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안녕하세요. 초기 창업자분들께 도움이 되는 정보를 전달하고자 하는 외주 개발 에이전시 리트머스입니다. 최근 참가했던 AI 관련 포럼에서 노정석 대표가 제시한 내용을 중심으로 AI 시대 스타트업의 생존 전략에 대한 매우 흥미로운 인사이트를 얻었습니다. 노정석 대표는 아시아 최초로 구글에 스타트업을 매각시킨 스타트업계의 전설적 인물이죠. 현재도 AI 기술 기반 스타트업의 멘토로 활동하며, 폭넓은 경험과 통찰력을 인정받고 있습니다.

최근 몇 년 사이 AI 기술은 빠르게 발전하며, 산업 전반에 걸쳐 큰 변화를 일으키고 있죠. 이제 AI는 더 이상 먼 미래의 이야기가 아니라 현실로 다가와, 우리의 비즈니스 환경을 근본적으로 바꾸고 있는데요. 특히, GPT나 딥시크, 그록과 같이 인간의 언어와 사고를 모방하는 강력한 AI 모델인 '프론티어 모델'이 등장하면서 산업 전체가 새로운 국면을 맞이하고 있습니다.

이번 포럼은 급격한 변화에 대응하여 스타트업이 어떤 전략을 선택해야 하는지 유익한 인사이트를 얻을 수 있는 자리였는데요. 포럼 내용 중 초기 창업을 고민하거나 준비 중이신 분들께도 도움이 될 만한 내용을 정리해서 공유드리려고 합니다.

AI 시대, 성공적으로 살아남는 방법은 크게 두 가지

포럼에서 노정석 대표가 제시한 AI 시대의 비즈니스 생존 전략은 크게 두 가지 방향이었습니다.

첫 번째 방법: 프론티어 AI 생태계에서 싸우기

이 전략은 엔비디아, OpenAI처럼 강력한 인프라와 알고리즘 기술을 보유한 기업들이 중심이 됩니다. 특히 Cursor나 퍼플렉시티처럼 이런 프론티어 AI의 API를 잘 활용해 새로운 가치를 만들어내는 서비스들이 등장하고 있습니다. 하지만 이 영역은 이미 경쟁이 상당히 치열하기 때문에, 확실한 경쟁력이나 빠른 실행력이 중요합니다.

두 번째 방법: 프론티어 모델이 닿지 않는 '틈새' 찾기

테슬라나 팔란티어 같은 회사들은 AI가 아직 깊숙이 침투하지 못한 영역의 특정 산업 분야에서 버티컬 인티크레이션, 즉 수직 통합을 시도하고 있습니다. 쉽게 말하자면 GPT같이 범용적인 AI가 아니라 특정 도메인에 깊게 들어가 AI를 통해 문제를 해결하는 데 초점을 맞춘다는 것이죠. 이들이 강조하는 핵심은 '프로프라이어터리 데이터'입니다. 독점적 데이터라는 뜻인데요. 테슬라가 자동차, 에너지, 로봇 등을 통합하여 AI와 독자적인 데이터를 바탕으로 강력한 경쟁력을 확보하고 있는 것이 대표적인 예시이죠.

AI 비즈니스를 구성하는 3가지 레이어

노정석 대표는 AI 생태계가 3개의 레이어로 구성되어 있다고 말했는데요.

알고리즘 레이어

이 부분은 GPT-4, Claude, Gemini 같은 AI 모델 자체를 의미합니다.
주로 OpenAI, Google DeepMind, Anthropic과 같은 회사가 주도하고 있죠.

컴퓨터 레이어

AI 운영에 필수적인 GPU 및 클라우드 인프라를 의미해요.
엔비디아와 AWS, Azure, GCP 등이 중심에 있습니다.

서비스 레이어

마지막으로 우리가 실제 사용하게 되는 ChatGPT, 그래머리, 미드저니 같은 서비스가 속한 레이어입니다. 최종 사용자와 직접 맞닿는 서비스들이 포함되며, 대부분 알고리즘 레이어의 API 위에서 동작합니다.

현재 주요 기업들은 이 세 가지 레이어 중 하나에서 시작해 다른 레이어로 점점 확장해 풀스택 AI를 목표로 하고 있다고 합니다.

• 엔비디아: 컴퓨터 레이어 → 서비스 및 알고리즘 레이어로 확장
• 메타: 서비스 레이어 → 컴퓨터 및 알고리즘 레이어로 확장
• 테슬라: 알고리즘 및 서비스는 자체 구축, 컴퓨터 레이어(엔비디아)는 외부에서 사용

수직통합과 독점적 데이터 전략이 왜 중요한가?

버티컬 인티그레이션은 특정 산업에서 독점적인 데이터를 확보하여 경쟁 우위를 점하는 방식입니다. 이 전략은 범용적인 AI가 쉽게 접근할 수 없는, 실제 환경에서만 얻을 수 있는 데이터를 활용하는 것입니다. 특히 물리적 환경이나 로봇, 센서 등 실제 현장에서 얻어지는 데이터는 일반적인 AI가 접근하기 어렵기 때문에 매우 가치 있는 독점적 자산이 되는 것이죠.

비정형 데이터와 정형 데이터

AI 기술에서 중요한 '비정형 데이터'는 이미지, 영상, 음성 등 구조화되지 않은 데이터를 의미합니다. 반면 '정형 데이터'는 명확히 정의된 형태로, 표와 같은 형태로 정리된 데이터를 의미하죠.

물리 기반 AI, 로보틱스 등 현실 환경과의 상호작용을 통해서만 얻을 수 있는 데이터가 중요한 이유는, 실제 환경에서만 ‘성공(1)’ 혹은 ‘실패(0)’와 같은 명확한 피드백을 얻을 수 있기 때문인데요. 따라서, 실제 환경에서 얻은 비정형 데이터를 정형 데이터로 전환하는 시스템의 구축하는 것이 매우 중요하겠죠. 이는 프로프라이어터리 데이터를 생성하는 핵심 메커니즘이 됩니다.

스타트업인 우리의 전략은?

이 포럼을 통해 스타트업은 어떤 전략을 가져야 할지 생각해보았습니다.

우선, 저희 리트머스같은 외주 개발사의 경우, 고객의 애매한 요구사항을 명확하고 객관적인 데이터로 전환하는 ‘클로즈드 루프 시스템’을 구축하여 구축하여 독점적인 데이터를 생성하는 전략이 유리할 것입니다. 클로즈드 루프 시스템이란 지속적인 피드백을 통해 시스템이 스스로 개선되는 구조를 뜻합니다. 그렇게 하면 궁극적으로 단순한 외주 개발을 넘어 AI 기반의 SaaS 플랫폼으로 성장할 수 있는 가능성이 높아지겠죠.

초기 창업을 준비하고 계신다면, 주관적이고 모호한 고객의 요구사항을 객관적이고 명확한 데이터로 전환하는 클로즈드 루프 시스템을 구축하여 독점적 데이터를 확보하는 전략을 고려해보시면 좋겠습니다. 이렇게 하면 장기적으로 지속 가능한 경쟁력을 확보하고, AI 기반 플랫폼으로 성장할 수 있는 길이 열리게 될 것입니다.

리트머스 역시 급변하는 AI 시대 속에서 스타트업 여러분의 든든한 비즈니스 파트너가 되기 위해 노력하겠습니다. 변화의 흐름을 함께 읽으며, 지속 가능한 성장을 이루어 나갈 신뢰할 수 있는 파트너를 찾으신다면 언제든지 리트머스를 찾아주세요. 앞으로의 여정에 함께하겠습니다!

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