AI 기술이 인터넷·클라우드보다 5배 빠르게 확산되고 있습니다. 1조 달러 규모의 AI 인프라 투자와 새로운 비즈니스 모델 기회를 분석합니다.
AI는 예상보다 빠르게 확장되고 있습니다
핵심 요약
- ChatGPT는 Google보다 5.5배 빠르게 확산: ChatGPT가 365억 건의 검색에 도달하는 데 2년, Google은 11년 소요
- 1조 달러 규모 AI 인프라 투자: 2023년부터 2027년까지 AI 투자 추정치로, 기술 기업들의 연 4,000억 달러 자본 지출 진행 중
- AI 모델 비용 99% 급락: 지난 2년간 AI 모델 입력 비용이 99% 이상 하락하면서 사용 가능성이 대폭 확대
- 20억 명이 이미 AI 사용: 전 세계 인터넷 인구의 절반 이상이 AI 도구를 경험했으며, 월간 활성 사용자 10억 명 이상 달성
- 기업들의 비상장 기간 연장: 기업들이 과거보다 오래 비상장 상태 유지하면서 비상장 시장의 가치가 10년간 7배 증가 (5천억 → 3조 5천억 달러)
AI 모델의 비용 하락과 성능 향상이라는 이상적 조건
동시에 AI 모델은 더 저렴해지고 더 스마트해지고 있습니다. 이것이 AI 시장의 가장 흥미로운 측면입니다. AI 모델에 접근하는 데 드는 입력 비용은 지난 2년 동안 99% 이상 급락했으며, 이는 무어의 법칙을 뛰어넘는 수준입니다. 동시에 최첨단 모델의 기능은 7개월마다 두 배로 증가하고 있습니다.
급격히 감소하는 입력 비용과 극적으로 향상되는 품질의 이러한 조합은 AI 위에 새로운 제품과 기능을 구축하기 위한 이상적인 환경을 조성합니다. 이러한 환경 속에서 스타트업들은 기존 기업보다 더 효율적으로 혁신할 수 있습니다.
향후 전망은 더욱 낙관적입니다. AI는 결국 전기나 Wi-Fi처럼 보편적이고 접근 가능해질 것으로 예상됩니다. 이는 AI가 단순히 선택적인 기술이 아니라 필수 인프라가 될 것임을 의미합니다. 따라서 비용이 계속 하락하는 가운데 기능이 향상되면, 더 많은 기업과 개인이 AI를 채택할 것이고, 이는 새로운 비즈니스 기회의 창출로 이어질 것입니다.
AI 시장의 실제 규모: 소프트웨어 시장의 10배 이상
AI 시장 기회는 소프트웨어 시장보다 훨씬 더 큽니다. 이것이 투자자들이 AI에 집중하는 핵심 이유입니다. 이전의 모바일폰 및 클라우드 컴퓨팅 주기는 소프트웨어 및 인터넷 기업 전반에 걸쳐 약 10조 달러의 새로운 시장 가치를 창출했습니다. 하지만 AI가 경제에 미치는 지대한 영향 때문에 훨씬 더 클 것으로 예상됩니다.
구체적인 수치로 보면, 미국 기업 소프트웨어 지출은 GDP의 약 1%에 불과합니다. 반면 미국 화이트칼라 급여는 GDP의 약 20%를 차지합니다. 이는 AI가 대체 가능하고, 증강 가능하며, 비용 절감과 효율성 향상을 가져올 수 있는 훨씬 더 큰 잠재 시장이 있다는 것을 의미합니다.
이러한 발전으로 창출되는 가치의 90%는 최종 고객에게 돌아가고, 나머지 10%는 서비스를 제공하는 기업들이 차지한다는 것이 일반적인 경험입니다. 이처럼 방대한 시장에서 10%만 차지하더라도 엄청난 시가총액으로 이어집니다. 이것이 AI 기반 기업들이 이전 세대 기업들보다 훨씬 빠르게 거대한 가치에 도달할 수 있는 이유입니다.
소비자 수익화의 미개척 기회
현재 구글, 페이스북, 애플과 같은 대형 기술 기업들은 사용자당 연간 약 150~200달러 정도의 수익만을 창출합니다. 그러나 실제로 이들 서비스가 제공하는 가치는 훨씬 큽니다. 이는 엄청난 미개척 수익화 기회를 시사합니다.
흥미로운 점은 AI 기반 서비스들이 이미 다른 수익화 모델을 시도하고 있다는 것입니다. OpenAI는 인도에서 월 34달러 정도의 구독 상품을 출시했으며, 미국에서는 월 200~300달러에 달하는 고가 구독 상품이 엄청나게 잘 팔리고 있습니다. 이는 높은 소비자 수요를 나타냅니다.
현재 OpenAI만 해도 약 30~40만 명의 유료 사용자를 보유하고 있으며, 다른 플랫폼들을 합치면 총 약 40만 명의 유료 고객이 있습니다. 반면 약 20억 명의 사람들이 AI 제품을 무료로 사용하고 있는 것으로 추정됩니다. 이는 엄청난 수익화 잠재력을 보여줍니다.
실제 소비자 참여도를 보면, ChatGPT의 일일 활성 사용자들은 하루에 약 28~29분을 제품에 사용합니다. 이는 인스타그램의 50분, 틱톡의 70분과 비교할 만한 수치이며, 상당한 실시간 참여와 소비자 가치를 나타냅니다. 이러한 높은 참여도는 사용자들이 제품에서 실제 가치를 얻고 있다는 증거입니다.
AI 확산 속도가 이전 기술과 다른 이유
이번 AI 기술의 확산 속도는 인터넷이나 스마트폰 혁명과는 완전히 다릅니다. ChatGPT가 365억 건의 검색에 도달하는 데 2년이 걸렸는데, Google은 동일한 수준에 도달하는 데 11년이 걸렸습니다. 즉, AI 기반 서비스가 5.5배 더 빨리 확산되고 있다는 의미입니다.
이러한 급속한 확산의 핵심 이유는 AI가 기존의 인터넷 및 클라우드 컴퓨팅 인프라 위에 구축되었다는 점입니다. 이로 인해 즉각적인 글로벌 배포가 가능해졌습니다. 구글과 페이스북이 시작했을 당시에는 훨씬 더 작은 규모로 시작했으며, 네트워크 효과 역학을 활용해야 했습니다. 이는 단순히 더 많은 시간이 필요했습니다.
당시에는 전 세계 55억 명이 인터넷에 완전히 접근할 수 없었으며, 모든 사람이 인터넷에 접속할 수 있는 스마트폰을 가지고 있지도 않았습니다. 그러나 AI 기술은 새로운 하드웨어 제품을 제공할 필요가 없습니다. 이미 구축된 글로벌 인터넷과 클라우드 컴퓨팅 인프라 덕분에 전 세계가 이 기술에 접근할 수 있습니다.
현재 상황을 보면 ChatGPT만 고려해도 이미 월간 활성 사용자 수가 10억 명을 넘습니다. 아마도 약 10억 명 정도의 다른 사람들이 이 기술을 시도해 보았을 것입니다. 모든 다른 AI 플랫폼을 합산하고, 많은 사람들이 구글 제품과 페이스북 제품을 사용해 보았을 가능성을 고려하면, 전 세계 인터넷 인구의 절반 이상이 이미 AI 도구를 사용해 본 것으로 추정됩니다.
인프라 구축: 에너지, 냉각, 그 이상
AI 시대를 지원하는 대규모 인프라 구축은 정말 놀라운 규모를 보여주고 있습니다. 예를 들어, xAI는 당시 가장 큰 데이터 센터를 평소의 4분의 1 시간 만에 구축했습니다. 여러 주에 걸쳐 사용 가능한 모든 비상 발전기를 확보하고 다른 프로젝트에서 인력을 재배치하는 등 비상한 조치까지 취했습니다. 이는 건설 및 개발에 수반되는 엄청난 규모를 보여줍니다.
현재로서는 에너지가 주요 병목입니다. 스리마일섬 원자력 발전소가 재가동될 가능성이 있고, 대형 기술 기업들이 원자력 발전소 근처에 데이터 센터를 건설하는 등 원자력 발전에 대한 낙관론이 있습니다. 또한 서부 텍사스와 같은 지역에서 대규모 훈련 클러스터를 효율적으로 구동할 수 있는 많은 천연가스가 발견되었습니다.
다양한 에너지원이 필요할 것이며, 원자력 발전이 미래 투자에 가장 유망해 보입니다. 그러나 에너지 문제가 해결되면 병목 현상은 필연적으로 다른 것으로 옮겨갈 것입니다. 대부분의 사람들은 아직 냉각 측면을 깨닫거나 집중하지 못했습니다. 지구를 과열시키고 칩 자체를 녹이지 않으면서 이 모든 에너지를 생성하고 냉각하는 방법을 알아내면서 냉각 기술에 대한 완전히 새로운 혁신의 물결이 일어날 것입니다.
AI 애플리케이션의 비즈니스 모델 평가
AI 애플리케이션 기업의 비즈니스 모델을 평가할 때 투자자들이 중요하게 보는 요소들이 있습니다. 가장 중요한 것은 고객에게 제공하는 가치 제안입니다. 투자자들은 묻습니다: 당신의 제품에 대한 진정한 고객 사랑이 있는가, 그리고 그 사랑은 지속되는가?
좋은 비즈니스 모델은 높은 총 유지율(gross retention rate)을 자랑합니다. 이 지표는 고객이 제품에서 계속 사용할 만큼 충분한 가치를 찾고 있는지를 나타내며, 본질적으로 "100명의 고객 중 몇 명이 남아있는가?"를 묻는 것입니다. 투자 기준으로 90% 이상의 유지율을 봅니다. 순 유지율(net retention rate)도 분석하지만, 총 유지율은 핵심 가치 제안을 이해하는 데 중요합니다.
고객 확보의 용이성 또한 중요한 측면입니다. 이는 강력한 유기적 고객 수요와 마케팅 또는 영업 노력을 통한 확보 비용 대비 높은 가치를 지불하려는 고객의 의지에서 자주 나타납니다. 제품 수요가 높고 지속적인 고객 관계를 형성할 때, 이는 일반적으로 강력한 최고 매출 품질을 가진 견고한 비즈니스 모델을 의미합니다.
매출 총이익(gross margins)도 중요합니다. 현재 AI 네이티브 애플리케이션 기업의 매출 총이익에 대한 논의가 활발합니다. 시장의 가설은 여러 모델 제공업체가 유사한 품질을 제공한다면, 시간이 지남에 따라 투입 비용이 크게 감소할 것이라는 점입니다. 이미 2년 동안 투입 비용이 무려 100배 감소하는 것을 목격했습니다. 이러한 추세는 모델 계층에서 건전한 경쟁이 지속된다면 특히 계속될 것으로 예상됩니다.
성숙한 SaaS 또는 인프라 앱과 비교할 때, AI 분야 기업의 현재 매출 총이익을 평가할 때는 더 관대한 경향이 있습니다. 투입 비용이 계속 하락할 것이라고 굳게 믿기 때문입니다. 또한 모델이 개선됨에 따라 기업은 가격을 인상할 필요 없이 소비자에게 더 많은 가치와 고착성(stickiness)을 제공할 수 있을 것입니다. 이는 기업이 더 나은 모델을 활용하고, 우수한 제품을 제공하며, 투입 비용이 감소하는 동안 가치를 높일 것이라는 의미입니다.
기업 인수의 흐름 변화와 비상장 시장의 성장
기술 시장의 구조적 변화가 일어나고 있습니다. 현재 가장 가치 있는 상위 10개 기업 중 대부분이 기술 기업이며, 이들은 기술 시장을 크게 장악하고 있습니다. 특히 주목할 점은 기업들이 비상장 상태를 유지하는 기간이 점점 길어지고 있다는 것입니다.
역사적으로 기업들은 설립 후 5년에서 10년 이내에 상장했습니다. 하지만 훨씬 더 빠르게 성장하고 더 신속하게 개선되고 있음에도 불구하고, 기업들은 이제 훨씬 더 오랫동안 비상장 상태를 유지하며 최대 14년에 이르고 있으며, 이러한 추세는 더욱 연장될 것으로 보입니다.
10억 달러 이상의 가치를 지닌 비상장 기업들의 총 시가총액을 고려하면, 현재 약 3조 5천억 달러에 달합니다. 이는 나스닥 가치의 약 10~12%에 해당합니다. 불과 10년 전만 해도 이 전체 비상장 시장의 시가총액은 약 5천억 달러에 불과했습니다. 따라서 지난 10년 동안 비상장 기업들의 시가총액은 약 7배 증가했습니다.
또 다른 중요한 발전은 공개 시장이 더 이상 초고속 성장의 주요 영역이 아니라는 점입니다. 현재 공개 소프트웨어 및 인터넷 기업 중 약 5%만이 향후 12개월 동안 25% 이상의 성장을 예상하고 있습니다. 이는 소프트웨어 및 인터넷 공개 시장의 95%가 더 느린 속도로 성장하고 있다는 것을 의미합니다. 따라서 신기술 기업의 고성장 부문에 접근하고자 한다면, 현재로서는 주로 사모 시장에 존재합니다.
이러한 변화는 투자 기회의 지형을 완전히 재편하고 있습니다. 사모 시장의 성장과 함께 기업들이 더 오래 비상장 상태를 유지하면서, 사모 투자자들의 역할이 더욱 중요해지고 있습니다. 또한 사모 시장이 공모 시장에서의 일부 요소들을 차용하고 있습니다. 예를 들어 사모 시장에서의 공개 매수(tender offers)와 같은 것들이 그것입니다.
AI 기업의 성장 속도와 시장 진화
AI 기업들의 성장 속도는 과거의 소프트웨어 회사들과는 비교가 되지 않습니다. 매출 면에서 1천만 달러에서 1억 달러에 도달하는 데 걸리는 시간이 약 4배 더 빨라졌습니다. 과거에는 "트리플 더블 더블"과 같은 지표들이 목표였지만, 현재 최고의 AI 기업들은 이러한 목표를 훨씬 더 빠르게 달성하고 있습니다.
흥미로운 현상은 이러한 빠른 성장에도 불구하고, 기업들의 실제 비즈니스 수익화 방식에 혁명적인 변화는 아직 많이 보이지 않는다는 것입니다. 주요 기술 혁신 기업들은 고객 지원 분야에서는 새로운 수익화 모델을 시도하고 있지만, 다른 대부분의 분야에서는 여전히 전통적인 모델을 유지하고 있습니다.
이는 기술 혁신과 비즈니스 모델 혁신 사이에 간격이 있다는 것을 보여줍니다. 가격 책정 전략의 경우, 좌석 기반(seat-based) 가격과 사용량 기반(usage-based) 가격 책정 사이의 선택은 여전히 진행 중입니다. 역사적으로 우리는 유지보수가 포함된 영구 라이선스에서 SaaS로 전환했으며, 그 다음 클라우드 기업들로부터의 사용량 기반 가격 책정이 등장했습니다. AI의 희망은 인간의 작업을 대체하는 것을 수익화하는 것입니다.
창출되는 가치와 가격 책정의 미래
AI가 가져올 경제적 가치 창출은 역사적 선례에 비추어 봐야 합니다. 증기기관이 발명되었을 때, 그 가격은 특정 작업에서 얼마나 많은 인간을 대체했는지 계산하여 결정되지 않았습니다. 대신 경쟁적 힘이 작용하여 자본 수익률을 고려한 적절한 경쟁 수준으로 가격이 책정되었으며, 동시에 상당한 가치를 포착하고 증기기관의 최종 고객이나 사용자에게 훨씬 더 많은 가치를 제공했습니다.
이와 같은 패턴이 AI에서도 반복될 것으로 예상됩니다. 가치와 잉여를 누가 포착하는지가 중요합니다. 기업이 완료된 작업의 가치에 기반하여 수익을 창출하지 못한다면 그 잉여를 포착하기 어려울 것입니다. 그러한 측정이 어렵고 시장 경쟁이 치열하기 때문에, 많은 잉여 또는 절감액이 궁극적으로 고객에게 이익이 될 가능성이 높습니다.
그럼에도 불구하고 높은 시가총액을 가진 성공적인 기업을 구축하는 것은 여전히 가능합니다. 기술이 향상되고 작업 완료가 더 객관적으로 측정 가능해짐에 따라 상황이 바뀔 수 있습니다. 앞으로 5년 안에 많은 소프트웨어 회사들이 완전히 다른 방식으로 수익을 창출하기 시작할 것으로 예상됩니다. 이것이 잉여의 개념과 관련이 있다는 점을 기억해야 합니다.
AI 기업의 높은 현금 소진율에 대해서도 재평가가 필요합니다. 지난 한 해 동안 수많은 무료 대안이 출시되었음에도 불구하고, 이것이 OpenAI와 같은 주요 기업들의 사업에 부정적인 영향을 미치지 않았다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 수십억 명의 사람들이 이러한 도구를 사용하지만, 현재 소수(예: 3천만 명)만이 비용을 지불하고 있습니다. 따라서 현재 유료 사용자에게 가격 압력이 가해질 위험보다 기존 사용자 기반을 수익화할 훨씬 더 많은 잠재적 상승 여지가 있습니다.
AI 인프라 기업과 AI 애플리케이션 기업의 차별화된 고착성
고착성(stickiness)의 수준은 AI 기업의 유형에 따라 크게 달라집니다. OpenAI와 같은 소비자 기반 기업들은 상당히 높은 고착성을 보입니다. 켄터키의 학부모가 ChatGPT를 사용하여 자녀의 숙제를 도와주는 상황을 상상해 봅시다. 그들은 일단 익숙해지면 약간 더 나은 모델이 나오더라도 쉽게 전환하지 않을 가능성이 높습니다.
이는 기업용 회사들이 소비자용 회사보다 본질적으로 더 고착성이 높다는 옛 격언에 도전합니다. 실제로 소비자 기반을 보유한 AI 기업들이 상당한 고착성을 보이고 있습니다. 개발자들이 모델에 대한 원시적인 접근 권한을 구매하는 B2B 측면에서는 현재 고착성이 낮습니다. Anthropic과 같은 경쟁사에서 새롭고 우수한 코딩 모델이 나온다면, 개발자들은 종종 간단한 API 호출만으로 쉽게 전환할 것입니다.
AI 애플리케이션의 수익 지속성은 사용 사례의 특성에 따라 크게 달라집니다. 일부 애플리케이션은 강력한 고착성을 보입니다. 예를 들어, 의료 기록 작성 도구는 기존 의사 업무 흐름에 깊이 통합되기 때문에 상당히 고착성이 높습니다. 마찬가지로 고객 지원 솔루션과 고급 금융 분석 도구도 고착성이 높은 경향이 있습니다. 반대로, 다른 많은 애플리케이션은 전혀 고착성이 없으며, 특히 깊은 통합 없이 모델의 창발적 행동만을 활용하는 경우 더욱 그렇습니다.
기존 기업과의 경쟁: Salesforce의 사례로 본 혁신 경로
기존의 대형 소프트웨어 기업들이 AI에 의해 어떻게 방해받을 것인가에 대한 질문은 투자자들 사이에서 자주 제기됩니다. Salesforce의 경우를 예로 들어보겠습니다. Salesforce의 핵심은 사람들이 주로 프론트엔드에서 작성하는 다소 흥미롭지 않은 체크리스트와 양식들의 모음입니다.
AI 기반 에이전트 기술의 약속은 단순히 기록을 유지하는 것을 넘어, 사용자를 위해 실제로 작업을 수행할 수 있어야 한다는 것입니다. 스타트업이 기존 강자를 정면으로 도전하여 성공하려면 세 가지 요소가 모두 필요합니다.
첫 번째는 UI/UX의 완전한 재구상 입니다. 사용자가 수동으로 데이터를 입력하는 대신, 시스템이 사용자의 필요를 예측하고 무엇을 해야 할지 알려주는 능동적인 워크플로우를 상상할 수 있습니다. 이러한 워크플로우의 전면적인 개편은 스타트업이 기존 기업과 성공적으로 경쟁하기 위한 중요한 요소가 될 것입니다.
두 번째는 데이터에 대한 혁신적인 접근 방식 입니다. 이는 데이터에 대한 완전히 새로운 접근 방식을 의미합니다. Salesforce의 고착성은 주로 구조화된 백엔드 데이터베이스에서 비롯되는데, 스타트업은 비정형 데이터를 근본적으로 새로운 방식으로 활용하여 이를 혁신할 수 있습니다. Databricks와 같은 시스템으로 흘러들어가는 비정형 데이터를 쿼리하고 사용자를 대신하여 작업을 실행하는 데 사용할 수 있는 것입니다.
세 번째 혁신 분야는 비즈니스 모델 자체 입니다. 스타트업은 Salesforce.com의 전통적인 좌석 기반 가격 책정 방식에서 벗어나 비즈니스 모델을 전환할 새롭고 파괴적인 방법을 찾을 수 있습니다. 아직 초기 단계이긴 하지만, 이는 향후 중요한 차별화 요소가 될 것입니다.
AI 시대의 투자 전략과 포트폴리오 구성
AI 시대에 성공하기 위한 투자 전략은 시장의 변화 속도에 맞춰야 합니다. 초기 단계 팀이 다음 큰 기회가 어디에 있는지 적극적으로 파악하는 것이 중요합니다. 일반적으로 초기 단계 팀의 발견으로부터 12개월에서 24개월 후의 흐름을 따르는 경향이 있습니다.
현재 투자의 초점은 AI 인프라와 AI 애플리케이션에 있습니다. 이 두 분야가 가장 큰 기회 영역으로 예상됩니다. 그 외에도, 아메리칸 다이내미즘(American Dynamism)은 초기 단계 팀이 탁월한 성과를 내고 있는 또 다른 분야입니다. SpaceX와 Palantir에서 나온 인재들이 자신들의 회사를 설립하기 위해 진출하고 있으며, 이들은 복잡한 시장 진출 전략을 능숙하게 다룰 수 있는 역량을 갖추고 있습니다.
또한 AI 기반 헬스케어 분야에서도 흥미로운 기회들을 보기 시작했습니다. 이 분야에 몇 군데 투자했으며 앞으로도 계속 활발하게 활동할 것으로 예상됩니다. 하지만 AI 인프라 및 앱 분야보다는 비중이 다소 적을 것입니다.
포트폴리오 구성 면에서는 확실한 챔피언 기업들을 보유하면서도 높은 분산을 유지하는 것이 중요합니다. 일부 기업들은 최악의 경우에도 투자금의 2배는 벌 수 있을 것으로 예상되지만, 최상의 경우 5배의 수익 기회를 가질 수 있습니다. 높은 분산을 가진 연구팀이나 초기 단계 기업들은 이러한 큰 기회 세트의 결과물입니다.
결론
AI는 우리가 지난 수십 년간 목격한 어떤 기술보다도 빠르게 확산되고 있습니다. 이는 단순히 기술의 우수성 때문만은 아니며, 기존 인프라 위에 구축되었다는 구조적 이점, 비용이 급락하면서도 성능이 향상되는 완벽한 타이밍, 그리고 이를 활용하려는 기업과 개인들의 엄청난 수요가 결합된 결과입니다.
1조 달러 규모의 AI 인프라 투자와 함께 생겨나는 새로운 애플리케이션 기회들은 투자자들에게 전례 없는 기회를 제공합니다. 특히 주목할 점은 AI 시장의 실제 규모가 소프트웨어 시장의 10배 이상이라는 것이며, 여기서 창출되는 가치의 일부를 포착하는 기업들은 역사상 가장 큰 시가총액을 달성할 수 있다는 것입니다.
비즈니스 모델 면에서는 높은 고객 유지율, 쉬운 고객 확보, 그리고 점진적으로 개선되는 매출 총이익이 중요합니다. 특히 소비자 대상 AI 서비스들은 아직 수익화되지 않은 거대한 사용자 기반을 보유하고 있으며, 이는 엄청난 잠재력을 의미합니다.
AI 시대에 성공하는 기업들은 기술 혁신과 비즈니스 모델 혁신을 동시에 추구하는 기업들입니다. UI/UX의 재구상, 데이터 접근 방식의 혁신, 그리고 새로운 가격 책정 모델을 함께 추구하는 기업들이 기존 강자들을 이길 수 있을 것입니다. 이것이 AI 시대의 투자 기회가 과거 어느 때보다도 크고 흥미로운 이유입니다.
Original source: AI Is Scaling Faster Than Anyone Expected
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