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노정석, 최승준의 AI 프론티어 팟캐스트

미국의 AI 발전기를 통해 점쳐보는 미래

노정석, 최승준의 AI 프론티어 팟캐스트

자기소개

  • 장원준
  • AI 시대에 맞는 Venture Firm co-Founder (Media-Tech-Narrative)
  • 생산성, 테크, 아웃라이어의 축에서 투자합니다.
  • Realization - How!

최근 쓴 글

AI 시대에 새롭게 보이는 패턴에 대한 이야기, 새로운 패턴에 대한 답을 만들어 가야함

코딩은 AI가 한다, 그럼 창업자는 뭘 해야 하나
Product의 시대에서 Distribution의 시대로 전환 중입니다. 기업가치를 판단하는 기준이 점차적으로 좋은 제품을 평가하던 프레임워크에서 좋은 유통으로 바뀌면 Valuation 로직은 어떻게 바뀔까요?
낭만투자파트너스장투준(Long-term Zoon)

Product 중심의 스타트업 세계관 변화에 대한 글 -> 고객에게 더 가까워지고 있다.

AI 덕에 10배 빠르게 일하고 계신가요?
실리콘밸리와의 격차는 언제나 벌어집니다만 지금 가장 클수도 있습니다. RPA 수준의 자동화에 만족하는 동안, 누군가는 일하는 방식의 근본을 바꾸고 있습니다. 함께 성장해요.
Re:Builder장원준

AI를 잘 활용하는 회사들은 어떻게 하고 있는가, 어떻게 해야하는가

AI 기술을 바라보는 시선
1. AI를 이용해서 고객을 만족시켜주는가 - AI Agent, LLM, Vertical AI 등
2. 내부적으로 AI를 활용해서 비용감축, 운영 효율 극대화를 하는가 - 모든 회사

8/18, 8/19 AI에 대한 투자시장의 변화

시장의 투자심리는 큰 변곡점일 수 있는 변화를 맞았지만, 아래 논의할 내용은 전혀 생각의 변화가 없음.

8/18 MIT Report -> 회사 안에서 하는 AI 프로젝트의 95%는 작동하지 않는다.
8/19 Palantir Short Repot -> Citron Research에서 주가 80% 하락을 예측함. 그것도 OpenAI와 비교해서 AI 산업 내에서도 저평가 해야한다고 주장함.

VC 산업은 Power law 때문에 존재하고, AI 씬에선 openAI, Anthropic이 outlier

미국의 탑티어 회사들의 AI 투자 대응 전략

수조원 이상의 초대형 펀드를 운용하는 투자사 외에는 단순히 유망한 스타트업에 배팅하는 것을 넘어서 훨씬 더 공격적으로 새로운 시대에 맞춰 생존 전략을 바꾸고 있습니다.

2018, 2021~2 년의 크립토 씬이 굉장히 겹쳐 보임. 돈이 과공급되고 좋은 팀은 적어서 더 이상 자본이 가져다 주는 가치차별성이 굉장히 떨어짐. 하지만 이때도 많은 크립토 전문 VC들이 나와서 그들과 독점적인 관계를 구축했고, 레거시 VC들은 이 기회를 대부분 놓쳐버림. 이번에는 다르게 모두 전력을 다하고 있어보임.

King Maker : 창업자가 되어가는 과정을 도와줌

  • 압도적으로 잘하는 곳 AI Grant
  • 새롭게 떠오른 강자 Neo(Cursor, Ramp, Wispr flow), South Common Park(Replit, Cognition AI, Baseten, Gamma)
  • 독점성은 잃었으나 Narrative는 주도하며 AI School 운영 Y-combinator

Game Maker : AI 특화된 가치를 제공하여 독점적 관계 형성

  • Anthropic과 같이 펀드를 운영 Menlo Ventures
  • AI Guru들과 팟캐스트를 중심으로 한 커뮤니티 운영 Conviction
  • 제프리 힌튼과 같이 연구소를 만들었던 창업자가 만든 AI 전문 VC Ribbit Capital
  • AI 연구자들과의 네트워크를 활용하여 학문적으로 리워드 Air Street Capital

Game Changer : 투자를 넘어서 직접 사업까지 진출

  • 전통적 파트너십 VC가 아니라면 아예 공동 사업까지 확장

AI Roll-up Case

높은 투자수익률 보다는 보장되는 수익과 실패에도 남는 자산에 대한 새로운 형태의 BM. 스타트업이 하기보다는 직접 할 수 있다고 믿으며 사업을 전개하는 경향이 있어보임. Company Builder, Venture Studio 컨셉은 역사적으로 증거가 약한 것에 비해서 강력함

Exit 전제로 한 설계

영원히 운영할 기업이 아니라, 변화가 정점에 도달했을 때 매각하는 것이 핵심.
AI의 진보 속도를 감안할 때 너무 늦게 팔면 경쟁력 상실 가능.
제로베이스 AI 설계 → 실험적 실행 → 엑시트 타이밍 조율

기술+운영 융합 조직 구성

기술적 사고를 갖춘 운영 전문가 + 고객 이해도가 높은 엔지니어 세팅.
Palantir는 이 역할을 FDE(Forward Deployed Engineers)가 담당.

Long Lake Management - General Catalyst

Ramp 이사 Zach이 창업. 주택소유자협회를 인수하여 운영을 자동화하고 효율성 증대

Accrual - General Catalyst

Brex CTO가 창업한 회계법인 인수 후 AI자동화 혁신 케이스

Crescendo - General Catalyst

콜센터회사로 고객서비스회사 PartnerHero 인수하여 롤업

Loop - 8VC

물류기업을 위한 결제 및 금융 감사를 처리하고 자동화된 고객지원을 제공함. 화물결제 제공업체를 인수함. Flexport 사례를 투자한 회사다 보니 앵글이 다름.
- 국내 케이스로는 유사한게 로지스팟

Crete Professionals Alliance - Thrive, Bessemer
거래 분류 및 기록 자동화, 재무 보고서 생성 간소화, 세금 준비 과정 효율화, 고객 커뮤니케이션 자동화, 감사 프로세스 개선, 여러 회계 업체의 운영 표준화

WndrCo

콜센터 GlowTouch 인수 후 UnifyCX로 리브랜딩

Treeline - Accel(Peter Doyle)

IT 서비스 자동화 기술 개발


AI 시대에 새로운 성공 방정식을 보이는 케이스들의 등장

AI 기술이 기업이라는 개념에 주는 영향

  • AI 기술이 이 자본주의의 꽃인 법인이라는 구조에 엄청난 임팩트를 준다고 생각함.
  • 현재 통용되는 많은 개념들은 사실 병목에 막혀서 더 이상 효율화되지 못하고 그 상황에서 정체됨
    • 엘리베이터 - 도심화, 에어컨 - 열대도시 경제 부흥, 주거환경 - 84 국평
  • 산업혁명 이후 법인의 가장 큰 병목인 지식노동이 부분적으로 해소되고 있음

기업이라는 경제적 이해 공동체의 구조가 바뀌기 때문에 과거부터 이어져오던 수 많은 답습되거나 축적되어온 공식과 노하우가 와해되는 기회이자 위기가 찾아옴.

새로운 Unit Economics의 회사 등장

초기 스타트업임에도 불구하고, 엄청난 시스템과 독점력을 가진 빅테크 회사만큼 종업원당 매출을 내는 케이스가 나옴.

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처음부터 AI를 염두에 둔 확장 가능한 구조를 연속적으로 쌓아 올려서 AI 이전세대에서는 불가능한 규모의 회사, 임직원 규모에서 매출을 폭발적으로 내고 있음.

Midjourny

폭발적 확장을 위한 인프라 구조 기반 세팅과 선순환

Discord의 수 많은 자동화 기능을 활용하여 사업의 기반 자체를 확장 가능하게 구축

인프라를 아웃소싱하는 효과로 코어에 집중
- 사용자 관리, 커뮤니케이션 인프라, 프론트엔드 컴퓨팅 부하

Discord 봇을 이용하여 데이터 수집
- 단일 텍스트 입력 UX에서 --ar, --s, u, v 명령어를 모아서 고객이 결과를 본인이 직접 출력하게끔 가이드하며 이 데이터를 다시 학습하여 다음 제품에 반영함

철저한 커뮤니티 기반의 유통

무료 버전을 이용해서 이미지를 만들 때에는 결과물을 가릴 수 없음. 남들이 만든 이미지를 참고하고 확인할 수 있게 끔 구조화하여 네트워크 효과 구축.

남들이 사용한 프롬프트를 보면서 내가 어떻게 제품을 사용해야할지 혼자서 온보딩하고 유기적으로 배워감.

디스코드에 이용자 간 Q&A 활성화로 CS 리소스 효율화

너무나도 당연히 깔려있을 확장 가능한 일만 하는 내부 문화. 벤처투자를 아예 받지 않았기에 수행

Lovable

풀스텍 엔지니어 + 디자이너의 역할을 하는 바이브 코딩 툴. 18명 중 10명은 엔지니어, 그로스는 3명, 세일즈 없음.

고객 데이터로 부터 다음 Best 기능을 점치는 독점적인 데이터 선순환

AI 개발 보조에서 첫 발자국을 뗀 이후에 엄청난 속도로 고객 만족을 획득함.
본질 가치인 제품 경쟁력이 앞선 고객들이 만들어준 행동데이터에서 나오고 계속해서 이를 유지하는 경쟁을 하는 중

내부 직군은 최대한 제너럴리스트로 활용

GTM 마케터가 컨텐츠, 퍼포먼스만 하지 않고 커뮤니티, 파트너십, 목업 제품 제작으로 고객 유입 등 전통적 직군을 넘나들며 모든 업무를 수행함

제품 제작을 통한 다양한 바이럴 장치로 커뮤니티 형성

오픈소스 전략을 취하다 SaaS 형태로 비즈니스를 전환함.
사용자들을 엠베서더화 할 수 있는 수 많은 실험.
Linkable이라는 목업 웹사이트 빌딩 프로젝트(성격검사 같은 느낌)
Launched로 자체 Product hunt 운영.
남이 만든 템플릿을 쉽게 가져갈 수 있게 연동

Evenup

Vertical AI - 개인 상해 보고서를 기반으로 한 요금으로 확장. Case 당 과금으로 빠르게 시장 진입 및 Human in the loop

Lean Startup이라는 방법론의 약화로도 읽힘.
새롭게 중요하게 떠오르는 가치는
1) 결국 성장을 도모할 수 있는 구조적 설계,
2) 다양한 업무들을 소화하는 AI를 잘 활용하는 제너럴리스트,
3) 내 상품을 유통하기 위한 방법론에 대한 집착.

다양한 상품 유통 방법론들이 오히려 개발되고 발전하고 있음

마치 지식노동 병목 해소가 수월해서 신체노동의 가치가 높아지듯 다양한 기업 성장 방법론들이 발전할 것으로 예상됨.

Build in Public
AI 바이럴 중심
오픈소스 중심
제품 사용성 중심의 성장 (Product-led-Growth)
고객 영업 중심의 성장 (Sales-led-Growth)
커뮤니티 중심의 성장 (Community-led-Growth)
컨텐츠 중심의 성장(Contents-led-Growth)
Paid 마케팅 중심 (Paid-led-Growth)
파트너 중심의 성장 (Partner-led-Growth)
인플루언서 마케팅 중심

기업의 AI 활용도에 따라 세대가 나뉜다

  • AI를 도구라고 생각하고 적절할 때 활용하려는 회사
  • AI를 위기라고 인식하고 대처하고 따라가려는 회사
  • AI를 기회라고 생각하고 이 기술을 활용하여 회사 구조부터 확장 가능하게 세팅하면서 성장 하려는 회사

자본의 역할이 축소 되고 있음

기존의 벤처투자 로직은 소수의 팀으로 성장 증거인 선행 지표를 만들어서 인증을 받고, 투자를 받아서 채용을 하고, 다시 지표를 만드는 순환을 벤처투자자와 함께 팀플레이를 하면서 만들어 왔음.

70%의 투자금은 인건비로 쓰임
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더 이상 자본을 받아서 채용을 해야지만 고객을 만족시키고 매출과 연결시키지 않고 오히려 초기 매출 발생 지점이 굉장히 땡겨져서 자체 부트스트래핑이 가능하거나 버티는 기간이 짧아졌기 때문에 더 잘 버텨봄.

자본의 역할이 약화 됨에도 AI 응용을 잘하는 회사들에 투자하기 위해서 미국 투자사들이 창업자를 지원하는 극초기, AI 전문 가치 제공을 통해 전략적 가치를 유지하는 투자사, 직접 사업을 통해 부가가치를 만드는 3가지 활동으로 이어짐.

벤처 투자사는 AI를 어떻게 사용하나

전통적인 워크플로우에서 큰 시간 단축과 에너지 단축이 이뤄지고 있으나 현재 context를 얼마나 잘 쌓았던 투자사냐에 따라 활용도가 천지차이로 여겨짐.

전반적인 사용은 아래 서비스들을 하나씩 통합하거나 대체하는 전쟁 중

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AI Native한 DNA를 가진 투자사는 없으나 Digital Native한 투자사는 확실히 보이고 이들이 AI를 잘 사용함.

활용 케이스

Tribe Capital - 실사를 위한 ai 용역 서비스를 제공하면서 자사에서는 포트폴리오사 성장 확인 및 집중할 소비자 지표 지원으로 활용함.

Signalfire - Beacon이라는 실시간 빅데이터 플랫폼에 온갖 정보를 투입하여 연산. 포트폴리오사 대상으로는 전세계 이직데이터를 연동하여 이직 가능성 높을 사람을 추천함.
내부적으로는 특허, 학술간행물, 회사 웹페이지, SNS, 신용카드 데이터 등을 활용해 600만개 기업 트래킹

요새 저의 고민

다양한 역량을 가진 사람들이 모두 AI를 잘 활용해서 각자의 퍼포먼스를 극대화하면서도 선순환 구조가 세팅되어야지만 위에서 말한 경쟁력이 강화됨.

투자업계에는 IT 센트릭한 스킬셋을 가지지 않았어도 엄청 부가가치를 만드는데 큰 도움이 되는 인력들이 많은 산업으로 이 융화를 만들어내는 것이 가치가 큼.

팀적으로 3 Layer로 일차적으로 구성함. Infra - Testbed - Service

Appendix

큰 맥락에서 AI에 배팅하는 방식이 어느정도 정리되고 있음

  • Foundation Model
  • AI Infrastructure - 컴퓨팅, 데이터센터, 칩, 소형원전, 냉각 하드웨어
  • Vertical AI - 헬스케어, 법률, 국방, 금융, 유통, 건축
  • Horizontal AI - 개발 인프라, 범용 기업 서비스
  • Robotics(Physical) - 휴머노이드, 산업용, 인프라
  • Scientific Invention - 생명과학, 신소재, 우주,

위는 이론일 뿐이고 실제로 기회가 있다고 느끼는 영역

韓 직장인 절반, AI로 일한다…근로시간 1.5시간↓
韓 직장인 절반, AI로 일한다…근로시간 1.5시간↓, 조수아 기자, 직장인
30주년 - since 1995~2025 한경BUSINESS매거진한경
  1. 어차피 한국인들은 엄청나게 성공하고 싶어해서 방법이 어슴푸레하게 보이면 다들 어느 순간부터 엄청 몰입함
  2. 한국인들이 밀도가 높아서 인지 새로운 기술이 검증되어갈 때 수용성이 엄청 높고, 다양한걸 컨슈머 단에서는 실험함. Kpop, K뷰티의 나라. 글로벌 서비스들은 한국을 중요한 시장으로 생각할 것이라 격전지가 될 것 같음.

기회를 창출하고 잡기 위해서 해야 한다고 생각하는 것

  1. AI를 이해하고 활용하려는 개발자들이 압도적으로 시장에 많고, 다른 직군에서 그 보조를 맞춰주지 못하고 있는 것 같음
  2. 생각보다 모여있지 않아서 자극의 정도와 밀도가 높아지면 더 큰 성장이 따라올 것으로 예상됨. 결국 learn & unlearn이 일어나야 한다고 생각함.

AI Partner를 운영하는 벤처투자사

USV

사고의 파트너로 데이터 접속권을 주고 메일루프 안에서 어떤 생각을 하는지를 추출하고 질문을 하게끔 만드는 어시스턴트로 활용함

Basis Set

AI 파트너 Pascal을 명시적으로 보유했다고 PR

  • 채용지원, 시장 진출, 제품 개발 지원
  • 코딩까지 가능하며 QA, 버그리포트 제공
  • 벤처투자 자동화 지원
  • 기술적 싱크탱크 운영 - OpenAI, MS, MIT 리더들과의 정기적인 미팅 주최

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