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title: "AI 에이전트가 SaaS를 없애는 게 아니라, SaaS를 ‘기능 API’로 바꾸고 있다"
published: 2026-06-29T08:30:01.574Z
canonical: https://jeff.news/article/4366
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# AI 에이전트가 SaaS를 없애는 게 아니라, SaaS를 ‘기능 API’로 바꾸고 있다

공공 AI-SaaS 컨퍼런스에서 AI 에이전트 시대의 SaaS 변화가 주요 화두로 다뤄졌어. 발표 핵심은 AI와 SaaS가 경쟁하는 게 아니라, AI는 추론과 생성 업무를 맡고 SaaS는 정확한 계산과 규칙 기반 업무를 맡으며 API 중심 구조로 재편된다는 거야.

## AI 에이전트가 SaaS를 잡아먹는다는 얘기, 그렇게 단순하지 않음

- 공공 AI-SaaS 컨퍼런스의 핵심 메시지는 “AI와 SaaS는 경쟁 관계가 아니라 상호보완”이라는 거였음
  - 김은주 NIA 지능기술인프라본부장은 AI 에이전트가 SaaS를 없애기보다 업무 수행 구조를 바꿀 거라고 봤어
  - 에이전틱 AI 경제에서는 사용자가 목표만 말하고, AI 에이전트가 업무를 쪼갠 뒤 필요한 서비스를 골라 실행하는 구조로 간다는 설명임

- 역할 분담 기준이 꽤 명확함. 정확해야 하는 일은 SaaS, 맥락이 필요한 일은 AI
  - 회계, 급여, 계약관리, 재고, 결재, 권한관리처럼 규칙과 계산이 중요한 업무는 SaaS가 적합함
  - 이메일·보고서 작성, 문서 요약, 전략 수립, 원인 분석, 수요 예측, 고객 질의응답처럼 추론과 생성이 필요한 업무는 AI가 강함

> [!IMPORTANT]
> 결정론적 업무까지 억지로 AI에 맡기면 토큰 비용이 늘고, 환각 때문에 신뢰성이 떨어지고, 응답 지연도 생길 수 있음. “AI로 다 바꾸자”보다 “어디까지 AI에 맡길지”가 더 중요한 얘기야.

- 그래서 SaaS의 미래는 화면 중심 앱보다 ‘헤드리스 SaaS’에 가까워짐
  - 사용자가 CRM, ERP, 인사, 결제 화면을 직접 돌아다니는 대신 AI 에이전트가 필요한 기능을 API로 호출하는 식이야
  - 서비스를 작은 기능 단위로 나누고 외부 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스로 연결하는 MACH 방식이 기반으로 제시됨

```mermaid
sequenceDiagram
    participant 사용자
    participant AI에이전트
    participant 업무분해기
    participant SaaS기능
    participant 결과검증
    사용자->>AI에이전트: 목표 제시
    AI에이전트->>업무분해기: 필요한 작업 분해
    업무분해기->>SaaS기능: CRM·ERP·결제 기능 호출
    SaaS기능-->>AI에이전트: 규칙 기반 결과 반환
    AI에이전트->>결과검증: 맥락과 결과 확인
    결과검증-->>사용자: 최종 업무 결과 제공
```

## 공공 클라우드와 GPU 확보도 같이 밀고 감

- 정부는 AI 시대 클라우드를 단순 비용 절감 수단이 아니라 AI 생태계의 핵심 기반으로 보고 있음
  - 클라우드가 데이터, AI 반도체, 데이터센터, AI 모델을 잇는 연결점이 됐다는 진단이야
  - 국내 클라우드 시장은 2019년 3조3700억 원에서 2024년 9조3000억 원으로 커졌고, 국내 클라우드 기업 수는 1409개에서 2712개로 늘었음

- 글로벌 시장 숫자도 큼. 이쪽은 그냥 유행어 수준이 아님
  - 글로벌 클라우드 시장은 2024년부터 2030년까지 연평균 20.4% 성장해 3670조 원 규모가 될 전망임
  - 같은 기간 SaaS는 연평균 12% 성장해 약 1258조 원 규모가 예상됨

- 다만 공공 부문은 아직 클라우드 활용이 낮음
  - 지난해 기준 공공 부문의 민간 클라우드 이용률은 11.8%에 그침
  - 정부는 민감·공개 등급 데이터의 민간 클라우드 이전을 추진하고, 각종 공공 평가에 클라우드 성과를 반영하겠다는 계획임

- GPU 확보 목표도 구체적으로 나옴
  - 정부 GPU 확보 사업으로 1만3000장, 슈퍼컴퓨터 6호기로 1만 장, 국가 AI컴퓨팅센터로 1만5000장 이상을 추가 확보할 계획임
  - 민간 투자까지 포함하면 2030년까지 총 26만 장 규모 GPU 확보가 목표야
  - AI 데이터센터 인허가 절차를 간소화하고 전력·입지·시설 규제 특례도 추진한다고 함

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## 기술 맥락

- 이 기사에서 중요한 선택은 SaaS를 없애는 게 아니라 SaaS를 더 잘게 쪼개 AI가 호출하기 좋은 형태로 바꾸는 거예요. AI가 모든 업무를 직접 처리하면 멋져 보이지만, 회계나 권한관리처럼 틀리면 안 되는 영역에서는 기존 SaaS의 규칙성과 감사 가능성이 훨씬 중요하거든요.

- 헤드리스 SaaS가 나오는 이유도 여기에 있어요. 사람이 화면을 클릭하는 흐름에 맞춘 SaaS는 AI 에이전트가 쓰기 불편해요. 반대로 기능이 API로 잘 분리돼 있으면 AI는 필요한 순간에 CRM 조회, 결재 요청, 재고 확인 같은 기능을 조합할 수 있어요.

- MACH 방식은 이런 전환의 아키텍처 쪽 힌트예요. 하나의 거대한 앱보다 작은 기능 단위, 명확한 API, 교체 가능한 컴포넌트가 중요해지는 거죠. AI 에이전트가 오케스트레이션 레이어가 되면 SaaS 벤더의 경쟁력도 화면 예쁨보다 기능을 얼마나 안정적으로 열어주느냐로 옮겨갈 수 있어요.

- 공공 클라우드 전환과 GPU 확보가 같이 언급된 것도 자연스러워요. AI 에이전트를 공공 업무에 쓰려면 모델만 있어서는 안 되고, 데이터가 올라갈 클라우드와 추론을 돌릴 컴퓨팅 자원이 있어야 하거든요. 그래서 26만 장 규모 GPU 목표와 민간 클라우드 확대가 같은 이야기 안에 묶인 거예요.

## 핵심 포인트

- AI 에이전트는 사용자의 목표를 이해하고 업무를 쪼갠 뒤 여러 SaaS 기능을 조합하는 방향으로 진화함
- 회계, 급여, 계약관리처럼 정확성과 재현성이 중요한 결정론적 업무는 SaaS가 더 적합함
- 문서 작성, 요약, 전략 수립, 원인 분석, 질의응답처럼 맥락과 추론이 필요한 업무는 AI가 강점을 가짐
- 앞으로 SaaS는 화면 중심에서 API로 기능을 제공하는 헤드리스 SaaS 구조로 바뀔 가능성이 큼
- 정부는 2030년까지 민간 투자 포함 총 26만 장 규모 GPU 확보를 목표로 함

## 인사이트

이 기사는 ‘AI가 SaaS를 대체한다’는 단순한 구도를 꽤 잘 깨줘. 진짜 변화는 UI가 아니라 업무 오케스트레이션 레이어가 AI 에이전트로 이동하고, SaaS는 더 잘게 쪼개진 신뢰 가능한 기능 묶음이 되는 쪽이야.