벤처 겨울이라고? AI 스타트업에 투자할 적기 왔다 [긱스]
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이참솔 리턴제로 대표 기고스타트업계 모두가 '벤처 겨울'에 대해 이야기하는 중입니다. 하반기로 접어들면서 투자 시장은 점점 위축되는 양상입니다.
하지만 이참솔 리턴제로 대표의 생각은 다릅니다. 지금이야말로 바로 AI 스타트업에 투자할 적기라고 말합니다. 그 이유를 이 대표가 직접 한경 긱스(Geeks)에 전해왔습니다.
하지만 수년 간의 대규모 투자와 기술의 눈부신 발전에도 불구하고 AI는 아직 세상을 크게 바꾸지 못하고 있다. 수많은 AI 스피커와 챗봇들이 도입되어 사용자들을 답답하게 한 끝에 애매한 위상을 유지하고 있고 인간의 직업을 대규모로 위협하는 일반 인공지능의 출현은 요원해 보인다. 많은 시도와 좌절을 거쳐 인공지능에 대한 기대는 다시 현실적으로 재조정되는 과정에 있다. 이른 바 AI 겨울이 거론되고 있는 배경이다.
미국 연준이 기준금리를 최근 두 달 연속 0.75%포인트 인상했다. 이른 바 자이언트 스텝이다. 금리가 오른다는 건 미래의 돈보다 현재의 돈이 좀더 가치 있어진다는 뜻이다. 특히 미래의 수익을 바라고 현재에 투자해야 하는 테크 스타트업들의 가치평가가 당장 낮아진다.인공지능 분야 같은 고도의 테크 스타트업은 기술과 사업화 수준이 충분히 올라올 때까지 시간이 걸린다. 지금처럼 금리가 오르고 돈이 귀해지면 필연적으로 기술에 대한 장기적 투자보다 더 빠른 수익화 역량에 대한 도전과 압력을 받게 된다. 관련 직업의 연봉 상승폭이 제한되기 시작하고 당장 돈이 되는 프로젝트에 힘이 실리기 시작한다. 이렇게 유동성의 회수로부터 시작된 스타트업의 겨울이 다가온다.
AI 기술은 비즈니스적 성과가 기대에 미치지 못하고 있고, 금리 인상에 유동성이 줄어들며 테크 스타트업은 자금 압박을 받기 시작했다. 그렇다면 2022년은 AI 스타트업에서 일하거나 투자하기를 피해야 하는 시기인가?
5년 뒤 이 질문을 다시 보면 얼마나 우습게 보일지 상상해 본다. 지금이야말로 AI스타트업에 투자할 적기이다.
인공지능 겨울 잔혹사
인공지능의 겨울은 사실 처음이 아니다. 앞서 크게는 두 번의 겨울을 지나쳐 왔다. 인간의 뇌 신경망 구조를 모방하여 지능을 기계 위에 구현하려는 현대적인 시도는 1950년대에 처음 시작되었다. 하지만 1970년대에 초기 신경망 구조로는 간단한 XOR 연산 구현도 불가능하다는 증명이 나오며 첫번째 인공지능의 겨울(AI winter)를 맞게 된다. 단일 신경망의 기술적 한계는 인공지능 전체에 대한 한계로 받아들여졌고 인공지능의 연구에 대한 관심과 투자가 끊기기 시작했다. 이 첫번째 암흑기는 1980년대에 지금은 인공지능의 대부로 불리는 제프리 힌튼 교수의 다중 레이어 신경망 구조와 이를 학습시킬 수 있는 역전파 알고리즘이 나오기 전까지 계속되었다.이후 한동안 인공지능 관련 연구와 산업은 높은 관심을 받으며 크게 성장했다. 초기 문자 인식이나 음성 인식이 등장했고 인공지능을 소재로 한 터미네이터나 워게임 같은 영화가 제작되었다. 그러나 인공지능의 두 번째 겨울도 역시 갑작스럽게 시작되었다. 1990년대 당시 인공지능의 모든 기술적 한계를 해결해 줄 것 같았던 다중 레이어 신경망 구조는 레이어가 깊어질 수록 역전파 알고리즘으로 잘 학습되지 않는 기울기 소실(vanishing gradient) 문제에 부딪힌다. 다시 신경망 인공지능의 기술적 한계에 대한 자조적 냉소가 시작되었고 관련 투자와 산업은 얼어붙었다. 인공지능 분야에 투자하는 건 기술낭만주의자들의 눈 먼 도박처럼 보이기 시작했다.
그러나 2010년대에 들어서면서부터 인공지능은 다시 주목받기 시작한다. 아주 깊은 신경망도 학습시킬 수 있는 방법들이 나오고 컴퓨터의 성능이 높아지면서 인공지능은 놀라운 성과를 내고 있다. 이제 인공지능은 세계 최고의 프로 바둑기사를 큰 격차로 이길 수 있고 교향곡을 작곡하며 사진과 구분할 수 없는 창의적인 그림을 그려내고 사람과 구분하기 어려운 대화를 이어나갈 수도 있다. 그러나 높은 학문적 성취에도 불구하고 인공지능에 대한 사람들의 기대치는 훨씬 높아져 왔고 비즈니스 측면에서 다시 그 한계와 가능성을 의심 받고 있다. 이제 제3의 인공지능 겨울이 당도한 걸까?
2022년과 인공지능
앞서 두 번의 겨울이 왔던 시기와 2022년은 근본적으로 다르다. 물론 관련 업계와 학계의 인재 풀도 크게 늘어났고 수없이 많은 학술적 성취가 있었으며 하드웨어의 성능 격차는 다시 말할 필요도 없다. 하지만 가장 결정적인 차이는 바로 인터넷과 인터넷 비즈니스의 존재다. 수십만에서 많게는 수억명까지 사용하는 인터넷 베이스의 플랫폼은 이전 세대의 산업에서는 상상하기 어려운 양의 데이터가 매일 오간다. 그리고 인공지능 발전에 필요한 진짜 연료는 바로 이 데이터다.인공지능의 비즈니스적 성과가 일시적으로 사람들의 기대치에 닿지 못할 수는 있지만, 장기적인 정체를 예상하기에는 세상에 기계학습에 써보지 않은 데이터가 너무 많이 넘쳐나고 있다. 그리고 이미 여러 분야에서 인간 수준에 도달하고 있는 인공지능의 추가적인 기술적 성과는 산업 구조를 크게 재편할 수 있는 가능성을 가지고 있다. 우리의 많은 비즈니스는 결국 인간 수준의 지능에 기반해서 구성되어 있기 때문이다. 제3의 인공지능 겨울은 오지 않거나, 오더라도 아주 짧게 지나갈 것 같다.
금리가 올랐으니 스타트업 투자는 위험하다?
위에 언급한 것처럼 금리 인상과 유동성의 축소는 테크 스타트업의 성장에 악조건으로 작용한다. 상장과 비상장을 막론하고 일반적으로 당장의 가치 평가가 낮아지며, 투자자들은 당분간 같거나 더 나쁜 평가 기준이 적용될 거라는 예상을 하지 않을 수 없다. 그러나 투자에 있어 예상과 공포는 구분되어야 한다.앞서 있었던 유동성이 넘쳐나는 시기에는 유망해 보이는 기업에 대한 시장의 평가가 재무적 성과와 별개로 천정부지로 올라갔다. 흔히 버블이 낀다고 표현하고 물론 이것도 건강한 상황으로 보기 어렵다. 이러한 시기에는 투자를 결정할 때 기회를 놓치는 공포(FOMO, fear of missing out)가 주도적으로 작용한다. 반대로 지금처럼 조정을 거치는 시기에는 버블이 리셋되며 투자 결정에 있어 손해에 대한 공포(FOLO, fear of losing out)가 동작한다. 자본 시장이 늘 실제 상황보다 과도하게 움직이는 것처럼 보이는 근본 이유다.
겨울을 맞이하며
주기적인 버블의 리셋은 역시 이번이 처음이 아니고 장기적으로 보면 늘 업계 전체에 긍정적으로 작용해왔다. 과도하게 고평가된 부분은 조정되고 충분히 준비되지 않은 팀은 해체되거나 더 나은 형태로 재구성된다. 불필요한 마케팅과 경쟁도 감소되고 더 건강한 형태로 바뀐 회사가 시장에 살아남아 큰 성장을 앞두게 된다. 역사적으로 큰 테크기업들이 경기 침체의 시기를 지나 나타나는 이유이고 지금이야말로 테크 스타트업에 투자하기 좋은 시기인 이유이다. 와인은 빈티지(생산연도)에 따라 품질이 다른데 우스갯소리로 이러한 시기에 조성된 테크 펀드들이 투자하기 좋은 환경이기에 2022년 빈티지 펀드의 수익성이 기대된다는 이야기를 하기도 한다.물론 경기 침체 시기는 다가온 현실이고 공포는 나 혼자만의 것이 아니다. 다르게 해석한다고 해서 겨울이 갑자기 사라질 리도 없다. 테크 스타트업들은 지출을 줄이고 수익성을 개선하며 한 배를 탄 투자자들과 논의하여 겨울을 날 준비를 해야 이 시기를 무사히 살아남고 다음 도약을 노릴 수 있을 것이다. 창업을 하다 보면 세상에 존재하는 모든 기업들이 오롯이 서기까지 헤쳐 왔을 수없이 많은 고민과 위기를 짐작하며 경외심이 들곤 한다. 펀더멘털이 바뀐 게 없는데 외부 요인으로 평가기준과 압력이 바뀌는 게 억울하게 느껴질 수도 있다. 그러나 이 또한 모든 비즈니스가 겪어 왔을 성장통이며 끝나지 않을 것 같던 모든 호황과 불황도 늘 어느 순간 갑자기 사라졌다.
리턴제로는 이참솔 대표가 두번째 창업한 회사다. '리턴제로(return 0)'라는 말은 컴퓨터 용어로, 개발자들이 C언어 프로그래밍때 코드를 입력한 후 마지막에 적는 말이다. 이 대표는 서비스를 성공적으로 개발하자는 의미에서 회사 이름을 이렇게 지었다. 리턴제로는 눈으로 보는 AI 전화 앱 '비토(VITO)'를 운영하고 있다. 비토'는 일명 '눈으로 보는 통화 앱'이다. 전화 통화를 거의 실시간으로 카카오톡처럼 문자로 보여준다.
△리턴제로 대표이사 / 공동 창업자
△카카오 카카오톡 플러스친구 팀 (M&A)
△로티플 대표이사 / 공동 창업자
△KAIST 전산학과