고전 컴퓨팅과 AI의 잠재력 (튜링의 후예):
- 알파폴드 사례는 양자 시스템인 단백질 구조 예측을 고전 컴퓨터 기반 AI로 근사할 수 있음을 시사.
- 가설: 자연에서 생성되거나 발견될 수 있는 패턴(물리적 구조를 가진)은 고전적 학습 알고리즘(AI)으로 효율적으로 발견/모델링될 수 있다.
- 이는 P vs NP 문제, 양자 컴퓨팅의 필요성, 나아가 기초 물리학 및 현실의 본질에 대한 이해에 큰 영향을 줄 수 있음.
- 궁극적 목표: AGI는 우주와 그 안에서의 우리 위치를 이해하기 위한 궁극적인 범용 도구가 될 수 있다는 믿음.

https://youtu.be/hHooQmmzG4k

고객: 정보 집약적인 산업의 지식 노동자(Knowledge Workers). 이들은 대량의 문서(보고서, 계약서, 논문, 뉴스, 이메일 등)를 분석하여 인사이트를 도출하고 의사결정을 내려야 하는 전문가들
산업 분야
- 금융: 투자 은행, 헤지 펀드, 사모 펀드, 자산 운용사 등의 애널리스트, 포트폴리오 매니저 (실적 보고서, 공시 자료, 시장 조사 보고서, 뉴스 분석 등)
- 법률: 로펌 변호사, 기업 법무팀 (계약서 검토, 법률 리서치, 증거 개시(e-discovery) 등)
- 컨설팅: 경영 컨설턴트 (시장 분석, 경쟁사 조사, 실사 보고서 분석 등)
- R&D 및 연구: 제약, 생명과학, 기술 기업의 연구원 (논문 검색, 특허 분석, 임상 시험 데이터 분석 등)

제품

복잡하고 방대한 문서 더미(수천, 수만 페이지)에서 사용자가 자연어 질문을 통해 필요한 정보를 정확하고 빠르게 찾고, 요약하고, 비교 분석할 수 있도록 지원하는 AI 기반 검색 및 분석 플랫폼. "문서를 위한 신경망 검색 엔진" 또는 "AI 리서치 어시스턴트"
- AI 기반 검색: 키워드 검색을 넘어, 의미 기반의 자연어 질문으로 여러 문서에 걸쳐 관련된 내용 검색.
- 정보 추출 및 요약: 문서 내 특정 데이터 포인트(숫자, 이름, 조건 등) 자동 추출, 긴 내용을 핵심만 요약.
- 문서 간 비교 및 종합: 여러 문서의 내용을 비교 분석하고, 관련된 정보를 종합하여 새로운 인사이트 제공.
- 질의응답: 문서 내용을 기반으로 사용자의 질문에 직접 답변. (답변의 근거가 되는 원문 제시)
- 다양한 포맷 지원: PDF, Word, PPT, 이메일, 웹페이지 등 다양한 형태의 정형/비정형 데이터 처리.
- 워크플로우 통합 (잠재적): 특정 산업(금융 실사, 법률 검토 등)에 최적화된 워크플로우 제공 가능성.

가치
- 압도적인 시간 절약: 수작업으로 수 시간, 수일이 걸리던 문서 검토 및 정보 검색 시간을 분 단위로 단축.
- 정확성 및 신뢰도 향상: 사람이 하기 쉬운 정보 누락, 오독, 데이터 추출 오류 등을 AI가 최소화하여 분석의 정확성과 신뢰도 제고. (특히 금융, 법률 등 높은 정확성이 요구되는 분야에서 중요)
- 심층적인 인사이트 발굴: 방대한 문서 간의 숨겨진 연관성이나 패턴을 발견하여 사람이 놓칠 수 있는 깊이 있는 인사이트 제공.
- 더 나은 의사결정 지원: 필요한 정보를 적시에 정확하고 포괄적으로 제공하여 데이터 기반의 신속하고 현명한 의사결정 지원.
- 생산성 향상 및 비용 절감: 지식 노동자가 단순 반복적인 문서 작업에서 벗어나 더 고부가가치 업무에 집중할 수 있도록 하며, 대규모 문서 검토팀 운영 비용 절감.

직접 경쟁사 (AI 지식 플랫폼):
- Glean: 기업 내부 정보(Slack, 이메일, 문서 등) 전반을 검색하고 요약하는 데 강점. Hebbia보다 더 넓은 범위의 일반 기업 대상일 수 있음.
- Vectara: 개발자 친화적인 API 중심의 의미 검색 플랫폼.

대형 플랫폼 기업:
- Microsoft (Copilot): M365 생태계 내 통합, 방대한 기업 고객 기반, Copilot Studio를 통한 맞춤형 AI 구축 지원. SharePoint Syntex 등 문서 이해 기술 보유.
- Google (Vertex AI Search): 강력한 검색 기술과 AI 인프라 기반.

Hebbia의 차별점 (Differentiation):

Chat GPT와의 차이점:
- Chat GPT는 시 쓰기, 숙제 등 단일 작업에는 뛰어나지만, 여러 단계가 필요하거나 차별화된 결과를 요구하는 복잡한 작업에는 한계 ("As a large language model, I can't do that").
- Chat GPT는 공개 데이터만 학습. 금융/법률 등 지식 노동에 중요한 것은 비공개, 비정형 정보(offline unstructured information).
- Chat GPT로 투자 메모 초안을 작성하면 모든 VC가 거의 동일한 결과를 얻음 (차별성, 맞춤 프로세스 부재, 알파 없음).

Hebbia의 접근 방식:
- 금융 서비스의 특성: 정확한 정보, 올바른 결과, 맞춤형 프로세스, 투명성(지식 작업 수행)이 가장 중요.
- 목표: 투자자의 삶과 워크플로우를 개선하는, 근본적으로 변혁적인 AI 도구 구축.
- 차별점: 단순한 AI 인터페이스가 아니라, AI/AGI가 작업을 수행하기 위해 선택할 만한 도구를 지향. (AGI가 직접 모든 것을 처리하는 대신, Hebbia 같은 특화된 도구를 활용하는 것이 더 효율적)
- 비공개 데이터 활용: 고객의 투자 메모, 계약서 등 비공개 데이터를 업로드하여 웹 검색만으로는 불가능한 맞춤형 분석 및 비교 제공. (예: 과거 딜과의 비교 분석)
- 인터페이스: 챗봇 인터페이스를 넘어, 사용자를 강화(empower)하고 작업을 효율화하는 새로운 인터페이스 탐색. (컴퓨터 사용, 추론 능력 통합)

가치 제안:
- 시간 절약 (Faster Speed): 문서 검토, 정보 검색 등 수 시간이 걸리던 작업을 분 단위로 단축.
- 새로운 결과 창출 (Net New Results): 사람이었다면 불가능했거나 놓쳤을 분석 및 통찰력 제공. (예: 방대한 데이터 속에서 숨겨진 연관성 발견, 가설 검증 등)

주요 사용 사례 (금융 - 바이사이드):
- 스크리닝 (Screening): 마케팅 자료(SIM 등)를 플랫폼에 업로드하면, 과거 딜 및 투자 기준과 비교하여 Go/No-Go 결정 지원. (무의미한 노동 제거, 중요한 딜에 집중) 스크리닝 처리량 137% 증가.
- 실사 (Diligence): 방대한 문서(데이터룸, 신용 계약서, 전문가 네트워크 콜 등)에서 인사이트 즉시 추출 및 종합. (수백 페이지 읽는 시간 절약)
- 템플릿 활용: 1,000개 이상의 템플릿(신용 계약 에이전트, 실적 발표 에이전트 등) 제공으로 빠른 가치 실현(Time to Value) 지원.

주요 사용 사례 (금융 - 어드바이저): 고객 자료 및 외부 정보 분석을 통한 더 나은 피칭 자료 제작, 실사 질문(DDQ) 답변 자동화.
주요 사용 사례 (법률): 과거 협상 계약 라이브러리 분석을 통한 실시간 협상 지원 (시장 조건 파악, 더 나은 조건 제시).

고위험/복잡 문서 처리 전문성: 금융 보고서(10-K, 실적 발표), 법률 계약서, 과학 논문 등 미묘한 차이와 극도의 정확성이 요구되는 복잡한 문서 처리에 대한 깊은 이해와 특화된 모델 성능. (환각 현상 최소화 및 근거 제시 강조)

ROI (투자 수익률):
- 2025년 이후 AI 투자는 실험 단계를 넘어 실질적인 P&L 영향(ROI) 증명이 중요해짐.
- Hebbia는 명확한 가치 사례(Value Cases)를 통해 ROI 입증. (예: 외부 변호사 비용 절감, 고객 온보딩 시간 단축, 포트폴리오 벤치마킹 효율 향상 등)

가격 정책: 현재는 사용자 기반(per seat) 가격 책정 (사용 장려 목적). 향후 AI 에이전트별 급여/소비량 기반 과금 등 다양한 모델 가능성 있으나, 아직은 시기상조 (채택 및 사용 확산 우선).

UI/UX 철학: 고객 요구사항을 반영하되, 단순히 기능을 추가하는 방식(Salesforce 방식)이 아닌, 전체 소프트웨어를 하나의 구성(composition)으로 보고 지속적으로 재설계(redesign)하여 통합적이고 직관적인 경험 제공 추구.

https://www.hebbia.com/
https://youtu.be/IfuMoOciTPo

첫 번째 제품: Monica (모니카):
- Chat GPT 출시 1주 전에 시작된 크롬 브라우저 확장 프로그램.
- 문제 인식: 앱 간 전환, 텍스트/이미지 복사/붙여넣기 등 LLM 사용의 번거로움.
- 핵심 기능: 웹페이지 내에서 바로 LLM 기능 사용 (긴 글 요약 아닌 '간소화', 유튜브 요약/팟캐스트 변환, Arxiv 논문 요약/확장, Gmail 초안 작성 등).
- 성과: 해당 카테고리 최고 제품. 월 사용자 2천만 명, 연 매출 5천만 달러 달성 및 성장 중.

두 번째 시도: AI 브라우저 (미출시):
- 동기: 브라우저 확장 프로그램의 한계(크롬/브라우저 사용자 제한, 확장 프로그램 인지도 부족) 극복.
- 개발 (1년 전 시작, 6개월간 집중): 브라우저 곳곳에 AI 기능 내장, 브라우저용 소형 모델 파인튜닝, 자체 브라우저 유닛 구축(페이지를 엑셀로 내보내기 등), AI 기반 탭 관리 대시보드, 이미지/비디오 업스케일링, 링크 미리보기/요약, 웹 자동화 등.
- 중단 이유 (작년 9월):
1. 단일 사용자 사용의 한계: AI가 브라우저를 제어하는 동안 사용자는 키보드/마우스에서 손을 떼고 기다려야 함 (매우 답답함). 작업 완료 시점 예측 불가. 다른 작업 불가.
2. 브라우저 전환의 어려움: 사용자는 기존 브라우저(크롬 등) 기능에 익숙하여, AI 기능 이전에 기본적인 브라우저 완성도를 높게 요구함. 스타트업으로서 감당하기 어려움.
- 극적인 순간: AI 브라우저 프로젝트 중단 결정 직후, Arc 브라우저 창업자 Josh Miller가 Arc 브라우저 중단 및 다음 단계 이동 발표 영상을 봄. (같은 결론 도달)

AI 브라우저 개발로부터 얻은 교훈:
1. AI는 '자신의' 브라우저를 사용해야 한다 (사용자 브라우저 X): AI는 인간보다 웹 기술(단축키 등)을 훨씬 잘 알고 활용할 수 있음. AI가 사용자의 브라우저를 점유하면 사용자는 다른 작업을 할 수 없음.
2. AI는 클라우드에 있어야 한다: 사용자가 계속 지켜볼 필요 없이 백그라운드에서 작업 수행 후 알림.
3. 브라우저 전환 설득은 매우 어렵다: AI 기능 이전에 완벽한 기본 브라우저를 만들어야 함.

영감을 준 Cursor:
- 코딩을 모르는 동료들이 Cursor를 사용하는 방식 관찰.
- 핵심 발견: 코딩 비전문가들은 왼쪽 코드 패널보다 오른쪽 챗 패널(결과)에 더 집중. 코드를 이해하거나 수정하기보다 단순히 '수락'하며 데이터 시각화, 파일 처리 등 다른 목적으로 활용.
- 아이디어 전환: Cursor의 왼쪽(코드) 패널을 숨기고, 오른쪽(챗/결과) 패널을 클라우드로 옮기자! → Manus AI의 탄생 (작년 10월).

4. Manus AI의 기술적 구성 (3가지 핵심 + 근본 철학):

1. AI에게 컴퓨터 제공:
- e2b 활용: 각 Manus 작업마다 클라우드 가상 머신(VM) 할당. (단순 컨테이너보다 완전한 기능의 컴퓨터 제공이 장기적으로 중요)
- 현재 제공 기능: VM 터미널, VS Code, 브라우저 접근.
- 미래: 다른 소프트웨어 사용 지원 (Windows, Android 등 다양한 OS 환경 지원 가능성).

2. 데이터 접근 권한 부여:
- 모든 정보가 공개 인터넷에 있는 것은 아님 (내부 데이터, 유료 데이터 등).
- API 통합: Manus AI가 직접 일부 유료 API(주식 시세, 트위터/링크드인 검색 등)를 사전 구매/통합하여 사용자가 신경 쓰지 않도록 함. (향후 더 많은 API 통합 예정)

3. AI에게 '훈련' 제공 (사용자 맞춤 설정):
- 문제 인식: 인턴을 처음 고용했을 때처럼, AI도 사용자의 선호(작업 방식, 결과 포맷 등)를 처음에는 모름.
- 지식 시스템(Knowledge System): 사용자가 Manus와 상호작용하며 선호도를 가르칠 수 있는 기능. (예: "다음부터 이력서 스크리닝 결과는 문서 말고 스프레드시트로 줘", "특정 인물 조사 시 이런 점을 강조해줘") Manus는 이를 학습하고 기억함.

가장 중요한 것: 근본 철학 (범용성 추구):
- 목표: 평균적인 일반 사용자를 위한 범용 에이전트 구축. (코딩 에이전트가 아님)
- 접근 방식: 사전 정의된 워크플로우(predefined workflows) 방식 지양. (수백 개의 워크플로우를 미리 만드는 것은 불가능)
- 핵심: LLM의 '생각'을 통제하려 하기보다, **LLM에게 더 많은 컨텍스트와 강력한 '손'(실행 환경, 도구, 데이터)**을 제공하여 스스로 작업을 수행하도록 함. (환경 구축에 집중)

Manus 개선 방식: 사용자 피드백 기반. 모든 피드백을 해결하진 않음(지나치게 어려운 요구 제외). 의미 있는 작업 실패 시, (1) 도구 추가/개선 (최근 이미지 읽기 기능 추가), (2) 데이터 API 추가를 통해 시스템 능력 향상. + 파운데이션 모델 자체의 발전 기대.

긴 컨텍스트 처리: 파운데이션 모델의 컨텍스트 길이 증가로 해결되는 부분 + 자체적인 컨텍스트 분할(splitting) 및 관리 기술 적용.

자체 파운데이션 모델 개발 계획: 없음. 모델 훈련 비용은 스타트업에게 너무 부담스러움. 장기적으로 에이전트 능력은 여러 모델에서 상품화(commoditized)될 것으로 예상.

유료/로그인 데이터 접근:
- 현재 가장 큰 장애물은 Cloudflare 등 보안 솔루션의 에이전트 차단.
- 단기 해결책: 주거용 IP(residential IP) 등 우회 방법 사용.
- 중장기 해결책: (1) 에이전트 사용이 보편화되면 Cloudflare 등 보안 업체와 협력하여 합법적인 에이전트 트래픽 허용 추진. (2) Manus AI가 사용자 대신 유료 콘텐츠 비용 지불 (소비량 기반 요금제와 연계).

결론: Manus AI는 강력한 LLM에게 실제 작업을 수행할 수 있는 '손'(컴퓨터 환경, 도구, 데이터 접근, 사용자 선호 학습)을 제공하는 범용 AI 에이전트 플랫폼이다. 실패한 AI 브라우저 프로젝트와 Cursor 사용 행태 관찰을 통해 얻은 교훈을 바탕으로, 사전 정의된 워크플로우가 아닌 LLM의 자율적인 문제 해결 능력을 극대화하는 데 집중한다. GAIA 벤치마크에서 높은 성능과 비용 효율성을 보였으며, 일반 사용자를 위한 다양한 작업 수행 능력을 목표로 한다.

https://youtu.be/Xtw6Og7fNG0

Cursor CTO Interview

커서의 현재 규모
지난 1년간 약 100배 이상 성장.
커스텀 모델: 하루 약 1억 건의 모델 호출 처리 (상당히 큰 규모).
프론티어 모델 트래픽: 상당 부분 차지.
대규모 모델 호스팅: 일부 시작.

인덱싱 시스템:
하루 약 10억 개 문서 처리.
회사 전체 기간 동안 수천억 개 문서 처리.

데이터 저장소 규모가 매우 커짐. 현재는 스케일 있는 서비스로 성장했으며, 그 과정에서 많은 교훈을 얻음.

커서의 인프라는 크게 3가지 (+1) 핵심 요소로 구성됨:

1) 인덱싱 시스템 (Indexing Systems):
2~3개의 시스템 존재.
검색 시스템 (Retrieval Systems): 가장 잘 알려진 시스템. 질문 시 저장소 검색.
Git 인덱싱 등: 사용자의 코드 저장소(repository) 히스토리 등을 심층적으로 이해하기 위한 시스템. 매우 큰 규모(예: Instacart 수준)의 저장소도 처리.

2) 모델 (Models):
자동 완성 모델 (Autocomplete Model): 모든 키 입력마다 실행됨.
초당 약 20,000건의 모델 호출 발생.
약 1,000 ~ 2,000개의 H100 GPU 클러스터에서 실행됨.
GPU 분산: 미국 동부(버지니아), 서부(피닉스), 런던, 도쿄 등 전 세계적으로 분산되어 있어 지역별 빠른 응답 속도 제공 (과거 프랑크푸르트 시도는 불안정했음).

적용 모델 (Apply Model): 코드 변경 사항을 적용하는 모델.
매우 빠른 적용(Apply) 경험을 제공하여 마치 모델을 사용하지 않는 것처럼 느끼게 함 (실제로는 10만~20만 토큰 처리).
내부적으로 복잡한(gnarly) 적용 트릭 및 추론 기술 사용.

3) 제품 경험 관련 기술 (Product Tricks):
사용자 경험을 극대화하기 위한 다양한 영리한 팁과 트릭 포함 (예: 빠른 적용 모델).

(추가) 스트리밍 인프라 (Streaming Infrastructure):
입력 데이터 저장, 학습(training) 데이터 활용 등 백그라운드에서 실행되는 전체 스트리밍 인프라.
실시간 사용자 상호작용은 아니지만, 커서 개선을 위해 지속적으로 사용됨.

아키텍처 흐름
사용자가 코드베이스와 상호작용 시작 -> 미국 동부의 모놀리식(Monolithic) 아키텍처 서비스에 요청 전달.
장애 영향 범위(Blast Radius) 관리: 실험적 코드나 비핵심 기능의 오류가 로그인 등 핵심 서비스에 영향을 주지 않도록 서버를 구획화(Compartmentalization) 함 (과거에는 단일 서버에서 무한 루프 버그가 전체 채팅 기능을 마비시킨 경험 있음).
사용자 입력 중 -> 코드베이스에서 관련 컨텍스트를 선택하기 위한 다수의 요청 전송.
양방향 스트림(Bidirectional Stream): 모델이 서버(추론 측)에서 액션을 취하고, 그 결과가 전 세계 사용자(예: 인도, 파키스탄 등) 클라이언트로 실시간 전달됨.
설계 원칙: 초기에는 복잡했지만, 현재는 단순성(Simplicity) 강조. 복잡하면 이해하고 운영하기 어렵기 때문.

5. 추론(Inference) 규모 및 과제
자체 호스팅 모델: 하루 약 1억 건 호출 (프론티어 모델 트래픽과 별개).
- 자동 완성 모델의 입력 토큰 수가 프론티어 모델보다 훨씬 많음 (키 입력마다 수만 토큰 처리).

외부(3rd Party) 추론 제공자 (Anthropic, OpenAI, GCP 등):
가장 큰 도전 과제: 안정성(Reliability).
- 추론 서비스 기술이 아직 상대적으로 미성숙함.
- 과거 특정 제공자의 경우, 커서의 트래픽 증가(예: 분당 1억 토큰 요구)를 따라가지 못하고 3-4천만 토큰에서 시스템이 다운됨 (캐싱 문제 등).

콜드 스타트(Cold Start) 문제:
- 서비스 노드가 전부 다운된 후 복구 시, 소수의 복구된 노드에 전체 트래픽이 몰려 다시 다운되는 현상.
- 복구 시 트래픽 일부를 차단하거나(kill traffic), 사용자 우선순위를 두거나(예: WhatsApp의 특정 접두사 우선 복구), 점진적으로 노드를 늘리는 등의 전략 필요.

결론: 모든 모델 제공자의 상태 페이지를 보면 역사적으로 안정성이 좋지 않음. 좋은 안정성을 가진 곳은 없음.

6. 장애 대응 사례 (Incident Response Cases)

인프라 운영 = 엔트로피 관리. 시스템은 반드시 고장 남. 중요한 것은 대응 방식.

사례 1: 인덱싱 시스템 문제 (2023년 9월 경)

배경: 새로운 인덱싱 시스템 도입. 클라이언트/서버 간 머클 트리(Merkle Tree) 해시 비교를 통해 변경된 파일만 효율적으로 동기화하는 방식. 자동화를 위해 에디터 실행 시 자동으로 인덱싱 시작.

초기 문제 (DB): 처음엔 확장성을 고려해 YugabyteDB(Spanner 유사 분산 DB) 사용 시도 -> 운영 어려움, 비용 문제 -> **AWS RDS(PostgreSQL)**로 이전 후 안정화됨. (교훈: 복잡한 DB 대신 검증된 하이퍼스케일러의 관리형 서비스(Postgres)로 시작하라.)

주요 장애 발생:
- 트래픽 급증 시, DynamoDB 캐시에 특정 버그 발생 (파일 크기 제한으로 대용량 파일 캐싱 실패, 오류 모니터링 부재).
- 대용량 파일 -> 캐시 미스 -> 임베딩 모델 부하 증가.
- 큐(Queue)의 경쟁 상태(Race Condition): 대용량 파일 처리 후 머클 트리 해시 업데이트 과정에서 문제 발생 -> 파일 변경 사항 커밋 실패.
- 클라이언트는 변경 감지 -> 재전송 -> 캐시 미스 -> 임베딩 모델 부하 -> 커밋 실패 (악순환 반복).
- 결과: 시스템 부하 지속 증가, 원인 파악 어려움 (전체 오류율은 정상으로 보였기 때문).

진단 및 해결: 캐시 히트율 이상 감지 -> 대용량 파일 커밋 실패 확인 -> 큐의 경쟁 상태 추적 및 수정. (교훈: 분산 시스템의 경쟁 상태는 찾기 매우 어렵다.)
결과: 수정 후 약 8개월간 안정적으로 운영됨.

사례 2: RDS 데이터베이스 장애 (최근)

배경: 8개월간 안정적이던 인덱싱 시스템의 RDS(Postgres)가 갑자기 불안정해짐.

원인:
- RDS 데이터 크기 증가 (22TB / 최대 64TB). 처음엔 여유 있다고 생각했으나 오판.
- PostgreSQL의 UPDATE 동작 방식: UPDATE는 내부적으로 DELETE + ADD로 동작. 커서의 워크로드는 대부분 타이핑(업데이트)이므로 엄청난 수의 DELETE/ADD 발생.
- DELETE는 즉시 공간을 회수하지 않고 '툼스톤(tombstone)'만 표시. 백그라운드 VACUUM 프로세스가 공간 회수 담당.
- 높은 업데이트 부하 + 데이터 크기 증가 -> VACUUM 및 관련 프로세스(anti-wraparound vacuum) 병목 현상 발생 -> DB 성능 급격 저하.

장애 심각성: DB가 느려지다가 멈추고, 재시작조차 불가능한 상태에 이름. 인덱싱 및 관련 쿼리 불가.

대응 과정 ("War Room"):
- AWS 서포트 요청 -> 도움 안 됨.
- 내부 전문가 + 외부 전문가(Martin -> RDS 설계자) 연락 -> 즉각적 해결책 제시 못함.

팀 역할 분담: (일부 멤버는 위기 상황에서 오히려 활약)
- DB 부하 줄이기: 외래 키(Foreign Key) 제거 담당.
- 문제 테이블 데이터 삭제 시도 담당.
- 핵심 워크로드 재작성 담당 (Arvid, 공동창업자): 가장 큰 테이블(chunks 저장)을 객체 저장소(Object Storage, 예: S3, R2) 기반으로 옮기는 작업 긴급 할당.
- DB 트랜잭션 수동 정리 및 복구 시도 담당.
- DB 마이그레이션 시도 담당.

핵심 해결책: Arvid가 장애 중 실시간으로 워크로드를 객체 저장소 기반으로 재작성 및 이전하는 데 성공. 이것이 다른 해결 시도보다 빨랐음. (객체 저장소 기반 DB 아키텍처의 장점 활용: WarpStream, TileDB 언급됨).

결과: DB 부하 감소 및 서비스 복구. 이후 전체 시스템을 객체 저장소 기반으로 리팩토링/마이그레이션 진행 중. (교훈: DB 스케일링의 가장 좋은 방법은 DB를 없애는 것일 수 있다.)

최근 장애 및 교훈 (약 1.5주 전):
- Sev 1 (가장 심각한 수준) 장애 발생. 2~30분간 서비스 중단.
- 원인: 단 한 줄의 코드 변경. 코드 리뷰에서 놓침.

흥미로운 점: 이 버그는 AI 모델(bugbot)이 잡을 수 있었을 것으로 추정됨. 모델 기반 코드 리뷰의 잠재력 시사.

7. Q&A

경쟁 환경 (깃헙 코파일럿 등): 경쟁이 과장된 측면이 있음. 코파일럿이 초기 출시 후 1.5년간 정체되어 있었고, AI 코딩 지원의 잠재력(천장)이 매우 높다고 판단하여 기회를 봄. 현재는 복잡해 보이지만 시작 시점엔 그렇지 않았음.

API 속도 제한(Rate Limits) 해결: 매우 복잡함(messy).
- 여러 외부 제공자(Anthropic, OpenAI, GCP 등)를 동시에 사용하며, 이들의 잦은 다운타임에 대응.
- 제공자들과 지속적인 토큰 증설 협상 ("더 많은 토큰을 달라!" <-> "줄 수 없다!"). 커서가 최대 고객 중 하나인 경우 많음.
- 복잡한 의존성 사슬: 커서 -> 모델 제공자(Anthropic) -> 클라우드 제공자(Google Cloud TPU) -> 인프라팀(Borg).

코드 보안: 매우 중요하게 생각하며 많은 노력 투입.
- 코드 임베딩 시 벡터 데이터를 클라이언트 측 키(key)로 암호화하여 DB에 저장. DB가 유출되더라도 원본 코드 복원 거의 불가능. (다른 서비스는 안 할 수도 있음)
- 벡터에서 코드로의 역변환이 99.99% 불가능하다고 확신하지만, 만약을 위해 암호화 적용.

CS(컴퓨터 과학) 공부의 미래: CS가 쓸모없어지지 않음.
- AI는 지루하고 반복적인 작업을 자동화하여 개발자가 더 창의적이고 복잡한 시스템 설계/구축에 집중할 수 있게 함.
- AI 협업을 통해 더 적은 인원으로 더 많은 영역을 커버 가능 (커서 팀 사례).
- 오히려 더 많은 시스템 구축이 가능해질 것으로 예상.

IDE의 미래: 프로그래머가 코드를 작성하는 '도구'는 계속 존재할 것. 형태나 정의는 바뀔 수 있음.
가격 정책 ($20): 모델 운영 비용이 비싸지만, $20 가격을 유지하기 위해 많은 최적화 노력 중. 가격 이상의 가치를 제공한다고 생각함. 햄버거 값보다 가치 있음.
학업 중단 여부: 매우 개인적인 선택. 학교에서 배운 것(이론, 친구)도 가치 있지만, 운영 기술 등은 졸업 후 배워야 함. 본인에게 그 선택이 '명확하다면' 행동하고, 그렇지 않다면 신중해야 함.

https://youtu.be/4jDQi9P9UIw

불안감을 동기 부여로 바꾸는 법: 배우이자 작가, 감독인 제시 아이젠버그가 자신의 경험을 바탕으로 불안감, 두려움, 자기 비판과 같은 부정적인 감정을 창작과 리더십의 동력으로 전환하는 방법에 대해 이야기합니다.

동기 부여의 이면: 불안과 두려움
- 자신을 움직이는 요인은 노력, 재능, 창의성 등이지만, 불안과 두려움 역시 매우 큰 동기 부여 요소임을 고백합니다.
- 불행, 자기 의식, 자기 혐오, 두려움 같은 부정적인 감정들이 동기가 되는 경우가 많습니다.
- 자신의 마지막 일이 생애 마지막 직업이 될까 봐 항상 걱정합니다.
- 다른 분야에서 성공한 사람들도 비슷한 불안감을 가지고 있다는 것을 깨닫고, 이것이 위대한 사람들이 동기를 부여받는 방식일 수 있다고 생각하게 됩니다.
- 이들은 뛰어나고 창의적이지만, 다음번엔 잘 안 될까 봐 걱정합니다.-

2. 불안을 연료로 재정의하기
- 불안감을 연료, 동기 부여, (일에 대한) 관심으로 재구성(reframe)하면, 걱정은 줄어들고 동기 부여는 더 커질 수 있습니다.

3. 배우의 자기 의심과 대처법
- 자기소개: 제시 아이젠버그, 배우/작가/감독. 최근작 영화 "A Real Pain"에서 세 가지 역할 모두 수행.
- 배우에 대한 오해: 배우들이 자신감 넘치고 자기중심적일 것이라는 통념은 사실과 다릅니다.
- 대중의 시선과 비판: 공인으로서 예상치 못한 비판에 직면합니다. (예: "그 영화에서 그냥 괜찮았어요"라는 말도 기분을 상하게 함) 작품의 반응에 대해 매우 신경 씁니다.
- ‘보호막' 만들기: 자기 의심과 비판에 대처하기 위해 일종의 '보호막'을 만들었습니다.
- 자신이 출연한 영화를 보지 않습니다.
- 자신이 출연한 영화의 리뷰를 읽지 않습니다.
- 영화 광고가 많은 거리를 자전거로 지나가지 않습니다 (일하러 가는 길에 자기 의식하게 되므로).

효과: 이것이 비정상적으로 보일 수 있지만, 통제할 수 없는 것에 집착하지 않음으로써 자신이 가장 효과적으로 일할 수 있는 방법임을 발견했습니다. 두려움이나 약점에서 비롯되었을 수 있지만, 이것이 스스로 동기를 부여하는 유일한 방법입니다.

4. 감독으로서의 전환과 리더십

- 감독 경험: 최근 두 편의 영화를 감독하며 사람들을 관리하는 새로운 역할에 적응 중입니다.
- 자신만의 리더십 스타일: 전통적인 의미의 강력한 리더(전투 지휘관 같은)는 아님을 깨달았습니다.
- 강점: 대신, 각 개인이 하는 일을 잘 이해하고 그들로부터 최선을 이끌어내는 능력이 뛰어납니다.
- 이상적인 리더상: 자신이 경험한 최고의 리더들은 시끄럽고 자신감 넘치는 사람이 아니라, 조용하고 미묘하며 공감 가는 방식으로 동기를 부여하는 감독들이었습니다. 자신이 좋아하는 리더는 아마 자신과 비슷한 유형일 것이라고 말합니다.
- 겸손과 존중: 감독으로서 함께 일하는 스태프(촬영, 편집, 미술 등) 대부분이 자신보다 훨씬 경험이 많다는 것을 인지합니다. 따라서 그들의 전문성을 존중하고, 의견을 경청하며 배우려는 자세, 그들이 역량을 발휘할 공간을 제공하는 겸손함이 중요하며, 이는 큰 자산이 됩니다.
- 협업 지향: 자신이 옳다는 것을 증명하기보다, 자신만큼 혹은 더 좋은 아이디어를 가진 사람들과 협력하기를 원합니다.

5. 협업과 즉흥성 존중: 키어런 컬킨 사례
- 연기의 본질: 연기는 다른 배우(협력자)의 의도에 반응하고 함께 수행하는 것입니다.
- 키어런 컬킨과의 작업: 최근 감독한 영화에서 키어런 컬킨(석세션 출연)과 함께 연기했습니다. 그는 천재적인 즉흥 연기자였습니다.
- 예상치 못한 연기: 컬킨은 종종 대본이나 예상과 다른 방식으로 연기했습니다.
- 미세 관리의 한계: 그의 연기를 미세하게 통제하려 했을 때 오히려 효과가 떨어졌습니다. (예: 정해진 위치(mark)에 서도록 요구하자 연기가 경직됨)
- 우선순위 재정의: 기술적인 정확성(정해진 위치)보다 컬킨의 캐릭터가 자유롭고, 생생하며, 복잡하게 살아 숨 쉬는 것이 영화에 훨씬 더 중요하다는 것을 깨달았습니다.
- 교훈: 다른 사람의 작업을 통제하려 하기보다, 그들이 자신의 강점을 최대한 발휘하도록 돕는 것이 중요합니다. 컬킨이 자유롭게 즉흥 연기를 하도록 허용했을 때 영화와 촬영 현장 분위기가 훨씬 좋아졌습니다.

6. 위축감 극복: 줄리안 무어 사례
- 경험 많은 동료와의 협업: 자신보다 훨씬 성공하고 경험 많은 배우(줄리안 무어)와 작업할 때 위축감을 느낄 수 있습니다.
- 초기의 망설임: 첫 감독 작품에서 줄리안 무어를 캐스팅했을 때, 배우로서 자신이 감독에게 원했던 피드백(관심과 구체적인 조언)을 그녀에게 주기를 처음에는 망설였습니다. 자신이 부족해 보일까 두려웠기 때문입니다.
- 깨달음: 하지만 곧 그녀 역시 배우로서 당연히 그러한 피드백을 원한다는 것을 깨달았습니다.
- 긍정적 변화: 그녀에게 구체적인 연기 노트를 주기 시작하자 즐겁게 작업할 수 있었고, 때로는 건강한 의견 대립(반론)도 있었습니다.
- 위축감의 비효율성: 동료에게 위축감을 느끼는 것은 지속 가능하지 않습니다. 재능이나 지능을 비교하는 생각("그녀가 나보다 뛰어나다")은 도움이 되지 않습니다.
- 효과적인 접근: 대신, 장면과 캐릭터에 대한 창의적인 아이디어를 공유하는 것이 훨씬 더 효과적이고 즐거운 파트너십을 만듭니다.

https://youtu.be/CO-6iqCum1w

1. 두바이에서 깨달은 것들:
태어나 처음 중동(두바이)에 와봤다. 감동과 영감이 많아서, 잊기 전에 몇 자 남겨본다.
개인이든 기업이든 국가든, 번영의 핵심은 결국 얼마나 많은 에너지와 자본(인적·금융 자본 포함)을 축적하고 활용하느냐에 달려 있다. 축적이 있어야 발산이 있고, 성장도 가능하다. 초강대국 미국은 유대 자본과 세계 최고의 인재들이 끊임없이 유입되는 구조다. 2000년대 중국의 개혁개방도 마찬가지였다. 최근에는 홍콩에서 빠져나온 자본과 인재들이 싱가포르로 향하면서 그 성장세가 더욱 가팔라졌다.
UAE, 특히 두바이는 지금 세계의 자본과 인재를 빨아들이는 블랙홀 같다. 인구 증가 속도는 세계 최고 수준이며, 자본 집중도 또한 세계최고수준일 것이다.
이번에 MBA 선후배들에게 콜드콜 메시지를 보냈는데, 전혀 모르는 나에게도 하루 안에 답을 주고 시간을 내주려 한다. 한 명을 만나면 두 명을 소개해주고, 사람들이 서로 돕는 데 거리낌이 없다. 나라 전체가 스테로이드를 맞은 것 같다. 현지 중국인들조차 "2000년대 초반의 상하이를 보는 것 같다"고 말한다.
2. 두바이가 자본과 인재를 끌어들이는 이유:
1) 정치적 안정성: 한강의 기적, 싱가포르의 성장, 중국의 고도성장기와 같이, 두바이 역시 안정된 정치 구조를 갖고 있다. 독재 체제와 후계 구도가 이미 갖춰져 있어서 수십 년간 큰 정치적 충격이 없을 가능성이 높다. 언론이 통제되어 있고 국회가 사실상 없다 - 국회는 정책 제안을 할수 있으나 실제 정책은 독재 정부에서 다 결정한다. 하나 놀란것은 현지인들의 정치지도자를 향한 호감도였다. 거의 가장 인기많은 셀레브리티 수준의 인기를 구가하고, 시큐리티를 바로 옆에 동반하지 않고 일반인들 사이에도 거리낌없이 간다고 들었다.
2) 글로벌 정치 불안: 서방의 문 걸어잠그기, 미국의 관세 전쟁, 영국 브렉시트, 러시아-우크라이나 전쟁, 중국 정부의 돌발 정책 등은 자본과 인력을 두바이(혹은 싱가포르)로 몰리게 만든다. 특히 최근엔 러시아 전쟁으로 엄청나게 많은 러시아 자본과 러시아인이 왔다고 하고 서유럽인들 이제는 기회만 있으면 더 낮은 세금과 자유와 업사이드를 찾아 이곳으로 온다고 한다.
3) 세금과 인프라: 소득세는 없고, 법인세는 9%, 부가세는 5% 수준이다. 상속세도 없다. 정부는 고속도로 통행료, 프리미엄 서비스, 부동산 개발 등으로 재원을 확보한다. 공공 인프라도 세계 최고 수준이다. 엄청난 공항이 있는데 그 물동량 10배수준의 공항을 짓고 있다. 세계 최고크기의 몰이 있는데 그 3배되는 몰을 짓고 있다. 고층빌딩이 계속 올라간다.
4) 뛰어난 공공 리더십: 정부 고위 관료가 스타트업보다 더 빠르게 일한다는 이야기를 들었다. 산업은행 총재는 방도 없이 일반 직원과 일하고, 성과에 따라 막대한 기회와 보상이 주어진다. 공공기관이 민간처럼 움직인다. 일례로 가장 능력있는 로열패밀리 한명이 열개의 공공기관의 장을 하고 있다고 들었다. 대부분의 공공기관 인재들과 장들의 영어가 완벽하고 커뮤니케이션 능력이 대단하다. 그리고 40-50대 리더십이 대부분이다 (국가수장을 비롯).
3. 현지에서 들은 흥미로운 포인트:
1) 정권에 대한 비판은 불가. 언론의 자유는 제한적이다.
2) 에미레이트 자국민 (전체인구의 10% 수준)은 특권층. 교육, 의료, 취업 등 막대한 혜택이 주어진다. 로컬이 되는 건 극히 어렵고 드물다 (현지인과의 결혼후 10년 경과, 현지인과 자녀를 나아도 성인까지 기다려야함 등).
3) 부동산 시장 호황. 수익률이 높고, 공급도 여전히 가능해 보인다. 모기지 (3%이자율)보다 렌트 (6-8%수준)가 높고, 지난10년간 두배이상 올랐다고 한다.
4) 업무 강도는 낮은 편. 연 30일 휴가가 기본이고 , 주 4일 근무도 흔하다.
5) 생각보다 쾌적한 날씨. 여름 몇 달을 제외하면 살기 좋다.
6) 생활비는 상대적으로 괜찮음. 미국보다 저렴하게 느껴진다 (외식비등)
7) "진짜 기회는 사우디". 현지인들 모두 사우디의 성장 잠재력을 언급한다. 두바이의 20년전을 보는것 같다고.
😎 중동 시장은 작지만 레버리지가 큼. 아랍에메레이트 인구는 천만이 되지 않는다. 중동전체로 하면 수천만이 된다. 그리고 금융시장이 발달하여 중간 허브역할을 하니 레버리지가 일어나면 나름 상당히 큰 마켓이다. 그리고 구매력이 높다.
9) 유대 자본의 영향은 적은 편. 아랍-이스라엘 역사적 관계 때문으로 보임.
10) 아랍 민족 간의 연대감 존재. 언어와 종교가 강력한 결속 요인이다. 이집트에서 이란에 이르기까지 동일 문자/언어/종교를 바탕으로 한 결속이 아시아와는 확실히 다른 강점이다.
11) 우버 드라이버의 경제학: 파키스탄 출신 드라이버가 테슬라를 몰며 월 3~400만원 순수익을 올린다. 많은 이들이 룸쉐어하며 경제활동을 한다.
4. 한국인으로서의 단상:
두바이의 모습을 보며, 정치 리더십이 만들어낸 변화를 목도한다. 사막이 오아시스가 되는 것처럼. 안정적인 정치위에 좋은 인프라와 극히 낮은 세금으로 자금과 인력을 끌어들인다. 그들이 모이면 그 경제활동을 바탕으로 부가가치를 창출한다 (로컬일자리, 두바이의 경우는 각종 공공서비스를 프리미엄으로 제공하고, 건설/개발등를 통해 막대한 예산을 확보한다). 봉이 김선달이 따로없다.
반면, 한국은 기회의 문이 닫히고, 매일같이 정치 싸움에 지치고, 구조 개혁은 미뤄지기만 한다. 국민연금 개혁처럼 필요한 변화는 피하고, 사람들은 점점 냉소적으로 변해간다. 인재와 자본이 떠나고 있다.
우리는 한때 기회가 모이는 나라였지만, 지금은 나 개인의 미래가 불안한건 말할것도 없고 이제 사회에 나오는 다음 세대는 볼낯조차 없다. 물론, 두바이가 전 세계적으로 드문 성공 사례고 한국보다 더 똥볼을 차고 있는 나라가 많다는 것 안다. 하지만, 사막의 땅 두바이에서 고작 석유 몇방울을 마중물로 한걸 우리라곤 왜 못하는가. 우리 눈앞의 현실은 너무도 안타깝다.
그리고 깨달았다. 내 시야가 너무 좁았다는 것. 미국과 중국만 보던 내 시선에서, 지금의 중심은 중동일지도 모른다. 문명의 중심 축이 유럽을 지나 미주를 넘어 아시아로 한바퀴 돌아 오고 있다는건 과장이 아닐지 모른다. 트럼프가 보여주는 극우적인 행동들, 예측불가능한 정책은 단기적으로 어떨지 몰라도 장기적으론 분명 미국에서 인력과 자본의 유출을 가져올 것이다. 이건 레이달리오가 거대 제국에 대한 그의 책에서 예측한것과 정확히 들어맞는다. 미국은 자국의 정치적인 니즈를 위해 트럼프 같은 포퓰리스트 정치인을 등장시켰다. 이제는 미국이 중국처럼 문을 걷어잠구고 중국등이 미국처럼 문호개방을 이야기한다고 농담할정도이다.
5. 마무리:
중동은 단순히 자원이 많은 지역이 아니다. 수십 개 국가와 연결된 글로벌 허브이자 성장의 중심축이다. Dynamic Korea는 이제 더 이상 미국과 중국만 보지 말고, 중동과도 적극적으로 손잡을 때가 아닐까?

백산님

행복이 성공을 방해하는가?

- 통념 vs. 현실: 행복하면 만족해서 아무것도 원하지 않게 되어 성공에 방해가 된다는 통념(혹은 개인적 경험)이 있음.
- 반론: 인간은 본능적으로 생존하고 무언가를 하려는 동기가 있으므로, 행복하다고 해서 완전히 멈추지는 않음.
- 개인적 경험 (발화자): 더 평화롭고 만족스러워지면서 오히려 더 크고 순수한 목표(자신이 기여할 수 있는 일)를 추구하게 됨. 즉, 행복이 오히려 더 큰 성공으로 이어질 수 있음. 다만, 성공의 정의가 바뀔 수 있음.
- 성공 경험의 필요성: 이러한 깨달음은 어느 정도의 (물질적) 성공을 경험했기에 가능했을 수 있음. 처음부터 금욕적인 길을 택하기는 비현실적이고 고통스러움.

여정 자체가 전부: 성공은 금방 익숙해지고 다시 지루함과 새로운 욕망으로 이어지는 순환(욕망 -> 고통/기대 -> 성취 -> 익숙함/지루함 -> 새 욕망)의 일부일 뿐. 결국 삶의 99%는 여정이며, 그 여정을 즐기지 못하면 의미가 없음.
- 돈의 역할: 돈은 돈과 관련된 문제를 해결해주므로 좋은 것임. 복권 당첨자와 사고로 장애를 얻은 사람 모두 2년 후에는 원래의 행복 수준으로 돌아간다는 연구도 있지만(연구 신뢰도는 불확실), '스스로 번 돈'은 자부심, 자신감, 성취감을 주기에 행복에 더 오래 기여할 수 있음.
- 결론: 욕망-성취-지루함의 순환 속에서 여정을 즐겨야 함. 여정이 전부임.

의견 변경, 위선, 진정성

- 의견 변경 vs. 위선: 과거와 다른 말을 하는 것은 배움을 통해 신념이 업데이트되었기 때문일 수 있음. 하지만 진정성 없이 입장을 바꾸는 것은 위선으로 보일 수 있음.
- 일관성의 압박: 공적인 발언과 사적인 삶을 일치시켜야 한다는 압박감을 느낄 수 있음 (콘텐츠 크리에이터 사례). "어리석은 일관성은 소인배의 도깨비불" (에머슨).
- 배움 = 오류 수정: 모든 배움은 오류 수정 과정이므로, 배우고 있다면 틀리는 것이 당연함. 과거 발언의 오류를 지적하며 비난하는 사람들이 있지만, 고의적인 거짓말(신념과 다른 말을 하는 것)과 단순한 실수/추측 오류는 구분해야 함.
- 진정성의 중요성: 세상에 부족한 것은 진정성. 사람들은 무언가를 원하고, 자신이 아닌 다른 모습으로 보이려 하기 때문에 진심이 아닌 말을 하는 경우가 많음. 사람들은 이런 비진정성에 민감함.
- 틀리는 것 vs. 기만: 틀리는 것은 괜찮지만, 자신의 지위나 외양을 높이기 위해, 혹은 기대에 부응하기 위해 거짓말하는 것은 자신과 타인 모두에게 실수. 이는 결국 거울의 방에 갇히게 만듦.
- 타인의 시선: 자신을 신경 쓰지 않는 사람들에게 잘 보이려 애쓰는 것은 어리석음. 진정한 자신을 보여주지 않으면, 자신을 좋아할 사람들은 지나치게 됨. 존경하는 소수의 존경만을 추구해야 함.

자존심(Pride)의 대가와 배움

- 가장 비싼 특성 = 자존심: 자존심은 배움의 적. 과거에 갇혀 성장이 더딘 사람들은 자신이 이미 답을 안다고 생각하는 자존심 때문인 경우가 많음. 틀렸다고 인정하거나 공개적으로 입장을 바꾸는 것을 막음.
- 자존심의 비용: 잘못된 결정(투자, 결혼, 직업 등)을 인정하지 못하게 하여 최적이 아닌 상태에 머무르게 함 (돈, 성공, 시간 낭비). 국소 최적점(local maxima)에 갇히게 함.
- 위대한 예술가/기업가의 특징: 항상 처음부터 다시 시작할 의지가 있음 (폴 사이먼, 마돈나, U2, 일론 머스크). 성공/실패라는 시선에 대한 자존심 없이 모든 것을 걸고 다시 시작함. 이는 바보처럼 보일 수 있는 위험을 감수하는 것.
- 성공 후의 함정: 많은 사람이 성공/부/명성을 얻으면 거기에 안주하고 '제로'로 돌아가기를 두려워함. 하지만 위대한 것을 창조하려면 0에서 1로 가야 하며, 이는 0으로 돌아가는 고통스러운 과정을 포함함.

온전한 이기심과 자기 우선주의

- 발화자의 특징: 전체론적 이기심 (Holistic Selfishness), 자기 우선주의. 자신에게 진실하다면 타인이 불편함을 느끼더라도 개의치 않고 말하거나 행동하는 경향.
- 인간 본성 vs. 사회적 가면: 모든 사람은 자신을 우선시하는 것이 본성이지만, 사회적으로는 미덕을 내세우며 그렇지 않은 척함 (가기 싫은 결혼식 참석, 진심 없는 안부 인사 등).
- 타협의 문제: 많은 사람이 사회적 압력에 순응하기 위해 자신이 원하는 것을 타협함. 이는 시간 낭비. 인생은 짧음 (4000주). (35:43 - 36:18)
- 자기 우선주의 강화: 타인의 자유로운 행동(예: 마크 안드레센의 '스케줄 없애기', 잭 도시의 '아이폰/아이패드 업무')을 보고 영감을 받아 점점 더 단호해짐. 달력 삭제, 이메일 자동 응답, 약속 거절 (커피 안 마심 닷컴), 배우자에게도 결정권 위임 등.
- 우연성(Serendipity) vs. 자유: 스케줄을 비움으로써 모든 시간을 우연성에 할애. 원할 때 원하는 사람과 교류. 들어오는 제안은 듣지만 결정은 현재의 기분과 상황에 따라 함. 과거의 내가 결정한 약속에 현재의 내가 얽매이는 것보다 나음.
- 과도한 스케줄의 폐해: 지나치게 계획된 삶은 살 가치가 없음. 자연스럽지 않고, 유연성을 앗아가며 생산성도 떨어뜨림.
- 자유의 본질: 특정 시간에 특정 장소에 있어야 할 필요가 없는 상태가 진정한 자유. 알람 없이 생활 (중요한 약속 제외).
- 자기 우선주의 에너지 ("F*ck You Energy"): 이는 타인을 무시하는 에너지가 아니라, 모든 사람이 가능한 한 자신의 삶을 살아야 한다는 의미. 불필요한 의무, 행사, 지루한 만남에 인생을 낭비하지 말 것. 자유를 최적화하면 더 행복하고 자유로울 뿐 아니라, 당면 과제에 집중할 수 있어 더 생산적이 됨.

진정한 지능과 올바른 결정

- 진정한 지능의 테스트: 인생에서 원하는 것을 얻는 것. 여기에는 두 가지 요소가 있음.
- 원하는 것을 얻는 방법 알기.
- 애초에 '올바른 것'을 원하기 (얻을 수 없는 것, 혹은 얻어도 불행해지는 부비트랩 같은 것을 원하지 않기).
- 무의식적 삶의 함정: 사회적 기대나 타인의 기대, 죄책감, 모방 욕망(르네 지라르/피터 틸) 등에 따라 자동조종으로 살면 원하지 않는 곳, 심지어 의도하지 않은 곳에 도달하게 됨.
- 결정에 시간 투자하기: 우리는 장기적인 결정(직업, 거주 도시 등 4년~40년 사이클)을 너무 짧은 시간 안에 내림. 결정의 중요성에 비해 숙고하는 시간이 부족함. 4년짜리 결정이라면 1년은 고민해야 함 (결정 시간 25%).
- 비서 문제 (Secretary Problem): 최적의 선택을 위한 탐색 시간. 약 1/3 정도 탐색(시간이 아닌 후보 수 기준)한 후 만나는, 이전까지의 최고 수준 이상의 후보를 선택하는 것이 최적 전략. 이는 데이트, 직업 등에도 적용됨.
- 빠른 반복과 결정: 이는 많은 반복(iteration)을 빠르게 해야 함을 의미. 기회를 빨리 잡고, 아니다 싶으면 빨리 빠져나와야 함. (실패한 관계에서 후회는 너무 늦게 끝낸 것).
- 1만 시간 vs. 1만 반복: 숙달(Mastery)은 1만 시간이 아니라 1만 번의 '반복(iteration)'을 통해 이루어짐. 단순 반복(repetition)이 아니라, 학습을 통해 수정하고 다시 시도하는 오류 수정 과정이 중요.

왜 우리는 비관주의에 빠지는가?

진화적 관점
- 과거 생존 환경(정글 같은 자연 환경)에서는 “최악의 상황”을 가정하는 것이 생존 확률을 높였다. 바스락거리는 소리가 먹잇감이면 한 끼 식사를 얻지만, 맹수라면 목숨이 끝나므로 항상 최악의 시나리오를 먼저 떠올리게 됨(생존 편향).
- 현대 사회에서는 과도한 비관주의가 오히려 ‘기회’나 ‘잠재력’을 놓치게 한다.

- 현대 사회의 달라진 점
- 실패하더라도 재도전할 기회가 많다(예: 데이트 실패 후에도 만날 사람이 많고, 사업 실패 후에도 다시 도전할 수 있음).
- 투자 관점에서 숏(short)은 이론적 최대 이익이 2배 수준이지만, 성공적인 롱(long)은 100배 이상의 수익까지 가능. 즉 ‘업사이드(upside)’가 훨씬 커진 환경.

비관주의와 낙관주의의 균형 잡기

- “결과적으로 대부분의 시도는 실패할 것이다”라는 **구체적 회의(스케프틱)**는 필요. 즉, 모든 ‘개별 기회’에 대해 비판적으로 검증하는 태도.
- 동시에 “언젠가 되는 일이 반드시 있다”라는 **일반적 낙관**을 가져야 함.
- 빠른 탐색과 빠른 학습으로 “어떤 시도든 50번쯤 실패해도 괜찮다. 제대로 된 것을 찾으면 막대한 복리 효과를 낼 수 있다”는 사고방식이 중요.

- '바벨 전략(barbell strategy)'
- 초반에는 탐색과 회의를 바탕으로 여러 가능성을 빠르고 폭넓게 시도하되, 맞는 것을 찾으면 전부를 걸고 몰입(올인)하는 극단적 방식.
- 라벨링(‘나는 비관적이다’, ‘나는 pessimist다’ 등) 자체를 피하기
- 사람은 상황이나 맥락에 따라 달라지므로, 자기 자신을 특정 꼬리표로 규정하면 오히려 그 틀에 갇혀버린다.

자기 자신을 너무 많이 생각하는 것이 불행의 원인

- 자아(ego)에 대한 과도한 몰입
- “나는 이런 사람이고, 이런 상처가 있고, 이런 자격이 있다”는 식의 이야기 반복은 “자아라는 짐”을 키워서 우울과 자기 연민을 악화시킨다.
- 예: “나는 PTSD가 있어. 그러므로 나는 항상 불행하다” → 스스로를 과거 트라우마에 가둬버림.
- 그보다는 “가끔 이런 감정이 올라오지만, 이것이 나의 전부는 아니다”라는 식으로 유연하게 대하는 편이 낫다.
- 과거/트라우마를 ‘정체성’으로 굳히면
- “나는 PTSD가 있어”라고 ‘정체성’으로 고착화하면, 변화와 회복이 훨씬 어려워진다.
- “내게 그런 기억과 감정이 있다” 정도로 인지하는 것은 좋지만, ‘나 자체’가 된다고 선언하지 않는 태도가 중요.

진짜 현실을 보는 태도

- 본인을 특정 라벨(내성적/외향적, 낙관적/비관적)로 고정하지 않을 때, 더 객관적으로 상황을 볼 수 있음.
- “동기부여된 사고(motivated reasoning)는 최악의 형태”라는 말처럼, 자아가 걸려 있으면 판단이 흐려진다.

정체성의 유연성 = 적응력

- 인간은 상황이 바뀌면 생각, 태도, 성격도 바뀔 수 있음.
- 과거나 트라우마로 정체성을 고착화하면 변화 불가능해진다.
- 개방적 사고와 관찰을 통해 “나”를 고정된 것이 아닌 ‘흐르는 것’으로 다루는 게 유리.

과거를 끊어내기: “가디언 매듭을 자르듯” (

1. “과거가 힘들었다면, 빨리 털어내는 게 핵심”
- 본인도 어려운 유년기를 겪었지만, “그걸 극복하려면 자기 스토리를 계속 곱씹고 자아화하기보다는 ‘이제 이건 나와 무관하다’고 끊어내는 것”이 효과적이었다.
2. 가디언(고르디우스) 매듭 비유
- “너무 복잡해서 풀 수 없는 매듭은, 알렉산더 대왕이 칼로 잘라내듯이 ‘완전히 놓아버리는 것’이 실질적 해결책.”
- “인생이 짧기 때문에, 목표가 있다면 과거 트라우마를 일일이 풀 시간에 매달리기보다 과감히 잘라내는 것이 낫다.”

인생의 진짜 통화는 시간이 아니라 ‘주의(attention)’”

1. 시간 vs. 주의
- “돈은 시간을 살 수 없다. 워런 버핏이나 블룸버그도 죽음 앞에서는 시간 연장을 못 한다.”
- “시간조차도 ‘깨어 있지 않으면(주의를 기울이지 않으면)’ 헛되이 흘러간다. 결국 우리가 진짜로 통제할 수 있는 건 주의력이다.”
2. 주의의 사용처
- 뉴스를 무작정 소비하는 것도, 과거나 트라우마를 곱씹는 것도, 결국 내가 가진 소중한 주의력을 소모하는 일.
- “주의력이야말로 희소 자원이다. 어디에 쓸 것인지 신중하게 선택해야 한다.”

사람은 쉽게 변하지 않는다

- “우리는 자기 자신을 변화시키는 것도 어렵다고 느끼면서, 정작 타인을 바꿀 수 있다고 착각한다”
- 실상 타인은 ‘큰 외상(트라우마)’이나 자기 내면의 통찰로 스스로 변할 때가 아니면 바꾸기 어렵다.

연인/배우자 선택 시

- “이 사람이 언젠가 바뀔 것이야”라는 ‘가능성’만 믿고 관계를 이어가면 낭패 볼 가능성이 크다.
- 실제로 함께할 때 편안하고, 존중과 신뢰가 있으며, ‘가치관’이 비슷한지를 보는 것이 중요.
- 서로가 “함께 있음으로써 더 온전함(wholeness)을 느끼는지”가 핵심.

중요한 결정을 하는 법

“If you cannot decide, the answer is No.”

- 의사결정이 애매하거나 직관적으로 꺼림칙할 땐, 일단 “아니다”라고 보는 것이 낫다.
- “설득당해서 혹은 억지로 하는 결정”은 나중에 더 큰 문제를 일으킴.
- 새 제안을 받거나 기회가 왔을 때도 직관적 ‘끌림’이 없다면 수락하지 말 것.

“둘 다 비슷해 보이면, 단기적으로 더 힘든 쪽을 택하라”

- 뇌는 **단기 고통**을 과대평가하기 때문에, 장기적인 효과가 더 좋을 길을 종종 회피한다.
- 장기적으로 보면 ‘더 나은 선택’은 초기에 약간 더 힘들고 불편한 경우가 많다.

“결국 마음이 더 평온해지는 쪽을 고른다”

- **긴 안목에서 내 정신을 덜 소모**하게 만드는 방향이 궁극적으로 옳은 선택일 때가 많다.

특히 인생 초반에 가장 중요한 3가지 선택

1. 어디서 살 것인가?
- 주변 인맥, 기회, 환경은 지역에 따라 크게 달라진다.
- 의외로 많은 사람들이 큰 고민 없이 정착하는데, 잘 살펴봐야 삶의 질이 달라진다.
2. 무엇을 할 것인가(직업/커리어)?
- 다양한 것을 빠르게 시도해보고, “노는 것처럼 즐거운데 잘하기도 한 것”을 찾기.
- 한 번 찾으면 집중적으로 몰입.
3. 누구와 함께할 것인가(결혼/연인/가까운 동반자)?
- 관계는 삶에 엄청난 영향을 미치므로 결코 가볍게 흘러가듯 하지 말고 주의 깊게 결정.
- 관계가 인생 전반에 결정적 영향.
- 적당히 흘러가듯 하다 결혼하는 것보다, 가치관·성품·장기적 궁합 등을 진지하게 고려.

https://matthewcontinuouslearning.notion.site/1c82857ddb1680479080e35f9d24e840?pvs=4
https://youtu.be/KyfUysrNaco

위기의 순간에
1. 위험을 감수하고 빠르게 움직일 수 있는 소수의 팀을 꾸림. 기술력과 감정 지능을 갖춘, 큰 그림을 보는 인재들을 선별. 역할을 가리지 않고 유연하게 업무 수행
“Team Bard는 모든 역할을 맡는 팀이다”라는 철학을 강조
2. 100일 프로젝트를 시작하며 팀에 독특한 원칙을 제시:
“속도보다 품질, 그러나 빠르게(Quality over speed, but fast)” “마라톤을 전력 질주하는 기분”
—
“모든 문제를 미리 막을 수는 없다. 우리는 지속적인 개선을 약속할 뿐이다”
“사람들은 잘 되면 조용하고, 이상하면 불평만 한다”
—
샤지어: “정보를 조직하는 것은 1조 달러 시장이지만, 지금 쿨한 건 1경(Quadrillion) 달러”
——
하사비스는 이제 샤오의 Gemini 앱 팀도 함께 총괄하며, AI로 질병을 치료하는 미래가 멀지 않다고 확신
“우리는 그 어떤 조직보다도 가장 폭넓고 깊은 연구 기반을 보유하고 있다”고 WIRED에 언급
——
수익성 문제와 광고 모델 회귀
현재 대부분 사용자들은 AI 기능에 직접 돈을 낼 의향이 없음
구글은 Gemini 앱에 광고를 삽입하는 방식을 고려 중
이는 실리콘밸리 전통 전략:
“당신의 데이터, 시간, 관심을 주고, 우리가 만든 멋진 도구를 무료로 써라”
면책 동의란에 체크만 하면 구글은 책임 없음
——
AGI를 향한 집착과 철학적 도전
하사비스는 여전히 AGI(범용 인공지능) 개발 목표를 고수
Astra 프로토타입을 들고 런던을 걸으며, 세상의 모든 것을 인식하는 미래를 상상
그러나 AGI는 추론, 계획, 실행력이 모두 향상되어야 가능
——
OpenAI와의 '에이전트 AI' 경쟁
2025년 1월, OpenAI는 Operator 서비스 공개
실제 웹사이트에서 클릭·타이핑하며 작업을 대신 수행하는 에이전트형 AI
여행 예약, 양식 작성 등 가능하지만 속도 느리고 오류 많음
요금제: 월 200달러
구글도 같은 방향으로 기능 확장 중:
현재 Gemini는 식단을 짜주지만, 이후 버전은 식재료를 장바구니에 담고,
다음 단계는 양파 썰기 실시간 피드백 제공까지 목표

하사비스는 현재 제프 딘과 더불어서 구글에서 가장 중요한 인물이라고 봐도 될듯.

https://www.wired.com/story/google-openai-gemini-chatgpt-artificial-intelligence/

https://news.hada.io/topic?id=19996 (한글 요약)

1. 정부 시스템 연동 부재와 사기 문제

핵심 문제: 정부 부처 간 전산 시스템이 서로 연동되지 않아 데이터가 공유되지 않는 허점을 사기꾼들이 악용합니다.

사례 1: 중소기업청(SBA) 대출 사기:

11세 미만 아동 명의로 3억 달러 이상, 120세 이상 노인 명의로 3억 달러 이상의 SBA 대출이 부당하게 지급되었습니다. (미국 최고령자는 114세)

가장 어린 대출 수혜자는 생후 9개월 아기였습니다.

이는 신생아의 사회보장번호(SSN)를 도용하여 대출을 받고, 해당 아동에게 불량 신용 기록을 남기는 방식으로 이루어집니다.

원인: SBA 시스템이 사회보장국(SSA)의 출생일자 데이터를 교차 확인하지 않기 때문입니다.

해결책: 두 시스템 간의 간단한 데이터 연동만으로도 막대한 규모의 사기를 예방할 수 있습니다.

사례 2: 사망자 명의 복지 수당 부정 수급:

SSA 데이터베이스에 '생존'으로 잘못 표시된 사망자의 정보를 이용해, 사기꾼들이 해당 사망자 명의로 장애 수당이나 실업 보험을 신청하여 부정 수급합니다.

원인: 관련 기관 데이터베이스 간 연동 부재로 사망 여부가 실시간으로 공유되지 않기 때문입니다.

2. Doge 팀의 활동과 목표

팀 구성: 일론 머스크, 전직 로켓 과학자(Steve Davis), 에어비앤비 공동 창업자(Joe Gebbia), 전직 석유회사 CEO(Hassan), 엔지니어 등 다양한 분야의 전문가들로 구성되어 있습니다. 이들은 대부분 성공적인 민간 경력을 잠시 중단하고 자원했습니다.

핵심 목표:

정부의 낭비적인 지출을 삭감하고 사기를 근절하여 연간 1조 달러의 재정 적자를 감축하는 것.

미국의 재정 건전성을 확보하고 파산을 막는 것.

국민들이 의존하는 필수 프로그램(사회보장, 메디케어 등)이 제대로 작동하도록 보장하는 것.

궁극적으로 납세자의 세금이 효율적으로 사용되도록 하는 것.

접근 방식:

실리콘밸리식 접근: 관료주의를 타파하고 민간 기업의 효율적인 방식(최고의 방법론, 디자인, 엔지니어링)을 도입합니다. 계층 구조를 최소화하고 문제 해결에 집중합니다.

시스템 개선 및 연동: 부처 간 시스템 연동, 노후 시스템 현대화 (예: 50~60년 된 청구 시스템, 종이 기반의 퇴직 처리 시스템)를 추진합니다.

철저한 검토 및 감사: 모든 계약과 보조금을 검토하여 불필요하거나 비효율적인 지출을 찾아냅니다. (예: 내무부의 고객 서비스 설문조사 계약)

기본적인 재무 통제 확립: 민간 기업이라면 당연히 갖춰야 할 기본적인 재무 통제 시스템을 정부에 도입하여 정부가 감사를 통과하고 자금 흐름을 투명하게 파악할 수 있도록 합니다.

신중한 삭감: "두 번, 세 번 측정하고 한 번 자른다(measure twice if not thrice and cut once)"는 원칙으로 신중하게 접근합니다.

구체적 활동 사례:

정부 신용카드 남용 방지: 약 230-240만 명의 공무원 대비 460만 개에 달하는 신용카드를 430만 개로 줄였으며, 추가 감축을 진행 중입니다. 물리적 소재 파악 및 필요성 검토.

퇴직 처리 시스템 현대화: 2000년대 초부터 실패를 거듭해 온 종이 기반의 퇴직 처리 시스템을 디자인과 엔지니어링을 통해 현대화하여 효율성을 높입니다.


3. 동기 및 정당성

애국적 의무: 국가에 기여하고 미국이 파산하는 것을 막기 위한 필수적인 활동으로 여깁니다.

미래 세대 책임: 현재의 재정 위기가 지속 불가능하며, 미래 세대에게 막대한 부채 부담을 지우고 있다는 문제의식.

국민 혜택: 사기를 막고 재정 건전성을 확보함으로써, 94세 할머니와 같은 실제 수혜자들이 마땅히 받아야 할 사회보장 연금 등을 안정적으로 받을 수 있도록 보장합니다.


4. 논란 및 저항

법적 저항: Doge 팀의 활동에 대해 일부 법원(특히 DC 순회 항소법원 언급)에서 제동을 걸려는 움직임이 있습니다.

부패 가능성 제기: 일부 판사들과 가까운 사람들이 정부 자금을 받는 NGO 등에서 일하고 있다는 점을 지적하며, 이러한 저항이 부패와 연관되었을 수 있다는 의혹을 제기합니다.

가장 큰 불만 제기자는 사기꾼: 페이팔 경험에 비추어 볼 때, 가장 시끄럽고 거짓된 분노를 표출하는 이들은 바로 사기꾼들이라고 주장합니다.

5. 부패 및 비효율 폭로

자금 흐름 불투명: 청구서가 들어오면 그냥 지급될 뿐, 돈이 어디로 가는지 추적할 방법이 없었다는 점에 충격을 받았습니다. 기본적인 감사조차 불가능한 시스템.

NGO를 통한 자금 유용 의혹:

스테이시 에이브럼스 사례: 거의 존재하지 않던 NGO(Power Forward Communities, 계좌에 100달러)가 갑자기 연방 정부로부터 20억 달러를 지원받은 사례를 대표적으로 지적합니다. "에너지 정의"라는 명목하에 민주당 정치 활동 자금으로 사용되었을 가능성을 시사합니다.

민주당과의 연계 의혹: 정부 자금이 민주당과 연계된 비영리 단체들로 흘러 들어가 정치적 활동 자금으로 사용되는, 일종의 '돈세탁' 구조가 오랫동안 존재해 왔다고 주장합니다. (전 오바마 캠프 관계자 발언 인용) Doge의 활동이 이러한 자금줄을 차단하자 민주당 측이 반발한다는 분석입니다.

펜타곤 감사 문제: 국방부(펜타곤)가 감사를 통과하지 못하는 이유를 밝혀내고자 합니다.


6. 결론 및 시사점

Doge 팀은 정부의 고질적인 비효율, 낭비, 사기, 그리고 잠재적인 부패 문제를 해결하기 위해 민간 부문의 최고 전문가들과 방법론을 동원하고 있습니다.

이들의 활동은 단순한 비용 절감을 넘어, 정부 시스템의 근본적인 개혁과 현대화를 목표로 합니다. ("정부에서도 애플 스토어 같은 경험" 가능)

단기적인 논란과 저항에도 불구하고, 장기적으로는 미국의 재정 건전성을 회복하고 정부 서비스의 질을 향상시키는 데 기여할 것으로 기대됩니다.

이러한 노력이 왜 이전에는 이루어지지 않았는지에 대한 의문을 제기하며, 현 행정부의 의지와 리더십 하에서 변화가 진행되고 있음을 보여줍니다.

https://youtu.be/uX7xFkYt77k?si=SaPkjdDafOSZqMYu

역시 머스크의 경영 능력은 의심하는게 아니야...

https://thecapitaledge.substack.com/p/6e5

한국의 창업자 여러분께 –

여러분은 유명한 브랜드를 좋아합니다. 이해합니다. 팀원 모두가 서울대 출신이길 바라죠 (미국에서 채용할 땐 스탠퍼드나 하버드 출신이어야 하고요). 삼성에서 일한 경험이 있는 사람을 원하고 (미국이라면 구글이나 메타 출신), 유명한 VC에게 투자를 받고 싶고, 유명한 회사와 파트너십을 맺고 싶어 합니다.

하지만 핵심을 놓치고 있습니다. 브랜드 네임은 그저 ‘신호’일 뿐입니다. 유명 대학을 졸업한 사람이 평균적으로 더 똑똑할 가능성은 있지만, 그걸 ‘필수 조건’으로 만드는 건 어리석은 일입니다. 유명 대학을 안 나왔어도 똑똑한 사람은 많고, 실제로는 더 뛰어난 역량을 가진 경우도 많습니다. 그런 사람들을 필터링해버림으로써 여러분은 뛰어난 인재를 놓치고, 결국 ‘유명한 대학’ 출신의 평범한 직원을 뽑게 될 겁니다.

다른 예시들은 더 심각합니다. "유명한" VC에게 투자를 받으면 웹사이트에 뱃지처럼 붙이긴 좋겠지만, 조건이 나쁘고 장기적으로 손해를 볼 수도 있습니다. 메타나 구글 같은 회사와 파트너십을 맺으면 파워포인트 슬라이드에는 멋지게 보이겠지만, 실제로 그들이 여러분 회사에 얼마나 신경 쓸까요? 이름은 덜 알려졌지만 훨씬 열심히 일해서 파트너십을 성공시켜줄 회사들이 더 나을 수 있습니다.

어느 순간에는 ‘뱃지 수집’을 멈추고, 진짜 가치를 수집해야 합니다. 똑똑한 사람을 찾고, 조건 좋은 제안을 해주는 좋은 VC를 찾고, 정말로 여러분을 위해 열심히 뛰어줄 파트너를 찾으세요. 그들이 유명하든 아니든 상관없습니다. 진짜 목적은 일을 해내는 것입니다.

Aviram

되기전까지는 된 게 아니고, 포기하기 전에는 안 된게 아니다.

PUBG의 핵심가치를 함께 고민했던 전략실 직원, 하루 종일 게임하고 밤새 일하며 아침에 퇴근하고 다시 돌아와 게임하는 데이터분석실 직원 등, 평소 일하다 눈여겨본 5~6명의 직원들이 의기투합했다. 이 비공식 모임을 ‘재미탐험대’라고 불렀다. 재미탐험대 대원들은 매주 금요일 점심을 함께 먹으며 게임에 대한 이야기를 두서 없이 나눴다.

창조는 잉여에서 혁신은 제약에서 나온다.

어떻게 하면 성공할 것이냐고 물어봐야 답이 나오지 않는다. 질문의 방향을 바꿔야했다. ‘어떻게 실패하고 어떤 실패를 해야할 것인가’ 대부분 실패를 통해 배워야한다는 명제를 답으로 채택하지만, 오히려 실패를 기정사실화하며 행동하지 않는 것이 문제다. 실패할것을 받아들인 개발자는 스스로 이렇게 질문하게 된다. 어차피 실패할 건데 이걸 왜 해야하지? 실패했을 때 무엇이 남지? 그렇다면 남길 것을 최대한 빨리 남기려면 어떻게 해야하지? 효율적으로 실패하자. 실패를 빨리 검증하자. 빠르게 검증할 수 있는 소프트 론칭을 해보자. 사고가 달라지면 행동도 변한다.

김창한은 도전의 효율과 효과를 고려해야한다고 생각했다. 효율은 도전을 검증할 때까지 소요되는 시간과 예산을 줄이는 것이고, 효과는 의미와 가치가 있는 것을 도전하는 것이다. 효율적이고 효과적으로 실패하자는 마인드가 필요했다. 효율을 높이려면 빠른 실패를 해야했다. 김창한은 PUBG에 3가지 도전의 원칙을 세웠다. 도전은 작게하고 빠르게 하고 그 도전에서 배워라.

명작을 만드는 삼각형

1. 창작의 열망: 창작의 열망에서 10년, 20년을 버틸수 있다. 창작에 대한 열망은 성공에 대한 열망과 같이 있다. 성공을 강조하진 않습니다만 2가지가 함께있을 때 빛을 발한다.
2. 자원과 실력의 부족: 어떤 꿈을 꾸거나 열망을 가질 때 대부분 자원과 실력이 부족한 상태이다. 가진 자원과 실력으로 충분히 해낼 수 있다면 이미 꿈이 아니기 때문입니다. 높은 목표를 향해 고군분투하며 도전하고 이를 결국 해냄으로써 명작은 나옵니다.
3. 생존의 제약

배틀그라운드를 시작할 때 블루홀은 생존을 걱정하는 회사였다. 그런 시기에 명작이 탄생하는 경우가 역사적으로 많다. 배틀그라운드 개발팀이 절박한 심정으로 하루하루를 보냈다.

어려서부터 작은 나라, 자원이 없는 나라라고 교육받았던 우리. 게임은 소수의 탤런트만으로 전세계 유저를 대상으로 큰 사업을 일으킬 수 있는 몇 안되는 분야다.

https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000216032388

임박한 위기
주장: 한국은 인구, 경제, 사회, 문화, 군사 등 모든 면에서 곧 '녹아내리기(melting)' 시작할 것이다.
원인: 수십 년간 지속된 역사상 유례없는 저출산 위기.
심각성: 이미 '돌아올 수 없는 지점(point of no return)'에 도달했을 가능성.
미래 예측: 2060년에는 우리가 아는 한국은 더 이상 존재하지 않을 것.
핵심 질문: 이 붕괴는 어떤 모습이며, 왜 막기가 거의 불가능한가?

2. 현실 인구 폭탄: 저출산 통계와 영향
인구 유지 조건: 여성 1명당 출산율 약 2.1명 필요.

한국 출산율 변화:
1950년대: 평균 6명
1980년대: 2명 미만

2023년: 0.72명 (역대 최저 기록)
서울: 약 0.55명 (여성의 절반은 무자녀, 나머지 절반은 1명 출산)

출산율 0.72의 의미:
현재 세대 100명이 36명의 자녀를 낳음.
다음 세대는 13명의 자녀를 낳음.
그다음 세대는 5명의 자녀를 낳음.
결론: 4세대 만에 100명이 5명으로 줄어듦.

현재 인구 피라미드: 50세 인구 4명당 1세 인구가 1명뿐 -> 미래의 급격한 인구 감소 예고.
지연된 충격 ("화물 열차 효과"): 대체출산율 이하로 떨어진 지 40년이 지났지만, 아직 그 결과가 가시화되지 않음 (현재 인구, 노동력, GDP는 최고치). 하지만 곧 충격이 닥칠 것임.

3. 2060년 한국의 모습 (저출산 시나리오 기반 예측)
예측 근거: UN의 저출산 시나리오 (과거 중간 시나리오 예측은 계속 빗나갔으므로 가장 정확했던 저출산 시나리오 사용).
2060년 인구 피라미드:
- 인구 30% 감소 (1,600만 명 감소).
- 역사상 가장 고령화된 국가: 인구 절반(50%)이 65세 이상.
- 25세 미만 인구는 10% 미만.
- 영유아는 1%에 불과.
상상 속 2060년: 아이들 없는 조용한 거리, 버려진 도시, 노인 인구 절반(독거 또는 과밀 요양원 거주), 소수가 사회 유지를 위해 고군분투.

4. 주요 예상 결과:

가. 경제 붕괴 (Economic Collapse)
노인 빈곤 심화: 2023년 65세 이상 빈곤율 40% -> 2060년에는 더 악화될 것.
국민연금 고갈: 세계 최대 규모 연금 기금(약 7300억 달러) -> 2040년대 성장 멈추고, 2050년대 완전 고갈 예상.
미래 연금 시스템: 현 노동 인구가 세금으로 부담해야 함.
부양비 위기: 연금 유지를 위해 최소 은퇴자 1명당 2~3명의 노동자 필요 -> 2060년 한국은 노동자 1명이 채 안 됨 (15세 이상 모두 일한다고 가정해도).
결과: 노인 빈곤 만연, 노인 노동 강제 (일자리 찾기도 어려움).

경제 규모 축소: 노동력 감소 -> 생산 및 소비 위축.
현재: 노동 가능 인구 3,700만 명, GDP 1.7조 달러.
2060년: 노동 가능 인구 1,700만 명 미만 (절반 이하).

영구적 경기 침체: 기술 발전으로 생산성 향상 감안해도, GDP는 2040년대 정점 찍고 영구적 경기 침체 진입 가능성 (더 낙관적 예측도 2050년 침체 시작).
혁신 동력 저하: 과학, 기술 혁신은 주로 청장년층이 주도 -> 젊은층 감소로 혁신 둔화.
정부 재정 위기: 세수 급감 vs 노인 부양 비용 급증 -> 병원, 사회복지 등 필수 서비스 축소/폐쇄, 미래 투자 불가.
국토 공동화: 소규모 공동체 유지 불가 -> 대도시권으로 인구 집중, 지방 소멸 가속화.

나. 사회 및 문화 붕괴 (Societal and Cultural Collapse)

고독 심화:
- 현재: 1인 가구 20%, 친한 친구/친척 없는 사람 20%.
- 2060년: 70대의 50%는 형제자매 없음, 30%는 자녀 없음. 25-35세 청년(인구의 5%뿐)은 형제자매 거의 없음 -> 노년층과 청년층 모두 극심한 고독 예상.

문화적 쇠퇴:
- K-Pop, K-드라마 등을 이끈 25-45세 인구: 2000년 1,750만 명(37%) -> 2060년 560만 명(16%).
- 전통문화 계승 단절: 젊은 세대 부족으로 많은 전통 소멸.
- 젊은이 없는 문화는 위축되고 시들 것임.

2060년 청년 세대의 경험: 노인 국가에서의 성장, 버려진 학교/유치원, 암울한 취업 전망, 정치적 소외.

도시 집중 및 지방 소멸: 고립을 피하려는 청년들은 서울 등 대도시에 집중하거나 해외 이민 선택 -> 지방 소도시 유령화 (일본의 1천만 채 빈집 사례). 국토 상당 부분 자연으로 돌아갈 것.

다. 군사적 영향 (Military Implications)
- 징병제 유지 난관: 남북 대치 상황 지속 시, 18개월 의무 복무 유지 가능할까?
- 병력 부족: 현재 전투 가능 연령 남성의 5% 군 복무 -> 2060년에는 현재 병력 유지를 위해 **15%**가 복무해야 함.

5. 되돌릴 수 없는가?
- 병목 현상 불가피: 설령 출산율이 마법처럼 2.1명으로 회복되어도, 이미 형성된 인구 구조(역피라미드) 때문에 2060년에도 노동 인구 1.5명이 노인 1명을 부양해야 함. 회복하더라도 어려운 시기(병목) 통과는 불가피.
- 희망의 조건: 장기적 회복은 가능하나, 신속하고 사회 전반적인 변화를 통해 사람들이 다시 아이를 낳고 싶도록 만들어야 함. (2024년 출산율 9년 만에 첫 반등(3%) 언급).
- 근본 원인 직시 필요: 왜 이 지경까지 왔는지 질문해야 함.

6. 저출산의 근본 원인
- 일반적 경향: 사회가 부유해지고 교육 수준 높아지며 영아 사망률 낮아지면 출산율 감소.
- 한국의 특수성 (문제 심화 요인):

압축 성장 부작용: 극심한 경쟁 문화, 일중독(Workaholism). (주 69시간제 제안 논란 언급).
경제적 압박: 낮은 임금 대비 높은 물가, 감당하기 힘든 부동산 가격.
과도한 교육비: 명문대 진학 위한 사교육비 부담.
부족한 가족 지원: 다른 선진국 대비 가족 관련 지출 적음.

구시대적 문화 규범:
결혼 필수 인식 (2023년 혼외 출산율 4.7% 불과).
남성의 가사/육아 참여율 매우 낮음 -> 여성의 경력 단절 및 독박 육아 부담.
남성 역시 주 부양자로서 성공해야 한다는 사회적 압박.
결론: 한국 사회가 극소수의 아이만 낳는 문화를 스스로 만들어 냄.

7. 결론 및 세계적 현상
인구 붕괴는 현재 진행형.
세계적 추세: 한국만의 문제가 아님 (중국 1.0, 이탈리아/스페인 1.2, 독일 1.4, 영국/미국 1.6).
- 1.6도 4세대 후 60% 인구 감소, 1.2는 87% 감소 의미.
- 전 세계적으로 출산율 하락 중, 안정화/회복 조짐 없음.
인식 부족: 대부분의 공론장에서 문제의 심각성을 제대로 인지하지 못함 (과거 '인구 과잉' 담론의 영향).
실존적 위협: 저출산은 단순 노동력 부족 문제가 아니라 사회, 문화, 부, 삶의 방식 자체에 대한 실존적 위협.
긴급 행동 촉구: 심각성을 인지하고, 젊은 세대가 아이를 낳도록 현대 사회의 DNA를 바꾸지 않으면 남은 세기는 암울할 것. 인구 문제라는 "화물 열차"는 누구도 기다려주지 않음.

현재 미국 경제 진단: 월스트리트 vs 메인스트리트

- 핵심: 실물 경제와 금융 경제의 괴리, 지속 불가능한 것은 결국 지속 불가능하다.
- 트럼프 캠프 합류 이유: 바이든 행정부의 재정 정책(부채/적자 급증, 경제 호황기/비전시 상황에서의 대규모 부양책)에 대한 우려.
- 지출 증가 -> 증세 불가피 -> 유럽식 사회민주주의/침체 우려.
- 이민 정책 비판: 문제 해결 불가능할 정도로 이민자 유입 허용 -> 임금 억제 효과.
- 바이든 시대의 문제점:
- 자산 불평등 심화: 자산 보유층(월스트리트)은 자산 가격 상승 혜택, 비보유층(메인스트리트)은 임금 상승 없는 물가 급등(특히 서민 체감 물가 지수↑: 중고차, 보험, 임대료, 식료품)으로 구매력 하락 및 고통 가중.
- 중산층/하위 50% 약화: 실질 구매력 감소, 부채 증가(신용카드 등), 주택 구매 불가(가격 급등).
- 잘못된 정책 판단: 2021년 3월 경제는 회복 중이었으나 '구제' 명목의 과도한 지출 감행 (래리 서머스 비판 인용). 연준의 늦장 대응.
- 아메리칸 드림의 위기: 자녀 세대가 부모 세대보다 더 잘 살 가능성 감소 (90% -> 50%). 주택 소유, 재정적 안정, 발전 가능성에 대한 희망 약화.
- 주택 문제: 희소성(부족한 공급, 강력한 규제), 시스템적 가격 상승 유도 -> 구매 장벽 심화.
- 엘리트 교육 접근성 문제: 수요 증가 대비 공급(학위 수) 정체 -> 경쟁 심화 및 불안 가중.
- 희망 상실: 학자금 대출 상환, 주택 구매, 소득 증대에 대한 비관론 확산.
- 데이터 신뢰성 문제: GDP, 비농업 고용 지표 등 정부 데이터의 신뢰성 및 수정 가능성 지적. 바이든 행정부가 국민 체감(Vibesession)보다 수치에 의존했다고 비판. 국민의 감정을 존중해야 함 강조.

5. 트럼프 행정부의 경제 전략: 3개의 기둥

- 핵심 질문 (트럼프): "경기 침체 없이 부채와 적자를 어떻게 줄일 것인가?"
- 목표: 2028년까지 GDP 대비 재정 적자 비율을 장기 평균인 3~3.5% 수준으로 회복. (미국은 세입 문제가 아닌 지출 문제: 세입 GDP 18% 유지 vs 지출 25% 폭증 -> 21% 목표)
- 3가지 축 (베슨트의 재정의):
1. 정부 지출 삭감 및 부채 축소 (정부 Deleveraging):
- 점진적이고 통제된 방식 (급격한 삭감은 경기 침체 유발 가능).
- 정부 내 불필요한 인력 감축 (효율성 증대).
2. 국제 무역 질서 재편 및 제조업 부흥 (메인스트리트 강화):
- 관세 활용: 타국 압박 및 국내 생산(Onshoring) 경제적 인센티브 제공.
- 낮고 예측 가능한 세금.
- 대대적인 규제 철폐 (투자 활성화).
- 저렴한 에너지 공급.
- 목표: 노동자 실질 임금 상승.
3. 금융 시스템 규제 완화 (민간 Releveraging):
- "규제 코르셋" 해체 -> 민간 부문 활력 증진 및 투자/고용 확대.
- 은행 규제 전면 재검토 (과도한 자기자본 요구 등). 특히 중소/지역 은행 부담 완화 필요.
- Basel 규제 등 복잡성으로 인한 경제 활동 위축 해소.
- 규제 당국의 인센티브 구조 문제 지적 (성장보다 리스크 제로 추구).
- 측정 지표: 중소/지역 은행의 대출 증가 여부 (이들이 중소기업 대출의 70%, 전체 대출의 40% 차지).
- 결과: 민간 신용(Private Credit) 시장 활성화 긍정적 평가. 은행 시스템 밖 대출 증가는 과잉 규제의 반증.
- 정부 부채 축소로 인한 공백을 민간 부문이 메움 (감축된 정부 인력 흡수).
- 연준(Fed)과의 관계:
- 통화 정책 자율성 100% 지지 (항상 동의하는 것은 아님).
- 과거 정책 실수 지적 가능, 미래 정책 언급 자제.
- 연준이 규제, 기후변화, DEI 등 비핵심 영역 확장 시 독립성 위협 우려. 핵심(통화 정책)에 집중해야 함.
- 은행 규제(특히 중소은행)는 지나치게 가혹했다고 평가.
- 재무부 역할: 금융안정감독위원회(FSOC) 의장으로서 안전하고 건전하며 스마트한 규제 완화 추진 (불필요한 규제 폐지 등). 예: 국채 보유 관련 SLR(보충적 레버리지 비율) 완화 시 국채 금리 하락 가능성 (30-70bp).
- 부채 리파이낸싱:
- 옐런 전 장관의 단기 국채 발행 위주 정책 비판 (저금리 시기 장기 부채 발행 기회 놓침).
- 현재 단기 위주 발행 유지 이유: 정부 지출 통제 효과가 시장에 아직 반영되지 않았기 때문. 시장이 믿음을 가질 때까지 시간 필요.
- 전략의 연관성:
- 세금 감면 + 규제 완화 -> 경제 성장률 상승 (1.8% -> 3% 이상 목표).
- 성장률 상승 + 지출 삭감/동결 -> 낮은 세율에도 불구하고 총 세수 증가 및 재정 건전성 개선 가능.
- CBO(의회예산처) 비판: 예산 예측 방식(Scoring)이 현실과 동떨어지고 조작 가능 (동적 효과 미반영, 지출은 갱신 불필요 등).
- 정치적 과제: 지역구 예산 확보(Pork barrel)를 우선시하는 정치적 인센티브 구조 극복.

- IRS (국세청) 개혁:
- 목표: 세수 증대, 납세자 프라이버시 보호, 고객 서비스 향상.
- 비효율 지적: 헬프데스크 1년 365일 24시간 동일 인력 운영 (4/14 vs 크리스마스 이브).
- AI 활용: 세법 모델링을 통한 간편하고 정확한 세금 신고 시스템 구축 가능성.
- 정치적 남용 방지: 특정 인물/집단 표적 감사 등 정치적 목적의 세무조사 근절 노력 (바이든 행정부 내부 고발자 200명 활용). IRS 문화 개선 목표. 기술(AI)이 공정성 확보의 보루가 될 수 있음.

- 사회보장(Social Security):
- 현재 2.7조 달러 잔고는 사실상 정부 부채 (거래 불가 국채).
- 과거 주식 투자 시 현재 기금 규모 훨씬 컸을 것 (조지 W. 부시 민영화 시도 언급).
- 개선 방안:
- 사회보장 기금을 국부펀드(SWF)처럼 운용하여 수익률 제고 (미국 경제 성장에 국민 참여).
- '베이비 본드' 등 신생아 투자 계좌 신설 (사회보장과 병행).
- 국부펀드(US SWF) 구상:
- 트럼프 행정부의 핵심 목표: 부채 감축 + '자산' 창출.
- 자산 재원: 우크라이나 경제 협력?, 패니메이/프레디맥 지분, 에너지 임대 수입, 연방 소유 토지 활용 등 정부 자산 동원. (금 재평가는 아님)
- 노스다코타, 알래스카 등 성공 사례 벤치마킹.
- 목표 수익률: 현 국채 금리(약 4.28%) 이상.
- 글로벌 모범 사례 연구 및 전문가 자문 진행 중. 레거시 프로젝트 목표. (호주 사례 언급)
- 에너지 정책:
- 저렴한 에너지의 중요성: 경제 성장, 물가 안정, 제조업 경쟁력, 에너지 안보, AI 경쟁력 확보의 핵심.
- 과제:
- 민간 장기 투자 유도 (정책 불확실성 해소 필요).
- 화석 연료 관련 규제/허가 절차 간소화.
- 원자력: 중요하지만 시간 필요 (공급망, 규제, 모델 선정). 정부의 가교 역할 중요.
- 정책 방향: 특정 기술(EV) 편중 지양 (하이브리드 등 다양한 옵션 인정), 독단적이지 않은 접근.
- 궁극적 목표: 에너지 비용 절감 -> 모든 경제 문제 해결의 실마리.

https://youtu.be/lSma9suyp24

1. 관세의 기본 구조 및 적용:

단계적 적용: 먼저 기본(Baseline) 관세가 적용되고, 이후 각 교역 상대국별로 약간씩 다른 세율의 상호주의적(Reciprocal) 관세가 적용될 예정입니다.
발효 시점: (인터뷰 시점 기준) 4월 9일.

2. 협상 전략 및 메시지:

협상 가능성: 관세 발효 전 특정 교역 상대국과의 협상 가능성에 대해 "많은 논의가 있었지만, 어떤 일이 일어날지는 지켜봐야 할 것"이라며 즉답을 피합니다.

주요 메시지 (보복 금지)
- 교역 상대국들에게 **"당황하거나 보복하지 말 것"**을 강력히 권고합니다
핵심 발언: "당신들이 보복하지 않는 한, 이것(발표된 관세율)이 상한선(high end of the number)입니다."
시장의 확실성: 보복이 없다면 발표된 관세율이 **최고치(Ceiling)**라는 점을 시장이 확신할 수 있다고 강조합니다.

협상의 여지: "우리는 상한선을 설정했고, 이제 다른 하한선(different floor)이 있는지 볼 수 있습니다." 라며 협상을 통해 세율이 낮아질 수 있음을 시사합니다.

협상 주체 및 시기:
EU, 중국, 인도 등 많은 국가가 접촉해 왔지만, 협상 여부 및 내용은 트럼프 대통령이 결정할 사안입니다.
당분간 상황을 "진정시키고 지켜보는(let things settle)" 접근 방식을 취할 수도 있다고 언급합니다.

4월 9일 발효 전 공식 협상이 있을지는 미지수이며, 많은 전화(calls)는 예상되지만 협상(negotiations)으로 이어질지는 불확실하다고 말합니다.

3. 중국 관련 관세:
높은 세율: 중국은 목록에서 **"훨씬 높은 세율(much higher rate)"**을 적용받습니다.
펜타닐 관세 중첩: 기존의 20% 펜타닐 관련 관세가 이번 관세에 추가됩니다.
총 50% 초과 가능성: 이 두 가지가 합쳐져 중국에 대한 총 관세율은 50%를 넘을 수 있다고 확인합니다. ("Well, yes, I think it is.")

펜타닐 문제 연계: 중국이 펜타닐 위기 해결을 위해 펜타닐 관세 철회를 요구하는 것에 대해, "순서가 그렇게 되지는 않을 것"이라며 중국이 먼저 원료 수출을 중단해야 한다는 입장을 분명히 합니다.

향후 협상: 틱톡, 위안화 등 다양한 사안이 미중 무역 재조정 협상 테이블에 오를 수 있다는 질문에 대해, 아직 구체적인 협상을 시작하지 않았으며 현재는 관세 이행과 세금 법안에 집중하고 있다고 답합니다. 다자간 관세 계획 이후 중국과의 양자 관계를 다룰 것이라고 덧붙입니다. (1:45-2:23)

4. 관세와 재정/예산:

관세의 이중적 성격 (인터뷰어 질문): 관세가 세수 증대(revenue raising) 목적과 협상 도구(negotiation, 즉 세율 인하 가능성)라는 두 가지 역할을 동시에 할 수 있는가?

베슨트의 답변:

관세율이 현재보다 높아지는 한(to the extent that the tariffs are higher) 세수는 증가할 것입니다.
협상에 대해서는 "지켜볼 것(We'll see)"이라고 답합니다.

CBO(의회예산처) 점수 미반영: 관세 수입은 CBO의 공식 예산 점수(scoring)에 포함될 수 없습니다. 따라서 세금 감면 법안(조정안, Reconciliation) 통과를 위해 CBO 기준상 관세 수입이 반드시 필요한 것은 아닙니다.

이미 중국 관세로 수천억 달러를 거둬들였지만 CBO 점수에는 반영되지 않았습니다.

병행 노력: 관세는 (비공식적으로) 세수를 늘리고, 정부는 동시에 낭비/사기/남용(waste, fraud and abuse)을 줄여 지출을 삭감하고 있으며, 이 지출 삭감 효과 역시 CBO 점수에는 반영되지 않습니다.

결론: CBO 점수 발표 시 관세 수입이나 지출 절감 효과는 반영되지 않을 것이므로, 발표되는 재정 전망보다 실제 재정 상황은 더 나을 수 있다는 점을 시사합니다.

5. 기타:

캐나다/멕시코 제외: 대통령이 제시한 관세율 차트에서 캐나다와 멕시코가 빠진 이유에 대해서는 "확실하지 않다(I'm not sure)"고 답합니다.

시장 반응: 관세 발표 후 주식 선물 하락 등 시장 반응에 대해, 이는 정부 지출 축소에 따른 "디톡스 기간(detox period)"과는 별개이며, 시간외 시장 움직임에 크게 연연하지 않는다고 말합니다. 최근 나스닥 하락은 거대 기술주(Mag seven) 문제이지 행정부 정책(MAGA) 문제는 아니라고 해석합니다.

이란/중국 제재: 재무부의 국가 안보 역할의 일환으로, 이란산 원유를 구매한 중국의 민간 정유사("Teapot refinery")를 제재했으며, 이러한 **2차 제재(Secondary sanctions)**가 더 있을 수 있다고 시사합니다.

https://www.youtube.com/watch?v=H6mXli-W6hs

관세 정책
- 관세의 역할: 알렉산더 해밀턴을 인용하며 관세의 전통적 역할(재정 수입, 초기 산업 보호)에 더해 **'협상 수단'**으로서의 역할을 강조합니다. 트럼프의 과거 관세 사용 이력과 신뢰도를 볼 때, 실제 관세 부과보다는 관세 위협만으로도 불공정한 무역 협정을 개선할 수 있다고 봅니다.
- 무역 적자와의 관계: 무역 적자는 예산 적자 및 통화 가치와 연동된 복합적인 문제라고 지적하며, 관세는 이러한 전체적인 계산의 일부여야 한다고 주장합니다.
- 재정 수입원으로서의 관세: 관세가 재정 통합에 기여할 수 있다고 봅니다. 10% 관세 부과 시, 약 2/3는 통화 가치 상승으로 상쇄될 수 있지만(수출업자에게는 불리), 지정학적 도구로도 사용될 수 있습니다. '프렌드 쇼어링(friend-shoring)' 개념을 비판하며, 국가들을 동맹 수준과 가치에 따라 명확히 분류(녹색/노랑/빨강)하고, 각 그룹에 대한 기대치와 혜택을 명확히 제시해야 한다고 제안합니다.

통화 정책, 글로벌 조정, 중국
- 통화 정책: 대규모 통화 '개입'보다는 80-90년대처럼 통화, 재정, 금융 정책 간의 **'대규모 조정(coordination)'**이 필요하다고 봅니다.
- 중국: 중국의 중상주의 시스템과 과도한 외환 보유고는 무역 협정, 통화 가치, 보조금 등에 문제가 있음을 시사한다고 지적합니다. 위안화 가치는 여러 요인(저평가, 자본 유출 욕구, 외국인 투자자 위험 인식)으로 복잡하며, 달러-위안화 관계(킨들버거의 '중요한 쌍' 개념 인용)를 재검토해야 한다고 주장합니다.
- 기축 통화와 국방: 과거 기축 통화국(포르투갈, 스페인, 네덜란드, 프랑스, 영국)은 모두 '안보 지대(security zones)'였으며, 과도한 부채로 군사력을 유지하지 못했을 때 지위를 잃었다고 설명합니다 (특히 스페인). 바이든 행정부가 기축 통화 유지를 원하면서도 국방 예산 삭감을 계획하는 것을 비판합니다. 높은 재정 적자는 국가 안보 문제이며, 위기 시(남북전쟁, 대공황, 2차 대전) 재정 확대 능력을 저해한다고 경고합니다.

트럼프 2기를 위한 '3개의 화살'
아베노믹스에 빗대어, 트럼프 2기를 위한 '3개의 화살'로 '3-3-3' 전략을 제안합니다:
1. 3% 실질 GDP 성장률 달성: 규제 완화, 미국 에너지 생산 증대, 인플레이션 억제, 투자 신뢰 회복을 통해 달성.
2. 임기 말까지 재정 적자를 GDP의 3%로 감축.
3. 미국 에너지 생산량 하루 3백만 배럴(석유 환산) 증대.

이 전략이 유가 및 인플레이션을 낮추고 연준의 적절한 완화 사이클을 가능하게 할 것이라고 주장합니다.

https://youtu.be/drPH94fio7E?si=bjyK9_iS_83H6Tst

https://www.hudsonbaycapital.com/documents/FG/hudsonbay/research/638199_A_Users_Guide_to_Restructuring_the_Global_Trading_System.pdf

근본 문제: 달러 과대평가: 현재 국제 경제 불균형의 근원은 기축통화로서 달러 자산에 대한 비탄력적 수요로 인한 지속적인 달러 과대평가입니다. 이는 미국의 무역수지 균형을 막고 제조업 경쟁력을 약화시켜 경제적 불만을 야기합니다. 세계 GDP가 성장함에 따라 미국이 기축 자산과 국방 우산을 제공하는 비용 부담(특히 제조업 및 교역 부문)은 점점 커집니다.

목표: 부담 공유 강화: 트럼프 행정부는 달러의 기축통화 지위를 폐지하려 하기보다는, 미국이 기축 자산/국방 우산을 제공함으로써 다른 나라들이 얻는 혜택의 일부를 회수하여 **부담 공유(burden sharing)**를 늘리려 할 가능성이 높습니다. 이는 총수요를 다른 나라에서 미국으로 재분배하거나, 미 재무부의 세입 증대를 통해 이루어질 수 있습니다. 무역 정책과 안보 정책은 점점 더 연계될 것입니다.

주요 정책 도구:

1. 관세(Tariffs):

효과: 세입을 창출하며, **통화 가치 조정(currency offset)**으로 상쇄될 경우 인플레이션이나 부작용이 최소화될 수 있습니다 (2018-19년 경험 근거). 통화 가치 조정은 관세 대상국의 실질 구매력과 부를 감소시켜 사실상 그 나라가 관세를 부담하게 만들고, 징수된 세입은 기축 자산 제공 비용의 부담 공유를 개선합니다.

구현: 국가 안보 우려와 깊이 연계되어 시행될 가능성이 높으며, 점진적(graduated) 시행, 국가별 차등 적용(예: 동맹국/적성국, 무역/안보 기여도 기준) 등이 가능합니다. "최적 관세율"(약 20% 유효 관세율까지는 미국에 복지 증진 효과) 논의를 통해 정당화될 수 있습니다.

위험: 보복 관세 위험이 있으나, 미국이 더 잘 견딜 수 있으며 안보 공약과 연계하여 억제할 수 있다고 봅니다.

2. 통화 정책(Currency Policy):

목표: 다른 나라 통화의 저평가 시정.

다자적 접근 (예: "마라라고 합의"): 역사적으로 사용되었으나 현재 파트너(유럽, 중국)의 동의를 얻기 어렵습니다. 관세를 협상 지렛대로 사용한 후 가능할 수 있습니다. 파트너들이 달러 매도와 함께 보유 달러 자산의 만기를 장기화(term-out)(예: 100년 만기 국채 매입)하여 미국의 금리 상승 압력을 완화하는 방식(Poszar 아이디어)을 포함할 수 있습니다. 이는 파트너에게 이자율 위험을 전가하지만, 연준의 스왑 라인 등으로 유동성 위험을 완화할 수 있습니다.

일방적 접근: 월스트리트의 통념과 달리 가능하다고 주장합니다.

IEEPA 활용: 국제긴급경제권한법(IEEPA)을 통해 외국 공식 부문(중앙은행 등)의 미 국채 보유에 "사용료(user fee)"(이자 지급 보류 등)를 부과하여 기축 자산 보유 매력을 떨어뜨릴 수 있습니다. 점진적 시행, 국가별 차등 적용, 연준과의 협조(금리 변동성 완화)가 필요합니다.

미국의 외환보유고 축적: 재무부 외환안정기금(ESF, 규모 제한적) 또는 연준 공개시장계정(SOMA, 연준 협조 필요)을 통해 외국 통화를 매입하여 달러를 약화시킬 수 있습니다. 단, 매입 자산의 낮은 수익률(negative carry), 신용 위험, 연준 개입 시 인플레이션 유발 및 상쇄를 위한 긴축(sterilization) 필요성 등의 문제가 있습니다.

시장 및 변동성 고려:

정책 순서: 트럼프 행정부는 시장 변동성을 최소화하려 할 것이므로, 익숙하고 세입 증대 효과가 있는 관세를 먼저 사용하고, 더 위험한 통화 정책은 인플레이션/재정적자 안정 및 연준과의 협조 여건이 마련된 후에 추진할 가능성이 높습니다. 따라서 달러는 약세 전환 전에 강세를 보일 것으로 예상됩니다.

협상 지렛대 활용: 관세는 중국 등과의 협상(예: 미국 내 산업 투자 유치)을 위한 지렛대로 사용될 수 있습니다.

공통 결과: 동맹국과 적성국 간의 명확한 구분 강화, 안보 우산 철수 위협에 따른 변동성, 통화 시장 변동성 확대, 달러 대체 자산(금, 암호화폐 등)에 대한 관심 증가 등이 예상됩니다.


새로운 글로벌 경제 재편의 예상 모습:
1. 미국 우선주의 기반의 관리 무역 강화: 기존 WTO 중심의 다자 자유무역 체제 약화, 미국의 국익(경제, 안보)을 기준으로 한 양자 협상 및 조건부 다자 협력(프렌드 쇼어링의 미국식 해석) 강화.
2. 관세의 전략적·차별적 활용: 관세를 단순 보호무역 수단이 아닌, 협상 지렛대, 세입 확보 수단, 동맹국/적성국 차별화 도구로 적극 활용. 국가별로 무역/안보 기여도에 따라 다른 관세율 부과 (Bessent/Miran의 "버킷" 시스템).
3. 무역-안보 연계 심화: 무역 협상에서 안보 부담 공유(예: 방위비 증액), 기술 통제, 지정학적 협력 등을 강력히 요구. 미군 주둔 및 방위 공약과 연계될 가능성.
4. 중국 견제 가속화 및 공급망 재편 압박: 중국에 대한 고율 관세, 기술 수출 통제 강화, 동맹국들에게 중국과의 경제적 거리두기(de-risking/decoupling) 및 공급망 재편 동참 압박.
5. 달러 정책의 잠재적 변화: 단기적으로는 관세로 인한 달러 강세 가능성. 중장기적으로는 부담 공유 차원에서 달러 약세를 유도하려는 시도(다자적 합의 또는 일방적 조치) 가능성 내포, 단 실행은 신중할 것으로 예상.

한국에 미치는 영향:

1. 직접적 관세 부담 증가 가능성:
미국이 제시하는 차별적 관세 시스템("버킷")에서 한국이 불리한 위치에 놓일 경우(예: 대미 무역 흑자, 방위비 분담금 미흡, 중국과의 관계 등), 10% 이상의 보편 관세 또는 특정 품목에 대한 고율 관세에 직면할 수 있습니다. 이는 자동차, 철강, 반도체 등 한국 주력 수출 품목에 큰 타격을 줄 수 있습니다.
반대로, 미국이 요구하는 조건(방위비 증액, 대중국 견제 동참, 공급망 재편 협력, 대미 투자 확대 등)을 충족할 경우 관세 부담을 면제받거나 낮출 수도 있습니다. 이는 한국에게 딜레마이자 선택의 압박으로 작용할 것입니다.

2. 통상 환경의 불확실성 증대:
미국의 일방주의 강화 및 WTO 체제 약화는 예측 가능성을 떨어뜨리고, 통상 분쟁 발생 시 한국이 의존할 수 있는 다자 해결 시스템의 효력을 약화시킵니다.
환율 변동성 확대: 미국의 관세 정책 및 잠재적 달러 약세 유도 정책은 원/달러 환율의 급격한 변동성을 야기하여 한국 수출 기업의 채산성 악화 및 금융시장 불안을 초래할 수 있습니다.

3. 미중 경쟁 심화 속 선택 압박 강화:
미국은 한국에게 반도체, 배터리 등 첨단 기술 분야에서 중국과의 공급망 분리 및 기술 통제 동참을 더욱 강력하게 요구할 것입니다. 이는 한국의 최대 교역 파트너인 중국과의 관계 악화 및 중국 시장에서의 사업 차질을 야기할 수 있습니다.
미국의 요구에 응할 경우 중국의 경제적 보복 가능성도 배제할 수 없습니다.

4. 안보 부담 가중 및 주권 제약 우려:
방위비 분담금 증액 요구가 거세질 것이며, 미국의 인도-태평양 전략 및 대중국 견제 구도에 더 적극적인 역할(군사적, 경제적)을 요구받을 가능성이 높습니다. 이는 한국의 국방 예산 부담 증가 및 외교적 자율성 제약을 초래할 수 있습니다.

5. 공급망 재편 및 투자 요구:
미국 중심의 공급망 재편 압력 속에 한국 기업들은 생산 기지를 미국 또는 미국이 인정하는 우방국으로 이전해야 하는 부담을 안게 됩니다. 이는 단기적으로 막대한 비용을 수반합니다.
반면, 미국 내 투자를 확대하는 기업에게는 관세 면제 등의 인센티브가 주어질 수 있어, 대미 투자 확대가 가속화될 수 있습니다.

1. 즉각적이고 막대한 경제적 피해 유발:

시장 반응: 서머스는 관세 정책 발표(또는 위협) 직후 주식 시장이 폭락($3조 손실 언급, 경제 전체로는 $30조 손실로 추정)한 것을 가장 즉각적이고 명백한 증거로 제시합니다. 그는 이러한 규모의 시장 충격은 팬데믹, 금융 위기 등 극히 중대한 외부 사건 발생 시에나 나타나는 현상이며, 정부가 자랑하는 정책 때문에 이런 반응이 나오는 것은 전례가 없고 매우 위험하다고 강조합니다.

경기 침체 위험 증가: 그는 이러한 정책이 경제에 심각한 부담을 주어 경기 침체 가능성을 크게 높인다고 봅니다. 과거 50% 확률로 예측했던 침체 가능성이 관세 정책 강행으로 인해 2/3 또는 3/4까지 높아졌을 수 있다고 언급합니다.

스태그플레이션 유발: 관세는 수입품 가격을 상승시켜 인플레이션을 유발하는 동시에, 경제 활동을 위축시켜 성장을 저해합니다. 이는 스태그플레이션(stagflation), 즉 경기 침체 속 물가 상승이라는 최악의 조합을 초래할 수 있다고 경고합니다. 이는 소비자의 구매력을 약화시키고 기업의 비용 부담을 늘려 경제 전반에 해를 끼칩니다.

2. 경제 논리 및 현실 데이터의 부재:

비논리적 접근: 서머스는 관세 정책, 특히 "상호 관세" 아이디어가 다른 나라의 실제 관세율에 대한 데이터나 분석 없이 즉흥적으로 추진되는 점을 강력히 비판합니다. 이는 경제 정책이라기보다는 비논리적이고 비합리적인 행동에 가깝다고 지적합니다.

"누가 관세를 부담하는가?"에 대한 오류: 서머스는 스콧 베센트 등이 주장하는 "중국(관세 대상국)이 관세 비용을 부담한다"는 주장이 모든 기초 경제학 교과서에 위배되는 터무니없는 주장이라고 일축합니다. 그는 관세는 본질적으로 수입품에 대한 세금이며, 그 부담은 궁극적으로 수입하는 국가의 소비자(미국 소비자)에게 전가된다고 강조합니다.

현실 증거: 그는 자신의 주장을 뒷받침하기 위해 트럼프 행정부 1기 당시 미국 철강 가격이 관세 부과 후 급등하여 자동차 가격 상승으로 이어진 사례를 제시합니다. 이는 관세 부담이 미국 내 소비자에게 전가된다는 명백한 증거라고 주장합니다.

3. 정책 목표 달성 실패 및 역효과:

무역 수지 개선 효과 미미: 만약 베센트의 이론처럼 중국 생산자가 비용을 부담한다면, 미국 소비자에게는 가격 변화가 없어 중국산 제품 대신 다른 제품을 선택할 유인이 거의 없게 됩니다. 이는 관세의 목표 중 하나인 무역 불균형 해소 및 국내 생산 장려 효과를 스스로 부정하는 논리적 모순이라고 지적합니다.

동맹국 타격 및 공급망 교란: 캐나다와 같은 핵심 동맹국이자 공급망의 중요 부분인 국가들에게까지 무차별적으로 관세를 부과하는 것은 자해 행위에 가깝다고 비판합니다. 이는 동맹 관계를 훼손하고 안정적인 공급망을 교란시켜 오히려 미국 경제에 해를 끼친다고 봅니다.

경쟁국(중국)에게 기회 제공: 미국이 동맹국 및 다른 국가들과의 무역 관계를 스스로 악화시키면, 그 틈을 타 중국이 남미, 유럽, 아프리카 등에서 새로운 무역 기회를 얻게 될 것이라고 경고합니다. 이는 미국의 국제적 영향력을 약화시키고 장기적으로 중국을 강화시키는 결과를 초래할 것이라고 주장합니다.

NAFTA와의 잘못된 비교: NAFTA로 인해 어려움을 겪은 제조업 공동체가 있다는 점은 인정하지만, NAFTA가 수조 달러의 부를 증발시키거나 즉각적인 경기 침체를 유발하지는 않았다고 반박합니다. 현재의 관세 정책을 NAFTA의 문제점을 바로잡는 행위로 정당화하는 것은 논리적으로 맞지 않다고 비판합니다.

4. 정부 역량 및 신뢰도 문제:

기본적인 역량 부족: 서머스는 이러한 관세 정책이 경제 정책의 실패를 넘어 정부의 **"기본적인 역량 부족(lack of basic competence)"**을 보여준다고 신랄하게 비판합니다. 그는 이를 군사 작전 계획이 공개 전화선으로 논의되는 것에 비유하며 극도의 비효율과 위험성을 지적합니다.

https://youtu.be/uUoALgOPbJY