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절대 망하지 않는 AI 프로덕트를 만드는 5가지 법칙 (ft. Granola AI PM)
Gemini 3.0과 Claude가 업데이트될 때마다 스타트업이 망하는 이유 (그리고 살아남는 법)
최근 며칠 사이, AI 업계는 또 한 번 발칵 뒤집혔습니다. Gemini 3.0의 압도적인 컨텍스트 처리 능력과 Nano Banana Pro의 미친 디자인 퀄리티, Claude의 정교해진 코딩 및 추론 능력 업데이트 소식이 들려왔죠.
PM이나 창업자라면 등골이 서늘했을 겁니다. 어제까지 우리 팀이 피땀 흘려 개발하던 핵심 기능이, 오늘 아침 거대 모델의 '기본 기능'으로 탑재되어 무료로 풀리는 세상이니까요. 소위 말하는 ‘Sherlocked(플랫폼 기업이 스타트업의 기능을 흡수해버리는 현상)’의 주기가 무서울 정도로 빨라졌습니다.
단순한 'GPT Wrapper(API 껍데기)' 서비스들은 이제 설 자리가 없습니다. 그렇다면 이 살벌한 모델 전쟁 속에서도 살아남는, 아니 오히려 모델이 발전할수록 더 강력해지는 프로덕트는 어떻게 기획해야 할까요?
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