Continuous Learning_Startup & Investment

제가 가이코(버크셔의 자동차 보험 계열사)에 처음 갔을 때도 비슷한 깨달음을 얻었어요. 1950년 로리머 데이비슨을 만나 딱 4시간 동안 이야기를 나누고 자동차 보험 사업의 본질을 꿰뚫게 됐죠. 사람들이 자동차 보험을 싫어하지만 없이는 운전할 수 없다는 걸 깨달았어요. 데이비슨은 제 머릿속에 의문점들을 말끔히 해소해 줬습니다. 때로는 이런 깨달음, 통찰의 순간이 찾아오곤 해요. 평생 많은 걸 보고 배우다 보면, 어떤 사실들이 갑자기 머릿속에서 연결되는 경험을 할 때가 있죠. 마치 첫눈에 반하는 것처럼 말이에요. 로저스와 해머스타인이 뮤지컬 "남태평양"에서 '어느 황홀한 저녁'이란 노래로 표현했던 것 같아요. 찰리 멍거와 저한테 황홀한 저녁은 함께 사업 아이디어를 찾아내는 거였죠. 그런 기회는 앞으로도 계속 올 겁니다. 물론 내일 당장 오진 않겠지만, 우리는 그때를 대비해야 해요. 기회가 왔을 때 즉시 알아볼 수 있도록 준비하는 거죠. 때로는 인생에서 그런 순간이 일찍 오기도 하고, 훨씬 더 기다려야 할 때도 있습니다. 하지만 반드시 올 겁니다." 어떤 경영진은 뭘 하든 맡겨도 될 만큼 신뢰할 수 있어요. 또 어떤 이들은 자본 배분을 특별히 잘하진 않죠. 훌륭한 경영자가 되려면 반드시 자본 배분을 잘할 필요는 없어요. 고객 서비스, 업계 이해 등의 능력이 뛰어나면 됩니다. 물론 자본 배분까지 잘하면 금상첨화겠지만요. 지금은 우리에게 많은 제안이 들어오는 시기는 아닙니다. 하지만 때로는 그렇게 되죠. 그렉도 그걸 잘 대처할 수 있을 겁니다. 어쩌면 나보다 더 잘할지도 모르죠. 찰리와 나는 많은 기회를 놓쳤어요. 정말 후회되는 건 크지 않은 기회를 놓친 거에요. 이해하지 못하는 걸 놓친 건 전혀 걱정하지 않습니다. 우리가 모든 사업의 미래를 예측할 수 있다고 생각하지 않거든요. 마치 내년 일리노이의 옥수수 수확량을 맞히는 것만큼이나 어려운 일이죠. 톰 머피(버핏의 오랜 친구이자 미국 방송산업의 전설적 인물. ABC 방송국 등을 인수)는 제가 알고 지냈던 최고의 경영자였어요. 그는 진짜 핵심은 올바른 사업을 사는 것이라고 했죠. 머피는 그 후에도 수많은 장점을 보여줬지만, 찰리도 말했듯이 우리가 톰 머피를 데려와서 섬유 사업을 운영하게 했다면 약간 더 나아졌겠지만 여전히 실패했을 거예요. 제가 섬유 사업(실제 버크셔는 섬유 사업을 했습니다)을 그렇게 오래 고수했던 이유 중 하나는 켄 체이스를 정말 좋아했기 때문이에요. 그가 정말 훌륭한 사람이고 경영도 잘 했거든요. 만약 그가 얼간이였다면 우리는 섬유 사업에서 훨씬 더 빨리 손을 뗐을 겁니다. 그랬다면 우리에게 더 좋았겠죠. 그래서 케이스에게는 머피가 했던 것처럼 TV 사업에 진출하는 것이 답이었어요. 머피는 일찍 그걸 깨달았고, 초라한 사업으로 시작했죠. 올버니의 한 UHF 방송국이 GE와 모든 것을 상대로 경쟁하고 있었어요. 그는 퇴직한 수녀들을 위한 양로원에서 사업을 하고 있었고, 거리를 마주보는 쪽만 페인트를 칠했어요. 한 대의 차로 온 동네를 휘젓고 다니면서 그걸 뉴스 트럭 6호라고 불렀죠. 하지만 거기서부터 그는 놀라운 회사를 일궜습니다. 그가 제가 만난 최고의 경영자였기 때문이에요. 하지만 그 이상으로, 그는 좋은 사업에 뛰어들었던 거죠. 핵심은 또 다른 톰 머피를 찾아 그에게 좋은 사업들을 넘겨주는 거예요. 그럼 그 사람은 알아서 잘할 겁니다. 이건 대부분의 회사에서 얻을 수 있는 것만큼 정확하진 않아요. 하지만 우리는 정말 그 이상으로 정확할 순 없어요. 그래서 질문에 대답하자면, 전 모든 걸 알려고 노력할 거에요. 그리고 뭔가를 발견하겠죠. 백만 달러로 연 50%는 벌 수 있어요. 하지만 그 주제에 사랑에 빠져야 해요. 돈을 사랑하는 것만으론 안 됩니다. 다른 분야의 사람들이 뭔가를 찾듯이, 그냥 찾는 게 좋아서 그렇게 해야 해요. 생물학자가 뭔가를 찾아내고 싶어서 연구하는 것처럼요. 그건 본능적인 거에요. 인간의 두뇌가 어떻게 작동하는지는 잘 모르겠어요. 아무도 정확히 모를 걸요. 하지만 어떤 사람들은 특정 분야에서 지식을 넓히는 게 그냥 재밌어요. 여러분은 기회를 얻었고, 역사상 가장 좋은 세상에 발을 내딛고 있습니다. 삶을 함께할 사람들, 어울릴 활동들을 찾으세요. 찰리와 저처럼 운 좋게 젊었을 때 흥미로운 일을 찾으면 좋겠지만, 바로 찾지 못해도 계속 찾아보세요.

Startups are a whole lot of luck but how hard you work, who you know, your taste, your ability to hire talented people, your perseverance, your area of genius, your urgency, your capability to accept painful moments reduce the luck to something more deterministic. Suhail

"제가 가이코(버크셔의 자동차 보험 계열사)에 처음 갔을 때도 비슷한 깨달음을 얻었어요. 1950년 로리머 데이비슨을 만나 딱 4시간 동안 이야기를 나누고 자동차 보험 사업의 본질을 꿰뚫게 됐죠. 사람들이 자동차 보험을 싫어하지만 없이는 운전할 수 없다는 걸 깨달았어요. 데이비슨은 제 머릿속에 의문점들을 말끔히 해소해 줬습니다." "때로는 이런 깨달음, 통찰의 순간이 찾아오곤 해요. 평생 많은 걸 보고 배우다 보면, 어떤 사실들이 갑자기 머릿속에서 연결되는 경험을 할 때가 있죠. 마치 첫눈에 반하는 것처럼 말이에요." "전 모든 걸 알려고 노력할 거에요. 그리고 뭔가를 발견하겠죠. 백만 달러로 연 50%는 벌 수 있어요. 하지만 그 주제에 사랑에 빠져야 해요. 돈을 사랑하는 것만으론 안 됩니다. 다른 분야의 사람들이 뭔가를 찾듯이, 그냥 찾는 게 좋아서 그렇게 해야 해요. 생물학자가 뭔가를 찾아내고 싶어서 연구하는 것처럼요. 그건 본능적인 거에요. 인간의 두뇌가 어떻게 작동하는지는 잘 모르겠어요. 아무도 정확히 모를 걸요. 하지만 어떤 사람들은 특정 분야에서 지식을 넓히는 게 그냥 재밌어요." https://stibee.com/api/v1.0/emails/share/7dKALChD-BBQf1eAIHhmsi2MC5ZaVsQ

최고의사결정권자들의 이메일은 언제나 흥미롭죠. 마소가 링크드인 인수한건 결국 Kevin Scott 한명으로도 돈 값을 한 것 같네요. AI가 단순히 모델 차원이 아니라 거대한 차원의 인프라 게임이라는걸 인지시켰으니까요. https://www.theverge.com/2024/5/1/24146302/microsoft-openai-investment-google-worries-internal-emails

중국의 GenAI 관련 주목해야할 스타트업들: Zhipu AI, Moonshot AI, MiniMax, 01.ai - 이름들을 기억해놔야겠다. 역시나 알리바바, 텐센트 + 힐하우스가 돈 투자해놓음. https://www.ft.com/content/4e6676c8-eaf9-4d4a-a3dc-71a09b220bf8

The old way of hiring is dead. The startup world is changing at breakneck speed. What worked for the last cohort of companies may not work for you. In fact, count on it. The days of raising a huge round and going on a hiring spree are over. The old playbook looked something like this: 1. Raise a bunch of money 2. Hire as many people as possible 3. ??? 4. Profit But in 2024, that's a recipe for disaster. Investors are demanding efficiency and profitability. Customers are more cautious with their spending. And the competition for top talent is fiercer than ever. So how do you build a winning team in this new world order? By fundamentally rethinking your approach to hiring. Here's what that looks like: 1. Prove out the role first Before you even think about hiring for a position, have someone on your leadership team do the job first. Figure out what success looks like in that role. What key metrics will they be responsible for moving? What skills and experience are absolutely essential? This will give you a much clearer picture of what you really need in a new hire. 2. Hire slowly and deliberately Resist the urge to scale quickly just because you have the funding. Every new hire should be a carefully considered decision. Take your time to find the right fit. Look for people who not only have the necessary skills, but also align with your mission and values. A small team of A+ players will run circles around a bloated team of B and C players. 3. Prioritize adaptability > experience What worked six months ago may not work today. You need people who can adapt and evolve with your business. Look for candidates who are curious, proactive, and resilient — ones who have a track record of learning and growing in their roles. Those are the people who will help you navigate the ups and downs of startup life. 4. Invest like hell in your people Hiring is just the beginning. Retaining is the big, hairy, audacious beast that most companies fail to master. To build a truly great team, you need to invest in their growth and development. Provide opportunities for learning and skill-building. Build a culture of feedback and continuous improvement. Show them that you're committed to their long-term success, not just short-term gains. Let’s recap: 1. Prove out roles first 2. Hire slowly and deliberately 3. Prioritize adaptability 4. Invest in your team The old way of scale and fail is out.

RIP

This is the result of a multi-year effort by the team. With AF3 we extend coverage from proteins to all biological macromolecules and small molecules, allowing massively better coverage of clinically and biologically relevant targets. The model is also significantly more accurate on proteins, more than doubling accuracy on antibodies. I'm extremely glad to have worked on this, getting diffusion models to work really well on proteins has been a longstanding goal of mine. Not only does this allow the model to cover all of these interesting molecules, diffusion models are also significantly more steerable, allowing for e.g. combining them with experimental data or forcing states. This could also open the door towards accurate modeling of protein dynamics, which could be the next holy grail to solve. Big thanks to the amazing team for their hard effort, these results don't just happen by themselves. I'm looking forward to seeing what the community does with it. https://lnkd.in/gJaxsCSB

https://cdn.openai.com/spec/model-spec-2024-05-08.html OpenAI의 모델 스펙이 공개되었습니다. 어떠한 규칙으로 OpenAI의 AI가 답변하는지 확인할 수 있습니다. - 법률 준수, 위험한 정보 제공 금지, 창작자 권리 존중과 같은 기본적인 규칙들도 들어가 있고, - 사용자 질문에 답변하는 데 있어 더욱 사람처럼 답변하도록 하는 많은 규칙들도 있습니다. - 사용자 질문에 대한 최선의 의도 가정 - 필요한 경우 질문을 명확하게 할 수 있도록 다시 질문하기 - 사용자의 요구가 과하더라도 최대한 도움을 주고 현실적으로 어려운 부분 말해주기 ... 등등 여러 가지 기능들이 들어가 있습니다. 이러한 기능들이 OpenAI의 AI가 더욱 사람같다고 생각하도록 하는 포인트가 되는 것 같기도 합니다.

일본에서 일어난 일이 이제 우리나라에서 일어날 차례입니다. “리버티랩스는 기업을 인수하는 방식으로 시장에 진입한다. 베이비부머 세대 고령화로 30년 이상 된 중소 기업 중 81% 이상이 60대 이상 CEO이며, 이들의 후계자는 2,3 세의 가업 승계 의지 부족이나 상속.증여세 부담으로 승계 문제가 있다는 점에 집중, 인수를 통해 시장에 진입하는 전략을 사용한다.” https://wowtale.net/2024/05/09/76420/

리버티랩스는 우리나라의 성장률 저하로 내실 있는 강소 제조 기업 다수가 보편화된 기술 도입에 실패해 생산성이 저하되고 있는것에 주목했다. 인구 고령화 및 인플레이션 등의 거시 환경과 젊은 세대의 제조업 기피 현상 등으로 중소 기업의 58%가 인력 부족을 겪고 있다. AI를 비롯한 보편화된 기술을 낙후돼있는 업계에 적용, AI 기반 제조 기업이 되는 것을 목표로 하는 스타트업이다. 리버티랩스는 기업을 인수합병(M&A) 하는 방식으로 시장에 진입한다. 베이비부머 세대 고령화로 30년 이상 된 중소 기업 중 81% 이상이 60대 이상 CEO이며, 이들의 후계자는 2,3 세의 가업 승계 의지 부족이나 상속.증여세 부담으로 승계 문제가 있다는 점에 집중, 인수를 통해 시장에 진입하는 전략을 사용한다. 가장 중요하고 어려운 문제인 제조 기술력과 네트워크를 인수를 통해 해결한다. 리버티랩스는 이들 기업을 인수해 운영함으로써 시스템에 기반한 디지털 전환, AI 도입을 통한 생산성/효율성 및 경영 구조 개선 플랫폼을 발전시키고 있다. 리버티랩스는 PE, 전략 컨설턴트, M&A 변호사, 소프트웨어 엔지니어 등 다방면의 핵심 인재를 보유, 중소 제조 기업의 인수 및 기술 적용을 위한 역량을 보유하고 있다. 정재문 리버티랩스 대표는 “이번 투자 유치를 통해 정밀 부품 제조 기업을 인수하여 기술 전환을 추진할 계획”이라며, “피인수 기업의 소프트웨어, AI 등을 도입해 생산성을 획기적으로 향상시킬 예정”이라고 밝혔다.

"If you’re thinking without writing, you only think you’re thinking." — Leslie Lamport