Continuous Learning_Startup & Investment

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

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

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

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

- 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.

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.

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 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.

1. 남들이 관심없는데 나는 너무 재밌고 잘할 수 있는 문제를 푸는 사람이 있다면 뭐하고 있는지 자세히 알아볼 것. 2. 그게 되겠어라는 생각이 들거나, 주변에서 그런 말을 들으면 될 수 있다고 생각하고 한번 더 생각해볼 것. — 토비 뤼트케가 말하는, 안주하는 것이 진정한 리스크인 이유: "사실 높은 목표를 세우지 않는 것이 더 위험합니다. 기존의 성공 사례(best practices)를 따르는 것은 당장은 안전하게 느껴지지만, 시간이 흐르고 나면 그것이 바로 리스크가 됩니다." 대부분의 사람들은 변화에 대한 책임을 회피합니다. 반면, 뛰어난 성과를 내는 사람들은 기꺼이 그 책임을 찾아 나섭니다.

뉴턴에 대한 기록 뉴턴의 한 직원은 1680년대에 그의 습관을 기록했다. 뉴턴은 거의 새벽 2시나 3시 전에 잠자리에 들지 않았고, 때로는 새벽 5시나 6시가 되어서야 잠자리에 들었다. 그럼에도 불구하고 아침이 되면 “몇 시간의 수면만으로도 마치 온전한 밤의 휴식을 취한 듯 상쾌해 보였다.” 낮 동안 뉴턴은 산책이나 다른 오락을 하는 모습이 전혀 보이지 않았으며, 그의 조수는 뉴턴이 웃는 것을 단 한 번만 들었다고 회상했다. 음식도 그에게는 사치였다. 뉴턴은 매우 간소하게 식사했으며 종종 식사 자체를 잊곤 했다. 만약 누군가가 식사가 준비되어 있었음에도 손도 대지 않았다고 상기시켜주면, 뉴턴은 “그랬나?”라고 대답하고는 무심코 몇 입 먹은 뒤 다시 연구에 몰두하곤 했다. 찰스 다윈 (Darwin’s daily routine) 오전 7시 – 기상 후 짧은 산책 오전 7시 45분 – 혼자 아침식사 오전 8시9시 30분 – 서재에서 연구 (그가 가장 집중이 잘 된다고 여긴 시간) 오전 9시 30분10시 30분 – 거실에서 편지 읽기, 가족 편지를 소리 내어 읽음 오전 10시 30분정오 – 다시 서재에서 연구, 이 시간대를 하루 연구의 끝으로 여김 정오 – 산책 (온실 방문 후 정원을 도는 산책, 건강 상태에 따라 횟수 달라짐, 주로 혼자 또는 개와 함께) 오후 12시 45분 – 가족과 점심 (하루 중 가장 큰 식사), 이후 신문과 편지 확인 오후 3시 – 침실 소파에서 휴식, 담배, 아내 엠마 다윈이 읽어주는 소설이나 가벼운 문학 작품 청취 오후 4시 – 다시 산책 (주로 정원, 때때로 더 멀리, 때로는 다른 사람과 함께) 오후 4시 30분5시 30분 – 서재에서 하루 일과 정리 오후 6시 – 다시 침실에서 엠마 다윈이 읽어주는 책을 들으며 휴식 오후 7시 30분 – 가벼운 티타임, 가족은 저녁 식사. 말년에 식사 자리에 오래 앉아 있지 않았고, 여자들과 함께 거실로 들어감. 이후 엠마와 백개먼 게임 2판, 피아노 연주, 독서 등. 오후 10시 – 거실을 떠나 보통 10시 30분 전에 취침했지만, 잠은 좋지 않았음. 벤자민 프랭클린 (Benjamin Franklin’s schedule) 아침의 질문: 오늘 나는 어떤 선을 행할 것인가? 5시 – 기상, 세면, 신(‘Powerful Goodness’)에게 기도, 하루 계획 수립, 현재 연구 진행, 아침 식사 8시11시 – 일 12시 – 독서 또는 회계 확인, 점심 2시-5시 – 일 6시-9시 – 정리, 저녁, 음악, 오락 또는 대화, 하루 성찰 저녁의 질문: 오늘 나는 어떤 선을 행했는가? 밤 10시새벽 4시 – 수면

- 실력(Skill): 안정적인 환경에서 '의식적인 연습(deliberate practice)'을 통해 향상시킬 수 있는 지식과 능력. 불확실성이 높은 투자 같은 분야에서는 '건전한 프로세스(process)'를 갖는 것이 실력이다. - 운(Luck): 개인의 통제 밖에 있으며 결과에 영향을 미치는 우연한 사건. - 운-실력 스펙트럼 (Luck-Skill Continuum) - 모든 활동은 한쪽 끝의 '순수한 운'(복권)과 다른 쪽 끝의 '순수한 실력'(달리기 경주) 사이의 스펙트럼 위에 놓을 수 있다. 비즈니스, 스포츠, 투자의 대부분 활동은 그 중간 어딘가에 위치한다. - 배울 점: 어떤 활동을 분석하기 전에, 그것이 이 스펙트럼 어디에 위치하는지 파악하는 것이 가장 중요하다. 활동의 위치에 따라 전략, 평가, 예측 방법이 달라져야 한다. - 실력 중심 활동: 단기 결과를 신뢰하고, 의식적인 연습에 집중하며, 결과로부터 직접 배울 수 있다. 예측이 가능하다. - 운 중심 활동: 단기 결과를 무시하고, 건전한 프로세스를 구축하는 데 집중해야 한다. 예측은 매우 어렵고, 성과를 평가하려면 훨씬 더 큰 표본이 필요하다. - 실력의 역설 (Paradox of Skill) - 특정 분야의 평균 실력 수준이 높아질수록 참가자 간의 실력 차이는 줄어든다. 결과적으로 운이 승패를 결정하는 더 중요한 요소가 된다. 절대적 실력은 향상되지만, 상대적 실력을 구별하기는 더 어려워진다. - 배울 점: 시장을 이기기 어려운 이유는 투자자들이 무능해서가 아니라, 너무나 많은 고도로 숙련된 투자자들이 경쟁하고 있기 때문이다. 이로 인해 단기적 결과는 운에 크게 좌우되며, 건전한 장기 프로세스와 안전 마진의 필요성이 더욱 강조된다. - 평균으로의 회귀 (Reversion to the Mean) - 극단적인 결과는 비정상적인 실력과 운의 조합으로 나타난다. 비범한 성과는 높은 실력에 좋은 운이 더해진 결과일 가능성이 높다. 운은 지속되지 않기 때문에, 다음 결과는 평균에 더 가까워질 가능성이 높다. 이는 인과관계가 아닌 통계적 경향이다. - 배울 점: 최근 뛰어난 성과를 낸 펀드를 추격 매수하는 것은 평균으로의 회귀 법칙 때문에 손실을 볼 가능성이 높은 전략이다. 극단적인 성과를 보인 주식이나 산업은 앞으로 평균적인 성과를 보일 가능성이 높다고 가정하고 의사결정을 내려야 한다. 창업가와 투자자를 위한 실질적인 교훈 - 프로세스에 집중하라 (운의 영향이 큰 분야에서) - 운이 크게 작용하는 분야에서는 좋은 프로세스가 나쁜 결과를 낳을 수도 있고, 나쁜 프로세스가 좋은 결과를 낳을 수도 있다. 장기적으로 성공할 수 있는 유일한 방법은 단기 결과의 노이즈를 무시하고 건전한 프로세스를 개발하고 고수하는 것이다. - 창업가: 초기 제품의 바이럴 히트는 뛰어난 전략이 아닌 좋은 운의 결과일 수 있다. 왜 성공했는지 분석하고 반복 가능한 프로세스를 구축하는 것이 핵심이다. - 투자자: 단기 수익률은 실력의 지표가 아니다. 투자 매니저의 투자 '프로세스'가 논리적이고 일관성이 있는지, 분석적/행동적/조직적 우위를 제공하는지를 평가해야 한다. - 언더독(Underdog)의 전략을 활용하라 - 기존 강자와 같은 조건(실력 게임)에서 경쟁하지 마라. 대신 새로운 시장, 비즈니스 모델, 기술 등 새로운 '전장'을 만들어 게임을 복잡하게 만들어라. 이는 운의 요소를 증가시켜 강자의 실력 기반 우위를 희석시킨다. - 유용한 통계를 구별하고 사용하라 - 오도되지 않으려면 통계가 두 가지 기준을 충족하는지 평가해야 한다. 1. 지속성(Persistence): 시간이 지나도 안정적인가? (예: 야구 선수의 삼진율) 2. 예측력(Predictive Power): 달성하고자 하는 목표와 강한 상관관계가 있는가? (예: 출루율은 득점과 높은 상관관계를 가짐) - 투자자: 단기 주당순이익(EPS) 성장률처럼 대중적이지만 덜 유용한 지표보다, 안정적인 총이익률이나 투하자본수익률(ROIC)처럼 지속성과 예측력이 높은 지표에 집중해야 한다. - 인재 채용과 평가 방식을 재고하라 - 대기업의 '스타' 직원을 영입한다고 해서 같은 성과를 기대해서는 안 된다. 이전의 성공은 개인의 실력, 조직의 자원, 그리고 운의 조합이었다. 그들의 실력은 생각만큼 '이식 가능'하지 않을 수 있다. 후보자를 평가할 때 결과뿐만 아니라 의사결정 '프로세스'를 살펴봐야 한다. - 벤처 캐피털과 초기 단계 투자의 특성을 이해하라 - 옵션으로서의 투자: 초기 단계 기업 투자는 '실물 옵션(real option)'으로 생각해야 한다. 변동성이 클수록 옵션의 가치는 증가한다. - 멱법칙 분포: 벤처 캐피털의 수익률은 소수의 극단적인 성공 사례가 전체 포트폴리오를 견인하는 멱법칙(power-law) 분포를 따른다. 따라서 진정으로 거대한 잠재력을 가진 초기 기업의 경우, 초기 밸류에이션은 상대적으로 덜 중요하다. - 선호적 연결(Preferential Attachment): 상위 벤처 캐피털이 지속적으로 좋은 성과를 내는 이유는 최고의 딜이 그들에게 몰리는 '선호적 연결' 현상 때문이다. 이는 성공이 성공을 낳는 자기 강화 루프를 만든다. 의사결정의 질을 높이는 10가지 구체적인 방법 1. 운-실력 스펙트럼에서 자신의 위치를 파악하라. 2. 표본 크기, 통계적 유의성과 실제적 중요성, 그리고 블랙스완의 위험을 항상 고려하라. 3. 항상 '귀무가설'(순전히 운에 의한 결과)을 고려하라. 4. 피드백과 보상 체계를 신중하게 설계하라 (결과가 아닌 프로세스를 보상). 5. '반사실적 사고'(만약 ~했다면 어땠을까?)를 통해 사후 확신 편향을 극복하라. 6. 상황에 맞는 의사결정 보조 도구를 개발하고 활용하라 (의식적 연습, 체크리스트, 프로세스). 7. 강자는 게임을 단순화하고, 약자는 복잡하게 만드는 전략적 상호작용 계획을 세워라. 8. 평균으로의 회귀를 예측에 적극적으로 활용하라. 9. 지속성과 예측력을 갖춘 유용한 통계를 개발하고 사용하라. 10. 자신의 한계를 인지하고 겸손함을 유지하라. https://www.amazon.com/Success-Equation-Untangling-Business-Investing-ebook/dp/B00A07FR4W

큰 산이 창업가를 무너뜨리는 게 아니다. 작은 산에 갇히는 게 그렇다. 그리고 너무 많은 투자자들이 눈앞에 보이는 첫 언덕으로 당신을 밀어 넣는다. 이것이 자본의 상품화와 린 스타트업 철학의 위험이다. 투자 전략으로서는 말이 될 수 있지만, 당신의 회사를 처음부터 망칠 수도 있다. 투자자에게는 그저 수표 한 장이지만, 당신에게는 수년의 시간이 된다. 문제는 투자자의 돈을 자신의 확신 대신 쓰기 너무 쉽다는 것이다. 불행으로 가는 첫걸음이다. 작은 성공이 벤처 투자 밸류에이션과 만났을 때 무슨 일이 벌어지는지 알게 되지 않기를 바란다. ARR 100만 달러에 도달했지만 매출 성장세가 멈춘다. 사용자 확보 속도도 느려진다. 죽은 건 아니지만, 이미 물 위에 떠 있는 시체가 된 것 같은 서서히 스며드는 두려움이 있다. 그게 바로 로컬 맥스다. 그 목표를 위해 회사를 설계했다면 벗어나기 어렵다. 투자자가 아이디어 실행을 위해 돈을 줬고, 당신은 실행했고, 이제 갇혀버린 것이다. 너무 많은 일을 감당해야 하는 ‘좋은 고통’은 어느새 하기 싫어지는 ‘나쁜 고통’으로 바뀐다. 그리고 진실을 알게 된다. 스타트업은 돈이 떨어져서 죽지 않는다. 창업가가 에너지가 떨어져서 죽는다. 야망이 사라질 때, 잘못된 목표에 매달리다 굶어 죽는 것이다. 그래서 나는 South Park Commons에서 창업가들이 더 크게 꿈꾸도록 돕는 일에 열정을 쏟는다. 더 큰 스윙을 한 것을 후회하는 사람은 없다. 늘 잘못된 아이디어라는 불안을 안고 수년을 허비한 것을 후회할 뿐이다. 우리는 Founder Fellowship을 통해 그런 운명을 피하도록 돕는다. 자본을 아이디어와 분리해, 올바른 아이디어를 선택할 수 있게 한다. 더 큰 산을 오르라. 당신의 글로벌 맥스를 찾아라.

소매는 역사적으로 ‘기술 파동’이 올 때마다 완전히 재편되었다. 제조→철도→현금등록기→자동차→마이크로프로세서/공급망→웹→모바일의 8번이 그랬고, 이제 AI 파동이 같은 급의 변화를 다시 일으킬 것이다. AI의 “초능력”은 정보 해석·문제 해결(컨설팅) 이다. 사용자는 ‘상품명’이 아니라 ‘문제’를 들고 들어온다(“변기가 샌다”, “페인트 톤이 이상”). AI는 질문 이해·진단·조합형 답변에 강점. SKU 폭이나 배송속도보다 통합 상담/설계 경험이 차별점이 된다. 따라서 전문가 상담이 필수인 구매 여정(예: 집수리, 건강/영양, 여행, 패션 코디 등)에서 Amazon 급의 차세대 거인이 나올 수 있다. 거래는 채팅 인터페이스 안에서 끝까지 일어나는 방향으로 이동할 것이며, 이를 위해 MCP(Model Context Protocol) 서버가 표준 인터페이스(“AI의 USB-C 포트”) 역할을 한다. 예측 배송/로밍 스토어/가정 내 컴퓨터비전 기반 자동 보충 같은 모델이 보편화되며, 사용자는 ‘쇼핑’보다 ‘필요 시 자동 수령’으로 이동한다. (예: Amazon의 ‘anticipatory shipping’ 특허는 선제적 출고의 전조) https://www.sequoiacap.com/article/ai-retail-opportunity/

미래는 RFT의 시대다. 과거 (RLHF): 인간이 일일이 '좋다/나쁘다'를 알려주는 방식. 챗봇처럼 범용적인 모델을 만드는 데는 효과적이었지만, 기업마다 다른 수천 가지의 복잡한 업무에 적용하기엔 너무 느리고 비싸다. (확장성 ↓) 미래 (RFT): 자동화된 환경에서 AI가 스스로 배우는 방식. 인간의 개입이 최소화되므로, 기업별 맞춤형 AI 에이전트를 대량으로 만드는 데 훨씬 효율적이다. (확장성 ↑) RFT의 핵심 과제: '환경'과 '보상 함수' 만들기 RFT를 하려면 AI가 뛰어놀 수 있는 **가상 놀이터(환경)**와, 잘했는지 못했는지를 알려주는 **점수판(보상 함수)**이 필요하다. 이 '놀이터'와 '점수판'은 각 기업의 고유한 업무 프로세스(영업 CRM, 개발자 코드 리뷰, 병원 응급실 시스템 등)를 정확하게 반영해야 한다. 즉, 완벽한 '맞춤 제작'이 필요하다. 1세대 스타트업의 접근 방식: '수작업' 컨설팅 이 스타트업들은 OpenAI 같은 대기업으로부터 "우리 영업팀을 위한 놀이터와 점수판을 만들어줘"라는 의뢰를 받는다. 그러면 이 스타트업의 최상급 엔지니어들이 투입되어, 고객사의 업무를 몇 달간 분석하고, 손으로 일일이 코딩해서 맞춤형 '환경'과 '보상 함수'를 만들어준다. 이들은 스스로를 "데이터 라벨링계의 Scale AI처럼, 우리는 환경 생성계의 Scale AI가 되겠다"고 주장한다. '노력'의 차이를 간과했다. Scale AI (데이터 라벨링)의 성공 공식: 높은 전문성, 낮은 노력 '자율주행 데이터에서 자동차만 골라내기' 같은 작업은 규칙이 명확하고 단순 반복적이다. 한번 시스템을 구축하면, 많은 인력을 고용해서 작업을 분담시키고 생산량을 기하급수적으로 늘릴 수 있다. 즉, 규모의 경제(Scale up)가 가능하다. 1세대 RFT 스타트업의 실패 공식: 높은 전문성, 높은 노력 'A회사의 복잡한 영업 프로세스를 시뮬레이션으로 만들기' 같은 작업은 규칙이 복잡하고 매번 다르며, 창의적인 문제 해결이 필요한 고도의 엔지니어링이다. 고객사 B를 위해서는 완전히 다른 분석과 개발을 처음부터 다시 해야 한다. 이는 최상급 엔지니어의 '시간'을 파는 것과 같다. 고객이 10배 늘어나면, 최상급 엔지니어도 10배로 뽑아야 한다. 이건 기술 회사가 아니라, 맥킨지나 액센츄어 같은 '고급 인력 파견 컨설팅 회사' 모델이다. 이런 회사는 폭발적인 성장이 불가능하다. 진정한 기회: '서비스'를 '제품'으로 바꾸는 '자동화' 고객이 "우리 영업팀은 이런 방식으로 일해요"라고 자연어로 설명하거나 데이터를 제공하면, AI가 알아서 그에 맞는 '환경'과 '보상 함수' 코드를 자동으로 생성해주는 기술을 가진 회사 '노동 집약적 서비스'를 '자동화된 기술 제품'으로 전환 "환경을 직접 만들어서 우리만의 특화 모델을 훈련시키는 게 낫지, 그걸 왜 연구소에 팔아요?" 핵심 경쟁력: 이들에게 '환경'은 단순히 훈련 도구가 아니라, 자사 제품의 핵심 경쟁력이자 독점적인 데이터 공급원입니다. Harvey가 실제 계약 협상 데이터를 시뮬레이션한 '환경'을 가지고 있다면, 그 환경에서 학습한 에이전트는 다른 어떤 범용 모델도 따라올 수 없는 법률 협상 능력을 갖게 됩니다. 기술적 해자(Moat): 이 '환경'은 외부 판매용이 아니라, 우리 회사 에이전트의 성능을 끊임없이 개선하기 위한 **내부의 '비밀 훈련장'**입니다. 이 훈련장을 외부에 파는 것은 우리 회사의 핵심 기술을 경쟁사에게 넘겨주는 것과 같습니다. 비즈니스 모델: 특정 산업(Vertical)에 깊이 파고들어, 독점적인 환경에서 훈련시킨 초격차 성능의 'AI 에이전트 제품'을 판매하여 수익을 창출합니다.

OpenAI Opensource 공개가 무엇을 의미하는가? 혁신적인 배포 방식: 다른 회사들이 모델 가중치(weights)만 공개하는 것과 달리, OpenAI는 최적화된 추론 스택을 위한 커스텀 커널(custom kernels)까지 함께 배포할 것이라고 밝혔다. 이는 모든 사용자가 출시 첫날부터 고도로 최적화된 추론 성능을 경험할 수 있게 함을 의미한다. 추론(Inference) 시장의 변화: 이러한 OpenAI의 움직임은 Fireworks, Together AI와 같은 추론 서비스 제공업체들에게 새로운 도전 과제를 안겨준다. 지금까지 이들은 자체적인 저수준 최적화 기술로 경쟁 우위를 점했지만, OpenAI가 최적화 기술의 상당 부분을 오픈소스화하면서 차별화가 어려워질 수 있다. 인프라의 중요성: 궁극적으로 추론 시장의 경쟁은 모델 최적화 같은 소프트웨어 레이어보다는 물리적인 인프라(네트워킹, 데이터센터 운영)에서 결정될 것 -> 결국 데이터센터부터 추론까지를 통합한 곳들이 이긴다. 소프트웨어 최적화는 점차 상품화(commoditized)되지만, 물리적 인프라는 쉽게 복제할 수 없다. 단일 노드 최적화를 넘어, 수백 개의 GPU를 오케스트레이션하는 대규모 시스템 소프트웨어 기술이 핵심 경쟁력 Jevons Paradox와 가격 인하 효과: 고성능 모델이 오픈소스로 풀리고 추론 비용이 극적으로 낮아지면, 억제되었던 수요가 폭발적으로 증가하는 'Jevons Paradox' 현상이 나타날 것이다. 과거 OpenAI는 경쟁자가 없었기 때문에 추론 모델에 높은 마진을 붙여 비싸게 팔았지만, DeepSeek 등 경쟁 모델의 등장과 이번 오픈소스 모델 출시로 인해 API 가격 경쟁이 치열해지며 시장 전체의 마진이 하락할 것이다. 네오클라우드(Neoclouds)의 진화와 생존 전략 현재 수백 개의 네오클라우드가 난립하고 있지만, 대부분은 생존하지 못할 것이다. 이들 사이에는 활용률, 배포 시간, 안정성, 소프트웨어 지원 등에서 큰 격차가 존재한다. 네오클라우드의 4가지 운명: 1. 파산: 낮은 활용률과 부채 압박으로 현금 흐름이 악화되어 파산한다. 2. 부동산 수익률 사업으로 전락: 벤처캐피탈이 기대하는 높은 수익률 대신, 상업용 부동산 투자 수준의 낮은 수익률에 만족하게 된다. 3. 소프트웨어 레이어로의 진화: 단순 GPU 임대 사업을 넘어, Fireworks나 Together처럼 추론 API와 같은 고부가가치 소프트웨어 서비스를 제공한다. (CoreWeave의 Fireworks 인수 시도) 4. 초거대 규모로의 확장: Crusoe처럼 기가와트급 데이터센터를 건설하는 등, 다른 기업이 따라올 수 없는 압도적인 규모의 경제를 구축한다. 기존 클라우드와의 경쟁: Amazon, Google 등 기존 클라우드 업체들은 GPU 컴퓨팅에 대해 과도한 마진을 부과하고 있지만, AI 워크로드에 특화된 소프트웨어를 제공하는 데는 실패했다. 이 틈새가 바로 네오클라우드가 공략할 기회이다. Nvidia의 3가지 강점 (삼두룡 비유): 하드웨어 엔지니어링: GPU 설계 및 제조에서 압도적인 기술력을 보유하고 있다. 네트워킹: 고성능 네트워킹 기술(NVLink, InfiniBand)을 통해 대규모 클러스터 성능을 극대화한다. 소프트웨어 생태계: 20년 이상 축적된 CUDA 생태계는 다른 경쟁자들이 넘을 수 없는 강력한 해자(moat)이다. 경쟁사들의 어려움: 하이퍼스케일러 (Google, Amazon): Nvidia와 유사한 아키텍처를 따라가며 마진 게임을 할 수 있지만, 공급망 문제(Amazon Tranium 사례) 등 실행의 어려움을 겪는다. AI 칩 스타트업: 독창적인 아키텍처로 승부를 걸어야 하지만, 특정 워크로드에 과도하게 최적화할 경우 모델 아키텍처가 변하면 무용지물이 될 위험이 크다. (Cerebras, Groq 등 1세대 AI 칩 회사의 실패 사례) 하드웨어-소프트웨어 공동 설계(Co-design)의 중요성: 모델 아키텍처의 변화를 예측하고 하드웨어와 소프트웨어를 함께 발전시켜야 하는데, 이는 Meta나 Google처럼 실제 모델을 개발하는 회사들만 가능하다. 결론: Nvidia에 도전하는 것은 극도로 어렵다. 경쟁자들은 기술, 공급망, 생태계 등 모든 면에서 Nvidia의 혁신 속도를 따라잡아야 한다. 현재로서는 AMD나 하이퍼스케일러의 자체 칩이 그나마 현실적인 2순위 선택지가 될 가능성이 높다. 데이터센터 건설의 병목 현상: 문제는 하나가 아니다 다중 병목 현상: AI 데이터센터 건설의 병목은 GPU 부족 문제에서 시작해, 변압기, 발전소, 데이터센터 부지, 노동력(특히 전기 기술자) 등 복합적인 문제로 확산되고 있다. 창의적인 해결책: Meta는 건물 건설 시간을 단축하기 위해 임시 텐트 구조물을 사용한다. X.AI(Elon Musk)는 해외의 기존 발전소를 통째로 옮겨오는 등 파격적인 방법을 시도한다. 업체들은 필요한 노동력을 확보하기 위해 지역의 모든 계약자를 독점하거나, 심지어 마약을 복용하며 작업 속도를 높이는 노동자들까지 동원되는 등 기상천외한 일들이 벌어지고 있다. 결론: 데이터센터 인프라 구축은 사이클이 길고 변수가 많아 매우 어려운 문제다. 전통적인 방식으로는 경쟁에서 뒤처질 수밖에 없으며, 각 병목 현상을 창의적으로 해결하는 조직만이 성공할 수 있다. 포커와 기업가 정신: Dylan은 원래 코딩 AI 스타트업 Cognition에 대해 회의적이었지만, 한 행사에서 CEO인 Scott Wu가 포커 테이블에서 쟁쟁한 거물들을 압도하는 모습을 보고 생각을 바꿨다고 밝혔다. 그는 이를 "사자의 몫을 빼앗아 올 수 있는 사람"이라는 '바이브(Vibes)'로 해석했으며, 이는 데이터 분석을 넘어선 직관적인 판단의 중요성을 보여주는 재미있는 일화이다. 이 이야기는 결국 치열한 경쟁 시장에서 살아남기 위해서는 분석 능력뿐만 아니라, 상황을 지배하는 대담함과 승부사적 기질이 중요하다는 것을 시사한다. https://youtu.be/vGhlJqnECd0

Robinhood/Coinbase 모두 이 기회를 보고 열심히 달리고 있다. 비상장 기업의 토큰화 목표: 개인 투자자들이 스페이스X(SpaceX), 오픈AI(OpenAI), 스트라이프(Stripe)와 같은 후기 단계 비상장 기업에 투자할 수 있도록 하는 것. 메커니즘: 로빈후드가 자체 대차대조표를 통해 이들 비상장 기업의 주식을 매입한 후, 해당 보유 자산을 1:1로 담보하는 "주식 토큰"을 발행합니다. 이는 기계적으로 스테이블코인이 작동하는 방식과 동일합니다. 회의론에 대한 반박: 규제 차익거래(Regulatory Arbitrage): John은 이것이 공시 의무 규정을 회피하는 것이라고 주장합니다. 이에 대해 테네프(Tenev)는 현행 규정이 시대에 뒤떨어졌으며, 투기성 밈코인(memecoin)에 대한 무제한적인 투자는 허용하면서 최상위 비상장 기업에 대한 접근을 막는 것은 "어리석은 병치"라고 반박합니다. 그는 AI가 개인 투자자들에게 필요한 데이터와 분석을 제공하는 데 도움을 줄 수 있다고 믿습니다. 자본 형성(Capital Formation): 그는 토큰화를 "서비스로서의 자본(capital as a service)"의 최종 형태로 보고 있으며, 이는 스타트업이 전통적이고 번거로운 방식인 지분형 크라우드펀딩(equity crowdfunding)보다 훨씬 쉽게 자금을 조달할 수 있게 만든다고 생각합니다. 그는 "온체인 발행(on-chain issuance)"은 유행어에 불과하다며, 창업가들은 그저 "돈을 전달하는 버튼"을 원할 뿐이라고 일축합니다. "진실 기계"로서의 예측 시장 거래를 넘어서: 테네프는 예측 시장이 단지 거래 상품으로서가 아니라 **"대안적인 뉴스 소스"**로서의 가능성에 큰 기대를 하고 있습니다. 사례: 윔블던: 한 선수가 두 세트를 앞서고 있는 경기를 관람할 때, 예측 시장은 55:45의 확률을 보였습니다. 이는 점수만으로는 알 수 없는 부상 이력과 같은 근본적인 요인들을 정확하게 반영한 것입니다. 제이크 폴 vs. 마이크 타이슨: TV 해설진은 시청자 참여 유도를 위해 경기가 접전이라고 말했지만, 예측 시장은 제이크 폴의 승리 확률을 92%로 보여주었습니다. 가치: 예측 시장은 특정 질문에 대한 가장 가능성 있는 답을 하나의 집계된 숫자로 제공함으로써, 참여 유도에 초점을 맞춘 전통적인 뉴스의 서사를 꿰뚫어 볼 수 있게 합니다. https://youtu.be/_F8SfqaYeq4

스테이블 코인 기반의 자금 조달/주식시장이 열릴 수 있겠다. 미국주식시장에 상장되기엔 애매한 회사들이 미국내에선 사모펀드들에게 팔거나 미국 외 국가들은 자국 주식시장에 상장되는데 인터넷 머니(스테이블 코인)가 금융시장에 흐르기 시작하면 단순 결제에서 머물지 않고 렌딩, 투자로 확장되면서 자연스럽게 새로운 금융들이 생겨날 수 있겠다. 각국에 흩어져있는 비상장 거래 플랫폼들을 스테이블 코인이 유동성을 바탕으로 한 곳으로 모을 수도 있겠다. 18년도부터 이런 세상이 오겠다고 생각했었는데 오긴오는구나. 아직 갈 길이 멀었지만 Crypto x AI가 새롭게 만들 세상이 새롭긴 하다.

Insight Partners처럼 과거의 피치덱과 핵심 지표를 체계적으로 축적하면서도 시간이 지날수록 정보적 우위를 쌓아가는 헤지펀드 프로세스: 이 펌은 주간 사이클로 논지(투자 가설)를 만들고 실사를 진행한다. 월요일 투자위원회: 팀원이 새로운 논지에 대한 딥다이브 페이퍼를 발표한다(예: “GPU가 AI의 미래가 아니다; ASIC이 될 것이다”). 토론과 검증: 기능 전문가들(AI 리더, 세일즈 리더, 오퍼레이터)과 투자자들로 구성된 팀이 여러 관점에서 그 논지를 토론·검증한다. 마켓 매핑: 논지가 설득력 있으면, 회사 전체가 네트워크를 동원해 시장 지도를 만들고 핵심 플레이어를 식별하며 실사를 시작한다. 이 리서치는 내부 지식 시스템에 저장되어 시간이 지날수록 회사 전체의 학습 자산이 된다. “인베스팅 코퍼레이션(Investing Corporation)” 모델 Tomasz는 벤처캐피털의 미래가 전통적인 파트너십 모델이 아니라, 그보다 기업(코퍼레이션)에 가까운 투자 조직이라고 본다. 역사적 맥락: 파트너십 모델은 실리콘밸리 초창기, 소규모·비공식 신디케이트 시절의 역사적 산물이다. 현대적 접근: 헤지펀드나 사모펀드처럼, 현대의 벤처펌은 투자·운영·마케팅·테크놀로지 등 전문화된 팀을 가져야 한다. 효과: 이런 구조는 더 나은 투자 의사결정을 낳는다. Theory 팀에는 AI 총괄, Palantir 출신 헬스케어 GTM 전문가, 유니콘급 세일즈 리더가 포함되어 있다. 이들의 기능적 전문성은 기업을 평가할 때 “모자이크(=삼각측량)”을 가능하게 해, 기술적 깊이와 고투마켓 전략을 더 엄밀하게 판단하게 해준다. Tomasz는 크립토의 진전이 매우 크며, 전반적으로 과소평가되어 있다고 주장한다. 비트코인 = 디지털 금: 새로운 세대에게 비트코인은 신뢰할 수 있는 가치 저장 수단이 되었고, 수천 년 존재해온 자산의 디지털 등가물을 대표한다. 스테이블코인의 부상: 주요 미국 은행들이 자체 스테이블코인 프로젝트를 개발 중이며, 머지않아 미 달러 거래의 상당 부분이 이를 통해 이뤄질 것이다—불과 2년 전만 해도 상상하지 못한 시나리오였다. 주식의 토큰화: Robinhood, Coinbase 같은 브로커리지가 주식과 토큰 거래의 장(場)을 융합하고 있어, 사용자는 한 곳에서 둘 다를 살 수 있게 된다. 크립토가 IPO까지의 경로를 가속하는 방식 주식 시장과 크립토 시장의 융합은 소프트웨어 스타트업이 공모시장에 훨씬 빠르게 진입하게 만든다. 전통적 IPO의 문제: 나스닥/NYSE 상장은 법률·규제 비용만 1,500만~2,500만 달러가 든다. 이는 “마이크로캡” 소프트웨어 기업(예: 기업가치 15~20억 달러)이 상장하기에 경제성이 낮다. 그 결과, 이들은 종종 사모펀드에 인수된다. 크립토 해법: 크립토 거래소는 규제 허들과 거래 비용이 크게 낮다. 이는 소형·고성장 소프트웨어 회사가 상장사처럼 거래될 수 있는 실질적 대안을 만든다(중국의 ChiNext, 캐나다의 TSX처럼). 덕분에 기업은 생애주기의 훨씬 이른 시점에 공공 자본에 접근할 수 있다. https://youtu.be/SDnfy2fbmRk?list=PL6ej6mmSkmjceo8kTJxu-IMRriMR8xS9v

인력 감축: 맥킨지는 팬데믹 기간의 과도한 채용을 조정하기 위해 2023년 45,000명에서 40,000명으로 인력을 감축했습니다. 이 과정에서 12,000개의 AI 에이전트가 도입되었습니다. 팀 규모 축소: 과거에는 '프로젝트 리더 1명 + 컨설턴트 4명'으로 구성되던 팀이, 이제는 '프로젝트 리더 1명 + 컨설턴트 2~3명 + 여러 AI 에이전트' 형태로 바뀔 것입니다. 주니어 vs. 시니어: 단순 반복 업무(rote tasks)를 하던 주니어 컨설턴트의 역할은 AI로 대체되어 필요성이 줄어듭니다. 반면, 과거 문제 해결 경험과 직관이 풍부한 시니어 파트너의 '차별화된 전문성(distinctive expertise)'은 더욱 중요해집니다. AI가 '평균적인 좋은 답'은 내놓을 수 있지만, 탁월한 해답은 여전히 인간의 영역이라는 것입니다. 맥킨지는 AI 시대에 대체되지 않기 위해 새로운 사업 영역을 개척하고, 새로운 인재상을 정립하고 있습니다. 새로운 사업 영역: 과거 부티크 펌의 영역이었던 **'미래 경영진 발굴 및 육성'**과 같은 리더십 개발 프로젝트에 진출하고 있습니다. 이는 맥킨지 스스로가 '리더십 팩토리'라는 명성을 가진 만큼, 내부 전문성을 외부 고객에게 적용하는 전략입니다. 스턴펠스 파트너는 "이것은 AI에 의해 파괴되지 않을 것"이라고 자신했습니다. 새로운 인재상: 빠른 학습 능력 (Fast Learners): 경력 전체에 걸쳐 전례 없는 속도로 새로운 것을 배워야 하는 능력이 가장 중요해집니다. 협업 능력 (Work well with others): 조직 내에서 변화를 이끌기 위해서는 다른 사람들과 효과적으로 협력하는 능력이 더욱 중요해질 것이라고 강조했습니다. https://www.wsj.com/tech/ai/mckinsey-consulting-firms-ai-strategy-89fbf1be?reflink=desktopwebshare_permalink

SEO-> AI Optimization으로 넘어가고 있는 시대의 흐름에 이 문제를 푸는 회사가 $35m funding. https://www.linkedin.com/posts/charlie-demuth-219103b7_big-news-from-the-profound-team-weve-just-activity-7361082948076404739-9aQi 1. 서버 로그 분석(Agent Analytics) — 당신 사이트의 원시 서버 로그를 받아 AI 크롤러·에이전트의 접속을 식별/분류하고, 어떤 페이지가 무엇 때문에(인용/실시간 조회) 불렸는지를 본다. 대부분의 AI 크롤러는 자바스크립트를 실행하지 않으므로 초기 HTML과 로그만으로도 패턴을 꽤 정확히 잡아낸다는 게 이들의 핵심 주장. 2. 질문 시뮬레이션(Answer Engine Insights) — 실제 사용자 대화 로그를 수집하는 대신, 주제(키워드)를 입력하면 자체 “질문 생성 모델”이 정규화된 프롬프트 묶음을 만들어 ChatGPT/Perplexity 같은 Answer Engine에 직접 물어보고 결과를 기록한다(실사용 키워드는 추후 기능). 즉, “진짜 유저 질문”이 아니라 고품질 근사값을 만드는 방식. https://www.tryprofound.com/

“행운은 준비된 마음을 돕지만(파스퇴르), 위대한 연구는 스스로 선택하고 만들어가는 것” — 중요한 문제에 집요하게 매달리고, 용기 있게 시도하며, 결과를 ‘팔’ 줄도 알아야 한다. ## 1) 운 vs. 준비된 마음 - 반복되는 위업: 아인슈타인·섀넌처럼 한 번이 아니라 여러 업적을 낳는 경우가 많다. 따라서 전부 ‘행운’으로 설명하기 어렵다. “운은 준비된 마음을 따른다.” - 환경 + 개인: 같은 시공간(벨 연구소)에서도 왜 몇 명만 터뜨리는가? 분위기(타당한 문제·아이디어의 흐름) 위에 개인의 준비도·태도가 맞물려 성과가 난다. ## 2) 독립성·지능보다 더 중요한 것: 성실성과 용기 - 지능의 한계: IQ·상징조작 능력은 필요조건일 뿐. 장기 생산성은 “복리처럼 불어나는 지식·습관”에서 나온다. 매일 1시간을 더 깊게 생각하면 생애 누적 차가 커진다. - 용기: 섀넌의 무작위 부호 평균 성능 증명처럼 “말도 안 될 질문”을 과감히 던지는 담대함이 돌파구를 낳는다. 스스로에게 “난 아무것도 두렵지 않다”라고 말하며 난제를 정면 돌파하라. ## 3) 생애주기·명성의 역설, 그리고 작업 환경 - 젊음과 최고업적: 수학·이론물리는 젊을 때 ‘대표작’이 나오는 경향. 반면 문학·정치·음악은 만년에 정점이 오기도. 명성을 얻으면 ‘작은 도토리 심기(씨 뿌리기)’를 멈추고 큰 것만 좇다 굳는다. - ‘이상적’ 조건의 함정: 안락함이 생산성을 깎기도. 케임브리지 물리학과가 판잣집 같을 때 오히려 명작이 나왔다. 문을 열어두고 일하면 방해는 늘지만 세상의 신호를 더 잘 주워 ‘중요한 것’에 붙는다. ## 4) “중요한 문제”에 집착하라 - 핵심 질문: “우리 분야에서 가장 중요한 문제는? 난 왜 그걸 하지 않는가?” 매주 금요일 오후는 **Great Thoughts Time**으로 ‘큰 생각’만 논의하는 시간을 정해, 주간 행동과 장기 목표를 일치시켰다. - ‘중요함’의 정의: 결과가 화려해서가 아니라 **“현실적인 공격 경로(attack)가 있는가”**가 관건. 시간여행·순간이동·반중력은 상 주는 주제 같지만 공격로가 없으면 ‘중요한 문제’가 아니다. - 기회 포착: 중요한 문제 리스트(10~20개)를 머리에 두고 있다가, 새 아이디어가 관련되면 모든 걸 내려놓고 덤벼라. 10번 중 몇 번만 맞아도 큰 성과로 이어진다. ## 5) 문제를 ‘조금’ 바꿔서 일반화하라 - 사례: 본래 과제(미분방정식 수치적분)에서 ‘답 얻기’가 아니라 “디지털이 아날로그를 능가함을 기술적으로 단정짓게 보여주기”로 문제 프레이밍을 바꿔, 깔끔한 이론·방법(‘해밍 방법’)을 만들고 널리 쓰이게 했다. 고립 과제 대신 **유형 전체**를 푸는 해법을 지향하라. ## 6) 연구는 ‘팔아야’ 한다 - 3가지 판매술: (1) 글(명료·간결), (2) 정식 발표, (3) **회의 중 즉석 설득**—결정이 내려지기 전에 방 안에서 설득해야 한다. 청중은 대개 배경·의의부터 듣고 싶어 한다. “좁고 안전한” 디테일만 열거하는 발표는 영향이 약하다. ## 7) 관료제 다루기 - 가짜 데드라인 거르기: ‘금요일 마감’ 요구를 실험으로 무력화해 상사에게 현실을 학습시킨 사례. **상사를 교육**하고, 조직을 **활용**하라(로비·공로 표기 강제 등). Q&A에선 소형 연구용 컴퓨터를 주자 연구자들이 운영체제를 스스로 만들어 **UNIX**로 이어졌다는 일화도 남긴다. ## 😍 실패의 네 가지 원인(요약) 1. **중요하지 않은 문제**만 한다. 2. **감정적 몰입/집중**이 약하다(잠재의식이 작동할 만큼 깊이 잠기지 않음). 3. **문제 재정의/일반화**를 하지 않는다. 4. **자기기만**과 핑계(“운이 없어서…”)에 빠진다. 덧: 위임 불능, 시스템과의 전면전, 과한 자아표현(복장·태도), 분노, ‘싸울 언덕’을 못 고르기 등도 **수명 전체에 걸친 마찰비용**을 키운다. ## 9) Q&A 하이라이트 - 스트레스: 큰일을 하려면 감수해야 할 부분. - 브레인스토밍: 전원 난상토론보다 ‘소수의 촉매 인물’과 깊은 대화가 더 유효. - 읽기 vs 창의: “해법”을 너무 많이 읽으면 남처럼 생각하게 된다. 문제를 스스로 충분히 생각한 뒤 읽어라—**문제 파악을 위한 독서**가 핵심. - 글·책·발표의 비중: 단기 영향은 논문, 장기 영향은 정리·맥락을 제공하는 책. # 실천 체크리스트 (해밍의 조언을 행동으로) 1. **금요일 ‘큰생각’ 시간**을 캘린더에 고정(주 1회, 60–90분). 분야의 **Top 10–20 문제**를 목록화하고, 매주 업데이트. 2. 매 분기 **‘공격 경로’ 없는 주제**를 정리해 버리고, **공격 가능한 문제**로 리밸런싱. 3. 매일 **+1시간의 깊은 사고**—한 달에 20시간, 1년에 240시간의 복리. 루틴화(문서·화이트보드로 추적). 4. 문제 재정의 습관: 당면 과제 → (i) 더 일반적인 유형? (ii) 다음 과제들이 올라탈 수 있게 **재사용 가능한 산출물**로 바꾸기. 5. 오픈 도어/약한 연결: 주 1–2회 ‘타 부서/타분야 점심’으로 신호 수집. **소수의 촉매 인물 리스트**를 만들어 정기적으로 토론. 6. Selling 3종 세트 훈련: (a) 2쪽짜리 글요약, (b) 10–15분 탑다운 발표, (c) 회의 내 90초 즉석 피치. 7. 메타리뷰: 매달 스스로를 점검—“이번 달에 진짜 ‘중요한 문제’에 얼마나 시간을 썼나?”(퍼센트로 기록). 8. 분노/마찰비용 최소화: 싸울 ‘언덕’을 선별하고, 나머지는 **조직을 활용**해 우회하라. 한 줄 핵심 중요한 문제를 고르고(공격 경로!), 용기 있게 밀어붙이며, 문제를 일반화해 누적 가능한 결과로 만들고, 그 가치를 잘 팔아라. 그 과정 자체가 최고의 보상이다. https://gwern.net/doc/science/1986-hamming#courage