10억 달러 규모의 인기 없는 스타트업 아이디어 [유튜브]

• Y Combinator 파트너들이 AI 시대의 경쟁 심화 속에서 비인기 분야와 역발상적 아이디어를 통해 성공한 스타트업 사례를 분석하며, 단순히 트렌드를 따르기보다는 본질적인 고객 문제 해결에 집중해야 함을 강조
• AI 분야에서 초기의 그린필드 기회는 줄어들고 있으며, 보험, 은행 등 각 버티컬마다 이미 다수의 스타트업이 경쟁하고 있어, 차별화된 통찰력과 역발상적 접근이 필수적
• DoorDash, Lyft/Uber, Coinbase, Flock Safety, OpenAI, SpaceX 등은 출시 당시 비관적 평가와 부정적 언론 보도를 받았지만, 깊은 고객 니즈에 집중하고 독자적 방향을 고수하여 수십억 달러 가치의 기업으로 성장
• 성공적인 창업자들은 X(트위터)나 TechCrunch 같은 미디어의 트렌드가 아닌 실제 사용자와의 직접 대화를 통해 제품-시장 적합성을 발견하고, 필요시 비즈니스 모델과 유통 전략을 과감히 전환
• 인터넷과 스마트폰처럼 신기술 플랫폼은 약 2년간의 초기 골드러시 이후 명백한 아이디어가 포화되므로, 이후에는 더 깊이 있는 비밀(secret)을 발견하고 10명 중 1명만 공감하는 아이디어를 추구해야 성공 가능

---

AI 버티컬 시장의 경쟁 심화

• 1년 전만 해도 AI 스타트업 아이디어를 찾기가 쉬웠으며, 모델의 비약적 발전과 미개척 버티컬이 풍부하여 피봇을 통한 아이디어 탐색이 용이했음
• 현재는 보험, 은행 등 각 버티컬마다 여러 스타트업이 경쟁하고 있으며, 모델 혁신의 속도도 둔화되어 차별화된 통찰력이 더욱 중요해짐
• 단순히 워크플로우 자동화를 제안하는 것만으로는 부족하며, 독자적인 역발상적 베팅을 통해 경쟁에서 돋보여야 함
• 인터넷과 스마트폰 시대처럼 새로운 기술 플랫폼은 약 2년간의 골드러시 기간을 거친 후 명백한 아이디어가 고갈되며, 이후에는 더 깊이 숨겨진 비밀(secret)을 찾아야 함

비자명적 아이디어의 위험성과 기회

• 비자명적 아이디어는 중립적으로 들리지만 실제로는 위험하고 두렵게 느껴지며, 10년을 투자했는데 아무 성과 없이 끝날 수 있다는 공포를 수반
• 미디어나 주변 대화에서 얻은 무비판적으로 받아들인 사고방식이 창업자의 판단을 방해할 수 있음
• 마케팅 분야의 한 창업자는 "이 분야에서 큰 회사를 만든 사람이 없다"는 이유로 망설였지만, AI라는 새로운 역량과 실제 고객의 긍정적 반응을 근거로 진행하여 성장 중
  • 과거의 실패 사례들이 쌓여 있다는 것은 오히려 경쟁이 없다는 의미일 수 있음
  • "내일 당장 필요하다"는 고객 반응이 제품-시장 적합성의 신호
• X(트위터)나 TechCrunch의 반응, 파티에서 친구들의 평가 같은 외부 신호에 의존하는 것은 위험하며, 실제 시장의 반응에 집중해야 함

사례 1: DoorDash—교외 지역 공략

• iPhone 출시 후 초기에는 사진 앱(Instagram) 같은 명백한 아이디어들이 주목받았지만, 실제 큰 성공을 거둔 것은 Uber, DoorDash, Instacart 같은 비자명한 아이디어들
• iPhone 출시 당시 수많은 글과 소셜 미디어 게시물이 가능한 비즈니스를 다뤘지만, Uber 같은 아이디어를 예측한 사람은 거의 없었음
• DoorDash는 이미 경쟁이 치열한 음식 배달 시장에 진입했으며, Postmates, Grubhub, Seamless 등이 이미 큰 기업으로 자리잡은 상태였음
  • 모바일은 음식 배달 앱의 촉매제 역할을 했고, DoorDash 출시 시점에는 이미 포화 상태로 보였음
  • Y Combinator에도 Order Ahead라는 음식 픽업 서비스가 있었고 당시 더 큰 시장으로 보였음
• 초기에는 팔로알토에서 레스토랑에 직접 가서 배달 파트너십 제안을 했지만 대부분 거절당했으며, 첫 주문이 들어오기까지 오랜 시간이 걸렸음
  • 첫 고객은 친구였고, 이후 시간당 하나씩 주문이 들어오기 시작
• 초기 투자자들은 회의적이었으며, "이미 너무 경쟁이 심하다", "Grubhub, Seamless가 이미 있는데 왜 필요한가"라는 반응
• 창업자들이 발견한 차별점은 교외 지역(suburban area) 공략이었음
  • Grubhub과 Seamless는 맨해튼과 대도시의 밀집 지역에 집중
  • DoorDash는 교외 지역이 배달 수요는 크지만 서비스되지 않는다는 점에 주목
  • 교외는 레스토랑 밀도가 낮아 기존 플랫폼에게 매력적이지 않았지만, 실제로는 거대한 시장
• 교외 전략은 처음에는 "명백히 나쁜 아이디어" 로 보였음
  • 레스토랑이 흩어져 있고, 배달 거리가 길며, 유닛 이코노믹스가 나쁠 것으로 예상
• 그러나 실제로 해보니 교외 지역에서 경쟁이 적고 수요가 컸으며, 이를 통해 빠르게 성장하여 결국 도시 지역으로도 확장
• 사후적으로 보면 명백해 보이지만 당시에는 역발상적이고 위험해 보였던 베팅이었음

사례 2: Lyft/Uber—합법성의 회색지대와 사용자 효용

• Zimride에서 Lyft로의 피봇

  • Lyft는 원래 Zimride라는 장거리 카풀 서비스였음
    • Y Combinator에도 Ridejoy라는 동일한 경쟁 서비스가 있었고 치열하게 경쟁
    • 둘 다 Craigslist에서 사용자를 모집: "이번 주말에 LA까지 운전하는데 같이 탈 사람?" 형태
    • 긴 이메일 교환, 만날 시간 조율, 가솔린 비용 정산 등 복잡한 프로세스
  • Zimride는 스마트폰 보급률이 70~80%에 도달하자 전략을 전환
    • 장거리가 아닌 단거리 일상 이동에 집중
    • 매일 사용할 수 있는 서비스로 전환
    • 모바일 중심의 노동력을 활용하는 최초의 순간
  • Uber도 비슷한 시기에 블랙카 서비스로 시작했지만, 접근 방식은 달랐음

• 합법성 문제와 창업자의 용기

  • Ridejoy 창업자들과의 오피스 아워에서 Zimride(Lyft)의 성공을 언급했을 때, 그들의 반응은 "법적으로 문제가 있어 보이고 불법적인 것 같아서 하고 싶지 않다"였음
    • 그들의 우려는 틀리지 않았음
  • Lyft 창업자들은 출시 1주일 전에 감옥에 갈 수도 있다는 극도의 걱정을 했지만, 주사위를 던지기로 결정하고 어쨌든 출시
  • 다른 사람들이 Lyft나 Uber를 먼저 출시하지 않은 큰 이유는 기본적으로 불법이었고 감옥에 갈까봐 두려워했기 때문
  • Instacart의 Apoorva Mehta도 식료품 배달로 비슷한 시기에 같은 일을 시도했으며, 시장이 이 스타트업들로부터 서비스를 끌어내고 있었음

• 최종 사용자가 규제를 바꿀 수 있음

  • 최종 소비자가 압도적으로 혜택을 받으면 세상이 법을 바꾼다는 사실이 입증됨
  • 많은 위대한 스타트업 아이디어는 법적 회색지대에 있음
    • 합법인지 불법인지 완전히 명확하지 않고 다소 모호함
  • OpenAI도 유사한 경우: 허가 없이 전체 웹을 크롤링
    • 공정 사용(fair use)으로 주장할 수도 있고, 대규모 저작권 침해로 볼 수도 있음
  • 비자명적이라는 것은 단순히 지적으로 성공할지 불확실한 것이 아니라, 더 미묘하게 "약간 위험해 보인다", "뭔가 불편하게 느껴진다"는 감정
  • 정말 위대한 창업자들은 이런 감정을 오히려 신호로 인식함

• 샌프란시스코의 삶의 질 변화

  • Uber X와 Lyft가 나온 후 처음 몇 개월 안에 명확해졌음, 특히 샌프란시스코에서
    • 샌프란시스코는 최악의 택시 인프라와 어려운 대중교통으로 유명
    • 필요에 의해 나온 서비스
  • 샌프란시스코의 삶의 질이 극적으로 향상됨
    • 택시를 부르면 절반은 나타나지 않는 불확실성에서 해방
    • 자유롭게 이동할 수 있게 되면서 도시 생활이 10배 더 살기 좋아짐
  • 불법적인 일을 하라는 것이 아니라, 퍼스트 프린시플로 생각하여 시장과 사람들이 필요로 하는 것이 무엇인지 찾으라는 교훈

사례 3: Coinbase—암호화폐에서의 반(反)정서적 선택

• 초기 암호화폐 커뮤니티의 성향

  • Coinbase는 합법성의 회색지대에서 운영되었지만 Uber/Lyft와는 다른 접근
  • 암호화폐가 충분히 이해되지 않아서 명확히 합법적이라고 보기 어려웠음
  • Coinbase는 실제로 서비스를 출시하기 위해 뱅킹 파트너를 확보해야 했기 때문에 Uber와 같은 "일단 출시하고 보자" 접근을 취할 수 없었음

• Brian Armstrong의 역발상적 접근

  • 초기 비트코인 사용 사례는 사이퍼펑크(cypherpunk)들이 주도
    • 급진적 자유지상주의자들
    • 중앙집중식 은행 시스템에 반대
    • 완전히 익명의 신원을 원함
  • 초기 비트코인은 현재보다 실크로드(Silk Road)에 훨씬 가까웠음
  • Brian Armstrong은 정반대의 역발상적 접근을 선택
    • 2010~2012년에 비트코인에 진지하게 관심 있는 사람들 대부분은 사이퍼펑크
    • 그들의 입장: "국가를 엿먹이고, 법을 엿먹이고, 비트코인을 통한 급진적 자유"
  • Brian Armstrong은 은행 회사들과 거래하고 규제 당국과 협력
    • 이것이 그의 역발상적 베팅

• 시장이 원하지 않을 때의 추가 작업

  • 시장이 원하는지조차 불확실한 시기에 모든 추가 작업을 감수할 가치가 있다고 판단
  • 사이퍼펑크와 실크로드는 암호화폐와 익명 결제를 명확히 원했음
  • 그러나 일반인들이 원할지는 불확실했음
  • 따라서 은행과 대화하고, 파트너십을 맺고, KYC(고객확인)와 AML(자금세탁방지) 법규를 준수하는 것이 당시에는 가치 있어 보이지 않았음
    • 일반인들이 언젠가 암호화폐를 거래하고 싶어할 것이라고 믿어야만 그런 일을 할 이유가 있음

• 기존 시장의 격렬한 반대

  • KYC 같은 것들은 제품을 실제로 더 나쁘게 만듦
    • 사용자가 KYC를 거치도록 강제하면 마찰이 크게 증가
  • 이는 당시 시장이 원하던 것의 정반대였음
    • 당시 시장(사이퍼펑크)은 Brian과 Coinbase의 암호화폐 접근 방식에 격렬하게 분노했음
  • "절대 작동하지 않을 것"이라는 말을 듣게 될 것
  • 시장이 완전히 새롭고 초기 단계일 때는 "명백한 것"으로 여겨지는 것이 실제로는 명백히 틀린 경우가 많음
    • 이는 그것의 매우 심오한 버전일 수 있음

• TAM의 함정

  • Coinbase 시작 당시 비트코인의 총 시장 규모는 수천억 달러가 아니라 수천만~수억 달러 수준
  • Flock Safety도 마찬가지: 이웃 그룹의 수와 ACV를 곱하면 최대 연간 $5,000만~$6,000만 정도가 TAM이었음
  • VC 관점에서 조언: TAM을 단순히 체크리스트로 사용하지 말 것
    • 지표로는 유용하지만, 투자자도 창업자도 이것만으로 리스트에서 제외해서는 안 됨
  • 투자에 대한 규칙이 많을수록, 벤처에서 많은 돈을 벌 기회를 스스로 차단하는 방법이 늘어남

사례 4: Flock Safety—지방 정부 판매와 하드웨어

• 개인적 경험에서 출발

  • Flock Safety는 지역사회 안전을 위한 자동 번호판 인식 카메라 시스템을 제공
  • 창업자 Garrett Langley는 애틀랜타 출신으로 이전에 성공적인 엑싯 경험이 있었으나, 이번은 하드웨어였음
  • 파트너(Diana)의 개인적 경험: 샌프란시스코 노이밸리에서 거리의 모든 차가 한꺼번에 털림
    • 전문 조직이 군사 작전처럼 정밀하게 수행
    • Nest 카메라가 전체를 녹화했지만 경찰은 "번호판이 없으면 할 수 있는 게 없다"고 답변
    • 이 경험으로 Flock Safety에 대한 퍼스트 프린시플 투자 결정이 쉬워졌음

• 기술 스택과 초기 제품

  • Raspberry Pi에 카메라를 장착하고 태양광 패널을 추가한 하드웨어
  • ImageNet 기반 컴퓨터 비전을 엣지에서 실행 가능
  • 태양광 기술이 무한정 작동할 수 있을 만큼 발전한 시점
  • 피드먼트와 애틀랜타 대도시 지역의 이웃 그룹과 HOA(주택소유자협회)에 판매 시작

• VC들이 싫어하는 세 가지 요소

  • 하드웨어: VC들은 하드웨어를 싫어함
  • 작은 시장: 이웃 그룹의 수와 ACV를 곱하면 최대 연간 $5,000만~$6,000만이 TAM
  • 애틀랜타, 조지아 기반: 실리콘밸리가 아님
  • 이 세 가지가 기본적으로 펀딩 불가능하게 만들었음

• 비즈니스 모델 피봇과 성장

  • 초기에는 이웃 그룹에 판매했으나 성장 속도가 느려 매달 약 $60만 수익에서 정체
  • 비즈니스 모델 피봇: 경찰서와 시 정부에 직접 판매로 전환
    • 성장 목표에서 역산하여 필요성을 깨달음
    • 이웃 그룹 판매만으로는 충분한 성장 불가능
    • 처음에는 불가능해 보였지만 실행 가능했음
  • 실제 사례에서 유괴범 체포 등 심각한 범죄 해결에 기여
    • 해결된 범죄가 저녁 뉴스에 보도되면서 입소문 확산
    • 한 도시에서 범죄가 해결되면 인근 도시 경찰서장이 "이게 뭐야? 당장 필요하다"고 요청
  • 미디어 팀 구성: 뉴스 앵커에게 Flock Safety가 범죄를 해결했다는 정보와 B-roll 영상 제공
    • 바이럴 효과로 빠르게 확산

• 현재 성과

  • 현재 $7.5B 밸류에이션 달성
  • 연간 매출이 $6천만을 훨씬 초과
  • 미국 전체 신고된 범죄의 10%를 해결하고 있음 (놀라운 수치)
  • 핵심 기술은 데모데이 때와 거의 동일하지만, 비즈니스 모델은 여러 차례 피봇
  • 이웃 그룹에도 여전히 판매하지만, 경찰서에 공식적으로 판매하는 것이 성장의 핵심

• 일반화 가능한 교훈

  • 스타트업 아이디어를 갖고 여러 VC와 대화하면 많은 피드백을 받게 됨
  • Garrett이 여러 VC와 대화했다면 "VC 펀딩 가능하지 않다, 지방 정부 판매, 하드웨어, B2B SaaS를 해야 한다"는 말을 들었을 것
  • 다른 모든 사람이 너무 이상하다고 생각해서 경쟁이 거의 없는 시장에 진입한 것이 좋았음
  • 고객과 실제 니즈에 집중하면 명백해짐
  • 블로그, X, ChatGPT로는 배울 수 없으며, 실제로 많은 것을 시도해봐야 함
  • 각자의 이야기는 매우 다르지만, Garrett과 Flock 팀은 퍼스트 프린시플 사고로 독특함
    • 무엇을 만들 것인가
    • 어떻게 고객을 확보할 것인가
    • 비즈니스 모델이 무엇이어야 하는가

Forward Deployed Engineer 모델과 Giga ML

• Forward Deployed Engineer의 부상

  • 최근 스타트업들의 디폴트 플레이북이 되었음
  • 고객의 스키마와 비즈니스 로직을 자신의 스키마와 로직으로 변환하는 작업
  • 본질적으로 컨설팅 업무
  • 이 모델을 채택한 회사들이 공격적인 성장률을 보이고 있음
  • 그러나 가장 뿌리 깊은 디폴트 플레이북이 되었다면, 역발상적으로 접근할 기회

• Giga ML의 AI Forward Deployed Engineer

  • 인간 FD 대신 코드 생성을 사용하여 자체 AI Forward Deployed Engineer를 구축
  • 인간 FD는 여전히 수 주가 걸림 (역사적 엔터프라이즈 컨설팅에 비하면 빠른 것)
  • AI FD는 몇 분 만에 완료 가능
  • 경쟁사보다 거래를 더 빠르게 성사시킬 수 있는 큰 이유
  • 실제로는 FD가 전혀 아니라 제품 자체
    • 고객이 사양을 입력하면 즉시 제품을 제공받음
  • 이는 판을 뒤집는 역발상적 베팅의 예시로 큰 성과를 낼 수 있음

SF(공상과학) 창업자와 "불가능한" 거대 아이디어

• OpenAI의 사례

  • Sam Altman이 Y Combinator 출신으로 OpenAI를 시작할 당시 AI가 실현 가능한지조차 불확실했음
    • 초기에는 주로 연구자들의 실험 프로젝트처럼 보였음
    • 논문 발표, 루빅스 큐브 해결기, Dota 게임 AI 등 다양한 부수 프로젝트
    • 이 모든 것이 어떻게 통합되어 현재의 OpenAI가 될지 불명확
  • 출시 당시 대부분 부정적인 언론 보도를 받았음
    • 소수의 기술 낙관론자들만 긍정적 반응
    • 학계와 다른 기업의 AI 연구자들은 대부분 극도로 부정적
    • "20~30대가 AGI를 만들 수 있다는 것은 말도 안 된다"는 비판
    • "우리가 50년간 연구했는데 방법이 있었다면 이미 했을 것"이라는 반응
    • "논문을 발표하지 않는다"는 것이 큰 비판 포인트
  • Scaling laws에 수백만 달러의 GPU 비용을 투자하는 것이 더 많은 논문을 산출하지 않는다는 비판
    • 논문은 잘못된 최적화 목표(paperclip optimization)
    • 진정한 빌더들은 고객과 사용자를 위한 결과에 최적화
  • 방향을 고수하여 현재의 성공으로 이어짐

• SpaceX의 사례

  • Elon Musk는 우주비행 회사를 시작한 다섯 번째 억만장자였음
    • 이전 네 명의 억만장자들이 이미 실패
    • 언론은 "또 다른 억만장자가 로켓에 재산을 낭비한다"고 조롱
  • 재사용 가능한 로켓 개념은 모독적인(blasphemous) 아이디어로 여겨졌음
    • 로켓 과학자들에게 조언을 구했을 때 "불가능하다"는 답변
  • 여러 해 동안 많은 실패한 발사 시도
    • 로켓이 폭발할 때마다 또 다른 부정적 언론 보도 물결
  • 두 회사(OpenAI, SpaceX) 모두 오랜 기간 동안 대부분의 사람들에게 멍청하거나 미쳤다는 말을 들으며 창업자들이 신념을 고수해야 했음

• 10명 중 1명을 위한 자석

  • 10명 중 9명이 멍청하거나 미쳤다고 말할 수 있지만, 10명 중 1명은 당신의 믿음에 동의할 수 있음
  • 역발상적이다가 옳은 것으로 증명되는 것이 필요한 이유는 같은 생각을 하는 모든 사람들을 끌어들이는 자석 역할을 하기 위함

현실을 판단하는 방법

• 세상에서 무엇이 진실이고 옳은지 아는 방법을 재검토해야 함
• 모든 정보의 출처를 재검토하고, 그것이 어디서 오는지 확인
• 사용자로부터, 개인 경험으로부터, 직접 대화한 사람들의 경험으로부터 오는 것이라면 좋은 검증 가능한 현실의 기반
• X에서 둠스크롤링하거나, 유명인의 말을 듣는 것(솔직히 이 대담자들 포함)은 모두 N=1에 불과
  • 중요한 것은 당신이 관심 있는 특정 문제를 가진 사람들
  • 그것을 해결하는 능력
  • 그 문제를 해결하고 싶어하는 다른 모든 사람들을 끌어들이는 능력

핵심 조언: 고객 문제에 집중

• 불법적인 일을 하려 하지 말고, 인간이 절실히 원하고 필요로 하는 것을 찾아라
• 그러면 나머지는 알아서 해결됨
• 사람들의 문제와 그 문제가 얼마나 심각한지에 정말 집중하면, 나머지는 자연스럽게 풀림
  • 비즈니스 모델을 알아낼 것
  • 유통을 알아낼 것
• 컴퓨터 앞에 앉아서 신탁처럼 이런 것들을 알 수는 없음
  • 실제로 집 밖으로 나가야 함
  • 고객과 대화해야 함
• Y Combinator의 목표 설정이 도움이 되는 이유
  • 성장 목표에서 역산하여 무엇을 해야 하는지 파악

인기 있는 것의 함정

• 인기 있는 것만 하려 한다면, 5개, 10개, 100개의 경쟁자가 있는 파생적이고 명백한 아이디어에 매달리게 됨
• 1등, 2등에게는 좋지만, 3등부터 98등까지는 스타트업이 죽을 것