🚗 AI, 모델버스터의 성장을 가속화하다

지난달, 저희는 특정 기업들이 왜 ‘모델버스터(modelbuster)’가 되는지에 대해 설명했습니다. 모델버스터란, 누구도 예측 모델로 담을 수 없을 만큼 훨씬 더 빠르고 오래 성장하는 기업을 의미합니다.

모델버스터는 창업자가 두 가지를 모두 만들어낼 때 나타납니다. 첫째는 누구도 예측하지 못했던 거대한 시장을 열어젖히는 혁신적인 제품이고, 둘째는 그 기회를 잡기 위한 비즈니스 모델입니다. 모델버스터는 개별적으로 갑자기 나타나기도 하지만, 가장 크고 뛰어난 모델버스터들은 플랫폼 전환기에 번성합니다. 새로운 기술 요소들이 창업자들로 하여금 제품과 비즈니스 모델을 완전히 새롭게 그리도록 허용하기 때문입니다.

이것이 바로 오늘날 우리가 AI와 함께 마주한 상황입니다. 하지만 그 기회는 지금까지 우리가 봐왔던 그 어떤 것보다 훨씬 더 클 가능성이 있습니다. 아직 사이클 초기 단계이지만, AI는 이미 10분의 1 비용으로 10배의 제품 경험을 제공하고 있으며, 이 가치를 포착하기 위한 새로운 비즈니스 모델들이 나타나기 시작했습니다. 만약 ChatGPT가 처음 나왔을 때 SaaS나 모바일 시대의 사례를 참고하여 AI 시장이 얼마나 커질지 예측했다면, 여러분의 모델은 이미 AI의 성장을 엄청나게 과소평가했을 것입니다.

현재 시점에서 볼 때, AI가 앞으로 얼마나 더 좋아지고 서비스 제공 비용이 얼마나 더 저렴해질지, 그리고 이 두 축의 개선이 전체 기회의 판도와 창업자들이 이를 포착하는 방식을 어떻게 근본적으로 바꿀지 아무리 높게 평가해도 지나치지 않습니다. 창업자들이 이 기회의 규모를 더 잘 이해할 수 있도록, 저희가 현재 상황을 어떻게 보고 있는지 설명해 드리겠습니다.

거대한 TAM 확장

전례 없는 규모의 CapEx(자본 지출) 투자 물결에 힘입어 AI의 비용과 역량은 기하급수적으로 개선되고 있습니다. 이는 화이트칼라 서비스 시장을 열어젖히고 일반 소비자들의 관심을 사로잡고 있습니다.

저희 파트너인 Alex Rampell이 지적했듯이, AI 기업들은 인간 대신 컴퓨터가 데이터베이스 내의 데이터를 쿼리하고, 추론하고, 그에 따라 행동하게 함으로써, 미국 기업용 소프트웨어 지출보다 20배 큰 6조 달러 규모의 화이트칼라 서비스 시장을 공략할 수 있는 역량을 갖추게 되었습니다.

AI는 또한 ‘관심 경제(attention economy)’를 빠르게 장악하고 있습니다. 빠르게 발전하는 생성형 AI의 텍스트, 오디오, 이미지, 비디오 기능은 다른 플랫폼의 사용자 참여를 빨아들이고 있으며, AI는 TikTok 이후 소비자 시장에 등장한 최초의 새로운 대규모 플레이어로 부상하고 있습니다. 미국의 ChatGPT 사용자는 이미 플랫폼에서 하루 평균 약 20분을 사용하고 있으며(1년 만에 약 2배 증가), 이 앱의 월간 활성 사용자 수는 10억 명이 넘습니다.

동시에, 우리는 역사상 가장 큰 인프라 CapEx 투자의 시작점에 서 있습니다. 지난달 저희는 AI 투자가 이미 5년 내 1조 달러를 넘어설 속도라고 언급했는데, 이는 Apollo 프로그램, 브로드밴드 붐, 미국 전체 셰일가스 개발 규모를 합친 것보다 더 큰 규모입니다. 하지만 저희가 확인할 때마다 그 숫자는 계속해서 치솟고 있습니다. AI 컴퓨팅 역량에 대한 누적 투자는 2030년까지 3조 달러를 초과할 것으로 예상됩니다.

이러한 AI 투자는 세계 최고의 재무 상태를 자랑하는 Amazon, Microsoft, Google, Oracle, Meta와 같은 거대 기업들이 주도하고 있습니다. 이 기업들은 역사상 가장 큰 베팅을 하고 있으며, 이를 위해 부채까지 감수하고 있습니다. 저희는 이들 기업의 투자가 생태계를 ‘안티프래질(anti-fragile)’하게 만든다고 믿습니다. 즉, 창업자들은 공급 충격이나 규제, 지정학적 변화 속에서도 이러한 기술적 기반이 실패할 것이라는 두려움 없이 AI 인프라 위에 자신의 사업을 구축할 수 있습니다.

이 CapEx 투자는 시간이 지남에 따라 수요에 기여할 것입니다. 더 많은 컴퓨팅 용량이 온라인 상태가 될수록, 모델 서빙 비용은 훨씬 더 저렴해질 가능성이 높습니다. 이는 이미 현실화되고 있습니다. 지난 3년간 모델 성능이 약 7개월마다 두 배로 증가함에 따라, 지능의 비용은 매년 10배 이상 감소했습니다. Stanford 대학의 한 연구에 따르면, 지능의 비용은 2년 동안 99.7%나 하락했습니다.

비용이 계속해서 하락하고 성능이 향상됨에 따라, 창업자들은 소비자의 관심 경제와 B2B를 위한 6조 달러 규모의 서비스 시장을 더 많이 포착할 수 있는 훨씬 더 좋은 위치에 서게 됩니다. Marc Andreessen이 말했듯이, 친구가 휴대폰 충전기를 빌려달라고 할 때 10센트를 받지는 않습니다. 저희는 AI가 전기와 같이 되기를 희망하고 기대합니다. 지능이 너무 저렴해져서 계량할 의미가 없어지고 모델의 성능이 더욱 향상됨에 따라, 창업자들이 만들 수 있는 것의 범위는 기하급수적으로 확장되고 AI에 대한 소비자 수요는 급증할 것입니다.

초기의 제품 성공 사례

AI는 이미 이전 기술 사이클의 기술보다 훨씬 빠르게 새로운 기회를 포착하고 있으며, 여전히 성장할 여지가 매우 많습니다.

지난 플랫폼 전환기에는 기술의 구매자들이 가장 큰 승자였습니다. Apple, Tesla, Google, Visa를 생각해 보세요. 시장 경쟁은 가격을 낮췄고, 이 기업들은 TAM의 가장 큰 부분을 차지하기 위해 최상위 고객만이 지불할 용의가 있는 가격보다 더 저렴하게 제품 가격을 책정했습니다. 그 결과, 고객이 제품에서 얻는 가치는 제품 가격을 훨씬 뛰어넘었고, 이는 매우 빠른 채택으로 이어졌습니다. 우리 모두는 iPhone, Google 검색, Amazon Prime, Facebook의 승자이며, 개인적으로 말하자면, 만약 그래야만 했다면 훨씬 더 많은 돈을 지불했을 것입니다.

저희는 AI에서도 이미 같은 일이 벌어지고 있다고 생각합니다. AI는 새로운 작업 방식, 새로운 UX, 새로운 데이터 접근 방식을 도입하고 있습니다. AI는 이미 SaaS 업계의 성공 공식이었던 ‘T2D3(triple, triple, double, double, double)’를 무너뜨렸습니다. SaaS가 10년 걸려 해낸 일을 약 2년 만에 해냈습니다. Cursor를 보세요. 2백만 달러에서 6백만 달러가 아닌, 2백만 달러에서 3억 달러로 성장했습니다.

이를 제대로 이해하기 위해 살펴보면, (언론 보도에 따르면) 2025년에 OpenAI와 Anthropic이 추가할 순수익은 Mag 7을 제외한 모든 상장 소프트웨어 기업의 거의 절반에 달합니다. 여기에는 Anthropic에서 AWS로 가는 수익 비중이나 Azure에서 호스팅되는 OpenAI의 비중은 포함되지도 않았습니다.

AI 기업들이 정확도와 환각 현상(hallucination)에 대해 더 나은 가드레일을 구축했지만, 모델의 성능과 실제 사용 사례 사이에는 여전히 큰 격차가 있습니다. 이는 오늘날 모델의 잠재적 역량이 아직 활용될 여지가 많다는 것을 의미합니다. 그래서 사람들이 우리가 AI의 초기 이닝에 있다고 말할 때, 그들이 정말로 말하는 것은 우리가 이제 '유용성'의 1회 초에 있다는 것입니다. 우리는 수평적 시장, 부서, 수직적 최종 시장 전반에서 초기 성공 사례들을 보고 있지만, 창업자들이 플랫폼 전환을 기반으로 훌륭한 제품을 만드는 데는 시간이 걸립니다. 몇 주 전 X에서 화제가 되었던, Microsoft가 AI에 의해 가장 큰 영향을 받을 가능성이 있는 40개 직업을 선정한 연구를 보세요. AI 기업들은 오늘날 그 40개 직업 중 극히 일부만을 다루고 있을 뿐입니다.

AI 네이티브 스타트업들의 전례 없는 성장은 이들 기업이 기존 기술 지출 및 인건비 예산에서 비용을 가져오면서 동시에 고객에게 막대한 잉여 가치를 제공하고 있음을 보여줍니다. Cursor의 고객들은 기존에 사용하던 다른 소프트웨어 도구를 대체하기 위해서뿐만 아니라, 엔지니어링 팀의 생산성과 역량을 혁신하기 위해 비용을 지불합니다. 또는 Decagon의 고객들이 기존 서비스 지출을 Decagon의 AI 기반 플랫폼으로 전환했을 때, 비용은 약 60% 절감되면서 만족도 점수는 두 배로 높아졌습니다.

AI의 초기 성공은 복리 효과를 낼 가능성이 높습니다. SaaS/모바일/클라우드 시대에는 창업자들이 공략하고 싶은 사용 사례나 시장을 신중하게 선택한 다음, 그 특정 틈새시장을 중심으로 전체 조직을 구축해야 했습니다. 그러나 코딩 코파일럿과 다른 AI 생산성 및 오케스트레이션 도구의 성공으로, 창업자들은 훨씬 적은 인력으로 이 새로운 서비스 예산을 공략할 수 있는 회사를 빠르게 세울 수 있으며, 10년 전보다 훨씬 더 빨리 두 번째, 세 번째, 네 번째 제품을 출시할 수 있습니다. 따라서 이번 모델버스터 세대에서는 훨씬 더 많은 성장을 훨씬 더 빨리 보게 될 가능성이 매우 높습니다.

새롭게 떠오르는 비즈니스 모델

하지만 기술이 만들어낸 잉여 가치는 저절로 수익이 되지 않습니다. 플랫폼 전환기 최고의 비즈니스 모델은 자사 제품이 창출하는 가치에서 월등히 큰 몫을 차지하며, 이상적으로는 기존 강자들을 대체하기 시작합니다.

SaaS/모바일/클라우드 시대에는 부분 유료화(Free-to-play) 게임이 이를 잘 해냈습니다. 초기에 60달러를 내고 구매하는 장벽을 없앰으로써, 퍼블리셔들은 훨씬 더 많은 잠재 고객에게 문을 열었고, 각 플레이어의 참여도에 따라 확장되는 자발적인 인게임 결제를 통해 더 많은 가치를 포착했습니다. 이 접근 방식은 거의 완벽한 가격 차별화를 달성했습니다. 가볍게 즐기는 사용자는 돈을 내지 않고, 열성 팬은 수백 달러를 쓸 수도 있습니다. 그 결과 수익은 사용자가 인지하는 가치에 정비례하여 증가했습니다. 이 비즈니스 모델은 잠재 고객의 유입 경로(funnel)를 넓히고, 고객 생애 가치(lifetime value)를 심화시켰으며, 정적인 제품을 고마진의 반복 매출 서비스로 전환시켰습니다.

AI에서도 비슷한 현상을 보게 될 것입니다. 저희는 이미 고객 지원 분야에서 성과 기반 과금(outcome-based pricing)이라는 초기 증거들을 보고 있습니다. 이는 사용자 수(seat)나 사용량 기준이 아닌 결과물에 대해 비용을 청구하는 방식입니다. 이 과금 모델은 지원 티켓 해결과 같이 명확하게 정의된 개별 작업을 제품이 수행하는 경우에 가장 효과적이었습니다. 그러나 AI 제품이 에이전트처럼 주도적인 결과물을 더 유능하게 제공할 수 있게 되면, 성과 기반 과금은 스타트업이 인간을 고용하는 비용과 AI로 작업을 완료하는 비용 사이의 격차를 포착하고, 자신의 가격 정책을 파괴하기를 꺼리는 기존 강자들을 공격하는 데 도움이 될 수 있습니다. 만약 한 CRM 회사가 여전히 사용자 수 기준으로 제품을 판매하고 있는데, 새로운 AI 제품이 나타나 창출된 매출의 단 1%만 받고 더 나은 서비스를 제공한다면, 기존 CRM 회사가 경쟁하기는 매우 어려울 것입니다.

그 외에도 새로운 수익화 전략을 위한 기회는 활짝 열려 있습니다. 10배 더 나은 제품을 제공할 때 절약된 비용의 10%를 가져가는 ROI 공유 과금 모델도 가능할 것입니다. 이러한 새로운 비즈니스 모델의 정확한 윤곽을 예측하는 것은 아직 섣부른 일이지만, 제품의 역량이 진화함에 따라 기업이 수익을 창출하는 방식도 함께 진화할 것이라고 말할 수 있습니다.

다음은 무엇일까요?

수조 달러의 CapEx 투자는 모델 성능이 향상됨에 따라 단위 비용을 계속해서 낮추고 있으며, 초기 제품들은 이미 SaaS 시대의 성장 벤치마크를 뛰어넘고 있고, 성과 기반 과금은 거대한 신규 시장을 공략하기 시작했습니다. 즉, 창업을 꿈꾸는 분들에게 기회는 그 어느 때보다 커졌습니다.

AI will supercharge modelbusters.

How model improvements and declining costs can turn massive CapEx investment into a new generation of outperformers

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