Zerodha의 공동창업자 Nithin Kamath는 단순히 인공지능을 사용하는 것만으로는 이제 투자자들 앞에서 스타트업이 두각을 나타내기에 충분하지 않다고 경고했다. NDTV Profit과 Storyboard18의 보도는 그의 발언을 자금 조달의 더 큰 변화로 해석한다. AI가 스타트업 피치에서 너무나 흔해진 나머지, 이제 창업자들은 더 강한 비즈니스, 제품, 또는 실행상의 우위를 보여줘야 한다는 것이다.

이 발언이 중요한 이유는 “AI”가 전문적인 설명에서 벗어나 소프트웨어, 핀테크, 커머스, 헬스케어, 업무 도구 전반의 피치덱에서 일상적인 요소가 되었기 때문이다. 창업자에게 주는 시사점은 분명하다. 제품을 AI 기반이라고 소개하는 것은 무엇을 하는지 설명할 수는 있지만, 왜 그것이 자본, 고객, 또는 프리미엄 밸류에이션을 받을 자격이 있는지는 더 이상 충분히 설명하지 못할 수 있다.

Kamath의 경고가 스타트업 피치에 대해 말해주는 것

두 보도는 Kamath의 같은 핵심 주장을 짚고 있다. AI는 그 자체로 차별화 요소가 아니라는 것이다. NDTV Profit의 헤드라인은 한 걸음 더 나아가 AI 중심 피치가 스타트업의 자금 조달 전망에 해를 끼칠 수 있다고 제시하고, Storyboard18은 이를 눈에 띄지 못하는 문제로 설명한다.

이 구분은 중요하다. 보도된 비판은 스타트업이 AI를 피해야 한다거나 AI 제품에 상업적 가치가 없다는 뜻이 아니다. 기술 라벨이 너무 광범위해져서, 그것만으로는 피치를 떠받칠 수 없게 되었다는 의미다. 어떤 회사가 머신러닝, 생성형 AI, 또는 AI 에이전트를 사용한다고 들은 투자자는 여전히 고객 문제, 제품의 방어 가능성, 그리고 사용자가 비용을 지불할 것이라는 증거를 이해해야 한다.

창업자 입장에서는 피치에서 강조하는 순서가 달라진다. AI는 여전히 제품 아키텍처의 일부일 수 있지만, 중심 논리는 점점 더 측정 가능한 고객 성과에 맞춰져야 한다. 예를 들면 운영비 절감, 더 빠른 업무 처리, 더 나은 의사결정, 높은 전환율, 또는 이전에는 없던 기능이다.

이용 가능한 보도 자료의 증거와 한계

이 기사에 대한 증거는 내용이 상당히 유사한 두 개의 언론 보도에서 나온다. 그러나 제공된 자료에는 전체 녹취록, Kamath의 원래 발언으로 연결되는 직접 링크, 발언 날짜, 청중과 장소에 대한 추가 맥락이 포함되어 있지 않다. 따라서 제공된 स्रोत 자료만으로는 Kamath의 정확한 발언을 독립적으로 검토할 수 없다.

이 한계는 AI 중심 피치가 자금 조달 가능성을 해치고 있다는 더 강한 주장에도 적용된다. 헤드라인은 그 견해를 Kamath에게 귀속시키지만, 이용 가능한 보도에는 AI를 언급하는 AI 중심 기업이 더 적은 자본을 받고 있다는 점을 보여주는 자금 조달 데이터, 투자자 설문, 또는 딜 분석은 제시되지 않는다.

보다 안전한 결론은 Kamath가 투자자들이 점점 비슷해지는 피치를 어떻게 해석할 수 있는지에 대해 숙련된 운영자의 평가를 내놓고 있다는 점이다. 이는 검증된 시장 전반의 벤치마크로 취급해서는 안 된다. 또한 보도는 Zerodha가 AI 스타트업 평가에 대한 공식 규칙을 채택했거나 Kamath가 모든 투자자를 대표해 발언했다는 사실도 입증하지 않는다.

그럼에도 NDTV Profit과 Storyboard18의 일관성은 이 발언이 뉴스 가치가 있었음을 보여준다. 이미 시장에서 보이는 우려, 즉 AI라는 단어가 제품 카테고리를 명확하게 하면서 동시에 회사가 수백 개 경쟁사와 대체 가능한 것처럼 보이게 만드는 문제를 포착하기 때문이다.

왜 AI 라벨의 신호력이 약해지고 있는가

이전 자금 조달 사이클에서는 AI를 언급하는 것만으로도 기술적 야망이나 희소한 전문성에 대한 접근성을 신호할 수 있었다. 그러나 기반 모델, API, 오픈소스 모델, 호스티드 추론 서비스가 제품 팀에 널리 उपलब्ध해지면서 그 신호는 약해졌다.

이제 기업은 모든 기반 모델을 직접 만들지 않고도 요약, 검색, 분류, 이미지 생성, 대화형 인터페이스를 추가할 수 있다. 이는 AI 기능을 출시하는 장벽을 낮추지만, 동시에 기능 수준의 주장은 경쟁사가 더 쉽게 복제할 수 있게 만든다. 따라서 투자자는 제품이 AI를 사용하는지 여부를 넘어서, 무엇이 재현하기 어려운지를 물어봐야 한다.

가능한 답으로는 독점 데이터, 유통, 워크플로 통합, 규제 지식, 고객 신뢰, 가격 규율, 또는 사용하면서 제품을 개선하는 피드백 루프가 있다. 이것들은 자동적인 강점이 아니며, 창업자들은 여전히 이를 입증해야 한다. 하지만 “AI 기반”이라는 일반적 주장보다 훨씬 더 유익하다.

같은 문제는 엔터프라이즈 AI를 판매하는 회사에도 적용된다. 구매자들은 이제 모델 용어만이 아니라 신뢰성, 보안, 통합, 거버넌스, 총비용을 기준으로 도구를 비교한다. 따라서 운영 성과를 보여주지 않고 공급업체의 언어만 반복하는 스타트업 피치는 호기심은 충족시킬지 몰라도 긴급성은 만들지 못한다.

창업자, 개발자, 구매자에 대한 시사점

스타트업 창업자에게 Kamath의 보도된 입장은 피치에서 “왜 지금인가?”에 답하는 부분의 기준을 높인다. 답은 단순히 모델이 좋아졌다는 것이어서는 안 된다. 창업자는 왜 고객 문제가 지금 시급한지, 왜 자신의 접근이 범용 모델이나 기존 플랫폼보다 더 나은지, 그리고 모델 가격이 떨어지거나 성능이 향상되어도 어떻게 사업이 가치를 유지하는지 설명해야 한다.

제품 팀도 비슷한 시험을 받는다. 기존 워크플로에 AI 어시스턴트를 추가하면 관심을 끌 수 있지만, 실제 채택은 그 어시스턴트가 마찰을 줄이고 신뢰할 수 있는 결과를 내는지에 달려 있다. AI 에이전트를 만드는 팀은 인간 검토가 여전히 필요한 지점, 실패를 어떻게 감지하는지, 시스템이 모호하거나 민감한 작업을 만났을 때 어떻게 되는지 보여줘야 한다.

기업 구매자들도 같은 프레임으로 벤더를 평가할 수 있다. AI 기능을 전략적 관련성의 증거로 보지 말고, 조달 및 기술 책임자들은 작업 수준의 정확도, 통합 요구사항, 데이터 통제, 감사 가능성, 그리고 유사한 배포 사례에서 나온 증거를 요구할 수 있다. Kamath의 보도된 경고는 모든 AI 스타트업이 약하다는 뜻이 아니다. 대신 구매자와 투자자가 더 구체적인 증거를 요구해야 한다는 점을 시사한다.

더 넓은 시장에서는 이러한 흐름이 AI와 복제하기 어려운 유통 채널이나 깊게 내장된 워크플로를 결합한 회사를 유리하게 만들 수 있다. 또한 대기업 경쟁사도 접근할 수 있는 같은 모델과 도구에 대한 접근이 주요 강점인 스타트업에 압박을 높일 수 있다. 이것이 새로운 기업의 기회를 없애는 것은 아니지만, 포지셔닝과 실행을 더욱 중요하게 만든다.

앞으로 주목할 점

다음 신호는 투자자들이 AI를 독립된 투자 논리보다 기본 역량으로 설명하기 시작하는지 여부가 될 것이다. 공개 피치 가이드, 액셀러레이터 선정 기준, 스타트업 데모데이 논평은 이 관점이 Kamath의 발언을 넘어 확산되고 있는지 보여줄 수 있다.

창업자들은 또한 자금 조달 논의가 모델 선택에서 유지율, 마진, 배포 속도, 고객 성과의 증거로 어떻게 이동하는지 주목해야 한다. 투자자들이 점점 워크플로 수준의 지표를 요구한다면, 스타트업은 시장에 나서기 전에 더 강한 계측 체계를 갖춰야 할 것이다.

제품 측면에서 중요한 시험대는 AI 기업이 기술적 기능을 지속 가능한 유통으로 바꿀 수 있는지다. 고객 사례, 반복 사용, 측정 가능한 시간 또는 비용 절감, 그리고 제품을 쉽게 제거하기 어렵게 만드는 통합에 주목하라. 이런 신호는 피치 제목에 AI가 들어 있는지보다 차별화에 대해 더 많은 것을 말해준다.

Creati.ai 관점

Kamath의 보도된 경고는 AI 스타트업에 대한 판결이라기보다, 새로움이 줄어드는 현실을 상기시키는 데 더 유용하다. 어떤 역량이 널리 उपलब्ध해지면, 제품에는 여전히 필수적일 수 있지만 포지셔닝 수단으로서의 가치는 떨어질 수 있다.

개발자와 투자자에게 실질적인 교훈은 기술 계층과 기업의 실제 우위를 분리하는 것이다. AI는 제품을 구동할 수 있지만, 설득력 있는 사업 논리는 여전히 구체적인 문제, 신뢰할 수 있는 실행, 지속 가능한 유통, 그리고 고객이 돈을 지불할 만큼 가치를 느낀다는 증거에 달려 있다.