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Vertical AI의 시장 규모 측정 방법

 (felicis.com)
5P by neo 1일전 | ★ favorite | 댓글과 토론
  • 벤처캐피탈에서 "작은 시장"이라는 판단이 위대한 기업 투자 기회를 놓치는 가장 위험한 실수이며, 과거 데이터로 시장을 측정하는 관행은 특히 파괴적 혁신에서 부적절함
  • AI 시대는 Vertical 시장에서 침투율과 계약 규모(ACV)를 모두 확장할 수 있는 새로운 기회를 창출하며, 이전에는 존재하지 않았던 세대를 정의하는 비즈니스 구축 가능
  • 생명과학, 부동산, 자동차, 보험, 홈서비스 등 5개 산업은 AI 적합도가 높고 100억 달러 이상의 기존 소프트웨어 시가총액을 보유하며, 50억 달러 이상의 Vertical AI 기업을 지탱할 잠재력 보유
  • Vertical AI 앱의 이중 ROI(운영 비용 감소와 매출 증가)는 도입 첫해에 1~10배의 투자 수익을 창출하며, 이는 업계 전체의 기술 채택을 강제하는 긍정적 피드백 루프 형성
  • 서비스 자동화를 통한 시장 확장(보험 TPA 4천억 달러, 생명과학 BPO/CRO 1천억~4천억 달러 규모)과 플랫폼 확장 전략을 통해 고정된 고객 수에도 불구하고 계약 규모와 침투율을 대폭 확대 가능

왜 버티컬 시장이 뒤처졌는가

  • 50억 달러 이상 B2B SaaS 기업 중 약 19%만이 Vertical 시장에 속하며, AI 시대에는 이 비율이 더 높아질 것으로 예상
  • 수평적 소프트웨어가 성공한 이유
    • 이전 기술 물결은 데이터베이스를 기반으로 구축되었으며, 데이터베이스는 구조화 및 반구조화 정보를 효과적으로 캡처
    • 대규모 수평적 기능을 가진 기업들이 방대한 데이터를 조직하고 분석할 수 있어 ROI가 좋고 문제의 규모가 컸음
  • Vertical 시장의 특성
    • 분산됨: 대기업의 데이터 규모가 없는 소규모 비즈니스
    • 데이터가 복잡함: 법률 및 의료와 같은 대규모 Vertical 시장은 복잡한 데이터를 가지고 있어 데이터베이스로 효과적으로 캡처할 수 없었음. Salesforce, Workday, ServiceNow를 만든 깔끔한 영업, HR, IT 데이터셋과 비교됨
  • 결과적으로 의료 및 법률과 같은 산업의 전체 규모에 비해 소프트웨어 침투율이 제한적이고 계약 가치가 작았음
  • 이전 기술 물결이 구조화된 데이터베이스를 기반으로 했다면, 이번 기술 물결은 비구조화된 워크플로우를 기반으로 하며, 소규모 비즈니스와 Vertical 시장은 이러한 워크플로우로 가득 차 있음

시장 규모 측정의 출발점

  • 두 가지 측정 지표
    • 기존 시장의 소프트웨어 가치 창출: 어떤 시장이 역사적으로 50억 달러 이상의 소프트웨어 기업을 지원할 만큼 충분히 컸는지 측정
    • 산업 워크플로우의 음성 및 텍스트 집약도(AI 준비도의 대리 지표로 사용)
  • 50억 달러 이상의 모든 Vertical B2B 소프트웨어 기업을 추출하고 Claude를 활용해 산업의 "AI 준비도" 측정
  • 의료 및 법률 시장이 가치 창출을 위한 가장 명확한 두 시장이지만, 이미 Abridge, Harvey, OpenEvidence와 같은 수십억 달러 규모의 기업 존재
  • AI 커뮤니티에서 덜 논의되지만 높은 AI 준비도와 100억 달러 이상의 기존 소프트웨어 시가총액을 보유한 5개 시장

  • 생명과학 (Life Sciences)

    • 역사적 50억 달러 이상 기업: Veeva (460억 달러)
    • AI 준비도: 규제 문서 처리, 임상 시험 문서화, 규정 준수 보고, 공급업체 커뮤니케이션은 모두 AI 자동화에 완벽한 텍스트 집약적 관리 워크플로우
    • AI 네이티브 사례: Bluenote, Collate

  • 부동산 (Real Estate)

    • 역사적 50억 달러 이상 기업: RealPage (100억 달러 인수), CoStar (350억 달러), Zillow (170억 달러)
    • AI 준비도: 계약, 공개, 세입자 커뮤니케이션, 자산 관리 문서, 임대 처리는 문서 및 커뮤니케이션 집약적 워크플로우
    • AI 네이티브 사례: EliseAI, HouseWhisper

  • 자동차 (Automotive)

    • 역사적 50억 달러 이상 기업: CDK Global (70억 달러), Cox Automotive (90억 달러 이상 매출), Reynolds and Reynolds (비상장)
    • AI 준비도: 서비스 스케줄링, 부품 주문, 고객 커뮤니케이션, 딜러십 운영은 음성 및 텍스트 워크플로우가 집약적
    • AI 네이티브 사례: Mia, Toma

  • 보험 (Insurance)

    • 역사적 50억 달러 이상 기업: Guidewire (210억 달러 시가총액), CCC Information Services (60억 달러 시가총액)
    • AI 준비도: 청구 처리, 언더라이팅 문서, 고객 서비스 통화는 AI 자동화에 완벽
    • AI 네이티브 사례: Pace, Strala, Reserv

  • 홈서비스 (Home Services)

    • 역사적 50억 달러 이상 기업: ServiceTitan (90억 달러)
    • AI 준비도: 스케줄링, 고객 커뮤니케이션, 서비스 문서화, 현장 운영은 음성 및 워크플로우 집약적
    • AI 네이티브 사례: Avoca, Netic, ProBook

Vertical AI 앱의 이중 ROI

  • 가장 성공적인 AI 애플리케이션 기업의 핵심 관찰: 운영 비용 감소와 매출 증가를 동시에 달성
  • 이는 Vertical AI 애플리케이션 도입 첫해에 1~10배의 ROI 창출
  • Assort Health 사례
    • AI 음성 에이전트를 의료 제공업체 및 클리닉에 판매
    • 의료 산업의 평균 클리닉 부재중 전화율은 20~40% 이며, Assort는 이 수치를 거의 0%로 낮춤
    • 모든 부재중 전화는 다른 클리닉에 전화할 수 있는 잠재 신규 고객 손실(매출)을 의미
    • 대형 진료소는 콜센터 비용으로 수십만 또는 수백만 달러 지출
    • Assort는 인바운드 리드를 최대 20% 증가시키고 지출을 수십만 달러 절감 가능
  • 긍정적 피드백 루프
    • 한 회사가 갑자기 인바운드 리드를 20% 증가시키면 카테고리의 모든 회사가 기술을 채택하도록 강제됨 (또는 계속 뒤처짐)
    • AI 네이티브 헬스 관리 회사를 의료 스케줄링 또는 콜센터 소프트웨어의 공개 비교 대상과 비교하는 것은 의미가 없음
  • 의료 클리닉에 대한 ROI가 매우 강력하므로 향후 10년간 의료 클리닉에서 이 기술의 50~90% 이상 침투율 예상
  • 커뮤니티 은행, 보험사, 홈서비스, 자동차 딜러와 같은 음성 집약적 산업의 음성 AI 스타트업에서 이러한 이중 ROI 역학 관찰
  • 이러한 스타트업의 경제적 가치 창출 * 잠재 고객 수를 고려하면 시장 기회는 표면적으로 보이는 것보다 훨씬 크며 수십억 달러 규모로 측정됨
  • Bill Gurley와 Aswath Damodaran의 Uber 시장 규모 논쟁
    • Damodaran은 잘못된 시장 규모와 잘못된 침투율을 가정
    • Gurley가 지난 10년간 두 가지 모두에서 옳았음이 입증
    • 이전의 모바일과 지금의 AI와 같은 파괴적 기술은 시장을 기하급수적으로 확장할 수 있는 힘 보유

시장 확장을 위한 서비스 자동화

  • Vertical AI 시장 규모 측정에서 고려해야 할 또 다른 변수는 서비스 또는 노동 매출을 캡처할 기회
  • AI가 가장 성공한 분야는 텍스트 및 음성 기반 워크플로우 자동화이며, 많은 아웃소싱 서비스가 이에 해당
    • 저부가가치 일상 노동이며 AI 자동화에 적합
  • Vertical 시장에서 AI가 향후 10년간 캡처할 수 있는 거의 상상할 수 없을 정도로 큰 서비스 지출 사례
    • 보험 제3자 관리자(TPA) 지출: 연간 4천억 달러 이상
    • 생명과학 BPO/CRO 지출: 연간 1천억~4천억 달러 이상으로 추정
  • 서비스 지출과 소프트웨어 지출 간의 격차
    • Veeva는 가장 큰 생명과학 소프트웨어 공급업체이며 약 30억 달러의 매출 창출
    • Guidewire와 CCC는 두 개의 가장 큰 보험 소프트웨어 공급업체이며 연간 약 22억 달러의 매출 합산
    • 이들은 훌륭한 비즈니스이지만 아웃소싱 노동 기회보다 100배 작음
  • 단순히 "보험 소프트웨어 공급업체의 공개 비교 대상"을 구글링하는 것은 오늘날 충분하지 않음
  • AI가 아웃소싱 서비스 매출의 의미 있는 비율을 캡처할지 확실하지 않지만, 이 시장 규모 측정의 장점은 AI가 이 매출의 의미 있는 부분을 캡처하면 엄청난 가치 창출이 이루어질 것

최고의 기업은 플랫폼을 통해 확장

  • 최고의 기업은 플랫폼을 통해 계약 규모를 확장
  • Toast의 유명한 Vertical 소프트웨어 사례
    • POS 시스템을 소유하여 레스토랑 소유자에게 가장 중요한 데이터(주문)를 소유
    • 새로 자동화된 데이터 주변의 가장 중요한 워크플로우를 자동화하도록 확장(주문 관리 시스템, 온라인 주문)
    • 나중에 레스토랑의 기록 시스템이 되도록 다시 확장(현재 14만 개 이상의 위치)
  • 최고의 Vertical AI 기업도 동일하게 수행
    • 워크플로우를 자동화하고 특정 고객 세트에 대한 가장 중요한 데이터에 액세스
    • 해당 데이터를 사용하여 데이터 주변의 중요한 워크플로우 자동화
    • 향후 10년간 기능을 확장하여 궁극적으로 고객의 기록 시스템으로 경쟁

요약: 고정된 고객 세트에도 불구하고 계약 규모와 침투율을 확장하는 세 가지 경로

  • 비용 절감과 매출 증가의 이중 ROI 제공으로 거부하기 어려운 기회 창출
  • 초기 쐐기 후 새로 자동화된 데이터로 플랫폼 확장하여 지출 증가
  • 서비스 시장 지출에 침투 - 보험, 생명과학, 의료, 법률과 같은 산업에서 수천억 달러 규모로 측정됨
  • 이러한 확장 경로로 인해 50억 달러 이상 기업이 있는 새로운 시장과 50억 달러 이상으로 평가되는 AI 기업이 더 많은 기존 시장 관찰 예상

결론

  • Vertical AI에는 도전 과제 존재
    • 현실적인 평가는 투자자와 창업자 모두에게 여전히 중요
    • 이 ROI의 한계 가치를 보호하는 것은 쉽지 않으며, 특히 경쟁이 치열함
    • 많은 시장에서 가장 짧은 시간에 가장 많은 고객의 전환 비용을 획득할 수 있는 사람을 위한 땅따먹기 순간 존재
  • 그러나 기업의 가치는 고객에게 제공할 수 있는 가치의 파생물이며, 이와 같은 가치 창출은 본 적이 없음
  • 이러한 겉보기에 "작은 시장" 중 하나에서 회사를 구축하는 경우, 다른 사람들이 놓친 기회를 볼 수 있음