한국 AI 스타트업에 투자하는 건 쉽지 않음. 미국처럼 막대한 자본이 들어가 파운데이션 모델, 미들웨어, 애플리케이션 등 경쟁력을 만드는 것과 달리, 한국 벤처 투자 규모는 상대적으로 매우 작음. 기술 면에서도 글로벌 빅테크, 오픈AI, 앤스로픽 등과 인공지능 영역에서 경쟁하는 건 굉장히 어려움.
“오픈AI가 서비스를 출시하면 수백 개의 스타트업이 망한다”, “오픈AI가 내 스타트업을 죽였다(OpenAI killed my startup)” 같은 말이 유행할 정도로 오픈AI가 개발 장벽을 낮추고, 챗GPT 내에 다양한 AI 솔루션을 제공하는 것에 대한 두려움이 큼. 이런 이유로 벤처투자자들은 AI 기술과 사업 경쟁력을 예측하고 판단하기가 매우 어렵다고 생각함.
이런 어려움 속에서도 AI 스타트업을 검토할 때 고려할 만한 4가지 투자 관점이 있다고 봄.
① 데이터
데이터 중심 AI(Data-centric AI)는 데이터 관점에서 AI 성능을 향상시키는 방법으로 업계 표준이 됨. AI 모델에 대한 연구는 이미 상당히 상향 평준화되고 오픈소스화되어 있어서, 모델보다는 데이터의 중요성이 훨씬 커짐. 특히 자신만의 차별화된 데이터의 양과 품질은 생성형 AI 모델의 정확도와 신뢰성을 결정하고, 결국 서비스 품질을 좌우하는 매우 중요한 투자 요소임.
② 우수한 인력
AI 스타트업은 최신 AI 기술에 기반해 머신러닝/딥러닝 기술력을 갖춘 우수한 인재가 필수임. 최신 연구 동향을 파악하고 이를 빠르게 스타트업 제품과 서비스에 반영하는 능력이 시장에서 경쟁우위를 만들어 줌. AI 스타트업은 기술력이 매우 중요하고, 우수한 인력은 핵심 기술 성공의 요인임.
③ 도메인 지식
해당 산업 및 분야에 대한 도메인 지식은 생성형 AI에서 매우 중요한 성공 요소임. 일반적인 지식과 정보는 파운데이션 모델이 제공함. 도메인 지식이 많을수록 더 정확한 정보를 제공하고, 고객에게 맞춤형 서비스를 할 가능성이 커짐. 또 생성형 AI가 제공한 답변 이상의 깊이 있는 데이터 해석과 통찰력을 통해 고객의 복잡한 요구를 만족시킬 수 있음. 도메인 지식은 서비스 차별화의 중요한 요소임.
④ 버티컬 시장
버티컬 시장에 집중하는 건 특정 산업의 문제와 요구를 깊이 이해할 수 있게 해 줌. 이렇게 하면 고객의 명확한 문제를 타깃으로 빠른 서비스를 제공할 수 있음. 시장이 커져 여러 산업과 분야에 적용될수록 빅테크와 오픈AI가 진입할 가능성도 높아짐. 스타트업 입장에서는 타깃 고객이 명확하고 충분히 니치한 버티컬 영역이 기회가 될 수 있음. 투자자 입장에서는 빅테크의 잠재적 진입에 대한 우려를 줄이는 것이 매우 중요함.