a16z 최신 통찰: AI 제품이 출시 후 48시간 내에 소셜 네트워크에서 바이럴되지 않으면, 이는 곧 죽음을 선고받은 것과 같다
출처: Andreessen Horowitz
번역: Xinyi Fan, Z Finance
오늘날 갱신 빈도가 생사의 기준이 되는 AI 시대에 배포(distribution)란 더 이상 성장 전략의 일부를 넘어서 제품의 성패를 좌우하는 핵심 변수다. 기반 모델과 하위 도구의 업데이트 주기는 거의 매주 단위이며, 제품 반복(iteration) 창은 극한으로 압축되었고 사용자의 주의력은 고도로 분산되어 있다. 이러한 환경 속에서 전통적인 의미의 '방어 능력(protective moat)'은 사라지고 있으며, 그 자리를 '속도'와 '운동 에너지(momentum)'가 대체하고 있다. 누구나 즉시 사용자의 인식을 선점하느냐 여부가 동질화된 경쟁 속에서 살아남는 결정적 요소다.
a16z의 최신 에피소드는 AI 스타트업 구조를 재편하는 이 깊은 변화에 초점을 맞추고 있다. 게스트는 Lovable 공동창업자인 Anton Osika다. 그는 AI 제품의 해외 진출 및 소셜 네트워크를 통한 배포 분야에서 빠르게 두각을 나타낸 실무자다. Lovable은 출시 후 두 달 만에 연간 천만 달러 수익을 달성했는데, 이는 모델 자체의 획기적인 돌파구 때문이 아니라 그가 '선제 공격(preemptive strike)'의 힘을 깊이 이해했기 때문이다. AI 분야에서는 아무리 뛰어난 기술을 보유하고 있어도 폭발적인 화제성과 함께 제품의 장점을 사용자가 즉시 이해할 수 있도록 전달하지 못하면, 배포에 능한 경쟁 제품에 순식간에 묻힐 위험이 있다.
Osika는 AI 창업의 게임 룰이 본질적으로 바뀌었다고 지적한다. 과거에는 창업자들이 수개월 동안 제품을 다듬고 사용자 경험을 최적화한 후 배포 전략을 모색할 수 있었다. 하지만 지금은 제품이 처음 48시간 내에 소셜 네트워크상에서 확산되지 않으면 초기부터 사실상 '보이지 않는 사형(invisible death sentence)'을 선고받는 상황이다. 오늘날의 AI 스타트업이 직면한 질문은 "내가 만들 수 있느냐?"가 아니라 "내가 신속하게 알릴 수 있고 지속적으로 상승세를 유지할 수 있느냐?"다. 대규모 모델의 동질화 추세 속에서 기술적 차별성은 점점 더 희미해지고 있으며, 오히려 배포 효율성, 화제성 발화, 사용자 정서 자극이 제품이 얼마나 멀리 갈 수 있는지를 결정짓는 핵심 요소다.
이 프로그램은 또한 Anton이 실천하는 새로운 패러다임을 심층 탐구한다. 공개 개발(building in public), 라이브 데모, 소셜 챌린지 개최 등을 통해 신속하게 브랜드 서사와 사용자 참여감을 조성하고, 커뮤니티 내 영향력 있는 인물들의 조기 개입을 통해 제품 평판과 원생 문화를 구축하며, 다른 AI 도구들과 협력하여 협업형 '스타터 팩(Starter Pack)'을 형성함으로써 저비용 고품질의 배포 협력을 실현하는 방식이다. 이러한 방법들의 공통점은 거대한 마케팅 예산이나 채널 자원에 의존하지 않고, 소셜 네트워크의 규칙 안에서 각각의 제품 업데이트가 가진 전파 효과를 극대화한다는 점이다.
'배포하지 않으면 존재하지 않는 것과 같다'는 AI 사이클 속에서 Anton Osika와 Lovable이 보여주는 전략은 AI 기업이 구름층을 뚫고 운동 에너지 기반의 방어 능력을 구축하는 핵심 경로일 수 있다. 진정한 방어 능력은 더 이상 남들이 따라할 수 없는 기술적 장벽이 아니라, 남들이 따라올 수 없는 속도와 구조적 인식 차이(structural cognitive gap)다.
초기 배포가 중요하다
소비자용 AI 분야에서 방어 능력을 어떻게 구축할 수 있을까? 유감스럽지만 현재로서는 방어 능력이란 존재하지 않는다. 이 산업의 변화 속도는 너무 빠르며, 기반 모델과 하위 인프라는 거의 매달 바뀌고 있으며 새로운 업데이트는 거의 매주 등장한다! 이런 동적인 환경에서 모바일 인터넷 시대처럼 느리고 체계적인 방식으로 제품을 구축하는 것은 거의 불가능하다. 지금 가장 중요한 것은 속도: 얼마나 빠르게 제품을 출시하고, 얼마나 빠르게 사용자의 관심을 얻으며, 얼마나 빠르게 사용자의 인식을 선점할 수 있느냐 하는 것이다.
모든 스타트업은 자사 제품이 유행하기를 원한다. 그러나 지금은 그 어느 때보다 어려워졌다. AI 제품 출시 수량은 많고, 업데이트 반복 속도는 매우 빠르며, 소셜 알고리즘은 예측 불가하고, 기반 모델은 점점 동일화되고 있어 진정한 폭발적 성장을 이루는 것이 점점 더 어려워지고 있다.
전통적인 배포 전략과 성장 수단(생산성 도구나 전문 소비자를 위한 유용한 제품이라 할지라도)은 더 이상 효과적이지 않다. 좀 더 직접적으로 말하자면, 내 동료 Andrew Chen의 표현을 빌리면: 지금 모든 마케팅 채널이 제대로 작동하지 않는다. 유료 유저 유치와 SEO는 일시적인 사용자 증가는 가능하지만, 소비자용 AI 제품에서는 지속적인 사용자 유지가 어렵다. 당신은 관례를 깨야 한다.
현재 산업 역학을 창업자들에게 설명하기 위해 나는 다소 '이상한' 비유를 사용했다: 지금 AI 회사를 설립하는 것은 새 한 마리를 하늘로 던진 다음 날아오를 것을 기도하는 것과 같다.
요즘 수많은 AI 스타트업들은 비둘기 떼처럼 하늘로 날아오르며, 떨어지지 않도록 계속 가속하고 상승하려고 노력한다. 이 회사들은 하나씩 하늘로 '발사'되며 종종 유사한 제품을 만들고, 때로는 동일한 기반 모델을 사용하기까지 한다. 어떤 비둘기는 막 날아오르다가 바로 추락하고, 어떤 비둘기는 일정 고도까지 올랐다가 정체되며 속도가 느려지고 결국 지쳐서 부드럽게 착륙한다(예: 인수되거나 조용히 전환). 그러나 극소수의 비둘기들만이 구름을 뚫고 하늘 위로 치솟으며 나머지 비둘기들을 멀리 뒤로 남겨둔다.
그들은 주류 인식의 일부가 되어 사용자의 인식 공간을 선점한다.
하지만 AI 산업에서는 이미 구름 위에 올랐다고 하더라도 계속해서 열심히 날갯짓을 해야 한다. 당신이 더 빠르게 새로운 기능, 새로운 제품, 새로운 모델을 출시할 수 있다면 두 번째, 세 번째로 빠른 비둘기뿐 아니라 전체 비둘기 무리와도 거리를 벌릴 수 있다.
진정한 방어 능력은 운동 에너지다
그렇다면 이 모든 것은 무엇을 의미하는가? 초기 배포는 매우 중요하다. 물론 배포를 통해 얻은 열기는 사용자를 오래 머무르게 하지는 못하며, 전제 조건은 제품 자체도 지속적으로 따라와야 한다는 것이다. 당신이 제품을 빠르게 반복할 수 있다면, 각 업데이트는 새로운 전시 및 홍보 기회가 된다. 이러한 역학을 이해하고 이를 중심으로 제품을 구성하는 회사들—Perplexity, Lovable, Replit, ElevenLabs 등—은 점차 다른 경쟁자들과의 격차를 벌리고 있다.
그렇다면 어떻게 당신의 '비둘기'가 수직 상승하며 지속적으로 상승할 수 있을까? 미리 알려주자면: 아직 성공 매뉴얼은 존재하지 않는다. 왜냐하면 이 시기의 게임 룰은 신선함과 창의성에 있기 때문이다. 하지만 아래는 우리가 최근 관찰한 효과적인 배포 전략과 그 사례 분석들이다:
해커톤: 공개 공연의 형태로 다시 태어나다
과거 해커톤(Hackathon)은 개발자들 사이의 소규모 행사였다. 하지만 지금은 공개된 공연 쇼에 더 가깝다. 라이브 스트리밍, 소셜 미디어를 통한 광범위한 전파를 통해 배포 영향력을 확대하는 것이 목적이다. 동시에 AI 네이티브 도구들은 참여 장벽을 크게 낮췄다. 이러한 활동은 당신의 제품이 지원하는 새로운 프로젝트가 유행할 수 있는 무대를 제공한다.
예를 들어, ElevenLabs는 올해 초 자사의 AI 음성 플랫폼 잠재력을 보여주기 위해 글로벌 해커톤을 개최했다. 개발자들은 캐릭터 봇에서부터 인터랙티브 오디오 애플리케이션에 이르기까지 다양한 프로젝트를 구축하도록 초청되었다. 그리고 Gibberlink라는 데모 시연 중 예상치 못한 일이 발생했다. 한 AI 음성이 자신이 또 다른 AI와 대화하고 있다는 사실을 깨닫는 순간이었다.
대본 없이 진행된 이 대화에서 두 AI는 인간과 유사한 어조로 대화를 나누며 소셜 미디어에서 큰 논란을 일으켰다. 이는 강력한 기술력을 보여줄 뿐 아니라 'AI에게 자기 인식이 있는가?', '음성 시뮬레이션의 현실성은?' 같은 문화적 '괴짜 취미' 논의 포인트가 되었다. 이 사건은 ElevenLabs에 막대한 노출을 가져왔다.
또 다른 예로, Lovable은 최근 숙련 디자이너가 Webflow를 사용해 랜딩 페이지를 만들고, Lovable의 AI 디자인 어시스턴트를 사용하는 '분위기 코더(vibe coder)'와 누가 더 나은 결과물을 만들어낼지 경쟁하는 라이브 대결을 개최했다. 시간 제한을 두고 라이브로 진행하면서 긴장감을 극대화했다. 이 쇼의 핵심은 누가 이겼는지가 아니라, 관객들이 AI가 디자인 장벽을 낮추고 있으며 심지어 비전문가가 전문가를 이길 수도 있다는 것을 보게 되는 것이다. 이는 Lovable 제품의 실제 활용 사례를 보여줄 뿐 아니라 소셜 플랫폼에 흥미로운 서사 자료를 제공했다.
소셜 실험, 더 '강렬할수록' 좋다
위 트렌드를 더욱 발전시킨 사례도 있다. Bolt는 최근 기네스 세계 기록에 도전하며 사상 최대 규모의 해커톤을 개최하겠다고 발표했으며, 참가 대상은 비개발자까지 포함하며 총 상금은 100만 달러에 달한다.
비슷하게 Genspark는 올봄 자신의 슈퍼 AI 어시스턴트를 이기기 위한 일련의 소셜 챌린지를 시작했다. 참가자들은 AI에게 복잡하거나 기이한 질문을 던져 그 한계를 드러내도록 초청받았다. 가장 독창적이거나 깊이 있는 실패 사례들이 1만 달러의 상금을 나눠가졌다. 이러한 활동은 비용이 크지 않지만 많은 화제와 사용자 참여를 유도할 수 있다.
또 다른 사례를 보면, 중국에서는 최고의 벤처 캐피탈 펀드 중 하나가 3일간의 트루먼쇼식 실험을 진행했다. 개발자들을 방에 가두고 컴퓨터 하나만 주고 생성형 AI 도구만 사용해 가능한 한 많은 돈을 벌도록 했다. 이와 같은 리얼리티 쇼 형식의 아이디어는 명백히 공연성을 띠고 있지만, 바로 그것이 핵심이다. 이 실험은 언론 보도를 받았을 뿐 아니라 소셜 미디어에서도 광범위한 논의를 촉발했다.
AI '스타터 팩'과 연합 전략
오늘날의 사용자는 종종 여러 AI 도구를 스스로 결합해야 한다. 생성, 편집, 최적화, 출력 등. 여러 도구 간 전환이 번거롭다. 이러한 분절된 생태계 속에서 협력이 곧 힘이다.
우리는 점점 더 많은 AI 선도 기업들이 공동 발표 또는 기능 통합 패키지를 통해 제품을 조합 형태로 전파하고 서로 유입을 유도하는 것을 목격하고 있다. 이러한 바이럴 스타터 팩(Starter Pack)은 도구 간 협업 사용 가능성의 잠재력을 보여준다.
예를 들어, Captions는 Runway, ElevenLabs, Hedra와 협력하여 텍스트에서 영상 생성, 음성 더빙까지 완전한 비디오 생성 스택을 구축하여 일체형 AI 비디오 제작 프로세스를 완성했다. Bolt는 Entri, Sentry, Pica, Algorand 등의 AI 인프라 및 창작 도구를 엄선하여 정교하게 구성된 빌더 툴킷을 출시했다. Black Forest Labs는 신규 모델 Kontext를 출시할 때 Fal, Leonardo AI, Freepik, Krea 등 파트너사들과 공동으로 등장했다.
이러한 스타터 팩은 마케팅 이벤트를 넘어 진정한 기능 통합 가치를 지니며, 사용자에게 보여준다: 아이디어에서 결과물까지 더 이상 여기저기 붙여 맞출 필요 없이, 이 조합만으로 해결 가능하다는 것을.
또한 이들은 사회적 지지 효과(social endorsement effect)를 형성한다. 각 협력사는 서로에게 신뢰성과 브랜드 영향력을 추가한다.
커뮤니티 내 영향력 있는 인물과 협력, 방어 능력 구축
방어 능력을 구축하는 또 다른 전략은 AI 네이티브 창작자, 개발자, 디자이너들이 당신을 위해 목소리를 내게 하는 것이다. 여기서 말하는 것은 전통적인 인플루언서(influencer)나 브랜드 대변인이 아니다. 전통적인 인플루언서 마케팅은 점점 효과를 잃고 있다. 투자 대비 수익이 낮고, 트래픽이 빠르게 오고 빠르게 사라지며 전환율도 낮다.
반면, 진정한 선도 AI 기업들은 조기에 접근 권한을 커뮤니티 내 영향력 있는 수직적 원생 사용자들에게 개방하기 시작했다. 이 사람들은 백만 팔로워를 가진 인플루언서는 아닐지 몰라도 특정 커뮤니티, 포럼(Reddit, Discord), 인터넷의 창의적 커뮤니티에서 발언권이 매우 높아 도구의 평판과 채택률을 실제로 좌우할 수 있다.
예를 들어 Nick St. Pierre는 Midjourney의 '자연스러운 전도사(natural evangelist)'로, 초기 생성 이미지 작품들이 널리 퍼졌다. Luma AI도 최근 비슷한 전략을 취해 소수의 AI 네이티브 창작자들에게 조기 사용 권한을 개방했다. Veo 3 출시 전 영화 제작자 Min Choi와 PJ Ace가 모델을 미리 시험 사용하고 콘텐츠를 제작해 광범위한 주목을 받았다.
PJ Ace는 트위터에서 다음과 같이 말했다. "예전엔 처방약 광고 하나 찍는데 50만 달러가 들었지만, 지금은 Veo 3의 500달러 크레딧과 하루 종일 작업으로 해결했다." "이제 누가 50만 달러짜리 광고를 살 수 있겠는가?"
이러한 콘텐츠는 제품 시연을 넘어서 설득력 있는 실제 추천이며, '내부자(insider)'의 시각을 통해 사용자 인식을 강화한다.
직접 공격: '출시 영상'을 배포 전략으로 사용
당신은 아마도 '말하지 말고 보여줘(show, don't tell)'라는 말을 들어봤을 것이다. 하지만 AI 시대에는 이것이 '설명하지 말고 보여줘(show, don't pitch)'로 바뀌었다. 전통 PR은 현재 AI의 빠른 리듬에 비해 너무 느리고 경직되어 있다. 반면 우리는 이름없는 작은 팀들이 훌륭한 제품 데모와 서사 감각 하나로 외부 세계에 돌파하는 효과를 만들어내는 것을 보고 있다.
Kevin Kwok의 말처럼: "언제부턴가 모든 신제품 출시는 반드시 영상을 찍어야 하게 된 걸까? 이 추세 변화가 정말 빠르다."
예를 들어, 중국 스타트업 Manus는 범용 AI 어시스턴트를 출시할 때 기자회견이나 광고를 하지 않고 X와 YouTube에 4분짜리 데모 영상을 직접 업로드했다. 이 영상은 제품의 강력한 기능을 보여주며 광범위한 주목을 받았고 조회수가 50만 회를 넘었다.
이러한 변화 뒤에는 또 다른 근본적 전환이 있다. 점점 더 많은 창업 기업들이 기술을 이해하는 성장 책임자, 혹은 말하자면 Chief Flapping Officer를 임명하고 있다. 이들은 성장 전략 운영뿐만 아니라 직접 나서서 흥미롭고 심지어 기이한 인터랙티브 데모를 제작해 '확산될 만하면 됐다'는 전파 효과를 추구한다.
ElevenLabs의 Luke Harries가 대표적인 예다. 그는 마케팅 캠페인을 기획할 뿐 아니라 WhatsApp용 MCP 서버 데모를 직접 구축하는 등의 기이한 프로젝트를 수행하는데, 이런 기묘한 구축 프로젝트가 종종 예상 밖으로 인기를 끈다.
또 다른 유사한 인물은 Ben Lang이다. 그는 Notion 초기에 흥미로운 데모, 니치한 시연, 디자인 플레이를 제작을 담당했으며, 제품이 아직 주목받기 전부터 Notion의 커뮤니티 문화와 브랜드 정체성을 조용히 형성했다. 지금 그는 Cursor에서 비슷한 역할을 맡아 공개적으로 프로젝트를 구축하며 모든 제품 출시를 공유 가능한 이야기와 콘텐츠로 만들어내고 있다.
Build in Public (공개 구축)
과거에는 성장 데이터가 투자자에게만 조심스럽게 공개되는 비밀이었다. 이제는 점점 더 많은 AI 기업들이 공개 구축을 선택하고 있다. 제품 진행 상황, 사용자 데이터, 수익 이정표, 심지어 실패한 실험까지 모두 공개한다.
예를 들어 Genspark는 소셜 미디어에 트윗을 올렸다. "45일 만에 연간 수익(ARR) 3600만 달러를 달성? 맞다. 우리 20명의 소규모 팀은 역사상 가장 빠르게 성장한 스타트업일지도 모른다. 화려한 마케팅도, 광고도 없다. 오직 입소문만으로 이루어냈다." 그들은 최근 출시한 제품 목록(Genspark AI Sheet, Agentic Download Agent 등)도 함께 게시했다.
Lovable, Bolt, Krea 역시 비슷한 방식을 취하고 있다. 그들은 수익 성장, DAU(일일 활성 사용자 수), 실패한 실험에 대한 반성까지 소셜 미디어에 정기적으로 업데이트하며 사용자가 자신들이 건설 과정의 일부라고 느끼게 하고, 단순한 관찰자나 AI 관광객이 아니라고 느끼게 한다. Lovable 공동창업자 Anton Osika는 2025년 1월 트위터에서 "Lovable이 오늘 출시 두 달 만에 연간 수익 1000만 달러 목표를 달성했다. 성장은 계속 가속 중이다."라고 밝히며 경쟁 제품과 비교한 제품 장점 해설을 스레드 형식으로 게시했다.
이러한 공개성과 투명성은 또 다른 잠재적 경쟁 효과를 낳는다. 한 회사의 제품 돌파, 사용자 수, 수익이 공개되면 동일 분야의 창업 기업들을 자극해 서로 데모를 자랑하고, 성장 그래프를 공유하며, 사용자 피드백을 게시하는 분위기가 조성된다. 이와 같은 '너는 데이터를 공개하니 나도 따르겠다'는 분위기는 오히려 전체 생태계의 전파 효율과 운동 에너지 축적을 촉진한다.
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