오늘 저는 샘 올트먼과 함께 앉아 있습니다. OpenAI의 공동 창립자입니다.

https://youtu.be/Vv3CEAS_w34?si=wblwZThHaLeAc5vk

Sam Altman - How to Start a Startup

Today I’m sitting down with Sam Altman,
the co-founder of OpenAI.
오늘 저는 샘 올트먼과 함께 앉아 있습니다.
OpenAI의 공동 창립자입니다.
A long time ago,
you talked or did a talk at Stanford
focused on how to start a startup.
오래전,
당신은 스탠포드에서
스타트업을 시작하는 방법에 초점을 맞춘
강연을 했습니다.
What is the biggest thing that has kind of shifted
over the past like 10 years
since you initially did those talks?
그 강연을 처음 한 이후
지난 약 10년 동안
가장 크게 달라진 것은 무엇인가요?
Clearly AI
and what is possible to do now
with a small team of people
and the speed with which you can do it.
분명히 AI입니다.
그리고 지금 작은 팀으로
할 수 있는 것과
그것을 할 수 있는 속도입니다.
And also not only what’s possible
but like what you have to do to be competitive
given how much the world has shifted.
그리고 가능한 것뿐만 아니라
세상이 얼마나 변했는지에 따라
경쟁력을 갖추기 위해
무엇을 해야 하는지도요.
It feels totally different.
완전히 다르게 느껴집니다.
It is amazing to me
what a 10-week old startup now can look like.
지금 10주 된 스타트업이
어떻게 보일 수 있는지
놀라울 정도입니다.
And also if you look like a 10-week old startup
from 10 years ago,
you sort of are in bad shape.
그리고 10년 전의
10주 된 스타트업처럼 보이면
꽤 좋지 않은 상태인 거죠.
If you think of the 10-week old startup
in your mind today,
what is the one that is the best example
of a startup that moved extremely quickly?
오늘 당신의 머릿속에 떠오르는
10주 된 스타트업 중에서
극도로 빠르게 움직인
최고의 예는 무엇인가요?
What it means to be a hard startup
is changing so incredibly quickly
that I don’t think I have a perfect mental model
for what over the many years
that it takes to build a very successful company
what are going to be the really hard
and really valuable things.
어려운 스타트업이 된다는 것의 의미가
너무 믿을 수 없을 정도로 빠르게 변하고 있어서
매우 성공적인 회사를 만드는 데
걸리는 여러 해 동안
정말 어렵고 정말 가치 있는 것이
무엇이 될지
완벽한 멘탈 모델이 없다고 생각합니다.
Like you know I’ve heard a lot of people say
well anything in the physical world
is extra valuable right now
because software is going to become free
but you know like won’t be that long
until robots get really good
and a lot of the expectations of
you know it’s really difficult to make rockets
or whatever
that may change like quite dramatically.
예를 들어 많은 사람들이
지금은 물리적인 세상의 모든 것이
특히 가치 있다고 말하는 걸 들었는데
소프트웨어가 공짜가 될 것이기 때문이라고요.
하지만 로봇이 정말 좋아질 때까지
그렇게 오래 걸리지 않을 거고
로켓을 만드는 게 정말 어렵다거나
뭐든 그런 기대들이
상당히 극적으로 바뀔 수 있습니다.
I love times like this.
I think startups
they have the biggest edge
when the ground is shifting the most
and when costs are coming down rapidly
and cycle times are coming down.
저는 이런 시대를 좋아합니다.
스타트업은
기반이 가장 많이 흔들릴 때,
비용이 빠르게 떨어지고
사이클 타임이 줄어들 때
가장 큰 우위를 가진다고 생각합니다.
I think there’s like a general thing
behind both of those
which is I just like
I developed a great trust in exponentials
in people or companies or models.
그 두 가지 뒤에는
일반적인 것이 있는 것 같아요.
저는 그냥
사람이나 회사나 모델에서
지수적 성장에 대한
큰 신뢰를 발전시켰습니다.
I don’t think that subjectively at least
it doesn’t feel like watching model progress
is the same as like watching a founder develop
but I think the underlying belief system
about the world is the same.
주관적으로는 적어도
모델의 발전을 보는 것이
창업자가 성장하는 것을 보는 것과
같다고 느껴지지는 않지만
세상에 대한
근본적인 신념 체계는 같다고 생각합니다.
This idea of constantly shifting chaos,
how do you get good at it?
How do you get good at operating
in a chaotic environment?
끊임없이 변하는 혼돈이라는 이 아이디어,
어떻게 잘하게 되나요?
혼돈스러운 환경에서
잘 운영하는 법을
어떻게 익히나요?
I think it’s just practice.
There are a handful of things
that I think no matter how much
you intellectually understand
take a lot of reps
to like emotionally be able to handle
and operating in a lot of chaos
and trusting that you’ll figure it out
and it’ll be okay
and like this is not going to be the thing
that kills you
and you don’t quite yet know
how you’re going to solve it
but you’re going to figure it out.
그냥 연습이라고 생각합니다.
지적으로 아무리 이해해도
감정적으로 다룰 수 있으려면
많은 반복이 필요한
몇 가지가 있다고 생각해요.
많은 혼돈 속에서 운영하고
당신이 해결할 거라는 걸 믿고
괜찮을 거라고,
그리고 이게 당신을 죽이는 것이
아닐 거라고,
아직 어떻게 풀지 정확히 모르지만
결국 알아낼 거라고 믿는 것 말이죠.
This seems to me to be something
that you can only learn by going through it.
이건 오직
직접 겪어봐야만 배울 수 있는 것 같습니다.
And I actually think this is a real weakness
of young founders
is that they have not had the career experience
of getting to emotional peace with this.
그리고 이게 사실
젊은 창업자들의 진짜 약점이라고 생각합니다.
이 문제에 대해
감정적으로 평화를 얻는
경력 경험이 없기 때문입니다.
And so they have a very hard time with it
in the early days
and then they eventually learn it
but at great pain and cost and unforced errors.
그래서 초반에
이걸 매우 힘들어하고
결국에는 배우게 되지만
큰 고통과 비용,
그리고 불필요한 실수를 치르고 나서야 배우게 됩니다.
You definitely will,
if you end up in a high stress
sort of impactful job,
you will definitely learn how to deal with chaos
and function very well through it.
고스트레스의
영향력 있는 일을 하게 되면
반드시
혼돈을 다루는 법을 배우고
그 속에서도 아주 잘 기능하게 될 겁니다.
At least most people will,
but I don’t think it’s teachable.
I think it’s only learnable.
적어도 대부분의 사람들은 그럴 겁니다.
하지만 이건 가르칠 수 있는 게 아니라고 생각합니다.
오직 배울 수만 있는 것이죠.
You had an interesting thing that you said a long time ago,
which is basically like the first time
that you experience this company killing event,
feels like the world’s falling apart
and then you make it through
and then by the 10th time it’s not nearly as bad
and you’re like, well, I survived the first nine,
this one’s probably not that bad.
오래전에 당신이 말했던
흥미로운 게 있는데,
기본적으로
회사를 죽일 수도 있는 사건을
처음 겪을 때는
세상이 무너지는 것 같고
그걸 이겨내고 나면
10번째쯤 되면 그렇게 나쁘지 않고
‘앞의 아홉 번을 살아남았으니
이번 것도 그렇게 나쁘진 않을 거야’
라고 생각하게 된다는 거죠.
You also had this other idea
where you said at some point,
I think it was like a year or two ago,
you came to the conclusion
that stuff was always going to be going wrong
and so you kind of had to like internalize
the enjoyment of experiencing pain
or like not great things happening.
그리고 또 다른 아이디어도 있었는데,
한 일 이년 전쯤에
항상 뭔가 잘못될 거라는
결론에 도달했고
그래서 고통이나
좋지 않은 일들을 경험하는 것을
즐기는 법을
내면화해야 했다고
말한 적이 있죠.
How did you make that transition?
그 전환을 어떻게 하셨나요?
I was reflecting earlier when you were saying this
about how when I would do office hours at YC,
I could always tell who the new founders were
because of the way that they reacted
to stuff going horribly wrong
versus the founder
that had been doing this for a couple of years
by their emotional state
when they talked about a problem.
아까 당신이 말하는 걸 들으면서
생각난 건데,
YC에서 오피스아워를 할 때
새로운 창업자인지
항상 알 수 있었어요.
문제가 엄청나게 잘못됐을 때
반응하는 방식과
몇 년째 해온 창업자의
감정 상태가
달랐기 때문입니다.
I think most people
think about the opposite of a bad experience
as a good experience
and they would rather have the good experience
because it seems like more fun
or more pleasant or whatever.
대부분의 사람들은
나쁜 경험의 반대가
좋은 경험이라고 생각하고
좋은 경험을 더 선호합니다.
더 재미있거나
더 쾌적해 보이니까요.
But if you think about
like the opposite of a bad experience
is no experience
and at some point in the not distant future
you’ll be in no experience land
then you know
you can be grateful for the bad experience too.
하지만 나쁜 경험의 반대가
‘경험 없음’이라고 생각하면
멀지 않은 미래에
경험 없음의 땅에 가게 될 테니
나쁜 경험에도
감사할 수 있게 됩니다.
Naval Ravikant used to say this thing that I loved
which is if you had like a fast forward button
on a remote for your life
your life would be over.
나발 라비칸트가
제가 정말 좋아했던 말을 했는데,
인생의 리모컨에
빨리감기 버튼이 있다면
인생이 끝나 버릴 거라는 거죠.
And so like the boring parts, the bad parts,
it’s like much better than no experience.
It’s all part of the interestingness
and the kind of emotional depth and range.
그래서 지루한 부분, 나쁜 부분도
경험 없음보다는 훨씬 낫습니다.
그게 전부
흥미로움과
감정의 깊이와 폭의
일부인 거죠.
And I don’t know,
I find it like fairly easy
to be grateful for the bad days.
저는 나쁜 날들에 대해서도
꽤 쉽게 감사할 수 있는 편입니다.
When you think about like hard problems
and like what rallies people
to get excited to go work on hard problems,
how do you decide like internally at the company
which things to go tackle and when
and like when you want to like focus on
just your core competencies
versus like expanding the scope.
어려운 문제들에 대해 생각할 때,
그리고 사람들이
어려운 문제에 열정을 갖고 달려들게 만드는 것에 대해
회사 내부에서
어떤 것을 언제 다룰지,
핵심 역량에만 집중할지
아니면 범위를 확장할지
어떻게 결정하나요?
I think like a clear mission
and then a deep understanding of the problem
together
do a fairly good job of pointing to what you should do.
명확한 미션과
문제에 대한 깊은 이해가
함께 작용하면
무엇을 해야 할지
꽤 잘 가리켜 준다고 생각합니다.
You won’t get it all right.
You’ll still like at some points
overly expand or not be ambitious enough.
전부 다 맞히진 못할 겁니다.
어떤 시점에서는
너무 범위를 넓히거나
충분히 야심차지 않을 수도 있죠.
But we are like very focused on
this is going to massively empower people.
It’s going to be, you know, choppy but wonderful
and it’s extremely important to us
that power in the world
get more decentralized and more spread out.
하지만 우리는
이게 사람들을 엄청나게 강화시킬 것이라는 점에
매우 집중하고 있습니다.
좀 울퉁불퉁하겠지만 훌륭할 거고,
세상의 권력이
더 분산화되고 더 널리 퍼지는 것이
우리에게 극도로 중요합니다.
And in fact, like one of the biggest AI risks
I am worried right now
is like AI authoritarianism.
And you know, a small number of people or companies
thinking they need to control the world.
That’d be very, very bad.
사실 지금 제가 가장 걱정하는
가장 큰 AI 위험 중 하나는
AI 권위주의입니다.
소수의 사람이나 회사가
세상을 통제해야 한다고 생각하는 거죠.
그건 매우, 매우 나쁠 겁니다.
But given this mission,
we feel like we need to figure out
how to make AI extremely abundant,
extremely cheap,
extremely powerful,
put it in everyone’s hands,
and like have a lot of it to get to use.
하지만 이 미션을 고려하면
AI를 극도로 풍부하고,
극도로 저렴하고,
극도로 강력하게 만들고,
모든 사람의 손에 넣어서
많이 쓸 수 있게 하는 방법을
찾아야 한다고 느낍니다.
And as we look at what’s in the way of that,
there’s a whole bunch of new constraints
like chips and energy and data centers and robots
and all the pieces that need to come together
to build this platform
so that we can like enable this mission.
그걸 방해하는 요소들을 보면
칩, 에너지, 데이터센터, 로봇 같은
새로운 제약들이 잔뜩 있고
이 미션을 가능하게 할
플랫폼을 만들기 위해
맞춰져야 할 모든 조각들이 있습니다.
Now there’s a bunch of things
you can build on top of that platform
like you can go build every vertical, every startup.
We have no desire to do that.
I think a decentralized economy is important and good
and I would like us to just be really great
about producing these units of intelligence
and make the world like man
this is just incredibly capable
an incredibly great deal
and we’re going to imbue it
in every product and service.
그 플랫폼 위에는
모든 수직 산업, 모든 스타트업을
만들 수 있는 것들이 잔뜩 있습니다.
우리는 그렇게 하고 싶지 않습니다.
분산화된 경제가 중요하고 좋다고 생각하고
우리는 이 지능의 단위들을
정말 잘 생산해서
세상이 “와, 이건 정말 믿을 수 없을 정도로 강력하고
믿을 수 없을 정도로 좋은 거래야”
라고 느끼게 만들고
모든 제품과 서비스에
이걸 스며들게 하고 싶습니다.
So I think that’s very instructive to us
about what we have to go do.
그래서 그게 우리가 무엇을 해야 하는지에 대해
매우 교훈적이라고 생각합니다.
Interestingly the kind of key inputs
to like extraordinarily abundant
high quality low cost intelligence
a lot of those things like energy, like robots
are also things that you really want
in a world of abundant intelligence.
흥미롭게도
극도로 풍부하고
고품질이며 저비용인 지능을 위한
핵심 입력 요소들 중 상당수가
에너지나 로봇 같은 것들인데
이것들은 풍부한 지능의 세상에서도
정말 필요한 것들이기도 합니다.
If ideas are plentiful
and there’s all this great stuff,
we still live like in a physical world
and we still want stuff to happen.
So you know, we need to be able
to make stuff happen in that world.
아이디어가 풍부하고
모든 훌륭한 것들이 있다 해도
우리는 여전히 물리적 세계에 살고 있고
여전히 뭔가가 일어나길 원합니다.
그래서 그 세계에서
실제로 일이 일어나게 만들 수 있어야 합니다.
And I have wondered if like the fact
that energy and robots are going to be so important
to staying on this intelligence infrastructure ramp
and also the things that you need immediately after it
are energy and robots
says anything deep at all
or is just like the most boring obvious thing
which is like to produce anything
intelligence included
you need to manipulate matter.
그리고 저는 에너지와 로봇이
이 지능 인프라 상승 곡선을 유지하는 데
그렇게 중요하고
그 직후에도 필요한 것들이라는 사실이
뭔가 깊은 의미를 가지고 있는지,
아니면 그냥
지능을 포함해서 무엇이든 생산하려면
물질을 조작해야 한다는
가장 지루하고 당연한 이야기인지
궁금합니다.
But it is kind of interesting
that we need these new areas so much
for what we’re doing now
and then so much more immediately after.
하지만 우리가 지금 하는 일을 위해
이 새로운 영역들이 그렇게 필요하고
그 직후에 더 많이 필요하다는 점이
좀 흥미롭긴 합니다.
What do you think your biggest bottleneck is?
If you just say like we want this to continue scaling unabated.
What is the biggest bottleneck that you can see?
가장 큰 병목 현상이 무엇이라고 생각하세요?
그냥 이 스케일링이 거침없이 계속되길 원한다고 했을 때
보이는 가장 큰 병목은 무엇인가요?
Transistors and then electrons in that order.
트랜지스터, 그다음이 전자입니다.
그 순서예요.
So let’s say you know you take someone like Jensen
where he’s like incredibly good at aligning
all his suppliers towards you know his vision for the future.
I think you’re also extremely good at this.
예를 들어 젠슨 같은 사람을 보면
모든 공급업체를
자신의 미래 비전에 맞춰
정렬하는 데 엄청나게 뛰어나죠.
당신도 이 부분에 매우 뛰어나다고 생각합니다.
How do you kind of think about
not only keeping OpenAI on the OpenAI timelines,
but also keep the rest of the world
on OpenAI timelines as well?
OpenAI를 OpenAI의 타임라인에 맞추는 것뿐만 아니라
세상의 나머지 부분도
OpenAI의 타임라인에 맞추도록
어떻게 생각하시나요?
You talk to them a lot.
You have to
and you don’t just say like,
I need you to like deliver this turbine or this chip on this date.
그들과 많이 이야기합니다.
그래야 하고,
그냥 “이 터빈이나 이 칩을
이 날짜에 납품해 달라”고
말하는 것만으로는 안 됩니다.
Because you know people will say, “Okay, whatever.”
And they have a bunch of other priorities.
사람들은 “알겠어, 뭐든”이라고 말할 테고
다른 우선순위가 잔뜩 있으니까요.
You really have to like show them
here is the upcoming model.
Here’s what it enables.
Here’s our research.
정말로 그들에게
다가올 모델이 여기 있고,
이게 무엇을 가능하게 하며,
우리의 연구는 이렇다는 걸
보여줘야 합니다.
Like we for our core suppliers,
we really show them a lot about what we’re doing,
why we believe what we believe,
what it’s going to enable.
핵심 공급업체들에게는
우리가 무엇을 하고 있는지,
왜 그렇게 믿는지,
이게 무엇을 가능하게 할 것인지
정말 많이 보여줍니다.
And you know, you figure out
I mean, the most important thing is
to like get them to believe in the mission
and why they need to prioritize it,
but you also try to figure out
how to align their incentives with yours as much as you can.
그리고 가장 중요한 것은
그들이 미션을 믿고
왜 이를 우선시해야 하는지를
이해하게 만드는 것이지만
그들의 인센티브를
가능한 한 우리와 맞추는 방법도
찾으려고 노력합니다.
Charlie Munger has this awesome line
where he’s like,
“Every time I’ve thought that I understood the power of incentives,
I’ve like underestimated them.”
찰리 멍거는 멋진 말을 했는데,
“인센티브의 힘을 이해했다고 생각할 때마다
항상 과소평가했다”는 거죠.
How do you like successfully align
all the incentives of the different partners
as well as the people inside of OpenAI?
다른 파트너들과
OpenAI 내부 사람들의
모든 인센티브를
어떻게 성공적으로 정렬하나요?
Well, companies are amazing vehicles for this to start.
회사는 이를 위한
놀라운 수단입니다.
As a kid I was like very fascinated by the industrial revolution
and I understood it as a bunch of technologies
that happened to come around the same time
and for some puzzling reason
happened to scale at around the same time.
어릴 때 저는 산업혁명에
매우 매료되어 있었고
그걸 같은 시기에 우연히 등장한
여러 기술들이
무슨 이유에서인지
비슷한 시기에 스케일업된 것이라고
이해했습니다.
And you know, I would like talk to my friends or my parents or whatever
about whether it was like this technology
was the most important invention or this one or that one.
그리고 친구나 부모님 등과
이 기술이 가장 중요한 발명인지,
저 기술이 중요한지
이야기하곤 했습니다.
And my read of it from my current lens
as like someone who has now spent more time
thinking about business
is that the important invention
was the joint stock corporation.
지금 비즈니스에 대해
더 많은 시간을 생각하게 된
현재의 시각으로 보면
중요한 발명은
주식회사였다고 생각합니다.
And before that was invented
you had these like kind of family businesses
that ran on trust
and you had to know everyone
and you didn’t have the idea of a corporation.
You didn’t have the idea of like stockholders really.
그게 발명되기 전에는
신뢰로 운영되는
가족 사업 같은 것들이 있었고
모든 사람을 알아야 했으며
법인이라는 개념도,
주주라는 개념도
제대로 없었습니다.
And then all of a sudden this new thing was invented.
Countries like the sovereigns of the world
granted this sort of a new kind of status
really a thing that didn’t exist before.
This very powerful thing
that we’re going to let these new entities emerge
and not give them the power of a state
but give them like much more than the power of a person.
그러다 갑자기 이 새로운 것이 발명되었습니다.
세계의 주권자들이
이전에 존재하지 않았던
새로운 지위를 부여한 거죠.
국가의 권력은 주지 않지만
한 사람의 권력보다 훨씬 더 많은 것을 주는
매우 강력한 새로운 실체들이
등장하도록 한 것입니다.
And fundamentally this was about
you know incentive alignment,
liability protection which is another kind of incentive alignment.
The ability to like amass capital
and all of a sudden you could do things
beyond what a family business could do.
본질적으로 이건
인센티브 정렬,
또 다른 형태의 인센티브 정렬인
책임 제한,
자본을 모을 수 있는 능력에 관한 것이었고
갑자기 가족 사업으로는
할 수 없는 일들을
할 수 있게 되었습니다.
And that environment let people raise money
to develop technologies.
Very speculative nature.
Pool capital
figure out ways to get different companies
to sort of specialize in different ways
and interact with each other.
Serious financial systems
and new kinds of instruments.
그리고 그 환경 덕분에
사람들은 기술을 개발하기 위해
돈을 모을 수 있게 되었습니다.
매우 투기적인 성격이었죠.
자본을 모으고
서로 다른 회사들이
각자 다른 방식으로 전문화하고
상호작용할 방법을 찾아냈습니다.
진지한 금융 시스템과
새로운 종류의 금융 상품들이요.
This was really an incredible thing.
And the idea of a company
has done a huge amount
to align incentives of very large groups of people.
이건 정말 놀라운 일이었습니다.
그리고 회사라는 아이디어는
매우 큰 집단의 사람들의 인센티브를
정렬하는 데
엄청난 역할을 해왔습니다.
Now, you know, millions of people
can be shareholders of a company.
There’s a bunch of other things we do,
but I don’t want to diminish
what has been this incredible invention
and like the just ridiculous overperformance
of capitalism in human society.
이제는 수백만 명이
한 회사의 주주가 될 수 있습니다.
우리가 하는 다른 일들도 많지만
이 놀라운 발명과
인류 사회에서 자본주의가 보여준
말도 안 되게 뛰어난 성과를
과소평가하고 싶지 않습니다.
Like a chart that I think people should look at
much more than they do
is the like fall of extreme poverty
over the last hundred years
like infant mortality and all the other things
any of them that you want
any of the associated things.
사람들이 지금보다 훨씬 더 많이 봐야 한다고 생각하는
차트 중 하나가
지난 100년 동안
극심한 빈곤의 감소,
영아 사망률 등
관련 지표들입니다.
If you like kind of look back at that
that’s like the most zoomed in view
of the last hundred years.
But if you look back at kind of economic growth,
quality of life improvements,
all of these things
and you just like drew out all of human history
and you put the line when like the company was invented,
you would see like a really quite interesting change
in the shape of that curve after it.
그걸 돌아보면
지난 100년의
가장 확대된 모습입니다.
하지만 경제 성장,
삶의 질 향상 같은 것들을
인류 역사 전체로 그려보고
회사가 발명된 시점에 선을 그으면
그 이후 곡선의 모양이
정말 흥미로운 변화를 보이는 걸
볼 수 있을 겁니다.
Beyond that,
I think we have a mission
that transcends any amount of economic power
anything else could ever do.
And that’s probably more important.
그걸 넘어서
우리는 그 어떤 경제적 힘도
초월하는 미션을 가지고 있다고 생각합니다.
그게 아마도 더 중요할 겁니다.
One of the things that I’ve thought is the most interesting
is have you ever seen one of those stats
where it’s like I don’t know what percentage of like CEOs
are sociopaths and psychopaths?
It’s like very very high.
제가 가장 흥미롭다고 생각했던 것 중 하나가
CEO 중 소시오패스나 사이코패스의 비율이
매우 매우 높다는
그런 통계를 본 적 있느냐는 겁니다.
People talk about this.
사람들이 이런 이야기를 하죠.
So I wonder if capitalism is the first system
that allowed these people that are like super kind of self-serving
to like their incentives are realigned with societies
and just create great products
and then suddenly you help society
but you also win.
그래서 자본주의가
극도로 자기중심적인 사람들의 인센티브를
사회와 재정렬시켜서
훌륭한 제품을 만들게 하고
결국 사회를 도우면서
자신도 이기는
첫 번째 시스템이었는지 궁금합니다.
I definitely know a lot of sociopathic CEOs,
but I would say the best ones I know
I would not put in that category.
There’s a lot of very high ego CEOs,
people just like incredibly high opinions of themselves
in a way that maybe like would have been
just like purely annoying,
but now because people can like, you know, buy their shares,
maybe you like tolerate their annoyance and antics a little more.
소시오패스적인 CEO들을
많이 알긴 하지만
제가 아는 최고의 CEO들은
그 범주에 넣지 않을 겁니다.
자아 의식이 매우 높은 CEO들은 많아요.
자기 자신에 대한 의견이
믿을 수 없을 정도로 높은 사람들인데
예전 같으면 그냥 짜증나는 수준이었겠지만
이제 사람들이 그들의 주식을 살 수 있으니까
그 짜증과 행동을
조금 더 참아주게 된 거죠.
So there’s definitely some aligning thing there.
I don’t know.
I think there are a lot of CEOs of very large companies
that I would not put in the sociopath category at all.
그래서 분명히 어떤 정렬 효과가 있습니다.
잘은 모르겠지만
매우 큰 회사의 CEO들 중에는
소시오패스 범주에
절대 넣지 않을 사람들이 많다고 생각합니다.
What do you think drives those people?
그런 사람들을 움직이는 것은 무엇이라고 생각하세요?
I mean, it’s different for different ones of them.
Like definitely seeing how good they can get at the game
or like how much they can get better than themselves every year
I think is a huge part of it.
You know, it’s like intellectually quite stimulating.
사람마다 다릅니다.
게임에서 얼마나 잘할 수 있는지,
매년 자기 자신보다
얼마나 더 나아질 수 있는지를 보는 것이
큰 부분을 차지한다고 생각합니다.
지적으로 꽤 자극적이죠.
For all of the other problems
like you’re kind of playing
the most interesting strategic game
and that can be fun.
다른 모든 문제들에도 불구하고
가장 흥미로운 전략 게임을
하고 있는 셈이고
그게 재미있을 수 있습니다.
If you had to think about the way that you operate today
versus the way that you would have operated 10 years ago
if placed in the exact same position that you are currently
what are the biggest differences between those two people?
오늘 당신이 운영하는 방식과
10년 전에 지금의 정확한 위치에 놓였다면
운영했을 방식을 비교했을 때
그 두 사람 사이의 가장 큰 차이는 무엇인가요?
Well, on the previous question,
the thing that drives me the most
is like this is the most interesting important thing
I can imagine doing
and we are now like in the singularity
like this is the moment.
이전 질문에 대해 말하자면
저를 가장 움직이는 것은
이게 제가 상상할 수 있는
가장 흥미롭고 중요한 일이라는 점이고
우리는 지금 특이점 속에 있다는 겁니다.
바로 이 순간인 거죠.
For the last 10 years ago this was like a kind of far off dream at best.
Seemed very improbable
and now we’re like actually in the moment
that we used to like talk about at the lunch table
in a very not serious way.
10년 전만 해도
이건 기껏해야 먼 미래의 꿈 같은 것이었고
매우 improbable해 보였습니다.
그런데 지금은
예전에 점심 테이블에서
별로 진지하지 않게 이야기하던
그 순간 속에
실제로 들어와 있습니다.
And so the thing that drives me
is I’ve been waiting for this my whole life
and I think it’s going to be incredible,
hugely positive, awesome for the world.
I’m excited to get to work on that.
그래서 저를 움직이는 것은
평생 이걸 기다려왔다는 것이고
이게 믿을 수 없을 정도로 훌륭하고
세상을 위해 엄청나게 긍정적이고 awesome할 거라고 생각합니다.
이걸 할 수 있어서 설렙니다.
I also think some of the alternative visions
painted by other companies
are like quite terrifying.
I’m going to make sure that gets pushed against
and is not what happens.
또한 다른 회사들이 그리는
대안적 비전 중 일부는
꽤 끔찍하다고 생각합니다.
그게 실현되지 않도록
밀어붙일 겁니다.
But the main thing of what’s different than 10 years ago
is like we’re actually in it.
Like this is the real.
하지만 10년 전과 가장 다른 점은
우리가 실제로 그 속에 있다는 겁니다.
이게 진짜인 거죠.
I think it is both true
that it is all one crazy exponential
and any one moment is not like the tipping point
and also that we are somehow in another one
of those decisive periods
where the curve can go one way or another
like it was when we started 10 years ago.
저는 이게 전부
하나의 미친 지수 곡선이고
어느 한 순간이
전환점이 아니라는 것과
동시에 우리가 또 다시
곡선이 한쪽으로든 다른 쪽으로든
갈 수 있는
결정적인 시기에 와 있다는 것
둘 다 사실이라고 생각합니다.
10년 전 우리가 시작했을 때처럼요.
What do you think the biggest impacts
are on getting this part of the curve right?
이 곡선의 이 부분을
제대로 가져가는 데
가장 큰 영향은 무엇이라고 생각하세요?
I think like there are still major
AI alignment issues to solve
and safety issues
and there are still major economic issues,
future of jobs, all of that kind of stuff.
여전히 해결해야 할
주요 AI 정렬 문제와
안전 문제가 있고
일자리의 미래 같은
주요 경제적 문제들도 남아 있습니다.
But I think the fight of the current moment is
are we going to head to a world of
AI authoritarianism or liberty?
하지만 현재 순간의 싸움은
우리가 AI 권위주의의 세상으로 갈 것인가
아니면 자유의 세상으로 갈 것인가
라고 생각합니다.
Are we going to decide that
because of the very real safety issues
and economic issues
that you know we want one single model
to be the machine god
or the company associated to do that
or are we going to say like
you know what it’s going to be
it may be a little messy
but every time that humanity has traded off its liberty
for safety
it’s been a long-term net loss
and so we are going to put this in the hands of people
we’re going to empower them.
우리가 매우 현실적인 안전 문제와
경제적 문제 때문에
하나의 모델이
기계 신이 되거나
그와 연관된 회사가 그렇게 하도록
결정할 것인가,
아니면 “좀 messy할 수는 있지만
인류가 안전을 위해 자유를 거래할 때마다
장기적으로는 순손실이었으니
이걸 사람들의 손에 맡기고
그들을 강화시키자”고
말할 것인가.
We are going to let society express its ideas
and use this technology in the way they want.
Of course, according to some guardrails
with some guardrails,
but you know, with a lot of power and potential.
And I really care that we do it that way.
사회가 자신의 아이디어를 표현하고
이 기술을 원하는 방식으로
사용하게 할 겁니다.
물론 어떤 가드레일 안에서지만
많은 힘과 잠재력을 가지고요.
저는 우리가 그 방향으로 가는 것을
정말 중요하게 생각합니다.
When you were talking with Patrick Collison on stage,
must have been like a couple months ago,
there was this fascinating thing that you said,
which is basically like
you will talk or text with 3 to 400 people a day internally.
패트릭 콜리슨과 무대에서 이야기했을 때
몇 달 전쯤이었을 텐데
당신이 말한 흥미로운 게 있었는데
기본적으로
내부적으로 하루에 300에서 400명의 사람과
이야기하거나 문자를 한다는 거죠.
I text more people than anybody else I know.
I don’t think this is like a good thing.
I think this is actually like a bad habit.
제가 아는 누구보다
더 많은 사람에게 문자를 보냅니다.
이게 좋은 일이라고 생각하지 않습니다.
사실 나쁜 습관이라고 생각합니다.
Why?
왜요?
Because it takes up like most of my time
and I get like into
I have a very short attention span now.
대부분의 시간을 차지하고
지금은 주의 집중 시간이
매우 짧아졌기 때문입니다.
Interesting.
What does that enable you to do
that like otherwise?
흥미롭네요.
그게 다른 방식으로는 할 수 없는
무엇을 가능하게 하나요?
Huge amount of context.
I mean I’m like a AI model that’s not that smart
but just has like a huge amount
like a short-term context
on like whatever’s happening right now
and then forget.
엄청난 양의 컨텍스트입니다.
저는 그렇게 똑똑하지 않은 AI 모델 같지만
지금 일어나고 있는 일에 대한
단기 컨텍스트를
엄청나게 많이 가지고 있다가
잊어버리는 식이죠.
Does that enable you to make decisions
that other people wouldn’t have?
Like what company decision better?
그게 다른 사람들은 하지 않을
결정을 가능하게 하나요?
어떤 회사 결정이 더 나아지나요?
I don’t know.
I mean, it lets me make different decisions
than other people would.
잘 모르겠습니다.
다른 사람들이 내릴 결정과는
다른 결정을 내릴 수 있게 해줍니다.
What different decisions would you have made
in the last like 12 months
that you wouldn’t have made
if you didn’t have so much context?
지난 12개월 동안
그렇게 많은 컨텍스트가 없었다면
내리지 않았을
다른 결정들은 무엇이었나요?
I don’t know if I have like a specific one
I can share publicly,
but there’s like a lot of things where,
you know, because I know about some random research breakthrough
impending that is going to like affect some customer
or some supplier or whatever,
I can make a slightly different decision in the moment.
And if I hadn’t known it that morning,
I would have made a different decision.
It would have been worse.
공개적으로 말할 수 있는
구체적인 예는 잘 모르겠지만
임박한 어떤 연구 돌파구를 알고 있어서
고객이나 공급업체에 영향을 미칠 수 있다는 걸 알기 때문에
그 순간에 약간 다른 결정을 내릴 수 있는 경우가
많습니다.
그날 아침에 그걸 몰랐다면
다른 결정을 내렸을 테고
그게 더 나빴을 겁니다.
One of the things that I think you are the best at
is kind of like long-term thinking
and yet it also seems like things are moving so quickly
and the world is changing so fast
that planning 20 years out
and then like looking backwards
I don’t even know if that makes sense.
당신이 가장 잘하는 것 중 하나가
장기적 사고라고 생각하는데
동시에 세상이 너무 빠르게 변하고 있어서
20년 뒤를 계획하고
뒤를 돌아보는 게
의미가 있는지조차
잘 모르겠습니다.
How do you think about this?
How is like is your time horizon shortening?
이에 대해 어떻게 생각하세요?
시간 지평이 짧아지고 있나요?
I actually don’t try to plan backwards.
I try to have like a small number of strongly held convictions
about the future
that are like directions to head towards
but then I try to like plan forwards
from the current state
about like what can we do now
what can we do this year
and sometimes you do have to like plan a few things
on a you know 5 or 10 year horizon
but I try to plan forward
guided by a small number of beliefs about the future.
저는 사실 뒤로 계획하려고 하지 않습니다.
미래에 대해
강하게 믿는 소수의 신념을 가지고
그게 나아가야 할 방향이 되게 한 다음
현재 상태에서부터
앞으로 계획합니다.
지금 무엇을 할 수 있는지,
올해 무엇을 할 수 있는지.
가끔은 5년이나 10년 지평으로
몇 가지를 계획해야 하지만
미래에 대한 소수의 신념에 이끌려
앞으로 계획하려고 합니다.
I think there are a lot of people
who have way too many beliefs about the future
and a kind of rigid worldview
that they try to fit
and then but what happens is they end up like chasing,
you know, you see like space companies turn into AI companies or whatever.
미래에 대해
너무 많은 신념을 가지고
경직된 세계관을 맞추려고 하는 사람들이 많습니다.
그러다 보면 결국 chase하게 되죠.
우주 회사가 AI 회사로 바뀌는 것처럼요.
And like having just a small number of things
that you deeply believe about the future
and being very flexible on the rest
and staying very true to the core
is helpful.
미래에 대해 깊이 믿는
소수의 것만 가지고
나머지는 매우 유연하게 하며
핵심에 매우 충실한 것이
도움이 됩니다.
One of the people that I know the best,
his top company core value is just critical path
and just focusing on the critical path
and like staying focused on the key drivers
of whatever the biggest roadblock is.
Just unfuck that and then go to the next one
and do that again.
제가 가장 잘 아는 사람 중 한 명은
회사의 최고 핵심 가치가
그냥 critical path입니다.
critical path에만 집중하고
가장 큰 장애물의
핵심 동인에 집중하는 거죠.
그걸 해결하고 다음으로 넘어가고
또 그걸 반복하는 것입니다.
How do you think about critical path
in your own life
when you’re kind of like trying to make these decisions?
이런 결정을 내릴 때
당신 자신의 삶에서
critical path를
어떻게 생각하나요?
I mean, for so long now,
I have felt focused on this singular goal
of abundant intelligence
and a belief that like incredible human prosperity
will come from that
as long as we don’t have a weird power concentration
and kind of a new kind of authoritarianism.
오랫동안
저는 풍부한 지능이라는
단일한 목표에 집중해 왔고
이상한 권력 집중이나
새로운 형태의 권위주의가 없다면
그로부터 믿을 수 없는 인간 번영이
올 것이라는 믿음을 가지고 있습니다.
It has been fairly clear to me
at any given time
what’s on the critical path to get there.
And I have not been tempted by,
you know, should I reconsider the goal
or should I think about these other things.
어느 시점에서든
거기에 도달하기 위한 critical path가
무엇인지
비교적 명확했습니다.
목표를 재고해야 할까,
다른 것들을 생각해야 할까
하는 유혹을 받지 않았습니다.
I have been thinking about that a little bit more recently
of like, okay, if we really are close to super intelligence,
what’s next?
But this that’s kind of how I subjectively feel
we are close
is the first time in like more than a decade
I’ve thought about what is the next thing.
최근에 조금 더 생각하게 된 건
만약 우리가 정말로 초지능에 가깝다면
다음은 무엇인가 하는 것입니다.
하지만 주관적으로 우리가 가깝다고 느끼는 이 느낌이
10년 넘게 처음으로
다음이 무엇인지 생각하게 된 계기입니다.
And is it the ranch?
그게 목장인가요?
I mean eventually there might be a few more things on the way,
but that is yes, that is the eventual plan.
결국 중간에 몇 가지 더 있을 수 있지만
네, 그게 최종 계획입니다.
If you had to like try to guess
what else does Sam want to accomplish
before he ranches.
샘이 목장으로 가기 전에
또 무엇을 이루고 싶어 할지
추측해 본다면요.
Look AI super intelligence is going to get built
like that you know not done
but like going to we are we are on the glide path.
AI 초지능은 구축될 겁니다.
아직 끝나지는 않았지만
우리는 이미 glide path 위에 있습니다.
Abundance and decentralization
and like wide access to it
and making sure that it ends up with
like broadly shared prosperity.
I would really like to accomplish that.
풍요와 분산화,
넓은 접근성,
그리고 그것이
광범위하게 공유되는 번영으로
이어지도록 하는 것.
저는 그걸 정말 이루고 싶습니다.
So maybe that that’s the thing
that I’ve been like thinking about as the next thing
like how does technologically
we’re going to accomplish our mission.
그래서 그게 제가
다음으로 생각하고 있는 것일 수 있습니다.
기술적으로
우리의 미션을 어떻게 이룰 것인가.
I think a lot of our worldview
and a lot of our beliefs about safety
and the impact is going to have
have also we’ve gotten those things done too.
But you know very broadly shared prosperity
and a real focus on enabling the world here.
That seems very important.
우리의 세계관과
안전, 영향에 대한 신념들 중
많은 부분도
이미 해낸 것들이 있다고 생각합니다.
하지만 매우 광범위하게 공유되는 번영과
세상을 가능하게 하는 데
진짜로 집중하는 것.
그게 매우 중요해 보입니다.
I’ve heard you say again and again
this idea of get on planes in marginal situations.
I’ve done this a huge number of times for you.
당신은 경계선상의 상황에서
비행기를 타라는 아이디어를
반복해서 말하더군요.
저도 당신을 위해
엄청나게 많이 해봤습니다.
So far it’s working pretty well.
Good. I think I think it’s very solid advice.
지금까지는 꽤 잘 통하고 있습니다.
좋은 조언이라고 생각합니다.
When was the last time
that you got on a plane in a marginal situation?
경계선상의 상황에서
마지막으로 비행기를 탄 게 언제인가요?
Well, I can’t say what for,
but very recently and it worked out.
이유는 말할 수 없지만
매우 최근이었고
잘 풀렸습니다.
Congratulations.
축하합니다.
Thank you.
And I really didn’t want to.
It was like a very inconvenient two overnights.
Didn’t want to do it.
New baby, whole mess, but I did.
감사합니다.
정말 하기 싫었어요.
매우 불편한 이틀 밤 일정이었고
하고 싶지 않았습니다.
새 아기도 있고 난리였지만
했습니다.
Okay. Actually take me into your like mental process
for deciding to do this world tour.
그 월드 투어를 하기로 결정한
당신의 사고 과정을
말해 주세요.
That is just I mean it again
it’s like hard to rewind 3 years
cuz now like it feels like AI has been here forever
but 3 years ago we had just launched GPT-4.
The world was melting down.
Everybody was freaking out.
다시 말하지만
3년 전으로 되감기가 어렵습니다.
지금은 AI가 항상 있었던 것 같지만
3년 전 우리는 막 GPT-4를 출시했고
세상이 녹아내리고 있었어요.
모두가 패닉 상태였습니다.
Everybody was just like oh man.
And no one knew what to think.
And I could just feel these like storm clouds brewing
and like people just getting angry
or it was like world leaders were like
do we need to like take control and shut things down?
Like is this thing waking up?
모두가 그냥 “이런” 상태였고
아무도 어떻게 생각해야 할지 몰랐습니다.
저는 폭풍 구름이 몰려오는 게 느껴졌고
사람들이 화를 내거나
세계 지도자들이
“우리가 통제해서 셧다운해야 하나?
이게 깨어나고 있는 건가?”
라고 하는 분위기였습니다.
It was a weird time
and because it had all happened so fast
people had not had time to like wrap their head around it
go through this process whatever.
이상한 시기였고
모든 게 너무 빨리 일어났기 때문에
사람들이 머리를 정리하고
그 과정을 거칠 시간이 없었습니다.
So you know we were like getting all of this escalating stuff
and all these like world leaders were like
will you come meet us
we’re like you know thinking about doing this and that
and I was like uh I think if I or someone from the company
but at the time company was not very big
so I was like probably going to have to be me
does not go like show up and talk to people
I had like a sense it was about to go very badly.
그래서 점점 고조되는 상황들이 있었고
세계 지도자들이
“우리 좀 만나 줄래요?
이런 저런 생각을 하고 있어요”
라고 했고
저는 “내가 아니면 회사 누군가가 가야 하는데
당시 회사가 별로 크지 않아서
아마 나여야 할 것 같다.
가서 사람들과 이야기하지 않으면
상황이 매우 나빠질 것 같다”는 느낌이 들었습니다.
And I was thinking about doing like a bunch of short trips
but I hate long flights.
I hate jet lag.
I had the whole thing.
So I was like, I’m just going to like get this over with
in a short period of time.
짧은 여행을 여러 번 할까 생각했지만
긴 비행을 싫어하고
시차 적응을 싫어합니다.
그래서 그냥 짧은 기간에
이걸 끝내버리자고 생각했습니다.
Brian Chesky advised me to do it.
He had done something for Airbnb,
similar for Airbnb,
but he had done like eight cities or something.
브라이언 체스키가
하라고 조언해 줬습니다.
에어비앤비를 위해
비슷한 걸 했는데
8개 도시 정도였다고요.
And you were like, “Fuck it, we ball.
Let’s just do 30.”
그래서 당신은 “Fuck it, we ball.
그냥 30개 하자”고 한 거죠.
20
I think we did 28 countries, 35 days.
I like lived on an airplane.
It was a very strange.
20
제 생각엔 28개국, 35일이었습니다.
비행기에서 살다시피 했어요.
매우 이상한 경험이었습니다.
Did you have a bed?
침대가 있었나요?
I had like a Yeah, I was comfortable,
but yeah, I had a bed.
네, 편안했고
침대도 있었습니다.
I fly coach, so it’s a little bit different.
This is better than that, right?
This is a lot better than that.
But like, you know, it’s like travel still sucks.
Like you can make it as comfortable as you want
and you still like miss your own bed
and your own time zone and your office and whatever.
저는 이코노미를 타서 좀 다르죠.
이건 그것보다 낫죠?
훨씬 낫습니다.
하지만 여행은 여전히 힘듭니다.
아무리 편안하게 만들어도
자신의 침대,
자신의 시간대,
사무실이 그리워지니까요.
One thing that I’ve learned is
no matter how many people have like these cures for jet lag,
they’re all bullshit.
Like it just sucks.
Your brain doesn’t like it.
제가 배운 한 가지는
시차 적응 비법이 아무리 많아도
전부 헛소리라는 겁니다.
그냥 힘들어요.
뇌가 그걸 싫어합니다.
I never in because I went to so many places.
I think my biggest time zone change
was 4 hours the whole trip
and mostly it was like a 1 hour at a time hop.
So, I wasn’t that jetlagged.
I was just like exhausted
and it was very strange.
많은 곳을 다녔기 때문에
전체 여행에서 가장 큰 시차 변화는
4시간이었고
대부분 한 시간에 한 시간씩 이동했습니다.
그래서 시차는 그렇게 심하지 않았고
그냥 exhausted했을 뿐입니다.
매우 이상한 경험이었어요.
It was kind of cool to get to see the world so quickly
because you really do get a sense for like cultural differences
that are very subtle when you go from place to place.
세상을 그렇게 빨리 볼 수 있다는 게
좀 멋졌습니다.
장소를 옮길 때마다
매우 미묘한 문화적 차이를
진짜로 느낄 수 있으니까요.
But by the end of it, like the last few days,
I started, it was one of these like weird,
you know, half asleep, half awake kind of somewhat dreams.
But I started having this like vision, feeling, whatever
of being in my childhood bed.
하지만 마지막 며칠이 되자
반쯤 자고 반쯤 깨어 있는
이상한 꿈 같은 상태에서
어린 시절 침대에 있는 듯한
비전이나 느낌이 들기 시작했습니다.
Interesting.
흥미롭네요.
Which I never had before since.
But I would sort of like vaguely wake up
and I would think I was in my childhood bed
in my childhood room.
And I was like,
“Okay, this is some like deep it’s time to go home thing.”
그 전에도 그 후에도 그런 적은 없었습니다.
어렴풋이 깨어나면
어린 시절 방의 어린 시절 침대에 있다고 생각했고
“아, 이건 깊이 ‘집에 갈 시간’이라는 신호구나”
라고 느꼈습니다.
You’re like subconscious fighting back or something.
잠재의식이 저항하는 것 같네요.
Something like that.
그런 것 같습니다.
Interesting.
When you’re in zombie mode
and you’re kind of like trying to function,
I think or goblin mode, whatever you prefer,
how do you change?
Like what is different about you?
How do you decide to keep on going?
흥미롭습니다.
좀비 모드나 고블린 모드에 빠져서
어떻게든 기능하려고 할 때
당신은 어떻게 달라지나요?
계속 나아가기로
어떻게 결정하나요?
I definitely got to this point near the end
where I was like hunting down the days
till I could be home.
I was just like I
cuz each day was like it was like
you know 14 hours of like nonstop
and I’m like not an extroverted person,
you know, I was meeting like hundreds of people a day
in some cases.
분명히 끝 무렵에는
집에 갈 수 있는 날까지
날짜를 세고 있었습니다.
하루하루가
14시간 논스톱이었고
저는 외향적인 사람이 아닌데
어떤 날은 수백 명의 사람을
만나고 있었으니까요.
And like tensions lowered by the end of it,
but at the beginning like the world was like very nervous
and then like you know,
I think once it just like it did calm down.
끝 무렵에는 긴장이 좀 낮아졌지만
처음에는 세상이 매우 긴장해 있었고
결국 진정되었습니다.
I think one thing that helped is
it was clear that like I knew when I was going to get home
and I knew I was going to have to do it again for a while.
I’ve done smaller ones since.
I probably do like something like that once or twice a year.
도움이 된 한 가지는
언제 집에 갈지 알고 있었고
당분간은 또 해야 한다는 걸 알고 있었다는 점입니다.
그 이후로 더 작은 것들은 해봤고
아마 일 년에 한두 번 정도
그런 걸 합니다.
But I was going to say like a thing I learned is
that I would much rather put
a bunch of international travel together
in like a 7 or 10 day chunk
than a bunch of one day trips spread out.
So I always do try to do it that way.
제가 배운 한 가지는
국제 여행을
7일이나 10일짜리로 묶어서 하는 게
하루짜리 여행을 여러 번 분산시키는 것보다
훨씬 낫다는 것입니다.
그래서 항상 그렇게 하려고 합니다.
Now I think a lot of people overestimate
the like risk involved in making most actions.
Like there is a lot of risk if you’re just,
you know, buying a bunch of call options on Robinhood,
but there’s probably a lot less risk
on getting on planes and stuff.
많은 사람들이
대부분의 행동을 할 때의 위험을
과대평가한다고 생각합니다.
로빈후드에서 콜옵션을 잔뜩 사는 것에는
많은 위험이 있지만
비행기를 타는 것 같은 일에는
아마도 위험이 훨씬 적을 겁니다.
What have been the best examples of times
where you basically did something
that seemed really risky to other people,
but you knew wasn’t or you believed wasn’t?
다른 사람들에게는 매우 위험해 보였지만
당신은 위험하지 않다고 알았거나
믿었던 일의
가장 좋은 예는 무엇이었나요?
I guess the obvious example would be like
I was always extremely high conviction
buying a lot of compute.
가장 뻔한 예는
제가 항상 매우 높은 확신을 가지고
컴퓨트를 많이 산 것입니다
Have you ever seen the meme
everything’s high risk if you’re a…
“모든 게 고위험이다 if you’re a…”
라는 밈 본 적 있어요?
No. Good meme.
아니요. 좋은 밈이네요.
I spend a lot of time trying to talk to people
about why they think a specific decision
is high risk or low risk.
And I have found that just getting people
to speak about it out loud
will often at least get through their intellectual blocks
in either direction
because people are usually wrong one way or the other.
Not always the emotional part of it,
but sometimes also.
특정 결정이 고위험인지 저위험인지
사람들이 왜 그렇게 생각하는지
이야기하는 데 많은 시간을 씁니다.
큰 소리로 말해 보게 하는 것만으로도
지적 블록을 어느 쪽이든
자주 돌파할 수 있다는 걸 발견했습니다.
사람들은 보통 한쪽으로든 다른 쪽으로든
틀리기 때문입니다.
항상 감정적 부분까지는 아니지만
가끔은 그것도 됩니다.
If you had to think through one of these meetings
where someone is like firmly against some decision
that you want to do,
what is the most effective way
to kind of help them see what you see?
당신이 원하는 결정에
누군가가 강하게 반대하는 회의에서
그들이 당신이 보는 것을
보게 하는 가장 효과적인 방법은 무엇인가요?
I don’t think I’m very good at this to be honest.
I think like the right answer is
to spend a lot of time really trying to explain it
and get people there.
And I actually think I used to be better at that.
And as life has gotten so busy,
I’m more just like I get upset or frustrated
or say, “This is what we’re going to do.”
And I don’t think it’s like a positive trait.
And I would like to get back to more of the like
let’s really talk it through.
솔직히 저는 이 부분에 별로 잘하지 못한다고 생각합니다.
올바른 답은
정말 많은 시간을 들여 설명하고
사람들을 그 지점까지 데려가는 것이라고 생각합니다.
예전에는 더 잘했던 것 같아요.
삶이 너무 바빠지면서
더 쉽게 화를 내거나 좌절하거나
“우리는 이렇게 할 거야”라고 말하게 되었습니다.
이건 긍정적인 특성이 아니라고 생각하고
다시 “정말 이야기해 보자”는 쪽으로
돌아가고 싶습니다.
You said that you used to be much harder to work with,
I don’t know, 2008 910 somewhere around there
than you are today.
당신은 2008, 2009, 2010년 즈음에는
지금보다 함께 일하기 훨씬 더 힘들었다고
말한 적이 있죠.
I don’t know if people would describe me
as fun to work with.
I like interesting to work with,
like effective, ambition raising,
like very mission focused,
but like day-to-day like really fun to work with.
I don’t think I’m like a particularly fun person in general.
사람들이 저를
함께 일하기 재미있는 사람이라고
묘사할지는 모르겠습니다.
흥미로운 사람,
효과적이고 야망을 높여주고
매우 미션 중심적인 사람으로는요.
하지만 일상적으로 정말 재미있게 일할 수 있는 사람으로는
그렇게 생각하지 않습니다.
전반적으로 특별히 재미있는 사람은 아니라고 봐요.
I feel like if you are having a good time,
it tends to be infectious.
And I think if you are generally working on things
that you want to work on,
it is having a good time.
당신이 즐거운 시간을 보내고 있다면
그게 전염되는 경향이 있다고 느낍니다.
그리고 일반적으로
하고 싶은 일을 하고 있다면
그게 즐거운 시간을 보내는 것이라고 생각합니다.
Maybe I’m wrong.
I mean, you could go ask a bunch of people I work with.
I don’t think you would get like a resounding
fun to work with.
제가 틀렸을 수도 있습니다.
함께 일하는 사람들에게 물어보면
“함께 일하기 정말 재미있다”는
압도적인 답은 안 나올 것 같아요.
Maybe not that language.
그 표현은 아닐 수도 있죠.
I think people would say stuff like
creative solutions to problems,
new insights,
like very high level of ambition,
like got me to do something I didn’t think I could do,
that kind of thing.
사람들은 이런 말을 할 것 같습니다.
문제에 대한 창의적인 해결책,
새로운 통찰,
매우 높은 수준의 야망,
내가 할 수 없다고 생각했던 일을
하게 만들었다는 식의 이야기요.
What does it typically look like
when you go into a meeting with someone
and you realize that they are not ambitious enough
and you need to try to help them become more ambitious?
누군가와 회의에 들어갔을 때
그들이 충분히 야심차지 않다는 걸 깨닫고
더 야심차게 만들려고 할 때
보통 어떻게 진행되나요?
The version of this that came to mind
when you were saying that was like
first office hours I would have with new YC founders
and you take average person
who’s worked in corporate America
you know at a big tech company for a few years
and the level of ambition
scaled thinking self-belief whatever
it’s just catastrophically low
horrible horrible.
당신이 그렇게 말할 때 떠오른 버전은
새로운 YC 창업자들과 처음 하는 오피스아워였습니다.
대기업, 빅테크에서
몇 년 일한 평균적인 사람을 데려오면
야망, 스케일 사고, 자기 확신 수준이
재앙적으로 낮습니다.
끔찍할 정도로요.
And you realize that like
this person has never not had a boss in their life.
They have never not had a parent or a teacher
or a manager or whatever
that kind of would tell them what to do
or what they were allowed to do or whatever.
And they also kind of got punished
for being too creative or wanting too much
or thinking too big or too ambitious, whatever.
그리고 깨닫는 건
이 사람은 인생에서 한 번도
상사 없이 살아본 적이 없다는 겁니다.
부모나 선생님, 매니저 같은 사람이
무엇을 해야 하는지,
무엇을 해도 되는지
알려주지 않은 적이 없었습니다.
그리고 너무 창의적이거나
너무 많이 원하거나
너무 크게 생각하거나
너무 야심차다는 이유로
처벌받기도 했습니다.
Most countries or cultures
have some sort of phrase
for being too ambitious.
Basically, tall poppy syndrome.
대부분의 나라나 문화에는
너무 야심차다는 것에 대한
어떤 표현이 있습니다.
기본적으로 tall poppy syndrome 같은 거죠.
That’s one.
And you realize like how deep this is in people
and that they like heard it
and their parents said it to them,
their teachers said them,
and friends said to them, whatever,
from when they were like quite little.
And getting people to just like not think that way
takes some real time.
그게 하나죠.
그리고 이게 사람들 안에
얼마나 깊이 뿌리박혀 있는지,
어렸을 때부터
부모, 선생님, 친구들에게
그런 말을 들어왔는지를 깨닫습니다.
사람들이 그런 식으로 생각하지 않게 만드는 데는
진짜 시간이 걸립니다.
What’s the most effective path
to get someone from not believing in themselves
to believing in themselves?
자신을 믿지 못하는 사람을
자신을 믿게 만드는
가장 효과적인 경로는 무엇인가요?
I think small repeated wins.
Like you do something you didn’t think you could do
or you kind of try something that felt,
you know, too ambitious or too high expectation
and it works
and you’re say, “Okay, try it again.”
작은 반복된 승리라고 생각합니다.
할 수 없다고 생각했던 일을 하거나
너무 야심차거나
기대가 너무 높다고 느낀 것을 시도해서
성공하면
“좋아, 다시 해보자”라고 말하는 거죠.
Do you do anything like Steve Jobs
where he would like if someone was worried
he would like stare into their eyes and get…
No, nothing like that.
스티브 잡스처럼
누군가가 걱정할 때
눈을 바라보며 뭔가 하는 그런 걸 하나요?
아니요, 그런 건 전혀 안 합니다.
I don’t think so.
It’s like you can do it.
I don’t I’m not like an inspirational speeches.
I don’t do like the hard stuff none of that.
그런 건 아닌 것 같아요.
“너는 할 수 있어” 같은 거요.
저는 영감을 주는 연설을 하지 않습니다.
그런 hard 한 것도 안 합니다.
What’s your favorite strategy game?
가장 좋아하는 전략 게임은 뭔가요?
I have not played a game other than like
my poker night with friends in so long.
I wish I had.
I guess I’ll have to say poker,
but I miss like great board games.
친구들과의 포커 나이트 말고는
게임을 한 지가 너무 오래됐습니다.
했으면 좋겠네요.
포커라고 말해야 할 것 같지만
훌륭한 보드게임을 그리워합니다.
What was your favorite board game?
가장 좋아하는 보드게임은 뭐였나요?
There’s like no one board game
where I be like, I want to play that like again and again.
I don’t have like I’m not like someone
who’s like Katana is the best board game of all time or whatever.
But they’re all fun
and they’re fun cuz they’re like new
and you have to like figure out a new set of challenges
and rules and everything else.
다시 또 또 하고 싶은
딱 하나의 보드게임은 없습니다.
“카타나가 역대 최고의 보드게임”
같은 사람은 아니에요.
하지만 전부 재미있고
새로운 도전과 규칙을
알아내야 하기 때문에 재미있습니다.
When you’re thinking about the business world,
I think you build your company differently
than almost anyone else is able to build companies,
is willing to build companies.
What allows you to do that?
비즈니스 세계를 생각할 때
당신은 거의 다른 누구보다
다르게 회사를 짓는 것 같습니다.
그렇게 할 수 있는 게 무엇인가요?
I actually think every big company is pretty different.
I don’t think this is a unique thing.
I think just like if you make a list of the 20 biggest tech companies
or whatever,
they’re all like shockingly different from each other
in terms of their strategy
and how they operate and their culture.
사실 모든 큰 회사는 꽤 다르다고 생각합니다.
이게 독특한 건 아닌 것 같아요.
가장 큰 테크 회사 20개를 나열해 보면
전략, 운영 방식, 문화 면에서
서로 놀랄 만큼 다릅니다.
I think we are quite different than everybody else,
but that’s not a deep insight.
What do you think your like superpower is?
우리는 다른 모든 이들과 꽤 다르다고 생각하지만
그게 깊은 통찰은 아닙니다.
당신의 슈퍼파워는 무엇이라고 생각하세요?
I think we did a really good job
of a principled conviction
on something that no one else believed
even though it was the obvious thing one should believe
and then putting together all of the pieces
and the talent around that
to sort of make it happen.
우리는 다른 아무도 믿지 않았던 것,
하지만 믿어야 할 당연한 것에 대해
원칙에 기반한 확신을 가지고
그 주변의 모든 조각과 인재를
모아 실현시킨 일을
정말 잘했다고 생각합니다.
What allowed you to kind of have that conviction
that where other people just didn’t?
다른 사람들은 가지지 못했던
그 확신을
당신은 어떻게 가질 수 있었나요?
I have thought about this a lot.
I do not know.
It seemed so clearly obvious to all of us
that I was more worried
that we were drinking our own Kool-Aid
than everybody else was wrong.
이것에 대해 많이 생각해 봤습니다.
잘 모르겠습니다.
우리 모두에게는
너무나도 명백해서
다른 사람들이 틀렸다기보다
우리가 자기 최면에 빠진 건 아닐까
더 걱정했습니다.
But with the benefit of hindsight,
we were clearly right.
And I don’t understand
the like deep mental block
and lack of conviction from everybody else.
It’s very strange.
I have spent a lot of time trying to understand this.
하지만 돌이켜보면
우리는 분명히 맞았습니다.
다른 모든 사람들의
깊은 정신적 블록과
확신 부족을
이해할 수가 없습니다.
매우 이상합니다.
이걸 이해하려고 많은 시간을 썼습니다.
Did you find any explanation
in your you know man’s search for why or no?
그 ‘왜’를 찾아가는 과정에서
어떤 설명을 찾았나요?
I mean there’s all the obvious stuff
about like group think
and like the big transformations
just don’t come along that often
and exponential curves don’t stay powerful
for so long for so often.
집단 사고 같은
뻔한 이야기들이 있고
큰 변환은 그렇게 자주 오지 않으며
지수 곡선이 그렇게 오래
강력하게 유지되는 경우도
많지 않습니다.
But like you know maybe between 2016 and 2018
we had to get really lucky
and it required like a lot of great belief
but then by 2019 certainly by 2020
we shouldn’t have really gotten to exist.
Google should have just run away with it.
하지만 2016년에서 2018년 사이에는
우리가 정말 운이 좋아야 했고
많은 믿음이 필요했지만
2019년, 확실히 2020년이 되면
우리가 존재할 수 없어야 했습니다.
구글이 그냥 달려가서 가져갔어야 했죠.
Yeah. I think Jeff Bezos called it
like a business miracle
that they built AWS
and then didn’t have any serious competition
for like seven years.
And I feel like OpenAI is like another business miracle.
제프 베조스가 AWS를 만들고
7년 동안 진지한 경쟁자가 없었던 걸
비즈니스 기적이라고 불렀던 것처럼
OpenAI도 또 다른 비즈니스 기적이라고 느낍니다.
There’s clearly something here
about why big companies get sclerotic
and set in their ways
and it helps them in a lot of ways too.
But this is like I mean this is wonderful.
I think it’s great that the big companies
don’t stay the only dominant forces forever.
That’d be really bad.
But there’s clearly something
where these business miracles happen
and they shouldn’t.
큰 회사들이 왜 경화되고
굳어지는지에 대한
명확한 무언가가 있고
그게 그들에게 도움이 되는 면도 많습니다.
하지만 이건 정말 wonderful합니다.
큰 회사들이 영원히
유일한 지배 세력으로 남지 않는 게
좋다고 생각합니다.
그게 정말 나쁠 테니까요.
하지만 이런 비즈니스 기적들이
일어나서는 안 되는 상황에서
일어난다는 명확한 무언가가 있습니다.
Is that right or should they?
그게 맞나요, 아니면 그래야 하나요?
Well, I think it’s great for the world that they do.
세상이 그 덕분에 좋다고 생각합니다.
Right? But to go back and explain in 2019
why OpenAI was like allowed by the giants
with huge amounts of capital and talent
and everything else to do what we’ve done.
It’s like hard to explain.
맞아요. 하지만 2019년으로 돌아가서
자본과 인재, 모든 것을 가진 거인들이
왜 OpenAI가 우리가 한 일을 하도록
허용했는지 설명하려면
설명하기 어렵습니다.
Why did Microsoft give you the money?
마이크로소프트는 왜 돈을 줬나요?
That I think is easier to explain
which is Google had DeepMind
and Microsoft did not have an AI bet
and you know big companies feel like
they should have something in play
in all of the major areas of technology.
그건 설명하기 더 쉽습니다.
구글에는 DeepMind가 있었고
마이크로소프트에는 AI 베팅이 없었기 때문입니다.
큰 회사들은 주요 기술 영역 모두에
뭔가 하나씩은 가지고 있어야 한다고
느끼거든요.
Was it kind of like they think it’s going to be big
but then underestimated how big it would be?
그게 클 거라고 생각했지만
얼마나 클지 과소평가한 건가요?
I think it’s been like great for them.
I don’t know if we’ve added 1 trillion 2 trillion dollars
or whatever of market cap to Microsoft
but I think it’s been a lot.
And I think they have gotten incredible technology
and cloud growth and will continue to.
So yeah, I’m sure it’s bigger than they thought it was going to be,
but I think they made a good bet
and have done super well with it
and very happy about that.
그들에게 정말 좋았다고 생각합니다.
우리가 마이크로소프트 시가총액에
1조 달러, 2조 달러를 더했는지
정확히는 모르지만
많은 양이었을 겁니다.
그리고 그들은 놀라운 기술과
클라우드 성장을 얻었고
계속 얻을 것입니다.
그들이 예상했던 것보다 더 컸을 거라고 확신하지만
좋은 베팅을 했고
매우 잘 해냈으며
그 점에 대해 매우 기쁩니다.
There’s been different versions of OpenAI.
The first one was the research lab.
Next one was the product company
and you kind of said that like you bolted on
the product company onto the research lab
which is the exact opposite of what most companies do
and now you’re basically going to be like
a massive infrastructure company
and like almost all the value from OpenAI
is just going to come from this like low margin infrastructure.
OpenAI에는 여러 버전이 있었습니다.
첫 번째는 연구 연구소였고
다음이 제품 회사였는데
당신은 연구 연구소에
제품 회사를 붙였다고 말했죠.
대부분의 회사와 정반대입니다.
그리고 지금은 기본적으로
거대한 인프라 회사가 될 것이고
OpenAI의 거의 모든 가치는
이 저마진 인프라에서 나올 거라고 하셨죠.
And then you also said that basically
in order to transition into the next phase of this business
it’s not necessarily something
the way that your brain works
is naturally like designed to operate in that kind of model.
What do you have to change
and like what is that next phase of the business?
그리고 이 비즈니스의 다음 단계로 전환하려면
당신의 뇌가 자연스럽게
그런 모델에서 작동하도록
설계된 건 아니라고 하셨는데
무엇을 바꿔야 하고
그 다음 단계는 무엇인가요?
I don’t answer this because I don’t like
I think this is now a getting into like a like a direct
something we’re not quite ready to talk about
but I am very excited for the next phase
and I think I have figured out
how to align something that I am very good at
and very passionate about
with what will be the next like 10 or 100x of our growth.
이건 답하지 않겠습니다.
아직 이야기할 준비가 되지 않은
직접적인 부분으로 들어가는 것 같아서요.
하지만 다음 단계에 대해 매우 기대하고 있고
제가 매우 잘하고 열정적인 것과
다음 10배 또는 100배 성장을
정렬하는 방법을 찾았다고 생각합니다.
How did the transition of Sam the research lab head
to Sam the product company head
like what was that
what were the biggest transitions for you on that?
연구 연구소 헤드 샘에서
제품 회사 헤드 샘으로의 전환은
어땠나요?
가장 큰 전환은 무엇이었나요?
I mean the whole thing was just extremely different.
Like it has felt like two almost completely unrelated jobs.
And it’s not quite to say like I did one
and now I do the other
cuz I also still am responsible for the research lab.
But they are almost separate things
and definitely running the research lab
did not prepare me for running the product company
in really any way.
전체적으로 매우 달랐습니다.
거의 완전히 관련 없는
두 개의 직업처럼 느껴졌습니다.
하나를 하고 이제 다른 것을 한다고
말할 수는 없어요.
여전히 연구 연구소도 책임지고 있으니까요.
하지만 거의 별개의 것이고
연구 연구소를 운영한 경험이
제품 회사를 운영하는 데
거의 전혀 도움이 되지 않았습니다.
Did the YC experience prepare you more?
YC 경험이 더 도움이 됐나요?
Like I had watched a lot of people
have to scale big companies.
많은 사람들이
큰 회사를 스케일업하는 걸
지켜봤으니까요.
Was it fun to kind of like finally get in the driver’s seat?
드디어 운전석에 앉게 된 게
재미있었나요?
No.
아니요.
The fifth day after ChatGPT launched
was the day we crossed a million users
and I had like watched it go up the first day
and then come down in the afternoon
and then go up the second day to a higher peak
and then come down,
go up the third day to a higher peak and then come down.
ChatGPT 출시 후 5일째 되는 날
우리는 백만 사용자를 넘겼습니다.
첫날 올라갔다가 오후에 내려가고
둘째 날 더 높은 피크까지 올랐다가 내려가고
셋째 날 더 높은 피크까지 올랐다가 내려가는 걸
지켜봤습니다.
And each of these days the researchers were like,
“Oh, that was some crazy flash in the pan PR thing.
This is like over and you know that’s not going to happen.”
그리고 매일 연구원들은
“아, 그건 미친 PR 플래시인 팬 현상일 뿐이야.
이제 끝났어. 그런 일은 없을 거야”
라고 말했습니다.
And I had seen enough at YC
that I knew that when something was growing like that
completely organically,
it this had all of the spectral signature to me
of something that is like was going to happen.
YC에서 충분히 본 경험이 있어서
완전히 유기적으로
그렇게 성장하는 것은
제게는 일어날 일의
모든 스펙트럼 시그니처를
가지고 있다는 걸 알았습니다.
And then on the fifth day, it crossed a million users
and I came home
and that was when it really hit me
that like we were about to become a company
and it was going to go very fast
and it was going to be a crazy like
we were just going to turn into like a big company real quick.
그리고 5일째 되는 날
백만 사용자를 넘겼을 때
집에 와서야
우리가 곧 회사가 될 것이고
매우 빠르게 갈 것이며
미친 듯이 빨리
큰 회사로 변할 거라는 게
진짜로 다가왔습니다.
And I had watched what these founders went through
and I came home
and Ollie was like,
“Oh, I saw that you crossed a million users.
Congratulations.”
I was like, “You have no idea how bad this is.
You have no idea what’s about to happen.
It’s not just bad for me, it’s bad for you, too.
Like we have this nice quiet life,
you know, it’s really wonderful.
It’s about to like kind of go through a cannon.”
그 창업자들이 겪은 일을 지켜봤기 때문에
집에 와서
올리가 “오, 백만 사용자 넘은 거 봤어. 축하해”
라고 했을 때
저는 “이게 얼마나 나쁜지 너는 모를 거야.
무슨 일이 일어날지 전혀 모를 거야.
나한테만 나쁜 게 아니라 너한테도 나빠.
우리는 이 조용하고 멋진 삶을 살고 있는데
곧 대포에 실려 날아갈 거야”
라고 말했습니다.
And that is what happened.
But it was like a very abrupt transition.
I knew it was going to come
and I had watched other people go through it
and I knew that it was like not a pleasant experience,
but I was like, well, we’re being shot at the cannon.
Here we go.
그리고 그게 실제로 일어났습니다.
매우 갑작스러운 전환이었습니다.
올 줄 알았고
다른 사람들이 겪는 걸 지켜봤으며
유쾌한 경험이 아니라는 걸 알았지만
“우리는 대포에 실려 날아가는 중이야.
가보자”
라고 생각했습니다.
Were you like subconsciously just like preparing yourself for years
if you know that this is eventually going to happen
and the intelligence is going to get good enough
where like there will be a magical product?
이게 결국 일어날 거라는 걸 알고 있었고
지능이 충분히 좋아져서
마법 같은 제품이 나올 거라는 걸 알면서
수년간 잠재의식적으로
스스로를 준비하고 있었나요?
My take on it is that I intellectually knew
it was going to happen at some point.
I had no idea when.
And I didn’t know that was going to be the moment, of course,
but that I had decided to pretend to myself
and I had successfully deluded myself
into a sort of acting like it wasn’t going to happen.
제 생각은 이렇습니다.
지적으로는 언젠가는 일어날 거라는 걸 알았습니다.
언제인지는 전혀 몰랐고
그게 그 순간이 될 줄은 물론 몰랐지만
스스로에게 아닌 척하기로 결정했고
성공적으로 스스로를 속여서
일어나지 않을 것처럼
행동했습니다.
Truly running the research lab
was the coolest, most fun, most amazing job
and lifestyle setup I could possibly have imagined.
연구 연구소를 운영하는 것은
제가 상상할 수 있는
가장 멋지고, 가장 재미있고,
가장 놀라운 직업이자
라이프스타일 셋업이었습니다.
How so?
어떻게 그랬나요?
I mean, you were like it not stressful at all.
It was intellectually incredibly satisfying.
It was the smartest group of people
with probably the most important work
that has happened in like the last century,
maybe longer, I don’t know.
And I had this like front row seat.
And like that was a once-in many generations moment.
It was unbelievable.
It was the coolest thing.
전혀 스트레스가 없었습니다.
지적으로 믿을 수 없을 정도로 만족스러웠습니다.
아마도 지난 세기,
어쩌면 더 긴 시간 동안
일어난 가장 중요한 일을 하는
가장 똑똑한 사람들과 함께였고
저는 그 최전선에 있었습니다.
그건 여러 세대에 한 번 올까 말까 한 순간이었습니다.
믿을 수 없었고
가장 멋진 일이었습니다.
Are you guys experiencing that same kind of growth?
You know, I keep on seeing Tibo post on Twitter
that basically here’s another reset, here’s another reset.
Are you seeing that same like ChatGPT-esque experience again?
지금 같은 종류의 성장을 경험하고 있나요?
트위터에서 티보가
또 리셋, 또 리셋이라고 올리는 걸
계속 보는데
다시 ChatGPT 같은 경험을
하고 있는 건가요?
Totally.
I think there have been two giant form factors
and associated growth so far.
There was the sort of chat bots
and then the coding agents
and the coding agents are just going totally nuts.
There will be a third one soon, I think,
which will be this idea of the sort of persistent agents,
chiefs of staff, co-workers, colleagues,
whatever we call them.
And that’ll and, you know, I think that’ll come pretty soon.
So, we’re going to go through like the third of these waves pretty fast.
완전히요.
지금까지 두 개의 거대한 폼팩터와
그에 따른 성장이 있었습니다.
챗봇 같은 것과
그다음 코딩 에이전트인데
코딩 에이전트는 지금 완전히 미쳐 돌아가고 있습니다.
곧 세 번째가 올 거라고 생각하는데
지속적인 에이전트,
참모, 동료, 뭐라고 부르든
그런 아이디어일 겁니다.
그게 꽤 곧 올 것 같고
우리는 이 세 번째 물결을
꽤 빠르게 지나갈 겁니다.
So, a long time ago, apparently in August last year,
I saw you tweet something
and I thought to myself,
this is not going to help the reputation.
작년에 8월인가
당신이 트윗한 걸 봤는데
이건 평판에 도움이 안 되겠다고
생각했습니다.
Why?
Why did you do that?
왜요?
왜 그랬어요?
Well, first of all, I love that scene from the movie.
Like the Death Star is coming out of hyperspace
and there’s this dramatic music
and it’s like a great scene.
우선 그 영화 장면을 정말 좋아합니다.
데스스타가 하이퍼스페이스에서 나오고
극적인 음악이 나오는데
정말 멋진 장면이거든요.
I thought it was a funny like
I was it was like, you know, I was scrolling Twitter.
I think it was late at night.
I don’t really remember.
그냥 재미있다고 생각했습니다.
트위터를 스크롤하다가
늦은 밤이었던 것 같아요.
정확히 기억은 안 납니다.
This is where the conspiracy theories happen.
Like that you’re you’re like you’re feeding the fire here.
여기서 음모론이 생기는 거죠.
불을 지피고 있는 것 같다고요.
I just thought it was it amused me at the time.
There was like it was I don’t know.
It was not a great tweet to be honest to be clear.
그 순간 그냥 재미있었습니다.
솔직히 말하면
좋은 트윗은 아니었습니다.
I actually thought it was great.
I thought it was funny.
저는 사실 좋았다고 생각했어요.
재미있다고 생각했죠.
I thought it was funny.
I think I thought it was funny.
재미있다고 생각했습니다.
재미있다고 생각했어요.
I do feel like this is more and more
what the world feels like.
세상이 점점 더
이런 느낌이 든다고 생각합니다.
Yes.
Okay. Yes. That’s a good meme.
네.
좋아요. 좋은 밈이네요.
The way that somebody explained
kind of the marketing challenge for OpenAI
and the industry in general is
number one, we are close to creating
what we need to explain to the world.
Number one, we are close to creating a genie
that can grant any wish.
Number two, we are going to make sure
that our first wishes broadly benefit humanity
and that we kind of get the world to a place
where a lot more people get to have a lot more wishes.
And number three, the space of what you can wish for
is incredibly big and creative
and it’ll be quite exciting to like figure that out
with real sort of human values and preferences.
누군가가 OpenAI와 업계 전반의
마케팅 과제를 설명한 방식이
이렇습니다.
첫째, 우리는 세상에 설명해야 할 것을
거의 만들어내고 있습니다.
소원을 들어주는 지니를
거의 만들고 있다.
둘째, 우리의 첫 소원들이
인류에 광범위하게 도움이 되도록 하고
더 많은 사람들이
더 많은 소원을 빌 수 있는
세상을 만들 것이다.
셋째, 빌 수 있는 소원의 공간이
믿을 수 없을 정도로 크고 창의적이며
실제 인간 가치와 선호로
그걸 알아가는 과정이
꽤 흥미로울 것이다.
But I think there’s a fourth thing too
which is exactly that.
You start making these wishes,
the computer grants them,
and then you’re like,
I didn’t think that was going to work.
What now?
It’s a weird feeling.
하지만 네 번째도 있다고 생각합니다.
바로 그거죠.
소원을 빌기 시작하고
컴퓨터가 들어주는데
“이게 될 줄은 몰랐는데.
이제 어떡하지?”
라는 이상한 느낌입니다.
But math, I think, is a very important example
of something for us to study very closely right now
of something that may not go that way.
In fact, I would say probably won’t go that way.
하지만 수학은
지금 우리가 매우 면밀히 연구해야 할
중요한 예라고 생각합니다.
그 방향으로 가지 않을 수도 있는 것 말이죠.
사실 아마 그 방향으로 가지 않을 겁니다.
It seems like even as the systems get better and better,
the people that I know that like no one is less busy.
Everyone is more busy.
Everyone’s just doing more stuff
except for the people that are like,
“Oh, I spent a trillion tokens.”
시스템이 점점 더 좋아져도
제가 아는 사람들 중
덜 바쁜 사람은 아무도 없습니다.
모두가 더 바쁩니다.
모두가 그냥 더 많은 일을 하고 있어요.
“오, 저는 1조 토큰을 썼어요”
라고 말하는 사람들 말고는요.
And like what have I love this thing that I saw
where someone said like,
“I spent, you know, ungodly numbers of tokens.”
And then someone said,
“Why aren’t you more successful?”
그리고 제가 본 재미있는 게
누군가 “말도 안 되게 많은 토큰을 썼다”고 하자
다른 사람이
“그런데 왜 더 성공하지 않았어?”
라고 한 거였습니다.
You know, technology for a long time
has been promising people
that they’re going to work less
and they’re going to have all this leisure.
And it has gone in that direction.
Like I think people do have more time for leisure
than they had at many previous points in history
and a higher quality of life in many ways.
기술은 오랫동안
사람들이 덜 일하고
더 많은 여가를 가질 거라고
약속해 왔습니다.
그리고 그 방향으로 가긴 했습니다.
사람들이 역사의 많은 시점보다
더 많은 여가 시간을 가지고
여러 면에서 더 높은 삶의 질을
누리고 있다고 생각합니다.
But somehow we never get the promise
of the 4-hour work week at mass scale in society.
And I don’t expect AI to change that.
하지만 어떻게든
사회 전체에서 4시간 근무제라는
약속을 실현하지는 못했습니다.
AI가 그걸 바꿀 거라고 기대하지 않습니다.
Clearly society is not working for a lot of people
and more productivity gains
that actually occur to people would be a great thing
and I suspect they will.
I suspect that will happen.
분명히 사회가
많은 사람들에게 잘 작동하지 않고 있고
실제로 사람들에게 돌아가는
더 많은 생산성 향상은
좋은 일이 될 것이며
그렇게 될 거라고 생각합니다.
But a thing that I really admire about people is
our expectations go up.
We always want more.
We think of new things to do
to create for each other
to want for ourselves
and we, you know, it’s like a relative game.
People are like very focused on
how they’re doing relative to other people.
하지만 사람들에 대해
제가 정말 존경하는 점은
우리의 기대치가 올라간다는 것입니다.
우리는 항상 더 원합니다.
서로 만들어 주고
스스로 원하는
새로운 것들을 생각하고
이건 상대적인 게임입니다.
사람들은 다른 사람과 비교해서
자신이 어떻게 하고 있는지에
매우 집중합니다.
And so the competition that drives the economy
and the kind of I think the very wonderful desires
about wanting to be useful to other people
and create something and be of service
and that whole cluster.
I expect that to keep going
and I think we’re all going to be much busier
than we thought we were supposed to be
in a post super intelligence world
and we’re still going to complain about it
but secretly we’re going to be happy.
그래서 경제를 이끄는 경쟁과
다른 사람에게 유용하고
무언가를 만들고
봉사하고 싶다는
매우 멋진 욕구들의 군집이
계속될 거라고 기대합니다.
초지능 이후의 세상에서
우리는 예상보다 훨씬 더 바쁠 것이고
여전히 불평하겠지만
속으로는 행복할 겁니다.
How do you think the status games change
as less and less of our direct input
is correlated with like value creation?
우리의 직접적인 투입이
가치 창출과 점점 덜 연관될 때
지위 게임은 어떻게 변할 거라고 생각하세요?
I don’t think it will feel at all
like our direct like the things that we value.
I suspect will be things that are like very human.
우리가 직접적으로 가치를 두는 것들이
그렇게 느껴지지는 않을 거라고 생각합니다.
매우 인간적인 것들이
남을 거라고 추측합니다.
Well, like one thing is like cooking for people.
You’re not like creating a bunch of value in the world,
but it like shows love.
예를 들어 사람들을 위해 요리하는 것.
세상에 많은 가치를 창출하는 건 아니지만
사랑을 보여주는 거죠.
You are creating value in that
it’s like those are the experiences
that you’re not creating like economic value
in the maybe traditional sense.
Cooking for people is a great example.
I suspect that people cooking and eating together
will remain important
long after robots can do a great job cooking food.
전통적인 의미의 경제적 가치는 아닐지라도
그런 경험에서 가치를 창출하는 겁니다.
사람들을 위해 요리하는 것은 좋은 예입니다.
로봇이 요리를 아주 잘하게 된 후에도
사람들이 함께 요리하고 먹는 것은
중요하게 남을 거라고 생각합니다.
Do you think that a good heuristic would almost be
like the greatest works of the longest surviving works?
So let’s say the Bible for example,
odds are it’s still going to be impactful
like a thousand years from now
because it’s been impactful for the past 2,000 years so far.
Do you think that if you had to like extrapolate out
what are the things that humans are still going to care about,
it’s like what is the most primal earliest thing?
You know, we love adventure, we love a good quest, cooking.
가장 오래 살아남은 위대한 작품들을
휴리스틱으로 삼는 게 좋을까요?
예를 들어 성경은
지난 2천 년 동안 영향력 있었으니
천 년 후에도 영향력이 있을 가능성이 높죠.
인간이 여전히 신경 쓸 것들을
외삽한다면
가장 원초적이고 초기의 것들일까요?
우리는 모험을 좋아하고,
좋은 퀘스트를 좋아하고, 요리를요.
Betting against evolutionary biology
is like usually a bad bet.
And so I would assume those things continue.
진화생물학에 반대하는 베팅은
보통 나쁜 베팅입니다.
그래서 그런 것들은 계속될 거라고 가정합니다.
When was the last time that you realized
that you weren’t like being ambitious enough?
마지막으로 자신이
충분히 야심차지 않다는 걸
깨달은 게 언제인가요?
I mean, I definitely badly undershot
on the compute investments.
컴퓨트 투자에서
분명히 크게 부족하게 잡았습니다.
Could you have known going in
with the right mental model?
올바른 멘탈 모델로
처음부터 알 수 있었을까요?
Yes, but I got like psyched out
by the financial markets or something.
I don’t know.
That was clearly a mistake.
네, 하지만 금융 시장 같은 것에
심리적으로 위축됐습니다.
잘 모르겠습니다.
그건 분명히 실수였습니다.
How do you correct that in the future?
앞으로 그걸 어떻게 고칠 건가요?
Well, I mean hopefully I’ll learn from it
and I’ll make some new mistakes,
but I won’t make that one again.
배우길 바라고
새로운 실수를 하겠지만
그 실수는 다시 하지 않을 겁니다.
On the compute side,
this is kind of like the biggest infrastructure project
of maybe all time or is about to be.
컴퓨트 측면에서
이건 아마도 역사상 가장 큰
인프라 프로젝트이거나
곧 그렇게 될 겁니다.
Yeah.
Are you going to try and like vertically integrate
under OpenAI’s hood everything
from like power generation
to like token generation
to you know serving some person in ChatGPT or Codex
or something like that
or are you going to try and have a bunch of partners?
네.
전력 생산부터
토큰 생성,
ChatGPT나 Codex로
누군가에게 서비스를 제공하는 것까지
OpenAI 안에서
수직 통합을 시도할 건가요,
아니면 여러 파트너를 둘 건가요?
We’re not literally going to try to do it all
inside of OpenAI obviously
but we will try to do a better job
of a well functioning supply chain
than we have done so far.
OpenAI 안에서
모든 걸 다 하려고 하진 않겠지만
지금까지보다
잘 작동하는 공급망을
더 잘 만들려고 노력할 겁니다.
Like you know we have brought chip design
and model design together
and that’s been good.
I don’t think we need to bring like electron production
together in the same way
because that’s more of a commodity.
칩 디자인과 모델 디자인을
함께 가져왔고
그건 좋았습니다.
전자 생산까지
같은 방식으로 가져올 필요는 없다고 생각합니다.
그건 더 상품에 가깝거든요.
However I am when you really think about
the whole supply chain
that has to come together to produce intelligence.
I would say there is relatively too much focus
on algorithms that create better algorithms
and not enough focus
on data centers that can create more data centers,
하지만 지능을 생산하기 위해
함께 모여야 하는
전체 공급망을 정말 생각하면
더 나은 알고리즘을 만드는 알고리즘에
상대적으로 너무 많은 초점이 맞춰져 있고
더 많은 데이터센터를 만들 수 있는
데이터센터에 대한 초점은
충분하지 않다고 생각합니다.
which in a world of robots
and a truly automated supply chain,
you can totally imagine doing.
You can like spend a data center’s thinking power
to drive a fleet of robots
to make more copies of the data center.
And that’s probably a very wonderful thing to do
relative to other uses of that compute
if we’re right about what that additional compute
will eventually unlock.
로봇과
진정으로 자동화된 공급망의 세상에서는
충분히 상상할 수 있습니다.
데이터센터의 사고 능력을
로봇 함대를 구동하는 데 써서
데이터센터의 복제본을 더 만들 수 있죠.
추가 컴퓨트가 결국 무엇을 열어줄지에 대해
우리가 맞다면
그건 다른 용도에 비해
매우 훌륭한 일이 될 겁니다.
How much of your time is spent thinking about
how to like successfully design
that fully robot end to end future
where intelligence can just produce more intelligence?
지능이 더 많은 지능을 생산할 수 있는
완전한 로봇 엔드투엔드 미래를
성공적으로 설계하는 데
얼마나 많은 시간을 쓰나요?
Spent thinking about almost all goes into like execution
like the idea that’s a very obvious idea
it’s very easy
you can like kind of relatively quickly say
here’s the pieces that need to come together
but then to like get that whole machinery
and all those companies working together
you know none of the glory of the big idea
and trying to like think the big thoughts
but like a lot of grinding.
생각하는 시간의 거의 전부는
실행에 들어갑니다.
아이디어 자체는 매우 명백하고
쉽습니다.
비교적 빠르게
“이 조각들이 모여야 한다”고
말할 수 있죠.
하지만 그 전체 기계와
모든 회사들을 함께 작동하게 만드는 건
큰 아이디어의 영광이나
큰 생각을 하는 게 아니라
많은 그라인딩입니다.
When you think of like execution.
What does that typically mean for you?
실행이라고 할 때
당신에게 보통 무엇을 의미하나요?
Not there’s no typical there
like the I mean to the degree that there is
it’s that you just like do whatever step is required
in the problem
and figure out how to make it happen.
전형적인 건 없습니다.
있다고 해도
문제에서 필요한 어떤 단계든
그냥 하고
그것을 실현하는 방법을
찾아내는 것입니다.
But you know, figuring out how to like finance new fab build out
is very different than figuring out
how to get a great chip design team together
and then get them to work with the research team
and then actually get the supply chain running.
Well, like each of those is like a very different approach.
하지만 새로운 팹 건설을
어떻게 금융화할지 알아내는 것과
훌륭한 칩 디자인 팀을 모으고
연구 팀과 협력하게 하며
실제로 공급망을 돌리게 하는 것은
매우 다릅니다.
각각이 매우 다른 접근법이죠.
One thing that I know that Brian Chesky does
is he talks about like shamelessly trying to find
whoever the expert is in any given thing
and then basically just go ask them
whatever question he has
as if he’s like trying to come up to speed on something.
What is your process for doing something like that
if it’s something new
that you need to become good at
in a very rapid period of time?
브라이언 체스키가 하는 일 중 하나는
어떤 분야에서든
전문가를 뻔뻔하게 찾아내서
배우고 있는 사람처럼
그냥 질문하러 가는 것이라고 하더군요.
매우 짧은 시간에
새로운 것을 잘하게 되어야 할 때
당신의 프로세스는 무엇인가요?
Definitely finding the experts and talking to them,
reading as much as I can.
I don’t have a lot of like great novel strategies here.
I’ve always been really grateful
and pleasantly surprised
by how much experts are willing to help people if they ask.
It’s like a very nice thing about humanity.
확실히 전문가를 찾아 이야기하고
가능한 한 많이 읽는 것입니다.
여기서 대단한 새로운 전략은 없습니다.
사람들이 물어보면
전문가들이 얼마나 기꺼이 도와주는지에
항상 정말 감사하고
기분 좋게 놀랍니다.
인류의 매우 좋은 점이죠.
One thing I’ve heard you say is
you should always ask for what you want.
Because not all the time you get it,
but sometimes you do.
And when you do, amazing things can happen.
당신이 말하던 것 중 하나가
항상 원하는 것을 요구하라는 것이었습니다.
항상 얻는 건 아니지만
가끔은 얻고
그럴 때 놀라운 일이 일어날 수 있다고.
When was the last time that you asked for something
that would seem absolutely insane to someone else
and you got it?
다른 사람에게는 완전히 미친 소리로 들릴
무언가를 요구해서
얻은 마지막 때는 언제인가요?
Actually, it was this recent time
I got on a plane that I still can’t talk about,
but it…
사실 최근 비행기를 탄 그 일이었는데
아직 말할 수 없지만…
Okay, go back one more.
Go back one more that you can talk about.
알겠어요. 하나 더 뒤로 가죠.
말할 수 있는 걸로 하나 더요.
I mean in some sense Codex was an example of this
like this is not the most recent one
but it was one that I think it’s instructive.
어떤 의미에서 Codex가 그 예입니다.
가장 최근 것은 아니지만
교훈적인 사례라고 생각합니다.
We were way behind Claude Code
and it seemed like a kind of crazy kamikaze mission
to try to beat them with a coding app.
And you know the like the consensus is
that this kind of thing never works
and you just move on to the next one.
But you know it’s like a fool’s errand
to try to like win
when someone else already has momentum
in a particular product category.
우리는 Claude Code에 훨씬 뒤처져 있었고
코딩 앱으로 그들을 이기려는 건
미친 가미카제 미션처럼 보였습니다.
이런 건 절대 안 되고
그냥 다음으로 넘어가라는 게
일반적인 합의죠.
이미 특정 제품 카테고리에서
모멘텀을 가진 상대를 이기려는 건
어리석은 일이라는 거요.
But we decided we thought it was really important.
We asked a team to do it.
They performed a legitimate like unbelievable
very rare in the history of business thing
and now it is the product
and model that most of the best coders that I know use.
하지만 우리는 정말 중요하다고 결정했습니다.
팀에게 부탁했고
그들은 비즈니스 역사상 매우 드문
믿을 수 없는 일을 해냈습니다.
그리고 지금은 제가 아는
최고의 코더 대부분이 사용하는
제품과 모델이 되었습니다.
And that felt like an impossible thing
but if we hadn’t asked the team
like hey we have a really important
but extremely hard mission for you
just wouldn’t have happened.
불가능해 보였지만
팀에게
“정말 중요하지만 극도로 어려운 미션이 있다”고
부탁하지 않았다면
일어나지 않았을 겁니다.

Why did you make that decision?
Why didn’t you just give up?
왜 그 결정을 내렸나요?
그냥 포기하지 않은 이유는요?
Because it felt like one of these few very strategic areas
that was going to happen very quickly
and coding is so important to RSI
to say nothing of the economic value
that we just didn’t it didn’t feel like one we could give up on.
매우 빠르게 일어날
몇 안 되는 매우 전략적인 영역 중 하나처럼 느껴졌고
코딩은 RSI에 매우 중요하며
경제적 가치는 말할 것도 없어서
포기할 수 있는 영역처럼 느껴지지 않았습니다.
YC you basically had the most distilled version
of what the mission was
is just trying to increase the amount of innovation in the world.
My hunch is that if you actually like thought
why did you decide to go work on OpenAI instead of YC?
You could almost make the argument
that you could just have a bigger impact
on increasing the amount of innovation in the world
through working on…
YC에서는 미션의 가장 정제된 버전을
가지고 있었죠.
세상에 혁신의 양을 늘리려는 것.
제 추측으로는
왜 YC 대신 OpenAI로 가기로 결정했는지
실제로 생각해 보면
세상을 더 혁신적으로 만드는 데
더 큰 영향을 미칠 수 있다는
주장을 할 수도 있을 것 같은데요.
It wasn’t that intellectualized at the time.
It was just like I kind of knew that
I mean my whole life I wanted to work on AI
and I kind of knew that it would be
the most important thing I could ever touch.
Like for me it was like my passion.
I just and I did think it’d be really important,
but I just wanted to do it.
그 당시에는 그렇게 지적으로 분석하지 않았습니다.
그냥 알고 있었던 거죠.
평생 AI를 하고 싶었고
그게 내가 만질 수 있는
가장 중요한 일이 될 거라는 걸
알고 있었습니다.
제게는 열정이었습니다.
정말 중요할 거라고 생각하기도 했지만
그냥 하고 싶었습니다.
What were those first few weeks like?
I know that there was this
I don’t know if you describe it as a camp,
but people just basically like all got together
on some kind of retreat
and it wasn’t even like meant to be a company at the time.
I think it was just like…
처음 몇 주는 어땠나요?
캠프라고 해야 할지 모르겠지만
사람들이 어떤 리트리트에
모여서 시작했고
당시에는 회사로 의도된 것도 아니었죠.
Like the first few weeks once we started.
No, we were we were in Greg Brockman’s apartment.
And there were maybe like 10 of us, 12 of us.
And you know, it had been all of this work to get it going
and then we showed up one day.
The first day I was like,
you know, January 4th, something like that.
And it was like, so here we are.
What are we going to do?
We should get a whiteboard.
We should start talking about ideas.
Maybe we should write papers.
And I had this like, oh shit what have we done?
Like it was like a really crazy moment.
시작 후 처음 몇 주요.
아니요, 우리는 그렉 브록먼의 아파트에 있었습니다.
10명, 12명 정도였습니다.
시작하기까지 많은 일을 했고
어느 날 모였습니다.
첫날, 1월 4일쯤이었는데
“자, 여기 모였네.
뭘 하지?
화이트보드를 가져오자.
아이디어를 이야기하자.
논문을 쓸까?”
하면서
“오 씨, 우리가 뭘 한 거지?”
라는 생각이 들었습니다.
정말 미친 순간이었습니다.
Had you already like committed to the world
and a whole bunch of other people like were doing it?
이미 세상에 약속했고
다른 많은 사람들도
하고 있는 상태였나요?
It took a couple of years
to like really get our groove
and figure out what we’re going to do.
It just it was not
I mean we knew that we wanted to like figure out
how to build AI,
but beyond that, man, really unclear.
진짜로 우리만의 리듬을 찾고
무엇을 할지 알아내는 데
몇 년이 걸렸습니다.
AI를 어떻게 만들까 알아내고 싶다는 건
알고 있었지만
그 이상은 정말 불명확했습니다.
When you’re in the like stumbling through the woods phase
of this type of, you know, Manhattan project,
how do you most efficiently just stumble through the trees
to rapidly figure out what not to work on?
이런 종류의 맨해튼 프로젝트에서
숲을 헤매는 단계에 있을 때
무엇을 하지 말아야 할지
빠르게 알아내기 위해
가장 효율적으로 나무를 헤매는 방법은 무엇인가요?
I mean, if something’s not working
and you run out of ideas,
you can kill it.
That’s kind of easier.
The really hard thing is
when something is working super well,
when do you decide to kill the other things
to make it work even better?
뭔가 잘 안 되고
아이디어가 바닥났다면
죽일 수 있습니다.
그건 비교적 쉽죠.
정말 어려운 건
뭔가 엄청 잘 되고 있을 때
그걸 더 잘되게 하기 위해
다른 것들을 언제 죽일지
결정하는 것입니다.
So, there have been a lot of quite important moments
in OpenAI history
where one thing started to really work
and we killed other good things
to make the best thing work better.
OpenAI 역사에는
한 가지가 정말 잘 되기 시작했을 때
더 좋은 것을 더 잘되게 하기 위해
다른 좋은 것들을 죽인
꽤 중요한 순간들이 많았습니다.
So when GPT-3 started to work,
we shut down things like robotics stuff
that we’re really excited about
to really focus on this.
And then when coding agents started to work recently,
we shut down things like Sora
that we were also really excited about
and the browser
to really work on this.
And that is difficult to do.
GPT-3가 잘 되기 시작했을 때
우리가 정말 흥분했던
로보틱스 같은 것들을 중단하고
이것에 집중했습니다.
그리고 최근에 코딩 에이전트가 잘 되기 시작했을 때
역시 흥분했던 Sora와
브라우저를 중단하고
이것에 집중했습니다.
그건 어려운 일입니다.
Let’s say you invest a billion dollars
into some new business like Sora.
How do you decide whether or not that business
is going to like become a you know OpenAI pillar?
예를 들어 Sora 같은 새로운 사업에
10억 달러를 투자했다고 합시다.
그 사업이 OpenAI의 기둥이 될지
어떻게 결정하나요?
Oh, no.
It would have been super successful.
It was just like it was more important
to put the compute and the energy
into coding agents.
아뇨.
그건 매우 성공했을 겁니다.
그냥 컴퓨트와 에너지를
코딩 에이전트에 넣는 게
더 중요했을 뿐입니다.
Take me into one of those meetings
like imagine you’re in that meeting.
I guess maybe you were in that meeting
where you were saying
we’ve spent a year plus on this thing,
huge amounts of money,
huge amounts of compute,
lots of people and resources,
a lot of momentum into it,
people use it, they love it,
and then you decide we’re going to pull the plug.
Like how do you make that call?
그런 회의 중 하나로 데려가 주세요.
당신이 그 회의에 있었다고 가정하고
“우리는 이것에 1년 이상을 썼고
엄청난 돈, 엄청난 컴퓨트,
많은 사람과 자원을 넣었고
모멘텀도 있고
사람들이 쓰고 좋아하는데
이제 플러그를 뽑자”고
결정하는 순간.
어떻게 그 결정을 내리나요?
Yeah.
It’s not like a one meeting thing.
It’s like a I think it’s a real
it’s like a somewhat gradual realization
that there is a more important use
of this compute these people
you know this product direction
and we’re going to make a very painful decision
to get there.
한 번의 회의로 되는 게 아닙니다.
컴퓨트, 사람들,
이 제품 방향을
더 중요한 곳에 써야 한다는
점진적인 깨달음이고
그곳에 도달하기 위해
매우 고통스러운 결정을
내리는 것입니다.
How do you realign people
once you do have to like kind of kill their baby
to move them to another baby?
그들의 아기를 죽여서
다른 아기로 옮겨야 할 때
사람들을 어떻게 재정렬하나요?
People kind of understand the mission
and the stakes
and the need to reorient to get there.
So even if they’re like unhappy in the moment,
sometimes they’re very happy,
sometimes they’re like,
“Yeah, this is the right thing for the mission.”
But even if they’re unhappy in the moment,
they’re like, “I get why we’re doing this.”
And the kind of continuing refocus
towards super intelligence is like a good thing.
사람들은 미션과 판돈,
그곳에 도달하기 위해
방향을 재설정해야 할 필요를
어느 정도 이해합니다.
순간적으로 불행하더라도
가끔은 매우 행복하고
가끔은 “맞아, 이게 미션에 맞는 일이야”
라고 말합니다.
순간적으로 불행하더라도
“왜 이렇게 하는지 이해해”
라고 합니다.
초지능을 향해
계속 초점을 맞추는 것은
좋은 일입니다.
Do you think that there’s going to be projects currently
that are going to get killed?
현재 진행 중인 프로젝트 중
죽게 될 것들이 있을 거라고 생각하나요?
I assume harder to pursue.
더 추구하기 어려워질 거라고 가정합니다.
Yeah.
There’s this amazing line from John Collison
where he said basically everything in the world
if you just look around
it’s like so difficult to make things happen
even like getting park bench built
it’s incredibly difficult
and so when you look around
you can kind of think of the world
as like a universe of passion projects.
네.
존 콜리슨의 놀라운 말이 있습니다.
세상을 둘러보면
모든 일이 일어나게 만드는 게
너무 어렵다는 거죠.
공원 벤치를 만드는 것조차
믿을 수 없을 정도로 어렵습니다.
그래서 세상을 둘러보면
열정 프로젝트들의 우주처럼
생각할 수 있습니다.
And I think that if you are in like Steve Jobs’s position
where you’re going to like create something
where a billion people might interact with it
every single day for hours like ours.
You have to like think deeply about
how do I like design something
that people are going to love
and ideally not be unhappy about.
How do you think about design?
스티브 잡스 같은 위치에 있어서
수십억 명이
매일 몇 시간씩 상호작용할
무언가를 만든다면
사람들이 사랑하고
이상적으로는 불행하지 않을
무언가를 어떻게 디자인할지
깊이 생각해야 합니다.
디자인에 대해 어떻게 생각하세요?
I feel super lucky to get to work with Johnny Ive
on designing beautiful things.
And I have learned so much from him
about how he really studies a problem
before trying to get to the solution
and not even letting him think too much about the solution
until he really designs really understands the problem.
조니 아이브와 함께
아름다운 것들을 디자인할 수 있어서
정말 운이 좋다고 느낍니다.
그에게서 많이 배웠습니다.
해결책으로 가기 전에
문제를 정말 깊이 연구하고
문제를 정말 이해할 때까지
해결책에 대해
너무 많이 생각하지 않는다는 것을요.
And I think this is a key that I didn’t appreciate before.
Like really great design
is way more about understanding the problem
than the flash of insight.
And if you try to rush towards the thing
or lock yourself too much into the thing,
you will not do as good of a job.
이건 이전에 제대로 인식하지 못했던
핵심이라고 생각합니다.
정말 위대한 디자인은
통찰의 섬광보다
문제를 이해하는 것에
훨씬 더 많이 달려 있습니다.
서두르거나
너무 일찍 고정하면
좋은 결과를 내지 못합니다.
I think the iPhone is the greatest piece of technology
humanity has collectively yet made.
It is an incredible thing,
but I don’t like love my relationship with it anymore.
I turned off my notifications,
so I actually like it much better now.
아이폰은 인류가 집단적으로
만든 가장 위대한 기술이라고 생각합니다.
놀라운 것이지만
더 이상 그것과의 관계를 사랑하지는 않습니다.
알림을 꺼서
지금은 훨씬 더 좋아합니다.
Yeah, I keep myself on do not disturb.
네, 저는 방해 금지 모드를 켜둡니다.
That wasn’t even enough.
I just like I turned off notifications
for everything except a very small number of things.
And I never have them on
because I just, you know,
I can like look at if I want to look at it.
그것조차 충분하지 않았습니다.
아주 적은 것들을 제외하고
모든 알림을 껐습니다.
켜두지 않습니다.
보고 싶을 때
그냥 보면 되니까요.
Even messages apps.
메시지 앱도요?
Even messages apps.
That was like a big life upgrade.
And I deleted TikTok
because it was just like too powerful.
메시지 앱도요.
그건 큰 삶의 업그레이드였습니다.
그리고 TikTok을 삭제했습니다.
너무 강력했거든요.
You were addicted to TikTok.
TikTok에 중독됐었나요?
You know, I uh, so here’s a crazy thing that happened.
When we were building the Sora app,
I made myself get addicted to TikTok
cuz I wanted to just like learn.
I was like, you know,
I had never really used it before.
I mean, people would send me a TikTok or whatever,
but I never got sucked into it.
And I was like,
I really don’t want to build something
that is going to have that kind of thing,
absorb people’s time, but not…
Sora 앱을 만들 때
배우려고
일부러 TikTok에 중독됐습니다.
전에는 제대로 써본 적이 없었거든요.
사람들이 TikTok을 보내주긴 했지만
빨려들지는 않았습니다.
사람들의 시간을 흡수하는
그런 걸 만들고 싶지 않다고 생각했죠.
And I loved it.
I love TikTok.
I really thought it was great.
And then I thought I could like control it.
I was like, “Oh, you know, it’s actually kind of fun,
but I only use it for like 10 minutes
to wind down before bed
and I’m like totally in control of it.”
그리고 사랑하게 됐습니다.
TikTok을 정말 좋아했습니다.
대단하다고 생각했죠.
그리고 통제할 수 있다고 생각했습니다.
“재미있긴 한데
잠들기 전 10분만 쓰고
완전히 통제하고 있어”
라고요.
And then it was like an hour one night
and then some Saturday afternoon
I was on the couch for like 3 hours
and I was like this is like really not
what I thought the iPhone was supposed to be about.
Now I’m really enjoying in the moment like a drug
but I can tell it’s bad for me.
그러다가 어느 날 밤 1시간이 됐고
어느 토요일 오후에는
소파에서 3시간을 보냈습니다.
이건 내가 생각한
아이폰의 모습이 아니라고 느꼈죠.
순간적으로는 마약처럼 즐기고 있지만
나한테 나쁘다는 걸 알 수 있었습니다.
And then I like briefly got it back under control
and I was down to like 5 10 minutes a night
whatever you know like a little wind down before bed.
Then I was just like enough.
잠깐 다시 통제했고
밤에 5~10분 정도로
줄였습니다.
그러다 그냥 충분하다고 느꼈습니다.
I think the iPhone is amazing
and yet I did not feel like
I had enough self-control to keep that app
or I did not feel like the notifications on messaging apps
were like a net good thing for me.
아이폰은 놀랍지만
그 앱을 유지할 만큼의
자제력이 없다고 느꼈고
메시지 앱 알림이
나에게 순이익이라고
느끼지 않았습니다.
And I’m sure we will make an incredible, beautiful,
like really helpful, empowering set of devices.
And I’m also sure that people will misuse them
and it’ll make people’s lives worse
in ways we can’t imagine.
And we’ll adapt.
But this is a thing about powerful technology.
우리는 놀랍고 아름답고
정말 도움이 되고
힘을 주는 기기들을
만들 거라고 확신합니다.
그리고 사람들이 오용해서
상상도 못한 방식으로
삶을 더 나쁘게 만들 거라는 것도
확신합니다.
우리는 적응할 겁니다.
하지만 이게 강력한 기술의 본질입니다
You’re inventing a new device,
what is that process of exploration through the problem space?
Like if you’re Johnny,
새로운 기기를 발명할 때
문제 공간을 탐색하는 과정은 어떤가요?
조니라면요.
I don’t answer on his behalf.
But he’s like talked about this before somewhat,
but it’s like his process.
You know, when he’s doing the car,
he will like go study all the history of motorsport
and then like the different type faces
that people use for the text in the cabin of a car
and the materials and why
and like the different sounds that engines have made over time
and why some have appealed.
I mean, he’ll write literal books
of all of his explorations
of all of these like unbelievably detailed small components.
그를 대신해서 답하지는 않겠습니다.
하지만 이전에 어느 정도 이야기한 적이 있고
그게 그의 프로세스입니다.
차를 만들 때
모터스포츠 역사를 전부 공부하고
차 실내 텍스트에 쓰인 다양한 서체,
재료와 그 이유,
엔진이 시간에 따라 낸 다양한 소리와
왜 어떤 소리가 매력적이었는지
연구합니다.
이 믿을 수 없을 정도로 세세한 작은 구성 요소들에 대한
모든 탐색을
말 그대로 책으로 씁니다.
Did you guys basically take those books
and like try to like use them as training data
to make like a Johnny model?
그 책들을 가져와서
조니 모델을 만들기 위한
훈련 데이터로 쓰려고 했나요?
No.
But that would be a great thing to try there.
Yeah, there is definitely a part of his process
that I don’t understand.
Like I understand the studying,
I understand the refinement of a very new concept
into something great.
But there is like a middle step,
the inspiration that comes from understanding the problem really well
to the like very novel idea
kind of that seems to me to happen all at once
and I don’t understand that.
아니요.
하지만 시도해 볼 만한 좋은 일이긴 합니다.
그의 프로세스 중
제가 이해하지 못하는 부분이 분명히 있습니다.
공부하는 건 이해하고
매우 새로운 개념을
훌륭한 것으로 정제하는 것도 이해합니다.
하지만 중간 단계,
문제를 정말 잘 이해한 데서 오는 영감이
매우 새로운 아이디어로
한꺼번에 나타나는 것 같은 그 부분은
이해하지 못하겠습니다.
When you’re thinking about designing something,
how what goes through your mind?
무언가를 디자인할 때
머릿속에 무엇이 스쳐 지나가나요?
I’m not a designer in any way.
I would not I try to be like pretty good
about realizing what I’m not good at
and I wouldn’t try to have a strong opinion there.
저는 어떤 의미에서도 디자이너가 아닙니다.
제가 잘하지 못하는 것을
꽤 잘 인식하려고 노력하고
그 부분에 강한 의견을 가지려고 하지 않습니다.
What are you the worst at
on the business building side?
비즈니스 구축 측면에서
가장 못하는 것은 무엇인가요?
Maybe product.
제품일지도 모릅니다.
Really?
정말요?
Maybe.
어쩌면요.
Okay.
How do you find great product people
if you’re bad at product?
알겠습니다.
제품에 약하다면
훌륭한 제품 담당자를
어떻게 찾나요?
This is a thing that I’ve never quite agreed with people on.
There’s like a business meme
that you can only hire people in things
that you deeply understand.
I think it know if they’re great.
I think this is just clearly not true.
I don’t understand design either.
I know Johnny’s great at design.
Like there’s lots of things I can point to
when you talk to him for 30 minutes.
It’s very obvious.
사람들이 동의하는 것과
제가 한 번도 완전히 동의하지 않은 부분입니다.
깊이 이해하는 분야에만
사람을 고용할 수 있다는
비즈니스 밈이 있죠.
그들이 훌륭한지 알 수 있다고 생각합니다.
이건 분명히 사실이 아닙니다.
저도 디자인을 이해하지 못합니다.
조니가 디자인에 훌륭하다는 건 압니다.
30분만 이야기해도
가리킬 수 있는 것들이 많아요.
매우 명백합니다.
Which things do you try to actively get better at
and then which things do you just try to outsource
and understand that you’re just never going to be
one of the best?
어떤 것은 적극적으로 더 잘하려고 노력하고
어떤 것은 그냥 아웃소싱하며
자신이 최고가 될 수 없다는 걸
이해하는 편인가요?
I am a big believer in
you should try to get better at your strengths
and the whole like obsession with
I’m going to get better at the things
that I’m just not good at at all
and never going to be good at
huge trap.
Super good at your strengths.
자신의 강점을
더 잘하려고 노력해야 한다고
크게 믿습니다.
전혀 못하고
앞으로도 잘할 수 없는 것을
더 잘하려고 집착하는 건
큰 함정입니다.
강점에서 최고가 되세요.
Okay.
What are your biggest strengths
if you had to like force rank?
알겠습니다.
강제로 순위를 매긴다면
가장 큰 강점은 무엇인가요?
I hate this question.
I don’t hate this from a false modesty perspective.
I think it’s like very hard to say
anything insightful about your own strengths.
이 질문을 싫어합니다.
거짓 겸손 때문이 아닙니다.
자신의 강점에 대해
통찰력 있는 말을 하기가
매우 어렵다고 생각합니다.
You’re clearly good at
really rallying people around some objective.
당신은 분명히
어떤 목표를 향해
사람들을 결집시키는 데
능숙합니다.
Sure.
But I don’t like I don’t think
I could teach someone who isn’t good at that
how to be good at that.
I think the things that come supernaturally to someone
are very hard to
I don’t know.
Or at least in my own case,
I don’t like deeply understand
why I’m good at that
or what to do about it.
Although I think we talked about earlier
like this category of things
that you can learn but you can’t teach.
그렇죠.
하지만 그걸 잘하지 못하는 사람에게
어떻게 잘하는지
가르칠 수 있을 것 같지는 않습니다.
누군가에게 초자연적으로 오는 것들은
매우 어렵습니다.
적어도 제 경우에는
왜 그걸 잘하는지
깊이 이해하지 못하고
어떻게 해야 하는지도 모릅니다.
앞서 이야기한
배울 수는 있지만
가르칠 수는 없는
그런 범주의 것들입니다.
I think this is quite important to understand
and like if you want to get good at something like that,
asking someone to explain it to you
in my experience never works.
Really studying them
and like sitting with them in meetings
and just trying to observe it
and learn it yourself
that does work.
이건 이해하는 게 꽤 중요합니다.
그런 걸 잘하고 싶다면
누군가에게 설명해 달라고 하는 건
제 경험상 절대 효과가 없습니다.
그들을 정말 연구하고
회의에서 함께 앉아
관찰하며
스스로 배우는 것은
효과가 있습니다.
And like when there has been something
that I do want to get better at,
I have tried to just be around someone who’s great at it
and really deeply study it.
But I don’t think they would have been able to explain it to me.
I don’t think they could have like taught it to me
by talking to me about it.
제가 더 잘하고 싶은 것이 있을 때
그 분야의 훌륭한 사람 옆에 있으면서
깊이 연구하려고 노력했습니다.
하지만 그들이 제게
설명할 수 있었을 것 같지는 않습니다.
말로 가르쳐 줄 수 있었을 것 같지도 않아요.
I think that’s totally right.
If you look at like the way
that the best people in the world learn video games,
if you’re playing like CS GO,
you like play some CS GO,
so you have like the basic game dynamics
and then you just go watch a pro
and like see how they interact on the map
at different points in the game and stuff.
그게 완전히 맞다고 생각합니다.
세계 최고 수준의 사람들이
비디오 게임을 배우는 방식을 보면
CS GO 같은 걸 할 때
기본 게임 역학을 익히고
프로를 보면서
맵에서 어떻게 상호작용하는지
게임의 다른 시점에서
관찰하는 것과 같습니다
When you think about like organization pace,
you know, there’s like ambition,
all these other things,
but like you ideally over time want your organization,
you obviously don’t want it to slow down,
but ideally it even moves faster.
How do you like bake that in?
조직의 속도를 생각할 때
야망 같은 여러 요소가 있지만
시간이 지나면서
조직이 느려지지 않기를 원하고
이상적으로는 더 빨라지기를 원하죠.
그걸 어떻게 내재화하나요?
I think it’s like 90% the people
you put in leadership roles.
There’s like other things you can do.
People have all these different sort of operating rhythms
and how they try to run the company
and this management technique and that one.
And I think it’s I think mostly just comes down to the people.
Definitely something I think about
with everybody in a role like that
is like are they a fast mover or a slow mover?
리더십 역할에 넣는 사람들이
90%라고 생각합니다.
다른 것들도 할 수 있죠.
사람들이 다양한 운영 리듬을 가지고
회사를 운영하는 방식,
이런저런 관리 기법을 쓰지만
결국 대부분 사람에게 달렸다고 생각합니다.
그런 역할의 모든 사람에 대해
항상 생각하는 것은
빠른 사람인지 느린 사람인지입니다.
How do you measure that
without actually having worked with them in the past?
과거에 함께 일해 본 적 없이
그걸 어떻게 측정하나요?
Well, ideally you have worked with them in the past.
I think most of the time
executives at a company should be promoted internally,
not hired externally.
But when you do need to hire someone externally,
you spend a lot of time talking to them,
spend a lot of time reference checking,
you try to like work together in some kind of casual way.
이상적으로는 과거에 함께 일해 본 사람이죠.
대부분의 경우
회사의 임원은 외부에서 고용하기보다
내부에서 승진시켜야 한다고 생각합니다.
하지만 외부에서 고용해야 할 때는
많은 시간을 들여 이야기하고
레퍼런스 체크를 많이 하며
가벼운 방식으로 함께 일해 보려고 합니다.
Slightly different note.
What was the most painful thing
that happened in the last 12 months?
약간 다른 이야기인데
지난 12개월 동안
가장 고통스러웠던 일은 무엇이었나요?
Honestly, having kids
and working really hard at the same time is brutal.
It’s just extremely painful.
Like you like know you’re
I think I’m like a very present dad relative.
Like I don’t do anything but work
and hang out with my family really at this point,
but I still feel like I’m missing so much
of this like one-time thing.
It’s very painful.
솔직히 아이를 키우면서
동시에 정말 열심히 일하는 건
잔인합니다.
극도로 고통스럽습니다.
상대적으로 매우 현재에 충실한 아빠라고 생각하지만
지금은 일하고
가족과 시간을 보내는 것 외에는
아무것도 하지 않는데도
이 한 번뿐인 순간을
너무 많이 놓치고 있다는 느낌이 듭니다.
매우 고통스럽습니다.
When you think of someone like Masa for example,
what about like his brain
and the way that he sees the world is so different?
I think he will end up being like
one of the wild successes of this decade.
예를 들어 마사 같은 사람을 생각할 때
그의 뇌와
세상을 보는 방식이
얼마나 다른가요?
그는 이 10년의
미친 성공 사례 중 하나가 될 거라고 생각합니다.
Incredible person.
Dear friend, incredible person,
massive conviction and belief
and not afraid at all of big numbers and scale
and it’s great.
There are not many Masa-like people in the world
and we should be very grateful for them.
놀라운 사람입니다.
소중한 친구, 놀라운 사람,
거대한 확신과 믿음이 있고
큰 숫자와 스케일을
전혀 두려워하지 않습니다.
훌륭합니다.
세상에 마사 같은 사람은 많지 않고
우리는 그들에게 매우 감사해야 합니다.
What made him like what what
I don’t know if you’ve like talked with him but
무엇이 그를 그렇게 만들었나요?
그와 이야기해 본 적이 있는지는 모르겠지만
I mean as far as I can tell
he was like always like this.
제가 아는 한
그는 원래 그런 사람이었습니다.
Do you also have the same sort of
just like no ceiling concept of scale?
당신도 스케일에 대해
천장 없는 개념을
가지고 있나요?
Not I think Masa is like a N of one character.
아니요.
마사는 N of 1 캐릭터라고 생각합니다.
Do you kind of view OpenAI
as a little bit like the golden goose?
Spawning a bunch of very valuable things over time
and just building like a core competency
of increasing intelligence in the world.
OpenAI를
황금 거위 같은 것으로
보시나요?
시간이 지나며
매우 가치 있는 것들을 계속 낳고
세상에 지능을 늘리는
핵심 역량을 쌓는 것 말이죠.
Not really how I think of it.
I get what you’re saying,
but it doesn’t feel like we’re just like
spitting out golden eggs.
It feels like we’re building
this kind of compounding thing.
그렇게 생각하진 않습니다.
무슨 말씀인지는 알지만
우리가 그냥 황금 알을 낳고 있는 것 같지는 않습니다.
복리처럼 쌓이는 무언가를
만들고 있는 느낌입니다.
I think one of the my favorite mental models
that I’ve taken from you
is this idea of real trends versus fake trends.
당신에게서 배운
제가 가장 좋아하는 멘탈 모델 중 하나가
진짜 트렌드와 가짜 트렌드의 개념입니다.
Oh yeah, this is an important thing.
Like whenever people talked about bubbles or anything else,
I was always kind of confused.
Like I’m, you know,
I studied Warren Buffett and Charlie Munger a bunch
and so they love to talk about bubbles
and things being overvalued.
I was trying to like decipher
how do you figure out whether or not something is real or fake
and whether or not it’s going to persist and continue
or it’s just going to, you know, revert to the mean.
네, 중요한 것입니다.
사람들이 버블이나 다른 이야기를 할 때마다
항상 좀 혼란스러웠습니다.
워런 버핏과 찰리 멍거를
많이 공부했고
그들은 버블과 과대평가에 대해
이야기하기를 좋아하죠.
무언가가 진짜인지 가짜인지,
지속되고 계속될지
아니면 평균으로 회귀할지
어떻게 알아내는지
해독하려고 했습니다.
And what did you figure out?
그래서 무엇을 알아냈나요?
Well, it was I think your mental model
of basically if there’s a small group of people
like what is a real trend versus a fake trend?
A fake trend is, you know,
the VR situation where someone there’s a lot of hype,
but then someone buys the thing,
they don’t really love it.
They don’t really start to like design their life
around the experience of using it
and then it sits on the shelf.
당신의 멘탈 모델이었습니다.
진짜 트렌드와 가짜 트렌드가 무엇인가.
가짜 트렌드는 VR 상황처럼
많은 과대 광고가 있지만
사람들이 사서
진짜 사랑하지 않고
사용 경험을 중심으로
삶을 설계하지 않으며
결국 선반에 올려두는 것입니다.
Whereas like for me with ChatGPT,
it’s pretty much every day
and maybe for like sometimes I need to work a lot
so I spend like 3 hours
or some days it’s like almost nothing
but it’s like there persistent in my life.
반면 ChatGPT는
거의 매일
어떤 날은 일을 많이 해서
3시간을 쓰기도 하고
어떤 날은 거의 안 쓰기도 하지만
제 삶에 지속적으로 존재합니다.
How do you kind of like figure out now
whether or not something is a real trend or a fake trend
inside of the company and just generally
회사 안에서든 일반적으로든
지금 무언가가 진짜 트렌드인지
가짜 트렌드인지
어떻게 알아내나요?
Same principle
like is there a real deep enduring…
같은 원칙입니다.
진짜 깊고 지속적인 것이 있는지…
How did you come to that philosophy
or mental framework?
그 철학이나 멘탈 프레임워크에
어떻게 도달했나요?
Well, I like kind of watched a lot of startups.
There are many amazing things about working at YC
but just the amount of data you get
and as long as you’re willing to like spend the time
trying to analyze it and make sense of it,
you can really figure out a lot of things.
많은 스타트업을 지켜봤습니다.
YC에서 일하는 것의
놀라운 점이 많지만
얻는 데이터의 양이 많고
그걸 분석하고 이해하려고
시간을 쓸 의지만 있다면
정말 많은 것을 알아낼 수 있습니다.
Are there any big mental frameworks
that you used to have
that you think are wrong in today’s environment
and will be continue to get more wrong over time
as like intelligence explodes?
예전에 가지고 있던
큰 멘탈 프레임워크 중
오늘날의 환경에서 틀렸다고 생각하고
지능이 폭발하면서
시간이 지날수록
더 틀려질 것들이 있나요?
I mean, I kind of think a huge amount of them
are they weren’t necessarily wrong at the time,
although I’m sure I was wrong about a bunch of things, too,
but a huge amount of them are wrong now.
I think a startup of today
still looks mostly like a startup of 10 years ago
because that’s what the received wisdom says you’re supposed to do.
And sure, it’s different in some ways.
People are like, well, I’m going to hire less people
and spend more money on tokens for Codex or whatever.
But it should probably look very different.
And I have met a few people
who are trying to do a startup in a completely different way.
But most people just use it means like
use more Codex
and that doesn’t seem like enough.
많은 것들이
당시에는 반드시 틀린 건 아니었지만
(물론 저도 많은 걸 틀렸을 겁니다)
지금은 많이 틀렸다고 생각합니다.
오늘날의 스타트업은
여전히 10년 전 스타트업과
대부분 비슷하게 보입니다.
그게 통념이 말하는
해야 할 일이기 때문이죠.
물론 일부는 다릅니다.
사람을 덜 고용하고
Codex 토큰에 더 많은 돈을 쓰겠다고요.
하지만 훨씬 다르게 보여야 할 겁니다.
완전히 다른 방식으로
스타트업을 하려는 사람들을
몇몇 만났지만
대부분의 사람들은
그냥 Codex를 더 쓰는 정도이고
그것만으로는 충분하지 않아 보입니다.


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샘 알트만 인터뷰 전체 요약 (생략 없이 최대한 상세하게)
인터뷰는 Relentless 채널에서 진행된 샘 알트만과의 대화로, 스타트업 시작부터 OpenAI의 성장, 리더십, 야망, 리스크, 기술 발전, 개인적 경험까지 폭넓게 다룬다. 샘은 Y Combinator 경험, OpenAI 창립과 전환, 컴퓨트 투자, 코딩 에이전트, 초지능을 향한 집중, 디자인, 조직 속도, 개인 생활 등을 솔직하게 이야기한다.
초기 스타트업과 YC 경험, 야망의 중요성
샘은 YC에서 신규 창업자들과 오피스아워를 진행하며 평균적인 대기업 출신 사람들의 야망 수준이 재앙적으로 낮다는 점을 강조한다. 그들은 평생 상사, 부모, 선생님, 매니저가 지시하는 환경에서만 살아와 창의적이거나 크게 생각하는 것을 처벌받아 왔고, 대부분의 문화에 ‘너무 야심차다’는 표현(tall poppy syndrome 등)이 존재한다고 지적한다. 자신을 믿지 못하는 사람을 믿게 만드는 가장 효과적인 방법은 ‘작은 반복된 승리’다. 할 수 없다고 생각한 일을 해내거나 너무 야심찬 시도를 성공시키면 “다시 해보자”고 격려하는 식이다. 스티브 잡스처럼 눈을 응시하며 영감을 주는 방식은 하지 않으며, 영감을 주는 연설이나 하드한 동기부여도 하지 않는다.
보드게임이나 전략 게임에 대해서는 포커를 주로 하며, 특정 보드게임에 집착하지 않고 새로운 규칙과 도전을 알아가는 과정 자체가 재미있다고 말한다.
OpenAI의 차별점과 확신
샘은 OpenAI가 다른 큰 회사들과 꽤 다르지만, 모든 큰 테크 회사가 전략·운영·문화에서 놀랄 만큼 다르다고 본다. 자신의 슈퍼파워는 “아무도 믿지 않았지만 믿어야 할 당연한 것에 대한 원칙적 확신”을 가지고 그 주변의 인재와 조각을 모아 실현시킨 것이라고 자평한다. 그 확신이 어디서 왔는지는 자신도 모른다. 당시에는 너무 명백해서 오히려 자신들이 자기 최면(Kool-Aid)에 빠진 건 아닐까 걱정했다고 한다. 돌이켜보면 옳았지만, 다른 사람들의 깊은 정신적 블록과 확신 부족을 이해할 수 없다고 말한다.
20162018년에는 운이 많이 필요했지만, 20192020년이 되면 구글이 이미 앞서 나가 OpenAI가 존재할 수 없어야 했다고 회고한다. 제프 베조스가 AWS를 만들고 7년간 경쟁자가 없었던 것을 ‘비즈니스 기적’이라고 불렀듯, OpenAI도 또 다른 비즈니스 기적이라고 느낀다. 큰 회사들이 경화되고 굳어지는 경향이 있지만, 그들이 영원히 유일한 지배 세력으로 남지 않는 것이 세상에 좋다고 생각한다.
마이크로소프트가 투자한 이유는 구글에 DeepMind가 있었던 반면 마이크로소프트에는 AI 베팅이 없었기 때문이며, 큰 회사들은 주요 기술 영역에 하나씩은 가지고 있어야 한다고 느끼기 때문이라고 설명한다. 결과는 마이크로소프트에 큰 시가총액 증가와 클라우드 성장을 가져다줬고, 예상보다 더 큰 성공이었다고 평가한다.
연구 연구소에서 제품 회사로의 전환
OpenAI는 연구 연구소 → 제품 회사 → 대규모 인프라 회사로 진화 중이다. 샘은 연구 연구소에 제품 회사를 ‘볼트온’한 것이 대부분의 회사와 정반대라고 말한다. 다음 단계(대규모 저마진 인프라)로의 전환은 자신의 뇌가 자연스럽게 설계된 방식이 아니어서 아직 자세히 말할 준비가 안 됐지만, 자신이 잘하고 열정적인 것과 다음 10~100배 성장을 정렬하는 방법을 찾았다고 밝힌다.
연구 연구소 헤드에서 제품 회사 헤드로의 전환은 거의 완전히 관련 없는 두 개의 직업처럼 느껴졌고, 연구 연구소 경험이 제품 회사 운영에 거의 도움이 되지 않았다고 한다. YC에서 많은 창업자들이 회사를 스케일업하는 과정을 지켜본 경험이 더 도움이 됐다.
ChatGPT 출시 후 5일째 백만 사용자를 넘겼을 때 집에 돌아와 “우리가 곧 큰 회사가 될 것이고, 조용한 삶이 대포에 실려 날아갈 것”이라고 아내(올리)에게 말했다. 연구원들은 “플래시인 팬 PR 현상”이라고 했지만, 샘은 YC 경험으로 완전히 유기적으로 성장하는 패턴의 ‘스펙트럼 시그니처’를 알아차렸다. 연구 연구소 운영은 스트레스가 거의 없고 지적으로 극도로 만족스러웠으며, 지난 세기(또는 더 긴 기간) 가장 중요한 일을 하는 가장 똑똑한 사람들과 최전선에 있는 ‘여러 세대에 한 번’의 경험이었다고 회고한다.
성장 물결과 코딩 에이전트
지금까지 두 개의 거대한 폼팩터가 있었다: 챗봇과 코딩 에이전트. 코딩 에이전트는 현재 폭발적으로 성장 중이며, 곧 세 번째 물결인 ‘지속적인 에이전트(참모, 동료 등)’가 올 것이라고 예상한다. Codex는 Claude Code에 크게 뒤처진 상태에서 ‘가미카제 미션’처럼 보였지만, 코딩이 RSI(재귀적 자기 개선)에 핵심적이고 경제적 가치도 크다고 판단해 팀을 투입했고, 비즈니스 역사상 드문 성공을 거둬 현재 최고 코더들이 주로 사용하는 제품이 됐다.
리스크, 여행, 개인적 경험
국제 여행을 7~10일 단위로 묶어서 하는 것이 분산된 하루짜리 여행보다 낫다고 배운다. 28개국 35일 여행 중 시차는 최대 4시간이었고 대부분 1시간씩 이동해서 시차보다는 극도의 피로를 느꼈다. 마지막에 어린 시절 침대에 있는 듯한 환각을 경험하며 ‘집에 갈 시간’이라는 잠재의식의 신호를 느꼈다.
다른 사람에게 위험해 보이지만 자신은 위험하지 않다고 믿은 대표적 예는 컴퓨트에 대한 극도로 높은 확신의 투자다. 사람들은 대부분의 행동의 위험을 과대평가하며, 특정 결정이 고위험/저위험인 이유를 큰 소리로 말하게 하면 지적 블록을 자주 돌파할 수 있다고 한다. 반대하는 사람을 설득하는 데는 예전보다 덜 잘하게 됐고, 바빠지면서 “이렇게 할 거야”라고 밀어붙이는 경향이 생겼는데, 이는 긍정적인 특성이 아니며 다시 충분히 이야기하는 방식으로 돌아가고 싶다고 말한다.
컴퓨트, 인프라, 공급망
컴퓨트 투자를 크게 부족하게 잡은 것이 실수였으며, 금융 시장에 심리적으로 위축됐기 때문이라고 인정한다. 앞으로 그 실수는 반복하지 않을 것이다. OpenAI가 전력 생산부터 토큰 생성까지 모든 것을 수직 통합하지는 않겠지만, 잘 작동하는 공급망을 더 잘 만들려고 한다. 칩 디자인과 모델 디자인을 결합한 것은 좋았고, 전자 생산까지 할 필요는 없다(상품에 가깝기 때문). 알고리즘에 비해 ‘더 많은 데이터센터를 만들 수 있는 데이터센터’에 대한 초점이 부족하다고 지적한다. 로봇과 완전 자동화된 공급망 세상에서는 데이터센터의 사고 능력으로 로봇을 구동해 데이터센터를 복제하는 것이 매우 훌륭한 사용처가 될 수 있다.
실행의 대부분은 ‘큰 아이디어’가 아니라 그라인딩이다. 실행이란 문제에서 필요한 어떤 단계든 하고 실현 방법을 찾아내는 것이다. 새로운 것을 빠르게 배워야 할 때는 전문가를 찾아 이야기하고 많이 읽는 것이 기본이며, 전문가들이 물어보면 기꺼이 도와주는 것이 인류의 좋은 점이라고 느낀다. 항상 원하는 것을 요구하라. 항상 얻는 건 아니지만 가끔 얻고, 그때 놀라운 일이 일어난다.
프로젝트 킬과 집중
GPT-3가 잘 되기 시작했을 때 로보틱스를, 코딩 에이전트가 잘 되기 시작했을 때 Sora와 브라우저를 중단했다. 한 번의 회의가 아니라 점진적인 깨달음으로 “이 컴퓨트와 사람들을 더 중요한 곳에 써야 한다”는 결론에 도달한다. 사람들의 프로젝트를 죽일 때 미션과 판돈을 이해시키기 때문에, 순간적으로 불행하더라도 “왜 하는지 이해한다”고 받아들인다. 초지능을 향한 지속적인 재집중이 좋은 일이다.
디자인과 제품
조니 아이브와 함께 일하는 것을 행운으로 여기며, 해결책으로 가기 전에 문제를 깊이 연구하는 그의 방식을 배웠다. 위대한 디자인은 통찰의 섬광보다 문제 이해에 더 많이 달려 있다. 아이폰은 인류가 만든 가장 위대한 기술이지만, 알림을 거의 다 끄고 TikTok을 삭제한 후 관계가 훨씬 좋아졌다. Sora를 만들 때 일부러 TikTok에 중독돼 봤더니 통제가 안 됐고, 강력한 기술의 양면성을 느꼈다. 우리는 놀랍고 힘이 되는 기기를 만들 것이지만, 사람들이 오용해 삶을 나쁘게 만드는 방식도 생길 것이고 우리는 적응할 것이다.
자신은 디자이너가 아니며, 제품이 가장 약한 부분일 수 있다고 인정한다. 깊이 이해하는 분야에만 사람을 고용할 수 있다는 통념에 동의하지 않는다. 강점에 집중하고, 약점을 고치려 집착하는 것은 함정이다. 자신의 강점(사람들을 목표 주위로 결집시키는 것 등)은 초자연적으로 오는 것들이라 설명하거나 가르치기 어렵고, 옆에 앉아 관찰하며 배우는 방식이 효과적이다.
조직과 리더십, 개인 생활
조직 속도의 90%는 리더십 역할에 넣는 사람에게 달려 있다. 빠른 사람인지 느린 사람인지를 중요하게 본다. 이상적으로는 내부 승진이 맞고, 외부 고용 시에는 많은 대화와 레퍼런스 체크, 가벼운 협업을 한다.
지난 12개월 가장 고통스러웠던 일은 아이를 키우면서 열심히 일하는 것이었다. 상대적으로 현재에 충실한 아빠라고 생각하지만, 한 번뿐인 순간을 많이 놓치고 있다는 느낌이 매우 고통스럽다고 솔직히 말한다.
마사(손정의)는 N of 1 캐릭터로, 거대한 확신과 스케일에 대한 두려움이 없으며 세상에 이런 사람이 많지 않아 감사해야 한다고 평가한다. 자신은 마사 수준의 ‘천장 없는 스케일’ 개념은 없다고 한다.
OpenAI를 ‘황금 거위’로 보지 않는다. 황금 알을 낳는 느낌이 아니라 복리처럼 쌓이는 무언가를 만들고 있는 느낌이다.
진짜 트렌드 vs 가짜 트렌드, 미래 스타트업
진짜 트렌드는 사람들이 사서 사랑하고 삶을 그 경험 중심으로 설계하는 것이고, 가짜 트렌드(예: VR)는 과대 광고만 있고 결국 선반에 올려두는 것이다. ChatGPT는 자신의 삶에 지속적으로 존재한다. 이 철학은 YC에서 수많은 스타트업 데이터를 분석하며 얻었다.
오늘날 많은 멘탈 프레임워크가 이미 틀렸거나 더 틀려질 것이다. 현재 스타트업이 여전히 10년 전 모습과 비슷한 것은 통념 때문이며, Codex를 더 쓰는 정도로는 충분하지 않다. 완전히 다른 방식으로 스타트업을 시도하는 사람들이 소수 있지만, 대부분이 아직 기존 방식을 크게 벗어나지 못하고 있다고 지적하며 인터뷰를 마무리한다.