작성자: Z Potentials

Z Highlights

• 모델이 무엇을 할 수 있는지와 실제로 어떻게 쓰이는지 사이의 격차, 바로 이것이 나를 애플리케이션 레이어에 이토록 열광하게 만드는 이유다.
• AI 도구 지출 상위 1% 기업의 지출 중앙값은 상위 10%의 약 8배다.
• 창업자가 이끄는 회사의 경우, 창업자 자체가 하나의 자산군이다.

이 글은 a16z 공식 팟캐스트 프로그램 《AI, Infrastructure, and the Next Investment Cycle》을 정리한 것이다. David George, Sarah Wang, Alex Immerman, Santiago “Santi” Rodriguez는 a16z 성장 펀드의 네 파트너다. 이번 에피소드는 연례 보고서 State of Markets의 핵심 차트 25페이지를 실마리로, 시장 상승을 뒷받침하는 이익, 하이퍼스케일러의 컴퓨팅 파워 군비 경쟁, 모델 레이어와 애플리케이션 레이어의 극히 낮은 채택률, 그리고 소비·퍼블릭 소프트웨어 시장·IPO·세컨더리 시장에 대한 최신 관찰을 논의한다. 방송은 2026년 9월 30일 공개되었다.

01 기술은 “모든 것의 사이클”

David: a16z 팟캐스트로 다시 오신 것을 환영합니다. 저는 David George이고, 오늘 함께한 동료는 Sarah Wang, Alex Immerman, Santiago Rodriguez입니다. 이번 에피소드에서는 최신 State of Markets 보고서의 핵심 차트 25페이지를 훑어봅니다: 시장 상승을 뒷받침하는 이익, AI 구축의 규모, 채택률 증가의 증거, 그리고 이 사이클이 하드웨어, 소프트웨어, 차세대 프라이빗 기업에 무엇을 의미하는지. 차트 뒤에 담긴 의미를 설명하고, 우리가 기업 현장에서 보는 상황도 이야기하겠습니다. Sarah, Alex, Santi, 와 주셔서 감사합니다.

이번 팟캐스트가 공개되는 날, 우리는 전체 State of Markets 보고서도 발표합니다. 이것은 우리 성장 팀의 연례 전통으로, 기술, AI, 인프라, 그리고 시장 전체의 가장 큰 트렌드를 한 편의 자료로 모은 것입니다. 오늘은 그중 흥미로운 차트 몇 개를 골라 논의합니다. 전체 그림을 보고 싶다면 꼭 풀버전을 읽어보시기 바랍니다. 알찬 내용이 많습니다. 오늘 다룰 영역은 매크로 — CapEx, 데이터센터, 가속하는 수요 — 그리고 현장 관찰 — 모델, 애플리케이션, 몇몇 버티컬에 대한 심층 점검입니다. 기술은 경제 전반의 투자 열풍을 이끌고 있습니다: 이익 성장이 시장 상승을 뒷받침하고, AI 수요는 인프라 지출을 기존 예측을 크게 웃도는 수준으로 밀어올리고 있습니다. 하이퍼스케일러들은 최근 영업현금흐름의 거의 전부를 생산능력 구축에 쏟아붓고 있고, 수요는 우리가 본 거의 모든 사례에서 공급을 계속 초과하고 있습니다. 이 돈은 칩, 전력, 냉각, 건설, 숙련 노동력, 그리고 그 이상으로 흘러갑니다. 이 확장은 물리적 인프라를 재구축해야 하는 더 큰 필요와 맞물려, 모든 산업에 기회를 만들고 있습니다.

자, 바로 시작하겠습니다. 첫 페이지: 기술은 “모든 것의 사이클”입니다. 이 부분은 다소 뻔해 보일 수 있지만, 이 페이지의 숫자는 오늘날 상당히 놀랍습니다 — 하이테크 장비, 소프트웨어, R&D가 이제 미국 자본지출의 약 55%를 차지합니다. 충격적인 숫자입니다. 기술은 소프트웨어와 모델에서 전력, 건설, 산업 생산능력에 이르기까지 경제 모든 영역의 투자 사이클을 주도합니다. 기술주는 미국 주식시장 전체 시가총액의 약 40%를 차지하고, 글로벌 시가총액 상위 10개 기업 중 8개가 미국 기술 기업입니다. 이것은 거대한 서사이며, capex에서도, 데이터센터 건설에서도, 모델 기업으로 흘러가는 자본에서도 볼 수 있습니다 — 모델 기업들은 합계 3,500억 달러 이상을 조달했습니다. 더 긴 역사에 놓고 보면, 가장 많이 인용되는 비유이기 때문입니다: 이번 건설의 규모는 GDP 대비 비중이 이미 당시의 철도를 넘어섰습니다. 우리 모두는 이런 느낌을 갖고 있습니다: 5~7년, 아니 10년 후로 빨리 감아 이 숫자들을 돌아보면, 누적치는 지금의 20배 이상일 가능성이 높다. 그래서 이것은 정말로 Marc Andreessen의 “소프트웨어가 세상을 먹는다”의 다음 챕터처럼 보인다.

Alex: 지난 15년 동안 소프트웨어는 이 모든 산업을 바꿨지만, 그때는 소수만이 소프트웨어를 만들 수 있었습니다 — 우리는 그중 아무도 아니었죠. 그런데 오늘 우리 자신을 보세요: 우리 모두 매일 밤 몇 개의 자동화 작업을 돌리고 있습니다. 이 논리로 소프트웨어 수요를 추산하면, 훨씬 더 많은 컴퓨팅 파워, 칩, 전력, 건설이 필요하다는 뜻입니다. 그래서 지금 대부분의 투자가 기술에 집중되는 것도 놀랄 일이 아닙니다. 청취자들이 자주 하는 질문이 있습니다: 이 모든 게 대단하지만, 이건 거품인가? 시장은 신고가를 기록했지만, 시장의 현재 거래 배수는 오히려 하락했습니다 — 주가는 약 20% 올랐는데 배수는 약 20% 떨어졌습니다. 이는 상승이 배수 확장이 아니라 펀더멘털 이익에 의해 주도되었음을 의미합니다. S&P 500의 이익 배수는 20배 미만이고, S&P 500을 구성하는 대부분은 매우 고품질 기업입니다. 이것은 닷컴 버블과 완전히 다릅니다 — 당시 세계 시가총액 최상위 기업들의 주가 급등은 거래 배수 상승에 기댔고, 많은 주식이 100배 PER에 거래됐습니다. 지금은 전혀 그렇지 않습니다. 반면 일부 메모리 관련 기업 — 그 자체로 경기 민감성이 강한 — 은 선행 이익의 6~7배에 거래됩니다. 그래서 차이가 매우 큽니다.

Santi: 여기에 중요한 보충이 있습니다: GPT가 등장한 지 거의 4년 동안 시장은 90% 올랐고, 연율 17%입니다. 보통 4년 연속 17% 연율 성장을 보면 직감적으로 “이건 분명 되돌려질 것”이라고 생각하게 되고, 실제로 우리는 지금 뜨거운 시기에 있습니다. 하지만 이를 방금 말한 상황과 함께 놓고 보면 — 시장이 20배 미만의 이익 배수에 거래되고, 이익은 여전히 15% 속도로 성장하고 있다 — 이것은 최근의 2021년과도, 2000년과도 정말 다르게 느껴집니다. 그때는 배수와 성장이 진정으로 함께 움직이지 않았습니다.

David: 전적으로 동의합니다. 앞서 “철도 비유”에서 capex 건설 규모를 언급했습니다. 하이퍼스케일러만 보면 — Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft, Oracle — 2026년 capex는 약 7,800억 달러이고, 2025년은 4,160억 달러였습니다. 모든 전망은 2027년부터 매년 1조 달러를 넘어설 것이라는 쪽입니다. 여기에는 패턴이 있습니다: 모든 세대의 컴퓨팅 플랫폼은 이전보다 훨씬 방대한 사용자와 용도를 뒷받침했습니다. 이번 건설이 이렇게 빨리 일어나면서도 수요가 여전히 공급을 초과할 수 있는 이유는, 사용자 규모가 이미 존재하는 유통 채널에 의해 움직이기 때문입니다. 이 트렌드는 인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 스마트폰 위에 세워져 있어서 이론적으로는 즉시 수십억 사용자에게 닿을 수 있습니다 — 이는 이전 기술 사이클과 뚜렷한 대조를 이룹니다.

Sarah: 이 점은 좀 더 짚고 넘어갈 만합니다. 우리는 이미 “가끔 질문 하나 던지는” 패턴을 훨씬 넘어섰습니다. 에이전트의 부상을 생각해 보세요: 병렬 작업, 장시간 실행되는 작업 — 앞서 말씀하셨듯, 당신이 밤에 잠들었을 때, 낮에 다른 일을 할 때 계속 돌아가는 작업 말입니다. 에이전트가 자율적으로 코드를 쓰고, 검색하고, 이런 작업을 수행할 수 있다면, 이런 플랫폼에 필요한 컴퓨팅 파워는 우리가 이전에 상상했던 어느 때보다 훨씬 클 것입니다.

David: 전적으로 동의합니다. 이 차트는 capex 측에서 벌어지고 있는 일을 보여줍니다: 상위 5개 하이퍼스케일러의 capex 전망은 아주 짧은 시간 안에 계속 크게 상향 조정되었습니다. 한때 천장처럼 보였고 몇 분기, 심지어 몇 년 뒤에나 달성될 것 같던 지출이 이제는 단기 목표가 되었습니다. 컴퓨팅 수요가 계속 부풀어 오르고 있기 때문입니다. 이 차트를 보면, 어느 시점에서든 사람의 본능적 반응은 “투자는 여기서부터 평탄해질 것”이라고 생각하는 것입니다. 하지만 지난 4년 동안 우리는 경제 전체로서 이 트렌드의 강도를 계속 과소평가했습니다. Sarah가 말한 것처럼, 모델이 발전하면서 설치된 생산능력의 가동률은 계속 한계까지 밀어붙여지고 있습니다. 그래서 David가 방금 언급한 숫자들이 현재의 실제 추정치입니다.

Alex: DG의 표현을 빌리면, 우리 모두는 현재의 컴퓨팅 수요를 “model buster”라고 부를 것입니다. 우리 모두가 겪은 아주 설득력 있는 사례가 있습니다: 약 1년 전 Sam Altman과 Sarah Friar는 막대한 컴퓨팅 약속 때문에 상당한 비판을 받았고, 모두가 그들을 무모하고 공격적이라고 생각했습니다. 그런데 지금은 모두가 그 결정이 대단한 선견지명이 있었다고 말합니다. 그럼에도 불구하고, 불과 2주 전에 우리는 OpenAI가 Pro 플랜 구독을 중단해야 했던 것을 보았습니다 — 2,000달러 수준의 서비스인데도 여전히 공급이 부족했습니다. 우리가 겪고 있는 것은, 채우기 어려운 수요입니다.

David: 공급망 각 단계의 모든 사람, 우리와 이야기한 모든 사람이 같은 말의 다른 버전을 하고 있습니다: 수요가 공급을 초과한다. 데이터센터 공급망에는 소재나 제품을 2028년에야 받을 수 있는 구간도 있습니다. 그래서 이 긴장은 완화되지 않습니다. 동시에 수요 측에서도 고품질 비즈니스의 증거를 볼 수 있습니다: Microsoft, Google, Amazon은 합계 약 1조 7,000억 달러의 클라우드 수주 잔고를 보유하고 있습니다. 이 고객 약정은 빠르게 쌓이고 있고, 플랫폼은 이를 서비스하기 위해 대규모로 투자하고 있습니다. 그래서 현재 건설 기간에는 잉여현금흐름이 압박을 받지만, 컨센서스 전망은 2028년부터 회복되고 이후 크게 성장할 것이라고 봅니다. Amazon의 최근 실적 콜을 보면, 그들이 이 J커브 역학을 잘 설명했습니다: GPU(또는 TPU)의 실제 사용 수명은 사실 상당히 깁니다. 먼저 데이터센터라는 “껍데기”를 지어야 하고, 여기에는 시간이 걸립니다. 그다음 칩을 사는데, 칩의 경제적 수명은 길고, 우리 누구의 예상보다도 깁니다.

Sarah: 맞습니다. 일부 하이퍼스케일러가 부채를 조달해 capex를 집행한다고 비판받는 것을 압니다. 하지만 모델 랩의 역학과 비슷하게, 망설여서 더 보수적이었던 쪽은 나중에 모두 후회했습니다. 최근 Gavin과 함께한 팟캐스트에서 Microsoft를 다뤘는데, 저는 이것이 업계 전체의 문제라고 봅니다.

Santi: 맞습니다. 자주 논의되는 또 다른 신호는 기존 GPU의 현물 시장 가격입니다: 컴퓨팅을 가동할 수 있는 GPU라면 어떤 것이든 매력적인 가격에 임대되고, 하이퍼스케일러는 상당한 수익을 얻을 수 있습니다. 이게 핵심입니다. 우리가 자주 이야기하는데, 이런 물결이 올 때마다 거대한 사용자·소비자 잉여가 창출됩니다. 지금까지 보이는 바로는 소비자와 사용자가 엄청난 가치를 얻고 있고 — 그래서 그렇게 많이 쓰는 것입니다. 이 사용자들을 서비스하는 기업은 잘 벌고 있습니다. 그리고 한 단계씩 내려가 칩에 이르면 — 칩 확보 비용은 12, 18, 24개월 전보다 훨씬 높지만, 여전히 높은 마진을 얻고 사용자로부터 많은 잉여를 창출할 수 있습니다.

02 원자의 새 시대

David: 하이퍼스케일러의 capex는 다른 사람들의 주문서(order book)로 봐야 합니다. 역사상 이익이 가장 두터운 이 플랫폼들이 AI 인프라에 현금을 계속 투입하고 있습니다. 방금 말한 것처럼 단기적으로는 잉여현금흐름을 압박하지만, 칩 주문, 전력, 건설에는 큰 호재입니다 — 그래서 이번 광범위한 기술 열풍이 산업 열풍으로 바뀌고 있는 것입니다. 우리는 데이터센터 공급망의 각 단계에서 이 산업 열풍을 서비스하는 기업들을 살펴보는 데 점점 더 많은 시간을 씁니다. 흥미로운 점은, 전통적으로 우리의 세계는 기존 IP를 수익화하는 쪽 — 한 번 만들고 무한히 파는 — 에 더 가까웠지만, 이런 사업은 관리해야 할 복잡한 일이 훨씬 많습니다: 자금 조달, 공급업체 관계 관리, 생산능력 예측, 수요 예측. 어떤 팀은 이걸 잘하고, 어떤 팀은 고전하다 멈추기도 합니다. 우리가 평소 시간을 쓰는 전문성과는 조금 다릅니다. 이는 우리를 “원자의 새 시대”로 이끕니다. 이 페이지는 큰 숫자입니다: 2040년까지 글로벌 인프라 투자 수요는 90조 달러로 추정됩니다. 하지만 중요한 것은 이것이 AI와 데이터센터를 훨씬 넘어 전력, 물, 도로, 교통을 포함한다는 점입니다. 우리 포트폴리오 전반에서 이것을 볼 수 있습니다: Anduril의 축구장 87개 규모에 해당하는 거대한 제조 공장; Waabi가 공격적으로 확장 중인 운송 허브; 그리고 SpaceX의 루이지애나 1,000억 달러급 투자. 오늘 미래에 베팅하는 것은, 우리 관점에서, 과거와 이미 다릅니다. Santi가 말한 것처럼, 이는 공장을 짓고, 인프라를 확장하고, 전국에 숙련 일자리를 늘리는 것을 의미합니다.

Santi: 데이터센터 이야기가 나왔으니, 물리적 인프라 투자는 소프트웨어 투자와 매우 다릅니다. Elon은 여러 해 전에 “공장이 곧 제품”이라는 말을 했습니다. 우리가 지원하는 많은 뛰어난 창업자가 Tesla나 SpaceX 출신인 것도 놀랍지 않은데, 그들은 실행 측면에서 공장이 결국 규모화 과정에서 거대한 경쟁 우위가 된다는 것을 알기 때문입니다. 데이터센터에 관한 많은 속설을 자주 듣습니다: 미국의 물을 고갈시킨다; 돈 많은 사람들이 근처에 살고 싶어 하지 않는다; 그리고 우리가 가장 좋아하는 것 — 내 전기요금이 폭등할 것이다. 하지만 반직관적으로 보일 수 있음에도, 데이터센터는 사실 전기요금을 낮추는 데 도움이 될 수 있습니다. 최근 한 미국 연구는 데이터센터 용량이 10% 증가할 때마다 주거용 전기요금이 40bp 낮아진다는 것을 보여주었습니다. 이렇게 생각하면 됩니다: 전력망은 공유되는 고정비 공간입니다 — 전신주, 케이블, 변전소. 데이터센터처럼 크고 안정적인 고객은 이 비용을 더 많은 전력 단위에 분산시킬 수 있습니다. 간단히 말해, 공유 시스템에 더 많은 수요가 있는 것은 좋은 일입니다.

David: 맞습니다, 말씀에 전적으로 동의합니다. 공유 인프라에 대한 투자는 그것에 연결된 가정과 기업의 경제성도 개선할 수 있습니다.

Sarah: 이 점은 미디어의 주목을 충분히 받지 못했습니다. Dina Powell이 최근 팟캐스트에서 Meta의 루이지애나 프로젝트를 언급했습니다. 그들은 지역사회와 협력해 전기요금을 낮췄습니다. 오늘 이미 실제 사례가 있습니다, 헛된 말이 아닙니다.

03 모델 레이어와 애플리케이션 레이어: 상당한 매출, 극히 낮은 채택률

Sarah: 전적으로 동의합니다. 이제 모델 레이어와 애플리케이션 레이어의 트렌드를 이야기해봅시다. 한편으로는 우리가 예고했듯 AI가 상당한 매출과 절감을 창출하고 있고, 다른 한편으로는 채택률이 여전히 극히 초기입니다. 그 위에서 트렌드는 매우 명확합니다: 비용이 급락하고 있습니다. 우리는 에이전트를 예고했고, 이제 에이전트는 더 넓은 범위의 작업에서 경제성을 갖추게 되었습니다. 그리고 우리가 말하는 바로 이 순간에도 구도는 변하고 있습니다: TypeSafe 같은 새 랩이 내놓은 Jev 같은 새로운 혁신이 이것을 더 극단으로 밀어붙이고 있습니다. 비용이 두 오더(order of magnitude) 차이 나는 것이 정말로 사용 사례의 수에 영향을 미친다는 것을 보게 될 것입니다. 이것은 고전적인 제본스 역설(Jevons paradox)과 비슷합니다, 그래서 이름도 아주 잘 붙인 셈입니다. 전반적으로 이것은 모델 레이어와 애플리케이션 레이어 모두에 절호의 구도입니다. 이런 개선들은 소프트웨어 기업에게 성장과 수익성 양면에서 실제 기회를 만들고 있습니다. 모두가 이기는 것은 아니지만, 놀랍지 않게도 AI는 벤처캐피털을 점점 더 광범위한 산업으로 끌어들이고 있습니다. 우리는 더 많은 기업이 프라이빗 시장에서 이미 거대한 규모에 도달하는 것도 봅니다. 새 차트는 아니지만 제가 가장 좋아하는 차트 중 하나입니다: OpenAI와 Anthropic의 합산 매출 규모입니다. 지난 몇 년간 우리는 GP 내부 회의마다 이 차트를 넣었고, 매달 업데이트해야 했습니다, 너무 빨리 낡아버리기 때문입니다. 핵심은 숫자에서 바로 보입니다: OpenAI와 Anthropic의 합산 연환산 매출은 비상식적인 수준까지 올라갔습니다. 우리는 이것을 역사상 가장 위대한 소프트웨어 기업과 비교하는 것을 좋아합니다 — 오른쪽에서 볼 수 있듯, 역사상 최고의 소프트웨어 기업의 순신규 매출 추정치로도, 선도 랩의 순신규 매출은 이미 훨씬 앞서 있습니다. 이것은 규모뿐 아니라 속도라는 놀라운 조합입니다.

Santi: 하지만 우리는 여전히 이릅니다. 다른 플랫폼 전환과 비교할 때 AI 전환의 흥미로운 점은: AI를 사용하는 인구 비율에서도 아직 이르고, 그 사용자들이 AI에 쓰는 지출 비중(share of wallet)에서도 아직 이르다는 것입니다. 이것은 2008년과 다릅니다 — 그때는 “아이폰을 가진 사람의 비율”로 모델링했습니다; 지금은 얼마나 많은 사람이 AI 제품을 사용할지, 그리고 그들이 얼마나 깊이 사용할지를 모두 고려해야 합니다.

Sarah: 맞습니다, “아직 이르다”는 점이 매우 중요하고, 여기에 이를 뒷받침하는 지표 세트가 있습니다. 첫째, S&P 500 기업의 실제 도입률은 69%입니다 — 우리처럼 “AI 중독자”라면 이는 대략 예상에 부합합니다. 하지만 정량화 가능한 영향 — 이것이 이들의 도입 진척을 가늠하는 좋은 지표일 수 있습니다 — 을 보면 30%입니다. 그리고 궁극적 지표, 시간에 따라 추적되는 지표는 사실 2%에 불과합니다. 그래서 우리는 AI가 성과를 내고 있다고 믿지만, 조직 내부에서 사용을 심화하고 그 성과를 장기적으로 추적할 여지는 여전히 큽니다. 이런 분산된 도입에서 실제로 깊은 영향력을 가진, 반복적으로 일어나는 워크플로로 나아가는 것이 솔직히 다음 단계입니다. 우리가 대화한 대부분의 기업은 AI에 대한 접촉이 여전히 주로 Microsoft Copilot에 머물러 있다고 말할 수 있는데, 이것 자체가 그들이 갈 길이 얼마나 먼지를 보여줍니다.

Alex: 맞습니다. 모델이 무엇을 할 수 있는지와 실제로 어떻게 쓰이는지 사이의 격차, 바로 이것이 나를 애플리케이션 레이어에 이토록 열광하게 만드는 이유입니다. Sarah, 당신이 Databricks의 Ali Ghodsi, Martin과 나눈 대화가 훌륭했습니다. 그는 AI가 세상에 대해 아주 잘 알 수 있지만, 당신이 속한 회사에 대해서는 거의 아무것도 모른다고 말했습니다. 우리는 포트폴리오의 애플리케이션 레이어 기업들에서 바로 이것을 보고 있습니다 — 그들이 이 격차를 메우고 있습니다. 지난 몇 달간 저를 깊이 인상 깊게 한 사례가 있습니다: Revolut은 매우 성숙한 엔지니어링 팀을 갖고 있지만, 그래도 11 Labs와 협력해 11 Labs의 일류 음성 모델을 고객 계정과 은행 업무 프로세스에 안전하게 연결해야 했습니다. 그래야 제가 고객으로서 전화했을 때 제 문제가 매끄럽고 효율적이며 안전하게 해결될 수 있습니다. 오늘의 기회는 상당 부분 이런 능력을 잘 활용해 신뢰할 수 있는 서비스를 구축하는 데 있습니다.

04 헤비 유저들이 격차를 벌리고 있다

Sarah: 기업 채택률이 아직 초기이라는 점 외에, 데이터로 설명하고 싶은 또 하나의 뚜렷한 트렌드는: 헤비 유저들이 전방위로 격차를 벌리고 있다는 것입니다. AI 지출이 기업 간에 전반적으로 상승하고 있다고 볼 수 있지만, 우리가 말하는 가장 헤비한 사용자들은 훨씬 더 많이 씁니다. YipitData 데이터를 보았습니다: AI 도구 지출 상위 1% 기업의 지출 중앙값은 상위 10%의 약 8배입니다.

인상적인 것은, 상위 1%가 거의 상위 2%에서 10%의 합계에 해당한다는 점입니다.

우리 자신의 포트폴리오 기업들에서도 — 거의 완전히 AI 네이티브라고 할 수 있는 — 최상위 사용자의 지출은 월 7,5009,000달러 정도입니다. 반면 중간 사용자 — 역시 가장 AI 네이티브한 이들 기업의 — 는 월 구독료에 가까운 약 200달러, 구독 하나를 더하면 200400달러 수준입니다. 그래서 중간과 최상위 사용자의 격차를 보면 20배가 넘는 지출 차이입니다.

David: 맞습니다. 우리가 포트폴리오 기업과 논의하는 문제 중 하나는: 그들이 실제로 얼마나 채택했는지, 어떻게 측정할 것인가입니다. 예를 들어 AI 도구에 쓰는 돈이 인건비에서 차지하는 비율을 보면: 상대적으로 앞서가는 대형 포춘 500 기업은 오늘 약 1%입니다.

우리 포트폴리오에서 가장 앞서 나가는 AI 네이티브 기업은 10%까지 갈 수 있습니다. 그러니 이는 모두 확산이 얼마나 이른지, 얼마나 깊이 확산될지에 관한 것입니다. 포트폴리오 안에서 또 다른 사례를 이미 보았습니다: 많은 기업이 처음 Cursor나 Cognition을 구매할 때 매우 흥분하지만, 현실은 그것이 여정의 시작일 뿐입니다. 이런 도구를 구매하고 시험하는 것에서 전면 채택에 이르기까지 갈 길이 멉니다.

05 정량화 가능한 사례: 비용 측과 매출 측

Santi: Sarah가 앞서 언급했듯, 우리는 정량화 가능한 사례 연구를 보기 시작했습니다. 우리는 보고서에서 이런 지표를 실제로 공개하고 AI로 실질적 개선을 본 상장사 몇 곳을 지목했습니다. 비용 측: Chime은 지난 4년간 매년 서비스 비용을 10% 이상 낮췄다고 공개했고, 복리로 계산하면 서비스 비용이 거의 50% 감소했습니다 — 그 배경에는 우리 포트폴리오 기업 Decagon의 지원이 있습니다. 매출 측에서는 Shopify 사례가 흥미롭다고 봅니다: 그들은 AI 어시스턴트(sidekick)를 출시해 판매자가 더 빨리 적응하도록 도왔습니다. 그 결과, 입점 후 15일 내에 5건의 주문에 도달한 고객 비율이 8% 증가했습니다. Shopify가 이 지표를 추적하는 이유는 판매자가 5건에 도달하면 남아서 Shopify를 계속 쓰기 때문입니다. 그래서 이것은 그들의 사업에도 의미 있는 순풍입니다.

Sarah: 그렇습니다. 서비스 비용 하락이 가져오는 이점을 말하자면: 경쟁할 여지가 더 많아집니다 — 더 나은 가격, 어쩌면 더 넓은 서비스, 성장에 재투자할 수 있습니다. 이런 이익은 고객에게도, 마진에도 도달하고, 자금은 다시 재투입됩니다. 또 하나 매우 매혹적인 현상은: 물론 기업마다 다르고 일반화할 수 없지만, 기존 사업자들도 이번 사이클에서 꽤 잘하고 있습니다. ServiceNow가 좋은 예인데, AI 연간계약가치(ACV)가 10억 달러를 넘는다고 공개했고, 에이전틱 배포가 9배 증가했습니다. 그래서 기술 스택 전체에서 — 기존 사업자부터 신생 기업까지 — 볼 수 있습니다.

David: 우리가 자주 논의하는 흥미로운 질문이 있습니다 — 우리의 가장 앞선 포트폴리오 기업들, 예컨대 Stripe가 우리와 이야기했습니다: 그들은 증분적 AI 투자를 어디에 쓰고 있는가? 고객을 위한 신제품을 만들어 더 높은 매출을 추동하는 데 쓰는가? 아니면 비용 측 최적화와 효율 개선에 쓰는가? 이것이 우리의 시금석과 같습니다: 이 기업들의 창업자와 CEO는 어디서 가장 큰 기회를 보는가. 매출 성장을 추동하는 기회의 상방은 무한하고, 비용 측 기회는……

David: 비용 측 개선 — 물론 재투자할 수 있지만, 그것은 언제나 잠재적 기회일 뿐이고 계속 존재할 것입니다. 오늘 자금의 최선 용도가 비용 구조 최적화라고 생각한다면, 그것이 당신의 새로운 매출 기회에 무엇을 의미합니까?

Santi: 비용 최적화 안에서도 결이 다릅니다. 하나는 서비스 비용을 낮추는 것인데, 이는 재투자할 수 있게 하고 더 나은 회사로 만들어 줍니다. 6개월 전만 해도 우리 업계 전체가 정말로 “시스템 오브 레코드(systems of record) 재구축”에 주목했던 것 같습니다. 엔지니어들이 겨우 수천, 수만 달러를 아끼려고 시스템 오브 레코드를 재구축하느라 바쁘다면, 그 자원에는 더 나은 용도가 있다고 봅니다.

Sarah: 맞습니다. 이걸 종합하면, 애플리케이션형 비즈니스에서 관련된 단위는 사실상 “고객 과업 완수” 비용입니다. 이 지점을 분해할 수 있다면 — 고객을 위해 과업을 완수하고 비용을 받는데, 더 나은 라우팅으로 제품을 더 경제적으로 만들 수 있다면 — 이것은 놀랍습니다. 이제 모든 단계에서 가장 비싼 모델을 쓰지 않아도 과업은 여전히 완수되기 때문입니다. 우리는 최고의 애플리케이션 기업들이 더 많은 마진 개선을 보여줄 것이라고 생각합니다.

06 비용이 급락하면 새로운 시장이 열린다

Alex: 전적으로 동의합니다. Sarah가 ServiceNow가 막대한 에이전틱 사용을 보고 있다고 언급했습니다. 에이전트는 이미 여기 있고, 과업을 수행하고 있습니다. 과업은 여러 단계가 필요하고, 여러 단계는 여러 번의 모델 호출을 의미합니다 — 이것이 OpenRouter에서 에이전트 토큰 사용량이 14배 증가한 것을 설명합니다. 다만 이런 단계들은 점점 더 저렴해지고 있습니다. 우리는 캐싱의 활용을 봅니다 — 시스템이 매번 처음부터 처리하지 않고 배경 정보를 재사용할 수 있습니다. 저는 Hebbia가 이것을 잘 활용하는 것을 보았습니다: 그들의 금융 채팅 워크로드의 실행 비용이 10배 떨어졌습니다. 같은 예산으로 이제 더 많은 작업을 지원할 수 있습니다.

Sarah: 맞습니다. 당신의 더 넓은 요점은: 더 낮은 비용 덕분에 에이전트가 이제 오류를 확인하고 재시도할 수 있게 되어, 한 번에 방대한 과업이 열린다는 것입니다 — 예전에는 추론이나 도구 호출이 감당할 수 없을 만큼 비쌌을 수 있습니다. 신뢰성이 바로 에이전트 사용 여부를 결정하는 핵심인 상황에서는 특히 중요합니다. 그리고 앞서 TypeSafe를 이야기했는데, 비용이 한 오더, 두 오더 떨어질 때 열리는 사용 사례의 수는 상상하기 어려울 정도라고 상상해 보세요.

David: 게다가 지연(latency)도 크게 개선됩니다. 절대적으로 그렇습니다.

Alex: 맞습니다. 그래서 기업들은 이제 대규모에서 지연이나 성능과 비용을 어떻게 최적화할지 점점 더 진지하게 고민합니다. Databricks를 예로 들면, 그들은 라우팅 — 각 구체적 과업에 적합한 모델을 고르는 — 으로 성능과 비용을 개선합니다. 그들의 스마트 라우터는 더 좋은 성과를 냅니다: 가장 강력한 단일 모델보다 35% 낮은 비용으로 더 많은 문제를 해결합니다. 우리는 이제 또 다른 접근인 파인튜닝을 많이 봅니다: Harvey, Elise AI가 그 예입니다. Elise는 더 작은 모델을 파인튜닝해 비용을 60% 낮췄고 지연도 훨씬 낮아서, 일부 오디오 영역의 실시간 사용 사례가 가능해졌습니다. 이런 엔지니어링 개선이 AI를 더 유용하고 더 저렴하게 만듭니다.

07 소비 측: 2%의 구독 보급률과 “미소 곡선”

David: 우리는 주로 기업 내 사용을 이야기했지만 소비 측도 중요합니다 — 결국 우리가 가장 큰 수익을 얻고 많은 시간을 쓴 곳이기도 합니다. 우리는 소비 측이 아직 이르다고 봅니다. 최근 한 조사에 따르면, 미국 가정 중 2%를 조금 넘는 가구만이 실제로 AI에 구독료를 지불했습니다. 어쩌면 구독이 대다수 가구에 AI를 수익화하는 최선의 방식이 아닐 수도 있지만, 지금까지는 그것이었습니다. 구독 매출의 흥미로운 점은 우리가 소비 측에서 본 최고의 리텐션 중 하나라는 것입니다. Alex는 “미소 곡선” 이야기를 좋아합니다 — 정말로 리텐션 곡선이 평탄해질 뿐 아니라, 제품이 개선되고 사람들이 돌아오면서 “미소”를 지으며 상승하는 경우는 드뭅니다. 그런데 이것이 우리가 AI에서 보는 상황이고, 이는 구독이 지불자에게 제공하는 가치를 잘 보여줍니다.

Sarah: 구독 이야기가 나왔으니, 이 숫자들에서 저를 놀라게 한 것은 — 특히 오른쪽 아래 차트를 보면 — 그것들이 얼마나 작은가입니다. Amazon Prime을 생각해 보세요, 2억 가구가 넘습니다. Netflix도 좋은 예입니다 — 7,000만 가구. 이 숫자들을 보면 제가 일부러 다시 확인하게 됩니다, “이거 잘못된 거 아닌가” 싶어서. 그래서 전적으로 동의합니다, 이제 겨우 시작입니다.

Alex: 맞습니다. 우리 파트너 Josh Elman이 한 말이 있는데 제가 좋아합니다, 다소 반직관적일 수 있습니다: 소비자용 AI는 내가 일상에서 쓰는 것이고, 꼭 비용 청구를 받을 필요는 없다는 것입니다. 그래서 그가 보기에 97%의 가구가 AI를 쓰지만 아직 돈을 내지 않는다는 것은 이상하지 않을 수 있습니다. 맞습니다 Santi, 저는 정말 미소 짓는 리텐션 곡선을 좋아합니다 — 사용자가 점점 더 자주 돌아오는 것을 보는 걸 좋아합니다. 대형 소비 플랫폼의 또 다른 공통 특징은 시간 사용입니다: Facebook, Instagram, TikTok, Snap의 활성 사용자는 하루 30~60분을 씁니다. 반면 오늘 최고의 AI 어시스턴트들 — 지금 많이 떠오르고 있습니다 — 은 내 첫 번째 앱이 되고 싶어 합니다. 나는 그것들이 극도로 지속적이고, 항상 온라인이고, 매우 주도적이기를 바랍니다. 그렇게 되면 미래에는 그것들이 내가 시간을 가장 많이 쓰는 곳이 아닐 수도 있습니다. 맞습니다, 에이전트가 백그라운드에서 일하고 우리가 더 이상 소셜 미디어의 스크린 타임처럼 외부 데이터로 참여도를 보지 않게 되면 우리의 작업은 더 어려워질 수 있지만, 그것은 중요합니다. 기억합니다, 12월에 최신 모델이 나왔을 때, 우리 일에서도 깊은 연구 과제나 에이전트 과제를 시작해놓고 시내로 차를 몰고 갔습니다 — 이것은 전통적인 스크린 타임 지표에 나타나지 않고, 과거 세대 소비 제품이 추적하던 참여도와도 다릅니다.

Santi: 맞습니다, 전적으로 동의합니다. 아직 이르지만, 소비 측은 정말 새롭고 흥미진진한 순간입니다.

Alex: Muse와 Instinct는 틀림없이 새로운 플레이어지만, 매우 빠르게 성장하고 있습니다. 이들은 ChatGPT와 함께, 제가 기존 검색에 던지는 질의를 점점 더 많이 가져가고 있습니다.

이것은 매우 역동적인 순간입니다. 그래서 만약 당신이 기존의 소비 발견(discovery) 플랫폼, 기존 마켓플레이스라면, 정말로 지금 다음 단계를 고민해야 합니다. 저는 몇 가지 질문을 던지겠습니다. 첫째, AI 에이전트로부터 얼마나 많은 증분 수요를 얻을 수 있는가? 그것이 얼마나 많은 추가 주문을 가져올 수 있는가? 둘째, 내 사업에서 이익 풀 중 얼마만큼이 고객 관계와 발견의 소유권에서 나오는가? 지난주에 많은 뉴스가 있었습니다: Amazon은 Muse에게 “아니요, 사양합니다”라고 했지만, Instacart는 “네, 부탁합니다”라고 했습니다. Amazon(그리고 AWS)과 Instacart를 생각해 보세요: 이들의 광고 수익이 모든 영업이익을 초과합니다. 그래서 광고 수익, 고객 관계의 소유권은 극히 중요합니다. 하지만 Amazon에게 Muse 연결이 얼마나 많은 증분 신규 주문이나 신규 고객을 가져올까요? 그렇게 많지 않습니다. 반면 Instacart를 보면: 신선식품의 온라인 침투율은 아직 상대적으로 초기이고, 노릴 수 있는 주문이 많이 남아 있습니다. 낙관적 가능성은: 이 앱들에서 더 많은 주문이 나올 수 있다는 것입니다. 과거에는 다음 주문을 하려면 여러 방식으로 클릭해야 했습니다; 이것을 에이전트에 맡기면 갑자기 클릭이 사라지지만, GMV는 더 많아지기를 바랍니다. 예약하고 싶었지만 하지 못했던 여행이 예약될 것입니다; 우리가 오늘 저녁에 주문하려던 저녁 식사 주문이 들어갈 것입니다. 그래서 저는 더 많은 GMV가 생겨 광고 수익 손실 일부를 메울 것이라고 낙관합니다.

David: 다만 여기에는 열린 질문이 있습니다: 그것은 어떻게 보상되는가? 당신이 말한 Amazon을 예로 들면, 700억 달러가 넘는 광고 사업을 갖고 있고, 이는 마진이 매우 높은 흐름형 수익화이며, 전적으로 소비자가 사이트를 방문해 광고를 클릭한다는 전제 위에 서 있습니다. 그들이 더 이상 그렇게 하지 않는다면 어떻게 될까요? 오늘날 Meta와 Google은 어떤 인터넷 플랫폼보다 광고를 잘하기로 유명하고, 미국과 선진 시장에서 사용자당 200달러 이상을 법니다. Meta는 기본적으로 엔터테인먼트 앱이라, 무슨 일이 벌어질지 두고 봐야 하지만 상대적으로 안전할 수 있습니다. Google 쪽은 — 흥미롭게도, 2년 전 이 모든 일이 시작됐을 때 Google을 둘러싼 전체 담론은 “맙소사, Google의 검색 사업은 어떻게 되는 거지”였는데, 결과적으로 매우 회복력이 있었습니다. 일부는 그들의 수익화율이 높은 광고 키워드가 상대적으로 안전하기 때문입니다 — 그 키워드는 “보험에 들어야 해”라거나 “이 도시의 호텔을 찾아줘”에 더 가깝습니다.

David: 혹은 비슷한 것들 — 직접 수익화할 수 있지만 AI가 아직 당신을 대신해 이런 일을 할 수는 없습니다. 만약 그것이 바뀐다면, 그것은 매우 다른 역학일 수 있습니다.

David: 맞습니다, 한 가지를 덧붙이고 싶습니다: 지난주 담론은 다소 “네거티브섬(negative-sum)”의 냄새가 났고, 매우 부정적이었습니다 — “봐, 이 마켓플레이스들이 타격을 받을 거야”. 하지만 저는 정말로 플러스섬 관점이 있다고 생각합니다: 첫째, Amazon 광고에 쓰인 그 700억 달러는 다른 채널로 이동했을 뿐일 수 있습니다 — 어쩌면 다른 형태로 에이전트에 직접 쓰이거나, 더 나은 도달 방식을 찾을 수 있습니다; 둘째, 마찰이 줄면 더 많은 소비가 일어날 수 있습니다 — 사람들이 더 많이 살 수 있고, 이는 경제 성장을 추동하는 선순환 플라이휠입니다. 저는 우리가 “이건 이익 풀에 나쁘다”는 서사에 다소 갇혀 있다고 생각하지만, 실제로는 그저 좋은 일일 수 있습니다. ……네, 둘 다 동시에 성립할 수 있습니다.

David: 이익 풀은 변할 수 있지만, 전체적으로는 경제에 증분입니다. 제 생각에, 3년 후 돌아보았을 때 거시 수준에서 의미 있는 효율 개선 — 광고 영역의 소비 지출을 더 높이 끌어올릴 — 이 나타나지 않았다면 우리 모두 실망할 것입니다. 다만 어떤 곳에서는 이익 풀이 사라지고 재분배될 수도 있습니다.

Alex: 즉각적인 반응은 전체 생태계의 순 시가총액이 플러스라는 것입니다. Meta의 상승폭은 마켓플레이스들의 손실을 훨씬 웃돌았습니다.

08 퍼블릭 소프트웨어 시장의 분화

Sarah: 맞습니다, 소프트웨어에 관한 논의로 돌아가서, 아마 퍼블릭 시장 쪽으로 더 나아갈 것입니다. 이 차트들에서 가장 두드러지는 트렌드는: 구성이 뚜렷하게 더 느린 성장, 더 높은 수익성의 기업으로 이동했다는 것입니다. 여기 퍼블릭 소프트웨어 표본의 약 75%가 흑자이고, 20% 이상 성장하는 기업은 30%에 불과합니다.

David: 이것은 놀라운 숫자입니다: 퍼블릭 소프트웨어 기업 중 30%만이 20% 이상의 속도로 성장하고 있습니다 — 그리고 20%가 아니라, 30%입니다.

Alex: 선을 30%에 그으면, 이미 논의했듯 절대 숫자로 다섯 곳 미만입니다. 반면 프라이빗 시장에서 우리가 보고 시간을 함께 보내는 모든 기업은 30%를 훨씬 넘게 성장합니다.

David: 그리고 솔직히 좀 뻔합니다: IT 매니저, CIO와 이야기해 보세요 — 그들의 성장과 AI에 쓰는 돈을 보면, 그 돈의 가장 쉬운 원천은 새로운 SaaS 소프트웨어 프로젝트에 더 이상 증분 자금을 쓰지 않는 것입니다.

David: 우리는 SaaS 소프트웨어 기업에 투자했고, 퍼블릭 시장 기업도 포함됩니다. 우리는 그 창업자들과의 대화에서 매우 집중합니다: 내가 가진 기존 유통 — 많은 경우 매우 강력하고, 고객이 락인되어 있어 앞서 Santi에게 말한 것처럼 이탈하지 않는 — 을 어떻게 활용해 정말 흥미로운 새 AI 제품을 그 위에 얹어 매출 성장을 더 높일 것인가? 저는 “SaaS 종말”을 둘러싼 가장 큰 공포를 걷어내려면, 소프트웨어 기업이 계속 98%의 총 유지율(gross retention) 같은 숫자를 기록하는 기간을 봐야 한다고 생각합니다 — 이는 언제나 그들이 투자 대상으로서 매력적인 핵심 포인트였습니다; 우리가 이야기한 효율 개선을 계속 추동하는 것; 그러나 가장 중요한 것은 매출 성장 가속을 추동하는 것입니다. 이는 그들이 방어적으로 안전하다는 것과, 공격적 투자가 실제로 사업을 더 좋게 만든다는 것을 동시에 보여줍니다.

Sarah: 몇 달 전에 “두 갈래 길”에 대해 쓰신 블로그의 관점이 경험 법칙으로서 매우 흥미롭다고 생각합니다. 구체적 퍼센트에 대해 조금 더 공유해 주실 수 있을까요?

David: 맞습니다, 더 많이 쓰고 창업자들과 더 많이 이야기할수록 느끼는 것은: 우리가 이야기한 거의 모든 사람이 “네, 저는 매출 성장을 더 높이려고 하고 있습니다”라고 말한다는 것입니다. 이것은 분명히 우리가 투자하고 지원하는 기업들의 주요 경로입니다. 1년 전과는 매우 다릅니다 — 당시 공포는 “모두가 vibe coding으로 자기 소프트웨어 시스템을 다시 쓸 것”이었지만, 시장에서는 분명히 그런 일이 일어나지 않고 있습니다. 하지만 매출 성장 가속을 내놓아야 한다는 압력은 큽니다. 그래서 우리는 말했습니다: 목표를 10% 이상의 가속에 두자, 그것은 매우 높은 숫자이지만, 마법 같은 제품과 AI로 확보할 수 있는 예산이 있으면 가능해 보입니다. 두고 봅시다. 우리는 이미 근접한 기업 몇 곳을 갖고 있고, 향후 12~18개월에 결과가 나올 것입니다.

Sarah: 맞습니다, 물론입니다. 모든 일이 그렇듯, 모든 기업을 하나의 “소프트웨어” 바구니에 넣고 배수 하락, 성장 둔화를 이야기할 수는 없습니다. 실제로 소프트웨어는 이미 크게 분화했습니다: 이 차트를 보면, 사이버 보안, 옵저버빌리티가 정말 두드러지고, 버티컬 소프트웨어도 전반적으로 수평적 애플리케이션보다 훨씬 잘 버티고 있습니다. 우리가 “무엇이 버티고 심지어 잘 오르는지, 무엇이 더 장기적 하락에 있는지”를 생각하는 프레임워크는: AI가 이 제품에 대한 고객의 수요를 어떻게 바꾸는지를 정말로 생각하는 것입니다. AI가 가져오는 사이버 보안 위험은 이미 충분히 공론화되었습니다; 하지만 더 많은 소프트웨어와 에이전트가 새로운 보안·모니터링 수요를 만들어내면서, 이것은 실제로 이 시장의 기존 사업자에게 더 큰 수요를 창출합니다 — 오른쪽의 CrowdStrike 표기를 볼 수 있습니다. 반대로, 애플리케이션은 정도는 다르지만 워크플로 변화에 직면해 있습니다: 우리의 가장 뛰어난 CEO 중 한 명인 Ali Ghodsi는 “AI의 단두대”와 무엇이 먼저 잘릴지를 이야기하는 것을 좋아합니다. 다른 쪽에서도 생각할 수 있습니다: AI가 도대체 무엇을 필요로 하는가. 이 두 역학을 함께 놓으면, 우리가 퍼블릭 시장에서 보는 대부분을 설명할 수 있다고 생각합니다.

Alex: 맞습니다, 저는 이것이 프라이빗 시장에서 보는 것과 매우 일치한다고 생각합니다. Sarah가 보안 영역에서 암시했듯, 에이전트는 점점 더 많은 시스템에 접근하고 점점 더 많은 행동을 취하고 있습니다 — OpenAI와 Hugging Face의 사건은 많은 사람에게 눈을 뜨게 했습니다. 그래서 보안이 최우선입니다. 그리고 버티컬 AI 기업들을 보세요: 그들은 우리 프라이빗 시장에서 가장 빠르게 성장하는 기업이고, Harvey, Abridge, Elise는 각자의 산업에서 어떤 선행자보다도 빠르게 성장합니다. 이는 고객이 인식하고 있음을 반영합니다: 핵심은 모델만이 아니라 — 앞서 이야기했듯 — 그것을 어떻게 오케스트레이션하고, 그 주위에 어떻게 애플리케이션을 구축하는가이며, 버티컬 영역의 관련 워크플로가 바로 이것을 요구한다는 것입니다.

Santi: 우리는 투자를 위해서가 아니라 엑시트 배수를 정하기 위해 퍼블릭 시장을 많이 봅니다, 그래서 매우 긴밀히 추적합니다. 올해를 요약하면: 연초 몇 달은 “SaaS 종말”이었습니다. 우리는 어떤 기업이 잘할지에 대한 블로그를 썼습니다. 오늘로 빨리 감으면, 소프트웨어 지수는 사실 연초 위치로 돌아왔지만, 정말로 AI 패배자와 승자로 판가름 났습니다. 퍼블릭 시장은 때때로 일을 지나치게 단순화합니다. 하지만 당신의 관점대로, AI 승자는 비용 구조를 개선한 사람만이 아니라, 실제로 가속하고 이 새로운 돈을 붙잡은 사람들입니다; 붙잡지 못했다면, 아마 이 물결을 타지 못한 것입니다.

Sarah: 반대로, 우리는 프라이빗 기업의 운영 데이터를 보여주고 고객이 실제로 무엇을 하는지 보고 싶습니다. Stripe의 SaaS 고객 데이터에는 사실 “카운터 내러티브”적 발견이 있습니다: 성장이 2026년에 들어서면서 가속되었고, 젊은 기업과 성숙한 기업 모두 그렇습니다.

David: Stripe는 그것을 “RenaSaaS”라고 부릅니다.

Santi: 아, “르네상스(Renaissance)”.

David: 저는 사실 “RenaSaaS”라는 표현이 꽤 마음에 듭니다.

Sarah: 맞습니다, 저도 “RenaSaaS”가 좋습니다.

09 퍼블릭과 프라이빗 사이: 2조 4,000억 달러의 프라이빗 챔피언과 IPO

Santi: 우리는 퍼블릭 시장을 조금 이야기했고, Sarah는 프라이빗 시장의 SaaS 가속을 말했습니다. 우리는 자주 질문을 받습니다: 기업들이 더 오래 프라이빗으로 남을 것인가? 오늘 최신 라운드 밸류에이션 기준 상위 6개 기업을 보세요: Anthropic, OpenAI, Databricks, Stripe, Waymo, Revolut, 합계 약 2조 4,000억 달러입니다. 이는 지난 10년간 IPO 총 시가총액(SpaceX 제외)을 넘어섭니다. 후자는 누적 약 1조 7,000억 달러였습니다. 그래서 우리 시장 안의 활동량만 봐도 — 다시 말하지만, 여섯 개 기업, 2조 4,000억 달러 — 러셀 2000 지수와 거의 같습니다. 그 지수는 거대한 퍼블릭 시장 지수이고, 수백 명의 퍼블릭 펀드 매니저가 대부분의 시간을 여기에 씁니다. 그래서 이런 후기 챔피언들 — 단기 이익 극대화 대신 성장에 계속 투자할 수 있는 — 에 시간을 쓰는 것이 점점 더 흥미진진합니다. 그런데 David, 우리가 기업에 IPO를 어떻게 조언하는지, 언제 프라이빗에 남아야 하는지 이야기해 주실 수 있나요……

David: 맞습니다, 보세요, IPO에 관해서, 특히 창업자가 이끄는 기업에 관해 우리가 계속 이야기하고 저도 글을 쓴 것이 있습니다: 이 지점에서 창업자 자체가 하나의 자산군입니다. 우리가 베팅하는 이유, 그리고 일부 기업이 프라이빗에 남아 있는 것이 유익한 부분적 이유는, 이들이 보통 프라이빗 시장에서 더 큰 베팅을 할 수 있고 그 베팅의 회수 기간이 더 길다는 것입니다. Zuck과 Elon은 분명히 퍼블릭 시장의 예외입니다. 하지만 Databricks, Stripe 같은 기업의 숫자에서 그것이 어떻게 나타나는지 볼 수 있습니다: 새로운 제품 영역에서 거대한 새 베팅을 하고, 그에 따라 매출 가속이 보입니다. 퍼블릭 기업에서도 할 수 있지만 더 엄격한 검증을 받습니다 — 분명히 Meta의 주가는 최저점에서 100달러 아래로 떨어졌고, 그때는 AR/VR 투자에 대한 회의가 극심했습니다. 우리에게, 우리가 창업자들과 이야기하는 방식은: IPO는 그저 또 하나의 자금 조달 이벤트입니다. 상장사가 되면 프라이빗 기업 대비 무엇을 얻는가? 분명히 프라이빗 시장에서도 큰 규모에 도달할 수 있습니다. 어떤 기업은 이미 상장사처럼 운영됩니다: 효율을 매우 중시하고, 거의 모든 지표를 추적합니다. 또 어떤 기업은 재무 공개로 기업과 소비자 수준에서 고객 신뢰를 얻는 이점이 있을 수 있습니다 — 예를 들어 Navan이 상장한 후 다시 가속하는 것을 보았는데, 부분적으로 더 큰 기업들이 상장사라서 더 신뢰하기 때문입니다.

David: 맞습니다, 물론 이런 예도 있습니다: 자본 수요가 시간이 지나며 매우 커질 수 있고, 프라이빗 시장의 자본 풀은 매우 깊어 많은 기업을 감당할 수 있지만, 어느 시점에는 자본 수요가 프라이빗 시장이 감당할 수 없을 만큼 커질 수 있습니다.

Santi: 그때가 퍼블릭 시장입니다. 프라이빗 시장에서 우리가 많은 시간을 쓰는 또 다른 영역은 세컨더리 시장입니다. 여기에는 두 가지 역학이 있습니다. 첫째, 우리는 더 많은 기업이 직원을 위해 텐더 오퍼(tender)를 하는 것을 봅니다 — 프라이빗에 남기로 했다면, 직원들이 퍼블릭 시장 밖에서 유동성을 얻도록 하는 것입니다. 여기 흥미로운 데이터가 있습니다: Carta에 따르면 텐더 참여율이 58%에 불과합니다 — 직원들이 유동성을 받지 않기로 선택하는데, 자기 사업의 성과에 대한 신뢰가 매우 크기 때문입니다. 이는 때때로 나오는 “직원들이 현금화하고 있다”는 서사와 정반대입니다 — 우리가 보는 것은 직원들이 자기 회사를 그렇게 믿기 때문에 현금화하지 않기로 선택한다는 것입니다.

David: 그것이 100%라면 샌프란시스코 집값이 어떻게 될지 상상해 보세요.

David: 그것은 힘들겠네요. 정말로. 이런 텐더 오퍼에 우리는 분명히 자주 참여하고 주도합니다. 우리는 그것이 좋은 일이라고 봅니다. 두 가지 목적이 있습니다. 첫째, 직원과 잠재 직원에게 퍼블릭 시장의 유동성 매력 — 매 분기 세후 기준으로 계좌에 들어오는 RSU — 과 경쟁하기가 때로 어렵습니다. 그래서 이것은 프라이빗 시장이 퍼블릭 기업과 인재를 두고 경쟁하거나 직원을 붙잡을 때의 경쟁 무기입니다. 다른 면: 우리는 더 자주 밸류에이션을 리셋하자는 입장입니다. 이것은 프라이빗 주가를 신선하게 유지하는데, 이유는 몇 가지입니다: 하나, 직원과 잠재 직원에게 이야기하기가 더 쉽습니다; 둘, M&A를 하려 할 때 — 우리 많은 기업이 했다 — 신선한 화폐를 손에 쥘 수 있습니다.

Santi: 세컨더리 시장 할인은 많이 논의된다고 생각합니다, 지난 5년의 역학이었기 때문입니다: 2021, 22, 23, 24년을 지나오면서 세컨더리 시장의 최신 라운드 가격 대비 할인 중앙값은 의미가 있었습니다, 일부 라운드가 과도하게, 또는 오래된 가격으로 정해졌을 수 있기 때문입니다. 하지만 오늘 실제로 보이는 것은, 세컨더리 시장에서 거래가 있을 때 최신 라운드 가격 대비 할인이 사실상 0이라는 것입니다. 이는 기업이 조달한 가격이 신선하고, 같은 가격에 사려는 새로운 투자자가 항상 있다는 것을 잘 보여줍니다 — 지난 1~2년간은 그렇지 않았습니다.

10 모든 것이 AI: 다음 단계의 기회

David: 맞습니다, 좋은 지적입니다. 이 흥미로운 슬라이드는 “모든 것이 AI 컴퓨터”라고 합니다. 이 2026년 스냅숏에서 AI 관련 기업은 **미국 VC 거래 활동의 86%**를 차지하며, 2025년의 65%보다 높습니다. 분명히 AI는 이미 벤처 자금의 지배적 목적지가 되었습니다.

Alex: 맞습니다, 하지만 AI라는 라벨 아래에서 기회는 실제로 크게 넓어졌습니다: 기업용 애플리케이션, 소비자 애플리케이션, 그리고 서비스, 반도체, 전력.

Alex: 국방도 있습니다. 많은 관심이 OpenAI, xAI, Anthropic에 집중되지만, 그 외에도 우리의 기회 집합은 지금처럼 깊고 넓었던 적이 없습니다.

David: 마지막으로, 우리가 지금 매우 흥분하는 몇몇 영역을 이야기하면 좋겠습니다. 분명히 우리는 에이전트가 수행할 소비 작업 일부를 다뤘습니다 — 장기 실행 에이전트, 자율 에이전트, 헤비한 소비 사용이라고 부를 수 있습니다. 이렇게 생각해 보면: 소비 에이전트가 당신이 하기 싫은 모든 과업을 끝내주고, 당신이 시간이나 돈을 쓰지 않았을 것들을 제공한다면 — 이것은 매우 매력적이고, 확산이 빠를 것이라고 생각합니다.

로보틱스는 우리가 많은 시간과 관심을 쏟는 영역이고, 우리는 우연히도 그것이 LLM보다 훨씬 클 수도 있지만, 3~5년 먼저 도래할 수도 있다고 생각합니다. 그래서 향후 5년은 거대한 투자와 흥분의 영역이 될 것입니다.

자율주행은 이미 여기 있고, 무인 주행은 이미 가능합니다, 정말 흥미진진한 순간입니다. 한 걸음 물러나 자동차와 운송 산업을 보면: 세계에서 가장 큰 산업 중 하나인데, 우리가 지금 AI 이야기에 너무 많은 시간을 쓰기 때문에 별로 이야기하지 않는 것 같습니다. Uber와 Lyft의 주행거리를 보면 미국 전체 주행거리의 약 1%에 불과합니다. 저는 인간 운전자보다 14배 안전한 자율주행 네트워크가 있으면 향후 몇 년 안에 이 숫자가 적어도 한 오더 확대될 것이라고 생각합니다. 또한 미국은 매년 1,700만 대의 신차를 판매하는데, 향후 10년 안에 모두 자율주행이 될 것이라고 생각합니다.

David: AI 곱하기 바이오: 이것은 매우 흥미진진한 영역으로, 실험실 사람들이 분명히 이야기하고 있습니다 — 신약 발견, 세상을 가장 쇠약하게 만드는 질병 일부 해결, 이 약속에 우리 모두 큰 희망을 갖고 있고, 향후 10년에 많은 진전을 볼 것입니다.

David: 개인 건강은 제가 특히 흥분하는 또 다른 영역입니다 — 건강 극대주의자(health maximalist)로서, 저는 항상 자신에 관한 모든 정보를 넣고 고도로 개인화된 조언을 얻을 만한 좋은 곳이 없다고 느꼈습니다.

David: 마지막으로, 기업으로의 침투, 코딩을 넘어서는 확산: 이것은 Sarah가 방금 이야기한 것입니다 — 기업 내 기술의 실제 확산이 이렇게 이릅니다, 저는 이것이 대단히, 대단히 흥미진진할 것이라고 생각합니다.

David: 마지막으로 AI 바구니에 속하지 않는 영역이 하나 있습니다, 우리는 그것을 American Dynamism(미국 활력)이라고 부릅니다 — “미국 활력” 기술 스택의 재무장입니다. 우리는 이 영역에 오래 투자해 왔고 큰 투자자입니다. 그것은 여전히 국방 총지출의 5% 미만에 불과한 작은 부분입니다. Anduril, Saronic, Castelion 같은 새로운 유형의 공급업체들이 있고, 우리는 수요 변화와 함께 이것이 크게 성장할 것으로 예상합니다.

David: 흥미진진한 영역이 너무 많습니다. 분명히 우리는 AI 영역에서 매우 활발하고, 그것이 전체 경제에 미치는 영향에 대해 낙관적입니다 — 건설 규모는 거대하지만, 우리는 그것이 미국에서 거대한 효율 개선이 될 것이라고 봅니다. 함께 녹음해서 즐거웠습니다. 감사합니다.