2025년 서머
2025년은 명실상부한 "AI 에이전트의 해"가 될 전망입니다. 저희는 특히 유망하다고 생각하는 AI 에이전트 스타트업 아이디어를 몇 가지 준비했습니다. 이 중 일부는 현재 활발히 진행 중인 트렌드를 반영한 것이며, 다른 일부는 앞으로의 발전 방향을 예측한 내용입니다.
풀스택 AI 기업
YC의 저는 풀스택 AI 기업을 만드는 더 많은 창업자에게 투자하고 싶습니다. 풀스택 AI 기업이 무엇인지 예를 들어 설명해 드리겠습니다. LLM으로 이제 많은 법률 업무를 자동화할 수 있다고 가정해 봅시다. 이 아이디어를 바탕으로 두 가지를 시도해 볼 수 있습니다. 첫째는 AI 에이전트를 만들어 로펌에 판매하는 것입니다.
대부분 이렇게 접근합니다. 다른 하나는 직접 로펌을 시작하여 AI 에이전트를 직원처럼 활용하며 기존 로펌과 경쟁하는 것입니다. 이것이 바로 풀스택 방식입니다. 특히 변화가 더딘 기존 사업자들이 지배하고 있는 산업이라면 어디든 이 방식을 적용할 수 있습니다. 공룡 같은 기존 기업에 기술을 판매하는 대신, 그들을 직접 대체할 수도 있는 것입니다.
더 많은 디자인 창업자
더 많은 디자이너가 창업에 나서야 합니다. 앞으로 10년 동안 새로운 코딩 도구들 덕분에 그 어느 때보다 쉽게 제품을 만들고 출시할 수 있게 될 것입니다. 이로 인해 훌륭한 디자인의 중요성은 더욱 커질 것입니다. 많은 디자이너가 AI로 인해 일자리를 잃을까 걱정하는 요즘, 디자이너가 직접 AI를 활용해 자신만의 제품을 출시하고 회사를 설립하는 것이야말로 진정한 기회가 될 수 있습니다.
미래에는 디자이너가 곧 '창업가'가 될 것입니다. 디자이너는 이미 뛰어난 사용자 공감 능력, 문제 해결을 위한 집중력, 품질에 대한 높은 기준, 그리고 안목과 같이 훌륭한 창업가가 되기 위한 많은 자질을 갖추고 있습니다.
이러한 역량은 모든 창업팀에 필수적입니다. 에어비앤비나 스트라이프와 같은 YC의 대표적인 기업들이 탁월한 디자인으로 유명한 것은 우연이 아닙니다. 이런 뛰어난 디자인이 없었다면, 사용자들은 낯선 이의 집에 머무르거나(에어비앤비), 스트라이프를 통해 수십억 달러의 신용카드 거래를 안전하게 처리하는 것을 신뢰하지 못했을 것입니다.
이 회사들은 최고의 디자인이 없었다면 성공하지 못했을 것입니다. 따라서 저희는 더 많은 디자이너가 창업에 도전하기를 바라며, 초기부터 뛰어난 디자인과 안목을 핵심 가치로 삼는 팀에 투자하고 싶습니다.
음성 AI
우리는 기업과 다양한 방식으로 소통하지만, 거의 100년 동안 변하지 않은 소통 방식이 하나 있습니다. 바로 전화 통화입니다. 긴 대기 시간, 복잡한 음성 안내 메뉴, 그리고 별표나 우물정자 버튼을 누르던 경험, 다들 한 번쯤 겪어보셨을 겁니다. 결국 우리는 항상 실제 사람인 상담원과 통화하기를 원합니다. 다른 대안들이 썩 만족스럽지 않기 때문입니다. 하지만 새로운 음성 모델과 대화형 LLM은 이제 놀라울 정도로 발전했습니다.
이를 활용하는 스타트업들은 이제 사람과 거의 구별하기 어려운 음성 AI 봇을 만들고 있습니다. 정말 놀라운 발전이며, 그 핵심에는 이러한 모델의 품질 향상이 자리 잡고 있습니다. 오늘날 기업과 고객 사이에는 1조 건이 넘는 통화가 이루어집니다.
YC에서 저희가 즐겨 하는 일 중 하나는 미래를 살짝 엿보는 것입니다. 음성 AI 봇과 대화하는 것은 마치 미래를 경험하는 듯한 느낌을 줍니다. 마치 처음 자율주행 자동차를 탔을 때처럼, 그저 자연스럽게 잘 작동합니다.
과학적 발전을 위한 AI
화학, 생물학, 재료 과학 또는 운영 연구 같은 과학 응용 분야에 사용되는 많은 소프트웨어 도구는 수십 년 동안 거의 발전이 없었습니다. 이러한 도구들은 복잡한 신약 개발, 화학 공정 최적화, 금속 및 광업, 또는 전력망 최적화 문제를 해결하기 위해 기존의 표준적인 방법론과 박사급 연구 인력에 의존하는 경우가 많습니다. 특히, '테스트 타임 컴퓨팅(test-time computing)' 기술은 이러한 과학적 난제를 해결할 수 있는 새로운 유형의 스타트업 등장을 이끌고 있습니다. 저희는 AI를 활용하여 물리적인 제품이나 시스템이 더 빠르고 효율적으로 만들어지는 방식을 혁신하는 스타트업이 더 많이 등장하기를 기대합니다.
AI 개인 비서
수십 년 동안 다양한 생산성 앱이 등장했지만, 여전히 이메일은 쌓여가고 일정은 꽉 차 있으며 업무는 미완료 상태로 남곤 합니다. 아무리 뛰어난 정리 도구라 할지라도 해야 할 일을 추적하는 데 도움을 줄 뿐, 실제로 그 일을 처리해 주지는 못합니다.
최근 LLM 기술의 발전 덕분에, 이제 우리는 '해야 할 일' 목록을 '완료된 일' 목록으로 바꿀 수 있는 가능성을 보게 되었습니다. 저는 차세대 AI 개인 비서를 만드는 스타트업과 협력하고 싶습니다. 이 비서는 사용자의 업무, 일상, 소통 기록, 개인적인 선호도까지 깊이 이해하는 LLM 기반 시스템이어야 합니다.
개인적인 서신 내용, 프로젝트 진행 상황, 일정 관련 선호도까지 정확히 기억하고 사용자를 대신해 업무를 처리하는 AI를 상상해 보십시오. 특정 유형의 이메일에 사용자가 평소 어떻게 답장하는지 파악하여 답장 초안을 작성해주거나, 사용자의 승인을 받아 직접 발송까지 하는 비서를 생각해 보십시오.
어떤 회의를 주로 수락하고 어떤 회의는 거절하는지 이해하여, 생산성을 최적화하고 이동은 최소화하는 방식으로 일주일 일정을 자동으로 계획할 수도 있습니다. 과거에 완료했던 작업 방식이나 새로운 작업에 접근하는 패턴을 학습하여, 별도의 지시 없이도 반복적인 업무를 처리할 수 있습니다.
이는 단순히 메시지를 걸러내거나 일정을 자동으로 채워 넣는 수준을 넘어섭니다. 저는 사람인 개인 비서나 비서실장이 처리하는 업무를 실제로 수행할 수 있는 시스템을 보고 싶습니다. 이를 통해 사용자는 가장 중요한 일에만 집중할 수 있게 될 것입니다.
헬스케어 AI
미국 의료 시스템은 GDP의 17% 이상, 즉 4조 달러가 넘는 규모입니다. 이 중 3분의 1에 해당하는 1조 달러 이상이 단순 행정 업무에 소요된다는 추정이 있습니다. 미국은 세계 최고 수준의 의료 시스템을 갖추고 있지만, 안타깝게도 이러한 지출의 상당 부분은 불필요한 행정 업무에서 발생합니다.
예를 들어, 여러 의료 시스템 간의 상호 운용성이 낮거나 API가 없어, 사람이 직접 한 시스템에서 다른 시스템으로 데이터를 수동으로 옮겨야만 작업이 가능한 경우가 많기 때문입니다.
지난 2년간 PDF나 여러 시스템에서 데이터를 추출하고 정리하여, 에이전트를 통해 다른 시스템에 쉽게 입력할 수 있도록 지원하는 인프라를 구축하는 새로운 스타트업들이 등장했습니다.
높은 의료 행정 비용의 원인이 되었던 많은 작업들이 이제는 완전 자동화가 가능해졌습니다. 지난 12개월 사이에 기업들이 활용할 수 있는 뛰어난 LLM이 등장했기 때문입니다. 이러한 문제들을 해결함으로써 미국 의료 시스템의 효율성을 높이는 데 기여할 수 있습니다.
모두를 위한 AI 개인 튜터
컴퓨터를 사용해 사람들의 학습을 돕는다는 아이디어는 오랜 컴퓨터 애호가들의 꿈이었습니다. 이는 1940년대 버니바 부시(Vannevar Bush)의 메멕스(Memex) 구상, 60년대 JCR 리클라이더(J.C.R. Licklider)의 "Man-Computer Symbiosis" 논문, 그리고 70년대 앨런 케이(Alan Kay)의 다이나북(Dynabook) 제안까지 거슬러 올라갑니다. 궁극적인 목표는 모든 이를 위한 개인 맞춤형 학습 경험을 만드는 것이었지만, 현실적으로 구현하기는 어려웠습니다. 대부분의 온라인 교육 상품은 수강생 모두에게 동일한 내용을 제공합니다.
그리고 오늘날 AI 덕분에, 우리는 마침내 모든 사람을 위한 진정한 개인 맞춤형 교사를 만들 수 있게 되었다고 생각합니다. 최신 추론 기능은 복잡한 주제를 단계별로 나누어 분석함으로써, 아무리 어려운 내용이라도 명확하고 간단하게 설명할 수 있도록 도와줍니다. 최신 파운데이션 모델이 멀티모달 기능을 갖추게 되면서, 이제 애니메이션을 만들고 3D 객체를 조작하며 음성으로 개념을 설명하는 등 다양한 방식으로 내용을 전달할 수 있게 되었습니다.
우리는 이미 그랜트 샌더슨(Grant Sanderson)과 그의 유튜브 채널 '3blue1brown'처럼, 뛰어난 교육자 한 명이 아름다운 시각 자료와 애니메이션을 활용해 복잡한 개념을 얼마나 쉽게 이해시키는지 보아왔습니다. 이제 모든 주제에 대해 이와 동일한 수준의 설명이 가능해지고, 각 학습자의 필요에 맞춰 개인화되며, 심지어 대화형 AI 교사와 함께 제공된다고 상상해 보십시오. 이는 진정으로 세상을 바꿀 수 있는 일입니다. AI를 활용해 어떤 분야든 개인 맞춤형 학습 도구를 만들고 계신 분이 있다면, 꼭 이야기를 듣고 싶습니다.
로봇을 만들기 위한 소프트웨어 도구
로봇 공학 분야는 아직 챗GPT(ChatGPT)와 같은 혁신적인 순간을 맞이하지 못했지만, 저희는 그 순간이 머지않았다고 생각합니다. 모두가 로봇이 미래 기술이라는 점은 알고 있었지만, 이전 세대의 로봇은 가격이 비싸고 내구성이 약하며 통제된 환경에서만 작동했기 때문에 현실화하기 어려웠습니다.
파운데이션 모델의 급속한 발전 덕분에, 마침내 사람 수준의 인식 및 판단 능력을 갖춘 로봇을 만드는 것이 가능해졌습니다. 이것이 바로 그동안 부족했던 점입니다. 공상 과학 작품에는 소비자용 로봇 활용 사례가 많이 등장하지만, 실제 로봇 기술이 간과되어 왔으면서도 가장 즉각적으로 적용될 수 있는 분야는 B2B 시장입니다.
저희가 특히 유망하다고 보는 분야는 검사 로봇을 만드는 게코 로보틱스(Gecko Robotics) 같은 산업 현장 사례와, 존 디어(John Deere)에 인수된 자율 주행 트랙터 개발사 베어 플래그 로보틱스(Bear Flag Robotics) 같은 농업 분야 사례입니다.
저희는 다른 이들이 로봇을 개발하는 데 필요한 소프트웨어 도구를 만드는 분들에게 투자하고 싶습니다. 로봇 분야가 챗GPT(ChatGPT)와 같은 혁신을 맞이할 것이라고 확신하신다면, 꼭 연락 주십시오!
교육의 미래
교육은 세계에서 가장 규모가 크고 중요한 산업 중 하나이지만, 동시에 혁신이 가장 어려운 분야이기도 합니다. 현재 약 1억 명이 교육 분야에 종사하고 있으며, 매년 약 15억 명의 학생이 교육을 받고 있습니다. 전통적인 교수법과 학습 방식은 수십 년간 큰 변화가 없었지만, 이제 상황이 바뀔 조짐을 보이고 있습니다.
AI, 특히 대규모 언어 모델(LLM)의 등장은 우리가 가르치고 배우며 성과를 측정하는 방식을 근본적으로 바꿀 잠재력을 지니고 있습니다. 이 기술들은 교육 접근성을 크게 높이고 교육을 개인 맞춤형으로 바꾸며, 교사와 학습자 모두를 반복적인 작업에서 해방시킬 가능성이 있습니다.
학생들을 위한 새로운 맞춤형 학습 도구나 교사를 위한 채점 플랫폼 등이 이제 막 등장하기 시작했지만, AI가 이 분야에서 실제로 무엇을 이룰 수 있을지에 대해서는 아직 초기 단계에 머물러 있습니다. 가장 큰 과제 중 하나는 비즈니스 모델을 찾는 것입니다. 10억 명이 넘는 사람들이 교육에 참여하고 있지만, 예산은 매우 빠듯하고 구매 결정 주기는 악명 높을 정도로 깁니다. 10년, 20년 후를 내다볼 때, 교육이 지금과 똑같은 방식으로 계속될 것이라고 생각하기는 어렵습니다.
AI 주거 보안
소비자들은 매년 가정 보안에 200억 달러를 지출합니다. 그런데 이 시장의 주요 기업들은 수십 년간 기능 변화가 거의 없는 기존 업체들입니다. 한편, 상업용 보안 분야에서는 AI가 혁신을 일으키고 있습니다. 버카다(Verkada), 루마나(Lumana) 같은 기업들은 AI의 강력한 성능을 보여주고 있습니다.
상업용 건물에서는 얼굴 인식으로 문을 열고, 비디오 카메라는 의심스러운 행동을 감지하여 건물 관리자에게 푸시 알림을 보냅니다. 가상 AI 경비원은 확성기를 통해 침입자를 내쫓기도 합니다. 이는 범죄 발생을 사전에 막기 위함입니다.
링(Ring)은 비디오 초인종과 자석 도어 센서를 개발하여 10억 달러에 인수되었습니다. AI를 활용하여 사람들이 집에서 진정으로 안전하다고 느끼게 만드는 기업에게 얼마나 큰 기회가 열려 있을지 상상해 보십시오.
내부 에이전트 빌더
머지않아 모든 기업에는 한 가지 공통점이 생길 것입니다. 바로 모든 직원이 각자의 업무에서 반복적인 부분을 자동화하기 위해 자신만의 에이전트를 만들게 된다는 점입니다. 저희는 직원들이 이러한 에이전트를 만들 수 있도록 지원하는 인프라, 즉 '내부 에이전트 빌더'를 개발하는 창업자들에게 투자하고 싶습니다.
내부 에이전트 빌더란, 제가 하기 싫어하는 단순 반복 작업을 처리하는 에이전트를 만들 때 사용하는 도구입니다. 이 인프라는 제가 평소에 사용하는 다른 모든 소프트웨어와 연동될 수 있어야 합니다. 또한 권한을 관리하고, 민감한 데이터를 최신 LLM에 안전하게 전송할 수 있어야 합니다.
저희 YC에서도 이런 내부 에이전트 빌더를 만들어 활용하고 있습니다. 이를 통해 투자 조건서 검토부터 반복적인 회계 업무 처리까지 다양한 작업에 드는 시간을 줄이고 있습니다. 덕분에 저희는 단순 업무에서 벗어나, 인간만이 잘할 수 있는 고유한 가치를 창출하는 일에 더 많은 시간을 쏟을 수 있게 됩니다. 제 경우에는 그것이 바로 창업자들과 함께 일하는 것이고요! AI 네이티브 기업을 위한 핵심 인프라를 구축하는 데 관심 있는 분이라면, 꼭 이야기를 나눠보고 싶습니다.
AI 연구소
YC는 더 많은 AI 연구소에 투자하고자 합니다. 잘 알려지지 않았지만, YC는 오픈AI(OpenAI)의 첫 투자자였습니다. 사실 오픈AI(OpenAI)는 YC의 사내 연구소였던 와이씨 리서치(YC Research)에서 출발했습니다. 오픈AI(OpenAI)는 독립 AI 연구소라는 개념을 개척했고, 저희는 그 모든 과정을 가장 가까이에서 지켜보았습니다.
오픈AI(OpenAI)가 훌륭한 성과를 내고 있지만, AI 분야에는 여전히 해결되지 않은 문제들이 많으며, 새로운 연구소를 위한 기회 또한 무궁무진합니다. 간혹 사람들은 YC 프로그램에 참여하려면 3개월 안에 제품을 출시해야 한다고 생각합니다.
하지만 저희는 오픈AI(OpenAI)의 경우처럼 상용화까지 수년이 걸릴 수 있는 심도 깊고 개방적인 연구도 적극적으로 지원합니다. 최고의 연구자들이 자신의 관심사를 깊이 파고들 때, 종종 놀라운 결과로 이어진다는 것을 저희는 경험했습니다.
이메일을 위한 AI 음성 비서
저는 오직 목소리만으로 제 받은 메일함 처리를 도와줄 수 있는 팀을 만나고 싶습니다. 저는 매일 20분씩 운전해서 출근하는데, 그 시간에 이메일을 분류하고 답장을 쓰며 일정을 다른 사람에게 맡기는 등의 일을 처리하고 싶습니다. 만약 우리 모두가 매일 출근길에 이미 받은 메일함을 다 정리할 수 있다면 어떨까요?
바피(Vapi), 리텔(Retell) 또는 챗GPT(ChatGPT)의 고급 음성 모드 같은 기능을 사용해 보셨다면, 요즘 음성 에이전트의 성능이 얼마나 뛰어난지 아실 겁니다. 활용 범위는 단순히 운전 중 사용을 훨씬 넘어섭니다. 저는 직접 경험한 바 있습니다. 팔에 신경 손상을 입고 나서야 우리가 아주 기본적인 작업을 하는 데도 얼마나 키보드에 의존하고 있는지 깨달았습니다.
그리고 이메일은 매우 유용한 다목적 비서를 만드는 데 아주 좋은 시작점이 될 수 있습니다. 제 메일함에 접근 권한이 있다면 제 친구 관계, 계획, 글쓰기 스타일 등을 즉시 파악할 수 있을 테니까요. 이 분야에 도전하고 싶은 열정적인 팀이 있다면, 저는 기꺼이 함께 일하고 싶습니다.
개인 재무를 위한 AI
대부분의 사람들은 자신의 재무 문제에 있어 합리적이지 못합니다. 하지만 살아가는 동안 누구나 재무에 관한 여러 결정을 내려야만 합니다. 미래를 위해 얼마나 저축해야 할지, 적절한 위험을 감수하며 어디에 투자해야 할지, 부채와 세금은 어떻게 관리해야 할지 등 말입니다. 오늘 이러한 질문들에 어떻게 답하느냐가 미래에 원하는 일을 할 수 있는 자유를 결정짓게 됩니다.
지금까지는 이런 질문이 생기면 보통 친구에게 묻거나, 구글에서 검색하거나, 재정 상담가를 고용하거나, 은행에 문의하곤 했습니다. 하지만 이런 방법들은 그리 좋지 않습니다. 정보가 편향되어 있거나, 개인의 전체적인 재무 상태와 목표를 고려하지 못하기 때문입니다. 게다가 훌륭한 재정 상담가를 고용하는 데는 많은 비용이 듭니다.
LLM 기술을 활용하면, 모든 사람이 거의 무료로 개인 맞춤형 재무, 투자, 세금 관련 조언을 받을 수 있는 소프트웨어를 만들 특별한 기회가 열립니다. 이 소프트웨어는 API를 통해 사용자의 전체 재무 상태에 접근하여, 완전히 개인화되고 편향 없는 조언을 제공할 수 있을 것입니다. 만약 이런 서비스를 만들고 싶다면, YC 서머 배치(Summer batch)에 지원하는 것을 고려해 보십시오.
본 콘텐츠는 와이콤비네이터에서 모집 중인 "2025 Summer RFS"에 대한 소개 글입니다.
저는 전문 번역가가 아니기 때문에 오역이 있을 수 있습니다. 또한 본 글은 원저작자의 요청에 따라 불시에 삭제될 수 있습니다. 감사합니다.
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