스타트업은 하고싶고, 뭘 할지 모를때는 세계 최고의 투자자가 말하는 문제를 보자. (feat YC)

AI는 더 이상 "기능"이 아니다. "기반"이다.

✍🏻 LeanX의 데이빗

👋 안녕하세요, 데이빗입니다!

서문.

Y Combinator가 매년 발표하는 "Request for Startups"를 아시나요? YC가 "우리는 이런 스타트업에 투자하고 싶다"고 공개적으로 밝히는 리스트입니다. 실리콘밸리가 어디에 베팅하는지 보여주는 나침반이죠.

2025년 가을 버전이 나왔습니다. 그리고 이번에는 명확한 메시지가 있어요:

"지난 몇 년은 AI가 뭘 할 수 있는지 증명하는 시간이었다. 이제는 AI로 뭔가를 만드는 시간이다."

AI를 기능(feature)이 아니라 기반(foundation)으로 다루는 아이디어들.

오늘은 YC가 찍은 6가지 섹터를 분석하고, 각 섹터에서 실제로 해결할 수 있는 문제들을 정리해드릴게요.

그냥 번역이 아닙니다.

린 캔버스를 만든 Ash Maurya가 말한 "솔루션이 아니라 문제를 사랑하라" 관점에서,

각 섹터의 진짜 고객 문제가 뭔지 뜯어볼 거예요.

Part 1. YC 2025 가을: 6가지 섹터

섹터 1: AI 경제를 위한 노동자 재교육

AI 혁명 얘기하면 모델, 칩, 소프트웨어만 생각하죠.

근데 이걸 현실로 만들려면 데이터센터, 반도체 공장 같은 물리적 인프라가 대규모로 필요합니다.

문제가 뭐냐면요.

AI 인재 경쟁에 집중하는 동안, 이 인프라를 실제로 짓는 숙련된 기술직 인력이 부족해요. 전기 기사, HVAC 기술자, 용접공... 이 사람들 없이는 데이터센터가 안 지어집니다.

YC가 원하는 건: AI 경제를 위한 새로운 직업학교.

AI로 개인화된 훈련 프로그램을 만들어서 몇 년이 아니라 몇 달 만에 취업 준비를 시키는 거예요.

도전은 이겁니다. 용접이나 배관은 키보드로 배울 수 없어요. 실제로 해봐야 합니다.

여기서 멀티모달 AI가 기회가 됩니다.

음성 AI가 작업을 코칭하거나, AR/VR로 시뮬레이션하면서 비전 모델이 피드백을 주는 방식이요.

비즈니스 모델은 명확합니다.

고용주가 잘 훈련된 인력을 채용하기 위해 돈을 냅니다.

과거에 코딩 부트캠프 같은 훈련 비즈니스가 스케일에 실패한 이유는 인간 튜터의 품질을 확장하기 어려웠기 때문인데, AI가 이 문제를 해결할 수 있어요.

섹터 2: 비디오 생성을 기본 요소로

비디오 생성 모델이 정말 좋아지고 있습니다.

구글 Veo 3는 이미 8초짜리 포토리얼리스틱 클립을 몇 달러에 만들어내고,

현실과 구분이 안 될 때가 많아요. 곧 거의 완벽한 영상을 즉석에서, 한계비용 거의 0으로 생성할 수 있게 됩니다.

이게 되면 비디오는 소프트웨어의 새로운 기본 블록이 됩니다.

미디어와 엔터테인먼트가 바뀝니다.

취소된 TV 시리즈의 새 시즌을 만들거나, 가족이 캐릭터로 등장하는 맞춤형 어린이 만화를 만들거나, 모든 영상이 딱 한 명의 시청자를 위해 만들어지는 AI 네이티브 틱톡 후계자가 나올 수 있어요.

쇼핑 방식이 바뀝니다.

온라인에서 옷을 볼 때 내가 입은 모습을 볼 수 있고,

아파트를 볼 때 내 가구가 배치된 모습이 자동으로 보입니다.

게임과 시뮬레이션도 바뀝니다.

게임 엔진 없이 만든 비디오 게임, 무한한 로봇 훈련 데이터를 반환하는 API,

세상을 떠난 사람과의 영상 통화까지.

YC가 원하는 건: 생성 비디오를 출력이 아니라 새로운 컴퓨팅 기본 요소로 다루는 창업자.

무한하고 저지연의 비디오가 있는 세계를 위한 앱, 도구, 인프라를 만드는 사람들.

섹터 3: 10명으로 1000억 달러 회사

새로운 AI 도구 덕분에 작고 능동적인 팀, 심지어 솔로 창업자도 YC의 50만 달러 펀딩만으로 수십억 달러 회사를 만들 수 있다고 YC는 믿습니다.

15년 전 클라우드 컴퓨팅이 물리적 서버 인프라에 쓰는 비용을 없앴어요.

훨씬 적은 자본으로 큰 회사를 만들기 쉬워졌죠. 지금 AI 도구로 똑같은 일이 다시 일어나고 있습니다.

야심 찬 창업자가 훨씬 적은 인력으로 스케일할 수 있게 해줘요.

미래의 최고의 스타트업들은 직원당 매출이라는 하나의 지표를 최적화할 거예요.

작은 팀은 비대해진 기존 기업들에 비해 엄청난 장점이 있습니다.

정치, 과도한 회의, 집중력 부족에 시달리지 않아요. 더 나은 속도와 실행으로 이기는 데 집중할 수 있습니다.

섹터 4: 멀티 에이전트 시스템 인프라

AI 에이전트가 단일 스레드 루프에서 분산 워크플로우로 진화하고 있습니다.

한 번 실행에 많은 서브 에이전트 호출을 팬아웃하는 거죠.

이 멀티 에이전트 시스템은 장기 실행 워크플로우부터, 수십만 개의 서브에이전트가 대량 데이터를 병렬로 필터링하고 검색하는 에이전틱 맵리듀스 작업까지 유용합니다.

근데 이 시스템은 만들기 어렵습니다.

비용을 통제하면서 높은 처리량과 신뢰성을 보장하려면 전통적인 분산 시스템 문제를 해결해야 해요.

새로운 문제들도 있습니다: 효과적인 에이전트/서브에이전트 프롬프트 작성법, 신뢰할 수 없는 컨텍스트 처리법, 에이전트 모니터링과 디버깅 방법...

YC가 원하는 건: 프로덕션에서 이 고통을 느낀 빌더들.

에이전트 플릿 운영을 웹 서비스 배포나 Spark 작업 실행만큼 일상적이고 신뢰할 수 있게 만드는 도구를 만들 사람들.

섹터 5: AI 네이티브 엔터프라이즈 소프트웨어

Salesforce와 ServiceNow는 세계 최대 엔터프라이즈 소프트웨어 벤더들이에요.

각각 연 100억 달러 이상 매출, 시가총액 2000억 달러 이상. 둘 다 약 25년 전에 창업됐습니다. 우연일까요?

Salesforce는 최초의 클라우드 네이티브 CRM을, ServiceNow는 최초의 클라우드 네이티브 ITSM을 만들었어요. 둘 다 클라우드 컴퓨팅 물결을 타고 기존 강자들을 이겼습니다.

Netsuite, Successfactors도 마찬가지예요.

창업자들이 SaaS가 10배 더 나은 제품을 만들 방법이라는 걸 알았고, 기존 기업들이 새로운 클라우드 세계에 적응하기 어려울 거라는 것도 알았죠.

AI가 오늘날 창업자들에게 같은 한 세대에 한 번 올 기회를 제공합니다.

내일의 엔터프라이즈 소프트웨어는 인간이 한 일의 "기록 시스템"만이 아닐 거예요.

AI가 깊고 사려 깊게 내장되어 직원들이 더 빠르고 정확하게 일하도록 도울 겁니다.

영업, HR, 회계를 위한 Cursor를 생각해보세요.

이전처럼 기존 기업들은 새 기술 주변으로 제품을 재구축하는 데 어려움을 겪을 거고, 스타트업에 이길 시간을 줄 겁니다.

섹터 6: 정부 컨설팅 대신 LLM

미국 정부는 컨설팅에 연간 1000억 달러 이상을 씁니다.

상상하시겠지만, 가장 효율적이거나 혁신적인 부분은 아니에요.

근데 지난 몇 년간 이게 바뀔 거라고 믿는 큰 이유들이 생겼습니다.

낭비적인 컨설팅과 지출을 줄이라는 정치적 압력이 있고, 정부의 모든 부분이 소프트웨어로 돌아가는데 보통 컨설팅 회사가 만든 맞춤 소프트웨어예요.

이 소프트웨어를 써본 사람은 훨씬 잘할 수 있다는 걸 알죠. 그리고 LLM이 이미 많은 컨설팅 회사의 일을 할 수 있을 만큼 좋아졌어요.

YC는 최근 정부에 판매 승인(FedRAMP)을 돕는 회사, 정부가 규제를 줄이고 법과 정책이 합법적인지 확인하는 LLM 회사에 투자했습니다.

Deloitte와 Accenture가 정부를 위해 하는 일이 훨씬 많고, 그 일을 하는 LLM 소프트웨어를 만드는 스타트업을 펀딩하고 싶어해요.

마무리: 문제를 먼저 사랑하라

YC가 제시한 6개 섹터는 솔루션이 아닙니다. 기회의 방향이에요.

여기서 뛰어들기 전에 물어봐야 할 질문이 있습니다:

이 문제를 겪는 사람을 직접 만나봤는가?
그들이 이 문제 때문에 실제로 돈이나 시간을 잃고 있는가?
기존에 어떻게 해결하고 있고, 왜 불만족스러운가?

Ash Maurya가 말했듯, 열쇠를 먼저 만들고 문을 찾지 마세요.

열고 싶은 문을 먼저 정하세요.

위에 정리한 30개 문제 중 하나라도 "이건 내가 잘 아는 문제다"라고 느껴지는 게 있다면, 거기가 출발점입니다.

💡 데이빗의 생각
YC Request for Startups를 볼 때 주의할 점이 있어요.
미국 맥락이라는 거예요.
"정부 컨설팅 대신 LLM"은 미국 정부가 연간 1000억 달러를 컨설팅에 쓰니까 성립해요. 한국은? 시장 크기가 다릅니다. "10명으로 1000억 달러 회사"도 영어권 20억 시장이니까 가능한 거예요.
근데 문제 자체는 보편적입니다. "숙련 기술자 부족", "영상 제작 비용", "반복 업무에 매몰된 인력"... 이건 한국에서도 똑같이 아픕니다.
YC 아이디어를 그대로 베끼지 말고, 문제가 한국에서도 존재하는지 먼저 확인하세요. 존재한다면, 한국 맥락에 맞는 솔루션은 다를 수 있어요. 그게 진짜 기회입니다.