- AI 에이전트 스타트업 Ema가 시리즈B로 7,700만 달러(약 1,070억원)를 유치, 기존 투자자 전원이 증액 베팅했다.
- 창업자는 “고객사가 대형 SaaS 앱을 통째로 대체하고 있고, 그 앱은 이제 데이터베이스로 전락하고 있다”고 말했다.
- 구글·마이크로소프트·PwC·ADP 등 50여 고객사가 구독료 대신 ‘성과 기반 과금’으로 전환했다.
- 매출은 2년 새 50배 성장, 순달러유지율 180% — 엔터프라이즈 SaaS의 요금 체계 자체가 흔들리고 있다.
소프트웨어 회사가 눈여겨봐야 할 숫자가 나왔다. AI 에이전트 스타트업 Ema Unlimited가 9월 23일(현지시간) 시리즈B 라운드에서 7,700만 달러, 약 1,070억원을 추가로 유치했다고 발표했다. 투자 규모 자체보다 눈길을 끄는 건 창업자의 발언이다. “많은 고객이 대형 SaaS 애플리케이션을 완전히 대체하고 있고, 그 앱들은 이제 기본적으로 데이터베이스로 전락하고 있다.” 이 회사가 고객사에 무엇을 팔고 어떻게 돈을 받는지 들여다보면, 이 말이 단순한 마케팅 문구가 아니라는 걸 알 수 있다.
투자금보다 투자자 구성이 더 흥미롭다
Creagis가 주도, 기존 투자자 전원이 증액 베팅
이번 라운드는 Creagis가 주도했고, Accel·S32·Posus가 참여했다. 이들은 모두 Ema의 기존 투자자로, 신규 라운드에 추가 자금을 넣는 ‘증액 베팅’을 택했다. 스타트업 투자 시장에서 신규 투자자를 새로 유치하는 것보다 어려운 일이 기존 투자자의 증액 결정을 끌어내는 것이다. 이미 실사를 마치고 내부 지표를 지켜본 투자자들이 스스로 판단해 다시 지갑을 열었다는 뜻이기 때문이다.
AI Biz Insider 분석 — 투자 라운드에서 ‘기존 투자자 전원 증액’은 다수의 신규 투자자 유치보다 강한 신호로 해석된다. 겉으로 보이는 스토리가 아니라 리텐션·매출 성장률 같은 실제 내부 지표를 근거로 재베팅했다는 의미이기 때문이다.
2년 만에 매출 50배, 활성 사용자 100만 명 돌파
Ema는 지난 2년간 매출이 50배 이상 성장했다고 밝혔다. 현재 구글, 마이크로소프트, PwC, ADP를 포함해 50개 이상의 엔터프라이즈 고객을 확보했고, 활성 사용자는 100만 명을 넘었으며 처리한 작업·쿼리는 500만 건을 넘어섰다. 예약된 계약액(ARR)은 1억5천만 달러 이상이며, 고객당 평균 지출액은 1년 새 두 배로 늘었다.
AI Biz Insider 분석 — 고객당 지출이 커진다는 건 파일럿 프로젝트로 끝나지 않고 실제 업무 전반으로 도입 범위가 확산되고 있다는 신호다. 다수의 엔터프라이즈 AI 프로젝트가 여전히 시범 단계에 머무는 것과 대비되는 대목이다.
“우리 SaaS가 데이터베이스로 전락했다”는 경고
Wipro·Hitachi의 실사용 사례
이 회사는 챗봇처럼 질문에 답만 하는 도구가 아니라 실제 업무를 수행하는 ‘AI 직원’을 표방한다. 대표 고객 사례로 Wipro는 65개국 24만 명 직원을 대상으로 연간 290만 건의 문의를 자동 처리해 IT 지원 티켓을 50% 줄였다. 히타치는 도입 4주 만에 20개 이상 시스템과 연동해 프로덕션에 배포했고, 지원 티켓은 30% 감소, 직원 효율성은 70% 향상됐다고 밝혔다.
AI Biz Insider 분석 — 이 수치들이 의미 있는 이유는 ‘파일럿’이 아니라 ‘프로덕션 규모’라는 데 있다. 수많은 엔터프라이즈 AI 프로젝트가 여전히 개념검증(PoC) 단계에서 멈춰 있다는 점을 감안하면, 4주 내 실배포는 상대적으로 이례적인 속도다.
“인력 중심 모델이 최선은 아니다” — IT서비스 업계도 움직인다
Ema 창업자 Surojit Chatterjee는 “많은 서비스 회사가 우리와 협력하며, 인력 중심 모델이 더 이상 최선이 아닐 수 있다는 걸 이해하고 자체 비즈니스 모델을 극적으로 바꾸고 있다”고 말했다. 대체 대상이 SaaS 제품에만 국한되지 않고, 사람이 처리하던 아웃소싱·컨설팅 업무까지 넓어지고 있다는 뜻이다.
AI Biz Insider 분석 — 이 경고는 SaaS 기업만의 이야기가 아니다. 인건비 기반으로 수익을 내는 IT서비스·SI·아웃소싱 업체 역시 같은 압력에 놓여 있으며, 국내 업계도 예외라고 단정하기는 어렵다.
돈 받는 방식부터 다르다 — 구독료 대신 ‘성과불’
아웃컴 기반 가격 모델이란
Ema는 좌석 수나 토큰 사용량이 아니라 완료한 작업과 비즈니스 성과에 연동해 요금을 받는 ‘아웃컴 기반 가격’을 채택했다. 쉽게 말해 AI가 실제로 업무를 끝내야 비용이 청구되는 구조다. 이는 기존 SaaS 업계의 정액제·구독형 수익 모델과는 근본적으로 다른 접근이다.
AI Biz Insider 분석 — 이 모델이 SaaS 업계에 던지는 질문은 명확하다. “우리 제품이 실제로 쓰이고 있다는 걸 증명할 수 있는가?” 사용 여부가 아니라 성과로 가치를 증명해야 하는 시대가 오면, 기존 요금제 설계부터 다시 점검해야 한다.
순달러유지율 180%, 총마진 80%의 의미
Ema의 순달러유지율(NDR)은 약 180%에 달한다. 기존 고객이 1년 뒤 평균 1.8배를 더 쓰고 있다는 의미다. 총마진율도 80%에 육박하는데, 회사 측은 AI 시스템이 배포를 거듭할수록 학습이 쌓여 시간이 지날수록 마진이 개선되는 구조라고 설명했다. 실제 사용 사례 확장률도 90% 이상으로, 고객 대부분이 초기 도입 범위를 넘어 활용을 넓히고 있다.
AI Biz Insider 분석 — 국내 IT·SaaS 기업이 참고할 지점은 분명하다. 성과 기반 과금은 초기 매출 예측이 어렵다는 단점이 있지만, 일단 궤도에 오르면 사용량 자체가 늘어날수록 이탈이 어려워지는 강력한 락인 효과를 만든다.
프론티어 모델의 공습에도 흔들리지 않는 이유
Anthropic·OpenAI의 엔터프라이즈 직접 진출
Anthropic과 OpenAI 같은 대형 AI 연구소들이 엔터프라이즈 시장에 직접 뛰어들고 있는 상황에서도, Chatterjee는 “프론티어 모델의 발전이 오히려 우리에게 매우 유리하다”고 평가했다. Ema는 150개 이상의 모델을 조합해 쓰는 오케스트레이션 전략과, 업무 프로세스에 대한 도메인 지식·시스템 통합 역량으로 특정 모델 벤더에 종속되지 않는다는 점을 차별화 포인트로 내세운다.
AI Biz Insider 분석 — 결국 경쟁력의 무게중심은 ‘어떤 모델을 쓰는가’가 아니라 ‘그 모델이 업무 프로세스에 얼마나 깊이 통합되는가’로 옮겨가고 있다. 특정 모델 벤더에 종속되지 않는 멀티모델 전략은 국내 기업의 AI 도입 전략에도 유효한 시사점이다.
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출처
- TechCrunch — Ema raises $77M as AI starts eating into enterprise software and services (2026-09-23)
- SiliconANGLE — Ema raises $77M in funding to deploy AI employees across enterprise HR, IT and finance departments (2026-09-23)
AI Biz Insider · AI 비즈니스 · aibizinsider.com
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