AI 창업자의 기술력은 10x 개발자가 아니어도 되나?
더이상 AI 창업에서 핵심은 모델 그 자체가 아니다.
결론부터 얘기하면, 10x 개발자가 아닌 창업자가 오히려 더 유리할수 있다고 본다.
1️⃣ 더이상 AI 창업에서 핵심은 모델 그 자체가 아니다.
요즘 오픈소스, API, 클라우드 인프라 덕분에 모델 만드는 능력 자체는 빠르게 상품화되고 있다. GPT, Claude, Llama… 다 가져다 쓸 수 있다. Grok이 엊그제 오픈소스화된다는 뉴스만 봐도 앞으로 이러한 인프라 트렌드를 가속화될 전망이다.
아직까지도 한국에선 흔히, AI 창업자는 무조건 10배 개발자여야 한다라는 정설아닌 정설이 돌곤 하는데, 사실 이유는 AI 자체가 워낙 기술 장벽이 높아 보이기 때문이다.
그러나 앞으로 Ai 춘추전국시대, Ai 골드러쉬 패러다임에서 정말 중요한 건 고객 문제를 정의하고, 이를 AI로 풀어낼 구체적 워크플로우 설계 능력이라고 본다. 이건 10x 개발자보다 10x 문제 정의자가 더 잘하냐에 달렸다. 개인적으로 앞으로 제대로된 액셀러레이팅의 수요가 기하급수적으로 커질거라 보는 이유중 하나이다.
2️⃣ 10x 개발자가 가진 위험한 착각
경험상, SKY, 스탠포드 MIT, PhD 등 기술력이 뛰어난 창업자일수록 ‘내가 만든 알고리즘이 최고다, 고로 고객이 반드시 쓸 것이다’ + ‘모델 성능 개선 = 비즈니스 성장' 라는 매우 위험한 TISP(Tech in search of a problem) 함정에 빠지는걸 봐왔다.
하지만 B2B 현장에서는 모델의 성능이 아니라 고객사의 레거시 시스템에 어떻게 통합되는지가 훨씬 더 큰 문제이다. 정말이다. 기업 고객들은 기술이 자신의 업무에 녹아드는데에 훨씬 더 큰 부담을 느낀다.
정작 Ai transformation이 가장 필요하고 총알도 충분히 장전된 Enterprise에게는 우리 조직에게 잘 돌아가는 솔루션, 그러니까
보안, 컴플라이언스, API 연결, 그리고 실제 ROI를 만들어내는지가 중요하지, “혁신적인 딥러닝 구조”는 덜 중요하다.
3️⃣ 살아남는 AI 창업자의 패턴
그간의 기술 기업들의 진화를 보더라도, 오히려 살아남는 창업자들은 10x 개발자가 아니라, 10x 문제정의자 / 10x 세일즈맨이었다.
· OpenAI: 연구자 출신이지만, ChatGPT의 성공은 연구보다 배포(distribution)와 제품화(Productization) 전략에서 나왔다. 팔란티어도 비슷했다고 본다.
· Jasper: 모델 자체는 오픈소스를 기반으로 하지만, 마케팅 팀이라는 구체적인 고객 워크플로우에 AI를 녹여낸 것이 경쟁력.
· 한국의 사례로, 많은 AI SaaS 팀이 기술자 출신이지만 결국 미국 시장에서 살아남는 팀들은, 극초기부터 고객 도입 과정에 미친듯이 현지화하며 집착한 경우가 많다 @Umoh.
4️⃣ AI 창업자의 진짜 무기.
결국 AI SaaS는 AI의 성능보다도 고객의 기존 툴과 얼마나 쉽게 통합되는가에서 승부가 난다. Sales + Distribution + Customer Workflow 이해가 핵심이다.
문제는 한국 생태계에서는 자주 기술력이 투자 유치의 거의 절대적 기준처럼 소비된다는 것이다.
· IR Deck에서 “우리 침은 ○○ 출신 PhD”라는 걸 가장 앞에 둔다.
· 아직 시장 검증도 안 했는데, 기술력으로만 회사를 설명한다.
· 고객 인터뷰보다 모델 학습 데이터량을 강조한다.
이러다보니, 정작 미국 투자자/고객 앞에서는 힘을 못쓴다. 실리콘밸리 투자자들이 보는 건 팀의 논문 리스트가 아니라, 이 팀이 집착하는 문제가 진짜로 돈이 되는가 이다.
결론.
AI 창업자는 10x 개발자일 필요 없다.
대신 10x 문제정의자, 10x 세일즈 창업자가 되어야 한다.
기술은 점점 민주화되지만, 문제 정의와 고객 설득은 절대 민주화되지 않기 때문이다.
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· 사진은 Dumbo, Brooklyn.
· 실리콘밸리를 품는 창업가들을 위한 영어 뉴스레터 – https://lnkd.in/gK67Fw_u
· Ai가 가져올 성과 기반 가격 모델 (Outcome-Based Pricing) – https://lnkd.in/gDcAxZY2
