CES 유레카파크 ‘K-스타트업 통합관’이 진짜 의미 있는 이유: 혁신상 숫자보다 중요한 “AI 실전 전환”과 “투자 연결 설계”까지 한 번에 정리
이번 글에는 딱 3가지를 핵심으로 담았어요.
첫째, CES 유레카파크에서 한국 스타트업이 왜 ‘양’이 아니라 ‘질’로 판을 바꿨는지.
둘째, AI 부문 최고혁신상 성과가 글로벌 AI 경쟁 구도에서 어떤 신호인지.
셋째, 뉴스에서는 잘 안 다루는 “정부 지원의 설계 변화(전시 → 계약/투자 성사형)”가 실제로 어떻게 작동했는지까지.
1) 현장 뉴스 브리핑: 올해 CES 유레카파크에서 무슨 일이 있었나
1-1. 한국 스타트업 존재감 ‘수치’로 증명
CES 2026 유레카파크 참가 스타트업이 약 1,100개 수준인데,
그 중 한국 기업이 411개로 약 37%를 차지했다는 포인트가 큽니다.
이 정도면 “한국이 유레카파크의 한 축”이 아니라, 사실상 “메인 플레이어”로 인식되는 구간이에요.
1-2. K-스타트업 통합관: 81개 참가, 11개 혁신상, 3개 최고혁신상
창업진흥원이 주축이 된 K-스타트업 통합관에 81개사가 참여했고,
그 중 11개사가 CES 혁신상을 받았고, 3개사는 최고혁신상까지 수상했습니다.
특히 “혁신상 받은 11개사 전원이 중소벤처기업부 정책 지원을 받은 기업”이라는 대목이 메시지가 세요.
이건 그냥 ‘운 좋은 수상’이 아니라, 정책-지원-성과가 연결되는 구조가 현장에서 검증됐다는 뜻이거든요.
1-3. 올해 키워드: “규모 확장”보다 “정예화 + 실전 지원”
이번 통합관은 참가 수를 무작정 늘리기보다,
지원의 밀도를 높여서 기업 경쟁력을 끌어올리는 방식으로 설계가 바뀌었습니다.
즉, 보여주기식 전시가 아니라 글로벌 시장에서 통하는 BM/IR/네트워크까지 같이 만든 거죠.
2) AI 최고혁신상이 왜 중요하냐: 글로벌 AI 전쟁에서 ‘한국 스타트업의 포지션 변화’
2-1. 최고혁신상 3곳 중 2곳이 AI 부문
최고혁신상 3개사 중 2개사가 인공지능 부문에서 나왔다는 점이 핵심이에요.
이건 “한국이 AI를 한다” 수준이 아니라,
글로벌 심사 기준(시장성/완성도/차별성)에서 ‘AI로 이길 수 있다’는 신호로 읽힙니다.
2-2. 더 중요한 스토리: ‘피벗 후 10개월 만에 수상’
원문에 나오는 사례처럼 IoT/모바일 주변기기에서 AI로 피벗하고 10개월 만에 상을 받았다는 건,
AI가 이제 “연구실 기술”이 아니라 “사업 전환의 레버리지”로 작동한다는 얘기예요.
요즘 글로벌 시장은 기술 자체보다도
‘전환 속도(Execution)’와 ‘학습 곡선’이 기업 가치에 더 크게 반영됩니다.
2-3. 거시적으로 보면: AI 공급망(모델-데이터-디바이스-서비스)에서 한국의 유리한 지점
한국 스타트업이 강한 구간은 보통 이런 쪽이에요.
디바이스/센서/제조 기반과 AI 결합(엣지 AI, 스마트팩토리, 헬스케어 디바이스 등).
즉, “GPU 많이 사서 모델 학습” 같은 정면 승부보다,
현장 데이터와 제품화 속도로 이기는 포지션이 나오기 쉬워요.
이 흐름은 앞으로 글로벌 AI 경쟁에서 꽤 실리적입니다.
3) 창업진흥원 지원책: ‘부스 제공’이 아니라 ‘투자/계약을 위한 퍼널’을 깔았다
3-1. 사전 멘토링 + 투자자 사전 리치아웃
이번 지원에서 중요한 포인트는 “현장에서 갑자기 IR하는 방식”이 아니라,
사전에 멘토링하고, 투자자와 접점을 먼저 만들고, 현장에서 매칭하는 구조였다는 점입니다.
이건 요즘 글로벌 VC/기업들이 선호하는 방식이에요.
현장 미팅은 이벤트가 아니라 ‘딜 진행 단계 중 하나’여야 하거든요.
3-2. 현장 IR 매칭 프로그램 + VC 세미나 지속 운영
유레카파크 현장에서 IR 피칭이 매일 열리고,
VC 세미나도 연속 운영될 계획이라는 내용이 나옵니다.
결국 목표는 “명함 교환”이 아니라
후속 미팅, 실사, PoC, 투자 조건 협상으로 이어지는 확률을 올리는 거죠.
3-3. 혁신상 수상 지원도 ‘제대로’ 붙였다: 웨비나/1:1 컨설팅/선배기업 만남
혁신상은 제품이 좋다고 자동으로 받는 게 아니라,
카테고리 포지셔닝, 제출 자료 구성, 메시징이 승패를 좌우하는 경우가 많아요.
이 부분을 전문가 웨비나, 1:1 컨설팅, 선배기업 매칭으로 밀착 지원했다는 건 실전적입니다.
4) 글로벌 창업 생태계 홍보(인바운드)까지 같이 했다: “한국을 시장으로 만들려는 전략”
4-1. 스타트업 코리아 특별 비자 등 인바운드 정책 홍보
이번 통합관이 흥미로운 건,
한국 스타트업을 해외에 알리는 것뿐 아니라 “외국 창업가를 한국으로 데려오는 정책”도 같이 홍보했다는 점이에요.
이건 장기적으로 국내 창업 생태계를 키우는 방식이 바뀌고 있다는 신호입니다.
4-2. K-스타트업 그랜드 챌린지 + 글로벌 스타트업 센터 + 정주 지원
외국 기업의 한국 정착을 지원하는 프로그램들을 통합적으로 소개했죠.
결국 한국이 ‘투자받으러 나가는 나라’에서
‘창업팀이 들어와서 스케일업하는 나라’로 포지셔닝을 넓히려는 겁니다.
이 흐름은 중장기적으로 국내 혁신 생태계와 고용에도 직접 영향을 줍니다.
5) (뉴스에서는 잘 안 나오는) 이번 CES K-스타트업 성과에서 제일 중요한 포인트 5가지
5-1. “혁신상”보다 더 큰 의미는 ‘AI 전환 속도’가 증명됐다는 것
AI 부문 최고혁신상은 결과지만,
진짜 본질은 스타트업들이 AI로 빠르게 피벗하고 상품화했다는 과정이에요.
지금 글로벌 시장은 금리/경기 사이클이 흔들려도 AI는 CAPEX와 인재가 계속 몰립니다.
이 때 “빠른 제품화”는 투자 유치에서 밸류에이션을 지키는 무기예요.
(여기서 자연스럽게 글로벌 경제전망, 금리 인하, 투자 유치 같은 검색 니즈랑도 연결됩니다.)
5-2. ‘정예화’는 비용 절감이 아니라 “승률 최적화”다
참가 기업 수를 줄였다는 건 축소가 아니라 전략이에요.
CES 같은 글로벌 전시는 “노출”보다 “후속 미팅/파일럿/계약” 전환율이 더 중요합니다.
지원이 분산되면 성과는 오히려 약해져요.
5-3. 정부 지원이 ‘마중물’에서 ‘퍼널 운영자’로 진화했다
사전 멘토링 → 리치아웃 → 현장 IR → 네트워킹 → 후속 VC 세미나로 이어지는 구조는
사실상 하나의 세일즈 퍼널이고 딜 퍼널입니다.
이걸 공공이 설계해줬다는 게 포인트예요.
5-4. 유레카파크는 이제 “국가 브랜드 경쟁장”이다
유레카파크는 빅테크처럼 단독 전시관을 꾸리기 어려운 스타트업들이 모이는 곳이지만,
역설적으로 그래서 국가 단위 경쟁이 더 선명하게 보입니다.
한국이 37% 비중을 차지한 건
단순 참가가 아니라 “국가 혁신 역량”의 체감 지표로 작동해요.
5-5. 인바운드(외국 창업팀 유치) 홍보는 장기적으로 한국 경제 체질을 바꾼다
스타트업 비자, 그랜드 챌린지 같은 정책은 단기 뉴스가 아니라 구조 변화예요.
해외 팀이 한국에서 창업하고, 한국에서 고용하고, 한국에서 실증(PoC)하는 흐름이 커지면
중장기적으로 국내 산업 경쟁력과 생산성이 올라갑니다.
이건 결국 GDP, 수출, 생산성 같은 거시 지표에도 영향을 줘요.
6) 앞으로의 관전 포인트: 2026년 글로벌 경제·AI 트렌드 관점에서 이렇게 보면 된다
6-1. 금리 인하 기대 구간에서 ‘성장주/AI’는 다시 프리미엄을 받기 쉽다
시장이 금리 인하를 선반영하기 시작하면,
현금흐름이 먼 기업(테크/AI) 밸류에이션이 다시 살아나는 국면이 자주 옵니다.
이때 CES 수상/글로벌 PoC/VC 미팅 성과는 투자 유치 설득력의 근거가 됩니다.
6-2. AI는 “모델 경쟁”에서 “산업 적용 경쟁”으로 더 빠르게 이동 중
초거대 모델 경쟁은 자본력이 큰 쪽이 유리하지만,
산업 적용(제조, 헬스케어, 유통, 보안, 로보틱스)은 현장 이해와 제품화 속도가 중요해요.
한국 스타트업들이 유리한 곳이 바로 이 구간입니다.
6-3. 다음 CES에서는 ‘계약/매출’ 공개 사례가 늘어날 가능성
지금까지는 수상 중심이었다면,
다음부터는 “얼마나 투자/PoC/납품으로 이어졌냐”가 더 많이 부각될 겁니다.
통합관 지원이 퍼널형으로 바뀐 만큼, 성과 지표도 그쪽으로 가는 게 자연스럽습니다.
< Summary >
CES 유레카파크에서 한국은 411개 참가(약 37%)로 존재감을 수치로 증명했다.
K-스타트업 통합관은 81개사 중 11개 혁신상, 3개 최고혁신상으로 ‘질적 성과’까지 챙겼다.
최고혁신상 3곳 중 2곳이 AI 부문이라는 점은 한국 스타트업의 AI 경쟁력이 글로벌 기준에서 통했다는 신호다.
올해 핵심 변화는 전시 중심이 아니라 사전 멘토링-투자자 리치아웃-현장 IR-네트워킹으로 이어지는 “투자/계약 퍼널형 지원”으로 바뀐 것이다.
또한 해외로 나가는 홍보뿐 아니라 스타트업 비자 등 인바운드 정책까지 같이 밀며 한국 창업 생태계 자체를 ‘글로벌 허브’로 포지셔닝하려는 전략이 보인다.
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AI로 돈 버는 사람들의 ‘진짜’ 비밀: 구독이 아니라 “직접 만들어 파는” 시대가 왔습니다 (쓰레드→노션 자동저장 크롬 확장 + 2026 AI 에이전트 전망)
오늘 글에는 딱 4가지를 꽂아 넣었어요.
1) 쓰레드(Threads) 저장글을 “하트 한 번”으로 노션 DB에 자동정리하는 크롬 확장 프로그램의 핵심 구조
2) 코딩 몰라도 5분 만에 만드는 ‘바이브 코딩’ 방식이 왜 생산성을 갈아엎는지
3) 노션 AI로 저장된 글을 “검색/요약/분류”까지 이어서 자동화하는 운영법
4) 2026년 ‘AI 에이전트의 해’가 왜 수익모델을 바꾸는지, 그리고 지금 준비해야 할 것
1) 뉴스 브리핑: 지금 사람들이 겪는 문제는 “저장”이 아니라 “재발견(검색) 불가능”
핵심 이슈
쓰레드에서 유용한 글을 저장해도, 나중에 다시 찾으려면 끝없는 스크롤과 로딩을 견뎌야 합니다.
결국 저장은 쌓이는데, 지식은 재사용되지 못하고 죽어버립니다.
현장 증상(사용자 입장)
– 저장글이 늘수록 검색 비용이 폭증
– 이미지/동영상/댓글이 섞인 글은 다시 찾기 더 어려움
– “그때 그 글”을 못 찾아서 같은 정보를 또 소비함
해결 방향
저장 위치를 플랫폼 내부(쓰레드)에서 개인 지식 DB(노션)로 옮기고, 구조화된 데이터로 남기면 문제 자체가 사라집니다.
2) 이번 사례의 한 줄 요약: “하트 누르면 노션 DB에 자동 저장” 크롬 익스텐션
작동 흐름(유저 액션 기준)
1) 쓰레드에서 마음에 드는 게시글 발견
2) 하트(좋아요)를 누름
3) 확장 프로그램이 게시글 정보를 추출
4) 노션 데이터베이스에 자동으로 레코드 생성
5) 요약/URL/작성자/작성일/저장일/카테고리까지 정리
저장되는 데이터(영상 내용 기준)
– 제목/요약(서머리)
– 원문 텍스트
– URL
– 작성자
– 게시 날짜 / 저장 날짜(분리 기록)
– 이미지 / 동영상(미디어 포함)
– 댓글(텍스트/이미지/동영상/링크까지 “전체 저장” 가능)
포인트
단순 “북마크”가 아니라, 나중에 재활용 가능한 “데이터화”로 바꿨다는 게 핵심입니다.
3) 만들기는 어떻게 했나: Claude Code로 ‘프롬프트→코드→압축→크롬에 로드’
제작 방식(영상 흐름 재구성)
– Claude Code(데스크톱)에서 폴더 선택 후 프롬프트로 확장 프로그램 생성
– 처음엔 ‘저장 버튼’ 기반으로 만들었는데 동작이 불안정해서 “하트(좋아요)”로 트리거를 변경
– 결과물 폴더를 압축하고 크롬 확장 프로그램(개발자 모드)에서 로드해서 사용
왜 하트가 트리거로 좋은가
– UI 이벤트가 명확해서 자동화 포인트가 단순해짐
– 사용자 행동도 직관적이라 습관화가 쉬움
– “저장”과 “분류”가 동시에 일어나 운영 효율이 올라감
여기서 중요한 현실 체크
– Claude Code는 유료 기반 기능이 포함될 수 있음
– 하지만 유사한 무료 도구/오픈소스 조합으로도 구현 가능하다는 언급이 있었고, 핵심은 “도구가 아니라 구조”입니다
4) 저장 다음이 더 중요: 노션 AI로 ‘내 저장 DB’를 검색엔진/리서치 도구로 바꾸기
노션 AI 활용 장면(영상 요지)
– “클로드 코드에 대해 궁금하다” 같은 질문을 던지면
– 노션 AI가 데이터베이스 내부에서 관련 아티클을 찾아
– 카테고리(사용법/기능 업데이트/고급 활용 등)로 나눠 요약하고 링크까지 제공
이게 왜 생산성 게임체인저냐
– 저장된 글이 ‘기억’이 아니라 ‘지식 자산’으로 변함
– 개인 DB가 커질수록 답변 품질이 누적 개선됨
– 결국 개인이 “나만의 사내 위키 + 리서치 봇”을 갖는 구조가 됩니다
경제/비즈니스 관점에서의 의미
이 흐름은 기업에서도 동일하게 적용됩니다.
팀의 업무 노하우/고객 응대/시장 리서치를 DB화하고, AI가 찾고 요약하고 제안하면 비용 구조가 바뀝니다.
요즘 기업들이 생성형 AI를 도입해도 효과를 못 보는 이유가 “AI가 아니라 데이터베이스 설계”에 있는 경우가 많아요.
5) 수익화 포인트: ‘구독’이 아니라 ‘내 문제 해결 앱’을 제품으로 만드는 방식
영상에서 말하는 메시지(재정리)
– 이제는 문서 작업만 맡기는 게 아니라, “원하는 기능을 즉석에서 만들어 쓰는 시대”
– 개발 지식이 있으면 퍼블리싱해서 수익화 가능
– 실제로 본인은 해당 방식으로 사업화 진행 중
이 모델이 먹히는 이유
– 고객은 “툴”이 아니라 “내 workflow 문제 해결”에 돈을 냅니다
– 비슷한 서비스가 있어도, 특정 플랫폼(쓰레드) + 특정 목적(노션DB화) + 특정 사용법(하트 트리거)처럼 조합이 달라지면 충분히 상품이 됩니다
– 특히 자동화는 ROI가 즉시 보여서 결제 장벽이 낮습니다
여기서 자연스럽게 연결되는 큰 그림
이런 마이크로 자동화 제품이 늘어나면, 개인/팀 단위 생산성이 올라가고 결국 노동 생산성, 디지털 전환, IT 투자 방향까지 바꿉니다.
최근 거시 흐름에서 금리 인하 기대가 커지면(국가별 속도 차이는 있지만), 리스크 자산 선호가 강해지면서 AI 스타트업/소프트웨어 같은 성장 섹터에 자금이 다시 붙는 사이클도 자주 나옵니다.
이게 결국 시장 변동성과 연결됩니다.
6) 2026 전망: “AI 에이전트의 해”가 왜 진짜 돈이 되는가
영상에서 언급된 키워드들
– 2026년은 AI 에이전트가 본격적으로 확산
– 사이언티스트 영역(발명/연구 지원)까지 확대
– MCP, 스킬, 서브 에이전트 등으로 호환성과 시너지가 증가
– “안 될 것 같던 것들이 되는 해”가 될 가능성
블로그 관점에서 재해석(핵심만)
에이전트는 “답변”이 아니라 “업무를 끝내는 것(End-to-End 실행)”을 목표로 합니다.
그래서 앞으로 돈이 되는 포인트는 모델 성능보다, 아래 3가지로 이동합니다.
1) 어떤 데이터에 접근할 수 있는가(개인/팀/회사 DB)
2) 어떤 행동을 실행할 수 있는가(브라우저/앱/결제/CRM/노션 등)
3) 어떤 검증 루프가 있는가(실행 결과 피드백/로그/재시도)
7) 다른 유튜브나 뉴스에서 잘 안 말하는 “가장 중요한 내용” (이번 사례의 본질)
중요 포인트 1: ‘바이브 코딩’의 본질은 코딩이 아니라 “업무 인터페이스를 재설계”하는 능력
다들 “5분 만에 만들었다”에 집중하는데, 진짜 핵심은 “어떤 버튼을 어떤 행동으로 재매핑할 것인가(하트→저장)” 같은 업무 설계입니다.
이 감각이 있어야 AI 도구를 뭘 쓰든 결과가 나옵니다.
중요 포인트 2: 저장 자동화는 입구고, 진짜 돈은 ‘검색/요약/재사용’에서 난다
저장은 누구나 합니다.
하지만 팀/개인이 실제로 돈을 버는 지점은 “필요할 때 즉시 찾아 쓰는 속도”에서 발생합니다.
즉, DB 스키마(필드 설계)와 AI 검색 경험이 수익화의 중심이에요.
중요 포인트 3: 플랫폼 리스크를 줄이는 가장 현실적인 방법이 ‘개인 DB로의 탈출’
플랫폼 정책/알고리즘/서비스 품질이 바뀌면 내 지식도 같이 흔들립니다.
쓰레드→노션처럼 내 자산을 외부로 옮겨두면, 장기적으로 변동성(플랫폼 변동 포함)을 낮추는 전략이 됩니다.
중요 포인트 4: ‘확장 프로그램’은 B2B로도 바로 연결되는 폼팩터
다들 앱이나 SaaS만 떠올리는데, 크롬 확장 프로그램은 배포/온보딩이 쉬워서 팀 단위 도입이 빠릅니다.
특히 영업/마케팅/리서치 팀은 브라우저 기반 업무가 많아서, 작은 자동화가 곧바로 성과로 연결됩니다.
8) 바로 써먹는 체크리스트: 나도 “쓰레드→노션 자동화”를 만들거나 확장하려면
A. 노션 DB 설계(필수 필드)
– Title(자동 생성 규칙)
– Summary(요약)
– Original Text(원문)
– URL
– Author
– Posted Date / Saved Date
– Media(이미지/동영상 링크)
– Comments(전체 저장 여부 + 원문)
– Category(자동 분류)
B. 자동화 트리거 선택
– “명확한 사용자 행동”을 트리거로 잡기(이번 사례는 하트)
– 버튼/아이콘이 바뀌어도 대응 가능한 방식 고민(유지보수 관점)
C. 수익화 아이디어(가볍게 시작)
– 템플릿+확장프로그램 번들로 판매
– 팀용: 공유 노션 DB + 권한 + 표준 카테고리 제공
– 교육/컨설팅: ‘우리 조직용 수집-정리-검색’ 구축 패키지
< Summary >
쓰레드 저장글의 진짜 문제는 “나중에 다시 못 찾는 것”입니다.
하트 한 번으로 게시글/미디어/댓글까지 노션 DB에 자동 저장하는 크롬 확장 프로그램은 이 문제를 데이터화로 해결합니다.
저장 이후엔 노션 AI로 DB를 검색·요약·분류하면서 개인 지식 엔진으로 바뀝니다.
2026년 AI 에이전트 확산으로 “답변”이 아니라 “업무 실행”이 가치의 중심이 되고, 이런 마이크로 자동화 앱이 곧 수익모델이 됩니다.
