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2025년, 벤처캐피탈은 더 이상 아무 문제 없는 척할 수 없음

 (pivot-to-ai.com)
7P by GN⁺ 2일전 | ★ favorite | 댓글 1개
  • 벤처캐피탈 업계는 현재 매우 침체 상태에 있음
  • 거의 AI 분야만 활발하며, AI 내에서도 OpenAI가 유일하게 주목받음
  • 전체 시장 악화에는 트럼프 행정부의 관세 정책이 주요 원인임
  • 대부분의 투자금은 실제 수익 없이 허상 가치로만 움직이고 있음
  • 미래 전략의 부재로 벤처 자본가들은 단순한 행운과 희망에 의존함

개요

  • 2025년 벤처캐피탈 보고서는 업계가 심각한 침체에 빠져 있음을 보여줌
  • 스타트업 및 투자 시장에 대한 트럼프의 관세와 경제 정책이 큰 타격을 줌
  • 제로 금리 시대가 끝난 후 벤처업계가 적응하지 못한 채 혼란을 겪음
  • 현 시점에서 투자자들은 AI, 특히 OpenAI에만 집중하며, 그 외 분야는 거의 투자 유입이 없음
  • 투자자와 벤처캐피탈 입장에서 어떠한 실질적 해결책도 보이지 않는 상황임

2025년 벤처캐피탈의 상태

  • AI 분야를 제외하면 거의 모든 벤처투자가 정체 상태임
  • AI 내에서도 OpenAI만이 중심에 있으며, 그 외 AI 스타트업마저 주목도가 떨어짐
  • OpenAI는 과감한 자금 소진과 혁신에 집착하며, 그 과정이 일종의 사기적 성격으로 묘사됨
  • 스타트업 투자자들은 여전히 '엑시트' 를 할 수 없는 환경에 처해 있음

트럼프 정부의 관세 정책 영향

  • 보고서는 벤처 투자 부진의 주 원인으로 트럼프 행정부의 관세 도입과 그에 따른 경기 불안을 지목함
  • 시장 불확실성으로 인해 투자자들이 관망세를 보이며 거래 및 자금 흐름이 급감함
  • 실리콘밸리 투자자와 경영진들이 적극적으로 트럼프 당선을 지지했음에도, 정책 부작용에 당황하는 상황이 나타남

제로 금리 시대의 종말

  • 2008년 금융위기 이후 10년 이상 금리가 제로에 가까웠던 영향으로 벤처캐피탈로 자금이 대거 유입됨
  • 저금리 환경에선 연기금 등 대형 투자자들이 스타트업에 자금을 쏟아부었으나, 금리 인상 이후 이런 흐름이 급격히 둔화됨
  • 벤처캐피탈 업계는 새로운 환경에 제대로 적응하지 못한 채, 과거 방식에만 안주하는 모습이 두드러짐

AI에 올인하는 투자 환경

  • AI가 유일한 투자처로 각광받으며, 암호화폐·양자컴퓨터 등은 외면받음
  • 보고서 속 각종 통계와 그래프 대부분이 OpenAI의 초대형 투자 사례에 편중되어 있음
  • Andreessen Horowitz 등 대형 VC가 AI 버블을 유지하기 위해 대규모 신규 펀드를 조성하고 있음
  • 대다수 투자자들이 AI 성공에 대한 거품, 'FOMO'(놓칠까 두려움) 에 휩쓸려 있음

AI 이외 분야의 침체

  • AI 밖의 스타트업들은 극심한 투자 부진 및 성장 둔화를 겪음
  • 초기 투자 및 펀딩 활동이 지속적으로 감소함
  • 실질적으로 투자할 곳을 찾지 못한 VC들이 미집행 자금 반환 사례도 발생함

허상 가치와 회수 불가능성

  • 스타트업 가치는 실제 현금흐름과는 동떨어진 '허상 가치' 가 중심임
  • 최근 스타트업 파산이 급격히 늘어났으며, 실제 가치 없는 회사들이 이제야 청산되는 흐름임
  • 투자회수(엑시트) 기회가 줄어들면서 투자자들이 실질적 수익을 내기 어려운 구조임

회수(엑시트) 시장의 붕괴

  • 투자회수를 위한 IPO 및 인수합병 경로가 극도로 제한됨
  • CoreWeave와 Wiz Security 사례 등이 있지만, 전반적으로 엑시트 시장은 침묵 상태임
  • 펀딩 라운드가 후기 단계로만 집중되며, 실질적 성장보다는 생존을 위한 투자에 머무름

벤처캐피탈의 미래 전략 부재

  • 업계의 주요 전략은 막연한 희망에 기댐
  • 시장 및 IPO 회복, 트럼프 행정부의 변화 등 외부 변수에만 의존하는 상황임
  • 벤처 자본가 다수가 실제로는 뛰어난 역량보다는 한번의 행운에 기대왔던 점이 드러남
  • 일부는 극단적이고 부적절한 사회운동에도 관여하는 등, 위험한 판단력 결여가 보임

결론

  • 벤처캐피탈 업계는 2025년을 맞아 심각한 위기와 전략 부재에 빠져 있음
  • 투자, 회수, 성장 루트 모두가 막힌 상황에서 업계 전반에 근본적인 변화 요구와 반성이 필요함
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GN⁺ 2일전  [-]
Hacker News 의견

  • 2025년 초 벤처캐피털의 상황에 대해 이야기함. AI를 제외하면 벤처캐피털이 거의 죽어 있는 상태임. AI 또한 OpenAI 외에는 생기가 없음. OpenAI는 돈을 엄청나게 태워가며 AI 신을 소환하려는 듯한, 좀 기묘한 도박임. 아무도 이익 실현을 못 하고 있음에 주목함. 하지만 OpenAI의 베팅은 굉장히 투기적이라는 점이 흥미로움. 2019년에 GPT-2.0을 웹 인터페이스로 만졌을 때는 그냥 재미있는 장난감 수준이었음. 하지만 2022년 12월경 ChatGPT가 등장했고, 이는 중요한 패러다임 전환이었음. 2019년부터 2022년까지 삼 년 동안 엄청난 진전이 있었으며, 지나친 과대광고나 엄청난 투자 없이 이런 발전이 이루어짐. 이제는 3년이 더 지났지만, ChatGPT 4.5의 느낌은 2022년의 GPT-3/GPT-4와 비슷함. 4.5나 o3은 3.0보다 극적으로 똑똑해진 것 같진 않으며, 환각도 조금 덜하지만 새로운 패러다임까지는 아님. 지금의 속도로 계속 발전된다면, 더 나은 인터페이스와 도구들은 얻겠지만, LLM으로 슈퍼인텔리전스(인간을 뛰어넘는 통찰력, 스킬, 창의성)가 정말 가능한지는 알 수 없음

    • 지금 당장 할 수 있는 일로, Ray-Ban 매장에 가서 Meta 안경을 체험해보라고 제안함. "Live AI 모드"를 켜면, AI와 실시간 비디오 대화를 하면서 AI가 내가 보는 것을 보고, 언어 번역, 문자 인식, 사물 인식 등을 해서 현실 세계와 상호작용할 수 있음. 2019년엔 이런 기술이 존재하지 않았으며, 당시엔 GPT-2를 스타워즈 소설에 파인 튜닝해서 'Luke'라는 이름이 등장하는 것만 보고도 놀랐음. 지금은 이걸 머리에 쓰고 레스토랑 메뉴도 읽고, 우버 차량도 찾고, 정원 흙성분도 검토하며 수학도 시키고 있음. 시각장애인으로서 이런 기술이 주는 쓸모는 정말 말로 다 할 수 없을 정도임. 이게 '죽어가는' 상황이라면 이런 퇴폐를 더 원함

    • 과대광고가 기술의 건강한 발전에 해롭다고 생각함. 생성형 AI는 분명 패러다임 전환이었으며, 인간 생산성을 높일 흥미로운 도구로 발전 가능함. 하지만 이런 성숙에는 시간이 걸림. 벤처캐피털과 허슬 문화에는 빠른 엑시트가 필요한데, 그건 결국 많은 "호갱"이 있어야 함. 그래서 Gen AI가 그저 잠재력이 뛰어난 기술이 아니라 "모든 것, 모든 사람을 파괴할 미래"로 포장되어야만 함

    • 4.5/o3이 3.0보다 환각을 덜 한다는 것은 완전 맞지 않음. 실제로 OpenAI의 o3, o4-mini 시스템 카드(section 3.3) 자료나 벡타라 hallucination leaderboard 데이터를 보면, o3와 o4-mini가 o1보다 오히려 더 환각을 많이 나타냄

    • AI는 개인별 개별 업무에서 꽤 쓸만한 도구가 되었음에 동의함. 하지만 시장가치가 정당화될 만큼의 초월적 스케일에는 인간의 감독 없이 순차적으로 과정을 이어가기까지 도달해야 하고, 이게 진짜 패러다임 시프트인데 여태 못 넘었고 다들 멈칫함. OpenAI의 경우, 기술이 너무 빠르게 범용화되고 경쟁사도 많아서, 브랜드와 Sam의 펀딩 실력 말고는 성(모트)가 없음. UX는 훌륭하지만 결국 그건 모트가 아님

    • 혁신이란 원래 커다란 도약 이후 미세한 조정이 계속되는 것임을 강조함. 사람들은 기하급수적인 발전을 기대하지만, 사실상 역멱 법칙에 더 가깝다고 생각함

    • 맞음, 환각은 줄었지만 여전히 많이 함. 지능이란 단순히 거대한 언어모델로만 가능한 게 아님을 증명 중임

    • GPT-3.0이 작동했던 방식을 잘못 기억하는 것 같다고 지적. 2.0에서 3.0으로 큰 진전이 있었고, 그 이후 최근 몇 년 동안 많은 진보가 있었음

    • 최신 GPT 버전이 예전보다 훨씬 더 낫다는 생각임. GPT-3는 흥미로운 장난감이긴 했지만 너무 자주 틀리고 고집이 강해서 쓸모없었음. 현재 4.0+를 자주 사용하는데, 예를 들어 Jira Burndown 차트 스크린샷을 한 번에 훌륭하게 요약해줌

    • LLM 발전만으로 AI 진보를 평가하는 것은 단순화임. 지난 2년간 AI에서 큰 진전이 있었으며, 단순한 텍스트 생성 이상임. 이미지 생성은 이제 매우 사실적이고, 복잡한 툴 없이 텍스트로 원하는 걸 수정할 수 있음. 텍스트-음성, 음성-음성도 매우 현실적이고 여러 언어로 감정 표현도 잘함. 영상 생성도 매달 더 사실적이고 컴퓨팅도 적게 듬. 3D 모델링도 큰 발전, 음성-텍스트는 휴대폰에서 구동될 만큼 빨라져 지연도 감소. 로보틱스 분야의 AI 적용이 다음 도전이며 헬스케어 등 다양한 적용 분야가 있음

    • LLM이 주목받고 있지만, 시각 인식 및 영상/이미지 합성, 변환, 3D 모델링 등 다양한 영역에서 뚜렷한 발전이 있었음. 로봇 택시가 실제로 도시를 다니며, 인간과 비슷하거나 더 잘 운전함. 대충 그린 스케치를 주면 훌륭한 그림을 얻을 수 있고, 사진 몇 장만으로도 합리적인 3D 메쉬 모델 생성 가능 등 실질적 변화가 있음

    • OpenAI의 AGI(범용 인공지능) 도박이 얼마나 투기적이냐의 문제는 그렇게 중요하지 않음. 소비자용 AI 비즈니스만 해도 돈을 쓸어 담을 수 있음. 현재 이익을 못 내는 이유는 무료 사용자에게 광고를 안 붙이고 성장을 우선시해서임. 광고만 시작하면 엄청난 수익이 나올 것이라고 장담함

    • 4.5/o3이 3.0보다 훨씬 더 똑똑하지 않다는 의견에 동의하지 않음. LLM이 자신이 학습한 데이터에서 답을 구성할 수 있는 경우, 인간 지식의 패턴을 쓰게 됨. 이런 질문에는 인간 전문가도 비슷한 답을 하게 됨. 하지만 깊은 추론이나 여러 분야의 전문성을 요구하면 o3와 같은 모델이 창의적인 해법을 내놓기도 함. 강화학습이 모델을 인간 전문가 수준을 넘게 하는 핵심이라고 생각함. AlphaGo나 AlphaZero가 했던 초인간적 성취가 앞으로 더 다양한 분야에서 반복될 것으로 예상함

    • "훨씬 더 똑똑하다"가 실제로 어떤 모습일지 궁금함. 컴퓨팅 역사상 2~3년 만에 "훨씬 더 X"가 일어난 사례도 과연 있었는지 의문임

    • 완전히 동의하지 않음. ChatGPT 첫 버전은 대화가 자연스러워서 마법 같았지만, 실제론 굉장히 멍청한 컴퓨터였음. 최신 모델은 특별한 툴을 쓰지 않고도 수학을 굉장히 잘 풀며, GPT-3은 기본 산수도 겨우 했음

    • 환각이 줄었다는 주장에 회의적임. 최근 아내가 간호대학 과제를 위해 논문 리뷰를 해야 했는데, 교수님이 모범 답안으로 논문 목록과 요약을 보내줌. 아내가 논문을 아무리 찾아도 안 나와서 내가 봤더니 누가 봐도 LLM이 생성한 거였음. 실제로 논문 5개 모두 실재하지 않음. 비슷한 논문이 두 개 있었으나 저자나 제목이 다르고, 다른 셋은 완전히 가짜임

    • OpenAI의 성이 뭔지 도저히 이해가 안 됨. 모든 서비스가 최소 다섯 개 경쟁사가 대체 가능하고, 그중 일부는 오픈소스임. 가격은 결국 밑바닥 경쟁이며, 그 밑바닥은 "API 비용 vs 오픈소스 직접 운영"임

    • 이런 비판 흐름의 취지는 이해하지만, 막상 시간이 멈춘 듯 느껴질 수 있으나 실제로 연구 속도와 진보는 정말 빠름. GPT-2는 2019년 2월, 18개월 뒤인 2020년 GPT-3가 나옴(큰 도약이나 실제 쓸모는 부족). 다시 18개월 뒤(2022 초) InstructGPT 등장, 이게 RLHF의 분수령임. 10개월 이후 2022년 말, ChatGPT가 InstructGPT의 형제로 공개되고, 이 즈음 OpenAI는 “3.5 패밀리”라는 명칭을 사용. GPT-4가 2023년 3월에 등장(성능, 컨텍스트 창, 이미지 지원 등 큰 도약), 이때 ChatGPT 유저 1억 명 돌파. GPT-4-Turbo가 2023년 11월에 더 넓은 컨텍스트 창과 낮은 가격으로 런칭. 이후 GPT-4o가 오디오 등으로 살짝 더 성능을 개선. 5개월 전 o1, 이후 o3, o4 등 반복 개선. 2024년 2월 4.5, 곧이어 4.1. 2019년엔 실험용 연구 프로젝트에 불과했고, 그 뒤로 천천히 “쓸만한” ChatGPT가 등장할 때까지 2년 이상, 진짜 유용한 버전 나오기까지 거의 3년. 그 이후 2년은 멀티모달, 새로운 추론 모델, 성능의 저변 확대, 그리고 더 다양한 기초 연구까지 진행됨. 오히려 지금이 더 다양한 패러다임 전환의 토대가 결집된 시점임

    • 지금의 SOTA(최첨단) 모델이 GPT-3와 비슷하게 느껴진다는 주장은 올해 최고의 핫테이크라고 생각함

  • 나도 AI 피로를 느끼지만, 이것은 과도한 반응임. 벤처캐피털은 언제나 FOMO(놓치면 안 된다는 두려움)에 쫓겨 움직였음. 기업들도 자신의 사업 모델에 AI, web3, web2, 핀테크 등을 덧붙여 투자 유치를 쉽게 하려 함. AI 스타트업에 투자된 돈 중 상당수는 실제로는 그냥 'AI' 딱지만 붙인 회사일 것임. 앞으로 10년 뒤에는 VC 자금의 57.9%가 또 다른 유행어에 몰릴 것이고 그땐 AI가 아님

    • 실제로 너무 따분한 분야의 스타트업이지만 소프트웨어만 최신화해도 잘 나가고 있음. 그런데 시리즈A 투자 유치를 하려면 반드시 AI를 발표자료에 넣어야 함. 그래서 6~8개월 동안 제품에 AI 쓸 만한 구색을 억지로 찾는 중인데, 사실 우리에겐 차별 요소가 아님

    • 기업이냐해도 다음 유행에 편승해야만 하는 경우가 많음. 내 경험담으로는 OpenStack이 실제로는 잘 안 됐던 경우임. 그래도 클라우드에 진심이었다면 한 번쯤 올라타봐야 했고, 결국 컨테이너에 밀려 다르게 전개됨

    • 기사에서 주장하듯이, 금리가 결코 내려오지 않을 것, 그리고 AI가 마지막 VC 트렌드일 것이라는 두 주장 모두 말도 안 된다고 생각함

  • 기사에는 동의하지만, 원인을 다르게 봄. 스케일링(확장)이 옛날부터 항상 어려웠던 포인트였음. 데이터베이스 샤딩, NoSQL 이전, 비동기 문제 등 실전에서 직면하는 확장은 극복이 쉽지 않음. 그러니 하나의 아이디어에 올인하기보단 작게 10~20K MRR을 내는 Micro-SaaS를 여러 개 운영하는 게 더 나음. 이제 평균적인 비즈니스 관계자도 여러 SaaS와 도구, 이메일, 웹사이트, 자동화 서비스, 프리랜서 등을 구독하며, 마이크로 모델에 자연스럽게 어울리는 시대임. 이제 Indie Hackers나 유튜브만 봐도 성공한 창업자들은 모두 커뮤니티 기반, 브랜드가 되어 VC가 필요 없음. 앱을 내면 즉시 트위터와 유튜브 구독자들이 관심 가져줌

    • 통합에 초점을 더 맞춘 시대에는 동의. 하지만 micro-SaaS 모델의 가장 큰 문제는 보안임. 대기업도 해킹당하는데, 많은 작은 SaaS에 의존할수록 시스템의 취약점이 많아지고, 중소기업 예산으론 보안을 감당하기 어려움

  • 비관적인 시각은 쉽지만, 빠르게 성장하는 회사가 트렌드에 잘 탑승하면 큰 기회가 있다는 점을 상기함. 예를 들어 Google은 2003년에 약 10억 달러 매출에서 지금은 2600억 파운드를 벌어들이는 기업이 됨. 2004년 상장 당시 230억 달러 가치였음

    • 다르게 질문해보자고 제안함. Google의 매출 중 신규 부가가치(실질적 부의 창출)가 얼마나 있는지, 아니면 단순히 기존 광고 시장의 예산이 Google로 이동한 것인지 생각해야 함. 실제로 미국 광고지출은 연 1.6% 정도로 계속 증가했을 뿐인데, 정말 혁신적 성공인지, 아니면 시장점유 효과만 있는지 의문임

    • 이 성장의 원인이 혁신 때문인지, 아니면 미국 정부가 현재 조사 중인 Google의 독점과 사파리 기본 검색 엔진 계약 때문인지 물어봄

    • 냉소적 시각과 현실적 시각을 혼동하지 말라고 조언함

    • Google의 검색, 지도, Gmail, YouTube, Chrome 등은 10년 넘게 훌륭했던 서비스임. 하지만 그 이후 Google은 사람들의 삶을 진짜로 개선한 부분은 전체 성장의 10%밖에 안 된 것 같다는 생각임

  • VC 회사가 carry(성과보수) 외에 management fee로 실제로 어떻게 돈을 버는지 기사가 잘못 짚었다고 봄. 예를 들어 a16z가 200억 달러 펀드를 3% management fee와 30% carry로 운영하면, 0 달러 수익이 나더라도 management fee만으로도 6억 달러를 벌게 됨. 물론 carry도 받고 싶겠지만, management fee가 손실 방어장치 역할을 함

    • a16z같은 펀드는 그동안 괜찮은 엑시트를 보여줘서 높은 수수료를 요구할 수 있음. 대부분의 펀드는 1~2% management fee와 20% carry 수준임. VC는 소수 펀드가 파급력 있게 성공을 거두는 파워커브 구조임. 엑시트에 실패한 VC, 심지어 associate나 partner도 결과가 나오지 않으면 커리어가 거의 끝임

  • AI에 대해 너무 부정적으로 본다고 느낌. VC들이 “AI가 인터넷처럼 비즈니스의 중추가 된다”고 한다는 주장에 반박. 하지만 실제로 기술은 엄청난 속도로 발전 중임

  • 혁신은 사람이 궁지에 몰릴 때 가장 많이 이루어진다고 생각함. VC는 특정 방식을 신화화했고, 지난 20년 동안 그게 유일한 방식이라고 믿게 만듦. 그러다 B2C가 어려워지고, 쉬운 돈을 쫓아 B2B로 전환함. 그 결과, 가치의 다양성이 사라지고 회사가 머리만 커진다고 생각함. ZIRP(제로금리) 시대가 끝났다 해도 실제로 돈이 사라진 게 아니라 어딘가 쌓여 있다고 생각함. 새 VC 모델을 실험할 만한 천문학적 자원이 있지만, 아직 실행에 나서지 않고 있음. 새로운 VC 세대, 자신들이 배팅받은 세대가 위험 부담에 덜 민감하거나, 개인 브랜드 강화에 집중해서 자신의 성공을 내놓지 않는 건 아닌지 의문임

  • AI로 업무관리 같은 평범한 앱에 LLM API 몇 줄 붙여 만드는 스타트업을 제안하기엔 너무 늦었을까 싶음. YC에 다시 지원해서 매년 거절당하고 싶기도 함. 실제로 사람들이 원하는 기능에 집중해줄 비즈니스 파트너가 필요함. 하지만 가까운 친구마저 현재는 가정에 집중하고 있어서, 돈 안 되는 게임이나 B2B 스타트업 생각만 하고 있음

  • AI 관련 23단계 아래 전문가(유튜브, 방송 자주 나오진 않는 컨설턴트 등)들이 12년 전부터 FOMO(놓치면 손해) 분위기를 조성하며 모든 걸 AI가 해준다고 약속했었음. 최근엔 “특별한 도구고, 제대로 써야 한다”는 식으로 톤이 바뀌고 있음. 이 사람들은 빨리 만든 AI 강의 같은 것들을 팔고, 예전엔 모바일 전략, AR, 크립토, web3 등으로 유행을 탔던 바로 그 부류임

    • 클래스 강사와 클래스 강사를 코칭하는 사람들, 그 구조 자체가 피라미드처럼 새로운 유행을 찾아 이동한다고 생각함. 이 흐름이 개별적 자기브랜딩이 모여서 대형 인플루언서 조직이 형성된 것인지 궁금함

    • 최근 5시간 만에 Klarna(핀테크)가 AI보다 인간을 다시 고객서비스에 투입한다는 뉴스를 인용하며, 역시 AI는 그저 하나의 도구라고 인정하는 방향으로 돌아서는 분위기를 예로 듦

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