AI 시대, 왜 레드오션에서 유니콘이 탄생하는가
블루오션의 통찰로 레드오션에서 스케일업하기
AI가 일반목적기술(General Purpose Technology)로 확산되면서 AI 모델과 알고리즘의 희소성은 빠르게 약해지고 있다. 성능은 상향 평준화되고 전환 비용은 낮아지고 있으며(일부 산업군에서 특히 두드러진다), 그 결과 가치는 기술 스택의 상단—애플리케이션 설계, 사용자 경험, 데이터·운영 역량 같은 보완자산(complementary assets)—으로 이동한다.
인공지능은 이제 물이나 전기처럼 필수 인프라가 되었지만, AI 모델 자체만으로는 지속 가능한 해자(moat)를 만들기 어렵다. 기술 스택이 상품화될수록 오늘의 경쟁우위는 AI 모델 그 자체가 아니라, 어떤 문제를 어떻게 정의하고, 어떤 보완자산과 운영 설계를 결합해, 얼마나 잘 실행하느냐에서 결정된다.
이 관점에서 레드오션의 역설은 더욱 선명해진다. 경쟁이 치열한 시장은 대개 수요의 존재와 규모가 이미 검증되어 있다. 이런 시장에서는 규모의 경제, 네트워크 효과, 규제 대응, 유통망 같은 보완자산이 빠르게 축적되고, 선도 기업은 “데이터 축적 → 제품–시장 적합도 강화 → 고객 락인(lock-in)”의 선순환을 만든다.
유니콘이 많이 탄생하는 영역이 엔터프라이즈 소프트웨어, 이커머스/소비재, 핀테크처럼 전형적인 레드오션인 것은 우연이 아니다. 브라질의 Nubank가 전통 금융권이 장악한 시장에서 약 410~450억 달러 가치로 상장했고, 동남아의 Grab이 격전지 위에 결제·소액금융을 얹어 약 396억 달러 규모로 상장한 것은, 신흥시장에서 기존 강자와 정면으로 경쟁해 성과를 낸 대표 사례다. 이는 경쟁이 없는 새로운 시장을 창출하는 고전적 ‘블루오션’ 전략과는 다른 접근법이다. 작은 파이를 새로 만드는 대신 이미 거대한 파이의 구조를 다시 짜고 보완자산을 총동원했기 때문이다. 블루오션의 이상을 부정하지는 않는다. 다만 AI가 범용화된 지금, 레드오션에서의 재조합 혁신이 유니콘으로 가는 더 현실적인 경로임을 강조한다.
그렇다면 레드오션 시장에서 승부를 가르는 요인은 무엇일까. 다수의 실증 연구는 벤처투자자가 제품·기술보다 ‘팀’을 최우선으로 평가한다는 점을 일관되게 보여준다. 가령 Journal of Financial Economics에 실린 연구에 따르면 VC 의사결정에서 창업팀의 역량은 가장 중요한 요소 중 하나로 확인되었고, 익숙한 ‘기수 vs 말(jockey vs horse)’ 논쟁에서도 ‘기수’의 손을 들어준다. 더불어 공동투자자·후속 투자자·핵심 인재로 이어지는 연결망의 **네트워크 중심성(centrality)**이 자금 조달과 성공적인 엑시트에 유의미한 영향을 미친다는 근거가 다수 제시되어 있으며, 이러한 평가는 실제 투자 데이터로도 일관되게 검증되고 있다. 이 맥락에서 학력·트랙레코드·동문 네트워크는 단순한 스펙이 아니라 실행 가능성을 가늠하게 하는 강력한 신호로 작용하며, 성공한 스타트업의 축적된 데이터 역시 이 결론을 충분히 뒷받침한다.
PitchBook의 2022년 보고서에 따르면, 지난 10년 누적 기준 스탠퍼드와 하버드 동문 창업 기업의 조달액은 각각 약 1,660억 달러와 1,735억 달러에 이른다. 2023년의 Crunchbase 데이터 또한 직전 1년 기준으로 스탠퍼드 동문 기업이 142억 달러, 하버드 동문 기업이 123억 달러를 조달했음을 확인시켜 준다.
이 숫자들이 전하는 메시지는 분명하다. 팀, 네트워크, 실행 속도. 누구와 함께하느냐가 접근성의 격차를 만들고, 그 격차는 다시 자본·고객·인재로 순환한다. 전략 이론의 관점에서도 이는 더욱 분명해진다. 자원기반관점(Resource-Based View)은 모방하기 어려운 자원과 보완자산에서 초과이익이 나온다고 설명하고, 동태적 역량(Dynamic Capabilities) 이론은 시장 변화를 감지하고 기회를 포착하며 자원을 재구성하는—즉 학습과 재배치의 속도—자체를 경쟁우위의 근원으로 본다.
결국 AI 시대의 승자는 더 성능 좋은 AI 모델을 보유한 팀이 아니라, 규제·채널·데이터·조직 프로세스를 제품과 동시에 설계하고 시장 상황에 맞춰 그 조합을 가장 빠르게 갱신하는 팀이다.
AI가 범용 인프라에 가까워질수록 지속 가능한 해자는 보완자산·조직 역량·네트워크에서 만들어진다.
문제 정의가 AI 모델보다 앞선다: 고질적 페인포인트를 재정의하고 현장 프로세스를 다시 설계하는 역량 없이, AI 모델의 성능만으로는 차별화를 지속하기 어렵다.
보완자산을 제품과 함께 설계한다: 규제 대응, 데이터 파이프라인, 고투마켓(GTM) 채널, 전략적 제휴를 초기부터 구축해야 한다.
레드오션 진입 논리를 숫자로 증명한다: 시장 규모(TAM), 경쟁구조를 계량화하고, 유통·브랜드·운영에서 모방 불가능한 메커니즘을 제시한다.
팀의 실행 가능성을 데이터로 보여준다: 자금 조달·파트너십 실적, 초기 레퍼런스 고객, 공동투자 네트워크 등을 구체적 지표로 제시한다.
레드오션은 피비린내 나는 전장만이 아니라 동시에 검증된 초대형 수요라는 신호다. 그 전장에서 승리하는 팀은 남들이 쉽게 복제할 수 없는 조합을 만들고, 그 조합을 누구보다 신속하게 확장한다. 벤처캐피탈의 자본이 아이디어보다 네트워크, 기술보다 실행으로 수렴하는 이유가 여기에 있다.
결국 유니콘으로 가는 현실적 경로는 ‘기술 × 보완자산 × 네트워크’의 동시 최적화에 있으며, 이 정합성을 증명하는 팀이 다음 사이클의 성과를 가져갈 것임을 잊지 말아야 할 것이다.
[참고문헌]
PitchBook. (2022). PitchBook Universities: 2022. PitchBook Data, Inc.
Crunchbase News. (2023, November 16). The Top Universities Producing Startup Founders In 2023. Crunchbase.
Gans, J., & Ryall, M. D. (2017). Value capture theory: A strategic management review. Strategic Management Journal, 38(1), 17–41.
Kim, W. C., & Mauborgne, R. (2015). Blue Ocean Strategy, Expanded Edition: How to Create Uncontested Market Space and Make the Competition Irrelevant. Harvard Business Review Press.
Ramamurti, R. (2012). Competing with emerging market multinationals. The International Executive, 54(3), 399–411.
Gompers, P. A., Gornall, W., Kaplan, S. N., & Strebulaev, I. A. (2020). How do venture capitalists make decisions? Journal of Financial Economics, 135(1), 169–190.
J.P. Morgan Private Bank. (2024). Venture capital trends for 2024. J.P. Morgan.
Sadat, S. (2023, May 18). Council Post: Is The AI Tech Stack Becoming A Commodity? Forbes.
Why Unicorns Emerge From Red Oceans
:Scale with blue-ocean insight; compete in the red.
AI has crossed the threshold from novelty to infrastructure. Models look less like proprietary marvels and more like utilities—cheap to swap, quick to replicate, good enough across the board. As performance converges and switching costs fall, value migrates up the stack to complementary assets: problem framing, product architecture, distribution, data rights, regulatory fluency, and the muscle of day-to-day operations.
That shift clarifies the “red-ocean paradox.” Hyper-competitive markets aren’t wastelands; they are proof of demand at scale. In those markets, complementary assets accumulate faster. The flywheel is familiar: data density strengthens product–market fit, which deepens customer lock-in, which compounds distribution and brand. Consider two emblematic cases from emerging markets: Nu Holdings (Nubank) listed in December 2021 at roughly a $52 billion market capitalization—against incumbent banks on their home turf. Grab went public through a record SPAC combination at about $39.6 billion, layering payments and micro-finance atop a contested mobility and logistics beachhead. Both illustrate how recombining assets—not inventing a greenfield category—can scale to public-market outcomes.
If AI is now table stakes, execution is the table. Decades of research on venture decision-making show why capital flows toward teams, not just tech. In a definitive Journal of Financial Economics study, VCs ranked the management team above product or technology in selection decisions—the classic “jockey over horse” result.
Networks amplify that edge. Alumni and investor networks don’t just open doors; they compress cycle times for customers, hiring, and follow-on capital. Over the past decade, companies founded by Stanford alumni raised about $166 billion, while Harvard alumni–founded companies raised about $173.5 billion, underscoring how credentialed networks translate into financing reach at scale.
The pattern persists even in tougher markets. In 2023, Crunchbase tracked $14.2 billion raised by companies with Stanford founders and $12.3 billion for Harvard—evidence that when the cost of capital rises, investors still prize credible teams embedded in strong networks.
Strategy theory has language for this. The resource-based view explains abnormal returns via assets that are valuable, rare, and hard to imitate—precisely the traits of distribution, data rights, and regulatory posture. Dynamic capabilities frame advantage as the speed and skill with which firms sense shifts, seize openings, and reconfigure resources. In the age of commoditized AI, those are no longer abstractions; they are the operating system.
The Operating Playbook for Red-Ocean Scale
1) Let problem definition outrun model selection.
Superior models without superior problem framing decay into parity. Start with the non-negotiables of the workflow—latency, failure modes, auditability, human override—and back-solve the model and data architecture accordingly.
2) Design the product with its complements.
Ship the feature and the moat: data pipelines with clear ownership, compliance by design, privileged channels to market, and a partnership stack that widens distribution faster than competitors can copy it.
3) Quantify the entry thesis.
Treat red-ocean entry as an empirical claim. Specify TAM and unit economics; map market structure; show where scale economies, network effects, or switching frictions will intensify with growth. “Different” is not enough; defensible is the bar.
4) Evidence execution capacity.
Replace anecdotes with verifiable signals: signed pilots and reference customers, partner attach rates, renewal and expansion metrics, capital efficiency, and the quality of the co-investor graph. (The same venture research that elevates teams also finds networks predictive of fundraising and exit outcomes.)
5) Operate for recomposition speed.
Assume your model edge halves every few quarters. Build for rapid substitution—of models, data sources, vendors, even go-to-market motions—without breaking compliance or customer experience.
The conclusion follows: in an AI era where the “Engine” is broadly available, advantage lives in the chassis—complementary assets, organizational cadence, and network position. Unicorns increasingly come from teams that enter big, contested markets and recompose technology plus complements faster than rivals can respond. The question isn’t who has the “Best” model. It’s who can define the problem, mobilize the assets, and refresh the combination—again and again—at scale.
