마지막 AMA 세션을 진행한 지 벌써 1년이 지났어. 그동안 AI, 마켓플레이스, 거시 경제, 그리고 광범위한 기술 생태계 전반에 걸쳐 정말 많은 일이 있었지.

이번에 다룬 질문들은 다음과 같아:

• 4:22 왜 지금 AI가 이렇게 널리 두려움이나 반감을 사고 있는 걸까?
• 8:48 왜 AI는 엄청난 발전을 이루고 있는데 정치와 공공 시스템은 뒤처져 있을까?
• 13:34 오늘날 AI를 상업화하는 데 있어 실제적인 기회는 무엇일까?
• 14:10 AI 우선 시대에도 스타트업에 여전히 인간 공동 창업자가 필요할까?
• 17:51 AI 시대에 기술 전문 공동 창업자는 얼마나 중요할까?
• 20:00 AI가 발전함에 따라 지능(IQ)이 무의미해질까?
• 20:18 AI 중심 세상에서 젊은 전문가들은 어떤 기술에 집중해야 할까?
• 22:48 AI 시대에 교육은 어떻게 진화해야 할까 (그리고 아이들을 어떻게 가르쳐야 할까)?
• 26:40 스타트업의 극초기 단계에서 투자자의 결정을 좌우하는 것은 무엇일까?
• 28:23 프리시드 단계의 창업자들, 특히 미국 이외 지역에서 어떻게 자금을 조달할 수 있을까?
• 30:11 그래프 신경망이 마켓플레이스에 어떤 영향을 미칠까?
• 31:32 라틴 아메리카 같은 지역의 마켓플레이스에서 승리하려면 무엇이 필요할까?
• 33:10 거품 섞인 성장과 대비되는, AI 기업의 진정한 방어력은 어디서 나올까?
• 35:38 우리는 지금 AI 거품 속에 있는 걸까? 그리고 그것이 투자자들에게 의미하는 바는 무엇일까?
• 37:30 막대한 초기 자본이 필요한 스타트업에 적합한 자금 조달 경로는 무엇일까?
• 38:54 초기 단계 스타트업에 투자하기 전, 투자자들은 어떤 증거를 필요로 할까?
• 39:40 AI 시대에 마켓플레이스 투자 가설은 어떻게 진화했나?
• 42:02 창업자들은 어디서 유능한 파트타임 개발자를 찾을 수 있을까?
• 43:15 AGI의 정의는 무엇이며, 오늘날 우리는 이를 어떻게 생각해야 할까?
• 45:08 마켓플레이스를 구축할 때 초기 ‘쐐기(wedge)’ 전략은 얼마나 중요할까?
• 46:29 AI 도입이 실제로 가치를 창출하는지 어떻게 평가할까?
• 48:00 오늘날 창업자에게 가장 중요한 자질은 무엇일까?
• 49:45 만약 오늘 사업을 시작한다면, 무엇을 왜 만들 것인가?
• 52:32 직업적 정체성 너머의 당신은 누구인가?
• 55:11 여전히 불안함을 느끼나? 그리고 그것에 대해 어떻게 생각하나?
• 57:10 기업가가 아니었다면 무엇을 했을까?
• 59:45 마켓플레이스가 유동성을 확보하고 제품-시장 적합성(PMF)에 도달했다는 신호는 무엇일까?
• 1:01:19 첫날부터 마켓플레이스가 가질 수 있는 핵심 방어력은 무엇일까?
• 1:02:24 퀸스(Quince)는 무엇이며 왜 그렇게 성공적이었을까?
• 1:04:22 어떤 ‘지루한’ 산업이 차세대 거대 기업을 탄생시킬까?
• 1:06:36 오늘날 VC들이 가진 가장 큰 맹점은 무엇일까?
• 1:08:15 현재 어떤 AI 분야가 과포화 상태인가?
• 1:09:35 복잡하고 다양한 서비스가 얽힌 인생 이벤트 관련 마켓플레이스가 성공할 수 있을까?
• 1:11:41 AI 시대에 자금 조달에 대한 기대치는 어떻게 변했나?
• 1:16:07 2026년 졸업생들은 스타트업과 대기업 중 어디로 가야 할까?
• 1:16:21 제너럴리스트(다방면 전문가)가 여전히 유망한 커리어 경로일까?
• 1:18:35 투자자들은 지인 소개와 콜드 아웃리치 중 무엇을 선호할까?
• 1:19:55 스타트업이 SaaS가 되기 전에 서비스를 ‘쐐기’로 활용해야 할까?
• 1:22:02 아이들의 발달과 학습에 가장 좋은 게임이나 도구는 무엇일까?
• 1:24:39 AI가 대규모 실직이나 실업을 초래할까?
• 1:30:57 오늘날 라틴 아메리카에서 벤처 규모의 기업을 세울 수 있을까?
• 1:32:26 운영 의사 결정에 AI를 어떻게 활용해야 할까?
• 1:36:00 거대 마켓플레이스와 틈새 마켓플레이스를 가르는 차이는 무엇일까?
• 1:37:24 의사 결정의 어느 정도를 AI에 위임하고 어느 정도를 인간이 맡아야 할까?
• 1:39:10 초기 단계 B2C 스타트업에서 더 중요한 것은 지표(traction)일까, 통찰력(insight)일까?

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안녕, 모두들. 멋진 한 주 보내시길 바랍니다. 솔직히 AMA 세션을 한 지 1년이 넘었는데, 그동안 AI, 거시 경제, 지정학 등 여러 분야에서 정말 많은 일이 있었어. 그래서 여러분의 모든 질문에 답할 때가 됐다고 생각했지.

자, 그럼 거두절미하고 바로 시작해 보자. 에피소드 53, ‘무엇이든 물어보세요’에 온 걸 환영해.

좋아. 미리 보내준 질문이 정말 많았는데, 하나씩 살펴보기로 했어. 물론 방송 진행 중에 궁금한 게 생기면 언제든 질문 보내줘.

가장 먼저 받은 근본적인 질문은 ‘왜 지금 다들 AI를 싫어하는 것처럼 보이나? 왜 그렇게 반감이 심한가?’였어. 나도 그 점에 대해 깊이 고민해 봤는데, 새로운 기술이 등장할 때는 언제나 반발이 있기 마련이야. 흥미로운 예를 들어볼게. 아주 오래전, ‘글쓰기’가 발명되었을 때를 생각해 봐.

소크라테스는 글쓰기가 사람들을 게으르게 만들 거라고 불평했어. 더 이상 기억력을 사용하지 않게 될 거라면서 말이야. 그런데 재미있고 아이러니한 건, 우리가 이 사실을 아는 유일한 이유가 플라톤이 소크라테스의 말을 글로 기록했기 때문이라는 거야. 만약 지식을 보존하고 다른 사람의 지식 위에 새로운 것을 쌓아 올릴 수 있게 해주는 글쓰기가 발명되지 않았다면, 우리는 지금 같은 지식과 전문성을 갖추지 못했을 거야.

이런 현상은 역사 내내 반복됐어. 인쇄기가 발명됐을 때도 마찬가지였지. 성경이 인쇄되면 교회와의 연결 고리가 끊어질까 봐 걱정했어. 신문이 처음 나왔을 때의 주된 비판은 ‘세상에, 이제 설교단에서 뉴스를 듣지 않게 될 텐데 그게 큰 문제가 될 거다’라는 거였지.

물론 우리 중 누구도 설교단에서 뉴스를 듣지 않지만, 그건 전혀 문제가 되지 않아. 자전거가 발명됐을 때 사람들은 도덕적 위기가 올 거라고 했어. 여성들이 자전거를 타고 한곳에 머물지 않고 돌아다니며 바람을 피울 수 있게 된다는 이유였지.

당연히 그건 다 헛소리였고, 아무것도 바꾸지 못했어. 그저 우리 삶을 더 낫게 만들었을 뿐이지. 이런 도덕적 위기와 기술에 대한 우려는 계속됐어. TV가 나왔을 때 사람들은 뇌를 전혀 쓰지 않는 ‘TV 앞의 좀비’가 생길 거라고 생각했지.

위키피디아가 있는 인터넷도 마찬가지였어. 학생들이 정보를 직접 찾는 대신 기억하고 학습하는 능력을 잃게 될까 봐 걱정했지. 그리고 지금 사람들은 AI에 대해 똑같은 걱정을 하고 있어. 일자리를 다 뺏어갈 거라는 걱정인데, 이건 인류가 늘 해온 고민이야.

그건 다른 질문에서 다뤄볼게. 아니면 SF 영화처럼 AI가 반란을 일으켜 우리를 지배할지도 모른다는 걱정도 있지. 첫째로, 새로운 기술에 대한 일반적인 불안감 때문에 사람들은 익숙하지 않은 것에 대해 무섭고 극단적인 시나리오를 만들어내곤 해. 둘째로, AI가 등장한 시점이 VC나 기술 창업자들이 예전만큼 존경받지 못하고 오히려 비판받는 시대적 분위기(zeitgeist)와 맞물려 있다는 점도 있어.

2010년대 초반과는 분위기가 달라. 지금은 그들이 악당처럼 느껴지기도 하지. 최근 슈퍼맨 영화에서도 기술 억만장자가 악당으로 나오잖아. 문화적 흐름이 더 이상 기술 친화적이지 않아. 오히려 반기술적이지. 물론 소셜 미디어 같은 것들도 긍정적인 면과 부정적인 면이 다 있고.

민주주의를 촉진하는 데 쓰일 수도 있지만, 젊은 여성들의 정신 건강 위기를 초래할 수도 있지. 세상이 기술을 두려워하는 시기에 예전처럼 긍정적인 시각을 갖고 있지 않다 보니 사람들이 불편해하는 이유를 이해할 수 있어. 그리고 마지막으로, AI 때문에 없어질 일자리를 상상하는 건 매우 쉽지만,

새로 만들어질 일자리를 상상하는 건 훨씬 어렵기 때문이야. 그래서 사람들은 자신의 일자리가 더 이상 필요 없어지고 근본적인 변화가 닥칠 세상을 예견하며 불안해하지. 인간은 위험을 회피하려는 성향이 있어. 우리 뇌의 편도체는 공포 반응을 담당하는데, 10,000년 전 진화론적 관점에서 보면 사바나에서 풀숲이 바스락거릴 때 호랑이가 나타나 잡아먹을까 봐 극도로 두려워했던 사람들이 살아남았거든.

결국 위험을 회피하는 사람들이 살아남은 거지. 일반적으로 우리는 변화를 두려워해. 그래서 AI에 대한 이런 근본적인 공포가 생기는 걸 이해해. 이건 톰이 보내준 질문이었어.

에마뉘엘이 보낸 두 번째 질문이야. 우리는 지금 AI 덕분에 과학 분야에서 새로운 발견이나 수학적 증명을 해내는 등 엄청난 생산성 혁명을 목격하고 있어. 스타트업에서도 AI 덕분에 창업이 그 어느 때보다 쉬워지면서 창의성이 폭발하고 있지. 금융 분야도 마찬가지고. 그런데 정치 시스템이나 과정을 보면, 그 어느 때보다 망가져 있고 느려 터진 것 같아.

오히려 정치인들의 수준은 떨어지고 있는 것 같기도 하고. 왜 그럴까? 이건 아마 21세기의 큰 철학적 역설 중 하나일 거야. 한쪽에서는 최고의 도구와 인재들이 세상을 근본적으로 바꾸고 있는데, 다른 한쪽에서는 공공의 이익을 위한다는 정치 시스템이 제 역할을 못 하고 있으니까.

여기에는 몇 가지 근본적인 이유가 있어. 우선, 시장은 공공 서비스를 배분하고 처리하는 데 반드시 능숙한 건 아니야. 그래서 공공 부문이 만들어진 거지. 그런데 왜 한쪽이 다른 쪽보다 더 잘 돌아가는지는 다음과 같아.

예를 들어 스타트업을 세울 때는 철저히 실력주의야. 잘하면 보상을 받고, 아니면 돈이 떨어져서 망하지. 피드백이 매우 빨라. 내가 하는 일이 잘 돌아가는지 아닌지 금방 알 수 있고, 보상은 승자에게 계속 쌓이지.

목표도 매우 명확해. 제품-시장 적합성을 찾고, 지속 가능한 비즈니스 모델을 만들고, 규모를 키우는 거지. 일이 잘되는지 아닌지 아주 빨리 판가름 나고, 실패한 아이디어와 사람은 걸러져.

정치 과정은 매우 달라. 피드백 루프가 아주 느리지. 당신이 정책을 잘 만드는 사람인지, 정치를 잘하는 사람인지 알기가 매우 어려워. 10년이 지나도 그 답을 모를 수도 있어. 그리고 시스템 자체가 의도적으로 상당히 느리게 움직이도록 설계되어 있기도 해. 잘못된 결정이 쌓여서 나쁜 결과로 나타나기까지 수십 년이 걸리기도 하거든.

진행 속도가 훨씬 느린 데다 목표도 다르지. 벤처 스타트업 생태계에서는 투자한 스타트업이 성공하느냐 마느냐, 규모를 키우느냐가 중요하지만, 정치에서는 주된 목표가 재선이 되는 거야. 그리고 정치 주기는 너무 짧아.

현실적으로 세상의 변화는 시간이 걸려. 지난 50년 동안 중국과 인도에서 15억 명이 빈곤에서 벗어났지만, 그건 40~50년이 걸린 일이야. 2년 만에 일어난 게 아니지. 그런데 지금 미국에서는 2년마다 의회를 선출하잖아.

서구권에서는 4~5년마다 대통령이나 총리를 뽑고. 이런 짧은 기간에는 실제로 일어나는 일이 거의 없어. 그래서 누군가 유능한지 무능한지 판단하기가 매우 어렵지. 결과적으로 그 세계는 극도로 느리게 움직이고, 앞으로도 계속 그럴 거야.

참고로 AI가 사회에 미칠 영향에 대해 생각해보면, 대부분의 경우처럼 사람들은 단기적인 영향은 과대평가하고 장기적인 영향은 과소평가하고 있다고 봐. 단기적 영향을 과대평가하는 이유는 지금 기술 업계에 있다면 ‘이게 모든 걸 바꾸고 있어’라고 느끼기 때문이지.

이 분야의 모든 일자리가 좋아 보이고, 2년 뒤면 세상이 완전히 달라질 것 같지. 하지만 세상은 그렇게 돌아가지 않아. 문화적으로나 정치적으로나 우리는 느리게 움직여. 오늘날 GDP의 대부분이 어디서 나오는지 생각해보면, 공공 서비스와 대기업이야. 그리고 이들은 정말이지 엄청나게 느리게 움직여.

차량국(DMV)이 운전면허 발급 과정을 빠르게 하려고 AI를 도입하는 게 언제쯤일까? 아마 영원히 걸릴걸? 그래서 AI로 인해 GDP 생산성이 근본적으로 변화하는 걸 보려면 시간이 좀 걸릴 거야. 서구 국가 GDP의 40~60%를 차지하는 공공 서비스와 대기업에 AI가 스며들어야 하니까.

이들은 도입이 매우 늦어. 그래서 시간이 좀 걸리겠지만, 결국에는 우리가 오늘날 상상조차 할 수 없는 방식으로 사회를 바꿀 거야.

링크드인 사용자 질문인데, 자코비안 랩스(Jacobian Labs)에서 AI 에이전트를 활용한 첫 번째 국유화 네트워크를 개발 중이래. FJ Labs의 가설과도 일맥상통하는 것 같은데, AI 상업화 전망에 대해 어떻게 생각해?

질문에 답하기엔 정보가 좀 부족하네. 아마도 긍정적일 것 같다는 게 내 답이야. 자료를 보내주면 검토해보고 알려줄게. 하지만 당연히 어떤 방식으로든 AI를 상업화하는 건 아주 타당한 일이지.

알레산드로의 질문이야. 파운더스 정션(Founder’s Junction)이라는 공동 창업자 매칭 플랫폼을 개발 중인데, AI가 채용 시장과 내부 환경을 재편하더라도 결국 인간 공동 창업자가 필요할 거라고 믿는대. 투자자로서 이 의견에 동의해?

우선, 창업자 데이팅은 정말 중요한 문제야. 회사를 세우는 데 있어 적합한 공동 창업자를 찾는 건 엄청나게 중요하거든. 그래서 AI를 통해 사람들이 더 나은 공동 창업자를 찾도록 도울 수 있다고 생각하느냐고 묻는다면, 물론입니다! 맞아, 지금까지는 명확한 프로세스가 없었지. 보통 친구랑 같이 시작하지만, 그 친구가 필요한 기술 스택에 가장 적합한 사람은 아닐 수도 있잖아. 그냥 주변 네트워크에서 무작위로 찾기도 하고. 그래서 창업자 데이팅이나 함께 일할 사람을 찾는 니즈는 확실히 있다고 봐. CEO에게는 COO가 필요할 수도 있고, CTO에게는 비즈니스 모델을 정의하고 자금을 조달할 사람이 필요할 수도 있으니까.

그래서 분명히 필요하다고 생각해. 다만 가까운 미래에는 인간이 운영하는 조직이 대부분일 테니까. 물론입니다. 공동 창업자는 오픈클로(OpenClaw)보다는 인간이 될 거라고 봐. 물론입니다! 물론 오픈클로를 아주 똑똑한 비서로 써서 리서치나 업무를 돕게 할 수는 있겠지. 물론입니다!

가까운 미래에는 오픈클로 자체보다는 클로드(Claude)나 오픈AI 같은 핵심 AI LLM에서 제공하는 에이전트 형태가 될 거야. 지금 겪고 있는 보안 우려나 위험 없이 비슷한 기능을 제공하겠지.

질문에 답하자면, 응, AI를 사용하더라도 회사를 세우는 데 있어 창업자는 계속 중요한 역할을 할 거야. 그리고 대부분은 인간 창업자일 거고. 더 나은 창업자를 찾고 공동 창업자 데이팅 과정을 개선하기 위해 AI를 활용하는 건 아주 말이 된다고 봐.

참고로 공동 창업자 데이팅을 할 때는 꼭 같이 프로젝트를 해보고 업무를 정의해서 서로 잘 맞는지 확인해봐야 해. 같이 어울려 놀기도 하고, 서로의 친구나 연인도 만나보고, 저녁도 같이 먹으면서 말이야. 이 사람이 정말 오랫동안 정기적으로 함께 일할 수 있는 사람인지 확실히 확인해야 해.

좋아, 다음으로 넘어가 보자. 창업자와 관련된 흥미로운 질문이 하나 더 있었어. 미리 제출된 질문 목록을 볼게.

AI 시대에 기술 전문 공동 창업자는 얼마나 중요할까? 관련 산업 분야의 경험이 있는 사람보다 기술 공동 창업자를 찾는 데 더 집중해야 할까? 이 질문에 대한 답은 당연히 ‘상황에 따라 다르다’야. 대부분의 질문이 그렇듯이 말이야. 만약 기초 LLM 모델을 만드는 AI 스타트업을 세운다면, 당연히 실력이 아주 뛰어난 CTO가 반드시 필요해.

하지만 응용 AI(applied AI)를 사용하는 회사를 만든다면 구축하는 게 그렇게 어렵지 않을 수도 있어. 그럴 땐 차라리 업계에서 신뢰를 얻고 일반 계약자나 하청업체에 영업을 도와줄 수 있는 사람을 찾는 게 훨씬 낫지. 그래서 답은 상황에 따라 다르다는 거야. 오픈AI 같은 기초 모델이라면 엄청난 기술 인재가 필요하겠지만.

응용 AI 기업을 만든다면 좋은 인재는 필요하겠지만, 예전만큼 CTO가 핵심적인 역할은 아닐 수도 있어. 사실 우리가 구축하고 투자하는 마켓플레이스를 생각해보면, 우리가 가장 중요하게 여기는 건 유닛 이코노믹스(unit economics)야. 수익 구조를 맞출 수 있는가? 제품-시장 적합성을 찾았는가?

고객 확보 채널은 무엇인가? 이런 것들이지. 그래서 어떤 면에서는 기술을 확보하는 것보다 고객 확보를 어떻게 확장할지 이해하는 게 훨씬 더 중요해. 기술은 점점 더 범용화되고 있거든. 요즘은 바이브 코딩(vibe coding)이나 커서(Cursor), 혹은 아주 간단한 거라면 러버블(Lovable) 같은 도구로 기술적인 부분을 쉽게 해결할 수 있는 게 많아졌어. 하지만 기술력이 아주 중요한 카테고리도 분명히 존재해.

자, 다음 질문 묶음으로 가보자. 줄리아의 질문이야. 최근 오픈AI 초창기 멤버와 대화를 나눴는데, 그 사람이 2년 안에 IQ가 무의미해질 거라며 지금 새로운 스타트업을 만들려고 한대. 참 흥미로운 말인데, 이게 어느 정도 일리가 있다고 생각해? 만약 그렇다면 기업가나 야심 찬 전문가들이 집중해야 할 가장 필수적인 특성이나 기술은 뭐라고 봐?

흥미롭네. 이 문제는 양쪽 다 말이 돼. 아주 똑똑한 사람들이 AI를 훨씬 더 효과적으로 사용해서 가치가 더 높아질 거라는 주장도 가능하지. 10배수 개발자가 100배수 개발자가 되는 식이라면 지능은 범용화되지 않고 오히려 핵심 성공 요인으로 남을 거야. 하지만 지능을 가진 도구들이 워낙 뛰어나다 보니, 평범한 개발자나 평범한 사람도 훌륭한 결과물을 낼 수 있다는 주장도 가능해.

그렇게 되면 지능이 범용화되면서 격차가 줄어들겠지. 나는 후자보다는 전자가 더 맞다고 느껴져. 지금도 최고의 코더들이 그 어느 때보다 더 높은 가치를 인정받고 있거든.

최고의 직원들은 도구를 활용해 훨씬 더 생산적으로 일하고 있지. 물론 언젠가 지능이 완전히 범용화되는 시점이 올까? 지금으로서는 그렇게 느껴지지 않아. 다만 모든 사람이 도구를 효과적으로 사용하면서 생산성이 높아지다 보니 평균적인 지능 수준은 극적으로 올라가고 있는 것 같아.

그럼 내가 지금 대학생이고 사회에 나갈 준비를 한다면 뭘 할까? 모든 도구를 다 써볼 거야. 런웨이(Runway), 소라(Sora), 미드저니(Midjourney), 클로드, 커서, 러버블 같은 거 다 해보고, 오픈클로도 설치해보고.

확장 가능하고 반복 가능한 시스템을 만들기 위해 뭘 할 수 있을지 고민해봐. 도구들이 뭘 잘하는지 파악하고 한계를 테스트해봐. 지금은 해볼 수 있는 게 정말 많잖아. 그래서 온갖 시도를 다 해보면서 창의성을 발휘하고, 자신에게 무엇이 맞고 잘 작동하는지 찾아낼 것 같아.

미리 들어온 다음 질문을 볼게. 리사의 질문이야. 아들을 위해 어떤 학교나 교육 방식을 선택했어? 그리고 그런 결정을 내린 이유는 뭐야? 이건 참 흥미로운 게, 나도 몇 년 동안 고민하면서 생각이 여러 번 바뀌었거든.

처음에 아들을 보낸 곳은 뉴욕에 있는 ‘레콜(The Ecole)’이라는 학교였어. 프랑스계 미국인 학교인데 철학이 아주 멋져. 프랑스 교육 시스템의 엄격함과 미국 시스템의 대중 연설 및 팀 빌딩 능력을 결합한다는 이론이지.

아들은 거기 2년 동안 다녔고 좋아했어. 하지만 AI 시대에 비추어 볼 때, 실력이 제각각인 선생님이 실력이 제각각인 아이들에게 사실을 쏟아붓고, 보통 가장 낮은 수준에 맞춰서 3~4일 동안 똑같은 걸 반복해서 가르치는 게 맞는 방식일까?

과정이 너무 느려. 내 직관으로는 그게 정답이 아닌 것 같아. 만약 기원전 300년의 소크라테스를 오늘날로 데려온다면 그는 세상을 알아보지 못할 거야. 우리는 우주에 가고, 주머니 속에 인류 지식의 총합이 담긴 마법 같은 기기를 넣고 다니지.

몇 시간 만에 지구 반대편으로 날아가기도 하고. 그런데 아이들을 가르치는 방식은 2,500년 동안 근본적으로 변하지 않았어. 그래서 AI를 활용해 아이의 수준에 딱 맞춰 가르쳐야 한다는 생각이 아주 타당해 보여. 원래 ‘알파 스쿨(Alpha School)’이라고 불리던 곳이 있는데, 거긴 AI 도구를 써서 아이의 잠재력을 최대한 끌어올려.

정답률이 85% 정도 될 때 학습 효과가 가장 좋다는 걸 알아낸 거지. 99%면 너무 쉽고, 50%면 너무 어려우니까. 모든 과목에서 85% 수준을 유지하며 어디까지 갈 수 있는지 보는 거야. 하루 2시간만 공부해도 일반적인 교육 과정을 다 마칠 수 있고, 남은 시간에는 아이가 타고난 적성에 따라 하고 싶은 걸 마음껏 하게 해줘.

내 아들은 네 살인데 수학은 벌써 몇 년이나 앞서 있어. 재미로 곱셈, 나눗셈을 하고 기초 대수학도 이해해. 숫자 놀이를 좋아하고 음수 개념도 알지. 반면에 사회성은 좀 부족해. 그래서 수학적으로나 언어적으로는 자극을 주면서, 부족한 사회성을 기를 수 있도록 도와주는 맞춤형 학교가 훨씬 더 맞다고 생각해.

그래서 다음 가을부터 아들을 뉴욕의 오피스 스쿨에 데려갈 거야. 올해 만들어진 것 같아. 지금 첫 학년이야. 작은 학교지. 실험이 될 거야. 알파 테스트지. 내가 마음에 들고 아들도 마음에 들면 아멜리도 아마 거기 데려갈 거야.

흥미로운 건 그들의 목표 중 하나가 아이들이 학교를 사랑하게 만드는 거야. 대부분의 아이들은 학교를 좋아하지 않아. 너무 쉽거나, 너무 어렵거나, 재미없거나 등등. 좀 수줍음이 많은 아들을 섀도우 데이에 데려갔어. 학교를 둘러보러 갔는데 걱정했어. 새로운 환경, 새로운 사람들에 잘 적응하지 못하거든.

그래서 좀 불안하고 확신이 없는 상태로 두고 왔어. 돌아와서 보니까 아들이 학교가 너무 좋대. 계속 있고 싶대. 왜 일반 학교로 돌아가야 하냐고. 그래서 어떻게 될지 기대돼.

스트림에서 루이스가 한 질문. 수백 개의 마켓플레이스에 투자한 경험에서 볼 때, 오늘날 초기 단계 환경에서 투자자의 결정을 궁극적으로 이끄는 건 뭐야? 제품의 본질적 강점과 시장 기회가 가장 중요해? 아니면 초기 견인력, 내러티브 같은 요소들? 생태계에 대한 더 많은 소개? 다시 말해, 순수하게 펀더멘털만으로 뛰어난 마켓플레이스, 마켓플레이스 아이디어를 발굴하고 지원할 진짜 공간이 여전히 있다고 믿어?

군중이 신호를 검증하기 전에 말이야. 아주 초기 단계 창업자를 지원한다면. 신호는 아주 초기야, 맞지? 종종 군중이 없어. 세쿼이아 같은 큰 펀드들은 너무 많은 돈을 모아서 입증되고 명확한 승자가 나타나면 큰 수표를 쓰고 있어.

그래서 절대적으로 프리시드 투자자와 시드 투자자가 올바른 창업자와 올바른 아이디어를 초기에 지원할 역할이 있어. 제품 시장 적합성의 초기 순간에, 유통 채널과 단위 경제학과 리텐션과 코호트를 파악하는 중에, 군중이 검증하기 전에 말이야.

군중이라는 건 사업을 확장하는 사용자들과 큰 브랜드 네임을 가진 VC들의 조합이겠지. 그쪽에서 투자하는. 그래서 절대적으로 오늘날에도 여전히 큰 역할이 있어. 많은 사람들이 그렇게 초기에 투자하지 않고 있으니까, 자본 전달 수준을 고려하면.

그래서 오늘날 VC에 있다면 아마 시드나 멀티, 1억 달러 펀드나 수십억 달러 펀드에 있어야 할 거야. 그래야 신흥 승자들에게 계속 배가로 투자할 수 있어.

아이디얼의 질문. 완전히 다른 종류의 질문인데, 기본적으로 온라인 마켓플레이스에 투자하잖아. 게임 체인저 프로젝트를 위한 미국 외 기반 프리레버뉴 스타트업을 위한 프리시드 투자자 리드를 제공할 수 있어? 지진 보호 시스템 같은?

그게 벤처 투자 가능한 비즈니스라고 가정하면, 수억 또는 수십억 달러의 수익으로 확장할 수 있다는 의미야. 벤처 투자가 불가능한 아이디어들이 많거든.

그래서 프리시드 창업자로서 어떻게 자금을 조달할지 생각해보자. 답은 사실 아주 적어. 애초에 프리시드 VC가 그렇게 많지 않아. 몇 개 있고, 요즘은 대부분 AI에 집중하고 있어. 미국 외 프리시드, 솔직히 프리레버뉴라면, 아마 옛 격언인 바보들, 친구들, 가족으로 시작할 거야.

오늘날 우리가 사는 세상의 좋은 소식은 스타트업을 만들고 확장하고 수익을 얻기 시작하는 게 그 어느 때보다 저렴하다는 거야. 그래서 수십만 달러의 자금으로, 대부분의 사람들이 방법을 찾을 수 있어야 해, 맞지? 좋은 학교를 나온 친구들이 있고, 의사, 은행가, 변호사로 일하고 있을 수도 있고, 그렇지?

각자 1만 달러를 주는 친구 20명이 있으면 20만 달러야. 아주 멀리 갈 수 있어야 해. 그래서 이렇게 어느 정도 견인력을 얻으면 제대로 된 시드 라운드로 몇백만 달러를 모금할 수 있어야 해. 프리시드 창업자나 프리시드 펀드가 그렇게 많지 않으니까.

마헤시의 질문. 그래프 신경망이 새로운 애플리케이션, 새로운 경로를 발견하는 데 점점 더 관련성이 높아지고 있어. 마켓플레이스에서 이게 어떻게 관련되는지에 대한 관련 생각이 있어?

우선, 결국 내가 신경 쓰는 건 마켓플레이스가 좋아. 가장 많이 가져가는 곳이니까. 확장 가능하고 자본 효율적이야. 하지만 마켓플레이스에 집착하는 건 아니야, 맞지? 내가 더 신경 쓰는 건 기술을 세상에 가져와서 더 저렴하고, 더 좋고, 더 빠르게 만들 수 있느냐야.

그래프 신경망의 마켓플레이스 사용 사례를 생각할 수 있어? 물론입니다! 사람 없이는 작동하지 않는 마켓플레이스가 많아. 매칭, 공급과 수요가 깨져 있고 너무 복잡하고 명확하지 않은 변수가 너무 많거든. 그래서 이 모든 입력, 모든 변수, 이 모든 걸 가진 카테고리에서 중간에 매칭과 소개 등을 하는 에이전트가 있는 세상을 절대적으로 상상할 수 있어. 아마 많은 의미가 있을 거야. 그래서 이 카테고리에서 관련성이 생길 거라고 상상할 수 있어. 하지만 어쨌든 합리적으로 관련성이 있다고 생각해.

트위치의 나초고리티: 부에노스아이레스에서 인사. 네 콘텐츠를 따라잡고 있어. 방금 에피소드 52를 봤어. 질로우가 에어비앤비와 도어대시보다 더 노출되어 있다는 포인트가 좋았어. 낮은 빈도와 낮은 관리 레이어 때문에. 맞아! 우리는 실제로 그 정확한 논제로 리믹스를 구축하고 있어. 라탐을 위한 네이티브 부동산 검색 엔진. 8개월, 월 15만 방문, 부동산 중개인과 B2B 파이프라인에 아주 좋아. 라탐 기회를 어떻게 봐? 여기서 카테고리를 소유하려면 뭐가 필요해?

라탐에는 MLS가 없고 자체 인벤토리를 만들고 경쟁이 덜한 공간에서 합리적으로 가치를 창출할 수 있어. 라탐 부동산에서 꽤 잘한 회사들이 몇 개 있었어. 브라질의 비바리얼 같은 걸 생각해볼 수 있어.

시장을 공략할 큰 옵션이 있다고 생각해? 차세대? AI를 사용하는 부동산 포털을 원한다면 절대적으로. 라탐 전체 대 특정 국가인지는 확실하지 않아, 맞지? 보통 이런 카테고리에서는 유동성이 필요하고, 밀도가 필요하고, 리스팅이 필요해.

아마도 그럴 거야. 검색 엔진이고 리스팅 소스가 있다면 과거보다 고치기 쉬워. 미정이지만 차세대 도구로 부동산을 공략하는 데 큰 기회가 있다고 생각해? 응, 절대적으로!

알겠습니다. 질문 계속. 리사의 또 다른 질문. AI 회사가 일시적인 속도가 아닌 진짜 방어 가능성을 가지고 있다는 가장 명확한 신호 중 하나. 흥미로운 질문이야. 현재 AI 버블에서 우리가 보고 있는 건 본질적으로 똑같은 제품으로 출시하는 회사들이 많다는 거야.

스탠포드 팀, MIT 팀, 프린스턴 팀, 하버드 팀이 있고, 모두 2천만, 3천만, 5천만, 1억을 모금해서 같은 제품의 변형을 제공하고 있어. 종종 특별히 방어 가능해 보이지 않아, 맞지? 한 주는 하나가 앞서고, 다른 주는 다른 하나가 앞서. 이기려는 압박이 너무 커서 모두 마이너스 마진으로 제품을 제공하고 있어. 그리고 일레븐랩스나 러버블이나 커서 같은 비즈니스가 대규모로 확장되는 걸 보고 있어. 어떤 면에서 우리 모두 투자하지 않은 게 잘못이었어. 방어 가능성이 뭐냐고 했는데, 그들이 확장되고 있으니까. 문제는 너무 많은 자본이 마이너스 마진으로 성장에 자금을 대려고 하기 때문에 확장된다는 거야.

그래서 미정이야. 이게 어떻게 끝날지. 이 중 많은 게 죽을까 봐 걱정돼. 솔직히 이 중 많은 게 클로드와 ChatGPT에 인수될 수도 있어. 커서와 러버블을 바로 공략할 거야. 그런데도 지금은 잘하고 있는 것 같아. 그래서 덜 방어 가능해 보여.

이제 질문에 답하자면 더 방어 가능해 보이는 것들은. 어떻게든 다른 사람이 접근할 수 없는 독점 데이터 세트를 기반으로 구축되어 있다면, 다른 사람이 공략하지 않는 특정 수직 문제를 해결하고 있다면. 그래서 기초 모델 대비 이것들이 어떤 면에서 더 위험해 보여.

지금 ChatGPT가 86% 시장 점유율을 가지고 있다고 생각하지만 오르락내리락해. 제미니가 공략하고 있어. 클로드가 공략하고 있어. 클로드가 더 나은 주가 있고 제미니가 더 나은 주가 있어. 그러다 ChatGPT가 더 나은 주가 있어. 이건 왕들의 게임이야. 좀 회의적이야. 사실 다른 누군가가 나에게 질문했어.

타티아나가 물어본 그 질문으로 가보자. 방금 발표된 대규모 시드 라운드가 뭐야. 라 쿤스 회사 AMI가 시드로 30억 5천만 밸류에이션으로 10억을 모금했어. AI의 미래에 대해 뭘 의미해? 이 단계에서 투자자들은 기술 대 밸류에이션 리스크를 어떻게 생각해야 해?

명확히 하자면 우리는 AI 버블에 있어. 사람들이 기꺼이 자금을 대려는 건 이기는 것에 대한 보상이 너무 크기 때문이야. 사람들이 이기기 위해 어떤 가격으로든 본질적으로 무한한 돈을 기꺼이 던지려고 해. 하지만 이게 계층으로 끝날 거라고 생각해? 대부분의 회사가 실패할 거고 아주 높은 가격에 투자하는 많은 투자자들은 자본을 돌려받지 못할 거야. 물론입니다!

그렇긴 해도 그 사이에 우리가 보게 될 25년간의 놀라운 생산성 향상과 경제 성장의 기초를 놓을 거야. 철도 버블이 미국 전역의 모든 철도 선로의 기초를 놓아서 앞으로 수십 년 동안 경제에 엄청난 생산성 향상을 가져온 것과 같은 방식으로.

90년대 후반 버블이 모든 광섬유를 깔아서 2000년대-2010년대 인터넷 혁명으로 이어진 것과 같은 방식으로. 일어나는 데 시간이 좀 걸렸을 뿐이야. 그래서 우리는 AI 버블에 있어. 솔직히 계속 부풀어 오르길 바라. 우리가 규율을 지켰음에도 불구하고 터지면 AI가 아니어서 현재 모금하기 힘든 회사들이 모금하기 더 힘들어질까 봐 걱정돼.

그리고 솔직히 그 사이에 이 모든 자본이 들어가면서 이 모든 자본이 R&D로 들어가는 걸 생각해봐. 많은 게 돈을 잃지만 이 회사들 중 많은 게 죽더라도 사회에는 좋을 거야. 그래서 우리는 AI 버블에 있지만 괜찮아.

친구와 가족은 내가 갈 수 있는 길이 아니야. 필요한 단계에서 MVP를 얻는 건 VC 수준의 투자가 필요해.

그건 벤처처럼 들리지 않아. 세상에는 다양한 유형의 비즈니스가 있어, 맞지? 불을 켜기 위해 1천만, 2천만, 3천만, 5천만이 필요한 것들은 솔직히 특별히 VC 투자 가능하지 않아. VC 투자 가능한 것들은 수십만 달러로 프로토타입을 만들고 수익을 얻을 수 있고, 그러면 백만 달러 프리시드 라운드를 얻고 더 많은 수익과 더 많은 증거를 얻고, 그러면 3백만을 얻어.

시작하는 데 2천만, 3천만, 5천만이 필요한 것들은 카테고리에 있는 대기업이나 이전에 성공한 사람들로 여분의 자본이 있는 사람들에게 속하지만, 일반 창업자에게는 적합하지 않아. VC 트레드밀이 작동하는 방식이 아니니까. VC 트레드밀은 수십만 달러를 위한 친구와 가족이야.

그러면 백만 달러 프리시드, 그러면 3백만 달러 시드, 그러면 7백만 A, 그러면 1천5백만, 1천5백만 2천5백만 B. 이제 AI에서는 이것들과 다른 숫자를 가지지만, 비AI 회사에 대해 보고 있는 숫자 유형은 여전히 그래. 다른 질문들이 뭐가 있는지 보자.

알레산드로: 공동 창업자 매칭 플랫폼을 위한 MVP를 거의 완성하고 있어. 대기자 명단에 500명의 창업자가 있어? 초기 단계 스타트업에 투자한다는 건 알지만 수익 증명이 필요해. 수익 증명은 필요하지 않아 알레산드로. 하지만 확실히 제품 시장 적합성의 증명, 작동한다는 것, 사람들이 좋아한다는 것, 리텐션이 있다는 것, 비즈니스 모델이 뭔지 알아야 해.

누구에게 얼마를 청구할지 알아야 해. 적어도 이론적 단위 경제학이 어떻게 보일지. 그냥 출시하고 나중에 알아낼 거라고 할 수는 없어. 그건 우리가 투자하는 방식이 아니야. 그렇게 하는 사람들이 많아. 그냥 우리가 아닐 뿐이야. 그게 우리가 가진 접근 방식이 아니야.

보리스: 훌륭한 이니셔티브야. 2022년 이후 마켓플레이스에 대한 투자 논제가 어떻게 진화했는지 궁금해. 프리시드나 마켓플레이스 투자에 더 위험 회피적이 되었어? 내부 AI 기회 검증으로 더 전환했어?

보리스, 그건 에피소드 52였어. 지난주 내 팟캐스트였어. AI 시대의 마켓플레이스 투자. 우리는 마켓플레이스에 대해 계속 매우 낙관적이야. 그리고 모든 마켓플레이스가 AI를 사용해. 리스팅과 구매자와 판매자 간의 대화를 번역하는 데 AI를 사용해서 글로벌이 될 수 있어. 그래서 처음으로 범유럽 스타트업이 생겨.

사진을 찍으면 붐, 제목, 설명, 가격 카테고리가 모두 미리 채워지는 원클릭 리스팅을 위해 AI를 사용해서 생산성을 향상시켜. 공급과 수요를 더 잘 매칭하기 위해 AI를 사용해. 그래서 우리는 여전히 마켓플레이스에 투자하고 있어. 그리고 모두 AI를 더 효과적으로 사용하고 있어. 그리고 우리는 프리시드보다 시드 투자자야.

라이브이고 단위 경제학을 가진 걸 좋아한다는 의미야. 이제 카테고리는 소비자 대면보다 요즘 B2B가 더 많지만 재미있는 일들이 일어나고 있어. 소비자 대면도 팜스트리트라는 라이브 커머스 회사 같은 거. 희귀 식물 마켓플레이스 같은 거. 소방차 회사나 소방 엔진 회사에 투자하고 있어. 가라지라는 3만 KAOV 같은.

그래서 서비스 레이어가 추가된 흥미로운 일들이 많이 일어나고 있어. 그래서 우리는 기본이야. 무한한 자본과 마이너스 마진으로 AI 버블에서 왕들의 게임에서 경쟁하는 걸 피하고 싶지 않으니까. 그래서 우리는 간접적으로 노출되어 있어. A. 피규어 AI 같은 곳에 놀라운 투자를 하고 있고 아주 잘하고 있어. B. 우리 회사들이 모두 AI를 사용해.

하지만 기초 AI 모델 자체가 되는 것 대 AI의 수직 애플리케이션이야. 그리고 실제로 그게 오늘날 많은 흥미로운 기회가 있는 곳이라고 생각해. 합리적인 측면에서 아주 적은 자본으로 큰 비즈니스를 구축할 수 있고 똑같이 얕은 AI 엔지니어 풀이 필요하지 않아.

요니: 기존 SaaS MVP를 개선하는 데 도움이 될 신뢰할 수 있는 프랙셔널 풀스택 개발자(AWS + Angular)를 찾을 수 있는 곳에 대한 팁이 있어?

얼마나 좋아야 하는지에 달려 있어. 하지만 탑탈 같은 곳이 많아. 놀라운 걸 찾을 수 있어. 아 아니다. 프랙셔널이라고 했네. 파이버나 업워크로 가겠어. 문제는 선택을 해야 한다는 거야. 그래서 업워크나 파이버에서 선택하는 방법 중 하나는 스펙을 만들어. 20명, 30명, 40명이 지원하게 해. 최고 5명을 봐. 그들에게 작업의 첫 10%를 줘. 5명을 고용하고 최고를 제공하고 함께 일하기 가장 좋은 사람을 봐. 그래서 첫 10%에 대해 5배를 과다 지불하고 마음에 드는 사람을 찾고 붐, 그 사람이야.

어떤 면에서 인터뷰가 꼭 필요하지 않아. 그들이 하는 작업을 기반으로 검증할 수 있어. 그리고 그게 내가 수년 동안 파이버와 업워크에서 많은 사람을 고용한 방식이야. 알겠습니다. 링크드인 사용자: 어떻게든 이름이 안 보여. 오랜만이야. 우리 AGI 노력에 자금을 대고 싶어? 최근 돌파구, 데모 비용 지불.

AGI가 정확히 뭐야, 맞지? 일반 지능. 현재 우리 GPT는 튜링 테스트를 통과할 수 있어. 그게 AGI야, AGI가 아니야? 우리가 지능을 정의하는 방식이 바뀔 거라고 생각해. 내 관점에서 작동하는 방식은 AI가 특정 능력에서 초인간적이야, 맞지?

수학 문제 등에서 물러나는 측면에서. 그리고 인간 지능을 훨씬 넘어서. 훨씬 더 좋고, 훨씬 더 빠르고, 훨씬 더 인내심이 있어. 그런데 인간 마음이 작동하는 방식은 제한된 데이터로. 우리는 개념을 만들어. 이 LLM들이 작동하는 방식과 반대야. 무한한 데이터가 있어.

AI는 패턴을 파악해. 아마 인간과는 근본적으로 다르거나, 사고 패턴과 프로세스를 만드는 두 가지 서로 다른 방식일 수도 있어. 그래서 우리가 인간의 사고를 그대로 복제하게 될지는 나에게도 전혀 명확하지 않아. AI가 사고하는 방식은 인간과 근본적으로 다를 것이라고 생각하는데, 그건 괜찮아.

그래, 정말 흥미로울 거야. 하지만 네가 어떤 AGI 프로젝트를 하든 무한한 돈이 들 거라고 생각해. 그래서 자본 효율적이라면 기꺼이 검토해 보겠지만, 수억 달러가 필요하다면 미안하지만 우리가 나설 자리는 아니야. 나도 자본이 더 많았으면 좋겠네.

조지, 네 경험상 마켓플레이스를 구축할 때 적절한 초기 ‘쐐기(wedge)’를 사용하는 게 얼마나 중요해? 무엇이 그 쐐기를 더 큰 생태계로 확장할 만큼 강력하게 만들까? 마켓플레이스를 출시할 때는 진입 장벽이 없어. 분명히 말하자면, 처음에는 누구나 똑같은 걸 만들 수 있거든. 시간이 지나면서 너를 차별화해 줄 쐐기, 즉 너의 장벽은 바로 유동성(liquidity)이야, 그렇지?

이런 마켓플레이스에서는 구매자가 많아질수록 판매자가 늘어나고, 판매자가 늘어나면 구매자가 더 많아져. 구매자로서 거기 가서 원하는 걸 찾을 수 있고, 판매자로서(제품이든 서비스든 무엇이든) 내가 파는 걸 살 사람이 있다면, 그때 바로 쐐기를 확보한 거야.

그래서 구축하는 데 시간이 걸려. 첫날에는 진입 장벽이 0이지만, 2, 3, 4년이 지나면 너의 진입 장벽은 실제로 네가 보유한 유동성이 돼. 그러니 구매자와 판매자 사이에 초기 유동성을 찾아내고 만들어봐. 초기 유동성을 확보하면 규모가 커짐에 따라 시간이 흐르면서 그게 진입 장벽이 될 거야. 내가 언급했듯이 이런 것들은 승자 독식 구조가 되는 경향이 있어. 구매자가 많아지면 판매자가 늘고, 판매자가 많아지면 구매자가 계속 늘어나기 때문이지.

질문들과 미리 보내준 질문들을 계속 살펴볼게. AI 도입이 실제로 마켓플레이스에 도움이 되는지 평가할 때 어떤 지표가 가장 중요할까? 음, 서비스가 끈끈한지(sticky) 확인하기 위해 우리는 리텐션(유지율)을 봐. AI 기업이 성공하고 있는지 판단할 때 리텐션을 확인해, 알겠지?

많은 AI 기업들이 엄청난 이탈률(churn)을 보이고 있어. 그래서 그들이 아주 끈끈하지는 않다는 게 걱정되는 부분 중 하나야. 제품 시장 적합성(PMF)은 찾았을지 몰라도 진입 장벽은 확실히 없어. 예전에는 영상 제작에 Runway를 썼는데, 지금은 Sora를 쓰고 있거든.

난 ChatGPT를 써. 예전에는 내 블로그에 올릴 거의 모든 사진과 이미지를 만드는 데 Midjourney를 썼고, 그전에는 스톡 사진을 썼었지. 그런데 이제는 ChatGPT를 점점 더 많이 사용해. 그래서 나는 코호트(동질 집단)를 보고 리텐션을 확인할 거야. 한 달 리텐션뿐만 아니라 6개월, 12개월 리텐션을 볼 거야.

더 좋은 제품들은 보통 U자형 곡선을 그려. 사용하다가 덜 쓰게 될 수도 있지만, 어느 시점에는 다시 돌아오거든. 코호트와 리텐션 곡선은 정말 중요해.

보리스: Djini를 한번 확인해봐. 주로 소프트웨어 개발자들을 위한 우크라이나의 HR 마켓플레이스야. 맞아, 소프트웨어 개발자를 찾는 사람들에게 추천하기 좋은 아이디어네.

알겠습니다. 계속해서 질문을 볼게. 10년 전보다 오늘날 더 가치 있게 여기는 창업자의 자질은 뭐야? 솔직히 내가 중요하게 생각하는 자질은 크게 변하지 않았어. 나는 매우 설득력 있고 비전이 있어서 더 좋은 팀을 채용하고, VC에게 더 잘 팔고, 언론과 소통하고, 더 좋은 계약을 따낼 수 있는 사람들을 좋아해. 하지만 동시에 실행 방법도 알고 세부 사항에 주의를 기울이는 사람, 유닛 이코노믹스 등에 집중하는 사람을 좋아하지.

그런데 슬프게도 성공을 위한 필수 요건이 아닌 자질이 하나 있는데, 바로 친절한 사람이 되는 거야. 세상엔 재수 없는 놈들이 많거든. 문제는 스티브 잡스나 트래비스 같은 사람들이 무례하게 굴고도 성공했기 때문에, 사람들이 친절하지 않아도 된다고 생각하거나 심지어 부추겨진다는 거야.

하지만 재수 없는 놈들을 상대하기엔 인생이 너무 짧아. 난 그럴 필요가 없는 위치에 있고, 그래서 친절한 사람들과 일하고 싶어. 그렇긴 해도, 많은 창업자들이 오만하긴 하지. 물론입니다. 그게 나쁘냐고? 아니, 스타트업을 세우려면 어느 정도 근거 없는 자신감은 필요해, 안 그래?

스타트업의 5년 생존율은 7% 정도야. 그래서 그 확률이 자신에게는 적용되지 않는다고 믿어야 해. 그러니 오만함이나 나르시시즘은 아마 감당할 수 있어. 하지만 무례한 건 절대 안 돼. 그런데 이게 변했냐고? 그렇지 않습니다. 난 예전부터 이미 그런 신념을 가지고 있었어. 알겠습니다.

제프의 질문이야. 만약 네가 2026년에 프린스턴을 졸업하거나 맥킨지 같은 컨설팅 회사를 막 그만둔다면, 지금 무엇을 만들 것 같고 그 이유는 뭐야? 당연히 AI 분야에서 무언가를 만들고 있겠지. 지금 세상이 그쪽으로 가고 있고, 변화하고 있고, 흥미로우니까. 물론 상황에 따라 다르겠지만.

내가 23살이라면 보유한 기술에 따라 다르겠지. 여러 가지 실행 가능한 경로가 있다고 봐. 급성장하는 로켓 같은 회사에 합류할 수도 있어. OpenAI나 앤스로픽(Anthropic) 같은 곳에 가서 AI를 만들 수도 있지. 그런데 AI를 직접 만드는 건 ‘왕들의 게임’ 같은 거야. 내가 휴머노이드 로봇 시장을 점유할 수 있을까?

Figure나 Optimus 같은 것들이 있지. 내가 기반 LLM을 소유할 수 있을까? 거기엔 이미 거물급 승자들이 있어. 그다음엔 버티컬 분야들이 있지. 나라면 펜과 종이, 인맥으로 모든 게 이루어지는 아주 오래되고 낡고 구식인 카테고리에 AI를 적용하는 쪽으로 갈 것 같아. 당연히 창업자로서 아무것도 없는 상태에서 일하는 건 아니니까, 본인의 관심사와 기술이 있는 분야여야겠지. 충분히 크고 수익화가 가능하면서도 네가 실제로 관심 있는 문제를 해결하고 싶을 거야. 네 배경이 무엇이든 거기에 집중해봐. 부모님이 건설업에 종사하신다면 그 분야를 최적화해 보는 식이지.

식품 산업에서 일한다면 직원 이직이나 자재 소싱 등에서 아주 심각한 문제들이 있을 거야. 그래서 이전에는 다뤄지지 않았던 많은 카테고리에 AI를 적용해 프로세스를 자동화하고 효율성을 높이는 일을 생각할 수 있어.

아마 지금 그런 일을 하고 있을 거야. 구체적으로 어떤 거냐고? 그건 모르겠어. 내 펀드들, Midas, 아이들 등으로 너무 바빠서 깊이 생각해보지 못했거든. 하지만 확실히 흥미로운 사고 실험이고, 앞으로 시간을 내서 ‘내가 오늘 FJ Labs를 운영하고 Midas를 만들고 있지 않다면 무엇을 만들어야 할까?’라고 고민해 볼 만한 주제야.

답은 당연히 AI와 관련된 것이겠지만, 그게 나에게 구체적으로 무엇일지는 흥미로운 부분이야. 아직 답은 모르지만, 분명히 물어볼 가치가 있는 질문이고 앞으로 몇 주, 몇 달, 몇 년 동안 스스로에게 그 모습이 어떨지 물어볼 거야.

알겠습니다. 마고의 질문이야. 만약 최고의 정체성인 스타트업, 투자, 성과, 심지어 경제적 성공까지 다 걷어낸다면, 진정한 당신은 누구야? 그 사람만으로도 충분해?

참 흥미로운 점이야. 미국 사람들은 종종 자신이 가진 직업으로 자신을 정의하곤 해. 물론 그 직업은 그 사람의 진정한 모습 중 아주 작은 부분일 뿐인데 말이야, 그렇지?

성격, 필요, 욕구, 꿈, 포부 같은 것들 말이야. 난 항상 진실하고 꾸밈없는 내 모습이 되려고 노력해. 그래서 내가 말하는 방식에서도 그런 면이 드러난다고 생각해. 하지만 넌 여전히 내 블로그나 팟캐스트를 통해 나의 전문가적인 버전을 보고 있는 거야. 그래서 질문에 답하자면 그건 겉모습이지.

봐봐, 난 인생의 의미가 자기 자신, 즉 그것이 무엇이든 진실하고 꾸밈없는 자기 자신이 되는 것이라고 생각해. 우리 모두는 서로 다른 성향, 욕구, 필요 등을 가지고 다르게 만들어졌어. 솔직히 지금 이 시점에서 난 내 모습 그대로인 것에 완전히 만족해. 좋아요. 난 내가 사랑하는 모든 것들을 사랑해. 아버지이자 부모로서 아이들과 놀아주는 것부터, 친구들과 놀고, 비디오 게임을 하고, 블로그를 쓰는 것(요즘은 대부분 비즈니스 이야기가 아니지만), 친구들과 교류하는 것, 그리고 긍정적인 의미에서의 가문의 수장이 되는 것까지 말이야. 테니스를 치고 패들을 치는 것 등등도 포함해서. 네 내 삶은 정말 특별해. 난 말 그대로 지금까지 살았던 그 누구보다 최고의 삶을 살고 있다고 생각해. 분명 내가 살 수 있는 최고의 삶이야. 난 완전히 충만해. 그래서 만약 어떤 이유로든 오늘날의 세상에서 일을 할 수 없게 되더라도, 난 상관없이 아주 충만하고 행복할 거야.

일에 의해 만들어진 외부적인 정체성도 좋지만, 사실 그건 목적의 원천이라고 생각해. 내 목적 중 하나는 기술의 디플레이션 힘을 활용해 세상의 문제를 해결하고, 대중을 위해 물건을 더 좋고, 저렴하고, 빠르게 만들며, 기회의 불평등, 기후 변화, 그리고 전 세계적인 정신적·신체적 웰빙 위기를 해결하려고 노력하는 것이거든.

하지만 그런 게 없더라도, 난 아이들과 놀고 아이들을 키우고 친구들과 어울리는 것 등을 통해 엄청난 목적 의식을 느껴.

마고의 또 다른 질문이야. ‘당신은 매우 이성적이고 침착하며 무한한 자신감을 가진 것 같은 인상을 줍니다. 혹시 불안함(insecurity)을 느끼는 부분도 있나요?’

이 질문에 대한 답부터 시작할게. 과거에 자라면서 난 불안함이 많았어. 난 아주 똑똑하고 성적이 좋은 것에는 정말 능숙했기 때문에 그것으로 나 자신을 정의했거든. 하지만 사회적으로는 아주 불안했어. 또래보다 나이가 어렸고, 여자친구나 친구가 전혀 없었다는 점 때문에 말이야.

난 27살에 첫 여자친구를 사귀었어. 26살 때까지 여자친구가 없었거나 한 번도 사귀어보지 못한 게 불안함의 원인이었냐고? 답은 ‘예’야. 하지만 오늘날의 난 내 모습에 훨씬 더 편안함을 느끼고 특별한 불안함도 없어. 그래서 답은 ‘아니오’, 진짜 두려움은 없다고 할 수 있겠네.

하지만 인생에서 정말 나를 괴롭히는, 좋아하지 않는 것들이 있을까? 당연하지. 난 노화(aging)를 혐오해. 예전에는 내가 하는 모든 일에서 가장 어렸는데, 이제는 종종 가장 나이가 많아. 내가 그걸 좋아할까? 절대 아닙니다. 그래서 난 ‘꺼져가는 빛에 맞서 분노하고 또 분노해(rage against the dying of the light)’. 그게 내가 건강을 유지하고 예리함을 잃지 않으려 열심히 노력하는 이유야. 내 젊은 에너지를 아마도 영원히 유지하고 싶어서 말이지.

분명 가능한 한 오래 유지하고 싶어. 그게 그 자체로 불안함인지는 모르겠지만, 확실히 나를 짜증 나게 하는 일이고 난 ‘시간’이라는 아버지에 맞서 싸우기 위해 정말 열심히 노력하고 있어. 할 일은 너무 많고 우린 정말 특별한 시대에 살고 있으며, 이를 최대한 누릴 수 있는 에너지와 건강을 가졌다는 건 엄청난 특권이니까.

똑같습니다. 난 내 아이들과 아주 의미 있는 방식으로 놀아줄 수 있기를 원해. 마고의 마지막 질문이야. ‘만약 창업가나 기업가가 될 수 없었다면, 어떤 직업을 탐구해보고 싶었을 것 같나요?’ 이건 어려운데, 왜냐하면 난 9시부터 5시까지 일하는 직장이나 상사가 있는 것 같은 전통적인 구조를 정말 싫어하거든. 난 나 스스로를 ‘고용 불가능한 사람’이라고 생각해.

그래서 만약 테크 분야가 없었다면, 가능하다면 다른 형태의 산업 카테고리에서 여전히 기업가적인 일을 하고 있었을 것 같아. 그런데 기업가 정신 자체가 불가능한 상황이라면 훨씬 더 어려워지겠지. 내 사고방식에 더 잘 맞는 직업을 찾아야 할 텐데, 그게 무엇일지 잘 모르겠거든.

내가 절대 겪지 않기를 바라는 또 다른 삶에 대한 흥미로운 실험이네. 난 내가 하는 일을 사랑하고, 유연성과 자유, 그리고 창의성을 사랑하거든. 어떤 면에서 기업가 정신은 나의 창의적 표현 방식이야. 0에서 1을 만들고 무에서 유를 창조하는 것 말이야. 다른 어떤 것이 이만큼 충만함을 줄 수 있을지 모르겠어.

그래서 전혀 모르겠어. 이게 솔직한 답변이야. 사모펀드나 컨설팅, 뱅킹 분야에 있을 수 있었을까? 물론입니다. 하지만 내가 그걸 매일, 매 순간 사랑했을까? 내 생각에 답은 ‘아니오’야. 내가 아주 잘할 수 있는 일은 많아. 교수가 될 수도 있었겠지. 난 환상적인 경제학이나 수학 교수가 되었을 거야. 하지만 다시 말하지만, 내가 그걸 사랑했을까?

수년 동안 같은 강의 내용을 반복하는 것, 글쎄 모르겠어. 너무 느리고 확장성이 부족해. 내 영혼을 채워주지는 못했을 것 같아. 하지만 교수는 아마 꽤 괜찮은 선택이었을 거야. 다만 지금만큼 충만하지는 않았겠지. 사실 난 이 팟캐스트를 하고, 청중과 사용자들의 질문에 답하고, 공유하고 싶은 것들을 깊이 생각하면서 교수로서의 욕구를 어느 정도 해소하고 있어. 어떤 면에서 ‘Playing with Unicorns’는 내가 23살에 처음 창업했을 때 알았더라면 좋았을 법한, 이제는 알고 있는 모든 것들을 여러분과 공유하는 장이었으니까.

그리고 난 이게 강의를 하는 것보다 더 흥미롭고 확장성이 있다고 생각해. 예전에 컬럼비아 비즈니스 스쿨이나 다른 비즈니스 스쿨에서 강의를 한 적이 있어. 물론 멋진 사람들을 가르치는 일이지만, 소규모 클래스라 확장성이 크지 않았고 콘텐츠도 그렇게 많이 변하지 않았지.

지금은 내 머릿속에 떠오르는 게 무엇이든 자료를 만들고, 팟캐스트에 올리면 끝이야. 아이디어가 있고 그게 관련이 있을 때마다 바로바로 할 수 있지.

조지: 초기 단계의 마켓플레이스에서, 플랫폼이 낮은 유동성에 갇혀 있지 않고 폭발적으로 성장하며 ‘콜드 스타트’ 문제를 해결하고 있다는 가장 분명한 신호는 무엇인가요?

만약 네 사이트의 아이템 판매율(sell-through rate)이, 제품을 판매하는 경우라면 25% 이상일 때 유동성이 생기기 시작해. 서비스 마켓플레이스라면 공급자의 매출 중 25% 이상을 네가 차지하기 시작할 때 유동성이 생기는 거야. 그리고 거기에 도달하는 확실한 방법은 과잉 공급을 하지 않는 거야.

마켓플레이스마다 다르겠지만, 창업자들이 저지르는 가장 큰 실수는 공급을 너무 많이 확보하는 거야. 공급이 너무 많으면 그들은 참여하지 않고 응답도 안 할 거야. 구매자들은 선택지가 너무 많아 압도당하겠지. 어떤 카테고리나 지역이든 최고의 공급원을 확보하는 게 훨씬 나아.

그들에게 수요를 찾아주고 유동성을 확보해줘. 그다음 조금씩 확장해 나가는 거야. 이 단계에서는 수요를 좀 더 확보하고 계속 매칭해주는 게 중요해. 제품 시장 적합성(PMF)을 찾았다는 신호는 고객 획득 비용(CAC)이 감소하고, 사용자들이 다시 돌아와 친구들을 데려오며, 유닛 이코노믹스가 계속 개선될 때야.

하지만 유동성의 초기 신호는 보통 20~25%의 판매율이야. 중고 거래 마켓플레이스라면 적어도 유동성이 있다는 좋은 신호지. 좋아, 미리 제출된 질문들로 돌아가 보자.

루이스 곤잘레스: 오늘 처음부터 글로벌 마켓플레이스를 시작한다면, 첫날부터 핵심 방어력(defensibility)으로 무엇을 가장 우선시하겠습니까?

유동성, 브랜드, 커뮤니티, 기술 중 무엇일까요? 특히 AI가 점점 더 접근하기 쉬워지는 상황에서요. 전에도 답한 적이 있지만, 기본적으로 0일 차에는 해자(moat)도 진입 장벽도 없어. 시간이 지나면서 너의 진입 장벽은 유동성이 돼. 더 많은 구매자를 확보하기 시작하면 더 많은 판매자를 불러오고, 더 많은 판매자는 더 많은 구매자를 불러오지.

그러니 유닛 이코노믹스에 집중해. 공급과 수요를 확장하기 위한 확장 가능하고 반복 가능한 전략이 무엇이든 계속 밀고 나가. 계속 매칭하고 유동성을 확보해. 마켓플레이스에서는 유동성이 다른 모든 것을 압도해. 사실 상위 퍼널에서 에이전트들이 사용자를 대신해 거래하게 된다고 해도, 그들은 유동성이 있는 곳에서 거래할 거야.

따라서 궁극적인 방어력은 유동성에 있어. 그러니 유동성, 유동성, 그리고 더 많은 유동성이 답이야.

당신이 퀸스(Quince)에 투자한 것을 보았습니다. 그들에 대해 더 자세히 알려주실 수 있나요? 그리고 그들의 미래 야망은 무엇인가요? 퀸스는 FJ Labs에 펀드 수익을 안겨준 효자 기업 중 하나야. 정말 잘하고 있지.

그들은 합리적인 럭셔리 마켓플레이스이자 D2C 브랜드야. 자산 경량화(asset-light) 모델이라 마켓플레이스 성격을 띠지. 창업자가 정말 대단해. 우린 처음부터 투자했는데, 그들을 한마디로 소개하자면 ‘메이시스(Macy’s)의 품질, 코스트코(Costco)의 가격, 그리고 쉬인(Shein)이나 테무(Temu)의 물류’를 갖춘 곳이야.

그들은 매출 1억 달러에서 3억 달러, 10억 달러로 엄청나게 성장했고 작년에는 20억 달러를 넘긴 것 같아. 여전히 미친 듯이 성장 중이고, 최근 아이코닉(Iconic)으로부터 100억 달러의 기업 가치로 투자를 받았어. 그럼 앞으로 어디까지 갈까? 우선 24년 매출이 10억 달러 규모인 회사가 여전히 전년 대비 100%씩 성장하는 건 극히 드문 일이야.

그런 일은 거의 일어나지 않지. 그리고 그들이 속한 카테고리나 지역을 생각하면 이제 막 여정을 시작한 단계야. 올해 캐나다에 갓 진출했고, 유럽 출시도 시작할 것 같아. 즉, 국제적 확장의 초기 단계인 거지.

카테고리 확장의 초기 단계이기도 해. 5~10년 안에 매출 수백억 달러를 달성하는 세상을 예견할 수 있어. 이 회사는 계속 이길 수 있는 회사야. 이미 지배적인 위치에 있고 계속 승리할 수 있지. 그래서 난 이 회사가 앞으로도 계속 이기고, 확장하고, 엄청나게 잘 해내기를 바라고 있어.

퀸스는 이미 펀드 수익을 회수해준 곳이고, 앞으로도 계속해서, 그리고 FJ Labs 역사상 가장 큰 승자 중 하나로서 더 많은 수익을 안겨줄 거라고 기대해.

가엘: 오늘날 지루하거나 매력 없어 보이지만 차세대 10억 달러 규모의 기업을 탄생시킬 시장은 어디일까요? 지금 모두가 거대 전쟁과 파운데이션 모델에 집중하고 있지, 그렇지?

맞아, 이건 수조 달러 규모의 기회이고 ChatGPT 대 Claude 대 Grok 같은 싸움이지. 모든 관심과 돈이 거기로 쏠리고 있어. 지난 팟캐스트에서 봤듯이 벤처 자금의 75%가 AI로 갔고, YC 기업의 95%가 AI 파운데이션 모델 유형의 회사였어.

우린 누가 ‘왕들의 게임’에서 승리할지 싸우고 있어. 지금 완전히 매력 없어 보이는 건 사실 마켓플레이스 같은 것들이야. 우리 포트폴리오에는 연간 GMV가 1,000만 달러에서 3,000만, 1억 달러로 성장하는 멋진 회사들이 있어. 하지만 사람들이 AI 분야에서 0에서 10억, 수십억 달러로 급성장하는 걸 보다 보니 이런 데 더 이상 흥미를 못 느껴.

비록 이런 회사들이 자본 효율적이고 훨씬 적은 자본이 필요함에도 불구하고 말이야. 그들은 훌륭한 유닛 이코노믹스와 매출 총이익률을 가지고 있어. 그리고 공공 서비스부터 건설, 소매 등 AI를 사용해 더 효율적으로 만들 수 있는 산업이 정말 많아.

거기에 엄청난 기회가 있다고 생각해. 불투명하고 파편화된 데이터가 있거나 중개를 위해 많은 인력이 필요한 카테고리가 많아. 이런 에이전트들이 실제로 경제성을 개선하고 카테고리를 키우는 세상을 상상해봐.

그래서 난 아직 기술의 손길이 닿지 않은 지루한 구식 산업들을 꼽고 싶어. 에이전트를 사용해 카테고리를 확장하고 더 흥미롭고 효율적으로 만들 수 있는 곳들 말이야. 그런 곳은 본질적으로 무한해. 경제의 대부분은 아직 AI의 영향을 받지 않았고, 극초기 수용자들과 테크 분야만 그럴 뿐이야.

현재 벤처 캐피털리스트들 사이에서 보이는 가장 큰 사각지대는 무엇인가요? 분명 모든 사람이 항상 AI에만 몰려들고 있다는 점이야. 기업 가치가 어떻든, 매출 총이익 구조가 어떻든 상관하지 않아. 승자가 얻을 보상이 엄청날 테니 일단 들어가야 한다는 식이지. 아주 거품이 끼어 있어.

마치 2021년이 다시 온 것 같아. 가격이 오르기만 하고 절대 내려가지 않던 2006년 부동산 시장 같기도 하고, 98, 99, 2000년의 테크 버블 같기도 해. 동시에 누군가는 승리할 것이고 보상은 엄청나겠지. 하지만 내가 지금 앤스로픽(Anthropic)이나 OpenAI의 그 미친 기업 가치에 들어갈까?

내 답은 ‘아니오’야. 그들이 지금 위치에서 더 많이 성장할 수 있을까? 그리고 이게 가장 큰 기회일까? 아마도 그렇겠지. 하지만 초기에 들어갔다면 좋았겠지만, 지금 들어가는 건 정말 마음이 편치 않을 거야. 그래서 우린 좀 더 지루한 ‘응용 AI(applied AI)’ 투자자에 가까워. 우리 전략을 설명하자면 AI에 투자하는 스마트한 방법이라고 할 수 있지.

우린 AI를 아주 효과적으로 사용해 마진을 높이고, 고객 획득 비용을 낮추며, 전환율을 높이는 회사에 투자해. 나에게는 이게 이 게임을 하는 올바른 방법이야. 그리고 이건 확실히 다른 VC들이 하는 방식은 아니지.

이메일로 제출된 질문들을 좀 볼까. 그동안 여기에도 계속 질문을 올려줘. 여기 한번 보자.

무레쉬: AI 분야 내에서 어떤 카테고리/서브 카테고리가 잠재력이 있고, 다른 똑똑한 투자자 및 VC들과의 대화나 피칭을 바탕으로 볼 때 어떤 곳이 과포화 상태인가요? 난 파운데이션 모델 게임이 엄청나게 과열되었다고 느껴, 그렇지?

xAI나 미스트랄(Mistral)도 그렇고, Runway 대 Sora, Midjourney 같은 버티컬 분야도 마찬가지야. 내가 짐작하는 승자가 나오기에는 너무 붐비는 느낌이야. 대부분의 카테고리를 독식하거나 아마 두 개 정도가 남겠지. 앤스로픽이 B2B를 이기고 ChatGPT가 컨슈머를 이기고 제미나이가 시장 점유율을 일부 유지하는 식일 수도 있어.

하지만 이 분야에서 20개의 승자가 나올까? 아니, 1990년대 알타비스타 대 라이코스 대 야후 같은 검색 엔진 전쟁처럼 느껴져. 그러다 갑자기 구글이 나타났지. 그래서 난 파운데이션 모델에 더 이상 자금을 대지 않을 거야. 대신 아까 말했듯이 사람들이 아직 사용하지 않는 카테고리에 AI를 적용하는 데 집중할 거야. 물론 이런 카테고리는 순수 핵심 AI로 간주되지 않아서 투자받기가 더 힘들긴 하겠지만.

조지: 가치가 단일 거래가 아니라 큰 인생 이벤트 주변의 여러 서비스를 조정하는 데 있는 마켓플레이스가 성공하는 것을 본 적이 있나요? 예. 우린 웨딩 관련 마켓플레이스에 투자했는데 꽤 잘하고 있어. 유럽 웨딩 시장에서 엄청난 점유율을 가지고 있지.

이름이 곧 생각날 거야. 그들이 수익을 창출하는 방식은 케이터링 업체, 장소, 사진작가, 케이크 업체 등을 찾는 걸 도와주는 거야. 즉, 하나의 큰 인생 이벤트를 위해 많은 서비스를 조정하고 있는 거지.

웨딩은 확실히 그 사례야. 다른 큰 인생 이벤트에서도 일어날 수 있다고 생각해. 아마 그 이벤트들이 무엇인지 정의해야겠지. 죽음은 유산 정리나 유품 판매 같은 것들로 사람들에게 큰 거래가 될 수 있고. 대학 졸업은… 글쎄, 문제는 말이야.

대학을 졸업할 때 차가 필요할 수도 있고, 직장이 필요할 수도 있고, 집이 필요할 수도 있어. 하지만 이런 것들은 이미 그 일을 전문으로 하는 사이트들이 잘하고 있지. 그래서 이 모든 걸 위한 하나의 사이트를 만들까? 글쎄 잘 모르겠어. 각 카테고리에서 이미 최고인 버티컬 사이트들과 경쟁해야 하니까.

다른 도시로 이사하는 것도 마찬가지야. 이사를 도와주는 회사들이 꽤 있고 잘하고는 있지만, 압도적인 곳은 없어. 내가 새로운 도시로 이사해서 아파트를 찾아야 한다면 질로우(Zillow)가 최고거든. 굳이 이사 전용 사이트에 갈 필요가 없지. 그래서 웨딩은 정말 말이 된다고 생각해. 다른 인생 이벤트들은 좀 더 고민해봐야겠네. 좋아, 제안된 질문들을 계속 이어가 보자.

갓프리: 질문 1번, 특히 최근 몇 달 동안 AI가 B2C 및 B2B 마켓플레이스에 미친 급격한 영향( 트랙션, 라운드 규모, 기업 가치 등)을 고려할 때 FJ Labs의 펀드레이징 매트릭스는 어떻게 변했나요?

평균적으로, 그리고 솔직히 중앙값으로 봐도 기업 가치가 극적으로 오르고 있을까? 예. AI 때문에 더 큰 시드 라운드들이 보이고 있어. 방금 10억 달러 규모의 시드 라운드를 봤는데, 프리 머니 가치 35억 달러에 10억 달러를 조달했더라고. 확실히 사람들이 요구하는 기업 가치, 특히 AI 분야에서는 훨씬 높아졌어.

하지만 우린 그런 AI 거품을 피하고 있고 여전히 본질에 집중하고 있어. 21년에 모두가 ‘당신의 매트릭스는 구식이다, 더 이상 말이 안 된다’라고 했을 때처럼 말이야. 물론 내 말이 맞았지, 거품은 무섭게 꺼졌고 수치는 재조정됐어.

그래서 AI 거품 기업들을 방정식에서 제외하면 매트릭스는 여전히 유효해. 시리즈 A를 받을 때 월 GMV 50만~75만 달러에 수수료율(take rate) 15% 정도를 유지하면서, 프리 머니 3,000만에 1,000만을 조달하거나 2,300만에 700만을 조달하는 식이지. 여전히 월 GMV 25억~50억 달러를 원해.

참고로 큐레이션된 A는 10~15%, B2B는 2~4%의 수수료율을 예상하는 수치야. 시리즈 B에서 5,000만 달러 정도를 조달할 때는 훨씬 더 높은 GMV를 기대하지. 그래서 매트릭스는 여전히 정확하지만, 시드나 프리시드, A, B 단계에서 말도 안 되는 가격을 지불하는 AI 분야에는 적용되지 않아.

하지만 네가 회사를 세우는 중이라면 이 매트릭스에 가깝게 유지하라고 권하고 싶어. 너무 높은 가격에 너무 많은 돈을 받으면 결국 독이 되거든. 회사가 망하는 가장 큰 이유 중 하나야. 기업 가치만큼 성장하지 못해서 다음 라운드 투자 유치에 실패하는 거지. 네가 VC라면 매트릭스를 고수하라고 권하고 싶어. 너무 비싸게 사면 수익률이 나쁠 수밖에 없고, VC 자산군 자체가 이미 수익률이 그렇게 좋지 않으니까.

질문 2번, AI가 소프트웨어 제작을 훨씬 쉽게 만들어주는데, 초기 단계 VC들은 기술 공동 창업자를 얼마나 중요하게 보나요? 아, 이건 전에도 답했었지. 내 답은 ‘상황에 따라 다르다’였어. 네가 하려는 일이 기술적으로 엄청나게 어렵다면 당연히 기술 공동 창업자가 있어야 해. 차세대 OpenAI를 만들고 있다면 기술 공동 창업자를 영수해야지.

알겠습니다. 로사 블루다: 인생에서 놓치고 있는 게 있다면 무엇인가요? 솔직히 난 정말 지금까지 살았던 그 누구보다 최고의 삶을 살고 있다고 생각해. 놓치고 있는 건 없는 것 같아. 건강하고 가족들도 아주 잘 지내고 있어.

난 잘 지내고 있고, 내 삶은 정말 특별한 특권이며 내가 가진 삶에 대해 감사함으로 가득 차 있어. 놓치고 있는 건 없는 것 같아. 어쩌면 내가 모르는 걸 모르는 것일 수도 있고, 놓치고 있으면서도 깨닫지 못하는 게 있을 수도 있겠지. 하지만 뭐.

다음 질문. 팔란티어(Palantir)에 라이벌이 있나요? 아를르캥 AI(Arlequin AI)라는 프랑스판 팔란티어가 있어. 대부분의 테크 기업들처럼 이름이 이상하게 쓰여 있지는 않지만. 더 흥미로운 건 펀더멘털즈(Fundamentals)라는 곳이야. 팔란티어는 테크 기업인지 서비스 기업인지 구분이 어렵거든. 구현하는 데만 6개월에서 18개월이 걸리니까.

그들 매출의 대부분은 반복적인 SaaS 비용보다는 구축 서비스에서 나와. 반면 펀더멘털즈는 AI를 사용해서 2~3일 만에 통합을 완료하고 매출의 대부분이 구독을 통해 발생해. 나에게는 그곳이 가장 흥미로운 팔란티어의 신흥 경쟁자야.

선호하는 예술가가 있나요? 화가를 말씀하시는 건가요? 그렇지 않습니다. 작가라면 더 많아. 화가는… 글쎄, 아마 없는 것 같아. 봐봐, 내가 예술과 예술가들이 하려는 일을 감상하긴 할까? 물론입니다. 하지만 그 질문에 대한 답이 있는지는 잘 모르겠네.

알겠습니다. 미리 제출된 질문들을 계속 볼게. 마테오: 최근 석사 과정을 졸업했고 AI 스타트업에 관심이 있습니다. 만약 오늘 2026년에 졸업하고 무언가를 만들고 싶다면, 대기업에서 커리어를 시작하시겠습니까, 아니면 초기 단계 스타트업에서 시작하시겠습니까? 그리고 제너럴리스트 프로필을 가진 사람에게 오늘날에도 여전히 유효한 경로일까요? 기술적·비기술적 측면에서 어떤 기술을 우선시해야 할까요?

일반적으로 대기업보다는 스타트업에서 더 빠르고 잘 배울 수 있다고 생각해. 내가 대학을 졸업했을 때 맥킨지에 갔는데, 돈을 주는 비즈니스 스쿨 같은 곳이었지. 하지만 시드, A, B 단계의 스타트업에 합류하는 것도 그만큼 유효했을 거야. 아마 B 단계 정도가 너무 크지 않고 적당하겠네.

그렇지 않으면 역할이 너무 한정되어서 다른 방식만큼 많이 배우지 못할 거야. 제품 시장 적합성이 어느 정도 있고 계속 잘 나갈 수 있는 자금력이 있지만, 역할이 너무 정형화되지 않은 곳을 찾아야 해. 그래야 네 실력을 증명하고 열정을 따르며 최대한 많이 배울 수 있거든.

그래서 난 아마 베이 지역에 있는 AI 분야의 초기 스타트업에 합류해서 지금 당장 거기로 이사할 것 같아. 대기업에 들어가는 것보다 그게 최선의 경로를 찾는 방법이지. 물론 엔지니어라면 지금의 OpenAI도 괜찮을 수 있어. 하지만 너처럼 제너럴리스트라면 규모가 작은 회사가 더 말이 돼.

그리고 제너럴리스트를 위한 경로가 있다고 생각하냐고? 물론입니다. 어떤 면에서는 예전보다 지금 제너럴리스트를 위한 길이 더 많다고 생각해. 제너럴리스트로서 AI 도구를 사용해 기술적인 결과물을 아주 빠르게 내놓을 수 있거든. 커서(Cursor) 같은 걸로 코딩의 느낌을 아주 빨리 익힐 수 있잖아. 똑똑하게 AI 도구를 사용하는 제너럴리스트에게는 예전보다 상황이 훨씬 쉬워졌어.

앞으로 CEO와 창업 팀의 역할을 생각해보면 CEO는 제너럴리스트야. 그러니 제너럴리스트가 되는 건 정말 멋진 일이지. 아까 말했듯이 난 모든 도구를 다 다뤄볼 거야. 클로드(Claude)도 써보고, GPT도 써보고, 커서도 써보고.

그걸로 무엇을 할 수 있는지 아주 익숙해지고, 최첨단 기술을 어디까지 활용할 수 있는지 확인해봐. 네 생산성을 얼마나 높일 수 있는지, 배울 것과 할 것이 얼마나 많은지 알게 되면 깜짝 놀랄 거야.

어디 보자. Alessandro, 투자자들은 두 진영으로 나뉘는 것 같아. 따뜻한 소개를 선호하고 콜드 이메일을 싫어하는 사람들과, 콜드 이메일에 열려 있는 사람들. 너는 어느 쪽이야? 우선 투자자들은 따뜻한 소개를 선호해. 내가 아는 창업자나 VC가 “이 창업자 정말 대단해, 꼭 만나봐”라고 하면 당연히 그게 더 좋지.

하지만 콜드 아웃리치에도 열려 있어. 모두가 스탠포드, 하버드, 프린스턴을 나와서 관련 창업자나 VC를 만날 수 있는 네트워크에 연결되어 있는 건 아니니까. 우리의 최고 투자 중 일부는 콜드 인바운드에서 나왔어. 브라질에 있었지만 상파울루나 리우가 아니라 벨루오리존치에 있었지. 그렇긴 해도 기준은 더 높아. 단순히 훨씬 더 많기 때문이야. 우리는 일주일에 200~300건의 콜드 인바운드를 받는데 투자하는 비율은 훨씬 낮아. 그래서 콜드 인바운드에 열려 있긴 하지만, 따뜻한 소개를 받을 수 있다면 훨씬 좋고, 그래도 열려는 있어.

Andrew McCain. 뉴욕에서 마지막으로 만난 이후 몇 년 동안, 당신의 비즈니스 선택 기준이 내 삶을 바꿨어요. 아, 그 얘기 들으니 좋네. 후속 질문을 드리고 싶은데, 서비스와 관련해서 Palantir 모델을 따르는 게 가치가 있을까요? 확장 중에 서비스를 많이 제공해서 고객 관계를 구축하고 지속 가능한 해자를 만든 다음, 제품군이 진화하고 AI를 사용해 더 자율적이 되어 진정한 ARR을 만드는 거요. 다시 말해, 서비스 우선 접근 방식이 AI 보편화에 관한 시장 진출 전략이 되는 거죠.

답은 당연히 경우에 따라 다르지. 카테고리에 따라, 고객 프로필과 세그먼트에 따라 달라. 나는 비서비스 접근 방식을 선호해. VC들로부터 받을 주요 피드백이 “당신은 서비스 회사예요? 얼마나 확장 가능해요? 아니면 실제 기술 회사예요?”이기 때문이야.

그래서 나는 Palantir보다 Foundational을 더 좋아해. 진짜 기술 회사거든. 그렇긴 해도 정부에 판매하는 경우 종종 서비스를 판매해야 해. 서비스 레이어, 설치, 관계가 매우 중요하지.

그래서 답은 경우에 따라 다르다는 거야. 일반적으로 나는 서비스 회사보다 기술 회사를 만드는 사람들에게 투자하고 싶어. 이런 회사들이 자금 조달 시 직면하는 과제 중 하나가 이런 피드백인데, 서비스 회사의 밸류에이션은 기술 회사의 밸류에이션과 근본적으로 다르거든.

하지만 시장 진출 전략이고, 고객을 확보한 다음 가치가 높고 마진이 높은 MRR이나 ARR 계약을 얻을 수 있게 해준다면 괜찮아. 결국 내가 신경 쓰는 건 시장 진출 전략이 뭔지, 제품 시장 적합성이 뭔지, 단위 경제성이 어떤지야.

고객 획득 비용 대비 고객당 순 기여 마진이 어떤지. 그게 작동하고 서비스가 진입 방법이라면 괜찮아. 하지만 그게 진입 방법이지 최종 목표가 아니라는 게 명확해야 해.

Lisa, 좀 다른 질문인데 궁금해요. 아들을 위해 어떤 학교 교육을 선택하셨나요? 아니, 그 질문은 앞서 답했어. 오피스 스쿨에 대해 얘기할 때.

Sonya, 아이들 발달 게임으로 PC나 닌텐도에서 어떤 걸 사용하세요? 흥미로운 건 교육 도구가 정말 많다는 거야. 우선 내 아들은 네 살인데 유튜브에서 넘버블록스에 푹 빠져 있어.

재미로 곱셈을 하고 있어. 8 곱하기 8은 64, 27 곱하기 2는 54, 28 곱하기 2는 56. 음수도 하고 기초 대수도 해. 내가 네 살에 수학을 배우라고 강요해서가 아니야. 25까지 세라는 기대가 있을 때 말이야. 그냥 그의 관심을 끌기 때문이야.

그래서 유튜브에서 자기가 좋아하는 교육 콘텐츠를 스스로 찾아. 아침에 일어나면 아이패드를 주고 자기 전 밤에도 줘. 그러면 기본적으로 넘버블록스를 보면서 수학을 배워. 사실 관심이 너무 많아서 뉴욕의 러시안 수학 학교에 가고 싶다고 해서 러시안 수학 학교에도 등록시켰어.

하지만 아이들의 창의성과 학습을 키우기 위해 함께 할 수 있는 흥미로운 게임이 있을까. 물론입니다. 우리는 아이패드에서 Lost in Play라는 게임을 함께 했어. 퍼즐이 있는 어드벤처 게임인데 기본적으로 IQ 테스트나 브레인티저를 사용해서 문제를 해결하고 스토리를 진행시켜야 해.

이런 게임이 많아. 네다섯 살, 여섯 살에 적합한 거. 나이가 들면 마인크래프트와 로블록스에서 건설하는 걸 좋아하는 이유는 거기서 건설하는 논리 패턴 때문이야. 소비자가 아니라 건설자로서 말이야. 어떤 면에서 코딩을 가르쳐주거든.

그래서 재미를 통해 아이들에게 코딩을 가르치는 흥미로운 방법이야. 더 있을까? 그래, Sonya 네 아이들 나이를 모르겠지만 Lost in Play 같은 게 훌륭해. 그리고 주문할 수 있는 STEM 키트도 많아서 아이들이 로봇을 만들 수 있어. 많은 것들이 있지만 아이들의 관심사에 기대는 게 좋아.

내가 말했듯이 Fafa에게 수학 배우라고 하지 않았어. 그냥 좋아해서 배운 거야. 그래서 내년에 AI 학교인 Alpha에 가는 걸 그렇게 기대하는 이유 중 하나야.

Tom의 다음 질문. AI로 인한 일자리 손실이 걱정되나요? 이건 영원한 질문이야. AI가 모든 일자리를 빼앗을 거야. 95% 실업률이 될 거야. 세상의 종말이야, 등등. 이런 두려움은 보편적이고 수백 년 동안 보편적이었어. 러다이트들은 초기에 전자 직조기를 반대했지만 직조하는 사람들의 삶을 훨씬 더 좋게 만들었어.

이건 역사 내내 사실이었고 사람들은 모든 일자리 손실을 걱정해왔어. 하지만 내가 너를 26년 전인 2000년으로 데려가서 말한다고 해보자. 지금은 2000년 3월이고, 봐, 2026년에 돌아왔는데 2000년의 상위 4개 직업 카테고리가 사라졌어. 여행사가 더 이상 없고, 은행 창구 직원도 없어.

온라인 커머스 때문에 1조 달러의 지역 소매가 사라졌어. 모든 자동차 제조가 자동화됐어. 이게 지금 미국의 상위 4개 직업 카테고리야. 이제 2026년의 경제 상황을 설명해봐. 사람들은 “오 세상에, 대량 실업, 대공황”이라고 할 거야.

하지만 오늘날 우리는 이 모든 직업 카테고리가 사라졌음에도 불구하고 그때보다 실업률이 낮고, 고용률이 높고, 1인당 GDP가 2배야. 물론 지금 “하지만 이번엔 달라”라는 말을 듣고 있어. 그 어느 때보다 빠르게 일어나고 있어. AI가 이 모든 일자리를 대체하고 있어. 우선 그 어느 때보다 훨씬 빠르게 일어나고 있지 않아.

2011년, 2012년에 최초의 자율주행차가 등장했을 때 사람들은 “오, 미국에서 460만 개의 일자리를 가진 최고 직업 카테고리가 트럭 운전사야. 이 모든 일자리가 사라질 거야. 트럭 운전사가 더 이상 없을 거야. 이 사람들은 다 뭘 할 거야? 자동화될 거야”라고 했어.

그리고 지금은 2011년, 2012년, 말 그대로 15년 전이야. 지금 15년이 지났는데 자율주행 트럭으로 자동화된 트럭 운전사 일자리는 단 하나도 없어. 그리고 우리는 여전히 자율주행 AI 혁명의 초기 단계에 있어. 내 생각에 미래 어느 시점, 10년, 20년, 30년 후에 도로의 모든 차량의 100%가 자율주행이 될 거라는 데 의심의 여지가 있을까?

전혀 의심 없어. 확실히 말이 돼. 그리고 모두 전기차가 될 거야. 하지만 시간이 걸릴 거야. 자동화되는 첫 번째 것들은 기술 비용이 많이 들기 때문에 가장 비싸. 그리고 문화적으로 시간이 걸려. 많은 사람들이 처음 자율주행차를 타면 죽을까 봐 겁나. 전통적인 차보다 더 안전해 보이는데도.

그래서 문화는 기술보다 느리게 움직여. 기술은 매우 빠르게 움직이지만 정부는 AI를 채택하는 데 오래 걸릴 거야. 대기업은 AI를 채택하는 데 오래 걸릴 거야. 이런 변화는 생각보다 훨씬 느리게 일어나. 첫째, 사람들이 생각하는 것만큼 빠르게 움직이지 않아. 특히 우리가 기술의 최전선에 있는 기술 분야 사람들은. 둘째, 사람들은 AI로 인해 실제로 얼마나 많은 일자리가 생기거나 없어질지 이해하지 못해. 탄력성, 제품이나 서비스에 대한 수요의 탄력성을 이해하지 못하기 때문이야.

그래서 지금 사람들이 가진 큰 논제 중 하나는 “오, 프로그래머가 쓸모없어질 거야. AI가 스스로 코딩할 거야. 더 이상 프로그래머가 필요 없을 거야”야. 가능한 결과지만 그게 가장 가능성 높은 결과라고 보장되지는 않아.

1980년대에 스프레드시트라는 직업이 있었어. 스프레드시트는 사람이 만들었어. 고임금, 고숙련 인력이 Symphony라는 것, 지금은 Excel과 같은 것이 등장하기 전에 스프레드시트를 만들었어. Excel은 스프레드시트 직업의 파괴로 이어졌어. 하지만 알아? 재무 모델링, 재무 분석을 할 도구를 갖게 된 수백만 명의 재무 분석가 일자리를 만들었어.

그래서 수천 개의 일자리가 사라졌지만 수백만 개의 일자리가 생겼어. 소프트웨어 엔지니어링의 경우 소프트웨어 개발 비용이 매우 낮아지면 수요가 폭발한다고 주장할 수 있어. 역사적으로 중소기업이나 정부, 대기업처럼 소프트웨어 개발자를 대규모로 고용하지 않았던 회사들이 시작할 거야.

그래서 실제로 주장할 수 있어. 이게 일어날 거라고 보장하는 건 아니지만, 소프트웨어를 만드는 게 훨씬 저렴해지면 소프트웨어에 대한 수요가 너무 많이 증가해서 실제로 고용이 증가할 수 있어. 그리고 이건 생길 새로운 직업 카테고리가 너무 많다는 사실을 포함하지 않은 거야.

2000년에 사람들은 소셜 미디어 매니저나 트위치 게이머, 캐스터 같은 역할이 뭔지 상상할 수 없었어. 너무 많은 새로운 일자리가 만들어지고 있고 사람들이 상상하기 어려워. 일자리 종말이 걱정돼? 아니요. 일자리가 바뀔까? 예.

재교육이 필요하고 적응하는 데 도움이 필요한 패자가 있을까? 노동 시장이 진화하면서 승자와 패자가 종종 다르기 때문이야. 물론입니다. 하지만 95% 실업률과 대공황, 우리 모두 일자리를 잃고 하룻밤 사이에 일어나는 게 걱정돼? 절대 아니야.

경제학에 반하고, 지금까지 일어난 모든 것에 반하고, 문화와 사람들이 기술을 조정하고 채택하려는 속도, 정치 시스템, 경제 시스템 등에 내재된 관성에 반해. 아니, 이번이 다르다고 생각하지 않아. 하지만 그래, 평소처럼 이 기술이 우리가 삶을 영위하는 방식에서 인류를 근본적으로 변화시킬 거라고 생각해.

사람들이 생각하는 것보다 훨씬 오래 걸리겠지만. 다시 한번 AI와 기술의 단기 영향을 과대평가하고 장기 영향을 과소평가하는 거야.

좋아, Jorge: T-MEC/USMCA 산업 회랑을 위한 의사결정 인텔리전스 인프라 구축. 알겠습니다. 멕시코, 미국, 아마 멕시코를 의미하는 것 같아.

B2B2B 모델, 고객 브로커, 환경 컨설턴트, 회계 법인을 타겟으로 하는 유통 채널. 라틴 아메리카나 산업 버티컬에서 가치를 보나? 시장이 단편화되어 있어서 거기서 벤처 규모를 구축할 수 있을까.

한 걸음 물러나서. 라틴 아메리카에서 벤처 확장 가능한 비즈니스를 구축할 수 있다고 생각해? 물론입니다. 브라질의 Nubank나 우리가 투자한 멕시코의 Plata, Mercado Libre 등을 생각해봐. 우선 라틴 아메리카 시장은 크고 성장하고 있으며 점점 더 정교해지고 Kaszek에서 Monashees 등 자체 VC를 갖기 시작했어.

그래서 라틴 아메리카에서 성공적인 벤처 지원 스타트업을 완전히 구축할 수 있어. 이제 구체적으로 네 분야에서. 총 주소 지정 가능 시장 규모, 단위 경제성 등에 대해 충분히 모르겠어. 하지만 100억 달러 이상의 시장에 대해 얘기하는 거라면 아마 충분한 마진 구조가 있을 거야. 답은 그래일 것 같아. 그래, 꽤 긍정적이야.

알겠습니다. LinkedIn 사용자, 이름이 항상 표시되지 않고 때때로 표시되는 이유를 모르겠네. 안녕 Fabrice, 이전 에피소드에서 나를 기억하는지 모르겠어요. 네덜란드에서 마켓플레이스를 운영했어요. 여러 이전 에피소드에서 조언을 해주셨죠. 마켓플레이스를 팔고 그 돈으로 지금 보험 회사를 만들고 있어요. AI를 많이 통합하고 있고요.

좋아! AI 사용해. 고객 서비스, 사기, 가격 책정, 청구 처리에 준비됐어. 마켓플레이스 조언이 있으면 환영이야. 그리고 고객 서비스, 사기, 가격 책정, 청구 처리 등 모든 것을 개선하기 위해 AI를 사용하는 건 매우 합리적이야. 우리는 유럽의 ACE Waves라는 회사에 투자하고 있어.

ACE Waves는 마켓플레이스를 위한 고객 관리 회사인데 AI를 통합해서 고객 관리 팀의 큰 부분을 대체하고 평균적으로 고객 관리 비용을 50% 낮추면서 NPS를 개선하고 고객 만족도를 개선해. 그래서 고객 서비스, 이 모든 것에 AI를 확실히 사용해. 그리고 모든 스타트업은 도구를 최대한 활용해야 해.

Djordje: 이름을 아마 잘못 발음하고 있을 거야. 내 질문에 답해줘서 고마워. Jacobian Labs에서 우리 플랫폼에 관해 피치했는데 GNN을 가져오는 거야. 정확히 뭔지 모르겠지만, 하나로 상용화하는데 네 AI가 패스라고 했어. 피치 덱이나 데모를 직접 보낼 수 있을까? 그래, LinkedIn InMail로 덱 등을 보내. 그런데 내 AI에서 작업하는 Pitch Fabrice는 그냥 피드백을 주려는 거야. 좋아하는 것, 싫어하는 것에 대해 더 미묘하게 만들려고 해. 투자하고 싶으려면 뭘 다르게 봐야 하는지.

그래서 AI 패스를 최종 결정으로 받아들이지 마. 그리고 그런데 팀은 fabricegrinda.com의 내 AI에 있는 Pitch Fabrice에 대한 모든 피치를 검토해. 아직 안 했지만 마지막 배치의 Pitch Fabrice 할 일 목록에 있어. 그래, 이메일 보내. 검토할게.

참고로 이 에피소드에서 이 대화를 언급했다고 해. 그래, 볼게. 지금. 네 얼마나 견인력이 있는지 모르겠어. 우리는 보통 출시 후, 수익 후, 제품 시장 적합성 후지만 초기야. 하지만 그 모든 것 이후. 정확히 어디에 있는지 모르겠지만 볼게.

지난 몇 분 동안 다른 질문이 들어왔는지 보자. 없으면 최종 질문이 없으면 마무리할게. WhatsApp으로 질문을 보낸 사람들이 있는지 확인해볼게.

알겠습니다. 괜찮은 것 같아. 지금까지 요청된 모든 질문을 다룬 것 같아. 시청해줘서 고마워. 평소처럼 다음 주 화요일에 내 블로그에 이 에피소드의 대본과 요약을 게시할게. 다음 에피소드가 무엇이고 언제가 될지는 아직 확실하지 않아.

아마 사람들이 앞서 묻던 질문들. 오늘 내가 만든다면 어떤 AI 회사를 만들어야 하는지. 오 실제로 잠깐. 몇 가지 질문이 더 들어오고 있어.

George, 네 경험상 진정으로 거대한 플랫폼이 되는 마켓플레이스와 틈새 시장이나 서비스 비즈니스로 남는 마켓플레이스를 구분하는 건 뭐야?

초기에는 말하기 어려워. Uber는 원래 블랙카 서비스였어. 매우 고급이었지. 매우 틈새 시장처럼 느껴졌어. 다른 창업자가 Uber를 선택하는 대신 Stumble Upon을 하기로 선택했다고 말했어. Uber가 더 작다고 생각했지. UberX가 시장에 나왔을 때 더 커진 거야.

Airbnb를 생각해봐. Airbnb는 원래 사람들 거실의 공기 매트리스였어. 매우 틈새 제품처럼 느껴졌고 물론 훨씬 더 큰 카테고리가 됐지. 그래서 시장 피드를 따르고 카테고리가 얼마나 커지는지 봐.

때로는 거대한 카테고리를 만들 수 있어. 주택이 거대한 카테고리라는 게 우연이야. 활용도가 낮은 주택을 수익화하는 건 거대한 카테고리야. 그렇게 피치됐다면 처음부터 크다는 게 명백했을 거야. 단지 처음에는 그렇게 피치되지 않았을 뿐이야. 그래서 얼마나 큰지 어떻게 알아?

종종 뭔가 작게 느껴져도 실제로 공동 카테고리로 가서 다른 버티컬을 추가하고 템프를 높일 수 있어. 작은 부분이 종종 하늘이 한계야. 이런 것들은 생각보다 훨씬 커질 수 있어.

LinkedIn 사용자, AI의 현재 단계에서 AI가 의사 결정을 하도록 얼마나 허용하고 인간 감독 수준은 어떻게 할 거야?

그건 네가 무엇을 하느냐에 달려 있어, 그렇지? (A) 상식을 활용한다면, 나도 정기적으로 AI에게 리서치를 시키는데 결과물을 반드시 교차 검증해. 또한 AI에게 반대되는 사실도 알려달라고 해봐. 만약 어떤 주장을 한다면, ‘반대 관점에서 주장한다면 어떻게 생각하니?’라고 물어보는 거지.

그리고 ChatGPT는 엄청난 아첨꾼이야. 네가 얼마나 대단한지 입에 침이 마르도록 칭찬하지. 아주 명시적으로 정직하고 현실적이며 가차 없는 피드백을 달라고 요청해. 안 그러면 네가 하는 일에 대해 장밋빛으로 물든 답변만 듣게 될 거야. 하지만 근본적인 인간의 결정, 중요한 결정에 대해서는 지금 당장은 대부분의 작업에 인간의 감독이 꼭 필요하다고 봐.

물론 ‘내 주문 배송 번호가 뭐야?’라든가 ‘물건이 안 왔어’ 같은 고객 응대처럼 자동화할 수 있는 것들도 있지. 그런 건 당연히 AI가 할 수 있어. 하지만 미션 크리티컬한 일들은 당분간 인간의 감독을 거쳐야 해. 환각, 오류, 편향 같은 문제들이 있으니까. 그런데 재미있는 건, AI가 너를 기쁘게 해주고 싶어 해서 편향이 생긴다는 거야. 그래서 단점은 무시하고 네가 얼마나 멋진지 같은 소리만 하지. 그래서 어떤 질문을 던지고 어떻게 검증할지 아주 조심해야 해. 사실 여러 개의 LLM을 사용해서 개념과 아이디어를 테스트해 보는 게 더 나은 관점을 얻는 방법이야.

빠른 질문들로 넘어갈게. 우리는 B2C 분야에 있고 극초기 스타트업을 평가하고 있는데, 초기 트랙션과 기존 업체들이 무시해온 대중적인 문제에 대한 강력한 통찰력 중 무엇이 더 중요해? B2C는 재고도 있고 경쟁도 치열해서 힘들어. 그래서 난 초기 트랙션과 유닛 이코노믹스를 중요하게 봐.

나에게는 초기 트랙션보다 유닛 이코노믹스가 더 중요해. 하지만 당연히 도전할 가치가 있을 만큼 충분히 큰 문제여야겠지? 물론입니다. 하지만 확실히 B2C에서는 어떻게 마케팅을 하고 어떻게 마케팅 규모를 키울지가 관건이야. 문제는 고객 획득 비용(CAC)이 올라가고 있어서 마진을 맞추기가 어렵다는 거지. 그래서 유닛 이코노믹스가 제대로 작동하고, 확장 가능하며, 반복 가능한지 확인하는 게 가장 핵심이야.

관리자 AI가 우리의 모든 운영 AI로부터 정보를 계속 보고받게 하고, 가벼운 의사결정을 내리게 하는 건 어때? 응, 일리가 있어. 그리고 가벼운 영향 이상의 결정은 인간 관리자가 하는 거지.

네 그게 바로 에이전트를 사용하는 적절한 방식이고 나도 그렇게 쓸 거야. 예를 들어 내 OpenClaw가 링크드인에서 펀드의 잠재적 LP를 찾고, 지역별로 25만 달러에서 50만 달러 정도를 투자할 수 있는 사람을 확인한 뒤 언제 미팅을 하면 좋을지 생각하게 한다고 치자.

좋아. 그럼 OpenClaw에게 내가 보낼 이메일 초안을 작성하라고 시킬까? 예. 내가 검토도 안 했는데 자동으로 이메일을 보내게 놔둘까? 절대 아닙니다. 중요도가 낮은 롱테일 대상이라면 그렇게 할 수도 있겠지만, 만약 우리 펀드에 2천만 달러를 투자할 수 있는 천억 달러 규모의 연기금에 피칭하는 상황이라면 그렇게 할까?

절대 아닙니다. 예. 조언을 구하거나 초안을 잡는 정도겠지. 그리고 사실 난 AI가 쓴 글을 별로 안 좋아해. 난 내 글을 좋아하거든, 당연히 내 편향이 섞여 있겠지만. 이번 여름에 인생의 의미에 대해 내 관점을 담은 만 단어 분량의 거창한 글을 썼을 때 말이야.

글을 다 쓰고 나서 ChatGPT에 업로드했어. 그리고 피드백을 달라고 했지. 오타나 문법 오류 같은 명백한 실수들은 고쳤지만, 그 외의 조언은 다 무시했어. AI는 ‘제목이 너무 뻔해요. 인생의 의미라니요. 더 강렬하고 행동을 유도하는 제목이 필요해요’라고 하더라고.

글이 너무 길다면서 27개 정도로 쪼개야 한다느니, 예시가 너무 모호하다느니 하더라고. 그래서 난 기본적으로 ‘있잖아, 난 내 글이 좋아. 네가 쓰는 방식은 너무 화려하고 번거로워. 그리고 난 엠 대시(—) 같은 것도 싫어’라고 생각했지.

네 조언은 고맙지만 사양할게, 내 글은 내가 써. 그렇긴 해도 AI로부터 피드백을 받는 건 좋아해. 예를 들어 쓸 만한 주제에 대한 아이디어를 묻는 식이지. 그냥 내 글은 직접 쓰는 걸 좋아할 뿐이야. 아, 그리고 AI가 실수나 반복되는 표현 같은 건 잘 찾아내긴 하더라고.

그 덕분에 근본적인 개선이 이루어지기도 했어. 하지만 네가 AI를 사용하는 방식은 아주 일리가 있고 나도 그렇게 사용해. 난 AI 슈퍼 유저거든. 거의 모든 것에 대해 정기적으로 AI와 대화해. 모든 걸 테스트하지. 영상부터 이미지 제작, 비즈니스 모델 테스트, 부동산 찾기까지 뭐든 AI를 써. 너도 써봐. 생산성이 훨씬 높아질 거야.

자, 이제 스트리밍을 마칠 시간이 된 것 같네. 참여해 준 모두 고마워. 소통할 수 있어서 즐거웠어. 다음 스트리밍이 언제가 될지, 주제가 무엇이 될지는 모르겠지만 몇 주나 몇 달 뒤에 다시 보자고.

멋진 한 주 보내!