내 아내는 아마 나를 물리적, 디지털 자료를 모으는 수집광이라고 부를 것이다. 여기서 말하는 것은 초등학교 4학년 때 쓴 독후감, 대학원 시절 쓴 펌웨어가 담긴 3.5인치 플로피디스크, 그 펌웨어를 쓰면서 중고수리한 변속기의 갈라진 후면 메인 베어링, 25년 전에 개발했던 제품 프로토타입, 그리고 미묘하게 조정된 스탠퍼드 대학교 맨홀 뚜껑 여섯 개 정도(네, 진짜 맨홀 뚜껑이다… 긴 이야기다).
이런 옛날 물건들을 우연히 마주칠 때면, 나는 향수와 더불어 빨간 펜을 꺼내 들고 싶어지는 충동을 느낀다. 늘 떠오르는 질문들: 내가 무엇을 틀렸나? 지금도 유효한가? 오늘날 어떻게 더 나아지게 만들까?
2016년 연례 회의에서 발표했던 슬라이드 “Deep Thoughts on Deep Learning(딥러닝에 대한 깊은 생각)”을 다시 발견했을 때는 반대의 반응이 들었다.
내 발표 노트는 이렇게 시작한다: “AI 회사는 단 하나도 존재하지 않을 것이다.” 대신 나는, AI는 모든 것의 기본 구조에 녹아들 것이라 주장했다 – 우리가 컴퓨터와 상호작용하는 방식, 질병 진단, 네트워크 보안, 구매 결정 등등. 내 스케치에서는 AI가 경제 각 부분을 가로지르는 기초 레이어로 표현됐고, 특정한 일부 용도에서만 쓰이는 특화된 도구가 아니다.
돌이켜보면, 한 가지에 대해 빨간 펜을 들 것 같다: OpenAI가 이 기술의 대표 주자로 떠오를 줄은 예상하지 못했다. 하지만 더 큰 요점은 여전히 유효하다 – AI는 우리 세계의 어디에나 존재하는 기본 토대가 되고 있다.
[AI의 폭발적 성장 궤적은 아직 완전히 형성되지 않은 카테고리를 찾는 이유를 설명한다. 우리 Foundation에서는 ”Zero Billion Dollar” 시장에 투자한다 – 창업자가 뛰어들어 그 시장을 만들어내기 전에는 존재하지 않는 기회들이다. 이 시장들은 말 그대로 아무것도 없는 것에서 출발하기 때문에 처음엔 투기적으로 보인다. 상당한 잠재 수요가 존재하지만, 이를 충족시킬 명확한 방식은 없다. 맥킨지 보고서를 보면, 이들 주소 지정 시장 크기는 0으로 나타난다… 🙂]
이 전략이 우리를 Cerebras 같은 회사에 초기 투자로 이끌었다. 2012년부터 2016년 사이 AI 작업량은 300,000배나 증가해 무어의 법칙을 훨씬 뛰어넘었다. 나에게 Cerebras의 기회는 미묘하거나 숨겨진 게 아니었다 – 작업량이 마치 독성이 강한 잡초처럼 폭발적으로 자라고 있었다. 그러나 시장은 AI의 무지막지한 데이터 및 병렬 처리 요구를 충족시키기 위해 특별히 설계된 새로운 컴퓨팅 패러다임의 필요성을 아직 받아들이지 못했다.
Cerebras는 이 문제를 명확히 이해했으나 해결책은 다른 사람들과 다르게 봤다. GPU에 익숙한 길에서 벗어나 웨이퍼 스케일을 확고히 추구했다. 그렇게 하여 AI 모델 학습과 서빙 모두에 극적으로 더 뛰어난 컴퓨팅 패러다임을 창조했다. Andrew Feldman의 비전에는 점진적 개선으로 만족하는 방식은 없었다.
비슷한 패턴이 Seel에서도 나타났다. 그러나 이는 경제의 아주 다른 영역이었다. 온라인 쇼핑이 보편화되자 창업자 Zack Peng는 왜 이커머스는 판매는 완벽하게 했으나 그 이후 과정은 방치했는지 의문을 품기 시작했다. 충분한 데이터와 올바른 AI 모델이 있다면, 반품을 위험처럼 예측하고 가격 매기며 관리할 수 있다고 깨달았다. 복잡해 보이는 물류 문제는 사실 보험 문제의 다른 모습이었다.
기존 반품 관리 시장에서 경쟁하는 대신, Seel은 새로운, 보편적 구매 후(Post-purchase) 층을 구축했다 – 이는 환불을 이익을 잠식하는 부담에서 예측 가능하고 심지어 지금은 수익성 있는 이커머스 인프라의 일부로 바꿨다. Andrew처럼 Zack도 커지는 문제를 내면화했고 기존 해결책을 거부했다. 단 두 해 만에 Seel은 40배 성장했다.
Loft Orbital을 보라. Pierre-Damien Vaujour와 Alex Greenberg가 회사를 시작하기 전에, 맞춤 위성을 우주에 띄우는 것은 수년간의 계획, 특수 하드웨어, 그리고 정부와 대기업을 제외한 모두가 감당할 수 없는 선불 비용을 필요로 했다. Pierre와 Alex는 클라우드 컴퓨팅 사업 모델을 보며 질문했다: 우주도 같은 방식으로 작동할 수는 없을까?
Loft는 고객이 공유 위성의 용량을 빌릴 수 있게 한다 – AWS에서 컴퓨팅 시간을 예약하는 것과 같지만 300마일 위에서 하는 것과 같다. 그들의 위성은 또한 우주 기반 AI를 위한 엣지 컴퓨팅 노드 역할도 한다. Loft의 “가상 임무(Virtual Missions)”를 통해 기업들은 궤도에서 AI 어플리케이션을 구동할 수 있다, 동시에 지구의 활동을 관측하는 카메라, 센서, 라디오와 함께.
Loft는 단순히 우주 접근 비용을 낮추는 데 그치지 않고, 전에 거의 존재하지 않았던 우주 기반 소프트웨어 시장을 만들어 냈다. 곧 우리는 “지금 남부 캘리포니아에서 활성화된 산불은 어디인가?”나 “호르무즈 해협을 마지막으로 통과한 상업 선박은 무엇인가?” 같은 지구 관련 중요한 질문을 우주에서 직접 데이터를 분석하는 AI 모델에게 즉시 물을 수 있을 것이다.
2016년 이 슬라이드를 돌이켜보면, 이는 내가 오래전부터 믿어온 신념의 표현이다: 탁월한 창업자들은 시장을 찾지 않는다 – 그들이 시장을 만들어낸다. 우리의 전략은 일찍 움직이고 깊이 들어가, 결국 지배할 카테고리를 만들어가는 창업자들을 찾는 것이다.
그리고 그렇다, 지금 내가 그리고 있는 것이 2034년에 불가피하게 보일 것에 대한 더 깊은 사색으로 이어진다…
원문: Great founders don’t search for markets – they manifest them
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