💡올 한 해 정신없이 질주하던 AI 업계를 돌아보며, 내년 전망에 대해 개인적인 생각을 정리해봤습니다.(소스 링크에 있는 칼럼 내용도 일부 인용했습니다.) 대부분의 토픽과 내용은 제 개인 의견이니 틀릴 가능성도 큽니다. 하지만 이런 생각을 바탕으로 실제 사업과 실험을 하고 있습니다. 저희 JV회사인 ‘Popup Studio’가 서비스하는 vibe coder와 builder를 위한 커뮤니티 사이트 ‘Bkamp’ (https://bkamp.ai)를 보시면, 비개발자도 원하는 AI application을 만들 수 있는 매뉴얼과 실제 개인들이 구현한 제품들이 소개되어 있습니다. Q&A 사이트에서 부담없이 개발 노하우를 공유해보세요.

AI가 소프트웨어 산업의 게임 룰을 완전히 바꿨다. 과거 10년간 지배했던 SaaS 비즈니스 모델이 붕괴 중이며, 이제 누구나 자신에게 필요한 소프트웨어를 AI로 직접 만드는 시대가 도래. 2026년 스타트업이 살아남으려면 경로 의존성에서 탈피해 완전히 새로운 패러다임으로 이동해야 함.

1. 💀 SaaS는 왜 죽어가는가: "표준화의 종말"

30년 지속된 전제가 무너짐

소프트웨어 산업은 하나의 믿음 위에 세워져 있었다. “표준화가 맞춤화보다 효율적이다”라는 전제. 맞춤형 개발은 비용이 많이 들고 시간이 오래 걸리니, 범용 SaaS를 구독해서 쓰는 게 합리적이었다는 논리.

그런데 AI가 이 공식을 완전히 뒤집었다.

실제 사례: 5개 SaaS를 2일 만에 대체

• 홀릭스 창업자의 경험: 월 10만 원짜리 SaaS 5개(연 600만 원)를 혼자서 1~2일 만에 대체
• 외주 비용 제로, 개발팀 리소스 제로
• 기존 서버 인프라만 있으면 추가 호스팅 비용도 거의 없음
• 결론: "내부 개발이 비싸니까 외부 서비스 쓴다"는 논리가 더 이상 성립하지 않음

Richard Sutton의 "Bitter Lesson"

튜링상 수상자 Richard Sutton이 제시한 개념. “전문화된 지식은 결국 규모와 컴퓨팅 파워에 밀린다”는 쓴 교훈.

• 2010년대 초 컴퓨터 비전 분야에서 입증됨: 정교한 수동 프로그래밍이 단순하지만 데이터가 많은 시스템에 패배
• 현재 모든 전문 AI 도구가 같은 운명에 직면
• GPT, Claude 같은 범용 모델의 작업 길이가 7개월마다 2배씩 증가 중
• 2020년 1초짜리 작업 → 2024년 1시간 → 2026년 예상치는?

누가 살아남고 누가 죽는가

살아남을 SaaS:

• 규모의 경제가 필수적인 것: Google Analytics, MS Office
• 업계 표준 생태계 지배: 모든 거래처가 Excel 쓰는데 혼자 다른 거 못 씀
• 독점적 데이터 소스 보유: 환율 정보처럼 은행 아니면 못 구하는 데이터
• 신뢰와 평판이 핵심: SendGrid같은 이메일 발송(직접 만들면 스팸함 직행)
• 집적된 데이터가 해자: "당신 업계 평균 전환율 3%"라는 정보는 혼자선 절대 못 얻음

무너질 SaaS:

• 다른 서비스 일부로 통합되는 것들: Builder.io 같은 CMS
• 전후방 통합이 핵심: 고객센터 솔루션(각 회사 환불 정책이 다 다름)
• 노코드 기반: AI에게 자연어로 말하는 게 버튼 클릭보다 빠름

2. 🛠️ User가 Builder가 되는 시대

10분이면 충분하다

Cora 이메일 제품 GM Kieran Klaassen의 증언:

• 5개 Figma 디자인 화면을 주말 안에 구현해야 했던 상황
• 과거 방식: 코딩에 며칠 소요
• 새로운 방식: AI agent에게 1시간 동안 "계획 세우는 법" 가르침
• 결과: 모바일 레이아웃 포함 픽셀 퍼펙트 구현 완료

핵심은 코딩이 아니라 Planning:

• "이메일 검증 추가해줘" (vibe coding) → 운에 맡김
• "검증 패턴 조사 → 이메일 라이브러리 확인 → 에러 메시지 베스트 프랙티스 조사 → 3가지 접근법 비교" (planning) → 시스템이 학습

Builder 커뮤니티의 자생적 등장

• Claude Code, Cursor 같은 AI 코딩 툴 사용자 커뮤니티 급성장
• 비개발자들이 자신만의 툴 만들어 공유
• GitHub 레포지토리에 "plan templates" 같은 자산 축적
• 50회 계획 리뷰 후엔 AI가 당신의 선호를 자동 반영

3. 🔄 Migration이 아닌 Augmentation

과거 사고방식:

• 레거시 시스템 버리고 → 새 제품 만들고 → 데이터 이전 → 교육 → 고통

새로운 접근:

• 기존 시스템과 DB 그대로 유지
• AI agent만 위에 얹음
• 기존 워크플로우를 AI가 재해석해서 자동화

실제 사례 - 이메일 파산(Email Bankruptcy) 기능:

• 53,000개 이메일을 한 번에 처리해야 함
• Gmail API 실시간 호출로는 불가능 (rate limit)
• 3가지 프로토타입 제작: 실시간 방식 → 1,000개에서 멈춤 / 단순 캐시 → race condition 발생 / 큐 시스템 → 성공
• 결국 복잡도 선택이 아니라 필수였음을 프로토타입이 증명

Post-Skeuomorphic Applications

Skeuomorphism의 함정:

• 초기 모바일 앱들의 실수: 쓰레기통 아이콘, 맥주 마시는 앱
• 새 기술을 옛날 방식으로 포장

진짜 혁신:

• Uber: 택시 배차 시스템 디지털화가 아니라 "모두가 위치 아는 폰을 가진 상황"에서 가능한 것
• Figma: Adobe를 브라우저로 옮긴 게 아니라 WebGL로만 가능한 새 경험 창조

AI 시대 Post-Skeuomorphic Apps 3가지 기회:

1. 멀티 에이전트 조정: 여러 AI 모델이 동시에 협업해 서로 평가 (sycophantic spiral 방지)
2. 대규모 시뮬레이션: 수천 개 실험 병렬 실행 → 가상 세포, 단백질 구조, 신약 후보 탐색
3. 지속적 피드백 루프: 소프트웨어가 스스로 관찰-진단-치유 (예: API 응답 지연 감지 시 자동으로 인프라 조정 테스트 후 적용)

4. 🎮 새로운 OS 전쟁: Claude vs Gemini vs ChatGPT

DOS 이후 PC OS 전쟁의 재현

1980년대 PC: MS-DOS → Windows vs Mac vs Linux 2000년대 모바일: iOS vs Android 2025년 AI: OpenAI vs Google vs Anthropic

현 판도 전망:

• Claude: 코딩 완승 - 개발자들 사이 압도적 선호
• Gemini: B2B(기업용) 강세 - Google Workspace 통합, 기업 데이터 접근성
• ChatGPT: B2C(소비자) 물량 공세 - 압도적 사용자 수, 브랜드 인지도

타겟 시장에 따른 선택 전략

코딩/개발 도구 스타트업:

• Claude 기반 권장
• 긴 컨텍스트 윈도우, 정확한 코드 생성, 개발자 커뮤니티

엔터프라이즈 SaaS:

• Gemini 기반 고려
• Google Workspace 생태계, 기업 보안 요구사항 충족

소비자 앱:

• ChatGPT 기반 안전
• 최대 사용자 기반, 익숙한 인터페이스, 플러그인 생태계

하지만 중요한 건: 이건 PC 시대 Windows 선택하듯 단순하지 않음. 멀티 모델 전략도 가능하고 필요할 수 있음.

5. 💡 2026년 스타트업, 어떤 선택을 해야 하나

A. 모델 경제(Model Economy) 플레이

AI 모델 자체를 위한 비즈니스:

컴퓨팅 거래소:

• Oracle의 AI 컴퓨팅 계약 파이프라인 5,000억 달러 규모
• CoreWeave, Crusoe - 비트코인 채굴에서 AI 데이터센터로 전환
• GPU 공급-수요 매칭, 자산 활용률 극대화

온디바이스 AI:

• 클라우드 불가능한 영역: 지연시간/프라이버시/연결성/비용
• Meta의 웨어러블 투자, Truffle의 AI 전용 컴퓨터+OS

데이터 거래소:

• 의료 이미징 데이터, 최신 연구 데이터 라이센싱 중개
• Reddit-Google 같은 데이터 라이센스 딜 촉진

AI 보안:

• 의도적으로 AI 시스템 공격해서 취약점 발견하는 레드팀 서비스

B. Post-Skeuomorphic 앱 창조

 워크플로우를 통째로 바꾸는 AI-Driven Workflow - 완전히 새로운 워크플로우 발명:

• 기존 프로세스 AI화가 아닌, AI로만 가능한 일 찾기
• Figma가 WebGL로 한 것처럼, AI의 고유한 속성 활용
• 멀티 에이전트, 시뮬레이션, 자가 치유 소프트웨어

C. 피해야 할 함정

❌ 기존 SaaS에 AI 채팅 붙이기 ❌ "우리 도메인 전문성으로 범용 모델 이긴다" 착각 ❌ 단일 모델에 종속 ❌ Planning 없이 vibe coding만 하기 ❌ 과거 SW 개발 방법론 그대로 답습

🎯 결론: 경로 의존성을 끊어라

2026년은 패러다임 전환의 해.

10년간 SaaS 구축해온 경험? 이젠 짐이 될 수 있음. Series A, B, C 거치는 전형적 스타트업 여정? 더 이상 유효하지 않을 수 있음.

진짜 질문은 이것:

• 당신은 AI 모델이 더 똑똑해지는 데 필요한 걸 만드는가?
• 아니면 AI가 가능하게 만든 완전히 새로운 일을 발명하는가?

둘 다 아니라면, 18개월 안에 범용 모델에게 잡아먹힐 것.

User가 Builder가 되는 시대, 당신의 고객들은 이미 움직이고 있다.

Source: https://every.to/thesis/two-ways-to-win-in-the-post-software-era
https://every.to/source-code/stop-coding-and-start-planning
https://outstanding.kr/saas20251216