AI는 새로운 종류의 스타트업, 즉 1인 유니콘을 만들어내고 있습니다.

1인 유니콘 모델

유니콘 스타트업은 10억 달러 이상의 가치를 지닌 스타트업을 지칭하는 용어입니다. "유니콘 스타트업"이라는 용어는 투자 펀드 카우보이 벤처스의 공동 창립자인 에일린 리가 2013년 TechCrunch에 게재한 기사에서 처음 사용했습니다.

에일린 리는 2003년 이후 미국에서 설립되어 기업 가치가 10억 달러가 넘는 기술 스타트업 집단을 설명하기 위해 "유니콘"이라는 용어를 사용하고자 했습니다. 이 글이 출판될 당시 이러한 기준을 충족하는 기업은 39개에 불과했습니다. 현재, 10년 내에 10억 달러의 가치가 달성되는 유니콘 스타트업은 전체 스타트업의 0.07%에 불과합니다.

유니콘은 희귀성과 관련된 신화 속의 동물이다. (일러스트: KT)

과거에는 유니콘 스타트업(10억 달러 규모의 회사)을 만들려면 거대하고 재능 있는 팀과 수백만 달러 규모의 벤처 캐피털이 필요했습니다. 하지만 인공지능(AI) 애플리케이션 덕분에 큰 변화가 다가오고 있습니다.

AI 에이전트 시스템인 OpenAI의 발전으로 이전에는 협력자 팀의 집단적 노력이 필요했던 작업을 개인 창업자만으로도 달성할 수 있게 되었습니다.

OpenAI의 CEO인 샘 알트먼은 창업자가 직원 한 명도 고용하지 않고도 수십억 달러의 기업 가치를 달성하는 순간에 대해 종종 생각합니다.

"기술 분야 CEO인 저와 제 친구들은 언젠가 누군가가 자신들만 직원으로 두고 수십억 달러 규모의 회사를 소유하게 될 거라고 확신합니다. AI 없이는 그 당시에도 지금도 상상할 수 없는 일입니다."라고 샘 알트먼은 말했습니다.

Javelin Venture Partners의 전무이사인 알렉스 구레비치는 "이전에 더 많은 인력이 필요했던 많은 프로세스를 AI가 자동화할 수 있다는 것은 쉽게 알 수 있다"고 말했습니다. 기존 기업에 비해 스타트업이 갖는 본질적인 이점은 더 빠르게 움직이고, 더 빨리 실험하고, 데이터 기반의 의사 결정을 내릴 수 있다는 것입니다.

AI가 작업을 "공유"합니다

OpenAI의 에이전트 수준은 자율성과 의사 결정 능력에 따라 AI 시스템을 분류합니다. 기본 수준(레벨 1-2)에서 에이전트는 이메일 초안 작성, 코드 조각 생성, 문서 요약 등 좁은 범위의 작업을 수행합니다. 3단계에서는 광고 캠페인 최적화나 고객 지원 채널 관리 등 여러 단계로 구성된 워크플로를 처리합니다.

레벨 4~5에서 AI 에이전트는 전략적 파트너로 발전하여 부서 또는 전체 조직을 감독하고 예산을 균형 있게 조정하고, 계약을 협상하고, 영향력 있는 결정을 내릴 수 있습니다.

오늘날의 AI 도구는 레벨 2와 3 사이를 오가지만, 그 발전 방향은 명확합니다. 2028년까지 기업 소프트웨어 애플리케이션의 33%에 AI 에이전트가 포함될 것으로 예상되며, 이를 통해 일상 업무 결정의 15%가 자율적으로 이루어질 수 있을 것으로 보입니다. 이러한 시스템은 업무를 간소화할 뿐만 아니라 조직의 계층 구조를 단일 인터페이스로 압축합니다.

일러스트: KT

AI가 공동 창업자가 되다

과거에는 대규모 스타트업이 코딩, 디자인, 마케팅, 운영 등을 전담하는 팀을 운영했습니다. 하지만 오늘날에는 AI의 강력한 지원 덕분에 창업자 한 명이 훨씬 더 많은 일을 할 수 있습니다.

암호화 에이전트를 사용하면 매우 짧은 시간 안에 사업 계획을 수립할 수 있습니다. Github Co-Pilot과 같은 AI 프로그래머의 안내를 받는 풀스택 엔지니어는 전례 없는 속도로 기능적 프로토타입을 설계하고 배포할 수 있습니다.

생성적 AI를 사용하면 즉석 콘텐츠를 만들 수 있습니다. MidJourney 및 Runway ML과 같은 도구를 사용하면 몇 분 만에 소셜 미디어 광고, UGC 비디오 및 브랜드 자산을 만들 수 있습니다.

대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 하는 워크플로는 고객 지원, SEO, 이메일 마케팅을 처리할 수 있습니다. Claude 3나 Gemini Advanced와 같은 플랫폼은 개인화된 캠페인을 작성하고, 감정을 분석하고, 사용자 질의에 응답합니다.

AI 혁명의 추세

스타트업의 AI 혁명을 주도할 것으로 예상되는 세 가지 주요 트렌드는 다음과 같습니다.

AI 인프라 민주화: 클라우드 플랫폼(AWS, Google Cloud, Azure)과 오픈 소스 모델(DeepSeek R1, Llama 3, Mistral) 덕분에 AI 배포 비용이 절감되었습니다.

자체 개선 추론 시스템: OpenAI의 O1이나 DeepSeek R1과 같은 모델을 사용하면 AI 에이전트가 과거 결과를 분석하고 MoE(전문가 혼합) 아키텍처를 사용하여 전략을 조정함으로써 점진적으로 성능을 개선할 수 있습니다. 이러한 모델은 고급 수학 및 암호화와 같은 복잡한 작업을 효율적으로 처리하기 위해 네트워크의 특정 하위 집합과 상호 작용합니다.

에이전트 협업: AI 에이전트는 이제 서로에게 작업을 위임할 수 있습니다. 코딩 에이전트는 기능을 빌드하고, 품질 보증을 위해 테스트 에이전트에게 전달한 다음 배포 에이전트에게 알려서 실시간으로 배포할 수 있습니다. 이 모든 과정이 사람의 감독 없이 이루어집니다.

단점에 대한 경고

단일 멤버 유니콘의 증가는 고려해야 할 여러 가지 문제를 제기합니다.

• 책임: AI 에이전트가 의료 전사 도구나 채용 알고리즘에서 실수를 하면 누가 책임을 져야 합니까?

• 차별: 편향된 데이터로 훈련받은 에이전트가 엄격한 감사를 받지 않으면 차별을 할까요?

• 대체: AI가 개인 창업자가 기존 중소기업을 대체할 수 있게 해준다면, 대체된 근로자들을 어떻게 재교육할 수 있을까?

현재의 법적 체계는 아직 AI의 급속한 발전을 따라가지 못하고 있습니다. EU의 AI법과 조 바이든 전 미국 대통령의 인공지능에 관한 행정명령(행정명령 14110)은 초기 단계였지만, AI에 대한 글로벌 표준은 아직 법제화되지 않았습니다.