Generative AI 스타트업은 떡상할까?(투자자 관점)
미국 VC들 부터 시작해서 아마 2023년 스타트업 씬의 핫 키워드가 될 Generative AI가 왜 경기침체 시점에서도 각광받는지에 대한 분석기입니다.
Generative AI는 라는 말 자체는 생성형 인공지능 일 뿐입니다. 무엇이 새로워서 다들 난리인지 비즈니스적 관점으로 살펴보려고 합니다. 이전 B2B를 믿는 사람이 보는 미래는? 글에서 언급만 했는데 이제야 쓰게되었네요.
Generatvie AI란?
초기창업의 새로운 메카가 될 이유
투자자가 집중하는 이유는?
유연한 과금체계, 우월한 비용구조
어떤 팀들이 탄생할까?
경기침체 국면에서도 엄청난 각광을 받으며 투자를 받는 이유는 기술력이 드디어 놀라워서가 아니라 만들어지자 마자
(1) 돈을 무진장 벌기 시작해서
(2) 고객들의 행동변화를 만들어내서(단순 비용 감축이 아닌 가치 창조를 통하여)
때문이라고 생각합니다.
Generative AI란?
세콰이어 캐피탈, 김치힐의 글을 참고하면 금방 확인할 수 있는데 결국 요약하자면 'AI가 결과물을 만들어준다' 입니다.
초기 창업의 새로운 메카가 될 이유
비즈니스적 의의는 AI는 데이터가 필요해서 데이터가 있는 기업들의 전유물 이었는데, Generative AI는 데이터 없이도 결과물을 만들어주기 때문에 수 많은 초기기업들이 생겨나고 경쟁할 미래 영역이 될 수 있습니다. 확실한 경쟁우위를 갖고 있는 경쟁사가 없기 때문에 모두들 각자의 가설로 사업을 시작하고 키우지 않을까 싶습니다.
조단위 기업들이 만들어내는 API 형태의 인프라가 AI에 대한 접근성을 엄청나게 높여주었습니다. 오픈소스, Private API를 가리지 않고 이를 이용한 다양한 도전들이 일어나는거죠.
유사 가트너인 Forrester에 따르면 2023년이 Generative AI의 원년이고 전세계 코드의 10%를 짜고, 콘텐츠의 10%가 AI를 통해 만들어질 것이라고 공격적으로 예상하고 있기도 합니다.
투자자가 집중하는 이유는?
경기침체 국면에서 현재 투자자들이 믿는 것은 꿈보다는 숫자입니다. 미국이야 말로 똑똑하신 분들이 많으실텐데 이렇게 무지성(유지성)처럼 보이는 투자를 계속해서 하고 있는 이유는 그들이 마주하고 있는 지표(순수익)가 있어서 일 것 같습니다.
2020년 창업한 Japser는 마케터를 위한 텍스트를 추출해주는 기업이 2021년에 B2B 고객 7만명과 매출 $ 45M(580억원)을 달성하였습니다. 2022년 12월 7일 기준으로는 고객이 10만명이고, 작년에 비해 ARR이 100% 증가하였다고 합니다.
사실상 마케터가 카피라이팅을 외주화 하거나 툴을 통해 고도화한 경험이 없다는 것을 고려해보았을 때 학습비용, 기간 없이 엄청난 매출을 빠르게 냈다고 볼 수 있습니다. 그 성장성을 인정받아 10월에 1.5B 기업가치로 투자유치를 하였고요.
그런데 선도업체만이 아니라 후발업체인 Copy.ai도 2022년 6월까지 $ 2.4M의 반복매출을 5000명의 고객으로부터 받고 있다고 합니다. 사실상 Generative AI에 익숙한 마케터가 있을수 없는 구조인데 얼마나 효용이 좋길래 이렇게 고객들이 바로 과금하는지가 놀라울 뿐입니다.
텍스트뿐 아니라 이미지를 다루는 투자유치 뉴스가 난 Runway팀은 500M의 기업가치로 평가받았습니다. ARR이 $ 5M은 안된다고 하니 거의 Multiple x100은 인정받은건데 얼마나 VC들의 FOMO가 강한지 반대로 체감할 수 있고, 투자자만 볼 수 있는 지표인 이용자들의 열광도 있지 않을까 싶습니다.
유용한 과금체계, 비용구조
사용량에 바로 요금제를 연동할 수 있어 매출 상승에 굉장한 우위가 있습니다. Jasper만 해도 아래와 같은 BM
Copy.ai는 무제한 요금제로 이원화
등 다양한 시도가 이뤄지고 있습니다.
결국 회사가 내야하는 것은 순이익이고 순이익은 매출-비용인데 비용구조도 재미있습니다.
GPT-3의 기본 요금제는 아래와 같은데 1,000토큰은 750 단어정도로 보시면 된다고 합니다. 역산하자면 35000단어를 제공해주는 Jasper의 GPT 비용은 0.93달러이고 본인들은 40달러를 받습니다. 원가율이 약 2.3%의 비즈니스입니다. 물론 개똥 계산인건 알지만 그만큼 차이가 크다는 것을 볼 수 있습니다.
현재 AI 이미지 요금을 보자면 OpenAI의 Dall-e가 115회에 15$, Stable Diffusion은 100회에 1.18$를 과금 받는 등 인프라 영역의 경쟁도 첨예하다고 볼 수 있습니다. 어플리케이션 단의 스타트업 경쟁도 심화되지만, 인프라단의 대기업간 경쟁도 클 것으로 예상됩니다.
어떤 팀들이 탄생할까?
하면 고민이 많이 되는데, 저는 항상 이런 새로운 영역은 어떤 백그라운드를 가진 기업 간의 경쟁이 있는지, 어느 집단이 승리할 지를 가장 주효하게 보고 있습니다.
- 열정의 대학생 창업팀
- 관록의 기술, 경력이 튼튼한 백그라운드 창업팀
- 유사한 영역의 스타트업에서 뛰어나와서 새로운 성공을 만들어내려는 스타트업팀
국내에서 있는 팀 혹은 뛰어나올 것으로 예상되는 팀들에 치환해 보자면
- 대학생 창업 출신인 뤼튼테크놀로지스
- 삼성전자 종기원 출신팀, 카카오브레인, 네이버 클로바 등등에서 많은 팀이 나올 것 같습니다.
- 스캐터랩, 두들린 스타트업 분들이 한 사이드 프로젝트 (찬수님 두들린을 지켜주세요)
등의 미래 경쟁이 너무나도 명확히 예상된다.
결국 이런 글을 쓰는 저도 많은 Generative AI에 관심있는 팀들을 알아가고 싶어서 쓰니 zoon.chang@schmidt.kr로 편히 연락주세요!
Special thanks to 저보다 스터디 많이해서 저에게 지혜를 나눠주신 미래에셋캐피탈 이진우, 조정현 감사합니다.
이 글을 쓰기 위해서 조사한 자료들 원문
James Gwertzman, Jack Soslow
Sonya Huang, Pat Grady and GPT-3
kimchihill
이민재 기자
