Sequoia Capital: 다음 1조 달러 기업은 소프트웨어를 팔지 않고 직접 결과를 판다

원문 저자: Julien Bek

원문 번역: Shenchao TechFlow

가이드: 세쿼이아 캐피털 파트너 Julien Bek이 명확한 프레임워크로 글을 썼는데, 핵심 논지는 다음과 같다: 다음 1조 달러 기업은 소프트웨어 도구를 판매하지 않고, 직접 업무 성과를 판매할 것이다. 기업이 소프트웨어에 1달러를 쓸 때마다 서비스에는 6달러를 쓴다. AI가 '일을 하는' 비용을 0에 가깝게 만들 때, 진정한 기회는 Copilot(보조 도구)에 있는 것이 아니라 Autopilot(작업 자동 완료)에 있다.

그는 보험, 회계, 의료, 법률, IT, 조달, 채용, 컨설팅 등 서비스 산업의 자동화 기회를 하나씩 분석했으며, '지능 대 판단'과 '아웃소싱 대 내부' 두 차원으로 그린 기회 매트릭스 차트를 첨부했다. AI 창업자와 투자자 모두에게 참고 가치가 있다.

전문은 다음과 같다:

다음 1조 달러 기업은 서비스 회사로 위장한 소프트웨어 회사가 될 것이다.

AI 도구를 만드는 모든 창업자는 같은 질문을 하고 있다: 다음 버전 Claude가 내 제품을 하나의 기능으로 만들어 버리면 어떻게 하지? 이런 걱정은 타당하다. 만약 당신이 도구를 판다면, 당신은 모델과 경주를 하는 셈이다. 하지만 만약 당신이 일 자체를 판다면, 모델이 발전할 때마다 당신의 서비스는 더 빠르고, 더 저렴해지며, 경쟁하기 더 어려워진다. 한 회사는 매년 QuickBooks에 1만 달러를 쓰고, 결산을 위해 회계사에게 12만 달러를 지불할 수 있다. 다음 전설적인 회사는 직접 당신의 결산을 도와줄 것이다.

지능 대 판단

코드 작성은 주로 '지능'(intelligence)이다. 다음에 무엇을 해야 할지 아는 것은 '판단'(judgement)이다.

요구사항 문서를 코드로 번역하고, 테스트하고, 디버깅하는 것: 규칙은 복잡하지만 결국 규칙이다. 판단은 다르다. 경험과 안목이 필요하며, 수년간의 실천을 통해 쌓인 직관이 필요하다. 다음에 어떤 기능을 개발할지, 기술 부채를 질지 말지, 준비가 되지 않았을 때 언제 출시할지 결정하는 것.

1년 전, 대부분의 Cursor 사용자는 AI를 자동 완성 도구로 사용했다. 오늘날, 에이전트가 시작한 작업이 인간이 시작한 것보다 더 많다. 소프트웨어 엔지니어링은 모든 직업의 AI 도구 사용에서 절반 이상을 차지하며, 다른 모든 카테고리는 아직 한 자리 수에 머물러 있다. 이유는 소프트웨어 엔지니어링이 주로 지능 작업이기 때문이다. AI는 이미 그 선을 넘었다—대부분의 지능 작업을 자율적으로 완료하고, 판단은 인간에게 남겨둘 수 있다. 소프트웨어 엔지니어링이 여기에 가장 먼저 도달했지만, 그것은 모든 직업으로 확산될 것이다.

그림 설명: 각 직업별 AI 도구 사용 비율, 소프트웨어 엔지니어링이 다른 카테고리를 크게 앞섬

Copilot과 Autopilot

Copilot은 도구를 판다. Autopilot은 일을 판다.

최근까지 AI 모델은 지능과 판단 모두에서 여전히 발전 중이었기 때문에, 올바른 경로는 먼저 Copilot을 만드는 것이었다: AI를 전문가의 손에 넣어주고, 그들이 사용 방법을 결정하게 한다. Harvey는 로펌에, Rogo는 투자 은행에 판다. 전문가가 고객이며, 도구는 그들을 더 효율적으로 만들고, 그들은 결과물에 책임을 진다.

오늘날, 모델은 충분히 똑똑해져서, 일부 카테고리에서는 Autopilot을 직접 만드는 것이 최고의 출발점이다. Crosby는 NDA를 작성해야 하는 회사에 판매하고, 외부 법률 고문에게 판매하지 않는다. WithCoverage는 보험이 필요한 CFO에게 판매하고, 보험 중개인에게 판매하지 않는다. 고객은 직접 결과를 구매한다. 어떤 직업에서든, 작업 예산은 도구 예산보다 훨씬 크며, Autopilot은 첫날부터 작업 예산을 확보할 수 있다.

한 분야에서 지능이 차지하는 비중이 높을수록, Autopilot은 더 빨리 승리한다.

융합

오늘날의 판단은 내일의 지능이 될 것이다. AI 시스템이 각 분야에서 '좋은 판단이 어떤 모습인지'에 대한 독점 데이터를 축적함에 따라, 최전선은 이동할 것이다. Copilot과 Autopilot은 수렴할 것이다. Copilot에서 Autopilot으로의 전환은 이미 여러 카테고리에서 시작되었다. 하지만 시작 위치는 중요하다. 왜냐하면 그것이 Autopilot이 현재 어디에서 고객을 획득할 수 있는지 결정하고, 결국 판단 작업도 처리할 수 있게 해주는 데이터를 축적하기 시작할 수 있게 하기 때문이다.

Autopilot 전략: 아웃소싱이 진입점

소프트웨어에 1달러를 쓸 때마다, 서비스에는 6달러가 든다.

Autopilot의 TAM(총 시장 규모)은 한 카테고리의 모든 노동력 지출, 내부와 아웃소싱을 합친 것이다. 하지만 올바른 시작점은 아웃소싱이 이미 존재하는 곳이다.

만약 어떤 작업이 이미 아웃소싱되었다면, 그것은 세 가지를 말해준다. 첫째, 회사는 이미 그 작업이 외부에서 수행될 수 있다는 것을 받아들였다. 둘째, 깔끔하게 대체될 수 있는 기성 예산 항목이 존재한다. 셋째, 구매자는 이미 결과를 구매하고 있다. AI 네이티브 서비스 제공업체로 아웃소싱 계약을 대체하는 것은 공급업체를 교체하는 것이다. 내부 직원을 대체하는 것은 조직 개편이다.

전략은 다음과 같다: 아웃소싱된, 지능 집약적인 작업으로 진입한다. 유통을 확보한다. AI가 데이터를 축적함에 따라, 내부의, 판단 집약적인 작업으로 확장한다. 아웃소싱 작업은 쐐기이며, 내부 작업은 장기적인 TAM이다.

Crosby는 NDA로 진입했다: 명확히 정의된 작업, 주로 지능 작업, 대부분의 회사가 이미 외부 변호사에게 아웃소싱한다. 예산은 준비되어 있고, 범위는 명확하며, ROI는 즉각적이고, 대체는 마찰이 없다.

기회 지도

각 서비스 수직 분야를 '지능에서 판단'의 스펙트럼과 '아웃소싱에서 인소싱'의 비율로 그리면, 우선순위 지도를 얻을 수 있다. 괄호 안은 노동력 TAM이다. 아래 열거는 완전한 것이 아니다.

그림 설명: 각 서비스 수직 분야별 Autopilot 기회 매트릭스 (지능/판단 비율 및 아웃소싱/인소싱 비율에 따른 분포)

보험 중개 (1400-2000억 달러).

이 목록에서 가장 큰 시장. 표준 상업 보험은 매우 표준화되어 있다: 중개인의 부가가치는 본질적으로 다른 보험자 간 가격 비교와 양식 작성이며, 순수한 지능 작업이다. 유통 계층은 극도로 파편화되어 있으며, 수천 개의 작은 중개업체가 각각 동일한 프로세스를 실행하고 있으며, 어느 누구도 고객 관계를 통제하지 않는다. WithCoverage와 Harper는 흥미로운 신규 진입자다.

회계 및 감사 (미국 아웃소싱 부분만 500-800억 달러).

미국은 지난 5년간 약 34만 명의 회계사를 잃었으며, 동시에 수요는 증가했다. CPA의 75%가 은퇴에 가까우며, 자격증 취득 경로는 길고, 초봉은 기술 및 금융 산업에 뒤처진다. 이러한 구조적 부족은 회계 법인들이 거의 모든 다른 직업보다 더 빨리 AI를 수용하도록 추진하고 있다. Rillet은 AI 네이티브 ERP를 구축하여 직접 결산을 하고 있다. Basis는 회계 Copilot으로 시작했다.

의료 수익 주기 관리 (미국 아웃소싱 부분 500-800억 달러).

'의료'를 들으면 판단 집약적이라고 생각하지만, 청구 계층은 거의 순수한 지능 작업이다. 의료 코딩은 임상 노트를 약 7만 개의 표준화된 ICD-10 코드로 번역하는 것이다. 규칙은 복잡하지만 결국 규칙이다. 아웃소싱은 이미 성숙되어 있으며, 결과에 따라 비용이 청구된다. Autopilot은 단지 더 낮은 비용으로 같은 일을 하면 된다. Anterior가 가장 앞서 나가고 있다.

보험 청구 손해 평가 (TPA 포함 500-800억 달러).

보험 증권의 다른 쪽에서, 청구 손해 평가는 또 다른 독립적인 Autopilot 시나리오다. 표준 보험의 청구는 증권 언어에 따라 손해 목록을 대조하여 결정하며, 준비금을 설정하기 위해 보험 수리표를 사용한다. 손해 평가원 인력은 노령화되고 있으며, 이를 대체할 사람이 없다. 시장은 독립 손해 평가사와 Crawford, Sedgwick 같은 TPA에 대량으로 아웃소싱한다. 한 산업에, 적어도 두 개의 다른 Autopilot 기회가 있다. Pace는 청구 처리 Autopilot을 만들고 있으며, Strala는 AI 네이티브 TPA를 만들고 있다.

세무 자문 (300-350억 달러).

CPA 자격증 제도는 규제 장벽을 만들지만, 하위 80%-90%의 작업은 지능 작업이다. 세무 Autopilot이 한 관할 구역을 더 많이 커버할수록, 데이터 장벽은 더 깊어진다. 다중 관할 구역의 복잡성은 중소기업이 이를 아웃소싱하는 이유이기도 하다. 왜냐하면 어떤 내부 회계사도 모두 커버할 수 없기 때문이다. TaxGPT는 초기 진입자이며, 유럽에는 Skalar와 Ravical이 있다.

법률 사무 작업 (200-250억 달러).

계약서 작성, NDA, 규제 신고: 높은 지능 비중, 정기적 아웃소싱. 작업 산출물이 충분히 표준화되어 있고, 품질을 검증할 수 있기 때문에, 구매자는 깊은 법률 전문 지식 없이도 AI 산출물을 신뢰할 수 있다. Harvey는 부상하는 리더이며, 빠르게 Autopilot으로 전환하고 있다; Crosby와 Lawhive는 Autopilot 네이티브 신규 진입자다.

IT 관리형 서비스 (1000억 달러 이상).

모든 중소기업은 IT를 아웃소싱한다. 패치, 모니터링, 사용자 프로비저닝, 경고 분류: 지능 작업이 수천 개의 동일한 환경에서 반복 실행된다. 기존 소프트웨어 계층(ConnectWise, Datto)은 도구를 MSP에 판매한다. 아직 아무도 '당신의 IT가 작동합니다'라는 결과를 회사에 직접 판매하는 사람은 없다. Edra는 IT 프로세스를 자동화하고 있으며, Serval은 IT 지원을 자동화하고 있다.

공급망 및 조달 (2000억 달러 이상).

대부분의 기업은 상위 20% 공급업체만 진지하게 협상한다. 롱테일 공급업체는 완전히 방치되어 있다. 왜냐하면 사람이 이 일을 하는 것은 비용 효율적이지 않기 때문이다. 계약 누출은 조달 총 지출의 2%-5%를 차지한다. 진입점은 포기된 작업이다: 논증할 예산 항목도 없고, 대체할 기존 업체도 없으며, 그냥 공짜 돈만 있다. Magentic은 직접 조달 AI를 만들고 있으며, AskLio는 간접 조달을 한다. Tacto는 중형 시장을 위해 기록 시스템과 Copilot을 동시에 구축하고 있다.

채용 및 인력 파견 (2000억 달러 이상).

이 목록에서 가장 큰 서비스 시장. 채용 깔때기 상단(스크리닝, 매칭, 접촉)은 순수한 지능 작업이지만, 계약 체결과 문화 적합성 평가는 수년간의 패턴 인식으로 쌓인 판단에 의존한다. Autopilot의 진입점은 고용량, 저판단 직무로, 그곳의 매칭은 표준화되어 있다. Juicebox, Mercor, Jack & Jill은 전체 스펙트럼을 구축하고 있는 신흥 리더다.

경영 컨설팅 (3000-4000억 달러).

거대한 시장이지만, 작업은 주로 판단이다. 흥미로운 질문은 AI가 컨설팅을 지능 구성 요소(데이터 수집, 벤치마킹 분석)와 판단 구성 요소