# AI가 B2B SaaS를 죽이고 있다

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- GeekNews HTML: [https://news.hada.io/topic?id=26423](https://news.hada.io/topic?id=26423)
- GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/26423.md](https://news.hada.io/topic/26423.md)
- Type: GN+
- Author: [neo](https://news.hada.io/@neo)
- Published: 2026-02-05T17:33:32+09:00
- Updated: 2026-02-05T17:33:32+09:00
- Original source: [nmn.gl](https://nmn.gl/blog/ai-killing-b2b-saas)
- Points: 6
- Comments: 6

## Summary

AI 기반 **‘바이브 코딩’** 확산으로 기업 고객이 직접 내부 툴을 만들 수 있게 되면서, 고정된 기능 중심의 **B2B SaaS 모델이 흔들리고 있습니다.** 고객은 더 높은 유연성과 즉각적인 커스터마이징을 요구하며, 이를 제공하지 못하는 서비스는 빠르게 이탈을 겪을 것입니다. AI는 SaaS를 대체하기보다, **변화하지 않는 SaaS를 걸러내는 촉매**로 작용하고 있습니다.

## Topic Body

- **AI 기반 ‘바이브 코딩(vibe coding)’** 의 확산으로 기업 고객이 직접 맞춤형 툴을 만들 수 있게 되면서 기존 **B2B SaaS 모델이 위협**받고 있음  
- 고객들은 더 이상 고정된 SaaS 기능에 만족하지 않고, **유연성과 즉각적 커스터마이징**을 요구하며, 충족되지 않으면 **갱신을 중단하거나 이탈**함  
- 반면, **보안·인증·안정성**을 갖춘 SaaS 플랫폼은 여전히 강점을 유지하며, 이를 명확히 전달해야 함  
- 생존을 위해 SaaS 기업은 **‘시스템 오브 레코드(System of Record)’** 로 자리 잡고, 고객이 그 위에서 직접 **맞춤형 워크플로를 구축**할 수 있도록 해야 함  
- AI는 SaaS 자체를 없애는 것이 아니라, **진화하지 않는 SaaS를 도태시키는 변화의 촉매**로 작용하고 있음  

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### AI가 B2B SaaS에 미치는 위협
- AI는 고객이 **직접 내부 툴을 생성**할 수 있게 하며, 기존 SaaS의 핵심 가치인 반복 판매 구조를 흔들고 있음  
  - 고객은 여러 **‘바이브 코딩’ 툴**을 이용해 CRUD 및 워크플로 앱을 손쉽게 제작  
  - 일부 기업은 기존 SaaS 구독을 취소하고, **Github·Notion API** 등을 활용해 자체 솔루션을 구현  
- 시장도 이를 반영해 **Morgan Stanley의 SaaS 지수**가 **나스닥 대비 40포인트 하락**, HubSpot과 Klaviyo 주가가 약 30% 하락  
- 고객은 이제 “가능한 것”을 알고 있으며, **더 많은 유연성과 맞춤성**을 요구함  

### 고객 행동 변화와 매출 영향
- 고객이 원하는 기능을 제공하지 못하면 **이탈률(churn)** 이 급증  
  - 한 Series B 영업 담당자는 특정 워크플로 미지원으로 **수십만 달러 규모의 계약 손실 위험**을 언급  
- 과거에는 기업이 ERP에 맞춰 조직을 변경했지만, 이제는 **SaaS가 고객의 방식에 맞춰야 함**  
- 고객이 직접 AI를 활용해 내부 도구를 만드는 시대에, **기존 SaaS의 경직성**은 매출 감소로 이어짐  

### 생존 전략 1: 시스템 오브 레코드(System of Record)
- 회사의 핵심 업무가 SaaS 위에서 운영된다면, 해당 플랫폼은 **조직 내 필수 인프라**로 자리 잡음  
  - 예: 데이터 시각화도 SaaS 대신 **직접 바이브 코딩으로 구현** 가능  
- SaaS 기업은 단순 애플리케이션 제공을 넘어, **데이터·UI 기반의 핵심 기록 시스템**으로 전환해야 함  
- 이러한 구조는 **고객 락인(lock-in)** 을 강화하고, 장기적 유지율을 높임  

### 생존 전략 2: 보안·인증·안정성 강화
- 비전문가가 만든 바이브 코딩 앱은 **보안 취약점**을 내포  
  - 예: 재무팀이 만든 승인 툴이 **공개 S3 버킷에 암호화되지 않은 데이터 저장**, 영업팀의 계산기가 **인증 없이 접근 가능**  
- 반면, 엔터프라이즈 SaaS는 **역할 기반 접근 제어, 암호화, 침투 테스트, GDPR/HIPAA 준수** 등으로 신뢰 확보  
- 보안은 눈에 보이지 않기에, SaaS 업체는 **이 가치를 적극적으로 설명**해야 함  
  - 고객이 직접 만든 툴은 **인증·백업·가용성·컴플라이언스**를 스스로 관리해야 함을 상기시켜야 함  

### 생존 전략 3: 고객 중심의 커스터마이징
- 고객에게 **업무 방식을 바꾸라고 요구하는 시대는 종료**  
  - 성공하는 SaaS는 **초고도 맞춤화(customization)** 를 제공  
- 한 유지보수 SaaS 사례에서, 복잡한 UI로 인해 **현장 기술자 사용률이 35% 이하**였으나,  
  - **바이브 코딩 기반 화이트라벨 플랫폼**을 도입해 **70% 이상으로 상승**  
  - 고객 성공팀이 며칠 만에 **맞춤형 모바일 웹앱**을 제작해 배포  
- 사용자는 자신에게 필요한 기능만 접근하고, 경영진은 **맞춤 리포트**를 직접 생성  
- 이러한 구조는 **리텐션·참여도·확장성**을 동시에 높임  

### AI 시대의 SaaS 진화 방향
- AI는 SaaS를 파괴하는 것이 아니라, **변화를 거부하는 SaaS를 도태시키는 요인**  
- 과거 “한 번 만들고 영원히 판매”하던 모델은 더 이상 유효하지 않음  
  - 고객은 이제 **비기술자도 직접 툴을 만드는 경험**을 통해 새로운 기준을 가짐  
- 생존하는 기업은 **기능 중심 SaaS**가 아니라, **고객이 그 위에 구축할 수 있는 플랫폼**이 될 것  
- 일부 VC는 이러한 변화를 **“미래의 마켓플레이스와 소프트웨어 기업 모델”** 로 평가  
- 결론적으로, AI는 SaaS를 먹는 것이 아니라, **누가 포크를 쥐고 진화할지**를 결정하는 전환점임  

### Giga Catalyst 소개
- **Giga Catalyst**는 B2B SaaS 기업을 위한 **화이트라벨 AI 플랫폼**으로,  
  - 사용자가 기존 시스템 위에서 **바이브 코딩으로 맞춤 워크플로**를 구축 가능  
- 이를 통해 **리텐션·참여도·확장성**을 높이는 2026년형 솔루션으로 제시됨  
- 관심 있는 기업은 **맞춤 데모 요청** 또는 공식 사이트에서 추가 정보 확인 가능

## Comments



### Comment 50758

- Author: colus001
- Created: 2026-02-06T17:11:36+09:00
- Points: 2

공감을 잘 못하겠네요. Hacker News 의견들 처럼 SaaS 를 쓰는 이유는 그걸 못만들어서가 아니라 우리가 할일이 아니라서죠. 월 $10 짜리 서비스를 위해서, $200 짜리 Claude Code 를 써서 만든다? 유지보수는 누가하고, 버그는 누가고치고.. 흠..

### Comment 50739

- Author: kuthia
- Created: 2026-02-06T13:47:13+09:00
- Points: 1

이제 대다수의 서비스들이 토큰 당 비용으로 치환되는 느낌이에요

### Comment 50720

- Author: xguru
- Created: 2026-02-06T11:57:51+09:00
- Points: 1

이게 딱 SaaS만은 아니고, 일반적인 도구나 앱들에도 똑같이 적용되는 거 같아요.  
[PMF 전에 모델-마켓 핏(Model-Market Fit) 을 확인하세요](https://news.hada.io/topic?id=26448)  
이거랑도 연결되는거 같고요.

### Comment 50738

- Author: ragingwind
- Created: 2026-02-06T13:30:50+09:00
- Points: 1
- Parent comment: 50720
- Depth: 1

이제는 딱보고 금방 내가 못할 것 같은 정도의 서비스나 앱만 나올 것 같아요, 아주 이쁘고 멋지거나 복잡한 일을 해주거나. 어떻게 보면 발전이 아닐까 싶기도 하네요.

### Comment 50705

- Author: hmmhmmhm
- Created: 2026-02-06T09:54:36+09:00
- Points: 1

금방 곧 에이전트가 곧 SaaS 가 되고 SaaS 가 곧 에이전트가 되지 않을까요?

### Comment 50670

- Author: neo
- Created: 2026-02-05T17:33:32+09:00
- Points: 1

###### [Hacker News 의견들](https://news.ycombinator.com/item?id=46888441) 
- SaaS 회사가 고객의 특정 **리포팅 워크플로우**를 지원하지 못해 수십만 달러 규모의 계정을 잃을 뻔했음  
  결국 고객 요구사항을 구현하기 위해 나와 협업 중임. 고객이 원하는 기능을 직접 만들어야 한다니, 아이러니함
- 예전부터 개발자들, 특히 주니어들이 “주말에 뚝딱 만들어서 비싼 SaaS를 대체할 수 있다”고 믿는 경향이 있었음  
  하지만 관리자의 입장에서 보면, 회사는 그런 **맞춤형 시스템의 책임**을 지고 싶어하지 않음. 나도 관리자가 되고 나서야 그 이유를 이해하게 됨
  - 예전에 대기업에서 백엔드 리라이트 프로젝트에 참여했는데, 알고 보니 그들이 **Django를 다시 만들고** 있었음  
    주말 동안 Django로 프로토타입을 만들어 보여줬더니, 월요일에 회사가 혼란에 빠졌고 상사가 다시는 그렇게 하지 말라 했음  
    결국 퇴사했지만, 때로는 새로 온 사람이 더 나은 버전을 빠르게 만들 수 있음. 문제는 그게 **47개 팀의 이해관계**에 막혀 있다는 점임
  - 요즘은 프로토타입을 빠르게 만들고 시장에 내놓는 게 훨씬 쉬워졌음  
    하지만 제품은 단순히 코드가 아니라 **마케팅·세일즈·고객지원**이 함께 움직여야 함  
    또 데이터가 기업의 진입장벽이기 때문에, 신규 제품은 시장에서 시간을 쌓아야 함
  - 이 **vibe-coding이 SaaS를 대체한다**는 생각은 예전의 “** 암호화폐가 법정화폐를 대체한다**”는 주장과 비슷한 망상임
  - Datadog 같은 플랫폼을 버리고 **오픈소스 self-hosted** 대안을 쓰려는 개발자들을 보면, 유지보수 비용을 간과하는 경우가 많음  
    “무료” 대안도 결국 다른 형태의 비용을 요구함
  - “하루 만에 Zoom을 만들 수 있다”는 식의 착각도 비슷함  
    두 대의 컴퓨터 간 영상 연결까진 되지만, 실제 제품의 마지막 **80%가 전체 시간의 99%** 를 차지함
- B2B SaaS는 AI에 가장 **저항력 있는 분야**라고 생각함  
  대부분의 기업은 “우리가 직접 만들기 싫으니 돈을 낸다”는 마인드로 움직임. 보수적인 시장임
  - 예전에 “기가비트 인터넷이 보급되면 모두가 자기 이메일 서버를 돌릴 것”이라는 글이 떠올랐음
  - B2B SaaS는 단순히 소프트웨어를 파는 게 아니라 **도메인 전문성**과 그에 대한 **책임감**을 파는 것임
  - 대기업은 그렇지만, **SMB(중소기업)** 시장은 훨씬 다르게 움직임
  - 기업들이 여전히 돈을 내고 싶어 하지만, 이제는 **SaaS 선택지가 많아져서** Salesforce나 Atlassian 같은 기존 강자들의 진입장벽이 낮아짐  
    Canva가 문서, Notion이 이메일로 확장하는 식으로 **인접 시장 경쟁**이 심화됨
  - 대기업의 문제는 가격이 아니라 **도입 시간·프로세스 적합성·인력 부족**임
- 일부 스타트업 CEO가 “GitHub와 Notion API로 SaaS를 대체했다”고 말하지만, 이런 건 **데이터 없는 일화 수준**임  
  실제로는 대부분의 SaaS 주식이 여전히 고점 근처에서 거래 중임  
  [관련 기사](https://finance.yahoo.com/news/no-reasons-own-software-stocks-140000103.html)도 단 한 명의 애널리스트 발언에 불과함
  - B2B SaaS 업계에서 일하는 입장에서 보면, 고객이 자체 통합 기능을 만들면 오히려 **우리 제품의 가치**가 올라감  
    대부분의 기업은 회계나 HRIS 같은 시스템을 직접 만들고 싶어 하지 않음
  - 누군가 “AI가 AI 관련 기사들을 죽이고 있다”는 **패러디 기사**를 쓴다면 재밌을 듯함
  - 이런 글은 마치 **이발사가 헤어스타일을 추천하는** 것처럼 자기 이익을 위한 조언 같음
  - 연간 1만 달러짜리 SaaS를 대체하려고 월급 1만 달러짜리 엔지니어를 투입하는 건 **비경제적**임  
    게다가 대부분의 고객사는 엔지니어조차 없음
  - 결국 이런 글은 **리드 생성용 콘텐츠**일 뿐임
- SaaS는 ‘Software’보다 ‘**Service**’에 더 초점을 맞춰야 함  
  고객은 내부 구현보다 결과, 품질, 가격, 가용성을 원함. AI는 SaaS를 죽이는 게 아니라 **두 번째 S로 이동시키는 중**임
  - SaaS 기업은 단순한 소프트웨어 회사가 아니라 **세일즈 조직**임  
    Dropbox나 Atlassian이 기술적으로는 뒤처져도 여전히 살아남는 이유는 **판매력과 고객 서비스** 덕분임
  - 하지만 대부분의 서비스는 대체 가능하고, **집중력 짧은 시장**에서는 진입장벽이 높은 분야만 살아남음
  - 두 번째 S는 종종 **벤더 락인**과 컨설팅 수익을 극대화하기 위해 설계됨
  - SharePoint나 Teams의 품질을 보면, 고객이 꼭 품질만 보는 건 아닌 듯함
- AI가 B2B SaaS를 죽이는 게 아니라, **구축비용 구조를 바꾸는 중**임  
  기업은 필요한 10개 기능만 직접 만들어 SLA를 맞추면 됨. AI가 이 **CapEx/OpEx 균형**을 바꾸고 있음
  - 실제로 필요한 기능이 12개뿐이고, 그중 2개는 기존 SaaS에 없을 때가 많음. Jira 같은 툴을 쓰다 보면 다들 자기 버전을 상상해봄
  - 하지만 내부에서 만든 앱은 **보안·권한관리·유지보수** 문제로 금방 한계에 부딪힘
  - 우리 회사도 연간 50만 달러짜리 SaaS를 **며칠 만에 대체**했지만, 필요한 기능은 극히 일부였음
  - 도메인 지식이 명확하면 **정확히 필요한 것만 빠르게** 만들 수 있음
  - 하지만 실제로는 요구사항 정의와 합의가 가장 어려움. 기술 구현보다 **조율 과정**이 더 힘듦
- SaaS를 죽이는 게 아니라, 오히려 **고객의 피드백 루프**를 강화한다고 봄  
  고객이 직접 프로토타입을 만들면, 그건 제품의 필요성을 증명하는 신호임  
  SaaS 기업은 이를 반영해 더 나은 기능을 빠르게 제공할 수 있음
  - SaaS 기업의 강점은 여전히 **세일즈 역량**임. 소프트웨어 비용은 세금 공제도 되고, 기업 입장에선 미미한 지출임
  - SaaS는 여러 고객의 요구를 모아 **산업별 인사이트**를 제공할 수 있음. 고객은 자기가 뭘 원하는지 모를 때가 많음
  - 물론 SaaS도 **락인과 마이그레이션 비용** 문제는 존재함. 하지만 데이터를 완전히 소유할 수 있다면 덜 두려움
- AI가 만든 **vibe-coded 시스템**은 결국 **시간폭탄**이 될 가능성이 큼  
  구조적 결함을 인간이 임시방편으로 덮고, 그들이 퇴사하면 데이터 품질이 무너짐  
  결국 다시 **도메인 중심 설계**를 할 수 있는 컨설팅 수요가 늘어날 것임  
  살아남는 SaaS는 ‘Software’가 아니라 ‘**Solutions**’를 의미하게 될 것임
  - 하지만 미래에는 AI가 이런 **vibe 코드의 정제(unvibe)** 까지 자동으로 할 수도 있음
- 작은 스타트업에서는 직접 **데이터 시각화 툴**을 만들 수 있겠지만, 대기업 환경에서는 방화벽·인증·관리 구조 등으로 불가능함  
  개인 경험을 일반화하면 안 됨
  - BI SaaS는 단순히 차트를 파는 게 아니라 **권한 시스템·쿼리 캐싱·스케줄링** 등을 제공함  
    Snowflake나 [Definite.app](https://www.definite.app/)처럼 데이터 플랫폼이 BI 기능을 내장하면서 경쟁이 바뀌는 중임
- SaaS를 대체하려면 “더 나은 것”이 아니라 **충분히 괜찮은 것**이면 됨  
  특히 비싼 ERP나 CRM처럼 매년 가격이 오르는 제품은 **내재화**를 고려할 만함  
  다만 오피스 제품군이나 급여 시스템처럼 **법적·관행적 진입장벽**이 있는 SaaS는 계속 남을 것임
  - 대형 리테일사의 **재고 시스템**을 직접 만들어본 경험상, vibe coding은 프로토타입까지만 유용함  
    실시간 일관성과 데이터 규모 문제로, 잘못된 초기 결정이 나중에 큰 비용으로 돌아옴  
    AI는 반복 작업엔 도움 되지만, **핵심 시스템**은 여전히 신중히 설계해야 함