기술 업계 전체가 여전히 AI 열풍을 쫓느라 분주한 가운데, 세쿼이아 캐피털은 이 기술 혁명의 물결 뒤에 숨겨진 더 깊은 기회에 대해 고민하기 시작했습니다. 세쿼이아 캐피털의 연례 AI Ascent 컨퍼런스에서 핵심 파트너인 팻 그래디, 소냐 황, 콘스탄틴 부흘러는 AI 개발 동향과 시장 기회에 대한 자신만의 특별한 통찰력을 공유했습니다.
이 연설은 어려운 기술 용어로 가득 차 있지 않고, AI가 비즈니스 세계와 우리 삶을 어떻게 변화시킬 수 있는지 쉬운 언어로 보여주었습니다. 시장 규모부터 애플리케이션 계층 가치, 데이터 플라이휠부터 사용자 신뢰까지, 그들은 AI 스타트업의 핵심 성공 요인을 밝혔습니다. 더 중요한 것은 AI 에이전트 경제의 도래와 그것이 우리의 업무 방식을 어떻게 완전히 바꿀 것인지 예측했다는 것입니다. 기업가와 투자자들에게 이 발표는 분명한 신호를 보여주었습니다. 바로 AI 열풍이 도래했고, 이제 본격적으로 전진할 때라는 것입니다. 거시 경제의 소음에 신경 쓸 필요 없습니다. 기술 도입의 물결은 어떤 시장 변동도 잠재우기에 충분합니다.
세쿼이아가 AI 시장이 클라우드 컴퓨팅보다 10배 더 크다고 믿는 이유, 스타트업이 이 분야에서 성공할 수 있는 방법, 다가올 "지능형 경제"가 세상을 어떻게 바꿀 것인지 알고 싶다면 이 해석은 여러분에게 직접적인 아이디어 향연을 제공합니다.
시장 기회: AI가 1조 달러 규모의 충격파인 이유
연설 서두에서 팻 그레이디는 몇 가지 핵심 질문을 제기했습니다. AI란 무엇일까요? 왜 중요할까요? 왜 지금일까요? 그리고 우리는 무엇을 해야 할까요? 이 프레임 세쿼이아 캐피털의 전설적인 창립자 돈 발렌타인이 제시한 것으로, 그는 이러한 질문들을 활용하여 모든 신흥 시장을 평가합니다.
작년 AI Ascent 컨퍼런스에서 Sequoia는 비교 차트를 선보였는데, 상단은 클라우드 컴퓨팅의 변혁을, 하단은 AI의 변혁을 보여줍니다. 클라우드 컴퓨팅은 현재 4천억 달러 규모의 산업으로, 초기 소프트웨어 시장 전체보다 규모가 큽니다. 이 비유를 적용하면, AI 서비스의 초기 시장은 클라우드 컴퓨팅 초기보다 최소 10배, 즉 10배 이상 커졌습니다. 향후 10년에서 20년 안에 이 시장은 우리의 상상을 초월하는 엄청난 규모로 성장할 가능성이 있습니다.
올해 세쿼이아는 AI가 서비스 시장뿐 아니라 소프트웨어 시장까지 장악하고 있다는 관점 내놓았습니다. 많은 기업들이 단순한 소프트웨어 도구로 시작하여 점차 더 스마트해지고, 사람을 돕는 "부조종사" 모드에서 거의 완전한 자동화를 구현하는 "자동 조종" 모드로 진화하는 모습을 보았습니다. 이러한 기업들은 도구 판매에서 성과 판매로, 소프트웨어 예산 경쟁에서 인적 자원 예산 확보로 전환하고 있습니다. AI는 이 두 거대 시장에 동시에 영향을 미치고 있습니다.
역사상 모든 기술 혁명은 이전 혁명보다 규모가 컸으며, AI는 이전 어떤 기술 혁명보다 빠르게 도래하고 있습니다. 팻은 간단한 분석을 통해 그 이유를 설명합니다. 기술 보급의 물리적 법칙을 분석하려면 세 가지 조건만 필요합니다. 사람들이 제품을 알아야 하고, 제품을 원해야 하며, 제품을 구매할 수 있어야 합니다. 클라우드 컴퓨팅 초기와 비교했을 때 AI의 인기 속도는 놀랍습니다. 당시 Salesforce의 창립자 마크 베니오프는 사람들의 관심을 끌기 위해 다양한 "게릴라" 마케팅 전략을 구사해야 했고, 2022년 11월 30일 ChatGPT가 출시되자마자 전 세계의 관심이 AI에 집중되었습니다. 동시에 정보 공유 채널도 크게 증가하여 Reddit과 Twitter(현재 X로 변경)만 해도 월간 활성 사용자가 12억 명에서 18억 명에 달합니다. 인터넷 사용자 수도 그해 2억 명에서 현재 56억 명으로 증가하여 전 세계 거의 모든 가정과 기업을 포괄합니다.
"인프라가 구축되어 있고, 출발 신호가 울리면 도입에 아무런 장벽이 없다는 뜻입니다."라고 팻은 설명했다. "이것은 AI에만 국한된 문제가 아닙니다. 기술 배포의 새로운 현실이며, 물리 법칙이 바뀌었습니다. 이미 궤도가 마련되었습니다."
애플리케이션이 고가치다: AI 시대에서 승리하는 방법
개인용 컴퓨터, 인터넷, 모바일 인터넷 등 역사상 여러 주요 기술 혁명을 돌아보면, 실제로 10억 달러 이상의 매출을 달성한 기업들은 대부분 애플리케이션 계층에 집중되어 있었습니다. 세쿼이아는 AI 분야도 이와 같은 원칙을 따를 것이라고 굳게 믿습니다. 진정한 가치는 애플리케이션 계층에 있다는 것입니다.
하지만 지금은 상황이 다릅니다. 대형 모델의 발전으로 추론 기능, 도구 활용, 그리고 지능형 에이전트 간의 통신을 통해 애플리케이션 계층까지 깊이 파고들 수 있게 되었습니다. 스타트업이라면 이러한 상황에 어떻게 대처해야 할까요? 팻은 고객 요구에서 출발하여 특정 산업, 특정 기능에 집중하고, 루프에 사람이 필요할 수 있는 복잡한 문제를 해결하는 것을 권장합니다. 바로 이 지점이 진정한 경쟁이 시작되는 곳이자 가치 창출의 원천입니다.
AI 회사를 만드는 데 특별한 점이 있을까요? 팻은 콘텐츠의 95%는 일반적인 회사 설립과 크게 다르지 않다고 말했습니다. 중요한 문제를 해결하고, 독특하고 매력적인 방법을 찾고, 뛰어난 인재를 영입하는 것이죠. AI만의 고유한 부분은 5%에 불과하며, 그는 특히 세 가지를 강조했습니다.
첫째, "바이브 수익"에 주의하세요. 팻은 많은 기업가들이 "바이브 수익"을 선호하는 이유는 기분이 좋고 회사가 빠르게 성장하는 것처럼 보이기 때문이라고 설명했습니다. 하지만 실제로는 실질적인 행동 변화보다는 고객들이 시장 상황을 미리 살펴보는 것일 수도 있습니다. 그는 창업자들에게 사용자 도입률, 참여도, 유지율을 면밀히 확인하여 사람들이 실제로 제품을 어떻게 사용하는지 파악하라고 조언합니다. "바이브 수익"으로 판명될 때 실제 수익이 있다고 착각하지 마세요. 결국 손해를 보게 될 것입니다.
"이 개발 단계에서는 제품보다 신뢰가 더 중요합니다." 팻은 강조했다. "제품은 점차 좋아질 겁니다. 고객이 제품을 개선해 줄 거라고 믿어준다면 괜찮을 겁니다. 하지만 고객이 당신을 믿지 않는다면 문제가 생길 겁니다."
둘째, 매출 총이익입니다. 팻은 AI 분야의 비용 구조가 빠르게 변화하고 있기 때문에 현재 스타트업의 매출 총이익이 얼마인지는 중요하지 않다고 말했습니다. 토큰당 비용은 지난 12~18개월 동안 99% 감소했습니다. 기업가들이 도구 판매에서 결과 판매로 성공적으로 전환하고 가치 사슬을 따라 상승한다면, 가격 또한 상승 할 것입니다. 현재 매출 총이익이 이상적이지 않을 수 있지만, 기업은 건전한 매출 총이익을 달성할 수 있는 명확한 방향을 가지고 있을 것입니다.
셋째, 데이터 플라이휠입니다. 팻은 청중 속 기업가들에게 "누가 데이터 플라이휠을 가지고 있습니까? 이 데이터 플라이휠은 어떤 업무 지표를 이끌어낼 수 있습니까?"라고 질문했습니다. 그는 이 질문에 대한 답을 찾을 수 없다면, 소위 데이터 플라이휠은 그저 환상일 뿐일 수 있다고 지적했습니다. 특정 업무 지표와 연결되어야 하며, 그렇지 않으면 아무런 의미가 없습니다. 데이터 플라이휠은 스타트업이 구축할 수 있는 가장 강력한 해자 중 하나이기 때문에 이는 특히 중요합니다.
팻은 연설 말미에 흥미로운 비유를 사용했습니다. "자연은 진공을 싫어합니다." 그는 현재 시장에는 AI를 끌어당기는 강력한 "흡인력"이 존재하며, 관세나 금리 변동과 같은 거시경제적 잡음은 아무런 의미가 없다고 말했습니다. 기술 도입의 상승 추세가 시장의 변동을 완전히 압도합니다. "시장에는 강력한 흡입력이 있으며, 기회를 잡지 못하면 다른 사람들이 기회를 잡을 것입니다. 따라서 앞서 해자, 지표 등에 대해 이야기했든, 지금은 절실하게 달려야 하는 산업에 있습니다. 지금이 바로 전력을 다하고 항상 최고 속도로 계속 전진해야 할 때입니다."
과대광고에서 실제 가치로: AI에 대한 사용자 참여가 극적으로 증가했습니다.
다음으로, 소냐 황은 지난 한 해 동안 AI 애플리케이션의 놀라운 발전을 평가했습니다. 그녀는 흥미로운 데이터를 공유했습니다. 2023년 네이티브 AI 애플리케이션의 일일 활성 사용자(DAU) 대비 월간 활성 사용자(MAU) 비율(DAU/MAU)이 매우 낮았습니다. 이는 사용자들이 AI 애플리케이션에 대한 호기심은 있지만 자주 사용하지 않고, 과대광고가 실제 가치를 훨씬 초과하고 있음을 의미합니다. 그러나 이제 상황은 극적으로 반전되었습니다. ChatGPT의 DAU/MAU 비율은 계속해서 상승하여 현재 Reddit 수준에 근접했습니다.
"정말 좋은 소식이에요." 소냐가 흥분해서 말했다. "점점 더 많은 사람들이 AI로부터 진정한 가치를 얻고 있고, 우리 모두 AI를 일상생활에 통합하는 방법을 함께 배우고 있다는 뜻이에요."
이러한 활용은 재미있고 흥미로우며, 심오한 실용적 가치를 지닙니다. 소냐는 다양한 이미지를 "지브리화"하려고 시도하면서 놀라울 정도로 많은 GPU를 소모했다고 인정합니다. 하지만 이러한 재미있는 응용 프로그램 외에도 더욱 흥미로운 것은 심층적인 응용 프로그램입니다. 예를 들어 광고 분야에서 놀랍도록 정확하고 아름다운 광고 카피를 제작하는 기능, 교육 분야에서 새로운 개념을 즉시 시각화하는 기능, 그리고 OpenEvidence와 같이 의료 및 건강 분야에서 진단을 더욱 효과적으로 지원하는 기능 등이 있습니다.
소냐는 "우리는 아직 가능성의 시작에 불과합니다."라고 말했습니다. "AI 모델이 더욱 강력해짐에 따라, 이 '프런트 도어'를 통해 우리가 할 수 있는 일은 점점 더 심오해질 것입니다."
음성의 획기적인 발전과 프로그래밍의 폭발: 두 가지 핵심 영역
2024년에는 AI 분야에서 특히 주목할 만한 두 가지 획기적인 사건이 있었습니다.
첫 번째는 음성 생성 기술입니다. 소냐는 영화 <그녀>에서 호아킨 피닉스가 AI 비서와 사랑에 빠지는 이야기를 인용하며 이를 음성 분야의 "그녀의 순간"이라고 부릅니다. 음성 생성 기술은 "거의 성숙한" 수준에서 "불쾌한 계곡"을 완전히 넘어 실제와 거의 구별할 수 없는 수준에 도달했습니다.
행사에서 소냐는 너무 자연스럽게 들려서 인간인지 AI인지 구분하기 어려울 정도의 음성 시연을 선보였습니다. "공상 과학과 현실의 간극이 놀라운 속도로 좁혀지고 있습니다. 마치 튜링 테스트가 우리에게 조용히 다가온 것 같습니다."
두 번째 중요한 혁신은 프로그래밍 분야입니다. 소냐는 이 분야가 "엄청난 제품 시장 적합성"에 도달했다고 지적합니다. Anthropic의 Claude 3.5 Sonnet이 지난 가을 출시된 이후 프로그래밍 분야에는 급격한 "분위기 전환"이 있었습니다. 이제 사람들은 AI 프로그래밍을 활용하여 인상적인 작업을 수행하고 있으며, 누군가는 "분위기 코딩"을 사용하여 DocSend의 DIY 대안을 만들고 있습니다.
소냐는 "숙련된 '10배' 엔지니어이든 프로그래밍에 대해 아무것도 모르는 사람이든 AI는 소프트웨어 제작의 접근성, 속도, 경제성을 근본적으로 변화시키고 있습니다."라고 설명합니다.
기술적 관점에서 사전 학습된 모델의 발전 속도가 둔화되고 있는 것처럼 보이지만, 연구 생태계는 새로운 돌파구를 찾고 있습니다. 가장 중요한 발전은 OpenAI의 추론 기능이며, 합성 데이터, 도구 활용, AI 에이전트 오케스트레이션(AI 스캐폴딩)과 같은 기술 또한 빠르게 발전하고 있습니다. 이러한 기술들이 결합되어 점점 더 복잡한 작업을 수행할 수 있는 인공지능이 탄생하고 있습니다.
가치는 어디에서 창출되는가? 애플리케이션 계층에서의 경쟁이 치열해지고 있다
소냐는 동료들과 AI 가치 창출에 대해 논쟁했던 것을 떠올립니다. 당시 그녀는 GPT 패키징 애플리케이션에 회의적이었지만, 파트너 팻은 애플리케이션 계층에서 가치가 창출될 것이라고 굳게 믿었다고 고백합니다. 이제 팻의 말이 옳았던 것 같습니다. Harvey나 OpenEvidence처럼 고객 요구에서 출발하는 데 집중하는 기업들은 실질적인 가치 창출 측면에서도 엄청난 가치를 창출해 왔습니다.
소냐는 "우리는 가치가 궁극적으로 애플리케이션 계층에 모인다는 것을 굳게 믿습니다."라고 말하며, "기반 모델이 이 계층으로 점점 더 침투함에 따라 경쟁은 점점 더 치열해지고 있습니다."라고 덧붙였습니다.
물론, 그녀는 농담조로 진짜 승자는 AI 칩 판매로 엄청난 이익을 얻은 엔비디아 CEO 젠슨 황일 것이라고 지적하기도 했습니다.
소냐는 AI "킬러 애플리케이션"의 첫 번째 무리가 이미 등장했다고 생각합니다. ChatGPT, Harvey, Glean, Sierra, Cursor와 같은 잘 알려진 애플리케이션 외에도 다양한 전문 분야에서 여러 신흥 기업들이 등장하고 있습니다. 그녀는 특히 많은 신생 기업들이 "에이전트 중심"으로 운영될 것이며, 그들이 판매하는 에이전트는 현재의 단순하게 조각조각 모아진 프로토타입에서 진정으로 강력한 제품으로 진화할 것이라고 언급했습니다.
수직 에이전트: 특정 분야를 전문으로 하는 AI 에이전트
2025년 지능형 에이전트 시장에서 소냐는 특히 수직 에이전트 개발에 대해 낙관적입니다. 이는 특정 분야에 깊이 관여하는 기업가들에게 훌륭한 기회를 제공합니다. 이러한 수직 에이전트는 합성 데이터 및 사용자 데이터를 포함한 강화 학습 기술을 사용하여 특정 워크플로우에 맞춰 엔드 투 엔드(end-to-end)로 학습되어 AI 시스템이 매우 구체적인 작업을 효과적으로 수행할 수 있도록 합니다.
이미 흥미로운 초기 사례들이 있습니다. 보안 분야에서 Expo는 자사 에이전트가 인간 침투 테스터보다 뛰어난 성능을 발휘할 수 있음을 입증했고, DevOps 분야에서 Traversal은 최고의 인간 문제 해결사보다 뛰어난 AI 문제 해결사를 개발했습니다. 네트워킹 분야에서 Meter의 AI는 네트워크 엔지니어보다 뛰어난 성과를 보였습니다.
아직 초기 단계이기는 하지만, 이러한 사례들은 특정 문제를 해결하도록 훈련된 수직 에이전트가 오늘날 최고의 인간 전문가보다 더 나은 성과를 낼 수 있다는 낙관론을 보여줍니다.
소냐는 "풍요의 시대"라는 개념도 제시했습니다. 프로그래밍을 예로 들어, 노동력이 저렴해지고 풍부해지면 어떻게 될까요? AI가 만든 저품질 콘텐츠 대량 될까요? "취향"이 희소 자산이 되면 어떻게 될까요? 이러한 질문들에 대한 답은 AI가 다른 산업을 어떻게 변화시킬지 예고해 줄 것입니다.
에이전트 경제: AI의 다음 큰 단계
콘스탄틴 부흘러는 연설을 마치며 AI의 다음 중요한 단계인 " 에이전트 경제" 에 대한 기대감을 표했습니다 . 1년 전 AI Ascent 컨퍼런스에서 에이전트에 대한 논의가 시작되었을 당시, 이러한 머신 비서들은 막 비즈니스 모델을 형성하기 시작했습니다. 오늘날 "에이전트 스웜(agent swarm)"이라고 불리는 이러한 머신 네트워크는 많은 기업에서 중요한 역할을 수행하며 AI 기술 스택의 핵심 요소가 되었습니다.
콘스탄틴은 앞으로 몇 년 안에 에이전트 경제가 단순히 정보를 전달하는 데 그치지 않고 자원을 이전하고, 서로 거래하고, 서로의 행동을 기록하고, 신뢰와 안정성을 이해하고, 자체 경제 시스템을 갖추는 에이전트 경제로 성숙해질 것이라고 예측합니다.
콘스탄틴은 "이 경제는 인간을 배제하지 않습니다. 인간을 중심으로 돌아갑니다."라고 설명했습니다. "대리인은 인간과 협력하고, 인간은 대리인과 협력하며, 함께 이 대리 경제를 형성합니다."
지능형 경제 구축의 세 가지 주요 기술적 과제
이 야심찬 비전을 실현하기 위해 우리는 세 가지 핵심적인 기술적 과제에 직면합니다.
첫 번째 과제는 지속적인 정체성입니다. 콘스탄틴은 지속적인 정체성이 실제로 두 가지 측면으로 구성된다고 설명했습니다. 첫째, 에이전트 자체가 일관성을 유지해야 합니다. 사업을 하는 사람과 거래하는데 그 사람이 매일 바뀐다면 오랫동안 함께 일하기 어려울 것입니다. 에이전트는 자신만의 개성과 이해력을 유지할 수 있어야 합니다. 둘째, 에이전트는 당신을 기억하고 이해해야 합니다. 파트너가 당신에 대해 아무것도 모르고 이름도 거의 기억하지 못한다면, 이 또한 신뢰와 신뢰성에 문제가 될 것입니다.
RAG(Retrieval Augmented Generation), 벡터 데이터베이스, 긴 컨텍스트 윈도우와 같은 현재의 솔루션은 이 문제를 해결하려고 시도하지만, 진정한 메모리, 메모리 기반 자기 학습, 에이전트 일관성 유지에 있어서는 여전히 상당한 과제가 남아 있습니다.
두 번째 과제는 원활한 통신 프로토콜입니다. 콘스탄틴은 "TCP/IP와 인터넷이 없다면 개인용 컴퓨팅이 어떻게 될지 상상해 보세요."라고 말했습니다. "우리는 이제 막 에이전트 간 프로토콜 계층을 구축하기 시작했습니다." 그는 특히 정보 전송, 가치 전달, 신뢰 전달을 위한 미래 프로토콜 시리즈 중 하나인 MCP(모델 협업 프로토콜)의 개발을 언급했습니다.
세 번째 과제는 보안입니다. 파트너와 직접 만날 수 없게 되면 보안과 신뢰의 중요성이 더욱 커집니다. 지능형 경제에서는 보안과 신뢰가 기존 경제보다 더욱 중요해질 것이며, 이는 신뢰와 보안을 중심으로 한 새로운 산업을 탄생시킬 것입니다.
결정론에서 확률론으로: 사고의 근본적인 변화
콘스탄틴은 지능형 경제의 도래가 우리의 사고방식을 근본적으로 바꿀 것이라고 믿습니다. 그는 기존의 결정론적 사고방식과는 완전히 다른 "확률론적 사고방식"이라는 개념을 제시했습니다.
"우리 중 많은 사람들이 컴퓨터 과학에 매료된 이유는 컴퓨터 과학이 매우 결정론적이기 때문입니다."라고 그는 설명합니다. "컴퓨터에 어떤 일을 하도록 프로그래밍하면, 세그폴트(segfault)가 발생하더라도 컴퓨터는 그 일을 수행합니다. 이제 우리는 컴퓨팅이 무작위적인 시대로 접어들고 있습니다."
그는 간단한 예를 들어 설명했습니다. 컴퓨터에게 숫자 73을 기억하라고 하면 내일, 다음 주, 그리고 다음 달에도 그 숫자를 기억할 것입니다. 하지만 사람이나 AI에게 그 숫자를 기억하라고 하면 73을 기억할 수도 있고, 37, 72, 74, 또는 다음 소수인 79를 기억할 수도 있으며, 심지어 아무것도 기억하지 못할 수도 있습니다. 이러한 사고방식의 변화는 AI와 지능형 에이전트를 대하는 방식에 지대한 영향을 미칠 것입니다.
두 번째 변화는 경영 사고방식입니다. 지능형 에이전트 경제에서는 에이전트가 무엇을 할 수 있고 무엇을 할 수 없는지 이해해야 하는데, 이는 독립적인 기여자에서 관리자로 전환하는 과정과 유사합니다. 특정 프로세스를 언제 중단할지, 어떻게 피드백을 제공할지 등 더욱 복잡한 경영 결정을 내려야 할 것입니다.
세 번째 주요 변화는 처음 두 가지의 조합입니다. 우리는 더 많은 영향력을 행사할 수 있지만, 불확실성과 위험을 관리할 수 있어야 하는 세상으로 접어들고 있습니다. 콘스탄틴은 이렇게 말했습니다. "이제 우리는 더 많은 것을 할 수 있지만, 불확실성과 리스크 관리할 수 있어야 합니다." "이 자리에 계신 모든 분들은 그런 세상에서 성공하기에 각자의 역량을 갖추고 있습니다."
최고의 레버리지: 일자리, 회사 및 경제 재편
1년 전, 세쿼이아는 조직 내 여러 기능 부서에 AI 에이전트가 배치되고 점차 통합되어 결국에는 모든 과정이 AI 에이전트에 의해 완료될 것이라고 예측했습니다. 심지어 최초의 "1인 유니콘 기업"이 등장할 것이라고 과감하게 예측하기도 했습니다.
"1인 유니콘"은 아직 달성되지 않았지만, 우리는 이미 전례 없는 속도로 기업들이 성장하고 있으며, 그 어느 때보다 적은 인력으로도 성장하고 있습니다. 콘스탄틴은 우리가 전에 없던 수준의 레버리지에 도달할 것이라고 믿습니다.
"결국 이러한 프로세스와 에이전트는 신경망 네트워크로 통합될 것입니다."라고 그는 예상합니다. "이는 모든 것을 바꾸어 개인의 일자리, 기업 구조, 그리고 전체 경제를 재편할 것입니다."
세쿼이아의 세 파트너는 이 연설을 통해 AI의 현재 발전 단계부터 미래 진화 가능성까지 명확한 방향을 제시했습니다. 시장 기회에 대한 거시적 분석부터 애플리케이션 계층의 가치에 대한 통찰력, 그리고 지능형 경제에 대한 비전까지, 그들은 단순히 '무엇'과 '왜'를 설명하는 데 그치지 않고, 더 중요한 것은 '어떻게', 즉 이 엄청난 기회에서 어떻게 기회를 포착하고 가치를 창출할 수 있는지에 대한 방법을 제시했습니다.
기업가들에게 이것은 아이디어의 향연일 뿐만 아니라 실행을 위한 지침이기도 합니다. 애플리케이션 계층의 가치를 포착하고, "대기적" 수익이 아닌 실제 수익을 창출하고, 데이터 플라이휠을 구축하고, 다가올 지능형 경제에 대비하세요. 그리고 지금이 전력을 다하고 최고 속도로 계속 나아갈 때라는 것을 항상 기억하세요.
