AI 투자전략 최적화하기...VC와 기업 인수자들의 교훈

수년간 정체되어 있던 인공지능(AI) 도입이 2023년 중반 급격히 증가하면서 2024년에는 투자 규모가 사상 최대를 기록했다. 피치북에 따르면 2024년 스타트업 4개 중 1개가 AI 기업일 정도로 AI 관련 투자가 급증해 전체 투자 대비 52% 증가한 1315억 달러를 기록했다. 이는 2023년 863억 달러에서 크게 늘어난 수치다.

그러나 2025년 1분기는 다소 다른 양상을 보였다. 언스트앤영에 따르면 투자를 받은 AI 기업 수가 감소했다. 투자자들은 새해 들어 더욱 선별적인 투자를 진행했으며, 명확한 수익화 경로가 없는 기업들의 후속 투자에는 신중한 모습을 보였다.

하지만 AI 투자 총액은 지난 분기에도 증가세를 이어갔다. 최근에는 4000만 명 이상의 사용자를 보유하고 연간 매출 7억 달러를 기록 중인 AI 기반 기업 그래머리가 제너럴 캐털리스트로부터 10억 달러의 투자를 유치했다.

기업의 AI 인수 시장에서는 이보다 더 큰 규모의 거래가 이뤄졌다. 대표적으로 세일즈포스가 AI 기반 엔터프라이즈 클라우드 데이터 관리 분야의 선도기업으로 꼽히는 인포매티카를 80억 달러에 인수했다. 또한 IBM은 자연어로 기업 데이터를 조회할 수 있는 AI 플랫폼 식AI를 인수했다.

이러한 활발한 움직임은 투자자와 인수자들이 AI 기업을 평가할 때 어떤 요소들을 고려하는지에 대한 의문을 제기한다.

벤처캐피털과 기업 투자자들의 AI 투자 선호도는 리스크 성향, 투자 전략, AI 기술의 미래에 대한 확신 등에 따라 차이를 보인다. 두 투자자 그룹의 상반된 우선순위를 이해하면 AI 투자 시장에 대한 통찰력을 얻을 수 있다.

벤처캐피털은 혁신적인 기술과 비즈니스 모델을 가진 초기 AI 벤처를 발굴하는데 특화되어 있다. VC의 투자 전략은 폭발적 성장 잠재력, 첨단 혁신, 검증된 시장 수요라는 세 가지 핵심 축을 중심으로 한다. 이를 통해 장기적으로 높은 수익을 목표로 하는 다각화된 포트폴리오를 구성한다.

VC는 기존 시장을 파괴하거나 새로운 시장을 창출할 수 있는 기술을 찾는다. 스타트업에 지속 가능한 경쟁우위를 제공하는 독특하고 독점적인 알고리즘이나 방법론을 추구한다. 특허와 영업비밀을 포함한 지적재산권은 기술을 경쟁사로부터 보호할 수 있어 높이 평가된다.

'이 제품이나 서비스가 팔릴 것인가'라는 질문이 가장 중요하다. VC는 AI 솔루션의 시장 생존 가능성을 평가할 때 단순 생존이 아닌 시장에서의 번영 가능성을 본다. 제품-시장 적합성의 증거를 찾으며, 이는 스타트업의 제품이 시장 니즈를 얼마나 잘 해결하는지로 판단된다. 사용자 지표, 매출 실적, 성공적인 파일럿 프로그램 등 초기 고객 채택의 징후는 시장 준비도의 긍정적 신호로 간주된다.

VC는 스타트업의 엑시트 가능성을 중요한 투자 결정 요소로 평가한다. 대기업 인수나 기업공개(IPO) 등 수익성 높은 출구 전략의 가능성을 면밀히 검토한다. 또한 틈새시장 지배력이나 산업 내 주요 플레이어로의 성장 가능성도 살핀다.

VC는 AI 투자 포트폴리오를 다각화하여 리스크를 관리한다. 헬스케어, 금융, 자율시스템 등 다양한 분야에 걸쳐 투자를 분산한다. 이를 통해 시장별 리스크를 분산하고 여러 고성장 분야의 기회를 포착하고자 한다.

VC는 추가 비용 없이 빠른 사업 확장이 가능한지 확인한다. 예를 들어 수요 증가에 대응할 수 있는 강력하고 유연한 기술 프레임워크가 필요하다. 또한 SaaS 모델처럼 비용 증가 없이 매출 성장이 가능한 비즈니스 모델 구조를 선호한다.

VC는 창업팀의 역량, 전문성, 비전을 중요하게 본다. 비전을 현실화할 수 있는 능력, 마일스톤 달성력, 시장 변화 적응력, 회사 성장 추진력을 갖춘 팀을 찾는다. AI 기술이 적용되는 특정 분야에 대한 깊은 도메인 지식도 중요하다. 과거 창업 성공 경험은 필수는 아니지만 높이 평가된다.

VC는 AI 투자 전략의 일환으로 철저한 리스크 평가를 수행한다. 기술적 리스크, 시장 리스크, 규제 리스크 등 다양한 위험 요소를 분석한다. 특히 AI 분야에서는 데이터 프라이버시, 알고리즘 편향성, 산업별 규제 등이 중요하게 고려된다.

기업 인수자들은 전략적 목표에 부합하는 AI 인수를 추진한다. 제품 라인 강화, 혁신 가속화, 시장 확대가 가능한 포지션을 찾는다. AI 기술 인수를 통해 경쟁우위 확보, 운영 효율성 제고, AI 트렌드 선점을 도모한다.

기업들은 AI 인수를 통해 기존 제품군을 크게 업그레이드한다. 예측 분석, 자연어 처리, 머신러닝 알고리즘 등 첨단 AI 기능을 통합해 제품의 가치 제안을 높인다. 이는 제품의 경쟁력을 높이고 급변하는 시장에서의 입지를 강화한다.

AI 인수는 기업 혁신의 촉매제 역할을 한다. AI 스타트업이나 기술을 도입함으로써 새로운 인재, 아이디어, 최첨단 역량을 혁신 파이프라인에 주입한다. 이를 통해 빠르게 변화하는 기술 환경에 더 효과적으로 대응할 수 있다.

AI 기술은 기업이 새로운 시장 세그먼트와 지역으로 진출하는데 강력한 도구가 된다. 예를 들어 고도화된 자연어 처리 기능을 통해 다국어 서비스를 제공할 수 있다. AI 기반 시장 분석과 예측 모델링은 미개척 시장 기회를 발굴하는데 도움을 준다.

AI 기술 통합은 기업에 상당한 경쟁우위를 제공한다. AI 기반 예측 분석을 활용해 시장 트렌드와 고객 선호도에 대한 더 나은 의사결정이 가능하다. 머신러닝 알고리즘은 공급망 관리부터 고객 서비스, 개인화 마케팅까지 다양한 운영 측면을 최적화할 수 있다.

AI 인수는 비즈니스 프로세스 간소화와 운영 효율성 향상에 핵심적인 역할을 한다. RPA와 같은 기술로 반복적인 업무를 자동화하여 인적 자원을 전략적 활동에 집중시킬 수 있다. 머신러닝 알고리즘은 자원 할당을 최적화하고 예측 정확도를 높여준다.

AI 기업이나 기술을 인수함으로써 기업들은 새롭게 부상하는 기술 트렌드의 최전선에 설 수 있다. 이는 미래 발전을 선도하고 전통 산업을 혁신할 수 있는 기회를 제공한다. 예를 들어 헬스케어 AI 전문기업을 인수하면 개인 맞춤형 의료나 원격의료 같은 급성장 분야에 진출할 수 있다.

AI 기업 인수는 특허, 독점 알고리즘 등 가치 있는 지적재산 자산을 확보하는 방법이다. 이는 경쟁사의 시장 진입을 막는 장벽을 만들어 기업의 시장 지위를 강화한다. 강력한 IP 포트폴리오는 라이선싱을 통한 새로운 수익원 창출도 가능하게 한다.