AI 산업의 미래: 2024년 승자가 정해지는 기준

핵심 요약

Anthropic과 OpenAI의 시장 지배: 현재 두 AI 기업의 월별 수익이 Meta, Google, Microsoft의 총합을 초과하는 중
스타트업 평가액의 급등: 상위 1% 유니콘의 엑시트 규모가 24개월 만에 100억 달러에서 320억 달러로 10배 증가
AI 채택은 여전히 초기 단계: 경제 전체의 AI 침투율이 5% 미만으로, 수조 달러의 성장 기회가 남아있음
토큰 가격이 미래를 결정: AI 모델의 경쟁 구도와 토큰 가격이 향후 5년 VC 산업의 가치 창출을 좌우할 예정
공급 제약이 버블 위험을 낮춤: 데이터 센터, 칩, 전력 등 인프라 부족으로 단기적으로 과열 우려는 낮은 상태

AI가 경제를 장악하는 이유: 급속한 수익 성장의 증거

AI 기업의 시장 지배력이 예상을 초월하다

현재 벤처캐피탈 업계의 가장 놀라운 현상은 Anthropic과 OpenAI 두 회사의 성장 속도입니다. 이들 기업의 월별 수익이 이미 Meta, Google, Microsoft 같은 대형 기술 기업들의 총수익을 능가하고 있습니다. 이는 단순한 수치 변화가 아니라, AI 기술이 경제 전반에 얼마나 빠르게 침투하고 있는지를 보여주는 증거입니다.

더 놀라운 지표는 스타트업의 평가액 증가입니다. 2020년부터 2024년까지 상위 1%의 유니콘들(100억 달러 이상으로 평가된 스타트업)의 엑시트 규모는 처음 100억 달러에서 시작했습니다. 올해 초 이 수치는 200억 달러로 업데이트되었고, 최근에는 320억 달러에 도달했습니다. 단 24개월 만에 10배 성장한 것입니다. 이는 AI 모델의 정교화와 함께 실제 사용량이 극적으로 증가하고 있음을 의미합니다.

Wiz와 Cursor 같은 기업들은 4~6년 만에 아무것도 없는 상태에서 수십억 달러 규모의 회사로 성장했습니다. 이는 역사적 스타트업 성장 속도를 훨씬 초월합니다. 가치 창출의 속도가 공전의 기록을 세우고 있으며, 이는 AI 기술의 실용성과 시장 수요가 얼마나 강한지를 증명합니다.

2024년 이후 AI 채택의 근본적 변화

많은 사람들이 "AI 버블"에 빠져 있다는 우려를 제기합니다. 하지만 현실은 다릅니다. 경제 전체의 AI 침투율은 여전히 5% 미만입니다. 이는 AI 기술이 진정한 초기 단계에 있다는 의미입니다. 코딩 분야에서는 AI 채택이 더 진전되었지만, 법률, 금융, 마케팅 등 대부분의 기업 기능에서는 아직 초기 단계에 머물러 있습니다.

2024년 11월 이후 기업들의 AI 인식은 근본적으로 변했습니다. 그 이전까지는 AI가 대부분 애매한 기업 약속으로 여겨졌으며, 클라우드 컴퓨팅이나 기존 소프트웨어와 같은 기술의 맥락에서만 논의되었습니다. 소비자 시장에서도 AI 기업들은 단순히 사용자 수와 가격으로만 평가되었습니다.

하지만 지금은 달라졌습니다. 기업들은 AI가 실제로 자신의 경영 방식을 근본적으로 바꿀 수 있다는 것을 깨달았습니다. 코딩에서 보인 생산성 향상이 이제 법률, 재무, 고객 서비스 등 다양한 분야로 확산되기 시작했습니다. 이러한 광범위한 경제적 확산은 지금 시작되었을 뿐이며, 향후 몇 년간 극적으로 가속화될 것으로 예상됩니다.

스킬오모픽에서 네이티브 AI로: 혁신의 다음 단계

초기 AI 애플리케이션의 한계와 진화

AI의 초기 단계에서 대부분의 애플리케이션은 "스키오모픽(skeuomorphic)"이었습니다. 즉, 기존의 도구나 프로세스를 단순히 모방하면서 더 효율적이거나 저렴한 방식으로 구현하는 형태였습니다. 많은 기업과 개인이 현재 AI를 사용하여 기존 업무를 더 빠르고 효율적으로 처리하고 있는 것이 그 예입니다. AI 음성 통화 기능, 자동화된 데이터 분석, 텍스트 생성 도구 등이 이에 해당합니다.

하지만 이제 우리는 "네이티브 AI" 애플리케이션의 등장을 목격하고 있습니다. 이는 AI 기술을 기반으로 처음부터 설계되어 기존에는 불가능했던 새로운 기능과 경험을 제공하는 애플리케이션입니다. 특히 에이전트 AI의 등장이 주목할 만합니다. 에이전트 AI는 자율적으로 작업을 수행하고 의사결정을 내릴 수 있는 시스템으로, 이는 AI 기술의 판도를 근본적으로 바꾸게 될 것입니다.

최첨단 AI 기업의 연구원들이 이제 직접 타이핑하지 않고, 에이전트에게 명령을 속삭이는 방식으로 작업하는 모습은 놀라울 정도입니다. 물론 아직은 초기 단계이지만, 이러한 능동적 참여 방식이 미래의 표준이 될 것으로 예상됩니다. 반응형 AI 도구에서 주도적 AI 에이전트로의 전환은 생산성 향상의 새로운 차원을 열게 될 것입니다.

기업 운영 방식의 근본적 변화

AI가 가져올 가장 큰 변화는 기업이 근본적으로 운영되는 방식 자체일 것입니다. 현재 많은 기업의 정리해고나 구조조정은 AI가 주도하는 진정한 효율성 향상이라기보다는, 기존의 비효율성을 제거하는 것에 가깝습니다. 즉, 불필요한 중간 관리층을 제거하거나 중복된 업무를 정리하는 수준입니다.

하지만 미래의 진정한 변화는 훨씬 더 광범위할 것입니다. 성숙한 대기업들의 경우, 보통 제한된 자원을 제품 개발과 혁신에 집중하며 내부 운영 자동화는 우선순위가 낮습니다. 최고의 인재는 획기적인 제품 개발에 끌리기 때문입니다. 이는 성숙 기업들에게 AI를 통한 자동화로 엄청난 효율성 개선을 이룰 수 있는 기회를 남깁니다.

반대로, 최첨단 AI 기업들은 매우 효율적이고 공격적이며, 지칠 줄 모르고 일합니다. 이들은 처음부터 AI 중심으로 설계되어 운영되기 때문에 전통적 기업보다 훨씬 더 빠르고 효율적입니다. 이러한 운영 방식의 차이가 결국 시장에서의 경쟁력 차이로 나타나게 될 것입니다. 우리가 SaaS 기업들이 예상보다 훨씬 비효율적으로 운영되고 있었다는 것을 이해한 것처럼, 현재의 기업들도 AI를 통해 엄청난 변혁을 이루게 될 것입니다.

누가 AI의 부를 차지할 것인가: 막대한 기회와 불확실성

미지의 시장 구조: 토큰 경쟁의 강도에 따라 결정되는 미래

향후 5년 벤처캐피탈 산업의 성패를 결정할 가장 중요한 요소는 AI 모델의 시장 구조입니다. 구체적으로는 몇 개의 대규모 모델 기업이 경쟁할 것인가, 그리고 토큰 가격이 어느 수준으로 결정될 것인가의 문제입니다.

현재 최첨단 지능에 대한 엄청난 비탄력성이 존재합니다. 많은 기업과 개발자들이 가장 최신의, 가장 강력한 AI 모델을 필요로 하고 있습니다. OpenAI와 Anthropic의 최신 모델들은 대체할 수 없는 것으로 여겨지고 있습니다. 이는 토큰 가격이 상대적으로 높게 유지될 가능성을 시사합니다.

하지만 시간이 지나면서 상황이 변할 수 있습니다. 이전 세대의 모델도 충분히 좋아질 수 있고, 오픈소스 모델의 발전으로 인해 비용이 급격히 낮아질 수 있습니다. 만약 TSMC가 대규모 모델을 증류(distill)하는 것을 허용한다면, 즉 큰 모델의 기능을 작은 모델로 복제하는 것을 허용한다면, 오픈소스는 상당한 이점을 얻게 될 것입니다. 현재 이러한 증류는 원래 사전 훈련 비용의 약 2%만 소요됩니다.

흥미롭게도, 현재 토큰당 비용은 전년 대비 10배 이상 감소했습니다. 하지만 최첨단 애플리케이션에서 토큰에 대한 수요는 훨씬 더 빠른 속도로 증가하고 있으며, 총 지출 측면에서 비용 절감을 훨씬 능가하고 있습니다. 결론적으로 기술 구매자들 사이에는 이미 강한 비용 압박이 형성되고 있습니다.

포춘 500대 기업의 AI 투자 수요와 경제적 영향

5% 미만의 시장 침투율로도 이미 Anthropic과 OpenAI가 하이퍼스케일러를 능가하는 수익을 추가하고 있다는 사실을 고려하면, 잠재적 결과는 엄청납니다. 포춘 500대 기업들이 연간 총 2조 달러의 이익을 창출한다는 점을 감안하면, Anthropic과 OpenAI 두 회사만으로도 올해 말까지 연간 2천억 달러의 수익을 달성할 수 있다는 예측이 과하지 않을 것입니다.

이는 오픈소스 솔루션이나 다른 공급업체들을 제외한 수치입니다. 이를 바탕으로 추정하면, AI가 포춘 500대 기업 이익의 최소 10%를 활용할 수 있을 것으로 예상됩니다. 즉, 향후 수년간 수조 달러의 비용이 기존 소프트웨어에서 AI 솔루션으로 이동할 것이라는 의미입니다.

이러한 대규모 투자 수요는 여러 기회를 창출합니다. 첫째, 오픈소스 및 로컬 AI 솔루션의 중요성이 예상보다 빠르게 증가할 것입니다. 기업들이 비용 효율성을 추구하면서 자체 개발 AI 솔루션과 오픈소스 모델에 투자하게 될 것입니다. 둘째, AI 기반 애플리케이션 기업들의 가치가 급증할 것입니다. 기존 기업들의 AI 도입 프로세스를 단순화하고 특정 산업 맞춤형 솔루션을 제공하는 기업들이 큰 기회를 얻게 될 것입니다.

스타트업 성공의 새로운 규칙: 속도, 효율성, 그리고 방어 가능성

초기 단계에서 '대기업 문제'에 직면하는 스타트업들

AI 물결의 주요 결과 중 하나는 스타트업이 아주 초기에 "대기업 문제"에 직면한다는 것입니다. 예를 들어, Cursor와 같은 회사는 설립 후 불과 수년 만에 수십억 달러의 매출을 올리고 있습니다. 이는 이전 세대의 SaaS 회사들이 10년 이상 걸려서 달성했던 성장을 훨씬 빠르게 이루고 있다는 의미입니다.

이러한 초고속 성장은 스타트업들이 조직 초기부터 복잡한 비즈니스 문제들을 해결해야 함을 의미합니다. 주요 비즈니스 거래, 복잡한 공급업체 관계, 정교한 클라우드 계약, 국제 확장 등이 모두 필요합니다. 이전 세대의 스타트업들은 어느 정도 규모를 키운 후에 이러한 문제들을 다루었지만, 현재의 AI 스타트업들은 초기부터 이를 관리해야 합니다.

따라서 벤처캐피탈의 역할도 크게 변하고 있습니다. 단순히 자금을 제공하는 것을 넘어, 채용 전략, 국제 지원, 채널 전문 지식, 가격 책정 및 영업 인력 확장 등 광범위한 운영 지원이 필수가 되었습니다. 경험이 풍부한 VC들은 창업자들이 이러한 초기 고급 지원을 제공할 수 있는 파트너를 선택하도록 하고 있습니다.

역사적으로 검증된 투자 철학: 선두주자 발굴과 선택적 위험 감수

성공적인 벤처 투자의 핵심은 강한 순풍을 타고 있는 부문에서 최고의 창업자, 즉 시장 선두주자를 발굴하는 것입니다. 이 원칙은 여러 세대에 걸쳐 검증되어 왔습니다. 해당 부문이 성공하고 선두주자를 지원했다면 최고의 수익을 얻을 것입니다. 해당 부문이 성공하지 못했지만 여전히 선두주자를 지원했다면 그것도 용인할 수 있습니다. 진정한 실수는 부문이 번성하는데 잘못된 회사를 지원했을 때입니다.

현재 AI 시장에서는 특히 손실률 관리가 중요합니다. 많은 사람들이 AI 기업들의 낮은 손실률(한 자릿수)에 놀라워하고 있습니다. 그러나 이는 지속 불가능합니다. 역사적으로 초기 단계 펀드의 손실률은 약 60%였습니다. 현재의 극히 낮은 손실률은 충분한 위험을 감수하지 않고 있다는 신호입니다.

성공적인 VC는 낮은 손실률을 목표로 하지 않습니다. 오히려 강력한 기업을 구축하는 것을 목표로 하며, 멱법칙이 승자를 만들어낼 것을 믿습니다. 이는 많은 기업이 실패해도, 성공한 소수의 기업이 모든 손실을 상쇄하고도 남는 초과 수익을 창출할 것이라는 의미입니다. 현재의 비정상적으로 낮은 손실률이 정상화되면 더 큰 승패가 나타날 것이 확실합니다.

평가 현황과 버블 논쟁: 공급 제약이 핵심

AI 기업 평가의 현실적 평가

최근 영국 벤처 캐피탈 협회의 설문조사에서 80%의 응답자가 현재 AI 기업 평가가 "너무 높다"고 답했고, 단 6%만이 "너무 낮다"고 답했습니다. 이는 한편으로는 합리적인 균형을 반영합니다. 역사적으로 스타트업의 80%가 실패하므로, 많은 AI 기업들이 과대평가되었을 가능성이 높습니다. 반대로, 소수의 기업들은 엄청나게 저평가되어 미래의 시장 선두주자가 될 운명입니다.

이는 LP(유한책임조합원)의 관점에서 중요한 시사점을 가집니다. 개별 기업을 정확하게 선택하는 것은 매우 어렵습니다. 하지만 LP의 주요 장점은 포트폴리오를 통해 잠재적인 아웃라이어(극한값)들에 광범위하게 분산 투자할 수 있다는 것입니다. 역사적으로 이러한 바스켓 투자는 대부분의 개별 기업이 실패하더라도 시간이 지남에 따라 엄청난 가치를 창출합니다.

버블 우려 vs. 공급 제약의 현실

지금 당장 AI 버블에 있는지에 대한 질문은 중요합니다. 현재로서는 버블이 아니라고 꽤 확신할 수 있는 이유가 있습니다. 우리는 극심한 공급 제약 상황에 처해 있습니다. 컴퓨팅 자원, GPU 칩, 데이터 센터, 전력이 모두 부족합니다. 이는 수요 제약이 아닌 공급 제약입니다.

현재 데이터 센터의 대규모 용량을 확보하려면 2028년 말이나 2029년 초까지 기다려야 합니다. 미국 내 데이터 센터 구축은 사람들의 기대보다 약 1년 뒤처져 있습니다. 데이터 센터 공급망의 거의 모든 부분에서 공급 제약이 발생하고 있습니다. TSMC의 자제력 있는 공급, 복잡한 하드웨어 제조의 어려움 등이 모두 병목 지점입니다.

데이터 센터 확장을 반대하는 움직임도 있습니다. 환경 단체들은 물 소비를 이유로 반대하고 있습니다. 하지만 이는 상당히 과장된 우려입니다. 대규모 데이터 센터 운영사들은 자연 보호 구역 자금 지원, 학교 고속 인터넷 제공, 대량의 일자리 창출, 상당한 세수 창출 등 지역사회에 상당한 가치를 제공합니다. 데이터 센터의 물 소비는 아몬드 농장이나 개인 정원의 물 소비보다 훨씬 효율적입니다.

현재 공급 제약 상황이 계속된다면, 향후 3년은 버블 영역에 진입하기보다는 공급 제약 상태에 머물 가능성이 높습니다. 이를 바꿀 수 있는 유일한 요소는 훨씬 더 작은 모델들의 등장입니다. 인간의 뇌를 보더라도 매우 효율적으로 학습하고 지능을 발휘합니다. 향후 AI 모델도 이러한 수준의 효율성을 달성할 수 있을 것으로 기대합니다. 알고리즘 돌파구가 발생한다면 그때는 상황이 바뀔 수 있지만, 단기적으로는 그럴 가능성이 낮습니다.

대규모 IPO와 시장 통합: 엄청난 기회와 투자자의 역할

SpaceX, OpenAI, Anthropic IPO의 경제적 파급 효과

향후 몇 년간 예상되는 SpaceX, OpenAI, Anthropic의 IPO는 단순한 이벤트가 아니라 역사적 재정 사건이 될 것입니다. 이 세 회사만으로도 4조에서 5조 달러의 가치가 창출될 수 있습니다. 이는 공개 시장에 엄청난 부를 가져올 것입니다.

공개 시장이 이러한 규모의 새로운 기업들을 흡수하고 소화할 수 있을까요? 대답은 긍정적입니다. 이는 기존 공개 기업들에 새로운 활력을 줄 것입니다. 첫째, 초고속 성장하는 기업들을 소유할 수 있는 기회가 제한적이었습니다. 최근 공개 시장에서 찾을 수 있는 빠르게 성장하는 기업은 거의 없습니다. Magnificent 7 기업들 대부분은 연간 30% 미만의 성장률을 보이고 있고, 모든 소프트웨어 기업도 30% 미만입니다. Palantir만이 약 70%의 성장률을 보이고 있을 정도입니다.

둘째, 이 새로운 거대 기업들의 IPO는 개인 투자자들에게 직접 소유 기회를 제공합니다. 현재 개인의 퇴직 연금 계좌는 대부분 인덱스 펀드에 투자되어 있습니다. 이들 기업이 주요 지수에 편입되면, 수백만 명의 개인 투자자들이 자동으로 SpaceX, OpenAI, Anthropic에 투자하게 됩니다. 이는 진정으로 좋은 일입니다.

역사적 변화: 공개 기업 수의 감소와 새로운 기회

지난 20년 동안 미국의 공개 기업 수는 절반으로 줄어들었습니다. 이는 금융 규제 강화, IPO 비용 증가, 개인 투자 환경의 개선 등 여러 요인 때문입니다. 그 결과 공개 시장에서 높은 성장률을 보이는 기업을 찾기가 매우 어려워졌습니다.

AI 기업들의 IPO는 이러한 오랜 문제를 해결할 것입니다. 미래에는 "와, 이 기업들이 얼마나 커졌는가!"라고 놀라워할 것입니다. 현재 Magnificent 7에 대해 "10년 전만 해도 4조~5조 달러짜리 기업이 생길 줄 몰랐다"고 말하는 것처럼, 앞으로는 새로운 AI 기업들에 대해 같은 말을 할 것입니다. 이는 자연스러운 경제 발전의 과정이며, 시장은 충분히 이를 감당할 역량을 갖추고 있습니다.

결론: AI 시대의 벤처캐피탈, 지금이 기회의 시간

현재 우리가 목격하고 있는 변화는 30년에서 40년 동안 벤처캐피탈에 투자해온 사람들도 경험하지 못했던 수준의 변화입니다. 기술 혁신의 속도, 새로운 비즈니스 모델의 등장, 경제 전반에 미치는 영향이 모두 역사적 수준입니다. 동시에 이는 두려움을 불러일으킬 만큼 빠르고 불확실합니다.

핵심은 다음과 같습니다: 현재 우리는 거품 속에 있지 않습니다. 공급 제약이 단기적 과열을 막고 있으며, 경제 전체의 AI 침투율이 5% 미만이라는 것은 여전히 99% 이상의 성장 기회가 남아있다는 의미입니다. Anthropic과 OpenAI 같은 기업들이 5% 미만의 시장 침투율로도 이미 대기업을 능가하는 수익을 창출하고 있다는 것은, 향후 기회가 얼마나 막대한지를 보여줍니다.

앞으로 5년 벤처캐피탈 산업의 구조는 모델 회사의 시장 구도, 토큰 경쟁의 강도, 오픈소스의 역할에 따라 결정될 것입니다. 하지만 빌 게이츠의 명언처럼, 플랫폼 위에 구축된 기업들의 가치가 플랫폼 자체의 가치를 초과해야 한다는 원칙이 작동한다면, AI와 토큰 위에 구축될 수 있는 가치 있는 기업들의 거대한 물결을 기대할 수 있습니다. 우리는 지금 그 물결의 초기 단계에 있으며, 이것이 바로 기회의 순간입니다. 이 세대의 기업들을 지원할 수 있는 위치에 있는 것은 벤처캐피탈의 가장 큰 행운입니다.

Original source: The Rule for Picking AI Winners | The a16z Show

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(a16z) AI 산업의 미래: 2024년 승자가 정해지는 기준