AI 시대, 소프트웨어 해자의 재정의: 누가 이 게임을 주도할 것인가?

핵심 요약

• 소프트웨어 공급 급증: AI 기술으로 소프트웨어 개발 장벽이 극적으로 낮아지고 있으며, 공급-수요 방정식이 근본적으로 변하고 있습니다
• 노동 시장 전환: 소프트웨어가 직접 업무를 수행하게 되면서, IT 지출 중심에서 노동력 대체 중심의 소프트웨어 시장으로 진화하고 있습니다
• 해자의 본질 불변: 엔드-투-엔드 워크플로우 소유, 시스템 기록, 네트워크 효과, 고객 통합 등의 전통적 해자가 여전히 중요합니다
• 규모 문제의 심화: 데이터 네트워크 효과와 같은 해자는 메가 스케일에서만 명확해지기 때문에, 초기 단계에서 규모 달성이 극도로 어려워졌습니다
• 기술 컨센서스의 위력: 클라우드나 모바일과 달리, AI는 기존 기업들 사이에서 광범위한 합의를 얻고 있어 기존 기업들이 빠르게 적응할 수 있습니다

소프트웨어가 '일을 하는 시대'가 도래하다

이 제품 주기의 근본적인 변화는 소프트웨어 자체가 인간의 업무를 직접 수행할 수 있다는 점입니다. 과거에는 소프트웨어 시장의 기회가 주로 IT 지출에 국한되어 있었지만, 이제 그 범위는 전체 노동력으로 확대되고 있습니다.

AI가 음성 에이전트를 50개 언어로 24시간 내내 규정을 완벽하게 준수하면서 고객과 소통할 수 있게 하는 능력은 놀라운 것입니다. 이러한 역량은 인간과 비교할 수 없을 정도로 차별화되어 있습니다. 그러나 우리가 주목해야 할 점은, 이러한 AI의 특성이 그 자체로는 방어력의 원천이 되지 못한다는 것입니다. 오히려 이는 차별화의 영역에 속할 뿐입니다.

소프트웨어 제품의 진정한 방어력은 다음에서 나옵니다:

• 엔드-투-엔드 워크플로우 소유: 고객의 전체 비즈니스 프로세스를 통제하는 것
• 시스템 기록 역할: 기업 내에서 데이터의 중앙 저장소가 되는 것
• 네트워크 효과 구축: 사용자가 많을수록 시스템의 가치가 증가하는 구조
• 고객과의 깊은 통합: 비즈니스 운영에 불가분의 부분이 되는 것

이러한 요소들은 지난 20년간 소프트웨어 회사를 평가할 때 항상 중요했던 기준들이며, AI 시대에도 여전히 그 중요성을 잃지 않고 있습니다.

공급-수요 방정식의 변화: 소프트웨어 공급의 급증

AI 기술의 등장으로 소프트웨어를 만드는 장벽이 극적으로 낮아졌습니다. 이는 경제적 해자(moat)의 개념에 직접적인 영향을 미치고 있습니다.

클라우드나 모바일 혁명 초기에는 기존 기업들이 새로운 기술을 비웃으며 시장 기회를 놓쳤습니다. 그들은 "우리 고객들은 클라우드를 원하지 않아" 또는 "누가 키보드 없는 폰을 사겠어?"라고 말했습니다. 하지만 AI에 대해서는 상황이 다릅니다. 거의 모든 기업이 AI의 중요성을 인정하고 있으며, 이를 자신들의 제품과 서비스에 빠르게 통합하려고 노력하고 있습니다.

소프트웨어 개발의 한계 비용이 점차 0에 가까워지면서, 누구나 기본적인 기능을 구현할 수 있게 되었습니다. 하지만 이것이 모든 소프트웨어 회사의 종말을 의미하지는 않습니다. 오히려 그 영향은 더욱 복잡하고 미묘합니다.

예를 들어, 좌석당 가격 책정 모델을 사용하는 엔터프라이즈 소프트웨어 회사들은 새로운 도전에 직면해 있습니다. 어도비가 더 많은 그래픽 디자이너를 고용할 필요가 없다면 더 많은 라이선스를 팔 수 있을까요? 젠데스크의 소프트웨어가 모든 고객 문의에 답변한다면 더 많은 좌석이 필요할까요? 아마도 그렇지 않을 것입니다.

하지만 이것이 이 회사들의 몰락을 의미하지는 않습니다. 오히려 가격 책정 모델을 근본적으로 재설계하여 결과 기반으로 전환하면 오히려 매출이 5배 이상 증가할 수도 있습니다. 예를 들어, 세일즈포스는 현재 80%의 매출총이익률을 유지하고 있지만, 소프트웨어를 직접 코딩할 수 있게 되는 시대가 오면 이 마진은 급격히 압박받을 수 있습니다.

해자가 명확해지는 메가 스케일의 중요성

데이터 네트워크 효과를 생각해보면, 이는 마치 중력처럼 작동합니다. 원자 하나도 당신에게 중력을 행사하지만, 그 영향을 느끼기 위해서는 지구, 태양, 목성과 같은 거대한 규모가 필요합니다. 작은 유리잔에서는 거의 감지할 수 없습니다.

데이터 기반의 경쟁 우위도 마찬가지입니다. 초기 단계에서는 20개의 회사가 모두 비슷한 기술과 알고리즘으로 사기 방지에 도전할 수 있고, 그 성과 차이는 거의 무시할 수 있습니다. 제가 4명의 고객 데이터를 보고 데이비드가 3명의 데이터를 봤다면, 누가 더 나은 알고리즘을 가졌는지 주장하기 어렵습니다. 보지 못한 수많은 잠재 고객들이 존재하기 때문입니다.

그러나 메가 스케일에 도달하면 상황이 완전히 변합니다. 제가 40억 명의 사람들에 대한 거래 데이터를 보았고, 그들 중 누가 사기꾼인지 정확히 안다면, 이제 저는 고객들에게 훨씬 더 나은 결과를 제공할 수 있습니다. 이 시점에서 제 솔루션과 경쟁사의 솔루션 간의 성능 차이는 명확하고 측정 가능합니다.

이것이 바로 "제로에서 1"과 "1에서 N"의 근본적인 차이입니다. 제로에서 1의 단계에서는 차별화가 거의 보이지 않습니다. 경쟁자가 많아졌기 때문에, 이 초기 단계를 통과하여 메가 스케일에 도달하기가 이전보다 훨씬 어려워졌습니다. 하지만 그 단계에 도달하면 해자가 명확하게 드러납니다.

가격 책정과 '골디락스 존'의 전략

많은 엔터프라이즈 소프트웨어 회사가 어려움을 겪는 이유 중 하나는 가격 책정 모델입니다. 지난 20년간 좌석당 월 85달러라는 가격이 표준이 되었지만, 40년 전에 이런 가격을 제시했다면 비웃음을 샀을 것입니다.

문제는 더욱 복잡합니다. 어떤 서비스의 가격이 기업의 전체 조직에 거의 영향을 미치지 않으면, 기업은 그 비용을 절감하려는 노력을 기울이지 않습니다. 저는 이를 "청소 서비스 문제"라고 부릅니다.

거대 기업의 CEO에게 "화장실을 9% 더 깨끗하게 청소하고 청소비용을 1% 절약할 수 있습니다"라고 제안하면, CEO는 신경 쓰지 않을 것입니다. 청소 서비스 비용은 회사의 전체 운영 비용에서 무시할 수 있는 수준이므로, 그것을 변경하려는 정신적 에너지조차 들이지 않을 것입니다. 이것이 "골디락스 존"입니다 - 비용이 너무 낮아서 무관함에 가깝지만, 일단 공급자가 정해지면 바꾸기 어렵습니다.

반대로, 어떤 영역에서는 이윤의 90%가 신규 공급자에게 돌아간다면, 기존 공급자를 바꾸는 것이 최우선 과제가 됩니다. RFP(제안요청서)를 통해 경쟁 공급자를 찾을 것입니다.

급여 처리 회사들(ADP, Paychex)이 수조 달러 규모로 성장한 이유가 바로 이것입니다. 기업이 급여를 직접 처리할 수도 있지만, 세금 원천징수와 복잡한 세법 때문에 ADP의 월 50달러 요금이 실제로는 매우 저렴합니다. 직원 1명당 월 50달러는 전체 급여에 비하면 무시할 수 있는 수준이지만, 급여 처리를 바꾸려면 엄청난 마찰이 발생합니다.

그린필드 기회와 기업가의 인내심

새로운 기업이 성공하려면 반드시 충족해야 할 두 가지 조건이 있습니다.

첫째, 기업가의 강한 인내심입니다. 좋은 제품을 만들었는데 아직 고객이 없는 상황은 외롭고 힘듭니다. 다른 회사들이 빠르게 성장하는 것을 보면서도, 인재를 유치하려면 급격한 성장이 필요하다는 압박감을 느낄 수 있습니다. 하지만 아무것도 없는 상태(그린필드)에서 시작하려면 이러한 인내심이 절대적으로 필요합니다.

둘째, 새로운 기업이 충분히 빠른 속도로 등장해야 합니다. 전자 건강 기록(EHR) 시스템 분야를 보세요. 매년 새로운 병원 시스템이 얼마나 많이 만들어질까요? 거의 없습니다. 에픽(Epic)이나 서너(Cerner)와 경쟁하려는 신생 기업이 아무리 좋은 제품을 만들어도, 세계의 모든 병원이 이미 EHR 시스템을 사용하고 있기 때문에 성공하기가 정말 어렵습니다.

반면, 스마트폰이나 클라우드 서비스처럼 새로운 기술이 등장할 때 빠르게 채택되는 시장이 있습니다. 이러한 시장에서는 신생 기업이 기존 기업이 아직 채우지 못한 새로운 고객 세그먼트를 빠르게 확보할 수 있습니다.

기술 역량과 맥락의 중요성: "맥락이 왕이다"

최신 기술 동향을 이해하는 것은 중요하지만, 그것만으로는 충분하지 않습니다. 그 기술을 특정 고객의 맥락에 맞춰 적용하는 방법을 알아야 합니다.

예를 들어, 이브(Eve)라는 법률 AI 회사를 보세요. 공동 창업자들은 루브릭(Rubrik)이라는 데이터 관리 회사의 초기 직원이었습니다. 그들은 고용법이나 개인 상해 법률에 대한 특별한 배경은 없었지만, 문서 추출 기술과 대규모 언어 모델을 특정 법률 업무 흐름에 깊이 있게 적용하는 방법을 이해했습니다.

더 중요하게도, 그들은 소송 전문 변호사들을 직원으로 고용하여 새로운 모델이 출시될 때마다 업계 전문가들의 관점에서 초안 작성 및 사건 분석에 미치는 영향을 깊이 있게 이해합니다. 이것이 바로 "맥락"입니다.

기술이 비즈니스 모델을 강화하는 방식도 중요합니다. 많은 법률 회사의 경우, 직원을 50배 더 효율적으로 만드는 기술은 청구 가능한 시간을 침식합니다. 하지만 이브의 비즈니스 모델은 성공 보수 기반입니다 - 이기지 못하면 돈을 받지 못합니다. 따라서 AI를 채택하는 데 제약이 없고, 5배 더 효율적이 되면 5배 더 많은 고객을 유치할 수 있습니다. 이것이 바로 기술과 비즈니스 모델의 완벽한 조화입니다.

AI 시대의 플랫폼 동학과 '래퍼 문제'

18개월 전에는 "GPT 래퍼(OpenAI의 API를 단순히 감싸기만 한 제품)"가 모두의 입에 오르내렸습니다. 어느 정도는 이러한 우려가 타당합니다. 모델의 역량과 애플리케이션의 역량이 매우 겹치는 분야에서는 실제로 위험할 수 있습니다.

하지만 놀라운 점은, 과거에는 소프트웨어를 판매하기에 특별히 매력적이지 않았던 수많은 시장들이 이제는 회사를 세우기에 매우 흥미로운 공간이 되었다는 것입니다. 이는 주로 시장이 더 이상 IT 지출만이 아니라 노동력까지 포함하게 되었기 때문입니다.

자동차 대출 서비스에 음성 에이전트를 적용하는 회사를 생각해보세요. 과거에는 우리가 이러한 회사에 투자했을까요? 아마 아닐 겁니다. 하지만 지금 그 회사는 엄청나게 잘하고 있습니다. 왜냐하면 50개 언어로 고객과 완벽하게 소통하고, 50개 주에서 24시간 일할 수 있는 능력이 개인과 비교할 수 없을 정도로 차별화되기 때문입니다. 또한 그들의 수금 능력이 노동력 대비 훨씬 높기 때문에 회사들은 고객으로부터 많은 수익을 얻고 있습니다.

과거에 IT 예산을 갖지 않았던 고객들도 이제는 이러한 제품에 기꺼이 돈을 지불합니다. 왜냐하면 이것이 비즈니스에 미치는 영향이 명확하기 때문입니다.

기능, 제품, 회사: 세 가지 다른 수준

소프트웨어의 가치 창출 수준은 세 가지로 나뉩니다:

기능(Feature): 기존 제품을 약간 개선하는 것입니다. 예를 들어, 마이크로소프트 워드에 새로운 서식 옵션을 추가하는 것이 기능입니다.

제품(Product): 독립적으로 존재할 수 있는 것으로, 무언가를 추적하거나 관리하는 시스템입니다. CRM, ERP, 회계 소프트웨어 등이 제품입니다.

회사(Company): 제품을 소유하고 시간이 지나면서 진화하며, 지속 가능한 수익 모델을 가지는 조직입니다. 플랫폼이 되면 가장 가치 있는 기업이 됩니다.

과거에는 "기능"이 경멸적으로 여겨졌습니다. 그러나 AI 시대에는 상황이 크게 달라졌습니다. 특정 기능이 인간의 노동을 직접 대체할 때, 그 기능 자체가 매우 높은 수익을 창출할 수 있습니다.

예를 들어, 치과 진료실의 프런트 오피스 수신원 역할을 하는 AI 시스템을 생각해봅시다. 이 "기능"은 현재 사용 중인 어떤 소프트웨어 위에서 작동하지만, 직원을 대체하는 역할을 하기 때문에 연간 20,000달러를 청구할 수 있습니다.

문제는 다음과 같습니다: 기존의 대규모 소프트웨어 회사(세일즈포스, 젠데스크 등)가 이 기능을 직접 개발할까요? 또는 이 기능이 내장된 새로운 제품을 내놓는 다른 회사가 나타날까요?

이것이 바로 "기능-제품-회사" 모델이 여전히 유효한 이유입니다. 최고의 기업가들은 이를 충분히 이해하고 있습니다. 그들은 자신의 기능이 언젠가 더 큰 회사에 의해 복제될 수 있다는 것을 압니다. 따라서 그들은 처음부터 제품과 회사로 발전시킬 계획을 가지고 시작합니다.

드롭박스가 좋은 예입니다. 스티브 잡스는 드롭박스를 단순한 "기능"이라고 비웃으며, 애플이 쉽게 구현할 수 있다고 말했습니다. 기술적으로 그는 맞았습니다. 하지만 드류 휴스턴은 명확한 계획을 가지고 있었습니다. 그는 이것을 100억 달러 규모의 회사로 만들었습니다.

기존 회사들은 "게을러집니다". 특히 그 기능이 그들의 핵심 비즈니스에 영향을 미치지 않는 "골디락스 존"에 있을 때 더욱 그렇습니다. 따라서 신생 기업이 이 영역에 진입할 기회가 생깁니다.

모델 공급자와 애플리케이션 계층의 역학

OpenAI, Anthropic, Google Gemini와 같은 대형 모델 회사가 모든 애플리케이션을 직접 만들 것이라는 우려가 있습니다. 하지만 현실은 이보다 더 미묘합니다.

여러 대형 모델이 존재한다는 것은 긍정적입니다. 만약 Windows가 시장의 95%를 지배하고 있다면(과거에는 그랬습니다), 경쟁 소프트웨어를 만드는 것은 자살 행위와 같습니다. 하지만 지금은 5개 이상의 대형 모델 회사가 있으며, 중국의 모델이나 오픈 소스를 포함하면 더 많습니다.

대형 모델 회사들이 직접 뛰어들 것으로 예상되는 영역은 정말로 중요한 기회가 있는 곳뿐입니다. 예를 들어, OpenAI가 임원 수준의 애플리케이션 전문가를 채용한 이유는 엄청난 애플리케이션 기회가 있기 때문일 것입니다.

하지만 현실적으로, OpenAI가 치과 진료실의 프런트 오피스 관리, 특정 산업의 고객 지원, 또는 수천 개의 수직 애플리케이션을 모두 직접 구축할 것이라고 생각하기는 어렵습니다. 이러한 일들은 너무 작아 보이거나 너무 많습니다.

대신 대형 모델 회사들은 다음을 할 가능성이 높습니다:

• 모든 기업에 판매할 수 있는 거대한 수평적 애플리케이션에 집중합니다. IDE(통합 개발 환경), 엔지니어링, 고객 지원 등이 그 예입니다.
• 대기업에 대한 맞춤형 배포 서비스를 제공합니다. Palantir의 모델과 유사하게, 복잡한 엔터프라이즈 통합과 변경 관리를 직접 담당합니다.
• 선택적으로 일부 높은 가치의 수직 애플리케이션을 구축합니다. 연간 계약 가치(ACV)가 정말 의미 있는 몇몇 산업에 집중합니다.

이것이 신생 기업에게 기회를 열어줍니다.

웹2 vs AI: 기업가 정신의 변화된 환경

웹2(Web 2.0) 시대에는 창업가들이 "구글이나 페이스북이 이것을 만들면 어떻게 될까?"라는 질문에 직면했습니다. 마찬가지로 AI 시대에는 "OpenAI나 다른 대형 기업이 이것을 만들면 어떻게 될까?"라는 질문이 나옵니다.

핵심 차이점은 페이스북이 플랫폼 기업이었다는 점입니다. 2007년 페이스북이 플랫폼을 개방했을 때, Zynga 같은 회사들이 그 위에 사업을 구축했습니다. 페이스북은 농장 게임을 직접 만들지 않았습니다.

하지만 플랫폼 소유자들은 보통 다음과 같이 생각합니다: "만약 이것이 정말 가치 있다면, 나는 세금을 부과할 것이다. 그리고 세율을 마음대로 정할 것이다." 처음에는 10%였다가 나중에 40%가 될 수 있습니다.

따라서 다른 사람의 플랫폼 위에 구축하는 것은 항상 위험합니다. 플랫폼 소유자가 당신이 하는 일과 경쟁할 가능성이 있기 때문입니다.

스프레드시트 시장의 역사가 좋은 예입니다:

• 1979년: VisiCalc가 스프레드시트를 발명하고 시장 100% 차지
• 1985년: Lotus 1-2-3이 더 나은 버전을 만들어 시장점유율 70% 차지
• 2000년: Microsoft가 Windows를 소유했기 때문에 Excel로 시장점유율 96% 달성

플랫폼 소유자가 일반적으로 이기지만, 그것은 그 애플리케이션이 거대했기 때문입니다. 1997년 컴퓨터를 사는 주요 이유 중 하나가 스프레드시트였거든요. 이것은 "골디락스 존"을 위반한 경우였습니다.

AI 시대의 대기업 vs 신생 기업: 가치 포착의 기회

대기업이 AI로 인해 수조 달러 규모로 성장할 가능성이 높을까요, 아니면 신생 기업들이 새로운 시장을 개척할까요? 역사는 양쪽 모두에 기회가 있다는 것을 보여줍니다.

클라우드 컴퓨팅을 보세요. Workday는 PeopleSoft를 이겼고, Salesforce는 Siebel을 이겼습니다. 이 새로운 회사들은 구독 기반의 새로운 가격 모델과 더 나은 사용자 경험으로 기존의 온프레미스 소프트웨어 회사들을 압도했습니다.

마찬가지로 AI 시대에도 다음과 같은 일이 벌어질 수 있습니다:

대기업의 상승 시나리오: 기존 고객 관계를 보유한 대기업들이 AI를 추가하여 더 많은 가치를 창출합니다. 예를 들어, Tata나 Infosys와 같은 아웃소싱 기업이 AI를 도입하면 10만 명의 콜센터 직원이 필요 없게 될 수 있습니다. 하지만 계약은 유지되고, 수익은 극적으로 증가합니다.

대기업의 하락 시나리오: 기업이 신생 기업과 협력하거나 직접 AI 솔루션을 구축하기로 결정합니다. 이 경우 기존 아웃소싱 기업은 계약을 잃을 수 있습니다.

결국 많은 것이 어떤 "골디락스 존"에 있는가에 따라 달려 있습니다. 해결하는 문제가 기업에 충분히 중요하지만, 대기업의 핵심 사업 모델과는 직교하지 않는다면, 신생 기업은 큰 기회를 가질 수 있습니다.

AI와 일자리: 현실적 전망

가장 흔한 오해는 "AI가 모든 일자리를 없앨 것이다"는 것입니다. 하지만 실제 상황은 더 미묘합니다.

분명 일부 직업은 없어질 것입니다. 하지만 역사적으로 기술 발전은 새로운 일자리를 창출했습니다. 중요한 것은, 이전에는 비용이 너무 높아서 실현 불가능했던 많은 서비스들이 이제 가능해진다는 것입니다.

Uber를 생각해보세요. Uber가 없었다면 얼마나 많은 사람들이 택시를 탔을까요? 이전에는 택시를 찾고 예약하는 것이 복잡하고 불편했습니다. 하지만 Uber가 그것을 간단하고 저렴하게 만들자, 모든 사람이 그것을 사용하기 시작했습니다.

JP Morgan Chase의 예를 들어봅시다. 만약 모든 고객이 매일 이야기할 수 있는 개인 친구를 가지고 그들의 모든 재정 생활을 도와줄 수 있다면 얼마나 좋을까요? 또는 "앱 설치에 문제가 있어요"라고 할 때, 실시간으로 도와줄 누군가와 대화할 수 있다면 얼마나 좋을까요?

현재 이러한 서비스들이 제공되지 않는 이유는 간단합니다: 비용이 너무 높기 때문입니다. 하지만 AI 덕분에 이러한 비용이 0에 가까워진다면, 기업들은 이전에는 상상도 못 했던 많은 영역에서 AI를 고용하기 시작할 것입니다.

왜냐하면:

• 인간을 훈련시킬 수 없습니다
• 인간을 찾을 수 없습니다
• 인간은 너무 비싸고 비효율적입니다

따라서 새로운 일자리가 창출되지만, 그것은 다른 형태의 일자리일 것입니다. 데이터 라벨링, AI 모델 개선, 고객 피드백 수집 등과 같은 일들이 증가할 것입니다.

기술 채택과 CEO의 직관

AI가 이전의 클라우드나 모바일 기술과 다른 점은 CEO들도 AI의 가치를 직관적으로 이해한다는 것입니다.

클라우드는 처음에 CEO들에게 난해했습니다. "데이터를 다른 사람의 컴퓨터에 저장하라고요?" CIO나 기술 임원들이 설득해야 했습니다.

하지만 AI는 다릅니다. 프롬프트에 "고객 지원팀의 생산성을 두 배로 늘려달라"고 입력하면, CEO는 즉시 가치를 이해합니다. 고객 지원, 엔지니어링, 백오피스 운영 등 모든 분야에서 얻을 수 있는 효율성 향상을 직관적으로 파악할 수 있습니다.

이것이 AI 도입이 클라우드 도입보다 빠를 가능성이 높은 이유입니다.

시장 통합과 장기적 전망

역사적으로 20개의 경쟁사가 모두 비슷한 비용으로 비슷한 제품을 판매할 때, 시장은 상당한 통합을 거칩니다. 하위 15개 회사가 파산하고, 상위 몇 개 회사 간에 통합이 일어납니다.

AI 애플리케이션 시장도 비슷한 경로를 따를 가능성이 높습니다. 초반에는 많은 경쟁사가 있고, 모두가 손해를 보며 제품 가격을 책정합니다. 하지만 시간이 지나면서:

1. 일부 회사들이 모멘텀을 얻고 규모를 달성합니다
2. 경쟁사들이 하나둘 사라지거나 합병됩니다
3. 생존한 회사들은 더 높은 가격을 책정할 수 있게 됩니다
4. 품질이 향상되고 해자가 생깁니다

이 과정은 빠를 수도, 느릴 수도 있습니다. 하지만 시장이 자동으로 조정될 것입니다.

거대 모델 회사들의 경우, 상황이 더욱 치열합니다. 최첨단에서 많이 뒤처지면서 생계를 유지하려는 것은 불가능합니다. 기술 발전이 너무 빨라서, 뒤떨어진 모델은 경쟁력을 잃게 됩니다.

혁신의 영역화(Specialization)와 미래

시장이 너무 빠르게 성장하면, 결국 전문화가 일어납니다.

일반적인 대형 모델은 모든 용도에 적합하려고 하지만, 시간이 지나면서 특정 영역에 특화된 모델들이 나타날 것입니다:

• 창의적 도구: 영화 제작, 소셜 미디어 콘텐츠 생성에 특화된 모델
• 금융 서비스: 위험 분석, 거래 실행에 특화된 모델
• 의료: 진단, 치료 계획에 특화된 모델
• 법률: 계약 검토, 판례 조사에 특화된 모델

이러한 전문화는 시간이 지나면서 각 영역에서 더 높은 성능과 방어 가능한 위치를 만들 것입니다.

결론: AI 시대의 기업가 정신과 기회

AI는 소프트웨어 업계의 게임 규칙을 바꾸고 있습니다. 하지만 기본적인 원칙들은 변하지 않았습니다:

1. 해자(Moat)는 여전히 중요합니다. 하지만 이제는 메가 스케일에 도달하기가 더 어려워졌습니다.

2. 가격 책정 모델이 생사를 결정합니다. 잘못된 가격 책정 전략은 가장 혁신적인 기업도 망칠 수 있습니다.

3. 맥락이 왕입니다. 최신 기술을 이해하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 특정 고객의 맥락에 적용하는 방법을 알아야 합니다.

4. 인내심이 필수입니다. 그린필드 기회에서 성공하려면 장기간의 성장 없이도 계속할 수 있는 강한 의지가 필요합니다.

5. 기업가 정신은 여전히 보상받습니다. 시장이 아무리 경쟁적으로 보일 지라도, 명확한 계획과 강한 실행력을 가진 창업가는 성공할 수 있습니다.

소프트웨어가 이제 직접 일을 수행할 수 있게 된 이 시대에, 정말로 관심 있는 기업가라면 지금이 역사상 가장 좋은 때입니다. 장벽은 낮아졌고, 시장은 거대하며, 기회는 무한합니다. 하지만 성공은 여전히 좋은 아이디어, 강한 실행력, 그리고 흔하지 않은 인내심을 요구합니다.

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원문출처: https://www.youtube.com/watch?v=fgzr3PhzIMk

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