코파운더의 정의가 바뀌고 있다
10명중 4명이 2인 이하 창업? 혼자서도 창업하는 1인 창업시대
바쁘신 분들의 위한 5초 요약
2025년 이후 초기 스타트업의 팀 구성 공식이 근본적으로 변하고 있다. 과거 ‘기술 + 비즈니스 + 디자인’ 3인 창업이 정석이었다면, 이제는 생성형 AI 도구를 활용해 1~2명의 창업자가 MVP를 출시하고 초기 견인력을 확보하는 사례가 급증한다. 그러나 이는 단순한 '인력 절감’이 아니다. 팀의 역할 정의, 채용 우선순위, 지분 구조, 투자 전략까지 전면 재설계를 요구한다. Y Combinator 2024년 배치에서는 2인 이하 창업팀이 전체의 42%를 차지했으며, 이들 중 73%가 AI 도구를 핵심 생산성 엔진으로 활용했다.
코파운더 없는 창업의 시대가 왔다
“기술 창업자는 반드시 비즈니스 코파운더를 찾아라.”
이는 지난 20년간 스타트업 생태계의 불변의 법칙이었다. Steve Jobs와 Steve Wozniak, Larry Page와 Sergey Brin, Bill Gates와 Paul Allen - 성공한 테크 기업 뒤에는 언제나 상호보완적 스킬셋을 가진 창업 팀이 있었다.
그러나 2024~2025년, 이 공식이 흔들리고 있다. Gumroad의 창업자 Sahil Lavingia는 2024년 트윗에서 “2025년의 스타트업은 2020년의 10명 팀이 하던 일을 2명이 한다”고 선언했다. 과장이 아니다. 생성형 AI 도구의 발전으로 초기 스타트업의 팀 구성 공식이 근본적으로 재편되고 있다.
실제 데이터가 말하는 변화
Y Combinator W24 배치: 2인 이하 창업팀 42% (2020년 23%에서 거의 두 배 증가)
Product Hunt 2024 상위 100개 제품: 평균 창업 팀 크기 2.3명 (2020년 3.8명)
Indie Hackers 조사: 월 1만 달러 이상 수익 달성 시점의 평균 팀 규모 1.7명 (2020년 2.9명)
이 변화는 단순한 '적은 인원’으로의 전환이 아니다. 팀 구성의 원칙 자체가 바뀌고 있다:
역할 기반 → 역량 기반: "우리에게 디자이너가 필요해"가 아니라 “디자인 문제를 해결할 수 있는 사람 또는 도구가 필요해”
풀타임 코파운더 → 유연한 협력 구조: 정식 코파운더 대신 advisor, contractor, AI 도구 조합
Day 1 완전 팀 → 점진적 팀 빌딩: MVP 단계에서는 최소 인원, 시장 검증 후 확장
AI가 대체한 초기 단계의 핵심 역할들
1. 제품 디자인 & UI/UX
과거 방식 (2020년)
디자이너 코파운더 또는 프리랜서 고용 필수
와이어프레임 → 목업 → 프로토타입 과정에 2~4주 소요
비용: 디자이너 급여 월 700만~1,000만원 또는 프로젝트당 500만~1,500만원
현재 방식 (2025년)
Figma AI, v0.dev, Uizard: 텍스트 설명으로 UI 자동 생성
Midjourney/DALL-E: 마케팅 이미지, 아이콘, 일러스트 생성
ChatGPT/Claude: UX writing, 마이크로카피, 사용자 플로우 설계
실제 사례: Photoroom
이미지 편집 앱 Photoroom의 창업자 Matthieu Rouif는 비개발자 솔로 창업자다. Figma 템플릿 + Midjourney + 노코드 툴로 MVP를 만들어 6개월 만에 100만 사용자를 확보했다. 시리즈 A ($19M) 조달 시점에도 팀은 5명뿐이었다.
2. 콘텐츠 제작 & 마케팅
과거 방식
콘텐츠 마케터 또는 카피라이터 필수
블로그 글, 소셜미디어, 이메일 캠페인 제작에 주당 20~30시간
비용: 마케터 급여 월 500만~800만원
현재 방식
ChatGPT/Claude/Gemini: 블로그 포스트, 트윗, 링크드인 글 초안 작성
Jasper/Copy.ai: 광고 카피, 랜딩페이지 문구 생성
Descript/Riverside: 팟캐스트 편집 자동화
Opus Clip/Vizard: 긴 영상을 숏폼으로 자동 변환
실제 사례: Levels
헬스테크 스타트업 Levels는 창업 초기 마케팅 팀 없이 창업자 Sam Corcos가 AI 작성 도구 + 자동화 툴로 월 20개 이상의 블로그와 뉴스레터를 발행했다. 이로 대기자 명단 18만 명 확보.
3. 초기 고객 지원
과거 방식
CS 담당자 채용 또는 창업자가 직접 24/7 대응
비용: CS 담당자 월 400만~600만원
현재 방식
Intercom AI/Zendesk AI: 80~90% 문의 자동 응답
Chatbot 빌더 (Voiceflow, Botpress): 맞춤형 AI 챗봇 구축
Notion AI + Zapier: 자동화된 FAQ 및 티켓 라우팅
실제 사례: Superhuman
이메일 클라이언트 Superhuman은 초기 300명 사용자 대상 고객지원을 AI 챗봇으로 처리하며 창업자가 제품 개발에 집중할 수 있었다.
4. 개발 보조 & 코드 생성
과거 방식
비개발자 창업자는 기술 코파운더 필수
외주 개발 시 프로젝트당 3,000만~1억원
현재 방식
GitHub Copilot/Cursor/Codeium: 코드 자동완성 및 생성
v0.dev/Lovable/Bolt.new: 프롬프트로 웹앱 전체 생성
Replit AI/Glide/Bubble: 노코드/로코드 개발 플랫폼
실제 사례: Dividend Finance
비기술 창업자가 Bubble + GPT-4로 핀테크 MVP를 3주 만에 구축, 시드 펀딩 $850K 유치.
새로운 팀 구성 공식
패턴 1: 솔로 파운더 + AI 툴스택 (Solo Founder + AI Stack)
구성: 창업자 1명 + AI 도구 10~15개
적합한 경우:
B2C SaaS, 소비자 앱
빠른 실험과 피봇이 중요한 초기 단계
명확한 도메인 전문성을 가진 창업자
성공 조건:
AI 도구 활용 능력 (AI literacy)
빠른 학습 및 문제 해결 능력
자기 동기부여 및 시간 관리
사례: Pieter Levels
Nomad List, Photo AI 등 12개 사업을 혼자 운영하며 연 매출 $270만 달러 달성. "나는 코파운더 대신 AI를 고용했다"고 공언.
패턴 2: 미니멀 듀오 (Minimal Duo)
구성: 창업자 2명 (기술 + 비즈니스 또는 기술 + 기술)
적합한 경우:
B2B SaaS
복잡한 기술 제품 (AI/ML, 블록체인, 인프라)
전략적 의사결정 파트너가 필요한 경우
역할 분담 변화:
과거: 기술 / 영업 / 디자인으로 명확히 분리
현재: 두 명 모두 제품, 마케팅, 세일즈를 AI 도구로 보조하며 수행
사례: Loom 초기
Joe Thomas와 Shahed Khan 2인이 창업. 디자인은 Figma 커뮤니티 + AI 도구, 마케팅은 자동화 + AI 카피라이팅으로 해결하며 시리즈 A까지 팀 7명 유지.
패턴 3: 유연한 코어 + 온디맨드 전문가 (Flexible Core + On-Demand Experts)
구성: 풀타임 1~2명 + 파트타임 어드바이저 3~5명 + AI 도구
적합한 경우:
규제 산업 (헬스케어, 핀테크)
도메인 전문성이 중요한 분야
네트워크 효과가 필요한 사업
구조:
코어 팀: 제품 개발, 전략, 실행
어드바이저: 0.5~2% 지분으로 전문 조언 (규제, 세일즈, 기술)
AI 툴: 일상 운영 업무 자동화
사례: 헬스케어 AI 스타트업 Forward
창업자 Adrian Aoun + 의료 어드바이저 5명 + AI 개발팀 3명 구조로 시작. 어드바이저들은 주 5시간씩 기여하며 규제 전략과 병원 네트워크 구축에 기여.
변화된 채용 및 지분 전략
채용 우선순위의 변화
과거 채용 순서 (2020년)
기술 코파운더
디자이너
마케터
세일즈
엔지니어 추가 채용
현재 채용 순서 (2025년)
첫 번째 채용 지연: AI 도구로 가능한 한 오래 버티기
첫 채용은 “AI로 안 되는 것”: 주로 전략적 세일즈, 고객 관계, 규제 대응
제너럴리스트 선호: 특정 역할보다 다재다능하고 AI 도구 활용 능력 높은 인재
파트타임/계약직 먼저: 풀타임 전환 전 검증
지분 구조의 재설계
전통적 지분 분배
창업자 A (기술): 40%
창업자 B (비즈니스): 40%
초기 직원 풀: 10~15%
투자자: 5~10% (시드)
AI 시대 지분 분배 (솔로/듀오 창업)
창업자 A: 80~90% (솔로) 또는 40~45% 각 (듀오)
어드바이저 풀: 5~10% (0.5~2% 각)
초기 직원 풀: 10~15%
투자자: 10~15% (시드)
핵심 변화: 더 적은 코파운더, 더 많은 어드바이저
Vesting 및 Advisor 보상 구조
전통적 Advisor 보상: 0.25~1%, 2년 vesting
현재 Advisor 보상 (활발한 기여 가정):
Strategic Advisor: 1~2%, 월 5~10시간 기여, 2년 vesting
Domain Expert: 0.5~1%, 분기별 자문, 1년 vesting
Part-time Contributor: 0.25~0.5%, 프로젝트 기반
중요: Advisor를 "명함용"이 아닌 "실제 기여자"로 활용
투자자 관점의 변화
VC들은 어떻게 보는가?
우려 사항
단일 실패 지점 (Single Point of Failure): 솔로 창업자 이탈 시 사업 붕괴
확장성 한계: AI 도구로 0→1은 가능해도 1→100은?
전략적 의사결정: 혼자서는 blind spot 발생 가능
긍정적 평가
자본 효율성 (Capital Efficiency): 적은 burn rate로 더 긴 런웨이
실행 속도: 의사결정 빠르고, 팀 갈등 없음
AI 시대 적응력: AI 도구 활용 능력은 미래 경쟁력
투자 심사 기준의 변화
과거 질문
“창업팀의 기술/비즈니스 밸런스가 좋은가?”
“경험 많은 디자이너/마케터가 있는가?”
현재 질문
“창업자의 AI 툴 활용 능력과 학습 속도는?”
“언제, 어떤 역할을 실제 인력으로 채울 계획인가?”
“AI로 해결 못 하는 핵심 역량은 무엇이며, 어떻게 확보할 것인가?”
펀딩 라운드별 팀 크기 기대치
시드 라운드 ($500K~$2M)
과거 기대: 3~5명
현재 기대: 1~3명 (+AI 툴스택)
핵심 평가: MVP 출시 여부, 초기 사용자 트랙션
시리즈 A ($3M~$10M)
과거 기대: 10~20명
현재 기대: 5~12명
핵심 평가: Product-Market Fit, 확장 가능한 고객 획득 채널
시리즈 B ($15M~$30M)
과거 기대: 30~50명
현재 기대: 15~30명
핵심 평가: 반복 가능한 매출 엔진, 리더십 팀 완성
AI 시대 팀 빌딩의 함정과 해법
함정 1: “AI가 모든 걸 해결한다” 환상
현실: AI는 도구일 뿐, 전략, 비전, 고객 인사이트는 여전히 인간의 몫
해법:
AI를 "실행 가속기"로 보되, 의사결정 대체제로 보지 말 것
고객과의 직접 대화는 절대 AI에 맡기지 말 것
전략적 방향 설정 시 외부 피드백 필수 (멘토, 어드바이저, 동료 창업자)
함정 2: 너무 늦게 채용하기
현실: MVP 후 시장 견인력 확보 단계에서는 실제 인력 필수
징후:
고객 문의 대응 지연 (AI 챗봇 한계)
제품 품질 저하 (AI 생성 코드/디자인의 일관성 문제)
창업자 번아웃 (모든 걸 혼자 하는 피로)
해법:
첫 채용 타이밍: 월 매출 $10K 또는 MAU 1만 명 도달 시
첫 채용 포지션: 가장 시간을 많이 빼앗기는 영역 (보통 세일즈 또는 고객 성공)
함정 3: 코파운더 없는 외로움
현실: 솔로 창업의 심리적 부담은 AI로 해결 불가
데이터: First Round Capital 조사에 따르면, 솔로 창업자의 번아웃율은 코파운더 팀 대비 2.3배 높음
해법:
Accountability Partner: 동료 창업자와 주간 체크인
Founder Community: YC, Indie Hackers, 온라인 커뮤니티 적극 참여
Advisor/Mentor: 월 1회 이상 정기 미팅
함정 4: AI 의존도 과다로 인한 차별성 상실
현실: 모두가 같은 AI 도구를 쓰면 결과물도 비슷해진다
해법:
AI 생성물을 "초안"으로만 활용, 반드시 인간의 편집/큐레이션 거칠 것
독자적 데이터, 인사이트, 브랜드 보이스 구축
“AI로 할 수 있는 것” vs “AI로 하면 안 되는 것” 명확히 구분
팀 구성의 본질은 바뀌지 않는다
AI가 초기 스타트업의 팀 구성 공식을 바꾸고 있지만, 변하지 않는 본질이 있다.
변한 것
최소 팀 크기: 3~5명 → 1~2명
역할 정의: 직무 기반 → 역량 기반
채용 타이밍: Day 1 완전 팀 → 점진적 확장
비용 구조: 높은 인건비 → AI 구독료 + 선택적 인력
변하지 않는 것
비전과 전략: 여전히 창업자의 몫
고객 이해: AI가 대체 불가능한 인간의 공감 능력
실행력: 도구가 아무리 좋아도 사용하는 사람의 역량이 핵심
팀워크: 규모가 커지면 결국 인간 팀의 시너지가 승부처
2026년 이후 전망
앞으로 2~3년간 팀 구성은 더욱 극단화될 것이다:
극단 A: 초소형 팀 (1~3명)
AI 네이티브 창업자들이 주도
매출 $1M~$10M까지 미니멀 팀 유지
자본 효율성 극대화, 빠른 피봇
극단 B: 전문가 집약 팀 (3~5명)
고도로 숙련된 제너럴리스트 집합
각자 AI 도구를 무기로 여러 역할 수행
팀 시너지와 전략적 의사결정 중시
소멸하는 중간 지대
5~10명의 “뭔가 애매한” 초기 팀
역할이 명확히 분리된 전통적 구조
창업자에게 보내는 조언
코파운더를 찾기 전에: AI 도구로 3~6개월 실험해보라. 정말 코파운더가 필요한지, 아니면 AI + 어드바이저로 충분한지 확인하라.
채용을 서두르지 마라: AI로 버틸 수 있는 한 버겨라. 하지만 명확한 한계가 보이면 즉시 채용하라.
도구가 아닌 역량에 투자하라: 최신 AI 도구를 쫓기보다, AI를 효과적으로 활용하는 본인의 능력을 키워라.
외로움을 견디는 전략을 세워라: 솔로 또는 소규모 팀은 심리적으로 힘들다. 지원 시스템을 미리 구축하라.
AI는 초기 스타트업의 팀 구성을 혁명적으로 바꿨다. 그러나 성공적인 스타트업을 만드는 것은 여전히 도구가 아닌 사람이다. 도구는 더 나아졌을 뿐, 게임의 본질은 여전히 실행력, 비전, 그리고 고객에 대한 깊은 이해다.
당신의 팀 구성 전략을 다시 생각해보라. AI 시대에 맞게 재설계할 준비가 되었는가?
출처
Y Combinator - Batch Statistics W24 & S24
Indie Hackers - 2024 Founder Survey
Product Hunt - Top Products Analysis 2024
First Round Capital - State of Startups Report 2024
CB Insights - AI Tools for Startups Report
Pieter Levels - Public Revenue Dashboard and Interviews
Loom, Superhuman, Forward - Company Blog Posts and Founder Interviews
발행일: 2026년 2월 8일
작성: Venture Digest 인사이트팀
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