# 엔비디아 실적과 세일즈포스 반등이 보여준 AI 시장의 두 축 > 2026-08-29 · All-In Podcast · 큐레이션 김태우 > https://challengekim.com/insights/엔비디아-실적과-세일즈포스-반등이-보여준-ai-시장의-두-축 > 원문: https://www.youtube.com/watch?v=1u5dMAKl_ks ## 핵심 요약 - 방송에서 제시한 엔비디아의 분기 매출은 962억 달러로 전년 동기보다 106% 늘었다. 출연진은 다음 해 성장률 전망치 70%가 시장 예상치 45%를 웃돈다는 점에도 주목했다. - 세일즈포스의 분기 매출은 113억 달러로 전년 동기보다 11% 증가했다. 실적 발표 뒤 주가가 20% 넘게 오른 것을 두고 출연진은 ‘SaaS 종말’이라는 시장의 해석이 지나쳤다고 평가했다. - 출연진은 AI 에이전트가 업무를 수행하려면 고객 정보와 업무 기록을 담은 **기록 시스템**이 필요하다고 봤다. 다만 업종별 업무 절차에 특화된 소프트웨어는 AI로 다시 만들 여지가 크다는 의견도 나왔다. - 세일즈포스가 앤트로픽의 모델을 자사 제품에 제공하고, 클로드가 세일즈포스의 데이터와 업무 기능에 접근하도록 하는 협력은 기업용 소프트웨어의 접점이 바뀌는 사례로 제시됐다. ## 엔비디아 실적을 읽는 두 가지 숫자 방송에서 제시한 엔비디아의 분기 매출은 962억 달러였다. 전년 동기 대비 증가율은 106%로, 출연진이 언급한 월가 예상 매출 920억 달러를 웃돌았다. 다음 해 성장률 전망치는 70%로 제시됐으며, 방송에서 비교한 시장 예상치는 45%였다. 한 출연자는 공급 제약이 없었다면 전망치가 더 높았을 것이라는 회사 측 설명도 전했다. 출연진은 이 실적과 전망을 AI 관련 설비투자가 계속될 것이라는 신호로 해석했다. 이는 발표된 숫자에 대한 출연진의 판단이지, 향후 투자가 확정됐다는 뜻은 아니다. 경쟁에 관한 전망도 엇갈렸다. 엔비디아의 고객인 대형 클라우드 기업들이 자체 칩을 개발하는 한편, 엔비디아도 모델·호스팅·추론 서비스로 사업을 넓힐 수 있다는 관측이 나왔다. 여기서 추론은 학습된 AI 모델을 실제 요청에 사용해 결과를 내는 과정을 뜻한다. ## 세일즈포스 반등과 ‘기록 시스템’ 방송에서 제시한 세일즈포스의 분기 매출은 113억 달러로 전년 동기보다 11% 늘었다. 실적 발표 뒤 주가는 20% 넘게 올랐다. 출연진은 이 반응을 근거로 AI가 기존 기업용 소프트웨어를 곧바로 대체한다는 예상에 이의를 제기했다. 핵심 논거는 **기록 시스템**이다. 고객관계관리(CRM)처럼 기업의 주요 데이터를 보관하고 업무 결과를 기록하는 소프트웨어는 정확성, 접근 권한, 보안, 규정 준수가 중요하다. 데이비드 프리드버그는 자신의 회사에서 AI 도구로 내부 CRM을 만들었지만, 실제로 쓰려면 기능 추가뿐 아니라 계정·보안·접근 권한과 데이터 저장 문제까지 해결해야 했다고 설명했다. 회사는 결국 범용 CRM을 다시 만드는 데 시간을 쓰기보다, 자체 경쟁력과 연결된 식물 육종 업무용 도구를 만드는 편이 낫다고 판단했다. 이 경험을 바탕으로 프리드버그는 여러 업종에서 쓰는 범용 플랫폼과 특정 업종의 업무 절차에 맞춘 소프트웨어를 구분했다. 그의 견해로는 AI가 후자의 맞춤형 업무 흐름을 만드는 데 더 큰 변화를 일으킬 수 있다. 다른 출연자도 기업별 사정과 기록 시스템으로서의 역할에 따라 결과가 달라질 수 있다고 덧붙였다. ## AI 에이전트가 소프트웨어를 쓰는 방식 차마스 팔리하피티야는 AI 발전을 모델, 에이전트, 업무 맥락을 갖춘 에이전트의 단계로 설명했다. 모델이 질문에 답하는 수준을 넘어 도구를 사용하더라도, 변호사·고객 상담원·영업 담당자의 일을 하려면 해당 업무의 데이터와 맥락이 더 필요하다는 주장이다. 그는 이를 보유한 대형 기록 시스템이 적절히 대응하면 중요한 위치를 차지할 수 있다고 봤다. 데이비드 색스는 세일즈포스와 앤트로픽의 협력에서 그 대응 방식을 찾았다. 그의 설명에 따르면 세일즈포스는 앤트로픽 모델을 자사 제품 안에서 제공하고, 클로드가 세일즈포스의 데이터와 업무 기능에 접근하도록 한다. 이용자가 클로드에서 에이전트를 만들더라도, 에이전트는 세일즈포스에서 신뢰할 수 있는 데이터를 읽고 필요한 결과를 다시 기록할 수 있다는 구상이다. 이 방식에서는 세일즈포스가 이용자와 만나는 첫 화면을 독점하지 않게 된다. 색스는 대신 외부 에이전트가 자사 기능을 잘 사용할 수 있도록 API와 명령줄 인터페이스를 갖추는 일이 중요해진다고 주장했다. 그는 에이전트가 사람이 미처 찾지 못한 기능까지 활용할 가능성도 언급했지만, 이는 앞으로의 사용 방식에 관한 전망이다. ## 실제 도구 사용에서 드러난 제약 출연진은 클라우드에서 계속 실행되는 AI 에이전트의 편의성도 논의했다. 색스는 그록봇이 컴퓨터가 꺼지거나 잠들어도 작업을 이어갈 수 있다는 점을 장점으로 꼽았다. 동시에 제대로 설정하려면 여전히 상당한 작업이 필요하다고 했다. 로봇에 관한 대화에서도 비슷한 한계가 제시됐다. 특정 동작을 훈련시키는 것과, 미리 예상하지 못한 물체나 상황을 만나 물건을 떨어뜨리거나 망가뜨리지 않고 처리하는 것은 다르다는 지적이다. 출연진이 본 비공개 옵티머스 영상에 대한 긍정적 평가는 공개 검증된 성능 자료가 아니라 개인의 관찰과 예상으로 남는다. ## 결론 이 대담은 AI 시장을 하나의 대체 이야기로 설명하지 않는다. 출연진은 엔비디아의 실적을 인프라 수요의 근거로 읽는 동시에, 세일즈포스 사례를 통해 에이전트가 기업의 기존 데이터와 업무 시스템에 의존할 수 있다고 봤다. 다만 업종별 소프트웨어가 얼마나 대체될지, 에이전트가 실제 업무를 얼마나 안정적으로 수행할지는 기업과 작업에 따라 달라질 수 있다는 조건도 함께 제시했다. --- 원문을 바탕으로 AI 가 한국어로 요약·재구성한 글입니다. 인용·수치는 원문 링크에서 확인해 주세요. [원문 링크](https://www.youtube.com/watch?v=1u5dMAKl_ks)