창업 성경의 자가 붕괴: 아는 것이 많을수록 더 빨리 망한다
저자: Colossus
번역·편집: TechFlow
TechFlow 서두: 이 글은 미국 정부 자료를 인용해 불편하지만 분명한 사실을 드러낸다. 지난 30년간 베스트셀러가 된 모든 창업 방법론—리ーン 스타트업(Lean Startup), 고객 개발(Customer Development), 비즈니스 모델 캔버스(Business Model Canvas)—은 통계적으로 볼 때 스타트업의 생존률 향상에 전혀 기여하지 못했다는 것이다.
문제가 반드시 그 방법론 자체가 틀렸다고 단정할 수는 없다. 오히려 누구나 동일한 전략을 쓰게 되면, 그 전략은 더 이상 경쟁 우위를 제공하지 못하게 된다.
이 논지는 암호화폐 및 Web3 창업가들에게도 동일하게 적용된다. 지금 당장 다양한 ‘Web3 창업 가이드’를 읽고 있는 독자라면 특히 주의 깊게 읽어볼 필요가 있다.
전문은 다음과 같다:
어떤 창업 방식이든 널리 퍼지게 되면, 창업자들은 모두 같은 해답으로 수렴하게 된다. 만약 모든 사람이 동일한 베스트셀러 창업 기법을 따르면, 결국 모두 똑같은 회사를 만들게 되고 차별성이 사라진다. 그러한 회사들 중 대부분은 실패할 수밖에 없다. 실상은 이렇다. 누군가 ‘성공적인 스타트업을 만드는 방법’을 가르치려 할 때마다, 당신은 오히려 다른 일을 해야 한다. 이 역설은 한 번 명확히 이해하면 자명해지지만, 동시에 우리가 나아가야 할 방향도 내포하고 있다.
25년 전, 새로운 ‘창업 전도사’ 물결이 등장하기 이전에 유행하던 창업 조언은 솔직히 말해 무용지물이었을 뿐 아니라 오히려 해로웠다. 그것은 포춘(Fortune) 500대 기업 전략과 소규모 사업 전술을 순진하게 혼합한 것이었고, 5년 계획과 일상 운영 관리를 병행하도록 권고했다. 그러나 고성장 잠재력을 지닌 스타트업에게 장기 계획은 의미가 없었다—미래는 예측 불가능했고, 일상 운영에만 집중하는 것은 창업자를 보다 신속한 경쟁자 앞에 노출시켰다. 구시대의 조언은 점진적 개선이 가능한 세상을 위해 설계된 것이었지, 근본적인 불확실성을 위한 것이 아니었다.
새 세대 창업 전도사들의 조언은 달랐다: 직관적으로 타당해 보였고, 논거도 충분해 보였으며, 창업자들에게 진정한 불확실성 속에서 기업을 구축하기 위한 단계별 프로세스를 제시했다. 스티브 블랭크(Steve Blank)는 2005년 출간된 『네 단계 창업법(The Four Steps to the Epiphany)』에서 고객 개발(Customer Development) 방법론을 제시하며, 창업 아이디어를 검증 가능한 가설의 집합으로 간주하라고 권고했다. 즉, 코드 한 줄 쓰기 전에 잠재 고객을 만나 인터뷰하고, 가설을 검증하거나 반박하라는 것이다. 에릭 리스(Eric Ries)는 2011년 출간된 『리ーン 스타트업(Lean Startup)』에서 이를 바탕으로 ‘빌드-측정-학습(Build-Measure-Learn)’ 사이클을 제안했다. 최소 기능 제품(MVP)을 출시하고 실제 사용자의 행동을 측정하며, 아무도 원하지 않는 제품을 완성하느라 시간을 낭비하기보다는 신속하게 반복 개선하라는 것이다. 옥스터발드(Osterwalder)의 비즈니스 모델 캔버스(2008년)는 창업자들에게 비즈니스 모델의 9개 핵심 구성 요소를 시각화할 수 있는 도구를 제공하며, 어느 한 구성 요소가 작동하지 않을 경우 빠르게 조정할 수 있도록 했다. IDEO와 스탠포드 대학교 디자인 스쿨(Stanford d.school)이 확산시킨 디자인 씽킹(Design Thinking)은 최종 사용자에 대한 공감과 신속한 프로토타이핑을 강조함으로써 문제를 조기에 발견하도록 유도한다. 사라스바시(Sarasvathy)의 효과 추론(Effectuation) 이론은 거대한 목표를 달성하기 위한 계획을 역공학적으로 도출하는 대신, 창업자 본인의 기술과 인맥에서 출발하라고 조언한다.
이들 전도사는 의도적으로 ‘성공적인 창업을 위한 과학’을 구축하려 했다. 2012년 블랭크는 미국 국립과학재단(NSF)이 자신의 고객 개발 프레임워크를 “창업의 과학적 방법”이라 부르고 있으며, “우리는 이제 스타트업의 실패율을 낮추는 법을 안다”고 선언했다. 리스의 리ーン 스타트업 웹사이트는 “리ーン 스타트업은 스타트업의 창립 및 경영을 위한 과학적 방법을 제공한다”고 주장하며, 책 표지 뒷면에는 IDEO CEO 팀 브라운(Tim Brown)의 말을 인용해 “리스는 배우고 복제할 수 있는 과학적 프로세스를 제시했다”고 적었다. 한편 옥스터발드는 박사학위 논문에서 비즈니스 모델 캔버스가 디자인 사고(Design Thinking)의 전신인 ‘디자인 과학(Design Science)’에 기반한다고 주장했다.
학계의 창업 연구 부서 역시 스타트업을 연구하지만, 그들의 ‘과학’은 인류학에 더 가깝다: 창업자 문화와 스타트업 실천을 묘사함으로써 그것들을 이해하려는 것이다. 반면 새 세대 전도사들은 보다 실용적인 비전을 지녔다—현대 과학의 초기 시절, 자연 철학자 로버트 보일(Robert Boyle)이 명확히 밝혔던 바로 그 비전이다: “내 정원에 더 좋은 약초와 꽃을 피울 수 있는 능력이 없으면, 나는 결코 진정한 자연학자라 칭할 수 없다.” 즉, 과학은 근본적인 진리를 추구해야 하지만, 동시에 실제로 유용해야 한다.
그것이 유용한가 여부야말로, 그것이 과학이라 불릴 자격이 있는지를 결정한다. 그리고 창업 전도에 대해 우리가 확실히 아는 한 가지는, 그것이 전혀 작동하지 않았다는 사실이다.
우리는 정확히 무엇을 배웠는가?
과학에서는 어떤 것이 효과적인지를 실험을 통해 판단한다. 아인슈타인의 상대성 이론이 점차 받아들여질 때, 다른 물리학자들은 그 이론의 예측이 정확한지 검증하기 위해 시간과 자금을 투입해 실험을 설계했다. 우리는 초등학교 때부터 과학적 방법이 과학 그 자체임을 배웠다.
그러나 인간의 어떤 결함 때문에, 우리는 ‘진리가 이렇게 발견된다’는 생각을 저항하기도 한다. 우리의 두뇌는 증거를 기대하지만, 우리 마음은 이야기를 원한다. 오래된 철학적 입장—스티븐 샤펜(Steven Shapin)과 사이먼 쉐퍼(Simon Schaffer)가 1985년 출간된 『리바이어던과 기펌(Leviathan and the Air-Pump)』에서 훌륭히 다룬 입장—에 따르면, 관찰은 우리에게 진리를 줄 수 없고, 진정한 진리는 우리가 이미 참이라고 알고 있는 다른 것들로부터 논리적 원칙을 통해 유도될 수만 있다. 즉, 제1원리(first principles)에서 출발해야 한다. 이는 수학에서는 표준이지만, 데이터가 약간 잡음이 많거나 공리적 기반이 덜 견고한 분야에서는 매력적으로 보이지만 실은 터무니없는 결론을 이끌어낼 수 있다.
16세기 이전까지 의사들은 2세기 그리스 의사 갈레노스(Galen)의 저작을 바탕으로 환자를 치료했다. 갈레노스는 질병이 네 가지 체액—혈액, 가래, 황담, 흑담—의 불균형에서 비롯된다고 믿었고, 이러한 균형을 회복하기 위해 방혈, 구토 유도, 발진 요법(cupping) 등을 권했다. 의사들은 이 치료법을 천 년 이상 따랐는데, 그 이유는 그것이 효과 있었기 때문이 아니라, 고대 학자의 학문적 권위가 동시대 관찰의 가치를 압도해 보였기 때문이다. 그러나 1500년경 스위스 의사 파라셀수스(Paracelsus)는 갈레노스의 치료법이 실제로 환자를 낫게 하지 못한다는 사실을 눈치 채고, 일부 치료법—예컨대 매독 치료를 위한 수은 사용—은 체액 이론의 틀 안에서는 전혀 설명되지 않지만 실제로 효과가 있다는 것을 알게 되었다. 파라셀수스는 “환자가 너의 교과서요, 병상이 너의 서재다”며 증거를 듣는 것을 권고했고, 1527년에는 갈레노스의 저작을 공개적으로 불태우기까지 했다. 그러나 그의 비전은 수백 년이 걸려서야 받아들여졌다—조지 워싱턴(George Washington)이 급진적인 방혈 치료 후 사망한 것이 거의 삼백 년 후였다—왜냐하면 사람들은 갈레노스처럼 정돈되고 단순한 이야기를 믿는 것을 선호했기 때문이다. 복잡하고 혼란스러운 현실을 직시하기보다는.
파라셀수스는 효과가 있는 것에서 출발해 그 원인을 역추적했다. 제1원리 사고자들은 먼저 ‘원인’을 가정한 후, 결과가 어떠하든 그 원인이 효과가 있다고 굳게 믿는다. 오늘날의 현대 창업 사상가들은 증거 기반의 파라셀수스와 더 유사한가, 아니면 자기 이야기의 우아한 내적 일관성에 의존하는 갈레노스와 더 유사한가? 과학의 이름으로, 증거를 살펴보자.
다음은 미국 스타트업 생존률에 관한 공식 정부 자료이다. 각 선은 특정 연도에 설립된 기업의 생존 확률을 나타낸다. 첫 번째 선은 1년 생존률을 추적하고, 두 번째 선은 2년 생존률을, 이와 같이 계속된다. 그래프는 1995년부터 현재까지 1년 생존 기업 비율이 거의 변화하지 않았음을 보여준다. 2년, 5년, 10년 생존률도 마찬가지이다.
새 세대 전도사들이 존재한 기간은 충분히 길었고, 그 인지도도 충분히 높았다—관련 서적 판매량은 수백만 부에 달하며, 거의 모든 대학의 창업 과정에서 이 내용을 강의한다. 만약 그들이 효과적이었다면, 통계상으로는 분명히 드러났어야 했다. 그러나 지난 삼십 년간, 스타트업의 생존 가능성을 높이는 데 있어 체계적인 진전은 전혀 없었다.
정부 자료는 미국 내 모든 스타트업—레스토랑, 드라이클리닝 업체, 로펌, 조경 디자인 회사—을 포함하여 집계한 것이며, 위험투자(VC) 지원을 받는 고성장 잠재력의 기술 스타트업에 한정되지 않는다. 창업 전도사들은 자신들의 방법론이 실리콘밸리 식 기업에만 적용된다고 주장하지는 않았지만, 이 기법들은 잠재적 수익이 충분히 크지 않으면 창업자가 감수하기 어려운 극단적인 불확실성에 가장 자주 맞춤화되어 사용된다. 따라서 보다 정밀한 측정 지표를 채택해 보자: 초기 투자 라운드(시드 라운드)를 완료한 후, 후속 투자 라운드(A 라운드 등)를 성공적으로 마친 미국 VC 지원 스타트업의 비율이다. VC의 운용 방식을 고려할 때, 후속 투자 라운드를 완료하지 못한 대부분의 기업은 생존하지 못했다고 합리적으로 가정할 수 있다.
실선은 원시 데이터이며, 점선은 최근 시드 라운드를 완료한 기업 중 아직 A 라운드를 마치지 못했으나 향후 가능성이 있는 기업을 조정한 것이다.
시드 라운드를 완료한 기업 중 후속 투자 라운드를 성공적으로 마치는 비율이 급격히 하락한 것은, 지난 15년간 VC 지원 스타트업의 성공률이 향상되었다는 주장을 뒷받침하지 않는다. 오히려 그 반대일 수도 있다—실패 빈도가 더 빈번해졌을 가능성도 있다. 물론 VC의 자금 배분은 스타트업의 질만으로 결정되는 것은 아니다: 코로나19 충격, 제로 금리 시대 종료, AI 분야에 집중된 자본 수요 등 다양한 외부 요인이 작용한다.
또한, VC 자금 총량의 증가로 인해 자격 미달 창업자들이 시장에 더 많이 유입되었고, 이로 인해 성공률의 상승을 상쇄시켰다는 주장도 있을 수 있다. 그러나 다음 그래프에서 볼 수 있듯이, 성공률의 하락은 자금 조달 기업 수가 증가하는 기간과 감소하는 기간 모두에서 발생한다. 만약 자격 미달 창업자들의 과잉이 평균 성공률을 끌어내렸다면, 2021년 이후 자금 조달 기업 수가 감소했을 때 성공률은 반등했어야 한다. 그러나 그런 반등은 일어나지 않았다.
그러나 창업자 수의 증가는 그것 자체로도 성공이 아닐까? 이런 말을 들어보라—전도사들의 조언을 따랐음에도 실패한 창업자들에게. 그들은 실존하는 사람이다. 자신의 시간, 저축, 명예를 걸었다. 그들은 자신이 마주한 현실이 무엇인지 알 권리가 있다. 최정상 VC 투자자들은 아마도 더 많은 돈을 벌었을 것이다—오늘날 유니콘 기업의 수는 과거보다 많다—그러나 이는 부분적으로 엑싯(Exit) 시점이 더 길어졌기 때문이고, 또 부분적으로는 엑싯의 멱법칙(Power Law) 분포가 수학적으로 더 많은 기업을 시작하면 극단적으로 큰 성공이 나올 확률이 높아진다는 것을 의미하기 때문이다. 그러나 창업자에게는 이는 냉혹한 위안이다. 이 시스템은 더 많은 ‘대박’을 만들어내고 있지만, 개별 창업자의 성공 확률은 개선되지 않았다.
우리는 새 세대 전도사들이 스타트업의 성공 가능성을 높이지 못했다는 사실을 진지하게 받아들여야 한다. 데이터는 최선의 경우, 이들이 전혀 영향을 미치지 않았음을 보여준다. 우리는 근본적으로 작동하지 않는 사고 틀 위에 막대한 시간과 수십억 달러를 소비해왔다.
진정한 창업 과학을 향하여
전도사들은 자신들이 창업 과학을 제공한다고 주장하지만, 그들이 스스로 설정한 명확한 기준에 비추어 보면 우리는 전혀 진전을 이루지 못했다: 우리는 스타트업을 더 성공적으로 만들 수 있는 방법을 모른다. 보일은 이렇게 말했을 것이다. “만약 우리의 정원에 더 좋은 약초나 꽃이 피지 않는다면, 그곳엔 과학이 존재하지 않는다.” 이는 실망스럽고 혼란스럽다. 투입된 시간, 광범위한 채택, 그리고 이 아이디어들 뒤에 숨은 명백한 지적 수준을 고려할 때, 그것들이 전혀 작동하지 않았다고 상상하기 어렵다. 그러나 데이터는 우리가 정말로 아무것도 배우지 못했다는 것을 보여준다.
진정한 창업 과학을 구축하려면, 왜 이런 일이 벌어졌는지를 이해해야 한다. 세 가지 가능성이 있다. 첫째, 이 이론들이 근본적으로 틀렸을 수 있다. 둘째, 이 이론들이 너무 자명해서 그것을 체계화하는 데는 아무런 의미가 없을 수 있다. 셋째, 이 이론들을 모두가 동일하게 사용하게 되면, 그 이론들은 더 이상 어떤 이점을 제공하지 못하게 될 수 있다. 결국 전략의 본질은 경쟁자와 다른 일을 하는 데 있다.
어쩌면 이론 자체가 틀렸을 수도 있다
만약 이 이론들이 근본적으로 틀렸다면, 그것들이 확산됨에 따라 창업 성공률은 하락해야 한다. 우리의 데이터는 전체 스타트업의 관점에서 볼 때 이 상황이 성립하지 않음을 보여주며, VC 지원 기업의 실패율 상승은 다른 원인에서 기인한 것으로 보인다. 데이터를 떠나서도, 이 이론들은 틀렸다고 보이지 않는다. 고객과 대화하고, 실험을 하고, 끊임없이 반복 개선하는 것은 분명히 유익해 보인다. 그러나 1600년 당시 의사들이 보기에도 갈레노스의 이론은 틀렸다고 보이지 않았다. 다른 과학적 가설을 검증하듯이 이 프레임워크를 검증하지 않는 한, 우리는 그것들이 정말로 옳은지 확신할 수 없다.
이것은 칼 포퍼(Karl Popper)가 『과학적 발견의 논리(The Logic of Scientific Discovery)』에서 과학을 위해 설정한 기준이다: 어떤 이론이 과학적이라 함은, 그것이 원칙적으로 반증될 수 있을 때만 그렇다. 당신은 이론을 갖고 있고, 그것을 시험한다. 실험이 그 이론을 지지하지 않으면, 그것을 버리고 다른 것을 시도한다. 반증될 수 없는 이론은 이론이 아니라, 신앙이다.
창업 연구에 이 기준을 적용하려는 시도는 매우 드물다. 소수의 무작위 대조 시험(Randomized Controlled Trials)이 존재하지만, 이들은 일반적으로 통계적 유의성(statistical power)이 부족하며, ‘효과적’이라는 개념을 스타트업의 진정한 성공과 다른 것으로 정의한다. VC가 매년 수십억 달러를 투자하는 현실을 고려할 때, 더不用说 창업자들이 자신의 아이디어를 시도하기 위해 수 년을 바치는 현실을 고려할 때, 스타트업이 배우도록 가르쳐진 기법들이 실제로 효과가 있는지 진지하게 검증하려는 노력은 거의 없다는 것이 이상해 보인다.
그러나 전도사들은 자신의 이론을 검증하려는 동기가 거의 없다. 그들은 책을 팔아 수익을 얻고 영향력을 확대한다. 창업 액셀러레이터는 다수의 창업자를 멱법칙의 ‘여과망’에 몰아넣고, 소수의 비범한 성공 사례에서 수익을 얻는다. 학술 연구자들도 자신만의 왜곡된 동기를 가지고 있다: 자신의 이론이 틀렸음을 입증하는 것은 자금 지원을 잃는 것을 의미하며, 그에 상응하는 보상은 없다. 이 전체 산업은 물리학자 리처드 파인만(Richard Feynman)이 ‘화물 숭배 과학(Cargo-Cult Science)’이라 부른 구조를 지니고 있다: 과학의 형식은 흉내 내지만 실질은 결여된 건물—단지 일화(anecdote)에서 규칙을 도출할 뿐 근본적인 인과관계를 구축하지 않는다. 소수의 성공한 스타트업이 고객 인터뷰를 했다는 사실만으로, 당신의 스타트업이 그렇게 한다면 성공할 것이라고 단정할 수는 없다.
그러나 우리가 기존의 해답이 충분하지 않다는 것을 인정하지 않으면, 새로운 해답을 추구하려는 동기도 생기지 않는다. 우리는 무엇이 효과적인지, 무엇이 그렇지 않은지를 실험을 통해 알아내야 한다. 이것은 비용이 많이 들 것이다. 왜냐하면 스타트업은 열악한 실험 대상이기 때문이다. 스타트업이 특정 일을 하거나 하지 않도록 강제하기는 어렵다(창업자에게 반복 개선을 하지 말라고 막을 수 있는가? 고객과 대화하지 말라고 막을 수 있는가? 사용자에게 어떤 디자인을 선호하는지 물어보지 말라고 막을 수 있는가?). 또한 기업이 생존을 위해 사투를 벌일 때, 엄격한 기록 유지가 보통 우선순위가 낮기 때문이다. 각 이론 내부에도 검증해야 할 수많은 미세한 사항들이 있다. 사실상, 이러한 실험은 제대로 수행될 수조차 없을 수 있다. 그러나 그렇다면 우리는 다른 어떤 반증 불가능한 이론에 대해서도 망설이지 않고 말할 수 있는 진실을 인정해야 한다: 그것은 과학이 아니라, 위조 과학(pseudoscience)이다.
어쩌면 이론이 너무 자명할 수도 있다
어느 정도까지는 창업자들이 이러한 기법을 공식적으로 배울 필요조차 없다. 블랭크가 ‘고객 개발’이라는 용어를 만들기 이전에도, 창업자들은 고객과 대화함으로써 고객을 개발해 왔다. 마찬가지로, 리스가 이 관행에 이름을 붙이기 이전에도, 창업자들은 최소 기능 제품(MVP)을 만들고 반복 개선해 왔다. 누군가 ‘디자인 씽킹’이라는 용어를 만들기 이전에도, 창업자들은 사용자 중심으로 제품을 디자인해 왔다. 비즈니스의 작동 원리는 일반적으로 이러한 행동을 유도하며, 수백만 명의 실무자들이 매일 마주하는 문제를 해결하기 위해 독자적으로 이 관행들을 재발명해 왔다. 아마도 이 이론들은 자명한 것이고, 전도사들은 다만 오래된 와인을 새 병에 담았을 뿐이다.
이것이 반드시 나쁜 일은 아니다. 효과적인 이론은 자명하더라도, 더 나은 이론으로 나아가는 첫걸음이다. 포퍼와 반대로, 과학자들은 이론이 반증된 순간에 단순히 유망한 이론을 버리지 않는다. 그들은 그것을 개선하거나 확장하려고 시도한다. 과학사 및 과학 철학자 토머스 쿤(Thomas Kuhn)은 『과학 혁명의 구조(The Structure of Scientific Revolutions)』에서 이를 강력히 입증했다: 뉴턴이 중력 이론을 발표한 후 60여 년간, 달의 운동에 대한 그의 예측은 틀렸다. 수학자 알렉시스 클레로(Alexis Clairaut)가 이것이 삼체 문제(three-body problem)임을 인식하고 수정할 때까지 말이다. 포퍼의 기준에 따르면 우리는 뉴턴의 이론을 버려야 했을 것이다. 그러나 그런 일은 일어나지 않았다. 왜냐하면 그 이론은 다른 측면에서 충분히 지지받았기 때문이다. 쿤은 과학자들이 하나의 믿음 체계—즉, 패러다임(paradigm)—내에서 고집스럽다고 주장한다. 왜냐하면 패러다임은 과학자들이 기존 이론 위에서 구축하고 개선할 수 있는 구조를 제공하기 때문이다. 따라서 과학자들은 필사적으로 붙들어야 할 때까지 패러다임을 쉽게 버리지 않는다. 패러다임은 나아갈 길을 제시한다.
창업 연구에는 패러다임이 없다. 혹은, 너무 많은 패러다임이 존재해 어느 하나도 전체 분야를 통합할 만큼 설득력 있게 받아들여지지 못하고 있다. 이는 창업을 과학으로서 사고하는 사람들이, 어떤 문제가 해결할 가치가 있는지, 관찰이 무엇을 의미하는지, 혹은 완전히 옳지 않은 이론을 어떻게 개선할지에 대한 공통의 지침을 갖지 못한다는 것을 의미한다. 패러다임이 없으면, 연구자들은 제자리에서 헤매며 서로 다른 언어로 이야기할 뿐이다. 창업이 과학이 되려면, 주도적인 패러다임—즉, 집단적 노력을 조직할 수 있을 만큼 설득력 있는 공통의 틀—이 필요하다. 이는 단순히 이론을 검증하기로 결정하는 것보다 훨씬 어려운 문제이다. 왜냐하면 어떤 아이디어가 패러다임이 되려면, 긴급한 열린 질문들에 대한 답을 제공해야 하기 때문이다. 우리는 그것을 공중에서 끌어다 올릴 수는 없지만, 더 많은 사람들이 시도하도록 장려해야 한다.
어쩌면 이론은 자기 부정적일 수도 있다
경제학은 우리에게 이렇게 가르친다. 만약 당신이 다른 모든 사람과 동일한 일을 하고—동일한 고객에게 동일한 제품을 판매하고, 동일한 생산 공정과 동일한 공급업체를 사용한다면—직접적인 경쟁은 당신의 이윤을 제로로 몰아간다. 이 개념은 비즈니스 전략의 기반이다. 조지 소로스(George Soros)의 ‘반사성(Reflexivity)’ 이론—시장 참여자의 믿음이 시장을 스스로 바꾸어, 그들이 이용하려던 이점을 약화시킨다—에서부터 피터 틸(Peter Thiel)의 쇼펜하우어식 주장 ‘경쟁은 실패자의 게임’에 이르기까지, 다양한 형태로 표현된다. 마이클 포터(Michael Porter)는 그의 획기적인 저서 『경쟁 전략(Competitive Strategy)』에서, 경쟁자가 차지하지 않은 시장 위치를 찾아야 한다는 필요성을 명시적으로 규정했다. 김찬위(Kim Chan Wey)와 레네 모보네(René Mauborgne)는 『블루오션 전략(Blue Ocean Strategy)』에서 이 아이디어를 한 단계 더 발전시켜, 기업은 기존 영역에서 경쟁하기보다는 완전히 경쟁이 없는 시장 공간을 창출해야 한다고 주장한다.
그러나 만약 모든 사람이 동일한 방법으로 기업을 구축한다면, 그들은 일반적으로 직접적인 경쟁을 하게 된다. 만약 모든 창업자가 고객 인터뷰를 한다면, 모두 동일한 결론으로 수렴하게 된다. 만약 모든 팀이 최소 기능 제품(MVP)을 출시하고 반복 개선한다면, 그들은 결국 동일한 제품으로 수렴하게 된다. 경쟁 시장에서의 성공은 반드시 상대적인 것이어야 하므로, 효과적인 방법은 다른 모든 사람이 하는 것과 달라야 한다.
귀류법(reductio ad absurdum)은 이것을 명백히 한다: 만약 창업 성공을 보장하는 프로세스 차트가 존재한다면, 사람들은 24시간 내내 성공적인 스타트업을 대량 생산할 것이다. 그것은 영원한 돈 버는 기계가 될 것이다. 그러나 경쟁 환경에서는 이렇게 많은 신규 기업이 쏟아져 나오면 대부분이 실패하게 된다. 따라서 잘못된 전제는 바로 ‘그러한 프로세스 차트가 존재할 수 있다’는 것이다.
진화 이론에는 이에 정확히 대응하는 유사성이 있다. 1973년 진화 생물학자 리 뱅 밸런(Leigh Van Valen)은 ‘적왕후 가설(Red Queen Hypothesis)’을 제시했다: 어떤 생태계에서 한 종이 다른 종을 희생시켜 진화적 이점을 얻게 되면, 열세에 처한 종은 그 개선을 상쇄하기 위해 진화한다. 이 이름은 루이스 캐럴(Lewis Carroll)의 『애리스의 거울 나라(Alice Through the Looking-Glass)』에서 유래했는데, 여기서 적왕후는 애리스에게 “당신은 제자리에 머물기 위해 최선을 다해 달려야 한다”고 말한다. 종은 경쟁 종의 혁신적 전략 속에서 살아남기 위해, 수많은 다양하고 특이한 전략으로 끊임없이 혁신해야 한다.
마찬가지로, 새로운 창업 방법이 모두에게 빠르게 채택되면, 누구도 상대적 이점을 얻지 못하고, 성공률은 평탄하게 유지된다. 승리하려면, 스타트업은 신선하고 차별화된 전략을 개발하고, 경쟁자가 따라잡기 전에 지속 가능한 모방 장벽을 구축해야 한다. 이는 종종 승리 전략이 내부적으로 개발된 것(누구나 읽을 수 있는 공개 출판물에 실린 것이 아닌)이거나, 너무 특이해서 아무도 복제하려고 생각조차 하지 않을 정도임을 의미한다.
이것은 과학으로서 구축하기가 매우 어려워 보인다…
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