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

트럼프는 거래의 기술에서 “목표를 최대로 세워라” “상대를 당황시켜라” “시간을 제한해라”라고 했습니다. 트럼프는 지금도 일단 센 걸 던져놓고, 얻어낼 수 있는 최대를 얻어내려 하고 있습니다.



* 트럼프는 제조업 비중을 더 높이고 투자를 끌어들이고 달러를 약세로 만들고 싶어합니다. 이 셋은 서로 충돌하기에 트럼프가 이 중 하나를 포기할 거라고 보기도 하던데, 아닐 것 같습니다.



- 약달러를 만드는 방법 -



* 세계에서 가장 큰 경제로 돈이 빨려들어가는 와중에 달러를 약하게 만들려면 더 큰 돈을 내보내야 합니다.



* 트럼프는 2월 국부펀드 행정명령에 서명했고, 베센트 재무장관은 12개월 안에 펀드를 출범시키겠다고 했습니다. 무슨 돈으로 뭘 살 건지 구체적인 내용은 없습니다.



- 돈은 어디서 나오나 -



* 미국 재무부가 갖고 있는 금을 쓴다는 시각이 있습니다. 뉴욕연준 금고에 2.2억온스 금이 있어서 지금 금 가격을 감안하면 7,000억달러 정도 됩니다.



* 관세 수입으로 채운다는 아주 상식적인 주장도 있습니다. 미국이 일년에 4.1조달러를 수입하니까 여기에 20% 관세를 매기면 일년에 8,000억달러 관세를 걷을 수 있습니다.



* 이렇게까지 하지 않아도 그냥 100년짜리 국채를 찍어서 외국에 강매하면 됩니다. 트럼프는 달러 사용료를 내라는 명분으로 이 국채를 팔 계획입니다. 방어선에서 제외한다고 하면 안 살 나라는 없을 겁니다.



- 뭘 사나 -



* 뭘 살 건지는 윤곽이 나와 있습니다. 쇼핑 카드에 담겨있는 것만 1) 틱톡 2) 그린란드 3) 우크라이나 희토류 등등 많습니다.



* 2019년에도 트럼프는 그린란드를 사려고 했는데, 언론에서 최대 426억달러까지 고려하고 있다고 언론에서 보도한 적이 있습니다. 칼만 안들었지 이런 강도가 없습니다.



* 전세계에 싼 부동산들을 찍어뒀나봅니다. 만수르는 FM을 실제로 하지만 트럼프는 브루마블을 실물로 하려고 합니다.

주말 칼럼 “트럼프의 브루마블”

트럼프는 2월 국부펀드 행정명령에 서명했고, 베센트는 12개월 안에 펀드를 출범시키겠다고 했습니다. 쇼핑 카드에 담겨있는 것만 1) 틱톡 2) 그린란드 3) 우크라이나 희토류 등등 많습니다.

https://rafikiresearch.blogspot.com/

대중국 전략 및 관계:

중국의 취약성: 중국 경제는 미국 시장에 대한 의존도가 매우 높기 때문에(잉여 국가(surplus nation)), 미국이 관세를 부과해도 중국이 효과적으로 보복하기 어렵다고 평가합니다. 이는 마치 거액을 빌린 사람이 오히려 은행에 대해 협상력을 갖는 상황과 유사하다고 비유합니다. 또한, 중국 경제 모델 자체가 수출에 과도하게 의존하고 내수가 취약한 역사상 가장 불균형한 구조를 가지고 있으며, 현재 디플레이션 압력 등 내부적인 어려움에 직면해 있어 미국의 압박에 더욱 취약하다고 분석합니다.

트럼프의 역할: 트럼프 대통령의 관세 정책이 중국의 기존 수출 주도 성장 모델의 한계를 드러내고 이를 **"깨뜨렸다(broken)"**고 평가합니다. 이는 중국에게 경제 구조 전환의 필요성을 강제하는 효과를 가져올 수 있습니다.

장기적 재균형 가능성 ('딜'): 단기적으로는 갈등과 압박이 예상되지만, 장기적으로는 미중 양국이 서로의 경제 구조를 조정하는 **전략적인 '딜'(grand bargain)**을 모색할 가능성을 열어둡니다. 이는 미국이 제조업 비중을 늘리고 소비를 줄이는 대신, 중국은 제조업 비중을 줄이고 내수 소비를 늘리는 방향으로 상호 재균형을 이루는 것을 의미합니다. 이 과정에서 군사적, 경제적 경쟁은 지속되겠지만, 보다 안정적이고 공정한 경쟁 환경을 조성할 수 있다는 기대입니다. 이러한 거대한 합의는 최고 지도자 간의 **직접적인 소통 채널(트럼프-시진핑 관계)**이 존재하기 때문에 가능성이 있다고 봅니다.

양자주의 강화: 이는 WTO 등 다자 체제보다는 양국 간의 직접적인 합의와 조정을 중시하는 질서를 시사합니다.

대유럽 관계:

노르트스트림 2 교훈: 과거 트럼프 대통령이 러시아와 독일을 잇는 노르트스트림 2 가스관 건설의 위험성(에너지 안보, 러시아 의존 심화)을 유럽에 경고했지만 무시당했고, 결국 우크라이나 전쟁 이후 그 경고가 현실화되었다는 점을 지적합니다. 이는 유럽(특히 독일)의 정책 판단 착오를 보여주는 사례라고 주장합니다.

유럽 경제 재조정 필요성: 독일을 포함한 유럽 경제 역시 수출에 과도하게 의존하는 불균형한 구조를 가지고 있으며, 이는 더 이상 지속 가능하지 않다고 진단합니다. 과거에는 낮은 유로화 가치와 중국 시장 덕분에 성장했지만, 이제 러시아는 신뢰할 수 없는 에너지 공급원이고 중국은 강력한 경쟁자로 부상했습니다. 따라서 유럽 역시 수출 의존도를 낮추고 내수 시장을 강화하는 방향으로 경제 구조를 재조정해야 할 필요가 있다고 지적합니다.

연준(Federal Reserve) 및 금융 규제:

연준 역할 제한 요구: 연준은 물가 안정과 완전 고용이라는 핵심적인 통화 정책 목표에만 집중하고 정치적으로 독립성을 유지해야 한다고 강조합니다. 그러나 최근 연준이 DEI(다양성, 형평성, 포용성), 기후 변화 대응, 과도한 금융 규제 등으로 역할을 확장하는 것은 오히려 연준의 독립성을 훼손하고 통화 정책 결정에 불필요한 정치적 논란을 야기하여 연준을 취약하게 만든다고 비판합니다.

금융 규제 비판 (SVB 사태): 실리콘밸리 은행(SVB) 파산 사태는 금융 규제 당국(연준 포함)의 실패를 보여주는 대표적인 사례라고 지적합니다. 규제 당국이 기후 변화와 같은 부차적인 문제에 집중하느라 예금의 급격한 인출 가능성, 자산-부채 만기 불일치와 같은 명백한 위험 신호를 간과했다고 비판합니다. 더 나아가, SVB CEO가 감독 기관인 샌프란시스코 연준 이사회 멤버였다는 사실을 언급하며, 이는 규제 포획(regulatory capture), 즉 규제 기관이 피규제 기관의 이익에 포섭되는 심각한 문제가 있었음을 시사한다고 주장합니다. 이는 규제 완화의 필요성을 뒷받침하는 논거로 활용됩니다.

금(Gold)의 역할:

최근 금 이동 배경: 최근 전 세계적으로 금의 실물 이동이 활발했던 이유 중 하나로 미국의 관세 정책 불확실성을 꼽습니다. 관세 부과 대상에 금이 포함될지 여부가 불분명했기 때문에, 스위스나 런던 등 해외 금고에서 미국 등으로 금을 미리 옮겨두려는 움직임이 있었다는 것입니다. (현재는 금이 관세 대상에서 제외된 것으로 보인다고 언급)

역사적 가치 저장 수단: 금은 비트코인과 같은 새로운 가치 저장 수단이 등장했음에도 불구하고, 수천 년간 인류 역사에서 신뢰받아 온 전통적인 가치 저장 수단임을 인정합니다.

중국 수요 증가: 특히 현재 중국에서 금 수요가 높은 이유는 중국 경제의 불안정성(디플레이션 압력 등)과 엄격한 자본 통제로 인해 위안화나 다른 금융 자산을 신뢰하지 못하는 중국인들이 안전 자산으로서 금을 선호하기 때문이라고 분석합니다.

금의 본질적 장점: 금은 특정 국가의 정부처럼 재정 적자 문제나 전쟁 위험에 직면하지 않는다는 본질적인 안정성을 가지고 있습니다. 이는 불확실성이 높은 시기에 금이 매력적인 투자 대상이 되는 이유이며, 과거 브레튼 우즈 체제 하에서 금이 국제 통화 시스템의 기준이었던 역사적 사실도 금의 중요성을 뒷받침한다고 봅니다. (베센트 본인도 과거 금 강세론자(gold bug)로 불렸을 수 있다고 언급)

https://youtu.be/zLnX1SQfgJI

닐 메타가 현재 최고 잘나가는 투자자가 된건 이 간단한 통찰에 기반한다. 지금와서는 당연한 소리인데 당시에는 이걸 알아보는 이들이 극히 드물었을테고, 이 괴리에서 나오는 아비트라지를 완벽하게 챙겨갔다.

난 지금 AI 시장이 비슷할 수 있다고 생각한다. 현재 가장 중요한건 개개인의 토큰 사용량이라고 생각하는데, 비교적 얼리어답터인 나를 떠올려보았을 때 작년과 비교해서 적어도 10배 이상으로 사용량이 늘었다 (아니 10배가 뭐야, 제대로 까보면 100배 이상일 수도 있다).

그런데 아직 주변에서는 이러한 변화를 알아차리지 못하는 것 같다. 나름 가장 앞단에서 변화를 보는 사람들임에도 불구하고 이게 얼마나 큰 변화인지 제대로 인식하지 못하고 있을 수 있다는 소리다.

따라서 내 생각이 맞다면 이건 너무나도 완벽한 아비트라지 기회다. 물론 기회를 포착하는 것 보다 잡는 것이 100배 어렵다는게 문제이지만 ㅎㅎ

핵심 철학: "변화의 물결을 보고 확신이 있다면 과감히 베팅하는 것"
https://joincolossus.com/article/the-visions-of-neil-mehta-greenoaks/

Greenoaks의 근본적인 접근 방식은 세상을 바꿀 거대한 기술적/사회적 변화의 물결("Finding Value in Unusual Places", 비정상적인 곳에서 가치를 찾는 것)을 남들보다 먼저 인지하는 것입니다.

- 설립 초기 자료에 따르면, "그 당시에는 인터넷을 의미했습니다." 이들의 아이디어는 "이 믿을 수 없을 정도로 저렴한 인터넷 기업들이 S&P 500의 상당 부분을 대체할 것"이라는 것이었습니다. 이러한 확신이 서면, 시장의 단기적 소음이나 일반적인 통념에 흔들리지 않고, **철저한 자체 분석("제1원칙에서 이해하려 노력")**을 통해 **강한 확신(conviction)**을 얻고, 소수의 회사에 **대규모의 집중적인 투자("올인")**를 감행합니다.

1. 훌륭한 경영진(창업자)이라고 생각하는 기준

Mehta와 Greenoaks는 창업자를 투자의 핵심 요소로 보며, 그들을 특별한 방식으로 이해하려 노력합니다.

- 창업자는 예술가: Mehta는 내부 문서 'Our Soul'을 인용하며 "창업가들을 예술가로 이야기합니다. '각자 자신의 그림을 그리고 있다(Each one’s painting their own painting)'"고 말합니다. 투자자의 역할은 "의견을 갖고 다른 사람의 돈을 쓰는 것"이 아니라, "창업가들이 무엇을 하고 있는지 이해하고, 그것에 대해 겸손하고 호기심 많으며 공감하는 것"입니다. "우리의 임무는 그들이 어떻게 그리고 왜 그들의 그림을 그리고 있는지 알아내는 것입니다. 그게 전부입니다." 비평가가 아닌, 화가가 "실제로 무엇을 하려고 하는지 이해하는 것"이 중요합니다.
- 찾는 창업가 유형 (반복 가능한 원형): Mehta는 논란의 여지가 있지만 "위대한 창업가의 원형(archetype)이 있다고 믿으며, 일단 그것을 보고 배우면 반복 가능한 과정(repeatable process)"이라고 말합니다. Greenoaks가 찾는 자질은 다음과 같습니다.
- 비범한 지적 능력 (Remarkable intellect)
- 극단적인 집중력 (Extreme focus)
- 고객에 대한 집착 (An obsession with the customer)
- 역경 앞에서의 불합리한 수준의 투지 (Unreasonable determination, especially in the face of adversity)
- 명확하고 신뢰할 수 있는 야망 (Clear and credible ambition)
- 약간의 발산성/독립성 (A bit of divergence): "모든 사람에게 사랑받을 필요를 느끼지 않는 사람들."
- '세대적 창업가' (Generational Founders): 평범한 모방 제품("me-too products swimming in a river of beta")이 아니라, "차별화된 속도로 인간을 기쁘게 하는 무언가"를 만드는 창업가입니다. 이들은 "경쟁자들에게 악몽을 선사하는, 기술적으로나 운영적으로 불가능하다고 인식되는 무언가를 하는 것에서 보통 시작하는 압도적인 고객 경험(Jaw Dropping Customer Experience, JDCE)"을 통해 기존의 **트레이드오프(tradeoffs)를 깨고 경쟁적 해자(moats)를 구축**합니다. 나머지는 "단지 눈속임 게임(shell game)"일 뿐이라고 Mehta는 믿습니다. (예: Bom Kim, Ernie Garcia)

2. 창업자를 찾고 평가하는 프로세스

Greenoaks는 소수의 위대한 창업가를 찾기 위해 집요하고 차별화된 프로세스를 운영합니다.

- 명확한 목표: "지구상에 살았던 1000억 명의 사람들 중 인류의 기술 발전에 영향을 미친 1만 명에서 10만 명 사이의 사람들이 있다면, 우리의 임무는 인류를 발전시킨 위대한 인간들의 판테온에 합류할 수 있는 현재 살아있는 수백 명을 찾는 것"입니다.
- 철저한 사전 준비 (미팅 전): "웹사이트에 들어가서 제품을 조금 사용해보는 것"을 의미하지 않습니다. Greenoaks는 "그들의 고객들과 이야기하고, 경쟁자들이 정확히 무엇을 하고 있는지 조사하고, 제품을 세부적인 방식으로 이해하고, 기반 기술과 그것이 어떻게 진화하는지 연구"합니다. 이를 통해 "우리는 밖에서 안을 들여다보는 방식으로 지구상의 거의 모든 다른 누구보다 더 잘 이해할 수 있습니다." 창업자에게는 Greenoaks와의 "첫 만남이 네 번째나 다섯 번째 만남처럼 느껴지게 합니다."
- 제1원칙 기반 심층 분석: 시장의 "정신 나갈 정도로 많은 잡음(insane amount of noise)" 속에서, Greenoaks는 "소매를 걷어붙이고 제1원칙(first principles)에서 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하려고 노력"합니다. 여기에는 "제품 고객들, 회사의 경쟁자들, 사업의 비용 구조, 그리고 사업의 자본 구조를 이해하는 데 엄청난 시간"을 쏟는 것이 포함됩니다. (Carvana 사례)
- 현장 중심주의와 집요함: Bom Kim은 "Greenoaks가 어떻게 기계(machine)가 되었는가? 그것은 닐이 현장에 가서 손톱 밑에 흙을 묻히기 때문(Neil gets on the ground, gets dirt in his fingernails)"이라고 말합니다. 이는 "불쾌하고, 피곤하며, 육체적으로나 정신적으로 고된" 일이지만, Mehta는 "비행기에서 내리자마자 문을 잠그고 나와 다른 팀원들과 6시간 동안 모든 세부 사항을 검토"하는 모습을 보입니다. 중요한 것은 변명(CYA)이 아니라 "결국 한쪽으로 확신을 가지는 것(getting to conviction one way or another)"입니다.
- 아름다움의 발견으로서의 분석: Mehta는 분석 작업의 궁극적인 목표가 "진정으로 고객을 기쁘게 하는 가장 아름다운 비즈니스를 구축하는 가장 위대한 창업가들을 찾는 데 도움을 주는 것"이라고 말합니다. "창업가를 이해하고, 비즈니스를 깊이 이해하는 것, 그것이 바로 아름다움을 발견하는 과정입니다."

3. 투자 원칙

Greenoaks의 투자는 명확하고 일관된 원칙에 따라 이루어집니다.

- 두 가지 핵심 집중: "우리는 인생에서 단 두 가지에만 집중합니다: 훌륭한 비즈니스 모델과 훌륭한 창업가. 이 둘을 동시에 같은 상황에서 발견하면, 우리는 올인합니다(we go all in)."
- 장기적 관점: "우리가 하는 게임은 '주식이 내일 오를까 내릴까?'가 아닙니다." Greenoaks가 하는 게임은 "'이 회사가 시간이 지남에 따라 수천만 명의 소비자를 기쁘게 하고, 단위당 실제 총이익을 창출하며, 향후 10년간 복리로 성장할 수 있는 훌륭한 창업가가 운영하는 자유 현금 흐름 기계가 될 것인가?'" 입니다. (Carvana 사례)
- 집중 투자: 소수의 핵심 기업에 자금을 집중합니다. 분산보다는 확신에 기반한 큰 베팅을 선호합니다.
- 역발상 및 위기 시 투자: "많은 사람들이 위대한 투자자의 비결은 다른 사람들이 빠져나갈 때 뛰어들고, 그 반대도 마찬가지라고 말합니다. 말하기는 매우 쉽지만, 실제로 하기는 정말 무섭습니다." (Parker Conrad 인용) Greenoaks는 시장의 공포나 비관론 속에서도 펀더멘털 분석과 창업자에 대한 확신을 바탕으로 과감하게 투자합니다. (Coupang 북핵 위기, Rippling SVB 사태, Carvana 파산 위기 사례)
- 직접 분석 및 책임: "우리는 스스로 기초 작업을 하지 않았습니다. 그 작업을 외부에 맡겼습니다... 그때 스스로 다짐했습니다: 다시는 직접 작업을 하지 않는 일은 없을 것이라고." 외부 의견에 의존하지 않고 자체적인 심층 분석을 통해 투자 결정을 내립니다. (SpaceX 투자 실패 경험)
- 파트너십: 단순히 자금을 투자하는 것을 넘어, 창업자의 "가장 중요한 파트너"가 되어 "수십 년 동안" 함께하는 것을 목표로 합니다. 특히 회사가 어려운 시기를 겪을 때 곁을 지킵니다.

4. 훌륭한 비즈니스라고 생각하는 기준

단순히 성장성만이 아니라, 특정 조건을 만족하는 비즈니스 모델을 찾습니다.

- 압도적인 고객 경험 (JDCE): 고객을 열광시키는 차별화된 경험 제공이 핵심입니다. 이는 경쟁 우위의 원천이 됩니다. (Coupang, Carvana 사례)
- 경쟁적 해자 (Competitive Moats): JDCE 등을 통해 경쟁자들이 모방하기 어려운, 지속 가능한 경쟁 우위를 구축하는 비즈니스.
- 트레이드오프 돌파: 기존 산업의 한계나 통념(예: 낮은 초기 마진)을 극복하고 새로운 가치를 창출하는 능력. (Coupang 사례: 초기 저마진 감수 후 규모의 경제 달성)
- 자본 효율성 및 확장성 (과거 인터넷/모바일 모델): 초기 Greenoaks는 인터넷/모바일 비즈니스의 "한계 비용 제로(zero marginal cost)", 플랫폼 기반의 "무료 배포", "네트워크 효과(network effect)" 등 확장성과 자본 효율성이 높은 모델에 주목했습니다.
- 지속 가능한 단위 경제학 (vs. 현재 AI 모델): 현재 파운데이션 모델과 달리, 장기적으로 건전한 이익 구조를 가질 수 있는 비즈니스.

5. Greenoaks가 성공한 이유 / 차별점

- 차별적 통찰력 생성 능력: "훨씬 더 많은 정보를 얻고 장기적인 기업 가치에 중요한 차별적 통찰력(differential insight)을 생성할 수 있게 되는 것"이 핵심입니다.
- 실행 속도 및 플라이휠 구축: 이러한 통찰력을 "작은 팀과 함께 결합하여 매일 반복해서 할 수 있는 플라이휠(flywheel)을 구축"하여 정보 비대칭성의 "속도와 속도(speed and velocity)"를 높입니다.
- 창업자와의 깊은 파트너십: 단순 투자자를 넘어, 창업자의 비전을 깊이 이해하고 위기 시에도 든든한 지원군이 되어주는 관계를 구축합니다.
- 규율과 일관성: "비밀 소스는 없습니다. 단지 수천 개의 회사를 대상으로 이러한 유형의 비즈니스와 창업가만을 찾는 규율의 일관성일 뿐입니다."
- 내부 통제 위치 (Internal Locus of Control): Neil Mehta의 강력한 내부 통제 위치는 현실에 안주하지 않고 세상을 바꾸려는 의지와 실행력으로 이어집니다.

6. 인터넷 / 모바일 / AI에 대한 관점

- 인터넷/모바일 (초기 기회):
- Greenoaks 설립 초기(2012년경)에는 인터넷/모바일 기업을 "Finding Value in Unusual Places", 비정상적인 곳에서 가치를 찾는 것”으로 보았습니다.
- "한계 비용 제로", "무료 배포", "네트워크 효과" 등을 가진 "믿을 수 없을 정도로 저렴한 비즈니스"가 기존 산업(S&P 500)을 대체할 잠재력이 있다고 확신했습니다. 이는 Coupang 투자 성공의 배경이 되었습니다.
- AI (현재 파운데이션 모델에 대한 회의론):
- 현재의 파운데이션 모델 회사들에 대해서는 대체로 **신중하고 회의적인 입장**입니다.
- 나쁜 비즈니스 모델: "거대한 초기 자본 투자", "빠른 자산 감가상각(12개월)", "지속적인 재투자 필요", "단위 경제학 문제", "경쟁 우위 부재" 등을 이유로 1980년대 항공사 비즈니스에 비유하며 비판합니다.
- 기술적 한계: 현재 모델 회사들이 "Transformer 모델의 마력(horsepower)을 단순히 확장하는 것"일 뿐, "기본 모델 자체를 혁신하는 것"은 아니라고 봅니다. 이는 진정한 경쟁 우위나 장기적 가치 창출에 한계가 있음을 시사합니다.
- AGI vs. Superintelligence: 현재 모델들은 단지 "거대한 단어 복제 및 재생 기계"이며, 인간 수준의 AGI 달성은 가능할 수 있으나, 인간 인지를 뛰어넘는 진정한 초지능(Superintelligence)에는 도달하기 어려울 수 있다고 봅니다. 초지능은 "매우 제한된 데이터로부터 많이 배우고 제1원칙에서 일반화할 수 있는 모델"을 필요로 할 것이라고 추측합니다.
- Safe Superintelligence (SSI) 투자 가능성 (미확인): Ilya Sutskever의 SSI가 파운데이션 모델 회사들과 "다른 산을 오르고 있다"고 주장하며, Greenoaks의 투자가 사실이라면 이는 SSI가 기존 모델 회사들과 달리 Greenoaks의 "훌륭한 창업가 + 훌륭한 (잠재적) 비즈니스 모델" 기준을 충족했을 가능성을 시사합니다. (특히 창업가 측면에서 Sutskever는 Mehta가 찾는 원형에 부합할 수 있음)

트럼프의 관세 폭탄으로 온 지구가 난리이다. 현재 미국의 부채는 36조 달러 규모이고 매년 이자로 지급하는 액수만 1조 달러가 넘는다고 한다. 국방비 지출 액수보다도 많다고 한다. 기업 경영의 관점으로 본다면 분명 지속 가능하지 않은 상황이다.

정치인은 문제 해결보다는 문제 관리의 입장이고 기업인은 분명 문제 해결의 관점으로 세상을 본다. 미정부가 부채 규모를 관리 가능한 수준으로 되돌리기 위해서는 재정, 무역수지의 쌍둥이 적자를 어떻게든 줄여야 한다는 것은 맞다고 본다.

DOGE를 통해서 재정 지출을 1조 달러 절감하고 관세등의 경제 정책을 통해서 1조 달러를 벌충할 수만 있다면 이자를 지불하고 부채 규모를 감소시키는게 가능하다고 보는 것 같다. 그가 보는 무역 불공정은 관세율이 아니고 무역 수지 불균형율로 보기 때문에 상호 관세율을 그렇게 계산했다고 본다.
우리가 상대 관세율을 경쟁국 대비 낮춰서 상대적 경쟁력을 높이고 최대한 대미 무역 수지를 유지하는 방법은 차액을 미국에 돌려주는 아이디어를 제시해 주고 협상하는 방법이 있다.

한 해 대미 무역 수지 흑자가 500억 달러라면 그만큼 미국에 달러를 환류시키는 방안을 제시하는 것이다. 국채를 그만큼 사주든가, 미국내 투자를 하겠다고 약속하는 것이다. 트럼프가 원하는 협상안이 바로 이런게 아닐까 싶다.

세상에 미친 넘은 없다. 다만 나의 정보 부족이 있을 뿐이다. 지금은 트통을 미친 넘이라고 말하기 보다는 그의 머리속에 들어가서 상호 원하는 협상안을 도출해 보려고 최선의 노력을 다할 때이다. 그래야 우리같은 약자도 살길이 생긴다. 오랫동안 대기업 갑질에서도 살아남은 나같은 중소 기업 약자의 머리속에 맴도는 해법이다.

Llama 4 단상
늦게 찾아온 봄날 주말 점심때 벚꽃 놀이할 겸 공원을 걸었다. 은진과 공원을 걷다가, 커피도 마시며 이런저런 재미있는 이야기를 나눴다. Llama 4 이야기다. 사람들이 MoE나 모델 사이즈 이야기는 많이 하니 기술적인 이야기는 생략하고, 다른 쪽으로 재미있었던 산책 이야기만 잊기 전에 요약해본다.
사람들이 기대하던 Llama 모델의 발표치고는 내용이 좀 이상했다. 모델 네 개 중에 소규모 사이즈 두 개만 공개했다. 정작 사고 모델이나 데이터 증류 모델 등 최근 주목받는 모델 두 종류의 공개는 4월 말 LlamaCon으로 연기했다. 연기할 거면 그냥 LlamaCon에서 다 발표해도 되는데? 모델도 이제 MoE 기반이라 데스크탑에서 실운영은 어려운, GPU 메모리를 엄청나게 요구하는 모델들이 되었다. 동시에 토큰 컨텍스트 윈도우 크기를 최대 1천만 토큰으로 늘렸다고 공개했다. 컨텍스트 윈도우가 크면 파인튜닝 없이 모델 실행 시점에 필요한 데이터를 다 주고 인-컨텍스트 러닝으로 처리할 수 있다. 1천만 토큰이면 사조영웅문 45권, 브리태니커 백과사전 1/5, 논문 2천 편이다. (인 컨텍스트 러닝 시 비용이 엄청나게 나오는 것은 회사마다 컨텍스트 캐싱으로 해결 중. 구글과 앤트로픽의 접근 방식이 다르다.)
그런데 달력에 보이는 이벤트들이 있다. Google Cloud Next 25가 곧 열린다. 작년 Cloud Next에서 구글이 랩 레벨에서는 천만 토큰 컨텍스트 윈도우 모델까지도 테스트 중이라고 했고, 이후 1백만 토큰에서 2백만 토큰으로 공개 모델의 컨텍스트 윈도우 크기를 늘렸다. 사실 천만 토큰 컨텍스트 윈도우도 발표 시점이 언제가 될지만 궁금할 뿐 공개 예상은 공공연한 비밀이었다. Meta는 구글의 행사를 코앞에 두고 사흘 빨리 Llama 4를 내놓으며 선수를 친 셈이다. 개인적으로는 절대 미룰 수 없는 발표 마감일을 클라우드 넥스트 앞에 그어두고, 그때까지 완료된 모델만 공개한 것처럼 보인다. 2년간 많이 보던 구글-OpenAI 사이의 아젠다 선점용 초치기 이벤트의 Meta 버전 같다.
왜 그렇게까지 했느냐? 거대 언어 모델은 비용이 많이 들어서 기술을 이윤으로 바꾸는 환전이 힘들다. 그때를 기다리는 동안 모델 개발사와 모델 서비스 회사가 강결합된 상태로 시장이 2년 넘게 흘러왔다. 모델 훈련에 필요한 거대한 자원을 저렴하게 소싱하는 것도 클라우드 업체 아니면 힘들기 때문이다. 그쪽 진영에서 극적으로 잘하고 있는 회사가 구글이다. 마찬가지로 한국의 클라우드 업체들이 자체 AI 모델을 오픈 모델로 공개하지 않는 이유들 중 일부도 원가 경쟁력 부분에 걸쳐 있다. 모델 서빙 시의 원가 경쟁력이 타 GPU 리소스 제공 회사들에 비해 차이가 없기 때문에, 모델을 공개하는 순간 모델 개발비의 환전 수단이 아예 사라져버릴 수 있기 때문이다.
하지만 모든 IT 기술이 그렇듯 시간이 지나면 원가가 내려가서 환전 가능한 기술이 된다. 그 상황이 불러온 시장의 흔들림이 발생 중이다. OpenAI는 마이크로소프트와 결별 중이고, Anthropic은 아마존과 티밍하리라는 모두의 예상을 깨고 독자 생존을 준비 중이다. Meta의 경우 Llama의 성공을 바탕으로 위의 '모델 개발+모델 서비스' 강결합 공식을 뒤집고 싶은 상황일 것이다. Llama가 불법으로 수집된 자료로 훈련되었는가에 대한 소송이 진행 중인데, 지지난주에 소송 중에 나온 자료들에 의하면 Llama가 Llama 2 라이센스에 따라 클라우드 서빙 회사들로부터 모델 사용료를 받고 있음이 알려졌다. Meta가 자체 모델 서비스도 운영하고는 있지만 모델 개발사로서의 입지가 더 강력한 상황이라면, 기존에 이어온 모델 개발과 서비스 사이의 연결을 해체하고, 모델 개발사로서의 영역을 강고히 하고 싶지 않을까? 혼자 아젠다를 뒤집기엔 좀 힘들지만, 올해 DeepSeek-R1 사고 모델이 나온 후, (처음에는 DeepSeek의 영향으로 Llama의 오픈 모델 기수 역할이 흔들리니 당황했겠지만) 이젠 아예 DeepSeek까지 레버리지해서 AI 모델 서비스의 판 자체가 클라우드 모델에서 오픈 웨이트 모델로 이동하고 있다는 식으로 아젠다를 세팅하려는 움직임으로 보인다.
Meta의 의도대로 모델 개발사와 모델 서비스 업체가 지금보다 훨씬 고리가 약해지고, 오픈 웨이트 또는 오픈소스 모델들의 위상이 더 강고해진다면 어떻게 될까. 목적 지향 모델들을 위한 공간이 엄청나게 넓어짐과 동시에, 파인튜닝과 인컨텍스트 러닝이 모두 혼재되어 비용에 맞추어 시스템에 적용하는 대혼돈의 시기는 불을 보듯 뻔하고, 그 와중에 결국 파인튜닝 모델들이 대기를 구성하고, 기술 핵심으로서의 기반 모델이 존재하는 모델 패밀리라는 형태로 생태계를 구축한 모델들이 훨씬 유리한 위치에 서게 될 것이다. Meta는 본의 아니게 Llama로 그 경험을 한 번 했고, 이후 계속 우연한 경험을 필연적인 경험으로 체화해서 확대재생산하고 있다.
Meta가 그렇게 시장을 바라보고 있다면 Llama 4의 거대한 메모리 요구 용량과 MoE, 거대 컨텍스트 윈도우 지원이 이해된다. 모델 서빙을 할 대상은 클라우드 서비스 제공자들이고, 모델 승부 대상은 이제 구글이 되었기 때문이다. Google Cloud Next를 목전에 두고 모델 두 개를 발표한 타이밍도 같은 아젠다 싸움 맥락에서 해석할 수 있다. 구글은 Gemma/Gemini 페어를 어떻게 더 들고 나올 것인가. 오래 안 기다려도 이틀 후면 알게 될 것이다.
덧붙여, 최근 해외 모델 개발사들에게 이런 류의 성능 티키타카용으로 쟁여놓는 모델 체크포인트들에 버퍼가 없어졌다는, 모두가 진검승부를 안 할 수 없는 상황이 되었다는 이야기를 도란도란 나누며 벚꽃길을 걸었다. 지난 주말에서야 봄이 막 왔는데, 벌써 여름이 다가온다. 소용돌이 한가운데 있는 것마냥 조용하다.
덧) reasoning 모델을 개인적으로 추론(inference) 용어와 구분 짓기 위해 사고 모델 이라 부른다. 시작 끝 토큰이 thinking 이라 그렇게 이름지음.

신정규님

https://humanoid-ai.github.io/

- 기존 가정 1: "로봇 제어는 분해해서 접근해야 한다" (Decoupling/Modularization):
- 복잡한 시스템은 인식, 계획, 제어 모듈로 나누고, 팔과 다리 제어도 분리하는 것이 합리적이다.
- *한계 😚 인간의 움직임은 분리되어 있지 않고 전신이 유기적으로 통합되어 작동한다. 모듈화 방식은 설계가 복잡하고 특정 작업에만 국한되어 확장성이 떨어지며, 전신 협응이 필요한 복잡한 기술 학습에 비효율적이다.
- 기존 가정 2: "로봇은 로봇 데이터로 학습해야 한다" (Robot-Specific Data):
- 로봇 제어 모델은 해당 로봇의 데이터로 학습해야 정확하다.
- *한계:* 휴머노이드 데이터는 수집 비용이 매우 높고 양이 절대적으로 부족하다. 반면, 인간 데이터는 방대하게 존재한다. 인간과 로봇의 물리적 차이(Embodiment Gap) 때문에 직접 적용은 어렵지만, 이 방대한 데이터를 활용하지 못하는 것은 비효율적이다.
- 기존 가정 3: "원격 조작은 고가 장비가 필요하다" (Expensive Teleoperation):
- 정밀한 휴머노이드 제어를 위해서는 모션 캡처 슈트, VR, 외골격 등 고가의 장비가 필요하다.
- *한계 😚 인간은 주로 시각 정보(카메라의 원리)를 통해 타인의 동작을 인지하고 모방할 수 있다. 가장 기본적인 센서인 **카메라**와 **효과적인 자세 추정 알고리즘**만 있다면 저비용으로도 원격 조작 데이터 수집이 가능해야 한다.

- 원칙 1: 전신 제어는 통합적으로 접근해야 한다.
- *시도:* 시뮬레이션에서 **대규모 강화학습**을 통해 **작업에 구애받지 않는(task-agnostic) 저수준 전신 제어 정책(Humanoid Shadowing Transformer)**을 학습시킨다. 이는 특정 작업의 복잡한 보상 설계 없이도 다양한 목표 자세를 안정적으로 추종할 수 있게 한다. 복잡한 모듈 설계를 피하고 학습에 맡긴다.
- 원칙 2: 방대한 인간 데이터를 활용해야 한다.
- *시도 1 (저수준 제어):* 기존의 대규모 인간 모션 캡처 데이터(AMASS)**를 활용한다. 인간-로봇 간 물리적 차이는 **리타겟팅(Retargeting) 기술로 극복하여 로봇의 목표 자세를 생성하고, 이를 저수준 정책 학습 데이터로 사용한다. (기존 자원을 최대한 활용)
- *시도 2 (고수준 기술):* 저수준 정책을 기반으로 섀도잉(Shadowing) 시스템을 구축한다. 이는 **단일 RGB 카메라**라는 기본 센서와 자세 추정 AI를 활용하여, 인간이 실시간으로 휴머노이드를 **저비용-고효율로 원격 조작**하게 한다. 이를 통해 실제 환경에서 **로봇의 자기중심 시점(egocentric vision) 데이터**를 직접 수집한다. (데이터 파이프라인 문제 해결 및 Sim2Real 인식 문제 우회)
- 원칙 3: 학습은 효율적이어야 한다.
- *시도:* 섀도잉으로 수집된 **소수의 시연 데이터(최대 40개)**만으로도 복잡한 기술을 학습할 수 있도록 **효율적인 모방 학습 알고리즘(Humanoid Imitation Transformer - HIT)**을 사용한다. 이 알고리즘은 **Forward Dynamics Prediction**을 추가하여 시각 정보 활용도를 높이고 과적합을 방지한다.

4. HumanPlus의 의의:

- 근본적인 해결책 제시: 휴머노이드 학습의 핵심 난제인 '데이터 부족'과 '제어 복잡성'을, '방대한 인간 데이터 활용'과 '학습 기반 통합 제어'라는 기본 원칙에 기반하여 정면으로 돌파하려는 **Full-Stack 시스템**을 제시했다.
- 비용 및 접근성 혁신: 고가의 장비 없이 **단일 RGB 카메라**만으로 전신 원격 조작 및 데이터 수집이 가능함을 보여줌으로써, 휴머노이드 연구 및 개발의 **비용 장벽을 크게 낮추고 접근성을 향상**시켰다. (기존 방식 대비 비용 절감 및 효율성 증대)
- 데이터 활용의 새로운 패러다임: 오프라인 인간 데이터(저수준 제어)와 온라인 인간 시연 데이터(고수준 기술)를 효과적으로 결합하는 **시너지 효과**를 입증했다.
- 실제적 성과: 매우 **적은 시연 데이터**만으로도 신발 신고 걷기, 옷 접기 등 **복잡한 전신 조작 및 이동 기술을 자율적으로 학습**시키는 데 성공함으로써, 제안된 시스템의 실질적인 효용성을 입증했다.

5. 여전히 남은 한계 (Limitations from First Principles):

- 하드웨어의 물리적 한계: 아무리 제어가 뛰어나도 로봇 하드웨어 자체의 물리적 제약(자유도 부족, 강도, 센서 한계 등)은 근본적인 성능 한계를 결정한다. HumanPlus 로봇도 발목/손목/팔 자유도 부족, 고정된 카메라 등의 한계를 지닌다. **궁극적인 범용성을 위해서는 하드웨어 자체의 발전이 필수적**이다.
- 리타겟팅의 근본적 어려움: 인간과 로봇의 형태 및 동역학 차이를 완벽하게 매핑하는 리타겟팅은 여전히 어려운 문제이다. 고정된 매핑 방식은 인간 동작의 미묘함과 다양성을 온전히 전달하지 못할 수 있다. **더 정교하고 적응적인 리타겟팅 기술**이 필요하다.
- 인식의 불완전성: 단일 RGB 카메라 기반 자세 추정은 가려짐(Occlusion) 등에 취약하다. **더 강인하고 정확한 실시간 3D 인식 기술**은 여전히 풀어야 할 숙제이다.
- 학습 데이터의 편향성: AMASS나 섀도잉 데이터가 실제 세상의 모든 인간 동작과 기술을 대표하지는 못한다. **더 방대하고 편향 없는 데이터**가 필요하며, 이는 지속적인 과제이다.
- 장기 작업 및 상식 추론: 현재 시스템은 비교적 짧은 호라이즌의 모방 학습에 초점을 맞추고 있다. 복잡한 장기 작업을 수행하기 위해서는 **더 높은 수준의 계획(planning), 상식 추론(commonsense reasoning), 그리고 환경과의 상호작용을 통한 지속적인 학습 능력**이 필요하다. (Visual CoT는 시작 단계)

6. 새로운 기회 (New Opportunities):

- 범용 휴머노이드 학습 가속화: HumanPlus 시스템은 저비용 데이터 수집 및 효율적인 학습 파이프라인을 제공함으로써, 다양한 연구 그룹과 스타트업이 **범용 휴머노이드 기술 개발에 더 쉽게 참여**할 수 있는 기회를 연다.
- 인간 데이터의 새로운 활용: 단순히 모방을 넘어, 인간 비디오 데이터에서 **암묵적인 지식, 물리적 상식, 작업 절차 등을 추출**하여 휴머노이드의 이해 및 추론 능력을 향상시키는 연구 기회가 확대된다.
- 하드웨어-소프트웨어 공동 최적화: HumanPlus와 같은 시스템은 어떤 하드웨어(센서, 액추에이터, 자유도 구성)가 데이터 기반 학습 및 제어에 더 유리한지에 대한 인사이트를 제공하며, **차세대 휴머노이드 하드웨어 설계 방향**을 제시할 수 있다.
- 다양한 응용 분야 개척: 물류(창고 작업), 가사 노동(옷 접기), 제조, 협업, 엔터테인먼트(피아노, 탁구) 등 HumanPlus가 시연한 작업들은 **휴머노이드의 실질적인 응용 가능성**을 넓히고 새로운 비즈니스 기회를 창출할 수 있다.
- 안전하고 직관적인 상호작용: 인간의 동작을 직접 따라하는 섀도잉 기술은 로봇에게 작업을 가르치는 **더 직관적이고 안전한 방법**을 제공하며, 이는 인간-로봇 협업 및 비전문가의 로봇 활용 가능성을 높인다.

"저는 지능으로 인생에서 성공하지 못했습니다. 나는 집중력이 길기 때문에 성공했습니다."

- 찰리 멍거

어리고 야망있는 어린 창업자들의 감소
- 그는 과거(10~15년 전) Stripe, Figma, Facebook 등을 창업했던 20대들과 비교했을 때, 현재는 Scale AI의 알렉스(Alexandr Wang) 정도를 제외하고는 20대에 매우 큰 규모의 회사를 성공시킨 사례가 드묾
- 사회 전반적으로 나타나는 '지연된 성인기(delayed adulthood)' 현상과 관련이 있을 수 있다고 추측합니다. 즉, 젊은이들이 더 늦게 성인으로서의 책임감을 지거나 독립하는 경향이 창업 활동에도 영향을 미칠 수 있다는 것입니다.
- 증가하는 규제나 사회 전반적인 낙관주의 부족도 젊은 창업자들이 야심 찬 도전을 하는 데 장벽이 될 수 있다고 생각

AI 기반 바이아웃(Buyout)의 가능성과 미래

AI 기반 바이아웃이 가능한 이유:

1. 비용 구조 혁신 (Radical Impact on Cost Structure): AI는 특정 산업, 특히 노동 집약적이거나 반복적인 업무가 많은 산업의 운영 비용 구조를 근본적으로 바꿀 잠재력이 있습니다. AI를 통해 인력 효율을 극대화하거나 자동화를 이루면, 기존 기업보다 훨씬 낮은 비용으로 운영하는 것이 가능해집니다.
2. 시장 확장 가능성 (Market Expansion): 단순히 비용을 절감하는 것을 넘어, AI를 활용하여 기존에는 불가능했던 새로운 서비스나 제품을 제공하거나, 더 넓은 고객층에게 다가가 시장 점유율을 높이거나 시장 자체를 확장할 수 있습니다.
3. 느린 기술 도입 속도 (Slow Adopter of Technology): 일부 전통 산업은 새로운 기술, 특히 AI와 같은 혁신 기술의 도입 속도가 매우 느립니다. 이런 산업에 AI 솔루션을 '판매'하려는 스타트업을 만드는 것은, 고객 확보 및 기술 채택 속도의 한계로 인해 어려울 수 있습니다. 차라리 해당 산업의 기존 기업(자산)을 인수한 뒤, 내부적으로 AI를 공격적으로 도입하여 운영 효율성을 높이고 경쟁 우위를 확보하는 것이 더 빠르고 효과적인 전략일 수 있습니다.

바이오테크(Biotech) 산업에 대한 시각:

대형 바이오테크 기업의 부재: 기술 분야의 마이크로소프트와 애플 두 회사의 시가총액이 전체 바이오/제약 산업(BioPharma) 시가총액과 비슷하다는 점을 지적한다. 미국 GDP의 상당 부분을 차지함에도 불구하고, 지난 30-40년간 500억 달러 이상의 가치를 지닌 대형 바이오테크 기업(Vertex, Regeneron 제외)이 거의 탄생하지 않은 이유에 대해 의문을 제기한다. 이는 산업 구조, 규제, 창업 모델 등의 체계적인 왜곡(systematically distorted) 때문일 수 있다고 추측한다.

개인적 투자: 현재 바이오테크 분야에 많은 투자를 하고 있지는 않지만, 헬스케어 인프라(소프트웨어), 일부 AI 기반 바이오 모델 회사(예: Inceptive), 그리고 항노화(anti-aging) 관련 바이오테크 회사(예: BioAge - 7~8년 전 투자, 현재 근육 감소 치료제 등 개발 중)에는 관여하고 있다.

창업자들을 위한 조언:

확신(Conviction) 갖기: 인기 없는(unpopular) 아이디어나 회사에 투자하려면 남을 설득하기보다, 사회적 또는 개인적 가정을 끊임없이 재점검하고(double-check assumptions), 올바른 질문을 던지며(asking the right questions), 현실을 명확히 보는(seeing reality more clearly) 능력이 중요하다고 강조한다.
Anduril (시장 중요성에 대한 확신)
Stripe (회사 자체와 모멘텀에 대한 확신)
초기 GenAI 투자 (기술 물결에 대한 확신)

중요한 창업자 자질: 명확한 사고와 소통 능력 외에도, 야망(ambition), 추진력(drive), 강렬함(intensity), **이기고자 하는 열망(hunger to win)**이 매우 중요하며, 한동안 기술 업계에서 과소평가되었다고 지적한다. 리더십은 인기와 혼동되어서는 안 된다(Leadership vs. Popularity)고 강조한다.

시장 > 창업자: 창업자의 중요성을 인정하면서도, 회사의 성공을 결정짓는 가장 중요한 요인은 **'프로덕트 마켓 핏(Product-Market Fit, PMF)'**이라고 본다. 훌륭한 팀도 나쁜 시장에서는 실패할 수 있고, 평범한 팀도 좋은 시장에서는 매우 성공할 수 있다. 구글은 초기에 검색 기술 라이선싱과 하드웨어 판매라는 비즈니스 모델을 시도했지만, 이는 회사의 폭발적인 성장 잠재력을 충족시키기에는 부족했습니다. 결국 사용자 경험을 크게 해치지 않으면서도 확장 가능하고, 검색이라는 핵심 서비스와 자연스럽게 연결되는 관련성 기반의 PPC 광고 모델(AdWords)과 이를 외부 웹사이트로 확장한 AdSense를 통해 막대한 수익을 창출하는 데 성공

- 예시
1. 구글 초기: 검색 기술 라이선싱 (Search Technology Licensing): 1990년대 후반 ~ 2000년대 초반
구글의 핵심 자산인 우수한 검색 엔진 기술을 다른 웹사이트나 기업에게 제공하고 사용료를 받는 방식입니다. 당시 야후(Yahoo!), 넷스케이프(Netscape), AOL 등 인터넷 포털 사이트들은 자체 검색 기능이 필요했지만, 구글만큼 성능이 좋지 않았습니다. 구글은 이들에게 자사의 검색 기술을 '백엔드(backend)'로 제공하여 그들의 웹사이트 내 검색창을 강화해주는 모델을 시도 -> 수익 규모의 한계, 파트너 의존성, 브랜드 인지도

2. 구글 검색 어플라이언스 (Google Search Appliance, GSA): 2002년 출시. 웹 검색 기술을 기업 내부 검색이라는 새로운 시장에 적용하여 수익원을 다각화하려는 시도였습니다. 기업 시장은 비교적 높은 가격을 지불할 용의가 있다는 점도 고려-> GSA는 실제로 구글의 엔터프라이즈 사업부(현 구글 클라우드의 일부)의 초기 형태가 되었고, 수년간 기업 고객들에게 판매

3. 광고 모델로의 전환 및 정착 (AdWords & AdSense): 2000년 ~ 2003년
- 초기 광고 시도 (Premium Sponsorships): 2000년경, 구글은 검색 결과 상단에 소수의 광고를 노출시키는 '프리미엄 스폰서십' 모델을 도입
- Overture(GoTo.com)의 영향: 당시 Overture(구 GoTo.com)는 검색 키워드에 대해 광고주들이 입찰하고 클릭당 비용(PPC, Pay-Per-Click)을 지불하는 모델로 큰 성공을 거두고 있었습니다. 이는 구글에게 큰 영감을 주었습니다.
- AdWords의 탄생과 진화 (2000년 출시, 2002년 개편):
구글은 Overture 모델을 참고하되, **'관련성(Relevance)'**이라는 핵심 가치를 더했습니다. 단순히 입찰가만 높은 광고가 아니라, **사용자의 검색어와 관련성이 높고 품질이 좋은 광고(클릭률 CTR 등 고려)**가 더 좋은 위치에 노출되도록 알고리즘(후에 '품질 평가점수 Quality Score' 개념으로 발전)을 도입했습니다.
- AdSense의 출시 (2003년):
구글 검색 결과 페이지뿐만 아니라, 수많은 외부 웹사이트(블로그, 뉴스 사이트 등)에도 문맥에 맞는 광고를 게재하고, 해당 웹사이트 운영자(게시자)와 광고 수익을 나누는 모델

제품에서 유통으로(Product to Distribution): 성공적인 제품은 결국 강력한 유통 채널이 되며, 이를 기반으로 다른 제품이나 서비스를 교차 판매(cross-sell)하는 전략이 매우 중요하다고 강조한다.
- 성공 사례: Rippling, Ashby, DataDog, HubSpot, Microsoft Office (Excel, Word, PowerPoint 모두 초기엔 외부 앱), Facebook (Instagram 인수 후 교차 홍보로 급성장)
- 실행 시점: 혁신은 초기에 시작하는 것이 좋다. 매출이 안정화되고 반복 가능한 성장 궤도(low tens of millions of revenue, repeatable motion)에 오르면 다음 제품/기능 확장을 고려해야 한다. 너무 이른 시점(수백만 달러 매출)의 다각화는 핵심 제품에 대한 확신 부족의 신호일 수 있다. 주로 동일 고객에게 판매하는 것이 효과적이다.