블록체인, AI 및 혼합 현실 스타트업을 위한 티핑 포인트
게시 됨: 2018-06-27스타트업 실패는 다양한 요인에 기인할 수 있지만 스타트업이 큰 비즈니스를 구축할 수 있을 때 몇 가지 가능한 티핑 포인트가 있습니다.
스타트업은 지난 몇 년 동안 큰 성공 사례를 보아왔습니다 . 몇 개의 새로운 회사가 큰 성공을 거둘 뿐만 아니라 비즈니스의 면모를 변화시켰습니다.
그러나 모든 성공적인 스타트업의 경우 수많은 다른 스타트업이 성공하지 못합니다.
시작 실패는 다양한 요인에 기인할 수 있습니다. 우리는 특정 기술의 스타트업이 대기업을 구축할 수 있는 가능한 전환점을 분석하려고 했습니다.
블록체인
비트코인과 다양한 암호화폐 형태의 화폐를 의심하는 모든 사람이 블록체인 혁신을 지원하기 위해 좋은 말을 했습니다. 이는 모든 형태의 거래에 가장 큰 혼란을 야기할 가능성이 있습니다. 그러나 블록체인 기술이 구축된 지 오랜 시간이 지났고 아직 주요 적용 사례를 보지 못했습니다.
블록체인은 비트코인을 기반으로 하는 기술이므로 주요 용도는 지불 시스템 또는 진화하면서 가치 저장 장치로 사용됩니다. 진위 검증, 분산 스토리지, 분산 거래 플랫폼, 스마트 계약 및 불변 원장과 같은 블록체인의 다른 사용 사례가 모두 시도되었지만 성공하지 못했습니다.
은행 혁명
비트코인과 같은 암호화폐가 중개인 없이 가치를 교환할 수 있는 비용이 들지 않고 즉각적인 방법으로 등장했을 때 모두는 이것이 은행 업무에 혁명을 일으킬 것이라고 생각했습니다. 그러나 우리의 안타까운 일이지만 추측과 탐욕이 이어지면서 일이 예상대로 진행되지 않았습니다.
Bitcoin은 기능 통화가되는 대신 디지털 금의 역할을 맡았습니다. "은행 혁명"에 대한 과대 광고도 거래 수수료가 증가하고 완료에 걸리는 시간이 증가함에 따라 크게 줄어들었습니다.
은행들도 디지털 화폐에 압도당할 것이라는 두려움이 적어도 당분간은 줄어들면서 숨을 쉬기 시작했습니다.
기본 블록체인 기술은 기술에 정통한 사람들뿐만 아니라 모든 사람에게 안전해야 합니다. 정부 지원 은행 시스템은 FDIC 보증, ACH의 가역성, 신원 확인, 감사 표준과 같은 다양한 형태의 증권을 제공하며 현재 암호화폐에서 해결되지 않는 문제가 발생할 경우 조사 시스템이 있습니다.
Bitfinex 또는 Coincheck와 같은 최근 해킹은 암호화폐를 거래하는 것이 여전히 안전하지 않다는 것을 보여줍니다 . 특히 기술에 익숙하지 않고 가장 취약한 사람들은 해킹 및 스팸을 받을 위험이 더 높기 때문입니다.
블록체인 기반 서비스가 해결해야 하는 다른 주요 과제 중 하나는 확장성입니다. 전체 시스템에 대해 초당 수천 건의 트랜잭션을 처리하고 네트워크의 모든 노드에서 전체 원장을 복제하는 도전 은 엄청납니다.
또한 디지털 비즈니스를 지원하고 프로그래밍 가능한 경제의 기반을 마련하는 여러 분산 원장 플랫폼이 있습니다. 프로그래밍 가능한 경제로 가는 길은 TCP/IP가 전체 인터넷 생태계에 대해 수행한 것과 유사한 통합 프레임워크가 있을 때까지 긴 여정입니다.
스마트 계약과 같은 다른 사용 사례도 중앙 집중식 제3자의 필요성을 완전히 제거할 수 있는 전 세계적인 컴퓨팅 네트워크를 생성하므로 흥미롭습니다 . 그러나 최근 DAO 사건이 스마트 계약이 여전히 속일 수 있음을 입증했기 때문에 스마트 계약은 여전히 갈 길이 멀다.
누구나 블록체인이 현대 생활의 거의 모든 분야에 적용될 수 있다고 생각하지만, 블록체인 기술이 도입된 지 거의 10년이 지났음에도 불구하고 블록체인이 인수하여 기존 기업을 위협한 분야는 없습니다.
응용 아이디어는 훌륭하지만 이 판도를 바꾸는 기술의 실행은 여전히 너무 느립니다. 1억 달러 이상의 자금을 지원받았지만 아직 제품 개발 초기 단계에 있는 블록체인 회사는 약 9개 있습니다.
인공 지능(AI)
AI는 전자 상거래, 건강 기술, 에드테크, 핀테크 등 다양한 비즈니스에서 채택되고 있지만 몇 가지 고유한 문제에 직면해 있습니다. AI를 사용한다고 주장하는 많은 신생 기업이 있지만 슬프게도 삭감하고 지속 가능한 비즈니스를 구축하는 기업은 거의 없습니다.
가장 큰 과제 중 하나는 비즈니스가 실제로 AI를 사용하여 문제를 해결하고 있는지 명확하게 식별하는 것입니다. 대부분의 회사에서 머신 러닝을 사용하고 있을 수 있지만 반드시 AI 회사의 자격을 갖춘 것은 아닙니다.
자격을 얻으려면 시스템이 자가 학습 알고리즘을 기반으로 해야 하며 지속적인 자가 개선을 통해 스스로 결정을 내릴 수 있어야 합니다. AI 시스템을 성공시키기 위해서는 NLP, 딥 러닝 및 관련 기술과 같은 다른 기술의 올바른 혼합이 있어야 합니다 .
또한 모든 AI 스타트업은 물리학, 수학, 인지, 컴퓨터 과학 기술을 갖춘 기술 중심의 창업자를 요구하며, 많은 수학과 문제 해결 기술로 복잡한 모델을 구축할 수 있습니다. 특히 인재가 부족한 경우 AI 회사를 구축하는 데 엄청난 인내가 필요합니다. 실리콘 밸리의 Big 5는 소수의 신생 기업이 감당할 수 없는 이 인재에게 최고의 달러를 제공 합니다.
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시스템 확장을 위해서는 올바른 팀이 핵심이기 때문에 인재의 (비)가용성은 AI 스타트업을 확장하는 데 큰 걸림돌이 됩니다.
잠재 고객의 문제를 이해하고 데이터를 얻으려면 잠재 고객을 깊이 이해하는 것도 중요합니다. 데이터에 대한 액세스가 핵심 입니다. 데이터를 사용할 수 있게 되면 정리하고 구조화하고 레이블을 지정해야 합니다. 적절하게 구조화된 데이터가 없으면 모델을 훈련할 수 없습니다. 데이터의 품질이 충분하지 않은 경우 인적 노동으로 수정하려면 많은 자본과 시간이 필요합니다.
AI는 모든 부문에서 많은 잠재력을 가지고 있지만 애플리케이션으로 시작해야 하는 위치에 대한 더 많은 가시성이 필요합니다. AI 스타트업은 또한 임신 주기가 길고 수익이 조금씩 나오기까지 일반적으로 최대 2년이 걸릴 수 있습니다. 이론적 아이디어와 실제 제품 적용 사이의 격차를 메울 필요가 있습니다.
자율 주행 차량은 AI가 최대의 영향을 미칠 것으로 예상되는 분야 중 하나입니다. 이미 상위 VC와 거대 자동차 제조업체가 이 공간에 70억 달러 이상을 투자했지만 자율 기술의 AI는 여전히 컴퓨팅이 60년대에 있었던 위치에 있습니다.
이는 기술이 초기 단계이지만 모듈화되지 않았으며 서로 다른 부품이 어떻게 결합될지 아직 결정되지 않았음을 의미합니다. 최근 Tesla 차량 또는 Uber의 충돌 사고는 비용 효율적이고 유지 관리 가능한 하드웨어로 대규모로 제조 및 배포할 수 있는 AI 기반 시스템을 개발하는 것이 어렵다는 것을 보여줍니다.
실패의 영향은 치명적이기 때문에 AI 모델을 훈련하려면 대규모 데이터 세트가 중요합니다 . Waymo, GM, Lyft, Uber, Intel을 포함한 회사와 자동차 렌탈 회사인 Avis까지도 이를 인식하고 잠재적인 라이벌과 파트너십을 형성하고 데이터와 서비스를 공유하여 진정한 자율주행차를 구축하기 위해 노력하고 있습니다. 그것을 지원하십시오.
지난 수십 년 동안 AI는 과대 광고와 환멸의 순환을 보았지만 최근 비즈니스 세계에서 추진력을 얻기 시작했습니다. 고객에게 더 나은 서비스를 제공하는 능력에 대해서는 이견이 없습니다.
잘 정립된 비즈니스는 특히 이해하기 어렵고 도움을 주고자 하는 사람들에게 위협으로 인식되는 기술과 관련된 경우 하룻밤 사이에 바뀌지 않습니다. AI 시스템을 구축하고 배포하려면 원하는 비즈니스 결과, 대상 사용 사례, 데이터 자산, 알고리즘, 대규모 컴퓨팅, 프로세스 통합, 변경 관리, 인센티브 조정, 경영진 지원 및 책임에 대한 건전한 전략이 필요합니다.
흥미로운 갈림길에 있지만 내비게이션이나 Siri 및 Alexa와 같은 개인 비서와 같이 일상 생활에서 흔한 일이 되고 있습니다.
혼합 현실
가상 현실과 증강 현실은 잠시 동안 주변에 있었던 또 다른 두 가지 큰 기술 혁신 입니다. 많은 스타트업이 차세대 VR 혁명의 일부가 되기 위해 노력하고 있으며 AR/VR 시장에 대한 예상되는 기대치가 엄청나기 때문에 다른 많은 스타트업이 올 것으로 예상됩니다.
가상 현실의 등장은 2012년에 시작되었으며, 이는 Palmer Luckey의 Oculus Rift 장치에 대한 Kickstarter 캠페인 덕분입니다. 그때부터 VR 생태계가 번성하기 시작했고 기술이 많은 주목을 받기 시작했습니다. 리서치 회사는 향후 몇 년 동안 큰 숫자를 예측하기 시작했으며 과대 광고 사이클의 정점에 도달했습니다.
그러나 실제로 VR 시장은 지속적으로 성장했지만 기대만큼 큰 규모에 도달하지는 못했습니다. 현재 마이크로소프트, 구글, 페이스북, 애플, 밸브 등 모든 주요 기술 회사들이 여기에 베팅하고 있습니다. Unity의 CEO인 John Riccitiello는 VR이 2019년에 시작될 것이라고 말했습니다.
이러한 성장이 예상보다 느린 주요 원인 중 하나는 VR의 가격이 매우 높기 때문입니다. Oculus Rift, HTC Vive와 같은 고품질 VR 헤드 마운트 장치는 너무 비싸며($600-900) 적절한 경험을 제공하려면 강력한 PC로 구동되어야 합니다. VR 지원 PC를 추가하는 것도 비용이 많이 들고($1000) 복합 경험 비용으로 인해 채택이 금지됩니다.
오늘날 사용 가능한 가상 시뮬레이션도 완벽하지 않습니다. VR에서의 시각적 경험의 에뮬레이션은 좋지 않으며 사용자의 두뇌는 여전히 픽셀을 볼 수 있고 실제가 아님을 이해할 수 있습니다. 또한 기존 HMD는 사용자가 외부 카메라를 장착하고 시스템을 보정하고 많은 케이블을 처리해야 합니다. 일반 고객이 사용하기 어려운 기능입니다.
또 다른 주요 요인은 매우 열악한 콘텐츠입니다. 현재 가상 현실을 위한 AAA 게임은 없습니다 . 사용 가능한 게임의 대부분은 시장 성장을 위해 헤드셋 생산자의 도움으로 만든 인디 스튜디오에서 제공됩니다.
VR이 VR 하드웨어 가격을 차지하려면 대폭 인하해야 합니다. 이것은 구매자를 끌어들여 더 많은 소프트웨어 생산자를 끌어들일 것이며 임계량에 도달한 후에야 대형 스튜디오에서 고품질 응용 프로그램을 만들기 시작하는 것이 흥미롭다는 것을 알게 될 것 입니다. 시뮬레이션 질병, 집 안의 공간 또는 몇 시간 동안 헤드셋을 얼굴에 착용해야 하는 사용자의 (불편) 불편함과 같은 채택에 여전히 어려움이 있습니다.
우리의 관점에서, VR은 B2C가 시작되기 전에 B2B 영역에서 더 많이 채택될 것입니다. VR을 통해 해결할 수 있는 교육, MRO, 건강 관리의 매력적인 사용 사례가 있습니다.
가격, 대량 채택, 사용 용이성 등의 문제를 해결할 것으로 예상되는 모바일 VR에는 자체 제약이 있습니다. 모바일 가상 현실 애플리케이션이 직면한 가장 분명하고 잘 논의된 과제는 데스크톱 PC와 비교할 때 훨씬 더 제한된 전력 예산과 열적 제약입니다.
모바일 칩은 적절한 옥타 코어 CPU 배열과 일부 주목할만한 GPU 성능을 포함할 수 있지만 앞에서 언급한 전력 소비와 열 제약으로 인해 이러한 칩을 최대 기울기로 실행할 수는 없습니다.
VR 산업이 확장됨에 따라 가장 밝은 부분 중 하나는 "독립형" 헤드셋이 될 수 있습니다. 테더링도 스마트폰에도 연결되지 않은 기기입니다. 오히려 그들은 통합 컴퓨팅 및 통신 시스템을 가지고 있습니다. Google과 GameFace Labs 모두 이러한 시스템에서 작업 중인 것으로 생각됩니다.
Nvidia, ARM, AMD와 같은 회사는 이미 테더링되지 않은 장치에서 제한된 메모리 대역폭에 대해 작업하고 있습니다. 통합 GPU는 압축 기술을 사용하여 대역폭을 50% 절약할 수 있습니다 . 또한 5G로 널리 알려진 차세대 모바일 네트워크의 등장은 VR 및 AR 기술의 잠재력을 최대한 발휘할 것입니다.
현재 4G 네트워크 표준은 대역폭, 대기 시간 및 균일성의 제한으로 인해 VR/AR의 확산을 크게 줄입니다. 고품질 VR 및 AR 경험을 위해서는 많은 데이터를 처리해야 합니다. 이것은 로컬 응용 프로그램에는 문제가 없지만 데이터가 원격으로 공급되는 경우 네트워크에 부담을 줄 수 있습니다.
여기서 5G의 훨씬 더 빠른 속도와 더 낮은 대기 시간이 구출될 것입니다. 전문가들은 5G가 4G에 비해 처리량 10배 향상, 지연 10배 감소, 트래픽 용량 100배 향상, 네트워크 효율성 100배 향상을 가져올 것으로 예상합니다 .
VR과 일부 기술이 겹치는 증강 현실은 VR과 다른 용도로 사용됩니다. 증강 현실은 우리의 삶의 방식을 완전히 바꿀 것으로 예상됩니다. 스마트폰에서 AR 안경을 착용하는 것으로 전환할 수 있을 것으로 예상되기 때문입니다.
현재 세대의 AR 안경은 시기상조이며 고객이 사용할 수 없다는 점을 언급해야 합니다. 기술적으로는 VR보다 뒤쳐져 있지만 콘텐츠 문제가 없기 때문에 기술이 성숙하면 훨씬 더 빠른 채택을 볼 수 있을 것으로 예상할 수 있습니다.
결론적으로, 이러한 기술 파괴는 인간의 삶을 상당한 방식으로 변화시킬 수 있는 많은 잠재력을 가지고 있습니다. 데이터가 혁신의 대부분을 차지하는 디지털 시대에 기업은 데이터 개인정보 보호와 같은 문제에 대해 더 많은 책임을 져야 합니다. 개인 정보의 무단 사용과 관련하여 Facebook 및 Cambridge Analytica가 관련된 최근 사건 은 혁신의 어두운 면에 대한 세계적인 논쟁으로 이어졌습니다.
중국은 회사가 개인 정보 보호에 대한 고려 없이 방대한 양의 데이터에 액세스할 수 있기 때문에 AI 기술의 강국이 되고 있습니다. 또한, 내수 시장이 크면 중국 스타트업이 빠르게 성장하고 세계 질서를 위협할 수 있습니다. 스펙트럼의 다른 쪽 끝에는 GDPR 규정에 반영된 개인 데이터 프라이버시의 프리미엄을 부여하는 EU가 있습니다.
그러나 모든 주요 국가에서 자체 데이터 개인 정보 보호법에 대해 이야기하기 시작했지만 데이터 소유권 및 책임에 대한 회색 영역이 여전히 있으며 진화하는 데 시간이 걸릴 것입니다. 따라서 규제 기관, 혁신가 및 대중 사이에 올바른 균형이 이루어지므로 이러한 기술이 잠재력을 실현하고 대기업을 구축할 수 있기를 바랍니다.
[이 기사는 Exfinity Venture Partners의 매니징 파트너이자 CIO인 Shailesh Ghorpade와 Exfinity Venture Partners의 Associate인 Mohit Babu가 공동으로 작성했습니다.]