거대 플랫폼과 소형 소프트웨어 기업이 양극화되며, 중형 단일 해결책이 가장 위험하다

원문 저자: Venture Curator
원문 편집: 심조 TechFlow

심조 안내: 537개의 미국 유니콘이 여전히 2021년 거품기의 이전 평가를 짊어지고 있으며, "AI 원주율"이라는 레이블이 가산점에서 폭로된 위험 요소로 변하고 있습니다. 자금을 조달 중이거나 옵션을 보유한 종사자에게 이 기사는 어떤 평가가 진짜이고 어떤 것이 단지 아무도 깨지 않은 표면 숫자인지 구분하는 데 도움이 됩니다.

537개의 미국 유니콘이 여전히 2021-22년 거품기의 평가를 짊어지고 있습니다. 그들은 여전히 진짜인가요?

창립자와 초기 직원들은 일반적으로 이전 라운드의 평가를 점수판으로 삼도록 교육받습니다. 그것은 주식 구조표의 숫자이며, 보도자료의 숫자이기도 하고, 모든 사람이 자신의 주식 가치를 추정하는 데 사용하는 숫자입니다.

하지만 PitchBook 2026년 3분기 정량 전망 보고서의 새로운 데이터에 따르면, 미국 대부분의 유니콘에 대해 이 숫자는 몇 년 동안 시장에서 실제로 검증되지 않았습니다.

PitchBook은 모든 활성 미국 유니콘을 조사하고, 그들이 최근에 완료한 가격 자금 조달의 연도에 따라 분류했습니다.

964개의 활성 미국 유니콘 중 312개는 최근 자금을 조달한 것이 2021년이며, 225개는 2022년입니다. 이는 537개 회사(전체 유니콘 집단의 약 56%)가 여전히 벤처 자본 역사상 가장 비싼 자금 조달 시기에 설정된 평가를 짊어지고 있음을 의미합니다.

현금은 더 이상 그 숫자와 일치하지 않을 것입니다. 벤처 자본 펀드의 배분 비율은 자산 순 가치의 7.9%에 불과하며, 이는 장기 평균 수준인 14.5%의 거의 절반입니다. PitchBook은 펀드 수익이 2020년에서 2022년의 허위 평가에 의해 직접적으로 영향을 받았다고 지적합니다.

이 회사들이 실제로 가격을 테스트할 때, 종종 버티지 못합니다. 공개 시장 투자자들은 사모 시장 가격에 대해 지불하기를 거부합니다. Chime 상장 시의 평가는 그 사모 최고점에서 크게 줄어들었고, 이차 시장 구매자들은 이전 라운드 자금 조달이 수년 전에 이루어진 회사에 대해 최근 자금을 조달한 회사보다 훨씬 큰 할인을 제공합니다.

이 뒤에는 두 번째 경향이 숨겨져 있습니다. 많은 이러한 회사들은 운영이 어려워서가 아니라 자금을 조달하거나 상장하지 않기로 적극적으로 선택하고 있습니다. 새로운 가격 책정 사건이 그들을 더 낮은 숫자에 직면하게 할 수 있기 때문입니다. 비공식으로 남아 있고 침묵을 유지하면 2021년의 평가가 표면에 남아 있을 수 있습니다. 이것이 시장에서 기록적인 표면 가치와 기록적인 갇힌 가치가 동시에 나타나는 이유입니다.

그래서 유니콘 열풍은 진짜인가요, 아니면 아무도 검증하지 않은 숫자일 뿐인가요?

많은 회사에 대해 두 가지 주장이 모두 성립할 수 있습니다. 일부 회사는 실제로 2021년의 평가를 달성했으며, 오늘날 쉽게 유지할 수 있습니다. 그러나 시장은 어떤 회사가 이 범주에 속하는지 확인할 방법이 없습니다. 왜냐하면 그때 이후로 실제 가격으로 자금을 조달하거나 판매한 적이 없기 때문입니다. 4년 전의 평가는 거짓말이 아니라 단지 검증되지 않은 것입니다.

이것이 바로 창립자와 직원들이 조심해야 할 부분입니다.

만약 당신의 회사가 마지막으로 자금을 조달한 것이 2021년 또는 2022년이라면, 주식 구조표의 평가는 당신이 소유했던 가장 낙관적인 숫자이며, 오늘날의 실제 가치와 반드시 같지 않습니다. 이는 당신이 다음 라운드를 어떻게 논의하고, 어떻게 행사할지를 고려하며, 팀에게 그들의 옵션이 무엇을 의미하는지를 설명하는 방식에 영향을 미칩니다. 투자자에게도 마찬가지입니다: 만약 한 펀드가 이러한 회사에 대해 강력한 미실현 수익을 보여준다면, 그것은 단지 보고서의 숫자일 뿐, 실제 금전은 아닙니다.

진정한 위험은 평가가 보이는 것보다 낮을 수 있다는 것이 아니라, 당신이 자금을 조달하고, 사람을 채용하거나, 행사 결정을 내릴 때 2021년에 설정된 숫자를 오늘날 시장이 여전히 지불할 의사가 있는 가격으로 간주하는 것입니다.

스타트업을 "AI 원주율"이라고 부르는 것이 오히려 당신의 평가에 해를 끼칠 수 있나요?

자신을 AI 회사라고 부르는 것은 여전히 평가 프리미엄을 가져올 수 있습니다. 그러나 투자자들은 점점 더 두 번째 질문을 하고 있습니다: 이 회사의 얼마나 많은 부분이 실제로 AI 덕분에 방어적입니까?

이 분석의 데이터는 시장이 동일한 "AI 원주율" 레이블이 붙은 회사를 전혀 다른 바구니로 분류하기 시작했음을 보여줍니다.

AI 프리미엄은 여전히 존재합니다: Carta 2026년 상반기 데이터에 따르면, AI 스타트업이 시드 라운드에서 조달한 자금은 비-AI 회사와 비슷하지만, 평가는 약 50% 높습니다.

하지만 모든 AI 회사가 동일한 프리미엄을 받는 것은 아닙니다: 분석에 따르면 상업화된 AI 외피 회사는 3배에서 8배의 수익을, 점착성 독점 데이터를 가진 수직 AI 제품은 10배에서 20배, 진정한 지식 재산권과 독점 데이터를 가진 회사는 25배에서 40배의 평가를 받습니다.

회사가 성숙해질수록 심사는 더 엄격해집니다: 시드 라운드에서는 보호할 수 있는 지식 재산권이 없는 회사가 방어력이 더 강한 동종 회사에 비해 20%에서 30%의 할인을 받을 수 있습니다. A 라운드에 이르면 이 격차는 30%에서 40%로 확대됩니다.

이것은 단순히 제품에 AI를 추가하는 것이 점점 더 의미가 없어지고 있음을 설명합니다.

투자자들은 점점 더 알고 싶어합니다. AI 레이블을 제거한 후 남는 것은 무엇인가요?

다른 스타트업이 동일한 기본 모델 API를 호출하여 제품을 만들 수 있나요? 각 신규 고객이 제품을 개선할 수 있는 독점 데이터를 생성하나요? 소프트웨어가 작업 흐름에 충분히 깊이 통합되어 있나요? 이를 대체하는 것이 고통스러울까요? 추론량이 10배로 증가한 후, 단위 경제 모델이 여전히 유효한가요?

이러한 질문은 창립자가 다음 라운드 자금을 조달하기 전에 검토해야 할 네 가지 방향을 가리킵니다: 기술 차별화, 독점 데이터, 작업 흐름 잠금, 그리고 규모화 하의 단위 경제 모델.

기술 차별화의 실제 테스트는 이상하게도 간단합니다: 기본 모델을 교체하는 것입니다. 주요 모델 공급자를 동등한 수준의 다른 모델로 교체하면 제품은 거의 변하지 않으며, 투자자는 기술 방어선이 어디에 있는지 알아차리지 못할 수 있습니다.

독점 데이터에 대해서는 단순히 사용자 수만으로는 부족합니다. 더 강력한 신호는 사용량 증가가 데이터를 생성하여 시간이 지남에 따라 제품이 측정 가능하게 개선되는지, 예를 들어 정확도, 해결 시간 또는 매칭 품질이 향상되는지를 보여주는 것입니다.

작업 흐름의 깊이는 또 다른 단서입니다. 제품을 더 깊이 통합한 고객의 유지율과 확장이 항상 더 좋다면, 창립자는 전환 비용에 대한 실제 증거를 갖게 되며, 단순히 제품의 점착성이 강하다고 주장하는 것이 아닙니다.

그리고 경제 모델이 있습니다. AI 제품이 현재 사용량에서 괜찮은 이익률을 보일 수 있지만, 추론량이 10배로 확대되면 완전히 다른 상황이 될 수 있습니다. 투자자들 앞에서 이러한 계산을 명확히 하면, 비즈니스 규모가 확대된 후 실제로 더 강해지는지를 드러낼 수 있습니다.

이것은 "AI 원주율" 프리미엄의 진화가 매우 흥미롭게 만듭니다.

18개월 전, AI와 관련된 것만으로도 자금 조달 이야기를 실질적으로 강화할 수 있었습니다. 점점 더 많은 스타트업이 동일한 언어를 사용함에 따라, 투자자들은 표면 아래를 살펴볼 더 많은 이유를 갖게 되었습니다.

AI 레이블은 당신을 대화에 참여하게 합니다. 점점 더 가치 있는 부분은 당신이 구축한 것이 왜 성장함에 따라 복제하기 어려워지는지를 증명하는 것입니다.

소프트웨어의 양극화: AI가 소프트웨어 시장의 중간층을 죽일 것입니다.

AI는 소프트웨어 구축을 크게 더 저렴하고 더 빠르게 만들고 있습니다. 이는 스타트업에게는 좋은 소리처럼 들리지만, 수십 년 동안 소프트웨어 회사를 보호해온 일부 방어선을 약화시킬 수도 있습니다.

Conviction의 마이크 버날은 흥미로운 비교를 했습니다: 소프트웨어는 인터넷이 신문 산업을 변화시킨 후 형성된 동일한 "양극화" 구조로 나아가고 있을 수 있습니다.

인터넷 이전에 지역 신문은 비싼 배포 비용 덕분에 혜택을 보았습니다. 배포가 거의 무료가 되자, 중간층의 대부분이 사라졌습니다. 소수의 글로벌 출판물은 훨씬 더 커졌고, 동시에 수천 개의 독립 통신 및 틈새 출판물이 쏟아져 나왔습니다.

버날은 AI가 소프트웨어 분야에서 유사한 구조를 창출할 수 있다고 생각합니다.

전통적인 소프트웨어 방어선은 일반적으로 세 가지에서 비롯됩니다:

제품 구축이 비쌉니다.

시스템 전환이 고통스럽습니다.

통합이 강력한 생태계를 만듭니다.

AI는 이 세 가지를 약화시킵니다. 경쟁자는 기능을 더 빨리 복제할 수 있고, 이전은 더 자동화될 수 있으며, AI는 통합을 상당히 쉽게 만들어 줍니다.

가능한 결과는 양쪽 끝이 모두 강한 시장입니다:

거대 플랫폼: 소수의 회사가 판매, 마케팅, 재무, 인사, 법무 또는 의료와 같은 전체 조달 카테고리를 소유할 수 있습니다. 그들은 단지 좁은 도구 하나만 판매하는 것이 아니라, 고객이 거의 모든 일을 사용하는 시스템이 될 때까지 지속적으로 확장합니다.

미세 소프트웨어 기업: 반대편에서는 AI 프로그래밍 도구가 수백만 명이 자신, 자신의 회사 또는 소규모 고객을 위해 매우 특정한 소프트웨어를 구축할 수 있게 할 수 있습니다. 그 중 일부는 수익성 있는 틈새 비즈니스로 성장할 수 있습니다.

불편한 중간층: 중형 단일 솔루션은 최대 압박을 받을 수 있습니다. 대형 플랫폼이 지속적으로 그들의 기능을 추가할 수 있다면, 소규모 팀이 저렴하게 좁은 제품을 재구축할 수 있다면, 독립 도구로서의 방어는 더욱 어려워집니다.

아마존의 유사성은 새로운 방어선이 어떤 모습일지 설명합니다. 아마존은 시작할 때 상대적으로 복제하기 쉬운 일을 했습니다: 온라인으로 책을 판매했습니다. 그들의 방어력은 물류, 인프라, 기술 및 배포에 대한 수십 년 간의 지속적인 재투자에서 나왔습니다.

AI는 소프트웨어 회사가 동일한 전략으로 나아가도록 촉진할 수 있습니다: 더 빠른 구축, 지속적인 확장, 재투자, 전체 제품이 점점 더 복제하기 어려워지도록 만드는 것입니다.

벤처 자본 지원 소프트웨어 스타트업에게는 흥미로운 전략적 문제가 발생합니다: 소프트웨어 구축이 거의 무료라면, 당신의 방어선은 여전히 좋은 제품인가요, 아니면 당신이 그것을 중심으로 구축할 수 있는 모든 것인가요?

당신의 시드 라운드 평가는 실제로 어떻게 결정되나요? (거의 당신의 회사와는 무관합니다).

창립자들은 종종 평가가 주로 트랙션, 시장 규모 또는 그들이 로드쇼에서 얼마나 잘 발표했는지와 관련이 있다고 가정합니다.

하지만 대부분의 창립자가 거의 보지 못하는 또 다른 제약이 있습니다: 맞은편에 앉아 있는 VC 펀드의 경제 모델입니다.

2800만 달러의 시드 펀드에 로드쇼를 하고 있다고 상상해 보세요. 일반적으로 약 60만 달러의 수표를 발행하며, 약 6%에서 8%의 지분을 원합니다.

7%의 지분 하에 60만 달러의 투자는 약 860만 달러의 투후 평가를 의미합니다. 6% 하에서는 1000만 달러를 의미합니다. 따라서 만약 당신이 1800만 달러의 평가로 자금을 조달한다면, 그 펀드는 그들의 투자 포트폴리오 모델에서 이 투자를 전혀 할 수 없을 것입니다.

이것은 간단한 연결 고리를 형성합니다:

펀드 규모 → 수표 크기 → 목표 지분 → 실행 가능한 평가 상한선

오늘날 더욱 중요해진 것은 시드 라운드 평가가 이미 상승했기 때문입니다. 분석에서 인용된 Carta의 시드 라운드 투후 평가 중위수는 2400만 달러입니다. 5000만 달러의 펀드가 이 평가로 150만 달러를 투자하면, 6.2%의 지분만을 얻을 수 있으며, 이는 그들의 목표보다 낮을 수 있습니다.

이것은 또한 창립자가 라운드 규모를 생각하는 방식을 변화시킵니다.

300만 달러를 조달하고 싶다고 펀드에 말하면, 리드 투자자는 15%를 원할 것이고, 이는 실제로 누구도 명확하게 가치 평가를 논의하기 전에 2000만 달러의 투자 후 가치를 암시합니다.

더 유용한 순서는 다음과 같습니다:

다음 이정표에 도달하기 위해 18개월에서 24개월의 런웨이를 확보하기 위해 필요한 자금을 계산합니다.

버퍼를 추가합니다.

그것이 당신의 라운드 규모입니다.

그것을 당신이 수용할 수 있는 희석 비율로 나눕니다.

그런 다음 그 가치를 지원할 수 있는 체크 크기와 지분 모델을 가진 펀드를 찾으세요.

또 다른 창립자가 종종 간과하는 숫자가 있습니다: 옵션 풀. 리드 투자자는 투자 전에 10%에서 15%의 옵션 풀을 설정할 것을 요구할 수 있으며, 이는 투자가 이루어지기 전에 기존 주주를 희석시킵니다. 분석에 따르면, 실제 채용 계획을 기반으로 옵션 풀을 협상하는 것이 때때로 창립자의 지분에 미치는 영향이 헤드라인 가치에서 100만 또는 200만 달러를 더 협상하는 것보다 더 클 수 있습니다.

잘못된 펀드에 수주를 낭비하지 않으려면, 가장 간단한 방법은 첫 통화에서 이 질문을 하는 것입니다:

"이 펀드의 전형적인 첫 체크는 얼마이며, 보통 얼마나 많은 지분을 원하나요?"

이 두 숫자는 이 펀드의 경제 모델이 당신의 자금 조달 라운드를 지원하는지 빠르게 추정하는 데 도움이 됩니다.

그러므로 모든 가치 평가의 저항을 당신의 스타트업에 대한 부정으로 받아들이지 마세요. 때때로 당신의 회사는 문제가 없습니다. 단지 당신의 자금 조달 라운드가 펀드의 수학적 논리에 맞지 않을 뿐입니다.

ChatGPT가 무료로 당신의 애플리케이션이 하는 일을 할 수 있다면, 다른 사람들은 왜 비용을 지불할까요?

이것은 소비자 애플리케이션 창립자가 직면하는 가장 큰 문제 중 하나가 되고 있습니다.

사용자가 ChatGPT, Claude 또는 Gemini를 열면 몇 초 안에 대략 동일한 결과를 얻을 수 있다면, 왜 매달 10달러 또는 20달러를 지불하고 독립 애플리케이션을 사용해야 할까요?

RevenueCat의 다프네 티데만은 그 해답이 단순히 "더 많은 AI를 추가하는 것"이 아니라고 생각합니다. AI 기반 애플리케이션은 이미 잘 수익화되고 있으며, 각 유료 사용자가 가져오는 수익은 비 AI 애플리케이션보다 41% 높고, 무료 체험 전환율은 52%입니다. 그러나 이들의 12개월 유지율은 21.1%에 불과하고, 비 AI 애플리케이션은 30.7%입니다.

다시 말해: AI는 사람들을 끌어들이는 데 도움을 줄 수 있습니다. 하지만 사람들이 남아 있을 이유를 제공하지는 않을 수 있습니다.

Chegg와 Duolingo의 비교를 살펴보세요.

차이는 답변 외에 무엇이 있는가입니다.

RevenueCat은 애플리케이션이 공백 LLM 채팅으로 복사하기 어려운 여섯 가지를 구축할 수 있다고 제안합니다:

구조: 답변을 완전한 워크플로우나 경험으로 변환합니다.

기억: 시간이 지남에 따라 사용자를 이해하고, 애플리케이션이 더 유용해집니다.

습관: 연속 체크인, 알림, 감독 및 게임화를 통해 사용자를 다시 끌어옵니다.

정확성: 전문 데이터나 전문성을 파악하여 더 나은 결과를 생성합니다.

연결: 커뮤니티, 정체성, 개성 또는 감정적 애착을 구축합니다.

실체와 디지털 결합: 소프트웨어를 센서, 장치 또는 실제 세계 데이터와 결합합니다.

Duolingo는 그 중 몇 가지를 결합한 좋은 예입니다. ChatGPT는 언어를 가르칠 수 있지만, Duolingo는 연속 체크인, 리더보드, 진행 시스템, 알림 및 게임화를 구축하는 데 수년이 걸렸습니다. 보고에 따르면, Duolingo가 리더보드를 도입한 후 학습 시간이 17% 증가하고, 높은 참여도를 가진 학습자의 수가 세 배로 증가했습니다.

창립자가 할 수 있는 또 하나의 간단한 테스트: 공백 대화 상자 테스트.

ChatGPT 또는 다른 LLM을 열고, 사용자가 당신의 애플리케이션에서 해결하려는 문제를 정확히 설명한 다음, 그 답변을 당신의 제품이 제공하는 것과 비교합니다. 만약 당신의 제품의 대부분의 가치가 한 번의 프롬프트와 한 번의 답변으로 재현될 수 있다면, 당신은 차별화 문제를 가지고 있는 것입니다. 만약 당신의 애플리케이션이 구조, 누적 데이터, 습관, 정확성, 연결 또는 실제 세계 구성 요소를 추가했다면, 그것이 당신의 방어선일 수 있습니다.

따라서 AI 자체가 방어선이 아닐 수 있습니다. 창립자에게 더 중요한 질문은: 당신의 제품이 사용자에게 제공하는 것은 무엇이며, 공백 대화 상자가 제공할 수 없는 것인가? RevenueCat의 관점은, 승자는 제품의 기본에서 AI를 사용하고, 그 주위에 구축된 경험에서 경쟁할 것이라는 것입니다.