*오랜 세월 경영을 해보니 결국 진정성 있는 ‘소통’이 가장 효과적인 수단이었던 것 같다. (…)*
*경영자의 소통이란 결국 이기심과의 싸움이다. 이기심과의 끊임없는, 너무나도 지루한 싸움이다. 인간의 이기심은 절대 없어지지 않으며, 성장하는 회사일수록 심지어 잘나가는 것처럼 보이는 회사일수록 이기심이 가득할 것이다. (…)*
*경영자가 소통에 실패하거나 게을러지면 너와 나를 가르는 행위가 조금씩 시작된다. 편을 가르는 사내 정치가 시작되며, 사일로 현상이 본격화된다. (…)*
*소통 과정에서 경영자는 인간적 상처도 많이 받을 것이다. (…)*
*절대 사람에 대한 애정을 버려서는 안 된다. 경영은 본질적으로 사람에 대한 문제를 다루는 것. 사람에 대한 애정이 없다면 사실상 멋진 경영은 끝난 것이나 다름없다.*
크래프톤 웨이
*경영자의 소통이란 결국 이기심과의 싸움이다. 이기심과의 끊임없는, 너무나도 지루한 싸움이다. 인간의 이기심은 절대 없어지지 않으며, 성장하는 회사일수록 심지어 잘나가는 것처럼 보이는 회사일수록 이기심이 가득할 것이다. (…)*
*경영자가 소통에 실패하거나 게을러지면 너와 나를 가르는 행위가 조금씩 시작된다. 편을 가르는 사내 정치가 시작되며, 사일로 현상이 본격화된다. (…)*
*소통 과정에서 경영자는 인간적 상처도 많이 받을 것이다. (…)*
*절대 사람에 대한 애정을 버려서는 안 된다. 경영은 본질적으로 사람에 대한 문제를 다루는 것. 사람에 대한 애정이 없다면 사실상 멋진 경영은 끝난 것이나 다름없다.*
크래프톤 웨이
아무리 뛰어나고 위대한 선수들도 이런 컴백을 하기는 쉽지 않은데, 어떻게 조코비치는 반복적으로 이렇게 컴백 할 수 있을까? 결국엔 정신력, 체력, 자기관리, 그리고 끝까지 포기하지 않는 끈기 때문이라고 생각한다. 운동선수들은 – 특히, 팀이 아닌 개인에게 퍼포먼스의 100%를 의지해야 하는 테니스와 같은 – 몸이 돈이기 때문에 정말 체력을 종교와도 같이 관리하는데 조코비치는 이런 운동선수 중에서도 심할 정도로 관리를 잘 한다. 몇 년 전에 메이저 대회 우승한 후에 초콜릿을 딱 한 입 먹은 후에 우승을 자축한 일화가 유명하지만, 이런 관리 스타일은 이 선수의 일상생활이다. 이런 자기 관리에서 오는 체력과 정신력은 다른 선수들이 흉내조차 낼 수 없을 정도다.
창업가들은 하루하루가 이렇게 뒤지고 있는 경기에서 컴백해야 하는 전쟁이다. 다른 경쟁 스타트업과의 경기에서 항상 지기 때문에 컴백해야 한다. 대기업과의 경기에서 이미 진 상태로 시작하기 때문에 컴백해야 한다. 자신의 제품과의 경기에서 지기 때문에 컴백해야 한다. 고객과의 경기에서도 항상 지기 때문에 컴백해야 한다. 회사에 사람이 많아지면, 직원들에게도 치이면서 지기 때문에 항상 컴백해야 한다. 도대체 이기는 경기는 하나도 없기 때문에, 모든 면에서 매일, 매시간, 매 순간 컴백해야 한다.
이렇게 계속 컴백하기 위해서는 조코비치같이 창업가들도 몸과 마음을 잘 단련하고, 절제하고, 관리해야 한다. 운동도 매일 해야 하고, 음식도 절제해야 하고, 술도 절제해야 하고, 항상 최상의 컨디션으로 일하고, 뒤지는 경기에서도 항상 컴백할 수 있게 항상 스스로를 관리해야 한다. 이게 안 되면 오랫동안 지속되는 사업을 만들 수가 없다.
*참고로, 조코비치가 이번에 준준결승에서 기권한 이유는 늙어서 체력이 약해서라기 보단, 그 전 경기가 주최 측의 잘못된 결정으로 너무 늦게 밤 11시에 시작해서 새벽 3시가 넘어서 끝났기 때문이다. 이렇게 누적된 피로로 그다음 날 다시 경기하는 건 말도 안 된다고 생각했기 때문에 기권했다.
https://www.thestartupbible.com/2024/06/the-great-comeback.html
창업가들은 하루하루가 이렇게 뒤지고 있는 경기에서 컴백해야 하는 전쟁이다. 다른 경쟁 스타트업과의 경기에서 항상 지기 때문에 컴백해야 한다. 대기업과의 경기에서 이미 진 상태로 시작하기 때문에 컴백해야 한다. 자신의 제품과의 경기에서 지기 때문에 컴백해야 한다. 고객과의 경기에서도 항상 지기 때문에 컴백해야 한다. 회사에 사람이 많아지면, 직원들에게도 치이면서 지기 때문에 항상 컴백해야 한다. 도대체 이기는 경기는 하나도 없기 때문에, 모든 면에서 매일, 매시간, 매 순간 컴백해야 한다.
이렇게 계속 컴백하기 위해서는 조코비치같이 창업가들도 몸과 마음을 잘 단련하고, 절제하고, 관리해야 한다. 운동도 매일 해야 하고, 음식도 절제해야 하고, 술도 절제해야 하고, 항상 최상의 컨디션으로 일하고, 뒤지는 경기에서도 항상 컴백할 수 있게 항상 스스로를 관리해야 한다. 이게 안 되면 오랫동안 지속되는 사업을 만들 수가 없다.
*참고로, 조코비치가 이번에 준준결승에서 기권한 이유는 늙어서 체력이 약해서라기 보단, 그 전 경기가 주최 측의 잘못된 결정으로 너무 늦게 밤 11시에 시작해서 새벽 3시가 넘어서 끝났기 때문이다. 이렇게 누적된 피로로 그다음 날 다시 경기하는 건 말도 안 된다고 생각했기 때문에 기권했다.
https://www.thestartupbible.com/2024/06/the-great-comeback.html
THE STARTUP BIBLE
컴백
얼마 전에 4대 메이저 테니스 대회 중 하나인 프랑스 오픈이 끝났다. 2주 동안 밤늦게까지 거의 매일 테니스를 봐서 행복했지만, 내가 좋아하는 선수들은 이제 대부분 은퇴했거나 늙어서 초반에 탈락했다. 이 중 우승 가능성이 아직도 높았던 조코비치 선수가 우승하길 바랬는데, 준준결승전에 부상으로 인해서 기권패 했다. 나는 이번에 조코비치 선수의 경기를 다…
https://www.sequoiacap.com/article/ais-600b-question/
What has changed since September 2023?
1. The supply shortage has subsided Late 2023 was the peak of the GPU supply shortage. Startups were calling VCs, calling anyone that would talk to them, asking for help getting access to GPUs. Today, that concern has been almost entirely eliminated. For most people I speak with, it’s relatively easy to get GPUs now with reasonable lead times.
2 GPU stockpiles are growing:Nvidia reported in Q4 that about half of its data center revenue came from the large cloud providers. Microsoft alone likely represented approximately 22% of Nvidia’s Q4 revenue. Hyperscale CapEx is reaching historic levels. These investments were a major theme of Big Tech Q1 ‘24 earnings, with CEOs effectively telling the market: “We’re going to invest in GPUs whether you like it or not.” Stockpiling hardware is not a new phenomenon, and the catalyst for a reset will be once the stockpiles are large enough that demand decreases.
3. OpenAI still has the lion’s share of AI revenue: The Information recently reported that OpenAI’s revenue is now $3.4B, up from $1.6B in late 2023. While we’ve seen a handful of startups scale revenues into the <$100M range, the gap between OpenAI and everyone else continues to loom large
The $125B hole is now a $500B hole: In the last analysis, I generously assumed that each of Google, Microsoft, Apple and Meta will be able to generate $10B annually from new AI-related revenue. I also assumed $5B in new AI revenue for each of Oracle, ByteDance, Alibaba, Tencent, X, and Tesla. Even if this remains true and we add a few more companies to the list, the $125B hole is now going to become a $500B hole.
It’s not over—the B100 is coming:Earlier this year, Nvidia announced their B100 chip, which will have 2.5x better performance for only 25% more cost.
One of the major rebuttals to my last piece was that “GPU CapEx is like building railroads” and eventually the trains will come, as will the destinations—the new agriculture exports, amusement parks, malls, etc. I actually agree with this, but I think it misses a few points:
Lack of pricing power: In the case of physical infrastructure build outs, there is some intrinsic value associated with the infrastructure you are building. If you own the tracks between San Francisco and Los Angeles, you likely have some kind of monopolistic pricing power, because there can only be so many tracks laid between place A and place B. In the case of GPU data centers, there is much less pricing power. GPU computing is increasingly turning into a commodity, metered per hour. Unlike the CPU cloud, which became an oligopoly, new entrants building dedicated AI clouds continue to flood the market. Without a monopoly or oligopoly, high fixed cost + low marginal cost businesses almost always see prices competed down to marginal cost (e.g., airlines).
Investment incineration: Even in the case of railroads—and in the case of many new technologies—speculative investment frenzies often lead to high rates of capital incineration. The Engines that Moves Markets is one of the best textbooks on technology investing, and the major takeaway—indeed, focused on railroads—is that a lot of people lose a lot of money during speculative technology waves. It’s hard to pick winners, but much easier to pick losers (canals, in the case of railroads).
Depreciation: We know from the history of technology that semiconductors tend to get better and better. Nvidia is going to keep producing better next-generation chips like the B100.
1 Winners vs. losers: I think we need to look carefully at winners and losers—there are always winners during periods of excess infrastructure building. AI is likely to be the next transformative technology wave, and as I mentioned in the last piece, declining prices for GPU computing is actually good for long-term innovation and good for startups. If my forecast comes to bear, it will cause harm primarily to investors.
What has changed since September 2023?
1. The supply shortage has subsided Late 2023 was the peak of the GPU supply shortage. Startups were calling VCs, calling anyone that would talk to them, asking for help getting access to GPUs. Today, that concern has been almost entirely eliminated. For most people I speak with, it’s relatively easy to get GPUs now with reasonable lead times.
2 GPU stockpiles are growing:Nvidia reported in Q4 that about half of its data center revenue came from the large cloud providers. Microsoft alone likely represented approximately 22% of Nvidia’s Q4 revenue. Hyperscale CapEx is reaching historic levels. These investments were a major theme of Big Tech Q1 ‘24 earnings, with CEOs effectively telling the market: “We’re going to invest in GPUs whether you like it or not.” Stockpiling hardware is not a new phenomenon, and the catalyst for a reset will be once the stockpiles are large enough that demand decreases.
3. OpenAI still has the lion’s share of AI revenue: The Information recently reported that OpenAI’s revenue is now $3.4B, up from $1.6B in late 2023. While we’ve seen a handful of startups scale revenues into the <$100M range, the gap between OpenAI and everyone else continues to loom large
The $125B hole is now a $500B hole: In the last analysis, I generously assumed that each of Google, Microsoft, Apple and Meta will be able to generate $10B annually from new AI-related revenue. I also assumed $5B in new AI revenue for each of Oracle, ByteDance, Alibaba, Tencent, X, and Tesla. Even if this remains true and we add a few more companies to the list, the $125B hole is now going to become a $500B hole.
It’s not over—the B100 is coming:Earlier this year, Nvidia announced their B100 chip, which will have 2.5x better performance for only 25% more cost.
One of the major rebuttals to my last piece was that “GPU CapEx is like building railroads” and eventually the trains will come, as will the destinations—the new agriculture exports, amusement parks, malls, etc. I actually agree with this, but I think it misses a few points:
Lack of pricing power: In the case of physical infrastructure build outs, there is some intrinsic value associated with the infrastructure you are building. If you own the tracks between San Francisco and Los Angeles, you likely have some kind of monopolistic pricing power, because there can only be so many tracks laid between place A and place B. In the case of GPU data centers, there is much less pricing power. GPU computing is increasingly turning into a commodity, metered per hour. Unlike the CPU cloud, which became an oligopoly, new entrants building dedicated AI clouds continue to flood the market. Without a monopoly or oligopoly, high fixed cost + low marginal cost businesses almost always see prices competed down to marginal cost (e.g., airlines).
Investment incineration: Even in the case of railroads—and in the case of many new technologies—speculative investment frenzies often lead to high rates of capital incineration. The Engines that Moves Markets is one of the best textbooks on technology investing, and the major takeaway—indeed, focused on railroads—is that a lot of people lose a lot of money during speculative technology waves. It’s hard to pick winners, but much easier to pick losers (canals, in the case of railroads).
Depreciation: We know from the history of technology that semiconductors tend to get better and better. Nvidia is going to keep producing better next-generation chips like the B100.
1 Winners vs. losers: I think we need to look carefully at winners and losers—there are always winners during periods of excess infrastructure building. AI is likely to be the next transformative technology wave, and as I mentioned in the last piece, declining prices for GPU computing is actually good for long-term innovation and good for startups. If my forecast comes to bear, it will cause harm primarily to investors.
Sequoia Capital
AI’s $600B Question
The AI bubble is reaching a tipping point. As we continue to follow the GPUs, navigating what comes next will be essential.
Founders and company builders will continue to build in AI—and they will be more likely to succeed, because they will benefit both from lower costs and from learnings accrued during this period of experimentation.
Sequoia Capital
AI’s $600B Question
The AI bubble is reaching a tipping point. As we continue to follow the GPUs, navigating what comes next will be essential.
Forwarded from BZCF | 비즈까페
인공지능 검색엔진 퍼플렉시티 창업자 '아라빈드 스리니바스'. 1조 이상 밸류로 투자를 최근에 또 받았다. 어떤 사람인가 궁금했는데, 마침 이번에 팟캐스트 올라와서 바로 번역했는데. 그중 가장 인상 깊었던 부분은 아래와 같다.
'엄마가 영어를 잘 못하신다. (인도 출신) 검색을 하면 가끔 정보가 잘 안 나온다. 이유를 보니, 검색이 잘못됐다. (문법이나 단어 등 오류) 그러면 엄마 탓일까? 제품 탓일까? 진짜 좋은 제품은 그것까지도 맥락으로 이해해서 소비자가 원하는 답을 제공해 주는 제품이어야만 한다. 나쁜 유저는 없다. 모든 유저가 만족하게 만드는 게 좋은 제품이다. 나쁘지 않은 제품, 좋은 제품, 진짜 좋은 제품은 여기서 나뉜다.'
이 철학을 듣고, 머리가 띵- 했다. 정말 높은 수준의 제품은 이러한 창업자의 마음가짐과 디테일에서 나오지 않나 싶었다.
'엄마가 영어를 잘 못하신다. (인도 출신) 검색을 하면 가끔 정보가 잘 안 나온다. 이유를 보니, 검색이 잘못됐다. (문법이나 단어 등 오류) 그러면 엄마 탓일까? 제품 탓일까? 진짜 좋은 제품은 그것까지도 맥락으로 이해해서 소비자가 원하는 답을 제공해 주는 제품이어야만 한다. 나쁜 유저는 없다. 모든 유저가 만족하게 만드는 게 좋은 제품이다. 나쁘지 않은 제품, 좋은 제품, 진짜 좋은 제품은 여기서 나뉜다.'
이 철학을 듣고, 머리가 띵- 했다. 정말 높은 수준의 제품은 이러한 창업자의 마음가짐과 디테일에서 나오지 않나 싶었다.
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