AI 투자의 다음 단계: 기술보다 ‘업무의 변화’를 본다

AI 투자의 다음 단계: 기술보다 ‘업무의 변화’를 본다

생성형 AI가 빠르게 확산되면서 이제 대부분의 기업이 인공지능을 이야기한다. 불과 몇 년 전까지만 해도 AI 기술 자체를 보유했다는 사실이 기업의 중요한 차별점이었다면, 이제는 단순히 AI를 활용한다는 것만으로 높은 기업가치를 설명하기 어려워지고 있다.

AI 기술이 보편화되는 시점에서 투자자가 살펴봐야 할 질문도 달라질 필요가 있다.

“얼마나 뛰어난 AI 기술을 보유하고 있는가?”에서
“AI를 통해 기존 산업과 업무 방식이 얼마나 달라지는가?”로 시선을 옮겨야 한다.

루트인베스트먼트는 AI 시장의 다음 투자 기회가 단순한 모델 경쟁보다 실제 산업의 생산성과 비용 구조를 변화시키는 기업에서 나타날 가능성에 주목하고 있다.

1. AI 모델 자체보다 활용 영역이 중요해지고 있다

초기 생성형 AI 시장에서는 대규모 언어모델과 모델 성능이 가장 중요한 경쟁 요소였다.

그러나 모델의 성능이 지속적으로 개선되고 다양한 기업이 API와 오픈소스 모델을 활용할 수 있게 되면서, AI를 사용하는 것 자체는 점차 특별한 경쟁력이 아니게 되고 있다.

앞으로 중요한 것은 어떤 AI 모델을 사용하느냐보다 그 기술이 실제 고객의 문제를 얼마나 효과적으로 해결하는가이다.

예를 들어 기업의 재무·법무·의료·제조·물류 업무에는 여전히 많은 반복 작업과 비효율적인 의사결정 과정이 존재한다. AI가 이러한 업무에 적용되어 사람의 시간을 줄이고 오류를 낮추며 의사결정 속도를 높일 수 있다면, 고객이 얻는 경제적 가치는 명확해진다.

결국 AI 기업의 경쟁력은 기술 그 자체보다는 기술이 만들어내는 생산성 향상과 비용 절감에서 확인될 가능성이 높다.

2. Vertical AI가 중요한 이유

모든 산업에 동일한 AI 솔루션을 적용하기는 어렵다.

각 산업에는 고유한 데이터와 업무 방식, 규제, 고객 요구가 존재하기 때문이다.

이에 따라 특정 산업이나 업무에 특화된 Vertical AI가 중요한 투자 영역으로 부상하고 있다.

예를 들어 의료 분야에서는 환자 데이터와 의료 규제에 대한 이해가 필요하고, 금융에서는 정확성뿐 아니라 보안과 규제 준수가 중요하다. 제조업에서는 생산 현장과 공급망 데이터가 경쟁력의 핵심이 될 수 있다.

이러한 시장에서는 단순히 뛰어난 AI 모델을 사용하는 기업보다 산업 내부의 문제를 깊이 이해하고 실제 업무 프로세스에 AI를 결합할 수 있는 기업이 더 강한 경쟁력을 구축할 수 있다.

특정 산업에서 고객을 확보하면서 데이터가 축적되고, 이를 통해 서비스 성능이 다시 개선되는 구조가 만들어진다면 장기적인 진입장벽으로 연결될 가능성도 있다.

3. AI 기업의 핵심 경쟁력은 데이터와 워크플로우에 있다

AI 산업에서는 기술 변화의 속도가 매우 빠르다.

현재 뛰어난 모델이나 기능을 보유하고 있더라도 새로운 기술이 등장하면 그 차별성이 빠르게 줄어들 수 있다.

따라서 AI 기업을 평가할 때는 기술적 우위만큼이나 기업이 고객의 업무 과정에 얼마나 깊이 들어가 있는지를 살펴볼 필요가 있다.

기업의 핵심 업무 과정에 포함된 소프트웨어는 쉽게 교체되지 않는다.

사용 과정에서 데이터가 지속적으로 축적되고, 고객의 업무 방식에 맞춰 시스템이 최적화된다면 고객의 전환비용 또한 높아진다.

이러한 관점에서 AI 기업의 장기적인 경쟁력은 다음과 같은 구조에서 만들어질 수 있다.

AI 기술 → 고객 업무 적용 → 데이터 축적 → 서비스 개선 → 고객 의존도 증가

단순한 기능 경쟁이 아니라 이러한 구조를 구축할 수 있는지가 중요한 투자 판단 요소가 된다.

4. 매출의 ‘질’도 함께 살펴봐야 한다

AI 산업에 대한 관심이 높아지면서 빠르게 매출을 만드는 기업도 증가하고 있다.

하지만 투자자의 입장에서는 매출 규모뿐만 아니라 매출의 질을 확인해야 한다.

일회성 프로젝트나 구축형 매출에 의존하는지, 반복적으로 발생하는 구독형 매출이 만들어지는지에 따라 기업의 장기적인 가치에는 큰 차이가 발생할 수 있다.

또한 AI 서비스는 모델 사용 비용과 컴퓨팅 비용이 발생하기 때문에 매출 성장과 함께 원가 구조를 살펴보는 것도 중요하다.

고객이 늘어날수록 수익성이 개선되는 구조인지, 아니면 AI 사용량이 증가할수록 비용 또한 비슷한 수준으로 증가하는지를 확인해야 한다.

결국 높은 성장률과 함께 **지속 가능한 단위경제성(Unit Economics)**을 구축하고 있는지가 기업가치를 결정하는 중요한 요소가 될 것이다.

5. AI가 기존 산업의 가치사슬을 어떻게 바꾸는가

루트인베스트먼트가 AI 산업에서 특히 주목하는 부분은 기존 산업과 AI의 결합이다.

AI 기술은 하나의 독립된 산업으로 존재하기보다 다양한 산업의 가치사슬을 변화시키는 기반 기술에 가깝다.

신약개발 과정의 후보물질 탐색, 금융회사의 기업 분석과 리스크 관리, 제조기업의 품질관리, 물류기업의 수요예측 등 AI가 적용될 수 있는 영역은 매우 넓다.

이러한 변화 속에서는 기존 산업의 문제를 해결하는 새로운 기업이 성장할 수도 있지만, 반대로 기존 기업이 AI를 활용해 경쟁력을 크게 높이는 경우도 나타날 수 있다.

따라서 AI 투자는 단순히 ‘AI 기업’을 찾는 것에 그치지 않는다.

AI로 인해 어떤 산업의 비용 구조와 경쟁 구도가 달라질 것인지 파악하는 것이 보다 중요한 투자 기회가 될 수 있다.

루트인베스트먼트의 관점

AI 시장에서는 앞으로도 수많은 기업과 새로운 기술이 등장할 것이다.

그러나 모든 기술이 지속 가능한 사업으로 연결되는 것은 아니다.

루트인베스트먼트는 AI 기업을 검토할 때 기술의 화려함보다 실제 고객이 해결하고자 하는 문제를 먼저 살펴본다.

특히 다음과 같은 질문을 중요하게 보고 있다.

• 고객이 실제로 비용을 지불할 만큼 중요한 문제를 해결하고 있는가
• 특정 산업에 대한 데이터와 전문성을 축적하고 있는가
• 고객의 핵심 업무 프로세스에 진입할 수 있는가
• 반복 가능한 매출 구조와 지속 가능한 수익성을 만들 수 있는가
• 기술 변화에도 유지될 수 있는 경쟁우위를 보유하고 있는가

AI 기술의 발전 속도가 빨라질수록 특정 기술의 수명은 오히려 짧아질 수 있다.

그렇기 때문에 장기적인 기업가치는 기술 자체보다 고객, 데이터, 산업 전문성 그리고 실제 업무 과정에 구축된 경쟁력에서 만들어질 가능성이 높다.

루트인베스트먼트는 기술의 변화 자체를 따라가기보다 그 변화가 산업과 기업의 가치사슬을 어떻게 바꾸는지 살펴보고자 한다.

그리고 그 변화 속에서 지속 가능한 경쟁력을 구축하는 기업을 찾는 것이 AI 시대 투자자의 중요한 역할이라고 생각한다.

Root Investment | Investment Note

본 자료는 산업 및 투자시장에 대한 일반적인 정보 제공을 목적으로 작성되었으며, 특정 기업 또는 금융상품에 대한 투자 권유를 목적으로 하지 않습니다.