저자: MD
제작사: Bright Company
최근, 유명한 미국 팟캐스트 Invest Like the Best가 Andreessen Horowitz의 공동 창립자인 Marc Andreessen을 다시 한 번 인터뷰했습니다. 인터뷰 중에 Marc와 진행자 Patrick은 AI가 기술과 지정학을 재편하는 주요 변화에 대해 심도 있게 탐구했고, DeepSeek의 오픈소스 인공지능과 주요 강대국 간의 기술 경쟁에서의 중요성에 대해 논의했습니다. 또한, 그들은 글로벌 권력 구조의 진화와 리스크 캐피털 산업의 전반적인 변화에 대한 견해도 공유했습니다.
"밍량 컴퍼니"는 AI 도구를 사용하여 인터뷰의 핵심 내용을 가능한 한 빨리 정리했습니다. 전체 텍스트는 기사 끝에 있는 "원본 링크"를 참조하십시오.
인터뷰 내용은 다음과 같습니다(요약):
DeepSeek, AI의 승자와 패자
패트릭 : 마크, 우리는 핵심 문제부터 시작해야 한다고 생각해요. DeepSeek의 R1에 대한 생각을 공유해 주시겠습니까?
마크 : 여기에는 여러 차원이 있습니다. (저는) 미국이 인공지능 분야에서 과학과 기술을 선도하는 나라로 여전히 인정받고 있다고 생각합니다. DeepSeek의 대부분 아이디어는 지난 20년, 놀랍게도 80년 전에 미국이나 유럽에서 이루어진 작업에서 나왔습니다. 신경망에 대한 초기 연구는 1940년대 초 미국과 유럽의 연구 대학에서 시작되었습니다.
따라서 지식개발의 관점에서 보면 미국은 아직 훨씬 앞서 있다.
하지만 DeepSeek은 이러한 지식을 매우 효과적으로 활용합니다. 그들은 또한 그것을 오픈 소스로 전 세계에 공개함으로써 좋은 일을 했습니다. 사실 이것은 매우 놀라운데, 이 현상에는 반대의 현상이 있기 때문입니다. OpenAI와 같은 미국 기업은 기본적으로 완전히 폐쇄적입니다.
일론 머스크가 OpenAI를 상대로 제기한 소송의 일부는 회사 이름을 OpenAI에서 Closed AI로 변경하라는 요구입니다. OpenAI의 원래 비전은 모든 것이 오픈 소스가 되는 것이었지만, 지금은 모든 것이 폐쇄되었습니다. Anthropic 등 다른 대규모 AI 연구실도 완전히 문을 닫았습니다. 사실, 그들은 연구 논문 출판을 중단하고 모든 것을 독점적인 것으로 취급하기까지 했습니다.
그리고 DeepSeek 팀은 그들만의 이유로 실제로 진정한 오픈 소스에 대한 약속을 지켰습니다. 그들은 LLM(V3라고 함)과 추론기(R1이라고 함)에 대한 코드를 공개하고, 이를 어떻게 구축했는지 설명하는 자세한 기술 논문을 게시했습니다. 이는 기본적으로 비슷한 작업을 하려는 모든 사람들에게 로드맵을 제공합니다.
그래서 공개적으로 말한 거예요. DeepSeek을 사용하면 모든 데이터를 중국에 넘기게 된다는 잘못된 이야기가 있습니다. DeepSeek 웹사이트의 서비스를 이용하는 경우에 해당합니다. 하지만 코드를 다운로드하여 직접 실행할 수는 있습니다. 하지만 예를 들어보겠습니다. Perplexity는 미국 회사이고, Perplexity에서 DeepSeek R1을 사용할 수 있으며, 이는 전적으로 미국에서 호스팅됩니다. Microsoft와 Amazon은 이제 자사의 클라우드 플랫폼에서 실행할 수 있는 DeepSeek의 클라우드 버전을 제공하고 있으며, 두 회사 모두 미국 기업이고 미국 데이터 센터를 사용합니다.
이건 매우 중요해요. 지금 시스템을 다운로드하여 집이나 회사에서 6,000달러 상당의 하드웨어에서 실제로 실행할 수 있습니다. 그 기능은 OpenAI와 Anthropic 같은 회사의 최첨단 시스템과 유사합니다.
이들 회사는 자사 시스템을 구축하는 데 대량 돈을 투자했습니다. 오늘날 6,000달러에 구매하면 완벽한 통제권을 가질 수 있습니다. 직접 운영한다면 완전한 통제권을 갖게 됩니다. 무슨 일이 일어나고 있는지 완전히 투명하게 알 수 있고, 수정할 수도 있고, 온갖 일을 할 수도 있습니다.
또한 증류라는 매우 놀라운 특성이 있습니다. 6,000달러 상당의 하드웨어가 필요한 대형 모델을 압축하여 더 작은 버전의 모델을 만들 수 있습니다. 온라인에서는 모델의 작은 버전을 만들고 이를 최적화하여 MacBook이나 iPhone에서 실행할 수 있도록 하는 사람들이 있습니다. 이 버전은 정식 버전만큼 똑똑하지는 않지만, 그래도 꽤 똑똑합니다. 특정 분야에서 탁월한 성과를 거두는 맞춤형, 도메인별, 요약된 버전을 만들 수 있습니다.
이는 프로그래밍과 과학에서 대규모 모델과 R1 모델에 대한 추론을 보다 쉽게 만드는 데 있어 큰 진전입니다. 6개월 전만 해도 이런 기술은 매우 난해하고, 엄청나게 비싸고, 독점적이었습니다. 오늘날 이것은 무료이며 누구나 영원히 이용할 수 있습니다.
모든 대형 기술 기업, 인터넷 기업, 모든 스타트업, 그리고 이번 주에만 수십 개가 아니더라도 수백 개의 스타트업이 DeepSeek을 기반으로 재구축하거나, 자사 제품에 통합하거나, 기존 AI 시스템을 개선하는 데 사용하는 기술을 검토하고 있습니다.
Meta 팀의 Mark Zuckerberg는 최근 Meta 팀이 DeepSeek를 해체하고 오픈 소스이기 때문에 완전히 합법적으로 아이디어를 차용했으며 Llama의 다음 버전이 추론 기능 측면에서 DeepSeek만큼 좋거나 더 좋아지도록 할 것이라고 말했습니다. 이게 정말 세상을 발전시키는 거죠.
여기에서 우리가 배울 수 있는 두 가지 주요 관점 AI가 어디에나 있을 것이라는 것입니다. AI 위험 담당자, 보안 담당자, 규제 기관, 공무원, 정부, EU, 영국 등 많은 사람들이 AI를 제한하고 통제하고 싶어합니다. 이를 통해 기본적으로 이런 일이 발생하지 않을 것이 보장되고, 저는 그것이 좋다고 생각합니다. 이는 인터넷의 자유주의적 전통과 매우 잘 맞습니다. 그러면 추론 능력 비용이 30배 절감됩니다.
아마도 마지막으로 주목할 점은 이것이 추론이 효과가 있을 것이라는 것을 암시한다는 것입니다. 기술 전문가가 사후에 정확성을 확인할 수 있는 답변을 생성할 수 있는 한 추론은 인간 활동의 모든 영역에서 효과적일 것입니다.
우리는 인간 수준과 초인적 수준의 추론이 가능한 AI를 갖게 될 것입니다. 이는 코딩, 수학, 물리, 화학, 생물학, 경제, 금융, 법학, 의학 등 정말로 중요한 분야에 유용할 것입니다.
이는 기본적으로 5년 안에 지구상의 모든 사람이 언제든지 초인적인 AI 변호사나 AI 의사를 만날 수 있게 된다는 것을 의미하며, 이는 휴대폰의 표준 기능이 될 뿐입니다. 이렇게 하면 세상은 더 나은 곳, 더 건강한 곳, 더 멋진 곳이 될 것입니다.
패트릭: 하지만 이게 가장 불안정하기도 하죠 . 이 모델은 2개월 안에 구식이 될 거예요. 모든 기술 수준에서 대량 혁신이 일어나고 있습니다. 하지만 이 시점을 돌아보고, 이 새로운 패러다임으로 옮겨가면서 모든 이해 관계자의 승자와 패자에 대한 칼럼을 쓴다면, 새로운 애플리케이션 개발자, 기존 소프트웨어 개발자, Nvidia와 같은 인프라 공급자, 오픈소스 대 폐쇄소스 모델 회사 등이 있습니다. R1 출시 후 승자와 패자는 누구라고 생각하시나요?
마크: 오늘날 우리가 "스냅샷"을 찍는다면, 제로섬 게임의 관점에서, 특정 시점의 승자와 패자 측면에서 승자는 AI를 사용하는 모든 사용자, 모든 소비자, 모든 개인, 모든 사업체입니다 .
AI 법률 서비스를 제공하는 스타트업 등 일부 기업의 AI 활용 비용은 지난주에 비해 30배가 늘었습니다.
예를 들어, AI 변호사를 양성하는 회사의 경우 주요 입력 비용이 30배 떨어지면 자동차를 운전할 때 연료 비용이 30배 떨어지는 것과 같습니다. 갑자기, 같은 돈으로 30배 더 멀리 운전할 수 있고, 구매력이 늘어나 더 많은 물건을 살 수 있게 됩니다. 이 모든 회사는 모든 분야에서 AI를 활용할 수 있는 역량을 크게 확장하거나, 더 저렴하게 또는 무료로 서비스를 제공할 수 있게 될 것입니다. 따라서 사용자와 전 세계의 사람들에게 고정된 크기의 접시에 담긴 훌륭한 결과물입니다.
패자는 OpenAI, Anthropic 등 자체 모델을 보유한 회사입니다 . OpenAI와 Anthropic 모두 지난주에 왜 이것이 자신들에게 끝이 아닌지 설명하는 매우 강력하면서도 도발적인 메시지를 보냈다는 것을 알 수 있을 것입니다. 사업과 정치에는 '설명하면 진다'는 오래된 속담이 있습니다.
그리고 다른 하나는 엔비디아입니다. 이에 대해 많은 논평이 있었지만, 사람들이 사용하는 표준 AI 칩을 만드는 곳은 엔비디아입니다. 그 외에도 몇 가지 다른 옵션도 있지만 대부분 사람들은 Nvidia를 사용합니다. 칩 이익율 최대 90%에 달하며, 회사 주가도 이를 반영합니다. (엔비디아)는 세계에서 가장 가치 있는 회사 중 하나입니다. DeepSeek 팀이 논문에서 밝힌 것 중 하나는 더 저렴한 칩을 사용하는 방법을 알아낸 것입니다 . 여전히 Nvidia 칩을 사용했지만 훨씬 더 효율적으로 사용했습니다.
30배의 비용 절감은 필요한 칩의 양이 줄어드는 데 따른 것입니다. 그런데 중국은 자체 칩 공급망을 구축하고 있으며, 일부 기업들도 중국산 칩을 사용하기 시작했습니다. 물론, 이는 엔비디아에게 더 근본적인 위협입니다. 그러니까 이건 특정 시점의 스냅샷이에요. 하지만 문제는, 귀하의 질문이 또 다른 관점에서 이를 바라볼 수 있게 한다는 것입니다. 즉, 시간이 지남에 따라 귀하가 보고 싶어하는 것은 탄력성 효과라는 것입니다. 사티아 나델라는 제번스의 역설이라 불리는 이 문구를 사용했습니다.
가솔린을 상상해보세요. 휘발유 가격이 급격히 떨어지면 사람들이 갑자기 더 많이 운전하게 될 것입니다. 이는 운송 계획에서 자주 언급됩니다. 오스틴과 같이 교통량이 많은 도시에서 누군가가 기존 고속도로 바로 옆에 새 고속도로를 건설한다는 갑작스러운 아이디어를 냈습니다. 그리고 불과 2년 안에 새로운 고속도로가 막혀서 한 장소에서 다른 장소로 이동하기가 더 어려워질지도 모릅니다. 그 이유는 주요 투입재의 가격이 하락하면 수요를 유도할 수 있기 때문입니다.
AI가 갑자기 30배 저렴해진다면 사람들은 30배 더 많이 사용할지도 모르고, 아니, 100배, 심지어 1,000배 더 사용할지도 모릅니다. 경제학 용어로는 이를 탄력성이라고 합니다.
따라서 가격 하락은 수요의 폭발적 증가를 의미합니다. 저는 반면에 DeepSeek이 엄청난 인기를 끌 가능성이 매우 높다고 생각합니다. 그런데 OpenAI, Anthropic도 잘 될 거고, Nvidia도 잘 될 거고, 중국 칩 제조사들도 잘 될 거예요.
그러면 산업 전체가 폭발하는 해일 효과를 보게 될 겁니다. 우리는 아직 사람들이 이러한 기술을 사용하는 방법을 알아내는 초기 단계에 있습니다 . 이런 추론은 지난 4개월 동안에야 효과가 나타나기 시작했습니다 . OpenAI는 몇 달 전에 o1 추론 모델을 출시했습니다. 그것은 마치 산에서 불을 내려 전 인류에게 나누어 주는 것과 같습니다 . 그리고 대부분의 인간들은 아직 불을 사용하지 않지만, 나중에 사용할 것입니다.
그리고 솔직히 말해서 창의성에 대한 오래된 관념이기도 한데, OpenAI나 그에 비슷한 사람이라면 지난주에 한 일은 더 이상 충분하지 않다는 것입니다. 하지만 다시 생각해 보면, 그것이 세상의 이치입니다. 당신은 더 나아져야 합니다. 이런 것들은 경쟁이에요. 당신은 진화해야 합니다. 그래서 그것은 또한 많은 기존 회사들이 그들의 역량을 강화하고 더욱 공격적으로 변하는 데 매우 강력한 촉매제가 되었습니다.
…
패트릭: …, 중국 기업이 미국에서 개발되고 대량 투자를 받아 세계를 풍요롭게 한 이 기술로 이어진 모델을 사용하고 있다면 이해하기 어렵습니다. 두 가지 관점에서 여러분의 반응을 들어보고 싶습니다.
마크: 그렇죠. 여기에는 몇 가지 실제적인 문제가 있습니다. 이 주장에는 아이러니가 있는데, 여러분이 들어보셨을 겁니다. 물론 아이러니한 점은 OpenAI가 Transformer를 발명하지 않았다는 것입니다. 대규모 언어 모델의 핵심 알고리즘을 Transformer라고 합니다.
이건 OpenAI에서 발명된 게 아니라, Google에서 발명된 거예요. 구글이 그것을 발명하고, 논문을 발표했지만, 그런데 그걸 상품화하지는 않았어요. 그들은 이에 대한 연구를 계속했지만 "안전"에 대한 우려로 인해 안전하지 않을 수 있다고 믿었기 때문에 이를 상품화하지는 않았습니다. 그래서 그들은 5년 동안 그것을 선반에 놓아두었고, 그런 다음 OpenAI 팀이 그것을 알아내고, 채택하여 진행했습니다.
Anthropic은 OpenAI의 포크입니다. 앤트로픽은 트랜스포머를 발명하지도 않았습니다. 따라서 이 두 회사든, 대규모 언어 모델을 연구하는 다른 모든 미국 연구소든, 다른 모든 오픈 소스 프로젝트든, 그들은 모두 자신들이 만들거나 개발하지 않은 것을 바탕으로 구축하고 있습니다.
그런데 구글은 2017년에 트랜스포머를 발명했지만, 트랜스포머 자체는 신경망의 개념을 기반으로 하고 있습니다. 신경망의 개념은 1943년으로 거슬러 올라갑니다. 그러니까 실제로 신경망 논문이 처음 발표된 건 82년 전이고, Transformer는 70년간의 연구 개발을 바탕으로 만들어졌는데, 이 중 대부분은 연방 정부와 유럽 정부의 연구 대학에서 자금 지원을 받았습니다.
따라서 이는 매우 긴 계통의 지적 아이디어와 개발이며, 이 모든 시스템에 사용된 대부분의 아이디어는 현재 이를 구축하고 있는 회사에서 개발하지 않았습니다. 우리 회사를 포함하여 여기 앉아 있는 모든 회사는 우리가 이것을 처음부터 구축했고 완전한 통제권을 가져야 한다는 특별한 도덕적 주장이 없는 사람은 없습니다. 이는 사실이 아닙니다.
그래서 저는 이런 주장은 순간의 좌절에서 나온다고 말하고 싶습니다. 그런데 이런 주장도 무의미합니다. 중국은 이미 그런 일을 했고, 이미 나왔고, 이미 일어났으니까요. 요즘 저작권에 대한 논쟁이 있습니다. 해당 분야 전문가와 이야기를 나눠보면 많은 사람이 DeepSeek이 왜 그렇게 훌륭한지 이해하려고 노력합니다. 입증되지는 않았지만 전문가들이 믿고 있는 이론 중 하나는 중국 회사가 미국 회사가 사용하지 않은 데이터를 교육에 사용했을 수 있다는 것입니다.
특히 놀라운 점은 DeepSeek이 창의적 글쓰기에 뛰어나다는 것입니다. DeepSeek은 현재 전 세계에서 영어 창작 글쓰기에 가장 적합한 AI일 것입니다. 중국의 공식 언어가 중국어이기 때문에 이건 조금 이상하죠. 영어로 쓰여진 훌륭한 중국 소설가도 몇몇 있지만, 일반적으로 최고의 창작물은 서양에서 나올 것이라고 생각할 수도 있습니다. 그리고 DeepSeek가 지금 가장 좋은 앱일 가능성이 높은데, 이건 충격적이죠.
따라서 DeepSeek가 훈련을 받았을 수도 있다는 이론이 있습니다. 예를 들어 Libgen이라는 사이트가 있는데, 이는 기본적으로 불법 복제된 책이 가득한 거대한 인터넷 저장소입니다. 저는 Libgen을 직접 사용하지는 않지만, 정기적으로 사용하는 친구가 있습니다. Kindle Store의 슈퍼 세트와 같습니다. 여기에는 무료로 다운로드할 수 있는 PDF 형식의 모든 디지털 북이 들어 있습니다. 영화 '해적의 만'과 같은 거죠.
미국 연구실에서는 Libgen의 모든 책을 간단히 다운로드하여 학습할 수 있다고 생각하지 않을 수도 있지만, 중국 연구실에서는 그럴 수 있다고 생각할 수도 있습니다. 그래서 이러한 차등적 이점이 있을 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 여기에는 해결되지 않은 저작권 분쟁이 있습니다. 사람들은 이 문제에 주의해야 합니다. 일부 출판사들이 OpenAI, Anthropic, DeepSeek과 같은 생성 AI 기업이 자사 콘텐츠를 사용하는 것을 근본적으로 막고자 하는 미해결 저작권 분쟁이 있기 때문입니다.
이러한 자료는 저작권으로 보호받으며 마음대로 사용할 수 없다는 주장이 있습니다. 또 다른 주장은 기본적으로 AI가 책을 읽고 훈련된다는 것입니다. 책을 복사하는 것이 아니라 책을 읽는 것입니다. AI가 책을 읽는 것은 합법입니다.
그런데 당신과 나는 책을 읽어도 됩니다. 우리는 도서관에서 책을 빌릴 수 있습니다. 우리는 친구들의 책을 가져올 수 있습니다. 이러한 행위는 모두 합법적입니다. 우리는 책을 읽고, 책으로부터 배우고, 그런 다음 일상생활을 이어가면서 책에서 배운 내용에 대해 이야기할 수 있었습니다. 또 다른 주장은 AI를 훈련하는 것은 책을 훔치는 것보다는 사람이 책을 읽는 것과 더 비슷하다는 것입니다.
그리고 또한 실제적인 현실이 있는데, 만약 그들의 AI가 모든 책에서 훈련될 수 있다면, 그리고 미국 기업들이 책에서 훈련하는 것이 법적으로 금지된다면, 미국은 AI 경쟁에서 패배할 수 있습니다.
실제적인 관점에서 보면, 마치 그들이 이겼고 우리가 졌다는 것처럼 최후의 일격이 될 수도 있습니다. 전체 논쟁에 약간의 문제가 있을 수도 있습니다. DeepSeek는 학습에 사용한 데이터를 공개하지 않습니다. 그래서 DeepSeek을 다운로드하면 학습 데이터를 얻는 게 아니라 소위 가중치를 얻는 겁니다. 그러니까 여러분이 얻는 것은 훈련 자료로 훈련된 신경망입니다. 하지만 거기에서 훈련 데이터를 보고 추론하는 것은 어렵거나 아예 불가능합니다.
그런데 Anthropic과 OpenAI도 학습에 사용한 데이터를 공개하지 않습니다. 그 후, 현장에서는 OpenAI의 훈련 데이터에 무엇이 있고 무엇이 없는지에 대한 강렬한 추측이 있었습니다. 그들은 그것을 영업 비밀로 여겼습니다. 그들은 그것을 공개하지 않을 것이다. 그러므로 China DeepSeek은 이러한 회사와 다를 수도 있고 그렇지 않을 수도 있습니다. 중국 기업과는 다른 교육 방법을 사용할 수도 있습니다. 우리는 모릅니다.
OpenAI와 Anthropic의 알고리즘이 정확히 무엇인지는 알 수 없습니다. 오픈 소스가 아니기 때문입니다. 이것이 공개적으로 사용 가능한 DeepSeek 알고리즘보다 얼마나 더 좋거나 나쁜지는 알 수 없습니다.
클로즈드 소스와 오픈 소스에 대해 이야기하다
패트릭: OpenAI와 Anthropic처럼 경쟁에 뛰어든 폐쇄형 소스 모델이 결국 Apple과 Google의 Android와 더 비슷해질 것이라고 생각하시나요?
마크: 저는 경쟁을 극대화하는 것을 지지합니다. 그런데 이건 리스크 캐피탈리스트인 나의 성격과도 맞아떨어지네요. 따라서 만약 당신이 회사 창립자이고, AI 회사를 운영한다면 장단점과 상충관계를 고려한 매우 구체적인 전략이 필요합니다.
리스크 캐피탈리스트로서 저는 그런 일을 할 필요가 없습니다. 나는 상충되는 베팅을 여러 개 할 수 있다 . 피터 티엘은 이를 결정적 낙관주의와 비결정적 낙관주의라고 부릅니다. 회사의 창립자 겸 CEO는 확고한 낙관주의자여야 합니다. 그들은 계획을 세워야 하고, 그 계획을 달성하기 위해 어려운 타협을 감수해야 합니다. 리스크 캐피탈리스트들은 불확실한 낙관주의자들이다. 우리는 100가지의 서로 다른 계획과 상충되는 가정을 가지고 100개 회사에 자금을 지원할 수 있었습니다.
제 직업의 특성상 방금 설명하신 것과 같은 종류의 선택을 할 필요가 없습니다. 그러면 이제 제가 개인적으로 진심으로 동의하는 쉬운 철학적 주장을 하나 들겠습니다. 즉, 저는 최대 경쟁을 지지한다는 것입니다. 그러니 한 단계 더 깊이 들어가 보면, 저는 자유 시장, 최대 경쟁, 최대 자유를 지지한다는 뜻입니다.
기본적 으로 가능한 한 많은 똑똑한 사람들이 가능한 한 다양한 접근 방식을 생각해 내고 자유 시장에서 서로 경쟁하게 한다면 무슨 일이 일어날지 살펴보겠습니다. 특히 AI의 경우, 저는 대규모 연구실이 가능한 한 빨리 움직이는 것을 지지한다는 의미입니다.
저는 OpenAI와 Anthropic이 원하는 것을 무엇이든 하고, 원하는 제품을 출시하고, 최대한 성장하는 것을 100% 지지합니다. 그들이 정부로부터 우대 정책이나 보조금, 지원을 받지 않는 한, 회사로서 원하는 것은 무엇이든 할 수 있어야 합니다.
물론, 저는 스타트업도 지원합니다. 물론 우리는 모든 규모와 유형의 AI 스타트업에 적극적으로 자금을 지원하고 있습니다. 그래서 저는 그들이 성장하기를 바라며, 그러면 오픈 소스도 성장하기를 바랍니다. 제 생각에 오픈 소스에 있는 것들이라면, 제대로 작동하지 않는 사업 모델을 가진 회사들이 있다 하더라도, 세상과 산업 전체에 미치는 이익이 너무나 크기 때문에 우리는 돈을 버는 다른 방법을 찾을 것입니다. AI는 더욱 보편화되고, 저렴해지고, 접근성도 높아질 것입니다. 나는 이것이 좋은 결과가 될 것이라고 생각한다.
오픈 소스의 또 다른 매우 중요한 이유는 오픈 소스가 없다면 모든 것이 블랙박스가 된다는 것입니다. 오픈 소스가 없다면 모든 것은 소수 기업이 소유하고 통제하는 블랙박스가 되어 결국 정부와 공모하게 될 가능성이 있고, 이에 대해 논의할 수 있습니다. 하지만 상자 내부에서 무슨 일이 일어나는지 보려면 오픈 소스가 필요합니다.
그런데 학술 연구에도 오픈소스가 필요하듯이, 가르치려면 오픈소스가 필요합니다. 오픈소스가 나오기 전의 문제는 2년 전, 기본적인 오픈소스 LLM이 없었을 때 Meta가 Llama를 출시했고, 그 후 프랑스에서 Mistral을 출시했으며, 지금은 DeepSeek을 출시했습니다.
하지만 이러한 오픈소스 모델이 등장하기 전에 대학 시스템은 스탠포드, MIT, 버클리와 같은 곳의 대학 연구자들이 AI 분야에서 실제로 경쟁하기 위해 수십억 달러짜리 엔비디아 칩을 살 돈이 충분하지 않은 위기를 겪고 있었습니다 .
그러니 2년 전에 컴퓨터 과학 교수들과 이야기를 나누었다면 그들은 매우 걱정했을 겁니다. 첫 번째 우려 사항은 저희 대학이 AI 분야에서 경쟁하고 관련성을 유지하기에 충분한 자금이 없다는 것입니다. 또 다른 우려는 모든 대학을 합쳐도 경쟁에 필요한 자금이 충분하지 않을 것이라는 점입니다. 대기업의 자금 조달 능력을 따라잡을 수 있는 대학이 없기 때문입니다.
오픈소스는 대학을 다시 경쟁에 참여시킵니다 . 이것이 의미하는 바는 만약 제가 스탠포드, MIT, 버클리 또는 워싱턴 대학이든 다른 주립대학이든 교수라면 이제 Llama 코드, Mistral 코드 또는 DeepSeek 코드를 사용해서 가르칠 수 있다는 것입니다. 저는 연구를 할 수 있고, 실제로 획기적인 진전을 이룰 수 있습니다. 제 연구를 발표하면 사람들이 실제로 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하게 될 겁니다.
그리고 대학에 진학하여 컴퓨터 과학 수업을 듣는 모든 신세대 아이들은 이런 일을 하는 법을 배울 수 있을 겁니다. 만약 블랙박스였다면 그들은 이런 일을 할 수 없었을 겁니다. 우리에게 오픈 소스가 필요한 것은 언론의 자유, 학문의 자유, 연구의 자유가 필요한 것과 마찬가지입니다.
제 모델은 기본적으로 대기업, 소기업, 오픈 소스가 서로 경쟁한다는 겁니다. 이런 일이 컴퓨터 산업에서 일어났습니다. 잘 작동하네요. 인터넷 업계에서도 이런 일이 일어났습니다. 매우 잘 작동합니다. 저는 이런 일이 AI 분야에서 일어날 것이라고 믿으며, 매우 잘 될 것이라고 생각합니다.
패트릭 : 최대 진화 속도와 최대 경쟁을 원하는 데 한계가 있나요? 아마도. 만약 제가, 우리는 가장 좋은 제품이 중국에서 만들어졌다는 것을 알고 있다고 말한다면, 당신은, 그렇습니다, 최대한의 진화와 경쟁을 원하지만, 국가적 이익이 최대 속도의 진화와 개발에 대한 욕구보다 우선시되는 상황이 있을까요?
마크 : 아주 현실적인 주장이네요. 이 문제는 AI 분야에서 자주 제기됩니다. 사실, 오늘 우리가 여기 앉아 있는 동안 두 가지 문제가 있었습니다. 첫째, 서양과 미국 기업이 최첨단 AI 칩을 중국에 판매하는 데는 사실상의 제한이 있습니다. 예를 들어, 엔비디아는 현재 최첨단 AI 칩을 중국에 합법적으로 판매할 수 없습니다. 우리는 그런 결정이 내려지고 그런 정책이 실행되는 세상에 살고 있습니다.
그리고 바이든 행정부는 행정 명령을 내렸는데, 지금은 철회된 것 같습니다. 하지만 소프트웨어에 비슷한 제한을 가하는 행정 명령을 내렸습니다. 이는 매우 활발한 토론입니다. DeepSeek 사건이 발생하면서 워싱턴 D.C.에서 이와 유사한 논쟁이 또다시 일어나고 있습니다.
그리고 기본적으로 정책 토론에 들어가면 이론적인 관점에서 국가 이익이 무엇인지에 대한 합리적인 토론이 이루어지는 전형적인 상황이 있습니다. 그리고 이 논쟁에 대한 정치적 버전이 있는데, 이는 정치 과정이 합리적 논쟁을 실제로 어떻게 처리하는가 하는 것입니다. 이렇게 말씀드리겠습니다. 우리 모두는 합리적 주장이 정치 과정에 참여하는 것을 많이 보았고, 보통은 합리적 주장이 승리하지 않습니다. 정치 기계를 살펴본 결과, 처음 생각했던 것과 다른 결과가 나오는 경우가 많습니다.
그리고 우리가 항상 논의 해야 할 세 번째 요소는 부패의 영향인데, 특히 대기업의 부패 입니다. 여러분이 대기업이라면 중국 기업들의 변화(경쟁력 강화)와 오픈 소스에 대한 위협을 보게 될 텐데, 당연히 미국 정부를 이용해 자신을 보호하려 할 겁니다. 아마도 이것이 국가적 이익이 될 수도 있고, 아닐 수도 있겠죠. 하지만 당신은 국가적 이익이 되든 안 되든 분명히 그것을 추진할 것입니다. 그것이 이 논쟁을 복잡하게 만드는 것입니다.
최첨단 AI 칩을 중국에 판매할 수는 없습니다. 어떤 면에서는 이것이 그들을 좌절시켰을 것이다. 그들이 할 수 없는 일이 몇 가지 있습니다. 어쩌면 그게 국가적 이익에 맞다고 판단했기 때문에 좋은 일일 수도 있겠죠. 하지만 이로부터 발생하는 세 가지 다른 흥미로운 결과를 살펴보겠습니다.
따라서 그 결과 중 하나는 중국 기업이 더 저렴한 칩에서 작업을 수행하는 방법을 설계하는 데 큰 인센티브를 제공한다는 것입니다. 그것은 DeepSeek의 획기적인 진전의 큰 부분인데, 합법적 인 저렴한 칩을 사용하여 미국 회사들이 더 큰 칩으로 하는 일을 하는 방법을 알아냈다는 것입니다 . 그것이 가격이 매우 싼 이유 중 하나입니다. 6,000달러짜리 하드웨어에서 실행할 수 있는 이유 중 하나는 저렴한 칩에서 효율적으로 실행되도록 코드를 최적화하는 데 대량 시간과 노력을 투자했기 때문입니다. 당신은 진화적인 반응을 강요했습니다.
그래서 첫 번째 반응은 그랬고, 어쩌면 어떤 면에서는 오히려 역효과가 났을 수도 있습니다. 두 번째 결과는 중국의 국가 및 민간 부문이 병행 칩 산업을 개발하도록 하는 인센티브가 생긴다는 것입니다. 그러니까 미국산 칩을 구할 수 없다는 걸 알고 있다면, 그들은 칩을 개발할 겁니다. 그들은 지금 그렇게 하고 있습니다 . 그들은 미국산 칩에 의존하지 않기 위해 자체 칩 산업을 구축하려는 전국적인 계획을 가지고 있습니다.
그러니 반사실적인 관점에서 보면, 어쩌면 그들은 미국산 칩을 살 수도 있을 겁니다. 이제 그들은 그것을 스스로 만드는 방법을 알아낼 것입니다. 어쩌면 5년 안에 그렇게 할 수 있을지도 몰라요. 하지만 그들이 스스로 생산할 수 있는 위치에 도달하면, 우리는 그들에게 단순히 칩을 판매했다면 얻을 수 없었을 글로벌 시장에서 직접적인 경쟁자가 생길 겁니다. 그런데 당시에는 우리는 그들의 칩을 전혀 통제할 수 없었습니다. 그들은 완전한 통제력을 가지고 있습니다. 원가 이하로 판매할 수도 있고, 원하는 대로 할 수도 있습니다.
AI 추론 기능이 VC 및 투자 산업을 어떻게 변화시키고 있는가
패트릭 : 이 모든 것이 자본 배분에 어떤 영향을 미칠 것이라고 생각하시나요? 저는 5년 뒤쯤에 귀하의 회사인 앤드리슨 호로비츠가 어떤 영향을 받을지에 가장 관심이 있습니다. 투자 회사를 자본 조달 능력, 뛰어난 분석 작업 수행, 특히 초기 단계에서 사람들을 판단할 수 있는 능력의 조합으로 생각한다면, "o7"(AI 추론 기능)의 등장으로 그 기능이 어떻게 바뀔 것이라고 생각하십니까?
마크 : 분석 부분이 크게 바뀌기를 바랍니다. 우리는 세계 최고의 투자 회사들이 이 기술을 이용해 그들이 수행하는 분석 작업을 수행하는 데 매우 능숙할 것이라고 가정합니다.
그런데 "구두장이의 아들은 신발이 없다"는 속담이 있습니다 . AI에 가장 적극적으로 투자하는 리스크 회사는 실제 세계 응용 프로그램 측면에서는 그렇게 적극적이지 않은 회사 중 하나일 수 있습니다. 하지만 우리 회사 내에서는 정말 기대되는 여러 가지 노력이 진행 중입니다. 하지만 우리 같은 회사도 따라가야 하므로 정말 그래야 합니다.
이런 작업 중 일부가 업계 내에서 이미 수행되고 있나요? 아마 아직은 아니겠죠. 아마도 충분하지 않을 거예요. 그렇긴 하지만, 우리가 이야기를 나눈 사람들 중 다수는 후기 투자나 공개 시장 투자에 대해 매우 분석적인 관점을 가지고 있었습니다. 위대한 투자자도 있는데, 저는 그 중 하나가 워렌 버핏이라고 생각합니다. 이것이 사실인지는 모르겠지만, 워렌이 CEO들을 만난 적이 없다는 소식을 계속 듣습니다.
패트릭 : 그는 "햄 샌드위치 회사"를 원했어요.
마크 : 네, 네, 그는 회사가 햄 샌드위치처럼 단순해지기를 원해요. 그리고 그는 좋은 이야기에 빠져드는 것이 조금 걱정이었던 것 같아요. 아시다시피, 많은 CEO들은 매우 카리스마 있는 사람들입니다. 그들은 항상 "좋은 머리카락, 하얀 이빨, 닦은 구두, 잘 맞는 정장"을 가지고 있다고 묘사됩니다. 그들은 판매에 매우 능숙합니다. CEO들이 잘하는 일 중 하나가 주식 판매인데, 특히 자사 주식을 판매하는 거죠.
그러니 만약 당신이 버핏이라면 오마하에 앉아 연례 보고서를 읽으세요. 회사는 연례 보고서에 모든 내용을 나열하고, 연방법에 따라 그 내용이 사실인지 확인해야 합니다. 그러니까 이렇게 분석하면 됩니다. 그렇다면 O1, O3, O7 또는 R4와 같은 추론 모델이 대부분 투자자가 연례 보고서를 수동으로 분석하는 것보다 더 나은 성과를 보일까요? 아마도 그럴 것입니다.
아시다시피, 투자는 다른 모든 것과 마찬가지로 군비경쟁입니다. 그러니 한 사람에게 효과가 있다면 모든 사람에게도 효과가 있을 겁니다. 잠시 동안은 차익거래 기회가 되겠지만, 그 후에는 마감되고 표준이 될 것입니다. 그래서 저는 투자 관리 업계가 이런 방식으로 이 기술을 도입할 것으로 기대합니다. 이는 표준적인 운영 방식이 될 것입니다.
초기 리스크 의 벤처기업은 조금 다르다고 생각합니다. 제가 지금 말씀드릴 내용은 저의 희망사항일 수도 있습니다. 1948년 외딴 섬에 갇힌 마지막 일본군인인 제가 지금 말하려는 내용을 말하고 있을지도 모릅니다. 나는 기회를 잡을 것이다. 하지만 초기 단계에서는, 처음 5년 동안 우리가 하는 일의 대부분은 실제로 개인을 심층적으로 평가한 다음 그 개인과 매우 심층적으로 협력하는 것입니다.
리스크 캐피털이 확장하기 어려운 이유이기도 하며, 특히 여러 지역으로 확장하는 것이 어렵습니다. 지리적 규모의 실험은 종종 효과가 없습니다. 그 이유는 평가 과정뿐만 아니라 건설 과정에서도 이 사람들과 직접 마주보며 많은 시간을 보내게 되기 때문입니다. 왜냐하면 처음 5년 동안은 이러한 회사들은 대체로 자율주행 모드를 도입하지 않기 때문입니다.
실제로 그들이 성공하는 데 필요한 모든 것을 성취할 수 있도록 긴밀히 협력해야 합니다. 그들 사이에는 매우 깊은 관계, 대화, 상호작용, 멘토링이 존재하며, 우리는 그들에게서 배우고 그들은 우리에게서 배웁니다. 이는 양방향 소통입니다.
우리는 모든 답을 가지고 있지는 않지만, 그들은 구체적인 세부 사항에 더 집중하는 반면, 우리는 더 큰 그림을 보기 때문에 관점을 가지고 있습니다. 그래서 양방향 상호작용이 대량 일어나죠. 타일러 코웬이 이에 대해 조금 이야기했는데, 그는 그것을 "체리 피킹 프로젝트"라고 불렀던 것 같습니다.
물론, "인재 발굴"은 그것의 또 다른 버전인데, 기본적으로 인간 역사의 어떤 새로운 분야를 되돌아보면, 독특한 개성을 가진 몇몇 사람들이 새로운 것을 시도하고, 그들을 자금 지원하고 지원하는 전문적인 지원 계층이 있는 현상을 거의 항상 발견할 수 있다는 것입니다. 음악 산업에서 데이비드 게펜은 초창기 포크 아티스트를 모두 발굴해 록 스타로 키웠습니다. 영화 산업에서 초창기 영화 배우를 발굴해 영화 스타로 키운 사람은 데이비드 O. 셀즈닉이었습니다. 아니면 500년 전 메인주의 카페나 선술집에서 사람들이 고래를 잡을 수 있는 고래잡이 선장 누구일지에 대해 논의하고 있었을지도 모릅니다.
아시죠, 이건 궁전에서 콜럼버스의 제안을 듣고 "그거 타당한 것 같아. 왜 안 되겠어요?"라고 말하는 이사벨라 여왕입니다. 시간이 지나면서 발전하는 이 연금술, 새로운 일을 하는 사람들과 이 사람들을 지원하고 자금을 지원하는 전문가 지원 계층 사이에서 발전하는 이 연금술은 수백 년, 심지어 수천 년 동안 이어져 왔습니다.
수천 년 전 부족 지도자들을 보셨을 겁니다. 그들은 불 주위에 앉아 있었고, 젊은 전사가 다가와서 "저기 저 지역으로 사냥대를 이끌고 가서 더 좋은 먹이가 있는지 보고 싶습니다."라고 말했습니다. 그리고 지도자는 불 옆에 앉아 동의할지 말지 결정하려고 했습니다. 아주 인간적인 상호작용이죠. 저는 이런 상호작용이 계속될 것으로 추측합니다. 물론, 그렇게 말한 뒤에도 만약 나보다 이 일을 더 잘하는 알고리즘을 만난다면 나는 즉시 은퇴할 것입니다. 기다려 보죠.
패트릭: 당신은 이 분야에서 가장 큰 회사 중 하나를 건설하고 있습니다. 이 새로운 기술에 대처하기 위해 회사의 개발 전략을 어떻게 조정해야 할까요? 실제적인 운영이나 전략적 방향 측면에서 어떤 조정을 했나요? 이 새로운 기술에 대응하기 위해 회사를 어떻게 재편하시겠습니까?
마크 : 우리는 벤처 리스크 회사를 운영하는 데 있어 중요한 부분 중 하나가 변하지 않는 가치와 행동을 가져야 한다는 것이라고 생각합니다. 예를 들어, 기업가에 대한 존중. 당신은 기업가와 그들이 걸어온 여정에 대해 많은 존경심을 보여야 합니다. 그들이 하는 일에 대해 깊이 이해할 필요가 있습니다. 서둘러서 끝낼 수는 없습니다.
당신은 깊은 관계를 구축하고 싶어합니다. 이 사람들과는 장기적으로 함께 할 수 있을 겁니다. 그런데 이런 회사를 만드는 데는 오랜 시간이 걸립니다. 우리는 하룻밤 사이에 성공하는 것을 믿지 않습니다. 대부분의 위대한 기업은 10년, 20년, 30년에 걸쳐 세워졌습니다. 엔비디아는 좋은 예이다. 엔비디아는 곧 창립 40주년을 기념하게 되는데, 엔비디아의 초대 벤처 캐피털리스트 중 한 명이 지금도 이사회에 남아 있는 것 같습니다. 이는 장기 건설의 좋은 예입니다.
따라서 우리가 바꾸지 않는 핵심적인 신념, 관점, 행동이 존재하며, 이는 우리가 방금 언급한 것과 관련이 있습니다. 또 다른 것은 대면 의사소통입니다. 아시다시피, 이런 일은 원격으로는 할 수 없습니다. 하지만 다른 한편으로는 기술이 매우 빠르게 변하고, 비즈니스 모델이 매우 빠르게 변하며, 경쟁 환경도 매우 빠르게 변하기 때문에 시대에 발맞춰 나가는 것이 필요합니다.
오히려, 환경이 더 복잡해졌습니다. 국가 수가 너무 많아졌고, 정치적인 문제도 많아졌고, 이로 인해 상황이 더 복잡해졌습니다. 우리는 약 8년 전까지만 해도 정치 시스템이 우리의 투자에 압력을 가할 것이라고 걱정한 적이 없습니다. 그리고 5년 전부터 압력이 정말 심해졌습니다. 하지만 우리 회사가 설립된 지 10년, 리스크 캐피털이 설립된 지 60년 동안은 이런 일이 대단한 일이 아니었습니다. 하지만 지금은 그렇지 않습니다.
그러므로 우리는 적응할 필요가 있습니다. 우리는 지금까지 한 번도 해보지 않았던 정치에 참여해야 합니다. 이제 우리는 적응해야 합니다. AI 기업이 근본적으로 크게 달라질 것이라는 점을 알아내야 합니다. 아마도 완전히 다르게 조직될 수도 있을 겁니다. 아니면 당신이 말한 대로, 소프트웨어 회사가 완전히 다르게 운영될 수도 있겠죠.
우리가 종종 스스로에게 묻는 질문은, 예를 들어 AI를 실제로 활용하는 회사의 조직 구조는 어떤가? 기존 조직 구조와 비슷할까요, 아니면 실제로 매우 다를까요? 이에 대한 단일한 답은 없지만, 우리는 이에 대해 진지하게 고민하고 있습니다.
그래서 우리가 매일 하는 섬세한 균형 잡기 작업 중 하나는 무엇이 시대를 초월하는 것인지, 무엇이 최신인지 파악하려는 것입니다. 개념적으로 제가 회사에 대해 생각하는 큰 부분은, 둘 사이를 오가며 탐색하고, 둘을 차별화할 수 있어야 한다는 것입니다.
패트릭 : 여러분의 회사는 이제 매우 커졌습니다. 어떤 면에서는 KKR이나 블랙스톤 같은 회사와 비슷합니다. 귀하와 벤(벤 호로비츠)은 모두 이 회사를 시작할 당시 경험이 풍부한 창업자였습니다. 블랙스톤과 마찬가지로 슈워츠먼은 블랙스톤을 설립하기 전까지는 실제로 투자를 한 적이 없었습니다. 지금 어떻게 발전하고 있는지 보세요.
자산 관리 투자 회사를 만드는 창업자 중심의 접근 방식을 취하면 결국에는 진정한 대규모의 보편적 플랫폼이 되는 것으로 보입니다. 여러분은 기술 분야의 가장 흥미로운 최전선을 망라하는 수직적 업무 갖고 있습니다. 당신은 이 관점 에 진실이 있다고 생각하시나요? 최고의 자본 배분 플랫폼은 투자자보다 창업자에 의해 만들어질까요?
마크 : 네, 몇 가지 요점이 있죠. 첫째, 저는 이 관찰에 어느 정도 진실이 있다고 생각합니다. 업계에서 사람들은 종종 이런 식으로 이야기하며, 많은 투자 활동을 파트너십이라고 부르기도 합니다. 많은 리스크 캐피탈 회사가 이런 방식으로 운영됩니다. 과거에는 방에 앉아 서로 아이디어를 논의한 후 투자를 결정하는 소규모 팀이 운영되었습니다. 그런데 그들은 대차대조표가 없습니다. 이것은 민간 파트너십입니다. 그들은 매년 말에 보상의 형태로 자금을 지급합니다. 이것이 전통적인 리스크 캐피탈 모델이다.
전통적인 리스크 캐피털 모델에서는 6명의 일반 파트너(GP)가 테이블에 둘러앉아 이 작업을 수행합니다. 그들은 자신의 비서와 여러 명의 비서를 두고 있습니다. 하지만 중요한 점은, 이 모든 것이 사람에 따라 결정된다는 것입니다. 그런데 사실 대부분의 사람들은 서로를 그렇게 좋아하지 않는다는 걸 알게 될 거예요.
매드맨은 이를 잘 보여줍니다. 매드맨 시즌 3이나 4에서 남자들이 각자 회사를 차리려고 나갔던 걸 기억하시나요? 사실 그들은 서로를 좋아하지 않았어요. 그들은 모여서 회사를 시작해야 한다는 걸 알았습니다. 많은 회사가 이런 방식으로 운영됩니다. 그러니까, 이것은 민간 파트너십이고, 그것이 의미하는 바를 말해주죠.
하지만 이런 회사들이 지속하기는 어렵다는 걸 알 수 있죠. 그들에게는 브랜드 가치가 없습니다. 그들에게는 기본적인 기업 가치가 없습니다. 그들은 사업체가 아닙니다. 이 모델에서 볼 수 있는 것은 원래의 파트너가 은퇴하거나 다른 일을 할 준비가 되면 다음 세대에게 그 일을 물려준다는 것입니다. 대부분의 경우, 다음 세대가 그것을 지속할 수 없습니다. 그들이 떠 있을 수 있다 하더라도 기본 자산 가치는 없습니다. 다음 세대는 그것을 3세대에게 물려주어야 할 것입니다. 아마도 3세대에서는 실패할 것이고, 그러면 위키피디아에 올라가게 될 거예요. "그렇다, 이 회사는 존재했는데, 사라지고 다른 회사들이 그 자리를 차지했다. 밤에 배들이 지나가듯이."
이게 전통적인 작업 방식이에요. 그런데, 전통적인 투자 교육을 받았다면 투자 부분에 대한 교육은 받았지만, 사업을 구축하는 방법에 대한 교육은 받지 못했을 겁니다. 그러니까, 그건 당신의 타고난 힘이 아니고, 그런 기술이나 경험이 없으니, 당신은 그 일을 하지 못하는 거예요. 많은 투자자들이 오랫동안 이런 투자자 방식으로 활동해서 많은 돈을 벌었습니다. 그래서 매우 효과적일 수 있죠.
다른 방법은 회사를 만들고, 사업을 만들고, 지속 가능한 브랜드 가치가 있는 무언가를 만드는 것입니다. 블랙스톤, KKR과 같은 거대 상장 기업을 언급하셨는데요. 아폴로의 경우도 마찬가지입니다. 이런 거대 기업들 말이죠. 최초의 은행들이 실제로는 민간 파트너십이었다는 걸 여러분은 아마 알고 계실 겁니다. 100년 전의 골드만삭스와 JPMorgan Chase는 지금보다는 오늘날의 소규모 리스크 캐피털 회사와 더 비슷했습니다. 하지만 시간이 지나면서 그들의 리더들은 그들을 거대한 기업으로 변화시켰습니다. 그들은 또한 대규모 상장 기업입니다.
그래서 또 다른 방법은 프랜차이즈를 만드는 것입니다. 그러기 위해서는 프랜차이즈가 존재해야 하는 이유에 대한 이론이 필요합니다. 이것이 왜 합리적인지에 대한 개념적 이론이 필요합니다. 그렇다면, 사업 능력이 필요하겠죠. 그리고 그 시점에 이르러서는 사업을 운영하게 되고, 다른 사업을 운영하는 것과 마찬가지입니다. 즉, 좋아요, 회사가 있는 거죠. 운영 모델이 있고, 운영 리듬이 있고, 관리 역량이 있고, 직원이 있고, 여러 레벨이 있고, 내부적으로 업무 분담과 전문성이 있습니다.
그리고 확장에 대해 생각하기 시작하고, 시간이 지나면서 기본 자산의 가치, 즉, 지금 그곳에 있는 사람들보다 이 사업의 가치가 더 크다는 것을 생각하게 됩니다. 우리는 이익을 분배하고 싶어하는 게 아니고, 그런 것도 아닙니다. 하지만 우리가 하려는 가장 큰 일 중 하나는 이런 종류의 내구성을 갖춘 것을 만드는 것입니다.
그런데 우리는 상장 서두르고 있는 게 아닙니다. 하지만 우리가 하려고 하는 큰 목표 중 하나는 이런 종류의 내구성을 갖춘 것을 만드는 것입니다.
패트릭 : 지금은 없지만 앞으로 10년 안에 회사가 새롭게 갖게 될 차이점은 무엇이라고 생각하시나요? 회사가 전통적인 대형 자산 관리자처럼 발전하지 않았으면 하는, 협상 불가능한 방법이 있나요?
마크 : 우리는 투자 대상, 기업의 활동, 모델, 창업자의 배경 등에서 빠르게 진화하고 있습니다. 항상 변화하고 있죠. 예를 들어, 리스크 캐피털 커뮤니티에서는 지난 60년 동안 연구자가 연구를 수행하기 위해 회사를 만드는 것을 결코 지원하지 않을 것이라는 의견의 일치가 있었습니다. 그는 단지 연구만 하고, 돈을 다 써버릴 뿐이고, 결국 당신은 아무것도 얻지 못할 것입니다.
하지만 오늘날 최고의 AI 회사 중 다수는 연구원들이 설립했습니다. 이는 일부 소위 '영원한' 가치가 시대의 변화에 맞게 조정되어야 하는 방법의 예입니다. 우리는 이러한 변화에 유연하게 대처해야 합니다. 따라서 이러한 변화가 생기면서 회사가 성공하는 데 필요한 도움과 지원도 함께 늘어날 것입니다.
저희 회사의 가장 중요한 변화 중 하나는, 전에도 말씀드렸지만, 이제 규모가 크고 점점 정교해지는 정치 운영 부서가 생겼다는 것입니다. 4년 전만 해도 우리는 정계에서 백지상태에 있었습니다. 그리고 이제 이 분야는 우리가 예상했던 것보다 우리 업무 에서 더 큰 부분을 차지하게 되었습니다.
저는 앞으로 10년 안에 우리가 지금은 상상도 할 수 없는 분야에 투자할 뿐만 아니라, 지금은 상상도 할 수 없는 운영 모델을 갖게 될 것이라고 확신합니다. 그래서 우리는 이런 분야의 변화에 완전히 열려있습니다. 하지만 앞으로 10년 동안도 변함없이 유지되기를 바라는 핵심 가치들이 몇 가지 있습니다. 그것들은 잘 고안된 것이고 우리 회사의 기반이기 때문입니다.
하지만 제가 항상 팀원과 유한책임사원에게 강조하는 건 우리가 규모 자체를 위해 규모를 추구하는 게 아니라는 겁니다. 많은 투자 회사들은 일정 규모에 도달하면 자산 관리 규모 수십억 달러에서 수천억 달러, 심지어 수조 달러로 늘리는 것을 우선시합니다. 이러한 접근 방식은 투자의 우수성을 달성하는 것보다는 관리 수수료 징수에 더 중점을 둔다는 비판을 받는 경우가 많습니다. 우리의 목표는 그게 아닙니다.
우리가 규모를 확장하는 유일한 이유는 창업자가 세우고 싶어하는 회사를 지원하기 위해서입니다. 우리가 확장하는 이유는 그것이 목표를 달성하는 데 도움이 된다고 믿기 때문입니다.
하지만 저는 우리 회사의 핵심이 언제나 초기 리스크 투자였다는 점을 강조하고 싶습니다. 아무리 회사가 커져도, 성장 기금을 마련하고 더 큰 수표를 발행하더라도 일부 AI 회사에는 정말 대량 자본이 필요합니다. 우리는 처음부터 성장 기금을 마련하지 않고, 시장 수요와 회사의 발전에 맞춰 점진적으로 기금을 조성해 왔습니다.
하지만 핵심 업무 언제나 초기 리스크 캐피털이었습니다. 외부에서 볼 때 우리가 대량 의 돈을 관리하는 것처럼 보이기 때문에 혼란스러울 수 있습니다. 초기 단계의 스타트업 창업자로서 여러분이 저와 함께 시간을 보내는 것을 어떻게 믿어야 합니까? 왜냐하면 앤드레슨 호로비츠는 후기 단계 투자에 수억 달러를 투자했지만 , 제 시리즈 A 융자 에는 고작 500만 달러만 투자했기 때문입니다. 아직도 내 말에 귀를 기울여줄 시간을 주실래요?
그 이유는 우리 회사의 핵심 업무 항상 초기 리스크 캐피털이었기 때문입니다. 재정적인 관점에서 볼 때, 초기 단계 투자의 수익 기회는 후기 단계 기업의 수익 기회와 비슷한데, 이는 스타트업의 특징입니다. 하지만 그보다 더 중요한 점은 우리의 모든 지식, 네트워크, 그리고 우리 회사를 독특하게 만드는 요소가 모두 초기 단계에서 얻은 심층적인 통찰력과 연결에서 나온다는 것입니다.
그래서 저는 항상 사람들에게 상황이 요구하고 세상이 어려움에 처해 우리가 희생을 치러야 할 때라도 초기 리스크 캐피털 업무 결코 희생되지 않을 것이라고 말합니다. 이는 항상 회사의 핵심이 될 것입니다. 이것이 제가 초기 창업자들과 함께 일하는 데 많은 시간을 보내는 이유입니다. 한편으로는 매우 즐겁고, 다른 한편으로는 가장 많은 학습이 이루어지는 곳이기도 합니다.
세계 권력 구조의 변화: 엘리트와 반엘리트
패트릭 : 세계 권력 구조의 변화에 대해 생각해 보면, 권력을 얻거나 잃는 측면에서 어떤 권력 중심지가 가장 변화하고 있다고 생각하십니까?
마크 : 마키아벨리주의자들. 당신의 쇼에서 아마 열두 명 정도가 이 책을 추천했을 겁니다. 이 책은 20세기 최고의 책 중 하나입니다. 정치적 권력, 사회적·문화적 권력에 관한 이론을 설명합니다. 이 책에서 제가 지금 어디서나 보고 있는 핵심 관점 는 엘리트와 반엘리트라는 개념입니다.
그들의 관점 이렇다. 기본적으로 민주주의 자체는 신화이다. 완전히 민주적인 사회는 결코 올 수 없을 것이다. 그런데 미국은 분명히 민주주의가 아니라 공화국이에요. 하지만 잘 작동하는 그런 "민주주의" 시스템조차도 공화주의적 특성을 갖는 경향이 있습니다. 소문자 "r"은 공화국입니다. 그들은 의회, 즉 하원과 상원, 혹은 어떤 종류의 대표 기관을 가지는 경향이 있습니다. 그들은 대표 기관을 갖는 경향이 있습니다.
그 이유는 책에서 "과두정치의 철칙"이라고 불리는 현상 때문입니다. 기본적으로 이렇습니다. 직접 민주주의의 문제는 대중이 조직화할 수 없다는 것입니다. 실제로 3억 5천만 명의 사람들이 조직되어 어떤 일을 할 수는 없습니다. 사람이 너무 많아요.
따라서 인간 역사상의 모든 정치 체제에는 기본적으로 소규모의 조직된 엘리트가 대규모의 조직되지 않은 대중 계층을 통치하는 구조가 있었습니다. 원래의 수렵채집 부족에서 시작해 미국까지, 그리고 현대의 모든 정치 체제, 즉 그리스인이나 로마인, 모든 제국, 역사상 모든 나라에 이르기까지 말입니다.
즉, 소규모의 조직된 엘리트가 대규모의 조직되지 않은 대중을 통치하는 것입니다. 이러한 관계는 위험천만한데, 조직되지 않은 대중이 일시적으로 엘리트에게 복종할 수는 있지만 반드시 영원히 그럴 필요는 없기 때문이다. 엘리트가 대중을 억압하게 되면, 대중은 엘리트보다 훨씬 많아지게 됩니다. 어느 순간, 그들은 횃불과 창을 들고 나타날 수도 있습니다. 그래서 이 관계에는 긴장이 존재합니다. 많은 혁명은 대중이 엘리트가 더 이상 자신들을 대표하지 않는다고 판단할 때 발생합니다.
우리 사회도 예외는 아닙니다. 우리는 규모가 크고 조직화되지 않은 대중 수업을 갖고 있습니다. 우리는 매우 소규모의 조직화된 엘리트를 갖고 있습니다. 미국은 두 개의 엘리트 계층을 둔 시스템을 구축했습니다. 우리에게는 민주당 엘리트와 공화당 엘리트가 있습니다. 그런데 이 두 엘리트 사이에는 많은 중복이 있으며, 어떤 사람들은 이를 실제로 "단일 정당"이라고 부릅니다. 어쩌면 이러한 엘리트들은 대중보다 서로 더 많은 공통점을 가지고 있을지도 모른다.
너무 오랫동안 우리는 부시 가문을 대표하여 정책을 펼치는 공화당 엘리트를 갖고 있었습니다. 우리는 궁극적으로 오바마가 대표하는 정책을 가진 민주당 엘리트를 갖고 있습니다. 지난 10년 동안 미국에서는 기본적으로 양당의 엘리트들 사이에서 반란이 일어났습니다. 사실, 이것이 마키아벨리의 핵심 관점 인데, 변화는 일반적으로 대중과 엘리트 사이의 직접적인 대립으로 이루어지지 않는다는 것입니다. 그 결과 새로운 반엘리트 계층이 등장하게 되었습니다.
현재의 엘리트를 대체하려는 새로운 반엘리트 계층이 등장하게 될 것입니다. 제가 최근 정치 상황을 읽어본 바에 따르면, 현재 세계를 운영하는 엘리트 계층이 제대로 된 일을 하지 못하는 것으로 드러났습니다. 그 이유는 나중에 논의해 보자. 하지만 일반적으로 (서방) 정치 지도자들의 지지율, 기관들의 지지율을 살펴보면, 모든 것이 하락하고 있습니다. 전 세계적으로 일어나는 일은 현직 기관이든, 현직 신문이든, 현직 텔레비전 네트워크이든, 현직 대학이든, 현직 정부이든, 일반적으로 여론조사 지지율이 재앙이라는 것입니다. 사람들이 기본적으로 말하고 있는 것은, 권력을 가진 엘리트들이 우리를 실망시키고 있다는 것입니다.
그러면 이런 반엘리트들이 등장해서 "아, 대중을 대표할 더 나은 방법이 있어, 장악할 더 나은 방법이 있어"라고 말합니다. 저의 새로운 반엘리트 운동은 민주당에서 일어나고 있는 일과 같은 현재의 엘리트 운동을 대체해야 합니다. 2016년 버니 샌더스였고, AOC와 진보적 흐름 전체였습니다. 공화당 측에서는 트럼프와 그의 Make America Great Again(MAGA) 운동과 그것이 대표하는 모든 것이 분명합니다.
하지만 이런 현상은 영국에서도 일어나고 있습니다. 보수당은 붕괴되었고, 이제는 나이젤 패라지가 이끄는 개혁당이 있는데, 이는 매우 위협적입니다. 제러미 코빈도 좌파의 반엘리트주의자입니다.
독일에서도 마찬가지입니다. 사실, 이번 주에 독일에서 매우 극적인 일이 일어났습니다. 이른바 '극우' 정당인 AfD가 급부상한 것입니다. 앨리스 바이델이라는 지도자가 있었는데, 독일 정치 역사상 처음으로, 50여 년 만에 CDU가 AfD와 어떤 면에서 협력했습니다. 갑자기 AfD가 유력한 경쟁자로 등장했습니다. 그들은 독일 정치 체제의 우파를 장악하려는 반엘리트 계층입니다.
그러니까 기본적으로, 세상 어디를 가든 반엘리트가 나타나서 "아, 내가 더 잘할 수 있어."라고 말하는 거예요. 엘리트들 간의 싸움이죠. 대중은 이 사실을 알고 있으며, 민주주의 사회를 지켜보고 있으며 궁극적으로는 그들이 누구에게 투표할지 결정할 것입니다.
이것이 공화당 유권자들이 제브 부시 대신 트럼프에게 투표하기로 결정한 이유입니다. 이는 반엘리트가 엘리트를 물리친 사례입니다. 이것은 실제로 트럼프에 대한 비판과 관련이 있는데, 정말 흥미로운 점은 트럼프가 현존하는 엘리트층으로부터 "아, 그는 국민의 사람이 아니야. 그는 엄청나게 부유한 억만장자야. 그는 황금빛 펜트하우스에 살고, 사람들이 그를 어디든 태워다 주거든. 켄터키나 위스콘신의 시골 농부라면 그를 당신의 사람으로 생각하지 말아야 해."라는 비판을 받는다는 것입니다.
요점은 트럼프가 국민의 사람이었다는 것이 아니었습니다 . 요점은 트럼프가 국민을 더 잘 대표할 수 있는 반엘리트주의자라는 것입니다. 그것이 그의 모든 운동의 기초였습니다. 그런데 이런 현상은 미디어
