밀라나 빈의 보도에 따르면, 데이터 인프라의 비소복한 세계가 AI 경쟁 속에서 뜨거운 기술 M&A 시장을 주도하고 있다. 산업 전반에서 관세와 지정학적 불확실성에 무게가 걸리고 있는 가운데, 거래 활동이 둔화되고 있다. 그러나 고급 AI 모델 구축에 사용되는 데이터를 처리하는 기업들은 주요 기술 기업인 메타, 세일즈포스, 서비스나우의 목표가 되어 치열한 경쟁 속에서 자리를 유지하려 하고 있다.
2025년 6월 13일, 로이터 통신의 보도에 따르면, AI와 데이터의 상관관계에 대해 씨티의 소프트웨어 투자 은행 부문의 공동 책임자인 브라이언 마샬은 “데이터가 없으면 AI는 존재할 수 없다. 이것은 산소 없는 삶과 같다”라고 말했다. 그는 “그로 인해 데이터는 AI에 의해 주도되는 지각의 순간을 맞이하고 있다”고 언급했다.
기술 거래는 총 1조 6,700억 달러의 글로벌 거래 중 4,210억 달러를 차지하며 침울한 M&A 시장에서 몇 안 되는 밝은 지점으로, 올해 처음 다섯 달 동안 25%의 비중을 차지하고 있다. 이는 작년 20% 대비 증가한 수치이며, 2023년 17%에서 증가한 것이다. 이러한 기술 거래 중 AI 소프트웨어 제작사와 관련된 거래가 전체 가치의 약 3/4을 차지하고 있다.
골드만 삭스의 매튜 루카스 전무이사는 “엔터프라이즈 데이터가 AI 적용에 있어 소프트웨어 M&A에서 가장 동적인 영역 중 하나”라고 말했다. 그는 “속도가 굉장히 중요하다고 인식되고 있으며, 선점은 M&A를 추진하는 요인으로 여겨지고 있다”고 전했다. 이러한 흐름 속에 클라우드 기반 시스템에서 데이터를 관리하는 소프트웨어 회사들은 점차 가치 있는 상품이 되고 있다.
기술 투자 은행가들은 점점 축소되고 있는 목표물들 중 Confluent, Collibra, Sigma Computing, Matillion, Dataiku, Fivetran, Boomi, Qlik과 같은 데이터 인프라 및 분석 기업들이 가까운 시일 내에 기술 제공업체에게 주목받을 것이라고 전했다. 이러한 기업들은 데이터를 통합, 분석 및 저장하여 비즈니스를 더 잘 이해하는 데 도움을 줄 수 있다. Boomi, Dataiku, Fivetran, Qlik의 임원들은 이러한 관심에 놀라지 않았다고 말했다.
유산 기술의 매입이란 소제목하에 몇 가지의 다중 억 달러 거래가 최근 몇 주에 걸쳐 체결되거나 완료됐다. 메타는 데이터 라벨링 회사인 Scale AI의 49% 지분을 148억 달러에 인수한다고 발표했으며, 세일즈포스는 지난달 데이터 통합 회사인 인포매티카를 80억 달러에 인수할 계획을 발표했다.
AI는 기술 분야에서 한 번뿐인 세대의 변화를 이끌고 있으며, AI 지원 시스템이 원활하게 작동하도록 돕는 회사를 인수하고자 하는 소프트웨어 제조사 및 주요 소셜 미디어 플랫폼이 늘어나고 있다. 전 세계적 AI 지출은 2025년 6,440억 달러에 이를 것으로 예측되고 있다.
서비스나우는 5월 초 데이터 카탈로그 플랫폼인 Data.world를 인수한다고 발표하며, 데이터의 비즈니스 컨텍스트를 더 잘 이해할 수 있도록 한다고 밝혔다.
세일즈포스의 인포매티카 인수는 SEAS 중이고, 이 내부 및 외부 시스템의 분산된 데이터를 보다 잘 분석 및 동화할 수 있게 한다고 말했다.
IBM은 데이터 관리 제공업체인 DataStax의 인수를 마무리하며, 2월에 발표된 이 거래는 비구조적 데이터를 관리 및 처리하여 AI 플랫폼으로 전달할 수 있도록 한다고 말했다.
이러한 거래들은 유산 소프트웨어 플레이어에게 데이터 관리의 모든 측면을 소유하는 전략적 중요성을 강조하고 있으며, M&A가 그것을 이루는 가장 빠른 방법 중 하나라는 점이 강조되고 있다.
데이터브릭스가 서버리스 데이터베이스 관리자 네온을 10억 달러에 인수할 계획을 발표할 때, 목표물이었던 기업이 사냥꾼이 되는 경우도 발생됐다.
그러나 기술 거래자들은 회사가 아무 데이터나 AI 시스템에 적용해도 좋은 결과가 나오지 않는다는 경고들을 몇몇 사례에서 보았다고 말했다. AI 시스템에 잘못된 형태의 여과되지 않은 데이터가 들어가면 그러한 오류가 발생할 수 있다.
Air Canada에서 AI 챗봇이 고객에게 잘못된 조언을 준 후 소액 심의 법원에서 책임을 물어야 했던 사례와 같은 실수는 많은 기업들이 데이터의 거대한 양을 보유하고 있지만, 무작위로 데이터를 AI 엔진에 전달할 수 없고, 조직 없이도 바른 답을 기대할 수 없다는 사실을 학습하고 있다는 것을 보여준다.
