벤처캐피털(VC) 업계에서는 AI가 서비스업계를 통째로 대체하며 소프트웨어 시장을 100-200배 확장시킬 것이라는 장밋빛 전망이 주류를 이루고 있습니다. 하지만 실제로 AI 스타트업을 운영해본 창업자의 경험담을 살펴보면, 현실은 전혀 다릅니다.
AI 모드(AI Mode)의 창립자 메르트 데베치(Mert Deveci)가 최근 발표한 글에서 이러한 “AI 서비스업 대체 신화”에 대해 날카로운 반박을 제시했습니다. 그의 실제 창업 경험을 통해 AI 비즈니스의 현실적 한계를 살펴보겠습니다.
VC들이 만들어낸 거대한 내러티브
AI 열풍의 배경에는 VC들의 절박한 사정이 숨어있습니다. 2021년 투자 광풍 이후 시장이 붕괴하면서 VC들은 LP(Limited Partner) 신뢰를 잃었고, 새로운 펀드 모금에 어려움을 겪게 되었습니다. 이때 ChatGPT가 등장하며 구세주 역할을 했습니다.
VC들의 새로운 스토리는 명확했습니다: “AI가 서비스업 지출을 대체하여 기술 시장이 100-200배 더 커질 것이다. 이는 웹보다도 큰 기회다!” 하지만 이는 확정된 사실이 아닌 희망사항에 불과합니다. VC들에게는 더 많은 LP 자본을 유치해야 더 많은 수수료를 받을 수 있다는 강력한 인센티브가 있기 때문입니다.
고객이 바라보는 AI의 현실
메르트 데베치는 자신이 운영했던 Godmode라는 AI 스타트업 경험을 통해 현실을 보여줍니다. 처음에는 AI가 서비스업을 대체한다는 믿음으로 크레딧 기반 가격책정을 시도했지만, 고객들의 반응은 차가웠습니다.
“비용이 얼마나 될까요?” “답변을 받지 못하면 어떻게 되나요?” “결과물이 나쁘면 어떻게 하죠?”
10분간 가격에 대한 질문만 받고 고객들은 통화를 끊었습니다. 하지만 가격체계를 “월 250달러로 250개 리드 제공, 리드당 1달러”로 바꾸자 상황이 완전히 달라졌습니다. 뉴욕 피자처럼 간단하고 예측 가능한 가격이었습니다.
11%의 현실: 인간 급여 vs 소프트웨어 수익
실제 수치를 분석해보면 더욱 충격적입니다. 영업사원 한 명의 월급은 4,000달러입니다. 하지만 일반적인 소프트웨어 가격은 어떨까요?
- Slack: 사용자당 월 12.50달러
- Salesforce: 사용자당 월 75달러
- HubSpot: 팀 전체 월 800-3,200달러
- 가장 비싼 엔터프라이즈 소프트웨어도 사용자당 월 500달러를 넘지 않음
Godmode의 사례로 계산해보면, 영업사원이 한 달에 440개의 이메일을 작성할 때, 리드당 1달러 가격으로는 440달러의 수익만 얻을 수 있습니다. 4,000달러 급여의 단 11%에 불과합니다.
소프트웨어 가격의 법칙
왜 이런 현상이 일어날까요? 고객들은 AI를 인간 대체재로 보지 않고 소프트웨어로 인식하기 때문입니다. 소프트웨어에는 다른 규칙이 적용됩니다:
- 비용이 예측 가능해야 함
- 인간보다 저렴해야 함
- 신뢰할 수 있어야 함
- 기존 소프트웨어 예산에 맞아야 함
AI를 인간 대체재 가격으로 책정하는 순간 고객들은 도망갑니다. 소프트웨어 가격으로 책정하면 구매하지만, 이는 인간 비용의 극히 일부만 포착할 수 있음을 의미합니다.
코딩 분야의 현실적 예시
소프트웨어 엔지니어의 연봉이 10만 달러라고 할 때, 바이브코딩(vibecoding) 기술이 나온 지금 Lovable이나 Replit, Claude에 10만 달러를 지불할 의향이 있으신가요? 대부분의 답은 “아니오”일 것입니다.
올바른 AI 비즈니스 접근법
이것이 AI가 무가치하다는 뜻은 아닙니다. 다만 우리가 AI의 가치에 대해 스스로를 속이는 것을 멈춰야 한다는 의미입니다.
AI 제품을 개발할 때는 고객이 소프트웨어 가격으로 구매하고 싶어하는 제품을 만들어야 합니다. 인간 급여를 포착할 수 있다는 환상을 버려야 합니다. VC들은 펀드 모금과 수수료를 위해 당신이 그들의 내러티브를 믿기를 원하지만, 생존하는 비즈니스를 만들기 위해서는 현실을 이해해야 합니다.
핵심은 대체(replacement)가 아닌 풍요(abundance)에 집중하는 것입니다. AI는 분명 노동을 대체하지만, 그것이 “당신에게” 중요한지가 진짜 질문입니다.
AI 스타트업을 준비하는 창업자들과 투자자들은 화려한 전망보다는 현실적인 시장 역학을 이해하고, 고객이 실제로 지불할 의향이 있는 가격대에서 가치를 창출하는 방법을 고민해야 할 때입니다.
참고자료:
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