Why AI Moats Still Matter (And How They've Changed) 메모

Why AI Moats Still Matter (And How They've Changed) 유투브 .

1. 유투브 링크 

https://youtu.be/fgzr3PhzIMk?si=JXc_qbtAXDu2aN0s

 

what is a16z ? 

a16z (Andreessen Horowitz) is a prominent American venture capital (VC) firm, founded in 2009 by Marc Andreessen and Ben Horowitz, that invests in technology companies from seed to late-stage, focusing on areas like consumer, enterprise, bio/healthcare, crypto, fintech, and games, known for backing major tech giants and actively supporting startups with operational expertise. The "a16z" name comes from its founder's last names: 'a', 16 letters, 'z'. 

출처: google AI mode answer 

2. 영어 단어 공부 

점근적으로(asymptotically)

 

IRS is garnishing wages --  임금 압류' 또는 '급여 압류'를 뜻하며, 채무자가 갚아야 할 돈이 있을 때 채권자가 법적 절차를 통해 채무자의 고용주로부터 월급의 일부를 직접 받아내는 것을 의미합니다. 이는 채무자에게 직접 급여가 전달되기 전에 이루어지며, 세금 체납, 양육비 미지급, 대출금 미상환 등 다양한 이유로 발생할 수 있는 채무 추심의 한 방법입니다.

Wage garnishment is a legal process where a portion of your earnings (salary, wages, bonuses) is withheld by your employer and sent to a creditor to pay off a debt, like child support, taxes, student loans, or other judgments, often requiring a court order, though the government can garnish wages for certain debts (like federal student loans or taxes) without one. It's a collection method for overdue debts, with limits on how much can be taken, usually continuing until the debt is settled, and you should act quickly if you receive a notice, as it can significantly impact your finances

 

 

3. 주요 quote and/or random thoughts

market opportunity for software today is no longer just IT spend. It's largely labor. 

 

AI시장은 기업들 IT예산이 아님. 그게 시장 크기가 아니라 이제 노동시장 그 자체임!

 

 

 

4. 릴리스 AI 요약 노트 

 

📌 AI 시대에 '해자(Moat)'는 여전히 중요하며, 어떻게 변화했는가?

AI 시대에도 해자는 여전히 중요하지만, 소프트웨어 공급 증가와 쉬운 복제 가능성으로 인해 차별화와 방어력의 원천이 변화했습니다.

💡 AI 시대에 방어력의 핵심 원천은 무엇인가?

• 차별화: AI는 50개 언어 지원 등 강력한 차별화 도구.
• 방어력: 최종 워크플로우 소유, 시스템 레코드화, 네트워크 효과, 고객 내 깊은 임베딩.

AI 시대에도 비즈니스 해자(Moat)는 여전히 중요하지만, 그 본질이 '차별화(Differentiation)'에서 '방어 가능성(Defensibility)'으로 진화하고 있음을 명확히 설명합니다. 이 콘텐츠는 AI 기술 자체보다 '엔드 투 엔드 워크플로우 소유', '시스템 오브 레코드(System of Record) 확보', '네트워크 효과'와 같이 고객 업무에 깊숙이 내재화되는 전략이 진정한 경쟁 우위를 만든다는 실용적인 통찰을 제공합니다. AI로 인해 소프트웨어 공급 장벽이 낮아진 지금, '골디락스 존(Goldilocks Zone)'에 속하는 비즈니스와 '그린필드(Greenfield)' 기회를 포착하는 전략을 구체적으로 적용해 보세요.

1. AI 시대의 비즈니스 해자(Moat)의 진화와 중요성 1.1. AI 제품 사이클의 근본적 변화: 노동력 대체

1. 소프트웨어의 역할 변화: 이번 제품 사이클에서 근본적으로 달라진 점은 소프트웨어 자체가 실제로 작업을 수행할 수 있다는 점이다.
2. 시장 기회의 변화: 이로 인해 소프트웨어의 시장 기회는 더 이상 IT 지출(IT spend)에만 국한되지 않고, 주로 노동력(labor)을 대체하는 영역으로 확장되었다.
3. 저비용 노동력 대체 가능성: 만약 특정 작업을 1달러에 수행할 사람을 고용할 수 있다면 100% 그렇게 하겠지만, 이전에는 불가능했다. 이제는 소프트웨어를 1달러에 고용할 수 있게 되었다.
4. 소규모 경쟁의 용이성: 많은 사람들이 소규모로 무언가를 구축할 수 있게 되었으며, 일부 방어 모드(defensibility modes)는 대규모(large scale)에서만 명확해진다.
5. 새로운 시장의 등장: AI로 인해 이전에는 소프트웨어 판매에 별로 흥미롭지 않았던 많은 시장들이 급격히 흥미로운 회사 설립 공간으로 변모했다.

1.2. 해자(Moat)의 지속적인 중요성과 진화 방향

1. 해자의 중요성: 해자는 이전만큼이나 중요하게 여겨진다.
2. 차별화(Differentiation) vs. 방어 가능성(Defensibility): 해자를 차별화와 방어 가능성으로 구분하여 생각해야 한다.
3. 차별화 도구로서의 AI: AI는 차별화를 위한 놀라운 도구이다. 예를 들어, 음성 에이전트가 50개 언어로 24시간 규정을 준수하며 말하는 능력은 인간과 비교했을 때 고도로 차별화된다.
4. 방어 가능성의 원천: 하지만 이러한 AI 기능 자체의 우수성은 방어 가능성의 원천이 아니다. 이는 너무나 합의된(consensus) 수준의 능력이기 때문이다.
5. 진정한 방어 가능성의 위치: 소프트웨어 제품의 방어 가능성은 다음에서 비롯된다.
   1. 엔드 투 엔드 워크플로우 소유(owning the end workflow).
   2. 해당 기술이 적용되는 맥락(context)을 소유하는 것.
   3. 시스템 오브 레코드(System of Record)가 되는 것.
   4. 네트워크 효과(network effect)를 가지는 것.
   5. 고객 업무에 깊숙이 내재화(deeply embedding)되는 것.
6. 기존의 판단 기준 유지: 이러한 요소들은 소프트웨어 회사를 평가할 때 항상 찾아보던 기준(heuristics)이었다.
7. AI 시대의 변화: AI 시대에 소프트웨어 공급의 잠재적 공급량은 증가했지만, 소프트웨어가 노동력을 대체하면서 고객 내부에 더 깊이 자리 잡게 되어 의존도가 높아지는 방식으로 고객 내재화 방식이 달라졌다.

2. 데이터 네트워크 효과와 규모의 중요성 2.1. 데이터 네트워크 효과의 작동 원리

1. 데이터 네트워크 효과의 비유: 데이터 네트워크 효과는 중력과 유사하다. 원자 하나도 중력을 행사하지만, 그 효과는 지구(매우 큰 규모)에서나 태양(매우 큰 규모)에서처럼 매우 큰 규모에서만 관찰된다.
2. 소규모에서의 한계: 20개 회사가 모두 사기 방지(anti-fraud)를 막겠다고 할 때, 모두 동일한 알고리즘과 동일한 것을 구축하므로 차이가 거의 없다.
3. 대규모에서의 우위: 40억 명의 사람들을 보았다면, 추가 고객에게 서비스를 판매할 수 있다. 더 많은 고객을 보았기 때문에 더 나은 결과를 얻을 수 있기 때문이다.
4. 규모가 필요한 이유: 많은 해자들은 메가 스케일(mega scale)에서만 명확하게 드러난다.

2.2. 소규모(Zero to One)에서의 해자 구축 어려움

1. 소규모 비교의 무의미: 고객 4명을 본 회사와 고객 3명을 본 회사를 비교하는 것은 큰 의미가 없다. 보지 못한 80억 명의 고객이 있기 때문이다.
2. 대규모에서의 명확성: 40억 명의 고객을 보았다면, 결과가 더 좋을 것이라는 점은 명확해지며, 이는 규모(scale)에서만 가능하다.
3. 제로 투 원(Zero to One) 단계의 어려움: 제로 투 원 단계에서는 사기 방지에서 더 나은 언더라이팅을 하거나, AI가 노동을 대체하는 작업에서 특정 유형의 고객에게 더 많은 전화를 걸었기 때문에 더 나은 일을 한다고 주장하기 어렵다.
4. 규모 달성의 딜레마: 세계에서 가장 큰 회사가 되면 해자가 있다는 것은 자명하지만, 소프트웨어 생산이 너무 쉽기 때문에 9백만 명의 경쟁자(ankle biters)가 있다면 그 규모에 도달하기가 더 어려워진다.
5. AI의 양날의 검: AI는 소프트웨어 생산을 매우 쉽게 만든다는 점에서 양날의 검이다.
6. 경쟁 심화: 명백한 아이디어는 모두가 구축할 것이므로, 해자를 보여줄 수 있는 규모에 도달하는 것이 더 어려워졌다.
7. 규모 달성 시 해자 증명: 메가 스케일에 도달하면 해자를 보여줄 수 있으며, 이는 제로 투 원(0 to 1) 대 원 투 엔드(1 to N)의 차이이다.

2.3. 모델 제공업체 시장의 경쟁 구도

1. 모델 제공업체 경쟁의 치열함: 모델 회사들 사이의 경쟁은 매우 치열하다.
2. 생존 조건: 상태 최첨단(state-of-the-art)이 아니거나 생계를 유지하려 한다면 생존하기 어렵다.
3. 특화(Specialization)의 가능성: 시장이 빠르게 성장할 때는 특화가 발생할 수 있다.
4. 특화 분야 예시: 창작 도구(creative tools)나, 영화 제작과 같이 상위 시장(upmarket)을 서비스하기 위한 전문화가 가능하다.
5. 낙관적 전망: 초기에는 모든 것이 중첩되고 경쟁적으로 보일 수 있지만, 시장이 계속 성장함에 따라 모든 것이 확장되고 시간이 지남에 따라 전문화될 수 있다.

3. 웹 2.0 시대와 AI 시대 해자의 차이점 3.1. 웹 2.0 시대 기업들의 방어 가능성 약화 요인

1. 기업 소프트웨어의 약세 이유: 많은 엔터프라이즈 소프트웨어가 공모 시장에서 어려움을 겪는 데에는 두 가지 이유가 있다.
2. 좌석당 가격 책정(Per-seat pricing)의 심리:
   1. 지난 20년간 좌석당, 월별 가격 책정 방식이 심리적으로 공정하게 느껴지는 규범이 되었다(예: 톨, 그란데, 벤티 모델).
   2. AI로 인해 그래픽 디자이너나 젠데스크(Zenesk)의 쿼리 응답에 필요한 좌석 수가 줄어들면, 좌석당 판매량이 줄어들 것이라는 우려가 생긴다.
   3. 기업들은 좌석당이 아닌 결과당(per outcome) 가격을 책정하여 매출이 4배 증가할 수도 있다.
3. 경쟁사 구축 용이성: 이제 누구나 젠데스크 경쟁사를 코딩할 수 있게 되었다.
4. 마진에 대한 압박: 소프트웨어 회사의 마진(예: Salesforce의 80% 총 마진)은 1%여야 하거나 아무도 Salesforce를 사용하지 않아야 한다는 주장이 나올 수 있다. 이는 해자가 붕괴되기 시작하는 논거이다.
5. 실제 발생 여부: 하지만 이러한 해자 붕괴는 전혀 관찰되지 않았다.

3.2. 기존 소프트웨어 회사가 여전히 사용되는 이유

1. 기존 업체의 시장 초과(Overshot the market): 클레이 크리스텐슨의 이론처럼, 기존 업체들은 시장을 초과했다.
2. 불필요한 기능 번들링: Salesforce나 젠데스크의 기능은 개별 고객이 필요로 하는 기능 세트를 훨씬 초과한다. 이는 모든 이상한 예외 사례(edge cases)를 포괄하기 위함이다.
3. 예시: Microsoft Word: 책을 쓸 때 필요한 기능(목차 만들기 등)이 있지만, 대부분의 사용자는 사용하지 않는다.
4. 새로운 구축의 어려움: 이론적으로는 기존 업체들이 기능을 계속 번들링하여 누군가에게 더 쉽게 만들지만, 실제로는 예외 사례가 너무 많아 스스로 코딩하는 것이 어렵다.
5. 비교 우위의 개념: 스스로 음식을 재배하거나 알루미늄을 용접하거나 집을 짓는 것보다 비교 우위(comparative advantage) 개념을 사용하여 기성품을 구매하는 것이 더 쉽다.

3.3. AI 시대의 플랫폼 경쟁과 해자

1. 플랫폼 경쟁의 위험성 (웹 2.0): Facebook과 같은 플랫폼 위에서 비즈니스를 구축할 때, 플랫폼 소유자가 세금(수수료)을 부과하며, 이 비율을 마음대로 바꿀 수 있어 위험하다.
2. 플랫폼 소유자의 승리 경향: Windows 플랫폼 소유자가 승리한 것처럼, 플랫폼 소유자가 이기는 경향이 있다.
3. AI 시대의 차이점:
   1. 다중 모델 회사: 이제 5개 이상의 모델 회사가 존재하므로, Windows처럼 95%의 고객이 하나의 플랫폼을 사용하는 상황을 걱정할 필요가 없다.
   2. AI 모델의 경쟁: OpenAI가 치과 관리(dental care management)와 같은 틈새 시장을 직접 할 것이라고 보기는 어렵다.
4. 골드 브릭(Gold Bricks) 비유:
   1. 과거 Facebook에 결제 아이디어를 제안했을 때, "우리 발밑에 있는 금 벽돌(gold bricks)을 집는 것이 더 쉽다"는 답변을 들었다.
   2. 현재 AI 시대에는 소프트웨어가 노동을 대체하면서 이 금 벽돌의 크기가 그 어느 때보다 커졌다.

4. 골디락스 존(Goldilocks Zone)과 그린필드(Greenfield) 기회 4.1. 골디락스 존: 관련성이 낮은 영역의 안정성

1. 골디락스 존의 가격 책정: 일부 영역은 가격 책정의 골디락스 존에 속한다.
2. 청소 서비스 문제(Janitorial Services Problem): CEO에게 화장실을 9% 더 깨끗하게 하고 비용을 1% 절감할 수 있다고 제안해도, CEO는 신경 쓰지 않으며 해당 비용을 담당하는 사람을 찾을 정신적 에너지조차 쓰지 않는다.
3. 진입의 어려움, 퇴출의 어려움: 이 영역은 진입하기는 어렵지만, 일단 진입하면 빠져나오기도 어렵다.
4. 골디락스 존의 특징: 이 영역에 속한 회사들은 경쟁자가 9백만 명 있어도 움직이지 않는다.
5. 전략적 시사점: 이러한 회사들은 영원히 갇혀 있는(stuck for good) 상태이므로, 내부 전략에서는 그린필드(greenfield) 기회를 포착하는 것이 중요하다.

4.2. 그린필드 기회와 새로운 회사 창출

1. 그린필드 공명: 기존의 낡은 청소 서비스 회사를 사용하지 않고, "화장실을 더 깨끗하게 하고 돈을 덜 청구하겠다"는 새로운 제안에 공명하는 신규 회사 창출률이 높아야 그린필드가 성공한다.
2. 그린필드 기회 성립 조건: 그린필드 기회가 성립하려면 두 가지 조건이 필요하다.
   1. 기업가의 인내심: 기업가는 매우 인내심을 가져야 하며, 모두에게 팔려고 시도해서는 안 된다. (예: GE는 ADP에 인질로 잡혀 있어 새로운 급여 회사가 팔기 어렵다.)
   2. 높은 신규 회사 창출률: 성공을 위해서는 높은 비율의 신규 회사 창출이 필요하다.
3. EHR(전자 건강 기록)의 예시:
   1. 매일 생성되는 신규 병원 시스템 수는 0에 가깝다.
   2. Epic이나 Cerner와 경쟁하기 위해 새로운 EHR 시스템을 구축할 수는 있지만, 모든 병원이 이미 EHR 시스템을 사용하고 있어 5백만 달러 규모의 거래를 성사시키기가 매우 어렵다.
4. 인내심의 필요성: 그린필드는 인내심을 요구한다. 시장에서 다른 회사들은 급격히 성장하는데 자신의 회사는 그렇지 않을 때, 최고의 인재를 채용하기 어렵다.

4.3. 골디락스 존 및 그린필드 영역의 구체적 예시

1. 골디락스 존 예시: 급여 회사 (Payroll Companies)
   1. ADP와 Paychex는 수천억 달러 규모이며 매우 수익성이 높다.
   2. 급여 처리는 세금 원천 징수, 거주 지역, 뉴욕 체류 일수, 양육비, IRS 압류 등 매우 복잡한 조회 테이블이 필요하다.
   3. ADP에 월 50달러를 지불하는 것이 전체 급여액에 비하면 미미하므로, 아무도 급여 회사를 바꾸지 않는다.
2. 그린필드 기회 예시: Salesforce 유형 소프트웨어
   1. 2022년 경기 침체 시, 1,000명 직원이 200명으로 줄었을 때 Salesforce 라이선스 1,000개(연간 120만 달러)를 유지할 필요가 없었다.
   2. 급여 지출과 달리, 소프트웨어 비용을 합리화하려는 경향이 있다.
   3. 좌석당 가격 책정 방식은 조직 전체에 걸쳐 지불하기 쉬워지므로, 사용량과 직접적으로 연결되지 않은 소프트웨어(예: Microsoft Office 365 라이선스)가 가장 먼저 제거 대상이 된다.
   4. 사용량과 지불이 불가분하게 연결된 경우(예: 고용된 경우에만 급여 서비스에 비용 지불)는 제거 대상이 덜 된다.

5. AI 시대의 해자 논의: 브랜드, 속도, 컨텍스트 5.1. 해자에 대한 반대 주장(Steel Man)과 대응

1. 시장이 더 소란스러움: 현재 시장은 그 어느 때보다 소란스러우므로, 군중 속에서 눈에 띄는 방법이 더 중요해졌다.
2. 기술 변화 속도: 근본 기술이 매우 빠르게 변하고 있으므로, 창업자는 프론티어(frontier)에 머물러야 한다.
3. 창업자 세대의 변화: 오늘날의 창업자들은 이전 세대보다 어리고 기술에 능숙하며, 해당 산업에 네이티브는 아니지만 도구 사용에 능숙하다.
4. 컨텍스트의 중요성: 모델 능력 이해도 중요하지만, 그 기술을 어떻게 적용할지 파악해야 한다.
5. 컨텍스트 고용의 예시 (Eve):
   1. Rubric의 초기 직원이었던 창업자들은 법률 AI 회사를 설립했다.
   2. 그들은 개인 상해법에 대한 배경은 없었지만, 문서 추출, 음성, LLM을 특정 워크플로우에 적용하는 방법을 깊이 이해했다.
   3. 이들은 현직 소송 변호사를 고용하여 새로운 모델 출시 시 업계 사람들의 영향을 이해한다.
6. 방어 가능성의 위치: 방어 가능성의 많은 원천은 기술 적용의 컨텍스트에 있다.
7. 기술이 비즈니스 모델을 강화하는 경우:
   1. 법률 분야에서는 직원을 50배 효율적으로 만들면 빌링 가능 시간(billable hour)이 침식된다.
   2. 하지만 이 회사는 수수료 기반(contingency basis)으로 운영되므로, 승소하면 돈을 벌기 때문에 AI 채택에 제한이 없다. 5배 효율적이면 5배 더 많은 고객을 맡을 수 있다.

5.2. 브랜드, 규모, 모멘텀의 역할

1. 브랜드의 이점: 브랜드가 중요하다는 믿음(자명하게도)이 있다면, 들어본 것을 구매하는 경향이 있으므로 이점이 있다.
2. 규모 효과(Scale Effect): 네트워크 효과는 아니지만, 규모가 효과적인 경우가 있다. (예: 허니넛 체리오스)
   1. 아마존은 네트워크 효과가 아니라, 많은 사람이 구매하기 때문에 저렴한 비용으로 다음 날 배송할 수 있는 규모 효과를 가진다.
3. 모멘텀의 역할: 가장 빠르게 움직여 자본과 노동력을 동원할 수 있다면, 중력적 규모(Gravitational scale)에 도달할 가능성이 가장 높으며, 이때 해자가 생긴다.
4. 규모 달성 실패 시: 규모에 도달하지 못하면, 공장을 지어 가장 낮은 비용으로 가장 많이 생산할 수 없으므로 도태된다.
5. 경쟁 우위: 경쟁자 대비 경로(trajectory) 또는 기울기(slope)가 좋아야 승리할 수 있다.

6. 기능(Feature), 제품(Product), 회사(Company)의 구분과 AI의 영향 6.1. 기능, 제품, 회사의 정의와 AI의 영향

1. 기능(Feature): 기존 제품을 약간 개선하기 위해 조정하는 것이다.
2. 제품(Product): 기록 시스템(system of record)이거나 무언가를 추적하는 시스템이다.
3. 회사(Company): 제품을 가지고 있으며 플랫폼을 소유하는 등 가장 방어 가능한 형태이다.
4. 크롬 플러그인 예시: Honey(40억 달러에 인수)는 기능이었지만, 자체 브라우저를 만드는 것은 제품이다.
5. AI 시대의 기능 수익성: 기능처럼 보이지만, 기존 소프트웨어(예: Salesforce)에 추가될 수 있는 기능의 수익 규모가 이전보다 훨씬 크다.
6. 노동 대체로 인한 높은 가격: 기능이 노동의 역할을 수행하기 때문에 연간 2만 달러를 청구할 수 있다.
7. 기능의 위험: 기능이 기존 제품에 추가되거나, 새로운 회사가 이 기능을 내재화한 그린필드 신제품으로 등장할 수 있다.

6.2. 고객의 구매 관점과 기능의 역할

1. 고객의 구매 동기: 비즈니스 구매자는 20년 동안 잠겨 있을 회사를 찾는 것이 아니라, 당장 해결해야 할 문제를 찾는다.
2. 문제 해결 예시: 치과 병원의 접수원 고용 문제나, 자동 대출 상환을 위해 만다린어로 전화할 사람이 없는 문제 등이다.
3. 기능의 역할: 기능은 제품, 나아가 회사가 되기 위해 신속하게 백필(backfill)해야 한다.
4. AI 시대의 기능 수요: 기능에 대한 수요가 매우 높고 기능의 수익이 매우 높다. 이는 종종 도움 요청 광고(help wanted ads)에 대응하는 것이기 때문이다.
5. 결과: 이로 인해 흥미로운 시장에 대한 캄브리아기 대폭발(Cambrian explosion)이 발생했다.

6.3. 웨지 전략(Wedge Strategy)과 기능의 확장

1. 메시 인박스 문제(Messy Inbox Problem):
   1. 이메일, 팩스, 전화와 같은 비정형 데이터 소스에 연결한다.
   2. 모델을 훈련하여 이러한 데이터 소스에서 관련 환자 정보를 추출하고, 이를 시스템 오브 레코드(EHR, CRM, ERP 등)에 연결한다.
2. 웨지(Wedge)의 역할: 이 기능적 웨지는 소프트웨어보다 상위 단계(up-funnel)에 위치하며, 개인의 인간 수준 판단을 대체한다.
3. 기능의 제품/회사로의 성장: AI 회사는 이 웨지를 사용하여 다운스트림 워크플로우를 잠식하고, 결국 엔드 투 엔드 플랫폼이 되거나 시스템 오브 레코드가 될 수 있다.
4. 노동 대체로 인한 기회: 소프트웨어가 인간 노동력을 대체할 수 있게 되면서, 기능이 제품이 되고 회사로 성장할 기회가 창출된다.

7. AI 시대의 해자 논의: 플랫폼 경쟁과 incumbents의 대응 7.1. AI 시대의 플랫폼 경쟁과 기존 업체의 기회

1. 플랫폼 경쟁의 차이점: AI 시대는 이전 플랫폼 전환(클라우드, 모바일)과 달리 합의적(consensus)이다.
2. 기존 업체의 실수 (웹 2.0): 클라우드나 모바일 시대에는 기존 업체들이 새로운 기술을 무시하거나(예: Steve Ballmer의 $800 폰 발언), 비즈니스 모델과 맞지 않아(예: 5백만 달러 제품 판매자가 월 10만 달러 제품을 팔기 어려움) 실수를 저질렀다.
3. AI 시대의 현상: AI에 대해 아무도 무시하지 않으며, 모두가 수용하려고 노력하고 있다.
4. 기존 업체의 기회: 시스템 오브 레코드를 가진 모든 회사는 자신들의 돈을 더 벌어줄 버튼이나 기능을 추가할 수 있다. 금 벽돌이 사방에 널려 있다.
5. 화이트 스페이스의 부재: 클라우드나 모바일 시대처럼 기존 업체가 무시하여 점유할 수 있는 공백(white space)이 없다.
6. 새로운 기회: 오히려 기존 업체가 없는, 작아 보이지만 잠재적으로 수조 달러 가치의 영역에서 기회가 존재한다.

7.2. 기존 업체(Incumbents)의 가치 포착 능력

1. 기존 업체의 생존 가능성: 가격 모델을 심각하게 망치거나(예: 좌석당 가격 책정), 기술팀이 나쁘지 않다면, 기존 업체가 고통받을 것이라고 믿기 어렵다.
2. BPO(비즈니스 프로세스 아웃소싱) 사례:
   1. Tata, Wipro와 같은 BPO 회사는 세계 최대 고용주이다.
   2. JP Morgan이 콜센터를 필요로 할 때, Tata는 이미 통합되어 있으며 AI를 추가하여 10만 명이 필요했던 인력을 줄이고 계약을 유지할 수 있다. 이는 골디락스 존에서 100배 더 많은 돈을 벌게 되는 시나리오이다.
3. 양방향 가능성: JP Morgan이 스타트업과 파트너십을 맺거나 자체적으로 처리하여 Tata와의 관계를 잃을 수도 있다.
4. 기본값(Default): 기본적으로 기존 업체들이 잘할 가능성이 높다.
5. 공개 시장의 혼란: 공모 시장은 소프트웨어 회사에 매우 나쁜 사례와, 골디락스 존에서 새로운 기술을 수용하여 고객 관계를 유지하고 더 수익성 있는 비즈니스를 유지하는 대안적 사례 사이에서 혼란스러워한다.

8. AI가 일자리에 미치는 영향과 새로운 수요 창출 8.1. 일자리 파괴에 대한 오해와 새로운 수요

1. 일자리 파괴에 대한 오해: AI가 모든 일자리를 파괴할 것이라는 생각은 대부분의 사람들이 잘못 이해하는 부분이다.
2. 새로운 수요의 창출:
   1. 과거에는 1달러에 고용할 수 없는 일들이 있었지만, 이제는 1달러에 소프트웨어를 고용할 수 있다.
   2. Uber 등장 후 택시 이용자가 줄어든 것처럼, 비용이 저렴하고 풍부해지면 모두가 그 서비스를 사용하게 된다.
3. Ro Khanna 등의 관점 비판: 이는 단순히 "모든 일자리를 없애겠다"고 말하는 것과는 다르다.

8.2. 비용 절감으로 인한 잠재적 가치 창출

1. JP Morgan의 예시: JP Morgan 고객들이 자신의 금융 생활 모든 요소에 대해 매일 대화할 수 있는 개인 친구를 갖는다면 얼마나 좋을지 상상해 볼 수 있다.
2. 인간 고용의 장벽: 과거에는 비용이 높고 가치가 낮았기 때문에 인간을 고용할 가치가 없었다.
3. AI 도입의 결과: 비용을 0으로 낮추면, 인간을 고용할 가치가 없었던 모든 영역에서 AI를 고용하기 시작할 것이다. 인간을 훈련시키거나 찾을 수 없거나 너무 비싸기 때문이다.

9. 기능(Feature)에서 회사(Company)로의 전환 전략 9.1. 플랫폼 종속성과 플랫폼 소유자의 경쟁

1. Dropbox 사례: 스티브 잡스는 Dropbox를 기능이라고 했지만, Dropbox는 실행하기가 매우 어렵기 때문에 살아남아 번성했다.
2. 플랫폼 위험: 다른 사람의 플랫폼 위에서 구축하는 것의 위험은, 플랫폼 소유자가 예견했어야 할 것을 내가 구축하는 것이다.
3. 골디락스 존의 영향: 만약 그 기능이 Apple의 이익을 3배로 늘릴 수 있다면 Apple은 그것을 구축하겠지만, 청소 서비스처럼 골디락스 존의 무관심 영역에 있다면 플랫폼 소유자는 게을러진다.
4. 플랫폼의 단점: 플랫폼 소유자는 경쟁할 필요가 없으므로, Apple이 만든 기능(예: Screen Time)은 종종 형편없다.
5. 기회 창출: 플랫폼이 나쁘게 작동하면, 누군가 기능을 내놓아 플랫폼을 능가할 기회가 생긴다.

9.2. 성공적인 기업가의 계획과 기능의 확장

1. 플랫폼 전환 연구: 최고의 기업가들은 플랫폼 전환(AC 대 DC 전류 등)을 연구하고 계획을 가지고 있다.
2. Drew Houston의 계획: Drew Houston(Dropbox 창업자)은 자신의 것이 단순한 동기화 기능이라는 댓글을 알고 있었지만, 이를 100억 달러 규모의 회사로 만들 계획이 있었다.
3. 경쟁에 대한 현실적 인식: 큰 회사가 바보 같아서 경쟁하지 않을 것이라고 생각하는 것은 순진하다. 그들은 5년이 걸리더라도 자원을 동원하여 100% 경쟁할 것이다.
4. 필수 전략: 기능으로 시작하더라도, 그 기능을 제품으로 백필(backfill)하고 해당 제품에 대한 해자를 구축해야 한다.

10. AI 시대의 새로운 기회와 플랫폼 전략 10.1. OpenAI와 같은 거대 모델 회사의 전략적 선택

1. 플랫폼으로서의 백엔드 역할: OpenAI와 같은 회사는 모든 사람을 위한 백엔드, 즉 플랫폼이 되기를 원한다.
2. 개발자 생태계: 모든 개발자가 자신들을 사용하도록 만드는 것이 목표이며, 이는 1980년대 Apple이 개발자 소프트웨어(MPW)를 비싸게 만들어 Microsoft에 밀린 실수와 대조된다.
3. 소비자 브랜드 및 플랫폼: 두 가지 주요 목표가 있다.
   1. 세계 최대 소비자 브랜드가 되는 것 (ChatGPT는 주간 활성 사용자 8억 명을 보유하고 있으며, 이를 50억 명으로 늘리는 것이 목표이다).
   2. 모든 것을 구축하는 모든 사람의 백엔드가 되는 것.

10.2. 수평적 애플리케이션과 컨설팅 판매

1. 수평적 애플리케이션: 대규모 엔터프라이즈에 판매할 수 있는 대규모 수평적 애플리케이션을 구축하는 것이다. (예: Google의 ID 관련 출시, 코딩은 LLM의 주요 카테고리 중 하나이다.)
2. 자원봉사적 판매(Volunteer-esque Sale):
   1. 클라우드와 달리, CEO들은 AI가 고객 지원, 엔지니어링 등에 미칠 영향을 직관적으로 이해한다.
   2. 하지만 어디서부터 시작해야 할지 모르기 때문에, 대기업에 대한 컨설팅적이고 전진 배치된(forward deployed) 판매가 나타날 것이다.
   3. Anthropic이 금융 서비스에 진출하려는 것처럼, 이들은 몇몇 등대 고객(lighthouse customers)을 선택하여 맞춤형 통합을 구축할 것이다.

10.3. 승자 독식 시장의 해체와 다중 승자 가능성

1. 웹 2.0의 승자 독식: 웹 2.0에서는 승자 독식(winner take most)이 많았다.
2. AI 시장의 다중 승자 가능성: AI에서는 여러 승자가 있을 수 있다는 주장이 있다.
3. 시장 조정: 20개 회사가 동일한 일을 한다면, 하위 15개는 파산하고 일부 통합이 발생할 것이다.
4. 규모의 중요성: 규모에 도달해야 더 높은 품질의 제품을 제공할 수 있으며, 이때 더 많은 비용을 청구할 수 있다.
5. 과거 경험: 필자가 운영했던 TrialPay도 20개 경쟁자가 있었고, 벤처 캐피탈이 손실을 보전해 주었기 때문에 좋은 시장이 아니었다.
6. 잭 웰치의 원칙: 잭 웰치는 1위 또는 2위가 되어야 하며, 3위부터 100위까지는 가치가 없다고 말했다. 이 원칙은 여전히 유효해 보인다.
7. 특화로 인한 낙관론: 시장이 빠르게 성장할 때 전문화가 발생하며, 모델들이 특정 분야(예: 영화 제작용 콘텐츠, 소셜 품질 콘텐츠)에 전문화될 수 있다.

 

스크립트 내용 via google 번역 + 영어 단어 공부 

 

데이비드, 당신부터 시작해 볼까요? 바로 솔직한 의견을 들려주시면 좋겠습니다. 저는 해자가 여전히 중요하다고 생각하고, 많은 해자들이 여전히 중요하다고 생각합니다. 여전히 중요하죠.

맞습니다. 그리고 저는 그 둘이 대체로 비슷하다고 생각합니다. 저는 차별화와 방어력 사이에서 종종 생각을 하곤 합니다. AI는 차별화를 위한 놀라운 도구라고 생각합니다. 음성 비서가 50개 언어를 완벽하게 구사하며 24시간 내내 소통할 수 있다는 것은 인간과 비교했을 때 확실히 차별화된 점이죠. 하지만 제 생각에 그러한 능력을 제공하는 AI의 근원은 방어력의 근원이 아닙니다.

방어력의 근원은 대부분 차별화입니다. 제 생각에 소프트웨어 제품의 경쟁력은 최종 워크플로우를 장악하고, 적용되는 맥락을 이해하고, 기록 시스템으로 자리매김하고, 네트워크 효과를 내고, 고객과의 긴밀한 관계를 구축하는 데서 비롯됩니다. 이러한 요소들은 소프트웨어 회사를 평가할 때 항상 고려했던 기준이었습니다.

이러한 제품 개발 주기의 근본적인 차이점은 소프트웨어 자체가 실제로 작업을 수행할 수 있다는 점입니다. 따라서 오늘날 소프트웨어 시장의 기회는 더 이상 IT 지출에만 국한되지 않습니다. 이제는 상당 부분 인력 시장으로 확장되었습니다. 소규모로는 누구나 무언가를 만들 수 있지만, 네트워크 효과라고 부르기는 어렵더라도, 경쟁력 확보의 여러 요소들은 대규모 환경에서만 비로소 명확해집니다. 예를 들어, 아주 오래전, AI 이전 시대를 생각해 보세요.

 

음, 만약 제가 사기 방지 회사를 설립하고 많은 사람들을 만나본 경험이 있다면, 이제 막 설립되어 소수의 사람들만 접해본 사기 방지 회사보다 더 나은 성과를 낼 수 있을까요? 이것을 데이터 네트워크 효과라고 부르는 이유는, 마틴과 제가 오래전에 데이터 네트워크 효과가 실제로 존재하는지에 대해 토론했던 팟캐스트가 있기 때문이기도 합니다. 이건 마치 중력과 비슷한 현상이에요. 실제로 원자 하나가 우리에게 중력을 미치지만, 우리는 지구처럼 아주 큰 규모에서만 그 중력을 느낄 수 있죠. 태양이나 목성 같은 천체의 중력은 느낄 수 있지만, 유리 조각처럼 작은 물체의 중력은 느끼기 어렵잖아요. 데이터 네트워크 효과도 마찬가지입니다. 아주 작은 규모에서는 20개 회사가 모두 "사기를 막겠다"고 말하며 똑같은 제품과 알고리즘을 개발하고 있죠.

하지만 40억 명의 사람들을 분석해서 이들이 사기꾼이라는 것을 알게 되면, 이제 사기 방지 기술을 도입하는 고객 한 명 한 명에게 더 나은 결과를 제공할 수 있습니다. 이미 많은 고객을 확보했기 때문이죠. 하지만 문제는 이러한 진입 장벽이 초거대 규모에서만 제대로 드러난다는 점입니다. 같은 논리가 적용됩니다. 예를 들어, "나는 고객 네 명을 봤어.

데이비드는 세 명, 나도 네 명, 그도 세 명. 자, 내 소프트웨어를 선택해."라고 말할 수 있죠.

하지만 고객 네 명을 봤다고 해서 당신이 보지 못한 고객이 아니라는 뜻입니다. 데이비드도, 데이비드도 아직 보지 못한 고객이 80억 명이나 되는 거죠. 그러니까, 차이점이 뭐죠? 반면에, 음, 메가 스케일에서는, 마치, 좋아요, 저는 40억 명의 고객을 봤습니다

 

그는 10억 명의 고객을 경험했습니다. 제 제품의 결과가 더 나을 거라는 건 사실 쉽게 알 수 있지만, 그건 규모가 커졌을 때 얘기죠. 문제는 초기 단계에서는, 예를 들어 사기라면 사기 심사 능력이 더 뛰어나다고 주장하거나, AI가 업무를 대신한다면 특정 유형의 고객에게 더 많은 전화를 걸었으니 더 나은 성과를 냈다고 주장하기 어렵다는 겁니다.

규모가 작을 때는 그런 주장을 펼치기가 어렵습니다. 그래서 흔히 어려운 점은, 세계 최대 기업이 되면 당연히 경쟁 우위를 확보하게 된다는 건 자명하지만, 900만 명의 소규모 고객으로는 그 규모에 도달할 수 없다는 걸 어떻게 증명할 수 있느냐는 겁니다. 마치 우리도 소규모 고객일 뿐이고, 소프트웨어 개발이 너무 쉬워서 아무도 규모 확장을 할 수 없는 것처럼 말이죠. AI의 양날의 검과 같은 점은 바로 소프트웨어 개발이 매우 쉽다는 것입니다.

누구나 아주 очевид한 아이디어라면, 누구나 그것을 만들 수 있습니다. 하지만 실제로 경쟁 우위를 확보할 수 있는 규모에 도달할 수 있을까요? 잠재적 경쟁자가 많아지면서 그 규모를 확보하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다. 하지만 초대형 규모에 도달한다면, 비로소 경쟁 우위를 입증할 수 있습니다. 이것이 바로 0에서 1로 가는 것과 1에서 끝까지 가는 것의 차이입니다.

그리고 오늘날 AI 시대의 대기업들이 웹 2.0 시대와 비교했을 때, 어떻게 방어력을 갖추게 되었는지에 대해서도 이야기해 볼까요? 오늘날 기업들은 더 방어력이 강해졌을까요? 아니면 약해졌을까요? 어떤 관점에서 봐야 할까요? 잘 모르겠습니다. 제 생각에는 방어하기 어려운 부분이 있는데, 바로 이것이 많은 기업용 소프트웨어가 공개 시장에서 고전하는 이유입니다. 크게 두 가지 이유가 있습니다.

 

첫 번째는 좌석당 가격 책정을 할 경우, 사람들이 공정하다고 느낄 만한 가격 모델을 어떻게 만들어낼 것인가 하는 문제입니다. 상당 부분은 심리학적인 요소와 관련이 있죠. 무슨 이유에서인지 지난 20년 동안 좌석당, 월별 요금제, 그러니까 제가 농담으로 자주 하는 '톨, 그란데, 벤티' 같은 소프트웨어 요금 모델이 일반화됐습니다. 어쩐지 그게 공정하게 느껴졌던 것 같아요. 그게 정말 공정한지는 모르겠지만, 사람들은 "아, 좌석당 월 85달러네."라고 생각하는 거죠.

네. 그럴듯하게 들리네요. 하지만 40년 전에 그런 가격 정책을 제시했다면 비웃음을 샀을 겁니다. 그래서 이런 방식이 표준이 된 거죠.

그리고 제가 말씀드렸듯이, 상장 소프트웨어 회사들이 좀 고전하는 이유는, 이런 가격 책정 방식 때문에 판매량이 줄어들까 봐 걱정하기 때문입니다. 예를 들어, 이제 그래픽 디자이너를 많이 고용할 필요가 없어진다면 어도비가 지금처럼 많은 라이선스를 판매할 수 있을까요? 아니면 소프트웨어 하나로 모든 질문에 답할 수 있다면 제네스크가 지금처럼 많은 라이선스를 판매할 수 있을까요? 답은 '아니오'입니다. 그렇다고 해서 이 회사들이 완전히 망했다는 뜻은 아닙니다. 오히려 매출이 네 배로 늘어날 수도 있습니다. 라이선스당 요금을 부과하는 대신 결과물당 요금을 부과하게 되니까요.

하지만 이게 첫 번째 부분입니다. 두 번째는, 잠깐만요. 이제 누구나 제네시스(Genesys)와 경쟁할 만한 소프트웨어를 직접 만들 수 있게 되었습니다. 그러면 기업들이 소프트웨어 구매를 중단할 수도 있겠죠.

이런 현상은 아직 본 적이 없습니다. 하지만 양면적인 위험이 존재한다고 생각합니다. 질문에 답하자면, 경쟁 우위가 생길까요? 만약 이제 직접 소프트웨어를 개발할 수 있다면, 왜 돈을 내고 사야 할까요? 기업의 마진이 곧 저의 기회로 작용할 텐데요. 소프트웨어 회사들의 마진을 보세요.

세일즈포스(Salesforce)는 매출총이익률이 80%에 달합니다. 마치 매출총이익률이 1%밖에 안 되거나, 아니면 아무도 Salesforce를 더 이상 사용해서는 안 된다는 식이죠. 그런 상황이야말로 시장 진입 장벽이 무너지기 시작했다는 확실한 증거일 겁니다. 하지만 저는 그런 일이 실제로 일어나고 있다고 생각하지 않습니다.

음, 왜냐하면 실제로는 두 가지 현상이 동시에 일어나고 있기 때문입니다. 하나는 클레이 크리스텐슨의 이론처럼 기존 업체들이 시장을 과대평가했다는 겁니다. Salesforce, Zenesk, Netsuite 같은 제품들은 모든 기능을 포괄하도록 설계되었기 때문에, 개별 고객에게 필요한 기능보다 훨씬 많은 기능을 제공합니다.

 

마치 온갖 이상한 예외 상황들 같아요. 마이크로소프트 워드를 써보면 이런 걸 알 수 있죠. 마지막으로 책을 쓴 게 언제였죠? 언제요? 한 번도 안 썼어요. 네. 책을 써본 적이 없네요.

워드에는 온갖 기능이 다 있죠. 소프트웨어 엔지니어가 50명은 있을 거예요. 네. 그냥 만들고 또 만들겠죠.

하지만, 만약 책을 쓴다면 어떨까요? 마이크로소프트 워드에는 목차 같은 걸 만들 수 있는 기능들이 있잖아요. 전 그런 거 안 쓰는데 말이죠. 그래서 계속해서 기능을 추가하다 보니 시장 수요가 폭발하고, 이론적으로는 누군가에게는 더 쉬워지겠지만요.

그러니까, 제가 이 주제를 처음 꺼낸 곳으로 돌아가자면, 그냥 마이크로소프트 워드를 대충 쓰면 된다는 생각은, 우리가 미처 알지 못하는 온갖 예외 상황들이 존재한다는 거예요. 그러니까, 사실, 왜 직접 음식을 재배하거나 알루미늄을 용접하거나 집을 짓지 않느냐는 거죠? 그냥 비교우위라는 개념을 이용해서, 그냥 기성품을 사는 게 더 쉽기 때문입니다. 어쨌든, 저는 방식이 중요하다고 생각합니다.

예전과 마찬가지로요. 한 가지 달라진 점은 수요와 공급의 관계에서 소프트웨어 공급이 개념적으로 더 많아졌다는 것입니다. 소프트웨어 개발의 진입 장벽이 dramatically 낮아졌기 때문이죠. 하지만 그 이면에는, 소프트웨어가 더 많아지고 소프트웨어 생산의 한계 비용이 점근적으로 0에 가까워지더라도, 기업들이 고객층에 더 깊숙이 자리 잡는 방식이 달라질 수 있다는 점도 있습니다. 소프트웨어가 작업을 대신해 주기 때문에, 많은 경우 노동력을 대체하고 있기 때문입니다. 그래서 만약 팀을 내보내고 그 팀이 이제 소프트웨어로 대체되었다면, 사업 운영에 있어 그 제품에 훨씬 더 의존하게 되는 거죠.

음, 그리고 다시 한번 묻겠습니다. 그 소프트웨어를 다른 소프트웨어로 교체하거나 그 팀을 다시 고용하는 게 더 어려울까요? 답은 아직 명확하지 않지만, 소프트웨어가 더 많은 일을 처리하게 되면서 고객에게 더욱 깊숙이 자리 잡게 된 것 같습니다. 음, 가격 책정의 골디락스 영역과도 관련이 있죠. 음, 그리고 제가 예전에 트위터나 블로그에 이 주제에 대해 쓴 적이 있는데, 저는 이걸 '청소 서비스 문제'라고 부릅니다. 왜냐하면 당신이 거대 기업의 CEO이고 미래에 회계 장부를 직접 작성한다고 가정해 보세요.

 

자, 30만 명 규모의 회사를 운영한다고 가정해 봅시다. 제가 당신을 찾아가서 "에릭, 화장실을 9% 더 깨끗하게 만들고 청소 비용을 1% 절감해 드릴 수 있습니다."라고 말한다고 해 보세요. 당신은 관심조차 없을 뿐더러, 신경 쓸 만큼도 관심이 없을 겁니다. 회사 내에서 이 문제에 관심을 가질 만한 사람을 찾아보려는 생각조차 하지 않겠죠? 결국 청소 비용은 절대 줄어들지 않을 겁니다.

문제는 이런 사업에 뛰어들기가 어렵다는 겁니다. 하지만 좋은 소식은, 빠져나오기도 어렵다는 거죠. 반면에, 제 이익의 90%가 당신에게 돌아가거나, 제가 GE의 CEO로서 회사 이익의 90%를 가져간다면, 그 이익은 저에게 돌아오는 겁니다.

당신의 최우선 과제는 저에게서 벗어나는 것이겠죠? 그리고 여기저기 입찰 제안서를 작성하느라 정신이 없을 겁니다. 결국 이 사업이 얼마나 중요한가 하는 문제이기도 합니다. 그리고 청소 서비스처럼 경쟁업체가 아무리 많아도 살아남기 힘든, 이른바 '골디락스 존'에 있는 회사들이 있습니다. 그래서 우리가 내부적으로 많이 논의하는 전략이 '그린필드'인 거죠. 그런 회사들은 영원히 갇혀 있는 셈이니까요.

그렇다면 기존의 허술한 청소 서비스 업체를 이용하지 않고, 오히려 고객의 마음을 사로잡는 새로운 회사들이 많이 생겨날까요? 예를 들어 "화장실을 더 깨끗하게 청소해 드리고 가격도 저렴하게 드리겠습니다" 같은 슬로건처럼 말이죠. 이런 슬로건은 기존 업체에 의존하는 사람들에게는 전혀 통하지 않겠지만요. 이런 '골디락스 존'에 있는 회사나 시장의 예를 들어주시겠어요? 그리고 그린필드 존에 있는 회사나 시장의 예는요? 음, 급여 관리 회사 같은 경우죠. ADP나 Paychex 같은 회사들이요. 그러니까, 이 회사들은 collectively 수천억 달러의 가치를 지니고 있고, 매우, 매우 수익성이 좋은 회사들이라는 거죠.

 

급여는 어떻게 지급하나요? 직접 급여를 처리할 수도 있잖아요. 사실 이건 소프트웨어 전반에 대한 좋은 비유이기도 해요. 왜 제가 그냥 급여를 지급할 수 없는 거죠? 당신은 제 직원인데, 왜 그냥 수표를 발행할 수 없는 거죠? 세금을 원천징수해야 하기 때문입니다.

그럼 세금을 얼마나 원천징수해야 하죠? 상황에 따라 다르죠. 엄청나게 복잡한 조회표가 있어요. 예를 들어, 당신은 이 지역에 살지만 뉴욕에서 며칠을 보내고, 또 다른 여러 가지 요인이 있고, 게다가 양육비도 내야 하고, 국세청에서 급여를 압류하고 있다는 등등, 온갖 복잡한 요소들이 복합적으로 작용하죠. 알고 보니 ADP를 이용하는 게 훨씬 저렴하더라고요. ADP는 직원 한 명당 한 달에 50달러 정도만 청구하는데, 기존에 100달러를 내고 있던 직원 한 명당 그 정도면 되는 거죠.

 

"Paltry sum"은 우리말로 "푼돈", "하찮은 금액", "쥐꼬리만 한 돈"이라는 뜻입니다

전체 급여 총액에 비하면 정말 푼돈이잖아요. 그래서 아무도 급여 관리 업체를 바꾸지 않는 거예요. 이게 한 가지 예시죠. 반면에, 2022년 시장 침체를 겪은 후 많은 기업들이 이렇게 말하더군요. "잠깐만요.

직원이 1,000명이었는데 200명으로 줄였거든요. Salesforce 라이선스도 1,000개나 가지고 있었는데 말이죠. 1,000개에 월 100달러씩 12개월이면 연간 120만 달러나 되는 거죠. 와.

직원이 200명밖에 안 되고 현금 보유액도 6개월치밖에 안 되는데 120만 달러는 엄청난 돈이에요. 저축해야겠어요." 그런데 그들은 급여 지출에는 그렇게 하지 않았습니다. 그러니까 많은 회사들이 전반적인 소프트웨어 비용을 합리화하려고 한다는 것을 알 수 있습니다. 특히 대부분의 사람들이 실제로 라이선스를 사용하지 않는다는 점을 고려할 때, 이러한 소프트웨어 비용 절감에 더욱 신경을 쓰는 것이죠.

 

음, 그러니까 예를 들어 세일즈포스 같은 것들을 생각해 보세요. 어도비 같은 크리에이티브 툴은 가격이 비싸서 그냥 전체 라이선스를 구매하는 게 나을 수도 있죠. 하지만 '어떻게 5백만 달러를 아낄 수 있을까? 아무도 안 쓰는 게 있는데?'라고 생각할 수도 있어요. 어쨌든 5백만 달러는 낭비죠. 반면에 서비스 제공과 결제가 밀접하게 연결된 소프트웨어는 사용량에 따라 비용을 지불하는 것과는 완전히 다릅니다.

 

'Inextricably'는 '뗄래야 뗄 수 없게', '분리할 수 없게', '결국'이라는 뜻으로, 두 가지 이상의 것이 서로 너무 깊이 얽혀 있어서 따로 떼어 생각하거나 분리할 수 없는 상태를 나타내는 부사입니다. 주로 'inextricably linked(뗄 수 없이 연결된)'와 같은 형태로 쓰이며, '그의 이름은 그 사건과 뗄 수 없는 관계였다'처럼 사용됩니다

예를 들어, 직원 급여 서비스 비용은 당연히 제가 부담하겠죠. 하지만 우리 회사에 600명이 있다면, 마이크로소프트 오피스 365 라이선스가 600개 정도 있을 거예요. 아마 1년 동안 엑셀을 한 번도 안 열어본 사람도 많을 겁니다.

그러니 왜 돈을 내야 할까요? 바로 이런 게 소프트웨어 지출을 합리화하는 핵심입니다. 음, 그러니까, 상황에 따라 다르겠지만, 제 생각에는 초기 비용만 지불하는 방식, 즉 조직 전체에 걸쳐 모든 것을 한꺼번에 결제하는 방식이 먼저 사라지는 경향이 있는 것 같아요. 사용량에 따라 비용이 달라지는 방식보다는 말이죠. 네. 아까 말씀하셨듯이, 제네스크 대신 바이브 코딩 버전이 나올 거라는 우려가 있었는데, 아직 그런 사례는 보지 못했죠.

그렇다면, 지금까지는 비용이 상당히 높거나 신규 시장 기회가 있는 경우에만 제네스크가 사라지는 걸 보게 될 거라고 생각하시나요? 아니면 어떤 유형의 소프트웨어가 기존 소프트웨어를 대체할 거라고 예상하시나요? 신규 시장 기회는 항상 가능성이 높지만, 그런 기회를 찾으려면 두 가지 조건이 충족되어야 합니다. 사업가는 엄청난 인내심을 갖고 "모든 사람에게 제품을 팔려고 하지 않겠다"라고 말할 줄 알아야 합니다. 만약 제가 완전히 새로운 급여 관리 회사를 시작한다면, GE에 제품을 팔려고 하지 않을 겁니다. 왜냐하면 GE는 ADP에 종속되어 있고, 그 상황은 절대 변하지 않을 거라는 걸 알고 있기 때문입니다. 따라서 사업가에게 필요한 첫 번째 요소는 바로 인내심입니다.

 

그리고 또 하나는, 사업을 성공시키려면 신규 기업 창업률이 충분히 높아야 한다는 겁니다. 예를 들어 전자 건강 기록(EHR) 분야를 생각해 보세요. 매일 새로운 병원 시스템이 몇 개나 생겨날까요? 거의 0에 가깝죠. 그러니까 제가 에픽이나 서너 같은 회사와 경쟁할 새로운 EHR 시스템을 개발한다고 가정해 봅시다. 물론 예외적인 경우도 많지만, 제가 기업가로서 인내심을 가질 수도 있겠지만, 잠깐만요. 제가 대형 병원 시스템에 5백만 달러 규모의 계약을 성사시켜야 한다고 생각해 보세요. 전 세계 모든 병원이 이미 EHR 시스템을 사용하고 있는데, 그런 상황에서 성공하기란 정말 어려울 겁니다. 그래서 저는 두 가지 조건이 모두 충족되어야 한다고 생각합니다.

인내심을 갖고 기다릴 줄 아는 적합한 기업가가 필요하죠. 왜냐하면 사업을 하는 건 종종 매우 외로운 과정이기 때문입니다. "나는 훌륭한 제품을 만들었지만, 아직 고객이 없잖아." 그리고 여러분은 높은 성장세를 보고 싶어 하죠. 왜냐하면 다른 시장 상황을 보면 어떤 회사들은 거침없이 성장하는데, 우리 회사는 그렇지 못하니까요. 저는 실리콘 밸리에 있고 최고의 인재를 영입해야 하는데 말이죠.

사람들은 이런 그래프를 가진 회사에서 일하고 싶어 하지만, 이런 미개척 분야에는 인내심이 필요합니다. 네. 그래서 우리는 여전히 해자가 중요하다는 이야기를 하고 있는 겁니다. 여러 면에서 두 전략은 꽤 비슷해 보이죠. 잠시 다른 측면을 살펴보겠습니다.

 

Let's steel man the other side for a second. //반대 주장: steel man

'Steel man'(스틸맨)은 주로 철학적/논쟁적 맥락에서 상대방의 주장을 가장 강력하고 논리적인 형태로 재구성하여 반박하는 것을 의미하며, 이는 '허수아비 논법'(Straw man)의 반대 개념으로, 토론의 질을 높이는 데 사용됩니다. 

• 핵심 개념: 상대방의 주장을 가장 설득력 있고, 강력하며, 합리적인 버전으로 만들어 분석하고 논쟁하는 행위.

왜 우리는 "브랜드가 중요하고, 제품 출시 속도가 중요하다"거나 "이 시대는 다르다"라고 말하는 사람들에 대한 이야기를 하고 있는 걸까요? 그들의 주장의 핵심은 무엇일까요? 음, 저는 지금 시장이 그 어느 때보다 시끄럽다고 생각합니다. 그래서 남들 사이에서 눈에 띄는 방법을 찾는 것이 과거보다 훨씬 더 중요하다고 생각합니다. 또 다른 중요한 점은 기반 기술이 너무나 빠르게 변화하고 있다는 것입니다. 그래서 아시다시피, 창업자로서 최첨단 기술을 접하고 모델의 잠재력이 무엇인지 이해하는 것이 중요합니다. 왜냐하면 이는 제품의 효율성이나 역량을 극적으로 변화시킬 수 있기 때문입니다. 그리고 저는 최근 특히 수직적 응용 프로그램 분야에서 두드러지게 나타나는 변화 중 하나가 바로 창업자의 유형이라고 생각합니다.

 

efficacy: 효능

 

아시다시피, 요즘 창업자들은 이전 세대에 비해 젊고 기술적인 역량이 뛰어난 경우가 많습니다. 특정 산업 분야에 대한 경험은 부족할 수 있지만, 관련 도구에는 매우 능숙하죠. 저는 이것이 정말 중요하다고 생각합니다. 왜냐하면 최첨단 기술을 파악하고 미래를 예측하는 것이 중요하기 때문입니다. 제가 "맥락이 왕이다(Context is King)"라는 제목으로 쓴 글에서도 언급했듯이, 최첨단 기술의 발전과 동향을 이해하는 것도 중요하지만, 그 기술을 어떻게 적용해야 할지도 고민해야 합니다.

그래서 창업자들은 특정 산업 분야에 대한 경험이 부족할 수 있지만, 회사 설립 초기 단계부터 맥락을 고려하여 인재를 채용합니다. 제가 이사회에 참여하고 있는 Eve라는 회사가 좋은 예입니다. Eve의 두 창업자는 현재 공공 인프라 기업인 Rubric의 초기 직원들이었습니다. 음, 아시다시피, 그들은 원고 측 소송 분야에서 법률 AI 회사를 설립했습니다.

 

Plaintiff는 법률 용어로, 다른 사람이나 단체를 상대로 법원에 소송을 제기하는 사람, 즉 원고(怨告) 또는 고소인을 의미하며, 소송을 당하는 상대방은 '피고(defendant)'라고 합니다

두 사람 모두 고용법이나 개인 상해 분야에 특별한 배경 지식은 없었지만, 문서 추출 기술과 음성 인식, 그리고 더 나아가 법률 문헌 관리 시스템(LLM)을 이 특정 업무 흐름에 적용하는 방법을 깊이 이해하고 있었습니다. 실제로 원고 측 변호사들을 직원으로 고용하기도 했습니다. 그래서 새로운 모델이 출시될 때마다 업계 관계자들로부터 해당 모델이 소송 서류 작성이나 사건 분석 능력에 미치는 영향을 파악하고 있습니다. 다시 말씀드리지만,

브랜드를 구축하고, 추진력을 얻고, 최첨단 기술을 파악하는 것과 동시에, 그 기술을 특정 고객의 상황에 맞춰 적용하는 방법을 찾는 것 사이의 긴장감이 존재합니다. 왜냐하면 저는 바로 그 부분이 방어력의 핵심이라고 생각하기 때문입니다. 음, 저는 기술이 비즈니스 모델을 강화하는, 즉 경쟁하는 것이 아니라 오히려 강화하는 기업들의 사례를 더 찾아보고 싶습니다.

예를 들어, 법률 분야의 많은 경우, 직원의 효율성을 50배 높이면 청구 가능 시간이 줄어들게 됩니다. 하지만 이 회사는 성공 보수제를 운영하기 때문에, 승소해야만 보수를 받습니다. 따라서 AI 도입에 제한이 없습니다. 효율성을 5배 높일 수 있다면, 5배 더 많은 고객을 확보할 수 있습니다.

 

'Contingency basis'는 '성공보수 기반' 또는 '조건부 기반'이라는 뜻으로, 어떤 '사건'이 성공적으로 마무리되거나 특정 '조건'이 충족되었을 때만 보수나 대가가 지급되는 방식을 의미하며, 특히 법률 분야(변호사 수임료)에서 '성공보수제(Contingency Fee)'로 자주 사용됩니다. 즉, 결과가 좋지 않으면 비용을 받지 않는 구조

 

'Tautologically'는 '동어반복적으로' 또는 '같은 말을 반복하여'라는 뜻이며, 논리학에서는 항상 참인 명제(tautology)를 만드는 방식, 일상에서는 같은 의미의 단어를 불필요하게 반복하여 말하는 것을 의미합니다. 어원적으로 '같은 것을 말한다'는 뜻으로, 필연적으로 참이 되거나 의미 없는 반복을 하는 부사 형태입니다

어쨌든, 저는 이런 특징들을 더 많이 찾아보고 싶고, 어쩌면 이런 현상이 좋지 않은 신호일 수도 있다고 생각합니다. 또 다른 중요한 점은 브랜드의 중요성입니다. 당연한 이야기지만, 사람들은 익숙한 브랜드를 구매하잖아요? 브랜드는 분명 이점이 있습니다. 많은 회사와 제품의 경우, 규모의 경제가 효과적이라고 생각하시죠? 네트워크 효과가 아니라 규모의 경제 말입니다. 예를 들어 제가 허니넛 치리오스 회사이고 사람들이 제 치리오를 많이 살 거라는 걸 안다면, 저는 큰 공장을 지어서 치리오 하나하나를 수작업으로 만들 필요가 없겠죠.

 

'Per se'(펄 세이)는 라틴어에서 유래한 영어 표현으로, "그 자체로", "본질적으로", "근본적으로"라는 뜻이며, 어떤 대상 자체만을 놓고 볼 때의 의미를 강조할 때 사용됩니다. 보통 부정적인 내용과 함께 쓰여 "그 자체로는 괜찮지만, 다른 조건이 붙으면 문제가 된다"는 뉘앙스를 전달하며, 'by itself', 'intrinsically'와 유사합니다. 

 

규모의 경제 측면에서 복리 효과를 누릴 수 있겠죠? 아마존을 생각해 보세요. 아마존이 정말 네트워크 효과를 내는 걸까요? 아니죠. 그냥 제가 주문한 모든 물건이 다음 날이나 이틀 안에 배송되는 게 편리할 뿐이에요. 어떻게 그렇게 저렴한 비용으로 그렇게 할 수 있을까요? 바로 수많은 사람들이 물건을 구매하기 때문이죠. 규모의 경제를 활용하는 사업들이 있고, 그런 사업들은 브랜드 가치도 함께 누립니다. 가장 빠르게 움직일 수 있다면, 즉 자본과 노동력을 효율적으로 활용하여 가장 많은 자금을 조달할 수 있다면 성공할 수 있겠죠.

아주 일반적인 생각이지만, 지구상의 다른 많은 것들과 마찬가지로, 규모가 크고 영향력이 클수록 더 잘 작동합니다. 가장 빨리 목표에 도달할 수 있을까요? 하지만 똑같은 사업을 하는 회사가 20개나 있다면, 그 시점에서는 모멘텀이 진정한 해자가 될 수는 없겠지만, 모멘텀을 통해 영향력을 키워 진정한 해자를 구축할 가능성을 높일 수 있습니다. 반대로, 그렇게 하지 않으면 시리얼을 손으로 찍어낼 수 없기 때문에 경쟁에서 완전히 밀려나게 될 겁니다.

공장을 지을 수 있을 만큼 규모를 키워야 합니다. 가장 큰 공장을 갖게 되면 가장 낮은 비용으로 가장 많은 제품을 생산할 수 있습니다. 그렇다면 성장 궤적은 어떻게 될까요? 경쟁사들과의 격차는 어떻게 될까요? 만약 좋은 궤적을 그리지 못한다면, 경쟁에서 이길 수 없을 겁니다.

네. 웹 2.0 기업들의 경쟁력 확보를 위한 질문 중 하나는 '구글이나 페이스북 같은 기존 기업들이 언젠가 이런 기술을 개발할까?'였습니다. AI 시대에는 '오픈아이디어(OpenAI)나 다른 주요 기업들이 개발할까?'라는 질문이 중요해졌죠. 기업들은 AI 시대에 이러한 프레임워크를 어떻게 구축해야 할까요? 있잖아요, 재밌는 건, 18개월 전만 해도 이 GPT 래퍼라는 게 다들 입에 오르내렸는데, 대부분 부정적인 의미로 쓰였던 것 같아요. 제 생각엔 모델 기능과 애플리케이션 기능이 겹치는 부분이 있으면 위험한 상황이 될 수 있다는 생각이 들어요. 하지만 현실은 그런 경우가 너무 많다는 거죠.

 

'Pejorative'는 경멸적인, 비하하는, 깎아내리는 이라는 뜻으로, 어떤 사람이나 사물을 부정적으로 평가하거나 가치를 떨어뜨리려는 뉘앙스를 가진 형용사입니다. 부정적인 함의를 담고 있어 무시하거나 낮추는 느낌을 전달할 때 사용됩

 

놀라운 변화 중 하나는 소프트웨어 판매에 그다지 매력적이지 않았던 시장들이 이제는 기업을 설립하기에 매우 흥미로운 분야로 탈바꿈했다는 점입니다. 이는 시장이 IT 지출뿐 아니라 인력에도 초점을 맞추기 시작했기 때문입니다. 예를 들어, 저희 회사인 Salient는 음성 상담 기술을 자동차 대출 서비스에 적용하는 회사입니다. 5~6년 전만 해도 은행이 아닌 자동차 대출 기관에 소프트웨어를 판매하는 회사에 투자했을까요? 아마 아닐 겁니다.

하지만 이 회사는 엄청난 성공을 거두고 있습니다. 50개 국어로 소통하고, 모든 법규를 준수하며, 50개 주에 있는 고객들을 대상으로 24시간 연중무휴 서비스를 제공하는 능력은 개인 상담원과는 비교할 수 없을 정도로 차별화된 경쟁력을 제공합니다. 그리고 이를 통해 개인 상담원보다 훨씬 높은 채권 회수율을 달성하고 있습니다. 비용 대비 효과 측면에서 보면, 이 회사는 과거에는 수백만 달러의 IT 예산을 투자하지 않았던 고객들로부터 상당한 수익을 얻고 있습니다. 이 고객들은 이제 비즈니스에 미치는 영향력을 고려하여 이러한 제품에 기꺼이 비용을 지불할 의향이 있습니다.

예전에 우리가 이 주제에 대해 이야기할 때, 다소 공격적인 어조였지만, "기능을 만드는 것인가, 제품을 만드는 것인가, 아니면 회사를 만드는 것인가?"라는 질문을 던지곤 했습니다. 이 세 가지의 차이점은 무엇일까요? 기능은 기존 제품을 약간 개선하는 것과 같습니다. 제품은 그와는 다릅니다. 일종의 기록 시스템이나 무언가를 추적하는 시스템과 같은 것입니다. 그리고 회사는 아마도 이 세 가지 중 가장 방어력이 강한 개념일 것입니다. 제품을 보유하고 있을 뿐 아니라 플랫폼까지 소유하고 있을 수 있습니다.

플랫폼을 소유한 회사들이 가장 가치가 높은 경향이 있습니다. 하지만, 아시다시피, 기능이라는 건 제가 크롬 플러그인을 만들었다는 걸 의미하는데, 그건 그렇고, 허니(Honey) 같은 크롬 플러그인은 포(Four)라는 회사에 40억 달러에 팔렸잖아요. '나도 저렇게 만들었으면 좋았을 텐데'라는 생각이 들죠. 그게 바로 좋은 기능이에요. 하지만 그건 그냥 기능일 뿐이에요.

 

아시다시피, 제품은 "오, 내가 직접 브라우저를 만들었어." 와 같은 거죠. 그리고 회사는 "좋아, 내 브라우저 회사가 실제로 돈을 벌고 있네." 와 같은 거죠. 10년, 20년 후에도 지속 가능한 회사를 운영할 수 있는 기반이 없다면, 제품이 10개라고 해도 사실상 회사를 제대로 운영하는 게 아니잖아요. 데이비드가 방금 한 말을 다른 관점에서 생각해 보면, 기능은 세 가지 요소 중에서 가장 휴대성이 좋고 겉보기에는 작아 보이죠. 하지만 어떤 기능은 엄청난 수익을 낼 수 있어요. 예를 들어, 이건 기능처럼 보이는데, Salesforce에 추가될 수도 있고, 다른 서비스에 추가될 수도 있으니까요. 하지만 제가 만든 기능에 대해 받을 수 있는 금액은 훨씬 더 많아요. 마치 "제가 당신의 치과 교정 클리닉 접수 담당자가 되어 드릴게요."라고 하는 것과 같죠.

그게 제 직업이에요. 그러니까, 그게 바로 제가 개발한 기능이고, 여러분이 현재 사용하고 있는 소프트웨어 위에 얹히는 방식입니다. 이 기능 덕분에 이제 저는 연간 2만 달러를 청구할 수 있게 되었는데, 그 이유는 이 기능이 인력 역할을 대신해주기 때문입니다. 그런데, 기존에 제 기능이 탑재된 제품을 만드는 업체가 과연 그 기능을 구현해낼까요? 아니면 "자, 저희는 이런 기능 세트가 내장된 새로운 제품으로 완전히 새로운 시장을 공략할 겁니다."라고 말하는 또 다른 회사가 나타날까요?

물론, 기능 중심의 제품 회사는 여전히 존재합니다. 하지만, 저는 기능이 그렇게 빠르게 매출 규모로 성장할 수 있는 세상을 본 적이 없습니다. 그리고 사실, 고객 입장에서 생각해 보면 소프트웨어 구매자는 "나는 20년 동안 특정 소프트웨어 회사의 제품을 사용하고 싶어."라고 생각하지 않습니다.

구매자로서 제가 원하는 건 그런 게 아니죠. 그들은 "아, 해결해야 할 문제가 있어. 내 교정 클리닉에 접수원을 고용할 수 없어." 또는 "중국어나 광둥어로 사람들에게 전화해서 자동차 할부금을 갚으라고 할 수 없어."라고 생각합니다. 어떻게 해야 할까요? 바로 그때, 무언가가 나타나고, 그 기능을 제공합니다.

바로 그거죠, 저는 구매자가 됩니다. 그리고 그 기능은 제품과 회사의 수요를 최대한 빨리 충족시켜야 합니다. 10년, 20년, 30년 전과 마찬가지로 오늘날에도 여전히 마찬가지입니다. 하지만 차이점은 그 기능에 대한 수익과 수요가 매우 높다는 것입니다. 왜냐하면 많은 경우, 구인 광고에 효과적으로 대응하는 것이기 때문입니다.

 

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네. 그래서 저는 그 결과로 흥미로운 시장들이 마치 캄브리아기 대폭발처럼 폭발적으로 증가했다고 생각합니다. OpenAI가 치과 병원의 접수 담당 비서를 만드는 것을 핵심 사업으로 삼을 거라고 생각하는 건 비현실적입니다. 모든 시장에서 그렇게 할 수는 없으니까요.

또 다른 중요한 점은 많은 기업들에게 있어 제품 가치의 일부는 실제로 다양한 모델 기업 전반에 걸쳐 업무를 조율하는 데 있다는 것입니다. 그래서 제 생각에는, 뭐랄까, 기반이 되는 비즈니스 모델을 하나 만들어서 위로 확장해 나가는 방식은, 실제 애플리케이션의 영향력을 제한할 수도 있다고 봅니다. 

 

다른 플랫폼 회사들과 비교해 보면, 페이스북은 웹 2.0 시대의 대표적인 플랫폼 회사였죠.페이스북 플랫폼이 공개된 2007년쯤부터 사람들은 페이스북을 기반으로 사업을 시작했습니다. 페이스북은 절대 그런 일을 하지 않았습니다. 예를 들어, 페이스북이 나타나서 "농장 게임을 만들어 볼까?"라고 제안할 리가 없죠. 페이스북은 "우리는 징가(Zynga) 같은 회사들이 농장 게임을 만들 수 있는 플랫폼을 제공할 거야"라고 했습니다. 하지만 플랫폼 업체들이 일반적으로 하는 일은, 만약 그들이 실제로 기본 상품들과 경쟁하지 않는다면, "나는 세금을 부과할 건데, 내 마음대로 부과할 거야. 이번 주에는 10% 세금을 부과할 거야."라고 말하는 겁니다.

 

그게 제 약속이에요. 아, 잠깐만요. 마음이 바뀌었어요. "이제 세금이 40%가 될 겁니다." 그래서 다른 사람의 플랫폼을 기반으로 구축하는 것은 항상 위험한 겁니다.

그래서 제가 생각하기에 살펴봐야 할 두 가지는 첫째, 플랫폼 소유자가 제가 하는 일과 경쟁할 것인가 하는 점입니다. 음, 이것도 일종의 골디락스 존 문제죠. 왜냐하면, 제가 VisiCalc, Lotus 123, Excel의 시장 점유율 그래프를 올린 적이 있는데, VisiCalc는 1979년에 스프레드시트를 발명했고, 당시 유일한 업체였기 때문에 시장 점유율 100%를 차지했습니다. Lotus는 그보다 더 나은 버전을 만들었고, 1985년까지 시장 점유율 70%를 달성했습니다. 바로 그 해에 Microsoft가 Mac용 Excel을 출시했죠.

그리고 2000년에는 Microsoft가 시장 점유율 96%를 차지했습니다. 왜 그럴까요? 바로 Windows를 소유하고 있었기 때문입니다. 일반적으로 플랫폼 소유자가 승리하는 경우가 많지만, 이번에는 그 플랫폼이 너무 거대해서, 왜 굳이 다른 회사의 플랫폼을 사야 하는지 의문이 들기 때문입니다. 1997년에 컴퓨터를 썼다고요? 스프레드시트를 쓰고 싶었거든요. 컴퓨터랑 스프레드시트가 너무나 밀접하게 연결되어 있었잖아요.

컴퓨터의 주요 업무 용도 중 하나가 바로 스프레드시트였죠. 스프레드시트는 마치 골디락스 법칙을 깨뜨린 것과 같았어요. 다른 것들은 플랫폼 소유자가 세금을 부과하는 것 외에는 걱정할 게 없었는데, 그 방식이 아주 이상할 수도 있었죠. 데이비드가 말했던 것처럼, 여러 모델 기업이 있다는 건 좋은 현상이에요.

윈도우의 문제는 시장 점유율이 95%에 달했다는 거예요. 고객의 95%가 윈도우를 사용했죠. 그래서 제가 윈도우와 경쟁할 만한 스프레드시트를 만들었다면, 플랫폼 소유자가 저를 완전히 압도했을 거예요. 지금은 모델 기업이 다섯 개 정도 있는데, 중국 기업이나 오픈소스 기업까지 포함하면 더 많겠죠. 저는 딱히 아는 게 없지만요. 그 부분은 걱정해야겠죠.

 

'I'm just toast'는 '나 망했어', '나 끝났어', '큰일 났어'라는 뜻의 영어 슬랭으로, 되돌릴 수 없을 정도로 상황이 나빠졌을 때 쓰는 표현이에요. 빵이 타서 검게 변하면 다시 원래대로 돌아갈 수 없듯이, 어떤 일을 완전히 망쳐버린 상태를 비유한 표현입니다. 

• 직역: 나는 그냥 토스트야
• 의미: 나 이제 끝났어, 나 완전히 망했어, 큰일 났어
• 유래: 되돌릴 수 없게 타버린 빵(toast)의 상태에 비유하여 만들어진 표현.

 

하지만 저는 사람들이 "와, 이거 정말 중요한데?"라고 말할까 봐 걱정이에요. 예를 들어, 오픈아이(OpenAI)가 상장 기업 CEO를 설득해서 오픈아이의 애플리케이션 부문 CEO로 취직하게 만든 이유가 뭘까요? 아마도 엄청난 애플리케이션 개발 기회가 있기 때문일 거예요. 좋은 점은 이런 것들이 대부분 잘 알려지지 않았지만, 그만큼 큰 잠재력을 가지고 있다는 거죠. 하지만 오픈아이가 그런 것들을 직접 개발할 것 같지는 않아요. 예를 들어 치과 진료 관리 같은 걸 만들까요? 할 수도 있겠지만, 만약 그랬다면 저는 공매도했을 거예요. 오픈아이는 더 이상 할 만한 좋은 아이디어가 없는 것 같거든요. 음, 그런 건 2029년에나 할 만한 일이죠. 그리고 제가 전에 말씀드렸던 것 같은데, 페이스북에서 사업 개발을 담당하던 댄 로즈에게 아이디어를 제안했을 때 제 인생관이 완전히 바뀌었어요. "이건 엄청난 기회예요."라고 말했죠.

 

"저희를 결제 수단으로 사용하세요. 저희가 해낼 겁니다. 페이스북에 엄청난 수익을 안겨줄 수 있어요." 그는 정말 인내심 있고 친절했어요. 전 이 사람을 정말 좋아해요. 지금도 그와 함께 이사회에서 활동하고 있죠.

그는 "알렉스, 정말 좋은 아이디어네요."라고 말했어요. 저는 "좋아요, 계약할게요."라고 했죠. 그러자 그는 "좋은 아이디어지만, 당신이 하라고 부추긴다고 해서 바로 실행에 옮기는 건 아니에요. 우리는 엄청난 기회를 잡았어요."라고 말했어요. "우리 주변 온통 벽돌 투성이잖아요." 라고 말했는데, 그 말이 맞았어요.

"2010년 페이스북을 생각해 보세요. 페이스북은 매출을 얼마나 늘렸는지 아세요? 정말 대단하죠. 지금은 분기별 수익이 2010년 연간 매출보다 훨씬 많아요. 정말 놀라운 회사죠." 그는 "당신은 100피트(약 30미터) 떨어진 곳에 있는 금괴를 저에게 보여주고 있는 거예요."라고 말했죠. 정말 그래요.

"저도 그 금괴가 마음에 들지만, 제 발밑에 있는 수백개의 금괴를 주우면 되잖아요. 그러니까 당장 그 금괴를 주울 수는 없죠." 대기업들이 생각하는 방식이 바로 이렇습니다. 하지만 좋은 점은 이 금괴들이 정말 귀중하다는 거죠.

이 금괴들은 예전보다 훨씬 더 커졌어요. 소프트웨어가 노동력을 대신할 수 있기 때문이죠. 네. 음, 만약 당신이 OpenAI를 운영한다면, 어떤 금괴를 선택해야 할지, 어떤 사고방식을 가져야 할지 고민하게 될 거예요. 

 

음, 그러니까, 무엇을 먼저 해야 하고 무엇을 다른 사람들이 하도록 내버려 둬야 할까요? 이 질문에 대해 어떻게 생각하시나요? 

 

제 생각에는 크게 두 가지가 있습니다. 첫째는 우리가 모두를 위한 백엔드, 즉 플랫폼이 되고 싶다는 것입니다.

두 가지가 있다고 생각합니다. 첫째는, 무엇이든 만드는 거의 모든 사람을 위한 플랫폼이 될 수 있을까요? 우리는 치과 교정 치료 같은 생소한 분야에는 진출하지 않을 겁니다. 적어도 2045년까지는요. 그러니 모든 개발자가 우리 플랫폼을 사용하도록 해야 합니다. 마이크로소프트가 1980년대에 애플을 압도했던 이유 중 하나도 바로 이것입니다. 애플은 소프트웨어 개발을 매우 어렵게 만들었죠.

 

음, 그리고 실제로 흥미로운 점은 애플과 마이크로소프트 모두 컴파일러 회사로 시작했다는 것입니다. 마이크로소프트는 아주 초기 제품들이었죠. 마이크로소프트 오피스도 아니고, DOS도 아니었습니다. 그들은 BASIC이라는 프로그래밍 언어용 기본 인터프리터를 만들었고, 큰 사업을 벌였습니다. 그들의 최대 경쟁사는 컴파일러만 만드는 "보랜드"였는데, 마이크로소프트 초창기 직원들에게 물어보면 알겠지만, 그들의 구호는 "필립을 이기자!"였습니다. 필립 칸은 보랜드의 CEO였죠.

마이크로소프트는 컴파일러 사업에 집중해서 큰 돈을 벌었고, 애플은 "우리도 이걸로 돈을 벌어야겠다"라고 생각했습니다. 그래서 그들은 MPW, 즉 매킨토시 프로그래머스 워크샵이라는 제품을 만들었습니다. 제가 1980년대에 사용했던 기억이 나는데, 당시 물가로 2,000달러 정도 했던 것 같습니다. 일종의 IDE, 즉 프로그래밍 도구였죠. 그리고, 음, 그걸 어떻게 감당하냐고요? 그래서, 우리는 그걸로 돈을 벌어야 했어요. 마이크로소프트도 이걸로 돈을 벌고 있잖아요.

그런데 놀랍게도, DOS와 윈도우 소프트웨어 제품이 매킨토시 소프트웨어 제품보다 1만 배는 더 많았죠. 물론 애플은 아이폰이 나오면서 그 실수를 바로잡았어요. 지금은 Xcode 같은 걸로 맥 제품, 그러니까 매킨토시용 제품을 만들 수 있게 됐죠. 아이폰 iOS는 무료고요. 그러니까 애플이 그 실수를 바로잡은 거죠.

음, 질문에 대한 답은 두 가지입니다. 첫째, 우리가 세계 최대의 소비자 브랜드가 될 수 있을까요? ChatGPT는 주간 활성 사용자가 8억 명이에요. 이걸 50억 명으로 늘릴 수 있을까요? 제미니 3가 오늘 나온다고 해도 지금보다 5배는 더 좋을 수도 있겠죠. 하지만 ChatGPT를 사용하는 소비자들이 과연 다른 플랫폼으로 갈아탈까요? 음, 그럴 수도 있겠지만, 그럴 가능성은 낮아요. 왜냐하면 그들이 그걸 기본 기능으로 삼고 있기 때문이죠.

그리고 모든 개발자들이 사용하는 백엔드 역할을 하는 거죠. 그렇게 되면 모든 황금 벽돌이 저절로 따라오는 것처럼 될 거예요.

 

 우리가 예상해야 할 또 다른 점은, 이미 몇몇 대형 모델 기업들이 보여주듯이, 모든 대기업에 판매할 수 있는 주요한 수평적 애플리케이션이 무엇일까 하는 점입니다. 오늘 구글의 반중력 출시에서 보셨듯이, ID가 바로 그런 것 중 하나가 될 거라고 생각해요. LLM(Learning Leadership Management)에 제품 시장 적합성이 있다면, 코딩은 분명히 가장 유력한 분야 중 하나일 겁니다.

 

음, 그러니까 기업에서 널리 활용되는 수평적 응용 분야에 대해 생각해 보면, 어느 정도는 자발적인 참여 기회도 있다고 봅니다. 이 기술이 대기업에 확산되는 단계는 아직 초기 단계라고 생각합니다.

동시에, 이전 제품 주기와는 달리, 예를 들어 클라우드의 경우, 제가 대기업 CEO라면 "클라우드가 정말 필요할까?"라고 자문했을 겁니다. 당시에는 다소 난해한 esoteric 개념이었죠. 하지만 지금은 이러한 모델 중 하나에 입력만 해도 제 사업에 어떤 영향을 미칠지 직관적으로 이해할 수 있습니다. 고객 지원 부서, 엔지니어링 부서, 모든 백오피스 기능에서 효율성이 얼마나 향상될지 알 수 있죠. 하지만 많은 CEO들은 어디서부터 시작해야 할지 모릅니다. 그래서 저는 이러한 컨설팅 방식의, 선제적으로 배치되는, 자원봉사자식과 같은 형태의 판매 방식을 보게 될 거라고 생각합니다.

이러한 대형 모델 기업들이 대기업을 대상으로 서비스를 제공할 것입니다. 아직 초기 단계라고 생각하지만, 앤트로픽이 금융 서비스 및 기타 시장으로 진출하려는 움직임을 보이는 것을 보면 이러한 조짐을 엿볼 수 있습니다. 저도 동의합니다. 가장 큰 기회는 알렉스가 설명한 분야에 있지만, 기업들은 선별적으로 모든 분야에 적용 가능한 애플리케이션을 개발하려고 시도할 것이고, 그 후에는 몇몇 핵심 고객을 선정하여 대기업에 맞춤형 통합 솔루션을 제공할 것입니다.
하지만 ACB(Advanced Business Business)는 어디에 있을까요? 

 

웹 2.0 시대에는 승자독식 구조가 지배적이었습니다. 음, 방금 말씀하신 것처럼 AI의 장점 중 하나는 여러 기업이 성공할 수 있다는 점인데요. 이러한 통합은 어느 정도 불가피하다고 보시나요? 아니면 어떻게 전개될 거라고 생각하시나요? 음, 만약 20개의 기업이 모두 같은 일을 한다면, 역사적으로 봤을 때 20개 기업이 경쟁하는 시장은 좋지 않은 시장입니다. 하지만 결국 하위 15개 기업은 파산하죠.

그러다가 1위 기업이 2위 기업을 인수하고, 2위 기업이 3위 기업을 인수하는 식으로 통합이 진행될 수도 있습니다. 그리고 FTC(미국 연방거래위원회) 같은 규제 기관이 제대로 작동한다면, 이런 모든 과정은 승인될 겁니다. 왜냐하면 이건 치과 진료 응대 소프트웨어 같은 게 아니니까요. 그렇게 되면 좋지 않았던 시장이 좋은 시장으로 바뀔 수도 있겠죠. 음, 그리고 이건 왜 모멘텀이 중요한지 다시 한번 설명해 주는 것 같아요. 만약 20개의 회사가 모두 정확히 같은 규모라면, 고객에게는 정말 좋은 상황이 되겠죠. 가격이 0이 되거나 전기 가격 수준으로 수렴될 테니까요. 하지만, 치과 교정 상담 소프트웨어 시장에서 독점을 하라는 건 아니지만, 특정 규모에 도달하면 더 높은 가격을 책정할 수 있어요. 왜냐하면 결국 제공하는 제품의 품질이 더 높아지기 때문이죠. 그리고 그 수준에 도달하려면 일정 규모에 도달해야 하는데, 때로는 시장이 스스로 균형을 잡아야 할 때도 있어요.

 

 

TrialPay 경험 

경쟁사20명 다들 출혈경쟁함. 

 

Vista PE가 했던 전략 

'Go lowball'은 매우 낮은 가격을 제시하며 협상하거나, 일단 낮은 가격으로 유인한 뒤 추가 비용을 붙여 이익을 취하는 비즈 {link:s} 비즈니스/판매 전략을 뜻하며, 한국어로는 '호가 후려치기' 또는 '헐값 부르기' 정도로 해석할 수 있습니다. 이는 상대방의 심리를 이용해 낮은 금액으로 시작해 결국 더 많은 돈을 요구하는 '뒤통수 치기'와 같은 의미로 쓰이기도 합니다. 

 

잭웰치는 1등 또는 2등이 되어야 하고 3등부터 100등은 의미없다고 말함.

 

XAI, Qwen등 큰것들은 알지만 작은 모델들이 많다. 

model회사의 게임은 super cutthroat임.

 

이런 시장들은 서로 다르고, 모델들이 전문화할 수 있는 분야들이죠. 시간이 지나면서 이런 분야들이 얼마나 경쟁력을 갖게 될지는 두고 봐야 할 것 같아요. 하지만, 어쩌면 낙관적으로 보자면, 초기에는 모든 게 겹치고 경쟁이 치열해 보이지만, 시장 자체가 계속 성장하고 있기 때문에 모든 게 확장되고 사람들이 시간이 지나면서 전문화할 수 있을 거라고 생각해요. 아까 기능과 제품에 대해 이야기할 때, 스티브 잡스가 드류 휴스턴에게 드롭박스는 그저 기능일 뿐이라고 말했던 게 생각나네요.

네. 그래서 드롭박스가 항상 경쟁적인 성격을 띠었던 거죠. 제가 말하려던 요점은, 아무도 "아, 이 회사가 필요해"라고 생각하지 않는다는 거예요. 오히려 "이 기능이 필요해"라고 생각하죠. 가끔씩, 너무나 독창적이고 예상치 못한 제품, 즉 기능이 아닌 제품이 등장하기도 해요.

2022년 10월에 ChatGPT가 일상 업무에 큰 영향을 미칠 거라고 예상한 사람은 아무도 없었죠. 하지만 막상 출시되고 나니, 모두가 "세상에, 이거 정말 대단해!"라고 외쳤어요. 이건 단순한 기능이 아니에요. 아이폰 위에 얹어지는 기능이라고 할 수도 있겠지만, 아이폰 자체가 전달 메커니즘인 거죠.

그건 하나의 제품이에요. 그리고 그들은 그걸로 회사를 키워냈죠. 반면에, 예를 들어 "왜 안티바이러스 소프트웨어가 필요할까?" 하는 의문이 들 때도 있어요. 운영체제가 바이러스를 막아줘야 하는 거 아닌가? 기기 간 동기화를 위해 왜 타사 도구가 필요할까? 하지만 스티브 잡스가 그런 말을 한 이후로 드롭박스가 살아남고 번창할 수 있었던 이유는, 제대로 하기가 정말 어렵기 때문이라는 걸 알게 됐죠.

 

음, 그리고 다른 여러 가지가 있죠. 예를 들어, 일단 그 기능을 개발하고 나면, 드롭박스가 잘 해낸 것처럼 다양한 다른 제품들을 추가해서 그 기반을 채울 수 있어요. 하지만 어려운 점도 있는데, 바로 다른 사람의 플랫폼을 기반으로 개발하는 위험성이에요. '내가 이걸 만들 거야. 원래 그들이 내다봤더라면 당연히 가지고 있었을 텐데 말이야.'라고 생각하게 되는 거죠.

만약 그 플랫폼이 적절한 균형을 이루지 못한다면, 예를 들어 "와, 이거 애플의 수익을 세 배로 늘려주겠네!"라고 한다면, 드롭박스가 애플의 수익을 세 배로 늘려준다고 가정해 봅시다. 애플이 모든 걸 제쳐두고 아이패드나 스티브 잡스의 마지막 신상품 같은 걸 만드는 대신 드롭박스 개발에 집중했을까요? 물론 그랬겠죠. 하지만 만약 드롭박스가 그다지 중요하지 않은, 마치 청소 서비스처럼 적절한 균형을 이룬다면, "그래, 그걸 하는 게 낫지."라고 생각할 거예요.

하지만 아시다시피, 플랫폼 소유자들은 게을러지기 마련이죠. 음, 그래서 제 아이폰에 있는 앱들 중 절반은 애플에서 만든 거면 제대로 작동하지 않아요. 혹시 이 방송을 듣고 계신 부모님들 중에 스크린 타임을 경험해 보신 분이 있다면, 그게 얼마나 끔찍한 일인지 아실 거예요. 애플은 굳이 기능을 내세워 경쟁할 필요가 없으니까요. 오히려 경쟁하지 않는다는 사실 자체가 경쟁의 핵심이죠. 그냥 플랫폼 자체가 존재하고, 그걸 출시하면 당연히 문제가 생길 수밖에 없어요. 그래서 누군가 새로운 기능을 개발해서 플랫폼을 능가할 기회가 생기는 거죠.

하지만 조심해야 해요. 당연히 플랫폼 소유자도 경쟁에 뛰어들 테니까요. 제가 기업가들에게서 가장 감명받은 부분이 바로 이 점이에요. 그들은 모든 플랫폼의 변화, 마치 교류와 직류의 변화처럼, 어떻게 변화해 왔는지 연구해 왔죠. 늘 누가 기저에 깔린, 뭐랄까, 층위의 역할을 할 것인가를 두고 경쟁이 벌어져 왔잖아요.

 

음, 최고의 기업가들은 이런 것들을 연구하고 계획을 세웁니다. 그들은 '내게 필요한 기능이 있어'라고 생각하죠. 드류도 그랬듯이요. 그는 '해커 뉴스에 달린 이런 바보 같은 댓글을 보고 알았던 거예요.' 마치 '아, 이건 우리 기능이랑 동기화되는 부분이네'라고 생각하는 것처럼요. 물론 드류는 그걸 알고 있었겠죠. 하지만 그가 100억 달러 규모의 회사를 만든 건 계획이 있었기 때문입니다. 최고의 기업가들은 종종 '그래, 내가 이걸 만들 거야'라고 생각하죠. 순진하게 생각하는 게 아니에요.'

그들이 그렇게 멍청하고 어리석어서 만들 수 있을 리가 없죠. 아니, 그렇지 않아요. 이런 회사들은 제대로만 한다면, 엄청난 자원을 동원해서 당신과 경쟁할 겁니다. 5년이 걸릴 수도 있지만, 반드시 해낼 거예요.
기능을 보완하는 제품을 개발해야 하고, 그 제품을 위한 경쟁 우위를 확보해야 합니다. "대기업은 절대 이 기능을 알아채지 못할 거야"라고 생각하는 건 잘못된 생각입니다. 제 생각에 이 분야의 독특한 점은, 제가 예전에 '엉망진창 받은 편지함 문제'라는 제목으로 쓴 글에서 언급한 것처럼, 다양한 산업 분야에서 관찰되는 일종의 전략입니다. 여러 가지 비정형 데이터 소스(이메일, 팩스, 전화 등)를 활용하는 것이죠.

 

1. 메시 인박스 문제(Messy Inbox Problem):
   1. 이메일, 팩스, 전화와 같은 비정형 데이터 소스에 연결한다.
   2. 모델을 훈련하여 이러한 데이터 소스에서 관련 환자 정보를 추출하고, 이를 시스템 오브 레코드(EHR, CRM, ERP 등)에 연결한다.
2. 웨지(Wedge)의 역할: 이 기능적 웨지는 소프트웨어보다 상위 단계(up-funnel)에 위치하며, 개인의 인간 수준 판단을 대체한다.
3. 기능의 제품/회사로의 성장: AI 회사는 이 웨지를 사용하여 다운스트림 워크플로우를 잠식하고, 결국 엔드 투 엔드 플랫폼이 되거나 시스템 오브 레코드가 될 수 있다.
4. 노동 대체로 인한 기회: 소프트웨어가 인간 노동력을 대체할 수 있게 되면서, 기능이 제품이 되고 회사로 성장할 기회가 창출된다.

'Orthogonal'(오르토고날)은 한국어로 직교(直交)하다 또는 수직(垂直)이다라는 뜻으로, 두 대상이 서로 90도를 이루며 만난다는 기하학적 의미에서 확장되어, 수학, 통계학, 신호처리 등 다양한 분야에서 '독립적', '상관관계가 없다'는 의미로 사용됩니다. 핵심은 '서로 관련이 없거나 독립적'이라는 개념을 나타내는 것입니다. 

 

1. 플랫폼 경쟁의 차이점: AI 시대는 이전 플랫폼 전환(클라우드, 모바일)과 달리 합의적(consensus)이다.
2. 기존 업체의 실수 (웹 2.0): 클라우드나 모바일 시대에는 기존 업체들이 새로운 기술을 무시하거나(예: Steve Ballmer의 $800 폰 발언), 비즈니스 모델과 맞지 않아(예: 5백만 달러 제품 판매자가 월 10만 달러 제품을 팔기 어려움) 실수를 저질렀다.
3. AI 시대의 현상: AI에 대해 아무도 무시하지 않으며, 모두가 수용하려고 노력하고 있다.
4. 기존 업체의 기회: 시스템 오브 레코드를 가진 모든 회사는 자신들의 돈을 더 벌어줄 버튼이나 기능을 추가할 수 있다. 금 벽돌이 사방에 널려 있다.
5. 화이트 스페이스의 부재: 클라우드나 모바일 시대처럼 기존 업체가 무시하여 점유할 수 있는 공백(white space)이 없다.
6. 새로운 기회: 오히려 기존 업체가 없는, 작아 보이지만 잠재적으로 수조 달러 가치의 영역에서 기회가 존재한다

 

1. 기존 업체의 생존 가능성: 가격 모델을 심각하게 망치거나(예: 좌석당 가격 책정), 기술팀이 나쁘지 않다면, 기존 업체가 고통받을 것이라고 믿기 어렵다.
2. BPO(비즈니스 프로세스 아웃소싱) 사례:
   1. Tata, Wipro와 같은 BPO 회사는 세계 최대 고용주이다.
   2. JP Morgan이 콜센터를 필요로 할 때, Tata는 이미 통합되어 있으며 AI를 추가하여 10만 명이 필요했던 인력을 줄이고 계약을 유지할 수 있다. 이는 골디락스 존에서 100배 더 많은 돈을 벌게 되는 시나리오이다.
3. 양방향 가능성: JP Morgan이 스타트업과 파트너십을 맺거나 자체적으로 처리하여 Tata와의 관계를 잃을 수도 있다.
4. 기본값(Default): 기본적으로 기존 업체들이 잘할 가능성이 높다.
5. 공개 시장의 혼란: 공모 시장은 소프트웨어 회사에 매우 나쁜 사례와, 골디락스 존에서 새로운 기술을 수용하여 고객 관계를 유지하고 더 수익성 있는 비즈니스를 유지하는 대안적 사례 사이에서 혼란스러워한다

 

1. 일자리 파괴에 대한 오해: AI가 모든 일자리를 파괴할 것이라는 생각은 대부분의 사람들이 잘못 이해하는 부분이다.
2. 새로운 수요의 창출:
   1. 과거에는 1달러에 고용할 수 없는 일들이 있었지만, 이제는 1달러에 소프트웨어를 고용할 수 있다.
   2. Uber 등장 후 택시 이용자가 줄어든 것처럼, 비용이 저렴하고 풍부해지면 모두가 그 서비스를 사용하게 된다.
3. Ro Khanna 등의 관점 비판: 이는 단순히 "모든 일자리를 없애겠다"고 말하는 것과는 다르다

 

1. JP Morgan의 예시: JP Morgan 고객들이 자신의 금융 생활 모든 요소에 대해 매일 대화할 수 있는 개인 친구를 갖는다면 얼마나 좋을지 상상해 볼 수 있다.
2. 인간 고용의 장벽: 과거에는 비용이 높고 가치가 낮았기 때문에 인간을 고용할 가치가 없었다.
3. AI 도입의 결과: 비용을 0으로 낮추면, 인간을 고용할 가치가 없었던 모든 영역에서 AI를 고용하기 시작할 것이다. 인간을 훈련시키거나 찾을 수 없거나 너무 비싸기 때문이다

예를 들어, Tenor는 이러한 데이터 소스에서 관련 환자 정보를 추출하여 의료 기록 시스템(EHR)에 입력하는 모델을 개발했습니다. Tenor의 경우 EHR이지만, CRM, ERP 등 다른 시스템에도 적용 가능합니다. 저는 이 기능이 소프트웨어보다 상위 단계에 있다는 점에서 매우 흥미롭다고 생각합니다. 당신은 개인이 가진 인간적인 판단력을 대체하고 있는 겁니다.

 

흔히 광고에서 보듯이, 비서가 물리적인 사실들을 수집해서 인사팀에 입력하는 방식이 있었죠. 그런데 이제 AI 기업들이 그 분야에 뛰어들어, 기존에 특정 업무만을 담당하던 소프트웨어 회사들의 하위 워크플로들을 잠식해 들어가고 있습니다. 그래서 테너(Tener)는 더 이상 단순히 정리된 이메일 수신함만 처리하는 회사가 아닙니다. 이제는 일정 관리, 사전 승인, 자격 ​​심사, 복리후생 관리까지 하고 있죠.

테너는 이러한 시장 점유율을 발판 삼아 엔드투엔드 플랫폼을 구축하려고 노력하고 있습니다. 궁극적으로는 기록 관리 시스템(System of Record)이 되는 것을 목표로 할 수도 있겠죠. 하지만 소프트웨어로 인력을 대체할 수 있게 되면서, 이러한 기능들이 제품으로 발전하고, 테너의 경우처럼 아예 회사 전체로 성장할 수 있는 기회가 생겨나고 있다고 생각합니다. 음, 제 생각에 다른 모든 플랫폼 전환과 가장 크게 다른 점은 바로 이것이, 바로, 합의가 이루어졌다는 것입니다.

클라우드나 모바일은 합의가 아니었죠. 그래서 기존 업체들이 실수를 저지른 겁니다. 마치 실리콘 밸리 용어를 빌리자면, 그들의 사업 모델과 완전히 동떨어진 방향으로 나아간 거죠. 예를 들어, 연간 500만 달러어치 제품을 팔면서, 갑자기 월 10만 달러를 청구하겠다고요? 그건 너무 어렵잖아요. 영업 사원 월급은 어떻게 줘야 하죠? 분기별 실적은 어떻게 맞춰야 하고요. 그래서 워크데이(Workday)가 피플소프트(PeopleSoft)를, 세일즈포스(Salesforce)가 시벨(Siebel)을 이긴 겁니다. 이 모든 일들이 벌어졌지만, 그 이면에는 "새로운 기술, 아이폰은 멍청해"라는 인식이 깔려 있었습니다.

음, 스티브 발머가 "키보드 없는 800달러짜리 휴대폰을 누가 사겠어?"라고 말한 유명한 영상처럼, AI에 대한 그런 설명은 없죠. 대기업 CEO든 소기업 CEO든, 누가 생산성을 100배 높여주는 도구를 안 쓰겠냐고 말할 수 있겠어요? 물론, 기존 기업들에게는 오히려 호황인 이유이기도 하죠. 기존 시스템을 가진 기업이라면 누구나 수익을 더 늘려줄 버튼이나 기능을 추가할 테니까요.

 

그러니까 마치 금괴처럼 도처에 기회가 널려 있는 거죠. 하지만 문제는 클라우드나 모바일, 또는 웹 2.0 시대처럼 기존 업체들이 실수를 저지르거나, 관심을 기울이지 않거나, 새로운 기술을 비웃었던 그런 공백이 없다는 겁니다. 지금은 아무도 새로운 기술을 비웃지 않아요. 오히려 모두가 그 기술을 받아들이려고 노력하고 있죠.

하지만, 기회가 종종 존재하는 곳은 규모가 너무 작아 보이거나, 기존 업체가 전혀 없는 곳일 수도 있습니다. 그런 곳들이 실제로는 수조 달러 규모의 가치를 지닌 시장이 될 가능성이 있죠. 그리고 바로 그런 점이 지난 세대보다 훨씬 더 흥미로운 부분입니다. 지난 세대에는 "온프레미스에 있던 모든 걸 복사해서 클라우드 기반의 반복 결제 시스템을 만들면 되겠지"라는 식이었는데, 당시 대기업들은 그런 발상은 어리석은 짓이고 이해가 안 된다고 말했죠. 어떤 사람들은 모바일이 궁극적으로 시장을 지탱해 왔다고 주장합니다. 우버나 에어비앤비처럼 수천억 달러 규모의 새로운 기업과 활용 사례들이 등장하긴 했지만, 기존 기업들도 모바일을 기반으로 수조 달러 규모의 기업으로 성장했다는 것이죠. AI 시대의 비즈니스 영향력을 생각해 볼 때, 기존 기업, 스타트업, 그리고 새로 등장하는 기업들의 가치 창출 측면에서 어떤 모델을 떠올리시나요? 저는 많은 부분이 비슷하다고 생각합니다.

그러니까, 가격 모델을 정말 엉망으로 만들거나, 좌석당 가격제를 도입하는 경우가 아니라면, 시장이 완전히 다른 것을 받아들이도록 하는 건 정말 어렵습니다. 게다가 공개적인 환경에서 사업을 운영해야 하고, 기술팀도 형편없다면, 해결해야 할 문제가 산더미처럼 많겠죠. 기존 업체들이 정말 큰 타격을 입을 거라고는 생각하기 어렵습니다.

음, 물론 몇 가지 예를 들자면, 유통과 기술의 관계와도 연결되는 이야기인데, 비즈니스 프로세스 아웃소싱(BPO) 회사들을 생각해 보세요. 이 회사들은 전 세계에서 가장 많은 직원을 고용하고 있죠. 예를 들어 타타, 위프로, 인포시스 같은 회사들이요. 제가 JP모건이라고 가정해 볼게요. "콜센터가 필요해. 이 콜센터는 고객 기록에 접근할 수 있어야 하고, 안전해야 하고, 모든 직원은 교육을 받아야 하고, 전화를 받을 수 있는 직원이 10만 명이나 필요해." 누가 그런 일을 해줄 수 있는지 아세요? 인포시스(Infosys) 아니면 타타(Tata)요.

타타는 이미 JP모건과 통합을 완료했죠. 이 경우에는 AI만 추가하면 될 수도 있어요. 그러면 10만 명의 직원이 필요 없어지고, JP모건과의 계약도 유지하면서 수익성이 100배 이상 높아지는 '골디락스 존'에서 사업을 운영할 수 있겠죠. 이게 한 가지 시나리오입니다.

이게 타타에게 유리한 낙관적인 시나리오예요. 반대로 JP모건이 "잠깐, 이걸 하려면 스타트업과 협력해야 할까, 아니면 우리가 직접 해야 할까?"라고 생각하면서 타타가 JP모건과의 관계를 완전히 잃게 되는 경우도 있죠. 어느 쪽으로든 갈 수 있어요. 이런 분야는 경쟁이 치열한 시장이에요.

하지만 기본적으로는 기존 업체들이 잘 될 거라고 봅니다. 물론 다양한 시나리오를 생각해 볼 수 있겠죠. 제 말은, 바로 이런 이유 때문에 공개 시장이 소프트웨어 회사들에게 매우, 매우 안 좋은 상황에서 어떻게 해야 할지 갈팡질팡하는 모습을 보이는 겁니다. 하지만 다른 가능성도 있습니다. 바로 '골디락스 존'에서 사업을 운영하고, 이러한 기술들을 적극적으로 도입하고 발전시켜 나갈 수 있는 적절한 추진력을 얻는 것입니다. 그렇게 하면 기존 고객 관계도 유지하면서 더 수익성 있는 사업을 운영할 수 있습니다.

물론 모든 사람이 그렇게 할 수 있다는 건 아닙니다. AI에 대해 거의 모두가 잘못 알고 있는 가장 중요한 점은 "AI가 모든 일자리를 없앨 것이다"라는 생각입니다. 실리콘 밸리 출신의 우리 대표가 AI를 없애버리려고 한다는 거죠. 정말 어처구니없는 일입니다. 우리 대표가 우리를 실리콘 밸리의 귤 농사짓는 농부들로 되돌리려 한다는 건 말도 안 되죠. 하지만 그렇다고 모든 일자리가 사라지는 건 아닙니다.

사실 그런 일은 전혀 일어나지 않을 거라고 생각해요. 앞으로 일어날 일은, 만약 누군가를 1달러에 고용해서 이 일을 시킬 수 있다면, 당연히 그렇게 할 텐데 하는 생각이 드는 일들이 많아질 거예요. 물론 1달러에 사람을 고용할 수는 없죠. 지금까지도 그렇고요.

하지만 이제는 소프트웨어를 1달러에 고용할 수 있어요. 이런 일들이 많이 생겨날 거예요. 예를 들어, 우버가 등장한 이후에 택시를 타는 사람이 얼마나 줄었는지 생각해 보세요. "오늘 여기 오실 때 우버 탔죠?"라는 말 들어보셨나요? 20년 전에 택시를 탔을까요? 아마 안 탔겠죠? 택시를 어디서 찾고, 어떻게 예약해야 할지 등등 여러 가지 복잡한 문제들이 있었을 테니까요.