Surfers 3기

AI 래퍼 SW
산업 현황 살펴보기

밍글랩스 남형걸26년 8월 12일

Surfers 3기

목차

1. AI 래퍼란

Surfers 3기

AI 래퍼란

정의

“GPT 같은 파운데이션 모델 위에
UI만 구현해서 만든 소프트웨어”
를 뜻합니다.

Surfers 3기

AI 래퍼란

특징

AI 래퍼는 만들기가 쉬워서
도메인 별로 정말 많이 쏟아지고 있습니다.

Surfers 3기

AI 래퍼란

예시

AI 래퍼
서비스의 예시

Cursor, Perplexity, Tiro 등이 대표적입니다.

Cursor

바이브 코딩 툴

Perplexity

AI 검색 엔진

Tiro

AI 회의록 서비스

Surfers 3기

AI 래퍼란

본질

AI 래퍼 서비스의
본질은 무엇일까요?

Surfers 3기

AI 래퍼란

본질

제가 생각하는 AI 래퍼의 본질은,

이미 존재하던 유저 경험을
AI를 활용해 자동화하는 것

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AI 래퍼란

예시

Cursor

코드 작성과 수정을 자동화

Perplexity

검색과 답변 정리를 자동화

Tiro

회의 기록과 요약을 자동화

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AI 래퍼란

한계

AI 래퍼는
가치는 크지만
해자가 없습니다

“If your startup's core value proposition can be cloned in a weekend, you don’t have a business, you have a feature.”

“당신 스타트업의 핵심 가치가 주말 사이에 똑같이 복제될 수 있다면, 당신은 비즈니스를 가진 게 아니라 단지 하나의 '기능'을 가졌을 뿐이다.”

- Andrew Ng

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AI 래퍼란

한계

그래서 수많은 AI 래퍼가
난무하고 있습니다

수많은 노트테이킹 서비스들

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AI 래퍼란

한계

그리고 그보다도 더 위험한 건
빅테크의 시장 진입입니다

이들이 패치할 때마다
스타트업 수만 개가 사라짐

ChatGPT

Claude

Gemini

DeepSeek

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AI 래퍼란

한계

그렇다면 해자가 없는 AI 래퍼 사업은
AI라는 쓰나미에 스스로 걸어 들어가는 격일까요?

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AI 래퍼란

한계

Elad Gil은 오히려
해자는 나중에 쌓아도
된다고 강조했습니다

“Serving a customer need well is often more important (and harder) to think about than defensibility.”

“해자에 대한 생각보다는 고객 문제를 잘 푸는 게 중요하다.”

- Elad Gil

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AI 래퍼란

한계

그렇다면, 지금까지 어떤 AI 래퍼가 있었고,
어떤 곳들이 쓰나미에 쓸려 갔는지 살펴봅시다

2. 래퍼 서비스 사례

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래퍼 서비스 사례

목차

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래퍼 서비스 사례

VIBE CODING

분야 01바이브 코딩 및
에이전트 서비스

Cursor

Lovable

bolt.new Bolt.new

v0 v0

Replit Replit Agent

Windsurf

Manus

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래퍼 서비스 사례

VIBE CODING

거인들의 쓰나미가
가장 극적인 분야입니다

Claude Code

Codex

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래퍼 서비스 사례

VIBE CODING

그럼에도 일부는 잘 Exit했고,
나머지도 꽤나 성장 중입니다

Cursor일론 머스크가 600억 달러에 인수

Windsurf구글이 24억 달러에 인수

Manus메타가 20억 달러에 인수하려다 불발?

LovableARR 5억 달러 돌파

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래퍼 서비스 사례

VIBE CODING

시장규모가 매우 크기도 하고
AI가 잘하는 일이기 때문입니다

전세계 개발자 연봉 총합 추정치

1000조원

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래퍼 서비스 사례

VIBE CODING

이 분야는 앞으로 어떨까?
코딩쪽은 빅테크와의 경쟁이 쉽지 않을 것 같고
뾰족한 버티컬을 찾으면 당분간 생존하지 않을까..

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래퍼 서비스 사례

CHARACTER

분야 02캐릭터 챗

C.AI

Zeta

Crack

Ditto

Whif

SpicyChat.AI

JanitorAI

Talkie

Candy AI

Chai

Caveduck

LoveyDovey

DotDotDot

BabeChat

Lumo

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래퍼 서비스 사례

CHARACTER

가장 핫한 분야 중 하나
Character AI가 원조

구글 출신의 가장 핫한 연구원들이 창업함
24년 8월 구글에 3조 이상에 인수로 재입사

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래퍼 서비스 사례

CHARACTER

캐릭터 컨셉을 만들 수 있고
AI가 그에 맞춰 유저들과 대화

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래퍼 서비스 사례

CHARACTER

빅테크의 진출 전무
규제 리스크도 있고
기술에만 집중하려고

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래퍼 서비스 사례

CHARACTER

캐릭터 챗은
사실 세부적으로
두 분야로 나뉨

1컨텐츠 향 캐릭터챗

2컴패니언 향 캐릭터챗

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래퍼 서비스 사례

CHARACTER

컨텐츠 향이 훨씬 큼
C.AI가 표준 제시

오타쿠는 돈이 된다

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래퍼 서비스 사례

CHARACTER

캐릭터 챗의 본질은
자극적 스토리와 도파민

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래퍼 서비스 사례

CHARACTER

어떻게 AI와의 대화에서
도파민이 터질까?

1

웹소설/야설을 AI로 자동화

2

롤플레잉을 통해 자극 극대화

3

원하는대로 다양한 스토리 전개

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래퍼 서비스 사례

CHARACTER

얼마나 잘 될까?!
게임도 안할 정도.

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래퍼 서비스 사례

CHARACTER

전세계 SNS 사용감소
캐릭터챗이 원인인가?!

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래퍼 서비스 사례

CHARACTER

국내 1위 제타는
가입자 천만 돌파

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래퍼 서비스 사례

CHARACTER

제타는 한국시장에서
사용시간 유튜브도 추월

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래퍼 서비스 사례

CHARACTER

경쟁이 심한 분야지만
다들 엄청 잘됨

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래퍼 서비스 사례

CHARACTER

캐릭터챗의 Phase 1
24년 8월 C.AI 매각

Phase 1에서 중요했던 건

'모델 성능'

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래퍼 서비스 사례

CHARACTER

Phase2의 핵심은
쩌는 컨텐츠 지속 공급

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래퍼 서비스 사례

CHARACTER

컨텐츠 감각이 뛰어난
한국인들이 잘 하고 있다

Zeta

Crack

Ditto

Whif

Caveduck

LoveyDovey

DotDotDot

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래퍼 서비스 사례

CHARACTER

제타, 닷닷닷, 러비더비
해외에서 좋은 성과 보여줌

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래퍼 서비스 사례

CHARACTER

한국의 러비더비는 2년 전
전세계 매출 1위 했던건가?!

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래퍼 서비스 사례

CHARACTER

해외 서비스는 구독제뿐이라 매출이 적음
한국 서비스는 도파민을 쥐어짜서 한 턴당 100원씩 받음

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래퍼 서비스 사례

CHARACTER

다만, 매출은 크지만
경쟁이 심해서
영업익 내기 힘듦

러비더비 2024년 50억 이상 적자

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래퍼 서비스 사례

CHARACTER

Phase 3가 온다면?
웹소설을 넘어
웹툰과 숏츠로.

아직은 설익은 기술이지만 빠르게 발전하고 있다

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래퍼 서비스 사례

CHARACTER

Phase 3에서 중요해지는 건
컨텐츠 크리에이터 생태계

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래퍼 서비스 사례

CHARACTER

웹툰/숏츠는 웹소설과 달리
당분간은 작가의 고관여가 필수!

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래퍼 서비스 사례

CHARACTER

과거의 웹툰 플랫폼처럼
비즈니스 모델이 관건!

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래퍼 서비스 사례

CHARACTER

중국발 컨텐츠 빅뱅
애니 스타일 숏 드라마

거인들의 전쟁

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래퍼 서비스 사례

CHARACTER

실사도 이제 대박
조회수 2억회

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래퍼 서비스 사례

CHARACTER

컨텐츠 강국인 한국도
분명 잘 할 수 있다

펄럭

한국이 웹툰 종주국이도 하고..

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래퍼 서비스 사례

CHARACTER

캐릭터챗 분야의
다섯 가지 특징

1빅테크의 침공이 없음

2하지만 스타트업간 경쟁이 심함

3그래도 다들 매출을 잘 냄

4그러나 영업이익은 잘 못 냄

5한국 기업들이 잘 하고 있음

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래퍼 서비스 사례

CHARACTER

그럼 후발주자나 작은 스타트업이
가져야하는 전략은 무엇일까?!

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래퍼 서비스 사례

CHARACTER

위프처럼 뾰족하게
차별화된 컨텐츠 제공

BL에 집중

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래퍼 서비스 사례

CHARACTER

웹툰,숏츠까지로 진화
컨텐츠 제작 방법론 및
크리에이터 생태계 구축

제타 랩스 - AI 웹툰 베타 서비스

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래퍼 서비스 사례

CHARACTER

이 분야는 앞으로 어떨까?
웹툰,숏츠와 합쳐지면 지금보다 열 배 이상 커지지 않을까
플레이어 난무하겠지만 헥토콘이 등장할 가능성도 주목해야

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래퍼 서비스 사례

NOTES

분야 03노트테이킹

수많은 노트테이킹 서비스들

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래퍼 서비스 사례

NOTES

회의록 작성 및 요약/번역 제공
통번역 서비스도 완전 인접 시장

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래퍼 서비스 사례

NOTES

빅테크의 진출도
매우 적극적

Gemini

Microsoft

ChatGPT

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래퍼 서비스 사례

NOTES

스타트업들이 더 날카롭게 잘 하는거 같기도
Granola가 가장 유명하지만 말고도 많다

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래퍼 서비스 사례

NOTES

한국도 잘하는 분야
티로가 제일 유명

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래퍼 서비스 사례

NOTES

다들 매출을 잘 냄
성장 아주 빠름

일주일에 10% 안팎 성장

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래퍼 서비스 사례

NOTES

하지만 영업익은 내기 쉽지 않은 것으로 추정
차별화가 쉽지 않은 완전 경쟁 시장이기 때문

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래퍼 서비스 사례

NOTES

차별화를 위해서는
무엇을 해야할까?

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래퍼 서비스 사례

NOTES

작은 혁신들을 쌓아 나가면 되지 않을까?

Alt

모바일 온디바이스 & 무료
추후엔 업무용 메신저 서비스로 진화

Tiro

풍부한 기능, 인테그레이션, 크로스 플랫폼
등 회의 버티컬에서 올인원 서비스 제공

Char

노트패드 서비스 및 투두 처리 자동화 등
업무 환경 전체로 확장

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래퍼 서비스 사례

NOTES

궁극적 목표는 당연히
Context Layer 점령

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래퍼 서비스 사례

NOTES

이 분야는 앞으로 어떨까?
워크플로우랑 더 깊게 통합되어야 해자가 강해지지 않을까
AI 메신저는 업무용보다 소셜쪽에서 먼저 나올지도

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래퍼 서비스 사례

DIET

분야 04AI 식단 관리

Foodvisor

Cal AI

SnapCalorie

NutriScan

CalZen

BiteSnap

MyFitnessPal

Lose It!

Cronometer

Nutrola

Calory App

Rex.fit

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래퍼 서비스 사례

DIET

여기도 엄청 핫한 분야
Cal AI가 원조

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래퍼 서비스 사례

DIET

음식 사진 찍으면
AI가 성분 분석해줌

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래퍼 서비스 사례

DIET

80% 이상 정확도
FDA 요구 오차 수준

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래퍼 서비스 사례

DIET

세심한 건강 관리를
느낄 수 있는 UX

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래퍼 서비스 사례

DIET

완전 유료로 서비스
그래도 사용자 많음

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래퍼 서비스 사례

STUDY

데이터 락인이 나름 해자
영익도 꽤 나는거 같기도?

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래퍼 서비스 사례

DIET

기존 식단 서비스들도
잇따라 AI 기능 강화

MyFitnessPal1억+ 다운로드

Lose It!1,000만+ 다운로드

Foodvisor1,000만+ 다운로드

YAZIO8,000만+ 다운로드

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래퍼 서비스 사례

DIET

비슷한 신규앱 쏟아짐
대부분 유료, 다들 잘됨

Cal AI

SnapCalorie

NutriScan

CalZen

BitePal

CaloAI

Nutrola

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래퍼 서비스 사례

DIET

그러나 한국인들은 이 분야 자체를 잘 모름
왜일까?

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래퍼 서비스 사례

DIET

추정되는 이유1
한국엔 비만이 적어서

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래퍼 서비스 사례

DIET

추정되는 이유2
당뇨도 건강보험이
해결 해줄 거란 착각

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래퍼 서비스 사례

DIET

추정되는 이유3
한국인은 SW에
돈을 잘 안써서

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래퍼 서비스 사례

DIET

서구권은 예방이 중요
예방 시장 매우 크고
그래서 Cal.AI도 잘됨

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래퍼 서비스 사례

DIET

의료·건강 상담 시장과
연계될 가능성 농후

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미래와 제언

NEXT

M2E 서비스들과도
연계 되지 않을까?

머니워크

캐시워크

토스 만보기

지니어트

발로소득

SuperWalk

STEPN

Sweatcoin

WeWard

Macadam

Evidation

Winwalk

Sweat Economy

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래퍼 서비스 사례

DIET

여기도
빅테크의 진출 전무

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래퍼 서비스 사례

DIET

이 분야는 앞으로 어떨까?
거대한 헬스케어 산업의 하나의 기능으로 편입되지 않을까?
헬스케어의 다른 워크플로우와 결합되는 것이 중요할 것

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래퍼 서비스 사례

AGGREGATOR

분야 05AI 애그리게이터

OpenRouter

Poe

Higgsfield

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래퍼 서비스 사례

AGGREGATOR

수많은 AI 모델과 인프라를
하나의 API와 하나의 결제로
쓸 수 있게 모아주는 서비스

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래퍼 서비스 사례

AGGREGATOR

핵심은 수많은 오픈 모델을
안정적으로 서빙하는 것

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래퍼 서비스 사례

AGGREGATOR

사실 두 분야가
미묘하게 섞여 있음

순수 Aggregator

OpenRouter

Poe

Higgsfield

vs

Inference Provider

FriendliAI

Replicate

WaveSpeed

Together

Baseten

Fireworks

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래퍼 서비스 사례

AGGREGATOR

Infer. Prov.는
직접 모델 서빙까지 함

1

클러스터링 — GPU 서버·네트워크 구성

2

서빙 엔진 개발 및 운영 — vLLM·SGLang 등 활용

3

추론 최적화 — 배칭·동시성·GPU/VRAM 활용률 극대화

4

로드밸런싱 — 요청 분산

5

API 서비스 연결 — 실제 서비스와 추론 서버 연결

6

스케일링·모니터링 — 부하·장애·성능 관리

이거를 대신 해줌

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래퍼 서비스 사례

AGGREGATOR

순수 Aggr.는
API만 제공함

Infer. Prov. 진영

FriendliAI

Replicate

WaveSpeed

Together

Baseten

Fireworks

Aggr. OpenRouter API

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래퍼 서비스 사례

AGGREGATOR

사실 추론제공자도 세상의 모든 모델을 API로 제공함
그럼 사용자들은 왜 openrouter를 사용할까?

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래퍼 서비스 사례

AGGREGATOR

Provider를 직접 쓰면
서비스 장애가 많아서.

FriendliAI

Replicate

WaveSpeed

Together

Baseten

Fireworks

OpenRouter

open router가 실시간으로 라우팅 해줌

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래퍼 서비스 사례

AGGREGATOR

Aggr.가 수수료 5% 가져감
Stripe, VISA랑 비슷함

고객 앱 서비스

OpenRouter 5% 수수료

Inference Provider 95% 정산

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래퍼 서비스 사례

AGGREGATOR

오픈소스 진영 발전으로
Aggr.도 급성장

Higgsfield

계정 수 1,500만
300만 generation/일
연환산 거래량 $500M

OpenRouter

계정 수 800만
100T tokens/월
연환산 수수료 매출 $50M

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래퍼 서비스 사례

AGGREGATOR

사실 시장이 성숙하면 추론 제공자들이
Aggr.들을 대체하게 될 수도 있다

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래퍼 서비스 사례

AGGREGATOR

그럼에도 Stripe는 최근 오픈라우터에
10B 인수 제안했다고 함
대체 왜?

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래퍼 서비스 사례

AGGREGATOR

고객사의 코드가 오픈라우터 API로
한 번 굳어지면 바꾸기 힘드니
Stripe가 했던 것처럼 락인 효과를 노리는 것 아닐까?!

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래퍼 서비스 사례

AGGREGATOR

이 분야는 앞으로 어떨까?
계속 AI가 변화무쌍 하다면 Aggr.도 계속 성장하지 않을까
Stripe와 달리 락인 효과 아주 크진 않을 것 같다

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래퍼 서비스 사례

STUDY

분야 06AI 학습 도우미

QANDA

Photomath

Gauth

Brainly

StudyFetch

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래퍼 서비스 사례

STUDY

학습 도우미라고 했지만
사실 숙제 베낄때 쓴다고..

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래퍼 서비스 사례

STUDY

선두주자였던 콴다도
BEP 달성 어려웠습니다

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래퍼 서비스 사례

STUDY

GPT의 발전과 수많은 경쟁자의 등장으로
더욱 어려워지고 있는 것도 같습니다

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래퍼 서비스 사례

STUDY

후발주자 StudyFetch가
새로운 방향을 제시했습니다

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래퍼 서비스 사례

STUDY

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래퍼 서비스 사례

STUDY

이 분야는 앞으로 어떨까?
'사진 to 풀이'로는 차별화 불가능, 다른길 모색 필요하지 않을까
오히려 아예 놀이용으로 간다면 기회가 있을까?

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래퍼 서비스 사례

BROWSER

분야 07브라우저

Perplexity Comet

Dia

Arc Search

Aside

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래퍼 서비스 사례

LANGUAGE

분야 08외국어 교육

Duolingo

Speak

ELSA Speak

헤이링

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래퍼 서비스 사례

PHOTO

분야 09사진 보정

Remini

FaceApp

Photoroom

SNOW

Carat

Concept

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래퍼 서비스 사례

EXPERT

분야 10전문가 서비스

Harvey

SuperLawyer

Norm AI

Legora

LBOX

NearDoc

Abridge

Pilot

Counsel Health

Rogo

Hebbia

AlphaSense

Inkle

Maxed

Cranston

Black Ore

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미래와 제언

NEXT

뜰 것 같은 분야들

1

항공편/숙소/여행상품 검색 에이전트

예시 · Toki

2

영업 어시스턴트

예시 · Caret

3

광고 레퍼런스 에이전트

예시 · GRIIM AI

4

CUI 브라우저

예시 · Aside

5

19금 영상 뷰어

예시 없음

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래퍼 서비스 사례

NEXT

실리콘 밸리에서 핫하다는
AI 시대 창업 기회 23가지

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래퍼 서비스 사례

NEXT

사실 아이디어는 누구에게나 많습니다
중요한 건 시장 검증입니다

Surfers 3기

래퍼 서비스 사례

NEXT

매출만 있어도 최소한의 검증은 된 것
영업손실은 AI 발전에 따라 자연 감소할 수도!

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래퍼 서비스 사례

NEXT

문제는 해자가 없으면 매출도 줄어든다는 점
결국 어떻게 해자를 만들지까지도 고민해야

3. 미래와 제언

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미래와 제언

MOAT

래퍼로 시작하되
해자를 만들자

“The mistake isn't building an AI wrapper — the mistake is staying one.”

“AI 래퍼(Wrapper)로 시작하는 것이 실수가 아니라, 끝까지 AI 래퍼 상태로 남아있는 것이 실수다.”

- Paul Graham

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미래와 제언

MOAT

SW 사업의 해자
다섯 가지

1

네트워크 효과

2

스위칭 비용
(데이터,워크플로우 락인)

3

하드웨어·오프라인 연계

4

독점 데이터

5

압도적 기술력

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미래와 제언

MOAT

선도적 SW는 보통
해자 두 개 이상 보유

1

네트워크 효과

2

스위칭 비용
(데이터,워크플로우 락인)

3

하드웨어·오프라인 연계

4

독점 데이터

5

압도적 기술력

Surfers 3기

미래와 제언

MOAT

Youtube의 해자
최소 두 개가 강고함

1

네트워크 효과

2

스위칭 비용
(데이터,워크플로우 락인)

3

하드웨어·오프라인 연계

4

독점 데이터

5

압도적 기술력

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미래와 제언

MOAT

CUDA의 해자
4개, 어쩌면 5개?

1

네트워크 효과

2

스위칭 비용
(데이터,워크플로우 락인)

3

하드웨어·오프라인 연계

4

독점 데이터

5

압도적 기술력

Surfers 3기

미래와 제언

MOAT

제타의 해자
아직 부족, 최대 4개

1

네트워크 효과

2

스위칭 비용
(데이터,워크플로우 락인)

3

하드웨어·오프라인 연계

4

독점 데이터

5

압도적 기술력

Surfers 3기

미래와 제언

MOAT

이들을 우리가 따라할 수 있을까요?

YouTube

CUDA

Zeta

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미래와 제언

Innovation Stack

스퀘어의 짐 맥켈비
Innovation Stack

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미래와 제언

Innovation Stack

스타트업의 작은 혁신이 쌓이면
아마존한테도 이길 수 있다

혁신해야할 과제

운영 비용 낮춰 최저 수수료 유지

작은 혁신 1

카드 결제용 하드웨어까지 직접 만들어서 비용 줄임

작은 혁신 2

고객센터 혁신으로 전화 응대 방식 없애서 비용 줄임

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미래와 제언

Innovation Stack

미리 계획된 청사진이 아닌
매순간 생존을 위한 몸부림이
곧 혁신으로 이어짐

Surfers 3기

미래와 제언

Innovation Stack

개인적으로 100% 동의
너무나 바람직한 기업가 정신입니다

Surfers 3기

미래와 제언

Innovation Stack

그러나 함정도 있음
AI 래퍼로만 남게 될 가능성
Feature creep에 빠질 가능성

Surfers 3기

미래와 제언

VISION

AI 래퍼 서비스가 함정을 피하려면
UX적 지향점이 분명해야 한다고 생각

Surfers 3기

미래와 제언

VISION

제가 제안하는 지향점은
"Ambient AI"

Ambient는 '나를 둘러싼'이라는 뜻입니다.

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미래와 제언

VISION

Ambient AI의
Design Principles

Workflow Integration

고객의 워크플로우에 AI를 자연스럽게 녹여내는 것

Always-on AI

AI의 도움을 언제나 숨쉬듯 자동으로 제공하는 것

GUI to CUI

GUI 화면의 복잡성을 대화형으로 대체하는 것

Surfers 3기

미래와 제언

WORKFLOW INTEGRATION

첫 번째,
워크플로우 통합

1

Workflow Integration

2

Always-on AI

3

GUI to CUI

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미래와 제언

Workflow Integration

Cursor가 떠오르기 전 2024년 여름까지
SW 개발 방식이 어땠는지를 돌아봅시다

Surfers 3기

미래와 제언

Workflow Integration

그 이전에도 AI가 코딩에 큰 도움을 주고 있었습니다

ChatGPT

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미래와 제언

Workflow Integration

"개발자는 끝났다"는 얘기는
이미 익숙할 정도였습니다.

ChatGPT

Surfers 3기

미래와 제언

Workflow Integration

그러나 기존에는 도움을 받으려면
코드를 일일이 복붙해야만 했습니다.

VS Code

복사 & 붙여넣기 ↔ 왔다 갔다 해야됨

ChatGPT

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미래와 제언

Workflow Integration

커서 팀은 이 문제를 포착해서
개발 환경에 AI를 통합했습니다

VS Code

+

ChatGPT

=

Cursor

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미래와 제언

Workflow Integration

그러자 바이브 코딩이 시작됐습니다
적절한 워크플로우 통합만으로.

Cursor

Surfers 3기

미래와 제언

Always-on AI

두 번째,

AOAI

1

Workflow Integration

2

Always-on AI

3

GUI to CUI

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미래와 제언

Always-on AI

올해 4월 X의 자동 번역이 세상을 뒤집어 놓았습니다

Surfers 3기

미래와 제언

Always-on AI

기존의 '번역 보기' 버튼을
토글링 한 것에 불과했습니다

↓

Surfers 3기

미래와 제언

Always-on AI

그럼에도 사람들은 열광했습니다
열광의 이유는 무엇일까요?

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미래와 제언

Always-on AI

버튼 한 번 딸깍하는 것을
대신해줬기 때문입니다

물론 X의 백엔드 추천시스템이 i18n까지 고려하는 것으로 바뀐게더 큰 이유일 수도.
X는 이미 1년 전부터 추천시스템을 완전히 AI Native로 바꿨기 때문에 이게 가능했다.

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미래와 제언

Always-on AI

고객들은 딸깍 한 번 조차
귀찮았던 것입니다

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미래와 제언

Always-on AI

딸깍을 해야 한다는 것 자체가
사실상 없는 기능이나 마찬가지였던 겁니다

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미래와 제언

Always-on AI

다만, AI의 자동 적용도
무조건 좋은 건 아닙니다

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래퍼 서비스 사례

Always-on AI

아이폰 자동완성 대참사

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Always-on AI

AI가 발전하면 알잘딱으로 해주겠지만
당분간은 디자이너가 잘 설계해야 합니다

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GUI to CUI

세 번째,

GUI to CUI

1

Workflow Integration

2

Always-on AI

3

GUI to CUI

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GUI to CUI

바이브 코딩이 편한 이유 중 하나
GUI 복잡성과 싸우지 않아도 되어서

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GUI to CUI

앱스토어 배포가 대표적
AWS 설정 또한 비슷

앱스토어에서 인터널 테스터 초대하는 것만해도 도대체 초대 코드가 어디에서 발급되는 건지 찾기 힘들다

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GUI to CUI

AI는 이런 어려움을 해결해준다
조금만 복잡해져도 CUI가 월등히 쉽다

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GUI to CUI

구글 Ads도 마찬가지로
소재 수정조차 찾기 힘듦

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GUI to CUI

은행 앱 쓰다 짜증나도 마찬가지입니다
고객센터에 전화를 하게 됩니다
왜?

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GUI to CUI

은행 앱 쓰다 짜증나도 마찬가지입니다
고객센터에 전화를 하게 됩니다
대화형 UI로 문제를 해결하기 위해서.

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GUI to CUI

GUI to CUI를 위해서라도
브라우저와 운영체제의
AI Native화는 필수다!

Perplexity Comet

Dia

Arc Search

Aside

iOS

macOS

Android

Windows

Linux

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Ambient AI

정리하자면
도메인별로 Ambient AI를
잘 구현하는 곳이 살아남는다

1

Workflow Integration

2

Always-on AI

3

GUI to CUI

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미래와 제언

Ambient AI

AI 래퍼가
기존의 워크플로우를
잡아먹는 경우도 있지만

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미래와 제언

Ambient AI

기존의 서비스가
Ambient AI를 먼저
달성할 가능성도 있음

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미래와 제언

Opportunity

그럼 AI 래퍼 스타트업은
무얼 해야 하나?

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미래와 제언

Opportunity

1. 고객의 문제를 뾰족한 AI 래퍼로 해결한다
 

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미래와 제언

Opportunity

1. 고객의 문제를 뾰족한 AI 래퍼로 해결한다
2. 해당 도메인의 Ambient AI로 진화한다

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미래와 제언

Opportunity

제가 보는 가장 큰 기회는
AI Native Messenger

+

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미래와 제언

Opportunity

메신저/SNS와 AI의 결합은
대부분의 산업을 혁신시킬 것

AI+메신저
SNS

영업 및 업무

쇼핑

교육

관광

컨텐츠

캐릭터챗

컴패니언

데이팅

의료/법률/금융 등 전문영역

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Opportunity

클레이튼 크리스텐슨
혁신기업의 딜레마

The Innovator’s Dilemma: When New Technologies Cause Great Firms to Fail

"The reason is that good management itself was the root cause."

"실패의 근본 원인은 바로 훌륭한 경영 그 자체였다."

- Clayton M. Christensen

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Opportunity

거인들을 넘어설 수 있는 기회
바로 지금입니다

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Thank you

감사합니다.
Q & A

밍글랩스 남형걸

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