강연의 시작과 AI Fund의 경험

앤드류 응은 AI Fund에서의 경험을 바탕으로, 스타트업을 빠르게 성장시키는 방법에 대해 이야기합니다. 그는 AI Fund가 매달 평균 한 개의 스타트업을 공동 창업하며, 실제로 코드 작성, 고객과의 대화, 기능 설계, 가격 책정 등 스타트업의 모든 과정을 직접 경험했다고 강조합니다.

"우리는 단순히 다른 사람들이 스타트업을 만드는 것을 지켜보는 것이 아니라, 실제로 창업가들과 함께 직접 스타트업을 만들고 있습니다."

이 강연의 핵심 주제는 속도입니다. 앤드류는 스타트업의 성공 가능성을 예측하는 가장 강력한 지표 중 하나가 실행 속도라고 말합니다. 최근 AI 기술의 발전으로 스타트업이 훨씬 더 빠르게 움직일 수 있게 되었으며, 그가 직접 경험한 최신 베스트 프랙티스를 공유하고자 합니다.

AI 스택과 진짜 기회의 위치

앤드류는 AI 스택을 다음과 같이 설명합니다.

• 반도체(하드웨어)
• 클라우드(하이퍼스케일러)
• AI 파운데이션 모델
• 애플리케이션(응용) 레이어

많은 미디어와 소셜 미디어가 하드웨어나 파운데이션 모델에 집중하지만, 실제로 가장 큰 기회는 애플리케이션 레이어에 있다고 강조합니다.

"거의 정의상, 가장 큰 기회는 애플리케이션 레이어에 있을 수밖에 없습니다. 왜냐하면 실제로 수익을 창출하는 것은 애플리케이션이기 때문이죠."

에이전틱 AI의 부상과 워크플로우 혁신

최근 AI 트렌드 중 가장 중요한 변화로 에이전틱(Agentic) AI의 등장을 꼽습니다. 기존에는 AI에게 한 번에 결과물을 내놓으라고 요청했다면, 이제는 AI가 여러 단계를 거쳐 반복적으로 작업을 수행하는 방식이 가능해졌습니다.

• 예시: 에세이 작성
  1. 아웃라인 작성
  2. 웹 리서치 및 자료 수집
  3. 초안 작성
  4. 초안 검토 및 수정
  5. 반복

"에이전틱 워크플로우를 통해 모델이 여러 번 생각하고, 조사하고, 수정하는 과정을 거치면 더 나은 결과물을 얻을 수 있습니다."

이러한 에이전틱 오케스트레이션 레이어의 등장은 애플리케이션 개발을 더욱 쉽게 만들었으며, 앞으로도 애플리케이션 레이어가 가장 가치 있는 영역임을 재차 강조합니다.

빠른 실행을 위한 구체적 아이디어의 중요성

AI Fund에서는 구체적인 아이디어에만 집중합니다. 구체적이지 않은 아이디어는 빠르게 실행할 수 없기 때문입니다.

• 비구체적 예시: "AI로 헬스케어 자산을 최적화하자"
• 구체적 예시: "병원이 환자가 MRI 기기 예약을 온라인으로 할 수 있게 해주는 소프트웨어를 만들자"

"구체적인 아이디어는 속도를 가져다줍니다. 좋은 아이디어인지 아닌지는 빠르게 알 수 있습니다."

구체적인 아이디어는 팀에 명확한 방향성을 주고, 빠르게 검증하거나 실패를 확인할 수 있게 해줍니다. 또한, 오랜 시간 해당 분야를 고민한 전문가의 직감이 빠른 의사결정에 큰 도움이 된다고 말합니다.

"데이터도 중요하지만, 스타트업에서는 데이터 수집이 느릴 수 있습니다. 오히려 전문가의 직감이 더 빠른 결정을 가능하게 합니다."

빠른 피드백 루프와 AI 코딩 어시스턴트의 역할

스타트업에서 가장 큰 리스크는 고객이 원하는 것을 만들지 못하는 것입니다. 이를 해결하기 위해서는 빠른 피드백 루프가 중요합니다.

• 기본 루프: 소프트웨어 개발 → 사용자 피드백 → 개선 → 반복

AI 코딩 어시스턴트의 등장으로 엔지니어링 속도가 비약적으로 빨라졌고, 비용도 크게 줄었습니다.

"프로토타입을 만드는 속도는 10배 이상 빨라졌습니다. 이제는 한 달에 코드베이스를 세 번이나 완전히 새로 만드는 것도 어렵지 않습니다."

이제는 소프트웨어 아키텍처 선택조차도 예전처럼 '돌이킬 수 없는 결정'이 아니라, 필요하면 얼마든지 바꿀 수 있는 '양방향 문'이 되었다고 설명합니다.

"예전에는 기술 스택을 한 번 정하면 바꾸기 어려웠지만, 이제는 일주일 만에 코드베이스를 버리고 새로 만드는 것도 가능합니다."

모두가 코딩을 배워야 하는 이유

AI 코딩 어시스턴트 덕분에 코딩이 점점 쉬워지고 있습니다. 앤드류는 모든 직군이 코딩을 배워야 한다고 주장합니다.

"저희 팀의 CFO, 인사팀장, 리크루터, 프론트 데스크 직원까지 모두 코딩을 할 줄 압니다. 그 덕분에 모두가 더 뛰어난 성과를 내고 있습니다."

컴퓨터에게 원하는 것을 정확히 지시할 수 있는 능력이 미래의 핵심 역량이 될 것이며, 코딩을 배우는 것이 그 첫걸음이라고 강조합니다.

제품 피드백을 빠르게 받는 다양한 방법

제품 피드백을 빠르게 받는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 앤드류는 속도와 정확성에 따라 다양한 피드백 방법을 소개합니다.

1. 가장 빠름: 본인이 직접 제품을 써보고 직감에 따라 결정
2. 조금 느림: 팀원 3명에게 피드백 받기
3. 더 느림: 낯선 사람 3~10명에게 피드백 받기 (카페, 호텔 로비 등에서)
4. 더 느림: 100명 이상의 테스터에게 프로토타입 배포
5. 가장 느림: AB 테스트

"AB 테스트는 실리콘밸리에서 많이 이야기하지만, 실제로는 가장 느린 피드백 방법 중 하나입니다."

피드백을 받을 때는 단순히 결과만 볼 것이 아니라, 직감을 계속 업데이트하여 더 빠르고 정확한 결정을 내릴 수 있도록 해야 한다고 조언합니다.

AI 기술 이해가 속도를 높이는 이유

AI는 아직 성숙하지 않은 기술이기 때문에, AI를 잘 이해하는 팀이 그렇지 않은 팀보다 훨씬 빠르게 움직일 수 있습니다.

"AI에 대한 올바른 기술적 판단을 내리면 며칠 만에 문제를 해결할 수 있지만, 잘못된 결정을 내리면 몇 달을 허비할 수 있습니다."

또한, 최근 2년간 등장한 다양한 GenAI 빌딩 블록(프롬프트, 워크플로우, 평가, 가드레일, RAG, 임베딩, 파인튜닝 등)을 조합하면, 이전에는 상상도 못했던 소프트웨어를 빠르게 만들 수 있다고 설명합니다.

"새로운 빌딩 블록을 하나씩 익힐 때마다, 조합할 수 있는 가능성이 기하급수적으로 늘어납니다."

Q&A: AI 시대의 인간의 역할, 과장된 AI 담론, 스타트업의 경쟁력 등

1. AI 시대, 인간은 무엇을 준비해야 할까?

"미래에는 컴퓨터에게 원하는 것을 정확히 시킬 수 있는 사람이 가장 강력해질 것입니다. AI를 잘 활용할 줄 아는 사람이 그렇지 않은 사람보다 훨씬 더 강력해질 겁니다."

2. AI와 관련된 과장된 담론과 위험

앤드류는 AI가 인간을 멸종시킬 것이라는 등 과장된 위험 담론이 일부 기업의 이익을 위해 증폭되고 있다고 비판합니다.

"AI가 너무 강력해서 인류를 멸종시킬 수 있다는 건 말도 안 되는 이야기입니다. 이런 과장된 담론은 특정 기업의 펀딩이나 영향력 확대에 도움이 되었을 뿐입니다."

AI의 안전성(safety)보다는 책임감(responsibility)이 더 중요하다고 강조합니다.

"AI는 안전하거나 위험한 것이 아니라, 우리가 어떻게 사용하느냐에 따라 달라집니다. 책임감 있게 사용하는 것이 중요합니다."

3. 스타트업의 경쟁력과 모트(Moat)

"가장 중요한 것은 사용자가 정말로 원하는 제품을 만드는 것입니다. 그 외의 것들은 그 다음에 고민해도 늦지 않습니다."

모트(경쟁우위)는 시간이 지나면서 자연스럽게 생기는 경우가 많으며, 지금은 애플리케이션 레이어에 아직 아무도 만들지 않은 기회가 훨씬 많다고 강조합니다.

4. AI 빌딩 블록의 누적 효과와 유연성

여러 빌딩 블록을 조합할 때는 유연성을 유지하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 파운데이션 모델을 쉽게 교체할 수 있도록 소프트웨어를 설계하면, 새로운 모델이 나왔을 때 빠르게 전환할 수 있습니다.

"우리는 종종 어떤 모델을 쓰는지조차 모를 정도로, 새로운 모델이 더 좋으면 바로 교체합니다."

5. AI와 교육의 미래

AI가 교육을 어떻게 바꿀지에 대해선 아직 실험 단계가 많으며, 하이퍼퍼스널라이즈드(초개인화)가 될 것이라는 전망을 내놓습니다.

"교육 분야에서는 아직 실험이 많고, 최종적인 모습은 명확하지 않습니다. 앞으로 10년간은 다양한 워크플로우를 AI에 맞게 매핑하는 과정이 계속될 것입니다."

6. AI의 사회적 책임과 불평등

AI가 불평등을 심화시킬 수 있다는 우려에 대해, 앤드류는 윤리적 기준을 지키는 것이 중요하다고 강조합니다.

"만약 여러분이 만드는 것이 세상을 더 나아지게 하지 않는다고 생각된다면, 만들지 마세요. 저희도 경제적으로 성공할 수 있는 프로젝트를 윤리적 이유로 중단한 적이 있습니다."

또한, 모든 사람이 AI를 활용할 수 있도록 돕는 것이 중요하다고 덧붙입니다.

7. AI 교육의 대중화와 오픈소스의 중요성

AI에 대한 지식이 소수에게만 집중되는 것을 막기 위해, 오픈소스와 오픈웨이트 모델의 중요성을 강조합니다.

"규제나 폐쇄적인 정책이 성공하면, 소수의 기업만이 혁신을 주도하게 되고, 모두가 허락을 받아야만 새로운 것을 시도할 수 있게 됩니다. 우리는 오픈소스를 지켜내야 합니다."

마무리: 스타트업 성공을 위한 핵심 요약

앤드류는 스타트업의 성공에 있어 속도가 매우 중요하며, 이를 위해 다음을 강조합니다.

• 구체적인 아이디어에 집중할 것
• AI 코딩 어시스턴트를 활용해 빠르게 개발할 것
• 다양한 피드백 루프를 통해 빠르게 제품을 개선할 것
• AI 기술을 꾸준히 학습하고 최신 트렌드를 따라갈 것
• 책임감 있게 AI를 활용할 것

"속도와 품질 모두 중요하지만, 속도는 절대적으로 중요합니다."

마지막으로, 모두가 AI를 배우고, 오픈소스를 지키며, 책임감 있게 혁신을 이어가야 한다는 메시지로 강연을 마무리합니다.

👏 감사합니다!