도어대시(DoorDash) 주가가 7% 급락하는 등 주요 소프트웨어 및 플랫폼 관련주가 2026년 2월 23일 미국 증시에서 큰 폭으로 하락했다. 이날 도어대시는 7% 하락했고, 우버(Uber)는 3% 하락했으며 세일즈포스(Salesforce)는 4% 하락, 몽고DB(MongoDB)는 6% 하락했고 서비스나우(ServiceNow)도 4% 내렸다. 결제 네트워크인 비자(Visa)와 마스터카드(Mastercard)도 2% 이상 하락했다.
2026년 2월 23일, 인베스팅닷컴(Investing.com)의 보도에 따르면 이번 급락은 시티리니 리서치(Citirini Research)가 발표한 디스토피아적 AI 시나리오 분석이 투자자 사이에 빠르게 확산된 영향으로 해석된다. 해당 리포트는 가정적 관점에서 2028년 6월을 전제로 작성된 시나리오 분석으로 명시적으로 ‘예측’이 아니라 ‘시나리오’임을 분명히 밝혔다.
iShares Expanded Tech-Software Sector ETF (IGV)는 리포트가 유통되며 3.6% 급락했다. 이 ETF는 미국 내 확장형 기술·소프트웨어 섹터를 대표하는 상품으로, 소프트웨어 관련주 전반에 걸친 투자 심리 위축을 상징적으로 보여준다.
보고서의 핵심 시나리오
시티리니 리서치의 보고서는 가상 시점인 2028년 6월의 관점에서 작성되었으며, 빠르게 진전되는 인공지능(AI) 능력이 광범위한 화이트칼라(사무직) 일자리 대체를 촉발해 ‘Global Intelligence Crisis’(글로벌 지능 위기)로 명명한 경제적 충격을 유발할 수 있다고 설명했다. 보고서는 현재의 AI 도입 속도가 지속될 경우 경제 전반에 걸친 파급 효과를 탐구하는 것으로, 여러 단계의 가정적 연쇄 반응을 제시했다.
보고서는 특히 2025년 말을 기점으로 에이전트형 코딩 도구(agentic coding tools)가 등장함에 따라 개발자가 수주 내지 수주 후반에 중견 시장용 SaaS(서비스형 소프트웨어) 제품을 복제·생성할 수 있게 된다고 가정했다. 이러한 기술 진전은 기업용 소프트웨어의 가격 책정과 갱신(renewal) 비율을 압박할 것으로 전망했다. 보고서는 가설적으로 서비스나우(ServiceNow)가 2026년 3분기에 순신규 연간계약가치(net new ACV) 성장률이 23%에서 14%로 둔화하고, 인력은 15% 감축될 수 있다고 제시했다.※ net new ACV: 기업 고객의 신규 또는 순증가 계약 기반 연간화된 가치(Annual Contract Value)를 의미
소비자 플랫폼에 대한 영향
보고서는 소비자 지향 플랫폼에도 영향을 미칠 수 있다고 지적했다. AI 에이전트가 구매, 여행 예약, 보험 갱신 등에서 지속적으로 최적의 선택을 비교·대체함에 따라 플랫폼 간의 ‘마찰(frictions)’ 기반 비즈니스 모델이 약화될 수 있다는 것이다. 특히 도어대시(DoorDash)는 사용자의 습관적 앱 충성도가 사라질 가능성이 큰 취약 대상으로 지목되었다. 보고서는 AI 에이전트가 각 거래마다 다수의 플랫폼을 비교하여 자동으로 주문·예약을 수행하면, 플랫폼 단위의 반복적 수요 확보 전략이 무력화될 수 있다고 분석했다.
보고서는 해당 분석을 ‘시나리오’로 명확히 규정하며 예측이 아님을 밝히고, AI가 경제 구조를 재편하는 과정에서 과소평가된 하방(left-tail) 리스크를 탐구하기 위해 작성되었다.
실물경제·신용시장과의 연계
보고서는 이러한 구조적 변화가 노동시장과 소비 패턴을 통해 민간 신용시장(private credit)으로 전이될 수 있다고 경고했다. 보고서의 가정하에서는 2028년 6월 실업률이 10.2%까지 상승하고, 특히 소비 지출을 과도하게 이끌어온 백색가운형·사무직 노동자들의 실직이 전반적인 소비 위축을 초래할 수 있다고 제시했다. 이로 인해 레버리지 비율이 높은 사모펀드(PE) 주도의 소프트웨어 인수·합병(PE-backed software deals) 관련 신용시장에 연쇄적 압력이 발생할 수 있으며, 주택담보대출 모형에서 차용인의 소득 기대치가 구조적으로 변하면 담보대출 인수·심사(mortgage underwriting)에 중요한 가정 수정이 필요할 수 있다고 지적했다.
비전문용어 설명
이 기사에서 사용된 주요 용어를 설명하면 다음과 같다. 에이전트형 코딩 도구(agentic coding tools)는 사람의 개입을 최소화하고 스스로 코드를 작성·테스트·배포할 수 있는 AI 기반 소프트웨어 도구를 의미한다. Net new ACV는 기업용 소프트웨어에서 신규 계약 또는 기존 계약의 순증가분을 연간화한 수치로 기업의 성장성과 계약 기반의 질적 변화를 파악하는 데 쓰인다. 또한 보고서에서 언급된 left-tail risk는 발생 확률은 낮지만 발생 시 파급력이 큰 하방 리스크를 가리킨다. ※ 이 설명은 일반 독자의 이해를 돕기 위한 보충 설명이다.
시장과 정책에 대한 시사점 및 향후 전망
투자자 관점에서 이번 리포트의 유통은 단기적 투매를 촉발했으나, 중장기 영향은 기술 확산 속도, 규제 대응, 기업의 비즈니스 모델 전환 능력에 따라 크게 달라질 전망이다. 단기적으로는 소프트웨어 섹터 밸류에이션(valuation) 재평가가 진행될 수 있으며, 구독 기반 소프트웨어(SaaS) 기업의 고객 유지율과 가격 결정력(마진)에 대한 재검토가 이뤄질 가능성이 있다. 신용시장에서는 기업 실적 하방 리스크가 현실화될 경우 PE 딜의 레버리지 관리 비용이 증가하고, 채권 스프레드가 확대될 수 있다.
정책적 관점에서는 노동시장 충격에 대한 안전망, 재교육·재훈련(업스킬링) 정책, 그리고 AI의 상업적 활용에 대한 규율이 주요 쟁점으로 부상할 가능성이 크다. 금융 규제 당국은 모기지·소비자 신용의 가정 변경이 금융 안정성에 미치는 영향을 면밀히 점검해야 할 것이다.
구체적 투자 리스크와 대응
시장 참여자와 기관투자가는 보고서의 가정이 현실화될 경우 노출될 수 있는 구체적 리스크를 점검해야 한다. 첫째, 고객 잔존률(churn) 증가와 ARPU(가입자당 평균매출)의 하락 가능성. 둘째, 인건비 구조 재편에 따른 일회성 비용(구조조정 비용)과 장기적 인건비 절감 효과 간의 균형. 셋째, 신용리스크 증대로 인한 대출기관의 손실 흡수 능력 약화와 자본비용 상승. 이러한 위험을 감안해 포트폴리오의 섹터 비중 조정, 손실흡수능력 확인, 스트레스 테스팅(stress testing) 강화가 권고될 수 있다.
결론
시티리니 리서치의 보고서는 명확히 ‘시나리오’로 제시되었으나, AI 기술의 급진적 발전이 금융시장과 실물경제에 미칠 수 있는 경로를 구체적으로 보여주었다. 2026년 2월 23일의 주가 급락은 이러한 가능성을 반영한 단기적 시장 반응으로 해석되며, 향후 수개월에서 수년간의 정책·기업 전략·투자자 포지셔닝 변화가 중요한 변수가 될 것이다. 투자자와 규제기관 모두 이번 보고서가 제기한 리스크 채널을 주목할 필요가 있다.
