Insight #102_AI is a computer, GPT-4o, WWDC 24, 구글의 풀스택 전략, x.ai, Databricks, Sora와 로봇, 결국 AI는 사람의 대체, 인텔, 메모리 반도체, 누뱅크, 제4인터넷은행, Ramp, SK그룹, KKR의 아파트, 퀄리티, 드러켄밀러, 리루, 운종용 부회장
어느새 24년의 절반이 지나가고 하반기가 시작되었습니다. 역시 24년에도 세상은 빠르게 발전하고 있는데, 큰 흐름을 놓치지 않으면서도 정확히 발전을 캐치하기 위해 남은 하반기에도 열심히 달려보겠습니다.
오늘은 AI, 반도체, 핀테크, 비즈니스, 금융, 투자에 대해 다룹니다.
뉴스레터 외에도 텔레그램 및 블로그에서 저의 생각을 접해보실 수 있습니다.
#AI
Nvidia CEO Jensen Huang On Accelerated Computing, Floating Point Numbers and Tokens
지금 AI에 투자가 일어나고 있는 것이 정확히 무슨 의미인지 가장 적절하게 설명한 문장이라고 생각한다.
“We're producing tokens at. Extraordinary scale. Now, we've discovered a way through all of the work that we do with artificial intelligence to produce tokens of almost any kind. So now the world is going to produce an enormous amount of tokens. Now, these tokens are going to be produced in new types of data centers. We call them AI factories.”
이를 보고 깊은 고민 끝에 도달한 나의 생각:
"AI는 컴퓨팅의 확장, 더 정확히는 토큰의 확대, 결국 지능의 대중화 혁명인 것 같다."
그리고 역시 미래는 이미 나와있었다. 다만 널리 퍼져있지 않았을뿐
"The costs of intelligence and energy are going to be on a path towards near-zero."
"We certainly won’t get all the way there this decade, but by 2030, it will become clear that the AI revolution and renewable+nuclear energy are going to get us there."
마크 안드레센과 벤 호로위치도 같은 관점에서 AI를 바라보고 있다.
"the internet was a network, whereas AI is a computer."
It was dominated by Network effects (Internet)
But um, it's more like a microprocessor, it's more like a chip, it's more like a computer.
it's a system that basically, right, data comes in, data gets processed, data comes out, things happen.
Microsoft’s OpenAI investment was triggered by Google fears, emails reveal - The Verge
마이크로소프트의 Kevin Scott이 2019년에 사티아 나델라와 빌 게이츠에게 보낸 메일이 공개되었다. AI가 단순히 모델 차원이 아니라 거대한 차원의 인프라 게임이라는걸 공유하는 메일이다. 마소가 링크드인 인수한건 결국 Kevin Scott 한명으로도 돈 값을 한 것 같다는 생각이 들었다.
Microsoft’s Nadella Is Building an AI Empire. OpenAI Was Just the First Step. - WSJ
현재 마소에는 사티아 나델라의 지휘 아래 샘 알트먼과 슐레이만이 동시에 존재한다. 슐레이만은 마소 프로덕트에 AI 접목하는 임무를 부여받았다고 알려져있다.
이 관계가 오묘하다고 느껴지는건 나뿐일까...? 마소 입장에서 OpenAI가 언제까지 필요할까? 혹은 샘 알트먼이 계속해서 필요할까? 샘 알트먼이 독립할 가능성은 아예 없을까? 솔직히 난 모든 가능성이 열려있다고 생각한다. 실제로 이미 한번 사건이 터지지 않았던가.
"Microsoft insiders say the internal politics and the balance of power between the longtime rivals Suleyman and Altman have been confusing. The Inflection co-founder is set to be one of the main points of contact between Microsoft and OpenAI, said a person familiar with the matter."
"Nadella has internally expressed frustration that Bing’s position as a distant second hasn’t improved as much as he’d hoped despite the AI upgrade, according to people familiar with the matter. Suleyman’s hiring is a gamble to fix that, they said."
OpenAI는 GPT-4o를 공개하며 다시 한번 구글보다 앞서나가는듯한 모습을 보여주었다. GPT-4o와 Gemini 모두 멀티모달 시대를 향해 나아가고 있으며, 결국 앞으로의 컴퓨터 모습은 지금과는 크게 달라질 것 같다.
"the new voice (and video) mode is the best computer interface I’ve ever used."
참고) 지금까지 내가 경험한 최고의 시스템은 1984년에 나온 오리지널 매킨토시였다. 그것은 지금까지 소프트웨어가 거의 단 한 번도 이뤄내지 못한 일을 해냈다. 그 일이란 바로 사용자가 아무 생각 없이 만지작거려도 제대로 작동하는 것이다. - 해커와 화가, 폴 그레이엄
OpenAI’s Annualized Revenue Doubles to $3.4 Billion Since Late 2023 - The Information
OpenAI의 연간 매출이 지난 6개월 기준으로 $3.4b로 추정되며, 이는 23년 말의 $1.6b에 비해 2배 이상 증가한 수치. OpenAI 마지막 밸류가 $86b이니 매출 기준으로 멀티플 25배. 매출 대부분은 ChatGPT 유료 구독으로부터 나옴.
OpenAI는 비즈니스적인 측면에서 그냥 모델만 만드는 타 사업자들에 비해 유리한 위치에 있는게 사실. 물론 마소가 없었다면 이야기가 또 달랐을 것이라고 생각하지만.
Introduction - SITUATIONAL AWARENESS: The Decade Ahead
오픈AI 퇴사자의 글 #1 : 2027년 AGI가 온다 - 올바른
OpenAI의 한 연구원이 퇴사해서 AGI에 관한 165p 짜리 보고서를 공개했는데, 내용이 매우 알차다. 한줄 요약하면 OpenAI 구성원들은 진심으로 초지능의 출현이 머지 않았다고 생각하고 있다.
WWDC24 개발자 대상 발표 내용을 간단하게 요약 - Jeongkyu Shin
애플은 올해 WWDC를 통해 AI 전략을 공개했다. 전체적인 인상으로는 새로운건 없었지만, 그래도 여러 기능들을 구현해내기 위해 디테일을 많이 고민했다는게 느껴진다는 정도?
OpenAI의 활용, 온디바이스와 클라우드의 적절한 배치, 프라이버시 제도, 사용자에게 프롬프트를 제안하는 UI 등이 눈에 띄었다.
Apple confirms plans to work with Google's Gemini 'in the future' | TechCrunch
참고로 애플은 OpenAI와 독점 협력이 아니다. 생각보다 OpenAI와 같은 모델 기업의 파워가 크지 않을 수 있다는걸 보여주는 것 같기도. 데이터를 쥔 게이트웨이 기업의 파워가 더 클 수 있다.
“We’re looking forward to doing integrations with other models, including Google Gemini, for instance, in the future,”
Apple Intelligence is Right On Time - Stratechery
애플은 하드웨어 레이어를 쥐고 있기 때문에 검색 엔진을 직접 구축할 필요가 없고, 오히려 구글이 애플에게 돈을 주며 구글의 검색엔진을 채택해주고 있다. OpenAI 또한 비슷한 관계가 될 수 있다는게 이 글의 포인트.
AI Integration and Modularization - Stratechery
이제 빅테크 기업들의 AI 전략이 모두 공개가 된 상태이다. 각자 미묘하게 다르게 플레이하고 있음을 알 수 있는데, 크게 통합형 전략이냐 vs 모듈형 전략을 펼치고 있는가에 따라 구분해볼 수 있다.
재밌는건 구글이 풀스택 전략을 펼치고 있다는 점. 그런 점에서 구글에 대한 베팅은 어쩌면 TPU 컴퓨팅 인프라에 대한 베팅일 수도 있지 않을까 싶다.
AI’s $600B Question - Sequoia Capital
지금 고민해야할껀 'AI가 진짜 가치를 만들어낼 수 있어? 혹은 돈벌 수 있어?'가 아니라 '승자는 누구일까'일테고,
그것보다 한층 더 들어가서 '승자일 것 같은데 실제로는 패자일 수 있는 플레이어는?' '아직 별로 관심받고 있지 않지만 승자가 될 수 있는 플레이어는?' 이지 않을까.
모델 사업자들과, 그걸 서빙하는 빅테크 플레이어들, 그리고 그 사이에 끼어있는 수많은 미들 레이어 사업자들을 쭈욱 펼쳐놓고 고민해보자. 마치 체스 놓는 것 처럼 재밌다.
The future of foundation models is closed-source - Luttig
자본주의가 살아있는 한 오픈소스 AI 모델은 Closed-source model에 밀릴 수 밖에 없다고 생각하며, 지금은 오픈소스 플레이를 진행하는 메타 또한 언제든 기조를 바꿀 수 있다고 생각한다.
Elon Musk’s xAI secures new backing from Andreessen, Lightspeed, Sequoia and Tribe - FT
x.AI 라운드 클로즈 소식. 세콰이어 외에도 Lightspeed, Andreessen Horowitz, Tribe Capital이 참여. $18b 밸류에 $6b 레이즈.
Musk Plans xAI Supercomputer, Dubbed ‘Gigafactory of Compute’ - The Information
머스크는 10만개의 반도체가 필요하다고 공개적으로 밝혔다. 당연하게도 xAI 투자금의 대부분은 엔비디아 GPU 구매에 사용될 예정.
네이버는 버티컬 모델의 출현을 내다보고 있고, 이 차원에서 기회를 노리고 있다.
"앞으로 네이버의 캐펙스의 관점에서 생각을 해보면 범용성 모델은 점점 코모디타이즈화 될 것이다. 오히려 모델 시장은 서비스형 소프트웨어(SaaS)처럼 버티컬별로 특화되고 차별성 있는 모델의 경쟁으로 이어질 것으로 기대하고 있고요. 반드시 대량 연산 장비 투자가 필요하다기 보다 네이버가 추진하고 있는 전략처럼 특화 모델 고객에게 맞춤 특화한 버티컬 사용 사례와 언어에 대한 차별화가 중요한 것 같습니다."
"네이버의 작년과 올해의 캐펙스 총량은 변화가 없습니다. 네이버가 연간 장비에 들어가는 캐펙스는 7000억원이 넘는데요. 그중에서 그래픽처리장치(GPU) 구입을 위한 비용은 작년보다 늘었습니다. 작년 1500억원 추가 투자를 했고 올해는 2500억원 정도 추가 투자가 예상되는데 총 캐펙스는 변함이 없습니다. 앞으로 네이버의 전략은 지금까지의 캐펙스 유지하면서 모델 성능 고도화와 차별화에 집중을 할 계획입니다."
"특히 올해는 집중하고자 하는 부분은 네이버 서비스와 웹툰 등 네이버 서비스 전반에 네이버 생성형 AI 관련된 기술을 고도화해 반영하는 것에 있습니다."
Four start-ups lead China’s race to match OpenAI’s ChatGPT - FT
중국의 GenAI 관련 주목해야할 스타트업들: Zhipu AI, Moonshot AI, MiniMax, 01.ai. 역시나 알리바바, 텐센트, 힐하우스 등이 자금을 투자해놓았다.
OpenAI’s Japanese Rival Gets $1 Billion Valuation From Silicon Valley Investors - The Information
일본의 대표 LLM이라고 볼 수 있는 Sakana AI는 $1b 밸류로 $100m 라운드를 돌고 있다고. 같은 맥락에서 얼마전에 미스트랄이 $6b 밸류에 $650m 펀딩받은 바 있다.
로컬 LLM에 투자가 계속되어지고 있는데, 과연 결말이 어떻게 될지... 데이터 유출 등의 이슈로 인해 자국의 파운데이션 모델을 사용할 니즈는 분명 존재하겠지만, 그게 얼마나 크게 확장되어질 수 있는지는 아직 미지수라고 본다.
Databricks expands Mosaic AI to help enterprises build with LLMs | TechCrunch
Databricks는 AI를 도입하려는 기업에게 필요한 솔루션을 계속해서 구축해나가고 있다. 벡터 검색과 RAG 기능을 지원하는 AI 에이전트 프레임워크 외에도 Mosaic AI Agent Evaluation, Mosaic AI Tools Catalog, Mosaic AI Model Training, Mosaic AI Gateway 총 5가지 기능을 출시 예정.
반대로 Snowflake는 대표 사임한 뒤로 데이터 유출 등 이런저런 사고가 터지고 있다.
이제 Databricks가 Snowflake 넘어설껀 거의 분명해 보인다.
Mapping the Mind of a Large Language Model \ Anthropic
Anthropic, LLM의 내부를 이해하는데 있어 상당한 진전을 보임 | GeekNews
앤트로픽이 'AI가 어떻게 작동하는지'에 더욱 가까워졌다고 발표. 이를 통해 파인 튜닝 없이도 모델의 동작을 조정할 수 있게 되었다고 한다. 상당한 진전인듯.
No Priors Ep.61 | OpenAI's Sora Leaders Aditya Ramesh, Tim Brooks and Bill Peebles
Sora에 대해서 궁금한게 많은데, 꽤나 구체적인 내용들이 많아서 유용하다.
비디오 모델을 통해 시뮬레이션 돌릴 수 있다고 확신
one of the benefits of using Transformers is that you inherit all of their great properties that we've seen in other domains like language
LLM 패러다임의 중요 요소 중 하나는 토큰의 개념
SpaceTime 패치 개념을 도입하여 이미지나 영상을 표현할 수 있게 되었고, 결과적으로 Sora는 720p 비디오를 생성하는 데 그치지 않고 다양한 비주얼 콘텐츠를 생성할 수 있게 됨
Sora 개발의 가장 큰 부분은 막대한 데이터를 다룰 수 있는 인프라 및 시스템을 개발하는 데 있었음
Sora는 시각 데이터를 통해 3D를 이해하게 되었음
AI 휴머노이드 로봇 개발 기업 ‘1X 테크놀로지스’ CEO 인터뷰 정리 - 리얼월드 데이터 수집 & 오픈AI와의 파트너십 - 데일리 데이터허브
“시뮬레이션 접근법이 대규모로 모델을 확장하는데 있어선 아직 비효율적이라서 리얼월드 데이터를 수집하는 것이다”
테슬라도 같은 방식으로 옵티머스 로봇을 개발하고 있다. 하지만 Sora와 같은 시뮬레이션 모델의 등장이 새로운 변화를 만들어낼 가능성도 있다고 생각한다.
Research Engineer, Robotics | OpenAI
OpenAI 채용공고에 로보틱스 리서치 엔지니어가 등장했다. 설명을 보아하니 직접 로봇을 만들기보단, 로봇에 들어가는 모델을 개발하는데 초점을 두고 있는걸로 보인다.
"Our Robotics team collaborates with partners across the robotics industry, and is focused on building a suite of models to enable frontier robotics applications."
OpenAI-Backed Physical Intelligence Aims to Develop AI for Robots
Stripe 출신 Lachy Groom은 올해 로봇 회사를 창업했다. 로봇을 위한 파운데이션 모델을 만드는걸 목표로 하고 있으며, Khosla Ventures, Lux Capital, OpenAI, Sequoia Capital, Thrive Capital 로부터 $70m 시드 투자를 받으면서 시작했다.
새로운 관점인데 설득력이 있다. 인터넷으로 인해 콘텐츠의 유통 비용이 줄어든 것만이 전부가 아니라 유저들에 의한 콘텐츠 생산 비용 또한 제로가 되었던 것 처럼, 이번 LLM으로 인해 소프트웨어 제작 비용이 매우 낮아질 것이고 소프트웨어 대폭발시기가 찾아올 것이란 전망.
"Vogue wasn’t replaced by another fashion media company, it was replaced by 10,000 influencers. Salesforce will not be replaced by another monolithic CRM. It will be replaced by a constellation of things that dynamically serve the same intent and pain points. Software companies will be replaced the same way media companies were, giving rise to a new set of platforms that control distribution."
[인터뷰] ‘반도체 설계 전설’ 짐 켈러 “AI, 모든 소프트웨어 대체 확신”
짐 켈러 또한 같은 이야기를 반복하고 있다.
“그렇다. 확신한다. 시디롬(CD-ROM)이 사라지고 컴퓨터 대신 스마트폰을 사용하게 된 것처럼, AI도 빠르게 전통적인 소프트웨어를 대체할 거다. 예전에는 음성인식을 위해 인간이 수천 줄의 코드를 작성했다면, 이젠 AI가 ‘뉴럴 네트워크(인간 신경망을 모방한 컴퓨팅 기술)’를 통해 음성을 인식한다. 앞으로 전통적인 프로그램은 AI가 생성한 프로그램으로 대체되고, 인간이 이를 검토할 것이다. 오늘날 자율주행차 기술을 완성하려면 수백만 시간이 걸리지만, 곧 AI를 통해 그 시간도 단축될 수 있다. 내 딸들이 30분 만에 운전을 배운 것처럼 말이다. 그들은 수백만 마일을 운전할 필요가 없었다. 변화는 이미 시작되고 있다.”
How Perplexity builds product - Lenny
Perplexity는 AI를 적극적으로 이용한 덕분에 작은 팀(50명)으로 효율적으로 움직이고 있다. PM은 불과 2명이라고.
"Instead, what you want to do is keep the overall goals aligned, and parallelize projects that point toward this goal by sharing reusable guides and processes. Especially with the advance of AI, it’s possible to minimize coordination costs by using AI for “rubber duck debugging” your ideas instead of relying on perfect alignment and consensus.
"We also keep a “who’s who” list updated in our internal docs, and if you feel the need to reach out to anyone, just do it. This requires a large degree of trust. But even more importantly, with AI, you don’t have to reach out to people as often. Sometimes before asking the question you were going to ask someone else, you could first try spending one minute asking AI to reduce coordination costs and give everyone a reasonable jumping-off point to do it themselves."
Human Replacement - Chester Jungseok Roh
"AI 가 너의 직업을 대체하지 않는다. AI 를 사용하는 사람이 너의 직업을 대체한다. 라는 말은 매우 과도기적인 해석으로 남을 확률이 높다고 본다. 우리가 무언가를 소비하는 과정에서의 AI 의 역할은 "Human Aid" 가 될 확률이 높지만, 적어도 돈을 벌어내는 일에 있어서는 Human Aid 가 아닌 Human Replacement 가 정답에 가깝다."
상당히 동의하는 바. 나도 작년만 해도 'AI에게 도움을 받는 것이 중요하다' 관점이었다가, 올해들어서 'AI가 사람 대체하는건 생각보다 빠르게 일어날 것이다'로 생각이 크게 바뀌었다.
사실 뒤의 문장이 더 인상깊은데, 그대로 복붙.
적어도 일에 있어서의 인간의 가치는
i) "나는 이 일을 반드시 완수하겠어." 라는 류의 의지(Will)를 제공하거나, ii) "저는 돈을 떼먹지 않겠어요." 라는 류의 신뢰(Trust)를 제공하는 두가지 정도만 남지 않을까.
사실 이미 인간에 대한 가치평가에는 이 부분이 매우 크게 반영되어 있긴 하다. 어떤 인재가 평직원으로 임원으로 성장하여 매우 높은 연봉을 받는 과정은 그가 보인 생산성(Productivity) 도 영향이 있겠지만, 위로 올라갈수록 그 인재가 회사(오너,주주,직원공동체 등등)에 제공하는 Will Power 와 Trust 의 가치가 훨씬 더 크게 반영되어 있으니까...
이 글을 반대로 해석하면 '특정 영역'에서는 AI가 사람을 대체할 것이 매우 자명하고, 그 영역이 비용의 많은 부분을 차지하는 산업을 찾아서 혁신하는 것부터 시작하면 될 것 같다. AI가 일부 직군을 대체하는건 분명히 아주 빠른 시간안에 일어날 것이다.
"LLM은 정보를 찾아내는 데에는 아주 탁월하다. 특히 파편화된 정보를 묶어서 정리 후 표현해 주는 능력은 전문가 수준이라고 표현해도 무리는 없을 듯 싶다. 하지만 여러 정보를 "연결하는" 역할, 즉 Steve Jobs가 강조해 왔던 "Connecting the Dots"의 영역에서는 LLM이 별다른 역할을 해 주지 못한다."
"AI는 여전히 활용 도구이고, 사람은 이를 통해 기존에 비해 훨씬 더 빠르고 정확하게 양질의 정보를 폭넓게 얻어야 한다. 그리고 그 정보들을 연결해서 전문분야의 사일로를 허물어 가며 가치를 창출해야 한다. 그러면 앞으로 10년은 AI를 '활용하는' 사람이 될 것이고, AI에 '활용되는' 사람이 되진 않을 것이다."
AI의 진정한 유스 케이스를 찾아서 (번역) - 이바닥뉘우스
앞으로 AI는 사람의 생산성을 향상 혹은 사람을 대체하는 어플리케이션 위주로 성장할 것이라고 본다.
"따라서, 생성형 AI에는 인지적으로 두 가지 측면이 상충됩니다. 첫째로는 챗지피티나 클로드가 이야기하는 것처럼 이제 굉장히 복잡한 작업들을 범용으로 처리할 수 있는 만능 자율 에이전트에 매우 가까워졌다는 것입니다."
"둘째로, 이 반대쪽에는 AI를 점점 더 뾰족하게 만들어 특정 문제에 집중하는, 스타트업 씬이 대폭발 할 수 있다는 것입니다. 오픈AI나 앤트로픽의 API를 별도의 UI로 감싸 제품으로 만들고, 별도의 파이프라인으로 기업 세일즈를 하는 것입니다. 마치 이전 세대의 SQL이 그랬던 것처럼요."
Meet Figma AI: Empowering Designers with Intelligent Tools | Figma Blog
Figma랑 Canva는 Adobe만큼이나 AI를 프로덕트에 잘 녹여내고 있는 대표적인 기업들. 이제 텍스트만 입력해도 UI가 출력되는 시대다.
이거 잘 사용하면 기획자랑 디자이너의 워크플로우 확 줄일 수 있을듯.
1년 동안 LLM과 함께 구축하며 배운 점 | GeekNews
그런데 왜 AI 어플리케이션이 등장하는 속도가 생각보다 느린 것 같냐고 많이들 물어보신다. 위의 글을 읽어보면 '아 이래서 아직 제대로된 어플리케이션이 잘 안나오는거구나' 싶다. 1년간 LLM을 이용해본 경험을 나눈 글인데, LLM 적용만 하더라도 이렇게나 고민하고 생각할께 많은데 좋은 제품을 만드는건 얼마나 어려운 일일까 싶다.
[Two Cents #67] Generative AI에 대한 오만가지 생각들
생각해볼 부분들이 많은 글. 내 생각을 조금 덧붙여보자면,
나는 여전히 온디바이스 AI의 중요성이 사람들의 기대만큼 크지 않다고 본다. (카파시가 주장하는) LLM을 마치 OS처럼 사용하기 위해서는 온디바이스로는 택도 없다고 본다.
올해는 AI-Agent 서비스들을 유심히 관찰해야한다. 여기서 찐 어플리케이션이 등장할 가능성이 높아보인다.
'AI 인프라의 commodity화는 AWS, GCP, Azure 3사 공급사가 시장을 계속 주도해 갈 것으로 보이며' → 동의
점차 Inference로 넘어올수록 (엔비디아를 제외한) 반도체 회사들에게 기회가 열릴 수 밖에 없다.
뭔가 B2C 차원에서 갑툭튀 나오려면 우선 Sora가 상용화 되어야할 것 같다. 그리고 한국의 콘텐츠 산업과 연관지으면 큰 기회가 많이 탄생할 것 같다.
지금부터는 유의미하게 지켜봤던 AI 스타트업들 펀딩 소식들
엔비디아가 또 쐈다…트웰브랩스, 700억 투자 유치 [고은이의 VC 투자노트]
국내에선 달파의 120억원 투자에 이어서 트웰브랩스가 700억($50m), 뤼튼이 250억 투자를 마무리 지었다.
Scale’s Series F: Expanding the Data Foundry for AI
데이터 라벨링 소프트웨어를 제공하는 Scale.ai가 $13.8b 가치로 $1b 레이즈에 성공했다. 작년 매출은 $700m 수준.
Becoming the Data Foundry for AI → The Next Phase: Data Abundance for Frontier AI
Data Abundance, Frontier Data, Measurement and Evaluation
DeepL Press Information | Setting Records!
번역 AI DeepL이 $2b 밸류에 $300m 투자유치에 성공했다고 발표. Index, ICONIQ 등이 참여. 찾아보니 작년 매출은 $141.3m 인듯.
번역 서비스가 유니콘 찍는다는게 신기하면서도, 매출이 나오는걸 보면 충분히 납득된다는 생각이 든다.
HeyGen Raises $60M Series A to Scale Visual Storytelling for Businesses | HeyGen Blog
기업을 타겟으로 AI 동영상 생성 서비스를 제공하는 HeyGen이 $60m 규모의 투자유치에 성공. 이전 라운드에 이어서 Benchmark가 리드하고 Thrive, Bond, Elad Gil, Dylan Field (피그마 창업자), Neil Mehta (Greenoaks) 등이 펀딩에 참여.
이미 ARR이 $35m이나 찍히고 있으며서 흑자 상태인 대표적인 돈 버는 AI 기업. 유료로 사용하는 고객사가 4만곳이라고 한다.
Leya | The future of legal work
법률 + AI 서비스가 또 등장. 시드 라운드에 세상에서 투자 최고 잘한다고 생각하는 곳들이 붙었다.
"Leya, a Stockholm, Sweden-based AI-powered legal workflow platform, raised $10.5 million in seed funding. Benchmark led the round and was joined by Hummingbird, SV Angel, and Y-Combinator."
#반도체
Intel Is Betting $28 Billion on Making Ohio a Global Chips Capital - Bloomberg
인텔은 파운드리를 통해 재기를 노리고 있다. 인텔은 오하이오에 반도체 공장을 짓기 위해 총 $28b를 투자하는 거대한 프로젝트를 진행 중이고, 미국 정부도 이에 $19.5b를 지원한다고 발표한 상태다 (참고로 TSMC는 $12b, 삼성전자는 $6b를 지원받는다).
과연 인텔이 가장 잘할 수 있는 플레이인지는 잘 모르겠는데, 팻 겔싱어의 리더십과 적절한 타이밍이 결과를 좌우하지 않을까 싶다.
관련해서 이건희가 반도체 산업의 본질을 '타이밍'으로 본건 정말 차원이 다른 통찰이었다고 생각한다.
"반도체업은 박사 학위를 가진 사람부터 기능직 사원에 이르기까지 수백명의 종업원이 단 한 번의 실수도 없이 300여 개 공정을 수행해야 한다는 점에서 전 직원들이 가족처럼 믿고 합심해 일하는 게 중요한 양심 산업이자 고지능 노동 집약 사업이다. 또 자연과학과 사회과학이 모두 결합된 최첨단 고두뇌 자본집적 사업이며 영업적 측면에서는 남보다 빨리 양산해야 이익을 극대화 할 수 있다는 점에서 타이밍 사업이다." - 프랑크푸르트 선언 중
"반도체 산업은 한마디로 타이밍 업이라고 할 수 있다. 불확실한 미래를 예측해서 수조 원에 이르는 막대한 선행 투자를 최적의 시기에 해야 하기 때문이다. 반도체 사업에서 최적의 투자 시기를 결정할 때는 피를 말리는 고통이 뒤따른다." - 이건희 에세이
마이크론의 FY24.3Q어닝콜을 보면서 드는 생각 - 양파
AI 열풍이 불어오면서 엔비디아가 시총 세계 1을 달성하는 등 반도체 업계에서도 많은 일들이 발생하고 있다. 시장은 다들 AI에 집중하고 있고 특히 HBM에 관심이 아주 큰 상황인데, 사실 이럴때야 말로 큰 그림으로 시장을 바라볼 수 있어야 한다고 생각한다.
AI로 인해 AI 서버 수요가 크게 증가하고 있고, 이는 DIMM과 고용량 DDR5의 수요를 끌어올리고 있다. 또한 전통 서버 수요도 같이 늘어나고 있으며, HBM은 아직 비싸기 때문에 서버시장에서는 LPDDR5가 적절하게 활용될 것이다.
그리고 온디바이스랑 엮어서 AI PC와 AI 스마트폰 이야기도 많이 나오는데, 나는 이들의 수요는 생각보다 크지 않을 것이라고 생각한다. 교체 수요를 끌어내기에 아직 이들의 AI 기능은 매력적인 수준이 아니라고 생각하기 때문이다.
하이닉스 황금알 HBM…그 뒤엔 ‘아오지탄광’ 불린 개발팀 있었다 | 중앙일보
메모리 또한 기술력 게임의 구간으로 진입하고 있다.
“HBM이 AI 때문에 핫하고 중요해졌지만 이 제품은 이것으로 끝난다고 생각하지 않습니다. 메모리업이 변하는 시그널이라고 생각합니다. 지금은 자신들의 아이디어로 설계하면 파운드리에서 구현하는 시스템으로 누구나 다 자기들만의 중앙처리장치(CPU)를 가질 수 있게 되며 애플·퀄컴·화웨이도 자기들의 칩을 생산합니다. 하지만 메모리 반도체를 하는 곳은 몇 곳이 없습니다. 이제는 CPU·GPU 업체들이 자기만의 메모리를 갖고 싶다는 니즈가 나오고 있습니다. 메모리 커스터마이징에 대한 요구가 커지는 것이죠. 그 시발점이 HBM4 정도부터가 될 것이라고 예상합니다.” - 곽노정 SK하이닉스 사장
SK텔레콤, AI 반도체 계열사 사피온·스타트업 리벨리온 합병 결정
리벨리온과 사피온의 합병 소식이 화제였다. 구체적으로 어떤 이야기가 오갔는지는 모르겠지만, SKT는 반도체 사업부에서 힘을 빼고 싶었을 것 같고, 리벨리온&KT는 SKT를 아군으로 모시는게 힘을 모으는 길이라고 판단했을 것 같다.
기본적으로 AI 산업이 너무 커지고 있고, 다양한 분야에 대한 칩의 수요가 증가할 것 같아서 신생 팹리스 업체들에게도 기회가 많이 흘러갈 것 같고, 그런 관점에서 리벨리온은 어떻게든 성과를 만들어내지 않을까 싶다.
엔비디아 무너뜨릴 삼성의 비밀병기... ‘마하1’에 담긴 발상의 전환 - 조선일보
AI는 단순히 모델 전쟁이 아니라, 그 모델이 돌아가게끔 뒷받침해주는 컴퓨팅 파워까지 포함한 전쟁이다. 그래서 요즘 반도체 업계가 난리인 것이다. 그런 관점에서 네이버가 자체적인 칩으로 인프라를 구축하려는 시도는 매우 합리적인 접근이라고 생각한다. 물론 가는 길이 순탄치만은 않아보이지만…
"삼성전자의 또 다른 전략은 든든한 우군 네이버와의 협력이다. 네이버는 ‘하이퍼클로바X’ 등 AI 기술의 기초가 되는 ‘파운데이션 모델’을 갖고 있다. AI 가속기 구조를 공동 설계할 능력도 갖고 있다. ‘하이퍼클로바X’에 최적화된 AI 가속기용 소프트웨어도 개발할 수 있다. 동시에 AI 수퍼컴퓨터와 데이터센터를 운영하는 전 세계 몇 안 되는 기업이다. 그래서 마하1이 개발되면 바로 사용할 수 있는 수요 기업이기도 하다."
"그렇다면 마하1은 어떻게 엔비디아의 아성을 무너뜨리고 질주하려고 하는가. 마하1에선 HBM 대신에 완전히 다른 방법을 쓴다. 데이터라는 차량이 확확 지나다니게 도로의 폭을 넓히는 대신 도로를 지나다니는 ‘트럭’ 크기의 데이터를 ‘경차’ 크기의 데이터로 홀쭉하게 압축한다. 발상을 바꾼 셈이다."
#핀테크
The 10 Richest People In Latin America 2024 - Forbes
올해들어서 누뱅크의 주가는 꾸준히 상승세에 들어섰고, 파운더의 재산 평가액은 $10b를 넘어갔다. 무려 남미 부자순위 9등에 안착. 은행은 대표적인 이권사업이지만 가끔씩 모바일과 같은 기술 변곡점에 의해 혁신의 기회가 탄생하고, 이 흐름에 올라탄 사람들이 모바일 시대의 주인공이 되었다.
아래는 누뱅크 파운더가 말하는 디지털 은행 비즈니스를 선택한 이유.
Getting financial services is hard. Healthcare is hard. Education is hard. Everything is expensive. Transportation. So there's problems everywhere, which means there are entrepreneurship opportunities everywhere. But people were not doing that. They were trying to solve the problem of the Silicon Valley engineer, which is not the problem of the Brazilian middle class person. So I spent about two months thinking about what to do.
I had spent a lot of time looking at financial services. Before, it was almost as relevant as it gets in terms of market cap in these businesses. The biggest companies in Brazil are banks. The biggest companies in Mexico. are banks. The biggest companies in Argentina are banks. And smartphone penetration was skyrocketing. Brazil is a very technology-adept country. So, with that, I decided to go for this model of building a digital bank in Brazil.
마치 맥주 회사들 인수해서 엄청난 회사로 키운 3G 캐피탈이 떠오른다.
레만은 스스로 직관이 전혀 없는 사람이라고 생각한다. 결정을 내릴 때면 주로 상식과 미래의 전망, 단순한 사고에 의존한다: "남아메리카를 살펴보았습니다. 베네수엘라의 최고 갑부가 누굽니까? 바로 양조 회사입니다. 콜롬비아 최고의 갑부는 누굽니까? 양조 회사 그룹이죠. 아르헨티나는요? 또 양조 회사입니다. 이들이 모두 천재일리는 없지요. 분명히 사업이 좋은 겁니다.”
More neobanks are becoming mobile networks — and Nubank wants a piece of the action | TechCrunch
누뱅크가 eSIM 비즈니스를 개시. 우선 해외 여행자들을 타겟으로 하며, 이미 제공중이던 맴버십 구독 서비스에 포함되어 제공된다고 한다.
핀테크 사업자들이 통신 비즈니스를 전개하는건 글로벌리 동시에 일어나고 있는 현상이다. 토스도 알뜰폰 사업을 하고 있고, 영국의 레볼루트도 eSIM 비즈니스를 진행 중이다. 은행과 통신업이 묘하게 비슷한 구석이 많다고 생각되는데, 둘다 인프라 성향의 비즈니스이면서 한번 들어온 고객이 쉽게 이탈하지 않는 비즈니스다. 그리고 통신업을 통해 얻는 데이터는 금융에 큰 도움이 될 수 밖에 없다. 그런 점에서 핀테크 사업자들의 통신업 진출은 관심있게 지켜봐야하며, 특히 남미 인프라 꽉 잡고 있는 누뱅크의 진출은 생각 이상으로 파급력이 클 수 있다.
"But neobanks, in particular, are synergistic with MVNOs: They are both “virtual,” with technology playing a big part in their respective offerings, often only with online support and account access. They are also both marketed as having lower overheads, which gives them greater agility and the ability to offer lower prices versus the incumbents. And as we’ve seen with Revolut and now Nubank, eSIM is driving this cross-pollination further, as they jostle for mindshare, revenue and access to customer data and touch points."
Digital bank Monzo posts first full year of profit after more than doubling revenue - CNBC
영국의 대표적인 디지털 뱅크인 Monzo가 흑자전환을 달성해서 작년에 $19.6m의 이익을 달성. 매출은 $945m이고 최근에 기업가치 $5.2b를 기록. 역시 디지털 은행은 자리만 잘 잡으면 큰 돈이 벌린다.
참고로 토스뱅크는 올해 1분기에 148억을 벌었다는데, 몬조가 토스 밸류를 고민하는데 힌트가 많이 될 것 같다.
우리은행, 제4인터넷은행 KCD 컨소시엄 참여 - 한국경제
한국에서는 제4인터넷은행 라이센스 취득을 위해 여러 플레이어들이 참전한 상태다. 더존비즈온 + 신한은행 컨소시엄이 강력했는데, KCD(한국신용데이터) 컨소시엄에 우리은행이 붙어주면서 이들도 강력한 후보가 되었다.
또 다른 후보는 유명한 스타트업들이 여럿 참전한 유뱅크 컨소시엄. 요약하면 고령화 트렌드에 맞게 길어진 생에 주기에 적합한 은행을 만들어보겠다. 특히 소상공인&중소기업을 위한 은행을 만들겠다는 취지.
개인적으로 의의는 좋지만 이해관계가 완전히 얼라인되어있는 느낌은 들지 않아서 지켜봐야할 것 같다.
Ramp and the AI Opportunity - Not Boring
코슬라와 파운더스펀드가 Ramp에 베팅한게 AI와 파이낸스의 교차점을 둔 의사결정이었다는걸 뒤늦게 깨닫는중.
Ramp 같이 워크플로우의 길목을 잡고 있는 회사는 이번 AI 시대에 큰 부가가치를 창출할 수 있는 최우선순위 후보다. 따라서 최근에 비교적 낮아진 SaaS 회사들의 멀티플은 반대로 잘만 선별한다면 기회일 수 있다고 생각한다.
그리고 Ramp는 근본적으로 DNA가 다른 기업이기 때문에 지속적으로 관찰해야만 하는 기업임에 틀림없다. 계속 언급해왔지만 2등이 1등을 넘보는 대표적인 케이스이고, 이건 기업의 DNA가 달랐기 때문이라고 생각한다.
TON, Our Largest Investment Ever | Pantera
요즘 블록체인 쪽에서 가장 흥미롭게 보는건 텔레그램의 TON 프로젝트. 페이스북이 디엠(리브라)로 실현시키고자 했던 이상을 텔레그램이 대신 시도하는 모양새. 하지만 철학적인 부분에서 메타보단 텔레그램이 블록체인과 결이 훨씬 잘 맞기 때문에 관찰하고 있다.
#비즈니스
Making AI accessible with Andrej Karpathy and Stephanie Zhan - Andrej Karpathy
평전 읽으면서도 다시 한번 느꼈지만 일론 머스크의 강점은 특유의 문화에 있는 것 같다.
"Yeah, so I would say, definitely Elon runs his company in an extremely unique style. I like to say that he runs the biggest startups"
"Well, number one is like, so he likes very small, strong, highly technical teams, so that's number one. So, um, I would say at companies, by default, they sort of, like, the teams grow and they get large. Elon was always like a force against growth. I would have to work and expend effort to hire people. I would have to, like, basically plead to hire people. And then the other thing is at big companies. Usually, you want, it's really hard to get rid of low performers, and I think Elon is very friendly, by default, to getting rid of low performers. So I actually had to fight for people to keep them on the team because he would, by default, want to remove people."
"So that's one thing, keep a small, strong, highly technical team, no middle management that is kind of non-technical for sure. So that's number one. Number two is like the vibes of how everything runs and how it feels when he sort of walks into the office. He wants it to be a vibrant place; people are walking around, they're pacing around, they're working on exciting stuff, they're charting something, they're coding. I know he doesn't like stagnation. He doesn't like to look for it to be that way."
Meta and Reasonable Doubt - Stratechery
우와 이 생각은 해본적이 없는데 맞는 말인 것 같군. 메타는 본질적으로 광고판을 운영하는 회사다.
"The most optimistic time for Meta’s advertising business is, counter-intuitively, when the price-per-ad is dropping, because that means that impressions are increasing. This means that Meta is creating new long-term revenue opportunities, even as its ads become cost competitive with more of its competitors; it’s also notable that this is the point when previous investor freak-outs have happened."
그리고 결국 메타에 대한 투자는 저커버그의 큰 그림에 동의하느냐와 같은 것 같다.
"That, in the end, gets at the real question for Meta shareholders: do you trust Zuckerberg?"
[단독] SK, 219개 계열사 대폭 줄인다 “반도체·AI 외 모든 투자 재검토”
SK가 그룹 차원에서 고강도의 사업 재편을 진행 중이다. 큰 골자는 바이오, 그린 사업에서 힘을 줄이고 반도체, 배터리에 힘을 집중하는 그림.
20兆 투입했는데 10분기 연속 적자… SK온, 어디서부터 꼬였나
SK온이 이번 사태의 가장 큰 원인 중 하나인데, 짧게 요약하면 수율이 생각보다 늦게 잡혔고 자금 조달이 제때 이루어지지 못했기 때문이다.
"배터리 후발주자인 SK온은 미국·중국·유럽 등 곳곳에 동시다발적으로 공장을 건설하면서 선두 기업과의 격차를 좁히는 데 주력했다. 그 결과 해외 공장에서 70~80%대의 저조한 수율을 기록하면서 장기간 수익성 악화에 시달려야 했다. 삼성과 LG는 국내에 있는 ‘마더 팩토리(Mother Factory·제품 설계와 연구개발 등 핵심 기능을 수행하는 공장)’를 해외에 옮겨 건설하는 방식으로 수율을 확보했다. SK온 해외공장의 수율은 최근에서야 90% 수준까지 올라왔다."
장기적으로는 그룹 차원에서 SK하이닉스의 경쟁력을 더욱 키우는데 집중할 것으로 보인다.
“SK그룹은 80조원을 ‘AI 반도체, AI 데이터센터, AI 서비스’ 등 3대 영역에 집중 투자해 사업 간 시너지를 강화하고 글로벌 경쟁력을 확보한다는 방침이다. AI를 위한 하드웨어와 소프트웨어, 두 마리 토끼를 잡겠다는 뜻이다. AI 반도체는 SK하이닉스, AI 데이터센터는 SK브로드밴드, AI 서비스는 SK텔레콤이 주도한다. 관련 계열사들의 시너지를 위해 1일 자로 수펙스추구협의회에 ‘반도체위원회’를 신설하고, 곽노정 SK하이닉스 사장을 위원장으로 보임했다.”
하우스 오브 아르노 - LVMH 제국에 대해 - 김단테
LVMH가 부동산 사업에도 진심인건 처음 알았다. 원래 아르노가 부동산 사업으로부터 출발한 사람이긴 하다 (이후에 디올 인수하면서 력서리 사업에 진출한 케이스).
#금융
AI 기반 제조 ‘리버티랩스’, 베이스인베-서울대기술지주서 투자 유치
일본에서 일어난 일이 이제 우리나라에서 일어날 차례.
“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.”
Exclusive | KKR Makes Its Biggest Foray Into Apartments, Betting on Rising Rents - WSJ
KKR이 아파트 5200채를 $2.1b 주고 질렀다. 블랙스톤과 브룩필드도 최근에 유사한 플레이를 보여주고 있고. 유의미한 돈의 움직임이라고 생각한다.
Silver Lake targets ‘bigger bets’ as it raises its largest fund - FT
실버레이크가 $20.5b 짜리 펀드 조성. 여러가지 새로운 시도들을 해본 결과 자신들이 무슨 투자를 잘하는지 더 잘 알게되었고, 이에 따라 자신들의 강점을 이어가기 위해 큰 규모의 펀드 사이즈를 유지한게 인상깊다.
“We are at our best when we are investing at scale. The returns are substantially higher when the bets are bigger.”
“In 2021 we made a number of subscale, passive, minority growth investments. We were very active. Today, those assets represent only around 3 per cent of the net asset value in our portfolio and we’ve eliminated subscale, passive, minority growth investing,”
김성민 아크앤파트너스 대표 “우리만의 아크스테이지 투자 전략 구축 목표" - 더벨
이번에 숨고 60% 800억원에 인수한 아크앤파트너스. 리멤버(1000억원)와 카시나(400억원)에도 투자한 바 있다. 우리나라에서도 스타트업 생태계가 커진 만큼 그로스 캐피탈이 활약할 기반이 많이 갖춰진 것 같다.
"김 대표가 창업을 결심하게 된 건 그로쓰 스테이지 투자시장에서 기회를 포착했기 때문이다. VC와 PE로 양분화된 국내 투자시장에서 그로쓰 단계의 기업에 대한 바이아웃 투자를 전략으로 내건 운용사가 적다는 점에서 그는 기회를 찾을 수 있다고 생각했다."
글로벌 PE 트렌드 3가지& Case Study - 낭만투자파트너스
현재 PE 업계의 3가지 트렌드
금리 상승으로 인해 인수금융 금리가 부담되면서, Private Credit Fund와의 공동 투자 사례가 등장
Secondary market이 빠르게 성장
클럽 딜 투자 사례가 자주 등장
Buy-out 주요 현황 3가지
매도인과 인수인의 Valuation Gap은 증가
Exit이 지연되며 LP로부터 돈을 받기는 더 어려워짐
인수금융 조달 비용 증가로 LBO는 어려워지고, Equity 비중이 더 높아짐
#투자
어쩌면 내가 평생에 걸쳐 탐구해온게 바로 '퀄리티'라는 개념일지도 모르겠다.
"확신에는 두 가지의 종류가 있습니다. 하나는 숫자에 집중하며 나머지 하나는 감정에 집중합니다."
"명시적-암시적 확신의 대립에서 조화를 이끌어낼 수 있는 능력을 발전시키는 것은 제가 가장 중요한 학습 과정 중 하나였습니다. 세상을 바라보는 이질적인 두 확신을 중재하는 것은 지식과 추론보다는 균형과 흐름에 관한 것이라는 것을 알아냈습니다."
"퀄리티는 시스템이 작동함에 있어서의 복잡성에서 나타나며, 이는 '무엇(what)'보다는 '어떻게(how)'에 관한 것입니다."
"그렇다면 결론은 무엇일까요? 직관입니다. 잘 훈련된 직관은 지적인 과정을 바탕으로한 분석을 통해 인식할 수 없는 퀄리티를 인식할 수 있습니다. 제 생각에 퀄리티를 인식한다는 것은 역동적이고 통합적인 경험에 기반한 잠재의식적인 패턴 인식입니다."
"저는 분석적 관점과 직관적 관점이 근본적으로 상호보완적이며 이 둘을 결합할 때 비로소 더 깊고 완전한 이해를 이룰 수 있다고 생각합니다. 제가 기업들을 이해하는 과정은 이 두 가지 관점 사이를 끊임없이 오고가는 것입니다. 한 가지 렌즈 대신 두 가지 렌즈를 모두 사용하는 것은 궁극적으로 투자 대상을 걸러내어 두 가지 시험을 모두 통과하는 기업들로 그 범위를 좁힐 수 있도록 돕습니다."
Investment Idea: Amazon.com (AMZN)
위의 ‘확신과 퀄리티’글을 작성한 조쉬 타라소프가 2012년도에 아마존에 투자한 이유가 담겨있는 자료.
아마존의 강점을 정확히 인식하고 있고, 아직 성장할 룸이 한참 남아있다고 보고 있으며, 수익성이 제대로 평가되고 있지 않다는 것 또한 이해하고 있다.
이런게 바로 퀄리티를 인식하는 직관이지 않을까.
"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."
이번에 엔비디아 투자하시는거 보고 또 한번 감탄할 수 밖에 없었던 드러켄밀러
“회사의 매출이 중요한게 아닙니다. 상황이 지금으로부터 18개월 뒤에 어떻게 변해있을지 시각화 할 수 있어야 합니다. 그리고 그게 무엇이든 간에 거기에 가격이 있지, 현재에 있지 않습니다. 사람들이 18~24개월 뒤에 어떻게 생각이 바뀔지, 그리고 그들이 지금 어떻게 생각하는지 알려주세요.”
“나는 펀더멘탈을 보는 대신에 그 당시 주식을 움직이는 가장 큰 요소를 분석하는데 집중한다. 아직까지도 많은 분석가들은 그들의 주식을 오르고 내리게 하는게 무엇인지 모른다.”
"우선 저는 엔비디아에 일찍 합류하지 않았습니다. 제 젊은 파트너가 엔비디아에 일찍 합류했죠. 그는 22년 가을에 저에게 전화를 걸어 블록체인에 대한 이 모든 흥분이 AI에 의해 훨씬 더 커질 것이라고 생각한다고 말했습니다. 그래서 어떻게 하면 되냐고 물었더니 엔비디아라는 회사를 매수해야 한다고 하더군요. 저는 철자도 몰랐어요. 그래서 샀죠. 그리고 한 달 후 ChatGPT가 탄생했습니다. 저 같은 늙은이도 그게 무슨 뜻인지 알아챌 수 있었죠. 그래서 저는 포지션을 크게 올렸습니다."
"하지만 주가가 150달러에서 900달러로 올랐을 때 저는 워렌 버핏이 아니었습니다. 저는 10년, 20년 동안 주식을 소유하지 않았어요. 제가 워렌 버핏이었으면 좋겠어요. 그리고 150에서 900까지, 네, 그렇습니다. 3월 말에 그 포지션과 다른 많은 포지션을 줄였습니다."
"하지만 AI는 우리가 해야 할 모든 자본 지출을 거치면서 인터넷과 운이 맞을 수 있으며, 하루하루 점진적으로 그 보상이 이루어지고 있지만 큰 보상은 4~5년 후가 될 수 있습니다. 따라서 AI는 지금은 다소 과장된 측면이 있지만 장기적으로는 과소평가된 측면이 있습니다."
"구글을 상대하는 것은 분명 큰 도전이지만, 생각해보면 구글의 매출은 3,000억 달러에 달합니다. Perplexity가 20억 달러의 매출만 달성해도 엄청난 승자가 될 것입니다."
리루는 장기적인 관점에서 중국이 더욱 성장할 것이라고 주장하고 있다. 주장이 맞고 틀리고를 떠나서 사고의 깊이가 다르다.
“미국과의 무역갈등으로 인해 국제경제의 불확실성이 커졌음에도 불구하고, 오늘날 중국은 더 이상 수출에 전적으로 의존하는 국가가 아니며, 세계에서 가장 빠르게 성장하는 수입국으로 빠르게 성장하고 있습니다. 중국과 미국은 자국의 이익을 고려하여 일련의 무역 및 경제 문제에서 타협을 할 가능성이 높습니다.”
Letter #170: Neil Mehta and Mood Rowghani (2016)
Greenoaks 닐 메타의 2016년도 대담. 그는 숫자 넘어의 무언가를 볼 수 있는 안목을 갖추고 있다.
"Three years is an incredibly short time to build value. We underwrite on a 10 year plus basis, and I suspect most growth equity investors that are true growth equity investors think about it the same way. It's very difficult to build what we think are some of the best companies, big companies in the world, in a short amount of time. I think one of the byproducts of what's happened over the last few years with lots of capital coming into growth equity is the time horizon has shortened pretty meaningfully. And for certain investors that aren't traditional growth equity investors, they've needed data points, sort of year after year, or quarter after quarter, in order to validate what they think--when they've mispriced risk--in order to validate what they think might be the opportunity. I think having a long term time horizon, like a 5+ year, 10+ year time horizon, is a natural competitive advantage. And so for us, we only underwrite to those types of scenarios. We are not looking for 2-3 or 3-5 year timeframes."
"You start to make investments for what is long term profitability rather than short term free cash flow."
#마지막으로
윤종용 고문이 털어놓은 '삼성전자 CEO 12년' - 조선일보
과거의 삼성으로부터 배울 것이 참 많다.
"2000년대에는 아날로그 시대가 가고 디지털 시대가 온다고 하기에 당시 경영진들과 무척 고민했습니다. 고민의 포인트는 두 가지였어요. 첫째는 디지털시대가 되면 경쟁력의 기준이 어떻게 바뀔 것인가, 둘째는 부가가치는 어디서 얻어야 하는가였죠."
먼저 경쟁력에 대해 말해 볼까요. 아날로그 시대의 경쟁력은 기술의 축적, 경험의 축적, 그리고 근면성이 중요한 자원이었죠. 바로 일본 기업이 가장 잘하고 강점을 갖고 있는 요소들이었습니다. 가령, 아날로그 TV에 들어가는 부품이 약 3000개 정도 됩니다. 조립라인에서 일일이 조립을 해야 하니 불량이 발생하기 쉽습니다. 기술과 경험이 풍부하고, 근로자들이 부지런한 일본 기업의 불량률이 낮은 것은 당연하죠. 이런 아날로그 시대의 경쟁력은 오랜 시간이 있어야 쌓입니다. 소니가 1946년, 삼성전자가 1969년에 설립돼 23년의 격차가 있으니, 아날로그 시대가 계속되면 삼성은 소니를 영원히 따라잡을 수 없다는 결론이 나옵니다.
하지만 디지털시대엔 경쟁력의 요소가 달라집니다. 디지털 시대엔 '시스템 온 칩(system-on-chip)'이라 해서 모든 회로가 반도체 칩 안에 들어갑니다. 조립 공정이 간단해지고 불량률이 낮아집니다. 디지털 시대엔 남들이 생각하지 못했던 신제품을 남보다 빨리 개발하는 것이 가장 중요한 경쟁력 요소가 됩니다. 그래서 저와 삼성전자 경영진은 디지털시대에는 창의력, 즉 두뇌와 스피드가 경쟁력이 될 것이라는 결론을 내렸습니다.
아날로그 시대엔 주로 구매·조달 분야 분야에서 부가가치가 발생했습니다. 부품을 조달하는 코스트를 낮춘다든가, 인건비를 절감하는 것이 여기에 해당합니다. 하지만 디지털 시대가 되면 중소기업이 대기업과 비슷한 품질을 가진 제품을 생산할 수 있게 됩니다. 그러면 상대적으로 대기업은 경쟁력이 약화되죠. 이것을 어떻게 극복해서 부가가치를 높일 것인가? 결론은 브랜드 이미지와 마케팅 전략의 향상이 디지털 시대 부가가치의 핵심 요소라는 것이었습니다.
"삼성전자의 가장 큰 특징은 문제가 발생한 후에 의사 결정을 하는 것이 아니라, 사전에 사장단이 수시로 모여서 앞으로 어떻게 될지 토의해 발생할 가능성이 있는 문제들마다 미리 결론을 내려놓는 것입니다. 또 전자업계의 시장 변화가 워낙 빠른 점을 감안해 어떤 방향으로 일을 진행하다가 잘 안 되거나 상황이 바뀌면 곧바로 중단하고 다른 방향으로 일을 진행하는 것을 잘했습니다."
"우선 리더십입니다. 이건희 회장의 가장 큰 장점이 전문경영인에게 완전히 임파워먼트(권한 이양) 하는 것입니다. 임파워먼트는 기업에서 정말 중요합니다. 임파워먼트를 해야 밑의 사람이 큽니다. 위에서 모두 챙기면 밑에 있는 사람은 자주 잊어버리죠. 그러다가 가끔씩 위의 사람이 안 챙기면 사고가 납니다. 부하를 믿지 못할 이유가 없어요. 사람은 모두 자존심이 있어서, 맡기면 해 냅니다. 그 과정에서 크는 거죠."