← Back to list2026-09-06

AI 매출은 얼마나 오래 남습니까

AI 비즈니스SaaS매출 지속성고용실사

클릭하우스의 연간반복매출이 3억 5천만 달러를 넘었다는 보도가 2026년 9월 1일 나왔습니다. 5월 27일 회사가 공식 발표한 2억 5천만 달러에서 넉 달 만에 40퍼센트 늘었습니다. 그전 궤적은 2026년 1월 시리즈 D 4억 달러 조달 발표 당시 "전년 대비 250퍼센트 이상 성장"이었습니다.

이 속도에서 CEO 애런 카츠가 20VC에 나가 한 이야기의 제목이 이겁니다. AI 마진은 개선돼야 하고, 매출 집중도는 우려해야 한다.

성장률이 아니라 매출의 수명을 걱정한 겁니다. 에피소드 소개에 걸린 질문도 같은 방향이었습니다. 0에서 1억 달러 ARR은 이제 기본값이 됐는가, 아니면 중요한 건 지속 가능한 성장인가.

(밝혀 둡니다. 에피소드 오디오와 트랜스크립트를 확보하지 못해 카츠의 축자 발언은 확인하지 못했습니다. 아래는 공식 에피소드 제목과 소개문, 그리고 별도로 검증한 자료들에 근거합니다.)

매출은 크고 마진은 SaaS가 아닙니다

아이코닉그로스가 AI 소프트웨어 기업 임원 300명 이상을 조사한 2026 State of AI 보고서의 숫자가 구조를 보여줍니다.

AI 제품의 매출총이익률은 2025년 45퍼센트, 2026년 예상 53퍼센트, 2027년 예상 59퍼센트입니다. 개선 중인 건 맞습니다. 그런데 전통 엔터프라이즈 SaaS의 80퍼센트대와 비교하면 30퍼센트포인트 가까이 낮습니다. 같은 보고서에서 AI 제품이 전체 매출에서 차지하는 비중은 2025년 32퍼센트에서 2027년 53퍼센트로 갑니다. 마진이 낮은 매출의 비중이 커지는 중입니다.

읽는 법: 두 선이 같이 오릅니다. 마진 개선이 비중 확대에 얼마나 상쇄되는지가 실제 손익을 정합니다.

비용 쪽에서 흔한 낙관은 토큰 값이 계속 떨어지니 마진은 저절로 좋아진다는 것입니다. 여기에 정확한 반박이 학술 자료에 있습니다.

건들라흐 외 논문 The Price of Progress(arXiv:2511.23455, 개정판 2026년 3월 23일)가 아티피셜애널리시스와 에포크AI 데이터로 계산한 결과는 두 방향입니다. 같은 벤치마크 성능을 기준으로 하면 가격은 연 5~10배 떨어집니다. 오픈 모델만 떼어 하드웨어 가격 하락분을 나누면 알고리즘 효율 개선은 연 3배 정도입니다. 그런데 동시에, 프론티어 모델을 실행하는 가격은 연 3~18배 오릅니다. 모델이 커지고 추론 토큰이 늘기 때문입니다.

즉 어제 수준의 지능은 계속 싸지는데, 오늘 최고 수준의 지능은 계속 비싸집니다. 제품이 최신 모델을 따라가는 구조라면 단가 하락은 마진으로 돌아오지 않습니다.

한 가지 덧붙입니다. 토큰 비용을 매출원가 항목으로 명시해 공시한 상장사 사례를 찾으려 했지만 특정하지 못했습니다. 업계 논평 수준에서 AI 토큰이 손익계산서상 최대 벤더 비용이 되고 있다는 지적이 나오는 단계입니다. 공시로 확인된다고 말할 근거는 아직 없습니다.

얼마나 남는지는 세 달 뒤부터 보입니다

a16z가 2025년 9월 수백 개 AI 기업을 분석해 내놓은 결론이 실무적으로 가장 쓸모 있습니다.

AI 제품의 리텐션은 기준선을 첫 달이 아니라 3개월 차로 옮겨야 합니다. AI 관광객이라 부른 사용자들이 2~3개월 안에 빠져나가면서 초기 곡선을 왜곡하기 때문입니다. 곡선은 보통 3개월 전후에 평탄해집니다. 그래서 구간을 획득(0~3개월), 리텐션(3~9개월), 확장(9개월 이후)으로 나눠 봐야 한다는 겁니다.

여기서 주의할 게 있습니다. a16z는 이 데이터를 AI가 위험하다는 근거로 쓰지 않습니다. 오히려 장기적으로 SaaS보다 리텐션이 더 좋아질 수 있다는 입장입니다. 같은 데이터가 양쪽으로 쓰인다는 뜻이고, 그러니 3개월 이전 숫자로 판단하는 것만 확실히 틀렸습니다.

전체 SaaS의 총매출유지율 중앙값은 342개사 패널 기준 1년 만에 88퍼센트에서 84퍼센트로 4퍼센트포인트 내려갔다는 집계가 있습니다(원 보고서를 직접 열람하지 못한 2차 인용입니다). AI 네이티브 기업만 따로 뽑은 순매출유지율 중앙값은 신뢰할 만한 공개 수치를 찾지 못했습니다.

공급자가 하루아침에 경쟁자가 됩니다

집중도 이야기로 돌아오면, 2026년에 이보다 선명한 사례가 없습니다.

스페이스X가 커서를 만드는 애니스피어를 600억 달러 전액 주식으로 인수했습니다. 2026년 6월 16일 합의, 8월 14일 종결입니다. 벤처 투자를 받은 스타트업 인수로는 역대 최대입니다. 두 달 뒤인 8월 말, 오픈AI가 커서에 대한 모델 접근을 2026년 11월 12일자로 끊겠다고 밝혔습니다.

600억 달러짜리 회사가 핵심 공급자를 잃는 데 걸린 시간이 두 달입니다. 매출 집중도만이 아니라 공급자 집중도도 같은 종류의 리스크라는 걸 보여 줍니다. 클릭하우스가 오픈AI와 앤트로픽을 고객으로 두고 있다는 사실이 강점이자 동시에 카츠가 말한 집중도 문제인 이유이기도 합니다.

규모 감각도 짚어 둡니다. 클릭하우스 ARR 3억 5천만 달러는 스노우플레이크의 한 분기 제품매출 12억 3천만 달러(FY2026 4분기, 순매출유지율 125퍼센트)에도 못 미칩니다. 성장률과 절대 규모는 다른 이야기입니다.

쓰는 쪽에서도 같은 질문이 나왔습니다

살만 칸이 최근 한 발언 중 국내에 덜 알려진 쪽이 중요합니다.

브라운대 애넌버그 연구진이 2년간 학교에서 진행한 실험 결과입니다. 칸미고에 대한 접근성은 거의 보편적이었는데 실제 사용은 희박했습니다. 중학생들에게 선택권을 줬더니 AI 튜터를 거의 쓰지 않았습니다. 접근 권한이 있는 학생 중 15퍼센트만 실제로 썼다는 별도 집계도 있습니다.

칸 본인의 표현이 비사건이었습니다. 의욕 있고 몰입한 학생이 좋은 튜터로 쓰고 싶다면 준비돼 있다, 문제는 대부분의 학생이 그렇게 쓰지 않는다는 것.

이 말은 AI 튜터가 나쁘다는 뜻이 아닙니다. 제품이 좋아도 사용이 따라오지 않으면 매출로 바뀌지 않는다는 뜻입니다. 공급 쪽 리텐션 문제와 정확히 같은 구조입니다.

같은 사람이 3배 할 수 있으면 3배 더 한다고 말한 것도 함께 놓아야 합니다. 감원이 아니라 산출 확대 쪽이라는 주장인데, 여기에는 검증된 반례가 붙습니다.

클라르나는 도입과 후퇴가 다 기록된 사례입니다

이 사례가 유용한 건 양쪽이 다 공개 기록으로 남았기 때문입니다.

2024년 2월 27일 회사 공식 보도자료입니다. AI 어시스턴트가 출시 한 달 만에 230만 건의 대화를 처리했고 이는 고객서비스 채팅의 3분의 2, 정규직 상담원 700명분에 해당한다는 것입니다. 반복 문의는 25퍼센트 줄고 처리시간은 11분에서 2분 미만으로 내려갔으며, 2024년 이익을 4천만 달러 개선할 것으로 추정한다고 했습니다.

그리고 2025년 5월 8일, 블룸버그가 클라르나가 AI 주도 감원 속도를 늦추고 실제 사람을 다시 채용하고 있다고 보도했습니다. 9월에는 엔지니어와 마케터를 고객지원으로 재배치했고, CEO가 비용절감이 과했다고 인정했습니다. 그가 남긴 말은 이겁니다. AI 세상에서 인간만큼 가치 있는 것은 없다.

2026년 7월 포브스 정리에 따르면 고객서비스 인력을 약 5,000명에서 3,500명까지 줄였다가 되돌렸고, 복잡하고 모호하고 감정이 실린 사안에서 숙련 인력의 가치를 과소평가한 것이 원인이었습니다. 포드도 AI 감원 속도를 지나치게 낙관했다고 인정했고, 맥도날드는 자동 주문접수 기술을 100개 이상 매장에서 철수했습니다.

다만 5,000에서 3,500이라는 수치의 1차 출처는 확인하지 못했고, 클라르나의 2026년 2분기 실적발표에는 고객서비스 인력이나 AI 대체에 대한 언급이 전혀 없습니다. 현재 인력 규모는 미확인입니다.

그런데 노동 데이터는 다른 이야기를 합니다

여기서 끝내면 절반만 본 겁니다. 개별 기업이 되돌린 것과 노동시장 전체가 움직이는 것은 다른 층위입니다.

스탠퍼드 디지털이코노미랩의 Canaries in the Coal Mine 개정판이 2026년 8월 12일 나왔습니다. ADP 급여 데이터 기준입니다.

경제 전반의 광범위한 AI 일자리 대체는 관찰되지 않았습니다. 그런데 22~25세 청년의 AI 고노출 직종 고용은, 저노출 직종 동년배와 같은 속도로 움직였을 경우 대비 약 19퍼센트 낮습니다. 숙련 근로자에게는 같은 격차가 없습니다. 그리고 이 격차는 2025년 7월 15퍼센트에서 2026년 6월 19퍼센트로 벌어지는 중입니다.

작동 방식이 중요합니다. 해고가 아니라 청년 신규채용 축소를 통해 일어납니다. 그리고 AI가 인간 업무를 자동화하는 직종에 감소가 집중되고, 보완하는 직종은 평탄하거나 늘었습니다. 저자들은 이것이 기술적 패턴이지 인과 추정치가 아니라고 명시했습니다.

엿새 뒤인 2026년 8월 18일, 한국은행이 이슈노트 제2026-19호를 냈습니다.

2022년 6월부터 2026년 6월까지 15~29세 일자리가 28만 5천 개 줄었고, 그중 26만 8천 개, 94퍼센트가 AI 고노출 업종이었습니다. 업종별로는 정보서비스업이 31.4퍼센트, 출판업이 27.4퍼센트, 컴퓨터 프로그래밍과 시스템통합관리가 16.6퍼센트 줄었습니다. 같은 기간 50대 일자리는 23만 개 늘었고 그중 75퍼센트가 AI 고노출 업종에서 늘었습니다.

한은도 같은 매개변수를 지목했습니다. 자동화 활용 비중이 높은 업종일수록 청년고용 감소폭이 크고, 증강 활용 업종에서는 그 패턴이 불명확합니다. 스탠퍼드와 같은 결론입니다.

대졸 청년 평균 실업률은 7.0퍼센트로 전문대졸 이하 5.4퍼센트보다 높습니다. ChatGPT 이전 구간에서는 8.2퍼센트와 8.0퍼센트로 격차가 거의 없었습니다. 한은도 최근 청년 고용 부진을 AI만의 영향으로 단정하기 어렵다는 단서를 달았습니다.

바깥에서도 신호가 있습니다. 필리핀 IT-BPM협회가 2026년 7월 14일 로드맵 중간점검 후 2028년 목표를 낮췄습니다. 매출 목표는 590억 달러에서 505억 달러로, 고용 목표는 250만 명에서 214만 명(하방 시나리오 185만 명)으로 내렸습니다. 이 부문은 2023년 기준 필리핀 GDP의 7.4퍼센트입니다. 반면 인도 IT는 FY26 매출 3,150억 달러로 6.1퍼센트 성장하며 일자리 13만 5천 개를 순증했습니다. 음성 중심 업무와 그렇지 않은 업무가 갈립니다.

정리하면 질문이 하나로 좁혀집니다

파는 쪽에서는 매출이 얼마나 남는가, 쓰는 쪽에서는 도입이 얼마나 남는가입니다. 같은 질문입니다.

확인할 항목으로 옮기면 이렇습니다.

3개월 차 이후 리텐션을 봤는가. 첫 달 숫자는 AI 관광객이 섞여 있습니다.
매출 집중도를 세 축으로 봤는가. 단일 고객, 단일 카테고리, 단일 산업입니다. 카츠가 임계치로 든 수치는 10퍼센트입니다.
공급자 집중도도 같은 리스크인가. 커서 사례가 두 달 만에 보여 준 종류입니다.
고객이 떠날 때 실제로 버리는 자산이 무엇인가. 데이터 중력인지, 워크플로 종속인지, 통합 깊이인지. 셋 다 아니면 전환비용은 없는 겁니다.
최신 모델을 계속 따라가야 하는 구조인가. 그렇다면 토큰 단가 하락은 마진으로 돌아오지 않습니다.
도입 성과가 사용률로 확인되는가. 칸미고는 접근성 100퍼센트에 사용률 15퍼센트였습니다.

소프트웨어는 안 죽었고 80퍼센트 마진이 죽었습니다에서 마진 압축을, AI 예산은 결국 어디서 오는가에서 인건비 재배분 가설을 살폈습니다. 두 질문은 매출의 수명이라는 하나의 축에서 만납니다.

남는 질문

클라르나는 되돌렸고, 한국은행과 스탠퍼드 데이터는 되돌려지지 않고 있습니다. 이 둘이 모순은 아닙니다. 기존 인력을 AI로 바꾸는 건 어렵고, 새 사람을 뽑지 않는 건 쉽습니다. 전자는 품질 문제로 되돌아오고 후자는 아무 사건도 만들지 않습니다.

그래서 AI 도입 성과를 판단할 때 감원 숫자를 보면 대체로 틀립니다. 채용하지 않은 자리를 세야 하는데, 그 자리는 어디에도 기록되지 않습니다.

출처 노트: ClickHouse 공식 블로그(2026년 1월 16일, 5월 27일), The Information 보도(2026년 9월 1일), 20VC 에피소드 페이지(2026년 8월 31일, 축자 발언 미확인), ICONIQ Growth 2026 State of AI, arXiv:2511.23455 개정판(2026년 3월 23일), a16z AI Retention Benchmarks(2025년 9월 10일), Snowflake FY2026 4분기 공시, Reuters·Bloomberg 애니스피어 인수 보도(2026년 6월 16일·8월 14일), Klarna 공식 보도자료(2024년 2월 27일)와 Bloomberg·Business Insider·Forbes 후속 보도, Chalkbeat 칸미고 보도(2026년 8월 25일)와 Brown University 연구, Stanford Digital Economy Lab(2026년 8월 12일), 한국은행 이슈노트 제2026-19호(2026년 8월 18일), IBPAP 로드맵 개정(2026년 7월 14일), NASSCOM 2026. OpenAI 매출, 클라르나 현재 인력 규모, AI 네이티브 순매출유지율 중앙값은 신뢰할 만한 출처를 찾지 못해 본문에 쓰지 않았습니다.