"최근에 투자했던 팀 중에 AI를 활용하지 않은 팀은 거의 없는 것 같습니다." 퓨쳐플레이 성윤모 심사역의 말처럼, AI는 수많은 산업에 침투했습니다. 단순히 소프트웨어 기업뿐만 아니라, 반도체 검사 솔루션이나 의료기기 기업까지도 코어 테크놀로지에 AI를 활용하고 있습니다. 이런 환경에서 투자자들은 AI 스타트업을 어떻게 바라보고 있을까요?
도메인 전문성과 데이터 경쟁력
성윤모 심사역은 "AI를 잘한다는 말은 너무 진부해요"라고 단언합니다. 이제 AI는 누구나 접근 가능한 기술이 되었고, 핵심 경쟁력은 다른 곳에 있습니다. "돌고 돌아 어떤 데이터를 활용하는 분야의 창업이고, 그 모델과 관련된 데이터를 얼마나 오랜 기간 숙련되게 만졌고, 활용해보았는지, 결국 그 도메인 영역에 대한 전문성을 어느 때보다도 많이 보는 것 같습니다."
세상에는 공개된 데이터가 많아 보이지만, 실제로는 각 산업의 플레이어가 아니면 양질의 데이터를 수집하기 어렵습니다. 강주석 팀장(플래티넘기술투자)이 투자한 산업 공정 최적화 기업 역시 도메인 전문성을 중요하게 봤던 사례입니다. 강 심사역은 “산업 공정을 최적화 하는 수많은 기업이 있지만, 우리가 투자했던 회사는 화학 공정 내에 블랙박스로 여겨지는 부분에 대한 고유한 지식과 이를 AI에 활용할 수 있는 데이터가 있었기 때문에 이를 높게 평가했다”고 말했습니다. AI를 정말 잘 활용할 수 있는 회사인지, 그리고 AI가 잘 알지 못하는 자신만의 도메인 지식을 보유하고 있는지 두 가지 측면에서 중점적으로 판단한다는 것입니다.
수익 창출을 할 수 있는가
인터베스트 차민철 심사역은 AI 비즈니스의 수익성을 강조합니다. 과거에는 효용과 성장 가능성만으로도 투자가 이루어졌지만, 최근에는 달라졌습니다."요즘은 AI 쪽의 투자 시장뿐만 아니라 모든 투자 쪽에서 수익 창출에 대한 니즈가 많습니다. 'AI가 많은 서비스 효용을 주긴 하지만 이걸 가지고 어떻게 수익 창출을 할 것인지'에 대해서 고민을 많이 하고 가시성이 있는 기업이라면 투자 대상으로 많이 삼고 있습니다."
모델이 이미 잘 나오고 비용도 낮아지는 추세에서, 차별화 포인트는 실생활에 도움을 주는 서비스와 효율적 변화를 가져오는 비즈니스 모델이 됩니다.
여전히 기회의 땅, 온디바이스 AI
온디바이스 AI와 MPU 칩과 같은 하드웨어 설계적 접근에도 주목하고 있습니다. 강주석 팀장은 "아직 온디바이스 쪽은 뚜렷한 플레이어가 없어서" 여전히 기회가 있다고 보았습니다. 각각의 램과 롬 사이에 경험을 해결할 것이냐 아니면 캐시 메모리와 램 사이를 해결할 것이냐에 따라 아직 하드웨어적 설계적으로도 풀 문제가 많다고 보았습니다.
시장 검증과 고객 중심 접근
안준현 사회자(카이스트청년창업투자지주 이사)는 타겟 고객으로부터 정의된 사업인지를 중요시합니다. "기획 논리로서 작성이 된 것인지, 진짜 시장의 필요에 의해서 솔루션으로 보완이 된 거냐는 굉장히 다른 문제거든요." 많은 기업들이 PoC(Proof of Concept)를 강조하지만, 실제로 중요한 것은 "PoC가 끝나고 계약이 됐느냐 안 됐느냐"입니다. 시장에서 실제로 검증된 솔루션인지가 핵심입니다.
AI 콘텐츠 비즈니스의 시장성
이 외에도 AI 콘텐츠 비즈니스의 시장성에 대한 질문도 나왔습니다. “AI가 빠르게 이미지, 영상, 음악 등 콘텐츠를 생성하는 세상입니다. 투자자 입장에서 봤을 때 콘텐츠 기업과 AI를 활용하는 것을 어떻게 시장성이 있다고 판단하거나 고려할 수 있는지 궁금합니다.”
차민철 심사역은 두 가지 요소를 언급했습니다. “(시장성이 다라고 한다면) 결국에는 사용자가 콘텐츠를 많이 즐기고 사용을 해야 될 것 같습니다. 이미지나 영상이나 텍스트 등 모든 방면으로 텍스트를 콘텐츠를 생성하거나 더 퀄리티 높은 콘텐츠를 생성할 수 있는지가 시장성의 중요한 요소가 될 것 같고요. 두 번째로는 그렇게 생성한 콘텐츠 자체가 또 어떻게 2차 창작 또는 활용이 되어 수익성을 담보할 수 있는지, 그 부분이 시장성을 판단할 수 있는 중요한 요소가 될 것 같습니다.”
강주석 팀장은 콘텐츠의 형태와 활용성에 주목했습니다. 예를 들면 이미 영상을 생성하는 AI 모델이 있지만, 그 모델이 생성하는 것과 다른 출력 방식과 차별화된 포인트가 있다면 그것으로도 의미가 있다는 것입니다.
“과거 Sora 모델(영상 생성 모델)이 나왔을 무렵 비슷하게 영상을 만드는 회사의 투자 피칭을 봤던 적이 있는데요. 보편적으로 쓸 수 있는 Sora 모델이 있는데, 당신 회사의 서비스가 어떤 의미가 있냐는 질문에 이렇게 대답이 돌아왔습니다. sora가 출력한 파일은 영상 파일이 그대로 나와 인간이 수정하거나 후처리하기 어렵지만, 우리 회사 모델은 3D 모델링 형태로 출력하기 때문에 수정이 쉽다는 것이였습니다. 이처럼 최종적으로 나오는 정보도 중요하겠지만, 중간에 어떤 식으로 정보가 형성되고 나오는지를 보는 것도 중요합니다.”
정리
투자 심사역들의 의견을 종합해보면, AI 스타트업에 투자할 때 보는 핵심 요소는 다음과 같습니다.
도메인 전문성과 데이터: AI 기술력보다 해당 분야의 전문성과 독점적 데이터 확보 능력
수익 모델의 명확성: 단순 효용을 넘어 실질적인 수익 창출 방안
기술적 차별화: 독자적인 접근법이나 하드웨어 설계 능력
시장 검증: 실제 고객 니즈와 계약으로 이어지는 실행력
콘텐츠 활용성: AI 생성물의 퀄리티와 후속 활용 가능성
위 내용은 지난 2025년 4월 1일 “2025 AI 트렌드와 스타트업”을 주제로 한 포럼을 취재하여 작성했습니다. 카이스트청년창업투자지주 안준현 이사, 퓨처플레이 성윤모 수석심사역, 인터베스트 차민철 수석심사역, 플래티넘기술투자 강주석 팀장이 나와 국내 AI 스타트업 투자에 대한 이야기를 나눴습니다.
【이 내용은 AI 전문 뉴스레터 "AI안테나"에 실린 글을 토대로 재작성한 글입니다.
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