3줄 요약

  • 오픈AI와 앤트로픽 등 AI 선두주자들은 기업 현장의 AI 도입 병목을 뚫기 위해 사모펀드와 손잡고 FDE 전략을 본격 확대하고 있습니다.

  • 사모펀드는 포트폴리오 기업을 대규모 실전 테스트베드로 제공하고, AI 기업은 현장 배치 엔지니어를 투입해 생산성 개선과 상용화 성과를 빠르게 증명하는 구조입니다.

  • 이 모델은 빅테크의 FDE 경쟁과 클라우드 락인, 전통 SI 시장 재편으로 이어지며 B2B AI 수익화의 새로운 축으로 부상하고 있습니다.

거대한 기술 혁명은 늘 비슷한 궤적을 그립니다. 19세기 산업혁명 당시 혁신적인 증기기관이 발명됐지만 공장주들은 이 거대한 쇳덩어리를 방직기에 어떻게 연결해야 할지 몰라 당황했죠. 결국 제조사들은 기계를 파는 데 그치지 않고 엔지니어를 공장에 파견해 직접 벨트를 연결하고 세팅해 줘야만 했습니다.

수백 년이 지난 지금, 우리는 자본시장에서 같은 상황을 목격하고 있습니다. 전 세계를 휩쓴 인공지능(AI) 열풍 속에서 글로벌 기업의 경영진들은 막막함에 빠졌어요. “AI가 훌륭한 기술인 건 알겠는데, 수십 년 동안 누더기처럼 얽힌 우리 회사의 낡은 전사적자원관리(ERP) 시스템에 대체 이걸 어떻게 접목하라는 건가요?”라며 당혹감을 감추지 못하고 있는 것이죠.

결국 압도적인 성능만 자랑하던 빅테크들은 냉혹한 현실의 벽에 부딪혔습니다. 이에 글로벌 클라우드 시장을 양분하고 있는 아마존과 마이크로소프트는 최근 각각 10억 달러와 25억 달러라는 천문학적인 자본을 투입해 ‘FDE(Forward Deployed Engineering, 현장 배치 엔지니어링)’라는 신규 부서를 전격 출범시켰죠.

겉보기엔 친절한 밀착형 고객 서비스 같지만 실상은 전혀 다릅니다. 이 조 단위의 투자는 밑 빠진 독에 물 붓듯 끝없이 들어가는 수십조 원의 AI 인프라 투자금을 사활을 걸고 회수하고, 최종적으로는 고객을 자사의 클라우드 생태계에 가둬두려는 빅테크들의 생존 전략이에요.

FDE의 기원, 팔란티어

FDE 모델의 뿌리는 피터 틸(Peter Thiel)이 설립한 빅데이터 분석 기업 팔란티어입니다. ‘소프트웨어는 스스로 세상을 바꿀 수 없으며 현장의 상황에 맞게 다듬는 사람이 필요하다’는 것이 이 기업의 철학이었죠.

<팔란티어의 2026년 1분기 미국 B2B 시장 고객 수 추이> 출처: 팔란티어

팔란티어는 10여 년 전부터 아프가니스탄 미군 전방 기지에 최상급 엔지니어들을 파견했습니다. 폭탄이 터지는 험난한 전장에서 군인들과 숙식을 함께했죠. 이들은 파편화된 각종 데이터를 하나로 묶어 지휘관이 적의 위치를 정확히 조준할 수 있도록 돕는 ‘군사 타겟팅 시스템’을 현장에서 직접 구축해 줬습니다. 그리고 팔란티어는 이 모델을 기업 시장(B2B)에 그대로 이식했는데요. 고객사 사무실로 엔지니어를 직접 파견해 사내 시스템을 뜯어고치는 AIP 부트캠프가 바로 그것입니다.

<팔란티어의 2026년 1분기 미국 B2B 시장 매출 성장률> 출처: 팔란티어

이 부트캠프는 기존의 말로만 하는 영업 방식에서 벗어나 고객이 직면한 실제 비즈니스 문제를 현장에서 즉각 해결하는 데 집중합니다. 파워포인트 슬라이드로 제품을 설명하는 대신 엔지니어가 고객사의 실제 데이터를 직접 다루며 코드로 해결책을 즉시 도출하는 식이죠. 기술의 효용을 눈앞에서 곧바로 증명해 보이는 이 파격적인 전략은 고객 확보 기간을 대폭 단축시켰으며 팔란티어 주가 폭등의 일등 공신이 됐습니다.

AI 수익화의 관건은 ‘현장 적용’

팔란티어의 성공을 지켜본 AI 업계의 두 축, 오픈AI와 앤트로픽은 지난 5월 중대한 결단을 내렸습니다. 그동안 이 기업들은 고도화된 인공지능 모델을 API 형태로 기업 고객에게 제공하는 방식을 핵심 수익 모델로 삼아왔어요. 하지만 기술을 공급하는 것만으로는 B2B 시장에서 수익을 본격적으로 확대하는 데 한계가 있었습니다.

실제로 2026년 자본시장의 주요 화두 중 하나는 ‘AI 투자 대비 수익(ROI)의 불확실성’입니다. 미국 경제전문지 포춘(Fortune)이 매년 매출액을 기준으로 선정하는 ‘포춘 500대 기업’들조차 AI에 막대한 자본을 투입했지만, 상당수는 여전히 투자금 회수는커녕 실질적인 성과를 만들어내는 데 어려움을 겪고 있습니다.

이 같은 현실은 딜로이트의 2026년 기업 AI 현황 보고서에서도 확인됩니다. 보고서에 따르면 많은 글로벌 기업이 AI를 도입하고도 실질적인 비즈니스 가치를 창출하지 못한 채 시범 운영 단계에 머무는 ‘실행 격차’를 겪고 있습니다. 기술 자체보다 이를 기존 시스템과 업무 프로세스에 연결하고 실제 현장에서 작동하게 만들 전문 인력이 부족한 것이 병목으로 작용한 것입니다.

AI 기업과 사모펀드의 전략적 동맹

이러한 장벽을 넘기 위해 두 기업은 대형 사모펀드(PE)들과 손을 잡았습니다. 앤트로픽은 올해 5월 블랙스톤, 골드만삭스 등과 협력해 15억 달러 규모의 엔터프라이즈 AI 서비스 합작 법인을 설립하며 시장 선점에 나섰습니다. 오픈AI 역시 같은 달 TPG, 베인캐피탈 등 글로벌 사모펀드의 자금을 유치해 기업가치 100억 달러 규모의 FDE 전담 법인 ‘더 디플로이먼트 컴퍼니(The Deployment Company, TDC)’를 세우며 대응에 나섰어요.

그런데 왜 하필 사모펀드였을까요? 사모펀드의 핵심 과제는 인수한 기업의 비효율을 개선하고 수익성을 높여 기업가치를 끌어올리는 ‘밸류업’입니다. 반면 AI 기업에는 기술을 실제 업무에 적용해 성과를 입증할 대규모 상용화 사례가 필요했습니다. 양측의 이해관계가 정확히 맞아떨어진 셈입니다.

AI 기업이 FDE 엔지니어를 투입해 포트폴리오 기업의 업무 시스템에 AI를 직접 적용하면, 사모펀드는 자신이 보유한 여러 기업을 하나의 거대한 실전 테스트베드로 제공할 수 있습니다. AI 기업은 빠르게 레퍼런스를 확보하고 새로운 매출처를 만들 수 있고, 사모펀드는 포트폴리오 기업의 생산성과 수익성을 높일 수 있는 구조입니다.

이 모델은 이미 현장에서 가동되고 있습니다. 골드만삭스의 최고정보책임자(CIO) 마르코 아르젠티는 올해 초부터 앤트로픽 엔지니어들을 자사 팀에 6개월간 상주시켜 거래 회계와 컴플라이언스 업무를 자동화하는 AI 에이전트를 공동 개발해왔다고 밝혔습니다.

마이크로소프트와 아마존의 승부수

사모펀드와 손잡은 AI 랩들의 발 빠른 행보는 글로벌 클라우드 시장을 장악한 마이크로소프트와 아마존에도 압박으로 작용했습니다. 막대한 AI 인프라 투자에도 기업 고객의 실제 도입과 수익화 속도가 기대에 미치지 못하면서, 두 회사 역시 직접 고객 현장으로 내려가는 전략을 택한 것입니다.

마이크로소프트는 지난 7월 25억 달러를 투입해 6,000명 규모의 FDE 전담 조직 ‘마이크로소프트 프런티어(Microsoft Frontier Co.)’를 신설했습니다. 기존의 제품 판매와 영업만으로는 기업의 AI 도입 병목을 해결하기 어렵다고 보고, 엔지니어를 고객사에 직접 투입해 AI 적용과 수익화를 동시에 끌어내겠다는 전략입니다.

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클라우드 1위 아마존(AWS)도 같은 방향으로 움직였습니다. 6월 말 10억 달러를 투입해 대규모 FDE 조직을 만들고, 5~6명의 엔지니어로 구성된 소규모 팀을 고객사에 파견해 수주 내 맞춤형 AI 시스템을 구축하는 방식을 도입했습니다.

핵심은 구축 속도만이 아닙니다. 고객사의 데이터와 업무 시스템을 자사 클라우드 환경에 깊이 연결함으로써 AI 사용량을 늘리고, 장기적으로 고객 이탈을 낮추는 효과까지 기대할 수 있기 때문입니다. FDE는 이제 단순한 기술 지원 조직이 아니라 클라우드 사업자의 AI 투자 회수와 고객 락인을 동시에 노리는 전략적 수단으로 진화하고 있습니다.

흔들리는 전통 SI 생태계

빅테크의 직접적인 현장 진입은 액센추어(Accenture), 타타 컨설턴시 서비스(TCS) 등 전통 SI 기업들의 영역과 정면으로 겹치기 시작했습니다.

전통 SI 기업의 수익 모델은 투입 인력과 기간을 기준으로 비용을 산정하는 ‘맨먼스(Man-Month)’ 방식에 크게 의존해 왔습니다. 대규모 인력을 수개월 이상 투입해 기획·구축·운영을 수행하고 그 과정에서 프로젝트 매출을 확보하는 구조입니다.

반면 빅테크의 FDE는 소수의 고급 엔지니어를 현장에 투입해 짧은 기간 안에 실제로 작동하는 초기 모델(PoC)을 구현하는 데 초점을 맞춥니다. 초기 구축 자체에서 높은 마진을 남기기보다 고객사의 데이터와 업무 시스템을 자사 클라우드와 AI 환경에 연결해 이후 발생하는 장기적인 사용료와 수요를 확보하는 방식입니다.

이 변화는 전통 SI 업계의 역할과 수익 구조에 압박을 가하고 있습니다. 그동안 SI 기업들은 빅테크의 인프라와 솔루션을 고객사에 대신 구축해 주는 핵심 파트너였지만, FDE가 확대될수록 빅테크가 중간자를 거치지 않고 고객과 직접 접점을 만드는 영역도 넓어질 수 있습니다. 결과적으로 B2B IT 시장은 ‘구축 프로젝트’ 중심에서 ‘플랫폼과 장기 사용량’ 중심으로 가치가 이동하는 구조적 재편을 맞고 있습니다.

피할 수 없는 기술 종속

최고급 엔지니어를 사실상 무료에 가깝게 파견하는 전략이 과연 수지타산에 맞을까요? 월가의 여러 분석가들은 이를 단순한 출혈 경쟁이 아니라 장기적인 고객 확보를 위한 전략적 투자로 평가합니다. 초기 구축 비용을 감수하더라도 고객사의 핵심 업무와 데이터 흐름에 자사 기술을 깊숙이 심어 놓을 수 있기 때문입니다.

골드만삭스 자산운용의 글로벌 책임자 마크 나흐만 역시 앤트로픽과의 합작 법인 출범 당시 현장 배치 엔지니어에 대한 접근성을 넓힘으로써 포트폴리오 기업들의 AI 도입을 가속화할 수 있다고 강조했습니다.

<다리오 아모데이 앤트로픽 공동창업자 겸 CEO> 출처: Samyukta Lakshmi/Bloomberg via Getty Images

여기서 빅테크가 노리는 핵심 효과가 바로 ‘벤더 락인(Vendor Lock-in)’입니다. FDE가 고객사의 데이터 파이프라인과 업무 프로세스를 자사 클라우드와 AI 아키텍처에 맞춰 구축할수록 해당 플랫폼에 대한 의존도는 자연스럽게 높아집니다. 단순히 하나의 AI 서비스를 사용하는 수준을 넘어 기업의 핵심 업무 구조 자체가 특정 생태계와 연결되는 것입니다.

이후 수익은 클라우드 스토리지, 컴퓨팅 자원, AI API 호출 등 반복적으로 발생하는 사용료에서 만들어집니다. 이미 데이터와 업무 시스템이 특정 플랫폼에 깊게 통합된 상황에서는 다른 사업자로 이전하는 데 상당한 비용과 운영 리스크가 발생하기 때문에 고객 이탈 가능성도 낮아집니다. 결국 FDE는 초기 도입 장벽을 낮추는 동시에 장기적인 클라우드 사용량과 반복 매출을 확보하는 수단인 셈입니다.

빅테크의 FDE 전략, 어디서 막힐까

빅테크의 FDE 전략에도 변수는 존재합니다. 가장 직접적인 장벽은 규제입니다. 클라우드 인프라부터 AI 모델, 현장 구축까지 서비스 범위를 넓힐수록 시장 지배력과 벤더 락인을 둘러싼 규제 당국의 견제도 커질 수 있습니다. 실제로 유럽연합(EU)은 디지털시장법(DMA)과 데이터법(Data Act) 등을 통해 플랫폼 사업자의 시장 지배력과 데이터 이동성 문제를 다루고 있으며, 미국에서도 빅테크와 AI 기업 간 결합을 둘러싼 경쟁 제한 우려가 지속되고 있습니다.

데이터 주권 역시 변수입니다. 각국 정부와 규제 산업을 중심으로 핵심 데이터를 특정 해외 클라우드 사업자에 의존하는 데 대한 경계가 커지면서, 온프레미스나 소버린 클라우드 등 독립적인 인프라를 요구하는 수요도 확대되고 있습니다. 이러한 흐름은 글로벌 빅테크가 동일한 방식으로 FDE 모델을 확장하는 데 제약으로 작용할 수 있습니다.

결국 가장 중요한 것은 고객이 실제 경제성을 확인할 수 있느냐입니다. 초기 구축 비용을 낮추더라도 이후 클라우드와 AI 사용료가 지속적으로 발생하는 만큼, 생산성 개선이나 비용 절감 효과가 이를 뒷받침하지 못한다면 기업들의 도입 속도는 다시 둔화될 수 있습니다. FDE가 AI 도입의 병목을 낮출 수는 있지만, AI의 투자 대비 수익 자체를 보장하는 것은 아닙니다.

지각변동을 맞은 B2B 시장, 어디에 주목할 것인가

FDE의 확산은 AI 산업의 경쟁 기준이 ‘누가 더 좋은 모델을 만드는가’에서 ‘누가 기업의 실제 업무에 더 깊이 침투하는가’로 이동하고 있음을 보여줍니다. 투자자 입장에서는 이러한 변화 속에서 세 가지 흐름에 주목할 필요가 있습니다.

첫째, AI 모델 자체의 성능뿐 아니라 기업 고객의 데이터와 업무 시스템을 자사 생태계에 연결하고, 이를 반복적인 클라우드·AI 사용량으로 전환할 수 있는 플랫폼의 수익화 역량이 중요해질 것입니다.

둘째, 전통 SI와 IT 컨설팅 산업에는 구조적인 재편 압력이 커질 가능성이 있습니다. 범용 구축 업무의 가치는 낮아지는 반면, 금융·국방·공공처럼 높은 규제 이해도와 산업 전문성을 요구하는 영역에서는 기존 사업자들의 역할이 상대적으로 유지될 수 있습니다.

셋째, 현장 배치 엔지니어링 역량 자체가 새로운 경쟁 우위로 부상할 수 있습니다. 팔란티어처럼 오랜 기간 고객의 데이터와 업무 프로세스에 직접 들어가 솔루션을 구축해 온 기업들은 기술뿐 아니라 축적된 실행 경험과 고객 접점이라는 진입장벽을 보유하고 있기 때문입니다.

결국 FDE 경쟁의 승자는 가장 많은 엔지니어를 파견하는 기업이 아니라, 고객의 AI 도입을 실제 성과로 전환하고 그 성과를 장기적인 반복 매출로 연결하는 기업이 될 가능성이 높습니다.

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