SaaS는 죽었습니다. SaaS 만세! AI와 지식 배분의 종말

지금쯤이면 대부분의 Crunchbase 뉴스 독자들에게 다음과 같은 헤드라인이 익숙할 것입니다. SaaS는 끝났습니다.

시장에서는 소프트웨어 기업이 더 이상 프리미엄을 청구할 수 없다고 믿고 있으며 성장 둔화는 무기한으로 예상됩니다.

두 가지 이유가 있습니다. 첫째, AI는 소프트웨어 생산 비용을 10배 절감합니다. 둘째, 이러한 AI 기능은 VC 자금 지원 스타트업과 사내 솔루션 모두에서 새로운 경쟁업체의 거대한 물결을 가능하게 합니다.

소프트웨어 생산 비용 감소와 경쟁 심화로 인해 소프트웨어의 가격 결정력이 사라질 것이라고 그들은 말합니다. 공공 소프트웨어 주식은 올해 5월 중순까지 20% 하락했으며, 역사상 처음으로 소프트웨어는 평균 S&P500 수익 배수보다 할인된 가격으로 거래됩니다. SaaS는 죽었습니다.

AI가 비용 감소와 경쟁 증가를 가져온 것은 사실입니다. 그러나 이것이 SaaS가 죽었다는 것을 의미하지는 않습니다. 소프트웨어 생산 비용을 낮추는 것이 소프트웨어 수익이 감소한다는 것을 의미하지는 않습니다. 사실 역사는 그 반대를 시사합니다.

어떤 경우에는 효율성이 소비를 낳습니다. 이것이 Jevons Paradox의 교훈입니다. 석탄 엔진에도 효과가 있었고, 데이터 센터에도 효과가 있었고, AI 기반 소프트웨어에도 효과가 있을 것입니다.

제본스 역설

석탄부터 시작해보자. 1860년대 영국에서는 많은 사람들이 자국의 석탄 자원이 너무 빨리 소진되는 것을 우려했습니다. 보다 효율적인 석탄 연소 엔진을 개발하면 석탄의 지속 시간이 길어질 것이라는 기존 통념이 있었습니다.

그러나 경제학자 윌리엄 스탠리 제본스(William Stanley Jevons)는 석탄 효율이 높은 엔진이 석탄 에너지에 대한 수요를 증가시켜 결과적으로 영국인들이 석탄을 더 빠르게 연소하게 될 것이라는 점을 인식했습니다.

제본스가 옳았습니다. 효율성이 향상되면 비용이 절감되면서 막대한 새로운 수요도 창출되었습니다. 이로 인해 석탄이 소비되는 속도는 느려지지 않고 더 빨라졌습니다.

25년 전, 나는 2001년 닷컴 붕괴 당시 인수 회사에 합류했습니다. 나의 첫 번째 투자는 문제가 있는 데이터 센터 회사에 있었습니다. 시가총액 320억 달러에 도달한 엑소더스 커뮤니케이션(Exodus Communication)은 데이터센터 수요가 계속 감소하면서 두 차례 파산을 겪었다.

2004년에 나는 우리 회사가 두 번째 파산에서 해당 데이터 센터 사업을 2억 달러에 인수하고 Savvis라는 경쟁업체에 합병할 것을 권고했습니다.

당시 시장에서는 데이터센터를 축소되는 산업으로 간주했습니다. 닷컴 회사들은 사이트에서 서버 랙을 꺼내고 있었고 데이터 센터 바닥은 텅 비었습니다. 업계 분석가들은 칩 용량의 기하급수적인 증가와 서버 전력 밀도의 증가에 관한 무어의 법칙을 고려할 때 10년 안에 단일 랙이 2005년에 100개의 랙이 제공했던 수준을 제공할 것이며, 20년 후에는 하나의 랙이 2005년에 10,000개의 랙이 제공했던 수준을 제공할 것이라고 예측했습니다. 기존의 통념에 따르면 칩의 효율성이 높을수록 시간이 지남에 따라 더 적은 데이터 센터 설치 공간이 필요하다고 합니다.

데이터센터 바닥면적에 대한 수요가 증가할 것이라는 우리의 주장은 당시에는 대중적인 의견이 아니었습니다. 2005년에 10,000개의 랙이 2025년에 단 1개의 랙으로 교체된다면 미국에는 이미 데이터 센터 바닥 공간이 충분하지 않았습니까?

IBM은 하나의 메인프레임으로 교체된 서버로 가득 찬 방을 보여주는 광고를 게재하고 있었습니다. 한 회의적인 투자 위원회 위원은 이 사업이 2년 동안 두 번이나 파산했고, 세 번째에도 파산하면 계속하겠다고 말했습니다.

오늘날 하나의 랙은 실제로 2005년에 비해 랙의 20,000배에 달하는 컴퓨팅 성능을 제공할 수 있습니다. 모두가 알고 있듯이 설치 공간이 너무 많기는커녕 새로운 데이터 센터 용량을 충분히 빠르게 구축할 수도 없습니다. 랙 효율성이 향상됨에 따라 컴퓨팅 성능에 대한 잠재 수요가 엄청나게 늘어났습니다. Savvis 이야기도 잘 마무리되어 6년 후 32억 달러에 매각되었습니다.

Jevons Paradox는 석탄의 경우에도 마찬가지였고, 데이터 센터에서도 마찬가지였습니다. AI를 활용한 지식작업도 마찬가지다.

지식작업과 시장확대

25년 전에는 오직 부유한 사람들만이 맞춤형 투자 조언을 받을 수 있었습니다. 1996년 노벨상 수상자 빌 샤프(Bill Sharpe)는 401(k)가 있는 모든 사람에게 맞춤형 투자 조언을 제공하기 위해 Financial Engines를 공동 설립했습니다.

우리 회사는 투자자였고, 나는 그 회사와 긴밀히 협력할 수 있는 특권을 누렸습니다. 처음에는 401(k) 펀드 투자 방법에 대한 조언을 판매하려고 시도했지만 약 20%의 직원만이 조언을 듣고 401(k) 포지션을 직접 관리하는 데 관심이 있었습니다.

Financial Engines의 획기적인 혁신은 단지 조언이 아닌 401(k) 포지션을 직접 관리하는 것이었습니다. 직원은 “Do it for me”라는 확인란을 선택할 수 있습니다. 이전에 이 조언을 접할 수 없었던 사람들의 요구는 기대 이상이었고 막대한 이익을 가져왔습니다. 초기 고객은 JCPenney였는데, 평균 연령 27세의 수만 명의 직원이 401(k) 자금의 약 40%를 현금으로 보유하고 있었고, JCPenney 주식은 40%(결국 2020년에 파산 신청하게 됨), 나머지 20%를 보유하고 있었습니다. 연령과 기타 재정적 목표에 적합한 합리적인 저비용 뮤추얼 펀드로 옮기는 것만으로도 큰 이익을 얻을 수 있었습니다.

Financial Engines는 2018년 30억 달러에 인수되면서 관리 자산 규모가 0에서 1,690억 달러로 늘어났습니다.

이 회사는 오늘날 에이전트 AI라고 부르는 것과 매우 유사한 서비스를 제공했습니다. 고객(퇴직 저축이 있는 직원)은 결정(내 돈을 투자)을 컴퓨터 시스템에 위임하고 있었고 직원은 결과에 따라 지불했습니다(AUM의 최대 50 베이시스 포인트).

물론 이를 전달하는 기술은 상당히 달랐고 이는 매우 좁은 적용 분야였습니다. 교훈은 여전히 ​​남아 있습니다. 소프트웨어는 지식 작업(이 경우 개별 투자 조언)을 전달하는 데 있어 엄청난 효율성을 가능하게 했으며 서비스를 구매할 수 있는 거대한 잠재 시장이 나타났습니다.

지식노동 배분의 종말

Financial Engines의 알고리즘의 비용 효율성이 높아지는 것처럼 AI의 비용 효율성이 높아지면 지식 작업에 대한 공급 제약이 완화되므로 수요가 증가할 수 있습니다.

인류 역사를 통틀어 오늘날까지도 지식 작업은 공급이 제한되어 있기 때문에 항상 배급되어 왔습니다.

지식 근로자는 수년간의 교육과 훈련을 받고, 물가가 높은 곳에서 살고 싶어하며, 시간이 지남에 따라 자신이 흥미를 느끼는 특정 종류의 문제에만 집중하고 싶어하며, 잘 지내려면 많은 관리가 필요합니다. 그렇기 때문에 우리는 그들에게 그렇게 높은 임금을 지불하고 그들의 생산성을 높이기 위해 최선을 다합니다.

비즈니스 소프트웨어는 지식 근로자의 생산성을 높이는 도구입니다. Gartner에 따르면 미국의 전체 비즈니스 소프트웨어 시장은 연간 0.5조 달러 규모입니다. 미국의 지식 노동 시장, 즉 이 나라의 1억 명의 지식 근로자에게 지급되는 금액은 미국 노동 통계청 수치에 따르면 약 10조 달러입니다. 현재 우리는 지식 근로자 비용의 약 5%를 그들을 돕기 위한 소프트웨어 도구에 지출하고 있습니다.

AI를 사용하면 소프트웨어 회사가 지식 근로자에게 도구를 판매할 뿐만 아니라 이전 Crunchbase 기사에서 쓴 것처럼 지식 작업 결과 자체를 판매하기 시작할 수 있습니다.

이를 종합하면 소프트웨어 개발 비용 90% 절감과 지식 작업 판매 능력이 제공됩니다. 우리는 지식 작업에 대한 엄청난 잠재 수요가 있다는 것을 알고 있습니다. 단, 비용이 많이 들고 접근하기 어렵지만은 않습니다.

처음으로 전략가, 분석가, 변호사 또는 금융 자문가를 만나본 적이 없는 수백만 명의 개인과 기업이 이제 곧 그러한 전문가를 얻게 됩니다.

소프트웨어는 죽지 않았습니다. AI가 제공하는 효율성 증가로 인해 AI는 더 적은 비용으로 더 많은 작업을 수행할 수 있게 되며, 보다 효율적인 석탄 엔진이나 데이터 센터와 마찬가지로 지식 작업에 대한 엄청난 잠재 수요를 열어줄 것입니다.

궁극적으로 이는 AI를 사용하여 지식 근로자의 생산성을 더욱 향상하거나 지식 작업 결과를 직접 제공하는 소프트웨어 비즈니스의 수익과 강점을 증가시킬 것입니다. 오늘날 소프트웨어의 임무는 이를 안전하고 안정적으로 전달하는 문제를 해결하는 것입니다.

인간인 지식 근로자를 관리하는 방법을 배우는 것은 업계에서 결코 작은 일이 아니었고, 기계 지식 근로자를 관리하는 방법을 배우는 것도 그만큼 큰 과제가 될 것입니다. 그것이 바로 도전입니다.

그러나 오늘날 지식 노동 시장은 소프트웨어 시장 규모의 20배에 달한다는 점을 기억하십시오. 소프트웨어 회사에 대한 상금의 규모는 역사가 어떤 길잡이이든 오늘날의 소프트웨어 시장을 왜소하게 만들 지식 작업에 대한 잠재 수요를 열어주고 있습니다.

오늘날 시장은 AI가 제공하는 효율성으로 인해 소프트웨어 산업이 축소될 것을 우려하고 있습니다. 정확히 그 반대가 사실입니다. AI는 지식 작업에 대한 막대한 잠재 수요를 창출하고 소프트웨어 시장은 폭발할 것입니다. 소프트웨어 만세.

Bob Morse는 2014년에 Strattam Capital을 공동 창립했으며 경영 파트너입니다. 그는 수많은 민간 및 공공 기술 회사 이사회에서 활동했으며 현재 CloudHesive, Contegix, Daxtra Technologies, Green Security, Resource Navigation 및 Trax Group의 이사입니다. 이전에는 Oak Hill Capital Partners의 파트너이자 투자 위원회 위원이었습니다. 그는 또한 GCC Investments와 Morgan Stanley에서 근무했습니다. Morse는 Austin PBS의 이사회에서 활동하고 있으며 Austin McCombs 경영대학원의 텍사스 대학에서 사모펀드 금융을 위한 HMTF 센터의 자문위원으로 활동하고 있습니다. 그는 프린스턴 대학교에서 BSE를 우등으로 졸업하고 스탠포드 경영 대학원에서 MBA를 취득했으며 Arjay Miller 장학생이었습니다. 모스는 오스틴에 산다.

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일러스트: 리앤 디아스