마크 앤더슨: 딥시크 부시와 AI의 영향을 받은 권력 구조

작성자: MD

제작사. : Bright Company

최근 미국의 유명 팟캐스트인 '최고처럼'에서 다시 한 번 Andreessen Horowitz의 공동 창업자 Marc Andreessen과 인터뷰를 진행했습니다. 앵커 Patrick 은 AI가 재편하고 있는 기술 및 지정학의 주요 변화에 대해 자세히 알아보고, DeepSeek의 오픈 소스 AI와 거대 권력 기술 경쟁에서 그 중요성에 대해 논의하며, 글로벌 권력 구조의 진화와 벤처 캐피탈 산업 전반의 변화에 대한 견해를 공유했습니다.

BrightCompany는 이 글의 마지막 부분에서 AI 도구를 사용하여 인터뷰의 주요 내용을 정리했습니다.

인터뷰 내용(요약):

대화하는 DeepSeek, AI 승자와 패자

브라이트컴퍼니의 첫 AI 도구에 관한 이야기입니다. align: left;">Patrick: 마크, 핵심부터 시작해야 할 것 같아요. 딥시크의 R1에 대해 어떻게 생각하시나요?

Marc: 여기에는 여러 가지 차원이 있습니다. (제 생각에) 미국은 여전히 AI 분야에서 인정받는 과학 및 기술 리더입니다. DeepSeek의 아이디어 대부분은 지난 20년, 심지어 놀랍게도 80년 전에 미국이나 유럽에서 수행된 연구에서 비롯된 것입니다. 신경망에 대한 초기 연구는 1940년대까지 거슬러 올라가 미국과 유럽의 연구 대학에서 수행되었습니다.

따라서 지식 개발 측면에서는 여전히 미국이 훨씬 앞서 있습니다.

그러나 DeepSeek는 이러한 지식을 적용하는 데 있어 훌륭한 성과를 거두었습니다. 또한 오픈소스의 형태로 전 세계에 공개함으로써 놀라운 일을 해냈습니다. 이러한 현상에 일종의 반전이 일어났다는 점에서 정말 놀라운 일입니다. 기본적으로 완전히 폐쇄적인 OpenAI 같은 미국 회사도 있습니다.

엘론 머스크가 OpenAI를 상대로 제기한 소송의 일부는 회사 이름을 OpenAI에서 Closed AI로 변경하라는 요구입니다. OpenAI는 원래 모든 것을 오픈소스화하는 것으로 구상되었지만 현재는 모든 것이 폐쇄되어 있습니다. Anthropic과 같은 다른 대형 AI 연구소도 완전히 폐쇄되었습니다. 실제로 이들은 모든 것을 독점 재산으로 취급하여 연구 논문 발표를 중단하기도 했습니다.

반면 딥시크 팀은 나름의 이유로 진정한 오픈소스의 약속을 실제로 이행했습니다. 그들은 LLM(V3)과 추론기(R1)의 코드를 공개하고, 이를 구축한 방법에 대한 자세한 기술 문서를 공개하여 유사한 작업을 하고자 하는 다른 모든 사람들에게 로드맵을 제공했습니다.

이제 모든 것이 공개되었습니다. 딥시크를 사용하면 모든 데이터를 중국에게 넘겨준다는 잘못된 주장이 있습니다. 이는 DeepSeek 웹사이트에서 서비스를 사용하는 경우 사실입니다. 하지만 코드를 다운로드하여 직접 실행할 수 있습니다. 예를 들어 퍼플렉서티는 미국 회사이며 미국에서 완전히 호스팅되는 퍼플렉서티에서 DeepSeek R1을 사용할 수 있습니다. Microsoft와 Amazon은 모두 미국 데이터 센터를 사용하는 미국 회사이기 때문에 클라우드 버전의 DeepSeek를 보유하고 있으며 해당 클라우드 플랫폼에서 실행할 수 있습니다.

이것은 매우 중요합니다. 지금 시스템을 다운로드하고 실제로 집이나 직장에서 6,000달러 상당의 하드웨어에서 실행할 수 있습니다. OpenAI 및 Anthropic과 같은 회사의 최첨단 시스템과 동등한 수준입니다.

이 회사들은 시스템 구축에 많은 돈을 투자했습니다. 오늘날에는 6,000달러에 구입하여 모든 권한을 가질 수 있습니다. 직접 운영하면 완전한 제어권을 갖게 됩니다. 시스템이 무엇을 하고 있는지 완전히 투명하게 파악할 수 있고, 수정할 수 있으며, 모든 종류의 작업을 수행할 수 있습니다.

증류라는 정말 훌륭한 기능도 있습니다. 6000달러의 하드웨어가 필요한 대형 모델을 증류하여 더 작은 버전을 만들 수 있습니다. 이미 온라인에는 더 작은 버전의 모델을 만들어 MacBook이나 iPhone에서 실행할 수 있도록 최적화한 사람들이 있습니다. 이러한 버전은 정식 버전만큼 똑똑하지는 않지만 여전히 꽤 영리합니다. 특정 영역에서 뛰어난 맞춤형 도메인별 증류 버전을 만들 수 있습니다.

이것은 프로그래밍에서 추론에 널리 사용되는 빅 모델 추론과 R1 모델을 과학 분야에서 더욱 널리 보급하는 데 있어 큰 진전입니다. 6개월 전만 해도 이러한 모델은 매우 난해하고 매우 비싸며 독점적인 것이었습니다. 하지만 지금은 누구나 무료로 언제나 사용할 수 있게 되었습니다.

모든 주요 기술 회사, 모든 인터넷 회사, 모든 스타트업, 그리고 이번 주에만 수백 개는 아니더라도 수십 개의 스타트업이 DeepSeek를 기반으로 재구축하거나 제품에 통합하고 있거나 사용 중인 기술을 살펴보고 기존 AI 시스템을 개선하는 데 활용하고 있습니다. 시스템을 개선하고 있습니다.

메타 팀의 마크 주커버그는 최근 메타 팀이 오픈 소스이기 때문에 완전히 합법적으로 아이디어를 활용하고, 다음 버전의 라마가 최소한 다음과 같은 추론 능력을 갖출 수 있도록 하기 위해 DeepSeek를 해체하고 있다고 이야기했습니다. 동등하거나 더 나은 추론 기능을 제공해야 합니다. 이는 정말 세상을 발전시키는 일입니다.

이를 통해 우리가 배울 수 있는 두 가지 주요 사항은 AI가 어디에나 존재할 것이라는 점입니다. 많은 AI 위험 관리자, 보안 담당자, 규제 기관, 공무원, 정부, EU, 영국 등 ...... 모두 AI를 제한하고 통제하기를 원하지만, 이는 기본적으로 그런 일이 일어나지 않도록 보장하는 것이며, 저는 이것이 대단하다고 생각합니다. 이는 인터넷의 자유라는 전통에 매우 부합하는 것이죠. 그리고 이를 통해 추론 능력의 30배에 달하는 비용 절감을 달성할 수 있습니다.

마지막으로 지적하고 싶은 것은 추론이 효과가 있다는 것을 보여준다는 점입니다. 추론은 사후에 기술자가 정확성을 확인할 수 있는 답을 생성할 수 있는 한 인간 활동의 모든 영역에서 작동할 수 있습니다.

우리는 인간과 초인적인 수준으로 추론할 수 있는 AI를 갖게 될 것이며, 코딩, 수학, 물리학, 화학, 생물학, 경제학, 금융, 법률, 의학 등 정말 중요한 영역에서 작동하게 될 것입니다.

이것은 기본적으로 5년 이내에 지구상의 모든 사람이 초인적인 수준의 AI 변호사, AI 의사를 항상 대기하고 있는 휴대폰의 표준 기능을 갖게 될 것을 보장합니다. 인공지능은 세상을 더 좋고, 더 건강하고, 더 놀라운 곳으로 만들 것입니다.

Patrick: 하지만 가장 변동성이 크고, 두 달 안에 모델이 구식이 될 수도 있습니다. 모든 기술 수준에서 많은 혁신이 일어나고 있습니다. 하지만 새로운 패러다임으로 전환하는 현 시점에서 새로운 앱 개발자, 기존 소프트웨어 개발자, NVIDIA와 같은 인프라 제공업체, 오픈 소스 대 폐쇄 소스 모델 회사 등 모든 이해관계자의 승자와 패자에 대한 칼럼을 쓴다면 누가 승자이고 누가 패자일까요? R1 출시의 승자와 패자는 누구라고 생각하시나요?

Marc: 오늘 "스냅샷"을 찍는다면 제로섬 게임의 관점에서 승자와 패자는 다음과 같습니다. 한 시점의 승자와 패자 측면에서 보면, 승자는 모든 사용자, 모든 소비자, 모든 개인, 그리고 AI를 사용하는 모든 기업입니다.

AI 법률 서비스를 제공하는 스타트업 같은 경우, 지난주만 해도 AI를 사용하는 데 지금보다 30배나 많은 비용이 들었습니다.

예를 들어 AI 변호사를 구축하는 회사의 경우 주요 입력 비용이 30배 떨어졌다면 이는 자동차를 운전하는 데 드는 휘발유 비용이 30배 떨어진 것과 같습니다. 갑자기 같은 돈으로 30배 더 멀리 운전할 수 있게 되거나, 여분의 소비력으로 더 많은 물건을 살 수 있게 되는 것이죠. 이 모든 기업들은 이러한 모든 영역에서 AI 활용 능력을 획기적으로 확장하거나 더 저렴하거나 무료로 서비스를 제공할 수 있게 될 것입니다. 따라서 사용자, 전 세계적으로 볼 때 이것은 고정된 크기의 판에서 훌륭한 결과물입니다.

패자는 OpenAI, Anthropic 등과 같은 독점 모델을 보유한 기업들입니다. 지난 한 주 동안 OpenAI와 Anthropic은 왜 이것이 끝이 아닌지 설명하는 상당히 강력하지만 도발 이후인 듯한 메시지를 보냈음을 알 수 있습니다. 비즈니스와 정치계에는 '해명하고 있을 때는 지고 있다'는 오래된 속담이 있습니다.

그리고 다른 하나는 NVIDIA입니다. 이에 대해 많은 설명이 있지만, 사람들이 사용하는 표준 AI 칩을 만드는 곳은 NVIDIA입니다. 다른 옵션도 있지만 대부분의 사람들이 사용하는 것은 NVIDIA입니다. 칩의 이익률은 90%에 달하며, 회사 주가는 이를 반영하고 있습니다. (NVIDIA는) 세계에서 가장 가치 있는 회사 중 하나입니다. DeepSeek 팀이 논문에서 한 일 중 하나는 더 저렴한 칩을 사용하는 방법을 알아낸 것인데, 실제로는 여전히 NVIDIA의 칩을 사용하지만 더 효율적으로 사용하는 방법을 알아낸 것입니다.

30배 비용 절감의 일부는 더 적은 수의 칩만 필요하다는 것입니다. 그런데 중국은 자체 칩 공급망을 구축하고 있으며, 일부 기업은 중국산 칩을 사용하기 시작했고, 이는 물론 NVIDIA에 더 근본적인 위협이 되고 있습니다. 그래서 어느 시점에서는 스냅샷입니다. 그러나 질문은 시간이 지남에 따라, 시간이 지남에 따라 보고 싶은 것은 탄력성 효과라는 또 다른 관점을 암시하고 있습니다. 사티아 나델라는 이 문구를 제본스 패러독스라는 표현으로 사용합니다.

휘발유를 상상해 보세요. 휘발유 가격이 급격히 떨어지면 사람들은 갑자기 더 많이 운전할 것입니다. 이는 교통 계획에서 항상 일어나는 일입니다. 따라서 교통 체증이 심한 오스틴과 같은 도시에서 누군가 기존 고속도로 바로 옆에 새로운 고속도로를 건설하자는 기발한 아이디어를 떠올릴 것입니다. 그리고 불과 2년 후에는 새 고속도로도 막혀서 한 곳에서 다른 곳으로 이동하기가 더 어려워질 것입니다. 그 이유는 주요 투입물의 가격을 낮춰야 수요를 유도할 수 있기 때문입니다.

인공지능이 갑자기 30배 저렴해지면 사람들은 30배를 사용할 수도 있고, 100배, 심지어 1,000배까지 사용할 수도 있습니다. 이러한 경제학적 용어를 탄력성이라고 합니다.

따라서 가격 하락은 수요의 폭발적인 증가와 같습니다. 다른 한편으로는 사용량이 폭발적으로 증가하면 DeepSeek가 잘 될 것이라는 매우 그럴듯한 시나리오가 있다고 생각합니다. 그건 그렇고, OpenAI, Anthropic도 잘할 것이고, NVIDIA도 잘할 것이고, 중국 칩 제조업체도 잘할 것입니다.

그러면 업계 전체가 폭발적으로 성장하는 파도 효과를 보게 될 것입니다. 사람들은 이제 막 이러한 기술을 사용하는 방법을 알아내기 시작했습니다. 추론은 지난 4개월 동안에야 작동하기 시작했고, 오픈AI는 몇 달 전에야 o1 추론 모델을 출시했습니다. 산에서 불을 가져와서 모든 인류에게 나눠주는 것과 같습니다. 그리고 대부분의 인간은 아직 불을 사용하지 않지만 곧 사용하게 될 것입니다.

그리고 솔직히 창의성에 대한 오래된 생각도 있는데, OpenAI 같은 경우 지난주에 했던 것만으로는 더 이상 충분하지 않다는 것이죠. 하지만 세상이 그렇잖아요. 더 나아지기 위해 노력해야 하죠. 이런 것들은 경쟁입니다. 진화해야 합니다. 그래서 많은 기존 기업들이 한 단계 더 발전하고 더 공격적으로 변하는 데 매우 강력한 촉매제가 되었습니다.

Patrick: ...... 중국 회사가 미국에서 개발된 모델을 사용하는 경우, 많은 돈을 투자한 후 전 세계에 풍요로움을 가져다주는 기술로 이어지는 것은 이해하기 어려운 일입니다. 두 가지 관점에서 여러분의 반응을 듣고 싶습니다.

Marc: 네, 여기에는 몇 가지 실제 문제가 있습니다. 그 주장에는 아이러니가 있고, 여러분도 그 주장을 들었습니다. 물론 아이러니한 점은 대규모 언어 모델링의 핵심 알고리즘을 Transformer라고 부르는데, 이는 OpenAI에서 개발한 것이 아니라 Google에서 개발한 것입니다.

이 알고리즘은 OpenAI에서 개발한 것이 아니라 Google에서 개발한 것입니다. 구글은 이 기술을 발명하고 논문을 발표했지만 제품화하지는 않았습니다. 계속 연구했지만 '안전'을 이유로 안전하지 않을 수 있다고 생각했기 때문에 제품화하지 않았습니다. 그래서 5년 동안 선반 위에 놓아두었는데, OpenAI 팀이 이를 이해하고 이를 채택하여 앞으로 나아갔습니다.

Anthropic은 OpenAI에서 파생된 회사입니다. 따라서 두 회사와 대규모 언어 모델링을 연구하는 다른 모든 미국 연구소 및 기타 모든 오픈 소스 프로젝트는 스스로 만들고 개발하지 않았습니다.

Google은 2017년에 트랜스포머를 발명했지만, 트랜스포머 자체는 신경망이라는 개념을 기반으로 합니다. 신경망의 개념은 1943년으로 거슬러 올라갑니다. 따라서 82년 전이 실제로 최초의 신경망 논문이 발표된 시기이지만, 트랜스포머는 70년간의 연구 개발을 바탕으로 만들어졌으며, 그 대부분은 연방 정부와 유럽 정부에서 연구 대학에 자금을 지원했습니다.

따라서 매우 긴 지적 사고와 개발의 스펙트럼을 가지고 있으며, 이 모든 시스템에 들어간 아이디어의 대부분은 현재 시스템을 구축하고 있는 회사에서 개발한 것이 아닙니다. 저희를 포함해 이 시스템을 처음부터 우리가 만들었고 우리가 모든 권한을 가져야 한다는 도덕적 주장을 하는 회사는 이 자리에 있는 어떤 회사도 없습니다. 이는 사실이 아닙니다.

그렇기 때문에 저는 이런 주장은 당장의 좌절감에서 비롯된 것이라고 말하고 싶습니다. 그런데 이런 주장은 중국이 이미 해왔고, 이미 벌어진 일이기 때문에 무의미합니다. 이제 저작권에 대한 논쟁이 있습니다. 이 분야의 전문가들과 이야기를 나누다 보면 많은 사람들이 딥시크가 왜 그렇게 좋은지 이해하려고 노력해 왔습니다. 근거가 없는 이론이지만 전문가들이 생각하는 이론 중 하나는 중국 회사가 미국 회사가 사용하지 않은 데이터를 훈련에 사용했을 수 있다는 것입니다.

특히 놀라운 점은 딥시크가 창의적인 글쓰기에 매우 능숙하다는 것인데, 중국의 공용어가 중국어이기 때문에 다소 이상하게도 딥시크는 현재 세계 최고의 영어 창의적 글쓰기 인공지능이라고 할 수 있습니다. 중국에도 훌륭한 영어 소설가들이 있지만, 일반적으로 최고의 창작 글쓰기는 서양에서 나온다고 생각할 수 있습니다. 그리고 현재로서는 딥시크가 최고일지도 모릅니다.

그러므로 이론 중 하나는 DeepSeek가 훈련을 했을 수 있다는 것입니다. 예를 들어 Libgen과 같은 이름의 웹사이트가 있는데, 이는 기본적으로 해적판 책으로 가득 찬 거대한 인터넷 저장소입니다. 저는 Libgen을 직접 사용하지는 않지만 정기적으로 사용하는 친구가 있습니다. 마치 킨들 상점의 슈퍼 세트와 같습니다. 무료로 다운로드할 수 있는 PDF 형식의 모든 디지털 책이 있습니다. 마치 영화 '해적 베이'의 영화 버전과도 같아요.

미국 연구소는 Libgen에서 모든 책을 다운로드하여 훈련할 수 없다고 생각할 수 있지만, 중국 연구소는 가능하다고 생각할 수도 있습니다. 따라서 이러한 차별적 이점이 있을 수 있습니다. 그렇긴 하지만 여기에는 저작권 분쟁이 있습니다. 저작권 분쟁이 진행 중이며, 일부 출판사는 기본적으로 OpenAI, Anthropic, DeepSeek와 같은 제너레이티브 AI 회사가 자신들의 콘텐츠를 사용하지 못하도록 막으려 하고 있기 때문에 주의해야 합니다.

저작권이 있는 자료이므로 자유롭게 사용할 수 없다는 주장이 있습니다. 또 다른 주장은 기본적으로 인공지능이 책을 학습하는 것은 책을 복사하는 것이 아니라 책을 읽는 것이므로 인공지능이 책을 읽는 것은 합법적이라는 것입니다.

그럼에도 불구하고 여러분과 저는 책을 읽을 수 있습니다. 우리는 도서관에서 책을 빌릴 수 있습니다. 친구의 책을 빌릴 수도 있습니다. 이 모든 행동은 합법적입니다. 우리는 책을 읽을 수 있고, 책을 통해 배울 수 있으며, 일상생활을 계속하면서 책에서 배운 아이디어에 대해 이야기할 수 있습니다. 또 다른 주장은 AI를 훈련시키는 것은 책을 훔치는 것이 아니라 인간이 책을 읽는 것과 비슷하다는 것입니다.

그렇다면 ...... 모든 책에 대해 AI를 훈련시킬 수 있고, 미국 기업들이 책에 대한 훈련을 법적으로 금지하게 된다면 미국은 AI 게임에서 패배할 수 있다는 현실적인 문제도 있습니다.

실무적인 관점에서 볼 때, 이것은 그들이 이기고 우리가 지는 치명타가 될 수 있습니다. 전체 논쟁에 약간의 꼬임이 있을 수 있습니다. 딥시크는 학습에 사용하는 데이터를 공개하지 않습니다. 따라서 딥시크를 다운로드하면 학습 데이터가 아니라 가중치라는 것을 얻게 됩니다. 따라서 여러분이 얻는 것은 훈련 자료로 훈련된 신경망입니다. 하지만 거기서부터 훈련 데이터를 추출하는 것은 불가능하지는 않더라도 매우 어렵습니다.

그런데 Anthropic과 OpenAI도 훈련에 사용하는 데이터를 공개하지 않습니다. 그래서 업계에서는 OpenAI의 학습 데이터에 무엇이 있고 무엇이 없는지에 대한 추측이 난무하고 있습니다. 그들은 이를 영업 비밀로 간주합니다. 그들은 그것을 공개하지 않습니다. 따라서 중국 딥시크는 이 회사들과 다를 수도 있고 아닐 수도 있습니다. 학습 방법에서 중국 회사와 다를 수도 있습니다. 저희도 모르죠.

오픈AI와 Anthropic의 알고리즘은 오픈소스가 아니기 때문에 정확히 어떤 알고리즘인지 알 수 없습니다. 공개적으로 사용 가능한 DeepSeek 알고리즘보다 얼마나 더 나은지 또는 더 나쁜지는 알 수 없습니다.

클로즈드 소스와 오픈 소스에 대해 이야기하기

Patrick: 당신은 OpenAI, Anthropic과 같이 경쟁에 뛰어든 클로즈드 소스 모델이 결국에는 Apple과 Google의 Android처럼 될 것이라고 생각하시나요?

Marc:저는 경쟁의 극대화에 찬성합니다. 그건 그렇고, 벤처 캐피털리스트인 제 성격과도 맞닿아 있습니다. 따라서 만약 제가 AI 회사를 운영한다면 장단점과 절충점을 고려한 매우 구체적인 전략이 필요합니다.

벤처 캐피털리스트로서 저는 그럴 필요가 없습니다. 저는 상충되는 베팅을 다수 할 수 있습니다. 피터 틸은 이를 결정론적 낙관주의와 비결정론적 낙관주의라고 부릅니다. 회사 창업자와 CEO는 결정론적 낙관주의자이어야 합니다. 그들은 계획을 가지고 있어야 하며, 그 계획을 실현하기 위해 힘든 트레이드오프를 감수해야 합니다. 벤처 캐피털리스트는 비결정론적 낙관주의자입니다. 우리는 100개의 서로 다른 계획과 상충되는 가정을 가진 100개의 회사에 자금을 지원할 수 있습니다.

제 직업의 특성상 방금 설명하신 것과 같은 종류의 선택을 할 필요가 없습니다. 따라서 저는 개인적으로 진심으로 동의하는 최대 경쟁에 찬성한다는 철학적 주장을 쉽게 할 수 있습니다. 한 단계 더 깊이 들어가면 저는 자유 시장, 최대 경쟁, 최대 자유를 지지한다는 뜻입니다.

요약하면, 가능한 한 많은 똑똑한 사람들이 가능한 한 다양한 방법을 생각해내고 자유 시장에서 서로 경쟁하면 어떤 일이 일어날지 지켜보자는 것입니다. 특히 AI의 경우, 저는 대규모 연구소가 가능한 한 빨리 발전하는 것에 찬성합니다.

저는 OpenAI와 Anthropic이 하고 싶은 일을 하고, 출시하고 싶은 것을 출시하고, 최대한 열심히 성장하는 것을 100% 지지합니다. 정부로부터 정책적 특혜나 보조금, 지원을 받지 않는 한 기업으로서 하고 싶은 것은 무엇이든 할 수 있어야 합니다.

물론 저는 스타트업을 지원합니다. 규모와 유형을 불문하고 모든 종류의 AI 스타트업에 적극적으로 자금을 지원하고 있습니다. 그래서 저는 그들이 성장하기를 바라며, 오픈소스가 성장하기를 바랍니다. 왜냐하면 오픈소스에 무언가가 나타나면, 비록 기업이 작동하지 않는 비즈니스 모델이 있더라도 전 세계와 업계 전체에 미치는 혜택이 너무 커서 다른 방법으로 돈을 벌 수 있는 방법을 찾게 될 것이고, AI는 훨씬 더 보편화되고 저렴하며 쉽게 구할 수 있게 될 것이라고 생각하기 때문입니다. 저는 그것이 좋은 결과가 될 것이라고 생각합니다.

그리고 오픈소스가 필요한 또 다른 중요한 이유는 오픈소스가 없으면 모든 것이 블랙박스가 되기 때문입니다. 오픈소스가 없으면 모든 것이 정부와 결탁할 수 있는 소수의 기업이 소유하고 통제하는 블랙박스가 되고, 이에 대해 논의할 수 있습니다. 하지만 블랙박스 내부를 들여다보고 무슨 일이 일어나고 있는지 확인하려면 오픈소스가 필요합니다.

그런데 학술 연구를 위해서도 오픈소스가 필요하고, 교육을 위해서도 오픈소스가 필요합니다. 그래서 오픈소스 이전의 문제는 2년 전으로 거슬러 올라가면 기본적인 오픈소스 LLM이 없던 시절에 메타에서 Llama를 출시했고, 그다음에는 프랑스의 미스트랄, 지금은 딥시크가 있습니다.

하지만 이러한 오픈소스 모델이 등장하기 전에는 대학 시스템에서 다음과 같은 과정이 계속 진행 중이었습니다. 가 있었습니다.

그래서 2년 전에 컴퓨터 과학 교수들과 이야기를 나눴다면 그들은 매우 걱정했을 것입니다. 첫 번째 우려는 우리 대학이 AI 분야에서 경쟁하고 관련성을 유지하기에 충분한 자금이 없다는 것이었습니다. 또 다른 우려는 모든 대학을 합쳐도 대기업의 자금력을 따라잡을 수 있는 대학이 없어 경쟁할 수 있는 충분한 자금이 없다는 것이었습니다.

오픈 소스는 대학을 다시 경쟁에 참여시킵니다. 즉, 제가 스탠포드, MIT, 버클리 또는 워싱턴 대학교나 다른 주립대의 교수라면 이제 라마 코드, 미스트랄 코드 또는 딥시크 코드를 사용하여 가르칠 수 있습니다. 저는 연구를 수행할 수 있고 실제로 획기적인 성과를 낼 수 있습니다. 사람들이 실제로 무슨 일이 일어나고 있는지 이해할 수 있도록 제 연구를 발표할 수 있습니다.

대학에 와서 컴퓨터 과학 수업을 듣는 모든 새로운 세대는 그렇게 하는 방법을 배울 수 있지만, 블랙박스라면 그렇게 할 수 없습니다. 언론의 자유, 학문의 자유, 연구의 자유가 필요한 만큼 오픈 소스도 필요합니다.

그러니 제 모델은 기본적으로 대기업과 중소기업, 오픈소스가 서로 경쟁하는 것입니다. 이것이 컴퓨터 업계에서 일어나고 있는 일입니다. 그것은 매우 잘 작동했습니다. 인터넷 업계에서도 그런 일이 일어났습니다. 아주 잘 작동했죠. 저는 AI 분야에서도 그런 일이 일어날 것이며, 매우 잘 작동할 것이라고 생각합니다.

Patrick: 최대 진화 속도와 최대 경쟁을 원하는 데 한계가 있을까요? 그럴 수도 있습니다. 만약 제가 중국산 물건이 최고라고 하면 ...... 나는 최대 진화와 경쟁을 원하지만 국익이 어떻게든 최대 진화 속도와 발전에 대한 욕구보다 우선하는 상황이 있을 수 있을까요?

Marc: 그 주장은 매우 현실적인 주장입니다. AI 분야에서 자주 제기되는 문제입니다. 사실 오늘 이 자리에 앉아 있는 지금 두 가지가 있습니다. 첫째, 실제로 서구와 미국 기업들이 중국에 최첨단 AI 칩을 판매하는 데는 제한이 있습니다. 예를 들어, 현재 엔비디아는 법적으로 중국에 최첨단 AI 칩을 판매할 수 없습니다. 우리는 그러한 결정이 내려지고 그러한 정책이 시행되는 세상에 살고 있습니다.

당시 바이든 행정부는 지금은 철회되었지만 소프트웨어에 비슷한 제한을 가하는 행정명령을 발표했었습니다. 매우 활발한 논쟁이었죠. 딥시크 사태로 인해 워싱턴 DC에서 또 다른 논쟁이 벌어지고 있습니다.

그리고 기본적으로 정책 논쟁에 들어가면 이론적 관점에서 무엇이 국익에 부합하는지에 대한 합리적인 주장이 나오는 고전적인 상황이 있습니다. 그런 다음 정치적 버전, 즉 정치적 프로세스가 실제로 합리적 주장에 어떤 영향을 미칠까요? 우리 모두는 합리적 주장과 정치적 과정이 만나는 것을 많이 보아왔고, 대개 합리적 주장이 승리하는 것은 아닙니다. 정치 기계에 의해 처리된 후 나오는 결과는 대개 처음에 생각했던 것과는 다릅니다.

그리고 우리가 항상 이야기해야 하는 세 번째 요인이 있는데, 바로 대기업의 부패한 영향력입니다. 만약 당신이 대기업이고 중국 기업에서 일어나고 있는 변화(경쟁력 강화), 오픈소스에서 일어나고 있는 변화의 위협을 본다면, 당연히 미국 정부를 이용해 자신을 보호하려고 할 것입니다.

최첨단 AI 칩을 중국에 판매할 수는 없습니다. 그것이 어떤 면에서 그들을 방해하고 있을 것입니다. 그들이 할 수 없는 일들이 있습니다. 국익에 도움이 된다고 판단했기 때문에 좋은 일일 수도 있습니다. 하지만 이로 인한 다른 세 가지 흥미로운 결과를 살펴봅시다.

결과 중 하나는 중국 기업들이 더 저렴한 칩으로 어떻게 하면 더 많은 일을 할 수 있는지 설계하는 데 큰 인센티브를 제공한다는 것입니다. 미국 기업들이 더 큰 칩으로만 할 수 있는 일을 더 저렴한 칩으로 법규를 준수하는 방법을 알아낸 것이 딥시크의 혁신의 큰 부분이었죠. 이것이 바로 저렴한 이유 중 하나입니다. 6000달러 상당의 하드웨어에서 실행할 수 있는 이유 중 하나는 제재를 받지 않는 더 저렴한 칩에서 효율적으로 실행되도록 코드를 최적화하는 데 많은 시간과 노력을 기울였기 때문입니다. 진화적 대응을 강요하고 있습니다.

이것이 첫 번째 반응이며, 어떤 면에서는 이미 비생산적일 수도 있습니다. 두 번째 결과는 중국 정부와 민간 부문이 병렬 칩 산업을 발전시키도록 인센티브를 주는 것입니다. 미국산 칩을 구할 수 없다는 것을 안다면 중국 정부는 칩을 개발할 것입니다. 그들은 지금 그렇게 하고 있습니다. 그들은 미국 칩에 의존하지 않기 위해 자체 칩 산업을 구축하려는 국가적 계획을 가지고 있습니다.

그렇기 때문에 역설적인 관점에서 보면 미국 칩을 구매할 수도 있습니다. 이제 그들은 스스로 칩을 만드는 방법을 알아내려고 할 것입니다. 5년 후에는 그렇게 할 수 있을지도 모르죠. 하지만 그들이 스스로 칩을 만들 수 있는 위치에 오르게 되면, 우리가 칩을 팔기만 한다면 글로벌 시장에서 우리가 갖지 못할 직접적인 경쟁자를 갖게 될 것입니다. 그런데 그 시점에서 우리는 그들의 칩을 통제할 수 없습니다. 그들이 모든 권한을 가질 수 있습니다. 원가 이하로 판매할 수 있고 원하는 것은 무엇이든 할 수 있습니다.

AI 추론 능력이 VC와 투자 산업을 변화시키는 방법

Patrick: 이 모든 것이 어떻게 자본 배분에 어떤 영향을 미칠까요? 저는 지금부터 5년 후, 아마도 귀하의 회사인 안드레센 호로위츠(A16Z)가 어떤 영향을 받게 될지 가장 궁금합니다. 투자회사를 자본 조달, 훌륭한 분석 작업, 특히 초기 단계에서 인간의 능력을 판단할 수 있는 능력의 조합으로 생각한다면, 'o7'(AI 추론 능력)의 등장으로 그 기능이 어떻게 변화할 것이라고 생각하십니까?

Marc: 분석 부분이 크게 변화할 것으로 예상합니다. 세계 최고의 투자 회사들은 분석에 이 기술을 매우 잘 활용할 것으로 예상합니다.

그렇지만 "구두 수선공의 아들은 신발이 없다"는 표현이 있는데, 아마도 AI에 가장 공격적으로 투자하는 VC 회사들은 실제 애플리케이션 측면에서 충분히 공격적이지 않은 회사들일 것입니다. 그중 하나입니다.

업계에서 이미 진행 중인 노력이 있나요? 아직은 아닐 겁니다. 충분하지 않을 수도 있습니다. 하지만 후기 단계 투자나 공개 시장 투자의 경우, 저희와 대화하는 많은 사람들이 매우 분석적인 시각을 가지고 있습니다. 심지어 워렌 버핏과 같은 위대한 투자자들도 있습니다. 사실인지는 모르겠지만 워렌은 CEO와 절대 만나지 않는다고 들었습니다.

Patrick: 그는 "햄 샌드위치 회사"를 원합니다.

Marc: 네, 네, 햄 샌드위치처럼 단순한 회사가 되길 원하셨죠. 그리고 그는 자신이 좋은 이야기에 휘말릴까 봐 조금 걱정하는 것 같아요. 많은 CEO가 카리스마가 넘치는 사람이잖아요. 그들은 항상 "멋진 머리, 하얀 치아, 광택이 나는 구두, 멋진 정장"으로 묘사되죠. 그들은 영업에 매우 능숙합니다. 최고 경영자들이 잘하는 것 중 하나는 판매, 특히 자신의 주식을 판매하는 것입니다.

따라서 여러분이 워렌 버핏이고 오마하에 앉아 있다면 연례 보고서를 읽어야 합니다. 회사는 연례 보고서에 모든 것을 명시하고 연방법에 따라 그 내용이 사실인지 확인할 의무가 있습니다. 그렇게 분석하는 것이죠. 그렇다면 대부분의 투자자가 연례 보고서를 수동으로 분석하는 것보다 o1, o3, o7 또는 R4와 같은 추론 모델이 더 나은 성과를 낼 수 있을까요? 아마도 그렇습니다.

알다시피 투자는 다른 모든 것과 마찬가지로 군비 경쟁입니다. 따라서 한 사람에게 효과가 있다면 모든 사람에게 효과가 있을 것입니다. 잠시 동안 차익거래의 기회가 되었다가 사라지고 표준이 될 것입니다. 그래서 저는 투자 관리 업계가 이런 방식으로 이 기술을 채택할 것으로 예상합니다. 표준 운영 방식이 될 것입니다.

초기 벤처캐피털은 상황이 조금 다르다고 생각합니다. 제가 지금부터 말씀드리려는 것은 제 개인적인 희망사항일 수 있습니다. 저는 1948년 외딴 섬에서 제가 지금 하려는 말을 하는 마지막 일본 군인일지도 모릅니다. 저는 기회를 잡을 것입니다. 하지만 제가 말씀드리고 싶은 것은, 초기에 제가 한 일의 대부분은 실제로 처음 5년 동안 개인에 대한 심층적인 평가와 그 다음에는 그 개인들과 매우 심도 있는 협력을 하는 것이었습니다.

그렇기 때문에 벤처 캐피털, 특히 (지리적) 규모를 확장하기가 어렵습니다. 지리적 규모 실험은 종종 성공하지 못합니다. 그 이유는 평가 과정뿐만 아니라 구축 과정에서도 이들과 직접 대면하는 데 많은 시간을 할애해야 하기 때문입니다. 처음 5년 동안은 보통 이러한 회사들이 아직 자동 조종 장치에 익숙하지 않기 때문입니다.

실제로 이들과 긴밀히 협력하여 그들이 성공하는 데 필요한 모든 것을 달성할 수 있도록 해야 합니다. 매우 깊은 대인 관계, 대화, 상호 작용, 멘토링, 그리고 우리는 그들에게서 배우고 그들은 우리에게서 배웁니다. 양방향 교환입니다.

우리는 모든 답을 가지고 있지는 않지만, 우리는 더 넓은 파노라마를 보기 때문에 관점이 있는 반면, 그들은 세부적인 것에 더 집중합니다. 그 결과 양방향 상호작용이 활발하게 이루어집니다. 타일러 코웬이 이에 대해 이야기했는데, 저는 이를 '프로젝트 피킹'이라고 부른 것 같습니다.

물론 '인재 채굴'도 이것의 다른 버전인데, 기본적으로 인류 역사상 어떤 새로운 분야를 돌아보면 거의 항상 이런 현상을 발견할 수 있는데, 즉, 새로운 것을 하려는 독특한 개성이 있고, 그다음에 새로운 것을 하려는 전문가가 있고, 그다음에 새로운 것을 하려는 전문가가 있습니다. 그리고 그들에게 자금을 지원하고 지원하는 전문적인 지원층이 있습니다. 음악 산업에서는 초창기 포크 아티스트를 발굴하여 록 스타로 만든 사람이 바로 데이비드 게펜이었습니다. 또는 영화 산업에서 초기 영화 배우를 발굴하여 영화배우로 만든 사람은 데이비드 셀즈닉이었습니다. 또는 500년 전 메인주의 한 카페와 선술집에서 어떤 포경선 선장이 고래를 잡을 수 있을지에 대한 토론이 있었습니다.

궁전에서 이사벨라 여왕이 콜럼버스의 제안을 듣고 "그럴듯하네. 왜 안 되겠어?" 시간이 지남에 따라 발전하는 이런 종류의 연금술, 새로운 일을 하는 사람들과 그들을 지원하고 자금을 지원하는 전문적인 지원 계층 사이에서 발전하는 이런 종류의 연금술은 수천 년은 아니더라도 수백 년 동안 존재해 왔습니다.

수천 년 전 부족의 지도자들이 모닥불 주위에 둘러 앉아 있는데 젊은 전사가 다가와 "저쪽에 더 좋은 사냥감이 있는지 알아보기 위해 사냥대를 이끌고 저쪽으로 가고 싶습니다."라고 말하는 장면을 본 적이 있을 것입니다. 추장은 모닥불 주위에 둘러앉아 동의 여부를 결정하려고 합니다. <매우 인간적인 상호작용입니다. 제 생각에는 이런 상호작용이 계속될 것 같습니다. 물론 저보다 이 일을 더 잘하는 알고리즘을 만나면 바로 은퇴하겠지만요. 두고 보겠습니다.

Patrick: 당신은 이 분야에서 가장 큰 회사 중 하나를 만들고 있습니다. 이 새로운 기술에 대응하기 위해 회사의 성장 전략을 어떻게 조정하고 있나요? 실질적으로나 전략적인 방향성 측면에서 조정을 했나요? 이 새로운 기술을 다루기 위해 회사의 방향을 어떻게 조정했나요?

Marc: 벤처 캐피탈 회사를 운영하는 데 있어 가장 중요한 부분은 시대를 초월하는 가치와 행동이 있어야 한다는 점입니다. 예를 들어, 기업가에 대한 존중입니다. 기업가와 그들이 겪는 여정에 대해 많은 존경심을 보여야 합니다. 그들이 하는 일에 대해 깊이 있게 이해해야 합니다. 그냥 지나쳐서는 안 됩니다.

깊은 관계를 구축해야 합니다. 여러분은 이 사람들과 오랫동안 함께 일하게 될 것이고, 이런 회사들은 구축하는 데 오랜 시간이 걸립니다. 우리는 하루아침에 성공할 수 있다고 믿지 않습니다. 대부분의 위대한 기업은 10년, 20년, 30년에 걸쳐 구축됩니다. NVIDIA가 좋은 예입니다. NVIDIA는 곧 창립 40주년을 맞이하는데, NVIDIA의 창립자 중 한 명이 지금도 이사회에 남아 있는 것으로 알고 있습니다. 장기적인 안목으로 기업을 키워나가는 좋은 예입니다.

그래서 우리가 바꾸지 않을 신념, 관점, 행동의 핵심이 있는데, 이는 방금 말씀드린 것과 관련이 있습니다. 다른 하나는 대면 커뮤니케이션입니다. 이러한 것들은 원격으로 할 수 있는 것이 아닙니다. 하지만 또 다른 이유는 기술이 매우 빠르게 변화하고 비즈니스 모델이 매우 빠르게 변화하고 경쟁 역학이 매우 빠르게 변화하고 있기 때문에 시대에 발맞춰야 합니다.

환경이 더 복잡해졌다면, 지금은 많은 국가가 있고 정치적 이슈도 많아져서 상황이 더 복잡해졌기 때문입니다. <약 8년 전까지는 정치 시스템이 투자에 압력을 가하는 것에 대해 크게 걱정하지 않았습니다.

그렇기 때문에 우리는 적응해야 합니다. 이전에는 하지 않았던 정치에 참여해야 합니다. 이제 우리는 적응해야 하고, 인공지능 기업이 근본적으로 달라질 수 있다는 점을 파악해야 합니다. 어쩌면 완전히 다른 방식으로 조직될 수도 있습니다. 아니면 말씀하신 것처럼 소프트웨어 회사가 완전히 다르게 운영될 수도 있습니다.

우리가 항상 스스로에게 던지는 질문 중 하나는 예를 들어 AI를 실제로 최대한 활용하는 회사의 조직 구조는 어떤 모습일까요? 기존의 조직 구조와 비슷할까요, 아니면 실제로는 매우 다를까요? 이에 대한 정답은 없지만 많은 고민을 하고 있습니다.

우리가 매일 하는 섬세한 균형 잡기 중 하나는 무엇이 시대를 초월하고 무엇이 최신인지 파악하는 것입니다. 이는 제가 회사를 생각하는 방식에서 개념적으로 큰 부분을 차지하는 부분으로, 두 가지 사이에서 탐색하고 차별화할 수 있어야 한다는 것입니다.

Patrick: 지금은 회사가 매우 커졌고, 어떤 면에서는 KKR이나 블랙스톤 같은 회사와 비슷합니다. 창업자인 당신과 벤(벤 호로위츠)은 회사를 시작할 때 모두 경험이 풍부한 창업자였습니다. 블랙스톤과 마찬가지로 슈바르츠만(서)도 블랙스톤을 설립하기 전에는 투자 경험이 전혀 없었습니다. 지금 상황을 보세요.

자산 관리 투자 회사를 설립하는 데 있어 창업자 주도의 접근 방식은 결국 정말 거대하고 보편적인 플랫폼으로 성장하는 것처럼 보입니다. 대부분의 흥미로운 기술 분야를 다루는 버티컬 비즈니스가 있습니다. 이러한 견해에 어느 정도 진실이 있다고 생각하시나요? 최고의 자본 배분 플랫폼은 투자자보다 창업자에 의해 만들어질까요?

Marc: 네, 몇 가지 요점을 말씀드리겠습니다. 첫째, 이 관찰에는 어느 정도 진실이 있다고 생각합니다. 업계에서는 많은 투자 운영을 종종 파트너십이라고 부르는 방식으로 이야기하는 것이 일반적입니다. 많은 벤처 캐피탈 회사가 그렇게 운영하고 있습니다. 과거에는 소규모의 사람들이 한 방에 앉아 서로 아이디어를 주고받은 다음 투자하는 방식이었습니다. 그런데 이 회사에는 대차대조표가 없습니다. 민간 파트너십입니다. 매년 연말에 보상금 형태로 돈을 지급합니다. 이것이 전통적인 벤처 캐피탈 모델입니다.

전통적인 벤처 캐피탈 모델에서는 6명의 무한책임사원(GP)이 테이블에 둘러앉아 이런 일을 합니다. 각자의 동료와 두어 명의 어시스턴트가 있습니다. 하지만 요점은 전적으로 사람에 기반한다는 것입니다. 그런데 실제로 대부분의 경우 사람들은 서로를 별로 좋아하지 않는다는 것을 알게 될 것입니다.

매드 맨이 이를 잘 보여줍니다. 매드 맨 시즌 3 또는 4에서 멤버들이 각자의 회사를 창업하기 위해 떠나는 장면을 보면 실제로는 서로를 좋아하지 않아요. 그들은 함께 모여 회사를 창업해야 한다는 것을 알고 있었죠. 많은 회사가 그렇게 운영되죠. 그래서 이 회사는 사적인 파트너십이며, 그것이 바로 이 회사가 대표하는 것입니다.

그러나 이런 회사들은 지속 가능하기 어렵다는 것을 알 수 있습니다. 브랜드 가치가 없습니다. 근본적인 기업 가치도 없습니다. 그들은 기업이 아닙니다. 이러한 기업 모델에서 볼 수 있는 것은 초기 파트너가 은퇴하거나 다른 일을 할 준비가 되면 다음 세대에게 회사를 넘긴다는 것입니다. 대부분의 경우 다음 세대는 사업을 계속 이어갈 수 없습니다. 설령 계속 운영할 수 있다고 해도 잠재적인 자산 가치가 없습니다. 다음 세대는 이를 3세대에게 넘겨야 합니다. 아마 3세대에서 실패하고 위키백과에 남게 될 것입니다. "예, 이 회사는 한때 존재했다가 사라지고 다른 회사가 그 자리를 대신하면서 밤의 배처럼 지나가 버렸습니다."라는 식이 될 것입니다.

이것이 전통적인 방식입니다. 그런데 전통적인 투자 교육을 받았다면 투자에 대한 교육은 받았지만 비즈니스를 구축하는 방법에 대한 교육은 받지 못했습니다. 따라서 타고난 강점도 아니고, 그런 기술이나 경험도 없으니 할 수 없을 것입니다. 많은 투자자들이 오랫동안 이런 방식으로 투자자로 활동하며 많은 돈을 벌었습니다. 따라서 매우 잘 작동할 수 있습니다.

다른 방법은 회사를 설립하고, 비즈니스를 구축하고, 지속적인 브랜드 가치를 지닌 무언가를 만드는 것입니다. 블랙스톤이나 KKR과 같은 거대 상장 기업을 언급하셨습니다. 아폴로와 같은 거대 기업들도 아시다시피 원래 은행은 민간 파트너십이었습니다. 100년 전 골드만삭스와 JP모건 체이스는 오늘날의 소규모 벤처 캐피털 회사와 비슷했습니다. 하지만 두 회사의 리더들은 시간이 지남에 따라 거대 기업으로 탈바꿈시켰습니다. 이 회사들도 대형 상장 기업입니다.

그렇다면 또 다른 방법은 프랜차이즈를 구축하는 것입니다. 그러기 위해서는 프랜차이즈가 존재해야 하는 이유에 대한 이론이 필요합니다. 왜 이것이 합당한지에 대한 개념적 이론이 필요합니다. 그리고 비즈니스 기술이 필요합니다. 그리고 그 시점에서 비즈니스를 운영하는 것은 다른 비즈니스를 운영하는 것과 같습니다. 운영 모델, 운영 리듬, 관리 능력, 직원, 여러 계층, 내부 전문 부서 및 전문화 등이 있습니다.

그런 다음 확장에 대해 생각하기 시작하고 시간이 지나면 잠재적 자산 가치에 대해 생각하기 시작하는데, 이는 이 회사의 가치가 현재 그곳에 있는 사람들 그 이상이라는 것입니다. 수익 배분이나 다른 어떤 것에 급급한 것은 아닙니다. 하지만 우리가 하고자 하는 큰 일 중 하나는 오래 지속될 수 있는 무언가를 만드는 것입니다.

그런데, 우리가 상장이나 다른 것에 급급한 것은 아니지만, 우리가 하려는 큰 일 중 하나는 오래 지속될 수 있는 무언가를 만드는 것입니다.

Patrick: 향후 10년 안에 회사가 현재 존재하지 않는 새롭고 다른 무언가를 했으면 하는 것이 있다면 무엇인가요? 회사가 전통적인 대형 자산운용사처럼 발전하지 않기를 바라는 타협할 수 없는 방식이 있습니까?

Marc: 우리는 투자 대상, 회사의 업무, 모델, 설립자의 배경 등 모든 면에서 빠르게 진화하고 있으며, 이는 항상 변화하고 있습니다. 예를 들어, 벤처캐피털 업계에서는 60년 동안 연구원이 연구를 수행하기 위해 회사를 창업하는 것은 절대 지원하지 않는다는 합의가 있었습니다. 연구만 하다가 자금이 바닥나면 결국 아무것도 남지 않을 것이기 때문입니다.

그러나 오늘날 최고의 AI 회사 중 상당수는 연구원이 설립했습니다. 이는 소위 '시대를 초월한' 가치도 변화하는 시대에 맞게 조정해야 한다는 것을 보여주는 예입니다. 우리는 이러한 변화에 매우 유연해야 합니다. 결과적으로 회사의 성공에 필요한 도움과 지원도 이러한 변화에 따라 달라질 것입니다.

우리 회사의 가장 중요한 변화 중 하나는 앞서 언급했듯이 이제 대규모의 점점 더 복잡한 정치적 운영을 하게 되었다는 것입니다. 4년 전만 해도 우리는 정치 분야에서 백지 상태였습니다. 오늘날 정치 분야는 이전에는 전혀 예상하지 못했던 비즈니스의 중요한 부분이 되었습니다.

10년 후에는 현재 상상할 수 없는 분야에 투자할 뿐만 아니라 현재 상상할 수 없는 운영 모델을 갖추게 될 것이라고 확신합니다. 따라서 우리는 이러한 분야의 변화에 완전히 열려 있습니다. 하지만 몇 가지 핵심 가치는 이미 충분히 고려되어 왔고 우리 회사의 초석이기 때문에 향후 10년 동안 그대로 유지하고 싶습니다.

그러나 제가 팀원들과 유한 파트너들에게 항상 강조하는 것은 규모를 위한 규모를 추구하지 않는다는 것입니다. 많은 투자회사들이 일정 규모에 도달하면 운용 자산을 수십억 달러에서 수천억 달러, 심지어 수조 달러로 확대하는 데 우선순위를 둡니다. 이러한 접근 방식은 종종 투자 성과를 달성하는 것보다 관리 수수료 수취에 더 집중한다는 비판을 받습니다. 이는 우리의 목표가 아닙니다.

우리가 규모를 확장하는 유일한 이유는 창업자들이 세우고자 하는 회사를 지원하기 위해서입니다. 확장하는 것은 그 목표를 달성하는 데 도움이 된다고 믿기 때문입니다.

그러나 우리 회사의 핵심은 항상 초기 단계 벤처 캐피탈이라는 점을 강조하고 싶습니다. 아무리 회사가 커지고 성장 펀드를 조성해 더 큰 수표를 쓸 수 있게 되더라도 일부 AI 기업에는 많은 자금이 필요합니다. 저희는 처음부터 성장 펀드로 시작한 것이 아니라 시장의 요구와 회사의 성장에 따라 점진적으로 성장 펀드를 조성했습니다.

그러나 핵심 사업은 항상 초기 단계의 벤처 캐피탈이었습니다. 외형적으로는 많은 자금을 관리하기 때문에 혼란스러울 수 있습니다. 초기 단계 스타트업의 창업자인 제가 왜 여러분들이 저에게 시간을 투자해줄 것이라고 믿어야 할까요? 안드레센 호로위츠는 후기 단계 투자에 수억 달러를 <강조> 투자했고, 제 시리즈 A 라운드에는 500만 달러만 투자하셨으니까요. 그래도 저에게 시간을 투자해 주시겠습니까?

그 이유는 우리 회사의 핵심 비즈니스가 항상 초기 단계 벤처 투자였기 때문입니다. 재무적 관점에서 보면 초기 단계 투자에 대한 수익률은 스타트업의 특징인 후기 단계 기업에 비해 높습니다.

그래서 저는 항상 사람들에게 세상이 어렵고 우리가 희생해야 하는 상황이 오더라도 초기 단계 벤처 캐피탈 비즈니스는 결코 희생되지 않을 것이라고 말합니다. 이 사업은 항상 회사의 핵심이 될 것입니다. 그래서 저는 초기 창업자들과 함께 일하는 데 많은 시간을 할애합니다. 한편으로는 매우 흥미롭고, 다른 한편으로는 가장 많은 배움이 일어나는 곳이기도 합니다.

변화하는 글로벌 권력 구조: 엘리트와 반엘리트

Patrick: 전 세계 ......, 권력을 얻거나 잃는 등 변화하는 권력의 중심에서 가장 우려되는 것은 무엇인가요?

Marc: 마키아벨리안들입니다. 아마 방송에서 이 책을 추천한 사람이 한둘이 아닐 겁니다. 20세기 최고의 책 중 하나죠. 정치 권력, 사회 권력, 문화 권력에 대한 이론을 제시하고 있습니다. 이 책의 핵심 아이디어 중 현재 모든 곳에서 볼 수 있는 것 중 하나는 엘리트와 반엘리트 개념입니다 .

이 아이디어의 핵심은 기본적으로 민주주의 자체가 신화라는 것입니다. 완전한 민주주의 사회는 결코 존재하지 않습니다. 그건 그렇고, 미국은 확실히 민주주의가 아니라 공화국입니다. 그러나 잘 작동하는 '민주주의'조차도 본질적으로는 소문자 'r'의 공화국인 공화주의적 성격을 띠는 경우가 많습니다. 공화정에는 의회, 하원과 상원 또는 일종의 대의기구가 있는 경우가 많습니다. 대의 기관이 있는 경우가 많습니다.

그 이유는 이 책에서 '과두제의 철칙'이라고 부르는 현상 때문인데, 기본적으로 직접 민주주의의 문제점은 대중이 스스로를 조직할 수 없다는 것입니다. 3억 5천만 명의 사람들을 조직화하여 어떤 일을 하도록 할 수는 없습니다. 사람이 너무 많으니까요.

인류 역사상 모든 정치 체제에서는 기본적으로 조직화된 소수의 엘리트가 조직화되지 않은 대규모 대중을 통치하는 구조가 존재합니다. 최초의 수렵 채집 부족부터 시작하여 미국을 비롯한 현대의 모든 정치 체제, 그리스, 로마, 모든 제국, 역사상 모든 국가까지 거슬러 올라갑니다.

따라서 소수의 조직화된 엘리트가 대규모의 조직화되지 않은 대중을 통치합니다. 이 관계는 위험으로 가득 차 있습니다. 조직되지 않은 대중은 한동안 엘리트에게 복종할 수 있지만 반드시 영원하지는 않기 때문입니다. 엘리트가 대중을 억압하게 되면 대중은 엘리트보다 훨씬 더 많은 수를 차지하게 됩니다. 언젠가는 횃불과 창을 들고 나타날 수도 있습니다. 따라서 이 관계에는 긴장이 존재합니다. 많은 혁명은 대중이 엘리트가 더 이상 자신을 대표하지 않는다고 판단하기 때문에 일어납니다.

우리 사회도 다르지 않습니다. 우리 사회에는 조직화되지 않은 대규모 대중이 있습니다. 우리 사회에는 매우 작고 조직화된 엘리트가 있습니다. 미국은 ...... 두 개의 엘리트가 있는 시스템을 만들었습니다. 민주당 엘리트 계급과 공화당 엘리트 계급이 있습니다. 그런데 이 두 엘리트 사이에는 많은 부분이 겹쳐서 어떤 사람들은 실제로 이들을 "단일 정당"이라고 부르기도 합니다. 아마도 이 엘리트 계층은 일반 대중보다 서로 더 많은 공통점을 가지고 있을 것입니다.

우리는 너무 오랫동안 공화당 엘리트들이 부시 가문으로 대표되는 정책을 고수해 왔습니다. 민주당 엘리트들은 버락 오바마가 궁극적으로 대표하는 정책을 펼쳤습니다. 지난 10년 동안 미국에서는 기본적으로 양쪽 모두에서 엘리트 내부의 반란이 있었습니다. 마키아벨리즘에서 변화는 보통 대중이 엘리트에 직접 대항하는 것이 아니라는 점이 핵심입니다. 새로운 반엘리트 계급의 출현이 일어납니다.

현재 엘리트를 대체하려는 새로운 반엘리트 계층이 등장합니다. 제가 시사를 읽으면서 느낀 것은 일반적으로 현재 세계를 운영하는 엘리트들이 잘하고 있지 않다는 것입니다. 그 이유는 나중에 논의할 수 있습니다. 하지만 일반적으로 (서구의) 정치 지도자들의 지지율, 기관의 지지율을 보면 모든 것이 하락하고 있습니다. 전 세계 모든 곳에서 일어나고 있는 일은 현직 기관, 현직 신문, 현직 텔레비전 네트워크, 현직 대학, 현직 정부, 일반적으로 말해서 인기도가 재앙이라는 것입니다. 사람들은 기본적으로 권력을 가진 엘리트들이 우리를 실패하고 있다고 말합니다.

그런 다음 "대중을 대변할 수 있는 더 나은 방법이 있다"고 말하는 반엘리트들이 등장했습니다. 민주당의 경우처럼 새로운 반엘리트 운동이 현재의 엘리트 운동을 대체해야 한다는 것이 저의 생각입니다. 2016년의 버니 샌더스, 오카시오-코르테즈(AOC), 그리고 전체 진보적 물결이 바로 그것입니다. 공화당 쪽에서는 트럼프와 그의 '미국을 다시 위대하게'(MAGA) 운동과 그 운동이 상징하는 모든 것이 분명합니다.

그런데 영국에서도 이러한 역학 관계가 일어나고 있습니다. 보수당은 무너졌고 이제 나이절 패라지가 이끄는 개혁당이 매우 위협적인 존재가 되었습니다. 좌파의 반엘리트인 제레미 코빈도 있습니다.

독일도 마찬가지입니다. 사실 이번 주에 독일에서 극우 정당인 AfD의 급부상이라는 매우 극적인 일이 일어났습니다. 앨리스 바이델이라는 지도자가 있는데, 독일 정치 역사상 50여 년 만에 처음으로 독일 기독교민주연합(CDU)이 AfD와 어떤 사안에 대해 실제로 협력했습니다. 갑자기 AfD는 강력한 경쟁자가 되었습니다. 이들은 독일 정치 시스템을 장악하려는 반엘리트 우파의 시도였습니다.

그러니 기본적으로 전 세계 어디를 가도 "내가 더 잘할 수 있다"고 말하는 반엘리트 세력이 존재합니다. 엘리트 간의 투쟁입니다. 대중은 그것을 알고 있고, 민주주의 사회를 지켜보고 있으며, 결국 누구에게 투표할지 결정하게 될 것이기 때문에 결국 결정을 내릴 것입니다.

이것이 공화당 유권자들이 젭 부시 대신 트럼프에게 투표하기로 결정한 이유입니다. 반엘리트가 엘리트를 이길 때 이런 일이 벌어집니다. 트럼프에 대한 비판과도 관련이 있는데, 트럼프는 기존 엘리트들로부터 '그는 민중의 사람이 아니다'라는 비판을 받아왔다는 점이 매우 흥미롭습니다. 그는 금빛 펜트하우스에 사는 슈퍼 갑부이고 사람들이 어디든 그를 태워다 줍니다. 켄터키나 위스콘신에 사는 시골 농부라면 그를 국민의 한 사람이라고 생각해서는 안 됩니다."라고 말합니다.

요점은 트럼프가 국민의 사람이라는 것이 아닙니다. <요점은 트럼프가 국민을 더 잘 대변할 수 있는 반엘리트라는 것이었습니다. 그것이 그의 전체 운동의 기초입니다. 그런데 미디어 분야도 마찬가지입니다. 당신이 묘사하는 모든 것이 미디어 분야에서 일어나고 있는 일과 정확히 일치합니다. 엘리트 미디어가 50년 동안 지배해 왔고 TV 뉴스, 케이블 뉴스, 신문, 유명 잡지가 바로 엘리트 미디어였습니다. 이제 여러분은 반엘리트입니다. 안티 엘리트는 패트릭 유와 (유명한 팟캐스트 앵커) 조 로건입니다. 더 많은 사람들이 있습니다.

그런데 수치를 보면 대중, 시청자, 독자들이 올드 미디어를 떠나 뉴 미디어로 이동하고 있다는 것이 꽤 명확합니다. 기존 엘리트들은 이에 대해 분노하고 있습니다. 그들은 여러분에 대한 모든 부정적인 기사를 쓰고 여러분은 모두 백인 우월주의자이며 모든 것이 거지 같다고 말하는 것에 대해 분노하고 있습니다. 세상이 이런 거라고요. 그래서 우리는 이 모든 것의 한가운데에 있습니다. '전환'이라는 표현이 맞는지 모르겠어요. 구 엘리트와 신 엘리트 간의 치열한 전투에 가깝죠.

패트릭: 11%의 지지율로 이어진 지난 세대 엘리트의 쇠퇴의 첫 번째 씨앗은 무엇이었나요? 가장 큰 원인은 무엇이라고 생각하시나요?

Marc: 두 가지 이론이 있습니다. 하나는 이러한 지지율이 잘못되었다는 이론이고, 다른 하나는 이러한 지지율이 옳다는 이론입니다. 여기서 '틀렸다'는 것은 지지율이 정확하게 측정되고 있지만 사람들이 잘못된 답을 하고 있다는 뜻입니다.

당신이 CNN이나 하버드의 수장이거나 비슷한 기관의 책임자인데 지지율이 11%밖에 안 된다면 ...... 그런데, 갤럽은 매우 그런데 갤럽은 50년 동안 "조직에 대한 신뢰"라는 훌륭한 설문조사를 실시해 왔습니다. 구글에서 "Gallup 기관 신뢰도 조사 2024"를 검색하면 꽤 멋진 차트를 볼 수 있는데, 기관 신뢰도가 기본적으로 1960년대 말과 1970년대 초에 정점을 찍은 후 그 이후로 계속 하락하고 있다는 것을 알 수 있습니다.

이 현상은 인터넷이 등장하기 이전부터 있었습니다. 인터넷 탓으로 돌리는 것이 흥미롭지만 인터넷 이전부터 있었던 현상입니다. 따라서 1970년대부터 발전해 왔고 가속화되고 있는 현상입니다. 그런데 2020년 이후 지지율은 훨씬 더 빠른 속도로 하락하고 있습니다.

이렇게 하락하다가 2020년 이후 급락했습니다. TV 네트워크 뉴스는 정확한 수치가 얼마인지 모르겠습니다. 한 자릿수라고 하는데 사람들은 더 이상 믿지 않아요. 사람들은 더 이상 TV 뉴스의 내용을 믿지 않아요. 그런데 시청률도 같은 방식으로 떨어지고 있습니다.

따라서 한 가지 가설은 당신이 NBC 뉴스나 CNN, 하버드 대학의 책임자라면 "사람들이 틀렸다. 사람들은 포퓰리스트와 선동가들에게 속고, 거짓말을 하고, 허위 정보에 속고 있습니다."라고 말할 수 있습니다. 그래서 '허위 정보'라는 개념이 널리 쓰이게 된 것입니다. ...... 사람들은 악의적인 행위자, 포퓰리스트, 선동가들에게 속아왔고, 우리가 사람들에게 그들이 속았다고 설명하는 것은 시간 문제일 뿐입니다. 사람들은 우리를 다시 믿을 것입니다.

이것이 한 가지 이론입니다. 또 다른 이론은 엘리트들이 부패했다는 것입니다. 그들은 너무 부패하고, 기능 장애가 있고, 부패해서 더 이상 서비스를 제공하지 않는다는 것입니다. 이 이론에 따르면 의회를 볼 때마다 그들은 세상을 돌보지 않고 온갖 종류의 미친 짓에 돈을 쓰고 있기 때문에 지지율 하락이 맞습니다. CNN이나 NBC 뉴스에 가면 그들은 항상 수천 가지에 대해 거짓말을 하고 있습니다. 하버드에 가면 인종 공산주의, 미국은 사악하다는 등 온갖 말도 안 되는 것들을 가르칩니다.

이 이론에 따르면, 사람들은 엘리트들을 꿰뚫어 본 사람들이 옳습니다. 이 엘리트들은 기본적으로 너무 오랫동안 권력을 잡았고, 너무 많은 권력을 가지고 있으며, 충분히 면밀히 조사되지 않았고, 충분한 경쟁 압력을 받지 않았으며, 제자리에서 썩어버렸고, 제공을 멈췄습니다. 현실은 아마도 둘 다일 것입니다. 다음 선동가가 나타나서 권력을 향해 돌을 던지고 아무 말이나 하기 시작하기는 쉽습니다.

현재 정치적 권력은 없지만 권력을 갖고 싶은 사람이라면, 가장 쉽게 할 수 있는 일은 현재의 엘리트들이 부패했다고 외치는 것입니다. 그게 어느 정도 사실일 수도 있고, 선동술이 통할 수도 있지만 ...... 하지만 대부분의 이유는 엘리트들이 부패했기 때문이라고 생각합니다.

제 버전은 꽤 간단하고, 번햄은 그의 책에서 이에 대해 이야기합니다. 그는 "엘리트의 순환"에 대해 이야기합니다. 그는 엘리트가 진정으로 건강하고 진정성 있고 생산적이며 부패하지 않는 상태를 유지하려면 새로운 인재가 지속적으로 유입되어야 한다고 말합니다. 이는 엘리트 순환 과정을 통해 이루어집니다.

따라서 유망한 젊은 인재를 발굴하고 이들을 엘리트로 초대하는 것이 엘리트 사이클이 하는 일입니다. 이는 두 가지 이유로 이루어집니다. 하나는 자기 쇄신을 위한 것입니다. 다른 하나는 그런 인재들이 반 엘리트가 될 가능성이 높다는 점입니다. 따라서 미래의 경쟁을 막기 위해서이기도 합니다. 그래서 저는 22살 때부터 "마크, 다보스(다보스 포럼)에 꼭 오셨으면 좋겠어요. 아스펜(아스펜)에도 꼭 오셨으면 좋겠어요. 이 큰 컨퍼런스에 뉴욕에 오셨으면 좋겠어요. 뉴욕 타임즈 디너 파티에 오셨으면 좋겠습니다. 25년 동안 언론인들과 함께 어울렸으면 좋겠습니다." <스트롱>그래서 저는 "아, 그거 좋겠네요. 이 사람들은 세계 최고의 사람들이에요. 그들은 모든 것을 통제하고 있습니다.

그들은 저에 대한 칭찬을 멈추지 못했습니다 나는 위스콘신의 옥수수밭 출신입니다. 저는 도착했고 엘리트에 속합니다.

내가 해야 할 일은 어떤 것에 대해서도 논쟁을 벌이지 않는 것뿐이었어요. 뉴욕 타임즈에서 말하는 모든 것에 동의하고, 다보스에서 말하는 모든 것에 동의하고, 투표해야 할 후보에게 투표하고, 기부해야 할 후보에게 기부하고, 절대, 절대, 절대로 궤도에서 벗어나지 않기만 하면 됩니다. 그러면 여러분은 엘리트의 일원이 될 것입니다.

제 또래의 많은 사람들이 이런 일을 해왔습니다. 그들 중 일부는 이제 세계에서 가장 큰 민주당 기부자가 되었고, 엘리트에 완전히 통합되어 있고, 그곳에 있고, 즐기고 있으며, 모든 것이 훌륭하고 훌륭하다고 생각합니다. 어떤 사람들은 그것이 훌륭하고 어쩌면 옳은 일이라고 생각하기도 합니다.

그런 다음 어떤 사람들은 주위를 둘러보는 시점에 도달합니다. J.D. Vance의 이야기와 같습니다. 그는 켄터키주 또는 오하이오주 애팔래치아 시골에서 자랐습니다. 그는 결국 예일대에 진학했습니다. 결국 그는 이 모든 이너서클에 초대받게 되었죠.

그런 다음 그는 주변을 둘러보더니 이렇게 말합니다."와우, 이 사람들은 내가 생각했던 것과는 전혀 다르네요. 이 사람들은 이기적이고, 부패하고, 모든 것에 대해 거짓말을 하고, 언론 탄압에 가담하고, 매우 권위주의적이며, 공공 재정을 약탈하고 있습니다.

낙관론과 비관론: 세상은 더 나은 곳일까요?

Patrick: 낙관적인 안경을 쓴다면, 초기 단계의 벤처 캐피털을 강조하시죠. 이제 막 미래를 개척하려는 젊고 똑똑한 사람들을 만나게 됩니다. 낙관적인 안경을 쓰고 우리가 결과를 확인할 수 있는 모든 영역에서 AI가 가장 긍정적인 영향을 미치고 있다고 가정해 봅시다. 추론은 매우 강력해지고 있습니다.

그렇다면 우리가 기대하는 기술 혁명을 가로막는 또 다른 병목 현상은 무엇일까요? 그것은 의학의 임상시험일 수도 있고, AI보다 더 느린 속도로 발전하고 있는 무언가일 수도 있습니다. 우리는 진전을 이루기 위해 노력할 것입니다.

그러나 예를 들어 원자의 세계, 감시의 세계 또는 임상시험의 세계는 지능과 지식보다는 제약 요인이 될 수 있습니다. 어떤 병목 현상에 가장 관심이 있으신가요?

Marc: 제가 항상 기술 변화에 대해 생각해 온 방식은 예전에는 차트에 세 줄이 있었는데 지금은 네 줄로 늘어났다는 것입니다. 첫 번째는 기술 변화의 속도로, 일반적으로 모든 것이 점점 더 좋아지고 있는 선입니다. 그리고 가끔씩 이런 불연속적인 점프가 나타나거나 지난 주 AI에서 일어난 일처럼 무언가가 극적으로 좋아지는 것을 볼 수 있습니다.

그리고 그 위에 또 다른 스레드가 있는데, 그것은 기본적으로 세상이 새로운 것을 받아들일 준비가 되었을 때의 사회적 변화입니다. 세상이 새로운 것을 받아들일 준비가 되기 전에 새로운 것이 실제로 존재하지만 어떤 이유로 채택되지 않는 현상을 가끔 볼 수 있습니다. 그러다가 5년 후 또는 50년 후 갑자기 급격히 성장하는 것을 볼 수 있습니다. 따라서 사회적 측면이 있고, 그 위에 자본 시장이 기꺼이 자금을 지원할 것인지에 대한 재정적 측면이 있습니다. 수익을 창출할 수 있을까요?

기업가 또는 기술 투자자가 되는 기술은 이 세 가지를 모두 아우르는 것이라고 생각합니다.

기술이 실제로 준비되어 있고, 사회가 이를 채택할 준비가 되어 있으며, 실제로 자금을 지원받거나 상장하여 공개할 수 있는 무언가를 지원하려고 하는 것이죠.

그러니 이 세 가지 곡선을 맞춰야 합니다.

우리가 일상 업무에서 하는 많은 일이 이 세 가지 곡선을 맞추는 일입니다. 네 번째 곡선은 지난 5년 동안 등장했습니다. 지난 4년 동안 압도적인 대답은 정부였습니다. 처음 접했을 때는 익숙하지 않았기 때문에 매우 낯설고 불안했습니다. 그리고 우리가 정치에 관여하거나 당파적이라고 생각하거나 워싱턴에 가서 호의를 구하려 한다고 생각한 적이 없었습니다. 그리고 보조금을 받으려는 것도 아니었습니다. 하지만 짓밟히지 않기 위해 무슨 짓이든 할 필요가 있다고 생각하지도 않았죠. 그러다 갑자기 이런 일이 벌어졌죠.

패트릭: 이 엘리트들이 당신을 파괴하려는 시도를 가장 잘 감지하는 방식은 무엇인가요? 어떤 방식으로 나타나나요?

Marc: 2013년에서 2017년 사이 전국적인 정서의 변화와 대략 일치했습니다. 저는 90년대에 정치적으로는 클린턴과 고어를 지지하는 민주당 지지자로 자랐습니다. 민주당은 친기업적이고 기술을 사랑하며 스타트업을 좋아한다는 '더 딜(The Deal)'이라는 대문자 D가 붙은 민주당이었지만, 민주당은 친기업적이고 스타트업을 사랑합니다. 클린턴과 고어는 실리콘밸리를 사랑합니다. 그들은 새로운 기술을 좋아합니다. 그들은 우리가 하는 일에 항상 흥분합니다. 다른 나라에서 우리를 반대하는 일이 생기면 언제나 기꺼이 도와주려고 하죠. 그들은 항상 우리를 돕고 지원하려고 노력했습니다.

예, 당신은 친기업, 친기술 민주당원이 될 수 있습니다. 훌륭하죠. 많은 돈을 벌 수 있습니다. 사람들이 당신에 대해 좋은 기사를 많이 써줄 것이고, 그 돈을 모두 기부하고 자선가가 될 수 있으니 대단한 일이죠.

죽으면 부고 기사에는 위대한 기업가이자 위대한 자선가였다고 쓰일 것이고, 모든 것이 훌륭해집니다. 기본적으로 이 거래의 모든 측면은 2013년 이후 무너졌습니다. 이는 여러 가지 방식으로 나타났지만 무엇보다도 언론 보도가 가장 큰 문제였습니다. 주류 언론의 공식 기관들은 우리가 하는 모든 일이 악하다고 우리를 배척하기 시작했습니다. 2012년 버락 오바마의 재선을 도운 소셜 미디어는 주류 언론에 의해 절대적이고 순수한 선으로 여겨졌습니다........

모두가 올바른 정치 후보를 선출하는 데 도움이 될 것이라는 것을 알고 있었습니다........ 하지만 2016년이 되자 이야기는 완전히 뒤바뀌었습니다. 소셜 미디어와 인터넷, 기술이 민주주의와 모든 것을 파괴하고 있습니다. 따라서 언론 보도는 탄광의 카나리아 같은 존재입니다.

이러한 상황의 원인 중 하나는 직원들의 급진화였습니다. 대형 투자 관리자들이 나타나서 회사에서 급진적인 정치적 입장을 취하라고 요구하는 이상한 상황이 벌어졌는데, 당시에는 완전히 말도 안 되는 일이었죠. 그러다 결국 정부까지 나서서 트럼프 행정부 관료들이 직접 통제할 수 없는 일을 하기 시작했습니다.

그러나 바이든 행정부 하에서 이것은 제가 사보타주라고 부르는 조직적인 캠페인으로 바뀌었고, 끝없는 기소, 수사, 웰스 통지, 은행 업무 정지, 조사, 전체 산업을 포괄적으로 파괴하려는 공격이 수반되었습니다. 물론 이것이 궁극적으로 우리가 대응한 이유입니다. 제 희망은 이 모든 것이 끝났으면 하는 것입니다. 즉, 새 정부가 매우 다른 접근 방식을 취하고 더 이상 이러한 모든 일을 하지 않기를 바랍니다.

그리고 저는 차기 민주당 행정부가 기술을 공격하고 스타트업을 공격하는 것이 실제로 필요하지 않다는 것을 깨달았으면 하는 바람입니다. 사실 일론 머스크를 캠프에서 쫓아내면 역효과가 날 수도 있기 때문입니다. 저는 많은 민주당원들과 이야기를 나누고, 회사에서 많은 민주당원들과 많은 하원의원, 상원의원들을 지지하며, 다음 주에 다시 그들과 이야기를 나누러 갈 예정입니다.

기본적으로 그들이 저에게 말하는 것은 민주당 내부에서, 한쪽에서는 당이 중앙으로 돌아가 자본주의 공격, 기업 공격, 기술 공격을 중단하고 선거에서 다시 승리해야 한다고 생각하는 사람들 사이에서 내전이 벌어지고 있다는 것입니다.

그리고 당이 실제로 더 급진적이 되어야 하고, 다른 쪽과 더 차별화되어야 하며, 경제 정책, 기술 정책, 사회 정책에서 더 극단적이어야 한다고 생각하는 사람들이 있습니다. 그들은 그것을 위해 싸우고 있습니다. 제 희망은 그들이 다시 중앙으로 돌아와서