내년에도 AI에 베팅?

요즘 투자 얘기 나오면 거의 자동으로 나오는 말이 있지. “AI가 대세다.”

내년에도 투자 키워드는 진짜 한 단어로 정리돼. AI. 근데 이게 “AI 붙이면 다 투자” 이런 분위기는 절대 아니더라.
오히려 조건은 훨씬 까다로워졌어. 나도 개인적으로 AI가 흐름이라는 건 동의하는데, 생각 없이 AI 딱지 붙은 데다 돈 넣는 건 솔직히 별로야.

다들 AI에 돈 쓰는 건 맞다

VC들이 공통으로 말하는 건 이거야. AI 시장 성장 속도가 예전 SaaS 초창기보다 더 빠르다는 거.

제품 나오면 바로 매출 찍히고 기업들도 실험 예산을 아낌없이 쓰고 숫자만 보면 “이거 무조건 되는 거 아냐?” 싶을 정도야.. 얼마전 OpenAI도 누적 매출이 3조원이었나???

근데 문제는, 이 매출이 진짜 가치에서 나오는 건지, 아니면 “일단 AI니까 써보자” 수준인지 구분이 안 된다는 거지.

 

창업자 볼 때 제일 먼저 보는 것들

언론에서 나오는 얘기를 정리하면, 체크 포인트는 딱 세 가지야.

첫째, 이 사람 위기 한 번이라도 겪어봤나. 시장 흔들릴 때 계획 바꾸고 방향 튼 경험이 있는지, 말로만 유연한지 실제로 해본 사람인지 본다는 거야.

둘째, PMF가 진짜인지 착시인지. 요즘은 엔터프라이즈에서 AI 실험 예산이 많아서, “매출은 나오는데 ROI는 애매한” 상태가 너무 많대.
이걸 제대로 설명 못 하면 바로 감점이라는 거지.

셋째, 기본기에 솔직한가. 아직 안 된 걸 된 척 포장하면 오히려 마이너스. “아직 여기까지고, 이게 리스크다”라고 말할 수 있는지가 중요하대. 이 부분 보면서 “아, 요즘 AI 매출 숫자만 믿으면 위험하겠다” 싶더라.

진짜 차별화는 데이터, 그리고 모델에 안 잡아먹히는 구조

전 오픈AI 출신 VC가 딱 잘라서 한 말이 인상적이었어. “유니크한 데이터 플라이휠 있냐?” 요즘 기업들, AI 솔루션 하나만 테스트 안 하거든. 비슷한 거 여러 개 동시에 써보고, 제일 쓸만한 거 남겨. 그래서 단순 기능은 금방 갈린다는 거야. 결국 살아남는 건 특정 문제를 깊게 파서 쌓이는 데이터 구조가 있거나 워크플로에 깊게 박혀 있거나 혹은 규제, 인프라, 운영 경험 같은 진입 장벽이 있거나인데..

그리고 이 질문이 핵심이야. “내일 파운데이션 모델이 같은 기능 넣어버리면, 너희는 뭐 남아?”

이거에 답 못 하면, 투자자 입장에선 그냥 옵션 하나일 뿐이야. 한국 스타트업 피치덱에도 이 질문은 진짜 꼭 들어가야 할 것 같아.

 

지금 잘 먹히는 AI, 그리고 다음 타깃

지금 당장 잘 굴러가는 영역은 솔직히 다들 체감하는 데야. 챗 기반 앱, 개발·코딩 보조 도구, 고객 서비스 자동화 AI는 이미 포화에 가깝고,
VC들도 “이 다음이 어디냐”를 더 보는 분위기야. 재밌는 건 다음 베팅 포인트가 조금씩 달랐다는 거야.

• AI로 다시 정의되는 마켓플레이스
• 로보틱스 (이제 진짜 시작일 수도 있다는 쪽)
• 아직 AI가 깊게 안 들어간 SaaS와 전통 산업들

그리고 “AI 말고 뭐 있냐”는 질문에 나온 답이 웃겼어. 펜과 종이로 일하는 블루칼라 산업 디지털화. 근데 곧바로 “그것도 결국 AI 자동화 대상”이라고 이어지더라. 사실상 AI 안 들어갈 섹터는 없다는 얘기지.

 

내가 느낀 핵심은 이거야

이제 “AI 합니다”는 아무 의미 없다. 데이터 구조, 도메인 이해, 방어 전략이 없으면 그냥 소음이야~ 초반 매출이 나와도, 그게 실험 예산인지 진짜 고착 수요인지 따져봐야 한다는 거지. 그리고 투자든 기획이든, “이 기능이 모델 기본 기능으로 들어가도 우리는 왜 살아남냐”
이 질문을 먼저 던지는 쪽이 훨씬 안전해 보여. 그래서 결론은 내년에도 돈은 계속 AI로 들어갈 거야.
이건 거의 확정이야. 근데 문제는 “AI냐 아니냐”가 아니라, 얼마나 다르고, 얼마나 오래 버틸 수 있냐로 기준이 바뀌고 있다는 거지.

나도 AI 흐름 자체는 믿어. 근데 생각 없이 AI라는 이유로 들어가는 투자는, 이제 진짜 위험한 구간에 들어온 느낌이야.

AI가 대세인 건 맞는데, 대충 타면 오히려 제일 먼저 물리는 것도 AI 쪽일 수 있겠더라.