YC Launch Series 제조 분야: Jiga(YC W21)

· 한국 제조업의 진짜 병목은 기술이 아니라… 아직도 PDF와 카톡이다.

· 워크플로우를 재설계할 때 터진다.

· 매주 갓 투자 받은, 분야별 YC 딜들을 분석해봅니다.

1️⃣ 한국 제조업의 가장 큰 아이러니

한국의 공장 및 제조기술은 세계 최고급인데, 실제 대부분의 공장들은 이메일과 카톡으로 굴러간다. 도면이 PDF에 묻히거나, 견적이 엑셀과 종이로 흩어지고, 사양 변경들은 대부분 구두로 전달된다. 이런 작은 비효율들이 쌓여 수천억 원짜리 일정 지연과 품질 리스크로 바뀔수 있다.

@Aleph https://lnkd.in/ge4mUtAm (이스라엘 기반 VC, 제조·공급망·딥테크 포커스)와 더불어 Symbol, YC가 Series A에 1200만달러를 베팅했는데, Jiga는 NASA, SpaceX, 그리고 로보틱스 팀들이 이미 쓰고 있는 AI-native 소싱 플랫폼으로 엔지니어가 만든 도면과 사양을 받아, 이를 이해할 수 있는 형태로 구조화하고, 적합한 제조사를 자동으로 매칭한 뒤, 생산 과정 전반을 투명하게 관리해준다. 기존 제조 플랫폼이 견적만 빠르게 주는 대신 공급업체를 숨기는 방식이었던 반면, Jiga는 엔지니어가 제조사와 직접 소통하도록 설계해 복잡한 커스텀 부품 제작 과정에서 발생하는 오류와 오해를 근본적으로 줄인다. 핵심 작동 방식은 크게 세 단계:

A. 엔지니어가 도면, 3D 파일, 사양 문서를 업로드하면 Jiga의 AI가 이를 분석해 필요한 요구조건을 정리하고 리스크 요인을 감지해 준다.

B. 이 구조화된 정보에 기반해 플랫폼이 적합한 제조사 목록을 제시하는데, 모든 제조사는 사전 검증된 네트워크에 포함되어 있다. 엔지니어는 제조사와 직접 대화하며 도면의 세부 맥락을 설명할 수 있기 때문에 복잡한 부품에서 흔히 발생하는 생산 오류를 크게 줄인다.

C. 발주 후에는 생산 현황, 일정, 문제 발생 여부 등을 플랫폼이 자동으로 트래킹하며, 일정 지연 가능성이나 품질 이슈가 감지되면 AI가 먼저 플래그를 띄우고 해결 방안을 제시한다.

2️⃣ 다만 투자자로써, 극 초기에 이런 딜에 베팅을 꺼려하는 이유 몇가지를 꼽자면, 

1/ 높은 운영 난도와 복잡성

제조사 검증, 공급망 품질관리, 납기·불량 처리 등은 자동화보다 사람이 관여해야 하는 영역이 많다. 초기에는 SaaS보다 운영 서비스 비중이 높아 마진이 흔들릴 수 있다.

2/ 공급업체 네트워크 확보 실패 가능성

고객 확보보다 더 어려운 것이 제조 파트너 네트워크 구축이다. 신뢰성 있는 제조사 확보에 실패하면 플랫폼의 품질과 납기 SLA가 흔들려 브랜드 리스크로 직결된다.

3/ 수직군 편중으로 인한 경기 사이클 민감도

항공우주와 방산은 매력적인 고객군이지만, 조달 예산 변화나 국가별 정책 변화에 영향을 크게 받을 수 있다. 특정 카테고리에 매출이 과도하게 집중될 경우 단기 변동성을 피하기 어렵다.

4/ AI 모듈의 신뢰성 문제

도면 파싱, 스펙 추출, 리스크 탐지 등이 일정 수준 이상 정확도를 유지하지 못하면 실제 제조 실패나 비용 증가로 이어질 수 있다. AI의 오판이 고객 신뢰도에 직접 영향을 주는 구조이기 때문에 QA 투자와 모델 개선이 필수다.

🧭 Peter’s VC 관점

국내 제조분야 파운더들에게 적용시켜 보면, 이 사업은 도면, 사양, 공정, 소통이 흩어진 산업에서 workflow를 재정의하면 시장이 열린다는 원리가 그대로 드러나는 케이스로 한국에서도 충분히 반복될 수 있어 보인다. 오히려 한국은 제조 비중이 높고 산업 중심 국가이기 때문에 적용 가능성이 더 크다.

A. 한국 제조업의 고질적인 병목인 협력사·하도급 구조에 투명성을 부여하는 플랫폼의 기회가 크다. 금형, 절삭, 프레스, 사출, PCB 등 거의 모든 공정이 이메일과 카톡, 스프레드시트에 의존하기 때문에 Jiga식 ‘white box’ 모델을 그대로 적용할 수 있다. 한국 제조사는 품질은 뛰어나지만 소통과 문서화는 아날로그에 가깝다는 구조적 특성이 있어, workflow 기반 SaaS가 빠르게 침투할 여지가 많다.

B. 반도체·디스플레이·배터리 부품처럼 tooling과 custom part 의존도가 높은 산업군에서 workflow 기반 SaaS가 나올 수 있다. 이 분야는 사양 변경, 공정 승인, 시료 제작, 양산 승인 과정이 매우 길고 복잡하다. 한국은 글로벌 공급망의 전진 기지이기 때문에, 사내 엔지니어링 협업을 자동화하는 수직 SaaS 수요가 빠르게 늘고 있다. 이런 시장은 “미국보다 시장이 작다”가 아니라 “오히려 현장이 더 복잡하고 자동화의 가치가 높다”는 특징이 있다.

C. 한국의 방산·우주·로봇 기업들이 빠르기 성장하는 흐름도 적용 가능성을 높인다. LIG넥스원, 한화, 현대로템, 한국항공우주 등은 모두 커스텀 부품 의존도가 매우 높고, 부품 소싱이 일정·품질에 직접 영향을 미친다. 이 기업군의 디지털 소싱 시장은 아직 개척된 적이 없으며, 국산화 프로젝트가 늘어날수록 도면 기반 협업 솔루션의 수요는 구조적으로 증가하게 된다.

게다가 지금 이 타이밍에 VC들도 베팅할만한 이유는 AI 시대가 역설적으로 하드웨어 개발 병목을 더 심하게 만들었기 때문이다. 소프트웨어는 몇 시간 단위로 업데이트되지만, 커스텀 부품은 견적 받는 데만 몇 주가 걸린다. 한국에서도 제조업 기반 기업이 빠르게 늘고 있지만, 아직 이런 전방위 소싱 workflow를 건드리는 팀은 드물다.

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· 사진은 South Beach, SF.

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