성공한 AI 스타트업, 경쟁 많은 시장에서 어떻게 차별화했을까?

AI 시장, 더 이상 '블루오션'이 아니다

최근 AI 분야는 초기의 폭발적인 성장세보다 여러 경쟁사들이 빠르게 쏟아져 나오면서 기존 산업만큼이나 경쟁이 치열해진 분위기입니다. 예전에는 새로운 모델이나 기술이 나올 때마다 신사업 아이디어가 넘쳐났지만, 점점 더 뻔한 아이템들이 빠르게 소진되며 진입 장벽이 높아지는 모습입니다. 구체적으로 보험·은행·마케팅 등 각 분야에서는 이미 다수의 스타트업이 유사한 서비스로 시장을 선점하고 있어 단순한 '자동화'로 차별화를 이루기 어렵습니다.

뻔한 아이디어, 경쟁에 뒤처지는 이유

경쟁이 치열해질수록 멀리 내다보는 전략이 필요합니다. 눈에 확 띄는 핫한 아이템만 따라가면 대체재가 넘치고 3등부터는 사실상 생존이 어려운 현실이 펼쳐집니다. 당장 시장에서 많이 언급되는 분야에 진입하면 5개, 10개, 100개 넘는 경쟁자들과 싸워야 할 확률이 높습니다. 실제로 이런 들끓는 시장에서는 1등·2등만 살아남고 대부분의 후발주자는 퇴장하는 패턴이 반복된다는 점을 여러 창업 사례에서 확인할 수 있습니다.

모든 성공 스타트업은 '비인기', '논란', '불확실성'에서 시작했다

반대로 진정한 성공 기업들은 대다수가 처음엔 대중의 냉대, 또는 거센 반대에 직면했습니다. 문제의 핵심은 '새로움'이 아니라 '아무도 안 하려고 하거나, 불가능해 보이는 런칭'입니다. 예를 들어 우버, 도어대시, 코인베이스, 오픈AI 등 거의 모든 성공사례가 '경쟁이 너무 많다', '법적으로 애매하다', '이상하다' 등등의 이유로 투자자나 창업가 대다수가 회피했던 영역에서 시작해 결국 대세로 떠올랐습니다.

실제로 뭘 달랐을까? – 도어대시, 우버, 코인베이스 사례

도어대시는 이미 포스트메이츠·심리스 등 강력한 경쟁자가 다수 포진한 음식배달 시장에 진입하며 무모해 보였습니다. 왜 살아남았을까요? 기존 업체들이 '식사 제작-배달'을 모두 통제해야 성공할 거라는 인식에 편승했을 때, 도어대시는 핵심 비즈니스를 단순하게 가져가고 오히려 '음식 주문·배달 연결 플랫폼'에 집중했습니다. 그 결과 운영이 더 효율적이고, 빠른 시장 확장으로 이어졌습니다.

우버와 리프트 역시 합법성과 규제가 워낙 까다로운 '승객 운송'이라는 분야에서 실제 창업자들은 '불법이 아니냐, 잡혀갈 수 있다'는 두려움과 싸워야 했습니다. 하지만 스마트폰·위치추적의 확산으로 업계 전체의 안전과 투명성이 기존 택시 시스템 대비 압도적으로 높아졌으므로, 법 조항이 오히려 발목을 잡는 상황이 됐다는 점을 간파했습니다. 결국 제도 변화까지 만들어내며 시장 판도를 뒤엎었습니다.

코인베이스의 경우 사이퍼펑크 성향의 기존 암호화폐 시장과 달리, 일반 사용자가 쉽게 접근할 수 있는 서비스를 만들고 금융 규제기관과 적극 협력하는 전략을 택해 기존 커뮤니티의 비난과 괴리에도 불구하고 대중화에 성공했습니다.

'불확실성'에 뛰어드는 용기, 타이밍이 관건

이들 기업이 보여주는 공통점은 모든 사례에서 불확실하고 위험해 보이는 선택을 의식적으로 고민했다는 점입니다. 법적으로 회색지대이거나, 기존 업체가 전부 실패해 '절망의 흔적'만 남은 분야, 투자자들이 선호하지 않는 구조(예: 하드웨어, 작은 시장, 로컬 기반 등)까지 내부 논리와 시장의 실제 욕구를 철저히 파악한 뒤, 흔들림 없이 밀고 갔다는 특징이 있습니다.

특히 새로운 플랫폼(아이폰, AI 등)이 등장한 뒤 약 2년간은 '뻔한 아이디어'가 쏟아지며 시장 전체가 달아오르다가, 그 시기가 지나면 진짜로 차별화된 아이템만이 살아남는 국면으로 빠르게 전환된다는 경험적 패턴이 반복되고 있습니다.

'게임의 룰'을 바꾼 최근 사례 – 코드젠, 컴파운드 스타트업, 하드웨어 솔루션

최근 AI 기업 중에서는 특정 기업이 기업용 소프트웨어 전환에서 코드젠(codegen) 기술을 활용, 과거에는 데이터 마이그레이션에 수개월 걸렸던 작업을 2주나 하루 만에 완성해 제공하는 사례가 나오고 있습니다. 또 전통적으로 '부분 솔루션'이 권장되던 SaaS 업계에서 아예 한 번에 전체 제품(구매·회계·관리 등)을 구현하는 '컴파운드' 방식으로, 고객 확보와 시장 지배력을 극대화한 사례도 등장합니다.

플록 세이프티(Flock Safety)라는 하드웨어+AI 제품기업 역시 소규모 지역사회 시장을 넘어서 시청, 경찰 등 정부조직까지 고객으로 확장하며 본질적인 사회 문제 해결에 접근한 사례로 눈길을 끕니다.

'풀스택'·'FD 모델' 등 낡은 공식에 매몰되지 않는 접근

스타트업계에서 한때 성행하던 '풀스택 스타트업', '전담 엔지니어(Forward Deployed Engineer)' 등 제공 방식을 당연시하다 보면, 새로운 기술 변화에서는 오히려 이런 공식에서 벗어난 접근이 성공 가능성이 더 높아질 수 있습니다. 실제로 AI 활용이 적극적으로 도입되는 최근 엔터프라이즈 시장에서는 'FD 모델' 자체를 AI가 대체하거나, 사람 개입 없이 바로 사용자 요구를 반영하는 구조로 초고속 고객 확장에 성공한 사례가 나타나고 있습니다.

실제 성공을 가르는 핵심: 사용자(시장)의 '실제 욕구'에 집중

지금까지 살펴본 대부분의 사례에서 핵심은 '실제 사람·시장·사회가 반드시 필요로 하는 것'에 가장 집요하게 집중한다는 점입니다. 시장의 평판, 뉴스, 기존 투자 공식보다 실제 고객과 직접 만나서 얻은 경험·데이터를 통해 의미를 발견하고, 거기를 파고드는 전략이 실제 성장·수익으로 이어진다는 사실을 알 수 있습니다.

창의적이고 어려운 기술, 폄하 대신 직접 실행으로 검증

오픈AI나 스페이스X 사례처럼 대다수 전문가·학술계가 시도조차 불가능하다고 본 장기 프로젝트에서도 결국 집중력과 지속적인 실행이 불확실성을 돌파해냅니다. 초기에 거의 모든 메이저 플레이어들이 '성공할 리 없다', '연구로만 그칠 것이다' 등을 내세웠지만, 끝까지 실물을 만들고 개선하는 집단만이 산업 판도를 바꿨습니다.

현실적으로 따져봐야 할 부분들

이러한 접근 방식이 항상 성공을 보장하는 것은 아닙니다. 불확실성이 극심한 분야에 도전할수록 실패 가능성도 높고, 보이지 않는 규제·법적 리스크도 상당히 큽니다. 스타트업의 생존 확률은 일반적인 경쟁시장보다 예측이 어렵고, 법이나 정책이 어떻게 바뀔지 미리 알 수 없습니다. 특히 하드웨어, 정부 대상 시장, 전면적인 제품 개발 등은 초기자본과 장기 투자가 필수인 만큼, 단기간 성과만 기대하기 어렵습니다.

또, '제도적 규제'나 '기존 고객 요구'와 정면 충돌할 수 있는 프로젝트는 사업 확장·투자 유치 단계에서 추가적인 장벽에 부딪힐 가능성이 있습니다. 예를 들어, 음식 배달처럼 이미 경쟁사가 많은 시장에서는 기존 업체와 차별화가 체감되어야만 살아남을 수 있습니다. 실제로 자사 기술력이 아닌 '실제 사용자 불편', '사회적 수요' 등 근본적 문제에서 아이디어를 출발하지 않으면, 수년간 투자 후에도 지속 성장하기 어렵습니다.

그리고 초기 성공 사례에만 집중하면, 모든 분야에 이런 전략이 통하는 듯한 착각에 빠질 수 있으며, 기술·자본·시장 파악 등 복수의 조건이 갖춰져야 한다는 점도 현실적으로 고려해야 합니다. 반복적인 부분 작업, 자동화, 명확한 고객 불만이 존재하는 업종에서는 위 접근이 큰 효과를 기대할 수 있으나, 창의성과 감성이 중시되는 영역(예: 예술, 디자인 등)에서는 오히려 한계가 있을 수 있습니다.

종합적으로 보면, 실제 고객과 직접 소통하며 문제의 본질에서 출발하는 창업 접근은 회색지대나 비인기 분야에서 '성공 방정식'을 찾는 데 매우 큰 강점이 있습니다. 반면 트렌드만 좇거나 소문·평판에 의존해 아이디어를 선별하면 장기적 승부에서 뒤처질 수 있습니다.

결국 시장의 진짜 요구, 실행력, 타이밍, 실행자의 집념이 결합될 때 스타트업은 경쟁에서 차별화된 성과를 낳게 됩니다.

출처 및 참고 :