Insight #107_AGI, 스타게이트, 에이전트, 딥시크, titans, 스테이블코인, 시뮬레이션, 알파폴드, 팔란티어, 북유럽, UAE, 한국 제조업의 미래, 금융혁신, PE, 로버트 비널, 텍사스 홀덤

Feb 09, 2025

저번 뉴스레터 이후 불과 한달 사이에도 수많은 혁신들이 등장했습니다. 그야말로 혁신의 시대이며, 그만큼 커다란 기회들이 다가오고 있는 것 같습니다.

오늘은 AI, 로봇, 바이오, 핀테크, 비즈니스, 금융, 투자에 대해 다룹니다.

뉴스레터 외에도 텔레그램 및 블로그에서 저의 생각을 접해보실 수 있습니다.

#포트폴리오사 소식

저희 앤파트너스가 프리A에서 리드 투자했던 바인드가 빠른 성장에 힘입어 후속 투자 유치에 성공했습니다. 작년 한해에만 60배 성장할 정도로 빠르게 성장하는 기업이니, 앞으로도 주목해주세요 :)

애슬러는 30~40대 남성들의 합리적인 쇼핑을 돕는 패션 전문 플랫폼이다. 이 플랫폼은 아울렛보다 저렴한 가격과 직관적인 사용자 경험(UX)을 제공하며, 현재 600여 개의 브랜드가 입점해 있다.
바인드의 김시화 대표는 “중년 남성 고객들에게 더 풍성하고 차별화된 쇼핑 경험을 제공할 것”이라며 “나아가 중년 남성 누구나 자신만의 스타일을 통해 멋스럽게 나이 들어갈 수 있는 라이프스타일 플랫폼이자 동반자로 성장하겠다”고 말했다.

#AI

Reflections

대체 샘 알트만은 무엇을 보고 있는 걸까. 가장 미래에 살고 있는 사람이 이정도의 확신을 가지고 있다니.

"We are now confident we know how to build AGI as we have traditionally understood it. We believe that, in 2025, we may see the first AI agents “join the workforce” and materially change the output of companies. We continue to believe that iteratively putting great tools in the hands of people leads to great, broadly-distributed outcomes."
"We are beginning to turn our aim beyond that, to superintelligence in the true sense of the word."

Sam Altman on ChatGPT’s First Two Years, Elon Musk and AI Under Trump - Bloomberg

Q. 우리가 이제 ‘AGI를 달성했다’고 말할 결정적 기준은 무엇일까요?
A. 제가 대략적으로 생각하는 방식은, AI 시스템이 중요한 직업을 가진 매우 숙련된 인간이 할 수 있는 일을 해낼 수 있을 때, 저는 그걸 AGI라고 부를 것 같아요. 그 다음에 ‘그것이 직업 전체를 대체할 수 있느냐, 아니면 일부만 가능하냐’, ‘AI가 단순히 컴퓨터 프로그램으로 시작했다가 스스로 의사가 되고 싶다고 결정할 수 있느냐’, ‘해당 분야에서 최고의 인재가 하는 수준(예: 상위 2% 수준)을 해낼 수 있느냐’, ‘자율성은 어느 정도냐’와 같은 후속 질문들이 많아지죠. 저도 여기에 대해 구체적이고 엄밀한 답을 갖고 있지는 않아요. 하지만 만약 원격 근무 직원으로 AI를 채용했을 때, 훌륭한 소프트웨어 엔지니어로서의 역할을 충분히 해낼 수 있다면, 많은 사람들이 “오, 그건 AGI 같네”라고 말할 거라고 생각합니다.
물론 이런 기준은 계속 바뀔 거예요. 그래서 이 문제가 어려운 건데, 일단은 이 정도 답으로 갈음하고 싶습니다. 그리고 제가 슈퍼인텔리전스를 생각할 때 가장 중요한 점은 ‘이 시스템이 지구상의 과학적 발견 속도를 가속화할 수 있는가’입니다.

개인적으로는 아래 구절이 가장 인상깊었음. 알트만은 나랑 커리어에서 유사점이 있으니까.

"A very strange thing about me, or my career: The normal arc is you run a big, successful company, and then in your 50s or 60s you get tired of working that hard, and you become a [venture capitalist]. It’s very unusual to have been a VC first and have had a pretty long VC career and then run a company. And there are all these ways in which I think it’s bad, but one way in which it has been very good for me is you have the weird benefit of knowing what’s gonna happen to you, because you’ve watched and advised a bunch of other people through it."****
"And I knew I was both overwhelmed with gratitude and, like, “F---, I’m gonna get strapped to a rocket ship, and my life is gonna be totally different and not that fun.” I had a lot of gallows humor about it."

Announcing The Stargate Project

트럼프까지 참여한 스타게이트 프로젝트의 발표. 역시 AI는 생각 이상으로 거대한 파도다. 아래는 이번 발표에서 생각해볼 부분들.

역시나 AI는 컴퓨팅 인프라의 게임
$500b 라는 투자 규모 (당장은 $100b)
참여사들: 오픈AI, 소뱅, 오라클 그리고 MGX (역시나 중동 자금이 들어온다)
ARM과 엔비디아도 참여
손정의가 체어맨으로, 그를 머스크, 피터틸 만큼이나 주목할 필요가 있음. 그리고 비전펀드도.

OpenAI, SoftBank Each Commit $19 Billion to Stargate Data Center Venture - The Information

$100b이라는 숫자에 논란이 불거졌는데, 디테일한 자금 조달 내용은 다음과 같다고.

오픈AI와 소프트뱅크가 각각 190억 달러 조달. 오라클과 MGX가 70억 달러. 합산 450억 달러
나머지 자금은 LP 참여와 부채 금융으로 충당. 초기 1,000억 달러 대비 550억 달러 부족

Exclusive | OpenAI in Talks for Huge Investment Round Valuing It at Up to $300 Billion - WSJ

동시에 소프트뱅크는 스타게이트에 대한 투자와는 별개로 OpenAI 지분 또한 추가로 투자할 계획. $15~25b 정도의 투자를 진행할 예정이며, 투자가 집행되면 마이크로소프트가 OpenAI에 투자한 금액($13b) 보다 많아지게 된다.

참고로 소프트뱅크가 주도하고 있는 이번 라운드는 대략 $340b 가치로 $40b 자금을 모은다고 한다.

Stargate, The End of Microsoft and OpenAI -Stratechery

어쩌면 스타게이트 프로젝트의 진짜 함의는 OpenAI에 대한 마이크로소프트의 자리를 앞으로는 소프트뱅크가 대신한다는걸 보여준 발표가 아니었다 싶다.

마이크로소프트는 결국 프로덕트를 만들어 제공하는 서비스 회사다. OpenAI는 마소의 영역을 침범할 뿐 아니라, 인프라 게임에도 참여하고 있다. 따라서 결국 그들은 공존할 수 없고, 이번 스타게이트 프로젝트의 공식화는 이러한 관계를 보여주는 시그널일 수 있다는 것.

어쩌면 OpenAI에 대한 간접적인 포지션을 취하고자 MSFT를 가지고 있던 사람은 이제부터는 소프트뱅크(TYO:9984)를 사야할지도 모르겠다.

Mark Zuckerberg

메타 또한 거대한 CAPEX 투자 계획을 밝힘 (invest $60-65B in capex this year)

"This will be a defining year for AI. In 2025, I expect Meta AI will be the leading assistant serving more than 1 billion people, Llama 4 will become the leading state of the art model, and we'll build an AI engineer that will start contributing increasing amounts of code to our R&D efforts. To power this, Meta is building a 2GW+ datacenter that is so large it would cover a significant part of Manhattan. We'll bring online ~1GW of compute in '25 and we'll end the year with more than 1.3 million GPUs. We're planning to invest $60-65B in capex this year while also growing our AI teams significantly, and we have the capital to continue investing in the years ahead. This is a massive effort, and over the coming years it will drive our core products and business, unlock historic innovation, and extend American technology leadership. Let's go build!"

몇 개의 그래프들 - 빅테크 CAPEX, NVDA, TSMC, AI투자 - 농구천재

계속해서 늘어나고 있는 빅테크의 CAPEX

Introduction to Operator & Agents

드디어 OpenAI 에이전트가 공개되었다. 우리가 평소 쓰는 컴퓨터 환경(브라우저)에서 AI를 사용할 수 있다는게 핵심이듯.

Introduction to Deep Research

이어서 딥리서치라는 기능을 깜짝 공개하였는데, 들려오는 후기들을 보면 일반 사람들의 리서치 수준 이상의 퀄리티를 보여준다고 한다. 생각보다 발전이 너무 빠르게 찾아온다.

Satya Nadella on the Future of SaaS - 유수선생

사티아 나델라가 바라보는 에이전트

Q. 그럼 미래에는 사람을 고용할 때 이제 사람과 함께 그들의 워크플로우를 고용하는 것이라고 생각하게 됩니다.
A. 바로 그 말이 맞습니다. 그것은 하나의 에이전트 군집이라고 할 수 있습니다. 좀 더 일상적인 관점에서 보자면, 데이터를 분석하는 사람을 고용할 때 그 사람만 고용하는 게 아니라 그들의 스프레드시트도 함께 고용하는 것과 비슷하죠. 그런 맥락입니다. 앞으로 2년쯤 후에는 “에이전트? 맞아. 하루종일 에이전트를 만들지. 마치 문서와 스프레드시트를 만드는 것처럼.”이라고 말하게 될 것 같아요. 이런 방향으로 변화가 일어날 것입니다.
Q. 말하자면, 에이전트들의 집단과 함께 하게 되는 것 같군요.
A. 그렇죠. 저도 제 에이전트들의 집단을 가지고 있습니다. 그리고 이미 그런 모습을 보고 있죠.

AI’s Uneven Arrival - Stratechery

내가 작성한 'AI: 소프트웨어 개발을 넘어서, 새로운 회사를 만드는 기회'글에는 이런 내용이 있다.

"이러한 생각들을 모으다보니 새로운 회사를 만들어낼 기회가 보이기 시작한다. 결국 AI가 자연스럽게 회사에 녹여져있는 새로운 조직 체계를 만들어내야하는데, 그렇다면 기존의 회사가 이런 시스템으로 전환하는 것과 신규 회사를 만드는 것 중에 뭐가 더 괜찮은 선택일까? 둘 다 가능하지만, 적어도 속도 측면에서는 후자가 더 빠를 가능성이 높지 않을까?"

나는 그냥 직관적으로 이 가설을 깔아두었다. 그리고 딱히 이를 반대할만한 근거를 찾지 못해서 가설을 유지하고 있었다. 그런데 감사하게도 Stratechery가 과거의 케이스를 언급하며 내 가설이 맞을 확률이 높다는걸 이야기해주었다.

→ 이 가설이 맞다면, 나는 과연 무슨 행동을 취해야할까. 그것이 나의 고민.

"반면, o3와 추론 단계에서의 확장은 조금 다른 영역을 지향합니다. 즉, 실제로 ‘작업 지시’를 주고 신뢰할 수 있을 만큼 높은 수준으로 임무를 완수해낼 수 있는 AI라는 것입니다. 이는 곧 ‘어시스턴트(조수)’라기보다는 실제로 ‘독립적인 일꾼’에 가까운 모습입니다."
"기술적인 낙관론을 전제로 놓고 볼 때, 저 또한 AGI의 정의를 “AI가 스스로 작업을 받고 ‘충분히 좋은 수준’으로 완수해낼 수 있는지” 여부로 보고 있습니다(‘ASI(초지능)’는 스스로 작업 목록을 만드는 능력까지 포함하는 개념). 그런데 광고 사례로 길게 돌아온 이유는, 제가 2025년에 AI가 기업들의 실제 성과에 ‘물리적’으로 큰 변화를 가져올 것인지에 대해서는 다소 회의적인 시각을 갖고 있기 때문입니다."
"다시 P&G 이야기를 꺼내면, 이는 기업 세계 전반을 대변한다고 볼 수도 있습니다. 만약 “고정밀 에이전트(high-precision agent)”가 본격적으로 등장한다면, 대부분의 전통 기업은 그 정밀성을 활용할 만한 인프라나 문화를 갖추지 못했을 것입니다. 이는 마치 P&G가 초정밀 타겟팅 광고를 잘 활용하지 못한 것과 비슷합니다. 아무리 사내 매뉴얼이 잘 되어 있다 해도, 여전히 사람들의 경험과 암묵지가 그 매뉴얼의 빈틈을 메우고 있었음을 깨닫게 될 것입니다."
"하지만 실제로 이 기능을 가장 적극적으로 활용하는 것은, 초반에는 기존 거대 기업이 아니라 페이스북을 기반으로 성장한 기업들이 그랬던 것처럼, ‘새로운’ 기업들이 될 가능성이 높습니다. 또한 이들 ‘새로운 기업들’은 소수의 대기업이 아니라 긴 ‘롱테일’을 형성할 것입니다. 전통 기업들은 AI를 활용하는 데 어려움을 겪다가(주로 전면적인 인력 교체나 구식 메인프레임 방식으로의 도입 등으로 느리게 적용할 수도 있음), TV 생태계가 오래 살아남았듯, 생각보다 더 오래 기존 방식을 유지할 것입니다. 그리고 TV가 궁극적으로 몰락했을 때 광고 산업 전체가 디지털과 융합한 것처럼, 언젠가는 전통 기업과 AI가 융합된 시대가 오겠지만, 그 시점이 빨리 오리라는 보장은 없습니다."
"이렇듯, AI가 가져올 미래가 엄청나긴 하지만, 그 도래 시점과 양상이 균등하게 펼쳐지지는 않을 것입니다. 오히려 기업 규모가 클수록, 이미 잘나가는 회사일수록, 단기적으로 AI가 제공하는 이점이 작을 수 있습니다. 지금의 기업 구조가 철저히 사람(‘탄약’)을 활용하기에 최적화되어 있고, 모든 SaaS 생태계도 그 사람들을 돈으로 환산하기에 특화되어 있기 때문입니다. 진정으로 AI를 활용해 새 시대를 열 이들은, 기존 인력을 ‘대체’하기보다는 AI를 기반으로 처음부터 다시 시작하는 주체들이 될 것입니다."

Are better models better? — Benedict Evans

Disruption의 포인트는 기존에 하던 것을 잘하는게 아니라, 못하던 것을 할 수 있게 된다는 점이다.

‘디스럽션(Disruption)’ 개념의 일부는, 중요한 신기술들이 이전 세대 기술들이 중요하게 여겼던 부분에서는 부족할 수 있지만 대신 다른 중요한 일을 해낸다는 점에 있습니다. 예를 들어, LLM이 매우 구체적이고 정밀한 정보 검색을 수행할 수 있는지 묻는 것은 마치 Apple II가 메인프레임의 가동 시간을 맞출 수 있는지 묻거나, Netscape 안에서 Photoshop을 구현할 수 있는지 묻는 것과 비슷할 수 있습니다.
아니요, 실제로 그렇게 할 수는 없지만, 그게 요점이 아니며 그들이 쓸모없다는 의미도 아닙니다. 그들은 다른 무언가를 해내며, 그 ‘다른 무언가’가 훨씬 더 중요해서 모든 투자, 혁신, 그리고 기업 창출을 이끌어갑니다. 어쩌면 20년 후에는 그들도 옛날 방식을 수행할 수 있게 될지도 모릅니다 — 결국 PC에서 은행을 운영하고 브라우저에서 그래픽 소프트웨어를 구축할 수 있게 될지도 모르지만 — 초반에는 그것이 중요한 것이 아닙니다. 그들은 다른 무언가를 열어줍니다.

20250203 - 시장단상 및 미중 패권다툼 (Feat. AI) - Seung

최근들어 AI SW 이야기가 많이 언급되는데, 아래 글의 2번과 관련하여 기술이나 기능의 우월함 만큼이나 유통(distribution)을 신경써서 봐야한다고 생각한다. 빅테크 기업들이 AI 게임에서 매우 유리한 위치에 있는 근본적인 이유이며, 아마도 미래에 탄생할 주인공 또한 이걸 쥔 자에게 돌아갈 것이다.

"메타와 이러한 기업들의 차이는 분명하다. 메타는 '필요가 없어도 사람들이 들어가는 기업' 이고, 다른 기업들은 모두 '필요할 때 들어가는 기업' 이다. 사람들은 심심하면 인스타그램에 접속해서 돋보기를 누르고, 나도 모르게 광고에 노출되지만, 내가 특별히 필요가 있지 않는 이상 네이버나 구글에 접속해서 검색창을 누르거나, 쿠팡이나 아마존 등의 커머스 사이트에 접속하지는 않는다."

제로투원 (피터 틸) - 유통 Distribution 관련 부분

참고로 피터 틸의 제로투원에서 한 챕터가 유통에 대한 이야기다.

정말로 자기 회사를 차린다면, 그 때는 회사의 운영 과정에서 거듭제곱법칙을 반드시 기억해야한다. 가장 중요한 것들은 오직 하나씩 뿐이다. ‘하나의 시장이 다른 모든 시장보다 나을 것이다.’ 보통 하나의 유통 전략은 다른 모든 유통 전략을 압도한다. 시간도, 의사결정도 모두 거듭제곱법칙을 따른다. 따라서 어느 한순간은 다른 모든 순간보다 중요하다. - 123p
“최고의 제품이 반드시 이기는 것은 아니다.” (...) 유통은 오히려 제품 기획에 반드시 필요한 일부로 생각하는 것이 좋다. 새로운 무언가를 발명했지만, 효과적으로 팔수 있는 방법을 발명하지 못했다면 사업성은 형편없는 것이다. 제품이 아무리 좋아봐야 소용없다. - 172p
뛰어난 세일즈와 유통은 그 자체로 독점을 만들어낼 수 있다. 심지어 제품 차별성이 없더라도 말이다. 제품이 아무리 강력해도 강력한 유통 계획으로 뒷받침해줘야 한다. - 173p
사업 종류를 막론하고 각 사업별로 위 방법 (복합 판매, 대인 판매, 마켓팅/광고, 바이럴) 중 하나가 다른 것들보다 훨씬 더 강력한 효과를 발휘할 것이다. (...) 유통 채널 하나만 효과적으로 운영하더라도 사업성은 밝다. 하지만 이것저것 시도하면서 하나도 제대로 성공하지 못한다면 사업을 접을 수 밖에 없을 것이다. - 183p

몇 개의 그래프들 - Palantir 4Q24 - 농구천재

당분간 AI 소프트웨어 주인공은 팔란티어인걸로.

AI Weekly #48 2025년의 AI: 중국의 선전포고와 미국의 대오각성 - 미래에셋증권

역시 시장은 Deepseek를 빌미삼아 조정을 주는구나. 길게보면 기회일 것 같다.

아래는 내가 주말에 Deepseek를 공부하며 개인적으로 남겨놓은 메모 중 일부.

"우선 Deepseek가 멋진 일을 해낸건 분명하지만, 언론에서 이걸 오해하거나 과대평가하는 모습도 보여서 정확한 사실 인지가 필요하다고 생각합니다."

"Deepseek가 상대적으로 비용효율적으로 모델을 개선시켜나가는게 사실이나, 사실 방법론적인 측면에서는 OpenAI와 같다고 보면 됩니다. 오히려 OpenAI가 먼저 깨달음을 얻은 것 같고, 이를 바탕으로 AGI에 더 빠르게 도달 가능하다는 판단을 하지 않았나 싶습니다."

"이번 발견을 통해 스케일링 법칙이 깨지지는 않을 것이며, Deepseek의 비용 주장에 대해서는 약간 과도한 측면이 섞여있습니다. 그리고 중요한건 고품질의 데이터라는게 다시 한번 증명되었다는 점입니다."

DeepSeek FAQ - Stratechery

DeepSeek FAQ (Ben Thompson) - 한글번역

(언제나 그렇듯) 팩트를 잘 다뤄놓은 벤 톰슨의 글. 더 많은 자료를 접한 현재, 나는 여전히 동일한 뷰를 유지한다.

DeepSeek-R1은 진짜로 가성비 모델인가? - 이진원

같은 맥락에서 'DeepSeek-R1은 진짜로 가성비 모델인가?'라는 제목의 글. 나는 이게 팩트라고 생각한다.

EP 38. 중국의 DeepSeek-R1, OpenAI o1 설계도를 공개해줌 :) - 노정석

왜 샘 알트만과 다리오 아모데이가 곧 AGI가 출현한다고 확신하는지 이제 이해가 되기 시작했다. 솔직히 조금 무섭기도 하다....

“기존모델을 가지고 test-time compute 의 투입을 통해서 더 나은 Data (Synthetic Data)들을 만들어내고, 그 결과들을 기존모델에 재학습하기도 하지만, 그 데이터가 충분히 많아지면 더 큰 크기의 frontier model 들에 막대한 train-time compute 을 투입해서 학습이 되고, 그 frontier model 들의 성능은 또 압도적인 수준으로 뛰어오르고, 그 Frontier 모델은 그 크기는 작아지는 형태로 더더욱 효율화되면서도 성능을 유지하고, 그리고 또 인류는 도달하지 못했던 미지의 영역에 대한 Synthetic Data 를 생성하고, 그렇게 ASI 로 나아가는 것”

Dario Amodei — On DeepSeek and Export Controls

한글 요약 - 박시용

앤트로픽의 아모데이가 Deepseek에 대한 글을 올렸는데, 중국으로의 칩 수출을 통제해야한다는 주장을 언급했다. 물론 그의 인센티브에 의거한 주장이겠지만, 언론 기사들을 보면 이쪽으로의 어젠다 세팅이 느껴지는 것 같기도 하다.

그래서인지 나는 묘하게 트럼프 1기 시절의 미중무역전쟁이 떠오르기도 한다. 2기에는 무역전쟁이 아니라 제재전쟁이 될 수도 있지 않을까? (물론 확대해석일 수 있지만)

이 내용 제외하더라도 Deepseek에 대한 여러가지 뷰가 담겨있으니 추천. AI 학습 효율 향상은 결국 더욱 많은 고성능칩의 수요를 만들어낼 것이라서 엔비디아의 하락은 과한 반응이라고 이야기하고 있음.

The OpenAI Critique, Comparative Advantage and Infrastructure, Aggregation Theory and Cheap AI - Stratechery

다시 한번 말하지만 AI는 컴퓨팅 인프라 게임이고, OpenAI의 진짜 강력함은 모델을 만드는 것을 넘어서 대규모로 컴퓨터를 다룰 수 있는 능력 그 자체에 있다고 생각한다.

"스푸트니크는 “소련이 미국이 못 하는 어떤 것을 할 수 있다는 점(‘새로운 두려운 능력’)”을 보여줬고, 그 뒤 세부 기술을 일절 공개하지 않았습니다. 반면 DeepSeek은 논문을 공개한 뒤, 버클리의 한 연구실이 단 하루 만에 해당 결과를 소규모로 재현했습니다."
"2004년 구글이 IPO 서류에서, ‘소프트웨어 정의 분산 시스템’을 통해 저렴한 범용 서버(commodity computer)들을 묶어 메인프레임급 성능을 달성하는 방식을 공개함으로써 모든 사람에게 엄청난 귀감이 되었습니다."

이로 인해서,

"DeepSeek이 자사의 모델을 오픈소스로 풀고, 그들이 이룬 결과물을 그대로 공개함으로써, 기본적으로 모든 사람—심지어 지정학적 관점에서 경쟁 관계에 있는 미국까지—에게 엄청난 도움을 줬다는 사실은 과소평가하기 어렵습니다. 사실 그들은 (지정학적 이해관계 차원에서 본다면, 어쩌면 그래야 했을 수도 있지만) 모든 기술적 진전을 비공개로 유지하면서, 중국이 미국보다 훨씬 효율적인 AI 인프라를 구축하도록 하고, 미국이 갖는 반도체 기술 우위를 잠식해버리는 길을 택할 수도 있었습니다."
"구글의 인프라 혁신은 정말 대단하고, 아직도 과소평가되고 있습니다. 그리고 AI 인프라 측면에서 아직까지 구글이 가장 앞서 있다는 점은 분명합니다."
"이샨 웡이 말하는 “2004년 구글 모먼트”는 썬(Sun)과 같은 전문 서버 회사들의 몰락으로 이어졌고, 더 나아가 다른 하드웨어 업체들의 성장도 크게 제한해버렸습니다. 왜냐하면 소프트웨어로 정의된 저렴한 범용 하드웨어와 경쟁해야 했기 때문이죠. 결국 하드웨어 비용이 싸지자, ‘매력적인 이윤(잉여가치)’이 존재하는 지점은 소프트웨어 스택 위쪽(구글의 경우, 애플리케이션 레이어)이나 대규모 클라우드 서비스(AWS 등)로 올라갔습니다."

Google’s Titans Give AI Human-Like Memory - Forbes

트랜스포머를 대체할 새로운 신경망?! 구글의 Titans - 인간에게서 영감을 받은 새로운 메모리 체계 - 콘텐츠 데일리허브

구글의 titans는 인간의 기억 체계로부터 영감을 받은 매커니즘으로, 단기 메모리와 장기 메모리로 나누어 처리. 이 둘을 구분하기 위해 '놀라움' 지표라는걸 도입했는데, 이는 새롭게 들어온 데이터가 이전에 모델이 보았던 데이터와 얼마나 다른지를 측정하는 방식.

딱 보았을 때 직관적으로 너무나 말이 되는 이야기인 것 같은데... 주목해서 봐야할 것 같다.

Nabeel Hyatt, GP @ Spark Capital: To Win in AI, Investors Need to Change Their Approach | E1255

요즘 미국에서 핫한 AI 미팅 노트 서비스 granola에 투자한 Spark Capital의 Nabeel Hyatt

Q. 그럼 이제 AI 회사로 얘기를 좀 옮겨보고 싶어요. AI 스타트업을 크게 세 분류로 나누신다고 했잖아요? 모바일 시절에 쓰던 프레임워크를 그대로 가져왔다고요. 그게 뭔가요?

A. 네, ‘적응(Adaptation), 진화(Evolution), 혁명(Revolution)’ 이렇게 세 가지예요.

모바일 시절로 예를 들면, 적응이란 “뉴욕타임스가 모바일 앱을 만든다” 같은 거예요. 기존 걸 단순히 모바일 화면으로 옮겨놓는 수준이죠.
진화는 ‘새로운 워크플로’를 창조하는 거예요. 예컨대 모바일 시대에 인스타그램이 그랬죠. 기존 플리커(Flickr) 같은 사진 공유가 아니라, 스마트폰 사진이라는 전혀 다른 UX를 만든 거예요. AI로 치면, 그래머리(Grammarly)나 디스크립트(Descript) 등이 ‘진화’에 해당하겠죠. 기존 제품의 UI/UX를 완전히 갈아엎고 AI에 맞춰 재설계하니까요.
그리고 혁명은 “이 기술이 없었다면 상상도 못 했을” 완전히 새로운 플랫폼. 모바일 시절의 우버(Uber)처럼, “스마트폰 GPS와 결제 시스템 없이는 불가능했던 서비스”가 대표적이죠.

솔직히 지금은 ‘진화’ 형태도 아니고 그냥 ‘적응’ 수준도 안 되는, 그저 “AI 한 겹을 덧씌운” 회사들이 우후죽순이에요. 큰 혁신 없이 GPT API만 붙여서 금방 MVP 내놓는 식의 단타 전략이 많다는 거죠. 우리는 혁명이나 진화 쪽을 선호해요. 위험은 커도 임팩트가 훨씬 크니까요.

#로봇

Nvidia at CES, Cosmos and Omniverse, Digits - Stratechery

엔비디아가 바라보고 있는 AI + 하드웨어 시스템 구조.

"이 코스모스와 옴니버스는 로봇 시스템을 구축하는 데 필요한 세 번째 컴퓨터를 나타냅니다. 모든 로봇 회사는 궁극적으로 세 가지 컴퓨터를 구축해야 합니다. 로봇 시스템은 공장이 될 수도 있고, 자동차가 될 수도 있으며, 로봇일 수도 있습니다. 이를 위해 세 가지 기본적인 컴퓨터가 필요합니다. 첫 번째 컴퓨터는 당연히 AI를 훈련시키는 데 필요하며, 이를 우리는 DGX 컴퓨터라고 부릅니다. 두 번째는 AI를 훈련한 후 이를 배포하는 컴퓨터로, 우리는 이를 AGX라고 부릅니다. 이 컴퓨터는 자동차, 로봇, AMR(자율이동로봇) 또는 경기장 등 다양한 엣지 환경에서 사용되며, 자율적으로 작동합니다. 하지만 이 두 가지를 연결하려면 디지털 트윈이 필요합니다. 디지털 트윈은 모든 시뮬레이션이 이루어지는 공간으로, 훈련된 AI가 연습을 하고, 정교화되며, 합성 데이터 생성과 강화 학습 피드백 등을 수행하는 곳입니다. 즉, 이는 AI의 디지털 쌍둥이라고 할 수 있습니다."
"이 세 가지 컴퓨터는 상호 작용하며 함께 작동할 것입니다. 엔비디아의 산업 세계를 위한 전략은 바로 이 세 가지 컴퓨터 시스템입니다. 우리는 이를 오랫동안 논의해 왔습니다. 이 시스템은 '삼체 문제(Three Body Problem)' 대신 '세 가지 컴퓨터 솔루션'을 제공합니다. 이것이 바로 엔비디아의 로보틱스입니다."

Google is building its own ‘world modeling’ AI team for games and robot training - The Verge

구글의 딥마인드 또한 엔비디아와 유사하게 시뮬레이션 환경을 세팅.

"Google DeepMind is assembling a new team of artificial intelligence researchers to develop “world models” that can simulate physical environments. The initiative will be led by Tim Brooks, a former co-lead for OpenAI’s Sora project who joined DeepMind in October to work on Google’s video generation and world simulators."

Anduril Building Arsenal-1 Hyperscale Manufacturing Facility in Ohio

최근 앤듀릴(Anduril)이 24년에 $1b의 매출을 달성했다는 소식이 들려왔는데, 이 기세를 몰아서 오하이오에 대규모 공장을 짓는다고 발표했다.

예전부터 남다르다고 생각해왔는데, 회사 성장 속도가 갈수록 더 빨라져서 주목하는 기업이다.

Anduril in talks to raise money at $28 billion valuation as defense-tech booms - CNBC

이어서 $28b 기업가치로 $2.5b 투자유치를 진행 중이라는 보도도 나왔다. 역시 빠르게 성장하는 기업답다.

#바이오

래리 엘리슨: Stargate 프로젝트의 “AI 기반 암 백신” - 스테이지5

나는 대부분의 사람들이 AI로 인한 바이오 헬스케어의 변화를 과소평가하고 있다고 100% 확신한다.

실제로 스타게이트 발표 내용을 자세히 들어보면 바이오 헬스케어 이야기가 주요하게 다뤄졌음을 확인할 수 있다.

알파폴드: AI 신약개발 혁신

최근들어 가장 흥미롭게 읽은 책은 ‘알파폴드: AI 신약개발 혁신’. 너무 흥미로워서 하루만에 다 읽어버렸다.

과학이란 정말 경이롭고, 기술 또한 너무 대단하다.

그리고 알파폴드 이 녀석 인류 역사에서 가장 중요한 기술적 발전 중 하나인 것 같다.

AlphaFold3 리뷰 - Google DeepMind, 신약 개발의 새로운 패러다임을 제시하다 - 하이퍼랩

위의 책에는 알파폴드2의 한계점들이 언급되어있는데, 최근 공개된 알파폴드3와 알파프로테오가 한계점의 일부를 극복했더라. 엄청난 발전이 이루어지고 있음.

AlphaFold3는 AlphaFold2와 비교했을 때 크게 아래 3가지 요소들에서 특징적임을 알 수 있습니다.

임의의 생체 분자 복합체를 입력으로 받을 수 있게 입력 서열의 구성과 업데이트 방식 변화
Evoformer보다 간소화된 Pairformer를 통해 singe & pair representation을 업데이트
원자들의 3차원 좌표를 예측하기 위해서 생성형 AI 기술인 Diffusion을 접목

→ 그 결과 탄생한 AlphaFold3는 단일 AI 모델로서 핵산, 리간드를 포함한 여러 유형의 단백질 기반 생체 분자 복합체의 구조를 정확하게 예측하며 현시대 AI 기반 신약 개발 분야의 게임 체인저로 부상하는 기염을 토해냈습니다.

게임 체인저로 떠오른 ‘AI 활용 신약’… 빅테크도 빅파마도 속도전 - 조선일보

"알파폴드 시리즈가 단백질 구조를 예측해 신약 개발의 약물 후보군 탐색에 활용된 데 비해, 이번에 나온 알파프로티오는 약물이 어떤 분자 구조를 가질지까지 직접 설계할 수 있다."
"알파프로티오에 코로나19 바이러스 등 7개 단백질에 대한 신약 후보 물질 도출을 요구했더니 기존 방법으로 발견한 조합보다 최대 300배 이상 강한 결합력을 보이는 단백질 구조를 제시했다. 알파프로티오가 도출한 단백질 구조가 코로나19 바이러스 중화 효과를 보이는 것으로 확인됐다."
"구글은 알파폴드 시리즈를 기반으로 자회사 아이소모픽 랩스에서 신약 개발에 나섰다. 올 초 JP모건 콘퍼런스에서는 일라이릴리와 17억달러(약 2조2000억원), 노바티스와 12억달러의 신약 물질 개발 계약을 체결했다."

Nvidia at CES, Cosmos and Omniverse, Digits - Stratechery

알파폴드를 보니 아래 젠슨 황의 말은 너무 맞는 말. AI는 세상을 해석하는 새로운 도구의 출현이라고 보는게 정확할듯. 어찌보면 GPT는 하나의 어플리케이션에 불과하다.

“우리는 AI가 단순히 새로운 애플리케이션이나 비즈니스 기회를 제공하는 것이 아니라, 무엇보다도 트랜스포머 덕분에 가능해진 머신러닝이 컴퓨팅 작동 방식을 근본적으로 변화시킬 것임을 제대로 인식했습니다. 그리고 오늘날, 컴퓨팅은 모든 계층에서 혁명적인 변화를 겪고 있습니다. 과거에는 인간이 사용하는 소프트웨어 도구를 만들기 위해 CPU에서 실행되는 명령어들을 손수 코딩했지만, 이제는 GPU에서 동작하는 신경망을 생성하고 최적화하여 인공지능을 구현하는 머신러닝이 있습니다. 기술 스택의 모든 계층이 완전히 바뀌었습니다. 불과 12년 만에 이루어진 놀라운 변화입니다.”

Dario Amodei — Machines of Loving Grace

알파폴드의 잠재력을 인지한 이후로는 50~100년 걸릴 일을 5~10년으로 단축시킬 것이라는 주장이 더이상 비합리적으로 들리지 않는다.

이 글을 작성한 이는 앤트로픽의 대표인 다리오 아모데이인데, AI로 인해 변화할 미래상의 첫번째로 Biology and physical health를 다루었다.

"To summarize the above, my basic prediction is that AI-enabled biology and medicine will allow us to compress the progress that human biologists would have achieved over the next 50-100 years into 5-10 years. I’ll refer to this as the “compressed 21st century”: the idea that after powerful AI is developed, we will in a few years make all the progress in biology and medicine that we would have made in the whole 21st century."

OpenAI의 생물학 AI 연구: 노화 방지와 수명 연장을 위한 단백질 설계 모델 ‘GPT-4b micro’ - 데일리 데일터허브

알파폴드: 단백질의 구조를 예측하는데 특화된 모델 vs

GPT-4b: 일반 세포를 줄기세포로 전환할 수 있는 단백질을 설계하는데 특화된 모델

구글 딥마인드 CEO 데미스 하사비스 인터뷰 (2편) - AI의 창의성과 속임수, 그리고 생물학 AI 가상 세포(Virtual Cell) 프로젝트 - 데일리 데이터허브

현재 하사비스는 가상 세포 프로젝트를 구상 중

Sam Altman-backed Retro Biosciences to raise $1bn for project to extend human life - FT

AI 신약개발 스타트업도 당연히 늘어나는 추세인데, 이 영역 또한 샘 알트만이 백커로 있는 회사가 있다.

바로 Retro Biosciences인데, 현재 $1b 펀드레이징을 진행 중에 있나보다.

마치 로봇 분야를 보는 것과 비슷한데… 여기서도 대부분의 회사들은 사라지겠지만, 결국 살아남은 소수의 회사는 아주 크게 세상을 바꿀 것이다.

Introducing Manas AI: Disrupting Drug Discovery - Manas AI

리드 호프만 또한 AI 신약개발 회사를 창업. 그가 파트너로 있는 Greylock과 General Catalyst이 $24.6m을 투자하며 시작 (처음부터 300억 가지고 시작하네).

#핀테크

미국 국채의 신규고객과 국채금리(feat 스테이블 코인,테더, 서클) - 메르

스테이블코인은 절대 무시하면 안되는 수준까지 올라왔다.

현 시점에서 블록체인이 가장 크게 영향을 미칠 분야는 아마도 스테이블코인이 되지 않을까 생각중.

Billionaire CEO Says Nubank May Shift Domicile To The U.K. And Expand Into U.S. Market - Forbes

사실상 남미를 평정한 누뱅크는 통신업 등 새로운 산업으로의 확장과 더불어 글로벌 확장 또한 고려하는듯. 영국으로 본사를 옮기고 미국 시장 확대를 검토 중이라는 보도. 누뱅크는 확실히 성장 DNA가 있는 기업 같다.

비트코인, 실패하면 다단계.. 성공하면 혁명? - 디피

나도 한때는 비트코인 대신 이더리움 (+알트)만 들고 있던 사람이지만, 지금은 동일한 생각으로 인해 비트코인만 100% 들고있다.

#비즈니스

Palantir CEO Alex Karp and Head of Commercial Ted Mabrey Discuss The Technological Republic

위대한 회사의 공통점으로는 자기만의 조직문화를 만들어낸다는 점이 있다. 팔란티어는 한 권의 책을 펴낼만큼 이에 진심이다.

새로나오는 책의 제목은 'The Technological Republic: Hard Power, Soft Belief, and the Future of the West'

"그러나 제 실제 경험으로는, 아무리 제품이 좋아도 고객과 진짜 깊숙이 상호작용하지 않으면, 고객은 그 소프트웨어를 받아들여 재구조화하거나 확장하거나 제대로 활용할 수 없습니다. 결국 ‘이게 서비스냐 소프트웨어냐’가 아니라, ‘얼마나 고객과 밀접하게 맞춰가는가(alignment)’가 핵심이라는 겁니다. 고객과 더 깊이 정렬될수록 더 큰 가치를 창출하게 되죠."

A time for truth and reconciliation - FT

피터 틸의 글이라서 읽었다. 그리고 GPT가 설명해주는 이 글이 함축하는 ‘이면의 뜻’

<반(反) 기성 권력·관료 시스템 비판>

글 전반에 깔린 정서는 “오래된 권력 구조, 기성 관료 및 공론장 장악 세력(DISC)이 정보를 은폐하고, 이를 통해 체제를 유지해 왔다”는 겁니다. 이제 인터넷의 발달로 ‘정보 공개’와 ‘진실 요구’를 막을 수 없게 되었으니, 2025년 트럼프 재집권은 이 모든 것에 대한 ‘대규모 폭로(아포칼립시스)’로 이어질 것이라는 기대 혹은 경고를 담고 있습니다.

<음모론과 ‘대중적 의혹’에 대한 정당성 부여>

JFK 암살·코로나19 기원·정부의 검열·재정 정보 유출 등을 언급하면서, 대중 사이에 만연한 ‘정부가 뭔가를 숨기고 있다’는 불신을 정면으로 다룹니다. 특정 음모론이 진짜냐 가짜냐를 직접 판정하기보다는, 대중이 의심하는 모든 정보를 최대한 공개해 “사실로 증명하거나, 잘못된 의혹이라면 해명해야 한다”는 메시지를 던집니다.

<“분열이 아닌 화해로 가는 길은 진실이 먼저”>

음모론이든, 정부의 비밀이든, ‘진실을 밝히는 것’ 없이는 사회가 갈등만 커질 뿐이므로, 오히려 폭넓은 정보 공개를 통해 분노가 아닌 화해를 이뤄야 한다고 주장합니다. 표면적으로는 트럼프를 옹호하는 듯 보이지만, 실제로는 “다음 행정부가 (설령 트럼프일지라도) 더 숨기는 것이 불가능하니, 이제는 공개와 해명의 길을 갈 수밖에 없다”라는 의미에 가깝습니다.

<미국 예외주의(“미국은 특별하다”)에 대한 회의>

결론부에서 “미국은 더 이상 특별하지도, 위대하지도 않다”고 직언하며, 기득권층이 이를 인정하고 기존의 낡은 사고방식을 버리지 않으면 쇠퇴를 막기 어렵다고 강조합니다. 새로운 아이디어, 투명한 정보 공개가 없다면 미국이 쌓여 있는 문제들(과학·기술 발전 둔화, 부동산 가격 폭등, 부채 급증 등)을 해결하기 어려울 것이라는 경고가 담겨 있습니다.

→ 결국 이 글은, 트럼프 재집권(혹은 차기 행정부)이라는 특정 상황을 빌려 “기득권이 더 이상 정보를 독점하고 통제할 수 없는 시대가 왔으니, 쌓여 온 의혹과 문제를 낱낱이 ‘공개’하여 진실을 밝혀야 한다. 그래야 사회적 화해와 쇄신이 가능하다”라는 메시지를 전하고 있습니다. 이는 단순한 정파적 논평이라기보다는, “인터넷이 불러온 정보혁명 앞에서 기성 권력이 더 이상 숨을 곳은 없다”는 선언이자, “과거 체제의 청산과 혁신”을 위한 압박이기도 합니다.

Mark Zuckerberg on JRE - 유수선생

2025년의 마크 저커버그는 이런 생각들을 가지고 있다. 현재 어디에 관심이 가있는지 잘 드러난 대화군.

TV에 맞는 진행자가 나온 것 처럼 인터넷에 맞는 진행자가 나오는 것이다.
물리적 세계와 디지털 세계가 혼합되어있는 것이 분리되어 있는 것 보다 자연스럽다고 생각한다.
차세대 추론 모델들은 단일 응답이 아니라 전체 트리를 구축할 수 있다. 질문을 주면 하나의 쿼리만 실행하는게 아니라 수많은 쿼리를 실행해서 내가 할 수 있는 일을 맵핑하고, 무엇을 할 수 있을지 보여주는 것이다.
애플이 혁신적인 제품을 많이 출시하지 않으면 결국에는 뒤쳐질 것이다. 현재 애플은 사용자를 압박하는 방식으로 돈을 벌고있다.
정부가 우리(미국회사) 편이 되어야만 한다.

소득 수준을 좌우하는 가장 중요한 자질 - Alice in wonderland

예전의 나는 창업가만 존재하는줄 알았는데, 사업가라는 그룹이 있다는걸 뒤늦게 깨달았다.

그리고 어쩌면 나는 창업가보단 사업가에 어울리는 사람일지도 모르겠다는 생각을 한다.

북유럽 기업은 왜 이리 강할까? - PADO

북유럽과 유럽은 구분해서 생각해야한다고 생각한다.

북유럽 사업가들이 바이킹 조상들처럼 해외로 모험을 떠나는 성향을 지녔다는 점이다.
북유럽 기업들이 오랫동안 기술을 열정적으로 수용해왔다는 점이다.
정부 정책이다. 북유럽은 높은 개인 소득세율로 풍부한 복지 시스템을 운영하지만, 기업 이익에 대한 세율은 미국과 비슷한 수준이다.
장기적인 관점을 가진 주주들이다. 컨설팅 기업 맥킨지에 따르면, 북유럽 대기업의 80%는 장기적인 소유 구조를 유지하고 있으며, 이는 유럽 전체의 60%, 미국의 20%와 비교된다.

리콴유의 말을 빌리면 “스웨덴, 노르웨이, 덴마크는 상대적으로 인구의 동질성이 높기 때문에, 유럽의 다른 국가에서 불가능한 국민 통합이 이들 국가에서는 가능하다. 세 나라는 각각 국민 전체가 어느 한 사람의 고통을 함께 나눌 준비가 되어 있는 부족 같은 공동체 국가이다.”

[WEEKLY BIZ] 롤스로이스의 야심… 달에 인간 거주용 소형 원자로 보낸다

얼마전 저녁먹으면서 롤스로이스가 영국 SMR의 선두주자라는 이야기를 접했다. 궁금해서 찾아보니 잠수함용 원자로를 개발한 경험으로부터 비롯되었다고 한다. 전혀 몰랐던 사실인데 흥미로워서 아카이브.

"그런데, 발전용 원자로에 대한 경험이 없는 롤스로이스는 발전용 SMR 개발에서 상당히 특이한 전략을 취하고 있습니다. 롤스로이스는 4세대 원전 개발이 본격화되는 원자로 시장에서 다른 냉각제를 적용하든지, 고속 냉각로를 사용하는 새로운 타입의 원자로에는 관심을 두고 있지 않습니다. 현재 기술적으로 이미 검증된 3세대 원자로에 그간 중공업 분야에서 쌓은 첨단 엔지니이링 기술을 총동원하여 소형, 대량생산 방식의 원자로를 최대한 빨리 개발하고자 합니다."

A Spymaster Sheikh Controls a $1.5 Trillion Fortune. He Wants to Use It to Dominate AI - WIRED

UAE 모하메드 빈 자이드 알 나히얀(MBZ) 대통령의 남동생이자 만수르의 형이기도 한 타흐눈은 국부펀드 ADIA의 수장으로 UAE의 경제 전략을 이끄는 위치에 있는데(UAE 차기 대통령이 MBZ의 아들에게 넘어가는 대신 국가의 경제적 지휘권을 획득하였음), 그런 그가 강력하게 밀어붙이는 것이 바로 AI 사업이다. 타흐눈은 현재 국가의 AI 사업을 리드하는 G42를 설립하고 의장으로 자리하고 있다.

UAE는 AI 산업이 돈으로 승부를 가를 수 있는 자본집약적 산업으로 판단한 것 같다. 문제는 그동안 중국과 사업적으로 얽혀있었다는 점인데, 어느 순간부터 중국과의 관계를 끊고 미국으로 붙는 제스처를 지속적으로 보여주고 있다.

즉, 앞으로 우리는 AI 관련 기사에서 UAE와 사우디라는 이름을 더 자주 듣게 될 것이다.

선택과 집중, PE의 선택은? - MBR

한국은 장치산업을 중심으로 성장해왔다. 장치산업이란 거대한 설비나 장치를 필요로 하는 공업을 가리킨다. 대표적으로 석유화학, 철강, 시멘트, 제지산업 등이 장치산업에 해당한다. 물론 장치산업 내에서도 저부가가치 제품보다는 중간 수준 이상의 기술에서 강점을 가지고 있는 한국이지만, 장치산업의 본질에서는 벗어나지 않는다. 대규모 설비투자와 인력이 필요한 장치산업이 중심이기에 제조업 패권 약화는 더욱 확정된 미래다.

20년 만에 호황을 맞은 조선사들은 인력 부족으로 생산 차질을 겪고 있다. 그리고 2차전지와 같이 미래 먹거리로 여긴 산업은 중국에 밀리고 있다. 이미 몇 년 전부터 중국은 무섭게 치고 올라와 철강, 디스플레이 등 한국의 기존 주력 산업들을 잠식했다. 결국 경쟁력에서 차이가 벌어질 수밖에 없는 것이다. 고부가가치 산업으로의 집중이 필요한 시기다.

물론 플라자·루브르 합의, 극심한 버블, 혹은 금융위기와 같은 큰 이벤트는 없지만 고금리가 문제점을 드러나게 하고 있다. 결국 일본 기업들이 해온 것처럼 한국의 기업들도 변화가 필요하다. 그리고 그 변화는 이미 기업들의 구조조정과 사업구조 재편, 선택과 집중으로 수면 위로 드러나고 있다.

한국은 딱 한 번의 기회만 남아있습니다... | 박석중 신한투자증권 부서장 [신과대화]

신한 박석중 부서장님의 이번 영상도 인상깊게 보았다.

결국 한국 경제가 다시 도약하려면, “낡은 산업”의 과잉설비와 부실을 해소하고, 미래 산업(고부가 가치 분야)에 강력하게 집중해야 한다.

기업과 직업에 대한 생각 - 진형

따라서 아래 내용에 너무나 공감한다.

반대로 예상을 큰 규모로 초월하는 이익은, 해자를 잠식당하지 않고 무한히 확장하는 철옹성은 제조업에서는 이례적인 일이다. CAPEX 투자에서는 큰 규모의 IRR이 발생하기 참 어렵다. 모두가 계산기를 돌려보고 사업에 참여하기 때문이다. IRR 상에서 알파는 규제나 그동안의 기술개발에서 오는 해자에서 발생하는 경우가 더 많다. 이런 해자들은 재무제표에 기록되기 마련이고, 계산기를 돌려서 진입할 수 있는 경쟁자들은 사업가 뿐만 아니라 회계와 재무를 아는 모든 인텔리들이다.
(여담이지만) 그래서 한국 주식 시장이 제로썸에 가깝다고 생각한다. 위대한 기업을 찾기는 어렵다. 시장이 아무리 성장해 매출이 막대해지더라도, 해자가 잠식당하고 시가총액은 깎이기 마련이다. 디스플레이와 화학이 그랬고 이제 반도체가 다음 타자다.
제조업은 장기적으로 정답이 아닌 것처럼 보인다. 이런 제조업들은 기술이 발전하면서 공정 개선의 한계곡선을 마주한다. 결국 마진이 박해지고, 중국의 침범을 받고, 그렇게 시가총액이 줄어들고 산업 자체가 망가지기 때문이다.
미국의 제조업은 쇠퇴했다고 한다. 그냥 이익이 장기적으로 시가총액으로 환원되지 않는 곳으로 자본이 배치되지 않은 거다. 무형의 부가가치와 독점력은 지난 20년간 지속적으로 우상향했다. 자본주의에서는 하나의 답지다.

[세계 밝힐 K기술] DL케미칼 30년 공들인 폴리부텐… 中 따돌리고 세계 1위 - 조선이롭

조선업의 LNG선과 같이 고부가가치 산업을 키우는데 주력하자.

“폴리부텐(PB·Polybutene)은 국내 화학회사가 세계 시장을 제패한 몇 안 되는 스페셜티(specialty·고부가가치) 제품입니다. 규모가 큰 경쟁사들이 선점한 제품군 대신 이들이 접근하지 않은 품목으로 일찌감치 눈을 돌리고 30년 넘게 한 우물을 판 결과 불황을 견딜 경쟁력을 확보하는데 성공했습니다.”

[단독] HD현대·한화, K해양방산 ‘원팀’ 합의 - 매일경제

오호 HD현대와 한화가 원팀이 된다니, 진짜 재밌는 그림이 나왔다. (동일한 이야기는 아니지만) 리콴유 선생님이 남기신 말씀이 떠오르는군.

"현재 한국에서의 갈등은 다른 나라보다 더 심각한데, 계속되는 갈등이 아니라 국익 차원의 큰 합의가 이루어진다면 도움이 될 것이다. 부의 재분배를 위해서 정부가 재벌기업들을 더 압박해야 하는지에 대한 정당들 간의 격한 대립을 보면서, 일부 대기업은 생산 라인을 해외로 이주시키는 것까지 고민하고 있다. 이러한 갈등이 사회의 에너지와 자원을 고갈시키고 있다. 한국 사람들은 이런 싸움 대신에 '우리 함께 글로벌 시장을 공략합시다'라고 단결하면 훨씬 더 강해질 수 있다." - 리콴유의 눈으로 본 세계

#금융

30여 년 몸담았던 여의도를 떠나며 - 이코노미조선

우리나라도 제도 개선 하고, 금융업 키우자.

"한국은 이제 1인당 국민소득 3만달러(약 4300만원)를 넘어선 선진국이다. 제조업만으로는 성장을 담보하기 힘들다. 금융업, 특히 그중에서도 증권업이 더 커지고, 수익성이 더 개선돼야 한다."
"이러한 천수답 형태의 수익 구조를 벗어나기 위해 증권 업계는 그간 큰 노력을 기울여 왔다. 대표적으로 해외 IB의 수익 모델을 벤치마크해 자본 규모를 키우고 단순한 금융 중개보다는 직접적인 투자를 확대하는 형태로 사업 구조의 진전을 도모했다. 확대된 자본을 바탕으로 적극적으로 위험을 인수하면서 금융시장 변동성에도 수익성이 크게 영향받지 않는 구조로 전환을 꾀한 것이다."
"하지만 해외 글로벌 IB와 비교해 보면 여전히 갈 길이 멀다. 국내 최대 증권사인 미래에셋증권의 자본 규모는 11조원인데, 골드만삭스, 모건스탠리 같은 글로벌 대표 IB의 자본 총계는 100조원을 상회한다. 가까운 일본의 노무라증권 역시 총자본이 25조원 수준이고, 하이통증권과 중신증권 등 중국 상위권 증권사의 자본 규모 또한 30조원 수준이다."
"더 큰 차이점은 수익 구조에서 나타난다. 국내 증권 업계는 앞서 살펴본 대로 위탁매매를 포함한 증시 환경에 노출된 수익 비중이 60~70%에 달한다. 반면 글로벌 선도 IB는 금융거래 기반의 변동성 높은 수익 의존도가 축소되는 가운데, 자산 관리 수익과 이자 및 배당 수익 중심의 투자 수익 등 지속 가능한 수익원의 비중이 지속적으로 높아지고 있다."
"글로벌 IB는 회사별로 특화된 사업 모델을 발전시켜 왔으며, 이를 바탕으로 고유의 사업 영역을 구축해 왔다. 가령 미국의 골드만삭스는 인수합병(M&A) 등 전통 IB 업무의 강점을 바탕으로 IB 부문에서 높은 수익성을 거두고 있으며, 모건스탠리는 생애 주기 맞춤형 포트폴리오 서비스 제공을 통해 자산 관리 부문에서 고수익성을 실현하고 있다. 이렇듯 글로벌 IB는 각각의 특색 있는 사업 영역에서 이익의 안전성과 지속 가능성을 추구하는 형태로 발전해 왔다."
"반면 국내 증권사의 사업 구조는 상대적으로 대동소이하다. (~) 하지만 실상은 증권사의 확대된 자본과 건전성 규제 완화를 활용해 조달된 자금이 금융 당국의 목표대로 자본시장에 투입되기보단 대부분 부동산 시장으로 흘러가는 결과를 초래했다."

12월보다는 1월, 금융의 삼성전자 - 고집스런 가치투자

"기업의 혁신은 세 방향에서 이루어진다. 기술혁신, 조직혁신, 그리고 금융혁신이다."
"한국의 제조업이 일제히 경쟁력을 잃어가는 느낌을 주고 있다. 일시적인 현상일 것으로 희망한다. 그러나 동시에 한 단계 높은 경제시스템으로 전환되려면 지금보다 훨씬 더 금융산업의 비중이 커져야 할 것이다. 그런데 금융업은 제조업처럼 제품을 생산해서 수출하는 것이 아니기 때문에 한국처럼 국내 시장 국제화에 한계가 있는 지정학적 지위에서는 해외 진출 밖에는 답이 없다. 공장의 해외 진출이 아닌 사람과 소프트웨어의 해외 진출이다."
"예전에 ‘금융의 삼성전자’가 화두였던 적이 있다. 삼성전자 같은 금융기관을 키우자는 취지였다. 급변하는 지정학이 한국의 제조업을 쉽게 두지 않을 것 같은 지금, 대안으로 다시 생각해 볼 때가 된 것 같다."

Private Equity (사모펀드)는 어떻게 상장주식 대비 높은 수익률을 낼까 - 엔젤투자자

PE업은 잘한다는 가정하에 구조적으로 자본효율성이 높은 비즈니스라고 생각한다.

따라서 장기투자한다는 가정하에 S&P 500에 투자하는 것 보다 KKR에 투자하는 것이 더 높은 수익을 가져올 수 있다고도 생각한다.

김병주 MBK파트너스 회장, Offerings - 고집스런 가치투자

지금의 MBK 행보는 오랜기간 생각하고 준비해온 결과물이라는걸 알 수 있다.

“그들은 자신들이 소유하지 않은 것까지 지배하려 든다.” 2020년 출간된 김병주 MBK 회장의 자전적 소설 ‘오퍼링스’(Offerings)는 한국 재벌을 이렇게 평가했다.

기업과 직업에 대한 생각 - 진형

아래는 내가 자주 하는 이야기와 동일하다. 조금 다른 이야기인데, 나는 이 관점에서 다음 세대 투자의 주인공은 냉정하게 VC가 아닐 수도 있다고 생각한다.

"1900년대는 손익계산서와 재무상태표의 시대였다. 달리 말하면 가치투자자와 바이아웃 PE의 시대였다. 그 이전의 가치투자자인 워렌 버핏은 담배꽁초 투자를 즐겨 했다. 내재가치보다 시가총액이 싼 기업을 사서 큰 돈을 번 사람이 버핏이라면, 재무 이론에 통달해 밸류에이션을 해서 싸게 사서 돈을 번 사람은 KKR이다."
"반면에 2000년대는 창업자와 롱온리 투자자의 시대였다고 생각한다. 심심치 않게 애플과 엔비디아, 그리고 메타와 구글의 장기 주가 차트가 돌아다닌다. 독점력의 복리 증식을 목도한 사례다. 이런 기업들은 결코 해자를 잠식당하지 않고, 위대한 경영진과 함께 자산을 복리로 증식해나갔다. 그리고 이들 기업에 동행한 사람들은 수 백배의 이익을 거두고 위대한 투자자가 되었다."

Venture Capital’s Latest Strategy: Private Equity–Style Roll-Ups - The Information

AI 시대의 벤처 투자는 인터넷, 모바일과 다른 모습일 가능성이 높다.

난 사석에서 VC랑 PE의 결합 모델이 주요한 금융 비히클로 자리할 것이라고 이야기하고 다니는데, 이미 알게 모르게 (미국의) VC는 그쪽을 향해 나아가고 있는지도 모르겠다.

The Deep Tech Opportunity - Matthew Mandel

나랑 비슷한 고민을 하고 계시군.

"The dynamics that made lean startups built on the internet such a promising source of extreme outcomes over the last thirty years no longer hold."
"Even if the mega-trends of the moment are putting pressure on legacy industries to innovate, one might still wonder if venture-backed startups are the right vector for that change. Maybe venture capital and deep tech are just incompatible, and public-private partnerships or incumbents’ R&D divisions are better equipped to tackle the opportunity."

Hemant Taneja, Managing Partner and CEO of General Catalyst

원래 VC는 “운 좋게도 뛰어난 창업자를 만나, 자금을 대주고, 사업 구상이나 전략을 함께 고민해주는” 일종의 우연(serendipity)에 많이 의존했어요.
그런데 의료, 국방, 에너지 전환, 제조업 같은 거대한 산업을 정말 근본적으로 바꾸려면, 각 산업을 어떻게 재설계해야 하는지 깊이 고민할 필요가 있죠. 그걸 위해서는 훨씬 더 의도적(intentional)인 접근이 필요하다고 생각합니다. 그래서 저희가 직접 회사를 만드는 이유 중 하나는 “생태계에 어떤 게 부족한가?”, “어떤 회사는 여러 이유(인터디서플리너리, 자본집약적, 긴 시간 필요 등)로 자연 발화가 힘들 텐데, 우리가 그 불쏘시개 역할을 할 수 있지 않을까?” 하는 거예요.
다시 말해, 의도적이고 주도적인 역할을 하는 것과, 우연한 발견을 통해 좋은 창업자를 만나는 것—이 두 가지를 동시에 추구하는 방향으로 우리 업의 진화를 고민하고 있습니다.

아래는 헬스케어에 진심인 투자자다운 관점들.

만약 “30년 후 미국 의료 시스템은 어떻게 되어야 하는가?”라고 물으면, 대부분 “예방적이고(proactive), 저렴하고(affordable), 접근 가능(accessible)해야 한다”고 답할 겁니다. 즉, 사람들을 건강하게 유지하며, 의료 때문에 파산하는 일이 없고, 누구나 진료를 받을 수 있어야 한다는 뜻이죠.
하지만 지금은 그와 거리가 멀고, 단일 기업이 이를 완전히 해결하기도 불가능합니다. 그래서 아마존이 소매업을 바꾼 것처럼, 헬스케어 분야도 “단 하나의 아마존”이 나오기보다는 생태계 자체가 재편되어야 한다고 믿고 있어요. 즉, 여러 회사가 모여서 협력해야 한다는 거죠.
지난 10여 년간 우리는 이 생태계에 필요한 회사들을 만들고 투자했습니다. 궁극적으로 병원 시스템이 더 효율적이면서도 이윤을 내고(자동화/기술 도입), 의료 인력의 역량을 재정립하고(기술 발전에 맞춰), 질병 치료가 아니라 건강 유지(건강 관리)에 중점을 두는 방향으로 수익 모델을 바꾸도록 돕고 있어요. 미국 의료비가 너무 많이 드는 큰 이유 중 하나가 ‘아픈 사람을 치료’하는 데 초점을 맞추는 식케어(sick care) 구조니까요.
이런 건 실리콘밸리식 “회사를 만들면 저절로 바뀌겠지”로는 안 됩니다. 헬스케어 기관들과 긴밀히 협력해야 하죠. 그래서 우리가 인수한 병원 체인도, 우리 포트폴리오사나 다른 회사들이 실제 병원 시스템에 솔루션을 적용해, 그 혁신 과정을 실증할 ‘테스트베드’이자 ‘블루프린트’로 삼으려는 목적입니다. 그걸 또 협력 병원에도 확산할 수 있죠. 전통적 VC 같지 않고, 긴 호흡이 필요한 일이지만, “급진적 협업” 없이는 불가능하다고 봅니다.

Unveiling GC Wealth

결국 General Catalyst는 VC를 넘어서 자산운용으로 영역을 확장.

#투자

버블을 관찰하는 중 - 하워드 막스

하워드 막스다운 글이다.

주식을 매수할 때 다운사이드 대비 업사이드의 확률을 고민해보는 것 처럼, 주식을 매도할 때도 같은 논리를 적용해야 하지 않을까 싶은 요즘.

2024년 12월 머스트자산운용 투자 레터

시스템과 노력의 조합.

"투자 아이디어의 최종 형성은 1) Discover (아이디어가 될 가능성이 높은 기업을 발견하는 것) 과 2) Deep Research (발견된 기업을 압도적인 이해에 도달할 때까지 투자 깊이감 있게 리서치 하여 투자 아이디어로 최종 형성하는 것)의 2단계로 나눌 수 있습니다."
"보통 두번째 단계(Deep Research)에서는 주어진 특정한 기업을 집중 분석하기 위해 할 수 있는 별의별 노력을 다 하는 과정이기 때문에 사람의 노력에 시스템이 줄 수 있는 도움이 제한적입니다. 반면, 첫번째 단계에서는 시스템에 의한 발견(discover)이 사람의 노력에 큰 보완 역할을 할 수 있어 크게 도움이 됩니다. 모니터링하는 수천 개 이상의 국내외 기업들에 대해 그 기업에 영향을 주는 유의미한 수많은 데이터들을 찾고 모으고 보기 좋게 가공하여 회사의 변화를 선제적이고 통찰력 있게 이해하여 ‘이 기업이 이런 데이터들의 신호로 인해 지금 집중해서 리서치할 때’라는 발견(Discover) 기능을 잘 구현할 수 있다면 수작업의 한계를 잘 보완해줄 수 있다고 믿습니다. 아직 많이 부족하지만 이 주제에 대한 회사 차원에서의 투자를 아끼지 않고 발전시켜 나가겠습니다."

[번역] 비즈니스 오너 펀드 2013년 연례 서한 - 제너럴폭스

2013년, 로버트 비널이 노보 노디스크를 매수한 이유