B
AI 전력계약 입찰 코파일럿
3.15
파생 체인
단계 1
AI 대규모 확장 (OpenAI 등)
→
단계 2
AI 데이터센터 전력 수요 급증
→
단계 3
데이터센터 전력 구매 계약(PPA) 입찰
→
단계 4
중소 전력 공급사의 PPA 입찰 문서 자동 작성
문제
OpenAI 등 빅테크의 AI 인프라 확장으로 한국 내 데이터센터 전력 수요가 급증하면서, 한전 외 민간 전력 공급사(태양광·풍력·ESS 사업자)가 PPA(전력구매계약) 입찰에 참여하는 사례가 늘고 있다. 하지만 직원 5-20인 규모의 중소 신재생에너지 사업자는 PPA 입찰 제안서 작성에 건당 2-3주, 외부 컨설팅 비용 500-1000만원이 소요되며, 입찰 규격·기술요건·가격 경쟁력 분석을 수작업으로 수행해야 한다.
솔루션
PPA 입찰 공고를 자동 파싱하여 핵심 요건을 추출하고, 사업자의 발전 용량·단가·입지 정보를 입력하면 입찰 제안서 초안을 자동 생성하며, 과거 낙찰 데이터 기반으로 가격 경쟁력을 사전 진단하는 서비스. 전력거래소 공고 모니터링과 마감 알림을 포함한다.
NUMR-V Scores
NUMR-V Scoring System
| N Novelty | 1-5 | 시장 내 유사 서비스 부재 정도. 경쟁사 0개 = 5, 10+개 = 1 |
| U Urgency | 1-5 | 사용자가 지금 당장 필요로 하는 긴급성. 트렌드 부합 + 시급성 |
| M Market | 1-5 | 타겟 시장의 크기와 성장 가능성. 프록시 지표 기반 (LLM 추정 X) |
| R Realizability | 1-5 | 1-2인이 실현 가능한 정도. 기술 난이도 + 데이터 확보 용이성 |
| V Validation | 1-5 | 시장 검증 통과 여부. 경쟁사 분석 + 수요 프록시 + 타이밍 |
SaaS N=.15 U=.20 M=.15 R=.30 V=.20
Senior N=.25 U=.25 M=.05 R=.30 V=.15
실현성 (73%)
실현성 분석
| 기술 복잡도 | / 40 | 핵심 기술 스택의 난이도. low=40, medium=24, high=10 |
| 데이터 접근성 | / 25 | 필요 데이터의 확보 용이성. user_generated=25 → proprietary=4 |
| MVP 일정 | / 20 | 최소 기능 제품 구축 소요 기간. 2주=20, 1개월=12, 3개월=8 |
| API 보너스 | / 15 | 공공 API 활용 가능 시 보너스. 매칭 API가 있으면 가산 |
시장 검증 (56/100)
검증 분석
| 경쟁 분석 | / 20 | 경쟁사 검색 결과 기반. 적절한 경쟁 존재 = 시장 검증 |
| 시장 수요 | / 20 | 검색량, 뉴스 언급 등 프록시 지표. 실제 수요의 간접 증거 |
| 타이밍 | / 20 | 현재 트렌드와의 부합도. 규제/기술 변화 시점 적합성 |
| 수익 참조 | / 15 | 유사 비즈니스 모델의 수익 사례. 실제 과금 레퍼런스 존재 여부 |
| 곡괭이 적합 | / 15 | 곡괭이 전략 부합도. 도구/인프라 제공 관점 적합성 |
| 1인 구축 | / 10 | 혼자서 MVP 구축 가능 여부. 외부 의존성 최소화 정도 |
기술 요구사항
AI/ML [medium]
데이터 파이프라인 [medium]
백엔드 [low]