앞으로는 단일 기업의 영향력이 국가 단위를 넘어설 시대가 올 것이고, 어쩌면 이미 그 시대로 들어섰는지도 모릅니다.
일론이 정확하다고 인정한 현재 AI 시장 현황
짧게 3줄로 요약하면
- 한마디로 AI 시장에서 앱 레이어의 소규모 스타트업들은 생존하기 어렵다는 것.
- 왜냐하면, 파운데이션 모델과 플랫폼을 가진 빅테크 기업이 다 쓸어버리기 때문에.
- 생존하려면 구체적 진입장벽을 가진 물리세계의 리얼월드 데이터를 다루는 영역이 유리.
"모든 AI 애플리케이션 스타트업은, 파운데이셔널 모델 제공 기업들의 빠른 확장에 의해 거의 대부분 짓눌리게 될 가능성이 큼.
앱에서 제공하는 기능들은 결국 파운데이셔널 모델 사업자들의 제품·서비스에 흡수될 것임. 여기서 중요한 점은, 이 거대 플레이어들이 과거 산업에서 말하던 '느린 공룡'이 아니라는 것임. '빠른 스타트업 vs 느린 공룡 기업'이라는 오래된 비유를 여기에 적용하는 것은 잘못임. 이들은 단지 덩치가 클 뿐이고, 그 거대한 규모로도 매우 빠르게 움직이고 있음.
지금의 AI는 과거 어떤 기술 혁신보다도 훨씬 강력하고 빠르게 밀려오는 거대한 파도에 가까움. 이 파도는 새로 만들어지는 거의 모든 앱을, 만들어지는 속도와 비슷한 속도로 바로 구식으로 만들어버림. 회사를 설립하고, 독립적으로 스케일시키고, 방어력 있는 사업을 만들 수 있는 시간이 거의 존재하지 않음.
AI 애플리케이션 스타트업 창업자가 돈을 벌 수 있는 길은 두 가지뿐임.
- 단기간에 폭발적인 인기를 얻는 앱을 만들어, 12~18개월 정도의 현금흐름이 나오는 동안 최대한 돈을 뽑아내고, 그 현금을 쌓아두는 전략
- 충분히 쓸 만한 수준의 앱을 만들어, 대형 플레이어에게 지분과 함께 인수되는 전략
현재 상황은 매우 불안정함. 이게 붕괴로 갈지, 극단적 성장으로 갈지 아무도 모름. 하지만 어느 쪽이든, 어떤 AI 애플리케이션 스타트업이 독립적으로 '세대를 바꾸는 초거대 기업'으로 성장할 확률은 극도로 낮음. 원래도 낮았지만 지금 환경에서는 더 낮아진 것임.
가장 가능성이 있는 전략은 다음과 같음.
매우 특수한 분야에서, 극도로 독특하고 구체적인 데이터 진입장벽을 가진 애플리케이션 니치를 찾는 것. 특히 소프트웨어나 금융 데이터가 아니라, 실제 물리 세계(하드웨어, 제조, 바이오, 로보틱스, 인프라 등)와 연결된, 현실의 원자에 기반한 데이터를 다루는 영역일수록 유리함."