스노우플레이크·아틀라시안·세일즈포스

AI 시대, 소프트웨어 주식은 정말 끝난 것일까?

스노우플레이크·아틀라시안·세일즈포스를 통해 다시 보는 SaaS 투자법

한동안 미국 소프트웨어 주식은 투자자들에게 외면받았습니다.

AI가 빠르게 발전하면서 “이제 소프트웨어는 필요 없어지는 것 아니냐”는 우려가 커졌기 때문입니다. 특히 생성형 AI와 AI 에이전트가 발전하면 기업들이 굳이 비싼 SaaS 서비스를 사용할 필요 없이 자신들의 업무에 맞는 프로그램을 직접 구축할 수 있다는 논리가 힘을 얻었습니다.

실제로 소프트웨어 기업들의 주가는 크게 흔들렸습니다. 일부 기업은 30~40%씩 하락했고, 심한 경우 주가가 반토막 나는 경우도 나타났습니다.

그런데 최근 분위기가 달라지고 있습니다.

소프트웨어 기업들의 실적이 예상보다 견조하게 나오기 시작했고, AI가 오히려 소프트웨어 사용량을 증가시키는 사례도 나타나고 있습니다.

결국 중요한 질문은 이것입니다.

AI가 소프트웨어를 없애는 것일까, 아니면 소프트웨어의 사용 방식을 바꾸는 것일까?

이번 내용을 보면서 저는 후자에 조금 더 무게를 두게 됐습니다.

그리고 소프트웨어 주식을 볼 때 단순히 “SaaS 기업인가?”를 보는 것보다 훨씬 중요한 기준이 하나 있다는 생각이 들었습니다.

바로 어떻게 과금하는 기업인가입니다.

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1. AI 때문에 버림받았던 소프트웨어, 왜 다시 살아나고 있을까?

AI 열풍이 시작되면서 시장에서 가장 강하게 제기됐던 논리 중 하나가 있습니다.

“AI가 소프트웨어를 대체할 것이다.”

예전에는 기업이 고객관리, 데이터 분석, 보안, 협업, 프로젝트 관리 등을 위해 각각의 소프트웨어를 구매해야 했습니다. 하지만 생성형 AI가 발전하면 기업 내부에서 필요한 프로그램을 AI를 활용해 직접 만들 수 있다는 기대가 생겼습니다.

그렇다면 비싼 SaaS 서비스를 구독할 이유가 줄어들 수 있습니다.

이 논리가 주가에 그대로 반영됐습니다. 소프트웨어라는 이유만으로 투자자들의 관심에서 멀어지는 기업들이 나타났고, AI 반도체 기업들이 폭발적으로 상승하는 동안 소프트웨어 기업들은 상대적으로 소외됐습니다.

그런데 최근에는 상황이 조금씩 달라지고 있습니다.

AI가 발전하면서 오히려 소프트웨어 사용량이 증가하는 기업들이 나타나기 시작한 것입니다.

여기서 중요한 차이가 있습니다.

모든 SaaS 기업이 똑같은 방식으로 돈을 버는 것이 아닙니다.

예를 들어 사용자가 한 명 추가될 때마다 비용을 받는 방식이 있습니다. 흔히 사용자당 또는 좌석당 과금(Seat-based pricing)이라고 부릅니다.

반면 데이터를 처리한 양이나 실제 사용량에 따라 돈을 받는 기업도 있습니다.

이것을 사용량 기반 과금(Usage-based pricing)이라고 할 수 있습니다.

이 두 가지 모델은 AI 시대에 상당히 다른 결과를 만들어낼 가능성이 있습니다.

사용자 한 명이 서비스를 사용하는 것과 AI 에이전트 수십 개가 끊임없이 서비스를 호출하는 것은 완전히 다른 이야기이기 때문입니다.

원문에서도 이 부분을 소프트웨어 투자의 핵심적인 구분 기준으로 제시하고 있습니다. 사용자 수나 좌석 수에 따라 과금하는 기업과 사용량에 따라 과금하는 기업을 구분해서 봐야 한다는 것입니다.

저는 이 부분이 상당히 중요한 투자 포인트라고 생각합니다.

AI가 사람의 일을 대신하기 시작한다면 ‘사람이 몇 명인가’보다 ‘AI가 얼마나 많은 작업을 수행하는가’가 더 중요해질 수 있기 때문입니다.

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2. AI 에이전트 시대에는 '사용량'이 곧 매출이 될 수 있다

제가 이번 내용을 보면서 가장 흥미롭게 느낀 부분은 AI 에이전트와 SaaS의 관계였습니다.

지금까지 소프트웨어의 주요 사용자는 사람이었습니다.

직원이 프로그램에 로그인하고, 버튼을 클릭하고, 데이터를 입력하고, 결과를 확인했습니다.

그러나 AI 에이전트가 본격적으로 기업 업무에 들어오면 상황이 달라질 수 있습니다.

사람이 직접 소프트웨어를 사용하는 것이 아니라 AI 에이전트가 소프트웨어를 호출하게 됩니다.

예를 들어 기업에서 1,000명의 직원이 일하고 있다고 가정해 보겠습니다.

과거에는 1,000개의 계정이 필요했다면, 앞으로는 직원 한 명이 여러 개의 AI 에이전트를 활용할 수도 있습니다.

고객 데이터를 분석하는 에이전트, 보안 상태를 확인하는 에이전트, 개발 코드를 검토하는 에이전트, 보고서를 작성하는 에이전트 등이 동시에 움직이는 것입니다.

이렇게 되면 소프트웨어 사용량 자체가 폭발적으로 증가할 가능성이 있습니다.

특히 사용량에 따라 과금하는 기업이라면 이것이 곧 매출 증가로 연결될 수 있습니다.

원문에서는 Snowflake와 같은 데이터 처리 기업을 대표적인 사례로 설명합니다. 데이터를 적게 사용하면 적게 과금하고, 많이 사용하면 많이 과금하는 구조이기 때문에 AI가 데이터를 더 많이 처리할수록 매출 증가의 기회가 커질 수 있다는 것입니다.

사이버보안도 비슷합니다.

AI와 디지털 시스템이 확대되면 보호해야 할 엔드포인트가 늘어날 수 있습니다.

이런 구조에서는 AI가 소프트웨어 산업을 파괴하는 것이 아니라 오히려 소프트웨어 사용량을 증가시키는 촉매가 될 수도 있습니다.

물론 반대 가능성도 있습니다.

AI 에이전트가 활성화되면 기존의 사용자당 과금 모델도 새로운 기회를 얻을 수 있다는 주장도 있습니다. 사람이 아니라 AI 에이전트가 새로운 ‘사용자’가 될 수 있기 때문입니다.

그래서 지금은 어느 한쪽이 정답이라고 단정하기 어렵습니다.

중요한 것은 각 기업이 AI 시대에 자신의 비즈니스 모델을 어떻게 변화시키고 있는지를 관찰하는 것입니다.

저는 오히려 이 부분에서 투자자가 해야 할 일이 명확해진다고 생각합니다.

“AI 때문에 소프트웨어는 망한다.”

이렇게 단순하게 판단할 것이 아니라,

“이 회사는 AI가 확산될수록 더 많이 사용되는가?”

라는 질문을 해야 합니다.

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3. 좋은 기업을 찾는 것보다 중요한 것은 '지금 좋은 가격인가'이다

소프트웨어 투자에서 또 하나 주목할 부분은 밸류에이션입니다.

좋은 기업이라고 해서 언제나 좋은 투자가 되는 것은 아닙니다.

아무리 훌륭한 기업이라도 이미 시장의 기대가 모두 주가에 반영돼 있다면 추가적인 수익을 내기는 어려울 수 있습니다.

반대로 좋은 기업인데 시장의 관심에서 멀어져 주가가 지나치게 떨어졌다면 상당히 좋은 투자 기회가 만들어질 수 있습니다.

이번 분석에서 대표적으로 언급된 기업이 Snowflake입니다.

스노우플레이크는 한동안 AI 열풍의 중심에서 벗어나 있었습니다. 그러나 EPS 전망치가 빠르게 개선되고 주가 추세가 회복되면서 투자 신호가 나타났다는 설명입니다. 특히 주가가 크게 하락한 이후 실적 개선이 이어졌다는 점이 중요하게 언급됐습니다.

여기서 중요한 것이 EPS 리비전(EPS Revision)입니다.

투자자들은 흔히 현재 EPS가 얼마인지에 집중합니다.

하지만 실제 주가 움직임에서는 현재 숫자만큼이나 중요한 것이 있습니다.

앞으로 예상되는 이익이 계속 상향되고 있는가?

예상 EPS가 한 번 올라간 것보다 중요한 것은 그 방향성이 지속되는지입니다.

그리고 상승 속도가 빨라지고 있는지도 중요합니다.

원문에서도 EPS 자체가 상승하는 것만으로는 부족하고, EPS가 올라가는 강도와 추세가 강화되고 있는지 약화되고 있는지를 봐야 한다고 강조합니다.

이것은 상당히 합리적인 접근이라고 생각합니다.

예를 들어 A기업의 EPS가 10% 성장하고 있고 B기업의 EPS도 10% 성장한다고 해보겠습니다.

숫자만 보면 똑같습니다.

하지만 A기업은 시장 예상치가 계속 10% → 12% → 15%로 상향되고 있고, B기업은 15% → 12% → 10%으로 낮아지고 있다면 두 기업의 주가를 바라보는 관점은 달라져야 합니다.

결국 시장은 현재의 숫자보다 미래의 변화에 반응하기 때문입니다.

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4. 아틀라시안에서 보이는 또 하나의 기회

두 번째로 흥미로운 기업은 Atlassian입니다.

아틀라시안은 프로젝트 관리와 협업 소프트웨어를 제공하는 기업입니다.

이 기업의 비즈니스 구조에서 재미있는 점은 협업 인원이 늘어날수록 서비스 이용자가 자연스럽게 늘어날 수 있다는 것입니다.

혼자 사용할 때는 무료 서비스로 충분할 수 있지만 조직에서 여러 명이 협업하기 시작하면 결국 유료 서비스가 필요해지는 경우가 있습니다.

특히 AI가 기업 내부 업무에 깊숙하게 들어갈수록 협업과 데이터 관리, 프로젝트 관리의 중요성은 오히려 커질 수도 있습니다.

원문에서는 아틀라시안의 EPS 성장률이 빠르게 개선되는 점을 주목합니다. 매출 성장률보다 EPS 성장률이 훨씬 높은 모습을 보이는 것은 SaaS 기업의 높은 마진 구조와 관련이 있습니다.

이 부분은 개인적으로 상당히 중요한 포인트라고 생각합니다.

성장주를 볼 때 단순히 “매출이 몇 % 성장하는가?”만 보면 놓치는 부분이 많습니다.

매출이 증가하면서 비용 구조가 안정되고 영업 레버리지가 발생하면 순이익은 매출보다 훨씬 빠르게 증가할 수 있습니다.

그래서 SaaS 기업은 매출 성장률과 함께 EPS 성장률, 현금흐름, 마진 구조를 함께 살펴봐야 합니다.

물론 아틀라시안도 위험은 있습니다.

원문에서 보여준 것처럼 과거에는 매수와 매도 신호가 반복적으로 발생할 정도로 주가 변동성이 상당했습니다.

따라서 아무리 성장성이 좋은 기업이라도 한 번에 모든 자금을 투자하는 방식은 위험할 수 있습니다.

좋은 기업과 좋은 매수 시점은 별개의 문제이기 때문입니다.

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5. 세일즈포스가 보여주는 '좋은 기업 ≠ 지금 사야 할 기업'

세 번째로 살펴볼 기업은 Salesforce입니다.

세일즈포스는 누구나 한 번쯤 들어봤을 정도로 대표적인 SaaS 기업입니다.

그런데 이번 분석에서는 세일즈포스를 주요 추천 종목에서 제외한 이유가 흥미롭습니다.

기업 자체가 나빠서가 아닙니다.

오히려 성장성이 개선되고 있고 진단 점수도 올라가고 있습니다. 성장성 점수가 과거보다 크게 개선됐다는 점도 긍정적인 부분입니다.

하지만 EPS 모멘텀이 스노우플레이크나 아틀라시안에 비해 상대적으로 강하지 않았습니다.

즉,

좋은 기업이지만 현재 시점에서 더 매력적인 기업이 따로 있을 수 있다

는 이야기입니다.

이것이 투자에서 상당히 중요한 차이라고 생각합니다.

우리는 흔히 “어떤 회사가 좋은 회사인가?”를 찾으려고 합니다.

하지만 실제 투자에서는 질문을 하나 더 추가해야 합니다.

“좋은 회사 중에서 지금 시장의 기대보다 저평가되어 있는 회사는 어디인가?”

이 질문이 훨씬 어렵습니다.

그리고 바로 이 지점에서 EPS 리비전, 밸류에이션, 주가 추세, 테마 연관성 등을 함께 보는 접근법이 의미를 갖게 됩니다.

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6. '테마주'를 볼 때도 테마라는 이름만 보면 안 된다

이번 내용에서 또 하나 인상적인 부분은 테마 분석입니다.

미국 주식시장의 특정 테마를 분석할 때 단순히 “이 기업도 클라우드니까 포함”하는 방식으로 접근하면 오류가 생길 수 있습니다.

같은 테마에 속해 있어도 실제 사업과 테마의 연관성이 완전히 다를 수 있기 때문입니다.

원문에서는 테마 점수를 사업과의 직접적인 연관성, 매출 반영 여부, 밸류체인 위치, 성장 모멘텀, 경쟁 차별성 등의 요소를 이용해 평가하는 방식이 소개됩니다.

저는 이 접근법이 투자자에게 상당히 유용하다고 생각합니다.

예를 들어 어떤 테마가 시장의 주도 테마가 됐다고 해서 그 테마에 이름을 올린 모든 기업의 주가가 똑같이 움직이는 것은 아닙니다.

실제 매출이 발생하는 기업과 단순히 사업 영역이 조금 겹치는 기업은 다릅니다.

테마가 실제 산업의 성장으로 연결될 때 가장 큰 수혜를 받는 기업을 찾는 것이 핵심입니다.

따라서 테마 투자는

테마 → 기업 → 실제 매출 → 이익 성장 → 밸류에이션

이라는 순서로 내려가면서 확인해야 합니다.

테마만 보고 투자하면 기대감에 투자하게 되지만, 이 과정을 거치면 결국 기업의 실적에 투자하게 됩니다.

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7. 내가 이번 내용을 보면서 가장 중요하게 느낀 것

이번 내용을 보면서 개인적으로 가장 크게 느낀 것은 AI가 산업을 없애는 방식보다 산업의 수익 구조를 바꾸는 방식에 주목해야 한다는 것입니다.

AI 때문에 소프트웨어가 사라질 것이라는 주장은 상당히 그럴듯했습니다.

실제로 일부 소프트웨어 기업에는 위협이 될 수 있습니다.

하지만 모든 소프트웨어가 똑같은 것은 아닙니다.

AI가 소프트웨어를 대체하는 기업도 있을 것이고, AI 때문에 사용량이 폭발적으로 증가하는 기업도 있을 것입니다.

그리고 그 차이는 결국 비즈니스 모델에서 나타날 가능성이 높습니다.

사용량이 증가할수록 매출이 증가하는 구조인지, AI가 새로운 고객과 새로운 사용량을 만들어주는 구조인지, 그리고 그 증가가 실제 EPS 개선으로 이어지는지를 봐야 합니다.

저라면 앞으로 소프트웨어 기업을 볼 때 단순히 PER이 몇 배인지부터 보지는 않을 것 같습니다.

먼저 다음 질문을 던져볼 것 같습니다.

① AI가 확산될수록 이 기업의 사용량이 증가하는가?

② 사용량 증가가 실제 매출 증가로 연결되는가?

③ 매출 증가가 EPS 증가로 연결되는가?

④ 시장의 EPS 전망치는 계속 상향되고 있는가?

⑤ 현재 주가는 미래 성장성을 이미 충분히 반영하고 있는가?

이 다섯 가지 질문만 제대로 해도 상당히 많은 기업을 걸러낼 수 있다고 생각합니다.

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결론 : AI 시대의 소프트웨어 투자는 끝난 것이 아니라 '선별의 시대'에 들어섰다

AI의 등장으로 소프트웨어 산업이 위기에 빠졌다는 이야기는 절반만 맞는 이야기일 수 있습니다.

AI는 분명 기존 소프트웨어 기업들에게 위협입니다.

하지만 동시에 엄청난 기회이기도 합니다.

특히 AI 에이전트가 확산되고 데이터 처리량이 증가하면서 사용량 기반으로 과금하는 기업들에게는 새로운 성장 동력이 생길 수 있습니다.

따라서 이제는 ‘소프트웨어냐 아니냐’가 중요한 것이 아니라 어떤 소프트웨어냐가 중요합니다.

그리고 투자자는 한 단계 더 들어가야 합니다.

좋은 기업인지 확인하고, 그다음에는 성장률을 보고, 그다음에는 EPS 리비전을 보고, 마지막으로 현재 주가가 그 성장성을 얼마나 반영하고 있는지 확인해야 합니다.

이번 분석에서 스노우플레이크와 아틀라시안이 주목받고 세일즈포스는 상대적으로 뒤로 밀린 이유도 결국 여기에 있습니다.

기업의 이름이나 유명세가 아니라 현재의 성장 방향과 미래 이익 전망, 그리고 가격을 함께 봤기 때문입니다.

개인적으로는 이것이 앞으로 AI 시대의 미국 주식 투자에서 상당히 중요한 원칙이 될 것이라고 생각합니다.

AI 반도체만 바라볼 필요는 없습니다.

AI가 확산되면서 오히려 더 많은 데이터를 처리하고, 더 많은 보안을 필요로 하고, 더 많은 협업을 발생시키고, 더 많은 소프트웨어 사용량을 만들어내는 기업이 분명히 존재하기 때문입니다.

결국 중요한 것은 시장에서 버려진 산업을 무조건 사는 것이 아니라,

시장이 외면했던 이유가 사라지고 있는 기업을 찾아내는 것입니다.

소프트웨어 주식이 다시 움직이기 시작했다면 이제 투자자가 해야 할 일은 “소프트웨어가 다시 오른다”라고 따라가는 것이 아닙니다.

그 안에서 AI 시대의 변화로 실제 실적이 좋아지는 기업을 골라내는 것입니다.

저는 앞으로도 이 관점에서 소프트웨어 기업들을 지켜볼 필요가 있다고 생각합니다.

AI 시대의 소프트웨어 투자는 끝난 것이 아니라, 이제부터가 진짜 옥석 가리기의 시작일지도 모르겠습니다.