Insight #111_특이점이 온다, 알렉산더 왕, 커서, 카파시의 소프트웨어 3.0, AI 신약개발: 유전체(게놈), 항체 디자인, 스테이블코인, 로빈후드: 토큰화 증권, 모리스 창, 인튜이트, 파벨 두로프
요즘들어 초지능에 대한 이야기들이 많아지는 것 같습니다. 진짜로 초지능이 올지는 아무도 모르지만, 이제부터는 초지능을 전제하고 움직이는 것이 그렇지 않은 경우보다 압도적으로 높은 기댓값을 가질 것 입니다.
그리하여, 무엇을 추구하며 무엇을 해나가야할지 심히 고민되는 요즘입니다. (원래도 고민이 좀 많은 편이긴 합니다만…🤣)
오늘은 AI, 바이오, 하드웨어, 핀테크, 비즈니스, 투자에 대해 다룹니다.
뉴스레터 외에도 텔레그램 및 블로그에서 저의 생각을 접해보실 수 있습니다.
#AI
샘 알트만은 가면 갈수록 초지능을 낙관하고 있다. 확실하게 톤이 강해지고 있다.
"지금까지 구축한 도구들은 앞으로 더 많은 과학적 통찰을 찾고 더 나은 AI 시스템을 만드는 데 도움을 줄 것이다. 물론 이것이 AI 시스템이 완전히 자율적으로 자신의 코드를 갱신하는 것과 같지는 않지만, 어쨌든 재귀적 자기개선(recursive self-improvement)의 초기 형태라고 볼 수 있다."
"다른 자기강화 루프도 작동 중이다. 경제적 가치 창출은 점점 강력해지는 AI 시스템을 가동하기 위한 인프라 구축의 복리 효과(compounding)라는 회전축(flywheel)을 작동시켰다. 그리고 다른 로봇을 만들 수 있는 로봇(어떤 의미에서는 다른 데이터센터를 만들 수 있는 데이터센터)도 멀지 않았다."
"데이터센터 생산이 자동화되면, 지능의 비용은 결국 전기 비용에 근접하게 수렴할 것이다."
"기술 진보 속도는 계속 가속화될 것이며, 사람들은 거의 어떤 것이든 적응할 수 있는 능력을 유지할 것이다. 일자리가 사라지는 등 매우 어려운 부분이 있겠지만, 반면 세상은 너무 빠르게 부유해질 것이어서 이전에는 상상할 수 없던 새로운 정책 아이디어를 진지하게 검토할 수 있게 될 것이다. 우리는 아마 한 번에 새로운 사회 계약을 채택하지는 않겠지만, 몇십 년 후 뒤돌아보면 점진적 변화들이 커다란 결과를 만들어냈을 것이다."
"측정할 수 없을 만큼 값싼 지능(intelligence too cheap to meter)이 손에 닿는 경지에 있다. 미친 소리처럼 들릴 수도 있지만, 2020년에 우리가 지금의 위치에 올 것이라고 말했다면, 2030년에 대한 현재 예측보다 더 터무니없게 들렸을 것이다."
진짜 형제가 인터뷰해서 그런건지, 해당 인터뷰에서는 더더욱 초지능에 대한 확신을 보여주는 샘 알트만이다.
"제가 5년에서 10년 사이에 가장 영향력이 클 것이라고 생각하는 것은 AI가 실제로 새로운 과학을 발견하게 될 것이라는 점입니다. 이건 정말 엄청난 주장이지만, 저는 사실이라고 생각해요. 그리고 만약 이것이 맞다면, 시간이 지남에 따라 다른 모든 것을 압도하게 될 거라고 생각합니다."
"(왜 새로운 과학을 발견할 거라고 생각하세요?) 음, 제 생각에 저희는 모델의 추론 능력을 해결했어요. 아직 갈 길이 멀지만, 뭘 해야 할지는 안다고 생각해요."
"저희는 사실 오픈AI 초기에 로봇 손을 연구했었는데, 온갖 잘못된 이유로 힘들었어요. 그냥 계속 고장 나고, 시뮬레이터는 약간 부정확했고요. 하지만, 해낼 수 있을 겁니다. (네, 5년에서 10년 안에는 훌륭한 인간형 로봇을 갖게 될 거라고 생각해요.) 네, 정말 놀라운 수준으로요. 그리고 걔네들은 그냥 거리를 걸어 다니며 일을 하고 있을 거예요."
"저는 이 시점에서, 그 어느 때보다도 확신하는데, 우리는 엄청나게 유능한, 정말 초능력적인 AI 시스템에 도달하기 위해 무엇을 해야 하는지 어느 정도 알고 있다고 느껴요. "
"제 생각에 우리는 극도로 똑똑하고 유능한 모델에 도달할 거예요. 중요한 새로운 아이디어를 발견할 수 있고, 엄청난 양의 작업을 자동화할 수 있는 모델들이요. 하지만 그렇게 됐을 때 사회가 어떤 모습일지에 대해서는 완전히 혼란스러워요. 그래서 저는 역량 문제에 가장 관심이 많지만, 아마도 이 시점에서는 더 많은 사람이 "어떻게 하면 사회가 이것으로부터 가치를 얻도록 할 수 있을까"에 대해 이야기해야 한다고 생각해요. 그 질문들이 어쩐지 더 어렵고 불분명해진 것 같아요."
" 제 생각에 소비자들이 결국 우리에게 원하는 것은, 더 좋은 단어가 없어서 하는 말이지만, 에테르(ether) 속에 살면서 온갖 방식과 온갖 표면, 온갖 제품을 통해 그들을 돕는 AI 동반자(companion)일 겁니다. 그리고 그것은 당신과 당신의 목표, 당신이 성취하고 싶은 것, 그리고 당신의 정보를 알아가게 될 겁니다. (~) 당신이 갖게 될 것은 당신이 원하는 모든 것을 이룰 수 있도록 도와주는 존재일 겁니다. 어떤 때는 정보를 밀어주고, 어떤 때는 질문을 하고, 어떤 때는 그냥 그 자리에 있으면서 미래를 위해 더 나아지기 위해 관찰하고 있겠죠. 하지만 결국에는, "이것은 나의 AI 동반자야"라고 느끼게 될 겁니다."
"제 생각에 세상이 아직 제대로 생각하지 못한 가장 중요한 것은 이것이 모든 것이 통합되고 모든 곳에 통합되는 플랫폼이 된다는 것이 무엇을 의미하는가입니다. 그래서 당신이 다른 것을 사용할 때, 차 안에 있을 때, 또는 다른 웹사이트나 무엇이든 사용할 때, 완벽한 연속성이 있는 거죠. 저는 그것이 매우 중요할 거라고 생각해요. 만들 수 있는 새로운 종류의 것들이 있어요. 생산성을 생각하는 완전히 새로운 방식, 소셜을 생각하는 완전히 새로운 방식, 엔터테인먼트를 생각하는 새로운 방식들이요. 하지만 저는 지능이 이 모든 것에 미치는 강력한 영향을 고려할 때, 그 보편성이 결정적인 부분 중 하나가 될 것이라고 생각합니다."
"제가 듣기로는 메타가 우리를 가장 큰 경쟁자로 생각한다고 해요. 그리고 그들이 계속 시도하는 것은 합리적이라고 생각해요. 그들의 현재 AI 노력은 기대만큼 잘되지 않았고, 저는 공격적으로 계속해서 새로운 것을 시도하는 것을 존중해요. 그리고, 다시 말하지만, 이것이 합리적이라고 생각하기 때문에, 이번 것이 잘되지 않으면 그 후에도 계속 새로운 것을 시도할 것이라고 예상해요. 언젠가 저커버그가 페이스북 초기에 구글이 소셜을 시도하는 것이 합리적이었다고 말하는 것을 들은 기억이 나요. 비록 페이스북 사람들에게는 그것이 잘되지 않을 것이 분명했지만요. 저도 여기서 약간 비슷한 느낌을 받아요."
"(종합적으로 봤을 때, 전반적으로 정말 좋아하세요? 왜냐하면 생각했던 것보다 더 많은 것을 감당하게 된 거잖아요.) 저는 매우 감사하고 매우 운이 좋다고 느껴요. 그리고 미래의 어느 날 제가 은퇴했을 때, 이걸 그리워할 거라는 데는 의심의 여지가 없어요. 그리고 "아, 그때 정말 멋있었는데. 지금은 좀 지루하네"라고 할 거예요. 이건 매우 중요해요. 매우 만족스럽게 느껴지고요. 음, 이걸 할 수 있게 되어 미치도록 감사하고, 거의 대부분의 시간 동안 좋아해요. 하지만 정말, 정말이지 모든 것을 쏟아부었고 압도적이었고, 정말로, 제가 상상했던 것보다 훨씬 더 비난의 중심에 있었던 것 같아요."
Ilya Sutskever, U of T honorary degree recipient, June 6, 2025
일리야 토론토 대학 발언 전문 - 특이점이 온다 마이너 갤러리
일리야 또한 초지능을 확신하고 있다. 이러한 시대에서 그는 AI를 직접 경험하며 직관을 쌓으라고 조언한다.
"지금, 여러분 모두, 우리 모두는 역사상 가장 이례적인 시대를 살고 있습니다. 사람들이 흔히 하는 말일 수도 있지만, 이번에는 정말 사실이라고 생각합니다. 그리고 이번에 그것이 사실인 이유는 바로 AI 때문입니다. 그렇죠? 당연하게도요."
"하지만 느리더라도 확실하게, 어쩌면 그렇게 느리지 않게, AI는 계속해서 발전할 것입니다. 그리고 AI가 우리가 할 수 있는 모든 일, 모든 것을 하게 될 날이 올 것입니다. 일부가 아니라 전부 말입니다. 제가 배울 수 있는 모든 것, 여러분 중 누구나 배울 수 있는 모든 것을 AI도 할 수 있게 될 겁니다."
"그런데 이걸 어떻게 알 수 있을까요? 제가 어떻게 그렇게 확신할 수 있을까요? 제가 확신하는 이유는 우리 모두 뇌를 가지고 있고, 뇌는 생물학적 컴퓨터이기 때문입니다. 우리에게는 뇌가 있고, 뇌는 생물학적인 컴퓨터입니다. 그렇다면 디지털 컴퓨터, 즉 디지털 뇌가 같은 일을 하지 못할 이유가 있을까요?"
"그렇다면, 이런 세상에서 우리는 무엇을 해야 할까요? 이런 말이 있습니다. '당신이 정치에 관심이 없더라도, 정치는 당신에게 관심을 가질 것이다.' 이 말은 AI에 여러 번 적용됩니다. 특히, 제 생각에 단순히 AI를 사용하고 오늘날 최고의 AI가 무엇을 할 수 있는지 지켜보는 것만으로도 여러분은 직관을 얻게 될 것입니다."
"그리고 AI가 1년, 2년, 3년... 계속 발전함에 따라, 그 직관은 더욱 강해질 것입니다. 그리고 우리가 지금 이야기하고 있는 많은 것들이 훨씬 더 현실이 되고, 덜 상상 속의 일이 될 것입니다. 결국, 아무리 많은 에세이나 설명도 우리가 우리 자신의 감각으로, 우리 두 눈으로 직접 보는 것과는 경쟁할 수 없습니다."
"전반적으로 AI가 무엇을 할 수 있는지 그냥 지켜보고, 무시하지 않고, 때가 되었을 때, 그것이 바로 AI가 제기할 거대한 도전을 극복하는 데 필요한 에너지를 생성할 것입니다. 그리고 AI가 제기하는 도전은 어떤 의미에서는 인류 역사상 가장 위대한 도전입니다. 그리고 그것을 극복하는 것은 또한 가장 위대한 보상을 가져다줄 것입니다."
Why I don’t think AGI is right around the corner - Dwarkesh Patel
초지능 관련해서 ‘그럴 수도 있겠는데?’ 싶었던 주장.
현재의 AI는 인간과는 반대로 시간이 지날수록 스스로 향상되지 않는다. 하지만 다양한 데이터를 동시다발적으로 불어넣는다면, 그것이 계속 학습과 유사한 효과를 나을 수 있지 않을까? 혹은 언젠가는 계속 학습이 해결될 수도 있지 않을까?
"이로 인해 저는 단기적 ‘변혁적 AI’에는 회의적이지만, 수십 년 단위로 보면 매우 낙관적입니다. 계속 학습이 해결되면, 모델 가치에 거대한 불연속점이 생길 거니까요. 비록 소프트웨어 단독 ‘싱귤래리티’가 아니더라도, 대규모 지능 폭발이 벌어질 수 있습니다. AI가 다양한 직무를 수행하며 학습하고, 전 지구적 복제본들이 그 학습을 공유한다면, 사실상 하나의 AI가 전 세계 모든 직업을 배우는 셈이니까요. 온라인 학습 기능을 갖춘 AI는 추가 알고리즘 혁신 없이도 급속히 초지능에 도달할 수 있습니다."
또 하나 흥미로웠던건 아래의 주장. 만약 AGI가 빠르게 찾아온다면, 인류는 말도 안되는 초지능 혁명을 경험할 수 있다.
지금부터는 초지능을 전제하고 움직이는 것이, 그렇지 않은 경우보다 압도적으로 높은 기댓값을 가질 것이다.
"AGI 도달 시점은 로그정규 분포를 띱니다. “이번 10년 내”거나 “거의 불가능”이죠(‘불가능’이라기보다, 연간 확률이 급격히 떨어지는 셈입니다). 지난 10년간 AI 발전은 연 4배 이상 컴퓨팅 파워 확장으로 이뤄졌습니다. 2030년 이후에는 알고리즘 진보가 핵심이 될 텐데, 저급 과일(low-hanging fruit)은 이미 수확 중입니다. 따라서 연간 AGI 확률은 2030년 이후 급락할 것입니다."
"결국, 제 50% 베팅이 늦게 빗나가면 2030년대나 2040년대까지는 비교적 평범한 세상을 살 수도 있습니다. 그러나 다른 모든 시나리오에서는, 현재 AI 한계를 보수적으로 봐도, 정말 미친 결과들이 벌어질 수밖에 없습니다."
The Artificial Intelligence Revolution: Part 1 - Wait But Why
왜 최근에 빌 게이츠, 일론 머스크, 스티븐 호킹 등 많은 유명인들이 인공지능을 경계하라고 호소하는가?
예전에는 이 글이 ‘맞는 말이네, 근데 설마 진짜 올까?’에 가까웠다면,
지금은 그냥 코 앞에 놓여진 현실이 되어버렸는데… 이 시대에서 나는 무얼 하며 살아가야하는가.
My note to Scale employees today — Alexandr Wang on Twitter / X
메타가 알렉산더 왕의 Scale AI를 사실상 인수했다. 무려 $15b를 지르면서 많은 화제가 되었는데, 이번 AI 판이 얼마나 거대한 전장인지를 보여주는 이벤트가 아니었나 싶다.
그리고 알렉산더 왕은 시대에 잘 올라타서 결국 엄청난 영향력을 가진 인물이 되었다.
감사
팀 여러분께,
2016년에 Scale을 창업했을 당시, 그것은 초기 AI 돌파구들이 쏟아져 나오던 시기였습니다—DeepMind는 막 AlphaGo를 출시했고, Google은 TensorFlow를 공개했죠—하지만 여전히 굉장히 초기 단계였습니다. 그때 이미 데이터가 AI 시스템의 생명줄이라는 것은 명백했고, 그것이 바로 Scale을 시작하게 된 영감이었습니다. 그 이후로 여정은 정말 놀라웠습니다.
우리는 현재 1,500명이 넘는 팀원과 함께하며, 모델 개발자, 기업, 정부의 신뢰받는 파트너로 성장했습니다. 우리는 가장 스마트한 AI 도구와 애플리케이션을 개발하고 배포해왔고, Scale은 이제 세계에서 가장 영향력 있는 회사 중 하나로 자리잡았습니다. 인류 역사상 가장 중요한 기술 발전일 수 있는 AI의 개발을 가속화하고 있는 중입니다. 오늘, 우리는 Meta로부터의 대규모 신규 투자를 발표합니다. 이는 Scale에 여러분 모두가 기울여온 노력에 대한 강력한 인정이며, 중요한 이정표입니다.
이제 이 기반 위에서 다음 챕터로 나아가야 할 시점입니다. 이 회사를 여러분과 함께 만들어온 것은 제 인생 그 자체였습니다—저는 MIT 신입생 시절부터 이 회사를 시작했고, 그 이후로 뒤를 돌아본 적이 없습니다. 지난 10년간의 모든 순간과 기억은 여러분이 있었기에 가능했고, 저는 단 1분 1초도 바꾸고 싶지 않습니다.
이 기회가 처음 다가왔을 때, 솔직히 저는 혼란스러웠습니다. 더 이상 ‘Scale의 사람’이 아닌 삶은 상상도 하기 힘들었으니까요. 하지만 깊이 고민해본 끝에, 이건 저뿐만 아니라 Scale 전체에게도 굉장히 의미 있는 기회라는 걸 깨달았습니다. Scale을 도와준 모든 이들에게 다시 돌려줄 수 있는 기회이자, 회사를 더 탄탄한 미래 성장 궤도 위에 올릴 수 있는 기회였죠.
최근 뉴스에서 감지하셨겠지만, 이런 엄청난 기회는 대가를 요구하곤 합니다. 이번 경우에는, 그 대가가 바로 제가 CEO 자리에서 물러나는 것이었습니다. Scale의 CEO로서 일할 수 있었던 것은 제 인생 최고의 영광이었습니다.
저의 다음 행보는, Meta의 AI 프로젝트에 합류하여 몇몇 Scale 팀원들과 함께 일하게 되는 것입니다. CEO 자리에서 떠나는 건 아쉽지만, Scale을 떠나는 것은 아닙니다. 저는 여전히 이사회 멤버로 남아, Scale의 미션과 장기 비전을 지속적으로 지원할 것입니다.
전환의 일환으로, Scale 이사회와 저는 Jason Droege가 임시 CEO로서 직무를 수행하기로 합의했습니다. Jason은 Uber Eats와 AXON 같은 비즈니스를 구축하고 확장해온 놀라운 역량을 가지고 있으며, Scale이 앞으로 실행해야 할 과업을 잘 알고 있는 인물입니다. 그는 이미 우리 이사회와 함께 우수한 CTO를 영입하기 위해 협력하고 있고, 우리 엔지니어링 팀을 강화하기 위한 노력도 진행 중입니다. 제가 이렇게 확신을 가질 수 있는 이유는 Jason과 팀 전체가 Scale을 미래로 이끌 적임자라고 믿기 때문입니다.
이번 Meta의 투자는, 지난 수년간 Scale을 위해 헌신한 여러분에게 보답할 수 있는 기회도 제공합니다. Meta의 투자 수익은 주주 및 베스팅된 주식 보유자 여러분에게 분배될 예정이며, 동시에 미래 성장을 위한 장기적 주식 참여 기회는 그대로 유지됩니다. 이 뛰어난 팀이 있었기에 우리가 성공할 수 있었습니다. 이제 그 보답을 의미 있는 유동성 배분의 형태로 돌려드릴 수 있어 매우 기쁩니다.
모든 것에 감사드립니다.
Alex
내가 알렉산더 왕을 꾸준히 팔로업 했던 이유는 그의 글을 보며 생각의 깊이가 보통이 아니었음을 느껴왔기 때문이었다.
대단한 엑싯 기념으로 그의 글들을 GPT 통해서 번역해놓았다. 나도 다시 한번 살펴볼 겸 해서 ㅎㅎ
Meta + Scale AI?, Meta’s Reset, AI as Sustaining Innovation - Stratechery
Meta to Pay Nearly $15 Billion for Scale AI Stake and Startup’s 28-Year-Old CEO - The Information
메타의 AI 전략이 꼬이면서 이를 새롭게 이끌어줄 인재가 필요했고, 그 차원에서 알렉산더 왕을 영입하기 위한 딜이었다고 본다.
신기한 딜 구조가 나온건 반독점 규제를 최대한 회피하기 위한 방안인듯 (구글이 Character.AI 인수한 방법과 유사해보임)
나는 평소 Scale AI 비즈니스가 썩 좋은 사업은 아니라고 생각해왔기에, 장기적으로 Alexandr Wang이 최종 승자가 아닐까 싶다. 이제 메타 돈 가지고 해보고 싶은거 다 해볼 수 있을테니.
Why Meta is Betting Nearly $15 Billion on Alexandr Wang - The Information
이제부터 Alexandr Wang은 메타에서 마치 구글의 '데미스 하사비스' 같은 역할을 해줘야 한다.
"왕(Wang)은 유용한 조언을 제공했고, 저커버그는 메타의 다른 고문들과의 회의에서 메타의 AI 문제에 대한 잠재적 해결책을 놓고 왕의 직접적인 피드백을 참조하기 시작했습니다. 저커버그는 왕이 다른 연구소들과 협업하며 얻은 폭넓은 시각을 높이 평가했습니다. 그 덕분에 왕이 해당 연구소들이 어떤 데이터에 관심이 있는지, 그리고 그들이 어떻게 자사 모델을 개선하려 하는지 잘 알고 있다는 점이 메타에 큰 도움이 되었습니다."
"결국 저커버그는 다시 왕에게 의사 결정을 맡겼습니다. 왕이 메타의 최고 제품 책임자인 크리스 콕스 및 회사 내 다른 고위 리더들과도 잘 어울린다는 점도 한몫햬습니다. 스케일 AI는 AI 모델 개발의 가장 정교한 부분을 다루지는 않았지만, 저커버그는 그가 업계의 향방을 깊이 이해하고 있다고 봤습니다."
Alexandr Wang: Building Scale AI, Transforming Work With Agents & Competing With China
알렉산더 왕의 최근 생각들을 살펴보자. 당분간 그의 관점이 메타에 투영될테니.
"미래에는 모든 회사의 핵심 IP가 그들의 전문화된 모델이나 자체 파인튜닝된 모델이 될 것입니다. 오늘날 기술 회사의 IP가 코드베이스인 것처럼 말이죠. 그들은 자신들의 비즈니스 문제와 관련된 고유한 데이터와 환경을 추가하여 차별화된 AI 역량을 구축할 수 있습니다."
"미래의 알파(alpha)는 비즈니스 문제를 데이터셋이나 환경으로 얼마나 잘 캡슐화하여 차별화된 모델을 만드느냐에 따라 결정될 것이라는 점입니다."
"그렇다면 인간이 시간이 지나면서 할 고유한 일은 무엇일까요? 비전 설정, 문제 해결, 디버깅 등이 중요할 것입니다. 관리자의 실제 업무는 대부분 문제 해결입니다. 에이전트를 대규모로 배치할 때도 마찬가지일 겁니다. 자율 주행에서 90%에 도달하기는 쉽지만 99%에 도달하기는 매우 어려운 것처럼, 마지막 10%의 정확도를 위해서는 많은 노력이 필요할 것입니다."
""스타트업은 어느 시점에서 모드를 전환해야 합니다. 처음에는 매우 좁은 시장을 공략하다가, 1,000억 달러 이상의 회사가 되려는 야망이 있다면 '무한한 시장은 어디인가?'라고 묻고 그 방향으로 나아가야 합니다. 우리는 모든 기업과 조직이 AI 기반 기술로 전체 비즈니스를 재구성해야 한다는 것을 깨달았고, 이것이 바로 무한한 시장이었습니다."
"(10년 후에는 Scale의 대부분이 에이전트 사업이 될 것이라고 생각하시나요?) 네, 그 부분이 현재 훨씬 빠르게 성장하고 있고, 무한한 시장입니다. 그래서 우리의 전략은 소수의 고객에 집중하고, 매우 선택적으로 접근하는 것이었습니다. 우리는 세계 최고의 제약 회사, 통신 회사, 은행, 의료 서비스 제공업체와 협력하고 있습니다. 또한 미국 정부와도 많이 일하고 있죠. 이 모든 애플리케이션 사업은 수억 달러 규모이며, 데이터 사업에서의 차별화 덕분에 가능했습니다. 우리의 근본적인 믿음은 모든 기업의 최종 상태는 자체 데이터를 통해 전문화되는 것이라는 점입니다."
"(솔직히 말해서, 팔란티어(Palantir)와 비슷하게 들립니다.) 네, 데이터에 중점을 둔 세계 최대 조직의 기술 제공업체라는 점에서 비슷합니다. 핵심 차이점은, 팔란티어는 데이터 통합 문제 해결에 중점을 두는 반면, 우리는 AI 전략의 차별화를 가능하게 할 가장 전략적인 데이터가 무엇인지에 초점을 맞춘다는 점입니다."
"우리의 채용 과정, 품질 관리 과정, 데이터 분석, 영업 보고 등 회사의 모든 주요 조직에 에이전트 워크플로우가 내장되어 있습니다. 핵심은 반복적인 인간 워크플로우를 식별하고, 그것을 자동화 도구를 구축할 수 있는 데이터셋으로 전환하는 과정에 대한 '마인드셋'입니다."
Why AI Labs Are Starting to Look Like Sports Teams - Sequoia Capital
왜 인재 영입 딜이 활발하게 이루어질까 생각해보면, 결국 OpenAI를 넘어서기 위해서는 완전히 새로운 방법론이 필요하기 때문이지 않을까.
"2025년의 메시지는 ‘단순히 대규모 클러스터만으로는 부족하다’는 것입니다. 모든 이는 AI 경쟁에서 다음 단계로 도약하기 위해서는 강화학습이든 다른 분야든 새로운 돌파구가 필요하다는 것을 이해하고 있으며, 그 열쇠는 ‘인재’에 있습니다."
여담으로, GPT에게 이 글의 숨겨진 의미에 대해 고민해보라고 부탁하였더니 나온 대답:
"저는 이 글이 AI 산업이 다음 단계로 넘어가기 직전의 ‘숨 고르기 구간’을 기록했다고 봅니다. 모두가 “GPU-모으기”에서 “사람-모으기”로 방향을 틀었지만, 진짜 돌파구—새로운 학습 패러다임, 자가-개선 에이전트, 지식 증류 방식—는 아직 등장하지 않았습니다. 그래서 표면적으론 안정돼 보이지만, 단 한 번의 연구적 발견이 생태계를 다시 뒤집을 가능성이 높은 국면입니다."
"다음 혁신이 나오면 자본·인재·시장 판도가 또 한 번 극적으로 재편될 것입니다. 이런 전환점에서는 ‘하드웨어·인재·데이터’를 모두 레버리지할 수 있는 기업이 가장 빠르게 앞서가는 경향이 있습니다."
"결국 AI 경쟁의 본질은 ‘드문 것을 찾아내고, 대규모로 복제하는 능력’ 입니다. 작년엔 드문 것이 GPU였고, 올해는 인재이며, 내년엔 새로운 알고리즘이나 AGI-안전 프레임워크일 수도 있습니다. 투자든 창업이든 ‘다음 희소 자원’ 이 무엇이 될지 한발 앞서 상상해 두는 것이 승부처라고 판단합니다."
Message from CEO Andy Jassy: Some thoughts on Generative AI
(비록 초지능 주장들에 비해 톤이 약해보일 수 있지만) AI로 인한 일자리 대체 문제야말로 바로 앞으로 다가온 현실적인 문제일 수 있다. 물론 인류 전체적으로는 득이 실보다 많겠지만. 아래는 최근 발행된 아마존 CEO의 메세지.
"생성형 AI와 같은 기술은 일생에 한 번 나올까 말까 한 기회로, 고객과 비즈니스가 가능하다고 여겼던 범위를 완전히 바꿔 놓습니다. 그래서 우리는 과감하게 투자하고 있으며, 그 성과는 눈에 보일 정도로 분명합니다."
"지금까지 많은 진전을 이루었지만, 우리는 아직 도입 초기 단계일 뿐이라고 생각합니다. 더 빠르게 나아가야 할 이유는 크게 세 가지입니다."
첫째, AI 에이전트가 우리의 일과 삶을 완전히 바꿀 것이라는 확고한 믿음입니다. 에이전트는 사용자를 대신해 작업을 수행하는 소프트웨어 시스템으로, 자연어로 지시하면 웹과 각종 데이터 소스에서 정보를 모으고 요약하며, 심층 연구·코딩·이상치 탐지·인사이트 도출·언어 및 코드 번역·반복 업무 자동화 등을 수행합니다. 앞으로 수십억 개의 에이전트가 모든 회사와 분야에서 활용될 것이며, 쇼핑·여행·일상생활까지 생활 전반을 지원하는 에이전트도 속속 등장할 것입니다. 아직 만들어지지 않은 에이전트가 많지만, 분명히 빠른 속도로 다가오고 있습니다.
둘째, 이러한 에이전트 시대가 특히 아마존에 매력적인 이유는 고객을 위한 혁신의 속도와 범위를 획기적으로 확장해 주기 때문입니다. 에이전트 덕분에 우리는 반복 업무에 쏟던 시간을 전략적 사고와 새로운 고객 경험 발명에 집중할 수 있습니다. 에이전트는 경험이 쌓일수록 더 똑똑해져 다양한 업무 단계에서 우리의 동료처럼 활용될 것입니다. 올바른 에이전트를 구축·활용하면 고객의 삶을 매일 더욱 편리하고 풍요롭게 만드는 능력이 급격히 향상되며, 우리 업무도 지금보다 훨씬 더 흥미롭고 즐거워질 것입니다.
셋째, 우리는 세상에서 가장 큰 스타트업처럼 운영하겠다는 목표를 계속 밀고 나갈 것입니다. 고객 집착, 발명 정신, 빠른 실행력, 린(lean) 구조, 민첩한 실행, 그리고 고객을 위해 더 나은 무언가를 만들고자 하는 사명감이 그 원동력입니다. 여러분이 더 빠르게 움직이고, 주인의식을 갖고, 더 쉽게 발명할 수 있도록 저는 계속 지원할 것입니다. AI는 이 과정의 강력한 촉매제가 될 것입니다.
"생성형 AI와 에이전트가 더 많이 도입될수록 우리의 업무 방식은 근본적으로 바뀔 것입니다. 오늘날 수행되는 일부 직무는 줄어들고, 그 대신 새로운 형태의 역할이 더 많이 요구될 것입니다. 시간이 지나면서 전체 인력 규모가 어떻게 변할지는 정확히 예측하기 어렵지만, 향후 몇 년간 AI 도입으로 얻는 효율성 덕분에 전체 인력은 다소 감소할 것으로 예상합니다."
Exclusive: Anthropic hits $3 billion in annualized revenue on business demand for AI - Reuters
앤트로픽도 ARR이 $3b 달성했네. 생각 이상으로 잘하고 있는 회사. 코딩 분야를 잘 잡은게 주효한듯.
Series C and Scale | Cursor - The AI Code Editor
커서는 $9.9b 밸류로 $900m 레이즈에 성공 (from Thrive, Accel, Andressen Horowitz, and DST).
ARR $500m 인걸 감안하면 멀티플 20배 쳐준건데, 나는 매우 합리적인 프라이싱이라고 생각한다. 커서는 앞으로도 엄청 잘될 것 같거든.
그리고 이번 라운드에 붙은 Accel하고 DST는 페이스북 투자로 레전드 찍은 VC들인데, 이들이 붙은게 인상적이다
(DST Global은 2009년 Facebook의 2% 지분을 2억 달러에 매입해서 50배 이상을 번 사례가 있음)
An Interview with Cursor Co-Founder and CEO Michael Truell About Coding With AI - Stratechery
커서 파운더들은 비즈니스 측면에서 어떤 전략을 취하는게 합리적인지를 너무나 잘 아는 것 같은 인상을 풍긴다.
"GitHub Copilot과 비교해 보면, 마이크로소프트는 훌륭한 IDE(통합개발환경)를 만들고, 여기에 플러그인 아키텍처를 제공했으며, Copilot은 그 플러그인 중 하나였습니다. 사용자는 로컬 컨텍스트를 기반으로 “다음에 쓸 코드 조각을 예측해 달라”는 식으로 Copilot을 설치해서 사용했죠."
"반면 Cursor는 처음부터 AI가 융합되어 태어났습니다. 프로젝트의 모든 맥락을 알고 있기 때문에 훨씬 더 적절하고 유용한 도움을 줄 수 있습니다. 편집기 내에서 자연스럽게 대화하듯 명령할 수도 있고, 특정 파일만 보지 않고 전체 프로젝트를 고려해 예측을 제공합니다. 의존성을 모두 파악하고 있어서, 다음에 작업해야 할 부분도 미리 알려주고, 단순 플러그인이 아닌 토대 자체가 AI로 빚어진 것이죠. 이게 핵심 차이입니다.”
"또한 Cursor는 단순한 데스크톱 클라이언트만이 아닙니다. 백엔드에서는 여러 모델이 함께 작동하며, 편집기 내 작업을 자동화·보조하는 다양한 ‘태스크 모델(task-specific models)’을 운영합니다. 이 모델들을 설계하고 실제 제품 경험과 잘 어우러지게 만드는 것이 굉장히 까다로운 부분이죠."
"높은 상한선, 제품 간 전환의 자유, 그리고 배포→데이터 확보→제품 개선의 순환 이 세 가지 요소는 1990년대 말·2000년대 초 검색 시장과 매우 닮아 있습니다. 저희 시장의 경쟁 역학도 일반 엔터프라이즈 소프트웨어보다는 검색 시장과 유사하다고 봅니다.”
Andrej Karpathy: Software Is Changing (Again)
https://drive.google.com/file/d/1vUnurb9_-hxN_-3uLP_b7wyJidr-iY61/view (발표자료)
LLM 1타 강사 안드레 카파시가 설명해주는 ‘소프트웨어 3.0’의 시대.
결국 이 시대에서 가장 중요한 역량 중 하나는 LLM과 어떻게 소통하느냐가 된 것 같다.
"지금까지 우리가 익숙하게 사용해 온 신경망은 주로 이미지 분류처럼 고정된 기능(compute fixed function)을 수행하는 컴퓨터와 같았습니다. 하지만 근본적인 변화가 일어났으니, 바로 대형 언어 모델(LLM)으로 신경망을 프로그래밍할 수 있게 된 것입니다. 저는 이것이 완전히 새로운 컴퓨터 형태라고 보고, ‘소프트웨어 3.0’이라고 부를 가치가 있다고 생각합니다. 이제 여러분의 프롬프트(prompt)가 LLM을 프로그래밍하는 프로그램이 된 것이죠. 놀랍게도 이 프롬프트는 영어로 작성됩니다. 매우 흥미로운 프로그래밍 언어입니다."
"몇 년 전 앤드루 응(Andrew Ng)이 AI는 새로운 전기(electricity)라고 했습니다. LLM은 현재 전력망과 유틸리티(utilities)의 특성을 지닌 것처럼 느껴집니다. 예를 들어 OpenAI, Gemini, Anthropic 같은 LLM 연구소는 LLM을 학습시키기 위해 자본 지출(capex)을 하고, 이는 전력망 구축과 유사합니다. 이후 API를 통해 우리에게 지능을 제공하는 운영비(opex)를 지불하고, 토큰당 요금처럼 계량(metered)된 접근 방식을 사용하죠. API에 대해서는 낮은 지연(latency), 높은 가동률(uptime), 일정한 품질을 요구하는 등 유틸리티 수요와 매우 흡사한 요구가 있습니다. 전력망에서는 전원 전환 스위치(transfer switch)가 있어 그리드, 태양광, 배터리, 발전기 간 전원을 전환할 수 있죠. LLM에서도 ‘open router’ 같은 도구를 통해 여러 LLM 간을 손쉽게 전환할 수 있습니다. LLM은 소프트웨어이므로 물리적 공간 경쟁이 없어, 전기 공급자 여섯 곳을 두고 자유롭게 선택해도 문제가 없습니다."
"하지만 제 생각에 가장 적절한 비유는 운영체제(operating system)입니다. LLM은 단순한 전기나 수도처럼 생필품이 아니라 점점 복잡해지는 소프트웨어 생태계라는 점에서 운영체제와 매우 흡사합니다. 현재 몇 개의 폐쇄형 제공자(Windows, Mac OS 등)와 오픈소스 대안(Linux)이 있듯, LLM에서도 몇몇 폐쇄형 모델과 오픈소스 생태계(Llama 등)가 경쟁하고 있습니다. 아직은 초기 단계로, 단순한 LLM에 불과하지만, 곧 더 복잡해질 것입니다. LLM 자체뿐 아니라 툴 연동(tool use), 멀티모달(multimodal) 처리 등 모든 요소가 중요해지죠. 이러한 깨달음을 얻었을 때 저는 LLM이 새로운 운영체제 같다는 구상을 해보았습니다. LLM은 새로운 컴퓨터이며, CPU와 같은 역할을 하죠. 컨텍스트 윈도(context window)는 메모리와 같고, LLM은 문제 해결을 위해 메모리와 컴퓨팅을 조율(orchestrate)합니다. 이 관점에서 보면 운영체제와 거의 동일해 보입니다."
"지금까지 요약하면, “LLM 연구소(labs), LLMs”이라는 용어는 적절하지만, 사실 LLM은 복잡한 운영체제입니다 (complicated operating systems). LLM은 1960년대 컴퓨팅과 유사한 방식으로 시간을 분할(time sharing)해 유틸리티처럼 제공됩니다. 하지만 전례 없는 점은 소수의 정부나 기업이 아니라 우리 모두의 손에 들어왔다는 것입니다. 컴퓨터만 있으면 누구나 접근 가능하며, ChatGPT가 전 세계 수십억 대 컴퓨터에 순식간에 배포되었죠. 이 자체가 정말 미친 일입니다. 이제 우리가 이 산업에 진입해 이 컴퓨터를 프로그래밍할 차례입니다."
"LLM을 프로그래밍하기 전에 이 존재가 무엇인지 이해하는 시간을 가져야 합니다. 특히 저는 LLM의 심리학(psychology)에 관심이 많습니다. LLM은 사람 같은 ‘정신(spirit)’이며 확률적(stochastic)으로 사람을 시뮬레이션하는 존재입니다. 이 시뮬레이터는 오토리그레시브 변환기(auto-regressive transformer), 즉 신경망으로, 토큰 단위로 연속(chunk) 처리하며 각 청크마다 거의 동일한 양의 계산을 수행합니다. 이 시뮬레이터는 인터넷상의 모든 텍스트를 학습해 가중치(weights)를 조정해 만든 것입니다. 인간이 생성한 텍스트로 학습했기 때문에 인간과 유사한 심리(emergent psychology)를 갖추고 있습니다."
"많은 분이 Cursor를 쓰실 텐데, 저도 마찬가지입니다. Cursor는 채팅 앱 대신 쓰기 좋은 초기 LLM 앱의 대표 사례로, LLM 앱 전반에 유용한 여러 특징을 갖추고 있습니다. 우선 기존처럼 사람이 수동으로 모든 작업을 수행할 수 있는 인터페이스가 있습니다. 여기에 LLM 통합 기능이 더해져 더 큰 단위로 작업을 처리할 수 있죠."
"LLM 앱의 공통적이고 유용한 특징 몇 가지를 짚어 보겠습니다. 첫째, LLM이 방대한 컨텍스트 관리를 수행합니다. 둘째, 여러 LLM 호출을 오케스트레이션(orchestrate)합니다. 예컨대 Cursor는 파일 임베딩 모델, 채팅 모델, 코드 변경(diff) 모델을 내부적으로 활용하며, 이를 모두 자동으로 조율합니다."
"또 하나 중요한 특징은 애플리케이션 전용 GUI입니다. 운영체제에 직접 텍스트로 명령하는 것은 번거롭고, GUI가 훨씬 직관적입니다. 텍스트는 읽고 해석하기 어렵고, 텍스트로 명령하기도 번거롭습니다. 변경 사항은 빨간색/초록색으로 표시된 diff로 보는 것이 훨씬 직관적이죠. ‘Command+Y’로 승인, ‘Command+N’으로 거부하는 식입니다. GUI는 이러한 오류 가능 시스템의 작업을 사람이 검증(audit)하며 빠르게 진행할 수 있도록 돕습니다."
"마지막으로 ‘자율성 슬라이더(autonomy slider)’를 말씀드리고자 합니다. Cursor에서는 탭 완성(tab completion)만으로도 대부분 제어할 수 있고, 코드 청크를 선택해 ‘Command+K’로 그 부분만 변경하거나, ‘Command+L’로 파일 전체를, ‘Command+I’로 저장소 전체를 LLM에게 맡길 수도 있습니다. 이처럼 자율성 슬라이더를 조절해 작업 난이도에 맞춰 어느 정도 자율을 위임할지 결정할 수 있습니다."
"LLM 앱에서 제가 강조하고 싶은 점은, 이제 AI와 협업(cooperate)한다는 사실입니다. AI가 생성(generate) 작업을 수행하면, 우리는 검증(verification)을 담당하죠. 이 생성-검증 루프를 최대한 빠르게 돌려야 더 많은 작업을 수행할 수 있습니다. 이를 위해 두 가지가 중요합니다. 첫째, 검증 속도를 크게 높이는 것입니다. GUI는 컴퓨터 비전(GPU)을 활용해 텍스트 읽기보다 시각 인지를 빠르게 돕습니다. 시각적 표현이 검증을 수월하게 만듭니다. 둘째, AI를 통제(leash)해야 합니다.
Cognition | Don’t Build Multi-Agents
프롬프트 엔지니어링의 시대를 지나, 이제는 컨텍스트 엔지니어링이 중요하다는 이야기가 인상깊다.
이 글의 주장은 “지금 시점(2025년)에서 다중 에이전트 (multi-agent) 구조를 쓰면 안 된다”는 것이다.
먼저, 에이전트를 오래 돌리고 실제 서비스 수준의 신뢰성을 확보하려면 ‘컨텍스트 엔지니어링’이 가장 중요하다고 강조한다. 단순히 프롬프트를 잘 쓰는 ‘프롬프트 엔지니어링’ 단계는 이미 지났고, 이제는 시스템이 스스로 대화를 축적·가공해 필요한 정보만 유지하는 능력을 설계자가 마련해야 한다는 뜻이다.
이 관점에서 다중 에이전트는 치명적인 약점을 가진다. 여러 하위 에이전트가 병렬로 작업할 때 각자가 동일한 맥락을 완전히 공유하지 못하면, 서로 다른 가정 아래 결정(action)을 내리게 되고 결국 결과물이 충돌하거나 품질이 급격히 떨어진다. 글에서 제시한 ‘Flappy Bird 클론’ 사례처럼 배경과 캐릭터가 따로 놀거나, 코드 수정 작업에서 들여쓰기만 다른 잘못된 패치가 나오는 식이다.
그래서 저자는 두 가지 원칙을 제시한다. ① “컨텍스트를 공유하라. 개별 메시지가 아니라 에이전트의 ‘전체 추적(trace)’을 공유해야 한다.” ② “모든 행동에는 묵시적 결정이 담겨 있고, 결정이 충돌하면 결과도 망가진다.” 현재의 다중 에이전트 프레임워크(예: OpenAI Swarm, Microsoft Autogen)는 이 원칙을 지키기 어렵기 때문에 실제로는 불안정하다는 것이 글쓴이의 비판이다.
대안으로는 한 번에 하나의 스레드로 순차적으로 사고하는 단일 에이전트 구조를 기본값으로 삼고, 문맥이 너무 길어질 때만 ‘요약 전용 LLM’을 끼워 넣어 과거 대화를 간추리는 방식을 제안한다. 이렇게 하면 컨텍스트 손실을 최소화하면서도 창(window) 한계를 넘길 수 있다. Claude Code가 서브에이전트를 쓰되 병렬화하지 않고, ‘edit-apply’ 패턴에서 대형·소형 모델을 한 번에 통합하려는 최근 추세도 이런 맥락에서 설명된다.
결론적으로, 병렬성과 화려한 아키텍처 유혹에 넘어가기보다 “행동 이전의 모든 결정이 일관된 문맥 위에 올려져 있는가”를 우선 확인하라는 메시지다. 언젠가 에이전트 간 의사소통·지식전달 능력이 인간 수준으로 올라오면 멀티 에이전트가 진가를 발휘할 수 있겠지만, 현 단계에서는 신뢰성·유지보수 측면에서 손해가 크므로 “지금은 만들지 말라”는 것이 글이 주장하는 정확한 요지다.
이제는 AI가 만들어가는 미래의 회사 모습이 조금씩 구체화되는 단계인 것 같다. 미래에서 온 내용이니 한번 봐보시는걸 추천.
"이제 실질적인 구현에 들어가는 것보다 어떤 방향으로 진행할지에 대한 전략설정, 그리고 검증되지 않는 부분에 대한 evaluation 역할에 점점더 큰 방점이 찍히고 있음. 그리고 이러한 전략, 평가와 관련된 부분은 Senior로 올라갈수록 더 강력해지는 성향이 있음. 특히 최상위 인간들이 가지는 expertise는 아직은 AI가 따라가기 어려운 부분. (~) 그렇다 보니 high quality talent를 보유하고있는 회사들부터 Junior 채용에 대한 니즈가 확연하게 줄어들기 시작하고 있음."
"Cursor for X라는 이야기가 심심찮게 나옴. 이 말의 의미는 무엇일까? Frontier Model의 강력함위에서 무언가 의미있는 서비스를 building, 사용자 traffic 증가, Proprietary Data 증가, 그로 인해서 점점더 의미있는 서비스로 발전하면서 first mover effect를 누리기 시작함"
"내가 생각하는 회사의 미래는 Autonomous Company라고 정의할 수 있을 것 같음. 내부/외부의 핵심적인 프로세스는 AI로 돌아가고, 방향설정(prompt), 평가(evaluation) 기능으로서 인간들이 역할을 하는 것이 궁극적인 목표점이 될것같음. = Autonomous Company → 회사의 개념도 결국은 Non-Verifiable을 Verifiable로 바꾸어주는 Closed-loop feedback system에 다름아님을 이야기하고 싶음"
Indexing the AI economy | Stripe
이번 AI 서비스들이 이전 인터넷 모바일 서비스와 비교해서 가장 큰 차이점을 보이는점이 바로 매출이 발생한다는 부분인데, 그래서인지 스트라이프의 결제 볼륨에도 직접적으로 영향을 끼치나보다.
세상의 모든 시그널들이 AI 대중화의 시대를 보여주고 있는듯.
"It's hard to definitively attribute the causality, but it seems that AI is starting to influence stripe's macro figures: payment volume from customers that signed up for Stripe in 2025 is tracking way ahead of prior years. (And ahead of even 2020, when the lockdowns triggered a huge surge in signups.) Last week was 116% ahead of the same week last year." (링크)
내가 AI 스타트업 정리했을 때도 동일한 결론이 나왔다.
AI 기업들은 매출 발생 속도가 엄청나게 빠르고, 이에 맞춰 밸류에이션 또한 엄청나게 빠르게 증가하고 있다.
Coatue’s 2025 EMW Keynote Deck
Coatue는 상장과 비상장 기업 둘다 다루기 때문에 종합적인 시선을 제공해주곤 한다.
코어위브는 순수 AI 기업이기 때문에 가치를 지님
ChatGPT의 해자는 갈수록 강해지고 있음
클라우드 내에서 GPU 점유율을 살펴봐야함 (ex AWS는 클라우드 점유율은 높지만 GPU 점유율은 높지 않음, 반대로 오라클은 높음)
마이크로소프트의 직원 수는 이미 정점을 도달했을 수 있음 (직원을 에이전트로 대체)
그리고 Coatue가 예상하는 2030년 기업들의 시가총액 순위. 의미심장한 부분들이 몇 개 있는 것 같다.
https://lilys.ai/digest/4608804/3714381 (영상 요약)
그렇다, 나는 AI는 이제 시작이라고 생각한다.
"저는 올해 들어서 딥리서치 나온 이후로 ai 사용량이 엄청나게 늘어났는데, 토큰 처리량이 뭔가 이걸 뒷받침해주는 세상의 지표인 것 같아요. 아, 이게 나만 그런게 아니라 다른 사람들도 마찬가지구나'라는 거를 전 이 지표를 보면서 많이 느꼈던 것 같습니다. 확실히 딥리서치나 Veo3 같은 것들이 나오면서, 뭔가 이전은 AI 학습의 시대라고 표현할 수 있었다면, 이제부터는 AI 추론의 시대가 열린 것 같고, 정말로 약간 지능의 매스 어댑션이라고 해야하나, 그런 것들이 열리는 시기가 왔다고 저는 몸소 느끼고 있는 것 같습니다."
"저는 토큰 처리량 지표를 보고 최근에 엔비디아를 많이 샀습니다. 왜냐면 사람들이 생각하고 있는 AI의 수요보다 실제가 훨씬 더 가파르게 상승하고 있다는 느낌이 드는데, 이걸 시장에서 반영을 아직 잘 안하고 있는 느낌이 들어가지고요. 저는 앞으로 엔비디아의 성장이 가속도가 더 붙을 수도 있다고 생각을 해요. ($10T 가나요?) 거기까지는 모르겠지만, 최소한 세계 1등을 차지하는건 당연하고, 그리고 추월 후 성장이 더 가팔라질 것 같다라고 보고 있습니다."
"딥시크가 나오고 주가가 크게 빠질 때 딥시크에 대한 무서움도 물론 있었겠지만, 저는 AI에 대한 회의론이 당시 되게 강했다라고 생각을 하고, 그게 당시 프라이싱이 되면서 가격이 빠진거라고 생각을 하는데, 알고 보니까 사실은 추론 수요로 넘어가고 있는 것이었고, 이것이 더욱 강력해질 것이라는 반응들이 다시 시장에서도 조금씩 오는 것 같습니다."
#바이오
A quest for a cure: AI drug design with Isomorphic Labs
위대한 회사들은 처음부터 접근법 자체가 다른 경우가 많은데, 하사비스가 이끄는 아이소모픽랩스(isomorphic labs)가 정확히 그런 모습이다.
"우리는 약물 설계를 엔드투엔드(end-to-end)로 다루기 위해, ADME·독성·간 대사(clearance) 같은 요소에 대해 새로운 모델을 연구·개발하고 있습니다. 딥마인드에서 스타크래프트 전략을 탐색하던 것처럼, 방대한 분자·전략 공간을 효율적으로 탐색하는 AI 방법론을 적용하고 있죠."
"X 질병에 대한 약을 만들어 줘”라고 하면 “여기 분자가 있습니다”라고 나오는 거죠. (가능하다고 생각하나요?) 저는 가능하다고 봅니다. 점점 더 가능해지고 있어요. 실험 사이클과 실험실 시간을 이미 많이 단축했고, 지금이 시작일 뿐입니다."
"우리는 자체적인 약물 설계 프로그램도 진행하고 있고, 릴리나 노바티스 같은 제약사와도 협업합니다. 제약사로부터 특정 타깃을 받아 모델로 설계하여 완전히 새로운 화학 물질을 발굴하죠. 어떤 경우엔 10년 넘게 진전이 없던 암과 같은 난이도 높은 타깃도 있습니다. 그런 어려운 타깃에 대해 완전히 새로운 메커니즘의 화합물을 찾아내는 모습은 컴퓨터 과학자인 제게도 충격적입니다."
AlphaGenome: AI for better understanding the genome
인류는 단백질 구조 예측에 이어서 이번에는 유전체(게놈)을 이해하는 단계로 들어섰다.
"AlphaGenome은 인간 DNA 서열의 단일 변이(variant)나 돌연변이(mutation)가 유전자 조절을 담당하는 광범위한 생물학적 과정에 어떤 영향을 미치는지 더욱 포괄적이고 정확하게 예측하는 인공지능(AI) 도구입니다. 이는 특히 긴 DNA 서열을 처리하고 고해상도로 예측값을 출력할 수 있도록 한 기술적 진보에 힘입은 바가 큽니다."
"AlphaGenome의 예측력은 여러 연구 분야에 기여할 수 있습니다."
질병 이해(Disease understanding): 변이로 인한 분자적 교란을 보다 정확히 예측해 질병 원인을 정밀하게 파악하고, 특정 형질과 연관된 변이의 기능적 영향을 해석해 새로운 치료 타깃을 발굴할 수 있습니다. 특히 드문 멘델 유전병(rare Mendelian disorders)과 같은 큰 영향을 지닌 희귀 변이 연구에 적합합니다.
합성 생물학(Synthetic biology): 특정 세포 유형(예: 신경세포에서만 활성화되는 조절 서열) 설계를 안내해 기능성 합성 DNA 디자인을 돕습니다.
기초 연구(Fundamental research): 유전체의 핵심 기능 요소를 지도(map)화하고 역할을 정의하며, 특정 세포 유형 기능을 조절하는 필수 염기 지침을 식별해 유전체 이해를 가속화합니다.
Chai Discovery: Introducing Chai-2
AI로 항체를 설계하는 Chai Discovery는 항원당 20개의 디자인만 합성하는 “24-well plate” 전략을 내세우는데, 그럼에도 16 % 평균 성공률을 보였다고 한다.
이제는 컴퓨터로 알맞은 항체를 설계하는게 너무나 당연해지는 시대가 다가오고 있다 (discovery to design)
"Chai-2의 뛰어난 성공률은 분자 발견 방식에 있어 패러다임 전환을 의미합니다. 무작위 스크리닝에서 의도적이고 프로그래밍 가능한 설계로의 전환은, 실험적 한계로 ‘약물화가 불가능하다’고 여겨졌던 표적들도 계산 설계로 대응할 수 있음을 시사합니다. 에피토프 특이적 결합체를 필요할 때마다 생성할 수 있게 되면, 항체–약물 접합체(ADC), 이중특이성 항체, 기타 다기능 바이오의약품 등의 고도화된 치료제 개발 과정도 크게 간소화될 것입니다. 게다가 리간드나 번역 후 변형(post-translational modification)을 포함한 원자 수준의 추론을 통해, Chai-2의 프레임워크는 기존의 바이오의약품을 넘어 매크로사이클, 펩타이드, 효소, 소분자까지 자연스럽게 확장됩니다."
"Chai Discovery의 사명은 생물학을 과학에서 엔지니어링으로 탈바꿈시키는 것입니다. 우리는 Chai-2를 통해 얻은 성과가 그 여정의 중요한 이정표가 되며, 경험적(empirical) 발견에서 결정론적(deterministic) 분자 공학으로의 전환을 가리킨다고 믿습니다. 종합적으로 볼 때, 우리의 결과는 컴퓨테이셔널 퍼스트 설계를 현대적 발견 플랫폼의 필수 요소로 자리매김하는 계기가 될 것입니다."
#하드웨어
World Bank lifts ban on funding nuclear energy in boost to industry - FT
전 지구적으로 원전을 다시 부흥시키려고 난리네. AI와 전력은 함께 갈 수 밖에 없으니.
"In an email to staff on Wednesday, Ajay Banga, the World Bank president, said it would “begin to re-enter the nuclear energy space” in partnership with the International Atomic Energy Agency, the UN nuclear watchdog which works to prevent proliferation of nuclear weapons."
"The shift follows advocacy from the pro-nuclear Trump administration and a change of government in Germany, which previously opposed financing atomic energy due to domestic political opposition to the technology."
The Emirati Oil Boss Banking Billions on U.S. Energy - WSJ
중동 국가들이 미국의 LNG 시설에 투자를 계속해서 늘리고 있다. 대표적으로 UAE는 10년간 $440b를 투자한다고 계획해둔 상태다.
오일머니를 비교적 안정적인 달러 표시 자산으로 바꾸려는게 가장 큰 이유겠지만, 그 이면에는 미국-중동의 협력 강화라고 보는게 맞을 것이다. 여기에는 AI도 당연히 포함되고.
"XRG, the company’s international investment arm, plans to deploy billions of dollars in the U.S. It is part of the United Arab Emirates’ goal to boost the value of its energy investments there to $440 billion over the next decade—about $50 billion less than Exxon Mobil’s market capitalization. It aims to take stakes in U.S. oil and gas fields and chemical and gas export plants as well as power projects to support the development of artificial intelligence. Those aspirations position XRG to become one the largest foreign investors in U.S. energy."
Anduril raises $2.5B at $30.5B valuation led by Founders Fund
앤듀릴은 파운더스펀드의 리드로 $30.5b 밸류에이션으로 $2.5b 투자 유치에 성공. 돈이 엄청 몰렸다고 전해진다.
GPT가 정리해준 앤듀릴: "20세기의 록히드 마틴이나 보잉이 전투기, 탱크, 함정을 주도했다면, 앤듀릴은 드론, AI, 로봇, 사이버로 대변되는 신개념 전력을 주도하고자 한다."
#핀테크
Powering the future of ecommerce: Introducing Coinbase Payments
Introducing USDC on Shopify: Simple, borderless payments for merchants
코인베이스가 스테이블코인 기반의 결제 시스템을 런칭했고, 쇼피파이는 스트라이프와 코인베이스 솔루션을 활용해 스테이블코인 결제를 도입한다고 밝혔다. 스트라이프는 최근 web3 지갑 솔루션인 Privy 인수도 완료했다.
여러가지로 스테이블코인 산업이 개화되는 시점인 것 만은 분명해보인다.
당연하지만, 유통(distribution)이 스테이블코인 어댑션의 핵심이 될꺼다. 그래서 계속 스트라이프와 Airwallex 같은 기업들의 행보를 주목할 수 밖에 없는 것이다.
대부분의 사람들은 스테이블코인이 글로벌 머니 무브먼트(자금 이동)를 더 빠르고 저렴하게 해주는 수단, 즉 송금이나 크로스보더 결제의 디지털 업그레이드라고 생각합니다. 하지만 그들은 오해하고 있습니다. 스테이블코인의 진정한 잠재력은 인터넷에 토착화된 금융 생태계를 만드는 데 있습니다.
스테이블코인은 인터넷의 토착 통화입니다. 그러나 대규모로 활용되기 위해서는 한 가지 큰 과제를 해결해야 합니다. 바로 ‘깨끗한 돈(clean money)’임을 증명하는 것입니다. 즉, 규제 준수 가능하고 신뢰할 수 있으며, 디지털 금융 시스템에 매끄럽게 통합되어야 합니다. 오직 널리 분배된 플랫폼만이 이를 실현할 수 있습니다.
Stripe, Revolut, Airwallex와 같은 기업들은 이미 이 분배(distribution) 역량을 갖추고 있습니다. 이들 플랫폼은 전 세계 수백만 기업과 사용자로부터 신뢰받고 있으며, 인터넷 토착형 금융 상품을 구축할 수 있는 기술 스택을 보유하고 있습니다. 바로 이 신뢰, 도달 범위, 인프라의 조합이 스테이블코인 채택의 핵심입니다.
플랫폼에 ‘깨끗한 돈’이 흘러들어오기 시작하면, 다음과 같은 방식으로 스테이블코인을 제품에 손쉽게 임베드(embed)할 수 있습니다.
이미 플랫폼 내에 있는 자금을 스테이블코인으로 전환
대출, 이자농사(yield), 결제와 같은 새로운 금융 상품 출시
인터체인지 수수료, 이자 수익 등으로 수익 창출
스테이블코인 기반 카드가 대표적 사례입니다. 사용자는 ‘인터넷 머니’를 오프라인에서도 소비할 수 있고, 발행 플랫폼은 2% 이상의 인터체인지 수수료를 챙기며 기초 자본의 이자 수익도 모두 확보합니다.
머니마켓 상품도 또 다른 예입니다. Genius Act를 준비 중인 규제 기관 대부분은 스테이블코인 발행자의 이자 지급을 금지하려 하는데, 디지털 달러에 대한 이자 수요는 갈수록 커지고 있어 이를 우회할 수 있는 규정 준수 방안도 이미 모색되고 있습니다.
여기 현실이 있습니다. 이건 기술 경쟁이 아니라 분배 경쟁입니다. 스마트 컨트랙트나 지갑(wallet)만 개발한다고 되는 일이 아닙니다. 사용자 접근성, 신뢰, 금융 인프라에 대한 깊은 이해가 필수입니다.
분배 역량이 없는 스타트업은 경쟁하기 어렵습니다. 반면, 이미 수백만 사용자와 기업을 서비스하는 플랫폼이라면, 스테이블코인을 임베드하고 새로운 금융 상품을 론칭하는 것은 자연스럽고 수익성 있는 전략이 됩니다.
스테이블코인은 단지 이국적 시장 간에 자금을 이동시키는 도구가 아닙니다. 인터넷의 머니 레이어를 재설계해 프로그래밍 가능하고, 조합(composable)이 가능하며, 본질적으로 디지털화하는 것입니다.
이 분야에서 성공하는 플랫폼은 단순히 돈을 이동시키는 회사가 아닙니다. 그들이 인터넷의 새로운 금융 시스템을 구축할 것입니다.
로빈후드가 토큰화된 주식 거래를 발표했다. 이게 진정한 증권과 블록체인의 결합이지. 금융 역사에 기록될 한 장면이라고 본다. 그렇게 기대해오던 그림을 결국 로빈후드가 해내는구나.
행사에서 밝힌 바로는 1단계에서는 전통 시장과 연동하고, 2단계에서는 Bitstamp를 통해 전통시장과 암호화폐 시장 모두에서 거래가 가능해져 24시간 거래를 실현하며, 3단계에서는 직접 블록체인으로 이동 및 셀프 커스터디(self-custody), DeFi 활용, 담보 대출 등 다양한 활용이 가능해진다고 밝혔다. 심지어 비상장 회사 또한 토큰화된 증권으로 거래 가능하다는걸 시연.
Robinhood - Stock Tokens - 고집스런 가치투자
과거 찰스 슈왑의 역사를 보면 새로운 기술을 통해 기존에 없던 상품들을 혁신적으로 선보이면서 리테일 고객들을 확보해오는걸 볼 수 있는데 (대표적으로 인터넷 시대에서 온라인 거래의 상용화를 주도함), 정확히 로빈후드가 그 길을 걸어가고 있다. 어떻게 이렇게 똑같은지 신기할 정도로.
7월 초 시가총액 기준으로 찰스슈왑이 로빈후드의 딱 두배인데, 10년 뒤에는 어떻게 변해있을지 궁금해진다.
The Great Differentiation - Not Boring
내 예측에 의하면 로빈후드는 지금의 프로덕트를 '유지'만 해도 시간이 흐르면 자연스럽게 거대 증권사의 자리까지 올라갈 수 있는 회사이다.
그런데 이 회사는 절대로 안주하지 않는다. 항상 끊임없이 새로운걸 내놓으면서 세상에 변화를 일으키고 있다.
Not Boring이 'The Great Differentiation' 라고 표현한 소수의 기업들만이 가진 특유의 DNA는 장기적으로 그 무엇보다 강력한 해자가 되어준다고 믿는다.
(물론 이 글은 프레젠테이션에 대한 이야기이긴한데, 난 이것 조차도 기업의 DNA로부터 비롯된다고 생각한다.)
SEC Chairman Paul Atkins on public vs. private markets
SEC 의장님 왈:
“토큰화를 비롯한 혁신적 시도가 잇따르고 있는데, 일부에서는 현 규정을 우회하는 편법에 불과하다고 비판하기도 합니다. 하지만 저는 ‘혁신을 촉진’하는 관점에서 접근해야 한다고 생각합니다. 과거 몇 년간 SEC는 명확하지 않은 규칙 때문에 시장 혁신을 제약해왔습니다. 이제는 규제 집행(enforcement) 중심이던 방식을 벗어나, 새로운 상품과 서비스를 안정적으로 내놓을 수 있는 토대를 만들어줘야 합니다.”
“토큰화하면 첫째로 미국 주식 토큰화가 떠오르는데, 이는 거래·결제 비용 절감에 큰 역할을 할 수 있습니다. 이 밖에도 사모대출(private credit)에 일반 투자자가 접근할 수 있게 하는 시도가 있는데, 사모투자는 유동성이 낮고 가치평가도 복잡하기 때문에 투자자가 충분히 이해한 뒤 참여해야 할 영역입니다.”
“마지막으로, 결제가 하루 뒤 정산되는 T+2 방식을 T+1으로 단축하는 등, 거래·보유 편의성과 결제 확실성을 높이기 위한 여러 혁신이 진행되고 있습니다. 과거 종이 증서를 주고받던 시절에는 거래소가 주 2회 문을 닫고 서류 작업을 따라잡아야 했습니다. 전산화(DTCC) 덕분에 전자책입(entry) 방식으로 바뀌면서 엄청난 진전이 있었죠. 이제는 토큰화가 그 다음 단계라고 생각합니다.”
Robinhood’s RWA Letter Could Bring Wall Street Onchain - Forbes
로빈후드는 이미 SEC에 토큰화 증권 관련 서한을 제출한 상태이기도 하다.
The Evolution of Crypto Venture Capital - insights 4vc
블록체인 & 크립토가 제도권으로 들어오는 이 시점에서는, 보다 규제와 가까워보이는 회사들에 집중해야할 필요가 있을지도 모르겠다.
깊이 들여다보면 이 글은 “기술 진보 자체보다 자본 구조와 규제 변화가 혁신의 속도를 결정한다”는 메시지를 전달합니다.
표면적으로는 “탈중앙·커뮤니티 펀딩”을 강조해 온 크립토가 결국 기존 벤처 권력이 설계한 틀로 되돌아가고 있다는 뉘앙스가 글 곳곳에 숨어 있습니다.
글 마지막에 제시된 RWA 토큰화, AI × Crypto, 모듈러 L2는 지난 과열로 소진된 내러티브 대신 제도 친화적이고 수익 실체가 뚜렷한 영역입니다. 이는 탈중앙화 이상보다 ‘규제 수용적 실익’이 차세대 성장 스토리를 주도할 것임을 암시합니다.
#비즈니스
Morris Chang and the Origins of TSMC - construction physics
인생은 사소해 보이는 갈림길에서 완전히 달라지는 것 같다.
"고민 끝에 두 가지 선택지를 좁혔습니다. 하나는 포드(Ford Motor Company) 연구소에서 연구원으로 일하는 것이었고, 다른 하나는 실리콘밸리 인근의 트랜지스터 제조 자동화 업체인 실바니아(Sylvania)에 들어가 트랜지스터 제조 공정을 자동화하는 일이었습니다. 포드는 거대하고 안정적인 회사였기에 직업 안정성과 승진 기회가 확실해 보였고, 미래 상사와도 좋은 인상을 주고받았습니다. 반면 실바니아는 조직이 어수선해 보였고, 면접관도 그다지 그와 잘 맞지 않는 듯했으며, 무엇보다 ‘트랜지스터(transistor)’가 정확히 무엇인지조차 잘 몰랐습니다. 처음엔 포드로 가기로 마음먹었습니다."
"그러나 실바니아 제안이 포드 제안보다 월급이 한 달에 1달러 더 많았습니다. 창은 포드에 전화를 걸어 동일한 조건으로 제안해 줄 수 있는지 물었습니다. 하지만 그가 통화한 담당자는 무례하고 융통성 없이 일방적으로 거절했고, 창은 크게 화가 나 결국 실바니아의 제안을 받아들였습니다."
한편으로는 지금 당장 앞이 보이지 않더라도, 하루하루를 충실히 살아가다보면 어느 순간 기회가 열릴 수 있는 것 같기도 하다.
"창의 이야기를 읽으면서 가장 인상 깊었던 점은, 엄청난 재능에도 불구하고 얼마나 여러 차례 실패(혹은 최소한 성공하지 못한 채 좌절)했는가 하는 부분입니다. 당시 TI 경영진이 창을 중용하지 않은 것을 두고 “아니었으면 TSMC가 미국에서 세워졌을지도 모른다”는 식의 이야기가 많았지만, 실제로는 훨씬 복잡하고 흥미진진합니다. 창은 TI에서 소비자용 제품 사업부장으로 좌천되며 리더십 기회를 잃었을 뿐 아니라, 제너럴 인스트루먼트에서도 결국 해고당했고, ITRI에서는 개혁에 실패해 쫓겨나다시피 나왔습니다.5년 사이 세 번 연속으로 사임을 하며, 스스로도 “피터의 법칙(Peter Principle)에 의해 나도 무능력의 극에 이른 자리에 오른 것이 아닐까”라는 생각을 했다고 합니다."
"게다가 ITRI 재직 시절 그의 ‘큰 업적’이었던 TSMC 설립도, 사실은 전혀 확실한 일이 아니었습니다. 거의 모든 기존 반도체 회사들이 TSMC 사업 계획을 기회로 보지 못했고, 유일하게 투자에 나선 필립스도 사업성보다는 대만 정부와 우호를 쌓으려는 의도가 더 컸습니다. 약간만 상황이 달랐어도 TSMC는 태어나지 못했을 수도 있습니다."
"결국 창의 TSMC 성공은 뒤돌아보면 당연해 보이지만, 당시 대만 정부도, 다른 반도체 회사들도, 창 자신조차도 그렇게 생각하지 못했습니다. 지금은 눈부시게 보이는 그의 성공 신화가, 당시에는 모두에게 불투명한 도전이었음을 기억할 필요가 있습니다."
TSMC Founder Morris Chang | Acquired Podcast
중요한 의사결정은 어떻게 이루어지는가.
Q: 그리고 그 시기가 스마트폰 도입과 맞물렸습니다. 28나노 공정 당시 사업 개발팀과 경영진이 스마트폰이 얼마나 큰 기회가 될지 정확히 예측했나요? A: 솔직히 저는 알지 못했습니다. 적어도 사업 개발 책임자가 저보다 더 구체적인 통찰을 가졌기를 바랐죠. 여러 자문들로부터 받은 의견을 종합하여 결정을 내렸습니다.
Q. 28나노에 대한 투자로 준비금이 바닥난 상황에서, 20나노 투자와 Apple을 잡겠다는 모험적인 결정을 내린 거였죠. A. 네, 저도 “회사를 걸었다”고 표현할 정도였지만, 지진 않을 거라 확신했습니다.
Q. 그렇다면 결국 Apple은 20나노에서 TSMC를 선택하게 된 것이고, 이로 인해 TSMC는 16나노 개발이 잠시 뒤쳐진 대신… A. 네. 그것은 상당히 중요한 트레이드오프 였습니다. 당시 2011~2012년에는 R&D 인프라가 두 개 공정을 동시에 진행할 정도로 충분하지 않아서, 20나노에 집중하느라 16나노 개발이 지연된 것이 맞습니다. 그러던 중 삼성전자가 16나노에서 우리보다 앞서 나갔는데, 이 사실이 저를 크게 놀라게 했습니다. 왜냐하면 삼성은 Apple 20나노 주문을 받지 못했기 때문에, 20나노 개발을 건너뛰고 곧바로 16나노를 추진했던 셈이기 때문이죠.
Q. 삼성은 우회 없이 바로 16나노로 갔으니, TSMC 입장에서는 ‘속수무책’이었겠네요. A. 저는 그 소식을 듣고 충격을 받았습니다. 그 즉시 Jeff Williams에게 “우리도 애초에 16나노를 대비해 80~90%의 장비를 전환하려 했는데, Apple이 삼성에서 먼저 16나노를 주문했다. 우리 계획이 무너져 버렸다”라고 이메일을 보냈죠. Jeff는 “걱정하지 마세요. 16나노 양산할 준비가 되면 우리 주문은 다 TSMC로 보낼게요”라고 말했습니다. 그 답변에 다소 안도했지만 완전히 마음이 놓이지는 않았습니다. 하지만 결국 그 말대로, 저희가 개발을 마친 약 6개월 뒤, Apple의 16나노 주문 대부분은 TSMC가 담당하게 되었습니다.
인튜이트의 역사를 공부하다가 흥미로워서 아카이브.
순수하게 필요할 것 같아서 개발한 서비스가 결국 $200b짜리 회사가 되었다는 점이 인상깊으며,
적절한 시점의 IPO와, 그걸 활용해서 기가 막힌 인수(터보택스) 해낸 의사결정이 탁월해보이며,
마지막으로 마이크로소프트와의 경쟁 그리고 인수 시도를 보면서, 묘하게 OpenAI와 커서의 관계가 겹쳐보였다.
역시 텔레그램의 파벨 두로프는 사업가이기 이전에 사상가에 가까운 것 같다.
아래는 GPT에게 정리시킨 내용 (질문: 해당 인터뷰 내용을 어떻게 보았으며, 이 사람은 어떤 특성을 지닌 것 같아?)
인터뷰를 읽으며 가장 먼저 느낀 것은 “통제받지 않는 자유”에 대한 파벨 두로프의 집요함이었습니다. 그는 구글의 10 억 달러 제안도 한 순간 망설임 없이 거절할 만큼, ‘텔레그램은 상품이 아니라 약속’이라는 신념을 절대 양보하지 않습니다. 사업가라기보다는 스스로를 “자유의 수호자”로 규정하고, 정치권력·정보기관·투자자의 압력에서 벗어난 완전한 독립을 삶의 최우선 가치로 두고 있죠.
동시에 눈에 띄는 특성은 극단적인 ‘자기 규율’입니다. 매일 아침 300번의 푸시업과 스쿼트를 연달아 해내고, 술·카페인·설탕·담배를 끊으며, 겨울 호수에 뛰어드는 식의 극한 루틴으로 몸과 정신을 단련합니다. 그는 이를 “주의력을 보존하기 위한 디지털·생활 금욕”이라고 설명하는데, 실제로 휴대폰도 상시 휴대하지 않고 아이패드만으로 일하고, 호텔·렌털 제트 같은 ‘경험형 소비’만 즐깁니다. 소유가 아니라 집중을 택한다는 일관된 태도입니다.
또 하나 두드러지는 면은 절대적 통제욕입니다. “지분을 나누면 자유를 잃는다”는 말을 반복하고, 사후(死後)에 대비해 비영리 재단에 경영권을 넘겨두는 방식까지 설계해 두었습니다. 팀 규모도 50명 내외로 고의적으로 작게 유지하면서, 전 세계 1,000여 외부 파트너를 필요 최소한으로만 조율합니다. 이러한 구조는 빠른 의사결정을 가능하게 하지만, 동시에 모든 권한이 창업자 한 명에게 집중된 ‘원맨 컴퍼니’라는 위험도 내포합니다.
그는 정부·정보기관에 대한 근본적 불신과 경계가 강합니다. 러시아, 프랑스, 미국 FBI 사례까지 구체적으로 끌어와 “백도어나 검열 요구를 거부했다”는 에피소드를 반복적으로 강조합니다. 이 덕분에 ‘검열이 불가능한 플랫폼’을 원하는 사용자에게는 강력한 신뢰를 주지만, 각국 정부와는 갈등을 피하기 어렵다는 점이 인터뷰 내내 드러납니다.
인간관·세계관 역시 뚜렷합니다. “AI = 진짜 사고가 아니다” “다양성이 사라지면 문명이 취약해진다” 같은 발언에서 보이듯, 기술 낙관과 동시에 철학적 회의를 병치합니다. 종교·명상·동서양 사상을 두루 탐구했다는 고백, 그리고 “우리는 시뮬레이션일 수도 있다” 같은 생각 실험까지, 스스로를 단순한 IT 창업가가 아닌 사상가적 위치에 두려는 의도가 느껴집니다.
요약하면, 파벨 두로프는
가치 절대주의자: 개인정보 보호·표현의 자유를 돈보다 우위에 둠.
철저한 자기 단련가: 극단적 규율과 미니멀리즘으로 집중력 확보.
통제 중심의 창업자: 의사결정과 지분을 100% 장악, 외부 간섭 차단.
권위 불신·반(反)검열 기조: 국가 권력과도 타협하지 않는 반골 기질.
사상가적 성향: 기술·철학·종교를 넘나드는 거대 담론에 관심.
장점은 분명합니다. 뚜렷한 비전, 강력한 실행력, 흔들림 없는 브랜딩 덕에 텔레그램은 세계에서 가장 독립적인 메신저로 자리매김했습니다. 다만 ‘절대적 자유’를 향한 강박은 각국 규제·정치 현실 속에서 불가피한 마찰을 낳고, 모든 권한이 한 사람에게 집중된 구조는 리더 리스크를 키울 수 있다는 점도 함께 보입니다.
#투자
삶이라는 멋진 모순, 우연과 노력 사이에서 ('25년 상반기 투자와 생각) - Values in Growth
어쩌면 모든건 맞닿아 있을지도.
"탁월한 경지에 이들을 보면 무심과 성의를, 겸손과 자부를, 신중함과 용기를, 포용성과 자기 고집을, 단호함과 유연함 등등 본질적으로는 모순되어 양립할 수 없는 것들을 기어이 함께 가져가며 최상의 성과를 만들어 내는데, 이러한 광경은 참 흥미롭고 재밌다."
[이안 카셀] GOAT 투자자는 무엇이 다른가 - Bluewater
“세계 최고가 되는 사람들의 진짜 차별점은 자신의 분야에서 과소평가되고 있는 기술을 정확히 파악해, 그 기술에 모든 에너지를 쏟아붓고, 그것을 재정의(re-invent)해서 세상에 다시 내놓는 데 있다. 그렇게 되면 아무도 따라오지 못할 만큼 큰 격차를 만들 수 있고, 남들이 눈치채기도 전에 몇 년 간의 알파 우위를 가져갈 수 있다.”
"즉, GOAT 투자자란 단순히 잘하는 수준이 아니라, 시장 전체에서 과소평가된 영역을 새롭게 정의하고 알파의 원천을 새로 창조해낸 사람들입니다."
#마지막으로
How To Be Successful - Sam Altman
샘 알트만이 말하는 성공 방정식 - Sonu Jung's Blog
"대부분의 사람들은 선형적 성장의 수렁에 빠져있습니다. 당신은 작은 기회를 포착하여 이를 잠재적인 커리어 추월 차선으로 만드는데 집중하세요."
"제 생각에 기업이건 개인이건 간에 비즈니스에서 가장 중요한 경쟁 우위 요소는 사회의 서로 다른 시스템이 어떤 방식으로 연결되고 결합하는지를 넓고 장기적인 관점에서 관찰하고 판단하는 능력입니다. 지금 시작된 하나의 성장 곡선이 수 년, 혹은 수 십 년이 지난 뒤 어떤 지점을 지나고 있을지가 중요합니다. 대부분의 사람들이 단기 성장에 매몰되어 있는 세상에서 시장은 장기적인 관점을 갖는 사람에게 충분한 보상을 제공할 것입니다."