AI 소비자 스타트업, 이제 어디에 베팅해야 살아남을까?
소비자 인터넷, 다시 열린 판에서 시작하는 게임
지난 10여 년 동안 VC 자금은 B2B와 SaaS로 쏠렸습니다. 소비자 서비스는 플랫폼 잠김, 광고비 상승, 성장 정체라는 이유로 외면받았습니다. 이제 AI가 이 공식을 다시 깨고 있습니다.
대형 모델이 보편 인프라가 되면서 과거에 "망한 카테고리"로 취급되던 영역이 재검토 대상이 됐습니다. 메일, 브라우저, 음악, 교육처럼 모두가 한 번씩 도전했다 포기했던 분야입니다. 예전에는 기능을 조금 더 잘 만드는 수준으로는 차별화가 어려웠습니다. 지금은 다릅니다. 생성 모델 덕분에 제품의 작동 방식 자체를 바꿀 수 있습니다.
투자 관점에서도 변화가 보입니다. 이제 명확한 카테고리 정의보다 '제품을 잘 만드는 사람'에 베팅하는 패턴이 강해집니다. AI가 열어준 기회를 창업자가 먼저 발견하고, 투자자는 거기에 뒤늦게 따라가는 구조입니다. 문제는 트렌드와 팀만으로는 부족하다는 점입니다. 문화와 타이밍이 맞아야 소비자 서비스가 폭발합니다. 이 타이밍은 여전히 예측이 거의 불가능합니다.
Suno와 Anchor가 보여준 '불가능했던 카테고리'의 재개발
과거 20년 동안 인터넷은 텍스트, 사진, 영상은 폭발적으로 늘렸습니다. 음악만 예외였습니다. 글은 블로그와 SNS가, 사진은 스마트폰 카메라와 인스타그램이, 영상은 유튜브와 틱톡이 장벽을 낮췄습니다. 음악은 여전히 악기, 작곡, 장비라는 높은 진입장벽이 남아 있었습니다.
Suno 같은 생성형 음악 서비스는 여기서 출발합니다. AI로 누구나 곡을 만들 수 있게 하면, 음악도 글이나 사진처럼 "모두가 생산자이자 소비자인 매체"가 될 수 있다는 전제입니다. 처음에는 장난처럼 쓰는 사용자가 많지만, 시간이 갈수록 자신이 만든 음악을 진지하게 소비하는 이용자가 늘어납니다. 남이 만든 음악을 듣기만 하던 사람들이 자신의 감정과 상황에 맞는 곡을 직접 생성해 듣는 행태가 생깁니다.
Anchor 사례도 비슷한 구조입니다. 처음에는 '소셜 오디오 플랫폼'을 지향했습니다. 이용자가 앱 안에서 녹음하고 앱 안에서만 듣는 모델입니다. 문제는 청취 행동이 이미 다른 곳에 고착돼 있었다는 점입니다. 사용자는 도구는 좋아했지만, 새로운 청취 앱으로 이동할 이유가 없었습니다. 결국 Anchor는 방향을 바꿨습니다. 제작은 Anchor에서, 청취는 Spotify와 Apple Podcast로 내보내는 인프라가 된 것입니다. API도 없어 사람이 수동으로 RSS를 만들 정도로 비효율적인 방식이었지만, "사용자가 진짜 원하는 것"에 맞춰 제품을 꺾었을 때 성장이 시작됐습니다.
핵심은 이렇습니다. AI가 카테고리 자체를 다시 가능하게 만들어도, 채택을 결정하는 것은 여전히 사용자의 기존 습관과 분배 구조입니다. 기술보다 사용자가 이미 머무는 곳에 맞춰 역할을 재정의할 수 있느냐가 성패를 가릅니다.
분배의 재학습: 창업자의 최대 약점이 된 '성장'
AI 시대에도 분배(distribution)는 거의 변하지 않았습니다. 사용자들이 시간을 쓰는 공간은 여전히 X, 유튜브, 틱톡, 인스타그램입니다. 지난 10년간 B2B SaaS에 집중한 탓에 서구권에서는 소비자 성장 인력이 사라졌습니다. 오히려 동유럽 등 일부 지역에서 퍼포먼스·그로스 전문 인력이 더 잘 남아 있다는 평가가 나옵니다.
오늘날 빠르게 크는 소비자 AI 서비스는 공통점이 있습니다. 제품 완성도보다 먼저 틱톡·릴스·인플루언서 네트워크를 전제한 성장 전략을 갖고 나옵니다. "좋은 제품이면 언젠가 입소문이 난다"는 믿음만으로는 부족합니다. 수많은 소형 크리에이터에게 도달 비용이 아직은 과소평가되어 있기 때문에, 팔로워 수천 명 단위 크리에이터들을 대량으로 활용하는 방식이 강력한 성장 채널이 되고 있습니다.
여기서 중요한 판단이 하나 더 있습니다. 제품–시장 적합성(PMF)을 확인하기 전부터 분배를 세게 밟을 것인가입니다. 많은 조언은 "PMF 이후 마케팅"을 말하지만, 실제 현장에서는 조금 다른 패턴이 보입니다. 창업자는 익명 계정이든 테스트용 자원이든 활용해, 초기에 '어떤 메시지와 형식이 사람을 멈추게 하는지'를 먼저 배우는 편이 유리해집니다. 이 과정에서 계정 하나를 태워도 다시 만들면 됩니다. 반면 성장 언어를 배우지 못한 채 제품만 다듬는 팀은 결국 폭발 타이밍을 놓칩니다.
Anchor가 도입했던 주당 15% 성장 목표 같은 강제 규율도 다시 의미가 큽니다. 남은 자금과 시간을 기준으로 데드라인을 명확히 잡고, 매주 성장을 만들기 위해 가설과 기능을 바꾸는 방식입니다. 기술 부채 정리나 구조 개선에 파묻히기 쉬운 시기에, 이런 단순한 규율이 방향을 잡아줍니다.
AI가 다시 여는 데이터의 지층: 개인 기록, 건강, 학습
현재 많은 소비자 AI 아이디어는 "데이터셋 + LLM" 구조에 가깝습니다. 개별적으로는 단순해 보이지만, 어떤 데이터에 올라타느냐에 따라 파급력이 달라집니다.
건강 영역이 대표적입니다. 이미 병원과 보험사는 방대한 진단·검사 데이터를 가지고 있습니다. 그러나 환자에게는 여전히 숫자와 의학 용어가 뒤섞인 PDF로 전달됩니다. 응급실 결과를 챗봇에 올려 해석을 받았을 때, 환자 가족이 담당 의사에게 더 나은 질문을 던질 수 있었다는 사례는 상징적입니다. 의료진이 해석 독점을 유지하던 구조가 균열되는 순간입니다. 이 틈을 타 Nori나 의료 특화 모델을 얹은 서비스들이 등장하고 있습니다.
개인 데이터도 마찬가지입니다. 카메라 롤, 위치 기록, 메시지, 운동·수면 로그는 이미 스마트폰 속에 축적돼 있습니다. 여기에 AI가 들어가면 "이 사람이 실제로 어떤 삶을 사는지"에 대한 풍부한 프로필을 만들 수 있습니다. 자주 가는 장소, 함께 찍힌 사람, 반복되는 패턴, 선호하는 음식과 취미까지 추론할 수 있습니다.
교육 스타트업 Obo의 시도는 이러한 흐름의 연장선에 있습니다. 어떤 주제든 입력하면 사용자의 수준과 선호 형식에 맞는 맞춤 코스를 생성합니다. 시간이 지날수록 사용자가 이미 알고 있는 내용과 이해 속도에 맞춰 강도를 조절합니다. 지금까지의 교육 콘텐츠가 모두에게 같은 커리큘럼을 던지는 방식이었다면, AI는 역으로 한 사람을 위해 커리큘럼이 계속 다시 쓰이는 구조를 만들 수 있습니다.
소셜 미디어의 세 번째 막: 창작자 이후의 세계
소셜 미디어는 대략 세 단계로 나눌 수 있습니다. 첫 번째는 친구·팔로우 기반의 그래프 중심 소셜입니다. 두 번째는 틱톡이 대표하는 추천 중심 소셜입니다. 세 번째 단계는 Sora 같은 AI 비디오 모델이 상징하는 생성 중심 피드에 가깝습니다.
이 단계에서는 창작자가 찍은 영상을 피드가 큐레이션하는 수준을 넘어섭니다. 사용자의 취향을 모델이 충분히 학습하면, 피드 자체가 실시간 생성된 영상으로 채워질 수 있습니다. 사용자가 프롬프트를 직접 넣지 않아도, 모델이 선호 패턴을 바탕으로 영상을 만들어 보여주는 구조입니다. 이때 인간의 역할은 촬영자가 아니라 이름, 얼굴, 캐릭터, 밈, 브랜드처럼 모델이 호출할 수 있는 '재료'를 제공하는 쪽으로 이동할 가능성이 큽니다.
소셜 서비스 입장에서는 창작자가 줄어도 상관이 없습니다. 사람들이 피드에 머무는 시간이 유지되거나 늘기만 하면 됩니다. 창업자에게 중요한 질문은 명확합니다. 이 환경에서 인간이 개입할 수 있는 지점이 어디인지, 또 그 지점을 비즈니스로 만들 수 있는지입니다.
적용 전 체크포인트
소비자 AI 영역은 기회가 크지만 착시도 많습니다. 몇 가지를 냉정하게 점검할 필요가 있습니다.
첫째, 플랫폼 리스크입니다. 새로운 분배 채널이 열릴 것이라는 기대가 큽니다. 그러나 현실에서 사용자 시간을 쥔 주체는 여전히 소수의 대형 플랫폼입니다. 틱톡·유튜브·인스타그램·X의 알고리즘과 정책 변화를 스타트업이 통제할 수 없습니다. 크리에이터 성장 플레이북에 과도하게 의존하면, 추천 로직 변경 한 번에 성장 곡선이 꺾일 수 있습니다.
둘째, 모델 레벨 경쟁입니다. Sora 사례에서 볼 수 있듯이, 대형 연구·제품 조직은 새로운 카테고리의 앱까지 직접 잘 만들기 시작했습니다. 단순히 "랩이 안 하는 사이드 카테고리"라고 믿고 들어가면, 갑작스러운 정면 충돌을 맞을 수 있습니다. 차별화 포인트가 단순 기능이 아니라, 데이터 접근권, 특정 커뮤니티, 유통망, 브랜드 신뢰처럼 시간이 쌓여야 생기는 자산인지 점검해야 합니다.
셋째, 사용자 행동 전환의 마찰입니다. AI가 기술적으로 가능하게 만든 것과 사용자가 실제로 하고 싶은 일 사이에는 항상 간격이 존재합니다. 누구나 음악을 만들 수 있어도, 모두가 음악을 만들고 싶어하는 것은 아닙니다. 새 앱에서 듣기보다는 기존 듣기 습관을 유지하려는 힘이 강합니다. 초기 유저의 "와, 신기하다" 반응을 PMF로 착각하지 않는 경계가 필요합니다.
마지막으로, 집착해야 할 지표의 선택입니다. 분배와 실험이 쉬워진 만큼 초기 다운로드와 단기 사용 지표는 과대평가되기 쉽습니다. Anchor가 생존을 위해 주당 15% 성장 목표를 걸었을 때 중요한 것은 숫자 그 자체보다도, 그 목표를 달성하기 위해 제품 방향을 과감히 틀 수 있는 심리적 압박이었습니다. 창업자는 성장 실험과 더불어, 리텐션과 유료 전환, 반복 사용 동기처럼 시간에 대한 지표를 동일한 비중으로 바라봐야 합니다.
AI는 분명히 소비자 인터넷의 두 번째 황금기를 열 수 있는 기술입니다. 다만 이 황금기를 누리는 팀은 기술 자체보다 분배, 타이밍, 사용자 행동, 모델 경쟁 구도를 냉정하게 읽어내는 팀에 가까울 가능성이 큽니다.
출처 및 참고 :
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