맞아요.

이건 제가 LP들과 동료 투자자들, 그리고 스타트업들로부터 정말 자주 받는 질문이에요. AI는 정말 빠르게 변화하고 있어요. 도구들이 몇 달 만에 구식이 되는 일이 비일비재하죠.

매주 새로운 모델이 나오고, 새로운 최고 성능 기록이 세워져요. 그리고 바이브 코딩(코딩 지식이 없이 AI를 활용해 코딩하는 기법) 때문에 누구나 빠르게 개발할 수 있게 되면서, 모든 사람들이 서로를 복사하고 있어요. 뭔가 따라잡으면, 다음 주에는 또 20개의 새로운 것들이 나타나죠.

이런 상황이 1999년과 2000년 닷컴 붐, 그리고 닷컴 버블을 조금 떠올리게 해요. 그때도 모든 사람이 웹사이트를 만들고 있었고, 90%가 넘는 회사들이 죽었어요. 하지만 흥미로운 점은 살아남은 회사들이에요. eBay, 구글, 아마존 같은 회사들이 거대한 기업이 되었죠.

그럼 AI 시대에는 어떻게 그런 회사들을 찾아낼 수 있을까요?

5년 후에도 살아있을 AI 경쟁의 미래 승자들을 어떻게 구별해낼 수 있을까요?

이게 정말 핵심적인 변화예요.

오랫동안 스타트업이 미래에 관련성을 잃지 않게 만드는 요소에 대한 많은 논쟁이 있었어요. 가장 오랫동안 지속된 논의는 GPT 래퍼들(ChatGPT 같은 AI 모델을 가져다가 쉽게 사용할 수 있게 포장한 서비스들)에 관한 것이었고, 이는 나쁜 것으로 여겨졌죠.

하지만 Y 컴비네이터가 지적했듯이, GPT 래퍼들도 잠재적으로 좋은 것이 될 수 있어요. 만약 그 주변에 무언가를 구축하고 있다면, 차별화된 가치와 독점적 데이터셋, 고객 획득과 UX/UI를 구축하고 있다면 말이에요. 그러면 여러분이 구축하는 스타트업이 자동차가 될 수 있고, AI 모델은 엔진이 될 수 있어요.

AI 모델이 업데이트되더라도, 새로운 모델이 나와도, 엔진을 더 빠른 것으로 교체할 수 있지만 그 주변에 구축한 것, 즉 자동차는 그대로 남아있어요. 만약 그런 것들이 없거나, 오늘날의 특정 모델을 위한 무언가를 구축하고 있다면 문제가 있어요. 오늘날의 모델들이 오래가지 않는다는 것을 우리는 알고 있어요. 매월, 매주 새로운 모델이 나오고 있어요.

따라서 만약 오늘날의 모델들에만 관련된 문제를 해결하고 있는데, 그 문제를 OpenAI나 Anthropic 같은 대기업들이 가까운 미래에 해결할 예정이라면, 큰 문제가 있는 거예요. 여러분이 해결하고 있는 문제가 곧 사라질 테니까요.

안타깝게도 많은 스타트업들이 그런 방향으로 가고 있는 것을 봐요.

오랫동안 저는 투자에서 해자에 대해 이야기해왔어요.

여러분의 해자가 뭔가요? 다른 경쟁사들에 대한 방어 가능성이 뭔가요? 경쟁사들로부터 방어하는 가장 명백한 방법은 특허였어요. 하지만 소프트웨어에서는 특허를 많이 낼 수 없어서 다른 것을 찾아야 했죠.

오늘날 AI와 바이브 코딩으로는 여러분이 구축한 도구를 복사하는 것이 매우 쉬워요. 바이브 코딩으로 거의 모든 도구, 모든 웹사이트, 모든 제품을 며칠, 심지어 몇 시간 만에 복사할 수 있어요.

따라서 여러분의 제품이 성공하기 시작하면, 다른 기업가들의 무리가 바이브코드로 복제품을 만들어서 여러분과 경쟁하러 올 거예요.

기술적 해자는 거의 존재하지 않게 되었어요. 그럼 AI 시대의 새로운 해자는 무엇일까요? 이는 제가 오랫동안 믿어온 것을 다시 한번 확인시켜줘요. 진짜 제품은 기술 그 자체가 아니라는 것을요.

진짜 제품은 기술을 둘러싼 모든 경험들이에요.

고객이 어떻게 쓰는지, 얼마나 편한지, 어떤 느낌을 받는지 말이죠. 특히 오늘날 누구나 기술을 쉽게 복사할 수 있을 때는 더욱 그래요.

고객들이 자동으로 찾아오는 시스템을 만들어야 해요.

예를 들어, 소셜 미디어에서 사람들이 우리 회사 이야기를 하게 만들거나, 구글에서 검색했을 때 우리가 맨 위에 나오게 하는 거예요. 또는 고객들이 친구들에게 자연스럽게 추천하게 만들거나, 다른 회사들과 협력해서 서로 고객을 소개해주는 방법도 있어요. 중요한 건 여러분이 직접 영업하러 다니지 않아도, 24시간 내내 새로운 고객들이 계속 들어오는 구조를 만드는 거예요.

여러분이 잠들어 있는 동안 고객들을 끌어들이는 시스템을 구축할 수 있다면, 여러분의 기술을 복사할 수 있는 다른 회사에 맞서서 여러분이 고객들에게 판매하는 사람이 될 것이고, 여러분이 승리하는 사람이 될 거예요.

또 다른 예는 커뮤니티와 행동 락인(사용자들이 다른 서비스로 옮기기 어려운 상황)이에요.
누구나 X(구 트위터)나 인스타그램을 AI 없이도 몇 시간 만에 코딩할 수 있어요.(진짜...!??!) 하지만 커뮤니티 없이, 사용자들 없이 X 복제품을 만드는 것이 무슨 의미가 있을까요? 중요한 것은 실제로 사용자들과 커뮤니티의 네트워크 효과(사용자가 많을수록 더 가치 있어지는 현상)예요. 여러분이 인스타그램에 가는 이유는 여러분의 친구들도 거기 있기 때문이에요. 아무도 없는 복제품이라면 전혀 흥미롭지 않죠.

마지막으로 공유하고 싶은 예는 독점적 데이터예요.
만약 여러분의 AI 모델에 공급할 데이터에 접근할 수 있고, 그 데이터에 접근할 수 있는 사람이 여러분뿐이라면, 여러분의 모델은 경쟁업체보다 무한히 좋을 거예요. 경쟁업체들이 다른 모델을 구축할 수 있지만, 훈련할 데이터가 없다면 그만큼 좋지 않을 거예요.

AI가 발전하면서 코딩은 누구나 할 수 있는 일이 되고 있어요.

마치 계산기가 나오면서 암산 잘하는 게 특별하지 않게 된 것처럼요.

그럼 이제 뭐가 진짜 중요할까요?

바로 고객들과의 관계예요.

고객들이 우리 제품을 정말 좋아하는지, 사람들이 우리 브랜드를 신뢰하는지, 고객들이 친구들에게 추천하고 싶어하는지예요. 기술은 이제 누구나 만들 수 있지만 고객의 마음은 아무나 얻을 수 없거든요.

투자할 때 정말 중요하게 보는 세 가지가 있어요.

첫 번째는 UX와 UI, 그리고 당연히 그와 함께 오는 고객 행동이에요.
Cursor에 대해 이야기 해볼까요?. 여러분 모두 Cursor에 대해 들어보셨을 거예요. 연간 반복 수익 1억 달러에 도달한 세계에서 가장 빠른 회사 중 하나죠. Cursor는 더 나은 AI 모델을 가지고 있어서 이긴 게 아니에요. 최고이고 사용하기 가장 쉬운 사용자 인터페이스 중 하나를 가지고 있어서 이긴 거예요.

Cursor는 제가 말한 예를 정확히 따랐어요. 자동차를 구축하고 그 아래 모델을 교체할 수 있게 한 거죠. 엔진만 교체하면 자동차는 그대로 남아있고, Cursor는 놀라운 성공을 거두었어요.

두 번째는 고객 획득이에요.
이미 언급했지만요. SEO를 봐요, 소셜 미디어 존재감을 봐요, 시스템을 봐요. 그게 무엇이든 말이에요. 창업자였던 경험으로, 7개 회사를 시작해본 경험으로, 저는 매우 빠르게 깨달았어요. 최고의 제품을 가질 수 있지만, 아무도 그것에 대해 알지 못하고 구매하지 않는다면, 아무런 의미가 없다는 것을요.

많은 사람들이 YC 회사들이 배치 내에서 서로에게 판매하는 것에 대해서 비판해왔어요. 실제로 일어나는 일이고, 제가 피하고 싶은 것이기도 해요. 동료들에게 판매하고 나서 배치가 끝나면 판매가 없는 거죠. 그래서 저는 창업자들에게 어떤 시스템을 구축했는지 말해달라고 밀어붙여요.

세 번째는 플랫폼 리스크와 AI 진화 리스크에 대한 저항력이에요.
창업자들에게 물어봐요. 최신 모델인 GPT 5, 6, 7이 오늘보다 10배 더 좋아진다면 어떻게 될 것인가요? 그것이 여러분을 잠식할까요? 여러분이 그냥 존재하지 않게 될까요? 아니면 여러분의 사용자들에게 훨씬, 훨씬, 훨씬 더 나은 서비스를 제공할 수 있게 해줄까요?

제가 투자를 좋아하는 회사들은 이런 특징이 있어요.

"작년까지는 기술적으로 불가능했던 일들을 AI 덕분에 이제 할 수 있게 된 서비스들"이에요.

예를 들어 의사처럼 정확하게 병을 진단해주는 AI 앱이라든가, 변호사 수준으로 계약서를 검토해주는 서비스, 혹은 전문 디자이너처럼 로고를 만들어주는 툴 같은 거요.

이런 회사들의 장점은 뭘까요?

AI가 더 발전할수록 이 회사들의 서비스도 더 좋아진다는 거예요. AI 때문에 망하는 게 아니라, 오히려 AI 발전이 이 회사들을 더 강하게 만들어줘요.

여러분이 이해하셨겠지만, 저는 모델 레이어(AI 모델 자체를 만드는 분야)보다는 고객 레이어(AI를 이용해서 고객들에게 서비스를 제공하는 분야)에 주로 투자하고 있어요. 모델은 완전히 다른 게임이거든요.

저는 시드 투자자예요.

AI 모델의 경우, OpenAI와 Anthropic 같은 회사들이 수십억, 심지어 수백억 달러를 조달해요. 매우 구체적인 섹터가 아닌 이상 경쟁하기가 매우, 매우 어려워요. 저는 매우 구체적인 사용 사례를 위한 파운데이션 모델 스타트업에 투자한 적이 있는데, 그들은 정말 잘하고 있어요.

하지만 나머지는 고객 레이어와 적응성을 보고 있어요.
AI는 일반적으로 움직이는 타겟 같은 거예요. 3개월마다, 6개월마다 완전히 다른 게임이 되어요. 완전히 다른 풍경이 되죠. 그래서 저는 이런 변화에 적응할 수 있고 시간과 함께 성장해 나갈 수 있는 회사들과 창업팀들을 찾고 있어요. 새로운 AI 모델 진화 때문에 죽을 위험이 너무 많지 않은 유형의 스타트업을요.

그리고 당연히, 문제에 부딪히면 언제든지 피벗할 수 있어요.
피벗은 YC 철학의 중심이라는 것을 기억하세요. 많은, 많은 스타트업들이 YC 중에 피벗하게 되지만, 많은 스타트업들이 YC 후에도 피벗해요. 그들은 실제로 여러분이 더 흥미로워하는 것, 여러분이 그 과정에서 발견한 것으로 피벗하고 훨씬 더 큰 것을 추구하도록 정말로 밀어붙여요.

Brian Chesky가 말했듯이, 최고의 창업자들은 특정 "모델"에 고착되지 않아요. 그들은 "문제"에 고착되어 있고 이걸 해결하기 위해 노력하고 있어요.

만약 운이 나빠서 OpenAI가 여러분과 똑같은 서비스를 더 잘 만들어서 여러분 회사를 위험하게 만든다면 어떻게 할까요? 실력 있는 창업팀이라면 빠르게 다른 사업으로 방향을 바꿀 수 있어요. "아, 이건 안 되겠네. 그럼 다른 걸 해보자!"라고 말이에요.

그래서 저는 투자할 때 이런 걸 봐요.

"이 팀이 위기가 와도 살아남을 수 있는 팀인가?"

만약 지금 AI를 구축하는 창업자라면, 제가 여러분의 입장에서 할 일은 이런 거예요.

우선, 사용자들과 대화하고 그들의 문제에 대한 전문가가 되세요.
기술이 아닌 리텐션(고객 유지율, 고객들이 계속 우리 서비스를 쓰는 비율)에 집중하세요. 고객들의 사용량에 집중하세요.

두 번째로 할 일은 공개적으로 잠재적 사용자 풀을 구축하는 것이에요.
여러분 주변에 커뮤니티를 만들고 여러분의 여정을 공유함으로써 신뢰를 얻으세요. 여러분이 겪을 수 있는 어려움과 잘되고 있는 것들을 설명하세요.

세 번째로 AI로 최근에만 가능해진 것에 대해 생각해보세요.
지난 10년이나 15년 동안 누구나 구축할 수 있었던 서비스를 하고 있다면, 경쟁자가 많거나 아마 작동하지 않은 이유가 있을 거예요. AI는 새로운 가능성의 분야를 열어주고 있어요. 그런 식으로 생각하고, "사람들이 원하는 것을 만들어라"는 것을 기억하세요. 그것이 YC의 모토예요.

이것을 제대로 한다면, 여러분의 제품은 진화하거나 변할 수 있고, 심지어 망가질 수도 있지만, 고객 중심이고 그들의 문제에 집착한다면 고객들은 남아있을 거예요. 왜냐하면 그들은 여러분이 그들을 이해하고 그들을 위해 구축한다는 것을 알기 때문이에요.

투자자들이 항상 저에게 묻는 질문이에요.

AI가 실제로 오늘 AI에 투자하기에는 너무 빠르게 움직이는 타겟이 아니냐고요.

저는 그들에게 다른 유형의 스타트업들에 이전에 투자했던 것처럼 AI에 투자한다고 대답해요.

저는 기술에만 투자하지 않아요.
사용자 리텐션, 사용자 견인력(실제로 고객들이 우리 서비스를 얼마나 많이 쓰고 있는지)에 투자해요. (쉽게 말해 큰 리스크를 지기 보다는 실적이나 고객층을 보고 투자하겠다는 뜻으로 이해 되네요.)

저는 고객을 진심으로 생각하는 창업자들에게 투자해요.

"우리 고객들이 정말 무엇을 원할까?"를 항상 고민하고, "이 문제를 꼭 해결해주고 싶다!"는 마음을 가진 사람들 말이에요.

AI 사업에서도 마찬가지예요. 성공하는 사람들은 프로그래밍만 잘하는 사람들이 아니에요. 진짜 성공하는 사람들의 특징은 빠르게 실행하고, 고객들에게 우리 제품을 알리는 것도 잘하고, 고객들이 계속 우리 서비스를 쓰게 만들고, 처음부터 실제 성과를 내는 사람들이에요.

안타깝게도 그런 경험들이 있어요.

정확히 제가 경고했던 함정들에 빠진 경우들이었죠.

한 회사는 GPT-3의 특정 한계를 해결하는 도구를 만들고 있었어요. 그런데 GPT-4가 나오면서 그 문제 자체가 사라져버렸죠. 그들은 새로운 모델에 적응할 수 있는 고객 기반이나 대체 가치 제안이 없었어요.

또 다른 회사는 정말 뛰어난 기술을 가지고 있었지만, 고객 획득에는 전혀 신경 쓰지 않았어요. 제품이 아무리 좋아도 아무도 모르면 의미가 없다는 것을 뼈저리게 느꼈죠.

이런 경험들이 제가 지금 이야기하는 투자 원칙들을 더욱 확고하게 만들었어요.

기술만으로는 충분하지 않다는 것, 고객과의 관계와 적응력이 얼마나 중요한지를 깨닫게 해줬죠.

Cursor는 정말 흥미로운 케이스예요.

그들이 성공한 이유를 분석해보면 제가 말하는 원칙들이 실제로 어떻게 작동하는지 볼 수 있어요.

첫째, 그들은 처음부터 모델에 의존하지 않는 구조를 설계했어요.
IDE(프로그래밍 도구)라는 그들만의 '자동차'를 만들고, 다양한 AI 모델들을 '엔진'으로 사용할 수 있게 했죠. GPT-4든, Claude든, 새로운 모델이든 상관없이 교체할 수 있어요.

둘째, UX(사용자 경험)에 정말 많은 투자를 했어요.
개발자들이 실제로 사용하고 싶어하는 인터페이스를 만들었어요. 기존 프로그래밍 도구들의 복잡함을 줄이고, AI 기능을 자연스럽게 통합했죠.

셋째, 그들은 개발자 커뮤니티와 밀접하게 소통했어요.
피드백을 빠르게 받아들이고, 실제 개발자들의 작업 방식에 맞춰 제품을 개선했어요.

넷째, 바이럴 성장 요소가 있었어요.
개발자가 Cursor로 만든 코드를 공유하면, 다른 개발자들도 관심을 갖게 되는 구조였죠.

이 모든 것들이 결합되어서, 그들은 단순히 'AI 코딩 도구'가 아니라 '개발자들이 사랑하는 프로그래밍 환경'이 될 수 있었어요.

독점적 데이터에는 여러 종류가 있어요.

가장 가치 있는 것들을 몇 가지 소개해드릴게요.

첫째는 행동 데이터예요.

사용자들이 실제로 어떻게 제품을 사용하는지, 어떤 패턴을 보이는지에 대한 데이터죠. 이는 단순히 로그 데이터가 아니라, 사용자의 의도와 결과까지 포함하는 깊은 데이터예요.

둘째는 도메인 특화 데이터예요.

특정 산업이나 분야에서만 생성되는 데이터들이죠. 예를 들어, 의료 분야의 진단 데이터나 금융 분야의 거래 패턴 같은 것들이에요.

셋째는 인간 피드백 데이터예요.
사용자들이 AI의 결과에 대해 어떻게 반응하는지, 어떤 것을 선호하는지에 대한 데이터죠. 이는 모델을 훈련시키는 데 매우 중요해요.

넷째는 시간에 따른 변화 데이터예요.

같은 사용자나 상황이 시간이 지남에 따라 어떻게 변하는지를 보여주는 데이터죠.

이런 데이터들은 단순히 많은 양을 확보하는 것보다는, 품질과 독점성이 더 중요해요. 다른 곳에서는 얻을 수 없는 고품질 데이터를 가지고 있다면, 그것이 정말 강력한 해자가 될 수 있어요.

제가 창업자들에게 하는 구체적인 질문들을 공유해드릴게요.

"만약 OpenAI가 내일 여러분과 정확히 같은 기능을 출시한다면 어떻게 하실 건가요?"
이 질문으로 그들이 차별화 요소를 얼마나 명확하게 이해하고 있는지 알 수 있어요.

"여러분의 핵심 가치는 AI 모델의 성능에 얼마나 의존하고 있나요?"
모델 성능이 10% 향상되면 여러분의 가치도 10% 향상되는지, 아니면 100% 향상되는지를 묻는 거예요.

"5년 후에도 여러분이 지금 해결하고 있는 문제가 여전히 존재할까요?"
이는 장기적 관점에서의 문제 지속성을 확인하는 질문이에요.

"여러분의 고객들이 여러분 제품을 다른 솔루션으로 바꾸는 데 드는 비용은 얼마나 될까요?"
스위칭 코스트(다른 서비스로 바꾸는 데 드는 시간, 돈, 노력)가 높을수록 플랫폼 리스크는 낮아져요.

"AI 모델이 현재보다 100배 더 좋아진다면, 여러분의 비즈니스에는 어떤 영향이 있을까요?"
이 질문으로 극단적인 시나리오에서도 살아남을 수 있는지를 확인해요. 이런 질문들에 대한 창업자들의 대답을 통해 그들이 얼마나 깊이 생각하고 있는지, 그리고 실제로 리스크에 대비하고 있는지를 파악할 수 있어요.

바이브 코딩은 정말 게임 체인저예요.

긍정적인 측면과 도전적인 측면이 모두 있어요.

긍정적인 측면부터 보면, 진입 장벽이 현저히 낮아졌어요.

예전에는 뛰어난 개발팀이 있어야만 MVP(최소 기능 제품, 가장 기본적인 버전의 제품)를 만들 수 있었는데, 이제는 아이디어만 있으면 누구나 빠르게 시제품을 만들 수 있어요. 이는 더 많은 혁신과 실험을 가능하게 해요.

또한 개발 속도가 엄청나게 빨라졌어요.

며칠이면 이전에 몇 달이 걸렸던 작업을 완료할 수 있어요. 이는 빠른 피드백 루프와 빠른 시장 검증을 가능하게 해줘요.

하지만 도전적인 측면도 있어요.

모든 사람이 쉽게 복사할 수 있다는 것은 차별화가 훨씬 어려워졌다는 뜻이에요. 기술적 우위만으로는 더 이상 경쟁력을 유지할 수 없어요.

그리고 시장에 너무 많은 유사한 제품들이 쏟아져 나와요.

노이즈(불필요한 소음)가 증가하면서 정말 좋은 제품들도 주목받기 어려워졌어요. 결국 이는 창업자들이 기술 외의 다른 요소들에 더 집중해야 한다는 것을 의미해요. 고객 관계, 브랜딩, 유통, 커뮤니티 구축 등이 더욱 중요해졌죠.

커뮤니티 구축은 정말 어려운 일이지만, 성공하면 가장 강력한 해자가 될 수 있어요.

초기 스타트업들이 취할 수 있는 접근법들을 말씀드릴게요.

먼저 '씨드 커뮤니티(핵심 고객들)'부터 시작하세요.

10명의 정말 열정적인 사용자가 1,000명의 무관심한 사용자보다 훨씬 가치 있어요. 이 10명이 여러분의 제품을 사랑하고, 피드백을 주고, 다른 사람들에게 추천하게 만드세요.

둘째, 투명하게 구축하세요.

여러분의 개발 과정을 공개하고, 실패와 성공을 모두 공유하세요. 사람들은 완벽한 제품보다 진정성 있는 여정에 더 끌려요.

셋째, 가치를 먼저 제공하세요.

커뮤니티 구성원들이 여러분의 제품을 사용하지 않더라도 얻을 수 있는 가치가 있어야 해요. 교육 콘텐츠, 인사이트, 네트워킹 기회 등이 될 수 있어요.

넷째, 상호작용을 촉진하세요.

커뮤니티 구성원들끼리 서로 도움을 주고받을 수 있는 환경을 만드세요. 여러분이 모든 대화의 중심에 있을 필요는 없어요.

다섯째, 점진적으로 확장하세요.

한 번에 많은 사람을 끌어들이려 하지 말고, 기존 커뮤니티가 건강하게 성장할 때마다 조금씩 확장하세요.

여섯째, 측정하고 조정하세요.

커뮤니티의 건강도를 나타내는 지표들을 정의하고 지속적으로 모니터링하세요. 단순한 숫자가 아니라 참여도와 만족도가 중요해요.

고객 획득 엔진은 정말 다양한 형태를 가질 수 있어요.

제가 성공적이라고 본 몇 가지 접근법들을 공유해드릴게요.

SEO 기반 접근법부터 보면, 여러분의 타겟 고객들이 구글에서 검색하는 단어들을 파악하고, 그에 대한 정말 유용한 콘텐츠를 만드는 거예요. 단순히 제품 홍보가 아니라, 실제 문제를 해결해주는 콘텐츠 말이에요.

한 AI 스타트업은 '데이터 과학자를 위한 완벽한 가이드' 시리즈를 만들어서 매월 수천 명의 잠재 고객을 끌어들였어요. 그들은 제품을 직접 판매하지 않고, 가치를 먼저 제공했죠.

소셜 미디어 접근법도 있어요.

특히 링크드인이나 트위터에서 업계 인사이트를 꾸준히 공유하는 거예요. 중요한 것은 판매가 아니라 생각의 리더십(업계에서 인정받는 전문가가 되는 것)을 구축하는 것이에요.

제품 주도 성장(Product-Led Growth)도 매우 효과적이에요.

사용자가 제품을 사용하면서 자연스럽게 다른 사용자들을 초대하게 되는 구조를 만드는 거예요.

파트너십을 통한 접근법도 있어요.

여러분의 타겟 고객들이 이미 사용하고 있는 다른 도구들과 통합하거나, 보완 관계에 있는 회사들과 협력하는 거예요.

리퍼럴 프로그램(추천 프로그램)도 강력해요.

기존 고객들이 새로운 고객을 데려오면 보상을 주는 시스템이죠. 하지만 이는 제품이 정말 좋을 때만 작동해요.

가장 중요한 것은 이 모든 것들이 자동화되어야 한다는 거예요.

여러분이 직접 개입하지 않아도 고객들이 찾아오는 시스템을 만들어야 해요. (말은 참 쉬운데...;;;;)

이 두 레이어는 완전히 다른 게임이에요.

각각의 특성을 자세히 설명해드릴게요.

모델 레이어 투자부터 보면, 이는 정말 자본 집약적(많은 돈이 필요한)이에요. OpenAI나 Anthropic 같은 회사들은 수십억 달러를 조달해요. 한 번의 훈련에만 수백만 달러가 들어가고, 최고의 AI 연구자들을 고용하는 데만 엄청난 비용이 들어요.

또한 이 분야는 몇 개의 대기업이 지배하고 있어요. 구글, 마이크로소프트, 메타, OpenAI, Anthropic 등이 대부분의 리소스를 차지하고 있죠. 새로운 플레이어가 들어가기에는 진입 장벽이 너무 높아요.

그리고 성공 확률도 낮아요.

대부분의 파운데이션 모델 회사들이 실패하거나 큰 회사에 인수되어요. 기술적 우위를 유지하기가 너무 어려워요.

반면 고객 레이어 투자는 훨씬 가볍게 접근 가능해요.

시드나 시리즈 A 단계에서도 충분히 의미 있는 진전을 만들 수 있어요. 수백만 달러면 훌륭한 팀을 구성하고 제품을 시장에 출시할 수 있어요.

고객 레이어에서는 창의성과 실행력이 더 중요해요.

같은 모델을 사용하더라도 어떻게 포장하고, 어떤 사용자 경험을 제공하고, 어떻게 시장에 접근하느냐에 따라 결과가 완전히 달라져요.

또한 고객 레이어는 더 예측 가능해요.

사용자들의 피드백을 빠르게 받을 수 있고, 그에 따라 제품을 개선할 수 있어요. 시장의 반응을 보고 방향을 조정하기도 쉬워요.

제가 시드 투자자로서 고객 레이어에 집중하는 이유가 여기에 있어요. 제한된 자본으로도 큰 임팩트를 만들 수 있고, 성공 확률도 높다고 보거든요.

가장 중요한 것은 유연성을 유지하면서도 고객 문제에 대한 깊은 이해를 갖는 것이에요.

Brian Chesky가 말했듯이, 최고의 창업자들은 특정 솔루션에 고착되지 않아요. 그들은 문제에 고착되어 있어요. 이것이 정말 핵심이라고 생각해요.

AI 시대에는 기술이 빠르게 변하기 때문에, 특정 기술이나 특정 모델에 너무 의존하면 위험해요.

하지만 고객들의 근본적인 문제는 그렇게 빠르게 변하지 않아요.

예를 들어, 개발자들이 더 빠르고 효율적으로 코드를 작성하고 싶어한다는 것은 변하지 않는 니즈예요. 그것을 해결하는 방법은 GPT-3에서 GPT-4로, 그리고 미래의 더 발전된 모델로 계속 바뀔 수 있지만, 근본적인 문제는 동일해요.

따라서 창업자들은 자신이 해결하고 있는 문제를 정말 깊이 이해해야 해요.

고객들과 지속적으로 대화하고, 그들의 워크플로우(일하는 방식)를 관찰하고, 그들이 진짜로 무엇을 원하는지 파악해야 해요.

그리고 그 문제에 대한 솔루션은 언제든지 바뀔 수 있다는 마음가짐을 가져야 해요. 처음 생각했던 방법이 작동하지 않으면, 다른 방법을 시도해야 해요. AI 모델이 바뀌면, 그에 맞춰 적응해야 해요.

이런 사고방식을 가진 창업자들이 5년 후에도 살아남아 있을 거라고 확신해요. 기술은 계속 변하겠지만, 고객들의 진짜 문제를 해결하는 회사들은 언제나 가치가 있을 거예요.

창업자분들, 유연성을 위해 구축하세요. 투자자분들, 지속 가능성을 찾으세요. 그것이 이 빠르게 변하는 AI 시대에서 성공하는 비결이라고 생각합니다.

• 너무 쉬워진 기술 복제
  바이브 코딩으로 누구나 며칠 만에 거의 모든 제품을 복제할 수 있게 되었어요. 따라서 기술적 우위만으로는 더 이상 경쟁력을 유지할 수 없어요.

• 새로운 3가지 해자를 만들라
  1) 고객 획득 엔진: 잠들어 있는 동안에도 자동으로 고객이 오는 시스템
  2) 커뮤니티와 네트워크 효과: 사용자가 많을수록 더 가치 있어지는 구조
  3) 독점적 데이터: 오직 우리만 가진 특별한 정보와 데이터

• AI 모델이 아닌 고객에게 투자하라
  AI 모델 자체를 만드는 것은 수백억 원이 필요한 대기업들의 게임이에요. 대신 AI를 활용해서 고객 문제를 해결하는 '고객 레이어'에 집중해야 성공 확률이 높아요.
  
  
• 문제에 고착되고, 솔루션은 유연하게
  특정 기술이나 방법에 매달리지 말고, 고객의 근본적인 문제를 깊이 이해하는 것이 중요해요. 해결 방법은 AI 발전에 따라 계속 바뀔 수 있지만, 고객 문제는 변하지 않거든요.