돈 풀린 AI 창업, 3년 내 망한다?…성공의 핵심 요인 [스프]

2025년 현재 AI 창업 생태계는 그 어느 때보다 역동적이다. 글로벌 벤처캐피털은 사상 최대 규모의 자본을 AI 분야에 쏟아붓고 있으며, 기술 혁신의 속도 또한 과거의 어떤 시기와도 비교할 수 없이 빠르다. 그러나 이 화려한 성장곡선 뒤에는 그 속도만큼이나 깊은 구조적 불균형이 존재한다. AI 창업 생태계는 지금 최고의 기회와 가장 큰 리스크가 공존하는 전환점에 서 있다.

2024년 미국의 AI 민간 투자는 1,091억 달러로 중국의 12배, 영국의 24배에 달하며, 2025년 1분기 기준, AI 스타트업은 전체 벤처캐피털(VC) 투자액의 65%를 차지하며 역사상 처음으로 단일 섹터가 벤처 투자의 과반을 넘어섰다. 말 그대로 AI 메가라운드 시대가 도래한 것이다. 한국 정부 또한 2026년 시행될 'AI 기본법'을 중심으로 민관 합동 100조 원 이상 규모의 '국민성장펀드'를 통해 국가적 AI 드라이브에 속도를 내고 있다. 특히 LG, 네이버, 삼성 등이 주도하는 14개 한국형 LLM 개발 프로젝트는 AI 기술 주권 확보라는 국가 전략의 핵심이다.

그러나 이러한 투자 열기와는 달리 실제 성과는 극도로 낮은 수준에 머물러 있다. MIT의 『The Gen AI Divide: State of AI in Business 2025』에 따르면 기업이 도입한 생성형 AI 파일럿의 95%가 measurable ROI를 전혀 창출하지 못했다. AI 스타트업의 실적은 더욱 가혹하다. 업계 분석에 따르면 AI 스타트업은 18개월의 평균 생존 기간을 갖고, 초기 3년 내 85% 이상이 실패한다. 이는 전통 기술 스타트업의 약 70% 실패율보다도 높은 수치다.

즉, 지금 세계는 투자는 역사상 최대이지만, 성과는 역사상 최저인 양극화 국면을 목격하고 있다. 이러한 비대칭적 환경 속에서 한국의 AI 창업자들은 어떤 전략적 선택을 해야 할까?


AI 생태계의 계층 구조 : Layer별 차별화 전략이 필요하다
AI 생태계를 이해하기 위해서는 먼저 Layer 구조를 명확히 구분할 필요가 있다. 모든 AI 기업이 동일한 경쟁 환경에 있는 것이 아니기 때문이다.

Layer 1 - 2에서는 기술 개발 자체가 가장 중요한 해자다. 따라서 한국형 LLM 및 소버린 AI 구축은 선택이 아니라 국가 전략적 필수 조건이다. 데이터 주권, 산업 안전, 경제적 외부 의존성 완화, 미래 산업의 가치 사슬 확보 측면에서 필연적이다. 그러나 대부분의 한국 AI 스타트업이 실제로 경쟁하는 무대는 Layer 3 - 4다. 이 영역에서 기술력은 더 이상 결정적 경쟁우위가 아니다.

Layer 3 - 4에서 기술력은 더 이상 해자가 아니다
McKinsey(2025)에 따르면 기업의 88%가 AI를 사용하고, 그중 절반은 한 기능 이상에서 AI를 활용한다고 설명한다. 그러나 AI 도입이 전사적 EBIT 성과를 만든 기업은 39%뿐, 여전히 2/3가 파일럿 단계에 머물러 있다. 이는 분명한 메시지를 전달한다. AI의 성공 여부는 기술력 자체가 아니라 '비즈니스 전략·조직 설계·실행력'에 의해 결정된다는 것이다.

2025년의 코딩 환경은 GPT 기반 코드 생성 도구로 인해 완전히 달라졌다. 단 3일이면 MVP 수준의 소프트웨어를 누구나 만들 수 있으며, API 호출만으로 누구든 비슷한 기능을 구현할 수 있다. 이처럼 소프트웨어 개발이 극도로 쉬워지면서, 경쟁자들도 며칠 만에 유사 제품을 만들어낼 수 있게 된다.

기술은 너무 빠르게 평준화되어 예를 들어 'UI를 씌운 GPT-4 기반 서비스'라는 수백~수천 개의 유사 서비스와 즉시 경쟁에 높이게 되는 '클론 경쟁(Clone Competition)'을 초래한다. 즉, 기술 진입장벽이 극도로 낮아져 경쟁자가 단 며칠 만에 유사 제품을 복제할 수 있는 환경에서 기능적 차별성이 없기 때문에 가격 경쟁·광고 경쟁·속도 경쟁으로 몰리게 되고, 결국 생존 가능성은 급격히 낮아진다.

결론적으로, 기술력 그 자체만으로는 더 이상 해자가 아니다. GPT-4, Claude 같은 범용 모델은 누구나 API로 접근할 수 있기 때문에, 단순히 '좋은 AI 모델을 사용한다'는 것만으로는 경쟁 우위를 확보할 수 없다. 진정한 해자는 기술을 어떻게 적용하고, 어떤 데이터와 결합하며, 어떤 비즈니스 맥락에 통합하는가에서 나온다.


Layer 3 - 4 : 여섯 가지 차별화 전략
Tier 1 : 전략적 기반 (Why - 무엇을 해결할 것인가)

1. 문제를 정확히 정의할 것 : AI 기반 제품의 성패는 기술이 아니라 문제를 얼마나 정확히 정의했는가에 의해 결정된다. 문제가 명확히 정의되지 않으면 기술은 방향성을 잃고, 제품은 수많은 클론 서비스 속에서 아무런 차별화 포인트도 제공하지 못하게 될 것이다.

2. AI가 필수 가치가 되는 PMF(Product–Market Fit)를 달성할 것 : 대부분의 AI 스타트업은 'AI로 만들었다'에 집중하지만, 실제로 시장이 원하는 것은 'AI를 통해 어떤 구체적 효용이 발생했는가'이다. AI가 선택 사항이 아니라 해당 가치 제안의 핵심 엔진이 되어야 진정한 PMF가 달성된다.

Tier 2 : 차별적 자산 확보 (What - 무엇으로 경쟁할 것인가)

3. 다른 기업이 갖지 못하는 고유 데이터를 확보할 것 : AI 시대의 가장 강력한 해자는 모델 자체가 아니라 데이터다. GPT-4, Claude, Gemini 같은 모델은 누구나 사용할 수 있지만, 특정 산업·업무·도메인에 최적화된 독점적 데이터는 복제 불가능하다. 데이터는 모델 성능을 뛰어넘는 경쟁력을 만들 것이며, '얼마나 많이 가졌는가'보다 '얼마나 적합하고 고유한 데이터를 보유하고 있는가'가 비즈니스 성공의 핵심 요인이다.

4. 산업·규제 도메인의 깊이를 갖출 것 : AI 기술은 동일해도 도메인이 다르면 문제 해결 방식과 요구되는 정확도, 윤리, 규제 준수의 기준이 완전히 달라진다. 도메인 깊이가 없는 AI 서비스는 응용 단에서 금방 한계에 직면하며, 시장에 진입해도 규제나 신뢰 문제로 유지가 불가능해진다. 특히 헬스케어, 금융, 공공, 법률 등은 도메인 깊이가 곧 진입장벽이 될 수 있다. 2026년 시행되는 한국 AI 기본법은 고영향 AI에 대한 영향평가를 요구하는데, 규제 대응 역량을 조기에 확보한 기업은 공공·국방·의료·금융 분야에서 독점적 지위를 확보할 수 있다.

Tier 3 : 실행적 차별화 (How - 어떻게 구현할 것인가)

5. 워크플로우 전체를 재설계할 것 : 단순히 AI를 기존 프로세스에 얹는 것이 아니라, 프로세스를 AI 중심으로 재설계하는 능력이 필요하다. AI를 적용함으로써 어떤 작업이 제거되고, 어떤 작업이 자동화되며, 사용자는 어느 시점에서 판단 또는 검증을 수행하는지, AI의 출력이 어디로 흘러가고, 그 결과가 어떤 의사결정을 촉발하는지를 명확하게 이해해야 한다.

(남은 이야기는 스프에서)