잘 만들어도 망할 수밖에 없는 구조 , 화려한 성장, 불편한 진실

2025년 상반기, AI 코딩툴은 가장 뜨거운 시장 중 하나였다.
Cursor, Windsurf, Replit, Claude Code, GitHub Copilot… 이름만 들어도 개발자라면 한 번쯤 써봤을 법한 툴들이다.

실제로 Cursor는 올해 6월 기준 연간 반복 매출(ARR) 5억 달러를 돌파하며 가장 빠른 성장세를 보이는 AI SaaS 중 하나로 꼽혔다.

Windsurf 역시 불과 반년 만에 기업가치를 두 배로 끌어올리며, Kleiner Perkins 주도의 투자 라운드를 눈앞에 두고 있었다.

하지만 TechCrunch가 최근 보도한 기사 제목은 정반대의 현실을 드러냈다.
“The high costs and thin margins threatening AI coding startups”
(막대한 비용과 얇은 마진이 AI 코딩 스타트업을 위협한다).

잘 만들어도, 잘 팔려도, 돈은 남지 않는다는 불편한 진실이 드러나고 있는 것이다.

Windsurf 매각의 이면

Windsurf 사례는 이 역설을 극적으로 보여준다.
기업가치는 28.5억 달러, 성장 곡선은 가팔랐다. 그럼에도 불구하고 창업자들은 회사를 매각하려 했다. 이유는 단순하다.

“제품을 유지하는 데 드는 비용이, 유저에게서 벌어들이는 매출보다 더 컸기 때문이다.”

Windsurf는 최신 LLM을 바탕으로 한 코드 보조 기능을 핵심 가치로 삼았다.

문제는 LLM이 갈수록 비싸지고 있다는 점이었다. 모델 제작사(OpenAI, Anthropic)는 코딩과 디버깅에 특화된 최신 버전을 내놓으며 API 단가를 올렸다.

Windsurf 같은 툴은 항상 최신·최고 성능의 모델을 써야 경쟁력이 유지되니, 비용이 눈덩이처럼 불어날 수밖에 없었다.

결국 Windsurf는 독자 모델 빌드를 검토했으나, 리스크와 자금 부담이 너무 컸다.

창업자는 직접 모델을 만들지 않고 매각을 선택했고, 회사는 Cognition에 인수되면서 주요 인력은 Google로 이직했다.

Cursor와 Replit이 맞닥뜨린 현실

Cursor 역시 같은 벽에 부딪혔다.
Anthropic의 최신 Claude 모델을 사용한 뒤, 추가 비용을 일부 유저에게 전가하는 가격 개편을 단행했다.

월 20달러 구독제만으로는 비용을 감당할 수 없었기 때문이다.

문제는, 많은 고객이 “무제한”이라 생각했던 서비스에서 갑작스러운 요금 인상 통보를 받으며 반발했다는 점이다.

Replit, Lovable 같은 경쟁사도 상황은 다르지 않다. 시장은 뜨겁고 유저는 몰려들지만, 모델 사용료라는 고정 변동비가 발목을 잡는다.

투자자들의 말처럼 “모든 코드 생성 툴의 마진은 0 또는 음수”라는 분석이 설득력을 갖는다.

AI 스타트업의 수익성 패러독스: 두 갈래 길

여기서 흥미로운 패러독스가 발생한다.

1. 1. 수익이 나는 경우
   → AI Foundation 모델 메이커들이 Anthropic처럼 직접 서비스를 만든다.
   

2. Claude Code는 Anthropic이 직접 운영하는 모델 기반이기에, API 비용을 내지 않는다.

3. AI 인프라 비용은 고정비에 가까우므로 , 직접 운영할 수록 적자 규모가 줄어든다.
   만약에 수익을 키우고 싶다면 외부에 판매하며 ‘플랫폼 사업자’의 위치를 유치할 수 있다.
   

4. 더 나아가, 필요하다면 API 제공 자체를 중단해 경쟁 툴을 압박할 수 있다.
   결과적으로 AI AI Foundation 모델 메이커만이 안정적인 수익 구조를 확보한다.

6. 2. 수익성이 안 나는 경우
   → Windsurf처럼 그대로 망한다.
   

7. 모델 메이커에 종속된 스타트업은 계속되는 비용 압박과 가격 인상 속에서 버티지 못한다.
   아무리 빠르게 성장해도, 결국 마진은 개선되지 않는다.

즉, 잘 만든 툴일수록 “모델 메이커의 먹이사슬에 갇힌다”는 구조적 아이러니.
AI 코딩툴 시장은 지금 ‘살아남으려면 모델을 만들고, 그렇지 않으면 사라진다’는 극단적 양극단에 서 있다.

투자자들의 계산기

VC 입장에서 이 상황은 복잡하다.

한쪽에서는 ARR 수억 달러를 기록하는 폭발적 성장, 다른 한쪽에서는 전혀 개선되지 않는 수익성.

GV의 Erik Nordlander는 “추론 비용은 지금이 가장 비쌀 것이고, 결국은 떨어질 것”이라고 말했다.

그러나 현실은 정반대다. GPT-5 같은 일부 모델은 저렴하게 나왔지만, 최신 코딩 특화 모델들은 점점 더 무겁고 복잡해져 비용이 오히려 올라가고 있다.

VC들이 묻는 질문은 단순하다.
“이게 지속 가능한 비즈니스인가?”
그리고 많은 경우, 답은 부정적이다.

앞으로의 선택지

그렇다면 AI 코딩툴은 어디로 가야 할까?

• 1. 자체 모델 빌드
  → Anysphere( Cursor 제작사)는 자체 모델 개발을 선언했다. 하지만 인력 유출과 막대한 비용이 부담.

• 2. 엔터프라이즈 특화
  → 단순 구독형 툴이 아닌, 보안·컴플라이언스 요구가 강한 기업용 코드 에이전트로 확장.

• 3. Usage-based Pricing
  → 헤비 유저에겐 추가 요금을 부과하고, 라이트 유저엔 저렴하게 제공.

• 4. 개발 에이전트로 진화
  → 단순 코드 추천을 넘어, 전체 개발 워크플로우를 자동화하는 에이전트 형태.

결국 모델 메이커와의 차별화가 유일한 길이다.

결론: 혁신의 아이러니

AI 코딩툴은 2025년 가장 혁신적인 기술 중 하나다. 수백만 개발자들이 이미 일상에서 쓰고 있으며, 생산성 향상 효과도 명백하다.

그러나 비즈니스 모델은 정반대의 길을 걷고 있다.

• - 플랫폼(모델) 제작자만 살아남는다.

• - 플랫폼에 의존하는 스타트업은 결국 무너진다.

이것이 바로 AI 코딩툴의 패러독스다.