<내가 쓰던 도구가 어느 날 내 경쟁자가 되는 시대>

AI 시장에서 가장 무서운 경쟁자는 옆집 스타트업이 아닐지도 모릅니다.

• 어제까지 내가 쓰던 API, 내가 의존하던 모델, 내가 빌려 쓰던 플랫폼, 내 제품을 가능하게 해준 인프라가 오늘은 내 기능을 그대로 만들기 시작했기 때문입니다.

초기 AI 시장은 꽤 단순했습니다.

• 모델 회사는 모델을 만들고, 앱 회사는 그 모델 위에 제품을 만들고, 툴 회사는 특정 업무를 편하게 만들고, 사용자는 그중 하나를 골라 썼습니다.

역할이 나뉘어 있었습니다.

• OpenAI와 Anthropic은 모델을 만들고, Cursor는 코딩 환경을 만들고, Lovable은 앱 빌더를 만들고, Canva는 디자인 툴을 만들고, Perplexity는 검색을 만들었습니다. 그런데 2026년의 AI 시장은 다르게 움직이고 있습니다.

• 모델 회사는 앱을 만들고, 앱 회사는 플랫폼이 되고, 플랫폼은 에이전트를 만들고, 에이전트는 다시 검색, 코딩, 디자인, 쇼핑, 업무 자동화까지 들어갑니다.

이제 모두가 서로의 영역으로 들어가고 있습니다.

• Business Insider는 2026년 6월 이 흐름을 두고 AI 골드러시에서 모두가 같은 삽을 팔고 있다고 표현했습니다. 표현이 꽤 정확합니다. AI 시장의 문제는 더 이상 “누가 더 좋은 삽을 파는가”만이 아닙니다. 문제는 내가 삽을 사던 회사가 어느 날 내 금광까지 파기 시작한다는 점입니다. 오늘은 이 흐름 속에서 왜 AI 스타트업의 진짜 위협이 경쟁 스타트업이 아니라 내 공급자가 내 경쟁자가 되는 순간에 있는지 살펴보려 합니다.

<왜 지금, 모두가 서로의 영역으로 들어가고 있을까?>

AI 시장 초기는 레이어가 분명했습니다.

• 가장 아래에는 모델이 있었고, 그 위에는 API가 있었고, 그 위에는 앱이 있었고, 그 위에는 사용자 경험이 있었습니다. 스타트업은 보통 이 위에서 시작했습니다. 모델을 직접 만들 필요 없이 OpenAI나 Anthropic API를 붙이고, 특정 업무에 맞는 UX를 만들고, 사용자를 모으면 됐습니다.

이 방식은 빠르고 강력했습니다.

• 하지만 동시에 위험했습니다. 왜냐하면 내가 만든 기능이 모델 회사 입장에서는 그냥 다음 제품 업데이트의 한 줄일 수 있기 때문입니다. 요약 앱, 글쓰기 앱, 코딩 보조 앱, 검색 보조 앱, PPT 생성 앱, 웹사이트 빌더, 고객지원 챗봇... 초기에는 모두 스타트업의 기회처럼 보였습니다.

• 하지만 모델 회사가 직접 앱을 만들기 시작하고, 앱 회사가 자체 에이전트와 플랫폼을 만들기 시작하면서 경계가 흐려졌습니다. 이제 AI 시장의 질문은 “무엇을 만들었는가”가 아니라 “내가 서 있는 레이어가 얼마나 안전한가”에 가까워지고 있습니다.

<사례 1. OpenAI – 모델 회사가 코딩 에이전트가 되다>

OpenAI는 오랫동안 모델 회사로 인식됐습니다.

• 하지만 Codex를 보면 이야기가 달라집니다. OpenAI는 2025년 5월 Codex를 공개하며 이를 클라우드 기반 소프트웨어 엔지니어링 에이전트라고 설명했습니다.

• Codex는 코드 작성, 버그 수정, 코드베이스 질문 답변, PR 제안 같은 작업을 별도 클라우드 환경에서 처리할 수 있습니다. 즉, OpenAI는 더 이상 “개발자가 가져다 쓰는 모델”만 파는 회사가 아닙니다. 개발자의 업무 흐름 자체로 들어가고 있습니다. 한때 AI 코딩 스타트업들은 OpenAI 모델을 이용해 제품을 만들었습니다. 그런데 이제 OpenAI가 직접 코딩 에이전트, CLI, ChatGPT 안의 개발 작업, 나아가 장기 작업을 맡기는 워크플로우까지 만들고 있습니다.

차별점

• 모델 API에서 직접 업무 에이전트로 확장 ChatGPT 안에서 코딩 작업을 배정하고 결과를 검토하는 흐름 제공 개발자 도구 스타트업의 핵심 영역으로 직접 진입했습니다.

• OpenAI가 보여주는 건 모델 회사의 자연스러운 진화입니다. 모델만 팔면 마진은 인프라에 묶이고, 고객 관계는 앱 회사가 가져갑니다. 그래서 모델 회사는 결국 사용자 경험으로 올라옵니다. API 위에 세운 스타트업은 항상 질문해야 합니다. “이 기능이 모델 회사의 기본 기능이 되면, 우리는 무엇으로 남을 것인가?”

<사례 2. Anthropic – Claude는 챗봇에서 개발자 도구로 내려왔다>

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Anthropic도 비슷합니다.

• 초기의 Claude는 대화형 AI로 인식됐습니다. 하지만 Claude Code는 이 이미지를 바꿨습니다. Anthropic은 Claude Code를 터미널과 IDE에서 사용할 수 있는 AI 코딩 에이전트로 소개합니다. 개발자는 Claude에게 코드베이스를 이해시키고, 파일을 수정하게 하고, 버그를 고치고, 테스트를 돕게 할 수 있습니다.

이건 단순히 “Claude가 코드를 잘 쓴다”는 이야기가 아닙니다.

• Anthropic이 개발자 워크플로우 안으로 직접 들어갔다는 뜻입니다. 게다가 2026년 들어 Anthropic은 Claude Code, Claude의 agent 기능, Mythos/Fable 계열 모델까지 이어가며 모델 성능과 제품 레이어를 동시에 밀고 있습니다.

차별점

• 챗봇에서 터미널과 IDE 기반 코딩 에이전트로 확장 모델 회사가 개발자 작업 환경의 일부가 됨 OpenAI Codex, Cursor, 기타 AI IDE와 직접 경쟁하기 시작했습니다.

• Anthropic은 더 이상 “안전한 모델 회사”만이 아닙니다. Claude를 개발자의 일상 도구로 만들며 앱 레이어로 내려오고 있습니다. 모델 회사가 앱 레이어로 내려오면, 앱 회사는 더 이상 모델을 단순 공급자로 볼 수 없습니다. 공급자는 언제든 경쟁자가 될 수 있습니다.

<사례 3. Cursor – 앱 회사가 플랫폼이 되려 한다>

Cursor는 반대 방향에서 움직입니다.

• Cursor는 처음에 AI 코딩 에디터였습니다. VS Code 기반으로 출발해, 개발자가 코드 작성과 수정에서 AI를 더 자연스럽게 쓰게 만든 제품이었죠. 하지만 Cursor의 방향은 단순 에디터에 머물지 않습니다.

• 2026년 Cursor는 Cursor 3, agent 기반 작업, Bugbot, cloud agents 같은 흐름을 통해 개발자가 하루 종일 머무는 작업 환경이 되려 하고 있습니다. 즉, Cursor는 “AI 기능이 있는 에디터”가 아니라 개발 업무의 운영체제를 노립니다. 이 지점에서 재미있는 긴장이 생깁니다. Cursor는 OpenAI나 Anthropic 모델에 기대 성장했습니다. 하지만 OpenAI와 Anthropic이 직접 코딩 에이전트를 만들면 Cursor는 자신이 쓰던 모델 회사와 경쟁해야 합니다.

차별점

• AI 코딩 앱에서 개발 업무 플랫폼으로 확장 에디터, 에이전트, 코드 리뷰, 클라우드 작업을 하나의 환경으로 묶음 모델 회사와 협력하면서 동시에 경쟁하는 위치에 놓이게 됩니다.

• Cursor는 AI 앱 스타트업이 살아남는 한 가지 길을 보여줍니다. 모델 성능 자체가 아니라 사용자가 매일 머무는 작업 환경을 장악하는 방식입니다. 모델은 바뀔 수 있지만, 사용자의 습관과 워크플로우를 장악한 제품은 쉽게 대체되지 않습니다.

<사례 4. Lovable – 앱 빌더는 개발자 도구와 창업 플랫폼 사이에 있다>

Lovable은 AI 앱 빌더의 상징 같은 회사입니다.

• 사용자는 자연어로 설명하고, Lovable은 앱을 만들고, 배포 가능한 결과물까지 연결합니다. Business Insider는 2026년 6월 Lovable이 연간 반복 매출 5억 달러를 넘겼고, 사용자 상당수가 비개발자이며, 많은 사용자가 창업과 수익화를 목표로 한다고 보도했습니다.

• Lovable의 흥미로운 점은 이 회사가 “코딩을 쉽게 해주는 도구”에 머물지 않는다는 겁니다. 이 회사가 실제로 노리는 건 누구나 회사를 만들 수 있는 창업 인터페이스입니다. 하지만 이 시장도 안전하지 않습니다. OpenAI Codex가 더 쉬워지고, Cursor가 비개발자 쪽으로 내려오고, Canva가 Canva Code를 밀고, 웹사이트 빌더와 노코드 툴이 AI 앱 빌더를 붙이면 Lovable의 시장은 순식간에 겹칩니다.

차별점

• 비개발자에게 앱 제작과 배포 경험 제공 코딩 도구가 아니라 창업 도구로 포지셔닝 모델 회사, 디자인 플랫폼, 노코드 빌더와 동시에 경쟁해야 합니다. Lovable은 AI 시대 앱 제작의 민주화를 보여줍니다. 하지만 앱 제작이 쉬워질수록, 이 기능은 더 많은 플랫폼의 기본값이 됩니다.

• “누구나 만들 수 있다”는 시장에서는 제작 기능 자체보다, 만든 뒤 고객을 얻고 운영하게 만드는 구조가 더 중요해질 수 있습니다.

<사례 5. Canva – 디자인 툴이 코드와 마케팅까지 먹기 시작했다>

Canva는 원래 디자인을 쉽게 만드는 회사였습니다.

• 하지만 지금의 Canva는 그 경계를 훨씬 넘어가고 있습니다. Canva는 Visual Suite, Canva Sheets, Canva Code, AI 기반 캠페인 생성, 마케팅 자동화 인수 등을 통해 디자인 툴에서 업무 플랫폼으로 이동하고 있습니다. 2026년 보도에 따르면 Canva AI 2.0은 텍스트 프롬프트로 전체 브랜드 캠페인을 만들고, Canva Code 2.0을 통해 인터랙티브 앱과 웹 경험까지 생성하는 방향으로 확장됐습니다.

• 이건 단순히 디자인 생산성을 높이는 일이 아닙니다. Canva가 마케터, 디자이너, 기획자, 비개발자 창업자까지 하나의 작업 공간에 묶으려는 시도입니다.

그러면 Canva는 누구와 경쟁하게 될까요?

• Adobe뿐 아니라, 웹사이트 빌더, 앱 빌더, 마케팅 자동화 툴, 프레젠테이션 툴, 심지어 Lovable 같은 AI 앱 빌더와도 일부 겹치게 됩니다.

차별점

• 디자인에서 문서, 코드, 캠페인, 마케팅 자동화로 확장 프롬프트 기반 콘텐츠 생성과 편집 가능한 디자인 구조 결합 크리에이티브 툴에서 업무 플랫폼으로 이동합니다. Canva는 AI 시대의 플랫폼 확장을 잘 보여줍니다. 강한 유저 베이스를 가진 앱은 AI를 붙이는 순간 adjacent market으로 계속 번집니다.

• AI는 기능 확장의 비용을 낮춥니다. 그래서 강한 앱은 더 이상 자기 카테고리 안에만 머물 이유가 줄어듭니다.

<사례 6. Perplexity – 검색 회사가 브라우저와 쇼핑, 에이전트로 확장하다>

Perplexity는 처음에 AI 검색 엔진으로 주목받았습니다.

• 질문하면 답을 주고, 출처를 보여주고, 검색 경험을 대화형으로 바꿨습니다. 하지만 Perplexity도 검색에만 머물지 않습니다. Comet 브라우저를 보면 방향이 선명합니다.

• Perplexity는 Comet을 “works for you”라는 브라우저로 소개합니다. Comet은 검색만 하는 것이 아니라 웹페이지를 이해하고, 이메일을 돕고, 웹사이트를 만들고, 쇼핑을 돕는 식으로 브라우저 안의 개인 AI 비서가 되려 합니다. 검색 회사가 브라우저가 되고, 브라우저가 에이전트가 되고, 에이전트가 쇼핑과 생산성 영역으로 이동합니다. 이 흐름에서 Perplexity는 Google, OpenAI, Browser Company, 쇼핑 에이전트, 생산성 앱과 동시에 겹칩니다.

차별점

• 검색에서 브라우저와 개인 에이전트로 확장 검색 결과를 보여주는 것이 아니라 사용자의 웹 행동을 대신 수행 정보 탐색, 이메일, 쇼핑, 웹 제작 같은 여러 업무로 번지기 시작했습니다. Perplexity의 확장은 AI 검색의 자연스러운 다음 단계입니다. 답을 주는 것에서 끝나지 않고, 답 이후의 행동까지 가져가려는 것입니다.

• AI 검색의 끝은 검색창이 아닐 수 있습니다. 사용자가 웹에서 하는 행동 전체를 대신하는 에이전트가 될 수 있습니다.

<이 사례들이 공통으로 보여주는 것>

• OpenAI, Anthropic, Cursor, Lovable, Canva, Perplexity는 서로 다른 출발점에서 시작했습니다.

모델, 챗봇, 코딩 에디터, 앱 빌더, 디자인 툴, 검색 엔진...

• 하지만 지금은 같은 방향으로 움직이고 있습니다.

1. 모델 회사는 앱과 에이전트로 내려옵니다.
2. 앱 회사는 플랫폼과 워크플로우로 올라갑니다.
3. 디자인 툴은 코드와 마케팅으로 확장합니다.
4. 검색 엔진은 브라우저와 행동 대리인으로 이동합니다.
5. 코딩 툴은 창업 도구와 업무 운영체제로 변합니다.

즉, AI 시장에서는 카테고리 경계가 약해지고 있습니다.

• 모두가 자기 영역을 지키는 것이 아니라 모두가 옆 영역으로 확장하고 있습니다. 왜냐하면 AI가 기능 확장의 비용을 낮췄기 때문입니다. 예전에는 새로운 카테고리로 가려면 팀, 기술, 데이터, UX, 인프라가 많이 필요했습니다.

• 이제는 모델과 에이전트가 그 확장 속도를 훨씬 빠르게 만듭니다. 그래서 AI 시장의 경쟁은 더 넓어지고, 더 빨라지고, 더 겹칩니다.

<그렇다면 스타트업은 어디에 서야 할까?>

이 흐름은 AI 스타트업에게 꽤 불편한 질문을 던집니다.

• 내 제품은 기능인가, 워크플로우인가? 내 해자는 모델 성능인가, 사용자 습관인가? 내 공급자가 같은 기능을 출시하면 고객이 남을 이유가 있는가? 내가 쓰는 API 회사가 내 시장에 들어와도 버틸 수 있는가?

단순한 AI 래퍼는 위험합니다.

• 왜냐하면 래퍼의 기능은 모델 회사의 제품 업데이트가 되기 쉽기 때문입니다. 하지만 그렇다고 작은 스타트업이 끝난 건 아닙니다.

오히려 기회는 더 선명해질 수 있습니다.

• 큰 회사들은 넓게 들어옵니다. 하지만 깊게 들어가기는 어렵습니다. 특정 산업의 업무 흐름, 특정 직군의 언어, 특정 고객군의 반복 습관, 특정 데이터와 운영 맥락은 여전히 작은 팀이 더 잘 잡을 수 있습니다.

• 그래서 앞으로 살아남는 AI 스타트업은 “AI 기능을 붙인 회사”가 아니라 “AI가 들어와도 고객의 맥락을 잃지 않는 회사”일 가능성이 큽니다.

<마치며 - AI 골드러시의 초반에는 모두가 금을 캐려 했습니다.>

• 하지만 지금은 조금 다릅니다.

모두가 삽을 팔고 있습니다.

• 모델 회사도 삽을 팔고, 앱 회사도 삽을 팔고, 브라우저도 삽을 팔고, 디자인 툴도 삽을 팔고, 코딩 에디터도 삽을 팝니다.

문제는 삽이 너무 많아졌다는 겁니다.

• 그리고 더 큰 문제는 내가 삽을 사던 회사가 내 금광까지 파기 시작했다는 점입니다. 그래서 2026년의 AI 스타트업에게 필요한 질문은 “무엇을 만들 수 있는가”가 아닐지도 모릅니다.

더 중요한 질문은 이것입니다.

• 내가 서 있는 자리는 플랫폼의 다음 기능 업데이트인가? 아니면 고객이 쉽게 떠날 수 없는 실제 업무의 자리인가?

• AI 시장에서 진짜 해자는 모델도, 프롬프트도, 기능도 아닐 수 있습니다. 어쩌면 끝까지 남는 것은 고객이 매일 돌아오는 맥락과 그 맥락을 가장 깊게 이해한 제품일지도 모릅니다.