원문: Clear Eyes, Full Stack, Can't Lose? — The Verticalist (Euclid Ventures) 번역일: 2026-07-30
지난 10년간 벤처 투자를 받은 회사들은 자산 경량화(asset-light) 모델로 보상받아 왔다. 그런데 지금, 수직 통합(vertical integration)이 다시 유행하고 있다.
논리는 이렇다. AI가 소프트웨어의 점점 더 많은 부분을 상품화(commoditize)하면서, 독점 데이터, 맥락, 실세계 피드백, 신뢰, 유통이 마지막 남은 희소 자산이 됐다. 그 결과 버티컬 스타트업들은 밸류체인 전체를 소유하려는 유인을 갖게 됐다. 이 야심은 이제 전통적인 기술·비즈니스 서비스를 넘어 AI 기반 홈서비스, 건설사, 시니어 리빙, 심지어 병원 시스템까지 확장되고 있다.
NFX는 "The AI Wrapper Is Dead"에서 이 관점을 간결하게 요약한다.
래퍼(wrapper) 세대는 죽었다. 살아남는 자, 그리고 다음 세대 스타트업은 수직적으로 사고할 것이다. '밸류체인의 모든 조각을 어떻게 소유할 것인가?'
얇은 래퍼가 취약하다는 데는 의심의 여지가 없다. 하지만 "모든 조각을 소유한다"는 말은 사실 서로 매우 다른 여러 전략을 뭉뚱그린 과도한 단순화다. 회사는 멀티프로덕트로 확장할 수도 있고, 물리적 자산을 소유할 수도 있고, 하드웨어와 소프트웨어를 결합할 수도 있고, 서비스 제공자로 운영할 수도 있고, 시장의 다른 부분으로 수직 통합할 수도 있다. 이것들은 경제성이 근본적으로 다른, 급진적으로 다른 전략들이다.
우리의 관점은 이렇다. AI는 벤처 투자를 받는 스타트업이 할 수 있는 일의 경계를 확장할 뿐, 그중 어떤 것이 최적인지를 결정해주지는 않는다. AI 기업은 데이터·워크플로 포지션·고가치 결과물이 축적되는 밸류체인 구간을 포착하는 데 집중해야 한다. 때로는 그것이 수직 통합을 요구하지만, 대개는 그렇지 않다.
더 나아가, 수직 통합의 정도만큼이나 그 형태(form)도 중요하다. 어떤 회사는 전체 스택을 소유하고서도 여전히 차별화되지 않은 데이터를 모으고, 남들과 같은 모델에 의존하고, 집중된(focused) 경쟁자보다 더 높은 마찰과 나쁜 경제성으로 운영될 수 있다.
통합 극대주의(integration maximalism)는 모든 산업 수익원을 확장하지 않고도 강력한 규모와 방어력을 달성한, 지배적인 수직 애플리케이션 레이어 플랫폼들의 오랜 역사를 무시한다. 지금의 AI 시대에도 기업들은 학습이 축적될 수 있는 특정 업무(work-to-be-done) 부분을 통제하는 데 집중함으로써 번창할 것이고, 오히려 그게 더 나을 수도 있다.
버티컬 AI에서도, 그 이전의 SaaS에서와 마찬가지로, 목표는 단순하다. 통제점(control point)을 소유하는 것. 당연히 통제점은 산업마다 다르고, 기술이 어떤 레이어는 차별화하고 어떤 레이어는 상품화하면서 시간이 지나면 이동한다. 그런데 완전 통합주의 서사는 LLM이 모든 수직적 표면(vertical surface)을 통제점으로 바꿔놨다고 주장한다. 이게 바로 그 서사의 치명적 결함이다. 어떤 B2B 환경에서든, 고객 워크플로 안에서 시스템 오브 레코드(system of records)의 출발점이 될 수 있는 결정적 지점의 수는 항상 제한적이다.
클레이 크리스텐슨(Clay Christensen)은 『혁신기업의 딜레마(The Innovator's Dilemma)』로 가장 유명하지만, 수직 통합과 모듈화에 대한 덜 알려진 또 다른 이론을 가지고 있었다. 크리스텐슨은 이를 "파괴, 해체, 그리고 차별화 가능성의 소멸(Disruption, Disintegration, and the Dissipation of Differentiability)"에서 처음 설명했다. 2006년 블룸버그 인터뷰에서 그는 이 주장을 다음과 같이 요약했다.
산업 초기 단계, 제품의 기능과 신뢰성이 아직 고객의 니즈를 충족시킬 만큼 충분하지 않을 때는, 독점적(proprietary) 솔루션이 거의 항상 옳은 답이다. 모든 조각을 최적화된 방식으로 하나로 엮을 수 있게 해주기 때문이다.
하지만 기술이 성숙해지고 충분히 좋아지면, 산업 표준이 등장한다. 이는 인터페이스의 표준화로 이어지고, 그로 인해 기업들은 전체 시스템 중 일부에 특화(specialize)할 수 있게 되며, 제품은 모듈화된다. 이 시점에서 초기 선두주자의 경쟁 우위는 사라지고, 돈을 벌 수 있는 능력은 성능을 결정짓는 서브시스템(performance-defining subsystem)을 통제하는 쪽으로 옮겨간다.
다르게 말하면, 시장이 젊을 때는 본질적으로 실험적이다.
- 구매자들은 사야 할지, 만들어야 할지, 기다려야 할지를 파악하는 중이다
- 판매자들은 파편화돼 있고 일관성이 없으며, 애초에 규모의 경제가 갖춰져 있지 않다
이 단계에서, 구매자가 새 기술에 가치가 있다고 판단했다고 가정하면, 더 독점적인 접근 방식이 매력적으로 보인다. 구매자 입장에서는: 지금 판매자들이 작고 비싸다면, 차라리 우리가 이 뜨거운 신시장에서 우리 운명을 직접 통제하고 가치 소유권을 잡는 게 낫지 않을까 생각하게 된다. 그 결과 수직 통합은 판매자 입장에서 더 흥미로워진다 — 컨설팅적으로 접근해서, 문제 전체를 해결하고, 더 많이 소유하라. 이 순간, 기술 친구(technology buddies)가 운영 사업체가 되는 것도 말이 된다. 판매자가 구매자가 하던 일을 대신하며, 자체 기술의 결실을 소유하지 말라는 법도 없지 않은가.
하지만 카테고리가 성숙해지고 표준이 등장하면, 모듈형 제품들이 개선된다. 고객들은 통합 솔루션에 추가 비용을 지불하려 하지 않게 되고, 상호운용성(interoperability)에 가치를 두기 시작한다. 이 시점에서 초기 통합자(integrator)는 노출된다. 저비용 공급자들이 부품들을 조립해 제품을 만들어, 전문화와 가격 면에서 통합자의 스택을 잠식한다. 오픈소스 솔루션들이 등장한다. 그리고 운영 사업체가 된 테크 기업들은 더 이상 내부 기술 자급자족(autarky)을 유지할 수 없게 된다 — 최고의 기술을 원한다면, 스스로 기술 구매자가 돼야 한다. 크리스텐슨의 이론에서, 장기적인 시장 이익은 통합자가 아니라 "성능을 결정짓는 서브시스템"을 소유한 쪽이 가져간다.
AI는 스타트업이 사내에서 그럴듯하게 해낼 수 있는 일의 범위를 넓혀줌으로써 이 이론을 새롭게 유의미하게 만든다. 스택의 더 많은 부분이 자동화되거나, 번들링되거나, 흡수될 수 있다. 그래서 통합이 더 유혹적으로 보이지만, 이익이 궁극적으로 어디로 이동하는지는 바꾸지 않는다.
A Guide to Disrupting Incumbents에서 우리는 스타트업이 어떻게 보완재(complements)를 상품화하고, 가격 결정력을 잠식하고, 그렇게 만들어낸 잉여로 유통과 신뢰를 얻어 기존 강자들을 무너뜨리는지 다뤘다. 그 글에서 우리는 마이크로소프트와 PC 시장이라는 상품화의 대표적 사례를 논의했다.
1980년대 초, 소프트웨어는 하드웨어와 별개의 시장으로 여겨지지도 않았다. PC가 뜨기 시작했을 때, IBM은 선점자가 되고 싶은 마음에 개방형 아키텍처로 5150 모델을 출시했다. 기성 하드웨어를 쓰고, 기술 사양을 공개하고, 확장 카드를 장려했다. IBM과 그 빠른 추격자들을 포함한 PC 생태계는 순식간에 칼싸움 같은 가격 바닥치기 경쟁으로 굴러떨어졌다. 반면 마이크로소프트의 DOS는 — PC의 핵심 보완재인 선호 OS를 제공하며 — 급성장했다.
통합은 초반에 이기고도 나중에 시장을 잃을 수 있다. 한때 이름을 날리던 기술 강자들의 무덤이 이를 증명한다. 수직 통합은 구조적으로 필요할 수도 있고, 생태계가 성숙하기 전 시장 진입을 위한 임시 다리 역할을 할 수도 있다. 또한 회사를 죽이는 실수일 수도 있다. 상품화는 결국 통합자의 스택에도 영향을 미친다. 버티컬 AI 창업자들은 지속적인 방어력과 이익 잠재력을 지닌 구성 요소를 소유하는 데 집중해야 한다.
NVIDIA는 통합 극대주의의 현대적 반증 사례다. 이 회사는 GPU 아키텍처, CUDA, 네트워킹, 그리고 가속 컴퓨팅을 둘러싼 소프트웨어 생태계를 긴밀하게 통합했다. 하지만 NVIDIA는 반도체 제조는 TSMC 같은 회사에 맡겼다. 통합돼 있으면서도, 공동 설계(co-design)가 통제점을 강화하고 특화 기업이 더 나은 경제성을 갖는 자본집약적 레이어에 접근할 수 있게 해줬다. 이 포지션이 NVIDIA를 세계에서 가장 가치 있는 회사 중 하나로 만드는 데 일조했다.
통합은 희소한 무언가를 확보할 때에만 지속 가능한 우위를 만든다. 밸류체인의 더 많은 부분을 포착하자는 주장의 핵심은 방어력이다. 예를 들면: 세상을 감지하고, 퍼스트파티 데이터를 포착하고, 행동에 영향을 미치고, 결과를 관찰하고, 개선하는 제품. 회사가 이 루프 전체를 소유하면 경쟁자는 같은 맥락에 접근할 수 없다.
하지만 수직 통합이 방어력을 보장하지는 않는다. 회사가 전체 스택을 소유하고서도 상품화된(commodity) 데이터만 수집할 수 있다. 장기적 가치는 신호의 품질과 구조에 달려 있는데, 이는 독점적이고, 밀도 높고, 복제하기 어려워야 한다. 수직 통합된 스타트업이 차별화되지 않은 데이터를 만드는 센서를 소유할 수도 있다. 이런 경우, 통합은 방어력이나 장기 전망을 강화하지 않으면서 자본과 운영 부담만 늘린다. 그 회사는 결국 하락하는 투입 비용을 활용해 가격을 후려치는 스타트업들과 경쟁해야 하는 처지에 놓인다. 통합의 필요성을 주장한 이상, 경영진은 종종 핵심 제품의 힘을 갉아먹는 패배하는 전쟁을 치르도록 내몰린다.
수직 소프트웨어에서 얻은 전통적인 교훈은 여전히 유효하다. 선도적인 수직 소프트웨어 기업들은 밸류체인 전체를 포착해서 이기는 경우가 거의 없다 — 그들은 워크플로 통제점을 포착해서 이긴다. 그리고 "모든 것을 소유한다"는 개념은 기술적 라인만큼이나 운영 라인에도 똑같이 적용된다. 토스트(Toast)는 POS와 결제 레이어를 소유하지, 레스토랑을 소유하지 않는다. 비바(Veeva)는 생명과학 분야의 핵심 상업·규제 워크플로를 소유하지, 제약회사를 소유하지 않는다.
이 플랫폼들의 강점은 산업 전체의 비용 구조를 떠안지 않으면서도 워크플로를 이해하고 수익화할 수 있는 능력에 있다. 버티컬 AI는 소프트웨어가 이제 더 많은 일을 직접 할 수 있기 때문에 그 기준을 더 높인다. 하지만 전략적 질문은 동일하다.
학습이 복리로 쌓이려면 시스템이 어디를 통제해야 하는가?
지속 가능한 AI 네이티브 기업들은 통제점을 확보하는 방향으로 나아가며 성공한다. 버티컬 AI 성공 플레이북에 대한 이전 글에서 우리는 많은 AI 네이티브 기업이 저작(authoring) 레이어에서 시작해야 한다고 권했다 — 매출과 즉각적인 ROI를 만들어내는 가치 있는 내부 워크플로의 출발점 말이다. 이는 제품 전략에 관한 주장이었다.
수직 통합에 대한 우리의 관점은 여기서 한발 더 나아간다. 초기 단계 버티컬 스타트업은 통제점 — 그 루프가 복리로 쌓이는 워크플로 부분 — 을 포착하는 데 필요한 최소한의 충분한 스택만 소유하면 된다.
회사가 통제점을 확보하는 방법은 산업과 기술 상태에 따라 다양하다. 워크플로 임베딩, 라이선싱, 통합(integrations), 계약상 권리, 독점 하드웨어 등. 중요한 것은 밀도 높고 반복 가능한 신호를 포착하는 것이다. 원칙은 단순하다.
소유권이 통제점에 대한 접근을 열어줄 때에만 자산을 소유하라. 그 외의 모든 것은 값비싼 마찰일 뿐이다.
과거에는 핵심 질문이 "만들 것이냐, 살 것이냐(build or buy)"였다. 버티컬 AI에서 전략적 질문은 "소유할 것이냐, 접근할 것이냐(own versus access)"다. 어떤 부분에 직접적인 통제가 필요하고, 어디서는 신뢰할 수 있는 접근만으로 충분한가?
온프레미스 소프트웨어에서 SaaS로의 전환은 이미 이 교훈을 증명했다. 대부분의 SaaS 회사는 컴퓨팅과 스토리지를 빌려 쓴다. 일반적인 인프라 이상의 고유한 가치를 제공하지 못하는 SaaS 제품은 취약했지만, 그 답이 데이터센터를 사는 것은 아니었다. 답은 데이터와 워크플로의 중력이 있는 레이어를 포착하고, 나머지는 결국 클라우드 인프라 제공업체에 아웃소싱하는 것이었다.
수직 통합 자체는 특정한 시장 우위를 가져다주지 않는다. 센서, 모델, 통합, 서비스, 하드웨어는 통제점에 대한 접근을 가능하게 할 때에만 중요하다. 그 기본 문턱을 넘어서면, 위험은 소유권이 지속가능성 없이 마찰만 더한다는 것이다.
수직 통합의 구성 요소를 설명하는 세 가지 독립 변수가 있다. **접근(Access)**은 소유하지 않고도 자산을 사용할 수 있음을 의미한다. **소유(Ownership)**는 자산이 당신 회사에 속함을 의미한다. **통제(Control)**는 통제점 그 자체를 의미한다.
네 가지 사례가 이들이 실제로 어떻게 조합되는지 보여준다.
OpenEvidence: 소유 없는 접근
OpenEvidence는 진료 시점(point of care)에서 임상 질문을 포착하고, 관련 근거를 검색해, 의사에게 답을 제시한다.
의학 저널 출판사들과의 상업적 계약으로 라이선스된 콘텐츠에 대한 접근을 확보했다. 통제점은 진료 시점의 임상 질문이다. 저널이나 병원, 의사의 워크플로 전체를 소유할 필요가 없다. 근거에 대한 신뢰할 수 있는 접근과 임상 질문에서의 반복적인 존재감만 있으면 된다.
따라서 그 방어력은 콘텐츠 접근의 지속성, 의사 유통망, 신뢰, 그리고 집계된 수요의 가치에 달려 있지, 아직 완전히 닫힌 임상 학습 루프에 달려 있지는 않다. 이 경우, 소유 없는 라이선스 접근만으로도 장기적인 지속가능성에 충분할 수 있다 — 결국 차별화를 만드는 것은 콘텐츠 자체가 아니기 때문이다. 차별화는 그 자리에서 의사들의 질문과 답을 남들보다 잘 이해하고, 그 결과 최고의 의사 경험을 제공할 수 있는 능력에서 나온다.
Halter: 통제를 위한 소유
Halter는 소 데이터를 포착하고, 가상 울타리(virtual fencing)로 이동을 유도하며, 목장주에게 가축 관리 앱을 제공한다.
목걸이(collar)가 필요한 이유는 그것이 통제점에 대한 접근을 제공하기 때문이다. 하드웨어가 없으면 Halter는 신호, 행동, 결과에 접근할 수 없다.
하지만 하드웨어 자체가 해자(moat)는 아니다. 오늘날 그것이 미션 크리티컬한 이유는 관찰-행동 루프와, 학습이 복리로 쌓이는 목장주 워크플로를 확보해주기 때문이다. 시간이 지나면서, 퍼스트파티 데이터 접근을 확장하면서도 통제점 소유를 약화시키지 않는다면, 모듈형 하드웨어 구성요소는 상품화되도록 놔둬야 한다.
Abridge: 소유 없는 통제
Abridge는 임상 대화를 포착하고, 문서를 생성하고, 그 노트를 다운스트림 차팅·코딩·수익 워크플로에 연결한다.
센서는 마이크이지만, Abridge의 통제점은 저작(authoring) 레이어다. 임상 노트가 그들의 소프트웨어에서 시작해, 깊은 통합을 통해 의료 시스템으로 흘러들어가, 핵심 다운스트림 업무의 기반 레이어 역할을 한다. 이 포지션은 임상의의 수정, 승인, 코딩 변경, 수익 결과를 포착한다.
Abridge의 학습 루프는 자신들의 통제점과 그 다운스트림 워크플로 이상으로 헬스케어 밸류체인의 추가적인 부분을 필요로 하지 않는다. 임상 노트 작성이 상품화되더라도, 복리로 쌓이는 것은 전사(transcription) 자체가 아니라 그 다운스트림 포지션이다. 메디컬 스크라이브 영역에서는 이 통제점의 장기적 방어력을, 특히 매우 지배적이고 의욕적인 기존 강자들 앞에서 기반 기술이 뒷받침할 수 있는지가 여전히 의문으로 남아 있다 — 하지만 어떤 통제점이 중요한지는 명확하다.
AI 네이티브 로펌: 통제 없는 소유
이제 완전히 통합된 AI 네이티브 로펌을 생각해보자. 고객 관계, 변호사, 서비스 제공까지 전부 사내에 있다.
밸류체인 전체를 소유하는 것이 방어적으로 보일 수 있지만, 실제로는 프론티어 모델 기업들, Harvey 같은 도구를 쓰는 전통적 로펌들, 그리고 다른 AI 네이티브 로펌들이 손쉽게 접근할 수 있는 차별화되지 않은 데이터를 모으는 결과로 끝나는 경우가 많다. 우리는 AI 네이티브 서비스에 대한 에세이에서 이 역학을 논의했다.
모델 개선은, 경쟁 서비스가 동일한 LLM 발전을 채택하지 않는 한에서만 서비스를 방어 가능하게 만든다. 그건 우리가 걸고 싶은 베팅이 아니다.
소프트웨어에서 가장 강력한 해자는 언제나 쉽게 복제되지 않는 것들이었다 — 독점적 데이터 루프, 워크플로 통합, 유통, 네트워크 효과 — 그것이 세워진 인프라가 아니다. 도구에 과금하든 결과물에 과금하든 상관없이 말이다.
밸류체인 전체를 소유하려는 반사적 충동을 경계해야 한다고 말하면서도, 수직 통합이 시장에서 이기기 위해 구조적으로 필요한 경우도 종종 있다.
통합은 공급을 확보하고, 지연시간을 줄이고, 품질 관리를 개선하고, 단일 책임 운영자를 세우고, 핵심 공급업체가 제품 경제성을 독차지하는 것을 막아줄 수 있다. 이것들은 실제 이점이지만, 해자(moat)라기보다는 메커니즘에 가깝다.
통합은 다음 세 가지 조건 중 하나가 성립할 때 가장 방어 가능하다.
1. 인터페이스가 불안정할 때. 모델, 워크플로, 하드웨어, 그리고 주변 환경 사이의 핸드오프가 계속 바뀐다면, 개별 벤더들이 충분히 빠르게 조율하지 못할 수 있다. 이런 시장에서는 빠른 반복(iteration)을 위해 통합이 필요하다. 하지만 이는 불안정한 인터페이스 전반에 걸친 통합을 지지할 뿐, 모든 인접 사업을 소유하라는 뜻은 아니다.
2. 신뢰가 확립되지 않았을 때. 멀티벤더 시스템이 너무 미성숙하거나 취약해서, 구매자가 신뢰성을 보장받기 위해 단일 주체를 선택할 수도 있다. 신뢰를 확립하기 위해 통합이 필요할 수 있다. RLHF(인간 피드백 기반 강화학습) 벤더들이 아마 이 범주에 속할 것이다. 이런 경우에도, 기업들은 현재 배포에 필요한 레이어와 향후 방어 가능한 수익 센터가 될 가능성이 있는 레이어를 구분해야 한다.
3. 접근 자체가 불가능할 때. 공급업체가 데이터 제공을 거부할 수 있다. 실제이든 비유적이든 센서 자체가 존재하지 않을 수도 있다. 소프트웨어 벤더가 통합을 거의 불가능하게 만들거나, 제품이 취할 수 있는 행동을 심하게 제한할 수도 있다. 접근을 확보하는 유일하고 신뢰할 수 있는 방법이 해당 자산을 소유하는 것뿐이라면, 소유가 필요할 수 있다.
이런 조건들은 실재하지만, 통합주의 서사가 시사하는 것보다 훨씬 제한적이다. 이 조건들 역시 특히 LLM 시대에는 빠르게 진화한다. 시장은 빠르게 성숙하고, 치열한 경쟁이 상호운용성을 촉진하며, 구매자들은 자신의 니즈를 빠르게 파악해간다. 모듈형 신규 진입자들은 통합자가 카테고리를 확립한 이후, 결국 통합자 스택의 개별 레이어를 겨냥하게 된다.
모듈형 경쟁자가 항상 이기는 것은 아니다. 하지만 소유권이 만들어내는 우위는, 통합자가 계속해서 성능 병목이나 통제점, 혹은 둘 다를 소유하지 않는 한, 대개 시한부다.
우리는 지금 크리스텐슨이 말한 전형적인 '젊은 시장(Young Market)'의 순간에 있다. 구매자들은 무엇을 사야 할지, 만들어야 할지 — 애초에 무엇을 도입할 가치가 있는지조차 파악하기 어려워하고 있다. 그런 만큼, 더 실험적으로, 더 컨설팅적으로 접근하고, 원래라면 필요 없었을 것보다 더 많은 것을 떠맡아 엔터프라이즈 문제를 해결하는 것이 말이 될 수 있다. 그리고 그 보상은 실제로 전통적인 웨지(wedge)보다 더 많은 것을, 더 빠르게 소유하는 것일 수도 있다.
하지만 우리가 버티컬 AI 창업자들에게 내리는 처방은, 처음부터 무작정 모든 것을 소유하겠다고 결심하지 말라는 것이다. 이 선을 지키는 데는 강한 경영 규율과 감각이 필요하지만, 그것을 잘 해내는 이들 — 모든 것을 테스트하면서도 초점을 유지하는 이들 — 은 크게 득을 볼 것이다. 창업자가 균형을 유지하고, 더 넓은 발자국을 관리하고, 확장을 테스트할 수 있는 여러 전략이 있다.
A Guide to Disrupting Incumbents에서 우리는 보완재를 잠식하고 가격 결정력을 무력화하는 것에 대해 썼다. 스타트업은 인접 제품을 더 저렴하게, 무료로, 내장형으로, 혹은 마진을 포착하기 어렵게 만들어서 기존 강자를 약화시킬 수 있다.
하지만 보완재를 상품화하는 것이 그것의 소유나 경제성·비즈니스 모델의 채택을 요구하지는 않는다. 종종 더 나은 전략은 보완재를 풍부하고, 표준화되고, 저렴하게 만들어서 가치가 당신이 통제하는 레이어로 다시 흘러가게 하는 것이다.
스타트업은 가격을 후려치거나 상호운용성 표준을 촉진할 수 있다. 목표는 보완재의 비용 구조를 영구히 떠안지 않으면서 병목을 제거하는 것이다.
헬스케어 AI 회사가 서비스를 병목으로 식별한다면, 처음에는 사람의 개입이 필요할 수 있다. 하지만 목표는 단순히 더 저렴한 서비스 제공자가 되는 것이 아니라, 반복되는 서비스 업무를 통제점에 대한 접근으로 전환하는 것이어야 한다.
소프트웨어의 핵심 이점은 레버리지(leverage)다. AI는 스타트업이 할 수 있는 일의 경계를 바꾸지만, 소프트웨어와 자산 경량화 비즈니스 모델의 매력을 없애지는 않는다. 오히려 기본 지능(baseline intelligence)이 저렴해질수록 레버리지는 더 중요해진다. 빠른 추격자들, 어쩌면 프론티어 모델 자체가, 당신의 제공물을 모듈화할 것이다.
창업자들은 스택의 어느 부분을 소유해야 하는지 묻기 전에, 더 중요한 질문을 먼저 던져야 한다.
우리가 상품화하려는 것은 무엇인가?
보완재가 도입을 방해한다면, 그것의 가격 결정력이나 조율 비용, 신뢰성 리스크를 줄일 만큼만 통합하라. 어떤 레이어가 통제점을 강화하지 않는다면, 그것을 빌리거나, 라이선싱하거나, 모듈형 인터페이스로 노출하는 것을 고려하라.
보완재는 상품화하되, 그 비용 구조까지 떠안지는 마라. 기능과 노동의 전문화는 우리가 가진 것 중 가장 근본적인 경제 법칙에 가깝다 — 훌륭한 창업자들은 이 원칙에 맞서는 전투를 신중하게 고르고, 자신들이 그 장기전에서 이기기 어렵다는 것을 인지한다.
1837년의 공황(Panic of 1837)이 신뢰할 수 있는 상업 신용 정보의 부재를 드러낸 뒤, 노예제 폐지론자였던 상인 루이스 태편(Lewis Tappan)이 머캔타일 에이전시(Mercantile Agency)를 설립했다. 이 회사는 최초의 B2B 신용 네트워크를 구축했다. 전국 각지의 유급 통신원들 — 대부분 변호사, 은행가, 그 밖의 지역 관찰자들 — 로 이뤄진 네트워크가 상인들의 지급능력, 평판, 신용도를 보고했다. 젊은 시절의 에이브러햄 링컨도 초기 네트워크 통신원 중 한 명이었다고 전해진다.
당시의 상인들이야말로 그 시대의 수직 통합자였다. 그들은 자본과 운영 리스크를 짊어졌다. 재고, 창고, 공급망, 고객 관계를 모두 보유했다. 머캔타일 에이전시가 소유한 것은 다른 무언가였다. 반복적이고 고가치인 비즈니스 신용 결정에 핵심적인, 가치 있는 정보 레이어였다.
통신원 네트워크가 이 회사에 데이터를 줬다. 그 데이터는 신용을 위한 유용한 의사결정 지원 시스템으로 컴파일됐다. 지급과 연체를 포함한 새로운 정보 하나하나가 시스템을 개선했고, "자산 경량화된" 상인이 통제점을 포착할 수 있게 해줬다. 머캔타일 에이전시는 결국 미국에서 가장 오래 살아남은 비즈니스 데이터 기업 중 하나인 던 앤 브래드스트리트(Dun & Bradstreet)가 됐다.
크리스텐슨의 "매력적인 이익의 보존 법칙(Law of Conservation of Attractive Profits)"은 머캔타일 에이전시에도, 버티컬 AI에도 똑같이 적용된다. 이익은 반드시 가장 많은 레이어를 소유한 회사로 흘러가지 않는다. 이익은 성능 병목을 통제하는 회사 쪽으로 이동한다.
머캔타일 에이전시는 통제점 — 상인 신용 원장(merchant credit ledger) — 을 포착하기 위해 수천 명의 통신원과 수십 년의 인내가 필요했다. 그들은 재고도 창고도 소유하지 않았다. 대신 비즈니스 거래의 청산소(clearinghouse)를 소유했다.
버티컬 AI 창업자들은 그 시대의 원장에 해당하는 현대적 등가물을 찾아야 한다. 정확하고, 지속 가능하며, 복리로 쌓이게 만들 만큼만 스택을 소유하라. 도메인 하나를 아주 잘 서비스해서, 대체되는 것 자체가 어려울 뿐 아니라 흥미롭지도 않게 만들어라.
태편이나 크리스텐슨이 오늘 우리에게 조언을 하나 해준다면, 아마 이럴 것이다. 신중하게 묶고(bundle), 신중하게 풀어라(unbundle).
Euclid는 초기 단계부터 버티컬 AI 창업자들과 파트너십을 맺는다. 여러분의 네트워크 안에 이 분야에서 창업하는 사람이 있다면, 꼭 만나보고 싶다. 링크드인이 우리에게 연락할 수 있는 가장 좋은 방법이다.
핵심 요약 (20줄)
- 지난 10년간 자산 경량화 모델이 대세였던 벤처 업계에서, AI가 소프트웨어를 상품화하면서 수직 통합(vertical integration)이 다시 유행하고 있다고 짚는다.
- NFX의 "래퍼는 죽었다, 밸류체인 전체를 소유해야 한다"는 주장을 소개하면서도, "모든 것을 소유하라"는 말이 서로 다른 여러 전략을 뭉뚱그린 과도한 단순화라고 반박한다.
- AI는 스타트업이 할 수 있는 일의 경계를 넓혀줄 뿐, 무엇을 하는 것이 최적인지는 결정해주지 않으며, 핵심은 데이터·워크플로·고가치 결과물이 쌓이는 밸류체인 구간을 포착하는 것이라고 주장한다.
- 버티컬 AI에서도 SaaS 때와 마찬가지로 목표는 밸류체인 전체가 아니라 '통제점(control point)'을 소유하는 것이라고 강조한다.
- 클레이 크리스텐슨의 이론을 인용해, 산업 초기엔 독점적 통합 솔루션이 유리하지만 표준이 등장하고 모듈화가 진행되면 이익은 '성능을 결정짓는 서브시스템'을 통제하는 쪽으로 이동한다고 설명한다.
- 1980년대 IBM PC가 개방형 아키텍처로 가격 경쟁의 진흙탕에 빠진 반면, 핵심 보완재였던 마이크로소프트 DOS가 급성장한 사례를 통해 상품화의 힘을 보여준다.
- GPU·CUDA·네트워킹을 통합했지만 반도체 제조는 TSMC에 맡긴 NVIDIA를 '스마트하게 통합해 통제점을 강화한' 반증 사례로 제시한다.
- 수직 통합이 방어력을 보장하지 않으며, 전체 스택을 소유하고도 차별화되지 않은 커머디티 데이터만 모으면 오히려 자본·운영 부담만 늘어난다고 경고한다.
- 토스트(Toast)는 레스토랑이 아닌 POS·결제 레이어를, 비바(Veeva)는 제약회사가 아닌 상업·규제 워크플로를 소유해 이겼다는 점을 들어 '워크플로 통제점' 포착이 핵심이라고 강조한다.
- 수직 통합을 접근(Access)·소유(Ownership)·통제(Control) 세 변수로 분해해, 소유권은 통제점 접근을 열어줄 때만 의미가 있다는 원칙을 제시한다.
- OpenEvidence는 저널사와의 라이선스 계약만으로 임상 질문이라는 통제점을 확보한 '소유 없는 접근'의 사례로 소개된다.
- Halter는 목걸이형 하드웨어로 관찰-행동 루프를 확보하는 '통제를 위한 소유'의 사례로, 하드웨어 자체가 아니라 그것이 여는 접근이 해자라고 설명한다.
- Abridge는 마이크가 센서지만 진짜 통제점은 임상 노트가 다운스트림 워크플로로 흘러가는 저작 레이어라는 '소유 없는 통제'의 사례로 제시된다.
- 완전히 통합된 AI 네이티브 로펌은 '소유했지만 통제하지 못하는' 반면교사 사례로, 프론티어 모델 발전이 경쟁사에도 똑같이 적용되면 방어력이 사라진다고 지적한다.
- 통합이 방어 가능해지는 세 조건으로 인터페이스가 계속 불안정할 때, 신뢰가 아직 확립되지 않았을 때, 소유 외에 접근할 방법이 없을 때를 제시한다.
- 다만 이 조건들은 통합주의 서사가 주장하는 것보다 훨씬 제한적이며, LLM 시대엔 시장이 빠르게 성숙해 모듈형 경쟁자가 결국 통합자의 스택을 잠식한다고 짚는다.
- 창업자가 스스로 물어야 할 진짜 질문은 "무엇을 소유할까"가 아니라 "우리가 상품화하려는 것은 무엇인가"라고 제안한다.
- 1837년 공황 이후 루이스 태편이 세운 머캔타일 에이전시(현 던 앤 브래드스트리트)가 재고나 창고 없이 신용 정보 네트워크만으로 통제점을 확보한 역사적 사례를 소개한다.
- 크리스텐슨의 '매력적인 이익의 보존 법칙'을 인용해, 이익은 가장 많은 레이어를 소유한 회사가 아니라 성능 병목을 통제하는 회사로 이동한다고 재확인한다.
- 버티컬 AI 창업자들에게 처음부터 모든 것을 소유하려 하지 말고, 통제점을 확보할 최소한의 스택만 소유하며 "신중하게 묶고 신중하게 풀라"고 조언하며 글을 맺는다.