지난 몇 달 동안, 단 몇 개월 만에 연간 매출이 0에서 500만, 1000만, 심지어 1500만 달러까지 급성장하는 기업들을 목격해 왔습니다.
대체로 이러한 기업들은 두 가지 유형으로 나뉘는 것 같습니다.
첫 번째 유형은 중소기업(SMB)을 대상으로 하며, 비교적 소액의 거래가 이루어집니다. 제품 자체가 그렇게 정교할 필요는 없습니다. 방대한 TAM(의료, 법률, 회계, 외식, HVAC, 개인 창업가 등)이 가진 문제를 관찰하고 이를 중심으로 수직적 AI 제품을 구축하는 것입니다. 모든 음성 AI 애플리케이션, AI 직원, "XX 분야의 11x" 기업들이 여기에 해당합니다. 이들의 투자 유치 문구는 대개 다음과 같습니다.
저희는 [특정 분야]를 위한 AI 운영 체제를 구축하고 있습니다. 출시 이후 4개월 만에 연간 반복 매출(ARR) 70만 달러를 달성했으며, 현재 1000만 달러 규모의 시드 투자를 유치하고 있습니다.
두 번째 유형은 매우 다릅니다.
이 기업들은 인프라, 메모리, 추론, 보안, 강화 학습, 개발자 도구 등 AI 스택의 다양한 요소를 구축하고 있습니다. 그리고 이들의 투자 유치 제안서는 종종 다음과 같습니다.
프리시드 투자 이후 6개월 만에 매출이 0에서 연간 1200만 달러(ARR)로 성장했으며, 현재 3000만 달러 규모의 시드 투자를 유치하고 있습니다.
이런 수치를 처음 접하면 거의 실감이 나지 않습니다. 어떻게 기업이 단 몇 개월 만에 매출 제로에서 8자리 수로 성장할 수 있을까요?
이 글은 바로 그 두 번째 유형에 관한 이야기입니다.
이제 몇몇 기업들을 만나 함께 일해 보면서, 동일한 패턴이 반복되는 것을 목격했습니다.
그들은 기업(Enterprise)에 판매하는 것이 아닙니다. 가장 앞서 있는 기업에 판매하는 것입니다.
당연히 기업을 대상으로 판매한다고 생각할 수 있습니다. 그럴 수도 있고, 아닐 수도 있습니다. 흥미로운 점은 어떤 기업을 대상으로 하느냐입니다.
Anthropic, OpenAI, Lovable, Harvey, Sierra, ElevenLabs, 그리고 지난 2년간 수억 달러를 유치한 수백 개의 다른 AI 네이티브 기업들을 생각해 보세요. 제가 어떤 기업을 말하는지 아실 겁니다.
이러한 기업들 자체가 끊임없이 달려가고 있습니다. 12개월(어쩌면 6개월?)마다 훨씬 더 높은 기업 가치를 정당화해야 합니다. 매달 매출 성장을 유지해야 하고, 매주 새로운 기능을 출시해야 합니다.
그 결과, 이들은 거의 다른 누구도(또는 극소수만) 경험하지 못한 기술적 병목 현상에 끊임없이 직면합니다.
바로 이것이 그들을 매우 흥미로운 고객으로 만드는 이유입니다.
최전선은 항상 문제를 먼저 발견합니다.
메모리, 추론, 강화 학습, 음성, 에이전트 보안 등 어떤 분야를 구축하고 있다고 상상해 보세요. 그리고 어쩌다 보니 위에 언급된 기업들의 엔지니어와 대화를 하게 됩니다.
그 대화 중에, 그들이 방금 문제에 부딪혔다는 사실을 알게 됩니다. 어쩌면 그들이 획기적인 발전을 이루었을 수도 있습니다. 아니면 사용량이 폭발적으로 증가했을 수도 있습니다. 새로운 모델 아키텍처가 예상치 못한 병목 현상을 드러냈을 수도 있습니다.
이유가 무엇이든, 그들은 다른 기업들은 거의 경험하지 못한 규모나 속도로 운영되고 있기 때문에, 자신들만이 겪는 문제에 갑자기 직면하게 된 것입니다. 그들은 지난달에 처음 그 문제를 마주했습니다. 그리고 그 이후로 내부적으로 해결하려고 이미 시도해 보았지만, 실패했습니다.
그런데 당신은 어쩌다 더 나은 방법을 찾아냈습니다. 당신은 이제 한 달에 10만 달러를 받고 있습니다. 빠른 시험 사용 후에는 월 50만 달러 계약으로 전환됩니다.
언뜻 보면 터무니없는 숫자처럼 들립니다. 하지만 그들이 당신을 무엇과 비교하고 있는지 생각해 보면 이해가 됩니다...
때로는 그들이 시간을 사는 것입니다. 내부적으로 솔루션을 구축하는 데 6개월을 소비하는 대신, 지금 당신에게 비용을 지불하고 엔지니어링 팀이 비즈니스를 실제로 차별화하는 작업에 집중하도록 하는 것입니다.
다른 경우에는 효율성을 사는 것입니다.
그들이 추론 또는 토큰 비용으로 연간 2000만 달러를 지출할 예정이라고 가정해 보겠습니다. 당신의 제품이 그 비용을 1200만 달러, 또는 1500만 달러로 줄여준다면, 당신은 그들에게 수백만 달러를 절약해 준 것입니다. 당신에게 연간 200만~300만 달러를 지불하는 것은 전혀 비싸지 않습니다. 오히려 그들이 할 수 있는 가장 높은 ROI(투자 수익률)를 가진 결정 중 하나입니다.
흥미로운 점은 그들이 종종 당신의 가격을 다른 소프트웨어 공급업체와 비교하지 않는다는 것입니다.
그들은 엔지니어링 시간, 컴퓨팅 비용, 토큰 비용, 지연된 제품 출시, 그리고 놓친 성장 기회와 비교합니다. 그 대안적 협상안(BATNA)에 비하면, 당신의 소프트웨어는 사실 더 저렴한 선택지가 될 수 있습니다.
이점이 항상 기술적인 것은 아닙니다.
이전에는 몰랐던 한 가지는, 해자(moat)가 항상 기술적인 것은 아니라는 점입니다.
다른 누군가가 같은 것을 만들 수 있을까요? 아마도 그럴 것입니다.
하지만 그들은 당신이 접촉한 동일한 고객과 이야기하기 전까지는 그것이 문제라는 사실조차 모를 것입니다. 이런 문제들은 트위터에서 찾을 수 있는 종류가 아닙니다. 가트너 보고서에도 없습니다. 아직 더 넓은 시장에는 존재하지 않습니다.
이는 최전선을 밀고 나가는 소수의 기업만이 가지고 있는 문제입니다. 정보적 우위는 기술적 우위보다 먼저 옵니다.
투자자로서 당신이 정말로 담보하는 것은 앞으로 6개월 안에 더 많은 기업이 이 문제를 겪게 될 것인지 여부입니다.
이 기업들은 진정한 의미의 제품 중심(Product-Led)이 아닙니다.
또 한 가지 이해하지 못했던 점은, 이 기업들이 거의 전통적인 SaaS 비즈니스처럼 운영되지 않는다는 것입니다.
일반적인 스타트업에서는 시장을 파악하고, 제품을 구축한 다음, 고객을 찾는 데 수년을 보냅니다.
여기서는 거의 그 반대처럼 느껴집니다. 기본적인 버전의 제품이 있을 수도 있습니다. 하지만 그것은 대개 흥미로운 기능에 불과합니다. 먼저 한 명의 최전선 고객을 찾습니다. 그 고객은 다른 누구도 존재를 모르는 문제를 드러냅니다. 당신은 솔루션을 구축하거나(또는 제품을 변경합니다). 그 과정에서 그들이 해결해야 할 다음 문제를 발견합니다. 그리고 또 그 다음 문제를 발견합니다.
로드맵은 거창한 제품 전략에서 나오는 것이 아닙니다. 이미 다른 모든 사람보다 6개월 앞서 살고 있는 소수의 기업들과 매우 가까운 관계를 유지함으로써 나옵니다.
제품 자체에 관해서는 여러 가지 접근 방식을 보았습니다. 어떤 경우에는 제품이 없고 순수한 접근 권한만 있으며, 이를 통해 인사이트를 얻고 제품을 만듭니다. 다른 경우에는 팀이 한동안 다른 제품을 구축하다가 그것을 이용해 진입했지만, 우연히 새로운 방향을 발견하고(기존 사업을 폐기합니다) 전환합니다.
고객 집중도는 거의 장점(Feature)에 가깝습니다.
이러한 기업들이 자주 처하는 매우 독특한 상황이 있습니다. 당신의 매출은 같은 단계의 고성장 스타트업 중 상위 0.1%에 속합니다. 하지만 그 매출의 80~90%는 단 1~2곳, 많아야 3곳의 고객에게서 나옵니다.
전통적인 SaaS 사고 방식은 고객 집중도가 위험하다고 말합니다. 결국에는 그렇습니다. 하지만 초기에는 오히려 버그(Bug)라기보다는 장점(Feature)에 가깝다고 생각합니다.
이렇게 많은 금액을 지불하는 기업들은 이러한 문제를 가장 먼저 경험하는 기업들입니다. 다른 모든 기업들은 결국 그 지점에 도달하겠지만, 단순히 아직 거기에 있지 않을 뿐입니다. 즉, 첫 몇 백만 달러의 ARR은 소수의 고객에게서만 나올 수 있습니다. 광범위한 시장 출시 전략(GTM)에 시간을 덜 쓰고, 조직을 구축하는 데 시간을 덜 쓰며, 그 대신 당신을 다음 해결해야 할 문제로 이끄는 고객들과 함께 구축하는 데 더 많은 시간을 할애합니다.
네임드 고객(Marquee Customers)이 시장을 창출합니다.
또 다른 흥미로운 점은 이러한 고객 중 한 곳을 확보한 후에 일어나는 일입니다. 그들은 대개 모든 사람이 들어본 기업입니다. 그 브랜드 덕분에 트랙션이 훨씬 더 신뢰할 수 있게 보이기 때문에 투자자들의 관심을 즉시 끌게 됩니다.
당신은 훨씬 더 큰 규모의 투자를 유치합니다. 사례 연구를 발행합니다. 그 고객의 경쟁사들도 정확히 동일한 문제에 직면하기 시작하여 연락을 취하기 시작합니다. 엔지니어들이 회사 사이를 이동하며 지식을 전파합니다. 소문이 퍼집니다.
단일 고객에서 시작된 것이 점차 전체 카테고리로 성장합니다. 거의 역방향 카테고리 창출처럼 느껴집니다.
제품을 만들고 시장에 문제가 있다고 설득하는 대신, 이미 미래를 경험하고 있는 소수의 기업들로부터 시작하여 그들의 문제를 먼저 해결하고, 나머지 시장이 천천히 따라오는 것을 지켜보는 것입니다.
그렇다면 어떤 조언을 해주고 싶습니까?
만약 당신이 AI 인프라, 개발자 도구, 또는 데이터 마켓플레이스 분야(다른 분야도 있을 수 있음)에서 무언가를 구축하고 있다면, "기업"을 하나의 거대한 덩어리로 생각하지 않는 것이 좋겠습니다.
가장 앞서 있는 기업들이 시간을 보내는 그 공간으로 들어가는 방법을 고민해 보십시오. 일단 그 공간에 들어서면, 무엇을 구축해야 할지 추측하는 것을 멈추게 됩니다. 다른 모든 사람보다 몇 달 먼저 미래의 문제에 대해 듣기 시작합니다. 그 문제들은 대개 시급하고, 엄청나게 비용이 많이 들며, 구글 검색으로는 찾을 수 없습니다. 그 문제들을 잘 해결하면, 다음 문제 세트도 대개 동일한 고객으로부터 옵니다.
제가 만난 가장 빠르게 성장하는 AI 인프라 기업들은 반드시 미래를 다른 누구보다 잘 예측한 기업들은 아닙니다. 그들은 최전선에 충분히 가까이 위치하여 미래가 도래하는 것을 가장 먼저 지켜볼 수 있었던 기업들입니다.
그리고 네, 일단 수익이 흘러들어오기 시작하면, 연간 계약으로 전환하는 것을 잊지 마십시오 :)
