AI 제품 만드는 경영진 300명이 답한 숫자 3가지

TL;DR

• 미국 투자사 ICONIQ가 7월에 낸 조사에 AI 제품팀이 참고할 숫자가 가득해요
• 모델은 평균 3.3곳을 섞어 쓰고, 마진은 아직 절반 수준이고, 에이전트 곁에는 여전히 사람이 붙어 있어요
• 이 세 숫자가 PM이 로드맵 앞에서 확인할 체크 항목이에요

미국 투자사 ICONIQ(소프트웨어 기업에 투자하는 회사)가 AI 제품을 만드는 소프트웨어 기업 경영진 약 300명에게 물었어요. 2026년 7월에 나온 이 반기 보고서에서 PM이 눈여겨볼 숫자를 세 개만 골랐어요.

1️⃣ 모델은 한 곳이 아니라 평균 3.3곳

기업이 쓰는 AI 모델 공급사가 평균 3.3곳으로, 6개월 전 3.1곳보다 늘었어요. 앤트로픽을 쓴다는 응답은 51%에서 81%로 뛰었고, 오픈AI는 77%에서 71%로 내려왔어요. 한 곳이 값을 올리거나 멈춰도 제품이 통째로 흔들리지 않게 분산해 두는 흐름으로 읽을 수 있어요.

📎 예시

쉬운 질문은 값싼 모델로, 어려운 질문은 비싼 모델로 보내는 라우팅(길 안내) 방식이 비용 절감 수단으로 쓰여요. PM이 "어떤 모델로 만들까"가 아니라 "어느 기능에 어떤 모델을 배치할까"를 정해야 하는 이유예요.

2️⃣ 총이익률 45%, 전통 소프트웨어보다 낮아요

AI 제품의 총이익률(매출에서 원가를 뺀 비율)은 2025년 45%였고, 올해 53%, 내년 59%로 오를 전망이에요. 오른다는 건 좋은 소식이지만 전망치일 뿐이고, 여전히 전통 소프트웨어보다 낮아요.

응답 기업의 3분의 2는 질문 한 건당 드는 비용을 10% 이상 줄였고, 19%는 30% 넘게 줄였어요. 추론 비용(AI가 답을 만들 때마다 드는 계산비) 절감, 라우팅, 더 싼 모델로 갈아타기가 비결이었어요.

3️⃣ 에이전트 옆에는 아직 사람이 서 있어요

사내에서 쓰는 AI 에이전트가 사람 손을 거의 안 탄다는 응답은 5%뿐이었어요. 46%는 작업의 10~30%에, 39%는 30~60%에 사람이 개입한다고 답했고, 9%는 대부분의 작업에 개입한다고 했어요. 절반 가까이가 작업의 3분의 1 이상을 사람이 챙기는 셈이에요. 그래서 에이전트 기능을 기획할 땐 사람이 언제 끼어드는지를 화면과 운영 흐름에 미리 넣어둬야 해요.

⚠️ 주의

실패 원인 1위는 여러 단계 작업이 중간에 끊기는 문제(26%)였고, 맥락이나 기억 부족(24%), 환각(21%)이 뒤를 이었어요. 모델 성능보다 "이 회사 일의 맥락을 얼마나 아느냐"가 발목을 잡고 있어요.

세 숫자 중 하나만 챙긴다면 3번이에요. 사람이 붙는 비율은 곧 원가이고, 원가는 마진과 가격을 흔들고, 결국 고객 신뢰로 돌아오니까요.

참고자료

• 2026 State of AI Report: The Builder's Economy - ICONIQ
• ICONIQ State of AI Takeaways - SaaSletter
• Inside ICONIQ's State of AI 2026 - Michael Burnett