진정한 정보 우위는 오직 한 가지 사용법이 있습니다: 다른 사람이 가격을 정하기 전에 먼저 베팅하는 것입니다.

지난 두 해 동안 모든 사람들은 공허함에 빠져, 동일한 질문의 대답을 찾으려고 애를 썼습니다. AI의 다음 섹터는 무엇일까요?

스토리지, 광 모듈, 컴퓨팅 파워 주식, 에너지 회사 등, 모든 몇 달마다 한 가지 이야기로 바뀌었고, 매번 누군가는 기회를 놓치고, 매번 누군가는 반드시 다음 번에 성공할 것이라고 말했습니다.

거의 아무도 다른 질문을 던지지 않았습니다. AI를 가장 잘 알고 있는 사람들은 무엇을 할까요?

OpenAI를 떠난 이들은 이미 총액으로 10000 억 달러에 가까워지고 있습니다. 그리고 그들의 창업과 투자는 AI 다음 시대의 시작을 선도하고 있습니다.

Dario Amodei는 Anthropic을 설립했으며, 잠재 평가는 9000 억입니다. Ilya Sutskever의 SSI는 제품이 없음에도 불구하고 320 억에 평가되었습니다. Aravind Srinivas는 Perplexity를 만들었으며, 212 억에 평가되었습니다. Mira Murati의 Thinking Machines Lab은 120 억에 평가되었습니다.

따라서 OpenAI의 이러한 몇 년 중 가장 중요한 결과는 아마도 GPT-4가 아니라 사회에 공개된 이 모임의 퇴사자들일 것입니다.

그 가운데서, OpenAI에서 가장 젊은 나이에 해고된 Leopold Aschenbrenner은 최근 2년 동안 자본 시장에서 가장 자주 인용되는 이름 중 하나가 되었습니다.

이전반사에 대해 반복적으로 다루어진 전설적인 기록: 23세에 OpenAI를 해고당하고 165 페이지 분량의 "Situation Awareness" 보고서를 작성했으며, 1년 만에 헤지펀드 자금을 22.5 억 달러에서 550 억 달러로 끌어올려 원자력 및 연료 전지에 대한 대규모 투자를 했고, 모두 성공했습니다.

이야기는 너무 완벽하고, 대비가 너무 강렬하며, 결과가 너무 성공적이었습니다. 이제까지만 해도 AI 시대의 투자 논리에 대해 이야기할 때, 그는 거의 빼놓을 수 없는 사람입니다.

그러나 Leopold는 그들 중에서 먼저 발견된 사람일 뿐입니다.

OpenAI에서 떠난 사람들은 두 가지 길을 걸었습니다.

Ilya, Mira, Aravind와 같은 그룹의 길로 간 사람들은: 창업을 하고, 대규모 투자를 유치하고, 혁신적인 제품을 내놓으려 하며, 매번 실리콘밸리 천재들이 떠나는 것과 똑같은 길을 걷고 있습니다.

훨씬 조용한 다른 길 도 있습니다. 일부 사람들은 베팅을 선택했고 실행을 다른 사람에게 맡기고 판단만 전문적으로 하는 것입니다.

Leopold는 두 번째 길의 극단적인 형태를 취했습니다.

그는 공개 시장에 가서 AI 산업자의 시각으로 전통적인 에너지 주식에서 가격이 잘못 책정된 자산을 찾아 대규모 매수를 진행했습니다. 그는 에너지에 대해 알지 못하지만 AI가 얼마나 많은 전기를 소비하는지는 알고 있었습니다. 이러한 인지는 업보고서를 읽거나 산업 회의에 참석함으로써는 복제할 수 없습니다. 그 위치에서만 머물러야만 축적될 수 있습니다.

이 길 외에도 비슷한 논리를 가진 다른 형태의 개인들이 있습니다: 규모가 작은 펀드 매니저들로, 몇 시간만에 다른 사람들이 몇 달 동안 한 공정한 검토를 완료하고, 투자 목록보다 거부 목록이 더 가치가 있는 경우입니다. 그들은 무시하기 쉽고 탐구할 가치가 많은 이 대이탈리아툼에서 구성됩니다.

대부분의 사람들이 회사를 떠날 때 이력서를 가지고 나오는 반면, OpenAI에서 나온 사람들은 남들이 필요한 것조차 알지 못하는 답을 가지고 나오게 됩니다.

1. 두 번째 Leopold는 없다

Leopold가 중점을 둔 것은 핵전력 회사인 비스트라와 연료 전지 회사인 블룸 에너지였습니다.

두 거래가 모두 성공한 후, 그는 2025년 말에 차근차근 다시 포지션을 바꾸어 비스트라를 정리하고 자금을 블룸 에너지와 데이터 센터 인프라에 더 집중시켰습니다.

전통적인 에너지 분석가들은 이 두 주식을 살펴보게 되며 전력 그리드 확장 계획을 주시하고 탄소세 정책을 대비하며 수요 성장 모델을 구축합니다. Leopold의 접근법은 완전히 다릅니다.

그는 OpenAI에서 서버 룸 규모를 보았고 플래그쉽 모델을 교육하는 전기 요금 영수증을 보았으며, 다음 세대 데이터 센터가 반드시 핵 발전소 근처에 위치해야하는 이유에 대한 엔지니어의 논의를 들었습니다. 이러한 세부 사항은 재무 보고서든 분석가 보고서든 어디에도 없지만 에너지 수요에 대한 결론을 이끌어내는 것은 어떤 모델보다도 현실적입니다.

이 접근법은 투자계에서 "교역 산업에 대한 인식 차익"이라고 불립니다: 한 산업의 내부 정보를 다른 산업에서 저평가된 자산으로 번역하는 것입니다.

과거에는 이것이 최고의 매크로 헤지 펀드의 특허였으며, 이는 글로벌 매크로 경제의 전체적 시각을 바탕으로 합니다.

Leopold는 더 정확한 일을 했습니다: 그는 AI 산업의 운영자 시각을 사용하여 전통적인 에너지 공개 시장에서 가격이 지연된 취약점을 찾았습니다.

이 도로는 매우 어렵게 복제할 수 있습니다.

이 2절, 제로 샷: 가치 있는 것은 그 거절 목록

제로 샷 펀드의 창시자 Evan Morikawa는 OpenAI에서 나온 사람으로 기술적 배경이 튼튼하며, 그는 VC를 하기 위해 나왔습니다.

동문인 그들이지만, 그들의 경로는 전혀 다릅니다.

Leopold의 판단력은 AI의 가장 핵심적인 위치에서의 구체적 경험에 기초하며, 모델 훈련 비용, 데이터 센터 계획, 에너지 요구에 대한 직접적인 인식을 갖고 있습니다. 그 위치에 앉아서만 쌓일 수 있으며, 빠른 전진 버튼이 없습니다. OpenAI의 핵심적인 위치에 있는, 이 문제를 다룰 자격이 있는 사람들은 극히 드뭅니다.

올해 4월, 10억 달러 규모의 새로운 펀드가 조용히 드러났습니다. Zero Shot라는 이름입니다.

이것은 AI 훈련에서의 용어로, 모델이 어떠한 샘플도 본 적이 없는 상황에서 직접 답변하는 것을 의미합니다.

세 명의 공동 창업자는 OpenAI에서 왔습니다: 이전 DALL-E 및 ChatGPT 응용 엔지니어링 담당자인 Evan Morikawa, OpenAI의 초기 프롬프트 엔지니어 Andrew Mayne, 그리고 이전 연구원 겸 엔지니어인 Shawn Jain입니다.

그들은 이미 세 개의 투자를 했습니다: AI 기업 워크페이스 회사 Worktrace, AI 강화 공장 로봇 회사 Foundry Robotics, 그리고 아직 은폐 중인 다른 프로젝트 한 곳입니다.

10억 달러는 오늘날 수십억 달러에 달하는 AI 펀드에 비하면 매우 작은 금액입니다.

하지만, 그들이 어떤 레이스에 투자를 거부했는지 말해주는 것이 문제에 더 많이 설명해줍니다.

메인은 대부분의 "ambient programming" 도구에 비관적입니다. 이러한 제품은 자연어로 코드를 작성할 수 있도록 도와주는 제품 유형입니다.

이유도 상당히 명확합니다. 그는 OpenAI 내부에서 프로그래밍 방향으로 무엇을 축적했는지 알고 있으며, 이러한 유형의 도구의 요새가 기본 모델에 의해 얼마나 빨리 소멸될지 알고 있습니다. 모리카와는 기계인간 중심 비디오 데이터 회사들을 피하는 것을 선호합니다. 이 회사들은 로봇을 훈련시키기 위해 인간 행동 데이터를 전문적으로 수집하는데, 그에게는 이 기술적인 도로는 벽에 부딪힐 것으로 보입니다.

이 두 가지 판단은 일반 VC가 할 수 없습니다.

그들은 정보의 원천에서 시간을 보내지 않았으며, 이러한 내부 논의를 보지 못했으므로 어떤 도로가 막다른 길인지 판단할 방법이 없습니다.

제로 샷의 강점은 거절 목록에 숨어 있습니다. AI 창업을 외치는 시장에서, 어디가 함정인지를 아는 것은 누구를 믿어야 하는지를 아는 것보다 더 가치가 있습니다. 이미 채굴을 해본 사람은 지도를 가지고 있는 것보다 지뢰를 밟는 보고서를 가지고 있는 것이 더 유용합니다.

그들은 의도적으로 규모를 1 억 달러로 제한했는데, 그 이유는 매우 구체적입니다.

그들은 자신의 강점이 어느 단계에서 가장 가치가 있는지를 잘 알고 있습니다: 기술 로드맵이 아직 수렴하지 않은 초기 단계. 그 단계에서, 상황을 이해하는 사람은 어떤 길이 통행 가능한지를 한눈에 알 수 있습니다.

프로젝트가 C 라운드 또는 D 라운드 단계에 도달하면, 재무 데이터와 공개 정보가 정보적 우위를 덮어버리며, 이 카드는 더 이상 쓸모가 없어집니다.

규모가 클수록 "확정적 경주로의 추격"이 필요하며, 다른 사람의 전략대로 싸우게 됩니다.

1 억 달러는 그들이 자신의 강점 경계에 대한 솔직한 판단입니다.

3. 천사 투자는 다른 비즈니스이다

Mira Murati와 Zero Shot Fund는 공동 OpenAI 동료인 Angela Jiang의 Worktrace에 투자했습니다. 이 회사는 기업의 작업 흐름을 최적화하는 데 인공지능을 사용합니다.

하지만 투자 논리는 "좋은 관계"보다 훨씬 견고합니다.

Mira는 Angela가 OpenAI의 고압 환경에서 의사 결정을 내리는 방식, AI 제품 경계에 대한 판단, 실질적인 제약 하에서의 실행 능력을 목격했습니다. 이러한 것들은 2시간의 창업자 로드쇼에서 연출할 수 없으며, 심층적인 신중 조사로도 재현할 수 없습니다.

Angela는 Mira를 설득할 필요가 없습니다. 왜냐하면 Mira는 이미 판단을 내리고 있기 때문입니다. 천사 투자의 정보 비용은 거의 제로에 가깝지만 정보 품질은 시장 평균을 훨씬 뛰어넘습니다.

더 큰 플라이휠은 Sam Altman에게 있습니다.

보도에 따르면, Altman은 이전 직원이 창업한 후 몇 시간 내에 추가 투자 여부를 결정하고, OpenAI Startup Fund의 자금과 대량의 API 자원을 더합니다.

그는 OpenAI 주식을 보유하지 않지만, 모든 동문의 성공은 OpenAI의 데이터 게이트웨이, 배급 채널 및 정책 영향력을 확대시킵니다. 그는 자본을 활용해 자신에게 속하지 않는 생태계를 유지하고, 그것으로부터 계속해서 이익을 얻는 것입니다. 이는 보이지 않는 주식이지만, 실질적으로 복리 중이며 실재합니다.

이러한 생태계는 많은 사람들이 이전 동료들 간의 서로 맺어진 이익 조합일 거라고 오인하게 만듭니다.

PayPal 마피아와 비교하면 차이가 명확해집니다.

PayPal 마피아는 공통된 고통에서 결속력을 얻었습니다: 함께 지냈던 결제 전쟁, 함께 이베이 인수를 경험하며, 그 시련의 시절을 함께 견디며 포경의 우정을 형성했습니다. 이 신뢰는 실제적이지만, 그들의 미래 전망은 각자의 것입니다. Thiel은 리스크 투자를 하고, Musk는 로켓을 만들고, Hoffman은 소셜 네트워크를 만들며, 길은 흩어졌습니다.

OpenAI 동문들의 결속은 미래에 대한 공통한 베팅에서 나옵니다: AGI가 올 것이며, 창문 기간이 한정되어 있으며, 현재는 전략적 기회의 한가운데에 있다는 것입니다. 믿음은 우정보다 더 오래 지속되는 원동력입니다. 왜냐하면 이는 이해관계에 직접적으로 연결되며, 한 번 사람들이 베팅한 방향이 정해지면 전체 네트워크가 혜택을 받을 것입니다.

이는 또한이 공동체의 입장 장벽을 매우 미묘하게 만듭니다.

제품이 충분히 좋으면 이 그룹의 돈을 조달하는 것은 문제가 되지 않습니다. 그러나 만약 AI의 미래에 대해 회의적이거나 창업 논리가 "아직 AGI는 멀었다"는 전제에 따라 구축되었다면, 제품이 얼마나 훌륭하더라도 이 그룹의 수표를 받기는 어렵습니다.

세계관의 불일치는 악수 하기 전에 대화를 끝낼 것입니다.

네 번째, 빌더로부터 투자자로

OpenAI 동문들의 행선지는 세 가지 유형으로 요약됩니다.

Ilya, Aravind, Mira는 각각 창업을 선택했습니다.

그러나 같은 창업이라고 해도 하는 일은 전혀 다릅니다. Aravind는 치열한 소비자 비즈니스를 하고 있으며, Mira는 도구 플랫폼을 만들고 있으며, Ilya의 SSI는 심지어 제품도 없는 상태에서 320억 달러의 가치를 매기며, "보안"이라는 두 단어에 베팅하고 있습니다.

Leopold와 Zero Shot은 투자를 선택했습니다.

Leopold는 공개 시장으로 가고, Zero Shot은 초기 VC를 하고 있으며, 두 사람 모두 판단을 자본으로 외부화시키고, 직접 실행하는 대신입니다. 이는 OpenAI 동문들 중 소수지만, 이 소수는 독립적으로 살펴볼 가치가 있습니다: 판단이 충분히 명확하여 조치 없이 결과를 탐색할 필요가 없을 때, 사람은 베팅을 하려 하지 않는 경향이 있습니다.

사람들은 일반적으로 천재의 최고 표현 형태가 창조이라고 생각합니다. 그러나 이 그룹은 다른 대답을 제시했습니다: 판단이 충분히 명확할 때, 인지를 분산시켜 여러 방향으로 베팅하고, 실행력이 있는 사람들이 건설하도록 하는 것이 보다 효율적인 선택임을 보여줍니다.

레오폴드의 보고서는 "컨텍스트 인식"이라는 제목을 가지고 있는데, 이는 군사 용어로, 비행사가 전장의 전체 상황을 실시간으로 인지하는 능력을 가리킨다.

비행사의 컨텍스트 인식은 그의 2초 후의 행동을 결정하며, 이를 잃는 것은 즉시 사망을 의미한다. 이들은 OpenAI로부터 교육을 받은 그룹으로, 바로 이 AI 전투의 컨텍스트 인식을 갖추고 있다. 그들은 전투 상황이 어떻게 전개되고 있는지 알고 있으며, 어디가 고지대인지, 어느 진통이 막다른 길로 이어지는지 알고 있다.

그들이 지금 하는 일은 바로 이에 따라 배치하는 것이다.

시대가 가장 똑똑한 그들은 이제 ALL IN을 선택하기 시작했는데, 이는 답이 이미 충분히 명확하다고 그들이 판단하기 때문에 더 이상 손으로 확인할 필요가 없을 정도로 명확하다는 것을 의미한다.

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