현재 SW쪽 대부분의 투심은 AI에 대한 공포로 하락하는 추세인데

이유는 AI로 딸깍 하면 기존 SW가 제공해줬던 대부분의 기능을 그대로 제공해주기 때문

그럼 AI의 확산이 SW의 성장을 저해한다 라는 논리가 성립이 되려면, 모든 SaaS서비스가 AI를 활용하여 각 사가 자체 구축한 서비스로 전환되거나 해야하는데, 몇몇 SW사는 어닝 서프라이즈가 터짐.

일단 전문 영역이라는 관점에서 아마추어들이 AI를 쓴다고해서 당연히 기존 SW의 아성을 깨트릴 수가 없고, 어느 정도 배운 놈이 쓴다해도 AI의 고질적인 문제 (프롬프팅, 기존 대화에 대한 기억 한계)로 장기 작업을 하기에는 불편하기 때문.

또한 AI는 현재 몇몇 문제에 직면하고 있는데

1) 내가 자주 말했듯 B2C 이용자 대부분은 월 3만원 내고 거대한 배설물을 AI칩에 흘리고 있음
2) 투자는 막을 수 없지만 에너지 공급가의 인상으로 인한 비용 부담은 존재
3) 칩 자체의 공급가격도 비싼 편

즉 비용이 굉장히 많이 드는 산업이 되었다 이것임.

AI 서비스 제공사나 빅테크들은 지금 여러가지 방안을 통해 이러한 비용적 문제를 타개하고자 하는데

1) B2C 이용자에 대한 제한 혹은 요금 인상
2) B2B 이용자에 대한 서비스 제공 방식 변경 (기존에는 자유롭게 제공, 앞으로는 제한적 제공)

일반적으로 이 두가지의 솔루션을 사용하고 있으며 이 모두 AI를 지속해서 활용하는데 비용 부담을 가중시킴.

그리고 마침 타이밍 좋게도 SAP에 고객이 리턴하고 있다던가, 최근 FIG의 어닝서프라이즈가 터짐.

AI제공사가 저러는데 AI소비자 측에선 어떻게 할까?

우선 AI소비자, 글고 제공사 자체도 AI를 활용하고 있으니 그냥 AI소비자의 범위가 상당히 넓은 상황인데

전기+토큰 요금이 이미 인건비를 뛰어넘었다 라는 내용이 나오고 있음.

물론 모든 업종이 그렇진 않겠지만 이는 시사해볼만한 문제임.

AI시대의 인건비는 급여 + 그사람이 쓰는 전기 및 토큰 값 + 생산성이 확보될 때까지 나오는 시간이라고 할 수 있겠고

급여 = 반 고정적
전기 및 토큰 값 = 변동적
생산성이 나오는 시간 = 전기 및 토큰 값과 유관

AI만을 사용했을 때는 급여가 서비스 혹은 칩 구매비용로 대체, 전기 및 토큰값이 극대화, 생산성이 확보될 때까지 나오는 시간이 급감

이런 구조임.

서비스 및 칩 구매 비용은 비싸지고 있다.
전기 요금은 올라가고 있다.
토큰 값은 모델마다 상이하나 고급 모델, 고급 서비스의 토큰 값은 비싸며 이마저도 제한적으로 작용 중이다. (앤트로픽 예시)
생산성이 확보되는 시간은 점점 짧아지고 있다. (생산성 개선은 유의미하다)

즉 비용의 측면만 보면 SaaS서비스의 경쟁력은 인건비를 소모하여 서비스 및 칩 구매 비용과 전기 요금을 절감하고 생산성을 확보하는 시간을 일부 포기한 것과 같음.

부가적인 장점으로는 자신이 수행한 업무 혹은 수행할 업무에 대해 매번 DB나 메모리/스토리지를 뒤적일 필요가 없다는 것도 있음.

5월 19일 엔카햄 글이고 이거 다시 좀 봅시다

제가 25년 말에

26년 목표를 잡으면서

SW기업 봐야한다.

특히 빅테크가 인수할만한 후보군을 추리거나

워크플로우에서 대체가 어려운 SW를 봐야한다고 했었습니다

물론 프렌드쉴드에는 얘기안함.
여기는 당시 부두술 방이었기 때문

했제 보다는 방향성인데,
스터디에서 난 AI SW. 그중에서 빅테크가 좋아할만한 애들 찾아보겠다고 했고

물론 중간에 관심 못받았을 때 이거 아닌가 싶긴 했었습니다

근데 저도 업무에 클로드랑 gpt 쓰면서 느끼는건데

툴이 상당히 중요함

-> 어차피 모든 사람이 다 편하게 쓰기는 힘들지만

-> 적어도 물리적 UX에서 모니터 화면에 보이는 UI/UX로 쉽게 연결되고

-> 산출물까지 일정 퀄리티로 잘 뽑히고

-> 모두가 많이 사용하는 SW라면

적어도 환경만 잘 제공해준다면 SW에 AI 엔진 붙이면서 나쁘지 않을거란 이야기죠

실제로 많은 SW들이 계속 고민하면서 노력하는 것이 업데이트로 보이고

B2B 계약 모델을 만드려고 하는 움직임도 보입니다

B2C도 당연히 중요한게, 일단 개인이 만족해야 기업에서 구매하는 솔루션도 상당히 많죠