TL;DR: 내가 만나는 모든 창업자는 같은 불안감에 사로잡혀 있습니다: "내 제품은 단순히 ChatGPT 래퍼인가?" 또는 "구글이 다음 주에 나를 죽이지 않을까?" 이러한 두려움은 타당합니다. 심지어 최고의 대학의 가장 똑똑한 학생들도 기존 기업의 그림자 때문에 창업을 주저하고 있습니다. 하지만 "해자"라는 개념은 사라지지 않았습니다; 단지 진화했을 뿐입니다. 코드를 보는 것을 멈추고 비즈니스 아키텍처를 보기 시작하면, 생존할 수 있는 7가지 반직관적인 방법이 있습니다.
여기 제임스입니다, 머큐리 테크놀로지 솔루션의 CEO입니다. 타이페이 - 2025년 12월 30일
"AI에는 해자가 없다"는 서사는 게으릅니다. Y 컴비네이터와 실리콘밸리의 최전선에서 우리가 보고 있는 바에 따르면, 방어 장벽은 기술에서 운영과 경제로 이동하고 있습니다.
여기 핵심 기술이 상품화될 때 방어할 수 없는 비즈니스를 구축하기 위한 청사진이 있습니다.
1. 초기에는 속도가 유일한 해자입니다
특허는 잊으세요. 5년 계획도 잊으세요. 초기 단계에서 당신의 유일한 이점은 당신이 구글이 아니라는 것입니다.커서(AI 코드 편집기)는 완벽한 사례 연구입니다. 그들은 "일일 스프린트" 리듬으로 운영합니다. 매 24시간마다 시계를 초기화하여 새로운 기능을 출시합니다. 구글과 오픈AI는 이럴 수 없습니다. 버튼을 출시하기 전에 제품 관리자, 법무 및 PR 검토를 거쳐야 합니다. 폴 그레이엄이 말하길: "초기 단계에서는 속도가 유일한 해자입니다."
2. 성을 먼저 짓고, 그 다음 해자를 파세요
창업자들은 방어할 것이 없을 때부터 방어에 집착합니다. YC의 "황금 규칙"은 간단합니다:
- 0 → 1: 성을 짓다 (고통스러운 문제를 해결하다).
- 1 → N: 해자를 파다 (방어를 구축하다).
고객의 "존재적 고통"을 해결하는 솔루션을 구축하지 않았다면, 당신의 해자는 빈 들판의 물웅덩이에 불과합니다. 보호를 최적화하는 것을 멈추고 가치를 최적화하는 것을 시작하세요.
3. 프로세스 파워: "슐렙"의 이점
해밀턴 헬머의 "프로세스 파워" 개념이 돌아왔습니다. 해커톤 데모는 최소한의 노력으로 80% 정확도에 도달할 수 있습니다. 하지만 기업 고객은 99% 정확도가 필요하며, 그 격차를 메우는 데는 막대한 지루한 엔지니어링 노력이 필요합니다.
- 그린라이트 (KYC) & 카사 (대출):그들은 환각을 감당할 여유가 없습니다. 단 하나의 오류가 수백만 원의 비용을 초래하기 때문입니다.
- 해자:많은 엔지니어들이 "슐렙 맹목증"에 시달립니다. 그들은 엣지 케이스 처리를 위한 지루한 작업을 싫어합니다. 만약 당신이 99%에 도달하기 위해 더러운 일을 할 의향이 있다면, 당신이 이깁니다.
4. 전환 비용 2.0: 깊은 통합
데이터 마이그레이션은 예전에는 잠금 장치였습니다. 이제 AI는 데이터를 쉽게 이동할 수 있게 합니다. 새로운 잠금 장치는 워크플로우 통합입니다. "해피 로봇"을 보세요.Happy Robot 그리고 DHL. 그들은 AI 에이전트를 DHL의 복잡한 물류 네트워크에 연결하는 데 6개월에서 12개월을 보냈습니다. 그 시스템이 가동되고 가치를 창출하게 되면, DHL은 경쟁자를 "오디션"하기 위해 그 시스템을 제거하지 않을 것입니다. 소비자에게는 방어막이 있습니다: 기억. AI가 당신의 맥락과 역사를 알고 있다면, 그것을 떠나는 것은 뇌 절제 수술을 받는 것처럼 느껴집니다.
5. 반대 위치 설정: 비즈니스 모델 공격하기
거대한 회사를 죽이는 방법은 이렇습니다: 그들이 할 수 없는 일을 하십시오. 전통적인 SaaS는 "좌석당 가격 책정"을 좋아합니다. 그것은 그들의 중독입니다.
- 갈등: AI 에이전트가 작동하면, 당신은 더 적은 인간이 필요합니다. 더 적은 인간은 더 적은 좌석을 의미합니다. 세일즈포스는 이것을 싫어합니다.
- 공격: Aoka와 같은 스타트업(HVAC 산업)은 "작업 완료"(성과 기반 가격 책정)에 대해 요금을 부과하며, 거래의 4-10%를 차지합니다. 그들은 효율성과 일치하고, 기존 기업들은 비대칭성과 일치합니다.6. 네트워크 효과: 데이터 플라이휠"사용자 규모"는 오래된 지표입니다. 새로운 지표는
데이터 플라이휠
입니다. 루프는: 사용 → 데이터 → 최적화 → 더 나은 제품입니다.커서: 무료 플랜에서도 모든 키 입력을 기록하여 완료 모델을 훈련합니다.
- 주목할 만한: 은행과 협력하여 어떤 공개 모델도 접근할 수 없는 개인 평가 데이터(eval)를 얻습니다. 당신은 사용자 기반을 구축하는 것이 아니라, 독점 데이터 세트를 구축하고 있습니다.
- 7. 규모의 경제 (앱 레이어) 우리는 규모의 경제가 대규모 모델 훈련에만 적용된다고 생각합니다. 잘못입니다. 애플리케이션 레이어에서도 규모를 구축할 수 있습니다.
Exa.ai
는 AI 검색을 위해 웹의 대규모 정적 인덱스를 구축했습니다. 이는 막대한 초기 자본(자본 지출)을 필요로 했습니다. 하지만 이제 구축이 완료되었으므로, 그들은 거의 제로의 한계 비용으로 수천 명의 고객에게 서비스를 제공할 수 있으며, 새로운 경쟁자는 막대한 초기 투자 장벽에 직면하게 됩니다.결론: 코드를 넘어 바라보세요 "기술 우선" 방어막 시대는 끝나고 있습니다. "시스템 우선" 방어막 시대가 시작되고 있습니다. 끊임없는 속도, 지루한 신뢰성, 또는 가격 모델의 혼란 등 제국을 구축할 기회는 존재합니다. 당신은 단지 LLM을 바라보는 것을 멈추고 비즈니스를 바라보아야 합니다.
머큐리 기술 솔루션: 디지털화를 가속화하십시오.
The era of "Tech-First" moats is ending. The era of "System-First" moats is beginning. Whether it’s relentless speed, boring reliability, or pricing model disruption, the opportunities to build an empire are there. You just have to stop staring at the LLM and start staring at the business.
Mercury Technology Solutions: Accelerate Digitality.
