핵심 요약

  • 앤드루 첸은 휴대전화 첫 화면에 AI를 중심으로 설계된 앱이 아직 드물다는 점을 들어, AI 제품의 변화가 초기 단계에 있다고 본다.
  • AI가 소수 인력의 생산성을 크게 높일 수 있지만, 사람이 맡아야 할 일이 남으면 스타트업의 채용은 오히려 늘 수 있다.
  • 제품 제작이 쉬워져도 사용자 확보 비용과 경쟁은 여전히 사업의 제약이 될 수 있다.
  • 조직 구조, 창업 지역, 벤처투자의 방식도 바뀔 수 있으나 첸은 어느 방향도 확정하지 않는다.

첫 화면에 드러나지 않은 변화

첸은 휴대전화 첫 화면을 AI 제품의 현주소를 가늠하는 사례로 든다. 화면에 놓인 앱 28개 가운데 AI를 중심으로 설계된 앱은, ChatGPT나 Grok 같은 언어모델 앱을 빼면 아직 많지 않다는 관찰이다. 일정 관리나 소셜 네트워크를 비롯한 일상적인 앱이 AI 중심 제품으로 바뀌는 일도 본격화하지 않았다고 본다. 자신 역시 검색은 줄고 AI에 입력하는 요청은 늘었지만, 일하는 방식의 변화는 그보다 더 클 수 있다고 말한다.

인력은 줄어들까, 늘어날까

AI가 큰 생산성 향상을 가져온다면 한 사람이 많은 AI 에이전트의 작업을 감독하며 회사를 키울 수도 있다. 첸은 이를 가능한 시나리오로 제시할 뿐, 실제 스타트업의 인력이 줄 것이라고 단정하지 않는다. 회사가 빠르게 성장하더라도 AI가 처리하지 못하는 업무가 남는다면 그 일을 맡을 사람을 많이 고용해야 한다. 제품에 대한 판단과 감각이 병목이 되면 디자이너 수요가 커질 수 있다는 견해도 소개한다.

무엇이 경쟁 우위가 될까

AI로 경쟁 제품을 빠르게 복제할 수 있다면 기술만으로 우위를 지키기 어려워진다. 한쪽에서는 사용자 증가와 네트워크 효과가 중요해질 수 있다. 다른 쪽에서는 기능을 계속 개선하고 새 제품을 내놓는 속도 자체가 차별점이 될 수 있다.

첸은 더 긴 개발 기간과 큰 자본 지출이 필요한 우주 기술이나 기업용 하드웨어를 주목할 가능성도 제기한다. 반대로 AI가 몇 년 안에 만들 수 있는 소프트웨어라면 경쟁 속에 차별성이 사라질 수 있다고 본다. 그런 제품에는 브랜드나 적절한 시점에 고객에게 도달하는 능력이 중요해질 수 있지만, 첸은 그 방식으로 뛰어난 사업을 만들기가 더 어렵다고 덧붙인다.

제작비가 낮아져도 고객 확보는 남는다

기반 모델처럼 개발에 큰 자본이 드는 분야가 있는 반면, 일부 앱은 만들기 쉬워질 수 있다. 그러나 제작비와 고객에게 제품을 알리고 전달하는 비용은 다르다. 첸은 웹 앱을 비교적 저렴하게 만들 수 있어도 사용자 확보에는 수백만 달러가 들 수 있었다고 지적한다. 사람들의 관심을 두고 경쟁하는 제품이 많다는 점이 AI 스타트업에도 제약이 될 수 있다.

팀과 창업 지역의 형태

AI가 기획 문서나 화면 설계안을 바탕으로 소프트웨어를 만들 수 있게 되면 엔지니어링, 제품, 디자인을 별도 직무로 나누는 방식도 달라질 수 있다. 첸은 가내 수공업에서 공장과 기업으로, 다시 소프트웨어 플랫폼을 통한 시간제 노동으로 일의 조직 방식이 변해온 사례를 들며 AI 시대의 다음 형태를 묻는다.

창업 지역도 같은 질문에 놓인다. 첸은 인재, 자본, 지식이 모인 샌프란시스코 베이 지역의 강점이 여전하지만, 인재가 뉴욕 같은 다른 거점으로 옮기고 지식이 팟캐스트와 서브스택을 통해 퍼지면서 그 우위가 약해졌다고 본다. 제품 제작에 많은 직원이나 벤처자본이 필요하지 않다면 창업자도 여러 지역에 자리 잡을 수 있다는 전망이다.

벤처투자는 무엇에 투자할까

한두 사람이 낮은 비용으로 제품을 만들고 시장에서 빠르게 수요를 확인할 수 있다면, 벤처자본의 역할도 달라질 수 있다. 첸은 이런 제품이 처음부터 수익을 낼 가능성을 가정하며, 투자금이 초기 위험을 감수하는 자금보다 성장 자금에 가까워질 수 있다고 본다. 그 경우 투자자도 베이 지역 밖으로 넓어질 수 있다. 프리시드·시드·시리즈 A 이후로 이어지는 단계가 그대로 유지될지, 일부 제품이 곧바로 시리즈 A로 넘어갈지도 열린 질문으로 남긴다.

낙관적인 전망과 반대 가능성

첸이 바라는 방향은 적은 사람이 더 많은 것을 만들고, 새로운 기능과 기술이 경쟁 우위가 되며, 창업 비용이 낮아지는 것이다. 동시에 대규모 데이터센터와 데이터, 컴퓨팅 자원을 가진 기존 기업이 AI의 주요 수혜자가 될 가능성도 인정한다. AI 기능은 제품에 더해져도 마케팅과 유통에는 큰 도움이 되지 않을 수 있다. 그러면 기존 기업이 자사 제품에 AI를 도입해 스타트업보다 앞설 수 있다.

첸은 앞으로 기반 모델 위에서 산업별 업무를 구현하는 제품들이 중요해질 것으로 내다본다. 하지만 그 전망 역시 결론은 아니다. AI가 제품을 만드는 방식을 바꾸는 속도와, 그 제품을 고객에게 전달하는 능력 중 무엇이 승부를 가를지는 아직 드러나지 않았다.