Product Hunt에 올라오는 스타트업 중 두 곳 중 하나는 "X를 위한 ChatGPT"였던 시절을 기억하시나요? 그 시대는 끝났습니다. 우리는 그 과정이 실시간으로 일어나는 것을 목격했습니다. 작년에 한 고객이 AI 글쓰기 도구를 가지고 저희를 찾아왔습니다. UI는 훌륭했고, 온보딩(Onboarding) 과정도 깔끔했습니다. 하지만 내부 구조는 어땠을까요? 시스템 프롬프트(System prompt)를 포함한 단 한 번의 OpenAI API 호출이 전부였습니다. 3개월 후, OpenAI가 커스텀 GPTs(Custom GPTs)를 출시했습니다. 그의 제품 전체가 하룻밤 사이에 무료 기능이 되어버렸습니다. 그뿐만이 아닙니다.

Wrapper Economy(래퍼 경제)에 무슨 일이 일어났는가
전략은 간단했습니다. LLM API를 가져옵니다. 그 위에 UI를 입힙니다. 로그인 페이지와 Stripe 구독 결제를 추가합니다. 그리고 출시합니다. 한동안은 통했습니다. 사용자들은 ChatGPT를 제대로 사용하는 방법을 몰랐습니다. 그들에게는 가이드가 포함된 경험이 필요했습니다. Wrapper(래퍼)들이 그 간극을 메웠습니다. 그러다 그 간극이 메워졌습니다. OpenAI는 커스텀 인스트럭션(Custom instructions)을 추가했습니다. 그다음엔 커스텀 GPTs를, 그다음엔 GPT Store를 내놓았습니다. Claude는 누구나 설정할 수 있는 Projects와 시스템 프롬프트를 출시했습니다. Google은 Gems를 출시했습니다. Wrapper가 제공하던 모든 기능은 그것이 의존하는 플랫폼의 네이티브 기능(Native capability)이 되었습니다. 해자(Moat)는 UI가 아니었습니다. 그것은 사용자의 무지였습니다. 그리고 그것은 해자가 아닙니다. 그것은 카운트다운 타이머일 뿐입니다.

대부분의 Wrapper가 생존할 수 없는 이유
세 가지 이유가 있습니다. 모두 치명적입니다.

** 1. 전환 비용(Switching cost)이 제로입니다.** 만약 당신의 제품이 프롬프트와 API 호출 하나로 이루어져 있다면, 사용자는 10분 만에 그것을 다시 만들 수 있습니다. 커스텀 GPTs를 사용하면 코딩조차 필요 없습니다. 그저 원하는 것을 설명하기만 하면 당신의 유료 제품이 제공하는 것과 거의 동일한 것을 얻을 수 있습니다. 당신의 월 29달러 구독 서비스는 무료 서비스와 경쟁하고 있는 것입니다.

** 2. 플랫폼 리스크(Platform risk)가 절대적입니다.** 당신은 모델을 통제할 수 없습니다. 가격을 통제할 수 없습니다. 기능을 통제할 수 없습니다. OpenAI가 API 비용을 인상하나요? 당신의 마진은 사라집니다. 그들이 당신의 기능과 겹치는 기능을 출시하나요? 당신의 가치 제안(Value proposition)은 사라집니다. 그들이 서비스 약관을 변경하나요? 당신의 비즈니스 모델은 사라집니다. 계약적 보호 장치 없이 전적으로 다른 회사의 API에만 의존하는 회사를 만드는 것 — 그것은 스타트업이 아닙니다. 그것은 희망 사항일 뿐입니다.

** 3. 방어 가능한 IP(지식재산권)가 없습니다.** 당신이 실제로 소유한 것은 무엇입니까? 프롬프트 템플릿인가요? UI 스킨인가요? 랜딩 페이지인가요?

투자자들은 지금 이 질문을 던지고 있습니다. "만약 OpenAI가 이것을 만든다면 어떻게 됩니까?" 만약 정직한 답변이 "우리는 끝났습니다"라면, 그것이 바로 당신의 답입니다.

대신 실제로 작동하고 있는 것들

생존하는 AI 제품들은 공통된 특징을 공유합니다. 그들 중 어느 것도 래퍼 (Wrapper)가 아닙니다. 그들은 자신들의 데이터 레이어 (Data layer)를 소유하고 있습니다. 제품의 가치는 AI 호출 (AI call)에 있는 것이 아닙니다. 그것은 AI가 작동하는 독점적 데이터 (Proprietary data)에 있습니다. 우리가 함께 일했던 한 리걸테크 (Legal tech) 스타트업은 계약 분석 도구를 구축했습니다. AI가 중요한 것은 물론입니다. 하지만 진짜 가치는 18개월 동안 구축한 50,000개 이상의 주석이 달린 법률 조항 데이터베이스입니다. 그 어떤 커스텀 GPT (Custom GPT)도 그것을 대체할 수 없습니다. 당신의 데이터가 당신의 해자 (Moat)입니다. 당신의 프롬프트 (Prompt)가 아닙니다.

그들은 텍스트 문제 (Text problems)가 아니라 워크플로 문제 (Workflow problems)를 해결합니다. 래퍼는 텍스트를 생성합니다. 생존하는 제품은 전체 프로세스를 자동화합니다. "이 문서를 요약해줘"와 "이 문서를 읽고, 우리가 필요한 12개의 필드를 추출한 뒤, 우리의 규칙에 따라 검증하고, 예외 사항을 표시하고, 데이터베이스를 업데이트하고, 적절한 담당자에게 알림을 보내줘" 사이에는 차이가 있습니다. 첫 번째는 래퍼입니다. 두 번째는 제품입니다. 그들은 AI를 인터페이스 (Interface)가 아닌 인프라 (Infrastructure)로 사용합니다. 최고의 AI 제품에서 사용자들은 AI가 관여하고 있다는 사실조차 모릅니다. AI는 백그라운드에서 실행됩니다. 점수 매기기, 분류하기, 라우팅하기, 결정하기 등을 수행합니다. 사용자는 결과물을 봅니다. 채팅창이 아니라 말이죠. 당신의 제품이 "추가적인 단계를 거쳐 ChatGPT와 대화하는 것"처럼 느껴지는 순간, 당신은 이미 패배한 것입니다.

그들은 모델 불가지론적 (Model-agnostic)입니다. 스마트한 팀들은 추상화 레이어 (Abstraction layers)를 구축합니다. 그들은 제품을 다시 작성하지 않고도 GPT-4를 Claude로, 다시 Gemini로, 혹은 오픈 소스 모델 (Open-source model)로 교체할 수 있습니다. 왜냐하면 그들은 우리 모두가 알고 있는 사실을 알고 있기 때문입니다. 오늘의 최고의 모델은 내일의 범용 상품 (Commodity)이 된다는 사실을 말입니다. 제품은 특정 모델의 뒷받침 없이도 자립할 수 있어야 합니다.

"AI 스타트업"에 대한 냉혹한 진실

대부분의 AI 스타트업은 AI 기업이 아닙니다. 그들은 API 키를 가진 UI 기업입니다. 그리고 그것은 사이드 프로젝트 (Side project)로서는 괜찮습니다. 하지만 당신이 자금을 조달하고, 팀을 채용하며, 당신의 향후 2년을 거기에 걸고 있다면 — 래퍼 그 이상이 필요합니다. 당신은 독점적 데이터가 필요합니다. 혹은 독점적인 워크플로 로직 (Workflow logic)이 필요합니다. 또는 시스템에 내장된 독점적인 도메인 전문 지식 (Domain expertise)이 필요합니다.

이상적으로는 세 가지 모두가 필요합니다. AI 레이어 (AI layer)는 교체 가능해야 하지만, 당신의 제품은 교체 불가능해야 합니다. Qodors (www.qodors.com)의 관점에서 보자면, 지난 1년 동안 거의 매주 래퍼 (wrapper) 아이디어를 가진 창업자들이 저희를 찾아왔습니다. 저희의 첫 번째 질문은 항상 동일합니다: "모델 제공업체가 이를 네이티브 기능 (native feature)으로 출시하면 어떻게 됩니까?" 만약 적절한 답변이 없다면, 저희는 그것을 구축하지 않습니다. 대신 저희는 그 아이디어가 실제로 살아남을 수 있는 버전을 찾도록 돕습니다. 그것은 대개 더 깊게 파고드는 것을 의미합니다. 데이터 파이프라인 (data pipeline)을 구축하고, 워크플로 엔진 (workflow engine)을 설계하며, AI를 사용자들이 이미 의존하고 있는 복잡하고 구체적인 현실 세계의 시스템과 연결하는 통합 레이어 (integration layer)를 만드는 것입니다. 이는 API를 래핑하는 것보다 더 어렵습니다. 더 오래 걸리고, 초기 비용도 더 많이 듭니다. 하지만 18개월이 지난 후에도 여전히 건재합니다. 래퍼들은 그렇지 못하지만 말입니다.

만약 당신이 지금 AI 제품을 만들고 있다면, 스스로에게 던져봐야 할 솔직한 질문들:

• AI를 완전히 제거해 보십시오. 당신의 제품이 여전히 문제를 해결합니까? 만약 그렇지 않다면, 당신은 제품을 가진 것이 아니라 데모 (demo)를 가진 것입니다.
• 사용자가 커스텀 GPT (custom GPT)를 사용하여 15분 만에 당신의 핵심 가치를 복제할 수 있습니까? 만약 그렇다면, 당신의 가격 모델 (pricing model)에는 유통기한이 있습니다.
• 당신만이 소유하고 있는, 다른 누구도 가지지 못한 데이터는 무엇입니까? 만약 답이 없다면, 거기서부터 시작하십시오. 데이터 전략 (data strategy)은 모델 전략 (model strategy)보다 더 중요합니다.
• 하나의 모델 위에서 구축하고 있습니까, 아니면 모델 불가지론적 (model-agnostic)으로 구축하고 있습니까? 단일 모델 의존성은 단일 장애점 (single point of failure)입니다.
• AI가 당신의 제품입니까, 아니면 인프라 (infrastructure)입니까? 가장 좋은 답변은 언제나 인프라입니다.

래퍼 시대는 우리에게 유용한 교훈을 주었습니다. AI 기반 도구에 대한 수요는 엄청납니다. 사람들은 시간을 절약하고 의사결정을 줄여주는 제품에는 기꺼이 비용을 지불할 것입니다. 하지만 ChatGPT와 사용자 사이의 중간 관리자에게는 비용을 지불하지 않을 것입니다. 특히 ChatGPT가 ChatGPT로서 점점 더 나아지고 있는 상황에서는 더욱 그렇습니다.

모델이 될 수 없는 것을 만드십시오. 그것이 바로 당신의 제품입니다.

작성: Qodors 팀 — 래퍼가 아닌 제품을 만드는 AI 우선 소프트웨어 스튜디오.

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