AI 기회: 모델을 넘어선 새로운 비즈니스 전략

핵심 요약

AI는 단순한 기술이 아닌 경제 사이클: PC, 인터넷, 클라우드, 모바일에 이은 다섯 번째 메가 사이클로, 소프트웨어 산업 전체를 재편하고 있습니다.
세 가지 핵심 투자 기회: AI-네이티브 소프트웨어(기존 카테고리의 재창조), 노동력 대체(3조 달러 시장), 데이터 방어벽(경쟁 불가능한 모델)
방어 불가능한 경쟁 우위의 핵심: 단순 AI 차별화만으로는 부족하며, 전체 워크플로우 통합과 독점 데이터 확보가 필수입니다.
시스템 오브 레코드가 핵심: 법률 소송 지원 AI인 Eve의 사례처럼, 최종 사용자의 전체 업무 흐름을 소유해야만 장기적 경쟁력을 갖춥니다.
데이터 방어벽의 재발견: 공개 데이터도 AI로 정제·조직화하면 10배 이상의 가치 창출이 가능하며, 이것이 새로운 기업 가치의 원천입니다.

세 가지 핵심 AI 투자 기회

1. AI-네이티브 소프트웨어: 기존 카테고리의 재창조

클라우드 컴퓨팅이 등장했을 때, 기존의 온프레미스 소프트웨어 기업들은 구독 모델로 전환하기 어려워했습니다. 이로 인해 Salesforce, Workday, Shopify 같은 클라우드-네이티브 기업들이 거대한 시가총액을 차지하게 되었습니다.

지금 AI는 모든 소프트웨어 시장을 재편하고 있습니다. Krea 같은 AI-네이티브 이미지 생성 도구는 젊은 디자이너들이 선택하는 새로운 표준이 되고 있습니다. Adobe Photoshop이 여전히 훌륭한 비즈니스지만, 경력 초기의 디자이너들은 AI 기능이 기본으로 내장된 도구를 선호합니다.

QuickBooks의 한계를 보세요. 다중 법인, 다중 통화를 제대로 처리하지 못하기 때문에, 기업들은 NetSuite 같은 더 나은 ERP 시스템으로 이동해야 합니다. 이 공간에 50개 이상의 내장 AI 기능을 가진 Rullet 같은 새로운 AI-네이티브 솔루션들이 등장하고 있습니다.

이들 회사가 성공하는 핵심은 "그린필드(greenfield)" 기회 를 노린다는 것입니다. 기존 Mailchimp 또는 NetSuite 사용자를 전환시키려는 것이 아니라, 새로운 고객들, 특히 기술 변화의 임계점에 있는 회사들을 목표로 합니다. 이것이 훨씬 더 빠른 성장을 가능하게 합니다.

2. 노동력 대체: 3조 달러의 거대 시장

여기서 진정한 기회가 나타납니다. 글로벌 소프트웨어 시장은 약 3,000억 달러입니다. 하지만 미국의 노동력 시장 규모만 13조 달러 입니다. AI가 인간 노동을 소프트웨어로 대체할 때, 이는 단순한 기존 시장의 잠식이 아니라 완전히 새로운 시장 창출입니다.

예를 들어, 소규모 기업이 기본 소프트웨어에 연 500달러를 지출한다면, 이제 AI 기반 제품에 연 20,000달러를 투자할 수 있습니다. 이 제품이 리셉션 업무의 5개 중 8개를 처리한다면 말입니다. 이러한 변화는 전체 소프트웨어 지출을 대폭 확대합니다.

Eve의 사례: 데이터 방어벽과 워크플로우 통합

법률 소송 변호사들의 사례를 보겠습니다. 플린티프(원고측) 변호사들은 성공에 기반한 수임료를 받습니다. 즉, 케이스를 이기지 못하면 보수를 받지 못합니다. Eve는 이들 변호사의 생산성을 5배 향상 시킵니다.

Eve의 작동 방식:

초기 접수 단계: 음성 AI가 수백 페이지의 의료 기록과 고용 문서를 스캔하여 어떤 케이스를 맡을 가치가 있는지 판단
데이터 기반 의사결정: AI가 수집한 케이스 특성 데이터로 "이 케이스는 50,000달러 가치, 저 케이스는 500만 달러 가치"라고 조언
전체 소송 프로세스 자동화: 의료 시간표(medical chronology) 작성, 요구장(demand letter) 작성, 민사소장 제출까지 모두 처리
피드백 루프: 케이스 결과 데이터가 다시 초기 접수 프로세스를 개선, 더 나은 케이스 선별 가능

가장 중요한 점은, Eve가 생성한 데이터는 공개되지 않는다는 것입니다. 이것이 경쟁 불가능한 방어벽을 만듭니다. Eve가 처리한 모든 케이스의 데이터가 AI 모델을 더 똑똑하게 만들고, 이는 더 나은 소송 결과로 이어지며, 더 나은 데이터를 생성합니다. 이것이 경쟁 우위의 순환 고리 입니다.

결과: Eve의 포트폴리오에서 100%의 케이스가 이 제품을 통해 처리됩니다. 이들은 변호사들의 필수 도구가 되었습니다.

Salient의 사례: 규정 준수와 수익 증대

Salient는 소비자 대출 수집을 AI로 처리합니다. 초기에 비용 절감(인건비 감소)을 강조했지만, 실제 게임 체인저는 수금률 50% 향상 입니다.

Salient의 가치:

24시간 365일 운영 가능
50개 주와 지역별 규정을 모두 준수 (인간 직원이 관리 불가능한 수준의 복잡성)
50개 언어 지원, 문화적 감수성 있는 상호작용
불쾌한 업무 제거 (높은 이직률 문제 해결)

이 조합은 엄청난 경쟁 방어벽을 만듭니다. 어떤 경쟁사도 모든 새로운 법률과 규정을 추적하면서 동시에 더 나은 수금 알고리즘을 개발할 수 없습니다.

3. 데이터 방어벽: 공개 데이터의 AI 강화

많은 사람들이 놓치는 기회가 여기에 있습니다. AI와 데이터의 조합입니다.

핵심 통찰: 공개된 데이터도 AI로 정제, 조직화, 강화하면 10배에서 100배의 가치를 창출할 수 있습니다.

FlightAware의 예

ADSB 트랜스폰더 데이터(항공기의 고도, 속도 등)는 공개되어 있습니다. 아마존에서 안테나를 사면 누구나 받을 수 있습니다. 하지만 FlightAware는 전 세계에 수백 개의 안테나를 설치하여 이 데이터를 집계합니다. 그 결과, 그들의 데이터는 가장 포괄적이고 정확하며, 경쟁자가 복제하기 어렵게 됩니다. 이것이 방어벽입니다.

OpenEvidence의 사례: 의료 데이터의 전환

일반 AI(ChatGPT)의 의료 정보는 중간 정도입니다. OpenEvidence는 의료 저널에 대한 독점 라이선스 를 확보했습니다. 이제 의사가 OpenEvidence에 질문하면, 최신 의료 연구에 기반한 증거 기반의 답변을 받습니다.

결과: 미국 의사의 3분의 2가 매주 이것을 사용합니다. 경쟁자는 같은 데이터에 접근할 수 없으므로, 같은 품질의 서비스를 제공할 수 없습니다.

vLex의 변환

vLex는 스페인의 모든 법적 기록을 획득했습니다. 처음에는 원본 법적 문서를 판매하는 것이 한계였습니다. 하지만 AI를 도입한 후, 수익이 5배 증가 했습니다. 왜요? 이제 스페인 법적 판례를 포함한 정교한 법적 메모를 제공할 수 있기 때문입니다.

이것이 진정한 가치입니다: 원본 데이터는 "야채(vegetables)"이고, AI로 강화된 것은 "완성된 식사(finished meal)"입니다.

숨겨진 데이터 찾기: "De Novo 방어벽"

어떤 기업가는 1980년대와 90년대 블렌더 설명서의 시장을 발견했습니다. 이들 문서는 eBay에서 저렴하게 구입할 수 있었습니다. 디지털화되고 조직화되며 AI 인터페이스로 제공되자, 이제 높은 가치를 가집니다.

이것이 "De Novo 방어벽"의 패턴 입니다:

저평가되거나 산재된 데이터 찾기
디지털화 및 정규화
AI로 강화
고급 인터페이스로 제공

다른 예:

Ancestry.com: 계보 기록을 디지털화하여 가족사 발굴을 가능하게 함
PitchBook: 펀딩 라운드 데이터를 집계하여 투자자의 의사결정 도구로 전환
LexisNexis: 법적 및 공개 기록 집계
CoStar: 부동산 데이터 전문화
Bloomberg: 금융 데이터 독점

이들은 모두 공개 데이터를 시작했지만, 그것을 "시스템 오브 레코드" 로 만들었습니다.

시스템 오브 레코드: 진정한 경쟁 우위

중요한 구분이 있습니다: 차별화(differentiation) vs 방어벽(defensibility)

음성 AI가 50개 언어로 증거를 수집할 수 있다는 것은 뛰어난 차별화입니다. 하지만 이것만으로는 방어벽이 아닙니다. 경쟁자도 같은 기능을 복제할 수 있습니다.

Eve의 진정한 방어벽은:

전체 워크플로우 통합: 초기 접수부터 소송 결과까지 모든 것을 소유
맥락 인식: 변호사가 해야 할 모든 일과 관련된 제품
독점 데이터 루프: 생성된 데이터가 공개되지 않으므로, 경쟁자는 이를 학습에 사용할 수 없음

결과적으로, Eve는 변호사들에게 필수 도구가 되었고, 대체하기가 거의 불가능합니다.

이것이 전체 소프트웨어 역사를 통해 반복되는 패턴입니다. WordPerfect는 놀라운 워드 프로세싱 차별화가 있었지만, Microsoft Word가 Windows와 번들로 제공되자 순식간에 사라졌습니다. VisiCalc도 마찬가지였습니다.

하지만 Toast 는 다릅니다. Toast는 음식점 경영자를 위한 수직 운영 체제입니다. DoorDash 통합, 직원 급여, 재고 관리까지 모든 것을 처리합니다. 이것을 대체하려면, 경쟁자는 같은 깊이의 통합을 제공해야 하는데, 이는 매우 어렵습니다. Toast는 이제 금융 서비스(대출, 결제 처리)도 추가했으며, 이는 더욱 접착력을 높였습니다.

아키타입별 AI 비즈니스 구축 방식

벽 정원(Walled Garden) 모델

OpenAI 같은 대형 랩을 "채소 농장"으로 생각해보세요. 그들은 토큰(모델과 데이터)을 판매하는 인프라 회사입니다. 많은 애플리케이션 건설자들이 이들을 사용합니다.

하지만 문제가 있습니다: OpenAI가 자신의 모델을 사용하는 기업들과 직접 경쟁하기 시작했다면? 이것이 "벽 정원" 갈등 입니다.

재산에 울타리를 치고 입장료를 받는 것처럼, 데이터를 소유하고 그 접근을 제어하는 것은 엄청난 권력 원천입니다.

수직 소프트웨어의 부상

Toast, ServiceTitan, Mindbody 같은 회사들의 성공은, 특정 산업에 깊게 임베드되면, 성장 가능성이 훨씬 크다 는 것을 보여줍니다.

사람들은 처음에 Toast의 잠재력을 의심했습니다. 음식점의 높은 실패율과 낮은 소프트웨어 지출이 이유였습니다. 하지만 Toast는 금융 서비스를 추가함으로써 거대한 비즈니스가 되었습니다.

전통적인 결제 처리 회사들은 Toast처럼 포괄적인 소프트웨어 솔루션을 제공할 수 없었습니다.

기존 기업의 데이터 금광

여기서 중요한 통찰이 나옵니다: 기존 소프트웨어 회사들은 데이터 금광을 가지고 있습니다.

NetSuite, Intuit(QuickBooks), Workday 같은 회사들은 수십 년의 고객 거래 데이터를 가지고 있습니다. 이 데이터는 AI로 강화될 때 새로운 가치를 창출할 수 있습니다.

예를 들어:

Intuit이 보유한 수백만 중소기업의 재무 데이터
NetSuite가 보유한 수천 개 기업의 ERP 운영 데이터
Workday가 보유한 인사 데이터

이들은 이 데이터로부터:

완전히 새로운 서비스 개발
기존 가격 모델 변경 (매출 대폭 증가)
새로운 고객 가치 제안

Workday는 이미 AI로 강화된 참고 문헌 자동 확인을 새 직원에 대해 제공하기 시작했습니다.

White-Collar 서비스 AI 롤업: 올바른 전략

많은 사람들이 "AI가 White-Collar 서비스를 혼란에 빠뜨린다"고 생각합니다. 이는 부분적으로 맞지만, 전략이 중요합니다.

잘못된 접근: 1:1 인수합병

전통적인 사모펀드 전략은 100-200개의 회계 회사를 인수하여 비용을 절감하는 것입니다. 하지만 이는 느리고 복잡합니다.

올바른 접근: 고객베이스 확보 전략

더 나은 전략:

매출이 감소했지만 5개의 우량 대클라이언트를 가진 회사 를 낮은 가격(3배 EBITDA)에 인수
AI로 완전히 변환
비즈니스 모델 확대

다른 회사들을 추가로 구매할 필요가 없습니다. 이미 가치 있는 고객 기반을 확보했기 때문입니다.

예: 지역 제약과 국가 규모

피부과나 회계: 강력한 지역 관계로 인해, 한 도시의 클리닉 인수가 다른 주의 성장을 돕지 않습니다.

채무 추심이나 관리형 IT 서비스(MSP): 국가 또는 전지구적 규모로 확장 가능합니다. 대부분의 지원을 원격으로 제공할 수 있기 때문입니다.

따라서 국가 규모의 서비스에 투자하는 것이 AI 변환에 훨씬 적합합니다.

소비자 AI: 집계자가 이기는 이유

흥미로운 질문: 왜 Google, OpenAI 같은 대형 기술 회사가 모든 AI 카테고리를 지배하지 않나요?

답: 집계자 모델(aggregator model)

비행편 검색을 생각해보세요. 각 항공사 웹사이트를 개별적으로 확인하는 것보다, Kayak에서 모든 항공사의 인벤토리를 한 곳에서 보는 것이 훨씬 나봅니다.

AI도 마찬가지입니다. 코딩이나 창의 도구의 경우, 모든 모델에 접근하기를 원합니다. 왜냐하면 각 모델은 고유한 전문화를 가지고 있고, 완벽한 대체품이 아니기 때문입니다.

따라서 소비자들은:

한 곳에서 모든 모델에 접근하기를 원함
각 작업에 최적의 모델을 선택하기를 원함

하지만 OpenAI나 Google은 정의상 자신의 모델만 사용할 수 있습니다.

결과: 집계 플랫폼이 이깁니다.

투자 기관으로서의 접근 방식

성공적인 VC 투자를 위해서는:

거래 찾기: 인사이트 있는 콘텐츠를 발행하여 최고의 기업가들을 끌어당기기
- "Salesforce의 죽음: AI가 판매를 어떻게 변형할 것인가"
- "사망, 세금, AI"
- "상위 50개 엔터프라이즈/소비자 애플리케이션"
거래 선택하기: 전문가 팀으로 각 카테고리에서 리더가 되기
- 각 분야의 전문가 확보 (성우 AI, ERP, 법률 AI 등)
- 혼합 배경의 팀 (CEO, 콘텐츠 생성자, 업계 전문가)
거래 이기기: 프로세스와 팀 역량으로 경쟁
- 높은 확신을 가진 개인 존중
- 전체 회사 노력으로 상위 거래 확보
- 계산된 리스크와 누락 오류 회피

고객 유지와 엔터프라이즈 판매

고객 유지

지금까지 우리가 보는 것:

가격 쇼핑과 전환이 미미함
가장 중요한 것: 기본 기술 주변에 풍부한 생태계 구축

예를 들어, 음성 능력만으로는 충분하지 않습니다. 그 음성 능력 주변에 많은 것을 구축해야 합니다.

이로 인해:

풍부한 생태계를 구축하는 회사가 더 나은 고객 유지
AI가 빠르게 진화하므로, 고객들은 이들 스타트업을 AI 솔루션 제공자 로 봄
새로운 기능이 매일 출시되므로, 고객들은 미래로 함께 나가는 제공자 선호

결과: 특히 엔터프라이즈 측에서 유지가 문제가 되지 않음

엔터프라이즈 판매

흥미롭게도:

이전보다 더 많은 인바운드 수요
Eve는 아웃바운드 판매 모션이 필요 없음 (이것이 정상은 아님)
특히 대기업 판매 시, 엔지니어링 팀의 forward-deployed 모션 증가

왜? 많은 대기업이 스타트업을 찾는 이유는:

자신들의 조직 내 AI 적용처를 더 잘 이해하기 위해
시범 프로그램 실행을 위해
내부 AI 문화 구축을 위해

미래의 핵심: AI-First 조직 문화

가장 높은 수준에서, AI 성공의 핵심은 문화입니다.

질문: "누군가를 고용하기 전에 'AI가 이 일을 할 수 있나?'라고 묻는가?"

Andreessen Horowitz (벤 호로위츠가 CEO): 직원 고용 시 매번 이 질문을 함
Eve: 단순히 "골프 치는 변호사들이 우리 판매팀"이라는 전략이 아님
성공적인 스타트업: AI의 비용 절감과 수익 증대 능력을 이해하고 있음

반대로:

구식 기업: NetSuite나 QuickBooks를 사용하면서도 AI 없이 운영
미래: AI 우선 조직이 경쟁에서 승리

결론

AI는 모델의 문제가 아닙니다. 이것은 새로운 비즈니스 모델, 새로운 경쟁 우위, 새로운 시장의 문제 입니다.

성공하는 AI 기업들의 공통점:

전체 워크플로우 통합 (분산된 기능이 아님)
독점 데이터 방어벽 (공개 데이터도 충분함, 정제되고 강화되면)
시스템 오브 레코드 구축 (대체 불가능하게 만들기)
AI-First 문화 (내부적으로도 채택)

현재 우리가 목격하고 있는 것은 단순한 기술 트렌드가 아니라, 경제 구조의 재편 입니다. 소프트웨어가 인간 노동을 대체하고, 새로운 비즈니스 카테고리가 생기며, 데이터 방어벽이 새로운 가치를 창출합니다.

이것이 바로 우리가 투자하는 이유이고, 이것이 바로 지금이 AI 기회의 가장 초기 단계인 이유입니다. 지금부터 향후 10년은 이 기회를 활용하는 회사들이 경쟁에서 지배할 것입니다.

Original source: The AI Opportunity that goes beyond Models

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