인공지능은 기술적 평등을 달성하지 못할 것이며, 단지 적합한 사람들에게 보상을 줄 뿐이다.

저자: 나만 반살리

작성자: Deep Tide TechFlow

심층 분석: 새로운 기술 도입 초기 단계에서 사람들은 흔히 "기술적 평등"이라는 착각에 빠지곤 합니다. 사진 촬영, 음악 제작, 소프트웨어 개발이 쉬워지면 경쟁 우위가 사라질 것이라는 생각이죠. 워프(Warp) 창립자 나만 반살리는 인도의 작은 마을에서 MIT로 진학한 자신의 경험과 AI 기반 급여 관리 분야에서의 창업 경험을 바탕으로, 직관에 반하는 진실을 밝혀냅니다. 바로 기술 진입 장벽(최저 진입 장벽)이 낮을수록 해당 산업의 최고 성장 잠재력(최고 상승 장벽)은 오히려 높아진다는 것입니다.

실행 비용이 저렴해지고 인공지능으로 '바이브코딩'까지 가능한 시대에, 저자는 진정한 해자는 더 이상 단순한 트래픽 분배가 아니라, 확고한 '취향', 복잡한 시스템의 근본적인 논리에 대한 깊은 이해, 그리고 10년 이상 꾸준히 이자를 쌓아갈 인내심이라고 주장합니다. 이 글은 인공지능 기반 창업에 대한 냉철한 고찰일 뿐만 아니라, '평범한 기술이 귀족적인 결과를 낳는다'는 멱법칙을 강력하게 보여주는 사례이기도 합니다.

전문은 다음과 같습니다.

새로운 기술이 진입 장벽을 낮출 때마다 필연적으로 다음과 같은 예측이 따라옵니다. 이제 누구나 할 수 있으므로 누구도 우위를 점할 수 없다는 것입니다. 카메라폰은 모든 사람을 사진작가로 만들었고, 스포티파이는 모든 사람을 음악가로 만들었으며, AI는 모든 사람을 소프트웨어 개발자로 만들었습니다.

이런 예측은 항상 절반만 맞습니다. 최저점은 확실히 높아졌습니다. 더 많은 사람들이 창작 활동에 참여하고, 더 많은 사람들이 제품을 출시하고, 더 많은 사람들이 경쟁에 뛰어들고 있습니다. 하지만 이러한 예측은 항상 최고점을 간과합니다. 최고점은 훨씬 더 빠른 속도로 높아지고 있습니다. 그리고 최저점과 최고점 사이의 격차, 즉 중간 수준과 최상위 수준 사이의 격차는 좁아지는 것이 아니라 오히려 넓어지고 있습니다.

이것이 바로 멱법칙의 특징입니다. 멱법칙은 당신의 의도를 전혀 고려하지 않습니다. 평등을 위한 기법은 언제나 엘리트주의적인 결과를 낳습니다. 단 한 번도 예외 없이 말입니다.

인공지능도 예외는 아닐 것이며, 오히려 더욱 극단적인 방식으로 행동할 수도 있다.

시장의 진화

스포티파이가 출시되었을 때, 그것은 정말 획기적인 일이었습니다. 지구상의 모든 음악가에게 이전에는 음반사, 마케팅 예산, 그리고 엄청난 행운만이 접근할 수 있었던 유통 채널에 대한 기회를 제공한 것입니다. 그 결과 음악 산업은 폭발적인 성장을 이루었습니다. 수백만 명의 새로운 아티스트가 등장했고, 수십억 곡의 새로운 노래가 발매되었습니다. 수익은 예상대로 크게 증가했습니다.

하지만 그 후 벌어진 일은 상위 1% 아티스트들이 CD 시대보다 훨씬 더 큰 스트리밍 점유율을 차지하게 되었다는 것입니다. 점유율이 줄어든 것이 아니라 오히려 늘어난 것입니다. 더 많은 음악, 더 치열한 경쟁, 그리고 양질의 콘텐츠를 찾을 수 있는 더 많은 방법들이 생겨나면서, 지리적 위치나 음반 보관 공간에 구애받지 않는 청취자들은 최고의 음악을 찾아 몰려들게 되었습니다. 스포티파이는 음악을 획일화시킨 것이 아니라, 단지 이러한 경쟁을 더욱 심화시켰을 뿐입니다.

글쓰기, 사진, 소프트웨어 분야에서도 비슷한 양상이 나타납니다. 인터넷은 역사상 가장 많은 작가를 배출했지만, 동시에 더욱 냉혹한 관심 경제를 만들어냈습니다. 참여자는 늘어나고, 경쟁은 더욱 치열해졌지만, 근본적인 구조는 그대로입니다. 극소수가 대부분의 가치를 독차지하는 것입니다.

우리는 선형적인 사고방식에 익숙해져 있기 때문에 이러한 결과에 놀라곤 합니다. 생산성 향상이 마치 평평한 용기에 물을 붓듯 고르게 분배될 것이라고 기대하는 것이죠. 하지만 대부분의 복잡한 시스템은 그렇게 작동하지 않으며, 과거에도 그랬던 적이 없습니다. 멱법칙 분포는 시장의 특이성이나 기술적 실패가 아니라, 자연의 기본 설정입니다. 기술이 이를 만들어낸 것이 아니라, 단지 그 본질을 드러낸 것뿐입니다.

클라이버의 법칙을 생각해 보세요. 지구상의 모든 생명체, 즉 박테리아부터 참고래에 이르기까지 몸무게가 27자릿수 차이 나는 모든 생명체에서 신진대사율은 몸무게의 0.75제곱에 비례합니다. 고래의 신진대사율은 크기에 비례하지 않습니다. 이 관계는 멱법칙이며, 거의 모든 생명체에서 매우 높은 정확도를 유지합니다. 이 분포는 누구도 의도적으로 만든 것이 아니라, 복잡한 시스템 내에서 내재된 논리에 따라 에너지가 나타나는 형태일 뿐입니다.

시장은 복잡한 시스템이며, 관심은 하나의 자원입니다. 마찰이 사라지면, 즉 지리적 요인, 진열 공간, 유통 비용이 더 이상 완충 역할을 하지 않으면 시장은 자연스러운 형태로 수렴합니다. 이 형태는 정규 분포를 따르는 종형 곡선이 아니라 멱법칙을 따릅니다. 평등에 대한 이야기는 엘리트주의의 결과와 공존하며, 이것이 바로 모든 신기술이 우리를 당황하게 만드는 이유입니다. 우리는 기준선이 상승하는 것을 보고 상한선도 같은 속도로 상승할 것이라고 생각합니다. 하지만 그렇지 않습니다. 상한선은 가속적으로 상승하고 있습니다.

인공지능은 그 어떤 기술보다 빠르고 강력하게 이러한 과정을 가속화할 것입니다. 기준점은 실시간으로 높아지고 있습니다. 이제 누구나 제품을 출시하고, 인터페이스를 디자인하고, 실제 운영 환경에 필요한 코드를 작성할 수 있습니다. 하지만 한계점 또한 빠르게 높아지고 있습니다. 핵심 질문은 바로 이것입니다. 궁극적으로 당신의 위치를 결정하는 것은 무엇일까요?

실행 비용이 저렴해지면 미학이 중요한 신호가 된다.

1981년, 스티브 잡스는 최초의 매킨토시 컴퓨터 내부 회로 기판이 미적으로 아름다워야 한다고 주장했습니다. 외관이 아니라, 고객이 절대 볼 수 없는 내부 회로 기판 말입니다. 그의 엔지니어들은 그가 미쳤다고 생각했습니다. 하지만 그는 틀리지 않았습니다. 그는 흔히 완벽주의로 치부될 수 있는, 하지만 사실은 일종의 증명에 가까운 것을 이해하고 있었습니다. 바로 어떤 일을 하는 방식이 모든 일을 하는 방식이라는 것입니다. 눈에 보이지 않는 부품을 미적으로 아름답게 만들 수 있는 사람은 품질을 추구하는 것이 아니라, 결함 있는 제품을 출시하는 것을 용납할 수 없는 사람인 것입니다.

신뢰는 쌓기는 어렵지만 단기간에 쉽게 만들어낼 수 있기 때문에 이는 중요한 문제입니다. 우리는 끊임없이 경험적 추론을 통해 누가 진정으로 뛰어난지, 누가 뛰어난 것처럼 행동하는지를 가려내려 합니다. 자격증은 도움이 되지만 조작될 수 있고, 가문 배경도 도움이 되지만 유전될 수 있습니다. 진정으로 만들어내기 어려운 것은 바로 안목, 즉 특정 기준에 대한 지속적이고, 관찰 가능하며, 의심의 여지가 없는 고수입니다. 스티브 잡스는 회로 기판을 그렇게 아름답게 만들 필요가 없었습니다. 그가 그렇게 했다는 사실 자체가 그가 무대 뒤에서 어떤 일을 해낼지를 보여줍니다.

지난 10년 동안 이러한 신호는 다소 가려져 있었습니다. SaaS의 전성기(대략 2012년부터 2022년까지)에는 실행 방식이 너무나 표준화되어 유통 자체가 진정한 희소 자원이 되었습니다. 효율적으로 고객을 확보하고, 강력한 영업 시스템을 구축하고, "40의 법칙"을 달성할 수 있다면 제품 자체는 거의 중요하지 않았습니다. 시장 진출 전략만 탄탄하다면 평범한 제품으로도 성공할 수 있었습니다. 성장 지표라는 소음 속에 제품의 미적 감각을 나타내는 신호는 묻혀버렸습니다.

인공지능은 신호 대 잡음비에 혁명을 일으켰습니다. 누구나 단 몇 시간 만에 기능적인 제품, 아름다운 인터페이스, 그리고 제대로 작동하는 코드베이스를 만들어낼 수 있는 시대에, "사용하기 쉬운지"는 더 이상 차별화 요소가 아닙니다. 이제 중요한 질문은 이것입니다. 과연 이 제품은 진정으로 훌륭한가? 사용자는 "좋은 것"과 "엄청나게 훌륭한 것"의 차이를 알고 있는가? 강요받지 않아도, 그 작은 차이를 메우기 위해 충분히 노력할 의지가 있는가?

이는 특히 급여, 규정 준수, 직원 데이터 관리와 같은 비즈니스 핵심 소프트웨어에 해당됩니다. 이러한 제품은 가볍게 시험 사용해보고 다음 분기에 버릴 수 있는 제품이 아닙니다. 전환 비용은 상당하고, 시스템 오류는 심각한 결과를 초래하며, 시스템을 구축하는 담당자는 그 결과에 대한 책임을 져야 합니다. 따라서 담당자들은 시스템 도입 전에 철저한 신뢰 검증 절차를 거칠 것입니다. 아름다운 제품은 그 자체로 강력한 신뢰의 신호입니다. 이는 제품을 만든 사람들이 진심을 다해 만들었다는 것을 의미합니다. 눈에 보이는 부분에 신경을 썼다는 것은 보이지 않는 부분까지도 신경 썼다는 뜻입니다.

실행 비용이 저렴한 세상에서 미적 감각은 노력의 결실을 증명하는 수단이 된다.

새로운 단계의 보상은 무엇인가요?

이러한 논리는 항상 옳았지만, 지난 10년간의 시장 상황으로 인해 거의 눈에 띄지 않게 되었습니다. 한때 소프트웨어 업계에서 가장 중요한 기술은 소프트웨어 자체와는 전혀 관련이 없었던 적도 있었습니다.

2012년에서 2022년 사이, SaaS의 핵심 아키텍처는 상당 부분 확립되었습니다. 클라우드 인프라는 저렴하고 표준화되었으며, 개발 도구는 성숙 단계에 접어들었습니다. 기능적인 제품을 만드는 것은 어려웠지만, 이는 이미 해결된 문제였습니다. 충분한 자원만 있다면 인력을 고용하고, 기존 패턴을 따르고, 합격점을 받을 수 있었습니다. 진정으로 부족했던 것, 즉 성공과 실패를 가르는 결정적인 요소는 바로 유통 역량 이었습니다. 효율적으로 고객을 확보할 수 있습니까? 반복 가능한 판매 활동을 구축할 수 있습니까? 적절한 시기에 성장을 촉진할 수 있도록 단위 경제성을 충분히 이해하고 있습니까?

그러한 환경에서 성공을 거둔 창업자들은 대부분 영업, 컨설팅 또는 금융 분야 출신이었습니다. 그들은 10년 전에는 생소하게 들렸던 지표들, 즉 순고객유지율(NDR), 평균계약가치(ACV), 매직 넘버, 40 법칙 등에 정통했습니다. 그들은 스프레드시트와 영업 파이프라인 감사에 둘러싸여 살았고, 그러한 맥락에서 그들의 판단은 옳았습니다. SaaS 붐은 그 시대의 SaaS 창업자들을 탄생시켰습니다. 이는 합리적인 진화적 적응이었습니다.

하지만 숨이 막히는 기분이었어요.

저는 인구 2억 5천만 명의 인도 한 주의 작은 마을에서 자랐습니다. 매년 인도 전체에서 MIT에 입학하는 학생은 세 명 정도에 불과합니다. 예외 없이 모두 델리, 뭄바이, 방갈로르에 있는 값비싼 사립 예비학교 출신인데, 이 학교들은 바로 그런 목적으로 설립된 곳입니다. 저는 제가 자란 주에서 MIT에 입학한 최초의 사람이었습니다. 제가 이 이야기를 하는 이유는 자랑하려는 것이 아니라, 이 논문의 핵심 주장을 단적으로 보여주기 위해서입니다. 즉, 입학 장벽이 높을수록 명성이 결과를 좌우하고, 뛰어난 인재가 결국 승리한다는 것입니다. 특권층 출신들로 가득 찬 환경에서 저는 뛰어난 지식으로 승리한 유일한 선택지였습니다. 그것이 제가 할 수 있는 유일한 전략이었습니다.

저는 물리학, 수학, 컴퓨터 과학을 전공했는데, 이 분야에서 가장 심오한 통찰력은 프로세스 최적화에서 나온 것이 아니라 남들이 놓친 진실을 발견하는 데서 비롯되었습니다. 제 석사 논문은 분산 머신러닝 훈련에서 발생하는 지연 현상 완화에 관한 것이었습니다. 즉, 대규모 시스템 운영 시 전체적인 무결성을 손상시키지 않으면서 뒤처지는 제약 조건을 최적화하는 방법에 대한 연구였습니다.

제가 20대 초반에 스타트업 세계를 들여다봤을 때, 이러한 심오한 통찰력들이 무의미해 보이는 광경을 목격했습니다. 시장의 프리미엄은 제품 자체가 아니라 "시장 진출 전략"에 돌아갔습니다. 기술적으로 우월한 제품을 만드는 것은 순진한 발상처럼 여겨졌고, "진짜 게임"(즉, 고객 확보, 유지, 판매 속도)에서 주의를 분산시키는 요소로 간주되었습니다.

그러다가 2022년 말에 상황이 바뀌었습니다.

ChatGPT는 수년간의 연구 논문보다 훨씬 직관적이고 설득력 있는 방식으로, 추세가 꺾였다는 사실을 보여줍니다. 새로운 S자 곡선이 시작된 것입니다. 단계 전환은 이전 단계에 가장 잘 적응한 사람에게 보상을 주는 것이 아니라, 다른 사람들이 가격을 알아보기도 전에 새로운 단계의 무한한 가능성을 예측할 수 있는 사람에게 보상을 줍니다.

그래서 저는 직장을 그만두고 Warp를 설립했습니다.

이 내기는 매우 구체적입니다. 미국에는 연방, 주, 지방을 포함하여 800개가 넘는 세무 기관이 있으며, 각 기관은 고유한 신고 요건, 마감일, 그리고 규정 준수 방식을 가지고 있습니다. API도 없고, 프로그래밍 방식으로 접근할 수 있는 인터페이스도 없습니다. 수십 년 동안 모든 급여 관리 업체는 똑같은 방식으로 이 문제를 해결해 왔습니다. 바로 인력을 쌓아 올리는 것입니다. 수천 명의 규정 준수 전문가들이 애초에 대규모 운영을 위해 설계되지 않은 이러한 시스템을 수동으로 조작해 왔습니다. ADP, Paylocity, Paychex와 같은 기존 대형 업체들은 이러한 복잡성을 해결하기보다는, 인력에 흡수시키고 그 비용을 고객에게 전가하는 방식으로 사업 모델 전체를 구축해 왔습니다.

2022년 당시, 저는 AI 에이전트가 여전히 취약하다는 것을 알 수 있었습니다. 하지만 동시에 개선의 궤적도 볼 수 있었습니다. 대규모 분산 시스템에 깊이 관여하며 모델 진화의 궤적을 면밀히 관찰해 온 사람이라면 정확한 예측을 할 수 있었을 것입니다. 당시 취약했던 기술이 몇 년 안에 엄청나게 강력해질 것이라는 예측 말입니다. 그래서 우리는 그 예측에 따라 AI 네이티브 플랫폼을 처음부터 구축하기로 했습니다. 특히 이 분야에서 가장 어려운 워크플로, 즉 기존 대기업들이 아키텍처적 한계 때문에 자동화할 수 없었던 워크플로부터 시작했습니다.

이제 그 투자는 결실을 맺고 있습니다. 하지만 더 중요한 것은 패턴 인식 능력 입니다. AI 시대의 기술 창업가들은 엔지니어링적인 이점뿐만 아니라 통찰력이라는 이점도 가지고 있습니다. 그들은 다양한 진입점을 파악하고 다양한 투자를 할 수 있습니다. 모두가 "영원히 복잡하다"고 여기는 시스템을 분석하며 "진정한 자동화를 달성하기 위해 무엇이 필요한가?"라는 질문을 던질 수 있습니다. 그리고 무엇보다 중요한 것은, 그들은 그 해답을 직접 만들어낼 수 있다는 것입니다.

SaaS 전성기 시절에는 제약 조건 하에서 합리적인 최적화를 추구하는 것이 지배적인 힘이었습니다. 하지만 AI는 이러한 제약 조건을 제거하고 새로운 제약 조건을 만들어내고 있습니다. 이 새로운 환경에서 희소 자원은 더 이상 분배의 문제가 아니라 가능성을 포착하는 능력, 그리고 그 가능성을 제대로 구현해낼 수 있는 미적 감각과 확신의 문제로 귀결됩니다. 그러나 모든 것을 결정짓는 제3의 변수가 존재하며, 바로 이 부분에서 AI 시대의 많은 창업자들이 치명적인 실수를 저지르고 있습니다.

고속 장기 게임

요즘 스타트업 업계에서 유행하는 밈이 하나 있습니다. "영구적인 가난에서 벗어날 시간은 2년이다. 빠르게 제품을 만들고, 빠르게 자금을 조달하거나, 아니면 매각하거나 망하라."

저는 이런 사고방식이 어디서 비롯되는지 이해합니다. 인공지능 개발의 빠른 속도는 존재론적 위기감을 불러일으키고, 이러한 흐름에 편승할 기회는 극히 제한적이라고 생각하게 만듭니다. 트위터에서 하룻밤 사이에 유명해진 사람들의 이야기를 접하는 젊은이들은 자연스럽게 이 게임의 핵심은 속도, 즉 가장 짧은 시간 안에 가장 빨리 달리는 사람이 승자라고 생각하게 됩니다.

이것은 완전히 잘못된 차원에서 맞는 말입니다.

실행 속도는 확실히 중요합니다. 저는 이 점을 굳게 믿으며, 제 회사 이름(Warp)에도 그 의미가 담겨 있습니다. 하지만 실행 속도가 빠르다고 해서 단기적인 안목이 필요한 것은 아닙니다. AI 시대에 가장 가치 있는 기업을 만드는 창업자들은 2년 만에 투자금을 회수하는 사람들이 아니라, 10년 동안 꾸준히 노력하여 복리 효과를 거두는 사람들입니다.

근시안적인 실수는 소프트웨어의 가장 가치 있는 요소, 즉 개인 데이터, 심층적인 고객 관계, 실제 전환 비용, 그리고 규제 전문 지식은 수년간 축적되어야 하며, 경쟁사가 아무리 많은 자본이나 AI 기술을 투입하더라도 단기간에 복제할 수 없다는 사실에 있습니다. Warp는 여러 주에 걸쳐 있는 기업의 급여를 처리할 때 수천 개의 관할 구역에 걸쳐 규정 준수 데이터를 축적합니다. 해결된 모든 세금 통지서, 처리된 모든 애매한 사례, 완료된 모든 주 등록은 시간이 지남에 따라 점점 더 복제하기 어려워지는 시스템을 학습시킵니다. 이것은 단순한 특징이 아니라, 오랜 기간 동안 높은 품질로 구축해 온, 품질 밀도가 확보된 일종의 해자입니다.

이 복리 이자는 첫해에는 눈에 띄지 않습니다. 둘째 해에도 거의 보이지 않습니다. 5년 차가 되면 비로소 모든 것을 결정짓는 요소가 됩니다.

소프트웨어 회사를 가장 많이 설립하고 성장시킨 인물 중 한 명인 스노우플레이크의 전 CEO 프랭크 슬루트만은 간단하게 말했습니다. "불편한" 상태에 익숙해지라는 것입니다. 단기적인 성과가 아니라, 영구적인 상태로 받아들이라는 뜻입니다. 초기 스타트업의 "전쟁의 안개"와 같은 상황, 즉 방향 감각 상실, 불완전한 정보, 그리고 즉각적인 결정을 내려야 한다는 압박감은 2년 후에 사라지지 않습니다. 단지 새로운 불확실성이 기존의 불확실성을 대체하며 진화할 뿐입니다. 살아남는 창업자는 확신을 찾는 사람이 아니라, 안개 속에서도 명확하게 길을 찾는 법을 배우는 사람입니다.

회사를 설립하는 것은 엄청나게 힘든 일이며, 직접 경험해보지 않은 사람들에게는 그 어려움을 제대로 전달하기 어렵습니다. 끊임없이 가벼운 두려움에 시달리다가 때로는 훨씬 더 큰 불안감에 휩싸이기도 합니다. 불완전한 정보 속에서 수천 가지 결정을 내려야 하는데, 단 한 번의 잘못된 결정이 파멸로 이어질 수 있다는 것을 잘 알고 있습니다. 트위터에서 흔히 볼 수 있는 "벼락 성공" 사례들은 일반적인 확률 분포에서 나타나는 예외적인 경우가 아니라, 극단적인 사례에 불과합니다. 이러한 사례들을 바탕으로 전략을 최적화하는 것은 마치 잘못된 코스에서 5km 달리기를 허둥지둥하는 사람들의 기록을 분석하며 마라톤 훈련을 하는 것과 같습니다.

그렇다면 왜 해야 할까요? 편해서도 아니고, 성공 확률이 높아서도 아닙니다. 어떤 사람들에게는 하지 않는 것이 진정으로 살아가는 것이 아닌 것처럼 느껴지기 때문입니다. "무에서 유를 창조하는 것"에 대한 두려움보다 더 끔찍한 것은 "시도조차 하지 않는 것"이라는 생각에 짓눌리는 고통이기 때문입니다.

그리고 만약 당신이 올바른 방향으로 나아가고, 다른 사람들이 아직 가치를 매기지 못한 진실을 발견하고, 미적 감각과 확신을 가지고 오랜 기간에 걸쳐 실행한다면, 그 결과는 단순히 금전적인 것 이상일 것입니다. 당신은 사람들의 업무 방식을 진정으로 변화시키는 무언가를 만들어낸 것입니다. 사람들이 기꺼이 사용하는 제품을 개발한 것입니다. 당신이 일궈낸 사업에서 최고의 인재들을 고용하고 그들이 탁월한 성과를 낼 수 있도록 지원한 것입니다.

이건 10년이 걸리는 프로젝트입니다. 인공지능은 그걸 바꿀 수 없어요. 지금까지도 변한 적이 없으니까요.

인공지능은 지난 10년 동안 창업자들이 도달할 수 있는 한계를 바꿔놓았으며, 이는 장기적인 안목을 갖고 꾸준히 노력하는 사람들에게 큰 영향을 미치고 있습니다.

아무도 신경 쓰지 않는 천장

그렇다면 이 모든 과정을 거친 후 소프트웨어는 어떤 모습일까요?

낙관론자들은 AI가 풍요를 창출한다고 말합니다. 더 많은 제품, 더 많은 개발자, 더 많은 사람들에게 더 많은 가치가 분배된다는 것이죠. 그들의 말은 맞습니다. 비관론자들은 AI가 소프트웨어의 방어벽을 무너뜨린다고 말합니다. 무엇이든 단시간에 복제될 수 있고, 방어 체계는 무용지물이 된다는 것입니다. 그들의 말도 부분적으로는 맞습니다. 하지만 양측 모두 최저점에만 집중하고 있을 뿐, 최고점은 간과하고 있습니다.

미래에는 수천 개의 포인트 솔루션, 즉 특정한 문제를 해결할 수 있는 작고 기능적인 AI 기반 도구들이 등장할 것입니다. 이러한 솔루션 중 상당수는 기업이 아닌 개인이나 내부 팀이 자체적인 문제점을 해결하기 위해 개발할 것입니다. 진입 장벽이 낮고 쉽게 대체 가능한 특정 소프트웨어 분야에서는 시장이 진정으로 민주화될 것입니다. 수익성은 높고 경쟁은 치열하며 이윤폭은 극도로 좁아질 것입니다.

하지만 현금 흐름, 규정 준수, 직원 데이터 및 법적 위험을 처리하는 비즈니스 핵심 소프트웨어 의 경우는 상황이 완전히 다릅니다. 이러한 시스템은 오류를 용납할 수 없는 워크플로입니다. 급여 시스템에 문제가 생기면 직원들은 급여를 받지 못하고, 세금 신고서가 잘못되면 국세청(IRS)에서 조사를 해오며, 건강 보험 가입 기간 동안 보험금 지급이 중단되면 실제로 많은 사람들이 보험 혜택을 잃게 됩니다. 소프트웨어를 선택한 사람들은 이러한 결과에 대해 책임을 져야 합니다. 이러한 책임은 "바이브코딩"으로 뚝딱 만들어낸 인공지능에 맡길 수 있는 것이 아닙니다.

이러한 워크플로우에서 기업들은 앞으로도 벤더들을 신뢰할 것입니다. 벤더들 사이에서 '승자독식' 구도는 이전 세대 소프트웨어보다 훨씬 더 극심해질 것입니다. 이는 단순히 네트워크 효과가 강해졌기 때문만은 아닙니다(물론 그것도 사실입니다). 대규모 운영, 수백만 건의 거래, 수천 건의 규정 준수 사례를 통해 축적된 개인 데이터를 보유한 AI 기반 플랫폼의 누적된 이점 덕분에 후발 주자가 '도약' 방식으로 따라잡는 것이 사실상 불가능해졌기 때문입니다. 이제 경쟁 우위의 핵심은 단순히 기능의 집합체가 아니라, 실수를 용납하지 않는 환경에서 장기간에 걸쳐 높은 수준의 운영을 통해 축적된 품질입니다.

이는 소프트웨어 시장이 SaaS 시대보다 훨씬 더 통합될 것임을 의미합니다. 저는 10년 후에는 인사 및 급여 관리 분야에서 시장 점유율이 한 자릿수에 불과한 기업들이 20개씩 존재하는 시대는 없을 것이라고 예측합니다. 두세 개의 플랫폼이 시장 가치의 대부분을 차지하고, 수많은 개별 솔루션들은 미미한 점유율만을 확보하게 될 것입니다. 이러한 양상은 규정 준수의 복잡성, 데이터 축적, 그리고 전환 비용 등이 모두 중요한 요소로 작용하는 모든 소프트웨어 분야에서 동일하게 나타날 것입니다.

이러한 지수 분포의 최상위에 있는 기업들은 놀라울 정도로 유사합니다. 기술에 정통하고 진정한 제품 미학을 가진 사람들이 설립했으며, 처음부터 AI 기반 아키텍처를 활용했고, 기존 거대 기업들이 기존 사업을 해체하지 않고는 구조적으로 대응할 수 없는 시장에서 사업을 운영하고 있습니다. 이들은 AI가 창출하는 가치에 대한 가격 책정 불가능한 진실을 일찍이 간파하고 독창적인 투자를 했으며, 그 투자가 누적되어 확실한 수익을 창출할 때까지 충분한 시간을 보유했습니다.

저는 지금까지 이런 유형의 창업가를 추상적으로 묘사해 왔습니다. 하지만 저는 그가 누구인지 정확히 알고 있습니다. 왜냐하면 제가 바로 그런 사람이 되려고 노력하고 있기 때문입니다.

저는 2022년에 Warp를 설립했습니다. 그 이유는 급여, 세금 준수, 복리후생, 온보딩, 장비 관리, 인사 프로세스 등 직원 관련 업무 전반이 수작업과 시대에 뒤떨어진 시스템에 기반하고 있으며, AI가 이를 완전히 대체할 수 있다고 믿었기 때문입니다. 단순히 개선하는 것이 아니라, 완전히 대체 할 수 있다는 것입니다. 기존의 거대 기업들은 복잡성을 직원들이 감당할 수 있도록 함으로써 수십억 달러 규모의 사업을 구축했습니다. 우리는 복잡성의 근원을 제거함으로써 사업을 구축할 것입니다.

3년이라는 시간이 이 투자를 입증했습니다. 출시 이후 5억 달러 이상의 거래를 처리했으며, 빠르게 성장하고 있고, 세계에서 가장 중요한 기술을 개발하는 기업들을 지원하고 있습니다. 매달 축적되는 규정 준수 데이터, 처리하는 특수 사례, 그리고 구축하는 통합 기능들을 통해 플랫폼은 더욱 모방하기 어려워지고 고객에게 더 큰 가치를 제공합니다. 경쟁 우위는 아직 초기 단계이지만, 이미 형태를 갖추고 있으며 빠르게 성장하고 있습니다.

제가 이 말씀을 드리는 이유는 워프의 성공이 미리 정해져 있었기 때문이 아닙니다. 멱법칙 분포의 세계에서는 그 무엇도 미리 정해져 있지 않으니까요. 제가 이 이야기를 하는 이유는, 우리를 여기까지 이끈 논리가 바로 제가 본문 전체에서 설명드린 것과 같기 때문입니다 . 진실을 파악하고, 누구보다 깊이 파고들고, 외부 압력 없이도 유지할 수 있는 높은 기준을 세우고, 그 기준을 오랫동안 고수하여 자신이 옳았는지 확인하는 것입니다.

인공지능 시대에 뛰어난 기업은 다음과 같은 점을 이해하는 사람들에 의해 만들어질 것입니다. 접근성은 결코 부족한 자원이 아니었으며, 오히려 통찰력이 부족합니다. 실행력은 결코 경쟁의 장벽이 아니었으며, 오히려 안목이 중요합니다. 속도는 결코 이점이 아니었으며, 오히려 깊이가 중요합니다.

멱법칙은 당신의 의도를 신경 쓰지 않습니다. 하지만 올바른 의도에는 보상을 줍니다.