명확한 시야, 풀스택이면 정말 이길 수 있을까?

AI가 스타트업의 실행 범위를 넓혔지만, 전체 가치사슬보다 데이터·워크플로·고가치 결과가 축적되는 통제 지점을 장악하는 것이 중요함 산업 초기에는 통합형 제품이 성능과 신뢰성을 높이지만, 시장이 성숙하고 인터페이스가 표준화되면 이익은 성능을 결정하는 하위 시스템으로 이동함 방어력은 소유한 계층의 수가 아니라 독점적이고 밀도 높으며 반복 가능한 신호에서 나오므로, 학습이 누적되는 최소 충분 스택만 소유해야 함 OpenEvidence·Halter·Abridge·AI 네이티브 로펌은 접근·소유·통제를 서로 다르게 조합하며, 완전한 수직 통합도 통제 지점이 없으면 범용 데이터와 높은 비용만 남을 수 있음 인터페이스가 불안정하거나 성능이 구매자 기준에 못 미치고 소유 없이는 접근권을 확보할 수 없을 때만 통합이 필요하며, 나머지는 임대·라이선스·표준화해 보완재를 범용화하는 편이 유리함 AI가 다시 불러온 수직 통합 자산 경량형 모델이 벤처 시장에서 선호된 10년을 지나 수직 통합이 다시 주목받고 있음 AI가 소프트웨어의 더 많은 부분을 범용화하면서 독점 데이터, 맥락, 현실 세계의 피드백, 신뢰, 유통이 희소 자산으로 남는다는 논리임 이러한 흐름은 전통적인 기술·비즈니스 서비스를 넘어 AI 기반 주택 서비스, 건설사, 노인 주거 시설, 병원 시스템까지 확장됨 NFX의 “The AI Wrapper Is Dead”는 얇은 래퍼보다 가치사슬 전체를 소유하려는 수직적 사고가 필요하다고 봄 그러나 “모든 것을 소유한다”는 말은 경제성이 서로 다른 전략을 하나로 묶음 다제품 확장 물리적 자산 소유 하드웨어와 소프트웨어 결합 서비스 사업자 전환 시장의 다른 부문으로 수직 통합 AI는 벤처 지원 스타트업이 실행할 수 있는 경계를 넓히지만 최적 경계까지 결정하지는 않음 전체 스택을 소유해도 차별화되지 않은 데이터만 모으거나 모두와 같은 모델에 의존할 수 있음 집중된 경쟁사보다 운영 마찰이 크고 경제성이 나빠질 수도 있음 기존 수직 애플리케이션 기업들도 산업의 모든 매출을 흡수하기보다 학습이 축적되는 특정 업무 영역을 통제해 규모와 방어력을 확보해 왔음 제한된 통제 지점을 찾아야 하는 이유 Vertical AI의 목표는 SaaS와 마찬가지로 고객 워크플로의 통제 지점(control point) 을 소유하는 것임 통제 지점은 산업마다 다르며 기술 변화에 따라 이동함 일부 계층은 기술로 차별화됨 다른 계층은 범용화됨 LLM이 모든 수직 시장...