n8n 기업가치 52억 달러로 두 배 급증 — 'AI가 로우코드를 죽였다'는 주장은 허사

칼럼 개요

몇 달마다 테크 트위터와 벤처 캐피털 메모에는 같은 결론이 되풀이됩니다. 이제 AI가 스스로 코드를 작성할 수 있으므로 드래그 앤 드롭 워크플로우 빌더는 끝났다는 것입니다. 챗봇이 30초 만에 동일한 자동화 스크립트를 생성해 주는데, 왜 굳이 캔버스 위에 노드를 클릭해서 배치해야 합니까? 로우코드 중개자도 필요 없는데 말입니다. 그럴듯한 이야기입니다. 하지만 이는 해당 분야의 양대 산맥이라 할 수 있는 두 기업에서 나오는 실제 수치와 정면으로 모순됩니다.

기업가치는 다른 이야기를 전한다

먼저 n8n을 살펴보겠습니다. 오픈소스 기반의 워크플로우 자동화 플랫폼인 n8n은 사용자가 시각적 캔버스 위에서 API, AI 모델, 비즈니스 로직을 연결할 수 있게 해줍니다. 2025년 10월, Accel이 주도하고 Meritech과 Deutsche Telekom의 벤처 부서가 참여한 1억 8천만 달러 규모의 시리즈 C 투자를 마무리하며 기업가치를 25억 달러로 끌어올렸습니다. 이것만으로도 훌륭한 한 해였을 것입니다. 그러나 2026년 2분기까지 SAP가 전략적 투자를 단행하면서 기업가치는 52억 달러로 재평가되었습니다. 12개월도 채 안 되어 두 배 이상 뛴 것입니다. 시리즈 C 이전에 n8n의 사용자 기반은 1년 새 6배 성장했고 매출은 10배 증가했습니다. 현재 연간 반복 매출(ARR)은 1억 달러를 돌파할 기세이며, 2025년 매출은 약 4천만 달러에 달했고, 무료 및 유료 티어를 합쳐 23만 명 이상의 활성 사용자를 보유하고 있습니다.

이 대화에서 끊임없이 언급되는 또 다른 이름인 Dify 역시 다른 각도에서 비슷한 이야기를 들려줍니다. 2026년 3월 HSG가 주도하고 GL Ventures, Alt-Alpha Capital(Bessemer Venture Partners에서 분사한 신규 펀드), Wu Capital, Mizuho의 Leaguer Investment, NYX Ventures가 참여하여 3천만 달러 규모의 프리-A 라운드 투자를 유치했으며, 기업가치는 1억 8천만 달러로 평가받았습니다. GitHub 스타 수는 2025년 6월 10만 개를 돌파한 이래 현재 14만 4천 개를 넘어섰습니다. 2023년 출시 이후 2,000개 이상의 팀과 280개 이상의 기업 고객을 확보했습니다.

이 모든 지표는 쇠퇴하는 카테고리의 모습과는 거리가 멉니다. 오히려 자본은 이들이 쓸모없어지게 만들었다는 이른바 'AI 네이티브' 스타트업 대부분을 능가하는 속도로 이 두 회사에 흘러들어 가고 있습니다. 따라서 흥미로운 질문은 워크플로우 플랫폼이 사라지고 있느냐가 아닙니다. 자금은 그렇지 않다고 말하고 있으니까요. 진짜 질문은 "이제 AI가 코드를 짜주는데 누가 이런 걸 필요로 하겠냐"는 논리가 왜 직관적으로 느껴지는지, 그리고 그 논리가 실제로 무엇을 잘못 짚고 있는지입니다.

워크플로우 플랫폼이 실제로 판매하는 것

'AI가 로우코드를 죽였다'는 명제의 오류는 이들 플랫폼의 전체 가치 제안이 마치 '코드를 작성할 필요가 없다'는 것뿐이라고 취급하는 데 있습니다. 그것은 항상 번들의 일부일 뿐이었으며, 아마도 가장 방어력이 높은 부분은 아니었을 것입니다. n8n이나 Dify가 고객에게 실제로 제공하는 것을 들여다보면, 적어도 네 가지 요소가 겹겹이 쌓여 있음을 알 수 있습니다.

첫째는 런타임입니다. 스케줄링, 재시도 로직, 자격 증명 및 시크릿 관리 등 화려하지는 않지만 필수적인 기반 시설로서, 단순히 cron 일정에 맞춰 자동화를 실행하기 위해 누군가 서버를 세우고 감시할 필요가 없게 해줍니다. 둘째는 커넥터 생태계입니다. 수백 개의 사전 구축된 서드파티 API 통합을 제공하며, 각각은 새로 생성된 스크립트가 매번 처음부터 해결해야 하는 지루한 OAuth 흐름, 속도 제한, API 특이점 등의 문제를 이미 해결해 놓았습니다. 셋째는 관측 가능성입니다. 워크플로우가 실행될 때 실제로 무슨 일이 일어났는지 시각적으로 추적할 수 있어, 스택 트레이스를 읽을 일은 없지만 어제 자동화가 왜 조용히 실패했는지 알아야 하는 마케팅 매니저나 운영 책임자에게 필요합니다. 넷째는 협업 표면입니다. 엔지니어가 아닌 사람도 티켓을 제출하고 엔지니어링 스프린트가 비기를 기다리지 않고 워크플로우를 열어 조정할 수 있는 능력입니다.

생성형 AI는 진정한 발전에도 불구하고 이 네 가지 중 정확히 한 가지, 즉 로직 자체를 작성하는 부분에만 실질적인 진전을 이루었습니다. 나머지 세 가지 반에는 본질적으로 아무런 영향을 미치지 못했습니다. AI 모델이 챗 창에서 생성한 코드는 여전히 실행할 곳이 필요하고, 자격 증명을 관리할 사람이 필요하며, 비기술적 이해관계자가 보고 이해할 수 있는 방식으로 실패합니다. 이들은 바로 n8n과 Dify가 수년간 구축해 온 레이어이며, 누군가 비교 구도를 '챗봇 대 캔버스'로 설정할 때는 드러나지 않는 레이어이기도 합니다.

플랫폼은 자신을 죽일 것으로 여겨졌던 기술을 흡수하고 있다

실제로 일어나고 있는 변화는 사형 선고보다 더 미묘하며, 두 회사가 신규 자금을 어떻게 쓰고 있는지에서 확인할 수 있습니다. Dify는 프리-A 자금으로 전용 기업용 팀을 구축하고 성능 및 규정 준수를 강화하는 것과 더불어, 더욱 고도화된 에이전트 기능을 핵심 제품에 직접 통합하는 데 사용할 것이라고 명시했습니다. 이는 AI 코드 생성이 자신의 입지를 위협할 것에 대비하는 회사의 모습이 아닙니다. 과거 자동화 툴 물결이 클라우드 API를 흡수하고, 그 이전에는 스크립팅 언어를 흡수했던 것과 마찬가지로, AI 생성을 제품에 흡수해야 할 기능으로 취급하는 회사의 모습입니다.

그렇게 보면 더 유용한 질문은 '워크플로우 플랫폼이 AI 시대에도 생존할 것인가'에서 '이 카테고리 내에서 누가 살아남지 못할 것인가'로 바뀝니다. 이 분야를 주시하는 업계 관찰자들은 특정 계층을 지목하는 경향이 있습니다. 전체 판매 포인트가 드래그 앤 드롭 캔버스 자체, 즉 '코드 작성 불필요'에 불과하고 의미 있는 커넥터 라이브러리나 대규모 런타임 인프라, 기업 신뢰 레이어가 없는 소규모 공급업체들입니다. 이 계층에게는 AI 코드 생성이 핵심 판매 포인트를 실제로 잠식합니다. 왜냐하면 '코드를 작성할 필요가 없다'는 것이 제품의 전부였기 때문입니다. 인프라, 통합, 축적된 기업 관계로 이루어진 해자가 없다면, '워크플로우 도구는 죽어가고 있다'는 헤드라인이 묘사하는 압박을 실제로 받는 집단은 바로 이들입니다. 다만 헤드라인이 보통 거론하는 유명 기업들은 아닐 뿐입니다.

AI가 아직 손대지 못한 영역

시야를 넓혀보면, 이는 새로운 기능이 등장할 때마다 '도구 X는 이제 쓸모없다'는 반사적 반응이 나타날 때마다 반복되는 패턴과 일치합니다. 작업을 완료하는 것은 소프트웨어가 실제로 판매하는 것의 절반에 불과합니다. 나머지 절반은 그 작업을 안정적이고 반복 가능하게 수행하며, 엔지니어가 아닌 사람들도 참여하고 신뢰할 수 있도록 만드는 것입니다. 스크립트를 생성하는 것은 쉬운 절반입니다. 6개월 후 API가 인증 방식을 변경하거나 비즈니스 사용자가 풀 리퀘스트를 열지 않고 단일 조건을 수정해야 할 때도 계속 작동하게 유지하는 것, 이것이 바로 인프라 기업이 항상 구축되어 온 절반이며, 아무리 강력해졌다 해도 AI 코드 생성이 아직 대체할 방법을 찾지 못한 절반입니다.

이는 n8n과 Dify가 실제로 걱정해야 할 부분을 재정의합니다. 그것은 결코 'AI가 우리 제품을 불필요하게 만들까?'가 아닙니다. 경쟁사보다 빠르게, 그리고 차세대 AI 네이티브 도구들이 이들 기업이 이미 보유한 인프라 레이어를 구축할 수 있기 전에 AI 기능을 플랫폼에 흡수할 수 있느냐의 문제입니다. 지난 1년의 증거(상승하는 기업가치, 증가하는 매출, 확장되는 기업 고객 명단)를 볼 때, 지금까지는 두 회사 모두 이 경쟁에서 승리하고 있습니다. 다음 투자 주기가 이를 시험할 때 이 추세가 유지될 것인지, 그리고 중간 계층의 '캔버스 전용' 플레이어들이 활주로가 다 떨어지기 전에 해자를 구축할 방법을 찾을 수 있을 것인지가 앞으로 지켜봐야 할 더 흥미로운 질문입니다.