AI 시장 심층 분석: a16z가 말하는 2025년의 변화

AI는 이제 선택이 아닌 필수입니다. 가장 영향력 있는 벤처캐피탈 중 하나인 a16z의 David George가 공개한 AI 시장 분석에서 나온 결론입니다. 이 글은 AI 기업의 급속한 성장, 기존 기업의 생존 전략, 그리고 앞으로 10-15년간 우리 사업을 좌우할 기술의 미래에 대해 설명합니다.

핵심 요약

AI 수요는 경이로울 정도로 강하고, 이 분야의 회사들이 이전 세대보다 훨씬 인상적입니다
AI 기업은 SaaS 기업보다 2.5배 이상 빠르게 성장 하며, 영업비 지출은 더 적습니다
기존 기업은 AI 시대에 적응하거나 도태될 것 이며, 이는 전 조직에 걸친 근본적인 변화를 요구합니다
AI 기반 매출이 2030년까지 1조 달러에 도달할 것 으로 예상되며, 현재는 약 500억 달러 수준입니다
인프라 투자의 규모는 방대하지만, 기본 경제학은 이를 뒷받침할 만큼 건전합니다

기존 기업의 생존 전략: 적응하거나 죽거나

"블로우 업(Blow Up)"과 "완전 리빌드"의 시대

AI 혁신은 신생 기업만의 이야기가 아닙니다. a16z가 관찰한 포트폴리오 기업들 중에는 AI 이전 시대에 창립된 기업들 이 많습니다. 이 회사들이 어떻게 적응하고 있는지 보는 것은 매우 흥미롭습니다.

한 선구적인 CEO는 자신의 AI 숙련 엔지니어 2명을 데려와 전체 제품을 AI로 밑바닥부터 다시 만들었습니다. Cursor와 같은 최신 AI 코딩 도구를 사용했고, 코딩 도구 예산은 무제한이었습니다. 그의 결론은 "진행 속도가 10~20배 빨라질 것 같다" 였습니다. 다만 비용이 매우 높아서 조직 구조 전체를 다시 생각해야 한다는 점도 발견했습니다.

더 흥미로운 것은 마인드셋의 변화입니다. 또 다른 기업의 CEO는 이제 모든 작업을 이렇게 평가합니다: "이것을 전기(AI)로 할 수 있을까, 아니면 피와 살(인간 노동력)이 필요할까?" 이 질문은 단순해 보이지만, 조직 전체의 운영 방식을 바꾸는 근본적인 변화입니다.

a16z는 포트폴리오의 거의 모든 회사에 대해 이제 창업자의 AI 구현 수준을 면밀히 조사합니다. 6개월마다 회사들이 기존 시스템이 현재의 AI 기능으로 훨씬 개선될 수 있다는 것을 깨닫게 됩니다. 이 속도가 계속되면, AI 이전 기업들은 ** 지금보다 10배 빠르게 적응해야** 합니다.

조직 구조의 근본적 변화

기존 기업 중 적응하려는 회사들이 깨달은 핵심은 전면적인 변화가 필요하다 는 것입니다. 단순히 제품에 AI 기능을 붙이는 것이 아닙니다.

프론트엔드(고객 대면)에서:

기존 워크플로우에 챗봇을 단순히 추가하는 것이 아니라
AI로 제품 전체를 재상상하고 기존 방식을 과감히 파괴 해야 합니다

백엔드(내부 운영)에서:

모든 개발자에게 최신 코딩 AI 모델 적용
모든 조직 기능에 최신 도구 전면 도입
지난 2개월간만 해도 엄청난 변화가 일어났습니다(Andrej Karpathy의 논문 참고)

이런 변화가 실제로 일어나고 있는 좋은 사례들이 있습니다. Navan 이라는 여행 기업은 AI에 일찍 투자했고, 그 결과는 극적입니다. 이들의 AI "Ava"는 이제 사용자 상호작용의 50%를 인간 개입 없이 처리합니다. 이는 단순한 기능(은행 잔액 확인)이 아니라 ** 여행 예약 및 변경 같은 복잡한 업무입니다. 이로 인해 지난 3년간 ** 총 마진이 20%포인트 확대되었습니다. 이는 경외로운 성과입니다.

또 다른 예로 Chime 은 지원 비용을 60% 줄였고, Rocket Mortgage 는 언더라이팅에서 110만 시간을 절약했으며(전년 대비 6배), 현재 속도로는 연간 4,000만 달러 절약 에 해당합니다.

비즈니스 모델의 진화: 좌석 기반에서 성과 기반으로

세 가지 모델 혁명

지난 20-30년간 엔터프라이즈 소프트웨어 비즈니스 모델은 세 번의 큰 변화를 겪었습니다:

1단계: 라이선스 + 유지보수 모델 (SaaS 이전)

소프트웨어를 구매하고 업그레이드 비용을 지불
경영진들은 이 모델이 영구적이라고 생각했습니다

2단계: SaaS 구독 모델 (좌석 기반)

사용자 수에 따라 비용 지불 (예: 한 명에 월 $20)
Adobe 같은 회사의 변환을 보세요 - 매출이 엄청나게 증가했습니다
이것은 혁명적인 비즈니스 모델 혁신이었습니다

3단계: 소비 기반 모델 (현재 진행 중)

사용량에 따라 비용을 지불 (예: API 호출 수, 토큰 사용량)
클라우드 서비스가 이미 이 방식을 사용 중입니다
많은 볼륨 기반 기업들이 이미 좌석 기반에서 소비 기반으로 전환했습니다

4단계: 성과 기반 모델 (미래)

작업을 성공적으로 완료했을 때만 비용을 지불합니다
예: 고객 지원에서 고객의 문제를 실제로 해결했을 때만 비용 청구
이는 매우 파괴적일 것입니다. 기존 회사들에게 큰 위협이 됩니다

성과 기반 모델은 객관적으로 측정 가능한 결과가 있는 영역 에서만 지금 가능합니다. 고객 지원 또는 고객 성공 영역이 좋은 예입니다. 쿼리가 해결되었는지 안 되었는지 명확하게 알 수 있기 때문입니다.

하지만 AI 모델의 능력이 발전하면서 다른 기능들도 성과 기반으로 측정 가능해질 것입니다. 이는 기존 산업 진입자들에게 매우 큰 위협 이 될 것입니다. 좌석 기반에서 소비 기반으로의 전환도 이미 충격적이었는데, 성과 기반으로의 전환은 훨씬 더 혁명적일 것입니다.

실제 AI 회사들: 법률부터 의료까지

Harvey: 법률이 AI와 만날 때

변호사는 줄어들지 않았습니다. 오히려 늘었습니다.

최근 한 기업 변호사의 트윗이 이를 잘 보여줍니다: "LLM이 나의 업무량을 늘렸어요. 모든 클라이언트가 이제 변호사라고 생각하거든요."

이는 Harvey 라는 AI 법률 회사로 완벽하게 이어집니다. Harvey의 핵심은 추론(reasoning)과 법률 분야가 정말 잘 맞는다 는 것입니다. 지난 2년간 더 나은 제품들이 개발되고 추론 모델이 개선되면서, 놀라운 현상이 발생했습니다:

사용자들이 플랫폼에서 보내는 시간이 약 2배 증가했습니다.

이는 매우 중요합니다. 수치로만 봐서는 "AI가 일을 더 잘하니까 더 많은 사람들이 사용한다"로 보일 수 있지만, 실제 의미는 다릅니다. 기존의 많은 AI 회사들이 고객 참여도(engagement)는 떨어지는 모습을 보였는데, Harvey는 사용자를 확대하면서 동시에 각 사용자의 참여도도 유지했습니다. 이는 제품이 실제로 가치를 제공하고 있다 는 증거입니다.

Abridge: 의사들의 신뢰받는 부관

의료 분야의 또 다른 성공 사례는 Abridge 입니다. 의사들은 Abridge를 사용할 수 있다는 것에 환호합니다. 시간을 절약할 뿐 아니라 의료 업무의 질을 개선합니다.

한 의사는 이를 "신뢰할 수 있는 부관(trusted deputy)" 이라고 표현했습니다. 정확한 설명입니다.

Abridge의 성장 차트를 보면:

파란색 선(사용자 수): 급격히 증가
녹색 선(사용자 참여도): 안정적으로 유지, 심지어 약간 증가

사용자 수가 엄청나게 증가했는데도 참여도가 떨어지지 않았습니다. 이는 매우 건강한 신호 입니다. 이 회사들은 이전의 어떤 경쟁사보다도 빠르게 성장하고 있으며, 높은 참여도와 높은 유지율 때문에 매우 지속 가능한 성장입니다.

ElevenLabs: 음성의 폭발적 성장

음성은 AI 도구의 중요한 기본 기술입니다. 고객 지원부터 개인 및 비즈니스 도구까지 음성이 필수가 되고 있습니다.

ElevenLabs의 사용량 증가는 놀라울 정도입니다. 회사는 매우 빠르게 성장하고 있으며, ** 매우 효율적으로 운영되는 회사의 좋은 사례**입니다.

포춘500 기업의 딜레마: 변화 관리의 어려움

CEO들은 이미 알고 있다. 하지만 조직은 움직이지 않는다.

a16z가 포춘500 CEO들로부터 듣는 메시지는 명확합니다: "우리는 반드시 적응해야 하고, 어떤 AI 도구가 필요한지 이해하고 싶으며, 이 새로운 기술을 완전히 도입할 준비가 되어 있다."

하지만 실제 일어나는 일은 다릅니다. 변화 관리(change management)는 정말 어렵습니다.

사람들이 자신의 업무를 더 잘하도록 도와주는 AI 어시스턴트를 사용하도록 설득하는 것도 어려운데, 비즈니스 프로세스를 완전히 바꾸고 변화를 밀어붙이는 것은 엄청나게 어렵습니다.

예외: 코딩은 아마도 가장 쉬운 영역입니다. 사람들이 개념적으로 이해하기 쉽고, 생산성 향상이 명확합니다. 고객 지원도 마찬가지입니다 - "더 빠르고, 저렴하고, 더 좋다"는 것이 명확합니다.

하지만 실제 조직 운영, 비즈니스 프로세스 변경, 변화 관리 는 극도로 어렵습니다. 따라서 "AI 도입이 생각보다 느리다"는 일화가 있어도 놀랄 일이 아닙니다.

하지만 최고의 회사들은 이미 엄청난 영향을 보고 있다

역설적으로, AI를 완전히 수용하고 무엇을 해야 하는지 아는 회사들은 이미 엄청난 비즈니스 영향을 보고 있습니다.

a16z의 생각은 다음과 같습니다: "앞으로 5년간 큰 정산이 있을 것입니다." 변화 관리를 밀어붙이고 최고의 제품을 채택할 수 있는 회사와 그렇지 못한 회사 사이에 ** 생산성에서 거대한 차이**가 생길 것입니다.

앞서 언급한 Chime의 지원 비용 60% 감소, Rocket Mortgage의 110만 시간 절약(연간 4,000만 달러 절약)은 단순한 효율 개선이 아닙니다. 이는 조직이 AI의 가능성을 이해하고 조직 전체에 적용했을 때 얻을 수 있는 수준의 변화 입니다.

공개 시장: AI가 모든 이익을 주도하다

80% 이상의 S&P 500 수익 증가가 AI에서 나온다

최근 공개 시장의 성과는 AI 리더들이 주도하고 있습니다. AI 기업들이 S&P 500의 수익 증가의 거의 80%를 차지합니다.

이는 단순한 주식 가격 상승이 아니라, 실제 수익 성장 입니다. 공개 시장의 기본은 건전합니다:

수익과 수익 증가에 의해 주로 이루어짐
투기적 과잉의 명확한 신호가 없음
가격 변동이 있었지만 (특히 최근 SaaS 회사), 전반적인 성과는 강함

평가에 대해:

현재 주가수익비율(P/E)은 평균보다 높습니다
하지만 닷컴 버블 때보다 훨씬 낮습니다
이는 상당한 안심이 됩니다

AI 기업의 미래: 예상을 초과할 것

a16z가 자주 주장하는 것은 이렇습니다: "현재 기술을 주도하는 최고의 회사들은 전 세계 최고의 비즈니스 중 하나입니다."

이는 장기간에 걸친 지속적인 마진 개선으로 뒷받침됩니다. 높은 성장 + 높은 마진인 회사들은 합당한 프리미엄을 받고 있으며, 강한 단위 경제학을 가진 높은 성장 기업들도 그렇습니다.

5-10년 시간대에서 성장이 수익을 주도합니다. 높은 성장이 낮은 성장보다 더 보상받는 것을 보는 것은 고무적입니다. 특히 높은 성장 + 높은 마진 기업의 경우 더욱 그렇습니다.

인프라 투자: 규모는 방대하지만 경제학은 건전하다

CapEx의 규모와 위험

AI 인프라 구축을 위한 자본 지출(CapEx)은 엄청나게 크고, 집중도가 높습니다. 이는 근본적으로 위험을 내포합니다.

그러나 닷컴 버블과 달리, 기본 경제학은 완전히 다릅니다:

자금 조달이 안전합니다: 대부분 역사적으로 매우 수익성 높은 회사들이 자금을 조달합니다 (Meta, Microsoft, Google, Amazon 등)
채무가 시작되고 있습니다: 차용금이 방정식에 들어가기 시작했으며, 사이클 시간이 가속화되었습니다 - 이는 긍정적인 신호입니다
비용 경제학이 건전합니다: 훈련 모델에 투자하는 주요 모델 회사들의 회수는 현재 유리해 보입니다

칩 가격 하락은 관심사가 아니다

자주 논의되는 주제는 칩 가격 하락(chip depreciation) 입니다. H100, A100 같은 이전 세대 GPU의 임차료는 여전히 매우 견고합니다.

Google은 심지어 자신의 7-8년 된 TPU가 100% 가동률로 실행 중 이라고 공개했습니다. a16z는 중고 칩 시장의 가격을 꼼꼼히 추적하고 있으며, 이전 세대 칩도 완전히 활용되고 있습니다.

따라서 칩 가격 하락은 현재 우리의 주요 관심사가 아닙니다. 시스템 위험에 대해 말하는 사람들 사이에서는 인기 있는 주제이지만, 실제 데이터는 다릅니다.

수요는 매우 실제이고 장관이다

AI에 대한 수요는 매우 실제입니다. 이는 Jevon의 역설(Jevon's Paradox) 을 보여줍니다: 토큰이 저렴해질수록 소비가 증가합니다.

모든 하이퍼스케일러들은 수요가 공급을 훨씬 초과한다 고 말합니다. "다크 GPU"는 없습니다 - 과거에 "다크 파이버(dark fiber)"가 있었던 것처럼요. 즉, 데이터 센터에 설치된 GPU는 즉시 완전히 활용됩니다. 이는 강한 수요의 강력한 지표입니다.

클라우드 수익 백로그도 이 상승 추세를 반영합니다.

AI 앱 매출: 포물선적 성장

2023년부터 2026년까지의 폭발적 성장

AI 앱 매출은 포물선적 성장 을 경험하고 있습니다. 생성형 AI는 특히:

2023년: 차트에서 거의 보이지 않음
2026년 예측: 기가 규모의 비즈니스

소비자와 엔터프라이즈 부문 모두에서 거대한 매출 폭발 이 일어나고 있습니다.

2026년에 AI 모델 회사들이 공개 소프트웨어 산업의 모든 신규 매출의 75-80%를 차지할 것

이를 이해하기 위해 2025년을 보세요:

공개 소프트웨어 회사들이 추가한 신규 매출: 460억 달러
OpenAI와 Anthropic만 해도: 약 230억 달러 (실행 속도 기준)
즉, 단 두 개 회사가 신규 매출의 절반 을 차지합니다

2026년에는 AI 모델 회사들이 전체 공개 소프트웨어 산업의 신규 매출 추가의 75-80%를 차지할 것 으로 예상됩니다. 이는 비정상적인 속도의 성장 입니다.

미래 시나리오: AI 회수(Payback)와 가치 창출

9조 달러에서 35조 달러 시나리오

Goldman Sachs는 AI 구축에서 900억 달러의 수익 을 추정합니다.

만약 다음을 가정하면:

20% 마진
22배 P/E 비율

그러면 35조 달러의 신규 시장 자본화 로 변환됩니다.

현재 약 24조 달러의 신규 시장 자본화 가 이미 앞당겨졌습니다. 이는 이러한 가정들이 유지된다면 상당한 상승 여지 가 있다는 의미입니다.

2030년 또는 2040년: AI 회수 시간표

누적 하이퍼스케일러 CapEx는 2030년까지 약 5조 달러에 도달할 것으로 예상됩니다.

이 4.8조 달러 투자에 대해 10% 허들율을 달성하려면, 2030년까지 ** AI가 가능한 매출이 약 1조 달러에 도달**해야 합니다.

이는 대략 전 지구 GDP의 1% 에 해당합니다. 이는 그럴듯한 시나리오입니다.

또는 완전한 회수가 2040년까지 더 긴 기간에 걸쳐 일어날 가능성 도 있습니다.

어느 쪽이든, 기본 경제학은 이 수준의 투자를 정당화합니다.

개인 시장: AI가 최고의 행동이다

회사들은 더 오래 비공개 상태로 유지된다

지난 20년간 공개 회사 수가 절반으로 줄어들었습니다. 동시에 ** 개인 시장은 실제 자산 클래스가 되었습니다.**

구체적으로:

1억 달러 이상 매출 기업의 86%가 비공개 상태
이는 거대한 변화입니다

파워 로우: 상위 몇 개 회사가 모든 가치를 차지한다

북미와 유럽 유니콘들의 총 가치 평가는 약 5.5조 달러 입니다.

가장 큰 10개 회사만 해도:

전체 가치의 거의 40%를 차지
2020년 이후 두 배로 증가

이는 가치가 가장 크고 최고의 우승자들에게 집중되고 있다 는 의미입니다.

S&P 500의 가속화된 소멸: 기업이 더 빨리 대체된다

최근 데이터 분석에서 흥미로운 것:

대형주 시가총액이 2019년 이후 3배로 증가
S&P 500에서 평균 회사의 지속 기간이 지난 50년간 40% 감소

이는 혼란이 더 빠르고 빠르게 일어난다 는 의미입니다. 기술이 주도하는 시장 변화의 속도가 가속화되고 있습니다.

기업의 실제 사례: Databricks의 변환

AI 네이티브 기업들이 고객이 되다

Databricks 는 AI 이전 시대의 대표적인 회사입니다. 클라우드 데이터 웨어하우스/데이터 레이크 회사로 시작했습니다.

그들은 어떻게 AI 시대에 성공하고 있을까요?

1. 리더십이 중요합니다

CEO Ali Ghodsi는 독특한 혼합입니다: 상업 본능과 기술 깊이
"상업적 터미네이터이자 기술적 터미네이터"
그는 AI의 가치 창조 기회가 얼마나 큰지 알고, 동시에 ** 무엇을 구축할지 알 정도로 기술에 깊이 있습니다**

2. 제품이 자연스럽게 AI에 맞습니다

데이터 레이크는 AI 워크로드를 실행하는 데 좋은 위치입니다
그들은 이점을 최대화할 수 있었습니다

3. AI 네이티브 기업들이 고객입니다

DoorDash, Instacart, Uber 같은 최신 기업들이 고객
이는 매우 좋은 검증 입니다
최고의 AI 기업들이 Databricks 위에서 구축하고 있다는 것은, 그들이 올바른 기술을 가지고 있고, 저비용 기술을 가지고 있다는 의미입니다

결론: 우리는 여전히 매우 초기이다

David George의 분석에서 가장 흥미로운 결론은 이것입니다: "우리가 지금 어디에 있는지에 대해 나를 가장 흥분시키는 것은 우리가 이 제품 사이클에서 얼마나 초기인가 하는 것입니다."

제품 사이클은 a16z의 비즈니스를 주도합니다. 이들은 10-15년 사이클이고, 우리는 지금 바로 시작 부분 에 있습니다.

AI 수요는 경이롭고, 기업들은 더 나은 실행력을 보이고 있으며, 최고의 회사들은 인상적입니다. 공급 측면은 건강하지만 몇 가지 징후들이 시작되고 있습니다. 개인 시장에서 가장 흥미로운 행동은 AI입니다.

당신이 조직을 이끌고 있다면, 지금이 신속하게 행동할 때입니다. AI에 적응하든지, 도태될 준비를 하든지. 변화는 더 빨리 올 것입니다.

Original source: AI Markets: Deep Dive with a16z's David George

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(a16z) AI 시장 분석: a16z 전문가가 공개한 2025년 트렌드