Opinion: AI가 소프트웨어 스타트업 펀딩에 주는 영향

경기침체와 AI 혁명 흐름 속에서 스타트업은 어떤 전략을 세워야할까?

Jan 07, 2024

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AI가 갈아엎을 산업 #1: SaaS “Moat(경쟁우위)” 전략을 어떻게 세울 것인가?Moat 전략은 어떤 것이 있을까?Gen AI 어플리케이션 회사의 Moat는 어떻게 구축할까?현재 펀딩 현황 Wrapping Up…

현재 경기가 안 좋고 투자가 원활히 이루어지지 못하고 있는 것은 누구나 다 아는 사실입니다.

기업 운영자는 단순 비용 단축을 통해 status-quo를 유지하는 것보다 현재 상황을 정확히 이해하고 매크로가 어떻게 움직이는지에 따라 적합한 중장기적 전략을 세우는 것이 옳다고 생각합니다.

부정적인 매크로 흐름 뿐만 아니라 현재 저희는 AI라는 거대한 기술 혁명흐름 안에 있습니다. 현재까지는 기존 산업과 BM은 비교적 “static”했지만 기존에 당연시 여겼던 “가정”들이 크게 disproven될 것으로 생각합니다. 많은 전문가나 언론에서 얘기하듯이 스타트업 생태계에 큰 기회이지만 한 편으론 많은 기업들의 기존 BM을 갈아엎는 이벤트일 것으로 생각됩니다. 대표님들은 프로덕트 로드맵과 회사 전략을 끊임 없이 고민하고 지속적으로 수정해야 할 것으로 보입니다.

AI가 갈아엎을 산업 #1: SaaS

AI가 스타트업 생태계에 미칠 영향이 매우 exciting하면서도 고민이 많이 되는 이유에 대해 제가 자주 챙겨보는 All-In Podcast에서 잘 정리해줬습니다 (링크 - 56:41).

I think people underestimate how deflationary this whole thing is. I think it’s like 2~3 orders of magnitute more deflationary than people have any inkling of… Why would you support $500,000 ~ $1M a year OpEx for software? Can you really put a model together that shows that that’s somehow accretive to you? Especially if you are a money losing startup?…

Gen AI의 등장으로 기존 소프트웨어 가격은 “deflationary” 환경에 처할 것이라고 전망합니다.

SaaS companies have been able to make 80~90% gross margins… it has created the best business model in history. But I think what may become apparent now is that the SaaS business model is really a temporary phenomenon between the ubiquity of the internet, and the development of AI and low cost, low code tools for developing software… It was the arbitrage of the dearth of engineers… The number of engineers has now multiplied by a million fold, so now the gross margins are not going to be 90%; it could be 30%!

80~90% 매출총이익률을 가진 SaaS의 BM은 역사상 가장 훌륭한 비즈니스 모델입니다.

하지만 이 BM은 인터넷과 AI 혁신 사이 일시적인 대안책이었을 것이라고 전망합니다. 그 동안 높은 가격을 지불하면서 소프트웨어를 사용했던 이유는 단순히 소프트웨어를 만들 수 있는 고급인력의 아비트리지였을 뿐. 이젠 Gen AI를 통해 엔지니어 공급이 배로 늘었다 보니 아비트리지는 사라졌습니다.

Everything gets competed away and pricing gets compressed. This is a big macro trend for me because everyone’s rethinking whether or not to pay the per seat fees for all different types of software tools… We have grown up and we have monetized this belief that tech companies not only could start at 80~90% gross margins, but stay there indefinitely. Every other market (other than tech) can start off in the 50, 60, 70% margins when they are nascent, but capitalism competes away those margins down to 30, 40%. And a best-in-class business generates 20~25% EBITDA margins on a sustained basis. If you believe that the average best run company is a 35% gross margin and 20~25% free cash flow margins, tech stocks have a long way to go down.

시장은 SaaS의 마진 프로필이 영원할 것으로 생각했고 높은 밸류를 인정해줬습니다. 이젠 Gen AI의 등장으로 시장원리에 따라 소프트웨어 Pricing은 하락하고 마진 compression으로 밸류는 하락할 것입니다.

“Moat(경쟁우위)” 전략을 어떻게 세울 것인가?

많은 스타트업들의 주요 프로덕트는 소프트웨어입니다. 소프트웨어는 1) 큰 자본이 필요하지 않고, 2) 온라인 상 무한한 Distribution이 가능하고, 3) 빠르게 Product to Market을 실행할 수 있기 때문입니다.

투자자들과 시장은 지금까지 회사를 평가할 때 프로덕트, 즉 Source Code에 가치를 많은 부분 치중해왔다고 생각합니다. 하지만 AI가 등장해서 “arbitrage of the dearth of engineers”가 많은 부분 해소될 마당에 좋은 프로덕트 하나만으로 지속가능한 회사를 만드는 것은 불가능하다고 생각합니다. 투자자를 설득하기 위해선 훌륭한 프로덕트를 만드는 것 외에 어떤 Moat를 만들겠다는 계획이 있어야 합니다.

Moat 전략은 어떤 것이 있을까?

이제 소프트웨어는 단순 “유틸리티”로는 살아남을 수 없는 가정 하에 다양한 방법으로 유저를 Retain해야 합니다.

직접 CapEx (물류센터, 데이터센터 등)를 투자해 서비스의 질 향상

대규모 유저베이스를 유입시켜 네트워크 효과 구축

Switching Cost가 높은 워크플로우를 공략 (예. store of data)

다양한 어플리케이션과 서비스 번들링을 통한 가격 경쟁력과 유통전략

직접 구축하기 얼마나 어려운지 (예. MongoDB) 등등

Gen AI 어플리케이션 회사의 Moat는 어떻게 구축할까?

AI 산업에 전문가가 아닌 사람으로써 함부로 산업의 미래를 예단하는 것에 매우 조심스럽습니다. 다만, 전문가들의 얘기를 들어보면 AI 산업은 아래와 같이 움직이고 있다는 Assumption을 갖고 있습니다:

AI 모델은 closed-source 모델들을 API로 끌어와서 쓰던, open-source를 직접 호스팅해서 쓰던, 누구나 편하게 사용할 수 있게 “commoditized” 될 것이다.

AI 사용 비용은 지속적으로 내려갈 것이다. 특정 자본력을 갖춘 회사들의 것이 아니라 전 세계 누구나 Productivity 향상을 위해 사용 가능하다. 자본력 없이도 누구나 내 시장파이를 뺏어갈 수 있는 무한경쟁 시대다.

이런 가정을 갖고 Gen AI 어플리케이션은 어떻게 Moat을 만들 수 있을까요?

가장 중요한 요소는 서비스 가격일 것으로 생각하고 있습니다 (물론 프로덕트 자체도 훌륭해야 하지만 높은 프로덕트 퀄리티는 이젠 pre-requisite으로 생각됩니다).

Gen AI 어플리케이션은 기존 소프트웨어 회사와 동일한 COGS와 추가로 AI 인퍼런스 비용이 붙을 것입니다. 즉, AI 어플리케이션의 가격 경쟁력은 이 인퍼런스 비용을 얼마나 잘 컨트롤해서 타 서비스 대비 훌륭한 서비스를 값싼 가격에 제공할 수 있느냐 게임일 것 같습니다.

인퍼런스 비용은 서버를 어떻게 활용하냐, 어떤 AI 모델을 사용하냐, 워크로드를 어떻게 분산하느냐 등에 따라 달라지지만 결국 단순하게 보면 Economies of Scale이 중요할 것입니다. 사용자가 증가할 수록 사용자 당 비용이 감소함에 따라 회사는 지속적으로 새로운 feature을 추가하고 가격을 낮춰 self-cannibalization을 통해 new entrants로부터 방어해야 합니다.

그렇다면 애초부터 사용자를 유입시켜 Economies of Scale은 어떻게 만들까요? 여기서부터 창업자 분들께서 매우 creative 한 방법을 사용해야 할 것으로 보입니다.

직접 모델을 만들거나 Fine-Tune하여 자기 서비스 최적화 (레이턴시, 정확도, 보안 등)

바이럴 마케팅, SEO 최적화 등을 통해 서비스 visibility 증가

훌륭한 UI/UX로 서비스 차별화 (예. JenniAI)

현재 펀딩 현황

너무 끼워 맞추는 것이 아닌가 싶지만… 현재 펀딩 현황에도 AI에 대한 우려가 반영되고 있다고 생각합니다. Nnamdi Iregbulem라는 미국 Lightspeed Ventures 파트너의 글(The Series A Bust)은 현재 벤처투자 펀딩현황에 대해 잘 정리해놨습니다.

최근 스타트업들의 Seed에서 Series A “졸업률”이 급감했죠. Nnamdi는 현재 펀딩현황을 아래와 같이 설명합니다:

A common explanation for the Series A winter is raised expectations – investors are demanding to see better metrics and traction. Most companies don't meet this new, higher bar, hence fewer deals get done.
While certainly true, this can't be the whole story. Only if we look at Series As in a vacuum does this explanation seem comprehensive. Incorporating what's happening in the rest of the market, however, there's a much richer narrative to explore.
The bigger picture? In addition to raising their expectations for Series A, investors have lost faith in Series A as a sign of product-market fit.
Series A investors expect more but believe less.

물론 경기도 안 좋다 보니 투자가능한 재원이 부족한지라 지표가 좋은 회사에만 selective하게 투자하는 것으로 이해할 수 있습니다.

다만, 좀 더 깊게 파고들면 거기서 그치지 않습니다. Series A 투자자들은 기존 PMF의 정의에서 돌변했습니다. 스타트업이 기존 수준의 PMF 지표를 도달했다고 해도 밸류를 인정해주지 않습니다.

뭐가 달라졌을까요? 위에서 말씀드린 바와 같이 AI로 인해 소프트웨어 시장도 하드웨어 산업처럼 무한경쟁 시대에 들어오게 되었습니다. Peloton 같은 혁신적인 하드웨어 회사가 나오면 다음 달에 중국에서 똑같은 제품을 대량생산해 시장을 삼키는 것처럼요. Series A 투자자들은 스타트업이 지표가 좀 나온다고 해서 미래에도 지속가능하다고 믿지 못하는 이유라고 생각합니다.

💡

직전 라운드 대비 밸류에이션 프리미엄 그래프; 물론 현재 경기침체에 따른 멀티플 Compression 때문이라고 볼 수 있지만 Series B, Series C 밸류 프리미엄은 일정 수준 유지한 반면 Series A는 급감. 오히려 Series A 졸업률이 낮아졌으면 훌륭한 회사들만 투자를 받으니 밸류에이션이 높아질 법도 한데… 그렇지 않은 것을 보면 투자자들이 Series A 시기에 PMF에 도달했다는 “믿음”이 하락했다고 볼 수 있음.

The reality is most companies do not achieve product-market fit by their Series A, and that's always been true. But that's my entire point – investors have wizened up to the fact that Series A companies still have material risk.
PMF is more fleeting than we all had appreciated. Series A valuations corrected to reflect this…
While it's a tough time for founders, I think it's important to be clear-eyed about the reality of the situation. The bar has been raised, but further, investors are questioning the bar as a meaningful indicator of success in the first place.

Wrapping Up…

스타트업 스테이지는 단순하게 아래 3가지로 분류할 수 있습니다:

0 to 1: Seed Stage

1 to 10: Series A

10 to 100: Series B ~

위 내용을 정리하자면 AI로 인해 “0 to 1” 단계의 진입장벽이 허물어지면서 1 to 10의 competitive dynamics가 크게 변형되었다고 생각합니다. 시장은 “0 to 1”을 도달하는 것이 비교적 쉬워진 반면, “1 to 10,” 또 “10 to 100”을 가는 것이 매우 어려워 졌다고 평가하는 것으로 보입니다.

고금리 경기침체에다가 AI라는 거대 혁신 흐름 가운데 스타트업은 자본효율적인 방법으로 가설검증을 반복하고 Moat 전략을 세우는 것이 매우 중요한 시기라고 생각됩니다.

마치며 최근 이번 블로그에 큰 영감을 준 Ulu Ventures라는 시드펀드의 파트너 Clint Korver의 강의영상 링크를 공유 드립니다. VC들은 어떻게 리스크 분석을 해야 하는지, 창업자께서 어떤 방식으로 전략을 고민하고 투자자에게 전달할지 등 많은 생각을 하게 만드는 영상입니다.