AI M&A가 가속화되는 이유와 창업자들이 이에 대해 할 수 있는 일

2025년에 우리가 목격한 M&A 침체에도 불구하고, 올해 상반기 전체 거래량이 9% 감소했습니다.AI는 이러한 추세에 계속해서 역행하고 있습니다. 올해 MongoDB가 Voyage AI를 220억 14.8천만 달러에 인수하고, Meta가 Scale AI의 지분 49%를 XNUMX억 달러에 인수한 것은 한동안 진행되어 온 변화를 보여줍니다. 하이퍼스케일러와 대기업들이 다운스트림으로 진출하고 더욱 빠르게 움직이고 있습니다.

시급성은 분명합니다. AI가 인프라, 고객 기대치, 그리고 경쟁 구도를 재정의함에 따라, 기업들은 자체 개발보다는 인수를 선택하는 경우가 많습니다. 소수 지분과 완전 인수는 경쟁력을 유지하기 위해 필수적이며, 그 어느 때보다 빠르게 진행되고 있습니다.

이러한 활동은 더 이상 기반 모델에만 국한되지 않습니다. 새로운 에이전트 자동화 계층과 수직적 툴링을 개척하는 초기 단계 기업들은 그 어느 때보다 초기부터 관심을 받고 있습니다. 이러한 기업의 창업자들에게 이는 M&A와 지분 확보가 더 이상 단순한 출구 전략이 아니라는 것을 의미합니다. 기업 구축 전략의 일부가 되고 있습니다.

'구매 대 구축' 사고방식에 적응하기

이전 사이클에서는 초기 단계의 스타트업이 인수 대상이 되는 경우가 드물었습니다. 대기업들은 시간, 인재, 자원이 허락하는 한 자체 개발하는 것을 선호했습니다. 하지만 AI는 그러한 플레이북에 비해 너무 빠르게 발전했습니다. 내부적으로 6개월이 걸리는 제품도 민첩한 AI 기반 스타트업은 그 절반의 시간 안에 개발할 수 있습니다. 오늘날 진정한 위험은 너무 일찍 인수하는 것이 아니라, 너무 늦게 인수하거나 아예 인수하지 않는 것입니다.

이는 시장의 경계심으로 인해 초기 단계 인수가 둔화되었던 2022년과 2023년과는 근본적인 변화를 의미합니다. 오늘날 주저함은 핵심 역량이나 독점 데이터 세트를 도입하지 못하게 될 수 있습니다.

회사의 스토리를 적극적으로 형성하고, 방어 가능한 기술이든 고유한 고객 데이터 루프든 "빠르게 구축하기 어려운" 경쟁력을 설득력 있게 표현할 수 있는 창업자들은 특히 유리한 위치에 있습니다. 가장 전략적인 창업자들은 기다리지 않습니다. 장기적인 가치를 일찍 정의하여 시장과 잠재적인 미래 파트너 모두에게 명확하게 전달합니다.

거래는 여전히 관계에 달려 있습니다

AI 스타트업은 빠르게 발전할 수 있지만, M&A 과정은 이를 따라잡기 어렵습니다. 거래는 시간이 걸리고, 정체되며, 특히 실사 과정에서 위험 신호가 포착될 경우 무산될 수 있습니다. 제가 목격한 흔하고 (피할 수 있는) 문제들로는 불분명한 지적 재산권 소유권, 주요 계약서에 누락된 동의권, 또는 복잡한 자본금 산정표 등이 있습니다. 이러한 문제들은 모두 조기에 해결하면 해결 가능하며, 구매자의 신뢰도와 거래 속도에 상당한 영향을 미칩니다.

M&A는 일반적으로 긴 리드타임을 필요로 하기 때문에, 창업자는 마치 거래가 임박하지 않은 것처럼 행동해야 합니다. 유망한 제안에 모든 것을 걸고 싶은 유혹이 들 수 있지만, 고객 및 파트너와의 모멘텀을 유지하는 것이 중요합니다. 특히 거래가 지연되거나 무산될 경우 더욱 그렇습니다.

기본적인 실사 과정을 넘어, 가장 성공적인 인수는 신뢰를 기반으로 합니다. 이러한 신뢰는 매각할 준비가 되었을 때 받는 단순한 이메일로 시작되는 것이 아닙니다. 오랜 시간에 걸쳐, 심지어 M&A가 논의되기 훨씬 전부터 형성됩니다. 기업 개발팀 및 전략적 파트너와 정기적으로 소통하는 창업자는 신뢰를 쌓고 항상 고객의 마음속에 남습니다. 이러한 관계는 결국 M&A 논의가 시작될 때 매우 귀중한 자산이 됩니다.

오늘날의 구매자는 누구인가 정말로 찾는 사람

그렇다면 2025년 인수자들의 눈에 띄는 점은 무엇일까요? 제 경험상, 초기에 큰 관심을 모은 AI 스타트업들은 세 가지 주요 특징을 공유합니다.

1. 명확한 ROI: 특히 마찰이 심한 워크플로우에서 측정 가능한 시간 또는 비용 절감 효과를 제공하는 솔루션은 기업 구매자에게 강력한 공감을 불러일으킵니다. 그 가치는 명확하고 타당해야 합니다.
2. 엔터프라이즈 스택에 원활하게 통합: 인프라를 크게 변경하지 않고도 기존 워크플로에 통합할 수 있는 제품은 통합하기가 더 쉽습니다. 원활한 API, 클라우드 데이터 웨어하우스 또는 BI 도구와의 호환성, 그리고 직관적인 UI/UX가 이러한 통합에 도움을 줍니다.
3. 보안 및 설명 가능성: AI 도입이 확대됨에 따라 거버넌스와 감사 기능은 더 이상 "있으면 좋은 것"이 아닙니다. 구매자는 규정 준수에 민감한 환경에 배포할 수 있고, 명확한 감독 및 위험 관리 메커니즘을 갖춘 제품을 기대합니다.

그 좋은 예로 AI 애플리케이션을 위한 비정형 데이터의 발견과 강화를 전문으로 하는 스타트업인 Deasy Labs가 있습니다. 최근 Collibra에 인수되었습니다.고객이 비정형 파일을 처리할 수 있도록 플랫폼 기능을 강화하고자 했던 Deasy. 2023년에 설립된 Deasy는 중요한 비즈니스 니즈를 해결하고 "빠르게 구축하기 어려운" 기능을 구축하는 AI 스타트업이 어떻게 자체 로드맵을 가속화하려는 기존 기업들의 인수 관심을 자연스럽게 끌어내는지 보여주는 좋은 사례입니다.

그렇다면 창업자들은 다음에 무엇을 해야 할까?

AI 창업자들에게 기업 구매자들의 관심은 더 이상 단순히 출구 전략의 관점에서만 고려되어서는 안 됩니다. 많은 경우 전략적 투자와 인수합병(M&A)은 규모 확장의 발판이 될 수 있습니다. 이러한 사고방식을 일찍부터 받아들이고 제품 개발, 고객 확보, 파트너십 구축 방식에 반영하는 기업은 성공할 가능성이 가장 높습니다.

시장 변화에 대응하는 것이 아닙니다. 상업적인 관심을 예측하고 인수자가 찾아오기 전에 기반을 다지는 것이 중요합니다. 이러한 역학 관계를 이해하고 처음부터 로드맵에 반영하는 창업자는 차세대 AI 거래 흐름을 파악하고 이끌어갈 최적의 위치에 서게 될 것입니다.