한동안 낭투파에 글을 쓰지 않았습니다. AI가 촉발한 격동의 시기에 자본은 도통 어떻게 흘러야할지 모르겠더라고요.

사실 지금 우리가 당연하게 여기는 '주식회사' 제도나, '투자은행', '벤처캐피탈' 모델은 태초부터 존재했던 것이 아닙니다. 이들은 모두 당대의 가장 비싼 기술적 바틀넥을 해결하기 위해 발명된 '자본적 도구'들입니다.
철도를 깔기 위해 주식회사가 활성화되고 투자은행 산업이 등장했으며, 코드를 짜기 위해 벤처캐피탈이 나왔습니다.

최근 혼돈의 AI씬에서도 명백히 관찰되는 사실은 'AI가 기업의 생김새'를 변화시키고 있다는 점입니다. AI 시대의 선호되는 창업자 및 핵심인재, 업무 방식, 팀 구조, 기업 구조가 모두 빠르게 변화하고 있습니다. 스페셜리스트보다 제네럴리스트가 강조되고, PM/개발자/디자이너 같은 기능 분화가 빠르게 사라지며, Death Valley 같은 스타트업씬의 진리 같던 개념들은 급격하게 의심받기 시작했습니다.

이러한 상황에서 자본이 할 일은 단순히 AI 테마를 따라가는 일은 아닐 것 같다는 생각이 들었습니다. 앞으로 낭투파에서는 멤버들과 함께 AI가 만드는 새로운 구조에 대한 자본의 대답을 탐구해보려 합니다.

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[스타트업이 돈을 쓰는 곳이 바뀐다. 적자를 해자로 포장할 미래 By 장원준]

요새 Claude Code를 이용하여 AI와 함께 일하면서 개발자가 되어가고 있습니다.(Anthropic 만세) AI를 둘러싼 다양한 이슈들에 대해서 저만의 기준과 생각들이 점점 뚜렷해지면서 다양한 감정과 생각들이 오간 것들을 담은 글을 오랜만에 올립니다.

정말로 AI를 잘쓰는 회사들일수록 AI 토큰을 사용하게 되는 곡선은 드라마틱한 계단식 그래프를 형성하는 것 같습니다.

개발팀이 모두 Claude code를 이용해서 업무를 시작하는 기점, 비 개발자들도 적극적으로 AI를 믿고 활용하는 문화가 시작하는 기점, Agent를 설치하여서 자동으로 돌아가는 Workflow가 1개 이상 만들어지는 기점 등을 기준으로요.

그런데 이런 변화는 다 회사가 가치를 만들어가는 방법의 변화고 이를 투자자적 관점에서 해석해보면 어떤 변화가 있을지를 풀어보았습니다. 초기스타트업, 후기스타트업들의 변화 양상이 너무 달라질 것으로 보여서 저도 분석하면서 신기하더라고요.

회사에서 AI 토큰을 많이 쓰기 시작하는 기점에 회사에서 변화가 생겼다고 느껴지시나요?

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[격변의 AI 시대, PE의 우월투자 전략 by 김준수]

올해는 개인적으로도 많은 변화가 있었습니다. 함께한 연인과 6번째 가을을 맞이하여 결혼식을 올렸습니다. 소중한 사람을 만나 의미 있는 순간을 맞이한 만큼 더 좋은 글로 찾아뵙겠습니다. 그리고 이제부턴 김준버가 아닌 김준수로 찾아뵙겠습니다.

AI가 불러온 격변의 시대, VC들은 어떤 기업이 100배 성장할지 고민하고 있습니다. 닷컴 버블이후 구글, 아마존이 등장했으니까요. 하지만 PE는 조금 다릅니다. 누가 Next 구글, 아마존일지 몰라도 무조건 벌어야합니다.

AI 산업 성장에 따라 무조건 수혜를 입을 수 밖에 없는 금광의 청바지 혹은 곡괭이 산업, 회사는 어디일까요? AI 시장이 커지면 데이터센터와 전력인프라는 AI 필수재가 되어버립니다.

더 확실한 곳에 더 크게 투자하는 PE의 우월투자 전략. KKR, Blackstone 등 글로벌 PE는 어떻게 투자하고 있을까요? 함께 알아보시죠.

https://www.romanceip.xyz/pe_ai_investment_strategy/

현실(결혼, 대출, 육아)과 창업 사이에서 고민하는 잘하는 인재들이 많습니다. 이미 미국에서는 많은 인재들이 인수창업을 시도해 성공했습니다. 한국도 점점 그런 시대가 오고 있습니다.

2012년 버크셔 해서웨이 주주서한에서 워렌 버핏이 1순위로 추천한 필독서인 [현금의 재발견]의 저자 [윌리엄 손다이크]도 스탠포드 MBA 졸업 후 서치펀드로 시작했습니다. 그도 반복적인 수익을 내지만 남들이 거들떠보지 않는 재미없는 회사(시골 케이블 방송사, 통신 인프라 등)를 인수하면서 성장시켰고, MBA 동창들의 인수창업에 투자를 하기도 했습니다. 그렇게 투자한 회사 중에서 핸드폰의 파손/도난/분실 수리 및 보험을 운영하는 Asurion은 인수 30년차에 연매출 $9B을 달성했습니다.

ETA(Entrepreneurship Through Acquisition), Search fund 등 여러 키워드로 불리는 인수창업은 확실한 장점이 있습니다.

(1) 스타트업과 다르게 PMF를 찾은 상태에서 시작하고
(2) 첫 날부터 현금이 창출되고, 회사가 조금만 성장해도 인수자금을 상환이 용이하며
(3) 채용된 인재와 계약된 고객이 유지되고
(4) 대기업이 들어오기엔 애매한 시장이라 경쟁이 적고
(5) 적은 자기자본으로 지분 100%를 소유할 수 있습니다.

아직 한국에서는 인수창업이란 단어가 익숙치 않지만, 현실(결혼, 대출, 육아)과 꿈(창업) 사이에서 고민하는 젊고 훌륭한 인재들에게 좋은 솔루션이 될 것입니다. AI를 잘 활용할 수록 더 유리합니다.

이번 글은 국내외 여러 인수창업 실전 사례들을 보여줍니다. 다음 글에서는 다양한 인수창업 전략과 함께 인수창업을 잘하기 위한 핵심 역량, 페르소나에 대한 고민을 공유해보겠습니다.

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AI 시대, 투자자의 플레이북은 어떻게 바뀌고 있을까요? 요즘 가장 감각있는 투자사를 네 가지 유형으로 분류해보았습니다.

기술이 생산구조를 바꾸면, 자본의 형태도 따라 바뀝니다. 철도가 투자은행을, 인터넷이 VC를 만들었듯, AI는 또 다른 자본가 모델을 요구하고 있습니다.

1/ 프론티어 길드
AI 시대의 창업자상은 기존과 다릅니다. 아직 정답이 정해지지 않은 시장에서는 새로운 표준을 만들 괴짜들을 모으고 그들과 같이 그려나가는게 답일수도 있습니다.

2/ 인프라 설계자
AI 기업에게 가장 귀한 자원은 이제 현금이 아니라 컴퓨팅 파워일수도 있습니다. 인건비는 줄고 컴퓨팅 비용은 느는 시대, 자본의 형태 자체가 바뀌고 있습니다.

3/ 딥 오퍼레이터 — 골조를 바꾸는 자본가
VC와 PE의 경계가 더욱 빠르게 허물어지고 있습니다. 기업을 인수하고, AI로 운영효율을 압도적으로 상승시킵니다.

4/ 알고리즘 VC — 퀀트가 된 심사역
투자 의사결정 자체를 알고리즘화합니다.
EQT의 Motherbrain은 5,000만 개 기업 데이터를 실시간 수집해 '유니콘이 될 확률이 높은 회사'를 추출합니다.

위 플레이북 중 일부는 시행착오로 소멸하겠지만, 과거 IB나 VC가 그랬듯 일부는 글로벌 표준이 될 것입니다. 한국에서는 어떤 모델이 작동할 수 있을까요?

(비슷한 고민을 하시는 분들과 같이 토론하며 배우고 싶습니다. 관심 있으신 분들은 글 안의 링크로 연락 부탁드립니다!!)

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'AI 전환(AX)의 결론은 결국 기업을 밑바닥부터 뜯어고치는 것이다.'

미디어 기업 Every의 CEO 댄 시퍼(Dan Shipper)는 AI 도입률 90%와 100%는 10배의 성과 차이를 낸다고 합니다. 댄은 엔지니어링에 특화해서 한 이야기지만, 저는 기업 전체로 확장하면 이 사실이 더욱 자명해진다고 봅니다.

최근 AI의 단맛을 빠르게 느끼신 분들이 AI Transformation, 줄여서 AX 영역에 뛰어들고 있습니다. AX는 자연스럽게 '디지털 프로덕트의 코드'를 건드리는 부분부터 시작되었고, 점차 옆으로 번지고 있습니다. 개발자의 워크플로우와 개발팀의 소통문화, 디자인 소재의 개발 등에 점차 AI 도입이 시작되고 있죠.

그 끝은 어디일까요? 아마 기업의 골조를 밑바닥부터 뜯어고치는 곳에 도달할 것입니다. 하지만 디지털 프로덕트의 영역 밖에서는 AI 도입과 관련하여 고민해야 할 지점이 산더미입니다

- '어떻게 하면 주주 이해관계, 시장 경쟁 상황, 내부 리소스 등 수많은 제약사항들을 고려해서 최적의 의사결정을 하지?'
- '어떻게 하면 프로그래밍 이해도가 없는 직군도 AI에 기반한 개발팀 업무속도를 맞출 수 있게 하지?'
- 'AI 시대의 성과 측정은 어떻게하고, 연봉과 스톡옵션 협상을 어떻게 최적화할 수 있지?'

하지만 '기업'이라는 자본주의적 시스템이 가진 본연의 속성을 생각해보면 기업과 AI는 강하게 결합해 나갈 것입니다. '누가 과연 가장 먼저, 가장 잘 해나가느냐?'의 차이는 존재하겠지만요. 완전한 AI Native 기업은 과연 어떤 모습일까요?

(짧은 홍보 : AI Transformation Club을 작게 열었습니다. 프로덕트와 개발 보다는 거버넌스, 전략, HR을 먼저 이야기해보고자 합니다. 기업과 AI를 결합하고자 하는 분들과 치열하게 토론하며 배우고 싶습니다. 많은 관심 부탁드립니다🙂 신청 링크는 글 안에!)

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“We build value, not just buy assets.”

언젠가 해외 LP를 만나서 그들을 설득한다면, 제가 먼저 말하고 싶은 한 문장입니다. PE는 보다 확실한 곳에 더 크게 베팅하는 것이 일반적이지만 스스로 가치를 만들어 증명해내는 모습도 보이고 있습니다.

'경제적해자'를 갖춘 기업을 인수하는 것은 매우 안정적인 수익을 추구할 수 있는데요. PMI를 통해 직접 경제적해자를 구축해 강화한다면 더욱 큰 수익을 기대할 수도 있습니다.

과거의 1~2세대 PE와는 또 다른 성공방정식을 만들어 가고 있는 3세대 PE들은 어떤 고민을 하고 있을까요? Growth Buyout을 새롭게 제시한 사례를 통해 새로운 가능성에 대해 다뤄봤습니다.

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델라웨어에 법인만 세우면 미국 진출일까요?

지난 2년간 샌프란시스코로 5번의 출장을 다니며 미국 진출을 꿈꾸는 다양한 창업팀을 만났습니다. 왜 누구는 인생을 바꾸는 경험을 하고 돌아오는데 누군가는 그냥 똑같은 일상으로 돌아오는지 이해하고 싶었어요. 결론적으로 사람의 차이보다는 어떤 커뮤니티에 깊게 젖어 들었는지, 즉 경험의 차이가 훨씬 더 중요하다는 생각을 하게 되었습니다.

그 중 가장 인상적이었던 샌프란시스코 해커하우스의 역사에 대해서 정리해 보았습니다. Rainbow Mansion부터 HF0, Genesis House, AGI House, 그리고 EO House까지(!) — 해커하우스라는 공간은 이제 단순한 쉐어하우스를 넘어, 글로벌 인재 밀도가 가장 빠르게 재배치되는 접점이 되고 있습니다.

샌프란시스코/실리콘밸리 커뮤니티, 해커하우스, 혹은 미국 진출을 고민하고 계시다면 재미있게 읽으실 거라 생각합니다. 앞으로도 현장에서 보고 배우는 것들을 계속 정리해서 공유드릴게요!

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좋은 창업자들이 VC를 지나치고 있습니다.

VC 드라이 파우더는 역대 최고인데, "투자할 곳이 없다"는 말이 나옵니다. 좋은 창업자들이 사라진 걸까요? 아닙니다. 이들이 더 이상 VC가 알아볼 수 있는 형태로 회사를 만들지 않는 겁니다.

2~12명, 초기 자본 2~3억이면 충분합니다. AI로 개인의 한계를 넘기고, 프로덕트 하나에 갇히지 않고, 매 시간 자기 시스템을 부수고 다시 짓습니다. Seed, Pre-A, Series A — 이 라운드 개념 자체가 필요 없는 구조입니다.

VC가 투자할 곳을 못 찾는 게 아니라, 가장 좋은 팀들이 VC를 지나치고 있습니다. 컴파운더는 새로운 기업 구조를 만들고 있고, 새로운 기업 구조는 새로운 자본 구조를 요구합니다.

👉 https://www.romanceip.xyz/era_of_compounder/

AI 시대 비즈니스를 하는 우리가 가장 생각해봐야하는 지점
지금 다양한 A/B 테스트에 대한 고민을 하고 있다면, 이미 끝난 게임을 하고 있을 겁니다.

미래의 Customer Growth는 고객 퍼널에 대한 이해도가 아닌 새로운 세계관으로 만들어내야 합니다.

최근 Lenny's Podcast에 Anthropic의 Head of Growth인 Amol Avasare가 나왔는데, 이 에피소드가 이걸 완벽하게 보여주고 인사이트 풀해서 공유드립니다.

게임이 바뀐 이유는 우리가 모두 알고 있다시피 엄청난 성과를 내는 기업들이 터져나오고 있어서 입니다.

Atlassian이 20년 걸린 매출을 Anthropic은 분기마다 추가하고 있습다. 14개월 만에 ARR $1B에서 $19B. 이게 가능한 이유는 곡선이 다르기 때문이랍니다.
2023년 100M, 2024년 1B, 2025년 19B.
일반 앱들인 배달, 커머스, SaaS의 제품 가치는 2년 뒤 30-50% 오르는 게임이 었습니다. 그래서 전환율 0.3% 올리는 소형 실험의 ROI가 높았습니다. 하지만 AI 제품은 2년 뒤 제품 가치가 100~1000배일 가능성이 높다는 전제에서 시작합니다. 이 곡선 위에서 micro-optimization으로 포착할 수 있는 업사이드는 반올림 오차 밖에 안되며 그걸 신경쓰다보면 경쟁에서 밀리기 때문입다.

그래서 Anthropic Growth 팀은 리소스의 70%를 게임 체인저가 될 수 있는 큰 베팅에 몰아 넣습니다. 전통 Growth 팀이 60-70%를 소형 실험에 쓰는 것을 완전히 뒤집었습니다. Amol의 표현을 빌리면, "숲을 놓치고 나무만 보는 실수를 하지 않기 위해서"라고 합니다.

가장 먼저 일어나는 일은 고객 퍼널에 대한 사고가 해체되고 재구성됩니다.

퍼널을 줄이는 대신 늘립니다. Anthropic은 온보딩에서 유저에게 질문을 던집니다. 누구인지, 뭘 원하는지. 그래야 적합한 제품으로 라우팅할 수 있습니다. Mercury, MasterClass도
같은 패턴이었다고 합니다. friction을 줄이는 것이 전환율을 높인다는 통념을 깨고 있습니다. 오히려 올바른 friction이 가치 전달을 가속한다고 합니다. 저희 팀도 이건 똑같이 느끼면서 오히려 고객분들에게 다양한 질문을 던지면서 퍼널은 심리스하지 않게 구성하고 있습니다.

당연히 사람이 실험을 돌리는 대신 AI가 돌립니다. Anthropic 내부에는 CASH(Claude Accelerates Sustainable Hypergrowth)라는 시스템이 있다고 합니다. Growth 실험의 기회 발견, 빌드, 테스트, 분석 — 이 4단계 루프를 AI가 자동화합니다. 현재 win rate는 주니어 PM 2-3년차 수준이지만, 2개월 전에는 아예 불가능했다고 하면서 이건 2026년에 새롭게 정복되는 영역입니다. 사람이 퍼널 단계별로 최적화하는 모델 자체가 바뀌고 있습니다.

또 하나는 PRD를 쓰는 대신 바로 프로토타입으로 뛰어듭니다. Anthropic Growth 팀에서 출시하는 것의 60-80%는 문서 없이 시작된다고 합니다. 기획 → 실험 설계 → A/B 테스트 → 분석이라는 전통 Growth 프로세스가 해체되고 있습니다.

결국 진짜 병목은 어디에 있는가, 가장 실무적으로 중요한 인사이트는 잔혹합니다.

Claude Code로 엔지니어 5명이 기존 15-20명 수준의 아웃풋을 냅니다. 생산성이 2-3배가 된 것입니다. 그런데 이게 좋기만 한 게 아니라 기존에 PM 1명이 엔지니어 5명을 커버했다면, 이제 실질적으로 PM 1명이 15-20명분의 아웃풋을 감당해야 합니다. PM과 디자이너가 심각한 병목이 됐습니다.

이걸 Anthropic이 풀어가는 방식은 단순합니다. 2주 이하 프로젝트는 엔지니어가 PM 역할까지 수행합니다. 법무, 보안, 이해관계자 조율까지 포함해서, 2주 이상 프로젝트만 PM이 붙습니다. 그리고 여기서 PM의 역할이 재정의됩니다. Amol의 말이 정확한데요 "내가 PM 1명이고 엔지니어가 20명이면, 내가 21번째 기능을 직접 만드는 게 맞을까? 아니면 팀
전체가 '왜'와 '무엇을'의 질을 5%만 올리도록 가이드하는 게 맞을까?"

이건 단순히 Anthropic만의 문제가 아닙니다. AI 코딩 도구를 쓰는 모든 팀이 곧 마주할 현실입니다. 엔지니어 생산성이 폭발하면, 병목은 만드는 속도가 아니라 뭘 만들지 결정하는 속도로 이동합니다. 실행력이 아니라 판단력이 희소 자원이 됩니다. 자기 팀에서 PM과 엔지니어의 비율, PM의 역할 정의, 의사결정 프로세스를 지금 점검해야 하는 이유입니다.

세계관을 바꿔야 할 때

세 가지 인사이트 [큰 베팅, 퍼널 해체, PM 병목]는 모두 같은 방향을 가리킵니다. Product를 쌓고 퍼널을 최적화하는 세계관에서, 고객에게 어떻게 접근하고 어떻게 만족시킬 것인가의 세계관으로 넘어가야 합니다. 이 전환에서 AI를 얼마나 잘 이해하고 쓰는지가 결정적인 인식 차이의 지점입니다.

2시간짜리 에피소드인데 전부 볼 만합니다. Growth를 고민하는 사람이라면 꼭 들어보세요.

요새 AI Native 업무 환경 관련해서 글을 많이 썼는데, 이제 다시 AI Native한 환경 하에서의 비즈니스 - 고객 관련 이야기를 더 많이 해석해보려고 합니다.

https://www.youtube.com/watch?v=k-H4nsOTuxU

AI 활용도가 높아질수록 제품 경쟁은 치열해지지만 돈을 낼 수 있는 고객사는 한정되어 있습니다.

이때 자본을 레버리지하여 경쟁사보다 빠르게 협력사/고객사를 인수해버리면 판이 바뀝니다. 소프트웨어를 팔 때는 '도입'이라는 외생 변수를 설득해야 하지만, 회사를 인수해 오너십을 갖게 되면 '실행'의 문제가 되기 때문입니다. 조직의 인센티브 구조와 운영 프로세스를 처음부터 AI native하게 재설계할 수 있습니다.

스타트업 창업자에게 시장 진입 전략으로 M&A를 선택한다는 것은 익숙치 않습니다. 하지만 본문에서 살펴본 M&A 사례처럼 스타트업에게 부족한 '금융 레버리지' 역량을 채워줄 든든한 아군도 많아지고 있습니다.

지금도 시장에는 AI 리터러시가 부족하지만 탄탄한 현금흐름과 고객망을 갖춘 훌륭한 전통 기업이 많습니다. 더 이상 M&A를 스타트업의 최종 목적지인 매각으로만 한정 지을 필요가 없습니다. 시의적절한 M&A는 AI 스타트업이 빠르고 확실하게 시장을 장악할 수 있는 Go-To-Market 무기입니다.

https://www.romanceip.xyz/mna-as-a-gtm/