AI 비즈니스 모델 진화

출처 : 제나로 쿠오파노(4월 23일)

지금까지는 "AI 도입의 CapEx 단계" 에 불과하다고 설명했습니다 .
그리고 AI 도입의 운영 지출(OpEx) 단계에 도달할 때까지는 지속 가능한 실제 대량 도입을 볼 수 없을 것입니다 .

이에  따라 인공지능 산업은 자본 집약적인 인프라 투자에서 지속 가능한 운영 수익 창출로 전환하면서 비즈니스 모델에서 근본적인 변화를 겪고 있습니다.

이러한 전환이 어떤 모습일지 살펴보겠습니다.

CapEx 시대: 인프라 투자

초기 CapEx 단계에서 AI 비즈니스 모델은 주로 상당한 선행 투자를 통해 기반 역량을 구축하는 데 중점을 둡니다.

상당한 자본 배분이 필요한 높은 인프라 비용
내부 효율성 향상을 목표로 한 생산성 중심 ROI
비용 절감 전략을 주요 가치 제안으로 삼다
불확실한 회수 기간을 가진 장기 투자 기간
대표적인 예로는 GPU 클러스터와 전문 하드웨어에 대한 상당한 투자, 전담 AI 연구팀 구성, 직원 증강 이니셔티브, 프로세스 자동화 프로젝트 등이 있습니다.

이 단계에서 조직은 이해 관계자에게 상당한 투자를 하도록 설득해야 하며, 직접적인 수익보다는 주로 비용 절감이나 생산성 향상으로 수익이 나타나야 합니다.

지배적인 자금 조달 방식은 전통적인 자본 배분을 포함합니다. 즉, 스타트업의 경우 지분 투자를 통해, 기존 기업의 경우 자본 예산 과정을 통해 이루어집니다.

사업 사례는 일반적으로 즉각적인 재무적 이익보다는 장기적인 경쟁적 위치와 방어적 전략을 강조합니다.

전환 단계: 하이브리드 접근 방식

산업이 성숙해짐에 따라 비즈니스 모델에는 인프라 투자와 운영 수익의 요소가 모두 통합되기 시작합니다.

지속적인 인프라 개발과 함께 서비스 기반 지출이 증가
생산성 향상이 상업적 제품으로 이어지기 시작했습니다.
실험적 가격 모델은 시장의 지불 의사를 테스트합니다.
투자 대비 수익 비율이 중요한 지표가 됨
이 단계는 사전 라이선싱과 사용 구성 요소를 결합한 하이브리드 가격 책정 방식, 시장 적합성을 파악하기 위한 제품 실험, 개발 비용을 공유하기 위한 전략적 제휴 형성, 상호 운용성을 가능하게 하는 표준화 증가가 특징입니다.

기업들은 일반적으로 상업적 역량을 구축하는 동시에 R&D에 상당한 투자를 합니다.

가장 성공적인 전환 전략에는 병행 개발 경로가 포함되며, 제한적인 시장 출시를 통해 점진적으로 상업적 실행 가능성을 입증하면서 기술 발전을 지속하는 것이 포함됩니다.

OpEx 단계: 수익 창출

성숙한 OpEx 단계에서는 비즈니스 모델이 지속 가능한 수익 창출에 집중하도록 극적으로 변화합니다.

서비스 기반 지출이 주요 인프라 투자를 대체합니다.
수익 창출에 중점을 두고 모든 비즈니스 결정을 내립니다.
성장 지향적 전략은 시장 확장을 목표로 합니다.
확장 가능한 단위 경제로 수익성 있는 성장이 가능합니다.
이 단계의 특징으로는 소비 기반 가격 책정을 적용하는 AIaaS(AI-as-a-Service) 제품, 비용과 가치 제공을 일치시키는 사용 기반 모델, AI 기능을 중심으로 완전히 새로운 시장 창출, 네트워크 효과를 창출하는 지능형 제품 생태계 등이 있습니다.

재무 지표는 투자 수익에 초점을 맞추는 것에서 연간 반복 수익(ARR), 고객 획득 비용(CAC), 생애 가치(LTV)와 같은 기존 SaaS 지표로 전환됩니다.

예측 가능하고 성장하는 수익 흐름을 입증하는 능력이 가장 중요해졌습니다.

경쟁 우위로서의 비즈니스 모델 혁신

아마도 이러한 진화에서 가장 흥미로운 측면은 비즈니스 모델 혁신 자체가 어떻게 경쟁 우위의 원천이 되는가 하는 점일 것입니다.

기술적 역량이 널리 보급됨에 따라, 가장 성공적인 조직은 기술적 역량이 약간 뛰어난 조직이 아니라 AI를 수익화하는 새로운 접근 방식을 개발하는 조직인 경우가 많습니다.

이를 통해 시장 감각이 뛰어난 기업들은 AI 역량을 매력적인 비즈니스 모델을 통해 고객 가치 제안으로 더욱 효과적으로 전환하여 기술 선도 기업을 앞지를 수 있는 기회를 창출합니다. 다음은 그 예입니다.

수직 AI 솔루션 : 업계 전문 지식이 내장된 도메인별 애플리케이션
결과 기반 가격 책정 : 사용량이 아닌 측정 가능한 비즈니스 결과에 따라 요금 청구
AI 강화 제품 : 프리미엄 기능으로 AI 기능을 갖춘 기존 제품
데이터 네트워크 효과 : 고객 사용량이 증가함에 따라 개선되는 모델
플랫폼 생태계 : AI 공급자와 소비자를 연결하는 마켓플레이스 구축
전략적 의미

이러한 비즈니스 모델 진화를 모색하는 조직의 경우:

초기 단계 참여자 : 최종 상용화를 염두에 두고 기술 아키텍처를 설계하고, 다양한 상업적 제공에 맞게 재활용할 수 있는 모듈식 기능을 구축합니다.
전환 단계 참여자 : 여러 비즈니스 모델을 동시에 실험하고, 상업적 제안을 창출하기 위해 내부 생산성 향상을 기꺼이 활용하세요.
성숙기 플레이어 : 단위 경제를 최적화하고 유통을 확장하는 데 집중하고, 지속 가능한 가치 제공을 보장하기 위해 고객 성공 역량에 투자합니다.
AI 산업의 비즈니스 모델 진화는 기술 상용화의 전형적인 패턴을 보여줍니다. 소수의 사람만 이용할 수 있는 값비싼 전문 도구에서 유연한 소비 모델을 통해 이용 가능한 민주화된 역량으로 전환되는 것입니다.

이러한 비즈니스 모델의 변화를 예상하고 적응하는 조직은 AI 투자에서 지속 가능한 가치를 확보할 수 있는 가장 유리한 입장에 있게 될 것입니다.

요약: 이번 호에서!

핵심 통찰력: AI 도입에서 CapEx에서 OpEx로의 전환

AI 산업은 자본 집약적(CapEx) 인프라 투자에서 운영(OpEx) 수익 중심 모델로 근본적인 비즈니스 모델 전환을 겪고 있습니다.
업계가 완전히 OpEx 단계에 진입하기 전까지는 대량 도입 과 지속 가능한 가치 창출은 이루어지지 않을 것입니다.
CapEx 단계: 인프라 투자

비즈니스 모델은 높은 초기 비용으로 기반 역량을 구축하는 데 중점을 둡니다.
GPU, 맞춤형 하드웨어, 연구팀에 대한 투자
수익이 아닌 내부 생산성 향상 에 초점을 맞춘 ROI
긴 투자 회수 기간과 불확실한 재무 결과
자금 조달에는 일반적으로 자본 예산 이나 벤처 투자가 포함됩니다.
가치 제안: 비용 절감 , 자동화 및 경쟁적 위치
전환 단계: 하이브리드 접근 방식

비즈니스 모델은 CapEx와 OpEx 요소를 결합하기 시작합니다.
서비스 기반 가격 책정 및 상업 시범 도입
생산성 향상이 제품화 되기 시작합니다.
투자 대비 수익 비율을 핵심 지표로 강조
조직은 R&D와 시장 실험의 균형을 맞춥니다.
가격 혁신, 생태계 파트너십 및 제한된 시장 출시 테스트가 일반적입니다.
OpEx 단계: 수익 창출

비즈니스 모델은 확장 가능하고 예측 가능한 수익을 우선시합니다 .
인프라 지출에서 AIaaS(AI-as-a-Service) 제품 으로 전환
사용 기반 가격 책정 , ARR 및 SaaS 유사 지표 수용
시장 확장 , 고객 성공 , 단위 경제 에 집중
AI는 생태계와 플랫폼 에 통합되어 성장과 네트워크 효과를 촉진합니다.
해자로서의 비즈니스 모델 혁신

기술적 역량이 상품화됨에 따라 비즈니스 모델 혁신이 핵심 차별화 요소가 됩니다.
특정 산업에 맞춰진 수직 AI 솔루션
결과 기반 가격 책정 모델
지능을 더한 AI 강화 전통 제품
사용이 증가함에 따라 가치가 증가하는 데이터 네트워크 효과
AI 공급업체와 고객을 연결하는 플랫폼 생태계
단계별 전략적 의미

초기 단계(CapEx) 플레이어의 경우:

모듈 식 미래 지향적 아키텍처 구축
처음부터 상업화를 염두에 두고 디자인하세요
전환 단계 플레이어의 경우:

기술 개발 및 비즈니스 실험을 위한 병렬 트랙 실행
내부 도구를 외부 제품으로 재활용하는 데 열려 있어야 합니다.
성숙한(OpEx) 플레이어의 경우:

매출 확장 , 고객 유지 및 단위 경제 에 집중
장기적인 가치를 보장하기 위해 강력한 고객 성공 인프라를 구축하세요
키 테이크

AI 산업은 전형적인 기술 진화 패턴을 따릅니다.
자본이 많이 들고 장벽이 높은 도구 에서 민주화되고 확장 가능한 서비스 로 .

AI 생태계가 성숙해짐에 따라 기술뿐만 아니라 비즈니스 모델도 적응시키는 기업은 지속 가능한 가치를 확보할 수 있는 최적의 위치에 있게 될 것입니다.

출처 : 엄청난 제나로 쿠오파노, 비즈니스 엔지니어