당신의 AI 제품은 실제 비즈니스가 아닙니다

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STEP 2026에 대한 관찰

나는 방금 두바이에서 열린 STEP 2026에 다녀왔습니다. 정말 놀라운 기업들도 있었지만, 첫 해를 넘기지 못할 기업들도 많이 보았습니다.

AI Is Not Your Product

대부분의 스타트업은 이제 마케팅 전반에 “AI”라는 문구를 떠놓습니다. AI 자체가 비즈니스 가치를 제공하지는 않습니다. 최첨단 연구소가 아니라면 AI는 여러분 스택의 도구에 불과합니다. “MongoDB‑지원 트레이딩 플랫폼”이라고 외치는 사람은 없습니다.

• 사용자들은 그것이 AI인지 신경 쓰지 않는다.
• 투자자들도 그것이 AI인지 신경 쓰지 않는다.

그들은 제품이 무엇을 하는지, 어떤 문제를 해결하는지, 그리고 시장 공간이 있는지를 신경 씁니다.

실제 기업이 기대하는 것

실제 기업에 판매할 때, 저는 AI 도구를 평가하는 50억 달러 규모의 컨설팅 회사와 테이블 맞은편에 앉아 있었습니다. 그들은 다음과 같은 사항을 묻습니다:

• 아키텍처
• 데이터 거주지
• 온‑프레미스 배포
• 솔루션 소유권

답변이 “우리는 OpenAI API를 호출합니다”라면, 회의는 끝납니다.

일반적인 AI 스타트업 플레이북

많은 AI 스타트업이 다음과 같은 패턴을 따릅니다:

1. 모호한 제품 아이디어
2. AI 모델을 감싸기
3. 사용자에게 보여주기
4. 월 $29 청구

이는 비즈니스가 아닙니다. 사용자는 그냥 ChatGPT를 사용할 수 있는데—왜 또 다른 구독을 내야 할까요? 모델은 방어가 되지 않으며, 지식재산권(IP)도 없고, 기본 AI 서비스의 변화에 취약합니다.

모두가 트위터 위에 앱을 만들었는데 API 규칙이 하룻밤 사이에 바뀐 적을 기억하시나요? 모델만 감싸는 경우에도 같은 위험이 존재합니다. 최첨단 모델 제공자는 여러분이 좋은 간단한 아이디어를 내면 직접 경쟁할 동기가 있습니다.

비용 및 의존성 위험

외부 API에 의존하면 통제할 수 없는 거대한 비용 기반에 노출됩니다—입력 및 출력 토큰이 뒤에서 AI 비용을 누적시킬 수 있습니다.

전형적인 진행 흐름:

1. 래퍼가 출시되고 인기를 얻는다
2. 모델 제공자가 인기를 눈치챈다
3. 제공자가 사내에서 해당 사용 사례를 처리하기 위해 기능을 추가한다
4. 비즈니스 사례가 사라진다

결국 모델 제공자를 위한 시장 조사를 하게 되며, 제공자는 여러분보다 더 잘 실행할 수 있습니다.

“Vibe Coding” 함정

제가 STEP 2026에서 Brunelly를 가장 성공적으로 요약한 말은 다음과 같습니다: “Vibe coding이 뭔지 알죠? 우리는 그와 정반대예요. 우리는 실제 기업 수준의 소프트웨어를 만들죠.”

Vibe coding은 안 좋은 평판을 가지고 있습니다: 보안 취약점, 버그, 확장성 문제, 배포 어려움, 그리고 컴플라이언스 문제 등. Vibe‑코드된 AI 제품은 두 세계의 최악을 결합한 형태로, 확장성이 전혀 없는 단순한 AI 래퍼에 불과합니다.

실제 엔터프라이즈‑레디 AI 인프라 구축

저는 지난 1년 동안 Maitento라는 AI‑네이티브 운영 체제를 구축해 왔습니다—Unix와 AWS의 교차점이라고 생각하면 되지만, AI에 최적화되었습니다. 핵심 개념:

• Models as drivers
• 다양한 프로세스 유형 (Linux 컨테이너, 상호작용하는 AI 에이전트, 우리 자체 언어로 만든 앱, 코드‑생성 오케스트레이션)
• 에이전트는 모든 OpenAPI 또는 MCP 서버에 연결 가능
• 선언형 애플리케이션 정의
• Shell, RAG, 메모리 시스템, 컨텍스트 관리, 멀티‑모달 지원

이것이 실제 엔터프라이즈‑레디 AI‑지원 애플리케이션을 만들기 위해 필요한 빙산의 일각입니다. 우리는 확장성, 품질, 스케일러빌리티, 성능, 그리고 개발 속도가 필요했으며—Python 스크립트를 임시로 붙여넣는 방식은 통하지 않았습니다.

우리와 같은 수준의 오케스트레이션이 반드시 필요하지는 않지만, 엔터프라이즈‑급 AI 오케스트레이션에 포함되는 움직이는 조각들은 대부분의 창업자들이 생각하는 것보다 훨씬 복잡합니다.

ChatGPT가 단순 래퍼 그 이상인 이유

• 파일 관리
• 프롬프트 주입 감지
• 컨텍스트 분석 및 메모리 관리
• 롤링 컨텍스트 윈도우
• 배포 및 확장성
• 수백만 사용자를 위한 백엔드 큐잉 및 실시간 스트리밍
• 멀티모달 입력
• 분산 파이썬 실행 환경

API를 호출하는 것은 쉽지만, 주변 인프라를 구축하는 것은 어렵습니다.

데모 vs. 제품

창업자들은 종종 데모를 서둘러 출시하지만, 데모는 제품이 아닙니다. 데모는 현실을 그대로 재현하지 못하는 제어된 환경입니다. 인상적인 데모와 프로덕션‑그레이드 AI 제품 사이의 격차는 다른 어떤 소프트웨어 카테고리보다도 큽니다. 그 이유는 AI 시스템이 환각을 일으키고, 컨텍스트를 잃으며, 자신 있게 잘못된 출력을 생성할 수 있기 때문입니다. 이러한 실패 모드를 관리하려면 실제 인프라가 필요합니다—단순히 API 호출을 try/catch로 감싸는 것만으로는 부족합니다.

AI 골드러시의 진짜 삽

대부분 생산되는 “삽”은 골판지로 만들어져 있다. 5년 후에도 살아남을 기업은 오늘 실제 인프라를 구축하고 있는 기업이다— 단순히 API를 호출하고, 프롬프트를 연결하거나, 다른 사람의 지능을 예쁜 인터페이스에 감싸서 혁신이라고 부르는 것이 아니다.

만들기 어려운 것을 만들라. 이것이 유일하게 통하는 전략이다. 며칠 안에 만들 수 있다면 누구든지 만들 수 있다. 당신에게 어려운 일이라면 경쟁자에게도 어려울 것이며, 진정으로 새로운 비즈니스를 가질 수도 있다.