2025 - 베인 앤 컴퍼니, Technology Report 2025

Contents AI Leaders Are Extending Their Edge 2 Value Evolution 3 Will AI Disrupt Tech’s Most Valuable Companies? 4 Sovereign Tech, Fragmented World 9 Deals Rise in 2025, But Easy Wins May Be Over 15 Strategic Battlegrounds 21 Will Agentic AI Disrupt SaaS? 22 How Can We Meet AI’s Insatiable Demand for Compute Power? 31 Humanoid Robots: From Demos to Deployment 35 Quantum Computing Moves from Theoretical to Inevitable 41 Operational Transformations 47 State of the Art of Agentic AI Transformation 48 AI Is Transforming Productivity, but Sales Remains a New Frontier 55 From Pilots to Payoff: Generative AI in Software Development 62 Building the Foundation for Agentic AI 68

 

1. 개요 및 주요 관점

• 이 보고서는 AI, 에이전트형 AI(agentic AI), 로봇, 양자 컴퓨팅 등 최첨단 기술 변화가 기업, 가치 구조, 전략 등에 미치는 영향을 분석한 것이다. 
• 핵심 메시지 중 하나는, AI가 이제 단순한 보조 기능을 넘어 완전한 프로세스 및 워크플로우를 수행하는 수준으로 발전하고 있으며, 이를 도입한 조직이 지속적으로 우위를 누를 가능성이 크다는 점이다. 
• 또 다른 중요한 축은 기술 주도권, 지정학적 분할(미·중 갈림길 등), 그리고 공급망 재편과 주권(sovereign) 기술 추구가 향후 기술 경쟁의 핵심 축이 될 것이라는 점이다. 

 

각 시나리오별 해석과 실행 전략 Scenario 1 — No AI (가능성 낮음) 특징: AI로 얻을 수 있는 가치가 거의 없는 시장. 규제·복잡성·데이터 부족 등으로 AI 적용이 어려움. 전략: 기존 제품 품질·도메인 전문성 유지. 단, 드물므로 장기 모니터링 필요. Scenario 2 — AI enhances SaaS (low automation, low penetration) 특징: AI는 사람을 돕는 부가 기능으로 작동. SaaS가 시스템 오브 레코드로서 우위 유지. 전략: AI를 제품 로드맵 중앙에 두고 생산성·UX 개선에 활용. 고유 데이터(usage patterns, domain content)를 강화해 차별화. 시간 절감·품질 향상 가치를 프리미엄으로 가격화. 예: 복잡한 규제·도메인 지식이 필요한 제품(임상시험, 건설 회계 등). Scenario 3 — AI outshines SaaS (high automation, low penetration) 특징: 많은 작업이 자동화되지만, 해당 SaaS가 고유 데이터·규칙을 보유해 완전 자동화로 더 큰 가치 창출 가능. 전략: 엔드투엔드 에이전트 구축(“do it for me”)으로 변환. 가격 모델을 seat 기반에서 outcome 기반으로 전환. 영업팀은 결과 중심(ROI) 세일즈로 재편. 예: 코드 편집기(Cursor), 특화된 클레임 심사 같은 분야. Scenario 4 — AI cannibalizes SaaS (high automation, high penetration) 특징: 자동화 가능성 높고 외부 에이전트가 워크플로우를 쉽게 훔쳐갈 수 있는 영역. 가장 위험한 전장. 전략: 스스로 에이전트를 빠르게 출시해 고객 경험을 지키거나, 플랫폼 수준에서 표준·API·데이터 접근을 통제해 전환비용을 높임. 핵심 선택: neutral agent platform이 될 것인지, 고유 데이터 공급자가 될 것인지 결정. 예: 단순한 티어1 고객지원(Intercom), 송장 처리 등. Scenario 5 — Spending compresses (low automation, high penetration) 특징: AI가 해당 영역의 표준 인터페이스를 장악해 SaaS의 가격·지출이 압축됨. 사람이 여전히 관여하지만, 플랫폼이 가치를 흡수. 전략: 파트너 통합을 강화하여 스위칭 비용을 높이고, 엔드포인트 접근을 제한(데이터 접근 정책)하거나 새로운 수익 모델(데이터/결과 과금)을 도입.

 

 

AI enhances SaaS: Core strongholds (좌하 — 낮은 자동화 가능성, 낮은 침투성) 특징: 인간 판단·도메인 지식이 중요하고 규제/프로세스 복잡성이 높음. 결과: SaaS가 핵심 시스템으로 남고 AI는 보조 기능(생산성 향상)을 제공. 권장 전략: AI를 기능 확장용으로 깊게 통합 → 시간절약·품질향상으로 프리미엄 가격 책정. AI outshines SaaS: Gold mines (좌상 — 높은 자동화 가능성, 낮은 침투성) 특징: 업무는 자동화하기 쉬우나 SaaS가 독점적 데이터·규칙을 가짐(incumbent advantage). 결과: AI로 완전 자동화하면 시장 확장과 높은 가치 획득 가능. 권장 전략: 엔드투엔드(agent) 솔루션 구축, outcome-based pricing, 내부 데이터로 모델 경쟁력 확보. Spending compresses: Open doors (우하 — 낮은 자동화 가능성, 높은 침투성) 특징: 사람 개입은 필요하지만 외부에서 접근·통합하기 쉬움(표준·API 개방). 결과: 경쟁자는 API로 기능을 훑어가며 가격 압박을 가할 수 있음 → 지불 규모 축소. 권장 전략: API 액세스 통제·파트너 강화를 통해 전환비용을 높이고, 자사 에이전트 빠르게 출시. AI cannibalizes SaaS: Battlegrounds (우상 — 높은 자동화 가능성, 높은 침투성) 특징: 반복적이고 데이터가 풍부하며 외부에서 복제·침투하기 쉬운 워크플로우. 결과: SaaS 가치는 빠르게 침식될 위험(에이전트가 직접 업무 수행). 권장 전략: 두 가지 선택(1) neutral agent platform이 되어 시장 표준 주도, 또는 (2) 독점적 데이터·프로세스로 에이전트의 핵심 입력을 통제. 빠른 에이전트 오케스트레이션과 표준 주도 필요.

 

2. 가치 진화 (Value Evolution)

이 장에서는 기술 기업과 투자자 입장에서, 기존 가치 창출 방식이 한계를 드러내고 있으며, 새로운 방식이 요구된다는 분석이 중심이다. 

주요 내용

1. 기존 거대 기술 기업의 저항력
    - 클라우드 시대 이후 기술 거대 기업들은 변화에 스스로 적응하고 사업 구조를 재정비함으로써 리스크를 흡수해왔다. 
    - 그러나 AI 시대에서는 단순 애플리케이션 레벨을 넘는 여러 계층(인프라, 모델, 디바이스 등)에서 경쟁 구도가 나타날 가능성이 크다. 
2. 레이어별 경쟁 확대
    - 인프라: GPU 중심의 서비스 기업들이 전통 클라우드 제공자에 도전 중이다. 
    - 모델: 오픈AI, Anthropic, Mistral 등 신생 기업들이 기반 모델 개발에서 유의미한 세력을 확보하고 있다. 
    - 애플리케이션 / 디바이스 / 검색 / 브라우저 등: AI가 기존 서비스의 진입 점과 역할을 바꿀 여지가 크다. 
3. 불확실성과 리스크 요인
    - agentic AI 진화
    - 미·중 기술 갈등 및 규제 강화
    - 양자 컴퓨팅의 가능성과 그로 인한 파괴적 전환
    - 주권 AI 및 데이터 주권 확보 경쟁 등이 불확실성을 증폭시키고 있다 
4. 기업별 전략적 선택지
    - 기존 기술 기업은 내부 혁신, 인수·제휴, 인재 확보 전략을 지속해야 한다
    - 구식 기술 기업이나 레거시 기업은 비용 절감, 혁신 투자, 사업 구조 전환을 병행해야 한다
    - 스타트업 및 도전자 입장에서는 자본 규모와 인재 확보의 제약을 인지하면서 경쟁 가능 영역을 전략적으로 선택해야 한다 
5. 투자 및 M&A 환경 변화
    - 2025년 상반기 기준 기술 분야의 인수합병 딜 비중이 전체 딜에서 증가했다. 
    - 다만 소프트웨어 중심 투자에서 과거처럼 단순 성장만으로 수익을 내던 시기는 끝나가고 있으며, 수익성 개선과 운영 효율성 확보가 중요해졌다. 
    - 투자자들에게는 기존의 “매출 성장 + 멀티플 확장” 중심 전략이 통하기 어려워진 시대가 왔다. 

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3. 전략 전장 (Strategic Battlegrounds)

이 장에서는 AI 중심 시대에 여러 기술 영역이 충돌하고 경쟁이 벌어질 주요 분야들을 다룬다. 

주요 분야별 요점

3.1 에이전트형 AI (Agentic AI)와 SaaS

• SaaS(Software as a Service) 기업들은 AI, 특히 agentic AI가 기존의 SaaS 워크플로우를 자동화하거나 대체할 가능성에 직면해 있다. 
• 보고서는 각 워크플로우가 AI에 얼마나 자동화될 가능성이 있는지, 또 AI가 침투할 여지가 얼마나 되는지 평가하는 지표들을 제안한다 (예: 반복성, 오류 허용, 데이터 구조, 규제 요건 등). 
• SaaS 기업은 다음과 같은 전략적 대응을 고려해야 한다:
    * 제품 설계 시 AI를 중심에 배치
    * 반복 업무를 먼저 자동화하며, 고객이 ROI를 체감할 수 있도록
    * 가격 모델을 사용자 수 기반이 아닌 성과/결과 기반 방식으로 전환
    * 데이터와 통합 체계를 강화하여 경쟁 진입 장벽 구축
    * 개방형 모델(open sourcing)이나 AI 에이전트 플랫폼 역할 전환 등의 전략 고려 

3.2 컴퓨트 수요, 인프라

• AI와 대규모 모델 학습 수요가 폭발적으로 증가하면서, 고성능 컴퓨트(특히 GPU, AI 특화 가속기 등) 확보가 기술 경쟁의 요충이 된다. 
• 이에 따라 GPU 클라우드 서비스, 데이터센터 최적화, 내부 인프라 역량 강화 등이 중요한 투자 대상이 된다. 

3.3 휴머노이드 로봇

• 현재까지는 데모 중심의 기술 수준이지만, 보고서는 향후 실사용 단계로의 전환 가능성을 탐색한다. 
• 특히 제조, 물류, 서비스 업종 등에서 인간과 상호작용하면서 반복적 물리 작업을 수행할 가능성이 거론된다. 

3.4 양자 컴퓨팅 (Quantum Computing)

• 과거에는 이론적 영역으로 여겨졌지만 이제는 기술 기업, 정부, 연구소들이 본격적인 투자와 탐색을 진행 중이다. 
• 양자가 현실화되면 암호학, 최적화, 물질 과학, AI 학습 방정식 등 여러 분야에서 기존 컴퓨터 아키텍처를 빠르게 대체할 가능성이 있다. 

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4. 운영 혁신 및 전환 (Operational Transformations)

이 부분에서는 기술 중심 변화가 기업 내부 운영, 조직 구조, 프로세스 등에 미치는 영향과 대응 방안을 다룬다. 

• AI 도입은 단순히 제품 기능 향상 수준을 넘어 운영 효율, 비용 절감, 조직 생산성 향상 측면에서도 큰 잠재력을 갖는다. 
• 다만 AI를 조직 내부에 성공적으로 녹여내려면, 데이터 인프라 정비, 인재 확보, 조직 문화 변화, 책임과 권한의 재정립 등이 병행되어야 한다. 
• 보고서는 특히 AI 전환 과정에서 흔히 발생하는 과제—예를 들어 “파일럿 단계에서 멈춤”, 부서 간 장벽, 기술 도입 저항 등—을 경계해야 한다는 점을 강조한다. 

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5. AI 기반 생산성 변화 및 분야별 적용

이 장에서는 AI가 구체적으로 어떤 방식으로 생산성 향상, 소프트웨어 개발, 영업 등 분야에 적용될 수 있는지를 사례 중심으로 살펴본다. 

• 생산성 전환: AI가 반복 업무, 문서 작성, 보고서 요약, 데이터 분석 등에서 인간 노동을 보조 또는 대체함으로써 조직 전체 업무 흐름이 재구성될 수 있다. 
• 영업 (Sales): 영업은 아직 AI 적용 여지가 낮은 영역이나, 향후 AI가 많은 부분을 자동화할 수 있으며, 특히 고객 맞춤형 제안, 리드 스코어링, 채택 가능성 예측 등의 영역에서 AI가 역할을 확대할 수 있다. 
• 소프트웨어 개발 (Generative AI in SW Development):
    * AI 기반 코드 생성, 자동화된 테스트, 코드 리뷰 등으로 개발 생산성이 높아질 것이다. 
    * 파일럿 단계에서 실질적 수익을 내는 수준까지 전환하려면 엔지니어링 도구와 워크플로우가 유기적으로 통합돼야 한다. 

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6. 에이전트형 AI 구축을 위한 기반 (Building the Foundation for Agentic AI)

이 마지막 장에서는 보고서가 제시하는 방향성 중, 조직이나 기업이 에이전트형 AI 시대를 준비하기 위한 기반 요건을 다룬다. 

• 먼저 데이터 파이프라인, 모델 인프라, 툴과 API 통합, 보안 및 책임 체계 등의 기술적 기반이 구축돼야 한다.
• 또한 조직 내부에 AI 중심 사고(마인드셋), 역량 개발, 실험 문화, 책임과 거버넌스 구조 등이 선행돼야 한다. 
• 시범 프로젝트(pilot)를 넘어서 ‘수익 창출 가능한 확장 단계’로의 전환이 핵심 과제이며, 실패 가능성을 줄이는 일련의 관리 메커니즘이 필요하다. 

 

 

 

https://www.bain.com/globalassets/noindex/2025/bain_report_technology_report_2025.pdf