투자자들은 원고 측 법률 AI에 수십억 달러를 쏟아 부었지만 방어가 다음 큰 기회가 될 수 있습니다.

패트릭 IP

법률 기술 자금이 호황을 누리고 있지만 자금이 시장 전체에 고르게 퍼지지 않습니다.

지난해 Crunchbase News는 법률 업무의 44%가 결국 자동화될 수 있다고 추정하는 Goldman Sachs 보고서를 인용하면서 AI에 대한 투자자의 열정이 법률 소프트웨어 자금 조달을 재편하면서 법률 기술 스타트업 투자가 높아지고 있다고 보도했습니다. 이러한 집중은 법률 AI에서 보다 명확한 성공 사례 중 하나를 만드는 데 도움이 되었으며 훨씬 덜 개발된 인접 시장을 모호하게 할 수도 있습니다.

선택된 원고 측 법률 AI 회사 그룹에 대해 공개된 자금 총액을 사용하면 불균형을 놓치기 어렵습니다.

EvenUp은 3억 7천만 달러, Eve는 1억 6,400만 달러, Supio는 8,500만 달러, Darrow는 6,300만 달러를 모아 총 6억 8,200만 달러를 모금했습니다. 원고 중심의 회사는 합법적인 AI에 대한 공개 자본의 약 71%를 차지하며, 이는 투자자가 채택, 작업 흐름 명확성 및 벤처 규모 내러티브가 이미 정렬되어 있는 부문의 일부를 찾았음을 시사합니다.

투자자의 관심은 이해하기 어렵지 않습니다. 원고 회사는 AI가 반복 작업을 자동화하고 처리량을 향상시킬 수 있는 모든 영역인 클라이언트 접수, 사례 평가, 의료 검토 및 수요 창출과 관련하여 보다 표준화된 워크플로를 공유하는 경향이 있습니다. 이러한 회사가 소프트웨어를 채택함에 따라 해당 범주를 이해하고 배포하고 자금을 조달하기가 더 쉬워졌습니다.

소외된 측: 법적 방어

대조적으로 수비측은 여전히 ​​미개발 상태이며 다음 큰 기회를 제시할 수 있습니다.

대규모 국방 업무를 관리하는 기업 법무 부서와 법률 회사는 포트폴리오 전체에 대한 가시성을 제공하도록 설계되지 않은 단편화된 시스템, 스프레드시트, 이메일 기반 조정 및 외부 자문 프로세스에 여전히 크게 의존하고 있습니다. 수백 또는 수천 개의 활성 문제에 직면한 기업의 경우, 소송은 여전히 ​​소프트웨어 지원 기능보다는 서비스 기능으로 더 많이 진행되는 경우가 많습니다.

이는 규모가 크지만 포장하기 어려운 기회를 창출합니다. 소매업체, 보험업체, 의료 시스템 및 금융 서비스 회사는 각각 대규모 소송 포트폴리오를 관리할 수 있지만 사례 위험, 합의 패턴, 법적 비용 및 외부 자문 성과에 대한 통합된 보기가 여전히 부족한 경우가 많습니다. 그 필요성은 새로운 것이 아닙니다. 덜 명확했던 것은 벤처 지원이 가능한 소프트웨어 카테고리가 이를 중심으로 구축될 수 있는지 여부입니다.

변호측 법률 AI가 뒤처지는 이유 중 하나는 구조적입니다. 워크플로우는 산업, 문제 유형 및 규제 상황에 따라 매우 다양하므로 시장은 원고 측 관행보다 덜 표준화되어 있습니다. 또한 구매 결정은 법무 자문, 법률 운영 팀 및 외부 자문 관계를 통해 이루어지는 경향이 있으며, 이로 인해 판매 주기가 길어지고 해당 카테고리가 투자자에게 즉각적인 실행 가능성이 떨어지는 것처럼 보일 수 있습니다.

그러나 변화가 진행되고 있습니다. 지난 가을, Crunchbase News는 법률 기술 자금이 2025년에 사상 최고치를 기록했다고 보도했으며, 이는 투자자의 관심이 AI 지원 법률 워크플로로 얼마나 빨리 이동했는지를 뒷받침합니다. 원고 측 회사가 소프트웨어를 통해 청구를 소싱하고 가치를 평가하고 기소하는 속도가 빨라짐에 따라 방어 팀에 대한 운영 압박이 가중됩니다. 동시에 AI는 지저분한 소송 워크플로우를 비교 가능한 문제를 표면화하고 위험을 조기에 표시하며 포트폴리오 전반에 걸쳐 결과를 벤치마킹할 수 있는 시스템으로 전환하는 것을 더 실현 가능하게 만들고 있습니다.

투자자 관점에서 볼 때, 이는 변호측 소송 AI를 틈새 시장이라기보다는 더 넓은 법률 소프트웨어 시장에서 아직 구축되지 않은 부분처럼 보이게 만듭니다. 원고측 투자가 합법적인 AI에 이미 자금 조달이 용이해진 부분을 반영한다면 방어측 인프라는 다음 범주가 아직 형성될 여지가 있는 부분을 나타낼 수 있습니다.

투자자 여러분, 주목하세요

벤처 캐피털리스트에게 이는 주목할 만한 비대칭성입니다. 측정 가능한 문제점이 있고 기술적 타당성이 향상되었으며 아직 확고한 카테고리 리더가 없는 대기업 시장입니다. 투자자가 주목해야 할 것은 해당 카테고리의 스타트업이 독점 결과 데이터와 반복 가능한 기업 채택을 결합할 수 있는지 여부입니다. 이러한 조합은 내구성 있는 카테고리 리더를 생성할 가능성이 가장 높습니다.

방어 측면에서 새롭게 떠오르는 접근 방식 중 하나는 노출 및 합의 벤치마킹입니다. 즉, 과거 해결 데이터를 사용하여 유사한 문제에 대한 합의 범위, 법적 지출 및 사례 위험을 추정합니다. 실제로 이는 관할권, 원고 회사, 청구 유형 또는 기타 운영 변수별로 청구를 비교하여 사내 팀이 보다 빠르고 일관된 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.

카테고리가 확장되면 독점 결과 데이터에서 하나의 잠재적 해자가 나올 수 있습니다. 국방 측 해결 세부 사항, 물질 경제학 및 해결 패턴은 공개 기록만으로는 재구성하기 어려운 경우가 많습니다.

고객 전반에 걸쳐 이러한 신호를 집계하고 정규화하는 플랫폼은 규모에 따라 더욱 유용해지는 데이터 자산을 구축할 수 있습니다. 이는 수직적 소프트웨어의 친숙한 역동성이자 투자자에게 방어 측 법률 AI의 지속 가능한 이점에 대한 잠재적인 초기 신호입니다.

방어측 소송 인텔리전스를 중심으로 특별히 구축된 명확하고 규모가 크며 벤처 지원을 받는 승자는 아직 없습니다. 스타트업 및 성장 투자자들에게 이는 이 부문을 덜 안정된 시장으로 만들고 공개 질문을 던집니다. 합법적인 AI의 차세대 내구성 기업 중 하나가 이미 가장 많은 자본을 유치한 워크플로우에서가 아니라 소프트웨어 스택이 여전히 형성되고 있는 대기업 범주에서 나타날지 여부입니다.

Patrick Ip는 기업 변호팀과 법률 회사를 위한 AI 기반 소송 인텔리전스를 구축하는 Theo Ai의 CEO이자 공동 창립자입니다.

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일러스트: 돔 구즈만