2025년 최신 AI 스타트업 생존전략: 실전 사례로 보는 7가지 사업 방어전략(모트)와 성공 요인

AI 혁신이 본격화된 2025년, 이제 스타트업 창업자들은 '모트(moat, 사업의 방어선)'에 대한 고민이 더 이상 선택이 아니라 필수가 된 상황입니다. 경쟁이 무한대로 몰려드는 AI 시장에서 살아남으려면 어떤 전략을 갖춰야 할지, 최근에 논의된 실제 경험과 인사이트를 바탕으로 정리해 봅니다.

창업 초기, '모트'보다 먼저 생각할 일

여러 경험자들의 조언에 따르면, 초기 스타트업 단계에서 가장 먼저 해야 할 일은 명확한 '고통점(painpoint)'을 가진 사람을 찾고 그 문제를 우선 해결하는 것입니다. 실제로 소프트웨어, 특히 AI를 활용하면 여전히 쉽게 풀리지 않는 문제들이 곳곳에 남아 있습니다. 이러한 문제를 제대로 해결하면, 수십억에서 수백억 달러 이상의 가치를 지닌 사업을 만들어 낼 수 있습니다. 처음에는 '속도'와 '집중적인 실행력'이 경쟁력의 전부이며, 모트에 대해서 너무 빨리 고민할 이유는 없다는 점이 강조되었습니다.

AI 시장에서 모트(사업 방어선)의 의미와 변화

'모트'라는 개념은 경쟁사를 방어하는 전략입니다. 과거 인터넷 기업 시대보다, 오늘날 AI 분야에서는 모트에 대해 훨씬 활발한 논의가 이어지고 있습니다. 그 이유는 대형 AI 모델 회사(예: OpenAI, Anthropic 등)가 언제든지 경쟁 제품을 내놓을 수 있는 환경이기 때문입니다. 초기에는 빠른 개발과 실행이 최대의 경쟁력이라 볼 수 있지만, 일정 단계에 올라서면 반드시 자신만의 방어선을 구축해야 한다는 의견이 많았습니다.

7가지 사업 방어전략(모트)와 실제 사례

핵심은 아래와 같은 7가지 '파워'를 중심으로 구분됩니다. 각각 실제 IT, AI 현장에서 사례와 경험이 풍부하게 언급되었습니다.

1. 프로세스 파워: 복잡한 업무 자동화와 특화된 시스템 구축

케이스텍스트, Greenlight, CASA 등은 AI를 활용해 은행의 KYC, 대출 심사 등 복잡하고 실수에 민감한 업무를 자동화했습니다. 주말 해커톤에서 만들 수 있는 데모와 실제 현장에서 쓸 수 있는 제품의 차이는 매우 크며, 마지막 10%의 완성도를 높이는데 어마어마한 시간이 소요된다는 점이 강조되었습니다. 이러한 고도의 시스템은 한 번 자리를 잡으면 경쟁자가 복제하기 쉽지 않습니다.

2. 코너 리소스: 희소한 자원이나 특허, 데이터의 독점

제약 회사의 특허나, 정부와의 독점적인 데이터 및 접근권을 확보한 Scale AI, Palantir 등이 대표 사례입니다. 스타트업 수준에서는 고객사의 실제 데이터를 기반으로 적합한 워크플로를 구축하고, 이를 통해 고유한 데이터셋과 맞춤형 AI를 만드는 방식이 제공되었습니다. 캐릭터AI가 LLM의 파라미터 튜닝을 통해 모델의 단가를 10분의 1로 낮춘 사례 역시 이 범주에서 다뤄졌습니다.

3. 전환비용(스위칭 코스트): 한번 쓰기 시작하면 바꾸기 힘든 구조

오라클, 세일즈포스처럼 중요한 데이터를 오랜 기간 누적시켜서, 한번 도입한 후에는 바꾸는 데 큰 비용과 시간이 드는 구조가 여전히 유효합니다. AI 분야에서도 HappyRobot, Salient 등 장기 현장 맞춤형 프로젝트 이후 고객사와의 독점적인 워크플로가 구축되면, 경쟁사로의 전환이 힘들어지는 효과가 발생합니다. 최근에는 LLM을 활용해 데이터 마이그레이션 비용 자체를 낮추는 혁신도 이루어지고 있습니다.

4. 카운터포지셔닝: 기존 강자의 약점을 활용한 진입 전략

기존 기업, 예를 들어 고객지원 SaaS 회사가 직원 숫자 기반 요금체계를 고수할 때, AI 신생기업들은 실제 업무량을 기준으로 요금체계를 바꿔 새로운 영역을 창출하는 경우가 있습니다. 대표적으로 오카는 HVAC 등 생활 밀착 서비스 영역에서 기존 회사가 차지하던 1%의 소프트웨어 매출을 10%까지 확대했습니다. 또한 뒤늦게 진입해도 더 뛰어난 제품으로 초기를 뒤집는 Stripe, DoorDash, Legora, GigaML 등의 사례도 소개되었습니다.

5. 브랜드: 사용자의 신뢰와 습관을 장악한 이름값

오픈AI ChatGPT가 구글 Gemini보다 월등히 많은 일일사용자를 확보한 사실은, 브랜드 가치가 AI 시대에도 여전히 결정적이라는 점을 보여줍니다. 이 브랜드 효과는 일정 단계 이상에서 수치로도 분명히 드러나며, 단기간 내에 거대한 브랜드를 만들 수 있다는 실례로 분석되었습니다.

6. 네트워크 효과: 많은 사용자가 모일수록 가치가 커지는 구조

페이스북, 비자카드처럼 사용자가 늘수록 서비스 가치가 증대되는 구조입니다. AI 스타트업은 사용자 데이터와 피드백이 모델 개선의 핵심, 서비스 자체가 사용자 데이터를 모아가며 발전시키는 커서(Cursor), 챗GPT 등에서 네트워크 효과가 뚜렷하게 작용하고 있습니다.

7. 규모의 경제: 대규모 투자와 인프라로 단가를 낮추는 전략

대형 LLM 모델 트레이닝과 검색 엔진 크롤링에서 이 전략이 활발하게 사용되고 있습니다. 구글, OpenAI와 같은 기업들만 거대한 모델을 경제적으로 유지할 수 있고, 엑사(EXA)같은 신생기업도 웹 전체를 크롤링해서 다수 고객에게 재활용하는 방식으로 규모의 경제 효과를 애플리케이션 레이어까지 가져왔습니다.

실제 사업 현장에서의 적용 팁

• 초기에는 어떤 모트가 될지 집착하지 말고, 고객의 진짜 고통을 정확히 파악해 집중적으로 해결하는 것이 우선입니다.

• 모든 모트 전략은 제품·서비스가 시장에서 자리잡고 난 뒤에야 본격적으로 고민해도 늦지 않다는 의견이 여러 차례 나왔습니다. 성급하게 모트만 보고 사업을 비교하기보다, 구축할 내용이 생길 때부터 본격적으로 고민하는 것이 현실적입니다.

• '속도'와 '집중력'이 모트 이상의 위력을 발휘하는 시기가 분명 존재하며, 실제로 커서(Cursor)나 오픈AI 역시 초기에 '1일 개발 스프린트'처럼 빠르게 반복하고 실제 사용자를 늘려가면서 성장했습니다.

• 각 모트별로 사업 방어선이 되는 핵심 원리와 실제 현장에서의 적용 사례를 세밀하게 분석하면, 경쟁이 심화된 2025년 AI 시장에서 좌초하지 않고 꾸준히 확장해 나가는 데 큰 도움이 될 수 있습니다.

창업을 준비하거나 사업을 확장하는 분들이라면, 급격히 바뀌는 AI 생태계에서 어느 모트가 내 사업에 적용될 수 있을지 구체적으로 고민하고, 실제 사례에서 발견된 원리와 실행 노하우를 참고해보는 것이 경쟁력을 높이는 길이 될 것입니다.

출처 및 참고 :