- 345개 펀드 조사했더니 "투자심사역 시대의 끝"이 숫자로 찍혔다
- 2026년, 투자자는 코드를 짜고 AI 에이전트는 딜을 찾는다. 당신의 펀드는 어느 쪽인가.

VC가 가장 중요하게 여기는 인재가 뭘까. 10년 전이면 당연히 "골드만삭스 출신 애널리스트"였다. 그런데 2026년 DDVC Landscape 리포트를 열어보니, 세상이 뒤집어져 있다. 조사 대상 DDVC의 49%가 "내년 첫 채용은 엔지니어"라고 답했다. 주니어 투자심사역을 뽑겠다는 곳? 2%. 45%는 그 자리를 아예 없앤다고 했다. 엔지니어 자리를 줄이겠다는 펀드는 0%. 단 한 곳도 없다. VC 역사상 처음으로, 개발팀 확장 속도가 투자팀을 앞질렀다.

1) 3년 만에 2.3배 - DDVC 생태계의 팽창 속도

- 데이터 기반 VC 숫자: 2023년 151개 → 2024년 190개 → 2025년 235개 → 2026년 345개
- 중위 DDVC 프로필은 AUM 5억 달러, 직원 15명, 투자자 8명, 엔지니어 1명
- 핵심 비율 하나가 있다. 투자자 5명당 엔지니어 1명. 펀드 규모가 5억이건 50억이건 이 비율은 안 변한다
- AUM 50억 달러 이상 대형 펀드도 엔지니어 평균 7.9명으로 운영한다. 생각보다 훨씬 적다
- 작은 펀드가 더 기민한 면도 있다. 2025년 대비 소형 AUM 펀드의 투자팀 규모가 25% 줄었다. 효율화가 아래에서부터 올라오고 있다

2) Quant VC는 죽었다 - '에이전틱 VC'가 그 자리를 먹었다

- 2024년 구도: 86% Augmented(인간 주도 + AI 보조) vs 14% Quant(완전 자동화)
- 2026년 구도: 61% Augmented vs 39% Agentic(AI 주도 + 인간 감독). Quant 카테고리 자체가 소멸
- "에이전틱"이란 건 AI 에이전트가 소싱-스크리닝-실사-포트폴리오 모니터링-LP 보고까지 멀티스텝 프로세스를 자율 실행하는 구조다
- 개념 단계가 아니다. Headline VC의 Conrad Chu는 "41,000건의 미팅 노트를 동일 포맷으로 구조화했고, MCP 툴이 이 모든 것의 운영체제가 됐다"고 했다
- 아직 아무도 "생산성 안정기(Plateau of Productivity)에 도달했다"고 답하지 않았다. 0%다. 모두가 아직 초입이라 인정하면서도 속도는 계속 올리고 있다

3) 두 부류의 빌더 - 당신은 어느 쪽인가

- Fullstack Builder(58%): 자체 엔지니어링 팀 보유. AUM 8억 달러, 직원 23명, 엔지니어 2명, 투자자 9명
- Workflow Builder(42%): 엔지니어 없이 기성 AI 도구 조합. AUM 1.5억 달러, 직원 7명, 투자자 5명
- 61%는 "알파 창출"(남들이 못 보는 기회 발굴)을 위해 빌드하고, 39%는 "오퍼레이션 효율화"를 위해 빌드한다
- Fullstack 펀드는 딜의 40% 이상을 DDVC 툴로 소싱하는 비율이 Workflow 대비 2배 이상 높다
- 반면 Workflow Builder의 67%는 아직 자동화율 10~40% 구간에 머물러 있다. 그래도 1년 전엔 이 카테고리 자체가 없었다
- Point Nine VC의 Christoph Janz 왈: "MCP + Claude 조합이면 엔지니어링 오버헤드 없이 기업 검색과 딜 분석이 가능하다"

4) Tokenmaxxing의 시대 - AI에 얼마를 쓰는가

- 엔지니어 인건비 대 데이터/툴/토큰 예산 비율이 2025년 2:1에서 2026년 1:1로 수렴
- AI 지출 벤치마크(Ramp AI Index 2026 기준): 중위 기업 직원당 월 11달러, 상위 10%는 611달러, 상위 1%("AI-pilled")는 7,500달러
- 우버의 경우 툴당 월 1,500달러 하드캡을 설정했다. 직원 인건비의 약 9%
- RTP Global의 Jelmer de Jong: "한 달간 제한 없이 쓰게 한 뒤 측정해보니, 인당 50달러부터 2,500달러까지 편차가 엄청났다"
- 전체 DDVC의 64%가 내년 AI/테크 예산을 늘릴 계획이다. 다만 2024년 75% 대비 안정화 단계에 진입한 느낌이다

5) Claude가 VC 업계 챗봇 1위를 찍었다

- DDVC 사이 AI 챗봇 점유율: Claude 90.5%, ChatGPT 73.3%, Gemini 56.2%. 상위 3개 밖으로 나가면 채택률이 급락한다
- 대부분의 DDVC가 3개 이상의 AI 모델을 병행 사용 중이다. 멀티모델이 기본값이 된 거다
- 57%가 내부 솔루션을 "빠르게 확대 중"이라고 답했다. 2025년 37%에서 20%p 뛴 수치다
- MCP와 AI 챗봇 인터페이스가 도입 장벽을 크게 낮췄다는 분석이다. "이제 누구나 빌더가 될 수 있다"가 리포트의 반복 메시지
- AI 영향력이 가장 큰 업무: 딜 소싱/스크리닝(50%), 내부 워크플로(35%), 실사(32%). LP 관계와 법무는 10~11%로 아직 미개척지

6) 진짜 병목은 기술이 아니라 시간이다

- 가장 큰 장애물 1위: 시간과 대역폭 부족(49%). 2위: 데이터 품질(41%). 툴은 넘치는데 심을 시간이 없다
- 1위 리스크: 데이터 유출 우려(50%). AI 도입이 가속될수록, 딜 정보와 LP 데이터를 외부 모델에 노출하는 것에 대한 경계가 커지고 있다
- Foresight의 Jason Miller: "AI는 쉬운 부분이다. 진짜 어려운 건 그 밑의 데이터 인프라를 제대로 까는 것"
- 72%가 'AI in VC'를 가트너 하이프사이클 기준 환멸의 골짜기 이전으로 봤다. 2025년 55%에서 상승
- 깨달음의 비탈에 도달했다고 보는 건 28%. 생산성 안정기에 도달했다는 건 0%

7) 2026년 이후 - 리포트가 던진 4가지 예측

- 에이전틱 워크플로가 표준 인프라로 정착한다. 사일로 툴을 쓰는 펀드는 경쟁사가 이미 자동화한 마찰을 고스란히 떠안게 된다
- 엔지니어링 밀도가 채용의 핵심 지표가 된다. 대형 Fullstack 펀드에선 이미 엔지니어링 헤드카운트가 늘고 투자자 헤드카운트가 줄고 있다
- 로코드/코드젠 시대, 투자자가 직접 빌더가 된다. Workflow Builder 펀드의 80%에서 GP나 투자자가 테크 스택을 직접 소유·운영한다
- 법무/컴플라이언스가 다음 전선이다. 현재 AI 도입 점수 최하위(1.8/5)인 이 영역을 먼저 자동화하는 펀드가 전사 AI 확산에서 복리 우위를 갖는다

글로벌 VC 생태계는 "어떤 AI 에이전트를 쓸까"를 고민하는데, 한국 VC 대부분은 아직 "AI를 써야 하나 말아야 하나"를 고민하고 있다.

이 리포트 숫자가 말해주는 건 분명하다. 345개 펀드가 매일 조금씩 쌓아온 자동화의 복리가, 어느 순간 따라잡을 수 없는 격차를 만든다. 

출처: Andre Retterath, "Data Driven VC Landscape 2026"