후상의 인사이트 저장소

AI 덕분에 나는 다시 개발을 시작했다. 전에는 엄두도 못 냈던 걸 이제 직접 만들 수 있게 됐으니까. YC 대표니까 개발 안 해도 된다는 게 아니다. 인터넷 이후 가장 중요한 기술 혁명이 눈앞에 펼쳐지고 있는데, 가만히 구경만 하고 있는 게 오히려 말이 안 되는 거 아닌가. 나는 45살이고, 세계에서 가장 중요한 스타트업 기관을 운영하면서, 새벽 2시에 실제 서비스를 직접 출시한다. 이게 본업을 등한시하는 거라고? 전혀 아니다. 이게 바로 자기 일이 뭔지 제대로 아는 사람이 하는 행동이다.

좋은 글 https://blog.naver.com/eugene8998/224244379245

https://blog.naver.com/eugene8998/224248341109 좋은 글

https://n.news.naver.com/article/020/0003713442?cds=news_edit 이런 주장을 아무렇지도 않게 하고 동조하는 사람들이 있다는게 놀라울 따름

국내에서 생소한 풋볼(미식축구)이라는 주제("누가 봄?"). 그것도 1980년대에 전성기를 맞았던 구단을 이끈 감독의 책("트래비스 켈시처럼 유명인도 아니네?"). 주인공은 20년 전에 사망("시의성도 없네?"). 일반적으로는 한국에서 성공할 것으로 보이지 않는 번역서의 조건을 모두 갖추었습니다. 그러니 원서 출간 후 18년이 흘렀지만 아직 번역서가 없었던 듯합니다. 그런데도 이 책을 왜 골랐는지, 잭 도시는 왜 인생 책으로 꼽았는지, 미리 보시죠. https://blog.naver.com/thegeneralfox/224252992779 https://heyzine.com/flip-book/db1aa8ed1c.html

호라이즌프레스 2025년 결산을 마쳤다. (결론) 배당을 받았다. 지금까지 10개 남짓한 회사들에 엔젤 투자를 해왔다. 배당은 이번이 처음이다. 엔젤 투자를 하면 망하지 않는 것만으로도 다행이라 생각한다. 그런데 배당까지 받다니. 성과는 더 놀랍다. 매출총이익률은 14%, 순이익률은 39%다. 더 놀라운 수치는 이미 자본지출을 마친 상태라는 점이다. 앞으로 출판할 책들의 판권을 전부 구매한 상태에서 나온 수치다. 투자도, 사업도, 책도 재밌다. 더 많은 좋은 회사를 발굴하고 투자하며 성장시키는 일, 그렇게 평생 살아가고 싶다. https://blog.naver.com/bizucafe/224249165007

앤트로픽, 오픈AI 연 매출 능가

사토시 나카모토의 정체 과연 이번엔... https://naver.me/FM9A9lR4

“성능 너무 강력해 위험하다”…앤스로픽, 새 AI 일반 공개 보류 https://naver.me/FgEiOzuG

이에 경기남부경찰청은 지난 2일 "국가적 경제 위기 상황이나 중대한 시기에 국민의 불안감을 조성하고 시장의 혼란을 야기하는 악의적인 가짜뉴스 생산 및 유포 행위는 중대한 범죄"라며 "수사 역량을 총동원해 피의자를 신속히 특정하고 엄중하게 처벌할 것이며 유사 가짜뉴스에도 적극 대응하겠다"고 했다.

촌장이 환율 관련해서 본 가장 기억에 남는 가짜뉴스는 "한국이 곧 기축통화국이 될 가능성이 높다"라는 것이었다. 그게 아마 피의자 특정은 쉬운데 엄중 처벌이 어려울 듯 그럼 수고염. https://n.news.naver.com/mnews/article/243/0000095686

근래 읽은 글 중 가장 파괴적인 글이었습니다. '매트릭스'가 생각납니다. 모든 유효한 정보들은 기계적 신호와 워크플로에 따라 자동으로 흐르며 무제한 효율화 되겠지요. 인간은 그저 컴퓨터가 잡아내지 못하는 오류를 계속 반영할테고요. (글에서는 edge라고 표현) 누구나 꿈꾸는 극강의 효율 조직. 미국에서는 또 누군가 꿈꾸며 만들어가고 있네요. 미국은 정말 대단합니다. 이 글이 누군가에게는 의미 있게 다가갈 것이고, 누군가에게는 그렇지 않겠지요. 최소한 저에게는 파괴적이었습니다. 누군가에게 이 글이 닿기를 바라며 번역하여 공유합니다. https://blog.naver.com/bizucafe/224238830824

개인투자자는 주식 시장에 참여하는 시장 참여자들 중 단기적인 본전 심리가 가장 강한 주체이다. 그 말인즉슨 본인이 투자한 종목이 본인의 생각대로 주가가 상승하지 않고 하락할 경우 빨리 본전을 찾고 싶어 하는 심리이다. 이런 심리는 개인 투자자들이 주식시장에서 빠르게 퇴출당할 수 있도록 도와주는 치명적인 심리이다. #본전심리

Lovable의 그로스 헤드 Elena Verna 인터뷰 내용이다. 정말로 인상적인 구절이 많다. "기능은 이제 누구나 만든다. 성장은 신뢰의 문제가 됐다." 1. 그로스 공식이 바뀌었다: AI로 소프트웨어 제작이 보급되면서 기능 자체의 차별성이 사라지고 있다. 원하는 기능은 직접 만들거나 어디서든 살 수 있다. 이 세상에서 사람들이 구매를 결정하는 기준은 기능이 아니라 신뢰다. 이 팀을 믿는가, 이 브랜드를 믿는가. 2. Lovable 직원은 전원 코딩을 직접 한다: 그로스 헤드인 Elena 본인도 코드를 직접 배포하고, 앱을 직접 만들고, 캠페인을 혼자 돌린다. Lovable은 모든 직원이 코딩, 마케팅, 소셜 포스팅을 동시에 한다. 전문화가 아니라 범용화다. 10년 전이라면 전문가에게만 맡겼을 일들을 이제 모든 직원이 한다. 역할의 경계가 사라지는 속도가 기업 내부에서도 이미 시작됐다. 3. 유료 마케팅을 하지 마라: 제품 시장 적합성(PMF)이 검증되기 전의 유입은 밑 빠진 독에 물 붓기와 같다. 유료 마케팅에 의존한 성장은 경쟁 방어가 불가능하며 지속될 수도 없다. 유기적인 방식으로 스스로 수요를 만드는 법을 찾지 못했다면, 그건 성장이 아니라 잠깐 시간을 벌고 있는 것에 불과하다. 4. 무료 사용자를 비용이 아닌 마케팅 채널로 보아야 한다: 무료로 결과물을 만든 사람이 소셜 미디어에 자발적으로 공유하고 지인에게 추천하는 행위는 강력한 동력이 된다. Lovable은 이 추천 빈도를 ‘Lovable Score’로 정의해 매일 추적한다. 이는 돈으로 살 수 없고 경쟁자가 복제할 수도 없는 독보적인 마케팅 채널이다. 5. 향후 LLM 비용이 급격히 하락하면 단순히 기술을 재판매하는 모델은 붕괴할 것이며, 결과 중심(Outcome-based)의 수익화 모델로 빠르게 진화하는 기업만이 시장에서 승리할 것이다. 즉, 과거에는 소프트웨어 '사용' 자체에 비용을 지불했다면, 앞으로는 소프트웨어를 통해 실질적인 '결과'를 만들어내야만 사람들이 지갑을 열 것이다. 6. 매일 배포(Ship every single day)한다: 매일 개선 사항을 배포하고 1~2개월마다 주요 기능을 런칭한다. 끊임없이 발전하고 있다는 '지속적인 노이즈'를 만들어내는 것 자체가 사용자를 묶어두는 강력한 리텐션 전략이 된다. https://www.youtube.com/watch?v=2wdsNwPUCgQ

바이브 코딩으로 쓰레기 만든다고 욕하지 마라 맥북 때리면 신음소리 내는 어플로 3일만에 $5,000 버는 세상이다. Just ship it

정류장에 세우기 전에 내가 아는 스무 살 근처의 친구들 몇몇은 버스에서 잔다. 침대에서 자면 시간이 아깝다는 뜻이다. 나머지 시간은 거의 전부 코드를 쓰거나 무언가를 만드는 데 몰입한다. 이런 이들에게 대학의 의미를 묻는 일은, 이미 물속에서 헤엄치고 있는 사람에게 수영장 등록부터 하라고 권하는 것과 비슷하다. 최근 개발 특성화 고등학교 출신의 몇몇 인재들과 교류하고 있다. 일부는 Hashed Vibe Labs에서 Fellow로 활동 중이다. 이들의 성장 속도를 보고 있으면, 대학이 여전히 최선의 기본값인지 진지하게 묻게 된다. 대학이 주는 가치가 사라졌다는 뜻은 아니다. 다만 대학이 오래 독점해온 기능들이 하나씩 분리되고 있다는 뜻이다. 정보, 관계, 선발. 예전에는 이 셋이 하나의 패키지 안에 묶여 있었다. 지금은 더 이상 그렇지 않다. 첫 번째는 정보다. 대학은 한때 지식의 정수기였다. 무엇을 어떤 순서로 익혀야 하는지에 대한 정보 비대칭이 분명히 있었다. 그런데 이제 강 자체가 맑아졌다. MIT OpenCourseWare, GitHub, 유튜브 강의, 오픈소스 문서, 글로벌 커뮤니티. 정보가 넘쳐난다고 좋은 학습이 되는 것은 아니다. 그래도 배움의 입구를 대학만이 독점하던 시대는 끝났다. 두 번째는 관계다. 예전에는 명함에 적힌 학교 이름이 악수를 대신했다. 지금은 다른 악수가 생기고 있다. 커밋 로그가 악수하고, 오픈소스 기여가 자기소개를 대신하고, 해커톤 결과물이 명함보다 먼저 말을 건다. 학교 이름은 여전히 강한 신호이지만, 유일한 신호는 아니다. 특성화고 출신 개발자가 GitHub에 올린 코드가 실리콘밸리 시니어와 대화를 여는 장면도 이제 낯설지 않다. 노정석 대표님이 이런 고등학생 출신 개발자들을 “신선”이라고 부르며 존중을 표하는 것도 같은 맥락이다. 오래된 제도의 승인보다, 이미 살아 움직이는 실력이 더 먼저 말을 거는 순간들. 세 번째는 선발이다. 대학을 대학답게 만들었던 핵심 기능이다. 비슷한 시험을 통과한 사람들을 한 공간에 4년간 모아두면, 네트워크가 형성되고, 그것이 이후 10년, 20년의 경로를 만든다. 그런데 이 선발 메커니즘에도 경쟁자가 생겼다. GitHub 스타, 해커톤 결과, 오픈소스 기여, 커뮤니티 평판, 실제 사용자 수와 매출. 이것들은 때때로 학점 4.5보다 더 높은 해상도의 신호가 된다. 시험을 잘 보는 사람보다, 실제로 만들고 배포하고 고친 사람이 더 선명하게 보이기 시작한 것이다. 마이클 스펜스의 신호 이론은 여기서 다시 읽을 가치가 있다. 교육이 생산성을 직접 높이기 때문이 아니라, 이미 생산성이 높은 사람이 그것을 증명하기 위해 학위를 사용한다는 생각. 이 모델이 맞다면 학위는 학습의 증거가 아니라 학습 능력의 신호다. 더 빠르고, 더 저렴하고, 더 조작하기 어려운 신호가 생기면 학위의 가격은 어떻게 되는가. 학위가 금본위제 시절의 금이었다면, GitHub 프로필은 더 빠르고 투명한 새로운 신호에 가깝다. 더 나은 신호가 등장하는 순간, 오래된 신호의 프리미엄은 서서히 깎인다. Peter Thiel이 대학을 버블이라고 불렀던 것도 같은 문제의식이었다. 가격이 가치를 앞지른 상태가 영원히 유지될 수 있는가. IBM, Apple, Google이 일부 직군에서 학위 요건을 없앤 것은 교육의 가치를 부정해서가 아니다. 학위로 측정하던 것을 더 직접적으로 측정할 수 있게 되었기 때문이다. 미국 학자금 대출 총액은 1조 달러를 넘었고, 한국도 등록금과 기회비용을 함께 생각하면 대학은 점점 더 값비싼 옵션이 되고 있다. 비용이 오를수록 사람들은 더 집요하게 묻는다. 이 가격은 정확히 무엇을 사는 가격인가. 대학의 더 본질적인 문제는 시간의 구조에 있다. 가장 빨리 자랄 수 있는 시기의 인재를, 수십 년 전 패러다임으로 짜인 커리큘럼과 중간고사, 기말고사의 리듬 안에 묶어두는 일. 거의 모든 대학생이 실제로 공부에 몰입하는 시간은 시험기간에 몰려 있지 않은가. 지식을 사랑하게 만드는 시스템이라기보다, 평가를 통과하게 만드는 시스템에 더 가깝다. 청춘의 낭만과 우정, 느슨한 탐색의 시간이 무가치하다고 말할 수는 없다. 하지만 성장을 갈구하는 어떤 이들에게 대학이 최선이 아니라는 건 점점 더 분명해 보인다. 여기에 변수가 하나 더 생겼다. 바이브코딩이다. 시니어 개발자의 경험과 아키텍처 감각은 여전히 중요하다. 다만 그 중요성의 내용이 달라지고 있다. 과거에 시니어의 가치가 “얼마나 많이 직접 구현해봤는가”에 가까웠다면, 지금은 “무엇을 만들지, 무엇을 만들지 않을지 판단할 수 있는가”로 압축된다. 반대로 레거시가 없는 주니어의 강점은 다른 곳에서 드러난다. 체력, 몰입, 편견 없는 적응력, 그리고 기존 방식에 대한 충성심이 적다는 점. 버스에서만 자는 그 친구의 강점은 더 많이 알아서가 아니다. 다른 걸 안 하고 있어서다. 빈 하드디스크는 조각난 하드디스크보다 쓰기 속도가 빠르다. 스무 살의 강점은 천재성보다 단순성일지도 모른다. 복잡성이 없는 사람은 복잡성으로 가득 찬 사람보다 어떤 종류의 일을 훨씬 더 빨리 밀어붙일 수 있다. 마흔의 느림은 종종 능력 부족이 아니라 이미 쓰여 있는 것들의 무게다. Paul Graham은 젊음의 장점은 잃을 게 없다는 점이라고 말했다. 여기에 하나를 더하고 싶다. 아직 유지보수할 레거시가 없다는 점이다. 그래서인지 묘하게 웃긴 장면도 있다. 개발 특성화고 출신의 그 친구들이, 자기보다 더 어린 초등학생들을 부러워한다는 것이다. 자기들은 어느 정도 이전 시대의 문법을 거치고 왔지만, 그 아이들은 더 비워진 상태로, 온전히 AI의 시대 안으로 들어오게 될 것 같다는 것이다. 스무 살이 열 살을 부러워하는 장면은 우스우면서도 정확하다. 세대 차이가 나이가 아니라, 어떤 도구의 출현 이전에 얼마나 오래 살았는가로 나뉘기 시작했다는 뜻이기 때문이다. 물론 이것이 모든 젊은 사람에게 해당되는 것은 아니다. 주니어의 몰입이 곧바로 성과로 이어지는 경우는 극히 일부다. 대학은 그 1퍼센트를 만들어내는가, 아니면 어디에 가도 1퍼센트였을 사람을 일찍 모아놓는가. 만약 후자라면, 대학이 선발하는 것은 인재가 아니라 확률이다. 취업이 안 되고, 인턴 기회도 적고, 많은 주니어들이 힘들어하는 것도 사실이다. 그런데 동시에, 어떤 소수는 이전 세대보다 훨씬 더 큰 기회를 만난다. 경쟁은 더 치열해졌고, 판은 더 넓어졌다. 문이 많아졌다. 다만 어떤 문이 어디로 이어지는지 아직 지도가 없다. 그래서 요즘 대학은 수영 자격증처럼 느껴질 때가 있다. 물에 들어갈 수 있다는 증명. 그런데 지금 필요한 것은 자격증이 아니라, 이미 물을 가르며 나아가고 있는 사람이다. 자격증을 따는 4년 동안 바다가 두 번 바뀌는 시대라면, 자격의 증명과 실제 속도의 관계를 다시 물어야 한다. 어떤 지식은 교실보다 실패에서 먼저 오고, 어떤 네트워크는 동문회보다 오픈소스 커뮤니티에서 더 빨리 생기고, 어떤 커리어는 졸업 이전에 이미 시작된다. 이런 재능을 가진 친구들을 더 체계적으로 어떻게 지원할 수 있을지 자주 생각한다. 아직 답은 명확하지 않지만 한 가지는 분명하다. 버스에서만 자는 친구들은 이미 고속도로 위에 있다. 졸업장이라는 정류장에 그 버스를 세워두는 순간, 다시 본선에 합류하는 데 4년이 걸릴 수도 있다. 고속도로는 기다려주지 않는다. 시스템이 그들을 위해 더 유연해지지 않으면, 그들이 시스템 밖에서 새로운 세상을 개척할 것이다. 이런 친구들에게 지금 가장 필요한 것은 무엇인가. 좋은 커리큘럼일까, 강한 멘토십일까, 또래 집단일까, 아니면 첫 번째 유료 고객일까. 미래의 가장 좋은 학교는 캠퍼스가 아니라, 이미 달리고 있는 인재를 멈추지 않게 해주는 생태계이지 않을까.

기사내용 중 김이탁 국토부 제1차관의 말 중... ■정부의 목표는 ‘주거 구독 모델’의 완성”이라며 “전세 제도를 천천히 시장에서 퇴출시키고, 1주택자는 보유세, 종부세 등 2중 과세로 구독료를 내게 된다 ■단순한 주택 정책의 변화가 아니라 주거를 통해 자립하던 사회에서 주거를 위해 지속적으로 비용을 내고 국가 시스템에 의존하는 사회로 옮겨가는 과정 https://realty.chosun.com/site/data/html_dir/2026/03/23/2026032302381.html

6번 중요

"업계 사람들도 인공지능 잠재력의 10%도 제대로 못쓰고 있음" (링크드인 창업자 리드 호프먼) 1. AI를 '잘 쓴다'고 자부하는 업계 사람들조차 고작 잠재력의 2~5% 정도 쓰고 있다고 인정함. 대부분의 사람들은 그 2%에도 못 미칠 것. 지금 느끼는 생산성 향상은 천장이 아니라 바닥임. 2. '개인 기여자'는 사라질 것 : 혼자 일하는 직원은 더 이상 존재하지 않게 됨. 모두가 AI 에이전트 세트를 배포하며 일하는 구조가 될 것. 바이올린 연주자 역할을 하던 사람들은 오케스트라 지휘자 역할을 하게 될 것. 20개 코딩 에이전트에게 목소리로 지시하고 결과를 검토하는 것이 '일'의 새로운 정의임. 비즈니스 세계에서 지휘자 자리는 생각보다 훨씬 많음. 3. B2B SaaS의 해자가 무너지고 있음 : Codex 200줄짜리 코드 하나가 B2B 시장 시총 3,000억 달러를 날렸음. 기존 SaaS가 쌓아놓은 경쟁 장벽이 AI 코딩 앞에서 무의미해짐. 기업이 자체 소프트웨어를 만들고 유지하는 게 SaaS 구독보다 저렴해지는 세상이 올 것. 이건 단순한 가격 경쟁이 아니라 비즈니스 모델 자체의 붕괴임. 4. AI 활용의 실제 단계 : • 기초 — 챗봇이랑 대화하면서 답을 얻음. "이 주제를 연구하기 위한 최적의 프롬프트를 써줘"라고 시키는 것부터. • 중급 — AI에게 역할을 부여. "기술자라면? 투자자라면?" 여러 렌즈로 같은 문제를 봄. • 고급 — 여러 에이전트들이 내부+외부 데이터를 교차 분석하며 스스로 결론을 도출하게 구조를 짬. 5. 모든 기업이 AI 전환이 필요한데 할 줄 아는 사람이 없음. • "AI 쓸 줄 안다"를 증명할 수 있는 사람에게 프리미엄이 붙는 희귀한 시기. • 모로코에서 영어 못하는 택시 기사가 ChatGPT 번역기로 비즈니스를 운영하고 있음. AI는 이미 생각보다 훨씬 넓게 퍼져 있고, 그 위에서 차별화할 줄 아는 사람만 남음. 6. "AI 쓴다고 하는 사람들도 진지하게 쓰지 않음." • 여행 계획이든, 어머니와의 어려운 대화든, 무엇을 하든 '이걸 AI로 어떻게 도울 수 있을까?'를 먼저 묻는 반사 신경을 체득해야 함. 도구를 아는 것과 도구가 몸에 붙는 것은 완전히 다른 문제임. 2%에서 벗어나는 방법은 기술이 아니라 습관. https://www.youtube.com/watch?v=S0h5oUVv0BY