과거 모바일 앱을 만들 수 있는 젊고 똑똑한 엔지니어들이 유저를 모으고 돈을 벌었다면 이 시대에는 AI Native Engineer들이 회사가 일하는 방식을 바꾸면서 돈을 번다.

https://x.com/dhaber/status/1957457505283428649

맥락이 왕이다

이번 AI-네이티브 스타트업 물결에서 가장 흥미로운 변화 중 하나는 전형적인 창업자 프로필의 역전이다. 과거에는 특히 버티컬 SaaS에서 많은 회사들이 특정 분야 전문가에 의해 설립되었고, 이들은 자신이 직접 경험한 문제를 해결하기 위해 기술 팀을 고용해 소프트웨어를 만들었다. 즉, 도메인 지식이 출발점이었고, 기술 역량은 나중에 덧붙여졌다.

지금 우리가 보는 것은 그 반대다. AI-네이티브 회사들은 대체로 기술 창업자들이 이끌고 있으며, 이들은 대규모 언어 모델을 다루는 방법을 깊이 이해하고 본능적으로 그 가능성을 파악하는 사람들이다. 그들은 자신이 뛰어드는 산업의 내부자가 아니라, 도구 세트의 전문가다. 그리고 맥락(Context)에서 시작하는 대신, 가능한 한 빨리 그것을 채용한다. 지금까지 우리가 본 거의 모든 AI-네이티브 버티컬 제품이 이런 방식으로 만들어지고 있다.

이 역전은 중요하다. 이는 이 회사들이 어떻게 차별화를 구축하고 방어력을 어디서 찾는지에 영향을 미치기 때문이다. AI로 빌드하는 방법을 이해하는 창업자들은 진정한 우위를 가진다. 이 모델들은 강력하고 범용적인 도구이며, 프롬프트 작성, 파인튜닝, 오케스트레이션을 아는 것은 특정 워크플로우에서 인간 노동보다 10배에서 1000배 더 효율적인 제품 기능을 열어준다. 이는 사용자 경험에서 마법 같은 효과를 만든다. 팀이 빠르게 움직이고, 새로운 인터페이스를 구축하며, 완전히 새로운 제품 카테고리를 창출하게 해준다. 이것이 차별화다.

하지만 차별화가 곧 방어력을 의미하지는 않는다. 제품이 마법처럼 느껴진다고 해서 복제하기 어렵거나 대체하기 힘든 것은 아니다. 해자는 근본적으로 변하지 않았다. 방어력은 여전히 워크플로우 전체를 소유하고, 고객 시스템에 깊이 통합되며, 레코드 시스템이 되거나, 시간이 지나며 신뢰를 얻는 것에서 나온다. 이것들은 맥락 특화적 이점이다. 단순히 AI가 할 수 있는 것을 아는 데서 오지 않고, 왜 그것이 특정 도메인에서 중요한지 아는 데서 비롯된다. 어떤 에지 케이스가 신뢰를 깨는지, 어느 정도의 정확성이 허용되는지, 데이터가 레거시 시스템을 통해 어떻게 흐르는지. 이런 판단은 코드처럼 자동화할 수 없다. 이는 도메인마다 크게 다르고, 경험을 통해서만 얻을 수 있으며, 훌륭한 제품을 대체 불가능한 것으로 만드는 핵심이다.

따라서 맥락은 여전히 중요하며, 이를 회사와 제품 개발 주기에 조기에 통합하는 것이 필수적이다. AI는 기술적으로 가능한 영역을 극적으로 확장하지만, 실제로 유용한 것이 무엇인지 말해주지는 않는다. 모델 역량을 제품 가치로 번역하는 방법을 파악하려면 여전히 깊은 도메인 지식이 필요하다. 변화의 속도가 가속화됨에 따라 이 번역 레이어는 점점 더 시간에 민감해진다. 창업자들은 이제 모델 출시뿐 아니라, 새로운 사용 사례나 워크플로우가 갑자기 자동화 가능해지는 시점과 같은 다운스트림 함의도 이해해야 한다. 이러한 변화를 일찍 포착하면 새로운 제품 표면, 새로운 진입 지점, 고객에게 새로운 가치를 제공하면서 성장을 촉진한다. 반대로, 몇 개월만 늦어도 비용이 크다.

우리는 이것이 실제로 어떻게 구현되는지 포트폴리오 전반에서 보고 있다. Tennr와 Eve 같은 회사들은 깊은 산업 뿌리에서 시작하지 않았다. 그들의 창업자는 기술적이고, AI-네이티브이며, 빠르게 움직였다. 그러나 그들은 곧 실제 현장에서 일한 경험이 있는 사람들을 영입해 제품 정의를 도왔다. 이 맥락 인재들은 제품을 직접 사용하며, 그것이 특정 분야의 복잡하고 맥락이 많은 워크플로우에서도 실제로 작동하도록 보장한다.

AI는 제품 차별화를 위한 놀라운 엔진이다. 그러나 그것은 해자가 아니다. 우리는 지속 가능한 기업은 맥락을 깊이 통합하고, 기술적 유창함과 도메인 전문성을 결합해 고객이 없어서는 안 될 제품을 만드는 기업이라고 믿는다.

https://youtu.be/xWRPXY8vLY4

엔비디아의 성장과 AI 컴퓨팅의 미래

수요는 계속 폭발 중: OpenAI/앤스로픽 같은 AI 연구소, 메타/구글 같은 광고 기업, 그리고 수많은 스타트업들의 수요가 계속 증가하고 있습니다.
'가치 포착 문제(Value Capture Problem)': AI가 창출하는 경제적 가치는 이미 투입되는 비용을 넘어섰지만, 정작 모델 개발사(OpenAI 등)는 그 가치의 10%도 제대로 포착하지 못하고 있습니다. AI 서비스의 가격이 저렴해지면서 가치 포착은 더욱 어려워지고 있습니다.
자본은 계속 유입될 것: 그럼에도 불구하고 하이퍼스케일러, 인프라 펀드, 국부 펀드 등 막대한 자본이 AI 인프라에 계속 투입될 것이므로 단기적인 성장은 확실합니다.

엔비디아의 위협: 커스텀 실리콘과 스타트업

가장 큰 위협은 '커스텀 실리콘': 구글(TPU), 아마존(Trainium), 메타가 자체 제작 칩의 주문량을 대폭 늘리고 있습니다. AI 시장이 소수의 거대 기업에 집중될수록 커스텀 실리콘이 유리해지고, 분산될수록 엔비디아가 유리합니다.

구글은 TPU를 외부에 판매해야 한다: 딜런은 구글이 TPU를 외부에 판매한다면 구글 본사보다 더 높은 기업 가치를 인정받을 수 있다고 주장합니다. 다만 이를 위해서는 엄청난 조직 문화 개편이 필요합니다.
실리콘 스타트업의 딜레마: 스타트업들은 현재 유행하는 모델(예: 트랜스포머)에 최적화된 칩을 설계하지만, 칩이 출시될 즈음에는 이미 모델 아키텍처가 변해있어 경쟁력을 잃는 '캐치-22' 상황에 빠지기 쉽습니다. AI 모델은 엔비디아 GPU에 맞춰서 진화하기 때문입니다.

데이터센터의 병목: 전력과 냉각

미국의 진짜 병목은 '전력': 현재 미국 AI 인프라 확장의 가장 큰 제약은 칩 부족이 아니라 데이터센터를 지을 부지와 전력 확보입니다. 전력망 연결, 변전소 건설, 전기 기술자 부족 등이 심각한 문제입니다.

이 때문에 하이퍼스케일러들은 지속가능성 약속을 뒤로하고 전력 확보에 사활을 걸고 있으며, 심지어 암호화폐 채굴 회사의 지분을 인수(전력 부지 확보 목적)하기도 합니다.

데이터센터 비용 구조: 전체 비용의 약 80%는 GPU, 네트워킹 등 자본 비용이며, 전력, 토지, 냉각 등은 20%에 불과합니다. 따라서 데이터센터를 3개월이라도 빨리 가동할 수 있다면, 20%에 해당하는 비용을 더 지불하더라도 이득입니다.

주요 빅테크 기업들에 대한 조언
샘 알트먼 (OpenAI): 당장 사용자가 신용카드를 입력하고 에이전트를 통해 쇼핑, 예약 등을 처리하게 한 후, 거래 수수료를 받는 모델을 출시해야 한다.

젠슨 황 (Nvidia): 1,000억 달러가 넘는 막대한 현금으로 자사주 매입 같은 소극적 행동 대신, 데이터센터 인프라 생태계에 직접 투자하여 엔드투엔드 지배력을 강화해야 한다.

세르게이/순다르 (Google): TPU를 외부에 판매하고, 관련 소프트웨어(XLA)를 더 많이 오픈소스화해야 한다. 데이터센터 건설에 더 공격적으로 투자해 컴퓨팅 리더십을 되찾아야 한다.

마크 저커버그 (Meta): 모델과 인프라에 대한 긴급성은 잘 이해하고 있다. 하지만 자사의 서비스(인스타그램, 페이스북 등) 내에만 AI를 가두지 말고, 독립적인 AI 제품(ChatGPT 경쟁 제품 등)을 더 많이 출시해야 한다.

팀 쿡 (Apple): 컴퓨팅의 인터페이스가 터치에서 AI로 넘어가고 있다는 사실을 직시해야 한다. 수십억 달러를 AI 인프라에 투자하지 않으면 플랫폼 전쟁에서 도태될 것이다.

사티아 나델라 (Microsoft): 한때 공격적이었으나 최근 주춤하고 있다. OpenAI에 대한 통제력을 잃고 있으며, 내부 모델 개발은 실패하고, 애저는 점유율을 잃고 있다. 무엇보다 Github Copilot 같은 제품이 모든 우위(IDE, 소스코드, 영업력, OpenAI 파트너십)를 가졌음에도 불구하고 시장을 선도하지 못하는 등 '제품 실행력'에 심각한 문제가 있다.

일론 머스크 (XAI/Tesla): 뛰어난 인재를 끌어들이지만, 때로는 성급한 결정이 해가 되기도 한다. 제품 자체에 더 집중할 필요가 있다.

- 핵심 원칙:
- 수익성 우선 (Profitability First): 성장이 아닌 수익을 최우선으로 합니다. 수익은 비즈니스의 산소와 같습니다.
- 커뮤니티에서 시작 (Start with Community): 제품을 만들기 전에, 내가 속하고 기여하고 싶은 커뮤니티를 먼저 찾습니다.
- 최소한으로 구축 (Build as Little as Possible): 꼭 필요한 기능만 만들고, 나머지는 자동화하거나 아웃소싱합니다.
- 첫 100명의 고객에게 판매 (Sell to Your First Hundred Customers): 한 명 한 명 직접 소통하며 판매하고, 이 과정을 통해 제품과 시장을 배웁니다.
- 자신을 드러내며 마케팅 (Market by Being You): 자신의 이야기와 여정을 공유하며 팬을 만듭니다.
- 의식적으로 성장 (Grow Yourself and Your Business Mindfully): 비즈니스에 잠식당하지 않고, 자신과 회사를 의식적으로 성장시킵니다.
- 살고 싶은 집을 짓기 (Build the House You Want to Live In): 자신만의 원칙으로 회사를 만들고, 가치관에 맞는 사람들을 채용합니다.
- 사례: 피터 애스큐(Peter Askew)
- 만료된 도메인 네임(VidaliaOnions.com)을 사들여, 양파 농장과 파트너십을 맺고 온라인으로 비달리아 양파를 판매하는 비즈니스를 구축했습니다. 그는 거대한 사업으로 키우기보다, 특정 고객 커뮤니티에 집중하고 수익성을 유지하며 즐겁게 사업을 운영합니다.

커뮤니티에서 시작하라 (Start with Community)

성공적인 비즈니스는 제품이 아닌 커뮤니티에서 출발한다고 강조합니다.

1. 사람 찾기: 이미 자신이 속해 있거나 열정을 가진 커뮤니티(온/오프라인)를 찾습니다.
2. 기여하기: 단순히 눈팅(lurking)만 하지 말고, 적극적으로 질문에 답하고, 정보를 공유하며 커뮤니티의 핵심 멤버가 됩니다. '1%의 창조자, 9%의 기여자, 90%의 소비자' 법칙을 기억해야 합니다.
3. 가르치기: 자신이 배운 것을 다른 사람들에게 가르칩니다. 이는 신뢰를 쌓고 자신의 전문성을 높이는 가장 좋은 방법입니다.
4. 문제 발견: 커뮤니티에 깊이 관여하다 보면, 멤버들이 겪는 반복적인 문제나 불편함을 발견하게 됩니다. 이것이 바로 비즈니스의 시작점입니다.
5. 사례: 솔 오웰(Sol Orwell)
- Reddit의 피트니스 커뮤니티(r/Fitness)에서 활동하며 신뢰를 쌓았습니다. 커뮤니티 멤버들이 영양 보충제에 대한 신뢰할 만한 정보가 부족하다는 문제를 발견하고, 이를 해결하기 위해 Examine.com이라는 정보 사이트를 만들어 성공적인 비즈니스로 키웠습니다.

최소한으로 구축하라 (Build as Little as Possible)

아이디어를 바로 거창한 제품으로 만들지 말라고 조언합니다.

1. 수동적이고 가치 있는 프로세스 (Manual Valuable Process, MVP): '최소 기능 제품(Minimum Viable Product)'을 만들기 전에, 먼저 한두 명의 고객을 위해 수동으로 문제를 해결해주는 프로세스를 만듭니다. 이 과정을 통해 고객이 정말로 원하는 것이 무엇인지, 돈을 지불할 의사가 있는지 검증합니다.
2. 프로세스를 제품화하기: 수동 프로세스가 성공적으로 검증되면, 그 단계를 하나씩 자동화하거나 소프트웨어로 만들어 제품으로 발전시킵니다.
3. 하나의 기능에 집중: 처음부터 모든 기능을 갖추려 하지 말고, 가장 핵심적인 문제 하나를 해결하는 데 집중합니다. 검로드의 초기 버전은 오직 '링크를 통해 디지털 파일을 판매하는' 기능 하나만 있었습니다.
4. 제약이 창의성을 낳는다: "주말 안에 만들 수 있는가?", "고객이 돈을 낼 것인가?"와 같은 제약을 스스로에게 부여함으로써 핵심에 집중하게 됩니다.

첫 100명의 고객에게 판매하라 (Sell to Your First Hundred Customers)

'화려한 론칭'의 환상을 버리고, 한 명씩 고객을 확보하는 것의 중요성을 강조합니다.

1. 판매는 배움의 과정: 판매는 단순히 물건을 파는 행위가 아니라, 잠재 고객과 대화하며 그들의 진짜 문제를 이해하고 제품을 개선하는 과정입니다.
2. 가족과 친구부터: 가장 가까운 사람들부터 시작해 솔직한 피드백을 받고, 그들을 첫 고객으로 만듭니다.
3. 커뮤니티로 확장: 그 다음, 2장에서 찾은 커뮤니티 멤버들에게 다가갑니다. 이미 신뢰 관계가 형성되어 있어 판매가 더 수월합니다.
4. 콜드 이메일과 직접 연락: 아는 사람들을 모두 소진했다면, 모르는 사람들에게도 직접 연락(콜드 이메일, 콜드콜 등)하는 노력이 필요합니다. 거절을 두려워하지 않아야 합니다.
5. 사례: 제이미 슈미트(Jaime Schmidt)
- '슈미츠 내추럴스'라는 천연 데오드란트 브랜드를 창업한 그녀는 파머스 마켓에서 직접 고객들을 만나 대화하며 제품을 판매하고 개선했습니다. 이렇게 쌓은 초기 고객들의 입소문이 사업 성공의 기반이 되었습니다.

자신을 드러내며 마케팅하라 (Market by Being You)

마케팅은 광고가 아니라, '팬'을 만드는 과정이라고 말합니다.

1. 사람들은 사람에게 관심이 있다: 사람들은 회사가 아닌, 그 회사를 만든 사람의 이야기에 끌립니다. 당신의 여정, 실패, 배움을 솔직하게 공유하세요.
2. 마케팅 퍼널: 잠재 고객은 '인지 → 관심 → 팬 → 고객'의 단계를 거칩니다. 각 단계에 맞는 소통이 필요합니다.
3. 콘텐츠의 3단계:
- 교육(Educate): 당신이 아는 유용한 정보를 공유하여 가치를 제공합니다.
- 영감(Inspire): 당신의 성장 스토리와 비전을 통해 사람들에게 영감을 줍니다.
- 재미(Entertain): 유머와 개성을 담아 콘텐츠를 재미있게 만듭니다.
4. 이메일 리스트 구축: 소셜 미디어는 '빌린 땅'이지만 이메일 리스트는 '내 땅'입니다. 팔로워들을 이메일 구독자로 전환하여 직접적인 소통 채널을 확보해야 합니다.
5. 광고는 마지막에: 유기적인 성장 기반을 다진 후에, 수익의 일부를 사용해 광고를 집행하는 것이 현명합니다. 처음부터 광고에 의존하는 것은 위험합니다.

의식적으로 성장하라 (Grow Yourself and Your Business Mindfully)

수익이 나기 시작한 후, 지속 가능한 성장을 위한 재무 및 정신 관리법을 다룹니다.

1. 없는 돈을 쓰지 마라: '수익 = 매출 - 비용'이라는 기본 공식을 항상 명심해야 합니다. 비용을 철저히 관리하는 것이 핵심입니다.
- 비용 절감 팁: 사무실 얻지 않기, 사람 대신 소프트웨어 고용하기, 아웃소싱 활용하기, 실리콘밸리로 이사하지 않기 등.
2. 수익성 있는 자신감 (Profitable Confidence): 수익이 나면 외부 투자에 의존하지 않고 자신만의 속도로 장기적인 결정을 내릴 수 있는 '자신감'이 생깁니다.
3. 공동 창업자와의 관계: 비즈니스는 돈보다 에너지 고갈로 실패하는 경우가 많습니다. 공동 창업자와의 갈등은 가장 큰 에너지 소모원입니다. 가치관, 목표, 기대치를 초기에 솔직하게 공유하고 끊임없이 소통해야 합니다.
4. 자신을 돌보기: 워라밸을 지키고, 비즈니스 외의 삶을 통해 에너지를 충전해야 장기적으로 비즈니스를 이끌 수 있습니다.

살고 싶은 집을 짓기 (Build the House You Want to Live In)

채용과 조직 문화에 대한 내용입니다.

1. 문화 먼저, 채용은 나중에: 사람을 뽑기 전에, 어떤 가치관과 원칙을 가진 회사를 만들고 싶은지 명확히 정의해야 합니다.
2. 가치관을 명확히 하고 공유하기: "일로써 평가받는다", "모두가 CEO다" 등 검로드가 가진 독특한 가치관을 공개적으로 공유합니다. 이는 회사에 맞는 최고의 인재를 끌어당기는 필터 역할을 합니다.
3. 원격 및 비동기 근무: 검로드는 회의 없이, 각자 편한 시간에 일하는 비동기(asynchronous) 원격 근무 문화를 통해 효율성과 자율성을 극대화합니다.
4. 투명성: 재무 정보, 연봉 테이블까지 투명하게 공개하여 신뢰를 구축하고 정보의 비대칭을 없앱니다.
5. 사례: 심플리 일롭트(Simply Eloped)
- 초기에 문화를 정의하지 않고 채용했다가 위기를 겪었습니다. 이후 '고객 중심', '야망', '연민' 등의 핵심 가치(CACAO)를 정립하고 이를 채용과 평가의 기준으로 삼아 조직 문화를 바로잡았습니다.

이제 어디로 갈 것인가? (Where Do We Go from Here?)

비즈니스가 안정된 후의 삶과 목적에 대해 이야기합니다.

1. 돈을 벌었으니 시간을 벌어라: 저자는 검로드가 안정된 후, 자신의 시간을 되찾아 글쓰기, 그림 그리기 등 창의적인 활동에 몰두했습니다.
2. 이키가이(Ikigai) 찾기: '사랑하는 일', '세상이 필요로 하는 일', '돈이 되는 일', '잘하는 일'의 교집합을 찾아 일과 삶의 목적을 통합합니다.
3. 더 많은 창조자와 창업가 만들기: 저자는 자신의 성공을 다른 사람들에게 확장하는 데서 새로운 의미를 찾았습니다. 흑인 창업가에게 투자하는 펀드를 만들고, 이 책을 통해 자신의 경험을 공유하는 것이 그 예입니다.
4. 선한 영향력: 비즈니스를 통해 환경 보호에 기여하는 등 더 넓은 사회적 문제에 관심을 가집니다.
5. 놓아주기 (Let Go): 언젠가는 비즈니스를 떠날 수도 있음을 인지하고, 다음 단계를 자유롭게 선택할 수 있는 삶을 지향합니다.

https://www.amazon.com/Minimalist-Entrepreneur-Great-Founders-More/dp/0593192397

서구의 오해와 ‘시장형 사회주의’

“한 사람이 경제를 전부 조종한다”는 오해: 현실의 중국 경제는 지방정부(시장) 단위로 고도로 분권화되어 있으며, 시장 경쟁은 매우 치열하다. 시민과 권위의 관계도 ‘맹목 복종’이 아니라, 안정·번영을 조건으로 한 ‘온정적 가부장주의’ 계약에 가깝다.

자본주의 vs 사회주의: 경제 운영·기업 경쟁·금전적 성취 측면은 지독히 자본주의적이지만, 국유 섹터·국유은행·공공 커뮤니티 활동 등 사회적 직조는 사회주의적 색채가 강하다.

‘시장(市長) 경제’: 중앙은 인사권으로 지방을 쥐되, 승진 토너먼트가 지방 단위의 GDP·산업화·수출·부동산 개발 경쟁을 촉발했다. 이후 환경 지표가 페널티로 들어오자 공기질이 단기간 개선된 사례처럼, 측정·인센티브 재설계가 결과를 바꿨다. 지금은 혁신·유니콘 수 등이 암묵 지표로 쓰였고, 앞으로 소비 기여도를 지표화해야 한다는 제안.

기업하기 좋은 점/리스크

장점: 속도·스케일·엔지니어 밀집·소비자 피드백 속도. (예: 샤오미→EV로 고속 전환, 대량 판매)

리스크: 개인·재산권 보호/파산·IP 집행 약함, ‘사나운 경쟁자’ 리스크, 과거에는 관계 비용. 실패 관용도는 미국보다 낮다.

혁신 철학: 0→1(미국) vs 1→N(중국)

미국은 기초연구·급진적 돌파에 강점, 중국은 해결지향·비용절감·대규모 확산과 산업 내 ‘AI 플러스’ 보급에 강점. 생산성은 ‘확산’에서 나온다는 관점. 기초연구·내재적 동기는 보완 중.

관치·사례: 앤트(마윈)·‘키 크면 바람 맞는다’

자본은 정치가 제어한다는 대원칙 하에, 금융안정·동일기능 동일규제로 앤트 상장 중단이 합리화되었다는 시각. 교훈은 정치와 거리 두고, 기부·협력·저자세—“너무 화려해지지 말라(가장 키 큰 나무가 바람을 맞는다)”

관세·칩스(CHIPS)·거래론

관세는 쌍방·세계에 악영향, 글로벌 중간재·제조 물가 앵커인 중국과 얽힌 모든 가치사슬에 비용 전가.

현실적 딜: 관세 인하(전면 철폐는 아님), 서비스·금융 개방, IP·데이터 규칙 투명화, 미국 기업의 중국 내 사업기회 확대. 정치 이슈(홍콩/대만)는 무역협상과 분리. 미국은 **타자 처벌보다 자국 경쟁력 강화(R&D·대학·이민)**가 장기적으로 유효.

대만·TSMC·전략적 인내

TSMC는 전 지구적 병목이라 어느 쪽에도 파괴적 충격. 중국 내부에서도 전쟁·인명 손실 선호하지 않음(한 자녀 세대의 병력 구조 등). 전략적 모호성·인내가 경제 상황상 합리적이며, 미·중 소통 채널 상시 가동이 핵심. 다만 통일은 강한 민족적 염원이므로 경제 논리만으로는 환원 불가

한 자녀 정책의 의도치 않은 효과

여성 교육·경력의 ‘황금기’, 혼인 시장에서 여성 협상력↑, 부모·조부모의 ‘여섯 지갑’이 자녀 주택을 뒷받침 → 가계 저축률↑·출산기피와 연결. 고령화 공포는 과장: 고령 사회가 오히려 기술·자동화 채택을 가속해 생산성에 중립~플러스가 될 수 있음.

부동산 디레버리징의 파급

“집은 투기가 아니라 거주” 기조로 디벨로퍼·토지금융·지방재정에 동시 충격. 가계 순자산이 부동산 편중이라 소비 위축. 역사적으로 부동산 의존 탈피는 3~10년 걸린다(정책 집행·균형 시기에 좌우)

중국을 보려면: 로컬리즘

베이징·상하이만 보지 말고 충칭·청두·신장 등 2·3선 도시에서 엔터테인먼트·패션·커피 체인·여가 중심의 MZ 소비 생태를 체감하라. 오늘의 청년은 공장 라인보다 재미·균형을 중시. 사회는 경쟁적이면서도 따뜻한 공동체성이 남아 있다.

https://www.youtube.com/watch?v=y3yAVZk3tyA

인생에 이런 일이 일어날까 싶은 일들이 일어난다. 아들은 희귀암에서 죽다가 겨우 살아나고 본인은 스키 사고로 18년간 잠을 못 자면서 커리어적으로는 보험사의 대표를 지낸다. 삶이 너무 고통스러워 자살을 준비하다가 본인의 고통을 치료할 방법을 찾고 거기에서 얻은 깨달음으로 미국 보험업을 바꿔나간다.

그가 걸어온 길에 대한 존경과 경외를 느끼고 더 나은 삶을 살기 위한 에너지와 지혜를 얻었다. 보험업에 대해서 배우려다가 너무 감동받았던 인터뷰. 한동안 여운이 가시지 않을 것 같다.

아들이 묻는다. "아빠, 우리 둘 다 왜 아직 여기 살아있는 걸까요?"

마크는 대답한다. "우리는 수조 분의 일의 확률을 뚫고 태어난, 복권에 당첨된 존재들이란다. 그러니 이 삶을 잘 활용해야지. 너의 역할이 무엇인지는 모르겠지만, 절대 망치면 안 된다. 나는 그저 너를 위한 스페어 부품일 뿐이니까."

신과의 거래

이야기는 한 아버지의 절박한 기도에서 시작된다. 2002년, 마크 베르톨리니의 16살 아들 에릭은 전 세계에 단 34명뿐인 희귀암으로 6개월 시한부 판정을 받는다. 아들의 삶을 위해 모든 것을 내던진 마크는 위험천만한 골수 이식을 감행하지만, 아들은 암세포 대신 끔찍한 합병증과 싸워야 했다. 피부와 내장이 녹아내리고, 매일 온몸의 피를 갈아야 하는 고통 속에서 의료진마저 희망을 놓아버린 순간.
마크는 병원 예배당으로 내려가 자신의 목에 걸린 스카풀라와 묵주를 벗어 제단에 올린다. 그리고 신과 거래를 시작한다.
"그를 대신해 저를(Me for him)."
"아들의 병과 고통을 모두 제게 주십시오. 저는 충분히 좋은 삶을 살았으니, 제발 아들을 살려주십시오."
기적이 일어났을까. 2003년 2월 18일, 죽음의 문턱에 있던 아들이 기적처럼 집으로 돌아온다. 그리고 정확히 1년 후인 2004년 2월 18일, 마크는 스키를 타다 나무를 들이받아 목이 부러지고, 혼수상태로 얼어붙은 강물에 빠진다.
신은 그의 기도를 들었던 것일까.

18년간의 고통, 터미네이터가 된 CEO

사고는 그에게서 많은 것을 앗아갔다. 척추뼈 다섯 개가 부서지고 신경이 끊어지는 사지 마비급 부상. 그는 기적적으로 살아남았지만, 그 후 18년간 하루에 단 한 시간만 자며 깨어있는 모든 순간을 레벨 7에서 10에 달하는 극심한 통증과 함께 보내야 했다.

고통은 그의 뇌를 바꾸어 놓았다. 감정과 공감을 담당하는 우뇌는 거의 기능을 멈췄다. 그는 마치 '비즈니스 터미네이터'처럼 변해갔다. 슬픔도, 기쁨도 느끼지 못한 채, 오직 논리와 분석을 관장하는 좌뇌만이 슈퍼컴퓨터처럼 작동했다. 이 시기, 그는 보험사 애트나(Aetna)의 CEO로서 하루에 100만 달러씩 적자를 내던 회사를 회생시키는 등 사업적으로는 엄청난 성공을 거둔다. 하지만 그의 내면은 메말라가고 있었다.

한 친구가 그에게 해골 모양의 '메멘토 모리(Memento Mori)' 반지를 선물하며 말했다. "죽음을 기억하라. 매일 이 반지를 보며 묻게. 나는 올바른 사람들과 올바른 일을 하며 시간을 보내고 있는가? 만약 그렇지 않다면, 도망치게나."

치유의 여정, 동양에서 길을 찾다

18년의 고통 끝에 그는 스위스에서의 조력 자살을 결심한다. 하지만 마지막 진단에서 의사는 뜻밖의 말을 건넨다. "당신의 고통은 치료 불가능한 것이 아닙니다. 뇌가 통증에 중독되어 생긴 '신경가소성 통증'입니다. 이건 고칠 수 있습니다."

그는 인지행동치료, 경두개 자기자극술(TMS) 등 새로운 치료를 받으며 마침내 18년간의 지옥에서 벗어난다. 고통이 사라지자, 닫혔던 감정의 문이 열렸다. 처음 그를 덮친 감정은 '분노'였다. 자신의 뇌에 배신당했다는 생각 때문이었다. 이내 깊은 '후회'가 밀려왔다. 공감 능력을 잃은 채 사람들에게 상처를 주었던 과거의 자신을 마주해야 했다. 그는 강아지 광고만 봐도 눈물을 흘리는 사람이 되었다.

이 시기, 그는 서양 의학의 한계를 넘어 요가와 명상, 그리고 바가바드 기타와 같은 동양 철학에서 깊은 위안과 지혜를 얻는다. 그는 모든 존재가 하나로 연결되어 있다는 '소함(So Hum)'의 가르침을 깨닫고, 이를 자신의 삶과 리더십에 녹여내기 시작한다.

깨달음의 실천, "마진이 없으면, 미션도 없다"

CEO로 복귀한 애트나에서 그는 자신의 깨달음을 실천에 옮긴다. 직원들을 위한 요가 프로그램을 도입한 그는, 직원들의 진짜 스트레스 원인이 낮은 임금과 과도한 의료비 부담이라는 것을 알게 된다.

그는 이사회 승인도 없이, 회사의 최저 임금을 대폭 인상하고 저소득층 직원의 의료비 전액을 지원하는 파격적인 정책을 발표한다. 재무팀은 회사가 망할 것이라며 반대했지만, 결과는 놀라웠다. 직원들의 사기는 하늘을 찔렀고, 이는 고객 만족도 상승으로 이어졌다. 회사의 주가는 2배 이상 급등했고, 2,000명의 직원이 백만장자가 되었다.

그는 수녀님이자 병원장이었던 이사회 멤버의 가르침을 떠올렸다. "마진이 없으면, 미션도 없습니다(No Margin, no mission)." 선한 사명을 지속하기 위해서는 반드시 수익을 내야 한다는 것. 그는 직원에게 먼저 투자하는 것이 결국 가장 큰 수익으로 돌아온다는 것을 증명해 냈다.

끝나지 않은 여정, 아들을 위한 '스페어 부품'

아들은 기적적으로 살아남아 이론물리학자가 되었다. 어느 날, 오토바이를 함께 타던 부자는 바에 앉아 대화를 나눈다.
아들이 묻는다. "아빠, 우리 둘 다 왜 아직 여기 살아있는 걸까요?"
마크는 대답한다. "우리는 수조 분의 일의 확률을 뚫고 태어난, 복권에 당첨된 존재들이란다. 그러니 이 삶을 잘 활용해야지. 너의 역할이 무엇인지는 모르겠지만, 절대 망치면 안 된다. 나는 그저 너를 위한 스페어 부품일 뿐이니까."

그는 자신의 남은 삶의 목적이 아들을 위한 예비 부품이 되는 것이라고 담담히 말한다.

가장 친절했던 기억
인터뷰의 마지막, 진행자는 묻는다. "당신이 받은 가장 친절한 행동은 무엇이었나요?"

마크는 아들이 투병하던 시절, 병원의 모든 이가 포기했을 때 유일하게 희망을 놓지 않았던 의사 '에바 기난'을 떠올린다. 그녀는 자신의 직위를 걸고 마크와 아들을 지지했고, 끊임없이 새로운 치료법을 모색했다. 그녀는 어두운 터널 속에서 유일한 빛이었다. 마크는 말한다.

"그녀는 저나 제 아들을 전혀 몰랐습니다. 하지만 그녀는 자신의 모든 것을 걸고 우리를 위해 싸워주었습니다. 그것이 제 인생에서 가장 친절한 행동이었습니다."

https://youtu.be/937hn2TW-d0

배휘동님이 공유해주는 나날이 발전하고픈 개발자를 위한 AI활용법

https://drive.google.com/file/d/1h99VB5Ra5nn78ZpcXzvN8HyJbSmcX-Qn/view?ref=stdy.blog

더 중요해졌거나, 줄곧 중요했던 것들

● AI가 현재 잘못하고 있는 걸 인식하고 조정하는 기술
● 완성된 프로그램이 의도대로 동작하지 않음을 인지하는 눈
● 나, 사람, 조직, 시장, 도메인에 대한 깊은 이해를 바탕으로 뽑아낸 에센스
● 폭발하는 신규 서비스 사이에 사용자의 관심을 끄는 기술 (글쓰기, 마케팅, 그로스)
● 의심, 호기심, 도전정신, 실험정신, 대화와 협상과 관리 능력
● 설계, 학습, 정보 탐색, 정보 선별, 정보 습득 능력 (learn / unlearn)

신뢰할 만한 리소스로 Learn & Unlearn 하자

● 각 Vendor / 도구 공식문서 깊게 읽기
● 통찰을 주는 사람들과의 깊이있는 대화
● 통찰력 있는 사람들의 깊이있는 영상과 글 자세히 읽기
● 완성형보다는 생성형 지식에 관심 가지기
● 이 모든 것들에 의심과 호기심을 가지며 실험하고 공유하기

시니어 개발자가 조직에 기여할 수 있는 것들

● 암묵지로 된 에센스를 발굴해 코딩 에이전트에게 먹이고, 조직과 함께 쓰기
○ 깊은 도메인 지식을 셀프 CTA 후 제대로 만든 하우투 가이드
○ 레거시를 완벽하게 마이그레이션하는, 직접 깎은 예시 코드
○ AI가 잘못 코딩한 거 잡아낸 뒤, 실수 덜 하게 만든 커서/클로드 코드 룰
● 그동안 우선순위 핑계로 미뤄뒀던 것들 다 병렬로 토큰 태우며 시도해보기
● 다양한 도메인 경험을 버무려 창발적인 아이디어 내기
● 이 모든 것들에 의심과 호기심을 가지며 실험하고 공유하기

Brian Armstrong(Coinbase CEO)가 말하길 Balaji는 자신이 만난 사람 중 가장 똑똑하고 진정으로 독창적인 사상가라고 하는데 지속적으로 발라지가 이야기 해오는 미국 패권의 몰락 시나리오.

🌏 GDP ‘지리중심’의 회귀(=U자 곡선)

산업혁명 이후 서쪽(유럽·미국)으로 쏠렸던 경제 중심이, 1991년 이후 더 빠르게 아시아로 재이동.
1950년대 ‘미국 전성기’는 전쟁·공산권 붕괴가 만든 일시적 이상치였다는 해석.

🎬 미디어의 현실부정 & 자본의 이동

서구 미디어는 비서구 부상을 충분히 비추지 않으며, 대중은 ‘현실 회피’ 콘텐츠에 몰입.
백만장자 순이동: 일부 서구 국가는 순유출, UAE·싱가포르·호주 등은 순유입 확대.
금융 허브는 뉴욕·런던·도쿄 → 마이애미·두바이·싱가포르 서사로 전환 중.

⚔️ 4자 구도: 적색 미국 vs 청색 미국 vs 중국 vs 인터넷

중국 → 레드 미국의 기반(제조·군사)을 잠식(로봇·드론).
인터넷(=AI+크립토) → 블루 미국의 기반(미디어·머니)을 잠식.
2035~2040년, 미 정치는 공화당=비트코인 맥시 / 민주당=중국 우호 쪽으로 더 양극화될 수 있다는 예측.

사례로 개빈 뉴섬의 대중(對中) 파트너십 제안 등을 거론.

🧨 레드/블루 해법이 실패하는 이유(발라지 주장)

무역전쟁·관세(레드): 중국은 이미 시장 다변화. 복잡한 글로벌 공급망에 대한 관세는 자해적. 실효성 있는 산업정책은 공급망의 정교한 재구축이 전제.
테크 때리기·‘워크’ 동원(블루): AI·크립토의 생산성 물결은 막기 어려움. 미국이 이탈해도 인터넷 질서는 미국 밖에서 굴러감.

💵 미 제국 모델 붕괴 논지: “달러 인플레=전세계 과세”의 한계

제재·관세 등 양당의 선택이 탈달러화를 가속 → 글로벌 ‘세원’ 축소, 미국 내 생활수준 하락 압력.
부채 폭탄: 장기 미지급 의무가 누적되어 재정 지속가능성 훼손.
초인플레이션/슈퍼 비트코인화 서사: 달러의 체계적 약화 주장.
체제 위기: 경제 국면을 넘어 소련식 붕괴와 유사한 정치·사회 파열 가능성.

🛰️ 승자 프레임: ‘서구 3.0’=인터넷

블록체인·스마트컨트랙트가 ‘강제된 공정성’을 제공: 국적·인종 무관 동일 규칙.
인터넷은 좌(평등·글로벌)와 우(자유시장·자본주의)의 가치를 동시에 극대화.
해법의 그릇: 네트워크 국가(The Network State) — 온라인 공동체 → 오프라인 확장.

📍 개인 전략: 위치·커뮤니티 퍼스트

향후 5~15년 안정·번영 지표: 낮은 범죄, 양호한 부채비율, 사회 안정성.
예시(발라지 언급): 엘살바도르·두바이·싱가포르·인도 등(선호·리스크 기준은 개인차 존재).

🧵 교육·경력의 전환

태스크 기반 학습과 도제식(인턴십) 재부상: 나이 무관, 온라인에서 실력으로 경쟁.
“대학 선택”보다 커뮤니티/국가 선택이 먼저가 될 수 있음.

https://www.podchemy.com/notes/100-balaji-srinivasan-the-collapse-of-the-west-40563333634

"10년 뒤에 무엇을 하고 싶으세요?"

어떻게 똑똑하고 야심 있는 사람들이 장기적인 포부도 없는 분야에서 계속 일할 수 있는 걸까요?

목표는 가장 높은 언덕에 도달하는 것입니다.

가장 단순한 알고리즘을 생각해 봅시다. 어떤 순간이든, 자신을 더 높은 곳으로 이끄는 방향으로 한 걸음 내딛는 것입니다.

더 정교한 버전의 알고리즘은 당신의 걸음에 약간의 무작위성을 더합니다. 처음에는 많은 무작위성을 가지고 걷다가 시간이 지남에 따라 무작위성을 줄여나가는 방식입니다. 이는 당신이 집중적이고 비무작위적인 등반을 시작하기 전에, 더 큰 언덕 근처를 배회할 더 나은 기회를 줍니다.

하지만 현재 언덕의 유혹은 강력합니다. 인간에게는 다음 한 걸음을 위로 내딛으려는 자연스러운 경향이 있습니다. 결국 그는 행동 경제학자들이 강조하는 흔한 함정에 빠지게 됩니다. 사람들은 장기적인 보상보다 단기적인 보상을 체계적으로 과대평가하는 경향이 있다는 것입니다. 이러한 효과는 야심이 큰 사람들에게서 훨씬 더 강하게 나타나는 것 같습니다. 그들의 야망이 오히려 바로 눈앞의 오르막길을 포기하기 어렵게 만드는 것처럼 보입니다.

커리어 초기의 사람들은 컴퓨터 과학에서 교훈을 얻어야 합니다. (특히 커리어 초반에는) 이리저리 걸어 다니며 탐색하고, 무작위로 자신을 지형의 새로운 부분에 떨어뜨려 보세요. 그리고 가장 높은 언덕을 찾았을 때, 현재 언덕에서 다음 한 걸음이 아무리 더 나아 보일지라도 더 이상 시간을 낭비하지 마세요.

https://cdixon.org/2009/09/19/climbing-the-wrong-hill

잘못된 언덕 오르기 - 크리스 딕슨 (Chris Dixon)

제가 아는 아주 똑똑한 젊은 친구가 있습니다. 그는 1년 전 대학을 졸업하고 지금은 한 대형 투자 은행에서 일하고 있습니다. 그는 월스트리트를 싫어하게 되었고, 이제는 테크 스타트업에서 일하고 싶어 합니다. (좋은 생각이죠!) 최근에 그는 상사에게 사직 의사를 밝혔고, 상사들은 그를 붙잡기 위해 온갖 그럴싸한 쇼를 벌이며 설득했습니다. 은행에 남으면 연봉도 오르고 더 큰 책임도 맡게 될 거라고 말입니다. 테크 업계로 가면 맨바닥부터 다시 시작해야 합니다. 금융 분야에는 장기적인 포부가 없다고 단호하게 선언했음에도 불구하고, 그는 지금 남는 쪽으로 마음이 기울고 있습니다.

지난 몇 년간, 저는 비슷한 상황에 놓인 수많은 입사 지원자들을 만나왔습니다. 제가 그들에게 "10년 뒤에 무엇을 하고 싶으세요?"라는 아주 명백한 질문을 하면, 그 대답은 거의 예외 없이 "테크 스타트업에서 일하거나 창업하는 것"입니다. 하지만 그들 대부분은 현재의 길에 머물기로 결정하고 스타트업에 합류하지 않습니다. 결국 몇 년 뒤에야 직장을 그만두지만, 이는 이미 그들이 즐기지 않는 업계에서 수년을 보낸 후이고, 그 시간은 그들의 장기적인 포부를 향해 나아가는 데 별다른 도움이 되지 못했습니다.

어떻게 똑똑하고 야심 있는 사람들이 장기적인 포부도 없는 분야에서 계속 일할 수 있는 걸까요? 저는 그들이 저지르는 실수에 대한 좋은 비유를 컴퓨터 과학에서 찾을 수 있다고 생각합니다.

컴퓨터 과학의 고전적인 문제 중 '언덕 오르기(hill climbing)'라는 것이 있습니다. 언덕이 많은 지형의 임의의 지점에 당신이 떨어졌다고 상상해 보세요. 안개가 끼었거나 해서 각 방향으로 몇 피트밖에 볼 수 없습니다. 목표는 가장 높은 언덕에 도달하는 것입니다.

가장 단순한 알고리즘을 생각해 봅시다. 어떤 순간이든, 자신을 더 높은 곳으로 이끄는 방향으로 한 걸음 내딛는 것입니다. 이 방법의 위험은, 만약 당신이 더 낮은 언덕 근처에서 시작하게 되면, 가장 높은 언덕이 아닌 그 낮은 언덕의 꼭대기에서 끝나게 된다는 점입니다.

더 정교한 버전의 알고리즘은 당신의 걸음에 약간의 무작위성을 더합니다. 처음에는 많은 무작위성을 가지고 걷다가 시간이 지남에 따라 무작위성을 줄여나가는 방식입니다. 이는 당신이 집중적이고 비무작위적인 등반을 시작하기 전에, 더 큰 언덕 근처를 배회할 더 나은 기회를 줍니다.

또 다른, 그리고 일반적으로 더 나은 알고리즘은 지형의 여러 곳에 자신을 무작위로 반복해서 떨어뜨려 본 후, 단순한 언덕 오르기를 수행하고, 그런 여러 시도 끝에 한 걸음 물러서서 어떤 언덕이 가장 높았는지 결정하는 것입니다.

다시 입사 지원자의 이야기로 돌아가서, 그는 자신의 지형을 덜 안개 낀 시야로 볼 수 있다는 이점이 있습니다. 그는 자신이 현재 오르고 있는 언덕과는 다른 언덕의 꼭대기에 도달하고 싶다는 것을 (적어도 그렇게 믿고는) 알고 있습니다. 그는 자신이 서 있는 곳에서 그 다른 언덕이 더 높다는 것을 볼 수 있습니다.

하지만 현재 언덕의 유혹은 강력합니다. 인간에게는 다음 한 걸음을 위로 내딛으려는 자연스러운 경향이 있습니다. 결국 그는 행동 경제학자들이 강조하는 흔한 함정에 빠지게 됩니다. 사람들은 장기적인 보상보다 단기적인 보상을 체계적으로 과대평가하는 경향이 있다는 것입니다. 이러한 효과는 야심이 큰 사람들에게서 훨씬 더 강하게 나타나는 것 같습니다. 그들의 야망이 오히려 바로 눈앞의 오르막길을 포기하기 어렵게 만드는 것처럼 보입니다.

커리어 초기의 사람들은 컴퓨터 과학에서 교훈을 얻어야 합니다. (특히 커리어 초반에는) 이리저리 걸어 다니며 탐색하고, 무작위로 자신을 지형의 새로운 부분에 떨어뜨려 보세요. 그리고 가장 높은 언덕을 찾았을 때, 현재 언덕에서 다음 한 걸음이 아무리 더 나아 보일지라도 더 이상 시간을 낭비하지 마세요.

AI는 이제 시작이다.

사람들이 인공지능을 오해하는 지점이 있다고 생각합니다. 지금은 사람들이 그저 멋진 생산성 도구 정도로 바라보는 경향이 있죠. 하지만 몇 년 후에는 ‘우리는 인지(cognition)의 단위를 사고파는 중이다’라고 생각하게 될 겁니다. 사람의 시간, 혹은 사람과 동등한 지능 단위를 빌려다가 우리 일을 대신하도록 하는 것이죠.

예를 들어 저는 효과적으로 ‘봇 프로그래머 20명’을 고용해 앱을 만들도록 코드를 작성하게 하거나, AI 회계사를 고용해 인지 단위의 시간을 빌리는 식으로 활용할 수 있습니다. 디지털 측면에서는 단순히 도구(tool)를 파는 것이 아니라 사실상 화이트칼라 노동을 파는 형태로 전환되는 겁니다. 로보틱스 측면에서는 ‘로봇 사용 분(minute)’ 같은 개념이 등장할 수도 있죠.

아마 결국에는 인간 형태의 로봇이든, 아니면 다른 형태이든 간에 여러분을 대신해 다양한 일을 수행하는 것들을 갖게 될 겁니다. 여러분은 그것들을 직접 구매할 수도 있고, 혹은 빌릴 수도 있겠죠. 이와 관련해 어떤 비즈니스 모델이 등장할지 지켜보는 것도 흥미로울 겁니다.

그다음 AI 물결은 대규모 엔터프라이즈(기업) 채택이라고 봅니다. 저는 인공지능(AI)이 지금 극도로 저평가되어 있다고 생각해요. 왜냐하면 대부분의 기업들은 아직 아무것도 하지 않았기 때문입니다. 하지만 거기에 돈, 변화, 임팩트, 일자리, 모든 게 다 있습니다.

Relevance(의미 가치 관련성)이란?

관련성이란, 세계에서 중요한 무언가에 영향을 주고 있고, 그로 인해 사람들이 여러분을 찾아오게 되는 것을 의미합니다. 혹은 단순히 어떤 영향력을 끼치고 있는 것이기도 하죠. 보통은 특정한 분야에서 중요한 무언가를 하고 있기 때문에 사람들이 결국 찾아오게 됩니다.

놀라운 사실은, 성공은 했지만 더 이상 관련성이 없는 사람들이 엄청 많다는 점입니다. 억만장자 리스트나 어떤 지표를 보더라도, 지금 실제로 중요한 일을 하거나 흥미로운 일을 하고 있어서 사람들이 찾아가는 경우는 많지 않습니다.

그래서 흥미로운 질문이 생깁니다. 아주 오랜 기간 동안 관련성을 유지하는 사람들에게는 어떤 특징이 있을까?

사람들은 끊임없이 흥미로운 일을 하죠. 예를 들어 샘 올트먼은 YC부터 초기 투자 활동, 그리고 지금의 OpenAI까지 오랜 시간 동안 계속해서 관련성을 유지해 왔다고 볼 수 있습니다.

패트릭(Stripe 공동창업자) 역시 Stripe, Arc 등을 통해 그것을 하고 있죠. 더 긴 호(arc)를 가진 사람들도 있습니다.

마크 안드리센은 브라우저를 발명했고, 넷스케이프라는 인터넷의 거인을 창업했으며, 이후 세계에서 가장 중요한 벤처 캐피털 중 하나를 세웠습니다. 아주 강한 장기 호의 사례죠. 일론 머스크 역시 Zip2, 페이팔, 그리고 지금까지의 모든 업적을 통해 강한 장기 호를 보여주고 있습니다.

그렇다면 이 사람들의 공통점은 무엇일까요? 피터 틸을 생각해보세요. 정치, 틸 펠로우십, 펀드, 팔란티어, 페이스북 등 다양한 영역에서 활동해왔습니다.

이들 모두에게서 눈에 띄는 공통점은 다재다능함(polymathic)입니다. 매우 다양한 관심사를 가지고 있고, 단순히 돈만으로 움직이지 않는다는 점이죠.

물론 돈도 중요합니다. 하지만 일부는 흥미로움 자체에, 일부는 임팩트에, 일부는 권력에 더 동기가 부여됩니다. 사람마다 다르지만 보통은 이런 것들이 혼합되어 있습니다.

또 다른 공통점은 거의 모두가 초기에 일정한 성공을 경험했다는 점입니다.

찰리 멍거가 늘 강조하는 ‘인센티브의 힘’을 사람들이 과소평가하듯이, 제가 늘 과소평가한다고 생각하는 것은 ‘복리(compounding)의 힘’입니다. 이는 투자나 금융 시장에서만 보이는 게 아니라, 사람들의 경력과 임팩트에도 나타납니다.

일찍 성공한 사람들은 그 위에서 시간이 갈수록 거대한 기반을 쌓을 수 있습니다. 위험을 감수하거나 새로운 시도를 자금으로 지원할 수 있는 능력이 생기죠. 무엇보다도 중요한 건, 정보의 흐름 속에 있게 된다는 점입니다.

가장 흥미로운 생각을 하는 사람들을 만나고, 그들과 대화하며 아이디어와 통찰을 모을 수 있습니다.

이게 바로 다시 원점으로 돌아가는 겁니다. 정보 흐름이 얼마나 중요한가? 새로운 기회를 발견하고, 다른 사람들의 실수를 자본화하며, 계속해서 관련성을 유지하는 데 핵심적인 요소입니다.


정보에는 두 가지 유형이 있습니다. 숨겨진 정보와, 공개되어 있지만 제대로 인식되지 않는 정보입니다.

예를 들어 제가 생성형 AI에 투자하기 시작했을 때, 기초 모델(foundation model) 초기 연구들은 거의 공개적으로 존재했지만, 아무도 주목하지 않았습니다. GPT-3가 공개되었을 때도 마찬가지였죠. GPT-2에서 GPT-3로의 도약은 누구나 볼 수 있었지만, 그것이 얼마나 중요한지는 극소수만 알아봤습니다.

그렇다면 왜일까요? 정보는 이미 있었는데 말이죠. 이처럼 ‘조기 접근’이 사고방식에 큰 영향을 주는 정보들도 있습니다. 때로는 일대일 대화일 수도 있고, 때로는 공개적으로 펼쳐져 있는 것일 수도 있습니다. 예컨대 피터 틸이 10년 전쯤 했던 여러 주장들이 실제로 많은 부분 사실로 드러났습니다. 전부는 아니지만요.

그래서 정보 우위란 다음과 같은 방식으로 나타납니다.

- 다른 사람은 보지 못한, 공개되어 있는 정보를 발견한다.
- 같은 정보를 보더라도 가치를 다르게 평가한다.
- 혹은 내가 접근할 수 있지만 남들은 접근할 수 없는 정보가 있다.

그리고 ‘같은 정보를 다르게 해석한다’는 건 여러 층위가 있습니다.

예컨대 내가 그걸 해석할 수 있는 도구(tooling)가 있느냐? 데이터 사이언티스트가 필요하냐? 이런 게 바로 알고리즘 트레이딩과 비슷합니다. 모든 정보는 공개되어 있지만, 그걸 실제로 활용할 수 있는 사람은 소수입니다.

또는, 적절한 필터를 가지고 있느냐? 다른 사람이 보지 못한 통찰을 잡아내거나, 직관적인 도약을 하느냐?

리처드 파인만 얘기를 떠올려보세요. 다른 노벨상 수상 물리학자들과 달리, 파인만은 ‘논리적 단계의 연속’으로 갈 수 있는 길 대신에, 아무도 이해하지 못하는 도약을 해냈습니다. 그래서 그가 내린 결론은 맞았지만, 다른 사람들은 도저히 이해할 수 없었던 겁니다.

세상에는 정보를 독창적으로 종합해서 특정 결론에 도달하는 사람들이 있습니다. 그리고 그런 결론은 대체로 옳습니다. 하지만 사람들이 이해하지 못하는 방식으로 거기까지 가는 거죠.

결국 중요한 건 클러스터 안에 있느냐입니다. 정보 해석과 이해는 전부 ‘클러스터 효과’와 연관됩니다.

그렇다면 어떻게 더 나은 클러스터를 구축할 수 있을까요? 내 머릿속에 들어오는 원재료(raw material)는 독서, 대화, 탐색 같은 것들입니다. 그렇다면 그 원재료의 질을 어떻게 높일 수 있을까요?

저는 몇 가지 요인이 있다고 생각합니다. 사람마다 접근법은 다르지만, 최고의 사람들은 이상하게도 서로를 찾아 모입니다. 젊은 시절부터 같은 지리적 공간에서 만나는 경우가 많죠. 역사적으로 늘 반복되어 왔습니다.

분명, 이런 사람들 사이에는 서로 끌어당기는 힘이 있고, 함께 어울리며 배우는 과정이 있습니다. 그래서 어떤 사람을 만났을 때 ‘와, 30분 만에 엄청난 걸 배웠다’는 느낌을 주기도 합니다. 반대로 ‘좋은 사람이긴 한데 별로 남는 건 없네’ 할 때도 있고요.

흥미로운 성과를 내는 사람들은 대부분 서로를 소개받고, 함께 모이고, 집단을 형성합니다. 요즘은 인터넷 덕분에 온라인 버전의 클러스터가 생겨났습니다.

이처럼 지역 단위의 강력한 클러스터 효과가 존재합니다. 그리고 그 안에서도 특정 인물 집단이 모든 걸 움직입니다.

거의 모든 분야를 보면, 수십 명, 많아야 몇백 명 정도가 거의 모든 것을 주도합니다. 예컨대 암 연구의 경우도 가장 중요한 돌파구를 만드는 실험실은 20~30곳 정도에 불과합니다. 거기서 배출된 제자들이 또 다른 주요 연구 성과를 냅니다.

스타트업도 마찬가지입니다. 저희 팀이 창업자들의 학력을 조사했더니, 대규모 성공을 거둔 창업자들은 대부분 스탠퍼드·MIT·하버드 출신이었습니다. 그 뒤로 버클리 같은 학교가 이어지지만 큰 격차가 있죠.

이건 일종의 ‘혈통(lineage) 효과’입니다. 요가, 종교 운동에서도 그렇습니다. 어떤 계보에서 나왔느냐가 엄청나게 중요합니다. 결국 어떤 분야든 소수의 핵심 인물이 판을 주도하고, 그 소수의 인맥·계보·클러스터 안에서 큰 성공이 이어집니다.

그리고 이건 지역적으로도 집중됩니다. 미국이 전 세계 기술 부의 절반을 차지해왔고, 그 중 절반이 베이 에어리어(실리콘밸리)에 몰려 있습니다. 즉, 세계 전체 민간 기술 부의 25%가 한 도시에서 창출되는 겁니다. 뉴욕과 LA를 합치면 전 세계의 40%에 달합니다.

AI의 경우는 더 심합니다. 전체 시가총액의 80~90%가 베이 에어리어에 몰려 있죠. 완전한 슈퍼 클러스터입니다. 핀테크는 뉴욕과 베이 에어리어로 양분되었고, 우주·방산은 스페이스X 이전까지는 남캘리포니아에 집중되어 있었습니다.

예를 들어 IOI(국제정보올림피아드)나 수학·코딩 대회 금메달리스트 커뮤니티 같은 것들이 있습니다. Cognition의 CEO 스콧 같은 경우가 대표적이죠. 그는 실리콘밸리의 많은 창업자들과 알고 지내는데, 그 연결 고리 중 하나가 바로 이런 대회였습니다. 전국, 전 세계에서 흩어져 있던 사람들이 대회라는 장치 덕분에 한데 모였던 겁니다.

인터넷은 이렇게 비슷한 사람들을 찾는 기회를 과거보다 훨씬 크게 열어주었습니다. 예전에는 어떻게 실리콘밸리에 가야 하는지조차 알기 어려웠을 겁니다.

그럼 이런 질문이 가능합니다. ‘정보 흐름을 바꾸면 사람의 궤적(trajectory)을 바꿀 수 있을까?’

만약 특정 분야에서 최고가 되고 싶다면, 그 분야의 클러스터로 이동해야 합니다. 영화라면 헐리우드, 테크라면 실리콘밸리 같은 식입니다.

‘어디서든 성공할 수 있다’는 말도 약간은 사실이지만, 굉장히 드뭅니다. 왜 스스로를 더 어렵게 만들겠습니까? 굳이 하드 모드로 플레이할 필요는 없죠.”

여기서 반직관적인 교훈도 있습니다. 예를 들어 ‘창업자는 반드시 동등한(co-equal) 공동창업자가 있어야 한다’는 믿음이 있죠. 하지만 역사적으로 가장 큰 성공 기업들은 대부분 단독 창업자거나, 창업자 간 불균형한 관계였습니다.

아마존은 제프 베조스가 유일한 창업자였고, 마이크로소프트도 빌 게이츠 중심의 불균형 관계였죠. 진짜 50:50인 경우는 드뭅니다. 그런데도 지금은 그게 신화처럼 굳어졌습니다. 사실은 부정적 효과도 있습니다.

또 다른 교훈은 창업자에 대한 ‘레퍼런스 체크’입니다. 창업자에 대한 부정적 레퍼런스를 들어도, 실제로는 대개 중립적입니다. 제품-시장 적합성(product-market fit)이 창업자의 성격보다 훨씬 중요하기 때문이죠.

또한, 어떤 사람이 특정 환경에서는 게으르고 무능해 보여도, 다른 맥락에서는 훨씬 더 잘할 수 있습니다. 제가 트위터에서 함께 일했던 한 사람은 늘 별로 생산적이지 않아 보였는데, 몇 년 뒤엔 굉장히 성공한 스타트업 CEO가 되어 있었습니다. 그에게 물었더니 ‘이번엔 내 목숨이 걸린 것 같아서 죽어라 일했다’고 하더군요.

물론, 진짜로 압도적인 성과를 내는 사람들은 환경과 상관없이 항상 ‘온(On)’ 상태이긴 합니다. 하지만 이런 맥락 의존성도 존재한다는 겁니다.

https://podcasts.apple.com/kr/podcast/the-knowledge-project-with-shane-parrish/id990149481?l=en-GB&i=1000708306340&r=1226

TLDR;

1. 환경과 궤적: 정보 흐름과 만나는 사람을 바꾸면 개인의 궤적이 달라지고, 최고가 되려면 해당 분야의 클러스터에 직접 들어가야 한다. 어디서든 성공할 수 있다는 말은 가능하지만 극히 드물다.
2. 클러스터 효과: 혁신과 성과는 특정 지역·집단에 몰려 있다. 영화는 할리우드, 금융은 뉴욕, 테크는 실리콘밸리. 본인이 최고가 되고 싶은 영역의 클러스터는 어디인가?
3. 평판보다 제품 시장 적합성: 창업자의 평판보다 제품-시장 적합성이 더 중요하다. 맥락이 바뀌면 같은 사람도 전혀 다르게 성과를 낼 수 있다.

안드레가 말하는 요즘 코딩

최적의 LLM 보조 코딩 경험을 찾아가는 여정을 이어가고 있다. 특히, 한 가지 완벽한 방식에 집중하기보다는 여러 워크플로우를 섞어서 각 장단점을 “봉합(stitch up)”하며 점점 더 다양화해서 활용하는 것 같다.

개인적으로 LLM 보조의 핵심(약 75% 정도)은 여전히 (Cursor의) 탭 자동완성이다. 내가 직접 코드/주석을 구체적으로 작성하고 코드의 올바른 위치에 배치하는 것이 LLM에 “작업 명세(task specification)”를 전달하는 가장 효율적인 방법이라고 생각한다. 즉, 본질은 작업 명세 비트(bits)를 전달하는 것인데, 내가 원하는 바를 텍스트로만 설명하기에는 너무 많은 비트와 지연(latency)이 필요하다. 차라리 코드 안에서 직접 보여주는 것이 훨씬 빠르다. 가끔 탭 완성 모델이 짜증날 때가 있어서 켜고 끄기를 자주 반복한다.

그다음 단계는 구체적인 코드 블록을 하이라이트하고 어떤 수정 작업을 요청하는 것이다.

그 위 단계는 Cursor 옆에서 돌리는 Claude Code, Codex 같은 모델이다. 큰 기능 단위이고 프롬프트로 명세하기 쉬운 경우에 사용한다. 매우 유용하지만 여전히 결과가 섞여 있고, 가끔은 답답하다. 나는 YOLO 모드(그냥 무작정 실행)로 쓰지 않는데, 모델이 산으로 가서 쓸데없는 일을 하기 때문이다. 그래서 ESC를 자주 누른다.

여러 인스턴스를 병렬로 활용하는 생산적인 방법도 아직 못 찾았다—하나만 해도 벅차다. CLAUDE[.]md 같은 걸 제대로 유지·업데이트하는 방법도 아직 못 찾았다.

스타일이나 취향 문제 때문에 정리(cleanup) 작업을 자주 해줘야 한다. 예를 들어, 지나치게 방어적으로 try/catch를 남발하거나, 추상화를 과도하게 복잡하게 만들거나, 리스트 컴프리헨션이나 한 줄 if-then-else로 충분한 경우에도 중첩된 if-else 블록을 쓰거나, 헬퍼 함수로 뺄 수 있는 코드를 중복시키는 등… 기본적으로 “코드 취향”이 없다.

그래도 내가 익숙하지 않은 영역(예: 최근 Rust 작성, SQL 명령, 예전에 거의 안 써본 언어들)에 발을 담글 때는 필수적이다. CC로부터 코드와 동시에 학습하려고 시도했지만 완전히 실패했다—이 모델은 코드를 설명하는 것보다 그냥 코드를 쓰는 데 더 집중한다. 예전에 CC로 하이퍼파라미터 튜닝을 시켜본 적도 있는데 꽤 웃겼다.

또 CC는 단발성 저위험 시각화, 유틸리티, 디버깅 코드에 굉장히 유용하다. 내가 직접 짜기엔 너무 오래 걸릴 것 같은 것들이다. 예를 들어, 특정 버그를 잡기 위해 1,000줄짜리 맞춤형 시각화 코드를 CC가 뚝딱 만들어주고, 버그를 찾자마자 다 삭제하는 식이다. 이건 코드 포스트-스카시티(post-scarcity, 희소성 해소) 시대다—수천 줄의 맞춤형, 일회성 코드를 만들었다가 바로 버려도 괜찮다. 이제 코드는 더 이상 귀하고 비싼 자원이 아니다.

마지막 방어선은 GPT-5 Pro다. 가장 어려운 문제를 맡긴다. 예를 들어, 나/커서/CC가 10분 동안 같은 버그에 갇혀 헤매는데, 전체 코드를 5 Pro에 붙여넣으면 10분 정도 돌리다가 실제로 아주 미묘한 버그를 찾아내는 경우가 있었다. 정말 강력하다. 희귀한 문서나 논문 같은 것도 잘 찾아낸다. 좀 더 무거운 작업에도 활용했다. 예컨대 추상화를 정리하는 방법을 제안하게 했는데 결과는 반반이었다—괜찮은 아이디어도 있었지만 그렇지 않은 것도 있었다. 또는 사람들이 어떤 방법을 쓰는지 전체 문헌 리뷰를 요청하면 관련 자원이나 참고 자료를 잘 모아준다.

어쨌든, 지금은 코딩이 여러 “종류”의 코딩 방식과 각기 다른 장단점을 가진 도구들로 완전히 열린 상태다. 집단적으로 가능한 최전선(frontier)에 내가 못 따라가고 있다는 불안감을 피하기 어렵다. 그래서 이런 일요일 샤워 중 잡생각들이 나오고, 다른 사람들은 어떤 경험을 하고 있는지에 대한 호기심도 크다.

https://x.com/karpathy/status/1959703967694545296?s=46&t=h5Byg6Wosg8MJb4pbPSDow

AI-Native의 정의

- 흔히 오해되는 “AI-native”:
- 직원들이 ChatGPT에 사내 데이터를 물어보는 것
- Cursor 같은 툴로 코딩 생산성 향상
- AI SaaS 툴을 도입하는 것
- Borislav(CTO)의 정의:
- 회사 전체가 AI를 기반으로 **조직·업무 프로세스를 재구성**하는 것
- 개발자/비개발자의 경계가 무너지고, 모든 사람이 스스로 문제를 해결하는 조직으로 탈바꿈

“Ah-ha Moment”

- GPT-3.5 출시 직후, 운영팀의 백로그가 폭발적으로 쌓임
- “모든 직원이 SQL을 쓸 수 있다면, 왜 직접 문제를 해결하지 못할까?”라는 질문
- No-code/low-code 툴은 표현력이 부족했지만 LLM은 충분히 표현 가능
- 직원이 스스로 fraud detection rule을 만들고, API+Zapier/Make.com과 연결해 자동화 가능

CTO 역할의 변화

- 과거: 엔지니어링 팀이 요청을 받아 직접 해결
- 이후: CTO는 내부 PaaS(Platform as a Service) 제공자
- 회사 전체가 “신뢰할 수 없는 개발자”들로 구성되어 있고, 안전하게 쓸 수 있도록 primitive(기초 기능) 제공
- 예: SQL→API 변환, 트리거→웹훅, 모니터링, 알림, 보안/PII 관리
- 직원이 뭔가를 못 한다면 CTO 책임 → 제대로 된 primitive를 주지 않은 것

조직 문화 전환

- “비개발자는 코드를 못 짠다”는 심리적 장벽 깨기
- 전사적으로 LLM 이해 교육:
- Karpathy “Zero to Hero” 시리즈, Fei-Fei Li, 3Blue1Brown 등
- Learning Fridays: 강의 시청 & 토론
- 요청을 대신 해주는 대신, 직원이 직접 해결하도록 유도
- 초기에는 어렵지만, 신뢰 + 인프라 + 교육 3단계로 문화 전환 성공
- 현재: 개발자 + 반(半)개발자 + 소수의 진짜 비개발자 (~10%)

AI-Free 코딩의 필요성

- Borislav은 주 2일 AI 없이 순수 코딩:
- 이유: “LLM이 만들어내는 코드에 대한 감각을 잃지 않기 위해”
- AI 코드를 무비판적으로 받아들이면 **복잡성(accidental complexity)**이 쌓임
- Vanity Metric(“AI가 몇 % 코드 작성”)은 위험 지표

Theory of Mind와 LLM 코드 리뷰

- 인간 코드: 의도/맥락을 추론 가능 (“왜 이렇게 짰을까?”)
- LLM 코드: 단순 벡터 정렬 → 의도 없음 → 리뷰/리팩터링 시 disconnect 발생
- 해법: LLM 코드를 내 코드처럼 보고 책임과 소유감을 가져야 함

미래 전망

- 코드량이 기하급수적으로 증가 → 인간이 이해할 수 없는 블랙박스 위험
- AI가 아키텍처·컴파일러까지 설계할 경우 인간은 “호환성 레이어”조차 이해 불가
- 따라서 복잡성을 통제(conserve complexity) 하는 능력이 중요
- 프롬프트 설계 시에도 “토큰 압력” 이해 필요: binary 출력 대신 score, 단계별 reasoning 유도

https://www.sarahtavel.com/p/the-benefits-of-writing-code-two

Agency

사람들이 종종 냉소적으로 “모든 부는 은행가, 정경유착 자본가, 도둑, 올리가르히 같은 자들이 훔친 것이다”라고 말합니다. 또 “너는 가난한 집에서 태어났으니 성공 못 해”, “너는 특정 인종이나 민족이니 불가능하다”, “너는 그런 나라에서 태어났으니 안 된다”, “장애가 있으니 안 된다” 같은 말도 하죠.

물론 세상에는 실제 장벽이 존재합니다. 공정한 경쟁장은 없어요. 공정함이라는 건 아이들의 상상 속에서나 있는 개념이지 현실에서 명확히 규정할 수는 없습니다. 하지만 세상이 전적으로 운만으로 굴러가는 건 아니에요. 왜냐하면 스스로 뭔가 해서 좋은 결과를 낸 경험이 누구에게나 있거든요. 만약 그 일을 하지 않았다면 좋은 결과도 없었을 거예요.

그러니까 우리는 분명 변화를 만들 수 있습니다. 모든 게 운은 아니에요. 특히 더 긴 시간 동안, 더 치열하게 활동하고, 더 많이 시도하고, 더 많이 고민하고 선택을 할수록 운의 영향력은 점점 사라집니다.

예를 들어, 실리콘밸리에서 20년 전 제가 만났던 뛰어난 젊은이들—모두 성공했습니다. 단 한 명도 예외가 없어요. YC가 하는 일이 바로 그걸 체계화한 것이죠. 20년간 꾸준히 몰입하면 결국 성공합니다.

물론 사람들이 이렇게 말할 수 있죠. “쉽게 말하네. 그건 실리콘밸리 사람들의 얘기잖아.” 하지만 여기 태어난 사람은 아무도 없습니다. 다들 스스로 이곳으로 온 거예요. 똑똑한 사람들과 함께 있고 싶었고, 높은 주도권을 발휘하고 싶었기 때문에. 즉, agency(주도권)는 실제로 효과가 있습니다. 다만 문제는, 사람들이 너무 짧은 시간 안에 결과를 기대한다는 겁니다. 그러면 실망하고 포기하죠.

그래서 더 큰 동기가 필요합니다. 그게 바로 엘론이 화성으로 가려는 이유고, 샘이 AGI를 만들려는 이유이며, 잡스가 1980년대에 이미 책 속에 들어갈 컴퓨터(iPad)를 만들고 싶다고 말한 이유죠. 아주 긴 비전이 있어야 수십 년간 버티며 결국 원하는 걸 만들 수 있습니다.

냉소적인 믿음은 자기 충족적 예언(self-fulfilling prophecy)입니다. 비관적 믿음은 마치 오토바이를 타고 벽을 피해야 하는데, 오히려 그 벽만 계속 바라보다가 그대로 돌진하는 것과 같아요.

그래서 주도권을 지켜야 합니다. 우리는 태어날 때부터 agency를 갖고 있어요. 아이들은 원하는 게 있으면 그냥 가서 가져옵니다. 그 본능을 잃지 말아야 해요. “나는 바꿀 수 있다”는 믿음을 반드시 유지해야 합니다.

https://nav.al/agency

미국 VS 중국인데 우리나라에 해당하는 이야기들도 많네.

중국의 창업가와 투자자들은 서구 세계를 강박적으로 연구하지만, 서구는 중국에 대해 그렇지 않다.

중국을 배워야 하는 이유: 댄 왕(Dan Wang)의 저서 "Breakneck"

엔지니어 vs. 변호사: 빌은 중국 방문 전 읽은 댄 왕의 책을 인용하며, 중국의 지도층(정치국)은 대부분 엔지니어 출신인 반면, 워싱턴 DC는 변호사 출신이 다수라고 지적합니다. 이는 중국이 인프라와 제조업 등 '건설'에 강하고, 미국은 인권과 자유 등 '사회적 가치' 보호에 강한 이유를 설명하는 하나의 렌즈가 됩니다.

지방정부 간의 치열한 경쟁: 중국의 혁신 가속은 중앙정부가 5개년 계획으로 방향을 제시하면, 각 성(Province)의 지도자들이 연방 정부로 승진하기 위해 치열하게 경쟁하며 목표를 달성하기 때문입니다. 이는 마치 한 회사의 사업부들이 CEO 자리를 놓고 경쟁하는 것과 같으며, 엄청난 건설과 산업 발전을 이끌었습니다. (단, 유령 도시 같은 과잉 건설의 부작용도 존재)

사례 연구 1: 자동차 산업의 충격적인 혁신

BYD & 샤오미(Xiaomi): 빌은 세계 최대 EV 생산업체인 BYD와, 휴대폰 회사에서 단 3년 만에 경쟁력 있는 자동차를 출시한 샤오미 공장을 방문한 경험을 공유합니다.

샤오미 공장: 하루에 1,000대의 자동차를 단 2,000명의 직원으로 생산합니다. (직원 1명당 하루 0.5대) 이는 미국의 6배에 달하는 생산성으로, 극도의 자동화가 이루어져 있음을 보여줍니다.

레이쥔(Lejun)의 기업가 정신: 샤오미 CEO 레이쥔은 자동차를 만들기 위해 직접 운전을 다시 시작하고, 170종이 넘는 차를 빌려 타며 장단점을 연구하는 등 엄청난 집념을 보였습니다.

서구 CEO들의 반응: 포드(Ford) CEO 짐 팔리는 샤오미 차를 경험한 후 "내가 본 것 중 가장 겸허해지는 경험"이라며 "품질과 비용 경쟁력에서 서구는 한참 뒤처져 있다"고 극찬했습니다. 메르세데스, 스텔란티스 CEO들도 중국 EV의 위협을 최고 수준으로 평가합니다.

사례 연구 2: AI 생태계와 오픈소스 문화

오픈소스 중심: 중국 정부는 5개년 계획에서 '오픈소스'를 명시적으로 장려했습니다. 이로 인해 딥시크(DeepSeek), 알리바바의 Qwen 등 다수의 강력한 오픈소스 모델이 등장하며 특정 기업의 독점을 막고 있습니다.

경쟁 심화: 수많은 오픈소스 모델이 서로의 성능을 학습하며 발전할 수 있기 때문에, EV 산업보다 더 치열한 '초경쟁(hyper competition)' 환경이 조성되어 있습니다.

주요 플레이어:
딥시크: 기술적 브랜드 가치가 높음.
Qwen: 중국 클라우드 시장 70%를 점유한 알리바바를 등에 업고 있어 중요.
바이트댄스: 소비자 AI 앱 분야에서 가장 주목받는 기업.

미국의 대응: 분리(Decouple) 정책의 한계와 자기 개혁의 필요성

분리 정책의 비현실성: 미국은 중국과의 분리를 주장하지만, 이미 중국의 수출에서 미국이 차지하는 비중은 14%에 불과하며, GDP에서는 3%에 그칩니다. 중국은 유럽, 아프리카, 남미 등 새로운 시장을 개척했습니다. 즉, 미국이 문을 닫아도 중국 경제에 미치는 영향은 제한적입니다.

'보조금'과 '기술 탈취' 프레임의 문제점:
빌은 BYD 임원에게 보조금에 대해 묻자 "정부 보조금을 받는다면 제발 찾아서 보여달라"는 답변을 들었다고 전합니다.
미국 역시 EV 크레딧, 칩스법(CHIPS Act) 등 막대한 산업 보조금을 지급하고 있으며, 테슬라의 특허는 모두 공개되어 있습니다. 즉, 중국의 성공을 단순히 보조금과 탈취 탓으로 돌리는 것은 자기기만일 수 있습니다.

진정한 해법: '더 빠른 경주를 하라' (Run a Faster Race):
미국이 직면한 진짜 문제는 중국이 아니라, 자국의 과도한 규제, 소송 남발, 비효율적인 시스템입니다.
중국과의 경쟁에서 이기려면 관세 장벽을 높이는 것만으로는 부족합니다. 미국 내에서 원자력 발전소 건설 비용이 4~5배 더 비싼 이유를 분석하고, 규제 개혁을 통해 혁신을 가로막는 '진흙(mud)'을 제거해야 합니다.

벤처 캐피털(VC) 시장의 변화와 기타 관찰

미국 VC의 후퇴: 과거 세콰이어, GGV 등 많은 미국 VC들이 중국에 투자했으나, 미중 갈등과 중국 정부의 규제 강화(잭 마 사태 등)로 대부분 철수하거나 분리되었습니다.
현지 자금 부족: 중국 내에는 미국처럼 대학 기금이나 재단 같은 대규모 기관 투자자(LP)가 부족하여 벤처 자금 조달이 예전 같지 않습니다.
생활 속 혁신: 신용카드는 거의 쓰이지 않고, 알리페이(Alipay)와 위챗페이(WeChat Pay)가 보편화되었습니다. 식당에서는 테이블의 QR코드로 주문과 결제를 한 번에 해결하는 등 결제 자동화가 미국보다 훨씬 앞서 있습니다.

인재 유치 경쟁: 미국이 중국 유학생 및 연구자에 대한 비자 장벽을 높이는 사이, 중국은 'K 비자'를 신설하여 전 세계 기술 인재들에게 직업 없이도 비자를 발급해주며 적극적으로 인재를 유치하고 있습니다.

"적을 미워하지 마라. 판단력을 흐리게 한다"

https://www.youtube.com/watch?v=hUJz55AsUz4

성공 신화의 이면

한동안 AI 붐이 일면서 다음과 같은 뉴스가 넘쳐났다:

"ChatGPT는 두 달 만에 1억 명의 사용자를 모았다. Cursor는 1억 달러의 연 매출에 다가섰다. 모든 AI 래퍼들이 돈을 찍어내는 것 같다. 하룻밤 사이의 성공이 여기저기서 보인다."

하지만 진실은 다르다. 이 글의 저자는 "사실은 그렇지 않다"며 운을 뗀다. 아무도 힘들고 오래 걸린 '진짜 이야기를' 듣기 싫어해서 그렇지, 알려진 스타트업의 성공 이면에는 긴 과정을 거친 '그라인드(grind: 갈고 닦는 고생의 시간)'가 있다.

Notion: 두 번이나 무너질 뻔한 창업기

Notion을 만든 Ivan Zhao와 Simon Last도 마법처럼 성공한 것처럼 보이지만, 실상은 "회사를 두 번이나 거의 망하게 했다." 처음에는 $5만 달러만 남은 채 두 사람만 교토로 이주해 매일 18시간씩 Figma를 붙들고 같은 인터페이스를 처음부터 다시 그렸다. 두 번째 위기는 코로나로 단일 Postgres 데이터베이스가 무너지기 시작했을 때 찾아왔다. 경쟁사들이 기능을 쏟아내는 사이, 그들은 몇 달씩 인프라만 붙들고 고쳤다.

"우리는 Figma에서 하루 18시간을 보내며 똑같은 인터페이스를 다시 그리고 있었어요."

직접 시장을 만들다: Vanta와 Canva 사례

Vanta의 창업자 Christina Cacioppo는 코딩도 따로 배워야 했다. 처음 6개월은 사람이 일일이 해주는 보안 감사를 했다. 매일 아침 5시 45분에 일어나 "자동화 메일"을 사실 손수 보냈다. 시장이 SOC 2 인증을 원하지 않는다는 걸 알면서도 코드를 써 내려갔다.

"누구라도 SOC 2에 신경 쓰는지 테스트하고 싶었어요. 시장이 원하지 않았어요. 그럼에도 불구하고 만들었죠."

Canva의 Melanie Perkins도 100명 넘는 투자자에게 거절당했다. "호주 회사가 Adobe를 이긴다고?"라며 모두가 고개를 저었다. 실리콘밸리 투자자와 단 15분 만나기 위해 카이트서핑까지 배워야 했고, 3년 동안 'NO'라는 답만 들었다. 단 한 번의 'YES'를 듣기까지 거절이 반복된 것.

"투자자 100명이 모두 '안 돼'라고 했어요. 그 후 딱 한 번 '예스'가 나왔죠."

지금 Canva의 가치는 400억 달러가 되었다.

아무도 알아주지 않는 시간: WorkOS와 Meter

Michael Grinich는 WorkOS를 만들며 1년 동안 단 한 명의 고객도 없었다. 자신이 이전 회사에서 겪었던 문제를 해결하려 만든 것이었지만, 시장은 그 필요를 모른 채였다.

Meter의 Varanasi 형제는 고객을 만나기도 전에 6년을 투자했다. 펌웨어, OS 등 하드웨어를 세상에 내놓으려면 물리적 현장, 공급망, 설치까지 모두 챙겨야 했기에 COVID 시기 소프트웨어 회사들이 돈을 벌 때도 그들은 '존버'해야 했다.

"우리가 2020년에 살아남을 수 있을지 정말 궁금했어요."

실패는 또 다른 성공의 씨앗: 비노드 코슬라

Vinod Khosla는 콩 우유 회사 창업에 실패했고, 스탠퍼드에 두 번 떨어졌으며, 400곳에 이력서를 보내도 답변을 받지 못했다. Daisy Systems라는 첫 회사도 대실패로 끝났다. 하지만 그 자리가 Sun Microsystems의 공동 창업자로 이어진다.

"이력서를 400곳에 보냈지만, 답장은 한 곳도 없었죠."

진짜 성공의 조건

세상에 알려진 성공 스토리 뒤에는 꼭 지옥 같은 실패, 시장을 계몽하는 오랜 시간, 팀을 지키는 끈기, 그리고 10년 가까운 인고의 시간이 숨어 있다. 가장 잘나가는 회사도 결국 '10년 뒤에야 빛났다'고 저자는 강조한다.

"진짜 문제는 어렵고, 시장은 설명이 필요하고, 팀원들은 시간이 필요합니다. 최고의 회사도 회사를 세우는 데 10년이 걸립니다."

https://harvest.pub/shared/eb923128-cdbd-4062-beac-0f4b2acb58de

지식의 컨베이어 벨트, AI 로펌 Crosby 이야기

전문 서비스업에 AI가 도입된다면 어떤 모습일까요? 로펌 안에 '지식의 컨베이어 벨트'가 놓인다면 어떨까요?

Crosby는 계약 업무에 특화된 AI 로펌으로, 복잡한 계약서 협상 과정을 자동화하여 계약이 더 빠르게 체결되도록 돕습니다.

주요 고객은 Cursor와 같이 빠르게 성장하는 B2B SaaS 및 AI 스타트업입니다. 이들은 사업 확장 과정에서 NDA(비밀유지계약), MSA(기본 서비스 계약), DPA(데이터 처리 계약) 등 수많은 계약을 처리해야 합니다.

성장의 병목을 해결하는 AI 변호사

스타트업이 폭발적으로 성장할 때, 법률 검토는 종종 성장의 발목을 잡는 병목 현상을 일으킵니다. Crosby는 이 문제를 해결하기 위해 계약 협상에 소요되는 시간을 획기적으로 단축시킵니다. 핵심은 AI를 통해 대부분의 반복적인 업무를 자동화하고, 변호사에게는 가장 중요한 최종 확인이 필요한 순간에만 정확하게 개입을 요청하는 것입니다.

Crosby의 시스템에서 AI는 계약서 내용을 요약하고, 수정 사항을 추적하며, 관련 코멘트를 생성합니다. 또한, 고객사의 비즈니스 맥락에 맞는 정보를 적시에 제공하여 변호사의 생산성을 극대화합니다. 그리고 최종 결과물에 대한 법적 책임은 숙련된 변호사가 집니다. 현재는 업무를 분류하고 배분하는 '사무직원' 레벨의 AI 에이전트를 구축했으며, 앞으로는 주니어, 시니어, 파트너급 에이전트를 각각 개발하여 자동화의 깊이를 더할 계획입니다.

혁신적인 비즈니스 모델과 문화

Crosby는 기존 로펌에 AI 솔루션을 판매하는 방식이 아닌, 스스로 'AI 네이티브(AI-Native) 로펌'이 되는 길을 선택했습니다. 이를 통해 고객에게 훨씬 빠른 법률 서비스를 제공하고, 전통적인 '시간당 청구' 방식에서 벗어나 '문서당 과금'이라는 혁신적인 모델을 도입했습니다.

Q: 변호사들이 AI를 거부감 없이 받아들이고, 심지어 직접 프롬프트를 작성하게 만들 수 있었던 비결은 무엇인가요?
A: 인센티브 구조에 있습니다. Crosby는 '시간당 보상'이 아닌 '총 검토 시간(Total Review Time) 단축'을 공동의 목표로 설정했습니다. 이를 통해 변호사들은 스스로 AI를 활용하여 업무 효율을 높이는 데 적극적으로 기여하게 됩니다.

Q: 왜 AI 기술의 중심지인 샌프란시스코가 아닌 뉴욕을 선택했나요?
A: 뉴욕이 금융, 법률, 헬스케어 등 깊이 있는 도메인 전문성이 밀집된 곳이기 때문입니다. 기술만 외치는 'AI 메아리(echo chamber)'에서 벗어나, 현실 세계의 복잡한 문제에 집중하며 제품을 만들기에 최적의 환경이라고 판단한 것입니다.

AI가 열어갈 새로운 법률 시장의 미래

Crosby가 그리는 미래는 단순히 기존 법률 시장을 효율화하는 데 그치지 않습니다.

"대형 로펌이 담당하는 복잡한 기업 법무보다는, 현재 법률 서비스의 사각지대에 놓인 개인들을 위한 법률 업무(예: 양육비 청구, 임대차 계약 분쟁 등)가 완전히 자동화될 가능성이 높습니다. 이는 기존 변호사의 일자리를 빼앗는 것이 아니라, 비싼 비용 때문에 법률 자문을 받지 못했던 사람들을 위한 새로운 시장을 창출하는 것입니다."

https://youtu.be/tBPnlHS2HUA

여러 AI 서비스(Notion, Cursor, Cognition)에서 검색 기능이 Default로 탑재되면서 실시간 검색 기능이나 신뢰할 수 있는 정보를 제공하는 것, 그리고 고객의 데이터를 저장하지 않는 것이 중요해지면서 새로운 API 레이어가 크고 있음.

기존에 많은 데이터를 들고 있는 Brave, B2C로 확장하던 Perplexity 그 외 새로운 스타트업들이 이 시장에서 싸우고 있고 시장의 수요가 빠르게 늘어나는 만큼 당분간 모두 잘 성장의 수혜를 누릴 것 같다.

Exa AI — 자체 인덱스 기반 “AI용 검색 인프라” “구글/빙 래핑이 아닌 독립 인덱스+ZDR로 엔터프라이즈 니즈 공략” 최근 Series B $85M(Val. ~$700M) https://exa.ai/

Perplexity — “Answer/Deep Research” 엔진의 엔터프라이즈화+API
B2C 성장 축 이외에 엔터프라이즈로 열심히 확장중. Deep Research 기능과 API, 가격 정책도 잘 설계되었다는 평

Brave Search API — 독립 인덱스·저가 CPM의 범용 검색 API
독립 인덱스+저가 CPM이 Bing API 대체재로 확고. “Bing API 인상” 이후 가격/독립성으로 개발자 유입. AI grounding 수요에 정합.

Tavily — 에이전트 친화 “웹 액세스 레이어”
개발자 친화 가격·문서·무료티어 성장 전략. 생태계 확장(체험 → 유료).

You.com API — 검색·뉴스·이미지 등 “수트형 API”
Smart/Research API로 심화 응답·커스터마이즈. 검색엔진 트래픽·인덱스 자산을 API화해 코파일럿/리서치 에이전트 수요 흡수

미국 의사들을 위한 Bloomberg Terminal, Open Evidence 창업자 인터뷰 내용인데 흥미로운 부분 메모.

복잡한 자료를 다루는 Professional들에게 Bloomberg형 제품으로 시작해서 결국엔 Agents들까지 더 생겨날 것 같다.

사용자들이 출처 자료를 보나요?

항상 봅니다. 복잡한 질문으로 시작하는 것이 거의 사용자의 기본 행동이라고 할 수 있습니다. 제가 언급한 이유들 때문에 구글에는 입력할 수 없는, 한 문단 길이의 질문이죠. 그리고 3,500만 개의 생물의학 간행물이라는 검색 공간에서, 질문에 부합하는 정확한 3~5개의 표준적인 랜드마크 3상 RCT나 가이드라인 또는 다른 정보 출처를 찾아냅니다. '정답'이 아니라 질문에 '부합하는' 정보 말이죠.

이런 제품을 만들때 겪는 기술적 어려움의 핵심은 **의미론적인 검색을 얼마나 잘 해줄 수 있느냐**다.

역사적으로 두 가지가 매우 어려웠습니다. 복잡한 환자 시나리오나 사례를 **검색 엔진에 입력해서 유용한 결과를 얻는 것**이 어려웠고, 엔지니어의 관점에서 수백억 개의 토큰으로 구성된 동료 심사를 거친 의학 문헌의 세계에서, 몇 개의 키워드가 아닌 **질문의 의미론적 의미에 직접적으로 부합하는 7개의 구절을 찾는 것**이 매우 어려웠습니다.

저희는 바로 그 두 가지를 했습니다. 그 두 가지를 극도로 잘 해냈습니다. 저희는 올바른 사회적 계약을 구성했고, 청중을 매우 잘 선택했습니다. 이 모든 것들이 쌓여 의사를 위한 블룸버그 터미널과 같은, 즉 전문가용 도구처럼 보이게 된 것입니다. 그들은 AI가 '좋은 데이터가 들어가면 좋은 결과가 나오고, 쓰레기 데이터가 들어가면 쓰레기 결과가 나온다'는 것을 알기 때문에 이것을 사용합니다. 이것이 트윗으로 훈련된 것이 아님을 압니다. 이것이 뉴잉글랜드 저널 오브 메디슨, JAMA 등으로 훈련되었다는 것을 압니다. 저희가 의학 지식의 '골드 스탠더드'들과 전략적 파트너십을 맺고 있다는 것을 압니다. 그들은 오픈에비던스에서 '정답'을 얻는 것이 아니라, 질문에 답하는 '출처'로 안내받을 것이라는 것을 압니다. 이 모든 것들이 쌓여 전문가용 도구처럼 느껴지게 되었다고 생각합니다.

지식 노동자를 소비자로 대하다. 과거에 회사에 특정 의사결정권자에게 판매하던 B2B Software들이 PLG(Product Led Growth)를 하게되는 것을 여러 도메인에 걸쳐서 관찰할 수 있게될 것 같다.

지식 노동자를 위한 소비자 인터넷 회사를 만들고 싶었음. 의사들은 그저 의료 시스템의 부속물처럼 취급되었고, 이 의료 시스템이 의사결정권자이자 문지기였습니다. '최고 의료 정보 책임자(CMIO)' 같은 직함을 가진 사람들이 의사들이 무엇을 사용할지 결정했습니다. 그 CMIO들 중 상당수가 의학 학위조차 없다는 사실에도 불구하고 말이죠.

제게는, 전투기 조종사이자 지식 노동자이며, 자신의 의사 면허(MD)를 걸고 고위험 결정을 내려야 하는 의사들이 자신들이 사용하는 기술에 대한 문지기 역할조차 하지 못한다는 사실이 꽤 심오한 깨달음이었습니다. 바로 그들을 소비자로, 그리고 앱스토어에 가서 무료 앱을 다운로드하고 사용을 시작할 수 있는 사람으로 대한 것입니다. 정말 바보처럼 간단하게 들리지만, 그것은 정말 심오했고 정말 효과적이었습니다.

의학 교육은 어떻게 바뀔까?

1950년에 인용 횟수로 측정한 의학 지식의 두 배가 되는 속도는 50년마다였습니다. 50년마다 동료 심사를 거친 의학 문헌의 총 인용 횟수가 두 배가 되었죠. 오늘날에는 영국 의학 저널(BMJ)과 네이처(Nature)의 추정에 따르면 73일마다입니다. 정말 뛰어난, 세계적인 의사들과 이야기해보면, 그들은 자신이 진료하는 것의 90~95%를 의대 졸업 후에, 그리고 대부분의 경우 펠로우십 이후에 배웠다고 매우 솔직하게 말할 것입니다.

레지던트 과정의 본질을 바꾸거나 의사들이 훈련받는 방식을 바꿀 수 있을까요?

바뀌고 있습니다. 메이요, 클리블랜드, UCSF 같은 최고 수준의 기관들에서는 50년 된 모델을 해체하려는 매우 선구적인 접근 방식들이 있습니다.

단지 가이드라인 기반 의학뿐만 아니라 증거 기반 의학을 장려합니다. 그들은 비공식 자문(curbside consult)을 장려합니다. 기본적으로 정보 과부하 문제를 분산된 집단 지성을 통해 해결하려고 합니다.

'비공식 자문'은 거창하게 들리지만, 단지 '이 문제에 대해 알 만한 다른 의사들에게 가서 물어보라'는 뜻입니다. 이 모든 것들은 당연하게 들립니다. 누가 증거 기반 의학을 원하지 않겠어요? 누가 의사들이 다른 의사 패널에게 물어보는 것을 원하지 않겠어요? 복잡한 사실 패턴을 가진 환자가 있다면, 학제 간으로 의사 그룹을 데려와서 학제적인 방식으로 이것을 보자고 합니다. 심장 전문의, 신경 전문의, 종양 전문의를 데려와서 보는 거죠.

문제는 그것이 매우 비싸다는 것입니다. 제가 이것을 설명하면서 실시간으로 '이거 정말 비싸네'라고 생각하고 있습니다. 그래서 형평성 문제가 생깁니다. 2025년에 생명공학의 황금기와 치료법의 폭발 속에서 올바른 의료 행위 방식이 무엇인지는 꽤 명확합니다. 하지만 그것을 어떻게 지불할지는 명확하지 않습니다. 이제는 극도로 비싼 전문가 한 명이 아니라 서너 명이니까요. 그리고 우리는 그렇게 많은 전문가를 가지고 있지 않습니다. 우리가 종양 전문의를 더 빠른 속도로 배출하고 있는 것도 아닙니다.