# 서비스는 소프트웨어가 되지 않을 것이다 > Clean Markdown view of GeekNews topic #27428. Use the original source for factual precision when an external source URL is present. ## Metadata - GeekNews HTML: [https://news.hada.io/topic?id=27428](https://news.hada.io/topic?id=27428) - GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/27428.md](https://news.hada.io/topic/27428.md) - Type: GN+ - Author: [neo](https://news.hada.io/@neo) - Published: 2026-03-12T10:31:01+09:00 - Updated: 2026-03-12T10:31:01+09:00 - Original source: [better-tomorrow-ventures.ghost.io](https://better-tomorrow-ventures.ghost.io/services-wont-become-software/) - Points: 12 - Comments: 3 ## Summary 앞 글과 달리 이 글은 **“서비스가 소프트웨어가 될 것”이라는 VC 업계의 낙관론에 의문을 제기합니다.** 전문 서비스 시장에서 고객이 돈을 지불하는 이유는 산출물 자체만이 아니라 **신뢰, 책임, 자격 인증 같은 요소**에 있기 때문입니다. AI가 업무 일부를 자동화할 수는 있지만, 그것이 곧 서비스 기업을 소프트웨어 기업으로 바꾸지는 않습니다. 오히려 AI는 서비스를 소프트웨어로 대체하기보다는 **기존 서비스 기업을 더 효율적인 서비스 기업으로 만드는 방향**에 가깝다는 이야기입니다. ## Topic Body - AI가 서비스 기업을 소프트웨어 기업으로 전환한다는 벤처캐피털 업계의 **컨센서스가 확산**되고 있지만, 실제로는 **서비스 기업이 더 나은 서비스 기업이 되는 것**이지 **소프트웨어 기업으로 변하는 것이 아님** - 전문 서비스 지출의 상당 부분은 산출물 품질이 아닌 **책임 전가, 신뢰성, 자격 인증**에 대한 대가이며, 이 영역은 AI로 대체하기 어려움 - AI 도입으로 인한 마진 확대는 경쟁사 채택과 고객의 비용 전가 요구로 인해 **일시적일 수 있으며**, 지속 가능한 마진은 전문적 신뢰와 책임 계층에 존재 - AI 도구가 오히려 엘리트 실무자를 기존 기업에 **고착시키는 역설**이 발생하며, AI 네이티브 기업 간 인재 경쟁이 마진 우위를 잠식 - 서비스 시장은 소프트웨어 시장의 **20~70배 규모**이므로, 소프트웨어 수준의 마진이 아니더라도 책임 소유권과 고객 관계를 통해 벤처 규모의 성과 달성 가능 --- ### AI가 서비스를 소프트웨어로 전환한다는 벤처업계의 합의 - 여러 유명 VC가 이를 **4.6조 달러의 "Service as Software"** 기회로 규정 - General Catalyst는 법률, IT, 회계 등 서비스 기업을 인수해 AI를 적용하는 데 **15억 달러를 투입** - Thrive Capital은 서비스 기업 인수·AI화를 위해 **10억 달러 이상의 펀드를 출범**했으며, OpenAI가 지분을 취득하고 포트폴리오 기업에 엔지니어를 직접 파견 - 핵심 논리: 글로벌 서비스 시장은 **16조 달러**, 소프트웨어 시장은 **1조 달러** 규모이며, AI가 서비스에 소프트웨어 수준의 마진(70~85%)을 가져올 수 있다면 가치 창출이 막대 - 전문 서비스 기업의 마진은 좋은 날 기준 **30~40%** 수준 ### TAM 잉여(Surplus)는 실재하지만 전부 접근 가능하지는 않음 - 거의 모든 전문 서비스 카테고리에서 소프트웨어 시장은 서비스 시장의 **일부분**에 불과하며, TAM 잉여 자체는 잘 알려진 사실 - 그러나 TAM 잉여를 곧바로 접근 가능한 기회로 동일시하는 것은 이 분야에서 **가장 흔한 실수** - 전문 서비스 지출의 상당 부분은 산출물 자체가 아닌 다른 이유에 기반 - 기업이 Big Four를 고용하는 이유는 감사 자체의 가치가 아니라, 문제 발생 시 **"전문가 지침을 따랐다"는 방어 가능한 입장** 확보 - 규제 기관이 알고 신뢰하는 **외부 법률 자문**을 고용 - 컨설턴트를 통해 구조조정을 **독립적으로 권고**받아 내부 리더십의 책임을 분산 - 이는 비효율이 아니라 전문 서비스 작동 방식에 **내장된 기능** - **신뢰성과 외부 검증**의 문제도 존재 - CFO가 보상 구조조정을 발표할 때 "내부 분석에 따르면"보다 "McLagan 시장 데이터에 따르면"이라 말하는 것이 훨씬 수월 - 프리미엄은 정보가 아닌 **출처의 신뢰성**에 부과 - AI는 분석 작업은 수행할 수 있지만 **책임 흡수 기능**은 수행 불가 - 이사회가 AI 모델을 가리키며 "전문가 지침에 의존했다"고 말할 수 없음 - 핵심 질문: 서비스 TAM 중 실제 산출물 품질에 대한 부분과 **책임 전가·정치적 방패·자격 인증**에 대한 부분의 비율 - AI로 접근 가능한 서비스 시장은 헤드라인 수치보다 **의미 있게 작을 수 있음** - 동시에 이는 고객 관계와 책임을 소유한 서비스 기업에 **차별화 요소**로 작용 ### 마진 확대의 지속 가능성 문제 - 접근 가능한 TAM 내에서도 마진 확대는 **부분적으로 일시적**일 수 있음 - 경쟁사가 동일한 AI 역량을 채택하면 서비스가 **가격 기준으로 재상품화** - 고객이 AI가 기존 주니어 직원의 업무를 수행한다는 사실을 인식하면 **비용 절감 전가를 요구** - 지속 가능한 마진은 AI 자동화 산출물 위에 위치한 **프리미엄 및 책임 계층**에 존재 - 예시 비교: 세무 작업을 자동화하고 비용 절감을 고객에 전가하는 회계 기업(마진 60%)과, 동일한 자동화에 더해 CPA가 신고서에 서명하고 **E&O 보험**을 보유하며 고객 관계를 소유하는 기업(마진 45%) - 전자는 동일 모델에 접근 가능한 모든 경쟁자에 취약하지만, 후자는 AI만으로는 복제 불가한 **전문적 신뢰와 책임이라는 구조적 해자** 보유 - 경쟁 압력은 스타트업만이 아님 - Anthropic은 DCF 모델링, 비교 기업 분석, 실사 데이터팩을 위한 사전 구축 에이전트 기술과 S&P Capital IQ, Moody's, PitchBook 커넥터를 포함한 **Claude for Excel**을 출시 - OpenAI는 Accenture, BCG, Capgemini, McKinsey와 **다년 "Frontier Alliance" 파트너십**을 발표하여 기업 워크플로에 에이전트를 직접 배포 - 파운데이션 모델 기업들이 스타트업의 서비스 레이어 구축을 기다리지 않고 **워크플로를 직접 공략** - 차세대 모델이 감사 워크페이퍼나 법률 문서를 자율적으로 완성할 수 있다면, "AI 기반 서비스"는 **종착점이 아닌 과도기적 상태** - 파운데이션 모델은 산출물은 복제 가능하지만, 전문적 관계, E&O 보장, **규제 자격 인증**은 복제 불가 ### 성장은 여전히 사람에 의존 - AI가 개인당 처리 가능 상한을 높이지만 **사람의 필요 자체를 제거하지는 않음** - AI 기반 감사 기업에서 CPA가 이전보다 훨씬 많은 업무를 관리할 수 있지만 CPA 자체는 여전히 필요 - 마진 확대 곡선은 **수확 체감**이 예상되며, 큰 이득은 초기에 발생하고 빠르게 평탄화 - 마진이 55~65%에서 정체된다면 870억 달러 또는 1조 달러 이상 시장에서 충분히 매력적이지만, 정확한 정체 지점은 불확실하며 이것이 **핵심 리스크** - 이 기업들이 의존하는 인재는 **희소하고 비용이 증가** 중 - AI 도구가 오히려 상황을 악화시킬 수 있음 - 법률 분야 예시: Harvey, Legora 같은 버티컬 AI 도구가 기존 기업의 엘리트 실무자에 직접 판매되어 **현재 위치에서의 생산성을 향상** - Big Law 파트너가 AI를 활용해 3배 케이스로드를 처리하면 더 많은 수입, 더 흥미로운 업무를 하며 **이탈 이유가 감소** - 기존 기업을 파괴할 도구가 오히려 **인재를 기존 기업에 고착**시키는 결과 - 다수의 AI 네이티브 법률 기업이 동일한 파트너를 영입하려 **상호 경쟁** - 10개의 VC 지원 AI 네이티브 기업이 동일 카테고리에서 대규모 자금을 조달하면, 공급 측에서 **유한한 자격 전문가 풀에 대한 인재 비용 인플레이션**, 수요 측에서 동일 고객을 놓고 **가격 압력** 발생 - 모델을 매력적으로 만들었던 마진 우위가 기존 기업뿐 아니라 동일 플레이북을 운영하는 **다른 스타트업에 의해서도 잠식** - 합의 트레이드의 **고전적 패러독스**: 더 많은 자본이 이 테시스를 추격할수록 실행이 더 어려워짐 ### 어떤 비즈니스 모델이 가장 유리한가 - 초기 단계 투자자로서의 핵심 질문: "소프트웨어 기업이 될 것인가?"가 아니라 **"이 창업자가 50% 이상 총마진과 반복 매출을 규모 있게 유지할 수 있는 충분한 레버리지를 구축할 수 있는가?"** - 데이터 해자, 책임 관계, 워크플로 통제를 통한 **전환 비용 기반 방어력** 보유 여부 - 1조 달러 이상의 법률 시장이나 6,500억 달러 회계 시장에서는 가능하지만, **30억 달러 니치에서는 어려움** - ## 기존 서비스 기업에 AI 도구 판매 - 이 기업들은 소규모, 파편화되어 있으며 **변화에 저항적** - 이미 수익성이 좋다면 새 기술 도입의 **긴급성이 없음** - **강제 요인(forcing function)** 이 필요 - 회계가 가장 명확한 예시: 2020년 이후 **30만 명 이상의 회계사가 이직**, CPA의 75%가 **은퇴 연령에 근접**, 기업들이 업무를 거절하는 상황 - 대안이 매출 손실일 때 AI 도구에 대한 수용도가 급격히 상승 - Basis와 InScope에 투자한 이유: 두 기업 모두 회계 전문가에 AI 도구를 판매하며, 직접 책임을 지지는 않지만 강제 요인 덕에 워크플로에 깊이 임베드되어 **전환이 운영적으로 고통스러운 수준의 방어력** 확보 - ## AI 네이티브 서비스 기업 처음부터 구축 - 고객에게 수십 년의 브랜드 자산, 규제 관계, 전문 자격을 가진 기업에 맡기던 업무를 **스타트업에 신뢰해달라는 요청** - 책임 전가 동학이 강한 서비스에서 특히 **가파른 난관** - AI 네이티브 경로는 검증되지 않은 브랜드로 서비스를 판매하기보다 **운영 자체를 소유**해 신뢰 문제를 우회하는 산업에서 가장 적합 - 보험 중개가 좋은 예시: DocShield의 경우, 보험 중개는 반복 고객과 매우 낮은 이탈률을 가진 **고품질 사업**이나, 소규모에서도 비싸서(200만 달러 EBITDA 중개가 **10배 이상 멀티플**로 거래) 롤업이 자본 비효율적 - 평균 중형 중개는 IT 직원 약 **0.5명**이며 폐쇄형 에이전시 관리 시스템에 거주하여 소프트웨어 판매도 어려움 - 중개를 소유하고 AI 시스템을 **엔드투엔드로 구축**하는 것이 유일하게 합리적인 경로 - ## 롤업 전략 - 롤업은 나쁜 전략이 아니지만 펀드 구조, 보유 기간, 운영 플레이북이 이런 자산 전환에 맞게 설계된 **PE에 더 적합** - VC 타임라인과 자본 구조에서는 실행이 **훨씬 어려움** - 그러나 시장 동학이 롤업을 적합하게 만드는 경우도 존재 - Meroka는 **독립 의원**에서 운영: 개인 의원은 구조적 위기에 처해 있으며, 대형 사업자와 경쟁 불가, 협상력 부재, 고령 의사 은퇴 시 승계 계획 부재 - Meroka는 의원을 **직원 소유권 신탁**으로 전환해 PE로부터 영구 독립을 보장하고, 현대 기술과 AI를 관리 서비스 조직으로 도입 - 소프트웨어만으로는 해결 불가하며, 개입 없이는 AI가 오히려 통합을 가속화하여 **PE 문제를 악화** - 소유권 신탁이 책임 관계와 방어력을 형성하고, 관리 서비스 레이어가 각 새 의원마다 확장되는 **반복 매출을 생성**, 구조적 위기가 채택을 선택이 아닌 **긴급한 것으로 전환**하는 강제 요인 ### 결론 - AI 기반 서비스 기업에 대한 VC 투자로 큰 수익 창출 가능하지만, 이 기업들이 소프트웨어와 동일한 마진 프로필을 가지거나 서비스 TAM이 AI의 재편 속에서 **정적으로 유지되리라는 환상은 없음** - 내재적으로 **상한선이 존재** - 잘못된 접근: "소프트웨어가 아니라서" 이 기업들을 무시하거나, 결국 소프트웨어가 될 것처럼 **가장하며 투자**하는 것 - 올바른 접근: 있는 그대로, 즉 대규모 시장, 개선되는 마진, 점점 반복적인, **AI 레버리지 서비스 기업**으로 인수 심사 - 초기 단계 투자자 관점에서 본질적으로 변한 것은 없음 - 프리시드와 시드 단계에서는 항상 현재 마진이 아닌 **마진 궤적**에 투자해왔음 - 차이점은 AI가 전통 서비스 기업에는 없었던 **총마진 확대의 구조적 순풍**을 제공한다는 점 - 소프트웨어를 투자자에게 매력적으로 만든 프레임워크: 큰 시장, 높은 마진, 반복 매출, 낮은 확장 비용 - AI 기반 서비스 기업은 이 모든 조건을 충족하지는 않지만, 소프트웨어 동종 대비 **20~70배 큰 시장**에서 50% 이상 마진, 반복 고객 관계, 책임과 고객 관계 소유에 기반한 방어력이 있다면 충분 - 서비스는 소프트웨어가 되지 않겠지만 **더 소프트웨어에 가까워질 것**이며, 이 규모의 시장에서는 그것으로 충분 ## Comments ### Comment 52907 - Author: xguru - Created: 2026-03-12T17:06:08+09:00 - Points: 2 [서비스가 새로운 소프트웨어다](https://news.hada.io/topic?id=27436) 세콰이어가 적었던 이 글에 대해서 반대해서 쓴거군요. ### Comment 52986 - Author: aer0700 - Created: 2026-03-14T06:22:54+09:00 - Points: 1 컨설팅 업체를 쓰는 이유가, 권위 있는 A 컨설턴트가 그렇게 하라고 했어요(제 잘못 아니에요), 라는 말을 하기 위해서라면 이건 AI만으로 당장은 대체할 수 없겠네요. 다만, 몇 년 뒤, 뭐가 이상하게 돌아가는 걸 보고, 이 커밋 뭐냐고 불러다 물어봤을 때, 부하직원이 클로드가 그렇게 짰어요(제 잘못 아니에요), 한다면 끔찍할 것 같습니다. ### Comment 54027 - Author: ybjan - Created: 2026-03-28T11:41:53+09:00 - Points: 1 - Parent comment: 52986 - Depth: 1 몇 년 뒤가 아니라 이미 속출하고 있는 현상같아요 ㅎㅎ