AI를 쓸수록 빠져버리는 AI 스타트업의 딜레마와 해결방법 | 매거진에 참여하세요

내 AI 아이디어와 스타트업은 창의적이다. 그런데 뭔가 내가 놓치고 있는게 있어보인다.

2023~2024년은 AI 광풍의 시대였다.
누구나 AI를 붙였다. 누구나 생성형을 이야기했다. 누구나 “우리는 AI 회사입니다”라고 말했다.

하지만 2026년, 분위기는 달라졌다.

투자자는 여전히 AI에 투자한다. 그러나 아무 AI 회사에나 투자하지는 않는다.

이유는 간단하다.

이제 AI는 차별화가 아니기 때문이다.

AI는 기본값이 되었다. 모델은 상향 평준화되었고, API 접근성은 대중화되었다.
기술 장벽은 급격히 낮아졌다. 그 결과, 시장에는 수천 개의 “비슷한 AI 회사”가 생겼다.

투자자는 묻기 시작했다.

• - 이 회사는 왜 존재하는가?

• - 이 회사는 3년 뒤에도 살아있는가?

• - 이 회사는 누군가에게 대체 가능한가?

그리고 질문은 점점 날카로워졌다.

AI Wrapper의 시대가 끝나가고 있다

많은 AI 스타트업은 특정 모델 위에 얹힌 서비스다.

예를 들어:

• - 대형 모델 API를 활용한 문서 자동화 툴

• - 이미지 생성 모델 기반 디자인 서비스

• - 챗봇 API 기반 상담 솔루션

문제는 이것이다.

• - 상위 모델이 더 좋아지면 어떻게 되는가?

• - 고객은 굳이 중간 서비스를 거칠 필요가 없다.

• - 가격이 오르면 마진은 사라진다.

• - API 정책이 바뀌면 사업은 흔들린다.

투자자는 이 리스크를 정확히 알고 있다.

그래서 요즘 투자 미팅에서 이런 질문이 나온다.

“상위 모델을 제거해도 당신의 회사는 존재 가치가 있습니까?”

이 질문에 답하지 못하면, 투자도 없다.

당신을 막어주는 방어력(해자)를 구축해야 한다.

① 데이터 독점성

• 고객 데이터가 쌓이는가?

• 그 데이터가 당신 회사만의 자산이 되는가?

• 시간이 지날수록 경쟁사가 따라오기 어려워지는가?

AI 모델은 평준화되지만, 데이터는 평준화되지 않는다.

진짜 방어력은 모델이 아니라 데이터다.

② 네트워크 효과

• 사용자가 늘수록 가치가 증가하는가?

• - 플랫폼이 되는가?

• - 생태계를 만들 수 있는가?

단순 SaaS는 교체 가능하다. 플랫폼은 교체하기 어렵다.

투자자는 “제품”이 아니라 “생태계”를 본다.

③ 단위 경제 (Unit Economics)

• CAC(Customer Acquisition Cost)는?

• LTV(Life Time Value)는?

• 회수 기간은? 마진은?

2021년엔 “우리는 지금은 적자지만 성장 중입니다”가 통했다.

2026년엔 통하지 않는다.

성장보다 지속 가능성이 중요하다.

④ API 및 인프라 리스크

이건 AI 스타트업 특유의 리스크다.

• - 상위 모델 가격 인상

• - 정책 변경

• - 서비스 중단

• - 모델 성능 변화

투자자는 묻는다.

“당신의 마진은 누가 통제하고 있습니까?”

만약 그 답이 “외부 모델 제공자”라면, 투자자는 불안해한다.

AI는 비용을 줄일 수 있지만, AI 인프라 비용은 또 다른 부담이 된다.

냉정해진 이유는 공급 과잉이다.

AI 창업은 쉬워졌다.

• - 코드 생성 AI

• - 노코드 툴

• - 클라우드 인프라

• - 오픈소스 모델

적은 자본으로 MVP를 만들 수 있다.

문제는 그래서 공급이 폭발했다는 것이다.

AI 스타트업은 넘쳐난다. 자본은 한정되어 있다. 투자자는 선택권을 가진다.
그리고 선택 기준은 점점 더 엄격해진다.

그래서 어쩌라고 자체 모델을 가져야 한다는 의미인가? 대부분의 경우 아니다.

대규모 LLM을 자체적으로 학습하는 건:

• - 수백억~수천억 인프라 비용

• - 데이터 확보 난이도

• - 지속적 파인튜닝 비용

• - 연구 인력 유지 비용

이건 Big Tech의 영역이다.

스타트업이 여기서 싸우면 확률적으로 불리하다.

그럼 멀티 LLM 전략을 쓰라는 말인가?

부분적으로는 맞다. 하지만 그게 본질은 아니다.

멀티 LLM 전략은 리스크 분산 전략이다.

예:

• - OpenAI + Anthropic + 오픈소스 모델 병행

• - 특정 기능은 경량 모델 사용

• - 특정 기능은 고성능 모델 사용

• - 가격 변동 시 자동 스위칭

이건 “의존 리스크를 줄이는 방법”이다. 하지만 이것만으로는 방어력이 생기지 않는다.

투자자가 진짜 묻는 건 이거다

“모델이 아니라 당신의 핵심 자산은 무엇인가?”

LLM은 도구다. 진짜 질문은:

• - 당신만의 데이터가 있는가?

• - 당신만의 워크플로우가 있는가?

• - 당신만의 사용자 네트워크가 있는가?

• - 당신만의 운영 구조가 있는가?

세 가지 전략적 선택지- AI 스타트업은 보통 세 가지 길 중 하나를 선택한다.

① 모델 독립 구조 (Model-Agnostic Layer)

• - LLM을 교체 가능하게 설계

• - 내부 추상화 레이어 구축

• - 모델 성능 비교 자동화

• - 비용 최적화 엔진 탑재

이건 꽤 좋은 전략이다.

② 도메인 특화 소형 모델 보유

대규모 LLM을 직접 만드는 건 아니지만,

• - 특정 산업 특화 파인튜닝

• - 경량 모델 자체 서빙

• - 비용 절감용 서브 모델 보유

예를 들어:

• 법률 요약 특화 모델

• 의료 문서 구조화 모델

• 고객 응대 특화 소형 모델

이건 방어력이 조금 생긴다.

③ 데이터 + 워크플로우 락인 전략

이게 가장 현실적이고 강하다.

• - 고객의 내부 시스템과 깊게 연결

• - 업무 흐름에 통합

• - 축적 데이터가 전환 비용을 높임

• - 결과물 히스토리 기반 고도화

이 경우, 고객은 모델 때문에 쓰는 게 아니라 구조 때문에 떠나지 못한다.

이게 진짜 방어력이다.

당신이 뭔가 빠졌다고 생각한다면 , 그건 위의 내용을 고민하지 않고 있어서다.