AI is already handling large parts of execution. That shift is not coming later. It is happening now.

What is left, and becoming more valuable, is the ability to design systems, apply AI thoughtfully, and own outcomes in production. That is the work strong teams expect from senior engineers in 2026.

Gauntlet is built for engineers who want to operate at that level. In a single week, 15 hiring partners conducted 246 interviews with challengers onsite in Austin. Apply now.

Apply to Cohort 6

_{Must be a US citizen to qualify.}

지난 6월 초, 샌프란시스코에서 큰 행사 두 개가 같은 주에 열렸습니다 - Snowflake Summit과 Microsoft Build가 그 두 개 행사였는데요, 튜링포스트 팀이 두 곳 모두 초청받아 다녀왔습니다.

"기업에서 AI로 어떻게 돈을 벌 것인가" — 이 질문을 놓고 아주 치열한 싸움이 벌어지는 현장이었는데, 이런 행사를 방문할 때의 수확은 대체로 무대 위 발표가 아니라 현장의 분위기를 느끼고 사람들을 만나서 이야기하는 가운데 거두게 되죠. 리더들이 자기 회사의 전략을 설득하고, 방어하고, 때로는 곤란한 표정을 감추지 못하는 모습을 애널리스트들 틈에서 지켜보면, 기사 백 건을 읽는 것보다 많은 것을 느낄 수 있습니다.

지난 2년간 AI 이야기의 주인공은 모델과 벤치마크, 챗봇, 코딩 도구였다고 할 수 있습니다. 그러다가, 이제 무대가 기업 안으로 옮겨가면서 훨씬 어려운 질문과 마주하게 됐습니다. 지금까지 기업은 일을 처리하려면 소프트웨어를 사야 했는데, 그 일을 AI에게 직접 시킬 수 있게 된다면, 소프트웨어를 팔아 돈을 벌어온 회사들 — 일종의 '중간자(Middleman)' — 은 설 자리가 있을까요?

이런 질문을 안고 Snowflake Summit에 갔습니다.

Snowflake는 기업의 데이터를 안전하게 보관하고 관리해 주는 일로 클라우드 데이터 웨어하우스 시대를 평정한 회사인데, 이제는 에이전트 시대에도 자신이 꼭 필요한 존재라는 것을 증명해야 하는 처지가 됐습니다.

성적표만 보면 걱정이 없어 보입니다. 실적 발표 직후 주가가 30%대로 뛰었고, FY2027 제품 매출 전망치를 56.6억 달러에서 58.4억 달러로 올렸고, AWS와 5년간 60억 달러 규모의 계약도 맺었고, 시가총액은 900억 달러 안팎입니다.

하지만 포위망은 좁혀지고 있습니다. Databricks가 정면에서 밀어붙이고("동네 깡패 같다"는 말까지 들릴 정도니까요 ^.^;), Microsoft는 에이전트와 사용자가 만나는 접점을 통째로 가져가려고 하고 있죠. 거기다, 발 밑도 불안하죠. Snowflake는 빅테크의 클라우드 위에서 돌아가는 회사인데, 정작 그 빅테크들은 — 방금 60억 달러 계약을 맺은 AWS부터가 그렇습니다 — Snowflake와 경쟁하는 데이터·AI 제품을 직접 팔고 있으니, 건물주가 세입자와 같은 장사를 하는 셈이구요. 여기에 OpenAI와 Anthropic까지, 계약서에는 파트너이자 고객으로 적혀 있지만 갈수록 진짜 경쟁자의 모습을 드러내고 있습니다.

그래서 Snowflake가 생각하는 앞으로의 생존법이 궁금했습니다. AI로 비슷한 제품을 누구나 쉽게 만들 수 있게 되면서 기업용 소프트웨어의 값어치가 떨어질까요, 아니면 에이전트가 늘어날수록 잘 관리된 데이터와 권한, 신원, 기록이 더 중요해져서 오히려 몸값이 올라갈까요? 업계의 논쟁은 보통 이 둘 중 하나를 고르는 데서 끝나지만, 저는 둘 다 정답이 아니라고 생각합니다. 그 이유는 뒤에서 말씀드리기로 하구요.

또 다른 행사인 Microsoft Build에 가서 보니, 이건 Snowflake 한 회사의 문제가 아니었습니다.

사티아 나델라의 메시지는 "에이전트는 이제 어디에나 있다"는 한 문장으로 요약됩니다. 업무에도, 개발에도, 운영체제에도, 개인 기기에도, 클라우드에도, 기업의 지식 저장소 안에도 에이전트가 들어가서 작동합니다. 그런데 정작 가장 오래 기억에 남은 건 본 행사가 아니라, Build 기간에 열린 비공개 모임에서 Microsoft CTO 케빈 스콧이 한 이야기였습니다. 그 이야기의 요지는 다섯 가지입니다:

듣는 순간 너무나 공감되는 이야기였지만, 곱씹어 보면 이것들은 병의 원인이 아니라 증상입니다.

진짜 원인은 바로 '속도의 차이'입니다. 기업의 내부에는 낡은 시스템과 손대면 부서질 듯한 데이터 파이프라인, 컴플라이언스 요건, 보안 심사, 오래 굳어진 업무 습관 등이 가득해요. 그런 상황에서, 에이전트는 달마다 똑똑해지는 반면에 조직은 그 속도로 바뀌지 못하는 거죠. 그래서 '묘한 과도기'가 생긴다는 주장이 나옵니다 - 길게 보면 AI가 중간 사업자를 위협하지만, 당장은 기업이 너무 복잡해서 이들이 계속 필요한 시기라는 겁니다.

Snowflake, Microsoft, Databricks, Salesforce, ServiceNow가 전부 이 과도기 안에서 싸우고 있다는 관점인데, 행사장 복도에서 느낀 분위기는 솔직히 패닉에 가까웠고, 다들 방향을 정하지 못한 채 일단 모든 것을 다 해보자는 식으로 움직이고 있었습니다. 이 거대 기업들이 오히려 자기 내부의 복잡성에 발목을 잡히는 게 아닌가 싶기도 했고, 에이전트 시대에는 조직의 틀 자체를 다시 짜야 한다는 생각도 들었습니다.

이 대목에서 업계가 으레 하는 말이 있습니다. "에이전트의 위협은 나중 일이고, 당분간은 기업의 복잡성이 우리를 지켜준다." 버틸 시간이 있다는 얘기인데, 저희는 다르게 봅니다. 이 보호막이 언제까지 갈지는 ‘시간이 아니라 비용 곡선’이 결정합니다.

토큰 가격이 떨어질수록, 소프트웨어 회사들이 지금까지 돈을 받아온 일 — 데이터를 조회하고, 만들고, 연결하고, 변환하는 일 — 은 점점 공짜에 가까워집니다. 그때도 값이 떨어지지 않는 것은 단 하나, 바로 ‘신뢰’입니다. 이 에이전트가 올바른 데이터를 썼는지, 허락된 권한 안에서 움직였는지, 정말 그 사람을 대신해 일한 게 맞는지, 왜 그렇게 했는지 기록은 남아 있는지 — 이것을 보증하는 일은 토큰이 아무리 싸져도 함께 싸지지 않습니다.

한 문장으로 줄이면 이렇습니다. 능력은 싸지고, 신뢰는 비싸진다.

그래서 중간 사업자의 ‘자리’는 사라지는 게 아니라 모습을 바꾸게 되고, ‘새로운 역할로 대체’됩니다. 기능을 소프트웨어로 포장해서 파는 '애플리케이션'에서, 사람의 의도가 실제 행동으로 바뀌는 그 순간을 지키는 '신뢰와 권한의 레이어'가 새롭게 등장해야 하는 겁니다. 에이전트 시대에 거버넌스는 덜 필요해지는 게 아니라 더 중요해지고, 다만 그 자리가 ‘데이터 웨어하우스의 바로 옆자리’에서 ‘의도와 실행의 사이’로, 새로운 레이어로 옮겨갈 뿐입니다.

그리고 그것이 바로 지금까지의 거버넌스와는 다른 종류의, ‘에이전트 시대의 거버넌스’입니다.

Snowflake와 같은 플레이어들의 미래를 평가할 잣대도 바로 여기에 있습니다. 데이터를 잘 관리하느냐 하는 건 이미 증명된 사실이자 지난 시대의 무기일 뿐이고, 진짜 질문은, 바로 ‘사람의 의도가 실행으로 바뀌는 그 지점까지 올라설 것인가, 아니면 AI를 얹어 놓은 데이터 웨어하우스에 머물 것인가’ 하는 겁니다.

그런데 이 질문에 기존의 플레이어들만 답을 고민하고 있는 건 아닙니다. ‘개발’의 영역에서 데이터 웨어하우스에 AI를 얹는 방식이 아니라, 처음부터 에이전트 시대를 전제로 운영의 관점에서 '의도와 실행 사이'의 레이어를 새로 설계하는 스타트업들이 나타나고 있습니다. 고백하자면 저의 팀도 그 중 하나로, 바로 이 영역에서 Toren이라는 새로운 소프트웨어를 만드는 Imperai라는 회사를 시작했습니다:

더불어, 생각해야 할 포인트가 하나 더 있습니다. '토큰맥싱(tokenmaxxing)', 그러니까 AI 사용량 자체를 성과처럼 부풀리는 생각과 관행입니다. Snowflake CEO 스리다르 라마스와미와 케빈 스콧이 약속이라도 한 듯이 같은 내용의 경고를 했는데, 사용량은 그 자체로서 가치가 아니고, 에이전트와 컨텍스트와 토큰과 연동과 자동화를 아무리 늘려도 바쁘기만 하고 실제 비즈니스 가치를 높이겠다는 목표를 향해서는 한 발짝도 나아가지 못할 수도 있다는 겁니다. 올해 기업들이 — 공룡이든 스타트업이든 — 정면으로 마주하게 될 딜레마가 바로 여기에 있다고 생각합니다.

정리해 보죠. ‘중간 사업자’라는 그 '자리'는 사라지지 않을 겁니다. 아니, 사라질 수가 없습니다. 데이터웨어하우스 옆에서, 사람의 의도가 일이 되는 지점으로 그 위치, 그 역할이 옮겨갈 뿐이고, 그 역할은 지금보다도 훨씬 더 중요해 집니다. 다만 옮겨간 그 자리의 주인이 누구일지가 아직 정해지지 않았을 뿐입니다. 변신에 성공한 기존 플레이어일 수도 있고, 처음부터 그 자리를 위해 만들어진, 새로운 시대의 새로운 소프트웨어일 수도 있습니다.

그리고 너무나 당연하게도, 이건 실리콘밸리만의 이야기가 아닙니다. AI는 빠르게 똑똑해지는데 그 행동에 책임을 지우는 체계는 그 속도를 따라가지 못하고 있고, 그 간극이 가장 크게 벌어지는 곳이 바로 사람의 의도가 AI의 실행으로 바뀌는 순간이라는 점은 아시아 지역에서도 똑같이, 어쩌면 더 빠르게, 더 강렬하게 다가옵니다. 당장 올해 1월 시행된 한국의 AI 기본법부터 2024년 말 의무화된 싱가포르 MAS의 AI 리스크 관리 가이드라인까지, 아시아의 규제 당국들이 오히려 이 '새로운 자리의 거버넌스'를 먼저 요구하기 시작했다는 점이 바로 그런 하나의 예시겠죠.

정말 기업이 에이전트를 도입할 때 부딪히는 병목이 더 이상 모델 성능이 아니라, "누가, 무엇을, 어떤 권한으로, 왜 했는지 증명할 수 있는가"로 옮겨가는 흐름, 점점 더 명확하고 강하게 나타나고 있습니다.

마침 다음 주(6월 15–18일)에는 Databricks의 Data + AI Summit이 샌프란시스코에서 열립니다. Snowflake나 Databricks 같은 기존 플레이어들이 어떤 답을 내놓을지, 그리고 그 곁에서 출발점부터 다른 새로운 소프트웨어들이 판을 어떻게 흔들지 — "능력은 싸지고, 신뢰는 비싸진다"는 이 글의 관점으로 함께 지켜보시죠. 그리고 저희가 새로 시작한 Imperai 같은 새로운 회사들에도 관심 가져주세요.