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생성형 AI 붐은 순식간에 수많은 스타트업을 탄생시켰습니다. 그러나 시간이 지나 시장의 열기가 가라앉자, 한때 큰 주목을 받았던 두 가지 비즈니스 모델—LLM 래퍼와 AI 애그리게이터—가 오히려 경계해야 할 사례로 지적되고 있습니다.
구글의 클라우드, 딥마인드, 알파벳 등 글로벌 스타트업 조직을 이끄는 대런 모우리(Darren Mowry)는 이러한 '갈고리(hooks)'를 이용하는 스타트업들은 이미 '엔진 경고등'이 켜진 상태라고 경고합니다.
LLM 래퍼(LLM wrappers)란 본질적으로 Claude, GPT, Gemini와 같은 기존의 거대 언어 모델(LLM)을 가져와 특정 문제를 해결하기 위한 제품이나 UX 레이어로 포장(wrap)하는 스타트업을 의미합니다. 예를 들어, AI를 활용해 학생들이 공부하는 것을 돕는 서비스가 이에 해당합니다.
모우리는 이번 주 에쿼티(Equity) 방송에서 "만약 백엔드 모델에 전적으로 의존하고 사실상 그 모델을 화이트 라벨링(white-labeling) 수준으로 사용하는 것에 그친다면, 업계는 더 이상 그런 방식에 인내심을 갖지 못합니다"라고 말했습니다.
모우리는 "Gemini나 GPT-5 위에 '지극히 얇은 지적 재산(IP)'을 덧씌우는 것은 스스로 차별성을 확보하지 못했음을 의미합니다"라고 지적합니다.
그는 스타트업이 '진행하고 성장'하기 위해서는 "수평적(horizontally)으로 차별화되거나 특정 버티컬 마켓에 깊이 특화된 넓고 깊은 해자(deep, wide moat)를 갖춰야 한다"고 조언했습니다. 깊은 해자를 갖춘 LLM 래퍼의 성공 사례로는 GPT 기반 코딩 어시스턴트인 Cursor나 법률 AI 어시스턴트인 Harvey AI 등이 있습니다.
즉, 스타트업들은 더 이상 GPT 위에 단순히 UI만 덧붙인다고 해서 2024년 중반 OpenAI가 ChatGPT 스토어를 출시했을 때처럼 시장에서 견인력을 얻기 어려워졌습니다. 현재의 핵심 과제는 지속 가능한 제품 가치를 구축하는 것입니다.
AI 애그리게이터(AI aggregators)는 래퍼의 한 하위 범주입니다. 이들은 여러 LLM을 하나의 인터페이스나 API 계층으로 통합하여 사용자 쿼리를 여러 모델에 걸쳐 분산 처리(routing)하고 여러 모델에 접근할 수 있게 하는 스타트업입니다. 이러한 기업들은 보통 모니터링, 거버넌스, 평가(eval) 도구 등이 포함된 오케스트레이션(orchestration) 레이어를 제공합니다. AI 검색 스타트업 Perplexity나 단일 API를 통해 다수의 AI 모델 접근성을 제공하는 개발자 플랫폼 OpenRouter가 대표적인 예입니다.
많은 플랫폼이 자리를 잡아가고 있지만, 모우리가 새로 진입하는 스타트업들에게 전하는 메시지는 분명합니다. "애그리게이터 사업은 지양해야 합니다."
일반적으로 애그리게이터들은 요즘 큰 성장세를 보이지 못합니다. 모우리가 설명하기를, 사용자들은 단순히 내부 컴퓨팅 자원이나 접근성 제약 때문이 아니라, 자신의 필요에 따라 적절한 시점에 최적의 모델로 연결해 주는 '내재된 지적 재산(intellectual property built in)'을 원하기 때문입니다.
모우리는 클라우드 업계에서 수십 년간 활동하며 AWS와 Microsoft에서 경험을 쌓은 후 Google Cloud에 자리를 잡았습니다. 그는 현재 상황이 아마존의 클라우드 사업이 본격적으로 성장하던 2000년대 후반에서 2010년대 초반의 클라우드 컴퓨팅 초기와 유사하다고 평가합니다.
당시 많은 스타트업들이 유사한 흐름을 탔습니다. 그러나 시간이 지나면서 경쟁력 있는 곳들만이 살아남았습니다.
반면, 현재는 시장이 매우 성숙해졌고, 기술력과 독창성을 가진 기업만이 생존할 수 있다는 것입니다.
[출처:] https://techcrunch.com/2026/02/21/google-vp-warns-that-two-types-of-ai-startups-may-not-survive