처음에는 다들 반대로 생각했다. AI가 강해질수록 앱은 덜 필요해질 거라고 봤다. 검색은 챗봇이 대신하고, 간단한 작업은 에이전트가 처리하고, 웹과 앱의 경계도 흐려질 것처럼 들렸다.
그런데 2026년 봄에 나온 숫자는 조금 다른 그림을 보여줬다. TechCrunch가 Appfigures 데이터를 인용한 보도에 따르면, 2026년 1분기 전 세계 앱 출시 수는 App Store와 Google Play를 합쳐 전년 대비 60% 늘었고, iOS App Store만 보면 80% 증가했다. 4월 성장률은 104%까지 갔다는 설명도 붙었다. TechCrunch 보도 (영어주의)
AI가 앱을 없앤 게 아니라, 오히려 더 많이 만들게 한 셈이다
이 숫자가 흥미로운 이유는 예측과 반대로 움직였기 때문이다. AI가 앱을 대체하는 쪽으로만 가는 게 아니라, 앱을 더 쉽게 만들게 하면서 새 출시를 늘리고 있다는 해석이 가능해졌기 때문이다.
TechCrunch도 같은 맥락에서 Claude Code, Replit 같은 도구들이 앱 출시 장벽을 낮췄을 수 있다고 봤다. 이 해석은 꽤 설득력이 있다. 예전에는 아이디어가 있어도 앱 하나를 실제로 내놓으려면 개발자, 디자이너, 일정, 비용이 한꺼번에 필요했다. 지금은 작은 팀이나 개인도 AI 도구를 붙여 MVP를 훨씬 빨리 만들 수 있다.
즉 AI는 앱의 필요성을 없애기보다, 출시 비용을 줄이는 방향으로 먼저 작동한 셈이다.
왜 아직도 사람들은 앱을 따로 깔까
그렇다고 챗봇과 에이전트가 별 의미 없다는 뜻은 아니다. 오히려 그 반대다. AI로 앱을 더 쉽게 만들 수 있으니, 이제는 웹에서 끝나지 않고 아예 전용 앱으로 내놓는 경우가 많아진다.
여기에는 이유가 있다.
첫째, 모바일 홈 화면은 여전히 강하다. 사람들이 자주 여는 서비스는 결국 아이콘이 된다. 브라우저 북마크보다 앱 아이콘이 훨씬 습관에 잘 붙는다.
둘째, 푸시 알림과 결제, 카메라, 마이크, 사진첩, 위치 같은 모바일 기능은 앱 쪽이 여전히 유리하다. AI가 들어갈수록 이런 센서와 권한을 더 많이 쓰게 되는데, 그러면 전용 앱 가치가 오히려 커질 수 있다.
셋째, AI 기능은 앱 안에서 더 쉽게 포장된다. 같은 모델이라도 웹 데모보다 특정 문제를 위한 앱으로 보일 때 이해가 쉬워진다. 사용자는 범용 AI보다 이메일 정리 앱, 사진 보정 앱, 회의 요약 앱처럼 문제 이름이 붙은 쪽에 더 빨리 반응한다.
다만 숫자가 늘었다고 다 좋은 신호는 아니다
출시 수가 늘었다는 건 분명 활기다. 하지만 동시에 잡음도 커질 수 있다.
AI 도구가 앱 출시를 쉽게 만들면 비슷한 앱도 급증한다. 한 문제를 푸는 앱이 갑자기 수십 개씩 생길 수 있고, 앱스토어 안에서 구분이 더 어려워진다. 품질 편차도 커질 수 있다. 누군가는 며칠 만에 쓸 만한 서비스를 만들지만, 누군가는 반쯤 동작하는 앱을 너무 빨리 내놓을 수 있다.
즉 앱이 많아진다는 사실은 시장이 건강하다는 신호이기도 하지만, 동시에 사용자가 골라내야 할 수고가 늘어난다는 뜻이기도 하다.
그래서 앞으로 더 중요해질 것은 무엇일까
이 흐름에서 진짜 어려운 부분은 출시 자체가 아니라 계속 남는 것일 가능성이 크다. 앱을 만드는 건 쉬워졌지만, 매일 다시 열게 만드는 건 여전히 어렵다.
AI 도구는 개발 속도를 줄여주지만, 사용 이유를 자동으로 만들어주지는 않는다. 그래서 앞으로는 앱 개수보다 반복 사용률과 유지율이 더 중요해질 가능성이 크다. 실제로 AI 앱 전환과 리텐션 이야기가 같이 붙는 이유도 여기에 있다.
내 생각
AI 때문에 앱스토어가 다시 붐빈다는 말은 꽤 맞는 편이다. 적어도 지금 나온 숫자만 놓고 보면, AI는 앱을 죽이기보다 앱 출시를 다시 밀어 올리는 쪽으로 먼저 작동하고 있다.
다만 이걸 곧바로 좋은 앱이 많아졌다로 읽기는 이르다. 더 정확한 말은 이쪽에 가깝다. 앱을 만들 수 있는 사람이 훨씬 많아졌고, 그래서 앱스토어가 다시 시끄러워졌다. 앞으로의 핵심은 그 소음 속에서 어떤 앱이 실제로 남는지일 것 같다.
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