- William Li(李斌): 인터넷 자동차 포털(Autohome) 창업 경험으로 억대 팬 커뮤니티를 즉시 확보, 럭셔리 차세대 브랜드 이미지 구축. 배터리 스왑 모델·NIO House 멤버십을 고안해 LTV를 높임.
- 2020 허페이시 구제금융 RMB 70 억(약 $1 bn) 유치—재무 위기 돌파·지방 생산기지 이전.

1.2 XPeng – ‘소프트웨어 OTA 속도전’

- He Xiaopeng(何小鹏): UC Browser 매각으로 얻은 자금+알리바바 인맥으로 초반 자금과 클라우드/AI 인재를 소싱.[
- R&D 지출을 매출의 20 % 이상으로 유지(’24 회계연도 8.1억 달러).
- 가장 빠른 OTA 주기(분기 단위)와 XNGP ADAS로 ‘테크 깎아방’ 이미지를 확보.

1.3 Li Auto – ‘패밀리 SUV·EREV 틈새’

- Li Xiang(李想): 20대에 자동차 미디어 ‘딜리'(汽车之家) 창업, 아빠 소비층 니즈를 정확히 파악. 300 km EV+1,000 km 가솔린 발전기로 장거리 불안 제거.
- “1 모델 집중 전략”으로 원가·품질 관리 단순화 → 월 3만 대 안정 양산.

1. ‘탄탄한 지갑’과 정부 파트너십
- 지방정부 구제금융 – NIO는 2020년 허페이시(安徽省) 국투펀드로부터 70억 위안(약 $1 bn) 유치 후 공장·R&D센터를 현지 이전해 재무 한계 돌파 
- IPO·후속 증자 – 세 곳 모두 뉴욕/홍콩 주식시장 재상장·전환사채 발행으로 각각 수십억 달러 실탄을 확보.
- 계약 생산(Neo‑JAC·Zhaoqing·Changzhou) 로 초기 CAPEX 축소하고 품질 관리를 조기에 안정화.

2. R&D·내제화
- 자율주행 SOC·소프트웨어를 사내 개발(>2,000명 엔지니어), 18 개월 미만의 신차 개발 사이클을 달성.
- 전력계통 3‑in‑1, SiC 인버터(8‑in‑1 모듈) 직접 설계—원가 절감·차별 기능

https://matthewcontinuouslearning.notion.site/1da2857ddb1680ea9d97ebf711fe6c81?pvs=4

저는 지금 말한 ‘제품 묶음(product suite)’ 전략을 강하게 믿습니다. 잘만 실행하면, 5년 후에는 수십억 명이 사용하는 제품을 몇 개 갖게 될 거예요. 그리고 OpenAI 계정(아이덴티티)으로 로그인하면, 나의 모델·크레딧·설정값 등을 그대로 가져가서 다양한 곳에서 쓸 수 있겠죠. 결국 그런 플러그인 형태로 다른 서비스에 쉽게 들어갈 수 있어야 한다고 봅니다.

저희가 운영체제(OS)처럼 ‘플랫폼’이 되겠다는 건 아니에요. 구글도 완전한 플랫폼은 아니지만, 사람들은 구글 계정으로 로그인하고, 구글 생태계를 여러 웹서비스와 연결해 사용하잖아요. 그런 식의 플랫폼을 생각하고 있습니다.

즉, 로그인 한 번으로 내 취향과 이력을 가져가는 식이군요.

해야 할 일이 많은 건 사실이에요. 하지만 다른 걸 전부 포기하고 이것만 할 수는 없고, 또 그렇다고 다 건드릴 수도 없으니 어려운 일이죠. 저희가 열 가지 중 아홉 가지는 “노”라고 하면서도, 그래도 핵심적인 몇 가지 일은 동시에 잘 해내야 합니다.

“하지만 제가 깨달은 것은, 무언가에 대해 진정으로 깊이 이해하고 있다면 하루 종일 그것에 대해 이야기할 수 있다는 것입니다. 암기할 필요 없이 그 이해로부터 필요한 모든 것을 다시 도출해낼 수 있어요. 당신이 아는 모든 조각은 레고 블록처럼 딱 들어맞아 강철 프레임을 형성합니다. 견고하고, 거기에 고정되어 있죠”

https://m.blog.naver.com/PostView.naver?blogId=thingschange_&logNo=223836650773&navType=by

1. 지능은 데이터로부터 학습한다 (Intelligence learns from data): 현재 AI 발전의 근본 전제입니다. 더 나은 지능은 더 많거나 더 좋은 데이터를 요구합니다.

2. 인간이 생성한 데이터는 유한하며, 그 본질은 '모방'에 있다 (Human-generated data is finite and inherently about imitation):
- 고품질 인간 데이터는 이미 대부분 사용되었거나 고갈되고 있습니다. (현실 관찰)
- 인간 데이터는 인간의 지식, 방식, 편견을 반영하며, 이를 학습하는 것은 본질적으로 인간을 모방하는 것입니다. (논리적 귀결)

3. 모방은 '인간 수준'을 넘어서는 근본적인 혁신이나 초지능으로 이어지기 어렵다 (Imitation cannot fundamentally lead to breakthroughs beyond human level or true superintelligence):
- 인간 데이터에는 인간이 아직 모르는 지식이나 더 나은 방식이 포함되어 있지 않습니다. (자명한 사실)
- 따라서 인간 데이터만으로는 인간의 한계를 뛰어넘는 해결책이나 지능을 '발견'할 수 없습니다. (논리적 귀결)

4. '경험'은 에이전트와 환경의 상호작용을 통해 '스스로 생성되는' 데이터이다 (Experience is self-generated data arising from agent-environment interaction):
- 에이전트가 행동하고 결과를 관찰하는 과정 자체가 새로운 데이터 생성 메커니즘입니다. (경험의 정의)
- 이 데이터는 에이전트의 능력 향상에 따라 지속적으로 생성 및 개선될 수 있으며, 이론적으로 무한합니다. (정적 데이터와의 차이)

5. 환경과의 상호작용은 '현실 기반(Grounding)'을 제공한다 (Interaction with an environment provides grounding in reality):
- 행동에는 실제 결과가 따르며, 관찰은 외부 세계의 상태를 반영합니다. 이는 추상적인 텍스트 데이터와 달리 현실과의 직접적인 연결고리입니다. (상호작용의 본질)
- 이 기반은 가설을 검증하고, 인간의 편견이나 잘못된 추론을 넘어선 새로운 원리를 발견하게 합니다. (현실 기반의 가치)

6. 목표 달성을 위한 최적의 행동은 '결과'를 통해 학습되어야 한다 (Optimal actions towards a goal must be learned through consequences):
- 단순히 인간의 '판단' (이 행동이 좋아 보인다)에 의존하는 것은 인간의 이해 수준에 갇히게 합니다. (인간 판단의 한계)
- 환경에서 실제로 발생하는 '결과' (측정 가능한 성공/실패 신호)를 보상으로 삼아야 인간의 예상을 뛰어넘는 전략을 발견할 수 있습니다. (기반된 보상의 필요성)

7. 강화학습(RL)은 경험(상호작용, 보상)으로부터 학습하는 근본적인 프레임워크이다 (Reinforcement Learning is the fundamental framework for learning from experience):
- RL은 시행착오, 보상 극대화, 장기적 결과 예측(가치 함수), 탐색, 계획 등 경험 기반 학습의 핵심 요소들을 다루는 수학적/알고리즘적 틀을 제공합니다. (RL의 정의 및 역할)

위 원칙들로부터 재구성된 논리 흐름:

- 문제: 현재 AI(주로 LLM)는 인간 데이터에 의존하며, 이는 데이터 고갈과 인간 능력의 모방이라는 한계에 부딪히고 있다. 이 방식으로는 진정한 초인적 지능이나 혁신적 발견을 달성하기 어렵다.
- 해결책: 인간 데이터의 한계를 넘어서려면 AI가 스스로 데이터를 생성하며 학습해야 한다. 이는 환경과의 상호작용, 즉 '경험'을 통해 가능하다.
- 경험 학습의 요건: 효과적인 경험 학습을 위해서는 에이전트가 ①단발성이 아닌 지속적인 흐름(Streams) 속에서 활동하고, ②텍스트뿐 아니라 실제/디지털 환경과 **기반된(Grounded) 행동/관찰**을 하며, ③인간의 사전 판단이 아닌 실제 결과에 **기반된 보상(Grounded Rewards)**을 추구하고, ④인간의 사고방식 모방을 넘어 **경험 기반의 계획/추론(Experiential Planning/Reasoning)**을 수행해야 한다.
- 핵심 기술: 이러한 경험 기반 학습의 원리는 본질적으로 **강화학습(RL)**의 핵심 아이디어와 일치하며, 따라서 고전적인 RL 개념들을 더 깊이 활용하고 발전시키는 것이 중요하다.
- 결론: 이 '경험의 시대' 패러다임은 AI가 인간의 한계를 넘어 전례 없는 능력을 발휘하게 할 잠재력을 지니며, 기술적으로도 실현 가능한 시점에 가까워지고 있다.

https://t.co/dtfRPCBfDb

아날로그 시대 이후, 인간 데이터 시대를 즐기며, 이제 우리는 경험의 시대로 접어들고 있습니다

모방도 아니고, 학습도 아닌, '삶으로써' 배우는 것입니다.

2. 경험의 시대, 인공지능의 패러다임 전환
기사에 따르면 우리는 '인간 데이터의 시대'에서 '경험의 시대'로 나아가고 있습니다.
모델 업그레이드나 반복적 RL 알고리즘이 아니라 보다 근본적인 패러다임의 전환입니다.

→ 인간 모방에서 인간을 능가하는 것으로
→ 정적 데이터에서 동적 경험으로
→ 지도 학습에서 사전 예방적 시행착오로
경험이 진정한 지능의 열쇠라는 것을 전체 AI 커뮤니티에 외치고 있습니다.

인간 데이터, 정점에 달하다
오늘날의 인공지능(예: LLM)은 학습을 위해 방대한 양의 인간 데이터에 의존합니다. 시를 쓰고, 문제를 풀고, 진단하는 등 거의 모든 것을 할 수 있습니다. <하지만 서튼은 다음과 같은 사실을 상기시킵니다.
고품질 데이터가 부족하다
모방이 인간의 한계에 다다르고 있다
수학, 프로그래밍, 연구 등은 더 이상 '데이터 공급'으로 발전할 수 없다
모방은 AI가 일을 할 수 있게 해주지만 돌파할 수 없게 한다.

슈퍼 데이터의 차세대 원천, 경험
AI의 비약적인 발전을 이끄는 데이터는 모델이 강력해짐에 따라 자동으로 증가해야 합니다. 유일한 해결책은 경험 그 자체입니다.
경험은 무한하다
경험은 인간 지식의 경계를 넓힌다
경험 스트림은 지능의 모국어다
Sutton의 제안은 분명하다: AI의 미래는 '단서 단어 + 지식 기반'이 아니라 '행동 + 피드백'의 루프가 될 것이다.
Sutton의 주장은 분명합니다. AI의 미래는 '프롬프트 + 지식 기반'이 아니라 '행동 + 피드백'입니다.

경험의 시대의 지성인?
서튼은 몇 가지 주요 특징을 가진 경험적 지능을 묘사합니다.
그들은 작업 조각이 아닌 지속적인 경험의 흐름 속에서 살아갑니다.
그들의 행동은 실제 환경에 뿌리를 두고 있으며 채팅 상자에 의존하지 않습니다.
보상은 인간의 점수가 아닌 환경에서 나옵니다.
추론은 텍스트 논리를 모방하는 것이 아니라 행동의 궤적에 의존합니다.
이것은 기존 LLM 패러다임에 근본적으로 도전하는 것이죠.

경험적 지능
서튼은 RL이 모든 것을 해결할 것이라고 설교하는 것이 아니라 냉정하게 말합니다."오늘날 경험적 지능은 아직 초기 단계에 있지만 기술적 조건과 산술적 근거는 있습니다
핵심 질문은 인공지능 커뮤니티가 능동적 지능 패러다임을 받아들일 준비가 되어 있는가 하는 것입니다.
이것은 이념적, 기술적, 윤리적 측면에서 심오한 전환입니다. 경험은 부수적인 것이 아니라 AI의 핵심 출발점이 될 것입니다.

Rich의 인공지능 연구 슬로건(2006년 개정):
1. 문제가 아닌 해결책에 접근하라(특별한 경우는 제외)
2. 문제에서 출발하라
3. 에이전트의 관점을 취하라
4. 에이전트에게 측정할 수 없는 것을 달성하라고 요구하지 말라
5. 에이전트에게 검증할 수 없는 것을 알려고 하지 마세요
6. 에이전트의 하위 파트에 대해 측정 가능한 목표를 설정하세요
7. 판별 모델은 일반적으로 생성 모델보다 낫습니다
8. 직교 차원으로 작업하세요. 이슈별로 작업하세요
9. 소프트웨어가 아닌 아이디어로 작업하세요
10. 경험은 AI의 데이터다

Approximate the solution, not the problem (no special cases)
Drive from the problem
Take the agent’s point of view
Don’t ask the agent to achieve what it can’t measure
Don't ask the agent to know what it can't verify
Set measurable goals for subparts of the agent
Discriminative models are usually better than generative models
Work by orthogonal dimensions. Work issue by issue
Work on ideas, not software
Experience is the data of AI

몇년에서 몇십년안에 가정에 로봇이 들어온다면 어떤 폼팩터를 가질까?

로봇 쪽에 오랜 연구를 하신 교수님이 사명감을 가지고 창업한 회사. https://hello-robot.com/stretch-3-product

아직 구매욕구가 생기지 않지만 가정쪽을 타겟하는 1x, Figure, Optimus 여러 회사들의 대규모 투자를 고려하면 철도, 인터넷, 전기차 초기에 대규모 인프라 투자하던 시기와 비슷하다고 봐야할까?

어제 올라온 CMU 로봇 강의 https://youtu.be/fQT785T-7kc

가장 최근에 가정에 들어온 로봇은 청소로봇

- 오늘의 핵심 질문: 인간 규모 모바일 매니퓰레이터가 가정에서 구매되고 행복하게 사용되기 위해 무엇이 필요할까? (단순히 사용되는 것을 넘어, 지속 가능성을 위해 구매 가치를 인정받아야 함)
- 주요 논점:
1. 로봇은 가정 환경에서 **스스로의 자리를 확보(earn its place)**해야 합니다. (단순히 존재하는 것을 넘어 가치를 증명해야 함)
2. 가정에서는 **안전이 절대적으로 가장 중요**합니다.
3. 설계 예시: 조지아 공대 연구실에서 개발되고 Hello Robot에서 상용화된 스트레치(Stretch) 로봇을 예시로 디자인에 대해 논의합니다.
4. 유망한 단기 기회: **이동성 장애가 있는 사람들이 초기 사용자**가 되어 로봇을 행복하게 사용하고 그 가치를 인정할 가능성이 높습니다.

가정 환경에서의 도전 과제

- 가정의 특수성: 집은 개인적인 공간이며, 가장 소중한 것들(가족, 손님, 아이, 반려동물, 추억의 물건)이 있습니다.
- 사용자의 제약: 사람들은 바쁘고, 로봇을 위한 시간, 공간, 인내심이 제한적입니다.
- 로봇의 자리 확보: 로봇은 가격뿐만 아니라 공간 차지, 방해 가능성, 물건 훼손, 안전 위험 때문에 스스로의 가치를 증명해야 합니다. 산업 현장과 달리 가정 방문객에게 로봇 사용 교육을 시킬 수는 없습니다.

로봇 디자인 철학 (Stretch 로봇)

- 핵심 디자인 문제: 로봇을 더 작고, 가볍고, 저렴하게 만들면 (안전성 향상, 가격 하락) 도달 범위, 힘, 섬세함이 줄어드는 경향이 있습니다. 이 둘 사이의 균형 잡기가 중요합니다.
- Stretch 접근 방식:
- 미니멀리즘: 액추에이터 수 최소화 (비용 및 복잡성 감소).
- 독특한 구조: 직렬 로봇 팔을 이동 베이스에 부착하는 대신, 이동 베이스 자체가 섬세한 조작(dexterity)에 기여하도록 설계. (차동 구동 베이스(Y축), 수직 리프트(Z축), 텔레스코핑 팔(X축) + 3DoF 손목 = 6DoF 이상).
- 비-휴머노이드: 휴머노이드는 유용해 보이고 호환성이 있지만, 높은 비용, 많은 고장 지점, 높은 무게 중심으로 인한 낙상 위험 증가, 전원이 꺼졌을 때 다루기 어려움 등의 실용적인 문제가 있습니다.
- 생물학적 영감의 함정: 지나치게 생물학적 모방에 집착하면 잘못된 방향으로 갈 수 있습니다 (오니솝터 vs. 라이트 형제 비행기).
- 인간 신체와의 의존성: 홈 로봇은 인간과 상호작용하고 인간을 위해 구조화된 집과 상호작용해야 하므로 인간 신체에 의존하지만, 이것이 반드시 휴머노이드 형태를 의미하지는 않습니다.
- 로봇 큐비즘: Stretch는 인간 환경에 맞춰 치수를 설계하고, 인간 형태를 해체하여 재조립한 것과 같습니다.
- 폭: 50% 미만 엉덩이 너비 (좁은 통로 통과 가능).
- 팔 길이: 50% 팔 길이 (인간이 놓은 물건 도달 가능).
- 도달 범위: 바닥 (매우 중요한 작업 공간), 36인치 조리대 뒤쪽, 95% 휠체어 사용자 눈높이 도달 가능.
- 안정성: 정적 안정성, 무거운 베이스, 낮은 무게 중심.
- 간단한 모델 (중력 위치 에너지, mgh): 로봇의 사용 용이성 및 안전성 척도로 활용 가능.
- mgh: 낙상 시 전달되는 에너지, 로봇 질량(이동 난이도)과 관련됨, 정적 안정성에 필요한 베이스 너비와 관련됨.
- 디자인 공간 시각화: mgh(용이성/안전성) vs. 가격 그래프에서 Stretch는 다른 로봇 플랫폼 대비 유리한 위치에 있음 (낮은 mgh, 합리적 가격).
- 결과: 옮기기 쉽고(기울여서 굴리기), 운반하기 쉬움(차 한 대에 3대).

Stretch 로봇의 능력 시연

- 핵심 질문: 이러한 설계 타협에도 불구하고 Stretch는 충분히 유능한가?
- 원격 조작 (Teleoperation) 시연:
- 개발자(찰리)가 집에서 게임패드로 조작.
- 개와 놀기, 아이들과 놀기 (너프건 치킨 게임), 세탁물 꺼내기 등 수행.
- 자율 (Autonomy) 시연: 물체 파지 등 기본적인 자율 기능 수행.
- 양팔 조작 (Bimanual Manipulation) 가능성 (원격 조작):
- 개념: 로봇 한 대로 시작하여 필요시 두 대 사용 (점진적 도입 용이). 두 대 사용 시 이동 용이. 물체를 사이에 두고 작업 가능 (가변 어깨너비 효과). 특히 침대/휠체어 양쪽에서의 보조 작업에 유리할 수 있음.
- 시연 (원격 조작, 속도 높임): 다양한 물체(수건, 개 간식 등)를 양팔로 조작하는 가능성 제시.

1. 유저 프로필, 구매 기록, 장바구니 내용 등을 바탕으로 대화 시작
2. 유저가 음성으로 말하고 AI가 음성으로 응답
3. 추천에 쓸테니 캠 권한 달라고 요청
4. 캠 켜서 식물 보여주니 영상 인식으로 종류 알아내서 응답
5. 장바구니 내용과 유저 질의를 바탕으로 상품 추천 및 (유저 허락 하에) 장바구니 갱신
6. 더 필요한 거 없냐고 물어서 유저가 농담으로 "없다. 네가 식물을 심어줄 순 없으니"라고 했더니 식물 심는 서비스 소개
7. 유저가 가격 듣고, 타사의 할인 혜택을 봤다며 할인 요청하니 수초간 검토
8. 유저에게는 기다려달라고 하고 세일즈포스를 통해 인간 매니저에게 질의
9. 매니저가 할인 상품 제시하고 유저에게 전달
10. 유저가 수락하니 캘린더 일정 초대 및 이메일 발송

이 짧은 데모에 몇 개의 기술이 들어갔는지 모르겠네요. 음성 인식, 음성 합성, 권한 요청, 영상 인식, 관련 상품 추천, 보안 검토, 크로스셀링, 외부 도구(세일즈포스) 호출, 캘린더와 이메일 연동까지.

저는 여기서 8번, Human-in-the-loop가 아주 절묘해보였습니다. 인간과 AI가 협력하여 안정성을 높이고 고객에게 주는 가치도 더 높아진다고 느꼈거든요.

https://youtu.be/Z0GwPJncNqg?si=-npMHtv1MnJqnuPm

배휘동님

https://www.linkedin.com/posts/kmaphoenix_see-the-next-generation-of-googles-customer-activity-7320216331507625984-sg3v?utm_source=share&utm_medium=member_ios&rcm=ACoAABqmkk8B31-f1cgLX5fNW16TpECDoRf4kWg

Q. 무언가에 대해 의견을 가지려면 최소한 스스로의 기준에 따라 잘 알아야 한다는 말씀이신가요? 제대로 알아보지도 않고 강한 의견을 내세워서는 안 된다는 뜻인가요?

맞습니다. "나는 이런 강한 의견을 가지고 있지만, 사실 깊이 들여다본 적은 없어. 내가 정말 옳은지 확인할 정보를 찾아본 적도 없어."라고 말해서는 안 됩니다. 신발에 대한 의견을 가지려면 발에 대한 이론이 필요합니다. 제게 인상 깊었던 것 중 하나는 제2차 세계 대전 때 낙하산 부대원들이 비행기에서 뛰어내려 발로 착지하면서 발목을 삐거나 다치는 문제가 있었습니다. 누군가 좋은 아이디어를 냈죠. "이들을 위해 특수 점프 부츠를 만들자. 발목을 정말 잘 지지해주고 발 부상을 막아주는 전투화를 만들자." 디데이 침공 때 이 부츠는 큰 성공을 거뒀습니다. 그 부츠 덕분에 발로 착지하고도 발목을 다치지 않은 사람들이 많았습니다.
하지만 흥미로운 일이 벌어졌습니다. 그 부츠를 신었을 때 부상이 줄었던 병사들이 정확히 같은 행동을 하면서 점점 더 많은 부상을 당하기 시작했습니다. 여전히 같은 방식으로 착지하고 있었는데 말이죠. 같은 상황, 같은 부츠, 같은 사람들인데 이해가 되지 않았습니다. 알고 보니 주요 요인은 처음 이 부츠를 사용하기 시작했을 때, 훨씬 유연한 신발, 평범한 신발을 신던 사람들, 예를 들어 옥수수만 먹고 자란 아이오와 청년들에게 딱딱한 부츠를 신겼다는 점이었습니다. 그들의 발은 이미 근육과 인대가 잘 발달되어 있었고 건강했습니다. 하지만 이 딱딱한 부츠를 계속 신게 되자, 발은 사실상 그 지지력에 적응하며 보상 작용을 했습니다. 발의 아치 근육이 약해진 거죠. 정확히 말하면, 그들이 키워왔던 근력이 사라진 겁니다. 그래서 갑자기 그 부츠가 그들을 약하게 만들었습니다. 발을 약화시킨 거죠. 단기적으로는 더 강하게 만들어줬던 도구가 장기적으로는 더 약하게 만든 셈입니다.

렌즈에 대해 어떻게 배우셨나요?

답변: VR 헤드셋을 만들어야겠다고 결심했을 때, 스스로 교육해야 한다고 결심했습니다. 제가 발에 대한 이론을 구축하고 있다고 말씀하셨죠. 저는 광학에 대해 제가 할 수 있는 모든 것을 배워야 했습니다.

질문: 어떻게 시작하셨나요? 어떻게 하셨나요?

답변: 기본 원리를 살펴보는 것부터 시작합니다. 대학 교과서 수준의 일부 작업을 읽습니다. 네. 그런 다음 "좋아, 기본을 배웠어. 반사 대 굴절의 개념을 이해했어. 복합 광학의 아이디어를 이해했어. 비구면 대 구면 광학을 이해했어."라고 말하고 싶어집니다. 기본을 배웁니다. 그런 다음 "좋아, 한계를 뛰어넘는 사람들은 어디에 있는가? 또는 동의하지 않는 사람들은 누구인가? 비전통적인 접근 방식을 취하는 사람들은 누구인가?"라고 말해야 합니다. 그러기 위해서는 출판된 문헌을 살펴봐야 합니다. 학술 연구를 읽어야 합니다.

질문: 사람들에게 직접 연락하셨나요?

답변: 종종 그랬습니다. 많은 것이 온라인에서 가능했고, 그래서 연구를 얻을 수 있었습니다. 때로는 유료 데이터베이스에서 가능했고, 그것에 돈을 내고 싶지 않았습니다. 연구 저자에게 연락하면 종종 사본을 보내줍니다. 왜냐하면 관심 있는 사람으로서… 네, 당신은 관심 있고 그들도 관심 있죠. 네. 그들은 그것으로 돈을 벌지 않습니다. 데이터베이스 사람들이 벌죠. 그리고 저는 오래된 가상현실 헤드셋을 사기 시작했습니다. 당시에는 정말 저렴했습니다. 예를 들어 제가 구입한 한 시스템은 원래 병원에 데이터 시각화 장치로 판매되었을 때, 기본적으로 3D 스캔 등을 미리 보는 것이었는데, 1990년대에 약 9만 달러에 구입했고, 저는 200달러 미만에 구입했습니다. 와. 그들은 기본적으로 이 물건들을 버리고 있었습니다. 당시에는 아무도 VR에 신경 쓰지 않았습니다. 절대적으로 다른 누구에게나 쓰레기였습니다. 쓰레기였죠. 그래서 저는 실제로 그 4년 동안 세계에서 가장 큰 가상현실 장치 컬렉션을 구축했습니다. 100개 이상의 다른 장치였습니다.

질문: 그리고 이것은 십대였죠.

답변: 그리고 지금은 모두가 그 물건들을 붙들고 있고, 가격이 오른 것도 아니고 그냥 팔지도 않는다는 것이 너무 웃깁니다. 그래서 저는 실제로 가상현실 장비 수집이라는 제 취미를 혼자서 파괴했습니다. 하지만 저는 이 물건들을 샀고, 그것을 얻었을 때 가장 먼저 한 일은 분해하는 것이었습니다. 무언가를 분해하면 배웁니다. VR 헤드셋을 분해하면 그렇게 많이 배우지 못할 수도 있습니다. 하지만 그 분야에 몰입했을 때는 거의 그들이 무엇을 생각하고 있었는지 볼 수 있습니다. 분해하면서 대화와 절충안을 상상할 수 있습니다. "오, 그가 이것을 한 이유를 알겠다. 그는 무게를 여기서 저 위로 옮기려고 했구나. 왜냐하면 머리 꼭대기에 스트랩을 달아 균형을 맞추고 싶지 않았기 때문이다. 그가 무엇을 하려고 했는지 알겠다. 내가 선택했을 방식은 아니지만." 그리고 당신은 일종의...

질문: 좋은 아이디어도 보셨나요?

답변: 좋은 아이디어도 봤습니다. 무엇이 효과가 없고 무엇이 효과가 있을 수 있는지 보았습니다. 그리고 이 사람들 중 많은 사람들의 오래된 작업을 보았습니다. 그래서 여러 헤드셋을 사기도 했습니다. 예를 들어 올림푸스(Olympus)라는 회사가 있었는데, 올림푸스 아이트렉(i-Trek) 라인이 있었습니다. 시간이 지남에 따라 디자인이 변하는 것을 실제로 볼 수 있었습니다. 그리고 "아, 그들은 이것이 나쁘고 저것이 좋다는 것을 깨달았구나."라고 말할 수 있었습니다. 그리고 이 중 많은 것이 그냥 잃어버린 지식이었습니다. 아무도 공개적으로 그것에 대해 이야기하지 않았습니다. 왜냐하면 수십 년 전에 모두 일어났기 때문입니다.

질문: 학문적으로 어디로든 가지 않았군요.

답변: 어디로든 가지 않았습니다. 그리고 상업적이었기 때문에 이 회사들 내부에서 개인적으로 일어났습니다. 어디로든 가지 않았죠. 그래서 예를 들어, 당신은 아마 어느 시점에서 아이폰 제작에 관한 책을 읽었을 겁니다. 맞죠? 스티브 잡스…

답변: 글쎄요, 아이폰은 성공했기 때문에 그것에 관한 책이 수십 권 있습니다. 만약 당신이 그들이 어떻게 이것을 하기로 결정했는지 궁금하다면 평생 동안 스스로 교육할 수 있는 끝없는 자료가 있습니다. 네. 하지만 VR은 실패했고, 그래서 모든 자료는 잊혀졌습니다. 그것에 관한 책은 쓰여지지 않았습니다. 아무도 아무것도 하지 않았죠. 제가 했던 다른 일 중 하나는 90년대 VR 산업에서 일했던 사람들을 추적하는 것이었습니다. 그리고 저는 그들을 만났습니다. 한 그룹의 사람들이 있었는데, 그들은 버추얼리티(Virtuality)라는 회사의 원래 공동 창업자 중 일부였습니다. 파산했지만 성공을 거둔 거의 유일한 가상현실 회사 중 하나였습니다. 테마파크, 카지노에 가상현실 아케이드 머신을 판매하여 성공을 거두었습니다. 월트 디즈니 월드에도 일부 있었습니다. 그리고 저는 버추얼리티의 남은 자산을 소유한 몇몇 사람들을 추적하여 미주리 주 캔자스 시티의 올리브 가든(Olive Garden)에서 그들을 만났습니다. 저는 그냥 그들에게 많은 질문을 하고 싶었습니다. "왜 이것을 했나요? 왜 이렇게 되었나요?" 그리고 제 마지막 질문은 "버추얼리티의 지적 재산 중 일부를 제게 판매하는 것을 고려해주시겠습니까?"였습니다. 왜냐하면 이 시점에서 저는 VR 회사를 시작하는 것을 고려하고 있었기 때문입니다. 이때 저는 18살이었고 그것에 대해 생각하고 있었습니다. 그리고 그들의 조언은 도망치라는 것이었습니다. 걷지 말고, 그들뿐만 아니라 VR 산업 전체에서요. 그들은 "이봐, 넌 절대 돈을 모으지 못할 거야. 아무도 진지하게 받아들이지 않아. 모두가 널 미치광이로 생각할 거야."라고 말했습니다. 그리고 그들은 가상현실의 진짜 문제는 실패할 것이라는 점이 아니라, 평생 당신을 괴롭힐 것이라는 점이라고 말했습니다. "당신은 가상현실을 믿었던 그 바보가 될 것이고, 모두가 당신을 괴짜 미치광이로 생각할 거야." 그리고 그들은 "우리는 운이 좋았어. 상업용 부동산 중개인으로서 두 번째 경력을 찾을 수 있었거든."이라고 말했습니다. 그들은 과거를 숨김으로써만 탈출했습니다. 네. 그래서 그들의 조언은 도망치라는 것이었습니다.

파운더스 펀드는 왜 팔마 럭키에게 베팅했었나?

- 오큘러스의 성공은 VR산업의 성공에 베팅하는 것이고 10억정도에 산업의 성공에 베팅하는 건 꽤 해볼만한 베팅일 것 같다.

저는 그것에 대해 생각했습니다. 왜냐하면 여기 경험이 있는 두 사람이 있었기 때문입니다. 경험이 있었죠. 하지만 저는 그것에 너무 집착해서 그냥 벗어날 수가 없었습니다. 그리고 그들의 많은 조언은 결국 옳았습니다. 돈을 모으는 데 어려움을 겪었고, 사람들은 제가 미쳤다고 생각했습니다. 피터 틸의 펀드인 파운더스 펀드(Founders Fund)는 오큘러스에 수표를 쓴 첫 번째 기관 투자자였습니다. 다른 누구도 우리를 믿기 전에 그들은 우리에게 100만 달러를 주었습니다. 매우 흥미로운 대화였습니다. 왜냐하면 제가 제너럴 파트너 중 한 명인 브라이언 싱어먼(Brian Singerman)과 이야기하고 있었는데, 그는 기본적으로 저를 몰아붙이며 "역사상 성공적인 VR 회사는 없었어. 네가 그렇게 특별하다고 생각하는 이유는 뭐야?"라고 말했기 때문입니다. 그리고 저는 그들의 최종적인 생각이 "좋아, 파머가 성공하려면 이것이 단지 성공적인 회사여서는 안 돼. 그는 성공적인 산업 시장을 창출해야 해. 그는 창조해야 해. 그리고 만약 그가 옳다면 역사상 최초의 성공적인 VR 회사가 될 거야. 그가 옳다면 이 회사를 통해 전체 환경을 창조했기 때문이야."라는 것이었다고 생각합니다. 그것은 어렵습니다. 매우 어렵죠. 거의 작동하지 않습니다. 그리고 저는 그들의 최종 결론이 "이것은 아마 작동하지 않을 거야."였다고 생각합니다. 하지만 아시다시피, 여기 100만 달러가 있습니다. 왜 안 되겠어요? 음, 벤처 캐피탈리스트들의 비즈니스 모델은 아시다시피, 그들은 멱법칙(power law)을 추구합니다. 위험을 감수하죠. 네. 소수의 대규모 성공이 긴 실패의 꼬리를 지불합니다. 그리고 저는 그들이 "우리는 펀드에 60억 달러가 있고, 무언가에 투자해야 해. 100만 달러는 올해 투자해야 하는 우리 펀드의 16,000분의 1 정도야. 그만한 가치가 있어."라고 말했다고 생각합니다. 그리고 물론 그 이후, 이야기의 끝으로 건너뛰겠습니다. 저는 불과 2년 후에 오큘러스를 팔았습니다.

질문: 시장이 이미 그것을 거부했었죠.

답변: 시장이 그것을 거부했고 그들도 그것을 알고 있었습니다. 그리고 그것은 단지 그들의 돈 문제가 아니었습니다. 그들은 "좋아, 다른 사람들로부터 돈을 모아야 할 것이고 어려움을 겪을 거야. 직원들을 설득해서 당신 회사에 오게 해야 할 것이고 어려울 거야. 게임 개발자들을 설득해서 당신을 지원하게 해야 할 것이고 어려울 거야."라고 말했습니다. 그래서 믿음의 부족은 심지어 기술에 대한 것도 아니었습니다. 그는 "이봐, 게임 및 기술 사회의 모든 그룹을 설득해서 이것을 믿게 해야 할 거야."라고 말했습니다. 그리고 우리는 어떻게든 해냈습니다. 우리는 해냈죠.

https://youtu.be/VIRjQ1KGVIs?si=mmriOe3_T3UVoRgP

앤두릴이 탄생할 수 있었던 건 기존 산업이 과점으로 이루어져있었고 비용 기반의 작업방식을 유지한지 너무 오래되어 IT스럽게 일하는 것 (빠른 피드백-빠른 수정)이 큰 차별점이 될 수 있었음

이 분야에서 경쟁은 얼마나 되나요?

답변: 엄청난 경쟁이 있습니다. 정말로 엄청난 경쟁이죠. 하지만 대부분은 꽤 구식 회사들입니다.

질문: 나머지 모두 비용 가산 방식인가요?

답변: 대부분 그렇습니다. 그래서 CCA, 협력 전투 항공기, 충성스러운 윙맨과 함께 우리는 록히드 마틴(Lockheed Martin), 노스롭 그루먼(Northrop Grumman), 보잉(Boeing)과 경쟁하여 AI 기반 전투기를 만들었습니다. 비타민을 만드는 사람들, 그것이 그들이 하는 일입니다. 그리고 우리는 그들 모두를 이겼습니다. 그리고 이것은 CEO 중 한 명(어느 회사인지는 말하지 않겠습니다만)이 사람들에게 앤듀릴이 선정될 확률이 0%라고 말하고 다닌 후였습니다. 그리고 사실 그들 중 누구도 선정되지 않았습니다. 왜냐하면 우리가 가장 신뢰할 수 있는 제조 계획, 가장 신뢰할 수 있는 기술 계획, 전반적으로 가장 신뢰할 수 있는 계획을 가지고 있었기 때문입니다. 수천 대의 무인 전투기를 중국이 대만 침공을 시도하는 것을 막는 데 관련된 시간 척도 내에 배치하는 것입니다. 그것이 정말로 전부입니다. 목표는 전쟁에서 중국을 이기는 것이 아니라, 전쟁이 너무 고통스러워서 고려조차 할 수 없다는 것을 분명히 하는 것입니다.

—
세계의 경찰이 사라지고 각자 자기 집앞을 지킬 수 있어야하는 시대가 왔다.

질문: 전쟁의 미래를 어떻게 상상하시나요? 10년, 20년, 50년 후에는 어떻게 달라질까요?

답변: 저는 실제로 우리가 대부분 그것을 꽤 잘 파악하고 있다고 느낍니다. 예를 들어 CCA 프로그램 같은 것을 보세요. 지금은 단지 프로토타입이고, 그런 다음 실제 항공기가 될 것이고, 그런 다음 수천 대의 실제 항공기가 될 것입니다. 그 항공기들은 우리가 오랫동안 사용할 것입니다. 이것은 예를 들어 1년 동안 하는 것이 아닙니다. F-16 같은 것을 생각해보세요. 우리는 수십 년이 지난 지금도 그것을 사용하고 있습니다. 저는 30년 후에도 여전히 CCA를 사용할 것이라고 생각합니다. 다른 변형일 수도 있지만, 꽤 비슷한 것일 것입니다. 그래서 전장의 미래는 꽤 잘 이해되고 있다고 생각합니다. 훨씬 적은 인력, 훨씬 적은 인력, 훨씬 더 많은 자율 시스템, 그리고 일반적으로 지상에 훨씬 적은 병력이 있을 것이라고 생각합니다. 단지 인력뿐만 아니라 수십 년 동안 지상에 사람들이 있는 종류의 전쟁도 유행에서 벗어날 것이라고 생각합니다. 기술이 그 일부이고, 다른 하나는 그냥 정치입니다. 베트남 전쟁 후 미국은 지쳤습니다. 우리는 다시는 그런 전쟁에 휘말리지 않을 것이었습니다. 정치적으로 불가능했습니다. 9/11 테러가 일어나서야 갑자기 세계 어딘가에서 AK-47을 든 친구들과 싸울 의지가 다시 생겼습니다. 저는 우리가 오늘날 비슷한 역학 관계에 있다고 생각합니다. 사람들은 중동 전쟁이 수십 년 동안 계속되는 것을 보았습니다. 우리는 싸우는 데 수조 달러를 썼고, 우리가 얻기를 바랐던 것의 일부조차 얻지 못했습니다. 우리는 중동에 지속적인 민주주의를 구축하지 못했습니다. 우리는 정말로 망쳤습니다. 그리고 저는 아마 다음 50년 동안 미국은 세계 경찰이 되지 않을 것이라고 생각합니다. 우리는 수십만 또는 수백만 명의 군대를 보내 누군가의 엉덩이를 구해주지 않을 것입니다. 우리는 세계 경찰에서 세계 총포상으로 변할 것이라고 생각합니다. 우리는 동맹국들에게 자신들을 아무도 밟고 싶어하지 않고 아무도 건드리고 싶어하지 않는 가시 돋친 고슴도치로 만들기에 필요한 모든 것을 줄 것입니다. 하지만 우리는 아마 그들을 위해 죽으러 우리 사람들을 보내지는 않을 것입니다. 그리고 저는 개인적으로 그 발전을 매우 지지합니다.

——

기존 방산회사들보다 더 빠르게 만들다보니 기존 회사들이 생각하지 못하는 방향으로 제품을 개발하는 것을 시도.

질문: 그것을 기반으로 다른 회사들이 당신의 물건을 복사하고 R&D를 하지 않아도 될까요?

답변: 네, 항상 그런 것은 아닙니다. 복사하기 어려운 것들도 있습니다. 하지만 우리가 하는 많은 것들은 개념 자체가 일종의 미친 것입니다. 예를 들어 우리는 로드러너(Roadrunner)라는 새로운 제품을 만듭니다. 그것은 두 개의 추력 벡터 제트 엔진으로 수직으로 이착륙할 수 있는 소형 마이크로 전투기입니다. 기본적으로 엔진 위에서 이착륙합니다. 그래서 당신 키만 합니다. 네. 조금 더 크고, 사람 크기만 하고, 사람보다 넓습니다. 그래서 기본적으로 활주로 없이 이륙하여 어딘가로 날아가 항공기를 격추시킨 다음 집으로 돌아와 바로 거기에 착륙할 수 있는 아주 작은 전투기입니다. 작은 배 갑판에서도 작동할 수 있습니다. 항공기를 격추시키는 대부분의 시스템은 즉시 발사할 수 있고 매우 빠르기 때문에 로켓 추진 방식입니다. 많은 사람들은 우리가 로드러너 작업을 시작했을 때 제트 엔진이 보통 시동하는 데 시간이 걸리기 때문에 충분히 빨리 이륙할 수 있는 항공기를 만들 수 없을 것이라고 말했습니다. 예를 들어 1분 정도 걸립니다. 그래서 바인딩되어 고장 나지 않도록요. 그들은 당신이 충분히 빨리 시동할 수 없을 것이고, 재사용 가능하면서도 충분히 기동성 있게 만들 수 없을 것이라고 말했습니다. 그래서 정부 사람들은 우리가 할 수 없을 것이라고 생각한다고 말했습니다. 그래서 우리는 우리 자신의 돈을 모두 사용하여 개발했습니다. 약 8천만 달러 개발 프로그램이었고, 첫 도면, 아이디어에서 전투 검증, 즉 고객이 실제로 전투에서 사용하기까지 2년이 채 걸리지 않았습니다. 와. 그리고 그것은 우리가 우리 자신의 돈을 사용했기 때문입니다. 만약 정부 프로그램이었다면 결코 그렇게 빠르지 않았을 것입니다. 하지만 우리는 우리 돈을 사용하여 모든 관료주의를 없앴습니다.

질문: 그것이 다른 회사들이 당신과 경쟁할 수 없는 방식인가요?

답변: 글쎄요, 하지만 우리 자신의 돈을 쓰는 것, 네, 그것이 정말로 핵심입니다. 문제는 우리가 제트 엔진을 단 몇 초 만에 시동할 수 있다는 것을 증명했다는 것입니다. 우리는 매우 저렴하면서도 재사용 가능한 미사일을 만들 수 있다는 것을 증명했습니다.

중국과 미국내 제조업 부흥에 대한 생각. 미국내 제조업을 완전히 옮겨오는 건 어려우니 중국 대신 미국을 척지지 않을 국가(베트남, 인도 혹은 한국, 일본)로 재배치 하자는 의견이 현실적일 것 같은데 제조 인력을 교육시키고 정말 공장을 미국으로 가져오자는 이야기는 현실성이 떨어진다. 미국이 다시 제조업 DNA를 가질 수 있을까?

질문: 시간이 지남에 따라 미국이 제조업 기반을 되찾을 가능성이 있나요?

답변: 절대적으로 있습니다. 우리가 한 문제는, 수백만 가지 문제가 있지만, 중국을 세계 무역 기구(WTO)에 가입시키고 미국 기업들이 벌칙 없이, 수입 관세 없이, 그렇게 하지 않을 이유 없이 중국으로 제조업을 아웃소싱하도록 허용한 것입니다. 왜 안 하겠어요? 만약 다른 나라로 그냥 보낼 수 있다면, 모든 것이 더 저렴하고, 환경 규제도 없고 노동법도 없는 나라로요? 왜 그렇게 하지 않겠어요? 그리고 우리는 지난 50년 동안 그 결과로 많은 값싼 것들을 얻을 수 있었습니다. 그것은 미국에 도움이 되었습니다. 모두가 값싼 TV, 값싼 자동차, 값싼 물건들을 살 수 있었습니다. 중국의 부상 덕분에요. 그 이면은 미국에 더 이상 제조업이 없다는 것입니다. 그래서 만약 당신이 고등학교를 졸업하는 똑똑한 아이이고 인생에서 무엇을 할지 결정하고 있다면, 당신은 결코 제조 공정 엔지니어가 되지 않을 것입니다. "나는 사출 성형 장비를 만들고 싶어."라고 결코 말하지 않을 것입니다. 당신은 월스트리트에서 일하거나, 구글에서 일하거나, 경제적 기회가 있는 곳으로 갈 것입니다. 왜냐하면 대부분의 사람들이 그렇게 하고 싶어하기 때문입니다. 대부분의 사람들은 가족을 최선을 다해, 능력껏, 가능한 기회 내에서 돌보고 싶어합니다. 그리고 "아니, 나는 더 낮은 임금, 더 적은 전망, 해고될 가능성이 더 높은 직장에서 일할 거야. 왜냐하면 나는 제조업을 정말 사랑하기 때문이다."라고 말하는 사람은 거의 없습니다. 네. 그리고 산업 장비. 그런 일은 일어나지만 드물게 일어납니다. 그래서 이것이 어떻게 작동하는지 아는 사람이 줄어들고, 아는 사람들은 대부분 매우 나이가 많습니다. 우리의 많은 제조 전문 지식은 잔존물과 같습니다. 이들은 50대, 60대, 70대인 사람들이고 이제 은퇴하거나 그럴 예정입니다. 그리고 미국에서 제조업을 되살리려면 그 모든 인센티브를 되돌려야 합니다. 똑똑한 아이가 제조 엔지니어가 되고 싶어하도록 바꿔야 합니다. 그리고 이것은 정치로 돌아가겠지만, 저는 일반적으로 자유지상주의(Libertarian) 성향입니다. 저는 약간 자유지상주의자입니다. 저는 일반적으로 자유 무역을 지지하지만, 우리가 중국 및 다른 나라들과 겪었던 것은 자유 무역이 아니었습니다. 그들은 우리를 그들의 시장에 들여보내지 않았습니다. 예를 들어 제가 페이스북에 있을 때, 오큘러스 리프트 헤드셋을 중국에서 만들었음에도 불구하고 중국에 팔 수 없었습니다. 그들은 심지어 그들의 사람들에게 팔도록 허락하지 않았습니다. 왜냐하면 그들은 이 모든 미국 회사들을 차단했기 때문입니다. 그들은 우리가 중국에서 어떤 돈도 벌기를 원하지 않았습니다. 우리가 가졌던 것은 자유 무역이 아니라 중국으로 곧장 들어가는 일방적인 돈 고속도로였고, 아무것도 되돌아오지 않았습니다. 그리고 그것이 제가 자유지상주의자이고 관세를 믿는 것이 자유지상주의 원칙에 매우 어긋남에도 불구하고 관세를 믿는 이유 중 하나입니다.

인생이나 풋볼이나 10야드씩 앞으로 가는 것일 뿐이다. 그 10야드에 얼마나 최선을 다하느냐에 따라 거기에서 승리와 패배가 갈라진다. 승리와 패배의 차이는 결국 10야드의 차이이다. 우리는 오직 10야드를 위해 달릴 뿐이다.

애니 기븐 선데이- 세이노의 가르침

어려운 미션, 그것을 해내는 사람/조직.

과거 아이폰이 나왔을 때, 삼성에서 갤럭시를 만들 일화를 들은 적이 있다. 회장님이 아이폰을 던져주며, '회사가 망하는 것을 원치 않으면 3개월 내 더 좋은 거 만들어 내야돼' 제시했고, 그걸 결국 해낸 팀이 있었다.
(물론 과장이 섞여 있을 일화일 것이라 생각하는데, 그 본질은 같을 것이라 생각한다. 그 본질은... 이것보다 더 좋은 것을 최대한 빨리 만들어 출시하라)

요즘 실리콘밸리의 잘하는 조직들은 비슷하게 한다. AI가 업의 구분을 모호하게 만든 상황에서, 누군가 대단한 것을 출시하면 그 경쟁사는 '저것보다 더 대단한 것을 2~3주 내에 개발해보자. 시간이 없다. 그 때까지 못하면 도태된다'며 어려운 미션을 믿을 수 있는 팀에 던진다는 것이다.

그 어려운 것을 해내는 회사들이 AI 시대에 뒤쳐지지 않으며 그 규모를 유지 또는 키워나가고 있는 것이다.

결국, 한국이나 미국이나 똑같다. 그리고, 제조업이나 SW 업이나 똑같다고 생각한다. 그것은 바로... 어렵지만 꼭 해내야만 하는 도전을 아주 짧은 시간 내 실행하고 50% 이상의 성취를 만들어 내고 세상에 선보이는 조직이 결국 성장하고 업의 주도권을 선점한다는 것.

요즘 한국 Tech 회사들 중 미국 Big Tech 회사들이 팀 내 제시하는 프로젝트 만큼 어렵고 중요한 과제를 짧은 시간 내 달성하는 것을 기대하는 조직이 얼마나 있는지는 잘 모르겠다. 주 52시간 때문에 안된다 등등은 핑계라 생각한다. 의지가 있다면 방법은 찾으면 되기 때문이다.

요즘 실리콘밸리는 약 10년 전의 '내가 만들고 싶은 것을 만들어서 너무 신나. 더 몰입해서 더 대단한 것을 만들꺼야' 분위기는 아니다. 오히려 '이거 못하면 우리 완전 밀려나. 그러니까 이거 꼭 이 시간까지 해내야 해. 그걸 해낼 수 있는 사람들만 남아있는 조직이 되어야만해' 분위기이고, 긴장감이 매우 팽팽하다. 그리고, 운영하는 조직과 그렇지 못하는 조직 간 경쟁력의 Gap 이 매우 커지고 있다. 잘하는 조직이 진짜 더하네, 잘하는 팀이 더 독하네 라는 말이 나올 정도이다.

내가 있는 조직이 내가 충분히 성장할 수 있는 프로젝트를 제시하지 못한다면, 진짜 고민해봐야 한다. 기대 수명은 길어지고, 채용은 글로벌화 되고 있고, AI 가 인간의 일자리를 대체해가고 있는 상황에서, '어디서든 통하는 경쟁력있는 사람이 되기 위해서 나는 어떻게 성장해야 하는가? 나를 성장시켜줄 수 있는 조직은 어디고, 나는 그 팀에 들어가기 위해 무엇을 어떻게 보완해야 하는가?' 특히 한국에 있는 분들은 더 고민해야 한다고 생각한다. 실리콘밸리에 비해 한국은 다소 여유롭다 느껴질 정도이고, 오히려 AI 를 선점하며 기업가치 격차를 밑도 끝도 없이 벌리고 있는 이곳 Tech 기업들은 '1달 뒤 망할 수 있다'는 절박한 마음으로 능력/집중력/시간/운 등을 다 쥐어짜며 하나하나 만들어 나가고 있음이 느껴지기 때문이다.

지금은 내가 있는 곳의 관점에서 성장을 생각하기 보다는, 세상의 성장을 만들어 가고 있는 곳의 입장에서 내 성장을 그려보는 것이 필요하다 생각한다. 그래서 이 곳에 더 많은 분들이 방문하고, 들들볶이고 있는 분들의 이야기를 직접 많이 들어봤으면 하는 바램이 있다. 그 이후 '나는 지금 찐 성장을 위해 충분히 열심히 노력하고 피드백받고 있는지?' 생각해보면 좋겠다.

과장이 섞인 글일 수도 있겠지만 (또는 특정 부분을 과대 해석한 글일 수도 있겠지만), 나는 한국이 마주한 불편한 현실이라 생각한다. 지금은 더 도전해야 하고, 더 극한의 노력을 더 많이 해야 한다.

마지막으로... 성장의 관점에서 보면.. 빡센 환경에서 지쳐서 포기하는 사람은 의외로 별로 없다. 더 편한 환경에서 노력을 서서히 멈추는 과정에서 성장이 정체되는 사람들은 꽤 많다. 지금은 나를 성장시켜 줄 수 있는 환경에 내가 놓여있느냐가 중요하다.

승훈님

아이폰 출시 이후 삼성은

모바일사업부·무선사업부·디자인센터 합동 TF를 즉시 가동
컨트롤타워: 무선사업부➜제품기획 ‘M-Project’ → 회장직속 디자인경영센터
주간 워룸(SVP 이상)에서 아이폰 펌웨어 업데이트·시장 반응 리뷰
**분기별 ‘대책회의’**에서 하드·소프트 로드맵 갱신, BOM 원가·벤치마크 보고
2010년 2월, 신종균 사장은 “디자인이 위기”라며 모바일사업부 전원에게 매일 새벽 7시 상황 보고를 지시한 내부 메모를 배포

- “Fast Executioner”로 불린 조직문화(신속한 베끼기＋빠른 개선)

아이폰과 달리 통신사 커스터마이즈에 특화된 파생모델 전략
- 4대 미국 통신사 동시 런칭, 폭넓은 가격 포트폴리오 제시 ​
- 태블릿-스마트폰 동시 판촉으로 ‘안드로이드 유일 Main Horse’ 포지셔닝

“노키아만 보던 방식을 바꿀 때가 왔다… 디자이너는 6개월 앞서 생각해야” – CEO 특명
“아이폰을 베끼지 말고 사용성 기준을 학습하라” - 하드·소프트 통합 TF 조직 요청
- “플라스틱 느낌 버리고 메탈릭 프리미엄 구현, 화면은 더 키워라”
- 애플 ‘C-Type’ 터치 방식·줌·바운스 효과를 전면 도입 검토
- 외관·조작성에서 ‘천지차이’라는 내부 평가 극복, 사용 편의성 제고

2011 Q3까지 “Beat Apple” 실행 로드맵 제출, 2012년엔 애플과 Super-Premium ASP 동등화 목표 설정
- 이익률이 높은 프리미엄 영역을 애플이 독점하고 있다는 위기의식

2H 2011: 물량으로 치고, 1H 2012: 가치(사양)로 추월
- 사양으로 우위를 먼저 확보해 캐리어 판단을 바꾸겠다는 계산

삼성 내부에서 애플 대응 문서: https://assets.sbnation.com/assets/1259298/Beat_Apple_Court_Docs.pdf

S1, Iphone내부 비교 문서: https://www.scribd.com/doc/102317767/Samsung-Relative-Evaluation-Report-on-S1-iPhone?utm_source=chatgpt.com

창업자로서 고백 하나 하자면, 무엇을 만들지 정하기 전에 공동창업자를 찾은 것을 후회한다.
퇴사 후 아이데이션을 위해 친구와 손을 잡았다. 겉보기엔 고객 통화도 생산적인 듯했지만 뭔가 어긋난 느낌이었다. 고객 계약이 코앞까지 다가오면 늘 망설였다. 탐색하던 방향들은 내 가슴을 전혀 뛰게 하지 못했다.

그래서 혼자 가기로 힘든 결정을 내렸다. 외로웠다. 마침내 방향성을 찾았을 때, 잠재적 공동창업자 몇 명은 그 분야에 흥미가 없다며 떠났다.

하지만 그 고독이야말로 필요했다. 덕분에 누가 함께하든 끝까지 밀고 갈 사명을 발견할 수 있었다. 아이디어 확정 뒤 공동창업자 대화는 훨씬 집중적이었다. 명확한 비전은 초기 탐색 이후에 합류하길 원하는 사람들을 끌어모았다.

결과는 이렇다. 열정을 쏟을 비전과 완벽히 맞는 공동창업자를 모두 얻었다. 과거의 나에게 해주고 싶은 한마디: 먼저 네 영혼을 불태우는 것이 무엇인지 찾아라. 올바른 공동창업자는 자연히 따라온다.

https://www.linkedin.com/in/michlimlim/

지난 10년 동안 가장 크게 바뀐 신념은 무엇인가?
‘결과(Outputs) 중심’과 ‘투입(Inputs) 중심’의 차이다. 내가 PayPal에 입사했을 때 조직은 철저히 결과 지향적이었다. 지금은 정반대로, 투입 지향 조직이 옳다고 믿는다.

기술 업계에는 두 방식 모두 성공 사례가 있다. 애플·아마존은 투입 중심, 메타·구글은 결과 중심이다. 둘 중 어느 쪽도 불가능한 길은 아니지만, 나에겐 하나의 스타일이 더 잘 맞는다는 걸 깨달았다.

Slide와 Square에서의 경험이 결정적이었다. Slide는 결과 지향이었고 실패했다. Square는 100 % 투입 지향이었고 크게 성공했다.

최근 스타트업으로는 AI 회계 서비스를 하는 Basis가 투입 지향의 전형이다. 그들은 2년간 완벽한 제품을 만들기 위해 집착했고, 고품질 제품만 갖추면 고객 확보와 수익은 자연스레 따라온다고 믿었다.

반면 Traba는 하이브리드지만 결과 쪽에 가깝다. OKR을 공격적으로 운영하는 전형적인 결과 지향 철학이 있다. 동시에 9-9-6 근무와 주 80시간 출근이라는 강력한 투입 규율도 있다.

투입 지향 조직 구축을 다룬 최고의 책은 미식축구 코치 빌 월시의 『The Score Takes Care of Itself』다.

나는 만나는 창업자 모두에게 추천한다. 앤디 그로브의 『High Output Management』와 겹치는 부분도 있지만 제목 그대로 결과 지향이다. 내 커리어는 고출력(결과) 모드에서 고투입 모드로 전환해 왔다.

최대의 영향력을 끼친 인물은?
마거릿 대처다. 중요한 교훈은 거의 전부 그의 경력에서 배울 수 있다. 중학생 때부터 내 우상이었다. 그는 원칙적 리더십, 현상 유지 거부, 인기와 무관하게 옳은 일을 하는 태도의 전형이다.

당시 영국은 사실상 몰락 상태였다. 부패하고, 사회주의적이며, 불평등하고, 엘리트주의가 만연했다. 대처는 의지·에너지·지성으로 국가를 다방면에서 되살렸다.

나는 대처의 표현 몇 가지를 너무 깊이 받아들여 그 출처를 잊을 정도다. 가장 좋아하는 표현은 “No, no, no.”

내 두 아이도 내 흉내를 내며 “No, no, no”를 입에 달고 산다. 우스꽝스럽지만 이 말엔 큰 가치가 있다. 스티브 잡스가 말했듯, ‘집중이란 천 개의 것에 “아니오”라고 말하는 것’이다. 군중심리나 통념에 휩쓸리지 않는 태도 역시 담겨 있다.

가벼운 입문용으로는 《더 크라운》 최신 시즌이 괜찮지만 좌파적 편향이 약간 있다. 보다 엄밀한 자료를 원한다면 헨리 키신저의 『Leadership: Six Studies in World Strategy』 중 대처 장을 권한다. 정치 분야 사람이라면 대처의 연설문집이나 자서전 1권이 훌륭하다.

대처는 선거에서 패한 적이 없다. 보수당 내부에서도 공식적으로 지도부 선거에 진 적이 없다. 그럼에도 내부 엘리트들의 시기·질투·소심함이 모여 그를 권좌에서 밀어냈다. 이후 보수당은 제대로 회복하지 못했고, 밋밋한 정치인들만 남았다. 결국 노동당이 워낙 형편없기 때문에 언젠가는 미국의 트럼프처럼 보수당을 재활성화할 신인이 나타날 것이라 본다.

타인에게서 가장 중시하는 자질은?
헌신(Dedication) — 회복력·일관성·변명 없음이 결합된 가치다.

나도 이를 실천하려 한다. 내 철학은 #nodaysoff다. 중요한 일엔 단 하루도 쉬지 말아야 한다고 믿는다. 지난 7년간 운동을 빼먹은 날이 딱 7일뿐이다. 꼼꼼히 기록하며 가끔 스크린샷을 올린다.

여전히 7일이 아니라 2~3일이었으면 좋겠다는 아쉬움이 있다.

작년에는 하루 반을 거르고 말았는데, 샘 레신이 트위터에서 왜 운동을 빼먹었냐고 물었다. 심한 허리 부상 때문이었다. 그는 “심각한 허리 부상인데 하루만 빠졌다고?”라고 반응했다.

미래의 역사학자들은 현시대를 어떻게 묘사할까?
올해부터 새로운 시대가 시작됐다고 본다. 지난 20~30년은 ‘변명의 시대’였는데 끝났다. 이제 우리는 **‘가속의 시대’**에 들어섰다. 더 나은 것을 더 빠르게 만들고, 푸념을 멈추는 시대다.

앞으로 10년은 변동성과 예측 불가능성이 크겠지만 동시에 아주 흥미롭고 짜릿할 것이다.

https://thegeneralist.substack.com/p/modern-meditations-keith-rabois

미래를 바라보고 베팅하는 리더의 중요성. 서양의 산업혁명을 일본, 중국, 한국의 리더/사회의 주요 의사결정권자가 어떤 반응을 보였는지에 따라서 향후 100년의 방향이 달라졌음.

청: 아편전쟁 이후 양무운동. 중국을 지키되 서양을 도입하자
일: 일본 정신만 남기고 다 바꾸자(메이지 유신) -> 청일전쟁 승리 → 태평양 전쟁 패전 → 한국전쟁 특수(준비된 산업 기반 덕분, '세 번째 가미카제')로 '불사조 효과'를 통해 경제대국으로 부활.
조선: 위정척사로 서양문물 거부

두 번의 대분기(Great Divergence): 인류 문명사에서 거대한 변화와 국가 간 격차를 만든 결정적 시기가 두 번 있었음. 첫 번째는 18세기 산업혁명(1차 대분기)이며, 현재는 인공지능(AI)과 정보 기술 기반의 4차 산업혁명(2차 대분기) 시기임. 한국(조선)은 1차 산업혁명 때 뒤처졌으나, '한강의 기적'으로 일부 만회함. 지금 2차 대분기의 기회를 어떻게 맞이하느냐가 국가의 미래를 결정함.

AI, 로봇이 이끄는 지식노동자/물리 노동자들의 생산성을 극단적으로 바꾸는 새로운 풍요의 시대가 왔다.

과학기술을 우선시하지 않고 과거처럼 정서나 정치 논리에 매몰되면 또다시 실패를 반복할 수 있음.

우려되는 현실: 이공계 기피 현상(의대 쏠림), 공학(엔지니어링)에 대한 사회적 저평가('정치공학' 등 부정적 용어 사용), STEM 교육의 중요성 간과(STEAM에서 A(인문·예술)만 강조하는 경향) 등은 과거 '위정척사'와 유사한 위험 신호임.

정부 주도의 중요성: 후발 주자가 선진국을 따라잡기 위해서는 초기 단계에서 정부의 강력한 주도와 지원(R&D 투자, 인프라 구축 등)이 필수적임. (예: 미국 스푸트니크 쇼크 후 STEM 교육 강화와 실리콘밸리 형성, 한국 KIST 역할) 단, 적절한 시점에 지원을 끊고 경쟁을 유도하는 '예술과 같은 판단'이 중요함.

최근 중국이 산업을 키우고 육성(전기차, 로봇, AI, 배터리)하는 것을 영리하게 배울 필요가 있음.

경제 발전과 행복의 딜레마:
- 주관적 vs 객관적 행복: '너 행복하니?'라고 묻는 주관적 행복 지수(HPI)는 저소득 국가에서 높게 나타나고, 소득·수명 등 객관적 지표(HDI)는 고소득 국가에서 높게 나타나는 역설이 존재함.
- 배고픔 vs 배아픔: 인간은 절대적 빈곤(배고픔)보다 상대적 박탈감(배아픔, 즉 질투와 시기)에 더 큰 불행을 느낌. ("사촌이 땅을 사면 배가 아프다", 하버드대 연봉 실험)
- 성장과 격차: 경제가 발전하면 절대적인 생활 수준은 향상되지만, 소득 격차는 더 벌어지기 쉬움. 격차를 인위적으로 줄이려 하면 성장의 동력(인센티브)이 약화되어 다 같이 정체될 수 있음. 다 같이 부유해지면서 격차를 줄이는 것은 현실적으로 매우 어려움.
- 이기심과 이타심: 인간 행동의 근본 동력은 '이기심'임. 이타심은 이기심의 '범위 확장'(나 → 가족 → 사회 → 인류)으로 나타나며, 경제적·지적 여유가 생길 때 확장됨. 먼저 자신의 이익(성장)을 추구해야 남을 도울 여력도 생김.
- 덧셈 행복 vs 뺄셈 행복: 소득이 늘어도 행복이 크게 증가하지 않는 것처럼 보이는 '이스털린의 역설'은 '덧셈 행복'(얻는 것에 대한 익숙해짐)만 보기 때문임. 하지만 이미 가진 것을 잃었을 때 느끼는 극심한 불행('뺄셈 행복')을 고려하면, 경제 발전은 분명 실질적인 행복 증진에 기여함. (예: 월급 인상 기대치)
- 가속 성장 필요성: 인간은 현재 상태 유지에 만족하지 않고 끊임없이 더 나은 상태를 기대하기 때문에, 단순히 성장하는 것을 넘어 '가속적으로 성장'해야 행복감을 유지할 수 있음.

개혁의 어려움과 극복 방안:
- 저항: 개혁 과정에서 기존의 것을 잃는 사람들의 저항(뺄셈 행복에 대한 공포)은 당연함. (예: 대학 학과 개편 저항, 타다 서비스 논란)
- 지식의 중요성: 개혁 대상과 미래에 대한 정확한 이해(지식)가 부족하면 막연한 반감이 커짐. (예: 조선 위정척사론자들의 서양 문명 무지) 따라서 미래 사회에 대한 교육과 정보 공유가 중요함.
- 보상과 리더십: 개혁으로 피해를 보는 집단에 대한 적절한 보상 시스템 마련이 필수적임. 또한, 미래 비전을 제시하고 저항을 관리하며 개혁을 추진할 수 있는 강력한 리더십이 중요함. (역사적으로 후발국의 빠른 성장은 종종 권위주의적 리더십 하에서 이루어졌다는 관찰 제시 - 논란의 여지 있음)
- 영국의 예: 영국 산업혁명 성공 과정에서도 러다이트 운동(기계 파괴) 등 극심한 내부 저항이 있었으며, 이를 강력한 공권력으로 제압했음. 혁신에는 고통과 사회적 비용 관리가 수반됨.

https://youtu.be/7-zy8BvzOdc

1. 자회(自快) - 자기 안의 기쁨:
- 타인의 시선이나 세상의 기준이 아닌, 존재 그 자체에서 오는 자유로운 기쁨과 만족.
- 어려움의 이유: '힘쓰는 훈련'(에너지 사용 훈련) 부족. 생각하는 것은 에너지가 드는 '인위적' 활동. 인간 문명 자체가 인위적임. 사람들은 본능적으로 에너지 소모가 적은 쪽(예: 예능 감상)으로 기울어 지적 성장을 멈춤.
- 진정한 의미: 본능적 쾌락이 아님. 끊임없이 '자신'을 향해 걸어본 사람만이 발견할 수 있는 희열. 자기가 무엇을 원하는지 아는 것이 모든 일의 시작이자 완성도를 높이는 길.
- 장자의 예: 왕의 재상 제의를 거절하고 '더러운 도랑물에서 꼬리 끄는 자라처럼 내 쾌락에 빠져 살겠다'는 말은, 본능적 쾌락 추구가 아님. 고도로 성장한 장자가 판단하기에 그것이 자신에게 더 생산적이라는 '결정'임. 세상의 직책을 부정하는 것이 아님.
2. '원하는 것'을 아는 것의 중요성:
- 원하는 것이 분명하지 않으면 삶이 복잡해짐 (선택 장애).
- 원하는 것이 분명하면 삶이 단순 명료해지고, 알고리즘처럼 선택지가 정리됨.
- 대부분의 현실: 자신이 무엇을 원하는지 스스로에게 물어본 적조차 없음. 행복이 무엇인지도 모르면서 행복하지 않다고 말함.
- 직감/영감: '매우 강력하게 원하는 것'(야망)이 있을 때 생기는 선물.
- 가장 기본: 철학 이전에 '나는 누구인가?', '무엇을 원하는가?', '어떻게 살고 싶은가?'를 스스로에게 묻고 답하는 것이 선행되어야 함. 이것이 없으면 삶의 심부름꾼이 됨.
3. 욕망(Desire) vs 욕구(Need):
- 욕구: 생존에 필요한 것 (식욕, 성욕 등).
- 욕망: 생존과 무관하게 원하는 것. 특히 '여기 있는 나를 저기로 건너가게 하는 충동'. 이것이 인간을 나아가게 하는 근본 동력.
- 야망/욕망의 힘: 강한 욕망(야망)이 있으면 '불편의 다리'는 '환희의 다리'가 됨. 남들이 힘들다고 하는 일이 즐거워짐 (예: 교수의 교수직 사임).
4. 결혼, 출산 등 삶의 과제:
- 사회 구조적 문제와 얽혀 있지만, 개인에게는 '자신이 진정 원하는 것'과 연결된 문제.
- 스스로의 선택이 중요. (교수의 개인적 경험: 자식 출산을 통해 우주 운행에 참여하는 생물학적 존재감을 느낌)
5. 생각하는 힘 기르기:
- 피 대신 생각이 흐르게 하라: 강력한 의지와 생각은 현실을 바꿀 수 있음.
- 생각을 안 하는 이유: 1) 야망/욕망 부족, 2) 생각에 에너지/수고가 들기 때문.
- 쓰기와 걷기: 생각을 촉진하고 문제를 해결하는 강력한 도구. 쓰는 행위 자체가 생각을 구체화하고 정리하게 함. 걷기도 유사한 효과. (단, '지속성'이 중요하며 이는 '간절함'에서 나옴)
6. '경계에 서라' (봄날 얼음 풀리듯이):
- 고정된 상태가 아닌, 변화하는 과정, 경계선상에 머무르라.
- 피부의 비유: 나의 안과 밖의 경계인 피부처럼, 외부(타자, 이질적인 것)와 끊임없이 연결되고 관계 맺으라. 여기에 생명력과 성취가 있음. (고립되면 무너짐)
7. 힘들다고 느끼는 이들에게:
- 공감: 힘든 마음을 이해함.
- 자기 설명: 왜 힘든지, 왜 힘들게 받아들이는지 스스로에게 설명해 보라 (지적 수고).
- 선택: 힘듦 속에 머물 것인가, 벗어날 것인가? 더 나은 삶을 원한다면 구체적으로 정의하라 (글로 써보라).
- 기술적 문제: '언제, 어떻게' 바꿀지는 강한 '원함'이 있다면 해결 가능함.
- 근본: '되고 싶은 자기', '원하는 것', '살고 싶은 방식'을 명확히 하는 것이 가장 중요.
- 위로: 위로를 구하는 자로 살 것인가, 위로를 주는 자로 살 것인가 스스로 결정하라.
- 불안 수용: 삶은 본래 불안함. 그 정체를 인식하고 설명하면 빛이 보임.
8. 진정한 '어른'이란?:
- 장자의 정의: 나이만 먹는다고 어른이 아님. '말과 태도의 질서'가 있고, 보편적 원리/가치에 부합해야 함.
- 정해진 마음의 문제: 특정 진영(정치 등)에 갇히면 생각을 멈추고 감정/힘에 의존. 보편적 질서를 보지 못함.
- 꼰대 현상: 마음이 좁아지면 '당연한 것'이 많아지고, 이에 집착하며 남을 가르치려 듦. '세계에 대한 궁금증'이 사라진 상태.
- 어른의 조건: 보편적 가치와 질서를 추구하며, 세계에 대한 궁금증을 잃지 않는 사람.
- 자기 성찰: 자신을 향해 걷는 길(자기 궁금증)이 가장 어렵지만 가장 가치 있음. 자기를 돌아볼 때 타인에 대한 비난을 멈추고 성숙(아름다움의 경지)에 이를 수 있음.
9. 나이 듦과 삶의 경로:
- 50~60대에 '어떻게 살아야 할지' 남에게 묻는 것은 비극. 스스로 삶의 경로를 만들지 않았다는 증거. 자기를 돌아보고 배려하지 않은 결과.
- 자기를 궁금해하는 사람은 반드시 큰 성취를 이룸. 그렇지 않으면 소모될 뿐.
- 해결책: 매 순간의 결정과 행동에 대해 '이것이 나에게 무엇인가?', '내가 원하는 것인가?' 묻고, '나는 왜 이 일을 하는가?', '어디로 가고 싶은가?' 스스로 설명해야 함.
10. 철학과 과학의 관계:
- 철학은 세계 문제를 다루므로, 세계를 알아야 함 (과학적 사실).
- 세계를 사유하지 않고 사유 자체만 사유하면 공허한 소리(궤변)가 되기 쉬움.
- 과학(특히 실험/관찰 중시)의 발전과 함께 철학도 발전함. 과학적 이해 없는 철학은 현실과 동떨어질 수 있음.
11. 자신의 함량(존재의 품격) 키우기:
- 단순 도덕/인품 이상: 현실적 작동 수준(성취)까지 포함하는 개념. 함량이 커야 현실적 성취도 큼. (가진 만큼만 세상과 관계함)
- 3가지 방법:
1. 인간 완성 꿈꾸기: 자신의 가장 높은 가능성을 지향하고 가장 먼 거리를 목표로 삼으라.
2. 좋은 습관: 사람은 습관의 산물. 지속적인 성취를 위해 좋은 습관/루틴 필수.
3. 강한 지식욕: 압도적인 지식의 양이 필요. 앎의 범위와 시선의 높이가 넓고 높아야 함. (책 읽기의 중요성)
12. '참된 사람'과 '참된 지식':
- 지식은 단순 정보 취득이 아니라, 존재의 깊이(인격)에서 우러나와 삶과 연결된 앎.
- 교육 현실 비판: 좋은 성적/대학/직장 등 외적 목표 추구는 존재론적 성장을 멈추게 함.
- 직업 vs 꿈 재강조: 직업은 꿈을 이루기 위한 '수단'. 꿈(존재론적 목표)이 없으면 직업 달성 후 성장이 멈춤 (조로, 부패, 진부).
- 꿈 없는 사회: 대한민국 전체가 꿈을 꾸지 않음. 꿈 없는 사회가 도달할 수 있는 한계에 봉착. 남은 것은 모방과 싸움뿐.
- 장자의 붕새 이야기 재강조: 끊임없는 존재론적 성장(야망/포부)의 중요성.
13. 마무리 조언:
- 힘듦에 대한 인식 전환: 세상이 힘든 게 아니라, 힘들어하는 '나 자신'이 문제. 내가 작아서 버거운 것. 야망/포부가 없기 때문.
- 현재 일의 의미 부여: 직장을 그만두는 것만이 변화가 아님. 지금 하는 일을 '왜 하는지' 스스로에게 설명하고 의미를 부여하며 최선을 다하는 것이 중요. 여기서 생기와 변화가 시작됨.
- '좋아하는 일'은 찾는 게 아니라 '결정'하는 것: 자신에게 맞는 일을 찾는 데 시간 낭비하지 말라. "이것이 내가 좋아하는 일이다"라고 스스로 '결정'하는 순간, 그것이 현실이 됨. 찾는 행위는 영원히 끝나지 않음.

왜 전통적인 벤처 캐피털은 망가졌었나 (Why Traditional Venture Capital Was Broken)
- 과거 한 VC 파트너가 벤처 캐피털을 "회전초밥집"에 비유했던 일화를 소개. 수많은 스타트업이 지나가면 가끔 하나씩 골라 투자한다는 식의 수동적인 접근 방식을 비판적으로 회상 (이런 곳의 초밥은 보통 별로임.)
- VC가 LP(투자자)에게는 좋은 상품이지만, 창업가에게는 평범 이하라고 지적. VC는 돈과 분기별로 만나는 똑똑한 사람(하지만 시간이 지나면 회사 사정을 잘 모르게 됨) 외에는 거의 제공하는 것이 없다고 느낌.

엔젤투자를 하면서 창업자/투자자들을 도왔음.
VC 유치 지원: 벤과 마크는 과거 경험을 바탕으로 많은 스타트업의 VC 투자 유치 (VC 미팅, 딜 협상 등)를 도움.
VC-창업가 분쟁 중재: 창업가와 VC 간의 갈등(투자금 회수 요구, 이사회 충돌 등)이 발생했을 때 중재 요청을 많이 받음. VC들이 "이 창업가 좀 말려달라"고 연락하기도 함.
직접 투자의 필요성 인지: 이러한 중재 역할을 하느니, 직접 투자하면 문제 해결 과정을 단축할 수 있겠다고 생각.
운영 경험 부족 문제: 당시 VC 업계에는 복잡한 회사를 키워본 경험이 있는 사람이 드물어, 창업가와의 진정한 공감대 형성이 부족했음.

a16z 전략: 지원 플랫폼 구축 (The a16z Strategy: Building a Support Platform)
설립 (2009년): $300M 규모의 첫 펀드 조성. 당시 기존 대형 VC들은 매우 강력해 보였음.

차별화 전략:
1. 엔젤 투자 병행: VC 펀드에서 다수의 엔젤 투자를 하는 것은 당시로서는 파격적. 초기에는 보완적 역할로 시작해 점차 직접 리드 투자 목표. (많은 VC 친구들은 어리석은 생각이라고 비판)
2. 플랫폼 접근: 마이클 오비츠(CAA 창립자)에게 영감을 받음. VC 펌이 단순 파트너 집합체가 아니라, 그 이상이 되어야 한다고 생각. 파트너에게 높은 보수를 지급하는 대신, 그 자금으로 플랫폼 구축.
3. 플랫폼의 목표: 창업가에게 밥 아이거나 제이미 다이먼 같은 대기업 CEO 수준의 네트워크와 영향력("필요하면 대통령에게도 전화할 수 있는 능력")을 제공하여, 경험 없는 창업가라도 성공할 수 있도록 지원. (이 역시 비현실적이라는 비판 받음)

- 첫 펀드의 성공: 첫 펀드는 Skype($65M 투자, Silverlake $15M 공동 투자), Instagram, Slack(초기 Tiny Speck), Okta 등에 투자하며 큰 성공

'세계를 지배하는 거물' 구축 목표 (Building a 'World-Dominating Monster')
- 작은 것을 만드나 큰 것을 만드나 노력은 비슷하다고 생각.
- 운영자 마인드: 회사 운영 경험을 바탕으로 전략, 산업 구조, 경쟁 우위, 차별화 등을 고민. 이는 당시 많은 전문 투자자 출신 VC들과 다른 접근 방식.

회전초밥 VC' 문제 재조명 (The Sushi Boat VC Problem)
- 수동적 태도: 많은 VC들이 샌드힐 로드에 앉아 딜이 오기를 기다리는 수동적인 태도를 보임. (회전초밥 비유 재언급)
- 안일함과 기회: 이러한 안일함과 특권의식("complacency," "ennoscriptment")을 보고 경쟁에서 이길 수 있는 기회("soft target")라고 판단. 스타트업의 치열한 노력과 대비됨.
- 창업의 어려움과 도움의 가치: 회사 설립이 매우 어렵기 때문에 어떤 추가적인 도움이라도 창업가에게는 큰 가치가 있을 것이라 생각.

LP를 다르게 대하다
- “버섯처럼 다뤄라" 조언: 한 유명 VC는 LP들을 "버섯처럼 판지 상자에 넣어 침대 밑에 2년간 두라"(정보를 주지 말고 신경 쓰지 말라)고 조언. 이는 벤과 마크에게 충격적이었음 (회사를 공매도하는 헤지펀드보다도 못한 대우).
- LP와의 관계 중시: a16z는 LP 모집 과정에서 LP들이 매우 똑똑하고(데이비드 스웬슨 등), 업계에 대한 이해도가 높으며, 펀드에 깊은 관심을 보인다는 것을 발견. (각 LP가 벤과 마크에 대해 30-35건의 레퍼런스 체크를 함)
- 2인 키맨(Keyman) 조항: LP들이 벤과 마크 각자의 단점이 있지만 함께 있을 때 상쇄된다고 판단하여, 펀드 1에 이례적으로 두 사람 모두가 있어야 펀드가 유지되는 '2인 키맨' 조항을 넣음.

마크와 벤의 협업 관계 (Marc and Ben's Working Relationship)
- 역할 분담: 공동 창업자로서 펌의 전략과 방향에 대해 긴밀히 협력.
- 벤: CEO로서 최종 의사 결정 및 운영 총괄 (Chain of command).
- 마크: CEO의 결정 번복 시도 안 함. 비전 제시, 외부 활동, 방대한 지식("Mark GPT") 등 고유한 역할 수행.
- 에릭 영입 사례: 마크가 미디어 환경 변화에 따른 새로운 인재 필요성을 제기하고 에릭을 지목 -> 벤이 CEO로서 세부 사항 조율 및 영입 실행.

소셜 시대에 맞춰 a16z 미디어 전략 업데이트
- 미디어 환경 변화 인지 (마크): 마틴 구리(Martin Gurri)의 "대중의 반란(The Revolt of the Public)"에 영향 받음. 정보 흐름이 인터넷, 특히 소셜 미디어의 등장으로 하향식(Top-down)에서 P2P/네트워크 방식으로 근본적으로 변화했다고 진단.
- 직접 소통의 중요성: 기업이나 조직은 더 이상 전통적인 미디어를 통해서만 소통하는 것이 아니라, 직접 자신의 이야기를 전달하고 지지자/고객과 관계를 맺어야 함.
- 변화의 시점: 2015년경 소셜 네트워킹과 스마트폰이 대중화되면서 변화가 시작되었고, 최근 5년간 거의 모든 사람이 주요 정보원을 전통 미디어에서 소셜 미디어로 옮김.
- a16z의 적응: 초기에는 전통 채널을 주로 활용했으나, 2017년경부터 직접 소통 방식의 효과가 커짐. 포트폴리오 회사들에게도 이러한 변화에 적응하도록 모범을 보여야 한다고 생각.

분산형 미디어 환경의 역사 (History of the Decentralized Media Environment)
- 현재는 과거의 반복 (마크): 현재의 분산형 미디어 환경은 새로운 것이 아니라, 오히려 매우 오래된 형태라고 주장. 중앙집중형 미디어(40년대~70년대)가 역사적으로 예외적인 시기였음.
- 미국 건국 초기와의 유사성: 1760년대~1790년대 미국 식민지 시대의 미디어 환경이 오늘날 소셜 미디어와 유사하다고 설명 (도시마다 수많은 소규모 신문, 각자의 에코 챔버, 필명 사용, 건국 주역들의 에세이 논쟁 - 벤자민 프랭클린은 자신의 다른 필명끼리 논쟁을 붙이기도 함). 연방주의자 논고(Federalist Papers)도 필명으로 발표됨.
- 양극화와 격렬한 논쟁: 당시에도 익명성, 루머, 격렬한 비방, 정치적 양극화가 만연했음 (1800년 애덤스 vs 제퍼슨 선거).

기업 브랜드의 쇠퇴와 직접 소통 (Decline of Corporate Brands and Going Direct)
- 기업 브랜딩의 기원: 현대적인 기업 브랜딩은 1940년대~1980년대 중앙집중형 미디어 시대의 산물. 정보 전달 채널이 좁았기 때문에, 기업의 모든 것을 하나의 단어와 이미지로 압축하여 광고로 반복 주입해야 했음 (에드워드 버네이스와 PR의 탄생 배경).
- 개인과의 연결: 미디어 환경이 개방되면서 사람들은 추상적인 기업보다 '개인'(진정성, 투명성, 개성)과 더 강하게 연결됨. 팔로워들은 기업보다 사람에게 더 강한 정서적 유대감을 느낌.
- 기업 브랜드의 종말 예측: 마크는 '기업 브랜드'라는 개념 자체가 새로운 미디어 환경에서는 의미를 잃어가고 있으며, 점차 사라질 것이라고 급진적으로 예측.
- 셀럽 CEO의 부활: 벤은 1940년대 이전에는 에디슨, 포드, JP 모건 등 창업가 개인의 이름이 중요했지만, 이후 기업 브랜드가 부상하면서 창업가 개인은 덜 알려졌다가, 최근 다시 '셀럽 CEO'가 부상하는 현상을 지적. 이는 기술 변화와 연관됨.

a16z 인재 '시네마틱 유니버스' 구축 (Building the a16z 'Cinematic Universe' of Talent
- 개인의 부상: CEO뿐 아니라 크리스 딕슨, 캐서린 보일, 마틴 카사도, 알렉스 람펠 등 펌 내 여러 인물들이 스타로 부상. a16z가 인재들을 발굴하고 키우는 데 성공적이었음.
- 펌은 플랫폼: a16z는 회사가 아니라 '펌(firm)'이며, 뛰어난 인재들을 위한 플랫폼 역할. 엄격한 위계질서보다는 공통의 문화와 목표 아래 각자 역량을 발휘하는 팀처럼 운영됨.
- 최고 수준의 인재풀: 마틴 카사도, 크리스 딕슨 등 핵심 인력들의 역량은 메타, 구글 등 최고 기술 기업 임원진보다 뛰어나다고 자평. 각자가 '보스'처럼 행동하며 성과를 냄.

연합 모델(Federated Model) 구축 과정 (Creating a Federated Model)
- 역사적 배경: 과거 VC 업계는 연간 $100M 매출 달성 기업이 15개 미만이었기에, 6~8명의 파트너로 구성된 작은 펌이 최적이었음. 이들은 경제적 이익과 의사결정 권한(Shared control)을 공유.
- ‘소프트웨어는 세상을 집어삼킨다' (마크, 2011): 이 예측은 성공하는 기술 기업 수가 15개가 아니라 150~200개 이상으로 급증할 것을 의미. 따라서 훨씬 더 크고 전문화된 펌이 필요해짐.
- 중앙 집중 관리(Centralized Control) 채택: 작은 규모에 적합한 '공동 관리' 방식 대신, 대규모 조직 운영과 변화에 필요한 '중앙 집중 관리' 방식을 채택 (허브 앨런, 존 아릴라가 조언).
- 전문 팀 구성: 이를 통해 펌을 아메리칸 다이나미즘(AD), 인프라, 앱, 크립토, 바이오 등 각 분야의 깊이 있는 전문성을 갖춘 독립적인 팀들로 재편성하고 운영할 수 있게 됨. 각 분야는 너무 깊어서 소수의 제너럴리스트가 모두 커버할 수 없음.
- 카테고리 창출: 크립토, 아메리칸 다이나미즘 등 새로운 분야에 전담팀을 선도적으로 구축하며 카테고리를 창출하고 시장 변화에 적응하는 능력을 보여줌. 이는 젊은 인재와 새로운 기술을 받아들이는 유연성 덕분.

풀스택(Full-Stack) 기업으로의 진화
- 과거: 도구(Tool) 회사: 2010년 이전까지 대부분의 성공적인 기술 기업은 칩, OS, DB, 라우터 등 범용 기술 '도구'를 만드는 수평적(Horizontal) 회사였음. 특정 산업(Vertical) 전문 기술 회사는 규모가 작았음 (예: B&B 예약 소프트웨어 회사).
- 현재: 풀스택(Full-Stack) 회사: 인터넷/브로드밴드 발달 이후, 기술 기업들이 특정 산업에 진출하여 예약부터 운영, 고객 서비스까지 **전체 경험(End-to-end experience)**을 제공하며 산업 자체를 장악하는 '풀스택' 모델이 부상.
- 사례: 우버/리프트(교통), 에어비앤비(숙박), 안두릴(방산), 테슬라(자동차), 넷플릭스(엔터테인먼트), 스페이스X(우주) 등.

풀스택 기업의 특징:
- 잠재적 규모는 훨씬 크지만, 운영이 훨씬 복잡함.
- 규제 산업에 속하는 경우가 많음.
- 기존 산업 강자들과 직접 경쟁해야 함.
지난 15년간의 핵심 테마: 이러한 '도구 회사'에서 '풀스택 회사'로의 진화가 실리콘밸리의 중요한 변화였다고 평가.

a16z '기계' 비판에 대한 반론
- 비판 인정: a16z가 '제품'이나 '기계' 같다는 비판이 있음을 인정.
- 개인적 관계의 중요성: 궁극적으로 창업가는 이사회 멤버이자 위기 시 의지할 수 있는 개인(GP)과의 관계를 중시함. 단순히 '기계'만 제공하는 것은 작동하지 않음.
- ‘And' 전략: a16z의 강점은 강력한 개인 GP 관계 + 플랫폼/기계/팀 전체의 지원이라고 강조. 특정 문제 발생 시, 담당 GP가 아니더라도 펌 내 최고의 전문가(벤 자신 포함)가 즉시 도움을 줄 수 있는 시스템이 차별점.

바벨 이론: 중간 규모 VC의 종말
- 유통업계 비유: 중간 가격/중간 구색의 백화점(시어스 등)이 몰락하고, 양극단의 대규모 플랫폼(아마존, 월마트)과 고가/전문 부티크(구찌, 애플)가 성장한 '바벨(Barbell)' 현상 설명.
VC 업계 적용: 이 패턴이 광고, 법률, 엔터테인먼트, 금융 등 여러 산업에서 나타났으며, VC 업계에도 적용될 것이라 예측.
- 중간 규모 VC = 백화점: 전통적인 6~8명 파트너, $300-500M 펀드 규모의 VC. ('회전초밥' 전략, 웹사이트도 없는 폐쇄성)
- 대규모 플랫폼 = 월마트/아마존: a16z처럼 규모의 경제를 추구하며 광범위한 지원 제공.
- 시드/엔젤 투자자 = 부티크: 초기 단계 전문 투자.
중간의 소멸 예측 및 현실화: 중간 규모 VC는 규모의 이점도, 초기 전문성도 없기 때문에 가치 제안이 약해질 것이라 예측. 지난 15년간 이 예측이 실현되어 많은 중간 규모 펌들이 사라졌다고 평가 (실패 또는 성공 후 자진 해산).
LP들의 변화: LP들도 자금을 대규모 플랫폼 또는 초기 전문 펀드에 집중하는 추세.

왜 벤처 캐피털은 계속 과잉 투자되는가 (Why Venture Capital Should Stay Overfunded)
- 앤디 래클리프의 통찰: VC는 역사적으로 항상 필요 자금보다 과잉 투자(Overfunded) 상태 (예: 4배).
- 원인: 연기금 등 대규모 기관 투자자(LP)들은 장기적으로 높은 수익률을 달성해야 함. VC는 위험하지만 성공 시 최고의 수익률을 제공하는 매력적인 자산군.
- 상위 펀드 쏠림과 차선책: LP들은 데이비드 스웬슨의 조언처럼 상위 VC에만 투자하려 하지만, 접근성이 제한되면 차선책 펀드에도 투자하게 됨 (자신이 투자하는 펀드가 상위 10%라고 믿게 됨). 이로 인해 전체적으로 자금이 과잉 공급됨.
- 경쟁 심화와 사회적 편익: 과잉 자금은 VC 간 경쟁을 심화시키지만, 더 많은 창업가에게 기회를 제공하여 사회 전체적으로는 긍정적인 효과(더 많은 시도, 예상 못한 성공)를 낳는다고 평가. (돈 낭비 측면에서도, 가진 자의 돈을 세상을 바꾸려는 사람에게 주는 것은 좋은 일)

최상위 VC의 지속성 (Top Tier Persistence)
VC만의 특징: 주식, 채권 등 다른 자산군과 달리, VC에서는 상위 운용사(펌)가 수십 년간 지속적으로 최상위권을 유지하는 경향이 있음.
이유: 최고의 창업가들이 최고의 VC와만 일하기를 원하기 때문. 마치 NFL 드래프트에서 매년 1순위 지명권을 갖는 것과 같음. 따라서 자금이 과잉 공급되어도 상위 펌은 계속 성공 가능.

a16z가 최상위권 가능성을 인지한 시점 (When a16z Knew It Could Be Top Tier)
- 초기 성공: 펀드 1 시절부터, 기존의 최고 VC들(클라이너 퍼킨스, 벤치마크 등)과의 경쟁에서 양질의 A 라운드 투자를 유치할 수 있다는 것을 깨달음. (펀드 3 시점에는 확고해짐)
- 예상보다 빠른 성장: 당초 10년 정도 걸릴 것으로 예상했던 최상위권 진입이 훨씬 빠르게 이루어짐.
성공 요인:
고객 관점: 창업가로서 VC를 경험하며 문제점과 기회를 깊이 이해.
구조적 관점: 산업 구조가 영원하지 않으며 변화할 것이라는 통찰. 기존 강자들이 변화에 둔감할 때, 구조적 접근을 통해 기회를 포착.

잠재적 파괴 요인들에 대한 성찰
- 과거와 현재의 위협: 과거 엔젤리스트(마켓플레이스 모델)의 부상 시 느꼈던 위협("우리가 가장 진화한 공룡이고, 나발(엔젤리스트 창업자)이 새인가?") 언급. (공룡도 새였다는 사실에 유머러스한 실망감 표현)
- 지속적인 경계: 크라우드펀딩, 크립토/ICO(만약 합법화되었다면), 그리고 현재는 AI가 VC를 파괴할 수 있다는 가능성을 항상 경계. (AI가 투자 결정을 내릴 수 있을까?)

벤처 캐피털은 과학이 아닌 예술이다
- 관계의 중요성: AI가 투자 '선정(Picking)'은 더 잘할 수 있을지 몰라도, 누가 선정할 '기회(Who gets to pick)'를 얻는지는 다른 문제. VC 활동의 90%는 세상과의 '관계' 구축이라고 강조.
- 역사적 유비: VC를 타일러 코웬이 말한 '프로젝트 선정자(Project Selectors)'에 비유.
고래잡이 선장에게 투자하던 시절 (캐리(Carried Interest)의 어원)
크리스토퍼 콜럼버스에게 투자한 이사벨라 여왕
음반사 A&R, 출판 편집자, 영화 제작자 등
- 예술로서의 VC: 불확실성이 높고 성공 경로가 불분명한 고위험/고수익 프로젝트를 선정하고, 창업가와 협력하여 실행을 돕는 과정은 '예술(Art)'에 가까움.
증거: 지난 70년간 최고의 VC들도 당대 최고의 회사 대부분을 놓쳤음 (성공률 2/10 정도). 과학이라면 성공률이 훨씬 높아야 함.
- 무형의 요소: 성공에는 취향, 인간관계, 심리 분석(압박 속 창업가의 반응 예측 및 관리), 운 등 측정하기 어려운 요소들이 크게 작용.
- 영속성 가능성: 이러한 예술적 측면은 AI 시대에도 인간 고유의 영역으로 남아있을 가능성이 있음. (아직 근본적으로 파괴되지 않음 - Not yet!)

https://youtu.be/qpBDB2NjaWY