최근 인공지능 시장에서는 흥미로운 경쟁 구도가 형성되고 있습니다. 한쪽에는 OpenAI, Anthropic, Google과 같은 거대 기술 기업들이 있고, 다른 쪽에는 수많은 AI 스타트업들이 있습니다. 일반적인 상식으로는 자금과 인력, 데이터를 보유한 빅테크 기업들이 유리할 것으로 생각하기 쉽습니다. 그렇지만 실제 AI 분야의 혁신과 성장 가능성을 들여다보면, 스타트업들이 의외로 많은 경쟁력을 갖고 있음을 발견할 수 있습니다. 이번 글에서는 AI 스타트업과 빅테크 기업 사이의 경쟁 구도를 분석하고, 왜 스타트업들이 생각보다 더 큰 가능성을 가지고 있는지 살펴보겠습니다.
빅테크의 AI 시장 장악에 대한 두려움은 과장되었다
“OpenAI가 우리 비즈니스를 잠식할까?” 이는 많은 AI 스타트업들이 자주 마주하는 질문입니다. 2010년대에 많은 B2B 스타트업들이 “AWS나 Google이 그냥 너희 제품을 만들면 어쩌지?”라는 질문을 받았던 것과 유사합니다. 그러나 당시 기우에 불과했던 것처럼, 현재의 우려도 과장된 측면이 있습니다.
물론 OpenAI나 Anthropic과 같은 기업들이 기술적으로 거의 모든 AI 애플리케이션을 만들 능력을 갖추고 있는 것은 사실입니다. 하지만 중요한 것은 ‘능력’이 아니라 ‘실행’입니다. 이들 기업이 모든 AI 애플리케이션 영역에 뛰어들기에는 여러 구조적 한계가 존재합니다.
출처: LinkedIn, Mentoraide
왜 AI 스타트업이 유리한가? 그 구조적 이유
1. 핵심 비즈니스에서의 주의 분산
Foundation Model을 개발하는 기업들은 더 좋은 모델을 구축하고 궁극적으로는 범용 인공지능(AGI)을 개발하는 데 집중하고 있습니다. 이는 특정 산업이나 문제에 특화된 AI 애플리케이션을 만드는 것과는 매우 다른 목표입니다. Google과 같은 기업도 소비자용 생산성 도구는 성공적으로 구축했지만, CRM이나 티켓팅 시스템과 같은 B2B SaaS 제품에는 완전히 진출하지 못했습니다.
B2B 제품을 구축하기 위해서는 통합, 워크플로우 관리, 매우 구체적인 ROI 측정에 집중해야 하는데, 이는 Foundation Model 연구소들이 쉽게 갖추기 어려운 역량입니다. 더욱이 이러한 응용 분야로 자원을 투자하면 자신들의 핵심 사업인 모델 개발 경쟁에서 주의가 분산될 수 있습니다.
2. 뛰어난 모델 개발 회사가 반드시 뛰어난 제품 회사는 아니다
OpenAI와 Anthropic은 훌륭한 모델을 구축하는 데는 성공했지만, 그들의 제품 경험은 여전히 개선의 여지가 많습니다. 심지어 역사적으로 우수한 제품 회사였던 Google도 Gemini를 GSuite에 통합하는 과정에서 많은 어려움을 겪고 있습니다.
이에 반해 Cursor나 Granola와 같은 진정한 혁신적인 최종 사용자 AI 경험을 제공하는 애플리케이션들은 상대적으로 AI 혁신에는 가볍게 집중하면서도 최종 사용자 경험에 집착하는 방식으로 성공했습니다. 한 분야에서의 성공이 다른 분야에서의 성공을 보장하지는 않습니다.
출처: Precedence Research – AI 시장 규모 전망 2025-2034
3. 데이터의 중요성
AI 혁신은 기술만큼이나 데이터에 달려 있습니다. 범용 언어 모델(LLM)은 복잡한 판매 이메일 작성이나 고도로 복잡한 기술 지원과 같은 전문화된 작업에서는 한계가 있습니다. 이러한 작업을 수행하는 데 필요한 데이터는 대규모 모델 제공 업체에서 구하기 어렵습니다.
시간이 지남에 따라 AI 애플리케이션은 더욱 전문화될 것이고, 범용 모델 제공업체가 접근할 수 없는 바로 그 데이터를 활용해 더 나은 결과와 더 깊은 통찰력을 제공할 수 있게 될 것입니다.
AI 스타트업의 구체적인 경쟁 우위
Lawrence Jones의 분석에 따르면, AI 스타트업이 가진 경쟁 우위는 다음과 같은 핵심 요소로 정리됩니다:
1. 출시 비용의 차이
대기업들은 첫날부터 엄청난 규모에 맞춰 솔루션을 구축해야 하는 반면, 스타트업들은 더 좁은 범위에 집중하고 더 빨리 제품을 출시할 수 있습니다. AI 시스템을 구축하는 데 필요한 투자는 고객 기반의 규모와 다양성에 따라 증가하며, 이는 단순한 선형적 확장이 아니라 곱셈적으로 증가합니다.
예를 들어, 사건 조사 에이전트를 구축할 때 스타트업은 자체 사용에 집중하여 시작할 수 있지만, PagerDuty나 GitHub와 같은 대기업은 다양한 기술 스택과 코딩 방식을 가진 수많은 고객을 위한 솔루션을 만들어야 합니다. 이로 인해 대기업들은 기술적 개선을 기다리며 투자를 지연시키는 경향이 있습니다.
2. 초기 투자 요구사항은 동일
AI 시스템을 효과적으로 구축하기 위해서는:
- 실제 사용자에게 AI를 배포한 경험이 있는 팀
- 특정 회사 사용 사례에 맞는 도구 개발
- 팀이 새로운 도구를 학습하는 시간
이러한 학습과 투자는 느리고, 더 많은 자원을 투입한다고 해서 크게 가속화되지 않습니다. 따라서 더 단순한 고객 환경에 AI 시스템을 배포할 수 있는 스타트업은 전문 지식과 내부 도구 개발에 있어 의미 있는 선도적 위치를 구축할 수 있습니다.
3. 소규모 팀의 장점
AI 분야에서 성공한 회사들을 보면, 그들은 큰 규모가 아닌 작은 규모의 회사입니다. Cursor와 같은 AI 돌파구 회사는 20명 미만의 인원으로 $100M ARR(연간 반복 수익)을 달성했습니다. AI 도구를 대규모 팀으로 구축하는 효과적인 방법은 아직 발견되지 않았습니다.
이 초기 단계에서는 시스템 전체를 머릿속에 담을 수 있는 작은 핵심 팀이 필요합니다. 작은 변화가 시스템 전체에 미치는 예측 불가능한 영향을 파악할 수 있기 때문입니다. 스타트업들은 이런 실행 모델에 더 익숙하고 자유롭게 운영할 수 있습니다.
4. 도그푸딩과 반복 속도
AI 개발에서 가장 강력한 피드백 루프는 실제 시나리오에서 제품을 직접 사용해보는 도그푸딩입니다. 대기업들은 규모와 복잡성 때문에 이러한 도그푸딩이 어렵습니다. 또한, 대기업에서는 모든 반복이 여러 승인, 보안 검토, 컴플라이언스 확인을 요구하기 때문에 필수적인 빠른 피드백 루프가 깨집니다.
스타트업에서는 몇 시간 안에 이루어질 수 있는 변화가 대기업에서는 몇 주 또는 몇 달이 걸릴 수 있습니다. 대기업이 규모에 맞게 테스트하기 위한 인프라를 구축하는 동안, 스타트업은 이미 실제 사용자로부터 수십 번의 반복을 거쳐 무엇이 효과적인지에 대한 직관을 개발했을 것입니다.
전통적인 경쟁 우위의 변화
기존의 경쟁 우위 요소들도 AI 시대에는 재정의되고 있습니다:
1. 데이터 경쟁력의 이동
AI는 이전에는 도달할 수 없었던 문제를 해결할 수 있는 완전히 새로운 제품 기회를 창출합니다. 기존 기업들은 이러한 문제가 해결 가능하다고 생각하지 않았기 때문에 관련 데이터를 수집하지 않았을 가능성이 높습니다.
유일하게 중요한 ‘경쟁력’은 고객과의 피드백 루프를 통해 AI 시스템을 얼마나 빠르게 반복할 수 있는지에 달려 있습니다. 이 부분에서도 스타트업들이 유리한 위치에 있습니다.
2. 통합 우위의 역전
기존 대기업들은 보통 통합 우위를 가지고 있습니다. 모든 사람들이 이미 그들의 서비스에 연결되어 있기 때문입니다. 그러나 AI에서는 이러한 역학 관계가 역전됩니다.
현대 스타트업들은 기존 도구 생태계에 연결할 강한 인센티브를 가지고 있지만, 기존 기업들은 “우리에게 연결하라”고 말할 수 있는 여유가 있습니다. 이는 젊은 스타트업들이 적은 수의 통합을 가질 수 있지만, 그들의 통합은 자신들의 통제 하에 있음을 의미합니다.
3. 첨단 기술의 민주화
AI R&D의 첨단은 OpenAI, Anthropic, Google과 같은 메가 스케일 AI 기업에서 일어나고 있으며, AI 제품을 구축하는 기업에서는 일어나지 않습니다.
가장 최신 기술이 대규모 기업과 동일하게 소비자 구매자에게도 제공되는 경우는 매우 드뭅니다. 또한 자본 우위를 무너뜨리는 사용량 기반 결제 방식의 접근 방식도 제공됩니다. 이번 주 ProductHunt에 출시된 AI 스타트업도 Google과 동일한 모델을 사용할 것이며, 이는 특이할 정도로 공평한 경쟁의 장이 마련되었음을 의미합니다.
결론: 스타트업이 승리할 가능성이 높다
AI 분야에서는 스타트업이 승리할 가능성이 높은 여러 가지 구조적 이유들이 있습니다:
- 큰, 다양한 고객 기반을 위한 구축 비용은 좁은 수직 산업에 집중하는 것보다 기하급수적으로 더 비싸기 때문에 스타트업이 혁신할 수 있는 공간이 생깁니다.
- 초기 AI 투자는 회사 규모에 관계없이 유사한 시간 투자를 요구하므로, 스타트업이 전문 지식과 도구를 구축할 기회가 생깁니다.
- 작고 응집력 있는 팀은 AI 제품을 개발하는 데 장점이 있습니다. 아직 대규모 팀으로 효과적으로 AI 개발을 확장하는 방법론이 없기 때문입니다.
- 도그푸딩과 빠른 반복은 특정 규모에서만 가능하며, 이는 스타트업이 실제 사용으로부터 배우고 자체 복잡성에 의해 제한된 기존 기업보다 더 빠르게 개선할 수 있음을 의미합니다.
- 데이터, 통합, 첨단 기술 배포의 전통적인 경쟁력이 적용되지 않습니다.
이것이 기존 기업들이 운명지어졌다는 의미는 아닙니다. 가장 현명한 기업들은 다른 경제성과 타임라인을 가진 자율적인 AI 부서를 만들거나, 유망한 스타트업을 조기에 인수하거나, 새로운 방식으로 자신들의 규모를 활용하는 플랫폼 플레이로 전환할 것입니다.
그러나 지금은 비정상적으로 넓은 기회의 창이 열려 있습니다. 앞으로 2-3년 동안 스타트업들이 기존 기업들이 “정당하게” 가지고 있어야 할 문제들을 해결하는 모습을 보게 될 것입니다. Cursor가 얼마나 빠르게 지배적인 IDE가 되었는지, 또는 ElevenLabs가 JetBrains나 Google이 지배할 것으로 예상되는 영역에서 얼마나 빠르게 $100M ARR에 도달했는지 살펴보면 이미 이러한 추세를 확인할 수 있습니다.
AI 스타트업을 구축하고 있다면, 더 큰 자본을 가진 경쟁자에게 위축되지 마세요. 당신은 놀라울 정도로 많은 구조적 장점을 가지고 있습니다. 단, 그것을 활용할 만큼 빠르게 움직일 수 있다면 말입니다.
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