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버티컬 AI 플레이북

 (research.contrary.com)
3P by neo 4시간전 | ★ favorite | 댓글과 토론

Actionable Summary

  • AI 도입 불균형으로 2024년 기업 AI 이니셔티브의 42% 중단 발생, 문제의 본질은 모델이 아니라 비즈니스 임베딩 방식임
    • 승자는 단순 코파일럿 제공이 아니라 워크플로우 재설계와 조직 구조 재고, 경우에 따라 가치가 창출되는 서비스 레이어 소유를 택함
  • 역사적 전례는 규율 있는 자본 배분과 반복 가능한 M&A의 복리 효과를 제시함
    • Waste Management, United Rentals, Constellation Software 사례는 한 달러·한 시간의 수익률 극대화에 맞춘 구조 선택이 장기 성과를 좌우함
  • 수직 SaaS는 업계별 워크플로우 디지털화로 승부했으나, 생성형 AI는 기록 관리에서 실행 단계까지 확장하여 업무 수행 자체를 가능케 함
    • 이에 따라 소프트웨어 예산뿐 아니라 노동 지출의 일부를 흡수하여 총주소가능시장(TAM) 확대가 발생함
  • 과거 인수합병 기업들이 중앙집중 vs 분산 운영을 선택했듯, 오늘의 AI 창업자도 툴 판매와 운영 레이어 소유 사이의 구조적 선택에 직면함
    • 두 경로는 자본 집약도, 유통 구조, 방어력에서 서로 다른 함의를 가짐
  • 수직 AI 창업을 위해서는 워크플로우 매핑, 타깃 파일럿 실행, 유통의 확장성 테스트, 자본·인재의 모델 정렬이 필요함
    • 단일 해답을 처방하기보다 고객 행동과 시장 조건 변화에 맞춰 반복 가능한 의사결정 프로세스를 제공함
  • 차세대 CEO는 기술자보다 자본 배분자에 가까운 역할을 수행함
    • AI를 기능(feature) 이 아닌 노동 계급으로 다루고, 연쇄 인수 기업의 규율로 배치하여 파일럿을 현금흐름 복리 엔진으로 전환하는 소유 구조 설계가 과제이자 기회임

# The Terrain

# Lessons of History

Riches in the Niches

Enter VC

# AI & The Vertical Stack

  • 1990년대 SaaS의 등장으로 인터넷을 통해 핵심 비즈니스 툴을 제공 가능해짐
    • Salesforce는 1999년 창업해 CRM을 브라우저 기반 SaaS로 제공, 자동 업데이트·낮은 초기 비용·IT 부담 제거라는 혁신을 제시
    • 이는 소프트웨어 구매·판매 방식을 근본적으로 변화시켜 거의 모든 카테고리로 확장
  • 이후 창업자들은 모든 기업이 공통 문제를 갖지 않는다는 사실을 인식
    • 산업별로 워크플로우·규제·고객 기대치가 다름
    • 수직 SaaS는 특정 산업의 논리와 언어에 깊이 내재화되어, 수백 개의 전문 툴이 소규모 시장에서 성장 가능
    • 그러나 이런 작은 시장은 VC의 투자 매력이 떨어져 초기 자본 유치가 어려움
  • 수직 SaaS 창업자들의 성장 경로는 다양했음
    • 일부는 Constellation이나 PE 등에 매각해 장기 성장
    • 일부는 독립적으로 제품 투자·워크플로우 확장을 통해 산업의 디지털 백본으로 발전
    • 사례:
      • ServiceTitan → HVAC·배관·전기 분야를 위한 운영 인프라
      • Toast → 레스토랑 POS에서 출발, 급여·결제·재고·대출까지 확장
      • Mindbody → 웰니스 스튜디오 예약·멤버십·고객관리
      • Shopify → 독립 상인을 위한 올인원 전자상거래 스택
      • Procore → 건설 프로젝트 관리 소프트웨어의 표준
      • Epic Systems → 미국 주요 병원을 아우르는 강력한 EMR 생태계
  • 이들은 모두 좁은 틈새시장에서 출발해 점차 금융·인프라·마켓플레이스로 확장
    • 잘 실행된 수직 SaaS는 일시적 도구가 아니라 지속 가능한 기반 비즈니스로 성장 가능
  • Stripe는 2024년 연례 보고서에서, 신규 창업 붐이 수직 SaaS 확산과 연결되어 있다고 분석
    • 예: 미국 피자 가게는 2005~2017년 감소했으나, Slice 같은 SaaS 툴이 등장하면서 역전 → 프랜차이즈에 대항하는 독립 매장 증가
  • SaaS는 독립 비즈니스에 프랜차이즈 수준의 인프라를 제공하면서도 자율성을 보장
    • Stripe 표현:
      • “미국 중소기업의 60%가 수직 SaaS를 활용”
      • 예: SingleOps(수목관리), Traxero(견인업), Transformity(주류상점), Moxie(메드스파), Clio(법률), Skimmer(수영장 관리), Planning Center·Tithe.ly(교회), Shulware(시나고그), Procede(트럭 딜러), Meadow Memorials·Tribute Technology(장례 서비스) 등

What Changes With AI

  • 2022년 11월 OpenAI가 ChatGPT를 출시했고, 두 달 만에 1억 명을 돌파하며 역사상 가장 빠르게 성장한 소프트웨어가 됨
    • 초기에는 챗봇으로 여겨졌으나, 곧 LLM이 범용 인지 작업 인터페이스로 활용 가능함이 드러남
  • 이 출시는 소프트웨어 업계 전반의 광범위한 실험을 촉발했고, 다수의 B2B 기업들이 제품 전략을 재검토하며 생성형 AI를 통합하기 시작함
    • 일부는 기존 기능에 OpenAI 모델을 통합했고, 다른 일부는 아예 새로운 AI 기반 제품을 개발
  • 기존 SaaS는 워크플로우를 디지털화해 종이 기반 프로세스를 구조화·클라우드화했음
    • CRM, ERP 등이 데이터를 표준화·협업 강화·추적 가능하게 함
    • LLM은 이제 작업 기록·조직화를 넘어 작업 실행까지 확장
  • 이 변화는 수직 산업에 큰 의미를 가짐
    • 보험 청구, 화물 중개, 의료 청구 등은 역사적으로 노동집약적이었고 소프트웨어 침투율이 낮았음
    • 이제 AI는 기록 관리가 아니라 실행 자동화를 통해, TAM을 확장하며 노동 비용의 일부까지 흡수 가능
  • 대표적 사례: 2023년 6월 Thomson Reuters가 Casetext를 6억5천만 달러에 인수
    • Casetext의 CoCounsel은 OpenAI 모델 기반으로 법률 조사, 메모 작성, 계약 검토 등을 수행
    • 이는 AI가 단순 문서 검색이 아닌 실질적 전문 업무 수행까지 가능함을 보여줌
  • 산업 전반으로 확산되면 시장 규모는 급격히 커짐
    • 2023년 미국 근로자 총임금은 11조 달러, 이 중 4조 달러 이상이 AI의 영향을 받을 수 있음
    • 2024년 AI 스타트업은 약 1,100억 달러를 조달, 전년 대비 62% 증가
    • 반면 전체 기술 투자액은 12% 감소, 자본이 AI 네이티브 기업에 집중되고 있음을 시사

Deployed Intelligence

  • AI 투자는 급증하고 있지만, 가치는 기술이 일상 운영에 내재화될 때 실현됨
    • 제약은 더 큰 모델 개발이 아니라, 이를 현실 워크플로우에 임베딩하는 것임
    • 이는 전통적 SaaS 배포와는 다른 접근을 요구함
  • 전통적 SaaS는 온보딩·트레이닝·설정으로 통합되지만, AI는 종종 워크플로우 재작성과 사용자 반복 실험이 필요함
  • AI는 새로운 노동 계급으로 이해하는 것이 적합함
    • 단순히 소프트웨어를 사는 것이 아니라, AI를 고용해 훈련·모니터링·워크플로우 조정까지 필요함
    • 성공은 모델 품질보다 배치 방식에 달려 있으며, 인터페이스 설계·의사결정 로직 정렬·운영 임베딩이 핵심임
  • Ramp 2025 AI Index에 따르면, 기술 기업의 72%가 유료 구독을 보유한 반면 건설업은 28%, 숙박·음식 서비스업은 22%에 불과함
    • AI 사용이 늘고 있으나, 실질적 마진 개선으로 이어지는지는 불분명함
  • 비기술 기업 대부분은 AI를 효과적으로 배포할 준비가 부족함
    • AI 배포에는 엔지니어링·프로덕트 디자인·도메인 지식·체인지 매니지먼트가 필요함
    • 많은 기업이 AI를 SaaS처럼 기대하지만, AI는 확률적 작동·피드백 학습·반복적 튜닝을 요구함
  • 이 격차는 다시금 수직 통합 모델의 타당성을 강화함
    • 2010년대 풀스택 기업은 저마진 서비스로 고전했으나, AI 에이전트가 더 많은 업무를 수행하면서 인력 의존도가 낮아지고 마진이 개선됨
    • Y Combinator는 2025년 RFS에서 “AI 에이전트를 법률회사에 판매할 수도 있지만, 직접 AI 로펌을 설립해 경쟁할 수도 있다” 고 제시함

Two Paths to Capture the AI Margin in Vertical X

  • AI가 전통 산업의 워크플로우를 재편하면서, 창업자들은 자동화로 생긴 마진을 어떻게 확보할지 두 가지 선택지에 직면함
    • 기존 운영자에게 소프트웨어를 판매하거나
    • 운영자 자체를 직접 운영·인수하는 방식임
      Path 1: Sell Software to the Operator
  • 전통적 SaaS 모델과 유사하되, 코파일럿·자동화 레이어·에이전트 기반 툴을 개발해 기존 운영자에게 배포하는 방식임
    • 기존 워크플로우에 맞춘 성능 개선 도구는 수용성이 높아 실행 속도와 확장성이 빠름
    • 단, 고객사가 내부적으로 소프트웨어를 효과적으로 도입·운영·교육·예외 관리할 수 있다는 전제가 필요함
  • 실제로는 배포의 어려움이 큰 제약 요인임
    • 많은 산업은 여전히 레거시 시스템에 의존하거나 소프트웨어 활용 역량·체인지 매니지먼트 자원이 부족함
    • 제품이 명확한 가치를 제공하더라도 팀 재교육·프로세스 재구성이 필요해 채택 속도가 느림
    • 게다가 시장은 경쟁이 치열하며, AI 기반 벤더가 급증해 차별화와 유지가 어려움
      Path 2: Build or Buy the Operator
  • 소프트웨어 판매를 넘어 서비스 제공자를 직접 구축하거나 인수해 운영하는 방식임
    • 고객사 통합 의존성을 없애고 AI를 내재화함
    • 구현은 느리고, 운영 집약적이며, 초기 자본 요구가 크지만 더 큰 통제력과 마진 확보를 약속함
  • 서비스 레이어를 소유하면 도구를 직접 설치하고, 고객 설득 없이 워크플로우를 재설계할 수 있음
    • 효과를 정밀하게 측정하고, 고객 피드백을 기다리지 않고 빠르게 반복 가능
    • 결과적으로 방어력 강화와 기술·서비스 정렬성 확보
  • 결국 AI 시대에는 두 경로 모두 기존 벤처 플레이북을 재고해야 함
    • 상용화 모델, 조직 구조, 나아가 소유 방식까지 새롭게 정의할 필요가 있음

# Case Studies

  • 전통 산업 전반에서 AI 배포 모델은 (1) 고객에 판매, (2) 기존 운영사 인수, (3) 풀스택 AI 네이티브 구축의 세 가지로 수렴함
    • 기업은 한 모델로 시작해 확장 과정에서 다른 모델로 전환하기도 하며, 산업 구조·제품 내구성·팀 실행 역량에 따라 적합 해법이 달라짐

  • Real Estate

    • EliseAI: 주거 중심 임대관리사를 위한 자동화 플랫폼으로, 대화형 에이전트 스위트를 고객의 PMS에 통합하여 투어 예약·입주자 문의·정비 요청을 처리하는 소프트웨어 판매 모델 채택
    • Metropolis: 주차 산업에 지능형 인프라 내재화를 목표로, 앱에서 출발해 AI·컴퓨터비전으로 비접촉 입출차를 구현
      • B2B 영업으로는 장기 임대·운영계약 탓에 세일즈 정체를 경험하고 운영사 인수 전략으로 전환
      • 2022년 Premier Parking 인수로 600개 주차장 확보 후 기술 롤아웃, 2023년에는 SP Plus를 $1.5B에 인수하기 위해 $1.7B 조달 단행
    • Wander: 프리미엄 단기임대에서 수직 통합→자산 라이트 운영으로 전환한 테크 기반 오퍼레이터
      • 초기에는 REIT로 보유·운영했으나 금리 상승·CS 금융라인 붕괴로 REIT 종료, Wander Operated와 Wander Branded 모델로 전환하여 비소유 운영 확대, 2025년 5월 1K+ 채택 주택
    • Long Lake: 2024년 설립된 서비스 업종 롤업 플랫폼으로 HOA 관리사부터 시작, 생산성 30% 향상 사례를 근거로 AI 도구 레트로핏 추진
      • Thrive Holdings 등을 통해 $600M+ 자금 유치, 18개사 인수와 1.4K 인력 기반 확대
    • 시사점: 부동산에서는 툴을 덧씌우기보다 운영 자체 재설계가 핵심이며, EliseAI는 고객의 체인지 매니지먼트 역량에 의존하지만 Metropolis·Wander·Long Lake는 운영 레이어 소유를 통해 변화를 직접 실행함

  • Accounting

    • Basis: 2023년 뉴욕 설립, 에이전트형 가상 팀으로 회계 워크플로우를 증강·자동화하는 소프트웨어 판매 모델
    • Crete: 2023년 출범한 회계 플랫폼 롤업으로 지역 회계법인들을 M&A로 통합하고 공통 인프라 제공
      • 2년 만에 $300M+ 매출·900명 규모로 성장하고 20곳+ 인수, $500M 추가 인수 계획을 발표
      • OpenAI 및 Thrive 엔지니어링과 내부 AI 툴을 개발해 감사 테스트·메모 작성·데이터 매핑을 지원
    • Multiplier: 2022년 설립, 세무 소프트웨어에서 출발했으나 법인 인수 후 AI 내재화로 피벗
    • 시사점: 회계 분야의 최대 효과는 도구 추가가 아니라 운영 재설계에서 발생하며, Basis는 디지털 팀화, Crete·Multiplier는 소유·운영 측 내재화로 성과 확보

  • Legal Services

    • Harvey: 로펌·인하우스용 AI 법무 플랫폼으로 계약 검토·작성·실사·리서치를 도메인 특화 LLM과 결합
      • 기존 워크플로우 안에서 동작하며 위험 포인트 하이라이트·초안 생성 제공, 300+ 고객과 2025년 7월 $100M+ ARR 달성
    • Eudia: General Catalyst가 인큐베이팅한 인하우스 법무용 AI+롤업 플랫폼
      • 2025년 2월 $105M 조달 중 $75M은 인수 조건부 구조, 7월 Johnson Hana(300인) 인수
      • 지식 레이어+에이전트를 결합해 컴플라이언스·계약·리스크 등 반복 업무를 내재화
    • 시사점: 법률 서비스의 본질은 전문가 중심 신뢰·관계·판단이며, Casetext 사례가 루틴 업무 효율화를 보여줌
      • Atrium 사례가 말하듯 저빈도·고난이도 영역에서는 탑 로이어 확보·유지가 관건이며, 기술은 보조적 역할임

  • Investment Advisory

    • OffDeal: 로우어 미들마켓 M&A에 초점을 맞춘 AI 네이티브 투자은행, 대형사들이 놓치는 세그먼트를 재구성
      • 2인 팟 모델로 AI가 바이어 탐색·벤치마크·피치 작성 등을 지원, 주니어는 판단·관계 관리에 집중하도록 설계
    • Inven: 투자전문가의 소싱 초기단계 자동화를 위한 플랫폼으로, 수백만 소스에서 LLM 파이프라인으로 데이터를 추출·분석해 비상장 타깃 발굴을 지원
    • 시사점: Inven은 리서치·소싱 지능화, OffDeal은 조직 설계 자체의 전환을 통해 효율을 달성
      • 대형 IB에도 도구는 존재하지만 위계·인센티브 병목으로 활용이 제한되며, 신규 조직 디자인이 실질 효율을 창출한다는 점을 입증함

  • Contact Centers

    • Replicant: 보이스·컨버세이셔널 AI로 반복 문의를 처리하는 콜센터 자동화 플랫폼, 엔터프라이즈 고객과 월 수천만 콜을 처리
      • 다산업 대화 데이터를 축적하는 범용도 높은 제품으로, 자체 운영을 원하는 고객에게 제어·커스터마이즈 제공
    • Crescendo: General Catalyst가 출범한 AI 네이티브 BPO 오퍼레이터, 자체 툴 구축+콜센터 보유·운영의 혼합 모델
    • 시사점: 자체 운영을 원하면 Replicant의 컨트롤·커스터마이즈가, 결과 중심 완전관리형을 원하면 Crescendo가 적합하며, 양자 모두 수작업 중심·파편화된 기존 스택을 AI로 재편함

The Playbook

  • AI의 불균형한 임팩트 속에서 창업자·투자자는 기술을 확실한 현금흐름으로 전환할 구조를 선택해야 함. 2024년 생성형 AI 파일럿의 42%가 성과 없이 중단 된 현실을 고려할 때, William Thorndike의 _The Outsiders_가 보여주듯 추가 1달러의 위험대비 수익이 가장 큰 곳 에 자본을 배분하는 사고가 필요함
  • 전통적 SaaS는 증분 자원을 인력·마케팅에 투입하는 경향이 있으나, AI 롤업은 더 넓은 도구 상자를 가짐. 다만 워크플로우 매핑·모델 정교화만으로는 충분치 않고, 추가 1달러/1시간을 어디에 쓰느냐가 가치 실현을 좌우함
  • 현대 AI 비즈니스의 3가지 진입 모델: (1) 소프트웨어 라이선스 후 운영은 고객이 담당, (2) 기존 자산(운영사)을 매입해 기술을 심고 현금 재투자, (3) 풀스택로 직접 운영(코드·자본·일상 운영을 한 지붕 아래)
  • 실제로는 혼합·피벗이 빈번하므로, 아래 플레이북은 비효율 식별 → AI 영향 검증 → 판매/매입/직접구축 중 1차 선택으로 이어지는 기준선을 제시함

  • I. Map The Ontology

    • Palantir식 제안: 현상 유지 상태의 비즈니스 온톨로지(객체·상태·전이)를 먼저 도식화
      • 이 그래프는 시간/인력/자본을 과도하게 빨아들이는 전이를 드러내며, 개선 범위와 JTBD를 명확히 함
      • Palantir의 모든 단계 모델링 후 코딩 원칙은 R&D 우선순위와 투자자 정렬을 돕는 정밀 지도를 제공함

  • II. Define The Terrain

    • 비효율이 드러났다면, 전체 P&L을 통제할 보상이 있는지 시장 구조를 점검

  • III. Prove, Then Buy

    • 레버리지 쓰기 전 실전 지표로 모델 유효성을 증명
      • 가장 저렴한 방법: 고객 현장 파일럿, 기성 AI 부품을 엮은 통제 실험
      • Slow Ventures는 가치 창출이 선행되어야 M&A 라고 강조: 제품이 강력한 가치를 내는 게 확인된 뒤에야 매입(“Build → then Buy”)

  • IV. Test The Distribution Wedge

    • 장기 계약·낮은 활용도·무거운 온보딩으로 SaaS 영업이 느리거나 비싸다면, 관계를 이미 보유한 회사를 매입하는 게 오히려 저렴할 수 있음
      • 부동산/자산 운영처럼 공급자 교체가 갱신 시점에만 가능한 시장은 현 incumbent 인수가 CAC 절감 + 관성 → 해자
      • 이는 Metropolis가 B2B 세일즈 병목을 경험하고 Premier Parking·SP Plus를 연속 인수 로 풀었던 전형적인 케이스

  • V. Match Capital & Talent To The Path

    • 운영사 인수·직접 운영은 제품 빌드 외에 M&A·일상 운영이라는 두 가지 역량을 추가 요구
      • 부채 구조화·통합 플레이북·슬림한 HQ 예산을 다룰 수 있어야 하며, 커버넌트를 무리 없이 지킬 자본력이 필요
      • 과도한 레버리지는 Thrasio 사례처럼 현금흐름를 질식시킬 수 있음(파산 경위)
      • 인력·자본이 아직 해당 수준이 아니라면, 에셋라이트 전략을 유지하는 것이 합리적 선택

Blurring The Lines

  • AI가 마진 확장을 가능하게 하지만, 규모와 속도는 진입 모델에 따라 달라짐
    • 시간이 갈수록 수직 SaaS·롤업·풀스택 간 경계는 흐려지겠지만, “어디서 플레이할지” 를 정하는 질문 순서는 여전히 가장 경제적임
  • 기술자가 운영 중심 사업으로 이동할 때 직면하는 세 가지 난제:
    1. 운영 개선의 난이도: 미성숙한 AI 도구 상황에서 실질 효율성 확보는 단순 모델 통합이 아니라 엄격한 프로세스 재설계를 요구함
    2. 가격 규율의 중요성: 과거 롤업 성공은 낮은 EBITDA 배수에 매입 → 높은 배수에 매각 구조에 기반했음. AI가 있다고 해도 밸류에이션 규율에서 벗어날 수 없으며, 비싸게 매입하면 마진 확장은 무너짐
    3. 희소한 딜·통합 역량: 인수·부채 관리에는 프라이빗 에쿼티에 가까운 플레이북이 필요함. 대부분의 AI 롤업은 운영자·딜 리드·기술자가 속도와 리스크를 균형 잡는 혼합 팀을 필요로 함
  • 현재는 통합 사이클 초기 단계로, 많은 기업들이 하이브리드 구조를 실험할 것임
    • 기술·자본 비용·고객 행동이 변하면서 초기 모델이 맞지 않게 되는 경우도 발생
    • 도구·구조·시장 매칭과 동시에, 맞지 않을 땐 물러날 수 있는 규율을 지닌 팀이 최고의 성과를 낼 것임

“나는 투자자이기 때문에 더 나은 사업가이고, 사업가이기 때문에 더 나은 투자자다.” — Warren Buffett