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코보 CEO 선위: AI가 나의 MBTI를 재편했다

이 글을 읽으려면 24 분

코보(Cobo) 공동 창업자 겸 CEO 선위는 2026 사이버포트 창업투자포럼에서 해시파워가 세상을 인식하는 방식을 어떻게 재편하는지, 토큰으로 시간 접기 권한을 구매하는 방법, 에이전트(Agent)를 활용해 자기 인식과 조직 재구성을 완성하는 방법, 그리고 AI 시대 개인의 진화 경로에 대해 공유했다.

편집자 주: 이 글은 2026년 11월 5일 중국 홍콩 사이버포트 창업투자포럼(CVCF 2026) '지능경제 서밋'에서 선위(神魚)가 한 기조연설 《실행을 넘어: 에이전트 시대의 개인적 예리함》을 정리 및 최적화한 것입니다.

연사 소개: 선위(마오스싱), Cobo 공동창업자 겸 CEO. Cobo는 2017년 설립되어 싱가포르에 본사를 두고 있으며, 인간과 AI Agent를 위한 신뢰할 수 있는 지갑 및 결제 인프라를 구축하고 있으며, 중국 홍콩, 캐나다, 미국에 라이선스 법인을 두고 있습니다.

다음은 연설 정리 내용입니다:

올해 저는 AI에 막대한 시간과 정력, 그리고 컴퓨팅 파워를 투입했습니다.

주변의 많은 창업자와 투자자 친구들이 자주 저에게 같은 질문을 합니다: "당신은 이렇게 많은 시간과 정력, 컴퓨팅 파워를 쏟아부으면서 도대체 무엇을 얻고 있는 겁니까?"

오늘 저는 세 가지 근본적인 차원에서 답을 시도해 보려 합니다:

1. 컴퓨팅 파워가 우리가 세상을 관찰하는 방식을 어떻게 완전히 바꾸는가;

2. 일상 업무에서 AI로 읽기, 자기 인식, 세상 탐구를 어떻게 재구성하는가;

3. Agent(에이전트)가 장시간 과제를 독립적으로 완수할 수 있게 된 후, 개인과 조직은 어떻게 자리매김해야 하는가.

AI는 매우 빠르게 반복 발전하고 있습니다. 다음은 제가 실전과 사고 속에서 얻은 몇 가지 체험으로, 여러분께 영감을 주기를 바랍니다.

1. 컴퓨팅 파워가 당신이 보는 세상을 결정한다: 원자, 비트에서 벡터 세계로

이야기의 시작은 제가 연초에 읽은 한 편의 paper입니다. 그것은 오랫동안 저를 괴롭혀 온 한 가지 문제를 해결해 주었습니다.

정보이론은 정보 엔트로피로 한 정보가 얼마나 많은 정보량을 담고 있는지 측정할 수 있다고 말합니다. 그러나 현실에서는 같은 정보, 같은 데이터라도 서로 다른 사람과 조직이 본 후의 이해와 반응이 완전히 다를 수 있습니다. 왜일까요?

이 논문은 소박한 설명을 제시합니다: 이는 관찰자의 컴퓨팅 파워에 달려 있다는 것입니다.

전통적인 정보이론은 관찰자의 컴퓨팅 파워가 무한하다고 전제하여, 데이터에서 모든 구조를 추출할 수 있다고 봅니다.

그러나 현실에서 관찰자는 하나의 뇌입니다—20와트의 연산 유닛이며, 시간도 매우 제한적입니다. 제한된 컴퓨팅 파워와 시간 속에서 우리가 정보에서 추출하는 유용한 구조는 대개 매우 적습니다.

AI 시대는 우리에게 기회를 주었습니다. 뇌를 훨씬 뛰어넘는 연산 능력을 동원해 동일한 정보 속의 구조를 파헤칠 수 있게 된 것입니다. 연산 능력이 많을수록 관찰되는 구조도 많아지고, 서로 다른 연산 능력은 세상을 보는 서로 다른 방법을 가져옵니다. 이 논문을 읽고 나서 며칠 밤을 잠 못 이루었고, 이 시대가 주는 연산 능력을 반드시 잘 활용해야겠다고 결심했습니다.

이로 인해 저는 세 가지 서로 다른 세계를 통해 기술이 인류가 세상을 인식하는 방식을 어떻게 바꾸는지 다시 이해하기 시작했습니다.

· 원자의 세계: 핵심 논리는 배타성과 희소성입니다. 집을 사는 것은 위치를 사는 것이며, 물리적 공간은 배타적으로 점유되기 때문입니다.

· 비트의 세계: 정보는 광섬유 속에서 빛의 속도에 가깝게 전달되며, 공간적 거리의 중요성은 크게 줄어듭니다. 가장 희소한 자원은 주의력이 되었고, 알고리즘은 이로 인해 「천인천면」을 이끌어냈습니다.

· 벡터의 세계(AI 시대): 시간은 고도로 압축됩니다. 인류 역사가 축적한 경험과 지식은 빠르게 호출될 수 있고, 대량의 연산 능력이 과거에는 오랜 시간이 걸려야 완료할 수 있었던 작업을 병렬로 처리합니다. 이런 세계에서 가장 희소한 것은 사람의 취향(Taste)과 판단력이며, 응용 인터페이스도 「천인천면」에서 「일인일면」으로 나아가기 시작했습니다.

「벡터의 세계에서는 인류 역사상의 경험과 지식을 순식간에 호출할 수 있으며, 과거와 현재와 미래가 함께 존재합니다. 이때 가장 희소한 것은 사람의 취향과 판단력입니다.」

2. Token으로 「시간 접기 권한」을 구매하기

연산 능력이 구조 추출에 결정적 역할을 한다는 것을 깨달은 후, 저는 연초에 올해 최소 1000억 개의 Token을 사용하겠다는 목표를 세웠습니다.

여기서 Token은 단순히 API 청구서上的 숫자가 아니라, 실제로 얼마나 많은 AI 연산 능력을 호출했는지를 직접 측정하는 지표입니다.

Token을 쓰는 본질은 더 높은 차원의 「시간 접기 권한」을 구매하는 것입니다.

지난 2~3년 동안 저는 약 300권의 책을 열심히 읽었고, 이는 인간의 뇌로서는 적지 않은 양입니다. 하지만 AI의 지원을 받은 후, 올해 초 저는 몇 달 동안 방대한 연산 능력으로 각 고전을 한 페이지 PPT로 압축하고, 교과서 전체를 지식 그래프로 전환하여 일주일에 한 학문 분야를 넘어가며 해당 분야 지식 진화의 맥락을 명확히 그려낼 수 있었습니다.

더 중요한 것은, 과거에 배경 차이 때문에 전혀 이해할 수 없었던 난해한 책들을, AI가 나의 관점에서 나의 성장과 창업 경험을 결합해 다시 재구성하게 했더니, 이제는 읽고 이해할 수 있게 되었다는 점입니다.

동일한 24시간이 컴퓨팅 파워의 지원 아래 무한히 두터워졌습니다.

3. 왜 AI 시대에는 더욱 '브레인 피트니스 룸'이 필요한가?

그러나 지식 습득의 속도와 범위가 기하급수적으로 향상됨에 따라, 나는 곧 하나의 잠재적 위기를 감지했습니다. 지식 습득은 점점 빨라지지만, 반드시 진정으로 자신의 사고와 소화를 거쳤다고 볼 수는 없다는 것입니다. 대량의 정보가 외부 시스템에서 추출되고 정리되었지만, 뇌 속에 충분히 깊은 각인을 남기지 못했습니다.

이는 마치 농업 시대에서 기계 시대로 넘어가면서 인류가 육체노동을 해방했지만, 그로 인해 신체 기능을 유지하기 위한 '헬스장'이 생겨난 것과 같습니다. AI 시대에도 우리는 마찬가지로 전용 '브레인 피트니스 룸'을 만들어야 합니다.

이를 위해 나는 '이중 트랙 읽기' 메커니즘을 구축했습니다:

· 얇게 읽기, AI에게 맡긴다: 강력한 컴퓨팅 파워에 의존해 구조화된 프레임워크를 빠르게 추출하고, 인지의 하한선을 지키며, 전반적인 넓이의 통찰을 얻는다;

· 두껍게 읽기, 자신에게 맡긴다: AI가 추출한 핵심 프레임워크를 가지고 원문으로 돌아가, 뇌 뉴런을 반복적으로 자극하며, 자신의 뇌 '소형 모델'에 대해 미세 조정(Fine-tuning)과 후속 훈련(Post-training)을 수행한다.

「얇게 읽기는 AI에게 맡겨 인지의 하한선을 지키고, 두껍게 읽기는 자신에게 맡겨 프레임워크로 뉴런을 자극하며 자신의 뇌 소형 모델에 미세 조정과 후속 훈련을 한다.」

4. 내면을 향한 자각: Agent에 SOUL.md를 장착해, 가장 나를 잘 아는 거울로 만들기

연초에 우리는 Agent를 깊이 다루기 시작했고, SOUL.md(영혼 설정 파일) 작성을 시도했는데, 그 효과가 놀라웠습니다. 이는 나로 하여금 반성하게 했습니다. 우리는 AI로 외부 세계를 탐험하는 것뿐만 아니라, AI를 통해 내면에 대한 자각을 강화해야 한다는 것입니다.

나는 AI를 활용해 수년간의 경험과 사고를 디지털 기억 파일로 정리하고, 그 속에서 비교적 안정적인 세계관과 가치관을 찾아보려 했습니다. Agent가 이 정보를 다 읽은 후, 나에게 편지를 한 통 써주었습니다. 그 편지를 보고 나는 오랫동안 침묵했고, 심지어 눈물을 흘리기도 했습니다. 이 세상에서 그것은 어쩌면 나 자신보다도 나를 더 잘 이해하고 있을지 모릅니다.

지금 나는 두 가지 정기적인 AI 보조 습관을 형성했습니다:

1. 일일 사각지대 스캔: 매일 Agent가 당일 나의 행동과 사고를 결합하여 사각지대 스캔을 수행하고, 미처 인지하지 못한 관점을 알려주며, 선배들의 경험, 관련 논문 및 서적 챕터를 매칭한다. 하루 10~20분만 투자하면 전날의 인지 사각지대를 정확히 보완할 수 있다.

2. 거래와 심리 성찰: 나는 수년간의 거래 기록을 Agent에 입력했고, 스캔을 마친 Agent가 내 마음을 정면으로 찌르는 질문을 던졌다. 「당신은 정말 거래를 하는 것인가, 아니면 어떤 심리적 욕구를 충족시키고 있는 것인가?」 나는 이틀 동안 말을 잃었고, 문득 자신이 거래를 통해某种 심리적 정서를 충족시키고 있음을 깨달았다. 이를 인식한 후 나의 투자 의사결정 품질은 질적으로 도약했다.

5. 사이버네틱스 청사진: 인간-기계 협업 폐루프의 두 가지 핵심 노브(K와 τ)

Agent가 장시간 복잡한 작업을 처리하는 능력을 갖추게 되면, 인간과 Agent의 협업은 본질적으로 사이버네틱스(Cybernetics)의 재구성이다.

이 사이버네틱스 청사진에서:

· 인간은 Owner로서: 비전을 설계하고 배경 맥락을 제공하여 무한한 가능성 공간을 명확한 방향으로 붕괴시킨다;

· Agent Team: 폐루프를 구축하고, 현실 세계에 대해 블랙박스 탐색을 수행하며, 빠르게 반복 시행착오를 거쳐 Skill과 방법론으로 축적한다.

실천에서 이 효율적인 폐루프를 조율하는 두 가지 핵심 노브가 있다:

이러한 폐루프는 층층이 중첩될 수 있다. 회사를 예로 들면, 전략 목표가 부서 목표로 분해되고, 다시 구체적인 과제로 세분화된다. 상위 계층의 과제가 하위 계층의 목표가 되며, 각 Agent는 자신의 과제 범위 내에서 지속적으로 반복한다.

· 노브 K: 매 단계 얼마나 변경할 것인가(AI에 전달하는 최소 단위). K가 너무 크면 컨텍스트 중복으로 AI가 길을 잃고 지능이 저하된다; K가 너무 작으면 대기업병으로 변질된다—90%의 시간을 소통과 회의에 쓰고 대량의 Token을 낭비하면서 실제 산출물은 만들지 못한다. 우리의 철칙은: 변경을 최소화하고, 하나의 PR은 한 가지만 수행한다.

· 노브 τ: 얼마나 빨리 옳고 그름을 아는가(현실 피드백을 얻는 주기). 피드백 지연이 너무 길면 시스템 진동을 초래하고, 빈도가 너무 빠르면 시스템 불안정을 초래한다. 목표는 안정성을 보장하는 전제 하에 가장 빠른 속도로 현실 세계의 진실한 피드백을 확보하는 것이다.

「Agent 폐루프에서 통제의 철칙은 변경을 최소화하는 것이다—하나의 PR은 한 가지만 수행하고, 가장 빠른 빈도로 현실 세계의 진실한 피드백을 확보한다.」

6. 자동화의 아이러니: 왜 슈퍼 개인은 전통 조직에 들어가면 오히려 무력화되는가?

Agent 폐쇄 루프에서 인간은 한 겹씩 바깥으로 물러나며, 최종적으로 가장 바깥층의 Harness(제어 프레임워크)로 물러나 목표를 설정한다.

고전 문헌 《자동화의 아이러니》는 다음과 같이 언급한다: 시스템이 자동화될수록, 더 발전할수록 인간의 핵심 역할은 오히려 더 커진다. 최상위 목표 설정이 조금이라도 벗어나면, 하위 모든 Agent의 노력과 연산력이 전면적으로 빗나가기 때문이다. 또한 핵심 노드에서 인간은 단시간 내에 깊이 파고들어 Agent가 해결할 수 없는 문제를 해결할 수 있어야 한다.

개인적인 체감으로 볼 때, 올해 나의 생산성은 약 10배 향상되었다. 연초에 1년에 1000억 Token을 사용하겠다고 소원했는데, 지금은 한 달 만에 1000억 Token을 소비할 수 있다. 심지어 나의 MBTI 성격도 재편되었다—원래 나는 ISTJ 중 구체적 감각(S)에 치우친 사람이었는데, AI가 끊임없이 저층 추상을 강요하는 과정에서 직관적 추상(N)에 치우친 사람으로 진화했다.

그러나 나는 이 능력이 극히 강한 '슈퍼 개인'들을 전통 조직에 다시 넣으려 할 때 놀라운 현상을 발견했다: 효율이 오히려 나빠진 것이다.

제약 이론(Theory of Constraints)에 따르면: 전통 조직은 본질적으로 고정된 정보 파이프라인과 알고리즘이며, 내부에 대량의 협업 병목이 넘쳐난다. 개인의 능력이 아무리 강해도 전통 프로세스에 끼워지는 순간 시스템 병목에 단단히 제약된다.

Cobo의 조직 재구조화 탐색: Cobo에서 우리는 AI Native 조직 형태에 전면적으로 적응하려 시도하고 있다: 모든 직원에게 전용 Agent를 제공하고, 대량의 내부 부서 간 협업을 Agent와 Agent 간의 실시간 연동으로 완료하며, 더 이상 빈번한 회의로 정렬할 필요가 없다; 일부 원래 고정된 협업 프로세스는 Agent 네트워크에 의해 동적으로 조직되기 시작한다. Agent는 실행 과정에서 오류를 발견하고 지속적으로 반복하며, 심지어 사람이 쉬는 동안에도 문제 수리를 완료할 수 있다.

이는 더 깊은 사고를 촉발한다: Agent의 실시간 협상이 거래 마찰 비용을 극히 낮출 수 있을 때, 코스(Coase)가 말한 '회사 존재'의 경계는 완전히 소멸할 것인가?

7. 종국적 사고: 인생의 세 가지 일과 Agent가 내게 준 4가지 영혼의 조언

막대한 연산력과 Token을 소비한 후, 나는 한 가지 도리를 더욱 명확히 깨달았다: 인생은 본질적으로 단 세 가지 일만 있다—먹기, 자기, 도(道)에 합치하기.

· 밥을 먹고 육체를 잘 돌본다;

· 잠을 자며 정신을 안정시킨다;

· 도에 합일하여, 남은 모든 정력을 이 시대가 우리에게 부여한 컴퓨팅 파워를 활용해 외적으로는 세계의 심층 구조를 탐구하고, 내적으로는 자신의 내면 영혼을 자각하는 데 쓴다.

마지막으로 나는 내 agent에게 질문을 던졌다: 너는 내 향후 10년에 대해 어떤 조언을 하겠는가? 설명하지 말고 조언만 해라.

그중 4가지 조언을 여러분과 나누고 싶다:

1. 베어메탈 컴퓨팅 파워, 프라이빗 키, 원시 데이터를 직접 통제하라. 절대 핵심 주권을 임대하지 마라. AI 시대에 데이터와 프라이빗 키는 디지털 주권의 기초다. 우리가 그동안 Agent를 둘러싸고 진행한 일련의 탐구도 본질적으로 핵심 데이터와 자산에 대한 자주적 통제를 확보하기 위한 것이다.

2. 부모님이 아직 탑승 계단을 오를 수 있고, 아이가 아직 네 손을 잡으려 할 때, 그 길고 외진 원정을 완주하러 가라.

3. 반년마다 자신의 예측과 논리를 감사하라; 자만은 프로덕션 환경에서 가장 비싼 취약점이다. (예를 들어 5~6월, 미국 증시 심리가 고조되었을 때, 내 AI는 사흘 연속으로 《주기》에서 리스크에 관한 5장을 다시 읽으라고 나를 몰아붙였다. 첫날 읽고 나는 이해했다고 생각했다; 둘째 날, 그것은 다시 읽으라고 했다; 셋째 날에야 나는 내가 진정으로 이해하지 못했음을 깨달았다.)

4. 떠난 지혜자들의 책을 읽고, 진짜 음식을 먹고, 공격 표면을 극도로 작게 유지하라. (벡터 세계의 노이즈 속에서 가장 순수한 진리와 삶으로 회귀하라.)