GeekNews의 xguru님께 허락을 받고 GN에 올라온 글들 중에 AI 관련된 소식들을 공유하고 있습니다. 
소개
![[GN] 투자자는 AI 스타트업을 어떻게 분류할까?](https://discuss.pytorch.kr/uploads/default/original/2X/4/45f742e1baac0f5f9f90d342325a2d2168790d54.jpeg)
- "얇고 일시적" vs. "크고 약함" vs. "작고 강함"
Thin and ephemeral (얇고 일시적)
- 대부분의 GenAI/LLM 기반 스타트업 아이디어는 이 범주에 속함
- 타사 API인 LLM에 대한 프롬프트만으로 매우 좁은 비즈니스(일반적으로 수평적) 문제를 해결하려는 시도가 특징
- 많은 사람들이 이를 LLM의 "얇은 래퍼"라고 부르고, 자체 기술(또는 소프트웨어)이 실제로 포함되어 있지 않기 때문에 "얇음"
- 어떤 가치를 창출하더라도 너무 쉽게 찢어지고 차선책으로 대체되기 때문에 일시적임
- 더 좋거나 저렴한 경쟁자가 나타나거나
- 더 폭넓은 애플리케이션 플랫폼의 기능이 되버리거나
- 쉽게 사용할 수 있는 도구를 사용하여 직접 개발한 동일한 기능의 자체 버전등으로 대체 가능
- GenAI/LLM 패러다임은 온보딩 마찰과 접착력이 낮음(쉽게 시작할 수 있고, 쉽게 대체가 됨)
- 대부분의 경우 이러한 "얇은" 회사의 창업자는 회사의 방어성을 명확하게 설명할 수 없음
- 왜냐하면 회사는 전적으로 자신이 소유하지 않은 데이터와 자신이 이해하지 못하는 인프라의 (숨겨진) 계산 프레임워크를 기반으로 구축되었기 때문
- 이는 한두 명의 고객으로부터 돈을 벌 수 있는 빠른 방법일 수 있지만, 대부분의 경우 지속 가능한 비즈니스처럼 보이지 않음
Big and weak (크고 약함)
- 지적으로 훨씬 더 흥미로움. 매혹적
- 아이디어는 크지만, 너무 커서 모두 융합되어 있어서 차별화가 어려움
- 즉, 이들 모두는 같은 회사의 약간 다른 버전임
- "모든 지식을 정리" 부터 "모든 애플리케이션과 연동/통합"으로 다양하지만 동일한 아이디어로 수렴됨
- 창업자는 모든 기업의 정보 소스(이메일,로그,코드,설정,세일즈포스 등등)을 수집해서, 모든 사용자(비즈니스, 개발자, 그 사이의 모든 사람)이 단순한 질문(ChatGPT) 부터, 본격적인 어플리케이션 생성(Github Copilot)까지 가능할 것이라고 야심차게 계획함
- 이런 아이디어는 너무 흔해서, 모두 이걸 만들기 위해서 경쟁하는게 됨
- 그러면 왜 자신의 팀이 이 경쟁에서 승리할 수 있는 위치에 있고, 결정적으로 어떻게 경쟁을 이길수 있는지 강력한 주장이 필요함
- 또한 리드하고 있다면 어떻게 방어할 수 있을지도 얘기해야 함. 이건 매우 어려운 일이고, 아직 설득력 있는 사례를 본적이 없음
- 즉, 큰 아이디어들은 대부분 약하게 표현되어 투자를 받기 어려움
Small and strong (작지만 강함)
- 매우 드물지만 흥미로움
- 명확한 ICP(Ideal Customer Profile)를 가지고 있고, 창업자들이 전문 지식을 가진 버티컬에 초점을 맞추고 있기 때문에 "소규모"임
- 즉, TAM(Total Addressable Market)이 제한적이고(크지만 무한하지는 않음), 제품의 범위도 제한되어 있음
- 모든 기능을 제공하는 것이 아니라, 일부 매우 특정한 작업을 매우 잘 수행할 것을 약속함
- 이런 스타트업들은 "강력함"
- 데이터 및 AI 계층 위에 구축된 매우 강력한 애플리케이션 기능 계층을 보유하는 경향이 있기 때문이며, 때로는 자체 독점 데이터를 생성하기도 함
- 도메인 전문 지식을 갖추고 있어서, 경험이 부족한 팀은 고안할 수 없는 방식으로 LLM 입력 및 출력에 대한 진입 장벽을 만들 수 있음
- 이런 팀의 전략적 깊이는 종종 시장 진출 운영으로까지 확장되며, 때로는 특정 산업을 공략하는 방법을 알고 있는 관계자와 전문 팀원을 보유하고 있기도 함
- 요약하면, 이러한 기업의 수직성(Verticality)은 제품 명확성과 비즈니스 방어력의 핵심 원천
- 이런 회사는 AI와 LLM 기능을 활용하지만, 이들은 더 깊고 견고한 애플리케이션을 뒷받침하는 단순한 빌딩 블록에 불과함
- 이러한 회사들은 실제 비즈니스 문제를 해결하는 데 집중하고 있으며, 투자자들에게 매력적임
- 고전적인 벤처 측면에서 볼 때 그들은 전혀 "작지"않음. 그들의 시장은 엄청날 수 있음
- 그러나 이들은 항상 모든 사람에게 모든 것이 되려고 시도하지 않기 때문에 높은 수준의 AI를 앞세운 피어들에 비해 상대적으로 작아 보임
- LLM은 창업자들이 모든 사람을 위해 모든 것을 동시에 구축할 수 있다는 환상에 빠지도록 허용하며, 어떤 면에서는 그럴수 있음
- 하지만 이런 "큰" 제품 비전은 결국 부실한 제품으로 끝나고 비즈니스는 더욱 약해질 가능성이 높음