저자: 글로벌 인큐베이터로의 전환
창업의 판도가 완전히 바뀌었습니다.
Y Combinator(YC)의 최신 2026년 봄 스타트업 위시리스트(RFS)에서 우리는 분명한 신호를 볼 수 있습니다. AI 기반 기술은 더 이상 단순한 마케팅 용어가 아니라 차세대 거대 기업을 구축하는 근본적인 논리입니다. 오늘날의 스타트업은 한때 "흔들 수 없는" 영역으로 여겨졌던 분야에 더 빠른 속도와 더 낮은 비용으로 도전할 수 있습니다.
이번에 Y Combinator는 소프트웨어뿐만 아니라 산업 시스템, 금융 인프라, 정부 거버넌스에도 관심을 기울이고 있습니다. 지난번 AI 물결이 "콘텐츠 생성"에 관한 것이었다면, 다음 물결은 "복잡한 문제 해결"과 "물리적 세계 재구성"에 관한 것이 될 것입니다.
Y Combinator가 면밀히 주시하고 있으며 투자에 적극적인 10가지 핵심 분야는 다음과 같습니다.
1. 제품 관리자를 위해 설계된 "커서".
지난 몇 년 동안 Cursor나 Claude Code 같은 도구들이 코드 작성 방식을 혁신적으로 바꿔놓았습니다. 하지만 이러한 붐은 더욱 근본적인 문제를 가리고 있습니다. 코드를 작성하는 것은 단지 목적을 달성하기 위한 수단일 뿐이며, "무엇을 정확히 만들어야 할지"를 파악하는 것이 핵심이라는 점입니다.
현재 제품 발굴은 여전히 "석기 시대"에 머물러 있습니다. 단편적인 사용자 인터뷰, 정량화하기 어려운 시장 피드백, 그리고 수많은 지라 티켓에 의존하고 있습니다. 이러한 과정은 극도로 수작업적이고 파편화되어 있습니다.
시장은 Cursor가 프로그래머를 지원하는 방식과 유사하게 제품 관리자를 지원할 수 있는 AI 기반 시스템을 시급히 필요로 합니다. 고객 인터뷰 녹음 파일과 제품 사용 데이터를 모두 업로드한 다음 "다음 단계는 무엇일까요?"라고 묻는 도구를 상상해 보세요.
단순히 막연한 제안만 하는 것이 아니라, 완벽한 기능 개요를 출력하고 구체적인 고객 피드백을 활용하여 결정의 근거를 제시합니다. 나아가 UI 프로토타입을 직접 생성하고, 데이터 모델을 조정하며, AI 코딩 에이전트가 실행할 구체적인 개발 작업을 세분화할 수도 있습니다.
인공지능이 점차 구체적인 코드 구현을 담당하게 됨에 따라 "제품 정의" 능력은 그 어느 때보다 중요해질 것입니다. "요구사항 파악"부터 "제품 정의"까지 완벽한 순환 고리를 만들어낼 수 있는 강력한 도구가 필요합니다.
2. 차세대 AI 기반 헤지 펀드
1980년대 몇몇 펀드들이 컴퓨터 기반 시장 분석을 실험하기 시작했을 때 월가는 비웃었습니다. 하지만 오늘날 양적 거래는 표준 관행이 되었습니다. 우리가 지금 비슷한 전환점에 서 있다는 사실을 깨닫지 못한다면, 다음 르네상스 테크놀로지스나 브리지워터 어소시에이츠의 등장을 놓치고 있을지도 모릅니다.
이 기회는 기존 펀드 전략에 AI를 "삽입"하는 데 있는 것이 아니라, AI 기반 투자 전략을 처음부터 구축하는 데 있습니다.
기존의 거대 양적 투자 회사들은 막대한 자원을 보유하고 있지만, 규제 준수와 혁신 사이의 경쟁에서 대응 속도가 너무 느립니다. 미래의 헤지 펀드는 인공지능 에이전트 무리에 의해 움직일 것입니다. 이 에이전트들은 인간 거래자 처럼 24시간 내내 10-K 보고서를 분석하고, 실적 발표를 청취하고, SEC 공시 자료를 검토하고, 애널리스트 관점 종합하여 거래를 실행할 수 있습니다.
이 분야에서 진정한 알파 수익은 인공지능이 투자 결정을 깊숙이 맡기도록 과감히 허용하는 새로운 플레이어들의 몫이 될 것입니다.
3. 서비스 지향 기업의 소프트웨어 혁신(AI 기반 에이전시)
오랫동안 디자인 회사, 광고 대행사, 로펌 등 모든 에이전시 모델은 규모 확장의 어려움이라는 막다른 길에 직면해 왔습니다. 이는 이들이 "개인의 시간"을 판매하는 방식이기 때문에 이익율 낮고, 성장이 인력 채용에 달려 있기 때문입니다.
인공지능이 이러한 교착 상태를 깨뜨리고 있습니다.
차세대 영업 담당자는 더 이상 고객에게 소프트웨어 도구를 판매하지 않을 것입니다. 대신, AI 도구를 활용하여 100배 더 효율적으로 결과를 도출한 후 최종 제품을 직접 판매할 것입니다. 즉, 다음과 같은 의미입니다.
디자인 회사는 AI를 활용하여 계약 체결 전에 완벽한 맞춤형 솔루션을 생성할 수 있으므로 기존 경쟁업체에 비해 상당한 이점을 얻을 수 있습니다.
광고 대행사는 값비싼 현장 촬영 없이도 AI를 사용하여 영화 같은 영상 광고를 제작할 수 있습니다.
로펌은 복잡한 법률 문서를 몇 주가 아닌 몇 분 만에 작성할 수 있습니다.
미래의 서비스 기업은 비즈니스 모델 측면에서 소프트웨어 기업과 더욱 유사해질 것입니다. 소프트웨어 기업처럼 높은 수익률을 누릴 뿐만 아니라 무한한 확장성도 갖게 될 것입니다.
4. 스테이블코인 금융 서비스
스테이블코인은 빠르게 글로벌 금융의 핵심 인프라로 자리 잡고 있지만, 그 위에 구축된 서비스 계층은 아직 제대로 개발되지 않은 상태입니다. GENIUS 및 CLARITY와 같은 법안의 진전으로 스테이블코인은 탈중앙화 금융(DeFi)과 전통 금융(TradeFi)의 교차점에 서게 되었습니다.
이는 규제 차익거래와 혁신을 위한 엄청난 기회를 제공합니다.
현재 사용자들은 흔히 "규정을 준수하지만 수익률이 낮은 전통적인 금융 상품"과 "수익률은 높지만 리스크 가 높은 암호화폐" 사이에서 선택해야 하는 상황에 놓여 있습니다. 시장에는 이러한 상황의 중간 지점이 필요합니다. 바로 규정을 준수하면서도 탈중앙화 금융(DeFi)의 장점을 모두 갖춘, 스테이블코인 기반의 새로운 금융 서비스입니다.
더 높은 수익률을 제공하는 저축 계좌든, 토큰화된 실물 자산(RWA)이든, 더 효율적인 국경 간 결제 인프라든, 지금이야말로 이 두 개의 평행 세계를 연결하기에 완벽한 시기입니다.
5. 기존 산업 시스템의 재편: 현대식 금속 공장
사람들이 "미국의 재산업화"에 대해 이야기할 때, 흔히 노동 비용에만 초점을 맞추지만, 정작 중요한 사실 하나를 간과합니다. 바로 전통적인 산업 시스템 설계 자체가 극도로 비효율적이라는 점입니다.
예를 들어 미국에서는 알루미늄이나 강관 조달에 8주에서 30주가 걸리는 것이 일반적입니다. 이는 노동자들의 게으름 때문이 아니라, 전체 생산 관리 시스템이 수십 년 전에 설계되었기 때문입니다. 이러한 구식 공장들은 "생산량"과 "가동률"을 추구하느라 속도와 유연성을 희생합니다. 게다가 높은 에너지 소비는 주요 문제점이며, 공장들은 종종 현대적인 에너지 관리 솔루션을 갖추고 있지 않습니다.
구조조정의 기회가 무르익었습니다.
인공지능 기반 생산 계획, 실시간 제조 실행 시스템(MES), 그리고 최신 자동화 기술을 활용함으로써, 우리는 근본적으로 리드 타임을 단축하고 이익율 향상시킬 수 있습니다. 이는 단순히 공장 가동 속도를 높이는 것을 넘어, 소프트웨어 정의 제조 공정을 통해 국내 금속 생산을 더욱 저렴하고 유연하며 수익성 있게 만드는 것을 의미합니다. 이는 산업 기반을 재건하는 데 있어 매우 중요한 단계입니다.
6. 정부 거버넌스 분야의 AI 업그레이드 (정부를 위한 AI)
인공지능(AI) 기업들의 초기 등장으로 기업과 개인은 놀라운 속도로 서류를 작성할 수 있게 되었지만, 이러한 효율성은 정부 부처에서는 한계에 부딪힙니다. 대량 디지털 신청서가 결국 정부의 후방 시스템으로 전달되는데, 이 시스템은 여전히 수작업으로 인쇄하고 처리하는 방식을 고수하고 있습니다.
각국 정부는 다가오는 데이터 폭증에 대처하기 위해 인공지능 도구를 시급히 필요로 한다. 에스토니아와 같은 국가들은 이미 '디지털 정부'의 초기 모습을 보여주었지만, 이러한 모델은 전 세계적으로 확산되어야 한다.
정부기관에 소프트웨어를 판매하는 것은 분명 쉽지 않은 일이지만, 그만큼 보상도 큽니다. 첫 고객을 확보하면 높은 고객 충성도와 엄청난 사업 확장 잠재력을 기대할 수 있기 때문입니다. 이는 단순한 사업 기회를 넘어 사회 효율성을 향상시키는 공공 서비스 사업이기도 합니다.
7. 육체노동을 위한 실시간 AI 안내
영화 "매트릭스"에서 네오가 컴퓨터에 연결되자마자 쿵푸를 순식간에 배우는 장면을 기억하시나요? 현실에서도 이와 유사한 "기술 주입" 방식이 등장할 예정인데, 그 방식은 뇌-컴퓨터 인터페이스가 아니라 실시간 인공지능(AI)의 지도입니다.
인공지능이 어떤 사무직 일자리를 대체할지 하루 종일 논하는 대신, 인공지능이 생산직 일자리를 어떻게 강화하는지 살펴보는 것이 어떨까요? 현장 서비스, 제조, 의료와 같은 분야에서 인공지능은 직접적으로 "행동"을 취할 수는 없지만, "보고" "생각"할 수 있습니다.
스마트 안경을 쓴 작업자가 장비를 수리하는 모습을 상상해 보세요. AI가 카메라를 통해 밸브를 인식하고 작업자의 귀에 직접 "저 빨간색 밸브를 잠그세요. 3/8인치 렌치를 사용하세요. 저 부품은 마모되었으니 교체해야 합니다."라고 말합니다.
멀티모달 모델의 성숙도, 스마트 하드웨어(스마트폰, 헤드폰, 안경)의 광범위한 보급, 그리고 숙련 노동력 부족이 결합되어 엄청난 수요가 발생했습니다. 기존 기업을 위한 교육 시스템을 제공하든, 완전히 새로운 "슈퍼 블루칼라" 인력 플랫폼을 구축하든, 이 분야에는 엄청난 잠재력이 있습니다.
8. 언어적 한계를 뛰어넘는 대규모 공간 모델
대규모 언어 모델(LLM)은 인공지능의 폭발적인 성장을 이끌었지만, 그 지능은 언어가 설명할 수 있는 범위에 한정됩니다. 인공 일반 지능(AGI)을 달성하려면 인공지능은 물리적 세계와 공간적 관계를 이해해야 합니다.
현재의 인공지능은 기하학, 3D 구조, 물리적 회전과 같은 공간 관련 작업을 처리하는 데 여전히 미흡합니다. 이는 인공지능이 물리적 세계와 상호작용하는 능력을 제한합니다.
저희는 대규모 공간 모델을 구축할 수 있는 팀을 찾고 있습니다. 이러한 모델은 기하학을 언어의 부속물이 아닌, 기본 원리로 다뤄야 합니다. 인공지능이 물리적 구조를 진정으로 이해하고 설계할 수 있도록 하는 팀은 차세대 OpenAI 수준의 기반 모델을 구축할 기회를 얻게 될 것입니다.
9. 정부 사기 수사관을 위한 디지털 무기고 (정부 사기 수사관을 위한 인프라)
정부들은 전 세계에서 가장 큰 의료비 구매자로서 매년 수조 달러를 지출하지만, 동시에 의료비 사기로 인해 막대한 손실을 입기도 합니다. 미국의 메디케어 시스템만 해도 부적절한 지급으로 인해 매년 수백억 달러의 손실을 보고 있습니다.
미국의 허위 청구 방지법(False Claims Act)은 일반 시민이 정부를 대신하여 사기 기업을 상대로 기소하다 하고 회수된 자금의 일부를 받을 수 있도록 합니다. 이는 사기 방지에 가장 효과적인 수단 중 하나이지만, 현재 절차는 매우 초보적입니다. 내부 고발자가 로펌에 단서를 제공하면 로펌은 필요한 서류를 수년에 걸쳐 수작업으로 수집해야 합니다.
이러한 목적에 특화된 지능형 시스템이 필요합니다. 단순한 대시보드가 아니라, 복잡한 PDF 파일을 자동으로 분석하고, 복잡한 유령 회사 구조를 추적하며, 파편화된 증거를 소송에 활용 가능한 문서로 정리할 수 있는 인공지능 탐정 같은 시스템이 필요합니다.
사기 피해 복구 속도를 10배 높일 수 있다면, 거대한 사업 제국을 건설할 수 있을 뿐만 아니라 납세자들의 세금도 수십억 달러 절약할 수 있을 것입니다.
10. LLM(법학 석사) 교육을 쉽게 만드세요
인공지능이 급속도로 발전하고 있음에도 불구하고, 대규모 모델을 학습시키는 과정은 여전히 끔찍할 정도로 어렵다.
개발자들은 매일같이 제대로 작동하지 않는 SDK 때문에 어려움을 겪고, 시작 직후 충돌하는 GPU 인스턴스를 디버깅하는 데 몇 시간을 허비하거나, 오픈 소스 도구에서 치명적인 버그를 발견하기도 합니다. 게다가 테라바이트 규모의 데이터를 다루는 악몽 같은 경험도 빼놓을 수 없습니다.
클라우드 컴퓨팅 시대가 Datadog과 Snowflake를 탄생시켰듯이, AI 시대에는 더 나은 "삽"이 절실히 필요합니다. 우리에게 필요한 것은 다음과 같습니다.
학습 과정을 완전히 추상화하는 API입니다.
매우 큰 데이터 세트를 손쉽게 관리할 수 있는 데이터베이스.
머신러닝(ML) 연구를 위해 특별히 설계된 개발 환경입니다.
학습 후 처리 및 모델 특화의 중요성이 점점 커짐에 따라 이러한 인프라는 미래 소프트웨어 개발의 초석이 될 것입니다.
