AI의 좋은 활용 사례를 찾아서…
“성공 가능성이 높은 AI 사업을 기획하고 있다면?”
YCombinator(YC)의 성공적인 스타트업을 찾아내고 육성하는 실적은 기술 산업에서 타의 추종을 불허합니다. 그들의 선정 과정은 지속적으로 전체 분야를 재편하는 회사를 표면화했으며, 그들의 포트폴리오는 새로운 트렌드와 기술의 귀중한 지표가 되었습니다.
인공지능의 혁신적 잠재력, YC의 실적, 그리고 어떤 유형의 AI 회사가 투자를 유치하고 있는지 이해하고자 YC가 지원하는 AI 중심 스타트업을 분석해 봅니다.
저는 어떤 분야에서 가장 많은 AI 혁신이 일어나고 있는지, 어떤 유형의 AI 애플리케이션이 투자를 유치하고 있는지, 성공적인 AI 창업자들은 어떤 배경을 가지고 있는지와 같은 질문에 대한 것을 알아보겠습니다.
YC의 2023년과 2024년 대상 기업 중 417개 AI 기업에 대한 광범위한 분석을 수행합니다.
본 글의 목적은 다음과 같은 통찰력을 제공하는 것입니다.
- AI 스타트업을 위한 가장 인기 있는 산업 및 분야
- AI 혁신이 필요한 분야
- 블록체인 및 양자 컴퓨팅과 같은 신흥 기술의 AI
- AI 안전, 접근성, 설명 가능성 분야에서 일하는 회사
- YC 지원 AI 창업자들의 공통적인 특성
- 위의 통찰력을 사용하여 AI로 무엇을 구축해야 할지 찾는 방법
YCombinator 는 초기 단계의 스타트업이 성공할 수 있도록 창업 자금, 멘토링, 리소스를 제공하는 대표적인 스타트업 엑셀러레이터입니다.
YC에서의 작동 방식 :
- YCombinator는 3개월 프로그램에 선정된 각 스타트업에 소액의 지분을 대가로 50만 달러를 투자합니다.
- 이 프로그램은 스타트업이 제품과 사용자 성장을 획기적으로 개선하고 추가 자금을 조달할 수 있는 옵션을 늘리는 데 도움을 주는 것을 목표로 합니다.
데이터
출처: YCombinator 디렉토리
현재 AI 기반 혁신의 핫스팟은 어디인가요?
AI와 가장 흔한 산업 교차점:
- 헬스케어/바이오테크: 45개 기업(10.8%)
- 예: Elythea (ML을 사용하여 산모 사망 예방)
- 핀테크 : 38개 기업(9.1%)
- 예: Arcimus (AI 기반 보험료 감사)
- 개발자 도구: 37개 회사(8.9%)
- 예: Sudocode (개발자 도구용 AI)
- 영업/마케팅 : 34개사(8.2%)
- 예: MicaAI (영업 프로세스 간소화)
- 교육 : 18개 기업(4.3%)
- 예시: Study (학생을 위한 AI 튜터)
B2B 대 B2C
- B2B: 약 338개 회사(81.1%):
샘플 회사: - B2C 기업(포트폴리오의 18.9%):
샘플 기업:- 렉스(Rex ): AI 기반 운동 및 영양 코치.
- PocketPod : 사용자 관심사에 맞춰 AI가 생성한 팟캐스트를 제공합니다.
- 쇼트브레드(Shortbread) : ‘만화를 위한 넷플릭스’ 서비스를 제공합니다.
- Roame : 여행 계획 및 예약을 위해 AI를 활용하는 여행 플랫폼
주요 내용:
- B2B 우세: YC 지원 AI 스타트업의 81.1%가 기업 솔루션에 중점을 두고 있어 투자자가 비즈니스 지향 AI 애플리케이션에 대해 더 강한 신뢰를 갖고 있음을 보여줍니다.
- 활용되지 않은 B2C 잠재력 : 소비자를 타겟으로 하는 스타트업이 18.9%에 불과한 상황에서, 혁신적인 소비자 대상 AI 제품에 대한 상당한 기회가 있을 수 있습니다.
- 기술적 전문성이 집중력을 높인다 : 강력한 기술적 배경을 가진 창업자의 우세(74.8%)는 B2B의 강조점과 해결하고자 하는 AI 문제 유형에 영향을 미칠 가능성이 높습니다.
AI 인프라 대 AI 애플리케이션:
AI 인프라 기업 – 62개(14.9%):
AI 응용 기업 – 355개(85.1%):
주요 내용:
- 애플리케이션 중심 : 기업의 85.1%가 AI 애플리케이션을 개발하는 반면, 14.9%는 인프라를 개발하고 있다는 점에서 실용적이고 업계별 AI 솔루션에 중점을 두고 있음을 알 수 있습니다.
- 잠재적인 인프라 격차 : 인프라 중심 스타트업의 수가 상대적으로 적은 것은 보다 기본적인 AI 도구와 플랫폼에 대한 기회가 있음을 시사할 수 있습니다.
- 전문화 추세 : AI 애플리케이션은 특정 산업 문제를 타겟으로 하는 경향이 있는 반면, 인프라 기업은 AI 개발 및 배포를 위한 보다 일반화된 도구를 제공하는 것을 목표로 합니다.
AI 기반 자동화 대 AI 지원 인간 작업
자동화는 애플리케이션 계층에서 산업 전반에 걸쳐 AI의 가장 큰 사용 사례입니다. 일부 자동화는 완전히 AI 주도이지만, 다른 자동화는 AI의 도움을 받지만 대체로 인간이 주도합니다.
AI 기반 자동화 – 129개 회사(30.9%):
- 오폰 : 패스트푸드 드라이브스루에서 주문 접수를 자동화하여 주문 프로세스를 간소화하고 대기 시간을 줄여줍니다.
- Respaid : 미지불 송장을 관리하고 추적하는 프로세스를 자동화하는 최신 B2B 징수 플랫폼입니다.
- RetailReady : 공급망 규정 준수를 자동화하고, 물류 운영을 개선하기 위한 창고 운송 솔루션을 전문으로 합니다.
AI 지원 인간 작업 – 288개 회사(69.1%):
- Constructable : 건설팀을 위한 AI 조종사로, 프로젝트를 간소화하고 잘못된 데이터로 인한 손실을 줄이는 데 도움이 됩니다.
- RadMateAI : 방사선과 의사에게 AI 조종 장치를 제공하여 진단 정확도와 효율성을 개선합니다.
- Agentive : 감사원을 위한 AI 기반 조종사를 제공하여 첨단 기술을 통해 효율성과 효과성을 향상시킵니다.
이러한 산업들이 번창하는 반면, 다른 산업들은 뒤처지고 있다…
미개척된 프런티어 – AI 혁신을 위한 산업
빠른 채택:
- 보건 의료
- 재원
- 소프트웨어 개발
- 영업/마케팅
보온재:
- 제조업(4개 기업, 1%)
- 농업(3개 기업, 0.7%)
- 에너지(4개 기업, 1%)
- 소매업(5개사, 1.2%)
제조업, 농업, 에너지, 소매업과 같은 분야는 여전히 AI 도입을 선도하는 기업들에게 기회를 제공합니다.
이는 YC 직원과 멘토의 특정 자금 조달 모델, 초점, 도메인 전문 지식을 따르는 YC 스타트업에만 해당되며, 이는 이러한 산업과 맞지 않을 수 있습니다.
AI가 다양한 산업에 침투함에 따라, 특정 기술이 변화를 주도하고 있습니다.
AI의 미래를 형성하는 기술 동향
가장 널리 사용되는 AI 기술:
1. 생성형 AI: 78개 기업(18.7%)
2. 머신러닝: 56개 기업(13.4%)
3. 자연어 처리(NLP) : 47개 기업(11.3%)
4. 컴퓨터 비전 : 18개 회사(4.3%)
AI를 언급한 회사가 Gen AI, 머신 러닝, NLP라는 3가지 기술을 모두 다루고 있을 수 있으므로 여기에는 많은 중복이 있을 수 있다는 점에 유의하세요.
오픈소스 대 독점소스:
- 오픈소스: 18개 기업(4.3%)
- 독점: 399개 회사(95.7%)
오픈소스의 예 : FlowiseAI (오픈소스 AI 솔루션)
이는 YC의 포트폴리오를 대표할 뿐임을 유의하십시오. 오픈소스 프로젝트에서 나온 많은 회사가 있습니다 .
Edge AI 대 클라우드 기반 AI:
단 2개 회사(0.5%) 만이 🔻 엣지 AI를 명시적으로 언급했지만, 대부분은 클라우드 기반 솔루션인 것으로 보입니다.
AI 모델 효율성 및 계산 리소스 감소:
단 5개 회사(1.2%) 만이 AI 모델 효율성이나 계산 리소스 절감에 집중한다고 명시적으로 언급했습니다.
실시간 AI 응용 프로그램:
약 46개 회사(11%)가 실시간 AI 애플리케이션 개발을 언급하거나 암시합니다.
예시 : Retell AI (실시간 AI 기반 음성 에이전트)
멀티모달 AI:
약 22개 회사(5.3%)가 멀티모달 AI 솔루션을 개발하고 있는 것으로 나타났습니다.
주요 내용 💡:
- 생성적 AI 혁명 : 18.7%의 기업이 생성적 AI에 집중하면서, 우리는 AI 역량의 패러다임 변화를 목격하고 있습니다. 이 추세는 AI가 분석뿐만 아니라 창조하는 미래를 시사하며, 잠재적으로 콘텐츠 생성에서 약물 발견에 이르기까지 산업을 변화시킬 것입니다.
- 클라우드-엣지 단절 : 엣지 AI에 집중하는 회사가 0.5%에 불과하기 때문에 현재 AI 개발과 실시간 온디바이스 AI 처리에 대한 증가하는 요구 사이에는 현저한 격차가 있습니다. 이러한 불균형은 IoT, 자율 시스템 및 개인 정보 보호 AI의 중요한 애플리케이션을 간과하는 산업의 사각지대가 될 수 있습니다.
AI가 더욱 강력해짐에 따라 새로운 과제와 기회가 생겨납니다.
윤리적이고 효율적이며 접근 가능한 AI의 잠재력
YC가 지원하는 417개의 AI 스타트업 중에서 놀랍게도 데이터 프라이버시, AI 윤리, 접근성, 공정성과 같은 중요한 문제를 다루는 기업은 거의 없습니다. 이 섹션에서는 이러한 기본적인 문제를 해결하기 위해 노력하는 작지만 중요한 하위 집합의 회사를 살펴보고, 더욱 책임감 있고 투명하며 포괄적인 AI 시스템을 만드는 데 있어 이루어진 진전과 남아 있는 방대한 기회를 강조합니다.
데이터 프라이버시 및 보안 문제를 해결하는 스타트업:
약 18개 회사(4.3%)가 🔻 데이터 개인정보 보호 및 보안에 중점을 두고 있습니다.
예 : Corgea 는 AI를 사용하여 취약한 코드를 쉽고 빠르게 수정하여 기업 데이터 보안과 개인 정보 보호를 강화합니다.
규제가 늘어나면서 더 많은 AI 스타트업이 데이터 개인정보 보호와 보안에 집중할 수 있는 기회가 생겼습니다.
윤리적 AI와 AI 안전을 다루는 스타트업
단 5개 기업(1.2%)🔻 만이 AI 윤리나 안전에 중점을 두고 있다고 명시적으로 언급했습니다.
예시 : Atla (가드레일이 있는 AI 모델 구축)
비기술적 사용자도 AI를 사용할 수 있도록 하는 스타트업
약 28개 회사(6.7%)가 AI를 비기술적인 사용자가 더 쉽게 사용할 수 있도록 하는 데 중점을 두고 있습니다.
예 : Creo(코딩 없이 AI로 내부 도구 구축)
설명 가능한 AI 또는 AI 투명성을 연구하는 스타트업
단 3개 회사(0.7%) 만이 설명 가능한 AI 또는 AI 투명성에 대한 작업을 명시적으로 언급했습니다.
예시:
- Atla : Atla는 가드레일이 있는 텍스트 생성 AI 모델을 구축하는 데 중점을 두고 있습니다. 그들의 사명은 특히 법적 맥락에서 다양한 애플리케이션에 신뢰할 수 있고 유용한 AI 어시스턴트를 만드는 것입니다.
- GuideLabs : Guide Labs는 AI와 머신 러닝에 초점을 맞춰 해석 가능한 기반 모델을 개발합니다.
- Sizeless : Sizeless는 머신 러닝을 재현 가능하고 안전하게 만드는 데 중점을 둔 회사입니다.
지속 가능성 또는 기후 기술을 위한 AI:
11개 회사(2.6%)가 지속 가능성 또는 기후 기술에 중점을 둡니다.
AetherEnergy (옥상 태양광 설비 최적화를 위한 AI 플랫폼) 와 같은 회사
AI 편향과 공정성을 다루는 스타트업 ⏬:
단 3개 회사(0.7%)만 🔻 AI 편향과 공정성 문제를 해결하겠다고 명시적으로 언급했습니다.
소규모 기업을 위한 AI 대 기업 솔루션:
- 중소기업 : 약 37개 회사(8.9%) 🔻
- 기업 솔루션 : 약 295개 기업(70.7%)
소규모 비즈니스 중심의 예 : HostAI (휴가용 임대 숙소를 위한 AI 기반 운영 체제)
주요 내용 💡:
- 윤리 격차 : 스타트업의 1.2%만이 AI 윤리와 안전에 집중하고 있기 때문에 우리는 AI의 급속한 발전과 책임 있는 개발 사이에 중대한 불균형에 직면해 있습니다. 이러한 극심한 과소 대표는 AI가 의사 결정 프로세스에서 더 보편화됨에 따라 상당한 사회적 및 규제적 문제로 이어질 수 있습니다.
- 투명성 역설 : AI 책임성에 대한 수요가 증가하고 있음에도 불구하고, 설명 가능한 AI를 다루는 스타트업은 0.7%에 불과합니다. 이러한 격차는 대규모로 “블랙박스” 문제를 만들어낼 위험이 있으며, 잠재적으로 AI 시스템에 대한 신뢰를 침식하고 의료 및 금융과 같은 중요한 분야에서의 도입을 방해할 수 있습니다.
- 민주화 딜레마 : 스타트업의 6.7%가 AI를 비기술 사용자에게 접근 가능하게 만들기 위해 노력하고 있지만, 이 수치는 AI를 진정으로 민주화할 수 있는 기회를 놓쳤다는 것을 시사합니다. 기술 엘리트의 손에 AI의 힘이 집중되면 기존의 디지털 격차가 심화되고 다양한 분야에서 포괄적인 혁신을 추진할 수 있는 AI의 잠재력이 제한될 수 있습니다.
신흥 AI 기술💎:
혁신의 최전선에서 몇몇 엄선된 스타트업은 혁신적인 기술과 AI를 통합하는 데 앞장서고 있습니다.
- 양자 컴퓨팅: 2개 회사(0.5%)
- 블록체인 : 3개 기업(0.7%)
이 분야의 선구자는 다음과 같습니다.
- ConductorQuantum : 양자 컴퓨팅을 활용해 기존 AI로는 해결할 수 없는 복잡한 문제를 잠재적으로 해결합니다.
- 세달리오 : 블록체인과 AI를 결합하여 향상된 데이터 무결성과 분산형 인텔리전스를 제공합니다.
주요 내용:
- 활용되지 않은 잠재력 : 이 분야에서 스타트업이 부족한 상황(전체 1.2%)은 AI 응용 분야에 대한 미지의 영역이 광활하다는 것을 보여줍니다.
- 기하급수적 영향 : AI를 양자 컴퓨팅이나 블록체인과 성공적으로 결합하면 암호화, 신약 발견, 금융 시스템 등에 획기적인 발전이 이루어질 수 있습니다.
- 고위험, 고수익 : 이러한 벤처기업은 상당한 기술적 어려움에 직면해 있지만, 컴퓨팅 발전의 선구자 역할을 하며 잠재적으로 전체 AI 환경을 재편하고 있습니다.
YC 지원 창업자의 일반적인 배경 및 기술
이 분석은 YC 지원 AI 스타트업 창업자의 전형적인 모습을 그리는 데 도움이 될 것입니다.
기술 전문성:
창업자의 상당수 (75% 이상) 는 컴퓨터 과학, 소프트웨어 공학, 인공지능/머신 러닝, 데이터 과학 등 강력한 기술적 배경을 가지고 있습니다.
YC는 특히 AI와 관련 분야의 기술적 전문성을 높이 평가하는 것으로 보입니다.
교육적 배경:
약 20% 의 회사가 프로필에 언급된 대로 명문 기관에서 학위를 취득한 창업자를 보유하고 있습니다.
- 스탠포드 대학교
- MIT(매사추세츠 공과대학)
- 하버드 대학교
- 캘리포니아 대학교 버클리
- 다른 최고 수준의 대학들
많은 창업자는 유명 기관에서 우수한 교육 자격을 취득했으며, 특히 강력한 컴퓨터 과학 및 공학 프로그램을 보유한 창업자들이 그렇습니다.
이전 근무 경험:
많은( 약 25%) 창업자들은 다음과 같은 선도적인 기술 기업에서 근무한 경험이 있습니다.
- 페이스북(메타)
- 아마존
- 마이크로소프트
- 사과
- 링크드인
최고의 기술 기업에서 근무한 경험은 YC 자금 지원에 있어 매우 긍정적인 요소인 듯합니다.
창업 경험:
상당수 의 창업자 (약 15%) 가 이전에 스타트업 경험이 있습니다.
- 연쇄 창업가
- 이전에 다른 스타트업을 설립했거나 공동 설립한 적이 있음
예: Olio Labs를 포함한 여러 회사의 창립자인 Surbhi Sarna는 “이전에 nVision Medical을 설립하여 Boston Scientific에 매각했습니다.”
YC는 이전에 기업가적 경험이 있는 창업자, 특히 성공적으로 투자를 종료한 창업자를 높이 평가합니다.
명문 학교에 다니지 않았거나 선도적인 기술 기관에서 일하지 않았더라도 뛰어난 업적을 보여주면 여전히 눈에 띄게 됩니다.
예를 들어 , Jaspar Carmichael jack ( Artisan 설립자 ) 은 프로필에 큰 직함은 없지만 보여줄 수 있는 뛰어난 업적만 있습니다.
학술 연구:
일부 (~8%) 창업자는 학문적 연구 배경을 가지고 있습니다.
- 관련 분야 박사 학위
- 박사후 연구원
- 대학 교수
예: Atla의 Roman Engeler는 “AI 박사 학위를 가지고 있으며 여러 머신 러닝 프로젝트에 참여했습니다.”
YC는 특히 AI와 ML 분야의 강력한 연구 배경을 높이 평가합니다.
공동 창립 팀의 다양한 기술 세트:
많은 (45%) 스타트업은 보완적인 기술을 갖춘 공동 창업 팀을 보유하고 있습니다.
- 기술 창업자 + 사업/운영 창업자
- AI 전문가 + 도메인 전문가
예: Arcimus에는 “Hussein Syed: AI 및 소프트웨어 개발 경험”과 “Omar Dadabhoy: 금융 및 보험 분야 경력”이 있습니다.
YC는 기술적 전문성과 사업적 통찰력 또는 도메인 지식을 결합한 창업팀을 선호하는 것 같습니다.
산업의 혁신자:
많은 (~24%) 창업자들은 기존 산업을 혁신할 수 있는 배경을 가지고 있습니다.
- 현재 혁신하고 있는 업계의 대기업 전직 직원들
- 업계의 문제점에 대한 독특한 통찰력을 가진 개인
예: 여러 YC 회사에 참여한 톰 블롬필드는 “Monzo의 전 CEO이자 GoCardless의 공동 창립자”입니다.
YC는 기존 산업에 새로운 관점과 파괴적인 아이디어를 가져올 수 있는 창업자를 높이 평가합니다.
AI로 무엇을 만들어야 할지 찾는 방법
폴 그레이엄은 훌륭한 일은 세 가지 핵심 요소의 혼합이라고 말합니다. 타고난 적성, 깊은 관심, 훌륭한 일을 할 수 있는 범위입니다. 이 프레임워크를 적용하여 이상적인 AI 스타트업 초점을 찾아봅시다.
- 자연적 적성 : 자신의 강점을 평가하세요. 기술적 배경이 있다면 YC AI 창업자의 74.8%와 좋은 관계를 맺고 있습니다. 그렇지 않다면, 기술을 보완하기 위해 기술 공동 창업자와 협력하는 것을 고려하세요. 기술적이든 비기술적이든, 당신의 타고난 재능은 당신의 스타트업 성공의 기반이 될 것입니다.
- 깊은 관심 : 어떤 산업, 부문 또는 문제가 당신에게 가장 어필하는지 파악하세요. 당신의 열정은 도전을 통해 당신의 끈기를 북돋아줄 것입니다. Healthcare/Biotech(10.8%), Fintech(9.1%), Developer Tools(8.9%)와 같은 잠재력이 높은 부문을 살펴보거나, Manufacturing(1%) 또는 Agriculture(0.7%)와 같은 서비스가 부족한 분야를 탐색하세요. 당신이 해결하려는 문제에 대한 당신의 진정한 관심은 장기적인 동기를 부여하는 데 결정적일 것입니다.
- 훌륭한 작업을 수행할 수 있는 범위 : 여기서 시장 분석이 등장합니다. 지배적인 B2B 시장(81.1%)에 집중할지, 아니면 덜 포화된 B2C 공간(18.9%)에 집중할지 고려하세요. 데이터 프라이버시(4.3%), AI 윤리(1.2%), 설명 가능한 AI(0.7%)와 같은 중요한 격차를 탐구하세요. 최첨단 기술에 끌리는 사람들에게 양자 컴퓨팅(0.5%)과 블록체인(0.7%)은 고위험, 고보상 기회를 제공합니다. 핵심은 AI가 상당한 영향을 미칠 수 있는 영역과 혁신적인 솔루션을 위한 여지가 있는 영역을 파악하는 것입니다.
결론
따라서 AI 창업가를 열망하거나 일반적인 개발자라면 다음을 제안합니다.
- B2B에 집중 : YC 지원 AI 스타트업의 81.1%가 기업을 타겟으로 하기 때문에, 자금 조달과 성공 가능성을 높이려면 기업용 솔루션을 고려하세요.
- 서비스 가 부족한 분야 탐색 : 헬스케어/바이오테크(10.8%), 핀테크(9.1%), 개발자 도구(8.9%)가 주도적인 역할을 하지만, 제조(1%)나 농업(0.7%)과 같이 소홀히 다루어졌던 분야에서 기회를 찾아보세요.
- 기술 전문성을 우선시하세요 . YC 지원 AI 기업의 74.8%가 적어도 한 명의 창업자가 강력한 기술적 배경을 갖추고 있으므로, 창업 팀에 강력한 기술 인재가 포함되어야 합니다.
- 생성적 AI 활용 : 이 분야의 스타트업이 18.7%인 생성적 AI가 인기입니다. 하지만, 어떻게 혁신적으로 적용하여 두각을 나타낼 수 있는지 생각해보세요.
- 윤리적 우려 해결 : 스타트업의 1.2%만이 윤리적 AI에 집중합니다. 이 격차는 미래지향적인 창업자들에게 중요한 기회를 나타냅니다.