AI-네이티브 시대의 새로운 GTM(Go-To-Market) 플레이북: 1억 달러를 향한 6가지 성장 패턴
AI 네이티브 기업들이 전통적인 소프트웨어 회사와는 완전히 다른 방식으로 고객을 확보하고, 매출을 창출하며, 빠르게 성장하고 있습니다. 이 글에서는 Gamma, Genspark, Surge AI, Mercor, Lovable, Cluely, Harvey 등 슈퍼스타트업들의 실제 성공 사례를 바탕으로, AI 시대의 새로운 GTM 전략 6가지를 상세히 풀어냅니다. 핵심은 유연한 배포 전략, 사회적 플랫폼 활용, 제품 내장 확산 시스템, 고난도 초기 고객을 통한 학습, 유연한 가격 정책 그리고 초슬림 팀 구조입니다.
1. AI 네이티브 시대, 판을 바꾼 성장 전략 개요
과거 SaaS 기업들은 대규모 영업 팀과 마케팅 예산을 여러 해에 걸쳐 투입하며 성장했습니다. 반면, AI 네이티브 스타트업들은 소수의 인원과 미니멀한 자본, 파격적인 전략만으로도 초고속 성장을 기록하고 있습니다.
대표적으로,
- Gamma는 단 30명으로 연 5,000만 달러 이상을 창출했고,
- Genspark는 45일 만에 3,600만 달러에 도달했으며,
- Surge AI는 영업팀도, 벤처 투자도 없이 연 10억 달러라는 경이로운 기록을 보여줬습니다.
이러한 현상은 예외적인 행운이 아니라 AI 시대의 새로운 질서를 반영합니다. 본문은 이 변화의 근원과 성공 패턴을 실제 사례와 분석을 통해 조목조목 설명합니다.
2. 배포(Distribution) 우선: 제품 완성보다 먼저 유저를 모은다
AI기업의 전통적 공식은 '제품 개발 → 제품-시장 적합성 → 배포 확장'이었지만, 이제 여러 회사에서 이 순서가 거꾸로 뒤집혔습니다.
예를 들어, Genspark는 처음엔 AI 검색엔진으로 500만 명의 사용자를 모았습니다. 하지만 2024년 말, 사용자가 정보 쿼리에서 실제 결과물(예: "이 시장에 대한 발표 자료 만들어줘")을 요구한다는 걸 관찰하죠. 이에 2025년 4월, 방향을 완전히 틀어 AI Agentic Engine으로 전환했고, 이미 구축한 배포 채널 덕분에 단 45일만에 3,600만 달러의 연매출을 달성했습니다.
Cluely는 한 술 더 떠, 공동창업자 Roy Lee가 하버드 퇴학, 컬럼비아 퇴학 등 논란 가득한 이력을 아예 마케팅 내러티브로 삼았습니다. 그의 슬로건:
"모든 것을 속일 수 있다"
이 과감함은 "믿음(Trust)이 중요한 툴에서는 위험하지 않냐?"는 우려도 낳았지만, 실제로 엄청난 미디어 화제와 함께 엄청난 유입을 만들어냈습니다.
a16z의 Bryan Kim 파트너는 이렇게 말합니다:
"AI 시장에선 방어력보다 '모멘텀=해자'가 더 중요하다. 기능은 금방 복제될 수 있지만, 속도가 바로 경쟁력이다."
이 전략은 위험도 존재합니다. 실제로 초기 Reddit 등에서 비판도 있었고, 클루엘리 창업자 스스로도
"너무 많은 사람을 화나게 하기 전에 탈출속도(escape velocity)를 내야 한다"
라고 토로했죠. 그럼에도 Lovable 같은 회사는 오픈 소스 프로젝트로 먼저 '관심'과 '트래픽'을 확보하고, 유료 전환 때 이미 만들어진 사용자 풀로 단기간 매출 폭발을 이끌었습니다.
3. 소셜 플랫폼: 단순 홍보가 아닌 '인프라'로 조직 설계
이러한 AI 네이티브 회사들의 두드러진 특징은, 소셜미디어를 단순 마케팅 채널이 아니라 조직의 근간으로 사용한다는 점입니다.
Genspark는 약 60명의 크리에이터(내부에선 '인턴'이라 칭함) 네트워크를 운영, 2주 동안 TikTok과 인스타에서 2천만 뷰를 냅니다. 유료 광고처럼 보이지 않게, 진짜 사용 후기 같은 콘텐츠로 진정성까지 확보합니다.
Cluely는 창업자 자체가 '소셜 채널'이 되었고, 인턴50명을 '틱톡 영상 만들기'전담으로 공개 채용하거나, 샌프란시스코 경찰이 파티를 강제종결시켜서 또 한 번 화제가 되었습니다.
"내가 지금 이런 큰 기업들과 계약할 수 있는 이유는 그 의사결정권자들이 트위터에서 나를 지켜보고, 재밌다고 생각해 응원해주기 때문이다." — Roy Lee, Cluely
채용도 특이해서, 성장팀은 "최소 10만 팔로워"를 자격조건으로 내세웁니다.
Gamma의 경우도, CEO 본인이 도발적인 트윗 한 번으로 제품 출시 초기에 72시간 만에 일일 가입자를 수천에서 수만 명 대로 끌어올렸죠.
중요한 것은, 이들의 조직과 배포 전략이 소셜 네트워크 구조에 맞춰 처음부터 설계되어 있다는 점입니다. 마치 조직 그 자체가 바이럴 루프에 최적화되어 있는 셈이죠.
4. 제품이 스스로 사용자를 데려온다: 내장 확산(PLG) 구조
세 번째 패턴은, 제품 자체가 유저 확산의 기능을 갖는 구조입니다.
Gamma의 대표적 예:
- 무료 플랜으로 만든 모든 자료에는 "Made with Gamma" 배지가 붙습니다.
- 이 배지는 제품 고유의 '성장 루프'로 자동적으로 다른 이들에게 노출됩니다.
즉, 사용자가 만든 문서·프레젠테이션·웹사이트가 곧바로 새로운 잠재사용자 광고가 되는 겁니다.
Lovable도 'Launched'라는 프로젝트 전시관에서, 상위 랭킹에 포인트를 주고, "이 앱을 Lovable로 편집"이라는 버튼으로 곧장 유도합니다. 이렇듯, 마케팅 도구이자 서비스 활용 증거로서 제품이 스스로 새로운 사용자를 유치하죠.
Mercor의 경우, AI 인재 매칭에서 매번 거래가 일어날 때마다 수집-분석 되는 퍼포먼스 데이터로 알고리즘이 개선됩니다. 데이터가 쌓일수록 매칭 품질이 상승하고, 그로 인해 더 많은 거래가 발생—자동적으로 견고한 데이터 해자를 쌓는 구조입니다.
즉, 가장 강력한 확산 전략은 '제품 자체의 아키텍처'에 확산 기능을 심는 것임을 보여줍니다.
5. 초기 고객 선정: 성장 효율성이 아니라 '학습 속도' 우선!
전통 소프트웨어는 '팔기 쉬운 고객'부터 노립니다. 하지만 AI 네이티브는, 일부러 가장 어려운, 진입 장벽 높은 초기 고객을 택합니다. 이유는 가장 빨리 피드백 받고, 제품을 강하게 만드는 학습을 하려는 것입니다.
Mercor는 대기업 채용 시장 대신 AI 연구소를 첫 고객으로 삼았습니다. 이유는
- 피드백 속도가 빠름: AI랩에 인재를 공급하면 며칠 내 성과가 확인되어, 모델 고도화를 빠르게 할 수 있습니다.
- 자동화 압박: 연구소는 하루 이틀 내에 수백 명 데이터 라벨러 채용을 요구. 수작업으론 불가능한 요구라 진짜 AI 기반 자동화를 도입할 수밖에 없었죠.
- 이 경험이 결국 '모든 분야 인재 매칭'으로 크게 확장 가능.
Harvey는 세계적 로펌 Allen & Overy에, 3,500명 변호사가 4만 번의 질문을 테스트하는 혹독한 절차를 거쳐, 한 번에 큰 시장 신호를 주었습니다.
"결국 그 까다롭고 어려운 고객이 우리를 시장에서 독보적으로 만들었다."
Surge AI 역시, 판을 키우기 위해 각 전문 분야별 박사~현업 전문가 수준 인력을 데이터 라벨러로 기용, 일반 근로자보다 훨씬 높은 품질의 학습 데이터를 만들었습니다.
핵심은,
"빠르게, 많이, 그리고 어렵게 요구하는 고객이 제품을 단단하게 만들고, 경쟁사보다 결정적 우위를 확보하게 해 준다"는 점입니다.
6. 가격 정책: 사용량 기반, 크레딧 또는 하이브리드 모델 선호
AI의 사용량, 인프라 비용이 천차만별인 만큼, 구독형 고정 과금제가 아니라 '크레딧·사용량 기반' 요금제가 대세입니다.
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Gamma는 신용카드 결제 시스템이 없는 상태에서 AI 기능을 추가, 무료 크레딧만 쓰라고 했더니 사방에서 추가 크레딧 구매 요청이 쏟아졌습니다:
"수익화(monetization)가 전략이 아니라, 기능으로 요청받는 상황이 된 셈이죠." 그리고 "핵심 고객에 대한 적자는 감수한다"고 선언합니다. 왜냐면, 이런 파워유저들이 바로 바이럴 루프의 진원이 되기 때문입니다.
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Genspark는 AI용량에 따라 크레딧을 차감하며, 영상 생성 등 복잡 작업은 1~2천 크레딧 소진. 무료/유료 플랜으로 접근성도 높입니다.
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Lovable은 메시지 건수 중심으로 가격이 달라지고 미사용분 이월이 불가해, 필요한 순간에 업그레이드하게 만듭니다.
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Mercor는 인재 마켓플레이스 구조답게, 회사 쪽엔 30% 수수료, 구직자는 무료 툴을 통해 유입 저변을 넓혔죠.
공통적으로,
- 실제 사용량/인프라 비용에 기반한 가격 책정
- 무료 할당 소진 때 자연스러운 유료 전환
- 전통적 좌석 개수가 아니라 체감된 가치와 연결
이런 구조로 과금/성장/마케팅을 하나로 묶습니다.
7. 경량 조직·초슬림 팀: '사람 수' 아닌 효율 집착
마지막, 그리고 가장 인상적인 패턴은 극도로 슬림한 인력 구조와 초고효율입니다.
Surge AI는 단 110명으로 10억 달러 연매출(1인당 91만 달러)을 달성, 경쟁사(Scale AI)는 1,000명이 8억7천만 달러(1인당 8.7만 달러)였으니 10배의 인력 효율성을 가진 셈입니다.
"10배 인재를 10배 뽑는 게 아니라, 상위 20% '진짜 능력자'만 뽑는다." — Edwin Chen, Surge AI
Gamma는 '플레이어-코치' 모델로, 관리직도 직접 코딩·디자인 등 실무를 합니다. 한 때 팀원의 1/3이 디자이너였을 만큼, 경험과 빠른 실행을 중시했습니다.
Genspark의 경우, 11명 핵심팀에 60~70명 계약 크리에이터(콘텐츠 제작) 구조로, 인건비 부담 없이 대규모 성장 동력을 만들었습니다.
Lovable도 YC(와이콤비네이터) 등의 투자도 거절한 채 단 30명 내외, 2백만 달러 소진만으로 3천만 달러 매출까지 성장, "채용은 아파야만 한다" 슬로건으로 유별나게 천천히 인력 충원을 했습니다.
즉,
- 조직의 복잡성↓
- 결정·실행 속도↑
- 뛰어난 개인이 다수의 일과 영향력 담당
이 구조 덕분에 기존보다 훨씬 빠른 실행력과 집중을 확보한 셈입니다.
8. 창업자·조직별 GTM 전략의 주요 고민과 트레이드오프
이 패턴들이 성공적임에도 불구하고, 실제 창업자들은 중요한 전략적 갈등과 선택지를 앞에 두게 됩니다.
- 사회적 확산: 일관성 있는 창업자·브랜드 스토리가 있을 때 강력한 힘 발휘, 억지스러우면 오히려 역효과.
- 제품 내장 확산: 초기부터 '확산 기능' 자체를 핵심 제품 요건으로 간주할 것. 고객 경험·기능성과 적절히 균형 맞춰야 함.
- 크레딧 요금제: 인프라-가치 구조에 일치하지만, 사용성 저하 우려. 실패 결과에선 크레딧 반환 등 하이브리드 옵션 고민 필요.
- 초기 고객: 빠른 학습 위한 '까다로운 고객'과 단기 매출이 쉬운 '쉬운 고객'의 균형.
- 초슬림 조직: 복잡한 인프라가 필요한 시장이나, 돈 많은 경쟁자 등장 상황에선 제한적일 수 있음.
즉, "가장 맞는 한 가지 해답"은 없지만, AI 시대에는 모든 GTM 전략의 근본을 재점검해야 함을 시사합니다.
마치며
AI 네이티브 기업의 성공은 '전통에 효율을 더한 것'이 아니라, 완전히 새로운 성장 공식을 만들어내는 데 있습니다. 배포-제품-조직-가격-마케팅 등 모든 면에서 '빠른 실행, 유연성, 내장 확산'이 중요하며, 무엇보다 첫 단추부터 전략적 용기와 집중력이 필요함을 알 수 있습니다. 앞으로 이 6가지 패턴은 더욱 진화할 것이고, 지금 창업하는 이들에게 훌륭한 참고서가 되어줄 것입니다. 🚀