클라우드가 몰고온 변화가 AI 전환에 주는 메시지
학습 차원에서 틈틈이 해외 전문가들이 블로그나 미디어 그리고 책에서 쓴 글을 번역 또는 요약 정리하고 있습니다. 이번 포스팅도 그중 하나고요. 거칠고 오역된 부분이 있을 수 있습니다. 제대로 번역되지 않은 부분은 확인 주시면 반영토록 하겠습니다. 번역 과정에서 의미 전달이 애매한 일부 문장은 삭제했습니다. 이번 글은 A16Z에 올라온 내용을 정리한 것 입니다.
메인프레임에서 PC로, 데스크톱에서 모바일로, 비 네트워크화(unnetworked)에서 인터넷으로, 온프레미스에서 클라우드 및 SaaS로, 소프트웨어 분야 기술 발전은 슘페터의 창조적 파괴(새로운 시대에는 새로운 승자가 등장한다는 것)를 따르는 경향이 있다.. 최근 A16Z 파트너인 마틴 카사도와 사라 왕이 살펴본 바와 같이, 이러한 역학관계가 마침내 AI에서도 나타나기 시작했다. 수십 년간 AI 겨울이 지난 지금, 우리는 마침내 진정한 플랫폼 전환의 벼랑 끝에 서 있으며, 이는 AI 기업들에 더 많은 가치 창출의 기회를 열어줄 것이다. 지금까지는 LLM과 생성 AI가 주도하는 새로운 사용 사례들에 많은 초점이 맞춰졌지만 앞으로는 생성 AI를 넘어 비생성 사용 사례, 특히 점점 더 성숙해지는 컴퓨터 비전 모델(computer vision models)을 중심으로 한 가치 창출이 이뤄질 것이다.
AI가 컴퓨팅의 새로운 시대를 열면서 가치를 창출하기 위한 경쟁에서 누가 승리할까? 이 질문에 대한 답을 찾기 위해 온프레미스 컴퓨팅에서 SaaS 및 클라우드라는 가장 최근의 플랫폼 전환을 되돌아봤다. 지난 20년간 262개 상장 B2B 소프트웨어 기업 표본들 수익 창출을 연구해 스타트업과 기존 기업들 간 경쟁 역학을 파악하고 인프라에서 애플리케이션에 이르기까지 소프트웨어 스택에서 가치 포착을 밝혀냈다.
이 글에서는 AI 시대에 나타날 가능성이 높은 SaaS 시대 시장 역학 관계, 특히 포지티브섬 게임과 새로운 인프라 계층의 출현이 가장 큰 승자를 낳을 수 있다는 점에 대해 배운 내용을 공유한다. AI로의 전환이 SaaS로의 전환보다 훨씬 더 규모가 클 것으로 예상되는 이유, 클라우드로 전환보다 훨씬 더 빠르게 진행되는 이유, AI 제품에 고유한 방어 가능성(defensibility)에 대해서도 설명한다.
수조 달러가 걸린 포지티브섬 게임
다윗과 골리앗의 제로섬 파괴적 서사가 인기가 많지만 플랫폼 전환은 대개 포지티브섬 게임이다. 기술이 발전함에 따라 스타트업과 기존 기업 모두 파이의 크기가 커진다. 2003년 2분기 나스닥이 바닥을 친 이후, 상장 B2B 소프트웨어 기업들 총 매출은 990억 달러에서 5,870억 달러로 증가했고 이는 기존 기업과 스타트업 모두에서 창출한 연간 신규 매출이 5.9배 증가한 수치다. 기존 소프트웨어 기업들 매출은 990억 달러에서 3,230억 달러로 증가하여 55% 시장 점유율을 유지하고 있다. 다시 말해, 기존 업체들은 매출을 늘렸지만 신규 진입업체에게 시장의 45%를 빼앗겼다.
SaaS가 도입된 지 20년이 지났지만 아직 실현해야 할 가치가 많이 남아 있다.. 최근 모건 스탠리는 기업 내 클라우드 워크로드 보급률이 29%에 불과하다고 추정했다. 향후 20년 동안 5.9배 소프트웨어 확장 속도가 계속된다면, 상장사들 B2B 소프트웨어 매출은 3조 달러 이상으로 성장할 것이다. 그러나 3조 달러 이상은 앞으로의 기회에 대한 하한선이라고 생각한다.
SaaS는 Slack과 같은 협업 소프트웨어에서 온프레미스에서는 불가능했던 강력한 네트워크 효과를 실현했지만, 애플리케이션 계층에서 가장 큰 승자는 대부분 익숙한 온프레미스 제품을 클라우드로 구현하는 것이었다.: CRM에서는 Salesforce 대 Siebel, HRIS에서는 Workday 대 PeopleSoft, ITSM에서는 ServiceNow 대 BMC, ERP에서는 NetSuite 대 SAP, 디자인에서는 Figma 대 Adobe 등이다.
AI는 단순한 비즈니스 모델과 소프트웨어 제공 혁신이 아니라 인류의 집단적 지식과 경제적 생산성을 활용, 종합, 발전시키는 새로운 방식이다. 따라서 AI는 인터넷이 가치를 창출한 방식과 유사하게, 기존의 방식을 개선하는 것이 아니라 완전히 새로운 방식을 열어줌으로써 가치를 창출할 것이다.
B2B 소프트웨어를 넘어 차량 공유에서 음식 배달에 이르는 모든 소비자 인터넷 애플리케이션으로 범위를 넓힌 미국 경제분석국(BEA) 데이터에 따르면 클라우드 소프트웨어는 미국 디지털 경제 시장 규모를 2005년 1조 달러에서 2021년 2조 4천억 달러로 성장시켰다. 소프트웨어 수요는 연평균 9.4% 성장, 단기간에 둔화되지 않을 것으로 예상된다. AI 소프트웨어의 궁극적인 부가가치는 소프트웨어가 지원하는 모든 경제 활동으로 확장된다.
SaaS 시대에는 스타트업이 인프라 계층보다 애플리케이션 계층에서 더 많은 시장 점유율을 차지했다. 클라우드 인프라와 SaaS 애플리케이션 간 전체 소프트웨어 믹스는 2003년 약 70 대 30에서 시작해 2023년 1분기에는 60 대 40으로 성숙해졌다.
스타트업 애플리케이션들이 인프라 기업보다 기존 기업으로부터 더 많은 시장 점유율을 빼앗는 것은 애플리케이션은 방어력이 낮은 제품이라는 일반적인 직관과 일치한다. 개발자 툴과 핵심 인프라가 성숙해지면 익숙한 애플리케이션 새 버전을 쉽게 구축해 이전 세대 고객을 빼앗을 수 있다. 핵심 인프라를 뜯어고치고 교체하도록 고객을 설득하는 것은 훨씬 더 어렵기 때문에 기존 인프라에서 새로운 인프라로 전환 주기는 길어진다.
기존 기업들은 AI 시대에 더 빠르게 적응하고 있나?
SaaS 시대 기존 기업들은 적응에 있어 여러 가지 장애물에 직면했다. 기존 제품을 클라우드로 바꾸는 것을 설계할 새로운 엔지니어링 인재가 필요했고, 소프트웨어 업데이트를 지속적으로 배포하기 위해 제품 개발 관행을 개선해야 했으며, 구독 비즈니스 모델을 위해 영업 조직과 보상 모델을 재구성해야 했다. 놀랍게도 많은 회사들 적응이 더디게 진행됐다. Siebel은 Salesforce가 출시된 지 3년이 지나서야 클라우드 CRM 제품을 출시했고, PeopleSoft는 SuccessFactors가 출시된 지 10년이 넘은 후에야 클라우드로 호스팅하는 HRIS를 출시했다.
AI와 관련해서는 표면상으로는 기존 기업들이 SaaS 시대보다 더 빠르게 애플리케이션을 적용하고 출시했다. ChatGPT는 2022년 11월에 출시됐고 그 이후 대부분의 대형 SaaS 업체들이 자체적으로 구현한 생성 AI 제품을 출시했는데, 여기에는 Salesforce Einstein GPT, Crowdstrike의 Charlotte AI, HubSpot의 ChatSpot, Adobe의 Firefly 등이 있다.
기존 기업들이 더 빠르게 적응하고 있는 것처럼 보이지만, AI로의 전환은 클라우드 및 SaaS로의 전환보다 더 빠르게 진행되고 있다는 점도 주목해야 한다. 클라우드 인프라가 구축된 후 SaaS 앱이 실제로 사용되기까지 약 5년이 걸렸다. 하지만 ChatGPT는 단 6개월 만에 3억 명 사용자를 확보하고 개발자가 GPT를 기반으로 구축할 수 있는 플러그인 및 API를 출시했다.
ChatGPT 기반 앱을 출시하는 것이 얼마나 쉬운지를 고려할 때, 이러한 활동의 급증은 혁신가의 딜레마를 이번에 해결했다는 증거라기보다는 기존 업체들이 한 걸음 더 나아간 것에 불과하다고 볼 수 있다. 기존 업체들이 내놓은 첫 번째 솔루션은 크게 두 가지로 분류할 수 있다. 1) 새로운 기능을 제공하지 않고 채팅 기반 형식으로 기존 제품을 노출하는 얇은 사용자 인터페이스 또는 2) 방어할 수 없는 사용 사례들(예: 마케팅 카피 제작)이어서 이미 포화 상태인 카테고리 제품들이다.
기존 SaaS 업체들 입장에서 진정한 승자는 기록 시스템(system of record )을 예측 시스템(system of prediction )으로 발전시키고 궁극적으로 실행 시스템으로 발전시키는 방법을 알아낼 수 있는 기업일 가능성이 높다. 엔터프라이즈 SaaS CRM은 매출을 더 잘 추적하고 예측할 수 있는 기능을 갖춘 더 유용한 기록 시스템이었기 때문에 온프레미스 기존 기업을 이겼다. 이제 기존 SaaS 시대 영업 도구는 영업 담당자에게 "이 고객은 다음으로 대화할 가능성이 높은 고객이며, 이렇게 말해야 합니다"라고 말하거나 고객과 직접 설득력 있는 전화 대화를 재현할 수 있는 기능을 이미 갖춘 AI 영업 인텔리전스 제품과 경쟁해야 한다. 소수의 숙련된 엔지니어들이 기존 제품 위에 얇은 LLM 기반 UX를 출시하는 방법을 알아낼 수는 있지만, 보다 의미 있는 혁신을 위해서는 해당 기술에 특화된 완전히 새로운 엔지니어링 팀을 구축해야 한다.
플랫폼이 변화하면 새로운 인프라 계층들이 나온다
대형 클라우드 플랫폼의 부상과 같이 인프라 혁신이 일어나면 소프트웨어 스택에 새로운 계층이 생겨나고 엄청난 가치가 창출된다. 2006년 출시된 Amazon Web Services, 2010년 출시된 Microsoft Azure, 2013년 출시된 Google Cloud Platform은 현재 전체 퍼블릭 소프트웨어 매출에서 30%에 해당하는 1,730억 달러 런타임 매출을 차지하고 있다. 규모의 경제가 증가함에 따라 클라우드 컴퓨팅 플랫폼은 시장에 출시된 순서대로 AWS가 33%, Azure가 22%, GCP가 10% 점유율을 차지하게 됐다.
AI 시대에도 이미 모델 계층에서 동일한 시장 세력이 등장하고 있으며, AWS 초기와 유사한 경쟁 구도 속에서 OpenAI가 선두를 달리고 있다. 이번에는 AWS와 다른 대형 클라우드 업체들이 기존 강자들이다. 이들은 AI를 기존 클라우드 컴퓨팅 비즈니스의 확장으로 보고 있다. AI 모델을 실행하는 데 필요한 높은 컴퓨팅 수요, 현재의 칩 부족 상황, 자체 칩을 제공하거나 타사 칩 기반으로 데이터센터를 구축하는 클라우드 제공업체 역량을 고려해 대부분의 업체들은 컴퓨팅과 모델 계층 모두에서 경쟁하기 위해 자체적인 기반 모델을 출시했다.
또 클라우드 컴퓨팅 특성상 인프라와 애플리케이션 간 공생 관계는 AI 인프라가 발전함에 따라 계속될 것이다. 핵심 인프라는 애플리케이션에 새로운 기회를 열어주고, 애플리케이션 볼륨을 확장하면 인프라에 대한 수요가 증가해 인프라 공급업체가 더 빨리 성숙해진다.
궁극적으로 장기적인 가치 포착을 결정하는 방어 가능성
AI의 가치가 장기적으로 어디에서 발생하는지는 결국은 방어 가능성의 문제다. SaaS 시대에 방어성의 가장 큰 원천은 일반적으로 개발자의 마음을 사로잡은 모방하기 어려운 기술(예: 데이터브릭), 엔터프라이즈 워크플로 및 다운스트림 애플리케이션 기반이 된 플랫폼 기록 시스템(예: Salesforce), 제품 경험에 직접 내장된 네트워크 효과(예: Slack), 제품 확장에 정보를 제공하는 고객 피드백 플라이휠을 여는 시장 지배력(예: Workday)이었다.
이러한 모든 방어 가능성의 원천은 AI 시대에도 마찬가지로 중요할 것으로 예상된다. 하지만 AI 제품에서 기반이 되는 기술은 새로운 잠재적 경쟁 우위도 제공한다. A16z 초기 단계 파트너들은 생성 AI 플랫폼 가치 포착에 대해 글을 썼으며, AI 인프라에서 방어성이 어떻게 작용할지 계속해서 탐구하고 있다. 이번 글에서는 경쟁 우위가 장기적으로 시장 승자와 패자를 좌우하는 요인으로 전환되는 성장 단계 AI 기업의 방어 가능성을 평가하기 위한 초기 프레임워크를 공유한다.
2019년에는 대부분은 아니더라도 많은 경우 데이터 해자가 공허한 약속일 수 있다고 믿는 이유에 대해 설명했다. 하지만 더 많은 AI 스타트업이 성숙해짐에 따라, AI 제품이 독점 데이터 또는 데이터 규모에 의존하는 경우 데이터가 중요한 요소이자 핵심 차별화 요소로서 지속적인 경쟁 우위를 제공하는 것을 목격하고 있다.
예를 들어, 귀금속 탐사 회사인 KoBold Metals는 주요 광산업체와 상업적 계약을 체결해 다양한 탐사 현장 과거 기록에 독점적으로 액세스함으로써 경쟁력 있는 해자를 제공한다. 앤두릴(Anduril )은 국방 스타트업으로서 민감한 데이터에 액세스하기 위해 적절한 연방 파트너들을 확보해야 했다. 플록 세이프티는 법 집행을 위한 가장 큰 컴퓨터 비전 데이터 코퍼스(corpus, 말뭉치)를 구축했고 카메라 하드웨어를 제공함으로써 캡처부터 구현까지 전체 수명 주기 동안 데이터를 제어할 수 있다. 이를 통해 더 많은 고객 → 더 많은 카메라 → 더 많은 데이터 → 더 나은 예측 → 더 안전한 커뮤니티 → 더 많은 고객 등으로 이어지는 플라이휠을 열 수 있다.
AI 방어성 논쟁에서 데이터 해자가 가장 주목을 받는 경향이 있지만, 최신 생성 AI 사이클은 다른 새로운 잠재적 방어 벡터도 소개한다. Character.AI는 사용자가 제품을 경험함에 따라 그 사용이 제품 경험을 개선하는 데 도움이 되는 학습 데이터가 되는 제품 네트워크 효과를 갖고 있다. 미드저니는 최고 애플리케이션 레이어 사용 사례를 만들기 위해 가장 성능이 뛰어난 독점 기반 모델을 개발하는데 주력해왔다.
생성 AI 제품 첫 이닝에서는 일부 잠재적인 방어 가능성이 SaaS 시대 기존 기업들에 유리할 수 있다. 예를 들어, SaaS 시대에 규모를 확장한 기업은 AI를 사용해 성숙한 워크플로 기능에 비교적 얇은 자연어 사용자 인터페이스를 추가할 수 있다. 이 경우, 기존 기업은 실제로 새로운 기능은 아니지만 새로운 방식으로 사용자에게 노출된 것일지라도 출시하자마자 강력한 기능을 갖춘 생성 AI 제품을 출시할 수 있다. 마찬가지로 기존 업체는 기존 고객층을 대상으로 판매하거나 강력한 보안 또는 규정 준수 평판을 바탕으로 포지셔닝해 경쟁에서 우위를 점할 수 있다.
점점 더 많은 AI 소프트웨어들이 단순한 기록 시스템이 아닌 예측 및 실행 시스템으로 작동함에 따라 AI가 소프트웨어 워크플로와 UI를 완전히 재창조할 것으로 예상된다. 이러한 변화의 속도가 이미 빨라지고 있다는 것은 AI 인재를 유치하고 빠르게 배포할 수 있는 민첩한 기업이 유리한 위치를 선점할 수 있다는 것을 의미한다.
장기적으로는 소비자가 승리
방어성의 원천과 궁극적으로 시장 가치를 누가 차지하든 궁극적으로 가장 큰 승자는 소비자가 될 것이다. 24시간 연중무휴로 이용할 수 있는 가상 치료사, 전체 의학 지식에 대한 정보를 제공하는 의사, 일상 생활의 모든 단조로운 세부 사항을 처리하는 자동화된 비서 등 흥미로운 소비자 애플리케이션이 이미 등장하고 있다는 점을 고려할 때, AI가 가져올 소비자 잉여의 규모는 놀라운 혁신의 물결을 일으킬 것이 분명하다. 소프트웨어의 역사가 혁신에 대해 알려주는 것이 있다면, 위대한 기업가들은 항상 새로운 기술 시대에 중요하고 영속적인 기업을 구축할 방법을 찾아낸다는 것이다.
