비디오 제목: The AI Frontier and How to Spot Billion-Dollar Companies Before Everyone Else—Elad Gil
비디오 작가: Tim Ferriss
번역: Peggy, BlockBeats

편집자 주: AI가 자본, 컴퓨팅 파워 및 제품 집중 경쟁에 진입함에 따라, 업계 토론은 '모델 능력이 계속해서 도약할 수 있는가'에서 '이번 기반 시설 재구축에서 정말로 남을 것은 누구인가'로 이동하고 있습니다. 지난 두 년 동안, 시장은 AI 경쟁을 이해하기 위해 모델 파라미터, 벤치마크, 자금 규모 및 가치평가의 변화를 사용해 왔습니다. 그러나 대형 모델 능력이 계속 증가할 때, 선두 실험실 간의 격차가 일시적으로 축소될 때, 더 근본적인 문제가 드러나기 시작했습니다: AI 시대의 장기적 이점은 기술 선도에서 오는 것인가, 아니면 인재, 컴퓨팅 파워, 분배, 조직 및 시장 창구의 체계적인 결합에서 오는 것인가?

본문은 Tim Ferriss와 Elad Gil의 긴 대화를 번역한 것입니다. Elad Gil은 실리콘밸리의 유명 창업가이자 초기 투자자로, Airbnb, Stripe, Coinbase, Perplexity, Harvey, Anduril 등의 기업에 투자하였으며 기술 주기와 고성장 기업 변화에 관심을 가지고 있습니다.

이 대화에서 Elad Gil은 특정 AI 회사가 최종적으로 승리할 것이라고 예측하려는 것이 아니라, AI 경쟁을 보다 근본적인 구조적 문제들의 집합으로 해체했습니다: 인재가 어떻게 다시 가격화되는가, 컴퓨팅 파워 병목 현상이 선두 실험실이 격차를 벌리는 것을 억제하는가, 어플리케이션 기업이 자신의 탈퇴 창구를 어떻게 식별하는가, 그리고 창업 기업이 제품 능력에서 진정한 조직화된 확장으로 이동하는 방법에 대해 이야기했습니다.

이 대화는 다섯 가지 측면에서 이해할 수 있습니다.

첫째, AI 인재 시장 변화입니다. 과거에는 부의 이동이 주로 기업의 IPO 이후에 발생했었고, 기업이 상장하면 초기 직원 및 창업 팀이 자산 재평가를 완료했습니다. 현재, Meta가 최고 수준의 AI 인재에 과감한 입찰을 하고, 다른 기술 거물들이 급여를 맞추도록 강요하여 소수의 연구원들이 다양한 회사들에 흩어져 있는 상태에서 일종의 '개인 IPO'를 경험하고 있습니다. 이는 AI 인재가 더 이상 회사 내부의 연구 및 개발 자원이 아니라 기술 경쟁 속도를 결정하는 희귀한 자산으로 변화하고 있다는 것을 의미합니다.

둘째, 단일 칩 문제에서 공급망 문제로의 컴퓨팅 파워 제약. 과거에 시장은 주로 AI 인프라를 '더 많은 NVIDIA GPU를 사는 사람은 누구인가'로 이해했습니다. 그러나 Elad Gil은 현재 실제 병목이 메모리, 패키징, 데이터 센터 건설 및 전력과 같은 부분에 있을 수 있다고 강조했습니다. 단기적으로 이러한 공급망 제약은 OpenAI, Anthropic, Google 등의 선두 실험실들이 격차를 완전히 벌릴 수 없게 만들 수 있습니다. 다시 말해, AI 경쟁은 단일 지점 돌파가 아니라 자본 지출, 제조 능력 및 인프라 조정 능력을 중심으로 한 장기적 전쟁이라는 것입니다.

세 번째로, AI 응용 회사의 생존 주기. 과거에는 창업가들이 높은 성장을 장기 가치와 동일시하기 쉬웠습니다. 특히 기술 파도 초기에는 평가, 수익 및 사용자 성장이 모두 빠르게 확장되었습니다. 그러나 Elad Gil의 판단은 주기적인 시야에 더 가까웠습니다: 모든 기술 혁명에서 대부분의 회사들이 결국 사라지게 되며, AI도 예외가 아닙니다. 따라서 많은 성공한 AI 응용 회사들에게는 미래 12~18개월은 계속해서 자금을 조달하는 창을 의미하는 것이 아니라 가치를 극대화하는 탈출 창구가 될 수 있습니다. 진정한 문제는 회사가 성장하는지 여부가 아니라 10년 후에도 존속력이 있는지에 있습니다.

네 번째로, 요새의 요새가 다시 정의되고 있습니다. 과거에는 소프트웨어 회사의 강점이 제품 경험, 데이터, 채널 또는 브랜드에서 나왔습니다. 하지만 지금은 AI 응용 회사의 핵심은 고객 워크플로에 통합되어 뽑아내기 어려운 시스템이 되느냐에 달려 있습니다. 기저 모델이 강해지더라도 모든 AI 응용이 혜택을 받는 것은 아닙니다. 모델이 진화함에 따라 제품도 동시에 강해지고 기업 프로세스와 독점 데이터에 심취되는 회사만이 주기를 넘어서 가능성이 있습니다.

다섯 번째로, 창업 기업의 확장 방식이 다시 이해되고 있습니다. Elad Gil은 "창업 기업을 어떻게 확장할 것인가"라는 책을 논할 때 높은 성장은 자연적으로 발생하지 않는다고 강조했습니다. 이사회, 자금 조달, 조직 관리, 분배 시스템 및 인수 결정은 모두 적극적으로 설계되어야 합니다. 진정한 대기업은 좋은 제품뿐만 아니라 매우 강력한 분배 머신을 보유하고 있는 경향이 있습니다. Google의 도구 모음, Facebook의 사용자 이름 광고 구매, TikTok의 대규모 광고는 모두 성장이 로맨틱 이야기가 아니라 시스템적으로 실행되는 비즈니스 엔지니어링임을 보여줍니다.

AI의 장기적인 경쟁은 모델 능력만으로 결정되지 않을 것이며 인재, 연산 능력, 시장 창구, 배포 능력 및 조직 디자인이 공동으로 결정할 것입니다. 이 의미에서 본문에서 논의된 주체는 AI 회사가 어떻게 승리하는지 뿐만 아니라 새로운 기술 주기에서 어떤 종류의 회사가 다음 단계에 살아남을 자격이 있는지입니다.

아래는 원문 내용입니다 (해독을 위해 일부 내용이 재구성되었습니다):

요약

· AI 인재 전쟁은 채용 경쟁에서 부를 재평가로 변하였으며, Meta의 인재 흡수는 소수의 최고 연구원들에게 '개인 IPO'를 조기에 실현시킴으로써 나타났습니다.

· AI 단기 경쟁의 핵심 병목 현상은 칩이 아니라 메모리, 패키징 및 데이터 센터로 구성된 공급망 시스템입니다. 이는 하위 연구소들이 다음 1~2년 동안 괴로운 격차를 좁히기 어렵게 만들 것입니다.

· AI 회사의 성장 속도는 기술사에 새로운 기록을 세우고 있지만, 역사적인 법칙은 변하지 않았습니다: 대세가 확립되어도 대부분의 회사가 주기를 넘어설 수 있는 것은 아닙니다.

·앞으로 12~18개월 동안은 많은 AI 애플리케이션 회사들에게 평가 창이 될 것으로 예상됩니다. 성장이 둔화되고 제품이 연구실에서 복제되면 탈출 가치가 급격히 하락할 것입니다.

·존속할 수 있는 진정한 AI 회사는 모델을 간단히 호출하는 회사가 아니라 진입점을 제어하고 고객 프로세스에 통합되며 기본 모델이 강해짐에 따라 동시에 강해지는 회사입니다.

·Elad Gil의 투자 방법은 핫한 개념을 쫓는 것이 아니라 먼저 시장이 충분히 큰지, 방금 개방된 것인지를 판단한 후 팀이 이 창을 잡을 수 있는지를 보는 것입니다.

·창업 기업이 성장하는 것은 절대 자연스럽게 일어나는 일이 아닙니다. 이사회, 자금 조달, 조직 확장 및 분배 기계를 적극적으로 설계해야 합니다.

·AI의 가장 큰 산업적 의미는 소프트웨어를 보다 똑똑하게 만드는 것이 아니라 원래 폐쇄된 법률, 기업 서비스, 화이트칼라 직업 등 시장을 다시 열어서 '도구를 판매하는' 것을 '인지노동을 판매하는' 것으로 바꾸는 것입니다.

인터뷰 원문

AI 전문가는 개인 IPO를 경험 중

Tim Ferriss: Elad, 만나서 반가워요. 시간 내주셔서 감사합니다.

Elad Gil: 만나서 저도 기쁩니다. 언제나 그렇죠.

Tim Ferriss: 방금 녹화하기 전에 얘기했던 주제부터 시작해볼까요? 아니면 방금 당신이 설명한 새로운 현상부터 해도 됩니다. 방금 얘기했던 내용을 다시 한번 설명해주시겠어요?

Elad Gil: 물론입니다. 우리는 방금 AI 분야에서 일어나고 있는 일부 인수를 논의했습니다. 예를 들어 xAI가 방금 Cursor의 실제 인수 옵션을 받은 것처럼 보입니다. 물론 Scale도 Meta에게 일부분 인수되었습니다. 지난 1~2년 동안 이러한 종류의 거래가 많이 이루어졌습니다.

이 외에도 AI 연구 커뮤니티 및 전체 AI 커뮤니티에게 이것이 무슨 의미를 가지는지에 대해 토론하고 있었습니다. 내가 작년쯤 가장 흥미로운 일 중 하나로 보았던 것은 Meta가 굉장히 공격적으로 AI 인재를 경매에 올렸다는 것입니다. 이는 실은 매우 합리적인 전략입니다. 그들이 수십억 달러를 컴퓨팅 자원에 투자할 것이라면, 실제 예산을 할애하여 사람을 빼앗는 것은 합리적입니다.

일반적으로 기술 산업에서는 회사가 상장하면 회사에서 나온 사람들 중 일부가 엄청난 부를 얻게 됩니다. 그런 다음 일부는 계속해서 기존 미션에 집중하게 되고, 일부는 타이틀을 바꿉니다. 그들은 사회에 봉사하는 프로젝트를 진행하거나, 정치에 참여하거나, 창업하거나, 혹은 그냥 해변에 가서 휴식을 취할 수도 있습니다.

최근 발생한 일은 Meta가 높은 금액의 제시를 하자 다른 기술 거물들도 자사 최고의 연구원들에 상응하는 제시를 하게 되었고, 따라서 약 50명에서 수백 명 정도의 사람들이 사실상 'IPO'를 경험하게 되었는데 이는 특정 회사가 아닌 집단으로써의 경험이었습니다. 그들은 동일 회사에 속해 있지 않았지만, 실리콘밸리 여기저기에 흩어져 있었지만, 그들의 급여 패키지는 갑자기 크게 상승하여 어떤 의미에서 회사의 상장으로 인한 부의 이동을 경험한 것으로 볼 수 있습니다. 이는 매우 드물며, '개인 IPO'라고 불릴 수 있습니다.

역사상 유일하게 유사한 상황을 떠올릴 수 있을 때는 암호화폐 분야였을 것입니다. 당시 매우 초기의 암호화폐 소유자나 창립자들이 집단으로써, 2020년에 — 더 정확히 말하자면, 2017년 경 — 어떤 의미에서 갑자기 '집단 상장'을 이룩하게 되었고, 뒤이어 최근에도 비슷한 상황이 발생했습니다.

이러한 일은 정말 흥미로우며, 아직 충분히 논의되지 않은 것 같습니다. 이것이 반드시 큰 장기적 영향을 가져다 줄 것은 아니지만, 그들 중 일부 사람들의 관심사가 변화한다는 것을 의미합니다. 그들은 인류를 돕기 위한 거대한 과학 프로젝트를 추진하거나, AI for Science와 같은 분야로 나아갈 수도 있으며, 다른 사람들은 원래의 경로를 떠나 개인적인 사명이나 다른 일들을 추구할 수도 있습니다.

Tim Ferriss: 네. 또는 완전히 '조용한 퇴사'를 하여 대량의 약물을 복용하고 각종 욕망을 쫓는 경우도 있을 것입니다. 제가 말한 것처럼, 그러한 상황도 있을 겁니다.

Elad Gil: 물론, 분명히 있을 겁니다.

Tim Ferriss: 이런 상황에서 오스틴을 보면, "델리어너(비공식 용어로, 델의 상장 이후 주식 폭등으로 부하한 초기 직원이나 관련자들을 가리킴)"라고 불리는 일련의 사람들이 있습니다. 그러나 그들을 집단으로 보았을 때, 이러한 일이 발생할 때 우리는 그 영향이 얼마나 클지, 얼마나 오랫동안 지속될지 모르지만, 분명히 어떤 결과를 초래할 것입니다.

그리고 내가 아는 사람들 가운데 기술에 충분히 이해가 되어 있으면서도 충분히 넓은 시야와 인맥을 가지고 있어 AI를 계속해서 관찰할 수 있는 사람은 사실 거의 없습니다. 어느 정도 이 분야를 종합적으로 지켜볼 수 있는 사람이 있다면, 당신을 이 그룹에 포함하겠습니다.

지난 주에 당신은 이에 대한 논문을 작성하셨는데, AI 연구소가 직면한 연산량 제약과 이로 인한 앞으로 1년에서 5년 사이의 영향 등에 대해 언급하셨습니다. 이 논문에는 가야 한다고 생각하며, 제목은 "뿌연 AI 프론티어에서의 일부 무작위 생각"입니다. 비록 제목이 좋네요.

Elad Gil: 정말 극적이네요.

팀 페리스: 그래, 매우 극적이며, 나는 그걸 좋아하고, 그림감이 있어. 그러나, 우리가 컴퓨팅 전력 제약이라는 주제로 들어가기 전에——나는 정말 당신이 다음에 그것에 대해 언급하기를 바란다——하지만 인재 전쟁에 대해 많은 배경 지식이 없는 분들을 위해, 당신은 방금 막아 메타가 강탈적으로 사람을 끌기 시작했다고 언급했습니다. 고급 인재 수준에서, 이러한 급여, 지분 패키지 또는 종합 보상 계획은 대체로 어느 수준인가요?

엘라드 길: 나는 정확한 범위의 구체적인 정보를 알지 못하며 모든 세부사항을 모릅니다. 그러나 소문과 어떤 언론에서 보도된 몇 가지 주장에 따르면, 이러한 제안은 대략 몇 십만 달러에서 수 억 달러까지 다양할 것으로 생각됩니다.

물론, 이러한 초고액 대우를 받는 사람은 매우 적습니다. 그러나 핵심 로직은, 우리가 역사상 가장 중요한 기술 경쟁 중 하나에 있다는 것입니다. AI가 더 빨리 강해지면, 그에 따라 해방되는 경제적 가치도 더 커집니다. 그래서, 이 분야에서 세계 최고 수준에 있는 소수 몇 사람들에 대해 회사들은 일반적인 가격 이상을 지불할 의사가 있습니다.

컴퓨팅 전력 전쟁의 병목 현상, 현재는 칩이 아니라 메모리에서 발생

팀 페리스: 당신이 최근에 쓴 그 기사에서 언급한 컴퓨팅 전력 제약이란 무엇인가요?

엘라드 길: 지금은 모두 이러한 회사들을 “랩”이라고 부르는데——예를 들어 OpenAI, Anthropic, Google, xAI 등등. 이 모든 랩들은 본질적으로 거대한 모델을 훈련하고 있습니다.

구체적으로 말하면, 당신은 NVIDIA로부터 대량의 칩을 구매해야 합니다. 하지만 실제로 당신이 구축하는 것은 전체 시스템입니다: 거기에는 NVIDIA의 칩, SK hynix, 삼성 및 기타 제조업체로부터의 메모리가 포함되어 있으며, 데이터 센터를 구축해야 합니다. 이러한 대규모 시스템 및 데이터 센터의 구축에는 많은 단계가 필요합니다.

당신은 기본적으로 수십만 대, 수백만 대의 시스템으로 구성된 클러스터를 구축하게 됩니다. 그리고 규모는 계속해서 커지고 있습니다. 이러한 시스템들은 NVIDIA뿐만 아니라 다른 공급자로부터 올 수도 있습니다. Google는 자체 TPU를 갖고 있고, 산업 내에서도 다른 시스템들이 있습니다. 이러한 인프라를 사용하여 AI 모델을 훈련합니다.

이것은 즉, 대량의 데이터를 이러한 거대한 클라우드 클러스터에서 실행한다는 것을 의미합니다. 가장 미친 짓은, 최종 결과물인 모델이 실제로는 평평한 파일처럼 보입니다. 이는 텍스트 파일 등의 것을 출력하는 것과 매우 유사합니다. 그런 다음이 파일을로드하고 AI를 실행하는 데 사용합니다. 신중히 생각해보면, 이 일은 매우 미친 짓입니다: 당신은 몇 달 동안 거대한 클라우드 시스템에서 실행하고, 마지막에 생산되는 것은 실제로 작은 파일이라는 것입니다.

이 작은 파일은 인터넷 상에서 얻을 수 있는 인류의 지식과 논리, 추론 능력 및 기타 능력이 어느 정도 섞여 있습니다.

이를 인간 뇌의 관점에서도 이해할 수 있습니다. 인간은 30~40억 개의 DNA 염기쌍을 가지고 있으며, 이들이 당신의 신체적 개체뿐만 아니라 대뇌, 정신, 작동 방식, 사물을 어떻게 보는지, 말하는 방식, 맛을 느끼는 방식, 각종 감각을 보유하는 방식까지 모두를 규정할 수 있습니다. 사실 이 모든 것이 상대적으로 작은 일부 유전자 그룹 안에 포장되어 있습니다.

마찬가지로 인류의 지식도 이러한 작은 파일 안에 효과적으로 포장될 수 있습니다.

팀 페리스: 그러면 이러한 제약 사항을 어떻게 보시나요? 제약 사항은 구체적으로 어디에 있는가요?

Elad Gil: 매년 AI 교육용 대규모 클라우드 클러스터를 구축하는 것은 일정한 제약 사항에 직면합니다. 또한 추론이라는 것도 있습니다. 실제로 이러한 칩을 사용하여 AI 시스템을 이해하고 실행할 때 NVIDIA 칩이나 TPU 및 기타 칩이 많이 필요합니다.

그러나 칩 자체 외에도 다른 것이 필요합니다. 예를 들어, 실제로 칩을 포장할 수 있는 능력이 필요합니다. 따라서 이러한 시스템 주변에는 공급망이 있습니다.

이 공급망의 다른 부분은 서로 다른 시기에 서로 다른 병목현상이 발생할 수 있습니다. 현재 주요 병목 현상은 메모리 또는 더 정확히 말하자면 특정 유형의 메모리입니다. 이러한 메모리는 주로 한국 기업이 생산하고 있으며 물론 다른 보급 업체도 있습니다.

업계 전반적으로 이러한 메모리 병목 현상이 약 2년 정도 지속될 것으로 예상되며 변동이 있을 것으로 예상됩니다. 근본적으로 이러한 기업들의 생산 능력은 시스템의 다른 부분의 생산 능력보다 낮습니다.

또한 누구나 얼마나 많은 컴퓨팅 리소스를 구입하고 이를 모델 훈련 및 실행에 투입하는지에 따라 전체 산업이 제한됩니다. 이로 인해 한 가지 결과가 발생합니다. 단기적으로 모델 규모 확장에 천장이 생깁니다. 모든 실험실이 가능한 만큼 많은 컴퓨팅 리소스를 구입하려 하고 많은 스타트업도 가능한 만큼 많은 컴퓨팅 리소스를 구입하려고 하기 때문에 모두가 막혀 있습니다.

이는 단기적으로 모델이 얼마나 크게 될 수 있는지, 추론이 얼마나 가능한지, 현재 실제로 AI를 사용하여 얼마나 많은 일을 할 수 있는지에 인위적 천장이 존재한다는 것을 의미합니다.

그러나 이는 사실상 누구도 다른 사람들보다 훨씬 앞서갈 수 없도록 강제하는 상황을 만들었습니다. 다른 사람들의 10배 컴퓨팅 리소스를 구입할 방법이 없기 때문에 어떤 실험실도 다른 사람들을 크게 앞서서 할 수 없습니다.

여기에는 규모의 법칙이 존재합니다. 보유한 컴퓨팅 성능이 클수록 일반적으로 더 큰 AI 모델을 학습시킬 수 있으며, 많은 경우 모델의 최종 성능도 더 강력해집니다.

이는 앞으로 약 2년 정도의 기간 동안 이러한 연구소들의 능력이 상대적으로 유사해질 것이라는 의미일 수 있습니다. 누구도 갑자기 엄청난 거리를 내지 못할 정도의 생산능력을 갖추고 있지 않기 때문입니다.

그러나 이러한 제약이 해제된 후에는 한 회사가 다른 모든 회사를 크게 앞서게 될 수 있는 가능성이 실제로 존재합니다. 현재 OpenAI, Anthropic, Google은 능력 면에서 상당히 유사하며, 일부 회사는 특정 측면에서 다른 회사들보다 선도할 수 있고, 다른 회사들은 다른 측면에서 선도할 수도 있습니다. 이러한 병목 현상 때문에 최소한 앞으로 2년 정도는 이러한 상대적으로 유사한 상태가 계속될 것으로 일반적으로 예상됩니다.

Tim Ferriss: Google도 Samsung, Micron 등의 메모리 공급 제약을 받고 있나요? 그들도 다른 참가자들과 마찬가지로 유사한 제약을 받고 있습니까?

Elad Gil: 현재 거의 모든 사람이 기본적으로 비슷한 제약을 받고 있습니다. 일부 연구소들은 이미 자사 칩을 개발하거나 자체 시스템을 개발 중입니다. Google은 TPU와 같은 것을 보유하고 있고, Amazon도 Trainium이라는 자체 칩을 만들었습니다. 각 회사마다 다양한 시스템이 있지만 근본적으로 자사가 얼마나 많은 것을 생산하고 구매할 수 있는지에 제한을 받고 있습니다.

1~2년 전에는 주로 패키징이 병목 현상이었고, 지금은 메모리입니다. 2년 후에는 누가 알겠습니까, 다른 것으로 바뀔지도 모릅니다. 이 기반 인프라 구축을 추진하는 과정에서 우리는 지속적으로 새로운 병목 현상에 부딪힐 것입니다.

Tim Ferriss: 제가 이 질문을 하면 매우 처신해보일 수 있습니다. 왜냐하면 저는 '머들머들'한 사람이라 기술 백서를 쓰거나 그와 유사한 내용을 쓸 수가 없습니다. 그러나 제가 본다면 — 물론 전혀 제게만 해당되는 말은 아니라는 것 — 우리는 문제를 예측하는 데 더 뛰어나다는 것이지, 해결책을 예측하는 데 능숙하지는 않은 것 같습니다.

예를 들어 많은 년 전에, 휘발유 가격이 특정 수준까지 상승하면 많은 사람들이 재앙과 붕괴를 예측하기 시작했습니다. 그러나 각 석유 가격이 특정 수준을 넘기면, 새로운 채굴 방식이 갑자기 실행 가능해지고 자금이 하이드로 프랙처링과 같은 기술에 투입됩니다.

그러니 AI 컴퓨팅 성능 병목 현상에서 우회하는 방법이 나타날 수도 있을까요? 이러한 논리와 유사한 무언가가 발생할 수 있을까요? 말이 되는지는 모르겠습니다. 혹시 전혀 없을 수도 있습니다.

Elad Gil: 내가 알기로는 현재까지는 아직까지 그런 것이 없습니다. 이는 이러한 것들이 구축 방식 때문에 우회하기 어려울 정도로 설계되었기 때문 중 일부 이유가 있습니다.

예를 들어 메모리에 필요한 용량은 본질적으로 특정 유형의 파운드리에 의존합니다. 따라서 파운드리 건설, 장비 구매, 생산 라인 구축에 시간이 필요합니다. 이것은 전통적인 자본 지출 및 인프라 구축 주기입니다.

그러나 이러한 기업들은 이전에 이에 투자 부족했으며, 당시 다른 사람들의 AI 수요 예측에 완전히 믿지 않았기 때문입니다. 지금 그들은 따라잡기 위해 애를 쓰고 있습니다.

따라서 이것은 이러한 상황이 되었습니다: 모두가 "AI가 이렇게 빠르게 성장한다면, 계속해서 이러한 속도를 유지할 수 없을 것이다"라고 말하고 있지만, 실제로 성장을 계속하고 있으며 계속 성장하고 있습니다. 그리고 이것은 이러한 능력이 너무 크고 중요하기 때문입니다.

이러한 기업들의 수익을 보는 것은 매우 흥미로울 것입니다. 나중에 이미지를 보낼 수 있습니다. 저희 팀의 Jared가 다양한 기업들의 수익이 10억 달러에 이르기까지, 그리고 10억 달러에서 100억 달러로, 그리고 다시 100억 달러에서 1000억 달러로 성장하는 데 각각 얼마나 걸렸는지 정리한 차트를 만들었습니다.

사실적으로 이러한 규모에 이르는 회사는 실제로 매우 적습니다. 여러 시대의 회사들을 기반으로 그들이 소요한 시간을 살펴볼 수 있습니다. 예를 들어 기억이 나지 않지만 ADP와 같은 기업일 수도 있는데, 그들이 10억 달러의 수익을 달성하는 데 30년이 걸렸습니다. 반면 Anthropic과 OpenAI는 1년 만에 이루었습니다.

Google은 당시 4년을 소요했을 것으로 추정되며, 구체적인 숫자를 기억하지 못하지만, 대략 이러할 것입니다: 시간이 흘러갈수록 규모에 도달하는 속도가 더 빨라집니다. 현재 OpenAI와 Anthropic의 연간 수익은 각각 약 300억 달러로 알려져 있습니다.

Tim Ferriss: 정말 미친 소리네요.

Elad Gil: 왜냐하면 4년 전에 그들은 아무 수익도 없었기 때문입니다. 그리고 300억 달러는 대략 미국 GDP의 0.1%에 해당합니다. 따라서 AI는 이미 0.5%의 GDP로부터 성장했고, 적어도 수입 기여 측면에서 그렇습니다.

외삽을 계속하면, 미래에 한 해, 두 해 또는 특정 시기에 1000억 달러의 수익에 도달한다고 가정하면, 우리는 이러한 상황에 가까워질 것입니다: 각각의 기업은 GDP의 1% 또는 2%를 차지할 수도 있습니다. 한번 곰곰히 생각해 보세요, 이것은 정말 말도 안 되는 일입니다.

Tim Ferriss: 정말 미친 소리네요, 정말 미친 소리네요.

Elad Gil: 이러한 것들은 정말 중요하고 유용합니다. 그리고 이것은 Azure의 AI 비즈니스로 얻는 클라우드 수익과 구글 클라우드 또는 아마존의 관련 수익 포함되지 않습니다. 이것은 OpenAI와 Anthropic이라는 두 회사에 대해 언급한 것뿐입니다. 정말 과장된 얘기입니다.

Tim Ferriss: 나는 당신의 사고 방식에 대해 깊이 이해하고 싶습니다. 내가 만난 사람 중에서 당신은 첫 번째 원리 사고를 잘 하는 사람 중 하나이며 체계적 사고를 잘하는 사람 중 하나입니다. 당신과 대화하는 것을 좋아합니다. 왜냐하면 항상 새로운 것을 배울 수 있기 때문입니다. 때로는 구체적인 데이터 포인트가 아닌 문제에 대한 시각이나 사고의 틀을 배울 때도 많습니다.

또한 당신의 프레임워크 자체도 지속적으로 발전하고 있습니다. 이전에 First Round Capital과 한 인터뷰를 보았는데, 그것은 아주 오래된 것 같습니다. 당시에 당신은 투자를 할 때 먼저 시장을 보고 그 다음에 팀의 강점을 보는 것이 중요하다고 말씀하셨습니다. 당신은 자신이 Lyft의 C 라운드 투자 기회를 놓친 것에 대해 언급했습니다. 그 당시 판단은 주로 시장 구도에 대한 판단에 따랐습니다: 그것이 승자 전체를 가져가는 것인지, 소수 플레이어 간의 경쟁인지 또는 다른 형태인지에 달려 있었습니다.

저는 AI 분야에서, 당신은 지금 어떻게 이 문제를 생각하고 계신가요? 왜냐하면 내가 아는 사람 중에서 당신은 거의 최초로 이 방향으로 나아간 사람 중 하나이며 아마도 가장 최초일 수도 있기 때문입니다.

그래서 지금 당신의 생각은 무엇인가요? 이것은 당신이 글에서 언급한 한 문장과 관련이 있습니다. 다른 사람이 이렇게 말한 것을 듣지 못했지만, 이 문장을 힌트로 사용할 수 있겠다고 생각합니다—비록 당신이 힌트가 필요하지는 않을 것 같지만요.

당신은 다음과 같이 썼습니다: AI 기업을 성공적으로 운영 중인 창업자들은 심각하고 차분하게 고려해야 할 점이 있습니다. 그것은 결과의 가치를 최대화하는 시간 창이 될 수 있습니다.

또한 당신은 인터넷 거품 붕괴 시기의 기업 생존율과 나중에 진정으로 돌파한 기업의 비율에 대해 회고하셨습니다. 이 문제에 대해 어떻게 생각하시나요? 이 문장을 설명해 주실 수 있나요?

Elad Gil: 물론입니다.

Tim Ferriss: 또한 그리고 마지막으로, 이 시장이 최종적으로 어떤 구도로 발전할 것으로 보십니까? 이것은 승자 전체를 가져갈 것인지, 소수 플레이어 간의 경쟁이 될 것인지 또는 다른 동태가 나타날 것인가요?

Elad Gil: 역사적 선례를 본다면—물론, 이는 AI가 반드시 동일한 경로를 반복한다는 것을 의미하는 것은 아니지만—거의 모든 기술 사이클에서 90%, 95%, 심지어 99%의 기업이 결국 망하게 됩니다.

이는 100년 전 고라이올라던 "하이테크" 산업인 자동차 산업까지 거슬러 올라갈 수 있습니다. 그 당시 디트로이트에는 수십 개의 자동차 회사가 있었고 수백 개의 공급업체가 있었으며, 결국 산업 전체는 소수의 자동차 회사로 수축되었습니다. 이것은 새로운 이야기가 아닙니다.

90년대 인터넷 사이클을 보면, 또는 인터넷 거품이라고 할 때. 1999년에 약 450개의 회사가 상장되었으며, 2000년 초반에 약 450개의 회사가 더 상장되어 총 900개가 되었습니다. 그 이전 몇 년 동안 상장된 500개에서 1000개 정도의 회사를 더하면 약 1500~2000개의 회사가 존재했습니다.

이 회사들은 이미 상장되었으며, 어느정도 성공했다고 볼 수 있습니다. 그러나 이 회사들 가운데, 오늘도 존속하고 있는 것은 몇 개일까요? 십여 개일 수도 있고, 이십여 개가 될 수도 있습니다. 즉, 2000여 개의 회사 중 약 1980여 개가 어떤 형태로 사라졌거나 매우 낮은 가격에 인수되었다고 볼 수 있습니다.

그러므로 AI 주기가 다르다고 생각할 이유가 없습니다. 모든 주기가 이러합니다. SaaS도, 모바일 인터넷도, 암호화 산업도 말이죠. 대다수의 회사가 성공하지 못하고 소수의 회사만이 남게 됩니다. 어떤 회사들이 남게 될지 논의할 수 있습니다.

그러므로 지금 AI 기업을 운영하고 있다면 자신에게 한 가지 질문을 해야 합니다: 회사가 어떤 종류의 지속성을 갖고 있는가요? 10년 뒤, 당신은 그 십여 개, 이십여 개 중 하나가 될 수 있나요? 아니면 실제로는 지금이 좋은 판매 창구인가요? 왜냐하면 당신이 하는 일이 상용화될 수 있고, 대규모 모델 실험실에 직접 도전받을 수도 있으며, 시장 변화나 기술 변화로 인해 시대에 뒤떨어질 수도 있습니다.

물론 소수의 회사는 계속해서 크게 성장할 것입니다. 그들은 판매하거나 철수해서는 안 되며, 계속 나아가야 합니다. 그러나 많은 회사들이 현재 또는 앞으로 12~18개월 안에 자신들이 하는 일에 대한 최고 가치평가를 받을 수 있는 최적의 시기일 수 있습니다.

모든 기업에게는 가치를 극대화할 수 있는 시기가 있습니다. 그들은 어느 정점에 달할 것이며, 이 정점은 보통 윈도우 기간입니다. 일반적으로 6개월 또는 12개월입니다. 그 때 당신이 하는 일이 충분히 중요하고, 성장 속도가 충분히 빠르며, 모든 것이 잘 작동하며, 어떤 역풍도 실제로 닥치지 않은 상태입니다.

때로는 이러한 역풍이 예견할 수 있는 것인데, 당신은 그것이 가까이 다가오고 있다는 것을 볼 수 있습니다. 또한 많은 경우 성장의 2차 도함수에서 그것을 볼 수 있습니다. 즉, 당신의 성장 속도가 점차 둔해지기 시작합니다. 이 때, 당신은 계속해서 성장할지, 판매를 고려해야 할 지 생각해봐야 합니다. 이게 바로 내가 말하고 싶은 바의 진정한 의미입니다.

우리 이전의 대화에서도 알 수 있듯이, 나는 AI를 강력히 지지합니다. 그러므로 이는 AI가 가져다 줄 전체 변화에 대한 불신이라기보다는, 이 변화에서 단지 소수의 회사만이 계속해서 중요한 역할을 할 것임을 말하고 싶은 것입니다. 핵심 질문은 다음과 같습니다: 당신이 그 소수 중 하나인가요?

그렇다면, 당신은 영원히, 말 그대로 영원히, 팔아서는 안 됩니다.

AI 기업이 주기를 넘어서는 방법: 입구를 통제하거나 워크플로에 포함

팀 페리스: 그렇다면 이 소수의 기업들은 무엇을 가지고 있는가요? 즉, 진정한 지속적인 이점을 갖고 있는 회사들. 2000년을 돌아보면, 구글과 아마존을 뽑을 때 실제로 어떤 기준을 사용해야 했을까요?

Elad Gil: 네.

Tim Ferriss: 인터넷 거품이 최상의 비교 대상은 아니라고 말씀하신 적이 있습니다. 그러나 현재 AI 기업들이 폭발적으로 등장하는 이 조류 속에서, 어떤 기업들이 장기간의 장점을 가지고 있다고 보십니까?

물론, 몇몇 유명한 대형 모델 연구소들이 당연히 떠오를 것입니다. 그들이 다른 모든 응용 프로그램의 입구로 변할 수도 있습니다. 누가 알겠습니까. 하지만 당신은 어떻게 대답하시겠습니까? 공통점에서든, 특정 회사 이름에서든, 몇몇 회사가 남아있을 것으로 생각되는데, 다른 회사들과 어떤 차이가 있을까요?

Elad Gil: 저는 핵심 대형 모델 연구소들이 상당 기간 존속할 것으로 생각합니다. OpenAI, Anthropic, Google과 같은 기업들은 어떠한 사고, 재앙 또는 내부적 폭발적 붕괴가 발생하지 않는 한, 비교적 안정적인 위치에 있어 보입니다.

당신이 언급한 시장 구조에 대해서는, 대략 3년 전에 제가 Substack에 글을 썼는데, 당시에 이것이 올리고 시장일 수도 있다고 예측했습니다: 소수의 기업들이 존재하게 되며, 그들은 클라우드 공급업체와 결합될 것입니다. 지금 보니, 대체로 그렇게 되고 있습니다. 물론, 지금은 Meta, xAI와 같이 게임을 바꿀 가능성이 있는 다른 플레이어들도 있습니다. 당시에 그 글을 쓸 때는 아직 이러한 변수들이 존재하지 않았습니다.

그러나 제 생각에는, 당분간 이것은 여전히 소수의 기업들이 존재하는 시장입니다. 이것이 자연스럽게 독점 시장으로 변할 이유는 없습니다. 모든 사람들의 기본적인 선택으로 자연스럽게 다가가는 정도만큼 한 가지 회사가 더 뛰어나게 되었을 경우를 제외하고는요. 물론, 이러한 상황은 발생 가능성이 있지만, 현재로서는 아직 그런 일이 일어나지 않았습니다. 그리고 앞서 언급했던 연산 능력 제약은, 당분간 이러한 상황을 방해하거나 적어도 그것에 제한을 둘 것입니다.

기술 스택을 따라 올라가면 응용 프로그램 레이어로 진입하게 되며, 다양한 유형의 응용 프로그램 기업들을 볼 수 있습니다. 예를 들어 법률 분야의 Harvey, 의료 분야의 Abridge, 고객 성공 분야의 Decagon 및 Sierra. 각 응용 분야마다 일부 회사들이 있습니다.

이러한 회사들이 장기적으로 존속할 것인지 판단하기 위해 세 개 네 가지 각도로 볼 수 있습니다.

첫째, 기저 모델이 더 나아졌을 때, 귀하의 제품 또는 서비스가 고객에게 현저한 이점을 제공하게 될까요? 그리고 고객이 여전히 귀하의 제품을 사용하고자 할 만큼 만족해할까요?

둘째, 제품적인 측면에서, 깊이와 넓이에서 얼마나 잘 수행하고 있습니까? 여러 제품을 구축하고 있나요? 이러한 제품들이 일관된 하나의 통일된 시스템으로 통합되었나요? 그것이 실제로 기업 내 프로세스에 잘 통합되어 있고, 쉽게 제거할 수 없는 정도로 통합되어 있나요?

대부분의 경우, 기업이 AI를 도입하는 진정한 문제는 "이 AI가 얼마나 훌륭한가?"가 아니라 "이것을 도입하기 위해서는 기존의 작업 흐름을 어느 정도 변경해야 하며, 직원들이 작업하는 방식을 어떻게 변경해야 하는가?"입니다. 이것은 주로 변혁 관리 문제이며 기술 문제가 아닙니다.

그래서, 고객의 작업 흐름, 비즈니스 방식, 조직 협업 방식 및 다양한 시스템 간의 연결 방식에 충분히 깊이 파고들었다면, 이러한 위치는 종종 더 오래 지속될 수 있습니다.

세 번째, 독점 데이터를 포착, 저장 및 활용하고 계십니까? 때로는 이것이 유용할 수 있습니다. 일반적으로 '데이터 요새(Data Moat)'라고 불리는 것은 종종 과대 평가되지만, 특정 상황에서는 실제로 매우 가치 있습니다. 일반적으로 이는 '시스템 기록(System of Record)'형의 세계관에 해당합니다.

따라서 어떤 것이 장기 방어력을 갖추고 있는지 판단하는 데에는 일련의 기준이 있습니다. 응용 프로그램 수준에서는 이러한 것이 종종 중요한 관점 중 하나입니다.

Tim Ferriss: 그러니까 제가 하나 질문이 있어요. 청취자 중에 이러한 위치에 있는 사람이 있다고 가정해 봅시다. 그 사람은 창업자이거나, 자사 회사 평가를 가장 높게 평가하는 단기 창이를 고려해야 하고, 어느 정도 '낙하산을 펴고' 있어야 할 것입니다. 그렇다면 그들이 가질 수 있는 선택지는 무엇인가요?

제 생각에는 일부 회사들이 있습니다—이름을 언급하지는 않겠지만—지금 많은 회사들이 이미 수십억 달러에 이르는 평가를 받고 있습니다. 대부분의 시간은 외부인인 제가 본 바로는, 이러한 회사들이 현재 판매하고 있는 것은 대규모 모델 연구소를 직접 만드는 것보다 그다지 어렵지 않은 것 같습니다.

그래서 이러한 회사들은 어떤 대규모 모델 연구소에 인수를 받아야 할까요? 그렇다면 연구소에게는 '스스로 만들기 vs 인수하기'의 결정이 있을 것입니다. 또는, 그들이 겨냥해야 하는 것은 OpenAI, Anthropic과 같은 회사가 아니라, 게임에 더 심취하려는 Amazon과 같은 다른 유사한 기업들인지 모르겠습니다. 당신은 그들의 탈출 옵션을 어떻게 보십니까?

Elad Gil: 저는 실제로 탈출 옵션이 많다고 생각합니다. 그리고 현재 정말 미친 듯한 점은, 10년이나 15년 전으로 돌아가보면, 전 세계에서 가장 큰 기업의 시가 총액은 약 3조 달러였습니다. 가장 큰 기술 기업의 시가 총액은 제가 기억하기로는 약 2조 달러 정도였습니다. 그 때 가장 큰 기업은 에너지 회사 같은 Exxon 같은 것 같았던 것 같습니다.

그러나 지난 10년에서 15년 동안, 상황이 갑자기 이렇게 변했습니다: 우리는 수조 달러에 달하는 회사들을 갖게 되었습니다. 그 때 모든 사람들은 이것이 말도 안 된다고 생각했지만, 실제로는 회사 규모가 더 커질 가능성이 높을 것입니다. 미래의 최대 승자는 분산되기보다는 더 강력한 집중 효과가 나타날 것이며, 더 나뉘지 않을 것입니다.

지금, 점점 더 많은 기업들이 천억 달러에서 수조 달러 사이의 시가 총액을 갖게 된 것은 전례 없는 일입니다. 이것은 그들이 엄청난 구매력을 갖고 있음을 의미합니다. 왜냐하면 3조 달러 시가 총액을 가진 회사의 1%는 300억 달러입니다. 즉, 우리는 1% 지분을 희석시킴으로써 300억 달러로 회사를 인수할 수 있습니다. 이것은 정말 미친 일입니다.

이것은 정말 전례없는 일이다. 그런 이유 때문에 이제 이러한 초대형 인수가 가능해졌다.

Tim Ferriss: 내 머리에 떠오르는 그런 회사들 — 직접 언급하고 싶지는 않지만 — 그들의 수명이 제한적으로 보일 수도 있다. 종종 일부 친구들과 대화를 나누는데, 그들 중 상당수는 매우 성공한 기술 투자자들이다. 그럼 난 묻지. "좋아, 이 다섯 개의 회사가 여기에 제시된다면, 당신은 10개의 칩을 어떻게 할당하겠습니까?" 몇몇 회사는 비록 유명할지라도 거의 항상 0개의 칩을 받았다. 그런데 왜 이런 실험실식 회사들이 이런 회사들을 인수하는 것일까?

Elad Gil: 그건 구체적으로 그 회사가 무엇인지에 따라 다르다. 그리고 매수자가 반드시 대형 실험실이어야 하는 것도 아니며, 대기업 기술 거물일 수도 있다. Apple, Amazon, Google 같은 일부 회사들은 어느 정도 두 모습을 동시에 하고 있다. 그리고 Oracle, Samsung, Tesla, 현재 SpaceX도 이 시장에 진입하고 관련 작업을 시작했다. 사실 다양한 종류의 매수자들이 많다. 또한 Snowflake, Databricks도 있다. 당신이 금융 서비스를 하는 경우에는 Stripe, Coinbase도 있을 수 있다. 사실 상당수의 기업들이 이미 매우 거대한 규모를 갖고 있으며, 이것이 핵심이다.

그러므로, 한 회사는 일반적으로 다음 네 가지 매수자 중 하나에게 팔릴 것이다.

첫 번째, 대형 실험실, 초대형 클라우드 공급업체 또는 대기업 기술 회사들이다.

두 번째, 당신이 속한 수직 분야에 매우 관심을 가진 회사들이다. 예를 들면 법률, 회계 또는 관련 분야를 하는 경우, Thomson Reuters와 같은 회사가 흥미를 갖게 될 수 있다.

또한, 내가 느끼기에는 아직 잘 일어나지 않은 일 중 하나는 경쟁사 간의 합병이다, 특히 사적 회사들 간의 합병이다. 왜냐하면 시장을 점령하는 게 주요 목표라면, 당신과 다른 경쟁사가 영구히 공고하게 싸우며 가격을 안정시키지 않는다면 합병하는 게 더 나을지도 모른다.

실제로 90년대의 X.com과 PayPal의 상황이다. 당시 Elon Musk와 Peter Thiel은 각각 다른 회사를 운영했지만, 나중에 그들은 합병하기로 선택했으며, "우리가 두 곳에서 모두 같은 일을 하고 있다면, 계속 싸울 이유가 무엇인가?"라는 것을 깨달았다.

Tim Ferriss: 그렇다. 또는 매우 이른 시점의 Uber와 Lyft. 그건 아마 합병으로 보기보다는 인수에 가까웠을 것이다.

Elad Gil: 그렇다. 소문에 의하면, 그 일은 실험하다 조금씩 놓쳤었는데, 그 후에는 Uber 쪽이 포기했다. 그러나 여태까지 Uber가 Lyft와 경쟁하기 위해 써 온 모든 돈은 아마 당시에 바로 인수하는 게 더 좋았을 텐데. 물론 정확한 상황은 모르겠고요.

하지만 많은 경우, "아무래도 우린 더 이상 서로의 에너지를 소비하지 말고, 합병하고 함께 이기러 가자"라고 선택하는 것에는 합리성이 있습니다. 왜냐하면 시장에서 이기는 것이 최우선 목표인데 이미 기존 거장들과 경쟁하고 있었으니, 왜 이 문제를 더 어렵게 만들어야 하나요?

Tim Ferriss: 자주 대화했던 주제네요. 하지만 이번에는 투자자로서의 관점에 대해 얘기해보려고 해요. 그러나 당신이 진정한 "풀타임 투자자" 모자를 쓰기 전에 이미 많은 경험을 쌓았을 수도 있고 아닐 수도 있습니다. 궁금한 점이 있는데요, 회고해보면 생물학적 배경이나 수학적 배경과 같은 것들이 투자에 대한 생각에 실질적인 영향을 미쳤다고 생각하시나요? 어느 정도의 장점을 가져다줬다고 생각하시나요? 물론 거래의 이길 단계는 다양하지만, 우선은 선별과 선택에 대해 얘기해볼까요.

Elad Gil: 나는 수학이 나에게 두 가지 측면에서 도움이 된다고 생각해요.

첫째, 이것은 일부 기술적 문제를 이해하는 데 도움이 되었어요, 특히 알고리즘, 컴퓨터 과학 관련된 것들. 때로는 이것이 AI의 일부가 어떻게 작동하는지를 이해하는 데 도움이 되곤 해요. 또는 적어도 숫자나 데이터에 익숙해질 수 있게 도와 줬죠. 이것을 "책가락 언어"라고 부르지 않아도 되지만, 대략 그런 느낌이에요.

솔직히 말해서, 제가 수학 학위를 따 논 것은 취미 때문이었어요. 그것이 정말 도움이 되는 부분이기도 했어요. 실제로 순수하게 수학적인 것을 배웠는데요.

이것은 정말 좋은 훈련 방법이라고 생각해요. 이것은 당신에게 논리적 사고를 실제로 단계별로 수행하도록 강요합니다. 최소한 제가 증명 방법을 배우던 때, 대충 그렇게 했던 것 같아요: 먼저 논리적 연속체를 세우고, 때로는 직감적인 도약을 하기도 하고, 다시 되돌아가서 그것을 증명하거나 그 직감 뒤의 추론을 보충하려고 해요.

투자도 때로는 이런 식이죠.

Tim Ferriss: 자신이 투자에 능숙할 수도 있다는 생각을 처음 깨달은 때는 언제였나요? 이 투자는 일반적인 의미의 투자일 수도 있고, 우리 대화 맥락에서의 스타트업 투자, 천사 투자일 수도 있어요. 처음으로 "음, 아마 제게는 이 일이 잘 맞는 것 같다"라고 느낀 적이 있나요? 그런 순간이나 거래가 있었나요? 아니면 다른 무엇인가가 당신에게 그러한 생각을 하게 했나요?

Elad Gil: 사실 아니에요. 저는 스스로에게 매우 엄격한 요구를 하기 때문에, 지금까지도 자주 자신을 의심하곤 해요. 누군가가 한 번 나에게 말했죠. 자신을 가장 많이 탓하는 두 사람 중 한 명은 나고, 다른 하나는 매우 잘 알려진 창업자이자 투자자예요.

그래서 "와, 이 일 정말 제게 잘 맞겠다"고 생각하는 단 하나의 순간은 없어요. 자연스럽게 계속 일어난 일종의 과정 같은 거죠. 왜냐하면 저는 매우 강력한 회사들에 투자했고, 그래서 계속 이어갈 수 있게 됐거든. 맞아요, 이런 "깨달음의 순간"을 갖는 것도 좋겠네요.

Tim Ferriss: 젠장, 너도 모든 훌륭한 창업자들처럼 네 초기 이야기를 다시 써야 해.

Elad Gil: 그래, 나는 7살부터 계속해서 기술 회사에 투자하는 방법을 고민해왔어.

Tim Ferriss: 그래서 넌 그 거래들에 어떻게 참여한 거야? 어떤 사람들은 정보 우위를 가지고 있고, 그들은 스스로를 정보 우위를 얻을 수 있는 위치에 두게 돼. 이 질문을 너무 유도적으로 묻고 싶지는 않지만, 나에게 있어서는 만약 나가 2000년에 실리콘밸리로 이사를 가지 않았다면 뒤에 쭉 거기 남았던 게 중요한데, 특히 샌프란시스코로 이사 오지 않았다면, 천사 투자에서 이룬 모든 것들은 불가능했을 테니까.

하지만 네 이야기는 분명히 그게 아닌 것 같아. 왜냐면 많은 사람들이 부자가 되겠다는 희망을 품고 어떤 신분이든 간에 거기로 이사를 온 건데. 물론 네가 그런 걸 위해 가지 않았다고는 말하고 싶지 않아. 하지만 네가 어떻게 그런 거래에 참여했을 수 있었나? 우리 이전 대화를 기반으로 하면, 나는 몇 가지 요소가 떠오르지만 일단 말은 하지 않을 거야. 왜 넌 그 거래에 참여할 수 있었는지, 또는 그런 거래를 선택했는지?

Elad Gil: 나는 초기에 일어난 일들과 지금 일어나고 있는 일들이 다르다고 생각해. 이 두 단계는 다르다고.

너가 말한 것처럼 어떤 산업에 진입하려는 사람에게 가장 중요한 것은, 그 산업의 본사가 있는 곳으로 가거나 산업 클러스터가 있는 곳으로 가는 거지. 그 활동이 실제로 일어나는 곳으로 가는 거야. 「너는 어디서든 무엇이든 할 수 있다」「모든 것은 원격으로 처리될 수 있다」는 조언은 말도 안 돼. 이게 기술 산업 뿐만이 아니라 모든 산업에 해당돼.

영화 산업에 진입하려는 경우, 사람들은 네게 말하지 않을 거야: 「너는 어디서나 영화 대본을 쓸 수 있고, 어디서나 디지털 음악을 만들 수 있고, 어디서나 편집할 수 있으며, 어디서나 촬영할 수 있다. 그러니 너는 댈러스로 가서 그들의 번창한 영화계에 합류하라」 사람들은 「할리우드로 가라」고 말할 거야.

금융 산업에 진입하려는 경우, 너는 말할 수 있어: 「나는 어디서나 자본을 조달할 수 있고, 어디서나 거래 전략을 고안하고, 헷지 펀드 전략을 고안할 수 있으며, 어디서나 이 일을 할 수 있다.」 하지만 사람들은 「뉴욕으로 가거나 어떤 금융 중심지로 가라」고 말할 거야.

기술 산업도 마찬가지야.

우리 팀의 Shreyan은 계속해서 「유니콘 분석」을 수행했어, 비상장 기술 기업의 시가 총액이 실제로 어디에 집중돼 있는지 연구하는 거야. 과거에는 대략 절반이 미국에 집중되어 있었고, 미국 안에서도 대략 절반이 베이 에어어에 집중돼 있었어. 그러나 AI 붐이 시작되면서, 전 세계 AI 비상장 기업의 91%의 시가 총액이 베이 에어어에 집중돼 있어. 글로벌 AI 비상장 시장의 총 시가 총액의 91%가 대략 10마일×10마일 정도의 구역에 집중돼 있어.

그러니까, AI를 하고 싶다면 아마도 베이 에어리어에 가야 할 것입니다. 두 번째 선택은 뉴욕이 될 수 있으며 그 뒤로는 급격히 감소합니다. 정말로 중요한 핵심 장소는 베이 에어리어입니다.

국방 기술을 하고 싶다면, 남부 캘리포니아로 가야 할 수도 있으며, SpaceX, Anduril이 있는 곳과 가까운 곳에 가면 됩니다. 예를 들어 Irvine, 오렌지 카운티, El Segundo 등이 있습니다. 그곳에는 많은 스타트업 기업들이 있습니다.

금융 기술과 암호화를 하고 싶다면 아마도 뉴욕이겠죠.

하지만 현실은, 이러한 산업 클러스터는 매우 강력합니다. 그래서 첫 번째로, 당신이 말한 대로, 나는 그 때 정말 올바른 위치에 있었다고 생각합니다. 내가 올바른 네트워크에 있었다는 것도 함께 합니다. 또 다른 기본적인 조건은, 나 또한 스타트업을 운영 중이었습니다. 나는 구글에서 많은 해를 보내고 나중에 떠나 창업했습니다. 사람들이 내게 조언을 구하러 오기 시작했습니다.

예를 들어, 나중에 에어비앤비에 투자한 방식은, 그 당시 그들이 약 8명 정도 만 있었을 때였고, 나는 그들이 A 시리즈를 모으게 하는 데 도와주었습니다. 나는 그들에게 몇몇 사람들을 소개해 주었고, 전략적으로 매우 경미하게 도움을 주었습니다. 물론, 내가 없어도 그들은 투자를 마칠 수 있었을 것입니다. 마지막에 그들이 말했습니다: "헤이, 이 라운드가 마무리되면, 조금 투자하고 싶은가요?" 나는 말했습니다: "좋아요, 소리 좋네요." 이 모든 것은 매우 자연스러웠습니다.

또한, 스트라이프에 투자한 방식도 마찬가지입니다. 그 당시에 내가 트위터에게 내가 만든 초기의 기반 인프라 API 회사를 팔았었고, 당시 트위터는 약 90명 정도 있었습니다. 그런 다음, 나는 스트라이프의 CEO인 패트릭에게 이메일을 보냈고, "당신에 대해 많은 좋은 소식을 들었고, 스트라이프가 하는 일을 정말 좋아합니다. 만약 내가 내 스타트업을 한다면, 나도 사용할 것입니다. 내가 방금 API 회사를 팔았고, 당신이 이러한 것들에 대해 이야기해 보고 싶으시다면 어떠세요?"

우리는 함께 몇 번 산책을 나갔고, 일주일 또는 이틀 후에, 그가 나에게 문자를 보냈고: "헤이, 우리는 자금을 모으고 있습니다. 투자하고 싶으세요?" 그래서 내가 처음 몇 번 했던 투자는 모두 매우 자연스럽게 발생한 것이었습니다. 창업자들이 "당신이 참여하길 원합니다."라고 말할 것입니다.

당시, 나는 생각해 본 적이 없습니다: "오, 나는 투자자가 되어야 하고 프로젝트를 추구해야합니다." 나는 그냥 똑똑한 사람들과 즐겁게 이야기 나누는 것을 좋아했고, 일부 비즈니스 문제를 해결하는 것을 즐겼으며 기술과 기술이 어떻게 현실 세계로 전환되는지를 사랑했습니다. 나는 책벌레로, 그리고 다른 책벌레를 만나서 함께 재미있게 이야기를 나누곤 했습니다. 이것이 내 초기 이야기입니다.

Tim Ferriss: 내가 갑자기 생각낸 한 마디가 있는데, 당신은 분명히 들어 봤을 것입니다. 모두가 들어 본 말입니다: 돈을 원하면 조언을 구하러 가고, 조언을 원하면 돈을 구하러 가라. 나는 방금 깨달은 것이 있는데, 이 말을 거꾸로 생각하면 마찬가지로 성립합니다. 즉, 계속해서 많은 조언을 제공하면, 종종 마지막에 돈을 투자할 기회를 얻게 될 것입니다. 그 반대로, 당신이 처음부터 돈을 주고 싶어한다면, 다른 사람들은 당신에게 조언을 구하러 올지도 모릅니다.

Elad Gil：네, 맞아요.

Tim Ferriss：High Growth Handbook'를 쓴 때가 언제이고, 그 책은 언제 출판되었습니까?

Elad Gil：조금 동안 되었어요. 대략 7년 전쯤이죠, 거의.

Tim Ferriss：7년 전. 좋아요, 이 주제로 돌아갈 거예요. 왜냐하면 지리적 위치 면에서 정말 올바르게 위치하고 있거든요. 교차로 중심에 계십니다. 말했던 것처럼, 초기의 높은 지속성 투자는 매우 자연스러웠죠.

저는 궁금한 게, 방금 말씀하신 대로, 과거에 하시던 일이 있었고, 지금 하시는 일이 있지만, 이 둘 사이에 사실 진화과정이 있었죠. 예를 들어, 이 말의 여전히 유효한지 궁금합니다. 방금 언급한 First Round 인터뷰에서 말한 내용인데요: ‘일반적인 원칙으로 투자할 때에는 먼저 시장을 봐야 하고, 그 다음에는 팀의 힘을 봐야 합니다.’ 이후에 더 많은 내용이 있죠. 그러한 말에 여전히 동의하시나요?

Elad Gil：90% 동의합니다. 가끔 매우 특별한 사람을 만날 때가 있는데요, 그럴 때는 특별한 사람을 지원하게 될 거에요, 특히 매우 초기에는요.

예를 들면 Perplexity의 초기 투자는 저가 이끌고 있었어요, 아주아주 초기에요. 그 일의 기원은 Perplexity의 CEO인 Aravind가 제게 LinkedIn으로 메시지를 보낸 게 시발점이었어요. 그 당시에는 아무도 AI를 하고 있지 않았는데요, 그 때 그는 OpenAI의 엔지니어나 연구원이었죠.

그는 말했어요: ‘안녕, 나 OpenAI에 있어. 그 당시 실제로는 아무도 OpenAI에 관심을 갖지 않았죠. 나는 AI와 관련된 일을 하려고 생각 중이야. 너가 이에 대해 이야기하는 걸 들었어, 그리고 다른 사람들이 그런 얘기를 안 해.’ 우리는 매주 두 번씩 만나서 아이디어를 내놓기 시작했고, 나중에는 투자로 이어졌어요. 그것은 ‘사람 우선’의 사건이었고, 그는 정말 너무 우수했기 때문에였어요. 우리가 이야기한 거에 당일부터 일주일 후에는 이미 토론한 내용의 제품을 가져와 있었어요. 누가 그랬겠어요?

Tim Ferriss：그렇죠, 이것은 아주 좋은 신호입니다.

Elad Gil：정말 대단한 일이에요.

또 다른 예로 제가 Anduril에 투자한 방식도 있어요. 그때 구글이 Maven을 폐쇄하였는데, 그들의 국방 프로젝트였죠. 그 당시 제 생각은: ‘만약 이러한 거대 기업들이 하기를 원치 않는다면, 바로 초기 스타트업들이 진입할 수 있는 기회 아니겠어?’ 왜냐하면 실리콘밸리와 국방 산업 간에는 이미 아주 오랜 역사가 있었고요, HP와 같이 초기 브랜드에서부터 그런 양상이었거든요.

그래서 제가 당시에 이 방향을 추구하고 있는 사람이 있는지 찾아보았습니다. 당시에는 이 방향이 매우 인기가 없었습니다. 나중에 제가 어떤 아침 식사 행사나 유사한 자리에서 Anduril의 공동 창업자인 Trae Stephens 중 한 명을 만났는데, 그는 Founders Fund에 있었습니다.

이 또한 당신이 올바른 도시에 있어야 한다는 것을 다시 한 번 보여줍니다. 그는 말했습니다: "오, 나는 새로운 국방 프로젝트를 진행 중이야." 저는 말했습니다: "좋아요, 우리 얘기 좀 나눠볼까요."

따라서 때로는 시장에서 이러한 것들을 먼저 찾아내거나 때로는 먼저 사람을 만나게 됩니다. Anduril은 먼저 시장을 보고 매우 우수한 사람을 찾은 반면, Perplexity는 두 가지 사이에 있습니다: 당시에 AI 분야를 계속 주시하며 여러 가지를 살펴보았습니다. AI가 극히 중요해질 것이라고 생각했지만 그 당시에 그것에 집중하는 사람은 많지 않았습니다. 그런 다음 매우 뛰어난 사람을 만나게 되었습니다.

저는 OpenAI에도 투자하였습니다. 초기의 법률 AI 회사인 Harvey에도 투자했고, 이 역시 마찬가지였습니다. 그 당시에 극히 중요한 시장에서 실제로 일을 하는 소수의 사람들이었기 때문에 많은 초기 단계 프로젝트에 투자하게 되었습니다.

Tim Ferriss: 방금 언급한 몇 가지에 대해 다시 이야기하고 싶습니다. Perplexity의 창업자를 언급하셨는데, 나중에 창업자로서 활동한 그 사람은 AI에 대해 이야기하는 것을 듣거나 보았다고 했습니다. 이겷부분은 정확히 어디에서 보았는지요? 블로그 글에서 보았는가요? 아니면 다른 곳에서 보았나요? 그 사람이 귀하는 이야기하는 것을 어떻게 발견했나요?

Elad Gil: 저는 그것이 당시에 Airbnb, Stripe, Coinbase, Instacart, Square 등과 같은 많은 이전 세대의 기술 회사에 참여했음으로서 일부 이유로 그 사람이 저에게 연락했다고 생각합니다. 그 시절에 저는 창업자이자 투자자로서 어느 정도의 명성을 쌓았습니다.

이외에도 그 시절에 AI 연구원들을 더 자주 "괴롭히기"하기도 했습니다. 지금 일이 정확히 어떻게 진행되고 있는지 계속해서 물어보았기 때문입니다. 그 당시에는 GAN이라는 것을 사용하여 예술을 하는 많은 사람들이 있었습니다. 즉, 생성 적 적대 신경망입니다.

저 또한 이런 것들을 해보았습니다. 한 때 엔지니어를 고용하여 Midjourney와 본질적으로 유사한 것을 만들어보려고 했는데, AI 예술 창작을 매우 쉽게 만들 수 있다면 멋질 것 같았기 때문입니다.

Tim Ferriss: 여기서 잠시 멈춥니다. 이것이 제 두 번째 질문이며, 이제 딱 물어볼 때입니다. 방금 AI에 대해 언급하실 때, 그것이 극도로 중요해질 것이라고 생각하셨다고 말씀하셨습니다. 어떤 징후로 그 결론을 내리셨나요? 짙게 모아져 나오는 그 "연기"는 무엇이며, 이 방향이 흥미로운 것으로 생각하게 된 것인가요?

Elad Gil: 대략 두, 세 가지 요인이 있을 것 같아요.

AI는 항상 사람들이 오래 전부터 이야기해온 것이었습니다. 저는 수학 학위를 할 때 많은 이론적 컴퓨터 과학 강의를 들었고 초기 신경망 강의를 듣고 그 뒤의 수학적 기초를 접했어요. 사람들은 항상 어떤 형태의 인공 지능을 구축할 것을 기대해왔습니다.

어떤 의미에서 심지어 구글이 AI를 핵심으로 한 첫 번째 회사라고 말할 수도 있습니다. 그때는 그것을 기계 학습이라고 불렀지만, 기술적으로도 어떤 측면에서도 기존과는 조금 다른 것이었습니다.

2012년이 중요한 연결점이라고 생각해요. 그 해에 AlexNet이 등장했는데, 이는 모델 규모를 확장할 수 있음을 증명했고, 규모가 커질수록 AI 시스템이 매우 흥미로운 기능을 나타낼 수 있음을 보여줬어요.

그리고 2017년, 구글의 한 팀이 Transformer 아키텍처를 발명했어요. 이제 거의 모든 것이 이 아키텍처에 기반하거나 대략 그에 따라 만들어지고 있어요. 예를 들어 ChatGPT의 GPT를 보면, 그 "T"는 Transformer를 의미합니다.

그리고 대략 2020년에 GPT-3이 나왔어요. GPT-2와 비교했을 때 거대한 도약을 이루었습니다. 당시에는 아직까지 많은 일을 할 정도로 좋아진 것은 아니었지만, "와, 규모의 법칙 관련 논문이 나왔네, 능력적인 측면에서의 도약이 매우 크다"고 깨달으셨을 겁니다.

갑자기 API를 통해 호출할 수 있는 범용 모델을 가지게 되었습니다. 누구나 액세스할 수 있어요. 이것을 한 발짝 더 나아가면, 이것이 매우 중요해질 것임을 깨달을 겁니다.

그래서 기본적으로, 저는 이러한 능력의 도약을 보고, 이러한 기술을 직접 사용하고 규모의 법칙 관련 논문을 읽었어요. 또는 보다 일반적으로 말하자면, 규모의 법칙이 많은 것들에 적용되는 것을 발견했습니다. "와, 이것은 매우 매우 중요해질 것 같아, 그러니 참여해야겠다"고 생각했어요.

Tim Ferriss: 당신은 수학적 배경이 없다면 그런 판단을 할 수 있을까요? 다른 사람들이 그렇게 할 수도 있다고 생각합니다. 그러나 이것으로 가져와서 제 질문을 덧붙일게요: 당신이 이러한 정보를 어떻게 발견하고 받아들였나요? 그땐 그 주제가 핫한 주제였나요? 다시 말해서, 당신의 소셜 서클이나 네트워크에서 이미 사람들이 이것에 대해 공개적으로 토론하고 있었기 때문에 당신이 자연스럽게 참여한 것인가요? 아니면 당신은 원래 다른 분야에서 많은 정보를 습득하고 있었고, AI가 당신을 특별히 매혹시키는 방향 중 하나였나요?

Elad Gil: 이에 대해 세 가지를 생각해봐요.

첫째, 나는 항상 여러 분야에서 다양한 정보를 습득하려고 노력해왔습니다. 저는 수학, 생물학, 애니메이션, 예술 등이 섞인 사람이며, 항상 이러한 혼합 상태였습니다.

둘째, 이것은 실제로 제 친구들이 이야기하는 주제이지만, 당시에는 좀 더 장난스러운 토론 같았습니다. 예를 들어, "오, 이거 멋지네요. 이 모델이 무엇을 생성했는지 봐봐." 하지만 대부분의 사람들은 더 나아가지 않았습니다. 그것은 초기의 암호화폐나 비트코인과 비슷합니다: 사람들이 이야기하지만 실제로 구매한 사람은 많지 않습니다. 이것이 그 중 하나의 이유인 것 같습니다.

셋째, 솔직히 말해서, 나는 이러한 것들이 흥미로웠기 때문에 계속해서 시도해 왔습니다.

이것은 다시 GAN과 AI 아트에 대한 이야기로 돌아옵니다. 당시에 다양한 모델들이 지속적으로 등장했고, 여러분은 그것을 시도해 볼 수 있었습니다.

이 라운드의 기본 모델, AI, 그리고 모든 관련 변화에 대해, 한 가지 중요한 점이 사실 이례적으로 저평가되었습니다. 과거에 AI 또는 기계 학습이 작동하는 방식은 보통 이렇습니다: 회사 안에 팀이 있거나 다른 곳에 팀이 있고, MLOps 팀이라고 불리는 팀이 있습니다. 즉, 머신러닝 운영팀입니다. 그들의 역할은 데이터, 파이프라인 및 관련 프로세스를 설정하여 모델을 학습하는 데 도움을 주는 것입니다.

학습된 모델은 당신의 특정 사용 사례 또는 수행하려는 작업에 맞춰져 있습니다. 그런 다음 내부 서비스를 구축하여 이 모델과 상호 작용해야 합니다.

그래서 실제로 가동 가능한 기계 학습 시스템을 설정하고 프로덕션 환경으로 넘기는 것은 매우 고통스러운 일이었습니다.

그런데 갑자기 일이 바뀌었습니다: 단순히 API를 호출하기만 하면 됩니다. 일부 코드 또는 몇 줄의 코드로 세계 어디서나 누구든 이에 액세스할 수 있습니다.

그리고 더 많은 것이 있습니다. 이것은 범용적입니다. 더 이상 특정 시나리오에만 사용되지 않습니다. 예를 들어 맞춤법 교정과 같은. 당신은 그것으로 모든 것을 할 수 있습니다. 어떤 의미로는 그것의 지식 베이스에 전체 인터넷이 내장되어 있습니다. 그것은 더 고급화된 추론 능력을 가지기 시작했습니다.

가장 중요한 것 중 하나는 다음과 같습니다: 몇 줄의 코드로 그것을 얻을 수 있습니다. MLOps 팀을 구성할 필요가 없으며, 자체 호스팅할 필요가 없으며, 다수의 상호 작용 프로세스를 처리할 필요가 없으며, 이러한 모든 추가 작업을 수행할 필요가 없습니다. 그것은 사용할 수 있습니다.

이것은 정말로 매우 중요합니다.

Tim Ferriss: 이것은 매우 중요합니다. 이러한 점을 과대평가하기는 정말 어렵습니다.

저는 여러 가지 질문이 있습니다. 문제는 우리가 이야기할 수 있는 방향이 너무 많아서 마치 "부족한 부자"처럼 보입니다.

저와 제 팀은 현재 Claude Code 및 다양한 도구를 사용하여 많은 작업을 진행 중입니다. 이 중 하나는 바로 여러분이 매우 뛰어나고 경험이 풍부한 분야와 일치하는 천사 투자입니다.

이번이 제가 정말 이 일을 할 능력이 있다고 처음 느낀 순간입니다. 물론 여전히 어느 정도의 수동 노력이 필요한 부분이긴 하지만, 이제 저는 역사에 걸친 20년간의 천사 투자 경험을 분석하고 다양한 작업을 시도해볼 수 있게 되었습니다.

내가 흥미를 느끼는 많은 것들이 실제로는 별 소용이 없을지 의심해봅니다. 예를 들어, 매 거래를 세 년, 다섯 년 또는 다른 기간 동안 유지했을 경우 어떻게 될지 등에 대한 반사적 분석을 하는 것이 이에 해당합니다. 이는 대부분 자신을 채찍질하는 Opus Dei와 같아서 대부분의 시간을 등을 채찍치는 데에만 사용됩니다.

그러나 이 분석을 할 때 마음에 떠오르는 몇 가지 질문은 때로는 즉각적이며 연구할 가치가 있는지도 모릅니다. 저는 여러분에게 물어보고 싶습니다. 여러분이라면 이 작업을 수행하시겠습니까? 만약 그렇다면, 어떻게 할 것인가요.

솔직히 이 중 일부는 순수한 호기심에 기인합니다. 나는 내가 항상 나에게 들려온 이야기가 사실인지 궁금합니다. 예를 들어, 어떤 소개를 한 사람인지 궁금할 때가 있습니다. 혹시 어떤 사람들이 그 빠른 회사들——본질적으로는 임종 통로의 환자들처럼——을 제게 소개하여 마지막 노력을 하게 한 것인가요? 아니면, 정말로 일정하게 좋은 프로젝트를 제게 꾸준히 추천해준 사람들이 있는 것인가요?

나는 이러한 데이터를 탐색하고 풍부하게 하는 데 100만 가지 방법을 사용할 수 있습니다. 우리는 Claude와 기타 도구를 사용하여 이를 수행하고 있으며 아주 잘 진행되고 있습니다. OpenAI는 이런 측면에서도 매우 강력합니다.

내 경우, 약 20년의 투자 이력을 다시 살펴볼 때, 더 흥미로운 질문이나 조사할 가치 있는 분석 경로는 무엇이라고 생각하십니까?

Elad Gil: 네. 요새 정말 이상한 일을 하고 있거든: 창업자들의 사진을 업로드하고, 그들이 우수한 창업자가 될 것인지 모델이 예측하도록 하는 거야.

Tim Ferriss: 오, 와.

Elad Gil: 왜냐하면 생각해보면, 사실 우리는 누군가를 만날 때 항상 이를 하고 있거든. 우리는 빠르게 한 사람을 판단하려고 해. 그 사람의 성격이 어떻고, 어떤 사람인지.

이 과정에는 많은 작은 특성이 있어. 예를 들어, 눈가 주름이 있는지 없는지, 이것이 당신의 미소가 진정한지를 암시할 수 있어. 그렇다면 당신이 어떤 유머를 가졌을 지도? 혹은, 당신이 오랜 시간 주름을 지었다면, 그게 뭘 의미하는지요?

많은 작은 특성들이 있어요. 어떤 사람을 만날 때, 사실 빨리 그들에 대해 초기적인 인상을 갖게 되거든. 물론, 이것이 항상 정확하다는 것은 아니지만요. 그러나 인간으로써, 우리는 실제로 아주 빠르게 이를 수행합니다.

그래서 나는 계속해서 재미있는 단서 집합을 활용해 왔어. 문제는: 몇 장의 사진을 기반으로 사람의 성격을 유추할 수 있는지 알 수 있을까? 가능하다면, 어느 정도 그의 행동을 예측할 수 있을까? 나는 이게 흥미롭다고 생각해.

팀 페리스: 네. 당신은 이제 내면의 신호를 발견했나요? 아니면 여전히 장담할 수 없나요?

엘라드 길: 실제로 효과가 꽤 괜찮더라고. 나는 최근에 이상한 실험들을 계속하고 있어, 셔츠와 같은 것들 말이야. 오죠?

팀 페리스: 네, 사람들의 미소를 관찰하는 연습.

엘라드 길: 맞아, 그렇지.

하지만 나는 이게 흥미롭다고 생각해, 왜냐하면 우리는 항상 상대방을 읽어왔기 때문이야. 이것 또한 단서의 일부분이죠. 예를 들어, 당신은 냉독적인 글읽기를 잘 하는 사람이라고 명시할 수 있어. 그런 다음 이러한 사항들을 구체적으로 적어 놓을 수 있어.

그런 다음, 당신은 그것이 그 사람에 대한 해석뿐만 아니라, 각 판단 뒤의 구체적인 소극적인 특성에 대해 설명해 주기를 요청해. 그것은 당신이 하나하나 분해하는 데 도움이 돼. 정말 놀랍다. 이 기술이 정말 어떤 것인지 생각해 보니, 정말 미친 짓이란 걸.

다시 한 번 강조하자면, 그것이 완전히 정확하다거나 반드시 예측할 수 있다는 게 아니야. 그러나 "사람을 알아맞힌다"는 측면에서, 이미 상당히 잘하고 있어.

그것은 때로 이런 식으로 판단을 내릴지도 모르겠어: "이 사람은 어떤 유형의 유머 감각을 가지고 있을 것으로 보인다." 또는 "이 사람은 대부분의 사회적 상황에서는 조금은 절제되어 있을 것이지만, 갑작스럽게 예측 못 할 기발하고 차가운 유머형 코멘트를 끼얹을 것이다." 그것은 매우 구체적일 거야.

팀 페리스: 아주 구체적.

엘라드 길의 투자 방법: 시장을 먼저 보고 팀을 나중에 보기

엘라드 길: 네. 정말 놀랍다. 나는 최근에 이런 식의 일을 계속 해왔지. 비록 이것이 당신이 정말로 묻고 싶어하는 것은 아닐 수 있지만, 나는 특히 흥미롭다고 생각해.

팀 페리스: 사실 관련이 있어. 물론, 나는 몇 단계를 놓치고 있다고 생각해. 그러나 나는 천사투자를 정말 좋아해, 그냥 "양을 선택하면 독" 같은 걸로 말이야. 그래서 일반적으로 어느 임계값에 도달했을 때, "좋아, 이것은 더 이상 재미있지 않네" 라고 생각하곤 해.

나는 다크 초콜릿을 좋아하기도 하지만, 하루 종일 다크 초콜릿으로 강요받고 싶지 않아. 이전에도 언급했지만, 사실 그 과정을 즐기고, 이러한 "게임적인 성격"과 아주, 아주 똑똑한 사람들과 교감하는 것을 정말 즐긴다. 물론, 모든 사람이 최종적으로 성공할 회사의 창업자가 될 수 있는 것은 아니지. 그러나 궁극적으로, 나는 신호와 소음을 구분하려고 계속 노력해 왔어.

또한 이 예에서는 투자이긴 하지만 어떤 형태로든 흥미로운데, 이는 자신의 사고를 연마하고 자신의 믿음을 테스트하며 특정 예측의 근본적인 가정을 지원하는 데 사용될 수 있다는 점 때문입니다.

그래서 저는 그냥 궁금해서요, 과거의 창업 투자에 대해 회고를 해 보신 적이 있으신가요? 아니면 Marc Andreessen과 같이 앞을 보는 스타일인가요?

Elad Gil: 네. 처음 투자를 시작했을 때, 나는 각 회사에 대해 다양한 차원에서 점수를 매기는 긴 표를 작성했고, 그 점수가 나중에 해당 판단이 옳았는지를 확인해봤습니다. 대체로 옳았습니다.

하지만 어려운 점은 결과에 많은 무작위성이 있다는 점입니다. 몇몇 회사는 이미 망했다고 생각했지만 마지막에 수십억 달러에 팔렸거나 비슷한 상황이 발생하기도 합니다. 그렇죠?

팀 페리스: 물론이지요.

Elad Gil: 이런 경우에 어떻게 평가할까요? 예를 들어, 우리는 지금 매우 이상한 시장 시기를 겪고 있습니다. 수조 달러 가치의 회사들이 모두 한 가지 상품을 추구합니다. 그들은 정상적인 상황에서는 하지 않을 일들을 하기도 합니다.

그래서 이러한 요소를 평가에 반영하는 것은 실제로 매우 어려운 일입니다. 종합적으로 보면, 저는 Marc Andreessen쪽에 더 가까워요. 과거에 대해 거의 생각하지 않아요. 나 자신에 대해서는 거의 생각하지 않아요. 저는 더 많이 "앞으로 나아가기"에 가까워요.

이게 좋지 못한 부분이 될 수도 있고, 아니면 더 많이 깊게 반성해야 할 지도 모릅니다. 현재에서 반성하는 데 노력할 테지만, 나 자신의 전체 인생과 모든 결정을 재고하고 다시 살펴보려고 하지는 않을 거에요.

사실, 많은 결정들이 사후에 스스로에게 화가 나는 결정들이었습니다. 왜냐하면 제가 당시에 충분히 공격적이지 않았다고 생각하기 때문입니다. 다시 말해, 제가 회사에 투자를 했지만 그 시점에서 더 열심히 투자해야 했던 것이죠, 비록 당시 저는 이미 매우, 매우 열심히 한 상태였습니다.

왜냐하면 정말 중요한 회사는 손에 꼽을 만큼이기 때문입니다. 투자자로서 가장 중요한 것은 바로 이겁니다. 물론, 개인으로서, 저는 다른 회사들과 다른 창업자들과 협업하며 도와주고, 마지막에 성공하든 실패하든 좋아요. 그것이 재미있는 기술이기 때문에 참여하기도 합니다.

하지만 반환 관점에서는 현실이 매우 분명한 멱법 분포입니다. 사람들이 종종 이에 대해 이야기하지만, 그것은 실제로 사실입니다.

저는 어떤 친구가 2000년대 중반 또는 2004년부터 현재까지 모든 기술 회사를 분석한 적이 있었는데, Yuri Milner일 수도 있고 다른 누군가였을 수도 있습니다. 제가 정확한 날짜를 기억하지는 못하지만, 대략적인 결론은 약 100개 회사가 총 반환의 90% 이상을 기여했으며, 총 10개 회사가 지난 20년간 기술 산업의 80%의 총 반환을 이끌어냈습니다.

만약 당신이 그 10개 기업 중 하나에 투자하지 않았다면, 당신은 나쁜 투자자입니다. 멱법 분포, 초대형 결과 등을 직면할 때, 어떻게 스스로를 평가하겠습니까?

본질적으로 말하자면: 당신은 그 10개 중 하나에 투자했습니까? 이것이 진정한 평가 기준입니다. 투자에 있어서, 아마도 이것이 옳은 평가 방법일지도 모릅니다.

Tim Ferriss: 이 팟캐스트 에피소드에서는 초기 단계의 결정에 초점을 맞추려고 합니다. 말씀하신 대로, 그것들은 더 초기의 결정들입니다. 과거에는 과거의 방식이 있고, 현재에는 현재의 방식이 있습니다. 어느 쪽이 더 나은 방식인지 말하는 것은 아니지만, 당신이 과거에 했던 일은 일반적으로 지금 당신이 할 수 있는 일에 영향을 미치고, 지금 당신이 어떻게 하는지에 영향을 줍니다.

제 호기심은, 우리는 이에 너무 많은 시간을 쏟지 않을 것이지만 청중들에게는 흥미로울 수 있습니다: 당신이 단순히 천사 투자하는 것에서 다른 투자자들도 당신의 거래에 참여시키는 방향으로 언제 전환했는지 입니까?

이에는 많은 방법이 있습니다. 그러나 제가 이것을 물어보고 싶은 이유는, 당신이 많은 SPV를 진행했기 때문입니다. 먼저 설명을 드리겠습니다. SPV는 특수 목적 체격을 가리킵니다. 모두가 벤처 투자 회사에 익숙할 것입니다: 그들은 펀드를 가지고 있으며, 1억 달러의 자금을 모금 할 수 있습니다. 물론 더 많을 수도 있고 더 적을 수도 있습니다. 그런 다음 그들은 많은 다른 회사들에 투자하고, 최종적으로 어떤 회사들이 이기고 어떤 회사들이 지는지 볼 것입니다. 이윤이 발생하면, 전통적인 교과서적 예시에 따라, 벤처 투자 회사는 일반적으로 20%의 이익 배당을 받고, LP, 즉 자금 제공자,는 80%를 받습니다.

벤처 투자 회사는 또한 운영을 유지하기 위해 관리 수수료를 받습니다. 물론, 실제로는 보통 "운영 유지"보다 훨씬 많습니다.

반면 SPV는 일반적으로 특정 회사로의 투자를 의미합니다. 간단히 말해서, 우리는 단일 회사라고 가정하겠습니다. SPV를 시작한 사람에게는 이러한 구조의 몇 가지 명확한 장점이 있습니다. 그러나 이것은 매우 큰 평판 위험도 가지고 있습니다. 왜냐하면 만약 여러 회사 중 몇 가지가 실패한다면, 당신의 자금 제공자들은 자동으로 0이 되지 않을 것이지만, 당신이 SPV를 한 다음 그것이 실패한다면, 그것은 당신의 평판에 큰 타격을 줄 수 있습니다.

당신의 초기 SPV 중에, 명백히 Instacart와 같은 많은 잘 알려진 회사들이 포함되어 있었습니다. 당시 당신은 어떻게 어떤 회사가 SPV를 진행하기에 적합한지 선택했나요? 왜냐하면 이는 당신이 나중에 더 많은 선택의 폭을 갖는 데 중요한 토대를 마련했던 매우 핵심적인 결정 그룹인 것으로 보입니다.

Elad Gil: 네. 당신이 말한 대로, 난 항상 남의 돈을 잃는 게 무서웠습니다. 내 돈이 손해를 보는 건 괜찮아요, 그건 내가 내린 결정이니까요. 난 성인이라서 그 결과를 감당할 수 있습니다.

그러나 다른 사람들로부터 받는 돈에 대해서는 항상 매우 신중했습니다. 개인이나 기관이던, 나를 대표하여 투자하도록 요청받은 경우에는 항상 조심스럽게 대표했습니다. 마찬가지로, 다른 사람들에게 손해를 보게 하는 것을 정말로 두려워했습니다.

그래서 초기에 SPV를 할 때 항상 매우 신중했습니다. 핵심은 나중에 거대 기업이 될 수도 있는 프로젝트를 선택하는 것이었습니다. 당신이 언급한 것처럼, Instacart, 초기의 Stripe, Coinbase뿐만 아니라 다른 회사들도, 이들은 나의 초기 SPV 투자의 일부였습니다.

나의 초점은 매우 명확했습니다: 이 회사가 거대한 것이 될 수 있다고 생각하는가? 동시에 나는 스스로에게 물어봤습니다. 이것이 충분한 다운사이드 보호가 있는가? 즉, 내가 상상하는 것처럼 성공하지 못한다 해도, 투자자에게 여전히 꽤 좋은 결과가 될 수 있는가?

나는 이를 매우 진지하게 대행했습니다.

이것은 매우 흥미로운데, 많은 사람이 투자자가 되는 방법을 물어보거나 특정 펀드에 대행을 하는 중이라고 물어봅니다. 더 정확히 설명하자면, scout라고 일컫는, 기본적으로 특정 벤처 투자 펀드가 소액을 준 뒤, 그들이 해당 펀드를 대표하여 투자하도록 하는 것입니다. Sequoia는 매우 유명한 스카웃 프로그램을 가지고 있는데, 그들은 일부 사람들에게 돈을 주고 자신들을 대신하여 투자하도록 합니다.

내가 만난 일부 scout는 이 자금을 "무료 자금"이나 옵션으로 보는 경향이 있습니다. 그들의 마인드는 "아무거나 투자해봐, 혹시 하나가 될지도 모르잖아"였습니다. 나는 그들에게 일련의 투자 기록이라는 것을 상기시켰습니다.

첫째, 어떤 의미에서 당신은 신뢰가당자입니다. 아마도 이 관점에서 조금 더 신중해져야 할 것입니다.

둘째, 이것은 당신의 트랙 레코드를 구축할 것이며, 즉, 당신의 성과 기록을 말합니다. 어떤 종류의 기록을 원하시는가요, 좋은 기록인가요, 나쁜 기록인가요? 당신은 이것에 대해 어떻게 생각하시는지요?

물론 종종 사람들은 운이 좋아 정말 100개의 프로젝트 중 하나를 찾아냈을 수도 있습니다. 하지만 그 프로젝트의 수익은 모든 손실을 상회하기 때문에 그들은 정말 대단해 보일 수 있었습니다. 그러나 이러한 면에서 계속해서 잘하거나 위대한 회사들에 투자하기는 정말로 매우 어렵습니다.

Tim Ferriss: 좋아요, 제가 방금 말한 몇 가지 사항에 대해 자세히 물어보고 싶습니다. 아마 익명의 사례로 우리를 안내해줄 수 있을 것 같습니다, 회사 이름은 굳이 말하지 않아도 됩니다.

당신이 방금 말한 대로 투자 기록을 구축하는 것에 대해 이전에 자금 고문을 시작하기 전에 매우 좋은 일을 해왔습니다. 나는 귀하가 DD(심층 조사) 중에 무엇을 하는지 또는 다른 요소에 어떤 가중치를 두는지 설명해주시기를 바랍니다.

또한 방금 언급한 "충분한 다운사이드 보호"에 대해 들은 것 같습니다. — 이것이 정확히 여러분의 말씀이 아니었을 수도 있지만 — 이러한 거래를 선별할 때 어떤 점을 고려하셨는지 듣고 싶습니다. 실사 측면에서 여러분은 다양한 거래 중에서 선택할 수 있었습니다.

일반적으로 어떤 측면에 더 집중하시나요? 다른 사람들보다 무엇에 더 가치를 두시나요? 그리고 어떤 측면에 대해 그리 중요하게 생각하지 않으신가요?

Elad Gil: 네, 저는 초기 단계 프로젝트와 후기 단계 프로젝트 간에 큰 차이가 있다고 봅니다.

초기 단계에서는 앞서 언급한 대로, 대부분의 초기 투자자보다는 시장 조사에 더 많은 시간을 할애합니다. 많은 초기 투자자는 "나는 팀에만 관심이 있고, 그들이 얼마나 강한지에만 초점을 맞춘다"고 말합니다. 그러나 만난 많은 우수한 팀이 부진한 시장에 매몰되어갔고, 어느 정도 평범한 팀이 아주 잘해낸 케이스도 많이 보았습니다.

그래서 요즘에는 시장이 더 중요하다고 봅니다. 물론, 우수한 팀이 방향을 조정하려는 노력을 하면 대개 자리를 잡을 수 있습니다. 그러나 초기에는 시장에 매우 집중합니다. 이것은 고객 인터뷰를 수행하거나, 어떤 사항이 충분히 큰 기회가 될 수 있다고 생각하는지 이해하려는 시도가 될 수 있습니다.

때로는 이것이 직관적인 판단에 의한 것일 수도 있습니다. 예를 들어, "안전이 아주 중요하다. 그러나 아무도 안전에 관심을 가지고 있지 않다. 그러면 나는 안전 기업을 찾아야겠다." 라고 생각하곤 합니다.

이와 관련하여, 저는 일반적으로 "과학 프로젝트"를 회피하는 경향이 있습니다. 몇몇 사람은 이러한 것에 매료되기 쉽습니다. "와, 이거 진짜 멋지고 양자인데, 무슨 무슨 일을 한다"라고 말하곤 합니다. 하지만 전반적으로 이러한 것들을 피하려고 합니다. 때로는 좋은 기회를 놓치기도 하지만, 많은 경우 이 판단이 맞았습니다.

실제로 저는 SPAC가 하드테크와 과학 기반 투자 산업을 구해주었다고 생각합니다. 시장 꼭대기 때, SPAC들이 개인 시장에서 계속 자금을 조달할 수 없는 회사들을 상장시켰습니다.

그들에게는 더 이상의 생존 기반을 제공했습니다. 더 중요한 것은, 이를테면 하드테크 펀드들이 자본 회수를 하여 폐업을 피할 수 있게 했습니다. 이것은 이러한 펀드에 수익을 제공했습니다. 기본적으로는 SPAC 시대입니다. Chamath는 실제로 하드테크를 살렸습니다. 농담이 아니라 진지한 얘기입니다.

저는 이러한 종류의 회사들을 대체로 피했습니다. 제가 현명한 투자자인 것은 아니며, 투자한다면 돈을 벌 수도 있었습니다. 하지만 그 당시에는 이러한 기업들이 자본 구조 문제, 과학적 위험, 시장 위험 및 기타 여러 문제를 안고 있다고 생각했습니다.

후기 단계에 도달하면, 어려운 점은 대게 각 후기 기업의 투자 수익이 모두 2배에서 3배로 향할 수 있는지입니다. 이러한 라운드를 추진하는 펀드들은 모두 일정한 IRR 시계에 따라 투자 가정을 하기 때문에, 25%의 내부 수익률 또는 유사한 기준에 따라 작업합니다. 그래서 모든 사람들은 다양한 모델을 만들고, 이러한 모델은 결국 이 기업들이 대체로 2배에서 3배로 성장할 수 있음을 보여줍니다.

진정한 예술 또는 과학이라고 불리는 것——당신이 어떻게 부르던 간에——는 판단에 달려 있습니다: 이 회사가 실제로 0.5배인지 10배인지? 그 가치는 하락할까요? 아니면 10배 오를까요? 이 회사가 10배라고 어떻게 아는데 2배에서 3배 또는 0.5배가 아닌 것을?

성장 단계 투자의 가장 어려운 점은 바로 여기에 있습니다. 당신이 판단할 때 「이 회사는 계속해서 성장할 것이고, 그 이유는 다음과 같다.」 하지만 이러한 판단은 종종 수학적이 아닙니다. 그것은 종종 어떤 시장 역학, 핵심 통찰, 또는 시장 점유율 관련한 것에서 비롯됩니다.

사람들은 종종 이 문제를 아주 복잡하게 만들고, 복잡한 다중 페이지 모델을 만들어 50 페이지의 메모를 작성하고 등등 합니다. 그러나 많은 경우, 이러한 모든 것들은 최종적으로 하나의 질문으로 귀결될 수 있습니다: 이 회사에 대해 어떤 것을 믿어야 이 회사가 매우 크게 성장할 수 있다고 생각합니까?

만약 세 가지의 것을 믿어야 한다면, 그것은 너무 복잡하여 성립될 수도 있습니다. 아무것도 믿을 것이 없다면, 그것은 의미가 없을 것입니다. 일반적으로 한 결과를 실제로 이해하는 것은 하나 또는 두 개의 핵심 통찰만을 규명하는 것이 필요합니다.

Tim Ferriss: 예를 들어볼 수 있나요? 특정 회사의 핵심 믿음은 무엇인가요?

Elad Gil: 네, 두세 가지 예를 들어 드리죠.

예를 들어 Coinbase는, 그것의 핵심 로직은 다음과 같습니다: 그것은 암호화폐 산업의 지표이며, 암호화폐 산업은 계속해서 성장할 것입니다. 왜냐하면 Coinbase가 모든 주요 암호화폐 거래를 처리하며 각 거래에서 수수료를 챙긴다면, 거래량이 충분히 크다면, Coinbase에 투자하는 것은 본질적으로 암호화폐 바구니를 사는 것과 같습니다. 이것이 당시의 전제조건이었습니다.

Stripe의 로직은 다음과 같습니다: 그것은 전자 상거래의 지표이며, 전자 상거래는 계속해서 성장할 것입니다. 물론 현재 Stripe는 훨씬 더 복잡해졌으며, 그 성과를 견인하는 다양한 요인들이 있습니다.

Anduril의 로직은 다음과 같습니다: 컴퓨터 비전과 무인기가 중요해질 것이며 AI와 무인기는 국방 분야에서도 중요해질 것입니다.

Tim Ferriss: 그게 그거죠.

Elad Gil: 물론 실제로는 이보다 훨씬 복잡합니다. 저는 이렇게 간략하게 말씀드렸습니다.

Tim Ferriss: 네, 네. 내가 말한 것처럼, 핵심 믿음으로써 그게 바로 그거죠.

Elad Gil: Anduril 내부에는 비용 가산 모델과 하드웨어 이익률 문제도 있습니다. 실제로 이것은 네 개나 다섯 개의 중요한 요인들이 있는데, 이는 국방 기술 회사를 판단할 때의 체크리스트 같은 것입니다. 그러나 다른 많은 회사들에 대해, 핵심 판단은 실제로 전자 상거래가 잘될 것이라는 것일 수 있습니다.

팀 페리스: 이 질문은 조금 너무 업계 내용이 깊을 수도 있지만, 방금 언급한 회사들은 SPV를 할 때 어느 정도의 단계에 있었나요? 대략적으로 말해 주세요.

엘라드 길: Stripe의 경우, 나는 Stripe에 처음 투자했을 때 8명의 직원밖에 없었습니다. 그 이후로 지속적으로 투자해 왔습니다. 솔직히 말해서, 내 돈이 다 떨어지고 나서, 즉 나 스스로 SPV를 시작한 시기에 Stripe의 대략 C 라운드 때 첫 번째 SPV를 했습니다. 대략 그런 시기였습니다.

팀 페리스: 알겠습니다. 그럼 다른 회사들도 비슷했나요? 예를 들어 인스타카트 등?

엘라드 길: 대략 C 라운드, D 라운드쯤에는 다 비슷했습니다. 그 때는 기금 따위가 없었기 때문에 개인이 최대한 투자할 수 있는 금액을 투자했습니다. 초기 단계뿐만 아니라 솔직히 기회가 있으면 계속해서 투자해 왔습니다.

팀 페리스: 한 회사가 0.5배인지 10배인지 판단하려고 할 때, 핵심 신념 이외에 그것이 그 범위 어디에 속하는지 판단하기 위해 어떤 심층적인 면을 사용하나요?

엘라드 길: 많은 심층적인 조사를 합니다. 예를 들어 CFO와 여러 차례 면담을 하여 재무 데이터를 하나씩 검토하고, 재무 모델을 살펴보고, 고객 사항을 살펴보고, 고객들에게 전화를 걸고, 경영진을 조사합니다. 많은 일을 합니다.

내가 알기로, 우리 펀드는 현금 확인을 정말로 하는 유일한 펀드입니다. 후기 프로젝트의 경우, 우리는 현금 감사를 하여 자금 흐름을 확인합니다. 그래서 나는 정말로 방향을 잃지 않도록 아주 많은 심층 조사를 하고자 합니다, 자신이 부적절한 일을 하지 않았는지 확인하고자 합니다.

하지만 다른 한편으로, 대부분의 심층 조사는 결국 하나의 질문으로 수렴됩니다.

그래서 어떤 회사와 협업할 때, 저는 심층 조사 과정을 가능한 빠르고 직접적으로 만들려고 노력합니다. 제가 말할 것은: 먼저, 우리는 재무 데이터가 정확하고 기본 사항에 문제가 없는지 확인해야 합니다; 둘째, 우리는 몇 가지 핵심 질문으로 문제를 수렴시켜, 이 회사가 여전히 성장할 수 있는지 이해하기 위해 그것들을 사용해야 합니다. 30페이지의 관련 없는 문제를 꺼내는 대신.

팀 페리스: 네.

엘라드 길: 많은 사람들이, "저희는 이 작은 제품의 이차 코호트 데이터를 알아야 합니다." 하지만 누가 중요하다고 생각하나요? 그들은 시간을 낭비하고 있습니다. 창업자의 시간을 낭비하고, 팀의 시간을 낭비합니다. 나는 그런 경우를 피하기 위해 아주, 아주 노력합니다.

저는 이전에 창업가였기 때문에 시간이 얼마나 귀중한지 알고 있으며, 그러한 문제가 얼마나 귀찮은지도 알고 있습니다.

팀 페리스: 제가 한 질문을 하려고 했던 적이 있었는데, 너무 많은 시간을 할애할 필요는 없습니다. 매우 오랜 시간 전에 쓴 기사가 있었는데, 2011년경에 쓴 것 같은데, 벤처 캐피탈이 창업 기업에 묻는 질문을 나열한 기사가 있습니다. 방금 언급한 종류의 질문들은 그 기사에서 일부를 생략한 것 같습니다.

하지만 제가 궁금한 점은 창업자와 대화할 때, 초기 또는 후기 단계 모두에 해당되는, 여전히 사용하시는 질문들이 있나요? 또는 현재 물어볼 질문이 있나요? 2011년의 기사라서 기사 자체를 기억하고 있을 것으로 기대하지 않습니다.

엘라드 길: 네. 그 기사를 오랜만에 보았습니다. 사실 저는 현재 다른 책을 쓰고 있는데, 창업 기업이 0에서 1까지 성장하는 단계에 관한 것으로, 비슷한 질문들이 포함될 것입니다. 그러나 제가 그 기사를 쓴 이후에 벤처 캐피탈 산업이 엄청난 변화를 겪었습니다. 왜냐하면 2011년에는 주로 시드 라운드부터 D 라운드, E 라운드쯤을 하는 벤처 캐피탈이고, 그 후로 기업이 상장되었습니다. 그러나 현재 이 "비상장 회사 20년"과 같은 상황은 존재하지 않습니다.

주식이 왜 4년 소속 기간을 가지고 있는지 아십니까?

팀 페리스: 모릅니다. 왜요? 지금 IPO에 대해 이야기하고 있으니까 대충 짐작이 가겠지만, 말씀해 주세요, 왜요?

엘라드 길: 네. 1970년대에 사람들은 종업원 주식 옵션을 위해 4년 소속 기간을 디자인했는데, 회사들은 일반적으로 4년 내에 상장되었습니다. 그리고 그걸로 끝이었습니다. 말 그대로 그렇습니다.

그래서 일반적으로 4년의 시계입니다. 그 후 구글은 6년이 걸려 상장했는데, 모두 "와, 그들은 너무 느리게 상장한다고. 6년이나 걸렸다니. 그냥 그렇게 기다리다니."라고 합니다. 제 의미를 이해하십니까?

팀 페리스: 이해했습니다.

엘라드 길: 실제로 그때 사람들이 그렇게 말했습니다. 그래서 과거의 벤처 캐피탈은 주로 매우 초기에 투자를 했습니다. 그리고 오늘날 우리가 성장 단계 투자라고 말하는 것은 사실 상장 이후에 공개 시장 투자자들이 하는 일이었습니다.

즉, 옛날에는 공개 시장이 아주 빨리 참여했습니다. 그러나 이후 사벤스-옥슬리 법으로 인해 회사들은 상장하기를 원치 않았고, 동시에 프라이빗 시장에서의 자본은 계속해서 증가했기 때문에 회사가 상장하는 시간이 계속해서 연장되었습니다.

그래서, 리스크 투자 기금은 갑자기 과거에 공개 시장 투자에 속했던 성장 단계 투자를 시작했습니다. 2011년에는 이것이 대규모로 일어나지 않았습니다. 당시에는 주로 DST의 Yuri Milner와 소수의 사람들이 하고 있었지만, 이것은 아직 큰 산업이 아니었습니다.

그래서 지난 15년 동안, 리스크 투자의 성격이 근본적으로 변화했습니다. 이는 또한 제가 한 년에 남겼던 질문들이 오늘날 제가 생각하는 더 성장 단계적인 문제를 포함하고 있지 않다는 것을 의미합니다. 왜냐하면 당시에는 성장 단계 투자가 많지 않았기 때문입니다.

팀 페리스: 성장 단계 문제에 대한 예를 들어볼 수 있을까요?

Elad Gil: 솔직히 말해서, 초기 단계의 일부 질문들과 중복될 것입니다. 그러나 매우 늦은 시기에는 문제들이 보다 금융적으로 주도되었게 될 것입니다.

보통 저와 팀은 이 회사의 핵심 비즈니스가 무엇인지 살펴볼 것입니다. 우리는 어떻게 미래의 성장을 예측할 것인가요? 그리고 그 회사가 하고 있는 부가적 비즈니스는 무엇인가요? 이러한 것들은 거의 마치 미래의 옵션처럼 작용하며, 실현될 수도 있고, 실현되지 않을 수도 있습니다.

따라서 우리는 일반적으로 핵심 비즈니스를 기반으로 투자 판단을 내리게 될 것입니다: 그것이 현재 하는 일을 계속해서 수행할 수 있는가? 대부분의 회사들은 주로 한 가지 일에 의존해 성장합니다. 적어도 첫 10년 동안은 그렇습니다. 실제로 동시에 여러 비즈니스를 운영하는 회사는 거의 없습니다.

보통 한 가지 일을 먼저 성공시킨 후, 10년이 지난 뒤에야 꼭 효과적인 두 번째 일을 할 것입니다. 예를 들어 Google의 Google Cloud입니다. 물론 Google은 여전히 YouTube, 지금의 여러 다른 것들뿐만 아니라 Waymo와 각종 흥미로운 비즈니스를 가지고 있습니다. 그러나 이들은 시간이 많이 소요되었습니다.

Google는 사실 검색, 검색 및 광고로 이루어진 것이었습니다. 그러나 때로는 회사에 추가 비즈니스가 나타나기도 하며 매우 흥미로운 성장 촉진 요소가 됩니다. 예를 들어 SpaceX는 처음에는 발사 비즈니스였으며, 나중에는 위성 비즈니스로 발전하여 Starlink가 되었습니다.

Tim Ferriss: 네, Starlink는 정말 멋진 것입니다. 안타깝게도 여기 나무가 너무 많이 우거져 있어 제가 자주 머무는 곳에서는 사용할 수 없네요.

《스타트업 회사 성장 방법》: 이사회, 배포 및 조직 확장은 모두 미리 설계되어야 합니다

그러나 이제 우리는 <High Growth Handbook> 이 책으로 넘어가 봅시다. 이 책은 대략 7년 전에 출간되었습니다. 이 책은 매우 훌륭한 책이며, 특히 리스크 투자로 지원되는 스타트업을 하는 경우에는 정말 읽어보셔야 합니다. 이 책의 부제목은 무엇인가요? <10 명에서 10000 명까지, 스타트업 회사의 성장 방법>. 이 책에는 많은 좋은 조언이 있습니다.

제가 여쭤보고 싶은 게 있는데, 이 책에는 창업자, 즉 이 책의 대상 독자인 당신이 더 많은 관심을 기울일 만한 내용이 있나요? 혹은 지금은 보충하거나 확장하고 싶은 내용이 있나요?

Elad Gil: 네, 있습니다. 이 책을 쓸 때 저는 원래 대략서 챕터로 이루어진 대략 두세 배에 해당하는 아웃라인을 가지고 시작했습니다. 그래서 많은 내용이 책에 포함되지 못했고, 예를 들어 세일즈, 마케팅, 그로스와 같은 다른 많은 주제들이 포함되어 있지 않습니다.

그러나 이 책은 본질적으로 전술적인 가이드북이며, 처음부터 끝까지 읽어야 하는 책은 아닙니다. 내부에는 여러 사람들과의 인터뷰가 많이 포함되어 있는데, 저는 그들이 각자의 분야에서 세계적으로 가장 우수한 실무가 중 한 명이라고 생각합니다.

하지만 근본적으로 이 책은 다음과 같이 사용됩니다: 갑자기 M&A를 다뤄야 할 일이 생기면 M&A 섹션으로 바로 이동하여 읽습니다. 그런 다음 책을 한 쪽에 둡니다. 나중에 채용 문제가 발생하고 관련 콘텐츠를 참고해야 할 때 해당 섹션으로 다시 펼치면 됩니다.

따라서 이 책은 실제로 매뉴얼, 안내서, 또는 창업자를 위한 도구로 사용됩니다. 이 책은 "시작부터 끝까지 읽고 그 안에 요약된 명언들이 있다"는 그런 책이 아닙니다.

그리고 1부터 0까지의 이 책을 현재 쓰고 있는데, 본질적으로는 이 책의 초판입니다. 예를 들어 스타트업이 처음 다섯 명의 직원을 어떻게 채용해야 하는지, 누군가가 회사를 인수하길 원할 때 어떻게 해야 하는지, 시리즈 A 투자를 어떻게 마쳐야 하는지 등입니다. 따라서 이것은 0에서 1로의 전술적인 안내서와 같은 책입니다.

Elad Gil: 네, 타겟 주소 가능 시장, 즉 TAM이죠. 핵심은, 당신이 어느 시장에 위치하고 있는지 확인하는 것입니다. 때로 사람들은 가짜 시장을 만들기도 합니다. "아, 우리는 글로벌 전자 상거래를 촉진하고 있어요. 그리고 글로벌 전자 상거래 시장 - 그냥 막 숫자를 내막으로 짜 말합니다 - 연간 30조 달러고, 그래서 우리는 30조 달러 규모의 시장에 있습니다. 만약 우리가 시장에서 0.1%의 점유율만 확보하면, 그것은 3000억 달러의 수입이 됩니다."

그러면 당신은 생각하게 됩니다: 이게 당신의 시장이 아니에요. 당신의 시장은, 소기업 웹사이트를 위한 작은 최적화 엔진을 만들었거나 그와 유사한 내용입니다. 그것은 30조 달러 규모의 시장이 아닙니다.

그래서, 진정으로 중요한 것은 시장을 정의하는 것입니다.

여기에는 시장을 다시 정의하는 것이 어떻게 그것을 이해하는 방식을 바꿀 수 있는지에 대한 매우 유명한 예가 있습니다. 그게 바로 코카콜라 예입니다. 몇십 년 동안 코카콜라와 펩시의 시장 점유율은 거의 동등했습니다. 그러다가 코카콜라 CEO 중 한 명이 말했습니다: "우리가 우리 자신을 평가할 때 소다 시장 점유율로 보는 대신 모든 액체 음료의 점유율로 봐야 할지도 모른다."

따라서 그들의 시장 점유율은 한 번에 50%에서 0.5%로 감소했습니다. 그 이후에 Dasani를 인수하고 많은 다른 시장에 진출한 것도 여기에 이유가 있습니다. 그들은 우리의 시장 정의가 잘못되었다는 것을 깨달았기 때문입니다. 우리는 탄산음료 사업이 아니라 음료 사업에 참여하고 있었습니다.

그래서 나는 때로는 당신이 하는 일을 다시 이해하는 것이 실제로 당신의 야망의 범위를 바꿀 뿐만 아니라 자신의 비즈니스에 대한 사고 방식을 변화시킬 수 있다고 생각합니다.

Tim Ferriss: 네. AI 세계에서 "결제 분야에서 사기는 당신을 죽일 것이다"와 같은 교리를 찾고 있다면, 현재 또는 2년 후에 완전히 유효하지 않을 것으로 생각되는 것이 있나요? 그러나 많은 사람들이 이미 그것을 "할 수 없는 것" 또는 "해야만 하는 것"의 신조로 받아들이고 있는 경우.

Elad Gil: 제가 확신하지 못합니다. 과거에는 거대한 자본 지출에 대한 투자 수익률에 대한 몇 가지 주장이 있었는데, 이러한 주장들이 잘못됐을 수 있다고 생각합니다.

그러나 근본적으로, 때로는 역설적으로 생각하는 것이 매우 현명할 수 있고, 때로는 합의에 따르는 것이 가장 현명한 일일 수 있습니다. 나는 지금이 그런 시기라고 생각합니다. 합의에 입장하는 것이 매우 올바른 것입니다.

당연히 지나치게 생각할 수 있습니다. "어떤 역설적인 의견이 있을까? 우리는 이것저것 하드웨어를 해야 한다. 왜냐하면 이것, 저것 때문에..." 그러나 사실, 아마도 가장 간단한 대답은 AI를 더 많이 사는 것입니다. 무슨 말인지 이해하시나요? 사람들이 이 문제들을 너무 복잡하게 만든다고 생각합니다.

Tim Ferriss: 네, 정말 그렇습니다. 인생의 모든 면이 아마도 이럴 것입니다.

그럼 당신에게 있어서 "투자하지 말아야 하는" 목록으로 어떤 것이 포함됩니까? 가정해 봅시다. 당신이 매우 중요하게 생각하는 사람을 지도하고 있다고 상상해 봅시다. 우리는 가상의 인물을 만들 수 있습니다. 예를 들어 당신의 가장 친한 친구의 조카, 아들 또는 딸이 MIT 공학 학위를 받았으며 천사 투자로 이미 몇 번의 꽤 좋은 성과를 거뒀다고 가정해 봅시다. 그리고 그가 말합니다. "좋아, 나는 이제 펀드를 모금해야 한다고 생각해." 그러나 AI 분야에서 당신과 같은 프로젝트 네트워크를 가지고 있는 것은 아닙니다. 이렇게 상상해 보았을 때, AI에 의해 파괴, 흡수 또는 복제될 가능성이 높은 것들 중 어떤 것에 대해 투자하지 말라고 말하실 것인가요?

Elad Gil: 내가 여태까지 보았던 현실은, 투자를 시작하는 사람들이 많은 시간의 경우 도움을 주기 시작하면서 언제나 다른 사람들이 밝은 프로젝트에 초안 투자할 수 있다는 것입니다.

이것은 사실 전혀 예상치 못한 측면이었지만 한 번 해보게 되었습니다. 그러나 현실은 내가 여기서 반복하게 보았습니다. 당신이 옳은 사람들이 모여 있는 집단에 들어가면, 가장 현명한 사람들은 언제나 자연스럽게 한데 모이게 됩니다. 그리고 당신이 다른 사람을 돕기 시작하면, 그들이 당신에게 투자하고자 할 것입니다. 당신이 투자를 시작하면 갑자기 꽤 괜찮은 성과를 거둘 수 있습니다. 그리고 더 큰 자금을 모금할 수 있어서 보다 뒷 단계의 프로젝트에 투자하게 됩니다. 그것은 그 집단도 성장하기 시작했고, 그들이 더 뒷 단계의 회사를 시작하기 때문에, 당신은 다른 프로젝트에 대한 네트워크를 갑자기 확보할 수 있습니다.

이것은 기본적으로 전통적인 리스크 투자 이야기입니다. 어느 면에서는 수십 년 동안 항상 그랬습니다. 그래서 이것은 여전히 완전히 실행 가능하다고 생각합니다. AI에서도 할 수 있고 어느 분야에서든 할 수 있습니다. 에너지 투자를 해야만 한다고 생각하지는 않습니다.

Tim Ferriss: 이전에 Vinod Khosla로부터 배운 중요한 경험에 대해 언급한 적이 있습니다. — 아마도 '중요한 경험'이라는 표현이 과장된 것 같으니 고쳐 주실 수 있습니다. 요점은: 귀하의 시장 진입 전략은 종종 시장 전복 전략과 다릅니다.

Elad Gil: 네.

Tim Ferriss: 이에 대해 이야기해주실 수 있을까요?

Elad Gil: 여기에는 대략 두세 가지 버전이 있습니다.

첫 번째 버전은 처음에 한 일이 장난감처럼 보였지만 최종적으로 매우 중요해졌다는 것입니다. Instagram, Twitter 또는 일부 소셜 관련 제품과 같은 것입니다. 이러한 제품들의 초기 사용 사례는 오늘날 사람들이 그것들을 사용하는 방식과 매우 다릅니다. 제품 자체가 진화하고 사람들이 이해하고 사용하는 방식도 진화합니다.

이러한 버전은 일반적으로 소비 제품에 더 가깝습니다.

또 다른 버전은 SpaceX와 Starlink입니다. SpaceX가 처음에 하는 일은 출시였습니다. 물건을 우주로 보내는 것입니다. 그들은 나중에 자체가 위성 발사에서 우위를 점했다는 사실을 깨달았습니다. 그래서 그들은 Starlink 네트워크를 구축했고, Starlink는 지금 그들 비즈니스의 중요한 주도력이 되었습니다.

그래서, 그들이 한 일은 크게 확장되고 전환되었습니다. 어느 면에서 그들의 시장 진입 전략은 우주 출시였지만 진정한 전복 전략은 Starlink입니다. 저는 역사상 비슷한 많은 예가 있다고 생각합니다.

불확실한 시대에는 모델, 전문가 및 장기 계획에서 정보 우위가 나옵니다

Tim Ferriss: 정보 획득과 소비로 돌아와서 이 주제에 대해, 귀하는 일반적으로 어떻게 정보를 얻으시나요? 파이 차트로 나타낸다면, 팟캐스트, 책, X, 화이트 페이퍼, 논문 또는 다른 채널이 대략 얼마씩 차지하나요?

Elad Gil: 나는 내 정보 원천이 현재 세 가지로 수렴된 것으로 생각합니다.

첫 번째는 X입니다. 두 번째는 몇몇 기술 논문이나 저널을 읽는 것입니다. 때로는 생물학적인 방향일지라도 생물학 투자를 하지는 않지만 그냥 좋아하기 때문입니다. 세 번째는 대화하는 것입니다.

그러나 현재 AI 분야에서 경쟁이 치열하기 때문에 AI 산업 내의 논문 품질과 양이 명백하게 감소했습니다. 나는 특정 주제에 대해 특히 똑똑한 사람과 20분간 대화하는 것이 종종 나 혼자 세부적인 검색을 하는 것보다 더 많은 정보, 통찰 및 다음에 무엇을 읽어야 하는지에 대한 단서를 얻을 수 있다는 것을 발견했습니다.

실제로는 네 번째 소스도 있습니다. 그것은 지금 모델을 사용하여 연구를 수행하는 것입니다. 이것은 OpenAI 일 수도 있고, Claude, Perplexity, Gemini 중 하나일 수도 있습니다. 각각이 다른 목적에 적합하며, 나는 각각을 다른 작업에 활용할 것입니다.

Tim Ferriss: 당신은 각기 다른 모델을 어떻게 활용하시나요?

Elad Gil: 한 가지 예를 들겠습니다. 자세히 설명하지는 않겠습니다.

예를 들어 Gemini를 사용하면, "여행을 계획하려고 합니다"와 같은 활동 관련 정보를 찾을 때 Google의 말뭉치와 그들이 장기간 축적해 온 정보가 특정 유형의 여행 제안에 매우 유용하다고 생각합니다. 그래서 이것은 Gemini만을 사용할 것인 특정 시나리오입니다.

이는 다른 모델들이 잘못되었다는 것이 아니라, 제가 그것을 사용할 때 일반적으로 더 정확한 평가를 받는다는 것을 발견했습니다. 나는 그들에게 여러 가지 차원에서 분해, 순위 매기기, 평가 등을 수행하도록 할 것입니다.

이전에는 ADHD와 ASD의 몇 가지 측면을 깊게 연구해 본 적이 있습니다.

Tim Ferriss: ASD는 무엇인가요?

Elad Gil: 아, 미안합니다, 자폐 스펙트럼 장애입니다.

Tim Ferriss: 알겠습니다.

Elad Gil: 자폐증을 살펴보면, 그 질병의 진단률이 크게 변화했습니다. 숫자가 틀릴 수도 있지만, 30~40년 전에 자폐증으로 진단받은 사람은 대략 1천 명당 하나였는데, 이제는 약 3% 정도인 것 같습니다.

그래서 당신이 물을 수 있습니다. 이게 정확히 뭐죠? 더 나이 든 부모가 더 많은 아이를 낳아서 그런 걸까요? 그 결과, 그것이 주된 원인이 아닙니다. 환경에 어떤 변화가 있었을까요? 마지막으로, 보이는 바와 같이, 주된 이유는 단지 진단 기준이 변경되었기 때문입니다.

또한, 학교 체계 내에서는 많은 인센티브가 있어 사람들이 아이들에게 진단을 내리도록 밀어부칩니다. 그래서 지금은 주의력 결핍으로 분류되는 아이나 자폐증으로 분류되는 아이가 많아졌습니다. 주의력 결핍 측면에서는 의사들도 돈을 벌 수 있습니다. 자폐증 진단도 크게 증가했습니다.

하지만 나는 이런 문제를 실제로 더 많은 사람들이 겪고 있는 것인지 확실하지 않습니다. 더 많은 사람들이 이러한 문제를 겪고 있는 것보다는, 진단 범위가 크게 확대되었기 때문일 가능성이 더 높습니다.

Tim Ferriss: 당시에 이 문제를 연구할 때 어떤 모델을 사용했나요?

Elad Gil: 보통 이 작업을 할 때는 둘 이상의 모델을 동시에 사용합니다. 그런 다음 그 모델들에게 문헌 자료를 제공하도록 요청하고, 다시 정보를 요약하고 그래프를 작성하도록 합니다.

사실, 나는 내가 원하는 형식으로 결과를 생성할 수 있도록 전체 출력 요구 사항이 있습니다. 이렇게 하면 데이터를 다시 확인하고 문헌을 읽거나 다른 확인을 할 수 있습니다.

특히 자폐증이라는 주제는 매우 흥미 롭습니다. 몇몇 연구에서는 어머니의 나이가 아버지의 나이보다 영향이 크다는 것을 보여주지만, 사람들은 항상 아버지의 나이에 대해 이야기합니다. 그런 다음 당신은 묻게 될 것입니다: "왜 모두가 아버지의 나이에 대해서만 이야기합니까? 여기에는 사회적 인센티브가 있나요? 어떤 정치적 신념 시스템이 있나요? 왜 항상 중요시됩니까?" 이것은 정말 흥미로운 부분이라고 생각합니다, 그렇죠? 이러한 유형의 연구는 "왜"에 대한 많은 질문을 유발할 것입니다.

Tim Ferriss: 왜 이것을 전문적으로 연구하게 되었나요?

Elad Gil: 그것이 흥미로워서라고 생각합니다.

Tim Ferriss: 알겠습니다.

Elad Gil: 나는 "이 비율이 매우 증가하는 것 같다면, 그래서 이해하려고 노력한다."라고 생각할 것입니다.

또한, 그 당시에 친구와 대화를 나누었습니다. 그녀는 약 35-36 살부터 38-39 살이며, 40대 초반이거나 50대에 가까운 남성과 데이트하고 있습니다. 그녀는 그들이 나중에 아이를 가질 경우 자폐증 위험과 미래에 무슨 일이 일어날지 걱정한다고 말했습니다. 그래서 이것도 내가 심층적으로 연구한 이유 중 일부입니다.

마지막 결론은 지금 기억이 잘 안 납니다. 예를 들어, 나는 하나의 숫자를 던져 말하는데, 나를 인용하지 마십시오. 그런 다음 나는 다시 확인할 수 있습니다. 그러나 대략적으로 말하면, 아버지와 어머니의 나이가 각각 5에서 10년씩 증가할 때마다 위험이 약 10% 증가한다는 것입니다.

또한, 일부 데이터 세트에서는 실제로 어머니의 나이가 조금 더 강한 영향을 미칩니다. 문제는 자폐증이 인구에서 실제 비율이 1/500이라고 생각한다면, 이 10%, 20%의 차이는 전체 빈도로 볼 때 크게 중요하지 않습니다. 실제로 크게 영향을 미치는 것은 진단 기준입니다.

Tim Ferriss: 네, 이는 많은 진단에 적용됩니다.

Elad Gil: 많은 것들이 그렇습니다. 그러나 사회는 "오, 자폐증 비율이 증가하고, 주된 원인은 부모의 나이 때문입니다."라고 말합니다. 그런 다음 당신은 생각할 것입니다: "아니요, 실제로는 이러한 인센티브 메커니즘이 원인입니다."

그런 다음 학교 시스템을 살펴보면, 노출된 것은 교사가 그 사람이 자폐증이라고 말할 뿐이며, 실제로 어떠한 임상 기준에 기초하지 않는 뉴저지주 등의 상태와 같은 것입니다.

Tim Ferriss: 안 그러면, 이것은 정말 최악입니다.

Elad Gil: 그래서 이러한 것들을 자세히 연구하기 시작하면서 “와, 이것이 정말 흥미롭구나”라고 느낄 것이며, 이러한 모델들이 이 측면에서 매우 가치 있고 매우 도움이 된다고 생각합니다.

그래서 당신이 묻는 정보 원천으로 돌아가면, 저는 지금 나에게 관심 있는 문제에 대해 모델을 사용하여 심층 연구를하고 있습니다. 그들을 이용해서 임상 시험 데이터를 집계하거나 다양한 유형의 정보를 집계하고, 그러면 그들이 나에게 첫 번째 소스 및 요약 정보를 제공하며 상호 검증을 수행합니다.

데이터를 정리하고 확인하는 데 사용하는 힌트 세트가 있습니다. 그래서 이는 정말 재미 있습니다. 그리고 항상 각각이 무엇을 얻을 수 있는지 확인하기 위해 여러 모델을 동시에 사용합니다.

Tim Ferriss: 당신이 누군가와 대화 할 때,이 주제는 약간 넓게 느껴질 수 있으며 심층적으로 탐구하기 어려울 수 있습니다. 그러나 20 분 동안 이야기하고 싶은 사람을 찾았다고 가정 해보겠습니다. 보통 이러한 사람들을 어떻게 찾나요?

방법이 많을 것으로 추측되지만, 그들을 찾는 데 X를 통해 찾는지, 기술 논문을 통해 찾는지 또는 다른 곳에서 찾는지입니다? 대략적으로 이해하고 싶습니다. 그리고 이와 같은 사람들과 전화 했을 때 반복 사용하는 질문 선반 또는 일부 고정된 질문 방식이 있습니까?

Elad Gil: 세 가지 경우가 있다고 생각합니다.

첫 번째는 : "안녕, 나는 특정 영역에 대해 심층적인 연구를하고 있으며, 이것이 흥미로운 것 같습니다. 또는 나의 투자하려는 방향과 관련이 있을 수 있습니다." 그러나 솔직히 말해서, 종종 그냥 흥미 때문입니다.

그런 다음 빠르게 삼각 측량하겠습니다 :이 분야에서 최고의 사람은 누구입니까? 이것은 기술 논문에서 나올 수도 있고, 내가 이야기 나누는 모든 사람에게 물을 수도 있습니다. "이 분야에서 누가 정말 똑똑합니까?"

이것은 한 형태입니다. 정보 지향적이며 무언가를 심층적으로 이해하려고 노력하고 있습니다. 예를 들어, 구글에서 일할 때 일부 초기 AI 연구자들과 근무했습니다. 그것이나 Noam Shazeer를 알게 된 이유이기도 합니다. 그 후에는 Character를 설립했다가 다시 구글로 돌아왔습니다. 또한 여러 다른 사람들을 만나게 된 것도 이 때문입니다.

그러나 어떤 사람들은 개별적으로, 흥미로운 논문을 읽고 그 사람을 찾거나, 모두가 그 사람이 똑똑하다고 말하면 그 사람과 이야기를 나눕니다. 이것은 한 형태입니다.

두 번째 형태는 실제로 똑똑한 사람들이 서로 모이는 것으로 생각합니다. 그러므로 당신이 자주 똑똑한 사람들과 시간을 보내고, 그들이 계속해서 다른 똑똑한 사람을 만나게 된다면,이 네트워크는 자연스럽게 확장됩니다. 박식한 사람들은 보통 함께 시간을 보내며 같은 유형의 사람들이 서로를 끌어들입니다. 어느 정도로는 같은 사람들은 서로를 끌어들입니다. 이것은 두 번째 유형입니다.

아마도 이 두 가지가 가장 주요한 것일 겁니다. 물론 때로는 다른 사람을 소개받기도 합니다. 그들은 다음과 같이 말할 겁니다: "저기, 너희 둘이 어느 정도 잘 맞을 것 같아."

또 다른 상황은, 몇몇 사람들은 반복해서 찾게 됩니다. 예를 들어, 나는 어떤 사람이 AI의 미래 방향을 가장 잘 알고 있는 사람 중 한 명이라고 생각한다면, 그 사람과 자주 이야기를 나눌 겁니다.

또는 장수에 관한 주제에서도 가장 똑똑한 사람들이 있습니다. BioAge의 CEO인 Kristen 같은 경우, 가끔 그녀에게 랜덤하게 장수 관련 질문을 하게 됩니다. 왜냐하면 그녀는 이 분야에 대해 많은 것을 알고 있습니다. 그녀는 심층적으로 생각하며, 자신의 가정에 대해 의문을 제기하는 것을 망설이지 않습니다.

그녀는 진실을 추구하는 사람입니다. 많은 사람들이 "진실 탐구"라는 말을 사용할 수 있지만, 그녀는 정말로 그런 사람입니다: "무엇이 맞는가? 나에게 분명히해 보게 해줘." 그녀는 생물정보학 및 노화 연구의 박사, 그리고 박사후 연구원 출신으로 매우 전문적입니다. 따라서 장수 관련 문제라면, 그녀는 내가 문의하는 사람 중 한 명입니다.

그래서, 다양한 주제에 대해 내가 자주 찾는 사람들이 있습니다.

Tim Ferriss: 당신은 생물학에 대해 일정한 이해를 갖고 있습니다. 나는 그것을 흥미롭게 생각합니다. 예전에 처음으로 Quantified Self 모임에 참석했을 때인데요, 2008년쯤 되는 거 같은데, 12명 정도가 Kevin Kelly 집에 앉아서 엑셀 시트로 신체 데이터를 기록하는 방법에 대해 이야기했죠. 세상은 이미 변했죠, 그렇죠?

당신 개인적으로, 당신이 현재 개입하고 있는 방법이나 자기 자신에 대한 개입에 대한 생각은 어디쯤에 자리하고 있나요?

Elad Gil: 난 그렇게 많이 하지 않았어요. 대부분의 것이 결국 좋은 잠 자기, 운동하기 등으로 수렴할 수 있습니다. 또한 식사를 잘 하는 것과 같이 일부 중요한 것들도 있습니다. 그래서 나는 대부분의 것을 이러한 기초 항목으로 수렴시킵니다.

내가 생각하기에 아마도 먹는 데 도움이 되는 것이 한 두 가지는 있을 겁니다. 그리고 몇 가지는 실험해 볼만한 것으로 계속 생각해 왔지만 아직 시도하지 않았습니다.

Tim Ferriss: 예를 들어 무엇인가요?

Elad Gil: 레파마이신 펄스 요법을 한 번 시도해 보는 것과 같은 것들이요. 저는 그게 멋질 것 같다고 생각합니다. 그러한 것들 말이죠. 그러나 현실은, 실제로 효과적인 약이 나올 때까지 기다리고 있습니다. 그때되면 아마도 사용할 것입니다.

나는 몇 가지가 정말로 장수에 영향을 미칠 것이라고 생각하거나 어떤 시스템에 영향을 미칠 것이라고 생각합니다. 우리가 이전에 이야기한 것처럼, 나이가 들면서 눈의 수정체를 제어하는 근육이 약해지는데, 이것이 초점 능력에 문제가 생기는 부분의 이유 중 하나입니다. 그래서 그 문제에 대한 안안안약이 있어야 한다는 이론적 근거가 있습니다.

신경 감각 노화에 관한 것이 많습니다. 참여하고 싶은 창업 기업이 있습니다.

노화 외관에 관한 것도 많이 이야기하고, 관련 프로젝트를 지원하고 싶어합니다. 실제로 미국 Stanford 대학의 임상 시험을 지원하여, 이 분야에 대한 투자가 심각히 부족하다고 생각합니다.

나에게 있어서 펩타이드 제품도 기본적으로 이 방향으로 가는 것 같습니다. 많은 사람들이 건강 목적을 위해 펩타이드를 복용하며, 일부는 미용 용도인데 GHK-Cu, 멜라토닌 등이 있습니다. 이러한 것들 대부분이 본질적으로 미용 관련입니다.

Tim Ferriss: 너 방금 여러 가지 먹을 만한 것들에 대해 언급했는데, 비타민 D 같은 것을 말하는 건가? 아니면 다른 게 더 있나? 너의 짧은 리스트에는 무엇이 더 있나?

Elad Gil: 비타민 D와 크레아틴.

Tim Ferriss: 알겠어.

Elad Gil: 만약 당신이 철 조이를 당칠하고 싶다면.

Tim Ferriss: 그래.

Elad Gil: 나는 몰라. 너의 리스트엔 뭐가 있어? 너는 내가 생각한 것보다 훨씬 많이 생각하고 있어. 너 지금 뭐 먹고 있거나 생각 중이야?

Tim Ferriss: 나는 실제로 많은 사람들이 상상하는 것보다 보수적이야. 내가 처음으로 다양한 시도를 해본 것 중 많은 것들은 상대적으로 리스크 허용 한도가 있는 것들이었어.

예를 들어 2008 또는 2009년에 처음으로 Dexcom의 연속혈당 모니터링 장비를 이용해봤었어. 그건 참 즐격하지 못했던 경험이었어. 그 당시 내 주변에 형 1 당뇨병 환자 이외에 그걸 사용한 사람을 몰랐어.

하지만 내가 사용하지 않은 많은 논란의 여지가 있는 것을 시도하지 않았어, 다른 나라로 날아가 유전자 치료를 받거나 폴리펩타이드 같은 걸 사용하는 것 같은 걸 말이야. 그걸 비판하겠다는게 아니라, 다만, "생물학적으로 무료한 점심은 없다"는 이 기본 가이드라인이 매우 단순하지만 상당히 유용하다고 생각해. 적어도 많은 함정을 피할 수 있기 때문에.

그래서, 나는 실제로 여러 가지를 시도하고 있어. 예를 들어 다양한 형태의 케톤 에스터와 케톤 염라는 것들이, 뇌 혈관에 매우 매우 흥미롭게 작용한다고 생각해.

내 가족엔 알츠하이머병, 파킨슨병과 같은 질병 이력이 있고, APOE3와 같은 사람들도 있기 때문에, 분명히 여러 다른 위험 요인들이 존재합니다. 나는 이 부분에 매우 주의하고 있습니다.

Obicetrapib는 주목할 가치가 있는 것으로 생각되는데, 아직 널리 사용 가능한 단계에 이르지는 못했습니다. 레파미신도 매우 흥미로운 것 같습니다. 그러나 레파미신은 많은 별표가 필요하다고 생각해, 자신이 뭘 하고 있는지 모르면 자신을 망치게 될 수 있습니다. 면역 억제제를 시도 중이라면 매우 조심해야 합니다.

예를 들어, 나는 노르웨이식 4×4 간헐성 운동과 레파미신 펄스 계획을 결합하여 실험을 할 수도 있습니다. 해마 및 다른 뇌 영역이 부피적으로 변화하는지 관찰할 것입니다.

물론, 한 가지 개입만 하는 경우 신호가 더 깨끗할 것입니다. 그러나 현실은 때로는 과학적 결론을 기다리는 것과 다를 수 있습니다.

그래서 나는 이것이 테스트할 가치가 있고 흥미로운 가설이라고 생각합니다. 그 외에도 주로 하는 것은 매우 기본적인 것들입니다: 크레아틴, 비타민 D.

만약 메틸화 문제가 있다면, 또는 나처럼 프로톤피스처럼 약물을 복용하고 있다면, 마그네슘 흡수를 억제하거나 다른 것들에 영향을 줄 수 있으므로 이를 주의해야 합니다. 그러나 전반적으로 그리 복잡하지는 않을 것입니다.

나는 용석소 A도 꽤 흥미롭다고 생각하며, 관련 데이터가 계속 늘어나고 있습니다. 그래서 나는 실제로 미토콘드리아 건강에 매우 흥미를 느낍니다.

이는 정기적인 간헐성 단식 뿐만 아니라 때때로 3~7일 간의 단식을 포함할 수 있습니다. 최근에 나에게는 Dominic D'Agostino 박사의 제안에 따라 모의 단식 식단을 기반으로 할 수도 있습니다. 목표는 일정한 간격으로 자가포식과 미토콘드리아 자가포식을 촉진하는 것이지만 항상 그렇게 하는 것은 아닙니다.

Elad Gil: 물론입니다.

Tim Ferriss: 나는 계속 이 부분을 최적화하려는 것이 아닙니다.

Elad Gil: 나는 항상 한 가지 생각을 하고 있습니다. 컴퓨터를 보면 종종 노트북을 수리하거나 시스템을 수리하는 핵심이 바로 재부팅하는 것이 맞지 않나요? 시스템을 다시로드하면 마법같이 문제가 해결되고 여러 가지 문제가 해결됩니다. 인체에도 이와 유사한 것이 있을까요? 마치 전체 마취처럼요? 최근에는 어떤 사람들이 특정한 신경 차단을 하는 것 같은 일을 하고 있습니다.

Tim Ferriss: 그렇습니다. 확실하지 않습니다. 좀 무서운 일처럼 들립니다. 오, 당신은 스텔라트 신경절 차단을 말하는 건가요?

Elad Gil: 네, 그거에요, 스텔라트 신경절 차단이죠.

Tim Ferriss: 맞아요. '재부팅'에 대해 말씀드리자면--음, 제가 한숨 한 번 쉬어야겠네요, 왜냐하면 이것에는 사실 그야말로 흥미로운 옵션이 많지만 일반적으로 매우 구체적인 사용 사례에 적용됩니다.

개념적으로는 그럴 듯합니다. 당신은 아마도 나보다 더 이에 대해 이야기할 자격이 있을 것입니다만, 나는 실제로 많은 시간을 신경과학자들과의 접촉에 쏟아왔습니다. 제 정보 섭취의 상당 부분은 신경과학과 관련된 내용을 읽거나 이해하려고 노력합니다. 운 좋게도, AI 도구를 사용하면 이 작업이 훨씬 쉬워졌습니다. 이것은 단지 개요를 요약해주는 것뿐만 아니라, 당신이 개념을 상당히 합리적인 순서로 단계적으로 이해하는 데 도움이 됩니다.

나는 신경과학 내용을 많이 읽었고, 광학 관련 내용도 많이 읽었습니다. 사실 이 두 분야는 꽤 강한 상호작용이 있다는 것은 의외가 아닐지도 모릅니다. 예를 들어 PBM을 보면, 즉 광생물학적 규정은 눈을 통해 개입합니다. 물론 두개강을 통해서도 가능합니다. 그러나 이 같은 것에 대해 조심해야 한다는 점을 강조하고 싶습니다.

그리고 '재부팅' 이라는 방향에 대해 예를 들어 설명하겠습니다. 어떤 사람이 GLP-1 수용체 작용제로 체중을 감량할 때, 일종의 변화를 어느 정도 느낄 수도 있습니다. 예를 들어 금연을 하거나 음주를 줄이거나 체계적인 충동 통제 개선이 나타날 수 있습니다.

Elad Gil：네.

Tim Ferriss：예를 들어 오피오이드 중독자의 경우, 저는 이보가인이 '재부팅' 옵션이 될 수 있다고 생각합니다. 미래에는 어떤 활성 대사 생성물 형태로 나타날 수도 있고, 유사한 형태로 나타날 수도 있습니다. 하지만 적어도 현재로서는 이른바 flood dosing, 즉 상대적으로 높은 용량의 충격적인 투여가 여전히 상당히 필요해 보입니다.

물론 이는 의료 감독 하에 이루어져야 하며, 치명적인 심장 사건을 유발할 수 있습니다. 마그네슘을 함께 사용하는 것이 도움이 될 수 있지만, 이는 여전히 위험한 것이며, 모두가 주의해야 합니다.

역사상 이에 대해 인정받아야 할 많은 사람들이 있었습니다. Howard Lotsof와 그의 부인과 같은 분들이 있습니다. 오피오이드 중독자가 이보가인 고용량 치료를 받은 후에는, 일종의 창을 얻을 수 있으며, 이 기간 동안은 금단 증상을 경험하지 않을 수 있습니다. 적어도 신체적인 증상은.

저는 이보가인이나 이보가인과 유사한 약리적 개입이 다른 용도를 가질 수 있다고 생각합니다. 솔직히 말해서, 이 분자와 관련된 가장 미친 짓들 중 일부는 '뇌 연령'의 역전이라 불리는 것입니다. 물론, 이러한 간단한 설명에는 의심의 여지가 있습니다.

하지만 MRI로 보면, 그것은 실제로 뇌 상태를 변경할 수 있습니다. Nolan Williams — 휴식을 취하시길 — 그의 연구실은 외상성 뇌 손상 전투했던 군인들이 이보가인을 섭취하기 전후의 변화를 매우 신중하게 연구해 왔습니다. 일부 효과는 아마도 접착성 세포 유래 신경영양 인자와 관련이 있을 것입니다. 다들이 더 익숙한 BDNF, 즉 뇌 유래 신경영양 인자입니다.

그래서, 이보가인은 흥미로운 선택지입니다.

마취에 관해서는, 저는 이제 전신 마취에 대해 훨씬 조심스러워졌습니다. 어제 수술을 한 직후, 지역 마취를 선택했습니다. 이 사례에서, 큰 문제는 아니었지만, 머리에서 뭔가를 자르는 작업이었으므로, 여전히 보이시네요.

하지만 당신이 방금 분해하신 자폐 스펙트럼 장애와 ADHD 예시로 돌아와서, 당신이 동기 부여 메커니즘을 언급했는데, 경우에 따라 과다 진단이 되는 역동적 인센티브가 존재할 수 있습니다. 명언을 빌려 말하자면, 항상 돈을 따라가게 되죠.

많은 사람들이 사실 전체 마취를 필요로하지 않지만 전체 마취로 안내 받았습니다. 그러나 전체 마취는 청구서에 매우, 매우, 매우 큰 요금 항목을 추가합니다. 또한 일부 사람들은 전체 마취 후에 깨어나면 동일한 기억 회상 능력을 더 이상 갖지 않을 수 있습니다. 그들의 성격은 어느 정도 불안정해질 수도 있습니다.

사실 많은 마취에 대한 우리의 이해는 매우 제한적입니다, 정말로 매우 제한적입니다. 우리는 그것이 효과적이라는 것을 알지만 그 메커니즘에 대한 이해는 매우 부족합니다. 많은 사람들은 이것을 깨달아 오지 않습니다; 사실 그것을 이해하지 못하는 것은 정상입니다, 그들이 이러한 것들에 대해 많은 시간을 소비하지 않는 한.

매우 유명하고 널리 처방되는 많은 약물들도 실제로 그 작용 메커니즘이 매우 명확하지 않거나 전혀 명확하지 않습니다. 우리는 연구에 따라 이러한 약물들이 보통 내성이 잘 형성되어 있고 부작용 스펙트럼이 A에서 Z까지인 것으로 알지만, 실제로 그것이 어떻게 작용하는지에 대해 정확히 알지 못합니다.

많은 것들이 이러한 범주에 속합니다. 그래서 저는 그 중 많은 것들에 대해 매우 신중합니다.

하지만 당신의 질문으로 돌아와서, 방금 저는 TED 토크를 한 것 같기도 했습니다. "재부팅"에 대해서, 가장 흥미로운 것은 이 보그 알칼로이드입니다. 물론 나는 그것을 단순히 도파민 시스템으로 귀속시키고 싶지 않습니다, 왜냐하면 그것이 다루는 것은 더 많습니다. 그러나 내가 생각하기에, 이 보그 알칼로이드가 더 중요한 의미를 가질 수도 있으며, 그것은 단지 이 보그 알칼로이드 자체가 아니라 무엇이 가능한지를 보여주는 것 같습니다.

또한 이러한 가능성이 약물에만 국한되는 것인지 알 수 없습니다. 나는 뇌 자극을 매우 기대하고 있습니다. 물론 그 과정에서 실패 사례가 발생할 것이며, 좋지 않은 옆종류도 발생할 것입니다. 그러나 나는 뇌 자극 및 보다 광범위한 생물전기 의학이 다음 중요한 분야 중 하나가 될 것으로 생각합니다. 이것은 우리가 정신 질환이라고 하는 것을 치료하는 데뿐만 아니라 성능을 향상시키는 데에도 사용될 것입니다.

현재 이 분야는 "왜 지금"이라는 질문에 대답할 수 있는 단계에 있습니다, 그렇죠? 분야로서, 그것은 실제로 매우 좋은 "왜 지금"이라는 대답을 가지고 있습니다. 사람들은 이러한 것들을 대규모로 시도할 것이며, 이는 정말로 약제, 액체, 정맥 주사로만 이루어질 필요가 없으며, 비침습적인 뇌 자극을 통해 이루어질 수도 있습니다. 물론 임플란트 시나리오에서도 침습적인 해결책이 있을 수 있습니다.

따라서 이것은 매우 긴 대답입니다. 그러나 아마도 저는 지금 생각하고 추적하고 있는 방향이라고 할 수 있습니다. 몇 가지는 계속 지켜봐야 할 것이 있지만, 저는 그 중 많은 것이 향후 진료 과정이 될 수도 있다고 생각합니다. 당신은 들어가서 일 또는 두 시간을 머물다가 그리고 나와 나갈 것입니다. 우리는 기대할 수밖에 없습니다.

나는 몇 가지 마지막 질문을 한 후에 계속 이야기할 내용이 있으면 계속할 수 있습니다. 그러나 정말로 당신이 시간을 내주셔서 정말 감사합니다.

Tim Ferriss: 오늘의 Elad을 돌아보는 Elad가 다섯 년 후에. AI와 관련이 있을 수도 있고 없을 수도 있는 것 중에서 당신이 상대적으로 잘못되었을 것으로 생각하는 신념 또는 입장이 있습니까?

Elad Gil: 이 질문 정말 좋네요. 저는 많은 것을 잘못 이해할 것으로 생각해요. 저희는 방대한 변화의 시대를 살고 있으며, 방대한 변화는 방대한 불확실성을 의미합니다.

그래서 제가 지금 예상하는 일 중 반 정도가 실제로 일어나지 않거나, 더 강렬하게 일어나거나, 다른 방식으로 전개된다면 전혀 놀라지 않을 겁니다. 이 역시 재미있는 부분 중 하나라고 생각해요.

만약 미래를 완벽하게 예측할 수 있다면, 그것은 매우 지루할 것이고, 우리는 다음에 무슨 일이 일어날지 정확히 알게 될 것이기 때문에, 그건 정말 최악일 거예요. 이는 자유의지 등 다양한 개념들과 관련이 있습니다. 그러니 제가 틀리게될 것이 분명합니다.

또 다른 별도의 문제가 있는데, 최근에 내가 연습하고 있는 것입니다. 이전에는 저는 한번도 해본 적이 없어요. 존 레논이 말한 것처럼 인생은 당신이 다른 계획을 세우느라 바쁠 때 일어나는 일이다.

하지만 이것이 나에게 처음으로 현실적으로 뇌를 쓰게 한 것입니다: 내 10년 계획은 인생을 몇 가지 다른 면에서 본다면 무엇인가?

기본 문제는, 저는 분명히 완벽하게 계획하지 않을 거라는 것입니다. 10년 계획을 세울 수는 있겠지만, 물론 당신이 생각하는 대로 모두 진행될 리는 없을 것입니다. 더 중요한 것은, 그것이 당신의 야망 영역을 변화시키는지, 삶을 바라보는 방식을 변화시키는지 여부입니다.

그래서 최근 내내 이런 식으로 생각하려고 노력해요: 다음 10년 동안 내가 무엇을 하고 싶은가? 그리고 그것은 다시 말해, 10년 후에 그 상태에 도달하기 위해 지금 당장 해야 할 일이 무엇인지요?

이것은 저에게 매우 눈을 떠주는 경험이었습니다. 나는 무엇을 시도해봐야 하는지, 무엇을 시도하지 말아야 하는지에 대한 태도가 변화되었어요.

물론 AGI를 믿는 사람들은 이렇게 말할 겁니다: "2년 후에는 우리가 AGI를 가질 테니까 당신의 계획은 별 의미가 없어." 하지만 이것은 매우 실패 주의적인 세계관이라고 생각해요. 마치 그것이 일어날 수도 있기 때문에 내가 포기해야 하는 것처럼요.

그에 반해, 나는 오히려 이렇게 말하길 원해요: "좋아, 나는 먼저 이 계획을 세우고, 필요에 따라 조정할 거야." 이 변화의 시기에는 세상에는 아주 흥미로운 일들이 일어날 수도 있으니까 말이에요.

Tim Ferriss: Elad, 마무리하기 전에, 당신이 전하고 싶은 게 뭐든지 있나요? 청취자들에게 하고 싶은 말이나 부탁, 눈여겨볼 만한 것이 있다면요? 여러분은 X에서 당신을 찾을 수 있고, 계정은 @eladgil이며, eladgil.com에도 가실 수 있습니다. 물론 여러분의 Substack 블로그 blog.eladgil.com도 있습니다. 우리는 모든 링크를 에피소드 설명에 올릴 거에요. 이외에 추가하고 싶은 게 있나요?

Elad Gil: 아니요. 너와 대화하는 것은 항상 기쁩니다. 정말 즐거웠으니 초대해줘서 고마워요.

Tim Ferriss: 고마워, 친구. 항상 즐거워요.

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