Alliance DAO: AI가 스타트업을 완전히 변화시켰으며, 제품 적합성보다 경쟁 우위를 미리 고려하는 것이 더 중요하다

2025.02.21

Alliance DAO: AI가 스타트업을 완전히 변화시켰으며, 제품 적합성보다 경쟁 우위를 미리 고려하는 것이 더 중요하다

현재 시점에서 PMF 이후의 경쟁 우위를 미리 생각하는 것은 그 어느 때보다도 더욱 중요할 수 있다.

2025.02.21 - 05:08:12

Web3 심층 보도에 집중하고 흐름을 통찰

현재 시점에서 PMF 이후의 경쟁 우위를 미리 생각하는 것은 그 어느 때보다도 더욱 중요할 수 있다.

저자: Qiao Wang, Alliance DAO 공동창립자

번역: TechFlow

3년 전 ChatGPT가 처음 출시되었을 때, 저는 이메일과 메시지를 우선적으로 처리하는 데 도움이 되는 작은 프로그램을 만들었습니다. 제 프로그래밍 실력이 다소 떨어졌기 때문에, 저는 ChatGPT를 활용해 코딩 작업을 도왔습니다. 당시 저는 즉각적으로 AI의 강력함을 느꼈습니다. 이 프로젝트는 단지 반나절 정도만 소요되었지만, AI가 없던 시절에는 며칠이 걸렸을 것입니다.

그 후 몇 년 동안, 저희 Alliance에서 협업하는 기술 창업자들이 점차 Cursor와 같은 다양한 AI 코딩 도구들을 사용하기 시작했습니다. 저는 그들에게 이러한 도구들이 얼마나 생산성을 향상시키는지 물어본 적이 있습니다. 평균적으로 약 1.5배 정도 향상되었다고 답했으며, 일부는 2배까지도 가능하다고 말했습니다.

이번 주에도 저는 최신 기수의 Alliance 멤버들에게 동일한 질문을 던졌습니다. 그들의 답변은 생산성이 2배에서 4배까지 증가했다는 것이었습니다. 저는 크게 놀랐습니다. 단지 그 수치 자체뿐만 아니라, 발전 속도의 가파름 때문이었습니다. 불과 3년 만에 생산성이 4배로 증가했으며, 이 추세는 계속되고 있습니다.

제가 처음으로 ChatGPT를 조수로 사용했을 때, AI가 창업의 규칙을 영원히 바꿀 것이라는 예감이 들었고, 지금 저는 그것을 확신합니다.

소프트웨어 개발 비용은 급속도로 감소하고 있으며 거의 제로에 가깝습니다. 그러나 이것은 이제 막 시작일 뿐입니다. 마케팅, 영업, 고객 서비스, 운영 등 다른 비즈니스 분야의 비용도 현저하게 낮아지고 있습니다. 이러한 변화는 이미 대기업에서 나타나고 있습니다. 제품-시장 적합성(PMF)을 아직 찾지 못한 스타트업에게는 잠시 동안 영향이 작을 수 있습니다. 왜냐하면 창업자들이 고객에 더 가까이 다가서기 위해 직접 사용자 유입과 지원을 담당해야 하기 때문입니다. 하지만 PMF를 이미 찾은 스타트업들은 AI를 활용해 비즈니스를 더 빠르게 확장하기 시작하고 있습니다.

이러한 변화는 명백한 결과를 가져옵니다. 스타트업이 더 이상 많은 자금과 거대한 팀 없이도 신속하게 성장할 수 있게 된 것입니다. 즉, 앞으로는 공동 창업자 몇 명과 50만 달러 미만의 자금으로 설립된 유니콘 기업이 더 많이 등장할 수 있습니다. 실제로 지난 몇 년간 우리는 점점 더 많은 Alliance 스타트업들이 우리와 일부 엔젤 투자자들로부터 소규모 시드 펀딩만으로 연간 수백만 달러에서 수천만 달러의 매출 성장을 이루고 있음을 목격했습니다. 그들의 팀 규모는 일반적으로 10~20명 미만이며, 다시 펀딩을 받을 필요가 없을 수도 있습니다.

여기서 중요한 질문이 생깁니다. 지금처럼 소프트웨어 개발과 비즈니스 확장 비용이 매우 낮은 상황에서, 기업은 어떤 '방어 장벽(moats)'을 통해 경쟁력을 유지할 수 있을까요?

독점 데이터: 독자적인 고객 데이터 혹은 접근이 어려운 공개 데이터셋은 기업에 경쟁 우위를 제공할 수 있습니다.
네트워크 효과: Facebook이나 Nasdaq의 기술 구조를 이론상 재현할 수는 있지만, 실제 사용자를 확보하는 것은 쉬운 일이 아닙니다.
심층 통합: 업무 프로세스에 깊이 통합된 기업용 소프트웨어는 전환 비용이 매우 높습니다.
생태계 잠금: 강력한 개발자 생태계와 제3자 통합을 갖춘 플랫폼은 더 큰 중독성을 가집니다.
규제 장벽: 금융, 의료, 국방 등 규제가 엄격한 산업에서 운영에 필요한 라이선스와 관계를 형성하는 데 AI는 도움이 되지 않습니다.
신뢰와 브랜드: 소비자와 조직은 중요한 의사결정을 할 때 여전히 잘 알려진 브랜드를 더 신뢰합니다.
물리적 세계의 제약: 물리적 인프라, 로봇공학, 공급망 등은 여전히 AI가 극복할 수 없는 현실적 한계가 존재합니다.
심층 사용자 인사이트: AI는 괜찮은 아이디어를 실현하는 데 도움이 될 수 있지만, 진정한 사용자 니즈는 AI의 학습 데이터 안에 있지 않으며, 사용자와 직접 소통함으로써 얻어집니다.