시퀀이아 미국 법인의 최신 내부 공유: AI의 조 단위 달러 기회를 어떻게 파내야 하는가?

2025.05.08

시퀀이아 미국 법인의 최신 내부 공유: AI의 조 단위 달러 기회를 어떻게 파내야 하는가?

앱이야말로 가치의 중심이다.

2025.05.08 - 05:04:54

Web3 심층 보도에 집중하고 흐름을 통찰

앱이야말로 가치의 중심이다.

작성자: 심층서클

기술계 전체가 여전히 AI 열풍에 매달리고 있을 때, 시쿼이아 캐피탈은 이미 이 기술 혁명 뒤에 숨겨진 보다 깊은 기회를 고민하기 시작했다. 그들이 주최한 연례 AI 어센트(AI Ascent) 컨퍼런스에서 세 명의 핵심 파트너인 팻 그레이디(Pat Grady), 소냐 황(Sonya Huang), 콘스탄틴 부엘러(Konstantine Buhler)는 AI 산업의 발전 방향과 시장 기회에 대한 독특한 통찰을 공유했다.

이 강연에는 난해한 기술 용어가 넘치지 않았다. 대신 쉬운 언어로 AI가 비즈니스 세계와 우리의 삶을 어떻게 변화시키고 있는지를 설명했다. 시장 규모에서 애플리케이션 계층의 가치, 데이터 플라이휠(data flywheel)에서 사용자 신뢰까지, 그들은 AI 스타트업의 성공 핵심 요소들을 밝혔다. 더 중요한 것은, 그들이 AI 에이전트 경제(agent economy)의 도래를 예측하고 그것이 우리의 일하는 방식을 어떻게 완전히 바꿀 것인지 설명했다. 창업자와 투자자들에게 이 발표는 분명한 신호를 전달한다. AI 물결이 이미 도래했으며, 지금은 전속력으로 나아갈 때라는 것이다. 거시경제적 잡음 따위를 걱정할 필요 없다. 기술 수용의 물결이 모든 시장 변동성을 압도할 만큼 강력하다.

AI 시장이 클라우드 컴퓨팅보다 10배 큰 이유, 스타트업이 이 분야에서 어떻게 승리할 수 있는지, 그리고 다가올 '에이전트 경제'가 우리 세계를 어떻게 뒤흔들지 알고 싶다면, 이 해설은 당신에게 최신 사상의 향연을 제공할 것이다.

시장 기회: 왜 AI는 조 단위 충격파인가

강연 초반, 팻 그레이는 다음과 같은 핵심 질문들을 제기했다. "AI란 무엇인가? 왜 중요한가? 왜 바로 지금인가? 그리고 우리는 어떻게 해야 하는가?" 이 프레임워크는 시쿼이아 캐피탈의 전설적인 창립자인 돈 발렌타인(Don Valentine)이 모든 신생 시장을 평가할 때 사용했던 접근법이다.

지난해 AI 어센트 행사에서 시쿼이아는 클라우드 컴퓨팅 전환과 AI 전환을 비교한 차트를 공개했다. 현재 클라우드 컴퓨팅은 4000억 달러에 달하는 거대 산업이며, 초기 소프트웨어 시장 전체보다도 크다. 이 유추에 따르면, AI 서비스 시장의 출발점은 적어도 한 단계 위, 즉 클라우드 초기보다 10배는 커야 한다. 앞으로 10~20년간 이 시장은 우리가 상상하는 것 이상으로 엄청나게 성장할 가능성이 있다.

올해 시쿼이아는 관점을 업데이트했다. AI는 서비스 시장만 침범하는 것이 아니라, 동시에 소프트웨어 시장도 침범하고 있다고 말한다. 많은 기업들이 간단한 소프트웨어 도구에서 시작해 점차 더 스마트해지고 있으며, 사람을 보조하는 '코파일럿(co-pilot)' 모델에서 거의 완전 자동화된 '오토파일럿(autopilot)' 모델로 진화하고 있다. 이러한 기업들은 도구 판매에서 결과 판매로, 소프트웨어 예산 확보에서 인력 예산 확보로 전환하고 있다. AI는 두 개의 거대 시장을 동시에 격변시키고 있는 것이다.

역사적으로 모든 기술 혁명은 이전 것보다 더 크며, 특히 AI의 등장 속도는 과거 어떤 기술 혁명보다도 빠르다. 팻은 이를 설명하기 위해 기술 보급의 물리 법칙을 분석한다. 오직 세 가지 조건이 필요하다. 사람들이 당신의 제품을 알게 되어야 하고, 원하게 되어야 하며, 실제로 이용할 수 있어야 한다. 클라우드 컴퓨팅 초기와 비교하면 AI의 보급 속도는 놀라울 정도다. 당시 세일즈포스(Salesforce)의 마크 베니오프(Marc Benioff)는 사람들에게 주목받기 위해 온갖 '게릴라식' 마케팅 전략을 동원해야 했다. 그러나 2022년 11월 30일, ChatGPT가 출시되자마자 전 세계의 관심이 즉각 AI로 집중되었다. 정보 공유 채널도 급증했으며, Reddit과 트위터(X)만 해도 매달 12~18억 명의 활성 사용자가 존재한다. 인터넷 사용자 수도 2억에서 현재 56억 명으로 증가했으며, 거의 전 세계 가정과 기업을 아우르고 있다.

"이는 인프라가 이미 갖춰졌다는 의미이며, 신호탄이 쏘아졌을 때 보급에 장애물이 없다는 뜻입니다," 팻은 설명한다. "이 현상은 AI만의 특성이 아니라, 기술 배포의 새로운 현실이며, 물리 법칙 자체가 바뀐 것입니다. 트랙은 이미 설치되었습니다."

애플리케이션이 가치의 중심이다: AI 시대에 승리하는 방법

PC, 인터넷, 모바일 인터넷 등 역사상 몇 차례 중대한 기술 혁명을 돌아보면, 10억 달러 이상의 매출을 달성한 기업 대부분은 애플리케이션 계층에 집중되어 있었다. 시쿼이아는 AI 분야에서도 동일한 법칙이 적용될 것이라 확신한다. 진정한 가치는 애플리케이션 계층에 있다.

하지만 현재 상황은 다르다. 대규모 모델의 발전으로 인해, 추론 능력과 도구 활용, 에이전트 간 커뮤니케이션 등을 통해 애플리케이션 계층까지 직접 침투할 수 있게 되었다. 만약 당신이 스타트업이라면 어떻게 대응해야 할까? 팻은 고객의 요구에서 출발하여 특정 수직 분야와 특정 기능에 집중하고, 인간이 개입해야 하는 복잡한 문제를 해결하라고 조언한다. 이것이 진정한 경쟁이 이루어지는 지점이며, 가치가 생성되는 곳이다.

AI 기업을 설립하는 데 특별한 점이 있을까? 팻은 "95%는 일반 기업 설립과 다르지 않다"고 말한다. 중요한 문제를 해결하고, 독창적이고 매력적인 방식을 찾으며, 우수한 인재를 끌어오는 것이 핵심이다. 나머지 5%만이 AI 특유의 부분이며, 그는 다음 세 가지를 특히 강조한다.

첫째, '무드 수익(vibe revenue)'에 주의하라. 팻은 많은 창업자들이 '무드 수익'을 좋아한다고 설명한다. 회사가 매우 빠르게 성장하는 것처럼 느껴져 좋지만, 실제로는 고객이 실험 중일 뿐이며 행동의 본질적 변화는 아닐 수 있다. 실제 사용률, 참여도, 재방문율을 꼼꼼히 확인하고 사용자들이 제품을 어떻게 사용하는지 살펴보라고 권고한다. 실제 수익이라고 착각하고 실은 '무드 수익'에 불과하다면 결국 피해를 입게 된다.

"현재 단계에서는 제품보다 신뢰가 더 중요합니다." 팻은 강조한다. "제품은 점점 더 좋아질 것이며, 고객이 당신이 그것을 더 잘 만들 수 있다고 믿는다면 문제가 없지만, 그렇지 않다면 곤경에 처하게 됩니다."

둘째, 영업이익률(gross margin). 팻은 AI 분야의 비용 구조가 빠르게 변화하고 있기 때문에, 스타트업의 현재 영업이익률이 얼마인지 크게 신경 쓰지 않는다고 말한다. 지난 12~18개월 동안 토큰당 비용이 99% 감소했다. 창업자가 도구 판매에서 성과 판매로 성공적으로 전환하고 가치 사슬 상위로 나아간다면 가격 포인트도 상승할 것이다. 현재 영업이익률이 낮더라도, 건강한 영업이익률로 나아갈 수 있는 명확한 경로를 가져야 한다.

셋째, 데이터 플라이휠. 팻은 청중에게 묻는다. "누가 데이터 플라이휠을 가지고 있나요? 그 데이터 플라이휠은 어떤 사업 지표를 향상시키나요?" 그는 이 질문에 답할 수 없다면所谓 데이터 플라이휠은 공상에 불과할 수 있다고 지적한다. 반드시 구체적인 사업 지표와 연결되어야 의미가 있으며, 그렇지 않으면 무의미하다. 특히 데이터 플라이휠은 스타트업이 구축할 수 있는 가장 강력한 방어벽 중 하나이기 때문이다.

강연 마지막에 팻은 흥미로운 비유를 사용한다. "자연은 진공을 혐오한다." 그는 현재 시장에 AI에 대한 거대한 '흡입력'이 존재하며, 관세나 금리 변동 같은 거시경제적 잡음은 모두 중요하지 않다고 말한다. 기술 수용의 상승 추세가 모든 시장 변동성을 완전히 압도하고 있다. "시장에는 거대한 흡입력이 있으며, 당신이 선점하지 않으면 누군가가 차지할 것입니다. 따라서 이전에 우리가 논했던 방어벽이나 지표 따위는 잊어버리고, 지금 당장 미친 듯이 뛰어야 하는 산업에 여러분은 이미 들어와 있습니다. 지금은 전력 질주하고, 항상 최고 속도를 유지할 때입니다."

과장에서 실제 가치로: AI 사용자 참여도 급증

이어 소냐 황은 지난 1년간 AI 애플리케이션의 눈부신 진전을 돌아봤다. 그녀는 주목할 만한 데이터를 공유했다. 2023년, 순수 AI 애플리케이션의 일일 활성 사용자(DAU)와 월간 활성 사용자(MAU) 비율(DAU/MAU)은 매우 낮았다. 이는 사용자들이 호기심에 시도했지만 자주 사용하지 않았음을 의미하며, 과장이 실제 가치를 압도했다는 뜻이다. 하지만 지금 상황은 극적으로 반전됐다. ChatGPT의 DAU/MAU 비율은 지속적으로 상승해 현재 레딧(Reddit) 수준에 거의 도달했다.

"이건 정말 좋은 소식입니다," 소냐는 흥분하며 말한다. "점점 더 많은 사람들이 AI로부터 진정한 가치를 얻고 있으며, 우리는 함께 AI를 일상생활에 통합하는 법을 배우고 있습니다."

이러한 사용은 가볍고 즐거운 면도 있지만, 깊은 실용적 가치도 있다. 소냐는 자신이 다양한 이미지를 '지브리 스타일'로 만들기 위해 막대한 GPU 자원을 소비했다고 솔직히 밝힌다. 그러나 이런 재미있는 응용 외에도 더욱 흥미로운 깊이 있는 응용들이 있다. 예를 들어 광고 분야에서는 놀라울 정도로 정교하고 아름다운 광고 문안을 생성할 수 있으며, 교육 분야에서는 새로운 개념을 즉시 시각화할 수 있고, 의료 분야에서는 OpenEvidence 같은 앱이 진단을 보다 잘 지원할 수 있다.

"우리는 가능성의 빙산 일각에 겨우 닿았을 뿐입니다," 소냐는 말한다. "AI 모델의 능력이 계속 향상됨에 따라, 이 '앞문'을 통해 할 수 있는 일이 점점 더 깊어질 것입니다."

음성의 돌파와 프로그래밍의 폭발: 두 가지 핵심 분야

2024년, AI 분야에는 특히 주목할 만한 두 가지 돌파가 있었다. 첫 번째는 음성 생성 기술이다. 소냐는 이를 음성 분야의 '그녀(Her) 순간'이라 칭하며, 영화 『그녀』에서 호아킨 피닉스(Joaquin Phoenix)가 AI 비서에게 사랑에 빠지는 이야기를 인용한다. 음성 생성 기술은 이제 '거의 성숙' 단계를 넘어 '불쾌한 골짜기(uncanny valley)'를 완전히 극복하고 사실과 거의 구분되지 않을 정도에 도달했다.

현장에서 소냐는 음성 데모를 재생했는데, 그 목소리는 너무 자연스러워 인간인지 AI인지 구분하기 어려웠다. "공상과학과 현실 사이의 간극이 놀라운 속도로 좁혀지고 있으며, 투링 테스트가 조용히 우리 곁에 다가온 느낌이 듭니다."

두 번째 핵심 돌파는 프로그래밍 분야다. 소냐는 이 분야가 '절규 수준의 제품-시장 적합(screaming product market fit)'에 도달했다고 지적한다. Anthropic의 Claude 3.5 Sonnet이 작년 가을 출시된 이후, 프로그래밍 분야에서는 빠른 '무드 전환(vibe shift)'이 발생했다. 사람들은 이제 AI를 이용해 인상적인 성과를 내고 있는데, 예를 들어 '무드 코딩(vibe coding)' 방식으로 직접 DocSend의 대체제를 만들어낸 사례도 있다.

"경험이 풍부한 '10배 효율' 엔지니어이든, 프로그래밍을 전혀 모르는 사람이든, AI는 소프트웨어 창조의 접근성, 속도, 경제성을 근본적으로 변화시키고 있습니다," 소냐는 설명한다.

기술적으로 보면, 사전 훈련 모델의 발전은 다소 느려지는 듯하지만 연구 생태계는 새로운 돌파구를 모색하고 있다. 가장 중요한 진전은 OpenAI의 추론 능력이며, 합성 데이터, 도구 사용, AI 에이전트 오케스트레이션(AI scaffolding) 등의 기술도 빠르게 발전하고 있다. 이러한 요소들이 결합되어 점점 더 복잡한 작업을 수행할 수 있는 인공지능을 만들어내고 있다.

가치는 어디서 생기는가: 애플리케이션 계층의 경쟁이 치열해진다

소냐는 과거 동료들과 AI 가치 창출에 대해 논쟁을 벌였던 일을 회상한다. 그녀는 당시 GPT 포장 앱에 회의적이었지만, 파트너 팻은 가치가 애플리케이션 계층에서 창출될 것이라 굳게 믿었다. 지금 와서 보면 팻이 옳았다. Harvey와 OpenEvidence처럼 고객의 요구에서 출발하는 회사들이 실제로 거대한 가치를 창출하고 있다.

"우리는 애플리케이션 계층이 궁극적으로 가치가 집약되는 곳이라고 확신합니다," 소냐는 말한다. "기초 모델이 이 계층까지 침투하면서 이 전장은 점점 더 치열해지고 있습니다."

물론 그녀는 농담으로 진정한 승자는 아마도 엔비디아 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)일지도 모른다고 언급한다. 그의 회사는 AI 칩 판매에서 거대한 수익을 얻고 있기 때문이다.

소냐는 첫 번째 AI '킬러 앱'들이 이미 등장했다고 본다. ChatGPT, Harvey, Glean, Sierra, Cursor 등의 유명 앱 외에도 다양한 전문 분야에서 새롭게 부상하는 기업들이 있다. 특히 많은 신생 기업들이 '에이전트 우선(agent-first)' 전략을 취할 것이며, 현재 단순 조합에 불과한 프로토타입 수준의 에이전트가 진정으로 강력한 제품으로 진화할 것이라고 말한다.

수직형 에이전트: 특정 분야에 특화된 AI 에이전트

2025년 에이전트 시장에서 소냐는 특히 '수직형 에이전트(vertical agents)'의 발전에 주목한다. 이는 특정 분야에 깊이 뛰어든 창업자들에게 훌륭한 기회를 제공한다. 이러한 수직형 에이전트는 특정 업무 프로세스에 대해 종단간(end-to-end) 훈련되며, 합성 데이터와 사용자 데이터를 활용한 강화학습 기술을 사용해 매우 구체적인 작업에서 뛰어난 성능을 보인다.

이미 고무적인 초기 사례들이 나타났다. 보안 분야에서는 Expo가 자사의 에이전트가 인간 침투 테스터를 능가함을 보여줬고, DevOps 분야에서는 Traversal이 최고의 인간 고장 해결사보다 뛰어난 AI 고장 해결사를 만들었다. 네트워크 분야에서는 Meter의 AI도 네트워크 엔지니어를 능가하고 있다.

이러한 사례들은 아직 초기 단계지만, 특정 문제 해결을 위해 훈련된 수직형 에이전트가 오늘날 최고의 인간 전문가를 능가할 수 있다는 낙관적인 믿음을 준다.

소냐는 또한 '풍요의 시대(abundance era)' 개념을 제시한다. 예를 들어 프로그래밍 분야에서 노동력이 저렴하고 풍부해진다면 무슨 일이 벌어질까? 우리는大量한 AI 생성 저품질 콘텐츠를 얻게 될까? '취향(taste)'이 희소 자산이 된다면 어떨까? 이러한 질문들의 답은 AI가 다른 산업을 어떻게 변화시킬지 예고한다.

에이전트 경제: AI의 다음 중요한 단계

강연의 마지막 부분에서 콘스탄틴 부엘러는 AI의 다음 중요한 단계인 '에이전트 경제(agent economy)'를 전망했다. 작년 AI 어센트 컨퍼런스에서는 이미 에이전트에 대한 논의가 시작되었으며, 당시 이 기계 비서들은 비로소 비즈니스 모델을 형성하기 시작했다. 오늘날 이 '에이전트 군집(agent swarms)'이라 불리는 기계 네트워크는 많은 기업에서 중요한 역할을 하며 AI 기술 스택의 핵심 부분이 되었다.

콘스탄틴은 향후 몇 년 안에 이는 더욱 성숙한 에이전트 경제로 발전할 것이라 예측한다. 이 경제에서 에이전트는 정보 전달을 넘어서 자원 이전, 거래 수행, 서로의 행동 기록, 신뢰 및 신뢰성 이해, 그리고 자체 경제 체계를 갖게 될 것이다.

"이 경제 체계는 인간을 배제하지 않으며, 오히려 완전히 인간을 중심으로 구성됩니다," 콘스탄틴은 설명한다. "에이전트는 인간과 협력하고, 인간도 에이전트와 협업하며, 함께 이 에이전트 경제를 구성합니다."

에이전트 경제를 구축하는 세 가지 기술적 과제

이 거대한 비전을 실현하기 위해 우리는 세 가지 핵심 기술적 과제에 직면해 있다.

첫 번째 과제는 지속적 정체성(persistent identity)이다. 콘스탄틴은 지속적 정체성이 실제로 두 가지 측면을 포함한다고 설명한다. 첫째, 에이전트 자체가 일관성을 유지해야 한다. 당신이 매일 달라지는 사람과 거래한다면, 장기 협력은 어렵다. 에이전트는 자신의 성격과 이해력을 유지할 수 있어야 한다. 둘째, 에이전트는 당신을 기억하고 이해해야 한다. 당신의 파트너가 당신에 대해 아무것도 모르거나 이름도 거의 기억하지 못한다면, 이는 신뢰와 신뢰성에 도전이 된다.

현재 RAG(검색 강화 생성), 벡터 데이터베이스, 장시간 컨텍스트 윈도우 같은 해결책들이 이 문제를 해결하려 시도하고 있지만, 진정한 기억, 기억 기반 자기 학습, 에이전트 일관성 유지 측면에서는 여전히 중대한 과제가 존재한다.

두 번째 과제는 원활한 통신 프로토콜이다. "TCP/IP와 인터넷이 없는 개인용 컴퓨터 시대를 상상해보세요," 콘스탄틴은 말한다. "우리는 이제야말로 에이전트 간의 프로토콜 계층을 구축하기 시작했습니다." 그는 MCP(모델 협업 프로토콜)의 발전을 언급하며, 이는 정보 전달, 가치 전달, 신뢰 전달을 위한 미래의 일련의 프로토콜 중 하나일 뿐이라고 말한다.

세 번째 과제는 보안이다. 당신이 파트너와 직접 대면하지 못할 때 보안과 신뢰의 중요성은 더욱 부각된다. 에이전트 경제에서는 현재의 경제보다 보안과 신뢰가 훨씬 더 중요해지며, 이는 신뢰와 보안을 중심으로 한 완전한 산업을 탄생시킬 것이다.

결정론에서 확률론으로: 사고방식의 근본적 전환

콘스탄틴은 에이전트 경제의 도래가 우리의 사고방식을 근본적으로 변화시킬 것이라 본다. 그는 '확률적 사고(stochastic mindset)'라는 개념을 제시하는데, 이는 전통적인 결정론적 사고와 정반대다.

"많은 사람들이 컴퓨터 과학을 사랑하는 이유는 그것이 너무 결정론적이기 때문입니다," 그는 설명한다. "당신이 컴퓨터에게 무엇을 하라고 프로그래밍하면, 그것은 그렇게 합니다. 심지어 결과가 세그멘테이션 오류(segmentation fault)라도 말이죠. 이제 우리는 계산이 확률적인 시대로 들어서고 있습니다."

그는 간단한 예를 든다. 당신이 컴퓨터에게 숫자 73을 기억하라고 하면, 내일도, 다음 주에도, 다음 달에도 기억할 것이다. 하지만 당신이 사람이나 AI에게 기억하라고 하면, 73을 기억할 수도, 37이나 72, 74를 기억하거나 다음 소수인 79를 기억하거나, 아예 아무것도 기억하지 못할 수도 있다. 이러한 사고방식의 전환은 우리가 AI와 에이전트를 다루는 방식에 깊은 영향을 줄 것이다.

두 번째 변화는 관리 사고방식(management mindset)이다. 에이전트 경제에서는 에이전트가 무엇을 할 수 있고, 무엇을 할 수 없는지 이해해야 한다. 이는 독립 기여자에서 관리자로 전환하는 과정과 유사하다. 우리는 어떤 프로세스를 언제 중단할지, 어떻게 피드백을 제공할지 등 보다 복잡한 관리 결정을 내려야 한다.

세 번째 주요 변화는 앞의 두 가지가 결합된 것이다. 우리는 더 큰 레버리지(leverage)를 가지게 되지만, 결정성은 크게 줄어들 것이다. "우리는 더 많은 일을 할 수 있는 세상에 들어서고 있지만, 이 불확실성과 리스크를 관리할 수 있어야 합니다," 콘스탄틴은 말한다. "이 세상에서 이 자리에 있는 여러분 모두는 매우 잘 성장할 수 있는 위치에 있습니다."

레버리지의 극치: 일과 회사, 경제를 다시 설계하다

1년 전, 시쿼이아는 조직 내 각 기능 부서들이 점차 AI 에이전트를 보유하게 되고 서로 융합되며, 결국 전체 프로세스가 AI 에이전트에 의해 수행될 것이라 예측했다. 그들은 심지어 최초의 '혼자 운영하는 유니콘 기업(one-person unicorn company)'이 등장할 것이라 대담하게 예측하기도 했다.

비록 '혼자 운영하는 유니콘'은 아직 실현되지 않았지만, 우리는 기업이 이전보다 훨씬 빠른 속도로 성장하면서도 인력을 최소한으로 사용하는 모습을 이미 목격하고 있다. 콘스탄틴은 우리가 전례 없는 수준의 레버리지에 도달할 것이라 믿는다.

"궁극적으로 이러한 프로세스와 에이전트들은 융합되어 신경망의 네트워크를 형성하게 될 것입니다," 그는 전망한다. "이는 모든 것을 변화시키고, 개인의 일하는 방식을 재설계하며, 회사 구조를 재편하고, 전체 경제를 다시 만들어낼 것입니다."

시쿼이아의 세 파트너는 이 강연을 통해 AI가 현재에서 미래로 어떻게 진화할지에 대한 명확한 그림을 제시했다. 시장 기회의 거시적 분석부터 애플리케이션 계층의 가치 통찰, 에이전트 경제의 비전에 이르기까지, 그들은 단순히 무엇(What)과 왜(Why)를 설명하는 것을 넘어서, 어떻게(How) 이 조 단위 기회에서 선점하고 가치를 창출할 수 있는지를 제시했다.

창업자들에게 이는 단순한 사상의 향연이 아니라 행동 지침서다. 애플리케이션 계층의 가치를 잡고, '무드'가 아닌 실제 수익을 만들며, 데이터 플라이휠을 구축하고, 다가올 에이전트 경제에 대비하라. 그리고 항상 기억하라 — 지금은 전력 질주하고, 최고 속도를 유지할 때라는 것을.