버티컬 AI에서 지금 가장 자본이 몰리는 곳은 법률이다. 2025년 한 해 리걸 AI에 들어간 투자만 약 43억 달러, 180건이 넘는 딜로 집계됐다. 2019년부터 2023년까지 5년간 모인 21억 달러의 두 배가 넘는 돈이 1년에 쏟아진 것이다. 창업자에게 중요한 질문은 "얼마가 들어왔나"가 아니라 그 돈이 어디서 멈추고, 방어 가능한 해자는 어느 지점에 생기느냐다. 리걸테크는 이 둘이 갈라지는 과정을 유난히 선명하게 보여준다.
돈은 '생성’으로 몰린다
간판 사례는 Harvey다. 2025년 2월 30억 달러였던 기업가치가 6월 50억, 12월 80억을 거쳐 2026년 3월 110억 달러(약 16조 원)에 도달했다. 창업 3년 남짓 만이다. ARR도 2025년 8월 1억 달러를 넘긴 뒤 2026년 1월 1억 9천만 달러로, 1년새 약 4배가 됐다. 엔터프라이즈 소프트웨어 역사상 손꼽히는 속도다. 도입 곡선도 가파르다. Clio 조사에서 법률 전문가의 AI 사용률은 2023년 19%에서 2025년 79%로 뛰었고, 다른 집계에서도 로펌 도입률이 1년새 37%에서 80%로 올랐다.
숫자만 보면 결론은 단순해 보인다. 계약 검토·리서치·초안 작성을 대신 해 주는 ‘생성’ 도구가 시장을 먹는다. 하지만 이 산업에는 다른 버티컬에 없는 급소가 하나 있다.
오답의 책임은 위임되지 않는다
법률은 틀린 답의 비용이 비대칭적으로 큰 분야다. 그리고 그 비용은 AI가 아니라 사람이 진다. 스탠퍼드 연구는 범용 LLM이 법률 질의에서 69~88%의 오류율을 보였고, 법률 전용 도구조차 Westlaw는 34% 이상, Lexis+는 17% 이상 틀렸다고 보고했다. 존재하지 않는 판례를 지어내는 '환각’은 이미 법정에서 실제 제재로 이어지고 있다. 관련 사례는 전 세계 1,300건을 넘겼고, 미국에서 환각 인용에 대한 제재액은 2023년 5천 달러 수준에서 2025년 5만 5천 달러대로 18개월 만에 11배로 뛰었다.
여기서 핵심은 규모가 아니라 책임의 구조다. 영국·싱가포르·캐나다·한국·미국 등에서 판례가 독립적으로 같은 결론에 수렴하고 있다. AI 출력물을 법정에 내기 전 검증할 의무는 변호사 개인에게 있고, 이 의무는 위임되지 않는다. AI가 틀렸다는 건 변명이 되지 않는다. 이 한 줄이 리걸 AI의 가치가 고이는 지점을 통째로 옮긴다.
해자는 '검증 가능성’에 고인다
책임이 인간에게 고정돼 있으면, 도구의 진짜 값어치는 답을 더 그럴듯하게 만드는 데 있지 않다. 답을 검증 가능하게 만드는 데 있다. 모든 주장에 인용 가능한 원출처가 붙어 있는가, 그 출처가 조작이 아닌 실제 문서고에 묶여 있는가, 검토자가 근거를 5초 안에 되짚을 수 있는가 — 이걸 워크플로우로 보장하는 제품이 대체 불가능해진다.
Harvey가 단순 챗봇이 아니라 로펌의 문서·업무 시스템에 파고드는 '에이전트’로 자신을 규정하는 이유가 여기 있다. 범용 모델은 상품화되고 값이 떨어지지만, 특정 산업의 시스템 오브 레코드에 묶여 출력을 추적·검증 가능하게 만드는 계층은 쉽게 복제되지 않는다. 이건 리걸테크만의 이야기가 아니다. 의료·회계·감사처럼 오답 비용이 크고 책임이 사람에게 남는 모든 버티컬에서 같은 원리가 작동한다.
창업자에게
버티컬 AI를 노린다면 두 지도를 겹쳐 봐야 한다. 하나는 돈이 몰리는 지도(생성), 다른 하나는 책임이 남는 지도(검증)다. 방어 가능한 자리는 후자에 있다. 답을 만드는 능력은 모델 값이 내려갈수록 흔해지지만, 그 답을 신뢰할 수 있게 고정하는 능력 — 출처, 추적, 검증 루프 — 은 도메인에 깊이 박혀야만 생긴다. 43억 달러가 만든 소음 속에서 진짜 해자를 찾으려면, "이 도구가 답을 주는가"가 아니라 "이 도구가 내 답을 검증 가능하게 만드는가"를 물어야 한다.