핵심 요약

  • 클릭하우스 CEO 애런은 AI 기업이 높은 성장률을 유지하면서 향후 몇 년간 매출총이익률을 개선할 경로를 보여준다면, 현재의 낮은 마진만으로 판단하지 않겠다고 말했다.
  • 그가 더 우려하는 것은 매출의 지속성이다. 인프라 소프트웨어는 전환 비용이 높지만, 에이전트형 애플리케이션은 다른 제품으로 옮기기 쉬울 수 있다는 설명이다.
  • 그는 고객 한 곳이나 산업 한 분야가 매출의 10%를 넘으면 집중 위험을 살펴본다고 했다. 클릭하우스를 쓰는 AI 기업군의 매출 비중은 12% 미만이라고 밝혔다.
  • 에이전트가 여러 시스템을 동시에 탐색하고 인프라까지 선택하게 된다면, 데이터 처리 속도와 효율뿐 아니라 에이전트의 권한·예산을 관리하는 체계도 필요하다는 전망을 내놨다.

낮은 마진보다 매출이 남는지를 봐야 한다

진행자는 빠르게 성장하는 AI 기업들의 낮은 매출총이익률을 화제로 꺼냈다. 애런은 이 기업들이 풍부한 자본을 확보한 상태에서 빠르게 성장하고 있어, 상장 기업 투자자가 만족하지 않을 마진으로도 운영할 수 있다고 봤다. 향후 몇 년간 성장세를 유지하면서 마진을 높일 경로를 입증할 수 있다면 현재의 수익성은 덜 걱정한다는 입장이다.

그가 투자 위험으로 지목한 것은 고객이 계속 돈을 쓸지 여부다. 데이터베이스 같은 인프라 소프트웨어는 교체 비용이 높다. 반면 에이전트형 애플리케이션은 전환 비용이 낮을 수 있다. 모델 제공업체들이 서로 앞서 나가는 상황에서, 지금 빠르게 늘어나는 애플리케이션 매출이 얼마나 오래 유지될지 따져야 한다는 주장이다.

고객 집중도와 클릭하우스의 성장

애런은 고객 한 곳, 산업 또는 제품 범주 하나가 매출의 10%를 넘으면 그 노출도를 면밀히 본다고 말했다. 해당 고객이나 분야가 이탈할 때 사업 전체에 큰 영향을 줄 수 있기 때문이다. 그가 추구하는 것은 예측 가능하고 지속적인 성장이다.

그는 하비, 시에라, 데카곤, 앤트로픽, 오픈AI 등을 포함해 클릭하우스를 사용하는 AI 기업군이 전체 매출의 12% 미만이라고 밝혔다. 이 기업군에 속한 회사들이 모두 같은 결과를 내지는 않더라도 성장하는 고객이 이탈 고객의 감소분을 메울 수 있다는 것이 그의 판단이다. 다만 이는 향후 매출 구성에 대한 그의 전망이지 확정된 결과는 아니다.

클릭하우스의 기존 고객 매출 확대도 강조했다. 애런에 따르면 현재 고객은 4,000곳이 넘고, 기존 고객의 매출 변화를 나타내는 순매출유지율은 200%를 넘는다. 고객이 데이터 웨어하우징에서 시작해 실시간 분석 등으로 사용 범위를 넓히는 사례가 있다는 설명이다. 그는 올해 매출이 5억 달러를 넘을 것으로 예상했지만, 이를 이미 달성한 실적으로 제시하지는 않았다.

제품 주도 성장에 기업 영업을 더하다

클릭하우스는 오픈소스 데이터베이스를 바탕으로 사용자가 영업 담당자와 접촉하기 전에 제품을 평가하고 도입할 수 있는 경로를 만들었다. 애런은 초기에는 제품과 엔지니어링 조직에 압박을 주기 위해 이런 방식을 택했다고 설명했다. 이후 큰 기업 고객을 상대하려면 직접 영업도 더해야 한다고 판단했다.

그가 지난 2년을 돌아보며 더 일찍 늘렸어야 한다고 꼽은 인력은 영업 담당자다. 현재 매출 목표를 맡은 영업 담당자는 약 100명이며, 각자가 여러 사용 사례를 다뤄야 한다. 그는 대형 데이터 웨어하우스·관측성 기업의 훨씬 큰 영업 조직과 경쟁하는 상황을 이유로 들었다.

에이전트가 바꾸는 데이터 사용 방식

애런은 기존 기업용 소프트웨어가 정해진 직무의 사용자를 위해 설계됐다고 설명했다. 사람이 대시보드를 보거나 보고서를 실행할 때의 조회 방식은 비교적 예측할 수 있었다. 반면 AI 에이전트는 여러 애플리케이션을 넘나들며 다수의 SQL 질의를 동시에 실행하고, 더 탐색적인 방식으로 데이터를 찾는다. 그는 이 때문에 낮은 지연 시간과 대량 데이터의 효율적인 저장·조회가 중요해진다고 봤다.

에이전트가 애플리케이션에 필요한 데이터베이스, 네트워크, 컴퓨팅 자원까지 고르는 미래도 제시했다. 다만 그는 그런 단계에 아직 이르지 않았다고 선을 그었다. 현재는 사람이 에이전트의 지출과 데이터 접근을 감시하고 제한한다. 에이전트가 더 자율적으로 자원을 쓰려면 신원, 권한, 예산과 이를 감독할 체계가 필요하다는 설명이다. 동시에 큰 기업의 기술 도입에는 앞으로도 사람이 관여할 것으로 봤다.

모델 선택과 배포에는 사용 조건이 따른다

애런은 특정 작업에 맞춘 모델과 대형 모델 제공업체가 함께 쓰일 것으로 예상했다. 클릭하우스 내부에서는 일부 공개 가중치 모델을 코드 검토에 사용하되, 실제 서비스에 배포할 코드를 만드는 데는 신중하다고 말했다. 공개 가중치 모델은 모델의 가중치를 공개한 형태로, 소스 코드를 살펴보고 수정할 수 있는 오픈소스 소프트웨어와는 구분해야 한다는 설명도 덧붙였다.

기업이 모델을 선택할 때는 성능 외에 보안과 법적 보호도 고려한다. 애런은 코드 생성 결과와 제3자 권리 문제를 우려하는 한편, 일부 공개 가중치 모델의 보안에도 우려를 표했다. 어떤 모델이 적합한지는 사용 사례에 따라 달라진다는 입장이다.

데이터를 어디에 둘지도 같은 맥락에서 다뤘다. 그는 규제가 강하거나 개인정보·준법 요구가 있는 기업 고객을 위해 클라우드와 자체 운영 환경을 모두 지원할 필요가 있다고 말했다. 고객에게 한 가지 배포 방식만 강요하면 대응할 수 있는 수요가 줄어들지만, 여러 방식을 유지하는 일은 제품 개발에도 부담을 준다고 인정했다.

결론

애런의 판단에서 AI 기업의 빠른 매출 성장만큼 중요한 것은 그 매출이 유지되는 조건이다. 고객의 전환 비용과 집중도를 살피고, 에이전트가 늘리는 데이터 사용량을 감당하면서 권한과 비용을 통제해야 한다는 것이 이번 대담의 중심 논점이다.