기술을 사업으로, 가능성을 실행으로 연결하는 사람 | AIEEV 사업 리드 김현경

에이아이브 김현경 사업리드의 이야기

좋은 기술이 곧 좋은 사업이 되는 것은 아닙니다. 기술이 고객의 문제를 해결하고, 실제 현장에 도입되고, 지속 가능한 매출로 이어지기까지는 수많은 빈칸을 채우는 사람이 필요합니다.

AIEEV의 김현경 리드는 그 빈칸을 찾아 끝까지 연결하는 사람입니다. 통신사 B2B 현장과 AI 반도체 기업의 사업개발을 거쳐, 지금은 분산형 AI 클라우드라는 새로운 시장을 만들고 있습니다. 파트너 미팅부터 제품 기획, 고객 제안, 정부과제, 해외 사업, 운영 체계까지 업무에는 선명한 경계가 없습니다.

기술을 고객의 언어로 번역하고, 가능성을 다음 실행으로 바꾸는 현경님의 이야기를 들어봤습니다.

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안녕하세요. 간단한 자기소개 부탁드립니다.

안녕하세요. AIEEV에서 사업을 맡고 있는 김현경입니다. 😊

저를 한 문장으로 소개한다면 ‘기술이 실제 사업이 되도록 연결하는 사람’이라고 말하고 싶어요. KT에서 B2B 영업과 IT 컨설팅을 경험했고, 이후 AI 반도체 기업인 SAPEON Korea에서 사업개발을 담당했습니다. 기술 검증으로 시작한 프로젝트가 제품이 되고, 고객의 현장에 도입되어 매출로 이어지는 전 과정을 경험했어요.

지금 AIEEV에서는 사업전략, 파트너십, 세일즈, 제품 기획, 정부과제, 글로벌 사업을 폭넓게 맡고 있습니다. 스타트업에서는 직함보다 “지금 회사가 앞으로 나아가기 위해 가장 필요한 일이 무엇인가”가 더 중요하다고 생각해요. 그래서 필요하다면 제안서를 쓰고, 제품 데모를 만들고, 고객 피드백을 정리하고, 운영까지 직접 챙깁니다.

처음부터 AI 인프라에 관심이 많으셨나요?

처음부터 AI 인프라만 바라본 것은 아니었어요. 학부에서는 러시아어를 전공했고, 대학원에서는 정보시스템을 공부했습니다. 커리어는 통신사의 B2B 현장에서 시작했고요. 겉으로 보면 서로 다른 길처럼 보이지만, 돌아보면 늘 기술과 사람, 기술과 비즈니스 사이를 연결하는 일을 해왔습니다.

특히 SAPEON Korea에서 AI 반도체 사업개발을 하며 중요한 사실을 배웠어요. 아무리 성능이 뛰어난 기술이라도 고객이 실제로 사용할 수 있는 제품과 운영 방식으로 연결되지 않으면 시장을 만들기 어렵다는 점입니다. 반대로 고객의 문제를 정확히 이해하고 기술팀과 함께 해결책을 만들면, 아직 익숙하지 않은 기술도 실제 산업 현장에 들어갈 수 있다는 것도 경험했습니다.

그때부터 저는 기술 자체보다 ‘기술이 어떻게 쓰이게 되는가’에 더 큰 관심을 갖게 됐습니다.

AIEEV를 시작하게 된 계기가 궁금합니다.

AI 서비스가 빠르게 확산되면서 모델의 성능만큼이나 운영 비용과 인프라가 중요한 문제가 될 것이라고 봤습니다. 2024년부터 AI반도체 회사에 있으면서 정말 많은 AI기업을 만났고, 추론시장이 커질것이라는것은 너무나도 명확해 보였습니다. 이를 하드웨어 말고 SW로 빠르고 직접적으로 개선할수 있는 방법은 없을까? 라는 질문으로 시작되었어요. 좋은 AI 모델을 만드는 기업은 많아졌지만, 그 모델을 지속적으로 서비스하려면 GPU 비용, 배포, 확장, 보안 같은 현실적인 문제를 해결해야 하거든요.

특히 AI Agent처럼 하나의 작업을 위해 여러 번 모델을 호출하는 서비스가 늘어날수록 추론 비용은 더 큰 부담이 됩니다. 결국 좋은 아이디어와 모델을 가진 팀도 인프라 비용 때문에 서비스를 충분히 확장하지 못할 수 있어요.

AIEEV는 이 문제를 분산형 인프라로 풀고 있습니다. 이미 존재하는 다양한 GPU 자원을 연결하고, 기업이 필요한 방식에 맞춰 API·컨테이너·프라이빗 환경으로 사용할 수 있게 만드는 것이죠. “더 많은 기업이 감당할 수 있는 비용으로 AI를 운영하게 하자”는 문제의식에 공감했고, 기술을 시장과 연결하는 역할로 초기부터 함께하게 됐습니다.

🤔 AIEEV에서 사업을 만든다는 것

현재 AIEEV에서는 어떤 역할을 맡고 계신가요?

사업과 관련된 거의 모든 접점을 맡고 있다고 보는 게 정확할 것 같아요. 시장과 고객의 요구를 찾고, 이를 제품과 사업모델로 구체화하고, 파트너와 함께 검증한 뒤 계약과 반복 매출로 연결하는 역할입니다.

겉으로 보면 세일즈, 마케팅, 사업기획, 제품기획, 파트너십이 각각 다른 일처럼 보이지만 초기 스타트업에서는 하나의 흐름이라고 생각해요. 고객과 대화하면서 발견한 문제가 제품 로드맵에 반영되어야 하고, 제품의 강점은 고객이 이해할 수 있는 제안으로 바뀌어야 합니다. 또 PoC는 단순한 기술 시연이 아니라 다음 계약으로 이어질 기준과 일정까지 설계되어야 하고요.

그래서 저는 “좋은 미팅을 했다”보다 “그래서 다음 행동이 무엇인가”를 중요하게 봅니다. NDA, 기술자료 공유, 담당팀 연결, PoC 범위와 성공지표 합의처럼 다음 단계가 구체적으로 남아야 사업이 움직이기 시작하거든요.

하루는 보통 어떻게 흘러가나요?

정해진 하루가 거의 없습니다. 오전에는 해외 통신사와 협력 모델을 논의하고, 오후에는 고객이 겪는 배포 문제를 개발팀과 확인할 수 있어요. 그 사이에 사업계획서의 숫자를 검증하거나, 파트너에게 보낼 제안서를 다듬거나, 제품 화면을 직접 테스트하기도 합니다. 때때로 사무실 물통도 비우고 바닥청소도 해요. ㅎㅎ

다만 제가 가장 중요하게 생각하는 것은 일이 문서나 회의에서 멈추지 않게 하는 것입니다. 제안서를 만들었다면 실제 미팅에서 사용할 수 있어야 하고, 미팅을 했다면 후속 일정이 잡혀야 하고, 제품 개선 요청이 나왔다면 담당자와 우선순위가 정해져야 해요.

관심사가 넓은 편이기도 합니다. AI 모델과 GPU 인프라뿐 아니라 통신, 엣지 AI, AI 반도체, Agent, 자동화, 제품 UX, 해외 시장까지 계속 공부합니다. 각각이 별개의 주제가 아니라 앞으로의 AI 서비스가 만들어지는 하나의 생태계라고 보기 때문입니다.

기술 사업을 하면서 기술을 어느 정도까지 이해해야 한다고 생각하시나요?

개발자와 똑같이 코드를 작성해야 한다고 생각하지는 않아요. 하지만 고객의 요구를 기술팀에 전달하고, 기술의 가능성과 한계를 고객에게 설명하려면 구조를 이해하려는 노력은 반드시 필요합니다.

예를 들어 고객이 “더 저렴하게 쓸 수 있나요?”라고 물었을 때 단순히 할인율만 이야기해서는 안 됩니다. 어떤 GPU와 모델을 쓰는지, 호출 패턴은 어떤지, 상시 운영인지 일시적인 작업인지, 전용 환경이나 데이터 보안이 필요한지를 함께 봐야 실제 해결책을 제시할 수 있어요.

반대로 기술팀이 좋은 기능을 만들었을 때도 그것이 고객에게 어떤 운영상의 이익을 주는지 번역할 수 있어야 합니다. 저는 사업개발을 기술과 고객 사이의 통역이라고 생각합니다. 다만 말만 옮기는 통역이 아니라, 양쪽의 조건을 이해하고 실행 가능한 합의안을 만드는 통역에 가깝습니다.

일을 할 때 가장 중요하게 생각하는 원칙은 무엇인가요?

첫 번째는 사실과 가설을 구분하는 것입니다. 스타트업은 미래를 말해야 하지만, 아직 검증하지 않은 것을 이미 달성한 것처럼 이야기하면 신뢰를 잃습니다. 현재 가능한 것, 검증 중인 것, 앞으로 만들 것을 구분해 설명하려고 합니다.

두 번째는 완벽한 계획보다 검증 가능한 다음 단계를 만드는 것입니다. 큰 파트너십도 처음부터 거대한 계약으로 시작되는 경우는 드뭅니다. 작더라도 성공 기준이 분명한 PoC를 설계하고, 결과를 기반으로 다음 단계로 확장하는 편이 훨씬 현실적입니다.

세 번째는 결과물이 실제로 사용되는지 확인하는 것입니다. 문서든 제품이든 만들어 놓는 것만으로는 부족해요. 누가, 언제, 어떤 상황에서 사용할지까지 연결되어야 비로소 일이 끝났다고 생각합니다.

AI 도구도 업무에 적극적으로 활용하신다고 들었습니다.

저는 AI를 단순한 검색이나 글쓰기 도구보다 ‘작은 실행팀’에 가깝게 활용합니다. 시장 조사, 기술 문서 분석, 제안서 초안, 제품 QA, 데이터 정리, 반복 업무 자동화까지 업무 전반에 연결해요.

중요한 것은 AI에게 질문만 하고 답을 받는 것이 아니라, 결과가 실제 업무 흐름에 들어가게 만드는 것입니다. 조사 결과가 제안서로 이어지고, 미팅 내용이 다음 액션과 담당자로 정리되고, 반복되는 운영 업무는 자동화되는 식이죠.

저는 "제 손으로 할 수 있는것"을 좋아해서 스타트업을 시작하게 되었는데, AI를 통해 더 많은 것을 제 손으로 할 수 있게 되면서 정말 큰 가능성을 직접 경험하고 있습니다. 이런 경험을 하는 사람들이 많아질수록, 에어클라우드가 성장할수 있는 무대는 점점 더 커질것이라고 생각해요.

🔎 AIEEV가 만들고 싶은 AI 인프라

AIEEV는 어떤 문제를 해결하는 회사인가요?

많은 기업이 AI 기능을 만들 수는 있지만, 그것을 지속 가능한 비용으로 운영하는 데 어려움을 겪습니다. 사용자가 늘고 모델 호출이 많아질수록 인프라 비용도 함께 증가하기 때문입니다. 자체 GPU 인프라를 구축하기에는 초기 투자와 운영 부담이 크고, 대형 클라우드는 편리하지만 장기적인 비용이 부담스러울 수 있고요.

AIEEV는 분산형 GPU 자원을 하나의 클라우드처럼 연결해 기업이 필요한 AI 인프라를 더 유연하게 사용할 수 있도록 합니다.

빠르게 모델을 호출하고 싶은 팀은 Air API를, 자신의 모델과 서비스를 독립적인 환경에 배포하려는 기업은 Air Container를, 보안이나 폐쇄망 요구가 있는 고객은 하이브리드·프라이빗 방식의 Private cloud를 선택할 수 있습니다. 핵심은 특정 제품 하나를 판매하는 것이 아니라, 고객의 서비스가 성장하는 과정에 맞춰 인프라 선택지를 제공하는 것입니다.

AIEEV의 가장 큰 가능성은 어디에 있다고 보시나요?

AI의 중심이 ‘모델을 만드는 경쟁’에서 ‘AI를 실제 서비스로 운영하는 경쟁’으로 이동하고 있다는 점입니다. 특히 Agent, 멀티모달, 실시간 자동화가 확산되면 호출량과 인프라 수요는 계속 늘어날 수밖에 없습니다.

이때 기업이 원하는 것은 단순히 저렴한 GPU 한 대가 아닙니다. 빠르게 시작할 수 있고, 트래픽에 맞춰 확장할 수 있으며, 데이터와 보안 요구를 충족하면서도 전체 운영 비용을 통제할 수 있는 환경이 필요합니다.

AIEEV는 API형 서비스에서 전용 컨테이너, 하이브리드·프라이빗 환경까지 이어지는 제품 구조를 가지고 있습니다. 여기에 다양한 GPU와 NPU, 통신 네트워크, 엣지 자원을 연결할 수 있다면 중앙 데이터센터에만 의존하지 않는 새로운 AI 인프라 선택지가 될 수 있다고 생각합니다.

글로벌 사업과 통신사 협력에도 관심이 많으신 것 같아요.

분산형 AI 클라우드는 통신사와 접점이 많습니다. 통신사는 네트워크와 데이터센터, 엣지 거점, 기업 고객 채널을 보유하고 있고, AIEEV는 그 위에 다양한 AI 자원을 연결하고 운영하는 소프트웨어와 서비스를 제공할 수 있습니다.

해외 시장에서도 거대한 클라우드 사업자와 정면으로 경쟁하기보다, 현지 통신사나 IT 파트너가 가진 인프라를 실제 AI 서비스로 전환하는 역할이 더 적합하다고 봅니다. 파트너는 현지 고객과 규제, 네트워크를 이해하고, AIEEV는 Agent·RAG·멀티모달 서비스가 돌아갈 수 있는 운영 레이어를 제공하는 방식이죠.

글로벌 사업은 멋진 발표보다 현지에서 작동하는 첫 사례가 중요합니다. 그래서 국가별 산업 구조와 데이터 규제, 언어, 고객 채널을 먼저 보고, 짧은 기간 안에 검증할 수 있는 구체적인 PoC부터 설계하려고 합니다.

🙋🏻‍♀️ 함께 일하고 싶은 팀을 만드는 법

사업 리더로서 어떤 팀 문화를 만들고 싶으신가요?

자신의 직무 범위만 지키는 팀보다, 공동의 문제를 함께 해결하는 팀을 만들고 싶습니다. 그렇다고 모두가 모든 일을 해야 한다는 뜻은 아니에요. 각자의 전문성은 분명해야 하지만, 일이 경계에서 멈추지 않도록 한 걸음 더 움직이는 태도가 중요하다는 의미입니다.

또 의견을 자유롭게 말하되, 결정된 뒤에는 빠르게 실행하는 문화를 좋아합니다. 스타트업에서는 완벽한 정보가 모일 때까지 기다릴 수 없어요. 현재 가진 근거로 가장 합리적인 결정을 내리고, 실행 결과를 보며 수정해야 합니다.

무엇보다 제대로 일하는 사람이 인정받는 팀이었으면 합니다. 보이지 않는 운영 문제를 해결한 사람, 고객의 불편을 끝까지 추적한 사람, 동료가 더 잘 일할 수 있도록 체계를 만든 사람의 기여가 드러나야 해요.

어떤 동료와 함께 일하고 싶으신가요?

문제를 발견했을 때 “이건 제 일이 아닙니다”보다 “어떻게 풀 수 있을까요?”를 먼저 생각하는 분과 일하고 싶습니다.

모든 답을 알고 있을 필요는 없어요. 대신 모르는 것을 빠르게 배우고, 필요한 사람에게 질문하고, 작은 결과라도 만들어 확인하는 힘이 중요합니다. 기술과 시장이 빠르게 바뀌는 분야에서는 지금 가진 지식보다 학습 속도와 실행 방식이 더 오래가는 경쟁력이라고 생각합니다. 저희는 대표를 포함한 모두가 정말 최선의 목적을 위한 격의없는 소통을 지향하고, 이런 분들이 지속해서 들어와야 조직의 밀도가 높아질 수 있다고 생각합니다. 그래서 조금 파격적이지만 C-Level도 없습니다. 조직에는 천장이 없어야하고, 그래야 더 나은 분들을 모실수 있다고 생각하거든요.

그래서 자신의 주장을 사실과 근거로 설명할 수 있는 분이면 좋겠습니다. 솔직하게 모른다고 말할 수 있고, 틀렸을 때 빠르게 수정할 수 있는 사람은 신뢰할 수 있거든요. 동일한 프로토콜로 격의없이 소통하는것이 더 나은 의사결정의 밑거름이라고 생각합니다.

앞으로 어떤 리더가 되고 싶으신가요?

복잡한 상황을 정리해 팀이 움직일 수 있는 다음 단계를 만드는 리더가 되고 싶습니다. 큰 비전을 말하는 것도 필요하지만, 결국 구성원이 오늘 무엇을 해야 하는지 명확해져야 회사가 앞으로 나아가니까요. 저는 개인적으로 복리의 힘을 믿는다고 늘 구성원들과 이야기하는데, 오늘보다 내일이 조금이라도 더 나아지고, 그 시간이 쌓이면 정말 무시 못할 정도로 빠르게 성장할 수 있기 때문에, 그런 경험을 구성원이 직접 느낄 수 있는 환경을 만들어드리는게 목표입니다.

또 기술팀에는 시장의 맥락을, 고객에게는 기술의 본질을 정확하게 전달하는 사람이 되고 싶습니다. 두 세계를 억지로 타협시키기보다 서로가 중요하게 생각하는 기준을 이해하고, 더 좋은 답을 함께 만드는 역할이요.

개인적으로는 함께 일한 사람들이 나중에 “그때 정말 많은 일을 했지만, 그만큼 많이 성장했고 결과도 만들었다”고 기억해 주면 좋겠습니다.

마지막으로 AIEEV가 앞으로 어떤 회사가 되기를 바라시나요?

AI를 도입하는 회사는 계속 늘겠지만, 모든 회사가 거대한 데이터센터를 짓거나 비싼 인프라를 직접 운영할 수는 없습니다. AIEEV가 좋은 아이디어와 제품을 가진 팀이 인프라 비용 때문에 성장을 포기하지 않도록 돕는 회사가 되었으면 합니다.

고객이 “AI를 한번 써볼까?”라고 생각하는 순간부터 “이제 우리 서비스의 핵심 기능으로 운영하자”고 결정하는 순간까지 함께할 수 있는 인프라 파트너가 되는 것이 목표입니다.

그리고 언젠가는 한국에서 시작한 AIEEV의 분산형 AI 클라우드가 다양한 국가의 통신망과 데이터센터, 기업의 유휴 자원을 연결해, 더 많은 사람이 합리적인 비용으로 AI의 혜택을 누릴 수 있게 만들고 싶습니다.

기술을 위한 기술이 아니라, 실제로 쓰이고 오래 운영되는 기술. 그것이 AIEEV가 만들고 싶은 AI 인프라입니다.

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