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[IT뉴스][AI 인사이트②] 앤디 색이 본 다음 시장…“AI 시대 승자는 빠른 스타트업일 수도”

온카뱅크관리자

2026-04-22 08:37:31

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="7CjQsbOcvG">
          <div contents-hash="0f73da41be4ddfddaece01ea4aa7955020993ae6175023742803a4faf853b08e" dmcf-pid="zwnVkUEolY" dmcf-ptype="general">
           <h5>‘AI 최전선’ 공동 저자 인터뷰, “좋은 스타트업의 정의부터 수익모델까지 모두 바뀐다”</h5>
           <h5>에이전트·데이터·실험 속도, AI 시대 기업 격차를 가르는 새 기준</h5>
           <h5>“한국은 조건을 갖췄다”… 남은 것은 리더십과 조직 전환의 실행력</h5> 
          </div>
          <hr class="line_divider" contents-hash="06644b0e95794abb7a7eb5bb1e4cf8f3523f0a76bce70248e6ad07871e8d1c71" dmcf-pid="qrLfEuDgTW" dmcf-ptype="line">
          <p contents-hash="b70a3d01cce44fd019aef54d07dec6178b3ab58e279cf72aac584491955b06fe" dmcf-pid="Bmo4D7waTy" dmcf-ptype="general">편집자 주 </p>
          <div contents-hash="8149613d0f1c2bb1c3dde2dc5432e4ad78cc6f3081fa4bef83ea6146a634edd5" dmcf-pid="bsg8wzrNST" dmcf-ptype="general">
           AI는 이제 기술 부서의 도입 과제가 아니라, 기업 전체의 생존 전략이 됐다. 생성형 AI의 확산은 업무 효율을 높이는 수준을 넘어 조직 운영체계, 고객 경험, 수익모델, 시장 경쟁의 규칙을 빠르게 바꾸고 있다. 중요한 것은 기술의 등장이 아니라, 그 변화에 기업이 얼마나 빠르게 적응하느냐다. 테크42는 ‘AI 최전선’ 공동 저자인 앤디 색(Andy Sack)과 애덤 브로트먼(Adam Brotman)의 인터뷰를 4편 시리즈로 소개한다. 두 저자는 스타트업 투자, 액셀러레이션, 브랜드 전략, 디지털 전환과 대기업 혁신 현장을 두루 경험한 실무형 리더들이다. 이들은 샘 올트먼, 빌 게이츠, 리드 호프먼, 이선 몰릭 등 AI 시대를 움직이는 인물들과의 대화를 바탕으로, 왜 지금 ‘AI 퍼스트’가 선택이 아니라 생존 조건이 됐는지, 그리고 어떤 기업이 다음 시장의 승자가 될 것인지에 대한 통찰을 제시한다. 
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          <hr class="line_divider" contents-hash="9a861f62cd77e9352ab430b258c1b28fd8beefc8f246ad8a97d146429c7dd6fb" dmcf-pid="KOa6rqmjCv" dmcf-ptype="line">
          <div contents-hash="25aac9b97946f887a286e18cb11ca71d89ab76c0223f18940034225438f78687" dmcf-pid="9INPmBsAyS" dmcf-ptype="general">
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="56d161e5dfae0b4f76d581562e6921de6679d84f6c9ab8340529ce973c7d9deb" dmcf-pid="2CjQsbOcWl" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="앤디 색은 단순한 기술 저자라기보다 실무형 전략가에 가깝다. 그는 포럼3(Forum3) 공동 창업자 겸 공동 최고경영자(Co-CEO)로, 공식 소개에 따르면 25년 이상 하이테크와 금융 분야에서 창업과 투자, 사업 운영을 해왔다. 마이크로소프트 최고경영자 사티아 나델라 자문을 맡았고, 시애틀 스타트업 생태계에서 파운더스 코옵(Founder’s Co-op)과 테크스타스 시애틀(Techstars Seattle)을 이끌어 온 경력도 갖고 있다." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/22/552816-OGTrtXj/20260422083559977rvxg.jpg" data-org-width="682" dmcf-mid="PD5unXLxSO" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/22/552816-OGTrtXj/20260422083559977rvxg.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            앤디 색은 단순한 기술 저자라기보다 실무형 전략가에 가깝다. 그는 포럼3(Forum3) 공동 창업자 겸 공동 최고경영자(Co-CEO)로, 공식 소개에 따르면 25년 이상 하이테크와 금융 분야에서 창업과 투자, 사업 운영을 해왔다. 마이크로소프트 최고경영자 사티아 나델라 자문을 맡았고, 시애틀 스타트업 생태계에서 파운더스 코옵(Founder’s Co-op)과 테크스타스 시애틀(Techstars Seattle)을 이끌어 온 경력도 갖고 있다.
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          <div contents-hash="690d89d84d41585ff7563e07b090b0c0dced14e00d89005c2d79e141586ac2df" dmcf-pid="VhAxOKIkSh" dmcf-ptype="general">
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          <p contents-hash="d6eda07fb7a2064b0d8b467dcbb72d8677b5c45c732115e0b704f00389bc5c74" dmcf-pid="fSkRC2hDyC" dmcf-ptype="general">샘 올트먼(오픈AI CEO), 빌 게이츠(마이크로소프트 공동 창업자), 리드 호프먼(링크드인 공동 창업자), 이선 몰릭(미 펜실베이니아대 와튼스쿨 교수), 무스타파 술레이만(당시 인플렉션 AI 최고경영자, 현 마이크로소프트 AI CEO)과의 대화를 통해 앤디 색이 1편에서 던진 메시지는 AI 퍼스트(AI-first)가 더 이상 선택이 아니라 생존 조건이라는 것이다. </p>
          <p contents-hash="d02fc728878e841d9240e95e32d55cfb724680cc59247957b4dcdc51a3e137ad" dmcf-pid="4vEehVlwCI" dmcf-ptype="general">그렇다면 그 다음 질문은 생존 다음의 문제로 넘어간다. 가령 ‘어떤 기업이 AI 시대의 승자가 될 것인가’라면 적당하지 않을까? 기존의 SaaS(서비스형 소프트웨어) 모델은 어떻게 바뀌고, AI 시장은 모델 중심 경쟁에서 어디로 이동하게 될 것인가. 그리고 한국 시장과 한국 스타트업은 이 변화 속에서 어떤 기회를 가질 수 있을까. </p>
          <p contents-hash="8f73b392a0608d4ca08c1b3f67a3e1a1eb74c3b606331488b23d5ff5741ae68b" dmcf-pid="8TDdlfSrvO" dmcf-ptype="general">앤디 색은 이번 인터뷰에서 AI 시대의 스타트업 정의, 리더십과 데이터의 우선순위, 에이전트 중심 시장, SaaS 수익모델 변화, 그리고 한국 시장에 대한 평가까지 촘촘하게 설명했다. 그런 그가 내놓은 결론은 단순한 기술 낙관론과는 거리가 멀다. 그 보다는 현재의 변화가 조직과 시장의 작동 원리를 바꾸고 있으며, 그 전환을 가장 빨리 자기 방식으로 흡수하는 기업이 압도적 우위를 점하게 된다는 쪽에 가깝다. 무엇보다 앤디 색은 AI 시대에는 ‘큰 조직’보다 ‘빠르게 실험하고 적응하는 조직’, 구체적으로는 스타트업이 더 유리할 수 있다고 봤다. </p>
          <div contents-hash="90cce2f54bf254547e9400f6c4a21534d72da9fc0192bd5166033ede43db98ee" dmcf-pid="6ywJS4vmWs" dmcf-ptype="general">
           <strong>“좋은 스타트업의 정의가 바뀌었다”… 마인드셋·데이터·실험 속도의 시대</strong>
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="6ff66dc26e952ce480112b4d4c220f2b1f3e41827f79a957a00a8f756c9a9196" dmcf-pid="PWriv8TsWm" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="빠르게 실행하는 조직인 스타트업의 업무 모습(왼쪽)과 대기업의 풍경(오른쪽). 앤디 색은 AI 시대에는 ‘큰 조직’보다 ‘빠르게 실험하고 적응하는 조직’, 구체적으로는 스타트업이 더 유리할 수 있다고 본다. (이미지=AI로 생성)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/22/552816-OGTrtXj/20260422083601624hcwg.png" data-org-width="1024" dmcf-mid="BVg9A0cnWM" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/22/552816-OGTrtXj/20260422083601624hcwg.png" width="658"></p>
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            빠르게 실행하는 조직인 스타트업의 업무 모습(왼쪽)과 대기업의 풍경(오른쪽). 앤디 색은 AI 시대에는 ‘큰 조직’보다 ‘빠르게 실험하고 적응하는 조직’, 구체적으로는 스타트업이 더 유리할 수 있다고 본다. (이미지=AI로 생성)
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          <div contents-hash="cb11f632797ab14bd4845e2571161904fa11956e074e79d4a60edde52b3470b9" dmcf-pid="QYmnT6yOCr" dmcf-ptype="general">
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          <p contents-hash="bad7cd5e218d3e4b224fd47136cf8b4d5b8a4bda957ddc3d5d8c7d3920005ccf" dmcf-pid="xGsLyPWIlw" dmcf-ptype="general">“좋은 스타트업의 정의는 극적으로 달라졌고, 나는 오히려 지금이 창업자에게 그 어느 때보다 흥미로운 시기라고 봅니다. 이전 시대에는 좋은 스타트업이란 대개 자본을 조달하고, 큰 엔지니어링 팀을 꾸리고, 독자 기술을 시간에 걸쳐 축적하는 능력으로 정의됐죠. 경쟁하려면 사람, 인프라, 자금의 규모가 필요했고요. 하지만 AI 시대에는 운동장이 근본적으로 더 평평해졌습니다. AI 활용 능력이 뛰어난 소규모 팀은 이제 과거 수십 명, 수백 명이 있어야 만들 수 있던 수준의 결과물을 만들어낼 수 있게 됐죠.” </p>
          <p contents-hash="390586570c8ecfdf86d78a9a88eca97996e54aa2c1fc235a7217842a3b4092e5" dmcf-pid="ye91xvMVhD" dmcf-ptype="general">앤디 색은 AI 시대에 ‘좋은 스타트업’의 정의를 언급하며 최근의 변화가 창업자에게는 오히려 더 흥미로운 기회가 될 수 있다고 진단했다. 그런 그가 말하는 AI 시대의 좋은 스타트업 조건은 세 가지다. </p>
          <p contents-hash="301897ac1a055a3e2dcc1c641521da9d556a0de623e2cf74198bfecbf98721f8" dmcf-pid="WV0vKw9UCE" dmcf-ptype="general">“그렇다면 지금 좋은 스타트업을 정의하는 것은 무엇일까요. 나는 세 가지를 꼽고 싶어요. 첫째는 속도와 적응력입니다. 칸아카데미(Khan Academy)의 살 칸(Sal Khan)은 GPT-4를 본 뒤 2주 만에 작동하는 AI 튜터 프로토타입을 만들었어요. 둘째는 미션의 선명함입니다.  AI가 실행의 95%를 처리할 수 있게 될수록, 가장 중요한 것은 정확히 어떤 문제를 왜 해결하려는지 아는 것이죠. 셋째는 창업자 차원의 AI 이해력입니다. 앞으로 성공할 창업자는 이 시스템이 무엇을 할 수 있고 무엇을 못하는지 스스로 이해하는 사람이라고 할 수 있어요.” </p>
          <p contents-hash="46e52159abc1ebd2fba59d0fec9b675aa24faae90c00077386e96e606e1dac02" dmcf-pid="YfpT9r2uvk" dmcf-ptype="general">앤디 색은 현재 AI 혁신 경쟁에서 무엇이 가장 중요한가를 묻는 질문에도 명확한 순서를 제시했다. 실행력, 데이터, AI 활용 역량 모두 중요하지만, 굳이 우선순위를 꼽자면 마인드셋, 데이터, 실행 순이라는 것이다. 기술 자체는 누구에게나 열려 있고 모델은 계속 좋아지고 저렴해지고 있다. 실행 역량 역시 채용하거나 내부에서 키울 수 있다. 하지만 리더십이 AI를 판을 바꾸는 기술로 받아들이지 못하고, 그에 맞춰 조직을 재편할 의지가 없다면 다른 요소는 힘을 발휘하기 어렵다는 것이 그의 설명이다. </p>
          <div contents-hash="245bec7e1bb5bccadca979cff65011a17b49c26295f6990475bf87ff12340515" dmcf-pid="G4Uy2mV7vc" dmcf-ptype="general">
           그러면서 그는 자신들이 인터뷰한 리더의 80%가 현재 세대의 AI 도구를 일상적으로 쓰고 있지도 않았다고 말했다. 즉 AI 전환의 첫 관문은 기술 도입 이전에, 리더가 직접 기술을 경험하고 충격을 체감했느냐는 문제에 가깝다. 데이터를 두 번째로 둔 이유도 분명하다. AI의 성패를 가르는 것은 결국 어떤 데이터가 뒤에 놓여 있느냐라는 것이다. 앤디 색은 모더나(Moderna)의 사례를 거론하며 말을 이어갔다. 
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           <p class="link_figure"><img alt="앤디 색은 AI 시대 좋은 스타트업의 조건으로 속도와 적응력, 미션의 선명함, 창업자 차원의 AI 이해력을 꼽았다. (이미지=AI로 생성)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/22/552816-OGTrtXj/20260422083603485rvna.png" data-org-width="1024" dmcf-mid="YPOdlfSrWz" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/22/552816-OGTrtXj/20260422083603485rvna.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            앤디 색은 AI 시대 좋은 스타트업의 조건으로 속도와 적응력, 미션의 선명함, 창업자 차원의 AI 이해력을 꼽았다. (이미지=AI로 생성)
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          <div contents-hash="fe2107a90e8944d6de0e7d7cad4c0d6d073f9c81dff0b3892d7012f1793083a6" dmcf-pid="X67YfO4qTj" dmcf-ptype="general">
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          <p contents-hash="a1b44b9bb98ed6a54624fb9402549c85e6c4fa5e5a72a9dff9a7b258e21bace1" dmcf-pid="ZPzG4I8BTN" dmcf-ptype="general">“데이터가 두 번째인 이유는, 모더나의 브라이스 샬라멜이 말했듯 ‘AI 기술 자체는 뒤에 깔린 데이터의 질을 넘어설 수 없기’ 때문입니다. 실행도 물론 중요하지만, 나는 이를 실험 속도라는 말로 다시 정의하고 싶네요. 중요한 것은 거대한 AI 프로젝트 하나를 완벽하게 수행하는 것이 아닙니다.  그 보다는 많은 실험을 빠르게 돌리고, 무엇이 작동하는지, 무엇이 거의 작동하는지 학습하고, 그 위에 계속 쌓아가는 것이라 할 수 있어요. 이는 전통적인 엔터프라이즈 IT 실행 모델과는 전혀 다르죠.” </p>
          <p contents-hash="00e7284f251eaebdb0dc9c07b89998945c99420a99835e0d4a316b9f5a865705" dmcf-pid="5QqH8C6bSa" dmcf-ptype="general">특히 그는 한국 창업자에게는 한 가지를 더 덧붙이고 싶다며 “한국 시장은 얼리어답터 성향이 강한 소비자 문화가 있고, 그것은 실제 경쟁우위가 될 수 있다”고 말했다. 그러면서 “정교한 소비자를 상대로 AI 기반 제품을 시험하고 솔직하면서도 빠른 피드백을 얻을 수 있다는 것은 매우 큰 자산”이라고 강조했다. </p>
          <p contents-hash="e143089660f3eba28456bfaaf8785cf0554f09a6f2f6c1474a8a6b09fc8b33d6" dmcf-pid="1xBX6hPKCg" dmcf-ptype="general"><strong>에이전트와 SaaS 이후의 시장… “도구가 아니라 인력처럼 기능하는 AI”</strong> </p>
          <p contents-hash="86f199ace29438be15daf9d02c8a90e40db1a1bbc5c0eb2f57ef1b594d62b28c" dmcf-pid="tMbZPlQ9lo" dmcf-ptype="general">AI 시장이 모델 중심에서 애플리케이션 중심으로 이동하고 있다는 주장에 대해서 앤디 색은 “일리 있는 주장”이라면서도 AI 시장이 단순히 모델 중심에서 애플리케이션 중심으로 이동하고 있다는 설명만으로는 부족하다고 했다. 그의 시각에서 시장은 더 나아가 에이전트 중심(agent-centric) 으로 이동하고 있다. 오픈AI, 구글(Google), 앤트로픽(Anthropic), 메타(Meta) 등이 기반모델을 놓고 벌이는 경쟁은 여전히 중요하지만, 점점 더 상품화되는 모델 자체보다 그 위에 무엇을 구축하느냐가 차별화의 핵심이 되고 있다는 것이다. </p>
          <p contents-hash="c75df5cebcb43d200dada28a905225966e552a51f796f55c8ef98ac9f7bcab5c" dmcf-pid="FUYw3o0HlL" dmcf-ptype="general">다만 여기서 그는 이선 몰릭의 경고를 언급하며 하나의 전제를 덧붙였다. 단순히 모델 API를 사용자환경(UI)과 프롬프트로 감싼 수준의 래퍼(wrapper) 앱은 다음 세대 기반모델에 쉽게 흡수되거나 대체될 수 있다는 것이다. 더 무거운 응용 AI 앱도 기반모델이 충분히 똑똑해지면 그 업무를 직접 처리하게 되면서 흔들릴 수 있다는 것이다. 그러면서 그는 오래 지속될 가치를 언급했다. </p>
          <p contents-hash="a693c64e9e24eb3451bb3f48977b2b87c4899fcaad51964b6328d65739df7759" dmcf-pid="3uGr0gpXhn" dmcf-ptype="general">“나는 오래 지속 되는 가치를 세 가지로 봅니다. 첫째는 독점 데이터입니다. 특정 업무에서 AI 앱의 성능을 실질적으로 더 좋게 만들어주는 고유하고 고품질의 데이터를 보유한 기업이라 할 수 있죠. 기술보다 데이터를 먼저 본 모더나의 접근은 좋은 사례입니다. 둘째는 도메인 전문성이 에이전트 시스템 안에 깊게 내장된 경우입니다. 단순히 AI 앱을 만드는 것이 아니라, 특정 산업이나 기능의 미묘한 맥락을 이해하는 AI 에이전트를 만드는 것이죠. 셋째는 지속적으로 적응하는 조직 역량입니다. 지금 만든 것들은 기반모델이 발전함에 따라 계속 진화해야 하기 때문입니다. 모델 레이어는 필요하지만 점점 상품화되고 있어요. 애플리케이션 레이어는 단기 가치가 머무는 곳입니다. 하지만 AI 시스템이 특정 영역 안에서 자율적으로 행동할 수 있게 되는 에이전트 레이어가 장기적으로 가장 큰 가치를 창출할 곳이라고 생각합니다.” </p>
          <p contents-hash="a86b8dccc0f419ceb50dc40feed7c76ac0fa23da8a26a64998ed4aa11301de66" dmcf-pid="07HmpaUZWi" dmcf-ptype="general">그러면서 앤디 색은 에이전틱 AI, 오픈소스 모델, 엔터프라이즈 인프라 가운데 가장 큰 변화를 이끌 요소를 묻는 질문에 “단연코 에이전틱 AI(agentic AI)”이라고 말했다. 오픈소스 모델은 접근성을 넓히고 경쟁을 촉진하며, 엔터프라이즈 인프라는 AI를 배치하기 위한 안정적 기반을 제공한다는 점에서 중요하지만, 정작 일이 수행되는 방식을 다시 쓰는 것은 에이전트라는 설명이다. AI가 질문에 답하는 수준에서 벗어나 회의를 정리하고, 데이터를 분석하고, 고객 상호작용을 관리하고, 코드를 작성하고 테스트하는 등 실제 행동을 수행하는 단계로 들어가면 조직 설계와 직무 정의, 관리 구조, 경쟁 구도까지 한꺼번에 달라진다는 것이다. </p>
          <p contents-hash="de1ea7ef2c4cf4c3b810acdb0b95fe523dc86c1ccc4ff8bf16007bf9fef03af8" dmcf-pid="pzXsUNu5vJ" dmcf-ptype="general">“리드 호프먼은 내부와 외부를 가리지 않고 기업 곳곳에 수많은 AI 에이전트가 있는 ‘AI 에이전트 유니버스’에 익숙해져야 한다고 했습니다. 그렇다면 에이전트가 실제로 무엇을 뜻하는지 생각해보죠. 이선 몰릭은 ‘지금 내부적으로 에이전트를 구축하려 하지 않는다면 이미 길을 잃은 것’이라고 말했다. 저도 그 말에 동의합니다.  코파일럿에서 에이전트로의 전환은, 일을 보조하는 AI에서 당신과 나란히 일을 수행하는 AI로의 전환이라고 할 수 있어요. 이 변화는 조직 설계, 직무 정의, 관리 구조, 경쟁 구도를 한꺼번에 바꾸게 되죠. 우리는 이미 초기 사례를 보고 있어요. 마이크로소프트 팀즈(Microsoft Teams)는 회의에 참여해 메모를 남기고, 브리핑이 필요한 사람을 식별하고, 액션 아이템을 추적하고, 관련 리소스를 연결하는 내부 에이전트를 통합할 수 있죠. 이전에는 사람이 해야 했던 일을 에이전트가 수행하는 거예요. 이것이 회사의 모든 기능에 확장되면 왜 이것이 가장 큰 변화 동인인지 쉽게 이해할 수 있습니다.” </p>
          <p contents-hash="e77b4b6b2c687ea1c4e6c579eede7a399eadc58a3f39b5a8244b1a85c599c0be" dmcf-pid="UqZOuj71yd" dmcf-ptype="general">앤디 색은 “모든 기업은 아직 완벽하지 않더라도, 실수를 하더라도 지금 당장 에이전트를 실험해야 한다”고 강조했다. 그러면서 “기술이 성숙했을 때 가장 큰 이점을 갖는 기업은 일찍부터 AI 에이전트를 설계하고, 배치하고, 관리하는 법을 배운 기업”이라며 “우리가 만난 모든 전문가들의 말을 종합하면, 그 성숙 시점은 대부분이 생각하는 것보다 훨씬 빨리 다가오고 있다”고 덧붙였다. </p>
          <p contents-hash="7a0c1262d30ab346189e934e3ce2e8434153613ee332612fba0ae0b2f04a9858" dmcf-pid="uB5I7Aztve" dmcf-ptype="general">앤디 색의 그러한 시각은 미국 월가에서 거론되는 ‘사스포칼립스(SaaS-pocalypse)’를 어떻게 보느냐는 질문에도 그대로 이어졌다. 그는 “‘사스포칼립스’가 실제 현상이며 훨씬 더 큰 구조 변화의 신호”라며 말을 이어갔다. </p>
          <div contents-hash="98cb2339511f46c247ed5fbac9890e906189ae0b860a95815c907423c725e341" dmcf-pid="7b1CzcqFlR" dmcf-ptype="general">
           “전통적 SaaS 기업은 개발에 오랜 시간이 걸리고, 복제가 어렵고, 전환 비용과 데이터가 쌓일수록 고객이 이탈하기 어려워지는 구조를 구축했어요. 그렇게 고객을 묶어둘 수 있는 복잡한 소프트웨어를 만들어 가치를 형성해왔죠. 구독 모델이 통했던 이유는 소프트웨어 자체가 해자였기 때문입니다. 하지만 AI는 그 해자를 무너뜨리고 있어요. 수십 년에 걸쳐 구축한 전체 코드베이스가 AI에 의해 1주일 만에 재현될 수 있다면, 전통적 SaaS의 방어력은 약해질 수밖에 없습니다. 앞서도 말한 바처럼 이선 몰릭은 다음 세대의 기반모델이 단순 래퍼 앱을 대체할 수 있다고 지적했습니다. 하지만 문제는 거기서 끝나지 않아요. ‘더 무거운 응용 AI 앱조차도 기반모델이 충분히 고도화되면 흔들릴 수 있다’, 월가는 바로 그 가능성을 가격에 반영하고 있는 것입니다.” 
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="2878960e9e8d795bcc31c16b2920fb0a8807c298b4e0981333ff8c54a025a745" dmcf-pid="zKthqkB3yM" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="현대적인 기업 업무 환경에서 AI 에이전트가 실제로 일을 수행하는 장면. 하나의 화면 안에 회의 요약, 일정 조율, 데이터 분석, 고객 응대, 코드 테스트 같은 업무가 여러 디지털 패널로 연결되어 있고, 사람 직원들은 AI 시스템과 나란히 협업하며 결과를 검토하고 있다. (이미지=AI로 생성)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/22/552816-OGTrtXj/20260422083605178mval.png" data-org-width="1024" dmcf-mid="U2qH8C6blX" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/22/552816-OGTrtXj/20260422083605178mval.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            현대적인 기업 업무 환경에서 AI 에이전트가 실제로 일을 수행하는 장면. 하나의 화면 안에 회의 요약, 일정 조율, 데이터 분석, 고객 응대, 코드 테스트 같은 업무가 여러 디지털 패널로 연결되어 있고, 사람 직원들은 AI 시스템과 나란히 협업하며 결과를 검토하고 있다. (이미지=AI로 생성)
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="6165092be4a7d9ffbfe3cdbfd9d5b4f7298fdb9cf6812a2887d6696ef8071429" dmcf-pid="q5hNHRXSSx" dmcf-ptype="general">
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          <p contents-hash="fc48cc351097359d3441f9f3dc6e75ab6515833f81d0128dbb28d5d5fd304508" dmcf-pid="B1ljXeZvyQ" dmcf-ptype="general">그렇다면 수익모델은 어떻게 달라질까. 앤디 색은 세 가지 방향성을 이야기했다. 우선 첫째는 사용자 수 기반 과금에서 성과 기반 과금으로의 이동이다.  AI 에이전트가 10명의 일을 할 수 있다면, 기업은 사용자 수만 기준으로 요금을 매기는 방식 대신 해결된 문제, 창출된 매출, 완료된 업무 같은 성과에 비용을 지불하게 될 것이라는 게 그의 생각이다. </p>
          <p contents-hash="e863df3f3fb04f840e757889c2d95209f17cb3f2f4dee8190b49667ad20fa65d" dmcf-pid="btSAZd5TCP" dmcf-ptype="general">둘째는 정적 구독에서 사용량 기반 모델로 이동한다는 예측이다. 에이전트가 자율적으로 일을 수행할수록 실제 전달되는 가치가 업무량에 따라 크게 달라지기 때문이다. 다음 세 번째로 앤디 색은 서비스형 소프트웨어에서 도구를 넘어 인력처럼 기능하는 AI로 개념의 변화를 전망했다. </p>
          <p contents-hash="ed10312baa5d74eae50309ba88dd45d80f42b2b4c59fba0649031fe50891333b" dmcf-pid="KFvc5J1yh6" dmcf-ptype="general">“핵심 변화는 사고방식의 전환입니다. 기업은 더 이상 도구를 사는 것이 아니라 역량을 사게 될 겁니다. 고객지원을 처리하고, 마케팅 캠페인을 운영하고, 데이터 분석을 관리하는 AI 시스템은 전통적 의미의 소프트웨어가 아니거든요. 그것은 새로운 형태의 노동력이죠. 즉 경제성도 그에 맞춰 재구성돼야 할 겁니다. 이 전환에서 살아남는 기업은 독점 데이터, 깊은 도메인 전문성, 그리고 의미 있는 행동을 수행할 수 있는 에이전트 수준의 AI를 구축하는 능력을 가진 곳입니다. 데이터베이스 위에 기능 몇 개를 얹은 수준의 순수 SaaS 기업은 가장 취약해 지겠죠” </p>
          <p contents-hash="aa2ff577dbb08191e7d37a189608bebe4c51145e8338c788a5d2e8508aacaa53" dmcf-pid="93Tk1itWC8" dmcf-ptype="general">그의 예측은 사실 이미 현실화 되고 있다. 현재도 AI를 통해 수익을 창출하는 기업들이 있기 때문이다. 그렇다면 그런 기업들이 공유하는 공통된 구조적 특징은 무엇일까? 이와 관련해 앤디 색은 “AI를 주변부가 아니라 핵심 가치 창출 과정에 심어 넣었다는 것”이라고 말했다. </p>
          <p contents-hash="fed831b136e44da15c35593f2f3ef61f4671facccbc13ed63769a90057af59a5" dmcf-pid="20yEtnFYv4" dmcf-ptype="general">“대부분의 기업은 AI를 기존 워크플로에 덧붙이는 수준에 머물고 있어요. 여기저기 AI 비서 하나, 챗봇 하나, 마케팅용 콘텐츠 생성 몇 가지를 추가하는 식이죠. 반면 실제로 AI를 통해 매출을 만들어내는 기업은 고객에게 가치를 전달하는 방식의 중심에 AI를 놓고 있어요. 가령 모더나는 AI를 신약 개발 파이프라인에 심었습니다. 최고경영자는 과거 방식이라면 10만 명이 필요했을 과제를 이제는 AI를 사용하는 수천 명 조직으로 낼 수 있다고 말했습니다. 이것은 도구로서의 AI가 아닌, 비즈니스의 척추로서의 AI를 의미합니다. 이들 기업이 공유하는 구조적 특징은 리더십이 AI를 직접 이해하고 앞장서서 밀고 간다는 겁니다. 또 기술이 아니라 비즈니스 문제에서 출발한다는 거죠. 외부 공급업체에 전적으로 의존하지 않고 내부 역량을 구축하는 것도 공통점입니다. 그리고 AI의 영향을 효율이 아니라 사업성과로 측정하고 있죠.” </p>
          <p contents-hash="0a0f7b83ca427322096218f9552cdeafea766d0958dae0ba8ae26a2ae572a22e" dmcf-pid="VpWDFL3GWf" dmcf-ptype="general"><strong> “한국은 조건을 갖췄다”… 남은 것은 조직 전환의 실행력</strong> </p>
          <p contents-hash="66e30b58fc2d34e7b49a3ec58e54ff4d7d7b96b5dbb974761de3859ce0e5f233" dmcf-pid="fUYw3o0HhV" dmcf-ptype="general">한국 시장에 대한 질문에서 앤디 색은 먼저 자신이 한국 AI 기업에 직접 투자하거나 깊이 함께 일한 경험이 많지는 않다고 전제했다. 그럼에도 글로벌 AI 생태계를 지켜보는 입장에서 한국을 유리하게 만드는 몇 가지 요인은 분명하다고 봤다. </p>
          <p contents-hash="679b7890a76e24b9de33a1a7defe5b94b60577f3b6175b7a7ac52b37e822419b" dmcf-pid="4uGr0gpXT2" dmcf-ptype="general">첫째는 세계 최고 수준의 기술 인프라다. 연결성, 기기 보급률, 소비자층의 디지털 리터러시가 모두 높고, 이는 AI 기반 제품과 서비스를 시험하고 다듬기에 좋은 조건이라는 것이다. 둘째는 새로운 디지털 경험을 빠르게 받아들이는 소비자 문화다. 그는 이런 조기 피드백 구조가 제품 개발을 가속하는 중요한 경쟁우위가 될 수 있다고 봤다. 셋째는 AI 전환에 대한 높은 관심, 즉 한국 산업 전반에서 나타나는 ‘AX’ 흐름이다. AI 도입의 가장 큰 장벽은 기술이나 자본보다 리더십의 인식과 긴박감인데, 한국의 기업 리더가 이미 AI 전환에 자극받고 있다는 점은 유리한 출발점이 될 수 있다는 것이다. 다만 그는 동시에 경계할 지점도 분명하다고 말했다. 모든 시장에서 공통적으로 나타나는 문제는 ‘열광과 실행 사이의 간극’이라는 것이다. </p>
          <p contents-hash="bff79f28f861c920166f719fd4e39dea551b2a17dca567320d027de5f982974e" dmcf-pid="8e91xvMVv9" dmcf-ptype="general">“한국은 강한 엔지니어링 인재층, 아시아의 AI 퍼스트 사례가 될 수 있는 글로벌 브랜드, 그리고 지금 이 순간과 잘 맞는 빠른 실행 문화를 갖고 있습니다. 다만 제가 주의 깊게 보는 부분은 열광과 실행 사이의 간극입니다. 우리가 본 모든 시장에는 공통 패턴이 있어요. AI에 대한 광범위한 관심이 깊은 조직 변화로 이어지지 않는다는 점입니다. 한국 기업들도 AI 도구와 파트너십에는 투자하지만, 조직을 재편하고, 인력을 재교육하고, 내부 AI R&amp;D 역량을 만드는 더 어려운 작업은 하지 않을 위험이 있다고 봐요. 한국 AI 생태계를 이끌 기업은 최고의 기술 파트너십을 가진 곳만이 아닐 겁니다. 그 보다는 리더십을 깊이 교육하고, 각 분야 AI 위원회를 만들고, 촉진 정책을 설계하고, 규율 있는 파일럿을 운영하고, AGI 시점을 진지하게 고민하는 기업이 앞서갈 겁니다. 인프라와 시장 조건은 이미 갖춰져 있어요. 이제 남은 질문은 리더십이 그 야심에 걸맞은 조직적 헌신을 보여줄 수 있느냐는 것입니다.” </p>
          <p contents-hash="cf4b4dd7127edaf0248958de36a164814eb41b5316d0b220325cd4040ea4b8a3" dmcf-pid="6d2tMTRfSK" dmcf-ptype="general">이어 그는 한국 스타트업이 글로벌 경쟁력을 갖추기 위해 확보해야 할 핵심 역량 네 가지를 제시했다. 첫째는 창업팀 차원의 깊은 AI 이해력이다. AI 인재를 고용하는 것만이 아니라, 창업자 자신이 프롬프트를 어떻게 설계하고, 모델 출력물을 어떻게 평가하고, 에이전트 기반 워크플로를 어떻게 설계할지 이해해야 한다는 것이다. </p>
          <p contents-hash="b2ba7eb0182f879f48c67a0d5cf25d01b9e453937e01161d5fe94270b0db48ff" dmcf-pid="PJVFRye4vb" dmcf-ptype="general">둘째는 독점 데이터 또는 도메인 우위다. 기반모델이 점점 상품화될수록 차이는 데이터를 누가 갖고 있는지, 어떤 산업적 맥락을 깊이 이해하고 있는지에서 나온다고 그는 봤다. </p>
          <p contents-hash="8825db3c965c6c71a827f25aab36c62456433d6938b397f6895f51b1b4d975bb" dmcf-pid="Qif3eWd8TB" dmcf-ptype="general">셋째는 처음부터 글로벌을 염두에 둔 사고방식이다. AI 네이티브 제품은 현지화와 문화 적응을 더 유연하게 처리할 수 있기 때문에, 한국을 시작 시장으로 삼되 처음부터 세계 시장을 향해 설계해야 한다는 것이다. </p>
          <div contents-hash="b9f10627f2dd61c4c4304b2339ac9803260f8a3b79172a90be8fc2e393766679" dmcf-pid="xn40dYJ6Wq" dmcf-ptype="general">
           넷째는 실험 속도다. 그는 이것이야말로 한국 문화가 실제 강점이 될 수 있는 영역이라고 봤다. 빠르게 만들고, 실험하고, 배우고, 다시 반복하는 능력이 AI 시대의 가장 중요한 운영 역량이라는 것이다. 그러면서 앤디 색은 한국 스타트업의 가능성을 재차 높이 평가했다. 
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="b8a8e47b68f31a8bfed8f8192920a374a86b19c73a2f3d5d12c01013efaf4e7e" dmcf-pid="y5hNHRXSvz" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="한국인 창업자와 리더들이 AI 전략, 데이터, 조직 전환을 논의하는 스타트업 풍경. (이미지=AI로 생성)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/22/552816-OGTrtXj/20260422083606827xtnz.png" data-org-width="1024" dmcf-mid="uMZOuj71vH" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/22/552816-OGTrtXj/20260422083606827xtnz.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            한국인 창업자와 리더들이 AI 전략, 데이터, 조직 전환을 논의하는 스타트업 풍경. (이미지=AI로 생성)
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="ec94f371728a80f89302c9d7ae16053d922875e8801e23a5b0536572164ba294" dmcf-pid="W1ljXeZvv7" dmcf-ptype="general">
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          <p contents-hash="a7012e6184c37afde83729ad9910c638a317e1cf006ea4196186bdb5a58d2a88" dmcf-pid="YtSAZd5Thu" dmcf-ptype="general">“하나 짚고 싶은 점이 있어요. 과거 스타트업이 대규모 자본을 조달해 큰 팀을 만드는 것이 장점이었다면, 이제는 그 중요성이 줄어들 수 있습니다. AI가 소규모 팀에도 엄청난 산출을 가능하게 하기 때문이죠. 대신 앞으로는 자본 효율성이 더 큰 장점이 될 수 있어요. 강한 도메인 전문성과 AI 이해력을 갖춘 날렵한 한국 스타트업은 실리콘밸리 스타트업이 통상 필요로 하는 수준의 자금을 조달하지 않아도 글로벌 경쟁력을 가질 수 있다고 봅니다.” </p>
          <p contents-hash="b8ce03ca9a21e01c023c21d3177626177e6faab7183631f34e7ca351f4ddd555" dmcf-pid="GGsLyPWICU" dmcf-ptype="general">이런 맥락에서 앤디 색은 앞으로 3~5년 뒤 승자가 될 기업의 공통점도 언급했다. 우선은 위에서부터 주도되는 진짜 AI 퍼스트 문화다. AI를 하나의 부서나 프로젝트가 아니라 회사의 운영체계 자체로 받아들이는 기업이 유리하다는 것이다. 다음으로 그는 내부 AI 연구개발 역량을 꼽았다. 외부 공급업체가 대신해주기를 기다리는 기업은 뒤처질 가능성이 크고, 스스로 실험하고 벤치마킹하며 다음 모델 세대를 준비하는 팀이 필요하다는 것이다. 이 외에도 앤디 색이 이야기하는 공통점은 몇 가지 키워드로 이어졌다.   </p>
          <p contents-hash="74107f702005b640ce134caa468472015fbaa446b2f2e58b45132e3016702943" dmcf-pid="HHOoWQYCSp" dmcf-ptype="general">“조직적 민첩성도 중요합니다. AI 에이전트가 노동력의 일부가 되는 세계에 맞춰 구조와 프로세스, 역할을 바꿔야 한다는 것이죠. 또 미래에 대한 역동적 사고방식을 꼽을 수 있겠네요. 오늘의 AI에 최적화되는 데 그치지 않고, AGI 시점 이후 제품 전략과 가격 모델, 조직 설계가 어떻게 달라질지까지 지금부터 묻는 기업이 준비된 기업이라는 거죠. 마지막으로 인간적인 요소를 잃지 않는 능력이 필요하다고 봅니다. AI가 콘텐츠와 상호작용을 넘치게 만드는 시대일수록 오히려 진정성과 인간적 연결의 가치가 높아질 테니까요.” </p>
          <p contents-hash="8fd4dcb458475cc71e3eee05acc39ccec7730d00bf13a047948726becc8b2d7c" dmcf-pid="XXIgYxGhS0" dmcf-ptype="general">인터뷰 말미, 그는 “향후 3~5년이 대대적인 재편의 시기가 될 것”이라며 “거칠고도 흥미로운 시간이겠지만 긴박감과 규율 그리고 진짜 확신을 가지고 움직이는 기업이 압도적인 강자의 위치로 올라설 것”이라고 덧붙였다. </p>
          <p contents-hash="46b8b4318a40322000b12ea9042625f7fb8e962bf514c2443da69badfb2ae4be" dmcf-pid="ZZCaGMHlS3" dmcf-ptype="general">두 편으로 나눠 소개된 앤디 색과의 인터뷰에서 그가 강조하는 것은 AI 퍼스트가 생존 조건이라는 점, 그리고 그 생존 조건을 통과할 기업의 가늠하는 기준이었다. 그 기준은 의외로 단순하다. 큰 기업이 아니라, 더 빨리 배우고 더 빨리 바꾸는 기업이 남을 가능성이 크다는 것이다. </p>
          <p contents-hash="982a7ac6335675340c470afe9f277330167138e8e5668d33ce8a8212c224b8d2" dmcf-pid="55hNHRXSSF" dmcf-ptype="general">*다음 편에서는 ‘AI 최전선’의 공동 저자이자 포럼 3의 공동 CEO인 애덤 브로트먼(Adam Brotman)의 인터뷰가 소개 될 예정이다. </p>
          <p contents-hash="56277870d856ef6af33971d7bf83deda21885f98d50b875e163c4c1a2e9bc048" dmcf-pid="11ljXeZvyt" dmcf-ptype="general">저작권자 © Tech42 - Tech Journalism by AI 테크42 무단전재 및 재배포 금지</p>
         </section> 
        </div>

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