# ElevenLabs 창업기: $0에서 $110억까지의 성장 스토리

> 2026-02-20 · a16z · 큐레이션 김태우
> https://challengekim.com/insights/elevenlabs-founding-story-0-to-11-billion-growth-ko
> 원문: https://www.youtube.com/watch?v=afkFLnyrLww

## 핵심 요약

- **AI 음성 기술의 혁신**: 단 1개월 만에 수천 명의 초기 사용자 확보, 수개월 만에 수십만 명으로 성장
- **창립자의 강점**: 폴란드 출신 두 친구의 완벽한 조합 - 연구 천재 Piotr와 운영 전문가 Mati의 협력
- **미래 비전**: 음성이 마우스, 터치스크린에 이어 인류와 컴퓨터의 다음 기본 인터페이스가 될 것으로 예측
- **글로벌 확장**: 언어 장벽 없는 다국어 음성 기술로 문화적 한계 제거
- **팀 문화**: 직급 제거, 높은 신뢰도 기반의 플랫 조직 구조로 혁신 속도 극대화

## 폴란드에서 시작된 아이디어: 현실의 문제에서 출발하다

**ElevenLabs의 시작은 매우 구체적인 현실의 불편함에서 비롯되었습니다.** 폴란드에서 외국 영화를 볼 때, 캐릭터의 성별이나 나이와 관계없이 한 명의 성우가 모든 대사를 더빙합니다. 이는 원래의 감정, 톤, 뉘앙스를 완전히 제거해버립니다. 2021년, 창립자들은 이 문제를 기술로 어떻게 해결할 수 있을지 고민하기 시작했습니다.

Google에서 근무 중이던 Piotr와 Palantir의 Mati는 주말마다 함께 모여 새로운 제품 아이디어를 탐구했습니다. 초기 사용자 그룹을 모아 지속적으로 피드백을 받으며 반복 개선했습니다. 긍정적인 반응이 쌓여갔고, **2023년 1월 공식 출시 당시 이미 수천 명의 사용자가 제품을 기다리고 있었습니다.**

놀라운 속도로 성장했습니다. 예상을 훨씬 뛰어넘어 수개월 만에 수십만 명의 사용자로 확대되었습니다. 이는 단순한 시장 반응이 아니라, **사람들이 실제로 필요로 하던 문제를 ElevenLabs가 정확하게 해결했다는 증거** 였습니다.

ElevenLabs의 성장이 가능했던 이유는 두 가지 핵심 원칙에 있습니다:

1. **연구 기반의 진정한 가치 창출**: 단순한 기술 개선이 아니라, 연구 성과를 직접 제품에 적용하는 혁신의 결합
2. **실제 문제 해결**: 이론적 아이디어가 아니라, 사람들이 실제로 겪는 어려움을 직접 해결

이 두 원칙의 결합으로 **연구팀은 즉각적인 피드백을 받고, 모델을 실제 제품에 적용하며, 빠르게 반복할 수 있었습니다.** 이는 일반적인 스타트업의 속도를 크게 상회합니다.

## 최고의 인재를 모으는 비결: 전통적 경력을 벗어난 선택

**ElevenLabs의 팀 구성은 매우 독특합니다.** 두 창립자에서 시작해 Series A 단계에서 7명으로 확대되었고, 1년 내에 수십 명으로 성장했습니다. 중요한 점은 채용 전략입니다.

회사는 의도적으로 **비전통적 배경을 가진 인재를 선호** 했습니다. 유명 기업의 이력보다 **검증된 탁월함** 을 찾았습니다. 오픈소스 프로젝트에서의 기여, 경쟁 프로그래밍에서의 높은 순위, 또는 개인적으로 추진한 의미 있는 프로젝트들이 중요했습니다.

이는 인상적인 결과를 낳았습니다:

- **다양한 배경**: 천체 물리학자, 경쟁 비디오 게임 고수 등 기술 외 분야의 탁월한 인재들
- **공유된 가치관**: 단순히 직업으로 일하는 것이 아니라, 제품과 회사 자체를 사랑하는 사람들
- **빠른 채택 속도**: 각자가 높은 자율성과 신뢰 속에서 책임감 있게 일함

## 글로벌 야망을 실현하는 조직 문화의 힘

처음부터 **ElevenLabs의 야망은 전 지구적이었습니다.** 단순한 기술 창출뿐 아니라, 모든 언어와 지역에서 접근 가능한 서비스를 만드는 것이 목표였습니다.

이를 가능하게 한 것은 조직 문화의 혁신입니다:

**직급 제거를 통한 평등한 권한 분배**

- 전통적인 직책(Engineer, Senior Engineer, Manager 등)을 모두 제거
- 모두가 동등한 권한과 책임을 가짐
- 계층이 아닌 **영향력** 으로 평가

**높은 신뢰도 기반의 자율성**

- 개인의 판단과 결정을 믿음
- 보고 라인과 승인 프로세스 최소화
- 팀 구성원들이 고객과 제품을 중심으로 신속하게 행동

**다양성과 포용성**

- 자존심 낮은 사람들을 의도적으로 채용
- 제품과 작업 자체에서 동기를 얻는 문화
- 명확한 계층보다는 **고객 가치에 집중하는 동기 구조**

이러한 문화의 결과는 놀라웠습니다. 회사 규모가 커져도 **배송 속도는 떨어지지 않았습니다.** 원격으로 일하면서도 **연결감을 유지** 했습니다. Piotr가 "더 이상 모든 엔지니어를 알 수 없다"고 느낄 정도로 성장했지만, 이는 문제가 되지 않았습니다. 왜냐하면:

- 채용된 모든 사람이 높은 주인의식을 가짐
- 팀이 회사와 제품을 깊이 있게 관심 있어 함
- 관리의 필요성이 자연스럽게 감소

**Mati와 Piotr의 조합이 이를 가능하게 했습니다.** 어린 시절 절친이었던 두 사람의 깊은 신뢰와 이해가 기초가 되었습니다. Piotr는 연구 천재로서 기술의 방향을 제시하고, Mati는 운영 전문가로서 이를 실현합니다. 이러한 균형 잡힌 리더십이 회사를 빠르게 성장시켰습니다.

## AI 음성의 미래: 단순한 기술을 넘어 감정의 전달로

**ElevenLabs는 현재 다양한 특화 모델을 보유하고 있습니다**: 오디오, 효과음, 음악 각각에 최적화된 모델들입니다. 하지만 **미래의 목표는 훨씬 더 야심차습니다**: 단 하나의 범용 모델이 모든 종류의 오디오를 생성하는 것입니다.

상상해보세요:

- 음성을 음악으로 변환
- 노래를 효과음으로 변환
- 원본 음성의 모든 감정과 뉘앙스 유지

**새로운 과제는 "음성 튜링 테스트"를 통과하는 것입니다.**

- AI가 진정으로 인간처럼 들려야 함
- 자연스러운 양방향 상호작용이 가능해야 함
- 지능적이면서도 감정적이어야 함

현재의 대형 언어 모델(LLM)들은 인간 커뮤니케이션의 모든 뉘앙스를 완벽하게 포착하지 못합니다. 텍스트 기반 학습은 인간이 만든 토큰에 의존하지만, **원본 오디오 데이터로부터 학습하면 훨씬 깊은 이해가 가능합니다.**

가장 흥미로운 전망은 여기입니다: **원본 오디오에서 지능을 습득할 수 있다면, 이를 모든 원본 데이터 도메인으로 확장할 수 있습니다.** 비디오, 이미지, 센서 데이터 등 모든 분야에서 더 깊고 풍부한 이해가 가능해질 것입니다.

**음성은 유일하게 감정을 전달할 수 있는 AI 모달리티입니다.** 텍스트는 정보 전달에 능하지만, 음성은 청자의 감정을 직접 건드립니다. 속삭이는 ASMR 목소리든, 깊고 우렁찬 영화음이든, 음성은 사람을 다른 세상으로 옮겨가게 하고, 살아있다는 느낌을 줍니다.

미래에 인간과 기계의 대부분의 소통은 **음성 기반이 될 것입니다.** 단순히 빠르기 때문이 아니라, **정보가 더 풍부하기 때문입니다.** 텍스트보다 음성에는 더 많은 데이터, 더 많은 감정, 더 깊은 의도가 담겨있습니다.

## 결론: 음성이 정의하는 미래

ElevenLabs의 여정은 단순한 스타트업 성공 스토리가 아닙니다. 이는 **인류가 기술과 상호작용하는 방식 자체를 근본적으로 변화시키는 움직임** 입니다.

$0에서 시작해 $110억 기업으로 성장한 비결은:

- 실제 문제를 정확히 파악하는 능력
- 최고의 인재를 모으는 독특한 채용 철학
- 혁신을 가능하게 하는 조직 문화
- 장기적 비전과 단기적 실행 속도의 균형

창립자들이 말하듯이, **"음성의 변화의 목소리가 되고, 기술의 목소리가 되며, 음성이 우리 주변 모두를 위한 인터페이스가 될 방식을 정의하는 최전선에 있다는 것"** 은 정말 독특한 기회입니다.

언어 장벽이 사라지고, 문화적 한계가 무너지며, 누구나 세계의 어떤 목소리든 이해할 수 있는 그런 미래가 온다면? ElevenLabs와 같은 기업들이 그 미래를 만들어가고 있습니다. 지금이야말로 이 혁신에 주목해야 할 시점입니다.

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원문을 바탕으로 AI 가 한국어로 요약·재구성한 글입니다. 인용·수치는 원문 링크에서 확인해 주세요. [원문 링크](https://www.youtube.com/watch?v=afkFLnyrLww)