크런치베이스(Crunchbase) 데이터에 따르면, 전 세계 AI 기업들은 2024년에 벤처 캐피털(VC)로부터 1,000억 달러가 넘는 투자를 유치했으며, 이는 2023년 대비 80% 이상의 증가율을 기록한 수치입니다. 이 금액은 2024년 총 VC 투자액의 거의 3분의 1을 차지합니다.
이처럼 막대한 자금이 AI 기업들로 집중되면서, AI 산업은 지난 2년간 급성장하여 과잉 포화 상태에 이르렀습니다. 그 결과, 실제 업무에 활용되기보다는 마케팅 용도로만 AI를 사용하는 중복 스타트업들과, 진정한 가치를 지닌 '원석' 같은 AI 스타트업들이 혼재하고 있습니다. 투자자들은 어떤 스타트업이 카테고리 리더가 될 잠재력을 가졌는지 파악하는 데 어려움을 겪고 있습니다.
최근 테크크런치(TechCrunch)는 엔터프라이즈용 스타트업에 투자하는 VC 20곳을 대상으로 설문조사를 진행했습니다. 이 설문은 AI 스타트업에게 핵심 경쟁 우위(Moat)를 제공하거나, 동종 업계 대비 차별화되는 요소가 무엇인지 알아보기 위함이었습니다. 응답자의 과반기 이상은 AI 스타트업의 핵심 강점은 ‘독점 데이터의 질’ 또는 ‘데이터의 희소성’이라고 답변했습니다.
세일즈포스 벤처스(Salesforce Ventures)의 매니징 파트너인 Paul Drews는 빠르게 변화하는 시장 환경 때문에 AI 스타트업이 해자(moat)를 구축하기 매우 어렵다고 테크크런치에 전했습니다. 그는 차별화된 데이터, 기술 연구 혁신, 그리고 매력적인 사용자 경험의 조합을 갖춘 스타트업을 찾아보고 있다고 덧붙였습니다.
배터리 벤처스(Battery Ventures)의 벤처 투자자인 Jason Mendel 역시 기술적 해자의 약화에 동의했습니다. 멘델은 테크크런치와의 인터뷰에서 "저는 깊이 있는 데이터와 워크플로우 기반의 해자를 가진 기업에 주목하고 있습니다"라고 말했습니다. 그는 "독특하고 독점적인 데이터에 대한 접근성은 기업이 경쟁사보다 더 우수한 제품을 제공할 수 있게 하며, 고객이 매일 의존하는 핵심 참여 및 인텔리전스 시스템이 되게 하는 '끈끈한(sticky)' 워크플로우나 사용자 경험이 이를 가능하게 합니다"라고 설명했습니다.
독점적이거나 확보하기 어려운 데이터는 수직적(vertical) 솔루션을 구축하는 회사들에게 더욱 중요해지고 있습니다. 노리스웨스트 벤처 파트너스(Norwest Venture Partners)의 파트너 Scott Beechuk은 고유한 데이터에 성공적으로 집중하는 기업이야말로 가장 높은 장기적 잠재력을 가진 스타트업이라고 언급했습니다.
데이터브릭스 벤처스(Databricks Ventures)의 부사장 Andrew Ferguson은 풍부한 고객 데이터와 AI 시스템 내에서 피드백 루프를 만들어내는 데이터가 AI 시스템의 효과를 높여 스타트업이 두드러지게 만드는 데 도움이 될 수 있다고 말했습니다.
작물에서 해충과 질병을 탐지하는 컴퓨터 비전 스타트업 [회사명]의 CEO Valeria Kogan은 테크크런치에, 회사의 모델이 고객 데이터와 자체 연구 개발 센터의 데이터를 모두 기반으로 훈련되었기 때문에 Fermata가 인기를 얻을 수 있었다고 설명했습니다. 또한 Kogan은 회사가 데이터 레이블링 전 과정을 자체적으로 수행하는 것이 모델의 정확도를 높이는 데 중요한 차이를 만든다고 덧붙였습니다.
워크-벤치(Work-Bench)의 공동 창립자이자 제너럴 파트너인 Jonathan Lehr는 기업이 가진 데이터의 양뿐만 아니라, 이를 얼마나 체계적으로 정제하고 활용하는지가 중요하다고 강조했습니다. Lehr는 "순수 시드 펀드로서, 저희는 깊은 도메인 전문 지식이 요구되고, AI가 주로 이전에 접근할 수 없었거나(혹은 확보하는 데 막대한 비용이 드는) 데이터를 확보하고, 수백 또는 수천 명의 인시(man-hours)를 투입해야 하는 방식으로 정제하는 수직 AI 기회에 에너지를 집중하고 있습니다"라고 설명했습니다.
VC들은 데이터 외에도, 강력한 인재가 이끄는 AI 팀, 다른 기술과의 기존 통합(integration) 역량을 갖춘 팀, 그리고 고객의 워크플로우에 대한 깊이 있는 이해를 보유한 기업을 핵심적인 요소로 꼽고 있습니다.