너무나도 당연한 얘기지만 AI 사용률이 급격히 증가했기 때문이에요.
McKinsey 조사에 따르면 현재 78%의 기업이 AI를 사용하고 있어요. 이는 2024년 초 72%에서 크게 증가한 수치예요. 특히 생성형 AI의 경우 65%의 기업이 정기적으로 사용하고 있는데, 이는 2023년 대비 거의 두 배 증가한 수준이에요.

문제는 AI 사용은 늘어났지만 제대로 된 관리 시스템을 갖춘 곳은 거의 없다는 거예요.
CB Insights의 AI 100 리포트를 보면 AI 옵저버빌리티와 거버넌스가 현재 가장 중요한 격차로 지적되고 있어요. AI가 널리 사용되면서 할루시네이션, 편향성, 보안 취약점 같은 문제들이 표면화되고 있거든요. 기업들이 AI를 더 많이 쓸수록 이런 리스크를 관리해야 할 필요성이 커지는 거죠.

규제 환경도 변화하고 있어요. 트럼프 행정부가 자율규제를 선호한다고는 하지만, 기업들은 여전히 책임감 있는 AI 사용에 대한 압박을 받고 있어요. 특히 금융, 의료, 제조업 같은 고위험 산업에서는 AI 거버넌스가 선택이 아니라 필수가 되고 있어요.

크게 세 가지 카테고리로 나눠볼 수 있어요.

첫 번째는 AI 옵저버빌리티 플랫폼이에요.
이는 AI 모델의 성능을 실시간으로 모니터링하고, 데이터 드리프트를 감지하며, 모델의 정확도 변화를 추적하는 솔루션들이에요.

Weights & Biases(웨이츠 앤 바이어시스, AI 모델 실험 관리 플랫폼), Arize AI(아라이즈 AI, 머신러닝 옵저버빌리티 플랫폼) 같은 회사들이 여기에 해당해요.

두 번째는 AI 감사 및 평가 도구예요.
이런 솔루션들은 AI 모델의 편향성을 검증하고, 공정성을 평가하며, 설명 가능성을 제공해요.

Fiddler AI(피들러 AI, 설명 가능한 AI 플랫폼)가 Series B에서 3,200만 달러(약 430억 원)를 투자받은 게 대표적인 사례예요.
이 회사는 기업들이 AI 모델의 결정 과정을 이해하고 설명할 수 있도록 도와주는 솔루션을 제공해요.

정확한 시장 규모를 측정하기는 어렵지만, 관련 지표들을 보면 상당히 큰 시장이 형성되고 있어요.

MLOps 시장이 연간 40% 성장률을 보이고 있는데, AI 거버넌스는 이와 밀접하게 연관되어 있어요.
더 구체적으로는 2025년 현재까지 AI 스타트업들이 1,700억 달러(약 228조 원) 이상의 투자를 받았다는 점을 주목해야 해요. 이 중에서 버티컬 AI 분야가 10억 달러(약 1조 3천억 원) 이상을 차지하고 있고, AI 거버넌스와 옵저버빌리티는 이 안에서도 가장 빠르게 성장하는 세그먼트 중 하나예요.

Enterprise AI 플랫폼의 경우 고객당 연간 수익이 10만 달러(약 1억 3천만 원)에서 100만 달러(약 13억 원) 사이예요. 특히 대기업을 대상으로 하는 거버넌스 솔루션의 경우 더 높은 가격을 받을 수 있어요.

컨설팅 서비스까지 포함하면 마진율이 60-70%까지 나와요.(읭....? 진짜...? 완전 봉이 김선달 비즈니스네요!?!?!?)

기술적 측면에서는 세 가지를 중점적으로 봐야 해요.

첫째, 다양한 AI 모델을 지원할 수 있는지예요.
단순히 하나의 AI 모델만 지원하는 게 아니라 LLM, 컴퓨터 비전, 음성 인식 등 다양한 모델을 커버할 수 있어야 해요. 둘째, 클라우드 네이티브 아키텍처를 갖추고 있는지예요. 멀티 클라우드 환경에서도 잘 작동해야 하거든요. 셋째, 기존 MLOps 도구들과 잘 통합되는지예요.

둘째, 비즈니스 모델 측면에서는 수익 구조를 잘 봐야 해요.
구독형 SaaS 모델에 프로페셔널 서비스를 결합한 형태가 가장 안정적이에요. 고객 확보 전략도 중요한데, 보통 파일럿 프로젝트로 시작해서 엔터프라이즈로 확장하는 패턴을 보여요.

금융업이 가장 앞서 나가고 있어요.

규제가 엄격하고 리스크 관리에 대한 경험이 많기 때문이에요.
JPMorgan Chase(JP모건 체이스, 미국 대형 IB), Goldman Sachs(골드만 삭스, 글로벌 IB) 같은 대형 금융기관들이 AI 거버넌스 솔루션에 적극적으로 투자하고 있어요.
특히 핀테크 스타트업들도 AI 네이티브 비즈니스 모델로 성장하면서 거버넌스 필요성을 크게 느끼고 있어요.

의료업도 중요한 시장이에요.

Hippocratic AI(히포크라틱 AI, 의료용 대형 언어모델 개발)가 16억 달러(약 2조 1천억 원) 밸류에이션으로 Series B에서 1억 4,100만 달러(약 1,900억 원)를 투자받은 것처럼, 의료 분야에서 AI 거버넌스는 환자 안전과 직결되기 때문에 매우 중요해요.

제조업도 빠르게 성장하는 시장이에요.
PwC 예측에 따르면 AI를 R&D에 적용하면 출시 기간을 50% 단축하고 비용을 30% 절감할 수 있다고 해요. 하지만 제조업에서는 AI 실패가 물리적 손상으로 이어질 수 있기 때문에 거버넌스가 더욱 중요해요.

전문성 격차가 가장 큰 이유예요.

AI 거버넌스는 단순히 기술만의 문제가 아니라 윤리, 법률, 리스크 관리가 복합적으로 얽힌 분야예요.
대부분 기업들은 엔지니어링 인력은 있지만 AI 윤리나 거버넌스 전문가는 부족해요. 특히 설계와 제조 전문성이 깊은 엔지니어들은 데이터 사이언스 기초 스킬조차 부족한 경우가 많아요.

비용 효율성도 중요한 이유예요.
내부에서 구축하는 것보다 외부 솔루션을 사용하는 게 약 30% 비용을 절감할 수 있어요. 특히 중소기업들의 경우 자체 개발팀을 운영하기보다는 SaaS 모델로 접근하는 게 훨씬 경제적이에요.

속도도 중요해요.
AI 기술이 워낙 빠르게 발전하고 있어서 내부에서 개발하다 보면 시장 변화를 따라가기 어려워요. 전문 업체들은 이미 여러 고객사의 사례를 통해 검증된 솔루션을 제공할 수 있거든요.

기본적으로는 구독형 SaaS 모델이에요.
하지만 단순한 SaaS가 아니라 계층화된 구조를 갖고 있어요.
기본 모니터링 기능은 월 몇 천 달러 수준에서 시작하지만, 고급 분석이나 커스텀 대시보드 같은 기능은 추가 비용을 받아요.

프로페셔널 서비스가 매우 중요한 수익원이에요.
초기 구축 컨설팅, 맞춤형 정책 개발, 교육 서비스 등인데, 이 부분에서 높은 마진을 낼 수 있어요. 보통 소프트웨어 라이선스 비용의 50-100% 수준의 컨설팅 비용을 받아요.

API 사용량에 따른 종량제도 있어요.
특히 실시간 모니터링이나 대용량 데이터 처리가 필요한 경우 API 호출 횟수나 처리하는 데이터 양에 따라 추가 비용을 받는 구조예요. 이는 고객사가 성장할수록 수익도 함께 증가하는 모델이라서 VC들이 좋아하는 구조예요.

산업 특화가 가장 중요한 차별화 요소예요.
IBM Watson OpenScale(IBM 왓슨 오픈스케일, AI 모델 관리 플랫폼)이나 Microsoft Responsible AI(마이크로소프트 책임감 있는 AI, AI 윤리 도구) 같은 범용 솔루션들은 모든 산업을 다 커버하려고 하지만, 실제로는 특정 산업의 규제나 요구사항을 깊이 이해하지 못해요.

예를 들어 금융업에서는 공정대출법 같은 특별한 규제 요구사항이 있고, 의료업에서는 HIPAA 컴플라이언스가 중요해요. (HIPAA는 미국의 의료정보 보호법으로, 환자의 개인정보와 의료정보를 다룰 때 반드시 준수해야 하는 엄격한 규정이에요. 의료 AI 시스템이 환자 데이터를 학습하거나 처리할 때 이 규정을 위반하면 막대한 법적 처벌을 받을 수 있기 때문에, 의료 분야 AI 거버넌스에서는 HIPAA 컴플라이언스가 핵심 요구사항이 되고 있어요.)

이런 산업별 특수성을 깊이 이해하고 솔루션에 반영하는 회사들이 더 높은 가격과 고객 충성도를 얻을 수 있어요.

실시간 대응 능력도 중요해요.
단순히 모니터링만 하는 게 아니라 문제가 발생했을 때 즉시 대응할 수 있는 자동화 기능이 있어야 해요. 예를 들어 AI 모델의 성능이 일정 임계값 이하로 떨어지면 자동으로 알림을 보내고, 필요시 모델을 일시 정지시키는 기능 같은 것들이에요.

통합 플랫폼으로 가는 것도 중요한 전략이에요.
모니터링, 감사, 리스크 관리를 각각 다른 벤더에서 사야 한다면 기업 입장에서는 매우 불편해요. 하나의 플랫폼에서 모든 것을 해결할 수 있다면 훨씬 매력적이죠.

Physical AI 쪽으로 확장될 가능성이 높아요.
지금까지는 소프트웨어 AI 모델에 대한 거버넌스가 주류였지만, 앞으로는 로봇이나 자율주행차 같은 물리적 AI 시스템에 대한 거버넌스도 필요해질 거예요. 이는 완전히 새로운 시장이 될 수 있어요.

에이전트 AI가 본격화되면서 거버넌스 복잡성이 더 커질 거예요.
단순히 하나의 AI 모델을 관리하는 게 아니라 여러 AI 에이전트들이 상호작용하는 시스템을 관리해야 하거든요. 이런 복잡한 시스템에서는 기존 거버넌스 방식으로는 한계가 있을 거예요.

규제 환경도 계속 변화할 거예요.
지금은 미국이 자율규제를 선호한다고 하지만, EU AI Act 같은 강력한 규제가 글로벌 스탠다드가 될 수도 있어요. 이런 규제 변화에 빠르게 대응할 수 있는 솔루션들이 경쟁 우위를 가질 거예요.

M&A도 활발해질 것 같아요.
OpenAI가 400억 달러(약 54조 원) 밸류에이션으로 투자받은 것처럼, AI 분야 전체적으로 자금이 너무나도 풍부해지고 있어요. 큰 AI 회사들이 거버넌스 기능을 내재화하기 위해 관련 스타트업들을 인수할 가능성이 높아요.

• AI 거버넌스는 이제 선택이 아닌 필수
  78%의 기업이 AI를 사용하지만 대부분 제대로 된 관리 시스템 없이 운영하고 있어요. AI 할루시네이션, 편향성, 보안 취약점 같은 문제들이 표면화되면서 기업들이 리스크 관리의 필요성을 절실히 느끼고 있어요. 특히 금융, 의료, 제조업 같은 고위험 산업에서는 AI 거버넌스가 비즈니스 연속성을 위한 핵심 요소가 되었어요. 이는 단순한 기술 트렌드가 아니라 기업 생존을 위한 필수 인프라로 자리잡고 있어요.

• 산업별 특화가 차별화의 핵심
  범용 솔루션보다는 특정 산업의 규제와 요구사항을 깊이 이해하는 회사들이 더 높은 가치를 인정받고 있어요. 금융업의 공정대출법, 의료업의 HIPAA 컴플라이언스처럼 각 산업마다 고유한 규제 환경이 있기 때문이에요. IBM이나 Microsoft 같은 대기업들도 모든 산업을 다 커버하기는 어려워하고 있어요. 따라서 특정 산업에 특화된 스타트업들이 더 높은 고객 충성도와 가격 프리미엄을 얻을 수 있는 구조예요.

• 기술과 컨설팅을 결합한 수익 모델이 가장 안정적
  단순한 SaaS 구독 모델을 넘어서 프로페셔널 서비스를 결합한 형태가 높은 수익성을 보장하고 있어요. 소프트웨어 라이선스 비용의 50-100% 수준의 컨설팅 수익을 추가로 얻을 수 있고, 마진율도 60-70%까지 나와요. API 사용량에 따른 종량제도 고객사 성장과 함께 수익이 증가하는 구조라서 매력적이에요. 이런 다층적 수익 구조가 VC들이 선호하는 비즈니스 모델의 특징이에요.

• Physical AI로의 확장이 다음 성장 동력
  지금까지는 소프트웨어 AI에 집중했지만, 앞으로는 로봇이나 자율주행차 같은 물리적 AI 시스템 거버넌스가 새로운 시장을 열 것 같아요. 에이전트 AI가 본격화되면서 여러 AI 시스템들이 상호작용하는 복잡한 환경에 대한 관리 필요성도 커지고 있어요. 이는 기존 거버넌스 방식으로는 해결할 수 없는 새로운 도전이자 기회예요. M&A 활동도 활발해질 것으로 예상되므로 엑시트 전략도 다양하게 고려할 수 있을 것 같아요.

* AI 거버넌스 분야는 기술적 전문성과 산업별 도메인 지식을 모두 갖춘 팀에 투자하는 것이 핵심이라는 걸 깨닫게 됐어요. 단순히 기술만 좋은 팀보다는 특정 산업의 규제 환경을 깊이 이해하고 고객사의 실제 니즈를 해결할 수 있는 팀을 찾아야겠어요. 앞으로는 Physical AI와 에이전트 AI 시대를 대비해서 더 복잡한 시스템을 관리할 수 있는 솔루션들에 미리 투자해보면 더 좋을 것 같다고 생각하게 됐어요.