스테이블 코인 기반의 자금 조달/주식시장이 열릴 수 있겠다.

미국주식시장에 상장되기엔 애매한 회사들이 미국내에선 사모펀드들에게 팔거나 미국 외 국가들은 자국 주식시장에 상장했었다.

인터넷 머니(스테이블 코인)가 금융시장에 흐르기 시작하면 단순 결제에서 머물지 않고 렌딩, 투자로 확장되면서 자연스럽게 상장/거래하는 플레이어/마켓들이 생겨날 수 있겠다.

각국에 흩어져있는 비상장 거래 플랫폼에서 거래되는 것도 유동성을 쫓아서 크립토로 모이지 않을까?

18년도부터 이런 세상이 오겠다고 생각했었는데 오긴오는구나. 아직 갈 길이 멀었지만 Crypto x AI가 새롭게 만들 세상이 새롭긴 하다.

Robinhood/Coinbase 모두 이 기회를 보고 열심히 달리고 있다.

비상장 기업의 토큰화
목표: 개인 투자자들이 스페이스X(SpaceX), 오픈AI(OpenAI), 스트라이프(Stripe)와 같은 후기 단계 비상장 기업에 투자할 수 있도록 하는 것.
메커니즘: 로빈후드가 자체 대차대조표를 통해 이들 비상장 기업의 주식을 매입한 후, 해당 보유 자산을 1:1로 담보하는 "주식 토큰"을 발행합니다. 이는 기계적으로 스테이블코인이 작동하는 방식과 동일합니다.

회의론에 대한 반박:
규제 차익거래(Regulatory Arbitrage): John은 이것이 공시 의무 규정을 회피하는 것이라고 주장합니다. 이에 대해 테네프(Tenev)는 현행 규정이 시대에 뒤떨어졌으며, 투기성 밈코인(memecoin)에 대한 무제한적인 투자는 허용하면서 최상위 비상장 기업에 대한 접근을 막는 것은 "어리석은 병치"라고 반박합니다. 그는 AI가 개인 투자자들에게 필요한 데이터와 분석을 제공하는 데 도움을 줄 수 있다고 믿습니다.

자본 형성(Capital Formation): 그는 토큰화를 "서비스로서의 자본(capital as a service)"의 최종 형태로 보고 있으며, 이는 스타트업이 전통적이고 번거로운 방식인 지분형 크라우드펀딩(equity crowdfunding)보다 훨씬 쉽게 자금을 조달할 수 있게 만든다고 생각합니다. 그는 "온체인 발행(on-chain issuance)"은 유행어에 불과하다며, 창업가들은 그저 "돈을 전달하는 버튼"을 원할 뿐이라고 일축합니다.

"진실 기계"로서의 예측 시장
거래를 넘어서: 테네프는 예측 시장이 단지 거래 상품으로서가 아니라 **"대안적인 뉴스 소스"**로서의 가능성에 큰 기대를 하고 있습니다.

사례:
윔블던: 한 선수가 두 세트를 앞서고 있는 경기를 관람할 때, 예측 시장은 55:45의 확률을 보였습니다. 이는 점수만으로는 알 수 없는 부상 이력과 같은 근본적인 요인들을 정확하게 반영한 것입니다.

제이크 폴 vs. 마이크 타이슨: TV 해설진은 시청자 참여 유도를 위해 경기가 접전이라고 말했지만, 예측 시장은 제이크 폴의 승리 확률을 92%로 보여주었습니다.

가치: 예측 시장은 특정 질문에 대한 가장 가능성 있는 답을 하나의 집계된 숫자로 제공함으로써, 참여 유도에 초점을 맞춘 전통적인 뉴스의 서사를 꿰뚫어 볼 수 있게 합니다.

https://youtu.be/_F8SfqaYeq4

OpenAI Opensource 공개가 무엇을 의미하는가?

혁신적인 배포 방식:
다른 회사들이 모델 가중치(weights)만 공개하는 것과 달리, OpenAI는 최적화된 추론 스택을 위한 커스텀 커널(custom kernels)까지 함께 배포할 것이라고 밝혔다. 이는 모든 사용자가 출시 첫날부터 고도로 최적화된 추론 성능을 경험할 수 있게 함을 의미한다.

추론(Inference) 시장의 변화:
이러한 OpenAI의 움직임은 Fireworks, Together AI와 같은 추론 서비스 제공업체들에게 새로운 도전 과제를 안겨준다. 지금까지 이들은 자체적인 저수준 최적화 기술로 경쟁 우위를 점했지만, OpenAI가 최적화 기술의 상당 부분을 오픈소스화하면서 차별화가 어려워질 수 있다.

인프라의 중요성:
궁극적으로 추론 시장의 경쟁은 모델 최적화 같은 소프트웨어 레이어보다는 물리적인 인프라(네트워킹, 데이터센터 운영)에서 결정될 것 -> 결국 데이터센터부터 추론까지를 통합한 곳들이 이긴다.

소프트웨어 최적화는 점차 상품화(commoditized)되지만, 물리적 인프라는 쉽게 복제할 수 없다. 단일 노드 최적화를 넘어, 수백 개의 GPU를 오케스트레이션하는 대규모 시스템 소프트웨어 기술이 핵심 경쟁력

Jevons Paradox와 가격 인하 효과:
고성능 모델이 오픈소스로 풀리고 추론 비용이 극적으로 낮아지면, 억제되었던 수요가 폭발적으로 증가하는 'Jevons Paradox' 현상이 나타날 것이다.

과거 OpenAI는 경쟁자가 없었기 때문에 추론 모델에 높은 마진을 붙여 비싸게 팔았지만, DeepSeek 등 경쟁 모델의 등장과 이번 오픈소스 모델 출시로 인해 API 가격 경쟁이 치열해지며 시장 전체의 마진이 하락할 것이다.

네오클라우드(Neoclouds)의 진화와 생존 전략

현재 수백 개의 네오클라우드가 난립하고 있지만, 대부분은 생존하지 못할 것이다. 이들 사이에는 활용률, 배포 시간, 안정성, 소프트웨어 지원 등에서 큰 격차가 존재한다.

네오클라우드의 4가지 운명:
1. 파산: 낮은 활용률과 부채 압박으로 현금 흐름이 악화되어 파산한다.
2. 부동산 수익률 사업으로 전락: 벤처캐피탈이 기대하는 높은 수익률 대신, 상업용 부동산 투자 수준의 낮은 수익률에 만족하게 된다.
3. 소프트웨어 레이어로의 진화: 단순 GPU 임대 사업을 넘어, Fireworks나 Together처럼 추론 API와 같은 고부가가치 소프트웨어 서비스를 제공한다. (CoreWeave의 Fireworks 인수 시도)
4. 초거대 규모로의 확장: Crusoe처럼 기가와트급 데이터센터를 건설하는 등, 다른 기업이 따라올 수 없는 압도적인 규모의 경제를 구축한다.

기존 클라우드와의 경쟁: Amazon, Google 등 기존 클라우드 업체들은 GPU 컴퓨팅에 대해 과도한 마진을 부과하고 있지만, AI 워크로드에 특화된 소프트웨어를 제공하는 데는 실패했다. 이 틈새가 바로 네오클라우드가 공략할 기회이다.

Nvidia의 3가지 강점 (삼두룡 비유):
하드웨어 엔지니어링: GPU 설계 및 제조에서 압도적인 기술력을 보유하고 있다.
네트워킹: 고성능 네트워킹 기술(NVLink, InfiniBand)을 통해 대규모 클러스터 성능을 극대화한다.
소프트웨어 생태계: 20년 이상 축적된 CUDA 생태계는 다른 경쟁자들이 넘을 수 없는 강력한 해자(moat)이다.

경쟁사들의 어려움:
하이퍼스케일러 (Google, Amazon): Nvidia와 유사한 아키텍처를 따라가며 마진 게임을 할 수 있지만, 공급망 문제(Amazon Tranium 사례) 등 실행의 어려움을 겪는다.

AI 칩 스타트업: 독창적인 아키텍처로 승부를 걸어야 하지만, 특정 워크로드에 과도하게 최적화할 경우 모델 아키텍처가 변하면 무용지물이 될 위험이 크다. (Cerebras, Groq 등 1세대 AI 칩 회사의 실패 사례)

하드웨어-소프트웨어 공동 설계(Co-design)의 중요성: 모델 아키텍처의 변화를 예측하고 하드웨어와 소프트웨어를 함께 발전시켜야 하는데, 이는 Meta나 Google처럼 실제 모델을 개발하는 회사들만 가능하다.

결론: Nvidia에 도전하는 것은 극도로 어렵다. 경쟁자들은 기술, 공급망, 생태계 등 모든 면에서 Nvidia의 혁신 속도를 따라잡아야 한다. 현재로서는 AMD나 하이퍼스케일러의 자체 칩이 그나마 현실적인 2순위 선택지가 될 가능성이 높다.

데이터센터 건설의 병목 현상: 문제는 하나가 아니다

다중 병목 현상: AI 데이터센터 건설의 병목은 GPU 부족 문제에서 시작해, 변압기, 발전소, 데이터센터 부지, 노동력(특히 전기 기술자) 등 복합적인 문제로 확산되고 있다.

창의적인 해결책:
Meta는 건물 건설 시간을 단축하기 위해 임시 텐트 구조물을 사용한다.
X.AI(Elon Musk)는 해외의 기존 발전소를 통째로 옮겨오는 등 파격적인 방법을 시도한다.

업체들은 필요한 노동력을 확보하기 위해 지역의 모든 계약자를 독점하거나, 심지어 마약을 복용하며 작업 속도를 높이는 노동자들까지 동원되는 등 기상천외한 일들이 벌어지고 있다.

결론: 데이터센터 인프라 구축은 사이클이 길고 변수가 많아 매우 어려운 문제다. 전통적인 방식으로는 경쟁에서 뒤처질 수밖에 없으며, 각 병목 현상을 창의적으로 해결하는 조직만이 성공할 수 있다.

포커와 기업가 정신:
Dylan은 원래 코딩 AI 스타트업 Cognition에 대해 회의적이었지만, 한 행사에서 CEO인 Scott Wu가 포커 테이블에서 쟁쟁한 거물들을 압도하는 모습을 보고 생각을 바꿨다고 밝혔다.
그는 이를 "사자의 몫을 빼앗아 올 수 있는 사람"이라는 '바이브(Vibes)'로 해석했으며, 이는 데이터 분석을 넘어선 직관적인 판단의 중요성을 보여주는 재미있는 일화이다.

이 이야기는 결국 치열한 경쟁 시장에서 살아남기 위해서는 분석 능력뿐만 아니라, 상황을 지배하는 대담함과 승부사적 기질이 중요하다는 것을 시사한다.

https://youtu.be/vGhlJqnECd0

미래는 RFT의 시대다.
과거 (RLHF): 인간이 일일이 '좋다/나쁘다'를 알려주는 방식. 챗봇처럼 범용적인 모델을 만드는 데는 효과적이었지만, 기업마다 다른 수천 가지의 복잡한 업무에 적용하기엔 너무 느리고 비싸다. (확장성 ↓)
미래 (RFT): 자동화된 환경에서 AI가 스스로 배우는 방식. 인간의 개입이 최소화되므로, 기업별 맞춤형 AI 에이전트를 대량으로 만드는 데 훨씬 효율적이다. (확장성 ↑)

RFT의 핵심 과제: '환경'과 '보상 함수' 만들기
RFT를 하려면 AI가 뛰어놀 수 있는 **가상 놀이터(환경)**와, 잘했는지 못했는지를 알려주는 **점수판(보상 함수)**이 필요하다.
이 '놀이터'와 '점수판'은 각 기업의 고유한 업무 프로세스(영업 CRM, 개발자 코드 리뷰, 병원 응급실 시스템 등)를 정확하게 반영해야 한다. 즉, 완벽한 '맞춤 제작'이 필요하다.

1세대 스타트업의 접근 방식: '수작업' 컨설팅
이 스타트업들은 OpenAI 같은 대기업으로부터 "우리 영업팀을 위한 놀이터와 점수판을 만들어줘"라는 의뢰를 받는다.

그러면 이 스타트업의 최상급 엔지니어들이 투입되어, 고객사의 업무를 몇 달간 분석하고, 손으로 일일이 코딩해서 맞춤형 '환경'과 '보상 함수'를 만들어준다.

이들은 스스로를 "데이터 라벨링계의 Scale AI처럼, 우리는 환경 생성계의 Scale AI가 되겠다"고 주장한다.

'노력'의 차이를 간과했다.

Scale AI (데이터 라벨링)의 성공 공식:
높은 전문성, 낮은 노력

'자율주행 데이터에서 자동차만 골라내기' 같은 작업은 규칙이 명확하고 단순 반복적이다. 한번 시스템을 구축하면, 많은 인력을 고용해서 작업을 분담시키고 생산량을 기하급수적으로 늘릴 수 있다. 즉, 규모의 경제(Scale up)가 가능하다.

1세대 RFT 스타트업의 실패 공식:
높은 전문성, 높은 노력

'A회사의 복잡한 영업 프로세스를 시뮬레이션으로 만들기' 같은 작업은 규칙이 복잡하고 매번 다르며, 창의적인 문제 해결이 필요한 고도의 엔지니어링이다. 고객사 B를 위해서는 완전히 다른 분석과 개발을 처음부터 다시 해야 한다.

이는 최상급 엔지니어의 '시간'을 파는 것과 같다. 고객이 10배 늘어나면, 최상급 엔지니어도 10배로 뽑아야 한다. 이건 기술 회사가 아니라, 맥킨지나 액센츄어 같은 '고급 인력 파견 컨설팅 회사' 모델이다. 이런 회사는 폭발적인 성장이 불가능하다.

진정한 기회: '서비스'를 '제품'으로 바꾸는 '자동화'

고객이 "우리 영업팀은 이런 방식으로 일해요"라고 자연어로 설명하거나 데이터를 제공하면, AI가 알아서 그에 맞는 '환경'과 '보상 함수' 코드를 자동으로 생성해주는 기술을 가진 회사

'노동 집약적 서비스'를 '자동화된 기술 제품'으로 전환

"환경을 직접 만들어서 우리만의 특화 모델을 훈련시키는 게 낫지, 그걸 왜 연구소에 팔아요?"


핵심 경쟁력: 이들에게 '환경'은 단순히 훈련 도구가 아니라, 자사 제품의 핵심 경쟁력이자 독점적인 데이터 공급원입니다.

Harvey가 실제 계약 협상 데이터를 시뮬레이션한 '환경'을 가지고 있다면, 그 환경에서 학습한 에이전트는 다른 어떤 범용 모델도 따라올 수 없는 법률 협상 능력을 갖게 됩니다.

기술적 해자(Moat): 이 '환경'은 외부 판매용이 아니라, 우리 회사 에이전트의 성능을 끊임없이 개선하기 위한 **내부의 '비밀 훈련장'**입니다. 이 훈련장을 외부에 파는 것은 우리 회사의 핵심 기술을 경쟁사에게 넘겨주는 것과 같습니다.

비즈니스 모델: 특정 산업(Vertical)에 깊이 파고들어, 독점적인 환경에서 훈련시킨 초격차 성능의 'AI 에이전트 제품'을 판매하여 수익을 창출합니다.

소매는 역사적으로 ‘기술 파동’이 올 때마다 완전히 재편되었다. 제조→철도→현금등록기→자동차→마이크로프로세서/공급망→웹→모바일의 8번이 그랬고, 이제 AI 파동이 같은 급의 변화를 다시 일으킬 것이다.

AI의 “초능력”은 정보 해석·문제 해결(컨설팅) 이다. 사용자는 ‘상품명’이 아니라 ‘문제’를 들고 들어온다(“변기가 샌다”, “페인트 톤이 이상”).

AI는 질문 이해·진단·조합형 답변에 강점. SKU 폭이나 배송속도보다 통합 상담/설계 경험이 차별점이 된다.

따라서 전문가 상담이 필수인 구매 여정(예: 집수리, 건강/영양, 여행, 패션 코디 등)에서 Amazon 급의 차세대 거인이 나올 수 있다.

거래는 채팅 인터페이스 안에서 끝까지 일어나는 방향으로 이동할 것이며, 이를 위해 MCP(Model Context Protocol) 서버가 표준 인터페이스(“AI의 USB-C 포트”) 역할을 한다.

예측 배송/로밍 스토어/가정 내 컴퓨터비전 기반 자동 보충 같은 모델이 보편화되며, 사용자는 ‘쇼핑’보다 ‘필요 시 자동 수령’으로 이동한다. (예: Amazon의 ‘anticipatory shipping’ 특허는 선제적 출고의 전조)

https://www.sequoiacap.com/article/ai-retail-opportunity/

큰 산이 창업가를 무너뜨리는 게 아니다. 작은 산에 갇히는 게 그렇다. 그리고 너무 많은 투자자들이 눈앞에 보이는 첫 언덕으로 당신을 밀어 넣는다.

이것이 자본의 상품화와 린 스타트업 철학의 위험이다. 투자 전략으로서는 말이 될 수 있지만, 당신의 회사를 처음부터 망칠 수도 있다. 투자자에게는 그저 수표 한 장이지만, 당신에게는 수년의 시간이 된다.

문제는 투자자의 돈을 자신의 확신 대신 쓰기 너무 쉽다는 것이다. 불행으로 가는 첫걸음이다.

작은 성공이 벤처 투자 밸류에이션과 만났을 때 무슨 일이 벌어지는지 알게 되지 않기를 바란다. ARR 100만 달러에 도달했지만 매출 성장세가 멈춘다. 사용자 확보 속도도 느려진다. 죽은 건 아니지만, 이미 물 위에 떠 있는 시체가 된 것 같은 서서히 스며드는 두려움이 있다.

그게 바로 로컬 맥스다. 그 목표를 위해 회사를 설계했다면 벗어나기 어렵다. 투자자가 아이디어 실행을 위해 돈을 줬고, 당신은 실행했고, 이제 갇혀버린 것이다.

너무 많은 일을 감당해야 하는 ‘좋은 고통’은 어느새 하기 싫어지는 ‘나쁜 고통’으로 바뀐다. 그리고 진실을 알게 된다.

스타트업은 돈이 떨어져서 죽지 않는다. 창업가가 에너지가 떨어져서 죽는다. 야망이 사라질 때, 잘못된 목표에 매달리다 굶어 죽는 것이다.

그래서 나는 South Park Commons에서 창업가들이 더 크게 꿈꾸도록 돕는 일에 열정을 쏟는다. 더 큰 스윙을 한 것을 후회하는 사람은 없다. 늘 잘못된 아이디어라는 불안을 안고 수년을 허비한 것을 후회할 뿐이다.

우리는 Founder Fellowship을 통해 그런 운명을 피하도록 돕는다. 자본을 아이디어와 분리해, 올바른 아이디어를 선택할 수 있게 한다. 더 큰 산을 오르라.

당신의 글로벌 맥스를 찾아라.

- 실력(Skill): 안정적인 환경에서 '의식적인 연습(deliberate practice)'을 통해 향상시킬 수 있는 지식과 능력. 불확실성이 높은 투자 같은 분야에서는 '건전한 프로세스(process)'를 갖는 것이 실력이다.
- 운(Luck): 개인의 통제 밖에 있으며 결과에 영향을 미치는 우연한 사건.

- 운-실력 스펙트럼 (Luck-Skill Continuum)
- 모든 활동은 한쪽 끝의 '순수한 운'(복권)과 다른 쪽 끝의 '순수한 실력'(달리기 경주) 사이의 스펙트럼 위에 놓을 수 있다. 비즈니스, 스포츠, 투자의 대부분 활동은 그 중간 어딘가에 위치한다.
- 배울 점: 어떤 활동을 분석하기 전에, 그것이 이 스펙트럼 어디에 위치하는지 파악하는 것이 가장 중요하다. 활동의 위치에 따라 전략, 평가, 예측 방법이 달라져야 한다.
- 실력 중심 활동: 단기 결과를 신뢰하고, 의식적인 연습에 집중하며, 결과로부터 직접 배울 수 있다. 예측이 가능하다.
- 운 중심 활동: 단기 결과를 무시하고, 건전한 프로세스를 구축하는 데 집중해야 한다. 예측은 매우 어렵고, 성과를 평가하려면 훨씬 더 큰 표본이 필요하다.

- 실력의 역설 (Paradox of Skill)
- 특정 분야의 평균 실력 수준이 높아질수록 참가자 간의 실력 차이는 줄어든다. 결과적으로 운이 승패를 결정하는 더 중요한 요소가 된다. 절대적 실력은 향상되지만, 상대적 실력을 구별하기는 더 어려워진다.
- 배울 점: 시장을 이기기 어려운 이유는 투자자들이 무능해서가 아니라, 너무나 많은 고도로 숙련된 투자자들이 경쟁하고 있기 때문이다. 이로 인해 단기적 결과는 운에 크게 좌우되며, 건전한 장기 프로세스와 안전 마진의 필요성이 더욱 강조된다.

- 평균으로의 회귀 (Reversion to the Mean)
- 극단적인 결과는 비정상적인 실력과 운의 조합으로 나타난다. 비범한 성과는 높은 실력에 좋은 운이 더해진 결과일 가능성이 높다. 운은 지속되지 않기 때문에, 다음 결과는 평균에 더 가까워질 가능성이 높다. 이는 인과관계가 아닌 통계적 경향이다.
- 배울 점: 최근 뛰어난 성과를 낸 펀드를 추격 매수하는 것은 평균으로의 회귀 법칙 때문에 손실을 볼 가능성이 높은 전략이다. 극단적인 성과를 보인 주식이나 산업은 앞으로 평균적인 성과를 보일 가능성이 높다고 가정하고 의사결정을 내려야 한다.

창업가와 투자자를 위한 실질적인 교훈

- 프로세스에 집중하라 (운의 영향이 큰 분야에서)
- 운이 크게 작용하는 분야에서는 좋은 프로세스가 나쁜 결과를 낳을 수도 있고, 나쁜 프로세스가 좋은 결과를 낳을 수도 있다. 장기적으로 성공할 수 있는 유일한 방법은 단기 결과의 노이즈를 무시하고 건전한 프로세스를 개발하고 고수하는 것이다.
- 창업가: 초기 제품의 바이럴 히트는 뛰어난 전략이 아닌 좋은 운의 결과일 수 있다. 왜 성공했는지 분석하고 반복 가능한 프로세스를 구축하는 것이 핵심이다.
- 투자자: 단기 수익률은 실력의 지표가 아니다. 투자 매니저의 투자 '프로세스'가 논리적이고 일관성이 있는지, 분석적/행동적/조직적 우위를 제공하는지를 평가해야 한다.

- 언더독(Underdog)의 전략을 활용하라
- 기존 강자와 같은 조건(실력 게임)에서 경쟁하지 마라. 대신 새로운 시장, 비즈니스 모델, 기술 등 새로운 '전장'을 만들어 게임을 복잡하게 만들어라. 이는 운의 요소를 증가시켜 강자의 실력 기반 우위를 희석시킨다.

- 유용한 통계를 구별하고 사용하라
- 오도되지 않으려면 통계가 두 가지 기준을 충족하는지 평가해야 한다.
1. 지속성(Persistence): 시간이 지나도 안정적인가? (예: 야구 선수의 삼진율)
2. 예측력(Predictive Power): 달성하고자 하는 목표와 강한 상관관계가 있는가? (예: 출루율은 득점과 높은 상관관계를 가짐)
- 투자자: 단기 주당순이익(EPS) 성장률처럼 대중적이지만 덜 유용한 지표보다, 안정적인 총이익률이나 투하자본수익률(ROIC)처럼 지속성과 예측력이 높은 지표에 집중해야 한다.

- 인재 채용과 평가 방식을 재고하라
- 대기업의 '스타' 직원을 영입한다고 해서 같은 성과를 기대해서는 안 된다. 이전의 성공은 개인의 실력, 조직의 자원, 그리고 운의 조합이었다. 그들의 실력은 생각만큼 '이식 가능'하지 않을 수 있다. 후보자를 평가할 때 결과뿐만 아니라 의사결정 '프로세스'를 살펴봐야 한다.

- 벤처 캐피털과 초기 단계 투자의 특성을 이해하라
- 옵션으로서의 투자: 초기 단계 기업 투자는 '실물 옵션(real option)'으로 생각해야 한다. 변동성이 클수록 옵션의 가치는 증가한다.
- 멱법칙 분포: 벤처 캐피털의 수익률은 소수의 극단적인 성공 사례가 전체 포트폴리오를 견인하는 멱법칙(power-law) 분포를 따른다. 따라서 진정으로 거대한 잠재력을 가진 초기 기업의 경우, 초기 밸류에이션은 상대적으로 덜 중요하다.
- 선호적 연결(Preferential Attachment): 상위 벤처 캐피털이 지속적으로 좋은 성과를 내는 이유는 최고의 딜이 그들에게 몰리는 '선호적 연결' 현상 때문이다. 이는 성공이 성공을 낳는 자기 강화 루프를 만든다.

의사결정의 질을 높이는 10가지 구체적인 방법

1. 운-실력 스펙트럼에서 자신의 위치를 파악하라.
2. 표본 크기, 통계적 유의성과 실제적 중요성, 그리고 블랙스완의 위험을 항상 고려하라.
3. 항상 '귀무가설'(순전히 운에 의한 결과)을 고려하라.
4. 피드백과 보상 체계를 신중하게 설계하라 (결과가 아닌 프로세스를 보상).
5. '반사실적 사고'(만약 ~했다면 어땠을까?)를 통해 사후 확신 편향을 극복하라.
6. 상황에 맞는 의사결정 보조 도구를 개발하고 활용하라 (의식적 연습, 체크리스트, 프로세스).
7. 강자는 게임을 단순화하고, 약자는 복잡하게 만드는 전략적 상호작용 계획을 세워라.
8. 평균으로의 회귀를 예측에 적극적으로 활용하라.
9. 지속성과 예측력을 갖춘 유용한 통계를 개발하고 사용하라.
10. 자신의 한계를 인지하고 겸손함을 유지하라.

https://www.amazon.com/Success-Equation-Untangling-Business-Investing-ebook/dp/B00A07FR4W

뉴턴에 대한 기록

뉴턴의 한 직원은 1680년대에 그의 습관을 기록했다. 뉴턴은 거의 새벽 2시나 3시 전에 잠자리에 들지 않았고, 때로는 새벽 5시나 6시가 되어서야 잠자리에 들었다. 그럼에도 불구하고 아침이 되면 “몇 시간의 수면만으로도 마치 온전한 밤의 휴식을 취한 듯 상쾌해 보였다.”

낮 동안 뉴턴은 산책이나 다른 오락을 하는 모습이 전혀 보이지 않았으며, 그의 조수는 뉴턴이 웃는 것을 단 한 번만 들었다고 회상했다. 음식도 그에게는 사치였다. 뉴턴은 매우 간소하게 식사했으며 종종 식사 자체를 잊곤 했다. 만약 누군가가 식사가 준비되어 있었음에도 손도 대지 않았다고 상기시켜주면, 뉴턴은 “그랬나?”라고 대답하고는 무심코 몇 입 먹은 뒤 다시 연구에 몰두하곤 했다.

찰스 다윈 (Darwin’s daily routine)

오전 7시 – 기상 후 짧은 산책
오전 7시 45분 – 혼자 아침식사
오전 8시9시 30분 – 서재에서 연구 (그가 가장 집중이 잘 된다고 여긴 시간)
오전 9시 30분10시 30분 – 거실에서 편지 읽기, 가족 편지를 소리 내어 읽음
오전 10시 30분정오 – 다시 서재에서 연구, 이 시간대를 하루 연구의 끝으로 여김
정오 – 산책 (온실 방문 후 정원을 도는 산책, 건강 상태에 따라 횟수 달라짐, 주로 혼자 또는 개와 함께)
오후 12시 45분 – 가족과 점심 (하루 중 가장 큰 식사), 이후 신문과 편지 확인
오후 3시 – 침실 소파에서 휴식, 담배, 아내 엠마 다윈이 읽어주는 소설이나 가벼운 문학 작품 청취
오후 4시 – 다시 산책 (주로 정원, 때때로 더 멀리, 때로는 다른 사람과 함께)
오후 4시 30분5시 30분 – 서재에서 하루 일과 정리
오후 6시 – 다시 침실에서 엠마 다윈이 읽어주는 책을 들으며 휴식
오후 7시 30분 – 가벼운 티타임, 가족은 저녁 식사. 말년에 식사 자리에 오래 앉아 있지 않았고, 여자들과 함께 거실로 들어감. 이후 엠마와 백개먼 게임 2판, 피아노 연주, 독서 등.
오후 10시 – 거실을 떠나 보통 10시 30분 전에 취침했지만, 잠은 좋지 않았음.

벤자민 프랭클린 (Benjamin Franklin’s schedule)

아침의 질문: 오늘 나는 어떤 선을 행할 것인가?

5시 – 기상, 세면, 신(‘Powerful Goodness’)에게 기도, 하루 계획 수립, 현재 연구 진행, 아침 식사
8시11시 – 일
12시 – 독서 또는 회계 확인, 점심
2시-5시 – 일
6시-9시 – 정리, 저녁, 음악, 오락 또는 대화, 하루 성찰

저녁의 질문: 오늘 나는 어떤 선을 행했는가?

밤 10시새벽 4시 – 수면

1. 남들이 관심없는데 나는 너무 재밌고 잘할 수 있는 문제를 푸는 사람이 있다면 뭐하고 있는지 자세히 알아볼 것.

2. 그게 되겠어라는 생각이 들거나, 주변에서 그런 말을 들으면 될 수 있다고 생각하고 한번 더 생각해볼 것.

—

토비 뤼트케가 말하는, 안주하는 것이 진정한 리스크인 이유:
"사실 높은 목표를 세우지 않는 것이 더 위험합니다. 기존의 성공 사례(best practices)를 따르는 것은 당장은 안전하게 느껴지지만, 시간이 흐르고 나면 그것이 바로 리스크가 됩니다."

"모범 사례는 위험을 감수하지 않고 다른 사람들이 하는 것을 따라 하라는 의미일 뿐"이며, 이는 결국 '평균(average)'으로 회귀하게 만듭니다. 진정한 혁신은 다르게 행동하는 것에서 나옵니다.

대부분의 사람들은 변화에 대한 책임을 회피합니다.
반면, 뛰어난 성과를 내는 사람들은 기꺼이 그 책임을 찾아 나섭니다.

과거 모바일 앱을 만들 수 있는 젊고 똑똑한 엔지니어들이 유저를 모으고 돈을 벌었다면 이 시대에는 AI Native Engineer들이 회사가 일하는 방식을 바꾸면서 돈을 번다.

https://x.com/dhaber/status/1957457505283428649

맥락이 왕이다

이번 AI-네이티브 스타트업 물결에서 가장 흥미로운 변화 중 하나는 전형적인 창업자 프로필의 역전이다. 과거에는 특히 버티컬 SaaS에서 많은 회사들이 특정 분야 전문가에 의해 설립되었고, 이들은 자신이 직접 경험한 문제를 해결하기 위해 기술 팀을 고용해 소프트웨어를 만들었다. 즉, 도메인 지식이 출발점이었고, 기술 역량은 나중에 덧붙여졌다.

지금 우리가 보는 것은 그 반대다. AI-네이티브 회사들은 대체로 기술 창업자들이 이끌고 있으며, 이들은 대규모 언어 모델을 다루는 방법을 깊이 이해하고 본능적으로 그 가능성을 파악하는 사람들이다. 그들은 자신이 뛰어드는 산업의 내부자가 아니라, 도구 세트의 전문가다. 그리고 맥락(Context)에서 시작하는 대신, 가능한 한 빨리 그것을 채용한다. 지금까지 우리가 본 거의 모든 AI-네이티브 버티컬 제품이 이런 방식으로 만들어지고 있다.

이 역전은 중요하다. 이는 이 회사들이 어떻게 차별화를 구축하고 방어력을 어디서 찾는지에 영향을 미치기 때문이다. AI로 빌드하는 방법을 이해하는 창업자들은 진정한 우위를 가진다. 이 모델들은 강력하고 범용적인 도구이며, 프롬프트 작성, 파인튜닝, 오케스트레이션을 아는 것은 특정 워크플로우에서 인간 노동보다 10배에서 1000배 더 효율적인 제품 기능을 열어준다. 이는 사용자 경험에서 마법 같은 효과를 만든다. 팀이 빠르게 움직이고, 새로운 인터페이스를 구축하며, 완전히 새로운 제품 카테고리를 창출하게 해준다. 이것이 차별화다.

하지만 차별화가 곧 방어력을 의미하지는 않는다. 제품이 마법처럼 느껴진다고 해서 복제하기 어렵거나 대체하기 힘든 것은 아니다. 해자는 근본적으로 변하지 않았다. 방어력은 여전히 워크플로우 전체를 소유하고, 고객 시스템에 깊이 통합되며, 레코드 시스템이 되거나, 시간이 지나며 신뢰를 얻는 것에서 나온다. 이것들은 맥락 특화적 이점이다. 단순히 AI가 할 수 있는 것을 아는 데서 오지 않고, 왜 그것이 특정 도메인에서 중요한지 아는 데서 비롯된다. 어떤 에지 케이스가 신뢰를 깨는지, 어느 정도의 정확성이 허용되는지, 데이터가 레거시 시스템을 통해 어떻게 흐르는지. 이런 판단은 코드처럼 자동화할 수 없다. 이는 도메인마다 크게 다르고, 경험을 통해서만 얻을 수 있으며, 훌륭한 제품을 대체 불가능한 것으로 만드는 핵심이다.

따라서 맥락은 여전히 중요하며, 이를 회사와 제품 개발 주기에 조기에 통합하는 것이 필수적이다. AI는 기술적으로 가능한 영역을 극적으로 확장하지만, 실제로 유용한 것이 무엇인지 말해주지는 않는다. 모델 역량을 제품 가치로 번역하는 방법을 파악하려면 여전히 깊은 도메인 지식이 필요하다. 변화의 속도가 가속화됨에 따라 이 번역 레이어는 점점 더 시간에 민감해진다. 창업자들은 이제 모델 출시뿐 아니라, 새로운 사용 사례나 워크플로우가 갑자기 자동화 가능해지는 시점과 같은 다운스트림 함의도 이해해야 한다. 이러한 변화를 일찍 포착하면 새로운 제품 표면, 새로운 진입 지점, 고객에게 새로운 가치를 제공하면서 성장을 촉진한다. 반대로, 몇 개월만 늦어도 비용이 크다.

우리는 이것이 실제로 어떻게 구현되는지 포트폴리오 전반에서 보고 있다. Tennr와 Eve 같은 회사들은 깊은 산업 뿌리에서 시작하지 않았다. 그들의 창업자는 기술적이고, AI-네이티브이며, 빠르게 움직였다. 그러나 그들은 곧 실제 현장에서 일한 경험이 있는 사람들을 영입해 제품 정의를 도왔다. 이 맥락 인재들은 제품을 직접 사용하며, 그것이 특정 분야의 복잡하고 맥락이 많은 워크플로우에서도 실제로 작동하도록 보장한다.

AI는 제품 차별화를 위한 놀라운 엔진이다. 그러나 그것은 해자가 아니다. 우리는 지속 가능한 기업은 맥락을 깊이 통합하고, 기술적 유창함과 도메인 전문성을 결합해 고객이 없어서는 안 될 제품을 만드는 기업이라고 믿는다.

https://youtu.be/xWRPXY8vLY4

엔비디아의 성장과 AI 컴퓨팅의 미래

수요는 계속 폭발 중: OpenAI/앤스로픽 같은 AI 연구소, 메타/구글 같은 광고 기업, 그리고 수많은 스타트업들의 수요가 계속 증가하고 있습니다.
'가치 포착 문제(Value Capture Problem)': AI가 창출하는 경제적 가치는 이미 투입되는 비용을 넘어섰지만, 정작 모델 개발사(OpenAI 등)는 그 가치의 10%도 제대로 포착하지 못하고 있습니다. AI 서비스의 가격이 저렴해지면서 가치 포착은 더욱 어려워지고 있습니다.
자본은 계속 유입될 것: 그럼에도 불구하고 하이퍼스케일러, 인프라 펀드, 국부 펀드 등 막대한 자본이 AI 인프라에 계속 투입될 것이므로 단기적인 성장은 확실합니다.

엔비디아의 위협: 커스텀 실리콘과 스타트업

가장 큰 위협은 '커스텀 실리콘': 구글(TPU), 아마존(Trainium), 메타가 자체 제작 칩의 주문량을 대폭 늘리고 있습니다. AI 시장이 소수의 거대 기업에 집중될수록 커스텀 실리콘이 유리해지고, 분산될수록 엔비디아가 유리합니다.

구글은 TPU를 외부에 판매해야 한다: 딜런은 구글이 TPU를 외부에 판매한다면 구글 본사보다 더 높은 기업 가치를 인정받을 수 있다고 주장합니다. 다만 이를 위해서는 엄청난 조직 문화 개편이 필요합니다.
실리콘 스타트업의 딜레마: 스타트업들은 현재 유행하는 모델(예: 트랜스포머)에 최적화된 칩을 설계하지만, 칩이 출시될 즈음에는 이미 모델 아키텍처가 변해있어 경쟁력을 잃는 '캐치-22' 상황에 빠지기 쉽습니다. AI 모델은 엔비디아 GPU에 맞춰서 진화하기 때문입니다.

데이터센터의 병목: 전력과 냉각

미국의 진짜 병목은 '전력': 현재 미국 AI 인프라 확장의 가장 큰 제약은 칩 부족이 아니라 데이터센터를 지을 부지와 전력 확보입니다. 전력망 연결, 변전소 건설, 전기 기술자 부족 등이 심각한 문제입니다.

이 때문에 하이퍼스케일러들은 지속가능성 약속을 뒤로하고 전력 확보에 사활을 걸고 있으며, 심지어 암호화폐 채굴 회사의 지분을 인수(전력 부지 확보 목적)하기도 합니다.

데이터센터 비용 구조: 전체 비용의 약 80%는 GPU, 네트워킹 등 자본 비용이며, 전력, 토지, 냉각 등은 20%에 불과합니다. 따라서 데이터센터를 3개월이라도 빨리 가동할 수 있다면, 20%에 해당하는 비용을 더 지불하더라도 이득입니다.

주요 빅테크 기업들에 대한 조언
샘 알트먼 (OpenAI): 당장 사용자가 신용카드를 입력하고 에이전트를 통해 쇼핑, 예약 등을 처리하게 한 후, 거래 수수료를 받는 모델을 출시해야 한다.

젠슨 황 (Nvidia): 1,000억 달러가 넘는 막대한 현금으로 자사주 매입 같은 소극적 행동 대신, 데이터센터 인프라 생태계에 직접 투자하여 엔드투엔드 지배력을 강화해야 한다.

세르게이/순다르 (Google): TPU를 외부에 판매하고, 관련 소프트웨어(XLA)를 더 많이 오픈소스화해야 한다. 데이터센터 건설에 더 공격적으로 투자해 컴퓨팅 리더십을 되찾아야 한다.

마크 저커버그 (Meta): 모델과 인프라에 대한 긴급성은 잘 이해하고 있다. 하지만 자사의 서비스(인스타그램, 페이스북 등) 내에만 AI를 가두지 말고, 독립적인 AI 제품(ChatGPT 경쟁 제품 등)을 더 많이 출시해야 한다.

팀 쿡 (Apple): 컴퓨팅의 인터페이스가 터치에서 AI로 넘어가고 있다는 사실을 직시해야 한다. 수십억 달러를 AI 인프라에 투자하지 않으면 플랫폼 전쟁에서 도태될 것이다.

사티아 나델라 (Microsoft): 한때 공격적이었으나 최근 주춤하고 있다. OpenAI에 대한 통제력을 잃고 있으며, 내부 모델 개발은 실패하고, 애저는 점유율을 잃고 있다. 무엇보다 Github Copilot 같은 제품이 모든 우위(IDE, 소스코드, 영업력, OpenAI 파트너십)를 가졌음에도 불구하고 시장을 선도하지 못하는 등 '제품 실행력'에 심각한 문제가 있다.

일론 머스크 (XAI/Tesla): 뛰어난 인재를 끌어들이지만, 때로는 성급한 결정이 해가 되기도 한다. 제품 자체에 더 집중할 필요가 있다.

- 핵심 원칙:
- 수익성 우선 (Profitability First): 성장이 아닌 수익을 최우선으로 합니다. 수익은 비즈니스의 산소와 같습니다.
- 커뮤니티에서 시작 (Start with Community): 제품을 만들기 전에, 내가 속하고 기여하고 싶은 커뮤니티를 먼저 찾습니다.
- 최소한으로 구축 (Build as Little as Possible): 꼭 필요한 기능만 만들고, 나머지는 자동화하거나 아웃소싱합니다.
- 첫 100명의 고객에게 판매 (Sell to Your First Hundred Customers): 한 명 한 명 직접 소통하며 판매하고, 이 과정을 통해 제품과 시장을 배웁니다.
- 자신을 드러내며 마케팅 (Market by Being You): 자신의 이야기와 여정을 공유하며 팬을 만듭니다.
- 의식적으로 성장 (Grow Yourself and Your Business Mindfully): 비즈니스에 잠식당하지 않고, 자신과 회사를 의식적으로 성장시킵니다.
- 살고 싶은 집을 짓기 (Build the House You Want to Live In): 자신만의 원칙으로 회사를 만들고, 가치관에 맞는 사람들을 채용합니다.
- 사례: 피터 애스큐(Peter Askew)
- 만료된 도메인 네임(VidaliaOnions.com)을 사들여, 양파 농장과 파트너십을 맺고 온라인으로 비달리아 양파를 판매하는 비즈니스를 구축했습니다. 그는 거대한 사업으로 키우기보다, 특정 고객 커뮤니티에 집중하고 수익성을 유지하며 즐겁게 사업을 운영합니다.

커뮤니티에서 시작하라 (Start with Community)

성공적인 비즈니스는 제품이 아닌 커뮤니티에서 출발한다고 강조합니다.

1. 사람 찾기: 이미 자신이 속해 있거나 열정을 가진 커뮤니티(온/오프라인)를 찾습니다.
2. 기여하기: 단순히 눈팅(lurking)만 하지 말고, 적극적으로 질문에 답하고, 정보를 공유하며 커뮤니티의 핵심 멤버가 됩니다. '1%의 창조자, 9%의 기여자, 90%의 소비자' 법칙을 기억해야 합니다.
3. 가르치기: 자신이 배운 것을 다른 사람들에게 가르칩니다. 이는 신뢰를 쌓고 자신의 전문성을 높이는 가장 좋은 방법입니다.
4. 문제 발견: 커뮤니티에 깊이 관여하다 보면, 멤버들이 겪는 반복적인 문제나 불편함을 발견하게 됩니다. 이것이 바로 비즈니스의 시작점입니다.
5. 사례: 솔 오웰(Sol Orwell)
- Reddit의 피트니스 커뮤니티(r/Fitness)에서 활동하며 신뢰를 쌓았습니다. 커뮤니티 멤버들이 영양 보충제에 대한 신뢰할 만한 정보가 부족하다는 문제를 발견하고, 이를 해결하기 위해 Examine.com이라는 정보 사이트를 만들어 성공적인 비즈니스로 키웠습니다.

최소한으로 구축하라 (Build as Little as Possible)

아이디어를 바로 거창한 제품으로 만들지 말라고 조언합니다.

1. 수동적이고 가치 있는 프로세스 (Manual Valuable Process, MVP): '최소 기능 제품(Minimum Viable Product)'을 만들기 전에, 먼저 한두 명의 고객을 위해 수동으로 문제를 해결해주는 프로세스를 만듭니다. 이 과정을 통해 고객이 정말로 원하는 것이 무엇인지, 돈을 지불할 의사가 있는지 검증합니다.
2. 프로세스를 제품화하기: 수동 프로세스가 성공적으로 검증되면, 그 단계를 하나씩 자동화하거나 소프트웨어로 만들어 제품으로 발전시킵니다.
3. 하나의 기능에 집중: 처음부터 모든 기능을 갖추려 하지 말고, 가장 핵심적인 문제 하나를 해결하는 데 집중합니다. 검로드의 초기 버전은 오직 '링크를 통해 디지털 파일을 판매하는' 기능 하나만 있었습니다.
4. 제약이 창의성을 낳는다: "주말 안에 만들 수 있는가?", "고객이 돈을 낼 것인가?"와 같은 제약을 스스로에게 부여함으로써 핵심에 집중하게 됩니다.

첫 100명의 고객에게 판매하라 (Sell to Your First Hundred Customers)

'화려한 론칭'의 환상을 버리고, 한 명씩 고객을 확보하는 것의 중요성을 강조합니다.

1. 판매는 배움의 과정: 판매는 단순히 물건을 파는 행위가 아니라, 잠재 고객과 대화하며 그들의 진짜 문제를 이해하고 제품을 개선하는 과정입니다.
2. 가족과 친구부터: 가장 가까운 사람들부터 시작해 솔직한 피드백을 받고, 그들을 첫 고객으로 만듭니다.
3. 커뮤니티로 확장: 그 다음, 2장에서 찾은 커뮤니티 멤버들에게 다가갑니다. 이미 신뢰 관계가 형성되어 있어 판매가 더 수월합니다.
4. 콜드 이메일과 직접 연락: 아는 사람들을 모두 소진했다면, 모르는 사람들에게도 직접 연락(콜드 이메일, 콜드콜 등)하는 노력이 필요합니다. 거절을 두려워하지 않아야 합니다.
5. 사례: 제이미 슈미트(Jaime Schmidt)
- '슈미츠 내추럴스'라는 천연 데오드란트 브랜드를 창업한 그녀는 파머스 마켓에서 직접 고객들을 만나 대화하며 제품을 판매하고 개선했습니다. 이렇게 쌓은 초기 고객들의 입소문이 사업 성공의 기반이 되었습니다.

자신을 드러내며 마케팅하라 (Market by Being You)

마케팅은 광고가 아니라, '팬'을 만드는 과정이라고 말합니다.

1. 사람들은 사람에게 관심이 있다: 사람들은 회사가 아닌, 그 회사를 만든 사람의 이야기에 끌립니다. 당신의 여정, 실패, 배움을 솔직하게 공유하세요.
2. 마케팅 퍼널: 잠재 고객은 '인지 → 관심 → 팬 → 고객'의 단계를 거칩니다. 각 단계에 맞는 소통이 필요합니다.
3. 콘텐츠의 3단계:
- 교육(Educate): 당신이 아는 유용한 정보를 공유하여 가치를 제공합니다.
- 영감(Inspire): 당신의 성장 스토리와 비전을 통해 사람들에게 영감을 줍니다.
- 재미(Entertain): 유머와 개성을 담아 콘텐츠를 재미있게 만듭니다.
4. 이메일 리스트 구축: 소셜 미디어는 '빌린 땅'이지만 이메일 리스트는 '내 땅'입니다. 팔로워들을 이메일 구독자로 전환하여 직접적인 소통 채널을 확보해야 합니다.
5. 광고는 마지막에: 유기적인 성장 기반을 다진 후에, 수익의 일부를 사용해 광고를 집행하는 것이 현명합니다. 처음부터 광고에 의존하는 것은 위험합니다.

의식적으로 성장하라 (Grow Yourself and Your Business Mindfully)

수익이 나기 시작한 후, 지속 가능한 성장을 위한 재무 및 정신 관리법을 다룹니다.

1. 없는 돈을 쓰지 마라: '수익 = 매출 - 비용'이라는 기본 공식을 항상 명심해야 합니다. 비용을 철저히 관리하는 것이 핵심입니다.
- 비용 절감 팁: 사무실 얻지 않기, 사람 대신 소프트웨어 고용하기, 아웃소싱 활용하기, 실리콘밸리로 이사하지 않기 등.
2. 수익성 있는 자신감 (Profitable Confidence): 수익이 나면 외부 투자에 의존하지 않고 자신만의 속도로 장기적인 결정을 내릴 수 있는 '자신감'이 생깁니다.
3. 공동 창업자와의 관계: 비즈니스는 돈보다 에너지 고갈로 실패하는 경우가 많습니다. 공동 창업자와의 갈등은 가장 큰 에너지 소모원입니다. 가치관, 목표, 기대치를 초기에 솔직하게 공유하고 끊임없이 소통해야 합니다.
4. 자신을 돌보기: 워라밸을 지키고, 비즈니스 외의 삶을 통해 에너지를 충전해야 장기적으로 비즈니스를 이끌 수 있습니다.

살고 싶은 집을 짓기 (Build the House You Want to Live In)

채용과 조직 문화에 대한 내용입니다.

1. 문화 먼저, 채용은 나중에: 사람을 뽑기 전에, 어떤 가치관과 원칙을 가진 회사를 만들고 싶은지 명확히 정의해야 합니다.
2. 가치관을 명확히 하고 공유하기: "일로써 평가받는다", "모두가 CEO다" 등 검로드가 가진 독특한 가치관을 공개적으로 공유합니다. 이는 회사에 맞는 최고의 인재를 끌어당기는 필터 역할을 합니다.
3. 원격 및 비동기 근무: 검로드는 회의 없이, 각자 편한 시간에 일하는 비동기(asynchronous) 원격 근무 문화를 통해 효율성과 자율성을 극대화합니다.
4. 투명성: 재무 정보, 연봉 테이블까지 투명하게 공개하여 신뢰를 구축하고 정보의 비대칭을 없앱니다.
5. 사례: 심플리 일롭트(Simply Eloped)
- 초기에 문화를 정의하지 않고 채용했다가 위기를 겪었습니다. 이후 '고객 중심', '야망', '연민' 등의 핵심 가치(CACAO)를 정립하고 이를 채용과 평가의 기준으로 삼아 조직 문화를 바로잡았습니다.

이제 어디로 갈 것인가? (Where Do We Go from Here?)

비즈니스가 안정된 후의 삶과 목적에 대해 이야기합니다.

1. 돈을 벌었으니 시간을 벌어라: 저자는 검로드가 안정된 후, 자신의 시간을 되찾아 글쓰기, 그림 그리기 등 창의적인 활동에 몰두했습니다.
2. 이키가이(Ikigai) 찾기: '사랑하는 일', '세상이 필요로 하는 일', '돈이 되는 일', '잘하는 일'의 교집합을 찾아 일과 삶의 목적을 통합합니다.
3. 더 많은 창조자와 창업가 만들기: 저자는 자신의 성공을 다른 사람들에게 확장하는 데서 새로운 의미를 찾았습니다. 흑인 창업가에게 투자하는 펀드를 만들고, 이 책을 통해 자신의 경험을 공유하는 것이 그 예입니다.
4. 선한 영향력: 비즈니스를 통해 환경 보호에 기여하는 등 더 넓은 사회적 문제에 관심을 가집니다.
5. 놓아주기 (Let Go): 언젠가는 비즈니스를 떠날 수도 있음을 인지하고, 다음 단계를 자유롭게 선택할 수 있는 삶을 지향합니다.

https://www.amazon.com/Minimalist-Entrepreneur-Great-Founders-More/dp/0593192397

서구의 오해와 ‘시장형 사회주의’

“한 사람이 경제를 전부 조종한다”는 오해: 현실의 중국 경제는 지방정부(시장) 단위로 고도로 분권화되어 있으며, 시장 경쟁은 매우 치열하다. 시민과 권위의 관계도 ‘맹목 복종’이 아니라, 안정·번영을 조건으로 한 ‘온정적 가부장주의’ 계약에 가깝다.

자본주의 vs 사회주의: 경제 운영·기업 경쟁·금전적 성취 측면은 지독히 자본주의적이지만, 국유 섹터·국유은행·공공 커뮤니티 활동 등 사회적 직조는 사회주의적 색채가 강하다.

‘시장(市長) 경제’: 중앙은 인사권으로 지방을 쥐되, 승진 토너먼트가 지방 단위의 GDP·산업화·수출·부동산 개발 경쟁을 촉발했다. 이후 환경 지표가 페널티로 들어오자 공기질이 단기간 개선된 사례처럼, 측정·인센티브 재설계가 결과를 바꿨다. 지금은 혁신·유니콘 수 등이 암묵 지표로 쓰였고, 앞으로 소비 기여도를 지표화해야 한다는 제안.

기업하기 좋은 점/리스크

장점: 속도·스케일·엔지니어 밀집·소비자 피드백 속도. (예: 샤오미→EV로 고속 전환, 대량 판매)

리스크: 개인·재산권 보호/파산·IP 집행 약함, ‘사나운 경쟁자’ 리스크, 과거에는 관계 비용. 실패 관용도는 미국보다 낮다.

혁신 철학: 0→1(미국) vs 1→N(중국)

미국은 기초연구·급진적 돌파에 강점, 중국은 해결지향·비용절감·대규모 확산과 산업 내 ‘AI 플러스’ 보급에 강점. 생산성은 ‘확산’에서 나온다는 관점. 기초연구·내재적 동기는 보완 중.

관치·사례: 앤트(마윈)·‘키 크면 바람 맞는다’

자본은 정치가 제어한다는 대원칙 하에, 금융안정·동일기능 동일규제로 앤트 상장 중단이 합리화되었다는 시각. 교훈은 정치와 거리 두고, 기부·협력·저자세—“너무 화려해지지 말라(가장 키 큰 나무가 바람을 맞는다)”

관세·칩스(CHIPS)·거래론

관세는 쌍방·세계에 악영향, 글로벌 중간재·제조 물가 앵커인 중국과 얽힌 모든 가치사슬에 비용 전가.

현실적 딜: 관세 인하(전면 철폐는 아님), 서비스·금융 개방, IP·데이터 규칙 투명화, 미국 기업의 중국 내 사업기회 확대. 정치 이슈(홍콩/대만)는 무역협상과 분리. 미국은 **타자 처벌보다 자국 경쟁력 강화(R&D·대학·이민)**가 장기적으로 유효.

대만·TSMC·전략적 인내

TSMC는 전 지구적 병목이라 어느 쪽에도 파괴적 충격. 중국 내부에서도 전쟁·인명 손실 선호하지 않음(한 자녀 세대의 병력 구조 등). 전략적 모호성·인내가 경제 상황상 합리적이며, 미·중 소통 채널 상시 가동이 핵심. 다만 통일은 강한 민족적 염원이므로 경제 논리만으로는 환원 불가

한 자녀 정책의 의도치 않은 효과

여성 교육·경력의 ‘황금기’, 혼인 시장에서 여성 협상력↑, 부모·조부모의 ‘여섯 지갑’이 자녀 주택을 뒷받침 → 가계 저축률↑·출산기피와 연결. 고령화 공포는 과장: 고령 사회가 오히려 기술·자동화 채택을 가속해 생산성에 중립~플러스가 될 수 있음.

부동산 디레버리징의 파급

“집은 투기가 아니라 거주” 기조로 디벨로퍼·토지금융·지방재정에 동시 충격. 가계 순자산이 부동산 편중이라 소비 위축. 역사적으로 부동산 의존 탈피는 3~10년 걸린다(정책 집행·균형 시기에 좌우)

중국을 보려면: 로컬리즘

베이징·상하이만 보지 말고 충칭·청두·신장 등 2·3선 도시에서 엔터테인먼트·패션·커피 체인·여가 중심의 MZ 소비 생태를 체감하라. 오늘의 청년은 공장 라인보다 재미·균형을 중시. 사회는 경쟁적이면서도 따뜻한 공동체성이 남아 있다.

https://www.youtube.com/watch?v=y3yAVZk3tyA

인생에 이런 일이 일어날까 싶은 일들이 일어난다. 아들은 희귀암에서 죽다가 겨우 살아나고 본인은 스키 사고로 18년간 잠을 못 자면서 커리어적으로는 보험사의 대표를 지낸다. 삶이 너무 고통스러워 자살을 준비하다가 본인의 고통을 치료할 방법을 찾고 거기에서 얻은 깨달음으로 미국 보험업을 바꿔나간다.

그가 걸어온 길에 대한 존경과 경외를 느끼고 더 나은 삶을 살기 위한 에너지와 지혜를 얻었다. 보험업에 대해서 배우려다가 너무 감동받았던 인터뷰. 한동안 여운이 가시지 않을 것 같다.

아들이 묻는다. "아빠, 우리 둘 다 왜 아직 여기 살아있는 걸까요?"

마크는 대답한다. "우리는 수조 분의 일의 확률을 뚫고 태어난, 복권에 당첨된 존재들이란다. 그러니 이 삶을 잘 활용해야지. 너의 역할이 무엇인지는 모르겠지만, 절대 망치면 안 된다. 나는 그저 너를 위한 스페어 부품일 뿐이니까."

신과의 거래

이야기는 한 아버지의 절박한 기도에서 시작된다. 2002년, 마크 베르톨리니의 16살 아들 에릭은 전 세계에 단 34명뿐인 희귀암으로 6개월 시한부 판정을 받는다. 아들의 삶을 위해 모든 것을 내던진 마크는 위험천만한 골수 이식을 감행하지만, 아들은 암세포 대신 끔찍한 합병증과 싸워야 했다. 피부와 내장이 녹아내리고, 매일 온몸의 피를 갈아야 하는 고통 속에서 의료진마저 희망을 놓아버린 순간.
마크는 병원 예배당으로 내려가 자신의 목에 걸린 스카풀라와 묵주를 벗어 제단에 올린다. 그리고 신과 거래를 시작한다.
"그를 대신해 저를(Me for him)."
"아들의 병과 고통을 모두 제게 주십시오. 저는 충분히 좋은 삶을 살았으니, 제발 아들을 살려주십시오."
기적이 일어났을까. 2003년 2월 18일, 죽음의 문턱에 있던 아들이 기적처럼 집으로 돌아온다. 그리고 정확히 1년 후인 2004년 2월 18일, 마크는 스키를 타다 나무를 들이받아 목이 부러지고, 혼수상태로 얼어붙은 강물에 빠진다.
신은 그의 기도를 들었던 것일까.

18년간의 고통, 터미네이터가 된 CEO

사고는 그에게서 많은 것을 앗아갔다. 척추뼈 다섯 개가 부서지고 신경이 끊어지는 사지 마비급 부상. 그는 기적적으로 살아남았지만, 그 후 18년간 하루에 단 한 시간만 자며 깨어있는 모든 순간을 레벨 7에서 10에 달하는 극심한 통증과 함께 보내야 했다.

고통은 그의 뇌를 바꾸어 놓았다. 감정과 공감을 담당하는 우뇌는 거의 기능을 멈췄다. 그는 마치 '비즈니스 터미네이터'처럼 변해갔다. 슬픔도, 기쁨도 느끼지 못한 채, 오직 논리와 분석을 관장하는 좌뇌만이 슈퍼컴퓨터처럼 작동했다. 이 시기, 그는 보험사 애트나(Aetna)의 CEO로서 하루에 100만 달러씩 적자를 내던 회사를 회생시키는 등 사업적으로는 엄청난 성공을 거둔다. 하지만 그의 내면은 메말라가고 있었다.

한 친구가 그에게 해골 모양의 '메멘토 모리(Memento Mori)' 반지를 선물하며 말했다. "죽음을 기억하라. 매일 이 반지를 보며 묻게. 나는 올바른 사람들과 올바른 일을 하며 시간을 보내고 있는가? 만약 그렇지 않다면, 도망치게나."

치유의 여정, 동양에서 길을 찾다

18년의 고통 끝에 그는 스위스에서의 조력 자살을 결심한다. 하지만 마지막 진단에서 의사는 뜻밖의 말을 건넨다. "당신의 고통은 치료 불가능한 것이 아닙니다. 뇌가 통증에 중독되어 생긴 '신경가소성 통증'입니다. 이건 고칠 수 있습니다."

그는 인지행동치료, 경두개 자기자극술(TMS) 등 새로운 치료를 받으며 마침내 18년간의 지옥에서 벗어난다. 고통이 사라지자, 닫혔던 감정의 문이 열렸다. 처음 그를 덮친 감정은 '분노'였다. 자신의 뇌에 배신당했다는 생각 때문이었다. 이내 깊은 '후회'가 밀려왔다. 공감 능력을 잃은 채 사람들에게 상처를 주었던 과거의 자신을 마주해야 했다. 그는 강아지 광고만 봐도 눈물을 흘리는 사람이 되었다.

이 시기, 그는 서양 의학의 한계를 넘어 요가와 명상, 그리고 바가바드 기타와 같은 동양 철학에서 깊은 위안과 지혜를 얻는다. 그는 모든 존재가 하나로 연결되어 있다는 '소함(So Hum)'의 가르침을 깨닫고, 이를 자신의 삶과 리더십에 녹여내기 시작한다.

깨달음의 실천, "마진이 없으면, 미션도 없다"

CEO로 복귀한 애트나에서 그는 자신의 깨달음을 실천에 옮긴다. 직원들을 위한 요가 프로그램을 도입한 그는, 직원들의 진짜 스트레스 원인이 낮은 임금과 과도한 의료비 부담이라는 것을 알게 된다.

그는 이사회 승인도 없이, 회사의 최저 임금을 대폭 인상하고 저소득층 직원의 의료비 전액을 지원하는 파격적인 정책을 발표한다. 재무팀은 회사가 망할 것이라며 반대했지만, 결과는 놀라웠다. 직원들의 사기는 하늘을 찔렀고, 이는 고객 만족도 상승으로 이어졌다. 회사의 주가는 2배 이상 급등했고, 2,000명의 직원이 백만장자가 되었다.

그는 수녀님이자 병원장이었던 이사회 멤버의 가르침을 떠올렸다. "마진이 없으면, 미션도 없습니다(No Margin, no mission)." 선한 사명을 지속하기 위해서는 반드시 수익을 내야 한다는 것. 그는 직원에게 먼저 투자하는 것이 결국 가장 큰 수익으로 돌아온다는 것을 증명해 냈다.

끝나지 않은 여정, 아들을 위한 '스페어 부품'

아들은 기적적으로 살아남아 이론물리학자가 되었다. 어느 날, 오토바이를 함께 타던 부자는 바에 앉아 대화를 나눈다.
아들이 묻는다. "아빠, 우리 둘 다 왜 아직 여기 살아있는 걸까요?"
마크는 대답한다. "우리는 수조 분의 일의 확률을 뚫고 태어난, 복권에 당첨된 존재들이란다. 그러니 이 삶을 잘 활용해야지. 너의 역할이 무엇인지는 모르겠지만, 절대 망치면 안 된다. 나는 그저 너를 위한 스페어 부품일 뿐이니까."

그는 자신의 남은 삶의 목적이 아들을 위한 예비 부품이 되는 것이라고 담담히 말한다.

가장 친절했던 기억
인터뷰의 마지막, 진행자는 묻는다. "당신이 받은 가장 친절한 행동은 무엇이었나요?"

마크는 아들이 투병하던 시절, 병원의 모든 이가 포기했을 때 유일하게 희망을 놓지 않았던 의사 '에바 기난'을 떠올린다. 그녀는 자신의 직위를 걸고 마크와 아들을 지지했고, 끊임없이 새로운 치료법을 모색했다. 그녀는 어두운 터널 속에서 유일한 빛이었다. 마크는 말한다.

"그녀는 저나 제 아들을 전혀 몰랐습니다. 하지만 그녀는 자신의 모든 것을 걸고 우리를 위해 싸워주었습니다. 그것이 제 인생에서 가장 친절한 행동이었습니다."

https://youtu.be/937hn2TW-d0

배휘동님이 공유해주는 나날이 발전하고픈 개발자를 위한 AI활용법

https://drive.google.com/file/d/1h99VB5Ra5nn78ZpcXzvN8HyJbSmcX-Qn/view?ref=stdy.blog

더 중요해졌거나, 줄곧 중요했던 것들

● AI가 현재 잘못하고 있는 걸 인식하고 조정하는 기술
● 완성된 프로그램이 의도대로 동작하지 않음을 인지하는 눈
● 나, 사람, 조직, 시장, 도메인에 대한 깊은 이해를 바탕으로 뽑아낸 에센스
● 폭발하는 신규 서비스 사이에 사용자의 관심을 끄는 기술 (글쓰기, 마케팅, 그로스)
● 의심, 호기심, 도전정신, 실험정신, 대화와 협상과 관리 능력
● 설계, 학습, 정보 탐색, 정보 선별, 정보 습득 능력 (learn / unlearn)

신뢰할 만한 리소스로 Learn & Unlearn 하자

● 각 Vendor / 도구 공식문서 깊게 읽기
● 통찰을 주는 사람들과의 깊이있는 대화
● 통찰력 있는 사람들의 깊이있는 영상과 글 자세히 읽기
● 완성형보다는 생성형 지식에 관심 가지기
● 이 모든 것들에 의심과 호기심을 가지며 실험하고 공유하기

시니어 개발자가 조직에 기여할 수 있는 것들

● 암묵지로 된 에센스를 발굴해 코딩 에이전트에게 먹이고, 조직과 함께 쓰기
○ 깊은 도메인 지식을 셀프 CTA 후 제대로 만든 하우투 가이드
○ 레거시를 완벽하게 마이그레이션하는, 직접 깎은 예시 코드
○ AI가 잘못 코딩한 거 잡아낸 뒤, 실수 덜 하게 만든 커서/클로드 코드 룰
● 그동안 우선순위 핑계로 미뤄뒀던 것들 다 병렬로 토큰 태우며 시도해보기
● 다양한 도메인 경험을 버무려 창발적인 아이디어 내기
● 이 모든 것들에 의심과 호기심을 가지며 실험하고 공유하기

Brian Armstrong(Coinbase CEO)가 말하길 Balaji는 자신이 만난 사람 중 가장 똑똑하고 진정으로 독창적인 사상가라고 하는데 지속적으로 발라지가 이야기 해오는 미국 패권의 몰락 시나리오.

🌏 GDP ‘지리중심’의 회귀(=U자 곡선)

산업혁명 이후 서쪽(유럽·미국)으로 쏠렸던 경제 중심이, 1991년 이후 더 빠르게 아시아로 재이동.
1950년대 ‘미국 전성기’는 전쟁·공산권 붕괴가 만든 일시적 이상치였다는 해석.

🎬 미디어의 현실부정 & 자본의 이동

서구 미디어는 비서구 부상을 충분히 비추지 않으며, 대중은 ‘현실 회피’ 콘텐츠에 몰입.
백만장자 순이동: 일부 서구 국가는 순유출, UAE·싱가포르·호주 등은 순유입 확대.
금융 허브는 뉴욕·런던·도쿄 → 마이애미·두바이·싱가포르 서사로 전환 중.

⚔️ 4자 구도: 적색 미국 vs 청색 미국 vs 중국 vs 인터넷

중국 → 레드 미국의 기반(제조·군사)을 잠식(로봇·드론).
인터넷(=AI+크립토) → 블루 미국의 기반(미디어·머니)을 잠식.
2035~2040년, 미 정치는 공화당=비트코인 맥시 / 민주당=중국 우호 쪽으로 더 양극화될 수 있다는 예측.

사례로 개빈 뉴섬의 대중(對中) 파트너십 제안 등을 거론.

🧨 레드/블루 해법이 실패하는 이유(발라지 주장)

무역전쟁·관세(레드): 중국은 이미 시장 다변화. 복잡한 글로벌 공급망에 대한 관세는 자해적. 실효성 있는 산업정책은 공급망의 정교한 재구축이 전제.
테크 때리기·‘워크’ 동원(블루): AI·크립토의 생산성 물결은 막기 어려움. 미국이 이탈해도 인터넷 질서는 미국 밖에서 굴러감.

💵 미 제국 모델 붕괴 논지: “달러 인플레=전세계 과세”의 한계

제재·관세 등 양당의 선택이 탈달러화를 가속 → 글로벌 ‘세원’ 축소, 미국 내 생활수준 하락 압력.
부채 폭탄: 장기 미지급 의무가 누적되어 재정 지속가능성 훼손.
초인플레이션/슈퍼 비트코인화 서사: 달러의 체계적 약화 주장.
체제 위기: 경제 국면을 넘어 소련식 붕괴와 유사한 정치·사회 파열 가능성.

🛰️ 승자 프레임: ‘서구 3.0’=인터넷

블록체인·스마트컨트랙트가 ‘강제된 공정성’을 제공: 국적·인종 무관 동일 규칙.
인터넷은 좌(평등·글로벌)와 우(자유시장·자본주의)의 가치를 동시에 극대화.
해법의 그릇: 네트워크 국가(The Network State) — 온라인 공동체 → 오프라인 확장.

📍 개인 전략: 위치·커뮤니티 퍼스트

향후 5~15년 안정·번영 지표: 낮은 범죄, 양호한 부채비율, 사회 안정성.
예시(발라지 언급): 엘살바도르·두바이·싱가포르·인도 등(선호·리스크 기준은 개인차 존재).

🧵 교육·경력의 전환

태스크 기반 학습과 도제식(인턴십) 재부상: 나이 무관, 온라인에서 실력으로 경쟁.
“대학 선택”보다 커뮤니티/국가 선택이 먼저가 될 수 있음.

https://www.podchemy.com/notes/100-balaji-srinivasan-the-collapse-of-the-west-40563333634

"10년 뒤에 무엇을 하고 싶으세요?"

어떻게 똑똑하고 야심 있는 사람들이 장기적인 포부도 없는 분야에서 계속 일할 수 있는 걸까요?

목표는 가장 높은 언덕에 도달하는 것입니다.

가장 단순한 알고리즘을 생각해 봅시다. 어떤 순간이든, 자신을 더 높은 곳으로 이끄는 방향으로 한 걸음 내딛는 것입니다.

더 정교한 버전의 알고리즘은 당신의 걸음에 약간의 무작위성을 더합니다. 처음에는 많은 무작위성을 가지고 걷다가 시간이 지남에 따라 무작위성을 줄여나가는 방식입니다. 이는 당신이 집중적이고 비무작위적인 등반을 시작하기 전에, 더 큰 언덕 근처를 배회할 더 나은 기회를 줍니다.

하지만 현재 언덕의 유혹은 강력합니다. 인간에게는 다음 한 걸음을 위로 내딛으려는 자연스러운 경향이 있습니다. 결국 그는 행동 경제학자들이 강조하는 흔한 함정에 빠지게 됩니다. 사람들은 장기적인 보상보다 단기적인 보상을 체계적으로 과대평가하는 경향이 있다는 것입니다. 이러한 효과는 야심이 큰 사람들에게서 훨씬 더 강하게 나타나는 것 같습니다. 그들의 야망이 오히려 바로 눈앞의 오르막길을 포기하기 어렵게 만드는 것처럼 보입니다.

커리어 초기의 사람들은 컴퓨터 과학에서 교훈을 얻어야 합니다. (특히 커리어 초반에는) 이리저리 걸어 다니며 탐색하고, 무작위로 자신을 지형의 새로운 부분에 떨어뜨려 보세요. 그리고 가장 높은 언덕을 찾았을 때, 현재 언덕에서 다음 한 걸음이 아무리 더 나아 보일지라도 더 이상 시간을 낭비하지 마세요.

https://cdixon.org/2009/09/19/climbing-the-wrong-hill

잘못된 언덕 오르기 - 크리스 딕슨 (Chris Dixon)

제가 아는 아주 똑똑한 젊은 친구가 있습니다. 그는 1년 전 대학을 졸업하고 지금은 한 대형 투자 은행에서 일하고 있습니다. 그는 월스트리트를 싫어하게 되었고, 이제는 테크 스타트업에서 일하고 싶어 합니다. (좋은 생각이죠!) 최근에 그는 상사에게 사직 의사를 밝혔고, 상사들은 그를 붙잡기 위해 온갖 그럴싸한 쇼를 벌이며 설득했습니다. 은행에 남으면 연봉도 오르고 더 큰 책임도 맡게 될 거라고 말입니다. 테크 업계로 가면 맨바닥부터 다시 시작해야 합니다. 금융 분야에는 장기적인 포부가 없다고 단호하게 선언했음에도 불구하고, 그는 지금 남는 쪽으로 마음이 기울고 있습니다.

지난 몇 년간, 저는 비슷한 상황에 놓인 수많은 입사 지원자들을 만나왔습니다. 제가 그들에게 "10년 뒤에 무엇을 하고 싶으세요?"라는 아주 명백한 질문을 하면, 그 대답은 거의 예외 없이 "테크 스타트업에서 일하거나 창업하는 것"입니다. 하지만 그들 대부분은 현재의 길에 머물기로 결정하고 스타트업에 합류하지 않습니다. 결국 몇 년 뒤에야 직장을 그만두지만, 이는 이미 그들이 즐기지 않는 업계에서 수년을 보낸 후이고, 그 시간은 그들의 장기적인 포부를 향해 나아가는 데 별다른 도움이 되지 못했습니다.

어떻게 똑똑하고 야심 있는 사람들이 장기적인 포부도 없는 분야에서 계속 일할 수 있는 걸까요? 저는 그들이 저지르는 실수에 대한 좋은 비유를 컴퓨터 과학에서 찾을 수 있다고 생각합니다.

컴퓨터 과학의 고전적인 문제 중 '언덕 오르기(hill climbing)'라는 것이 있습니다. 언덕이 많은 지형의 임의의 지점에 당신이 떨어졌다고 상상해 보세요. 안개가 끼었거나 해서 각 방향으로 몇 피트밖에 볼 수 없습니다. 목표는 가장 높은 언덕에 도달하는 것입니다.

가장 단순한 알고리즘을 생각해 봅시다. 어떤 순간이든, 자신을 더 높은 곳으로 이끄는 방향으로 한 걸음 내딛는 것입니다. 이 방법의 위험은, 만약 당신이 더 낮은 언덕 근처에서 시작하게 되면, 가장 높은 언덕이 아닌 그 낮은 언덕의 꼭대기에서 끝나게 된다는 점입니다.

더 정교한 버전의 알고리즘은 당신의 걸음에 약간의 무작위성을 더합니다. 처음에는 많은 무작위성을 가지고 걷다가 시간이 지남에 따라 무작위성을 줄여나가는 방식입니다. 이는 당신이 집중적이고 비무작위적인 등반을 시작하기 전에, 더 큰 언덕 근처를 배회할 더 나은 기회를 줍니다.

또 다른, 그리고 일반적으로 더 나은 알고리즘은 지형의 여러 곳에 자신을 무작위로 반복해서 떨어뜨려 본 후, 단순한 언덕 오르기를 수행하고, 그런 여러 시도 끝에 한 걸음 물러서서 어떤 언덕이 가장 높았는지 결정하는 것입니다.

다시 입사 지원자의 이야기로 돌아가서, 그는 자신의 지형을 덜 안개 낀 시야로 볼 수 있다는 이점이 있습니다. 그는 자신이 현재 오르고 있는 언덕과는 다른 언덕의 꼭대기에 도달하고 싶다는 것을 (적어도 그렇게 믿고는) 알고 있습니다. 그는 자신이 서 있는 곳에서 그 다른 언덕이 더 높다는 것을 볼 수 있습니다.

하지만 현재 언덕의 유혹은 강력합니다. 인간에게는 다음 한 걸음을 위로 내딛으려는 자연스러운 경향이 있습니다. 결국 그는 행동 경제학자들이 강조하는 흔한 함정에 빠지게 됩니다. 사람들은 장기적인 보상보다 단기적인 보상을 체계적으로 과대평가하는 경향이 있다는 것입니다. 이러한 효과는 야심이 큰 사람들에게서 훨씬 더 강하게 나타나는 것 같습니다. 그들의 야망이 오히려 바로 눈앞의 오르막길을 포기하기 어렵게 만드는 것처럼 보입니다.

커리어 초기의 사람들은 컴퓨터 과학에서 교훈을 얻어야 합니다. (특히 커리어 초반에는) 이리저리 걸어 다니며 탐색하고, 무작위로 자신을 지형의 새로운 부분에 떨어뜨려 보세요. 그리고 가장 높은 언덕을 찾았을 때, 현재 언덕에서 다음 한 걸음이 아무리 더 나아 보일지라도 더 이상 시간을 낭비하지 마세요.

AI는 이제 시작이다.

사람들이 인공지능을 오해하는 지점이 있다고 생각합니다. 지금은 사람들이 그저 멋진 생산성 도구 정도로 바라보는 경향이 있죠. 하지만 몇 년 후에는 ‘우리는 인지(cognition)의 단위를 사고파는 중이다’라고 생각하게 될 겁니다. 사람의 시간, 혹은 사람과 동등한 지능 단위를 빌려다가 우리 일을 대신하도록 하는 것이죠.

예를 들어 저는 효과적으로 ‘봇 프로그래머 20명’을 고용해 앱을 만들도록 코드를 작성하게 하거나, AI 회계사를 고용해 인지 단위의 시간을 빌리는 식으로 활용할 수 있습니다. 디지털 측면에서는 단순히 도구(tool)를 파는 것이 아니라 사실상 화이트칼라 노동을 파는 형태로 전환되는 겁니다. 로보틱스 측면에서는 ‘로봇 사용 분(minute)’ 같은 개념이 등장할 수도 있죠.

아마 결국에는 인간 형태의 로봇이든, 아니면 다른 형태이든 간에 여러분을 대신해 다양한 일을 수행하는 것들을 갖게 될 겁니다. 여러분은 그것들을 직접 구매할 수도 있고, 혹은 빌릴 수도 있겠죠. 이와 관련해 어떤 비즈니스 모델이 등장할지 지켜보는 것도 흥미로울 겁니다.

그다음 AI 물결은 대규모 엔터프라이즈(기업) 채택이라고 봅니다. 저는 인공지능(AI)이 지금 극도로 저평가되어 있다고 생각해요. 왜냐하면 대부분의 기업들은 아직 아무것도 하지 않았기 때문입니다. 하지만 거기에 돈, 변화, 임팩트, 일자리, 모든 게 다 있습니다.

Relevance(의미 가치 관련성)이란?

관련성이란, 세계에서 중요한 무언가에 영향을 주고 있고, 그로 인해 사람들이 여러분을 찾아오게 되는 것을 의미합니다. 혹은 단순히 어떤 영향력을 끼치고 있는 것이기도 하죠. 보통은 특정한 분야에서 중요한 무언가를 하고 있기 때문에 사람들이 결국 찾아오게 됩니다.

놀라운 사실은, 성공은 했지만 더 이상 관련성이 없는 사람들이 엄청 많다는 점입니다. 억만장자 리스트나 어떤 지표를 보더라도, 지금 실제로 중요한 일을 하거나 흥미로운 일을 하고 있어서 사람들이 찾아가는 경우는 많지 않습니다.

그래서 흥미로운 질문이 생깁니다. 아주 오랜 기간 동안 관련성을 유지하는 사람들에게는 어떤 특징이 있을까?

사람들은 끊임없이 흥미로운 일을 하죠. 예를 들어 샘 올트먼은 YC부터 초기 투자 활동, 그리고 지금의 OpenAI까지 오랜 시간 동안 계속해서 관련성을 유지해 왔다고 볼 수 있습니다.

패트릭(Stripe 공동창업자) 역시 Stripe, Arc 등을 통해 그것을 하고 있죠. 더 긴 호(arc)를 가진 사람들도 있습니다.

마크 안드리센은 브라우저를 발명했고, 넷스케이프라는 인터넷의 거인을 창업했으며, 이후 세계에서 가장 중요한 벤처 캐피털 중 하나를 세웠습니다. 아주 강한 장기 호의 사례죠. 일론 머스크 역시 Zip2, 페이팔, 그리고 지금까지의 모든 업적을 통해 강한 장기 호를 보여주고 있습니다.

그렇다면 이 사람들의 공통점은 무엇일까요? 피터 틸을 생각해보세요. 정치, 틸 펠로우십, 펀드, 팔란티어, 페이스북 등 다양한 영역에서 활동해왔습니다.

이들 모두에게서 눈에 띄는 공통점은 다재다능함(polymathic)입니다. 매우 다양한 관심사를 가지고 있고, 단순히 돈만으로 움직이지 않는다는 점이죠.

물론 돈도 중요합니다. 하지만 일부는 흥미로움 자체에, 일부는 임팩트에, 일부는 권력에 더 동기가 부여됩니다. 사람마다 다르지만 보통은 이런 것들이 혼합되어 있습니다.

또 다른 공통점은 거의 모두가 초기에 일정한 성공을 경험했다는 점입니다.

찰리 멍거가 늘 강조하는 ‘인센티브의 힘’을 사람들이 과소평가하듯이, 제가 늘 과소평가한다고 생각하는 것은 ‘복리(compounding)의 힘’입니다. 이는 투자나 금융 시장에서만 보이는 게 아니라, 사람들의 경력과 임팩트에도 나타납니다.

일찍 성공한 사람들은 그 위에서 시간이 갈수록 거대한 기반을 쌓을 수 있습니다. 위험을 감수하거나 새로운 시도를 자금으로 지원할 수 있는 능력이 생기죠. 무엇보다도 중요한 건, 정보의 흐름 속에 있게 된다는 점입니다.

가장 흥미로운 생각을 하는 사람들을 만나고, 그들과 대화하며 아이디어와 통찰을 모을 수 있습니다.

이게 바로 다시 원점으로 돌아가는 겁니다. 정보 흐름이 얼마나 중요한가? 새로운 기회를 발견하고, 다른 사람들의 실수를 자본화하며, 계속해서 관련성을 유지하는 데 핵심적인 요소입니다.


정보에는 두 가지 유형이 있습니다. 숨겨진 정보와, 공개되어 있지만 제대로 인식되지 않는 정보입니다.

예를 들어 제가 생성형 AI에 투자하기 시작했을 때, 기초 모델(foundation model) 초기 연구들은 거의 공개적으로 존재했지만, 아무도 주목하지 않았습니다. GPT-3가 공개되었을 때도 마찬가지였죠. GPT-2에서 GPT-3로의 도약은 누구나 볼 수 있었지만, 그것이 얼마나 중요한지는 극소수만 알아봤습니다.

그렇다면 왜일까요? 정보는 이미 있었는데 말이죠. 이처럼 ‘조기 접근’이 사고방식에 큰 영향을 주는 정보들도 있습니다. 때로는 일대일 대화일 수도 있고, 때로는 공개적으로 펼쳐져 있는 것일 수도 있습니다. 예컨대 피터 틸이 10년 전쯤 했던 여러 주장들이 실제로 많은 부분 사실로 드러났습니다. 전부는 아니지만요.

그래서 정보 우위란 다음과 같은 방식으로 나타납니다.

- 다른 사람은 보지 못한, 공개되어 있는 정보를 발견한다.
- 같은 정보를 보더라도 가치를 다르게 평가한다.
- 혹은 내가 접근할 수 있지만 남들은 접근할 수 없는 정보가 있다.

그리고 ‘같은 정보를 다르게 해석한다’는 건 여러 층위가 있습니다.

예컨대 내가 그걸 해석할 수 있는 도구(tooling)가 있느냐? 데이터 사이언티스트가 필요하냐? 이런 게 바로 알고리즘 트레이딩과 비슷합니다. 모든 정보는 공개되어 있지만, 그걸 실제로 활용할 수 있는 사람은 소수입니다.

또는, 적절한 필터를 가지고 있느냐? 다른 사람이 보지 못한 통찰을 잡아내거나, 직관적인 도약을 하느냐?

리처드 파인만 얘기를 떠올려보세요. 다른 노벨상 수상 물리학자들과 달리, 파인만은 ‘논리적 단계의 연속’으로 갈 수 있는 길 대신에, 아무도 이해하지 못하는 도약을 해냈습니다. 그래서 그가 내린 결론은 맞았지만, 다른 사람들은 도저히 이해할 수 없었던 겁니다.

세상에는 정보를 독창적으로 종합해서 특정 결론에 도달하는 사람들이 있습니다. 그리고 그런 결론은 대체로 옳습니다. 하지만 사람들이 이해하지 못하는 방식으로 거기까지 가는 거죠.

결국 중요한 건 클러스터 안에 있느냐입니다. 정보 해석과 이해는 전부 ‘클러스터 효과’와 연관됩니다.

그렇다면 어떻게 더 나은 클러스터를 구축할 수 있을까요? 내 머릿속에 들어오는 원재료(raw material)는 독서, 대화, 탐색 같은 것들입니다. 그렇다면 그 원재료의 질을 어떻게 높일 수 있을까요?

저는 몇 가지 요인이 있다고 생각합니다. 사람마다 접근법은 다르지만, 최고의 사람들은 이상하게도 서로를 찾아 모입니다. 젊은 시절부터 같은 지리적 공간에서 만나는 경우가 많죠. 역사적으로 늘 반복되어 왔습니다.

분명, 이런 사람들 사이에는 서로 끌어당기는 힘이 있고, 함께 어울리며 배우는 과정이 있습니다. 그래서 어떤 사람을 만났을 때 ‘와, 30분 만에 엄청난 걸 배웠다’는 느낌을 주기도 합니다. 반대로 ‘좋은 사람이긴 한데 별로 남는 건 없네’ 할 때도 있고요.

흥미로운 성과를 내는 사람들은 대부분 서로를 소개받고, 함께 모이고, 집단을 형성합니다. 요즘은 인터넷 덕분에 온라인 버전의 클러스터가 생겨났습니다.

이처럼 지역 단위의 강력한 클러스터 효과가 존재합니다. 그리고 그 안에서도 특정 인물 집단이 모든 걸 움직입니다.

거의 모든 분야를 보면, 수십 명, 많아야 몇백 명 정도가 거의 모든 것을 주도합니다. 예컨대 암 연구의 경우도 가장 중요한 돌파구를 만드는 실험실은 20~30곳 정도에 불과합니다. 거기서 배출된 제자들이 또 다른 주요 연구 성과를 냅니다.

스타트업도 마찬가지입니다. 저희 팀이 창업자들의 학력을 조사했더니, 대규모 성공을 거둔 창업자들은 대부분 스탠퍼드·MIT·하버드 출신이었습니다. 그 뒤로 버클리 같은 학교가 이어지지만 큰 격차가 있죠.

이건 일종의 ‘혈통(lineage) 효과’입니다. 요가, 종교 운동에서도 그렇습니다. 어떤 계보에서 나왔느냐가 엄청나게 중요합니다. 결국 어떤 분야든 소수의 핵심 인물이 판을 주도하고, 그 소수의 인맥·계보·클러스터 안에서 큰 성공이 이어집니다.

그리고 이건 지역적으로도 집중됩니다. 미국이 전 세계 기술 부의 절반을 차지해왔고, 그 중 절반이 베이 에어리어(실리콘밸리)에 몰려 있습니다. 즉, 세계 전체 민간 기술 부의 25%가 한 도시에서 창출되는 겁니다. 뉴욕과 LA를 합치면 전 세계의 40%에 달합니다.

AI의 경우는 더 심합니다. 전체 시가총액의 80~90%가 베이 에어리어에 몰려 있죠. 완전한 슈퍼 클러스터입니다. 핀테크는 뉴욕과 베이 에어리어로 양분되었고, 우주·방산은 스페이스X 이전까지는 남캘리포니아에 집중되어 있었습니다.

예를 들어 IOI(국제정보올림피아드)나 수학·코딩 대회 금메달리스트 커뮤니티 같은 것들이 있습니다. Cognition의 CEO 스콧 같은 경우가 대표적이죠. 그는 실리콘밸리의 많은 창업자들과 알고 지내는데, 그 연결 고리 중 하나가 바로 이런 대회였습니다. 전국, 전 세계에서 흩어져 있던 사람들이 대회라는 장치 덕분에 한데 모였던 겁니다.

인터넷은 이렇게 비슷한 사람들을 찾는 기회를 과거보다 훨씬 크게 열어주었습니다. 예전에는 어떻게 실리콘밸리에 가야 하는지조차 알기 어려웠을 겁니다.