[해시드와 AI 창업자③] GPTO가 ‘AI판 옥외광고’ 만드는 법

Source: Byline Network

바이브코딩과 해시드의 새로운 실험

글로벌 웹3.0 벤처캐피털(VC) 해시드가 바이브코딩이라는 새로운 실험에 뛰어들었다. 바이브코딩은 지난해 2월 챗GPT 개발사 오픈AI 공동창업자이자 전 테슬라 인공지능(AI) 책임자 안드레이 카르파티가 X(구 트위터)에 올린 글 한 편에서 비롯됐다.

이는 코드의 존재조차 의식하지 않고 오롯이 감각에 의존해 AI와 함께 만들어가는 새로운 방식의 개발을 의미한다. 카르파티는 AI 코드 에디터 Cursor와 AI 모델 Claude Sonnet을 활용해 음성만으로 코딩하며 키보드를 거의 손대지 않는다고 밝혔다.

바이브코딩의 확산은 창업 생태계 자체를 바꾸고 있다. 새로운 세대의 창업자들은 AI를 단순한 도구가 아닌 기본 협업 파트너로 받아들인다. 대규모 개발 조직을 먼저 꾸리기보다, 아이디어가 떠오르면 AI로 즉시 구현하고 고객 반응을 확인한 뒤 빠르게 수정·개선하는 방식을 택하고 있다.

Nitro by Hashed 프로그램

해시드는 이러한 변화를 반영해 AI 네이티브 빌더(AI 기반 창업자) 발굴 프로그램 **‘Nitro by Hashed’**를 선보였다. 기존 액셀러레이터나 VC 모델만으로는 새로운 세대의 창업 방식을 충분히 담아내기 어렵다고 판단한 것으로 풀이된다. 이번 프로그램은 AI를 활용해 짧은 시간 안에 빠르게 성장할 수 있는 초기 창업자를 발굴·육성하는 데 초점을 맞췄다.

300여 명이 지원한 가운데 5개 팀이 최종 선발됐으며, 이 중 4개 팀이 최근 성과 발표 무대에 올랐다.

• KYRO – 땅따먹기 방식의 모바일 러닝 앱
• elyn – 이용자가 만든 AI 캐릭터와 세계관을 기반으로 이야기를 만들어가는 AI 롤플레잉 채팅 플랫폼
• Across – 주요 AI 플랫폼에서 브랜드 노출과 추천을 극대화하는 인공지능 검색 최적화(AEO)·생성형 엔진 최적화(GEO) 엔진 GPTO 운영
• Loqu – AI 에이전트가 맥락에 따라 실시간으로 이용자 환경(UI)을 생성하는 프로토콜 GGUI 개발

Across는 지난해 8월 창업해 프라이머와 해시드의 기술 심사를 거쳐 초기 투자를 유치했으며, 투자 배경으로는 바이브코딩을 기반으로 한 빠른 개발 속도가 꼽힌다. 현재 200개 이상의 고객사를 확보하고 손익분기점을 맞춘 상태다. 매달 매출이 2배씩 성장하고 있어 수익성도 빠르게 개선되고 있다. 또한 AWS, 대홍기획 등 국내외 기업들과 파트너십을 확대하고 있다.

GPTO – AI 판 옥외광고 구현 엔진

GPTO는 특정 브랜드를 AI 답변에서 더 잘 언급되게 하는 엔진이다. AI가 무언가를 언급할 때는 반드시 근거가 필요하다. 인터넷에 충분히 깔린 명확한 데이터가 있으면 AI는 해당 브랜드를 근거와 함께 제시한다.

예를 들어 “강남역 근처에 스케일링이 아프지 않은 치과를 추천해 달라”는 질문에 AI는 수십 개를 나열하기보다 몇 개만 골라 답한다. 따라서 브랜드가 AI에게 노출되도록 콘텐츠를 대량 생산하고, 인플루언서가 이를 유튜브·블로그 등에 동시에 올리면 AI가 학습하게 된다. 이는 과거 SEO에서 키워드를 대량 배치하던 방식과 유사하다.

AI는 유튜브, 스레드, 인스타그램, 블로그, 뉴스 등 다양한 채널의 정보를 폭넓게 수집한다. Across는 이러한 환경에서 AI가 활용할 수 있는 고품질 콘텐츠를 전부 생산한다. 고객사는 먼저 근거 데이터를 취합하고, 이미 인터넷에 근거가 많이 쌓여 있으면 AI가 이를 그대로 뽑아줄 수 있는 구조다.

자동화 수준이 핵심이다. AI는 모든 과정을 자동화된 시스템처럼 처리하며, 판단·결정·배포까지 일관된 흐름으로 수행한다. 중간에 사람이 개입해 수동으로 조정하는 것이 아니라 AI가 스스로 정보를 해석하고 확산시킨다.

인공지능 검색 최적화(AEO·GEO)와 기존 SEO의 차이

전통적인 SEO는 구글·네이버 등 검색 엔진의 상위 노출을 목표로 콘텐츠를 최적화한다. 하지만 AI 시대가 도래하면서 검색 엔진 자체가 AI 기반으로 전환되고, 상단에 ‘AI 브리핑’ 같은 요약 답변이 먼저 노출된다. 사용자는 이 답변만 보고 검색을 종료하는 경우가 늘어나고 있다.

이에 따라 브랜드 마케팅의 기준도 변한다. 과거에는 웹사이트가 검색 결과 상단에 노출되는 것이 핵심이었지만, 이제는 AI가 해당 브랜드를 얼마나 언급하고 추천하느냐가 중요한 지표가 된다. AI가 제시한 결과를 사람이 다시 검증하거나 후기를 확인하는 단계도 점차 줄어들고 있다.

타깃 고객사 특징

GPTO는 옥외광고를 AI가 인식할 수 있도록 인터넷 전반에 일종의 광고판을 설치하는 구조다. 비용이 저렴하지 않기 때문에 매출 규모가 작은 기업은 대상이 되기 어렵다. 주 고객사는 병원 등 옥외광고에 충분한 예산을 투입할 수 있는 기업이다. 옥외광고는 성과 측정이 어려운 특성이 있어, AI 기반의 데이터 접근이 필요하다.

바이브코딩에 관심을 갖게 된 계기

창업자는 3년 전 개발자가 아니었기에 CTO를 찾는 것부터 시작했다. 전 세계 해커톤에 참여하고 팀을 꾸리며 개발자를 모집했지만, 인력 이탈 문제로 어려움을 겪었다. 결국 직접 코딩을 배우기로 결심하고 하루 10시간씩 강의를 들으며 개발 실력을 키웠다.

앱을 론칭하던 시점에 Cursor(AI 기반 코드 에디터)가 등장하면서, 코딩 문법을 어느 정도 이해하고 있던 그는 별다른 고민 없이 바이브코딩 방식으로 전환했다.

향후 계획

• 시장 확대: 일본, 동남아, 중동 시장을 중심으로 기술 수출 논의 중이며, 특히 일본은 구체적인 협의 단계에 있다. 언어만 현지화하면 바로 적용 가능한 구조다.
• 추가 투자: 현재 프리시드 투자 유치를 준비 중이며, 일본계 VC도 참여 논의에 포함돼 있다.
• 장기 목표: AEO·GEO 분야의 대표 기업으로 자리 잡아 AI 답변에 브랜드가 언급되는 시장에서 기본 선택지가 되는 것. 국내 시장 점유율을 약 80% 수준까지 확대하는 것이 목표다.

글. 바이라인네트워크
이수민 기자