범용 AI로 지고 특화 AI로 이겨라

한국 AI 스타트업이 반도체·의료·K-푸드에서 찾는 진짜 승부처

2025년의 AI 스타트업의 글로벌 조달액은 2,000억 달러(약 320조 원)를 넘어, 과거 최고 수준이었다. 미국 OpenAI 등 상위 3사가 AI 전체의 38%를 차지하고 있으며, 유력 기업에 자금이 집중되고 있다.

320조 원. 이것이 세계의 AI 스타트업에 흘러들어간 자금의 규모다. 그 중 상위 3사만으로 38%. 나머지 무수한 스타트업이 62%를 빼앗으려 경쟁하고 있다. 이 안에 한국의 스타트업이 참전하고 있다.

한국 스타트업 시장의 현실도 이 열광과 온도 차이가 있다. 중소벤처기업부·한국벤처투자 통계에 따르면, 2024~2025년 한국 스타트업 투자 시장은 조달 건수는 감소하고 투자 규모 양극화가 심화되었다. '이길 가능성이 보이는 선도 기업에 집중, 그 외는 소규모로 연명'이라는 배분이 강해졌다.

선별이 진행되어, 이길 수 있는 기업과 이길 수 없는 기업의 차이가 확실해지기 시작했다.

그렇다면, 한국의 AI 스타트업이 '이길 수 있는 장소'는 어디인가?

'종합 AI 플랫폼'이라는 함정

먼저, 이길 수 없는 장소부터 정리한다.

OpenAI, Anthropic, Google, Meta등의 기업들이 대규모의 자본을 투입하여 범용 기반 모델을 개발하고 있는 세계에서, 한국의 스타트업이 같은 무대에서 정면 승부를 하는 것은 구조적으로 어렵다. 학습 비용, 인재의 절대 수, 데이터량, 모든 면에서 열위에 선다.

그러나 환경이 바뀌고 있다. DeepSeek이 학습 비용을 극적으로 낮추고, 오픈소스 모델이 고성능화되는 가운데, '기반 모델을 자체적으로 만드는' 것의 의미가 바뀌고 있다. 이제 '질 좋은 오픈소스 모델을 파인튜닝하여 특정 영역에 최적화한다'는 전략이, '처음부터 제로로 만든다'보다 압도적으로 비용 효율이 높다.

'범용 AI의 성능이 높아지는 가운데, 특정 현장의 업무 데이터를 축적하고 AI를 실용적인 형태로 시스템화할 수 있는지가 경쟁 우위를 좌우한다. 이런 실장력이 투자자의 관심을 끌어당기고 있다.'

'범용'을 버리고 '특화'로 완전히 돌린다라는 것이 한국 AI 스타트업의 기본적인 승부처다.

세 가지 이길 수 있는 전장

구체적으로 보면, 한국의 AI 스타트업이 경쟁 우위를 가질 수 있는 전장은 세 가지다.

제1의 전장: 아날로그 산업의 데이터화와 재설계

한국에도, 디지털화가 진전되지 않은 산업이 대량으로 남아 있다.

건설 현장: 시공 관리·안전 점검이 여전히 종이 도면·수기 기록 위주

농업·스마트팜: 농업인의 재배 노하우가 수첩이나 기억 속에 잠들어 있다

물류·창고: 중소 물류업체의 입출고 관리가 FAX·Excel 수준

의료 바이오: 병원 현장의 임상 기록이 EMR에 있어도 AI 학습 가능한 형태가 아니다

제조 중소기업: 2·3차 협력사의 공정 데이터가 아예 존재하지 않는 경우가 많다

이것은 얼핏 약점처럼 보이지만, 역으로 '최초로 데이터화할 수 있는 기업이 업계의 데이터 인프라를 쥔다'는 결정적인 찬스다.