이제 AI로 실현 가능한 스타트업 아이디어들 [유튜브]

• YC의 파트너들과 CEO Garry Tan이 요즘 LLM들 때문에 가능해진 새로운 아이디어들과 이에 맞는 스타트업의 제품 전략에 대해 얘기하는 영상
• AI 도입으로 인해 불가능했던 아이디어들이 실현 가능해졌으며, 특히 리크루팅, 교육, 에이전트 인프라 분야에서 급격한 변화가 진행 중임
• 기술 중심의 창업 아이디어 탐색이 더 효과적이며, 복잡한 시장 조사보다 흥미 기반으로 시작하는 것이 유리한 시대로 전환되고 있음
• AI의 발전은 기존 낮은 마진의 풀스택 비즈니스 모델을 고마진 구조로 전환시킬 수 있는 잠재력을 가짐
• 여전히 AI 인프라, MLOps, 멀티모달 인터페이스 분야에서 창업 기회가 많으며, 초기에는 무시받았던 분야가 재조명 받고 있음
• 스타트업의 성공 요인으로는 모델 품질 뿐 아니라 유통, 브랜딩, 운영 단순성 등의 요소가 결합되어야 함

Intro: 지금은 AI 창업의 황금기

• 최신 기술을 탐색하고 있는 창업자라면, 우연히 마법 같은 결과물을 얻는 일이 점점 더 잦아지고 있음
• 최근 등장한 대표적인 AI 스타트업(예: Meror, Apriora, Revision Dojo, Adexia, Speak)들은 각각 소프트웨어 엔지니어 채용, 테크니컬 인터뷰, 맞춤형 학습, 교사 업무 자동화, 개인화 언어 학습 등 다양한 문제를 AI와 에이전트로 해결하고 있음
• AI와 에이전트 중심 생태계가 열리면서 새로운 인프라와 툴링의 필요성이 증가 중임

기존에는 불가능했던 스타트업 아이디어들

리크루팅 플랫폼의 진화

• 예전에는 엔지니어 평가를 위한 라벨링 데이터셋을 수년간 구축해야 했지만, 이제는 LLM이 바로 평가를 대체할 수 있음
• 예: Meror는 LLM을 활용하여 즉시 엔지니어 평가가 가능한 AI 기반 채용 마켓플레이스 운영
• TripleByte와 달리, Meror는 초기부터 AI 평가를 적용하여 확장성과 다양성 확보
• Apriora는 기술 인터뷰 에이전트를 통해 프리스크리닝 자동화, 대기업도 채택 중

교육 분야의 하이퍼 개인화

• AI는 학생의 학습 여정을 정밀하게 파악하고 반응할 수 있어, 개인 튜터에 근접한 경험 제공 가능
• Revision Dojo: 학생 맞춤형 플래시카드 학습 서비스
• Adexia: 교사용 채점 지원 에이전트 제공, 업무 부담 감소 효과 입증

더 나은 제품 = 더 넓은 유통?

• AI가 더 나은 제품을 만들 수 있는 시대지만, 소비자 대상 스타트업은 여전히 유통에 고생
• 예: OpenAI는 프리미엄 모델 구조(기본 무료 + 일부 유료) 로 성공을 거두고 있음
• Speak처럼 좋은 제품은 유료 구독을 통해 성장이 가능
• 학교 통합, 인증 시스템, UI/UX 최적화 등에서 브랜드와 전환 비용 확보가 중요

플랫폼 중립성과 빅테크의 모순

• 대형 테크기업들(OpenAI, Google, Meta)의 AI 서비스 전략은 제품 품질, 플랫폼 연동, 브랜드, 진입장벽 등 다양한 "모트" 요소 확보에 집중됨
• Siri, Google Assistant 등은 여전히 발전이 미비한데, 이는 플랫폼 폐쇄성 때문
• 플랫폼 중립성이 보장되지 않으면, 새로운 AI 제품이 성장하기 어렵다는 구조적 문제가 존재
• Google은 성능 좋은 Gemini 모델이 있음에도 내부 조직 이슈로 사용자 도달 실패 중

풀스택 스타트업의 재조명

• 과거에는 인프라, 운영, 인력 구성으로 인해 풀스택 모델의 마진이 낮았음
• 예: TripleByte, Atrium, ZS 등은 좋은 아이디어였지만 복잡성과 낮은 수익성으로 고전
• 그러나 지금은 AI 에이전트를 통해 기존 오퍼레이션을 자동화, 고마진 구조로 탈바꿈 가능
• 예: YC의 Legora는 법률 분야 AI 에이전트 기반 서비스로 빠르게 성장 중

인프라와 MLOps는 여전히 기회의 땅

• 한동안 외면받던 ML 툴링과 인프라 스타트업이 지금은 매우 주목받는 분야로 전환됨
• 예: Replicate는 이미지 생성 모델 붐 이후 급성장
• Olama는 LLM을 로컬에서 쉽게 실행할 수 있는 툴 제공으로 각광
• 핵심 교훈: 기술이 준비되기 전에 관심을 갖고 꾸준히 시도한 팀이 최종적으로 큰 기회를 잡음

스타트업 조언의 전환

• 과거에는 “먼저 팔아보고 나중에 만들어라”는 Lean Startup 전략이 강조되었음
• 하지만 AI 시대에는 흥미 기반 실험과 기술 탐색이 더 효과적인 전략
• 흥미로운 기술을 먼저 활용하고, 직접 실험하며, 신기술 경계선에 머무르는 과정에서 자연스럽게 혁신적인 아이디어와 솔루션이 등장함
• 적절한 프롬프트, 데이터셋, 감각만으로도 새로운 가능성을 구현할 수 있음
• 여전히 많은 기업들이 LLM 도입에 미온적이며, 이는 스타트업에게는 기회임
• 유니콘이 실제로 내부적으로 AI 트랜스포메이션을 적극 추진하는 사례는 적으므로, 신생 스타트업이 더 민첩하게 시장 기회를 포착 가능함

마무리

• 지금은 AI 덕분에 1년 전에는 불가능했던 아이디어도 실현 가능한 시대
• 풀스택, 리크루팅, 에듀테크, 법률, 인프라, 오퍼레이션 자동화 등 전방위 영역에 혁신적 기회가 열려 있음
• 기술에 대한 호기심을 따르는 것이 최고의 창업 아이디어를 찾는 방법
• 아직도 수많은 기업이 변화를 시작하지 않았기 때문에 기회의 문은 활짝 열려 있음