소수 정예

- 뛰어난 소수는 다수의 평범함을 능가한다
- Thrive의 야망은 초기와 후기 단계 모두에서 아이디어와 사람에 극도로 집중하는 것입니다. 이를 위해 의도적으로 소규모 팀(약 150억 달러 운용, 투자팀 9명)을 유지
- “예술가들은 예술가 마을에 살고 싶어 한다"는 믿음처럼, 조직에 합류하는 모든 사람은 맡은 역할에 관계없이 우리가 찾을 수 있는 가장 비범한 사람이어야함.
- 모든 투자팀 채용 제안은 그들이 성공하면 회사 파트너가 될 것이라는 기대를 담고 있으며, 이는 채용 시 매우 신중하게 만드는 요인입니다.
- 성공을 위해 공동의 적이 필요하다는 통념과 달리, 최고의 자신이 되는 방법은 오직 자기 자신과 경쟁하는 것이라고 믿음.
- 자신의 모든 잠재력을 실현하는 방법은 완전히 집중하는 것이며, 마음을 진정시키는 것과 산만해지는 것 사이에는 중요한 차이가 있음.

팀 채용 원칙

- 인내와 끈기, 고통을 감내하는 능력은 위대함으로 이어지며, Thrive의 많은 사람들은 최고의 자신이 되기 위해 무엇이든 해야 한다고 생각한다.
- 인재 선택 시 가장 중요한 기준: "가장 경험 많은 사람, 가장 교육받은 사람, 또는 가장 간절히 원하는 사람 중 선택해야 한다면, 항상 가장 간절히 원하는 사람을 선택하라." 노력과 다른 사람보다 더 열심히 하려는 의지를 대체할 수 있는 것은 없습니다.
- 노력과 다른 사람보다 더 열심히 일하려는 의지를 대체할 수 있는 것은 없다고 믿습니다. 이는 업무뿐만 아니라 개인의 삶에도 적용될 수 있습니다.
- "2년 전의 자신이 부끄럽지 않다면, 당신은 성장하고 있지 않은 것이다."
- 사고 과정이 매우 독립적이고, 놀라운 제1원칙적 관점을 가지며, 기존에 없던 것을 상상할 만큼 창의적이면서도, 어떤 단계나 분야의 사업이든 이해할 수 있을 만큼 분석적인 사람. 블랙스톤이나 브리지워터 같은 금융 중심 회사에서 경력을 시작했지만, 그곳이 자신에게 맞지 않음을 깨달은 인재들 발굴.

AI에 대해서

- Value Capture > Value Creation 투자자 관점에서 가장 어려운 점은 가치가 창출될지 여부가 아니라, 가치가 궁극적으로 어디에 귀속될지이다.
- 현재 통찰이 몇 년 후에도 유효할지는 미지수지만, 이번 패러다임 전환은 API 기반이므로 기존 기업이 우선 거부권을 가지는 첫 사례로 보입니다. 모든 기업이 동시에 동일한 기술에 접근하여 비즈니스를 개선할 수 있습니다. (과거 온프레미스→클라우드, 데스크톱→모바일 전환과 다름)
- AI는 매출(top line)과 순이익(bottom line) 모두에 긍정적 영향을 미칠 것입니다. 기업/소비자 경험을 변화시켜 ARPU를 높이고, 많은 프로세스를 자동화할 가능성이 있습니다.

위대한 멘토들에게서 배운 교훈

- 마크 안드레센 (Andreessen Horowitz): (25세 때 마이클 오비츠 소개로 며칠간 섀도잉) 관대함, 호기심, 끈기에 깊은 인상을 받았습니다. "마크는 넷스케이프를 창업했는데도 여전히 창업가들에게 가치를 더하기 위해 최선을 다한다. 우리는 넷스케이프를 만들지 않았으니 더 노력해야 한다"는 Thrive의 모토가 되었습니다.
- 밥 아이거 (디즈니 CEO): 겸손과 친절함으로 이끄는 리더십을 존경합니다. 그의 말과 글에서 드러나는 자기 인식과 겸손함에 감탄합니다.
- 스탠 드럭켄밀러: 거시(macro)와 미시(micro) 모두에 집중하는 법, 세상과 그 영향 요인에 대한 놀라운 통찰력, 그리고 기업과 창업가의 퀄리티에 대한 안목을 배웠습니다. 단순함에 집중하는 방식도 존경합니다.
- 헨리 크래비스 (KKR): 회사(firm)를 만드는 데 필요한 것, 조직 내 사람의 중요성을 배웠습니다. 사모펀드 산업을 창조한 그에게서 회사를 구축하는 방법에 대한 교훈과 조언을 얻습니다.
- 데이비드 게펜: 어린 시절부터 다른 사람들의 생각을 신경 쓰지 않도록 도와주었습니다. "인생은 한 번뿐이니, 자신의 삶을 살고 자신이 되어야 한다. 남들이 어떻게 생각하는지는 중요하지 않다. 결국 중요한 것은 자신에 대해 어떻게 생각하느냐이다"라고 가르쳐주었습니다. 말과 행동으로 이를 보여주었습니다.

https://joincolossus.com/episode/kushner-building-thrive-capital/

세상에 공짜는 없다.

이 체제는 전쟁을 준비하기 위해 일본 정부가 만든 강력한 중앙집권화 체제이다. 이 시스템이 만들어낸 대표적인 제도가 종신고용과 연공서열이며, 이 제도가 전후에도 그대로 이어지면서 궁극적으론 일본 경제의 침체로 이어졌다는 상당히 설득력 있는 책이다. 우리나라도 많은 제도와 시스템을 일본으로부터 가져왔는데, 이 종신고용과 연공서열 제도는 그대로 한국으로 수입됐다.

일본에서 그랬듯이, 한국에서도 초반에는 이 제도가 경제의 고속 성장을 이뤘지만, 한국이 경제적 후발주자에서 선발주자가 된 이 시점에선, 더 이상 성장 동력을 제공하기보단, 오히려 침체의 원인이 되는 것 같다.
이런 제도가 그동안 몇 차례 변형되면서 만들어진 게 사람을 쉽게 해고할 수 없는 경직된 노동 시스템, 무능력한 직원도 자리에서 오래 버티면 자동으로 승진하는 시스템, 그리고 싫든 좋든 지켜야 하는 52시간 근무 제도이다.

이제 한국은 강대국의 대열에 들어왔다. 하지만, 이 유리한 위치를 우리가 오랫동안 지키고 싶다면, 나라의 성장에 방해되는 오래된 시스템은 빨리 없애야 한다고 생각한다.

개개인들은 아무것도 안 하고, 국가만 뭔가를 해주길 기다리면 절대로 그날이 오지 않을 것이다. 우리 모두 개 같이 노력하고, 개 같이 일해야 한다. 그리고 이렇게 개 같이 노력하는 걸 막는 법과 제도는 없어져야 한다고 생각한다.

https://www.thestartupbible.com/2025/05/is-korea-okay.html

- LLM 경쟁이 주요 회사들(OpenAI, Google, Anthropic, xAI) 들이 LLM 성능을 더 좋게 만드는 것은 지속될 것.
- 코딩 영역에서는 IDE(커서) 방식이나 에이전트 워크플로우(데빈)을 둘 다 실험하고 있으나 에이전트의 품질이 얼마나 빠르게 좋아지느냐가 중요함. OpenAI의 경우에는 Codex(코딩 에이전트)에 투자하고 IDE(윈드서프)를 인수하면서 두가지 방향성에 대해서 헷징
- 헬스케어에서 문서작업이 많은 일, 고객성공(Sierra, Decagon)등이 잘하고 있고 조만간 소수의 몇개 회사들이 카테고리를 과점할 것 (회사간 인수합병도 많아질 것)
- 영업 생산성, 금융 분석, 회계 관련 분야에서는 모델의 성능이 부족해서인지 적절한 제품이 아직 나오지 않아서 명확한 승자를 알기 어려움.

=> Sierra연동 서비스들을 써봤는데 아직 좋은 Agent라는 인상을 받지 못했는데 CS분야에 압도적인 플레이어가 나왔다는 의견은 동의하기 어려움.

현재 혹은 앞으로 1-2년 정도에 좋아질 모델 수준에서는 새로운 스타트업이 나오고, 스타트업간 인수합병을하면서 기존 기업과 경쟁하는 구도를 관찰해볼만할 것 같다.

바이오산업은 테크업계와 비교하면 IBM Mainframe정도의 시기.
- 난임, 피부노화, 탈모, 백발, 노화(눈, 청력, 치아) 등은 상업화할 수 있는 기회들이 많음에도 불구하고 1. 시장구조가 대형제약사 엑싯을 위해서 설계 2. 펀딩 모델이 거대 독립회사를 만드는 것이 아님 3. FDA 평가가 빡빡하고 4. 연구자들이 상업적인 것에 대해서 연구 우선순위를 높이지 않음.

LLM 스케일업은 다양한 지식과 패턴 인식을 더 잘함. 광범위한 지능과 행동(휴머노이드)을 하기 위해서는 월드모델이 필요함. 하지만, 게임과 현실이 다르다는 점에서 작업정의/환경 구축/보상설계하는 게 어려움. AGI로 가기 위해 매우 중요하지만 단기적으로 상업화(게임 제작 활용, 로봇 학습)하기에 어려움이 있을 듯

https://youtu.be/IkPWKrCT6Y8

1. 파운데이션 만드는 데 엄청난 투자를 해놨더니, 오픈소스 활성화되고 중국(DeepSeek)도 여기에 기여함. 소비자는 좋은데 모델을 만드는 입장에서 수익성을 확보할 수 있을지 불투명.

2. 구글/메타/xAI는 기존 광고 비즈니스 현금흐름을 사용할 수 있어서 조금 유리한 입장, OpenAI는 구독료가 있으나 여전히 비용 이 큰 구조, Anthropic이 제품에 집중하는 것도 탄탄한 현금흐름을 만들려고 하는 것이 아닌가?

3. 가치 창출은 파운데이션 모델이 하지만 가치가 귀결되는건 Chip(NVDIA) > 데이터센터(Coreweave, AWS,MS, Google Cloud) > Application (Chat GPT, Cursor, Perplexity (벌써 매출이 1천억대로 늘었다!), OpenEvidence) 이고 모델은 API화 되서 치열한 치킨 게임이 되고 있음. 그래도 이 치킨게임이 지나고 AI를 활용해서 돈 버는 방식들이 다양하게 등장하면 엄청난 현금흐름을 만들어낼 것이다.

4. 기존 기업들이 LLM 그리고 발전하는 AI를 접목해서 더 빠르게 성장함. Canva(대중을 위한 디자인 툴), Spotify(AI DJ), Palantir(최신 모델 나오는대로 기존 AI모델 업데이트), Databricks는 기존에 데이터 저장 플랫폼에서 이 데이터에 다양한 모델을 붙여서 다양한 것을 할 수 있게 수직계열화를 가장 잘 하고 있음.

5. 아직 AI Agent에 구독 외에 다양한 비즈니스 모델이 시도되지 않았음. 구글이 인터넷 검색 트래픽을 휩쓸면서 광고라는 현금창출 머신을 붙였던 것처럼 새로운 비즈니스 모델이 만들어질 수 있음. OpenAI가 최근 시도하는 광고/혹은 직접 판매 수수료가 될 수도 있음.

6. AI 제품은 마켓핏을 찾았다면 1-2년 내에 천억단위 매출을 낼 수 있음. ARR 기준 Cursor-개발-3억달러, Lovable-노코드 개발- 5천만 달러, 헬스케어 Abridge-임상대화- 1.17억 달러, Harvey(법률) 7천만달러, 데카곤 (CS) 1천만 달러, 금융서비스(Alphasense-연구 분석) 4.2억달러.

7. 미/중 AI경쟁은 기술 경쟁을 넘어 차기 산업/군사 패권과 관련되어 있음. 로봇, 전장에서 사용하는 AI에서 선도적인 기술을 갖기 위해 경쟁중.

8. 자율주행의 시대가 왔다. Tesla FSD 거리 3년간 100배 증가. Waymo 자율 주행 SF 차량공유 시장 27% 점유.

9. AI를 사용해서 물리적 현실에서 생산하는 산업의 생산성을 획기적으로 개선하는 경우들이 생겨나고 있음.
1. KoBold Metals (AI 기반 광물 탐사): 탐사 비용 10억 달러당 광물 매장지 발견 수, 업계 평균 대비 우수.
2. Carbon Robotics (AI 기반 농업 현대화 - 레이저 제초): 누적 제초 면적 23만 에이커 이상 (글리포세이트 10만 갤런 이상 절감).
3. Halter (AI 기반 지능형 방목): 신규 가축 목걸이 계약 수 연 150% 성장.

10. 지식노동자의 가치가 시간당 보상이 아닌 토큰의 양과 퀄리티, 즉 컴퓨팅 파워로 전환될 가능성이 있음. AI는 단순한 도구를 넘어 "노동 단위(units of labor)"를 구매하는 형태로 발전할 것. 온라인에서 법률 노동, 회계 노동, 코딩 노동 등을 구매하게 될 것. 현재 ChatGPT 등은 "인턴" 수준이지만, 점차 경험 많은 직원 수준으로 발전할 것.

마차가 자동차로 대체되었듯이 인간의 지능과 시간에 기반한 결과물이 데이터센터와 파운데이션 모델이 지식 노동을 대체. 지금은 AI관련 직종이 많이 생기고 비 AI직군이 감소하는 추세임.

NVIDIA CEO Jensen Huang: "AI에게 일자리를 잃는 것이 아니라, AI를 사용하는 사람에게 일자리를 잃을 것이다."

https://www.bondcap.com/reports/tai

Alpine Investors의 시작은 연 매출 약 2천만 달러 규모의 수천 개 기업 중, 은퇴를 원하는 베이비부머 소유주들이 승계 계획이 없는 경우를 공략. ->알파인이 이길수 있는 게임.
- 독특한 CEO 육성 및 배치: 기업 인수 후, 28세 전후의 퇴역 군인 및 최상위 MBA 졸업생을 CEO로 임명.
- 지적 재산(IP): 젊은 경영진이 기존 사업을 성공적으로 운영하는 방법에 대한 25년간의 IP 활용.
- CEO 프로그램의 인기: 하버드, 스탠퍼드, 켈로그 경영대학원에서 가장 많은 지원자가 몰리는 프로그램.

그레이엄 위버가 오랜기간 학생들을 가르치고 본인들의 팀원들을 코칭해서 그런지 많은 시행착오를 겪고 배움을 나눠주는 좋은 선배같다.

어릴적 부모님의 이혼과 불안정한 환경속에서 배운 세가지
1. 피해자 의식 극복: 자신의 삶을 통제해야 한다.
2. 목표 설정 및 기록: 원하는 것을 결정하고 목표를 적는다 (고등학교 내내 하루 3-4번씩 기록).
3. 선택과 집중: 중요한 1-2개 목표를 정하고 나머지는 포기할 줄 알아야 한다.
실천과 결과: 작은 목표(시험 A학점, 마일 달리기 기록 단축)부터 적용해 성공 경험 축적.

자신의 삶에 중요한 것을 알기 위해 할 수 있는 질문들
1. “실패하지 않을 것을 안다면 무엇을 하겠는가?" 성공이 보장된다면 무엇을 할 것인가?
2. "9개의 삶이 있다면 무엇을 할 것인가?"

"사람들은 제품이 아닌 세일즈맨을 산다"

인수 사례: 배관 및 HVAC 사업 'Apex'
20여 개 동종업체 방문하며 '최고의 모습' 학습 (채용, 구매, 교육, 마케팅, IT).
인수 전 플레이북 설계 (CEO 고용, 산업 선정, 경영팀 구성, 플레이북 확립).
소규모 회사부터 인수하며 경험 축적 (800만 달러 EBITDA -> 200만 달러 EBITDA).
지주회사(Holdco) 구축 (CEO, CFO, CPO). 초기 과감한 투자 ($1,500만 지주회사 비용).
경쟁사들은 좋은 경영진이 있는 500~1000만 달러 EBITDA 기업 인수. Alpine은 시장의 90%인 그 이하 규모, 경영진 퇴임 원하는 기업 공략.
Apex 성장: 4천만 달러 매출/800만 달러 EBITDA 기업으로 시작, 5천만 달러 자기자본 투입 -> 현재 30억 달러 매출/5억 달러 EBITDA (추가 자기자본 투입 없음).
프로세스: 인수 -> 인재 투입 -> IT 시스템 교체(금융, ERP, BI) -> 데이터 표준화 -> 교육 학교 운영 (80명 퇴역 군인 GM).

인재 확보 방식
- 서치펀드는 주로 젊고 유능한 인재들이 투자자로부터 자금을 유치해서 중소기업을 인수해서 경영하는 방식. 하지만 서치 펀드는 매물을 소싱할 수 있는 파이프라인이 한정적이고 자금조달/협상력 이슈로 딜 클로즈하는데에 어려움이 있음. 반면 알파인은 소싱 엔진 그리고 자본을 가지고 있고 CEO들을 육성/코칭하는 방법을 가지고 있음.
- MBA학생들이 일해보고 만족도가 높아서 입소문이 남.

훌륭한 인재의 조건
1. 승부욕(Will to Win): 주인의식, 추진력.
2. 그릿(Grit): 실패 후 다시 일어서는 능력. (명문대 출신에게 의외로 드묾).
3. 감성 지능/자기 인식/대인 관계 능력.
4. 의외의 특징: 실행 편향 (분석 마비보다 시도-실패-재시도).

21년 만의 '벼락 성공'
- Alpine 설립 14년 + 이전 PE 경력 7년 = 업계 21년 차: 당시 관리자산 4억 달러, 큰 팀 규모에도 불구하고 자신들은 보수를 거의 못 받음 (그레이엄 연봉 10만 달러, 성과급 전무).
- 진정한 즐거움은 결과가 아닌 여정, 구축 과정, 불확실성, 도전 속에 있음.

https://joincolossus.com/episode/building-alpine/

AI 기술 발전과 제품화의 간극
- AI 기술은 매우 빠르게 발전하지만, 사용자들이 그 능력을 제대로 인지하거나 활용하지 못함.
- 기술 스택 자체가 빠르게 진화하여 안정화되지 않음 (인터넷, 모바일 혁명과 다름). 제품 개발 측면에서 어떤 기술에 베팅해야 할지 예측하기 어려움 (1년 후 100% 더 좋아질 수 있음)

90%를 일반화된 모델을 고도화하면서 10%를 특수한 모델(신약 개발, 로봇 등)을 위해 사용

AGI까지 가는데에 두가지 허들
1. 진정한 독창적 발명 및 사고 (가설 해결이 아닌 가설 창조. 예: 리만 가설/ 바둑을 잘 두는 것을 넘어 바둑과 같은 게임을 만드는 것)
2. 일관성 (최고 전문가도 시스템의 사소한 결함을 쉽게 찾을 수 있음).

AGI를 가는 두가지 시도
1. 점진적 개선: 스케일링, 사전 훈련, 사후 훈련, 추론 시간 컴퓨팅 등 지속적 혁신. (예: 확산 모델, 딥씽크 모델).
2.기술적 돌파 (블루 스카이 연구): 알파고, 알파제로, 트랜스포머와 같은 과거의 돌파구처럼 새로운 혁신 추구. (예: 알파이볼브).
- 두 경로는 상호작용하며, 기본 모델이 좋을수록 더 많은 시도를 할 수 있음.

대형 모델과 소형 모델 모두 필요
대형 모델은 종종 소형 모델(예: 플래시 모델 - 효율적인 작업마 모델) 훈련에 필요(Distillation)
알파폴드와 같은 특화 모델은 일반 기술을 특정 분야(단백질 구조 예측)에 적용하여 당장 중요한 과학/의학 문제 해결 가능.

알파이볼브
목표: 새로운 고부가가치 지식(과학적 발견, 상업적 가치가 있는 알고리즘 개발 등) 발견 자동화. 기존 LLM은 가설 생성, 실험 설계 등에는 도움을 주지만, 완전히 새로운 발견까지는 어려웠음.

근본 요소: 알고리즘은 결국 '코드'다.
핵심 목표: 주어진 평가 지표를 최대화하는 코드를 찾는 것이다.
최적화 방법:
가장 기본적인 코드에서 시작한다.
LLM을 통해 코드에 대한 무수한 '변형'을 지능적으로 제안한다.
각 변형을 즉시 실행하고 객관적으로 평가한다.
성공적인 변형을 기반으로 다음 세대의 더 나은 코드를 만든다.
이 과정을 자율적으로, 대규모로 반복한다.

현재 활용: 칩 설계, 데이터센터 작업 스케줄링, 행렬 곱셈 개선 등 이미 유용. 아직은 증명 가능한 영역(수학, 코딩)에 국한됨.
https://news.hada.io/topic?id=20908

AGI 이후의 세계와 자녀 교육
TEM 교육, 코딩 학습은 여전히 유효 (AI 도구 작동 방식 이해).
최신 AI 도구 활용 능력 극대화 (초인적인 능력 발휘 가능).
기본기 소홀히 하지 말 것.
메타 기술 교육: 학습하는 방법 배우기, 창의성, 적응력, 회복탄력성 (향후 10년간 많은 변화 예상).
교육 분야 활용: AI 튜터를 통해 교육 불평등 해소 기대.

AI혁명에서 어떤 나이가 가장 불리할 것 같냐?
어떤 나이든 이 변화를 살아서 목격할 수 있다면 좋은 나이라고 생각합니다. 왜냐하면 우리가 의학 같은 분야에서 엄청난 발전을 이룰 것이라고 생각하기 때문입니다.

그래서 제 생각에는 정말 믿을 수 없는 여정이 될 것 같습니다. 알아내는 것은 매우 흥미로울 겁니다. 가능하다면 젊으려고 노력하세요. 젊은 것이 항상 더 좋습니다. 제 말은, 일반적으로 젊은 것이 항상 더 좋다는 거죠."

https://youtu.be/U3d2OKEibQ4

다이소

납품업체와의 관계 (박정부 회장 자서전 인용):
초기 접근: 기존가보다 훨씬 낮은 가격(예: 2,000원짜리 1,000원에) 제시.
공장 방문 및 컨설팅: 산업공학 출신, 공장 관리자 경력을 바탕으로 직접 공장에 가서 낭비 요소를 찾아내고 원가 절감 방안 제시.
대량 주문: "300만 개 주문하겠습니다"와 같은 대량 발주로 공급업체도 원가 절감 및 매출 증대 효과. (서로 윈-윈 구조 형성)

재무 성과
매출액: 약 4조 원 (3조 9천억)
영업이익: 3,700억 원
매출원가율: 62% (유통업에서 매우 낮은 수치, 이익률이 높다는 의미)
이마트 본사(매출 15조, 영업이익 1,200억)보다 영업이익 3배.
코스트코보다 1.5배, 편의점보다 많이 벌고, 백화점과 비슷, 스타벅스보다 2배. (올리브영은 제외)
매장 수 증가보다 매장당 매출액 증가가 더 가파름. (2019년 16억 -> 2023년 22억) - 실속 있는 성장.

프랜차이즈 전략:
전체 1,500개 매장 중 약 1/3(500개)만 가맹점.
가맹점 수 증가 매우 더딤 (4년간 33개 증가).
이유:
1. 운영의 특수성: 매장 운영이 단순하지 않고, 본사의 특별한 노하우가 필요. (행사, 매대 관리, 고객 응대, 인사 관리 등) 아무나 할 수 없다고 판단.
2. 수익성: 직영점 수익성이 좋아 굳이 가맹점 늘릴 필요성 못 느낌. (카니발라이제이션 방지)
3. 퀄리티 컨트롤: 어느 매장을 가도 일관된 품질 유지.
가맹점주 되기: 바닥부터 시작해 본사 눈에 들어야 가능. (직원 출신이 많은 편)

다이소의 낮은 원가율 및 높은 영업이익률 비결
1. PB(자체 브랜드) 상품 비중 70%:
이마트 등 타 유통사와 패키징이 다르거나 아예 없는 전용 상품 다수. (베이킹소다, 티슈, 화장품 등)
화장품 브랜드도 다이소 전용 저용량/저가 패키지 별도 출시.
의미: 제품 설계부터 가격 협상까지 한 땀 한 땀 직접 관여. (따라 하기 힘든 노가다)
기존 브랜드 제품을 그대로 싸게 팔면 타 유통 채널과 마찰 발생.

균일가 정책 (500원, 1,000원, 1,500원, 2,000원, 3,000원, 5,000원 - 6종):
5,000원이 최고가. (2,000원 이하 제품이 70%)
효과 (뇌피셜 포함):
700원짜리도 1,000원에 판매 가능성.
여러 개 구매 시 개별 가격에 둔감해짐. (영수증 길이로 용서됨)
1,100원짜리를 1,000원에 파는 희생도 있지만, 고객들이 귀신같이 알고 대량 구매.
보통 여러 개 구매하므로 전체적으로 이익 방어.

물류 및 진열의 효율화:
타 마트는 제조사 영업사원이 진열/판매하는 경우 많음 (인건비가 공급가에 포함). 다이소는 그런 경우 없음.
개별 물류가 아닌 대량 일괄 물류로 비용 절감.
직원들이 직접 모든 진열 담당. (허리 숙이고 바쁘게 움직임) - "혁신적인 노가다 시스템"

2. 낮은 임차료:
복층 매장 선호: 명동 12층 다이소 사례. 1층은 작게, 위층을 크게 활용하여 임차료 절감.
앵커 테넌트 효과: 다이소 입점 시 유동 인구 증가로 건물 전체 임대 활성화 및 건물 가치 상승. 임대료 협상력 우위.
매출액 대비 임차료 비중 약 5% (스타벅스와 큰 차이 없을 것으로 추정).

3. SKU(제품 종류) 관리:
다이소 제품 종류 약 3만 개 (편의점 3천 개). 면적 대비 매우 많음.
재고자산 회전율: 약 1.8개월치 보유 (이마트 1.3개월, 코스트코 1개월).
PB 상품 위주라 대량으로 미리 확보해야 함에도 불구하고, 재고 관리 효율적.
핵심: 스큐(SKU)를 늘리면서도 계절/유행에 맞춰 버리는 것 없이 빠르게 순환시키는 능력. (갈 때마다 새로운 제품으로 고객 유인)

4. 광고비 최소화:
매장 자체가 광고판.
언론의 자발적 기사, SNS 바이럴 등으로 추가 광고 필요성 낮음.

유통의 본질:
소싱: 좋은 제품을 싸게 산다.
물류: 효율적으로 배치하고 적재적소에 공급한다.
판매: 고객 선호에 맞게 잘 판다.
데이터 분석 (플러스 알파): 실시간 고객 선호/유행 파악하여 다이나믹한 가격/물류 조정.

다이소의 인력 구조:
임직원 12,000명 (매출 4조). 1인당 매출액 3억 2,500만 원. (이마트 6억, 코스트코 9억)
이유: 물류, 진열, 가격표 부착, 테마 변경 등 모든 작업을 직원이 직접 수행. (사람 중심의 노가다 시스템)
올리브영과 함께 1인당 매출액이 낮은 편 (올리브영은 고객 응대 인력 필요).
교훈: 고용을 줄이는 것이 아니라, 많이 고용하여 빡세게 일하게 하는 것이 매장 활성화의 비결.

유형자산 투자:
8년간 매출액의 4%, 영업이익의 46%를 유형자산에 투자 (시설 투자).
주로 물류센터에 집중 투자. (미래 수요 예측 및 선제적 시스템 구축)

성장 동력:
온라인 강화: 다이소몰. (현재 접속자 400만 명, 올리브영 800-900만 명)
해외 진출: (무인양품 사례 참고)
무인양품: PB 중심, 저가 이미지, 매장 느낌 유사. 최근 주가 급등 (중국, 동남아 호조, 식품 인기, 친환경 브랜딩, 모바일 앱 활성화).

해자
- 30~40년간의 시간과 노력이 쌓은 "소싱 능력"이라는 성.
- 일본 다이소 납품으로 시작하여 물량 확보 후 한국 다이소 확장.

경쟁 환경 (미투 전략의 어려움):
1. 편의점 (GS25, CU):
면적 협소, 균일가 정책 구현 시 제품 구색 한계.
기존 사업 방식과 충돌, 소싱 능력 부족.
가능성: 로손-무인양품처럼 매장 내 다이소 코너 입점 형태의 협력.
2. 할인마트 (이마트 등):
가격 정책 차이 (에브리데이 로우 프라이스 vs. 하이로우 전략).
인력 구조 및 인건비 차이 (다이소만큼의 유동성 확보 어려움).
3. 쿠팡:
온라인 중심, 오프라인 매장 부재. 저가 소량 구매에 부적합.
검색 기반 목적 소비 vs. 다이소의 재미 소비.
결론: 기존 유통업체들이 다이소 모델을 따라 하기 어려움. (규모의 경제, 소싱 능력, 운영 노하우 등)

유일한 염려 포인트: 승계 문제
창업자 박정부 회장 고령 (80세 이상). 현재 둘째 딸이 대표.
지분 구조: 회장 10%, 두 딸 각 45% (2012년 기준, 가족 100% 소유).
핵심: 창업주가 구축한 디테일하고 빡빡한 시스템을 후대가 유지할 수 있을 것인가? (내부 혁신 지속 가능성)

유통의 핵심: 가격 경쟁력
코스트코 사례:
글로벌 매출원가율 88% 고정 (12% 마진), 영업이익률 3% 고정.
매년 신규 매장(20~30개) 오픈 시, 해당 매장의 매장당 매출액 지속 성장 (역행 없음).
이유: 가격 정책에 대한 고객 신뢰 ("12%만 남긴다"). 리스크 제거.
PR(주가수익비율)은 높지만, 안정적 성장 예측으로 주가 지속 상승.

결론: 유통은 가격으로 시작해서 가격으로 끝난다. 압도적인 가격 경쟁력이 미래 성장의 핵심.
다이소는 "시간과 노가다로 쌓은 성"으로 가격 경쟁력을 확보.

https://youtu.be/yOU3gWnWe_o

벤처 캐피털 시장의 양극화와 '중간의 소멸'

시드단계에 투자하는 작은 규모의 펀드와 아주 큰 펀드(1조원 이상)만 살아남는 양극화가 일어나고 있음. 중간 규모 펀드가 사라지면 시드 투자 이후 시리즈 A에서 200-300억원대 투자를 받는 것을 메가 펀드에 받아야하고, 소수의 메가펀드들이 딜을 독점할 가능성이 있음.

토큰 비용의 급락과 B2B의 위기감 부재
AI 토큰 비용이 2년간 99.7% 하락했음에도, 많은 B2B 기업들이 "AI는 비싸다"며 도입을 늦추는 'AI 슬로우 롤(AI Slow Roll)' 현상을 보이고 있습니다.

사용자 인터페이스의 추상화
SaaS -> 음성 x AI Agent(MCP)기반의 새로운 레이어가 여러가지 SaaS들을 관리/통합/운영해줘서 SaaS별로 로그인할필요 없이 SaaS는 하나의 API화 될 것.
이전: Salesforce 로그인 고객정보 확인 -> Mailchimp 로그인 이메일 발송
이후: 지난주 만났던 고객사 A에게 팔로업 메일 보내고 우리 CRM에 해당 내용을 기록해줘. AI Agent가 메일 초안 작성해서 확인 후 발송.

누가 승리자가 될 것인가?
1. Anthropic, OpenAI, Google이 SaaS를 자동화하는 완전히 재편하는 플레이어가 될 수도 있겠다. (Google Astra/OpenAI Operator)
2. 데이터를 쥐고 있는 Snowflake/Databricks가 모델을 붙이면 데이터 분석/시각화하는 레이어를 통합할 수 있음.
3. 보안/권한관리하는 서비스들이 새로운 Gatekeeper가 될 수 있음.

SaaS회사 입장에서는 기존 Flow를 완전히 바꾸거나 아니면 여러 SaaS 제품을 쓸수 있게하는 Agent를 만드는 게 이런 위험에 대비하는 방법일 수 있다.

Enterprise Software에 집중투자하는 Thoma Bravo가 340억 달러 펀드 조성 & Chime/Circle/Groww IPO 준비 -> IPO/M&A시장에 좋은 신호

YC의 부활
YC출신들이 매출이 없는 상태에서 600-800억 가치로 투자 유치. 창업자에겐 좋은데 투자자들에겐 딜레마를 줌. YC자체는 창업자에게 매력적인 Accelerator로 재포지셔닝. 앞으로 2-3년간 AI Wave에서 YC는 과거보다 더 커질것.

https://youtu.be/CQcOTBRmytY

AI 반도체 메모리에 대한 공부

물리적 한계(메모리 장벽)와 지정학적 변화 속에서, 한국 메모리 산업이 생존을 넘어 시장을 주도하기 위한 본질적인 가치는 무엇이며, 이를 어떻게 실현할 것인가?

1. 메모리 장벽(Memory Wall)은 실재한다: 프로세서(GPU)와 메모리(DRAM)는 물리적으로 분리되어 있으며, 이 둘 사이의 데이터 이동 속도가 전체 시스템의 성능을 제한하는 근본적인 병목 현상이다.
2. 성능 향상 속도의 불균형: 로직(GPU)의 성능은 기하급수적으로 발전하지만, 메모리(DRAM)의 성능 개선은 선형적이다. 이 격차는 시간이 갈수록 벌어진다.
3. DRAM의 구조적 한계: 데이터 저장을 위해 캐패시터를 사용하는 DRAM의 구조는 소형화, 속도 향상, 전력 소모 감소에 본질적인 한계를 가진다.
4. 근접성이 성능을 좌우한다: 프로세서와 메모리 간의 물리적 거리가 짧을수록 지연시간(latency)은 줄어든다. 따라서 '어떻게 더 가깝게 만드느냐'가 핵심 기술이다.

1. AI가 수요를 창출한다: 현재 반도체 시장의 폭발적 수요는 AI 모델의 학습과 추론을 위한 고성능 컴퓨팅에서 나온다.
2. 가치는 '통합 솔루션' 제공자에게 귀속된다: 고객(Nvidia 등)은 단순히 빠른 부품이 아닌, '최적화된 시스템'을 원한다. 하드웨어와 소프트웨어를 묶어 생태계를 장악하는 자가 시장의 가치를 독식한다. (CUDA의 예)
3. 표준(JEDEC)은 안정성을 주지만 혁신을 저해한다: 표준은 호환성을 보장하지만, 시장 지배자가 원하는 급진적인 기술 변화를 막는 '감옥'으로 작용할 수 있다.
4. Physical AI는 미래 시장이다: AI 기술이 제조업, 로봇, 에너지 등 현실 세계에 적용되는 'Physical AI' 시장이 열리고 있으며, 세계 최대 제조업 국가인 중국이 이 시장의 핵심이 될 것이다.

1. Nvidia-TSMC의 재구성: "시스템 통합을 통한 시장 지배"
문제의식: 메모리 장벽이 우리 GPU의 발목을 잡고 있다. JEDEC 표준에 맞춰진 한국 HBM은 너무 느리고 점진적이다.

1. 병목 현상 직접 해결: 물리적 근접성이 핵심이므로, 우리가 가진 최고의 패키징 기술(CoWoS)을 이용해 메모리(DRAM 다이)를 GPU에 직접 통합한다.
2. 표준의 파괴: JEDEC을 우회하는 독자 규격('NRAM')을 만들어 우리 생태계에 최적화시킨다.
3. 가치 사슬의 재정의: 메모리 기업을 '완제품 공급사'에서 우리 '통합 시스템의 부품(DRAM 다이) 공급사', 즉 하청업체로 위치시킨다.
4. 소프트웨어로 종속: CUDA 생태계를 통해 이 새로운 하드웨어의 가치를 극대화하고, 경쟁자의 진입을 막는다.

2. 한국 메모리 산업의 재구성: "부품사에서 솔루션 기업으로"
문제의식: Nvidia의 판짜기에 수동적으로 끌려가면 하청업체로 전락한다. 우리의 본질적 강점인 '메모리 자체에 대한 깊은 이해'에서 새로운 가치를 창출해야 한다.
대안:
1. 문제의 재정의 (PIM, Processing-in-Memory): "데이터를 빠르게 옮길" 게 아니라, **"데이터 이동 자체를 최소화"**한다. 메모리 내부에서 연산을 직접 수행하여 병목의 근원을 해결한다.
2. 플랫폼 기업으로의 전환 (MaaS, Memory-as-a-Service):
- 단순히 PIM 칩을 파는 것이 아니라, 고객이 쉽게 쓸 수 있도록 API와 소프트웨어 툴킷을 제공하여 PIM 생태계를 주도한다.
- 이를 클라우드 기반 구독 모델(MaaS)로 발전시켜 지속 가능한 고부가가치 사업으로 전환한다.

3. 독보적 기술 해자 구축:
(삼성) 완전한 수직 통합: 파운드리, 시스템LSI, 메모리 사업부를 모두 가진 유일한 기업으로서, 로직-PIM-CXL을 하나의 패키지로 묶는 원스톱 솔루션을 제공한다.
(SK하이닉스) '메모리 파운드리' 전문화: 다양한 AI 팹리스 고객들의 요구에 맞춰 PIM을 커스터마이징해주는 특화된 메모리 솔루션 파트너가 된다.
미래를 향한 선제적 투자 (Beyond DRAM): 현재의 이익에 안주하지 않고, DRAM의 물리적 한계를 넘어설 MRAM, ReRAM 등 차세대 메모리 기술의 양산화를 선도하여 게임의 룰을 바꾼다.

과거의 영광을 주엇던 초격차 양산 능력을 버리고 빠른 기술혁신을 통해 메모리의 정의를 새롭게 할 수 있는 회사가 새로운 공급망을 재편한다. 변화할 것인가 변화당할 것인가?

반도체는 어차피 기술적으로, 물리적으로 점점 한계에 봉착한다. 새로운 시도는 엔비디아는 물론, 그 어떤 강자들이 와도 무조건 피할 수 없는 생존게임의 시대가 도래했고, 한국의 반도체 산업은 현재의 생존게임에서 생존하는 차원을 넘어, 아예 새로운 세계에 발을 내디딜 각오를 해야 한다.

https://brunch.co.kr/@sjoonkwon0531/226

권석준님

동아시아(한국, 대만, 일본, 중국)의 반도체 제조업 지배력은 정점을 지나 쇠퇴하고 있으며, 그 지배력을 유지해온 기존의 성공 모델은 더 이상 지속 가능하지 않을 수 있다.

1. 내부적 요인: 인구 구조의 위기와 세대 가치관의 변화
- 재앙적인 출생률: 한국과 대만을 필두로 동아시아 국가들이 겪는 극심한 저출생은 미래의 반도체 전문 인력 확보를 근본적으로 불가능하게 만듭니다.

근무 문화와 가치관의 변화:
1. 과거 동아시아의 성공은 국가와 회사에 대한 충성심을 바탕으로 엔지니어를 '갈아 넣는' 집중적인 근무 문화 덕분이었습니다.
2. 하지만 현재 젊은 세대는 개인의 삶과 워라밸을 중시하며, 높은 연봉이 보장되더라도 과도한 업무를 기피하고 국가나 조직에 대한 충성심이 희박합니다.
3. 이러한 변화는 반도체 공정의 수많은 문제를 해결해 온 '트러블 슈팅' 역량의 약화로 이어져, 동아시아 제조업의 핵심 경쟁력 하나가 사라짐을 의미합니다.

중국의 압축 성장과 한계: 중국 역시 앞선 국가들의 문제를 불과 10~20년 만에 압축적으로 겪고 있습니다. 정부 주도의 압박은 고용 불안정성을 높여 장기적인 인재 충성도를 확보하기 어렵고, 젊은 세대의 개인주의화('탕핑' 문화)가 빠르게 확산되고 있습니다.

1. 지정학적 변화와 글로벌 공급망의 재편

자유무역주의의 퇴조: 미-중 패권 경쟁으로 인해 보호무역주의가 강화되면서, 동아시아 반도체 산업 성장의 기반이었던 '글로벌 분업(밸류체인)' 구조가 흔들리고 있습니다.

불확실성 증가: 이러한 변화는 비용 증가, 기술 혁신 둔화를 유발하며, 모두에게 'lose-lose' 게임이 됩니다. 특히 자유무역 체제 속에서 성장한 한국, 대만과 달리, 이제 막 글로벌 시장에 본격적으로 진출하려는 중국에게는 더욱 불리한 환경입니다.

기술 혁신의 둔화 가능성: 중국의 혁신은 대부분 선두 주자를 따라잡는 '추격형 혁신'이었습니다. 참고할 정답지가 없는 미개척 영역에 들어서면, 혁신 속도가 둔화될 수밖에 없습니다.

동아시아의 반도체 생산 비중은 궤멸하지는 않겠지만, 현재의 압도적인 지위(70~80%)에서 50% 수준으로 점차 감소할 것입니다.

저출생과 가치관 변화, 지정학적 리스크로 인해 반도체 생산기지는 자의 반 타의 반으로 인도, 아프리카 등 다른 지역으로 분산되는 글로벌화가 필연적으로 이루어질 수 있습니다.

https://brunch.co.kr/@sjoonkwon0531/228

미국이 간과하는 것 - 인플레이션: 만약 향후 5개월 동안 예고된 관세가 부과된다면, 미국은 매우 높은 인플레이션을 보게 될 것입니다.

미국의 두 가지 핵심 문제: 미국이 직면한 가장 중요한 경제 문제는 (1) 재정 적자와 (2) 미국인들의 은퇴에 대한 두려움입니다. 하지만 이 두 가지는 정치권에서 제대로 논의되지 않고 있습니다.

성장을 통한 해결: 이 문제를 해결할 유일한 방법은 연 3%의 실질 성장률을 달성하는 것입니다. 지출 삭감만으로는 압도적인 이자 비용 때문에 문제를 해결할 수 없습니다. 성장을 달성하지 못하면 미국은 한계에 부딪힐 것입니다.

https://youtu.be/D4d1GzgnhkI?si=ueLMwUu8RW75IWkj

아폴로. 금융회사가 변화하는 세상속에서 어떤 식으로 회사를 키워가는지 배울 수 있는 좋은 케이스다. 버핏에게 가이코가 있었다면 아폴로에게 아테네가 있었다.

- 창업: 90년에 Drexel이 파산하면서 새롭게 창업했음. 당시에도 너무 늦었다고 생각했는데 금융 시장은 계속 새로운 기회를 창출해서 성장해왔음. 2008년 400억 AUM → 2022 7000억달러
- 인력구성
1. 자산 운용(Asset Management): 3,000명.
2. 퇴직 서비스(Retirement Services): 1,500명. (아테네)
3. 자산 조달(Credit Origination): 4,000명. (GE 캐피탈처럼 직접 신용 자산을 창출)

1. 2008년 금융위기 중 퇴직연금만을 전문으로 하는 금융기관을 1600만 달러에 설립 → 현재 4000억 달러. 연간 700억 달러 성장.
- 2008년 금융위기 이후 규제 당국이 은행의 역할을 줄이고 투자 시장의 역할을 늘리면서 사모펀드의 신용 대출 분야가 급성장. 미국에서는 은행 대출이 전체 시장의 30% 미만으로 감소.
- 퇴직 연금은 고정 수입 비즈니스이기 때문에 보장된 수입(장기 부채(4~5% 보장))을 위해 안정 자산에 투자. Apollo는 안정자산을 직접 조달하는 능력을 구축해서 투자등급의 고정 자산수입(6.5% 수익)을 직접 만듦.

1. 2014년부터 2022년까지 100억 달러를 투자해서 자체 자산 조달 머신을 구축. 남들이 얻을 수 없는 '사적으로 조달된 투자 등급(privately originated IG)' 자산을 직접 확보하여 수익 극대화.

1. PK Air: 항공 구매/리스 관련 대출을 제공하는 회사로 주로 장기적은 대출을 다룸(10년) 담보기반이라 비교적 안정적이고 증권화할 수도 있음
2. Newfi: 주택담보 기준은 맞지 않지만 상환능력이 있는 차주들에게 제공하는 대출로 대규모로 모으면 큰 자산풀을 형성함.
3. Fleet Finance: 대규모 차량(자동차, 트럭, 중장비) 또는 장비(건설 장비, IT 장비)에 대한 대출, 리스 제공
4. 아틀라스: 크레딧 스위스 구조화 상품 부서 인수. 전세계 자금 조달자들의 대출 채권을 묶어서 보관했다가 일정 규모 이상이 되면 증권화 함.
- 조달된 자산의 25%만 보유하고 나머지는 다른 보험사, 기금, 개인에게 판매해서 위험 분산.

2. 맞춤형 금융 솔루션 제공
- 인텔, 인베브, BP, 에어프랑스, 베올리아 등 대기업에 초장기 만기, 이자 지급 유예, 성과 연동 수익, 담보/상환 우선권 등 전통 은행이 제공하기 어려운 맞춤형 대출 지원. 카바나, 허츠도 대출 지원.
- 직접 대출, 채권, 우선주, 주식 등 자본 구조 전체를 이해하는 전문가들을 보유
- 펀드를 조성하는 것에 더해서 자기자본(보험)으로 유동성확보 + 타 회사보다 더 많은 자본으로 자산 조달 역량을 10년동안 구축 → 스프레드 조달 & 부채 발행 선두주자.

자산운용사 트렌드

- 벤처 투자자 → 사모 펀드 (더 넓은 시장, 덜 이분법적인 결과)
- 사모 펀드 투자자 → 하이브리드 (주식과 부채의 중간, 안정성 추구)
- 하이브리드 투자자 → 신용 (더 안정적인 부채 수익)
- 신용 투자자 → 투자 등급 (가장 안정적 자산)
- 결과: 주식, 채권, 사모, 공모 등 자산 간 경계가 모호해지며, 고객의 니즈에 맞는 솔루션 제공이 중요해짐. 아폴로는 이러한 흐름에 맞춰 모든 자본 풀을 활용하여 최적의 솔루션을 제공.

사모 시장과 공모 시장의 수렴

- 미국 상장 기업 수 감소 (8천 개 → 4천 개): 1억 달러 이상 매출 기업의 80%가 비상장 상태로 오래 머무름.
- 개인 투자자의 사모 시장 진입: 경제 전체에 접근하려면 비상장 사모 자산을 소유할 필요성 증대. 패밀리 오피스, 고액 자산가 등 개인 자산 시장에서 사모, 신용, 비상장, 인프라 등 대체 투자 비중 증가.
- 자산 유동화의 가속화: 블록체인 기반 온체인 펀드(예: ACRED) 출시로 매일 구독/환매 및 이차 시장 거래 가능. 모든 자산이 점차 유동화될 것이며, 이는 수익률, 변동성, 인지된 위험성에 영향을 미칠 것.

대체 시장 부재: 현재는 미국 외에 대규모 자본을 투자할 만한 다른 시장이 부족함.

- 유럽에서 증권화 규칙 등 새로운 변화가 감지되고 있음. 미국이 15조 달러 규모의 증권화 시장을 가진 반면, 유럽은 5천억 달러에 불과합니다. 경제 규모가 크게 다르지 않음에도 불구하고 말이죠 (미국 30조 달러 vs 유럽 24조 달러).
- 새로운 기회: 은행에서 사모 신용으로 자산을 옮기고, 유럽의 인프라 및 국방 지출을 위한 막대한 유동성을 창출할 수 있는 수조 달러 규모의 기회가 존재합니다. 글로벌 자본은 이제 미국 외의 다른 옵션을 원하고 있습니다.

AI와 미래 투자

- 컴퓨팅 자원 수요 급증에 따른 메가 데이터 센터 건설 등 AI 인프라 구축에 막대한 자본 필요. 아폴로는 장기 부채를 매칭하여 이를 지원할 수 있는 소수의 투자자 중 하나.
- AI를 활용한 데이터 집계, 운영 효율성 개선, 투자 프로세스 최적화(코파일럿)에도 집중.

금융 시장의 유동성 문제에 대한 경고

- 2008년 이후 은행의 '시장 조성(Market Making)' 자본이 1/10로 줄고 시장 규모는 3배 확대.
- 이는 다음 위기 시 공모 고정 수입 시장의 심각한 유동성 부족을 초래할 수 있음. (현재 투자 등급 회사채 매각에 5일 소요). 영국 LDI 위기 사례는 이를 증명.

미국 자본 시장의 독점과 미래 변화:

- 대체 시장 부재: 현재 미국 외에는 대규모 자본을 투자할 만한 다른 충분한 시장이 부족함.
- 유럽의 새로운 기회: 미국 증권화 시장이 15조 달러인데 비해 유럽은 5천억 달러 규모 (경제 규모는 비슷). 이는 은행 자산을 사모 신용으로 옮기고, 유럽의 인프라 및 국방 지출을 위한 수조 달러 규모의 유동성을 창출할 기회. 글로벌 자본은 이제 미국 외의 다른 옵션을 원하고 있음.

아폴로의 핵심 가치와 문화

- 투자 철학:
1. 알파(Alpha) 창출: 단순히 자산을 늘리는 것이 아니라, 위험 단위당 초과 수익을 창출하는 것이 목표.
2. 매입 가격의 중요성: 시장에서 저평가된 가치를 찾아 투자.
3. 고객과의 이해관계 일치: 자체 자본 투자를 통해 고객과 운명을 공유.

- 리더십과 조직 문화:
- 서번트 리더십: 리더는 팀원들이 성공할 수 있도록 지원하는 역할에 집중.
- 수평적 조직: 직급에 관계없이 자유로운 아이디어 제시.
- 개인 책임: "엄지손가락(thumbs guys)" 문화 – 남 탓하지 않고 스스로 책임.
- 지속적 혁신: 과거의 성공에 안주하지 않고 끊임없이 변화하고 새로운 상품을 창조하려는 의지.
- 창업자 Marc의 일상: 새벽 5시 기상, 운동 후 출근, 밤 10시 취침. "세상에서 가장 운이 좋은 사람"이라는 감사함과 호기심에서 에너지 얻음.

https://youtu.be/Laub-B0C9tk
https://youtu.be/yOoJd58jERw
https://joincolossus.com/episode/inside-apollo/

한국은 단순히 세계화와 인구감소의 여러가지 과정들을 앞장서 겪은 선구자가 아니라, 그러한 과정들 자체를 대표하는 사례다. 2020년대와 30년대에 점점 악화할 문제들, 에너지 접근, 물리적인 안보, 안정적인 노동력, 시장과 원자재 접근 등 어떤 문제든 "하나같이" 한국은 이미 가장 심각하게 노출되어 있다. 거의 동시 다발적으로 가속화하며 서로 중첩되는 여러가지 위기에 직면한 세계에서 한국이 어떻게 버틸 지 모르겠다.
나는 한국이 망하는데 내기를 거는 게 아니다. 지난 75년 동안 한국이 망한다는 데 내기를 건 이들은 하나같이 내기에서 졌다. 한국은 세계적으로 부상해 모두를 놀라게 한 대단한 역량을 지녔다. 탈세계화의 난관을 헤쳐나갈 창의력, 기술, 집요함 그리고 불굴의 의지를 갖춘 국민이 있다면, 바로 한국인이다.
어찌됐든 "우리의 미래가 곧 한국의 미래다."
그 미래가 바람직할 지 여부는 한국인 하기에 달렸다.
- 붕괴하는 세계와 인구학 (피터 자이한) -

인생은 "최악이 아직 오지 않았다고 생각하지만 사실은 이미 끝난" 치과 진료와 같다. 수용소의 사람들은 삶의 기회가 끝났다고 믿었지만, 현실에는 그 경험을 내적 승리로 바꿀 기회와 도전이 있었다. 인간은 자신 안에 '돼지'와 '성인'의 잠재력을 모두 가지고 있으며, 어느 쪽이 될지는 조건이 아닌 개인의 결정에 달려있다.

니체의 말처럼 "살아야 할 이유(why)가 있는 사람은 거의 모든 방법(how)을 견딜 수 있다." 따라서 절망 속에서 생존하려면 삶의 '이유', 즉 목표가 필요하다. 이때 우리는 '삶에서 무엇을 기대하는가'가 아니라, "삶이 우리에게 무엇을 기대하는가"라는 근본적인 태도의 전환이 필요하다. 삶은 우리에게 매 순간 질문을 던지며, 우리는 올바른 행동과 태도로 그에 대한 책임을 져야 한다.

삶의 의미는 보편적이 아니라, 각 개인의 매 순간에 주어지는 구체적이고 독특한 소명이다. 이는 다음 세 가지 길을 통해 발견할 수 있다.
창조의 길: 작품을 만들거나 어떤 행위를 함으로써.
경험의 길: 진, 선, 미를 체험하거나, 다른 인간을 사랑함으로써. 사랑은 상대방의 잠재력을 보고 실현시키는 유일한 길이다.
태도의 길: 고통, 죄, 죽음이라는 '비극적 삼총사'와 같은 피할 수 없는 운명에 직면했을 때, 그것을 받아들이는 태도를 선택함으로써. 상황을 바꿀 수 없다면, 자신을 바꿈으로써 비극을 승리로 만들 수 있다.

'비극적 낙관론'이란 고통, 죄, 죽음에도 불구하고 삶을 긍정하는 태도이다. 이는 고통을 성취로, 죄를 성장 기회로, 삶의 일시성을 책임감 있는 행동의 동기로 전환할 수 있는 인간의 잠재력을 믿는 것이다. 한편, 행복은 직접 추구할 수 없으며, 의미를 찾을 때 저절로 따라오는 부산물이다. 쾌락을 직접 목표로 삼는 '과잉 의도'는 오히려 행복을 방해한다.

로고테라피의 핵심 자세는 "마치 두 번째 삶을 살고 있고, 첫 번째에 저질렀던 잘못을 반복하지 않으리라"는 마음가짐으로 사는 것이다. 이는 삶의 유한성을 깨닫고 매 순간의 선택에 대한 최종적인 책임감을 일깨운다.

어느 날 저녁, 단식으로 지친 막사의 분위기는 최악이었습니다. 선임 병동장은 최근 동료들의 죽음이 '희망을 포기했기 때문'이라며, 절망에 빠진 이들을 막을 조언을 제게 요청했습니다.
저는 심리적 설명을 할 기분은 아니었지만, 이 기회를 놓칠 수 없었습니다. 춥고 배고프고 피곤한 상태였지만, 저는 격려가 그 어느 때보다 필요함을 알았기에 입을 열었습니다.

저는 가장 사소한 위안부터 시작했습니다. 우리의 상황이 최악은 아니며, 아직 살아있는 한 희망의 이유가 있다고 말했습니다. 건강, 가족, 능력 등 잃어버린 것들은 다시 회복할 수 있으며, "나를 죽이지 못하는 것은 나를 더 강하게 만든다"는 니체의 말을 인용했습니다.
이어서 미래에 대해 이야기했습니다. 생존 확률이 20분의 1에 불과할지라도 희망을 포기하지 않을 것이라고, 미래는 아무도 모르며 예상치 못한 '행운'이 찾아올 수 있다고 말했습니다.

또한, 미래뿐만 아니라 과거의 빛나는 기억에 대해서도 언급했습니다. "네가 경험한 것은 세상 어떤 힘도 빼앗을 수 없다"는 시인의 말을 빌려, 우리의 모든 경험과 고통은 사라지지 않고 '존재했었다'는 확실한 형태로 남는다고 강조했습니다.
그리고 삶의 의미에 대해 말했습니다. 인간의 삶은 어떤 상황에서도 의미를 잃지 않으며, 그 의미에는 고통과 죽음까지도 포함된다고 했습니다. 동료들에게 상황의 심각성에 맞서되, 투쟁의 절망감이 그 존엄성과 의미를 훼손하지 않는다는 확신 속에서 용기를 지키라고 요청했습니다. 우리를 지켜보는 누군가(친구, 아내, 신)가 있으며, 그들은 우리가 자랑스럽게 고통받고 죽는 법을 알기를 바랄 것이라고 말했습니다.

마지막으로, 우리의 희생은 결코 헛되지 않으며 깊은 의미를 지닌다고 역설했습니다. 사랑하는 이를 위해 자신의 고통과 죽음이 의미 있기를 바랐던 한 동료의 이야기를 들려주며, 우리 중 누구도 헛되이 죽고 싶지 않다고 말했습니다.
제 말의 목적은 그 절망적인 상황 속에서 우리 삶의 완전한 의미를 찾는 것이었습니다. 연설이 끝나고 불이 켜졌을 때, 동료들은 눈물을 흘리며 제게 다가와 감사했습니다. 하지만 저는 고백해야겠습니다. 고통받는 동료들에게 다가갈 내적 힘을 가졌던 적은 너무나 드물었고, 수많은 기회를 놓쳤음에 틀림없습니다.

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현실을 있는 그대로 받아들이고, 과거를 후회하지 않으며, 상황을 개선하려 노력하는 것입니다. 제가 이 말씀을 드리는 이유는, 이 자세를 받아들이기가 너무나도 어렵기 때문입니다. "아, 과거의 잘못된 결정이나 불운 때문에, 무언가 잘못되었어, 불공평해"라고 생각하기는 너무나 쉽습니다. 그리고 이렇게 생각하며 엄청난 시간을 허비하기도 너무나 쉽습니다.

하지만 "좋아, 상황은 원래 이런 거야. 그렇다면 다음 최선의 단계는 무엇일지?"라고 말하는 것이 훨씬 더 낫고 생산적입니다. 저 자신도 이따금 이렇게 할 때마다 모든 일이 훨씬 더 잘 풀리는 것을 발견합니다. 하지만 어렵습니다. 이것은 자신의 감정과의 끊임없는 싸움입니다. 그래서 여러분께 이 말씀을 드리는 것입니다. 아마 여러분 중 몇 분은 이 자세를 스스로 받아들이실지도 모르겠습니다. 가능한 한 최선을 다해 이 마음가짐을 받아들이라는 당부이며, 또한 저 자신을 위한 다짐이기도 합니다. 끊임없는 싸움이죠.

AI와 관련된 진짜 도전은 정말로 전례가 없고 극단적이며, 미래에는 오늘날과 매우 다를 것이라는 점입니다. 아시다시피, 우리 모두는 AI를 보았고, 컴퓨터와 대화했으며, 컴퓨터가 우리에게 다시 말을 걸어왔습니다. 이는 새로운 일입니다. 과거에는 컴퓨터가 이런 일을 하지 못했지만, 이제는 합니다. 컴퓨터와 대화하면 컴퓨터가 당신을 이해하고 다시 말을 겁니다. 심지어 음성으로도 하고, 코드도 작성합니다. 정말 대단한 일이죠.

하지만 AI가 아직 잘하지 못하는 것들도 너무나 많고, 부족한 점도 많습니다. 그래서 여전히 많은 것을 따라잡아야 한다고 말할 수 있습니다. 하지만 이는 시사하는 바가 큽니다. 미래를 상상하기에 충분하다는 뜻입니다. "좋아. 몇 년 안에, 어떤 사람들은 3년, 어떤 사람들은 5년, 10년이라고들 하는데, 숫자들이 난무하고 있죠. 미래를 예측하기는 조금 어렵습니다." 하지만 느리지만 확실하게, 혹은 그다지 느리지 않게, AI는 계속해서 발전할 것입니다.

그리고 AI가 우리가 할 수 있는 모든 일, 일부가 아닌 모든 일을 해내는 날이 올 것입니다. 제가 배울 수 있는 모든 것, 여러분 중 누구라도 배울 수 있는 모든 것을 AI도 할 수 있게 될 것입니다. 우리가 이걸 어떻게 아느냐고요? 제가 어떻게 그렇게 확신할 수 있을까요?

그 이유는 우리 모두에게 뇌가 있고, 뇌는 생물학적 컴퓨터이기 때문입니다. 이것이 바로 그 이유입니다. 우리에게는 뇌가 있고, 뇌는 생물학적 컴퓨터입니다. 그렇다면 왜 디지털 컴퓨터, 즉 디지털 뇌가 같은 일을 할 수 없겠습니까? 이것이 바로 AI가 그 모든 일을 할 수 있게 될 것이라는 이유에 대한 한 문장 요약입니다. 우리에게는 뇌가 있고, 뇌는 생물학적 컴퓨터이기 때문입니다.

무슨 일이 일어날까요? 우리, 즉 우리 인류는 이 AI들을 무엇에 사용하고 싶어 할까요? 더 많은 일을 하고, 경제를 성장시키고, 연구개발(R&D)을 하고, AI 연구를 하겠죠. 그러면 적어도 한동안은 진보의 속도가 정말이지 극도로 빨라질 것입니다.

이것들은 너무나 극단적인 일들이고, 상상조차 할 수 없는 일들입니다. 저는 지금 여러분을 이 정말 극단적이고 급진적인 미래, AI가 만들어낼 미래의 생각 속으로 약간 끌어들이려고 노력하고 있습니다. 하지만 이를 상상하는 것은 또한 매우 어렵습니다. 상상하기가 매우, 매우 어렵고, 내면화하고 감정적인 수준에서 진정으로 믿기가 매우 어렵습니다. 저조차도 힘겨워합니다. 그럼에도 불구하고, 논리는 이런 일이 일어날 가능성이 매우 높다는 것을 가리키는 것 같습니다.

그런 세상에서 우리는 무엇을 해야 할까요? 이런 말이 있습니다. "당신이 정치에 관심을 갖지 않을 수는 있어도, 정치는 당신에게 관심을 가질 것이다." 이 말은 AI에 수십 배 더 적용됩니다.

특히, 저는 단순히 AI를 사용하고 오늘날 최고의 AI가 무엇을 할 수 있는지 지켜보는 것만으로도 직관을 얻게 된다고 생각합니다. 직관을 얻는 것이죠. 그리고 AI가 1년, 2년, 3년 안에 계속해서 발전함에 따라 그 직관은 더욱 강해질 것입니다. 그리고 우리가 지금 이야기하고 있는 많은 것들이 훨씬 더 현실이 되고, 덜 상상 속의 일이 될 것입니다. 결국, 그 어떤 에세이나 설명도 우리 자신의 감각으로, 우리 두 눈으로 직접 보는 것과는 경쟁할 수 없습니다.

그리고 특히 미래의 매우 똑똑한, 초지능적인 AI에 대해서는, 그들이 다른 존재인 척하지 않고 말하는 바를 그대로 말하도록 보장하는 것에 대한 매우 심오한 문제들이 있을 것입니다. 제가 지금 이 짧은 시간에 정말 많은 내용을 압축해서 말씀드리고 있습니다. 하지만 전반적으로, AI가 할 수 있는 일을 무시하지 않고 그저 지켜보는 것만으로도, 때가 되었을 때, AI가 제기할 거대한 도전을 극복하는 데 필요한 에너지를 만들어낼 것입니다.

AI가 제기하는 도전은 어떤 의미에서 인류 역사상 가장 위대한 도전입니다. 그리고 그것을 극복하는 것은 또한 가장 위대한 보상을 가져다줄 것입니다. 어떤 의미에서는, 좋든 싫든 여러분의 삶은 AI에 의해 지대한 영향을 받게 될 것입니다. 그러므로 그것을 지켜보고, 주의를 기울이고, 그리고 앞으로 다가올 문제들을 해결하기 위한 에너지를 만들어내는 것. 그것이 가장 중요한 일이 될 것입니다.

https://youtu.be/zuZ2zaotrJs?si=pTsAsL5Tt7KkhgOr

문제를 해결하는 방식이 바뀌니 팀, 제품을 만드는 방식, 그리고 제품이 바뀌고 있다.

AI 세계와 SaaS 세계의 정말 다른 점 중 하나는 SaaS에서는 고객과 문제를 진정으로 이해하는 사람들이 반복적으로 성공했다는 점입니다. 그리고 그들은 특정 분야(도메인)를 이해했습니다.

그들은 기술이 어느 정도까지 가능한지를 알고 있었습니다. 하지만 무엇인가를 만들 수 있느냐 없느냐는 진짜 질문거리가 아니었죠.
예를 들어, 세일즈포스, 워크데이, 서비스나우를 보세요. CRM은 세일즈포스 이전에 존재했습니다. 인사 관리는 워크데이 이전에 존재했고요. 서비스나우도 마찬가지입니다.

그래서 모든 경우에, 세일즈포스는 시벨(Siebel)을, 워크데이는 피플소프트(Peoplesoft)를, 서비스나우는 페레그린(Peregrine), 레미디(Remedy) 등을 뒤따랐습니다. 그들은 단지 이전 세대 제품의 클라우드 SaaS 버전 같은 것이었죠.

그들은 그저 고객을 이해했고, 문제를 이해했습니다. 그리고 "여기 더 나은 버전이 있습니다"라고 말하는 것과 같았죠. SaaS 분야에서 시간이 지나면서 조금씩 발전하긴 했지만, 본질은 그것이었습니다.

그래서 그런 방식의 제품 개발은 고객과 문제를 정말 잘 이해하는 사람들이 주도했고, 그들은 단지 다음 기술의 흐름을 활용했을 뿐입니다.
그리고 이것은 AI 시대의 제품 개발 방식과는 거의 정반대입니다. 오늘날 가장 큰 성공을 거두고 있는 팀들을 보면, 그들은 모델에 대한 깊은 지식을 가지고 있습니다. 어떤 모델이 무엇을 더 잘하고, 왜 그런지, 언제 그런지를 이해하는 최전선에 서 있습니다. 그리고 앞으로 무엇을 잘하게 될지, 무엇은 못하게 될지도 파악하고 있죠.
그들이 시간을 쏟는 것은 '이 모델의 능력을 어떻게 이 분야나 이 사용자에게 적용할까?'를 알아내는 것입니다. 즉, 그들은 고객 문제 중심의 '외부에서 내부로(customer problem in)' 접근이 아닌, '내부에서 외부로(inside out)' 또는 '기술 중심의(technology out)' 방식으로 일하고 있습니다.

물론 그들도 고객 문제를 이해하고, 많은 경우 직접적인 경험을 가지고 있습니다. 하지만 그들은 기술의 핵심과 그 능력에 매우 가깝게 붙어 있으면서, 그것을 적용하고 있는 것입니다. 그리고 저는 이것이 SaaS 시대와는 정말 다른 제품 개발 방식이라고 생각합니다.

저는 오래전에 제품 관리자(Product Manager)로 커리어를 시작했는데, 이건 거의 당신이 배웠던 모든 것과 정반대입니다. "고객의 말을 듣고, 이해한 다음, 그것을 엔지니어링 및 제품 팀에 가져오라"는 식의 가르침과는 말이죠.

Q: 기존 SaaS 기업보다 5~10배 빠른 속도로 성장하여 12~18개월 만에 1억 달러 이상의 매출을 달성하는 기업이 있다고 언급하셨습니다. 그 원동력은 무엇인가요?
A: 지금까지 도출할 수 있는 유일한 결론은 고객들이 제품 경험이 '마법'이라고 생각하고 기꺼이 돈을 지출하고 있다는 것입니다. 이러한 빠른 성장은 내구성과 해자에 대한 의문이 남아 있더라도 엄청난 고객 수요와 견인력을 의미합니다.

Q: 기존 B2B SaaS 기업이 AI를 완전히 활용하는 데 어려움을 겪는 이유는 무엇인가요?
A: 기존 제품 개발 주기가 현재 요구되는 것과 역방향(고객 인-인 대 기술 아웃)이기 때문입니다. 또한 더 공격적으로 나서야 할 때 기존 비즈니스를 보호하려는 경향이 있습니다. 세상은 변했고, 기업들은 낮은 배율로 거래할 것인지 아니면 AI의 파괴적 혁신을 완전히 수용할 것인지 선택의 기로에 서 있습니다.

Q: 인공지능의 물결을 가장 잘 비유할 수 있는 역사적 사건은 무엇인가요? 인터넷인가요?
A: 트랜지스터가 더 좋은 비유입니다. 인터넷은 주로 배포 메커니즘이었습니다. AI는 트랜지스터와 마찬가지로 모든 것에 침투할 수 있는 근본적인 기술입니다. 자본 집약적이고 기술 선도적인 기술이며, 아직 예측할 수 없는 방식으로 수많은 제품과 산업에 통합될 것입니다.

https://youtu.be/I-5IsqFgrZM

질문: 창업자를 후원하고 싶은지 거의 즉시 어떻게 알 수 있나요?
A: 두 가지 주요 요인에 따라 확신이 빠르게 형성됩니다:

1. 새로운 인사이트: 창업자가 완전히 새로운 시장이나 문제를 바라보는 시각을 제시하고 모든 것을 다시 생각하게 만든다면 이는 강력한 신호입니다. 이는 지표가 아니라 질문을 올바르게 재구성하는 것입니다.
2. "학습자" 사고방식: 창업자가 '학습자'인 경우, 만나는 모든 사람에게서 정보를 흡수하는 진공 청소기처럼 행동하는 사람이라는 것을 느낄 수 있습니다. 이러한 창업자에게는 시작점보다 학습 속도와 지식의 복합성이 더 중요합니다.

질문: 어떤 사람이 훌륭한 학습자인지 어떻게 알 수 있나요?
A: 주관적인 느낌이지만, 질문의 유형, 원론적인 추론, 문제의 핵심을 파악하기 위해 '바보 같은' 질문이나 기본적인 질문을 기꺼이 하는 태도를 보면 알 수 있습니다. 이는 자신감과 이해하고자 하는 진정한 열망을 보여줍니다.

질문: 회사 내러티브 또는 '스토리텔링'이 중요한 이유는 무엇인가요?
A: 모든 것입니다. 창업자/CEO는 고객, 직원, 파트너, 투자자를 대상으로 끊임없이 프레젠테이션을 해야 합니다. 내러티브는 회사가 존재해야 하는 이유와 회사가 성공할 수 있는 이유를 설명합니다. 최고의 창업자들은 이 스토리를 지속적으로 다듬고, 이 과정을 통해 전략의 약점을 파악하고 수정합니다. 내러티브는 야망과 지적 정직함을 반영합니다.

Q: CEO로서 저질렀던 구체적인 실수 중 지금이라면 다르게 할 것은 무엇인가요?

- 유통(Distribution): 처음부터 충분히 고민하지 않았던 점입니다.
- 채용(Hiring): 핵심 인재를 채용할 때 보상에 대해 너무 경직된 태도를 보인 점입니다. 그는 시장 수준을 훨씬 뛰어넘는 보상을 요구했던 한 사람을 회상하며, 돌이켜보면 그를 채용하기 위해 '모든 규칙을 깼을 것'이라고 말합니다.

질문: 경영진 구성에 대한 핵심 철학은 무엇인가요?
A: 약점이 부족해서가 아니라 강점을 위해 고용합니다. 평범함은 적입니다. 스타트업의 성장은 "스파이크"가 필요한 의지적인 행위입니다. 다른 부분에서 약점이 있더라도 중요한 분야에서 세계 최고 수준인 사람을 채용해야 합니다.

질문: 최고의 CEO는 "모든 새로운 실수를 저지른다"고 말씀하셨습니다. 무슨 뜻인가요?
A: 그들이 끊임없이 배운다는 뜻입니다. 진정으로 배우고 있다면 같은 실수를 반복하지 않습니다. 스타트업은 본질적으로 혼란스럽고 지저분하기 때문에 실수는 피할 수 없지만, 중요한 것은 실수가 항상 새로운 실수인지 확인하는 것입니다.

https://youtu.be/dKQLq4NxMro

"단 하나의 확실한 수익 모델을 제시하라"

"어떤 발표에서 '우리는 멋진 아이디어가 있고 A, B, C, D, E 이 5가지 방법 중 하나로 돈을 벌 겁니다'라고 말하는 걸 보면 늘 불안하고 영감을 얻지 못합니다."

틸은 이어서 말합니다.
"사람들이 '우리는 그저 A 방식으로 돈을 벌 겁니다'라고 말하는 것이 훨씬 좋습니다. 그것은 당신이 실제로 충분히 고민했고, 실제로 효과가 있을 것이라고 생각한다는 것을 시사합니다. 반면에 A부터 E까지 나열하는 것은 더 많은 가능성을 보여주는 것처럼 들리지만, 실제로는 각 방법을 신중하게 고려하지 않았을 때가 많습니다."
틸은 이러한 통찰을 다음과 같이 일반화합니다.

"저는 사람들이 이처럼 여러 가지 선택지를 나열할 때, 그것은 종종 게으름의 한 형태이며 실제로 무엇이 효과가 있을지 정말 깊이 고민하지 않았다는 것을 의미한다고 생각합니다."

https://youtu.be/HZQnKtjM1TA

“Learn from those who have more years of experience. You have no idea how many hours a day I spent on the phone — like a sponge —learning about finance from those with 15, 20, 25, 30 years of experience.”

•저속주행 구간이지만 옆에 차선물고, 폭우, 전기자전거, 대각선 껴들기 등등. 중국 시내 학습 환경(?)과 학습하라고 하는 정책이 부럽습니다. 여기서되면 다되겠네요.