- "소프트웨어는 죽었다" vs "소프트웨어는 영원하다" - 둘 다 틀렸다. 소프트웨어의 본질은 코드가 아니라 '제도화된 판단'

전 a16z 파트너 베네딕트 에반스가 Stratechery 벤 톰슨과의 인터뷰에서 AI 업계의 착각들을 하나하나 해부했다. 


1. 💀 "AI면 중간관리자도 개발자?" - 이건 환각이다

- 맞다, AI 덕에 소프트웨어 만드는 비용이 10~100배 싸졌다. 여기까진 사실이다
- 근데 여기서 "그러니까 아무나 자기 업무용 앱을 만들면 되잖아"로 점프하는 순간, 망상의 영역이다
- 영국판 오피스에 나오는 그 답답한 중간관리자한테 "경비처리 시스템 설계해봐"라고 시키면 어떻게 될지 상상해보라
- 소프트웨어의 진짜 정체는 코드가 아니다. 누군가 "이 업무는 이 순서로 이렇게 처리하는 게 맞다"고 머리 싸매고 설계한 워크플로우, 그 자체가 소프트웨어다
- 미국 대기업이 평균 350~450개 SaaS 앱을 쓴다. 미친 숫자 같지만, 결혼식 하객 리스트 짜듯이 하나씩 세보면 HR 교육 툴, 컴플라이언스 툴, 채용 툴... 금방 400개를 넘긴다
- 에반스의 한 마디: 그 400개 SaaS 앱은 전부 "thin SQL wrapper"다. 틴더와 힌지도 결국 같은 DB 위의 소셜 네트워크다. 그런데 둘은 전혀 다른 제품이다. 왜? 코드가 아니라 그 위에 쌓인 도메인 지식, 설계 철학, go-to-market이 다르니까


2. 🏢 AI 시대에 1인 기업 대세? 정반대일 수도 있다

- 인터넷 등장했을 때도 "분산의 시대가 온다"고 했다. 실제론? 구글·아마존·메타 같은 괴물이 태어났다. 공급이 무한해지니까 오히려 정리해주는 놈이 왕이 된 것
- AI도 같은 반전이 올 수 있다. "누구나 1인 기업 가능"이라는 장밋빛 전망이 있지만, 한 발 더 들어가보면 이야기가 달라진다
- 기업 규모를 제한하는 건 '조정 비용'이다. 사람이 너무 많으면 자기 발에 걸려 넘어지는 것. 근데 AI가 이 조정 비용을 확 줄여버리면? 오히려 상상 못할 규모의 초거대 기업이 나올 수도 있다
- 에반스가 반쯤 농담으로 소련 얘기를 꺼낸다. 60~70년대 소련의 중앙계획경제가 메인프레임으로도 못 했던 걸, LLM으로는 할 수 있을까?
- 좀 더 현실적인 시나리오: 회의록 AI 자동 기록 + 전사 이메일 분석 + 캘린더 통합. 이게 합쳐지면 회사가 처음으로 "우리 내부에서 대체 무슨 일이 벌어지고 있는지" 파악하는 시대가 열린다. CRM이 처음 영업 프로세스를 가시화했을 때의 그 임팩트를 떠올려보라


3. 🪂 OpenAI는 지금 '화물 숭배' 중이다

- 에반스가 꺼낸 비유가 잔인할 정도로 정확하다. 태평양 전쟁이 끝나고 미군이 떠난 뒤, 원주민들이 빈 활주로에서 깃발 올리고 경례하면 보급 비행기가 다시 올 거라 믿었다. 이게 '화물 숭배(Cargo Cult)'다
- 메타에서 건너온 사람들이 OpenAI에서 하는 짓이 딱 이거다. "플랫폼이 되려면? 앱스토어 만들자. 개발자 컨퍼런스 열자. 광고 붙이자." 그런데 앱스토어가 원래 해결하던 그 문제가 지금은 존재하지 않는다
- 샘 올트먼이 빌 게이츠를 인용하며 "우리가 AI의 윈도우"라고 했는데, 에반스의 반격: "너네는 윈도우가 아니라 AWS다." 로펌이 법률 소프트웨어 쓸 때 AWS 계정으로 로그인 안 하듯, AI 도구를 OpenAI 계정으로 쓰지도 않는다
- LLM 모델은 근본적으로 commodity다. 파워유저는 "이건 코드에 강하고 저건 이미지에 강하다"를 구분하지만, ChatGPT 유저 80~90%는 주 1~2회 사용자다. 습관이 형성 안 된 9억 명이 있는 것
- 광고 모델의 치명적 역설: 주 1회 쓰는 무료 유저한테서는 의미 있는 데이터가 안 쌓이고, 자주 쓰는 사람은 유료 구독자라 광고가 없다. 광고가 잘 되려면 많이 써야 하는데, 많이 쓰면 돈 내고 광고 안 본다. 이 꼬인 구조를 어떻게 풀 건지 아무도 답을 못 내고 있다


4. 🧠 "LLM이 맥킨지를 대체한다"고? 맥킨지가 뭐 하는 데인지 알고 하는 소리인가

- LLM은 인터넷에 올라온 '완성품'으로 학습했다. 그 결과물이 왜 만들어졌는지, 어떤 내부 논의를 거쳤는지, 의사결정의 맥락은 전혀 모른다
- 세일즈포스 안에 뭐가 있는지, 마스터카드 거래 패턴이 뭔지, 아마존 내부 데이터가 뭔지 — LLM은 공개 API 문서 수준 이상은 모른다
- "LLM이 맥킨지 컨설턴트를 대체할 것"이라는 주장에 에반스가 일갈: 맥킨지 사업은 슬라이드 만드는 게 아니다. 슬라이드는 산출물이지, 그게 당신이 맥킨지를 고용하는 이유가 아니다
- 반면 LLM만의 고유한 무기도 있다. 아마존은 포장테이프와 뽁뽁이를 같이 사는 패턴은 알지만, 그 사람이 이사하는 중이라는 건 모른다. SKU 번호만 알지 물건이 뭔지 '이해'하지 못하기 때문. LLM은 이론적으로 데이터 없이도 그 맥락을 안다
- 아마존에서 변기 시트 하나 사면 변기 시트를 계속 추천하는 건 오래된 농담이다. "아무도 변기 시트를 5개 수집하지 않는다"는 건 빈도 분석만으로 해결할 문제인데, 아마존은 아직도 못 한다. LLM은 이걸 상식으로 안다


5. 🔮 지금 AI로 하는 일의 절반은 3줄 메모를 이메일로 늘리는 것이다

- 기술의 파괴와 가치 창출은 시차가 있다. 파괴가 먼저 오고, 새로운 가치는 한참 뒤에 온다
- 페이스북 매출 폭발은 신문 광고가 이미 전멸한 한참 뒤였다. '피드'라는 UI가 발명된 것도 인터넷 등장 후 15년이 지나서다
- 에반스의 표현이 웃기면서 아프다: AI의 절반은 3줄짜리 메모를 이메일로 뻥튀기하는 것이고, 나머지 절반은 이메일을 3줄 요약으로 압축하는 것. 그리고 더 정확하게 말하면, AI의 절반은 3줄 메모를 300개 광고로 만드는 것이고, 나머지 절반은 "근데 그 광고 누가 보는 건데?"다
- 인스타그램은 플리커의 모바일 앱이 아니었다. 스냅챗은 인스타그램과 달리 터치스크린 자체를 활용했다. 진짜 AI 네이티브 경험은 그런 수준의 도약이 필요한데, 아직 아무도 거기 도달 못 했다
- 솔직히 말하면, 지금 LLM을 만드는 사람들은 구조적으로 그 답을 못 찾을 수 있다. 새 패러다임은 기존 패러다임에 갇히지 않은 23~24살 하버드 중퇴생 같은 인간들이 만들어왔다. 이번에도 그럴 가능성이 높다


6. 📱 스마트폰을 대체하겠다고? 솔직히 좀 닥쳐라

- 에반스가 직접 한 표현이다. "ChatGPT 안에서 앱이 돌아갈 거라고? Shut the f**k up."
- 누군가 강아지 사진 보내면 나는 그걸 봐야 한다. 화면이 필요하다. 화면이 있으면 앱이 필요하다. 우버, 왓츠앱, 인스타카트 - 이 생태계를 손짓 한 번으로 없앨 수는 없다
- 휴메인(Humane)의 AI 핀이 실패한 이유가 정확히 이거다. 폰을 대체하겠다는 비전은 현재로선 성립하지 않는다
- 현실적 경로는 '스마트폰 액세서리'다. 애플워치처럼. 근데 액세서리라고 인정하는 순간, 게임의 성격이 완전히 달라진다
- 윈도우 폰 시절에 "중요한 앱은 다 있다"고 우겼던 사람들 - 우버조차 윈도우 앱이 없었다
- OpenClaw 같은 오픈소스 AI 어시스턴트? 기대감은 크지만, 세일즈포스 연동해서 인포그래픽 만들어달라고 했더니 캘린더 일정을 전부 삭제해버리는 게 현실이다. 13글자 넘는 이름을 가진 사람의 일정을 싹 날려버릴 수도 있다. 커맨드라인에서 도는 재밌는 프로젝트와 수십억 명이 쓸 제품 사이의 거리는, 체감상 우주급이다


7. 💡 결국 이거다

- "AI 시대에 소프트웨어가 죽는다"는 질문 자체가 틀렸다. 소프트웨어는 코드가 아니라 '제도화된 판단'이다. AI가 올수록 그 판단의 가치는 오히려 더 올라간다
- 다만 시장이 그걸 인정할지는 별개 문제다. 마이크로소프트가 2001~2015년 동안 천문학적 수익을 냈지만 주가는 15년간 40달러에서 꿈적도 안 했다. SaaS 업계의 미래가 이럴 수 있다
- OpenAI의 진짜 위기: 모델은 commodity인데 product-market fit은 없다. 체감상 이걸 자각하고 있는 것 같은데, 해결책으로 내놓는 게 전부 다른 회사에서 10년 전에 했던 걸 따라하는 것이다
- AI의 진정한 가치 창출은 우리가 지금 상상하는 것과 전혀 다른 모습일 것이다. 그리고 그건 시간이 필요하다. 얼마나? 체감상, 꽤 오래

출처: Ben Thompson, "An Interview with Benedict Evans About AI and Software", Stratechery, 2026년 2월 5일