Continuous Learning_Startup & Investment

We are happy to announce that we've raised $73.6 million in Series B funding led by IVP with participation from NVIDIA, NEA, Bessemer, Elad Gil, Jeff Bezos, Nat Friedman, Databricks, Tobi Lutke, Guillermo Rauch, Naval Ravikant, Balaji Srinivasan.

https://youtu.be/j0qmlqtBhN4 In postwar Japan, Sony's founder aimed to redefine the nation's reputation from producing cheap items to being synonymous with quality. This vision extended beyond just elevating Sony, aspiring to enhance Japan's global image. Similarly, Amazon emphasized its goal of becoming the most customer-obsessed company globally. 일본 전후에 소니 창업자가 Japan known for quality라는 Mission을 만들었음. 전후 일본은 싸고 값싼 물건으로 유명했지만, 소니의 비전을 Sony known for quality가 아닌 Japan known for quality라는 회사보다 큰 미션을 만들었음. 아마존이 지구상에서 가장 고객 집착하는 회사를 만들겠다는 이야기를 했을 때 비슷한 생각을 했다. 다른 회사들이 아마존을 바라볼 때 고객에 집착하는 회사를 만들고 싶었다.

A few lessons from “A Few Lessons From Warren Buffett” an 81 page book full of Buffett’s wisdom: 1. Big opportunities come infrequently. When it’s raining gold, reach for a bucket, not a thimble. 2. A funny thing about life: if you refuse to accept anything but the best you very often get it. 3. The truly big investment idea can usually be explained in a short paragraph. 4. Loss of focus is what most worries Charlie and me. 5. When a problem exists, whether in personnel or in business operations, the time to act is now. 6. The roads of business are riddled with potholes; a plan that requires dodging them all is a plan for disaster. 7. A compact organization lets all of us spend our time managing the business rather than managing each other. 8. Nothing sedates rationality like large doses of effortless money. 9. The most elusive of human goals: Keeping things simple and remembering what you set out to do. 10. Just run your business as if: (1) You own 100% of it; (2) It is the only asset in the world that you and your family have or will ever have; and (3) You can't sell it for at least a century. 11. The right players will make almost any team manager look good. 12. Just tell me the bad news; the good news will take care of itself. 13. Our managers have produced extraordinary results by doing rather ordinary things—but doing them exceptionally well. 14. It's difficult to teach a new dog old tricks. 15. On a daily basis, the effects of our actions are imperceptible; cumulatively, though, their consequences are enormous. 16. Charlie and I are not big fans of resumes. Instead, we focus on brains, passion and integrity. 17. Our experience has been that the manager of an already high-cost  operation frequently is uncommonly resourceful in finding new ways to add to overhead while the manager of a tightly-run operation usually continues to find additional methods to curtail costs, even when his costs are already well below those of his competitors. 18. Tomorrow is always uncertain. 19. The trick is to learn most lessons from the experiences of others. 20. In allocating capital, activity does not correlate with achievement. 21. The less the prudence with which others conduct their affairs, the greater the prudence with which we should conduct our own affairs.

우리의 왜곡된 생각은 상황의 어두운 측면만 바라보게 하고 주변의 다른 상황을 보지 못하게 하는 눈가리개 역할을 합니다. 더욱이 내가 갇힌 이 터널은 칠흑처럼 캄캄한 데다 구불구불하기까지 하여 그 구부러진 터널의 코너, 그 끝에 이를 때까지 빛이 보이지 않습니다. ‘현실을 보다 보니 비관적이 된 것이지 나라고 좋아서 그러는 것이 아니’라는 항변을 하기도 합니다. 그 말은 일부는 사실일 것입니다. 정말 좋아서 한 선택은 아닐 것입니다. 다만 쉬운 길을 선택했을 수는 있습니다. 비교적 쉽고 편하기에 더욱 매력적인 길입니다. 나의 노력과 삶과 사람들을 냉소하고 비난하고 경멸하는 것은 지금 당장 누구든 할 수 있습니다. 그러나 이것은 무엇을 남길까요? 아무것도요. 냉소와 비관은 아무것도, 심지어 주변 사람의 생의 에너지도 남기지 않습니다. 그것이 나와 무슨 상관이냐는 극강의 비관주의로 들어선 분들께 말씀드리고 싶습니다. 어차피 정해진 결말이라면, 어차피 지거나 혹은 심지어 이기는 것이 정해진 게임이라면, 당신은 그저 어떤 모습으로 이 길을 가는 것이 당신에게 더 어울릴지에 집중하세요. 그러니 어려운 길로 가세요. 그게 더 어울립니다. 누구도 갈 수 없는 길로 가세요. 내가 왜 이런 것들을 감내해야 하는지 원망스러운 선택을 하세요. 행복감의 주요 원천인 ‘몰입’은 내 능력치보다 더 도전적이고 어려운 과제를 해결하려고 할 때만 경험할 수 있기에, 쉬운 길을 갈 이유는 더욱이 없습니다. 칠흑 같은 어둠으로 슬픔이 가득할 때 대체 내게 어떤 선택권이 있냐 물으시겠지만 분명 우리 의지로 선택할 수 있는 것이 있습니다. 우리 삶에 대한, 친절한 태도. 그 어떤 비극적인 상황에서도 나의 삶을 대하는 태도, 다른 사람을 대하는 태도, 세상의 비극과 불의의 사건들을 대하는 태도만큼은 내가 결정할 수 있습니다. 홀로코스트(유대인 대학살)의 생존자이며 신경정신과 의사였던 빅터 프랭클이 아우슈비츠의 경험에서 꺼내어 올린 통찰의 정수 역시 이것이었습니다. “인간에게서 모든 것을 빼앗을 수 있겠지만 단 한 가지, 주어진 상황에서 나의 태도를 선택하고 나만의 방식을 선택하는 자유만은 빼앗을 수 없습니다.” 자신의 실수로 혹은 내가 어찌할 수 없는 재난적인 상황으로 더는 게임을 할 수 없는 순간이 누구에게나 올 수 있습니다. 그러나 원치 않는 삶이었다며 비관하는 것을 그만두고, 나의 이 난이도 높은 삶에 다시 몰입하는 것을 결심하세요. 그 터널의 코너를 돌면 어쩌면 터널의 출구입니다. 그 모든 일에도 불구하고 삶의 의미를 찾아내고, 연대하고, 긍정하고, 희망을 찾으세요. 그 어려운 길이, 우리에게 더 어울립니다 https://naver.me/5ewv4yNs

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유전, 진화, DNA 등에 대해 어설프게 알고 있던 게 사실은 'DNA 결정론'이었고, 그건 꽤 낡은 이론이었다는 거. 이쪽도 좀 더 공부해보고 싶다. 31. 뇌는 어떻게 세상을 보는가 / VS 라마찬드란 (12월) 어제까지 이 책 읽느라 올해의 책 정리를 이제서야 함 ㅋㅋ 짧지만 생각할 여지가 많은 책. 예술, 공감각, 정신질환, 자아 등에 대해서 여러 가지 생각할 거리를 안겨줌 -- 올해는 총 80권을 읽었음. 60여권을 읽던 최근 몇 년 대비 상당히 많은 양인데, 책장을 정리하느라 묵혀둔 책을 후루룩 읽은 탓이 큼. 밀도를 고려하면 예년과 독서량은 비슷하고, 앞으로 연 80권을 넘길 일은 없을 듯 특이사항을 꼽자면 금리와 연준 관련 책. 금리의 역습, 위기의 징조들, 돈을 찍어내는 제왕 연준 세 권으로 연준의 '이상'(?) 행동을 상당히 자연스럽게 받아들일 수 있었음. 그리고 케인스에 대한 이해 - 재커리 카터의 책, 하이먼 민스키의 책, 일반이론 - 를 통해 거시경제에 대해서 좀 더 깊이 고민해볼 수 있어서, 올해를 평온하게 보낼 수 있었음. 관심있는 분들이라면 일독을 권함 이제 나이를 먹어서인지 건강 관련 책들도 몇 권 읽었는데 - 노화, 수면, 혈당 - 가장 임팩트가 있었던 건 역시나 '글루코스 혁명'. 너무 간단한 내용인데 삶에 너무 큰 영향을 미쳤음. 사서 읽어볼 책인가에 대해서는 이견이 있겠지만, 나에게는 매우 감사한 책 새해 복 많이 받으세요. -- 예전 글 2022년: https://www.facebook.com/jinchae.hong/posts/6573929089300448 2021년: https://www.facebook.com/jinchae.hong/posts/5453672111326157 2020년: https://www.facebook.com/jinchae.hong/posts/4289116357781744 2019년: https://www.facebook.com/jinchae.hong/posts/3253977274628996

2023년 인상깊었던 책들 1. 세상은 여전히 불평등하다 / 아마티아 센 (1월) 가난, 빈곤, 자유, 행복에 대해서, 제도에 대해서 다시금 생각해보게 하는 책. 센의 책은 언제나 훌륭하다. 2. 삶은 문제 해결의 연속이다 / 칼 포퍼 (1월) 가장 사랑하는 책이 재출간되었다. 다시 읽어도 명작 3. 존 메이너드 케인스 / 재커리 카터 (1월) 멋진 책. 케인스의 생애도 매력적이고 저자의 필력도 뛰어나다. 지성과 언변만으로 전 세계에 이렇게 큰 영향을 끼친 사람이 있을까. 진짜 천재 4. 일본의 굴레 / 태가트 머피 (2월) 전쟁 전후부터 현재까지 굴러온 일본을 지배하는 내러티브를 알 수 있었음. 유익한 책 5. 금리의 역습 / 에드워드 챈슬러 (2월) 저금리의 폐해를 논한 책. 약간의 편향이 있겠으나 매우 흥미로움. 이 책(과 다음 두 권의 책) 덕분에 올해의 혼란스러운 금리 상황을 평온하게 받아들일 수 있었음 6. 메이지 유신은 어떻게 가능했는가 / 박훈 (2월) 8년 전에 읽다가 멈춘 후 이제야 마무리. 메이지 유신은 우연한 사건이 아니라 강력한 지방분권, 막부와의 갈등, 생존을 위한 국제정세에 대한 치열한 탐색 등이 결합된 결과임. 현재의 우리에게도 던지는 메세지가 많음 7. 제텔카스텐 / 숀케 아렌스 (3월) 메모 기법에 대한 고민이 많아서 읽음. 기존에 내가 쓰던 롬리서치 사용법이 틀렸다는 걸 깨달음. 엉엉 8. 뉴 맵 / 대니얼 예긴 (3월) 예긴의 책은 바로바로 읽어야지. 9. 위기의 징조들 / 벤 버냉키, 팀 가이트너 (4월) 올해 가장 많이 언급한 책 중 하나 아닐까 함. 2008년 금융위기 당시 연준과 재무부의 수장들이 쓴 책이라니. 금융쟁이라면 반드시 읽어봐야 할 책 아닌가. 버냉키의 자서전도 매우 인상깊었는데, 좀 더 간결하게 핵심내용을 잘 짚어서 도표와 함께 제시. 미국 고위공직자들은 글도 잘 써야 하나 봄. 연준의 근본적인 역할에 대해서 잘 이해할 수 있음 10. 천 개의 뇌 / 제프 호킨스 (4월) 두뇌가 작동하는 방식에 대한 새로운 이해. 패턴인식이라는 기존의 이해가 현재의 딥러닝에 반영되어있다면, 심볼릭 AI의 가능성과 잠재력을 일깨워줌 11. 도둑맞은 뇌 / 대니얼 샥터 (5월) 기억에 관한 상세한 통찰. 건망증이 심해진 것처럼 느끼는 건 머리에 든 게 많아졌기 때문이다..!라는 자기위로가 가능. 하하하. 암튼 재밌음 12. 퀄리티 투자, 그 증명의 기록 / 테리 스미스 (6월) 올해 주식 관련 책으로서 가장 큰 영향을 끼친 책. 워런 버핏 이후 누구의 말을 귀담아들어야 하나 고민이 많았는데, 그에 대한 대답. 펀드스미스의 보고서는 매번 챙겨읽어봐야겠다. 13. 초수익 성장주 투자 / 마크 미너비니 (7월) 상당히 흥미로운 책이었는데. 한참 고민하다보니 위의 퀄리티 투자와 결국 통합되는 놀라운 경험이... 해당 내용은 직전 포스팅 버핏 클럽 12월 컬럼에. ㅎㅎ 14. 투자도 인생도 복리처럼 / 가우탐 바이드 (8월) '퀄리티'와 함께 올해 가장 고민한 단어가 '복리'라서 후다닥 읽어본 책. 제목을 참 잘 지었네. 내용은 그냥 훌륭한 투자자의 언급을 백과사전식으로 때려모은 책. 하나의 책으로서 구성이 좋다고 할 수는 없으나 마음이 혼란스러울 때 아무 페이지나 펼쳐서 읽으면 좋을 책 15. 글루코스 혁명 / 제시 인차우스페 (8월) 와 ㅋㅋ 거부할 수 없는 올해의 책. 식사때마다 떠들었고, 실제로 주변에 효과를 본 사람도 상당히 많음. 제목이든 구성이든 스토리텔링이든 흔한 후킹 서적처럼 생기긴 했는데. 내 생에는 엄청난 변화를 줬음. 관련 내용은 와이스트릿 영상 찾아보면 됩니다. 찾아보기 귀찮은 분을 위해 한 줄 요약: 만병을 초래하는 혈당 스파이크를 막는 간단한 방법으로, 식사를 시작할 때 섬유질을 마구마구 섭취하면 됩니다. 16. 칩 워 / 크리스 밀러 (8월) 정치외교 전문가가 쓴 반도체 서적이라니 으잉? 하고 읽었는데 필력이 어마어마하다. 책은 이렇게 써야지. 반도체가 국가전략 측면에서 어떤 중요성을 가지는지 너무 잘 알려주는 책. 대한민국 만세 17. 가치투자는 옳다 / 장마리 에베이야르 (9월) 테리 스미스와 비슷한 느낌인데 상당히 좋음. 이제 은퇴하셔서 지속적으로 이야기를 들을 수 없는 게 아쉽다. 특히 '금'에 대한 관점이 흥미로움. 투자의 공통되는 원칙이 있다 하더라도, 비미국인과 미국인의 투자가 완전히 같을 수는 없는데, 그에 대한 힌트를 들려줌. '자산 보호'라는 개념도 고민해볼 점이 많음 18. 그리드 / 그레천 바크 (9월) 전력기기가 왜 빅사이클인지 이해하려면 이 책을 읽어보라는 모 애널리스트님의 추천으로 읽은 책. 필력이나 최신성 등에서 칩워보다 약간 하위호환 느낌이지만, 내용의 임팩트는 매우 큼 19. 케인스 혁명 다시 읽기 / 하이먼 민스키 (9월) 일반이론을 읽기 위한 밑작업으로서 읽은 책. 이 책이 아니었으면 일반이론 본서도 그렇게 임팩트있게 읽지는 못했을 것 같다. 케인스 이해의 길잡이. 케인스의 이론을 신고전학파가 얼마나 왜곡하여 받아들였는지, 우리가 배우는 경제학의 기초가 어떻게 구성되었는지 짐작할 수 있게 함 20. 투자의 구원자들 / 로빈 위글스워스 (10월) 번역의 질 때문에 몇 번이나 망설였던 책인데, 편집자님께서 굉장히 수고해주신 덕에 꽤 괜찮은 책이 나옴. ETF의 역사, 의의, 활용법 등에 대해 근본적인 고민을 해보게 하는 책. 존 보글 만세 21. 권력과 진보 / 대런 애쓰모글루 (10월) 전작 '국가는 왜 실패하는가'의 보론 느낌의 책. 이게 최선입니까 라고 묻고 싶긴 하지만.. 역시 이게 최선이겠지. 진보의 방향은 우리가 결정하는 거다!라는 묵직한 메세지 22. 노화의 재설계 / 모건 레빈 (10월) 노화 관련 최신 내용이 궁금했었는데.. 역시나 아직은. 운동, 수면, 식습관인가보다. 23. 일반이론 / 존 메이나드 케인스 (10월) 와. 드디어 읽었다. 뿌듯함. 뭔가를 제대로 공부하려면 근본부터 봐야지. 이제야 거시경제를 보는 눈이 약간 트이는 느낌. 완전고용, 자연이자율 등 현재의 경제학에서 다루는 기본 개념들에 대한 새로운 시각, 그리고 신고전학파가 빼버린 불확실성, 확률적 사고 등에 대해 살펴볼 수 있음. 물론 천재의 역작이기 때문에 다 이해하지는 못했으나, 1회독으로도 상당한 소득 24. 돈을 찍어내는 제왕, 연준 / 크리스토퍼 레너드 (11월) 앞의 금리의 역습과 궤를 같이하는 책. 연은 행장이 주인공이라 좀 더 현장의 느낌이 살아있다. 연준이 작동하는 방식과 저금리의 폐해를 알고 싶다면 반드시 읽어야 할 책 25. 공매도 X파일 / 데이비드 아인혼 (11월) 공매도가 궁금해서 읽었으나 결론은 경영진이 얼마나 나쁜짓을 할 수 있는가로 귀결. 활극을 읽는 느낌. 매우 재밌음 26. 21세기 통화정책 / 벤 버냉키 (11월) 앞의 두 책 - 금리의 역습, 돈을 찍어내는 제왕 연준 - 과는 다른 톤. 아무래도 연준 의장이었던 사람이니 "내가 얼마나 멋진 일을 했는지", "너네가 뭘 잘못 이해하고 있는지"를 알려주고자 하는 색채가 많이 묻어나는데. 어쨌거나 그쪽의 대변자로서 이보다 더 적합한 사람은 없으니, 중요한 메세지를 많이 던져줌. 세 권을 함께 보면 균형잡힌 시각을 얻을 수 있을 듯 27. 우리는 왜 잠을 자야 할까 / 매슈 워커 (12월) 잠이 많은 사람에게는 매우 힐링되는 책. 그래 맞아! 잠을 자는 게 이렇게 좋은 거야!를 연발하면서 읽음. 내용도 매우 충실함. 운동, 수면, 식단이라는 건강의 세 기둥 중 잠이 다른 두 기둥을 떠받치는 근본 기둥이라는 느낌 28. 포트폴리오 성공 관리 / 데이비드 스웬슨 (12월) 예일대 기금 관리자. 대학 기금 관리의 근본을 세우신 분. 기금 관리가 개인 재산 관리와도 접점이 많은 듯하여 상당히 흥미롭게 읽음 29. 일론 머스크 / 월터 아이작슨 (12월) 일론에 대한 풍부한 이야기. 월터 아이작슨의 전작은 도저히 재미가 없어서 제대로 못 읽었는데, 이 책은 대충 읽기 싫어서 모임 기한을 넘겨가면서까지 꾸역꾸역 찬찬히 읽었다. 인류 사회에 이런 사람이 한 명쯤은 있어야겠지. (내 눈앞에만 없다면.) 논외로 2023년 책이 벌써 한국에 번역되는 게 감사함 30. 경험은 어떻게 유전자에 새겨지는가 / 데이비드 무어 (12월) 후성유전학 책.

​Why Startup M&A in 2024 Will Rebound​ Earlier this week, Alteryx announced its intention to go private for $4.4b. It’s the 10th in 2023. Company Valuation Qualtrics 12.5 Coupa 8 New Relic 6.5 Cvent 4.6 KnowBe4 4.6 Alteryx 4.4 EngageSmart 4.0 Software AG 2.4 Sumo Logic 1.7 Momentive 1.5 Total 50.2 In December of last year, I wrote : Private equity acquires 10% of the 70+ publicly traded software companies by the end of the year. With hundreds of billions of dry powder, plenty of healthy cash flows generated by SaaS publics, & the leverage of the inevitable shareholder lawsuit if a board rebuffs the 30% premium of a tender offer, private equity becomes the dominant M&A option in dollar terms for 2023. With 10 companies taken private, the market exceeded my prediction. Meanwhile, venture-backed software M&A in the US, Canada, & Europe during 2023 totaled about $10b, about 20% of take-privates. The top two companies account for about one-third of that amount: WideOrbit (ad management for TV & radio) at $1.6b & Mosaic (machine learning platform) at $1.3b. Strategic M&A was limited in 2023 for a few reasons. First, anti-trust scrutiny, which blocked the Adobe/Figma transaction, has pressured five trillion-dollar-market-cap-acquirers. Second, the significant stock market volatility makes valuing acquisitions difficult. Third, the lack of sales predictability in the first two quarters of the year, because of pipeline shocks, focused teams on internal stability, rather than outward expansion. The anti-trust pressure will remain in 2023, but the other two factors should dissipate, suggesting strategic M&A should grow meaningfully in 2024. In addition, the decreasing costs of debt as the Fed cuts rates will continue to fuel private equity M&A. ​

Apple is actively exploring partnerships with major news publishers to train its generative artificial intelligence (AI) systems. The company has initiated discussions for multiyear deals, each potentially worth over $50 million, to license extensive archives of news articles from publishers The publishers involved in these negotiations include high-profile names such as Condé Nast, which publishes Vogue and The New Yorker; NBC News; and IAC, owner of People, The Daily Beast, and Better Homes and Gardens. These talks are among the first indications of Apple's efforts to catch up with competitors like Microsoft, OpenAI, Google, and Meta in the rapidly advancing field of generative AI, which enables computers to generate human-like text and images. Generative AI systems are built using neural networks that learn to recognize patterns by analyzing large datasets, such as thousands of photos or digital texts. For example, by studying numerous cat photos, a computer can learn to recognize a cat. These AI tools have the potential to revolutionize how people work and could generate significant revenue. Apple's move comes as its AI efforts, including its virtual assistant Siri, have not been as prominent in the public eye compared to those of its rivals. The company has been investing heavily in AI, including spending millions of dollars daily and releasing a machine learning framework optimized for Apple Silicon. Additionally, Apple is reportedly developing an improved version of Siri and planning AI-related features. The response from news publishers to Apple's overtures has been mixed. Some executives are cautiously optimistic about the potential partnership, while others are concerned about legal liabilities that could arise from the use of their content in AI applications. Apple has been somewhat vague about its specific plans for the news content in its generative AI projects. Apple's approach to acquiring data for AI development reflects its privacy-centric philosophy, which has traditionally limited its use of internet-sourced information. As the AI landscape evolves, news industry leaders are increasingly vigilant about the implications of AI tools, such as OpenAI's ChatGPT, which could potentially redirect their audience.

책을 잘 읽는 방법은 한 가지 원칙만 지키면 됩니다. "책을 6개월 이상 책장에 보관하지 않는다." 어떤 책이든 6개월을 넘기지 않습니다. 이후에는 책을 처분합니다. 아무리 재미있어도, 심지어 읽지 못했어도 마찬가지입니다. 정말 읽고 싶은 책이라면 1년까지 연장할 수 있지만 그 이상은 절대로 넘겨선 안 됩니다. 1년이 지난 후 책장을 되돌아봤을 때 1년 전과 전혀 다른 책으로 책장이 가득해야 정상입니다. 책은 생각보다 부피가 크고 무겁습니다. 읽지 않은 책을 자꾸 쌓다 보면, 그리고 새로운 책을 자꾸 구매하다 보면 제한된 공간은 책으로 금방 가득 차 버립니다. 집을 도서관처럼 만들고 싶은 게 아니라면 책장은 딱 하나만 쓰고 책은 50권 내외를 유지하는 게 가장 좋습니다. 그러기 위해서는 6개월 단위로 책을 교체해야 합니다. 교체 주기를 정해야 어떻게든 책을 읽게 됩니다. 여기서 최악의 선택은, 집에 안 읽은 책이 너무 많으니 이제 더 이상 책을 안 사야겠다고 마음먹는 겁니다. 어떤 경우든 배움을 멈춰서는 안 됩니다. 배움은 꾸준해야 합니다. 6개월마다 낡은 지식을 새로운 지식으로 교체해 주는 게 21세기의 올바른 독서법입니다.

역발상과 내러티브 파괴 (Narrative Violation) "What important truth do very few people agree with you on?" - 피터틸 실리콘밸리의 유명 투자자인 피터틸은 새로운 사람을 만날 때 상대방의 역발상 아이디어를 묻는 질문을 통해 개인의 통찰과 독립적 사고 능력을 테스트하곤 합니다. 그의 저서 '제로투원'에 언급된 것처럼 영어로 '컨트래리언(Contrarian)'이라고 표현되는 역발상 접근법은 단순히 남들과 반대로 행동하는 것이 아닌, 일반 대중들이 잘 모르지만 자신만이 간파하고 있는 아이디어와 정보에서 출발하는 방법론의 일종입니다. 피터틸이 이끄는 파운더스펀드에서 투자 경험을 쌓고 2017년 독립 후 베드락(Bedrock) 캐피탈이라는 자신의 펀드를 이끌고 있는 제프 루이스 (Geoff Lewis)는 피터의 역발상 접근법을 더욱 발전시켜 '내러티브 파괴 (Narrative Violation)'란 투자 전략을 전면에 내세운 특색 있는 벤처캐피탈리스트입니다. Bedrock Capital의 공동창업자 Eric Stormberg (좌) 그리고 Geoff Lewis (우) "베드락의 접근 방식은 일반적인 내러티브를 쫓는 대신, 시장을 지배하는 내러티브와 어긋나기 때문에 과소 평가된 유망한 기업에 투자하는 것입니다. 따라서 우리의 시작점은 언제나 내러티브가 파괴되는 지점을 찾는 것입니다. 우리는 이러한 시그널을 찾은 뒤 독자적인 분석을 통해 차별화된 관점을 가지고 투자를 전개합니다." Bedrock Capital이 내세우는 'Narrative Violation' 전략 제프는 2017년 디펜스-테크 기업 앤두릴(Anduril)의 시드 라운드, 2018년 범죄 모니터링 솔루션 플록 세이프티(Flock Safety)의 시리즈 A, 2019년 파커 콘래드의 두번째 스타트업 리플링(Rippling) 시리즈 B, 그리고 2020년 GPT-2를 개발하던 오픈AI에 대한 세컨더리 투자까지 모두 당시 시장을 지배하던 내러티브와 무관했던 투자가 지금의 성공 사례가 되었다고 언급합니다. 베드락은 가장 최근인 올해 10월에도 디펜스 스타트업인 마하 인더스트리의 시리즈 A를 이끌며 자신만의 투자 방식을 고수하고 있습니다. 내러티브의 함정 "내러티브는 우리가 세상을 이해하는 데 도움을 주는 특별한 힘입니다. 가장 강력한 내러티브는 종종 진실로 받아들여지기도 합니다. 그러나 우리는 내러티브가 진실과 동의어가 아니라는 사실을 잊어서는 안됩니다. 내러티브는 사람들이 진실이기를 바라는 것, 진실이라면 사람들을 부자로 만들 수 있는 것, 또는 단순히 알고리즘이 반복적으로 뱉어내는 것을 반영한 스토리일지도 모릅니다." - Bedrock Capital, Founding Letter 제프는 투자에서 내러티브와 진실을 분리해야 한다고 이야기합니다. 특히 풍부한 자금이 새로운 카테고리에 대한 소문과 결합될 때 형성되는 퍼펙트 스톰을 경계해야 합니다. 쉽게 이해할 수 있고 모방하기 쉬운 새로운 스타트업이 등장하기 시작하면 환영이 보이기 시작됩니다. 몇몇 초기 스타트업의 성공 사례가 전해지면 단 며칠 만에 새로운 글로벌 카테고리가 만들어지기도 합니다. 전형적인 기술의 하입(Hype) 사이클의 등장입니다. 가트너가 제시하는 기술의 하입(Hype) 사이클 대표적인 사례가 2018년 전 세계를 강타한 공유 킥보드 사업입니다. 2017년 중국에서 모바이크(Mobike)와 오포(Ofo)라는 전기 킥보드 공유 사업의 빠른 성장성이 주목을 받자 2018년 미국에서는 유사 기업인 버드(Bird)와 라임(Lime)이 등장하며 수천억 원 자금 조달에 성공합니다. 당시 투자자들은 마이크로모빌리티의 시대가 도래하였다고 흥분하였습니다. 한국에서 킥고잉, 스윙과 같은 스타트업이 등장한 것도 이맘때입니다. 하지만 5년이 지난 지금, 미국과 중국의 공유 킥보드 기업들은 대부분 자취를 감추었습니다. 미국의 라임은 일찌감치 우버에 인수되었고, 3조 원의 기업가치로 상장에 성공한 버드는 주가 폭락을 거듭한 끝에 100억 원도 안 된 시가총액을 기록하며 상장폐지되었습니다. 제프는 투자의 적기란 '내러티브 신화'가 형성되는 시기가 아닌, 이러한 내러티브가 파괴되는 지점을 찾는 것이라고 이야기합니다. 대표적인 접근법은 과거 주목받다가 지금은 사람들에게서 잊혀진 분야에서 살아남을 승자를 찾는 것입니다. 또한 여러 벤처캐피탈들이 투자 경쟁을 벌이는 곳이 아닌, 자신들이 유일하게 텀싯을 제안한 투자자일 때 '내러티브 파괴' 영역일 가능성이 높다고 언급합니다. 제프가 파운더스펀드에서 리드했던 2014년 리프트(Lyft)의 시리즈 B 투자 및 2015년 누방크(NuBank)의 시리즈 C 투자 모두 그 당시에는 굉장히 '인기 없는' 라운드였다고 회상합니다. Bedrock Capital이 제시하는 연도별 Narrative Violation 사례 (2023년 12월 홈페이지 게시 사례) 2010년 모두가 클린테크의 종말과 전기차의 허상을 이야기할 때 테슬라에 베팅했다면 역사적인 수익을 남겼을 것이고 2013년 잠깐 주목을 받았다가 대중의 관심에서 멀어진 비트코인에 당시 투자했다면 인생이 달라졌을지도 모릅니다. 불과 10년 전만 하더라도 미국, 중국, 인도가 아니라면 데카콘 기업이 탄생하기 어렵다고 했지만 2015년 전후 브라질의 누방크, 한국의 쿠팡과 같은 기업에 투자했다면 지금쯤 막대한 차익을 기록하였을 것입니다. 2024년의 내러티브 파괴를 찾아서 물론 '내러티브 파괴' 또한 성공한 투자에 대한 사후적 해석일 뿐이라는 비판도 존재합니다. 결국은 자신의 성과를 돋보이게 하기 위해 또 다른 이야기를 덧붙인 것이 아니냐는 것이죠. 모두가 역발상을 외치는 순간 역발상이 아닌 것이 되어버리는 아이러니가 존재하는 것입니다. 피터틸은 2008년 스페이스X에 대규모 투자를 결정하였지만 일론 머스크의 또 다른 스타트업인 테슬라에 대한 투자는 거절합니다. 피터는 2015년 DealBook 포럼에서 '스페이스X는 독점적 경쟁력을 가졌지만 테슬라는 여러 전기차 기업 중 한곳에 불과했다고' 자신의 결정을 합리화하기도 하였습니다. 하지만 역발상 투자의 대가도 이 시대 최고의 역발상 투자는 놓치고 만 것입니다. 단 900억 원 기업가치에 테슬라에 투자할 기회를 거절한 피터틸에 대한 일론머스크의 트윗 제프도 역발상 또는 내러티브 파괴에 기반한 투자 전략은 과학이 아닌 예술에 가깝다고 이야기합니다. 보다 나은 투자 전략인지는 알 수 없지만 자신들의 차별성을 명확히 드러내고 투자 접근 방법을 직관적으로 설명하기 위한 방법론 중 하나인 것이죠. "내러티브는 우리에게 영감을 줄 수 있습니다. 다른 사람들과 연결되어 있다고 느끼게 할 수도 있습니다. 하지만 내러티브에 지나치게 의존하면 사고의 폭이 얕아지고 미래를 쉽게 재단하게 됩니다. 우리는 내러티브 소비에 중독되어 트위터, 유튜브, 인스타그램의 모든 화면에서 시시각각 도파민을 분출하는 내러티브만 쫓고 있는지도 모릅니다." - Bedrock Capital, Founding Letter 모두가 AI를 이야기하고 있지만 지금 AI 언어모델 및 어플리케이션에 대한 투자가 현명한 접근인지는 의문입니다. 정부 수주와 하드웨어 개발에 기반한 디펜스-테크 투자가 지금 시대의 역발상이라고 주장하는 투자자도 있지만 이들 또한 이미 밸류에이션이 상당히 높아진 수준입니다. 블록체인, 핀테크, SaaS에 대한 투자가 바닥이라고 이야기하지만 지금 단계에서 단순히 '내려갔으니 올라온다'라는 관점으로 접근하기에는 부담스러운 것도 사실입니다. 지나고 나면 너무나도 당연한 것, 하지만 지금은 도무지 알 수 없는 아이디어가 바로 역발상의 묘미입니다. 피터틸이 이야기한 대로 역발상은 결국 '남들은 잘 모르지만 나를 포함한 소수만이 확신을 가지고 있는 아이디어'에서 시작할 수밖에 없는 것입니다. 연말연시를 맞아 2024년의 '내러티브 파괴' 아이디어는 무엇이 될지 생각해보며 오늘 뉴스레터를 마무리하고자 합니다. https://event.stibee.com/v2/click/MTk1MjA5LzE5MTgyMzIvODkwL1BBSUQ/aHR0cHM6Ly9zdGliLmVlL2x6RkE

As the tech industry slowed down for the holidays, thousands of artificial intelligence researchers, engineers, founders and investors revved up in New Orleans at the Conference on Neural Information Processing Systems—NeurIPS for short. While researchers presented papers on large language models and diffusion models underlying image generators like Dall-E, attendees we spoke to said they weren’t there for the research. To be featured at NeurIPS, papers had to be submitted by May, making them ancient news in the world of machine learning, one attendee said. Instead, many conference-goers focused on another key priority: recruiting. Big AI firms such as OpenAI and Google DeepMind have historically used the event to attract recruits, but the attendees I spoke with said they were shocked at how many freshly-funded startups were doing the same this year. With OpenAI having recently offered up to $10 million in compensation packages to entice rare talent, the younger startups had to stand out in other ways. Upstarts such as Perplexity, CentML and Imbue, which have collectively raised hundreds of millions of dollars, held flashy happy hours for engineers alongside their bigger rivals. Another group of attendees stood out to us: quantitative trading firms. At least eight such firms, including Jane Street and Citadel, were listed as top sponsors of the event next to Google, Apple and other tech incumbents. These firms have long used machine learning in their trading algorithms and are now incorporating generative AI. Jane Street, for instance, uses large language models to parse enormous amounts of data and paraphrase lengthy memos to inform traders’ rapid-fire decisions, The Information previously reported. The trading firm has already hired a Google AI veteran to build its own LLMs. Based on the list of sponsors, its rivals seem to be doing the same. Attendees also buzzed about Mamba, an open-source model whose architecture seemingly makes it more computationally efficient than transformers-based models like OpenAI’s GPT. Another hot topic was Mistral’s Mixtral model, which is also open-source and is made up of a number of smaller models that are trained to handle different tasks. In addition to new model architectures, attendees were especially interested in applying existing architectures to solve problems in hard science domains like physics, chemistry and materials science, said Rob Toews, a partner at Radical Ventures. As the event drew to a close, Google DeepMind put out notable research that showed how Google’s LLMs helped humans come up with a novel solution to a mathematical problem known as “cap set.” It made us think OpenAI’s Andrej Karpathy may be onto something when he recently said LLMs are better for “creativity” than answering questions the way a search engine does. OpenAI itself may have seen this kind of creativity in action with Q*, a model that apparently solved math problems it hadn’t seen before, as my colleagues previously reported. We can’t wait to see what these kinds of models can do a year from now.