Survive the AI Knife Fight: Building Products That Win - Brian Balfour, Reforge

영상 링크: Survive the AI Knife Fight: Building Products That Win — Brian Balfour, Reforge
채널명: AI Engineer

AI 난전에서 살아남기: 승리하는 제품을 만드는 방법 — 브라이언 발포, 리포지 핵심 요약

• 본 영상은 최근 45일간 AI 산업 내 엄청난 속도의 제품 출시와 경쟁 격화 현상을 사례(노션, 피그마, 애틀라시안, 앤트로픽, 구글, 오픈AI 등)로 설명하며 시작함.
• 대형 기업뿐 아니라, 매해 수많은 스타트업이 각 소프트웨어 카테고리별로 동시에 진입하며 생존 경쟁이 치열해지고 있음.
• 기술 시장에서 이미 ‘몇 년’이 아닌 ‘몇 달’만에 무너지는 기업(예: Chegg 90% 하락, Stack Overflow 트래픽 급감)들이 생겨나고 있음.
• 가장 중요한 질문은 “무엇을 만들 것인가, 그리고 왜 우리가 이길 것인가”이며, 이는 제품 관리의 본연의 역할임을 강조.
• 현재 환경에서는 ‘맞춤형 AI 모델 개발’ 고집 또는 ‘단순 챗봇 도입’에 함몰되는 두 가지 함정이 존재함.
• 경쟁 우위는 ‘AI’ 자체가 아니라, ‘독자적 데이터(문맥), 고유 기능, 고객의 미충족 니즈’의 조합에서 비롯됨.
• 차별화된 AI 제품 개발은 사전학습 모델 등 범용 AI 기능을 ‘레고 블록’처럼 조립하되, 자사만의 데이터 및 기능성과 접목해 시스템적 경쟁력을 창출해야 함.
• 실제 사례로 AI 노트테이커 ‘Granola’는 후발주자임에도 무수한 경쟁자를 뚫고 4천만 달러(약 5000만 달러) 투자, 40% 실제 사용 경험 등 실적을 올림.
• Granola 성공의 핵심은 독자적 데이터 축적, 사용자 맥락 중심의 기능, 미충족 니즈(자동 기록이 아닌, 사용자가 더 잘 기록할 수 있도록 지원)에 대한 탁월한 통찰이 결합된 점에 있음.
• 현대 AI 시장에서는 ‘해자(moat)‘의 수명이 612개월에서 23주로 단축되어, 끊임없는 속도전 및 혁신이 필수임을 강조함.
• 결론적으로 “고객의 미해결 문제 → AI 역량의 창의적 적용 → 고유 데이터 활용 → 제품의 AI 강화”라는 3대 레고 블록 조립과 지속적 혁신이 생존 전략의 핵심임을 역설함.

세부 요약 - 주제별 정리

최근 45일간 AI 업계에서 전례 없는 제품 출시와 경쟁 가속화 현상이 벌어지고 있음

• 최근 45일을 돌아보면, 수많은 제품 출시와 신생 경쟁자 등장으로 업계가 긴장과 혼돈의 도가니임.
• 예시: 노션이 Granola, Glean, ChatGPT 경쟁 제품을 출시했고, 피그마 또한 Canva, Framer, Illustrator 경쟁 제품을 내놓음.
• Atlassian, Anthropic, Google, OpenAI도 각 카테고리별로 수많은 AI 기능 및 경쟁 제품을 속속 추가.
• 각 소프트웨어 카테고리마다 동일 현상이 발생, 스타트업들도 대거 투자 유치하며 진입 중.
• 기존에 수년 걸리던 기업 몰락이 이제 수개월면 발생(예: Chegg 주가 90% 하락, Stack Overflow 부진은 ChatGPT 출시 직후 발생).

현재의 제품 경쟁 환경은 ‘블러디 배틀필드’와 같아 진입 및 차별화가 극도로 어려워짐

• 모든 애플리케이션 카테고리마다 수십 개의 경쟁자가 한꺼번에 진입하는 상황이 ‘게티스버그 전투’에 비유됨.
• 대형 테크기업(Microsoft, Google, Meta 등)의 신속한 움직임, 거대한 범용 AI 플랫폼(ChatGPT, Anthropic 등) 확장, 기술 패러다임의 월간 단위 급변, 스타트업 무더기 등장이라는 4중 압박이 전방위로 작동.
• 실제 실리콘 밸리 스타트업 ‘Reforge’의 설립자이자 25년 경력자인 Brian Balfour의 경험담 추가.
• 과거 허브스팟 CRM 런칭 당시도 힘들었으나, 지금은 그 10배 이상의 난이도로 업계 전반이 변화 중임.

‘무엇을 만들고 왜 우리가 이길지’라는 질문이 본질이며, 제품의 근본 역량을 좌우함

• 모든 엔지니어링, 인프라, 조직 구조 이전에 ‘우리가 어떤 제품을 만들 것이며 왜 승리할 것인지’를 명확히 답하는 것이 필수임.
• 제품 관리자(Sean Claus, Confluent CPO)의 인용: “아직 질문조차 나오지 않은 인사이트에서 우위가 나온다. 남이 행동하지 않는 통찰을 찾는 것이 핵심 경쟁력.”
• 과거에도 그랬지만, 지금은 이 ‘핵심 질문’에 답하는 난이도가 10배 높아진 상태임.

AI 제품 개발에서는 ‘맞춤형 모델 집착’과 ‘단순 챗봇 도입’이라는 두 가지 흔한 함정을 경계해야 함

• 첫 번째 함정: 독자적 모델/인프라 개발에 집착(불필요한 비용·자원 낭비 초래).
• 두 번째 함정: 별다른 차별성 없이 ‘기초적인 챗봇’ 등 시중 AI 기능만 단순 도입.
• 해결책은 그 중간 지점: 범용 AI(Lego block) 기능을 자신만의 데이터·기능과 조립해 새로운 시스템 구축.

차별화된 AI 제품의 경쟁우위는 ‘데이터, 기능성, 미해결 고객요구’에서 비롯됨

• 경쟁우위의 원천은 AI 자체가 아니라, ① 고유 데이터(문맥 제공), ② 차별적 기능성(워크플로우, 알고리즘 등), ③ 깊게 이해된 고객의 미충족 니즈에 있음.
• AI 모델·API 자체는 누구나 접근 가능하므로, 차별성은 ‘데이터+기능+문제이해’의 맞춤형 조합에서 생김.

AI 기능을 ‘레고 블록’처럼 조립하되, 고유 데이터와 독특한 기능을 접목하는 시스템적 접근이 필수임

• 범용 AI 기능(사전학습모델, 음성·이미지·텍스트 처리 등)은 레고 블록처럼 수조각씩 매년 늘어나는 상황.
• 이런 AI 레고 블록들은 누구나 활용할 수 있으므로, 실제 차별성은 자사 데이터의 독특함에서 생김.
• 예시: 실시간 데이터, 유저별 데이터, 산업 도메인별 데이터, 큐레이션·강화학습 등 다양한 방식의 데이터 융합 필요.
• 데이터의 ‘양’이 아닌, 범용 모델에 비해 ‘얼마나 더 추가 가치를 주는지’가 포인트임.

독자적 기능(워크플로우·알고리즘 등)은 AI 제품 실행력과 고객 경험에 ‘초능력’을 부여함

• 제품 내에 각종 워크플로우, 맞춤형 비즈니스 규칙, 외부/내부 통합 등 자체 기능성(기능 Lego block)이 경쟁력의 원천.
• AI가 사용자 행동에 어떻게 연결되고 실제 행동·결과로 이어지는지가 중요함.

데이터–AI–기능성의 ‘선순환 시스템(플라이휠)’ 구축이 장기 경쟁력을 좌우함

• 독자적 데이터로부터 AI가 맥락을 이해하며, 이에 기반해 더 나은 출력 및 서비스(예: 노트 서비스) 제공.
• 이 과정에서 새롭게 쌓인 데이터는 다시 시스템을 강화, 지속적으로 고유성 및 기능성을 높임(데이터–AI–결과의 플라이휠).
• 기능성 측면에서도 AI가 제품 내 기능을 직접 호출·강화할 수 있는 방식이 확대됨.

실제 사례: Granola가 AI 노트테이커 경쟁에서 ‘차별적 레고 블록 조립’으로 돌파구를 마련함

• Granola는 Fathom, Otter, Fireflies 등 수많은 기존 플레이어가 있던 AI 노트테이커 시장에 등장, 약 5천만 달러 투자 유치와 40%의 컨퍼런스 참여자 사용 경험을 달성.
• 기존 경쟁자·플랫폼(Zoom, Google Meet 등)의 AI 노트 기능이 전부 ‘기계가 사용자를 대신해 노트’에 치중했던 반면, Granola는 ‘사용자가 직접 더 나은 노트를 작성할 수 있도록 지원’이란 미충족 니즈 발견.
• Granola는 “맞춤형 모델 없이 시판 AI(Deepgram, Anthropic, OpenAI 등)를 활용, 자체 데이터를 활용해 새로운 출력(개선된 노트)에 집중.
• 자신만의 맥락 데이터(사용자 노트+자사 트랜스크립트 축적)를 활용해, 시간이 지날수록 고유성이 쌓이고 챗팅, 프로젝트/팀 워크스페이스, 하위 연동(예: CRM, HubSpot 동기화, 자동 업데이트 위키 실험 등) 등 신규 기능을 빠르게 추가.
• Granola는 Mac 앱 기반으로 회의 시작 시점 자동 판단, 시스템 사운드 접근/캘린더 연동 등 ‘사용환경 밀착형’ 기능 구현으로 강한 마찰력 확보.

AI 시장에선 해자의 유효기간이 급격히 단축되어, ‘끊임없는 기능 확장 및 혁신 반복’이 생존의 조건임

• 알터리메이터 캐피탈의 파트너 Jamon Ball의 인용: “진짜 해자는 작은 해자들을 차례로 쌓아올리는 것. 이제 해자의 유효기간이 612개월에서 23주로 단축.”
• 즉, 초기 레고 블록 조립(초기 제품 차별화)에서 멈추지 않고, 이를 발판 삼아 끊임없이 새 기능·확장·사용사례를 추구해야만 생존 가능.

AI 제품 전략은 ‘문제–AI 역량–데이터–기능–지속 혁신’이라는 선순환 식으로 요약될 수 있음

• 핵심 질문: 고객의 해결되지 않은 문제는 무엇인가?
• 두 번째: 어떤 AI 역량이 이를 새롭게 해결할 수 있는가?
• 세 번째: 우리만이 보유한 고유 데이터로 이를 어떻게 강화할 것인가?
• 네 번째: 우리 제품은 AI에게 어떤 초능력을 부여할 수 있는가?
• 이 세 가지 ‘레고 블록’을 조합·확장해, 반복적으로 경쟁우위를 확보해야 함.