텐베거의 신화와 수학: 투자자들이 간과하는 것

2017년, 다부진 체격과 대머리를 가진 30대 소프트웨어 엔지니어 매튜 윌리엄스는 샌프란시스코 언덕에서 긴 자전거 라이딩을 했습니다. 그 후, 친구들과 저녁 식사 자리에서 햄버거, 감자튀김, 밀크셰이크를 주문했습니다. 식사 도중 너무 배가 불러서 누군가에게 차로 집에 데려다 달라고 부탁해야 했습니다. 그날 밤, 윌리엄스는 복부에 극심한 통증을 느끼며 잠에서 깼고 맹장염이 아닌지 걱정했습니다. 그는 인근 응급 클리닉으로 갔고, 의사들은 아마 변비일 것이라고 말했습니다. 그들은 그에게 변비약을 주고 집으로 돌려보냈습니다. 몇 시간 후, 윌리엄스의 통증은 더욱 심해졌습니다. 그는 구토를 했고 위가 터질 것 같은 느낌이 들었습니다. 친구가 그를 병원으로 데려갔고, CT 촬영 결과 맹장 꼬임(cecal volvulus)이 발견되었습니다. 이것은 장의 일부가 스스로 꼬여 소화관을 막는 응급 상황입니다. 이전 의료진은 이 상태를 놓쳤고, 변비약을 주어 상태를 악화시켰을 수도 있었습니다. 윌리엄스는 수술실로 급히 옮겨졌고, 외과의들은 그의 장 약 6피트(약 1.8미터)를 제거했습니다. 수술에서 회복한 후, 윌리엄스는 음식을 먹을 때마다 거의 매번 심한 설사를 겪기 시작했습니다. 의사들은 그의 장이 회복할 시간이 필요하다고 말했습니다. 그는 "밖에 나갈 수 없을 정도로 상태가 심해졌어요. 음식을 먹기만 하면 계속 아팠거든요"라고 말했습니다. 그 후 몇 년 동안 윌리엄스는 총 8명의 영양사와 위장병 전문의를 만났지만, 아무도 그의 증상의 원인을 정확히 찾아내지 못했습니다. "의사들은 가끔 '죽어가고 있지 않나요? 그럼 됐습니다, 다음에 오세요'라는 식이었어요"라고 그는 말했습니다. 윌리엄스는 식단을 거의 달걀, 쌀, 사과 소스, 사워도우 빵으로 제한했습니다. 그는 저에게 "음식을 더 이상 먹을 수 없게 되면, 음식이라는 게 사회적, 문화적으로 얼마나 삶의 중요한 부분인지 깨닫게 돼요"라고 말했습니다. "데이트를 할 때 모짜렐라 스틱을 왜 못 먹는지 설명하는 게 어색해요. 음식이 밋밋해지면, 삶도 밋밋해지죠." 2023년, 윌리엄스는 문득 자신의 병력을 ChatGPT에 입력했습니다. "저는 회장의 대부분과 맹장 판막을 잃었습니다. 왜 다음 음식들이 위장 장애를 일으킬 수 있을까요?"라고 입력한 후, 자신에게 가장 큰 고통을 주었던 음식들을 나열했습니다. 몇 초 만에 AI는 그의 증상에 대한 세 가지 잠재적 원인(지방이 많은 음식, 발효성 섬유질, 옥살산염이 많이 함유된 음식)을 지목했습니다. 옥살산염은 녹색 채소와 다양한 다른 음식에서 발견되는 화합물로, 원래 윌리엄스가 잃어버린 위장관의 일부에서 분해되는 물질이었습니다. 그는 의사들로부터도 들어본 적 없던 이 물질에 대해 처음 알게 되었습니다. 그는 AI에게 옥살산염이 많이 함유된 음식 목록을 요청했고, 결과에 충격을 받았습니다. "제가 가장 괴로워했던 모든 음식들이 나열되어 있었어요"라고 그는 말했습니다. 시금치, 아몬드, 초콜릿, 콩을 포함한 십여 가지가 넘는 음식들이었습니다. "마치 AI가 저를 따라다니면서 메모를 한 것 같았어요." 윌리엄스는 이 정보를 영양사에게 가져갔고, 영양사는 옥살산염 함량에 기반한 식단을 짜주었습니다. 그의 증상은 호전되었고, 식단은 더욱 다양해졌습니다. 이제 윌리엄스는 항상 가까운 화장실의 위치를 알아둘 필요가 없습니다. "제 삶을 되찾았어요"라고 그는 말했습니다. 의학 훈련 시절, 저는 지식과 직감의 연금술을 통해 항상 사건 해결의 단서(환자의 특이한 손톱 모양, 수십 년 전의 직업병, 간과된 혈액 검사 등)를 찾아내는 선배 의사들을 존경했습니다. 이 의사들의 머릿속에서는 어떤 알고리즘이 돌아가고 있었을까요? 저도 제 머리에 그 알고리즘을 입력할 수 있을까요? 하지만 미래에는 진단이 점점 더 컴퓨터 과학의 영역이 될 수 있습니다. 설문조사에 따르면 많은 사람들이 전문가가 내린 진단보다 AI 진단을 더 신뢰하는 것으로 나타났습니다. 한편, 미국에서만 매년 수십만 명의 사람들이 오진으로 인해 장애를 겪고 있으며, 부검 연구에 따르면 오진이 사망 원인의 10분의 1을 차지할 수도 있다고 합니다. 만약 윌리엄스가 첫 진단을 무시하지 않았다면, 그들 중 한 명이 되었을 수도 있습니다. "저는 의사보다 AI를 더 신뢰합니다"라고 그는 말했습니다. "저만 그렇게 생각하는 건 아닐 거예요." 1900년대 초, 매사추세츠 종합병원의 의사 리처드 캐벗은 연수생들을 위해 임상 추론을 시연하는 세미나를 열기 시작했습니다. 숙련된 의사에게 이전 환자의 기록이 주어지면, 그는 그 사례에 대해 더 자세한 정보를 탐색했습니다. 환자가 실제 입원했을 때 얻을 수 있었던 정보라면 제공되었습니다. 점진적으로 의사는 진단에 접근했고, 그 진단은 병리학자들이 부검 등을 통해 최종적으로 내린 결론과 비교될 수 있었습니다. 임상병리 컨퍼런스, 즉 C.P.C.(Clinicopathological conferences)로 알려지게 된 이 컨퍼런스는 매우 인기를 얻어 <뉴잉글랜드 의학 저널>이 1세기 이상 그 기록을 게재하고 있습니다. 이 컨퍼런스는 진단적 추론의 황금률을 보여줍니다. C.P.C.를 해결할 수 있다면 거의 모든 사례를 해결할 수 있습니다. C.P.C.는 또한 기계에 의학을 가르치려는 많은 노력에 영감을 주었습니다. 1950년대 후반, 한 컴퓨터 과학자와 방사선 전문의는 증상과 질병별로 사례를 분류했습니다. 그들은 컴퓨터 프로그램이 논리학 및 게임 이론과 같은 수학적 도구를 사용하여 사례를 분석할 수 있다고 제안했습니다. "컴퓨터는 의사가 임상 정보를 수집하고 처리하며, 그가 놓쳤을 수도 있는 진단을 상기시키는 데 특히 적합하다"라고 그들은 획기적인 <사이언스> 논문에 썼습니다. 1970년대에는 피츠버그 대학의 한 컴퓨터 과학자가 뛰어난 위장병 전문의 잭 마이어스와의 일련의 대화를 바탕으로 INTERNIST-1이라는 프로그램을 개발했습니다. (마이어스는 의사 시험에서 수많은 신입 의사들을 떨어뜨렸기 때문에 '블랙 잭'으로 불렸습니다.) 마이어스는 자신이 어떻게 추론하는지 보여주기 위해 "상당수의" C.P.C.를 선택했습니다. INTERNIST-1은 결국 다양한 사례에서 일부 의사들만큼의 성과를 보였습니다. 하지만 사례의 세부 사항을 컴퓨터에 일일이 입력해야 했기 때문에 각 분석에 한 시간이 넘게 걸릴 수 있었습니다. 연구자들은 "현재 형태의 프로그램은 임상 적용에 충분히 신뢰할 수 없다"고 결론지었습니다. 그러고 나서 대규모 언어 모델이 등장했습니다. 작년에 하버드 대학교의 컴퓨터 과학자 아르준 만라이(Arjun Manrai)와 이 대학의 새로운 '의학 AI' 프로그램 박사 과정 학생인 토마스 버클리(Thomas Buckley)는 거의 모든 C.P.C.를 해결할 수 있는 교육 및 연구 도구 개발에 착수했습니다. 이 도구는 문헌을 인용하고, 추론 과정을 설명하며, 의사가 어려운 사례를 해결하도록 돕는 역할을 수행해야 했습니다. 만라이와 버클리는 복잡한 문제를 중간 단계로 나누어 해결한 후 답변을 내놓는 OpenAI의 고급 '추론 모델'인 o3의 맞춤형 버전을 개발했습니다. '검색 증강 생성(RAG, retrieval-augmented generation)'이라는 프로세스는 AI가 답변을 만들기 전에 외부 소스에서 데이터를 가져옵니다. 이 모델은 마치 학생이 기억에 의존해 글을 쓰는 대신 교과서를 참고해 논문을 작성하는 것과 비슷합니다. 그들은 C.P.C.의 창시자를 기리기 위해 이 AI의 이름을 CaBot이라고 지었습니다. 지난 7월, 저는 하버드 의과대학의 카운트웨이 도서관으로 가서 CaBot과 숙련된 진단 전문의의 대결을 직접 보았습니다. 이 행사는 1997년 체스 그랜드 마스터 개리 카스파로프와 그를 이긴 IBM 슈퍼컴퓨터 딥 블루 간의 대결을 떠올리게 했습니다. 저는 머리에 쇠막대가 관통하는 폭발 사고를 겪고도 살아남아 유명해진 환자 피니어스 게이지의 두개골 옆을 지나 대규모 회의실에 도착했습니다. 그곳에는 수십 명의 학생, 의사, 연구자들이 모여 들뜬 목소리로 이야기를 나누고 있었습니다. 저와 같은 레지던트 동기였던 매사추세츠 종합병원의 내과 의사 다니엘 레스트레포(Daniel Restrepo)가 CaBot과 겨루게 되었습니다. 저는 레스트레포를 진단 추론을 올림픽 경기처럼 여기는 사람으로 기억합니다. 저는 야간 근무 중 잠을 잘 때 그는 교과서를 읽었고, 환자의 소변 샘플을 직접 확인하기 위해 연구실로 달려가는 일이 다반사였습니다. 짧은 검은 머리를 한 온화한 인상의 만라이는 예전에 도서관 서가들이 있었던 카운트웨이 도서관의 한 층에서 일합니다. 지금 그곳은 컴퓨터들로 가득 차 있습니다. 그는 그날의 사례를 소개했습니다. "오늘 우리는 캐봇 박사를 만나러 왔습니다"라고 그는 말했습니다. 만라이는 41세 남성 환자에 대해 설명했습니다. 이 환자는 약 10일 동안 열, 몸살, 발목 부종을 겪은 후 병원에 왔습니다. 그는 정강이에 통증성 발진이 있었고 두 번이나 실신했습니다. 몇 달 전, 의사들은 그의 심장에 스텐트를 삽입했습니다. CT 촬영 결과 폐 결절과 가슴에 림프절 비대가 발견되었습니다. 교수님 같은 안경을 쓰고 짙은 색 정장을 입은 레스트레포가 먼저 발표했습니다. 그는 진단을 위한 첫걸음은 문제를 정의하는 것이라고 말했습니다. "문제를 명확하고 간결한 진술로 정리하면, 뇌가 훨씬 쉽게 그 문제를 해결할 수 있을 겁니다." 그는 세 가지 질문을 강조했습니다. 환자는 누구인가? 상태가 얼마나 빨리 발생했는가? 그리고 어떤 증상들이 하나의 증후군을 구성하는가? 어떤 증상들은 서로 연관되어 있고, 다른 것들은 주의를 분산시키는 것일 수 있다는 것입니다. 그는 청중에게 "다른 모든 데이터를 얻었음에도 불구하고, 제가 중요하다고 생각하는 것은 바로 이것입니다"라고 말하며 4가지 핵심 증상을 벤 다이어그램으로 보여주었습니다. 이 증상들은 그를 림프종, 감염, 자가면역 질환이라는 세 가지 진단 범주로 이끌었습니다. 그 남성의 증상은 림프종이라기엔 너무 빠르게 발생했습니다. "속도, 속도, 속도가 중요합니다!"라고 레스트레포는 말했습니다. 특이한 감염은 가능성이 낮아 보였습니다. 남성은 미국에서 태어났고, 면역 저하 상태가 아니었으며, 위험 지역을 방문한 것으로 알려지지 않았습니다. 또한 감염으로는 그의 관절 통증을 설명할 수 없었습니다. 레스트레포는 마침내 "발열, 관절염, 폐문 림프절병증, 그리고 하지 발진을 동시에 유발하는 것을 제가 무엇을 알고 있나요?"라고 말했습니다. "뢰프그렌 증후군(Löfgren syndrome)입니다." 뢰프그렌 증후군은 염증성 질환인 사르코이드증의 드문 형태입니다. 우리는 그 남성이 병원에서 염증을 억제하는 스테로이드를 투여받았고, 상태가 호전되었다는 것을 알게 되었습니다. 이는 진단이 옳았음을 시사했습니다. 청중들은 박수를 보냈습니다. 만라이가 다시 연단으로 돌아왔습니다. 그는 미소를 지으며 레스트레포는 발표를 준비하는 데 6주가 주어졌지만, "캐봇 박사는 6분을 받았습니다"라고 설명했습니다. AI가 생성한 슬라이드가 화면에 나타났습니다. 제목은 "발목, 림프절, 실신이 만날 때"였습니다. 만라이는 '재생'을 누르고 자리에 앉았습니다. 따뜻하고 ...

우리 대부분은 다른 사람의 하루에서 우리가 얼마나 중요한지 잘못 파악하고 있습니다. 우리는 자신의 감정적 반응을 기준으로 중요성을 가늠합니다. 어떤 일에 대해 강하게 느낄수록, 관련된 모든 사람에게도 그것이 중요할 것이라고 가정합니다. 어떤 상호작용에 대해 더 많이 생각할수록, 다른 사람들도 그것에 대해 생각하고 있다고 믿게 됩니다. 그것이 우리 하루에 더 큰 영향을 미칠수록, 우리는 그들의 하루에서 우리가 더 중심적인 존재라고 상상합니다. 하지만 감정적 강도는 우리 자신의 신경계 상태 외에는 그 어떤 것도 측정하는 믿을 만한 단위가 아닙니다. 세네카는 이 점을 이해했습니다. 그는 실제로 일어난 일과 우리가 그 일에 부여하는 의미의 차이에 대해 썼습니다. 그가 관찰했듯이, 대부분의 인간 고통은 사건 자체에서 오는 것이 아니라 우리가 사건 주변에 만들어내는 이야기에서 비롯됩니다. 그리고 우리가 만들어내는 가장 고통스러운 이야기는 대개 우리 자신을 다른 사람의 의도적인 표적으로 만드는 이야기입니다. 누군가의 행동 때문에 자신이 하찮게 느껴졌던 마지막 순간을 떠올려보세요. 아마 그 사람은 인사도 하지 않고 지나갔을 수도 있습니다. 어쩌면 공개적으로 당신의 의견에 반대했을 수도 있습니다. 어쩌면 당신과 먼저 상의하지 않고 당신에게 영향을 미치는 결정을 내렸을 수도 있습니다. 그 순간, 그들의 행동은 당신에 대한 것이 되었습니다. 그것은 당신의 가치, 중요성, 그들의 평가에서 당신의 위치에 대해 무언가를 말하는 것처럼 느껴졌습니다. 하지만 만약 그것이 당신에 대해 아무것도 말하지 않았다면 어떨까요? 인간의 행동이 논평(commentary)보다는 날씨(weather)처럼 작동한다면 어떨까요? 날씨는 개인적인 것이 아닙니다. 비는 당신의 계획에 대해 어떤 의견이 있어서 내리는 것이 아닙니다. 바람은 당신의 소풍을 망치고 싶어서 부는 것이 아닙니다. 폭풍은 자신들이 영향을 미치는 사람들과는 아무런 상관없는 대기압에 따라 발달합니다. 대부분의 인간 감정의 날씨도 비슷한 패턴을 따릅니다. 사람들이 짜증을 내는 것은 당신이 짜증 나게 해서가 아니라 그들이 피곤해서입니다. 그들이 쌀쌀맞게 구는 것은 당신이 잊을 만한 사람이어서가 아니라 그들의 마음이 다른 데 팔려있기 때문입니다. 그들이 내리는 결정은 당신의 가치를 평가해서가 아니라, 그들 자신의 복잡한 위험, 기회, 선호도 계산에 근거한 것입니다. 하지만 우리는 끊임없이 날씨를 전쟁으로 오해합니다. 이러한 오해는 상처 입은 감정 이상의 대가를 치르게 합니다. 바로 정확성을 잃는 것입니다. 중립적인 사건을 개인적인 공격으로 해석할 때, 당신은 실제로 일어나고 있는 일에 대응할 능력을 잃게 됩니다. 존재하지도 않는 위협에 방어하느라 에너지를 낭비하는 동안, 진짜 상황은 해결되지 않은 채로 남게 됩니다. 로마인들은 겉모습을 꿰뚫어 실체를 파악하는 예리한 인식을 중요하게 여겼습니다. 그들은 올바른 판단이 극적인 해석이 아닌 정확한 인식에 달려 있음을 알았기 때문입니다. 전략적 후퇴를 개인적인 모욕으로 착각하는 장군은 형편없는 전술적 결정을 내릴 것입니다. 정상적인 시장 변동을 음모의 증거로 해석하는 상인은 실제 ...

일부 기업들은 받는 것보다 더 많이 제공함으로써 성공합니다. 규모를 재투자함으로써 효율성을 충성도로 전환시키고, 성장을 복리로 증대시키며, 지속적인 경쟁 우위를 확보합니다. 다음 세 가지 주목할 만한 사례를 살펴봅시다. '규모의 경제 공유는 규모를 통해 얻은 생산성과 효율성 향상분을 즉시 이윤으로 취하기보다, 더 낮은 가격이나 더 나은 서비스로 고객에게 되돌려주는 아이디어입니다. 이는 성장이 효율성을 더욱 증진시키고 진입 장벽을 더욱 강화하는 선순환을 만들어냅니다.' 닉 슬립 (Nick Sleep), 노마드 파트너십(Nomad Partnership) 창립자 가격을 낮춰서 더 많은 돈을 번다: 언뜻 보면 사업상의 실수처럼 들리지만, 사실은 대단히 뛰어난 전략입니다. 대부분의 기업들은 규모를 확장한 후 그 힘을 이용해 이윤을 불리거나 임원들의 급여를 높입니다. 하지만 아주 드문 부류의 기업들은 이 공식을 뒤집습니다. 이들은 효율성이 높아질수록 그 이점을 독점하지 않고 고객에게 돌려줍니다. 이윤을 늘리기 위해 가격을 올리는 대신, 충성도를 굳건히 하기 위해 가격을 낮춥니다. 이것은 강력한 선순환 효과(flywheel effect)를 창출합니다: 낮은 가격은 고객을 계속 돌아오게 합니다. 더 많은 판매량은 더 큰 효율성을 이끌어냅니다. 효율성은 진입 장벽을 더욱 깊게 만듭니다. 이러한 기업들을 오래 보유할수록 그 가치는 더욱 커졌습니다. 이는 우연이 아니라 전략에 의한 것입니다. 모든 여유 자금은 더 빠른 배송, 더 저렴한 가격, 더 강력한 인프라에 재투자되었습니다 (차트 1 참고). 단기적으로는 이윤이 적어 보였지만, 장기적으로는 지배력을 구축한 것입니다. 투자자들에게 있어, 이러한 투자는 단순히 좋은 회사에 대한 베팅이 아니었습니다. 그것은 고객의 호의와 복리처럼 쌓이는 효율성으로 돌아가는 하나의 시스템, 즉 '플라이휠'에 대한 베팅이었습니다. 역사는 우리에게 이러한 전략의 빛나는 두 가지 사례를 보여주었습니다. 그리고 'arvy'는 이 여정의 아주 초입에 있는 한 회사를 소유하고 있습니다. 이 회사는 우리가 잘 아는 전략의 초기 단계에 있습니다. 이 모든 것의 아이디어는 무엇일까요? 바로 규모의 경제 공유(Scale Economies Shared)입니다. 차트 1: 공유된 규모의 경제 (Scale Economies Shared) 장기적인 사고방식과 단기적인 세상 가장 설득력 있는 현대 투자 아이디어 중 일부는 노마드 투자 파트너십(Nomad Investment Partnership)의 닉 슬립(Nick Sleep)과 카이스 자카리아(Qais Zakaria)에게서 비롯되었습니다(이들은 2014년에 회사를 폐쇄하고 현재는 자신들의 개인 자산만 관리하고 있습니다). 그들의 통찰은 무엇이었을까요? 특정 기업들은 단순히 단기적인 이윤을 쫓지 않고, 규모를 고객의 신뢰로 전환한다는 것입니다. 이들은 효율성 향상분을 주머니에 넣는 대신, 더 낮은 가격, 더 빠른 배송, 또는 더 우수한 서비스에 재투자합니다. 이러한 의도적인 '만족 지연'의 선택은 하나의 선순환을 촉발합니다: 고객들은 더 자주 돌아오고, 거래량은 증가하며, 단위당 비용은 하락하고, 이윤은 단기적으로는 보잘것없어 보여도 시간이 지날수록 구조적으로 회복력이 강해집니다. 아마존과 코스트코가 바로 그 대표적인 사례입니다. 두 회사 모두 의식적으로 단기적인 수익성을 희생하여 장기적으로 견고한 경제적 해자(economic moats)를 구축했습니다. 코스트코는 모든 효율성 향상분을 더 낮은 가격에 재투자하여 회원들에게 제공하는 가치 제안을 확고히 했습니다: 차트 2: '공유된 규모의 경제'를 ...

1. 있는 그대로의 당신이 최고예요. 어머니가 해주셨던 말씀이에요. "빌, 네 가장 좋은 점은 바로 너 자신이야." 어머니는 "가치 있는 일은 절대 쉽게 오지 않는다"와 "마음만 먹으면 무엇이든 할 수 있다"는 말씀을 동시에 반복해서 들려주셨어요. 저는 자리에 앉아 심호흡을 할 때마다 어머니의 목소리를 듣습니다. "빌, 너에게는 한계가 없어. 못할 게 없단다. 그저 너 자신이 되는 것을 기억하렴. 그게 너의 가장 중요한 부분이야. 그냥 너 자신이 되렴." 2. 단순함은 명료함을 주고, 복잡함은 명료함을 가려요. 단순함은 작거나, 단순하거나, 쉽다는 뜻이 아니에요. 오히려 단순함은 정교함이 위장한 모습이죠. 단순해진 아이디어는 모두를 끌어들이고, 더 날카롭지만 모두가 공유하는 시각으로 세상을 보도록 해방시켜 줍니다. 반면에 복잡함은 위협적이고 혼란을 줄 수 있어요. 얽힌 언어와 여러 겹의 전략은 결정을 방해하는 가시덤불을 만들죠. 찬반 논쟁은 중요하고 즐거울 수 있지만, 문제를 지나치게 복잡하게 만들지 않는 한에서만 그래요. 사업에서 끝없는 토론은 회사를 망칠 수 있지만, 건강한 논쟁은 행동을 낳습니다. 하소(Hasso)와의 대화를 통해 저 역시 단순함의 힘, 특히 혁신에서 그 힘을 강력하게 믿고 있다는 것을 알았어요. 하소는 "자신의 진정한 목적과 의도를 단순한 형태로 명확하게 표현할 수 없다면, 의미 있고 효율적인 것을 개발하는 데 어려움을 겪을 것"이라고 말했죠. 3. 목표가 대담할수록 사람들은 더 높이 날아올라요. 모두의 마음이 꿈을 너무 불가능하다고 여겨서 오히려 추구하는 것이 신나는 곳에 도달하도록 만들어야 했어요. 저는 의도적으로 목표를 초과 설정했습니다. 10년 넘게 팀들이 그들에게 설정된 기대치에 부응하는 것을 지켜봤죠. 목표가 더 대담할수록 사람들은 더 높이 일어섰어요. 큰 숫자는 사람들의 주의를 끌고, 불가능하다고 여겨지는 것을 달성할 수 있다는 믿음을 높여줬습니다. 4. 승리는 개인의 성공이 아니라 팀의 승리예요. "오늘 밤 네가 해야 할 유일한 일은 저 체이스라는 아이를 막는 거야." 아버지가 설명했어요. 저는 5학년이었고, 체이스는 가톨릭 청소년 연합(CYO) 리그의 최고 득점자였어요. 저보다 키도 15cm는 더 크고 덩치도 엄청났죠. "그 애가 한 점도 못 넣으면 우리가 이기는 거야. 아니, 그 애가 10점 미만을 득점해도 우리가 이겨. 하지만 네가 그 애보다 더 많은 점수를 넣으려 한다면, 빌, 우리는 질 거야. 그러니 오늘 밤 너의 임무는 너 자신의 득점을 희생하는 거야. 체이스가 골을 넣지 못하게 하는 것만 확실히 해." 저는 반박하지 않았어요. 아버지의 불굴의 승부욕은 프로 농구 선수이자 명예의 전당에 오른 할아버지 바비 맥더못에게서 물려받은 것이었죠. 5. 경기는 스타가 아닌 팀이 이겨요. 아버지는 이기기 위해서는 상대의 강점과 약점을 아는 것이 필요하다고 가르쳐주셨어요. "중요한 건 네가 아니야,"라고 말씀하셨죠, "중요한 건 상대를 이해하는 것이야." 체이스 같은 선수를 이기는 것은 내 기술을 발휘하는 것보다 그의 기술을 막는 것에 가까웠어요. 그 결승전에서 저는 제 자존심을 잠시 접어두고 아버지의 조언을 따랐습니다. 결국 체이스와 저는 각각 4점씩만 득점했고, 우리 팀은 트로피를 차지했죠. 아버지의 두 번째 집착은 팀워크였어요. 아버지는 이기는 것을 사랑했지만, 경기는 스타 선수가 아닌 팀이 이긴다는 것을 이해하고 계셨죠. "승리는 한 선수가 몇 점을 넣었느냐가 아니라 팀이 이기는 것에 관한 것이다." 이것이 아버지의 신조였고, 그래서 우리에게 드리블이나 슛보다 패스 연습을 더 많이 시키셨어요. 아버지는 팀을 위해 이기심을 버리는 것을 설교하셨고, 우리 중 그 누구도 우리 모두만큼 재능 있지 않다고 가르치셨습니다. 6. 경쟁심을 갖고, 절대 포기하지 말고, 항상 100%를 쏟아부으세요. "우리 아버지의 가장 큰 재산은 경쟁심이었습니다," 아버지가 정장 깃에 카네이션을 달고 가족들과 농구계 저명인사들이 가득한 연회장에서 말씀하셨어요. "팬, 선수, 코치, 팀원, 그리고 상대팀—특히 상대팀—은 그분을 잘 기억할 것입니다. 그분은 절대 포기하지 않으셨습니다. 항상 100%를 쏟아부으셨죠." 7. 승리가 상이 아니라, 위대함을 목격하는 것이 상이에요. 아버지의 말씀 뒤에는 강력한 정서가 담겨 있었어요. 스포츠의 진정한 가치는 승리가 아니라, 위대한 선수들이 뛰는 것을 지켜보는 즐거움이라는 것이었죠. 그들의 꿈을 사는 것. 아버지는 그저 위대한 선수들을 원하셨어요, 그들이 어디서 왔든 상관없이요. 아버지의 역할은 우리가 각자의 강점을 발휘하도록 돕고(슛을 잘하든, 리바운드를 잘하든, 수비를 잘하든) 팀으로 함께 일하게 하는 것이었죠. 8. 말하기보다 ...

대부분의 투자자들과 마찬가지로, 당신의 포트폴리오에도 어느 정도는 기술주가 포함되어 있을 것입니다. 심지어 기술주에 대한 비중이 클 수도 있습니다. 수년, 아니 수십 년 동안 이러한 편중은 매우 합리적인 선택이었습니다. 기술은 성장의 원동력이자 복리 효과를 내는 곳이었고, 네트워크 효과, 강력한 제품, 고마진 소프트웨어 비즈니스가 존재하는 곳이었습니다. 나스닥 종합 지수에만 투자해도 연평균 20%의 수익률을 비교적 안전하게 추구하면서도 장기적인 펀더멘털 기반 투자자라고 느낄 수 있는 곳이었죠. 하지만 2025년은... 뭔가 다릅니다. 더 혼란스럽고, 더 불안하며, 어쩌면 더 위험하게 느껴집니다. 생성형 AI의 등장은 단순한 '차세대 기술'이 아니라, 거대한 지진과 같습니다. 이는 잠재적인 혁신적 돌파구 때문에 많은 투자자를 설레게 하는 동시에, 커진 불확실성 때문에 불편하게 만들고 있습니다. ChatGPT는 2년 반 만에 사용자 0명에서 8억 명으로 폭발적으로 성장했고, 하루 10억 건 이상의 검색을 기록하고 있습니다. 이는 구글이나 틱톡보다도 빠르며, 우리가 이전에 본 어떤 것보다도 빠른 속도입니다. 현재 S&P 500 기업의 50%가 실적 발표 컨퍼런스 콜에서 AI를 언급하고 있습니다. 이는 불과 몇 년 전에는 거의 0에 가까웠던 수치입니다. 그러나 이러한 흥분 뒤에는 기술 환경이 우리 발밑에서, 어쩌면 격렬하게, 흔들리고 있다는 불안감이 엄습하고 있습니다. 이러한 변화는 진공 상태에서 일어나는 것이 아닙니다. 미국 상장기업의 평균 수명은 수십 년간 감소해 왔습니다. 1950년대에는 60년이 넘었지만, 오늘날에는 15년으로 줄었습니다. “미국 S&P 500 기업의 평균 수명은 예전에는 67년이었지만, 이제는 15년입니다.“ - EY AI가 혁신의 속도를 가속화함에 따라 그 수치는 계속해서, 어쩌면 급격하게 더 떨어질 것으로 예상됩니다. 과거에 수십 년이 걸렸던 일들이 이제는 단 몇 년 만에 일어날 수 있습니다. 구조적 이점은 더 빠르게 사라지고, 진부화는 더 빨리 진행됩니다. 그리고 전략적 실수를 용납하는 한계는 계속해서 줄어들고 있습니다. 제 생각에 오늘날 많은 공모 시장 투자자들은 얼마 전까지만 해도 “세상에서 가장 훌륭한 비즈니스 모델”이라고 여겨졌던 것들을 AI가 어떻게 약화시킬 수 있는지 과소평가하고 있습니다. 아이러니하게도 우리는 기술이 그 어느 때보다 더 널리 퍼져 있지만, 동시에 덜 안전하게 느껴지는 시대를 살고 있습니다. 해자는 줄어들고 있고, 차별성은 무너지고 있습니다. 2022년에는 신제품을 만드는 데 전담팀과 12개월의 개발 주기가 필요했을지도 모릅니다. 하지만 2020년대 후반에는, 적어도 시제품이나 컨셉 형태로는, 잘 만들어진 몇 가지 AI 프롬프트만으로도 동일한 제품이 만들어질 수 있습니다. 아이디어와 실행 사이의 간극이 무너지고 있는 것입니다. 혁신이 일어나는 바로 그 속도, 즉 AI가 만든 영화 제작(아래 동영상 참고), 헬스케어 분야의 AI 기반 신약 개발 플랫폼, 가정집을 돌아다니는 휴머노이드 로봇, 그리고 사람의 개입을 최소화하면서 소프트웨어를 디버깅하고 출시하는 자율 코딩 에이전트에 이르기까지의 속도가 바로 기술 투자에서 장기적인 우위를 점하기가 점점 더 어려워지는 이유일 수 있습니다. 이 블로그 게시물은 위험, 즉 변동성이 아니라 실제로 중요한 영구적인 자본 손실에 관한 것입니다. 특히 소프트웨어가 상품화되고 지난 10~15년간 기존 기업들을 보호해 왔던 장벽이 순식간에 무너지고 있는 세상에서 '기술주에 투자한' 투자자들이 직면하는 새로운 종류의 위험에 대한 이야기입니다. 저는 그냥 괜히 경각심을 울리는 게 아닙니다. 다음과 같은 질문을 스스로에게 던져볼 때가 되었기 때문에 경종을 울리는 것입니다. 당신이 실제로 노출되어 있는 것은 무엇입니까? 더 이상 유효하지 않을 수 있는 기술에 대한 어떤 가정들을 여전히 고수하고 있습니까? 그리고 구글, 마이크로소프트, 아마존 같은 가장 견고한 기업들조차도 스스로 완전히 이해하지 못하는 신기술에 수백억 달러를 쏟아붓고 있는 세상에서, 우리는 어떻게 포트폴리오를 구성해야 할까요? 이 글은 이러한 고민을 위한 좋은 재료가 될 것입니다. 이 글에서 제가 다룰 내용은 다음과 같습니다. AI의 폭발적인 성장이 기술 전반의 경쟁 우위를 어떻게 압축시키고 있는지 네트워크 효과, 전환 비용, 독점적 데이터와 같은 전통적인 기술 해자가 왜 침식되고 있는지 현재 상황이 닷컴 버블보다 왜 더 구조적으로 위험할 수 있는지 거대 기술 기업들의 막대한 AI 투자조차도 왜 수익에 대한 불확실성이 높은지 AI가 단순한 기능인지 아니면 완전히 새로운 패러다임 변화인지에 대한 논쟁 마크 레너드의 관점에서 어떤 비즈니스가 AI 위협으로부터 더 안전한지 왜 실물 경제가 여전히 중요하며, 오히려 숨겨진 방어력이 될 수 있는지 그 어느 때보다 빠르게 변화하는 세상에서 기술 투자 비중과 포트폴리오 구성을 어떻게 재고해야 하는지 이 모든 것을 하나하나 파헤쳐 봅시다. AI 열풍과 과대 광고 아래의 취약성 AI는 현재 캄브리아기 대폭발*을 맞고 있습니다. 모두가 이를 보고 있고, 느끼고 있습니다. 우리는 실시간으로 근본적인 변화를 목격하고 있습니다! 이는 종종 감당하기 힘들 정도로 미친 듯이 느껴집니다. * 캄브리아기 대폭발(Cambrian explosion): 고생대 캄브리아기 초기에 다양한 동물 문이 갑작스럽게 출현한 현상을 일컫는 말로, 여기서는 AI 기술의 폭발적인 성장을 비유적으로 표현. 수치는 엄청납니다. ChatGPT의 사용자 기반은 출시 이후 8배 성장하여 현재 월 사용자 8억 명에 달합니다. 미국이 아닌 인도가 현재 가장 큰 사용자 기반을 가진 국가로, 전체의 14% 이상을 차지합니다. 최근 ChatGPT를 통한 일일 검색량(!)은 10억 건을 넘어섰으며, 이는 구글이 달성했던 속도보다 5배 이상 빠른 것입니다. 이와 동시에 AI는 기업 커뮤니케이션을 장악하고 있습니다. 위에서 보셨듯이, S&P 500 기업의 절반 이상이 이제 실적 발표에서 AI를 언급합니다. 이는 불과 2년 전만 해도 거의 존재하지 않았던 수치입니다. 기술, 헬스케어, 에너지에 이르기까지 모든 기업이 투자자들(어쩌면 자기 자신도)에게 AI 전략을 가지고 있다고 설득하려 애쓰고 있습니다. 하지만 중요한 점은 이것입니다. 단지 AI를 도입했다고 해서 그 사업이 방어적인 위치에 있는 것은 아닙니다. 오히려 우리가 목격하고 있는 이 엄청나게 빠른 변화의 속도가 바로 이 순간을 유례없이 위험하게 만드는 요인일 수 있습니다. 소비자에게는 매일 더 나은 도구가 제공되니 위험하지 않지만, (알고 있든 모르고 있든) 'AI 노출'이 있는 기업들과, 특히 전통적인 기술 투자를 고수해 온 투자자들에게는 위험합니다. AI가 거의 눈에 띄지 않게 하고 있는 일은 바로 경쟁 우위가 의미를 가지는 시간을 압축하고 있다는 것입니다. 기능은 하룻밤 사이에 복제됩니다. 한때 12-24개월의 선두를 차지했던 제품들이 이제는 주말 해커톤만으로 복제됩니다. 새로운 도구를 만들고, 출시하고, 배포하는 데 드는 마찰이 사라졌습니다. 일부 틈새 시장(CRM, 메모 작성, 개발자 도구)에서는 이미 무한 경쟁이 벌어지고 있습니다. 차별화가 정신적으로 따라잡기 힘들 정도로 빠른 속도로 사라지고 있습니다. 그리고 이는 투자자들에게 실질적인 결과를 가져옵니다. 투자 자본 수익률의 크기와 지속성이 궁극적으로 장기적인 주주 가치를 이끌기 때문입니다. 바로 이것이 해자가 보호해 주기로 되어 있던 것이었습니다. 해자는 기업들에게 시간을 벌어주었습니다. 높은 수익률로 재투자할 시간, 경쟁사에게 가격 경쟁력에서 밀리지 않고 규모를 확장할 시간, 그리고 다른 시장 참여자들이 따라잡는 동안 가격 결정력과 마진을 방어할 시간을 벌어주었습니다. 하지만 만약 그 시간적 창(window)이 전반적으로 줄어들고 있다면, 한때 희귀하고 구조적으로 유리하다고 여겨졌던 비즈니스는 더욱 희귀해지거나, 일부 산업에서는 아예 같은 형태로 존재하지 않을 수도 있습니다. 이것이 바로 제가 말하는 취약성입니다. AI는 단순히 혁신을 가속화하는 것이 아니라, 진부화를 가속화합니다. 누가 장기적인 승자이고 패자인지 말하기에는 아직 너무 이르지만, 게임의 규칙이 빠르게 변하고 있다는 것을 인정하기에 이르지는 않습니다. 이는 이상한 역설입니다. 기술 부문은 그 어느 때보다 역동적입니다. 하지만 투자자로서 우리는 무엇이 실제로 지속될지에 대해 그 어느 때보다 명확성이 부족할 수 있습니다. 그리고 명확성, 가시성, 예측 가능성이 없으면 투자할 수 없습니다(합리적으로 높은 확실성을 가지고 자산 가치를 평가할 수 없기 때문입니다). “기술”의 정의 — 그리고 왜 복잡해지고 있는가 “기술(Tech)”은 항상 느슨한 분류였습니다. 투자자들은 오랫동안 반도체 제조업체와 클라우드 플랫폼부터 소비자 하드웨어, SaaS(서비스형 소프트웨어) 청구 소프트웨어에 이르기까지 모든 것을 하나의 거대한 덩어리로 묶어왔습니다. 위에 공유된 제 포트폴리오의 업종별 노출을 고려해 보세요. 제 포트폴리오 전체가 '기술'로 구성되어 있다고 할 수 있지만, 제 보유 종목 중 7.7%만이 "정보 기술" 회사로 분류되어 있습니다. 메타, IBKR, 에볼루션 게이밍, 와이즈는 "기술" 회사가 아닙니까? 저는 확실히 그들을 "기술" 회사로 생각합니다. 따라서 이 용어는 정확한 정의라기보다는 일종의 약어에 가까웠고, 한동안 그 모호함은 크게 문제되지 않았습니다. "기술"이라는 우산 아래에 있는 모든 것은 일반적으로 확장성, 높은 마진(또는 높은 마진 잠재력), 낮은 증분 비용, 자산 경량 비즈니스 모델, 때로는 플랫폼 잠재력, 그리고 이야기에 녹아있는 옵션과 같은 친숙한 프로필을 공유했습니다. 이는 산업 분류보다는 경제적 측면에 가까웠습니다. 기술은 운영 레버리지가 살아 숨 쉬는 곳이었습니다. 하지만 오늘날 AI가 주도하는 시장에서는 그 오래된 약어가 무너지기 시작하고 있습니다. 소위 기술 기업들 간의 차이점이 그들의 유사점보다 더 중요해지고 있습니다. AI가 주도하는 파괴의 위험과 속도가 비즈니스 모델과 산업에 따라 크게 다르기 때문입니다. 애플과 페이콤은 같은 위협에 직면하고 있지 않습니다. 아마존 웹 서비스와 틈새 시장의 수직 SaaS 제공업체는 동일한 해자를 누리지 않습니다. 엔비디아와 세일즈포스는 모두 "기술"일 수 있지만, 그들의 모델이 가진 근본적인 경제성, 위험 프로필, 그리고 방어력은 이보다 더 다를 수 없습니다. https://youtu.be/KsSNp_Rsm1A 이제 생성형 AI는 이러한 차이점들을 증폭시키고 있습니다. 이는 포트폴리오 관점에서 "기술주에 대한 노출"이 무엇을 의미하는지에 대해 다시 생각하게 만듭니다. 소프트웨어를 예로 들어보겠습니다. 지난 10년간 소프트웨어는 비즈니스 모델의 '성배'로 여겨졌습니다. 반복적인 매출, 높은 매출 총이익, 낮은 증분 비용이 특징이었죠. "소프트웨어가 세상을 집어삼키고 있다"는 말은 그 시대에 당연히 받아들여지는 신조가 되었습니다. 하지만 소프트웨어 자체가 더 쉽게 생성되고, 더 쉽게 복제되며, 많은 경우 더 쉽게 무료로 제공될 수 있게 된다면 어떻게 될까요? AI가 경쟁의 장을 평준화할수록, 많은 "기술" 기업들은 더욱 취약해집니다. 단순히 디지털 방식이거나, 클라우드 기반이거나, 구독 중심이라는 것만으로는 더 이상 충분하지 않습니다. 시장은 당신의 사용자 인터페이스(UI)가 매끄럽거나 우아한 백엔드를 가졌다는 사실에 신경 쓰지 않습니다. 누군가 며칠 만에 프롬프트 엔지니어링을 통해 당신의 제품을 복제하고, 이를 무료로 또는 훨씬 낮은 가격에 배포할 수 있다면, 당신의 고객들은 떠날 수 있고 당신의 경제적 성채는 더 이상 어떤 형태의 "해자"도 가질 수 없게 될지도 모릅니다. 이는 특히 복잡성이 낮은 영역, 즉 가볍게 사용하는 SaaS 도구나 간단한 소비자 앱 등을 운영하는 회사들에 특히 해당됩니다. 이들은 점점 더 상품화되고 있습니다. 코드가 무료이고, 호스팅 비용이 저렴하며, AI가 과거 개발자 팀이 하던 작업의 80%를 작성할 수 있는 세상에서, 소프트웨어는 하나의 카테고리로서 특권적인 위치를 잃고 있습니다. 명확히 하자면, 모든 기술 기업이 똑같이 취약한 것은 아닙니다. 하지만 바로 이것이 핵심입니다! "기술"이라는 광범위한 분류는 더 이상 유용하지 않습니다. 투자자들은 이제 세분화해야 합니다. 단순히 산업군을 보는 것이 아니라, 각 회사의 비즈니스 모델, 경영진의 실행 속도, 전반적인 제품의 방어력 특징, 시장 구조, 그리고 회사가 고객의 업무 흐름이나 공급망에 얼마나 깊이 통합되어 있는지를 살펴봐야 합니다. 진정한 차별화는 이제 바로 거기에 있습니다. 라벨이 아니라 구체적인 내용에 있습니다. 혼란의 시대 비교: 닷컴 버블 대 AI 모든 세대의 투자자는 적어도 한 번은 결정적인 기술 혁명을 겪습니다. 많은 베테랑 투자자들에게는 인터넷의 등장과 확산이 닷컴 시대라는 결과로 나타난 첫 번째 기술 혁명이었습니다. 그 시대는 혼란스럽고 비이성적이었으며, 지나고 보니 상당히 단순했습니다. 수익은커녕 매출도 거의 없는 회사들이 수십억 달러의 가치로 거래되었습니다. Pets.com은 조롱거리였지만, 그럼에도 불구하고 시스코와 아마존은 이미 진정으로 지속 가능한 기업의 토대를 마련하고 있었습니다. 하지만 중요한 점이 있습니다. 2000년에는 실질적인 파괴의 위험이 상대적으로 낮았습니다. 인터넷은 여전히 다루기 어려웠고, 초고속 인터넷 보급률은 제한적이었습니다. 전자상거래는 새로운 것이었습니다. 구글조차도 아직 스타트업(1998년 설립)이었습니다. 웹의 이야기는 이제 막 시작되었고, 기업들은 적응할 시간이 있었습니다. 그리고 투자자들이 겪은 손실의 대부분은 진부화나 경쟁 실패가 아니라 단순한 과대평가 때문이었습니다. 아이디어는 옳았지만, 타이밍과 가격이 틀렸던 것입니다. 2025년과 비교해 보세요. AI 혁명은 1998년경의 인터넷보다 인터넷, 클라우드, 모바일이 모두 동시에, 그것도 매우 빠른 속도로 일어나는 것처럼 느껴집니다. 보급 수준, (기업과 소비자 모두의) 도입 속도, 그리고 이 분야로 흘러 들어오는 자본의 규모는 모두 몇 배나 더 높습니다. 몇몇 스타트업이 시리즈 A 투자를 유치하는 수준이 아닙니다. 조 단위의 가치를 가진 기존 기업들이 수십억 달러를 GPU 클러스터, 모델 훈련, 그리고 풀스택 통합에 한꺼번에 쏟아붓고 있습니다. 그리고 불확실성은 단지 도입 곡선에 대한 것만이 아닙니다. 누구라도 오랫동안 우위를 유지할 수 있는지에 대한 것입니다. 2000년대 초반에는 기반 기술 기업들이 실제로 파괴되고 있지 않았습니다. 사실, 마이크로소프트나 오라클 같은 회사들은 여전히 지배력을 공고히 하고 있었습니다(물론 여기서는 가치 평가를 제외하고 이야기한다면 말이죠). 하지만 오늘은 어떻습니까? 지난 10년간 가장 방어적인 비즈니스 모델이라고 할 수 있는 구글조차 포위당하고 있습니다. AI는 새로운 경쟁자를 등장시킨 것만이 아니라, 검색이 무엇인지에 대한 근본적인 도전을 제기했습니다. 한 발짝 물러서서 보면, 이러한 변화는 진정한 체제 변화와 유사해 보입니다. 2010년대 세계 금융 위기 이후, 클라우드-모바일-AWS 시대는 세계가 이제껏 보지 못했던 가장 위대한 비즈니스 모델들을 탄생시켰습니다. 소프트웨어는 제품에서 플랫폼으로 진화했습니다. 데이터는 네트워크 효과로 변했습니다. 구독 모델은 매우 가치 있는 반복적인 수익을 창출했습니다. 2011년 호로위츠의 유명한 에세이 '소프트웨어가 세상을 집어삼키는 이유'는 단순한 관찰이 아니라, 특히 나스닥에서 10년 이상 엄청난 수익률을 가져온 예언이었습니다. 2021년 말, 나스닥 종합 지수의 10년 누적 가격 수익률은 20%를 넘었습니다! 하지만 2025년인 지금, 우리는 그 주기가 바뀌는 것을 보고 있는 걸까요? 저는 모릅니다. 물론 아무도 모릅니다. 저도 그냥 큰 소리로 생각해 보는 것뿐입니다. 다시 한번 말씀드리지만, ...