Richard de Silva는 인공지능 기반 코드 생성 및 제품 디자인 도구 덕분에 소프트웨어 구축 비용이 낮아지면서, 자금 조달 없이 운영되는 기업 모델, 즉 자체 매출 기반 기업(bootstrapped businesses)이 다시 주목받고 있다고 본다. 먼저 대규모 자금을 모은 뒤 제품-시장 적합성을 찾는 대신, 소규모 팀이 고객이 실제로 해결 비용을 지불하는 문제에서 출발해 초기 제품을 만들고, 이후 추가 투자가 필요한지 결정할 수 있다는 것이다.
이 견해는 de Silva가 Crunchbase News의 객원 필자로서 작성한 것이다. 그는 Lateral Investment Management의 창업자이자 매니징 파트너이며 투자위원회 의장이고, 과거 Highland Capital Partners에서 매니징 디렉터로 일했으며 IronPlanet 설립에도 참여했다. 따라서 이 주장은 벤처캐피털과 중견시장 기업에 경험이 있는 투자자의 의견으로 읽어야 하며, 독립적인 정량 연구의 결과로 보아서는 안 된다.
기업을 만드는 두 가지 다른 모델
de Silva는 실리콘밸리에서 흔한 경로를 비판한다. 이 경로에서는 기업이 야심 찬 아이디어로 시작해 초기 자금을 조달하고 대규모 팀을 고용한 다음, 광범위한 시장에 빠르게 도달하고 제품-시장 적합성을 시험하기 위해 지출한다. 그는 이 경로가 예외적인 경우에는 성공할 수 있지만, 많은 경우 사업 영역을 반복적으로 바꾸게 하거나 투자자 사이에서 매력이 떨어질 때 기업이 사라지게 만든다고 말한다.
반면 자금 조달 없이 운영되는 기업은 창업자가 이미 알고 있는 고객이나 산업에서 출발한다. 그 과정은 발생하는 수익보다 낮은 비용으로 존재하는 문제를 해결한 다음, 같은 문제를 겪는 다른 고객을 찾고, 점진적으로 운영을 개선하는 방식이다. 저자에 따르면 이 모델은 확장보다 고객과 매출을 우선시하며, 아직 입증되지 않은 수요에 대한 베팅이 아니라 이익으로 팀 고용 비용을 충당할 수 있게 한다.
이 글은 이러한 기업의 창업자들이 대체로 경력 중반에 있으며 산업 경험과 기존 고객 관계를 갖고 있다고 지적한다. 이는 수년간 더 느리고 선형적인 성장을 의미할 수 있지만, 처음부터 수익성에 초점을 맞춘다. 저자는 Atlassian과 Basecamp를 전통적인 벤처캐피털 경로 밖에서 시작해 기술 부문에서 중요한 입지를 확보한 기업의 사례로 제시한다.
인공지능은 실제로 무엇을 바꾸는가?
과거에는 비기술 창업자가 충분한 매출을 확보하기 전에 엔지니어를 고용하고 사용할 수 있는 제품을 구축하려면 대체로 초기 외부 자금이 필요했다. 그러나 오늘날 de Silva는 코드 생성 및 제품 디자인 도구가 실제 고객에게 배포할 수 있는 작동하는 애플리케이션에 도달하는 데 필요한 팀 규모와 지출을 줄인다고 본다.
이는 인공지능이 자본의 필요성을 없앴다는 뜻은 아니다. 다만 제시된 주장에 따르면, 인공지능은 병목 지점을 제품 구축에서 지속 가능한 수요의 존재를 입증하는 단계로 옮겼다. 저자는 일부 초기 자금이 그 대신 추가 시간을 확보하거나 영업과 마케팅을 가속하고, 보조금 없이는 고객에게 경제적이지 않을 배포를 지원하는 데 사용된다고도 본다. 따라서 대규모 라운드를 유치하기 전에 시장을 시험하는 것이 더 많은 창업자에게 현실적인 선택이 될 수 있다.
글은 Medvi를 사례로 언급한다. Medvi는 GLP-1 약물과 관련된 치료를 제공하는 기업으로 설명되며, 단 한 명의 창업자와 함께 매출 10억 달러를 달성한 사례로 제시된다. 이는 소규모 팀이 달성할 수 있는 성과의 극단적인 예로 묘사된다. 그러나 본문은 이 설명을 검증하거나 일반화하기에 충분한 세부 정보를 제공하지 않으므로, 규모가 작으면 성공이 보장된다는 증거로 간주해서는 안 된다.
한계와 미해결 질문
de Silva는 벤처캐피털의 폐지를 주장하지 않는다. 그는 검증되지 않은 아이디어와 자본집약적인 아이디어, 특히 창업자가 고객 기반을 보유하지 않은 경우에는 시장 탐색에 자금을 대기 위해 여전히 외부 자금이 필요하다는 점을 인정한다. 또한 소프트웨어 개발 비용의 감소가 고객 확보, 규제 준수, 지원, 제품 보안, 또는 모방하기 어려운 경쟁우위 구축이라는 과제를 자동으로 해결하지는 않는다.
기술 독자에게 가장 중요한 결론은 인공지능이 초기 자금 조달 라운드 없이 초기 제품에 도달할 수 있는 기업의 범위를 넓힐 수 있지만, 제품-시장 적합성을 입증하지는 않는다는 점이다. 자금 조달 없이 운영되는 모델의 실질적 가치는 창업자가 문제를 얼마나 잘 알고 있는지, 매출에 맞춰 성장할 의지가 있는지, 인공지능 도구를 고객이 실제로 의존하는 서비스로 전환할 능력이 있는지에 달려 있다. 이것이 새로운 시장 선도자들의 광범위한 물결로 이어질지는 여전히 의견에 기반한 가설이며, 해당 출처만으로는 결론을 내릴 수 없다.