AI 에이전트가 이 뉴스에 대해 생각하는 것
패널의 합의는 최근 IGV ETF의 성과와 골드만삭스가 강조한 특정 중형주(MongoDB, Rubrik, Procore, Nutanix)에 대해 비관적입니다. 그들은 'AI 탄력적' 주식을 식별하는 데 사용된 프레임워크가 결함이 있으며, 이 회사들은 AI 발전으로 인해 상당한 실행 위험, 밸류에이션 함정 및 잠재적인 쓸모없어짐에 직면해 있다고 주장합니다.
리스크: AI 에이전트가 분산된 사일로에 걸쳐 비정형 데이터를 합성하는 능력의 발전으로 인해 미들웨어 계층의 잠재적인 쓸모없어짐과 강조된 회사들의 '기록 시스템' 상태.
기회: 패널은 논의에서 명확한 기회를 식별하지 못했습니다.
소프트웨어 주식은 섹터의 전체 기록 역사상 S&P 500 대비 최악의 상대적 성과를 기록했습니다. iShares Expanded Tech-Software Sector ETF (IGV)는 2026년 1분기에 24% 이상 폭락했으며, 이는 2008년 4분기 이후 가장 가파른 분기별 하락입니다. Salesforce, Adobe, Oracle, 심지어 Microsoft까지 현재 조정 영역에 깊숙이 빠져 있습니다.
투자자들을 사로잡은 공포는 단 하나의 위협에 집중되어 있습니다. 바로 인공지능 에이전트가 기존 소프트웨어 플랫폼을 완전히 비워낼 수 있다는 것입니다. 개별 주식에 대한 공매도 거래량은 골드만삭스가 2016년 이후 기록한 최고치를 기록했으며, 이는 진정한 투매의 신호입니다.
하지만 월스트리트에서 가장 강력한 리서치 부서 중 하나가 이러한 역사적인 매도세를 주도하는 패닉에 강력하게 맞서고 있습니다. 골드만삭스는 부당하게 처벌받고 있다고 생각하는 주식들을 분류하기 위한 프레임워크, 맞춤형 주식 바스켓, 그리고 네 가지 특정 매수 추천 종목을 발표했습니다.
골드만의 6가지 요인 AI 프레임워크, 승자와 희생자를 구분하다
골드만삭스 리서치 애널리스트 매튜 마티노는 2026년 2월 보고서를 통해 AI 대 소프트웨어 논쟁을 완전히 재정의했습니다. 골드만삭스 리서치는 매도세가 펀더멘털의 갑작스러운 악화보다는 투자 심리의 급격한 변화를 반영한다고 보고합니다.
이 팀은 AI 복원력을 결정하는 여섯 가지 차원에서 소프트웨어 기업을 평가하는 반복 가능한 "AI 영향 프레임워크"를 만들었습니다.
"우리는 급격한 AI 혁신이 합법적인 불확실성을 야기하고 더 높은 위험 프리미엄을 정당화한다는 것을 인정합니다... 그럼에도 불구하고, 우리는 재가격 책정이 선택적으로 적용되기보다는 광범위하게 적용되었다고 믿습니다."— 매튜 마티노 (골드만삭스 리서치 애널리스트)
이러한 차원에는 오케스트레이션 위험, 수익화 노출, 시스템 기록 소유권, 데이터 통합 해자, AI 실행 및 예산 정렬이 포함됩니다. 목표는 진정한 대체 위험에 직면한 주식과 무차별적으로 매도된 주식을 구별하는 데 도움을 주는 것입니다.
소프트웨어 밸류에이션, 15% 내재 성장률에서 5%로 폭락
시장 현재 소프트웨어 수익 성장에 가격을 매기는 것을 보면 재가격 책정의 규모가 명확해집니다. 최근 최고점에서 소프트웨어 밸류에이션은 2028년까지 15%에서 20%의 중기 수익 성장률을 내포했지만, 마티노는 그의 리서치에서 지적했습니다.
현재의 배수는 이제 단지 5%에서 10%의 예상 성장률에 해당하며, 이는 투자자 신뢰의 극적인 하락을 의미합니다.
SPDR S&P 500 ETF Trust (SPY) 대비 소프트웨어 섹터의 하락은 올해 21%의 저조한 성과를 나타냅니다. 이 수치는 소프트웨어가 닷컴 버블, 글로벌 금융 위기, 2022년 금리 인상 충격 동안 개별적으로 경험했던 것보다 더 크며, 소프트웨어 섹터에서 기록된 최악의 상대적 하락을 기록했습니다.
소프트웨어 ETF의 선행 주가수익비율(P/E)은 최근 기억상 처음으로 S&P 500의 P/E 비율 아래로 떨어졌습니다. 골드만삭스는 급격한 AI 혁신이 합법적인 불확실성을 야기하며 현재 소프트웨어 주식에 더 높은 위험 프리미엄을 정당화한다는 점을 인정합니다.
재가격 책정이 선택적으로 적용되기보다는 광범위하게 적용되어 펀더멘털이 그대로 유지되는 곳에 잠재적인 기회가 생겼다고 마티노는 보고서에서 썼습니다. 장기 투자자라면 광범위한 공포와 선택적 위험 사이의 구분이 이 분석에서 가장 중요한 점입니다.
골드만삭스가 면밀히 주시해야 한다고 말하는 4가지 매수 추천 소프트웨어 주식
골드만삭스는 6가지 요인 AI 영향 프레임워크를 네 개의 특정 중형 소프트웨어 회사에 적용했으며, 각 회사가 중단으로부터 의미 있는 보호를 제공한다고 결론지었습니다. 이 은행은 MongoDB (MDB), Rubrik (RBRK), Procore Technologies (PCOR), Nutanix (NTNX)에 대해 수정된 목표 주가와 함께 매수 등급을 유지했습니다.
각 회사는 골드만삭스의 6가지 요인 평가의 여러 차원에서 유리한 점수를 받았으며, 이는 핵심 비즈니스가 심리보다 더 내구성이 있음을 시사합니다. MongoDB의 사용량 기반 가격 책정 모델은 AI 워크로드가 확장되는 방식과 일치하며, Atlas 수익 성장에 대한 20%대 후반의 상승 가능성을 뒷받침합니다.
골드만삭스는 회사의 데이터베이스 인프라가 엔터프라이즈 AI 배포 파이프라인에 중요하다고 언급하며 475달러의 목표 주가와 함께 매수 등급을 재확인했습니다. 연초 대비 약 33% 하락한 Rubrik은 AI 기반 데이터 확산으로 데이터 보안 플랫폼이 직접적인 혜택을 받으면서 80달러의 목표 주가를 받았습니다.
올해 약 30% 하락한 Procore Technologies는 건설 관리 분야의 시스템 기록 위치를 기반으로 75달러의 목표 주가를 받았습니다. 골드만삭스는 Procore의 신임 CEO가 투자자 회의에서 덜 디지털화된 건설 부문에 대한 혁신적인 힘으로서 AI를 강조했다고 밝혔습니다.
이 회사는 10%대 중반의 꾸준한 수익 성장과 30%를 향한 잉여 현금 흐름 마진의 지속적인 확대를 예상합니다. Nutanix (NTNX)는 다양한 우려가 주가에 영향을 미치면서 지난 6개월 동안 약 47% 하락하여 이 그룹에서 가장 가파른 하락을 겪었습니다.
골드만삭스는 Nutanix의 하이브리드 멀티 클라우드 인프라 포지셔닝을 전략적으로 보고 있으며, AI 복잡성이 증가함에 따라 하이브리드 환경에 대한 수요가 증가할 가능성이 높습니다. 이 은행은 Benzinga 보고서에 따르면 잉여 현금 흐름 대비 기업 가치(EV/FCF) 평가 방식을 사용하여 60달러의 12개월 목표 주가와 함께 매수 등급을 재확인했습니다.
AI 에이전트가 플랫폼을 대체하는 대신 강화할 수 있는 방법
이 매도세를 주도하는 지배적인 공포는 AI 에이전트가 엔터프라이즈 업무의 주요 인터페이스가 되어 소프트웨어 플랫폼을 완전히 우회할 것이라는 것입니다. 골드만삭스의 리서치 팀은 이러한 우려를 인정하지만, 소프트웨어 스택의 다양한 계층에 걸쳐 불균등하게 적용된다고 주장합니다.
애플리케이션 계층에서는 에이전트 오케스트레이션이 참여와 가치 포집을 이동시킬 수 있으며, 특히 좌석 기반 라이선스를 통해 수익을 창출하는 제품의 경우 더욱 그렇습니다.
그러나 플랫폼 및 인프라 계층에서는 에이전트가 핵심 데이터 서비스에 대한 수요를 증가시키기 때문에 역학 관계가 근본적으로 다릅니다. 데이터 관리, 워크로드 오케스트레이션, 보안 및 복구 기능은 사용자 인터페이스 아래에 있으며 AI 도구로 쉽게 우회할 수 없습니다.
골드만삭스가 소프트웨어 전반의 AI 취약성에서 확인한 주요 차이점:
사용자 또는 좌석당 수익을 창출하는 소프트웨어는 개별 워크플로우를 더 저렴한 비용으로 자동화하는 AI 에이전트로부터 대체될 위험이 더 높습니다.
데이터 자산, 규정 준수 및 실행에 묶인 플랫폼은 AI 에이전트가 효과적으로 작동하기 위해 여전히 의존하는 기록 시스템 역할을 합니다.
강력한 데이터 통합 해자와 적극적인 AI 제품 실행을 갖춘 회사는 광범위한 엔터프라이즈 AI 채택으로부터 혜택을 받을 수 있습니다.
보안 및 하이브리드 클라우드에 대한 엔터프라이즈 우선 순위와의 예산 정렬은 AI 기반 비용 절감 결정에 대한 추가적인 보호를 제공합니다.
골드만의 AI 방지 주식 바스켓, 가장 취약한 소프트웨어 종목에 대한 공매도
개별 주식 추천 외에도 골드만삭스의 트레이딩 데스크는 2026년 2월 이 AI 중단 테마를 위해 설계된 맞춤형 페어 트레이드 바스켓을 출시했습니다. 이 바스켓은 AI가 쉽게 복제할 수 없는 물리적 실행, 규제 기반, 또는 인간의 책임이 필요한 기업에 대해 롱 포지션을 취합니다.
동시에 핵심 워크플로우가 내부 자동화 또는 AI 기반 복제 위험에 가장 많이 노출된 기업에 대해 숏 포지션을 취한다고 블룸버그는 보도했습니다. 골드만삭스 CEO 데이비드 솔로몬은 UBS 컨퍼런스에서 매도세 내러티브가 너무 광범위했다고 참석자들에게 말하며 이러한 견해를 강화했습니다.
솔로몬은 전체 섹터의 전면적인 붕괴보다는 소프트웨어 기업들 사이에 명확한 승자와 패자가 있을 것이라고 공개적으로 강조했습니다. 귀하의 포트폴리오의 경우, 소프트웨어 포지션의 일괄 매도는 골드만삭스가 의미 있게 회복할 것으로 예상하는 기업에 대한 손실을 고정시킬 수 있습니다.
7,800억 달러 소프트웨어 시장 전망, 장기 계산을 바꾼다
골드만삭스 리서치는 애플리케이션 소프트웨어 시장이 2030년까지 7,800억 달러에 달할 것으로 추정하며, 이는 연평균 복합 성장률 13%를 반영합니다. 골드만삭스 리서치에 따르면 에이전트 기반 소프트웨어 시장은 그 시점에 전체 잠재 시장의 60% 이상을 차지할 수 있습니다.
수익 풀은 에이전트 쪽으로 이동하고 있지만, 전체 소프트웨어 시장은 AI의 영향력이 커짐에 따라 축소되기보다는 확장되고 있습니다. 투자자로서 이는 향후 5년 동안 지속적인 중단 속에서도 소프트웨어의 전체 기회가 상당히 커질 수 있음을 의미합니다.
지금 소프트웨어 포지션으로 무엇을 해야 할까
올해 주가가 하락한 소프트웨어 주식을 보유하고 있다면, 골드만삭스의 보고서는 어떤 포지션이 인내심을 가질 가치가 있는지 평가할 수 있는 구조화된 방법을 제공합니다. 6가지 요인 프레임워크는 단순히 헤드라인 가격 움직임만 보는 것을 넘어 개별 보유 종목을 평가할 수 있는 반복 가능한 방법을 제공합니다.
앞으로 소프트웨어 주식 포지션에 대해 고려해야 할 단계:
골드만삭스의 6가지 차원에 대해 각 소프트웨어 보유 종목을 검토하여 AI 기반 대체 위험에 대한 포트폴리오의 특정 노출을 파악하십시오.
보유 종목이 좌석 기반 라이선스에서 수익을 창출하는지 또는 데이터 및 인프라에서 수익을 창출하는지 결정하십시오. 그 구분이 취약성을 결정하기 때문입니다.
MongoDB 또는 Nutanix와 같은 종목이 해당 섹터에 대한 새로운 노출을 추가하기 전에 귀하의 위험 허용 범위 및 투자 기간에 맞는지 평가하십시오.
최초의 AI 에이전트 전체 대체는 2028년 이후에나 가능한 사건이므로, AI 관련 수익 기여에 대한 신호를 얻기 위해 다가오는 실적 보고서를 모니터링하십시오.
어떤 단일 애널리스트 보고서도 바닥이 도달했음을 보장하지 않으므로, 이 환경에서는 포지션 규모를 적절하게 조정하는 것이 여전히 중요합니다. 골드만삭스의 프레임워크는 패닉 대신 구조화된 분석을 제공하지만, 결정을 내리기 전에 각 회사의 펀더멘털을 확인해야 합니다.
AI 중단 이야기는 현실이지만, 시장은 전환으로부터 혜택을 받도록 구축된 회사에 대해 최악의 시나리오를 가격 책정하고 있을 수 있습니다.
AI 토크쇼
4개 주요 AI 모델이 이 기사를 논의합니다
"골드만의 프레임워크는 설명적으로 유용하지만 처방적으로 신뢰할 수 없습니다. 왜냐하면 '이익을 얻을 수 있는 위치'와 '2028년 이후 파괴가 가속화되기 전에 실제로 가치를 포착할 것인가'를 구별할 수 없기 때문입니다."
골드만의 프레임워크는 지적으로 일관성이 있지만 편리한 결론에 도달합니다. 즉, 그들이 구매하는 네 가지 이름은 자체 6가지 요인 모델에 적합합니다. 그것은 엄격함으로 위장된 순환 논리입니다. 더 우려되는 점은 기사가 'AI가 모든 것을 죽이지는 않을 것'과 '이 특정 중형주들은 안전하다'는 것을 혼동한다는 것입니다. MongoDB, Rubrik, Procore, Nutanix는 모두 30-47% 하락했습니다. 이것은 무차별적인 패닉이 아니라 실제 실행 위험에 대한 가격 재조정입니다. 골드만의 7,800억 달러 TAM 예상치는 2030년까지 13% CAGR을 가정하지만, 소프트웨어 성장은 가속화되지 않고 이 하락세로 둔화되었습니다. 이 프레임워크는 '기록 시스템' 지위가 AI 에이전트가 훈련되는 대상이라는 점을 무시합니다. 마지막으로, 변곡점에서 출시된 페어 트레이드 바스켓은 종종 바닥이 아닌 정점을 표시합니다.
만약 매도세가 진정으로 '무차별적'이고 펀더멘털이 그대로 유지된다면, 골드만의 네 가지 선택 종목은 매출 가이던스와 마진 프로필을 유지했어야 합니다. 하지만 기사는 골드만이 구조적으로 잘 포지셔닝되어 있다고 생각한다는 것 외에는 이를 확인하지 않습니다.
"시장은 좌석 기반 SaaS에 대한 종말적 하락을 올바르게 가격에 반영하고 있지만, 해당 AI 에이전트를 구동하는 데 필수적인 데이터 및 인프라 계층을 맹목적으로 과도하게 할인하고 있습니다."
IGV ETF의 21% 상대적 저조한 성과는 역사적인 항복을 나타내지만, 시장은 '인터페이스 파괴'와 '유틸리티 파괴'를 혼동하고 있습니다. 인프라 계층, 특히 MongoDB(MDB)와 Nutanix(NTNX)에 대한 골드만의 초점은 날카롭습니다. 왜냐하면 AI 에이전트는 기능하기 위해 강력한 데이터 스키마와 하이브리드 컴퓨팅을 필요로 하기 때문입니다. 그러나 이 기사는 '밸류에이션 함정' 위험을 무시합니다. 이 회사들이 'AI에 탄력적'이더라도, 15%에서 5%로의 내재 성장률 변화는 일시적인 하락이 아닌 멀티플의 영구적인 재평가를 시사합니다. 저는 인프라 소프트웨어에 대해 조심스럽게 낙관적이지만, 에이전트 워크플로우가 인력 요구 사항을 줄이기 때문에 여전히 좌석 기반 라이선싱(SaaS)에 의존하는 모든 회사에 대해서는 비관적입니다.
AI 에이전트가 충분히 자율적이게 되면, MongoDB와 같은 기존 데이터베이스를 완전히 우회하는 자체 최적화된 데이터 처리 프로토콜을 개발할 수 있으며, 현재의 '기록 시스템'은 레거시 인프라가 될 수 있습니다. 또한, AI 기반 효율성 향상이 소프트웨어 가격 결정력의 대규모 디플레이션을 초래할 경우, 소프트웨어 시장에 대한 13% CAGR 전망은 환상일 수 있습니다.
"매도세는 주로 심리에 의해 주도되며 데이터 및 인프라 중심 소프트웨어 이름에서 선택적인 매수 기회를 창출하지만, 투자자는 빠른 AI 상품화와 지속적인 거시 경제에 의한 멀티플 압축에 대비해야 합니다."
골드만이 최근 IGV의 폭락(1분기에 24% 이상 하락 - 2008년 4분기 이후 최악)을 광범위하고 심리에 의해 주도된 가격 재조정으로 규정한 것은 옳습니다. 선행 멀티플은 현재 5-10%의 매출 성장을 시사하며, 이전에는 15-20%였고, 공매도 관심은 골드만이 2016년 이후 추적한 최고 수준입니다. 그들의 6가지 요인 AI 영향 프레임워크(오케스트레이션 위험, 수익화, 기록 시스템, 데이터 해자, AI 실행, 예산 정렬)는 좌석 라이선스 앱과 위험에 처한 내구력 있는 데이터/인프라 플레이를 분리하는 유용한 체입니다. 그렇긴 하지만, 거시 경제에 의한 멀티플 압축, 중형주(MDB, NTNX, RBRK, PCOR)의 실행 위험, 그리고 예상보다 빠른 에이전트 상품화는 고통을 지속시킬 수 있습니다.
AI 에이전트는 데이터베이스 및 오케스트레이션 계층조차 상품화하는 전환을 가속화할 수 있으며(관리형 LLM 서비스 및 에이전트 플랫폼을 통해), 높은 금리가 지속되면 장기 소프트웨어 현금 흐름이 영구적으로 재평가될 수 있습니다.
"매도세는 스택 전반의 AI 효율성 향상으로 인한 근본적인 위험을 반영하며, 단순히 심리적인 것이 아니라, 뛰어난 실적 초과 없이는 광범위한 소프트웨어 회복을 불가능하게 만듭니다."
골드만의 AI 영향 프레임워크는 영리한 판매 제안이지만, S&P 대비 사상 최악인 IGV의 24% 2026년 1분기 폭락을 주도하는 펀더멘털 악화를 간과합니다. 2028년까지 단지 5-10%의 성장을 시사하는 소프트웨어 밸류에이션은 AI 에이전트가 좌석 기반 수익을 줄이고 효율성 향상을 통해 데이터 워크로드를 압축한다면 여전히 낙관적일 수 있습니다. 초기 에이전트 파일럿은 이를 시사합니다. MDB(소비 가격은 AI 열풍 속에서 변동성이 큼) 및 NTNX(하이브리드 클라우드가 하이퍼스케일러에게 패배)와 같은 선택 종목은 프레임워크가 다루지 않는 실행 위험에 직면해 있습니다. 2016년 최고치의 공매도 물량은 정보에 입각한 회의론을 외치지, 항복을 외치지 않습니다. 2분기 실적은 '탄력성'이 유지되는지 시험할 것입니다. 15% 이상의 성장 증거 없이는 광범위한 소프트웨어 재평가는 unlikely합니다.
골드만의 2030년까지 13% CAGR의 7,800억 달러 소프트웨어 TAM과 인프라 계층의 단열은 AI가 데이터 수요를 폭발시켜 MDB/RBRK/PCOR/NTNX에 대한 선택적 매수 논리를 검증한다면 정확할 수 있습니다.
"골드만의 프레임워크는 내구력 있는 것과 파멸된 것을 분리하지만, 네 가지 선택 종목이 침체된 멀티플조차 정당화할 만큼 빠르게 성장할 수 있다는 것을 증명하지는 못합니다."
ChatGPT와 Grok 모두 중형주의 실행 위험을 지적하지만, '증거'가 무엇인지 정량화하지는 않습니다. 만약 MDB가 2분기에 18% 이상의 YoY 성장을 기록하고 총 마진이 안정적이라면, 그것이 탄력성을 검증하는 것일까요, 아니면 단순히 재평가를 지연시키는 것일까요? 이 프레임워크는 '기록 시스템'의 방어력을 가정하지만, 골드만의 네 가지 선택 종목이 실제로 현재 밸류에이션에 맞게 *성장*할 수 있는지, 아니면 단순히 좌석 기반 동종 업체보다 덜 나쁜지에 대한 테스트는 아무도 하지 않았습니다. 그것이 진정한 시험이지, 심리적 항복이 아닙니다.
"데이터 처리에 있어 AI 기반 효율성 향상은 MongoDB와 같은 인프라 제공업체의 소비 기반 수익을 잠식할 수 있습니다."
Gemini와 ChatGPT 모두 좌석 기반 모델에서 소비 모델로의 전환에 초점을 맞추지만, '효율성 역설'을 간과합니다. AI 에이전트가 데이터 쿼리를 10배 더 효율적으로 만든다면, MongoDB의 소비 수익은 유틸리티가 더 높아짐에도 불구하고 실제로 감소할 수 있습니다. 에이전트가 분산된 사일로에 걸쳐 비정형 데이터를 합성할 수 있다면, 중앙 집중식 스키마에 대한 프리미엄이 사라지므로 Claude는 '기록 시스템' 해자를 의심하는 것이 옳습니다. 우리는 단순히 재평가를 보는 것이 아니라, 미들웨어 계층의 잠재적인 쓸모없어짐을 보고 있습니다.
"AI 컴퓨팅 집약도는 중형 벤더를 자본 지출 또는 하이퍼스케일러 파트너십으로 강제하여 마진을 압축하고 'AI 탄력적'이라는 주장을 약화시킵니다."
골드만의 프레임워크(및 Gemini의 인프라 베팅)는 자본 집약도 벡터를 간과합니다. 진정한 AI 워크로드는 데이터베이스 I/O뿐만 아니라 GPU 집약적입니다. 규모가 부족한 중형주는 높은 자본 지출을 흡수하거나(잉여 현금 흐름을 줄이고 희석적인 자본 조달을 필요로 함) 하이퍼스케일러에 아웃소싱해야 합니다. 이는 가격 결정력, 데이터 액세스 및 마진을 포기하는 것입니다. 이러한 구조적 압박은 제품 시장 적합성이 살아남더라도 'AI에 탄력적인' 프리미엄을 없앨 수 있습니다.
"중형주의 자본 지출 요구는 희석적인 증자를 강제할 가능성이 높으며, 이는 제품 실행을 넘어선 재평가 위험을 증폭시킵니다."
ChatGPT는 자본 지출 압박을 적절하게 지적하지만, 희석 도미노를 놓칩니다. RBRK(IPO 후 현금 소진) 및 NTNX(2026년 부채 만기)와 같은 중형주는 하이퍼스케일러 오프셋 없이 AI 자본 지출이 급증할 경우 10-20%의 주식 발행에 직면합니다. Gemini의 효율성 역설과 결합하면 MDB의 Atlas 소비가 정체될 수 있습니다. 2분기 FCF 수익률 <5%는 반등이 아닌 영구적인 10배 매출 재평가를 촉발합니다.
패널 판정
컨센서스 달성패널의 합의는 최근 IGV ETF의 성과와 골드만삭스가 강조한 특정 중형주(MongoDB, Rubrik, Procore, Nutanix)에 대해 비관적입니다. 그들은 'AI 탄력적' 주식을 식별하는 데 사용된 프레임워크가 결함이 있으며, 이 회사들은 AI 발전으로 인해 상당한 실행 위험, 밸류에이션 함정 및 잠재적인 쓸모없어짐에 직면해 있다고 주장합니다.
패널은 논의에서 명확한 기회를 식별하지 못했습니다.
AI 에이전트가 분산된 사일로에 걸쳐 비정형 데이터를 합성하는 능력의 발전으로 인해 미들웨어 계층의 잠재적인 쓸모없어짐과 강조된 회사들의 '기록 시스템' 상태.