AI 시대, 모두가 추격하는 기회는 이미 늦었습니다
여러분은 혹시 이런 경험이 있으신가요? 멋진 스타트업 아이디어를 떠올렸는데, 주변 사람들에게 이야기했더니 “그건 이미 다른 회사들이 하고 있어”, “그 시장은 너무 경쟁이 심해”라는 말을 들으신 적 말입니다. Y Combinator의 파트너들이 전하는 메시지는 놀랍습니다. 바로 그런 부정적인 반응이야말로 오히려 기회의 신호일 수 있다는 것입니다.
2024년 말, AI 스타트업 시장은 1년 전과는 완전히 다른 풍경을 보여줍니다. 불과 1년 전만 해도 AI 분야는 미개척 버티컬이 풍부한 골드러시의 시기였습니다. 누구나 간단한 워크플로우 자동화 아이디어만 있으면 투자를 받을 수 있었죠. 하지만 지금은 어떤가요? 보험, 은행, 헬스케어 등 각 버티컬마다 이미 수십 개의 스타트업이 치열하게 경쟁하고 있습니다. 모델의 비약적 발전 속도도 둔화되었고, 더 이상 명백한 아이디어로는 차별화가 불가능한 시대가 된 것입니다.
성공한 스타트업들의 공통점: 출시 당시 ‘미친 아이디어’였다
흥미로운 사실을 하나 알려드리겠습니다. 현재 수십억 달러 가치를 지닌 대표적인 스타트업들 – DoorDash, Lyft, Coinbase, Flock Safety, OpenAI, SpaceX – 이들은 출시 당시 공통점이 있었습니다. 바로 언론과 업계 전문가들로부터 비관적인 평가와 조롱을 받았다는 점입니다.
DoorDash: “이미 포화된 음식 배달 시장”의 신화
2013년 DoorDash가 시장에 진입했을 때, 음식 배달 시장은 이미 Grubhub, Seamless, Postmates 같은 강력한 플레이어들로 가득 차 있었습니다. 모바일이 음식 배달 앱의 촉매제 역할을 한 것은 명백했고, 누가 봐도 시장은 포화 상태였습니다. Y Combinator에도 Order Ahead라는 음식 픽업 서비스가 있었고, 당시에는 그것이 더 큰 시장으로 보였죠.
창업자들은 팔로알토의 레스토랑을 직접 찾아가 배달 파트너십을 제안했지만, 대부분 거절당했습니다. 첫 주문이 들어오기까지 오랜 시간이 걸렸고, 첫 고객은 친구였습니다. 초기 투자자들의 반응은 냉담했습니다.
이미 너무 경쟁이 심하다
Grubhub과 Seamless가 있는데 왜 필요한가?
하지만 창업자들이 발견한 차별점은 바로 ‘교외 지역 공략’이었습니다. Grubhub과 Seamless는 맨해튼과 대도시의 밀집 지역에만 집중했습니다. DoorDash는 교외 지역이 배달 수요는 크지만 서비스되지 않는다는 점에 주목했죠. 당시 이 전략은 “명백히 나쁜 아이디어”로 보였습니다. 레스토랑이 흩어져 있고, 배달 거리가 길며, 유닛 이코노믹스가 나쁠 것으로 예상되었으니까요. 그러나 실제로 해보니 교외 지역에서 경쟁이 적고 수요가 컸습니다. 이를 통해 빠르게 성장하여 결국 도시 지역으로도 확장할 수 있었습니다.
Lyft: 감옥에 갈 수도 있다는 두려움을 넘어서
Lyft는 원래 Zimride라는 장거리 카풀 서비스였습니다. Y Combinator에는 Ridejoy라는 동일한 경쟁 서비스가 있었고, 둘은 치열하게 경쟁했죠. 둘 다 Craigslist에서 사용자를 모집했습니다. “이번 주말에 LA까지 운전하는데 같이 탈 사람?” 형태의 긴 이메일 교환, 만날 시간 조율, 가솔린 비용 정산 등 복잡한 프로세스가 필요했습니다.
Zimride는 스마트폰 보급률이 70~80%에 도달하자 전략을 전환했습니다. 장거리가 아닌 단거리 일상 이동에 집중하고, 매일 사용할 수 있는 서비스로 탈바꿈한 것입니다. 이는 모바일 중심의 노동력을 활용하는 최초의 순간이었습니다.
그런데 여기서 흥미로운 이야기가 있습니다. Ridejoy 창업자들과의 오피스 아워에서 Zimride(Lyft)의 성공을 언급했을 때, 그들의 반응은 이랬습니다.
법적으로 문제가 있어 보이고 불법적인 것 같아서 하고 싶지 않다.
그들의 우려는 틀리지 않았습니다. Lyft 창업자들은 출시 1주일 전에 감옥에 갈 수도 있다는 극도의 걱정을 했지만, 주사위를 던지기로 결정하고 어쨌든 출시했습니다.
다른 사람들이 Lyft나 Uber를 먼저 출시하지 않은 큰 이유는 바로 이것이었습니다. 기본적으로 불법이었고 감옥에 갈까봐 두려워했기 때문입니다. 하지만 결과는 어땠나요? 최종 소비자가 압도적으로 혜택을 받으면 세상이 법을 바꾼다는 사실이 입증되었습니다.
샌프란시스코의 사례를 보면 이해하기 쉽습니다. 샌프란시스코는 최악의 택시 인프라와 어려운 대중교통으로 유명했습니다. 택시를 부르면 절반은 나타나지 않는 불확실성 속에서 살아야 했죠. Uber X와 Lyft가 나온 후 처음 몇 개월 안에, 샌프란시스코의 삶의 질이 극적으로 향상되었습니다. 자유롭게 이동할 수 있게 되면서 도시 생활이 10배 더 살기 좋아진 것입니다.
Coinbase: 사이퍼펑크 커뮤니티의 분노를 사다
2010~2012년 초기 비트코인 사용 사례는 사이퍼펑크들이 주도했습니다. 급진적 자유지상주의자들은 중앙집중식 은행 시스템에 반대했고, 완전히 익명의 신원을 원했습니다. 초기 비트코인은 현재보다 실크로드(Silk Road)에 훨씬 가까웠죠.
Brian Armstrong은 정반대의 역발상적 접근을 선택했습니다. 은행 회사들과 거래하고 규제 당국과 협력한 것입니다. 당시 비트코인에 진지하게 관심 있는 사람들 대부분은 사이퍼펑크였고, 그들의 입장은 명확했습니다.
국가를 엿먹이고, 법을 엿먹이고, 비트코인을 통한 급진적 자유.
Brian은 시장이 원하는지조차 불확실한 시기에 모든 추가 작업을 감수할 가치가 있다고 판단했습니다.
KYC(고객확인)와 AML(자금세탁방지) 같은 것들은 제품을 실제로 더 나쁘게 만들었습니다. 사용자가 KYC를 거치도록 강제하면 마찰이 크게 증가하니까요. 이는 당시 시장이 원하던 것의 정반대였습니다. 당시 시장(사이퍼펑크)은 Brian과 Coinbase의 암호화폐 접근 방식에 격렬하게 분노했습니다. “절대 작동하지 않을 것”이라는 말을 수없이 들었죠.
하지만 Brian은 일반인들이 언젠가 암호화폐를 거래하고 싶어할 것이라고 믿었습니다. 시장이 완전히 새롭고 초기 단계일 때는 “명백한 것”으로 여겨지는 것이 실제로는 명백히 틀린 경우가 많습니다. 이것의 교훈은 심오합니다.
Flock Safety: VC들이 싫어하는 세 가지를 모두 갖춘 회사
Flock Safety는 지역사회 안전을 위한 자동 번호판 인식 카메라 시스템을 제공하는 회사입니다. 창업자 Garrett Langley는 애틀랜타 출신으로 이전에 성공적인 엑싯 경험이 있었습니다. Y Combinator 파트너 Diana의 개인적 경험이 이 투자 결정에 결정적이었습니다. 샌프란시스코 노이밸리에서 거리의 모든 차가 한꺼번에 털리는 사건이 발생했습니다. 전문 조직이 군사 작전처럼 정밀하게 수행한 것이었죠. Nest 카메라가 전체를 녹화했지만 경찰은 “번호판이 없으면 할 수 있는 게 없다”고 답변했습니다.
초기 제품은 Raspberry Pi에 카메라를 장착하고 태양광 패널을 추가한 하드웨어였습니다. ImageNet 기반 컴퓨터 비전을 엣지에서 실행 가능했고, 태양광 기술이 무한정 작동할 수 있을 만큼 발전한 시점이었습니다. 피드먼트와 애틀랜타 대도시 지역의 이웃 그룹과 HOA(주택소유자협회)에 판매하기 시작했습니다.
그런데 이 회사는 VC들이 싫어하는 세 가지 요소를 모두 갖추고 있었습니다.
- 첫째, 하드웨어
- 둘째, 작은 시장 – 이웃 그룹의 수와 ACV를 곱하면 최대 연간 5,000만~6,000만 달러가 TAM이었습니다.
- 셋째, 애틀랜타, 조지아 기반 – 실리콘밸리가 아니었죠.
이 세 가지가 기본적으로 펀딩 불가능하게 만들었습니다.
하지만 여기서 놀라운 피봇이 일어났습니다. 초기에는 이웃 그룹에 판매했으나 성장 속도가 느려 매달 약 60만 달러 수익에서 정체되었습니다. 그들은 비즈니스 모델을 피봇했습니다. 경찰서와 시 정부에 직접 판매로 전환한 것입니다. 성장 목표에서 역산하여 필요성을 깨달았고, 이웃 그룹 판매만으로는 충분한 성장이 불가능하다는 것을 알았습니다.
실제 사례에서 유괴범 체포 등 심각한 범죄 해결에 기여하면서, 해결된 범죄가 저녁 뉴스에 보도되었고 입소문이 확산되었습니다. 한 도시에서 범죄가 해결되면 인근 도시 경찰서장이 “이게 뭐야? 당장 필요하다”고 요청하는 바이럴 효과가 나타났습니다. 현재 Flock Safety는 75억 달러 밸류에이션을 달성했고, 미국 전체 신고된 범죄의 10%를 해결하고 있습니다.
비자명적 아이디어를 찾는 법: 퍼스트 프린시플 사고
그렇다면 여러분은 어떻게 이런 비자명적이지만 옳은 아이디어를 찾을 수 있을까요? 핵심은 정보의 출처를 재검토하는 것입니다.
X(트위터)나 TechCrunch의 반응, 파티에서 친구들의 평가 같은 외부 신호에 의존하는 것은 위험합니다. 실제 시장의 반응에 집중해야 합니다. iPhone 출시 후 초기에는 사진 앱(Instagram) 같은 명백한 아이디어들이 주목받았지만, 실제 큰 성공을 거둔 것은 Uber, DoorDash, Instacart 같은 비자명한 아이디어들이었습니다. iPhone 출시 당시 수많은 글과 소셜 미디어 게시물이 가능한 비즈니스를 다뤘지만, Uber 같은 아이디어를 예측한 사람은 거의 없었습니다.
한 마케팅 분야 창업자의 사례를 보겠습니다. 그는 “이 분야에서 큰 회사를 만든 사람이 없다”는 이유로 망설였습니다. 하지만 AI라는 새로운 역량과 실제 고객의 긍정적 반응을 근거로 진행하여 성장 중입니다. 과거의 실패 사례들이 쌓여 있다는 것은 오히려 경쟁이 없다는 의미일 수 있습니다. “내일 당장 필요하다”는 고객 반응이 제품-시장 적합성의 신호입니다.
비자명적이라는 것은 단순히 지적으로 성공할지 불확실한 것이 아닙니다. 더 미묘하게 “약간 위험해 보인다”, “뭔가 불편하게 느껴진다”는 감정입니다. 정말 위대한 창업자들은 이런 감정을 오히려 신호로 인식합니다.
10명 중 1명을 위한 자석이 되어라
인터넷과 스마트폰처럼 신기술 플랫폼은 약 2년간의 초기 골드러시 이후 명백한 아이디어가 포화됩니다. 이후에는 더 깊이 있는 비밀(secret)을 발견하고 10명 중 1명만 공감하는 아이디어를 추구해야 성공 가능합니다.
OpenAI와 SpaceX의 사례가 이를 완벽하게 보여줍니다. OpenAI는 출시 당시 대부분 부정적인 언론 보도를 받았습니다. 소수의 기술 낙관론자들만 긍정적 반응을 보였고, 학계와 다른 기업의 AI 연구자들은 대부분 극도로 부정적이었습니다. “20~30대가 AGI를 만들 수 있다는 것은 말도 안 된다”, “우리가 50년간 연구했는데 방법이 있었다면 이미 했을 것”이라는 비판을 받았습니다. 특히 “논문을 발표하지 않는다”는 것이 큰 비판 포인트였습니다. Scaling laws에 수백만 달러의 GPU 비용을 투자하는 것이 더 많은 논문을 산출하지 않는다는 것이죠. 하지만 논문은 잘못된 최적화 목표였습니다. 진정한 빌더들은 고객과 사용자를 위한 결과에 최적화합니다.
SpaceX의 Elon Musk는 우주비행 회사를 시작한 다섯 번째 억만장자였습니다. 이전 네 명의 억만장자들이 이미 실패했고, 언론은 “또 다른 억만장자가 로켓에 재산을 낭비한다”고 조롱했습니다. 재사용 가능한 로켓 개념은 모독적인 아이디어로 여겨졌고, 로켓 과학자들에게 조언을 구했을 때 “불가능하다”는 답변을 들었습니다. 여러 해 동안 많은 실패한 발사 시도가 있었고, 로켓이 폭발할 때마다 또 다른 부정적 언론 보도 물결이 일었습니다.
두 회사 모두 오랜 기간 동안 대부분의 사람들에게 멍청하거나 미쳤다는 말을 들으며 창업자들이 신념을 고수해야 했습니다. 그런데 여기서 중요한 포인트가 있습니다. 10명 중 9명이 멍청하거나 미쳤다고 말할 수 있지만, 10명 중 1명은 당신의 믿음에 동의할 수 있습니다. 역발상적이다가 옳은 것으로 증명되는 것이 필요한 이유는 같은 생각을 하는 모든 사람들을 끌어들이는 자석 역할을 하기 위함입니다.
실천 가능한 액션 플랜
세상에서 무엇이 진실이고 옳은지 아는 방법을 재검토해야 합니다. 모든 정보의 출처를 재검토하고, 그것이 어디서 오는지 확인하세요. 사용자로부터, 개인 경험으로부터, 직접 대화한 사람들의 경험으로부터 오는 것이라면 좋은 검증 가능한 현실의 기반입니다. X에서 둠스크롤링하거나, 유명인의 말을 듣는 것은 모두 N=1에 불과합니다.
중요한 것은 세 가지입니다:
- 당신이 관심 있는 특정 문제를 가진 사람들
- 그것을 해결하는 능력
- 그 문제를 해결하고 싶어하는 다른 모든 사람들을 끌어들이는 능력
불법적인 일을 하려 하지 말고, 인간이 절실히 원하고 필요로 하는 것을 찾으세요. 그러면 나머지는 알아서 해결됩니다. 사람들의 문제와 그 문제가 얼마나 심각한지에 정말 집중하면, 나머지는 자연스럽게 풀립니다. 비즈니스 모델을 알아낼 것이고, 유통을 알아낼 것입니다.
컴퓨터 앞에 앉아서 신탁처럼 이런 것들을 알 수는 없습니다. 실제로 집 밖으로 나가야 하고, 고객과 대화해야 합니다. Y Combinator의 목표 설정이 도움이 되는 이유는 성장 목표에서 역산하여 무엇을 해야 하는지 파악할 수 있기 때문입니다.
인기 있는 것만 하려 한다면, 5개, 10개, 100개의 경쟁자가 있는 파생적이고 명백한 아이디어에 매달리게 됩니다. 1등, 2등에게는 좋지만, 3등부터 98등까지는 스타트업이 죽을 것입니다.
Forward Deployed Engineer 모델이 최근 스타트업들의 디폴트 플레이북이 되었다면, 역발상적으로 접근할 기회입니다. Giga ML처럼 인간 FD 대신 코드 생성을 사용하여 자체 AI Forward Deployed Engineer를 구축하는 것처럼, 판을 뒤집는 역발상적 베팅이 큰 성과를 낼 수 있습니다.
핵심을 한 문장으로 정리하면 이렇습니다:
10명 중 9명이 반대하지만 고객이 “내일 당장 필요하다”고 말하는 그 아이디어를 찾으세요. 그것이 바로 10억 달러짜리 비밀입니다.