Google 부사장, 두 종류의 AI 스타트업은 살아남기 어려울 수 있다고 경고

Source: TechCrunch

LLM 래퍼

LLM 래퍼는 Claude, GPT, Gemini와 같은 기존 대형 언어 모델 위에 제품이나 UX를 겹쳐 특정 문제를 해결하는 스타트업을 말합니다. 예를 들어, 학생들의 공부를 돕는 AI를 활용하는 스타트업이 있습니다.

“백엔드 모델에만 전적으로 의존하고 그 모델을 거의 화이트라벨링하고 있다면, 업계는 이제 그에 대해 별로 인내심을 가지고 있지 않다”고 Darren Mowry가 이번 주 Equity (TechCrunch 팟캐스트) 에피소드에서 말했습니다.

Mowry는 “Gemini 혹은 GPT‑5 주변에 아주 얇은 지적 재산만을 감싸는” 경우 차별화가 부족하다고 경고합니다. 그는 스타트업이 깊고 넓은 방어벽—광범위한 수평적 차별화 혹은 매우 구체적인 수직적 집중—을 갖추어야 “성장하고 확장할 수 있다”고 강조합니다.

깊은 방어벽을 가진 LLM 래퍼 사례

• Cursor – GPT 기반 코딩 어시스턴트.
• Harvey AI – 법률 AI 어시스턴트.

반면, OpenAI의 ChatGPT 스토어 출시 이후 급증했던 단순히 GPT 모델 위에 UI만 얹는 시대는 사라졌습니다. 지속 가능한 제품 가치는 이제 피상적인 인터페이스를 넘어서는 것이 필요합니다.

AI 애그리게이터

AI 애그리게이터는 여러 LLM을 하나의 인터페이스나 API로 결합해 쿼리를 모델 간에 라우팅하고, 종종 모니터링, 거버넌스, 평가 도구를 제공하는 래퍼의 하위 집합입니다. 주요 예시는 다음과 같습니다:

• Perplexity – AI 검색 스타트업.
• OpenRouter – 하나의 API로 여러 AI 모델에 접근할 수 있게 해 주는 개발자 플랫폼.

Mowry가 신입 창업자들에게 주는 조언은 명확합니다: “애그리게이터 사업은 피하라.” 그는 이제 사용자가 “적절한 시점에 올바른 모델로 라우팅되도록 하는 지적 재산이 내장돼 있기를” 기대한다며, 단순히 백엔드 컴퓨팅이나 접근성 이점에만 의존하는 것은 부족하다고 지적합니다.

산업적 맥락

AWS와 Microsoft에서 경력을 쌓은 뒤 Google Cloud에 합류한 Mowry는 이를 클라우드 컴퓨팅 초창기(2000년대 후반~2010년대 초반)와 비교합니다. 그때 많은 스타트업이 AWS 인프라를 재판매하며 진입 장벽 낮추기, 툴링, 청구 통합 등을 약속했었습니다. 하지만 아마존이 자체 엔터프라이즈 툴을 도입하고 고객이 직접 클라우드 서비스를 관리하게 되면서 대부분의 재판매업체는 압박을 받았고, 보안, 마이그레이션, DevOps 컨설팅 등 실제 서비스를 추가한 기업만이 살아남았습니다.

오늘날 AI 애그리게이터도 모델 제공업체가 자체적으로 엔터프라이즈 기능을 확대하면서 마진 압박을 겪고 있으며, 이는 중간자를 밀어내는 결과를 초래하고 있습니다.

Mowry의 전망

• 개발자 플랫폼 및 코딩 도구 – Mowry는 “바이브 코딩”과 개발자 플랫폼에 대해 긍정적이며, Replit, Lovable, Cursor(모두 Google Cloud 고객)와 같은 스타트업이 2025년에 기록적인 성장을 이룬다고 언급했습니다.
• 직접 소비자용 기술 – 그는 Google의 AI 비디오 생성기 Veo를 활용해 영화·TV 전공 학생들에게 강력한 AI 도구를 직접 제공하는 기업들의 강력한 성장세를 예상합니다.
• AI를 넘어 – Mowry는 풍부한 데이터가 스타트업이 이전에는 불가능했던 방식으로 실질적인 가치를 창출할 수 있게 해 주는 만큼, 바이오테크와 기후 기술 분야에서도 모멘텀이 이어질 것으로 보고 있습니다.