SaaS(소프트웨어)
2026년 11월 2편
AI로 매출 10% 늘었는데 주가는 하락, 톰슨로이터가 보여준 소프트웨어 투자의 함정
AI가 고객의 업무를 빠르게 처리할수록 소프트웨어 기업은 더 많은 돈을 벌까? 톰슨로이터의 실적은 AI의 진짜 경쟁력이 기술 자체보다 고객이 기꺼이 지불하는 가치와 남는 이익에 달려 있음을 보여준다.
서비스나우를 45일 만에 교체했다 - AI가 SaaS의 해자를 허무는 방법
기업용 소프트웨어의 가장 강력한 방어벽은 바꾸기 어렵다는 것이었다. 그런데 AI 스타트업 Serval이 그 벽에 균열을 내기 시작했다. 이제 투자자는 소프트웨어가 얼마나 많은 기능을 제공하는지가 아니라, 고객의 일을 얼마나 확실하게 끝내주는지를 물어야 한다.
2026년 10월 1편
매출 20% 성장에도 주가 급락, AI 에이전트가 SaaS를 대체할까?
INSIGHT TIMES | AI · 기업용 소프트웨어 · 미국 주식
2026년 9월 12편
오픈AI는 챗봇을 떠났다: 데브데이 2026이 보여준 ‘디지털 노동 플랫폼’ 전쟁
새 모델보다 중요했던 것은 Dots, ChatGPT Space, 플러그인, Marketplace였다. OpenAI는 이제 더 똑똑한 답변이 아니라, 사람이 맡긴 일을 계속 수행하고 그 과정의 유통·결제·보안까지 장악하는 플랫폼을 만들려 한다.
AI가 투자금을 회수하려면 매년 1조달러를 어디선가 벌어야 한다
AI CAPEX가 크다는 말은 이제 충분하다. 더 중요한 질문은 그 돈을 회수하려면 최종 사용자가 얼마를 내야 하느냐다. Goldman Sachs가 역산한 숫자는 연간 약 1조달러다. AI 투자 논쟁은 이제 기술의 가능성보다 경제의 손익계산서로 이동하고 있다.
Microsoft가 Copilot을 다시 만든 이유, AI의 돈 버는 방식이 ‘좌석’에서 ‘업무량’으로 바뀐다
이번 Copilot 개편의 핵심은 기능 추가가 아니다. Microsoft가 기업용 AI의 수익모델을 사용자당 월정액에서 실제 업무 위임량과 에이전트 실행량까지 확장하기 시작했다는 점이다.
당신이 1달러 코인을 사면, 누가 미 국채를 사는가
스테이블코인은 암호화폐의 한 종류가 아니라 달러를 인터넷으로 옮기는 새로운 배관에 가깝다. 핵심은 거래량이 아니다. 새 달러가 스테이블코인으로 들어오는 순간, 그 돈이 단기 미 국채와 연결되는 구조다. 토큰화와 AI 에이전트까지 붙으면 이 배관은 금융시장의 새로운 운영체제로 확장될 수 있다.
Amazon은 왜 Meta의 AI는 막고 Claude에는 문을 열었을까
Amazon은 Meta의 Muse가 소비자를 대신해 Amazon에서 쇼핑하는 것은 막았다. 이틀 뒤에는 Anthropic Claude가 판매자의 재고와 가격, 상품 페이지를 관리하도록 공식 플러그인을 열었다. 모순처럼 보이지만 기준은 일관돼 있다. Amazon이 지키려는 것은 화면이 아니라 고객관계와 거래의 주도권이다.
AI가 말을 덜 할수록 더 싸진다 - Jev가 보여준 ‘판단 모델’의 투자 함의
TypeSafe AI가 공개한 Jev는 더 잘 쓰는 챗봇이 아니다. 오히려 반대다. 문장을 길게 생성하는 능력을 포기하고, 소프트웨어가 바로 실행할 수 있는 확률, 선택, 점수에 집중한다. 이 접근이 중요한 이유는 AI 산업의 다음 경쟁축이 “누가 가장 똑똑한 모델을 만드느냐”에서 “누가 지능을 가장 싸고 빠르게 소프트웨어 안에 심느냐”로 넓어질 수 있기 때문이다.
테슬라 FSD 유럽 승인, 7번째 체코보다 중요한 것은 ‘승인의 복제 가능성’이다
체코가 네덜란드 RDW의 FSD Supervised 잠정 승인을 인정하면서 사용 가능 국가는 7개로 늘었다. 매출 효과는 작다. 그러나 더 중요한 변화는 유럽에서 Tesla가 ‘EU 전체의 한 번짜리 허가’만 기다리지 않고, 국가별 인정과 실제 운행 데이터를 병렬로 쌓는 규제 전략이 작동하기 시작했다는 점이다.
Grok 4.7의 진짜 무기는 성능이 아니라 ‘일을 끝내는 비용’이다
입력 100만 토큰당 2달러, 출력 6달러. SpaceXAI는 Grok 4.7을 장시간 코딩과 지식 업무에 투입되는 에이전트 모델로 밀고 있다. 투자자가 볼 숫자는 벤치마크 1등 여부보다 한 업무를 끝낼 때까지 들어가는 총비용과 실제 채택률이다.
Nvidia의 새 GPU가 3.7배 빨라졌다는 것보다 중요한 숫자는 99%다
GPU 72개를 288개로 늘렸는데 처리량도 거의 4배가 됐다. 이 숫자는 AI 데이터센터의 경쟁이 더 이상 “누가 가장 빠른 칩을 만드느냐”만의 싸움이 아니라는 사실을 보여준다.
AI 2막, GPU 다음 돈은 어디로 가나
모건스탠리가 고른 24개 ‘AI Adopter’의 공통점은 AI를 많이 쓰는 기업이 아니라, AI를 매출·마진·현금흐름으로 바꿀 수 있는 기업이라는 점이다.
AI의 진짜 전환점은 AGI가 아니라 ‘흑자’일 수도 있다
Anthropic이 투자자들에게 2분기 연속 조정 영업이익 흑자를 예상한다고 알린 것으로 전해졌습니다. 사실이라면 AI 모델 회사는 GPU 비용 때문에 영원히 돈을 벌기 어렵다는 가설에 첫 균열이 생깁니다. 이제 AI 투자에서 가장 중요한 질문은 모델이 얼마나 똑똑한가가 아니라, 그 지능을 팔아서 실제 얼마를 남기는가입니다.
자율주행 시대의 Windows는 누가 될까
현대차가 자체 자율주행 일정을 늦추고 Nvidia를 먼저 택했다. 이 뉴스의 핵심은 현대차의 지연보다, Nvidia가 자동차에서도 ‘칩 회사’를 넘어 공통 플랫폼을 노리고 있다는 데 있다.
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