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기술이 우리의 일자리를 뺏어갈까?

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두 달 전에 바이럴 하게 공유됐던 Citrini Research의 섭스택 보고서 “2028 Global Intelligence Crisis” 때문에 당시에 전 세계 주식시장과 테크 세계가 발칵 뒤집혔었다. 꽤 긴 내용이라서 실은 내 주변에 이 보고서를 완독한 분들은 거의 없고, 아마도 대부분 AI를 돌려서 요약된 내용만 봤을 것 같은데, 대략 어떤 내용이냐 하면, 매우 가까운 미래에 AI가 너무 발달해서 인간의 지능 자체가 commodity가 되고, 이에 따라 일자리가 없어지면서 인간의 생산 활동은 대폭 감소하지만, 오히려 AI 생산은 늘어나면서 수요와 공급, 그리고 소득분배 시스템이 완전히 망가지는 가상 시나리오이다. 가상 시나리오라곤 하지만, 모두가 다 우려했던 미래를 꽤 논리적, 분석적으로 설명해서 그런지 주식시장, 특히 소프트웨어 회사들의 주가가 박살 났었다.

이후 시장은 어느 정도 회복됐지만, 누구나 다 모든 걸 만들 수 있게 해주는 엄청난 AI 툴들이 시장에 출시될 때마다 소프트웨어 관련 회사의 주가는 – 특히 B2B – 계속 타격 받고 있다. 과거에는 개발 능력이 없는 회사에서 기꺼이 돈을 내고 다른 회사의 B2B 소프트웨어를 사용했지만, 이젠 바이브 코딩을 통해 누구나 다 본인이 필요한 정확한 기능을 구현할 수 있는 시대가 오고 있고, 바이브 코딩 툴이 더 발전할수록 이젠 많은 회사들이 더 이상 비싼 돈을 주고 B2B 소프트웨어를 구매하지 않을 것이라는 예측 때문이다.

누구나 다 모든 걸 만들 수 있기 때문에 이제 회사는 사람이 예전만큼 필요 없고, 특히나 low level의 반복 업무를 하는 신입 사원을 더 이상 채용하지 않을 것이라는 이야기가 계속 나오고 있다. 이런 반복 업무야말로 사람보단 기계가 더 정확하고 불평불만 없이 하루 24시간 계속할 수 있기 때문이다.

나도 이 보고서를 읽으면서 AI가 메인스트림으로 들어온 후부터 스스로에게 계속 물어보던 질문이 다시 한번 떠올랐다. “기술이 일자리를 없앨까?”

요새 거의 매일 이 질문에 대해 생각하지만, 실은 아직도 명확한 답을 구하지 못했기 때문에 똑똑하고 논리적인 주장을 펼칠 순 없지만, 현재로서 내 대답은 “Yes, but no”이다. 위에서 말한 대로 앞으로 많은 업무가 AI로 인해 대체될 가능성이 높고, 실은 이미 그렇게 되고 있다. 나같이 코딩을 전혀 못 하는 사람도 내가 필요한 몇 가지 기능을 혼자서 만드는 시대에 – 그 전에는 돈 주고 외부에 맡기거나, 우리 회사에서 나름 tech를 잘 아는 동료분에게 부탁했다 – 단순히 시간을 투입해야 하는 수작업과 반복 업무는 이젠 사람이 하기엔 너무 비싸고, 시간이 오래 걸리고, 정확도가 떨어지기 때문에 이런 직종은 앞으로 완전히 없어질 것이다.

우리 같은 VC 회사에서도 주니어 심사역이 주로 하는 일이 시장과 회사를 분석하는 일인데, 방대한 양의 자료를 분석, 소화, 이해하는 건 사람보단 기계가 더 잘하는 업무라서, 나는 아직도 동의하지 않지만, 많은 업계 분들이 ‘AI 심사역 에이전트’가 더 싸고, 더 빠르고, 더 정확하고, 워라벨 따지지 않기 때문에 더 이상 심사역을 채용하지 않겠다는 말도 공개적으로 한다.

이런 사례들을 보면 기술이 일자리를 없애는 건 맞다. 하지만, 모든 일자리를 없애는 게 아니라 일을 못 하는 사람들의 일자리를 없앤다고 하는 게 정확할 것 같다. 단순 반복 업무는 AI에 의해서 거의 완벽하게 대체되는 건 확실하지만, 일머리가 있고, 일을 잘하고, 일을 열심히 하던 사람에겐 아마도 다른, 더 전략적이고 고차원적인 일감이 주어질 것이다. 그리고 그 사람들은 아마도 기술을 적극적으로 활용해서 더 고부가가치의 일을 하고, 오히려 더 높은 연봉을 받을 것이라고 나는 믿는다.

물론, 주어진 일만 하고, 일을 열심히 안 하는 사람들은 “AI가 당신의 일을 대체해서 우린 더 이상 당신이 필요 없습니다.”라는 통보를 회사로부터 듣고 해고될 것이다. 실은 어떤 사장님들은 AI가 오히려 그동안 일 못하고, 조직 문화에 악영향을 끼치던 직원을 해고할 수 있는 절호의 기회라고 생각한다.

나는 요새 내 건강 관련 모든 데이터를 AI에 입력해서 다양한 건강 전략과 전술을 만들고 상황에 따라 계속 수정한다. 궁금한 게 있으면 모든 걸 기계에 물어본다. 더 먼 미래에는 AI가 의사를 대체할 수도 있을 것 같다고 생각할 정도로 기술의 발전은 눈부시다. 의사가 없어질까? Maybe. 하지만, 무능한 의사만 사라질 것이다. 환자를 돈으로만 보고, 질보단 양으로 승부하고, 뭘 물어봐도 짜증 내고, 최신 의학 트렌드에 관한 공부는 전혀 안 하는 의사는 확실히 AI로 인해 대체될 것이다. 하지만, 히포크라테스의 선서를 매일 실천하는, 환자의 생명과 건강을 최우선으로 생각하는 좋은 의사는 절대로 AI가 대체할 수 없을 것이다. 오히려 이들이 기술을 활용해서 이미 일을 잘하는 본인들의 위치를 더욱더 확고하게 다질 수 있는 절호의 기회가 될 것이다.

변호사도 마찬가지다. 요새 AI 때문에 전 국민이 거의 변호사 뺨칠 정도로 법학 지식이 충만하다. 내 주변 친구 변호사들도 AI가 본인들의 직업을 뺏어갈 것이라고 걱정을 많이 한다. 그런데 미안하지만, 이 친구들은 무능한 변호사들이다. 그리고 무능한 변호사는 AI가 완벽하게 대체할 수 있을 것이다. 고객을 호구로 보고, 불필요한 법률 조언을 제공하면서 돈 벌 궁리만 하는 그런 변호사들인데, 이미 이들은 AI 때문에 수입이 줄어들고 있다고 들었다. 좋은 변호사는 오히려 기술을 활용해서 원래 잘하던 일을 더 잘할 것이고, 더 많은 일감을 처리하면서 더 많은 돈을 벌 수 있을 것이다.

물론, 이건 내 개인적인 생각이지만, 나는 오히려 AI가 이미 대체되고 없어져야 할 무능한 인력을 시장에서 한번 깨끗하게 청소해 줄 수 있는 촉매라고 생각한다. 항상 공부하고, 항상 호기심 있고, 항상 열심히 일하고, 항상 일 잘하는 분들은 걱정할 필요 없다고 말씀드리고 싶다.

피봇 전문가들

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AI가 엄청나게 빠른 속도로 발전하면서 가져온 긍정적인 변화 중 하나가 바로 창업의 벽을 낮췄다는 점이다. 특히 소프트웨어 기반 창업가들은 과거에는 – 이렇게 ‘과거’라고 쓰면 마치 굉장히 오래전 이야기 같지만, 불과 1~2년 전 – 본인이 직접 개발을 하거나, 개발이 가능한 인력과 같이 사업을 해야 했고, 제대로 된 제품을 만들기 위해선 최소 5명의 개발 인력이 필요했다. 하지만, 바이브 코딩 등과 같은 인공지능 기술이 발달하면서 이제 풀스택 코딩을 못 해도 기본적인 제품을 만드는 게 가능해졌고, 앞으로 이 기술의 발전은 더욱더 빨라질 것이다. 우리도 요새 만나는 팀들은 컴퓨터공학을 전공했거나 다른 회사에서 개발 경험이 풍부한 인력으로 구성되기도 했지만, 개발 배경이 없이 본인이 직접 여러 가지 AI 툴로 기본적인 제품을 만든 일인 창업가들도 꽤 있다.

하지만, 아직 AI는 과도기를 거치고 있기 때문에 투자자가 봤을 때 아쉬운 점도 많은데, 전에 내가 AI가 창업 생태계에 가져온 부작용에 대해서도 쓴 적이 있다. 요새 내가 더 많은 팀을 만나면서 AI가 이 생태계에 가져온 안 좋은 점을 하나만 더 꼽자면, 바로 너무 잦은 피봇팅이다.

우리 투자사 중 잘된 곳들을 보면 절반 이상이 몇 번의 피봇을 거친 후에 제대로 된 제품을 만들고 비즈니스 모델을 확립했기 때문에 나는 원래 피봇팅을 옹호하는 편이다. 그런데 AI가 대중화되기 전의 스타트업이 피봇을 하려면 어느 정도의 시간, 돈, 그리고 인력의 투자가 필요했기 때문에 막상 피봇을 하기 전에 창업가는 꽤 많이 고민해야 했다. 일단 현재 하는 사업이 안되는 이유를 꼼꼼하고 면밀하게 분석하는 과정이 필요했고, 그 이후 이 사업이 아니라는 결정을 했다면, 어떤 다른 아이디어나 제품으로 피봇을 해야 할지에 대한 공부와 조사도 매우 꼼꼼하게 동반돼야 했다. 그리고 항상 한정된 자원을 기반으로 사업하기 때문에, 피봇할 때마다 발생하는 switching cost를 고려해야 했고, 이 비용이 만만치 않기 때문에 너무 잦거나, 너무 많은 피봇팅은 현실적으로 힘들었다.

그런데 AI가 발전하면서 피봇팅 공식이 완전히 바뀌었다. 1년 동안 5번 만난 창업가가 있는데, 5번 만날 때마다 5개의 완전히 다른 제품과 사업을 나에게 피칭했다. 피봇할만한 아이템도 AI에게 물어보고, 그 제품을 AI에게 만들어 달라고 하면 꽤 쉽게, 꽤 잘 만들어준다. 뚝딱하고 만든 제품을 출시하고, 며칠 동안 반응을 본 후에, 아니다 싶으면 AI에 다른 아이디어를 달라고 하고, 또 이 아이디어와 관련된 제품을 AI의 도움을 얻어서 만든다. 제품 설명, 비즈니스 모델, 가격, GTM, 중단기 마케팅 전략 등 사업의 모든 것을 AI에게 물어보면 그럴싸한 전략과 계획을 자판기같이 금세 뱉어준다. 그리고 이 제품도 아닌 것 같으면 계속 AI의 도움으로 새로운 제품, 새로운 시장, 새로운 가격, 새로운 전략으로 피봇팅 한다.

AI를 활용하니까 뭐든지 할 수 있고, 피봇팅이 너무 쉬워졌는데, 솔직히 나는 이게 좋은 현상인진 잘 모르겠다. 코딩을 몰라도 누구나 다 아이디어를 어느 정도 수준으로 제품화하는 게 상당히 쉬워졌고, 만약에 이게 잘 안되면 또 언제든지 새로운 아이디어로 피봇하면 된다는 생각이 고착되기 시작하는 것 같은데, 이에 대한 내 생각을 공유하자면, 제품을 만드는 것과 돈을 버는 사업을 만드는 건 아직도 많이 다르다는 점이다. 이제 다양한 AI 툴로 MVP보다 수준 높은 제품을 만드는 장벽이 거의 없어졌지만, 오히려 지속 가능한 장기적인 사업을 만드는 장벽은 더 높아진 것 같다. 다른 제품으로 피봇하는 게 너무 쉽다 보니 끈기와 인내심이라는 건 이제 과거의 근성이 되어버렸고, 내가 최근에 만난 젊고 똑똑한 창업가들은 대부분 AI로 만든 제품을 돈을 버는 사업이 될 때까지 반복과 테스팅을 이젠 잘 안 한다는 느낌을 강하게 받는다.

이런 이유로 인해 AI로 간단한 제품을 만들고 며칠, 몇 주 테스트해 보고, 안 되면 또 피봇하는 게 유행처럼 번지는 이 시점에서 조금만 더 끈기를 갖고 한 우물만 파는 창업가들이 오히려 더 크게 성공할 것이라는 생각을 요새 참 많이 하게 된다.

숫자의 인플레이션

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얼마 전에 미국에 한 10일 정도 갔다 왔다. 짧은 일정이었지만, 꽤 많은 업계 분과 투자자들을 만나서 요새 미국 tech 시장에서 어떤 일들이 일어나고 있고, 우리보다 훨씬 큰 투자자들은 어떤 생각을 하고 있고, 어떤 딜들을 보고 있고, 어떤 고민을 하고 있는지 들을 수 있었고, 동시에 많이 배울 수 있었다. 내가 이 글에서는 우리 같은 VC는 창업가에게 엄청 많이 배운다고 했는데, 이건 배움의 절반에 대해서만 이야기한 것 같다. 나머지 절반은 우리가 투자할 수 있게 소중한 자금을 제공해 주는 우리의 LP들에게 배우는 것 같다.

아무래도 미국 벤처투자자들과 가장 많이 이야기했던 주제는 올해 예정된 스페이스엑스, 오픈AI, 그리고 앤쓰로픽의 IPO였는데 이 세 회사가 원하는 기업가치 총액은 거의 $3.5 trillion이다. 스페이스엑스가 공개적으로 이야기하는 기업가치가 $1.5T인데 이는 한국 GDP의 4분의 3이다. 정말 어마어마한 숫자이고 나도 이 일을 하면서 꽤 큰 금액에 대해 이야기하고 billion이라는 단어도 가끔 말하지만, trillion은 입에 담기조차 부담스러운 단위이다.

요새 이 시장에선 billion과 trillion이라는 단위가 너무 남발되고 있고, 내가 느끼는 걸 영어로 표현해 보면 “$100 billion is the new $100 million(이제 1,000억 달러가 과거의 1억 달러다.)”이다. 솔직히 몇 년 전만 해도 미국의 대형 VC를 제외하곤 대부분의 VC가 $10B 밸류에 투자유치를 하는 회사들을 상당히 부담스러워했다. 일단 한화로 15조 원이라는 기업 가치 자체가 너무 컸고, 이 밸류에 투자하면 정말로 돈을 벌 수 있을지에 대한 의구심이 앞섰던 것 같다. 그리고 너무 비싸다는 불평을 계속하면서 아주 꼼꼼하고 깐깐하게 실사하고, 여러 번 고민했던, 그런 시절이 있었다.

몇 년 전에는 전 세계에서 가장 비싼 유니콘 회사가 Stripe과 ByteDance였는데 가장 고점을 쳤을 때가 아마도 $100 B 정도였던 것 같다. 이 시기에 두 회사가 시장에서 펀드레이징을 돌 때, 회사를 소개해 주는 기존 주주들도 약간 민망해하면서 딜을 공유했던 기억이 난다. 왜냐하면 본인들의 포트폴리오지만, 본인들이 생각해도 말도 안 되게 비싼 것 같고 $100 B이라는 금액 자체가 너무나 큰돈이라서 감이 잘 안 잡혔던 것 같다. 그런데 요새는 상황이 완전히 반대다. $100B은 마치 과거의 $100M 같고 – 실은 $100M도 우리같이 작은 투자자에겐 너무나 큰 돈이다 – 스페이스엑스의 구주를 $1T에 구매하고 싶다는 투자자들도 충분히 있다는 소문은 나에게는 꽤 충격적인 시장의 현실이 아닐 수 없다. 그 누구도 오픈AI와 앤쓰로픽이 $1T이라는 숫자를 이야기할 때 비싸다는 이야기를 안 하고, 그 비싼 가격에 사면 누군가는 더 비싸게 살 사람이 있다는 생각으로만 – 이건 전형적인 바보들의 이론이다 – 이런 비싼 딜을 바라보고 있다. 마치 요샌 그냥 이 정도 가격을 내야 한다는 생각이 기본적으로 깔린 것 같다.

지금 우리 주위에서 일어나는 이런 현상을 어떻게 설명해야 할까? 절대 금액의 의미 자체가 희석되어 숫자의 인플레이션이 일어나고 있는 것 같다. 숫자의 인플레이션이 아니라면 정말로 이 세상에 몇 년 전 대비 돈이 그렇게 많아졌을까? 종이 상으로는 많아졌을 수도 있지만, 정말로 $100B이라는 돈을 마치 $100M 같이 취급할 정도로? “이걸 더 높은 가격에 사는 다른 바보가 있다면, 현재의 가격이 맞는지는 중요하지 않다” 전략은 거품 시장에서 우리가 과거에도 몇 번 봤던 현상인데, 더 이상 더 높은 가격에 사는 바보들이 없어진다면 – 그리고 생각보다 빨리 없어질 수도 있다 – 이야기의 결말은 해피 엔딩이 아닐 것이다. 특히나 금액이 이렇게 커진 상황에서 시장이 무너지면 정말 전세계적인 재앙이 될 것이다.

물론, 미국이라는 나라는 한국보다 GDP가 15배나 높은, 비교할 수 없을 정도의 강대국이다. 그래도 미국의 로켓 회사 하나, 그리고 두 개의 AI 회사의 총 기업가치가 전세계에서 13번째로 잘사는 나라인 대한민국 GDP의 거의 두 배라는 건 잘 모르겠다. 내가 걱정하는 이 재앙이 제발 오지 않았으면.

종이, 펜, 그리고 손 필기

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어느 날 사무실에서 새로운 창업가와 첫 미팅을 하는 도중, 미팅 룸을 둘러보면서 다른 팀 동료분들을 봤다. 모두 다 귀는 창업가의 발표를 들으면서, 눈은 대형 화면의 발표 자료, 창업가의 얼굴, 그리고 각자의 노트북 모니터를 왔다 갔다 하고 있었고, 손가락으로 열심히 미팅 노트를 적고 있었다. 어떤 분들은 AI 노트 테이킹 앱으로 대화 내용을 녹음하면서 요약하고 있었다.

그런데 더 자세히 보면, 딴짓하는 분들도 내 눈에 띄었다. 각자의 노트북 화면을 내가 볼 순 없었지만, 분명히 다른 이메일 답장을 하거나, 슬랙을 하거나, 또는 그날 저녁 친구들과의 모임에서 어떤 음식을 먹을지에 대해서 단톡방에서 개인적인 대화하는 걸 느낄 수 있었다. 물론, 딴짓하는 걸 창업가에게 최대한 들키지 않게 열심히 연기를 하고 있었지만, 그 누가 봐도 미팅 도중에 그 미팅 내용과는 다른 일을 하고 있다는 걸 알 수 있었다. 내가 그걸 느낄 수 있다면, 우리의 건너편에서 우리를 보면서 열심히 사업 내용을 설명하는 창업가는 이걸 100% 알아차렸을 것이다.

나는 미팅할 때, 아예 노트북을 지참하지 않는다. 종이와 볼펜만 미팅룸에 가져가고, 완전 옛날 방식으로 종이 위에 펜으로 내 손으로 직접 글씨를 쓴다. 내가 듣는 내용도 정리하고 요약해서 쓰고, 중간마다 그 창업가에 대해서 느낀 점들도 펜으로 다 적는다.

내가 아직도 종이와 펜을 고집하는 데는 여러 가지 이유가 있는데, 가장 대표적인 이유 두 가지는 다음과 같다.

일단 손으로 글씨를 쓰는 행위 자체는 그 내용을 확실하게 기억에 새기고, 또 마음에도 새기는데 가장 탁월한 암기 방법이다. 이걸 과학적으로 증명한 여러 가지 연구가 있고 논문도 있는데, 이렇게 뇌과학적으로 파고 들어가지 않아도 이 현상을 나는 손으로 글씨를 쓰면서 매일매일 몸으로 체감하고 있다. 상대방의 이야기를 귀로 듣고, 뇌로 처리하고, 손으로 쓰고, 쓰면서 다시 눈으로 보고 읽으면서 뇌로 한 번 더 정리하는 이 행위는 인간을 가장 인간답게 만드는 대단한 능력이자, AI가 아무리 발달해도 항상 지키고 개선하고 싶은 습관이다. 어쨌든 손으로 종이 위에 펜으로 필기하는 게 나에게는 가장 효과적인 미팅 노트테이킹 방법이다.

두 번째 이유는 상대방에 대한 예의 때문이다. 나보다 내 앞의 사람이 말을 훨씬 더 많이 하는 우리가 주로 하는 창업가와의 미팅에서, 발표하는 사람의 건너편에 앉은 우리 앞에 있는, 인터넷에 연결된 노트북은 딴짓하는 걸 잘 감춰주는 최고의 도구이다.
아마도 우리 모두 이런 경험이 있을 것이다. 내가 더 아쉽고 부탁할 게 많은 미팅인데, 미팅룸에서 다들 노트북이나 스마트폰을 들여다보는 사람들로부터 테이블의 건너편에 앉아서, 나는 정말 열과 성의를 다해 죽어라 이야기하는데, 내 건너편 사람들이 실제로 미팅 메모를 적는 건지, 아니면 쿠팡에서 쇼핑하는 건지 궁금해한 적이 있을 것이다. 펜, 종이, 그리고 필기는 나와 만나는 상대방이 제대로 주목받고 있고, 내 관심을 100% 받고 있다는 느낌을 완벽하게 줄 수 있다. 상대방이 말할 때, 나는 그들이 말하는 걸 내가 집중해서 듣고 있고, 그들이 말하는 걸 내가 요약하고 있다는 걸 확실하게 알려주고 싶고, 이걸 가장 잘 전달할 방법은 그들과 계속 아이컨택트를 하면서 펜으로 종이에 미팅 내용을 적는 것이다.

11월 말에 나는 올해의 마지막 해외 출장을 다녀왔다. 처음 만나는 잠재 투자자와 미팅했는데, 미팅에 참석한 두 명 모두 본인들 노트북으로 딴짓하는 게 너무나 명확했던, 정말 짜증 나는 1시간이었다. 나는 열심히 준비한 내용을 거의 목이 쉴 정도로 열정적으로 샤우팅 하고 있는데, 내 앞에 있는 사람들은 내 말을 듣는 척 연기하면서, 마치 내 이야기를 노트북에 타이핑하는 척했지만, 모두 경험이 있겠지만, 이게 금방 티가 나고 들키게 된다. 솔직히, 성질 같아서는 그 노트북을 엎어버리고 딴짓하려면 꺼지라고 하고 싶었다. 물론, 아쉬운 게 나라서 그렇게 하진 않았지만. 하지만, 내가 저런 사람들에게 출자받고 앞으로 10년 동안 – 펀드의 만기가 10년이다 – 좋은 관계를 맺고 싶을지 잘 모르겠다. 그분들과 한 시간 미팅을 위해서 나는 6시간 동안 비행기를 타고 한국에서 왔고, 그걸 뻔히 알고 있는 사람들이 미팅 시간 내내 이메일 확인하고, 슬랙 보내고, 친구들과 금요일 저녁 어디서 만날까 왓츠앱 하는 걸 생각해 보면, 벌레 같은 인간들이라는 생각이 들기도 했다.

스트롱 팀동료들도 창업가와 미팅할 때 노트북으로 노트테이킹을 하는데, 전에 내가 한 번 미팅 시간에 노트북으로 딴짓할 정도로 다른 중요한 일이 있으면, 미팅에 아예 들어오지 말라고 한 적이 있다. 이건 우리와 미팅하는 창업가들에 대해 우리가 보여줄 수 있는 최소한의 예의다. 다시 한번 반복하지만, 그냥 예의도 아니고, 최소한의 예의다. 어떤 분들은 미팅하면서 그 회사의 사업과 관련된 내용을 계속 검색하는데, 이건 그 누구에게도 도움이 안 되는 행동이고, 이런 건 미팅 전에 이미 조사해서 준비해 왔어야 하는 내용이다. 이런 식으로 미팅하게 되면, 상대방의 이야기는 전혀 머리에 안 들어오고, 서로 1시간을 낭비하게 되고, 그 창업가는 내가 위에서 느꼈던 것처럼 우리를 벌레 같은 VC라고 생각할 것이다.

우리는 AI가 노트테이킹을 다 해주고, 다 요약해 주고, 그다음에 뭐를 할지까지 알려주는 좋은 세상에 살고 있지만, 그럴수록 내 생각을 손으로 종이에 직접 쓰는 걸 나는 강력하게 권장한다. 앞으로 이건 더욱더 중요해질 것이고, 어쩌면 펜으로 종이에 뭔가를 쓰면서 내 기억력을 글씨로 요약하는 행위는 나만의 엄청난 해자(垓字)가 될지도 모른다.

AI 조미료

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얼마 전에, 우리와 공동투자도 많이 하고, 나랑 개인적으로도 친한 다른 투자자와 한국의 초기 AI 스타트업과 창업가들에 대해 이야기할 기회가 있었다. 요새 한국의 초기 AI 시장 분위기는 어떤지, AI 스타트업을 만드는 창업가들은 어떤 사람들인지, 그리고 한국은 이 혼란스러운 시장에서 어떤 플레이를 해야 하는지와 같은 흥미로운 내용이었다.

우리는 초기 회사들을 많이 만난다. 그리고 평균적으로 매달 한두 개의 신규 회사에 투자한다. 요샌 아마도 10개 회사 중 7개는 AI 조미료가 가미된 스타트업이고, 미팅은 대부분 “AI 네이티브” , “AI 퍼스트” , “AI 기반” , “AI driven”으로 시작하는데, 이런 피칭을 너무 많이 듣고, 비슷한 생각과 비슷한 말을 하는 창업가를 너무 많이 만나니까 이제 농담 반 진담 반으로 우리 팀 동료분들에게 AI 회사 피칭 하나만 더 들으면 토할 것 같다고 말할 정도이다.

이 중 아주 좋은 회사도 가끔 있다. 정말로 AI가 스타트업의 생산성을 높여주고, 이렇게 만든 소프트웨어가 고객들의 문제를 해결해 주는, product market fitting이 제대로 된 제품도 있는데, 이게 되면 돈을 벌 수 있는 사업이 된다. 하지만, 아직 이런 회사는 소수이고 대부분의 창업가들은 그냥 AI 조미료를 먹으면서 살고 있는 것 같고, 비슷한 사업을 하는 미국의 어떤 회사처럼 1년 만에 데카콘을 만들겠다는 의지만 강하다.

AI 회사들의 강점은 명확하다. 그리고 아주 파워풀 한 강점이다. Web 2.0의 시대가 시작되고, 이후에 클라우드 컴퓨팅이 대세가 되면서 창업의 비용과 문턱이 현저하게 낮아졌는데, 물리적인 서버를 구매하지 않고 사용하는 만큼만 지불하는 클라우드, 소프트웨어를 구매하지 않고 무료로 사용할 수 있는 오픈 소스 코드의 대세, 비싼 마케팅보단 거의 무료로 하면서 더 큰 파급력을 만들 수 있는 소셜 미디어 마케팅 등이 당시에 “창업은 비싸다”는 개념을 완전히 박살 냈다. 그리고 실제로 우리도 이후에 정말 많은 질 좋은 창업가들을 만날 수 있었다. AI로 인해 이 창업의 장벽이 다시 한번 내려가고 있고, 이에 따라 창업에 대해서 고민하던 아주 똑똑하고 수준 높은 창업가들이 창업의 첫발을 내딛는 결정을 과거 대비 쉽게 하고 있다는 걸 요새 매일매일 체감하고 있다. 이제 대부분의 노가다를 AI가 완전히상당히 많이 대체할 수 있는 수준까지 올라왔고, 우선순위는 높지 않지만, 시간과 자원이 많이 소요되는 업무에 이런 AI 대체 효과가 가장 두드러지게 보이는 것 같다.

그런데 이게 좋기만 한 걸까? 장점이 너무 많지만, 여기에 큰 함정도 있다. 바로 창업을 너무 쉽게 생각하는 부작용이다. 창업의 장벽이 낮아진 것과 모두 다 유니콘을 만들 수 있는 건 여전히 완전히 별개이고, 솔직히 아예 상관없는데, 이 두 가지가 같다고 착각하는 창업가들이 꽤 많다. 전에는 5명의 엔지니어가 필요했다면, 이제 이보다 더 적은 팀으로 괜찮은 제품을 만들 수 있긴 하지만, 결국 AI로 만든 이 제품을 고객에게 팔아서 돈을 버는 비즈니스를 만드는 건 여전히 어렵다. 오히려 훨씬 더 어려워졌다고 생각하는 게, 이제 비슷한 제품을 똑같은 AI 모델로 누구나 만들기 때문에 고객의 기대 수준은 더 높아졌고, 이들의 지갑을 여는 건 과거 그 어느 때보다 어려워졌다.

그리고 왜 이런 생각을 쉽게 하는지 모르겠지만, AI 기반의 사업을 하면 창업 첫날부터 글로벌 사업을 만들 수 있다고 생각하는데 이건 정말 큰 착각이다. 영어로 된 UI와 글로벌 제품과 비슷한 UX는 과거보다 쉽게 만들 수 있는 건 맞지만, 결국 외국 시장에서 사업을 하려면 외국 고객들을 알아야 하고, B2B 사업이면 외국 기업 고객들에게 영업해야 하고, 그 나라에서 결국엔 팀을 만들어야 한다. AI 사업이든 아니든 그냥 똑같이 힘들고 어려운 해외 확장 과정을 거쳐야 한다. AI first 사업이라서 첫날부터 글로벌 사업을 할 수 있다는 창업가들에게 왜 그렇게 생각하는지 물어보면, 그냥 실체가 없는 “AI native 사업이기 때문입니다.”라는 말을 하는데 이분들은 AI 조미료를 너무 많이 처먹은 것 같다.

그리고 또 한 가지는, 이 조미료로 인해 밸류에이션이 너무 높아졌다. 비슷한 팀인데, AI로 사업을 하는 팀은 오프라인 사업을 하는 팀보다 자신에게 매기는 밸류가 말도 안 되게 높고, 역시 물어보면 해외에서 비슷한 사업을 하는 회사의 밸류에이션이 그 근거이다.

AI 자체는 나는 대단하다고 생각한다. AI 자체에는 거품이 별로 없지만, AI 조미료가 만드는 밸류에이션과 창업가들의 허세에는 거품이 너무 많이 껴 있다고 생각한다. 이런 AI 난리 지랄을 잘 구분하고, 기대 수준을 모두 잘 관리하지 않으면 결국 벤처 생태계에 또 한 차례의 위기가 올 것이다.

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