미국 소프트웨어 산업 멀티컴퍼니: 에이전틱 AI가 펀더멘털 실현 단계에 진입하며 소프트웨어 섹터의 차별화 가속
골드만삭스는 2Q26이 에이전틱 AI 활동이 일부 소프트웨어 기업의 펀더멘털 변곡점을 명확히 견인한 첫 분기였다고 보며, 동시에 애플리케이션 소프트웨어 조달, 고객 확보 및 핵심 시트 수요는 보다 실질적인 압박에 직면하고 있다고 판단한다.
요약
골드만삭스는 2Q26이 에이전틱 AI 활동이 일부 소프트웨어 기업의 펀더멘털 변곡점을 명확히 견인한 첫 분기였다고 보며, 동시에 애플리케이션 소프트웨어 조달, 고객 확보 및 핵심 시트 수요는 보다 실질적인 압박에 직면하고 있다고 판단한다.
- Cloudflare는 에이전트 트래픽이 전체 인터넷 트래픽의 50%를 초과했으며, 이는 2025년 약 20%~30%를 크게 상회한다고 관찰했다.
- 개발자 플랫폼, 엣지 컴퓨팅 및 세분화된 과금이 주요 수혜 영역으로 부상했으며, NET, TWLO 및 관련 플랫폼은 이미 성장 개선을 보이고 있다.
- 엔터프라이즈 애플리케이션 조달 주기는 길어지고 예산 검토는 엄격해지고 있다. AI 예산의 약 66%는 기존 예산 재배분에서 나오며, 애플리케이션 소프트웨어는 주요 재원 중 하나다.
- 골드만삭스는 SNOW와 PANW에 대해 점진적으로 긍정적이며 MSFT, SHOP, NET 및 TWLO에 대해 긍정적 견해를 유지한다. ADBE, INTU 및 WDAY에 대해서는 더 신중해졌다.
- 보안 부문은 단기적으로 실적 공백 위험에 직면하지만, PANW와 CRWD 같은 기술 선도 플랫폼은 장기적인 AI 보안 수요의 수혜를 받을 것으로 예상된다.
보고서 해설
개요
본 보고서는 2026년 비실적 시즌 동안의 소프트웨어 기업 성과를 교차 검증하기 위해 직전 3주간의 산업 및 기업 데이터 포인트를 요약한다. 핵심 관점은 에이전틱 AI 도입이 일부 기업의 매출과 사용량에 영향을 줄 수 있는 수준까지 상승했지만, 수혜는 고르지 않다는 것이다. 아키텍처 우위, 개발자 생태계, 사용량 기반 과금 역량 및 지속적인 엔지니어링 혁신을 갖춘 플랫폼은 개선되고 있는 반면, 전통적 검색 기반 고객 확보, 시트 기반 가격 책정 또는 핵심 애플리케이션 조달에 의존하는 소프트웨어 업체들은 압박에 직면하고 있다.
핵심 견해
첫째, 에이전트 트래픽과 개발자 활동이 의미 있게 가속되면서 에이전트 호출, 엣지 컴퓨팅, 음성 및 제품 카탈로그 매칭을 지원할 수 있는 NET, TWLO 및 SHOP 같은 플랫폼이 수혜를 받고 있다. 둘째, 고객들이 여전히 도구 실험 단계에 있고 거래 주기가 길어지며 무료 체험이 기본 기대치가 되는 동시에, 공급업체 역시 추론 비용을 부담해야 하므로 SaaS 애플리케이션 조달은 둔화될 수 있다. 셋째, 새로운 사용량 기반 및 유연 크레딧 과금 모델은 매출 가이던스의 불확실성을 높이지만 더 큰 긍정적 서프라이즈를 낼 수도 있으며, SNOW의 Cortex Code와 MSFT의 GitHub Copilot이 주요 관찰 포인트다. 넷째, 사이버보안은 단기적으로 종목별 변동성을 보일 수 있으나 AI 모델 유출 및 에이전트 신원 위험이 전략적 보안 지출을 확대할 것이며, PANW가 가장 우수한 단기 실적 구도를 가진 것으로 평가된다. 다섯째, 애플리케이션 소프트웨어 위험은 실적에 나타나기 시작했으며 ADBE, INTU 및 WDAY가 더 큰 압박에 직면하고 있다. CRM도 예외는 아니지만 AELA와 AI 수익화 역량으로 인해 상대적으로 방어적이다.
분석 프레임워크
본 리서치는 퍼즐 조각 방식의 산업 접근법을 사용하여, 지난 3주간의 기업 공시, 제3자 사용량 데이터, 제품 도입률, 고객 구매 행동, 가격 변동 및 경영진 신호를 집계한 뒤 비즈니스 모델, 제품 주기 및 수요 노출도에 따라 기업 간에 매핑한다. 분석의 초점은 단일 사용량 지표가 아니라 AI 활동이 기업 전체 매출, 사용량, 고객 유지 또는 가이던스 상향으로 전환될 수 있는지 여부다.
방법론 메모
최근의 분산된 기업 및 산업 신호를 결합하여 비실적 시즌 성과를 판단
보고서는 직전 3주간의 트래픽, 개발자, 고객 도입, 조달, 과금 및 경영진 정보를 요약하여 산업 전반의 공통점과 기업별 요인을 구분한다.
한 기업의 데이터 포인트를 비즈니스 모델 및 제품 노출도에 따라 비교 가능한 기업에 매핑
예를 들어 NET의 사용량 기반 과금 변화를 SNOW에, 검색 행동 변화를 ADBE 및 SEMR에, AI 보안 수요를 PANW, CRWD 및 OKTA에 매핑한다.
성장성, 재무 수익률, 밸류에이션 배수 및 종합 백분위수를 사용하여 종목을 비교
성장 요인은 선행 매출, EBITDA 및 EPS 성장률을 기반으로 하며, 재무 수익률은 ROE, ROCE 및 CROCI를 기반으로 한다. 밸류에이션 배수는 P/E, P/B 및 기업가치 관련 지표를 포괄하며, 종합 백분위수는 성장성, 수익률 및 역밸류에이션 백분위수를 고려한다.
잠재적 인수 가능성에 따라 기업을 세 등급으로 분류
1등급은 30%~50%의 잠재적 인수 가능성, 2등급은 15%~30%, 3등급은 0%~15%에 해당한다. 1등급 또는 2등급의 경우 목표주가에 M&A 요인이 반영될 수 있다.
자산 매핑 및 비교
투자 논리에서 명시된 자산으로의 구조화 매핑(강점, 약점, 비교 대상, 위험).
- SNOW점진적으로 긍정적
- 강점
- 사용량 기반 비즈니스 모델과 Cortex Code의 초기 확장이 가이던스를 상회하는 매출 성과를 이끌 수 있다.
- 약점
- 신제품의 사용량 파이프라인 데이터가 제한적이어서 전망의 정확도를 낮춘다.
- 비교
- DDOG는 이전에 기대치 기준이 더 높았고 대형 고객 특유의 요인에 영향을 받았기 때문에, SNOW의 실적 구도가 더 우수하다.
- 위험
- Cortex Code 도입이나 사용량 전환이 기대에 미치지 못할 위험.
- PANW점진적으로 긍정적
- 강점
- 방화벽과 Chronosphere 모두 상방 기여가 가능하며, Portkey, Protect 및 Koi 등의 인수를 통해 AI 위험에 직접적으로 대응하고 있다.
- 약점
- 보안 산업의 단기 수요와 주문은 여전히 변동할 수 있다.
- 비교
- 비실적 시즌에 강력한 실적을 낼 가능성이 가장 높은 보안 기업으로 평가된다.
- 위험
- 단기 산업 공백, 인수 통합 및 AI 보안 예산의 실현 지연.
- NET비중확대 유지
- 강점
- 에이전트 트래픽, 개발자 증가, 엣지 컴퓨팅 및 유연 크레딧 사용량이 함께 펀더멘털 개선을 이끈다.
- 약점
- 사용량 기반 매출이 늘어남에 따라 분기 가이던스와 상방 서프라이즈 규모를 예측하기 더 어려워진다.
- 비교
- 사용량 모델의 변화는 SNOW 같은 기업의 실적 추론에 참고가 된다.
- 위험
- 사용량 속도 둔화, 가이던스 변동성 및 고밸류에이션 기대.
- SHOP비중확대 유지
- 강점
- 카탈로그는 제품 속성을 특정 에이전트 검색과 매칭할 수 있어 롱테일 판매자에게 명확한 혜택을 제공하며, Sidekick 도입도 빠르게 증가하고 있다.
- 약점
- 현재 AI 기능을 직접적으로 유의미하게 수익화하고 있지는 않다.
- 비교
- 에이전트 도입 증가를 공개한 애플리케이션 공급업체 가운데 SHOP는 기업 전체 펀더멘털을 가장 명확히 개선했다.
- 위험
- 에이전트 검색의 트래픽 및 거래 전환이 지속되지 못할 위험.
- TWLO비중확대 유지
- 강점
- AI 음성 사용 사례가 확장되고 있으며 성장은 2개 분기 연속 가속되었다.
- 약점
- 성장은 여전히 고객 사용량과 신규 커뮤니케이션 시나리오의 지속적 확장에 의존한다.
- 비교
- 전통적인 시트 기반 애플리케이션 소프트웨어와 비교하면 에이전트 호출 및 커뮤니케이션 트래픽 증가의 직접적인 수혜가 더 크다.
- 위험
- 사용량 성장 둔화 또는 AI 음성 수익화가 기대에 미치지 못할 위험.
- MSFT비중확대 유지
- 강점
- GitHub Copilot 변동 가격제는 고객 청구액을 늘리고 Azure 매출을 계속 견인할 수 있다.
- 약점
- 변동 가격제는 고객의 비용 민감도를 높일 수 있다.
- 비교
- 개발자 도구에서 클라우드 인프라까지 완전한 수익화 체인을 보유하고 있다.
- 위험
- 고객의 사용량 최적화, 청구액 증가 둔화 또는 클라우드 수요가 기대에 미치지 못할 위험.
- ADBE점진적으로 부정적
- 강점
- 성숙한 크리에이티브 도구, 강력한 브랜드 및 대규모 사용자 기반을 보유하고 있다.
- 약점
- SEO에서 AEO로의 전환은 퍼널 상단의 소비자 확보를 약화시킬 수 있으며, 생성형 이미지 도구 실험도 경쟁을 심화시킨다.
- 비교
- 에이전트 트래픽이나 사용량 기반 과금에 노출된 플랫폼과 비교하면 ADBE는 검색 채널 변화에 더 취약하다.
- 위험
- LLM 채널 전환율이 전통적 SEO에 미치지 못하고, 무료 또는 통합형 생성 도구가 신규 사용자 증가를 잠식할 위험.
- WDAY점진적으로 부정적
- 강점
- 엔터프라이즈 기록 시스템으로서의 지위와 고객 기반이 일부 방어력을 제공한다.
- 약점
- 핵심 제품은 예산 재배분, 조달 둔화 및 시트 압박의 영향을 받을 수 있다.
- 비교
- AELA 번들링과 AI 수익화 진전을 갖춘 CRM은 WDAY보다 산업 압박을 더 잘 견딜 수 있다.
- 위험
- 핵심 구독 하향 조정, 긴 거래 주기 및 AI 기능의 불충분한 수익화.
- CRWD단기 신중, 장기 긍정적
- 강점
- 기술적으로 선도적이며 엔터프라이즈 AI 보안 도구에 대한 장기 수요의 수혜가 예상된다.
- 약점
- 실적 발표 전 기대치 기준이 높고, 펀더멘털은 연말에 더 변곡될 가능성이 크다.
- 비교
- 단기 실적 구도는 PANW보다 약하지만 장기적으로 고품질 AI 보안 플랫폼으로 남아 있다.
- 위험
- 단기 실적 공백 또는 높은 기대치가 주가 변동성으로 이어질 위험.
- OKTA단기 신중
- 강점
- 신원 보안 사업은 에이전트 신원 관리에 장기적인 전략적 관련성을 가진다.
- 약점
- 회사는 에이전트 신원이 CY27의 제품 주기가 될 가능성이 더 높다고 지속적으로 밝혀 왔다.
- 비교
- AI 보안 매출의 실현 시점은 PANW 같은 플랫폼보다 늦다.
- 위험
- 제품 주기 지연 및 단기 펀더멘털 촉매 부족.
핵심 데이터
- 에이전트 트래픽 비중50% 초과Cloudflare가 공개한 전체 인터넷 트래픽 대비 비중으로, 2025년의 약 20%~30%를 상회하며 최초 전망보다 18개월 앞선 수준이다.
- Cloudflare 신규 개발자2Q26에 거의 200만 명2025년 연간 약 150만 명과 비교하면 개발자 증가가 의미 있게 가속되었다.
- 엔터프라이즈 AI 예산의 출처신규 예산 33%, 예산 재배분 66%골드만삭스의 2026년 5월 CIO 설문 결과이며, 주요 재배분 원천에는 인건비와 애플리케이션 소프트웨어가 포함된다.
- Shopify Sidekick 사용량일간 활성 판매자 전년 대비 3.6배 증가; 일간 세션 4.8배 증가Sidekick은 거의 3,400만 건의 대화를 처리했으며, 판매자들은 36,000개 이상의 맞춤형 앱을 만들었다. 이는 1Q의 12,000개를 상회한다.
- HubSpot 에이전트 제품 도입Data Agent 고객 수 16,000명 이상; Prospecting Agent 고객 수 거의 17,000명각각 전분기 대비 80% 및 28% 증가했으며, Customer Agent 고객 수는 10,000명을 초과한다.
- Klaviyo 에이전트 도입Composer Agent는 첫 달에 사용자 95,000명을 추가Customer Agent 도입은 전분기 대비 40% 증가했다.
- Figma Make 연결 변화6월 1일 기준 5월 1일 정점 대비 25% 하락제3자 데이터에 따르면, 유료 크레딧으로 전환한 후 고객들은 지출에 더 신중해졌다.
- Cloudflare 유연 크레딧 매출4Q25 신규 연간 계약가치의 20% 초과이 모델은 가이던스 결과의 분포를 넓혀 단기적인 상방 서프라이즈 규모를 키울 수 있으나 예측 가능성을 낮춘다.
- GitHub Copilot 변동 가격제의 영향일부 고객의 2QCY 청구액은 100% 증가했고, 개별 고객의 청구액은 최대 200% 증가변동 가격제는 2026년 6월 1일 도입되었으며 9월 분기 Azure 매출에 계속 기여할 수 있다.
- 골드만삭스 글로벌 주식 커버리지3,104개 증권2026년 7월 1일 기준; 등급 분포는 매수 50%, 중립 34%, 매도 16%였다.
영향과 시사점
투자 시사점은 소프트웨어 섹터를 더 이상 AI 제품 출시나 사용량만으로 거래할 수 없으며, 투자자들은 도입이 기업 전체 매출 성장, 사용량 가속 및 안정적인 수익화로 전환되는지에 집중해야 한다는 것이다. 인프라 포지셔닝, 사용량 기반 과금, 개발자 락인 및 아키텍처 우위를 갖춘 기업은 여러 분기에 걸친 펀더멘털 변곡점을 맞을 가능성이 더 크다. 전통적 애플리케이션 소프트웨어는 예산 재배분, 시트 축소, 무료 체험 및 고객 확보 채널 변화로 압박을 받을 수 있다. 단기적으로 투자자들은 SNOW와 PANW의 비실적 시즌 성과를 우선시하고, MSFT, SHOP, NET 및 TWLO는 계속 보유하며, ADBE, INTU, WDAY 및 높은 기대치의 CRWD에 대해서는 신중한 태도를 유지해야 한다.
위험
- 엔터프라이즈 AI 예산은 주로 기존 예산의 재배분에서 나오며, 이는 애플리케이션 소프트웨어 지출을 추가로 압박할 수 있다.
- 고객들은 제품 실험 및 제품-시장 적합성 탐색 단계에 있으며 거래 주기가 계속 길어질 수 있다.
- 무료 체험이 기본 기대치가 되고 있으며 소프트웨어 공급업체는 추론 비용을 부담해야 하므로 마진이 압박받을 수 있다.
- 사용량 기반 과금과 유연 크레딧 모델은 매출 결과의 분포를 넓혀 분기 가이던스와 상방 서프라이즈 규모의 예측을 어렵게 만든다.
- SEO에서 AEO로의 전환은 전통적 검색 기반 고객 확보의 효율성을 약화시켜 ADBE, HUBS 및 SEMR 같은 기업의 퍼널 상단에 영향을 미칠 수 있다.
- 보안 부문은 단기 수요 공백을 경험할 수 있으며, 장기 투자 논리가 건전하게 유지되더라도 높은 기대치를 가진 기업은 큰 변동성을 보일 수 있다.
- AI 제품의 높은 도입률이 반드시 기업 전체 매출이나 이익 개선으로 이어지는 것은 아니다.
- 본 보고서는 발행일 현재 이용 가능한 공개 정보와 최근 데이터 포인트를 기반으로 하며, 관련 판단은 기업 공시에 따라 변할 수 있다.
주시할 점
- SNOW가 9월 초 실적을 발표할 때 Cortex Code 사용량 성장과 가이던스 대비 상방 폭.
- PANW의 방화벽, Chronosphere 및 AI 보안 인수와 이들의 단기 실적 기여도.
- NET 유연 크레딧 고객의 사용량 속도, 가이던스 할인 방식 및 개발자 성장의 지속 가능성.
- 9월 분기 MSFT의 GitHub Copilot 변동 가격제에서 비롯되는 Azure 매출 증가분.
- SHOP의 에이전트 검색 트래픽이 롱테일 판매자 주문과 플랫폼 매출로 계속 전환될 수 있는지 여부.
- HUBS, WDAY 및 기타 애플리케이션 소프트웨어 기업의 하향 조정률, 시트 수 및 거래 주기.
- ADBE의 AEO 고객 확보 효율성과 생성형 이미지 도구 경쟁이 신규 사용자에 미치는 영향.
- 2026년 하반기부터 CY27까지 CRWD와 OKTA의 AI 보안 및 에이전트 신원 제품 변곡점.
- AI 기능 도입 지표가 사용량을 넘어 기업 전체 매출, 유지율 및 이익 개선으로 추가 전환될 수 있는지 여부.