a16z 파트너의 최신 소비 트렌드 통찰: AI 시대에는 성이 없고 오직 속도만 있을 뿐
글: 유신
페이스북에서 틱톡에 이르기까지, 소비 제품은 사람과 사람을 연결하는 방식으로 소셜 진화를 이끌어 왔다. 그러나 AI 주도의 새로운 사이클에서는 '관계 구축'보다 '업무 수행'이 제품의 중심축으로 부상하고 있다. ChatGPT, Runway, Midjourney 등의 제품은 새로운 진입점으로서 콘텐츠 생성 방식뿐 아니라 사용자의 결제 구조와 제품 수익화 경로도 변화시키고 있다.
a16z의 소비 분야에 집중하는 다섯 명의 파트너들은 논의 중 현재의 AI 도구들이 강력하긴 하나 아직 소셜 구조를 형성하지 못했으며, '연결성'이라는 플랫폼 핵심 요소가 부족하다고 밝혔다.
대중적인 히트 제품의 부재는 여전히 플랫폼과 모델 사이의 단절을 반영한다. 진정한 의미의 AI 네이티브 소셜 시스템은 아직 등장하지 않았으며, 이 공백은 차세대 슈퍼앱을 낳을 가능성을 안고 있다. a16z의 플랫폼 전략은 과거 VC가 '뒷수습을 꺼려했던' 시절에서 오늘날 '풀스택 서비스'를 제공하는 데 이르기까지 진화해왔다.
동시에 AI 아바타, 음성 에이전트, 디지털 인격 등의 제품 형태가 서서히 윤곽을 드러내고 있으며, 그 의미는 단순한 동반 또는 도구를 넘어서 새로운 표현 메커니즘과 심리적 관계를 구축하는 데 있다. 미래 플랫폼의 핵심 경쟁력은 모델 역량, 제품 진화 속도, 인지 시스템 통합 수준으로 옮겨갈 전망이다.
AI가 2C 비즈니스 모델을 재편하다
지난 20년간 소비 분야는 몇 년마다 대표적인 제품이 등장하며 진화해왔다. 페이스북, 트위터, 인스타그램, 스냅챗, 왓츠앱, 탠더, 틱톡 등 각각의 제품은 소셜 패러다임의 변화를 이끌었다. 그러나 최근 들어 이러한 리듬이 정체된 듯 보이며, 혁신이 실제로 멈췄는지 아니면 우리가 '소비 제품'의 정의 자체를 재구성해야 하는지라는 중요한 질문이 제기되고 있다.
새로운 사이클에서 ChatGPT는 가장 대표적인 소비자급 제품 중 하나로 평가된다. 전통적인 소셜 네트워크는 아니지만, 사람과 정보, 콘텐츠, 도구 간의 관계를 깊이 있게 변화시켰다. Midjourney, ElevenLabs, Blockade Labs, Kling, VEO 같은 도구들도 오디오·비디오 및 이미지 분야에서 빠르게 확산되고 있으나, 대부분 사람 간 연결 구조를 갖추지 못했으며 소셜 그래프 특성을 지니지 못했다.
현재 다수의 AI 혁신은 여전히 모델 연구자가 주도하고 있으며, 기술적 깊이는 있지만 최종 제품 구축 경험은 부족한 실정이다. API와 오픈소스 메커니즘이 보편화되며 하위층 역량이 점차 개방되고 있어, 여기서 새로운 대중 히트 제품이 탄생할 가능성도 있다.
지난 20년간의 소비 인터넷 발전은 인터넷, 모바일 기기, 클라우드 컴퓨팅이라는 세 가지 근본적인 물결 위에 Google, Facebook, Uber의 성공이 자리 잡았다. 현재의 진화는 모델 역량의 도약에서 비롯되며, 기술적 리듬은 더 이상 기능 업데이트로 나타나지 않고 원격 업데이트되는 모델에 의해 주도된다.
소비 제품의 중심축도 '사람 연결'에서 '업무 수행'으로 옮겨갔다. Google은 정보 획득 도구였으나, 이제 ChatGPT가 그 자리를 점차 대체하고 있다. Dropbox, Box 등의 도구형 제품은 소셜 그래프를 구축하지 않았음에도 불구하고 소비자 시장에서 널리 침투했다. 콘텐츠 생성 수요는 계속 증가하고 있지만, AI 시대의 연결 구조는 아직 마련되지 않았으며, 이 공백은 다음 단계의 돌파구가 될 수 있다.
기존 소셜 플랫폼의 경쟁 우위는 다시 평가받고 있다. AI의 부상 속에서 플랫폼의 주도권은 관계도를 구축하는 능력에서 모델과 작업 시스템을 만드는 능력으로 옮겨가고 있다. OpenAI와 같은 기술 중심 회사가 차세대 플랫폼 회사가 되고 있는지 주목할 필요가 있다. 실리콘밸리에서 20년간 달러 펀드를 운용한 창립자는 VC 모델이 실효 위기에 처했다고 경고했다.
비즈니스 모델 측면에서 AI 제품의 수익화 능력은 기존 소비 도구를 크게 초월한다. 과거에는 최정상 앱이라 할지라도 사용자당 평균 수입은 낮았다. 하지만 지금은 상위 사용자가 매달 200달러까지 지불하며, 대부분의 전통 기술 플랫폼의 한도를 넘어서고 있다. 이는 기업이 광고나 장기적인 수익화 경로를 거치지 않고도 구독을 통해 안정적인 수익을 얻을 수 있음을 의미한다. 초기에는 과도하게 네트워크 효과와 경쟁 벽을 강조했는데, 이는 본질적으로 제품 수익화 능력이 취약했기 때문이다. 오늘날에는 충분히 가치 있는 도구라면 사용자들이 자연스럽게 지불하려 한다.
이러한 변화는 구조적 전환을 가져왔다. 전통적으로 '약한 비즈니스 모델'은 창업자들이 사용자 점착도, 생애 가치(LTV) 등의 지표를 중심으로 스토리를 구성하도록 강요했지만, AI 제품은 직접적인 수익화 능력을 바탕으로 출시 초기부터 상업적 로직을 닫을 수 있다.
Claude, ChatGPT, Gemini 등의 모델은 기능적으로 유사해 보이지만 실제 사용자 경험은 현저히 다르다. 이러한 선호 차이는 각기 독립적인 사용자 집단을 만들어냈다. 시장은 가격 경쟁을 일으키기보다는 오히려 선두 제품들이 지속적으로 가격을 인상하는 추세를 보이며, 차별화된 경쟁 구조가 점차 형성되고 있음을 보여준다.
AI는 또한 '재방문율(retention)'의 정의를 재구성하고 있다. 전통적인 구독 제품에서는 사용자 재방문율이 곧 수익 재방문율을 결정했다. 그러나 지금은 사용자가 기본 서비스를 계속 이용하면서도 더 빈번한 호출, 더 큰 크레딧 또는 고품질 모델을 위해 구독을 업그레이드할 수 있다. 수익 재방문율이 사용자 재방문율을 상회하는 현상은 과거에 없던 것이다.
AI 제품의 가격 책정 모델도 근본적으로 변화하고 있다. 전통적인 소비자급 구독 서비스는 연간 50달러 수준이었지만, 지금은 많은 사용자가 월 200달러 이상을 기꺼이 지불한다. 이러한 가격 구조의 수용성은 사용자가 체감하는 실제 가치가 본질적으로 달라졌기 때문이다.
AI 제품이 고가 프리미엄을 받을 수 있는 이유는 더 이상 '보조적 개선'이 아니라 진정으로 '사용자를 대신해 업무를 수행'하기 때문이다. 예를 들어 연구 도구의 경우, 원래 10시간 걸려 수작업으로 정리하던 보고서를 지금은 몇 분 안에 생성할 수 있다. 일 년에 몇 차례만 사용하더라도 합리적인 지불 기대가 가능하다.
비디오 생성 분야에서는 Runway의 Gen-3 모델이 차세대 AI 도구의 체험 진화를 상징한다고 평가된다. 자연어 프롬프트만으로 다양한 스타일의 비디오를 생성할 수 있으며, 음성과 동작 맞춤도 지원한다. 일부 사용자는 친구 이름을 포함한 전용 비디오를 만들기도 하고, 크리에이터들은 완전한 애니메이션 작품을 제작해 소셜 플랫폼에 업로드하기도 한다. '몇 초 만에 생성하고 즉시 사용'하는 이러한 상호작용 경험은 전례가 없다.
소비 구조 측면에서 미래 사용자의 주요 지출은 세 가지로 고도 집중될 전망이다: 식비, 집세, 소프트웨어. 소프트웨어는 보편적인 도구로서 침투 속도가 계속 빨라지고 있으며, 지출 비중도 지속적으로 상승해 다른 카테고리의 예산 공간을 잠식하기 시작했다.
진정한 AI 소셜 네트워크는 아직 등장하지 않았다
엔터테인먼트, 창작, 심지어 인간관계 자체까지 AI 도구에 의해 점차 중개되고 있다. 과거에는 오프라인 교류나 소셜 상호작용에 의존해야 했던 많은 활동들이 지금은 모델 구독을 통해 가능해졌다. 비디오 생성, 글쓰기 보조, 일부 감정 표현까지 대체할 수 있다.
이러한 추세 속에서 사람과 사람 사이의 연결 메커니즘도 재고할 필요가 있다. 사용자들이 여전히 인스타그램, 트위터 등의 전통 플랫폼에서 활발히 활동하고 있지만, 진정한 의미의 차세대 연결 방식은 아직 등장하지 않았다.
소셜 제품의 본질은 언제나 '상태 업데이트'를 중심으로 이루어져 왔다. 텍스트에서 사진, 짧은 동영상으로 매체는 진화했지만, 핵심 로직은 항상 '지금 나는 무엇을 하고 있는가'였다—즉 존재감을 만들고 피드백을 얻는 것. 이 구조가 바로 이전 세대 소셜 플랫폼의 기반이 되었다.
현안은 AI가 완전히 새로운 연결 방식을 창출할 수 있는가 하는 점이다. 모델과의 상호작용은 이미 사용자 삶에 깊이 스며들었다. 매일 수많은 AI 도구와의 대화 속에서 매우 개인적인 감정과 요구를 입력한다. 이런 장기간의 입력은 검색 엔진보다 사용자를 더 잘 이해할 가능성이 높으며, 시스템적으로 추출되어 '디지털 자아'로 외화된다면 사람 간 연결 로직은 근본적으로 재구성될 수 있다.
일부 초기 현상이 이미 나타나고 있다. 예를 들어 틱톡에서는 AI 피드백 기반의 성격 테스트, 만화 생성, 콘텐츠 모방이 등장하고 있다. 이 행위들은 단순한 콘텐츠 생성을 넘어 '디지털 사상'의 소셜 표현이다. 사용자들은 생성뿐 아니라 적극적으로 공유하며 모방과 상호작용을 유도하고, '디지털 자기 표현'에 대한 높은 관심을 보여주고 있다.
그러나 여전히 이 모든 것은 기존 플랫폼 구조 내에 국한되어 있다. 틱톡이든 페이스북이든, 콘텐츠는 더욱 지능화되었지만 정보 흐름 구조와 상호작용 로직은 거의 변하지 않았다. 플랫폼은 모델 폭발로 인해 진정한 진화를 이루지 못했으며, 단지 생성 콘텐츠를 저장하는 컨테이너 역할에 머물고 있다.
생성 능력의 도약은 이를 따라갈 적합한 플랫폼 패러다임을 아직 찾지 못했다. 방대한 콘텐츠는 구조화된 제시와 상호작용 조직이 부족하여 기존 플랫폼의 콘텐츠 구조에 의해 정보 노이즈로 해소되고 있다. 기존 플랫폼은 콘텐츠 수용 기능만 수행할 뿐, 소셜 패러다임을 재건하는 엔진은 아니다.
현재의 플랫폼은 마치 '오래된 시스템에 새 옷을 입힌' 것과 같다. 짧은 동영상, 리일스(Reels) 등 형식은 겉모습은 현대적이고 젊은 감성일지라도, 그 이면의 로직은 여전히 정보 흐름 추천과 좋아요 배포의 패러다임에서 벗어나지 못하고 있다.
해결되지 않은 핵심 질문은 다음과 같다: 첫 번째 진정한 'AI 네이티브' 소셜 제품은 어떤 모습일까?
이 제품은 단순히 AI로 생성된 이미지를 나열하거나 정보 흐름의 시각적 갱신이 되어서는 안 된다. 진정한 감정의 파동을 담아내고 연결과 공명을 유도할 수 있는 시스템이어야 한다. 소셜의 본질은 완벽한 전시가 아니라 불확실성—어색함, 실패, 유머가 감정의 긴장 구조를 형성한다. 오늘날 많은 AI 도구들은 '가장 이상적인 사용자 버전'을 출력하며 항상 긍정적이고 원활하지만, 현실의 소셜 경험은 단일하고 공허하게 만든다.
현재 'AI 소셜'이라고 불리는 제품들은 실질적으로 여전히 구식 로직의 모델화된 복제품이다. 흔히 기존 플랫폼의 인터페이스 구조를 재사용하고 모델을 콘텐츠 원천으로 삼지만, 제품 패러다임이나 상호작용 구조에서는 근본적인 변화를 가져오지 않는다. 진정한 돌파구를 가진 제품은 'AI + 인간'의 근본 로직에서 플랫폼 시스템을 재구성해야 한다.
기술적 제약도 중요한 장애물이다. 모든 대중 히트 제품은 모바일에서 탄생했지만, 현재 대규모 모델의 스마트폰 배포는 여전히 어려움을 겪고 있다. 실시간 응답, 다중모드 생성 등의 능력은 단말기 측 연산 능력에 매우 높은 요구를 한다. 모델 압축과 계산 효율성의 돌파구가 있기 전까지는 'AI 네이티브' 소셜 제품이 전면적으로 실현되기 어렵다.
개인 매칭 메커니즘도 아직 충분히 활성화되지 않은 또 다른 방향이다. 소셜 플랫폼은 방대한 사용자 데이터를 보유하고 있지만, '적절한 연결을 능동적으로 추천'하는 부분에서는 시스템적인 진전이 부족했다. 앞으로 사용자 행동, 의도, 언어 상호작용 패턴을 기반으로 동적 매칭 시스템을 구축한다면 소셜의 근본 로직이 재창조될 수 있다.
AI는 '당신이 누구인지'를 포착할 수 있을 뿐 아니라 '무엇을 알고 있는지', '어떻게 생각하는지', '무엇을 기여할 수 있는지'까지 묘사할 수 있다. 이 능력은 정적인 라벨링 '신분 아카이브'에 국한되지 않고, 동적이고 의미가 풍부한 '인격 모델링'을 형성한다. 링크드인과 같은 전통 플랫폼은 정적인 자기 색인을 구축하지만, AI는 지식 중심의 살아있는 인격 인터페이스를 생성할 수 있다.
미래에는 사람들이 특정 '합성된 자기'와 직접 대화하며 디지털 인격에서 경험, 판단, 가치관을 얻는 것도 가능할 것이다. 이는 더 이상 정보 흐름 구조의 최적화가 아니라 인격 표현과 소셜 연결 메커니즘 자체의 근본적 재구성이다.
AI 시대에는 경쟁 벽이 없다, 오직 속도만이 있다
소셜이 패러다임 전환을 맞이하지 못한 것 외에도, AI 도구의 사용자 확산 경로도 반전되고 있다. 과거 C단에서 시작해 점차 B단으로 침투하던 인터넷 로직과 달리, 오늘날 AI 도구는 여러 시나리오에서 기업이 먼저 채택하고 소비자가 이후 따라가는 역방향 확산 모델을 보이고 있다.
음성 생성 도구를 예로 들면, 초기 사용자는 극소수의 기술 애호가, 크리에이터, 게임 개발자 등에 국한되었으며, 목소리 복제, 더빙 영상, 게임 모드 등에 활용되었다. 그러나 성장을 주도한 힘은 엔터테인먼트 제작, 미디어 콘텐츠, 음성 합성 등 여러 분야에서 대규모 시스템적 채택을 한 기업 고객들이다. 많은 기업이 해당 도구를 작업 흐름에 통합하며 예상보다 훨씬 빨리 기업화 침투를 완료했다.
이러한 경로는 단일 사례가 아니다. 여러 AI 제품들이 유사한 궤적을 보이고 있다: 처음에는 C단에서 바이럴 전파로 주목을 받았지만, 이후 B단 고객이 주요 수익과 규모화의 추진자가 되었다. 전통적인 소비 제품은 기업으로의 전환이 어려웠지만, 오늘날 많은 기업은 Reddit, X, 뉴스레터 등 커뮤니티를 통해 AI 도구를 식별하고 능동적으로 시범 운영하고 있다. 소비자들의 관심이 오히려 기업의 AI 도입 정보 창구가 되고 있는 것이다.
이 로직은 이미 제품화·공학화되어 시스템 전략으로 자리잡고 있다. 일부 회사는 플랫폼이 동일한 조직 내 다수 직원이 도구를 등록하고 사용하는 것을 감지하면, 결제 데이터나 도메인 소속 정보를 통해 능동적으로 B단 영업 절차를 시작하는 메커니즘을 구축했다. 소비자에서 기업으로의 이행은 더 이상 우연한 사건이 아니라 복제 가능한 상업 경로가 되었다.
이러한 '밑에서 위로'의 확산 메커니즘은 더 큰 질문을 제기한다: 지금 인기를 끌고 있는 AI 제품들은 미래의 플랫폼 기반이 될 것인가, 아니면 마이스페이스(Myspace)와 프렌더스터(Friendster)처럼 지나가는 과도기적 산물일까?
현재의 판단은 조심스럽게 낙관적이다. AI 도구는 장기 플랫폼으로 진화할 잠재력을 갖추고 있지만, 지속적인 모델 진화가 가져오는 기술적 압박을 극복해야 한다. 예를 들어 차세대 다중모드 모델은 롤플레잉, 텍스트-이미지 협업, 실시간 오디오 생성 등을 지원하며 표현의 깊이와 상호작용 방식이 빠르게 향상되고 있다. 비교적 안정적인 분야인 텍스트 영역에서도 모델 최적화 여지는 여전히 크다. 지속적으로 반복 업데이트할 수 있다면, 자사 개발이든 효율적인 통합이든 도구형 제품은 앞선 위치를 유지하며 빠르게 대체되지 않을 수 있다.
'뒤처지지 않는 것'이 현재 가장 현실적인 경쟁 과제다. 점점 더 세분화되는 시장에서 이미지 생성은 더 이상 '누가 가장 강한가'의 단일 기준이 아니라 '삽화가, 사진작가, 경량 사용자에게 누가 가장 적합한가'의 정밀한 포지셔닝 경쟁이다. 지속적으로 업데이트하고 사용자가 계속 머무른다면 제품은 장기적인 생존 가능성을 얻을 수 있다.
비슷한 전문화는 비디오 도구에서도 나타나고 있다. 서로 다른 제품은 다른 콘텐츠 형태에 강점을 지닌다. 일부는 전자상거래 광고에 집중하고, 일부는 서사 리듬을 강조하며, 일부는 구조 편집을 중심으로 한다. 시장 규모가 충분히 크므로 다양한 포지셔닝이 공존할 수 있으며, 핵심은 구조적 포지셔닝의 명확성과 안정성이다.
'경쟁 벽' 개념이 AI 시대에 여전히 유효한지에 대한 논의도 근본적으로 변화하고 있다. 전통적 로직은 네트워크 효과, 플랫폼 바인딩, 프로세스 통합을 강조하지만, 초기에 '깊은 경쟁 벽'을 보유했다고 여겨졌던 많은 프로젝트가 결국 승자가 되지 못했다. 반면, 주변 시나리오에서 빈번한 실험과 빠른 업데이트를 반복한 소규모 팀이 모델과 제품에서 지속적으로 반복 업데이트하며 결국 주류 트랙의 중심에 들어섰다.
현재 가장 주목할 만한 '경쟁 벽'은 속도다. 첫째는 배포 속도, 즉 누구나 가장 먼저 사용자 시야에 들어오는가. 둘째는 반복 업데이트 속도, 즉 누구나 가장 빨리 신기능을 출시하고 사용 습관을 유도하는가. 주의력이 부족하고 인식이 고도로 분절된 시대에 누가 먼저 등장하고 지속적으로 변화하는가가 수익, 채널, 시장 규모 축적으로 이어진다. '지속적인 업데이트'가 '정지 상태의 방어'를 대체하며 AI 시대의 더 현실적인 전략이 되고 있다.
'속도는 인식을 점령하고, 인식은 수익의 폐쇄를 이끈다'는 것이 현재 가장 중요한 성장 로직 중 하나다. 자본 자원은 R&D에 재투자되어 기술적 우위를 강화하며 궁극적으로 눈덩이 효과를 만들어낸다. 이 메커니즘은 AI 제품의 사이클 역학에 더 부합하며 빠르게 변화하는 시장 수요에도 더 잘 적응한다.
'동적 선두 유지'가 '정적 장벽'을 대체하며 새로운 세대 경쟁 벽의 본질이 되고 있다. AI 제품이 장기적으로 존속할 수 있는지의 기준은 더 이상 시장 점유율의 정적 보유가 아니라 기술 또는 사용자 인식의 최전선에 지속적으로 등장할 수 있는가에 있다.
전통적인 의미의 '네트워크 효과'는 AI 시나리오에서 아직 완전히 나타나지 않았다. 대부분의 제품은 여전히 '콘텐츠 창작' 단계에 머물러 있으며 '생성-소비-상호작용'의 폐쇄 생태계를 형성하지 못했다. 사용자 관계는 구조적 네트워크로 축적되지 않았으며, 소셜 수준의 네트워크 효과를 갖춘 플랫폼은 여전히 준비 중이다.
그러나 일부 수직 분야에서는 새로운 장벽 구조가 나타나고 있다. 음성 합성의 경우, 일부 제품은 여러 기업 시나리오에서 프로세스 바인딩을 구축했으며, 빈번한 반복 업데이트와 고품질 출력을 통해 '효율 + 품질'의 이중 장벽을 형성했다. 이 메커니즘은 현재 제품 경쟁 벽을 구축하는 현실적인 방법 중 하나가 될 수 있다.
체험 차원에서 일부 음성 플랫폼은 네트워크 효과의 초기 형태를 보여주고 있다. 사용자가 업로드한 말뭉치(corpus)와 캐릭터 음성 샘플을 통해 데이터베이스를 지속적으로 확장하며 플랫폼 모델은 지속적인 학습 피드백을 얻어 사용자 의존과 콘텐츠 긍정적 순환을 형성한다. 예를 들어 '늙은 마법사'와 같은 특정 음성 수요에 대해 주요 플랫폼은 20개 이상의 고품질 버전을 제공할 수 있지만 일반 제품은 2~3개에 불과해 학습 깊이와 콘텐츠 범위의 차이를 보여준다.
이러한 축적 경로는 음성 생성이라는 특정 시나리오에서 이미 새로운 사용자 점착과 플랫폼 의존 메커니즘을 초기 구축했으며, 플랫폼 수준의 규모는 아직 아니지만 폐쇄적 흐름의 기미가 보인다.
음성이 AI의 하위층 상호작용 인터페이스가 될 수 있는지도 기술적 상상에서 제품 현실로 넘어가고 있다. 음성은 인간이 가장 원시적인 상호작용 형식이지만, 지난 수십 년간 VoiceXML에서 음성 비서에 이르기까지 여러 차례 실패한 시도 후에도 여전히 효율적인 인간-컴퓨터 상호작용 채널이 되지 못했다. 생성형 모델이 등장하면서 비로소 '보편적 상호작용 진입점'을 지탱할 기술적 기반이 마련됐다.
음성 AI의 실현 경로도 소비자 애플리케이션에서 기업 시나리오로 빠르게 침투하고 있다. 원래 AI 코치, 심리 보조, 동반형 제품 중심의 구상이 많았지만, 현재 가장 빠르게 수용되는 분야는 음성에 본질적으로 의존하는 금융 서비스, 고객 지원 등이다. 고객센터 이직률이 높고, 서비스 일관성이 떨어지며, 규정 준수 비용이 크기 때문에 AI 음성의 제어 가능성과 자동화 장점이 시스템적 가치를 나타내기 시작했다.
일부 도구는 이미 실행 단계에 접어들었다. Granola 같은 제품이 기업 사용 시나리오로 들어가고 있다. '국민적 수준의 음성 제품'은 아직 등장하지 않았지만, 경로는 이미 열렸다.
더 주목할 만한 점은 AI 음성이 신뢰 비용이 높고, 고가치 정보 전달이 필요한 핵심 시나리오로 진입하고 있다는 점이다. 영업 전환, 고객 관리, 협업 협의, 내부 문화 소통 등은 고품질 대화와 판단력 전달에 의존한다. 생성형 음성 모델은 이러한 복잡한 대화 시나리오에서 인간보다 일관되고, 끊김 없으며, 제어 가능한 실행 능력을 갖추고 있다.
이러한 시스템이 미래에 지속적으로 진화한다면 기업은 '조직 내에서 가장 중요한 대화 상대는 누구인가'라는 기본 인식을 다시 평가해야 할 것이다.
이러한 모든 추세의 이면에서 새로운 구조적 판단이 형성되고 있다: AI 시대의 경쟁 벽은 더 이상 사용자 수나 생태계 바인딩에서 오는 것이 아니라 모델 학습 깊이, 제품 진화 속도, 시스템 통합 폭에서 온다. 초기 축적을 보유하고, 지속적으로 업데이트하며, 빈번한 전달 능력을 갖춘 회사들이 '공학 리듬'을 통해 기술적 장벽을 재창조하고 있다. 차세대 제품 인프라는 아마도 이러한 수직적이고 보이는 작은 분야에서 점차 형성되고 있을 것이다.
세쿼이아 미국 Roelof Botha, AI 시대 VC 관찰 모델에 대해 —— AI는 인터넷처럼 중앙집중화를 약화시키지 않지만, 여전히 구조적 기회가 있다
자신을 가장 잘 아는 AI 분신
음성 기술의 진보는 서막에 불과하며, AI 분신의 개념은 실험실을 벗어나 제품화 경로로 들어서고 있다. 점점 더 많은 팀이 고민하고 있다: 어떤 시나리오에서 사람들은 '합성된 자기'와 장기적인 상호작용을 하게 될까?
AI 분신의 핵심은 더 이상 '상위층 영향력 확대'가 아니라 평범한 개인 모두에게 자기 표현과 확장 능력을 부여하는 것이다. 현실에는 독특한 지식, 경험, 인격 매력을 지닌 수많은 개인이 존재하지만, 표현 장벽, 미디어 장벽 때문에 오랫동안 보이지 못했다. AI 클론의 보편화는 이러한 개인들에게 '기록되고, 호출되고, 계승될 수 있는' 인프라를 처음으로 제공한다.
지식 중심 인격 에이전트는 현재 실현된 대표적 경로 중 하나다. 예를 들어 음성 강의 시스템에서 강사의 목소리를 상호작용 가능한 캐릭터로 구축하고, 검색 강화 생성(RAG) 기술을 결합하면 사용자는 강의 내용에 대해 자유롭게 질문할 수 있고, 시스템은 방대한 말뭉치에서 실시간으로 답변을 생성한다. 강의는 더 이상 수동적 콘텐츠 재생이 아니라 지식 인격의 능동적 참여가 되며, 수시간 걸리는 콘텐츠가 몇 분 내에 완성되는 맞춤형 Q&A 경험으로 전환된다.
이는 디지털 인격이 '콘텐츠 표현층'에서 '인지 상호작용 진입점'으로 상승했음을 의미한다. AI 분신이 의미 체계, 리듬, 감정 구조에서 익숙하고 이상적이며 현실의 사회적 경험을 초월하는 인격 모델을 지속적으로 보여줄 때, 사용자가 그것에 대해 형성하는 신뢰와 의존은 도구 수준을 넘어 '심리적 관계'의 구성 영역으로 진입한다.
이러한 진화 경로는 인식 관념의 갱신도 촉진한다. 미래의 디지털 상호작용은 두 가지 핵심 형태로 분화할 가능성이 있다: 하나는 실제 인물을 중심으로 한 확장 인격(예: 멘토, 아이돌, 친구의 확장 형태), 다른 하나는 사용자 선호와 이상화 설정을 기반으로 생성된 '가상 이상 타자'다. 후자는 실제 존재하지 않지만, 높은 수준의 동반과 피드백 관계를 구성할 수 있다.
크리에이터 분야에서도 이러한 추세가 나타나고 있다. 공개 말뭉치를 보유한 일부 개인들이 '클론'되어 호출 가능한 디지털 인격 자산이 되고 있으며, 미래에는 개인 IP의 일부로 콘텐츠 생산, 소셜 상호작용, 상업적 라이선싱에 참여하며 '개인의 경계'와 '표현 방식'을 재구성할 전망이다.
'AI 유명인'도 이로부터 탄생하고 있다. 하나는 생성 모델이 이미지, 음성, 행동 전반에서 완전히 가상의 아이돌 이미지를 구축하는 것이고, 다른 하나는 현실 스타의 다중 디지털 분신이 다양한 플랫폼에서 서로 다른 인격 상태로 사용자와 상호작용하는 것이다. 이러한 'AI 문화 인격'은 소셜 네트워크에서 이미 대규모로 시험되고 있으며, 이미지 사실감, 행동 일관성, 의미 모델링 깊이를 평가 기준으로 삼고 있다.
콘텐츠 생태계에서 AI 도구는 창작 장벽을 낮췄지만, 고품질 콘텐츠의 희소성은 바꾸지 못했다. 감동을 주는 콘텐츠는 여전히 창작자의 미적 판단력, 감정 긴장감, 지속적인 표현력에 달려 있다. AI는 '논리 실현'의 보조자 역할을 하지, '창작 동기'를 대체하지는 않는다.
'도구로부터 해방된 창작자' 집단이 부상하고 있다. 전통적인 예술 배경이 없더라도 AI 도구를 통해 표현 의도를 해방시킬 수 있다. AI는 입구를 제공할 뿐, 통로의 끝이 아니다. 결국 두각을 나타낼 수 있는지는 여전히 개인 능력, 주제의 독창성, 서사 구조에 달려 있다.
이러한 표현 방식은 콘텐츠 제품에서도 이미 나타나고 있다. 예를 들어 '가상 거리 인터뷰' 형식의 영상 콘텐츠는 실질적으로 AI 생성 캐릭터와 구조화된 상호작용을 하는 것이다. 캐릭터는 요정, 마법사, 판타지 생물일 수 있으며, 플랫폼은 한 번의 클릭으로 전체 대화와 장면을 생성해 인물 설정, 언어 논리, 영상 렌더링까지 전 과정을 자동화할 수 있다. 이 메커니즘은 여러 플랫폼에서 높은 조회수를 기록하며 내러티브 AI의 제품 형태가 형성되고 있음을 예고한다.
음악 분야에서도 유사한 추세가 있지만, 모델 출력은 표현력과 안정성에서 여전히 과제를 안고 있다. 현재 AI 음악의 가장 큰 문제는 '평균성'에 치우친다는 점이다. 모델은 본질적으로 중심에 가깝게 맞추는 경향이 있지만, 진정한 충격을 주는 예술 콘텐츠는 종종 '비평균'의 문화적 충돌, 감정의 극단, 시대의 공명에서 비롯된다.
이는 모델 능력 부족 때문이 아니라 알고리즘 목표가 예술의 긴장 로직을 포괄하지 못했기 때문이다. 예술은 '정확함'이 아니라 '충돌 속의 새로운 의미'다. 이는 사람들로 하여금 다시 생각하게 한다: AI는 반복적 표현의 가속기 역할만 할 수 있는가, 아니면 문화적 깊이를 지닌 콘텐츠 생성에도 참여할 수 있는가?
이러한 논의는 궁극적으로 'AI 동반'의 가치에 집중된다. AI와 인간의 관계층은 가장 먼저 성숙하고 가장 큰 상업적 잠재력을 지닌 시나리오 중 하나일 수 있다.
초기 동반 제품에서 많은 사용자가 비록 시뮬레이션된 반응이라 할지라도 심리적 안전 지대를 형성한다고 답했다. AI가 진정으로 '이해'할 필요는 없고, '들려지고 있다'는 주관적 경험을 구성하기만 하면 외로움, 불안, 소셜 피로를 완화시킬 수 있다. 일부 인구에게는 이러한 시뮬레이션 상호작용이 오히려 실제 소셜 능력을 재건하는 전제 메커니즘이 되기도 한다.
AI 관계는 단지 안락 지대를 강화하는 것만이 아니다. 오히려 가장 가치 있는 동반은 그것이 가져오는 인지적 도전에서 비롯될 수 있다. 만약 AI가 적절한 질문을 제기하고, 갈등을 유도하며, 고정된 인식을 도전할 수 있다면, 그것은 확인자가 아니라 심리 성장 여정의 안내자가 될 수 있다. 이러한 대립적 상호작용 로직이야말로 미래 AI 분신 시스템에서 진정 개발해야 할 방향이다.
이러한 추세는 기술의 새로운 기능적 포지셔닝을 보여준다: 상호작용 도구에서 '심리적 인프라'로의 전환. AI가 감정 조절, 관계 지원, 인식 갱신에 참여할 수 있다면, 그것이 담는 것은 더 이상 텍스트나 음성 능력만이 아니라 사회적 행동의 확장 메커니즘이다.
AI 동반의 궁극적 과제는 관계를 시뮬레이션하는 것이 아니라 인간 경험에서는 구축하기 어려운 대화 시나리오를 제공하는 것이다. 가정, 교육, 심리, 문화 등 다양한 시나리오에서 AI 분신의 가치 경계가 넓어지고 있다—단순한 응답자가 아니라 대화자이자 관계 형성자다.
AI 터미널의 다음 단계, 바로 소셜 자체
AI 분신, 가상 동반, 음성 에이전트 이후, 산업의 관심은 다시 하드웨어와 플랫폼 수준으로 돌아가고 있다—미래의 인간-기계 상호작용 형태는 혁신적 재구성의 가능성이 있는가?
a16z는 한편으로 스마트폰이 상호작용의 주요 플랫폼으로서 여전히 매우 견고한 지위를 차지하고 있다고 본다. 전 세계에 70억 대 이상의 스마트폰이 배치되었으며, 보급률, 생태계 점착성, 사용 습관은 단기적으로 흔들리기 어렵다. 다른 한편으로는 휴대형 기기와 지속 상호작용 기기에서 새로운 가능성들이 숨어 있다.
하나의 경로는 '스마트폰 내부의 진화'다: 모델이 로컬에 배포되며 개인정보 보호, 의도 인식, 시스템 통합 최적화는 여전히 큰 여지를 지닌다. 또 다른 경로는 '상시 연결' 이어폰, 안경, 브로치 장치와 같은 새로운 기기 형태 개발로, 무감각한 시작, 음성 중심, 능동적 접근을 강조한다.
진정한 결정적 변수는 하드웨어 외형의 교체보다는 모델 능력의 돌파일 가능성이 높다. 하드웨어 형태는 모델 능력에 경계를 제공하는 반면, 모델 능력은 장치 가치의 상한을 정의한다.
AI는 웹페이지의 입력란이어서는 안 되며, '당신과 함께 존재하는' 존재가 되어야 한다. 이 견해는 점차 업계의 공감대로 자리잡고 있다. 많은 초기 시도들이 이미 '현장형 AI(on-site AI)' 경로를 탐색하고 있다: AI는 사용자 행동을 보고, 실시간 음성을 듣고, 상호작용 환경을 이해하며 능동적으로 의사결정 프로세스에 개입할 수 있다. 제안 제공자에서 행동 참여자로 전환하는 것은 AI 실현의 핵심 도약 방향 중 하나다.
일부 기기는 이미 사용자 행동과 언어 데이터를 실시간으로 기록하여 추적과 행동 패턴 인식에 활용할 수 있다. 일부 제품은 사용자 화면 정보를 능동적으로 읽고 작업 제안을 제공하거나 직접 실행
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