软件世界的杠铃化：AI要杀死中间地带了吗？

원문 저자: Venture Curator

원문 편역: 深潮 TechFlow

深潮 해설: 537개의 미국 유니콘 기업이 여전히 2021년 버블기의 옛 밸류에이션을 짊어지고 있으며, 'AI 네이티브'라는 라벨은 가산점에서 리스크로 드러나는 요소로 변하고 있습니다. 자금을 조달 중이거나 스톡옵션을 보유한 업계 종사자라면, 이 글을 통해 어떤 밸류에이션이 진짜인지, 어떤 것이 아무도 검증하지 않은 종이 위의 숫자인지 구분할 수 있습니다.

537개의 미국 유니콘이 여전히 2021-22년 버블기의 밸류에이션을 짊어지고 있습니다. 과연 진짜일까요?

창업자와 초기 직원들은 보통 직전 라운드의 밸류에이션을 스코어보드로 삼으라고 배웁니다. 그것은 지분 구조표 위의 숫자이고, 보도자료 속의 숫자이며, 모든 사람이 자신의 지분 가치를 추산하는 데 사용하는 숫자입니다.

하지만 PitchBook의 2026년 3분기 정량 전망 보고서의 새로운 데이터에 따르면, 대부분의 미국 유니콘 기업에게 이 숫자는 수년간 시장에서 진정으로 검증된 적이 없습니다.

PitchBook은 모든 활성 미국 유니콘을 조사하여 최근 가격이 확정된 자금 조달 라운드가 완료된 연도별로 분류했습니다.

964개의 활성 미국 유니콘 중 312개의 최근 자금 조달이 2021년에, 또 다른 225개가 2022년에 이루어졌습니다. 이는 537개 기업(전체 유니콘의 약 56%)이 여전히 벤처캐피털 역사상 가장 비쌌던 자금 조달 시기에 정해진 밸류에이션을 짊어지고 있다는 뜻입니다.

현금이 다시 돌아와 그 숫자에 맞춰지지는 않을 것입니다. 벤처캐피털 펀드의 분배금은 순자산가치의 7.9%에 불과하며, 이는 장기 평균인 14.5%의 거의 절반에 해당합니다. PitchBook은 펀드 수익률이 2020년부터 2022년까지의 부풀려진 밸류에이션에 직접적으로 발목이 잡혔다고 지적합니다.

이들 기업이 실제로 가격을 테스트하려 할 때, 대개 버티지 못합니다. 공개 시장 투자자들은 사모 시장 가격에 기꺼이 돈을 내지 않습니다. Chime은 상장 시 사모 시장 정점 대비 밸류에이션이 크게 축소되었고, 세컨더리 마켓 구매자들은 직전 라운드 이후 수년이 지난 기업에게 최근 자금을 조달한 기업보다 훨씬 큰 할인율을 제시합니다.

그 이면에는 두 번째 트렌드가 숨어 있습니다. 이런 기업 상당수는 사업이 안 되어서 정체된 것이 아니라, 자금 조달도 상장도 하지 않기로 스스로 선택한 것입니다. 새로운 가격 결정 이벤트가 발생하면 더 낮은 숫자와 직면해야 할 수 있기 때문입니다. 비상장 상태를 유지하고 침묵하면 2021년의 밸류에이션을 종이 위에 머물게 할 수 있습니다. 이것이 시장에서 기록적인 종이 위 가치와 기록적인 갇힌 가치가 동시에 나타나는 이유입니다.

그렇다면 유니콘 붐은 진짜일까요, 아니면 아무도 검증하지 않은 숫자에 불과할까요?

많은 기업에게 두 가지 주장 모두 성립할 수 있습니다. 일부 기업은 실제로 2021년의 밸류에이션에 걸맞게 성장했고, 오늘날 쉽게 그 가치를 유지할 수 있습니다. 하지만 시장은 어떤 기업이 여기에 해당하는지 확인할 방법이 없습니다. 그때 이후로 실제 가격으로 자금을 조달하거나 매각한 적이 없기 때문입니다. 4년 전의 밸류에이션은 거짓말이 아니라, 단지 검증되지 않은 것일 뿐입니다.

바로 이 부분이 창업자와 직원들이 조심해야 할 지점입니다.

여러분의 회사가 마지막으로 자금을 조달한 것이 2021년이나 2022년이라면, 지분 구조표 위의 밸류에이션은 여러분의 지분이 가졌던 가장 낙관적인 숫자일 뿐이며, 오늘날의 실제 가치와 같지 않을 수 있습니다. 이는 다음 라운드를 어떻게 논의할지, 행사(엑서사이즈)를 어떻게 고려할지, 그리고 팀에게 그들의 스톡옵션이 무엇을 의미하는지 어떻게 설명할지에 영향을 미칩니다. 투자자에게도 마찬가지입니다. 이런 기업에 대해 강력한 미실현 수익을 보여주는 펀드는 단지 장부상 숫자를 보고하는 것이지, 실질적인 현금이 아닙니다.

진짜 리스크는 밸류에이션이 보이는 것보다 낮을 수 있다는 것이 아니라, 자금 조달이나 채용, 행사 결정을 내릴 때 2021년에 정해진 숫자를 시장이 오늘날에도 여전히 지불할 의향이 있는 가격으로 착각하는 것입니다.

스타트업을 'AI 네이티브'라고 부르는 것이 오히려 밸류에이션을 해칠 수 있을까요?

스스로를 AI 기업이라고 칭하는 것은 여전히 밸류에이션 프리미엄을 받을 수 있습니다. 하지만 투자자들은 점점 더 두 번째 질문을 던지고 있습니다. 이 회사의 얼마나 많은 부분이 실제로 AI 때문에 방어력을 갖추고 있는가?

이 분석의 데이터는 시장이 같은 'AI 네이티브' 라벨을 붙인 기업들을 전혀 다른 바구니에 분류하기 시작했음을 보여줍니다.

AI 프리미엄은 여전히 실재합니다. Carta의 2026년 상반기 데이터에 따르면, AI 스타트업은 시드 라운드에서 비 AI 기업과 비슷한 금액을 조달했지만 밸류에이션은 약 50% 더 높았습니다.

하지만 모든 AI 기업이 같은 프리미엄을 받는 것은 아닙니다. 분석은 상품화된 AI 껍데기 기업을 매출의 3~8배로, 끈적한 독점 데이터를 가진 버티컬 AI 제품을 10~20배로, 진정한 지식재산권과 독점 데이터를 보유한 기업을 25~40배로 평가했습니다.

기업이 성숙할수록 심사는 더 엄격해집니다. 시드 라운드에서는 보호 가능한 지식재산권이 없는 기업이 방어력이更强的 동종 기업 대비 20~30% 할인을 받습니다. A 라운드에 이르면 이 격차는 30~40%로 확대됩니다.

이는 제품에 AI를 추가하는 것만으로는 점점 더 의미가 없어지는 이유를 설명합니다.

투자자들은 점점 더 알고 싶어 합니다. AI 라벨을 떼고 나면 무엇이 남는가?

다른 스타트업이 같은 기반 모델 API를 호출하는 것만으로 제품을 만들 수 있는가? 새로운 고객이 늘어날 때마다 제품을 개선하는 독점 데이터가 생성되는가? 소프트웨어가 워크플로에 충분히 깊이 내재되어 교체하기가 고통스러운가? 추론량이 10배가 되어도 단위 경제학이 성립하는가?

이 질문들은 창업자가 다음 라운드 자금 조달 전에 점검해야 할 네 가지 방향을 가리킵니다. 기술적 차별화, 독점 데이터, 워크플로 락인, 그리고 규모 확대 시의 단위 경제학입니다.

기술적 차별화의 실제 테스트는 놀랄 만큼 간단합니다. 기반 모델을 교체해 보는 것입니다. 주요 모델 공급자를 비슷한 수준의 다른 모델로 바꿨을 때 제품이 거의 변하지 않는다면, 투자자들은 기술적 해자(방어벽)가 어디에 있는지 보지 못할 수 있습니다.

독점 데이터의 경우, 단순히 사용자 수가 많은 것으로는 충분하지 않습니다. 더 강력한 신호는 사용량이 증가할수록 데이터가 생성되어 제품이 시간이 지남에 따라 측정 가능하게 개선되는지, 예를 들어 정확도, 해결 시간, 매칭 품질이 향상되는지 여부입니다.

워크플로 깊이도 또 다른 단서입니다. 제품을 더 깊이 통합한 고객의 유지율과 확장이 일관되게 더 좋다면, 창업자는 제품의 끈적함을 말로만 주장하는 것이 아니라 전환 비용에 대한 실질적인 증거를 갖게 됩니다.

그리고 경제학도 있습니다. AI 제품이 현재 사용량에서 수익성이 좋더라도, 추론량이 10배로 확대되면 전혀 다른 이야기가 될 수 있습니다. 투자자보다 먼저 이 계산을 명확히 하면, 비즈니스가 규모가 커질수록 정말 더 강해지는지 드러낼 수 있습니다.

이것이 'AI 네이티브' 프리미엄의 진화를 매우 흥미롭게 만듭니다.

18개월 전에는 AI와 조금이라도 관련이 있으면 자금 조달 스토리를 실질적으로 강화할 수 있었습니다. 점점 더 많은 스타트업이 같은 화법을 사용하면서, 투자자들은 표면 아래를 들여다볼 더 많은 이유를 갖게 되었습니다.

AI 라벨은 대화에 참여하게 해줍니다. 점점 더 가치 있는 부분은, 여러분이 구축한 것이 성장함에 따라 왜 더 복제하기 어려워지는지를 증명하는 것입니다.

소프트웨어의 바벨화: AI가 소프트웨어 시장의 중간층을 곧 죽일 것입니다.

AI는 소프트웨어 구축을 훨씬 더 저렴하고 빠르게 만들고 있습니다. 이는 스타트업에게 좋은 소식처럼 들리지만, 수십 년간 소프트웨어 기업을 보호해 온 일부 해자를 약화시킬 수도 있습니다.

Conviction의 Mike Vernal은 흥미로운 비교를 했습니다. 소프트웨어는 인터넷이 신문 산업을 바꾼 후 형성된 것과 같은 '바벨' 구조로 향하고 있을 수 있다는 것입니다.

인터넷 이전에는 지역 신문이 비싼 유통 비용의 혜택을 누렸습니다. 유통이 거의 무료가 되자 중간층의 대부분이 사라졌습니다. 소수의 글로벌 출판물은 훨씬 더 커졌고, 동시에 수천 개의 독립 뉴스레터와 틈새 출판물이 등장했습니다.

Vernal은 AI가 소프트웨어 분야에서 유사한 구조를 만들어낼 수 있다고 봅니다.

전통적인 소프트웨어 해자는 보통 세 가지에서 비롯됩니다:

제품을 만드는 것이 비쌈

시스템 전환이 고통스러움

통합이 강력한 생태계를 만듦

AI는 이 세 가지를 약화시킵니다. 경쟁사는 기능을 더 빠르게 복제할 수 있고, 마이그레이션은 더 자동화될 수 있으며, AI는 통합을 현저히 쉽게 만들 수 있습니다.

가능한 결과는 양쪽 끝이 모두 강한 시장입니다:

거대 플랫폼: 소수 기업이 전체 조달 카테고리를 소유할 수 있습니다. 예를 들어 영업, 마케팅, 재무, 인사, 법무 또는 의료 등입니다. 이들은 좁은 도구 하나만 파는 것이 아니라, 고객이 거의 모든 일에 사용하는 시스템이 될 때까지 계속 확장합니다.

초소형 소프트웨어 기업: 다른 한쪽 끝에서는 AI 프로그래밍 도구가 수백만 명이 자신이나 자기 회사, 또는 소규모 고객을 위해 매우 특화된 소프트웨어를 구축할 수 있게 할 수 있습니다. 그중 일부는 수익성 있는 틈새 비즈니스로 성장할 수 있습니다.

불편한 중간층: 중형 단일 솔루션은 가장 큰 압박에 직면할 수 있습니다. 대형 플랫폼이 계속 그들의 기능을 추가할 수 있고, 소규모 팀이 좁은 제품을 저렴하게 재구축할 수 있다면, 독립 도구로서의 방어는 더욱 어려워집니다.

아마존의 유추는 새로운 해자가 어떤 모습일지 설명해 줍니다. 아마존은 시작할 때 상대적으로 복제하기 쉬운 일을 했습니다. 온라인으로 책을 파는 것이었습니다. 아마존의 방어력은 물류, 인프라, 기술, 유통에 대한 수십 년간의 지속적인 재투자에서 나왔습니다.

AI는 소프트웨어 기업을 같은 전략으로 이끌 수 있습니다. 더 빠르게 구축하고, 지속적으로 확장하고, 재투자하고, 전체 제품을 점점 더 복제하기 어렵게 만드는 것입니다.

벤처캐피털이 지원하는 소프트웨어 스타트업에게 이것은 흥미로운 전략적 질문을 만들어냅니다. 소프트웨어 구축이 거의 무료라면, 당신의 해