네이버 D2SF가 플랫폼이 아닌 딥테크에 투자하는 이유

‘스타트업=플랫폼’이라는 공식이 통했던 때가 있다. 플랫폼들이 경쟁적으로 더 많은 이용자를 유치하기 위한 몸집불리기 경쟁에 나서고, 거기에 큰 돈이 흐르던 때 말이다. 그런데 지금은 사정이 좀 달라졌다. 투자 혹한기에 들어서기도 했지만, 누가 어떤 기술을 가지고 있느냐가 중요한 포인트가 됐다. 스타트업 생태계에서 자주 회자되는 기업 상당 수가 기술을 중요시하는 곳들이기도 하다. 다시 말해 ‘딥테크’의 시대가 열리는 듯 하다.

네이버 D2SF는 2015년, 문을 연 때부터 ‘딥테크’에 방점을 찍고 투자해왔다. 검색으로 성장한 네이버가 기술 기업으로 다음 먹거리를 찾는데 D2SF가 레이더 역할을 해왔다. 인공지능(AI)부터, 데이터, AI 반도체, 3D 등 미래를 이끌어갈 것이라 일컬어지는 키워드는 D2SF가 집중해 보는 영역이다. 네이버의 초거대언어모델인 ‘하이퍼클로바엑스’의 발표 현장에서, 네이버의 우군으로 등장한 스무개 안팎의 스타트업은 D2SF와 깊은 연관을 가진 곳들이다.

“네이버의 전사적 힘이 들어간 굉장히 중요한 순간에, 네이버가 혼자서 외롭게 떠들고 있는 게 아니라 옆에 되게 든든한 우군들이 함께 할 수 있었다.”

최근 <바이라인네트워크>와 인터뷰한 양상환 D2SF 리더의 말이다. 네이버가 왜 스타트업에 투자하고 있는지를 직접적으로 알려주는 말이기도 하다. D2SF가 어디에 집중적으로 투자하는지, 그리고 어떤 기술에 관심을 가지고 있는지를 보면 네이버의 방향성을 살펴볼 수 있다는 뜻으로도 읽힌다. D2SF는 국내에서 대표적으로 AI에 집중해 투자해온 투자사이기도 하다.

양 리더에게 “네이버는 왜 딥테크 투자에 집중하는지, AI는 왜 계속해 스타트업에 기회가 되는지” 등을 물었다. 양 리더는 “새로운 시장이 열릴 때마다 징검다리 역할을 하는 기술이 있다”고 답했다. 참고로, 양상환 리더는 바이라인네트워크가 개최하는 세미나 ‘AI 대중화에 도전하는 기업들’의 연사로 참여하기도 한다.

네이버 D2SFd 우군들_ 투자 현황

네이 D2SF 국내 대표적인 기술중심 투자사다. 딥테크에 중심을 두는 이유는 뭔가?

새로운 시장이 열릴 때마다 이게 징검다리 역할을 하는 기술이 있다. 20년 전 검색, 인터넷 시장이 열릴 때는 웹에 대한 이해도가 높고 기술을 가진 사람이 시장을 먼저 선점했다. 모바일 플랫폼 시대가 열렸을 때도 모바일 OS를 이해한 사람들이 시장을 먼저 가져가지 않았나?

지금은 AI 시대가 열리려 하고 있는데, 이 상황에서 AI 를 모르는 사람들은 우리가 흔히 얘기하는 디지털 트랜스포메이션을 아예 못 하고 있다. 그런 걸 하려면 사람도, 기술도 필요한데 우리는 그런 징검다리를 찾는 게 딥테크 영역에서 많이 일어난다고 판단을 하고 있다.

스타트업이 성공하기 위한 요소로 아이디어나 실행력 등 여러 가지를 꼽겠지만 우리는 그중 되게 중요한 것 중 하나로 ‘도구’를 든다. 남들보다 경쟁력 있는 도구가 있으면 사실 더 멀리 나갈 수 있어서다. 남들이 가지 못하는 시장에도 접근할 수 있기 때문에, 그런 징검다리 역할을 하는 도구를 찾는다는 관점에서 딥테크를 바라보고 있다. 그리고, 그런 징검다리를 남들보다 빨리 찾고 싶어서 초기부터 딥테크에 투자를 한다.

검다리를 찾는 방법 같은 있나?

왕도라는 건 없다. 우리도 엄청나게 맨땅에 헤딩하고 삽질하면서 여전히 시행착오를 겪고 있다. 너무 단순하게 들릴진 모르겠지만, 많이 만나고 많이 판단하는 것 말고는 방법이 없을 것 같다.

인터뷰에서 하루에 몇백장의 투자요청서를 검토한다고 들었는데. 지금도 그렇게 투자 요청이 많이 들어오나?

이번 주에 우리가 검토한 제안서, 그러니까 사업계획서가 한 400개가 넘은 것 같다.

그렇게 많나? 주로 어떤 분야 기업의 사업계획서인가

엄청 다양하다. 투자를 신청하는 입장에서는 섹터를 가리지 않으니까. 당연히 AI도 있고, ESG나 탄소중립 , 게임, 교육 등 굉장히 다양하다. 정말 온 세상 모든 종류의 스타트업이 다 있는 것 같다.

그중에서 실제로 다음 투자 검토에 들어가 비중은 얼마나 되나?

100팀 정도 검토하면 한 팀 정도 만나게 되는 것 같다.

실제로 만나서 미팅까지 가는 경우 그렇다는 말인가?

통계적으로 유의미할진 모르겠지만, 예를 들어 연간 1000개 정도의 서류를 검토한다고 가정하면 그중 미팅으로 이어지는 경우는 한 10분의 1이 안 될 것 같다. 또, 거기에서 투자로 이어지는 경우는 총 스무 곳이 안 된다. 대략 1~2% 정도가 투자로 이어지는 것 같다.

그렇게 많은 영역 검토하고 있는데, D2SF 가장 주목하고 있는 딥테크 분야가 있나

보통 테크라고 하면 원천기술이나 소재, 바이오 등 엄청나게 전문성이 높은 분야로만 한정하는 경우가 있다. 그런데 우리는 테크를 좀 더 넓게 보고 있다. 지금은 상용화가 가능한 기술, 그리고 그 기술을 만드는 데 필요한 데이터. 기술과 유저가 만날 수 있는 중간의 인터페이스 등을 다 검토의 영역으로 보고 있다. 그렇지 않고 원천 기술로만 투자 영역을 한정하게 되면, 사실 대학원이나 연구소만 열심히 만나면 되지 않겠나.

그럼에도 불구하고 우리한테 제일 중요한 영역은 AI인 것 같다. AI는 D2SF가 만들어진 이후 8년 동안 우선순위를 한 번도 벗어난 적이 없다.

AI그렇게 중요한가

징검다리를 찾기 가장 좋은 타이밍은 역시나 시장이 아직 열리지 않은 때다. 알파고를 통해서 사람들에게 막연하게나마 AI의 가능성을 보여준 시기, 출발점이 2015년이었는데 공교롭게도 그 해는 오픈AI가 만들어진 때이기도 하다. 그걸 보면서 이때 징검다리를 찾아야겠단 생각을 많이 할 수 밖에 없었다.

또, 여전히 AI는 갈 길이 아직 멀다. 챗GPT와 같은 기술을 봐도, 아직까지 인간의 사고 같은 것과 비교해선 부족한 점이 많을 수밖에 없다. 그런 측면에서 아직까지 AI가 징검다리를 찾는데 여전히 유통기한이 많이 남아있다고 보여지는 거다.

AI 여전히 기회가 가장 많을 거라고 보는 건가

그때 D2SF가 징검다리 찾지 않았다면 수많은  AI 스타트업들을 만나지 못했을 거다. 만약 그랬다면네이버가 인공지능에 대한 전사적 역량을 집중하고 준비하는 데 있어서도, D2SF가 도움이 안 됐을 것 같고.

지금 AI관련해 투자한 포트폴리오 개수 어느 정도 되나?

30개 좀 넘는다. 30% 정도가 AI 팀이다.

대표적으로 어떤 곳이 있나?

인프라 스트럭처 AI 칩을 만드는 팀도 있고, 데이터와 관련한 팀도 있다. 인프라 스트럭처 위에서 돌아가는 프레임워크를 다루는 팀도 있고, 각 인더스트리에서 필요한 애플리케이션을 만드는 팀들도 있다.

그 중에서 여러 성과 측면이나 인지도, 임팩트 같은 걸 고려하면 현재까지는 크라우드웍스가 가장 상징적인 의미가 있다.

크라우드웍스가 상장을 하기도 했고

상장은 크라우드웍스의 성장 관점에서 굉장히 의미있는 사건이었다. 그러나 상장도 중요하지만, 네이버와 크라우드웍스가 어떠한 관계를 만들어왔는지를 저희 내부에서는 훨씬 더 중요한 이벤트라고 본다.

관계를 말하나?

크라우드웍스는 창업 후 4개월 만에 저희가 발굴해 시드 투자를 했고, 처음부터 네이버의 엔지니어와 디자이너가 달라붙어 같이 솔루션을 빌드업하기도 했다. 네이버가 고객사가 될 가능성이 높았고, 네이버 스스로 데이터 라벨링 솔루션에 대한 니즈 역시 굉장히 많았던 상황이었다.그런 과정을 통해서 네이버가 주요 고객사로 매출원이 되었고, 이게 레버리지가 되어 또 다른 고객을 확보하는데 도움이 되었던 것으로 보고 있다. 꾸준히 협력해서 같이 한 프로젝트가 130개가 넘었다.

이런 관계를 보면, 일반적인 투자사-포트폴리오와는 조금 다른 관계가 네이버에 더 중요하다는 생각이 든다. 예를 들어, 보통 투자자 관점에서 말하는 성과는 투자수익을 몇 배 회수했나 하는 것들이다. 그 배수가 많이 나오면 통상 멋있고 매력적이라고 생각하는데 우리는 그것과는 좀 다른 기준을 갖고 있다. 최근에 “우리가 그동안 잘해온 것 같다”라고 생각을 했던 순간이 있었다.

8월 말에 하이퍼클로바엑스를 론칭하면서  ‘단23’이라는 전사적 역량이 투입된 컨퍼런스를 했었다. 그때 현장에서 느낀 것인데, 하이퍼클로바엑스가 론칭 전부터 이미 스무개 정도의 스타트업과 같이 테스트하고 기술 협력을 진행하고 있었다. 그 팀 대부분이 모두 D2SF의 포트포리오거나 아니면 우리가 발굴해서 연결한 팀들이었다.

네이버 내부에 있는 어떤 분이 이걸 보면서 그런 얘기를 하더라. “나는 몇년 동안 D2SF를 봐왔지만 이 순간이 제일 빛났다”라고. 네이버의 전사적 힘이 들어간 굉장히 중요한 순간이었고, 그런 중요한 사업을 시작하는 순간이었는데, 그걸 네이버 혼자서 외롭게 떠들고 있는 것이 아니라 옆에 되게 든든한 우군들과 파트너가 함께 있는 그런 상태로 시작할 수 있게 해줬기 때문에, 그게 D2SF가 되게 빛났던 순간이라고 얘기를 한 거다.

네이버 저변을 넓게 만들어주는 역할을 말하는 건가

그렇다. 흔히 말하는 ‘생태계’라고 얘기를 할 수도 있는데 우리 입장에서는 함께 갈 수 있는 파트너를 처음부터 빨리 많이 찾아서 연결하고 같이 갈 수 있는 스크럼도 짜보는 그림을 만들었던 거니까. 이 일을 하는 의도와 부합하는 형태의 피드백을 사내에 있는 분들한테 받아서, 그런 부분들이 굉장히 좀 크게 다가왔다.

예를 들어서 하이퍼클로바엑스 같은 기술을 아무리 많이 만들어도 당장 곳이 없으면

고객사가 없으면 플랫폼을 아무리 잘 만들어도 성장할 수 없다.

그런 투자를 받은 회사들이 반대로 고객사가 되기도 하는 상황이다

그렇다. 고객사가 되기도 하고, 함께 상품을 개발할 수 있는 상황일 수도 있고.

AI 격전지

AI빅테크의 격전지인데, 그래서 스타트업한테 기회가 겠느냐는 얘기들을 많이 한다. 어떻게 생각하나?

아직 결론이 난 게임은 아닌 것 같다. 왜냐하면  지금 다들 엄청나게 멋있게 언어모델(LM)이나 파운데이션 모델을 만드는데, 문제는 아직까지 이걸로 돈을 번 사람은 아무도 없다. 기회가 있다는 건 결국 성공을 바라보고 하는 건데 이 시장은 아직까지 수익 관점이 증명되진 않았다.

누구한테도?

그렇다. 대기업이든 스타트업이든 누구든 아직 기회가 있다. 본질적으로 보면 AI를 만드는 기업이 있고 AI를 잘 쓰는 기업이 있다. 지금 상황에서는 스타트업은 후자에서 기회를 찾는게 맞는 것 같다. 여전히 많은 기회가 있다.

AI 만드는 것은 빅테크의 영역일지라도 쓰는 것에서에는 스타트업에도 기회가 많다고 이해를 하면 될까?

그렇다. 초거대 기업이 만드는 게 보통 우리가 흔히 얘기하는 제네럴한 AI다. 누구나 가져다 쓸 수 있는 범용형에 적합한 것인데, 스타트업은 통상 버티컬에 집중한다. 특정 도메인에 강하고, 그에 특화한 데이터를 계속 확보하는 게 강점이다. 결국은 대기업이 만드는 AI 모델 위에 올라갈 수 있는 버티컬 AI가 탄생을 할 거다. 여전히 스타트업이 온전히 가져갈 수 있는 기회가 있다고 볼 수 있다. 그걸 하려면 스타트업이 초거대 언어모델을 만드는 데는 들어가지 않았던, 독점적인 ‘우리만의 데이터’를 확보하는 게 일단 중요하다고 생각을 한다.

독점적인 데이터를 구한다는 쉬운 일은 아닐 같은. 조언을 해줄 부분이 있나

기존의 스타트업이 성장했던 문법과 별로 다르지 않다고 본다. 챗GPT가 처음에 몇 군데 파트너한테만 오픈을 하면서도 택했던 전략이, 자신들이 갖고 있지 않은 데이터를 많이 갖고 있는 미국의 잘 나가는 기업들 위주로 먼저 기술을 열었다. 파인튜닝을 할 수 있도록 말이다. 그런 영역을 보면 여행도 있고 협업 솔루션도 있다. 몇 개 도메인으로 나눠지는데 거기에 대한 데이터는 빅테크라도 절대 가질 수 없는 데이터들이다. 그런 영역은 스타트업이 AI 기술을 이미 갖고 있는지 여부와 상관이 없이, 사업을 하면서 그간 쌓아왔던 데이터들이다. 이건 기존의 스타트업 성장 문법과 동일하다. AI 시대라고 해서 특별히 달라지는 건 없는 것 같다.

한국 딥테크에 어떤 시장인가

그동안 한국에서 됐다고 평가를 받는 스타트업은 대체로 커머스였다. 쿠팡이나 배민과 같은 규모로 딥테크 기업이 크게 한국에서 성공할 있을까?

기술 투자하는 사람들이 풀어야 할 숙원 같은 걸 수 있다. 본질적으로 스타트업이나 큰 기업이나 상관없이 시장 크기 이상으로 성공하는 건 불가능하다. B2C 서비스의 최종 소비자 기준으로 한국은 내수 시장이 꽤 큰 편이라 유의미한 시장이다. 그런데  기업 소비자를 기준으로 보면 크다고 말하기가 어렵다.

소비자 되는 기업이 대기업 군데로 한정돼서 그런가?

그렇다. 아무래도 한국 사회 경제 구조 자체가 대기업 위주로 구성된 측면이 상당히 강한 편이다. 그러다 보니 대기업이 갖고 있는 구매력에 대한 의존도가 크고, 거기에서 트리클다운되는 형태로 생태계가 형성되는 측면이 상당히 많다. 또, 우리나라 대기업들은 중요한 솔루션을 내재화 하는 경우가 많다. 한국에서는 딥테크 기업이 고객사 자체를 만들기가 어렵다. 딥테크 기업 대다수는 기업간 거래(B2B)를 하는 경우가 많기 때문이다.

실제로 D2SF의 포트폴리오가 100개가 넘는데 그중에 80%가 B2B를 한다. 이 얘기는 뭐냐면, B2B 기업은 한국 시장에 국한해서 봤을 때 태어나자마자 천장이 보이는 게임을 하는 셈이라는 거다. 우리가 시장 자체를 키울 순 없으니까, 역시 큰 시장을 처음부터 염두해 두고 게임을 시작해야 하는 이유가 여기에 있는 거다.

시작부터 글로벌을 봐야 된다는 이야긴가

그렇다. 테크 쪽은 특히 더 그렇다고 생각한다.

그런데 생각보다 많은 기업이 국내에서 레퍼런스를 만들고 글로벌 나가야 한다고 얘기를 하기도 하는데

양쪽 입장 다 근거는 있다. 단정적으로 어느게 맞다고 말하기도 어렵고. 케이스 바이 케이스인 경우가 많다. 기업이 가진 기회비용이나 리스크 매니지먼트 관점에서는 한국 시장 자체가 레퍼런스를 만들기에 끝내주게 좋은 나라이기도 해서다.

대표적인 회사 있어서 그런가?

테크 관점에서 세계적으로도 가장 발전된 형태의 기술력이나 퍼포먼스를 갖고 있는 기업이 레이어 별로 다 있지 않나. AI만 해도 반도체를 만드는 회사부터 시작해서, 만들어진 반도체를 서비스에서 쓸 수 있는 기업도 다 갖고 있다. 이런 나라가 세계에서 몇 개가 되겠나. 그런 측면에서 보면 딥테크 기업이 이렇게 좋은 시장에서 레퍼런스를 만들어서 글로벌 진출하는 거에 힘을 받자는 자체가 결코 말이 안 되는 시나리오는 아니다.

글로벌 딥테크 투자 트렌드랑 한국 비교해보면 어떤가?

재작년 이후에 혹한기가 지속되는 건 비슷하다. 특히나 시리즈B나 C 이후의 단계, 그리고 B2C는 엄청나게 줄어들었다. 그에 비해 초기 투자는 비교적 크게 떨어지진 않았는데 이런 것들은 북미를 기준으로 비교해봐도 큰 차이가 안 나는 것 같다. 한국도 여전히 초기 투자는 좀 활발한 편인 것 같고.

그런데 분야별로 보면 좀 차이가 나는데, 북미쪽에서는 탄소중립이나, ESG로 얘기되는 에너지에 대한 투자가 굉장히 활발하게 간다. 또 SaaS와 AI 헬스케어에 대한 투자도 계속해 꾸준하게 이어지고 유지가 되고 있다. 그런데 국내는 SaaS나 AI헬스케어에 대한 투자가 상대적으로 굉장히 많이 떨어졌다.

시장이 없나?

한국이 B2B SaaS의 무덤이라고 불리는 나라이지 않나. 그런 특성이 경기가 안좋아지면서 더 강화된 것 같다. 기업이 써야 하는 비용 지출을 줄이는데, 그래서 SaaS와 같은 서비스 도입을 하는데 더 보수적 측면이 강화된 것도 분명히 있는 것 같고. 미국의 텔라닥이나 테라퓨틱스와 같은 디지털헬스케어의 상징적인 조직이 크게 꺾이는 걸 보면서 사람들이 그에 대한 칠링 이펙트를 많이 느낀 것 같다. 또, 생성 AI와 관련해서도 미국에서는 스타트업 레벨에서도 활동이 많은데, 한국은 그렇게 활발하진 않다.

우리나라에서도 AI 스타트업이 많이 생겨나고 있다고 생각을 했는데

우리도 생성 AI에 관련한 스타트업을 정말 많이 만나고 있는데, 미국에서 보여주는 다양성과 깊이를 동시에 보여주는 형태의 움직임은 아직까진 잘 보이지 않는다.

그럴까?

결국은 펀더멘털인 것 같다. AI 인력 풀 자체가 굉장히 작다. 한 10년 전쯤부터 미리 준비했던 학교나 기업은 정말 한 손에 꼽을 정도인 것 같고. 대기업이 해외 투자 열심히 하고 스타트업에 큰 돈을 투자는 이유도 결국 내부에서 갖고 있는 자원이나 재능이 그만큼  부족하단 의미일 수도 있다. 탤런트가 없으면 결국 스타트업 액티비티도 줄어들게 마련이다.

요새 가장 고민하 것은?

네이버가 하이퍼클로바엑스에 대한 기대치를 충족시키기 위해서 굉장히 공을 많이 들이고 있고 열심히 하고 있다.  거기에 D2SF가 어떻게 기여할 수 있을지, 스타트업과 투자나 협력을 통해 같이 성장할 수 있는 환경을 어떻게 더 만들어낼 수 있을지가 지금 제일 중요한 과제, 넘버원이다.

넥스트 AI에 대한 준비도 중요하다. 어떤 징검다리를 찾아야 할지, 이런 것이 고민이 된다.

넥스트 AI 후보가 있나?

잘은 모른다(웃음). AI와 마찬가지로, 헬스케어 쪽은 지난 몇 년 동안 투자를 꾸준히 해왔어서 지도를 하나 그릴 수 있을 정도로 틀이 만들어져 있다. 3D와 관련한 데이터나 스페셜 컴퓨팅, 이런 쪽은 과연 어떻게 바뀌게 될지에도 관심이 많다. 아시겠지만 내년 초에 애플 비전프로가 나오지 않나. 애플이 또 이런 영역에서 어떤 트리거의 역할을 할 지에도 관심이 생긴다. 크리거가 터졌을 경우, 네이버도 그에 맞게 뭔가 준비를 해야할 텐데, 그때 우리한테 같이 할 수 있는 아군은 어디서 어떻게 찾아보면 될지를 고민하고 있다.

앞으로 계획은?

하이퍼클로바가 잘 성장할 수 있는 그런 팀을 찾고 연결하려 한다. 또, AI에 대해 고민하는 것도 우리에게는 중요한 당면 과제다.

글. 바이라인네트워크
<남혜현 기자> smilla@byline.network

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