Insight #110_AI 추론의 시대, 토큰 처리량, AlphaEvolve, 에이전트, 듀오링고, 커서, 그라놀라, 다이나모, 아이소모픽랩스, 스테이블코인, 다나허, 켄 그리핀, 어니 가르시아 및 카바나, Thrive Holdings, Josh Wolfe, Alpine Investors 창업자 Graham Weaver
올해 들어서 저의 AI 사용량이 급격하게 증가하였고, 그만큼 많은 정보를 흡수하고 있는데요. 실제로 빅테크 기업들에 따르면 올해 들어서 토큰 처리량이 급증하고 있다고 합니다.
결론적으로 저는 AI 추론의 시대가 본격화되었다고 생각하며, 이제부터가 진짜 게임이 시작된 것 같아 설레는 시간을 보내고 있습니다. 이는 인생에서 두번 다시 올까 말까한 기회임에 틀림없기 때문입니다.
오늘은 AI, 하드웨어, 바이오, 콘텐츠, 핀테크, 비즈니스, 금융, 투자에 대해 다룹니다.
뉴스레터 외에도 텔레그램 및 블로그에서 저의 생각을 접해보실 수 있습니다.
#AI
AI 발전 시나리오. 나는 이 내용이 꽤나 현실성 있다고 생각한다. 세르게이 브린과 데미스 하사비스도 2030년 전후를 AGI 탄생으로 내다보고 있지 않은가. 여담으로 이 글의 저자 중 한명은 OpenAI 출신이다.
AlphaEvolve: A Gemini-powered coding agent for designing advanced algorithms
AlphaEvolve: Gemini 기반 첨단 알고리듬 설계 코딩 에이전트 | GeekNews (한글 요약)
AI가 AI를 활용하는 자가실현적 미래가 이미 다가왔구나.
"오늘 우리는 AlphaEvolve를 공개합니다. 이는 범용 알고리즘 발견·최적화를 위해 대형 언어 모델이 구동하는 진화적 코딩 에이전트입니다. AlphaEvolve는 우리의 Gemini 모델이 지닌 창의적 문제 해결 능력과 해답을 검증하는 자동 평가기를 결합하고, 유망한 아이디어를 지속적으로 발전시키는 진화적 프레임워크를 사용합니다."
"AlphaEvolve는 Google의 데이터센터, 칩 설계, AI 학습 프로세스—AlphaEvolve 자체를 뒷받침하는 대형 언어 모델 훈련까지—효율을 향상시켰습니다. 또한 더 빠른 행렬 곱셈 알고리즘을 설계하고 미해결 수학 문제의 새로운 해답을 찾으며, 다양한 분야에서 놀라운 가능성을 보여주었습니다."
"AlphaEvolve는 현재 수학·컴퓨팅 분야에 적용되고 있지만, 해법을 알고리즘으로 표현하고 자동 검증할 수 있는 문제라면 어떤 영역에도 적용될 수 있습니다. 소재 과학, 신약 개발, 지속가능성, 그 밖의 기술·비즈니스 응용 등에서 변혁적 역할을 할 것으로 기대합니다."
Microsoft Earnings, Microsoft’s Core Capability, Amazon Earnings - Stratechery
마이크로소프트가 토큰 처리량이 작년보다 5배 늘었다고 발표. 현 시대를 가장 잘 보여주는 지표라고 생각한다.
“We processed over 100 trillion tokens this quarter, up 5x year-over-year, including a record 50 trillion tokens last month alone. And four months in over 10,000 organizations have used our new agent service to build, deploy and scale their agents.”
The world is adopting AI faster than ever before. - Sundar Pichai
구글 또한 토큰 처리량을 공개했는데, 무려 작년보다 50배 늘어났다고 한다. 2월부터 급증하는 것도 인상적.
따라서 나는 AI 학습의 시대에서 → 추론의 시대가 본격화되었다고 판단한다. AI의 새로운 국면이 다가온 것 같다.
Philippe Laffont Explains His Bull Case for the US Economy: Tokens > Tariffs - The All-In Podcast
Coatue의 Philippe Laffont 또한 토큰 처리량에 집중하고 있다. AI는 절대 버블이 아니다, 적어도 지금 당장은.
관련해서 이번 분기 엔비디아 실적발표 내용을 보면 GPU 수요 증가가 중국 수출 금지를 상쇄시켜버렸는데, 나는 앞으로 수요가 더욱 가파르게 늘어날 가능성까지 내다보고 있다.
“AI 모델에 대한 토큰은 자동차에 연료를 넣거나 컴퓨터에 전기를 공급하는 것과 같지?”
“마이크로소프트는 1분기에 100조 토큰을 처리했으며, 그중 3월에만 50조 토큰을 처리했다고 말했다.”
“그래서 토큰 사용량이 사실상 수직 상승하고 있는데, 이는 아마도 훨씬 더 정교하고 더 많은 연산 능력을 요구하는 추론 엔진 때문일 거야.”
“트럼프에게는 좀 불공평할 수 있지만, 시장이 하락한 것은 단지 관세 때문만은 아니야.”
“기억한다면, 사람들이 ‘우리는 AI 버블에 빠져 있다, AI가 제대로 작동하지 않는데, AI에 대한 ROI는 뭐지?’라고 당황했기 때문에 하락했어.”
“그것이 문제의 3분의 1에서 절반 정도였을 거야.”
“그리고 마이크로소프트가 말한 것은, 자본 지출(CapEx)이 증가하고 있고 지금 모두가 엄청난 칩 부족을 겪고 있다는 거야.”
“우리의 모든 비상장사와 상장사를 통해 확실히 알고 있는 것은, 칩 부족과 연산 능력 부족이 있다는 거야.”
“앞으로 1~2년을 보면, 어느 시점에는 관세가 사라질 거야.”
“트럼프는 규제 완화와 관련해 큰 성과를 이루게 될 거야.”
“감세 혜택이 일종의 관세를 상쇄하게 될 거야.”
“우리는 이후로 나아가고, 남는 것은 무엇일까? 토큰이 남는 거야.”
“‘이게 미국적 탁월성의 끝이다’라고 말하는 사람들이 많지만,”
“내가 거의 말하고 싶어, ‘아니야, 여러분이 틀렸어. 이게 시작이야!’라고.”
나 또한 올해 들어서 AI 사용량이 급격하게 증가한걸 체감하고 있는데, 따라서 나의 토큰 사용량이 궁금해져서 한번 알아보았다. 대화내역을 json 파일로 다운받아서 파이썬으로 토큰 사용량을 뽑아내었다. 당연히 이 모든 과정은 GPT가 코드 생성해준 덕분에 진행할 수 있었다. 그 결과 지금까지 나는 총 7,458,682 토큰을 사용했다고 한다.
그리고 모델별 토큰 사용량이 나오길래 모델별 출시 연/월을 고려하면 각 년도마다 얼마만큼의 토큰을 사용했는지 대략적으로 추정해보니, 22년 ChatGPT 출시 이후 총 사용량에서 25년에만 60% 만큼 사용했다고 나왔다. 내가 다른 한 계정을 추가로 사용하고 있다는걸 감안하면 대략 24년도까지의 누적 사용량 대비해서 올해에만 3배 더 사용했겠군.
또한 내 사용량이 어느정도인지 궁금해서 대략 추정해보니 평균 사용자가 164,000 토큰 사용할 동안 나는 4,475,000 토큰 사용했다는 소리고, 백분위로 따지면 상위 0.03% 안에 들어간다고 한다. 정확한 숫자는 아니지만 확실히 많이 사용하는 축에 속하나보다.
(주의: 호기심에 재미삼아 진행해본거고, 정확하지 않을 수 있습니다.)
Microsoft Earnings, Microsoft’s Core Capability, Amazon Earnings - Stratechery
마이크로소프트와 아마존을 비교한 아래 내용도 매우 흥미로웠다. 역시 기업의 DNA를 이해하는건 중요하다.
마이크로소프트의 컨퍼런스 콜이 온통 AI 중심이었다면, 아마존의 실적 발표 콜은 당연히 더 시급한 문제인 아마존닷컴 비즈니스에 초점을 맞췄다. 저는 관세 등 상세한 내용보다는, CEO 앤디 재시(Andy Jassy)의 준비 발언 중 인바운드 네트워크(inbound network)를 재구축한 방식에 주목했다:
“지난 몇 년간 우리는 풀필먼트 네트워크를 더욱 효율적이고 비용 효과적으로 만드는 데 상당한 진전을 이루어왔습니다. 전국 단위의 풀필먼트 네트워크를 지역 중심 허브로 전환한 것이 중요한 전환점이었습니다. 고객이 거주하는 곳 근처에 재고를 배치함으로써, 우리는 더 빠르고, 더 적은 패키지로, 낮은 배송비로 배송할 수 있게 되었습니다. 다음 과제는 가능한 많은 품목을 이 지역 허브에 배치하는 것이었습니다.
그러나 인바운드 네트워크, 즉 각 풀필먼트 센터로 물품을 가져오는 방식은 이 새로운 지역화 구조를 활용하도록 설계되지 않았습니다. 그래서 이를 재설계하여, 각 풀필먼트 센터에 배치할 수 있는 제품 비중을 늘리는 인바운드 아키텍처를 새로 도입했습니다. 이는 배송 속도를 개선하고 서비스 비용을 낮추는 효과가 있습니다. 1분기에도 우리는 전 세계 프라임(Prime) 회원 대상 역사상 가장 빠른 배송 기록을 경신했으며, 동일 분기 중 역대 최대 수량의 당일 또는 익일 배송을 달성했습니다.”
이 내용을 읽으면서 든 생각은, 아마존이 자본 지출(capex)을 활용하는 방식이 얼마나 놀라운가 하는 점이다. 이러한 변화는 많은 비용을 수반하지만, 풀필먼트 비용을 절감해 마진을 개선하고, 배송 속도가 빨라지면 구매가 늘어나 매출이 증가한다. 이는 자본 지출에 대한 레버리지를 더욱 극대화한다. 이것이 바로 아마존의 핵심 강점이다.
아마존의 AI 접근 방식에도 이러한 원리가 어떻게 적용되는지 살펴볼 만하다. 먼저, 저는 아마존 콜에서 AI 언급이 마이크로소프트만큼 많지 않았던 이유가 관세 때문만은 아니라고 본다. 재시의 AWS(Amazon Web Services) 관련 준비 발언에서는 여전히 이전 세대의 비-AI 엔터프라이즈 IT 지출이 클라우드로 이전되어야 한다는 점이 강조되었는데, 이는 아마존이 맞춤형 인프라(custom architecture)에 대한 투자를 깊이 수행해 온 분야다.
따라서 재시의 AI 언급에서는 아마존 맞춤형 인프라가 두드러졌다:
“모델을 구축하는 최하단 계층에서는, 우리의 새로운 맞춤형 AI 칩인 트레이니엄 2(Trainium 2)가 대규모로 용량을 확보하기 시작했으며, 상당한 매력과 수요를 얻고 있습니다. 우리는 고객이 다양한 칩 제공 업체를 통해 AI를 수행할 수 있도록 할 것이며, 앞으로도 그럴 것입니다. 다만, 대규모로 AI를 수행하는 고객은 비용이 빠르게 높아질 수 있다는 점을 인식합니다. 트레이니엄 2는 GPU 기반 인스턴스 대비 가격 대비 성능이 30~40% 우수하기 때문에 매력적입니다. AI가 우리가 믿는 만큼 성공하려면 추론(inference) 비용이 크게 낮아져야 합니다. 이를 돕는 것은 우리의 사명이며 책임으로 봅니다.”
마이크로소프트와 대조해 보면, 두 회사 모두 AI 효율성을 강조했지만, 나델라는 소프트웨어가 해답이라고 단호했다. 재시는 맞춤형 인프라, 즉 자본 지출에 초점을 맞췄다. 다시 말해, 두 회사가 AI 워크로드를 추구하는 방식은 궁극적으로 각자의 핵심 역량으로 귀결된다는 점이다.
내 생각에 단기적으로는 마이크로소프트의 퍼포먼스가 우세할 것으로 보나, 장기적으로는 마소와 아마존 둘다 승리자가 될 것이라고 본다. 구글 또한 이것저것 잘하긴 하는데, 그렇다고 압도적으로 뭘 잘한다 하는건 솔직히 아직 안보여서... 물론 결국 하나 해낼 것 같긴 하지만.
참고로 위 그림의 답변은 GPT에게 아래와 같이 물었더니 나온 답변이다.
"위 글, 그리고 특히 다음의 문장을 고려하였을 때, 결국 AI 시대의 인프라 게임에서는 누가 더 우위를 가지게 될까? 당장(향후 3~5년간), 그리고 장기적으로 (향후 10년뒤)를 나누어서 한번 분석해보고 합리적인 통찰을 제시해줘볼래?"
"마이크로소프트와 대조해 보면, 두 회사 모두 AI 효율성을 강조했지만, 나델라는 소프트웨어가 해답이라고 단호했다. 재시는 맞춤형 인프라, 즉 자본 지출에 초점을 맞췄다. 다시 말해, 두 회사가 AI 워크로드를 추구하는 방식은 궁극적으로 각자의 핵심 역량으로 귀결된다는 점이다."
An Interview with Meta CEO Mark Zuckerberg About AI and the Evolution of Social Media - Stratechery
메타는 저커버그의 큰 그림 아래 세부 전략들을 행하는 과정에 있다.
"오픈소스 결정은 개발 결정의 ‘다음 단계’입니다. 개발을 오픈소스로 공개하려고 만든 것이 아니라, 우리가 원하는 서비스를 구축하려면 이런 모델이 필요하다고 생각해서 만든 것이죠. 그리고 ‘항상 최전선에 있어야 하는가? 6개월 뒤쳐져도 괜찮은가?’ 같은 질문이 있는데, 저는 시간이 갈수록 최전선에 있어야 한다고 봅니다."
"특히 지금 보이는 동력 중 하나는 ‘전문화(specialization)’가 시작되고 있다는 점입니다. 회사마다 잘하는 영역이 다르고, 집중하는 분야가 다르죠. 저희 사용 사례도 다른 회사와 조금 다를 것입니다. 저희 같은 규모에서는, 실제 사용 환경에 최적화된 무언가를 직접 만드는 것이 당연히 합리적이라고 생각합니다."
"저는 기본적으로 네 가지 주요 제품·비즈니스 기회를 보고 있고, 가장 단순하고 구현이 쉬운 것부터 점차 먼 미래의 기회까지 순서대로 말씀드리겠습니다. 네 가지 중 가장 기본은 ‘광고 비즈니스를 훨씬 개선하는 것’입니다. AI를 활용해 추천을 개선하고, 어떤 비즈니스든 원하는 성과를 얻고자 할 때 “우리 목표는 이거고, 이만큼 지불하겠다. 은행 계좌를 연결할 테니, 여러분이 성과를 낼 때마다 지불해 달라”만 하면, 콘텐츠 제작도, 고객 이해도, 측정도 전혀 신경 쓸 필요가 없게 하는 것이죠."
"두 번째는 ‘컨슈머 터치포인트에서의 참여 확대 및 추천 고도화’입니다. 첫 단계는 Reels에서 보시다시피, 이용자에게 보여줄 콘텐츠를 더 잘 찾아내는 것이죠. 다음 단계는 AI가 단순히 추천만 하는 것이 아니라, 창작을 돕거나 직접 콘텐츠를 만드는 것입니다."
"세 번째 혁명은 AI가 생성한 콘텐츠의 폭발적 증가입니다. 크리에이터·친구 콘텐츠는 여전히 있지만, AI 생성 콘텐츠가 방대한 양으로 추가될 겁니다. 아주 개인화된 형태로요. 거시적인 관점에서 보면, AGI 시대에 접어들어 생산성이 극적으로 오르면, 사람들은 일하는 시간은 줄이고 엔터테인먼트·문화에 더 많은 시간을 쓸 겁니다. 그래서 피드형 서비스—사람들이 콘텐츠를 소비하는 채널—에 머무르는 시간이 더 늘어나고, AI가 추천·창작을 돕는 정도가 향상될수록 그 가치는 더욱 커질 것입니다. 이게 두 번째 범주입니다."
"세 번째 큰 AI 매출 기회는 ‘비즈니스 메시징’입니다. 메시징이 독자적인 거대한 소셜 생태계로 자리 잡아 가면, 오늘날 우리 비즈니스를 보면 Facebook 수익이 꽤 강하고, Instagram 수익도 꽤 강합니다. WhatsApp 사용자는 거의 30억 명에 달하지만, Facebook이나 Instagram에 비해 수익은 훨씬 적죠. (~) 몇 년 내에 전 세계 모든 기업은 이메일·소셜 미디어 계정·웹사이트와 함께 고객 지원·영업을 수행하는 AI를 갖게 될 것입니다. 그 AI가 전환을 만들어내기 시작하면, 우리는 ‘무료로 아주 쉽게’ 이 서비스를 제공하다가, 순증 전환이 발생해야만 요금을 부과할 수 있습니다. “이걸 설치만 해 두면 영업 문의가 들어오고, 순증 전환마다 일정 수수료를 내라”는 식으로요. 이렇게 플라이휠이 돌아가기 시작하면, 기업들이 그 채팅으로 사람을 유입시키기 위한 수요가 폭발적으로 증가합니다. 그래서 WhatsApp·Messenger·Instagram Direct 등 메시징 서비스가 우리의 세 번째 축이 될 것입니다."
"네 번째 축은 ‘AI 네이티브’ 혁신으로, Meta AI 같은 솔루션입니다. 만약 Meta AI가 성장하면, 상품 추천이나 구독 서비스로 수익을 창출할 수 있을 것입니다. 현재 Meta AI는 월간 약 10억 명이 사용 중입니다."
"각 분야에서 ‘세계적 수준’을 구현하려면, 해당 기능을 제공하기 위해 필요한 모델을 처음부터 끝까지 훈련하고 최적화하는 ‘엔드투엔드 경험’을 구축해야 합니다. 그동안의 경험을 비춰보면, 스택 전반을 직접 구축할 수 있어야 합니다. Meta는 풀스택 회사로서 자체 인프라와 AI 시스템, 제품을 모두 개발해 왔습니다."
"리더십의 위험은 모든 베팅이 성공하진 않는다는 것입니다. 야구처럼, 절반만 성공해도 대단한 팀을 만들 수 있듯, 핵심은 ‘다른 사람보다 더 잘하고, 성공했을 때 더 크게 치는 것’입니다."
Inside OpenAI's Stargate Megafactory with Sam Altman | The Circuit
OpenAI는 어느새 8억명 이상의 사용자가 쓰는 서비스 + 그걸 뒷받침하는 모델 개발과 데이터센터 건설 + 새로운 폼팩터의 하드웨어 개발을 동시에 수행하는, 누가봐도 '빅테크'의 면모를 지닌 기업이 되었다.
How Simo Will Fill Altman’s Management Gaps at OpenAI - The Information
최근 인스타카트의 CEO였던 Fidji Simo가 OpenAI에 영입되었다. 페이스북의 셰릴 샌드버그, 구글의 에릭 슈미트 같은 역할로 보인다.
결국 샘 알트만은 더 큰 그림에 집중한다는 소리. 그만큼 회사가 많이 커졌다.
OpenAI Acquires io, OpenAI’s Strategic Positioning, Apple’s Worsening AI Problem - Stratechery
OpenAI가 조너선 아이브의 io를 $6.5b 가치에 인수한다고 발표.
처음에는 io 인수 가격을 보고 깜짝 놀랐으나 주식 거래라는걸 보고 납득이 되었다. 그리고 뭔지는 모르겠지만 이미 만들고 있던 하드웨어 기기가 있다고 하니 궁금해지긴 한다. 다만 솔직하게는 뭐가 나올지, 그리고 잘될지에 대한 감이 확 오지는 않는다.
여담으로 벤 톰슨의 말처럼 요즘 가장 위태로워보이는 빅테크는 다름 아닌 애플이다. 거대한 흐름에 전혀 발을 담그고 있지 못하는 모습이다.
"이제 애플은 대규모 투자를 검토해야 합니다. 인수 후보로는 Anthropic, SSI, Mistral, XAi, 구글 클라우드+Gemini API 등이 거론됩니다. 이미 늦었다고 비판받을 수 있지만, 시기를 놓친 만큼 비용도 기하급수적으로 증가하고 있습니다."
"결국, 가장 현명한 시기는 수년 전이었고, 두 번째로 좋은 시기는 ‘지금’이며, 세 번째로 좋은 시기는 이미 늦었을 수도 있습니다."
Claude 4, Anthropic Agents, Human-AI Agents - Stratechery
"OpenAI는 소비자 시장을 점유하고, 구글은 인프라와 모델 경쟁력에 집중하는 동안, Anthropic은 “세계 최고의 에이전트 제품”을 구축하는 데 사활을 걸고 있습니다."
"최첨단 모델뿐 아니라, 이 모델들이 진정 사람을 대체할 수준의 ‘결정적 컴퓨팅 인프라’를 포괄적으로 제공해야 합니다. Anthropic의 API 비용이 구글에 비해 비싸 보일 수 있지만, 사람의 연봉에 비하면 매우 저렴하다는 점이 설득력을 더해 줍니다."
Why Cars Drive Themselves Before Computers Do - Apoorv Agrawal
자율 시스템의 스택을 '지각 (Perception) → 추론 (Reasoning) → 실행 (Action) → 데이터 플라이휠 (Data Flywheel)으로 보는 프레임워크.
왜 자율주행보다 AI 에이전트가 빠르게 발전할 수 밖에 없는지에 대한 합리적인 근거가 되어준다.
그리고 에이전트의 시대는 이미 시작되었다. 이제부터는 새로운 AI 서비스들 공부하느라 정신이 없을 것 같다.
AI Horseless Carriages | koomen.dev
현재 많은 AI 어플리케이션들은 기존의 방식을 흉내내는데 그치는 '말 없는 마차(horseless carriage)'에 가깝다고 지적하고, 앞으로 AI 어플리케이션은 사용자가 시스템 프롬프트를 직접 수정할 수 있도록 열어둬서 개인에게 최적화된 에이전트를 구현할 수 있도록 해야 한다고 주장하는 글.
우선 말 없는 마차에 가깝다고 지적하는 내용은 100% 공감하고, 다만 시스템 프롬프트을 수정하게끔 열어주는건 과도기적인 해결 방법이라고 생각한다. 베스트는 결국 그냥 LLM에 맞는 최적화된 UX를 만들어내는 것일텐데, 사실 나도 아직 정답이 뭔지는 모르겠다.
Roadmap: AI systems of action - BVP
일종의 기업용 데이터베이스 역할을 해오던 기업용 기록 시스템(Systems of Record, SoR) 기업들, 대표적으로 ERP 분야의 SAP와 Oracle NetSuite, 고객 관계 관리(CRM) 분야의 Salesforce, 인적 자원 관리(HCM) 분야의 Workday 같은 기업들은 고객이 한번 온보딩되면 거의 이탈하지 않기 때문에 해자가 매우 강력했는데,
이제는 이들이 AI 네이티브 기업들로 대체되어질 수 있다는 주장. 데이터 이전이 AI 도움 덕분에 예전보다 훨씬 쉬워지고 있으며, 훨씬 더 좋은 사용자 경험을 제공할 수 있기 때문.
하지만 내 생각에 기존의 소프트웨어들은 기존의 조직 시스템에 최적화되어있다는게 큰 문제가 될 것 같다. 앞으로는 조직의 모습이 크게 바뀔 것 같거든.
Palantir Q1 2025 | Letter to Shareholders
팔란티어도 지속적으로 본인들이 ‘에이전트’임을 주장하고 있다.
"AIP는 이제 엔터프라이즈 자율성을 목표로 한 다음 단계 개발 및 채택 단계에 접어들었습니다. 지난 콜에서 언급했듯, AI의 규범적 가치는 자율주행 기업입니다. 생산성을 50% 높이는 코파일럿 수준이 아니라, 50배 향상시키는 에이전트를 이야기하고 있습니다."
Investor Relations | Duolingo, Inc.
듀오링고와 스픽을 보면 분명 언어 학습 어플리케이션이 코딩 영역과 더불어서 가장 잘 성장하는 AI 어플리케이션 중 하나인 것 같다.
관련해서 이번분기 듀오링고의 실적발표를 들어보면 AI 관련해서 흥미로운 내용들이 나온다.
"최상위 요금제 Duolingo Max의 채택률이 높아지고 있으며, 주력 기능인 Video Call을 통해 학습자들은 Lily와 재미있고 부담 없는 환경에서 대화를 연습하며 자신감을 쌓고 있습니다. 향후 몇 달 내에 과거 대화를 복습하고 Lily의 음성 메시지를 들을 수 있는 새로운 Video Call 연습 탭 등 여러 기능 강화가 예정되어 있습니다."
"체스 콘텐츠가 놀라운 이유는, 프로그래밍을 전혀 모르는 두 분이 AI만으로 프로토타입을 만들고 전체 커리큘럼을 구성했다는 점입니다. 그분들도 체스를 전혀 못 두셨는데, 몇 달간 작업한 뒤 프로토타입의 완성도가 높아지자 전체 팀이 투입되어 앱에 올렸습니다. 주목적은 사용자 수 확대이며, 수요가 엄청납니다. 체스를 배우고 싶은 사람이 수억 명에 달하죠."
"생성형 AI에 관해서는 크게 세 가지 측면에서 도움이 됩니다. 첫째, 콘텐츠 생성입니다. 과거에는 수작업이 많이 필요했으나, 이제는 거의 100% 자동으로 과목별 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 덕분에 훨씬 빠르고 저렴하게 콘텐츠를 확보할 수 있습니다. 둘째, 이전에는 불가능했던 새로운 기능 구현이 가능합니다. 예를 들어 2년 전만 해도 ‘Lily와의 영상 통화(Video Call with Lily)’ 같은 기능은 불가능했습니다. 셋째, 전사적 효율성 향상입니다. 체스만 해도 프로그래머가 아닌 두 분이 프로토타입을 만들 수 있었던 것이 좋은 예시이죠. 앞으로도 많은 직원이 AI를 활용해 새로운 아이디어와 과목을 실험하게 될 것이고, 이는 기능 개발 속도를 크게 높여줄 것입니다.”
"언어 코스 관련해 148개의 신규 과정을 추가했습니다. 모두 AI로 제작되었으며, 이전 100여 개 과정을 만드는 데 12년이 걸렸다면, 이번에는 1년 만에 해냈습니다."
현재 듀오링고의 모습을 보면 창업자의 'AI-first' 메일이 뻔한 구호가 아니다. 실체가 있다.
의사들의 퍼플렉시티라고 볼 수 있는 OpenEvidence가 $3b에 투자 받고 있다는 소식. 후기들을 보면 꽤나 서비스 퀄리티가 좋아보여서 눈여겨보고 있었는데, 그래서 그런지 이야기되는 밸류에이션이 생각보다 높아서 아카이브.
재밌는건 이 서비스 사용하려면 의사 면허를 인증해야만함. 그래서 서비스 퀄리티가 높은건가 싶기도 하고. 아래는 GPT가 설명해주는 OpenEvidence
"OpenEvidence는 의료 전문 인공지능 검색‧의사결정 지원(Clinical Decision Support) 플랫폼입니다. 2023년 미국에서 서비스가 처음 공개된 뒤 1년 남짓 만에 미국 의사의 4분의 1 이상이 가입할 정도로 빠르게 확산되었고, 현재 10,000곳 이상의 의료기관에서 사용되고 있습니다. 모든 질의 응답은 3,500 만 편 이상의 동료 심사 논문·가이드라인·의학 교과서 등 1차 근거를 실시간으로 검색해 요약하고, 근거 출처를 바로 확인할 수 있게 하여 ‘근거 기반 진료(Evidence-Based Medicine)’를 뒷받침합니다."
Partnering with OpenEvidence: A Life-Saving Healthcare Revolution - Sequoia Capital
"이 혁신적 기술은 미국 의료 시스템이 한계점에 다다른 시점에 등장했습니다. 3억 4천만 명으로 늘어나는 동시에 고령화가 진행 중인 인구를 상대해야 하는데 활성 의사가 100만 명에 불과해, 의사들은 과중한 업무에 시달립니다. 임상 업무 외에도 매 순간 생사가 걸린 결정을 최신 연구에 기반해 내리기 위해 수많은 시간을 학술지 탐독에 할애하지만, 새 PubMed 논문은 3분마다 한 편씩 발표되고 의료 지식은 73일마다 두 배로 늘어납니다."
"의사를 위한 ChatGPT처럼, OpenEvidence는 이 정보 탐색 과정을 자동화합니다. 이 플랫폼은 3,500만 편의 동료 심사 논문을 가로질러 검색하고, 최근 체결된 콘텐츠 파트너십 덕분에 《The New England Journal of Medicine》까지 학습 데이터로 활용합니다. 불확실한 문헌이 있으면 그냥 답을 내지 않아 ‘환각(hallucination)’이 없으며, 의료 전문가들이 쓰는 대화체 형식에 의료 차트와 그래프를 곁들여 소통합니다."
"이미 두 번째 창업에 나선 다니엘은, 2018년 S&P에 인수되고 해당 회사의 AI 진화를 이끌었다는 평가를 받은 금융 기술 플랫폼 켄쇼(Kensho)를 론칭하며 AI 분야에서 한발 앞서 있었습니다. COVID-19가 닥쳤을 때 그는 배운 것을 의료 분야에 적용하는 데 마음이 사로잡혀, 전 세계 의료 지식을 정리하고 의사들이 환자에게 최신·최고의 치료법을 신속히 찾아낼 수 있도록 돕겠다는 사명으로 OpenEvidence를 세웠습니다."
The rise of Cursor: The $300M ARR AI tool that engineers can’t stop using | Michael Truell
커서(Cursor)는 그새 ARR $300m 돌파했다고. 세상에서 가장 빠르게 성장하고 있는 AI 어플리케이션인듯.
"미래의 소프트웨어 개발은 전통적인 텍스트 편집 방식이 아닌, 의도를 영어로 표현하는 의사 코드(pseudo code)로 변경될 것으로 보인다."
"앞으로의 IDE는 AI가 가져온 결과물을 빠르게 받아들여 작업함으로써 쉽게 다른 플랫폼과 연동되는 방향으로 변화할 것으로 보인다."
"엔지니어링은 점점 논리 설계자처럼 느껴지게 될 것이며, '어떻게'보다는 '무엇'에 중점을 두어 설계하는 역할이 커질 것이다."
Anysphere, which makes Cursor, has reportedly raised $900M at $9B valuation - TC
결국 커서는 $9b 밸류에이션으로 투자가 이루어졌고, 윈드서프는 $3b에 OpenAI에게 엑싯이 완료되었다.
이 영역이 가장 뚜렷하게 숫자가 나오기 때문이라고만 생각했었는데, 조금 더 생각해보면 이 영역이 다른 영역에 비해 지불용의가 큰 편인 것 같고 (이미 매출이 증명), 여기에 더해서 어쩌면 이 영역 전쟁은 빠르면 올해 안에 승산이 날 수도 있어서 이런 움직임들이 나타나는게 아닌가 싶기도 하다.
OpenAI가 여러 코딩 작업을 병렬 처리할 수 있는 클라우드형 에이전트 Codex를 공개. 이는 코딩 전용 모델인 codex-1을 기반으로 함. 쉽게 이야기해서 'AI 개발자 인턴' 출시했다고 보면 될듯. 코딩 영역에 진심인 OpenAI.
AI notetaking app Granola raises $43M at $250M valuation, launches collaborative features - TC
최근 흥미로운 펀딩 소식은 AI 노트테이킹 서비스인 그라놀라가 $250m 밸류로 $43m 투자받은 뉴스였는데,
Notion takes on AI notetakers like Granola with its own transcription feature - TC
바로 그 전날에 노션 또한 AI 노트테이킹 서비스를 출시하였다. 두 기업간의 소리 없는 전쟁이 시작된건 아닐까.
인간과 인공지능의 더 깊은 상호작용, 유저 인터페이스(UI)는 어떻게 진화해야 하는가 ?! - 데일리 데이터허브
커서랑 그라놀라를 보면서 당분간은 AI에 최적화된 새로운 UX를 잘 만드는게 엄청난 강점이 될 수 있겠다는 생각을 해보게 된다.
약간 덧붙이면 'AI 서비스들의 해자가 어디서 나올까?'를 오랫동안 고민해오고 있는데, 초반에는 AI 모델? 데이터? BM? 등 여러 가설들을 가지고 있었다면,
요즘은 그냥 다시 돌아가서 최종 승자가 된 모바일 어플리케이션 회사들의 사례들과 비슷할 것 같다는 생각을 많이 한다. 스마트폰 처음 나왔을 때를 보면 인터넷에서 서비스하던걸 모바일에 그대로 이식하는 플레이어들이 많다가, 결국 모바일이라는 특성에 맞게끔 유저 행동을 새롭게 정의한 회사들이 시장을 만들어가며 엄청 커지게 되었다 (대표적으로 우버랑 에어비앤비, 그리고 페이스북도 이에 포함한다고 생각).
따라서 본질적으로는 AI를 통해서 풀어볼만한 문제를 잘 설정하는게 무엇보다 중요할 것이며, 다음으로 Operation Excellence 가진 팀이 이길 확률이 클 것 같고, 여기로부터 비롯되는 최적화된 UX, 빠른 피드백 반영 등이 다시끔 중요해지는 시대가 찾아오는 것 같다.
아주 당연한 소리 같은데, 여차하면 이걸 놓칠 수 있을 것 같아서 메모.
이런 관점에서 커서랑 그라놀라를 주목할 수 밖에 없는건, 다른 서비스들이 AI 에이전트랍시고 프로덕트에 챗봇 붙여놓을동안 새로운 유저 행동을 설계해나가고 있다는 점이 남다르기 때문이다. 게다가 둘다 계속해서 수정해나가면서 발전하려는게 눈에 보이니.
"AI와 관련해 저희가 투자하는 회사들이 여러 산업에 걸쳐 있는데, 공통점이 무엇일까 생각해보면…"
"라이트 형제의 사례가 떠오릅니다. 처음 비행기를 만들 때, 다들 “새처럼 날개를 퍼덕여야 한다”고 생각했지만, 라이트 형제는 “비행 역학(aerodynamics)의 법칙은 불변이다. 날개의 고정익(fixed-wing) 방식을 어떻게 구현할지를 찾아야 한다”고 깨닫고 실제로 해냈죠."
"사업에서도 마찬가지입니다. 훌륭한 사업의 법칙은 예나 지금이나 같아요." - 닐 메타
아무리 좋은 악기를 가져다줘도 기본기가 있어야 소리를 낼 수 있는 법.
"여기서 얻을 수 있는 교훈이 있습니다.: “vibecoding”은 AI에만 의존하는 것이 아니라, 어느 정도 기본 지식을 갖추고 있을 때 훨씬 더 유용하다는 점입니다."
"이 경험을 통해 알 수 있는 건, vibecoding이 전문성을 없애는 게 아니라 그 전문성이 필요한 지점을 바꿔놓는다는 사실입니다. 즉, 모든 코드를 직접 작성하는 대신, 시스템에 대해 충분히 이해하고 방향을 제시하거나 문제를 해결하고 결과물을 평가할 수 있는 능력이 더 중요해진다는 뜻이죠. 결국 중요한 건, 다양한 프로젝트에서 AI와 효과적으로 협업하려면 ‘최소한 어느 정도의 지식’이 필요한지 그 기준을 찾는 일입니다."
피그마, 웹사이트 자동화 AI 기능 '피그마 메이크' 공개 - AI 타임즈
Config 2025: Pushing Design Further | Figma Blog
재밌는 상상: 바이브 코딩이 현실화된다면, 피그마가 지금의 IDE 역할을 대체할 수도 있지 않을까?
An AI "Metamorphosis": Transforming into an AI-native company. - Sarah Tavel
한국에서 이런 팀 나오면 내가 무조건 투자한다. 스타트업들이 새로운 조직 시스템을 고민하는 모습을 보고 싶다.
“그래서 ‘실제로 작업을 요청한 사람들이 직접 그 작업을 하게 할 수 없을까?’라고 생각했죠. 예컨대 단기간에 세 번 주문이 들어오면 사기일 가능성이 높으니, 시스템이 데이터를 확인하고 상태를 유지하게 할 필요 없이, 운영팀이 직접 SQL로 쿼리하면 되는 거예요. 이 순간이야말로 회사 내 모든 사람이 곧 코드를 작성해 자신이 속한 도메인에서 문제를 해결할 수 있게 된다는 진정한 깨달음이었어요.”
"어떻게 하면 AI 이전 단계에서 AI 네이티브로 전환할 수 있을까? Borislav의 조언은 간단하다. - 회사에 ‘이 기술을 이해하고, 이 기계를 사용할 수 있느냐?’고 물어보세요.”
"Borislav의 경험이 보여주듯, AI 네이티브가 된다는 것은 기존 프로세스에 AI 기능을 덧붙이는 것이 아니다. 작업 방식, 역량, 조직 설계를 근본적으로 재구성하는 ‘변태’ 과정이다."
EP22 AI 밸류에이션 이대로 괜찮은가? - Lilys AI (한글요약)
노엘님의 초대로 일종의 뉴스레터 해설 영상을 찍어보았는데, 대화를 나누면서 공유하고픈 생각들이 떠올랐다.
"종합을 해보면 제가 이거의 밸류가 맞냐 틀리냐를 보는 관점에 대해서 생각을 해 보니까, 기술적으로 보는 뷰도 많이 존재를 하겠지만, 저는 정말로 얘네가 하고 있는 것들의 트래픽, 그리고 정말로 사용자들이 좋아해 주고 있는가를 많이 따지는 거 같고, 그게 정말로 납득이 된다면 저는 높은 밸류가 어느 정도 인정이 된다고 생각합니다."
"저는 옛날부터 샘 알트만을 되게 좋아했던 이유가 이제 샘 알트먼은 굉장히 많은 회사와 비즈니스를 볼 수 있는 위치에 있었는데, 그 사람이 고르고 골라서 시작한게 AI 사업이었고, 그만큼 저는 유망성을 나타난다라고 생각을 하고 있었거든요. 아니나 다를까 거의 10년 동안 하더니 결국엔 이렇게 큰 성과를 만들어 낸 건데"
"저는 하사비스가 좀 비슷하다고 생각을 하는 게, 하사비스도 구글에서 되게 많은 프로젝트를 볼 수 있는 위치에 있고, 심지어 그는 구글에서 사실상 AI를 리드하고 있는 위치에 있는 사람인데, 이런 사람이 지금 꽂혀 있는 게 신약 개발이고, 심지어 자기 회사 만들어 가지고 외부 투자까지 받아 가면서 정말 독립하려는 의지까지 보여 주고 있는 거잖아요. 저는 그런 관점에서 지금 AI 신을 리드하고 있는 한 사람이, 이렇게까지 신약 개발에 관심을 가지고 사업을 드라이브하고 있는 거는, 저는 분명히 뭔가를 보고 있는 거 같다, 뭔지 모르겠지만, 그런 생각이 좀 들어 가지고 이 산업을 되게 재밌게 보고 있다라고 봐 주시면 될 것 같습니다."
"AI가 신약 개발을 하는 방법론이 전 비슷할 수 있겠다라고 생각을 하는 거죠. 이 병이 왜 생기며, 단백질 구조가 이거랑 맞겠네 등을 과학적으로 풀어 가면서 적절한 약을 설계하는게 저는 확률 게임이라고 생각하는데, 그런 방법론을 AI 통해 가지고 만들어 볼 수 있는 거지 않을까? 그니까 AI가 본질적으로 어떻게 보면은 확률에 대한 게임을 하는 건데, 바이오야말로 확률 게임을 하는 분야이고, 어 그러면 이게 되게 잘 접목할 수 있는 분야이지 않을까라는 큰 그림으로서 두 개를 공통적으로 보았던 거 같습니다"
"이건 되게 추상적인 레벨이긴 한데, 닐 메타가 아름다움이란 표현을 쓰거든요. 그러니까 회사 안에서 생각보다 아름다움에 대한 얘기를 많이 하고, 그러니까 아름다운 회사란 무엇인가, 그리고 아름다운 사용자 경험이란 무엇인가, 이런 걸 얘기를 많이 한다라고 얘기를 했는데, 저는 그게 굉장히 중요한 게 아닐까라는 생각을 좀 가지고 있어요."
"그러니까 아까 얘기했던 그 컴파운딩이랑도 겹칠 수가 있는데, 어, 저는 대부분의 스타트업들이 무언가를 개선하는데 그치는 경우가 많다. 특히 YC도 이제 열 배를 뭐 더 낮게 하면 좋은 회사가 된다, 뭐 이런 얘기를 많이 했잖아요. 그런 뷰를 가지고 회사를 하는 경우가 많은데, 저는 위대한 회사들은 정말로 압도적인, 정말로 뭔가 다른 레벨의 그런 압도적인 거를 추구한다고 생각하는 면이 있는 거 같아요."
"두 번째로는 좀 기술적으로 닐 메타가 회사를 어떻게 발굴할까라의 관점에서 힌트를 얻은 게 S&P 500의 회사들을 매일마다 보면서 생각을 많이 한다 하더라고요. 자기네들 투자한 회사가 과연 S&P 500에 들어갈 수 있을까를 많이 본다고 얘기를 했는데,"
"저는 그걸 보면서 딱 드는 생각이 아, 닐 메타가 기존에 이미 S&P 500에 있는 회사들이 어떻게 커나가고, 어떤 BM을 짜고 있는지를 거의 다 이해하고 있는 사람이구나. 그렇기 때문에 지금 새로운 무언가가 나오더라도, 그거를 바로 이제 기존의 회사들과 뭔가 패턴을 겹쳐 가지고 아, 얘네가 얘네를 따라가겠구나, 혹은 능가할 수 있겠구나를 바로 직관적으로 판단할 수 있는 사람이지 않을까라는 생각이 들어 가지고 그 포인트가 굉장히 와닿았던 거 같아요."
#하드웨어
We did the math on AI’s energy footprint. Here’s the story you haven’t heard. - MIT
토큰 처리량이 늘어나는 만큼 전력 수요도 비례해서 늘어나는 중.
미국 전체 전력의 약 4.4%가 데이터센터에 사용되며, 이 중 상당 부분이 AI inference 용도 (약 80~90%)
하루 동안 AI에 15개의 질문을 던지고, 이미지 10회, 짧은 영상 3회를 생성하면 대략 2.9kWh를 소비. 이는 전기 자전거로 100마일, 전자레인지 3.5시간 사용량과 동일
트럼프 시대, 애국심에 더욱 베팅하는 피터 틸 - PADO
또 다른 앤듀릴, 바르다(Varda)의 출현일까. 확실한건 세상의 큰 흐름이 원전의 부흥을 가리키고 있다.
"4월 중순, 틸의 가장 큰 벤처캐피털(VC) 회사인 파운더스펀드는 미국에서 우라늄을 농축하는 최초의 민간 자금 지원 스타트업이 되는 것이 목표인 제너럴매터General Matter가 5천만 달러(725억 원)를 확보한 펀딩 라운드의 주요 투자자였다. 세간의 주목을 피하는 성향의 틸로서는 드물게 그는 회사의 이사회에도 참여할 예정이다. 제너럴매터의 야망의 크기를 고려하면 이 투자는 단지 시작에 불과할 수 있다. 이 회사는 새로운 종류의 첨단 원자로에 연료를 공급하기 위해 현재 상업적으로 이용 가능한 어떤 것보다 최대 4배 높은 수준으로 농축된 우라늄을 생산하는 기술을 기초부터 개발하고자 한다. 아마도 수십억 달러가 들 것이다."
"제너럴매터는 평범한 이름(이안 플레밍의 유니버설 엑스포츠를 연상시키는)과 비밀스러운 분위기(빨간 벽돌로 지어진 사무실에는 아무런 표시도 없다)를 가지고 있지만 그 혈통은 흥미롭다. 창업자인 스콧 놀란은 파운더스펀드의 파트너이자 일론 머스크의 로켓 회사인 스페이스X의 전 엔지니어이다. 창업 멤버인 리 로빈슨은 정보 분야에서 일했다. 만약 틸과 머스크가 비밀리에 기업적 사생아를 가졌다면 제너럴매터가 바로 그것일 것이다."
AI Arrives In The Middle East: US Strikes A Deal with UAE and KSA - Semi Analysis
결국 트럼프가 사우디와 UAE에 방문하였고, 이 두 국가는 AI 허브 국가가 될 가능성이 무척이나 높아졌다.
UAE : 아부다비 국영 AI 기업 G42가 매년 Nvidia 최고급 GPU 50 만 개까지 수입할 수 있는 쿼터를 확보하고, 미국 파트너들과 함께 5 GW 규모 AI 데이터센터 캠퍼스(1 GW 1단계 착공)를 건설한다. GPU 가운데 20 %는 G42가 자사·현지 클라우드에 쓰고, 80 %는 미국 하이퍼스케일러에 재공급한다.
사우디아라비아 : 6,000억 달러짜리 경제협력 패키지 안에 AI 인프라 4대 축을 포함했다. (1) 데이터센터 사업자 DataVolt의 미국 200억 달러 투자, (2) Oracle, Google 등 미국 기업의 사우디 AI 투자 800억 달러, (3) 신규 AI 기업 HUMAIN이 Nvidia, AMD 장비 각각 500 MW(총 20 만 여 개 GPU 추정) 도입, (4) HUMAIN-AWS ‘AI Zone’ 50억 달러
다시 봐도 엔비디아가 한 수 앞서가고 있다. Dynamo는 CUDA 만큼이나 중요한 소프트웨어가 될 것이다.
"실은, 마이크로소프트가 제시한 토큰 수치보다 실제 생성되는 토큰 수가 훨씬, 훨씬 더 많습니다. 그들은 제3자용 수치만 발표한 것이고, 자기들 소비량은 훨씬 더 많으며 OpenAI 것도 포함되지 않으니, 실제 규모를 상상해 보시면 됩니다."
"팩토리에서 생성되는 토큰 품질은 매우 다양합니다. 무료 토큰도 있고, 고품질 토큰도 필요하죠. 파레토 곡선 전체를 아우를 수 있어야 합니다. 한 가지만 잘하는 칩이나 시스템을 설계하면 활용도가 낮아집니다. 이제 질문은, 무료 토큰 생성과 고품질 토큰 생성을 동시에 처리할 시스템을 어떻게 만들 것인가입니다."
"아키텍처가 지나치게 분절되면 워크로드 이동이 어려워집니다. 예를 들어, 토큰 생성 속도에 최적화된 시스템은 전체 처리량이 낮고, 전체 처리량에 최적화된 시스템은 상호작용성이 떨어집니다. X축이나 Y축 어느 한쪽을 충실히 채우는 건 쉽지만, 그 중간 영역을 메우는 건 어렵습니다. 이를 해결한 것이 Blackwell 아키텍처, FP4, NVLink 72, HBM 메모리 용량·대역폭 비율, 부동소수점 연산량·메모리 균형, 그리고 매우 중요한 Dynamo 분산 스트리밍 서빙 하드웨어 시스템의 조합입니다."
"제 예측은 ‘추론형 모델이 기본(baseline)이 될 것’이라는 겁니다. 우리가 이 처리를 매우 빠르게 수행할 것이기 때문이죠. 예컨대 Grace Blackwell을 켜기만 해도 40배 빨라집니다. 그 다음 세대가 또 40배 빠르고 모델도 더 좋아질 테니, 지금부터 5년 후까지 ‘에이전트 모델이 10만 배 빠를 수 있다’는 결론이 아주 합리적으로 느껴집니다."
"만약 어떤 아키텍처가 퍼포먼스 퍼 와트가 절반이라면, 땅을 두 배로 사서 발전 용량을 두 배로 늘리면 되겠지만, 현실적으로는 비용이 기하급수적으로 늘어납니다. 예컨대 1GW급 데이터센터를 짓는다고 할 때, 부지·전력·운영비용 등에 300억 달러, 컴퓨트·네트워킹·스토리지에 500억 달러가 든다고 가정해 보죠. 퍼포먼스 퍼 와트가 절반이라서 두 배를 짓는다면, 300억이 600억으로 늘어납니다. 결국 더 싼 컴퓨트를 찾아야 합니다."
How the US Built 5,000 Ships in WWII - construction-physics
결국 한 산업이 장기적으로 우위를 가지기 위해서는 생산성 향상이 뒷받침되어야한다.
미국의 조선업은 전시 상황에서의 생산성은 확보했었지만 이는 특수 상황이었고, 실제로 전쟁이 끝나고 나서는 일반 상황에 맞게끔 돌리지 못하면서 산업 경쟁력이 지속적으로 후퇴하게 되었다.
추가로 GPT왈: WWII 조선 대확장은 ‘정부의 강력한 조정 + 민간 혁신 + 표준화 반복 생산’이 결합돼 가능했지만, 효율성과 지속가능성은 별개였다. 오늘날 미국이 같은 규모의 민간 상선·공급망을 복원하려면 최소 10년 이상의 일관된 투자가 필요하다. 그 공백을 메우는 과정에서 고부가 선종에 특화한 한국 조선업이 선단 현대화·LNG 수출·동맹 방산 프로젝트를 통해 가장 큰 수혜국 중 하나로 부상할 전망이다.
#바이오
아이소모픽 랩스(Isomorphic Labs) 엔비디아 AI 팟캐스트 - 러프
아이소포픽랩스, 이 회사 잠재적으로 넥스트 테슬라의 가능성이 보인다니까. 접근법 자체가 다르다.
“이것이 바로 우리가 머신러닝, AI를 통해 매우 다르게 생각할 수 있는 지점입니다. 왜냐하면 우리는 알파폴드와 같이 전체 단백체, 전체 단백질 우주, 전체 화학에 걸쳐 일반화되는 모델을 구축하고 있기 때문입니다. 이는 우리가 기술을 가지고 있으며, 여기 있는 하나의 표적, 하나의 단백질, 하나의 질병에 대해 작동하는 이러한 모델에 대한 신약 설계 방법을 생각할 수 있고, 정확히 동일한 모델, 동일한 기술이 저기 있는 다른 것에 대해서도 작동할 수 있다는 것을 의미합니다. 그래서 우리는 매우 일반화 가능한 신약 설계 엔진을 얻게 됩니다. 그리고 그것은 회사의 DNA까지도 변화시킵니다. 단일 질병, 심지어 단일 질병 영역에 대해서만 생각하는 대신, 우리는 진정으로 모든 질병을 어떻게 해결할 수 있을지, 그리고 그것을 중심으로 어떻게 회사를 구축할 수 있을지에 대해 생각합니다.”
“우리 신약 설계자들은 종종 이러한 분자에 대해 점점 더 크고 대담한 변경을 할 수 있다는 사실에 대해 이야기하는데, 이는 기존 방식으로는 작동하지 않는 방식입니다. 왜냐하면 자신이 만드는 예측에 대해 많은 확신을 갖지 못하기 때문입니다. 기존 방식에서는 이미 구축한 것을 파괴하고 싶지 않기 때문에 작은 변경을 하고, 조금씩 점진적인 변경을 하나씩 이끌어내려고 노력합니다. 반면에 이러한 분자, 이러한 모델 예측을 신뢰할 수 있을 때는 자유롭게 설계합니다. 그리고 이것은 정말 훌륭했고, 우리를 회사로서 북극성으로 이끌었습니다. 우리는 모델을 단일 설계 라운드에서 전체 신약 설계 프로그램을 실행할 수 있는 단계로 끌어올리는 것을 목표로 하고 있으며, 기본적으로 실리코에서 계속 설계하고 맨 마지막에 실험을 사용하여 한 번만 검증합니다.”
OpenAI and the FDA Are Holding Talks About Using AI In Drug Evaluation - Wired
FDA의 AI 도입이 예상보다 적극적으로 진행되고 있는 것으로 보인다. 내부적으로 AI를 도입하는 cderGPT (Center for Drug Evaluation) 프로젝트를 위해 OpenAI 관계자들과 많은 이야기를 나누었다는 보도가 나온데 이어서, 어제는 6월 말까지 AI를 도입하기 위해 배포를 시작했다는 FDA의 공식 보도 자료까지 나왔다.
거대한 변화가 일어날 조짐들이 동시다발적으로 포착되는군.
AI-designed DNA controls genes in healthy mammalian cells for first time.- Phys
[사이언스카페] AI가 설계한 DNA 조각, 동물 세포 속 유전자 조절 - 조선일보
생성형 AI가 자연에 없는 DNA 인핸서를 설계해 건강한 포유류 세포에서 유전자 발현을 정확히 켜고 끄는 데 처음으로 성공했다.
"소프트웨어로 컴퓨터를 작동하듯 AI가 세포 내 유전자 발현을 제어하는 ‘명령어’를 만들어낼 수 있게 된 것은 생명공학의 본질적 변화를 의미한다”
OpenAI가 AI 의료 역량을 평가하기 위한 HealthBench 벤치마크를 공개. 역시 다들 헬스케어에 진심이다.
23andMe to Be Bought by Biotech Company for $256 Million - NYT
Tempus 보면 빅파마들이 수천억씩 줘가면서 데이터 사가던데 (최근 AZ와 딜한게 $200m), 둘을 같이 보면 유전체 데이터가 어느정도 가치를 지니는지 대략적으로 파악 가능한듯 (이번 23andMe 인수 가격 $256m)
"Regeneron said that 23andMe had stated that about 84 percent of its customers opted to allow research using their genetic information."
#콘텐츠
메타버스를 대표하는 로블록스는 꾸준히 성장 중인데, 사실 유저 관련 숫자만 보면 이게 실화인가 싶을 정도로 거대한 플랫폼이다. DAU만 봐도 9천만명이 넘는다.
이에 따라서 시가총액 또한 $50b에 다시 가까워졌다 (뉴스레터 쓰는 시점에서는 $59b 까지 상승). 독특한 회계처리 방식 때문에 얼핏 보면 돈을 못버는 것 같지만, 알고보면 현금흐름도 좋은 상태. 다만 해당 글을 보면 알겠지만 로블록스 숫자 파악하기가 정말 어렵다.
K-뷰티 Next Chapter : 혁신과 채널링으로 여는 성장 시대 - 로이
난 K-뷰티 '파는' 경험을 가진 사람들이 다음에 어떤 섹터, 회사로 넘어가서 넥스트 K-Something 만들어낼지가 매우 궁금해진다. 핵심 인물들 잘 팔로업하면 재밌는 기회들 많이 찾아낼 수 있을 것 같다.
K-패션도 잘 성장하는 기업들이 상당히 많다.
그와중에 아이아이컴바인드는 어나더 클라스를 보여주고 있다. 젠틀몬스터야 말할 필요도 없고, 탬버린즈도 매출이 1,645억까지 올라왔다. 정말 대단.
여담으로 작년에 오모테산도에서 엄청 줄 서있는 가게가 있길래 저긴 뭐지 해서 봤더니 젠틀몬스터여서 정말 놀랐던 기억이 있다. 한국에서도 이정도 수준의 브랜드가 탄생할 수 있다는걸 증명해주었다.
‘괴짜’와 ‘비범’ 사이, 김한국 젠틀몬스터 대표 - 포츈코리아
이번에 구글 io 에서도 등장해서 깜짝 놀랐던 젠틀몬스터.
"김 대표는 젠몬이 추구하는 목표를 ‘위대함’이라고 했다. 놀라움과 새로움을 주되 지속하는 것이 위대함이라는 것. 더이상 위대한 순간을 만들어 내지 못하는 회사가 되는 것이 두렵다고도 했다."
“누군가 저를 돈키호테라고 하더라구요. 하지만 전 직관 위에 전략을 충실히 쌓는 편이에요. 계속 고민하고 실험하고 이야기해요. 그래서 우리에게 놀라운 건 (다른 사람들에게) 정말 놀라운 거라 확신합니다.”
“네, 브랜딩에 대한 직관에 어느정도 자신 있지만 정말 깊이 생각하고 고민하고 찾아 물어봐요. 혼자 생각하는 시간이 많고 귀는 조금 닫는 편이에요.”
“카테고리는 계속 확장할 생각인가요? -> 저와 직원, 회사가 감당할 수 있다는 전제로 ‘시기’의 문제인 것 같아요. 양적 성장을 위해 추가할 생각은 없고요. 사람들의 마음에 자리잡고 영향을 줄 수 있느냐가 중요하죠. 사람 마음에 뭔가 남기려면 궁리를 많이 해야 하잖아요. 회사의 방침이 ‘시작하면 끝을 본다’입니다. 결국 끝을 보겠다는 사람을 키워내는 게 제 일이기도 하고요.”
#핀테크
The Agentic Web and Original Sin - Stratechery
이 주장 굉장히 설득력 있네.
“현재 에이전트가 웹사이트와 대화하고 답을 얻도록 하는 스키마(schema)를 만들더라도, 웹에 트래픽을 유도하지 못하면 돈을 버는 것은 불가능합니다. 웹에 유입되는 트래픽은 꾸준히 감소하고 있습니다. 이 문제를 어떻게 해결해야 모두가 웹 구축을 계속할 동기를 가지게 될까요?” - Patel
따라서 web3 업계가 그렇게 원해오던 미래가 열릴 가능성이 생각보다 높아지고 있는 것 같다. 다만 '토큰'보다 '스테이블코인'이 해당 인프라를 차지할 확률이 높아보이는게 포인트.
"첫째, 프로토콜 레이어는 디지털 화폐, 즉 스테이블코인을 통한 결제 메커니즘을 갖춰야 합니다. 둘째, ChatGPT 같은 AI 제공업체는 AI 답변에서 얼마나 자주 인용되었는지에 따라 콘텐츠 출처에 보상을 지급하는 경매 메커니즘을 구축해야 합니다."
Visa Investor Day 2025 PPT를 보면 결제 산업이 한눈에 보인다.
Visa는 ‘소비자 결제 → 상업·머니무브먼트 → 부가가치 서비스’ 3축을 동시 확장하며, 거대한 현금·계좌이체·B2B·리스크 시장을 디지털로 끌어들여 장기간 두 자릿수 매출·EPS 성장을 자신한다.
차별화 포인트: 글로벌 브랜드, 1억 5천만 가맹점, 47억 결제수단·126억 토큰, 99.9999 % 가동률 VisaNet, 2,900 API·Network-of-Networks(110 억 엔드포인트), 30년 AI 리더십
전략과 목표
Consumer Payments – 현금·수표 등 23 조 달러를 카드·토큰·Tap to Pay·Flexible Credential로 전환
CMS(Commercial & Money Movement) – 200 조 달러 B2B/P2P 기회에 상업 카드 + Visa Direct로 침투
VAS(Value-Added Services) – 토큰·리스크·게이트웨이·컨설팅 등 API/구독 모델로 모든 네트워크 거래 지원
재무 프레임: 장기 순매출 연 9–12 % (Consumer 5–7 %, CMS·VAS 16–18 %), 리딩급 마진 유지 + 강력한 FCF로 자사주 매입·배당 지속 → EPS 고성장.
투자 포인트
주소가능 시장 대비 침투율: 소비자 결제 45 %, CMS <1 %, VAS 2 % 수준 → 구조적 성장 초입.
Visa-as-a-Service로 토큰·리스크 등을 API화해 기존 매출 잠식 없이 ‘순증’.
브랜드·스폰서십·현지 실행력으로 현금국(Cash-Rich)부터 디지털 선진국까지 균형 포트폴리오 확보.
결론: “네트워크를 더 크게, 더 개방적으로, 더 깊게 활용해 모든 결제 플로우에서 가장 신뢰받는 선택지가 되겠다.”
Visa and Bridge Partner to Make Stablecoins Accessible for Everyday Purchases
내가 Visa를 찾아보게 된 이유는 비자가 스테이블코인을 지원하기 시작했기 때문. 구체적으로 스트라이프가 인수한 브릿지(Bridge)와의 파트너십으로 스테이블코인이 연동된 비자 카드 발급을 지원하기 시작.
"We’re focused on integrating stablecoins into Visa’s existing network and products in a frictionless and secure way. Partnering with Bridge represents a significant move in helping to make stablecoins usable in everyday life, giving consumers more choice in how they manage and spend their money."
What Stripe's $1.1B Acquisition of Bridge means for Future of Stablecoins! (Zach Abrams Interview)
개인적으로는 스트라이프가 브릿지 인수한게 신의 한 수가 될 가능성을 보고 있다.
뭔가 묘하게 페이스북이 인스타그램 인수한거랑 겹쳐보인단 말이지...
"저희의 관점은 스테이블 코인이 법정화폐 위의 확장 레이어와 같다는 것이어서, 법정화폐 레이어에서 돈을 가져와 스테이블 코인 레이어로 옮기고, 이동시키고, 다시 정산할 수 있게 해줍니다."
"저는 스테이블 코인이 B2B 결제를 가능하게 할 것이라고 생각합니다. 그래서 이제 스트라이프 가맹점처럼 문을 열 수 있고, 이제 전 세계가 그들의 고객이 되는 것입니다."
Stripe Sessions 2025 | Opening keynote: The future of commerce
스테이블코인에 꽂혀있는 스트라이프.
"지금 우리는 참 묘한 시점에 모였습니다. ‘전례 없는 시기’란 말은 여러 차례 들어왔지만, 이제는 ‘일상이 된 전례 없는 시기’라고 할지도 모르겠습니다. 현재 글로벌 무역은 큰 혼란과 불확실성의 시기를 겪고 있지만, 동시에 거대한 기술적 전환기도 맞이했습니다. 앞서도 말했듯, 두 개의 강력한 ‘태풍급 추동력(tailwinds)’—AI와 스테이블코인—이 모든 풍경을 송두리째 바꾸고 있습니다."
스테이블코인 전체 공급량(총 달러)는 작년 세션 이후 39% 증가했습니다. 두 주요 발행사는 미국 재무부 채권 보유 순위 17위권에 올라가 있을 정도로 성장 중입니다. 스테이블코인이 결제 수단으로 자리 잡으면 ‘결제 수락 → 재무·보관 → 환전 → 지급’이라는 전통적 금융 흐름이 훨씬 간편해집니다.
현재 결제 수락은 상당 부분 해결됐습니다. 예컨대 Midjourney는 설립 첫 2년 만에 200여 개국에 판매합니다. 그러나 고객 잔고 관리나 다중 국가 지급은 여전히 복잡합니다. Airbnb, Uber 같은 대기업만이 수백 명 결제팀으로 유지할 만큼 까다로운 영역이죠.
스테이블코인은 ‘경계 없는 금융 서비스(borderless financial services)’의 출발점입니다. 작년에 우리는 Bridge를 인수해 기업이 스테이블코인을 자유롭게 활용하도록 지원하고 있습니다. Borderless 금융 수요가 폭증 중이며, 기업들은 LATAM·아프리카 고객에게 달러 잔고를 제공하거나, SpaceX 내부 금융 운영에도 스테이블코인을 도입하고 있습니다.
대기업은 전 세계 수백 개 은행 계좌를 운영하며 다국적 정산에 막대한 인력과 시간이 소요됩니다. 신생 핀테크 기업 New Bank, Cash App도 수십 년 지나도록 몇몇 국가에만 진출한 것이 현실입니다. 스테이블코인이 제공하는 모듈러 금융 인프라로, 앞으로 전 세계 수많은 국가에서 한 번에 금융 서비스를 구축하는 것이 보통 일이 될 겁니다.
Stripe Sessions 2025 | Product keynote
나는 결국 스트라이프가 스테이블코인을 통해 B2B 영역에서 차세대 비자가 될 수 있는 가능성을 보고 있다.
"전 세계 엔터프라이즈에서 가장 빠르게 움직이는 기업일수록 체크아웃 전 과정을 스트라이프 체크아웃(Checkout)에 맡깁니다. 지난 1년간 신규 지원된 결제 수단이 25개나 추가됐고, 대시보드 클릭 한 번으로 활성화할 수 있습니다. 특히 스테이블코인 결제가 크게 늘고 있는데, 과거 암호화폐 결제가 잘 작동하지 않았던 점을 감안하면 눈에 띄는 변화입니다."
"스테이블코인은 궁극의 실시간 결제(RTP)입니다. 빠르고 저렴하며, 무엇보다 글로벌하죠. 스테이블코인 결제를 허용하는 기업은 판매 국가 수가 두 배로 늘고, 평균 주문 금액이 세 배 높습니다. 글로벌 비즈니스를 운영하신다면 스테이블코인이 강력한 성장 기회가 될 겁니다."
"스테이블코인이 가진 잠재력은 막대합니다. 예컨대 나이지리아 사용자들은 현지 은행 카드로 글로벌 사이트에서 결제하기 어려운데, 스테이블코인 가상 카드로 이를 해결할 수 있습니다. 프리랜서는 Upwork에서, 사업주는 Google Cloud 크레딧을 결제하고, 수입상은 Alibaba 주문까지 가능합니다. 2025년은 스테이블코인의 본격적 주류 진입 원년이 될 것입니다."
"오늘 결제·레베뉴·커넥트·머니 매니지먼트에 걸쳐 많은 내용을 다뤘지만, 블로그에 전체 업데이트 목록을 게시할 예정이니 확인해 보시기 바랍니다. AI와 스테이블코인을 결합하고, 스트라이프 네트워크 규모를 활용하며, 스트라이프를 프로그래머블·확장 가능한 플랫폼으로 전환함으로써 여러분의 성장을 지원하겠습니다."
"세션에 참여해주신 여러분께 진심으로 감사드립니다. 스트라이프 수익이 S&P500 대비 7배 빠르게 성장한다는 사실처럼, 우리는 비즈니스·기술의 세대적 전환점에 서 있습니다. 앞으로의 10년 글로벌 성장은 지금 여러분이 무엇을 하느냐, 그리고 우리가 함께 무엇을 만들어내느냐에 달려 있습니다."
Patrick Collison Dreams of an Abundance-Verse - The Information
스트라이프의 패트릭 콜리슨도 항상 보면 사고의 차원이 범지구적이란 말이지. 차세대 마크 저커버그, 혹은 샘 알트만 같은 사람이라고 생각한다.
그리고 나는 얼마 안있어서 패트릭 콜리슨이 스테이블코인을 통해서 엄청나게 주목받을 수 있다고 생각한다.
"거의 매년 여름, 패트릭 콜리슨(Patrick Collison) — 스트라이프(Stripe)의 36세 아일랜드인 억만장자 공동 창업자 — 은 ‘더 풍요로운 미래’를 열기 위한 대담한 목표를 품고 여러 날에 걸친 서부 해안 써밋을 주최해 왔습니다."
이"런 종류의 첫 번째 모임은 2018년에 열렸습니다. 콜리슨과 그의 형 존 콜리슨(John Collison), 깃허브(GitHub) CEO 냇 프리드먼(Nat Friedman) 등 여러 다른 공동 창업자들이 캘리포니아 세바스토폴(Sebastopol)의 들판에 모여 약 200명의 과학자, 경제학자, 투자자, 기업가를 초대했습니다. 일부 참석자는 침낭을 가져와 텐트를 치고 캠핑하며, 복잡한 수학 문제를 풀거나 ‘웨어울프(Werewolf)’, ‘더 레지스턴스: 아발론(The Resistance: Avalon)’ 같은 사회 전략 게임을 밤늦도록 즐겼습니다. 수년간 이 행사는 피그마(Figma) 창업자 딜런 필드(Dylan Field), 작가 닐 스티븐슨(Neal Stephenson), 오픈AI와 테슬라 전 이그제큐티브 안드레이 카파시(Andrej Karpathy) 등 다양한 인사들의 참여를 이끌어냈습니다."
"처음에 콜리슨은 이 모임을 노벨 경제학상 수상자이자 고수확 밀 품종 연구로 전 세계 식량 생산 혁신에 기여해 약 10억 명의 생명을 구한 농학자 노먼 볼로그(Norman Borlaug)를 기려 ‘볼로그 캠프(Borlaug Camp)’라고 불렀습니다. 이후 모임 이름을 덜 학구적인 ‘프론티어 캠프(Frontier Camp)’로 바꿨지만, 그 사명은 여전히 동일하며 볼로그가 분명히 공감했을 목표를 추구합니다. 즉, ‘기술 친화적이고 성장 지향적인 새로운 정치 철학’을 개발해 미국 정책을 급진적으로 변화시키고 초당적 지지를 얻는 것입니다."
"콜리슨은 기술 기반의 경제 성장이 주택, 청정 에너지, 생명을 구하는 의약품, 인프라 등을 대폭 늘려 미국을 훨씬 더 풍요로운 곳으로 만들 것이라는 미래에 관심을 가져왔습니다."
로빈후드도 스테이블코인 시장을 유심히 지켜보고 있다. 코인베이스야 말할 필요도 없고.
이제 두 번째 플랫폼 시프트로 넘어가겠습니다. 최근 몇 년간, 로빈후드는 “조용히” 리테일 크립토 분야에서 주요 플레이어로 부상했습니다. 상장 코인 수는 코인베이스의 10%도 안 되는데, 거래량은 이미 코인베이스의 절반 수준입니다. 올해까지는 미국에서만 사업했음에도 그렇습니다.
크립토는 두 가지 관점으로 볼 수 있습니다:
주식, 옵션, 선물 등과 나란히 지원하는 “특수 거래 자산”
결제·대출·여러 자산의 기저 인프라를 혁신할 “파괴적(Disruptive) 기술”
물론, 저희는 시장점유율을 늘려 크립토 거래 1위가 되기를 원하지만, 저는 이 두 번째 관점이 훨씬 흥미롭다고 생각합니다. 블록체인 기술로 인해, 예전 은행·금융기관(클리어링하우스, 이체 대행, 결제 프로세서 등)이 맡았던 역할 상당수가 불필요해집니다. 이 때문에, 저희 크립토 사업 운영비는 기존 브로커리지 대비 10분의 1 수준으로 매우 효율적입니다.
장기적으로, 암호화폐와 전통 금융이 융합하면서, 결국 크립토가 금융 시스템 인프라가 될 것이라 봅니다. 메인프레임에서 클라우드로 넘어온 지난 수십 년 흐름과 유사하게, 전통 금융 자산을 암호화폐 블록체인으로 옮기는 효율 이점이 너무 커서, 무시하기 어렵습니다. 이를 “토큰화(Tokenization)” 라고 부르는데, 가장 단순한 예가 달러 스테이블코인입니다. 달러 스테이블코인이 이미 블록체인 거래 대다수를 차지하고, 일일 거래량이 비자(Visa)보다 많다는 보도도 있었습니다.
스테이블코인은 달러가 취약한 국가 외환 접근에 큰 도움이 되는, 가장 간편하고 저렴한 방법 중 하나가 되었습니다. 금(gold)을 토큰화한 자산도 존재하고, 탈중앙화 거래소나 비수탁 월릿(예: 로빈후드 월렛) 등에서 쉽게 교환·보관할 수 있습니다. 스테이블코인도 계속 개선될 것이고, 4~5% 금리 시대에 홀더에게 더 큰 이자를 주는 차세대 스테이블코인이 뜰 것으로 기대합니다. 이것이 바로 당사가 “USDG, 글로벌 달러 네트워크”에 파트너십을 맺은 이유이며, 앞으로 몇 달 안에 더 자세히 말씀드릴 예정입니다.
결국 주식 등 다른 자산도 토큰화 되어 온체인에 올라올 것이고, 이 분야에서 로빈후드는 독보적 선두가 될 만한 위치에 있습니다. 내년 여름, 유럽에서 열릴 크립토 행사에서 이와 관련된 신제품·이니셔티브를 발표할 것입니다. 기대해 주십시오.
Airwallex CEO & Co-Founder, Jack Zhang: The Angel That Turned $1M into $1BN
Airwallex는 글로벌 머니 무브먼트 네트워크를 자체 구축한 B2B 핀테크 기업으로 여전히 ARR이 빠르게 상승 중에 있는데,
장기적으로 스테이블코인을 잘 활용할 수 있는 후보인 것 같아서 눈길이 간다. 물론 로컬 정산망을 잘 연결해놓은 것이 이들의 가장 큰 강점이기 때문에 당장은 도입 니즈가 전혀 없을 것 같지만, 스트라이프가 스테이블코인 도입으로 Airwallex와 직접 경쟁을 예고하고 있기 때문에 대응 차원에서라도 움직임이 등장할 수 있다고 본다.
참고로 스트라이프가 예전에 Airwallex 인수를 제안하였으나 이 팀이 거절한 일화가 있다.
"네, 시리즈 C 직전에 스트라이프에서 약 12억 달러 인수 제안을 받았습니다. 당시 스트라이프 밸류에이션은 9조 원(90억 달러) 정도였고, 우리한테는 너무 큰 제안이었죠. 그 자리에서 스트라이프는 ‘전부 인수할 테니 우리 팀에 들어와라’라는 제안을 했지만, 저는 창업 이후 3년 반 정도 만에야 첫 PMF를 얻은 상태라 매출도 아직 성장 중이었어요. 스트라이프 측에서도 ‘더 크게 성장시키면 더 많은 이익이 날 것’이라는 이야기를 했지만, 저는 ‘40세가 되면 어떤 일을 하고 싶을까? 우리 비전을 더 키워서 월드 클래스 글로벌 은행 인프라를 만드는 것 아닌가?’ 하는 고민 끝에 거절하기로 결심했죠.”
Stablecoins & T-Bills: A $900 Billion Demand Shock - insights4.vc
결국 상당수의 돈은 토큰화 될 것이라고 생각하고, 미국 정부 정책까지 이를 뒷받침하기 시작했다.
#비즈니스
The Art of Compounding - Colossus
아래와 같은 장기적 관점은 이처럼 위대한 결과를 낳았다.
"위대함은 시간을 요하는 여정이며, 과거와 미래의 모든 좋은 결정이 서로 시너지를 내며 누적될 것입니다."
"우리는 훌륭한 운영자가 되기 위해 태어난 사람들이 아니었습니다. 시도해봤지만 잘 되지 않았고, 그저 그럭저럭 해냈죠. 하지만 우리는 비즈니스를 전문화해야만 한다는 것을 이해했습니다. 장기적 비전과 전략을 수립하고, 자본을 적절히 배분하는 일은 우리가 매우 잘할 수 있는 부분이었습니다."
"그래서 저는 개인 투자 관점에서 투자나 기회를 평가할 때마다, “충분한 재능과 학습 민첩성, 위대해질 열망을 갖춘 젊은 인재가 있는가?”를 묻습니다. 만약 그렇다면, 그들이 20~30년의 시간적 시야를 제공할 수 있을까? 그리고 모든 비즈니스에서 적절한 시점에 필요한 전환을 할 수 있을까? 이것이 제가 시작하기 전에 생각하는 방식입니다."
"대부분의 투자자들은 단기 실적에만 집중합니다. 증시가 매일 당신의 가치를 mark-to-market 하는 방식을 생각해보십시오. 비즈니스를 그렇게 평가하는 것은 최악의 방식입니다. 매일 시장 가치가 바뀌니 말이죠. 따라서 저는 매일매일을 생각하고 싶지 않습니다. 대신 향후 10년 동안 우리가 무엇을 할 것인지 생각하고 싶습니다."
"1985~86년경, 우리는 젊은 창업가 두 명이었고, 연속 여러 회사를 인수해 놓고도 제조에 대해 아는 바가 거의 없었죠. 그래서 ‘이 사업체들을 어떻게 운영해야 할까?’ 고민했습니다. GM, Ford, Chrysler 같은 미국 자동차 회사와 Toyota, Volvo 같은 해외 자동차 업체를 비교하며 엄청난 차이를 발견했습니다. 알고 보니 Toyota는 에드워드 데밍이라는 품질 구루의 원칙(10~11가지)을 1959년 전격 도입했습니다. 우리는 단순히 ‘에드워드 데밍의 원칙을 미국으로 다시 수입한 것’일 뿐입니다."
View From The Top with Ken Griffin, Founder and CEO of Citadel
켄 그리핀의 사고방식이 잘 드러나있다. 뛰어난 투자자이기 이전에 뛰어난 사업가인 그.
“어떤 시대든 그 시대에 맞는 기술을 가진 사람이 바로 그 순간의 문제를 해결하는 기업가다.”
"사람들은 잘못된 점을 분석하는 데 너무 많은 시간을 쓰지만, 저는 “무엇이 잘됐는가”를 파악하는 데 더 집중해야 한다고 봅니다."
"우리는 기성 금융회사와 정면으로 맞붙어 이길 수 없으니, 전혀 다른 길을 가야 했습니다. 덕분에 경쟁사 눈에 띄지 않는 틈새에서 사업을 확장할 수 있었습니다."
"이처럼 뛰어난 ‘원초적 인재(raw talent)’와 ‘경험 있는 전문가(wisdom and knowledge)’를 조합해, 학습 속도가 비할 데 없이 빠른 조직 문화를 만든 것이 Citadel 성공의 핵심이었습니다."
"수많은 ‘거절의 연속’을 견디려면, “끊임없이 팔아야 한다”는 사실을 받아들여야 합니다. 거래 상대, 고객, 인재… 모두에게 계속 제 아이디어를 파는 일이죠. ‘노’라는 대답에는 익숙해질 필요가 있습니다."
"멘토를 찾고 배우는 환경에 자신을 배치하는 것이 중요합니다. 스스로가 방에서 가장 똑똑한 사람이면 실패입니다."
"전설적 투자자와 일반 투자자를 가르는 한 가지 특성?: 경쟁우위가 있을 때 과감히 베팅하고, 틀렸을 때 빠르게 놓아주는 결단력."
Leading Through Crisis - Colossus
99% 하락한 상장회사를 이끌었던 경험 - 카바나 CEO의 인터뷰 - 김단테
오래간만의 카바나의 어니 가르시아 인터뷰를 다시 읽었는데, 이 부분이 매우 와닿았다.
특별한 지식을 갖추세요 (Arm Yourself With Specific Knowledge) - blogbyash
폴 그레이엄의 'How to Do Great Work (위대한 일을 하는 방법)' 내용을 정말 좋아하는데, 나발도 동일한 이야기를 한다.
"특별한 지식은 자신의 타고난 재능, 진정한 호기심, 그리고 열정을 따라가면서 더 많이 발견하게 됩니다. 요즘 가장 인기 있는 직업을 위해 학교에 가거나, 투자자들이 가장 뜨겁다고 말하는 분야에 뛰어드는 것으로 얻어지는 게 아니에요. 특별한 지식은 보통 아직 잘 알려지지 않았거나, 새롭게 발견되고 있거나, 매우 알아내기 어려운 분야에 속합니다. 만약 당신이 100% 몰입하지 않는다면, 100% 몰입한 누군가가 당신을 훨씬 앞서게 될 거예요. 그리고 그 차이는 단순히 조금 앞서는 정도가 아니라, 매우 크게 벌어집니다. 왜냐하면 여기서는 아이디어의 영역에서 복리 효과와 레버리지가 본격적으로 작용하기 때문입니다."
"돌이켜보면, 제가 유독 잘했던 것과 실제로 시간을 많이 쏟았던 것은 돈을 벌고, 기술을 만지작거리며, 사람들에게 무언가를 설득하는 일이었더라고요. 설명하고, 사람들과 대화하는 일이죠. 그래서 저는 영업 기술이 있는데, 이게 제가 가진 특별한 지식의 한 형태입니다. 돈 버는 방법에 대한 분석 능력도 있고요. 그리고 데이터를 흡수하고 집착하며 분석하는 능력도 제 특유의 기술 중 하나입니다. 또 기술을 만지는 걸 정말 좋아해요. 이 모든 것들이 저에게는 놀이처럼 느껴지지만, 다른 사람 눈에는 일이 되는 거죠."
#금융
Global Private Equity Report 2025 - Bain
베인에서 내놓은 글로벌 PE 리포트. GPT가 말해주는 보고서의 핵심 메세지는:
거대한 자금은 충분하다. 그러나 ‘차별화된 전략·확실한 트랙레코드·LP 유동성 솔루션’을 갖춘 소수의 GP만이 그 자금을 끌어올 수 있다.
투자·엑싯 반등에 안도하기엔 이르다. LP 현금 회수, 낮아진 수수료, 신흥 자본 시장, 기술 비용이 동시에 압박하는 새로운 시대가 시작되었으며, 스스로를 어떻게 “차별화”하고 “확장”할 것인가가 향후 10년을 결정짓는 핵심 과제다.
Why Private Equity Is Betting On Tokenization - Forbes
사모펀드들이 토큰화 상품을 준비하는건 저금리 시대가 끝난 현 상황에서 성장을 만들어내기 위한 전략 중 하나라는 의견. 맞는 말이지.
Everything is Technology - NotBoring
VC가 대형화되는 추세는 어찌보면 '기술 혁명'이라는 시대의 흐름에 올라타기 위한 변화일지도 모르겠다.
돌이켜보면 뱅가드, 블랙락, 블랙스톤, KKR, 브룩필드도 유사했거든.
<자산 운용사가 성장하는 방법>
오늘날 메가펀드가 하는 일은, 과거 자본 시장 체제가 바뀌던 시기에 뱅가드·블랙스톤·블랙록·브룩필드가 했던 일—변화를 일찍 포착하고, 관련 근육을 키우고, 그 근육을 여러 투자 수단과 더 큰 AUM(운용자산규모)에 걸쳐 활용—과 판박이다.
포드·테슬라·우버 같은 기업이 새로운 기술 파도를 타고 자신들이 대체·통합한 산업의 기존 강자보다 더 커졌듯이, 자산 운용사들도 그들만의 변화를 타고 조(兆) 단위 AUM을 쌓아 올렸다.
과하게 단순화해 보자면 이렇다:
뱅가드는 1975년 “메이데이”로 증권 중개 수수료가 자유화되고, ERISA(근로자퇴직소득보장법)로 확정기여형 연금이 생겨난 직후 출범했다. 상호회사 구조와 초저비용 인덱스 모델로 저렴한 시장 노출을 원하는 스폰서 수요를 충족했고, 비용 절감이라는 핵심 강점을 ETF·타깃데이트펀드·글로벌 자산배분 상품으로 확장했다. 오늘날 운용 자산은 9.3조 달러다.
블랙스톤은 1985년 설립됐다. ERISA 해석 변화로 미국 연기금이 사모펀드에 투자할 수 있게 되자, 딜 구조화와 레버리지 역량으로 기업 인수·합병에서 초과 수익을 냈다. 1991~92년 부동산 펀드를 시작으로, 2000년대 초 저금리·수익 갈증 환경에서 같은 심사·네트워크를 부동산·신용·세컨더리·기타 대체자산으로 재투입했다. 오늘날 운용 자산은 1조 달러다.
블랙록은 1988년 S&L(저축대부조합) 위기 이후 정교한 채권 위험 관리 수요가 높아진 시기에 창립됐다. Aladdin 분석 엔진으로 기관투자가에게 투명성과 저비용 베타를 제공했고, 2008년 이후 저수익 시대에 패시브 투자 붐이 일자 같은 플랫폼을 ETF·멀티에셋·대체자산으로 확장했다. 오늘날 운용 자산은 11.6조 달러다.
브룩필드는 1990년대 후반 브라스캔 콩글로머리트에서 재탄생했고, 이는 세계 각국이 전력·부동산·인프라를 민영화하던 시기였다. 장기 실물 자산 운영 전문성을 살려 연금 펀드에 물가연동 수익을 제공했고, 그 방식을 글로벌 부동산·재생에너지·인프라·신용·보험으로 복제했다. 오늘날 운용 자산은 9,000억 달러다.
각사는 거대한 변화를 조기에 포착해 차별화된 우위를 만들고, 그 우위(및 LP 관계)를 인접 투자 상품으로 확장해 다전략·조 단위 규모 운용사로 진화했다.
현재의 변화가 ‘모든 것이 기술’이라면, 펀드 규모를 키우고 외연을 확장하는 것은 자연스럽다.
오늘 탄생하는 기업들 가운데 일부는 자신들이 대체할 기존 기업보다 더 커질 것이고(예: 국방 분야의 Anduril),
또 다른 기업들은 이전엔 주소조차 정하기 어려웠던 시장을 새로 만들어 낼 것이며(예: 지식 노동 분야의 OpenAI),
그들이 더 오래 비상장 상태를 유지한다면(신규 자금·공개매수로 가능해진다), 더 큰 코어 펀드를 조성하는 것이 완벽히 합리적이다.
AI 같은 도구가 회계처럼 크지만 파편화된 산업에 규모의 경제와 약한 네트워크 효과까지 가져올 것이라 믿는다면, 2025년 4월 29일 딜북이 보도한 Thrive Holdings 기사 속 문장—“이제 그 벤처캐피털 회사는 회계처럼 지루해 보이는 산업을 포함해 AI의 혜택을 받을 수 있다고 믿는 회사를 직접 만들고 인수해 오랫동안 보유하는 다른 접근을 취한다.”—은 정확히 맞아떨어진다.
기사에서 지적했듯 General Catalyst와 8VC가 AI 기반 롤업에 투자하는 것도 자연스럽다. 사모투자 초창기엔 ‘낮은 자본비용 접근성’이 핵심 우위였다면, AI가 수익률의 더 큰 지렛대가 되는 시대엔 AI 전문성과 오픈AI 같은 파트너십이 구조적 우위가 된다.
기술이 세상을 집어삼키고 VC/AV가 커질수록, 메가펀드는 전통적 초기·성장 단계 VC를 넘어 더 다양한 상품을 선보일 가능성이 크다.
결국 승부는 이렇다: 모든 것이 기술이고, 기술 배경을 가진 사람들이(어쩌면 AI의 도움으로) 금융을 손에 넣을 것이다—전통 금융인이 기술을 손에 넣기 전에.
Venture Firm Thrive Bets on Buying Firms That Can Benefit From A.I. - NYT
Thrive가 AI로 수혜를 볼 기업을 만들거나 인수하는 플레이를 위해 Thrive Holdings를 설립하고 $1b 정도의 자금을 모집한다. 이 홀딩스는 VC와는 다르게 영구 자본의 형태로 굴러간다는게 특징.
Oscar Health를 만들어낸 회사 다운 플레이다. 내가 '상상만' 하고 있는 플레이를 진짜 시도해버리네. 정말 기대된다.
#투자
Investing in Carvana - Colossus
클리프 소신의 카바나 투자 썰. 역시나 회사에 대한 이해도가 아주 높으시네.
"저는 그간 CarMax와 전통적 딜러십을 공부해 봤고, 자동차 대출업체인 크레딧 어셉턴스도 살펴봤습니다. 또 아마존, 물류 회사, 제조업체, 소프트웨어 기업 등도 연구했죠. 알고 보니 카바나는 이 모든 비즈니스를 아우르는 기업이었습니다. 유통회사·리테일러·금융회사 성공의 핵심인 규모의 경제와 신뢰를 모두 갖추고 있었죠. 카바나가 구축하려던 것은 이 모든 영역에서 얻은 장점을 결합하는 것이었고, 이를 범위의 경제(economies of scope)라고 합니다."
"차량 거래는 무수히 많은 단계가 모두 완벽히 돌아가야 합니다. 어느 하나라도 어긋나면 손실이 나고 고객 불만이 터지죠. 이게 바로 범위의 경제입니다. 여러 요소를 한데 묶어 매번 완벽히 실행해야 하는데, 제가 쉽게 설명했을 뿐 실제론 매우 어렵습니다. 그래서 카바나 외에 이 사업을 시도한 모두가 실패했고, 카바나가 여기까지 오는 데 10년과 100억 달러가 든 겁니다. 미국 외에서도 시도는 있지만 대다수는 실패했고, 성공한 곳도 극히 미미합니다. 요컨대 이 사업은 너무 어렵습니다."
Lux Capital의 Josh Wolfe 인터뷰인데, 언제나 예사롭지 않은 그의 포폴처럼 어디서도 들어보지 못한 이야기들로 가득차있다.
Q. 최근 서한에서 ‘중국이 44개 핵심 기술 중 37개를 선도한다’고 언급했죠. 향후 5년, 어떤 영역이 특히 중요할까요?
"조시 울프: 아이러니하게도 가장 중요한 전장은 ‘정보 공간(Information Operations)’입니다. 국민 의지를 흔들고, 내분을 조장하고, 동맹·군사 행동에 대한 지지를 꺾는 이런 심리·정보전이 오늘날 가장 위험한 무기예요. 러시아가 이미 ‘SNS 분열 기술’을 시연했고, 중국·이란도 활용 중이죠."
"반대로 ‘양자컴퓨팅’이나 ‘5G’는 정부 보고서가 매번 강조하지만, 저는 과대평가됐다고 봅니다. 진짜 승부처는 우주(저궤도·정지궤도 위성), 과학 자동화(AI+로봇 실험실), 차세대 국방(AI·드론·우주 발사체), 그리고 컴퓨트 인프라(엔비디아 등)예요.”
개인적으로 가장 인상깊게 들은건 아래의 내용
자본 비용이 낮고 금리까지 낮을 때는 시장이 상승세이니 다들 자기 논리가 완벽히 맞아떨어진다며 스스로 천재가 된 것처럼 느낍니다.
그런데 금리가 오르고 자본 비용이 높아져 갑자기 투자한 회사들이 작동을 멈추거나 손실이 나고, 밸류에이션이 급락해 자본을 날려 버리면, 그제야 누구도 예전만큼 똑똑하지 않다는 사실을 깨닫죠.
그래서 저는 늘 “거시를 모르는 것은 결코 미덕이 아니다”라고 말해 왔습니다.
우리가 하는 일은—창업자가 혁신 기술을 상업화하기 위해 회사를 세우고 팀을 꾸리는 상황에서—‘최고의 창업자·최고의 섹터·최고의 기술’을 골라내는 일인데, 경쟁사가 50곳인 곳보다는 5곳인 곳을 선호합니다.
이를 이렇게 비유합니다. ‘최고의 도시에서 최고의 동네를 고르고, 그 동네에서 최고의 레스토랑을 찾고, 메뉴 중 최고의 요리를 골라 한 입 베어 물려는 순간—고질라가 나타나 그 요리를 밟아 버린다.’
그러니 글로벌 자본 흐름, 금리, 부채, 전쟁 가능성처럼 확률은 낮지만 파급력이 큰 외생 변수, 무역 협정 등 거대한 힘을 인식하지 못하면 안 됩니다.
저는 매일 전 세계 신문 30~40종을 ‘걸신들린 듯’ 훑어봅니다. 헤드라인과 짤막한 기사들—마치 ‘오지맨디아스’처럼—을 스캔하며, C22면이나 D7면 구석에 숨어 있어 아직 일면에 오르지 않은 신호를 찾죠. 이는 남들이 못 본 것을 찾으려는 우리의 일상 작업과 다르지 않습니다.
음악 A&R 담당자였다면 메인스트림이 아닌 밴드를 먼저 발굴해냈을 겁니다. 저는 주류가 아닌, 약간 불협·변조가 섞여 어린 시절 정서에 울림을 주는 음악을 좋아했는데, 그런 ‘남이 모르는 밴드’를 가장 먼저 발견하면 사회적 화폐를 얻게 되니까요. 어릴 때 롤링스톤·스핀 같은 잡지를 읽긴 했지만, 사실은 《빌리지 보이스》 뒷면을 뒤져 CBGB’s·아카데미·코니아일랜드하이 같은 클럽 라인업을 살폈습니다. 아무도 주목하지 않던 밴드를 발견해 10년 뒤 그들이 스타디움 헤드라이너가 되는 걸 보면, ‘아, 결국 떴구나’ 하고 묘한 감정을 느끼죠.
부동산이라면—예술가들이 몰려오고 카페가 생기지만 아직 스타벅스는 없는, 곧 ‘핫’해질 동네를 먼저 잡는 것과 같습니다. 패션·영화도 마찬가지예요. A24가 두뇌적이고 독특한 작품을 찾아내 블록버스터와 차별화하듯, 럭스도 아직 인정받지 못한 과학자·공학자·창업가를 발견하려 합니다.
거시적 관점에서도 동일합니다. 저평가돼 있지만 머지않아 1면을 장식할 ‘저확률·대파급’ 이벤트와 약한 신호를 찾으려다 보니, 때로는 검증되지 않은 투자를 해야 할 때도 있죠. 사람들은 늘 ‘5년 전 투자했어야 할 곳’에 지금 투자하고 싶어 합니다.
따라서 제 임무는 3~5년 뒤 사람들이 몰려들 영역을 앞서 예측해, 지금 투자해 두는 것입니다. 거시 변수에 대한 호기심과 민감도가 결국 더 나은 ‘미시적’ 의사결정으로 이어진다고 믿어요.
아래는 최근에 재밌게 읽은 블로그 글들.
이게 바로 자신의 관점을 가지고 자산배분을 행하는 것.
버크셔 주주총회에서 배운 것들 by 생텀님.
Peter Kaufman on The Multidisciplinary Approach to Thinking 180406 - Learn all the time
피터 카우프만은 찰리 멍거로부터 이런 배움을 얻었구나.
#마지막으로
역시 '사람'을 핵심으로 삼는 사모펀드 경영자 다운 인터뷰. 웬만한 자기개발서 읽을 시간에 이거 하나 읽는게 100배 나을 것 같다.
"우리는 CEO를 선발하고, 핵심 경영진을 구성한 뒤, 기업을 인수하기 전부터 어떤 플레이북을 적용할지 정의합니다. 그리고 실제 기업을 사들일 때는 처음에는 소규모 기업(예컨대 EBITDA 800만 달러 규모 기업)을 인수하며 점진적으로 배워나갑니다. 동시에 홀딩 컴퍼니(Holdco)를 구축해 나가죠. 즉, CEO·CFO·Chief People Officer(인사총괄) 같은 핵심 조직을 먼저 만들어놓는 것입니다."
"우리는 먼저 소수의 인재(팟, Pod)를 모아 여러 산업을 평가하고, 플레이북을 설계합니다. 그다음, Alpine의 인재 풀에서 리더십 팀을 발굴해 구성하고, 모든 핵심 의사 결정을 충분한 시간과 인내를 가지고 내린 뒤에야 자금을 집행합니다."
"인재로 해결하라가 Alpine의 통찰이자 차별화된 전략입니다. 그 밑에는 “그 CEO가 1일차부터 성공하도록 만드는 세부 노하우(IP, 지식 체계)가 다수 존재”합니다. 단순히 경영진만 바꾸는 것이 아니라, “전국적인 인재 풀에서 가장 적합한 사람을 골라오고, 그가 현장에 도착한 날부터 첫 30일, 60일, 90일 동안 무엇을 해야 하는지”에 대한 상세 매뉴얼이 마련되어 있습니다."
성공적인 청년들이 공통적으로 가진 속성
첫 번째 속성은 ‘승리하려는 의지(Will to Win)’입니다. 무슨 프로젝트든지 무슨 사업이든지 자신의 어깨에 짊어지고 “이거 나는 죽어도 해낼 거야”라는 태도를 보여줘야 합니다. 지난 삶을 돌아보면, 어릴 때부터 그런 모습을 보였다는 게 핵심이죠. “나는 이걸 해내겠어”라며 집요하게 파고드는, 일종의 소유감을(Earned Ownership) 가진 인재 말입니다.
두 번째 속성은 ‘그릿(Grit)’입니다. 즉, 실패를 겪어도 다시 일어설 수 있는 인내력과 정신력입니다. CEO를 하면 분명히 좌절을 경험하게 됩니다. 그런데 큰 좌절을 겪어봤기 때문에 “다시 일어설 거야”라는 믿음이 있고, “또 실패할 수도 있겠다”는 마음의 준비가 있는 사람이 성공 확률이 높습니다. 사실 이 속성은 생각보다 흔하지 않습니다. 우리가 가끔 모교나 특정 스쿨에서 인재를 찾으려 하면, 이런 그릿이 없는 경우가 적지 않았고, 그 때문에 여러 번 실패를 겪었습니다.
세 번째 속성은 여러 요소를 섞은 것인데, ‘감성 지능(Emotional Intelligence), 자기 인식(Self-Awareness), 대인관계 능력 등입니다. 감성 지능이 높다는 것은 “내가 왜 이러는지, 상대가 왜 이러는지 이해하고, 상황에 맞게 행동한다”는 뜻입니다. 지난 실패 사례를 보면, 이 부분이 부족해서 성공하지 못한 케이스가 꽤 있었습니다.
그리고 의외로 돋보이는 속성 중 하나는 ‘행동 편향(Bias for Action)’입니다. 즉, 일단 실행해 보고, 실패해도 다시 시도하는 태도입니다. 분석만 계속하다가 실행은 미루는 ‘머릿속 마비(Analysis Paralysis)’에 빠지지 않는 사람 말이죠. 이러한 행동 편향은 의외로 큰 경쟁력이 됩니다.
"개인 성장의 많은 부분은, ‘그 직관이 내게 무엇을 알려주려 하는지 이해하는 과정’이라고 생각합니다. 마음속의 잡음을 끄고, 직관이 무엇을 외치고 있는지 그 순간에 집중한 다음, 그 목소리에 담긴 메시지를 믿고 그것을 실행할 용기를 내는 것이죠. 그렇게 되면 ‘자아실현(Self-Actualization)’을 이루고, 말 그대로 가장 나답고 탁월한 존재로 성장해나갈 수 있습니다. 이게 제 개인 성장에 있어서 가장 핵심적인 개념입니다."
Q. 지금까지 못다 한 이야기 중 “이야기하지 않으면 안 될 만큼 중요한 요소”가 있나요?
A. "가장 중요한 부분은, 성공까지 정말 오랜 시간이 걸렸다는 사실일 겁니다."