Y Combinator이 주목하는 황금 트랙: 탐구할 만한 10가지 AI 분야의 혁신 방향
저자: Y Combinator
번역: TechFlow
건설의 황금시대
지금은 역사상 건설가들에게 가장 이상적인 시기입니다. 우리는 최근 놀라운 장면을 목격했습니다. 거대한 로봇 ‘젓가락’이 하늘에서 추락하는 고층빌딩을 정확하게 붙잡는 장면 말입니다. 이는 단순한 기술적 기적이 아니라, 건설 능력의 획기적인 도약을 상징합니다. 인공지능(AI)은 우리의 업무 방식을 전례 없이 빠르게 변화시키고 있으며, 특히 창업가와 개발자들에게 막대한 영향을 미치고 있습니다. 우리는 지금 바로 건설의 황금시대로 접어들고 있으며, 국가를 진정으로 더 나은 곳으로 만들 수 있는 드문 기회를 맞이하고 있습니다. 아래는 우리가 이 황금시대에 주목해야 할 혁신 분야들입니다.
정부 소프트웨어
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저자: Harj Taggar
정부에 소프트웨어를 판매하는 것은 항상 진입 장벽이 높기로 유명해 대부분의 창업가들이 이 분야를 고려조차 하지 않습니다. 그러나 만약 당신이 이 문제를 해결할 수 있다면, 그 보상은 엄청날 것입니다. 예를 들어 Palantir은 이 시장에 성공적으로 진입한 소수의 스타트업 중 하나이며, 현재 시가총액이 무려 1250억 달러에 달합니다.
지금은 특히 이 분야에 도전하기 좋은 시점일 수 있습니다. 재정 적자가 계속 커지고 있어 정부는 지출을 줄이고 효율성을 높여야 하는 압박을 받고 있습니다. 동시에 인공지능 기술의 급속한 발전으로 정부가 매년 수십억 달러를 들여 수행하는 행정 업무를 자동화할 수 있게 되었습니다.
이 두 요소를 결합하면, AI 기반 소프트웨어를 개발해 정부의 업무를 자동화함으로써 비용 절감과 효율성 향상을 동시에 달성할 수 있습니다. 특히 대규모 언어 모델(LLMs)은 신청서 작성, 양식 작성, 문서 요약과 같은 반복적인 행정 업무 처리에 매우 효과적입니다. 정부 서비스 이용자의 입장에서 볼 때, DMV에서 줄을 서는 것과 같은 번거로움에서 벗어날 수 있을 것입니다.
정부 시장이 매력적으로 느껴지지 않을 수 있지만, 깊이 파고드는 용기가 있다면 귀하의 아이디어를 듣기를 기대합니다.
공공안전 기술
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저자: Garry Tan
모든 사람은 집 안에서도 거리에서도 안전하다고 느낄 권리가 있습니다. 이는 문명 사회가 시민에게 제공해야 할 기본적인 보장입니다. 스타트업들은 이미 이 분야에서 중요한 노력을 하고 있습니다. 예를 들어 Flock Safety(YC S17)는 번호판 카메라를 개발해 미국에서 신고된 범죄 사건의 10% 해결에 기여했으며, 내년까지 이를 25%까지 끌어올리는 것을 목표로 하고 있습니다. 또한 Abel Police(YC S24)는 경찰관들의 서류 작업 시간을 몇 시간에서 몇 분으로 줄여 매일 최대 25%의 시간을 현장 활동에 투입할 수 있도록 돕고 있습니다.
공공안전 기술은 지금도 그리고 앞으로도 실질적인 변화를 만들어낼 것입니다. 다음 분야에서 혁신을 추진 중이라면 특히 관심을 갖고 귀하의 이야기를 듣고 싶습니다:
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첨단 컴퓨터 비전: 개인 프라이버시를 보호하면서도 영상 스트림에서 의심스러운 행동이나 도움이 필요한 사람을 식별할 수 있는 컴퓨터 비전 기술.
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긴급 대응 기술: 긴급 대응 속도와 조율성을 높이는 기술. 도움이 필요한 곳에 더 빨리 도착할 수 있도록 하는 아이디어가 있다면 함께 실현하고 싶습니다.
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커뮤니티 안전 도구: 이웃 간 돌봄과 실시간 안전 정보 공유를 가능하게 하여 지역사회와 법집행기관 간 상호작용을 개선하는 도구.
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효율적인 법집행 기술: 법집행기관이 더 효율적이고 공정하게 일할 수 있도록 돕는 기술. 예를 들어 업무량 관리 시스템이나 운영 정밀도를 높이는 도구 등.
귀하의 스타트업이 이 분야의 혁신 물결에 동참할 준비가 되었다면, 꼭 연락 주시기 바랍니다.
미국 제조업 부흥
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저자: Jared Friedman
19세기 영국은 '세계의 공장'이 되어 세계에서 가장 부유한 국가가 되었습니다. 20세기에는 미국이 이 성공을 따라갔습니다. 그러나 지난 수십 년간 미국은 이러한 역할을 점차 포기해 왔습니다. 제조업의 공허화는 사회·정치적 분열을 가중시켰을 뿐만 아니라 지정학적으로도 불안정한 위치에 미국을 놓아두었습니다.
제조업을 다시 미국으로 가져오는 것은 현재 양당 모두가 높은 합의를 이루고 있는 분야 중 하나입니다. 일론 머스크(Elon Musk)는 오스틴과 네바다주에 테슬라 슈퍼팩토리를 설립함으로써 이 목표가 실현 가능함을 보여주었습니다. 우리는 현재의 기술 발전이 새로운 세대의 건설가들에게 이러한 성공을 따르도록 하는 더 많은 기회를 제공하고 있다고 믿습니다.
머신러닝(ML) 기반의 새로운 로봇 시스템은 생산 과정의 자동화를 가능하게 하여 해외로 아웃소싱했던 저임금 노동력 격차를 줄이고 있습니다. 또한 SpaceX와 Tesla와 같은 기업은 실물 제품을 생산하면서도 스타트업처럼 운영되는 미국 기업을 만드는 방법을 익힌 엔지니어 세대를 육성했습니다.
이러한 모델의 성공 사례는 이미 확인되고 있습니다. 예를 들어, Astranis(W16)는 제2차 세계대전 당시 미국 해군 군함을 건조했던 샌프란시스코 중심부에서 통신위성을 제조하고 있습니다. Gecko Robotics(W16)는 미국의 옛 산업 중심지인 피츠버그에 본사를 두고 산업 검사용 로봇을 제조하고 있습니다. Solugen(W17)는 휴스턴에 대규모 공장을 두고 산업용 화학품을 생산하고 있습니다.
스테이블코인 2.0
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저자: Brad Flora 및 Harj Taggar
올해 초, 우리는 더 많은 스테이블코인 스타트업을 찾는 요청을 발표했습니다. 그 이후 스테이블코인 분야는 더욱 발전했습니다. 오랫동안 스테이블코인의 주요 과제는 규제 문제였으며, 미국 내에서 몇 차례의 규제 노력이 실패로 돌아갔습니다. 그러나 이제 미국의 스테이블코인 규제 전망은 훨씬 밝아졌으며, 곧 합리적인 입법이 이루어질 것으로 예상됩니다.
올해 들어 스테이블코인의 결제 거래량이 급증하여 마스터카드(Mastercard) 결제량의 5분의 1 이상을 차지하게 되었습니다. 전 세계 송금의 거의 30%가 스테이블코인을 통해 이루어지고 있으며, 비자(Visa)와 같은 전통 금융기관들도 은행이 자체 스테이블코인을 발행할 수 있도록 플랫폼을 제공하고 있습니다. 또한 Stripe는 최근 10억 달러에 스테이블코인 스타트업 Bridge를 인수하며 이 분야에 대한 투자자와 자본의 관심을 더욱 촉진했습니다.
따라서 지금은 스테이블코인 스타트업을 설립하기 위한 최고의 시기 중 하나입니다. 특히 다음 분야의 아이디어에 관심이 많습니다:
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기업이 스테이블코인을 쉽게 보유하고 관리할 수 있도록 지원하는 기업용 서비스.
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개발자들이 스테이블코인 기능을 빠르게 통합할 수 있도록 돕는 간편한 도구 제공.
스테이블코인 관련 혁신을 탐색 중이라면 반드시 연락 주시기 바랍니다.
칩 설계용 대규모 언어 모델 (LLMs for chip design)
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저자: Garry Tan
AI 기술이 한 단계 발전할 때마다 더 강력한 칩에 대한 수요가 증가하며, 이는 대규모 모델의 훈련을 가능하게 합니다. 이 기술 경쟁에서 어느 국가도 뒤처지기를 원하지 않습니다. 칩의 설계와 제조는 이제 단순한 경제 문제가 아니라, AI 이후 시대의 생존을 좌우하는 핵심 요소가 되었습니다. OpenAI의 O1 모델은 추론 능력을 갖춘 대규모 언어 모델(LLMs)이 과학 및 공학 분야에서 중대한 돌파구를 만들어낼 수 있음을 보여주었습니다. 우리는 LLMs를 활용해 칩 설계를 개선하려는 모든 팀에 큰 관심을 갖고 있습니다.
특히 ASIC(특정 용도 집적 회로) 및 FPGA(현장프로그래머블 게이트 어레이) 설계에 집중하는 팀들을 주목하고 있습니다. 전통적으로 맞춤형 디지털 시스템을 설계하려면 막대한 개발, 설계, 테스트 비용이 들었기 때문에 FPGA와 ASIC 분야는 높은 비용과 진입 장벽으로 오랫동안 제한되어 왔습니다. 하지만 대규모 언어 모델의 등장으로 이러한 비용이 크게 감소하고 있으며, 다양한 형태의 전문화된 컴퓨팅이 가능해지고 있습니다.
현재 대부분의 컴퓨터는馮·노이만 구조(Von Neumann architecture)를 따르며, 프로그램과 데이터를 단일 공유 메모리에서 처리하고 직렬적인 명령어 취득 및 실행 사이클을 사용합니다. 이 구조의 장점은 유연성이 높고 시스템을 쉽게 재프로그래밍할 수 있다는 점입니다. 그러나 특정 작업(예: 암호화폐 채굴, 데이터 압축, 전용 암호화 작업 등)의 경우 알고리즘과 하드웨어를 최적화함으로써 계산 속도를 5배에서 100배까지 높이고, 에너지 소비를 10배에서 100배까지 줄일 수 있습니다.
아래는 Taner Sadikoglu가 제공한 그래프로, 최적화된 FPGA 시스템과 기존 CPU의 데이터 흐름 차이를 보여줍니다.
FPGA와 ASIC이 제공할 수 있는 수십 배에서 수백 배의 성능 향상을 고려할 때, LLMs를 활용해 이 과정을 최적화하는 것은 극도로 가치 있는 결과를 낼 수 있으며, 스타트업에게도 큰 사업 기회를 제공할 수 있습니다.
핀테크 2.0 (Fintech 2.0)
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저자: Dalton Caldwell
지난 2년간 핀테크(Fintech) 스타트업들에게는 도전적인 시기였습니다. 실리콘밸리 은행(SVB)의 붕괴로 인해 규제 당국은 신생 스타트업에 대한 제한을 강화했고, 투자자들도 이 분야를 떠났습니다. 그러나 우리는 이런 상황이 곧 바뀔 것이라 믿으며, 지금이 핀테크 스타트업을 설립하기에 최고의 시기라고 생각합니다.
과거에는 금융 스타트업을 시작하는 데 가장 어려운 부분이 은행이나 기타 규제받는 기관과 협약을 체결하는 것이었습니다. 그러나 오늘날 Stripe와 같은 서비스 제공업체의 등장과 스테이블코인과 같은 신기술의 보급으로 이러한 과정이 점점 쉬워지고 있습니다.
AI 도구의 급속한 발전은 금융 산업의 변혁을 피할 수 없는 추세로 만들고 있습니다. 기존 시스템의 부담이 없는 소규모 스타트업은 이러한 변화로부터 구조적 이점을 얻어 미래형 글로벌 금융 제품을 신속하게 구축할 수 있습니다.
우리는 기존 인프라 위에서 차세대 핀테크 기업을 설립하기 위한 이상적인 시점이라고 믿습니다. 보험, 투자은행, 자산관리, 국제결제 등의 분야에서 나오는 혁신적인 아이디어를 기대하고 있습니다.
뉴 스페이스 기업 (New space companies)
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저자: Jared Friedman 및 Dalton Caldwell
우주 진입 비용은 빠르게 감소하고 있습니다. SpaceX가 처음 발사한 2006년 이후로 비용이 10배 이상 줄었습니다. 이제 스타트업도 시드 펀딩만으로 위성을 제작하고 발사할 수 있는 시대입니다.
우주 진입이 상업 항공, 해운 또는 화물 운송처럼 일반적이고 저비용이 되면서, 수많은 새로운 비즈니스 기회가 열릴 것입니다. 오늘 우주에 발사된 페이로드의 무게가 얼마나 될까요? 1년 후, 5년 후, 10년 후에는 어떻게 될까요?
우주 기업을 설립하는 것은 거창하게 들릴 수 있지만, 실제로 소프트웨어 기업을 창업하는 것보다 반드시 더 어렵다고 볼 수 없습니다. YC는 Astranis, Relativity Space, Stoke 등 여러 우주 기업을 지원했으며, 이들의 성공률은 다른 분야의 기업보다 오히려 높을 수도 있습니다.
AI 기반 엔지니어링 도구 (AI-aided engineering tools)
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저자: Diana Hu
물리 세계의 엔지니어링 도구는 수십 년 동안 실질적인 진전이 거의 없었습니다. 기계 엔지니어들이 사용하는 CAD/CAM 소프트웨어, 전기 엔지니어들이 사용하는 EDA 도구, 항공우주 엔지니어들이 사용하는 CFD 도구 등은 여전히 복잡한 수치 해석기와 물리 시뮬레이션에 의존하고 있습니다. 이러한 도구들은 계산 비용이 비싸고 전문 지식이 많이 필요하며, 때로는 박사 학위를 가진 사람조차 효율적으로 사용하기 어려울 정도입니다.
우리는 AI 기반의 새로운 도구들이 이 상황을 완전히 바꿀 것이라 믿습니다.
수학과 물리 문제 해결 능력을 갖춘 새로운 AI 모델을 통해 항공기, 건물, 회로, 칩, 위성 등 물리적 시스템을 더 빠르고 더 높은 품질로 설계하고 제작할 수 있도록 엔지니어를 지원할 수 있습니다.
이러한 변화를 주도하고 차세대 컴퓨터 지원 공학(CAE)의 중심이 될 AI 기반 엔지니어링 도구를 개발하는 창업가들을 기다리고 있습니다.
백만 개의 일자리 2.0 (One million jobs 2.0)
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저자: Dalton Caldwell
우리는 인간이 수행해야 하며 AI에 의해 대체되지 않는 백만 개의 일자리를 창출하는 스타트업에 투자하고자 합니다.
역사적으로 기술이 중대한 변화를 겪을 때마다 인간의 일자리 형태도 변화해 왔습니다. 예를 들어 과거에는 많은 사람들이 농부였지만, 기계화가 진행되면서 농업 종사자는 크게 줄었습니다. 마찬가지로 엘리베이터 운영원, 타이피스트 등의 직업도 점차 사라졌습니다.
그러나 기술 변화는 일반적으로 더 나은 조건의 새로운 직업을 창출하며 인간에게 더 큰 가치를 제공해 왔습니다. AI 중심의 새 세계에서는 사람들이 자신의 지역 비즈니스를 운영할 수 있도록 도구를 제공하거나, 온라인 혹은 오프라인으로 타인에게 서비스를 제공해 생계를 꾸리는 형태의 직업이 생길 수 있습니다.
많은 AI 미래학자들이 미래의 일자리 형태에 대해 불확실해하고 있지만, 우리는 이 질문에 답할 수 있는 창업가들에게 투자하고자 합니다.
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