15세기, 새로운 항로가 열리며 대항해시대가 시작되었습니다. 어떤 이들은 미지의 바다가 주는 두려움 때문에 항구에 안전하게 머물렀습니다.
낡은 지도가 유일한 세상의 전부라 믿었기 때문입니다. 하지만 다른 이들은 위험을 무릅쓰고 돛을 올렸습니다. 그들은 각자의 배를 보수하고(Harness), 별을 읽는 법(Data)을 익혔으며, 새로운 해류(Compute)에 몸을 맡겼습니다.
오랜 시간이 흘러, 항구에 머물렀던 이들은 잊혀 졌지만, 바다로 나섰던 항해사들은 신대륙을 발견하고 새로운 시대의 주인이 되었습니다.
그들의 위대함은 폭풍우를 예측했기 때문이 아니라, 폭풍우 속에서도 항해를 멈추지 않았기 때문입니다.
AGI라는 '거대한 해류'가 만들어 낸 새로운 대항해시대가 시작되었습니다.
이 변화가 언제, 어떤 모습으로 우리를 덮칠지, 우리의 모든 노력을 무의
, 어떤 모습으로 우리를 덮칠지, 우리의 모든 노력을 무의미(obsolete)하게 만들지는 아무도 모릅니다. 그렇기에 항구에 머물며 폭풍우가 지나가길 기다리고 싶을 수도 있습니다.
하지만 우리의 역할은 기상 예보관이 되어 폭풍의 '타이밍'을 맞추는 것이 아닙니다. 우리의 역할은 지금 가진 배를 타고, 현실이라는 미지의 바다를 탐험하며(Harness)새로운 가치의 항로를 개척하는 '선구적인 항해사'가 되는 것입니다.
폭풍우가 닥쳤을 때, 우리는 "우리는 이 변화의 파도를 타고 이만큼의 신대륙을 발견했습니다"라고 증명해야 합니다.
결국, AGI 시대의 유일한 생존 전략은 '정박'이 아니라 '항해'입니다.
노정석 대표님. https://youtube.com/@chester_roh?feature=shared
낡은 지도가 유일한 세상의 전부라 믿었기 때문입니다. 하지만 다른 이들은 위험을 무릅쓰고 돛을 올렸습니다. 그들은 각자의 배를 보수하고(Harness), 별을 읽는 법(Data)을 익혔으며, 새로운 해류(Compute)에 몸을 맡겼습니다.
오랜 시간이 흘러, 항구에 머물렀던 이들은 잊혀 졌지만, 바다로 나섰던 항해사들은 신대륙을 발견하고 새로운 시대의 주인이 되었습니다.
그들의 위대함은 폭풍우를 예측했기 때문이 아니라, 폭풍우 속에서도 항해를 멈추지 않았기 때문입니다.
AGI라는 '거대한 해류'가 만들어 낸 새로운 대항해시대가 시작되었습니다.
이 변화가 언제, 어떤 모습으로 우리를 덮칠지, 우리의 모든 노력을 무의
, 어떤 모습으로 우리를 덮칠지, 우리의 모든 노력을 무의미(obsolete)하게 만들지는 아무도 모릅니다. 그렇기에 항구에 머물며 폭풍우가 지나가길 기다리고 싶을 수도 있습니다.
하지만 우리의 역할은 기상 예보관이 되어 폭풍의 '타이밍'을 맞추는 것이 아닙니다. 우리의 역할은 지금 가진 배를 타고, 현실이라는 미지의 바다를 탐험하며(Harness)새로운 가치의 항로를 개척하는 '선구적인 항해사'가 되는 것입니다.
폭풍우가 닥쳤을 때, 우리는 "우리는 이 변화의 파도를 타고 이만큼의 신대륙을 발견했습니다"라고 증명해야 합니다.
결국, AGI 시대의 유일한 생존 전략은 '정박'이 아니라 '항해'입니다.
노정석 대표님. https://youtube.com/@chester_roh?feature=shared
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노정석
인공지능이 바꾸는 미래 / 성공하는 스타트업 만들기 / 건강한 삶을 이루는 요소 파악하기 ...
❤5
요즘 AI 회사들이 너무 빨리 성장하다보니 다들 그 Playbook이 정답인 것처럼 따라가다보면 이런 현상이 많이 보이는 듯.
확장 계획을 묻자 창업자의 눈가가 파르르 떨렸다. 창업 18개월, 3,000만 달러 투자 유치, 그리고 수천 명이 사용하는 AI 툴까지. 모든 게 순조로워 보였다.
"다음으로는 이메일 시퀀스 기능을 추가할까 생각 중입니다."
시장을 파고들기 위해 선택한 뾰족한 '웻지(Wedge)' 전략이 오히려 스스로를 가두는 관이 되어버린 순간이었다.
AI 골드러시는 새로운 병을 퍼뜨렸다. 모든 VC는 시리즈 A 투자 전에 연 매출 100만 달러를 요구한다. 그리고 모든 창업가는 그 공식을 안다. GPT-5를 그럴싸하게 포장하고, 로그인 기능을 붙여, 기업 고객에게 비싼 값에 파는 것이다. 그러면 목표를 달성하고 투자를 유치할 수 있다. 하지만 그렇게 해서는 벤처 투자를 받을 만한 진짜 회사를 결코 만들지 못할 수도 있다.
VC들도 이 게임의 룰을 안다. 그들은 서른 개의 단순한 웻지 중 스물아홉이 연 매출 500만 달러에서 성장이 멈출 것을 알면서도 투자한다. 그중 하나가 우연히 방어 가능한 무언가를 만들어내길 기대하며 베팅하는 것이다. 나머지는 그저 인재 확보용 인수 대상(acqui-hire)이 될 뿐이다.
대부분의 창업가들은 이 미끼를 덥석 문다. 단순한 웻지는 투자받기 쉽다. ‘X를 위한 AI’ 같은 아이디어는 냅킨 한 장에 담길 만큼 단순하다. 반면 ‘우리는 모든 스택을 처음부터 다시 만들고 있습니다’ 같은 말은 망상처럼 들린다.
최고의 회사들은 그 망상을 선택한다.
피그마(Figma)는 브라우저에서 디자인 툴을 재창조하는 데 수년을 바쳤다. 실시간 협업을 위해서는 충돌 해결, 메모리 관리, 렌더링 성능 등 모든 것을 다시 상상해야 했다. 경쟁사들이 플러그인을 출시할 때, 그들은 그래픽 엔진을 만들었다. 이제 그 경쟁사들은 자신들이 결코 복제할 수 없는 인프라에 API 접근이라도 하게 해달라고 애원한다.
노션(Notion)은 왜 문서와 데이터베이스가 나뉘어 있어야 하는지 근본적인 질문을 던졌다. 독자적인 상태 관리와 동기화 엔진, 그리고 3년간 아무도 이해하지 못했던 블록 아키텍처를 만들었다. 이제 경쟁자들은 노션이 아무렇지 않게 내놓는 기능들 앞에서 자신들의 어설픈 기반이 속절없이 무너지는 것을 경험한다.
나는 네 개의 스타트업이 똑같이 무너지는 것을 보며 이 교훈을 얻었다. 모두가 남의 핵심 가치에 기대어 사업을 만들었다. 기반이 되는 플랫폼이 방향을 틀거나, 가격을 올리며 그들을 몰아내자, 그들에겐 아무것도 남지 않았다. 그들이 내세운 웻지는 애초에 그들의 것이 아니었던 것이다.
액셀러레이터 데모 데이를 보면 이 패턴은 명확하다. 30개의 AI 영업 툴이 나온다. 28개는 똑같은 ChatGPT 복제품이다. 단 두 곳만이 고객의 CRM에 직접 연동되어, 실패한 모든 계약, 성공한 모든 영업 과정, 고객의 모든 반대 패턴을 학습한다. OpenAI가 대중에게 공개된 영업 지식을 학습하는 동안, 이 두 회사는 고객사의 비공개 데이터를 학습한다. 하나가 보편적으로 똑똑해질 때, 다른 하나는 돈을 내는 고객을 위해 ‘특별하게’ 똑똑해진다.
내가 던지는 질문은 이것이다. “당신의 웻지, 오직 그 하나만으로 1억 달러 매출을 만들 수 있습니까? 다른 제품 추가 없이, 플랫폼으로의 확장 계획 없이, 오직 그 뾰족한 전략 하나만으로 말입니다.”
창업가들은 당황하며 다른 기능들, 확장 계획, 생태계의 꿈을 늘어놓는다. 결국 자신들의 웻지 전략이란, 투자 유치를 위해 그럴듯하게 포장한 하나의 기능에 불과하다는 사실을 실토하는 셈이다.
이 함정은 회사가 성장할수록 치명적으로 작동한다. 가장 큰 고객이 당신의 아키텍처로는 도저히 구현할 수 없는 것을 요구한다. 당신의 팀은 모델을 훈련시키는 대신 프롬프트나 만지작거린다. 움직이는 게 곧 발전이라 착각하며 챗 위젯 따위를 추가한다. 새로운 기능은 방향 전환을 더 어렵게 만들고, 늘어난 고객은 변화를 불가능하게 만든다.
당신의 웻지가 당신의 운명을 결정한다. 첫날 고객들이 당신을 뭐라고 생각했든, 5년 뒤에도 당신은 그 이미지와 싸우고 있을 것이다.
진정한 웻지는 겉보기엔 좁아도, 그 깊이가 다르다. 어려운 문제를 해결하는 과정 자체가 복리처럼 쌓여 누구도 넘볼 수 없는 해자(moat)가 된다. 모든 기술적 결정이 중요하며, 외부 기술에 의존하지 않으려는 노력 하나하나가 영구적인 경쟁력이 된다.
연 매출 100만 달러는 분명 대단한 성과다. 하지만 바로 그 지점에서 대부분의 웻지는 자신의 천장을 드러낸다. 그사이, 누군가는 똑같은 문제를 발견하고 깊게 파고들었다. 3년 동안 매출도, 지표도 없이. 남들이 복사할 수 없는 것을 조용히 만들면서 말이다.
오늘 당장 그 창업가는 미친 사람처럼 보일 것이다.
선택의 순간은 바로 지금이다. AI 덕분에 피상적인 제품을 만드는 것은 그 어느 때보다 쉬워졌다. 그렇기에 깊이 파고들 용기야말로 가장 중요한 것이 되었다.
남들이 따라 할 수 없는 당신만의 웻지를 선택하라. 그렇지 않으면, 결국 다른 회사의 업데이트 기록에 ‘기능 추가’라는 한 줄로 사라지게 될 것이다.
https://writing.nikunjk.com/p/the-wedge-trap
확장 계획을 묻자 창업자의 눈가가 파르르 떨렸다. 창업 18개월, 3,000만 달러 투자 유치, 그리고 수천 명이 사용하는 AI 툴까지. 모든 게 순조로워 보였다.
"다음으로는 이메일 시퀀스 기능을 추가할까 생각 중입니다."
시장을 파고들기 위해 선택한 뾰족한 '웻지(Wedge)' 전략이 오히려 스스로를 가두는 관이 되어버린 순간이었다.
AI 골드러시는 새로운 병을 퍼뜨렸다. 모든 VC는 시리즈 A 투자 전에 연 매출 100만 달러를 요구한다. 그리고 모든 창업가는 그 공식을 안다. GPT-5를 그럴싸하게 포장하고, 로그인 기능을 붙여, 기업 고객에게 비싼 값에 파는 것이다. 그러면 목표를 달성하고 투자를 유치할 수 있다. 하지만 그렇게 해서는 벤처 투자를 받을 만한 진짜 회사를 결코 만들지 못할 수도 있다.
VC들도 이 게임의 룰을 안다. 그들은 서른 개의 단순한 웻지 중 스물아홉이 연 매출 500만 달러에서 성장이 멈출 것을 알면서도 투자한다. 그중 하나가 우연히 방어 가능한 무언가를 만들어내길 기대하며 베팅하는 것이다. 나머지는 그저 인재 확보용 인수 대상(acqui-hire)이 될 뿐이다.
대부분의 창업가들은 이 미끼를 덥석 문다. 단순한 웻지는 투자받기 쉽다. ‘X를 위한 AI’ 같은 아이디어는 냅킨 한 장에 담길 만큼 단순하다. 반면 ‘우리는 모든 스택을 처음부터 다시 만들고 있습니다’ 같은 말은 망상처럼 들린다.
최고의 회사들은 그 망상을 선택한다.
피그마(Figma)는 브라우저에서 디자인 툴을 재창조하는 데 수년을 바쳤다. 실시간 협업을 위해서는 충돌 해결, 메모리 관리, 렌더링 성능 등 모든 것을 다시 상상해야 했다. 경쟁사들이 플러그인을 출시할 때, 그들은 그래픽 엔진을 만들었다. 이제 그 경쟁사들은 자신들이 결코 복제할 수 없는 인프라에 API 접근이라도 하게 해달라고 애원한다.
노션(Notion)은 왜 문서와 데이터베이스가 나뉘어 있어야 하는지 근본적인 질문을 던졌다. 독자적인 상태 관리와 동기화 엔진, 그리고 3년간 아무도 이해하지 못했던 블록 아키텍처를 만들었다. 이제 경쟁자들은 노션이 아무렇지 않게 내놓는 기능들 앞에서 자신들의 어설픈 기반이 속절없이 무너지는 것을 경험한다.
나는 네 개의 스타트업이 똑같이 무너지는 것을 보며 이 교훈을 얻었다. 모두가 남의 핵심 가치에 기대어 사업을 만들었다. 기반이 되는 플랫폼이 방향을 틀거나, 가격을 올리며 그들을 몰아내자, 그들에겐 아무것도 남지 않았다. 그들이 내세운 웻지는 애초에 그들의 것이 아니었던 것이다.
액셀러레이터 데모 데이를 보면 이 패턴은 명확하다. 30개의 AI 영업 툴이 나온다. 28개는 똑같은 ChatGPT 복제품이다. 단 두 곳만이 고객의 CRM에 직접 연동되어, 실패한 모든 계약, 성공한 모든 영업 과정, 고객의 모든 반대 패턴을 학습한다. OpenAI가 대중에게 공개된 영업 지식을 학습하는 동안, 이 두 회사는 고객사의 비공개 데이터를 학습한다. 하나가 보편적으로 똑똑해질 때, 다른 하나는 돈을 내는 고객을 위해 ‘특별하게’ 똑똑해진다.
내가 던지는 질문은 이것이다. “당신의 웻지, 오직 그 하나만으로 1억 달러 매출을 만들 수 있습니까? 다른 제품 추가 없이, 플랫폼으로의 확장 계획 없이, 오직 그 뾰족한 전략 하나만으로 말입니다.”
창업가들은 당황하며 다른 기능들, 확장 계획, 생태계의 꿈을 늘어놓는다. 결국 자신들의 웻지 전략이란, 투자 유치를 위해 그럴듯하게 포장한 하나의 기능에 불과하다는 사실을 실토하는 셈이다.
이 함정은 회사가 성장할수록 치명적으로 작동한다. 가장 큰 고객이 당신의 아키텍처로는 도저히 구현할 수 없는 것을 요구한다. 당신의 팀은 모델을 훈련시키는 대신 프롬프트나 만지작거린다. 움직이는 게 곧 발전이라 착각하며 챗 위젯 따위를 추가한다. 새로운 기능은 방향 전환을 더 어렵게 만들고, 늘어난 고객은 변화를 불가능하게 만든다.
당신의 웻지가 당신의 운명을 결정한다. 첫날 고객들이 당신을 뭐라고 생각했든, 5년 뒤에도 당신은 그 이미지와 싸우고 있을 것이다.
진정한 웻지는 겉보기엔 좁아도, 그 깊이가 다르다. 어려운 문제를 해결하는 과정 자체가 복리처럼 쌓여 누구도 넘볼 수 없는 해자(moat)가 된다. 모든 기술적 결정이 중요하며, 외부 기술에 의존하지 않으려는 노력 하나하나가 영구적인 경쟁력이 된다.
연 매출 100만 달러는 분명 대단한 성과다. 하지만 바로 그 지점에서 대부분의 웻지는 자신의 천장을 드러낸다. 그사이, 누군가는 똑같은 문제를 발견하고 깊게 파고들었다. 3년 동안 매출도, 지표도 없이. 남들이 복사할 수 없는 것을 조용히 만들면서 말이다.
오늘 당장 그 창업가는 미친 사람처럼 보일 것이다.
선택의 순간은 바로 지금이다. AI 덕분에 피상적인 제품을 만드는 것은 그 어느 때보다 쉬워졌다. 그렇기에 깊이 파고들 용기야말로 가장 중요한 것이 되었다.
남들이 따라 할 수 없는 당신만의 웻지를 선택하라. 그렇지 않으면, 결국 다른 회사의 업데이트 기록에 ‘기능 추가’라는 한 줄로 사라지게 될 것이다.
https://writing.nikunjk.com/p/the-wedge-trap
Nikunjk
The Wedge Trap
In the AI gold rush, depth beats speed
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Continuous Learning_Startup & Investment
Cognition이 $10.2B에 $400M를 투자 받았다. 작년 9월 ARR이 $1M에서 올해 $73M ARR in June 2025까지 성장했다. 창업후 $20m을 썼다고 하니 이미 수익성은 검증한 것 같다. 기업대상으로 상대적으로 비싸게 받은 것이 좋은 마진을 만들어준 것 같다. Cursor/Windsurf같은 IDE보다 유저가 가치를 가치를 덜 느끼다보니 Cursor에 비해서는 더디게 성장하는 것처럼 느껴지지만 1년이 안되는 시점에 73배 성장했다.…
"성공적인 에이전트 엔지니어링이란 결국 '비터 레슨(Bitter Lesson)이 언젠가 이 모든 걸 무너뜨리겠지만, 어쨌든 지금은 작동하니까 계속 하자'를 AGI가 도래할 때까지 끊임없이 반복하는 것이다."
노정석 대표님 의역
"성공적인 에이전트 개발의 본질은 '순수 계산 스케일링이 결국 이 모든 수작업을 대체하겠지만, 당장은 이게 먹히니까 계속 밀고 나가자'는 마음가짐을 AGI가 올 때까지 무한 반복하는 것이다."
*Bitter Lesson은 리처드 서튼의 개념으로, 인공지능 역사에서 수작업으로 만든 전문 지식보다 계산자원을 투입한 단순 학습이 장기적으로 항상 승리해왔다는 교훈을 말함.
이거 다 만들어놔도 모델 업데이트 되면 쓸려가는거 아닌가? 하는 불안감은 프론티어 랩이 아닌 모두가 고민하고 있다. 그래서 모델이 더 좋아지면 그걸 레버리지할 수 있는 평가 방법, 명세/계약, 아키텍쳐를 잘 설계하는게 중요한데 이마저도 계속 바뀌곤 있다.
고객과 가깝게 붙어있으면서 기술의 발전에 잘 올라타는 것이 원론적으로 맞지만 실제론 어려운 게 많다.
https://x.com/swyx/status/1968069869121024240
https://t.me/continuouslearningmatthew/4099
노정석 대표님 의역
"성공적인 에이전트 개발의 본질은 '순수 계산 스케일링이 결국 이 모든 수작업을 대체하겠지만, 당장은 이게 먹히니까 계속 밀고 나가자'는 마음가짐을 AGI가 올 때까지 무한 반복하는 것이다."
*Bitter Lesson은 리처드 서튼의 개념으로, 인공지능 역사에서 수작업으로 만든 전문 지식보다 계산자원을 투입한 단순 학습이 장기적으로 항상 승리해왔다는 교훈을 말함.
이거 다 만들어놔도 모델 업데이트 되면 쓸려가는거 아닌가? 하는 불안감은 프론티어 랩이 아닌 모두가 고민하고 있다. 그래서 모델이 더 좋아지면 그걸 레버리지할 수 있는 평가 방법, 명세/계약, 아키텍쳐를 잘 설계하는게 중요한데 이마저도 계속 바뀌곤 있다.
고객과 가깝게 붙어있으면서 기술의 발전에 잘 올라타는 것이 원론적으로 맞지만 실제론 어려운 게 많다.
https://x.com/swyx/status/1968069869121024240
https://t.me/continuouslearningmatthew/4099
X (formerly Twitter)
swyx (@swyx) on X
successful agent engineering is just repeating "bitter lesson will kill this some day but hey this works for now lets do it" again and again until agi
Continuous Learning_Startup & Investment
유럽에서 중국에서 만든 전기차들이 공격적으로 점유율을 높여가고 있음. - 2025 년 1~2월 중국 브랜드 BEV 등록 대수 37,000대**로 유럽 BEV의 **3.7 % 점유율 → 전년 동기 2.4 %에서 급등 - **중국계 브랜드(지리 MG·폴스타 포함)가 테슬라를 추월**(2월: 19,800 대 vs 15,700 대) - 전체 자동차 수출은 2024년 641만 대(+22.8 %), 세계 1위 - 빠른 확대에도 **2차 관세 조사·가격 불확실성**으로…
자율주행의 미래는 이미 시작되었습니다. 5년 후, 운전은 이동을 위한 필수 기술이 아닌 소수만의 취미가 될 것입니다. 이미 막대한 사용자 네트워크를 확보한 우버와 같은 플랫폼은 자율주행 시대의 수혜자로서 지금보다 더 강력한 시장 지배력을 구축할 것입니다.
자동차 소유의 개념도 완전히 바뀝니다. 개인은 차를 사는 대신 필요한 순간에 자율주행 서비스를 구독하게 될 것입니다. 렌터카 사업은 자율주행 차량을 대량으로 운용하는 전문 플릿(Fleet) 기업으로 대체되며, 이들 기업은 안정적인 현금 흐름을 바탕으로 부동산 투자 신탁(REITs)처럼 금융 상품화될 것입니다.
보험 시장의 패러다임 역시 이동합니다. 개인 운전자의 과실이 사라지면서 개인 자동차 보험은 점차 소멸하고, 그 자리는 자율주행 시스템의 안전성을 보증하는 B2B 기업 보험이 차지하게 될 것입니다. 특히 테슬라나 웨이모처럼 방대한 주행 데이터를 독점한 기업은 위험 예측과 통제에서 압도적인 우위를 점하며 보험업의 새로운 강자로 부상할 것입니다.
이동 시간이 '자유 시간'으로 바뀌면서 자동차는 새로운 기회의 공간이 됩니다. 차량 내에서 즐기는 엔터테인먼트와 게임 콘텐츠 수요가 폭발적으로 증가하고, 전국의 자율주행차가 24시간 물류 네트워크로 작동하며 '초고속 즉시 배송' 시대를 열 것입니다. 궁극적으로 자동차는 단순한 이동 수단을 넘어, 나를 찾아오는 '움직이는 오피스', '프라이빗 영화관', '1인용 레스토랑'과 같은 혁신적인 공간 서비스로 진화할 것입니다.
이 모든 혁신은 데이터가 있기에 가능합니다. 수백만 대의 자율주행차가 도로 위를 달리는 '엣지 디바이스(Edge Device)'가 되어 실시간으로 데이터를 생성하고 처리할 것이며, 이를 뒷받침하기 위한 데이터센터와 클라우드 인프라의 폭발적인 성장은 필연적입니다.
—
Q: 현재 우버의 자율주행 파트너는 몇 곳이나 되나요?
A: 모빌리티(차량 호출) 및 딜리버리(배달) 사업 전반에 걸쳐 20개 이상의 파트너가 있습니다. 주요 파트너십은 다음과 같습니다.
- 웨이모(Waymo): 현재 애틀랜타와 오스틴에서 서비스를 운영 중입니다. 다라 CEO는 웨이모를 "최고 중의 최고"라고 칭합니다.
- 중국 기업들: 바이두(Baidu), 위라이드(WeRide), 포니에이아이(Pony.ai) 등 현재 전성기를 맞이하며 중국 외 시장으로 확장을 모색하는 다수의 중국 자율주행 기업들과 파트너 관계를 맺고 있습니다.
- 글로벌 확장: 유럽 및 기타 전 세계 지역에서도 파트너십을 개발하고 있습니다.
도입 계획은 우선 안전 요원을 탑승시킨 차량을 도로에 투입하고, 올해와 내년에 걸쳐 안전 요원을 제외하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이를 통해 상당한 수의 자율주행차가 도로를 달리게 될 것입니다.
Q: 안전 요원 없이 운행하는 중국 자율주행 기업들에 대한 평가와 그들의 안전 기록은 어떻습니까?
A: 바이두, 위라이드, 포니에이아이 같은 회사들은 오늘날 안전 요원 없이 도로를 달리고 있습니다. 특히 중국 대도시의 복잡한 운전 환경을 고려할 때, 그들의 기술력은 "놀라운(amazing)" 수준입니다. 그들은 서구 기업들만큼이나 안전을 중요하게 생각하며, 안전 기록 또한 훌륭합니다. 궁극적으로 우리는 자율주행 기술이 안전성 측면에서 "초인적(superhuman)"이 될 수 있으며, 수백만 명의 생명을 구하고, 하드웨어 비용이 감소함에 따라 훨씬 더 많은 사람들에게 온디맨드 모빌리티를 제공할 수 있을 것이라 믿습니다.
Q: 자율주행 차량이 등장함에 따라 우버의 네트워크 효과는 어떻게 진화하며, 자산 경량화 모델에서 차량을 소유하는 모델로 전환해야 하나요?
A: 우리의 네트워크 효과는 여전히 강력합니다. 독자적인 차량 군단(플릿) 소유주는 우버 네트워크에 속한 소유주보다 차량 활용률이 낮을 것입니다. 우리는 이미 기존 수요를 확보하고 있기 때문에, 차량 위치에서 더 가까운 호출을 더 많이 제공할 수 있습니다. 이는 주행 시간의 더 높은 비율이 수익 창출 주행에 사용된다는 것을 의미하며, 결과적으로 차량 한 대당 하루 수익이 훨씬 더 높아집니다. 이는 맥도날드가 자체 직영 채널을 가지고 있으면서도 매장 수익을 극대화하기 위해 우버이츠와 같은 마켓플레이스와 협력하는 이유와 유사합니다.
Q: 우버가 자체적으로 자율주행 차량을 구매하고 배치해야 할까요?
A: 우리의 전략은 단기 및 장기 단계로 나뉩니다.
- 단기: 우리는 비즈니스 모델을 증명하기 위해 **대차대조표 리스크를 감수할 것**입니다. 특정 시장에서 차량 한 대가 얼마의 수익을 낼 수 있는지에 대한 데이터를 이미 가지고 있기 때문에, 우리의 재무 능력을 활용하여 이러한 차량 군단이 자리 잡도록 도울 수 있습니다.
- 장기 (최종 단계): 우리는 이 산업 전체가 "금융화(financialized)"될 것이라고 믿습니다. 힐튼이나 메리어트 같은 브랜드가 운영하는 호텔을 부동산 투자 신탁(REITs)이 소유하는 것처럼, 차량 군단은 순수 금융 투자자들이 소유하게 될 것입니다. 그 시점이 되면 우리는 이러한 자산들을 우리 대차대조표에서 덜어낼 수 있을 것입니다.
Q: eVTOL(플라잉카)이나 배달 드론과 같은 다른 교통수단에 대한 우버의 계획은 무엇인가요?
A: 우리는 교통수단을 3차원(Z축)으로 확장하는 것에 대해 절대적으로 믿고 있습니다.
- eVTOL: 우리는 조비(Joby)의 투자자이며, 그들의 기체가 상용화되면 협력할 계획입니다. 논리는 간단합니다. 도시, 주거지, 비즈니스는 수직으로 확장되었지만, 교통 인프라는 그렇지 못했기 때문에 교통 체증이 악화되는 것입니다.
- 배달 로봇/드론: 우리는 두 가지 유형의 자동화된 배달을 진행하고 있습니다.
1. 인도 주행 로봇: 느리고 안전하며 "귀여운" 이 자율주행 기기는 인도에서 운행하며, 인구 밀집 지역의 단거리(1마일 이하) 배달에 적합합니다.
2. 드론 배달: 고층 건물이 없는 교외 지역과 같이 넓게 퍼져있는 시장에 더 적합합니다.
- 가장 큰 과제: 이 두 솔루션을 합치면 우리 배달 시장의 50% 이상을 감당할 수 있습니다. 남은 과제는 레스토랑 주방에서 음식을 받아 고객의 아파트 문 앞까지 전달하는 "퍼스트마일 및 라스트마일" 문제를 해결하는 것입니다.
Q: 우버 네트워크를 구축한 인간 운전자들의 일자리가 결국 대체될 것이라는 점에 대해 어떻게 생각하십니까?
A: 이는 우리가 두 가지 시간대로 나누어 보는 중요한 사회적 문제입니다.
- 단기 (향후 5~7년): 우리는 운전자들을 대체할 것으로 예상하지 않습니다. 우리 플랫폼이 매우 빠르게 성장하고 있기 때문에, 인간 운전자의 수입에 영향을 주지 않으면서 로봇 차량을 흡수할 수 있습니다. 오스틴과 같이 자율주행차를 출시하는 시장에서는, 우리는 단순히 "운전자 모집 기계를 잠시 멈출" 뿐입니다. 그 결과, 오스틴의 운전자들은 웨이모 도입 이전과 같거나 더 많은 돈을 벌고 있습니다. 우리는 5~7년 후에는 지금보다 더 많은 인간 운전자와 배달 파트너를 보유하게 될 것으로 예상합니다.
- 장기 (10~15년 후): 이것은 "실질적인 문제(real issue)"가 될 것입니다. 지금 당장 명쾌한 해답은 없지만, 이는 매우 중요한 사회적 질문입니다. 이를 돕기 위해, 우리는 우버를 더 넓은 "일자리 플랫폼"으로 확장하고자 합니다. 예를 들어, '우버 AI 솔루션' 비즈니스를 통해 운전자와 배달 파트너가 AI 모델을 위한 데이터 라벨링 같은 다른 종류의 온디맨드 작업을 수행할 수 있도록 탐색하고 있습니다.
https://youtu.be/YRQ-OG05flI
자동차 소유의 개념도 완전히 바뀝니다. 개인은 차를 사는 대신 필요한 순간에 자율주행 서비스를 구독하게 될 것입니다. 렌터카 사업은 자율주행 차량을 대량으로 운용하는 전문 플릿(Fleet) 기업으로 대체되며, 이들 기업은 안정적인 현금 흐름을 바탕으로 부동산 투자 신탁(REITs)처럼 금융 상품화될 것입니다.
보험 시장의 패러다임 역시 이동합니다. 개인 운전자의 과실이 사라지면서 개인 자동차 보험은 점차 소멸하고, 그 자리는 자율주행 시스템의 안전성을 보증하는 B2B 기업 보험이 차지하게 될 것입니다. 특히 테슬라나 웨이모처럼 방대한 주행 데이터를 독점한 기업은 위험 예측과 통제에서 압도적인 우위를 점하며 보험업의 새로운 강자로 부상할 것입니다.
이동 시간이 '자유 시간'으로 바뀌면서 자동차는 새로운 기회의 공간이 됩니다. 차량 내에서 즐기는 엔터테인먼트와 게임 콘텐츠 수요가 폭발적으로 증가하고, 전국의 자율주행차가 24시간 물류 네트워크로 작동하며 '초고속 즉시 배송' 시대를 열 것입니다. 궁극적으로 자동차는 단순한 이동 수단을 넘어, 나를 찾아오는 '움직이는 오피스', '프라이빗 영화관', '1인용 레스토랑'과 같은 혁신적인 공간 서비스로 진화할 것입니다.
이 모든 혁신은 데이터가 있기에 가능합니다. 수백만 대의 자율주행차가 도로 위를 달리는 '엣지 디바이스(Edge Device)'가 되어 실시간으로 데이터를 생성하고 처리할 것이며, 이를 뒷받침하기 위한 데이터센터와 클라우드 인프라의 폭발적인 성장은 필연적입니다.
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Q: 현재 우버의 자율주행 파트너는 몇 곳이나 되나요?
A: 모빌리티(차량 호출) 및 딜리버리(배달) 사업 전반에 걸쳐 20개 이상의 파트너가 있습니다. 주요 파트너십은 다음과 같습니다.
- 웨이모(Waymo): 현재 애틀랜타와 오스틴에서 서비스를 운영 중입니다. 다라 CEO는 웨이모를 "최고 중의 최고"라고 칭합니다.
- 중국 기업들: 바이두(Baidu), 위라이드(WeRide), 포니에이아이(Pony.ai) 등 현재 전성기를 맞이하며 중국 외 시장으로 확장을 모색하는 다수의 중국 자율주행 기업들과 파트너 관계를 맺고 있습니다.
- 글로벌 확장: 유럽 및 기타 전 세계 지역에서도 파트너십을 개발하고 있습니다.
도입 계획은 우선 안전 요원을 탑승시킨 차량을 도로에 투입하고, 올해와 내년에 걸쳐 안전 요원을 제외하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이를 통해 상당한 수의 자율주행차가 도로를 달리게 될 것입니다.
Q: 안전 요원 없이 운행하는 중국 자율주행 기업들에 대한 평가와 그들의 안전 기록은 어떻습니까?
A: 바이두, 위라이드, 포니에이아이 같은 회사들은 오늘날 안전 요원 없이 도로를 달리고 있습니다. 특히 중국 대도시의 복잡한 운전 환경을 고려할 때, 그들의 기술력은 "놀라운(amazing)" 수준입니다. 그들은 서구 기업들만큼이나 안전을 중요하게 생각하며, 안전 기록 또한 훌륭합니다. 궁극적으로 우리는 자율주행 기술이 안전성 측면에서 "초인적(superhuman)"이 될 수 있으며, 수백만 명의 생명을 구하고, 하드웨어 비용이 감소함에 따라 훨씬 더 많은 사람들에게 온디맨드 모빌리티를 제공할 수 있을 것이라 믿습니다.
Q: 자율주행 차량이 등장함에 따라 우버의 네트워크 효과는 어떻게 진화하며, 자산 경량화 모델에서 차량을 소유하는 모델로 전환해야 하나요?
A: 우리의 네트워크 효과는 여전히 강력합니다. 독자적인 차량 군단(플릿) 소유주는 우버 네트워크에 속한 소유주보다 차량 활용률이 낮을 것입니다. 우리는 이미 기존 수요를 확보하고 있기 때문에, 차량 위치에서 더 가까운 호출을 더 많이 제공할 수 있습니다. 이는 주행 시간의 더 높은 비율이 수익 창출 주행에 사용된다는 것을 의미하며, 결과적으로 차량 한 대당 하루 수익이 훨씬 더 높아집니다. 이는 맥도날드가 자체 직영 채널을 가지고 있으면서도 매장 수익을 극대화하기 위해 우버이츠와 같은 마켓플레이스와 협력하는 이유와 유사합니다.
Q: 우버가 자체적으로 자율주행 차량을 구매하고 배치해야 할까요?
A: 우리의 전략은 단기 및 장기 단계로 나뉩니다.
- 단기: 우리는 비즈니스 모델을 증명하기 위해 **대차대조표 리스크를 감수할 것**입니다. 특정 시장에서 차량 한 대가 얼마의 수익을 낼 수 있는지에 대한 데이터를 이미 가지고 있기 때문에, 우리의 재무 능력을 활용하여 이러한 차량 군단이 자리 잡도록 도울 수 있습니다.
- 장기 (최종 단계): 우리는 이 산업 전체가 "금융화(financialized)"될 것이라고 믿습니다. 힐튼이나 메리어트 같은 브랜드가 운영하는 호텔을 부동산 투자 신탁(REITs)이 소유하는 것처럼, 차량 군단은 순수 금융 투자자들이 소유하게 될 것입니다. 그 시점이 되면 우리는 이러한 자산들을 우리 대차대조표에서 덜어낼 수 있을 것입니다.
Q: eVTOL(플라잉카)이나 배달 드론과 같은 다른 교통수단에 대한 우버의 계획은 무엇인가요?
A: 우리는 교통수단을 3차원(Z축)으로 확장하는 것에 대해 절대적으로 믿고 있습니다.
- eVTOL: 우리는 조비(Joby)의 투자자이며, 그들의 기체가 상용화되면 협력할 계획입니다. 논리는 간단합니다. 도시, 주거지, 비즈니스는 수직으로 확장되었지만, 교통 인프라는 그렇지 못했기 때문에 교통 체증이 악화되는 것입니다.
- 배달 로봇/드론: 우리는 두 가지 유형의 자동화된 배달을 진행하고 있습니다.
1. 인도 주행 로봇: 느리고 안전하며 "귀여운" 이 자율주행 기기는 인도에서 운행하며, 인구 밀집 지역의 단거리(1마일 이하) 배달에 적합합니다.
2. 드론 배달: 고층 건물이 없는 교외 지역과 같이 넓게 퍼져있는 시장에 더 적합합니다.
- 가장 큰 과제: 이 두 솔루션을 합치면 우리 배달 시장의 50% 이상을 감당할 수 있습니다. 남은 과제는 레스토랑 주방에서 음식을 받아 고객의 아파트 문 앞까지 전달하는 "퍼스트마일 및 라스트마일" 문제를 해결하는 것입니다.
Q: 우버 네트워크를 구축한 인간 운전자들의 일자리가 결국 대체될 것이라는 점에 대해 어떻게 생각하십니까?
A: 이는 우리가 두 가지 시간대로 나누어 보는 중요한 사회적 문제입니다.
- 단기 (향후 5~7년): 우리는 운전자들을 대체할 것으로 예상하지 않습니다. 우리 플랫폼이 매우 빠르게 성장하고 있기 때문에, 인간 운전자의 수입에 영향을 주지 않으면서 로봇 차량을 흡수할 수 있습니다. 오스틴과 같이 자율주행차를 출시하는 시장에서는, 우리는 단순히 "운전자 모집 기계를 잠시 멈출" 뿐입니다. 그 결과, 오스틴의 운전자들은 웨이모 도입 이전과 같거나 더 많은 돈을 벌고 있습니다. 우리는 5~7년 후에는 지금보다 더 많은 인간 운전자와 배달 파트너를 보유하게 될 것으로 예상합니다.
- 장기 (10~15년 후): 이것은 "실질적인 문제(real issue)"가 될 것입니다. 지금 당장 명쾌한 해답은 없지만, 이는 매우 중요한 사회적 질문입니다. 이를 돕기 위해, 우리는 우버를 더 넓은 "일자리 플랫폼"으로 확장하고자 합니다. 예를 들어, '우버 AI 솔루션' 비즈니스를 통해 운전자와 배달 파트너가 AI 모델을 위한 데이터 라벨링 같은 다른 종류의 온디맨드 작업을 수행할 수 있도록 탐색하고 있습니다.
https://youtu.be/YRQ-OG05flI
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Uber CEO Dara Khosrowshahi on self-driving's future, changing business model, job displacement
(0:00) Introducing Uber CEO Dara Khosrowshahi
(0:59) Uber’s self-driving business: partnerships, market size, LiDAR vs computer vision, safety, distribution
(8:14) How self-driving impacts Uber’s business model over time
(13:30) Other forms of transportation…
(0:59) Uber’s self-driving business: partnerships, market size, LiDAR vs computer vision, safety, distribution
(8:14) How self-driving impacts Uber’s business model over time
(13:30) Other forms of transportation…
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Shopify는 리더부터 AI Native로 변하려고 노력하고 있기에 서비스에서도 AI를 활용한 다양한 기능들을 빠르게 잘 출시하는 것 아닐까?
Tobi는 좋은 테크 리더십 중에 한 명이라고 생각.
Q: 어떻게 '다른 사람들의 상대적 미래'에 살면서 다가올 변화를 예측하나요?
A: 미래를 예측하는 가장 좋은 방법은 '미래에 사는 것'입니다. 저는 제 아이폰에 항상 최신 개발자 베타 버전 OS를 설치합니다. 불안정하고 버그가 많지만, 이를 통해 미래의 사용자들이 경험할 UI와 패러다임을 미리 체험하고 맛볼 수 있습니다. 이를 통해 우리 팀이 현재가 아닌 미래의 디바이스를 위해 디자인하도록 이끌 수 있습니다. 미래에 사는 것은 몇 번의 용기 있는 '베타 버전으로 업데이트' 클릭만으로도 가능합니다.
Q: 소프트웨어의 '비트 부패(Bit Rot)' 현상, 즉 시간이 지나면 훌륭했던 소프트웨어도 낡게 느껴지는 이유는 무엇이라고 생각하나요?
A: 소프트웨어 자체는 변하지 않았지만, **우리의 기대치와 주변 환경이 변했기 때문**입니다. 새로운 iOS가 발표되면 이전 버전은 즉시 낡게 느껴집니다. 이는 애플이 다른 모든 것들을 상대적으로 더 나쁘게 만드는 능력이 있기 때문입니다. 기술의 발전은 기존 패러다임에 '의도된 비트 부패'를 유발합니다.
Q: 쇼피파이에서는 직원들에게 AI 사용을 어떻게 권장하고 있나요?
A: 우리는 직원들이 **반사적으로 AI를 사용하도록 요구**합니다. 이는 선택이 아닌 필수입니다. 그렇게 하지 않는 것은 불공평하기 때문입니다. AI를 활용하는 사람들이 최고의 커리어를 독차지하게 될 것이므로, 모두에게 이 사실을 명확히 알려주는 것이 공정하다고 생각합니다. 어떤 프로젝트든 첫 시도는 AI로 프로토타이핑하고, 만약 AI가 잘 못한다면 그것은 다음 모델을 위한 훌륭한 '평가 자료(eval)'가 됩니다.
Q: 개인적인 성장을 위해 어떤 노력을 하고 있나요?
A: 저는 지난 15년간 제 컴퓨터 활동(키보드 입력, 활성 창 스크린샷)을 10분마다 기록하고 아카이빙해왔습니다. 이를 통해 제 생각과 믿음이 어떻게 변해왔는지 객관적으로 추적할 수 있습니다. 뇌는 과거를 일관된 이야기로 재구성하려는 경향이 있는데, 이 아카이브는 객관적인 진실을 보여줍니다.
또한, '후회 최소화' 프레임워크를 저만의 방식으로 적용합니다. "인생의 마지막 순간에, 당신이 될 수 있었던 최고의 당신을 만나게 된다"고 상상합니다. 제 인생의 목표는 실제의 나와 그 잠재적인 나 사이의 간극을 최소화하는 것입니다. 이를 위해 미래의 나뿐만 아니라, 16살 시절의 나에게도 조언을 구합니다. 그 시절의 꿈과 열정을 잊지 않는 것이 중요합니다.
https://youtu.be/ewnNv8pxdM0
Tobi는 좋은 테크 리더십 중에 한 명이라고 생각.
Q: 어떻게 '다른 사람들의 상대적 미래'에 살면서 다가올 변화를 예측하나요?
A: 미래를 예측하는 가장 좋은 방법은 '미래에 사는 것'입니다. 저는 제 아이폰에 항상 최신 개발자 베타 버전 OS를 설치합니다. 불안정하고 버그가 많지만, 이를 통해 미래의 사용자들이 경험할 UI와 패러다임을 미리 체험하고 맛볼 수 있습니다. 이를 통해 우리 팀이 현재가 아닌 미래의 디바이스를 위해 디자인하도록 이끌 수 있습니다. 미래에 사는 것은 몇 번의 용기 있는 '베타 버전으로 업데이트' 클릭만으로도 가능합니다.
Q: 소프트웨어의 '비트 부패(Bit Rot)' 현상, 즉 시간이 지나면 훌륭했던 소프트웨어도 낡게 느껴지는 이유는 무엇이라고 생각하나요?
A: 소프트웨어 자체는 변하지 않았지만, **우리의 기대치와 주변 환경이 변했기 때문**입니다. 새로운 iOS가 발표되면 이전 버전은 즉시 낡게 느껴집니다. 이는 애플이 다른 모든 것들을 상대적으로 더 나쁘게 만드는 능력이 있기 때문입니다. 기술의 발전은 기존 패러다임에 '의도된 비트 부패'를 유발합니다.
Q: 쇼피파이에서는 직원들에게 AI 사용을 어떻게 권장하고 있나요?
A: 우리는 직원들이 **반사적으로 AI를 사용하도록 요구**합니다. 이는 선택이 아닌 필수입니다. 그렇게 하지 않는 것은 불공평하기 때문입니다. AI를 활용하는 사람들이 최고의 커리어를 독차지하게 될 것이므로, 모두에게 이 사실을 명확히 알려주는 것이 공정하다고 생각합니다. 어떤 프로젝트든 첫 시도는 AI로 프로토타이핑하고, 만약 AI가 잘 못한다면 그것은 다음 모델을 위한 훌륭한 '평가 자료(eval)'가 됩니다.
Q: 개인적인 성장을 위해 어떤 노력을 하고 있나요?
A: 저는 지난 15년간 제 컴퓨터 활동(키보드 입력, 활성 창 스크린샷)을 10분마다 기록하고 아카이빙해왔습니다. 이를 통해 제 생각과 믿음이 어떻게 변해왔는지 객관적으로 추적할 수 있습니다. 뇌는 과거를 일관된 이야기로 재구성하려는 경향이 있는데, 이 아카이브는 객관적인 진실을 보여줍니다.
또한, '후회 최소화' 프레임워크를 저만의 방식으로 적용합니다. "인생의 마지막 순간에, 당신이 될 수 있었던 최고의 당신을 만나게 된다"고 상상합니다. 제 인생의 목표는 실제의 나와 그 잠재적인 나 사이의 간극을 최소화하는 것입니다. 이를 위해 미래의 나뿐만 아니라, 16살 시절의 나에게도 조언을 구합니다. 그 시절의 꿈과 열정을 잊지 않는 것이 중요합니다.
https://youtu.be/ewnNv8pxdM0
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ACQ2: How to Live in Everyone Else's Future (with Shopify CEO Tobi Lütke)
Tobi is one of the most thoughtful people in the technology industry. He's also one of the very few people who started as a programmer -- just trying to solve his own problem -- and still runs his company as CEO today even as it approaches a $200B market…
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1. 스트레스의 진실: 문제는 스트레스가 아니라 '스트레스가 해롭다는 믿음'이다
충격적 연구 결과: 스트레스 자체가 아니라, "스트레스가 건강에 해롭다"고 믿는 사람들에게서만 사망 위험이 43% 증가했습니다. 오히려 스트레스를 긍정적으로 본 사람들은 스트레스가 거의 없는 사람들보다 더 건강했습니다.
생각이 현실을 만든다: 우리의 '마음가짐'은 신체에 직접적인 영향을 미칩니다. 가사 일이 '운동'이라고 믿은 가사도우미들의 건강이 실제로 개선되었고, 밀크셰이크를 '고칼로리'라고 믿었을 때 포만감 호르몬이 더 많이 분비되었습니다. 스트레스도 마찬가지입니다.
2. 새로운 관점: 스트레스는 당신을 돕기 위해 존재한다
스트레스 반응은 단순히 원시적인 '투쟁-도피' 반응이 아닙니다. 현대 과학은 스트레스 반응이 우리를 돕는 정교한 시스템임을 밝혀냈습니다.
도전 반응 (Challenge Response): 심장이 뛰고 에너지가 솟구치는 것은 몸이 도전에 맞설 준비를 하는 긍정적 신호입니다. 불안감을 '흥분'으로 재해석하면, 자신감이 생기고 최고의 성과를 낼 수 있습니다.
돌봄-연결 반응 (Tend-and-Befriend Response): 스트레스는 '사랑 호르몬' 옥시토신을 분비시켜 타인과 연결되고, 서로를 돌보며, 공동체를 지키려는 용기를 줍니다. 타인을 돕는 행위는 스트레스의 해로운 영향을 막아주는 가장 강력한 회복탄력성 메커니즘입니다.
성장 반응 (Growth Response): 스트레스는 뇌가 경험으로부터 배우고 성장하도록 돕는 '예방접종'과 같습니다. 역경은 우리를 더 강하고 현명하게 만듭니다.
3. 스트레스와 의미: 의미 있는 삶은 스트레스가 많은 삶이다
스트레스의 역설: 놀랍게도 스트레스 지수가 높은 국가일수록 행복도, 수명, 만족도가 더 높았습니다. 이는 우리가 아끼고 사랑하는 것들(일, 가족, 목표)이 필연적으로 스트레스를 동반하기 때문입니다.
의미 찾기: 스트레스는 삶의 의미를 찾는 계기가 됩니다. 자신의 가장 중요한 '가치'를 떠올리는 것만으로도 일상의 스트레스를 의미 있는 경험으로 전환할 수 있습니다.
4. 스트레스를 '나의 편'으로 만드는 방법
이 책은 스트레스를 없애는 대신, 스트레스를 잘 다루는 법을 제안합니다.
스트레스를 환영하라: 스트레스 반응(두근거림, 긴장 등)을 위협이 아닌, 몸이 당신을 돕기 위해 에너지를 공급하는 신호로 받아들이세요.
타인과 연결하라: 혼자 끙끙 앓지 말고, 타인을 돕거나 도움을 청하세요. 타인을 돌보는 행위는 절망을 희망으로 바꾸는 가장 강력한 방법입니다.
역경 속에서 성장 가능성을 찾아라: 힘든 경험 속에서 배운 점, 강해진 점 등 긍정적인 변화를 찾아보세요. 고통 자체가 아니라, 고통에 대응하는 '당신 자신'이 성장의 원천입니다.
https://youtu.be/0x_tlZZHEUc
https://www.amazon.com/Upside-Stress-Why-Good-You/dp/1101982934
충격적 연구 결과: 스트레스 자체가 아니라, "스트레스가 건강에 해롭다"고 믿는 사람들에게서만 사망 위험이 43% 증가했습니다. 오히려 스트레스를 긍정적으로 본 사람들은 스트레스가 거의 없는 사람들보다 더 건강했습니다.
생각이 현실을 만든다: 우리의 '마음가짐'은 신체에 직접적인 영향을 미칩니다. 가사 일이 '운동'이라고 믿은 가사도우미들의 건강이 실제로 개선되었고, 밀크셰이크를 '고칼로리'라고 믿었을 때 포만감 호르몬이 더 많이 분비되었습니다. 스트레스도 마찬가지입니다.
2. 새로운 관점: 스트레스는 당신을 돕기 위해 존재한다
스트레스 반응은 단순히 원시적인 '투쟁-도피' 반응이 아닙니다. 현대 과학은 스트레스 반응이 우리를 돕는 정교한 시스템임을 밝혀냈습니다.
도전 반응 (Challenge Response): 심장이 뛰고 에너지가 솟구치는 것은 몸이 도전에 맞설 준비를 하는 긍정적 신호입니다. 불안감을 '흥분'으로 재해석하면, 자신감이 생기고 최고의 성과를 낼 수 있습니다.
돌봄-연결 반응 (Tend-and-Befriend Response): 스트레스는 '사랑 호르몬' 옥시토신을 분비시켜 타인과 연결되고, 서로를 돌보며, 공동체를 지키려는 용기를 줍니다. 타인을 돕는 행위는 스트레스의 해로운 영향을 막아주는 가장 강력한 회복탄력성 메커니즘입니다.
성장 반응 (Growth Response): 스트레스는 뇌가 경험으로부터 배우고 성장하도록 돕는 '예방접종'과 같습니다. 역경은 우리를 더 강하고 현명하게 만듭니다.
3. 스트레스와 의미: 의미 있는 삶은 스트레스가 많은 삶이다
스트레스의 역설: 놀랍게도 스트레스 지수가 높은 국가일수록 행복도, 수명, 만족도가 더 높았습니다. 이는 우리가 아끼고 사랑하는 것들(일, 가족, 목표)이 필연적으로 스트레스를 동반하기 때문입니다.
의미 찾기: 스트레스는 삶의 의미를 찾는 계기가 됩니다. 자신의 가장 중요한 '가치'를 떠올리는 것만으로도 일상의 스트레스를 의미 있는 경험으로 전환할 수 있습니다.
4. 스트레스를 '나의 편'으로 만드는 방법
이 책은 스트레스를 없애는 대신, 스트레스를 잘 다루는 법을 제안합니다.
스트레스를 환영하라: 스트레스 반응(두근거림, 긴장 등)을 위협이 아닌, 몸이 당신을 돕기 위해 에너지를 공급하는 신호로 받아들이세요.
타인과 연결하라: 혼자 끙끙 앓지 말고, 타인을 돕거나 도움을 청하세요. 타인을 돌보는 행위는 절망을 희망으로 바꾸는 가장 강력한 방법입니다.
역경 속에서 성장 가능성을 찾아라: 힘든 경험 속에서 배운 점, 강해진 점 등 긍정적인 변화를 찾아보세요. 고통 자체가 아니라, 고통에 대응하는 '당신 자신'이 성장의 원천입니다.
https://youtu.be/0x_tlZZHEUc
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[TED+강연정류장]스트레스를 친구로 만드는 법 - 켈리 맥고니걸
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더 많은 강연 정보가 궁금하다면
- http://cafe.naver.com/learnstation
강연정류장 카카오스토리
- http://kakaolink.com/learn (모바일)
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강연정류장 카카오스토리
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한 사람의 인생은 멋진 영화의 스크립트라고 생각하는데 투지, 낙관주의, 간절함, 시련, 그리고 더 깊어진 삶, 소명에 대한 메세지를 전달하는 영화를 보는 것 같다.
https://youtu.be/POYGrih4aek
뿌리 - 투지와 낙관주의의 시작
빌 맥더멋의 이야기는 뉴욕 롱아일랜드의 평범한 가정에서 시작됩니다. 그의 아버지는 영하의 추위 속에서 밤새 맨홀에 들어가 도시의 불을 밝히는 노동자였습니다. 어린 빌은 창문 너머로 묵묵히 일터로 향하는 아버지의 뒷모습을 보며 '투지(Grit)'란 무엇인지 온몸으로 배웠습니다.
그의 어머니는 살아있는 낙관주의 교과서였습니다. 어느 날 집에 큰불이 나 모든 것이 잿더미로 변하는 절망적인 순간, 그녀는 어린 빌과 형제들을 끌어안고 이렇게 말했습니다. "이건 사실 좋은 일이야. 저 집 안에 있는 것보다 훨씬 소중한 우리 가족이 여기 다 있잖니. 집은 다시, 더 좋게 지으면 된단다." 빌에게 이 말은 단순한 위로가 아니었습니다. 위기 앞에서 무엇이 본질인지 가려내고, 절망을 새로운 시작의 기회로 재정의하는 삶의 기술이었습니다. 이 두 분의 가르침은 그의 인생을 지탱하는 가장 단단한 뿌리가 되었습니다.
도약 - '간절함'이라는 슈퍼파워
21살, 99달러짜리 정장을 입은 빌은 자신의 운명을 바꾸기 위해 맨해튼의 제록스 채용 센터로 향했습니다. 그곳은 명문대 출신의 재능 있는 인재들로 가득했고, 그는 순간 위축되었습니다. '아버지께 너무 큰소리쳤나?' 하지만 그는 도망치는 대신, 늘 하던 대로 그들에게 다가가 말을 걸었습니다. 대화 속에서 그는 놀라운 사실을 발견합니다. 그들은 '좋은 직장' 중 하나로 제록스를 생각했지만, 빌에게 제록스는 '인생을 걸어야 할 단 하나의 기회'였습니다.
그 순간 그는 자신의 진짜 '슈퍼파워'를 깨달았습니다. 그것은 스펙이 아닌, **"내가 저들보다 훨씬 더 간절히 이 일을 원한다"**는 사실이었습니다. 그는 면접을 '통과해야 할 관문'이 아닌 '내 운명을 스스로 통제하기 위한 인생의 싸움'으로 재정의했습니다. 면접관에게 "인사팀의 연락을 기다리라"는 말을 들었을 때, 그는 물러서지 않았습니다. "저는 21년간 아버지와의 약속을 어긴 적이 없습니다. 오늘 밤 직원 배지를 들고 가겠다고 장담했습니다." 이 진심 어린 한마디는 판을 뒤집었고, 그는 꿈에 그리던 직업을 손에 넣었습니다.
시련 - 역경이 빚어낸 더 깊은 통찰
승승장구하던 제록스에서의 17년. 그는 더 큰 성장을 위해 안정된 자리를 박차고 나왔습니다. 하지만 변화의 시작은 끔찍했습니다. 새로운 직장으로 옮긴 바로 그날, 사랑하는 아내가 유방암 진단을 받았습니다. 최악의 타이밍이었지만, 그는 이 경험을 '나쁜 경험'이라 부르지 않습니다. 오히려 코네티컷으로 이사했기에 아내는 세계 최고의 암센터에서 치료받을 수 있었고, 그는 힘든 시기를 겪으며 한층 더 성장했습니다. 그에게 실패란 없었습니다. 배우고 성장하지 못할 때만 '나쁜 경험'이 될 뿐이었습니다.
인생의 정점에 있던 2015년, 그는 끔찍한 사고로 한쪽 눈을 잃었습니다. 수술실 앞에서 그가 느낀 슬픔은 시력을 잃는다는 공포가 아니었습니다. 돌아가신 '어머니의 일부를 잃는 것 같다'는 아픔이었습니다. 하지만 이 거대한 상실은 그에게 새로운 것을 선물했습니다. 흉터와 선글라스는 그의 약점이자 취약함이었지만, 사람들은 오히려 그의 인간적인 모습에 더 깊이 공감하고 다가왔습니다. 그는 한쪽 눈을 잃었지만, 사물의 겉모습 너머 본질을 꿰뚫어 보고 사람의 마음을 느끼는 더 깊은 '통찰(Vision)'을 얻게 된 것입니다.
현재 - 일을 삶의 소명으로
빌은 일을 '챔피언십 결승전'처럼 즐깁니다. 그는 일과 삶의 '균형'을 말하지 않습니다. "내 일하는 삶이, 내 삶의 일(My work life is my life's work)"이라 말하며 '통합'을 이야기합니다. 과거의 성공에 안주하거나 미래를 걱정하지 않고, 오직 '오늘'에 완전히 몰입합니다. 다른 사람들을 돕고 그들의 성공에 기여하는 것에서 에너지를 얻는 그는, 자신의 일이 수백만 명의 삶에 영향을 미친다는 사실에 자부심을 느낍니다. 그의 이야기는 한 개인의 성공담을 넘어, 어떻게 일을 사랑하고, 역경을 해석하며, 의미 있는 삶을 만들어갈 수 있는지에 대한 깊은 울림을 줍니다.
https://youtu.be/POYGrih4aek
뿌리 - 투지와 낙관주의의 시작
빌 맥더멋의 이야기는 뉴욕 롱아일랜드의 평범한 가정에서 시작됩니다. 그의 아버지는 영하의 추위 속에서 밤새 맨홀에 들어가 도시의 불을 밝히는 노동자였습니다. 어린 빌은 창문 너머로 묵묵히 일터로 향하는 아버지의 뒷모습을 보며 '투지(Grit)'란 무엇인지 온몸으로 배웠습니다.
그의 어머니는 살아있는 낙관주의 교과서였습니다. 어느 날 집에 큰불이 나 모든 것이 잿더미로 변하는 절망적인 순간, 그녀는 어린 빌과 형제들을 끌어안고 이렇게 말했습니다. "이건 사실 좋은 일이야. 저 집 안에 있는 것보다 훨씬 소중한 우리 가족이 여기 다 있잖니. 집은 다시, 더 좋게 지으면 된단다." 빌에게 이 말은 단순한 위로가 아니었습니다. 위기 앞에서 무엇이 본질인지 가려내고, 절망을 새로운 시작의 기회로 재정의하는 삶의 기술이었습니다. 이 두 분의 가르침은 그의 인생을 지탱하는 가장 단단한 뿌리가 되었습니다.
도약 - '간절함'이라는 슈퍼파워
21살, 99달러짜리 정장을 입은 빌은 자신의 운명을 바꾸기 위해 맨해튼의 제록스 채용 센터로 향했습니다. 그곳은 명문대 출신의 재능 있는 인재들로 가득했고, 그는 순간 위축되었습니다. '아버지께 너무 큰소리쳤나?' 하지만 그는 도망치는 대신, 늘 하던 대로 그들에게 다가가 말을 걸었습니다. 대화 속에서 그는 놀라운 사실을 발견합니다. 그들은 '좋은 직장' 중 하나로 제록스를 생각했지만, 빌에게 제록스는 '인생을 걸어야 할 단 하나의 기회'였습니다.
그 순간 그는 자신의 진짜 '슈퍼파워'를 깨달았습니다. 그것은 스펙이 아닌, **"내가 저들보다 훨씬 더 간절히 이 일을 원한다"**는 사실이었습니다. 그는 면접을 '통과해야 할 관문'이 아닌 '내 운명을 스스로 통제하기 위한 인생의 싸움'으로 재정의했습니다. 면접관에게 "인사팀의 연락을 기다리라"는 말을 들었을 때, 그는 물러서지 않았습니다. "저는 21년간 아버지와의 약속을 어긴 적이 없습니다. 오늘 밤 직원 배지를 들고 가겠다고 장담했습니다." 이 진심 어린 한마디는 판을 뒤집었고, 그는 꿈에 그리던 직업을 손에 넣었습니다.
시련 - 역경이 빚어낸 더 깊은 통찰
승승장구하던 제록스에서의 17년. 그는 더 큰 성장을 위해 안정된 자리를 박차고 나왔습니다. 하지만 변화의 시작은 끔찍했습니다. 새로운 직장으로 옮긴 바로 그날, 사랑하는 아내가 유방암 진단을 받았습니다. 최악의 타이밍이었지만, 그는 이 경험을 '나쁜 경험'이라 부르지 않습니다. 오히려 코네티컷으로 이사했기에 아내는 세계 최고의 암센터에서 치료받을 수 있었고, 그는 힘든 시기를 겪으며 한층 더 성장했습니다. 그에게 실패란 없었습니다. 배우고 성장하지 못할 때만 '나쁜 경험'이 될 뿐이었습니다.
인생의 정점에 있던 2015년, 그는 끔찍한 사고로 한쪽 눈을 잃었습니다. 수술실 앞에서 그가 느낀 슬픔은 시력을 잃는다는 공포가 아니었습니다. 돌아가신 '어머니의 일부를 잃는 것 같다'는 아픔이었습니다. 하지만 이 거대한 상실은 그에게 새로운 것을 선물했습니다. 흉터와 선글라스는 그의 약점이자 취약함이었지만, 사람들은 오히려 그의 인간적인 모습에 더 깊이 공감하고 다가왔습니다. 그는 한쪽 눈을 잃었지만, 사물의 겉모습 너머 본질을 꿰뚫어 보고 사람의 마음을 느끼는 더 깊은 '통찰(Vision)'을 얻게 된 것입니다.
현재 - 일을 삶의 소명으로
빌은 일을 '챔피언십 결승전'처럼 즐깁니다. 그는 일과 삶의 '균형'을 말하지 않습니다. "내 일하는 삶이, 내 삶의 일(My work life is my life's work)"이라 말하며 '통합'을 이야기합니다. 과거의 성공에 안주하거나 미래를 걱정하지 않고, 오직 '오늘'에 완전히 몰입합니다. 다른 사람들을 돕고 그들의 성공에 기여하는 것에서 에너지를 얻는 그는, 자신의 일이 수백만 명의 삶에 영향을 미친다는 사실에 자부심을 느낍니다. 그의 이야기는 한 개인의 성공담을 넘어, 어떻게 일을 사랑하고, 역경을 해석하며, 의미 있는 삶을 만들어갈 수 있는지에 대한 깊은 울림을 줍니다.
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The ‘Rockstar CEO’ Who Won’t Quit | ServiceNow Chairman & CEO Bill McDermott
For Bill McDermott, work has never been just a job.
On this Labor Day rerun of Grit, first published Jan 9, 2023, the ServiceNow CEO reflects on what he learned from his earliest jobs and how he carried those lessons from a deli counter in Long Island to…
On this Labor Day rerun of Grit, first published Jan 9, 2023, the ServiceNow CEO reflects on what he learned from his earliest jobs and how he carried those lessons from a deli counter in Long Island to…
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Continuous Learning_Startup & Investment
유럽에서 중국에서 만든 전기차들이 공격적으로 점유율을 높여가고 있음. - 2025 년 1~2월 중국 브랜드 BEV 등록 대수 37,000대**로 유럽 BEV의 **3.7 % 점유율 → 전년 동기 2.4 %에서 급등 - **중국계 브랜드(지리 MG·폴스타 포함)가 테슬라를 추월**(2월: 19,800 대 vs 15,700 대) - 전체 자동차 수출은 2024년 641만 대(+22.8 %), 세계 1위 - 빠른 확대에도 **2차 관세 조사·가격 불확실성**으로…
중국의 제조업이 세상을 잡아먹는 원동력 중 하나는 내권이라는 게 있다.
'내권(Involution)'이란 무엇인가?
'내권'은 학술 용어가 아닌 '분위기(vibe)'**입니다. 본질은 **"경쟁자를 죽이기 위해 이윤을 최소화하는" 극단적인 가격 경쟁입니다. 서구 기업이 '주주 이익 극대화'를 추구하는 것과는 정반대입니다.
일의 강소기업이 100년간 독점하던 부품을 중국에 아웃소싱했다고 가정해 봅시다. 중국 기업은 기술을 습득한 후, 원가에 20%의 이윤만 붙여 가격을 1/10로 떨어뜨립니다. 독일 기업이 망한 후에도, 이 중국 기업은 스스로 가격을 계속 낮추며 출혈 경쟁을 멈추지 않습니다.
R&D 투자 없이 오직 가격만으로 경쟁하는 병적인 분위기가 만연하게 됩니다. 이는 상하이 주식시장이 부진한 이유이자, 동시에 중국 기업들이 무서운 경쟁력을 갖게 된 이유입니다.
2. 내권의 기원: 문화, 정책, 그리고 경제 논리
내권 현상이 세 가지 복합적인 요인에서 비롯되었다고 분석합니다.
A. 문화적 기원: 고난을 견디는 금욕주의
- 유교, 도교, 불교의 영향으로 중국 문화에는 **금욕주의**와 **자기 수양**의 전통이 깊게 배어 있습니다.
- 이러한 문화는 비즈니스에도 적용되어, 경쟁자보다 더 많은 고통을 견디는 것(비용 절감, 이윤 포기)을 '승리'의 방식으로 여기게 합니다. 최근의 대기근을 겪은 세대에게 '생존'은 무엇보다 중요한 가치입니다.
B. 정책적 기원: "일본처럼 되지 말자"
- 중국은 일본의 '잃어버린 10년'을 면밀히 연구하며 그들의 실패를 피하고자 했습니다.
- 일본의 실패 원인 (중국의 시각):
1. 미국의 정치적 압력: 1985년 플라자 합의로 엔화 가치가 급등하며 수출 경쟁력이 약화된 것이 위기의 시발점이었습니다.
2. 자산 버블: 저금리, 금융 자유화, 토지 담보 중심의 대출 관행이 맞물려 부동산 버블을 키웠고, 버블 붕괴 후 경제가 장기 침체에 빠졌습니다.
- 중국이 얻은 교훈과 '무시한 교훈':
1. 얻은 교훈: 무분별한 금융 자유화는 위험하며, 미국의 이익에 반하는 행동은 보복을 초래할 수 있다. 금융 위기는 반드시 피해야 한다.
2. 무시한 교훈: 일본 역시 '자본 비용 이하의 투자'라는 근본적인 실수를 저질렀습니다. 하지만 CCP에게 투자의 목적은 이윤 창출이 아니라 '권력 유지'였기 때문에, 이 가장 중요한 교훈은 무시되었습니다.
C. 경제적 논리: '권력 유지'가 최우선
- (앞서 정리한 내용과 동일) 중국 경제의 모든 것은 **CCP의 권력 보존**이라는 최상위 목표에 종속됩니다. 현대화와 이윤은 이 목표를 달성하기 위한 수단일 뿐입니다.
- 금융 억압: 국민의 자산을 통제하기 위해 주식시장의 매력을 억제하고, 국영은행을 통해 자금 흐름을 통제합니다. 이는 일반 시민이 부를 축적할 수단이 부동산 외에는 거의 없게 만들었습니다.
- 생산량 중심주의: 자본주의가 '이윤'을 추구하는 반면, 중국식 사회주의는 '생산량'을 추구합니다. 당이 전략적으로 중요하다고 판단하면, 회사가 돈을 벌지 못해도 생산만 할 수 있다면 자금을 지원합니다.
3. 중국 산업 경제의 자기 잠식 과정
- 디플레이션 도래: 미국 관세 등의 영향으로 공급 과잉이 발생하자, 공장 가동률과 고용을 유지하기 위해 기업들은 가격을 인하하기 시작했습니다. 이는 소비자물가(CPI)와 생산자물가(PPI)가 하락하는 **디플레이션**으로 이어졌습니다.
- 당의 보상 메커니즘:
1. 이윤은 무관심: 당(투자자)에게 기업의 이익은 중요하지 않습니다. 당이 선호하는 시장에서 **제품을 생산하고 판매**하는 것이 중요하며, 그러면 보조금이 따라옵니다.
2. 고용 유지: 일자리를 제공하여 국민들이 현 체제에 순응하게 만드는 것이 부차적으로 중요합니다.
- '성과 기반 보상'의 역설: '만든 2025'의 실패 이후, 당은 무분별한 보조금 대신 '성과'(생산량, 판매량)를 보이는 기업에 보상하기 시작했습니다. 테슬라를 유치하여 중국 기업들이 기술을 역벤치마킹하게 한 것이 대표적입니다.
- 악순환의 완성: 부동산 버블 붕괴로 인한 고용 의존도 증가 → 당은 고용 유지를 위해 가격과 무관하게 생산 및 판매 장려 → 기업은 보조금을 받기 위해 이윤 포기 및 가격 인하 경쟁 → 디플레이션 심화 → 기업 생존을 위한 정부 자금 의존도 심화. 이것이 바로 내권의 메커니즘입니다.
4. 내권은 얼마나 지속될까? 그리고 멈출 수 있는가?
- 지속 가능성: "매우 오래" 지속될 수 있습니다. 국가는 일반 기업과 달리 파산하지 않으며, 국가 전체의 부를 동원하여 비효율적인 투자를 계속할 수 있습니다. 사회 불안을 감수한다면 북한처럼 될 수도 있습니다.
- 중국의 대응:
- 문제 인식: 시진핑 주석과 당 지도부, 그리고 CATL 창업자 같은 기업가들까지 '내권'을 심각한 문제로 인식하고 이를 멈추겠다고 선언했습니다.
- 해결책: 대출 제한과 산업 통폐합. 소수의 승자 기업을 지정해 보조금을 몰아주고 경쟁사를 인수하게 하는 방식입니다.
- 한계: 하지만 이는 독점 기업의 가격 인상으로 이어지기 어렵습니다. ①정부가 이미 가격을 통제하고 있고, ②국민의 구매력이 약하며, ③수출 경쟁력 저하를 우려하기 때문입니다.
- 전망: 중국은 권력에 위협이 될 수 있는 단기적이고 극심한 충격 요법보다는, **국민에게 고통을 전가하는 장기적인 경제 침체**를 선택할 가능성이 높습니다. 개혁은 수년에 걸쳐 느리고 고통스럽게 진행될 것입니다.
https://yuxi.ml/essays/posts/structure-interpretation-chinese-economy/#sec-stock
'내권(Involution)'이란 무엇인가?
'내권'은 학술 용어가 아닌 '분위기(vibe)'**입니다. 본질은 **"경쟁자를 죽이기 위해 이윤을 최소화하는" 극단적인 가격 경쟁입니다. 서구 기업이 '주주 이익 극대화'를 추구하는 것과는 정반대입니다.
일의 강소기업이 100년간 독점하던 부품을 중국에 아웃소싱했다고 가정해 봅시다. 중국 기업은 기술을 습득한 후, 원가에 20%의 이윤만 붙여 가격을 1/10로 떨어뜨립니다. 독일 기업이 망한 후에도, 이 중국 기업은 스스로 가격을 계속 낮추며 출혈 경쟁을 멈추지 않습니다.
R&D 투자 없이 오직 가격만으로 경쟁하는 병적인 분위기가 만연하게 됩니다. 이는 상하이 주식시장이 부진한 이유이자, 동시에 중국 기업들이 무서운 경쟁력을 갖게 된 이유입니다.
2. 내권의 기원: 문화, 정책, 그리고 경제 논리
내권 현상이 세 가지 복합적인 요인에서 비롯되었다고 분석합니다.
A. 문화적 기원: 고난을 견디는 금욕주의
- 유교, 도교, 불교의 영향으로 중국 문화에는 **금욕주의**와 **자기 수양**의 전통이 깊게 배어 있습니다.
- 이러한 문화는 비즈니스에도 적용되어, 경쟁자보다 더 많은 고통을 견디는 것(비용 절감, 이윤 포기)을 '승리'의 방식으로 여기게 합니다. 최근의 대기근을 겪은 세대에게 '생존'은 무엇보다 중요한 가치입니다.
B. 정책적 기원: "일본처럼 되지 말자"
- 중국은 일본의 '잃어버린 10년'을 면밀히 연구하며 그들의 실패를 피하고자 했습니다.
- 일본의 실패 원인 (중국의 시각):
1. 미국의 정치적 압력: 1985년 플라자 합의로 엔화 가치가 급등하며 수출 경쟁력이 약화된 것이 위기의 시발점이었습니다.
2. 자산 버블: 저금리, 금융 자유화, 토지 담보 중심의 대출 관행이 맞물려 부동산 버블을 키웠고, 버블 붕괴 후 경제가 장기 침체에 빠졌습니다.
- 중국이 얻은 교훈과 '무시한 교훈':
1. 얻은 교훈: 무분별한 금융 자유화는 위험하며, 미국의 이익에 반하는 행동은 보복을 초래할 수 있다. 금융 위기는 반드시 피해야 한다.
2. 무시한 교훈: 일본 역시 '자본 비용 이하의 투자'라는 근본적인 실수를 저질렀습니다. 하지만 CCP에게 투자의 목적은 이윤 창출이 아니라 '권력 유지'였기 때문에, 이 가장 중요한 교훈은 무시되었습니다.
C. 경제적 논리: '권력 유지'가 최우선
- (앞서 정리한 내용과 동일) 중국 경제의 모든 것은 **CCP의 권력 보존**이라는 최상위 목표에 종속됩니다. 현대화와 이윤은 이 목표를 달성하기 위한 수단일 뿐입니다.
- 금융 억압: 국민의 자산을 통제하기 위해 주식시장의 매력을 억제하고, 국영은행을 통해 자금 흐름을 통제합니다. 이는 일반 시민이 부를 축적할 수단이 부동산 외에는 거의 없게 만들었습니다.
- 생산량 중심주의: 자본주의가 '이윤'을 추구하는 반면, 중국식 사회주의는 '생산량'을 추구합니다. 당이 전략적으로 중요하다고 판단하면, 회사가 돈을 벌지 못해도 생산만 할 수 있다면 자금을 지원합니다.
3. 중국 산업 경제의 자기 잠식 과정
- 디플레이션 도래: 미국 관세 등의 영향으로 공급 과잉이 발생하자, 공장 가동률과 고용을 유지하기 위해 기업들은 가격을 인하하기 시작했습니다. 이는 소비자물가(CPI)와 생산자물가(PPI)가 하락하는 **디플레이션**으로 이어졌습니다.
- 당의 보상 메커니즘:
1. 이윤은 무관심: 당(투자자)에게 기업의 이익은 중요하지 않습니다. 당이 선호하는 시장에서 **제품을 생산하고 판매**하는 것이 중요하며, 그러면 보조금이 따라옵니다.
2. 고용 유지: 일자리를 제공하여 국민들이 현 체제에 순응하게 만드는 것이 부차적으로 중요합니다.
- '성과 기반 보상'의 역설: '만든 2025'의 실패 이후, 당은 무분별한 보조금 대신 '성과'(생산량, 판매량)를 보이는 기업에 보상하기 시작했습니다. 테슬라를 유치하여 중국 기업들이 기술을 역벤치마킹하게 한 것이 대표적입니다.
- 악순환의 완성: 부동산 버블 붕괴로 인한 고용 의존도 증가 → 당은 고용 유지를 위해 가격과 무관하게 생산 및 판매 장려 → 기업은 보조금을 받기 위해 이윤 포기 및 가격 인하 경쟁 → 디플레이션 심화 → 기업 생존을 위한 정부 자금 의존도 심화. 이것이 바로 내권의 메커니즘입니다.
4. 내권은 얼마나 지속될까? 그리고 멈출 수 있는가?
- 지속 가능성: "매우 오래" 지속될 수 있습니다. 국가는 일반 기업과 달리 파산하지 않으며, 국가 전체의 부를 동원하여 비효율적인 투자를 계속할 수 있습니다. 사회 불안을 감수한다면 북한처럼 될 수도 있습니다.
- 중국의 대응:
- 문제 인식: 시진핑 주석과 당 지도부, 그리고 CATL 창업자 같은 기업가들까지 '내권'을 심각한 문제로 인식하고 이를 멈추겠다고 선언했습니다.
- 해결책: 대출 제한과 산업 통폐합. 소수의 승자 기업을 지정해 보조금을 몰아주고 경쟁사를 인수하게 하는 방식입니다.
- 한계: 하지만 이는 독점 기업의 가격 인상으로 이어지기 어렵습니다. ①정부가 이미 가격을 통제하고 있고, ②국민의 구매력이 약하며, ③수출 경쟁력 저하를 우려하기 때문입니다.
- 전망: 중국은 권력에 위협이 될 수 있는 단기적이고 극심한 충격 요법보다는, **국민에게 고통을 전가하는 장기적인 경제 침체**를 선택할 가능성이 높습니다. 개혁은 수년에 걸쳐 느리고 고통스럽게 진행될 것입니다.
https://yuxi.ml/essays/posts/structure-interpretation-chinese-economy/#sec-stock
Yuxi on the Wired
Structure and Interpretation of the Chinese Economy – Yuxi on the Wired
My basic framework for understanding the modern Chinese economy and its growth. Includes brief histories of Chinese, Soviet, and Japanese economy. Framework applied to two case studies on the stock market and the housing market.
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미국의 관세가 미국 제조업들에게 오히려 좋지 않은 영향을 준다.
경쟁에서 오는 발전을 저해해서 시장에서 퇴보된다.
이미 BYD의 U9는 GM의 콜벳보다 성능은 뛰어나고 가격은 절반 이하인데 미국 정부가 수입을 금지하면서 GM은 콜벳을 개선해야하는 니즈를 느끼지 못한다. GM 엔지니어들은 경쟁사의 제품을 분해하여 배우는 '벤치마킹'을 할 필요조차 느끼지 못합니다. BYD는 애초에 경쟁 상대가 아니기 때문입니다. 소비자인 미국인들은 U9이 제공하는 새로운 기술을 경험할 기회를 잃게 됩니다.
관세 대신 어떤 것들을 해야하는가?
규제 없애고, 민간/정부 투자 늘려주고(세금 줄이고), 노동 유연성 늘려주고, 주요 생산 인프라에 대해서 국가차원에서 투자해주고, 전세계 인재들을 쉽게 채용할 수 있게 해달라. 우리나라에도 똑같이 필요한 조치처럼 보인다.
의미 있는 규제 철폐 (Meaningful Deregulation)
- 연방 차원: 제조업 활동을 저해하는 모든 부서나 기능을 과감히 폐지해야 합니다.
- 지방 차원: 주택, 에너지 자원 건설 등에 대한 허가 절차와 규제를 대폭 축소해야 합니다.
- 예산 삭감: 민간 투자를 위축시키는 정부 지출을 줄여야 합니다.
→ Balaji도 미국이 제조업에서 승리하기 위해서는 100명의 일론이 새로운 기업을 만들어야하고 과거 중국이 심천을 경제 성장을 위한 허브로 만든 것처럼 모든 규제가 철폐된 Elon Zone을 만들어야한다고 주장했음. 우리나라에 너무 필요한 조치.
신규 기업의 진입 장벽 완화 (Reduce Barriers to Entry)
- 자본 형성 촉진: 자본 이득세(Capital Gains Tax) 등을 인하하여 투자를 활성화해야 합니다.
- 투자 자격 완화: 전문 투자자뿐만 아니라 일반인도 비상장 기업에 투자할 수 있도록 허용해야 합니다.
- 국방 조달 개방: 소수의 거대 방산업체 대신, 더 많고 작은 기업들이 가격과 성능으로 경쟁할 수 있도록 국방 조달 시장을 개방해야 합니다.
C. 노동 비용 절감 (Reduce Labor Costs)
- 노조 권력 약화: 모든 주를 '일할 권리 주(Right-to-Work state)'로 만들어 노조의 영향력을 줄여야 합니다.
- 시장 기반 임금: 최저임금제 같은 인위적인 임금 하한선을 없애고, 자유 시장이 임금을 결정하도록 해야 합니다.
D. 핵심 생산 요소에 대한 투자 촉진 (Spur Investment in Key Production Inputs)
- 에너지 및 자원 개발: 연방 소유 토지에서의 시추, 채굴, 개발을 허용하고 관련 환경 규제를 대폭 완화해야 합니다.
- 인프라 건설: 새로운 송전선 건설, 원자력 발전소 개발에 대한 규제를 철폐하고, 국가환경정책법(NEPA) 검토 기간을 15일로 제한하는 등 인프라 투자를 가로막는 장벽을 제거해야 합니다.
E. 전 세계 최고의 인재 유치 (Recruit the Best from Around the World)
- 비자 자동 발급: STEM 분야 대학 졸업생에게 H1-B 비자를 자동으로 부여해야 합니다.
- 글로벌 인재 채용 사무소(OGR) 설립: 전 세계 최고 엔지니어들을 적극적으로 유치하고, 개인과 채용 기업에 '사이닝 보너스'를 제공해야 합니다.
- 이민 시스템 현대화: 불법 이민을 막는 동시에, 합법 이민 절차는 기술을 통해 50% 이상 단축해야 합니다.
Manufacturing: Culture as Strategy (전략으로서의 제조업 문화)
이 글은 미·중 제조업 경쟁의 핵심을 지정학이나 경제가 아닌 '문화'에서 찾으며, 미국이 다시 경쟁력을 갖추기 위해서는 문화적 변화가 시급하다고 주장합니다.
- 중국의 문화적 강점:
- 중국 제조업은 저임금 노동력에 의존하는 저기술 공장이 아니라, 사회 전체가 '만드는 것(making things)'에 최적화되어 있습니다.
- 비기술 직군 직원도 제조 공정에 대한 이해도가 높고, 기업 리더들은 재무가 아닌 기술 배경 출신이 압도적으로 많습니다.
- BYD 같은 회사는 GM 같은 전통적인 미국 기업보다 훨씬 역동적이고 혁신적인 문화를 가지고 있으며, 이는 자동차 같은 복잡한 제품에서도 미국을 능가하는 결과로 이어지고 있습니다.
미국이 해야 할 일:
1. 제조업 근로자에게 힘 실어주기: 임금을 인상하고, 의사결정에 참여시키며, 제조업을 다시 '멋진 일'로 만들어야 합니다.
2. 선망의 대상이 되는 제조업 회사 만들기: Hadrian처럼 최고의 인재들이 가고 싶어 하는 회사를 1000개 이상 만들어야 합니다.
3. 블루칼라와 화이트칼라의 격차 해소: 관리 장벽을 허물고 소통을 강화해야 합니다.
4. 실무 중심의 공학 교육 강화: 대학에서 실제 현장에서 필요한 기술을 가르쳐야 합니다.
https://worthoverdoing.substack.com/p/tariffs-are-an-admission-of-defeat
https://roblh.substack.com/p/surviving-involution
경쟁에서 오는 발전을 저해해서 시장에서 퇴보된다.
이미 BYD의 U9는 GM의 콜벳보다 성능은 뛰어나고 가격은 절반 이하인데 미국 정부가 수입을 금지하면서 GM은 콜벳을 개선해야하는 니즈를 느끼지 못한다. GM 엔지니어들은 경쟁사의 제품을 분해하여 배우는 '벤치마킹'을 할 필요조차 느끼지 못합니다. BYD는 애초에 경쟁 상대가 아니기 때문입니다. 소비자인 미국인들은 U9이 제공하는 새로운 기술을 경험할 기회를 잃게 됩니다.
관세 대신 어떤 것들을 해야하는가?
규제 없애고, 민간/정부 투자 늘려주고(세금 줄이고), 노동 유연성 늘려주고, 주요 생산 인프라에 대해서 국가차원에서 투자해주고, 전세계 인재들을 쉽게 채용할 수 있게 해달라. 우리나라에도 똑같이 필요한 조치처럼 보인다.
의미 있는 규제 철폐 (Meaningful Deregulation)
- 연방 차원: 제조업 활동을 저해하는 모든 부서나 기능을 과감히 폐지해야 합니다.
- 지방 차원: 주택, 에너지 자원 건설 등에 대한 허가 절차와 규제를 대폭 축소해야 합니다.
- 예산 삭감: 민간 투자를 위축시키는 정부 지출을 줄여야 합니다.
→ Balaji도 미국이 제조업에서 승리하기 위해서는 100명의 일론이 새로운 기업을 만들어야하고 과거 중국이 심천을 경제 성장을 위한 허브로 만든 것처럼 모든 규제가 철폐된 Elon Zone을 만들어야한다고 주장했음. 우리나라에 너무 필요한 조치.
신규 기업의 진입 장벽 완화 (Reduce Barriers to Entry)
- 자본 형성 촉진: 자본 이득세(Capital Gains Tax) 등을 인하하여 투자를 활성화해야 합니다.
- 투자 자격 완화: 전문 투자자뿐만 아니라 일반인도 비상장 기업에 투자할 수 있도록 허용해야 합니다.
- 국방 조달 개방: 소수의 거대 방산업체 대신, 더 많고 작은 기업들이 가격과 성능으로 경쟁할 수 있도록 국방 조달 시장을 개방해야 합니다.
C. 노동 비용 절감 (Reduce Labor Costs)
- 노조 권력 약화: 모든 주를 '일할 권리 주(Right-to-Work state)'로 만들어 노조의 영향력을 줄여야 합니다.
- 시장 기반 임금: 최저임금제 같은 인위적인 임금 하한선을 없애고, 자유 시장이 임금을 결정하도록 해야 합니다.
D. 핵심 생산 요소에 대한 투자 촉진 (Spur Investment in Key Production Inputs)
- 에너지 및 자원 개발: 연방 소유 토지에서의 시추, 채굴, 개발을 허용하고 관련 환경 규제를 대폭 완화해야 합니다.
- 인프라 건설: 새로운 송전선 건설, 원자력 발전소 개발에 대한 규제를 철폐하고, 국가환경정책법(NEPA) 검토 기간을 15일로 제한하는 등 인프라 투자를 가로막는 장벽을 제거해야 합니다.
E. 전 세계 최고의 인재 유치 (Recruit the Best from Around the World)
- 비자 자동 발급: STEM 분야 대학 졸업생에게 H1-B 비자를 자동으로 부여해야 합니다.
- 글로벌 인재 채용 사무소(OGR) 설립: 전 세계 최고 엔지니어들을 적극적으로 유치하고, 개인과 채용 기업에 '사이닝 보너스'를 제공해야 합니다.
- 이민 시스템 현대화: 불법 이민을 막는 동시에, 합법 이민 절차는 기술을 통해 50% 이상 단축해야 합니다.
Manufacturing: Culture as Strategy (전략으로서의 제조업 문화)
이 글은 미·중 제조업 경쟁의 핵심을 지정학이나 경제가 아닌 '문화'에서 찾으며, 미국이 다시 경쟁력을 갖추기 위해서는 문화적 변화가 시급하다고 주장합니다.
- 중국의 문화적 강점:
- 중국 제조업은 저임금 노동력에 의존하는 저기술 공장이 아니라, 사회 전체가 '만드는 것(making things)'에 최적화되어 있습니다.
- 비기술 직군 직원도 제조 공정에 대한 이해도가 높고, 기업 리더들은 재무가 아닌 기술 배경 출신이 압도적으로 많습니다.
- BYD 같은 회사는 GM 같은 전통적인 미국 기업보다 훨씬 역동적이고 혁신적인 문화를 가지고 있으며, 이는 자동차 같은 복잡한 제품에서도 미국을 능가하는 결과로 이어지고 있습니다.
미국이 해야 할 일:
1. 제조업 근로자에게 힘 실어주기: 임금을 인상하고, 의사결정에 참여시키며, 제조업을 다시 '멋진 일'로 만들어야 합니다.
2. 선망의 대상이 되는 제조업 회사 만들기: Hadrian처럼 최고의 인재들이 가고 싶어 하는 회사를 1000개 이상 만들어야 합니다.
3. 블루칼라와 화이트칼라의 격차 해소: 관리 장벽을 허물고 소통을 강화해야 합니다.
4. 실무 중심의 공학 교육 강화: 대학에서 실제 현장에서 필요한 기술을 가르쳐야 합니다.
https://worthoverdoing.substack.com/p/tariffs-are-an-admission-of-defeat
https://roblh.substack.com/p/surviving-involution
Substack
Tariffs are an Admission of Defeat
And what we should do instead
👍2❤1
누구나 실패를 두려워하고 부정적인 자기 대화를 하기도 한다.
마이클 델(Michael Dell)은 '실패에 대한 큰 두려움'을 동력으로 삼습니다. 승리를 사랑하는 것보다 실패를 훨씬 더 두려워하는 것은 많은 성공가들에게서 공통적으로 나타나는 특징입니다.
Q: 성공가들의 '부정적인 자기 대화(negative self-talk)'에 대해 어떻게 생각하나요? 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang)도 그런가요?
A: '탁월함은 고통을 감수하는 능력'이라는 말이 있지만, 모든 고통이 생산적인 것은 아닙니다. 부정적인 자기 대화는 주변 사람들에게도 부정적인 영향을 미칠 수 있어 위험합니다. 젠슨 황 역시 최고의 분기 실적을 기록한 다음 날 아침 회의에서 "왜 나는 이렇게 못났을까?"라고 말하며 자신을 채찍질하는, 매우 하드코어한 인물입니다.
진정한 학습은 행동을 바꾸는 것.
Q: 당신이 생각하는 '학습'의 진정한 의미는 무엇인가요? 데릭 시버스(Derek Sivers)의 말과 어떻게 연결되나요?
A: 데릭 시버스는 "만약 정보가 답이었다면, 우리 모두는 식스팩을 가진 억만장자였을 것"이라고 말했습니다. 이에 동의하며, **진정한 학습은 정보를 암기하는 것이 아니라, 행동을 바꾸는 것**이라고 생각합니다. 행동의 변화가 없다면, 지식 습득은 시간 낭비일 뿐입니다.
거인의 어깨에 올라가 더 넓은 세상을 바라볼 것
Q: 당신의 아이디어가 독창적인 것이 아니라, 과거의 거인들로부터 왔다는 것을 어떻게 깨달았나요?
A: 저는 **'영향력 있는 사람에게 영향을 준 사람(influences the influencers)'**에 항상 관심이 있습니다.
- 워런 버핏과 찰리 멍거가 계속해서 **헨리 싱글턴(Henry Singleton)**을 언급하는 것을 보고, 그를 연구하며 버핏과 멍거의 아이디어가 사실 싱글턴에게서 왔다는 것을 깨달았습니다.
- 데이비드 오길비(David Ogilvy)는 자신의 천재성이 **클로드 홉킨스(Claude Hopkins)**의 작업을 재해석한 것이라고 밝혔습니다.
- 스티브 잡스는 젊은 시절부터 폴라로이드의 창업자 **에드윈 랜드(Edwin Land)**를 자신의 영웅으로 꼽았으며, 애플의 핵심 철학(인문학과 기술의 교차점, 수직 통합, 마법 같은 경험)은 대부분 랜드에게서 직접적으로 가져온 것입니다.
Q: 에드윈 랜드의 개인적인 좌우명 두 가지는 무엇이며, 당신에게 어떤 의미인가요?
A: 1. "다른 사람이 할 수 있는 일은 하지 마라 (Don't do anything that someone else can do)." 이는 차별화의 중요성을 강조합니다.
2. "할 가치가 있는 일은 과도하게 할 가치가 있다 (Anything worth doing is worth doing to excess)."
모두가 스티브 잡스, 일론 머스크일 필요는 없다.
Q: 다양한 창업가 유형(archetypes)이 존재하는데, 이를 어떻게 이해해야 하나요?
A: 다니엘 에크는 "모든 젊은 창업가들이 일론 머스크나 스티브 잡스가 될 필요는 없다"고 말합니다. 세상에는 다양한 성공 모델이 있습니다.
- 안티-비즈니스 억만장자: 스티브 잡스, 제임스 다이슨, 이본 쉬나드(파타고니아 창업자)처럼 제품의 품질과 장기적인 회사 통제에만 집착하는 유형. 역설적으로 이들이 결국 가장 큰 부를 얻습니다.
- 분야별 전문가: 엔지니어 창업가(토비 뤼트케), 천재적인 운영가(트래비스 캘러닉), 분석적인 금융가 등 각자의 강점을 극대화하는 유형.
중요한 것은 다른 사람의 '무엇(what)'을 모방하는 것이 아니라, '어떻게(how)'**를 배우고, 자신에게 **'자연스러운(natural)' 비즈니스를 구축하는 것입니다.
Q: 당신의 삶과 일에 대한 궁극적인 철학은 무엇인가요?
A: 저는 장기 계획을 세우지 않습니다. **"훌륭한 삶은 훌륭한 하루들이 모여 만들어진다"**고 믿습니다. 그래서 매일 아침 일어나 건강을 챙기고, 책을 읽고, 제가 자랑스러워할 수 있는 제품을 만들고, 사랑하고 존경하는 사람들과 시간을 보내려고 노력합니다. 저는 정상을 신경 쓰지 않고, 오르는 과정 자체를 사랑합니다. 그것이 저를 움직이는 원동력입니다.
https://youtu.be/mesjY6l2T8c
마이클 델(Michael Dell)은 '실패에 대한 큰 두려움'을 동력으로 삼습니다. 승리를 사랑하는 것보다 실패를 훨씬 더 두려워하는 것은 많은 성공가들에게서 공통적으로 나타나는 특징입니다.
Q: 성공가들의 '부정적인 자기 대화(negative self-talk)'에 대해 어떻게 생각하나요? 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang)도 그런가요?
A: '탁월함은 고통을 감수하는 능력'이라는 말이 있지만, 모든 고통이 생산적인 것은 아닙니다. 부정적인 자기 대화는 주변 사람들에게도 부정적인 영향을 미칠 수 있어 위험합니다. 젠슨 황 역시 최고의 분기 실적을 기록한 다음 날 아침 회의에서 "왜 나는 이렇게 못났을까?"라고 말하며 자신을 채찍질하는, 매우 하드코어한 인물입니다.
진정한 학습은 행동을 바꾸는 것.
Q: 당신이 생각하는 '학습'의 진정한 의미는 무엇인가요? 데릭 시버스(Derek Sivers)의 말과 어떻게 연결되나요?
A: 데릭 시버스는 "만약 정보가 답이었다면, 우리 모두는 식스팩을 가진 억만장자였을 것"이라고 말했습니다. 이에 동의하며, **진정한 학습은 정보를 암기하는 것이 아니라, 행동을 바꾸는 것**이라고 생각합니다. 행동의 변화가 없다면, 지식 습득은 시간 낭비일 뿐입니다.
거인의 어깨에 올라가 더 넓은 세상을 바라볼 것
Q: 당신의 아이디어가 독창적인 것이 아니라, 과거의 거인들로부터 왔다는 것을 어떻게 깨달았나요?
A: 저는 **'영향력 있는 사람에게 영향을 준 사람(influences the influencers)'**에 항상 관심이 있습니다.
- 워런 버핏과 찰리 멍거가 계속해서 **헨리 싱글턴(Henry Singleton)**을 언급하는 것을 보고, 그를 연구하며 버핏과 멍거의 아이디어가 사실 싱글턴에게서 왔다는 것을 깨달았습니다.
- 데이비드 오길비(David Ogilvy)는 자신의 천재성이 **클로드 홉킨스(Claude Hopkins)**의 작업을 재해석한 것이라고 밝혔습니다.
- 스티브 잡스는 젊은 시절부터 폴라로이드의 창업자 **에드윈 랜드(Edwin Land)**를 자신의 영웅으로 꼽았으며, 애플의 핵심 철학(인문학과 기술의 교차점, 수직 통합, 마법 같은 경험)은 대부분 랜드에게서 직접적으로 가져온 것입니다.
Q: 에드윈 랜드의 개인적인 좌우명 두 가지는 무엇이며, 당신에게 어떤 의미인가요?
A: 1. "다른 사람이 할 수 있는 일은 하지 마라 (Don't do anything that someone else can do)." 이는 차별화의 중요성을 강조합니다.
2. "할 가치가 있는 일은 과도하게 할 가치가 있다 (Anything worth doing is worth doing to excess)."
모두가 스티브 잡스, 일론 머스크일 필요는 없다.
Q: 다양한 창업가 유형(archetypes)이 존재하는데, 이를 어떻게 이해해야 하나요?
A: 다니엘 에크는 "모든 젊은 창업가들이 일론 머스크나 스티브 잡스가 될 필요는 없다"고 말합니다. 세상에는 다양한 성공 모델이 있습니다.
- 안티-비즈니스 억만장자: 스티브 잡스, 제임스 다이슨, 이본 쉬나드(파타고니아 창업자)처럼 제품의 품질과 장기적인 회사 통제에만 집착하는 유형. 역설적으로 이들이 결국 가장 큰 부를 얻습니다.
- 분야별 전문가: 엔지니어 창업가(토비 뤼트케), 천재적인 운영가(트래비스 캘러닉), 분석적인 금융가 등 각자의 강점을 극대화하는 유형.
중요한 것은 다른 사람의 '무엇(what)'을 모방하는 것이 아니라, '어떻게(how)'**를 배우고, 자신에게 **'자연스러운(natural)' 비즈니스를 구축하는 것입니다.
Q: 당신의 삶과 일에 대한 궁극적인 철학은 무엇인가요?
A: 저는 장기 계획을 세우지 않습니다. **"훌륭한 삶은 훌륭한 하루들이 모여 만들어진다"**고 믿습니다. 그래서 매일 아침 일어나 건강을 챙기고, 책을 읽고, 제가 자랑스러워할 수 있는 제품을 만들고, 사랑하고 존경하는 사람들과 시간을 보내려고 노력합니다. 저는 정상을 신경 쓰지 않고, 오르는 과정 자체를 사랑합니다. 그것이 저를 움직이는 원동력입니다.
https://youtu.be/mesjY6l2T8c
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David Senra — How Extreme Winners Think and Win: Lessons from 400+ of History’s Greatest Founders
David Senra is the host of the Founders podcast. For the past nine years, David has intensely studied the life and work of hundreds of history’s greatest entrepreneurs. His new podcast, David Senra, showcases conversations with the best-of-the-best living…
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앞으로 1-2년 뒤에 어떤 세상이 될지 예측하기 너무 어렵다. 진보의 안개에서 조심 조심 걸어가는 느낌.
Q* 사례: 프론티어 예측의 어려움과 교훈
과거 OpenAI Q* 스트로베리 당시에 대부분 AI 전문가들이 Q 러닝이나 A* 알고리즘 결합을 예상했으나 결국 강화학습을 해야하는 것이었음.
비록 추측이 틀리더라도, '문제의 방향성'(추론, RL, 탐색의 중요성)을 제대로 제시하면 업계 전반에 강력한 자극을 주어 수많은 시도를 유발하고, 결국 Deepseek R1과 같은 올바른 방법론을 더 빨리 찾는 데 기여할 수 있음.
'추론과 에이전트' 시대의 도래
멀티모달 같은 다른 중요한 문제들보다 '추론(Reasoning)과 에이전트(Agent)' 문제에 자원과 노력을 집중하고 있음. (예: 앤트로픽, 중국의 Moonshot AI, DeepSeek 등)
'AGI에 도달하려면 시각(Vision) 등 멀티모달 문제를 먼저 해결해야 한다'는 얀 르쿤, 페이페이 리 등의 주장과는 다른 흐름임.
일단 학계와 다르게 자본은 추론/에이전트에 올인하는 느낌.
텍스트 vs 이미지: 데이터의 본질적 차이와 텍스트의 우위
과거의 관점: 텍스트와 이미지를 모두 '동일한 데이터'로 취급하려는 경향이 있었음.
현재의 관점: 텍스트는 이미지와 본질적으로 다르며, 훨씬 강력한 데이터라는 인식이 확산됨.
텍스트 데이터의 3가지 특징:
방대한 동시 과업 학습: 웹 텍스트 사전학습은 수많은 과업(task)을 동시에 배우는 효과가 있지만, 이미지는 그렇지 않음.
이해(Understanding) 능력 내포: 다음 토큰을 예측하는 과정 자체가 문맥에 대한 '이해'를 수반함.
자연스러운 인간 관점과의 정렬(Alignment): 인간이 만든 데이터이기에 인간의 의도, 상징, 추상적 개념과 자연스럽게 정렬됨.
'추론'의 정의: 방법론의 시대에서 '평가의 시대'로
추론의 정의: 최종 답변을 내기 전, '생각의 과정'에 해당하는 중간 결과물을 텍스트로 생성하는 것.
기존 CoT(Chain of Thought)와의 결정적 차이: CoT는 사람이 생각의 과정을 지시하거나 가이드했지만, 현재의 '추론'은 모델이 강화학습(RL)을 통해 스스로 더 나은 생각의 과정을 발견하고 학습한다는 점.
'후반전(The Second Half)' 패러다임 (by Yao Shunyu):
전반전 (방법론의 시대): 이미지 분류 등 고정된 문제를 풀기 위한 더 나은 '방법(알고리즘, 아키텍처)'을 찾던 시대.
후반전 (평가의 시대): 일반화된 방법론(LLM+RL)은 찾았으므로, 이제는 현실 세계의 가치 있는 '문제(Problem)'와 그것을 측정할 '평가(Evaluation)'를 만드는 것이 핵심이 된 시대.
핵심 명제: "평가할 수만 있다면, 어떤 문제든 풀 수 있다."
'환경 스케일링'과 현재의 도전 과제들
'후반전'의 구체적 실행 방식: '환경 스케일링(Environment Scaling)'
3요소: 1) 지시(Instruction), 2) 실행 환경(Environment, 예: 코딩을 위한 VM), 3) 보상 메커니즘(Reward, 예: 유닛 테스트)
이 3요소의 조합을 'RL 짐(Gym)'이라 부르며, 이를 다양하게, 대규모로 구축하는 것이 빅테크의 핵심 과업.
현재 직면한 주요 도전 과제:
1. 비용과 복잡성: 환경 구축은 수학 올림피아드 수상자, STEM 박사 등을 '튜터'로 고용해야 할 만큼 막대하고 비싼 데이터 작업. (해결책 시도: 모델을 이용한 환경 합성)
2. 개방형 질문과 검증의 어려움: 정답이 없거나 검증이 어려운 문제(예: 수학 증명)에 대한 보상 제공 문제. (해결책: 모델 기반 보상 모델, 루브릭(Rubric) 기반 평가)
3. 롱 컨텍스트와 장시간 사고: 긴 문맥을 정확히 이해하고 장시간(수십 분~수 시간)에 걸쳐 사고하는 능력. ICPC 대회(5시간 제한) 문제 해결 사례는 이 문제가 프론티어에서 상당 부분 해결되고 있음을 시사.
-> 덕분에 Mercor/ScaleAI/Surge/Handshake같은 전문직을 연결해서 데이터를 제공하는 회사들의 매출은 수직 상승
해결해야 할 다음 문제들: 프론티어 랩들이 고민할 것으로 추정되는 상호 연결된 미래 연구 주제들.
1. 자율 학습(Autonomous Learning)과 내재적 보상(Intrinsic Rewards):
외부에서 설계된 환경이 아닌, 모델 스스로 학습 환경을 구축하고 목표를 설정하며 '내재적 보상'을 통해 학습하는 능력. 인간의 호기심이나 성취감과 유사.
2. 온라인 및 지속 학습(Online & Continual Learning):
자율 학습이 가능해지면, 모델을 특정 환경(예: 기업 내부)에 배치해 실시간으로 상호작용하며 계속해서 배우고 발전하게 만들 수 있음.
3. 장기 기억(Long-term Memory):
지속 학습을 위한 필수 요소. 가중치 업데이트, 수십억 토큰의 컨텍스트, 외부 메모리 도구 등 다양한 방식으로 구현될 수 있음.
4. 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent Systems):
기능: 역할 분담을 통한 컨텍스트 관리, 단일 과업의 깊이(depth)를 넘어 여러 과업을 동시에 처리하는 폭(width)의 확장. (예: 버그 하나 수정 → 오피스 프로그램 전체 개발)
결정적 차이: 과거의 프롬프트 조합 방식과 달리, 전체 멀티 에이전트 시스템 자체를 강화학습으로 '훈련'하여 에이전트 간의 상호작용과 협업 방식을 최적화할 수 있게 됨.
https://youtu.be/wsgisRt-I1U
Q* 사례: 프론티어 예측의 어려움과 교훈
과거 OpenAI Q* 스트로베리 당시에 대부분 AI 전문가들이 Q 러닝이나 A* 알고리즘 결합을 예상했으나 결국 강화학습을 해야하는 것이었음.
비록 추측이 틀리더라도, '문제의 방향성'(추론, RL, 탐색의 중요성)을 제대로 제시하면 업계 전반에 강력한 자극을 주어 수많은 시도를 유발하고, 결국 Deepseek R1과 같은 올바른 방법론을 더 빨리 찾는 데 기여할 수 있음.
'추론과 에이전트' 시대의 도래
멀티모달 같은 다른 중요한 문제들보다 '추론(Reasoning)과 에이전트(Agent)' 문제에 자원과 노력을 집중하고 있음. (예: 앤트로픽, 중국의 Moonshot AI, DeepSeek 등)
'AGI에 도달하려면 시각(Vision) 등 멀티모달 문제를 먼저 해결해야 한다'는 얀 르쿤, 페이페이 리 등의 주장과는 다른 흐름임.
일단 학계와 다르게 자본은 추론/에이전트에 올인하는 느낌.
텍스트 vs 이미지: 데이터의 본질적 차이와 텍스트의 우위
과거의 관점: 텍스트와 이미지를 모두 '동일한 데이터'로 취급하려는 경향이 있었음.
현재의 관점: 텍스트는 이미지와 본질적으로 다르며, 훨씬 강력한 데이터라는 인식이 확산됨.
텍스트 데이터의 3가지 특징:
방대한 동시 과업 학습: 웹 텍스트 사전학습은 수많은 과업(task)을 동시에 배우는 효과가 있지만, 이미지는 그렇지 않음.
이해(Understanding) 능력 내포: 다음 토큰을 예측하는 과정 자체가 문맥에 대한 '이해'를 수반함.
자연스러운 인간 관점과의 정렬(Alignment): 인간이 만든 데이터이기에 인간의 의도, 상징, 추상적 개념과 자연스럽게 정렬됨.
'추론'의 정의: 방법론의 시대에서 '평가의 시대'로
추론의 정의: 최종 답변을 내기 전, '생각의 과정'에 해당하는 중간 결과물을 텍스트로 생성하는 것.
기존 CoT(Chain of Thought)와의 결정적 차이: CoT는 사람이 생각의 과정을 지시하거나 가이드했지만, 현재의 '추론'은 모델이 강화학습(RL)을 통해 스스로 더 나은 생각의 과정을 발견하고 학습한다는 점.
'후반전(The Second Half)' 패러다임 (by Yao Shunyu):
전반전 (방법론의 시대): 이미지 분류 등 고정된 문제를 풀기 위한 더 나은 '방법(알고리즘, 아키텍처)'을 찾던 시대.
후반전 (평가의 시대): 일반화된 방법론(LLM+RL)은 찾았으므로, 이제는 현실 세계의 가치 있는 '문제(Problem)'와 그것을 측정할 '평가(Evaluation)'를 만드는 것이 핵심이 된 시대.
핵심 명제: "평가할 수만 있다면, 어떤 문제든 풀 수 있다."
'환경 스케일링'과 현재의 도전 과제들
'후반전'의 구체적 실행 방식: '환경 스케일링(Environment Scaling)'
3요소: 1) 지시(Instruction), 2) 실행 환경(Environment, 예: 코딩을 위한 VM), 3) 보상 메커니즘(Reward, 예: 유닛 테스트)
이 3요소의 조합을 'RL 짐(Gym)'이라 부르며, 이를 다양하게, 대규모로 구축하는 것이 빅테크의 핵심 과업.
현재 직면한 주요 도전 과제:
1. 비용과 복잡성: 환경 구축은 수학 올림피아드 수상자, STEM 박사 등을 '튜터'로 고용해야 할 만큼 막대하고 비싼 데이터 작업. (해결책 시도: 모델을 이용한 환경 합성)
2. 개방형 질문과 검증의 어려움: 정답이 없거나 검증이 어려운 문제(예: 수학 증명)에 대한 보상 제공 문제. (해결책: 모델 기반 보상 모델, 루브릭(Rubric) 기반 평가)
3. 롱 컨텍스트와 장시간 사고: 긴 문맥을 정확히 이해하고 장시간(수십 분~수 시간)에 걸쳐 사고하는 능력. ICPC 대회(5시간 제한) 문제 해결 사례는 이 문제가 프론티어에서 상당 부분 해결되고 있음을 시사.
-> 덕분에 Mercor/ScaleAI/Surge/Handshake같은 전문직을 연결해서 데이터를 제공하는 회사들의 매출은 수직 상승
해결해야 할 다음 문제들: 프론티어 랩들이 고민할 것으로 추정되는 상호 연결된 미래 연구 주제들.
1. 자율 학습(Autonomous Learning)과 내재적 보상(Intrinsic Rewards):
외부에서 설계된 환경이 아닌, 모델 스스로 학습 환경을 구축하고 목표를 설정하며 '내재적 보상'을 통해 학습하는 능력. 인간의 호기심이나 성취감과 유사.
2. 온라인 및 지속 학습(Online & Continual Learning):
자율 학습이 가능해지면, 모델을 특정 환경(예: 기업 내부)에 배치해 실시간으로 상호작용하며 계속해서 배우고 발전하게 만들 수 있음.
3. 장기 기억(Long-term Memory):
지속 학습을 위한 필수 요소. 가중치 업데이트, 수십억 토큰의 컨텍스트, 외부 메모리 도구 등 다양한 방식으로 구현될 수 있음.
4. 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent Systems):
기능: 역할 분담을 통한 컨텍스트 관리, 단일 과업의 깊이(depth)를 넘어 여러 과업을 동시에 처리하는 폭(width)의 확장. (예: 버그 하나 수정 → 오피스 프로그램 전체 개발)
결정적 차이: 과거의 프롬프트 조합 방식과 달리, 전체 멀티 에이전트 시스템 자체를 강화학습으로 '훈련'하여 에이전트 간의 상호작용과 협업 방식을 최적화할 수 있게 됨.
https://youtu.be/wsgisRt-I1U
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EP 69. 지금, AI 최전선의 방향—프런티어의 바깥에서 프런티어를 이야기하기
네이버 CLOVA의 김성현님이 AI 프론티어의 새로운 호스트로 합류하여 프런티어 AI 모델들의 현재 상황과 미래를 심층 분석합니다. OpenAI, Google, DeepSeek 등이 집중하고 있는 '추론과 에이전트의 시대'가 무엇인지, 그리고 환경 스케일링부터 멀티 에이전트 시스템까지 빅테크들이 풀어야 할 핵심 과제들을 구체적으로 살펴봅니다. 특히 Hinton의 'The Fog of Progress' 개념을 통해 AI 발전 예측이 왜 점점 더 어려워지고…
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자연은 속일 수 없다 (It Is Impossible to Fool Mother Nature)
Naval: 당신에게 일어나는 모든 나쁜 일에 대해 책임을 지라—이건 마인드셋입니다.
어쩌면 약간은 가식처럼 느껴질 수도 있지만, 사실 자기 자신에게 매우 유리한 태도예요. 그리고 한 걸음 더 나아가, 당신에게 일어나는 모든 좋은 일은 운 덕분이라고 여기면 도움이 될 수도 있습니다. 하지만 어느 수준에서는 진실이 매우 중요합니다. 자기기만을 해서는 안 돼요.
제가 관찰한 바에 따르면, 사실은 이렇습니다. 아주 열심히 일하고, 스스로를 투입하며, 포기하지 않고, 결과에 대해 책임을 지는 사람들은 충분히 긴 시간 축에서 보면 그들이 몰두한 분야에서 결국 성공합니다. 그리고 모든 성공 사례는 이 사실을 알고 있어요.
리처드 파인먼은 자신이 천재가 아니었다고 말하곤 했습니다. 그는 그저 스스로를 몰입시키고 아주 열심히 일한 소년이었을 뿐이라고요. 물론 그는 매우 똑똑했습니다. 하지만 그건 필요조건이지 충분조건은 아니었죠. 우리 모두 똑똑하지만 게으른 사람의 전형을 알고 있습니다.
그리고 저는 제 모든 친구들—**니비(Nivi)**를 포함해서—을 약간 괴롭히듯이 이렇게 말하곤 합니다. “당신들 문제 중 하나는 자신의 잠재력보다 한참 낮은 수준에서 운영되고 있다는 거예요. 당신들의 잠재력은 지금 위치보다 훨씬 높습니다. 그 잠재력의 일부를 **운동 에너지(kinetic)**로 전환해야 합니다.”
아이러니하게도, 그렇게 하면 오히려 잠재력이 더 커집니다. 우리는 정적인 존재가 아니라 동적인 존재이니까요.
우리는 동적인 존재입니다. 그리고 당신은 더 많이 배우게 될 거예요. 행동하면서 배우게 됩니다. 그러니 변명은 그만하고 링 위로 올라가세요.
Nivi: 당신은 쇼펜하우어도 좋아하잖아요. 그에게서 무엇을 배웠나요? 그의 작업에서 놀라웠던 점이 있나요?
Naval: 쇼펜하우어는 모든 사람에게 맞는 작가는 아닙니다. 그리고 사실 여러 얼굴의 쇼펜하우어가 있어요. 그는 글을 많이 썼고, 철학자들을 위한 난해한 텍스트—예컨대 의지와 표상으로서의 세계—를 읽을 수도 있고, 좀 더 실용적인 글—존재의 허영에 대하여 같은—을 읽을 수도 있습니다.
그는 역사상 드물게 흔들림 없이 쓰던 사람 중 하나였죠. 그는 자신이 진실이라고 믿는 것을 썼습니다. 항상 옳았던 건 아니지만, 결코 독자에게 거짓말하지 않았고, 그게 글에서 느껴집니다. 그는 사물에 대해 아주 깊이 생각했어요.
그는 사람들이 자신을 어떻게 생각하는지에 크게 신경 쓰지 않았습니다. 그가 아는 건 하나였죠. “내가 지금 쓰는 것은 내가 진실이라고 아는 것이다.”
그리고 그는 허세를 부리지도 않았습니다. 현란한 언어를 쓰지 않았고, 당신을 감탄시키려 하지도 않았죠.
사람들은 그를 염세주의자라고 부릅니다. 저는 그게 완전히 공정하다고는 생각하지 않아요. 그의 세계관은 염세적으로 해석될 수 있지만, 저는 그저 거친 진실의 한 사발이 필요할 때 그를 읽습니다.
쇼펜하우어가 제게 독특하게 해 준 것은, 그가 제게 **온전한 ‘나 자신일 허용’**을 줬다는 겁니다. 그는 대중이 무엇을 생각하는지 전혀 개의치 않았고, 피상적·통속적 사고에 대한 경멸이 글에서 드러납니다.
물론 저도 그걸 그대로 다 공유하는 건 아닙니다—저는 그보다 조금 더 평등주의자예요. 하지만 그는 정말로 당신이 당신 자신일 수 있는 허가증을 줍니다. 그러니 무언가에 능하다면 주저하지 마세요. 자신이 그 일에 능하다는 사실을 받아들이세요.
그건 제게도 쉬운 일은 아니었어요. 우리 모두 서로 잘 지내고 싶어 하니까요. 집단 속에서 잘 지내려면 너무 튀고 싶진 않죠. 흔히 말하듯, 키 큰 양귀비는 잘린다(=한국식 표현으로는 모난 돌이 정을 맞는다).
하지만 대단한 무언가를 하려면, 어떤 방식으로든 자신에게 베팅해야 합니다. 어떤 일에서 탁월하려면, 자신이 탁월하다는 사실을 인정—적어도 그렇게 되려 노력—하고, 남들이 뭐라 하는지에 너무 연연하지 않아야 합니다.
물론 망상에 빠져서는 안 됩니다. 투자 업계에 있다 보면, “제가 이건 정말 잘합니다”라고 말하는 약간은 망상적인 사람들을 끊임없이 만나게 됩니다. 아니요, 스스로를 탁월하다고 선언할 권리는 당신에게 없어요. 남들이 당신을 탁월하다고 말해 줘야 합니다. 그리고 엄마는 그 ‘남들’에 포함되지 않습니다.
타인으로부터의 피드백은 보통 가짜입니다. **상(어워드)**은 가짜예요. 비평가도 가짜. 친구와 가족의 칭찬도 가짜입니다. 그들이 진심을 담으려 노력할 수는 있겠지만, 가짜의 바다 속에 묻혀서 진짜 피드백은 얻지 못합니다.
진짜 피드백은 자유시장과 자연으로부터 옵니다. 물리는 냉정하죠. 제품이 작동했는가, 아닌가. 자유시장도 냉정합니다. 사람들이 샀는가, 안 샀는가. 하지만 다른 사람들로부터의 피드백은 가짜입니다.
집단으로부터는 좋은 피드백을 얻기 어렵습니다, 왜냐하면 집단은 그저 서로 잘 지내려 하기 때문이에요. 개인은 진실을 찾고, 집단은 합의를 찾습니다. 서로 잘 지내지 못하는 집단은 응집을 잃고—와해됩니다. 그리고 집단이 클수록, 좋은 피드백을 얻을 가능성은 더 작아집니다.
그러니 어머니·친구·가족의 피드백이나, 시상식과 어워드 시스템에서 나오는 피드백에 의존하려 들지 마세요.
회사를 잡지 표지에 올리거나 업계 상을 받도록 최적화하고 있다면, 이미 실패하고 있는 겁니다.
당신에게 필요한 것은 고객입니다. 그게 진짜 피드백이에요. 자연으로부터의 피드백이 필요합니다.
로켓이 발사됐습니까?
드론이 날았습니까?
3D 프린터가, 정해진 허용오차 안에서, 정해진 시간과 예산 안에 그 물체를 출력했습니까?
자기 자신을 속이는 것은 아주 쉽습니다. 남들에게 속는 것도 아주 쉽죠.
하지만 자연은 속일 수 없습니다.
https://nav.al/fool
Naval: 당신에게 일어나는 모든 나쁜 일에 대해 책임을 지라—이건 마인드셋입니다.
어쩌면 약간은 가식처럼 느껴질 수도 있지만, 사실 자기 자신에게 매우 유리한 태도예요. 그리고 한 걸음 더 나아가, 당신에게 일어나는 모든 좋은 일은 운 덕분이라고 여기면 도움이 될 수도 있습니다. 하지만 어느 수준에서는 진실이 매우 중요합니다. 자기기만을 해서는 안 돼요.
제가 관찰한 바에 따르면, 사실은 이렇습니다. 아주 열심히 일하고, 스스로를 투입하며, 포기하지 않고, 결과에 대해 책임을 지는 사람들은 충분히 긴 시간 축에서 보면 그들이 몰두한 분야에서 결국 성공합니다. 그리고 모든 성공 사례는 이 사실을 알고 있어요.
리처드 파인먼은 자신이 천재가 아니었다고 말하곤 했습니다. 그는 그저 스스로를 몰입시키고 아주 열심히 일한 소년이었을 뿐이라고요. 물론 그는 매우 똑똑했습니다. 하지만 그건 필요조건이지 충분조건은 아니었죠. 우리 모두 똑똑하지만 게으른 사람의 전형을 알고 있습니다.
그리고 저는 제 모든 친구들—**니비(Nivi)**를 포함해서—을 약간 괴롭히듯이 이렇게 말하곤 합니다. “당신들 문제 중 하나는 자신의 잠재력보다 한참 낮은 수준에서 운영되고 있다는 거예요. 당신들의 잠재력은 지금 위치보다 훨씬 높습니다. 그 잠재력의 일부를 **운동 에너지(kinetic)**로 전환해야 합니다.”
아이러니하게도, 그렇게 하면 오히려 잠재력이 더 커집니다. 우리는 정적인 존재가 아니라 동적인 존재이니까요.
우리는 동적인 존재입니다. 그리고 당신은 더 많이 배우게 될 거예요. 행동하면서 배우게 됩니다. 그러니 변명은 그만하고 링 위로 올라가세요.
Nivi: 당신은 쇼펜하우어도 좋아하잖아요. 그에게서 무엇을 배웠나요? 그의 작업에서 놀라웠던 점이 있나요?
Naval: 쇼펜하우어는 모든 사람에게 맞는 작가는 아닙니다. 그리고 사실 여러 얼굴의 쇼펜하우어가 있어요. 그는 글을 많이 썼고, 철학자들을 위한 난해한 텍스트—예컨대 의지와 표상으로서의 세계—를 읽을 수도 있고, 좀 더 실용적인 글—존재의 허영에 대하여 같은—을 읽을 수도 있습니다.
그는 역사상 드물게 흔들림 없이 쓰던 사람 중 하나였죠. 그는 자신이 진실이라고 믿는 것을 썼습니다. 항상 옳았던 건 아니지만, 결코 독자에게 거짓말하지 않았고, 그게 글에서 느껴집니다. 그는 사물에 대해 아주 깊이 생각했어요.
그는 사람들이 자신을 어떻게 생각하는지에 크게 신경 쓰지 않았습니다. 그가 아는 건 하나였죠. “내가 지금 쓰는 것은 내가 진실이라고 아는 것이다.”
그리고 그는 허세를 부리지도 않았습니다. 현란한 언어를 쓰지 않았고, 당신을 감탄시키려 하지도 않았죠.
사람들은 그를 염세주의자라고 부릅니다. 저는 그게 완전히 공정하다고는 생각하지 않아요. 그의 세계관은 염세적으로 해석될 수 있지만, 저는 그저 거친 진실의 한 사발이 필요할 때 그를 읽습니다.
쇼펜하우어가 제게 독특하게 해 준 것은, 그가 제게 **온전한 ‘나 자신일 허용’**을 줬다는 겁니다. 그는 대중이 무엇을 생각하는지 전혀 개의치 않았고, 피상적·통속적 사고에 대한 경멸이 글에서 드러납니다.
물론 저도 그걸 그대로 다 공유하는 건 아닙니다—저는 그보다 조금 더 평등주의자예요. 하지만 그는 정말로 당신이 당신 자신일 수 있는 허가증을 줍니다. 그러니 무언가에 능하다면 주저하지 마세요. 자신이 그 일에 능하다는 사실을 받아들이세요.
그건 제게도 쉬운 일은 아니었어요. 우리 모두 서로 잘 지내고 싶어 하니까요. 집단 속에서 잘 지내려면 너무 튀고 싶진 않죠. 흔히 말하듯, 키 큰 양귀비는 잘린다(=한국식 표현으로는 모난 돌이 정을 맞는다).
하지만 대단한 무언가를 하려면, 어떤 방식으로든 자신에게 베팅해야 합니다. 어떤 일에서 탁월하려면, 자신이 탁월하다는 사실을 인정—적어도 그렇게 되려 노력—하고, 남들이 뭐라 하는지에 너무 연연하지 않아야 합니다.
물론 망상에 빠져서는 안 됩니다. 투자 업계에 있다 보면, “제가 이건 정말 잘합니다”라고 말하는 약간은 망상적인 사람들을 끊임없이 만나게 됩니다. 아니요, 스스로를 탁월하다고 선언할 권리는 당신에게 없어요. 남들이 당신을 탁월하다고 말해 줘야 합니다. 그리고 엄마는 그 ‘남들’에 포함되지 않습니다.
타인으로부터의 피드백은 보통 가짜입니다. **상(어워드)**은 가짜예요. 비평가도 가짜. 친구와 가족의 칭찬도 가짜입니다. 그들이 진심을 담으려 노력할 수는 있겠지만, 가짜의 바다 속에 묻혀서 진짜 피드백은 얻지 못합니다.
진짜 피드백은 자유시장과 자연으로부터 옵니다. 물리는 냉정하죠. 제품이 작동했는가, 아닌가. 자유시장도 냉정합니다. 사람들이 샀는가, 안 샀는가. 하지만 다른 사람들로부터의 피드백은 가짜입니다.
집단으로부터는 좋은 피드백을 얻기 어렵습니다, 왜냐하면 집단은 그저 서로 잘 지내려 하기 때문이에요. 개인은 진실을 찾고, 집단은 합의를 찾습니다. 서로 잘 지내지 못하는 집단은 응집을 잃고—와해됩니다. 그리고 집단이 클수록, 좋은 피드백을 얻을 가능성은 더 작아집니다.
그러니 어머니·친구·가족의 피드백이나, 시상식과 어워드 시스템에서 나오는 피드백에 의존하려 들지 마세요.
회사를 잡지 표지에 올리거나 업계 상을 받도록 최적화하고 있다면, 이미 실패하고 있는 겁니다.
당신에게 필요한 것은 고객입니다. 그게 진짜 피드백이에요. 자연으로부터의 피드백이 필요합니다.
로켓이 발사됐습니까?
드론이 날았습니까?
3D 프린터가, 정해진 허용오차 안에서, 정해진 시간과 예산 안에 그 물체를 출력했습니까?
자기 자신을 속이는 것은 아주 쉽습니다. 남들에게 속는 것도 아주 쉽죠.
하지만 자연은 속일 수 없습니다.
https://nav.al/fool
Naval
It Is Impossible to Fool Mother Nature
You have to take responsibility for everything bad that happens to you—and this is a mindset. Maybe it’s a little fake, but it’s very self-serving. And in fact, if you can go the extra mile and just attribute everything good that happens to you to luck,…
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AI는 '올인(All-in)' 게임: 컴퓨팅 파워가 곧 왕이다.
AI 모델의 성능은 투입되는 컴퓨팅, 데이터, 인재의 양에 비례하여 기하급수적으로(로그-로그 스케일) 증가한다.
OpenAI는 구글이나 메타처럼 모델 훈련에 필요한 막대한 자본(수십조~수백조 원)을 자체적으로 감당할 수 없다보니 초기엔 MS 지금은 Oracle/NVDIA과 딜을 해야했다.
Nvidia는 자사의 GPU 판매를 극대화하기 위해, OpenAI에 '총이익의 일부를 지분으로 전환하는' 형태의 전략적 투자를 단행한다. 오라클은 자사의 클라우드 시장 점유율 확대를 위해 OpenAI에 수천억 달러 규모의 컴퓨팅 인프라를 제공하는 계약을 맺는다.
AI 개발의 새로운 패러다임: 강화 학습(RL)과 환경 구축
인터넷의 텍스트 데이터만으로는 AI가 현실 세계의 복잡한 작업을 학습하는 데 한계가 있다.
이제 AI 개발의 핵심은 특정 작업을 시뮬레이션하고 학습할 수 있는 '가상 환경(Environment)'을 구축하고, 이를 통해 강화 학습(RL)을 시키는 것으로 이동하고 있다.
이미 프론티어랩들은 수십개의 스타트업들에게 데이터 정리-강화학습 환경세팅을 외주주고 있다.
커서 vs Claude Code/Codex
커서 대부분 매출은 Anthropic으로 가서 마진이 약하다. Anthropic의 대부분 매출도 Nvida/브로드컴으로 간다.
Cursor는 고객이 제품을 쓰면서 남기는 많은 데이터를 가지고 있고 이를 가지고 자체 모델을 훈련하거나 다른 프론티어 랩으로 전환할 수 있다. Cursor와 Anthropic은 적과의 동침.
프론티어랩 OpenAI와 MS의 관계는 더 복잡한 이익 공유/IP 계약으로 묶여있음.
Pretraining과 강화학습의 진행상황
인터넷의 텍스트를 이용한 사전 훈련은 '후반 이닝(late innings)’
비디오, 이미지, 오디오 데이터는 처리 비용이 매우 비싸 아직 완전히 활용하지 못했기 때문에 전반적인 사전 훈련은 '중반 이닝(mid-innings)'
강화 학습과 이러한 새로운 환경에 대해서는 이제 막 '첫 공을 던진(thrown the first ball)'
인간은 강화 학습자이며, 강화학습을 위한 디지털 환경 세팅, 현실 환경 세팅은 이제 시작했다.
물리적 지능과 로보틱스는 어떻습니까? 오늘날 구현(embodiment)의 상태는 어떤가요?
우리는 아직 멀었디. 로보틱스 스케일링에 있어서는 아직 덕아웃을 떠나지도 못했다. 하지만 가치 있으려면 와인 잔을 돌릴 수 있을 필요는 없고, 단지 물건을 안정적으로 집어 올바른 장소에 내려놓을 수만 있으면 된다.
왜 메타는 AI 리서처에게 $100m 보상을 제공할까?
AI 리서처들이 다루는 인프라는 수천억 달러, 5%만 효율적으로 만들 수 있으면 엄청난 수익. 대부분 AI 연구는 직관과 직감에 의존.
미국의 똑똑한 인재들이 의사를 포기하고 AI 분야로 몰리는 이유는 인재는 가장 높은 레버리지를 선택하기 때문.
역사적으로 모든 부족 현상은 과잉 공급으로 이어졌으며, 특히 리드 타임이 길고 자본 집약적인 산업에서 그렇습니다. AI 인프라를 과잉 구축할 위험은 없나요?
만약 모델이 개선되지 않는다면, 우리는 과잉 구축할 것이고 그것은 불황을 만들것.
하지만 튤립이나 암호화폐와 같은 과거의 거품과는 달리, 이것은 실재함.
그리고 세계에서 가장 강력한 대차대조표를 가진 마이크로소프트, 구글, 메타에 의해 주도.
하지만, 만약 스케일링 법칙이 계속된다면, 수요는 사실상 무한함.
만약 당신이 시니어 구글 엔지니어와 동등한 지능을 만들 수 있다면, 그것만으로도 소프트웨어 개발에서 2조 달러의 가치를 창출할 수 있음.
'토크노믹스(Tokonomics)'의 딜레마: 성능과 비용의 상충 관계
더 뛰어난 AI 모델은 더 많은 컴퓨팅 자원을 소모하므로, 제공 비용이 비싸고 응답 속도가 느려진다. 이로 인해 최고의 모델이 항상 최고의 사용자 경험이나 비즈니스 성과로 이어지지는 않는다.
OpenAI는 GPT-5를 이전 모델보다 훨씬 크게 만드는 대신, GPT-4o와 비슷한 크기로 유지하여 더 많은 사용자가 채택할 수 있도록 했다. 이는 최고의 성능보다 '광범위한 채택'과 '수익성'을 우선시한 전략적 결정.
https://youtu.be/kAIVualeQjM
AI 모델의 성능은 투입되는 컴퓨팅, 데이터, 인재의 양에 비례하여 기하급수적으로(로그-로그 스케일) 증가한다.
OpenAI는 구글이나 메타처럼 모델 훈련에 필요한 막대한 자본(수십조~수백조 원)을 자체적으로 감당할 수 없다보니 초기엔 MS 지금은 Oracle/NVDIA과 딜을 해야했다.
Nvidia는 자사의 GPU 판매를 극대화하기 위해, OpenAI에 '총이익의 일부를 지분으로 전환하는' 형태의 전략적 투자를 단행한다. 오라클은 자사의 클라우드 시장 점유율 확대를 위해 OpenAI에 수천억 달러 규모의 컴퓨팅 인프라를 제공하는 계약을 맺는다.
AI 개발의 새로운 패러다임: 강화 학습(RL)과 환경 구축
인터넷의 텍스트 데이터만으로는 AI가 현실 세계의 복잡한 작업을 학습하는 데 한계가 있다.
이제 AI 개발의 핵심은 특정 작업을 시뮬레이션하고 학습할 수 있는 '가상 환경(Environment)'을 구축하고, 이를 통해 강화 학습(RL)을 시키는 것으로 이동하고 있다.
이미 프론티어랩들은 수십개의 스타트업들에게 데이터 정리-강화학습 환경세팅을 외주주고 있다.
커서 vs Claude Code/Codex
커서 대부분 매출은 Anthropic으로 가서 마진이 약하다. Anthropic의 대부분 매출도 Nvida/브로드컴으로 간다.
Cursor는 고객이 제품을 쓰면서 남기는 많은 데이터를 가지고 있고 이를 가지고 자체 모델을 훈련하거나 다른 프론티어 랩으로 전환할 수 있다. Cursor와 Anthropic은 적과의 동침.
프론티어랩 OpenAI와 MS의 관계는 더 복잡한 이익 공유/IP 계약으로 묶여있음.
Pretraining과 강화학습의 진행상황
인터넷의 텍스트를 이용한 사전 훈련은 '후반 이닝(late innings)’
비디오, 이미지, 오디오 데이터는 처리 비용이 매우 비싸 아직 완전히 활용하지 못했기 때문에 전반적인 사전 훈련은 '중반 이닝(mid-innings)'
강화 학습과 이러한 새로운 환경에 대해서는 이제 막 '첫 공을 던진(thrown the first ball)'
인간은 강화 학습자이며, 강화학습을 위한 디지털 환경 세팅, 현실 환경 세팅은 이제 시작했다.
물리적 지능과 로보틱스는 어떻습니까? 오늘날 구현(embodiment)의 상태는 어떤가요?
우리는 아직 멀었디. 로보틱스 스케일링에 있어서는 아직 덕아웃을 떠나지도 못했다. 하지만 가치 있으려면 와인 잔을 돌릴 수 있을 필요는 없고, 단지 물건을 안정적으로 집어 올바른 장소에 내려놓을 수만 있으면 된다.
왜 메타는 AI 리서처에게 $100m 보상을 제공할까?
AI 리서처들이 다루는 인프라는 수천억 달러, 5%만 효율적으로 만들 수 있으면 엄청난 수익. 대부분 AI 연구는 직관과 직감에 의존.
미국의 똑똑한 인재들이 의사를 포기하고 AI 분야로 몰리는 이유는 인재는 가장 높은 레버리지를 선택하기 때문.
역사적으로 모든 부족 현상은 과잉 공급으로 이어졌으며, 특히 리드 타임이 길고 자본 집약적인 산업에서 그렇습니다. AI 인프라를 과잉 구축할 위험은 없나요?
만약 모델이 개선되지 않는다면, 우리는 과잉 구축할 것이고 그것은 불황을 만들것.
하지만 튤립이나 암호화폐와 같은 과거의 거품과는 달리, 이것은 실재함.
그리고 세계에서 가장 강력한 대차대조표를 가진 마이크로소프트, 구글, 메타에 의해 주도.
하지만, 만약 스케일링 법칙이 계속된다면, 수요는 사실상 무한함.
만약 당신이 시니어 구글 엔지니어와 동등한 지능을 만들 수 있다면, 그것만으로도 소프트웨어 개발에서 2조 달러의 가치를 창출할 수 있음.
'토크노믹스(Tokonomics)'의 딜레마: 성능과 비용의 상충 관계
더 뛰어난 AI 모델은 더 많은 컴퓨팅 자원을 소모하므로, 제공 비용이 비싸고 응답 속도가 느려진다. 이로 인해 최고의 모델이 항상 최고의 사용자 경험이나 비즈니스 성과로 이어지지는 않는다.
OpenAI는 GPT-5를 이전 모델보다 훨씬 크게 만드는 대신, GPT-4o와 비슷한 크기로 유지하여 더 많은 사용자가 채택할 수 있도록 했다. 이는 최고의 성능보다 '광범위한 채택'과 '수익성'을 우선시한 전략적 결정.
https://youtu.be/kAIVualeQjM
YouTube
Inside the Trillion-Dollar AI Buildout | Dylan Patel Interview
Dylan Patel, AI and semiconductor expert, joins Patrick O'Shaughnessy to dive deep into the past, present, and future of compute. They explore the massive capital requirements driving AI development, from OpenAI's $300B Oracle deal to NVIDIA's strategic partnerships.…
❤1
법률 AI(Legal AI) 시장의 현재 동향과 미래 전망
법률 업계에서도 AI 도입이 활발해지고 있으며, 특히 신입 변호사들의 핵심 경쟁력으로 'AI 프롬프트 엔지니어링' 능력이 부상하고 있습니다.
대다수 변호사들은 AI 도구 도입 후 실질적인 생산성 향상을 체감하며, 자신의 업무에 가장 적합한 AI 솔루션을 적극적으로 탐색하고 있습니다. 고객에게는 AI 활용 사실을 투명하게 공개하고, 최종 결과물은 변호사가 직접 검토 및 책임진다는 점을 명확히 하고 있습니다. 이러한 변화는 기존의 시간당 과금(Billable Hour) 모델에서 벗어나 고정 요금제(Flat-fee) 또는 과업 단위 과금으로 전환을 가속화하고 있습니다.
변호사들이 AI 도입 후 가장 만족하는 지점은 업무 강도의 완화입니다. 과거 밤샘 작업이 불가피했던 고된 업무를 훨씬 적은 시간 안에 높은 품질로 완수할 수 있게 되면서, 일과 삶의 균형 개선에 큰 도움이 되고 있습니다.
법률 AI 시장의 대표 주자인 Harvey는 OpenAI, Sequoia 등 유수의 투자자들로부터 8억 6백만 달러의 누적 투자를 유치하며 50억 달러의 기업 가치를 인정받았습니다.
그러나 시장의 높은 기대와 달리, Reddit 등 온라인 커뮤니티에서는 실제 사용자들의 비판이 쏟아지고 있습니다. 주요 불만 사항은 제품이 실제 변호사의 워크플로우를 깊이 이해하지 못하고 단순히 GPT, RAG, 워크플로우 자동화를 엮은 수준에 그친다는 점과, 좌석당 월 1,000달러가 넘는 고가의 구독료에 비해 제공하는 가치가 미미하다는 점입니다. 이 때문에 차라리 범용 LLM(ChatGPT, Claude 등)을 직접 활용하는 것이 낫다는 의견이 지배적입니다.
한 대형 로펌의 사례에 따르면, 이들은 초안 작성 능력, 대량 문서 처리 워크플로우, 사용자 편의성, 그리고 다양한 법률 분야에 대한 범용성을 핵심 평가 기준으로 삼았습니다. 그 결과, 문서 생성 및 분석(AI Drafting & Analysis)에는 Iqidis를, 법률 리서치(Legal Research)에는 기존 강자인 Westlaw AI를 채택하는 '최적 조합(Best-of-Breed)' 전략을 선택했습니다.
Iqidis는 대형 로펌 출신 변호사가 현장의 문제점을 해결하기 위해 직접 창업한 회사로, 실제 변호사들이 겪는 구체적인 어려움(pain point)을 해결하는 데 집중하여 좋은 평가를 받고 있습니다.
한편, 원고 측 소송 업무에 특화된 AI 스타트업 Eve는 10억 달러 가치에 1억 3백만 달러 투자를 유치하고 450개 로펌을 고객으로 확보하는 등 특정 니치 시장에서 빠르게 성장하고 있습니다.
스웨덴의 한 법률 AI 회사는 4개월 전 8천만 달러의 시리즈 B 투자를 유치한 직후, 18억 달러 가치로 1억~1억 5천만 달러 규모의 추가 자금 조달을 추진하며 빠른 성장세를 보이고 있습니다. 이 회사는 최근 연 매출이 4백만 달러에서 23백만 달러로 급증했으며, 올해 4천만 달러를 목표로 하고 있습니다.
유럽 시장에서 먼저 확실한 성공 기반(Traction)을 다진 후 미국 및 글로벌 시장으로 확장하는 '랜드 앤 익스팬드(Land and Expand)' 전략이 유럽 스타트업들 사이에서 성공 공식으로 자리 잡고 있습니다.
시장의 기대감을 반영하듯, 2025년에만 법률 AI 분야에 약 24억 달러의 자금이 투자되었습니다.
현재 법률 AI는 대부분 특정 작업을 보조하는 '도구(Tool)' 수준에 머물러 있지만, 1년 내로 자율적으로 과업을 수행하는 'AI 에이전트(Agent)'를 활용하는 변호사들이 급증할 것으로 예상됩니다.
5~10년 내에 기업 내 인간 직원보다 AI 에이전트의 수가 더 많아지고, 인간의 역할은 이 에이전트들을 관리하고 전체 워크플로우를 조율하는 것으로 변화하는 것이 '뉴노멀(New Normal)'이 될 것입니다. 이는 곧 새로운 기회를 포착하는 수많은 스타트업의 등장을 예고합니다.
궁극적으로 버티컬 AI(Vertical AI)의 본질은, 도메인 전문가가 AI 도구와 에이전트를 활용하여 기존의 업무 방식을 근본적으로 재설계하고, 특정 산업에 최적화된 차세대 ERP 시스템을 구축하는 과정으로 볼 수 있습니다. 이 과정에서 초기 단계에 AI 에이전트에 대한 조직적 저항이 예상된다면, 먼저 보조적인 'AI 도구'를 도입하여 점진적으로 변화를 유도하는 전략이 효과적일 것입니다.
법률 업계에서도 AI 도입이 활발해지고 있으며, 특히 신입 변호사들의 핵심 경쟁력으로 'AI 프롬프트 엔지니어링' 능력이 부상하고 있습니다.
대다수 변호사들은 AI 도구 도입 후 실질적인 생산성 향상을 체감하며, 자신의 업무에 가장 적합한 AI 솔루션을 적극적으로 탐색하고 있습니다. 고객에게는 AI 활용 사실을 투명하게 공개하고, 최종 결과물은 변호사가 직접 검토 및 책임진다는 점을 명확히 하고 있습니다. 이러한 변화는 기존의 시간당 과금(Billable Hour) 모델에서 벗어나 고정 요금제(Flat-fee) 또는 과업 단위 과금으로 전환을 가속화하고 있습니다.
변호사들이 AI 도입 후 가장 만족하는 지점은 업무 강도의 완화입니다. 과거 밤샘 작업이 불가피했던 고된 업무를 훨씬 적은 시간 안에 높은 품질로 완수할 수 있게 되면서, 일과 삶의 균형 개선에 큰 도움이 되고 있습니다.
법률 AI 시장의 대표 주자인 Harvey는 OpenAI, Sequoia 등 유수의 투자자들로부터 8억 6백만 달러의 누적 투자를 유치하며 50억 달러의 기업 가치를 인정받았습니다.
그러나 시장의 높은 기대와 달리, Reddit 등 온라인 커뮤니티에서는 실제 사용자들의 비판이 쏟아지고 있습니다. 주요 불만 사항은 제품이 실제 변호사의 워크플로우를 깊이 이해하지 못하고 단순히 GPT, RAG, 워크플로우 자동화를 엮은 수준에 그친다는 점과, 좌석당 월 1,000달러가 넘는 고가의 구독료에 비해 제공하는 가치가 미미하다는 점입니다. 이 때문에 차라리 범용 LLM(ChatGPT, Claude 등)을 직접 활용하는 것이 낫다는 의견이 지배적입니다.
한 대형 로펌의 사례에 따르면, 이들은 초안 작성 능력, 대량 문서 처리 워크플로우, 사용자 편의성, 그리고 다양한 법률 분야에 대한 범용성을 핵심 평가 기준으로 삼았습니다. 그 결과, 문서 생성 및 분석(AI Drafting & Analysis)에는 Iqidis를, 법률 리서치(Legal Research)에는 기존 강자인 Westlaw AI를 채택하는 '최적 조합(Best-of-Breed)' 전략을 선택했습니다.
Iqidis는 대형 로펌 출신 변호사가 현장의 문제점을 해결하기 위해 직접 창업한 회사로, 실제 변호사들이 겪는 구체적인 어려움(pain point)을 해결하는 데 집중하여 좋은 평가를 받고 있습니다.
한편, 원고 측 소송 업무에 특화된 AI 스타트업 Eve는 10억 달러 가치에 1억 3백만 달러 투자를 유치하고 450개 로펌을 고객으로 확보하는 등 특정 니치 시장에서 빠르게 성장하고 있습니다.
스웨덴의 한 법률 AI 회사는 4개월 전 8천만 달러의 시리즈 B 투자를 유치한 직후, 18억 달러 가치로 1억~1억 5천만 달러 규모의 추가 자금 조달을 추진하며 빠른 성장세를 보이고 있습니다. 이 회사는 최근 연 매출이 4백만 달러에서 23백만 달러로 급증했으며, 올해 4천만 달러를 목표로 하고 있습니다.
유럽 시장에서 먼저 확실한 성공 기반(Traction)을 다진 후 미국 및 글로벌 시장으로 확장하는 '랜드 앤 익스팬드(Land and Expand)' 전략이 유럽 스타트업들 사이에서 성공 공식으로 자리 잡고 있습니다.
시장의 기대감을 반영하듯, 2025년에만 법률 AI 분야에 약 24억 달러의 자금이 투자되었습니다.
현재 법률 AI는 대부분 특정 작업을 보조하는 '도구(Tool)' 수준에 머물러 있지만, 1년 내로 자율적으로 과업을 수행하는 'AI 에이전트(Agent)'를 활용하는 변호사들이 급증할 것으로 예상됩니다.
5~10년 내에 기업 내 인간 직원보다 AI 에이전트의 수가 더 많아지고, 인간의 역할은 이 에이전트들을 관리하고 전체 워크플로우를 조율하는 것으로 변화하는 것이 '뉴노멀(New Normal)'이 될 것입니다. 이는 곧 새로운 기회를 포착하는 수많은 스타트업의 등장을 예고합니다.
궁극적으로 버티컬 AI(Vertical AI)의 본질은, 도메인 전문가가 AI 도구와 에이전트를 활용하여 기존의 업무 방식을 근본적으로 재설계하고, 특정 산업에 최적화된 차세대 ERP 시스템을 구축하는 과정으로 볼 수 있습니다. 이 과정에서 초기 단계에 AI 에이전트에 대한 조직적 저항이 예상된다면, 먼저 보조적인 'AI 도구'를 도입하여 점진적으로 변화를 유도하는 전략이 효과적일 것입니다.
소프트웨어의 본질이 '도구'에서 '노동자'로 바뀌었다.
과거: 소프트웨어는 인간이 더 효율적으로 일하도록 돕는 '디지털 파일 캐비닛(Tool)'이었다.
현재: AI 기반 소프트웨어는 정보를 바탕으로 직접 업무를 수행하는 '자율적인 노동자(Autonomous Labor)'가 되었다.
경쟁의 장(場)이 '시스템 예산'에서 '인건비 예산'으로 이동했다.
소프트웨어의 경쟁 상대는 더 이상 다른 소프트웨어가 아니다. 기업의 가장 큰 지출 항목인 '인간의 급여($13조 시장)'가 새로운 목표 시장이 되었다.
비즈니스 모델이 '사용료'에서 '성과급'으로 전환된다.
과거에는 '좌석(Seat)' 당 사용료를 받았지만, 이제는 소프트웨어가 창출한 '결과(Outcome)*에 기반해 가치를 청구한다. (예: "인건비 7,500만 달러를 아껴줄 테니, 500만 달러를 내라.")
AI는 비즈니스의 경제적 한계를 무너뜨려 시장을 확장합니다.
새로운 시장 창출:
과거에는 '사람'만 할 수 있던 업무(예: 컴플라이언스)는 소프트웨어 시장이 아니었습니다. 이제 AI가 그 업무를 직접 수행하며, '사람의 급여 예산'을 새로운 소프트웨어 시장으로 창출합니다.
실패한 사업의 부활:
과거에는 높은 고객 획득 비용(CAC)과 운영비(COGS) 때문에 실패했던 사업 모델(예: 자전거용 에어비앤비)이 있었습니다. AI는 영업, 고객응대 등의 핵심 비용을 극적으로 낮춰, 경제성이 없어 불가능했던 사업을 수익성 있는 기회로 바꿉니다.
https://youtu.be/dhyhR4Bzc0I?si=KHhrevGNT1s7Ojap
과거: 소프트웨어는 인간이 더 효율적으로 일하도록 돕는 '디지털 파일 캐비닛(Tool)'이었다.
현재: AI 기반 소프트웨어는 정보를 바탕으로 직접 업무를 수행하는 '자율적인 노동자(Autonomous Labor)'가 되었다.
경쟁의 장(場)이 '시스템 예산'에서 '인건비 예산'으로 이동했다.
소프트웨어의 경쟁 상대는 더 이상 다른 소프트웨어가 아니다. 기업의 가장 큰 지출 항목인 '인간의 급여($13조 시장)'가 새로운 목표 시장이 되었다.
비즈니스 모델이 '사용료'에서 '성과급'으로 전환된다.
과거에는 '좌석(Seat)' 당 사용료를 받았지만, 이제는 소프트웨어가 창출한 '결과(Outcome)*에 기반해 가치를 청구한다. (예: "인건비 7,500만 달러를 아껴줄 테니, 500만 달러를 내라.")
AI는 비즈니스의 경제적 한계를 무너뜨려 시장을 확장합니다.
새로운 시장 창출:
과거에는 '사람'만 할 수 있던 업무(예: 컴플라이언스)는 소프트웨어 시장이 아니었습니다. 이제 AI가 그 업무를 직접 수행하며, '사람의 급여 예산'을 새로운 소프트웨어 시장으로 창출합니다.
실패한 사업의 부활:
과거에는 높은 고객 획득 비용(CAC)과 운영비(COGS) 때문에 실패했던 사업 모델(예: 자전거용 에어비앤비)이 있었습니다. AI는 영업, 고객응대 등의 핵심 비용을 극적으로 낮춰, 경제성이 없어 불가능했던 사업을 수익성 있는 기회로 바꿉니다.
https://youtu.be/dhyhR4Bzc0I?si=KHhrevGNT1s7Ojap
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Software is Eating Labor
Software has fundamentally changed the way we record, store, and share information. Its next act is to fundamentally change the nature of our economy, capturing trillions of dollars of value in the process.
In this talk from the 2025 a16z LP Summit, a16z…
In this talk from the 2025 a16z LP Summit, a16z…
❤1
사용자가 왕이다
성공적인 플랫폼은 기술이나 개발자가 아니라 사용자로부터 시작된다. 사용자가 모이면 개발자는 자연스럽게 따라오고, 이는 플랫폼을 더욱 강화하는 선순환을 만든다.
OpenAI는 'ChatGPT'라는 압도적으로 인기 있는 제품을 통해 대규모 사용자를 확보했다. 이를 기반으로 Canva, Zillow, Spotify 등 다양한 앱을 ChatGPT 내에 통합하여, 사용자가 다른 곳으로 이동할 필요 없이 모든 작업을 처리할 수 있는 'AI 운영체제(OS)'를 구축하고 있다. 이는 사용자를 소유한 자가 궁극적인 힘을 갖는다는 원칙을 증명한다.
핵심 부품에 대한 통제권을 확보하라.
단일 공급업체에 의존하는 것은 장기적으로 위험하다. 핵심 부품에 대한 통제권을 확보하기 위해 '제2의 공급원(Second Sourcing)'을 반드시 확보해야 한다.
AI의 핵심 부품은 GPU이다. 현재 Nvidia가 시장을 독점하고 있지만, OpenAI는 과거 IBM이 Intel을 견제하기 위해 AMD를 키웠던 전략을 그대로 따르고 있다. AMD와 수십억 달러 규모의 칩 구매 계약을 체결하고 지분까지 확보함으로써, OpenAI는 Nvidia의 가격 결정력을 약화시키고 공급망의 안정성과 통제권을 확보하려 한다. 이는 핵심 자원에 대한 의존성을 줄이고 생태계의 주도권을 잡으려는 근본적인 움직임이다.
버블의 중심이 되어 모든 것을 흡수하라
기술 버블은 필연적으로 발생한다. 이 시기에는 가장 주목받는 '중심축(Linchpin)'이 되어, 시장에 쏟아지는 모든 투기적 자본의 최대 수혜자가 되어야 한다.
OpenAI는 소비자용 제품(ChatGPT), 개발자용 API, 비디오 생성 모델(Sora) 등 AI의 모든 영역에 진출하며 'AI의 모든 것'이 되려 하고 있다. 이는 단순히 사업을 확장하는 것을 넘어, AI 버블의 중심에 서려는 전략이다. Oracle, AMD 등과의 파트너십 발표만으로도 해당 기업의 주가가 급등하는 현상은 OpenAI가 이미 AI 생태계의 중심축이 되었음을 보여준다. 이를 통해 회사는 버블이 터지기 전까지 원하는 만큼의 자금을 확보하고, AI 인프라 구축의 방향을 주도할 수 있는 막강한 영향력을 얻는다.
OpenAI의 전략은 과거 PC 시대의 Microsoft가 윈도우를 통해 생태계를 장악했던 방식을 AI 시대에 재현하는 것이다. 제1원칙에 입각하여 보면, OpenAI는 (1) 사용자를 먼저 장악하고, (2) 핵심 공급망을 통제하며, (3) 기술 버블의 중심이 됨으로써 AI 시대의 절대적인 플랫폼 지배자가 되려는 명확하고 논리적인 경로를 밟고 있다. 구글이 칩부터 모델, 최종 사용자까지 모든 것을 통합하는 애플과 같다면, OpenAI는 생태계 전체를 자신을 중심으로 재편하는 Microsoft의 역할을 하고 있다.
http://stratechery.com/2025/openais-windows-play
성공적인 플랫폼은 기술이나 개발자가 아니라 사용자로부터 시작된다. 사용자가 모이면 개발자는 자연스럽게 따라오고, 이는 플랫폼을 더욱 강화하는 선순환을 만든다.
OpenAI는 'ChatGPT'라는 압도적으로 인기 있는 제품을 통해 대규모 사용자를 확보했다. 이를 기반으로 Canva, Zillow, Spotify 등 다양한 앱을 ChatGPT 내에 통합하여, 사용자가 다른 곳으로 이동할 필요 없이 모든 작업을 처리할 수 있는 'AI 운영체제(OS)'를 구축하고 있다. 이는 사용자를 소유한 자가 궁극적인 힘을 갖는다는 원칙을 증명한다.
핵심 부품에 대한 통제권을 확보하라.
단일 공급업체에 의존하는 것은 장기적으로 위험하다. 핵심 부품에 대한 통제권을 확보하기 위해 '제2의 공급원(Second Sourcing)'을 반드시 확보해야 한다.
AI의 핵심 부품은 GPU이다. 현재 Nvidia가 시장을 독점하고 있지만, OpenAI는 과거 IBM이 Intel을 견제하기 위해 AMD를 키웠던 전략을 그대로 따르고 있다. AMD와 수십억 달러 규모의 칩 구매 계약을 체결하고 지분까지 확보함으로써, OpenAI는 Nvidia의 가격 결정력을 약화시키고 공급망의 안정성과 통제권을 확보하려 한다. 이는 핵심 자원에 대한 의존성을 줄이고 생태계의 주도권을 잡으려는 근본적인 움직임이다.
버블의 중심이 되어 모든 것을 흡수하라
기술 버블은 필연적으로 발생한다. 이 시기에는 가장 주목받는 '중심축(Linchpin)'이 되어, 시장에 쏟아지는 모든 투기적 자본의 최대 수혜자가 되어야 한다.
OpenAI는 소비자용 제품(ChatGPT), 개발자용 API, 비디오 생성 모델(Sora) 등 AI의 모든 영역에 진출하며 'AI의 모든 것'이 되려 하고 있다. 이는 단순히 사업을 확장하는 것을 넘어, AI 버블의 중심에 서려는 전략이다. Oracle, AMD 등과의 파트너십 발표만으로도 해당 기업의 주가가 급등하는 현상은 OpenAI가 이미 AI 생태계의 중심축이 되었음을 보여준다. 이를 통해 회사는 버블이 터지기 전까지 원하는 만큼의 자금을 확보하고, AI 인프라 구축의 방향을 주도할 수 있는 막강한 영향력을 얻는다.
OpenAI의 전략은 과거 PC 시대의 Microsoft가 윈도우를 통해 생태계를 장악했던 방식을 AI 시대에 재현하는 것이다. 제1원칙에 입각하여 보면, OpenAI는 (1) 사용자를 먼저 장악하고, (2) 핵심 공급망을 통제하며, (3) 기술 버블의 중심이 됨으로써 AI 시대의 절대적인 플랫폼 지배자가 되려는 명확하고 논리적인 경로를 밟고 있다. 구글이 칩부터 모델, 최종 사용자까지 모든 것을 통합하는 애플과 같다면, OpenAI는 생태계 전체를 자신을 중심으로 재편하는 Microsoft의 역할을 하고 있다.
http://stratechery.com/2025/openais-windows-play
Stratechery by Ben Thompson
OpenAI’s Windows Play
OpenAI is making a play to be the Windows of AI: the all-encompassing platform that controls both hardware supplier and software developers.
❤1
나는 지금 올바른 게임을 하고 있는가?
https://youtu.be/jmWUlJ1U5J0
"당신이 이길 수 있고, 이기고 싶어 하며, 그 게임을 하는 것 자체가 당신이 되고 싶은 사람으로 만들어주는 게임. 즉, 외부적 성공과 내적 만족이 충돌하지 않고 같은 게임 안에 있는 것."
1. 당신의 피를 끓게 하는 게임을 선택하라
"작은 계획을 세우지 마라. 그것은 사람의 피를 끓게 할 힘이 없다”
목표와 정체성의 일치: 그는 매일 "나는 올림픽 선수다(I am an Olympian)"라고 현재 시제로 목표를 적었습니다. 이 행위를 통해 그는 목표를 세운 첫날부터 이미 올림픽 선수의 정체성을 일부 받아들이기 시작했고, 훈련을 거듭할수록 그 정체성은 더욱 강해졌습니다.
- 실패한 목표의 문제점: 반면, 그의 사모펀드가 추구했던 목표는 "자본 보존의 확률을 극대화하면서 매력적인 위험 조정 수익률을 창출한다"는 지루하고 열정이 없는 것이었습니다. 사람들은 큰 꿈을 꾸다가 현실의 벽에 부딪히면서 점차 목표를 낮추고 안주하게 됩니다.
- 핵심 통찰: 당신은 평범한 목표보다, 당신을 흥분시키는 야심 찬 목표를 달성할 확률이 더 높습니다. 왜냐하면 당신은 그 목표를 달성할 수 있는 사람의 정체성을 받아들이고, 다르게 행동하며, 불필요한 것들을 멀리하고, 더 좋은 사람들을 끌어당기고, 무엇보다 더 오래 버틸 수 있기 때문입니다.
1. 당신만의 게임을 설계하라 (Design your own game)
- 남들이 가는 길의 함정: 세상은 당신이 붐비고, 잘 포장되고, 표지판이 명확한 길을 가도록 유도합니다. 하지만 당신이 이길 수 있는 게임은 거의 그런 길에 있지 않습니다.
- 위대한 사람들의 공통점: 당신이 존경하는 작가, 음악가, 기업가들은 모두 '자신만의 게임'을 했습니다. 그들은 남들이 하지 않는 게임을 찾아냈고, 이를 통해 진정한 자기 자신으로 살아갔습니다.
- 규칙의 재정의: 대부분의 게임에는 당신이 생각하는 것보다 훨씬 적은 규칙만이 존재합니다. 사모펀드 업계의 수많은 관행들(기존 경영진 지원 등)은 사실 규칙이 아니라 '관습적 지혜(conventional wisdom)'에 불과했습니다. 실제 규칙은 '투자자에게 돈을 돌려준다', '윤리적으로 행동한다' 등 몇 가지뿐이었습니다.
1. 존경하는 사람들과 함께 게임을 하라
- 나쁜 동료의 영향 ('래리' 이야기): 월스트리트 시절, '래리'라는 상사는 그레이엄의 업무 성과와 상관없이 "네가 더 간절해지길 바란다"는 이유로 보너스를 삭감했습니다. 심지어 어머니와의 저녁 식사를 위해 퇴근하려 했다는 것을 문제 삼았습니다. 이 경험은 그에게 깊은 상처를 남겼습니다.
- 좋은 동료의 영향 ('빌리' 이야기): 자신의 펀드(Alpine)를 창업한 후, 그는 두 살 된 아들의 유치원 행사에 참여하고 싶다는 이야기를 파트너 회의에서 조심스럽게 꺼냅니다. 과거의 상처 때문에 긴장했지만, 그의 파트너 '빌리'는 즉시 "당연히 가야지! 회의는 내가 맡을게. 사진 꼭 보내줘"라며 진심으로 응원해 주었습니다.
- 핵심 통찰: 이 순간 그는 앞으로 겪을 수많은 어려움을 어떻게 헤쳐나갈지는 몰라도, '누구와 함께' 할 것인지는 확실히 알게 되었습니다. 당신 주변의 사람들은 당신의 목표, 가치, 그리고 궁극적으로 당신의 정체성을 형성합니다. 따라서 인생을 함께할 사람들을 매우 신중하게 선택해야 합니다.
1. 지금 바로 플레이하라
- '언젠가(When)'라는 악마의 속삭임: "학자금 대출을 다 갚으면...", "승진하면...", "아이들이 크면..." 등, 우리는 계속해서 인생의 시작을 미래로 미룹니다. 하지만 당신이 '지나가고 있다'고 생각하는 그 시간들이 바로 **당신의 인생 그 자체**입니다.
- 가장 위험한 두 단어, '나중(Not now)': 지난 22년간 수많은 학생들이 무언가를 하고 싶다고 말하면서 "안 하겠다"고 말한 경우는 없었습니다. 그들은 항상 "지금은 아니다(Not now)"라고 말했습니다.
- 기다림은 두려움의 다른 이름: 사이드라인에서 기다리는 것은 당신이 이길 수 있는 게임을 찾는 방법이 아닙니다. 그것은 단지 두려움의 또 다른 형태일 뿐입니다.
- 열정은 현재의 삶에서 발견된다: 당신의 열정은 현재 당신이 살고 있는 삶에 열정적으로 임할 때 발견됩니다.
https://youtu.be/jmWUlJ1U5J0
"당신이 이길 수 있고, 이기고 싶어 하며, 그 게임을 하는 것 자체가 당신이 되고 싶은 사람으로 만들어주는 게임. 즉, 외부적 성공과 내적 만족이 충돌하지 않고 같은 게임 안에 있는 것."
1. 당신의 피를 끓게 하는 게임을 선택하라
"작은 계획을 세우지 마라. 그것은 사람의 피를 끓게 할 힘이 없다”
목표와 정체성의 일치: 그는 매일 "나는 올림픽 선수다(I am an Olympian)"라고 현재 시제로 목표를 적었습니다. 이 행위를 통해 그는 목표를 세운 첫날부터 이미 올림픽 선수의 정체성을 일부 받아들이기 시작했고, 훈련을 거듭할수록 그 정체성은 더욱 강해졌습니다.
- 실패한 목표의 문제점: 반면, 그의 사모펀드가 추구했던 목표는 "자본 보존의 확률을 극대화하면서 매력적인 위험 조정 수익률을 창출한다"는 지루하고 열정이 없는 것이었습니다. 사람들은 큰 꿈을 꾸다가 현실의 벽에 부딪히면서 점차 목표를 낮추고 안주하게 됩니다.
- 핵심 통찰: 당신은 평범한 목표보다, 당신을 흥분시키는 야심 찬 목표를 달성할 확률이 더 높습니다. 왜냐하면 당신은 그 목표를 달성할 수 있는 사람의 정체성을 받아들이고, 다르게 행동하며, 불필요한 것들을 멀리하고, 더 좋은 사람들을 끌어당기고, 무엇보다 더 오래 버틸 수 있기 때문입니다.
1. 당신만의 게임을 설계하라 (Design your own game)
- 남들이 가는 길의 함정: 세상은 당신이 붐비고, 잘 포장되고, 표지판이 명확한 길을 가도록 유도합니다. 하지만 당신이 이길 수 있는 게임은 거의 그런 길에 있지 않습니다.
- 위대한 사람들의 공통점: 당신이 존경하는 작가, 음악가, 기업가들은 모두 '자신만의 게임'을 했습니다. 그들은 남들이 하지 않는 게임을 찾아냈고, 이를 통해 진정한 자기 자신으로 살아갔습니다.
- 규칙의 재정의: 대부분의 게임에는 당신이 생각하는 것보다 훨씬 적은 규칙만이 존재합니다. 사모펀드 업계의 수많은 관행들(기존 경영진 지원 등)은 사실 규칙이 아니라 '관습적 지혜(conventional wisdom)'에 불과했습니다. 실제 규칙은 '투자자에게 돈을 돌려준다', '윤리적으로 행동한다' 등 몇 가지뿐이었습니다.
1. 존경하는 사람들과 함께 게임을 하라
- 나쁜 동료의 영향 ('래리' 이야기): 월스트리트 시절, '래리'라는 상사는 그레이엄의 업무 성과와 상관없이 "네가 더 간절해지길 바란다"는 이유로 보너스를 삭감했습니다. 심지어 어머니와의 저녁 식사를 위해 퇴근하려 했다는 것을 문제 삼았습니다. 이 경험은 그에게 깊은 상처를 남겼습니다.
- 좋은 동료의 영향 ('빌리' 이야기): 자신의 펀드(Alpine)를 창업한 후, 그는 두 살 된 아들의 유치원 행사에 참여하고 싶다는 이야기를 파트너 회의에서 조심스럽게 꺼냅니다. 과거의 상처 때문에 긴장했지만, 그의 파트너 '빌리'는 즉시 "당연히 가야지! 회의는 내가 맡을게. 사진 꼭 보내줘"라며 진심으로 응원해 주었습니다.
- 핵심 통찰: 이 순간 그는 앞으로 겪을 수많은 어려움을 어떻게 헤쳐나갈지는 몰라도, '누구와 함께' 할 것인지는 확실히 알게 되었습니다. 당신 주변의 사람들은 당신의 목표, 가치, 그리고 궁극적으로 당신의 정체성을 형성합니다. 따라서 인생을 함께할 사람들을 매우 신중하게 선택해야 합니다.
1. 지금 바로 플레이하라
- '언젠가(When)'라는 악마의 속삭임: "학자금 대출을 다 갚으면...", "승진하면...", "아이들이 크면..." 등, 우리는 계속해서 인생의 시작을 미래로 미룹니다. 하지만 당신이 '지나가고 있다'고 생각하는 그 시간들이 바로 **당신의 인생 그 자체**입니다.
- 가장 위험한 두 단어, '나중(Not now)': 지난 22년간 수많은 학생들이 무언가를 하고 싶다고 말하면서 "안 하겠다"고 말한 경우는 없었습니다. 그들은 항상 "지금은 아니다(Not now)"라고 말했습니다.
- 기다림은 두려움의 다른 이름: 사이드라인에서 기다리는 것은 당신이 이길 수 있는 게임을 찾는 방법이 아닙니다. 그것은 단지 두려움의 또 다른 형태일 뿐입니다.
- 열정은 현재의 삶에서 발견된다: 당신의 열정은 현재 당신이 살고 있는 삶에 열정적으로 임할 때 발견됩니다.
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자기 인생을 살자
Translated by A
DISCLAIMER
- The copyright of the original video belongs to the original copyright holder.
- We check the copyright permission through the YouTube system, and if it is not confirmed within the system, we proceed with the translation work…
DISCLAIMER
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❤4💘1
Continuous Learning_Startup & Investment
나는 지금 올바른 게임을 하고 있는가? https://youtu.be/jmWUlJ1U5J0 "당신이 이길 수 있고, 이기고 싶어 하며, 그 게임을 하는 것 자체가 당신이 되고 싶은 사람으로 만들어주는 게임. 즉, 외부적 성공과 내적 만족이 충돌하지 않고 같은 게임 안에 있는 것." 1. 당신의 피를 끓게 하는 게임을 선택하라 "작은 계획을 세우지 마라. 그것은 사람의 피를 끓게 할 힘이 없다” 목표와 정체성의 일치: 그는 매일 "나는 올림픽 선수다(I…
인생은 막연한 바람은 벌하고, 구체적인 요구에는 보상한다.
결국 의식적인 사고란, 대부분 머릿속으로 스스로 묻고 답하는 과정이기 때문이다.
혼란과 마음고생을 원한다면 모호한 질문을 하라.
남다른 명료함과 결과를 원한다면, 남다르게 명확한 질문을 하라.
https://x.com/tferriss/status/1975682261841285556
결국 의식적인 사고란, 대부분 머릿속으로 스스로 묻고 답하는 과정이기 때문이다.
혼란과 마음고생을 원한다면 모호한 질문을 하라.
남다른 명료함과 결과를 원한다면, 남다르게 명확한 질문을 하라.
https://x.com/tferriss/status/1975682261841285556
X (formerly Twitter)
Tim Ferriss (@tferriss) on X
Life punishes the vague wish and rewards the specific ask. After all, conscious thinking is largely asking and answering questions in your own head. If you want confusion and heartache, ask vague questions. If you want uncommon clarity and results, ask uncommonly…
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OpenAI Dev Day 2025 메모
1. OpenAI의 궁극적 비전: '위대한 AI 슈퍼 어시시턴트'와 플랫폼화
웹의 패러다임 전환: 과거 Google이 정적인 웹사이트를 '찾아주는' 역할이었다면, ChatGPT는 정보를 '읽어주고, 이해하며, 사용자를 대신해 행동하는' 동적인 에이전트로 웹의 역할을 재정의하고 있습니다.
'Apps in ChatGPT'를 통한 생태계 구축:
신뢰 자산의 활용: ChatGPT는 이미 주간 활성 사용자 8억 명과의 신뢰 관계를 구축했습니다. 기술은 모방할 수 있지만, 이 규모의 신뢰와 브랜드는 후발주자가 따라오기 힘든 강력한 해자(moat)입니다.
네트워크 효과를 향한 재도전: 과거 'GPTs'가 실패한 이유는 ①사용자에게 반복적으로 사용할 만한 충분한 가치를 제공하지 못했고, ②개발자(메이커)가 수익을 창출하거나 사용자를 지속적으로 확보할 수단이 부재했기 때문입니다. 이번 'Apps in ChatGPT'는 이 문제를 해결하고, iOS 앱스토어처럼 강력한 네트워크 효과와 생태계 락인(Lock-in)을 구축하려는 OpenAI의 진심이 담긴 시도입니다.
새로운 앱스토어의 가능성: 만약 조니 아이브와 협력 중인 새로운 AI 하드웨어가 출시된다면, 'Apps in ChatGPT'는 단순한 플러그인을 넘어 그 하드웨어의 핵심 앱 생태계, 즉 새로운 형태의 앱스토어로 발전할 잠재력을 가집니다.
2. 모델 성능의 비약적 향상과 개발의 민주화
Dev Day의 모든 발표 기저에는 '모델 자체 성능의 비약적 향상'이라는 근본적인 동력이 있습니다. 이는 소프트웨어 개발 방식에 지각 변동을 일으키고 있습니다.
'노코드 혁명' (Agent Builder): 코딩 지식이 없는 일반인도 시각적인 인터페이스로 복잡한 AI 에이전트를 구축할 수 있게 되었습니다. 이는 AI 개발의 장벽을 극적으로 낮춰 개발의 민주화를 이끌고 있습니다.
개발 속도의 폭발적 증가: 샘 알트먼이 언급했듯, "아이디어가 떠오르는 속도보다 개발 속도가 더 빠른" 시대가 오고 있습니다. Agent Kit, Codex와 같은 툴은 아이디어 구상부터 프로토타입 제작, 배포까지의 사이클을 획기적으로 단축시킵니다.
3. Sora: 새로운 사용 패턴과 비즈니스 모델의 실험장
Sora는 단순히 기술적 성과를 넘어, AI 시대의 새로운 콘텐츠 소비 패턴과 비즈니스 모델을 탐색하는 중요한 실험장입니다.
사용 패턴의 발견: 초기 예상과 달리, 소수의 전문가가 고품질 영상을 만드는 것보다 다수의 일반 사용자가 친구들과 공유할 '밈(Meme)'을 만드는 사용 사례가 폭발적으로 나타났습니다. 이는 AI 창작 도구가 전문가의 영역을 넘어 대중의 일상적인 소통 방식으로 자리 잡을 가능성을 보여줍니다.
새로운 비즈니스 모델의 탐색: 인터넷 시대의 수익 모델이 대부분 광고에 의존했다면, AI 시대에는 훨씬 더 다각화된 모델이 실험되고 있습니다.
구독 (ChatGPT Plus)
API 사용량 과금
생성 건당 과금 (Sora의 밈 제작 등)
IP 라이선스 (예: 디즈니 캐릭터를 사용하려면 추가 비용 지불)
커머스 결제 수수료
경쟁 구도: Sora가 틱톡을 위협할 만큼 성장한다면 OpenAI에게 중요한 현금 흐름이 될 것입니다. 이는 Meta(최근 'Vibe' 출시)와 같은 빅테크 기업들이 이 분야에 더욱 공격적으로 뛰어들게 만드는 촉매제가 될 것입니다.
4. Codex & Storyboard: AI가 바꾸는 개발자와 크리에이터의 작업 방식
Codex는 AI가 어떻게 특정 전문 분야의 생산성을 극대화하는지를 보여주는 가장 명확한 사례입니다.
OpenAI 내부의 압도적인 생산성 향상:
채택률: 기술 직원의 **92%**가 매일 사용.
생산성: 엔지니어당 주간 PR 제출량 70% 증가.
품질: 거의 모든 PR을 AI가 리뷰하여 배포 전 버그를 잡아냄.
맞춤형 툴 신속 개발 (Storyboard 사례): 영화 'Critters' 제작팀을 위해, Codex를 활용하여 단 이틀 만에 맞춤형 스토리보드 툴을 구축했습니다. 아티스트의 피드백을 받아 회의 중간에 Codex에게 작업을 지시하고, 심지어 폰으로 PR을 병합하며 하루에 10개 가까운 기능을 추가하는 등, 기존에는 상상할 수 없었던 속도로 개발이 이루어졌습니다.
Sora 2 API와의 결합: Storyboard는 이제 **'스케치 → 이미지 → 영상'**으로 이어지는 전체 크리에이티브 파이프라인을 AI로 가속화하며, 아티스트가 창의적 통제권을 유지한 채 작업할 수 있도록 돕습니다.
5. 거대한 인프라 투자와 'AI 동맹' 전략
모든 프론티어 AI 연구소는 컴퓨팅 파워가 곧 모델의 능력과 서비스의 한계임을 인지하고, 선제적인 인프라 구축에 사활을 걸고 있습니다.
OpenAI의 자금 조달 전략: Google, Meta 같은 빅테크와 직접 경쟁하기에 자본력이 부족한 OpenAI는, 자신의 성공에 이해관계가 걸린 'AI 동맹'을 구축하는 전략을 사용하고 있습니다.
이해관계 일치: Nvidia, Oracle, AMD, 삼성/SK하이닉스, 소프트뱅크 등 파트너사들은 OpenAI의 성공이 곧 자신들의 성장으로 이어진다는 이해관계를 공유합니다.
'합성 레버리지' 구조: OpenAI는 장기 구매 계약을 통해 파트너사들의 부채를 사실상 '보증'합니다. 이는 "타인의 부채를 보증하여 자신의 생산 능력을 확보하는" 구조로, 재무제표상에는 드러나지 않는 거대한 레버리지를 일으키는 것과 같습니다. 이는 OpenAI의 리스크인 동시에, 파트너들을 운명 공동체로 묶는 강력한 수단이 됩니다.
공급망 다변화: Nvidia의 CUDA 생태계에서 벗어나기 위해 Triton을 지원하며 AMD와의 협력을 강화하고, 삼성/SK하이닉스와의 관계를 통해 HBM 공급망을 확보하는 등, 장기적으로는 자체 하드웨어 구축까지 염두에 둔 치밀한 공급망 전략을 펼치고 있습니다.
6. 에너지: AI 시대의 새로운 석유
AI 데이터센터의 폭발적인 전력 수요는 에너지를 AI 시대의 가장 중요한 자원으로 만들었습니다. 샘 알트먼은 개인 투자를 통해 이 분야에 적극적으로 베팅하고 있습니다.
단기: Crusoe (잉여 천연가스를 활용한 데이터센터)
중기: Oklo (SMR-소형 모듈 원자로), Exowatt (태양광+저장장치)
장기: Helion (핵융합)
7. 버블에 대한 고찰
인프라 버블의 가능성: 닷컴 버블이 통신 설비에 대한 과잉 투자에서 비롯되었듯, 현재 데이터센터에 대한 막대한 투자는 유사한 버블의 위험을 내포하고 있습니다.
과거와의 차이점: AI 기업들은 이미 강력한 수익 모델을 확보하고 있으며, 기술이 실질적인 가치를 창출하는 속도가 훨씬 빠릅니다.
마크 앤드리슨의 관점: 버블 예측은 불가능하며, 시장 붕괴는 여러 번의 하락을 통해 점진적으로 일어납니다.
8. OpenAI의 조직 문화와 미래 타임라인
조직 구조: OpenAI는 ①소비자 기술 비즈니스, ②초대규모 인프라 운영, ③연구소, ④신규 사업(하드웨어 등)이 결합된 수직계열화된 조직입니다.
연구 문화: "초기 스타트업 투자사처럼 운영"하는 것이 핵심입니다. 다수의 프로젝트를 병렬적으로 탐색하고, 대부분의 실패를 감수하며 소수의 대성공을 노리는 포트폴리오 접근 방식을 취합니다.
미래 타임라인 (예측):
2025년: 전체 인프라 계획 공개, Apps in ChatGPT 1,000개 돌파.
2026년: 첫 AI 기반 중요 과학 발견, 조니 아이브 디바이스 출시.
2027년 이후: AGI 시대 진입, AI 과학자가 인간을 초월하는 영역 등장.
1. OpenAI의 궁극적 비전: '위대한 AI 슈퍼 어시시턴트'와 플랫폼화
웹의 패러다임 전환: 과거 Google이 정적인 웹사이트를 '찾아주는' 역할이었다면, ChatGPT는 정보를 '읽어주고, 이해하며, 사용자를 대신해 행동하는' 동적인 에이전트로 웹의 역할을 재정의하고 있습니다.
'Apps in ChatGPT'를 통한 생태계 구축:
신뢰 자산의 활용: ChatGPT는 이미 주간 활성 사용자 8억 명과의 신뢰 관계를 구축했습니다. 기술은 모방할 수 있지만, 이 규모의 신뢰와 브랜드는 후발주자가 따라오기 힘든 강력한 해자(moat)입니다.
네트워크 효과를 향한 재도전: 과거 'GPTs'가 실패한 이유는 ①사용자에게 반복적으로 사용할 만한 충분한 가치를 제공하지 못했고, ②개발자(메이커)가 수익을 창출하거나 사용자를 지속적으로 확보할 수단이 부재했기 때문입니다. 이번 'Apps in ChatGPT'는 이 문제를 해결하고, iOS 앱스토어처럼 강력한 네트워크 효과와 생태계 락인(Lock-in)을 구축하려는 OpenAI의 진심이 담긴 시도입니다.
새로운 앱스토어의 가능성: 만약 조니 아이브와 협력 중인 새로운 AI 하드웨어가 출시된다면, 'Apps in ChatGPT'는 단순한 플러그인을 넘어 그 하드웨어의 핵심 앱 생태계, 즉 새로운 형태의 앱스토어로 발전할 잠재력을 가집니다.
2. 모델 성능의 비약적 향상과 개발의 민주화
Dev Day의 모든 발표 기저에는 '모델 자체 성능의 비약적 향상'이라는 근본적인 동력이 있습니다. 이는 소프트웨어 개발 방식에 지각 변동을 일으키고 있습니다.
'노코드 혁명' (Agent Builder): 코딩 지식이 없는 일반인도 시각적인 인터페이스로 복잡한 AI 에이전트를 구축할 수 있게 되었습니다. 이는 AI 개발의 장벽을 극적으로 낮춰 개발의 민주화를 이끌고 있습니다.
개발 속도의 폭발적 증가: 샘 알트먼이 언급했듯, "아이디어가 떠오르는 속도보다 개발 속도가 더 빠른" 시대가 오고 있습니다. Agent Kit, Codex와 같은 툴은 아이디어 구상부터 프로토타입 제작, 배포까지의 사이클을 획기적으로 단축시킵니다.
3. Sora: 새로운 사용 패턴과 비즈니스 모델의 실험장
Sora는 단순히 기술적 성과를 넘어, AI 시대의 새로운 콘텐츠 소비 패턴과 비즈니스 모델을 탐색하는 중요한 실험장입니다.
사용 패턴의 발견: 초기 예상과 달리, 소수의 전문가가 고품질 영상을 만드는 것보다 다수의 일반 사용자가 친구들과 공유할 '밈(Meme)'을 만드는 사용 사례가 폭발적으로 나타났습니다. 이는 AI 창작 도구가 전문가의 영역을 넘어 대중의 일상적인 소통 방식으로 자리 잡을 가능성을 보여줍니다.
새로운 비즈니스 모델의 탐색: 인터넷 시대의 수익 모델이 대부분 광고에 의존했다면, AI 시대에는 훨씬 더 다각화된 모델이 실험되고 있습니다.
구독 (ChatGPT Plus)
API 사용량 과금
생성 건당 과금 (Sora의 밈 제작 등)
IP 라이선스 (예: 디즈니 캐릭터를 사용하려면 추가 비용 지불)
커머스 결제 수수료
경쟁 구도: Sora가 틱톡을 위협할 만큼 성장한다면 OpenAI에게 중요한 현금 흐름이 될 것입니다. 이는 Meta(최근 'Vibe' 출시)와 같은 빅테크 기업들이 이 분야에 더욱 공격적으로 뛰어들게 만드는 촉매제가 될 것입니다.
4. Codex & Storyboard: AI가 바꾸는 개발자와 크리에이터의 작업 방식
Codex는 AI가 어떻게 특정 전문 분야의 생산성을 극대화하는지를 보여주는 가장 명확한 사례입니다.
OpenAI 내부의 압도적인 생산성 향상:
채택률: 기술 직원의 **92%**가 매일 사용.
생산성: 엔지니어당 주간 PR 제출량 70% 증가.
품질: 거의 모든 PR을 AI가 리뷰하여 배포 전 버그를 잡아냄.
맞춤형 툴 신속 개발 (Storyboard 사례): 영화 'Critters' 제작팀을 위해, Codex를 활용하여 단 이틀 만에 맞춤형 스토리보드 툴을 구축했습니다. 아티스트의 피드백을 받아 회의 중간에 Codex에게 작업을 지시하고, 심지어 폰으로 PR을 병합하며 하루에 10개 가까운 기능을 추가하는 등, 기존에는 상상할 수 없었던 속도로 개발이 이루어졌습니다.
Sora 2 API와의 결합: Storyboard는 이제 **'스케치 → 이미지 → 영상'**으로 이어지는 전체 크리에이티브 파이프라인을 AI로 가속화하며, 아티스트가 창의적 통제권을 유지한 채 작업할 수 있도록 돕습니다.
5. 거대한 인프라 투자와 'AI 동맹' 전략
모든 프론티어 AI 연구소는 컴퓨팅 파워가 곧 모델의 능력과 서비스의 한계임을 인지하고, 선제적인 인프라 구축에 사활을 걸고 있습니다.
OpenAI의 자금 조달 전략: Google, Meta 같은 빅테크와 직접 경쟁하기에 자본력이 부족한 OpenAI는, 자신의 성공에 이해관계가 걸린 'AI 동맹'을 구축하는 전략을 사용하고 있습니다.
이해관계 일치: Nvidia, Oracle, AMD, 삼성/SK하이닉스, 소프트뱅크 등 파트너사들은 OpenAI의 성공이 곧 자신들의 성장으로 이어진다는 이해관계를 공유합니다.
'합성 레버리지' 구조: OpenAI는 장기 구매 계약을 통해 파트너사들의 부채를 사실상 '보증'합니다. 이는 "타인의 부채를 보증하여 자신의 생산 능력을 확보하는" 구조로, 재무제표상에는 드러나지 않는 거대한 레버리지를 일으키는 것과 같습니다. 이는 OpenAI의 리스크인 동시에, 파트너들을 운명 공동체로 묶는 강력한 수단이 됩니다.
공급망 다변화: Nvidia의 CUDA 생태계에서 벗어나기 위해 Triton을 지원하며 AMD와의 협력을 강화하고, 삼성/SK하이닉스와의 관계를 통해 HBM 공급망을 확보하는 등, 장기적으로는 자체 하드웨어 구축까지 염두에 둔 치밀한 공급망 전략을 펼치고 있습니다.
6. 에너지: AI 시대의 새로운 석유
AI 데이터센터의 폭발적인 전력 수요는 에너지를 AI 시대의 가장 중요한 자원으로 만들었습니다. 샘 알트먼은 개인 투자를 통해 이 분야에 적극적으로 베팅하고 있습니다.
단기: Crusoe (잉여 천연가스를 활용한 데이터센터)
중기: Oklo (SMR-소형 모듈 원자로), Exowatt (태양광+저장장치)
장기: Helion (핵융합)
7. 버블에 대한 고찰
인프라 버블의 가능성: 닷컴 버블이 통신 설비에 대한 과잉 투자에서 비롯되었듯, 현재 데이터센터에 대한 막대한 투자는 유사한 버블의 위험을 내포하고 있습니다.
과거와의 차이점: AI 기업들은 이미 강력한 수익 모델을 확보하고 있으며, 기술이 실질적인 가치를 창출하는 속도가 훨씬 빠릅니다.
마크 앤드리슨의 관점: 버블 예측은 불가능하며, 시장 붕괴는 여러 번의 하락을 통해 점진적으로 일어납니다.
8. OpenAI의 조직 문화와 미래 타임라인
조직 구조: OpenAI는 ①소비자 기술 비즈니스, ②초대규모 인프라 운영, ③연구소, ④신규 사업(하드웨어 등)이 결합된 수직계열화된 조직입니다.
연구 문화: "초기 스타트업 투자사처럼 운영"하는 것이 핵심입니다. 다수의 프로젝트를 병렬적으로 탐색하고, 대부분의 실패를 감수하며 소수의 대성공을 노리는 포트폴리오 접근 방식을 취합니다.
미래 타임라인 (예측):
2025년: 전체 인프라 계획 공개, Apps in ChatGPT 1,000개 돌파.
2026년: 첫 AI 기반 중요 과학 발견, 조니 아이브 디바이스 출시.
2027년 이후: AGI 시대 진입, AI 과학자가 인간을 초월하는 영역 등장.
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Continuous Learning_Startup & Investment
https://youtu.be/wLb9g_8r-mE "우리가 만드는 것이 우리가 누구인지를 증명한다"는 깨달음을 얻었습니다. 제품은 가치관, 주요 관심사 등을 명확하게 보여준다고 생각했습니다. - 맥을 통해 명확한 가치관을 가진 독창적인 사상가 그룹이 사람과 문화를 중시하며 만든 제품이라는 것을 느꼈습니다. - 제품 디자인은 단순히 가격과 일정에 맞추는 것이 아니라, 인류를 진보시키려는 시도가 될 수 있다는 것을 맥을 통해 확인했습니다. 당시 실리콘밸리(1989…
"수십 년 된 레거시 제품(스마트폰 등)을 통해 오늘날의 경이로운 기술을 경험해야 한다고 가정하는 것은 불합리하다"
새로운 Iphone Moment가 얼마 남지 않았다.
"어떻게 문제 탐색 단계에서 완전히 새롭고 명료한 아이디어로 도약하는가?"
1. 동기와 연료(Motivation and Fuel): "우리는 인류를 사랑하고, 인류에게 유용해지고 싶다"는 명확한 동기가 가장 중요합니다.
2. 연약한 아이디어 보호: 아이디어는 항상 잠정적이고, 조용하며, 본질적으로 연약하게(fragile) 시작됩니다. 오랜 신뢰를 쌓은 팀 환경이 이 연약한 아이디어를 말로 표현하고 탐색할 수 있는 분위기를 만듭니다.
3. 역사와 질문: 역사를 신중하게 연구하되, 기존의 지혜를 쉽게 받아들이지 않고 끊임없이 "왜?"라고 질문하는 끈기가 중요합니다.
'Craft(솜씨)'와 'Care(정성)'의 철학
보이지 않는 것에 대한 정성: 조니 아이브는 'Craft'와 'Care'를 거의 동일한 개념으로 봅니다. 이는 사람들이 보지 못하는 부분까지 신경 쓰는 것을 의미하며, 편리할 때만 신경 쓰는 것은 진정한 정성이 아니라고 말합니다.
사람은 정성을 감지한다: 그는 "사람들은 누군가 정성을 쏟았을 때 그것을 감지할 수 있다"고 믿습니다. 특히 '부주의함(carelessness)'은 더 쉽게 감지할 수 있으며, 이는 사용자를 신경 쓰지 않고 돈이나 일정만 생각할 때 드러난다고 설명합니다.
가장 큰 도전: 아이디어가 부족한 것이 아니라, 감당하기 힘든 '추진력(momentum)'이 가장 큰 도전입니다. 너무나 많은(15~20개) 매력적인 제품 아이디어가 쏟아져 나와, 어디에 집중할지 선택하는 것이 어렵다고 토로합니다.
빌더들을 위한 조언:
모두가 초심자: AI 시대는 모두에게 새롭기 때문에 평등한 기회가 있습니다.
호기심과 배움에 대한 갈망: 성공하기 위해서는 호기심을 갖고 배우려는 자세가 필수적입니다.
자신의 경험을 의심하라: 자신의 과거 경험이 언제 유용한지, 그리고 언제 방해물이 되는지를 명확히 구분해야 합니다.
독단(Dogma)을 버려라: 기존의 창작 방식이나 엔지니어링에 대한 독단은 성공에 큰 장애물이 될 것입니다.
'전술이 전략이 되게 하라(Let tactics become a strategy)'는 말을 인용하며, 처음부터 거창한 전략을 세우기보다, 우선 작동하는 것들을 실행하다 보면 그 과정에서 지속 가능한 전략이 드러난다고 조언했습니다.
ChatGPT의 사례: 처음 ChatGPT를 출시할 때 '메모리(Memory)' 기능이 중요한 경쟁 우위가 될 것이라고는 전혀 예상하지 못했습니다. 하지만 기능을 추가하고 사용자의 반응을 보면서, 이것이 사용자들이 계속 ChatGPT를 사용하게 만드는 강력한 요인임을 발견했습니다.
https://youtu.be/7cKbPLzNYws
새로운 Iphone Moment가 얼마 남지 않았다.
"어떻게 문제 탐색 단계에서 완전히 새롭고 명료한 아이디어로 도약하는가?"
1. 동기와 연료(Motivation and Fuel): "우리는 인류를 사랑하고, 인류에게 유용해지고 싶다"는 명확한 동기가 가장 중요합니다.
2. 연약한 아이디어 보호: 아이디어는 항상 잠정적이고, 조용하며, 본질적으로 연약하게(fragile) 시작됩니다. 오랜 신뢰를 쌓은 팀 환경이 이 연약한 아이디어를 말로 표현하고 탐색할 수 있는 분위기를 만듭니다.
3. 역사와 질문: 역사를 신중하게 연구하되, 기존의 지혜를 쉽게 받아들이지 않고 끊임없이 "왜?"라고 질문하는 끈기가 중요합니다.
'Craft(솜씨)'와 'Care(정성)'의 철학
보이지 않는 것에 대한 정성: 조니 아이브는 'Craft'와 'Care'를 거의 동일한 개념으로 봅니다. 이는 사람들이 보지 못하는 부분까지 신경 쓰는 것을 의미하며, 편리할 때만 신경 쓰는 것은 진정한 정성이 아니라고 말합니다.
사람은 정성을 감지한다: 그는 "사람들은 누군가 정성을 쏟았을 때 그것을 감지할 수 있다"고 믿습니다. 특히 '부주의함(carelessness)'은 더 쉽게 감지할 수 있으며, 이는 사용자를 신경 쓰지 않고 돈이나 일정만 생각할 때 드러난다고 설명합니다.
가장 큰 도전: 아이디어가 부족한 것이 아니라, 감당하기 힘든 '추진력(momentum)'이 가장 큰 도전입니다. 너무나 많은(15~20개) 매력적인 제품 아이디어가 쏟아져 나와, 어디에 집중할지 선택하는 것이 어렵다고 토로합니다.
빌더들을 위한 조언:
모두가 초심자: AI 시대는 모두에게 새롭기 때문에 평등한 기회가 있습니다.
호기심과 배움에 대한 갈망: 성공하기 위해서는 호기심을 갖고 배우려는 자세가 필수적입니다.
자신의 경험을 의심하라: 자신의 과거 경험이 언제 유용한지, 그리고 언제 방해물이 되는지를 명확히 구분해야 합니다.
독단(Dogma)을 버려라: 기존의 창작 방식이나 엔지니어링에 대한 독단은 성공에 큰 장애물이 될 것입니다.
'전술이 전략이 되게 하라(Let tactics become a strategy)'는 말을 인용하며, 처음부터 거창한 전략을 세우기보다, 우선 작동하는 것들을 실행하다 보면 그 과정에서 지속 가능한 전략이 드러난다고 조언했습니다.
ChatGPT의 사례: 처음 ChatGPT를 출시할 때 '메모리(Memory)' 기능이 중요한 경쟁 우위가 될 것이라고는 전혀 예상하지 못했습니다. 하지만 기능을 추가하고 사용자의 반응을 보면서, 이것이 사용자들이 계속 ChatGPT를 사용하게 만드는 강력한 요인임을 발견했습니다.
https://youtu.be/7cKbPLzNYws
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A Conversation with Sam and Jony
Join Sam Altman and Jony Ive for a wide-ranging conversation about the craft of building in the age of AI. Together, they will explore the importance of strong working relationships, the design process, and what it means to build tools thoughtfully, responsibly…
❤3
Continuous Learning_Startup & Investment
- LLM 경쟁이 주요 회사들(OpenAI, Google, Anthropic, xAI) 들이 LLM 성능을 더 좋게 만드는 것은 지속될 것. - 코딩 영역에서는 IDE(커서) 방식이나 에이전트 워크플로우(데빈)을 둘 다 실험하고 있으나 에이전트의 품질이 얼마나 빠르게 좋아지느냐가 중요함. OpenAI의 경우에는 Codex(코딩 에이전트)에 투자하고 IDE(윈드서프)를 인수하면서 두가지 방향성에 대해서 헷징 - 헬스케어에서 문서작업이 많은 일, 고객성공(Sierra…
AI 쪽을 보다 보면 "나만 뒤처지는 거 아냐?" 하는 조급함, FOMO에 빠지기 쉽다. 그런데 Elad Gil은 "AI는 이제 막 초기 단계를 지났을 뿐"이라고 말한다. 앞으로 올 변화들을 생각하면 아직 갈 길이 멀다는 거다.
Thrive Capital의 Josh가 했던 말이 떠오른다. 모든 테마와 회사를 파악하려는 '조직적인 조급함'과, 진짜 뭘 할지 결정할 때 필요한 '극도의 인내심'. 이 둘 사이에서 균형을 잡는 게 어렵지만 정말 중요해 보인다.
닷컴 버블 때를 생각해보자. 1999년, 2000년에 걸쳐 900개 회사가 상장했지만, 살아남은 건 고작 30개 남짓이었다. 그중에서도 아마존이나 구글처럼 진짜 중요한 회사는 두세 곳뿐이었다. 지금은 시대가 바뀌어서 Series B 투자가 예전 IPO만큼 돈을 모은다지만, 본질은 같다. 결국 진짜는 소수라는 것.
그럼 AI 시대의 '내구성(해자)'은 뭘까?
Frontier Lab들이 코딩, 법률, CS 등 각 분야의 전문가 Agent를 직접 만들기 시작하면 어지간한 서비스는 살아남기 힘들 거다. 그래서 다음 질문들이 중요해진다.
1. Frontier Lab이 직접 만들면 내 서비스는 버틸 수 있나?
2. 새로운 스타트업이 나와도 고객들은 내 제품을 계속 쓸까?
3. 내 제품, 혹시 그냥 AI 유행에 편승한 거품은 아닐까?
이미 코딩이나 법률 분야는 소수의 승자로 좁혀지는 분위기다. 하지만 금융 툴링, 세일즈, 회계, 컴플라이언스 같은 분야는 아직 누가 이길지 모르는 기회의 땅이다.
"아직 투자가 덜 된 분야가 어디냐"는 질문에 Elad Gil은 이렇게 답한다. "트렌드는 생각보다 오래간다. 페이스북, 트위터 나오고 소셜 끝났다고 할 때 왓츠앱, 인스타, 틱톡이 나왔다. AI는 지난 20년간 가장 큰 파도인데, 이제 겨우 시작이다."
AI가 아닌 전통 소프트웨어는 어떨까?
리플링(Rippling) 같은 HR 회사는 AI로 제품을 개선할 순 있겠지만, 'AI-First 리플링' 같은 회사가 나와서 이기긴 어렵다. 오히려 진짜 위협은 AI 때문에 회사 인력이 줄어서 리플링의 매출 자체가 줄어드는 시나리오일 수 있다.
AI 시대에 우리가 저평가하고 있는 것들은 뭘까?
모델 성능 자체보다, 누구나 API로 이 엄청난 기술을 쉽게 쓸 수 있게 됐다는 사실.
예전엔 소프트웨어가 절대 안 팔리던 법률 같은 시장이 열리고 있다는 것.
TAM이 '사람 수'에서 '사람의 노동 가치'로 바뀌고 있다는 것.
Zendesk 몇 개 파냐가 아니라, AI가 몇 명의 일을 대신하냐가 핵심이다. 이건 5조 달러짜리 시장을 노리는 거다.
인터넷도 진짜 커지는 데 15년이 걸렸는데, AI는 더 빠를까?
Cursor 같은 팀의 속도를 보면 그럴 것 같다. 하지만 진짜 병목은 기술이 아니라 조직과 일하는 방식이다. 그래도 다들 ChatGPT를 쓰는 걸 보면, 이번엔 진짜 빠를지도 모르겠다.
AI Roll-up이라는 개념도 흥미롭다.
미국에만 5조 달러 규모의 거대 서비스 시장이 있는데, 이 회사들은 AI 도입이 느리다. 이 회사들을 아예 사버린 다음, AI로 마진 구조를 뜯어고치는 거다. 직원 생산성을 80%씩 올리는 식으로 말이다. 물론 이걸 하려면 AI 전문가, PE 전문가, 오퍼레이터가 다 있어야 한다. 대부분은 그냥 AI 이름만 붙여서 밸류에이션 아비트라지 하는 데 그친다.
마지막으로, AI가 벤처 투자는 어떻게 바꿀까?
듀 딜리전스는 당연히 좋아질 거다. 더 재밌는 건 사람 표정을 읽는 기술이다. 상대가 가짜로 웃는지, 성향은 어떤지 분석하는 'EQ Copilot'이 메타 글라스 같은데 들어간다면, 사람 보고 투자하는 VC들에게는 엄청난 무기가 될 것 같다.
https://youtu.be/xpzDUXbSq8g?t=5713
Thrive Capital의 Josh가 했던 말이 떠오른다. 모든 테마와 회사를 파악하려는 '조직적인 조급함'과, 진짜 뭘 할지 결정할 때 필요한 '극도의 인내심'. 이 둘 사이에서 균형을 잡는 게 어렵지만 정말 중요해 보인다.
닷컴 버블 때를 생각해보자. 1999년, 2000년에 걸쳐 900개 회사가 상장했지만, 살아남은 건 고작 30개 남짓이었다. 그중에서도 아마존이나 구글처럼 진짜 중요한 회사는 두세 곳뿐이었다. 지금은 시대가 바뀌어서 Series B 투자가 예전 IPO만큼 돈을 모은다지만, 본질은 같다. 결국 진짜는 소수라는 것.
그럼 AI 시대의 '내구성(해자)'은 뭘까?
Frontier Lab들이 코딩, 법률, CS 등 각 분야의 전문가 Agent를 직접 만들기 시작하면 어지간한 서비스는 살아남기 힘들 거다. 그래서 다음 질문들이 중요해진다.
1. Frontier Lab이 직접 만들면 내 서비스는 버틸 수 있나?
2. 새로운 스타트업이 나와도 고객들은 내 제품을 계속 쓸까?
3. 내 제품, 혹시 그냥 AI 유행에 편승한 거품은 아닐까?
이미 코딩이나 법률 분야는 소수의 승자로 좁혀지는 분위기다. 하지만 금융 툴링, 세일즈, 회계, 컴플라이언스 같은 분야는 아직 누가 이길지 모르는 기회의 땅이다.
"아직 투자가 덜 된 분야가 어디냐"는 질문에 Elad Gil은 이렇게 답한다. "트렌드는 생각보다 오래간다. 페이스북, 트위터 나오고 소셜 끝났다고 할 때 왓츠앱, 인스타, 틱톡이 나왔다. AI는 지난 20년간 가장 큰 파도인데, 이제 겨우 시작이다."
AI가 아닌 전통 소프트웨어는 어떨까?
리플링(Rippling) 같은 HR 회사는 AI로 제품을 개선할 순 있겠지만, 'AI-First 리플링' 같은 회사가 나와서 이기긴 어렵다. 오히려 진짜 위협은 AI 때문에 회사 인력이 줄어서 리플링의 매출 자체가 줄어드는 시나리오일 수 있다.
AI 시대에 우리가 저평가하고 있는 것들은 뭘까?
모델 성능 자체보다, 누구나 API로 이 엄청난 기술을 쉽게 쓸 수 있게 됐다는 사실.
예전엔 소프트웨어가 절대 안 팔리던 법률 같은 시장이 열리고 있다는 것.
TAM이 '사람 수'에서 '사람의 노동 가치'로 바뀌고 있다는 것.
Zendesk 몇 개 파냐가 아니라, AI가 몇 명의 일을 대신하냐가 핵심이다. 이건 5조 달러짜리 시장을 노리는 거다.
인터넷도 진짜 커지는 데 15년이 걸렸는데, AI는 더 빠를까?
Cursor 같은 팀의 속도를 보면 그럴 것 같다. 하지만 진짜 병목은 기술이 아니라 조직과 일하는 방식이다. 그래도 다들 ChatGPT를 쓰는 걸 보면, 이번엔 진짜 빠를지도 모르겠다.
AI Roll-up이라는 개념도 흥미롭다.
미국에만 5조 달러 규모의 거대 서비스 시장이 있는데, 이 회사들은 AI 도입이 느리다. 이 회사들을 아예 사버린 다음, AI로 마진 구조를 뜯어고치는 거다. 직원 생산성을 80%씩 올리는 식으로 말이다. 물론 이걸 하려면 AI 전문가, PE 전문가, 오퍼레이터가 다 있어야 한다. 대부분은 그냥 AI 이름만 붙여서 밸류에이션 아비트라지 하는 데 그친다.
마지막으로, AI가 벤처 투자는 어떻게 바꿀까?
듀 딜리전스는 당연히 좋아질 거다. 더 재밌는 건 사람 표정을 읽는 기술이다. 상대가 가짜로 웃는지, 성향은 어떤지 분석하는 'EQ Copilot'이 메타 글라스 같은데 들어간다면, 사람 보고 투자하는 VC들에게는 엄청난 무기가 될 것 같다.
https://youtu.be/xpzDUXbSq8g?t=5713
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🔴 Sam Altman LIVE on TBPN
00:09:25 𝕏 Timeline Reactions
00:23:22 Softbank Pursues $5B Loan
00:35:11 China Races to Buy NVIDIA Chips
00:39:59 𝕏 Timeline Reactions
01:03:24 Sam Altman & Bill Peebles on Sora & the future of AI video
01:35:12 Elad Gil on AI, automation & scaling…
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