미호데일리 편집부 
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AI 시대의 첫 번째 승자는 분명 반도체였습니다.
생성형 AI 경쟁이 본격화되자 기업들은 더 많은 GPU를 확보하기 시작했고, GPU에 필요한 HBM과 네트워크 장비, 데이터센터, 전력 인프라까지 막대한 자금이 투입됐습니다.그런데 2026년 AI 산업을 보면 또 하나의 변화가 나타나고 있습니다.
AI를 만드는 경쟁에서 AI를 실제로 사용하는 경쟁으로 시장이 확장되고 있다는 것입니다.
이것을 단순히 ‘반도체의 시대가 끝나고 소프트웨어의 시대가 온다’고 해석하면 정확하지 않습니다.AI 반도체와 데이터센터 투자는 여전히 강합니다. 하지만 그 위에서 AI를 실제 기업 업무에 적용하고 매출을 만들어내는 AI 소프트웨어·클라우드·AI 에이전트 시장이라는 새로운 수익 계층이 커지고 있습니다.실제로 미국 주요 소프트웨어 기업들의 최근 실적을 살펴보면 이러한 변화의 단서를 확인할 수 있습니다.
AI 1막의 돈은 왜 반도체로 몰렸을까?
생성형 AI가 등장한 초기에는 무엇보다 막대한 연산 능력이 필요했습니다.대규모 AI 모델을 학습하려면 수많은 GPU가 필요하고, GPU에 데이터를 빠르게 전달하려면 HBM이 필요합니다.
GPU가 늘어나면 서버와 네트워크 장비가 필요하고 이를 운영할 거대한 데이터센터와 전력도 필요합니다.결국 하나의 거대한 AI 투자 사슬이 만들어졌습니다.
GPU·AI 가속기 → HBM → 네트워크 → 데이터센터 → 전력·냉각
그리고 이 시장은 2026년에도 여전히 성장하고 있습니다.NVIDIA의 FY2027 1분기 전체 매출은 816억 달러로 전년 동기 대비 85% 증가했습니다. 특히 데이터센터 매출은 752억 달러로 92% 증가했습니다.따라서 현재 상황을 **“반도체에서 돈이 빠지고 있다”**고 설명하는 것은 적절하지 않습니다.오히려 AI 인프라 투자가 계속되는 가운데 그 인프라를 이용해 돈을 버는 두 번째 시장이 커지고 있다고 보는 편이 정확합니다.
중요한 변화는 ‘AI 학습’에서 ‘AI 사용’으로 시작된다
AI 산업의 다음 흐름을 이해하려면 Training과 Inference를 구분할 필요가 있습니다.Training은 AI에게 방대한 데이터를 학습시키는 과정입니다.
반면 Inference, 즉 추론은 이미 학습된 AI를 실제로 사용하는 과정입니다. 우리가 AI에게 질문할 때도 추론이 발생합니다.
기업의 AI 상담원이 고객 문의를 처리할 때도, 개발자가 AI로 코드를 작성할 때도, 기업의 AI 에이전트가 데이터를 분석하고 업무를 수행할 때도 추론이 필요합니다. 2026년에는 이 부분에서 중요한 변화가 예상되고 있는 중입니다.
Gartner는 2026년 전 세계 AI 최적화 IaaS 지출을 약 423억 달러로 전망하고 있습니다. 그중 추론 관련 지출은 약 233억 달러, 학습 관련 지출은 약 190억 달러로 예상했습니다. 즉 추론 지출이 학습 지출을 넘어서는 것입니다.
AI 산업의 질문이 “누가 더 강력한 AI를 만들 것인가?”에서
“만들어진 AI를 누가 실제 업무에 더 많이 사용할 것인가?” 로 확장되고 있다는 의미로 볼 수 있습니다.
AI 시대 돈의 흐름을 3단계로 보면 이해하기 쉽다
현재 AI 산업을 단순화하면 다음과 같습니다.
| 단계 | 돈이 향하는 곳 | 대표 영역 | 돈을 버는 방식 |
|---|---|---|---|
| AI 1단계 | 연산 능력 | GPU·HBM·AI 반도체 | 칩과 장비 공급 |
| AI 2단계 | 인프라 | 데이터센터·네트워크·클라우드 | 컴퓨팅 사용료 |
| AI 3단계 | 실제 활용 | AI SW·에이전트·보안·자동화 | 구독·사용량·기업 계약 |
여기서 가장 중요한 점이 있습니다.
3단계가 커진다고 1단계가 사라지는 것은 아닙니다.
AI 소프트웨어 사용량이 증가하면 추론 연산도 증가합니다. 추론이 증가하면 더 많은 컴퓨팅 자원이 필요하고, 다시 GPU와 데이터센터 수요가 발생합니다.
따라서 AI 산업은 단순한 반도체 → 소프트웨어 이동보다는
반도체 → AI 인프라 → AI 소프트웨어 → AI 사용량 증가 → 다시 인프라 수요 증가
라는 순환 구조로 발전할 가능성이 있습니다.
그렇다면 실제 미국 소프트웨어 기업들의 실적은 어떨까?
여기서 중요한 질문이 생깁니다.
AI 소프트웨어에 정말 돈이 들어오고 있는가? 단순한 기대감이 아니라 실제 기업 실적을 살펴볼 필요가 있습니다.
2026년 최근 공식 실적을 기준으로 Microsoft, ServiceNow, Palantir, CrowdStrike, Oracle을 살펴보면 흥미로운 숫자들이 나타납니다.
주의: 아래 기업들은 투자 추천 종목으로 선정한 것이 아닙니다. 최근 공식 실적에서 AI·클라우드·기업용 소프트웨어 수요가 실제 매출, 계약 또는 반복매출 증가로 나타나는 사례를 살펴보기 위해 선정했습니다. 기업의 실적 성장과 향후 주가 상승은 별개의 문제입니다.
1. Microsoft — AI가 거대한 기존 소프트웨어 생태계 안으로 들어오다
Microsoft는 AI 소프트웨어 확산을 관찰하기 좋은 기업입니다. Microsoft의 FY2026 4분기 매출은 900억 달러로 전년 동기 대비 18% 증가했습니다. 영업이익 역시 406억 달러로 18% 증가했습니다.
특히 Microsoft Cloud 매출은 593억 달러로 27% 증가했고 Azure 및 기타 클라우드 서비스 매출은 43% 증가했습니다. 또 하나 눈여겨볼 숫자가 있습니다. Microsoft는 Microsoft 365 Copilot의 유료 좌석 수가 3,000만 개를 넘어섰다고 밝혔습니다.
이 숫자가 중요한 이유는 AI가 단순한 실험 기능에서 기존 업무용 소프트웨어 안으로 들어가 유료 서비스로 판매되고 있다는 사례이기 때문입니다. Microsoft는 이미 Microsoft 365, Azure, GitHub, Dynamics 등 거대한 기업용 소프트웨어 생태계를 가지고 있습니다.
AI가 이 기존 생태계에 추가되면서 AI가 별도의 서비스가 아니라 기존 소프트웨어의 부가가치를 높이는 수단으로 자리 잡는지를 관찰할 수 있습니다.
2. ServiceNow — AI 에이전트가 실제 계약으로 연결되는 사례
ServiceNow의 실적은 이번 글에서 특히 중요합니다. ServiceNow는 기업의 IT, 고객서비스, 인사 등 다양한 업무 흐름을 자동화하는 기업용 소프트웨어 회사입니다.
2026년 2분기 전체 매출은 39억8,700만 달러로 전년 동기 대비 24% 증가했습니다. 구독 매출은 38억7,700만 달러로 24.5% 증가했습니다.
더 주목할 부분은 AI 사업입니다.
ServiceNow는 2026년 2분기 자사 AI 제품의 연간계약가치(ACV)가 10억 달러를 넘어섰다고 발표했습니다. 또한 회사에 따르면 AI 에이전트 관련 배포가 9개월 동안 9배 증가했습니다. 이것은 상당히 중요한 변화입니다.
AI 에이전트가 단순한 기술 시연을 넘어 기업이 실제 계약을 체결하고 비용을 지불하는 소프트웨어 시장으로 발전하고 있다는 사례이기 때문입니다.
3. Palantir — AI 소프트웨어 성장세가 숫자로 나타나다
Palantir는 최근 AI 소프트웨어 기업 가운데 가장 강한 매출 성장 사례 중 하나입니다. 2026년 2분기 Palantir의 매출은 19억4,000만 달러로 전년 동기 대비 무려 93% 증가했습니다.
특히 미국 사업의 성장 속도가 강했습니다. 미국 전체 매출은 15억7,000만 달러로 115% 증가했고 미국 상업부문 매출은 7억6,400만 달러로 149% 증가했습니다.
미국 상업부문의 잔여계약가치(RDV)도 62억4,000만 달러로 전년 동기 대비 124% 증가했습니다.
여기에 GAAP 순이익도 약 11억 달러를 기록했습니다. Palantir 사례가 중요한 이유는 단순히 AI라는 이름 때문에 시장의 관심을 받는 것이 아니라 기업과 정부가 데이터 분석과 AI 플랫폼에 실제 비용을 지출하면서 매출 증가로 이어지고 있기 때문입니다.
물론 90%가 넘는 성장률이 장기간 유지된다고 가정해서는 안 됩니다. 하지만 현재 AI 소프트웨어 수요가 실제 기업 계약으로 연결되고 있는지를 확인하는 사례로는 주목할 만합니다.
4. CrowdStrike — AI 시대에 같이 커지는 사이버보안 소프트웨어
AI 사용이 증가하면 동시에 중요해지는 시장이 있습니다.
바로 사이버보안입니다.
기업이 AI와 클라우드에 더 많은 데이터와 업무를 연결할수록 이를 보호해야 할 영역도 커지기 때문에
AI 기술이 확산되면서 딥페이크 음성·영상 사칭과 같은 새로운 보안 위협도 함께 주목받고 있습니다.
CrowdStrike의 FY2027 1분기 매출은 13억9,000만 달러로 전년 동기 대비 26% 증가했습니다.
구독 매출 역시 13억2,000만 달러로 26% 증가했습니다. 특히 SaaS 기업을 볼 때 중요한 지표인 ARR, 즉 연간 반복매출은 55억1,000만 달러로 24% 증가했습니다.
분기 신규 ARR은 2억5,600만 달러로 32% 증가했습니다. 잉여현금흐름도 약 4억6,800만 달러를 기록했습니다. CrowdStrike 사례는 AI 소프트웨어 시장을 볼 때 생성형 AI 서비스만 볼 필요가 없다는 것을 보여줍니다.
AI 도입이 증가하면서 AI를 이용하는 소프트웨어뿐 아니라 AI 환경을 보호하는 보안 소프트웨어 시장도 함께 커질 수 있기 때문입니다.
5. Oracle — 소프트웨어와 AI 인프라의 경계가 흐려진다
Oracle은 조금 다른 사례입니다.
순수한 AI 소프트웨어 기업이라기보다는 데이터베이스, 기업용 애플리케이션과 클라우드 인프라를 모두 제공하고 있기 때문입니다. FY2026 4분기 Oracle의 전체 매출은 192억 달러로 21% 증가했습니다.
클라우드 매출은 99억 달러로 47% 증가했습니다. 특히 클라우드 인프라(IaaS) 매출은 58억 달러로 93% 증가했습니다.
반면 SaaS인 클라우드 애플리케이션 매출은 41억 달러로 10% 증가했습니다. 여기서 흥미로운 점은 기존 소프트웨어 매출이 2% 감소했다는 것입니다.
Oracle은 고객들이 기존 온프레미스 소프트웨어에서 클라우드로 계속 이동하고 있다고 설명했습니다. 이 사례는 AI 시대의 돈의 흐름이 반드시 **‘하드웨어냐 소프트웨어냐’**로 깔끔하게 나뉘지 않는다는 점을 보여줍니다. 클라우드 인프라와 데이터베이스, 기업용 소프트웨어가 서로 연결되면서 AI 산업의 경계 자체가 흐려지고 있기 때문입니다.
실적 숫자를 한 번에 비교해보면
| 기업 | 최근 분기 핵심 지표 | 성장률 | 주목할 AI·SW 지표 |
| Microsoft | 매출 900억 달러 | +18% | Azure +43%, M365 Copilot 유료 3,000만 좌석+ |
| ServiceNow | 매출 39.9억 달러 | +24% | AI ACV 10억 달러 돌파 |
| Palantir | 매출 19.4억 달러 | +93% | 미국 상업매출 +149% |
| CrowdStrike | 매출 13.9억 달러 | +26% | ARR 55.1억 달러, +24% |
| Oracle | 매출 192억 달러 | +21% | 클라우드 +47%, IaaS +93% |
이 기업들을 단순히 성장률만으로 비교해서는 안 됩니다.
사업 구조와 규모가 모두 다르기 때문입니다.
Microsoft는 거대한 클라우드·소프트웨어 플랫폼이고, ServiceNow는 기업 업무 자동화, Palantir는 데이터·AI 플랫폼, CrowdStrike는 사이버보안 SaaS, Oracle은 데이터베이스·기업용 소프트웨어·클라우드 인프라를 함께 가지고 있습니다.
하지만 공통점은 있습니다. AI와 클라우드에 대한 기업의 지출이 실제 매출·구독·계약·반복매출로 나타나기 시작했다는 점입니다.
여기서 한 단계 더 봐야 한다: 매출 성장만으로 충분할까?
그렇지 않습니다.
AI 시대에는 매출 증가만큼 그 매출의 질을 보는 것이 중요합니다. 예를 들어 다음 다섯 가지를 함께 확인할 필요가 있습니다.
① AI가 실제 매출을 만들고 있는가?
기업이 AI를 이야기하는 것과 고객이 AI 제품에 실제 돈을 지불하는 것은 완전히 다른 문제입니다.
② 반복적으로 돈을 받을 수 있는가?
소프트웨어 사업의 강점 가운데 하나는 구독과 사용량 기반 매출입니다.
ARR, 구독 매출, RPO 같은 지표가 중요한 이유입니다.
③ 기존 고객에게 AI를 추가 판매할 수 있는가?
이미 수많은 기업 고객을 확보한 회사라면 새로운 고객을 처음부터 확보하지 않아도 기존 고객에게 AI 기능을 판매할 수 있습니다.
Microsoft와 ServiceNow 같은 기업에서 특히 관찰할 부분입니다.
④ AI 때문에 비용도 크게 증가하고 있지는 않은가?
AI 서비스에는 GPU와 클라우드 비용이 들어갑니다.
매출이 증가해도 AI 운영 비용이 지나치게 크다면 실제 수익성은 낮아질 수 있습니다.
따라서 매출 성장률뿐 아니라 영업이익률과 잉여현금흐름도 함께 볼 필요가 있습니다.
⑤ 경쟁사가 쉽게 대체할 수 있는가?
AI 모델 자체가 빠르게 발전하면서 비슷한 기능을 만드는 것은 점점 쉬워지고 있습니다.
따라서 장기적으로는 기업의 데이터, 기존 고객 기반, 업무 프로세스와의 연결, 보안, 생태계 같은 요소가 더 중요해질 수 있습니다.
AI 소프트웨어 기업을 볼 때 확인할 7가지 숫자
AI 소프트웨어 시장을 살펴볼 때 다음 숫자를 함께 확인하면 단순한 ‘AI 테마’와 실제 사업 성장을 어느 정도 구분하는 데 도움이 됩니다.
- 전체 매출 성장률
- AI 관련 매출 또는 계약 증가
- 구독 매출 성장률
- ARR 또는 RPO 증가율
- 유료 고객·사용자 증가
- 영업이익과 잉여현금흐름
- AI 서비스를 제공하기 위해 들어가는 비용
결국 중요한 것은 회사 이름 앞에 AI가 붙어 있느냐가 아닙니다.
AI가 실제 고객의 지갑을 열고 있는가가 더 중요합니다.
AI 1막과 AI 2막의 차이
| 구분 | AI 1막 | AI 2막 |
| 핵심 질문 | AI를 어떻게 만들 것인가 | AI로 무엇을 할 것인가 |
| 중심 영역 | GPU·HBM | AI SW·에이전트 |
| 기업 투자 | 데이터센터 구축 | 실제 업무 적용 |
| 핵심 연산 | 학습 | 추론·반복 사용 |
| 기업의 관심 | 컴퓨팅 파워 확보 | 생산성·비용·매출 |
| 볼 지표 | GPU·서버 수요 | ARR·계약·사용량·현금흐름 |
그렇다면 반도체의 시대는 끝나는 것일까?
현재 데이터만 놓고 보면 그렇게 판단하기 어렵습니다.
NVIDIA 데이터센터 매출이 여전히 전년 대비 92% 증가하고 있고 Gartner 역시 2026년 AI 최적화 IaaS 지출이 96.4% 증가할 것으로 전망하고 있습니다. 오히려 소프트웨어가 성공할수록 AI 사용량이 늘어날 수 있습니다.
AI 에이전트가 한 번의 명령을 처리하기 위해 여러 단계의 추론을 수행한다면 더 많은 컴퓨팅 자원이 필요합니다.
따라서 앞으로의 구조는
반도체의 성장 종료 → 소프트웨어 성장 보다는
AI 인프라 성장 + AI 소프트웨어 성장 + 추론 사용량 증가 에 가까울 가능성이 있습니다.
결론: AI의 다음 경쟁은 ‘누가 AI로 돈을 버는가’
AI 산업의 첫 번째 경쟁은 컴퓨팅 파워 확보였습니다.
GPU와 HBM을 확보하고 데이터센터를 건설하는 것이 중요했습니다.
그 경쟁은 아직 끝나지 않았습니다. 막대한 AI 인프라가 구축되면서 두 번째 경쟁이 동시에 시작되고 있습니다.
그 비싼 AI 인프라를 이용해 누가 실제 생산성과 매출을 만들어낼 것인가.
Microsoft의 Copilot 유료 사용 증가, ServiceNow의 AI 계약 확대, Palantir의 상업부문 매출 성장, CrowdStrike의 반복매출 증가에서 그 변화의 일부를 확인할 수 있습니다. 따라서 AI 시대의 돈의 흐름을 단순히 “반도체에서 소프트웨어로 이동한다” 고 표현하기보다
“반도체와 인프라에 집중됐던 AI 투자가 실제 AI 사용과 소프트웨어 수익화 영역으로 확장되고 있다” 보는 것이 현재 상황을 더 정확하게 설명합니다. 그리고 AI 2막에서 가장 중요한 질문은 이것일 수 있습니다.
“누가 AI를 가장 잘 만드는가?”에서 “누가 AI를 실제로 일하게 만들고, 그 사용에서 지속적으로 돈을 벌 수 있는가?”로 경쟁의 범위가 넓어지고 있는 것은 아닐까. 하는 생각입니다
# 이 글에서 언급한 기업은 AI 산업의 실적 사례를 설명하기 위해 선정한 것으로 특정 주식의 매수·매도를 권유하는 투자 조언이 아닙니다. 기업의 과거 또는 현재 실적이 향후 주가 상승이나 투자 수익을 보장하지 않습니다.
