원제: 2026년의 큰 아이디어: 2부
원작자: a16z New Media
작성: 페기, 블록비츠

편집자 주: 지난 한 해 동안 인공지능 분야의 혁신이 "모델 기능"을 재정의했다면, 오늘날의 트렌드는 "애플리케이션 로직"과 "산업 경계"를 재편하고 있습니다. 2026년까지 인공지능은 더 이상 수동적인 도구가 아니라 모든 워크플로에 능동적으로 통합되어 산업, 금융, 소비 및 기업 협업 전반에 걸쳐 포괄적인 혁신을 주도하는 보이지 않는 운영 체제가 될 것입니다.

a16z의 아메리칸 다이내미즘 및 앱 팀은 연례 보고서 "빅 아이디어 2026" 2부에서 2026년의 핵심 키워드를 "리팩토링"으로 꼽았습니다. 인프라 리팩토링, 배포 로직 리팩토링, 그리고 인간과 기계 협업의 경계를 재정립하는 것이 핵심입니다. 이러한 트렌드를 먼저 포착하는 기업이 향후 10년을 주도할 것입니다.

다음은 원문입니다.

어제 저희는 인프라, 성장, 생명 과학 및 건강 분야는 물론, 스피드런 팀이 2026년까지 스타트업이 해결해야 할 과제라고 생각하는 문제들을 다룬 "빅 아이디어" 시리즈의 첫 번째 편을 공개했습니다.

관련 기사: " a16z가 예측하는 2026년의 네 가지 주요 트렌드 (1부) "

오늘은 미국 다이내미즘 팀과 애플리케이션 팀의 관점을 소개하는 두 번째 파트를 준비했습니다. 내일은 암호화폐 팀의 더 많은 아이디어를 기대해 주세요.

아메리칸 다이내미즘 팀

데이비드 울레비치: AI 기반 산업 토대 구축

미국은 진정한 국가적 강점을 구성하는 경제 부문들을 재건하고 있습니다. 에너지, 제조업, 물류, 인프라가 다시 주목받고 있지만, 가장 중요한 변화는 인공지능(AI) 기반의 소프트웨어 중심 산업 기반이 부상하고 있다는 점입니다. 시뮬레이션, 자동화 설계, AI 기반 운영을 중심으로 하는 이러한 기업들은 과거를 재구성하는 것이 아니라 미래를 건설하고 있습니다.

이는 첨단 에너지 시스템, 고도로 로봇화된 제조, 차세대 광업, 그리고 생물학적 및 효소적 공정(다양한 산업 분야에 필요한 핵심 화학 전구체 생산) 등 엄청난 기회를 제공합니다. AI는 더욱 깨끗한 반응기를 설계하고, 자원 추출을 최적화하며, 더욱 효율적인 효소를 개발하고, 기존 운영자가 따라올 수 없는 통찰력을 바탕으로 자율적인 군집을 조율할 수 있습니다.

공장 밖에서도 이와 같은 변화가 일어나고 있습니다. 자율 센서, 드론, 그리고 최신 AI 모델을 통해 항만, 철도, 송전선, 파이프라인, 군사 기지, 데이터 센터와 같이 과거에는 종합적인 관리가 어려웠던 핵심 시스템들을 지속적으로 모니터링할 수 있게 되었습니다.

현실 세계에는 새로운 소프트웨어가 필요합니다. 이를 개발할 수 있는 기업가들이 다음 세기 미국의 번영을 이끌어갈 것입니다. 당신이 바로 그런 사람이라면, 함께 이야기해 봅시다.

에린 프라이스-라이트: 미국 공장의 부활

미국의 첫 번째 위대한 세기는 산업 강국으로서의 위상을 바탕으로 건설되었지만, 해외 아웃소싱과 사회 전체의 지속 가능한 발전 실패로 인해 그 강점을 상당 부분 잃었습니다. 그러나 이제 녹슨 톱니바퀴가 다시 돌아가고 있으며, 소프트웨어와 인공지능에 힘입어 미국 공장들이 부활하는 모습을 목격하고 있습니다.

2026년에는 에너지, 광업, 건설, 제조 분야의 과제를 해결하기 위해 기업들이 "공장식 사고방식"을 채택할 것으로 예상합니다. 이는 AI 및 자율 기술을 모듈식으로 도입하고, 숙련된 작업자와 협력하며, 복잡하고 맞춤화된 프로세스를 조립 라인처럼 운영하는 것을 의미합니다. 예를 들어, 복잡한 규제 및 승인 절차를 신속하고 반복적으로 처리하고, 설계 주기를 단축하며, 처음부터 제조 가능성을 고려하고, 대규모 프로젝트 조정을 효율적으로 관리하고, 자율 기술을 활용하여 사람이 수행하기 어렵거나 위험한 작업을 신속하게 처리하는 것 등이 있습니다.

헨리 포드의 100년 묵은 비전, 즉 처음부터 확장성과 반복 가능성을 고려한 계획을 최신 AI 기술과 결합한다면, 머지않아 원자로 대량 생산, 주택 수요 충족, 데이터 센터 구축 등을 초고속으로 달성하여 산업의 새로운 황금기를 열 수 있을 것입니다. 일론 머스크의 말을 빌리자면, "공장 그 자체가 제품입니다."

자비 엘름그렌: 차세대 관측 가능성은 디지털 세계가 아닌 물리적 세계에서 나타날 것입니다.

지난 10년간 소프트웨어 관찰 가능성은 디지털 시스템 모니터링 방식을 혁신적으로 변화시켜 로그, 메트릭, 트레이스를 통해 코드베이스와 서버를 투명하게 공개해 왔습니다. 이와 유사한 혁명이 물리적 세계에서도 곧 일어날 것입니다.

미국 도시들에 이미 10억 대 이상의 연결된 카메라와 센서가 설치됨에 따라, 물리적 관찰 가능성, 즉 도시, 전력망 및 기타 기반 시설이 어떻게 작동하는지 실시간으로 파악하는 능력은 시급하면서도 실현 가능한 과제가 되고 있습니다. 이러한 새로운 차원의 인식은 로봇 공학 및 자율 기술의 차세대 발전을 이끌어, 기계가 물리적 세계를 코드로 표현한 관찰 가능한 범용 네트워크에 의존할 수 있도록 할 것입니다.

물론 이러한 변화에는 실질적인 위험이 따릅니다. 산불을 감지하거나 건설 현장 사고를 예방하는 도구는 디스토피아적 악몽을 부추길 수도 있습니다. 차세대 승자는 대중의 신뢰를 얻고 개인정보를 보호하며 상호 운용 가능한 AI 기반 시스템을 구축하여 사회를 더욱 투명하게 만드는 기업이 될 것입니다. 이러한 신뢰할 수 있는 네트워크를 구축하는 기업이 향후 10년간 관찰 가능성의 개념을 재정의할 것입니다.

라이언 맥엔투쉬: 전기 산업 기술 스택이 세상을 발전시킬 것입니다.

다음 산업혁명은 공장 내부뿐만 아니라 공장을 가동하는 기계 내부에서도 일어날 것입니다.

소프트웨어는 우리의 사고방식, 설계 방식, 소통 방식을 혁신적으로 변화시켰습니다. 이제는 이동 방식, 건설 방식, 생산 방식까지 바꾸고 있습니다. 전기화, 신소재, 인공지능 분야의 발전이 융합되면서 물리적 세계에 진정한 소프트웨어 제어가 가능해지고 있습니다. 기계는 이제 스스로 감지하고, 학습하고, 행동할 수 있는 능력을 갖추기 시작했습니다.

이것이 바로 전기 산업 스택의 부상입니다. 전기 자동차, 드론, 데이터 센터, 그리고 현대 제조 산업에 동력을 공급하는 통합 기술이죠. 이 기술은 세상을 움직이는 원자와 그것들을 제어하는 비트를 연결합니다. 광물은 부품으로 정제되고, 에너지는 배터리에 저장되며, 전기는 전력 전자 장치로 제어되고, 움직임은 정밀 모터를 통해 전달되며, 이 모든 것은 소프트웨어에 의해 조율됩니다. 이것이 바로 물리적 자동화의 혁신을 뒷받침하는 보이지 않는 기반입니다. 소프트웨어가 단순히 자동차를 주문하는 것을 넘어 스스로 운전할 수 있게 해주는 것이죠.

하지만 핵심 소재 정제부터 첨단 칩 제조에 이르기까지 이러한 기술 스택을 구축하는 능력은 점차 사라지고 있습니다. 미국이 차세대 산업 시대를 주도하려면 그 기반이 되는 하드웨어를 통제해야 합니다. 전기 산업 스택을 장악하는 국가가 미래의 산업 및 군사 기술을 좌우할 것입니다.

소프트웨어는 세상을 집어삼켰고, 이제는 세상을 앞으로 나아가게 하는 원동력이 될 것이다.

올리버 슈: 자율형 연구실이 과학적 발견을 가속화한다

다중 모달 영역에서 모델 기능이 지속적으로 발전하고 로봇 조작 능력이 향상됨에 따라, 연구팀들은 자율적인 과학적 발견을 위한 노력을 가속화할 것입니다. 이러한 병렬 기술들은 가설 수립부터 실험 설계 및 실행, 추론, 결과 분석, 그리고 향후 연구 방향 설정에 이르기까지 폐쇄 루프 과학 탐구가 가능한 자율 연구실을 탄생시킬 것입니다. 이러한 연구실을 구축하는 팀은 인공지능, 로봇공학, 물리학 및 생명과학, 제조, 운영 등 다양한 분야의 전문 지식을 통합하는 학제 간 연구팀으로 구성될 것이며, "무인 연구실"을 통해 지속적인 학제 간 실험을 가능하게 하고 새로운 과학적 발견 시대를 열어갈 것입니다.

윌 비츠키: 주요 산업 분야의 데이터 확보 전략

2025년의 AI 시대는 컴퓨팅 파워 제약과 데이터 센터 구축으로 특징지어질 것이며, 2026년의 AI 시대는 데이터 제약과 차세대 데이터 전쟁의 최전선, 즉 핵심 산업 분야로 정의될 것입니다.

이러한 핵심 산업들은 잠재적인 비정형 데이터의 원천으로 남아 있습니다. 모든 트럭 배차, 계측기 판독, 유지보수 작업, 생산 실행, 조립 및 시험 발사는 모델 학습을 위한 자료를 제공합니다. 그러나 데이터 수집, 주석 처리 및 모델 학습은 산업 분야에서 일반적으로 사용되는 용어는 아닙니다.

이러한 데이터에 대한 수요는 부족하지 않습니다. 스케일(Scale), 머서(Mercer), AI 연구소와 같은 기업들은 끊임없이 공정 데이터(단순히 "무엇을 했는지"뿐만 아니라 "어떻게 했는지"까지 포함)를 수집하고 있으며, 이러한 "열악한 노동 환경에서 얻은 데이터" 한 단위당 높은 가격을 지불하고 있습니다.

기존의 물리적 인프라와 인력을 보유한 산업 기업들은 데이터 수집에 있어 비교 우위를 점하고 있으며, 이를 활용하기 시작할 것입니다. 이들 기업의 운영 과정에서 생성되는 데이터는 엄청난 양이며, 이러한 데이터를 거의 추가 비용 없이 자체 모델 학습이나 제3자에게 라이선스 제공에 활용할 수 있습니다.

또한 스타트업들이 등장하여 도움을 줄 것으로 예상됩니다. 이러한 스타트업들은 데이터 수집, 주석 및 라이선싱을 위한 소프트웨어 도구, 센서 하드웨어 및 SDK, 강화 학습 환경 및 훈련 파이프라인, 그리고 궁극적으로는 자체 개발한 지능형 기계에 이르기까지 조정 스택을 제공할 것입니다.

앱 팀

데이비드 하버: AI가 비즈니스 모델을 향상시킨다

최고의 AI 스타트업은 단순히 작업을 자동화하는 데 그치지 않고 고객의 경제적 이익을 극대화합니다. 예를 들어, 성공보수제 법률 분야에서는 로펌이 승소해야만 수익을 얻습니다. Eve와 같은 회사는 자체 개발한 결과 데이터를 활용하여 소송 성공률을 예측함으로써 로펌이 더 나은 사건을 선택하고, 더 많은 고객을 확보하며, 승소율을 높일 수 있도록 돕습니다.

AI는 비즈니스 모델 자체를 강화합니다. 비용을 절감할 뿐만 아니라 수익 증대에도 기여합니다. 2026년까지 이러한 현상은 모든 산업으로 확대될 것이며, AI 시스템은 고객의 니즈에 더욱 밀접하게 연계되어 기존 소프트웨어로는 달성할 수 없는 복합적인 이점을 창출할 것입니다.

아니쉬 아차리아: ChatGPT가 AI 앱 스토어로 거듭나다

소비재 제품 수명주기에는 세 가지 조건이 필요합니다. 바로 새로운 기술, 새로운 소비자 행동, 그리고 새로운 유통 채널입니다.

최근까지 AI 열풍은 앞의 두 가지 조건은 충족했지만, 새로운 유통 채널이 부족했습니다. 대부분의 제품은 기존 네트워크(예: X)나 입소문 마케팅에 의존했습니다.

OpenAI Apps SDK 출시, Apple의 미니 프로그램 지원, 그리고 ChatGPT의 그룹 메시징 기능 도입으로 이제 소비자 개발자들은 ChatGPT의 9억 명에 달하는 사용자에게 직접 접근하고 Wabi와 같은 미니 프로그램 네트워크를 통해 성장을 이룰 수 있게 되었습니다. 소비자 제품 수명주기의 마지막 단계인 이 새로운 유통 채널은 2026년에 10년에 한 번 있을 법한 소비자 기술 황금기를 촉발할 것으로 예상됩니다. 이 기회를 무시한다면 그에 따른 결과를 감수해야 할 것입니다.

올리비아 무어: 음성 프록시가 점차 세상을 장악하고 있다

지난 18개월 동안 기업 경영을 위한 실질적인 상호작용을 가능하게 하는 AI 음성 에이전트라는 개념은 공상 과학에서 현실로 옮겨갔습니다. 중소기업부터 대기업까지 수천 개의 기업이 음성 AI를 활용하여 약속 예약, 예약 완료, 설문 조사 실시, 데이터 수집 등을 진행하고 있습니다. 이러한 에이전트는 기업의 비용 절감과 매출 증대에 도움을 줄 뿐만 아니라, 직원들이 더욱 가치 있고 즐거운 업무에 집중할 수 있도록 해줍니다.

하지만 이 분야는 아직 초기 단계이기 때문에 많은 기업들이 여전히 "음성 접수" 단계에 머물러 있으며, 한두 가지 유형의 통화만 솔루션으로 제공하고 있습니다. 저는 음성 상담 서비스가 완전한 워크플로우(잠재적으로 멀티모달 방식 포함)를 처리하고 나아가 고객 관계 관리의 전 과정을 관리할 수 있도록 확장되는 모습을 기대합니다.

이는 비즈니스 시스템에 더욱 깊이 통합된 에이전트를 통해 더욱 복잡한 상호 작용을 처리할 수 있는 자유를 부여하는 것을 의미합니다. 기본 모델이 지속적으로 개선됨에 따라 에이전트는 이제 도구를 호출하고 시스템 전반에서 작동할 수 있게 되므로 모든 기업이 비즈니스의 핵심적인 측면을 최적화하기 위해 음성 기반 AI 제품을 도입하지 않을 이유가 없습니다.

마크 앤드루스코: 예고 없이 등장하는 능동형 앱들

2026년은 일반 사용자에게 팝업 알림이 뜨는 시대가 끝나는 해가 될 것입니다. 차세대 AI 애플리케이션은 눈에 보이는 입력 알림이 완전히 사라질 것입니다. 사용자의 행동을 관찰하고 검토할 작업을 사전에 제안할 것입니다. IDE는 사용자가 말하기도 전에 리팩토링을 제안하고, CRM은 통화 종료 후 자동으로 후속 이메일을 작성하며, 디자인 도구는 작업하는 동안 다양한 변형을 생성할 것입니다. 채팅 인터페이스는 보조적인 역할만 하게 될 것이고, AI는 명령이 아닌 의도에 따라 작동하며 모든 워크플로에 스며드는 보이지 않는 기반이 될 것입니다.

앤젤라 스트레인지: AI는 은행 및 보험 인프라를 진정으로 혁신할 것이다.

많은 은행과 보험 회사들이 이미 문서 처리 및 음성 상담과 같은 AI 기능을 기존 시스템에 추가했지만, AI가 금융 서비스를 진정으로 혁신하려면 근본적인 인프라를 재구축해야 합니다.

2026년까지 인공지능(AI)을 최대한 활용하기 위한 업그레이드를 하지 않을 경우의 위험이 실패할 경우의 위험보다 훨씬 커질 것입니다. 대형 금융 기관들은 기존 공급업체와의 계약을 만료시키고 AI 기반의 새로운 대안을 도입하기 시작할 것입니다. 이러한 기업들은 더 이상 과거의 분류 체계에 얽매이지 않고, 기존 시스템과 외부 소스에서 얻은 데이터를 중앙 집중화, 표준화 및 강화하는 플랫폼으로 거듭날 것입니다.

결과는 어땠나요?

워크플로가 크게 간소화되고 병렬화되어 시스템과 인터페이스 간 전환이 필요 없어집니다. 예를 들어, 주택 담보 대출 시스템 내에서 수백 개의 작업을 병렬로 확인하고 처리할 수 있으며, 상담원은 더욱 간단한 작업도 처리할 수 있습니다.

기존의 범주들은 통합되어 더 큰 새로운 범주를 형성할 것입니다. 예를 들어, 고객 KYC 데이터는 온보딩 및 전환 모니터링 데이터와 통합되어 단일 위험 관리 플랫폼으로 활용될 수 있습니다.

이러한 새로운 분야에서 승자는 기존 거대 기업보다 10배 더 커질 것입니다. 시장 규모가 커지고 소프트웨어 시장이 노동 시장을 집어삼키고 있기 때문입니다. 금융 서비스의 미래는 기존 시스템에 AI를 적용하는 것이 아니라 AI 기반의 새로운 운영 체제를 구축하는 데 있습니다.

조 슈미트: 전방 배치 모델을 통해 기업의 99%에 AI를 도입할 수 있습니다.

인공지능(AI)은 우리 세대에서 가장 흥미로운 기술적 혁신입니다. 하지만 지금까지 스타트업 매출의 대부분은 실리콘 밸리, 특히 샌프란시스코 만 지역에 위치한 상위 1% 기업이나 그 네트워크에 속한 기업들에 집중되어 있습니다. 이는 당연한 결과입니다. 기업가들은 직접 사무실을 방문하거나 이사회에 있는 벤처캐피탈리스트와 연락하는 등 쉽게 접촉할 수 있는 기업에 투자하고 싶어하기 때문입니다.

2026년이 되면 이러한 추세는 역전될 것입니다. 기업들은 인공지능 관련 기회의 대부분이 실리콘 밸리 외부에 있다는 사실을 깨닫게 될 것이며, 새로운 기업가들은 기존의 대규모 산업 내에 숨겨진 기회를 발굴하기 위해 선제적 도입 모델을 채택할 것입니다. 이러한 기회는 시스템 통합 및 구현 회사와 같은 전통적인 컨설팅 및 서비스 산업과 제조업과 같이 성장 속도가 느린 분야에서 엄청난 잠재력을 지니고 있습니다.

시마 앰블: AI는 포춘 500대 기업에서 새로운 오케스트레이션 계층과 역할을 만들어내고 있습니다.

2026년까지 기업들은 개별 AI 도구에서 벗어나 마치 디지털 팀을 조율하듯 기능해야 하는 다중 에이전트 시스템으로 더욱 전환할 것입니다. 에이전트가 계획, 분석, 실행과 같은 복잡하고 상호 의존적인 워크플로우를 관리하기 시작하면서 조직은 업무 구조와 시스템 전반에 걸친 컨텍스트 흐름을 재고해야 합니다. AskLio와 HappyRobot 같은 기업들은 이미 단일 작업뿐 아니라 프로세스 전반에 걸쳐 에이전트를 배포하고 있습니다.

포춘 500대 기업들은 이러한 변화를 가장 절실히 느낄 것입니다. 이들은 사일로화된 데이터, 조직적 지식, 그리고 운영상의 복잡성을 가장 많이 보유하고 있으며, 이러한 자산의 상당 부분은 인간의 두뇌에 저장되어 있습니다. 이러한 맥락을 자율적인 작업자들이 공유하는 기본 구조로 변환하면 의사 결정 속도가 빨라지고, 프로세스 주기가 간소화되며, 더 이상 세부적인 관리 감독에 의존하지 않는 엔드투엔드 프로세스가 가능해질 것입니다.

이러한 변화는 리더들이 역할과 소프트웨어를 재구상하도록 만들 것입니다. AI 워크플로 설계자, 에이전트 관리자, 디지털 작업자 집단의 운영 및 감사를 담당하는 거버넌스 책임자와 같은 새로운 기능들이 등장할 것입니다. 기존의 기록 관리 시스템 외에도 기업은 다중 에이전트 상호 작용을 관리하고, 상황을 판단하며, 자율 워크플로의 신뢰성을 보장하는 조정 시스템이 필요할 것입니다. 인간은 엣지 컴퓨팅 환경과 가장 복잡한 사례 처리에 집중하게 될 것입니다. 다중 에이전트 시스템의 등장은 단순한 자동화의 다음 단계가 아니라, 기업 운영 방식, 의사 결정 방식, 가치 창출 방식의 구조적 변화를 의미합니다.

브라이언 킴: 소비자용 AI는 '나를 도와주는 것'에서 '나를 이해하는 것'으로 변화하고 있습니다.

2026년은 소비자용 AI 제품이 생산성 향상에서 연결성 강화로 전환되는 해가 될 것입니다. AI는 더 이상 단순히 업무 처리를 돕는 데 그치지 않고, 자기 자신을 더 명확하게 이해하고 더욱 견고한 관계를 구축하는 데 도움을 줄 것입니다.

물론 이것은 어려운 일입니다. 수많은 소셜 AI 제품들이 출시되었다가 실패했습니다. 하지만 멀티모달 컨텍스트 창과 추론 비용의 감소 덕분에 이제 AI 제품은 사용자가 챗봇에게 말하는 내용뿐만 아니라 삶의 모든 측면에서 학습할 수 있습니다. 상상해 보세요: 진솔한 감정적 순간들을 담은 사진 앨범, 대화 상대에 맞춰 조정되는 1:1 메시지 및 그룹 채팅 모드, 스트레스 상황에 따라 변화하는 일상 습관 등을 말입니다.

이 제품들이 출시되면 우리 일상생활의 일부가 될 것입니다. 전반적으로 "See Me" 제품은 "Help Me" 제품보다 사용자 유지 메커니즘이 더 뛰어납니다. "Help Me" 제품은 지불 의사가 높은 개별 작업을 통해 수익을 창출하고 구독 유지율을 최적화하는 반면, "See Me" 제품은 지속적인 일상 상호작용을 통해 수익을 창출합니다. 이는 지불 의사는 낮지만 사용 패턴의 지속성은 더 높습니다.

사람들은 이미 끊임없이 데이터를 가치 있는 것으로 교환하고 있습니다. 문제는 그들이 얻는 것이 과연 가치 있는 것인가 하는 점입니다. 그리고 머지않아 이것은 현실이 될 것입니다.

킴벌리 탄: 새로운 모델 기본 요소가 전례 없는 기업 형태를 열어줍니다

2026년에는 과거에는 불가능했지만 추론, 멀티모달 컴퓨팅, 컴퓨터 조작과 같은 모델 분야의 혁신 덕분에 가능해진 기업들이 등장할 것입니다. 지금까지 많은 산업(예: 법률 또는 고객 지원)에서는 향상된 추론 기능을 활용하여 기존 제품을 개선하는 데 그쳤습니다. 하지만 핵심 제품 기능이 이러한 새로운 모델 기본 요소에 의해 완전히 좌우되는 기업들은 이제 막 등장하기 시작했습니다.

추론 능력의 발전은 복잡한 금융 청구 평가나 집중적인 학술 또는 분석 연구(예: 청구서 분쟁 판정) 처리와 같은 새로운 기능을 가능하게 합니다. 멀티모달 모델은 물리적으로 기반을 둔 산업(예: 제조 현장 카메라)에서 잠재적인 비디오 데이터를 추출할 수 있도록 합니다. 또한 컴퓨팅 파워는 데스크톱 소프트웨어, 부실한 API 및 파편화된 워크플로로 인해 오랫동안 가치가 갇혀 있던 광범위한 산업 분야에서 자동화를 가능하게 합니다.

제임스 다 코스타: AI 스타트업은 다른 AI 스타트업에 제품을 판매하여 규모를 확장합니다.

지금은 AI 제품 개발 주기에 힘입어 전례 없는 기업 창출이 이루어지고 있는 시대입니다. 하지만 이전과는 달리, 기존 대기업들은 가만히 앉아 있는 것이 아니라 적극적으로 AI를 도입하고 있습니다. 그렇다면 스타트업은 어떻게 성공할 수 있을까요?

스타트업이 유통권을 확보하는 가장 강력하면서도 과소평가된 방법 중 하나는 스타트업 초기 단계, 즉 완전히 새로운 사업체(신생 기업)를 대상으로 서비스를 제공하는 것입니다. 스타트업 단계의 고객을 유치하고 그들과 함께 성장한다면, 고객 기반이 확대됨에 따라 대기업으로 성장할 수 있습니다. Stripe, Deel, Mercury, Ramp와 같은 기업들이 이러한 전략을 따랐습니다. 실제로 Stripe의 고객 중 상당수는 회사 설립 당시에는 존재하지도 않았습니다.

2026년에는 이러한 신규 사업 중심의 스타트업들이 다양한 기업용 소프트웨어 분야에서 규모를 확장하는 모습을 볼 수 있을 것입니다. 그 비결은 간단합니다. 더 나은 제품을 만들고 기존 거대 기업에 얽매이지 않는 새로운 고객에게 집중하는 것입니다.

계속 지켜봐 주세요. 내일 암호화폐 팀의 창의적인 아이디어를 몇 가지 공유하겠습니다.

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