AI 스타트업에게 M&A는 판을 바꿀 수 있는 GTM입니다
해자로 작동하지 않는 코드. 고객 관계와 유통망 등 오프라인 자산이 더 중요해진 AI 시대
더 이상 소프트웨어는 해자로 작동하지 않습니다
AI의 발전으로 소프트웨어를 만드는 비용이 저렴해지면서 코드 자체는 이전처럼 해자로 작동하지 않고, 결국 유통망이나 고객 관계, 운영 인프라 같은 오프라인 자산이 다시금 해자가 되는 시대가 되었습니다. 빠르게 성장해야 하는 스타트업 입장에서 쌓는데 시간이 걸리는 오프라인 자산은 풀어야 할 또 다른 문제가 됩니다. 문제를 풀기 위해 다른 문제를 푸는 것보다는 가지고 있는 무기를 활용해서 더 중요한 문제를 푸는 것에 집중하는 것이 좋습니다.
테헤란로에 있는 사람들은 AI 최전선에 있지만, 실제 산업에서 보면 아직 AI 리터러시가 부족해 AI의 도입이 어떤 효과를 가져올 수 있는지 예상조차 하지 못하는 기업들이 많습니다. 그래서 도입을 위해 고객을 설득하기 보다는 M&A를 성장의 무기로 사용하는 곳들이 생기기 시작했습니다. 오늘은 그 중에서도 한국 스타트업의 사례에 대해서 살펴보면서 AI 시대에 어떻게 M&A가 Go-To-Market의 전략으로 활용될 수 있는지 살펴보겠습니다.
국내 스타트업의 M&A 전략과 사례
보통 스타트업에게 M&A는 본인의 회사를 매각하는 꿈의 단어로 여겨집니다. 하지만 어떤 스타트업은 M&A를 주요 성장 전략으로 활용하는 경우도 있습니다. 시너지가 기대되는 비즈니스를 시의적절하게 좋은 가격으로 타인 자본을 레버리지하여 인수한다면 스타트업이 빠르고 건강하게 성장할 수 있는 최고의 전략 중 하나가 됩니다. 아래는 국내 스타트업이 밸류체인에서 필수적인 비즈니스를 인수해서 빠르게 경쟁력을 높이고 새로운 해자를 만드는 사례를 정리한 것입니다.
(1) 밸류체인 연속 인수로 빠르게 성장한 런드리고(의식주컴퍼니)
2018년 국내 최초 모바일 세탁 서비스에서 출발한 '런드리고'는 이제 의류 수선과 무인 세탁소, B2B 세탁 사업 등 의식주 산업 전반의 문제를 해결하고 있습니다. 사업 출발이 비대면 의류 수거 및 세탁, 배송이었던 '런드리고'가 지금의 모습이 되기까지 불과 5~6년이 안걸린 비결은 M&A입니다.
2019년 '런드리고' 서비스가 정식 런칭되고 나서 그 해 서울 전역으로 서비스를 확장합니다. 이후 2021년 미국 뉴욕 소재의 세탁 EPC(설계, 조달, 건설) 전문 기업을 $3M에 인수합니다. 이를 통해 세탁 스마트팩토리 설계 및 건설 기술을 확보한 '런드리고'는 성수 스마트팩토리 건설과 함께 본격적인 수직계열화를 시작합니다.
JinahSong 기자
시간이 지나 '런드리고'는 2022년 2번의 M&A를 통해 사업을 확장합니다. 바로 무인 세탁소와 B2B 세탁 공장입니다.
오효진
첫 번째는 서울과 수도권 등에서 60곳의 무인 세탁소를 운영했던 '펭귄하우스' 인수입니다. '펭귄하우스'는 이후 드라이클리닝 서비스와 코인빨래방까지 제공하는 '런드리24'가 되어 완전 무인 방식으로 운영됩니다.
황금빛
두 번째는 대기업 '아워홈'이 운영하던 국내 최대 규모 호텔 세탁 공장인 '크린누리' 인수입니다. 이를 통해 '런드리고'는 1,600평 규모의 공장 설비와 자산을 보유하게 되면서 최대 25톤 규모의 세탁물 처리 능력과 워커힐, 안다즈 등 국내 5성급 호텔을 포함한 30곳의 호텔 고객사를 확보하게 되었습니다. 당시 연 매출 20억원 수준이었던 공장은 2025년 말 기준 연 매출 130억원 규모로 성장했습니다.
아직 정확한 2025년 공시는 안나왔지만 2025년 11월 보도자료에 따르면 '런드리고'는 지속적인 수익성 개선을 통해 2026년에는 흑자 전환을 목표로 하고 있습니다. '런드리고'는 처음부터 직접 스마트 팩토리 건설 기술을 개발하고, 무인 세탁소 점포를 60곳까지 늘리고, B2B 세탁 사업에 신규 진출해 공장 건설과 고객사를 확보했다면 십몇년이 걸릴 일을 불과 6년만에 해낼 수 있었습니다.
(2) 든든한 투자사를 둔 퀸잇(라포랩스)
2020년 설립된 '라포랩스'는 4050을 위한 라이프스타일 플랫폼 '퀸잇'을 운영하고 있습니다. 끌림벤처스를 시작으로 SBVA, 에이티넘인베스트먼트, 카카오벤처스, 알토스벤처스 등 누적 수백억원을 투자받은 '라포랩스'는 창업 1년만에 연매출 100억을 달성하는 등 지속적으로 영업이익을 개선해 2024년 연매출 711억원과 영업손실 80억원을 기록했습니다.
2025년 12월 '라포랩스'는 'SK텔레콤'이 보유하고 있던 'SK스토아' 주식 100%를 약 1,100억원에 인수하는 계약을 체결했습니다. 2026년 1월 30일 라포랩스 공동창업자와 알토스벤처스의 오문석 파트너가 중앙일보와 인터뷰 내용에 따르면 '퀸잇'과 'SK스토아'의 고객군이 4050 세대로 겹치기 때문에 'SK스토아'가 보유한 홈쇼핑 채널과 식품, 여행, 보험 등의 상품 소싱 역량, 고객 데이터 등을 처음부터 직접 구축하며 시간을 쓰는 대신에 인수를 통해 빠른 시간 내에 확보하고자 함을 알 수 있습니다.
조선비즈
흥미로운 점은 인수 자금 조달이 차입이 아닌 전액 현금이라는 부분입니다. '라포랩스'가 자체 보유한 현금에 기 투자사가 '라포랩스'에 추가 투자를 집행하면서 '라포랩스'는 현금 흐름과 이자에 대한 걱정없이 연매출 3천억원 및 영업이익 80억원의 'SK스토아'를 인수할 수 있게 되었습니다. 아직 4월 대주주 심사와 노조의 우려가 남아있는 상황에서 무차입 인수를 통해 연매출 4천억, 영업이익 흑자, 현금 흐름 200억원 이상이 나오는 거대 플랫폼이 탄생할 수 있게 되었습니다.
AI 스타트업에게 M&A 전략이 좋은 이유
효과는 분명할 것 같은데 바로 도입하기는 어려운 AI 소프트웨어의 현실
다양한 산업의 국내 AI 스타트업을 만나보면서 비슷한 공통점 하나를 발견할 수 있었습니다. 성과가 분명한 AI 소프트웨어를 만들어 시장에 판매하지만 제작자의 기대만큼 팔리지는 않는다는 것입니다. 소프트웨어 구독 비용으로 여러 명의 인건비를 절감시킬 수 있는 것이 가시적임에도 그렇습니다. 왜 그럴까 생각해보다가 실제로 최근에 강남역의 피부과 병원장님을 만나면서 그 이유를 깨닫게 되었습니다.
수천만원 월세를 지불하는 좋은 자리에 개원했지만 운영이 마음처럼 되지 않아 답답하다고 하셨습니다. 릴스와 쇼츠를 열심히 찍는 젊은 원장님의 마음과 함께 일하는 직원분들의 마음이 달랐습니다. 인바운드로 전환율이 높은 리드가 들어왔으니 친절하게 잘 상담되길 바라며 최신 EMR 소프트웨어와 Gemini 등을 유료 결제해주셨지만 귀찮은 직원은 구글 번역기로 답변하고 있었습니다.
지속적인 피드백에도 고쳐지지 않아 답답한 원장님에 지친 직원은 더 잘한다고 월급을 올려주는 것도 아니지 않냐는 생각과 함께 바로 옆 병원으로 이직해버립니다. 이런 문제들을 해결할 총괄 실장님도 원장님께 말씀은 안드리지만 AI 도입으로 본인의 설 자리가 줄어들 수도 있다는 생각에 적극적이지 않습니다. 원장님은 이제와서 병원 문을 닫고 운영 프로세스를 AI와 소프트웨어 친화적으로 바꾸기에는 리스크가 크다는 생각이 들어 이러지도 저러지도 못하고 계셨습니다.
Delta Society를 만들어 활동하시는 이웅재님께서 몇 달 전 하신 말씀이 이 상황을 정확히 꿰뚫어보고 있었습니다.
"고속도로의 모든 자동차가 자율주행차라면 모든 차가 500km/h로 달릴 수도 있겠죠. 그런데 단 한 차량이라도 사람 운전자가 있다면 결국 모든 차는 100km/h로 달려야 합니다."
최신 EMR 소프트웨어를 개발하는 스타트업 입장에서는 열심히 AI 기능을 붙이고 고도화시키지만, 앞선 병원장님의 사례처럼 고객사 내부의 조직적인 문제까지 해결해 주지는 못합니다. 그래서 보통 팔란티어처럼 FDE를 파견보냅니다. 하지만 FDE가 가서 총괄 실장님을 대신해 진두지휘를 하면 모르겠지만 일주일에 몇 번 간다고 회사의 체질을 바꾸기는 쉽지 않습니다. 결국 언젠가는 필연적으로 AI Native한 병원(MSO 형태가 더 자리잡을 수도)이 탄생할 것이고, 그들이 여러 병원을 운영하게 되면 뉴스에서 접했던 해외에서 유행하는 사례인 AI Roll-up이 됩니다.
고은이 기자
도입시키기 어렵다면 인수로 판을 바꿔보자
이론적으로는 처음부터 성장시켜서 빠르게 확장하는 것이 최고라고 생각합니다. 하지만 산업마다 특색이 있고 경쟁사가 존재하기 때문에 모든 곳에서 처음부터 만들어 나가는 것이 최적은 아닐 수 있습니다. AI 활용도가 높아질수록 제품 경쟁은 치열해지지만 고객사는 한정되어 있기 때문입니다. 제품 사이 기능과 사용성 차이가 크지 않다면 먼저 도입한 소프트웨어를 바꿀 이유는 가격밖에 없고, 회사의 크기가 작을 수록 제품 가격도 낮아질 수 있는 체력이 생깁니다.
여러 계층의 협력사 담당자를 설득하고 문화를 바꾸는 데 시간을 쓰는 것보다는 자본을 레버리지하여 경쟁사보다 빠르게 아예 협력사를 직접 인수해버리는 전략도 좋은 대안이 될 수 있습니다. 소프트웨어를 팔 때는 '도입'이라는 외생 변수를 설득해야 하지만, 회사를 인수해 오너십을 갖게 되면 '실행'의 문제가 되기 때문입니다. 조직의 인센티브 구조와 운영 프로세스를 처음부터 AI native하게 재설계할 수 있는 강력한 권한이 생깁니다.
예시로 AI로 CS를 해결하는 산업을 생각해보겠습니다. B2B SaaS를 만드는 스타트업, AI 챗봇/에이전트를 만드는 스타트업, 대기업/중견기업에서 위탁받아서 CS를 외주해주는 BPO(Business Process Outsourcing)도 있습니다. 서로가 경쟁사이자 협력 관계가 될 수 있는 이들 모두 AI를 활용해 CS 산업을 해결하겠다는 큰 꿈을 가지고 있습니다.
하지만 반대로 고객사의 AI 솔루션에 대한 지불 의사나 고민의 수준은 아직 높지 않습니다. 그렇기 때문에 누가 됐든 이미 외주로 CS를 해결하고 있는 고객사에게 새로운 솔루션으로 도입을 제안하고 설득하는 것은 쉽지 않습니다. 이런 상황에서 경쟁사와 경쟁하며 신규로 설득할 시간에 전통 플레이어(BPO, CC)를 인수해 고객사의 계약을 그대로 승계하면 판이 달라집니다. 밖에서 고객사를 하나씩 뺏어오는 것보다 훨씬 빠르고 확실한 방법이기 때문입니다. 고객 설득이라는 불확실한 '가능성'의 영역에서, 계획대로 잘 운영하면 되는 '실행'의 영역으로 바뀝니다. 여기서 핵심은 자본을 레버리지하는 능력과 인수 후 조직을 이끌어가는 운영 역량이 됩니다.
박시은 기자,임세원 기자
물론 스타트업 창업자에게 Go-To-Market의 전략으로 M&A를 선택한다는 것은 익숙치 않습니다. 직접 만나서 물어보면 들을 수 있는 "우리가 더 잘하니까 직접 만드는게 좋지 않을까?"라는 답변의 이면에는 "어떻게 인수 자금을 마련하지? 구조는? 피인수회사의 임직원은?"이라는 막연한 두려움이 있습니다.
하지만 앞서 살펴본 사례처럼 스타트업에게 부족한 '금융 레버리지' 역량을 든든한 아군인 벤처캐피탈이 채워줄 수 있습니다. 스타트업만 발전하는 것이 아니라 Capital Venture하는 벤처캐피탈 역시 Value-add 차원에서 새로운 구조의 딜에 분명 적극적으로 참여해왔기 때문입니다.
최태범 기자
Exit이 아닌 GTM으로서의 M&A
결국 AI 시대 첫 번째 승자는 LLM이 되었고, 두 번째 승자는 그 기술을 실제 산업의 맥락과 접목시켜 고객과의 관계나 신뢰와 같은 독점적인 '오프라인 해자'를 구축하는 곳이 되고 있습니다. 지금도 시장에는 AI 리터러시가 부족하지만 탄탄한 현금흐름과 고객망을 갖춘 훌륭한 전통 기업이 많습니다. 더 이상 M&A를 스타트업의 최종 목적지인 매각으로만 한정 지을 필요가 없습니다. 시의적절한 M&A는 AI 스타트업이 빠르고 확실하게 시장을 장악할 수 있는 GTM 무기입니다.
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