23P by xguru 12달전 | favorite | 댓글 2개
  • "얇고 일시적" vs. "크고 약함" vs. "작고 강함"

Thin and ephemeral (얇고 일시적)

  • 대부분의 GenAI/LLM 기반 스타트업 아이디어는 이 범주에 속함
  • 타사 API인 LLM에 대한 프롬프트만으로 매우 좁은 비즈니스(일반적으로 수평적) 문제를 해결하려는 시도가 특징
  • 많은 사람들이 이를 LLM의 "얇은 래퍼"라고 부르고, 자체 기술(또는 소프트웨어)이 실제로 포함되어 있지 않기 때문에 "얇음"
  • 어떤 가치를 창출하더라도 너무 쉽게 찢어지고 차선책으로 대체되기 때문에 일시적임
    • 더 좋거나 저렴한 경쟁자가 나타나거나
    • 더 폭넓은 애플리케이션 플랫폼의 기능이 되버리거나
    • 쉽게 사용할 수 있는 도구를 사용하여 직접 개발한 동일한 기능의 자체 버전등으로 대체 가능
  • GenAI/LLM 패러다임은 온보딩 마찰과 접착력이 낮음(쉽게 시작할 수 있고, 쉽게 대체가 됨)
  • 대부분의 경우 이러한 "얇은" 회사의 창업자는 회사의 방어성을 명확하게 설명할 수 없음
    • 왜냐하면 회사는 전적으로 자신이 소유하지 않은 데이터와 자신이 이해하지 못하는 인프라의 (숨겨진) 계산 프레임워크를 기반으로 구축되었기 때문
  • 이는 한두 명의 고객으로부터 돈을 벌 수 있는 빠른 방법일 수 있지만, 대부분의 경우 지속 가능한 비즈니스처럼 보이지 않음

Big and weak (크고 약함)

  • 지적으로 훨씬 더 흥미로움. 매혹적
  • 아이디어는 크지만, 너무 커서 모두 융합되어 있어서 차별화가 어려움
  • 즉, 이들 모두는 같은 회사의 약간 다른 버전임
  • "모든 지식을 정리" 부터 "모든 애플리케이션과 연동/통합"으로 다양하지만 동일한 아이디어로 수렴됨
  • 창업자는 모든 기업의 정보 소스(이메일,로그,코드,설정,세일즈포스 등등)을 수집해서, 모든 사용자(비즈니스, 개발자, 그 사이의 모든 사람)이 단순한 질문(ChatGPT) 부터, 본격적인 어플리케이션 생성(Github Copilot)까지 가능할 것이라고 야심차게 계획함
  • 이런 아이디어는 너무 흔해서, 모두 이걸 만들기 위해서 경쟁하는게 됨
  • 그러면 왜 자신의 팀이 이 경쟁에서 승리할 수 있는 위치에 있고, 결정적으로 어떻게 경쟁을 이길수 있는지 강력한 주장이 필요함
  • 또한 리드하고 있다면 어떻게 방어할 수 있을지도 얘기해야 함. 이건 매우 어려운 일이고, 아직 설득력 있는 사례를 본적이 없음
  • 즉, 큰 아이디어들은 대부분 약하게 표현되어 투자를 받기 어려움

Small and strong (작지만 강함)

  • 매우 드물지만 흥미로움
  • 명확한 ICP(Ideal Customer Profile)를 가지고 있고, 창업자들이 전문 지식을 가진 버티컬에 초점을 맞추고 있기 때문에 "소규모"임
  • 즉, TAM(Total Addressable Market)이 제한적이고(크지만 무한하지는 않음), 제품의 범위도 제한되어 있음
  • 모든 기능을 제공하는 것이 아니라, 일부 매우 특정한 작업을 매우 잘 수행할 것을 약속함
  • 이런 스타트업들은 "강력함"
  • 데이터 및 AI 계층 위에 구축된 매우 강력한 애플리케이션 기능 계층을 보유하는 경향이 있기 때문이며, 때로는 자체 독점 데이터를 생성하기도 함
  • 도메인 전문 지식을 갖추고 있어서, 경험이 부족한 팀은 고안할 수 없는 방식으로 LLM 입력 및 출력에 대한 진입 장벽을 만들 수 있음
  • 이런 팀의 전략적 깊이는 종종 시장 진출 운영으로까지 확장되며, 때로는 특정 산업을 공략하는 방법을 알고 있는 관계자와 전문 팀원을 보유하고 있기도 함
  • 요약하면, 이러한 기업의 수직성(Verticality)은 제품 명확성과 비즈니스 방어력의 핵심 원천
  • 이런 회사는 AI와 LLM 기능을 활용하지만, 이들은 더 깊고 견고한 애플리케이션을 뒷받침하는 단순한 빌딩 블록에 불과함
  • 이러한 회사들은 실제 비즈니스 문제를 해결하는 데 집중하고 있으며, 투자자들에게 매력적임
  • 고전적인 벤처 측면에서 볼 때 그들은 전혀 "작지"않음. 그들의 시장은 엄청날 수 있음
  • 그러나 이들은 항상 모든 사람에게 모든 것이 되려고 시도하지 않기 때문에 높은 수준의 AI를 앞세운 피어들에 비해 상대적으로 작아 보임
  • LLM은 창업자들이 모든 사람을 위해 모든 것을 동시에 구축할 수 있다는 환상에 빠지도록 허용하며, 어떤 면에서는 그럴수 있음
  • 하지만 이런 "큰" 제품 비전은 결국 부실한 제품으로 끝나고 비즈니스는 더욱 약해질 가능성이 높음

굳이 AI가 아니더라도 IT 트렌드에 편승한 서비스나 사업 아이템들이 나올때 휩쓸리지 않도록 하는 좋은 관점들이라 생각되네요.

자체 독점 데이터를 생헝하기도 함 => 자체 독점 데이터를 생성하기도 함?