구글의 클라우드·딥마인드·알파벳 전반의 글로벌 스타트업 조직을 이끄는 대런 모리 부사장이 두 가지 유형의 인공지능(AI) 스타트업이 생존하기 어려울 것이라고 경고했다.

테크크런치가 17일(현지시간) 보도한 바에 따르면 모리 부사장은 최근 팟캐스트 '에퀴티'에 출연해 "LLM 래퍼와 AI 애그리게이터 스타트업들의 '점검 엔진 경고등'이 켜졌다"고 밝혔다.

LLM 래퍼는 클로드, GPT, 제미나이 같은 기존 대규모 언어모델을 제품이나 사용자 경험 레이어로 감싸 특정 문제를 해결하는 스타트업을 말한다. 예를 들어 AI를 활용해 학생들의 학습을 돕는 스타트업이 이에 해당한다.

모리 부사장은 "백엔드 모델이 모든 작업을 수행하도록 하고 사실상 그 모델을 화이트 라벨링하는 것에만 의존한다면, 업계는 더 이상 그것을 용인하지 않는다"고 말했다.

그는 "제미나이나 GPT-5를 둘러싼 매우 얇은 지적재산권"을 감싸는 것은 차별화에 실패했다는 신호라고 지적했다.

모리 부사장은 스타트업이 "진전하고 성장하려면" "수평적으로 차별화되거나 특정 수직 시장에 정말 특화된 깊고 넓은 해자를 가져야 한다"고 강조했다.

깊은 해자를 가진 LLM 래퍼 유형의 예로는 GPT 기반 코딩 어시스턴트인 커서나 법률 AI 어시스턴트인 하비 AI를 들 수 있다.

즉, 스타트업들은 더 이상 GPT 위에 사용자 인터페이스(UI)만 덧붙여 제품에 대한 견인력을 얻을 수 없다는 것이다. 2024년 중반 오픈AI가 챗GPT 스토어를 출시했을 때는 가능했을지 몰라도, 이제 과제는 지속 가능한 제품 가치를 구축하는 것이다.

AI 애그리게이터는 래퍼의 하위 집합으로, 여러 LLM을 하나의 인터페이스나 API 레이어로 통합해 모델 전반에 걸쳐 쿼리를 라우팅하고 사용자에게 여러 모델에 대한 액세스를 제공하는 스타트업이다.

이들 기업은 일반적으로 모니터링, 거버넌스, 평가 도구를 포함하는 오케스트레이션 레이어를 제공한다. AI 검색 스타트업 퍼플렉시티나 단일 API를 통해 여러 AI 모델에 대한 액세스를 제공하는 개발자 플랫폼 오픈라우터가 대표적이다.

많은 플랫폼이 입지를 확보했지만, 모리 부사장의 메시지는 명확하다. "애그리게이터 사업에서 벗어나라"는 것이다.

그는 일반적으로 애그리게이터들이 요즘 많은 성장이나 진전을 보이지 못하고 있다고 말했다.

사용자들이 백엔드의 컴퓨팅이나 액세스 제약 때문이 아니라 자신의 필요에 따라 적시에 올바른 모델로 라우팅되도록 보장하는 "일부 지적재산권이 내장된" 것을 원하기 때문이라고 설명했다.

수십 년간 클라우드 업계에 몸담아온 모리 부사장은 AWS와 마이크로소프트에서 경험을 쌓은 뒤 구글 클라우드에 합류했다.

그는 오늘날의 상황이 2000년대 후반에서 2010년대 초반 아마존의 클라우드 사업이 본격화되기 시작했던 클라우드 컴퓨팅 초기와 유사하다고 말했다.

당시 AWS 인프라를 재판매하는 스타트업들이 우후죽순 생겨났고, 이들은 도구, 청구 통합, 지원을 제공하는 더 쉬운 진입점으로 자신들을 마케팅했다.

하지만 아마존이 자체 엔터프라이즈 도구를 구축하고 고객들이 클라우드 서비스를 직접 관리하는 법을 배우면서 대부분의 스타트업은 퇴출됐다. 유일한 생존자는 보안, 마이그레이션, 데브옵스 컨설팅 같은 실제 서비스를 추가한 곳들뿐이었다.

오늘날의 AI 애그리게이터들은 모델 제공업체들이 스스로 엔터프라이즈 기능을 확장하면서 유사한 마진 압박에 직면하고 있다. 잠재적으로 중개인들이 배제될 수 있는 상황이다.

한편 모리 부사장은 바이브 코딩과 개발자 플랫폼에 대해 낙관적인 입장을 보였다.

2025년 레플릿, 러버블, 커서(모두 구글 클라우드 고객) 같은 스타트업이 대규모 투자와 고객 견인력을 끌어들이며 기록적인 한 해를 보냈다고 전했다.

모리 부사장은 또 이러한 강력한 AI 도구를 고객 손에 직접 쥐어주는 기업들의 직접 소비자 기술 분야에서도 강력한 성장을 기대했다.

그는 영화 및 TV 학생들이 구글의 AI 비디오 생성기 베오를 사용해 스토리에 생명을 불어넣을 수 있는 기회를 지적했다.

AI를 넘어 모리 부사장은 바이오테크와 클라이밋 테크도 주목받고 있다고 말했다.

두 산업에 대한 벤처 투자와 스타트업들이 "이전에는 결코 할 수 없었던 방식으로" 실제 가치를 창출하기 위해 접근할 수 있는 "엄청난 양의 데이터" 모두 측면에서 그렇다고 덧붙였다.