AI 경제의 새 시대: 2025년 에이전트 경제가 우리에게 가져올 기회

서론

인류 역사상 가장 큰 기회가 지금 우리 앞에 있습니다. 컴퓨터가 처음 발명되었을 때, 인터넷이 세상을 연결했을 때, 클라우드가 비즈니스 모델을 혁신했을 때—이 모든 순간들이 중요했지만, AI는 그 영향력의 규모와 속도에서 이 모든 혁명을 뛰어넘고 있습니다.

최근 세쿼이아 캐피털(Sequoia Capital)이 개최한 'AI Ascent' 행사에서는 AI 분야의 선도적 전문가들이 모여 우리가 마주한 이 거대한 기회에 대해 논의했습니다. 그들이 내린 결론은 단호합니다: 우리는 인류 역사상 가장 큰 창업 기회의 시대를 살고 있습니다.

왜 지금 이 순간이 그토록 중요한지, 2025년 에이전트 경제(Agent Economy)라는 새로운 패러다임이 어떻게 비즈니스와 사회를 재편할 것인지, 그리고 이 변화의 물결에서 어떻게 기회를 포착할 수 있는지 살펴보겠습니다.

왜 AI 혁명은 클라우드보다 10배 더 큰가?

AI 혁명이 클라우드 혁명과 근본적으로 다른 점은 그 규모와 범위에 있습니다. 클라우드가 등장했을 때, 소프트웨어 시장은 약 4,000억 달러 규모였습니다. 하지만 AI는 소프트웨어와 서비스 시장을 동시에 공략하고 있습니다.

AI는 단순한 도구를 넘어 협업자(Co-pilot)로, 그리고 완전한 자율 시스템으로 빠르게 진화하고 있습니다. 이는 모든 산업에 걸쳐 업무 방식의 근본적인 변화를 의미합니다.

왜 이런 변화가 지금 일어나고 있을까요? 두 가지 요인이 결정적입니다:

1. 기술적 성숙도: 대규모 언어 모델과 머신러닝 인프라가 마침내 실용적인 수준에 도달했습니다
2. 유례없는 분배 속도: 디지털 연결성과 플랫폼의 발달로 새로운 기술이 순식간에 전 세계로 퍼질 수 있게 되었습니다

실제 사례
ChatGPT가 출시되었을 때, 불과 5일 만에 100만 사용자를 확보했습니다. 이와 같은 성장 속도는 인스타그램(2.5개월), TikTok(9개월), 그리고 넷플릭스(3.5년)의 기록을 모두 뛰어넘는 것이었습니다. 이것이 바로 현대 기술 분배 생태계의 힘입니다.

과거 세일즈포스가 시작했을 때는 온라인에 단 2억 명만이 있었습니다. 지금은? 56억 명이 연결되어 있습니다. 레딧, 트위터(현재 X), 틱톡과 같은 플랫폼은 분배를 즉각적으로 만들어줍니다. 뛰어난 제품이라면 하룻밤 사이에 전 세계로 퍼질 수 있는 환경이 조성된 것입니다.

진정한 가치는 어디에서 창출될 것인가?

AI 생태계에서 가장 큰 질문 중 하나는 "누가 가장 큰 가치를 차지할 것인가?"입니다. 대규모 모델을 개발하는 OpenAI, Anthropic과 같은 기업들이 주목을 받지만, 세쿼이아는 명확한 관점을 제시합니다: 가장 큰 가치는 응용 계층(Application Layer)에서 창출될 것입니다.

클라우드와 모바일 혁명에서도 같은 패턴이 반복되었습니다. AWS가 중요한 인프라를 제공했지만, 그 위에서 작동하는 응용 프로그램들—Salesforce, Workday, Slack 등—이 더 큰 가치를 창출했습니다.

하지만 경쟁은 치열합니다. 기초 모델(Foundation Models) 기업들도 응용 영역으로 확장하고 있습니다. 이런 환경에서 스타트업이 이길 수 있는 방법은 무엇일까요?

특정 사용자, 특정 시장, 실제 워크플로우에 초점을 맞추는 것입니다. 넓게 가는 것이 아니라 깊게 파고드는 것이 스타트업의 승리 전략입니다.

AI 회사를 구축하는 방법: 95%는 기본, 5%는 AI 특화

AI 스타트업을 성공적으로 구축하는 비결은 무엇일까요? 세쿼이아에 따르면, 회사 구축의 95%는 시대를 초월한 기본 원칙을 따르는 것이고, 나머지 5%만이 AI에 특화된 요소입니다.

그 5%를 구성하는 AI 특화 요소는 다음과 같습니다:

1. 비전(Vision): 고객이 AI를 어떻게 활용해야 할지 모를 때, 당신은 명확한 의견을 제시할 수 있습니다
2. 제품(Product): 복잡한 문제에 대한 엔드투엔드 솔루션을 구축합니다
3. 엔지니어링(Engineering): 자체 제품의 사용 데이터로 데이터 플라이휠을 구축할 수 있습니다
4. 마케팅(Marketing): 해당 산업에 대한 깊은 이해를 바탕으로 소통합니다
5. 영업(Sales): 고객의 언어로 말하고 그들의 필요를 이해합니다
6. 지원(Support): 뛰어난 고객 지원으로 신뢰를 구축합니다

특히 데이터 플라이휠은 AI 비즈니스에서 중요한 차별화 요소입니다. 그러나 단순히 데이터를 모으는 것만으로는 부족합니다. 중요한 질문은 "내 데이터 플라이휠이 어떤 비즈니스 지표를 개선하는가?"입니다. 이에 대한 명확한 답이 없다면, 그것은 아마도 실제로 가치를 창출하지 못하고 있는 것입니다.

2025년 에이전트 경제(Agent Economy)가 열리고 있다

AI 기술의 진화 과정에서 가장 흥미로운 트렌드는 이른바 '에이전트 경제(Agent Economy)'의 부상입니다. 이것은 무엇을 의미할까요?

1년 전만 해도 AI 앱들의 사용자 참여도는 낮았습니다. 하지만 올해, AI 사용 패턴은 소셜 미디어와 유사한 수준으로 발전했습니다. ChatGPT는 이제 레딧 수준의 일일 사용량에 근접하고 있습니다. AI는 더 이상 새로운 장난감이 아니라 일상생활의 일부가 되어가고 있습니다.

우리는 개별 AI 도구에서 완전한 에이전트 네트워크로 빠르게 이동하고 있습니다. 이러한 에이전트들은 단순히 명령에 응답하는 것을 넘어, 협업하고, 추론하며, 함께 작업을 완료합니다. 세쿼이아는 이를 '에이전트 무리(Agent Swarms)'라고 부릅니다.

다음 단계는 에이전트 경제입니다: 에이전트들이 서로 대화할 뿐만 아니라 가치를 교환하고, 신뢰를 추적하며, 실제 시장 참여자처럼 행동하는 세계입니다.

에이전트 경제의 3대 기술적 과제정체성(Identity): 에이전트는 당신과 자신을 기억해야 합니다통신(Communication): AI를 위한 TCP/IP에 해당하는 통신 프로토콜이 필요합니다보안(Security): 실제로 만나지 않는 에이전트와의 상호작용을 위한 새로운 형태의 보안과 신뢰가 필요합니다

이것은 인간을 대체하는 것이 아닙니다. 오히려 우리에게 더 큰 레버리지를 제공합니다. 혼자서 창업한 창업자가 20명 규모의 팀이 할 수 있는 일을 해낼 수 있게 됩니다. 작은 회사가 거대 기업처럼 움직일 수 있게 되는 것입니다.

실제 적용 방법

AI 에이전트 경제의 잠재력을 활용하기 위한 구체적인 방법을 알아보겠습니다:

1. AI 에이전트에 대한 관리 마인드셋 개발하기
   • 에이전트에게 피드백 제공하기
   • 워크플로우 디버깅하기
   • 에이전트의 행동과 역할에 대한 의사결정하기
2. 확률적 사고방식(Stochastic Mindset) 채택하기
   • 모든 것이 예측 가능하거나 반복 가능하지 않다는 것을 받아들이기
   • 실행 스크립트가 아닌 '사고하는 시스템'을 관리한다는 관점 가지기
   • 높은 레버리지와 높은 불확실성에 편안해지기
3. 수직적 AI 애플리케이션에 집중하기
   • 특정 도메인의 문제 해결에 집중하기
   • 고빈도, 높은 위험도, 복잡한 데이터가 있는 분야 선택하기
   • 실제 워크플로우에 에이전트 통합하기

결론

AI 혁명은 우리 앞에 거대한 기회의 문을 열어주고 있습니다. 클라우드보다 10배 큰 이 시장은 모든 산업과 비즈니스 영역을 변화시키고 있습니다.

에이전트 경제는, 소프트웨어가 단순히 도구에서 협업자로, 그리고 마침내 자율적인 문제 해결사로 진화하는 새로운 패러다임을 제시합니다. 이 변화는 창업자와 기업가에게 전례 없는 레버리지를 제공하지만, 동시에 새로운 사고방식과 접근법을 요구합니다.

가장 중요한 통찰은 AI 회사 구축의 95%는 여전히 훌륭한 회사를 만드는 보편적인 원칙에 충실해야 한다는 것입니다. 나머지 5%에서 AI 특화 전략으로 차별화할 수 있습니다.

2025년으로 향하는 지금, 우리는 AI 에이전트들이 협업하고, 가치를 교환하며, 인간에게 전례 없는 레버리지를 제공하는 세계로 진입하고 있습니다. 이 기회를 놓치지 마세요—역사상 가장 큰 창업 기회가 바로 지금, 여기 있습니다.

여러분의 생각은?

여러분은 AI 에이전트 경제가 어떤 산업을 가장 먼저 변화시킬 것이라고 생각하시나요?

AI 에이전트들이 협업하는 세계에서, 인간의 역할은 어떻게 변화할까요?

이 글은 세쿼이아 캐피털의 'AI Ascent' 행사에서 논의된 내용을 기반으로 작성되었습니다.