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자신에게 묻는다면, “성공 가능성이 더 높은 AI로 무엇을 만들어야 할까요?” 이 게시물을 통해 당신은 답에 한 걸음 더 다가갈 수 있을 것입니다.

YCombinator(YC)는 전 세계적으로 가장 유명한 스타트업 엑셀러레이터 중 하나입니다. 혁신적인 회사를 식별하고 육성하는 그들의 능력은 다양한 산업에서 지진적 변화를 가져왔습니다. 인공지능의 부상과 함께 YC 지원 AI 스타트업은 모든 부문에서 AI의 미래를 위한 무대를 마련했습니다.

YC의 2023년과 2024년 코호트에서 AI 중심 스타트업 417개를 분석하면 의미 있는 패턴과 추세를 발견할 수 있으며, 이를 통해 AI를 구축할 때 어디에 에너지를 집중해야 할지 결정하는 데 도움이 됩니다.

이 글에서는 다음 내용을 살펴보겠습니다.

  • AI 스타트업을 위한 가장 인기 있는 산업
  • AI 혁신을 주도하는 주요 응용 프로그램
  • 어떤 AI 분야가 미개척 상태이며 혁신을 기다리고 있는가
  • 성공적인 YC 지원 창업자들의 공통적인 특성

AI 혁신을 주도하는 가장 인기 있는 산업

이 분석에서 가장 분명한 결론 중 하나는 특정 산업이 AI 도입의 온상이라는 것입니다. 데이터는 어떤 부문에서 가장 많은 활동과 투자가 이루어지고 있는지 보여줍니다.

  • 헬스케어/바이오테크: 45개 기업(10.8%)
    의료 및 바이오 기술 분야의 AI 애플리케이션이 빠르게 확장되고 있습니다. 다음과 같은 회사 엘리티아 머신 러닝을 사용하여 산모 사망률과 같은 중요한 문제를 해결합니다. 방대한 데이터 세트를 실시간으로 분석하는 AI의 능력은 의료 진단, 약물 발견 및 개인화된 의학과 같은 분야에서 없어서는 안 될 요소입니다. 헬스케어를 위한 AI 기반 솔루션에 중점을 둔 스타트업은 방대한 시장을 개척할 뿐만 아니라 생명을 구하는 문제를 해결하여 투자자들에게 특히 매력적입니다.
  • 핀테크: 38개 기업(9.1%)
    핀테크는 운영을 간소화하고 사기를 줄이며 고객 경험을 개선하기 위해 AI를 도입하고 있습니다. 한 가지 예는 다음과 같습니다. 아르키무스, AI를 사용하여 보험료를 감사하고 운영 효율성을 높이는 회사입니다. 금융 데이터와 AI의 예측 능력을 결합하면 알고리즘 거래에서 위험 관리에 이르기까지 많은 가능성이 열립니다. 금융 서비스 산업이 점점 더 데이터 중심이 되면서 AI 기반 핀테크 스타트업은 계속해서 폭발적인 성장을 보일 것입니다.
  • 개발자 도구: 37개 기업(8.9%)
    AI는 점점 더 개발자를 위한 도구가 되고 있습니다. 수도코드 AI를 사용하여 코딩 프로세스를 최적화합니다. AI로 증강된 개발자 도구는 프로그래머가 더 나은 코드를 작성하고, 더 효과적으로 디버깅하고, 반복적인 작업을 자동화하는 데 도움이 됩니다. AI가 소프트웨어 및 SAAS 개발에 더 많이 포함됨에 따라 이러한 도구는 디지털 변환의 다음 물결에 필수적입니다.
  • 영업/마케팅: 34개 기업(8.2%)
    판매 및 마케팅은 AI 혁신에 적합합니다. 마이카AI AI를 사용하여 판매를 간소화하고, 기업이 고객 행동을 더 잘 이해하고 캠페인을 최적화하도록 돕습니다. 판매에서 AI SAAS를 사용하는 것은 자동화에 관한 것이 아니라 대규모 개인화에 관한 것이며, 기업이 참여와 전환을 보다 효과적으로 추진하도록 돕습니다.
  • 교육: 18개 기업(4.3%)
    교육 기술(EdTech)은 AI를 활용하여 학생에게 개인화된 학습 경험을 제공합니다. 공부하다예를 들어, AI 기반 튜터를 제공하여 개별 요구 사항에 맞게 수업을 조정하여 보다 효율적이고 효과적인 학습 과정을 제공합니다. 교육 분야에서 AI의 잠재력은 자동화된 평가 시스템부터 학생의 진도에 따라 실시간으로 적응할 수 있는 개인화된 커리큘럼 생성에 이르기까지 광범위합니다.

이러한 산업은 AI 스타트업의 상당 부분을 차지하며 빠르게 성장하고 있어 영향력 있는 AI 제품을 구축하려는 창업자에게 이상적입니다.

B2B 대 B2C: 엔터프라이즈 AI SAAS의 우세

B2B와 B2C 스타트업의 분석은 가장 큰 기회가 있는 곳에 대한 추가적인 통찰력을 제공합니다.

  • B2B: 338개 기업(81.1%)
    B2B AI 스타트업이 시장을 장악하고 있으며, 기업이 운영을 최적화하는 데 도움이 되는 솔루션을 제공하는 데 중점을 두고 있습니다. 다음과 같은 회사 기가ML, 기업이 온프레미스에서 대규모 언어 모델(LLM)을 배포할 수 있게 해주는 것은 기업 환경에서 AI에 대한 상당한 수요를 강조합니다. 투자자들은 안정적이고 반복적인 수익 모델을 제공하기 때문에 B2B 스타트업을 선호하며, 기업은 종종 경쟁 우위를 제공할 수 있는 AI 솔루션에 대해 프리미엄을 지불할 의향이 있습니다.
  • B2C: 79개 기업(18.9%)
    B2C 스타트업이 전체에서 차지하는 비중은 작지만 소비자 대상 AI 애플리케이션에는 여전히 엄청난 잠재력이 있습니다. 다음과 같은 스타트업 렉스AI 기반 피트니스 코치인 는 소비자를 위한 개인화된 AI 솔루션이 인기를 얻고 있음을 보여줍니다. B2C 분야는 아직 충분히 탐색되지 않은 상태이므로 최종 사용자에게 의미 있게 제공할 수 있는 혁신적인 제품을 위한 여지가 여전히 있습니다.

주요 통찰력: AI 스타트업을 구축하고자 한다면 기업(B2B) SAAS에 집중하면 자금을 확보하고 초기 고객을 찾을 가능성이 높아질 것입니다. 그러나 AI가 해결할 수 있는 구체적인 문제점을 파악할 수 있다면 B2C 혁신을 위한 여지는 여전히 많습니다.

AI 인프라 대 애플리케이션: 분할된 초점

YC 지원 AI 스타트업의 또 다른 중요한 구별은 인프라와 애플리케이션입니다.

  • AI 인프라: 62개 기업(14.9%)
    AI 인프라 스타트업 등 엡실라더 빠른 오픈소스 벡터 데이터베이스를 제공하는 는 AI 개발을 지원하는 백엔드 시스템을 구축하는 데 중점을 두고 있습니다. 이러한 회사는 일반적으로 기업과 다른 AI 회사를 대상으로 AI 솔루션을 확장할 수 있는 도구를 제공합니다. 인프라 구축은 리소스 집약적이지만 AI 도입이 전 세계적으로 증가함에 따라 장기적인 보상을 제공합니다.
  • AI 응용 프로그램: 355개 기업(85.1%)
    YC 지원 AI 스타트업 대부분은 애플리케이션에 집중하여 특정 산업에 AI를 적용하는 도구를 만듭니다. 다음과 같은 회사 코르게아 취약한 코드를 수정하는 것과 같은 사이버 보안 문제를 해결하기 위해 AI를 사용합니다. 산업별 문제를 해결하는 AI 애플리케이션이 가장 큰 인기를 얻고 있으며, AI가 다양한 부문에 내장됨에 따라 이러한 추세가 계속될 것으로 예상됩니다.

주요 통찰력: 창업자는 높은 진입 장벽이 있지만 장기적으로 안정성을 제공하는 인프라에 집중할 것인지, 아니면 출시는 쉽지만 경쟁이 심한 애플리케이션에 집중할 것인지 고려해야 합니다.

AI 기반 자동화 대 AI 지원 워크플로

자동화는 산업 전반에 걸쳐 AI의 가장 중요한 사용 사례이지만 완전 자동화와 AI 지원 인간 작업 간에는 차이가 있습니다.

  • AI 기반 자동화: 129개 기업(30.9%)
    스타트업과 같은 오폰드라이브스루에서 패스트푸드 주문 접수를 자동화하는 , AI 기반 자동화를 선도하고 있습니다. 이러한 솔루션은 비용을 절감하고 효율성을 개선하여 기업에 매우 매력적입니다.
  • AI 지원 워크플로: 288개 기업(69.1%)
    다음과 같은 회사 건설적인 AI를 사용하여 인간 근로자를 대체하기보다는 지원합니다. 건설 팀의 조종사나 방사선과 의사처럼 인간의 역량을 향상시키는 AI 도구는 인간의 감독이 필수적인 산업에서 매우 중요합니다. 이러한 스타트업은 인간의 전문성과 경쟁하기보다는 보완하는 제품을 구축하여 성공을 거두고 있습니다.

미개척된 프런티어: AI 혁신을 위한 산업

일부 분야는 AI를 수용했지만 다른 분야는 아직 충분히 탐색되지 않아 선두 주자에게 상당한 기회를 제공합니다.

  • 조작: 4개 기업(1%)
    제조 부문은 AI 도입이 느렸지만 최적화의 잠재력은 엄청납니다. 예측 유지 관리를 통해 AI는 공급망을 혁신하고, 제품 품질을 개선하고, 가동 중단 시간을 줄일 수 있습니다.
  • 농업: 3개 회사(0.7%)
    농업은 아직 AI를 완전히 받아들이지 않은 또 다른 분야입니다. AI 기반 도구는 작물 수확량을 개선하고, 물 사용을 최적화하고, 폐기물을 줄일 수 있습니다. AI를 농업에 적용하는 스타트업은 지속 가능한 농업 관행에 대한 수요가 증가함에 따라 상당한 수익을 얻을 수 있습니다.
  • 에너지: 4개 기업(1%)
    AI는 에너지 소비를 최적화하고, 재생 에너지원을 통합하고, 그리드 관리를 개선할 잠재력이 있습니다. 세계가 지속 가능한 에너지 솔루션으로 이동함에 따라 AI는 현대 전력 시스템의 복잡성을 관리하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

주요 통찰력: AI를 이용해 산업을 혁신하고 싶다면 제조, 농업, 에너지와 같이 대표성이 부족한 분야에 집중하면 선두주자로서의 이점을 얻을 수 있습니다.

YCombinator의 AI 스타트업 데이터는 야심 찬 창업자들에게 명확한 로드맵을 제공합니다. B2B가 우세하지만 B2C 분야는 여전히 혁신의 여지가 많습니다. AI SAAS 솔루션은 인프라 솔루션보다 더 흔하지만 AI의 확장을 지원하는 기본 도구에 대한 요구가 커지고 있습니다.

헬스케어, 핀테크, 개발자 도구와 같은 분야에 집중함으로써 AI 스타트업을 가장 빠르게 성장하는 산업과 연계할 수 있습니다. 그러나 위험을 감수할 의향이 있다면 제조업과 농업과 같은 산업은 엄청난 파괴적 잠재력을 제공합니다.

AI로 무엇을 만들지 생각할 때, 폴 그레이엄의 조언을 기억하세요. 해결하고 싶은 문제에 집중하세요. AI는 산업 전체를 재편할 수 있습니다. 올바른 것을 선택한다면요.

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