The speaker believes that there's investment potential at both ends of the technology stack - at the silicon level (to prevent any single company from monopolizing the market) and at the top where unique data sets can drive learning. Middle-level opportunities may be more volatile, potentially worth billions one day and nothing the next.

Chamath Palihapitiya gave an interesting example involving the travel industry, specifically the relationship between travel aggregators (like Expedia) and data providers (like Sabre Corporation, denoted as SABR in the stock market). This example provides valuable lessons about building a moat as a startup founder.

Sabre Corporation is a travel technology company known for its Global Distribution System (GDS), which is used by travel agencies and companies to search for and book airline flights, hotels, and other travel-related services. Sabre's GDS holds extensive data from airlines, hotels, and other travel providers, which it normalizes and makes accessible to travel aggregators like Expedia.

Despite their smaller market capitalization, Sabre and similar data providers play an essential role in the travel industry. Without them, the larger travel aggregators wouldn't have access to the comprehensive and real-time data needed to operate effectively.

Chamath suggests that in the age of AI and machine learning, where a conversational interface could allow users to book travel arrangements within a chat or social media platform, the role of travel aggregators like Expedia could diminish. In this scenario, the real value lies in the data that companies like Sabre provide, as they are the linchpin that enables these AI-driven experiences.

Here are a few lessons for startup founders:

Data is King: Data, especially when unique and comprehensive, can be a significant moat. As Chamath noted, Sabre's value lies in its vast repository of data, which it can leverage even if the methods of delivering services to consumers change significantly.

Platform Neutrality: Sabre services a wide array of customers in the travel industry. By maintaining neutrality and providing essential services to all players, Sabre has ensured its continued relevance and demand.

Understand Where Value is Created: Knowing where value is created and preserved in your industry is crucial. Travel aggregators might have a higher market cap, but companies like Sabre have a moat because they control the data, an indispensable asset in the digital age.

Predict Industry Evolution: The travel industry, like many others, is being transformed by AI and machine learning. Understanding how these technologies can reshape your industry will allow you to position your startup correctly.

Pivot or Diversify if Necessary: If you find your company in a position similar to that of the travel aggregators, consider how you might pivot or diversify your offerings to retain value as the industry evolves. For instance, could you form partnerships or develop your own unique data sources?

Remember that even as you build your startup's moat, you should remain aware of the evolving technology landscape to ensure your moat remains relevant.

https://youtu.be/5cQXjboJwg0

발표자는 기술 스택의 양쪽 끝, 즉 실리콘 수준(특정 기업이 시장을 독점하는 것을 방지하기 위한)과 고유한 데이터 세트가 학습을 주도할 수 있는 최상위 수준 모두에 투자 잠재력이 있다고 믿습니다. 중간 수준의 기회는 변동성이 더 커서 하루는 수십억 달러의 가치가 있다가 다음 날에는 아무것도 아닐 수도 있습니다.

차마스 팔리하피티야는 여행 산업, 특히 여행 애그리게이터(예: 익스피디아)와 데이터 제공업체(예: 세이버 코퍼레이션, 주식 시장에서는 SABR로 표시됨)의 관계에 관한 흥미로운 예를 들었습니다. 이 사례는 스타트업 창업자로서 해자 구축에 대한 귀중한 교훈을 제공합니다.

세이버 코퍼레이션은 여행사 및 기업이 항공권, 호텔 및 기타 여행 관련 서비스를 검색하고 예약하는 데 사용하는 글로벌 유통 시스템(GDS)으로 유명한 여행 기술 회사입니다. Sabre의 GDS는 항공사, 호텔 및 기타 여행 제공업체의 방대한 데이터를 보유하고 있으며, 이를 정규화하여 Expedia와 같은 여행 애그리게이터에서 액세스할 수 있도록 합니다.

시가총액은 작지만 Sabre와 유사한 데이터 제공업체는 여행 업계에서 필수적인 역할을 담당하고 있습니다. 이들이 없다면 대형 여행 애그리게이터들은 효과적인 운영에 필요한 종합적인 실시간 데이터에 액세스할 수 없습니다.

차마스는 대화형 인터페이스를 통해 사용자가 채팅이나 소셜 미디어 플랫폼 내에서 여행 일정을 예약할 수 있는 AI 및 머신러닝 시대가 오면 익스피디아와 같은 여행 애그리게이터들의 역할이 줄어들 수 있다고 말합니다. 이 시나리오에서 진정한 가치는 세이버와 같은 기업이 제공하는 데이터에 있으며, 이러한 데이터는 이러한 AI 기반 경험을 가능하게 하는 핵심 요소이기 때문입니다.


다음은 스타트업 창업자를 위한 몇 가지 교훈입니다:

데이터는 왕이다: 데이터, 특히 고유하고 포괄적인 데이터는 중요한 해자가 될 수 있습니다. 차마스가 언급했듯이 세이버의 가치는 방대한 데이터 저장소에 있으며, 소비자에게 서비스를 제공하는 방식이 크게 변화하더라도 이를 활용할 수 있습니다.

플랫폼 중립성: 세이버는 여행업계의 다양한 고객에게 서비스를 제공합니다. 중립성을 유지하고 모든 플레이어에게 필수적인 서비스를 제공함으로써 세이버는 지속적인 관련성과 수요를 확보할 수 있었습니다.

가치가 창출되는 곳을 이해합니다: 업계에서 가치가 창출되고 보존되는 위치를 파악하는 것은 매우 중요합니다. 여행 애그리게이터들의 시가총액은 더 높을 수 있지만, 세이버와 같은 기업은 디지털 시대에 없어서는 안 될 자산인 데이터를 통제하기 때문에 해자를 가지고 있습니다.

업계의 진화를 예측합니다: 다른 많은 산업과 마찬가지로 여행 산업도 AI와 머신러닝으로 변화하고 있습니다. 이러한 기술이 업계를 어떻게 재편할 수 있는지 이해하면 스타트업의 포지셔닝을 올바르게 설정할 수 있습니다.

필요한 경우 피벗 또는 다각화: 귀사가 여행 애그리게이터와 비슷한 위치에 있다면, 업계가 진화함에 따라 가치를 유지하기 위해 제품을 피벗하거나 다각화할 수 있는 방법을 고려하세요. 예를 들어, 파트너십을 맺거나 자체 상품을 개발할 수 있을까요?

얼마전에 파트타임 CTO로 일하고 있는 스타트업 회사에서 주니어 개발자들과 대화 중.

CTO: 우리가 개발하고 있는 서비스의 소스 코드는 기술 자산인가요? 아니면 사업 자산인가요?

개발자: 기술 자산이 아닐까요? 개발의 결과물이니까요.

CTO: 만약 사업 부서가 개발한 서비스가 사업적으로 실패한다면 소스 코드는 어떻게 될까요? 재활용 가능할까요?

개발자: 음... 거의 재활용되지 않을 것 같습니다.

CTO: 그러면 시간이 지나면 아무도 관심을 가지지 않아서 소스 코드가 사라지겠네요?

개발자: 아마 그렇게 될 것 같습니다.

CTO: 기술 자산인데 사업 부서가 사업을 중단하면 사라진다? 뭔가 이상하지 않나요?

개발자: 음...

CTO: 사업 부서가 어플리케이션 소스 코드의 운명을 결정한다면 그건 100% 기술 자산으로 보기 힘듭니다. 오히려 사업 자산의 성격이 강하다고 생각합니다.

개발자: 그렇다면 기술 자산은 무엇인가요?

CTO: 기술 부채라는 용어를 들어봤나요?

개발자: 네.

CTO: 기술 자산과 기술 부채는 종이 한 장 차이입니다.

개발자: 반대 의미 아닌가요?

CTO: 어떤 소스 코드가 기술 자산이 되거나 기술 부채가 되는 기준은 무엇일까요?

개발자: 깔끔하게 작성되어 있다면 자산이 되고, 스파게티 코드처럼 재사용하기 힘들게 복잡한 소스는 부채가 되는 것이 아닐까요?

CTO: 그 말도 맞아요. 하지만 저는 기술 자산과 기술 부채를 나누는 기준은 시장 내의 경쟁 관계에 있다고 생각합니다.

개발자: 무슨 뜻인가요?

CTO: 경쟁자보다 더 저렴하고 빠르게 제품을 개발하거나 품질이 우수해지는데 기여한다면 해당 소스 코드는 기술 자산이 됩니다. 반대로 경쟁자보다 비용이 더 많이 들거나 제품 생산 속도가 느리며 안정성도 떨어진다면 기술 부채가 됩니다.

개발자: 아...

CTO: 그래서 동일한 소스 코드라도 처음에는 기술 자산이었지만 시장 환경의 변화나 기술의 발전으로 인해 기술 부채가 될 수도 있습니다. 특히 제품이 복잡해지면 처음에는 생각하지 못했던 단순한 구조로 개발된 소스 코드가 나중에 복잡한 구조에 적응하지 못할 때도 기술 부채로 간주됩니다. 하지만 그 본질은 경쟁 관계의 비교 우위에서 기술 자산과 부채가 결정된다고 봅니다.

개발자: 어렵네요.

CTO: 다시 기술 자산은 어떤 것인지 질문으로 돌아가봅시다. 기술 자산은 경쟁자보다 더 저렴하고 빠르게 높은 품질의 제품을 생산할 수 있게 도와주는 것들로 정의했습니다. 우리는 이미 이런 노력을 하고 있어요. 예를 들어 다양한 개발 문서 작업, 개발 프로세스 정립, 코드 리뷰, 공통 모듈의 라이브러리화 작업, 프로젝트 완료 후 코드 최적화 작업 등을 통해 기술 자산을 확보하고 있습니다.

개발자: CTO님이 항상 강조하시는 내용이네요. 우리가 별로 좋아하지 않는 작업들이지만요. ㅎㅎ

CTO: ㅎㅎ 맞아요. 그렇지만 중요한 작업들이에요.

개발자: 몇 개월 전부터 CTO님이 지시하신 우리 회사의 리액트 UI 컴포넌트들의 표준화 모듈 작업도 이와 관련된 일이 맞나요?

CTO: 네, 그게 바로 그 일입니다. 그 작업은 디자이너, 퍼블리셔, 프론트 엔드 개발자가 모두 효율적으로 사용할 수 있는 UI 모듈을 표준화하여 비용과 시간을 절약할 수 있게 도와줍니다. NPM을 통한 표준 모듈화 작업은 우리의 기술 자산을 확보하는 중요한 예시입니다.

개발자: 아, 그렇군요. 그래서 CTO님이 당장 사용되지 않을 요소까지 까다롭게 요구하셨던 거였군요. 언제 사용될지 모르는 것을 왜 그렇게 강조하시는지 궁금했어요.

CTO: 어플리케이션에서 사용되는 요소들은 필요할 때만 개발하고 사용하면 되지만 표준 모듈이나 라이브러리 개발은 다른 방식으로 접근해야 합니다.

개발자: 의도를 좀 더 분명하게 이해했습니다.

CTO: 결론적으로 우리 개발 조직은 기술 부채를 줄이고 기술 자산을 늘리는 것을 임무로 합니다. 기술적으로 선도하는 회사를 만드는 것은 큰 기술 개발 전략을 수립하여 달성하는 방법도 있고 각자 맡은 업무 내에서 소소하지만 의미 있는 노력들을 통해 기술 자산을 확보하는 것도 또한 가능합니다.

개발자: 우리 연구개발 조직이 하는 일을 정확히 이해했습니다.

https://www.facebook.com/1054470436/posts/pfbid02D1VbTLPY3qHkaUgeA3MVrAQUMf2zxPLFjGQbEMAAFvfPByTuBoH1oHH2eWN6e5HJl/?mibextid=jf9HGS

Sources about languages in the internet

English is the most common language online, used by 60.4% of the top 10 million websites3. Other popular languages include Russian (8.5%), Spanish (4.0%), Turkish (3.7%), Persian (3.0%), French (2.6%), German (2.4%), and Japanese (2.1%) 3. As of January 2023, the share of websites using these languages is as follows: English (58.8%), Russian (5.3%), Spanish (4.3%), and French (2.9%) 4.

Based on the number of internet users, the top 10 languages and their market share on the internet are as follows1.

:English: 25.9%
Chinese: 19.4%
Spanish: 8.0%
Arabic: 5.2%
Portuguese: 4.1%
Indonesian/Malaysian: 3.7%
French: 3.5%
Japanese: 3.0%
Russian: 2.9%
German: 2.3%

These percentages represent the share of worldwide internet users who speak each language.On the other hand, based on the share of websites using these languages, the top 10 languages and their market share on the internet are as follows2.

:English: 58.8%
Russian: 5.3%
Spanish: 4.3%
French: 2.9%
German: 2.4%
Japanese: 2.1%
Portuguese: 2.1%
Italian: 1.9%
Persian: 1.8%
Chinese: 1.4%

Korean is an important language on the internet, with 39.4 million Korean-speaking internet users, representing 2% of the world’s total1. In 2010, Korean was ranked tenth among the languages used on the internet1.

1. **Market Size and Potential Growth for 10 years**:
The current global travel market is estimated at around $2.3 trillion annually in 2023, with significant components being airline revenue ($800B+) and global hotel demand ($1.5T). Over the next decade, this market is expected to grow significantly due to factors such as increasing global middle class, technological advancements, changing consumer preferences for experiences over material possessions, and the expected recovery and growth post the COVID-19 pandemic**[1](https://chat.openai.com/?model=gpt-4#user-content-fn-1%5E)**.

2. **Major Players and Their Dynamics**:
The major players in travel distribution are split into several categories: Service Providers, Discovery engines, Pipes, and Metasearch companies**[1](https://chat.openai.com/?model=gpt-4#user-content-fn-1%5E)**. The dynamics among these players often involve competitive and cooperative interactions, with changing power dynamics influenced by factors like technological innovation, consumer behavior, regulatory changes, and global events**[1](https://chat.openai.com/?model=gpt-4#user-content-fn-1%5E)**.

3. **Current User Experience**:
Today's travel booking experience can often be fragmented and confusing**[1](https://chat.openai.com/?model=gpt-4#user-content-fn-1%5E)**. This is mainly due to outdated technology, the multiplicity of service providers, and the inability of current systems to effectively bundle and sell ancillaries and upgrades**[1](https://chat.openai.com/?model=gpt-4#user-content-fn-1%5E)**.

4. **Addressing the Issue - Scenarios, Winners, and Losers**:
- *Scenario 1: GDS-led change* – If GDS players like Sabre, Amadeus, and Travelport manage to modernize their systems and partner effectively with AI-based systems, they could continue to dominate.

[1](https://chat.openai.com/?model=gpt-4#user-content-fn-1%5E)

- *Scenario 2: OTA-led change* – If OTAs manage to adapt, focusing on customer service and unique inventory, they could maintain their relevance.

[1](https://chat.openai.com/?model=gpt-4#user-content-fn-1%5E)

- *Scenario 3: AI/LLM-led disruption* – If AI systems become advanced enough to make bookings directly on any platform, this would disrupt the entire industry.

[1](https://chat.openai.com/?model=gpt-4#user-content-fn-1%5E)

5. **Opportunities for Startups**:

Startups can leverage AI to improve personalization, automate customer service, offer dynamic pricing, and disrupt current models**[1](https://chat.openai.com/?model=gpt-4#user-content-fn-1%5E)**. A startup could develop an AI-powered concierge that streamlines the booking process, handles customer service, and personalizes travel recommendations**[2](https://chat.openai.com/?model=gpt-4#user-content-fn-2%5E)**.

6. **Investment Opportunities**:

Investors should consider investing in startups leveraging AI to disrupt the travel industry, particularly those focusing on improving customer experience, personalization, and service integration**[1](https://chat.openai.com/?model=gpt-4#user-content-fn-1%5E)**.

Well written blog about how ai will impact on travel industry.

https://www.platformaeronaut.com/p/impact-of-aillms-on-travel-distribution

https://youtu.be/5cQXjboJwg0?t=4511

Brad Gerstner discusses the recent $105 million seed round raised by Mishro AI, a startup that has not yet written any code. He explains that rounds like this are necessary because these startups need to buy expensive hardware like h100s and a100s for training. However, Gerstner warns against making “teaser bets,” saying that this is not the way to make money in the industry. He compares the current AI funding frenzy to the search engine hype in the late 90s, where many companies went to zero despite the massive investment. Gerstner cautions against making too many “stupid bets” and stresses the importance of proper sizing and accountability within partnerships.

Brad Gerstner discusses how AI startups are overheating and how he sees history repeating itself, similar to the social networking market. He mentions a huge anti-portfolio for AI, saying no to over 60 companies, while many competitors are doing these deals, possibly just teaser bets. He warns that putting a bunch of small bets in order to buy a network, relationships or logos won’t work any better this time than it worked around social networking. He is concerned about LPs of venture funds, losing money, asking how the GPS are letting these things happen.

Brad Gerstner, the CEO of Altimeter Capital Management, shares his thoughts on overfunding AI startups. He advises that investing a large amount of money, such as $100 million, to buy compute for startups is not buying innovative IP but subsidizing capex and leading to a low-yield return. Gerstner explains that it is essential to invest in startups that are developing groundbreaking IP as it offers actual ownership and differentiation of the company. He emphasizes that when 80 cents/dollar goes towards sales and marketing, the returns are less. Gerstner adds that one should understand that putting $100 million into a startup is similar to leasing a function and that startups should look towards banking avenues such as Comerica Bank to fund their needs.

Brad Gerstner and Chamath Palihapitiya discuss the frenzy of funding in the AI startup industry and how it’s creating financial illiteracy. While Gerstner believes a lot of good businesses are being funded, Palihapitiya states that pouring billions of dollars into something can lead to both product and distribution challenges.

the challenges of investing in AI startups and the importance of understanding how quickly model development and training is accelerating and how cost curves are moving. With cost reductions in machine learning happening much faster than Moore’s Law, the business model of AI startups should have some advantage in being the first to market, generating new data, and building a persisting advantage. However, it’s difficult to invest in technology as it’s unclear when the market advantage will lie compared to when technology tips, and the minimizing cost of inputs impacts the coordination cost as well. Moreover, he stated that it’s easier to innovate and disrupt at the application and tools layers versus competing down the stack, where it takes more significant capital and might lead to zero returns.

브래드 거스트너가 아직 코드를 작성하지 않은 스타트업인 미슈로 AI가 최근 1억 5,500만 달러의 시드 라운드를 유치한 것에 대해 이야기합니다. 그는 이러한 스타트업이 훈련을 위해 h100 및 a100과 같은 고가의 하드웨어를 구입해야 하기 때문에 이와 같은 라운드가 필요하다고 설명합니다. 하지만 게르스트너는 “티저 베팅“을 하는 것은 업계에서 돈을 버는 방법이 아니라며 경고합니다. 그는 현재의 AI 펀딩 열풍을 90년대 후반의 검색 엔진 과대광고와 비교하며, 많은 기업이 막대한 투자에도 불구하고 적자를 기록했다고 말합니다. 거스트너는 너무 많은 ‘어리석은 베팅’을 하지 않도록 주의하고 파트너십 내에서 적절한 규모와 책임의 중요성을 강조합니다.

브래드 거스트너는 AI 스타트업이 어떻게 과열되고 있는지, 그리고 소셜 네트워킹 시장과 유사하게 역사가 반복되는 것을 어떻게 바라보는지에 대해 이야기합니다. 그는 AI에 대한 거대한 반 포트폴리오를 언급하며 60개 이상의 회사에 대해 거절 의사를 밝혔지만, 많은 경쟁업체가 이러한 거래를 하고 있으며 이는 아마도 티저 베팅에 불과할 것이라고 말합니다. 그는 네트워크, 관계 또는 로고를 구매하기 위해 작은 베팅을 많이 하는 것은 소셜 네트워킹에서 효과가 있었던 것처럼 이번에도 효과가 없을 것이라고 경고합니다. 그는 벤처 펀드의 LP가 돈을 잃는 것에 대해 우려하며 GP가 어떻게 이런 일이 일어나도록 내버려두고 있는지 묻습니다.

Altimeter Capital Management의 CEO인 브래드 거스트너는 AI 스타트업에 대한 과도한 투자에 대한 자신의 생각을 공유합니다. 그는 스타트업의 컴퓨팅 구매에 1억 달러와 같은 거액을 투자하는 것은 혁신적인 IP를 구매하는 것이 아니라 설비 투자에 보조금을 지급하는 것으로 수익률이 낮을 수 있다고 조언합니다. 게르스트너는 획기적인 IP를 개발하는 스타트업에 투자해야 실질적인 소유권을 확보하고 차별화할 수 있다고 설명합니다. 그는 달러당 80센트가 영업과 마케팅에 사용되면 수익률이 낮아진다고 강조합니다. 거스트너는 스타트업에 1억 달러를 투자하는 것은 기능을 임대하는 것과 비슷하다는 점을 이해해야 하며, 스타트업은 필요한 자금을 조달하기 위해 Comerica Bank와 같은 금융 기관을 찾아야 한다고 덧붙입니다.

브래드 거스트너와 차마스 팔리하피티야가 AI 스타트업 업계의 자금 조달 열풍과 이로 인해 금융 문맹이 어떻게 생겨나고 있는지에 대해 이야기합니다. 게르스트너는 좋은 비즈니스에 많은 자금이 지원되고 있다고 생각하지만, 팔리하피티야는 수십억 달러를 쏟아붓는 것은 제품 및 유통 문제를 야기할 수 있다고 말합니다.

AI 스타트업에 대한 투자의 어려움과 모델 개발 및 학습이 얼마나 빠르게 가속화되고 있는지, 비용 곡선이 어떻게 움직이는지 이해하는 것이 중요하다는 점을 강조합니다. 머신러닝의 비용 절감 속도가 무어의 법칙보다 훨씬 빠르기 때문에 AI 스타트업의 비즈니스 모델은 시장에 가장 먼저 출시하고 새로운 데이터를 생성하며 지속적인 이점을 구축하는 데 유리해야 합니다. 하지만 기술 우위 시점이 언제가 될지 불투명하고, 투입 비용의 최소화가 조정 비용에도 영향을 미치기 때문에 기술 투자에 어려움을 겪고 있습니다. 또한, 스택 아래에서 경쟁하는 것보다 애플리케이션과 도구 계층에서 혁신하고 파괴하는 것이 더 쉬우며, 이는 더 많은 자본이 필요하고 수익이 0이 될 수도 있다고 말했습니다.

https://twitter.com/chamath/status/1670686049863979009

What is the biggest business secret hiding in plain sight right now?

Well, we’ve been saying for a while on
@theallinpod
that we should prepare for interest rates “higher than we like and for longer than we want”.

The most under reported issue in business is how Corporate America is about to hit a massive debt wall because of it.

A “debt wall” is a term that describes how much debt is due at various times. If a lot of debt comes due at the same time, it puts a lot of pressure on a company.

It turns out that companies issued a ton of short term debt during the pandemic at close to 0% interest rates. As you can see below, hundreds of billions of dollars will come due starting Jan-2024 and will need to be refinanced at MUCH higher rates.

Prepare for a bunch of companies who will not be able to refinance their debt and will thus see their equity value incinerated. This will hit the private equity industry very acutely, whose core playbook involves wrapping their companies in gobs of high yield debt.

That said, this will also ultimately create opportunities for those with capital on the sidelines to act as a buyer and recap the best of these companies.

Expect a bunch of articles about potential corporate bankruptcies starting this fall…lots of money to be made if you’re paying attention.

Cohere 제품 Chat 제품을 제외하고는 Access 가능하네요?!

https://dashboard.cohere.ai/

Han Kim’s posting

창업자들 에게:
회사가 기대만큼 안되면 오히려 솔직하게 인정하고 너무 상심하지 말고 모든사람들 (투자가들 포함) 기대감을 많이 낮추고 화이팅 하는것이 좋다.
기대만큼 잘되는 회사들은 모든 투자가들 포트폴리오 10% 도 안된다.
그러니 너무 미안해 하지 않아도 된다.

버핏의 주주서신을 (순서대로) 읽고 있노라면 정말 다양한 사례 속에서도 메세지가 아주 뚜렷한데, 그 외에도 읽다가 탁월한 해학과 자기비하적 개그가 넘치는 부분들이 빵 터지는 경우가 많아서 한 장 번역합니다.

1989년 주주서신 중, 1천억 달러 이상의 보유 주식 리스트 내용 중.

보유 기업의 목록은 작년과 동일하며 주식 수가 변경된 경우는 단 한 건뿐입니다: 1988년 말 14,172,500주였던 코카콜라 보유 주식이 1989년 23,350,000주로 증가했습니다.

이 코카콜라 투자는 여러분의 회장이 얼마나 뛰어난 속도로 투자 기회에 대응하는지를 보여주는 또 다른 예입니다. 투자 기회가 아무리 모호하거나 잘 위장되어 있더라도 말이죠. 저는 아마도 1935년이나 1936년에 처음으로 코카콜라를 마신 것 같습니다. [역자 - 버핏 회장은 1930년 생임] 확실한 것은 1936년 부터 가족 식료품점인 버핏 앤 선(Buffett & Son)에서 콜라를 6개에 25센트에 사서, 동네에서 개당 5센트에 팔기 시작한 것이죠. 고수익 소매업을 향한 이 모험에서 저는 제품의 놀라운 소비자 매력과 상업적 가능성을 제대로 관찰했습니다.

이후 52년 동안 콜라가 전 세계를 뒤덮는 동안 저는 이러한 특성을 계속 관찰하기만 했습니다. 하지만 이 기간 동안 저는 코카콜라를 단 한 주도 사지 않았고, 대신 전차 회사, 풍차 제조업체, 무연탄 생산업체, 섬유 사업, 수집용 우표 발행업체 등에 제 순자산의 대부분을 배분했습니다. (이게 지어낸 이야기라고 생각하신다면 회사 이름을 알려드릴 수도...) 1988년 여름에서야 비로소 제가 목격하고 있는 것과 제 생각이 맞닿기 시작한 것입니다. ​

[중략... ]

사실 제가 제정신이었다면 1936년에 할아버지를 설득해 식료품점을 팔고 그 수익금을 모두 코카콜라 주식에 투자하자고 했어야 합니다. 어쨌건 뒤늦게나마 교훈을 잊지 않겠습니다. 다음 번에는 눈부시게 매력적인 아이디어에 대한 반응 시간을 50년 미만으로 단축할 수 있을 것입니다.

교훈 : 너무 신중해도 안된다. 50년 안에 사자.

https://www.facebook.com/100051225699469/posts/pfbid029DessN7DF1AwwvMVWFjJagJZDDm6EDesNHqJfNqiGjRjC78vpP47qZC5APoUNGHel/?mibextid=jf9HGS

Dan’s posting

뇌에 대한 책을 읽으면 읽을수록, 뇌는 나의 경험, 오감, 기대, 좌절, 사랑, 성취라는 현상을 뉴런이라는 실타래로 엮어 만든 한폭의 그림 같은 회로도 작품이라는 생각을 하게 된다.

류이치 사카모토의 Rain(https://youtu.be/PY5LQQlvWLE) 은 창밖으로 갑작스럽게 떨어지는 빗방울과 바람, 불안감, 무엇인가 급작스럽게 바뀔것 같은 고조감, 불확실함, 그리고 애절함을 자아내는 느낌정말 잘 담아냈다. 그래서였는지 내 중고등학교의 불안정한 감정의 순간들과 늘 함께했었던 노래였는데, 결과적으로 노래와 기억은 하나로 엮여 과거의 그 기억들을 불러오는 매개체가 되었다.

기본적으로 기억이란 어딘가의 RDB에 저장되어 있지 않기도 하고, (기억력이 좋지 않은 편이라,) 이처럼 어둠속에 파묻힌 몇십년 전 기억에 빛을 비춰주는 매개체가 없으면 영영 잊어버릴 수 있다. (마치 자물쇠로 잠긴 서랍을 을 열쇠 없이 열 수 없듯)

혼잡한 내 뇌속에서, 삶의 순간들을 추억할 수 있도록 아름다운 매개체를 만들어준 사카모토를 기억하며

2023.04.03.

https://www.yes24.com/Product/Goods/4358738

팔란티어에서 프로덕트를 리드했던 Adam Judelson이 팔란티어에서 배운 내용들.
평범한 내용이 아닐 뿐더러 상당히 자세하게 나와있어서 흥미롭게 읽었음.

1. 엔지니어링 포워드 배포 (현장에 직접 투입)
2. 현존하는 최고의 인재 채용
3. 영업 사원을 고용하지 말고 대신 엔지니어가 영업을 하도록 하기
4. 라이브 제품으로 실험하기
5. 시간이 지남에 따라 가치를 확대하는 기능 구축

특히 1번에서 언급된 내용 - 단순히 고객을 이해하려고 생각하는걸 넘어, 실제로 현장에 나가보고 고객과 똑같은 일을 해보면서 고객을 이해하려는 시도를 했다는게 매우 인상깊었다.

https://www.lennysnewsletter.com/p/the-unconventional-palantir-principles

성공 사다리의 꼭대기에 오르는 기버와 밑바닥으로 추락하는 기버의 차이점은 호구냐, 아니냐에 있었다. 기버는 남에게 베풀되 호구로 이용 당하지 않으면 최고의 성공을 거뒀지만 남에게 얕보여 호구로 전락하면 밑바닥으로 추락했다.

결국 중요한 것은 선하게 살되 호구가 되지 않는 것이다. 미국 펜실베니아대 와튼스쿨 조직심리학 교수인 애덤 그랜트의 ‘기브앤테이크(GIVE and TAKE)-주는 사람이 성공한다’를 토대로 베풀며 착하게 살되 호구가 되지 않는 방법을 정리했다.

1. 누가 테이커인지 파악한다=기버를 호구로 만드는 사람은 테이커다. 매처는 공정함을 중시하기에 받으면 그만큼 돌려주려 한다. 따라서 호구가 되지 않으려면 누가 테이커인지 알아차려야 한다.

테이커를 파악하는 방법은 크게 세 가지다.

첫째, 자기보다 약자인 사람을 어떻게 대하는지 보면 알 수 있다. 테이커는 얻을게 있는 사람에겐 간이라도 빼줄 것처럼 호의를 베푼다. 반면 얻을게 없는 사람이란 판단이 들면 냉담하게 굴거나 함부로 한다. 이를 알 수 있는 가장 좋은 방법은 아랫사람을 어떻게 대하는지 보는 것이다. 직원을 막 대하는 사람이라면 테이커다.
둘째, 대화할 때 '나’란 단어를 상대적으로 더 많이 사용한다. 테이커는 가정, 직장, 지역사회 등 공동체보다 늘 자기가 중요하기에 공동체를 포괄하는 ‘우리’보다 ‘나’를 강조한다.
셋째, 자기 자랑이 많고 허영기가 있다. 대화할 때 자기 업적을 과시하는 사람, 회의 할 때 요즘 자기가 어떤 일을 하는지 강조해서 길게 설명하는 사람, SNS에 인용한 글이나 올린 사진에서 허세가 느껴지는 사람은 테이커라고 보면 된다.

2. 테이커에겐 상응하는 태도를 보인다=상대방이 테이커라면 태도를 기버에서 받은 만큼 되갚는 매처로 전환해야 한다. 테이커가 내게 손해를 끼쳤다면 똑같이 손해를 입힌다는 의미다.

다만 이 경우 천성적인 기버는 테이커조차 용서해야 하는데 용서하지 못했다는 후회가 남을 수 있다. 이 때문에 테이커에겐 기본적으로 ‘눈에는 눈, 이에는 이’로 대하되 세 번 중 한 번은 기버의 자세로 돌아가 테이커를 용서하고 포용해주는 것도 좋다. 이는 기버의 성공에도 도움이 된다. 벤처투자자 랜디 코미사르의 말처럼 “적을 만들지 않으면 성공은 더 쉽기” 때문이다.

3. 상대방의 감정이 아닌 생각에 집중한다

기버의 특징은 공감 능력이 뛰어나다는 점이다. 그들은 다른 사람의 감정에 자신의 감정을 이입해 같이 웃고 같이 운다. 문제는 감정이입을 너무 잘하기 때문에 테이커라도 모질게 대하지 못한다는 점이다. ‘내가 이렇게 하면 저 사람이 힘들지 않을까’ 걱정한다는 뜻이다.

이를 극복하려면 상대방의 감정이 아닌 생각이나 이익에 초점을 맞춰야 한다. '내가 이렇게 하면 어떻게 느낄까'가 아니라 '저 사람이 무슨 생각으로 내게 이러는 걸까. 내가 저 사람이 하자는 대로 하는 것이 궁극적으로 저 사람의 인생에 도움이 될까'를 생각해보는 것이다.

미국 컬럼비아대 심리학 교수인 애덤 갈린스키에 따르면 협상할 때 상대방의 감정이나 느낌에 집중해 감정이입을 하면 너무 많은 것을 포기할 위험이 있다고 한다. 대신 상대방의 생각이나 이익에 초점을 맞추면 자기 이익을 희생하지 않고도 상대방이 만족할만한 방법을 찾기가 쉽다.

4. 타인의 이익을 대변한다고 생각한다

기버는 자기 이익을 잘 챙기지 못한다. 예를 들어 임금 협상 때 임금을 올려달라는 말을 잘 못한다. 자기 이익을 내세우는 것을 쑥스러워 하고 상대방에게 부담 주는 것을 꺼리기 때문이다.
기버가 협상을 잘하려면 자기 이익이 아니라 남의 이익을 대변하고 있다고 생각해야 한다. 임금 협상을 할 때는 내 이익이 아니라 가족의 이익을 대변하고 있다고 발상을 전환하는 식이다. 회사에서 업무 부탁을 받으면 ‘내가 힘들어도 좀 도와주지’라고 생각하는 대신 이 일을 맡으면 내가 속한 팀에는 피해가 없는지, 가정생활에는 부담이 없는지 고려해본다.

5. 제로섬이 아니라 플러스섬을 추구한다

테이커는 어떤 상황이든 승자와 패자로 갈리는 제로섬으로 바라보기 때문에 자신의 이익을 극대화하는데 주력한다. 타인의 이익을 생각하는 기버는 이런 제로섬 게임에선 패자가 될 공산이 크다. 남을 돕는 것이 기쁨인 사람들이기 때문이다.

기버가 성공하려면 게임의 구도를 자신과 상대방 모두 이익을 누릴 수 있는 플러스섬으로 바꿔야 한다. 실패한 기버는 자신이 얻을 가치를 포기하지만 성공한 기버는 새로운 가치를 창출해 나도, 남도 이익을 향유하게 만든다. 이런 점에서 기버로 성공하려면 상생(윈윈)하는 가치를 만들어내기 위한 칭의력과 분석력이 필요하다.

https://m.mt.co.kr/renew/view_amp.html?no=2019051016232720998

물이 깊고 넓지 않으면 큰 배를 감당할 수 없다. 한잔 물을 웅덩이에 부으면, 거기에 겨자씨야 띄울 수는 있겠지만, 잔을 띄우려 들면 잔이 바닥에 닿아 버리고 말 것이다. 물은 얕은데 배는 크기 때문이다(且夫水之積也不厚, 則其負大舟也無方. 覆杯水於坳堂之上, 則芥爲之舟. 置杯焉則膠, 水淺而舟大也).”-장자, 소요유(逍遙遊)

태어나서 늙어 죽을 때까지 목전의 실용성에만 연연한 대가는 협소한 사회 속에서 졸렬한 인생을 살아야 한다는 것이다. 관처럼 좁은 방을 벗어나 멀리까지 항해하는 커다란 배를 타고 싶거든, 먼 미래까지 감당할 수 있는 인재를 만나고 싶거든, 좀 더 깊고 큰 실용성을 맛보고 싶거든, 진정한 실용성이 무엇인지를 새삼 묻고, 재정의하는 일처럼 일견 무용해 보이는 일에 몰두해 보는 거다. 그렇지 않으면, “남은 실용성인들 사람에게 무슨 쓸모가 있을 수 있겠소?”

“혜자가 장자에게 말했다. 당신 말은 쓸 데가 없소. 그러자 장자가 대답했다. 쓸모없음을 알아야 비로소 쓸모를 이야기할 수 있소. 천지가 넓디넓고 크디큰데, 사람이 쓴다고 해봐야 발이 닿는 부분일 뿐이오. 그렇다고 해서, 발이 딛고 있는 부분을 뺀 나머지 부분을 허물어 황천에까지 닿게 해버리면, 남은 땅인들 사람에게 무슨 쓸모가 있을 수 있겠소?(惠子謂莊子曰，子言無用. 莊子曰, 知無用而始可與言用矣. 天地非不廣且大也. 人之所用，容足耳. 然則厠足而墊之致黃泉，人尙有用乎惠 子曰，無用. 莊子曰，然則無用之爲用也, 亦明矣)”. -장자, ‘외물(外物)’

https://www.chosun.com/national/weekend/2023/02/18/5MKDCE6P4NAYLE2VEAD3A54APM/

글 전체가 잘 쓰여져있다고 생각하진 않지만, 위에 인용한 글들이 좋고 무용에 대해서 생각해보게 하네요 :)

버핏의 너무나 유명한 말 조언 중 하나. 투자 뿐 아니라, 제가 삶을 살아가는 데 매우 중요한 기준이 되었던 말인데요. 더 많은 분들께 소개드리고 싶어 번역하여 공유드리게 됐습니다. 당연한 말이라고 생각되지만, 이를 실천하는 사람은 소수니까요. 한 번 깊게 생각해보시는 계기가 되는 글이길 바라며..

"제 경험상, 오랜 시간 동안 한 가지에 집중하며 꾸준하게 단련할 수 있는 인내심을 갖춘 사람은 매우 드물더라고요. 사실 그렇게 집중해서 한 해만 보내더라도 무언가에 엄청난 실력을 갖추게 될 텐데 말이에요. 그 고비를 넘을 수 있는 사람이 별로 없어요."

https://blog.naver.com/bizucafe/223133607668

"낮잠은 뇌에 좋다"라는 제목의 기사에서는 에든버러 대학교 연구진이 실시한 연구에 따르면 낮잠을 자는 사람이 그렇지 않은 사람보다 인지 기능이 더 좋다는 사실을 발견했다고 설명합니다. 이 연구는 40세에서 69세 사이의 35,000명의 데이터를 사용하여 낮잠을 자는 사람과 낮잠을 자지 않는 사람을 비교하여 낮잠이 인지 기능에 미치는 영향을 확인했습니다. 연구 결과 낮잠을 자는 사람은 낮잠 시간에 관계없이 인지 기능이 더 좋은 것으로 나타났습니다. 이 기사는 또한 이전 연구에서 낮잠을 잘 자거나 하루를 힘차게 보낼 수 있게 하는 97개의 DNA 조각을 확인했다고 설명합니다.

연구 결과에 따르면 낮잠이 인지 기능 향상에 도움이 되는지는 낮잠의 기간, 시간, 빈도, 계획된 또는 계획되지 않은 낮잠의 성격 등 다양한 요인에 따라 달라진다고 합니다. 그러나 대부분의 연구에 따르면 짧은 낮잠(30분 미만)은 방향 감각, 언어, 기억력 등 인지 기능 향상과 관련이 있다고 합니다. 1 2 3 4 . 장시간 낮잠(30분 이상)을 자면 깨어난 후 짧은 시간 동안은 수면 관성으로 인한 장애가 발생할 수 있지만, 이후에는 더 오랜 시간(최대 수 시간) 동안 인지 능력이 향상될 수 있습니다. 4 . 낮잠의 일주기적 타이밍은 이른 오후가 가장 유리한 시간입니다. 4 . 그러나 일부 연구에 따르면 낮잠 시간이 길어지면 인지 기능이 저하되는 것으로 나타났습니다. 5 6 . 따라서 낮잠의 이점을 결정할 때는 개인의 필요와 선호도를 고려하는 것이 중요합니다.

https://www.bbc.com/news/health-65950168