AI가 구동하는 앱에서 '새로운 방어벽'은 도대체 어디에 있는가?
비즈니스에서 나는 견고한 성채를 지키는 강한 해자로 보호되는 기업을 찾는다.
— 워렌 버핏
6년 전 Jerry Chen은 Greylock에 「새로운 해자: 왜 스마트 시스템이 다음 세대의 방어 가능한 비즈니스 모델이 되는가」라는 글을 게재하며 스타트업들이 인공지능(AI)을 활용해 방어적인 경쟁 우위를 구축해야 한다고 주장했다. 오늘날 점점 더 많은 LLM(대규모 언어 모델)이 오픈소스화되면서 자체 대규모 언어 모델을 개발하는 것이 더 이상 진입 장벽이 되기 어려워졌다. 그렇다면 미래 AI 기업의 진정한 경쟁 우위는 무엇이 될 것인가? 며칠 전 Jerry Chen은 스마트 시스템과 기술 기업의 전통적 경쟁 우위를 다시 조명하고, LLM의 대규모 오픈소스화라는 환경 속에서 차세대 경쟁 우위를 전망했다.
Sense 사고
- 전통적 비즈니스 해자: 규모의 경제, 네트워크 효과, 심층 기술/IP/산업적 축적, 높은 전환 비용, 브랜드/고객 충성도는 기술 기업의 전통적 경쟁 우위다.
- Gen-AI 물결 아래의 새로운 해자:
1. 기반 모델의 벽: 1) 과거 정교한 제품 및 인터랙션 디자인으로 해결했던 난제들이 이제는 모델 자체로 해결되고 있으며, 기반 모델은 현재의 심층 기술/IP 경쟁 우위 중 하나다. 그러나 모델 응용 계층에 위치한 스타트업들은 아직 충분한 경쟁 우위를 구축하지 못했다. 2) 심층 기술의 경쟁 우위는 여전히 유효하나, 이는 대체품이 적고, 어려운 엔지니어링과 운영 노하우를 필요로 하며, 확장성을 갖춘 기술 문제여야 한다.
2. 스마트 시스템의 벽: 1) 기업 시스템은 ‘기록 시스템(Systems of Record)’과 ‘사용자 참여 시스템(Systems of Engagement)’으로 나뉘며, 참여 시스템의 소유권이 가장 큰 가치를 가진다. 멀티모달 상호작용은 사용자 참여 시스템을 혁신하고, 기록 시스템에도 영향을 미친다. 2) ‘스마트 시스템’은 다수의 데이터셋과 기록 시스템을 연결·관리하며, 주요 세 가지 분야로 나뉜다: 고객 여정 중심의 고객 지향 애플리케이션, 직원 지향 애플리케이션(HR, IT 서비스 관리, 재무 등), 인프라 시스템(보안, 컴퓨팅/스토리지/네트워크, 모니터링/관리).
- 변하지 않는 것: 애플리케이션의 가치는 어떻게 가치를 전달하는가에 있다. 워크플로우, 데이터 및 다른 애플리케이션과의 통합, 브랜드/신뢰, 네트워크 효과, 규모와 비용 효율성은 여전히 경제적 가치와 장벽을 창출한다. 인공지능은 스타트업의 마케팅, 판매, 협업 방식을 바꾸지 않으며, 여전히 시장 진출 능력이 중요하다.
서론
지속적으로 수익을 창출하는 기업을 설립하기 위해서는 회사 주변에 견고한 방어적 해자를 구축해야 한다. 우리는 세대를 거쳐 가장 큰 플랫폼 전환기에 직면해 있으며, 애플리케이션이 클라우드로 이동하고, iPhone, Echo, Tesla에서 소비되며, 오픈소스 기반으로 구축되고, AI와 데이터에 의해 구동되고 있다. 이러한 급격한 변화는 기존의 일부 경쟁 우위를 무용지물로 만들었고, CEO들이 방어적인 사업을 구축하는 것이 거의 불가능하다고 느끼게 하고 있다.
LLaMA, Alpaca, Vicuna, RedPajama 등 점점 더 많은 모델들이 오픈소스화되면서 Google은 “우리에게는 해자가 없고, OpenAI도 없다”고 밝혔다. Google과 OpenAI가 보유한 독점적 우위는 오픈소스화로 인해 흔들리고 있으며, 특히 Meta가 공개한 LLaMA 모델은 LLaMA를 기반으로 하는 생태계를 만들어냈다. Google은 “역설적이게도, 여기서 유일하게 명확한 승자는 메타다. 누출된 모델이 그들의 것이므로, 실제로 전 세계의 무료 노동력을 얻은 셈이다”라고 말했다.
그러나 Meta만이 이 변화의 수혜를 받는 것은 아니다. 시장의 모든 스타트업들도 이익을 얻고 있다. 6년 전 발표된 원문 「새로운 해자」에서 필자는 오픈소스의 힘을 올바르게 지적했지만, 그것이 오직 대규모로 오픈소스 서비스를 제공할 수 있는 대형 클라우드 제공업체에게만 유리할 것이라고 잘못 가정했다. 오히려 이번 세대의 AI 모델은 스타트업들에게 권력을 돌려줄 수 있는데, 그들은 오픈소스든 폐쇄형이든 기반 모델을 제품에 활용할 수 있기 때문이다.
실제로 이번 AI 물결의 초기 수혜자들은 이미 생성형 AI를 자사 앱에 통합한 기존 기업과 스타트업들이었다. Adobe, Abnormal, Coda, Notion, Cresta, Instabase, Harvey, EvenUp, CaseText, Fermat 등이 그러하다.
다윈의 말을 빌리자면, “생존하는 회사는 가장 강력한 회사(가장 크거나, 자본이 풍부하거나, 가장 잘 알려진 회사)가 아니라, AI 통합에 가장 잘 적응하는 회사다.” 본문의 초점은 해자가 존재하는지 여부가 아니라, AI의 가치가 어디에서 축적되어 폭발하는지를 다루는 것이다.
역사적으로 오픈소스 기술은 자신이 위치한 계층의 가치를 낮추고, 인접한 계층으로 가치를 이전시켜왔다. 예를 들어 Linux나 Android 같은 오픈소스 운영체제는 앱이 Windows와 iOS에 대한 의존도를 줄였고, 더 많은 가치를 앱 계층으로 이동시켰다. 이는 오픈소스 계층에 전혀 가치가 없다는 의미는 아니다(Winodws와 iOS는 분명 가치 있다!). 동시에 Databricks, MongoDB, Chronosphere처럼 클라우드 기반 오픈소스 비즈니스 모델을 통해 가치를 창출할 수도 있다.
6년 전 원문에서 저자는 대형 클라우드 플랫폼 주변의 인접 계층이 더 큰 혜택을 받는다고 강조했다. 그러나 오픈소스 기반 모델의 경우, OpenAI나 Google이 포착했을 법한 일부 가치가 이제 LLM 주변의 애플리케이션, 스타트업, 인프라로 이동할 수 있음을 볼 수 있다. OpenAI와 Google은 여전히 가치를 확보할 수 있고, 거대 모델을 구축하고 운영하는 능력은 여전히 경쟁 우위다. 개발자 커뮤니티와 네트워크 효과를 구축하는 것도 여전히 해자지만, 오픈소스 대안이 존재하는 세상에서는 이러한 해자가 포착하는 가치가 감소한다.
본문에서는 기술 기업들이 일반적으로 활용하는 전통적 비즈니스 해자들과 그것들이 어떻게 무너졌는지를 되짚어보고, 오늘날 스타트업들이 AI 기반 애플리케이션인 ‘스마트 시스템’을 통해 ‘새로운 해자’를 구축해야 한다고 제안한다. 기업은 여러 형태의 경쟁 우위를 구축할 수 있으며, 시간이 지남에 따라 해자 또한 변화할 수 있다.
전통적 비즈니스 해자
지속적으로 수익을 창출하는 기업을 설립하기 위해서는 회사 주변에 견고한 방어적 해자를 구축해야 한다. 우리는 세대를 거쳐 가장 큰 플랫폼 전환기에 직면해 있으며, 애플리케이션이 클라우드로 이동하고, iPhone, Echo, Tesla에서 소비되며, 오픈소스 기반으로 구축되고, AI와 데이터에 의해 구동되고 있다. 이러한 급격한 변화는 기존의 일부 경쟁 우위를 무용지물로 만들었고, CEO들이 방어적인 사업을 구축하는 것이 거의 불가능하다고 느끼게 하고 있다.
01. 규모의 경제
가장 위대하고 오래된 기술 기업들은 강력한 경쟁 우위를 가지고 있다. 예를 들어 마이크로소프트, 구글, 페이스북(현 메타)은 규모의 경제와 네트워크 효과를 기반으로 한 경쟁 우위를 갖고 있다.
현재 기술 전환의 시점에서, 가치 있는 AI 제품을 만드는 핵심 요소는 수십억 또는 수조 개의 파라미터로 훈련된 기반 모델이며, 이는 수억 달러의 훈련 비용과 이를 구동하는 컴퓨팅 리소스를 필요로 한다. LLaMA의 공개가 없었다면 대부분의 가치는 구글과 같은 기업이나 OpenAI, Anthropic, Inflection처럼 이러한 모델을 훈련할 자본(GPU 포함)을 가진 스타트업에 귀속되었을 것이다. 우리가 직면한 질문은 수조 파라미터 모델과 소형 모델 사이의 균형이다. 만약 경쟁이 점점 더 큰 모델 쪽으로 치우친다면, 결국 규모가 최후의 경쟁 우위가 될 수 있다.
제품의 규모가 클수록 운영 레버리지가 커지고, 이는 비용을 낮춘다. SaaS와 클라우드 서비스는 강력한 규모의 경제를 가질 수 있다: 핵심 엔지니어링을 비교적 안정적으로 유지하면서 수익과 고객 기반을 확장할 수 있다.
기반 모델 개발의 중요한 컴퓨팅 파트너로서, AWS, 마이크로소프트, 구글이라는 글로벌 3대 클라우드 제공업체는 현재의 AI 열풍에서 규모의 경제와 네트워크 효과를 활용해 경쟁력을 유지하고 있다. AI 모델 훈련은 데이터센터 규모의 문제로, 컴퓨팅과 네트워크를 결합해 거대한 건물 규모의 슈퍼컴퓨터를 구성한다.
복잡한 머신러닝 모델을 실행하기 위해 대형 클라우드 제공업체에 의존하는 것은 Oracle이 주요 파트너로 다시 부상하는 계기가 되기도 했다. 이 회사는 클라우드 서버 사업에서 뒤처졌으나, NVIDIA와의 협력을 통해 AI 분야에서 추격에 성공했다. Oracle은 현재 Adept, Character, Cohere 등의 선도적 스타트업과 협력하고 있다.
02. 네트워크 효과
메트칼프 법칙은 제품이나 서비스의 추가 사용자가 기존 모든 사용자에게 더 많은 가치를 제공한다면, 그 제품은 "네트워크 효과"를 갖는다고 말한다. Slack, WhatsApp 같은 메신저 앱과 페이스북 같은 소셜 네트워크는 강력한 네트워크 효과의 좋은 예이다. iOS, Android, Windows 같은 운영체제도 많은 고객이 사용할수록 그 위에 더 많은 앱이 개발되기 때문에 강력한 네트워크 효과를 가진다.
가장 성공한 클라우드 업체 중 하나인 아마존웹서비스(AWS)는 규모의 이점과 네트워크 효과 모두를 가지고 있다. "고객과 데이터가 거기에 있기 때문"에 더 많은 앱과 서비스가 AWS 위에 구축된다. 반대로, 솔루션을 제공하는 인프라 생태계는 더 많은 고객과 개발자를 끌어들이고, 이들이 더 많은 앱을 만들고 데이터를 생성하며 선순환을 이룬다. 동시에 규모의 이점을 통해 아마존의 비용은 낮아진다.
혁신을 처음 도입하고 사용자 지원을 받는 기업은 네트워크 효과를 구축할 수 있다. OpenAI는 신속하게 자사 모델 주변에 첫 번째 네트워크 효과 벽을 형성하고 있다. 특히 함수 호출과 플러그인 아키텍처는 OpenAI를 새로운 "AI 클라우드"로 탈바꿈시킬 수 있다. 그러나 네트워크 효과를 구축하는 경쟁은 아직 초기 단계이며, 어느 기업도 승자라고 선언하기엔 이르다. 사실 이 개념을 확장해 LlamaIndex, Langchain, AutoGPT, BabyAGI 같은 에이전트를 만드는 플레이어들이 많으며, 모두 앱, 인프라, 삶의 일부를 자동화하려 한다.
03. 심층 기술/IP/산업적 축적
대부분의 기술 기업은 자체 소프트웨어나 방법론으로 시작한다. 이러한 영업 비밀에는 어려운 기술 문제에 대한 핵심 해결책, 새로운 발명, 새로운 프로세스, 새로운 기술, 그리고 이후 개발된 지적재산권(IP)을 보호하는 특허가 포함될 수 있다. 시간이 지나면서 기업의 IP는 특정 엔지니어링 해결책에서 운영 지식이나 문제·프로세스에 대한 통찰력의 축적으로 진화할 수 있다.
오늘날 일부 AI 기업들은 자체 모델을 개발하고 있으며, 이는 앱 개발에 사용되기도 하고 타인에게 서비스로 제공되기도 한다. 이 분야의 스타트업에는 Adept, Inflection, Anthropic, Poolside, Cohere 등이 있다. 앞서 언급했듯이, 이러한 모델의 핵심은 모델 훈련 비용의 균형이다. 흥미롭게도, OpenAI, 구글 등 기반 모델의 초기 선구자들이 심층 기술을 통해 경쟁 우위를 구축할 수 있을지, 아니면 오픈소스와 AI 분야의 모든 학술 연구와 작업을 또 하나의 모델로 소화하는지 여부는 여전히 미지수다.
04. 높은 전환 비용
고객이 제품을 사용하기 시작하면 경쟁사로 전환하기 어렵게 만들고 싶을 것이다. 표준화, 대안 부족, 다른 앱 및 데이터 소스와의 통합, 또는 고객이 의존하게 되는 뿌리 깊고 가치 있는 워크플로우를 구축함으로써 이런 '끈기'를 만들 수 있다. 이들 각각은 고객 이탈을 어렵게 만드는 일종의 록인(lock-in) 역할을 할 수 있다.
흥미로운 질문은 모델 계층이나 앱 계층에 전환 비용이 존재하는가이다. 예를 들어, Midjourney는 수백만 명의 사용자가 확산 모델을 이용해 이미지를 생성한다. 더 나은 모델이 나타난다면, Midjourney가 자신의 모델을 교체하는 것은 얼마나 어려울까? 더 나은 모델이 있다고 해도, 사용자가 다른 앱으로 전환하는 것은 얼마나 어려운가? 향후 몇 년간 기업들은 앱 계층과 잠재적 모델 계층에서 전환 비용을 구축하려 할 것이다.
05. 브랜드/고객 충성도
강력한 브랜드는 경쟁 우위가 될 수 있다. 제품과 고객 간의 매번 긍정적인 상호작용은 시간이 지남에 따라 브랜드 우위를 더욱 강화하지만, 고객이 제품에 대한 신뢰를 잃으면 브랜드의 힘은 금방 사라진다.
AI 분야에서 신뢰는 매우 중요하지만, 많은 사람들에게 이 신뢰는 아직 획득되지 않았다. 초기 AI 모델들은 "환각(hallucination)" 현상을 겪으며 잘못된 답변을 제공하거나, Bing의 Sydney처럼 이상한 성격을 드러낼 수 있다. Trulens와 같은 도구를 통해 고객의 신뢰를 얻기 위한 신뢰할 수 있는 AI 구축 경쟁이 벌어질 것이다.
전통적 경쟁 우위의 재편
강력한 경쟁 우위는 주요 플랫폼 전환기 동안 기업의 생존을 도울 수 있지만, 생존을 번영과 혼동해서는 안 된다.
예를 들어, 높은 전환 비용은 x86 서버 수입이 2009년까지 메인프레임 및 "대형 컴퓨터" 수입을 넘지 못한 이유를 어느 정도 설명한다. 깊은 경쟁 우위를 가진 전통 기업은 황금기의 고성장 동력은 아니지만 여전히 수익을 창출한다. 기업은 자신이 성공의 희생양이 되지 않도록 산업 전반의 전환 과정에서 이를 인식하고 대응해야 한다.
"전환 비용"이 경쟁 우위로 작용: x86 서버 수입은 2009년까지 메인프레임 및 기타 "대형 컴퓨터" 수입을 초과하지 못했다.
NVIDIA가 GPU의 주요 공급업체이고 Intel이 CPU의 주요 공급업체라는 점에서 재무 실적을 통해 AI 플랫폼으로의 전환을 확인할 수 있다. 2020년 NVIDIA는 시가총액 기준으로 Intel을 넘어섰고, 2023년에는 회사 시가총액이 1조 달러에 도달했다.
클라우드 컴퓨팅과 모바일 분야와 같은 대규모 플랫폼 전환은 기술 트렌드로서 신규 진입자에게 기회를 제공하며, 창립자들이 기존 경쟁 우위 위에 자신의 길을 구축할 수 있게 한다.
성공한 스타트업 창립자들은 종종 두 가지 전략을 취한다: 1) 전통 기업의 경쟁 우위를 공격하고, 2) 동시에 새로운 트렌드에 맞춰 자신만의 신뢰할 수 있는 경쟁 우위를 구축한다.
AI는 현재의 플랫폼 기술이 되었으며, 이 새로운 LLM 물결은 기존 기업 간의 계층 구조를 무너뜨릴 가능성이 있다. 예를 들어, OpenAI의 ChatGPT와 통합한 Microsoft Bing은 오랫동안 비판받던 검색 엔진이지만, 결국 Google의 검색 경쟁 우위를 깰 수 있다. 또 다른 예로, 페이스북은 가장 견고한 소셜 네트워크를 보유하고 있지만 Instagram은 모바일 중심 사진 앱을 구축해 스마트폰 물결을 타고 10억 달러에 인수되었다. 기업 서비스 분야에서는 Salesforce 같은 SaaS 기업이 Oracle 같은 온프레미스 소프트웨어 기업의 시장 구조를 무너뜨리고 있다. 이제 클라우드 컴퓨팅의 등장으로 AWS, Azure, Google Cloud가 고객에게 직접적인 채널을 제공하고 있다. 이러한 플랫폼 전환은 구매자와 최종 사용자의 역할도 바꿀 수 있다. 기업 내에서 구매자는 중앙 IT 팀에서 사무실의 지식근로자, iPhone 사용자, 마지막으로 GitHub 계정을 가진 개발자로 변화했다.
오늘날 새로운 LLM 모델은 ‘프롬프트 엔지니어(Prompt Engineer)’라는 새로운 사용자 유형을 창출했다. 생성형 AI 모델이 다양한 산업에 맞춰 훈련됨에 따라 사용자의 역할은 더욱 광범위하고 다양해지고 있다. AI가 모든 제품의 내재적 구성 요소가 되면서 프롬프트 엔지니어의 역할이 얼마나 지속될지는 두고 봐야 할 일이다.
새로운 경쟁 우위란?
현재의 혼란 속에서 여전히 지속 가능한 경쟁 우위를 구축할 수 있을까? 창립자들은 자신이 구축한 모든 이점이 다른 팀에 의해 복제될 수 있다고 느낄 수 있으며, 적어도 대규모일 때만 경쟁 우위를 구축할 수 있다고 느낄 수 있다. 오픈소스 도구와 클라우드 컴퓨팅은 권력을 ‘새로운 기존 기업’—대규모, 강력한 유통망, 높은 전환 비용, 강력한 브랜드를 가진 기업—에게 이전했다. 여기에는 애플, 페이스북, 구글, 아마존, Salesforce 등이 포함된다.
왜 마치 ‘더 이상 경쟁 우위가 없다’는 느낌을 받는가? 클라우드 컴퓨팅과 오픈소스 시대에, 난제를 공격하는 심층 기술은 더 얕은 경쟁 우위가 되고 있다. 오픈소스의 사용은 기술 진보를 상업화하기 어렵게 만들며, 클라우드를 통해 기술을 제공하는 것은 방어력을 제품의 다른 부분으로 이전시킨다. 기술에만 집중하고 이를 고객 문제의 맥락에 두지 않은 기업은 ‘오픈소스와 클라우드 사이’에 끼어 진퇴양난에 빠지게 된다. 예를 들어 Oracle의 독점 데이터베이스는 Hadoop, MongoDB 같은 오픈소스 대안과 아마존 Aurora, Google Spanner 같은 클라우드 혁신 기술의 공격을 받고 있다. 반면, 뛰어난 고객 경험을 구축한 기업은 소프트웨어 워크플로우를 통해 방어력을 얻을 수 있다.
우리는 심층 기술의 경쟁 우위가 완전히 사라지지 않았으며, 지적재산권(IP)을 중심으로 신뢰할 수 있는 비즈니스 모델을 구축할 수 있다고 믿는다. 기술 스택의 특정 분야를 선택해 절대적으로 최고의 솔루션이 된다면, 가치 있는 기업을 만들 수 있다. 그러나 이는 대체품이 적고, 어려운 엔지니어링과 확장을 위한 운영 지식이 필요한 기술 문제를 선택해야 함을 의미한다.
기반 모델은 오늘날 심층 기술/IP 경쟁 우위 중 하나다. 기반 모델 소유자는 API와 플러그인을 공개하며 내부적으로도 끊임없이 더 나은 제품을 개발하고 있다. 개발자들은 오픈소스 LLM 위에 비교적 쉽게 앱을 구축할 수 있어, 수많은 스타트업이 다양한 전문화된 제품을 제공하게 되었다. 그러나 지금은 명확하다. 이 계층에 있는 대부분의 스타트업은 충분한 경쟁 우위를 구축하지 못했다. 그들은 ‘얇은 지적재산권’(본질적으로 ChatGPT 주변의 단순한 앱 래핑)을 비판받을 뿐 아니라, 기반 모델 제공업체와의 직접적인 경쟁 위험에도 직면해 있다. OpenAI와 Jasper의 관계에서 본 것처럼 말이다.
잠재적인 가능성은 대형 모델이 대부분의 복잡한 문제를 해결하고, 소형 모델이 특정 문제를 해결하거나 스마트폰, 자동차, 스마트홈 등의 엣지 기기에 동력을 제공한다는 것이다.
오늘날 시장은 앱 로직, 미들웨어, 데이터베이스를 제공하는 SaaS 제품인 ‘풀스택(full-stack)’ 기업을 선호하고 있다. 기술은 완전한 솔루션의 보이지 않는 구성 요소가 되고 있다(예: "당신이 좋아하는 모바일 앱이 어떤 데이터베이스를 사용하는지는 중요하지 않다. 음식만 제때 배달되면 된다!"). 소비자 분야에서 애플은 하드웨어와 소프트웨어를 원활하게 통합해 통합 또는 풀스택 경험을 유행시켰다. 이러한 통합 경험은 기업용 소프트웨어에서도 점차 주도하고 있다. 클라우드 컴퓨팅과 SaaS는 비용 효율적인 방식으로 고객에게 직접 접근할 수 있게 했다. 따라서 고객은 기술 스택의 개별 구성 요소를 구매해 자체 앱을 구축하기보다는, SaaS 앱 형태로 제공되는 풀스택 기술을 구매하는 것을 점점 더 선호하고 있다. 전체 앱 경험 또는 ‘기술 스택의 상단’에 대한 강조는 또한 저자가 추가 프레임워크—기업 시스템 스택—를 통해 기업을 평가하는 이유이기도 하다.
기업 시스템 스택
01. 기록 시스템 (Systems of Record)
시스템의 하단은 일반적으로 데이터베이스이며, 그 위에 애플리케이션이 구축된다. 데이터와 애플리케이션이 핵심 비즈니스 기능을 지원한다면, 그것은 ‘기록 시스템’이 된다. 기업에는 세 가지 주요 기록 시스템이 있다: 고객, 직원, 자산. 고객관계관리(CRM)는 고객을 관리하고, 인사관리(HCM)는 직원을 관리하며, ERP/재무관리는 자산을 관리한다.
몇 세대에 걸쳐 기업들은 기록 시스템을 소유함으로써 성장해왔으며, 기술 물결마다 새로운 승자가 등장했다. CRM 분야에서는 Salesforce가 Siebel을 대신해 고객 데이터의 기록 시스템이 되었고, Workday가 Oracle PeopleSoft를 대신해 직원 데이터의 기록 시스템이 되었다. Workday는 재무 데이터 분야로도 확장했다. 다른 애플리케이션은 기록 시스템 주변에 구축될 수 있지만, 일반적으로 실제 기록 시스템만큼 가치 있지는 않다. 예를 들어 Marketo와 Responsys 같은 마케팅 자동화 기업은 CRM 주변에 큰 비즈니스를 구축했지만, Salesforce만큼 전략적이거나 가치 있는 것은 결코 아니었다.
기반 모델은 기존 기록 시스템을 대체하지 않고, 모든 기록 시스템의 가치와 이해를 해제하는 데 사용된다. 앞서 언급했듯이, 현재 여러 기반 모델이 존재한다. 세계가 다양한 상황에 맞게 다듬거나 축소된 수개의 대형 모델 쪽으로 나아가는지, 아니면 소형 모델 시장이 존재하는지는 여전히 논쟁 중이다. 어떤 경우든, 이 모델들은 6년 전 「새로운 해자」에서 ‘스마트 시스템’이라고 불렀던 핵심 요소다.
02. 사용자 참여 시스템 (Systems of Engagement)
사용자 참여 시스템(Systems of Engagement™)은 사용자와 기록 시스템 사이의 인터페이스이며, 최종 사용자와의 상호작용을 통제하기 때문에 강력한 비즈니스가 될 수 있다.
메인프레임 시대에는 기록 시스템과 참여 시스템이 결합되어 있었으며, 메인프레임과 터미널은 실질적으로 동일한 제품이었다. 클라이언트/서버 물결은 여러분의 데스크톱을 차지하려는 기업들을 낳았지만, 결국 브라우저 기반 기업에 의해 대체되었고, 이후 모바일 우선 기업에 의해 대체되었다.
현재 참여 시스템 소유권을 둘러싼 경쟁을 벌이는 기업에는 Slack, 아마존 Alexa, 기타 음성/텍스트/대화 인터페이스 스타트업이 있다. 중국에서는 위챗이 지배적인 참여 시스템이 되었으며, 이제 전자상거래에서 게임에 이르기까지 다양한 분야를 아우르는 통합 플랫폼이 되었다.
참여 시스템의 교체 속도는 기록 시스템보다 빠를 수 있다. 연속된 세대의 참여 시스템이 반드시 사라지는 것은 아니며, 사용자는 앱과 상호작용하는 새로운 방식을 계속 추가한다. 멀티채널 세계에서 참여 시스템의 소유권이 가장 가치 있다. 대부분의 최종 사용자 참여를 통제하거나, 사용자가 있는 모든 곳에 접속할 수 있는 크로스채널 시스템이라면 더욱 그렇다.
참여 시스템의 가장 중요한 전략적 이점 중 하나는 여러 기록 시스템과 공존하며, 제품을 통해 전달되는 모든 데이터를 수집할 수 있다는 점이다. 시간이 지남에 따라 누적된 모든 데이터를 활용해 참여 위치를 실제 기록 시스템으로 진화시킬 수 있다.
6년 전, 저자는 채팅을 새로운 참여 시스템으로 강조했다. Slack과 Microsoft Teams는 기업의 주요 참여 시스템이 되고 업무 앱에 채팅 프론트엔드를 제공하려 했지만 목표를 이루지 못했다. 채팅 중심의 비전은 아직 실현되지 않았지만, 기반 모델이 이를 바꿀 수 있다. Uber나 Instacart 같은 앱을 열지 않고, AI 어시스턴트에게 묻는 것으로 저녁 식사를 주문하거나 휴가를 계획할 수 있다. 모두가 자신의 AI 어시스턴트를 가진 미래에는 모든 상호작용이 메시징 앱을 사용하는 것처럼 느껴질 수 있다. Siri, Alexa 같은 AI 기반 음성 채팅 시스템은 Pi(Inflection.ai의 개인 지능 어시스턴트) 같은 스마트 채팅 시스템에 의해 대체될 것이다.
OpenAI의 플러그인과 인터페이스 호출 공개는 새로운 앱 구축 및 배포 방식을 만들고 있으며, 효과적으로 GPT를 새로운 플랫폼으로 만들고 있다. 이 세계에서 채팅은 거의 모든 것의 관문이 되어 우리의 일상적인 참여 시스템이 될 수 있다. 앞으로 AI 앱의 사용자 경험은 어떻게 진화할지 매우 흥미로운 일이 될 것이다. 채팅이 현재 매우 인기 있어 보이지만, 채팅을 넘어서는 새로운 참여 시스템을 창출하는 멀티모달 상호작용 모델이 등장할 것으로 예상한다.
03. 새로운 경쟁 우위: 스마트 시스템 (Systems of Intelligence)
초지능 시스템은 여전히 새로운 경쟁 우위다.
“스마트 시스템이란 무엇이며, 왜 그렇게 방어적인가?”
스마트 시스템이 가치 있는 이유는 일반적으로 여러 데이터셋과 여러 기록 시스템을 넘나들기 때문이다. 웹사이트 분석, 고객 데이터, 소셜 데이터를 결합해 최종 사용자의 행동, 이탈, 수명주기 가치(LTV), 더 적절한 콘텐츠 제공 등을 예측하는 것이 예이다. 단일 데이터 소스나 단일 기록 시스템에서 스마트 기능을 구축할 수 있지만, 이 위치는 데이터를 소유한 공급업체와의 경쟁에서 방어하기 더 어렵다.
스타트업이 Oracle, SAP 같은 기존 기업 주변에서 번영하려면, 그들의 데이터를 다른 데이터 소스(공공 또는 사설)와 결합해 고객에게 가치를 창출해야 한다. 기존 기업은 자체 데이터에서 우위를 가진다. 예를 들어 Salesforce는 자체 기록 시스템 CRM에서 시작해 Einstein이라는 스마트 시스템을 구축하고 있다.
6년 전 ‘스마트 시스템’ 개념을 제안한 후, Tome, Notable Health, RunwayML, Glean, Synthesia, Fermat 등을 포함한 놀라운 AI 앱들이 등장했으며 수백 개의 다른 스타트업도 있다. 현재 이 새로운 스택에서 가치가 어디에 누적될지는 불확실하지만, 이 전환은 스타트업에게 충분한 기회를 제공한다.
그러나 앞서 언급했듯이, 우리는 대규모 언어 모델의
TechFlow 공식 커뮤니티에 오신 것을 환영합니다
Telegram 구독 그룹:https://t.me/TechFlowDaily
트위터 공식 계정:https://x.com/TechFlowPost
트위터 영어 계정:https://x.com/BlockFlow_News
