30. Wonder Studios (London, $12M)
- 하는 일: AI 영상 제작 스튜디오 (제작 비용 $500K/분 → $10K-20K/분)
- 고객: 영화/영상 제작사
- 경쟁사: 기존 VFX 스튜디오
- Ribbit 연결: "Creative AI for content"
- 성장 지표: OpenAI/DeepMind 임원 투자, Atomico 리드

브래드 제이콥스가 한 정말 좋은 조언

내가 어떤 일 때문에 불안해지는 걸 알아차리면 스스로에게 이렇게 묻습니다.

‘최악의 경우는 뭐지? 그리고 그런 일이 실제로 일어나면 나는 어떻게 대처할 수 있지?’

또는

‘친구가 똑같은 걱정을 하고 있다면, 나는 그 친구에게 어떻게 하라고 조언할까?’

이렇게 나 자신과 불안의 원인 사이에 거리를 두면, 긍정적인 결과에 대해 훨씬 더 객관적으로 생각할 수 있습니다.

나 자신을 탓하지 않는 건 제게 아주 어렵게 배운 교훈이었습니다.

저는 저 자신과 제 가족, 친구들, 동료들에게 — 말할 것도 없이 고객, 공급업체, 주주들에게 — 비현실적인 완벽함을 기대하는 걸 멈췄을 때 훨씬 더 행복해졌습니다.

현실은 이렇습니다. 당신이 수십억 달러를 만들려고 할 때 팀은 보통 여러 방향으로 아주 빠르게 움직이고 있다는 겁니다.

약간의 실수는 필연적이라는 걸 받아들이세요. 그러면 큰 목표를 추구하면서도 정신적 균형을 유지하는 게 훨씬 쉬워질 겁니다.

미국에서 엑싯한 선배와 대화

1. 어짜피 잃을게 없었기 때문에 상방이 열려있는 베팅을 했었다.
2. 처음 사업은 잘 안됐지만 한번 더 기회를 얻을 수 있었다.
3. 이민, 창업, 육아까지 같이하는 건 너무 힘들었다. 이미 앞서간 선배들을 찾아가서 이야기했다면 나만 최악의 상황이라고 생각하지 않았을 것 같다.
4. 다운되어 있을 때 그 상태에서 끄집어 낼 수 있는 조언자, 갇혀있는 사고를 할 때 다른 관점을 볼 수 있게 도와주는 조력자, 즉 인생에서 좋은 의사결정을 내릴 수 있게 돕는 이사회가 필요하다.
5. 안좋은 의사결정만 내리지 않아도 좋다.
6. 안좋은 의사결정은 주로 수면 부족, 좋지않은 식단, 운동 부족, 과도한 스트레스로 인해 감정적이고 극단적인 판단에서 기인한다.
7. 좋은 습관이 좋은 판단을 만든다.
8. 다른 사람들을 돕는 것, 그리고 그들을 부자로 만들어주는 건 엄청나게 가치있고 인생의 선물이 된다.
9. 성취를 많이 하고 똑똑하다고 생각할수록 에고가 커지고 실패에서 일어나지 못할수 있다. 내가 잘못될 수 있다고 생각하고 배움을 멈추지 않는 것이 중요하다. 꼰대는 배우지 않는 사람.
10. AI로 인해 완전히 달라진 생산성을 경험하고 있고 이전에 불가능한 것들이 가능한 시기다.
11. 주변 사람들이 좀 더 많이 도전하고 성취할 수 있게 돕자. 10년뒤에 우리 주변이 많이 바뀌면 좋겠다.

아웃라이어(outlier)라는 점을 넘어, 저는 세상에 대해 독특하고 새로운 통찰력을 가진 창업가들을 사랑합니다. 그들은 잘못된 방식으로 해결되고 있다고 믿는 문제를 발견하고, 그것을 바꾸려는 대담함, 목적의식, 그리고 열망을 가지고 있습니다. 저는 제 일을 싸게 사서 비싸게 파는 것이라고 생각하지 않습니다. 세상을 바꾸고 싶어 하는 이 위대한 창업가들과 파트너가 되는 것이라고 생각합니다.

제 목표는 창업가들이 회사를 만들어가면서 더 다재다능한(well-rounded) 인재가 되기 위해 배워야 할 모든 기술에 대해 생각하도록 돕는 것입니다.

Q: 칼시(Kalshi)나 카미르(Camir) 같은 회사들은 변곡점에 도달하기까지 매우 오랜 시간이 걸렸습니다. 그 길고 혹독한 시기를 헤쳐나가는 것은 어땠으며, 지금은 어떻게 다른 방식으로 지원하고 있나요?

A: 성공이 하룻밤 사이에 이루어진다고 생각하는 것이 자연스러운 경향이지만, 그건 사실이 아닙니다. 모든 창업가의 여정은 그들이 원하는 것보다 더 오래 걸립니다.

칼시의 이야기는 최초의 규제된 이벤트 마켓플레이스가 되기까지 매우 긴 과정을 거쳤습니다. CFTC(미국 상품선물거래위원회)의 규제를 받기까지 오랜 시간이 걸렸고, 저희가 투자한 이후에도 새로운 이벤트 계약 출시를 체계화하는 데 시간이 걸렸습니다.
처음에는 18개월이 걸렸던 일이 이제는 몇 시간 만에 가능해졌습니다.

저희는 또한 그 과정에서 여러 차례 '작은 p 피벗(small little p pivot, 소규모 방향 전환)'을 했습니다. 시사 이벤트로 시작해서 경제 지표로 넘어갔고, 그 후에는 선거 관련 계약이 승인되도록 매우 열심히 노력했습니다. 여기에는 규제 기관을 고소할지에 대한 많은 전략적 고민이 포함되었습니다. 일반적으로 규제 기관을 고소하는 것은 좋은 생각이 아니지만, 저희는 승소할 강력한 근거가 있다고 믿었습니다. 창업가인 타렉(Tarek)과 루아나(Luana)는 두려움이 없었고, 저희는 이길 수 있다고 생각했으며, 결국 승리하여 거대한 신시장을 열었습니다. 이제는 스포츠 분야로 방향을 전환하고 있습니다. '칼시'라는 이름은 '모든 것'을 의미하며, 궁극적으로는 모든 종류의 이벤트에 대한 계약을 제공하는 것이 목표입니다.

Q: 칼시의 창업가들은 당신이 항상 지지해주었지만, 지금의 관계는 '더 집중되고 조금 더 강도 높아진(intense)' 것 같다고 말했습니다. 이러한 변화에 대해 어떻게 생각하시나요?

A: 저는 아마 처음부터 계속 꽤 강도 높게 대했을 겁니다! 이것은 세콰이어(Sequoia)의 매우 특징적인 모습입니다. 우리는 창업가들과 파트너 관계를 맺고, 어려운 시기에는 충격 흡수장치(shock absorbers)가 되고, 좋은 시기에는 스파링 파트너(sparring partners)가 되는 법을 알고 있습니다.

회사가 어려울 때 누군가를 비난하는 것은 아무 의미가 없습니다. 가장 좋은 방법은 소매를 걷어붙이고, 조각들을 수습하며, 회사가 그 어려움을 극복하도록 돕는 것입니다. 하지만 상황이 좋을 때는 한 단계 더 도약할 수 있도록 스파링 파트너가 되어주고 싶습니다. 저는 항상 짐 콜린스(Jim Collins)의 책 *How the Mighty Fall(위대한 기업은 다 어디로 갔을까)*을 되새깁니다. 이 책에서 실패의 첫 번째 징후는 "큰 성공이 낳은 오만(hubris)"이고, 두 번째는 "더 많은 것을 무분별하게 추구하는 것"입니다. 저는 이런 징후가 보이면 싹을 자르려고 노력합니다.

Q: 창업가에게서 찾는 핵심적인 특징은 무엇인가요?
A: 첫 번째는 '스파이크(spike, 특정 분야에서 압도적인 강점)'를 가진 아웃라이어(outlier)가 되는 것입니다. 즉, 세상이 본 적 없는 무언가를 만들겠다는 꿈을 가지고 어떤 한 가지를 상상을 초월할 정도로 잘하는 사람입니다. 저는 창업가들과 그들의 독특한 통찰력에 대해 자유롭게 의견을 주고받는 것을 정말 좋아합니다.

저는 창업가들이 대체로 세 가지 유형으로 나뉜다고 생각하며, 각각 다른 방식으로 도우려고 합니다.

몽상가 (The Dreamer): 매력적인 미래에 대한 아름다운 비전을 그릴 수 있는 사람입니다.
문제 해결사 (The Problem-Solver): 특정 문제(종종 자신의 문제)를 보고 그것을 해결하고 싶어 하는 사람입니다.
기술 창업가 (The Technical Founder): 기술에 대해서는 아주 상세하게 설명할 수 있지만, 비즈니스를 설명하는 데는 서툰 사람입니다.

Q: "소문자 p 피벗(lowercase p pivot)"을 언급하셨는데, "대문자 P 피벗(capital P pivot)"과의 차이점을 집라인(Zipline)의 예를 들어 설명해주실 수 있나요?

A: "작은 p 피벗"은 카테고리 확장에 가깝습니다. 아마존이 책에서 음악으로, 그리고 모든 전자상거래로 확장한 것을 생각하면 됩니다. "큰 P 피벗"은 완전히 다른 방향으로의 전환입니다. 예를 들어 전자상거래 사업을 완전히 그만두는 것과 같습니다.
집라인은 처음에는 아이폰을 두뇌로 사용하는 로보틱스를 위한 모바일 플랫폼 아이디어로 시작했습니다. 하지만 결국 사람들이 몇 주 가지고 놀다가 선반에 올려놓는 장난감 같은 것이 되었습니다. 창업가인 켈러(Keller)가 돌아와서 "드론을 만들고 싶습니다"라고 말했을 때, 제 반응은 "뭐라고요? 당신은 드론에 대해 아무것도 모르잖아요!"였습니다. 게다가 미국에서는 가시권 밖(beyond visual line of sight)으로 드론을 날릴 수도 없었습니다.

그의 해결책은 바로 '큰 P 피벗'이었습니다.

장소: 도로 인프라가 열악한 르완다에서 시작하여 미국 밖에서 비행한다.
사용 사례: 의료 물품 배송, 특히 르완다 중심부에서 외딴 지역으로 혈액을 운송하여 생명을 구한다.
장기 전략: 르완다에서 강력한 안전 기록을 쌓고 그 데이터를 미국으로 가져와 결국 미국 내 비행 허가를 받는다. 그리고 지금 그것이 현실이 되었습니다.

Q: 마케팅 비용이 종종 제품-시장 적합성(product-market fit) 부족을 가릴 수 있다는 점을 고려할 때, 그것이 진짜 '불씨'인지 어떻게 알 수 있나요?

A: "성장은 모든 죄를 덮는다"는 말이 있습니다. 문제는 돈을 쏟아붓는 것을 멈추는 순간, 회사의 모든 문제점이 드러난다는 것입니다. 지적으로 정직해야 합니다. 데이터는 종종 간단합니다. 바로 제품의 참여도(engagement)를 보는 것입니다. 아마존은 우리에게 단순한 결과 지표(output metrics)가 아닌 투입 지표(input metrics)에 집중하라고 가르쳤습니다. 그 순서는 참여(engagement), 그 다음 리텐션(retention), 그리고 수익화(monetization)입니다.

도어대시(DoorDash)는 리텐션에 집중하는 것을 극도로 잘했습니다. 그들은 코호트 곡선이 '웃는(smile)' 모양을 만들도록 하는 데 집착했고, 이것이 그들의 성공에 큰 이유 중 하나였습니다. 가치를 포착하기 전에 먼저 가치를 제공해야 합니다.

Q: '매출 1억 달러 달성 경쟁'이 하나의 기준점이 되었습니다. 초기 단계 기업에 가해지는 이러한 압박에 대해 어떻게 생각하시나요?

A: 매출은 결과 지표입니다. 비즈니스의 건강 상태는 투입 지표와 '처리량(throughput)'—즉, 투입을 결과로 얼마나 효율적으로 전환하는가—에 의해 결정됩니다. 단순히 매출 1억 달러라는 목표에만 집중하면 매출의 질이 중요하다는 사실을 놓치게 됩니다. 이것이 일회성 매출이 구독 기반 매출만큼 높게 평가받지 못하는 이유입니다.

저는 질 낮은 매출로 빠르게 성장하는 것보다, 질 좋은 매출로 느리게 성장하는 것을 선호합니다. 오늘날 AI 분야에는 '실험적인 매출'이 많습니다. 이는 창업가들이 R&D 자금을 조달하는 데 도움이 된다는 점에서는 좋지만, 사라질 수 있는 파일럿 매출이라는 점에서는 나쁩니다. 1억 달러를 달성하더라도 고객이 모두 이탈하면 금방 제자리로 돌아가게 될 것입니다.

Q: 오해를 불러일으킬 수 있는 질 낮은 매출의 유형들을 좀 더 자세히 설명해주실 수 있나요?

A: 네, 그리고 팀들도 종종 이를 인지하고 있습니다.

파일럿/실험적 매출: 파일럿 매출을 ARR(연간 반복 매출)로 계산하고, 한 달 매출에 12를 곱해 연간 매출로 산정하는 것은 농담과 같지만, 창업가들은 그렇게 합니다.
총매출 vs. 순매출: 마켓플레이스에서 실제 수익인 수수료율(take rate) 대신 총 상품 거래액(GMV)을 내세우는 경우입니다.

높은 이탈률의 매출: 고객 중 높은 비율(예: 30%)이 이탈할 것을 알면서도 해당 월의 매출을 반복 매출(ARR)로 계산하는 경우입니다.
전문 서비스 매출: 이는 반복적인 제품 매출이 아닌, 서비스를 제공하고 받는 일회성 매출입니다. 돈은 받지만 사라질 매출입니다.
하드웨어 vs. 구독 매출: 펠로톤(Peloton)과 같은 회사에서 일회성의 낮은 마진을 가진 하드웨어 매출은, 반복적이고 높은 마진의 구독 매출보다 훨씬 낮게 평가됩니다.
지적으로 정직해지려면, 비즈니스의 진정한 건강 상태를 이해하기 위해 이러한 다양한 매출 흐름을 분리해서 봐야 합니다. 최고의 창업가들은 "숫자 뒤에 숨겨진 진짜 숫자들"을 이해합니다.

Q: AI 하이프 사이클 속에서, 일부 VC들이 기존의 '트리플, 트리플, 더블, 더블' 성장 기준보다 더 빠른 성장을 기대한다고 말하는 등 엄청난 성장 압박이 있습니다. 오늘날의 창업가들에게 이것은 무엇을 의미할까요?

A: 이 문제를 두 부분으로 나누어 보겠습니다.

창업가들의 일이 더 힘들어졌습니다: 우리는 가속화되는 변화의 세상에 살고 있습니다. 오늘날 세상은 더 빨리 움직이지만, 창업가들은 더 좋은 도구를 가지고 있습니다. 모바일을 통한 글로벌 시장 접근, AWS와 같은 클라우드 인프라, 그리고 파운데이션 모델 등이 있습니다. 시작하기가 더 쉬워진 만큼, 경쟁에서 두각을 나타내기도 더 어려워졌습니다. 일단 출시해서 어느 정도 성공을 거두면 15개의 경쟁자가 나타납니다. 따라서 현 세대에게 더 많은 것을 기대하는 데는 일리가 있습니다.

매출은 게으른 지표입니다: 단지 매출 성장에만 집중하는 것은 문제를 피상적으로 보는 것입니다. 피그마(Figma)와 같은 최고의 회사들 중 일부는 매출이 급증하기 전에 제품을 만들고 경쟁 제품과 기능적으로 동등해지기까지 오랜 시간이 걸렸습니다. 진정한 측정 기준은 단순히 매출 성장이 아니라 **회사의 속도(velocity)**가 되어야 합니다.

Q: 현재의 AI 사이클에서 "3개월 전에 일어난 일은 오늘날 더 이상 의미가 없다"고 말씀하셨습니다. 이러한 추세가 계속될 것이라고 보시나요?

A: 이러한 열광적인 속도는 모든 기술 사이클의 초기에 나타나는 전형적인 현상입니다. 수많은 실험과 변화가 일어납니다. 이는 창업가들에게 매우 어려운 일입니다. 왜냐하면 불안정한 기반 위에서 10년 후에도 의미 있는 회사의 비전을 세워야 하기 때문입니다. 다행인 점은 스타트업이 대기업보다 훨씬 민첩해서 더 빠르게 혁신할 수 있다는 것입니다. 많은 회사가 살아남지 못하겠지만, 이 과정 속에서 몇몇 거대한 회사들이 탄생할 것입니다. AI는 아마도 제 인생에서 가장 크고 강력한 기술 메가트렌드일 것이기 때문입니다.

Q: 기술 시장은 왜 종종 2~3개의 선두 기업으로 통합되는 경향이 있나요?

A: 항상 그런 것은 아닙니다. 예를 들어 레스토랑 산업은 그렇지 않죠. 기술 분야에서는 네트워크 효과와 브랜드라는 강력한 요소가 작용합니다. 또한, 대기업 고객들은 종종 단일 공급업체에 종속되는 것을 피하기 위해 한두 개의 대안을 원합니다. 이것이 AWS, GCP, Azure와 같은 소수의 주요 플레이어를 지지하는 이유입니다. 음식 배달과 같은 다른 시장에서는 어느 정도의 통합이 수십 개의 플레이어와 끊임없이 싸우는 치열함을 줄여주기 때문에 긍정적입니다.

Q: "샌프란시스코가 아닌, 전 세계를 위해 만들라"고 조언하셨습니다. 왜 그런 사고방식이 중요한가요?

A: 수년에 걸쳐 저는 새로운 기술이 '컬트적인(cultish)' 성향을 띠며 무언가를 중심으로 종교를 만들려는 욕구를 관찰했습니다 (예: 맥 vs. PC, 안드로이드 vs. 아이폰, 웹2 vs. 웹3). 하지만 기업가로서 당신은 그냥 웹을 위해, 모두를 위해 만들고 싶을 뿐입니다. 80만 명 인구의 샌프란시스코에서 시작할 수는 있지만, 더 넓게 생각해야 합니다. 도어대시는 스탠퍼드 근처의 한 거리에서 시작했지만 전국으로, 그리고 지금은 국제적으로 확장했습니다. 전 세계에 도달하는 것을 생각해야 합니다.

Q: 에어비앤비(Airbnb)는 코로나19 팬데믹 동안 극적인 위기를 겪었습니다. 그들이 위기를 헤쳐나가도록 어떻게 도왔으며, 브라이언 체스키(Brian Chesky)의 리더십에서 무엇을 배우셨나요?
A: 브라이언은 그 위기를 헤쳐나가면서 놀라운 리더십을 보여주었습니다. 사람들은 잊었지만, 에어비앤비는 2020년 최고의 IPO 후보로 꼽혔다가 불과 몇 달 만에 매출이 80% 감소하여 마이너스를 기록했습니다. 그는 여러 가지 방법으로 회복력을 증명했습니다.

목적의식 (머리): 그는 모든 사람이 "어디에서나 소속될 수 있도록" 돕는다는 목적의식에 이끌렸습니다. 그는 에어비앤비가 여러 세대에 걸쳐 생존하도록 하는 데 집중했습니다.
희망 (마음): 그는 절망 대신 희망을 선택했습니다. 그는 가상 체험이나 단거리 국내 여행처럼 여전히 잘 되고 있는 밝은 부분에 집중했습니다.
침착함과 실행력 (손): 그는 우리가 '시련의 순간(crucible moment)'이라고 부르는 상황에서 침착함을 유지했습니다. 그는 매일 전사 미팅과 일요일 이사회 미팅을 열며 맡은 바를 다했습니다. 그는 비용을 절감하기 위한 매우 논리적인 체계를 가지고 있었습니다. 먼저 마케팅, 그 다음 사무실, 그리고 계약직 직원 순이었고, 최후의 수단으로만 해고를 고려했습니다. 저희는 또한 그 시기에 매우 불리한 조건의 지분 투자 대신 부채를 조달하기로 결정했습니다.

Q: 당시 브라이언의 리더십은 해고와 불확실성에도 불구하고 에어비앤비를 오히려 더 매력적인 직장으로 만들었습니다. 창업가들은 그런 격동의 시기에 문화를 어떻게 생각해야 할까요?
A: 진정한 리더십과 훌륭한 문화는 좋은 시기가 아니라 힘든 시기에 시험받고 증명됩니다. 문화의 진정한 힘은 위기에서 살아남을 때 드러납니다. 초기에 어려움을 겪는 회사들은 종종 더 강한 회복력을 키웁니다. 이는 에어비앤비의 초창기 시절로 거슬러 올라갑니다. 당시에는 낯선 사람들이 다른 낯선 사람의 집에 머문다는 아이디어가 미친 생각으로 여겨져 자금을 조달하기가 매우 어려웠습니다. 팬데믹은 브라이언이 구축한 문화와 리더십이 좋은 시기와 나쁜 시기 모두를 이겨낼 수 있다는 것을 보여주었습니다.

Q: 높은 기업가치는 어느 시점부터 무모해지나요?
A: 기업이 시간이 지나도 그 가치에 걸맞게 성장할 수 없을 때 무모해집니다. 기업의 가치는 궁극적으로 미래 현금 흐름의 순현재가치(net present value)입니다. 제 생각에 지금 우리는 이 회사들이 2년, 3년, 혹은 4년 후에 도달할지 모를 위치에 대해 값을 지불하고 있습니다.

제가 이를 정량적으로 생각하는 방식은 이렇습니다. 만약 당신이 어떤 회사에 두 배의 가치를 지불한다면, 당신은 펀드로 투자할 수 있는 기회(shots)가 절반으로 줄어듭니다. 이는 당신이 두 배 더 잘하거나 두 배의 확신을 가져야 한다는 것을 의미합니다.

https://youtu.be/Zy2Uvm7_ky8

커리어 재창조의 핵심 원칙:
1. 단순한 기술이 아닌, 흥미를 좇아라: 잘못된 질문은 "내가 다시 적용할 수 있는 기술은 무엇인가?"입니다. 올바른 질문은 "내가 가장 흥미를 느끼는 것은 무엇인가?"입니다.
2. 80/20/0 공식: 새로운 기회(새 직장, 청혼, 이사 등)에 직면했을 때, 이상적인 감정의 조합은 80%의 설렘, 20%의 두려움, 그리고 0%의 무감각입니다. 두려움이 없다는 것은 그 기회가 지루할 것이라는 의미이며, 무감각한 느낌은 피해야 한다는 분명한 신호입니다. 브룩스는 경험 없이 싱크탱크의 회장직을 맡았을 때 80%의 두려움과 20%의 설렘을 느꼈다고 언급하며, 돌이켜보면 운이 좋았던 '어리석은' 결정이었다고 말합니다.
3. 기꺼이 '뒤로' 가려는 의지: 진정한 재창조는 종종 돈, 권력, 명성에서 일시적으로 한 발 물러서는 것을 필요로 합니다. 사이넥은 이를 새총에 비유합니다—앞으로 나아가기 위해 뒤로 당겨야 한다는 것입니다. 그는 자신의 초기 경력을 예로 들며, '실전 경험을 쌓기 위해' 아파트에서 무급으로 강연하는 등 모든 기회를 잡았다고 말합니다.

결과보다 과정: 행복의 핵심

1. 도착의 오류(The Arrival Fallacy): 브룩스는 '도착의 오류'에 대해 설명합니다. 이는 과정이 달콤하게 느껴지기 때문에 궁극적인 목표에 도달하는 것이 가장 달콤할 것이라는 오해입니다. 평생의 목표를 달성한 후 우울증을 겪는 올림픽 금메달리스트들에게서 볼 수 있듯이, 현실에서 이는 '우울증을 위한 처방전'과 같습니다. 진정한 만족은 과정 그 자체에서 나옵니다.
2. 희망 대 낙관주의: 사이넥은 스톡데일 패러독스에 대한 흔한 오해를 바로잡습니다. 죽은 것은 낙관주의자들이 아니라, 희망에 찬 사람들이었습니다—즉, "'크리스마스까지는 나갈 수 있기를 희망해'와 같이 특정 기한까지 결과를 바랐던 사람들입니다." 기한이 지나자 그들은 좌절했습니다.
3. 레오폴도 로페스의 이야기: 사이넥은 독방에 수감되었던 베네수엘라의 정치범 레오폴도 로페스의 이야기를 들려줍니다. 로페스는 매일의 과정에 전념했습니다: 몸과 마음, 정신을 건강하게 유지하는 것이었습니다. 그는 무언가를 얻기 위해 기도한 것이 아니라, 자신이 가진 것(하늘, 가족)에 대한 감사함으로 기도했습니다. 그는 PTSD 없이 살아남았지만, 마감 시한을 정했던 동료 수감자들은 무너졌습니다. 핵심은 결과에 대한 완전한 내려놓음과 과정에 대한 온전한 수용이었습니다.

브룩스는 인생을 당신이 설립자이자 CEO인 신성한 기업으로 규정합니다. 당신이 축적하려는 화폐는 돈이나 권력이 아니라, 사랑과 행복입니다.

세 가지 주 영양소: 브룩스는 행복을 느낌이 아니라 세 가지 '주 영양소'의 조합으로 정의합니다:
- 향유(Enjoyment): 즐거움 + 사람 + 기억.
- 만족(Satisfaction): 고군분투에서 오는 기쁨.
- 의미(Meaning): 일관성(왜 일이 일어나는가), 목적(목표), 그리고 중요성(왜 그것이 중요한가).

불행의 역할: 그는 불행은 필수적이라고 강조합니다. 일이 잘 풀릴 때는 결코 배우지 못합니다. 부정적인 감정은 우리가 주의를 기울여야 한다는 신호입니다. 온전한 삶은 좋은 경험과 나쁜 경험 모두에 감사하는 것을 필요로 합니다.

일란성 쌍둥이를 대상으로 한 연구는 우리 행복 수준의 구성 요소를 다음과 같이 보여줍니다:
50% 유전적: 당신의 기준선은 대부분 유전됩니다. 하지만, 알코올 중독에 대한 유전적 소인처럼, 이는 습관으로 관리될 수 있습니다.
25% 상황적: 인생의 좋고 나쁜 사건들. 이는 일시적입니다.
25% 습관: 이것이 당신이 직접 통제할 수 있는 부분입니다.

네 가지 기둥: 필수적인 행복 습관
브룩스는 모든 행복 과학이 귀결되는 네 가지 핵심 습관을 제시합니다:

1. 신념(Faith): 반드시 특정 종교일 필요는 없으며, 초월로 가는 길을 의미합니다. 철학, 자연, 예술, 명상, 종교 등을 통해 지루한 자기 삶의 사이코 드라마에서 벗어나 '작아지는' 것, 그리고 더 큰 무언가와 연결되는 것입니다.

2. 가족(Family): 그는 정치가 균열을 만들게 두지 말라고 경고하며, "정치적 견해 차이가 학대는 아니다"라고 지적합니다. 또한 결혼과 자녀가 '패배자들을 위한 것'이라는 문화적 통념에 반박하며, 이를 행복으로 가는 빠른 길이라고 부릅니다.

3. 우정(Friendship): 그는 '거래적 친구(deal friends)'(유용한 사람들)와 '진정한 친구(real friends)'(당신을 무조건적으로 사랑하는 쓸모없는 사람들)를 구분합니다. 그는 청중에게 삶에서 충분한 '쓸모없는 사람들'을 가꾸라고 촉구합니다.

4. 일(Work): 일에서 오는 기쁨의 핵심은 직업의 종류나 수입이 아니라 두 가지 구체적인 것입니다:

자신의 성공을 쟁취하기: 가치를 창출하고 공로와 노력에 대해 인정받는 것. 그는 이것이 자유 시장 경제 체제가 기쁨을 가져다주는 이유라고 주장합니다.
타인에게 봉사하기: 필요한 존재라고 느끼는 것이 존엄의 본질입니다. 최악의 느낌은 자산으로 평가받는 대신 부채처럼 관리되는 것입니다.

사랑의 신경생물학: 4단계 과정
브룩스는 사랑에 빠지는 경험을 4단계의 신경화학적 연쇄 반응으로 설명합니다:

1단계: 점화(Ignition): 과정은 테스토스테론과 에스트로겐 같은 성호르몬에 의해 유발되는 신체적 매력에서 시작됩니다. 이것은 사람들을 문 안으로 들어오게 하는 '상점의 진열장'과 같습니다.

2단계: 황홀감과 기대감(Euphoria & Anticipation): 도파민(보상에 대한 기대)과 노르에피네프린(황홀감) 같은 신경전달물질이 활성화됩니다. 이것이 단순한 문자 메시지가 엄청나게 중요하게 느껴지는 이유입니다.

3단계: 집착과 반추(Obsession & Rumination): 세로토닌 수치가 떨어지며, 이는 반추와 관련이 있습니다. 이것은 초기 사랑의 특징인 집착적인 생각, 질투, 그리고 감시 행동("왜 그녀는 새벽 4시에 온라인 상태였을까?")을 만듭니다. 이 단계는 유대를 형성하는 데 매우 중요합니다.

4단계: 유대 형성(Bonding): 이것이 목표이며, 커플이 '짝 유대(pair bond)'를 형성하고 가족이 되는 단계입니다. 이는 시선 맞춤과 신체 접촉을 통해 분비되는 유대 호르몬인 옥시토신과 바소프레신에 의해 촉진됩니다. 궁극적인 목표는 파트너가 당신의 가장 친한 친구가 되는 것입니다.

현대 세계의 사랑: 함정과 조작

1. 프렌드 존(Friend Zone) 문제: 브룩스는 4단계로 바로 건너뛸 수 없다고 주장합니다. '프렌드 존'에서 시작된 관계는 매력과 집착이라는 고통스럽지만 필수적인 초기 단계를 놓치기 때문에 종종 실패합니다.

2. 데이팅 앱: 이 앱들은 '진열장'(1단계)을 지나치게 강조하고 사람들이 자신과 똑같은 사람을 찾도록 부추겨, 강한 유대를 만드는 상호보완성을 놓치게 함으로써 과정을 단축시킵니다.

3. ‘실험실의 사랑(Love in the Lab)': 그는 아트 아론의 유명한 실험을 설명합니다. 이 실험에서는 낯선 사람들이 점점 더 친밀해지는 36개의 질문에 답하고 4분 동안 서로의 눈을 응시함으로써 인위적으로 사랑의 연쇄 반응을 시뮬레이션하여 사랑에 빠지게 만들었습니다. 그는 직장 워크숍이 우연히 이러한 조건을 재현할 수 있으며, 이것이 왜 그렇게 많은 불륜이 직장에서 시작되는지를 설명한다고 경고합니다.

진화론적 관점에서의 관계

질투의 성별 차이: 데이비드 버스의 연구를 바탕으로, 브룩스는 남성이 성적 불륜(부성 불확실성)에 더 위협을 느끼는 반면, 여성은 감정적 불륜(자원 전환의 두려움)에 더 위협을 느낀다고 설명합니다.

숭배/존경의 이분법: 그는 근본적으로 여자는 숭배("너를 위해 총알도 맞을 수 있어")를 필요로 하고, 남자는 존경("너는 정말 강하고 유능해")을 필요로 한다고 제안합니다. 남자를 위한 비결은 파트너를 숭배하고 존경받을 만한 사람이 되는 것입니다.

매력 편향: 그들은 남성이 여성의 성적 관심을 과대평가하는 경향이 있는 반면, 여성은 과소평가하는 경향이 있음을 논의합니다.

관계 구축 및 유지
장거리 연애의 어려움: 이러한 관계는 신체적 접촉과 시선 맞춤으로 분비되는 옥시토신을 뇌에서 고갈시키기 때문에 어렵습니다. 이를 성공시키기 위한 유일한 방법은 잦은 대면 만남에 대한 극도의 헌신입니다.

사랑을 유지하는 두 가지 규칙:
함께 있을 때마다 서로 접촉한다.
대화할 때마다 직접적으로 시선을 맞춘다.

'스타트업' 접근 방식: 올바른 파트너를 찾는 것은 기업가적 모험과 같습니다. 평균적으로 성공한 기업가는 3.8번의 실패를 경험합니다; 실패한 관계에서도 비슷한 횟수를 예상하십시오. 당신은 실패를 통해 배우고 발전합니다.

내면 세계 탐색하기

불안 관리하기: 브룩스는 '불안정한 과잉 성취자들'에게 불안(초점 없는 두려움)을 구체적인 두려움으로 전환하여 관리하라고 조언합니다. 그는 4단계의 저널링 과정을 제안합니다: 1) 내 불안의 원인은 무엇인가? 2) 일어날 수 있는 최악의 상황은 무엇인가? 3) 그럴 확률은 얼마나 되는가? 4) 만약 그런 일이 일어난다면 나는 어떻게 할 것인가?

'특별함 대 행복'의 함정: 윌리엄슨과 브룩스는 종종 '특별하게' 느끼고 싶은 욕망에 뿌리를 둔 성공 중독이 어떻게 사람들로 하여금 행복을 희생하게 만드는지에 대해 논의합니다. 그들은 경력이 항상 다음 '검증'의 기회를 제공할 수 있기 때문에 관계보다 일을 우선시합니다.

유동 지능 대 결정 지능: 브룩스는 우리의 능력이 나이에 따라 변한다고 설명합니다. 유동 지능(순수한 문제 해결 능력, 혁신)은 30대에 정점을 찍고 감소합니다. 결정 지능(지혜, 가르침, 패턴 인식)은 평생에 걸쳐 상승합니다. 장기적인 성공과 행복의 열쇠는 첫 번째 곡선에서 두 번째 곡선으로 우아하게 전환하는 것입니다—혁신가에서 교육자로, 재능 있는 사람에서 재능을 발굴하는 사람으로.

'죽음의 공포'와 마주하기: 모든 사람에게는 자신의 핵심 정체성에 대한 위협인 '죽음의 공포'(예: 실패에 대한 두려움, 무관심에 대한 두려움)가 있습니다. 브룩스는 불교의 마리네사티(죽음 명상) 수행을 추천하는데, 이는 자신의 가장 큰 두려움이 현실이 되는 것을 적극적으로 상상하여 그 힘을 빼앗는 것입니다.

https://youtu.be/ZS2xu5Dq2zI

컴퓨팅에 대한 끝없는 수요
"에너지" 비유: 샘은 가격을 빼놓고는 컴퓨팅 수요를 논할 수 없다고 주장합니다. 지능 단위당 비용이 100배 하락한다면, 새로운 경제적 사용 사례가 가능해지면서 사용량은 100배 훨씬 이상으로 증가할 것이라고 말합니다.

컴퓨팅 과잉 공급 논쟁:
사티아의 병목 현상에 대한 통찰: 그는 오늘날 가장 큰 문제는 칩 공급 문제가 아니라, 전력 및 인프라 문제라고 밝힙니다. 즉, 칩을 '꽂을 수 있는 준비된 공간(warm shells)'이 부족하다는 것입니다.

샘의 예측: 과잉 공급은 언젠가 "반드시" 올 것이라고 말합니다. 그 시점이 23년 후일지 56년 후일지는 미지수입니다. 그는 비용 절감의 "무서운 지수 함수적 속도"와, 개인용 AGI가 노트북에서 실행되면서 대규모 중앙 집중식 인프라 구축을 쓸모없게 만들어 일부 투자자들에게 손실을 입힐 위험을 인정합니다.

소프트웨어 최적화의 힘: 사티아는 OpenAI의 추론 스택(inference stack)에 대한 소프트웨어 개선이 무어의 법칙보다 "훨씬 더 기하급수적"이라고 지적하며, 이는 중요하지만 종종 간과되는 요인이라고 말합니다.

AI 디바이스와 배포의 미래

샘의 비전: "언젠가 우리는 GPT-5 또는 GPT-6 수준의 모델을 저전력으로, 완전히 로컬에서 실행할 수 있는 놀라운 소비자용 디바이스를 만들 것입니다."

사티아의 전략 ("대체 가능한 컴퓨팅 집합체"): 마이크로소프트의 목표는 AI 생애 주기의 모든 단계(사전 학습, 추론, 강화학습 등)를 여러 지역과 하드웨어 세대에 걸쳐 처리할 수 있는 고효율의, 대체 가능한 컴퓨팅 집합체(fungible fleet)를 구축하여 활용도를 극대화하는 것입니다.

새로운 인간-컴퓨터 인터페이스
사티아: 채팅을 넘어서는 새로운 UI 패러다임으로 "거시적 위임과 미시적 조종(macro delegation and micro steering)"을 제시합니다. 에이전트가 복잡한 작업을 수행하러 갔다가, 사소한 방향성 지시를 받기 위해 돌아오는 방식입니다. 이는 새로운 형태의 디바이스를 필요로 합니다.

브래드: 수십억 명의 사람들에게 삶을 관리해 줄 무료 개인 비서를 제공하는, "사소해 보이지만" 영향력 있는 소비자 사용 사례를 강조합니다. 이는 단순한 답변에서 기억과 행동으로 나아가는 것을 의미합니다.

2026년 전망: 무엇이 우리를 놀라게 할까?

샘의 예측:
코딩: 코덱스(Codex) 에이전트가 몇 시간 단위의 작업에서 며칠 단위의 작업으로 발전하여 "전례 없는 속도"로 소프트웨어를 창조할 수 있게 될 것입니다.

과학: "2026년에는 아주 작은 과학적 발견들이 있기를 희망합니다." 그는 이것이 AI가 인류 지식의 총합을 확장한다는 것을 의미하기에 "엄청나게 중요한 일"이라고 부릅니다.

Microsoft의 중대한 투자 뒷이야기

브래드: 사티아에게 2019년 10억 달러를 투자하기로 한 최초의 결정에 대해 질문합니다.

사티아의 이야기:
마이크로소프트는 1995년부터 자연어에 집착해 왔습니다. 2019년 샘이 트랜스포머와 스케일링 법칙에 대해 이야기하기 시작했을 때, 전략적으로는 '고민할 필요도 없는' 결정이었습니다.

이사회에서는 논쟁이 있었습니다. 빌 게이츠는 처음에는 회의적이었으나, GPT-4 데모를 본 후 제록스 PARC 이후 최고의 데모라고 칭하며 열렬한 신봉자가 되었습니다.
사티아가 10억 달러에서 100억 달러 이상으로 투자를 확대할 확신을 갖게 된 순간은 GitHub 코파일럿 내부에서 코덱스(Codex)가 작동하는 것을 본 순간이었습니다.

SaaS의 미래와 AI의 경제학
사티아의 아키텍처 논제: 기존의 SaaS 아키텍처(데이터, 로직, UI가 긴밀하게 결합된)는 대체되고 있습니다. 새로운 "에이전트 계층(agent tier)"이 기존의 "비즈니스 로직 계층(business logic tier)"을 대체하고 있습니다.

높은 사용량, 낮은 ARPU(사용자당 평균 수익)의 이점: 그는 Office 365나 GitHub처럼 사용량이 많고 깊은 데이터 해자(moat)를 가진 제품들이 에이전트에게 필수적인 기반 데이터를 제공하기 때문에 승리하는 데 가장 유리한 위치에 있다고 주장합니다. 그는 ARPU는 높지만 사용량이 적은 제품들은 "약간의 문제"가 있을 것이라고 경고합니다.

"에이전트 팩토리": 새로운 SaaS 애플리케이션은 "토큰 팩토리"(인프라 계층)의 결과물을 가장 효율적으로 사용하여 비즈니스 성과를 창출하는 방법을 아는 "에이전트 팩토리"입니다.

https://youtu.be/Gnl833wXRz0

Times of hardship will define your company, not times of success.

When this company inevitably hits massive scale in a few years, please remember that how you acted in the next 12 months determined that success.

Q: 기업가들의 공통점은 무엇인가요?
A: 그들은 모두 다릅니다. 제 경우는 CEO나 기업가가 되고 싶었던 적이 전혀 없었습니다. 저는 단지 무언가를 만들고 사람들이 그것을 사용하게 하고 싶었을 뿐입니다. 제가 만든 것을 지속시키려면 돈이 필요하다는 것을 깨달았고, 그 지점에서 사업을 시작하게 되었습니다. 그 정신의 핵심은 '성공시키기 위해 무엇이든 한다'는 것입니다. 저는 CEO가 되는 법, 자금을 조달하는 법, 고용하고 해고하는 법, 그리고 문화적 틀을 만드는 법 등 제가 전혀 하고 싶지 않았던 모든 것들을 배워야만 했습니다. 하지만 그것이 아이디어를 다음 단계로 나아가게 하는 유일한 방법이었습니다.

Q: 기업가들이 예술가와 비슷하다고 말씀하셨는데, 무슨 의미인가요?
A: 예술은 표현입니다. 언제 시작하고 끝낼지, 어디에 선과 경계를 그어야 할지를 아는 것이죠. 제품이나 사업도 마찬가지입니다. 모든 것을 다 하려고 하면 아무도 이해 못 하는 뒤죽박죽이 될 수 있지만, 상자를 그리고 형태를 만들어 접근 가능하고 관리 가능한 아이디어의 표현으로 만들 수 있습니다. 진정으로 세상을 바꾸는 것들은 아이디어에서 시작되고, 그 아이디어를 더 크게 만들기 위해 사업이 구축됩니다.

Q: 거절에 어떻게 대처하시나요?
A: 저는 제가 경험하는 모든 것이 제게 교훈을 주는 스승이라는 마음가짐을 가지고 있습니다. 그것으로부터 배울지 말지는 제게 달려있죠. 배우기로 선택한다면, 거기에는 거절이란 없습니다. 저는 그것을 온전히 제 것으로 만들고 더 나은 사람이 됩니다. 그렇지 않으면 끔찍한 기분이 들고 노력의 낭비일 뿐이죠. 그래서 저는 제 앞에 놓인 모든 사람, 실수, 도전, 만남으로부터 배우기로 선택합니다.

Q: 이런 마음가짐은 어디서 배우셨나요?
A: 경험, 그리고 나쁜 기분을 느끼고 싶지 않다는 마음에서요. 명상도 많이 했습니다. 특히 몸의 쾌락과 고통을 관찰하는 수행법을 통해서요. 고통을 관찰하고, 그 고통에 대한 자신의 반응을 관찰합니다. 그러면 고통은 일시적이며, 당신이 그 일시적인 것에 대해 고통받기로 '선택'하고 있다는 것을 깨닫게 됩니다. 당신이 그 반응을 바꿀 수 있다는 것을 이해하면, 고통은 사라집니다. 그것은 제가 정신적으로나 육체적으로 해본 것 중 가장 힘든 일이었습니다.

Q: 명상은 얼마나 자주 하시나요?
A: 코로나 이전에는 5년 동안 매년 10일간의 묵언 명상 수련회에 참가했습니다. 지금은 매일 아침 일어나서 한 시간 정도 명상을 합니다.

Q: 최적의 고통 수준은 어느 정도인가요?
A: 당신 자신과 당신의 능력에 대해 새로운 것을 가르쳐주는 모든 것입니다.

Q: 기업가의 길은 외로운 여정인가요?
A: 그것은 느낌이고, 당신이 내리는 결정입니다. 외로움이라는 반응에 의해 위축되기로 선택할 수도 있고, 혹은 "이 경험이 나에게 무엇을 가르쳐주려는 걸까?"라고 자문할 수도 있습니다. 이 모든 것들은 궁극적으로 결정의 문제입니다.

일상 습관과 학습
Q: 매일의 '할 일(to-do)'과 '하지 않을 일(don't-do)' 목록에 대해 설명해주실 수 있나요?
A: 저는 매일 제가 성취하고 싶은 것과 하고 싶지 않은 것을 적습니다. 목표를 매우 작게 설정하고 반복하여 추진력을 쌓는 것이 중요합니다. 예를 들어, 하루에 한 시간 명상하겠다고 결심하는 대신, 2주 동안 매일 1분씩 시작하는 겁니다. 그다음 5분, 10분으로 늘려나가는 거죠. 더 중요한 것은, 우리가 종종 간과하는 '하지 않을 일'에 집중하는 것입니다. 예를 들면 정치나 TV 시청에 정신이 팔리지 않는 것과 같죠.

Q: 오늘 당신의 목록에는 무엇이 있었나요?
A: '할 일' 목록에는 양자 물리학, 이탈리아어, 그리고 AI 및 에이전트 분야의 프로그래밍에 대해 더 배우는 것이 있었습니다. 아침에 어려운 일들을 먼저 하기 위해 각각 한 시간씩 할애합니다. '하지 않을 일' 목록에는 뉴스, 정치, 엔터테인먼트에 정신 팔리지 않기가 있었습니다. 저는 더 잘, 더 빨리, 더 깊이 배우는 법을 배우고 싶습니다.

Q: 빠른 학습의 핵심은 무엇이라고 생각하시나요?
A: 꽤 오랫동안 관찰하고, 그 후에 실행하는 것입니다. 저는 사람들이 관찰 단계를 너무 자주 건너뛴다고 생각합니다. 우리는 좋은 경청자가 되어 세상과 자연이 어떻게 작동하는지 관찰할 필요가 있습니다. 아기들은 무언가를 할 수 있는 도구를 갖기 전에 오랜 시간 관찰하며 보냅니다. 성인이 되어서 우리는 그 몰입 단계를 건너뛰고 너무 빨리 행동하려고 합니다.

Q: 왜 하루에 한 끼만 드시나요?
A: 저는 극단으로 가서 배우는 것을 좋아합니다. 하루에 한 끼만 먹는 식단을 시도해봤는데, 제게 '시간'이라는 슈퍼파워를 주더군요. 매일 두세 시간을 돌려받았습니다. 또한, 제가 그렇게 많은 음식이 필요하지 않다는 것을 깨달았습니다. 건강과 에너지가 증진되었고, 식사를 할 때는 음식에 대한 진정한 감사를 되찾았습니다.

Q: 젊은이들에게 해주고 싶은 조언이 있다면요?
A: 관찰하세요. 모든 것을 관찰하세요. 정보를 받아들이는 것을 사랑하세요. 그것에 반응하거나, 암기하거나, 무언가를 하려고 걱정하지 마세요. 그저 열린 마음을 가지세요. 그것으로 무언가를 해야 할 때가 오면, 자연스럽게 떠오를 것입니다.

https://youtu.be/e_Y9tI4dALA

Bending Spoon: 소프트웨어 기업을 인수하여 영구히 성장시키는 PE

Bending Spoon은 소프트웨어 회사를 100% 인수한 뒤, 소프트웨어, 마케팅, UI, 가격 정책 등 사업의 모든 요소를 완전히 재설계합니다. 이를 통해 회사의 성장 곡선과 비용 구조를 근본적으로 바꾸고, 개선된 현금 흐름을 장기적으로 소유하는 독특한 모델을 가지고 있습니다.

창업 배경: 실패에서 얻은 교훈
첫 창업의 실패: 창업 초기에 AI 기반 개인 다이어리 서비스를 3년간 개발했지만 결국 실패했습니다. 4년 가까이 주 100시간씩 일했지만 아무것도 남지 않았다는 생각에 회사를 정리하며 눈물을 흘렸습니다. 하지만 공동 창업자의 격려 덕분에 다시 일어설 수 있었습니다.

깨달음: 아무리 똑똑한 팀이라도 대부분의 스타트업은 실패한다는 것을 목격했습니다. '0 to 1' 단계에서는 운이 결정적인 역할을 한다는 결론을 내렸습니다.

새로운 전략: 반면, 소프트웨어 비즈니스는 올바른 노력과 끈기가 있다면 누구나 잘 운영할 수 있다는 확신을 얻었습니다. 그때부터 '0 to 1'에 도전하는 대신, 잠재력 있는 회사를 인수하여 키우는 것이 더 나은 전략이라고 판단했습니다.

성장: 이 전략을 바탕으로 Evernote, Meetup, AOL 등을 성공적으로 인수했습니다. 첫 회사를 정리하며 남은 4천만 원과 외주 개발로 번 돈을 합쳐 1천만 원짜리 딜로 2천만 원을 벌었고, 초기에는 직접 개발과 인수를 병행했습니다. 현재 Bending Spoon은 연 매출 1조 3천억 원, 연간 주가 성장률 75%를 기록하는 회사로 성장했습니다.

Bending Spoon의 방식

1. 인수 전략 (Acquisition)

정교한 가치 평가: 지난 12년간 축적된 Hands-on 운영 경험을 바탕으로 '우리가 이 제품을 바꾸면 어떤 결과가 나올까?'에 대한 여러 가정을 세우고 치열하게 토론합니다. 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 다양한 시나리오별 수익성을 분석하고, 이를 협상의 시작점으로 삼습니다.

신속한 협상: 우리는 스스로가 생각하는 공정 가치에 대한 확신이 있기 때문에 협상을 길게 끌지 않습니다. 우리가 지불하려는 가격 이상을 원하면 과감히 포기합니다.

규모의 경제: 하나의 제품을 완전히 바꾸는 데는 막대한 시간과 자본이 들기 때문에, 이제는 규모가 큰 회사 위주로 인수합니다.

지속 가능한 성장: 과거 바이럴에 의존하던 제품을 인수했다가 바이럴이 끝나자 제품이 실패하는 경험을 통해, 지속 가능한 고객 확보 방식을 더욱 중요하게 보게 되었습니다.

예측 가능성: 수많은 회사를 인수하고 성장시킨 경험이 쌓이면서, 특정 회사를 인수했을 때 성장 잠재력을 정확히 예측하는 능력이 생겼습니다.

자금 조달: 창업 초기 5년은 자체 현금으로만 인수했으나, 최근에는 부채를 적극적으로 활용하기 시작했습니다. (과거 그라인더 인수 전에서는 경쟁사가 더 높은 가격을 제시했고, 자금 조달 능력이 부족해 실패한 경험이 있습니다. 당시 이 딜에만 집중하느라 몇 달간 회사 성장이 정체되기도 했습니다.)

2. 가치 상승 (Improvement)

Evernote 사례: 경쟁사보다 50% 비싼 가격에 인수했지만, 2년 반 동안 250개의 핵심 기능을 개선했습니다. 이는 이전보다 3~5배 빠른 속도였으며, 코드 베이스 대부분을 교체했습니다. 그 결과, 제품 성능과 고객 리텐션 모두 역대 최고 수준을 기록했습니다. 가격은 60% 인상되었지만, 오히려 고객 만족도는 더 높아졌습니다. 이는 일반적인 PE가 해내기 어려운 수준의 개선입니다.

자원 효율화: 여러 소프트웨어 회사를 운영하며 클라우드, 광고 등에서 협상 우위를 확보해 비용을 절감합니다. 또한, R&D나 마케팅 인력을 여러 프로젝트에 유동적으로 재배치하여 효율성을 극대화합니다. AI 도입을 통해 운영 효율성도 지속적으로 높이고 있습니다.

운영 철학 (Operations)

인재 중심: "회사가 곧 제품이며, 인재가 가장 중요하다"는 철학을 가지고 있습니다. 능력과 야망, 성공에 대한 갈증이 있는 사람을 채용합니다. 유럽 최고의 인재들에게 Bending Spoon은 매우 매력적인 기회입니다. (실제로 80만 명이 지원해 250명을 채용했습니다.)

보상과 문화: 팀별 성과 인센티브 대신, 회사의 주식을 할인된 가격에 구매할 수 있는 기회를 제공하여 주인의식을 고취합니다. 1년에 두 번 전사적으로 성공과 실패를 투명하게 공유하고, 1년에 한 번씩 해외 리트릿을 통해 팀워크를 다집니다.

시간 배분: 창업자는 채용에 시간의 50%를 사용하며, 나머지 시간은 자금 조달, 딜 소싱, 인수 후 통합(PMI), 그리고 전사 전략 수립에 사용합니다.

창업 철학:

유럽의 성공 사례: 유럽에도 위대한 기업이 더 많이 나와야 합니다. 성공 사례가 드물기 때문에, 우리가 크게 성공하는 것 자체가 다른 유럽 창업가들에게 큰 영감이 될 수 있습니다.

합의의 함정: 위대함을 추구할 때, 만장일치는 오히려 위험할 수 있습니다. 모든 사람의 의견에 맞추고 비판을 피하려 하면 평범함에 머무를 뿐입니다. 명확한 비전을 가지고 반대 의견을 경청하되, 때로는 일부의 반대를 무릅쓰고 목표를 향해 직진하는 능력이 진정한 리더십입니다.

https://youtu.be/uLSXhmRHpFU

게임의 학생

대부분의 창업자는 기존 강자를 느리고 비대한 표적으로만 본다.
진짜 질문은 묻지 않는다.
왜 수십 개가 실패한 시장에서 Ramp는 법인카드에서 승리했을까?
왜 OpenAI는 구글의 선행에도 불구하고 떠오를 수 있었을까?

이건 우연이 아니다.

John Collison이 인터뷰 중에 TransDigm. Danaher. Vail Resorts. Dominos 각 회사가 어떻게 가치를 복리로 키워왔는지 줄줄이 설명한다. 항공우주 롤업, 운영 시스템, 인수 플레이북 같은 것들로 말이다.

마음만 먹으면 John은 몇 시간이고 계속할 수 있다.

여기가 차이다.

대부분의 창업자는 자기 시장조차 제대로 공부하지 않는다.
John은 모든 것을 공부한다.

당신의 경쟁자들은 역사를 그저 학문적인 것으로 여긴다. 그들은 틀렸다.

당신 시장의 지배자가 왜 이겼는지 설명할 수 있는가?
무엇을 했는지가 아니라, 왜 그게 먹혔는지?
그때의 조건 가운데 지금도 남아 있는 것은 무엇인지?
그걸 말하지 못한다면, 당신은 그냥 찍고 있을 뿐이다.

당신이 플레이하고 있는 게임은 이미 여러 번 플레이되었다.
누군가는 이겼고, 온갖 단서들을 곳곳에 남겨 두었다.
모든 시장은 패턴, 인센티브, 블라인드스팟을 남긴다.

테이프를 공부하라. (= 과거 사례를 끝까지 파고들어라.)

https://x.com/blakeir/status/1986103593720598846/photo/2

국경 없는 창업자들: 벤치마크가 되기까지

“그러나 하나님께서 세상에서 미련한 것들을 택하사 지혜 있는 자들을 부끄럽게 하시고, 세상에서 약한 것들을 택하사 강한 것들을 부끄럽게 하셨다 […] 이는 누구든지 하나님 앞에서 자랑하지 못하게 하려 하심이라.”
고린도전서 1:27–29

내가 이 펌에 합류한 지 5년이 되었고, 그동안 내가 무엇을 만들고 무엇을 생각해 왔는지 요즘의 생각을 나누고 싶었다. 나는 엘살바도르 출신이고, 평생 동안 “내가 태어난 곳” 때문에 종종 과소평가를 받아 왔다. 마치 그게 내가 선택한 것이라도 되는 것처럼 말이다. 세상이 약하거나 어리석다고 보는 곳에서 왔다는 이유만으로 사람들은 당신의 기준선을 낮게 잡는다. 그래서 나는 꽤 일찍 깨달았다. 그 벤치마크를 지우고 싶다면, 내가 곧 그 벤치마크 자체가 되어야 한다는 것을.

그 과정에서 하나의 패턴을 보기 시작했다. 나와 같은 감정을 느끼는 사람들을 전 세계에서 만났다. 그들에게 있어서 “엘살바도르”는 꼭 어떤 나라를 의미하지 않았다. 어떤 이에게는 자신의 배경, 어떤 이에게는 작은 고향 도시, 어떤 이에게는 그저 오해받는 환경이었다. 우리 모두를 하나로 묶은 것은 ‘벤치마크가 되고자 하는 멈추지 않는 욕망’이었다.

그 관찰은 내가 **Borderless Founders(국경 없는 창업자)**라고 부르는 독특한 인간 집단을 연구하게 만들었다. 상위 0.0001%의 창업자들에게는, 어디에서 태어났는지는 중요하지 않다. 그들은 어차피 위대한 성취에 도달하기 때문이다.

그들에게 국경은 존재하지 않는다. 모든 나라가 그들을 원하기 때문이다. 이들은 최상위 대학의 장학금을 받고, 스폰서를 자처하는 최고의 기업들로부터 오퍼를 받으며, 가장 진입이 어려운 시장인 미국까지 문을 열어줄 수 있는 최정상 펀드들로부터 투자도 끌어낸다.

이 패턴을 인식한 순간, 나는 두 가지를 반드시 만들어야 한다고 느꼈다.
1. 어느 문이든 열 수 있을 만큼 강력한 글로벌 네트워크 — 대통령이든 총리든 그 누구의 오피스 문도 열 수 있는 힘을 가진 네트워크.
2. 이 창업자들이 국경을 넘어 인재를 채용하고, 비자를 헤쳐 나가고, 현지 커뮤니티를 찾고, 여러 나라에 걸쳐 브랜드를 구축해 나가면서 자신의 운명을 가속화할 수 있게 돕는 제품.

내가 25살에 a16z의 Corp Dev 팀에 합류했을 때, 이 아이디어의 한 버전을 Ben Horowitz에게 공유했다. 그의 조언은 단순했다. “누가 하라고 말해줄 때까지 기다리지 마라. 그냥 해라.”

그래서 나는 그대로 했다. 자유 시간마다 전 세계의 창업자들과 연결되기 시작했고, 자금 조달과 채용을 돕고 함께 고민했다. 내 개인적인 시간과 에너지로는 한계가 보이자, Corp Dev 팀 동료 세 명과 이 아이디어를 공유했고, 우리 넷이 조용히 이 네트워크를 직접 만들기 시작했다. 라틴 아메리카에서 시작했고, 아르헨티나·브라질·멕시코의 뛰어난 창업자들을 직접 만나기 위해 여행 경비도 스스로 부담했다. 이 투자는 충분히 그만한 가치가 있었다.

현재로 건너뛰어 보면, 나는 미국 밖에서 유니콘을 만든 수십 명의 창업자들과 연결되었고, 그들이 새로 시작한 여러 벤처에도 직접 투자했다. 또한 글로벌 제국을 세운 거물들을 만나, 그들이 어떻게 생각하고, 어떻게 운영하고, 어떻게 리드하는지 1:1로 배웠다. 정치적 영역에서는 아르헨티나, 브라질, 엘살바도르, 멕시코, 노르웨이, 스웨덴의 대통령과 총리들을 직접 만나는 특권도 누렸다.

이 거인들의 눈을 똑바로 바라보며 내가 얻은 가장 큰 교훈은, 그들도 가끔은 눈을 깜빡인다는 것이다. 그리고 바로 그 순간, 언젠가 내가 그들을 추월할 수도 있겠다는 사실을 깨닫게 된다.

나는 이제 막 시작일 뿐이다. 나의 비전은 진정한 의미의 첫 글로벌 파운더 네트워크를 구축하는 것이다. 국경을 넘어 가장 뛰어난 사람들을 연결하고, 앞으로 10년 동안 “벤처 투자자”라는 개념이 어떻게 재정의될 수 있는지를 보여주고 싶다. 나는 이 새로운 세대의 글로벌 투자자가 어떤 모습이어야 하는지에 대한 ‘벤치마크’가 되기 위해 계속 움직이고 있다. 그보다 덜한 것은, 나에게는 simply not worth it — 그럴 가치가 없다.

https://www.linkedin.com/posts/gabriel-vasquez-49392580_borderless-founders-becoming-the-benchmark-activity-7391850333976829953-bsZ4

😧<모든 답은 회의실 밖에 있다: 벤 호로위츠가 창업자에게 던진 5가지 잔혹한 진실>
- “CEO를 훈련해줄 사람? 없다.” 그래서 오늘도, 지금 당장 할 수 있는 걸 먼저 해라.
선택지가 다 나빠 보일 때, 덜 나쁜 걸 즉시 택하는 사람이 살아남는다. 망설임은 비용이다.

🔥 지금 할 수 있는 걸, 바로 해라
• 창업/CEO의 문제는 대부분 ‘상황특수’라 매뉴얼이 없다. 믿을 수 있는, 실제로 해본 운영자와 토론하되 최종 책임은 본인에게 있다.
· “내가 지금 할 수 있는 것을, 지금 한다.”가 생존의 기술이다.
· 모든 함의를 따져보다 시간을 보내면 고통만 커진다. 선택지는 완벽이 아니라 생존이다.

🩸 모두가 나쁜 선택지일 때: 덜 나쁜 것을 즉시 실행
• 2001년 라우드클라우드의 IPO는 “분명 나쁜 아이디어”였지만 파산보다는 덜 나빴다.
· 망설임 대신 실행을 택했고, 결국 회사를 지켜 2007년 HP에 16.5억 달러 현금 매각까지 이어졌다.
· “최악은 모든 함의를 끝없이 고민하는 것.” 지금 가능한 최선이면, 한다.

🤝 투자자는 ‘모멘텀’과 ‘자신감’을 키워주는 사람을 택하라
• 두 가지 질문으로 평가하라:
· 채용·후속투자·고객 연결 등으로 속도를 올려 ‘모멘텀’을 만들어줄 수 있는가?
· 내가 CEO로서 불확실성 속에서도 더 빨리, 더 좋은 결정을 하도록 ‘자신감/역량’을 키워주는가?
• 그래서 실제로 해본(CEO를 해본) 투자자를 선호하라. 공허한 조언은 사치다.
· “A등급만 뽑아라” 같은 뻔한 말이 아니라, ‘어떻게’ 뽑고 굴릴지 구체로 끌어올려줄 파트너가 필요하다.

🎯 약점이 아니라 ‘압도적 강점’에 베팅하라
• 2007년 아이폰의 약점(키보드, 컴퓨터 대비 성능)에 집착했다면 강점(카메라, 포켓 GPS)이 연 기회(새로운 서비스 탄생)를 놓쳤다.
· 제품·기술·사람을 볼 때 “약점 없음”이 아니라 “한 가지에서 세계급인가?”를 묻자.
· “얼마나 강한 강점인가?”가 미래를 가른다. “영어로 대화하는 컴퓨터”급 변화면, 그 한 가지로 판이 바뀐다.

🥇 경쟁을 이기려면 ‘10배’를 목표로 - 그리고 선점의 데이터 이점
• “조금 더 나은” 제품으로는 경쟁자를 못 이긴다. 최소 10배를 노려라.
· AI 시대엔 먼저 시장을 잡으면 사용자 상호작용 데이터가 모델에 축적되어 방어력이 된다.
· 대화·피드백을 모두 학습해 더 맞춤화된 개선을 빠르게 돌리고, 관계를 ‘보유’하라. 소프트웨어 경쟁의 9할은 선점과 점유다.

💪 마지막 한 줄: 스스로를 믿어라 - 의심은 늘 있지만, 행동이 답이다
• 창업은 결국 ‘나 자신’에 대한 베팅이다. 중간중간 흔들려도 의심은 아무것도 주지 않는다.
· “느낌이 아니라 행동.” 두려움이 끓어오르면, 제대로 하고 있다는 신호다.
· 할 수 있는 일에 집중하고, 계속 전진하라.

📌 한 줄 인사이트
• 매뉴얼은 없다. 파트너는 필요하다. 그러나, 결국 ‘지금 내가 할 수 있는 것을 지금 한다’가 유일한 생존 공식이다.

출처: Ben Horowitz's 5 Lessons for Founders and CEOs

https://speedrun.substack.com/p/ben-horowitz-5-lessons-for-founders-and-ceos

CX도 아직 갈 길이 멀었다. Sierra나 Decagorn이 투자받고 잘 나간다고 하지만, 아직 콜센터나 챗봇에 의존하는 곳이 대부분이다. 복잡한 업무를 진짜 해결해주는 AI 에이전트는 이제 더 나오지 않을까? 이번에 $61m 투자받은 Giga가 딱 이 문제를 푸는 곳인데, 인터뷰에서 재밌었던 부분들만 메모.

Giga가 도어대시 딜을 딴 게 'multi-party coordination' 기능 덕분이었다고 한다. 예를 들면 이런 거다. 사무실로 시켰다가 집으로 주소 바꿨을 때 배달 완료 처리가 안 되는 문제. 이때 배달원이 전화하면 AI 에이전트가 대화 기록 보고, 고객한테 바로 전화해서 주소 변경 맞는지 확인하고 실시간으로 배달 완료를 찍어주는 식. 사람이라면 홀드 시키고 전화할 텐데, AI는 통화 여러 개를 동시에 하니까 훨씬 빨리 해결하는 게 포인트다.

그 외에 좋게 본 포인트들:
99개 언어 지원, 보이스 모델이 진짜 좋아서 웬만한 사람보다 자연스럽다고.
고객 데이터로 에이전트를 빠르게 만들어주고,
파인튜닝이나 가이드 추가는 실무자(비개발자)가 그냥 대화로 시킬 수 있게 만들었고,
부서별 중요 지표를 모니터링하면서 개선 아이디어도 던져주고,
제품 도입은 2주 컷.

C-Level들이 입소문 내줘서 세일즈 파이프라인이 넘쳐나고, '우리 회사 AI 전략 = Giga' 이런 얘기까지 나온다고 함.

결국 제품 많이 깔아서 컨텍스트 데이터(상담원이랑 고객이 나눈 대화, 뭐가 좋았고 나빴는지 같은)를 많이 쥔 곳이 살아남는 시장 아닐까?

Giga팀도 처음엔 오픈소스 파인튜닝해서 싸게 파는 모델로 매출도 좀 냈었는데, '어차피 모델은 계속 좋아지고 싸질 텐데 이건 망하겠다' 싶어서 피벗했다고. 초반에 Zepto 콜센터에 직접 들어가서 자동화 툴 만들어주다가 기회를 봤고, 컨설팅으로는 스케일이 안 나온다는 걸 깨달았다고 함.

https://youtu.be/KmdN6OQ_PwE

프론티어 랩들이 지능을 더 좋게 그리고 싸게 만드는 동안 현업에서 필요한 복잡하고 귀찮은 업무들의 갭을 스타트업들이 메우는 게 가능하다. 우리의 일상에는 아직도 디지털화되어 있지 않고 정답이 없는 문제들이 많기 때문에 이런 분야일수록 AI로 고도화하기 어렵다.

### 파트 1: 지능의 상품화

Q: 첫 번째 아이디어인 '지능이 상품화되고 있다'는 점에 대해 더 자세히 설명해 주실 수 있나요?

A: AI 발전에는 두 단계가 있습니다. 첫 번째는 '최전선을 밀어붙이는(pushing the frontier)' 단계로, AI가 아직 잘하지 못하는 새로운 능력을 개척하는 시기입니다. MMLU와 같은 벤치마크에서 수년에 걸쳐 성능이 점진적으로 향상되는 것을 볼 수 있습니다.

두 번째 단계는 '상품화(commoditization)'입니다. 일단 어떤 능력이 달성되면, 그 수준의 지능에 접근하는 비용은 시간이 지남에 따라 감소합니다. 예를 들어, MMLU에서 특정 성능을 얻기 위한 비용(달러 기준)은 매년 꾸준히 하락해 왔습니다. 이 추세는 계속될 것입니다.

Q: '적응형 컴퓨팅(adaptive compute)'에 대해 언급하셨는데, 이 개념이 지능의 지속적인 상품화에 왜 중요한가요?

A: 비용 감소 추세는 계속될 것입니다. 왜냐하면 딥러닝 역사상 처음으로 적응형 컴퓨팅이 제대로 작동하기 때문입니다. 이전에는 문제의 난이도와 상관없이("캘리포니아의 주도는 어디인가?" 같은 쉬운 문제든, 어려운 경시 수학 문제든) 고정된 양의 컴퓨팅 자원을 사용했습니다.

이제는 과업의 난이도에 따라 사용되는 컴퓨팅 양을 조절할 수 있습니다. 이는 Q*(큐스타)에서 보여준 바 있는데, 테스트 시간에 컴퓨팅 사용량을 늘리자 수학 문제 해결 능력이 향상되었습니다. 이는 모든 과업에 대해 모델 크기를 계속 키울 필요가 없다는 의미입니다. 매우 쉬운 과업의 경우, 최소한의 저렴한 컴퓨팅만 사용하여 해당 과업의 비용을 거의 0에 가깝게 만들 수 있습니다.

Q: 지능의 상품화가 정보 접근성에 어떤 영향을 미쳤나요?

A: 공개된 정보를 찾는 데 걸리는 시간이 극적으로 줄었습니다.

- 인터넷 이전 시대: 1983년 부산의 인구를 찾으려면 도서관에서 몇 시간을 보내야 했을 겁니다.
- 인터넷 시대: 웹사이트를 검색하고 둘러보는 데 몇 분이 걸렸을 겁니다.
- 챗봇 시대: 답은 거의 즉각적으로 나옵니다.

"1983년 부산에서 결혼한 커플은 몇 쌍인가?"와 같은 더 어려운 질문의 경우, 시간 절약 효과는 더욱 극적입니다. 인터넷 이전에는 몇 주간의 여행과 조사가 필요했을 수 있습니다. AI 에이전트를 사용하면 한국의 KOSIS와 같은 복잡한 데이터베이스를 탐색하여 몇 분 안에 답을 찾을 수 있습니다. OpenAI의 Operator는 이미 이 작업을 수행할 수 있습니다. 이 추세는 1983년 아시아 인구 상위 30개 도시를 결혼 건수 순으로 정렬하는 것과 같은 훨씬 더 복잡한 질문에도 적용됩니다.

Q: 지능과 지식이 저렴한 상품이 되는 것의 핵심적인 시사점은 무엇인가요?

A: 몇 가지 주요 시사점이 있습니다.

1. 분야의 민주화: 이전에는 임의의 지식 장벽으로 막혀 있던 분야들이 개방될 것입니다. 코딩과 개인 건강이 좋은 예입니다. 이제 꽤 훌륭한 의사가 제공할 수 있는 수준의 정보를 ChatGPT에서 얻을 수 있습니다.
2. 사적 정보의 상대적 가치 상승: 공개 정보가 거의 무료가 됨에 따라, 비공개 정보나 내부자 정보(예: 시장에 나오지 않은 매물)의 상대적 가치가 더 높아집니다.
3. 마찰 없는 개인화된 접근: 결국 우리는 정보에 마찰 없이 접근하게 될 것입니다. 모두를 위한 공공 인터넷 대신, 정보가 정확히 필요한 방식으로 제공되는 개인화된 인터넷을 갖게 될 것입니다.

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### 파트 2: 검증자의 법칙

Q: 두 번째 핵심 아이디어인 '검증자의 법칙'은 무엇인가요?

A: 이는 컴퓨터 과학에서 흔한 개념인 '검증의 비대칭성'에 기반합니다. 어떤 과업들은 해결책을 찾는 것보다 해결책을 검증하는 것이 훨씬 쉽습니다.

- 검증은 쉽지만 생성은 어려운 경우: 스도쿠, 트위터 코드 작성.
- 대칭적인 경우: 일부 경시 수학 문제는 푸는 것만큼 검증하는 것도 어렵습니다.
- 검증은 어렵지만 생성은 쉬운 경우: 사실 기반 에세이 작성(그럴듯한 주장을 하기는 쉽지만 사실 확인은 지루합니다), 새로운 다이어트법 만들기("오직 들소 고기만 먹는 다이어트가 최고"라고 주장하는 데는 10초면 되지만, 이를 검증하는 데는 수년간의 연구가 필요합니다).

수학 문제의 정답지나 코딩 문제의 테스트 케이스와 같이 특권적인 정보를 제공함으로써 과업의 검증 가능성을 높일 수 있습니다.

Q: '검증자의 법칙'과 '검증 가능성'의 개념을 어떻게 공식적으로 정의하시나요?

A: 검증자의 법칙(또는 규칙)은 다음과 같습니다: AI가 특정 과업을 해결하도록 훈련시키는 능력은 그 과업이 얼마나 쉽게 검증 가능한지에 비례한다. 이는 해결 가능하고 쉽게 검증할 수 있는 모든 과업은 결국 AI에 의해 정복될 것이라는 점을 시사합니다.

저는 '검증 가능성'을 다음 다섯 가지의 함수로 정의합니다:

1. 객관적 진실: 명확한 정답/오답이 있는가?
2. 속도: 검증이 얼마나 빠른가?
3. 확장성: 백만 개의 제안된 응답을 한 번에 검증할 수 있는가?
4. 적은 노이즈: 매번 동일한 검증 결과를 얻는가?
5. 연속적인 보상: 단순히 통과/실패가 아니라 품질의 스펙트럼(예: 점수)을 얻는가?

Q: 딥마인드의 AlphaDevolve를 훌륭한 예로 드셨는데, 이 원리를 어떻게 활용하나요?

A: AlphaDevolve는 완벽한 예시입니다. 스마트한 알고리즘과 대규모 컴퓨팅을 사용하여 검증 비대칭성이 높은 과업을 해결합니다. 그 과정은 다음과 같습니다.

1. 샘플링(Sample): 대규모 언어 모델을 사용하여 문제에 대한 많은 후보 해결책을 생성합니다.
2. 평가(Grade): 계산적이고 객관적인 검증기를 사용하여 모든 후보를 평가합니다.
3. 진화(Evolve): 가장 높은 점수를 받은 해결책을 다음 샘플링 라운드를 위한 영감으로 모델에 다시 제공합니다.

이 과정을 반복함으로써 과업 수행 능력은 지속적으로 향상됩니다. 그들은 훈련과 테스트가 동일한 문제, 즉 특정 문제에 대한 단 하나의 최상의 답을 원하는 문제를 선택함으로써 일반화 문제를 영리하게 회피했습니다.

Q: '검증자의 법칙'이 AI의 미래에 미치는 시사점은 무엇인가요?

A:

1. 자동화 순서: 가장 먼저 완전히 자동화될 과업은 검증이 아주 쉬운 과업들일 것입니다.
2. 새로운 사업 기회: 현재 측정하기 어려운 것들을 측정하는 방법을 만들어내는 것이 중요하고 성장하는 분야가 될 것입니다. 무언가를 효과적으로 측정할 수 있게 되면, AI를 사용하여 그것을 최적화할 수 있습니다.

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### 파트 3: 지능의 들쭉날쭉한 경계

Q: 마지막으로 '지능의 들쭉날쭉한 경계'에 대해 말씀하셨는데, 무슨 의미인가요?

A: 저는 AI의 능력이 매끄럽고 균일한 전선이 아니라 '들쭉날쭉한 경계'라고 생각합니다. AI가 뛰어난 정점(peak, 예: 어려운 수학 문제, 일부 코딩)이 있고, 실패하는 이상한 계곡(valley, 예: 오랫동안 ChatGPT는 9.11이 9.9보다 크다고 생각했거나, 틀링깃어 같은 희귀 언어를 구사하는 것)이 있습니다. AI가 갑자기 모든 것을 한 번에 잘하게 되는 일은 없을 것입니다. 대신, 각 과업은 고유한 속성에 따라 다른 발전 속도를 보일 것입니다.

Q: 초지능의 '빠른 도래(fast takeoff)' 가능성이 낮다고 보시는 이유는 무엇인가요?

A: '빠른 도래' 주장은 종종 자기 개선 문제를 이분법적으로 단순화합니다. 즉, 어느 순간 AI가 자신을 개선할 수 없다가 다음 순간 가능해진다는 식입니다. 저는 이것이 점진적인 스펙트럼이라고 생각합니다.

- 0년차: AI가 자신의 코드베이스조차 실행시키지 못합니다.
- 0.5년차: 새 버전을 훈련시킬 수는 있지만 결과가 좋지 않습니다.
- 1년차: 자율적으로 훈련할 수 있지만, 상위 10명의 인간 연구자만큼 뛰어나지는 않습니다.
- 2년차: 잘 실행되지만 여전히 가끔 인간의 개입이 필요합니다.

자기 개선 능력은 과업별로 봐야 합니다. 검증 가능한 수학 과업의 발전은 희귀 언어를 기록하는 것과 같이 실제 데이터 수집에 병목 현상이 있는 과업보다 훨씬 빠를 것입니다.

Q: 특정 과업에서 AI가 얼마나 빨리 발전할지 예측하는 핵심적인 경험 법칙(heuristics)은 무엇인가요?

A: 저는 몇 가지 간단한 경험 법칙을 사용합니다.

1. 디지털 vs. 물리적: AI는 디지털 과업에 훨씬 더 뛰어납니다. 반복 속도가 엄청나게 빠르기 때문입니다. 물리적 로봇으로 실험을 확장하는 것보다 컴퓨팅을 확장하는 것이 훨씬 쉽습니다.
2. 인간의 난이도: 일반적으로 인간에게 더 쉬운 과업이 AI에게도 더 쉬운 경향이 있습니다.
3. 풍부한 데이터: AI는 데이터가 풍부할 때 번성합니다. 모델이 특정 언어에 대한 데이터가 많을수록 해당 언어로 된 수학 성능이 더 좋다는 명확한 경향이 있습니다.
4. 단일 객관적 지표 (예외): 성공에 대한 명확한 단일 지표가 있다면, 강화 학습(알파고나 AlphaDevolve처럼)을 사용하여 합성 데이터를 생성하고 실제 데이터가 부족하더라도 빠르게 발전할 수 있습니다.

Q: 이 경험 법칙에 근거하여 AI가 특정 과업을 언제쯤 마스터할지에 대한 몇 가지 예측을 해주실 수 있나요?

A: 이 법칙들을 사용하여 몇 가지 합리적인 추측을 할 수 있습니다.

- 완료 (2023-2024): 번역(상위 50개 언어), 기본 코드 디버깅, 경시 수학. 이들은 디지털이고, 데이터가 풍부하며, 검증이 매우 용이합니다.
- 곧 (예: 2027년): AI 연구 수행. 인간에게 어렵고 데이터 생성이 까다롭지만, 디지털 영역입니다.
- 나중에 (예: 2029년 이후): 화학 연구(비디지털), 영화 제작(디지털이지만 매우 복잡).
- 불확실/먼 미래: 주식 시장 예측(매우 어려움), 배관 수리, 미용(물리적 과업).
- 가까운 미래에는 거의 불가능: 전통 우즈벡 카펫 제작(매우 어렵고, 비디지털이며, 데이터 없음), 틀링깃어 번역.
- 불가능: 여자친구가 만족할 만한 데이트를 하는 것. 인간에게도 불가능하고, 비디지털이며, 데이터도 없습니다. 이 분야에서는 한동안 우리 인간의 역할이 남아있을 것 같습니다.

https://youtu.be/b6Doq2fz81U

나이스해 보이는 이 세상 자체가 어마어마한 실패담위에 서 있다. 내가 끌리는 뭔가에 올인하다가 다들 중요하다고 하는 것을 망해본 사람들이랑 일하는게 좋다.