LLM 기반 스타트업은 VC 투자를 받을 만큼 어떻게 방어력을 유지할 수 있을까요?

다른 사람의 대규모 언어 모델을 기반으로 구축된 스타트업은 경쟁자가 더 많은 돈이나 더 나은 엔지니어링 팀을 통해 복사할 수 없는 것, 즉 독점 데이터, 보호되는 지적 재산 및 LLM 위에 계층화된 내부 모델을 소유함으로써 방어력을 유지합니다. 도메인 전문 지식을 갖춘 팀과 시장 적합성이 입증된 제품과 함께 이러한 조합은 핵심 기술이 귀하의 것이 아닐 때 벤처 자본가가 찾는 것입니다.

핵심 요약

• 제3자 LLM에 의존하면 스타트업은 경쟁업체와 대기업이 시장에 진출할 가능성이 커집니다.
• 혁신과 IP 보호는 단순한 LLM 적용을 넘어 스타트업을 차별화합니다.
• 독점 데이터는 입증된 방어 수단입니다. 더 많은 자금을 보유하거나 더 강력한 기술 팀을 보유하고 있는 경쟁업체를 저지합니다.
• 실용적인 경로는 생성 모델을 통해 독점 데이터와 기술을 증폭시킨 다음, 제품 시장 적합성이 입증되면 사내 LLM을 고려하는 것입니다.
• VC는 단순한 API 호출을 넘어서는 팀과 비전을 원합니다.

VC가 가장 먼저 묻는 질문이 방어 가능성인 이유는 무엇입니까?

기업가이자 학자로서 저는 벤처 캐피탈리스트(VC)와 스타트업으로부터 다음과 같은 긴급한 질문을 자주 받습니다. "스타트업이 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)에 핵심을 구축할 때 어떻게 경쟁력을 유지하고 방어력을 유지할 수 있습니까?"

내 대답은 조심스럽다. IP가 낮은 기업은 우려를 제기할 수 있지만 한 가지 요인에 대해서는 우리의 세심한 주의가 필요합니다. 이 기사에서는 해당 요소가 왜 그렇게 중요한지 설명합니다.

LLM이 지원하는 스타트업이 왜 그렇게 많은 VC의 관심을 끌었나요?

LLM은 우리가 기술과 상호 작용하는 방식을 변화시켜 자연어 처리 및 이해 분야에서 큰 발전을 이루었습니다. 이 기술은 고객 서비스 및 콘텐츠 생성부터 데이터 분석 및 의사 결정에 이르기까지 다양한 부문에 걸쳐 적용되었습니다. 그 결과 스타트업 환경에서는 이러한 강력한 언어 모델을 기반으로 한 벤처 기업이 급증했습니다.

OpenAI가 ChatGPT를 출시한 후 전 세계 VC들 사이에서 발생한 관심은 놀라웠습니다. 일부 사람들은 이를 덜 혼란스러운 것으로 보았지만 LLM을 둘러싼 열정은 유명 투자자들의 관심을 끌었습니다.

이 글을 쓰는 시점(2023)에 수천 개의 생성 AI 스타트업이 수십억 달러의 투자를 유치하고 있었고 PitchBook은 2023에서 전 세계 생성 AI 시장이 $42.6억 달러에 이를 것으로 예상했습니다.

비독점 기술이 스타트업에 위험한 이유는 무엇입니까?

혁신적인 언어 모델은 스타트업 사이에서 엄청난 관심과 잠재력을 불러일으켰지만, 비독점 기술을 기반으로 구축하는 데 따른 어려움을 인식하는 것이 중요합니다. Google과 같은 업계 거대 기업과 달리 스타트업에는 LLM의 기능을 세부 조정하거나 재교육하거나 완전히 활용하기 위한 리소스와 인프라가 부족한 경우가 많습니다.

이러한 제3자 기술에 대한 의존으로 인해 경쟁 스타트업의 복제 가능성이 높아지고 성장하는 시장을 활용하려는 대기업의 그늘에 가려지게 됩니다. 잘 확립된 기술과 새로운 애플리케이션에 대한 끊임없는 갈망으로 인해 이러한 거대 기업은 자체 리소스를 대규모로 배포하고 소규모 벤처의 경쟁 우위를 약화시킬 수 있습니다.

간단한 테스트를 통해 위험을 구체적으로 확인할 수 있습니다. 경쟁사가 동일한 모델 액세스와 잘 작성된 프롬프트를 사용하여 몇 주 안에 제품을 재구축할 수 있다면 기술이 아닌 속도와 배포에 이점이 있습니다. 속도와 유통이 중요하지만, 시장에 진입하기로 결정한 대기업에서 살아남는 경우는 거의 없습니다.

혁신과 IP는 LLM 지원 스타트업을 어떻게 보호합니까?

기술 복제의 위험을 줄이기 위해 스타트업은 단순한 LLM 적용을 넘어 자신을 차별화할 수 있는 방법을 적극적으로 찾아야 합니다. 핵심은 혁신 문화와 IP 보호에 있습니다. 기술의 미묘한 차이를 이해하고 도메인 전문 지식과 창의적인 문제 해결 능력을 갖춘 팀은 서비스를 확장하고 기본 모델을 뛰어넘는 경쟁 우위를 구축할 수 있습니다.

이를 전략적 획득 및 IP 권리 보호와 결합하면 스타트업의 시장 입지를 강화하고 모방자로부터 보호할 수 있습니다.

독점 데이터가 핵심 요소인 이유는 무엇입니까?

벤처 캐피탈에서 고유한 데이터를 소유하는 것은 기술의 방어력을 보호하는 입증된 방법입니다. VC는 독점 데이터 세트가 경쟁을 방해할 수 있으며, 경쟁자가 우수한 자금이나 기술 팀을 통해 아이디어를 단순히 복사하는 것을 방지할 수 있다는 점을 인정합니다.

고유한 데이터의 가치는 복제 속도를 늦추는 것 이상입니다. 이는 스타트업에게 귀중한 통찰력을 제공하여 숨겨진 패턴을 식별하고, 고객 행동을 이해하고, 시장 동향을 앞서 나갈 수 있도록 돕습니다. 독점 데이터를 활용함으로써 스타트업은 경쟁 우위를 강화하고 치열한 경쟁 환경에서 혁신을 주도할 수 있습니다.

창업자가 VC의 관점에서 경쟁 우위를 유지하는 한 가지 방법은 최신 생성 네트워크를 통해 독점 데이터와 기술을 증폭시키고, 제품 시장 적합성이 입증되면 사내 LLM을 더 자세히 조사하는 것입니다.

SOMIN은 이것을 어떻게 적용했나요?

예를 들어 경쟁사 분석 제품군인 "SoMonitor"와 LLM 기반 분석 도우미인 "SoDa"를 구축할 때 기술 방어성은 우리의 최우선 순위 중 하나였습니다.

핵심적으로 우리는 고객을 위해 Meta의 광고 플랫폼에서 실행된 5년간의 광고 캠페인을 다루는 방대한 익명 데이터를 설정했습니다. 우리가 구축한 독점 AI 기술을 사용하여 이 데이터는 고객 참여 및 제품 구매를 유도하는 시각적 구성 요소를 강조하는 히트맵과 함께 광고 배너의 클릭률(CTR) 및 전환율(CR)을 정확하게 예측하는 데 사용됩니다.

우리가 보유하고 있는 시각적 데이터와 텍스트 데이터를 통합하고, 광고 크리에이티브 성과 예측을 위한 사내 다중 모드 모델과 LLM의 강력한 기능을 결합하여 시스템이 고객을 위한 실행 가능한 권장 사항을 생성하도록 만들었습니다. 여기에는 경쟁사 브랜드 전형, 청중 홍보, 콘텐츠 및 프로모션 스냅샷이 포함되며 실시간 요약으로 제공됩니다. 이를 통해 고객은 전략을 개선하고 창의적 자산을 개선하며 치열한 경쟁 시장에서 앞서 나갈 수 있습니다.

이러한 방식으로 LLM을 사내 AI와 결합하면 LLM 없이는 불가능했을 마테크 업계의 새로운 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 이러한 기능은 쉽게 복제할 수도 없습니다. 우리는 LLM을 사용하여 디지털 마케팅 산업을 포괄적으로 설명하며, 독점 데이터와 CTR 예측 알고리즘의 결합으로 시스템을 매우 독특하고 복사하기 어렵게 만들어 경쟁사와 차별화합니다.

LLM이 지원하는 스타트업은 VC에게 어떻게 홍보해야 합니까?

LLM에 투자할지 여부는 여전히 주관적인 결정이며, 투자자들은 이를 다르게 평가합니다. 그러나 한 가지 조언은 여전히 ​​유효합니다. 스타트업을 홍보할 때 독점 기술, 귀중한 IP 및 특히 초기 단계에서 성공을 위해 헌신하는 숙련된 팀으로 귀하의 주장을 뒷받침하십시오.

표면을 넘어서는 것이 중요합니다. 팀이 단순한 API 호출을 넘어서는 유망한 전문 지식과 비전을 보여준다면 VC는 확실히 귀하의 회사를 더 깊이 탐구하고 싶어할 것입니다.

실제로 이는 프레젠테이션이 네 가지 질문, 즉 다른 사람이 얻을 수 없는 자신이 소유한 데이터, 모델 위에 구축한 데이터, 해당 작업을 보호하는 요소, 해당 작업을 수행하는 팀이 무엇인지에 대해 명확하게 대답해야 함을 의미합니다. 처음 두 가지에 대한 우리의 접근 방식은 SOMIN 연구 페이지의 동료 검토 논문에 설명되어 있으며 동일한 카테고리 데이터가 SOMIN의 AI 마케팅 에이전트의 근거가 됩니다.

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