Mighty Capital의 창립 매니징 파트너이자 Products That Count 이사회 의장인 SC Moatti는 “AI를 사용한다”는 말만으로는 더 이상 스타트업을 차별화하기에 충분하지 않다고 말한다. 올해 Products That Count 시상 후보 제품의 97%에 AI가 통합되면서, 그녀의 견해에 따르면 AI는 경쟁자가 기업을 따라잡지 못하게 막는 장벽이라기보다 이용 가능한 인프라에 가까워졌다.
Moatti는 2025년 초부터 5천만 달러 이상의 자금 조달 라운드를 유치한 기업 대상 AI 기업 576곳을 대상으로 한 Crunchbase 데이터 분석을 바탕으로 이 결론을 내린다. 이 분석은 Hamilton Helmer가 제시한 ‘7가지 힘’ 프레임워크와 60만 명이 넘는 회원을 보유한 Products That Count의 제품 리더 커뮤니티 데이터를 함께 활용했다.
첫 번째 우위: 역포지셔닝
Moatti는 ‘역포지셔닝’을 기존 경쟁자가 현재의 경제성을 훼손하지 않고는 모방할 수 없도록 근본적으로 다른 비즈니스 모델을 구축하는 것으로 정의한다. 그녀는 Netflix와 Blockbuster의 잘 알려진 비교를 예로 든다. Blockbuster는 구독 모델을 도입할 수 있었지만, 그렇게 하면 매장이 의존하던 연체료 수익이 잠식됐을 것이다.
기사에 제시된 데이터에 따르면 분석 대상 기업 중 5%만이 이러한 유형의 장벽을 활용하지만, 조달한 1달러당 기업가치 중앙값은 5.3배로 분석된 힘 가운데 가장 높은 배수를 기록했다. 언급된 사례에서 이 개념은 AI를 활용해 고용주에게 직접 판매하는 보험사와, 처음부터 AI를 기반으로 구축된 수익 관리 시스템에서 나타난다.
첫 번째 경우 전통적인 보험 중개업체는 관계와 인수 마진을 훼손하지 않고는 이 모델을 모방하기 어려울 수 있다. 두 번째 경우에는 새로운 모델로 전환하면 전통적인 시스템 제공업체의 높은 마진 컨설팅 수익이 잠식될 수 있다. 저자는 기존 경쟁자가 기존 사업에 피해를 주기 때문에 움직이지 못하는 상황 자체가 장벽이라고 본다.
두 번째 우위: 네트워크 효과
네트워크 효과 모델에서는 새로운 사용자가 유입될수록 제품의 가치가 커진다. Moatti는 LinkedIn을 예로 든다. 채용 담당자가 많아지면 후보자가 유입되고, 이어서 더 많은 전문가가 참여하며, 이는 다시 더 많은 채용 담당자를 끌어들인다.
네트워크 효과는 연구 대상 기업의 5%에서만 나타났지만, 4.2배의 배수를 기록했다. 이에 따라 분석상 강력한 가치평가 프리미엄에 도달하기 위한 자본 효율성이 가장 높은 경로가 된다. 저자는 기업 시장에서 네트워크의 적용이 개인 사용자에 국한되지 않는다고 본다. 네트워크는 브랜드와 공장, 광고주와 대중, 플랫폼과 파트너를 연결할 수 있다.
이러한 상호작용을 통해 가격 책정, 생산 주기, 대중의 행동에 관한 데이터가 축적되면 네트워크를 모방하기가 더욱 어려워진다. 그러나 실질적인 과제는 양면 시장의 양쪽 참여자가 동시에 참여하도록 설득하는 데 있다. Moatti는 콜드 스타트 문제를 극복한 기업이, 자금력이 충분하고 더 나은 모델을 보유한 경쟁자라도 직접 구매할 수 없는 자산을 이미 확보한 것이라고 말한다.
강해 보이지만 덜 견고한 장벽
독점 데이터, 지식재산, 독점적 접근권과 같은 제한된 자원은 확산 측면에서 상위권에 있으며, 연구 대상 기업의 44%에서 나타난다. 그러나 이들의 배수는 2.6배로 가장 낮았다. 저자는 기반 모델과 합성 데이터가 많은 독점 데이터 세트가 복제하기 어려운 우위로 남을 수 있는 능력을 약화했기 때문이라고 설명한다.
전환 비용은 기업의 37%에서 나타난다. 전환 비용은 실제로 고객의 이탈을 막을 수 있지만, 이를 구축하려면 대개 조직과의 깊은 통합, 비용이 많이 드는 영업 주기, 시스템 재설계 위험이 필요하다. 그 배수는 약 4배로 네트워크 효과에 근접하지만, 자료에 따르면 이를 구축하는 데 필요한 자본은 약 10배 더 많다.
Moatti는 기업이 제품 주도 성장을 활용하거나 사용자가 플랫폼 안에서 협력하도록 유도하는 이유를 설계한다면 전환 비용이 더 효율적이 될 수 있다고 본다. 그렇게 하면 이 장벽이 점진적으로 네트워크 효과로 전환된다.
스타트업에는 무엇을 의미하는가?
이 글은 규모의 경제를 대부분의 창업자가 활용할 수 있는 전략으로 보는 견해에도 의문을 제기한다. OpenAI와 Anthropic을 제외하면 이 범주의 중앙값 배수는 6.1배에서 3.2배로 하락하며, 두 회사가 이 범주 자본의 88%를 차지한다. 따라서 저자는 성장에 따른 단위 경제성 개선과 실제로 규모에 기반한 장벽을 보유하는 것을 구분한다.
certi.news의 편집적 해석: 이 글은 특정 표본과 직접적인 인과 검증이 아닌 가치평가 배수에 근거하므로, 역포지셔닝과 네트워크 효과가 모든 시장에서 가능한 유일한 장벽이라는 증거를 제시하지는 않는다. 그러나 AI 기업에 중요한 실무적 질문을 던진다. 오늘날의 경쟁자가 더 많은 자본과 더 나은 모델을 가지고 등장한다면 사업에서 무엇이 남을 것인가? 제시된 논거에 따르면 답은 AI의 존재 자체가 아니라 비즈니스 모델이나 네트워크 구조의 설계에 있어야 한다.