2025년을 기점으로 AI는 특정 부서가 실험하는 소프트웨어 도구가 아니라, 기업 전체를 작동시키는 핵심 인프라로 전환되고 있다.

마치 1990년대 데이터베이스, 2000년대 클라우드가 처음엔 IT 전문가의 영역이었다가 결국 조직 운영의 기반이 된 것처럼, AI 역시 동일한 궤적을 밟고 있다. 엠로가 휴니드테크놀러지스의 구매 부서를 넘어 영업·품질관리·사업관리까지 전사 AI 전환(AX)을 확대한 사례, Vercel이 AI 에이전트 기반 수익 급성장으로 IPO 준비를 시사한 사례는 모두 같은 신호를 가리킨다.

스타트업이 아직도 "일단 한 팀에서 써보자"는 점진적 접근에 머물고 있다면, 이미 경쟁의 출발선에서 뒤처지고 있을 가능성이 높다.

1. 핵심 요약

AI는 2025년을 기점으로 기업 인프라로 전환되었으며, 스타트업은 점진적 도입 단계를 넘어 전사 혁신(AX) 체제로 전략을 재설계해야 한다. Canva처럼 "저렴하고 쓸 만한" 포지션만으로는 AI 시대의 경쟁력을 유지하기 어렵고, FDE(Forward Deployed Engineer) 부족이라는 구조적 인재 문제가 도입 속도를 제한하는 핵심 병목으로 부상했다. 이 두 가지 위협을 동시에 이해하는 스타트업만이 인프라 전환기를 기회로 활용할 수 있다.

2. AI 인프라 전환이 스타트업 비즈니스 모델을 흔드는 이유

AI가 인프라가 된다는 것은, 기존에 SaaS가 해결하던 문제를 AI가 직접 대체하기 시작한다는 의미다.

SaaStr이 지적한 Canva 사례는 이를 직관적으로 보여준다. 수년간 Canva를 만족스럽게 사용해온 고객이 "AI로 이 정도는 직접 만들 수 있겠다"는 판단이 서자 구독 취소를 검토하기 시작했다. 단순히 Canva만의 문제가 아니다.

저가 가치 제안(Cheap + Good Enough)에 의존하는 모든 B2B SaaS 벤더가 직면한 구조적 위협이다.

국내에서도 이 흐름은 가시화되고 있다. 빅밸류는 2025년 매출 63억 원, 영업이익 흑자라는 창사 이래 최대 실적을 달성했는데, 핵심 전략은 단순한 데이터 제공을 넘어 AI 추론용 데이터 허브와 버티컬 AI 에이전트 상용화로의 전환이었다. 2026년 매출 100억 원 목표를 위해 이미 포지셔닝을 바꾼 것이다. "데이터를 파는 회사"에서 "AI가 작동하는 인프라를 제공하는 회사"로 스스로를 재정의한 셈이다.

스타트업이 지금 물어야 할 질문은 "우리 제품이 AI로 대체될 수 있는가"가 아니라

"우리 제품이 AI 인프라의 일부가 될 수 있는가"이다.

3. 전사 AI 혁신(AX)은 대기업만의 이야기가 아니다

엠로와 휴니드테크놀러지스의 사례에서 주목할 점은 AI 도입이 이제 대기업을 넘어 중견·중소기업으로 확산되고 있으며, 그 범위가 단일 부서가 아닌 전사(全社)라는 점이다. 구매 영역에서 시작한 AI가 영업, 품질관리, 사업관리로 확장된 이 사례는 스타트업에게 두 가지 의미를 동시에 전달한다.

첫째, 스타트업이 타깃하는 고객사들이 이미 전사 AI 전환 수요를 갖기 시작했다는 것. 부서 단위 솔루션보다 전사 통합이 가능한 파트너를 원하는 흐름이 생기고 있다.

둘째, 스타트업 자신도 조직 내부의 AI 도입을 '실험'에서 '운영'으로 격상할 시점이라는 것이다.

씨이랩이 일본 AI 인프라 시장(2026년 약 55억 달러 규모로 예측)을 공략하기 위해 GPU 클러스터 관리 솔루션 '아스트라고'를 들고 도쿄 엑스포에 나선 것도 같은 맥락이다. AI 인프라는 이제 국경을 넘는 글로벌 수요다.

4. FDE 부족, 스타트업이 간과하는 구조적 병목

Vercel CEO 기예르모 라우치가 AI 에이전트 기술이 수익 급성장을 주도하고 있다고 밝혔을 때, 많은 스타트업은 "AI 에이전트를 빨리 도입해야겠다"는 결론을 내린다. 하지만 SaaStr의 분석은 다른 경고를 던진다. AI 에이전트를 대규모로 도입하려는 기업들이 공통적으로 FDE(Forward Deployed Engineer) 부족을 호소하고 있으며, 이는 단순한 채용 문제가 아닌 구조적 문제라는 것이다.

FDE는 고객사 현장에 직접 투입되어 AI 솔루션을 실제 업무 환경에 맞게 설계·배포·최적화하는 엔지니어다. CS(고객 성공) 조직으로는 이 역할을 대체할 수 없다. CS는 기존 제품을 잘 사용하도록 돕는 역할이지, 새로운 AI 시스템을 고객 인프라에 통합시키는 역할이 아니기 때문이다.

스타트업 입장에서 이 문제는 두 가지 방향으로 작용한다. 자사 제품을 B2B로 판매하는 스타트업이라면, 고객사의 FDE 부족을 오히려 서비스 기회로 활용할 수 있다. 반면 내부적으로 AI 전환을 추진하는 스타트업이라면, AI 도입의 실패 원인이 기술이 아닌 "배포와 통합을 담당할 사람의 부재"임을 먼저 인식해야 한다.

AI를 구매하는 것과 AI를 작동시키는 것은 완전히 다른 역량이다.

스타트업은 후자에 투자하고 있는가?

5. 이번 주 실행 체크리스트

자사 제품의 "AI 대체 가능성" 진단하기: 현재 제품이 제공하는 핵심 가치 중 AI가 직접 수행할 수 있는 영역을 솔직하게 목록화한다. Canva 사례처럼 "저렴함"만이 차별점이라면, 인프라형 가치(통합성, 데이터 연동, 워크플로 내재화)로 포지셔닝을 재설계하는 논의를 이번 주 경영진 아젠다에 올린다.

내부 AI 전환 담당자 역할 정의하기: AI 도입을 "써보는 팀"이 아닌 "배포하고 통합하는 역할"로 격상한다. FDE 개념을 참고해, 기존 개발자 또는 운영 담당자 중 1명에게 내부 AI 통합 오너십을 부여하고, 이번 주 안에 역할 기술서(Role Description)를 작성한다.

고객사 혹은 내부 전사 AX 로드맵 초안 만들기: 엠로-휴니드 사례처럼 단일 부서 도입에서 전사 확산으로 이어지는 단계를 설계한다. 현재 AI가 적용된 영역, 6개월 내 확장 가능한 영역, 1년 내 목표 영역을 표로 정리하고 팀 전체와 공유한다.

6. 자주 묻는 질문

Q. AI가 인프라가 된다는 것이 스타트업에게 구체적으로 무엇을 의미하나요?

AI가 인프라가 된다는 것은 데이터베이스나 클라우드처럼 조직 운영 전반의 기반이 된다는 의미입니다. 스타트업 입장에서는 AI를 특정 기능에 붙이는 "기능 추가" 방식이 아닌, 의사결정·운영·고객 경험 전체를 AI 기반으로 재설계하는 방식으로 전략을 바꿔야 합니다.

Q. FDE가 없는 소규모 스타트업은 AI 에이전트 도입을 어떻게 접근해야 하나요?

FDE 역할을 별도로 채용하기 어렵다면, 기존 개발자 또는 프로덕트 매니저 중 1명에게 AI 통합 오너십을 명시적으로 부여하는 것이 현실적인 출발점입니다. CS 조직에 이 역할을 기대하는 것은 구조적으로 작동하지 않으며, 소규모일수록 역할 경계를 명확히 정의하는 것이 도입 실패를 막는 핵심입니다.

Q. B2B SaaS 스타트업이 AI 대체 위협을 피하려면 어떤 전략이 유효한가요?

"저렴하고 쓸 만한" 포지션은 AI 시대에 가장 빠르게 침식되는 가치입니다. 대신 고객사의 기존 워크플로·데이터와 깊이 통합되어 대체 비용(전환 비용)이 높은 구조, 즉 인프라형 포지셔닝으로 이동해야 합니다. 빅밸류가 데이터 판매에서 AI 추론용 데이터 허브로 전환한 사례처럼, 제품의 위치를 "도구"에서 "인프라"로 격상하는 것이 핵심 생존 전략입니다.

Q. 우리 기업 좀 더 자세한 진단을 받고 싶다면?

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