제품을 만드는 비용이 0으로 수렴하고 있다
Beyond Product의 첫 대화는 하나의 관찰에서 시작됐다. AI가 소프트웨어를 만드는 비용을 급격히 떨어뜨리고 있다. 카피캣 프로젝트가 하루 만에 나온다. 빌딩 능력은 더 이상 차별화가 아니다. 그렇다면 다음 경쟁력은 무엇인가?
현종은 이렇게 말했다: "그러면 더 뭐가 경쟁력이 있을까 했을 때 결국은 고객에게 다가가는 디스트리뷰션 영역이겠다는 생각이 수렴하더라고요." zoon은 여기에 덧붙였다: "프로덕트 세계에서 조금 더 고객한테 가까워진 축으로 비즈니스의 본질이 이동하는 현상을 저희가 동시에 느끼고 있고, 그 과정을 녹화하고 있다고 저는 느끼는 것 같아요."
이 관찰에 대한 답의 후보가 두 가지로 갈린다. 사람을 보내는가(Palantir FDE), 도구를 보내는가(Clay). 이 두 모델은 고객에게 도달하는 방식의 양 극단이다. 그리고 이 양 극단 사이 어딘가에 한국 B2B의 답이 있다.
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Palantir FDE — 엘리트 엔지니어를 고객 안에 심는다
Palantir의 Forward Deployed Engineer는 일반적인 SaaS 세일즈와 근본적으로 다르다. 소프트웨어를 팔고 "설치 가이드 드릴게요"가 아니다. 엔지니어가 고객사에 주 4~5일 직접 들어간다. 고객의 데이터 환경을 이해하고, 제품을 그 환경에 맞게 구축하고, 고객이 말로 설명 못 하는 문제까지 발굴한다.
이것이 단순 아웃소싱이 아닌 이유가 있다. FDE가 현장에서 만든 솔루션은 Palantir 플랫폼 위에 구축된다. 개별 고객을 위한 맞춤 개발이 아니라, 플랫폼의 적용 범위를 넓히는 과정이다. 한 고객에서 발견한 패턴이 코어 제품에 피드백되고, 다음 고객 구현을 더 빠르게 만든다. Marty Cagan(SVPG)이 FDE를 프로페셔널 서비스가 아닌 "제품 디스커버리 수단"으로 분류한 이유다.
숫자가 말하는 것
10년간 "그건 그냥 컨설팅이잖아"라는 비판을 받아온 Palantir는 숫자로 반증했다. 2025년 분기 매출 $1B을 돌파했고, 마진은 80%를 넘긴다. 정부 계약 평균은 $10M 이상이다. 컨설팅의 마진 구조로는 나올 수 없는 수치다.
더 흥미로운 건 업계 트렌드다. ICONIQ의 State of GTM 2025 리포트에 따르면, 고성장 AI 회사들 사이에서 FDE 관련 채용이 12배 증가했다. GTM 인력 중 post-sales(기술 지원, 고객 성공, FDE 등) 비중이 31%로, 전통 SaaS의 23%를 크게 웃돈다. 이건 Palantir 한 회사의 전략이 아니라, AI 시대 GTM 전체의 구조적 이동이다.
FDE를 둘러싼 서로 다른 시선
FDE에 대한 평가는 놀라울 만큼 갈린다. 이 다양한 시선이 오히려 FDE의 본질을 드러낸다.
Emergence Capital은 "AI 모델은 금이고, FDE는 금광 채굴자"라고 말한다. 모델은 commodity가 되지만, 그 모델을 고객의 현실에 맞게 구현하는 지식은 commodity가 되지 않는다는 논리다.
반면 a16z의 Marc Andrusko는 경고한다: "일정 규모를 넘으면 Palantir가 아니라 멋진 프론트엔드를 단 Accenture가 될 수 있다." FDE의 현장 인사이트가 코어 제품으로 피드백되는 루프가 끊기면, 정말로 그냥 외주 개발사가 된다.
가장 실용적인 프레임은 a16z의 Joe Schmidt가 제시한 "Margin for Moat"이다. 기업의 AI 도입은 "할머니에게 아이폰을 주는 것" — 셋업을 도와줘야 한다. 초기에 마진을 포기하고 고객을 잡으면, 나중에 워크플로우가 표준화되면서 마진이 회복된다. Salesforce(54%→79%), ServiceNow, Workday 모두 이 경로를 밟았다.
FDE의 진짜 약점
스케일이다. FDE 1인당 담당 고객은 1~2개에 불과하다. 채용이 곧 성장률이고, Palantir 수준의 인재 밀도를 유지하면서 채용하는 것은 소수의 회사만 가능하다. 전 OpenAI CTO Bob McGrew가 YC에서 "AI 스타트업을 위한 FDE 플레이북"을 강연한 적이 있는데, 이것은 FDE를 대중화하려는 시도인 동시에 이 모델의 실행 난이도를 방증한다.
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Clay — 도구로 GTM을 자동화한다
Clay는 정반대 접근이다. 사람을 보내는 게 아니라, 도구를 줘서 GTM 팀이 직접 실행하게 한다.
150개 이상의 데이터 소스를 하나의 테이블에서 결합하고, AI 에이전트(Claygent)가 웹과 CRM에서 맞춤 리서치를 수행하고, 이메일 시퀀서와 CRM까지 연동한다. SDR 1명이 하루 10건 리서치하던 것이 100건 이상으로 자동화된다. "모든 아웃리치를 개인화하겠다"는 약속이, 상위 10%에서 전체로 확장된 것이다.
CapitalG(시리즈C 리드)는 Clay를 "세일즈 도구가 아니라 GTM 팀의 운영체제"로 포지셔닝한다. Salesforce가 세일즈옵스라는 직군을 만들었듯, Clay가 GTM 엔지니어링이라는 새로운 직군을 만들어내고 있다는 관점이다. 실제로 Clay의 시리즈C는 $100M, 밸류에이션 $3.1B이며, ARR은 $100M 트랙에 올라 3배 YoY 성장 중이다. 고객사에는 OpenAI, Anthropic, Canva, Cursor, Rippling, Notion이 포함되어 있다.
Clay를 둘러싼 긴장
첫 번째 긴장: 아웃바운드가 죽어가는 건 아닌가? Bocar Dia가 분석한 AI-native 회사들(Lovable, Gamma 등)은 아웃바운드 없이도 폭발적으로 성장하고 있다. Clay가 최적화하는 아웃바운드 모션 자체가 역사의 뒤편으로 갈 수 있지 않은가? Clay의 답은 "아웃바운드가 죽는 게 아니라 질이 떨어질 뿐 — 더 적시적이고 맞춤화된 아웃바운드는 여전히 작동한다"이다.
두 번째 긴장: 누가 실제로 쓸 수 있나? Kyle Poyar가 "GTM 엔지니어 = 2025년 가장 핫한 직군"이라고 했는데, 이 말에는 함정이 있다. 전용 GTM 엔지니어가 있어야 Clay의 가치가 극대화된다는 뜻이기도 하다. 셀프서브 제품인 척하지만, 실상은 미드마켓/엔터프라이즈 도구에 가깝다.
세 번째 긴장: AI가 Clay를 잡아먹나? GPT-5 Deep Research, Perplexity Pro 같은 범용 AI가 Clay의 리서치 레이어를 대체할 수 있지 않은가? Clay의 방어선은 150개 퍼스트파티 데이터 소스 연결과 워크플로우 오케스트레이션이지만, 이 moat이 지속 가능한지는 아직 검증 중이다.
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진짜 질문 — "언제 사람이고 언제 도구인가"
이 에피소드의 핵심은 "FDE가 좋다" 또는 "Clay가 좋다"가 아니다. 같은 문제를 정반대 방향에서 접근하는 두 모델의 적용 조건이 다르다.
Palantir FDE는 연봉 $200K 이상의 엘리트 엔지니어를 고객에 심는다. Clay는 월 $500의 SaaS 비용으로 GTM을 자동화한다. 가격 차이가 100배 이상이다. 이건 우열이 아니라, 문제의 성격이 다른 것이다.
복잡하고, 고가이고, 맥락 의존적인 딜 — 고객의 데이터 환경이 엉켜있고 7자리 이상의 계약 규모가 되는 — 에는 FDE가 필요하다. 도구가 맥락을 이해하지 못하기 때문이다. 요구사항 문서로 풀 수 있었으면 이미 풀렸을 문제에 FDE가 들어간다.
반복 가능하고, 표준화 가능하고, 볼륨이 중요한 GTM — SMB부터 미드마켓까지, 유사한 패턴이 반복되는 — 에는 Clay가 더 효율적이다. 사람이 개입할 필요 없는 작업에 사람을 투입하는 것은 낭비다.
그리고 대부분의 B2B는 양 극단이 아니라 그 사이 어딘가에 있다. 처음에는 FDE처럼 소수 고객을 깊이 파고들고, 패턴이 보이면 Clay처럼 자동화하는 것이 가장 현실적인 경로다.
2021년에 "PLG가 모든 걸 바꾼다"고 했던 업계가 2025년에는 FDE 채용을 12배 늘렸다. PLG가 죽은 게 아니라, AI가 엔터프라이즈 세일즈를 더 복잡하게 만들면서 "사람이 직접 가야 하는 영역"이 다시 넓어진 것이다. FDE와 PLG는 양자택일이 아니라 공존하는 도구이고, 유행처럼 따르는 게 아니라 맥락에 맞게 선택해야 한다.
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한국 B2B에서의 시사점
한국의 엔터프라이즈 문화는 관계 기반이고, 대기업 중심이며, 높은 커스터마이징을 요구한다. 이건 사실 FDE 모델이 잘 먹히는 조건이다. 고객이 "와서 같이 만들어주세요"를 원하는 시장에서, 엔지니어를 보내는 건 자연스럽다.
동시에 위험도 있다. a16z가 경고한 "멋진 Accenture"가 한국에서는 "대기업 SI 하청"이 된다. 한국 스타트업이 FDE 모델을 쓸 때, 코어 제품으로의 피드백 루프를 의식적으로 지키지 않으면 외주 개발사로 전락한다. zoon이 에피소드에서 던진 질문 — "우리가 만드는 건 제품인가, 서비스인가? 그 경계가 어디인가?" — 이 한국에서 특히 날카롭게 와닿는 이유다.
Clay 같은 데이터 기반 아웃바운드는 한국에서 아직 초기다. 한국어 데이터 소스가 부족하고, LinkedIn 기반 B2B 네트워킹 문화가 미국만큼 성숙하지 않았다. 하지만 이건 "안 된다"가 아니라 "지금 들어가면 선점한다"로 읽을 수 있다. 실제로 한국 유일 Palantir Startup Fellowship 선정 기업인 Enhans의 사례가 한국에서도 FDE 모델이 가능하다는 시그널이다.
한국형 GTM의 답은 아마 FDE와 Clay 사이 어딘가에 있다. 어디쯤인지를 찾는 것이 Beyond Product가 계속 추적하는 질문이다.
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시리즈 연결
- → EP02: 이 질문을 Beyond Product 자신에게 적용한다. "우리는 FDE인가, Clay인가? 둘 다 아니면 뭔가?"
- → EP04: Clay 모델의 극단적 진화 — ClickUp이 SDR 40명을 2명으로 대체한 사례
- → EP05: FDE 모델의 AI-native 진화 — HappyRobot의 forward-deployed engineers, 7AI의 계정별 AI 배치