세일즈포스, 클로드에 문 열었다…소프트웨어 예산은 누가 쥐나

마크 베니오프 세일즈포스 CEO는 화요일 하루를 고객이 다른 회사의 AI 어시스턴트를 통해 자사 소프트웨어를 쓰는 방법을 설명하며 보냈다. 세일즈포스는 연례 행사 드림포스에서 'AIforce'를 선보였다. 세일즈포스의 데이터와 워크플로, 업무 규칙을 외부 인터페이스로도 활용할 수 있게 여는 기술이다. 클로드 베타↗에서 세일즈포스를 쓸 수 있는 것도 그중 하나다 ^1,17.

건은 크다. 세일즈포스가 8월 26일 밝힌 한 분기 매출은 113억5000만달러에 달한다. 세일즈포스(CRM)로서는 직원이 클로드에서 업무를 시작하더라도 그 밑에서는 계속 돈을 내는 유료 세일즈포스 고객으로 남아 있기를 원한다 ².

합리적인 방어 전략이다. 그러나 이는 기업용 소프트웨어 전체가 안고 있는 핵심 문제를 그대로 드러낸다. 고객은 데이터베이스를 그대로 둔 채 실제 일을 맡기는 회사만 바꿀 수 있다는 것이다. 모델 공급업체와의 제휴는 더 나은 AI에 대한 접근권을 지켜준다. 기존 업체가 소프트웨어 예산에서 차지하던 몫까지 저절로 지켜주지는 않는다.

파트너들도 그 업무를 노린다

고객 이메일 초안을 뽑는 AI 어시스턴트에 필요한 것은 정보다. 계약을 수정하는 어시스턴트에 필요한 것은 권한이다. 정확한 계정, 승인된 조건, 각종 권한, 그리고 처리 이력이 그것이다. 세일즈포스가 내세우는 논리는 요청이 외부에서 시작되더라도 이런 통제 장치는 자사 플랫폼 안에 남는다는 것이다 ^1,3.

그런데 오픈AI와 앤스로픽은 바로 그 운영 계층을 직접 공략하고 있다. 오픈AI는 2월 자사 엔지니어를 어센추어·카피제미니·맥킨지·BCG와 투입해 기업들이 에이전트를 핵심 업무 프로세스로 옮기도록 도왔다. 경쟁은 모델 접근권을 넘어 구현 단계와 고객 관계에까지 이른다 ⁴.

앤스로픽은 5월 금융 영역으로 한층 더 들어갔다. 여신심사보고서 작성과 재무제표 감사 등 업무를 수행하는 에이전트 10종↗을 내놓은 것이다. 이들 제품은 각 기업의 정책에 맞춰 조정할 수 있다. 완성된 전문 업무를 팔겠다는 야망을 보여주지만, 발표만으로 대규모 환경에서의 안정적인 성능이 입증되는 것은 아니다 ⁵.

여기서 나오는 전략적 결론은 편치 않다. 오늘의 모델 공급업체는 파트너십을 끊지 않고도 내일의 애플리케이션 벤더가 될 수 있다.

세 기업, 세 가지 방어 전략

세일즈포스의 방어 수단은 고객 데이터와 여기에 묶인 업무 규칙이다. 세일즈포스는 8월 앤스로픽과 제품 통합과 상호 채택을 결합한 협약을 맺었다. 앤스로픽이 선호 CRM으로 세일즈포스를 쓰기로 한 내용도 여기 들어 있다. 덕분에 판로를 넓힐 기회는 생기지만, 발표에는 추가로 늘어나는 지출을 누가 가져가는지 규정하는 수익 배분 공식이 공개돼 있지 않다 ⁶.

서비스나우(NOW)는 과금 문제에 대해 한층 명확한 답을 내놨다. 이 회사는 1월 오픈AI와 앤스로픽 양쪽과 협력 관계를 확대한다고 밝혔다. 액션 패브릭(Action Fabric) 전략↗은 외부 에이전트가 서비스나우를 통해 업무를 수행할 수 있게 해준다. 에이전트 커넥터를 거친 호출에는 '어시스트(Assist)' 유닛이 소모된다. 다만 고객 계약에 이미 포함된 사용량은 당장 추가 매출로 이어지지는 않는다 ^7,8,9,16.

즉 직원이 다른 업체의 어시스턴트에서 업무를 시작해도 서비스나우는 돈을 벌 수 있다는 뜻이다. 이 방어가 성립하려면 승인, 이행(fulfillment) 같은 유료 작업이 계속 서비스나우를 거쳐야 한다. 고객이 이 실행 단계를 다른 곳으로 옮긴다면, 어시스턴트와의 연결을 늘리는 것이 주는 방어 효과는 그만큼 줄어든다.

팔란티어(PLTR)가 파는 종속성은 결이 다르다. 인공지능 플랫폼 AIP(Artificial Intelligence Platform)는 데이터·로직·액션·보안으로 기업의 운영 실태를 구현한 체계에 모델을 연결한다. 공식 문서상 지원 대상은 오픈AI와 앤스로픽을 포함한 여러 모델 계열이다. 팔란티어가 노리는 자산은 모델의 답변을 통제된 업무 조치로 바꿔주는 메커니즘이다 ¹⁰.

이런 체계를 대체하는 데는 큰 비용이 든다. 고객이 의사결정과 운영을 잇는 방식을 새로 구축해야 하기 때문이다. 다만 이 우위에는 조건이 붙는다. 오픈AI의 배포 엔지니어와 컨설팅 파트너들도 같은 연결을 만들려고 경쟁 중이다. 팔란티어는 구축과 상시 운영↗을 고객이 계속 플랫폼을 사 들일 만큼 가치 있게 만들어야 한다 ^4,10.

실적이 거부하는 '소프트웨어 단일 서사'

최근 보고된 분기 실적을 보면 세 기업은 모두 성장 중이지만 그 속도는 크게 다르다. 전년 동기 대비 총매출 증가율은 세일즈포스 11%, 서비스나우 24%, 팔란티어 93%다. 이는 각사가 보고한 수치로, 독립적인 실적 보도로도 뒷받침된다 ^{2,11,12,13,14,15}.

이 차트는 기업용 소프트웨어가 이미 무너지고 있다는 식의 획일적 주장은 반박한다. 다만 어떤 파트너십이 지속되는 가격결정력을 만들어내는지까지는 가려주지 못한다. 팔란티어 수치에는 정부 매출이, 세일즈포스 수치에는 인수한 기업의 매출이 포함돼 있다. 출발점이 된 사업 규모와 고객 구성이 다르다는 점도 감안해야 한다.

AI 관련 수치는 더 세심하게 봐야 한다. 세일즈포스는 이번 분기 에이전트포스(Agentforce) 연간 반복 매출(ARR) 산정 기준을 확대해 추가 AI 제품인 슬랙봇(Slackbot)과 Headless 360을 포함시켰다. 이 지표를 서비스나우의 AI 연간 계약 가치(ACV)와 바로 비교하면 서로 다른 정의를 뒤섞는 데다 판매 지표를 매출 인식액으로 착각하게 만든다 ^11,12.

데이터베이스를 지킨다고 고객의 예산까지 지키는 것은 아니다.

자동화가 늘수록 가격결정력은 약해질 수 있다

기존 사업자의 가장 강력한 논거는 실용적이다. 고객들은 이미 권한과 결재, 운영 프로세스를 설정해 놓았다. 더 나은 모델은 이런 투자를 더 유용하게 만든다. 예전에는 전문가의 도움 없이는 소프트웨어를 제대로 다루지 못했던 직원도 이제 익숙한 AI 어시스턴트를 통해 가치 있는 업무를 시작할 수 있다.

이런 흐름은 시장 자체를 키울 수 있다. 더 많은 사람이 더 많은 작업을 요청하고 기존 플랫폼이 사용량 기반 매출을 거둬들이는 구조다. 다만 데이터를 정제하고 거버넌스를 세우는 비용 큰 작업은 여전히 거쳐야 한다. 세일즈포스의 출시를 들여다본 애널리스트들이 지적한 한계다 ³.

문제는 이득을 어떻게 나누느냐다. 자동화로 유료 좌석(seat)이 필요한 직원 수가 줄면 새로 발생하는 사용량 기반 매출이 그 몫을 메워야 한다. AI 공급자가 고객과의 일상적 상호작용을 쥐고 있으면 어떤 애플리케이션이 호출되는지에도 영향력을 행사할 수 있다. 기존 사업자는 처리하는 업무량은 늘어나도 계약 갱신 협상력은 잃을 수 있다. 이는 경제적 리스크일 뿐 이번 분기 실적으로 확인된 결과가 아니다.

비용은 또 다른 제약을 만든다. 서비스나우는 2026년 구독 매출총이익률 전망에 하이퍼스케일러 사용량 증가와 AI 도입 가속화가 반영됐다고 밝혔다. AI 활동이 늘면 매출과 서비스 제공 비용이 함께 불어날 수 있다 ¹².

따라서 유용한 척도는 모델 비용과 서비스 제공 비용을 차감하고도 안정적으로 완수된 워크플로가 만들어 내는 매출총이익이다. 에이전트 개수나 데모만으로는 이런 수익성을 입증할 수 없다.

데모가 끝나면 계약서를 봐야 한다

경계선은 결국 업무 프로세스를 수행하는 데 여전히 필요한 소프트웨어와 어시스턴트가 그 역할을 재현해 낼 수 있는 소프트웨어 사이에 그어질 가능성이 크다. 세일즈포스·서비스나우·팔란티어는 모두 자신이 전자에 속한다는 설득력 있는 주장을 내세울 수 있다. 이들의 파트너십은 판로를 강화하는 동시에, 수익을 내주지 않으면서 고객 관계를 얼마나 내줄 수 있는지를 시험하고 있다.

다음 실적 발표와 계약 갱신은 세 가지 질문에 답을 내놓을 것이다. ▲외부 에이전트의 활동이 추가 유료 사용을 만들어내는가 ▲그 매출이 사람 사용자 구독에 가해지는 압박을 상쇄하는가 ▲모델 비용과 통합, 예외 처리를 거치고도 고객과 벤더가 충분한 절감 효과를 남겨 두는가.

베니오프에게 세일즈포스를 클로드에 개방하는 것은 고객이 대화 이면의 업무 통제 장치에 돈을 지불할 것이라는 베팅이다. 그다음으로 유용한 증거는 업무가 클로드로 옮겨진 뒤 이 고객들이 계약 규모를 키우는지 여부다.