- AI 기술 확산으로 AI 기반 롤업 모델이 주목받고 있지만, 많은 시도들이 실제 장기 수익 구조를 만들지 못해 실패 위험이 높음
- AI 기반 롤업: “여러 업체를 인수해 하나의 플랫폼처럼 묶고, 핵심 업무를 AI로 자동화해 수익성을 끌어올리는 방식”
- 대부분의 롤업은 AI로 비용 절감만을 강조하지만, 이는 시간이 지나면 경쟁사들이 같은 기술을 도입해 이점이 사라지는 구조로 이어짐
- 지속 가능한 구조를 위해서는 고가·고난도 화이트칼라 노동, 안정적 반복 수익, 수익 측면의 시너지, 더 큰 시장 진입의 발판이 핵심 조건
- 보험 중개업 롤업은 프리미엄 상승, 고정된 커미션 구조, 규모에 따른 판매 기회 증가 때문에 AI 도입에 적합한 구조
AI 기반 롤업 모델의 관심 증가
- AI 확산으로 다양한 가치 창출 방식이 등장하며 AI 기반 롤업 모델이 강하게 주목받는 중임
- AI를 빠르게 적용해 비용과 운영을 직접 통제할 수 있어 투자자들이 관심을 가짐
- 많은 창업자들이 "PE에 VC 외형만 입힌 전략"이라는 논란과 함께 이 모델을 시도 중임
- Equal VC는 2021년부터 보험 중개업 롤업인 Equal Parts에 초기 투자했고, AI는 기존 논리를 더욱 강화하는 요소로 등장했음
대부분의 롤업이 실패하는 이유
- PE에서는 단순 매출 증가가 아니라 EBITDA와 실질 수익 성장이 핵심인데, 많은 AI 롤업은 이를 제대로 만들지 못함
- AI 도입이 일시적 비용 절감만 가져오고, 장기 수익성 개선으로 이어지지 않는 경우가 많음
- 경쟁사들도 AI를 도입하면 초기 비용 경쟁력은 금방 사라져 마진 압박이 발생함
- 여러 AI 롤업 회사들이 자본을 소진한 뒤 투자금 이하 가치로 매각된 사례도 있음
롤업이 성공하기 위한 4가지 규칙
1. White collar services
- AI가 생성하는 가장 큰 가치는 자본 비용 절감이 아니라 노동 비용 절감에 있음
- 따라서 노동 비중이 높고 인건비가 비싼 화이트칼라 서비스가 최적의 대상임
- 단순 오프쇼어 노동 대체는 AI의 컴퓨팅 비용 대비 이점이 크지 않음
- 고숙련·고비용 작업을 AI가 부분적으로 대체할 수 있을 때 가장 큰 레버리지 발생
2. Recurring revenue
- 그래픽 디자인, 법률 서비스, 세금 준비 같은 화이트칼라 서비스를 자동화하는 신규 사업자들이 있으나, 고객이 최저 비용 제공자에게 지속적으로 입찰하면서 경쟁 진입 시 제로 마진으로의 경쟁이 발생할 가능성이 있음
- 즉, 구매할 회사가 장기 반복 매출 구조를 갖추지 못하면 롤업의 CAC:LTV 모델이 성립하지 않음
- 반복 고객 확보가 어렵고 매번 새로운 고객을 유치해야 하는 사업은 매입 리스크가 큼
- Amazon 셀러 집합체가 실패한 이유도 예측 가능한 반복 매출이 부족했기 때문으로 제시됨
- 롤업 전략에서는 “현금 나가는 만큼 손실을 내지 않는 것”이 최우선 조건이며, 이는 장기 매출 가시성이 필요함
3. Revenue-side synergies
- 대부분의 AI 롤업은 비용 측면의 시너지에만 초점을 맞추지만, 이는 구조적으로 지속성 부족
- 경쟁이 AI를 채택하면 비용 우위는 결국 업계 평균으로 수렴
- 일부 시장에서는 AI 도입 후 가격이 연간 50% 이상 하락한 사례도 등장
- 보험 중개업은
- 보험료가 인플레이션에 따라 자연 상승
- 커미션 비율은 업계 표준으로 고정(10~25%)
- 따라서 ACV가 감소하지 않음, AI 도입 시 순수하게 수익성만 개선됨
- 매출 측면 시너지는 규모가 커질수록
- 높은 커미션 등급
- 추가 상품 판매 기회
- 전체 포트폴리오의 마진·매출 동반 상승
로 이어지는 구조
4. Roll-up as a wedge into something bigger
- 성공적인 AI 기반 롤업은 단순 규모 확대를 넘어 더 큰 시장 기회로 점프하는 발판 역할을 해야 함
- Equal Parts는 장기적으로 리테일 보험 시장 전체 독점 가능성까지 언급됨
- 미국 최대 보험 에이전시는 약 1,500억 달러 가치
- Acrisure 같은 롤업 성공 사례는 250~300억 달러 수준
- 롤업 규모 확대만으로도 성과는 가능하지만, 궁극적 목표는 그 이상이어야 함
AI 롤업 모델의 난이도와 전망
- 모든 회사가 동일 조건을 갖는 것은 아니며, 각 산업별로 적용 가능성이 다름
- 훌륭한 회사를 만드는 것은 쉽지 않으며, Charlie Munger가 말했듯이 "너무 쉬운 것은 의심을 불러일으켜야 함"
- 롤업 전략은 높은 난이도와 복잡성을 갖고 있으며, 정교한 실행력과 경쟁 구도에 대한 깊은 이해가 필요함
- 네 가지 규칙을 기반으로 카테고리 독점 구조를 만들 수 있는 기업은 큰 기회를 가질 수 있음