중심지로 가야하는 이유 by 폴 그레이엄

게빈 베이커는 2000년 피델리티에 입사해 반도체, 통신, 리테일 담당 애널리스트를 거쳐 170억 달러를 운용하며 두 번의 버블을 거치는 동안 동종 업계 1위의 수익률을 기록했고, 현재는 보스턴에서 반도체와 딥테크에 집중하는 자체 헤지펀드를 운영하고 있음. 프론티어 테크 투자자로서 가장 널리 인정받는 리더 중 한명. 투자에 있어서 저평가/고평가 방법론으로. 패턴 인식과 수면은 매우 저평가되어 있다고 생각하며, 스커틀버트(scuttlebutt)는 과대평가되어 있다고 본다. 포지션 사이징은 매우 중요하며, 자신의 투자 게임을 알고 일관성을 유지해야 한다. 그의 투자 우위는 압도적으로 독서에서 비롯되며, 공개 기업과의 미팅보다는 자료를 읽는 데 집중한다. 그는 방대한 양의 기록과 1차 자료를 읽고, 전문가 기록도 매우 유용하다고 생각한다. 엔비디아가 2023년 5월에 좋은 실적을 발표했을 때, 대부분의 헤지펀드는 반도체 애널리스트를 고용하지 않았다. 현재 메모리 가격은 60~70% 상승했으며, 마이크론의 마진은 60%대 후반으로 역사적 평균인 16%보다 높다. 역사적으로 메모리 사이클을 보면 지금은 메모리를 팔아야 할 시기이지만, 1990년대 중반의 마지막 진정한 용량 사이클과 비교하면 아직 초기 단계일 수 ...

1. Alex Wang은 Meta의 AI 노력 책임자이며, 약 10개월 전 Scale AI의 공동 창업자 겸 CEO였다. 2. Meta는 Scale AI를 부분적으로 인수하고 Alex Wang을 완전히 영입했으며, 그는 이후 AI 보호 프로그램에 있었다. 3. Alex Wang은 Meta Super Intelligence Labs(MSL)를 총괄하며, 이 조직은 TBD, Product and Applied Research(PAR), FAIR, Meta Compute로 구성된다.​ 4. TBD는 대규모 모델 연구소로, 선도적인 연구원과 인프라 엔지니어들이 소속되어 있으며 Alex Wang에게 직접 보고한다. 5. Nat Friedman이 이끄는 Product and Applied Research(PAR)는 제품 개발 및 모델 배포를 담당한다. 6. FAIR는 탐색적이고 흥미로운 연구를 지속하며, AI 모델을 이용한 뇌 이해 및 계산 화학 연구에 집중한다. 7. Daniel Gross는 Meta Compute를 이끌며, GPU 및 데이터 센터 인프라 구축을 위한 장기 인프라 계획에 주력한다. 8. Alex Wang은 Meta 합류 전 Nat Friedman과 Daniel Gross를 오랫동안 알고 지냈으며, Nat은 Scale AI의 초기 엔젤 투자자였다. 9. Alex Wang은 Mark Zuckerberg와 수년간 AI에 대해 논의해왔으며, Zuckerberg는 AI가 Meta와 인류를 변화시킬 "일생일대의 변혁적 기술"이라고 확신했다. 10. Meta는 AI 분야에서 뒤처져 있었기 때문에, Alex Wang은 매우 빠른 속도로 따라잡고 선두를 넘어서기 위한 계획을 수립해야 했다. 11. Alex Wang은 Meta의 AI 노력을 재정비하기 위해 초지능을 진지하게 받아들이고, 이를 중심으로 모든 가정을 재구축하는 것을 첫 번째 과제로 삼았다. 12. MSL은 "초지능이 오고 있다"는 개념을 바탕으로 설립되었으며, 이는 조직의 이름에도 반영되어 있다.​ 13. MSL의 성공을 위한 원칙은 초지능을 진지하게 받아들이고, 기술 전문가의 목소리를 최우선으로 하며, 과학적 엄격함과 기본에 집중하고, 과감한 투자를 하는 것이다.​...

Neo-Firm은 AI를 핵심 실행 엔진으로 삼아 전통 전문직 서비스의 가치사슬 전체를 재구성하는 기업 유형을 지칭한다. Neo-Firm은 기존 워크플로우를 디지털화하고 AI로 보강하는 전통 SaaS와 달리, AI 중심으로 워크플로우 자체를 재설계한다. Neo-Firm은 사용자 시트, 기능 구독 기반의 전통 SaaS와 달리, 결과(Outcome), 처리량(Throughput)을 수익화 단위로 삼는다. Neo-Firm의 해자 원천은 도메인 지식 + AI + 워크플로우 임베딩, 복합 요소이다.  Neo-Firm은 도메인 전문가와 엔지니어의 동등 결합이 필수조건인 반면, 전통 SaaS는 엔지니어 중심이며 도메인은 후순위이다. Neo-Firm은 표준 선점을 통해 시장을 창출하는 경쟁의 축을 가지며, 전통 SaaS는 기능 대비, 가격 대비 표준이 경쟁의 축이다. Neo-Firm의 등장은 AI 비용 곡선의 임계점 돌파, 전문직 공급 위기의 구조화, 레거시 소프트웨어 교체 사이클, 규제의 채택 강제라는 4대 구조적 동인이 동시에 수렴하면서 발생했다. 2022~2024년 사이 LLM 추론 비용은 75% 이상 하락하여 전문직 업무에 실용적으로 적용 가능한 임계점을 넘어섰다. 미국 회계사 340,000명 부족, 간호사 공급 위기, 법률 보조인력 채용난 등 전문직 공급 위기는 AI 대체의 수요를 창출하고 채택을 강제하는 환경을 만들었다. Neo-Firm의 창업 시점은 2019~2023년에 집중되어 AI 비용 곡선 임계점과 완벽히 겹친다. Neo-Firm 창업팀은 도메인 전문가와 기술 전문가의 의도적 결합이 모든 기업에서 관찰된다. Neo-Firm은 단일 워크플로우 pain point를 집중 공략한 후 플랫폼으로 확장하는 초기 거점 전략을 사용한다. Neo-Firm은 업계 상위 고객 레퍼런스 선점 후 하위 고객으로 확산하는 표준화 전략을 사용한다. Neo-Firm의 7대 공통 성공 원칙은 (1) 도메인 네이티브 DNA, (2) 워크플로우 선점 효과, (3) 제품 해자 이전에 배급망 해자 확보, (4) 시간 과금 파라독스 역이용, (5) 규제 강제 도입 아비트라지, (6) 데이터 선순환 구조 설계 차별화, (7) 순차적 플랫폼 ...

나는 스스로 열심히 하고 자가발전하는 인물이 못된다. 발전을 멈추지 않기 위해 '탁월한 환경'에 의도적으로 스스로를 노출시키고 있다. (매년 버크셔해서웨이 주주총회를 가겠다는 다짐도 같은 맥락이다. 전세게 가치투자-enthusiast가 오마하로 모이고, 며칠 내내 수많은 투자자 & 기업 교류 이벤트가 열리는 밀도 높은 환경은 강한 자극이 된다.) 버핏멍거가 말하는 '능력의 범위에 집중하면서도 확장시켜 나간다'는건, 출중하고 믿을수 있는 동료들의 존재 덕분이다. 능력의 범위는 의도해서 넓혀나가는게 아니라, 동료와 함께 평생 학습을 하다보면 자연스럽게 확장되는 것이다. 나는 대인 관계망을 크게 세 가지로 구조화한다. (1) 무조건적인 애정의 대상인 가족과 친구. (2) 신뢰와 역량, ...

빅테크 4개 기업이 실적발표한날 쓴 글입니다. 빅테크 중 4개 기업이 동시에 실적 발표를 했다. 그 후에 주가 움직임이 웃기다. 각 기업의 장기 성장 추이/추세 관점에서 모두 빼어난 실적을 기록했다. 그리고 전세계 최고의 기업들인 만큼 모두 탁월한 전략을 발표했고, 그 실행도 흠잡을게 거의 없었다. 하지만 실적발표에서 아주 미묘한 단서들을 가지고 주가는 과도한 장기전망을 급직전으로 선반영한다.​ (구글은 8% 상승, 메타는 8%하락) 지난 몇년간 주가 추이는 보면 시장의 단기주의에 실소를 금할수 없다. 기업은 꾸준히 (하지만 치열하게) 자기의 길을 가고 있는데​ 주가는 트레이더들의 해석에 따라 반토막 났다가 다시 크게 오르고 한다. 눈앞의 과녁을 맞추려는 단기적인 목적이다.​ 하지만 함정은 눈앞의 과녁이 움직인다는 것이다. 꽤나 격렬하게. 반대로 멀리있지만 고정되어 있는 과녁을 멈출려는 노력을 하는 사람은 매우 드물다.​ 영화 “더 패트리어트”에서 “aim small, miss small (작게 조준하면 작게 빗나간다)”라는 대사가 있다. (높은 기준으로) 작게 조준하면, 작게 빗나간다 (잘못될 가능성이 적다)라고 나는 해석한다. 투자에서 가깝지만 격렬하게 움직이는 과녁보다, 멀지만 고정된 과녁을 맞출 확률이 더 높다는건 대가들의 성과를 통해 이미 검증되었다.​ 심지어 먼 과녁의 점수가 가까운 과녁보다 월등히 높다.​ 심지어X2 투자에서는 과녁을 미스하면 마이너스가 될 가능성도 있다. 사람들은 멀기때문에 명중 확률이 낮아진다고 생각한다. 하지만 조준경으로 작게 조준하면. 즉 능력의 범위 안에서 집중하면, 명중 확률은 올라간다.​ 이 지극히 당연한 것을 이행하는게 초인적으로 어려울 뿐이다.