AI 코딩 시대 SaaS는 왜 다 망할까? 바이브 코딩의 함정과 데이터 주권

ChatGPT가 세상에 나온지 고작 3년이 되었습니다. 그런데 그 사이에 여러 방면으로 굉장한 발전을 거듭하였습니다. 이제는 기획만 있으면 프롬프트만 잘 써도 웬만한 웹서비스는 하루이틀만에 뚝딱 만들 수 있게 되었습니다.

소위 말하는 바이브 코딩(Vibe Coding) 시대가 온 거죠. 개발자는 더이상 이걸 어떻게 구현할지 고민하는 사람이 아니라, 뭘 만들지를 고민하는 사람이 되었습니다.

불편하지만 누구나 말해주지는 않는 진실이 하나 있습니다.

코드를 만들기 쉬워질수록, 서비스는 더 빨리 죽는다.

왜 그렇게 얘기하는지, 앞으로의 경쟁력은 어떻게 갖추어야 할지 본 포스트에서 알아보겠습니다.

SaaS는 왜 점점 더 빨리 복제될까

최근 바이브 코딩이 대세가 되면서 많은 사람들이 SaaS(서비스형 소프트웨어)를 만들기 시작했습니다. 과거에는 Notion(노션)이나 Salesforce(세일즈포스), HubSpot처럼 범용적인 업무 도구(Horizontal SaaS)에 내 업무 방식을 맞추는 것이 당연했습니다. 비싸고 무거운 기능을 다 쓰지 않더라도 대안이 없기 때문입니다.

하지만 지금은 상황이 많이 다릅니다. 여러 바이브 코딩 툴을 사용해 특정 도메인에 최적화된 커스텀 툴을 직접 구축하는 시대가 온 것입니다.

이제는 대형 서비스가 되어버린 당근을 예로 들어보자면, 기존 중고거래는 네이버 카페라는 범용 커뮤니티 플랫폼 위에서 많이 이루어졌습니다.(중고나라 등) 하지만 이 중고 거래라는 도메인을 노려 특화된 서비스로 내놓은 것이 바로 당근마켓이었고, 기존 플랫폼의 기능에 더해 지역(동네) 기반이라는 특화를 얹어 인기를 얻게 된 거죠.

많은 SaaS 개발자의 목표는 결국 수익화입니다. 처음에 무료로 서비스를 제공(Freemium)하다가 향후 유료화를 하거나, 아니면 서비스를 더 편리하게 해줄 유료 상품을 내놓거나, 광고로 수익화를 하고싶어 하죠.(많은 SaaS에서 MAU¹를 중요시하는 이유가 바로 이 광고 수익과 연관되어 있습니다)

그런데 한 번 가정해 보겠습니다.

여러분이 정말 고생해서 AI의 도움도 받고, 디자인도 깔끔하고 예쁘게 잘 만든, 기능도 괜찮은 SaaS를 하나 만들었습니다.

반응은 좋습니다. 디시인사이드, 펨코, 더쿠, 뽐뿌 같은 여러 커뮤니티에서 입소문도 나고, 인스타, 유튜브에 광고도 몇 개 냈더니 사용자도 많아집니다. 맘먹고 출시한 유료 기능의 사용자도 조금씩 쌓입니다. MRR²도 수십만 원 수준이 되어서 개발 노동을 한 대가로서의 용돈 벌이 정도는 됩니다.

그런데 그 다음에는 어떤 일이 벌어질까요?

1. 내가 애써 만든 UI를 누군가 거의 비슷하게 클론한다(Figma나 Framer 등)
2. 몇 달간 시행착오를 겪으며 추가한 여러 기능들을 누군가 그대로 구현한다(Cursor, Antigravity 등)
3. 다른 비슷한 앱에서 가격을 반값으로 쳐내고, "광고 없는 OOO 서비스"라는 이름으로 홍보한다
4. 핵심 기능이나 서비스 자체를 누군가 오픈소스로 풀어버린다
5. 자본력이 있는 누군가는 토큰 비용이 필요한 AI 기능을 추가하여 사용자를 뺏어간다

이런 흐름이 되는 경우가 많습니다. 애써 개발한 건데 굉장히 허무하겠죠.

그럼 어떻게 이걸 막을 수 있을까요? 안타깝지만 대부분의 경우,

기술적으로 막을 방법이 없습니다.

왜냐하면 요즘 SaaS의 대부분은 다음과 같이 거의 표준화된 기술 스택을 기반으로 만들기 때문입니다.

• Next.js
• React
• Supabase
• Stripe
• OpenAI API
• Vercel

어찌 보면 표준화된 생태계가 좋다고 볼 수도 있지만, 당연하게도 구조적으로 심각한 약점이 됩니다. 남들도 다 쓸 수 있는 기술들이니까요.

진짜 못 베끼는 소프트웨어

정말로 복제가 어려운 소프트웨어는 이런 것들입니다.

• Adobe Photoshop
• NVIDIA CUDA(GPU 하드웨어와 결합된 병렬 컴퓨팅 플랫폼)
• Microsoft Office
• AutoCAD
• Unreal Engine

위와 같은 소프트웨어들의 공통점은 이렇습니다.

• 코드가 수백만 줄 이상(일반적으로 AI가 컨텍스트 단위로 한 번에 이해하고 핸들링할 수 있는 코드는 수천 줄 수준)
• 수십 년간 쌓여온 레거시 라이브러리들
• 운영체제와 하드웨어, 파일 포맷, 드라이버 레벨까지 광범위하게 통합
• 개발 인력 수백, 수천 명 수준
• 사실상 산업 표준으로 자리잡아 여러 생태계와 프로토콜을 선도(NVIDIA CUDA가 AI 개발의 표준이고, Adobe의 여러 소프트웨어가 산업 분야에서 자격증, 라이선스 시장을 만들어냄)

위와 같은 소프트웨어들은 개인이나 스타트업이 동일한 완성도와 생태계를 갖추는 게 사실상 불가능합니다. 반대로 우리가 만드는 대부분의 SaaS는 구조적으로 카피하는 난이도가 굉장히 낮은 쪽에 속합니다.

물론 이런 아성에 도전하는 스타트업이나 기업들도 많습니다. 포토샵을 설치하지 않고 여러 디자인이 가능하게 하는 Canva나 미리캔버스, MS Office의 탈출을 모토로 하는 리브레 오피스나 Google Sheet/Docs/Slides 등... 하지만 이런 대체제는 기존 강자를 기술적으로 이긴 게 아니라 "사용성"과 "접근성">이라는 다른 해자를 판 것입니다. 하지만 전문적인 작업의 영역으로 들어갈 수록 수십 년간 축적된 오리지널 소프트웨어의 코어 기술은 여전히 대체 불가능합니다.

그래서 요즘 IT 업계에서 나오는 말

이런 맥락에서 요즘 자주 나오는 말이 있습니다. 코딩으로 앱을 만드는 것만으로는 경쟁력이 없다는 얘기입니다.

그럼 경쟁력을 갖추기 위해서는 뭐가 필요할까요?

AI 시대의 진짜 경쟁력은 코드가 아니라 데이터입니다

이게 그냥 하는 말이 아니라, 실제로 산업 구조를 정확히 설명하는 말입니다.

코드는 복제됩니다. 모델은 오픈소스로 풀리죠. 개발만 하는 것으로는 의미가 없습니다. 그걸 돌릴 만한 네트워크 인프라(서버, 네트워크 등)도 돈으로 해결됩니다. 성능 최적화는 AI가 해주고요.

그런데 데이터는 안전한 저장소에 보안을 잘 지켜 보관하면 경쟁자에게 빼앗기지 않습니다.

데이터 해자(Data Moat)

해자라는 단어는 흔히 접하는 단어는 아닙니다. 군사적으로 적들의 침입을 막기 위하여 성의 둘레에 땅을 깊게 파서 물을 채워놓은 성벽과 같은 역할을 하는 구조인데요, 쉽게 말해 남들이 함부로 들어오지 못하게 막는 역할을 합니다.

이러한 해자를 요즘에는 IT 분야에도 접목하여 사용합니다.

데이터 해자
경쟁자가 쉽게 확보할 수 없는 독점적·누적적 데이터 자산

대표적으로는 이런 것들이 있습니다.

• 네이버: 검색 기록, GeoIP 데이터 등
• 쿠팡: 각 사용자들의 구매 패턴
• 유튜브: 각 사용자들의 시청 이력
• 티맵/카카오맵: 각 차량들의 위치, 이동 데이터

이 데이터들의 공통점은 다음과 같습니다.

• 코드로 만들 수 없다.
• 돈으로 바로 살 수 없다.(일부 이런 데이터를 판매 중개하는 업체도 있긴 합니다만 사업의 핵심인 최중요 데이터는 일반적으로 오픈하지 않습니다)
• 수집에 많은 시간이 필요하다.
• 데이터를 제공할 사용자가 필요하다.
• 실제 장기간 서비스 운영이 필요하다.

그리고 이게 쌓이면 AI 모델이나 단순 서비스를 넘어서 "플랫폼"으로서의 지위가 생깁니다.

데이터가 없으면 의미가 없어지는 서비스 사례

많은 입문자가 AI(바이브 코딩)로 뚝딱 만들어낸 대시보드와 UI를 보며 "나도 이제 플랫폼 사업자다"라고 생각하곤 합니다. 하지만 서비스의 핵심 로직을 돌리는 엔진은 코드가 아니라 데이터입니다.

예를 들어, 저희가 광고 부정 클릭 방지 및 로그 분석을 위해 사용하는 한 서비스를 살펴보겠습니다. 이 서비스의 핵심 기능 중 하나는 내 웹사이트에 접속한 사용자의 IP를 분석해 어느 지역에서 접속했는지 판별해주는 것입니다.

이런 서비스는 코딩을 잘한다고 만들 수가 없습니다. 저희도 이걸 자체 DB로 해결해 보려고 했지만, 결국 막혔습니다.

• 코드의 역할: "접속한 IP를 가져와라" (이건 굉장히 쉽게 구현이 가능합니다)
• 데이터의 역할: "이 IP(1.2.3.4)는 서울시 강남구 역삼동의 SK브로드밴드 회선이다."

이 IP-지역 매핑 데이터가 없으면 광고 관리 같은 서비스는 아예 존재할 수 없습니다. 단순히 IP2Location 같은 곳에서 무료 API를 가져다 쓰면 오차가 너무 커서 광고주들에게 신뢰를 줄 수 없죠. 범용 GeoIP API로 따 보면 제가 글쓰고 있는 이 PC IP의 위치도 실제와 다른 지역으로 나옵니다. 결국 실시간으로 갱신되는 정교한 IP DB를 확보하고 있느냐가 이 비즈니스의 진짜 기술력이 됩니다.

숨고(Soomgo)나 크몽(Kmong)을 클론 코딩한다고 성공할 수 있을까?

재능 거래 플랫폼인 숨고나 크몽을 예로 들어보겠습니다. 바이브 코딩으로 UI를 똑같이 베끼고, 채팅 기능을 붙이는 것 자체는 이제 일주일 안에 할 수 있습니다. 하지만 서비스를 오픈하면 벽에 부딪힙니다.

어떤 카테고리를 메인 상단에 배치해야 하지?

• 초보 개발자: "요즘 유행하는 'AI 영상 제작'을 상단에 두면 되지 않을까?"

• 데이터를 가진 기업: "지난 3년간 5월에는 '이사/청소' 수요가 평소보다 400% 급증했고, 특히 경기도 신도시 지역의 30대 여성 유저들이 '정리수납' 서비스를 가장 많이 검색했으니 이걸 전면에 배치하자."

기존 플랫폼들은 수백만 건의 거래 데이터와 유저의 이동 경로를 분석해 "돈이 되는 레이아웃"을 이미 알고 있습니다. 데이터가 없는 클론 서비스는 유저가 들어와도 무엇을 보여줄지 몰라 우왕좌왕하다가 결국 유저를 놓치게 됩니다.

이것이 바로 데이터 해자입니다. 겉모양은 따라 할 수 있어도, 그 안에 흐르는 의사결정의 근거(데이터)는 카피할 수 없기 때문입니다.

AI(바이브 코딩)가 게임의 룰을 바꾼 게 아니라 드러낸 편에 가깝다

많은 사람들이 "AI가 발전하고 대중화되면서 판이 뒤집혔다"라고들 합니다. 정확히 말하면 이렇습니다.

AI는 이미 있던 승부 구조를 더 노골적으로 드러냈을 뿐, 구조는 바뀌지 않았다

예전에도 Google은 검색 기록을 활용해서 격차를 만들었고, 페이스북은 소셜 네트워크 데이터를 사용했습니다. 아마존닷컴은 구매 이력을 강력하게 활용해 왔죠.

AI는 그걸 더 쉽게 분석하고, 활용하고, 격차를 벌리게 만들었을 뿐입니다.

정리하면 AI 시대에 살아남는 SaaS는 다음 조건을 만족해야 합니다.

• 사용자가 지속적으로 데이터를 남기는 구조
• 데이터가 누적될수록 서비스 품질이 비선형적으로 개선됨
• 경쟁자가 동일 데이터를 확보하는 데 수년 이상 걸림
• 단순 기능이 아니라 의사결정 엔진을 제공

콜드 스타트 문제: 개인/스타트업의 진짜 벽

잔인한 현실은 여기에서 나옵니다.

Cold Start Problem

• 데이터가 없어서 서비스 품질이 안 나오고
• 품질이 안 나오니까 사용자가 충분히 유입되지 않고
• 사용자가 유입이 적거나 체리피커들만 이용하니 의미 있는 데이터가 안 쌓입니다.

이러한 악순환이 반복됩니다. 이건 노력을 덜 해서 일어나는 문제가 아니라, 구조적으로 해결이 요원한 문제입니다. 이미 성공한 여러 스타트업이나 기업들의 서비스는 애초에 혼자서 시작 가능한 게임이 아니라는 결론이 나옵니다.

그래서 요즘 스타트업을 시작하려 할 때 필요한 질문

지금 중요한 질문은 이 기능을 어떻게 만들까가 아닙니다.

진짜 중요한 질문은

사용자가 무엇을 남기고 가는가?
시간이 지나면 어떤 데이터가 쌓이는가?

입니다. 이 질문에 대한 답이 없으면 아무리 UX가 좋고, 기능이 많고, 심지어 AI 통합을 붙이더라도 카피될 수 있는 서비스가 됩니다.

또 한 가지 놓치는 것, "데이터는 어디에?"

그럼 이렇게 중요한 데이터를 우리는 보통 어디에 저장하고 있을까요? 현실적으로 대부분의 스타트업이나 기업들은

• Google 드라이브
• OneDrive
• Dropbox
• Notion
• 각종 SaaS

와 같은 클라우드 서비스에 저장하고 있을 겁니다. 즉, 내 회사의 핵심 데이터가 전부 외부 플랫폼 위에 올라가 있는 상황이고, 그들이 이 중요한 데이터를 어떻게 활용하고 학습할지는 우리가 통제할 수 없습니다.

기술적, 비용적으로는 편리할 수 있지만 결국 사업 전략적으로는 위험한 구조입니다.

데이터 주권(Data Sovereignty)

요즘 기업 IT 쪽에서 자주 나오는 개념이 있습니다.

데이터 주권
우리 데이터에 대한 통제권을 우리가 실제로 가지고 있는가?

클라우드 SaaS 구조의 문제는 다음과 같습니다.

• 데이터는 내 것인데 저장 위치는 남의 인프라 위
• 접근 권한이나 데이터 추출 형태는 서비스 정책에 종속됨
• 불필요한 기능 추가를 빌미로 비용도 일방적으로 변동

극단적으로 말하면 가장 중요한 자산을 가장 통제하지 못하는 구조라고 할 수 있습니다.

결국 이 이야기는 다시 원초적인 질문으로 돌아오는데요,

이 중요한 데이터를 나는 어디에 쌓고 있는가?

AI 시대, 데이터 시대, 플랫폼 시대에 가장 기본적인 인프라는 여전히 저장소입니다.

클라우드든 온프레미스든 형태는 중요하지 않고, 핵심은 데이터를 누가 통제하는가입니다.

데이터 저장소로서의 하드웨어

지금까지 이야기한 데이터 주권과 해자를 실제로 구현하는 가장 현실적인 방법이 바로 자체 스토리지 인프라입니다.

이러한 온프레미스(On-Premises) 데이터 저장소의 수요를 충족하기 위해 이미 많은 하드웨어 솔루션들이 준비되어 있습니다. 전통적인 강자인 Dell, HP 등 엔터프라이즈급 벤더들부터 Synology, QNAP, Asustor 등 SMB급 시장을 위한 저장소도 많이 진출해 있습니다.

특히 최근에는 기존 엔터프라이즈급 벤더들의 엄청난 가격 인상과 더불어 AI 수요 폭증으로 인한 저장장치(HDD, SSD 등)의 가격도 크게 오르고 품귀 현상까지 생기는 가운데 SMB급 벤더에서 제공하는 나스(NAS)와 같은 저장소들이 큰 인기를 끌고 있습니다. Synology와 같은 기존 SMB 위주의 벤더사는 이런 수요를 위해 최근 PAS7700과 같은 올플래시 엔터프라이즈급 스토리지를 출시하기도 했습니다.

저장할 데이터가 구조화된 DB 형태로 그렇게 크지 않고 반응성도 크게 요하지 않는 상황인데도 Dell의 Powerstore 같은 고가의 장비를 들일 필요는 없고, 그렇다고 가격이 저렴하다고 방대한 데이터의 정밀한 가공 및 저장이 필요한 상황에서 SMB급 나스를 도입할 수도 없습니다. 본인에게 필요한 적절한 솔루션을 찾는 것이 중요합니다.

데이터 규모와 워크로드에 맞는 스토리지 아키텍처가 필요하다면, 실제 환경 기준으로 상담을 받아보는 것도 좋은 방법입니다.

결론

AI 시대의 경쟁력은 모델도, 코드도, 서버 스펙도 아닙니다. 시간을 들여 쌓은 현실 세계의 데이터입니다.

그리고 이 데이터의 실제 가치는 얼마나 많이 모았느냐보다는 그걸 어떻게 가공하고 통제하고 있느냐에 있습니다.

바이브 코딩으로 서비스는 누구나 만들 수 있는 시대가 되었지만, 데이터를 소유하는 구조를 만드는 건 여전히 아무나 할 수 없습니다.

게임의 난이도는 내려갔는데 승부가 결정되는 지점은 오히려 올라간 셈입니다.