AI 코딩 스타트업, 성장의 대가를 비용으로 치르다

AI 코딩 스타트업을 둘러싼 시장의 기대는 여전히 크지만 그 이면에서 수익 구조가 빠르게 흔들리고 있다는 정황이 이어지고 있다. 올해 2월 AI 코딩 스타트업 윈드서프는 불과 6개월 전 대비 두 배 수준인 약 28억5000만 달러의 기업가치로 대규모 투자 유치를 논의했다. 

당시 주요 벤처캐피털이 참여한 협상이 진행됐으나 실제 투자로 이어지지는 않았다. 이후 4월 윈드서프가 약 30억달러 수준의 가치로 오픈AI에 회사를 매각하려 했다는 소식이 전해졌고 이 거래 역시 최종 성사되지는 않았다. 

고속 성장과 투자 관심 속에서 창업사가 매각을 선택한 배경을 두고 업계 내부에서는 수익 구조에 대한 근본적인 문제가 거론됐다.

AI 코딩 보조 도구는 사용자 수와 사용 빈도가 늘어날수록 비용 부담이 함께 커지는 구조를 갖고 있다. 내부 관계자들에 따르면 윈드서프를 포함한 다수의 AI 코딩 스타트업은 매출보다 운영 비용이 더 큰 상황에 놓여 있었다. 

이는 제품을 구동하는 데 필요한 대규모 언어 모델 사용 비용 때문이다. 대규모 언어 모델은 방대한 데이터를 기반으로 문맥을 이해하고 코드를 생성하는 기술로 서버에서 막대한 연산 자원을 소모한다. 

코딩 보조 분야는 최신 모델일수록 디버깅과 코드 생성 정확도가 높아지는 경향이 있어 서비스 제공자는 가장 최신이면서 비용이 높은 모델을 선택할 수밖에 없는 압박을 받는다. 이 과정에서 사용자에게 받는 구독료로는 모델 사용료와 인프라 비용을 감당하기 어려운 구조가 형성됐다.

시장 경쟁 환경도 비용 부담을 키우는 요인으로 작용했다. AI 코딩 도구 시장에는 이미 대규모 이용자를 확보한 서비스들이 존재한다. 대형 소프트웨어 플랫폼을 기반으로 한 코딩 보조 기능과 독립 스타트업이 제공하는 서비스가 동시에 경쟁하면서 가격 인상이나 사용 제한을 통한 비용 전가가 쉽지 않은 상황이 이어졌다. 

이용자는 월 수십달러 수준의 요금에 익숙해져 있고 추가 비용에 대한 반응은 매우 민감하게 나타났다. 실제로 일부 서비스가 고성능 모델 사용에 따른 추가 요금을 적용하자 사용자들이 예기치 못한 과금에 불만을 표출하는 사례가 발생했다.

수익성을 개선하는 가장 직접적인 방법으로는 자체 모델 개발이 거론된다. 외부 모델 제공사에 지불하는 사용료를 줄이고 장기적으로 비용 구조를 통제할 수 있기 때문이다. 하지만 자체 모델 개발은 막대한 초기 투자와 장기간의 연구 개발을 필요로 한다. 

윈드서프의 경우 경영진이 이러한 부담을 감안해 독자 모델 개발을 추진하지 않기로 결정한 것으로 전해졌다. 동시에 대규모 언어 모델을 제공하는 기업들이 직접 코딩 보조 도구 시장에 진입하고 있다는 점도 변수로 작용했다. 

모델 공급자와 서비스 제공자가 동일해질 경우 스타트업의 사업 기반이 약화될 수 있다는 우려가 현실적인 리스크로 인식됐다.

이 같은 압박은 윈드서프에 국한되지 않는다는 평가가 나온다. 업계 관계자들은 유사한 구조의 AI 코딩 스타트업 전반에서 변동비가 거의 비슷한 수준으로 형성돼 있으며 수익성이 개선되지 않은 상태가 이어지고 있다고 전했다. 사용량이 많을수록 비용도 함께 증가하는 구조에서 매출 성장만으로는 손익 분기점을 넘기기 어렵다는 설명이다.

그럼에도 불구하고 일부 기업은 독립 노선을 유지하며 자체 모델 개발을 시도하거나 장기적으로 모델 사용 비용이 하락할 것이라는 기대에 베팅하고 있다. 대규모 연산 비용은 기술 발전과 인프라 효율화로 시간이 지날수록 낮아질 것이라는 전망이 업계 전반에 퍼져 있다.

그러나 최근 공개되는 최신 모델의 가격은 반드시 하락 흐름을 보이지는 않고 있다. 복잡한 다단계 작업을 처리하기 위해 더 많은 연산 자원을 사용하는 모델이 등장하면서 일부 고성능 모델의 사용 비용은 오히려 상승했다. 

이러한 상황에서 AI 코딩 서비스 제공사들은 모델 선택과 가격 정책을 수시로 조정하며 비용과 사용자 경험 사이의 균형을 맞추고 있다.

윈드서프의 경우 오픈AI와의 인수 논의가 무산된 이후 창업자와 핵심 인력 일부가 다른 대형 기술 기업으로 이동했고 남은 사업 부문은 추가 매각 절차를 거쳤다. 

이 과정에서 직원들의 고용 안정성 문제를 둘러싼 논란이 제기되기도 했다. 업계 관계자들은 해당 결정이 이해관계자들의 재무적 성과를 극대화하기 위한 선택이었다는 설명을 내놓고 있다.

AI 코딩 도구는 대규모 언어 모델 확산 이후 가장 빠르게 성장한 서비스 중 하나로 꼽힌다. 이미 연간 수억달러 규모의 매출을 기록하는 사례도 등장했다. 그럼에도 불구하고 모델 공급사에 대한 의존도가 높은 구조에서 수익성이 뒷받침되지 않는 현실은 다른 AI 기반 산업에도 시사점을 던지고 있다.