AI 황금시대라고 하지만, 정작 우리 일상은 얼마나 바뀌었을까? a16z의 앤드류 첸이 던진 "홈스크린 테스트"가 모든 것을 말해준다. 스마트폰 홈화면 28개 앱 중 AI 네이티브 앱이 몇 개나 되는지 세어보라. ChatGPT 같은 명백한 LLM 앱 말고 말이다. 답은 거의 제로에 가깝다. 이것이 바로 지금이 AI 혁명의 진짜 시작점임을 증명한다.

1. 홈스크린 테스트가 증명하는 거대한 기회 📱

앤드류 첸이 제시한 홈스크린 테스트는 현재 AI 혁명의 수준을 적나라하게 보여줌

대부분 사람들의 스마트폰 홈화면에서 AI 네이티브 앱은 ChatGPT, Grok 등 명백한 LLM 앱 외에는 거의 전무

웹에서 모바일로 전환될 때 메시징, 소셜, 이메일 앱들이 빠르게 모바일 네이티브 버전으로 이동했던 것과 대조적

AI 네이티브 캘린더 앱, AI 네이티브 소셜 네트워크 등 기본 앱들조차 아직 등장하지 않음

이는 AI가 실제로 우리의 업무 방식을 바꾸기 시작하지 않았음을 의미하며, 동시에 엄청난 기회가 남아있음을 시사

2. 미래 스타트업의 직원 수는 줄어들까 늘어날까? 👥

AI가 1000배의 레버리지를 제공한다면 직원 수는 극적으로 줄어들 수 있음

한 사람이 1000명의 에이전트를 관리하며 하루종일 코딩하는 시스템으로 10억 달러 회사 구축 가능성

반대 논리: AI 네이티브 스타트업이 빠르게 성장하더라도 AI가 처리할 수 없는 부분은 여전히 인간이 담당해야 함

'취향'이 병목이 될 경우 오히려 더 많은 디자이너가 필요할 수도 있음

AI로 프로토타입은 쉽게 만들어도 대중적 제품으로 발전시키는 것은 여전히 인적 자원 집약적일 가능성

3. 빠르게 움직이는 AI 경쟁자들 속에서 방어가능성은 어떻게 확보할까? 🛡️

제품을 즉시 복사할 수 있다면 AI가 모든 역량을 상품화시키는 상황에서 해자 정의가 어려워짐

지난 10년 소비자 앱들이 보여준 교훈: 기술적 차별화가 낮은 생태계에서는 사용자 성장과 네트워크 효과만이 중요

AI 소프트웨어 제작 속도가 급격히 빨라져 지속적인 반복, 새 기능 출시, 신제품 창조 능력 자체가 차별화 요소가 될 가능성

다년간의 관점과 대규모 자본 투자가 필요한 분야(우주 기술, B2B 하드웨어)만이 구축할 가치가 있는 제품일 수도

몇 년 내 AI가 구축할 수 있는 소프트웨어 제품들은 차익거래로 사라질 위험성

4. AI는 스타트업 구축 비용을 낮출까 높일까? 💰

기반 모델 같은 인프라 레이어는 매우 자본 집약적이지만 일부 앱은 이론적으로 구축이 매우 쉬워야 함

성장과 유통에는 여전히 많은 비용이 소요되어 고객 확보에 수백만 달러 필요

웹앱 구축은 상대적으로 저렴하지만 사용자 확보 비용은 여전히 수백만 달러 수준

수많은 제품들이 사람들의 관심을 두고 경쟁하기 때문에 실패율이 높게 유지될 가능성

사용자 관심 확보가 여전히 제한 요소로 작용할 수 있음

5. 미래 팀 조직은 어떻게 바뀔까? 🔄

엔지니어링, 제품, 디자인 등 별도 기능 구분이 여전히 의미있을지 의문

PRD/와이어프레임 등을 사용해 소프트웨어를 구축하는 완전한 멀티모달 AI 기술로 제품 구축이 가능해지면서 모든 분야가 하나로 통합될 가능성

역사적으로 업무 구조는 수세기에 걸쳐 크게 진화: 가내 수공업 → 공장과 기업 → 소프트웨어 플랫폼 기반 계약직 근로자

AI가 차세대에 미칠 영향은 아직 불분명하지만 기존 업무 구조의 근본적 변화 예상

6. 샌프란시스코 베이 지역이 여전히 중심 기술 허브일까? 🌉

실리콘 밸리는 인재, 벤처캐피털, 지식 관련 네트워크 효과로 인해 스타트업 중심지였음

SF의 장점은 여전히 강력하지만 많은 인재가 뉴욕 등 다른 허브로 이주하고 지식이 팟캐스트와 Substack을 통해 더 널리 공유되면서 확실히 약화됨

제품 구축이 쉬워진다면 콘텐츠 제작과 유사한 형태가 될 수 있음

콘텐츠 크리에이터들이 어디든 활동할 수 있듯 미래 기업가들도 전 세계 어디든 기반을 둘 수 있을 가능성

직원이나 벤처캐피털로 확장할 필요가 없다면 지역적 분산화 가속

7. 벤처캐피털은 스타트업 분산화 세계에서 어떻게 작동할까? 💼

오랫동안 벤처캐피털은 스탠포드와 인근 기술 인력 밀집 지역의 최고 스핀오프에 투자하는 방식으로 작동

완전히 새로운 제품을 구축하고 시장에서 테스트하는 것이 매우 쉬워진다면 어떤 일이 일어날까

사람들이 기꺼이 비용을 지불한다면 특히 한두 명이 구축해 비용을 낮게 유지할 수 있다면 첫날부터 수익성이 높을 수 있음

이런 제품들이 전 세계에서 구축된다면 벤처캐피털 자체가 더 분산되어 위험 자본보다는 성장 자본으로 사용될 수 있음

베이 지역뿐 아니라 전 세계에 있는 더 많은 투자자들에게 명확하고 접근 가능해질 가능성

8. 역사적 선례가 말하는 것 📚

현대 기술 산업의 구조들은 수십 년 전에 형성된 것들로 상대적으로 최근 현상

1700년대 영국의 수공업: 대장장이가 집에 붙은 작업장에서 가족 전체가 생산하며 제품을 하나씩 만들어 시장에서 소량 판매

1800년대 산업화: 공장 내 대규모 노동력, 기업의 사업 운영 조직, 주주들의 지출 자금 조달, 전문 경영진의 계층화 필요

1600년대 장거리 해군력과 대륙간 무역 네트워크 발전, 동시에 유한책임회사 발명으로 세계 최대 기업 구축

동인도회사는 26만 명의 상비군을 보유한 세계 최대 기업 구축을 위해 기술과 비즈니스 혁신이 모두 필요했음

9. 가장 낙관적인 전망 🌟

AI가 더 적은 사람으로 더 많은 것을 생산할 수 있게 하는 세상이 가장 긍정적인 버전

AI 네이티브 스타트업이 구축하는 데 훨씬 적은 직원 필요

단순한 유통과 독점의 힘이 아닌 킬러 기능과 기술을 통한 방어가능성 달성

새로운 기술들이 스타트업 구축을 더욱 저렴하게 만듦

베이 지역이 중앙 기술 허브로 남아있되, 사람들이 어디서든 회사를 만들 수 있어도 전문성과 자본 활용을 위해 샌프란시스코로 이주

벤처캐피털이 전체 상황에서 수익을 창출하는 방법을 찾아 진화

하지만 정반대 방향의 설득력 있는 논거들도 존재한다. 가장 큰 AI 승자들은 대규모 데이터센터, 방대한 데이터 접근권, 풍부한 컴퓨팅 자원을 가진 이들일 수 있다. 이는 대기업이 더 커지는 중앙집중화를 의미하며 반(反)스타트업 세계를 만들 수 있다.

앞으로 몇 년이 스타트업랜드의 미래를 결정짓는 무대가 될 것이다. 지난 몇 년간 고급 AI 연구팀들이 기반 모델을 구축하는 파도를 봤지만, 이제 이들 모델이 세상의 모든 데이터를 흡수하면서 효과성이 점근선에 도달하고 있다. 앞으로 몇 년은 이런 모델들 위에 앉는 비즈니스 로직을 구축하는 사람들의 시대가 될 것이다.

Source: AI will change how we build startups -- but how?