서평: Rob May의 《AI에 투자하기: 해자와 함정을 구별하는 여섯 가지 사고 모델》

《AI에 투자하기: 해자와 함정을 구별하는 여섯 가지 사고 모델》을 읽게 되어 무척 기대가 컸다. AI 투자 뉴스레터를 통해 수년간 Rob May를 지켜봐 왔기 때문이다. 내가 보기에 Rob May가 많은 투자자와 다른 점은 집단 사고를 피하고 근본 원리부터 따져보려는 태도다. 그는 지배적인 통념에 머무르지 않고 기업이 실제로 어떻게 운영되는지, 경쟁 우위는 어디에서 나오는지, 그리고 다음 기술 변화 이후에도 그 우위가 유지될 수 있는지를 묻는다.

이 책은 바로 그런 점에서 빛을 발한다. 내가 접한 책 가운데 AI 투자를 이처럼 접근한 책은 처음이다. 단순히 흥미로운 기술이나 성장하는 시장을 찾아내는 대신, 그 기술을 바탕으로 세워지는 기업을 분석하는 방식을 독자들이 새롭게 설계하도록 이끈다. 기회는 엄청나지만, 유망한 AI 역량을 알아보는 것과 투자할 만한 기업을 알아보는 것은 전혀 다른 능력이다.

AI에 대한 기대가 현실과 마주할 때

Rob May는 AI 생태계를 지켜본 사람이라면 익숙하게 느낄 만한 사례를 바탕으로 논의를 펼친다. Jasper는 언론의 주목을 한몸에 받으며 기업가치 15억 달러에 1억 2,500만 달러를 조달했다. 이어 ChatGPT가 강력한 텍스트 생성 기능을 소비자에게 직접 제공하면서, 유사한 기반 역량에 대한 접근을 중심으로 만들어진 제품의 가치를 위협했다. Rob May는 이러한 반전을 통해 겉으로 드러난 경쟁 우위가 얼마나 빠르게 취약해질 수 있는지 살펴본다.

이 사례에서 흥미로운 점은 투자자나 창업자가 반드시 마주해야 하는 질문이다. 기반 기술을 누구나 쉽게 이용할 수 있게 되었을 때도 고객은 여전히 당신의 회사에서 무엇을 필요로 할까? 방어 가능한 해자를 가진 기업과 또 하나의 AI 래퍼를 가르는 요소는 무엇일까? 선발 주자의 이점은 시간을 벌어줄 수 있지만, 그 질문에 대한 답은 아니다. 모델에 대한 접근이 범용화되면 업무 흐름에 대한 통제력, 유통망, 전문 지식, 고객 관계가 모두 훨씬 중요해진다.

DeepSeek는 그 불확실성의 또 다른 측면을 보여준다. 이 책은 GPT-4급 모델의 훈련 비용이 보고된 바에 따르면 557만 6,000달러에 불과했다는 사실이 불러온 충격을 다룬다. 여기서 얻을 수 있는 투자 교훈은 중요하다. 경쟁에 드는 비용에 관한 가정은 가치평가 모델이 예상하는 것보다 훨씬 빠르게 바뀔 수 있다.

SaaS 전략을 다시 생각해야 하는 이유

Rob May는 과거의 AI 겨울을 되짚으며, 오늘날에는 AI가 폭넓게 도입된 덕분에 유망한 시연 뒤에 실망이 확산되던 과거의 양상이 깨졌다고 주장한다. 유용한 AI가 이제는 너무 많은 실제 업무 흐름에 내장되어 있어 그저 실험실로 물러날 수 없다는 것이 그의 주장이다. 그럼에도 AI 도입이 계속되는 상황에서 그 흐름을 활용해 다음 유니콘 기업으로 성장할 회사를 찾아내기는 여전히 어려울 수 있다.

그는 이러한 변화를 설명하는 네 가지 근본적인 차이를 짚는다. AI는 인지적 업무를 수행하고, 데이터에서 학습하며, 이를 사용하는 사람들의 기대를 바꾸고, AI와 함께 성장하는 세대의 일상에 기본 요소로 자리 잡을 수 있다. 세 번째 요점인 반사성은 특히 흥미롭다. 고객은 어떤 역량을 경험하고 나면 다른 곳에서도 이를 기대하기 시작한다. 기술이 도입됨에 따라 기업이 활동하는 시장도 달라진다.

가장 큰 변화를 가져오는 것은 규모를 키우는 속도다. AI 기업은 과거라면 예외적인 사례에나 가능했던 기간 안에 상당한 규모로 성장할 수 있다. 하지만 이들 기업을 평가하려면 여전히 사업 모델을 이해해야 한다. 작업당 또는 결과당 요금을 부과하는 방식은 정해진 수의 소프트웨어 사용권을 판매하는 방식과 가치, 매출, 비용의 관계가 다르다.

SaaS의 교훈 가운데 여전히 유효한 것도 많다. 도메인 전문성은 여전히 중요하다. 특정 산업의 실제 문제를 이해하는 업종별 도구는 의미 있는 경쟁 우위를 구축할 수 있다. 독점 데이터 순환 구조는 시간이 흐르며 누적 효과를 낼 수 있고, 깊이 있는 통합은 전환 비용을 발생시킬 수 있다. 과제는 이러한 지속 가능한 강점과 고객이 수십 개의 다른 공급업체에서도 얻을 수 있는 기능을 구분하는 것이다.

더 나은 질문을 이끄는 여섯 가지 사고 모델

이 책은 핵심 주장을 여섯 가지 사고 모델로 구성한다. AI를 여러 기술의 집합으로 이해하기, 기존 SaaS에 대한 가정에 의문을 제기하기, 시장의 대대적인 변화를 예상하기, 시장과 기업 전략의 변화를 인식하기, 더 빠른 규모 확장을 이해하기, AI의 매출원가를 면밀히 평가하기다.

이 사고 모델들은 각각 피상적인 투자 논리의 서로 다른 약점을 드러내므로 함께 활용할 때 효과적이다. 어떤 기업을 ‘AI 기업’이라고 부르는 것만으로는 그 기업의 경제성을 거의 알 수 없다. 매출이 급격히 늘었다고 해서 그 성장이 지속 가능하다는 뜻은 아니다. 오늘날 매출총이익률이 높다고 해서 고객이 제품에 더 어려운 일을 맡기기 시작할 때 어떤 일이 벌어질지 알 수 있는 것도 아니다.

내가 가장 높이 평가하는 점은 한 번 더 질문하는 습관이다. 기술이 작동하는지 물은 다음에는 고객의 실제 업무 흐름에서 충분히 안정적으로 작동하는지 물어야 한다. 고객이 돈을 내고 있는지 확인한 다음에는 무엇에 돈을 지불하는지, 그 지출이 계속될 가능성이 있는지 물어야 한다. 덕분에 이 책은 사례가 쓰인 시점이 지난 뒤에도 유용하다.

Botkeeper와 비용 추이의 중요성

가장 유익한 사례 연구 중 하나는 Rob May가 투자한 회계 업무 자동화 기업 Botkeeper다. 그는 처음에는 인력 회계사에 크게 의존했고 매출총이익률이 약 20~25%였던 기업의 이야기를 들려준다. 이는 일반적인 소프트웨어 기업 수준의 마진을 기대하는 투자자들에게 매력적이지 않았다. 하지만 직원들이 수행한 업무는 프로세스 자동화에 도움이 될 데이터를 생성하기도 했다. Rob May에 따르면, 더 많은 업무가 소프트웨어로 옮겨가면서 매출총이익률은 나중에 70%를 넘어섰다.

여기서 얻은 교훈은 사람의 개입이 무엇을 만들어 내는지 살펴봐야 한다는 것이다. 완료한 업무 하나하나가 시스템의 다음 업무 처리 효율을 높인다면, 초기 서비스 비용은 확장성이 더 높은 사업을 위한 투자일 수 있다. 반면 신규 고객이 늘 때마다 수작업도 그에 비례해 계속 늘어나야 한다면, 경제성은 전혀 다른 양상을 보인다.

Rob May는 사용량이 늘수록 부담이 커지는 추론 비용이라는 반대 방향의 추세도 살펴본다. AI 시스템은 더 어려운 작업을 완료하기 위해 더 많은 연산을 수행하거나, 여러 차례 시도하거나, 사람의 검토를 받아야 할 수 있다. 소규모 파일럿에서는 매력적으로 보이는 제품도 고객이 복잡한 업무에 활용하기 시작하면 비용이 많이 들 수 있다. 따라서 현재의 마진만큼이나 비용이 어떤 방향으로 움직이는지가 중요하다.

효율성이 자동으로 경쟁 우위가 되는 것은 아니다

내가 유용하다고 생각한 또 다른 분석 틀은 Rob May가 제시한 AI 가치의 세 가지 유형, 즉 범용화된 AI, 핵심 AI, 확장 AI다. 넓게 보면 이는 경쟁사가 손쉽게 도입할 수 있는 역량, 기업의 기존 경쟁 우위를 강화하는 역량, 새로운 사업 기회를 열어 주는 역량을 가리킨다.

그가 든 가상의 항공사 사례를 보면 첫 번째 유형을 쉽게 이해할 수 있다. 한 항공사가 AI 고객 지원 에이전트를 도입해 효율성을 높인다. 그러자 경쟁사들도 비슷한 도구를 도입한다. 잠시 차별화 요소처럼 보였던 것이 업계의 기본 기대치가 되고, 경제적 이익의 일부는 경쟁으로 사라질 수 있다.

이는 AI 관련 발표를 모두 더 강한 사업의 증거로 받아들이지 않도록 해 주는 유용한 관점이다. 경쟁사들도 비슷한 도구를 이용할 수 있게 된 뒤에도 무엇이 차별점으로 남는지 알고 싶다. AI를 독점적 피드백 데이터, 깊이 있는 운영 지식 또는 쉽게 복제하기 어려운 고객 업무 흐름과 결합한 기업은 다른 모든 기업이 구매할 수 있는 것과 똑같은 자동화를 발표하는 기업보다 훨씬 설득력 있는 답을 내놓는다.

AI를 실제 업무에 활용할 수 있는 운영자를 찾아라

이 책에는 AI를 실제로 도입하고 활용할 수 있는 운영자를 지원하는 일이 중요하다는 점을 비롯해 실용적인 통찰이 가득하다. 조직 전반에 AI를 도입하겠다고 약속하는 발표보다 업무 흐름과 책임을 어떻게 바꿀지에 대한 구체적인 계획이 훨씬 설득력 있다.

Rob May가 매출의 질을 논하는 대목도 이 점을 뒷받침한다. 유료 파일럿과 개념 증명으로 초기에 인상적인 실적을 낼 수 있지만, 지속적인 실제 운영 업무에서 발생하는 매출과는 구분해야 한다. 고객이 내일부터 실험을 중단한다면 사업의 어느 정도가 유지될지를 묻는 것이 유용하다.

이는 창업자에게 특히 가치가 크다고 생각한다. 파일럿을 따내는 것도 진전이지만, 고객이 운영하는 방식의 일부로 자리 잡는 제품을 만드는 것은 또 다른 성취다. 이러한 차이를 일찍 이해하면 제품 우선순위와 채용, 그리고 기업의 성공을 측정하는 방식까지 달라질 수 있다.

최종 평가

가장 크게 깨달은 점은 이 책이 투자자만을 위한 책이어서는 안 된다는 것이다. 기업가도 AI 기업을 투자할 만한 대상으로 만드는 요소와 지속 가능한 경쟁 우위가 형성되는 방식, 그리고 비용이 커지기 전에 피할 수 있는 스타트업의 함정을 이해함으로써 그만큼 많은 것을 얻을 수 있다.

이 책은 매수할 종목 목록이라기보다 판단의 틀로 접근하는 것이 가장 좋다. 가장 큰 기여는 독자가 어떤 사업을 믿는 이유를 더 정확히 설명하도록 돕는 데 있다. 업계가 발전하면서 사례는 필연적으로 시대에 뒤처지겠지만, 가정에 의문을 제기하는 태도야말로 이 책에 오래 지속되는 유용성을 부여한다.

『AI 투자: 경쟁 우위와 함정을 구별하는 여섯 가지 사고 모델』은 애초에 내가 Rob May의 뉴스레터를 읽게 된 계기였던 제1원칙에 기반한 사고를 보여 준다. 방어 가능한 사업과 매력적인 이야기를 구별하려는 투자자, 그리고 전자를 구축하려는 기업가에게 사려 깊고 읽을 가치가 있는 책이다.