AI 투자 프레임워크: 아웃라이어 성장 스타트업 식별하기

우리의 임무는 투자자로서 미래를 예측하는 것입니다. 우리는 AI 환경이 어떻게 진화할지, "가치가 어디에 축적될지"에 대해 현 상황을 바탕으로 열띤 논쟁을 벌입니다. 하지만 현실은, AI에서 "가치 포착"이 끊임없이 변하고 승자의 패가 3개월마다 바뀌는 이렇게 역동적인 환경에서는 미래에 대해 "알려진 것"보다 "알려지지 않은 것"이 더 많다고 가정하는 것이 안전합니다.

이는 모든 낙관론에 대해 설득력 있는 비관론이 존재한다는 사실에서 드러납니다. Anthropic의 Series E(610억 달러 가치 평가)까지도 시장의 회의론자들은 API 레이어가 빠르게 상품화될 것이며, 컴퓨팅 비용과 가격 압력으로 인해 총 마진이 계속 마이너스일 것이고, 연구소들은 막대한 훈련 비용을 계속 재투자해야 하므로 영구적인 고비용 상태에 살게 될 것이라고 우려했습니다. 회의론자들은 OpenEvidence가 Doximity 규모의 성과에 그칠 것이라고 걱정했습니다. 그들은 추론 엔진이 상품화될 것이라는 확고한 신념을 가지고 있었습니다. 그들은 ClickHouse가 실시간 분석을 넘어 확장되지 못해 더 작은 성과에 갇힐 것이라고 주장했습니다. 종합해보면, 이런 선의의 회의론자들은 수십억 달러의 수익을 테이블 위에 남겨두게 될 것입니다.

냉혹한 진실

우리는 미래에 대해 우리가 바라는 만큼 많이 알지 못합니다. 위의 각 사례에서 당시의 합리적인 주장은 실제로 펼쳐진 현실과 반대되는 결과를 낳았습니다 (예: API 레이어는 상품화되지 않았습니다). 합리적인 주장은 기껏해야 동전 던지기 수준의 결과를 낳거나, 최악의 경우 과도하게 분석된 잘못된 결정으로 이어질 수 있습니다.

신흥 시장의 최종 시장 구조는 정의상 알 수 없습니다. 그렇다면 시장이 아직 형성되는 동안 논리 대신 우리는 무엇을 해야 할까요? 세 가지 선택지가 있습니다: 1) 시장이 안정될 때까지 기다려 시장 구조나 TAM을 위험 요소에서 제거하지만, 그러한 위험에 수반되는 세대를 초월하는 수익을 놓치는 것. 2) 기존 프레임워크를 새로운 시장에 적용하려 시도하다가 앞서 언급한 분석 마비의 함정에 빠지는 것. 3) 최근의 성공 사례를 추상화하여 미래 결정을 단순화하는 새로운 프레임워크를 만드는 것. 저는 세 번째 선택지를 지지합니다.

아웃라이어 구성 요소 프레임워크

다음 프레임워크는 중기 및 후기 성장 단계 기업에 적용됩니다. Series A와 초기 Series B는 제외됩니다. 프레임워크는 다음과 같습니다: 회사가 하나 이상의 아웃라이어 구성 요소를 가지고 있다면 진지하게 검토하십시오. 두 개 이상이라면 적극적으로 투자하십시오. 아웃라이어 구성 요소는 다음과 같이 정의됩니다:

아웃라이어 성장: 해당 코호트에서 상위 0.1%의 성장을 기록합니다.
아웃라이어 고객 접근성: 포획하기 어렵거나 침투하기 어려운 관계 집단을 보유합니다.
아웃라이어 팀: 단순히 "훌륭한" 또는 "설득력 있는" 팀이 아닙니다. "기술적 신동"조차도 아닙니다 — 실리콘 밸리에는 그런 사람들이 많습니다. 기준은: 업계에서 상위 0.1%에 드는 성과를 달성한 적이 있는가? 입니다.
예시: Anthropic 창립자들은 GPT-3를 만들었습니다. RJ Scaringe는 Rivian을 세웠습니다. Arkady Volozh는 Yandex를 만들었습니다. Bret Taylor는 Bret Taylor입니다.

이것이 현 상태와 어떻게 비교됩니까?

아웃라이어 프레임워크는 때로 전통적인 성장 기술 투자와 상충될 수 있습니다. 전통적 접근법에서는 순풍, 강력한 가치 제안, 상위 사분위 지표를 필터링합니다. 오늘날의 시장에서는 기업이 이러한 각 차원에서 좋은 점수를 받을 수 있지만 아웃라이어 구성 요소가 없으면 결코 돌파구를 찾지 못할 수 있습니다.

아웃라이어의 예시는 다음과 같습니다. 참고: 이들 모두가 명백히 큰 성과를 낸 사례는 아닙니다. 많은 기업이 아직 퇴출되지 않았기 때문입니다. 단순히 입력 요소의 예시일 뿐입니다.

\Meritech 포트폴리오 기업을 나타냅니다.*

성장 단계 라운드 당시의 아웃라이어 성장:

주의 1: 아웃라이어 성장은 큰 비전을 동반해야 합니다. 요점은 회사가 해당 비전을 달성할 가능성에 대해 지나치게 고민하지 말라는 것입니다.

주의 2: 새는 양동이(즉, NDR <100%)가 있는 아웃라이어 성장은 이 범주에서 제외됩니다.

성장 단계 라운드 당시의 아웃라이어 고객 접근성:

Anthropic (Amazon GTM 파트너십)
Abridge (독특한 Epic 관계)
Roblox* (마켓플레이스 유동성)
Kalshi* (마켓플레이스 유동성)
Anduril (정부 관계)
Palantir (정부 관계)
True Anomaly* (정부 관계)
Castelion (정부 관계)
Mind Robotics* (Rivian, VW 관계)
Lumilens* (대형 하이퍼스케일러)
Sierra (Bret Taylor 관계)
ClickHouse (OSS 기반)
Vercel (OSS 기반)

아웃라이어 팀:

Anthropic (GPT-3 창시자)
Glean (Rubrik 공동 창업자)
Mind Robotics* (Rivian CEO/창업자)
OpenEvidence* (Kensho 공동 창업자)
Nebius (Yandex 창업자)
Sierra (Salesforce 공동 CEO)
SSI (OpenAI 공동 창업자)

참고: 위에서 빠진 구성 요소 중 하나는 "아웃라이어 기술적 해자"입니다. 이는 요즘 점점 찾기 어려워지고 있기 때문입니다. SpaceX, Waymo, Tesla를 제외하면, 초기 성장 투자에서 아웃라이어 기술적 해자를 찾기는 어렵습니다. 심지어 Anthropic의 해자도 기술적 IP보다는 규모, 자본, 선발주자 이점과 더 관련이 있습니다.

지침: 회사가 하나 이상의 아웃라이어를 가지고 있다면 고려하십시오. 2개 이상의 아웃라이어를 가지고 있다면 적극적으로 투자하십시오. 2개 이상의 예시는 다음과 같습니다:

Anthropic (아웃라이어 성장, 고객 접근성, 팀)
ClickHouse (아웃라이어 성장, 고객 접근성)
Kalshi (아웃라이어 성장, 고객 접근성)
OpenEvidence (아웃라이어 성장, 고객 접근성, 팀)
Sierra (아웃라이어 성장, 고객 접근성, 팀)

해자는 어떻습니까?

이것이 핵심입니다. 시장 구조가 변동 중일 때 해자를 식별하기는 어렵습니다. Cursor나 Cognition이 해자를 가지고 있습니까, 아니면 단순한 래퍼입니까? 이는 그들이 제품군을 확장하면서 포착하고 구축할 수 있는 엔터프라이즈 컨텍스트에 달려 있습니다. 모델 대 하네스에 얼마나 많은 가치가 축적되는지에 달려 있습니다. 최종 시장 구조는 아직 알려지지 않았습니다. 그동안 이들 기업은 먼저 규모를 확장하고 그 후에 해자를 구축합니다. 규모 자체는 자본 가용성, 비용 구조, 교차 판매 이점 등의 2차 효과를 고려할 때 가장 강력한 해자 중 하나인 경우가 많습니다.

왜 초기 성장 기업에는 적용되지 않습니까?

초기 성장 기업에도 이것이 적용 가능합니까? 회사가 ARR 2000만 달러 미만일 때 아웃라이어 구성 요소는 기껏해야 초기 단계에 있으며, 특히 탑다운 엔터프라이즈 IT 비즈니스의 경우 종종 존재하지 않습니다. 이러한 투자에는 미래 예측이 여전히 중요합니다.

반대 사례는 무엇입니까?

하나 이상의 아웃라이어 구성 요소를 보유했음에도 아웃라이어 결과를 내지 못한 반대 사례는 많습니다. 실패한 기업에 대해 논하는 것은 그다지 자비롭지 않겠지만, A+ 팀을 가진 매출 전 성장 라운드가 성공하는 모든 경우에는 그 뒤에 과도하게 자금을 조달받고 PMF를 찾지 못한 기업들의 묘지가 있다고 말하는 것으로 충분합니다.

마찬가지로 성장 라운드 당시 아웃라이어 구성 요소가 눈에 띄지 않았던 기업들 중에서도 많은 아웃라이어 결과가 나왔습니다. Cerebras는 많은 성장 투자자들이 간과한 훌륭한 예입니다.

현실은, 투자 단계에 관계없이 모든 상황에 맞는 단일 프레임워크는 존재하지 않습니다. 그것이 그렇게 간단했다면 2/20 수수료 구조는 존재하지 않았을 것입니다. 그럼에도 이것이 현재 환경을 이해하려는 최선의 시도입니다.