AI 2.0: AI 시대에 네트워크 효과 도입하기
AI 애플리케이션은 네트워크 효과를 활용하고 방어 가능한 제품을 구축하기 위해 AI 2.0 시대로 전환해야 합니다.
기술 세계는 이제 확고히 AI 시대에 접어들었습니다. 지난 몇 년 동안 우리는 OpenAI를 넘어서 Mistral, Anthropic, Meta의 Llama, Google Gemini 등 기초 모델 계층에서 많은 혁신을 보았습니다. 올해는 기초 모델에서 애플리케이션 계층으로 초점이 이동한 것 같습니다. a16z는 이제 정기적으로 상위 50~100개의 GenAI 앱 목록을 발표하고 있으며, AI 애플리케이션에 대한 새로운 투자 발표가 없는 날은 드뭅니다. 우리는 새로운 소비자 승자 물결을 보고 있는 것일까요, 아니면 더 성공적인 회사들이 등장할 길을 닦는 초기 실험일 뿐일까요?
AI = 소프트웨어* (일부 조건 포함)
더 깊이 파고들기 전에, 현재 위치를 요약하는 것이 유용할 것입니다. AI는 소프트웨어의 새로운 진화입니다. 소프트웨어 자체는 상품이며 방어할 수 없습니다. 성공적인 소프트웨어 회사는 방어력을 생성하기 위해 규모의 경제, 전환 비용, 그리고 가장 중요한 네트워크 효과와 같은 몇 가지 메커니즘에 의존합니다. 이번 글에서는 첫 번째 두 가지를 간략히 다루겠지만, 주로 세 번째에 집중하겠습니다. 제 글을 이전에 따라오셨다면 놀라지 않으실 것입니다. 🙂
AI 회사와 기존 소프트웨어 회사 간의 가장 큰 경제적 차이는 한계 비용, 즉 새로운 고객을 위한 추가 제품 단위를 생산하는 비용에 있습니다. 소프트웨어(예: OG Microsoft Windows 또는 Lotus 1-2-3)는 한계 비용이 0입니다. 즉, 제품이 개발된 후에는 새로운 고객을 위해 무한한 복사본을 만들 수 있습니다. 인터넷은 고객이 이러한 제품에 더 쉽게 접근할 수 있게 하여 이를 더욱 효과적으로 만들었습니다. 이는 모든 고객을 서비스하는 데 추가 비용(미디어 저장 및 컴퓨팅)을 발생시켰지만, 이는 일반적으로 매출의 %로는 중요하지 않았습니다(예: Google).
반면, AI 회사는 훈련 및 컴퓨팅에 관련된 높은 비용 때문에 한계 비용이 0이 아닙니다. 모델을 훈련시키는 데는 수천만 달러의 초기 투자가 필요합니다. 또한 ChatGPT와 같은 제품을 통해 대형 언어 모델(LLM)에 쿼리를 보낼 때의 비용은 표준 키워드 검색보다 10배 더 높습니다(훈련 비용 제외). 이 동적 요인은 기초 모델 계층에서 규모의 경제를 도입합니다. 간단히 말해, 이러한 모델을 훈련하고 실행하는 높은 비용은 새로운 경쟁자에게 진입 장벽을 만듭니다. 물론, 새로운 회사의 경우 규모의 경제가 효과적인지 여부는 의문입니다. 첫째, 이러한 모델 중 많은 수가 경제적으로 실행 가능하지 않을 수 있습니다. 즉, 벌어들이는 돈보다 더 많은 비용이 듭니다. Google, Meta, Salesforce, Snowflake와 같은 대규모 회사는 기존 현금 흐름으로 이러한 모델을 보조할 수 있으므로 이점이 있습니다. 둘째, 더 가볍고 계산 집약적이지 않은 모델이 대부분의 사용 사례에 충분할 수 있습니다.
애플리케이션 계층에서는, 계산 비용이 모델 계층에 비해 한 계열 정도 낮기 때문에 규모의 경제는 방어 메커니즘으로 적합하지 않습니다. OpenAI의 API나 애플리케이션을 위한 컴퓨팅 비용을 지불할 능력은 미래 경쟁자에 대한 지속 가능한 이점이 아닙니다. Character.ai와 같은 일부 애플리케이션은 자체 맞춤형 모델을 구축하여 수직 통합을 시도함으로써 이 문제를 피하려 했습니다. 여기서도 규모의 경제의 효율성은 앞서 언급한 이유로 의문입니다.
따라서 대부분의 애플리케이션에서 현실적인 방어 모드는 네트워크 효과와 전환 비용으로 남아 있습니다. 지난 30년간 인터넷의 용어를 빌려 세 가지 주요 범주의 AI 애플리케이션에서 이를 어떻게 적용할 수 있는지 살펴보겠습니다.
1. AI 싱글플레이어 앱: AI 1.0
이러한 애플리케이션은 사용자와 AI 제품, 즉 소프트웨어 간의 직접적인 상호작용을 가능하게 합니다. 여기에는 Quillbot과 같은 글쓰기 도우미, Lensa나 Remini와 같은 아바타 생성기가 포함됩니다. 이들은 기초 모델의 등장 이후 가장 초기의 AI 애플리케이션 물결을 나타냅니다. 사용자가 AI(회사에서 만든)와 직접 상호작용하는 Web 1.0과 유사하게, 이 범주를 AI 1.0이라고 부릅니다.
여기에는 네트워크 효과의 가능성이 없습니다. 네트워크 효과는 사용자의 추가가 모든 사용자에게 제품의 가치를 증가시키는 경우에 존재합니다. 이는 다수 사용자 간의 상호작용을 필요로 합니다. 여기서의 상호작용은 싱글플레이어, 즉 사용자가 소프트웨어와 상호작용하는 것입니다. 따라서 정의상 네트워크 효과가 존재할 수 없습니다.
전환 비용은 어떨까요? 애플리케이션을 사용자 워크플로우에 깊이 통합할 수 있다면 교체하기 매우 어려울 수 있습니다. Salesforce가 가장 분명한 예입니다. 현재로서는 싱글플레이어 AI 앱에서 이와 같은 명백한 사례를 보지 못했습니다. 대신, 이 범주의 AI 애플리케이션(특히 소비자)에서는 빠르게 상품화되는 다양한 애플리케이션을 보고 있습니다. 이들 중 일부는 AI의 참신함(그리고 명확한 유용성) 때문에 바이럴이 될 수 있지만, 이는 지속 가능한 경우가 드뭅니다.
이는 수직 통합, 즉 자체 맞춤형 모델을 구축하는 것만 남습니다. 앞서 언급했듯이, 그것의 지속 가능성도 열린 질문입니다.
2. AI 지원 멀티플레이어 라이트 앱: AI 1.5
AI가 생성한 콘텐츠나 공급 단위를 생성하고 이를 다른 사용자에게 노출하는 애플리케이션 범주가 있습니다. 중요한 것은 AI 생성 콘텐츠 생성 과정이 마찰이 없고 몇 번의 탭/클릭 또는 간단한 프롬프트로 이루어진다는 점입니다. Character.ai는 몇 분 만에 새로운 봇을 생성할 수 있는 좋은 예입니다. Suno와 Udio와 같은 AI 노래 생성기도 좋은 예입니다. 사용자가 AI 생성 노래를 만들어 다른 사용자가 이를 발견할 수 있습니다.
네트워크 효과는 이론상 존재합니다. 사용자 채택은 다른 사용자가 상호작용할 수 있는 AI 생성 콘텐츠를 증가시킵니다. 문제는 공급 생성의 마찰이 매우 낮고, 비판적 대중에 도달하는 장벽도 낮다는 점입니다. 또한, 모두가 콘텐츠가 AI에 의해 생성된 것임을 알고 있으므로, 콘텐츠의 정서적 가치는 낮습니다. 콘텐츠를 생성한 사람의 정체는 전혀 중요하지 않습니다. 사용자+AI 생성 콘텐츠가 제품을 "충분히 좋게" 만들기 전에 필요한 것은 그리 많지 않습니다. 이는 경쟁의 낮은 장벽이며, 이러한 네트워크 효과가 부여하는 방어력(또는 그 "강도")은 최소한입니다. 그래서 저는 이 범주를 AI 1.5라고 생각합니다. AI 1.0(초기, 명백한 사용 사례)과 인간 상호작용의 진정한 촉진제의 중간 단계입니다.
여기서 전환 비용이 존재할 가능성도 있습니다. Character.ai 사용자가 자신이 만든 봇과 정서적 유대감을 형성한다면(일종의 AI 남자친구/여자친구 같은), 심리적 전환 비용이 발생할 수 있습니다. 그것은 가능성이 있지만, 이를 뒷받침하는 증거는 아직 보지 못했습니다. 강력한 장기 유지율이 좋은 출발점이 될 것입니다. 지금까지 본 것은 높은 세션 빈도와 사용 시간 데이터를 보여줍니다. 이는 항상 좋지만, 전환 비용이나 방어력에 대해 알려주는 것은 아닙니다.
3. 진정한 AI 지원 멀티플레이어 네트워크: AI 2.0
그렇다면 AI 애플리케이션으로 실제로 의미 있는 네트워크 효과를 어떻게 만들 수 있을까요? 지금까지 이야기한 내용을 기반으로, 애플리케이션은 AI 생성 출력 이상의 것을 포함하는 AI 지원 멀티플레이어 상호작용이 필요합니다. 이러한 애플리케이션은 이전에는 불가능했던(높은 마찰의) 멀티플레이어 상호작용을 가능하게 하기 위해 AI를 사용합니다. Speedinvest 블로그에서 정의한 AI 지원 마켓플레이스는 이것의 하위 집합입니다.
AI 2.0의 (아주 초기 단계의) 예는 제 포트폴리오 회사 중 하나인 Haz입니다. Haz는 이메일 영수증을 AI 모델에 입력하여 사용자의 과거 구매를 기반으로 소셜 피드를 생성합니다. 모델은 소셜 피드에 관련되지 않은 구매(예: 망치)를 필터링하고, 관련 제품 정보를 찾아 피드를 완성합니다. 이 콘텐츠 단위는 사용자 간의 상호작용의 기초가 됩니다. "좋아요"에서 친구가 소유한 물건에 입찰하기까지 말이죠.
이것이 어렴풋하게나마 익숙하게 들린다면, 그래야 합니다. 이는 Web 1.0에서 Web 2.0으로의 전환을 반영합니다. 즉, 사용자가 정보를 액세스할 수 있게 하는 애플리케이션에서 사용자가 콘텐츠를 생성하고 소비할 수 있게 하는 애플리케이션으로의 전환입니다. Web 2.0은 오늘날 Facebook과 같은 소셜 네트워크와 Airbnb와 같은 마켓플레이스에서 보는 것처럼 멀티플레이어 상호작용을 가능하게 했습니다. 네트워크 효과는 수백 년 동안 기술 세계에서 존재해 왔지만(최초의 전화기부터 시작), Web 2.0은 네트워크 효과를 기반으로 한 회사의 수를 크게 증가시켰고, 그로 인해 가치 창출도 확장되었습니다.
AI 2.0이 네트워크 효과를 가진 AI 애플리케이션에서 유사한 확장을 가져올 수 있을까요? 가능성은 충분합니다. 우리는 아직 매우 초기 단계에 있으며, 이에 대한 대규모 성공 사례를 지적할 수는 없습니다. 그러나 Haz와 몇몇 다른 초기 제품 개념을 통해 이 아이디어를 중심으로 한 초기 제품 개념이 형성되기 시작하고 있습니다. 이 공간을 매우 주의 깊게 지켜보고 있습니다.