Continuous Learning_Startup & Investment

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

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/

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. 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. 마차가 자동차로 대체되었듯이 인간의 지능과 시간에 기반한 결과물이 데이터센터와 파운데이션 모델이 지식 노동을 대체. 지금은 AI관련 직종이 많이 생기고 비 AI직군이 감소하는 추세임. 11. NVIDIA CEO Jensen Huang: "AI에게 일자리를 잃는 것이 아니라, AI를 사용하는 사람에게 일자리를 잃을 것이다." https://www.bondcap.com/reports/tai

- 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. 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

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

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/

Thrive Capital Josh Kushner Interview - 거인들에게 도움을 요청하고 그들의 성공과 실수로부터 적극적으로 배울 것. - 어린이의 순수함으로 세상을 제약없이 바라보는 것이 독립적인 사고를 하는데 도움이 됨. 자신의 일을 궁극적으로 잘하기 위해서는 외부자로서 진정한 독립적인 사고를 할 수 있는 - 적절한 경계를 만드는 것이 중요. 독립적인 사고와 동시에 겸손한 마음으로 지속적으로 올바른 피드백을 받아 꾸준히 좋은 선택을 할 것. - 투자 기회를 논의할 때, 어느 누구도 미래를 예측할 수 없다는 겸손함과 자기 인식이 필요함. - 자신이 아는 모든 것을 말하는 것보다, 모르는 것을 배우는 것이 훨씬 더 즐겁다 - 찰리 멍거 - 삶의 목표는 무언가를 쫓는 것이 아니라, 자신의 기술(craft)과 가장 사랑하는 사람들에게 집중하는 것이어야 한다 - 성공을 쫓으면 성공하기 어렵지만, 해결해야 할 문제에 집중하면 성공을 달성할 가능성이 높다는 믿음. 즉, 결과(outputs)보다는 과정과 노력(inputs)에 집중 - “Creating simplicity is complex.” '회사'로서의 투자사, 제너럴리스트, 그리고 창업가 정신 - 창업가들이 진정한 영웅이며, 그들의 성공에 대한 공을 투자사가 가로채서는 안 된다는 것입니다. 투자사는 창업가의 비전을 지원하고 그들이 성공할 수 있도록 돕는 역할에 충실해야한다. - 회사가 확장될수록 정체성을 잃고, AUM에 집중하며, 초기에 잘하지 못했던 일들을 하기 시작한다. 이는 악순환으로 이어진다: 낮은 자본 비용 → 낮은 인적 자본 (덜 야심 찬 인재) → 낮은 수익률 → 평범함 - 창업가들이 사업을 운영하듯, Thrive도 끊임없이 의사결정 방식과 창업가 지원 방식을 개선(shipping weekly or monthly)해야 한다고 믿습니다. 투자자도 창업가이자 빌더(builder)입니다. - Thrive는 스스로를 '회사'로 규정하며, 제품은 전략과 투자 프로세스, 그리고 창업가에게 가장 의미 있는 파트너가 되고자 하고, 이를 위해 산업/스테이지/지역을 구분하지 않고 기회에 투자하고 있음. 섹터 펀드는 해당 분야에 자본을 투입해야 한다는 압박감을 줄 수 있습니다. - 최고의 아이디어에 투자해야 한다는 원칙을 고수합니다. 초기에는 소비자 중심 사업에 주로 투자했으나(Warby Parker, Harry's, Twitch, Instagram, Spotify 등), 이에 국한되었다면 현재의 수익률은 제한되었을 것. - 한 분야나 기회에서 얻은 프레임워크를 다른 분야에 적용할 수 있습니다. 모든 투자 검토 시 (결제 사업이든 기업용 소프트웨어든) '소비자 렌즈'를 적용합니다. 제품의 본질, 특별함, 사용자에게 중요한 이유 등을 파악하는 것이 핵심. - 작은 사업을 시작하는 것이나 큰 사업을 시작하는 것이나 본질적으로 어렵고, 사업 규모가 커질수록 더욱 어려워지고 복잡해진다 투자 전략 - Thrive의 핵심 믿음은 뛰어난 회사와 사람에 집중하는 것이며, 최고의 회사는 장기간 복리 효과를 낸다고 봅니다. 수십 년간 파트너십을 맺을 회사에 투자하는 것을 목표로 합니다. - 가장 뛰어난 사업에 집중하고 장기간 보유하면, 해당 분야 가치의 대부분이 1위 기업에게 돌아간다고 믿습니다. 2, 3위 기업에 투자하는 다른 펌들과 달리, 해당 분야의 카테고리 정의 자산을 구축하는 가장 비전 있는 창업가와 장기 파트너십을 맺고자 합니다. - 집중 투자의 장점은 아이디어에 대해 '올인'해야 하므로 타협이 없다는 점입니다. 리스크 인식 때문에 포지션 규모를 줄였을 때 뛰어난 결과를 낸 적이 없었습니다. (예: Stripe에 17.5억 달러 투자) - 사람과 자본 외에도, 성공적인 투자를 위해서는 항상 시대적 흐름이나 시장의 기회(tailwind)가 필요합니다. 따라서 "왜 지금 이 사업/투자가 중요한가" - 시장에는 사이클이 있으며, 현재 사이클의 위치를 이해하는 것이 중요하다. 모두가 도망칠 때 오히려 기회를 찾아 달려들어야 한다. 시장 변동성 속에서도 우리가 투자하는 분야의 근본적인 펀더멘털, 기술 혁신의 장기적 추세, 뛰어난 창업가와 그들의 제품 및 시장 지위를 신뢰한다면, 남들이 움츠러들 때 오히려 적극적으로 나서는 것이 현명하다. - 투자는 '이해할 수 없는 것'에는 하지 않아야 한다. 기술 자체가 유망하더라도, 그것이 해결하려는 '실질적인 문제'가 명확하지 않으면 신중해야 한다. "문제를 찾아다니는 해결책(solutions in search of problems)"은 피해야 한다. 모든 투자 분야에서 근본적인 질문은 "이것이 어떤 문제를 해결하며, 소비자에게 어떤 가치를 제공하는가?"이다. - 창업자들이 Thrive를 선택하는 이유: 창업가에게 가장 중요한 것은 투자자의 '실질(substance)'과 진정성이다. 모든 투자자가 비슷한 말을 하지만, 실제 행동과 가치관은 다르다. 명성은 천천히, 입소문을 통해 쌓이며, 과거 함께 일했던 사람들의 증언이 가장 강력한 설득력을 가진다. 투자 업계는 종종 실제 위험-보상과 인식된 위험-보상 간의 괴리를 보이거나, 시장 상황에 따라 기업에 상반된 요구(예: 무조건 성장 vs. 무조건 수익성)를 하는 경향이 있다. 하지만 각 회사는 고유하며, 일반화된 해법은 없다. 각 회사에 가장 적합한 장기적 수익 성장 경로를 독립적으로 고민해야 한다. - 현재의 성공을 가능하게 한 핵심 요소들, 즉 업계 최고 수준의 인적 자본 밀도, 담대한 도전을 장려하는 환경, 창업가에게 가장 의미 있는 파트셔십, LP를 위한 훌륭한 수탁자 역할에 집중해야 합니다. 핵심 운영 철학: 인내와 조급함의 균형, 집중의 힘 - 핵심 통찰 중 하나는 '인내심(patience)과 조급함(impatience)의 균형'의 힘입니다. - 버크셔 해서웨이처럼 중요한 결정은 소수라는 점에 동의하지만, 그러한 소수의 결정을 내릴 수 있는 위치에 있으려면 모든 것을 놓치지 않으려는 극도의 '조급함'이 필요합니다. - 모든 테마, 분야, 회사에 대해 가능한 모든 것을 이해하려는 조직적 '조급함'과, 궁극적으로 무엇을 할지 결정하는 데 있어서의 극도의 '인내심'을 가집니다. 이 둘의 균형은 어렵지만 중요합니다. - 대규모 투자(예: Stripe에 수십억 달러)와 소규모 초기 투자(예: 시리즈 A에 수백만 달러)의 조화: 자본의 규모가 아닌, 초기 단계에서도 후기 단계만큼 사람과 아이디어에 '정서적 헌신과 집중'을 하기 때문에 조화가 가능합니다. - 옵션성을 믿지 않습니다. 투자 기회에 대한 프로세스상의 옵션은 좋지만, 자본 배치에 대한 옵션은 부적절하다고 봅니다. 특히 창업가들은 하나의 포트폴리오(자신의 회사)만을 가지고 있기 때문입니다. - 투자를 결정하면, 그것이 5백만 달러 투자이든 수십억 달러 투자이든 '올인'하며 전적으로 헌신합니다. - "단순함을 창조하는 것은 복잡하다(Creating simplicity is complex)." - Input > Output. 야망 설정 시 결과(예: 10년 후 AUM 1000억 달러)보다는 과정에 집중합니다. "어떻게 우리 업계에서 가장 높은 인적 자본 밀도를 가질 것인가? 어떻게 사람들이 크고 대담하며 야심 찬 일을 할 수 있도록 권한을 부여하는 환경을 만들 것인가? 어떻게 창업가에게 가장 의미 있는 파트너가 될 것인가? 어떻게 LP들을 위한 훌륭한 수탁자가 될 것인가? 어떻게 투명성과 친절함의 가장 뛰어난 문화를 만들 것인가?" 등의 질문에 집중합니다. 소수 정예

편향과 에고의 근본 원인 및 극복 전략 1. **가치관 불일치의 근본적 위험성:**개인의 가치관은 뇌의 작동 방식, 경험, 문화적 프로그래밍의 복합적인 결과물이다. 근본적으로 다른 가치관을 가진 사람과의 협력은 장기적으로 마찰과 비효율을 야기할 가능성이 높다. 따라서 파트너십의 가장 기본적인 전제는 핵심 가치관의 일치 여부를 확인하는 것이다. (발러의 가치: 겸손, 정직, 책임감, 탁월함) - 단기적 판단이 아닌, 충분한 시간을 두고(6-9개월) 상대방의 실제 행동과 의사결정 방식을 관찰하여 가치관의 근본적인 일치 여부를 검증한다. 2. "압박감 속에서도 명확하게 생각하는 능력은 매우 중요합니다." - 극심한 압박감이나 위협 상황은 생존 본능(변연계)을 극도로 활성화시켜 이성적 사고(전두엽) 기능을 저해한다. 이는 뇌의 기본적인 방어 메커니즘이지만, 복잡한 현대 사회의 의사결정에는 부적합한 경우가 많다. - Pro-entropic 경영진의 차별점: 이러한 압박감 속에서도 감정적 동요를 최소화하고 이성적 판단을 유지하는 능력. 이는 훈련, 경험, 혹은 선천적인 뇌 구조의 차이에서 비롯될 수 있다. (알렉스 호놀드, 불안과 동정심의 연관성) - 극복 전략 (개인): 명상 수행(TM, 호흡 명상)을 통해 변연계와 전두엽 사이에 "공간"을 만들어 감정적 반응을 즉각적으로 인지하고 조절할 수 있는 능력을 키운다. (안토니오의 료안지 경험) 3. 진실 왜곡의 근본적 위험과 진실 추구의 중요성: - "최고의 사람들은 그 선(진실과 거짓의 경계)이 어디 있는지 알고, 그것을 넘지 않습니다." - 객관적 현실(Ground Truth)은 의사결정의 가장 기본적인 토대이다. 개인의 욕망, 두려움, 혹은 집단의 압력으로 인해 이 현실이 왜곡될 때, 의사결정은 근본부터 잘못된 방향으로 나아갈 수밖에 없다. - 성공적인 리더의 특징: 아무리 야심찬 비전(SpaceX 화성 임무)이라도, 그것이 근본적인 사실과 데이터에 기반하고 있으며, 리더 자신이 그것을 진심으로 믿을 때 강력한 동기부여가 가능하다. - 현실 기반 문화 구축: 객관적인 데이터와 사실을 최우선으로 하는 문화를 조성한다. - 상호 점검 시스템: 의사결정 과정에서 동료들이 서로의 편향(특히 감정적 편향)을 점검하고 이의를 제기할 수 있는 시스템을 마련한다. - 체크리스트 및 프로세스: 감정적 편향의 위험성을 인지하고, 이를 점검하는 절차를 의사결정 프로세스에 명시적으로 포함한다. (아툴 가완디의 체크리스트 매니페스토 방식) - 4. 에고와 인정 욕구의 근본적 함정: - 안토니오의 고백 (감정적 편향의 계층): "여기서 실제로 일어났던 일은 제 인정감, 즉 제가 누구인지, 회사가 어떠해야 하는지에 대한 제 감각이, 하기에 정말 기분 좋은 무언가에 의해 촉발되었다는 것입니다." - 인간은 사회적 동물이며, 타인으로부터 인정받고 자신의 정체성을 확인하려는 근본적인 욕구를 가지고 있다. 이러한 인정 욕구(에고)는 강력한 동기 부여 요인이지만, 객관적인 현실 판단을 흐리게 만들고 비합리적인 결정을 내리게 하는 주요 원인이 될 수 있다. (폴 그레이엄 "정체성을 작게 유지하라") - 극복 전략: - 자기 인식: 자신의 에고와 인정 욕구가 의사결정에 미치는 영향을 끊임없이 성찰하고 인지한다. (명상의 역할) - 겸손 (Humility): 자신이 틀릴 수 있음을 인정하고, 외부의 피드백과 객관적인 데이터를 겸허히 수용하는 태도를 갖는다. (발러의 핵심 가치) - 미션 중심: 개인적인 인정 욕구보다 더 큰 미션(세상을 더 좋게 만드는 것)에 집중함으로써 에고의 부정적인 영향을 줄인다. 5. 언어와 문화적 프로그래밍의 근본적 영향: - "우리를 어떤 식으로든 다르게 만드는 것은 아마도 우리가 어렸을 때 배운 언어와 그에 따른 문화적 프로그래밍일 것입니다. 그것이 우리를 정말로 다르게 만드는 전부입니다." - 인간의 사고방식과 세상을 인식하는 틀은 사용하는 언어와 속한 문화에 의해 근본적으로 형성(프로그래밍)된다. 이는 개인의 편향과 판단 기준에 깊숙이 영향을 미치며, 종종 무의식적으로 작용한다. - 극복/활용 전략: 다양한 언어와 문화를 접하고 이해하려는 노력은 자신의 사고방식의 한계를 인지하고, 보다 폭넓고 객관적인 시각을 갖는 데 도움이 된다. 또한, 만트라와 같은 언어적 도구를 활용하여 의식적으로 뇌의 상태를 변화시키는 시도도 가능하다.

"세상은 왜 점점 더 혼란스러워지는가?" 열역학 제2법칙 – 고립계의 엔트로피(무질서도)는 항상 증가한다. 이는 물리계를 넘어 인간 사회 시스템에도 적용된다. - 상호작용 증가의 필연성: 정보 이동 비용이 제로에 가까워짐(인터넷) → 의사결정 주체(벡터) 간 상호작용 급증 → 예측 불가능성 및 혼돈 증가. (소셜 미디어의 역설: 민주주의 촉진 기대 → 권위주의 강화 가능성) - 시스템 경계 변화: 탈세계화는 과거의 안정적 질서(낮은 엔트로피 상태)를 허물고, 각 단위의 독립성을 높여 전체 시스템의 복잡성과 엔트로피를 증가시킨다. - 기술 변화의 본질: 기술적 파괴(마이크로칩 기반 산업혁명 초기 – 칼로타 페레즈)는 기존 질서를 근본적으로 해체하고 새로운 질서를 구축하는 과정이며, 이는 필연적으로 극심한 혼돈을 야기한다. - 자원 배분의 불균형: 지적 자본 수익률 증가, 물리적 자본 수익률 감소 → 소득 불균형 → 사회적 불안정 및 혼돈 심화. - 자연 시스템의 변화: 기후 변화는 예측 불가능한 환경 변동성을 야기하여 인간 사회의 안정성을 저해하고 혼돈을 증폭시킨다. "혼돈 속에서 살아남는 것을 넘어, 오히려 더 강해지는 기업의 근본적인 특징은 무엇인가?" 단순 회복 (Resilience) vs. 혼돈 활용 (Pro-entropic): 회복력 있는 기업: 외부 충격 시 항상성을 회복하는 능력. (기본적인 생존 메커니즘) Pro-entropic 기업: 혼돈 자체가 성장의 동력이 되는 기업. 혼돈의 증가가 기업의 본질적 가치를 강화시킨다. (궁극적인 목표 상태) Pro-entropic 기업의 근본적 작동 방식: 전략의 불변성: 어떤 외부 환경 변화(팬데믹, 전쟁, 경기 침체 등)에도 기업의 핵심 전략과 가치 제안은 흔들리지 않고, 오히려 그 환경 변화를 유리하게 전환시킨다. (베이즈 확률적 사고) 근본적 수요 충족: 변화하는 세상 속에서도 변하지 않는 인간의 기본적이고 지속적인 수요를 충족시키는가? (예: Gopuff - 편의성, SpaceX - 이동/통신/탐험의 근원적 욕구) 가치 파괴 및 재창조: 기존 시장을 단순히 개선하는 것이 아니라, 제품의 본질적 가치를 극대화하고 비용 구조를 근본적으로 혁신하여 새로운 가치를 창출하는가? (아이폰, 테슬라 모델 3 예시) Pro-entropic 경영진의 본질: 확률적 사고와 옵션 관리: 미래의 불확실성을 다양한 확률적 시나리오로 인지하고, 각 시나리오에 대한 옵션을 열어두되, 실행 시점에는 가장 근본적인 성공 확률이 높은 옵션에 집중하여 자원을 배분하는가? 혼돈 예측 및 선제적 대응: 이미 혼돈을 예측하고 시나리오를 구상하고 있기 때문에, 외부 충격에 덜 흔들리고 안정적으로 대응하는가? "어떤 기업이 미래의 혼돈 속에서 성장할 잠재력을 가졌는지, 그 근본적인 판단 기준은 무엇인가?" 투자 프레임워크의 기본 질문: 이 기업은 본질적으로 Pro-entropic 한가, 아니면 최소한 Resilient 한가? 그렇지 않다면 투자 대상에서 제외한다. 시나리오 테스트의 본질: 예측 가능한, 또는 예측 불가능한 외부 충격(혼돈)이 발생했을 때, 이 기업의 핵심 사업 모델과 경쟁 우위는 근본적으로 어떻게 반응할 것인가? 장기적 관찰의 중요성: 단기적 성과가 아닌, 다양한 환경 변화 속에서 기업이 일관되게 본질적 가치를 증명하는지, 경영진이 근본적인 문제 해결 능력을 보여주는지를 시간을 두고 검증해야 한다. (최소 6개월 관찰 원칙) 정보의 비대칭성 확보: 단순한 재무 정보가 아닌, 기업 운영의 본질, 경영진의 사고방식, 문제 해결 과정 등 깊이 있는 "현장 진실(ground truth)"을 확보하는 것이 리스크를 줄이고 성공 확률을 높이는 근본적인 방법이다. (운영팀 투입의 목적) 가치 제안의 근본: "세상을 더 좋게 만드는가?" 기업의 존재 이유가 단순히 이윤 추구를 넘어, 인류의 근본적인 문제 해결에 기여하고 세상을 더 나은 방향으로 이끄는 것이라면, 이는 어떤 혼돈 속에서도 지속 가능한 성장을 이룰 수 있는 강력한 기반이 된다. "단순히 생존하는 것(Durable)과 혼돈 속에서 성장하는 것(Pro-entropic)의 근본적인 차이는 무엇인가?" Durable 기업의 본질: 외부 충격에 의해 손상을 입지만, 근본적인 구조는 유지되어 생존하는 기업. 회복 과정에서 상당한 에너지 소모와 잠재적 손실 발생. (폭풍우 속 작은 배) Durable 경영진의 본질 (신경과학적 관점): 충격 발생 시 감정적 동요(변연계 장악)를 겪고, 이를 근본적으로 해결하기보다 억누르거나 회피(정신적 부하 누적). 이는 장기적으로 의사결정의 질을 저하하고 다음 위기에 대한 대응력을 약화시킨다. 제약 이론 모든 시스템에는 병목(제약)이 존재한다. - "시스템은 가장 느린 제한 요소의 속도로 작동합니다." - 복잡한 시스템(공장, 회사, 국가 경제 등)의 전체 처리량이나 성과는 단 하나의, 혹은 극소수의 핵심적인 제약 요인에 의해 결정된다. 다른 모든 요소가 아무리 뛰어나더라도, 이 제약 요인의 한계를 넘어설 수 없다. 마치 물이 흐르는 파이프에서 가장 좁은 구간이 전체 유량을 결정하는 것과 같다. - 시스템 전체의 성과를 가장 효율적으로 향상시키는 방법은 가장 큰 영향을 미치는 제약 요인을 찾아내고, 그 제약 요인의 처리 능력을 극대화하거나 해소하는 것이다. 제약이 아닌 부분에 자원을 투입하는 것은 근본적인 문제 해결에 기여하지 못하고 낭비가 될 가능성이 높다. - 하나의 제약이 해결되면, 시스템 내 다른 부분이 새로운 제약으로 등장한다. 따라서 시스템 최적화는 일회성 이벤트가 아니라 지속적인 진단과 개선의 과정이어야 한다. - 예시: 도금 공장에서 니켈 도금 공정이 가장 느린 병목이었다. 다른 공정이 아무리 빨라도 니켈 도금 속도를 넘을 수 없었다. (화학 법칙, 즉 패러데이 법칙이라는 물리적 제1원칙에 기반한 제약) 벡터 합 (Vector Sum) - 팀이나 조직 내에서 각 구성원이 투입하는 노력, 시간, 자원은 단순한 양적 합산이 아니라, 특정한 목표(방향)를 향한 힘(크기)으로 작용한다. - "팀 내 모든 노력의 합이 함께 전진하는 동력입니다.” - "공통된 방향과 임무, 동일 방향으로의 노력이 없으면 전진 불가합니다." - 팀원들의 노력 벡터가 하나의 명확한 목표(공통된 방향과 임무)를 향해 일관되게 정렬(동일 방향)될 때, 벡터 합은 최대가 되어 가장 강력한 추진력을 얻는다. 마치 여러 개의 화살이 한 과녁을 향해 동시에 날아가는 것과 같다. - 반대 방향 벡터의 소멸 효과: 만약 팀 내에 목표와 다른 방향으로 향하는 노력(반대 벡터)이 존재하거나, 서로 상충하는 노력이 있다면 이는 전체 벡터 합을 감소시키거나 심지어 마이너스로 만들어 팀의 전진을 방해한다. (내부 갈등, 비효율, 잘못된 우선순위 등) - "미션 중심 기업이 더 나은 이유는 진심으로 믿는 임무를 위해 개인적인 것을 기꺼이 희생하기 때문입니다.” 인간의 의사결정은 왜 종종 비합리적이며, 어떻게 하면 감정적 편향과 에고의 영향을 최소화하고 더 나은 판단을 내릴 수 있는가? - 인간의 뇌는 생존을 위해 진화해왔다. 위험 감지 및 회피를 담당하는 편도체(amygdala)와 변연계(limbic system)는 이성적 판단을 담당하는 전두엽(prefrontal cortex)보다 원초적이고 강력한 영향력을 행사할 수 있다. 특히 위협적이거나 감정적으로 강하게 자극되는 상황에서는 이러한 생존 본능이 이성적 판단을 압도하여 오류를 유발한다. 이것이 의사결정 오류의 가장 근본적인 원인 중 하나이다. - 메디케이드 사기 사건 투자 실패 – "소수 아동을 돕는다"는 강한 감정적 동기(미션에 대한 믿음)가 합리적 판단(경고 신호)을 무시하게 만들었다. - 인간의 뇌는 단일하고 일관된 처리 장치가 아니다. 상황, 감정 상태, 생리적 조건 등에 따라 다른 시스템(시스템 1 vs. 시스템 2, 변연계 vs. 전두엽)이 우세하게 작용하며, 이는 의사결정의 비일관성을 초래하는 근본적인 이유다. - "제가 저지른 실수는 인지적 오류가 아니라 감정적 오류였습니다." https://joincolossus.com/episode/gracias-pro-entropic-investing/

엔론은 미국에서 가장 큰 에너지 거래 회사였지만 2001년에 화려하게 무너졌습니다. 파산 신청을 하던 날 저는 걸프스트림 제트기를 전세 내서 16명을 휴스턴으로 보냈습니다. 그리고 며칠 동안 엔론의 사람들을 인터뷰했습니다. [무엇이 효과가 있었는지, 무엇이 효과가 없었는지, 어떻게 돈을 벌었는지, 어떻게 사업을 운영했는지, 경쟁 우위가 무엇인지 알아내기 위해서였죠. 이 이야기에서 가장 중요한 부분은 제가 엔론의 정량적 연구 노력의 전체 리더십을 고용했다는 것입니다. 그곳의 작동 방식을 알고 있던 모든 사람들을요. 그 이후로 우리는 300억 달러의 수익을 올렸습니다." Ken Griffin

세 명의 멘토로부터 배운 교훈: 피터 틸: 모방 이론(mimetic theory) – 인간은 모방하는 존재이며, 합의보다는 다르게 생각하는 것이 스타트업의 장점입니다. 알렉스 카프: 자신의 강점 활용 – 회의에서 원하는 역할을 수행하고 상황을 주도하는 능력, 회사 성장의 달인입니다. 파머 러키: 아이디어 뱅크 – 일반적이지 않은 사고방식으로 새로운 아이디어를 창출하며, 자신의 강점(창의성)에 집중합니다.

중국의 대만 공습에 가장 영향 받는 국가가 대한민국이라 변화하는 세상에 준비되야한다. Anduril팀이 예상하는 중국의 대만 점령 시나리오 1. 중국은 탄도 미사일, 해군력, 사이버 공격을 동원한 전면전으로 대만과 미군 방어 체계를 무력화하려 시도 2. 기존 미군의 대응은 무기 부족, 플랫폼 손실, 정밀 유도탄 고갈 등으로 실패할 가능성이 높음. 3. 이에 대한 대안으로, Anduril은 AI 기반 자율 드론 함대, 무인 잠수함/군함, 로봇 감시병 등을 활용한 신속하고 분산된 협동 방어 전략을 제안함 - 워게임 시뮬레이션 결과 중국이 계속 승리하며, 특히 극초음속 미사일 분야에서 중국이 앞서고 있음. 산업 스파이를 통한 기술 습득, 인재 강제 동원 등 권위주의 체제의 이점이 있음. "싸워야 한다면, 이겨라. 중간은 없다. 주먹을 날리지 않거나, 강하게 쳐서 빨리 끝내라" https://youtu.be/ooMXEwl7N8Y?si=0wVLNiu7IKFyxfXb Anduril 창업 당시 가설: 기술 스타트업과 전통적 방산 계약업체의 교차점 베팅 #1: 전쟁 양상의 변화: 대규모·고비용·정교한 하드웨어 플랫폼 중심에서 더 작고, 저렴하며, 네트워크화된 분산형 방산 제품 시스템으로 변화. 베팅 #2: 국방 조달 방식의 변화 가능성: 미 국방부(DoD)와 동맹국들이 느린 PPBE(기획·계획·예산·집행) 시스템에서 벗어나, 크리스천 브로스(Anduril CSO)가 말하는 "머니볼 군대(Moneyball Military)" 방식으로 역량 구매 방식을 전환할 것. 베팅 #3: 기존 기업의 한계: 기술 대기업은 중국과의 관계 등으로 국방 분야를 기피하고, 주요 방산 프라임 기업들은 소프트웨어 역량, 인재 유치 능력, '비용 초과 계약(cost-plus)' 관행 탈피 유인이 부족하여 새로운 수요를 충족시키지 못함. 베팅 #4: 선행 R&D 투자를 통한 경쟁 우위: 소프트웨어 R&D에 선행 투자하여, Lattice OS를 통해 더 적은 비용으로 더 우수한 하드웨어 제품을 제공하고, 새로운 제품 추가 시 이점을 복리 효과처럼 키워나갈 것. 베팅 #5: 스타트업의 기술 개발 및 Anduril의 판매 능력: 스타트업이 첨단 기술을 더 잘 개발하고, Anduril은 이를 국방부에 더 효과적으로 판매하여 스타트업 생태계와 국방부 조달 시스템 간의 '파이프' 역할을 할 것. 베팅 #6: 개별 제품 및 인수 성공 가능성: 새로운 제품을 만들거나 관련 회사를 인수할 때마다, 해당 제품을 국방부에 판매하고 궁극적으로 대규모 프로그램에 진입시킬 수 있을 것. How to win 초반 시장 진입: 트럼프 1기 국경에 벽을 만들 때 감시하는 카메라 + AI시스템(Lattice OS)을 판매 -> 신뢰 구축 (초반엔 2억~50억 규모의 소규모 딜 제공) 센서 카메라는 AI를 도입하기 위한 일종의 트로이 목마. Anduril의 공동창업자들이 팔란티어에 있으면서 국방부에게 제품을 파는 것에 대한 경험과 네트워크가 많았음. - 기존 국방부 플랫폼 100개 이상과 통합되어, 모든 인원, 차량, 로봇이 전장 상황을 실시간으로 공유하는 '하이브 마인드'를 구축 신뢰 구축 -> 세일즈 파이프라인 -> 국방부 니즈에 맞는 제품 개발 & 인수 합병 (필요한 자금은 VC 펀딩) 많은 신생 국방 기술 회사들이 훌륭한 기술을 개발하지만 유통망 문제에 직면 - M&A의 목적: 시장 진출 가속화(하드웨어 개발 시간 소요 및 경쟁의 갑작스러운 발생에 대응) - 초기 단계에서의 적극적인 M&A: 지난 2.5년간 자체 자본으로 5개 회사 인수: 아드라노스(고체 로켓 모터), 블루 포스 테크놀로지스(퓨리와 같은 첨단 자율 항공기), 다이브 테크놀로지스(자율 수중 차량 - AUV), 코피어스 이미징(패시브 센싱 기술), 에어리어-I(무인 감시 드론), 클래스(전술 통신 하드웨어) - 단순 인재 확보나 자산 매각이 아닌, 시너지를 창출하는 전통적인 M&A. - 미사일 기술 (Roadrunner, Barracuda): 재사용 가능한 미사일(Roadrunner), 다양한 사거리와 탑재량을 가진 순항 미사일(Barracuda) 등을 개발 중입니다. AI 기반 미사일은 정밀 타겟팅, 미사일 간 협력 등이 가능하며, 통신이 두절된 환경에서도 임무 수행이 가능 - 최근에 공개한 무인 전투기 FURY https://youtu.be/f3EtEYE8QWE 랜드 & 익스팬드: 초기 작은 규모 딜에서 점차 확대 1,350만 달러 규모의 미 해병대 계약 , 8,600만 달러 규모의 미 특수작전사령부 계약 , 6억 4,200만 달러 규모의 해군 계약 , 9,900만 달러 규모의 공군 계약 시간과의 경쟁: "Anduril이 프라임 기업이 되기 전에 프라임 기업들이 Anduril처럼 될 수 있을까?" 앤두릴은 상업 시장(특히 반도체, 5G 등)의 빠른 기술 혁신을 국방 분야에 신속하게 적용하는 "통로" 역할 수행. 향후 16개월간 첫 번째 건물을 완공하고 Fury(자율 전투기), Barracuda(저비용 모듈형 순항 미사일), Roadrunner(재사용 요격기) 등의 생산 라인을 구축하여 대량 생산을 시작 - Arsenal의 역할: 현재 본사나 보조 시설에서 제한적으로 생산되는 역량들을 모듈식의 유연한 공장 환경으로 통합하는 것을 목표 - Anduril의 사업 모델: 기존 방산 업체의 "계약 후 시간당 비용 청구" 모델과 달리, Anduril은 "자체 자금으로 지금 중요한 것을 만든다"는 모델 다음 목표: 우주(Space). 전통적인 대형 위성보다는 저렴하고 스마트하며 분산된 시스템(예: Array Labs)에 집중할 것으로 예상. Anduril이 그리는 미래는 중앙 집중적인 소수의 고가치 플랫폼(예: 대형 전투기, 항공모함)에 의존하는 대신, 다수의 저렴하고 소모 가능하며 지능적인 자산들이 네트워크로 연결되어 소프트웨어를 통해 통합적으로 운영되는 방식 앤두릴의 해자 1. 신규 스타트업 대비 그동안 쌓아놓은 국방부(미국, 호주, 영국, 유럽)와 Track Record 2. 훨씬 빠른 개발 속도: 인수하거나 아니면 내부에서 미리 개발하거나 (전통 프라임 회사는 정부 컨트랙트 수주 이후 개발) 3. Lattice가 자체 제품 외부 제품과 연결될수록 데이터 해자가 생김 4. 실리콘밸리에서 일하던 인재들을 방산 산업으로 유인. 최근 Don’t work at Anduril이 Viral됨. https://youtu.be/gXQrci3Wff8 단일 제품/영역 회사의 한계: 로비, 사업 개발, 공장 운영 등 고정 비용 때문에 단일 제품/영역에 집중하는 국방 기업은 성공하기 어려움. Anduril이 다수의 제품군을 개발하는 이유. https://www.notboring.co/p/anduril-acquiring-prime 좋은 탐구에 대해서 https://youtu.be/mNMVl3hXvTQ - 자신의 "탐구" 평가: 기술 분야 종사자들이 자신이 현재 진행 중인 "탐구"가 좋은 것인지, 나쁜 것인지, 너무 쉬운지, 너무 어려운지, 자신에게 적합한지를 평가해야 함 - 소수 영웅에 대한 의존 비판: "엘론 머스크만이 인텔을 구할 수 있다"는 식의 소수 엘리트 영웅에게만 의존하는 문화에 대해, 반드시 그런 인물이어야만 큰일을 할 수 있는 것은 아니지만, 그런 인물이라면 훨씬 쉽다고 인정 (예: 억만장자들의 우주 개발 경쟁) - 자금 조달 능력: 만약 자신이 직접 자금을 조달할 능력이 없다면, "세계적 수준의 자금 조달 능력"이 있는지 자문해야 하며, 그렇지 않다면 해당 비전을 실현하기 어려울 수 있다고 지적합니다. 자금 조달도 중요한 능력입니다. - “나쁜 탐구"와 규제: 도박, OnlyFans, 단기 암호화폐 사기 등 높은 금융 수익을 올리지만 사회적으로 의문스러운 "나쁜 탐구"에 대한 규제나 세금 부과 가능성에 대해 논합니다. 교육 시스템의 문제: 아이들은 어릴 때 위대한 것을 열망하지만, 대학 교육을 거치면서 그 열망이 희석되어 (예: 맥킨지 컨설턴트가 되는 것) 버리는 현상은 심각한 문제라고 진단

휴머노이드 로봇에 대한 회의적 시각: - 개인적으로는 휴머노이드 형태에 큰 기대를 걸지 않음. (세상이 인간 형태에 맞춰 설계되었고, 인간 행동 영상으로 학습 가능하기 때문에 휴머노이드를 선호하는 경향이 있으나) AI는 시뮬레이션과 실제 경험을 통해 다양한 형태에 빠르게 적응할 수 있으므로 반드시 인간과 같은 팔다리가 필요하지는 않다고 생각. - 과거 Google의 로봇 회사 인수(보스턴 다이내믹스 등) 및 자체 개발(Everyday Robotics) 경험: 하드웨어는 훌륭했으나 소프트웨어가 아직 충분히 발전하지 못했음. 하지만 세상이 바뀜 - 휴머노이드 로봇 등의 발전 속도에 주목 (가짜인지 실제인지 구분하기 어려울 정도). 2~3년 내 로봇공학 분야에서도 "마법 같은 순간" 올 것으로 예상 - 로봇용 안드로이드(OS) 개발 가능성: Intrinsic(Google의 산업용 로봇 소프트웨어 자회사) 등을 통해 로봇 제조사 지원. (Comment) 로봇도 투자를 많이 하고 있는데 머지않아 큰 규모의 인수 혹은 계열사 분리(Isomorphic 처럼)를 할 것 같다. 로봇, 스마트 글라스가 넥스트 스마트 폰 역할을 할 것 같은데 한번 OS 판을 깔아본 구글이 이걸 놓치긴 아쉬울 것. OpenAI와 Jony Ive가 함께 일하면서 다음 세대 컴퓨터를 어떻게 재정의할지 지켜볼만하다. 그런 측면에서 과거에 비추어보면 지금은 에어팟을 보고 놀라는 정도의 시기려나. — 검색창 키워드 입력 방식에서 벗어나 음성, 생각 등 다양한 방식의 상호작용이 주류가 될 것 - 최근 AI의 음성 인식 및 응답 속도가 매우 빨라져 활용도가 높아짐. (데스크톱, 모바일 모두 음성 채팅 모드 선호) - 카메라를 통해 사용자의 반응을 인식하고 상호작용하는 미래도 가능 - Google Glass의 시기상조: 기술이 아직 준비되지 않았었음. 현재는 배터리 수명 등 해결 과제가 있지만, 안경형 인터페이스는 여전히 유망 - Neuralink의 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 발전 주목. - 스마트 글래스의 킬러 앱은 **"보편적 비서(universal assistant)"**가 될 것. 하드웨어 기술도 발전했지만, AI 기반 비서 기능이 핵심. 래리 페이지의 과거 발언("인간은 진화의 디딤돌") Google 내부 채팅(Slack과 유사)에서 AI를 활용해 회의 내용을 요약하고, 각 팀원에게 업무를 할당. - AI가 채팅 내용을 분석하여 두각을 나타내지 않던 젊은 여성 엔지니어의 숨은 공로를 발견하고 승진에 기여. 현재는 칩 종류, 메모리, 통신 방식 등이 모델 성능에 큰 영향을 미치므로 추상화가 어려움. 언젠가 AI가 이를 해결해 줄 수도 있을 것. 전기와 관련해서 모든 가능한 혁신(태양광+배터리, 원자력, 지열 등) 적극 수용. 그리드 업그레이드, 송전 문제 해결, 인허가 절차 간소화 필요. 현재 AI 분야의 2015년 수준과 유사: 5년 내 실용적인 양자 연산으로 고전 컴퓨터를 능가하는 "아하 모멘트" 올 것으로 확신. - 장기적 관점에서 투자. 외부 관심과 무관하게 확신을 가지고 추진. - 스마트폰, GPS, 결제 시스템 기반으로 Uber가 탄생했듯, 양자컴퓨팅 플랫폼 위에서 예측 불가능한 혁신이 나올 것. 구글 문화 - 현재의 AI 시대는 초기 Google과 유사한 강렬함과 낙관론을 느끼게 함. (GDM 빌딩에 초기 엔지니어들이 모여 주 5일 이상 근무) - 10명 단위 팀으로 혁신을 추구하는 "Labs" 개념 부활 - AI를 통해 전 세계 어디서든 뛰어난 인재가 교육받고 성장할 수 있는 환경 조성 가능성. 꼭 좋은 대학에만 좋은 인재가 있진 않다. 넷플릭스 인수 검토: 과거 넷플릭스 인수를 내부적으로 매우 진지하게 논의했으나 실행되지 않은 것에 대한 아쉬움 과거 벨 연구소처럼, Alphabet은 다양한 분야에서 혁신을 주도하며 인류의 번영에 기여하고 있음 -> OpenAI도 초기에 리서치 랩으로서 정체성을 위해 벨 연구소를 벤치마킹 AGI에 대해서 (데미스 X 세르게이) - AGI(범용 인공지능) 달성을 위해서는 한두 가지 이상의 새로운 돌파구(breakthroughs)가 필요할 수 있음. (바둑을 잘두는 AI -> 바둑을 설계하는 AI) 사고(Thinking) 패러다임의 중요성 - 체스나 바둑의 경우, 사고 기능 없이 모델의 첫 번째 아이디어만으로는 마스터 수준이지만, 사고 기능을 켜면 세계 챔피언을 훨씬 뛰어넘는 수준 - 현실 세계는 게임보다 훨씬 복잡하므로 사고 패러다임의 잠재력은 더욱 클 것. - 모델이 현실 세계를 정확히 이해하는 월드 모델(world model) 구축의 어려움 (오류 누적 가능성) -인간도 말하기 전에 생각하면 더 나은 결과를 얻듯이, AI도 사고 능력을 통해 훨씬 강력해질 수 있으며, 이는 이제 시작 단계. - 사고 과정에서 다양한 도구나 다른 AI를 활용하여 최종 결과물의 질을 높일 수 있음. - DeepThink: 여러 병렬적 추론 과정이 서로를 점검하며 작동하는 "강화된 추론(reasoning on steroids)" 방식. AGI 달성을 위한 중요한 진전 중 하나일 수 있음. AGI달성을 위해서 1. 단순 문제 해결을 넘어선 진정한 발명(invention), 가설 설정, 새로운 이론 제시 능력 필요. 2. 월드 모델의 정확도 향상. (하지만 지금의 Veo3가 빛과 중력의 물리학을 직관적으로 이해하는 것에 대한 경이로움 표현. 과거 게임 그래픽 엔진 개발 시 수동으로 프로그래밍했던 것과 대조) AGI 달성 시점은 향후 5~10년으로 예상하며, 아직 연구할 시간이 남아있음. 자기 개선 시스템 (Self-Improving Systems)의 잠재력 - 진화 프로그래밍(evolutionary programming) 기법과 최신 파운데이션 모델을 결합하는 초기 실험 단계. - 자기 개선 루프 발견은 현재의 발전 속도를 더욱 가속화시킬 수 있음. (AlphaZero가 무작위 상태에서 24시간 이내에 체스와 바둑을 마스터한 사례) -> 인간에게 눈, 손, 물리적 체력의 한계, 심리적 장벽이 한계였다면 AI가 스스로 배울 수 있는 순간부터 지금의 지능 수준을 아득히 넘지 않을까? https://youtu.be/8g7a0IWKDRE?si=qj4BtciSOcr-zAKV https://youtu.be/ReGC2GtWFp4 https://youtu.be/M2ZtBQI2-GY

SpaceX, Anduril의 성공으로 이전에는 불가능하다고 생각했던 문제를 해결하는 창업자들이 미국에선 더 나오고 있다. 중국의 전기차 창업자들 대부분 인터넷/모바일로 큰 돈을 벌었던 창업자들로 구성이 되어있다. 어려운 문제를 해결하고 큰 Upside를 만드는 창업가들이 더 나오는 것이 생태계를 만드는 가장 좋은 방법. 실리콘밸리의 ‘나쁜 퀘스트’ 위기 - VC·미디어 게임으로의 쏠림 — 성공한 창업자 다수가 또 다른 하드테크 창업 대신 VC 펀드 결성, 팟캐스트 진행, SNS ‘사색가’가 되는 길을 택한다 - 안전한 모방 사업 — 크레딧카드·노코드 SaaS·디지털 굿즈 등 이미 검증된 비즈니스 모델을 반복해 시장점유율만 다툰다 - 조기 은퇴 문화 — 30대 중반에 자본 축적 후 ‘메일 몇 통 보며 요트 생활’이 이상향으로 소비된다 결과적 손실 - 인류가 직면한 반도체, 에너지, 우주·국방, 장수연구 같은 고난도 과제는 인재부족으로 추진력이 떨어진다. - “탑 플레이어”에게 맞는 높은 지렛대(레버리지) 문제들이 방치된다 — 이는 사회 전체의 기회비용이자 도덕적 실패라는 주장. 대부분의 좋은 퀘스트는 어렵고 실제 임팩트도 훨씬 크다 — 즉, 레벨 높은 플레이어가 아니면 시도조차 불가하다 플레이어 카드(능력치) - 자원 (자본, 네트워크) - 스킬 (기술·경영 역량) - 파워 (레버리지, 브랜드, 규제 접근성) 능력치가 높을수록 어려운 퀘스트 성공 확률이 기하급수로 상승한다. 따라서 핵심 인재가 쉬운 나쁜 퀘스트를 택하면 사회적 손실이 커진다. ‘페이스북 마피아’ 사례 2012년 IPO로 부자·유명인사가 된 임원 대부분이 VC 전향, 파생 SaaS 창업에 집중했고, 기술 패러다임을 뒤흔드는 2막을 거의 보여주지 못함. 투자자 과잉 1980년대 VC는 생존·사망을 가르는 핵심 자금원이었으나, 오늘날 자본 과잉으로 ‘딜 할당량 경쟁’이 제로섬 게임으로 전락 왜 ‘레벨 최고’가 좋은 퀘스트를 해야 하는가 1. 희소역량 배분 — 자본·네트워크·인지도를 갖춘 플레이어만이 규제·R&D·인재 전쟁을 뚫을 수 있음. 2. 기술 외부효과 — 우주발사비 하락, AI 모델 공개 등 선도자의 돌파는 후속 혁신 생태계를 만든다. 3. 도덕적 책임 — “안 한다”는 선택조차 대체 비용을 낳는다. 인간 수명 연장·청정에너지 같은 과제는 실패 가능성이 높아도 시도되어야 한다. https://www.piratewires.com/p/choose-good-quests

기술 분야에서 **에이전시(Agency, 현실을 바꾸는 주체성)**는 모두를 매료시킨다. 세상에 존재해야 할 무언가를 직접 만들어내는 힘. 우리는 이를 야망이나 역경을 극복하는 힘에서 찾으려 하지만, 사실 더 단순한 것을 종종 간과한다. 즉각적인 보상이 없어도 괜찮아하는 태도다. 이건 흔히 말하는 **미래를 위해 오늘을 희생하는 지연된 만족(delayed gratification)**과는 다르다. 이건 누군가 알아주지 않더라도, 그것이 중요하기 때문에 계속하는 것이다. 그것은 자기 훈련에서 나오는 것이 아니라, 인정받는 것이 목표가 아니기 때문이다. 오래 버티다 다른 사람들은 포기한 후에 성공하는 창업자들을 보라. 동료들은 승진을 좇을 때, 근본적인 문제를 해결하는 엔지니어들을 보라. 지위나 명성 대신 진짜 도전을 선택하는 초기 팀원들을 보라. 이들에게는 외부의 칭찬이 결정에 영향을 주지 않는다는 공통점이 있다. 이것은 인내심과도 다르다. 인내는 미래의 보상을 위해 현재의 불편함을 참는 것이다. 하지만 이들은 즉각적인 인정을 중요하지 않게 여겨 오히려 더 어려운 길을 스스로 선택한다. 그리고 그 선택이 쌓일수록 점점 더 독립적인 존재가 되어간다. 이렇게 쌓인 작은 선택들이 조용히 누적된다. 즉각적인 성과를 좇는 것을 멈추면, 집중의 방향이 달라진다. 다른 사람들이 건너뛰는 단단한 기반을 쌓게 되고, 다른 사람들이 보지도 못한 문제를 해결하게 된다. 그리고 단기적인 보상이 중요하지 않아지면서, 무엇을 해야 할지가 점점 더 선명해진다. 대부분의 사람들은 이것을 장기적 사고와 혼동한다. 하지만 계획을 세우는 것과 주목받지 않아도 편안해하는 것은 완전히 다르다. 계획이 중요한 것이 아니라, 즉각적인 인정 욕구를 무시할 자유를 느끼는 것이 더 중요하다. 진짜 에이전시는 외부의 압력 없이 행동하는 것이다. 그리고 인정이 늦어져도 괜찮아하는 태도가 그 독립성을 더욱 강화시킨다. 매번 인정보다 진짜 임팩트를 선택할 때, 당신은 세상을 받아들이는 사람이 아니라, 바꾸는 사람이 될 힘을 얻게 된다. 가장 강력한 에이전시는 행동하려는 욕망이 아니다. 누가 보든 말든 옳은 일을 하는 것이다. https://writing.nikunjk.com/p/on-deferred-gratification

스티브 잡스가 말하는 “무엇을 할지 결정하는 방법” 1. 스스로에게 물어봐라. “내가 진짜 신경 쓰는 건 뭘까?” 2. 그걸 해라. ⸻ “우린 막 픽사를 상장시켰고, 나는 그곳 CEO로서 만족하고 있었어. 두 개의 상장회사의 CEO를 동시에 맡은 사람은 들어본 적도 없었고, 심지어 그게 합법인지조차 확신이 없었지. 무엇을 해야 할지 몰랐어. 가족과 보내는 시간이 즐거웠고, 지금의 삶이 꽤 만족스러웠거든. 그런데 갈등이 있었지. 애플이 엉망인 건 알았지만, 과연 지금 이 좋은 생활을 포기하고 그걸 떠맡고 싶은 건가 고민했어. 픽사 주주들은 또 어떻게 생각할까? 존경하는 사람들에게 의견을 구했어. 앤디 그로브(인텔 공동창업자)에게 전화를 걸어서 장단점을 설명했지. 그런데 대화 중간에 그가 나를 끊더니 이렇게 말했어. ‘스티브, 난 애플에 전혀 관심 없어.’ 그 말을 듣고 충격을 받았지. 그리고 그 순간 깨달았어. 나는 애플에 정말 신경 쓰고 있었구나. 내가 만든 회사고, 세상에 있어야 할 가치 있는 일이었으니까. 그래서 돌아가기로 결심했어.” David Senra

"Take a simple idea and take it seriously."—Charlie Munger 고객에게 10배 좋은 가치를 주기 위한 아이디어는 간단하지만 이를 규모있게 만드는 것을 여러 과정을 통합하고 어려운 문제들을 계속 해결하는 것에서 나온다. https://substack.com/home/post/p-163246354 "집을 몇 분 만에 판매하세요." 말은 쉽지만, 실현은 거의 불가능합니다. 진정한 단순함을 제공하려면 부동산의 모든 미묘한 요소들—가격 역학, 운영, 의미 있는 위험 모델—을 깊이 이해해야 했습니다. 고객에게 단순하게 보일수록, 우리는 문제를 더욱 깊이 이해해야 했습니다. Meter에서 우리는 비슷한 약속을 했습니다: 상업 공간을 맡기면 네트워크를 처리해 드립니다. 하나의 가격, 복잡성 제로. 이 약속을 지키기 위해서는 기술적 구성 요소 이상의 숙달이 필요했습니다. 우리는 기업들이 네트워크를 어떻게 사용하는지, IT 팀들이 밤새 고민하는 이유, 기존 솔루션이 왜 부족했는지를 깊이 이해해야 했습니다. 단순함의 각 층은 또 다른 통찰의 층을 요구했습니다. 대부분의 팀은 복잡성을 기능을 추가함으로써 해결하려 합니다. 그들은 근본적인 문제를 해결하기보다는 가장자리를 다듬습니다. 현재의 솔루션을 더 보기 좋게 만들지, 근본적으로 단순하게 만들지는 않습니다. 진정한 단순함은 복잡성을 숨기지 않습니다. 그것을 해소합니다. 문제를 완전히 이해함으로써 복잡성 자체가 사라지게 합니다. 어려운 작업을 직관적으로 만드는 돌파구는 진정으로 본질적인 것이 무엇인지 인식하고 나머지를 버리는 것에서 시작됩니다. 기계 학습 추론 모델은 끊임없이 발전하여 수많은 변형을 생성하고 테스트합니다. 그러나 복잡성을 제거하는 중요한 통찰은 여전히 인간의 직관에서 비롯되며, 무엇이 중요한지, 무엇이 중요하지 않은지를 명확하게 보는 데서 나옵니다. 최고의 제품은 단지 복잡성을 더 잘 처리하는 것이 아닙니다. 그것의 전체 층을 제거합니다. 진정한 단순함은 쉽지 않습니다. 그러나 기계가 점점 더 실행을 담당하게 됨에 따라, 그것은 지속되는 유일한 이점입니다.

그동안 대량의 투자가 필요해서 국가만이 할 수 있었거나, 소수의 기업/공공기관의 독과점을 유지해오면서 당연했던 문제들이 고객에게 훨씬 좋은 가치를 제안하면서, 초기 투자를 충분한 규모의 자금유치로 버티고, 수직통합하는 플레이어들에 의해서 산업이 변화할 수 있겠다. Base가 푸는 문제를 보면 이 수직계열화에 대해서 더 자세히 알 수 있다. 전력 생산 비용은 낮아지고 있지만, 소비자가 체감하는 전기 요금은 그대로이거나 오히려 상승하고 있다. 왜? 전력 생산 비용 vs. 배송 비용: 지난 10년간 전력 생산 비용은 33% 하락했지만(6.8센트/kWh → 4.6센트/kWh), 전력 배송 비용은 65%나 증가했다(2.6센트/kWh → 4.3센트/kWh). (저스틴 로파스의 차트 인용) 왜 비용이 증가했나? 1. 변동성 높은 전력원의 증가: 태양광, 풍력 등 신재생에너지는 날씨에 따라 발전량이 크게 변동한다. 2. 그리드 신뢰도 감소: 노후화, 기상 이변 등으로 인해 정전 빈도 증가. 3. 전력 인프라 구축 지연: 송전선 추가 및 현대화 프로젝트는 규제, 허가 등으로 인해 매우 느리고 비용이 많이 든다. (미국 대형 프로젝트의 일반적인 문제) 4. 전력 수요 증가 및 변동성 심화: 전기차, 전열기 등 전력화로 인해 전체 수요가 증가하고, 특정 시간대(예: 퇴근 후 저녁)에 수요가 급증한다. - 역설적 문제: 신재생에너지와 전기차 보급이 늘어날수록 그리드의 불안정성은 더욱 심화된다. (공급과 수요 양쪽 모두 변동성 증가) - 근본적 해결책의 부재: 송전 용량 증설은 어렵고, 핵에너지는 기저부하에는 좋지만 수요 변동에 즉각 대응하기 어렵다. 전력 시스템의 세가지 기둥 - 생산: 핵, 태양광, 풍력 등 탄소 없는 에너지원 확대 및 비용 절감 (진행 중) - 소비: 자동차, 난방, 가전제품 등의 전력화 (진행 중) - 배송 (송배전망, 그리드): 이 부분이 현재 가장 큰 병목 지점이며, 기업가적 관심이 가장 적었던 분야. 전력 생산과 소비의 시공간적 불일치를 가장 근본적으로 해결할 수 있는 방법은 무엇인가? - 시간적 불일치 해결: 배터리는 전력이 저렴하고 풍부할 때(예: 낮 시간 태양광 발전) 저장했다가 필요할 때(예: 저녁 시간 수요 급증) 공급함으로써 생산과 소비의 시간적 불일치를 해소한다. (케이시 핸드머: "송전은 공간을 통해, 배터리는 시간을 통해 전력을 이동시킨다.") - 그리드 안정화: 수요와 공급을 조절하여 그리드의 부하를 줄이고 안정성을 높인다. 피크 수요를 낮춰 불필요한 발전소 가동이나 송전망 증설 필요성을 줄인다. (부하율 개선) - 비용 효율성: 배터리 가격은 지난 10년간 82% 하락했고, 생산량 증가에 따라 지속적으로 하락 중이다. (학습 곡선 효과) "어디에 배터리를 놓을 것인가?" - 기존 방식 (발전소 옆 대규모 배터리 팜): - 장점: 공급 변동성 문제 해결에 일부 기여. 대규모 설치 용이. - 근본적 한계: 여전히 소비 지점까지 최대 부하를 감당할 수 있는 송배전망이 필요하다. 송전망 연결 지연 문제(Interconnect Queue) 발생. - 베이스 파워의 방식 (소비자 집 옆, 즉 수요처에 설치 - "일렉트릭 슬라이드"): - 근본적 해결: 공급 변동성 문제 + 수요 변동성 문제 동시 해결. - 효과: 배터리가 수요가 낮고 가격이 저렴할 때 충전하고, 수요가 높고 가격이 비쌀 때 방전하여 가정에 전력을 공급. 그리드 입장에서는 해당 가정이 항상 일정한(낮은) 전력을 소비하는 것처럼 보이게 하여 송전망 부하를 크게 줄인다. - 미래 중요성: 2050년까지 전력 수요가 2~3배 증가할 것으로 예상되므로, 수요 변동성 해결은 필수적이다. "그리드 병목을 정말로 해결하려면 가정용 배터리가 필요하다." - 왜 기존에는 가정용 배터리가 대중화되지 않았는가? 1. 높은 초기 비용: 소비자가 직접 구매하기에는 비싸고 투자 회수 기간이 길다. 2. 고객 확보 비용: 개별 주택 고객을 확보하는 것은 대규모 배터리 팜을 한 곳에 짓는 것보다 비용이 많이 든다. 3. 용량 활용 비효율: 개인 고객은 전문 운영자처럼 가격 변동성을 활용한 차익 거래를 하기 어렵다. "수직 통합 전력 회사" 구축 1. 배터리 팩 자체 조립 및 제조 (Why manufacture battery packs?) 기존 시장의 주택용 배터리는 작고, 옥상 태양광 연동 백업용으로 설계되어 있으며, 고마진 하드웨어 판매 중심이다. 베이스 파워가 구축하려는 시스템(가격 변동성 활용, 그리드 지원)에 최적화된 제품이 없다. 2. 소매 전력 공급자(REP) 운영 고가의 배터리를 소비자가 직접 구매하도록 하는 것은 어렵다. 배터리는 개별 소비자보다 시장 참여자(베이스 파워)에게 더 큰 가치를 제공한다. 전력 판매로 전환: 배터리 판매가 아닌, 전력 판매를 통해 수익 창출. (AWS가 서버 판매에서 컴퓨팅 파워 판매로 전환한 것에 비유) 3. 분산형 시스템 구축 - 해결책 (분산형의 이점): - 데이터 우위: 각 가정의 배터리가 그리드와의 인터페이스 역할을 하며 실시간(초 단위) 수요/공급 데이터 확보. (다른 시장 참여자는 5분 지연 데이터 활용) - 위치 다변화 및 혼잡 수익화: 그리드 전체에 분산된 배터리를 통해 다양한 지역의 가격 변동에 노출되고, 송전망 혼잡을 완화하거나 이를 활용한 수익 창출 가능. (송전 제약에 대한 금융 헤지 제공) - 복리 효과: 전력 거래 수익성 향상 → REP 고객 가격 인하 → 고객 기반 확대 → 더 많은 배터리 설치 → 데이터 및 그리드 영향력 증대 → 수익성 추가 향상. 핵심 전략: "어려움" 자체가 해자(Moat)다. - 베이스 파워가 수행하는 각 단계(제조, 설치, 고객 확보, 전력 거래, 분산 소프트웨어, 자금 조달 등)는 개별적으로도 매우 어렵지만, 이 모든 것을 유기적으로 통합하여 성공적으로 운영하는 것은 더욱 어렵다. - 하지만 이 **"어려움"을 극복하는 과정 자체가 경쟁자들이 쉽게 모방할 수 없는 강력한 해자**를 구축한다. "아이디어는 하나, 실행이 전부다." - 베이스 파워의 첫 번째 우선순위는 배터리나 소프트웨어가 아닌, "최고의 엔지니어와 운영자를 영입하는 것". - 인재 차익 거래 (Talent Arbitrage): 기존 전력회사는 야심 찬 천재들이 일하고 싶어 하지 않지만, "전기의 안두릴"처럼 거대한 문제를 해결하고 미래를 만드는 회사에는 최고의 인재들이 모인다. 초기 아이디어(프리미엄 주택 대상 전기화 플랫폼)에서 현재 모델(가정용 배터리 최적화, REP, 전력 거래)로 진화하는 과정은 끊임없는 토론, 분석, 가설 검증, 전략 수정을 통해 이루어졌다. (예: 초기에는 REP를 만들지 않으려 했고, 텍사스가 아닌 다른 시장도 고려했으며, 유틸리티/상업 고객을 먼저 공략하려 했음) 비즈니스 모델 단순한 비즈니스 모델 이면의 복잡성: "짧은 투자 회수 기간과 높은 현금 수익률을 가진 연결된 배터리 포트폴리오 구축." - 초기: 소수의 가정에 타사 배터리 및 REP 서비스 제공, 자체 소프트웨어로 운영. - 현재: 자체 제작 배터리(v1) 출시 임박, 설치 속도 및 그리드 대응력 향상. 주택 건설사(Lennar) 및 규제 유틸리티(Bandera Electric Cooperative)와 파트너십 체결. 자산 담보 대출 확보를 위한 포트폴리오 성장 및 경제성 증명 단계. - 미래 (메가 불 케이스): 수요 측면에서 시작하여 공급 측면(발전)으로 수직 통합하는 현대적 유틸리티 구축. (자체 발전소 건설 및 고객 직접 판매, 중간상 제거, 가격 인하) "전기를 계량하기에는 너무 저렴하게 만드는 것"이 목표. https://www.notboring.co/p/base-power-company?utm_source=publication-search

새로운 시작의 징후 - 새로운 기술의 집합체: AI, 에너지, 로봇/자동화, 암호화폐, 바이오테크 등의 동시다발적 발전. 이들을 시스템으로 통합하여 새로운 능력 창출. - 핵심 생산 요소: 저렴하고 풍부한 에너지, 지능, 손재주, 그리고 생물학적 성장(Anything with biology). - 새로운 모범 사례 및 기술-경제 논리: 엘론 머스크의 5단계 제조 공정 확산. AI/로봇 기반 노동 대체에 따른 새로운 비즈니스 모델 필요. - 금융 자본: VC 메가펀드의 등장 (자본 집약적인 새로운 TEP 자금 지원에 적합). 수직 통합 기업 구축의 어려움 1. 최소 두 개의 회사(소프트웨어와 하드웨어)를 동시에 구축해야 함 - 애플조차도 하드웨어는 최고지만 소프트웨어는 그렇지 못한 경우가 많음. 하드웨어와 소프트웨어는 다른 기술과 DNA를 요구. - 두 가지를 동기화하는 것은 매우 어려움. - 작은 회사에 15개 부서가 있는 것은 비정상적. 부서 간 연결은 기하급수적으로 복잡해짐. - 불확실성과 나태함의 위험한 조합 (카테라 실패의 원인 중 하나). - 초기에는 전체 시스템을 머릿속에 그리고 명확히 전달할 수 있는 뛰어난 창업자가 필요. 2. 하드웨어 자체는 정말로 어렵다: - 물리 법칙 준수, 복잡한 글로벌 공급망, 긴 반복 주기, 높은 초기 비용, 규제 문제 (특히 원자력 등). - 제조 규모 확장의 어려움 (엘론 머스크 "지옥 같다"). 문제는 한 번 해결되는 것이 아니라 규모가 커질 때마다 반복됨. 3. 기존 강자들은 강력하고 이점을 가지고 있다: - 기존 기업들은 오랜 경험, 효율적인 생산 시스템, 공급망 장악력, 고객 관계, 규제 영향력 등을 보유. - 단순히 약간 더 좋거나 저렴한 제품으로는 이기기 어려움. 가격 인하로 출혈 경쟁 유도 가능. - 새로운 패러다임의 도구로 완전히 다른 차원의 제품을 만들어야 함. 4. 적절한 통합 수준을 파악하는 것은 명확하지 않다: - 너무 많은 수직 통합을 너무 빨리 시도하면 실패할 수 있음 (Plethora, Katerra 사례). - CLT 공장에 대한 Katerra의 과도한 투자는 자원 낭비로 이어짐. - 최적의 제품을 최저 비용으로 제공할 수 있는 수준까지만 통합하고, 규모와 함께 점진적으로 심화해야 함. 5. 쉽게 방향을 전환(피벗)할 수 없다: - 하드웨어 및 수직 통합은 막대한 초기 자본과 특정 방향의 전문 인력을 요구하므로, 소프트웨어처럼 쉽게 사업 방향을 바꾸기 어려움. - SpaceX도 로켓 폭발에도 불구하고 로켓 개발이라는 비전은 유지하며 반복 개선. - 견고한 초기 전략이 매우 중요. 6. 더 나은 것이 등장할 수 있다: - 기술 발전 속도가 매우 빠르기 때문에, 힘들게 구축한 시스템이 새로운 기술의 등장으로 구식이 될 위험이 항상 존재. - "어떤 공상과학 기술이 당신의 접근법을 쓸모없게 만들까 걱정되는가?"라는 질문. - 수직 통합 기업은 새로운 기술을 시스템에 통합할 수 있는 유연성을 가져야 함. 7. 수익 발생까지 많은 돈이 필요하다: - 제품 개발 및 시장 출시까지 오랜 시간과 막대한 자금이 소요. 초기에는 매출 없이 아이디어와 팀만으로 투자 유치 필요. - 전통적인 스타트업 평가 지표(매출 성장 등) 적용 어려움. - 초기 아이디어 단계와 실제 실행 사이의 "죽음의 계곡" 존재. - 자금 조달은 초기부터 전략의 핵심 부분이어야 함. - 에디슨과 GE 사례: - 에디슨은 전등 시스템(발전, 배전, 전구 등)을 상업적으로 성공시키기 위해 수직 통합을 단행. (전구 필라멘트 직접 제조, 배전 시스템 설계 등) - 시스템 전체를 고려했기에 구리 비용 절감을 위한 고저항 전구 및 "피더 앤 메인" 배전 시스템과 같은 혁신 가능. - GE는 에디슨의 DC 방식이 테슬라의 AC 방식에 기술적으로 패배했음에도, AC 기술을 수용하고 자사의 브랜드, 규모, 자원, 다양한 제품 라인을 활용하여 전기 시대를 지배. - 핵심: 수직 통합은 새로운 기술과 역량을 활용하여 새로운 제품을 제공해야 할 때 필요하며, GE는 그 전형적인 사례. 성공에 필요한 것: - 전략: 왜 지금인가? 기존 강자의 병목은 무엇인가? 어떤 기술로 더 좋고 빠르고 저렴한 제품을 만들 것인가? 기존 강자는 왜 대응 못 하는가? - TEA: 부품 비용부터 효율 곡선까지 고려하여 시스템 비용을 분석하고 최적의 트레이드오프를 찾는 기술-재무 모델. - 핵심 질문: 기존 제품보다 훨씬 더 좋거나 저렴한 제품을 제공하여 경쟁 시장에서 이길 수 있는 새로운 시스템 구축이 가능한가? 10배 더 나은 총 마진을 목표로 해야 함. 팀의 실행 능력 (The Team's Ability to Execute): 계획보다 더 중요. - "뛰어난 창업자는 압축 알고리즘이다." 뛰어난 창업자는 시장 분석, 전략, 기술, 경쟁 환경 등 모든 것을 투자자보다 더 깊이, 더 오랫동안 고민한다. - 가장 중요한 것은 "세계 최고 수준의 인재를 유치하고 그들의 역량을 최대한 끌어낼 수 있는 능력". 팀이 실행 능력의 유일한 결정 요인. - 뛰어난 창업자의 특징 (정해진 답은 없음): 세계 최고 인재 유치 및 동기부여, 깊은 호기심과 지식, 실행 및 반복 지향, 회복탄력성과 적응력, 스토리텔링 및 자금 조달 능력, 지치지 않는 노력과 에너지, 큰 사명감과 문제 해결 의지, 전체 시스템을 거시적/미시적으로 파악하는 능력. - 역설: 수직 통합 기업 창업자는 해당 산업 내부 출신이 아닌 경우가 많음. 새로운 방식으로 접근하기 위해 기존 방식에 얽매이지 않아야 함. 수직 통합 기업이 잘못 평가되는 이유: - *보상의 크기(Prize) x 계획의 질(Plan) x 팀의 실행 확률(Probability)**로 평가. 실행 확률 판단이 매우 어려움. - 초기에는 불확실성이 크고 가시적인 성과가 없어 대부분의 투자자가 주저함. - 하지만 잠재적 보상의 크기는 매우 명확함 (기존 거대 산업 대체). - 수직 통합의 이점: - 긴밀한 피드백 루프: 신속한 반복 개선 가능. - 제품이 아닌 시스템 수준의 최적화: 전체 시스템 효율 극대화. - 외부 기술 발전의 혜택 수혜: 새로운 기술을 시스템에 통합 용이. - 단일 신기술에 대한 실존적 위협 낮음: 가치는 시스템에 있음. - 자체 공급망 통제 및 핵심 기술 내재화: 학습 곡선 가속화. - 미증명 기술 없이도 더 나은 제품 구축 가능: 공학적, 시스템적 리스크는 있지만 과학적, 기술적 리스크는 낮음. - 높은 마진 가능성: 중간 단계 제거, 가치 사슬 통제. - 완전한 솔루션 제공 가능: 고객의 전체 문제 해결. - 가장 큰 보상 추구: 기존 산업의 근간을 뒤흔드는 경쟁. https://www.notboring.co/p/vertical-integrators-part-iv

Aggregator 모델에서 수직 통합하는 새로운 창업들이 생겨나고 있다. 수직 통합 기업이란 무엇인가? 물리적인 제품을 만들고 복잡한 시스템을 구축하여 실제 세계의 문제를 해결하기 위한 가장 근본적인 방법을 찾는것. - 피터 틸은 새로운 것을 만들고 돈을 버는 방법은 크게 두 가지라고 말했다: 소프트웨어 또는 "복잡한 수직 통합 독점". (예: 19세기 말~20세기 초 포드, 스탠더드 오일) - 이러한 독점은 여러 조각을 정확한 방식으로 맞춰야 하는 매우 복잡한 조정을 필요로 하며, 일단 완성되면 엄청난 경쟁 우위를 가진다. - 테슬라나 SpaceX는 단일 10배 혁신(10x breakthrough)보다는 **여러 요소를 통합하여 경쟁사보다 더 수직적으로 통합된 방식으로 시스템을 구축**한 것이 핵심 성공 요인이다. (딥테크가 아닌 수직 통합) - 사례: NASA가 국제우주정거장(ISS)에 고립된 우주 비행사를 구출하기 위해 보잉(아웃소싱으로 문제 발생) 대신 SpaceX(로켓, 캡슐, 도킹, 귀환까지 전 과정 수직 통합)를 선택한 것은 수직 통합의 중요성을 보여준다. 예시: Base 문제의 근본: 불안정한 전력망 문제를 해결하고 배터리 기반 에너지 저장 시스템을 보급하려면 단순히 배터리 팩만 잘 만드는 것으로는 부족하다. 전력 생산, 유통, 금융, 소프트웨어, 설치, 규제 등 모든 요소를 아우르는 "수직적으로 통합된 전력 회사"가 필요하다. 결론: 개별 부품의 최적 성능이 아니라, **"전체 시스템의 최적 성능"**을 목표로 설계한다. 이것이 딥테크 기업(미증명 기술로 개별 제품 성능 극대화 추구)과 수직 통합 기업(검증된 기술 조합으로 시스템 성능 극대화 추구)의 근본적인 차이다. 수직 통합의 요소 1. 첨단이지만 검증된 여러 기술의 통합: 완전히 새로운 미지의 과학에 베팅하기보다는, 이미 가능성이 입증된 최첨단 기술들을 독창적으로 융합한다.(딥테크와의 차이) 테슬라 (Tesla): 전기차를 처음 발명한 것은 아니지만, 기존에 존재하던 리튬이온 배터리 기술, 전기 모터 기술, 자동차 제조 기술, 소프트웨어 기술(자율주행 AI 포함) 등을 매우 높은 수준으로 통합하여 기존 내연기관 자동차를 압도하는 새로운 이동 경험을 만들었습니다. 각 기술 요소는 이미 존재했지만, 테슬라만큼 효과적으로 통합하고 상용화한 기업은 없었습니다. 2. 자체 스택 전반에 걸친 핵심 역량 개발 (Develop significant in-house capabilities across their stack): 단순히 외부 기술을 가져다 쓰는 것을 넘어, 제품과 서비스의 핵심적인 부분들을 직접 개발하고 통제한다. 안두릴 인더스트리즈 (Anduril Industries): 국방 기술 스타트업으로, 자체 개발한 AI 기반 운영체제 '래티스(Lattice)'를 중심으로 드론, 센서 타워 등 다양한 하드웨어를 직접 개발하고 통합합니다. 소프트웨어와 하드웨어의 긴밀한 통합을 통해 기존 방위산업체보다 빠르고 유연하게 첨단 국방 솔루션을 제공하는 것을 목표로 합니다. 3. 상용화된 부품의 모듈화 및 전체 시스템 통합 통제 : 모든 것을 직접 만들 필요는 없다. 이미 시장에서 쉽게 구할 수 있고 성능이 표준화된 부품(예: 배터리 셀)은 외부에서 조달하여 모듈처럼 활용하되,  이 부품들이 어떻게 결합되고 상호작용하여 최종적인 제품이나 서비스의 성능을 결정하는지, 즉 "전체 시스템의 통합(Overall System Integration)"은 강력하게 통제한다. 자동차 제조사 (일반적): 엔진, 변속기, 차체 등 핵심 부품은 직접 설계하고 생산하거나 강력하게 통제하지만, 타이어, 볼트, 너트, 일부 전장 부품 등은 전문 외부 공급업체로부터 표준화된 제품을 공급받아 사용합니다. 중요한 것은 각 부품이 차량 전체의 성능, 안전, 승차감 등에 어떻게 기여하는지를 고려하여 통합하는 능력입니다. 4. 기존 강자와의 직접 경쟁 : 틈새시장을 노리거나 보조적인 역할을 하는 것이 아니라, 해당 산업의 기존 지배자들과 정면으로 경쟁한다. 넷플릭스 (Netflix 초기): 기존의 비디오 대여 시장의 강자였던 블록버스터와 직접 경쟁하며 우편 DVD 대여 모델로 시작했고, 이후 스트리밍으로 전환하며 방송국 및 케이블 TV와도 경쟁했습니다. 더 좋거나, 더 빠르거나, 더 저렴한 (혹은 세 가지 모두) 제품 제공: 혁신의 결과는 고객에게 명확한 가치로 전달되어야 한다. "통합 자체가 혁신이다 (For Vertical Integrators, the integration is the innovation)." 수직 통합 기업 vs. 공급자 집합 모델 (Aggregators) - 공급자 집합 모델 (인터넷 시대의 승자 - 구글, 페이스북, 우버, 에어비앤비 등): - 핵심: 사용자 수요와 관심을 한 곳으로 모으고(Aggregate), 이를 바탕으로 공급자들을 플랫폼으로 끌어들인다. - 특징: 사용자와의 직접적인 관계, 사용자 서비스 제공의 제로에 가까운 한계 비용, 수요 중심의 다자간 네트워크. - 성공 요인: 희소한 물리적 자원 통제가 아닌, "수요 통제". 정보의 비대칭성 해결, 기존 자원의 효율적 배분 문제(정보 문제)에 적합했다. - 수직 통합 기업 (물리적 세계의 승자 예상): - 핵심: 물리적인 제품 생산과 복잡한 시스템 운영을 위해 "공급 통제". - 차이점: 공급자 집합 모델은 이미 존재하는 공급(자동차, 빈방)을 효율적으로 연결하는 정보 문제에 강했지만, **새로운 물리적인 것을 생산하는 것은 정보 문제만으로는 해결할 수 없는 "물리적 문제"**이며, 이는 물리적 해결책, 즉 공급망의 수직적 통합을 요구한다. - 양극단의 전략: 공급자 집합 모델이 비즈니스 모델 스펙트럼의 한쪽 극단(자산 경량화, 수요 집중)으로 치우쳐 성공했다면, 수직 통합 기업은 정반대 극단(자산 중량화, 공급망 통제)으로 치우쳐 성공할 것이다. "어중간한 것은 없다 (Never do anything by halves)." 왜 지금 수직 통합인가? 1. 기존 패러다임의 종말 징후: - 시장 포화, 기존 패러다임 투자 수익률 감소, 생산성 성장 둔화. - 새로운 파괴적 기술의 등장 및 확산. - 새로운 분야로의 투자 패턴 변화 (예: 석유 -> 태양광 투자 역전). - (아직 본격적이진 않지만) 주요 경제 위기 또는 침체 가능성. 병목 현상에 직면한 산업들 - 제조업 (Hadrian 사례): 미국의 고정밀 부품 시장은 소규모 영세 공장 네트워크에 의존하며 납기 지연, 고비용 문제 심각. 기존 공장주 노령화. 소프트웨어만으로는 해결 불가, 처음부터 다시 구축 필요. - 광업 (Earth AI 사례): 신규 광물 발견 감소, 탐사 비용 증가, 인력 노령화. 소프트웨어 판매 시도했으나 고객이 제대로 활용 못 함. AI 기반 탐사부터 저비용 시추까지 수직 통합. - 전력 (Base Power Company 사례): 신재생에너지 증가 및 전기차/가전 확대로 인한 전력망 불안정. 송전선 증설의 어려움. 분산형 해결책 필요. - 항공 (Astro Mechanica 사례): 보잉 사태는 기존 항공 기술 패러다임의 종말과 금융화의 폐해를 상징. 새로운 엔진 기술 기반 수직 통합 및 소규모 공항 활용 초음속 비행 서비스 구상. - 국방 (Anduril 사례): 기존 방위산업체는 대규모 고비용 플랫폼 중심, 현대 및 미래 전장 환경에 부적합. 저비용 신속 개발 하드웨어와 AI 운영체제 결합. - 핵융합/핵분열 (Fuse Energy 사례): 정부 주도 차세대 핵 연구 시설 건설 지연 및 예산 초과. 민관 협력 및 민간 기업 역할 증대. - 교육 (Primer 사례): 공교육 시스템의 낮은 성취도. 교사 주도 마이크로스쿨 네트워크. - 공통점: 각 산업이 기존 방식으로는 해결하기 어려운 **구조적인 병목 현상**에 직면해 있으며, 점진적 개선이 아닌 **근본적인 재구축**이 필요한 상황.