AI 경제의 안정화
2025년 AI 경제가 전반적으로 안정화되었다. 생태계가 세 레이어로 명확히 구분되며 각 영역에서 성공 공식이 형성되고 있다:
- 모델 레이어: OpenAI, Anthropic, Google 등 파운데이션 모델 기업
- 애플리케이션 레이어: AI 네이티브 스타트업들
- 인프라 레이어: GPU, 데이터센터, 에너지 공급 기업
“AI 네이티브 회사를 모델 위에서 어떻게 만들지에 대한 플레이북이 생겼습니다.”
YC 배치의 모델 선호도 변화
Y Combinator Winter 26 배치에서 흥미로운 변화가 관찰되었다:
- Anthropic이 1위: OpenAI를 제치고 52% 이상 점유
- Gemini 급성장: 2-3%에서 23%로 상승
- OpenAI 하락: 과거 90% 이상에서 현재 2위로
이 변화의 배경:
- 바이브 코딩 도구의 성공으로 코딩에 최적화된 Anthropic 모델 선호
- Anthropic이 코딩을 내부 평가의 핵심 지표로 삼은 결과
- 개인 코딩에서 Claude 사용 후 다른 애플리케이션에서도 선택하는 스필오버 효과
모델 교체가 표준이 됨
스타트업들이 여러 모델을 적극적으로 조합해 운영하는 것이 새로운 표준이 되었다:
- 자체 오케스트레이션 레이어 구축
- 작업별로 최적 모델을 선택해 투입
- 평가(evals) 기반으로 모델 교체 의사결정
“새 모델이 출시될 때마다 갈아 끼웠다 뺐다 할 수 있게 만들고, 작업별로 더 뛰어난 특정 모델을 필요한 곳에 바로 투입합니다.”
AI 버블 논쟁: 기회로서의 과잉투자
버블 논쟁에 대한 관점:
- 통신 버블 비유: 90년대 통신 인프라 과잉투자가 YouTube 같은 서비스를 가능하게 한 것처럼, AI 인프라 과잉투자도 애플리케이션 레이어 기회를 열어줌
- 스타트업에게 좋은 환경: 대기업의 CAPEX 과잉투자는 스타트업이 아닌 대기업의 리스크
- 경쟁이 가져오는 혜택: NVIDIA 독점 약화로 연산 자원이 더 많아지고 비용은 낮아짐
Carlota Perez의 기술 혁명 프레임워크:
- 설치 단계: 막대한 CAPEX 투자 (현재 진행 중)
- 전개 단계: 본격 확산과 애플리케이션 폭발 (스타트업 기회)
바이브 코딩의 부상
바이브 코딩이 거대한 카테고리로 성장했다:
- Replit, Emergence 등 승자 기업 등장
- Varun Mohan의 Google 합류와 anti-gravity 공개
- 완전히 사용 가능하고 신뢰할 수 있지만, 100% 프로덕션 레디는 아님
팀 규모와 효율성
“채용 없이 스케일”은 지속되지 않았다:
- ARR 100만 달러 도달 후 결국 팀 채용 시작
- AI로 인해 더 적은 인력이 필요한 것이 아니라, 고객 기대치가 올라감
- 병목은 여전히 사람 (아이디어가 아님)
새로운 성과 지표의 등장:
“앞으로는 ‘이 매출을 봐라, 그리고 얼마나 적은 사람이 일하는지 봐라’가 자랑이 됩니다.”
Gamma 사례: ARR 1억 달러를 직원 50명으로 달성