왜 나는 대부분의 AI 도구가 SaaS가 될 자격이 없다고 생각하는가
Source: Dev.to
거의 모든 AI 창업자는 오늘날 같은 기본 경로를 따릅니다:
- 도구를 만든다.
- 구독을 추가한다.
- 이를 SaaS라고 부른다.
수십 개의 AI 제품, 사용자 행동, 비용 구조, 실제 채택 패턴을 면밀히 연구한 결과, 나는 강력한 결론에 도달했습니다:
대부분의 AI 도구는 SaaS가 될 자격이 없습니다.
도구가 나쁘기 때문이 아니라, SaaS 모델 자체가 AI가 실제로 가치를 제공하는 방식과 자주 맞지 않기 때문입니다.
왜 이것이 중요한지, 그리고 AI를 무작정 SaaS 상자에 넣는 것이 창업자와 사용자 모두에게 어떤 해를 끼치는지 설명하겠습니다.
1. SaaS는 예측 가능한 소프트웨어를 위해 만들어졌으며, 확률적 인텔리전스를 위해 만든 것이 아니다
전통적인 SaaS는 다음 상황에서 아름답게 작동합니다:
- 출력이 결정론적일 때
- 워크플로우가 고정돼 있을 때
- 비용이 안정적일 때
- 사용량이 일관될 때
- 행동이 예측 가능할 때
AI는 이 모든 가정을 위반합니다. AI 시스템은:
- 확률적이다
- 상황에 의존한다
- 사용량이 급증한다
- 연산 비용이 많이 든다
- 출력 품질이 변동한다
- 비용이 예측 불가능하다
그럼에도 창업자들은 여전히 이를 다음과 같이 고정하려 합니다:
- 월정액 플랜
- 경직된 티어
- 무제한 사용 약속
이로 인해 사용자가 기대하는 바와 시스템이 지속 가능하게 제공할 수 있는 바 사이에 즉각적인 경제적 긴장이 발생합니다.
2. 대부분의 AI 도구는 일일, 습관 수준의 가치를 제공하지 않는다
SaaS는 제품이 일일 습관이 될 때 가장 잘 작동합니다(예: 이메일, CRM, 프로젝트 관리, 회계, 팀 커뮤니케이션).
많은 AI 도구는:
- 주 1회 사용
- 특정 작업에만 사용
- 간헐적으로 사용
- 특별한 워크플로우나 “폭발적” 활동 시에만 사용
이러한 도구를 월 구독제로 강요하면:
- 사용되지 않은 용량 발생
- 이탈 증가
- 가격에 대한 불만
- 낮은 가치 인식
- “왜 아직도 내고 있지?”라는 생각
도구가 습관을 형성하지 못한다면, SaaS 모델을 가질 자격이 없을 가능성이 높습니다.
3. 가변적인 연산 비용이 SaaS 약속을 깨뜨린다
전통적인 SaaS는 다음을 기반으로 합니다:
- 사용자당 거의 제로에 가까운 한계 비용
- 예측 가능한 인프라 비용
- 확장 효율성
대부분의 AI 도구는:
- 실시간 추론 비용
- 토큰 기반 청구
- GPU 의존성
- 비용이 많이 드는 멀티모달 파이프라인
- 변동적인 사용 패턴
즉:
- 사용자가 늘어난다고 해서 이익이 늘지 않는다
- 사용자가 늘어나면 종종 손실이 발생한다
창업자들은 다음과 같은 행동을 시작합니다:
- 과감히 속도 제한
- 품질을 은밀히 낮춤
- 컨텍스트를 축소
- 응답을 제한
- 기능을 제거
사용자는 즉시 품질 저하를 체감합니다.
4. 많은 AI 도구는 실제로 “플랫폼”이 아니라 “결과물”이다
SaaS는 사용자가 워크플로우, 데이터, 여러 작업, 장기 프로세스를 관리할 때 가장 잘 맞습니다.
많은 AI 도구는 다음을 제공한다:
- 하나의 출력
- 하나의 변환
- 하나의 결과
- 하나의 분석
- 하나의 생성
이들은 결과 엔진이며, 다음과 같은 모델에 더 적합합니다:
- 사용량 기반 가격
- 크레딧 기반 시스템
- 결과당 결제(pay‑per‑result)
- 성과 기반 청구
— 월 구독이 아니라.
5. AI 도구는 정적인 가격 티어에 비해 너무 빨리 진화한다
SaaS 가격은 다음을 전제로 합니다:
- 제품 진화가 느리다
- 명확한 기능 경계가 있다
- 버전이 안정적이다
AI는 매월, 때로는 매주 진화합니다. 모델이 업그레이드되고, 기능이 폭발적으로 늘어나며, 비용이 변동하고, 기대치가 바뀝니다. 고정된 SaaS 티어는:
- 금방 구식이 된다
- 현실과 불일치한다
- 정당화하기 어렵다
- 관리가 복잡해진다
- 사용자에게 혼란을 준다
사용자는 “티어”에 돈을 쓰고 싶어 하지 않으며, 현재 제공되는 가치에 대해 지불하고 싶어 합니다.
6. 대부분의 AI 도구는 구독이 아니라 유틸리티여야 한다
많은 성공적인 AI 제품은 클라우드 연산, 스토리지, API와 같이 사용량에 따라 비용을 지불하는 형태가 바람직합니다. 이는 다음과 일치합니다:
- 비용과 가치의 일치
- 사용량과 결제의 연계
- 성장과 지속 가능성의 연결
- 투명성을 통한 사용자 만족
구독은 사용 현실을 숨기고, 유틸리티는 이를 드러냅니다.
7. SaaS는 창업자를 결과보다 유지에 집착하게 만든다
창업자가 SaaS에 얽매이면 다음에 집착하게 됩니다:
- 이탈률
- 유지 곡선
- 참여 대시보드
- 월간 활성 사용자(MAU)
- 사용량 급증
결과에 집중하는 대신:
- 사용자가 실제로 승리했는가?
- 도구가 시간을 절약했는가?
- 인력을 줄였는가?
- 의사결정을 개선했는가?
- 고통스러운 작업을 자동화했는가?
AI는 로그인 수가 아니라 결과로 평가되어야 합니다.
8. 최고의 AI 비즈니스는 여러 수익 모델을 혼합한다
미래는 하이브리드 모델에 있습니다:
- 사용량 기반 + 구독
- 기업 라이선스 + 크레딧
- API‑first + 결과 기반 가격
- 자동화‑as‑a‑service
- 인텔리전스‑as‑a‑utility
- 성과 기반 자동화
순수 SaaS도 살아남겠지만, AI를 장악하지는 못할 것입니다.
내 의견
SaaS가 틀린 것은 아니지만 AI에 보편적인 해법은 아닙니다. AI 도구는:
- 동적이다
- 결과 중심이다
- 사용량이 변동한다
- 연산에 의존한다
- 지속적으로 진화한다
이를 경직된 SaaS 상자에 끼워 넣으려 하면:
- 경제가 깨진다
- 사용자가 좌절한다
- 숨겨진 제한이 생긴다
- 인위적인 한계가 만든다
- 유지 게임을 강요한다
대부분의 AI 도구는 구독자가 필요하지 않습니다. 가치를 제공할 때 가치를 지불하는 사용자가 필요합니다. 그것이 SaaS가 아니라 차세대 AI 비즈니스 모델입니다. 이 점을 일찍 이해한 창업자는 구식 SaaS 플레이북을 무작정 따라가는 사람보다 훨씬 지속 가능한 회사를 만들 수 있습니다.
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