저희는 "좋아, 우리는 AGI를 목표로 할 거야"라고 말했습니다. 세상의 99%는 저희가 미쳤다고 생각했고, 1%의 사람들은 정말 공감했습니다. 10년이나 20년 안에, 엄청나게 잘못되는 일이 없다면, 우리는 상상할 수 없는 **초지능**을 갖게 될 것입니다. 지금은 기술 역사상 창업하기에 가장 좋은 시기입니다. 쌤, 와주셔서 정말 감사합니다. 그리고 모든 영감에 대해 감사합니다. OpenAI 자체는 정말 야심찬 사람들에게 진정한 영감입니다. 아마도 초기에는 작아 보였지만 놀라울 정도로 중요했던 결정들이 무엇이었는지부터 시작해 볼까요? 그냥 시작하기로 결정한 것 자체가 큰 일이었습니다. OpenAI를 시작하지 않을 뻔했습니다. AGI는 미친 소리처럼 들렸습니다. 저는 그때 개리 씨의 일을 하고 있었고, 당시에는 성공할 만한 다른 훌륭한 일들이 많았습니다. AGI는 일종의 헛된 꿈 같았고, 심지어 가능하다 하더라도 딥마인드가 너무나 앞서 있다고 생각했습니다. 그래서 2015년 한 해 동안 우리는 그것을 시작할지 말지 이야기했고, 마치 동전 던지기 같았습니다. 그리고 이것이 많은 야심찬 일들의 이야기라고 생각합니다. 너무 어려워 보이고, 하지 않을 좋은 이유가 너무 많아서, 정말 핵심적인 사람들이 한 방에 앉아 서로 눈을 보고 "좋아, 해보자"라고 말해야 합니다. 그런 순간들은 매우 중요하며, 저는 망설여질 때는 그것들을 향해 나아가야 한다고 생각합니다. 하지 말아야 할 이유가 수없이 많았습니다. 심지어 당신이 알아낸 것 중 하나인 **스케일링 법칙**도 처음부터 그랬습니다. 지금은 어땠는지 기억하기가 정말 어렵습니다. 내년이면 저희 10주년이 될 텐데, 10년 전 AI 분위기가 어땠는지 기억하는 것은, 첫 번째 제대로 된 언어 모델이 나오기 훨씬 전이었습니다. 우리는 비디오 게임을 하려고 애썼고, 루빅스 큐브를 간신히 맞추는 작은 로봇 손이 있었습니다. 제품에 대한 아이디어도, 수익도, 수익이 생길 것이라는 생각도 전혀 없었습니다. 우리는 회의 테이블과 화이트보드에 앉아 논문 아이디어를 떠올리려고 애썼습니다.
지금은 너무나 명백해 보이지만, 당시에는 얼마나 있을 법하지 않은 일이었는지 설명하기가 어렵습니다. 챗GPT 아이디어는 완전히 공상 과학의 영역에 있었습니다. 저에게 정말 인상 깊었던 것 중 하나는, 당신이 AGI에 매진해야 한다는 아이디어를 결집시켰고, 동시에 그 분야에서 일하는 세계에서 가장 똑똑한 사람들을 찾았다는 것입니다. 이 두 번째 부분은 생각보다 쉬웠습니다. 만약 당신이 "우리는 이 미친 짓을 할 거야"라고 말하고, 그것이 흥미롭고, 성공하면 중요하고, 다른 사람들이 하고 있지 않다면, 실제로 많은 사람들을 모을 수 있습니다. 그래서 우리는 "좋아, 우리는 AGI를 목표로 할 거야"라고 말했습니다. 세상의 99%는 저희가 미쳤다고 생각했고, 1%의 사람들은 정말 공감했습니다. 그 1% 안에는 많은 똑똑한 사람들이 있었고, 그들이 갈 곳이 정말 없었기 때문에 우리는 **재능을 집중**시킬 수 있었습니다. 그리고 그것은 사람들이 중요하게 생각하는 사명이었습니다. 그래서 불가능해 보였지만, 성공하면 엄청나게 가치 있어 보였습니다. 우리는 스타트업에서 이것을 여러 번 목격했습니다. 만약 당신이 다른 모든 사람들과 같은 일을 하고 있다면, 재능을 집중시키고 사람들이 사명을 진정으로 믿게 하는 것은 매우 어렵습니다. 하지만 당신이 **독특한 일**을 하고 있다면, 정말 좋은 순풍을 얻을 수 있습니다. 그래서 이 방에 있는 어떤 사람들은 "내가 처음부터 OpenAI 규모의 것을 시작해야 할까?"라고 생각할 수도 있습니다. 당신은 루프에서도 처음부터 일했습니다. 거기서 얻은 교훈이 있나요? OpenAI는 처음부터 OpenAI 규모의 것이 아니었습니다. OpenAI는 방에 8명이 있었고, 나중에는 20명이 있었으며, 무엇을 해야 할지 전혀 불분명했습니다. 우리는 그저 좋은 연구 논문을 쓰려고 노력하고 있었습니다. 그래서 결국 정말 커지는 것들은 그렇게 시작하지 않습니다. 성공하면 크게 될 수 있다는 꿈을 꾸는 것이 중요하다고 생각합니다. 큰 것은 그렇게 시작하지 않습니다. 그리고 비노드 코슬라가 제가 항상 좋아했던 이런 말을 했습니다. "0백만 달러짜리 스타트업과 0억 달러짜리 스타트업 사이에는 매우 큰 차이가 있지만, 둘 다 수익은 0입니다."
둘 다 방에 몇 명 앉아 있고, 둘 다 첫 번째 것을 작동시키려고 노력하고 있습니다. 그래서 큰 것을 시작하려고 할 때 제가 드릴 수 있는 유일한 조언은, 성공하면 크게 될 수 있는 미래 버전이 있을 것 같은 시장을 선택하는 것입니다. 하지만 그 외에는 오랫동안 꾸준히 한 발짝씩 나아가는 것입니다. 사람들이 챗GPT를 사용하는 방식이 많이 바뀌었고, API를 사용하는 방식도 많이 바뀌었습니다. 최신 모델, 예를 들어 O3에서 가장 놀랐던 점은 무엇이며, 어떤 **새로운 행동이나 사용 사례**가 지금 눈에 띄고 있나요? 우리는 정말 흥미로운 시기에 있습니다. 오랫동안 이런 시기에 있지 않았지만, 지금 우리는 흥미로운 시기에 있습니다. 모델들이 할 수 있는 것에 비해 사람들이 만들기로 알아낸 제품은 훨씬 뒤처져 있습니다. 모델들이 더 나아지지 않는다고 해도 (물론 더 나아질 것입니다), 구축할 새로운 것이 엄청나게 많습니다. 또한 지난주에 O3 비용은 이번 주보다 5배 더 비쌌고, 이는 계속될 것입니다. 저는 사람들이 성능 대비 가격이 얼마나 많이 떨어질지에 놀랄 것이라고 생각합니다. 곧 오픈소스 모델이 나올 예정입니다. 저는 사람들이... 네, 팀의 영광을 훔치고 싶지 않아서 미리 발표하고 싶지 않지만, 여러분 모두 놀랄 것이라고 생각합니다. 여러분이 기대하는 것보다 훨씬 더 좋을 것이며, 놀랍도록 강력한 모델을 로컬에서 실행할 수 있는 능력은 사람들이 무엇이 가능한지에 대해 정말로 놀라게 할 것입니다. 그래서 모델 능력이 일종의 아주 새로운 영역에 진입한 세상입니다. API 비용은 계속해서 상당히 극적으로 떨어질 것이고, 오픈소스 모델은 매우 훌륭할 것입니다. 그리고 저는 우리가 아직 **추론 모델**이 가능한 새로운 제품 혁신 수준을 보지 못했다고 생각합니다. 이는 합리적입니다. 그들은 상당히 새롭습니다. 하지만 지금은 이 새로운 것, 이 주기율표의 새로운 칸을 활용하여 회사를 설립하기에 **예외적인 시기**입니다. 그래서 지난 한 달 동안에야 우리는 스타트업들이 "좋아, 추론 모델은 다르다"고 말하며, 전체 상호작용 모델이 다르다는 것을 깨닫고 정말 그것을 위해 구축하기 시작하는 것을 보기 시작했습니다.
저에게는 **기억 기능**마저도 제가 아는 사람과 이야기하는 것 같은 느낌으로 바뀌었습니다. 흥미롭네요. 네, 기억 기능은 올해 출시한 기능 중 제가 가장 좋아하는 기능입니다. OpenAI의 대부분 사람들은 그렇게 말하지 않을 것입니다. 왜냐하면 우리는 많은 것을 출시했기 때문입니다. 하지만 저는 챗GPT의 기억 기능을 정말 좋아합니다. 그리고 저는 이것이 우리가 제품으로 나아가길 바라는 방향을 보여준다고 생각합니다. 즉, 당신을 알아가고, 당신의 모든 것과 연결되며, **능동적으로 당신을 돕는 이 존재**를 갖게 될 것입니다. 단순히 당신이 메시지를 보내면 그것이 답장을 보내는 것이 아니라, 항상 실행되고, 당신의 것을 보고, 언제 당신에게 메시지를 보내야 할지, 언제 당신을 대신하여 무언가를 해야 할지 알게 될 것입니다. 당신은 특별한 새 기기를 갖게 될 것이고, 그것은 당신이 사용하는 모든 다른 서비스에 통합될 것이며, 당신은 그저 당신의 삶 내내 이 존재와 함께하게 될 것입니다. 저는 기억 기능이 사람들이 그러한 미래를 볼 수 있게 된 첫 번째 사례라고 생각합니다. 예전에 당신은 "Her"라는 영화에 대해 트윗한 적이 있습니다. 그것은 언제쯤 올까요? 알파 유출이라도 해줄 수 있나요? 점진적으로 올 것이라는 것이 답입니다. 아니, 만약 제가 날짜를 염두에 두고 있었다면, 아마도 흥분해서 말했을 것입니다. 하지만 기억 기능으로 이미 조금 여기에 와 있습니다. 백그라운드에서 지속적으로 실행되고 당신에게 무언가를 보낼 때 좀 더 여기에 있을 것입니다. 첫 번째 새 기기를 출시하면 훨씬 더 여기에 있을 것입니다. 하지만 "Her"의 핵심은 작은 하드웨어 조각이 아니라, 이 존재가 백그라운드에서 실행되고 일종의 **AI 동반자**처럼 느껴질 수 있는 지점에 도달했다는 것입니다. 저는 우리가 실제 데이터와의 통합을 통해 LLM의 힘을 보기 시작했다고 생각합니다. OpenAI에 MCP가 곧 출시된다는 소문이 들렸습니다. 오늘이라고 생각합니다. 네, 오늘이요. 정말 멋집니다. 실제 통합에 대해 놀랐던 점이 있나요? 사람들이 실제로 핵심 데이터베이스에서 작동하는 것을 보았나요? YC에서는 실제로 에이전트 인프라를 내부적으로 가지고 있으며, 우리는 항상 그것을 사용합니다. 사람들은 분명히 **챗GPT를 전체 삶을 담은 일종의 운영 체제**로 사용하기 시작하고 있습니다.
그리고 가능한 한 많은 데이터 소스에 통합하는 것이 중요합니다. 항상 당신과 함께하는 기기, 새로운 종류의 웹 브라우저, 모든 데이터 소스와의 연결, 기억 기능, 그리고 지속적으로 실행되는 모델, 이 모든 것을 합치면 상당히 강력한 곳에 도달할 것이라고 생각합니다. 미래에 이것이 클라우드에 있을까요, 아니면 우리 데스크톱에 있을까요, 아니면 둘 다의 조합일까요? 이 모든 것의 조합일 것입니다. 분명히 사람들은 어떤 일에는 로컬 모델을 실행할 것입니다. 예를 들어, 챗GPT 작업 부하의 절반을 당신의 로컬 기기로 옮길 수 있다면, 우리보다 더 기뻐할 사람은 없을 것입니다. 우리 클라우드는... 우리는 곧 세계에서 가장 크고 가장 비싼 인프라를 운영하게 될 것이라고 생각합니다. 그래서 우리가 그 중 일부를 덜어낼 수 있다면 좋을 것입니다. 하지만 많은 부분은 클라우드에서 실행될 것입니다. 컴퓨팅 파워를 얻는 것이 얼마나 어려운지 놀랍나요? 우리는 정말 잘 해냈지만, 그것은... 우리는 2년 반 전에는 챗GPT.com이 존재하지 않던 시절에서 세계에서 다섯 번째로 큰 웹사이트가 되었습니다. 언젠가는 세 번째가 될 것이고, 현재 성장률이 계속된다면 언젠가는 첫 번째가 될 것입니다. 그리고 저는 그것을 하는 것이 무엇이든 간에 어렵다고 생각합니다. 일반적으로 새로운 회사를 위한 인프라를 확장하는 데 우리가 가진 시간보다 더 많은 시간을 얻습니다. 하지만 많은 사람들이 돕고 싶어 합니다. 정말 놀라운 일을 해오셨습니다. O3와 O4 미니 같은 추론 모델이 40과 같은 멀티모달 모델과 병행하여 발전하는 것을 보고 있습니다. 이 두 가지 흐름이 수렴될 때 어떤 일이 발생할까요? 그리고 GPT5와 그 이후의 비전은 무엇입니까? GPT5로 여기까지 다 도달하지는 못하겠지만, 결국 우리는 **필요할 때 추론하고, 필요할 때 실시간 비디오를 생성할 수 있는 하나의 통합된 모델**을 원합니다. 질문을 하면 그것이 매우 열심히 생각하고, 연구를 하고, 당신만을 위한 완전히 새로운 앱을 위한 코드를 즉시 작성하거나, 당신이 상호작용할 수 있는 실시간 비디오를 렌더링하는 것을 상상할 수 있습니다. 그래서 저는 그것이 새로운 종류의 컴퓨터 인터페이스처럼 느껴질 것이라고 생각합니다. AI가 이미 어느 정도 그렇게 하고 있지만, **진정한 완전한 멀티모달리티**, 예를 들어 완벽한 비디오, 완벽한 코딩, 모든 것과 깊은 추론을 가진 모델에 도달하면 그것은 매우 강력하게 느껴질 것입니다.
그것은 **구현된 측면**으로의 도약처럼 보입니다. 시각, 음성, 그리고 추론을 갖는 것은 로봇으로의 도약입니다. 우리의 전략은 먼저 그것을 완벽하게 만드는 것이었고, 그 다음에는 그것을 로봇에 연결할 수 있도록 하는 것이었습니다. 하지만 로봇의 시대가 곧 오고 있습니다. 저는 당신이 챗GPT 구독의 최고 등급에 가입하면 **휴머노이드 로봇**을 무료로 보내주는 세상에 대해 매우 흥분됩니다. 그러한 미래는 정말 예측 불가능할 것입니다. 현실 세계에서 실제로 일하는 로봇을 가질 수 있다는 것은, 우리가 이제 그리 멀지 않았다고 생각합니다. 로봇의 기계 공학은 상당히 어려웠고, 인지 부분의 AI도 상당히 어려웠습니다. 하지만 이제는 손에 잡힐 듯합니다. 그리고 몇 년 안에 로봇들은 매우 유용한 일을 시작할 것이라고 생각합니다. 10억 대의 로봇을 만드는 것은 여전히 시간이 걸릴 것이지만, 저는 질문에 관심이 있습니다. 공급망을 완전히 자동화하는 데 로봇이 몇 대나 필요할까요? 구식 방식으로 100만 대의 휴머노이드 로봇을 만들면, 전체 공급망을 운영하고, 채굴 장비를 운전하고, 컨테이너선을 운전하고, 주조 공장을 운영하고, 새로운 로봇을 만들 수 있을까요? 그러면 실제로 세상에 많은 로봇을 빠르게 들여올 수 있을지도 모릅니다. 하지만 휴머노이드 로봇에 대한 수요는 현재의 공급망으로는 우리가 생각할 수 있는 것보다 훨씬 많을 것입니다. YC에서 제 자리에 앉아 있을 때 당신이 이끌었던 것 중 하나는 YC에 더 많은 하드테크 투자를 하는 것이었습니다. 지금의 지정학적 상황에서, 미국이 실제로 제조 및 산업 역량을 가질 수 있도록 무엇을 해야 할까요? 미친 듯한 비용 초과 없이 정밀 나사와 대형 판금을 만들 수도 없습니다. 그것이 여기에서 일어날 수 있도록 무엇을 할 수 있을까요? 사람들이 오랫동안 던져왔고, 분명히 효과가 없었던 모든 답변들이 있습니다. 그래서 저는 모든 정책을 시도해 볼 가치가 있다고 생각하지만, 제 직감은 **새로운 것을 시도**해야 한다는 것입니다. 우리는 같은 실패한 것을 계속 시도해서는 안 됩니다. AI와 로봇공학은 실제로 여기에 제조를 다시 가져오고, 이 복잡한 산업들을 정말 중요하고 새로운 방식으로 가져올 수 있는 새로운 가능성을 제공합니다. 그리고 저는 그것이 적어도 시도해 볼 가치가 있다고 말하고 싶습니다.
여기서 **방어 가능성**은 어떻게 보일까요? 고전적인 질문 중 하나는 "OpenAI에 의해 압도되지 않는 스타트업을 어떻게 시작하나요?"입니다. 그것이 우리 채팅에서 가장 많이 나오는 질문입니다. 우리는 당신을 압도하고 싶지 않습니다. 보세요, 우리는 우리의 일을 매우 잘 할 것입니다. 우리는 챗GPT로 최고의 슈퍼 비서를 만들려고 노력할 것입니다. 우리는 거기에 추가해야 한다고 생각하는 것들을 추가할 것입니다. 하지만 그것은 우리 앞에 놓인 기회의 작은 부분일 뿐입니다. 그리고 사람들이 "나는 새로운 스타트업을 시작해서 챗GPT 버전을 만들 거야"라고 말하면 우리는 슬픕니다. 왜냐하면 우리는 그것을 꽤 잘 할 것이고, 큰 선두를 가지고 있기 때문입니다. 하지만 **추구할 공간은 훨씬 더 많고**, 우리 플랫폼을 사용하여 구축된 놀라운 다른 회사들이 너무나 많습니다. 우리는 여러분이 더 쉽게 만들 수 있도록 돕고 싶습니다. 챗GPT가 새로운 스타트업에 많은 트래픽을 유도할 수 있고, 챗GPT 내부에 새로운 종류의 앱이나 에이전트 스토어를 만들어서 새로운 스타트업에 트래픽을 유도할 수 있다고 상상할 수 있습니다. 우리는 OpenAI로 로그인 기능을 만들어서 사람들이 개인화된 모델을 새로운 스타트업에 쉽게 연결할 수 있게 함으로써 여러모로 도움이 될 수도 있다고 상상할 수 있습니다. 그래서 우리는 다른 사람들이 무언가를 만들 수 있는 **플랫폼**이 되기를 원합니다. 우리의 조언은 우리의 핵심, 즉 챗봇 비서를 만들지 말라는 것입니다. 그러나 또 다른 문제가 있는데, 이것은 제가 스타트업 역사에서 보아온 모든 순간과 같습니다. 사람들은 동시에 같은 것에 흥분합니다. 그래서 다른 모든 사람이 하지 않는, 당신이 생각한 것을 만들러 가는 대신, 우리는 매우 사회적인 존재이고 다른 사람들이 하는 것에 매우 많은 영향을 받습니다. 저는 개리가 AI로 사람들이 가장 자주 만들고 싶어 하는 다섯 가지 아이디어를 나열하면, 방의 절반이 그 다섯 가지 중 하나를 작업하는 것에 손을 들 것이라고 장담합니다. 그리고 이 방에는 언젠가 OpenAI보다 훨씬 더 큰 회사를 시작할 사람이 있을 것이라고 기대합니다. 그리고 저는 그 사람이 그 다섯 가지 중 어떤 것도 작업하고 있지 않을 것이라고 장담합니다. 따라서 다른 모든 사람들이 같은 일을 하려고 한다면 방어 가능한 것을 구축하기는 어렵습니다. 때로는 성공하지만 불가능하지는 않습니다. 하지만 가장 오래 지속되는 회사들은 보통 다른 모든 사람들과 같은 일을 하지 않습니다. 그리고 그것은 당신이 훌륭한 제품이 무엇인지, 기술을 어떻게 구축해야 하는지 알아낼 시간을 줍니다. 방어 가능성 질문에 답해야 하기 전에 말입니다. 챗GPT의 방어 가능성 질문에 답하는 데는 오랜 시간이 걸렸습니다. 우리는 이것을 구축했고, 오랫동안 유일한 방어 가능성은 우리가 시장에 유일한 제품을 가지고 있었다는 것이었습니다. 그리고 나서 우리는 잘 알려진 브랜드가 되기 시작했고, 이제는 기억 기능, 연결성 등 정말로 방어 가능한 다른 많은 것들을 가지고 있습니다. 하지만 오랫동안 그것은 우리의 정당한 비판이었습니다. 우리는 방어 가능성 전략이 없었고, 그저 유일하게 좋은 것을 가지고 있었을 뿐입니다. 그리고 나서 당신은 방어 가능성을 구축해야 하는 창이 있습니다. 우리가 과거에 이야기했던 것 중 하나는 우리 둘 다 피터 틸의 큰 추종자라는 것입니다. 그는 **반대 의견이지만 옳은 것**에 대해 많이 이야기합니다. 당신은 피터가 천재라는 것을 절대적으로 알고 있고, 정말 근본적인 방식으로 반대 의견을 제시했습니다. 초기부터 돌아보면, 사람들은 스케일링 법칙이 가치 있다는 이 아이디어를 생각했습니다. 오늘날에는 기본적인 진리로 받아들여지지만, 몇 년 전만 해도 그것은 정반대의 진리였습니다. 당신이 그런 반발을 받았을 때, 당신과 당신 팀은 어떻게 느꼈나요? "젠장, 네가 시키는 대로 안 할 거야"라고 말했나요? "이것은 반대 의견 영역이니 우리는 여기에 걸고 옳을 것이다"라고 밀어붙였나요? 다른 많은 사람들이 틀렸다고 말하는 상황에서 **확신을 갖는 것은 어렵습니다.**
그리고 저는 그것이 쉽다고 말하는 사람들은 정직하지 않다고 생각합니다. 시간이 지나면 더 쉬워지지만, 저는 한 번 이런 일이 있었다는 것을 말씀드릴 수 있습니다. 그것은 공개되었기 때문입니다. OpenAI가 시작된 지 몇 년 후에 일론이 우리에게 정말 심한 이메일을 보냈습니다. 우리는 한동안 함께 일했고, 그는 우리가 성공할 확률이 0%라고 말했습니다. 0이 아니었습니다. 우리는 완전히 실패하고 있었습니다. 우리는 그에게 최근에 GPT-1을 보여주었고, 그는 "이건 쓰레기야. 작동하지 않을 거야. 말이 안 돼"라고 말했습니다. 그리고 그는 당시 저의 영웅이었고, 저는 그날 밤 집에 가서 "그가 옳으면 어떡하지? 정말 젠장이야"라고 생각했던 것을 기억합니다. 당신은 이 일에 너무 열심히 일하고 있고, 당신의 삶의 에너지를 쏟아붓고 있는데, 당신이 존경하는 똑똑한 사람들이 "당신은 완전히 틀렸어"라고 말합니다. 아니면 "이건 절대 작동하지 않을 거야"라고 말합니다. 아니면 "당신은 방어 가능성이 없어. 누군가가 당신을 죽일 거야. 이런 일이 일어날 거야. 저런 일이 일어날 거야"라고 말합니다. 저는 마법 같은 대답이 없습니다. 그저 **정말 힘들고, 시간이 지나면 훨씬 쉬워진다**는 것뿐입니다. 하지만 그것은 여러분 모두에게 일어날 것이고, 당신은 그저 넘어지고 다시 일어나서 먼지를 털고 계속 나아가려고 노력해야 합니다. AI 에이전트에 대해 이야기해 봅시다. 그것은 레벨 3 AGI입니다. 그렉 브록맨이 최근에 말했듯이, 올해는 에이전트의 해입니다. 오퍼레이터나 코드 인터프리터 같은 도구들을 통해 어떤 워크플로우가 사라지거나, 우리가 아직 준비되지 않은 채로 나타날 것이라고 생각하나요? 오랫동안 챗GPT는 구글 대체재 같았습니다. 구글 검색어와 비슷한 길이의 질문을 할 수 있었고, 아마도 30분 분량의 구글 검색을 한데 모을 수 있었는데, 그것만으로도 꽤 좋았습니다. 하지만 그것은 여전히 더 발전된 검색 버전처럼 느껴졌습니다. 하지만 이제 코덱스와 같은 곳이나 심층 연구에 실제로 작업을 맡길 수 있고, 그것이 많은 일을 하고 당신에게 제안을 가지고 돌아오는 것을 보기 시작합니다. 그것은 마치 **초급 직원이 짧은 시간 동안 무언가를 처리하고, 당신이 "좋았어" 또는 "아니야"라고 말할 수 있는 것**과 같습니다. 세상이 하는 일 중 컴퓨터 앞에서 몇 시간 단위로 할 수 있는 일은 상당히 많습니다.
그래서 저는 이것이 이전에 이야기했던 오버행의 일부이지만, 꽤 멀리 갈 것이라고 생각합니다. 그리고 O3는 물론 다음 모델로는 이러한 경험을 많이 구축할 수 있습니다. 인간-컴퓨터 상호작용 및 인터페이스의 미래를 어떻게 보시나요? 그리고 그러한 인터페이스의 한계 중 당신에게 동기를 부여했던 것은 무엇인가요? 공상 과학 소설이 옳게 묘사한 것 중 하나는 인터페이스가 거의 사라지는 아이디어입니다. 오늘날 음성 인터페이스는 잘 작동하지 않기 때문에 다소 형편없다고 생각하지만, 이론적으로 컴퓨터에게 "오늘 이것을 정확히 하고 싶어. 그리고 만약 변경 사항이 있다면, 예를 들어 내가 지연되거나, 무언가가 발생하면, 나는 당신이 모든 것을 처리할 것이라고 믿어. 하지만 나는 방해받고 싶지 않고, 그것에 대해 생각하고 싶지 않아"라고 말할 수 있다면, 그리고 그것이 모든 것을 처리하고 당신이 그것을 믿을 수 있다면, 그것은 거의 사라지는 인터페이스가 될 것입니다. 슈퍼 훌륭한 인간 비서가 당신과 이야기해야 할 때를 제외하고는 말입니다. 하지만 당신은 정말 기쁠 것입니다. 오늘날 제가 휴대전화를 사용할 때, 뉴욕 타임스 스퀘어를 걷다가 사람들에게 부딪히는 것 같은 느낌을 받습니다. 저는 제 휴대전화를 좋아합니다. 그것은 놀라운 기술이지만, 여기 알림, 저기 일어나는 일, 번쩍이는 밝은 색상, 모든 종류의 번쩍이는 것들이 있습니다. 그저 스트레스입니다. 그리고 저는 컴퓨터가 대부분 사라지고, 필요한 일을 처리하지만, **정보를 적절히 보여주고, 언제 행동하지 말아야 할지 판단하고, 필요할 때 나를 대신하여 행동하는 것을 정말로 신뢰할 수 있는 인터페이스**를 상상할 수 있습니다. 그리고 저는 그것에 대해 매우 기대하고 있습니다. 새로운 기기가 무엇인지는 말하지 않겠습니다. 1대1로는 말하겠지만, 방에는 말하지 않겠습니다. 하지만 그것은... 저는 우리가 사람들에게 컴퓨터를 사용하는 다른 방식을 보여줄 수 있기를 바랍니다. 그것이 당신이 세계에서 가장 위대한 살아있는 디자이너 중 한 명인 조니 아이브를 영입한 이유 중 하나인가요? 네, 그는 놀랍습니다.
그는 정말 모든 기대를 뛰어넘습니다. 지난 50년 동안 컴퓨터 인터페이스에서 두 번의 큰 혁명이 있었다고 생각합니다. 키보드, 마우스, 화면이 있었고, 그 다음에는 터치와 휴대전화가 있었습니다. 새로운 혁명을 할 기회는 자주 오지 않습니다. 그리고 저는 AI가 정말로 완전히 새로운 것을 위한 경기장을 연다고 생각합니다. 그리고 그것을 알아낼 한 사람을 선택해야 한다면, 그는 명백한 선택입니다. YC에서 우리가 논쟁하고 있는 것 중 하나는, 이것이 B2B SaaS를 만들고 싶어 하는 많은 소프트웨어 엔지니어들에게는 좋지 않거나 무서울 수도 있다는 생각입니다. 미래에 기본 데이터베이스가 있고, 액세스 제어를 하고 비즈니스 로직을 강제하는 API 계층이 있고, 인터페이스는 LLM인 것입니다. 당신의 컴퓨터는 말 그대로 에이전트이고, 당신이 원했던 것을 하는 아티팩트나 고통을 코드 생성하여 파일에 넣고, 필요할 때 다시 가져오는 **적시 소프트웨어**가 있는 것입니다. 그것은 일어날 것입니다. 보세요, 이것을 두 가지 방식으로 볼 수 있습니다. 우선, 여러분 모두가 스타트업을 시작하고 있거나, 시작했고, 시작할 생각이라고 가정해 봅시다. 지금은 기술 역사상 창업하기에 가장 좋은 시기입니다. 네, 그렇습니다. 하지만 가장 좋은 이유 중 일부는 땅이 흔들리고 있기 때문입니다. 그리고 이러한 많은 도전 과제가 있다는 것은 사실입니다. 그래서 한편으로는 이것을 보고 "우리는 SaaS 회사였는데, 이제 모든 코드가 필요할 때 즉시 생성될 수 있네. 그게 우리에게 무엇을 의미하지?"라고 말할 수 있습니다. 아니면 "와, 이런 일이 일어날 텐데, 모두에게 일어날 거야. 그리고 스타트업이 이기는 방법은 대기업보다 더 빠르게 반복하고 훨씬 더 낮은 비용으로 할 수 있을 때야. 대기업은 많은 이점이 있지만, 반복 속도가 매우 느려. 그리고 만약 무언가가 매우 저렴하다면, 그들의 많은 큰 이점들이 사라져"라고 말할 수 있습니다. 당신은 이 모든 문제를 이런저런 식으로 볼 수 있습니다. 하지만 제가 추천하는 방식은 **모두가 같은 도전과 기회에 직면할 것**이라는 것입니다. 그러나 산업의 클록 사이클이 이만큼 변할 때, 스타트업은 거의 항상 이깁니다. 그리고 우리는 아마도 이만큼 변하는 것을 본 적이 없을 것입니다. 그 방향에서 행동하면 놀라운 성과를 거둘 것이라고 생각합니다. 언젠가 저를 초대해서 시간이 지남에 따라 구축할 수 있는 방어 가능성 영역에 대해 이야기할 수도 있겠습니다. 왜냐하면 그것이 사람들이 "아, 좋아, 나는 SaaS 회사인데, 적시 소프트웨어가 생길 거야"라고 생각하는 이면의 질문이라고 생각합니다. 질문 뒤에 있는 질문은 "실제 방어 가능성 전략은 무엇인가?"입니다. 그래서 언젠가 재미있는 이야기가 될 것입니다. 지난 행사 중 한 곳에서 백스테이지에서 우리는 "일곱 가지 힘"이라는 고전적인 맥킨지 책에 대해 이야기하고 있었습니다. 저는 그냥 생각했는데, 우리 같은 기술자들이 앉아서 맥킨지 컨설턴트들이 유명한 책을 인용하는 것은 정말 이상하게 느껴집니다. 네, 미학적으로는 끔찍하게 느껴집니다. 하지만 네, 일곱 가지 힘입니다. 지능의 시대에 진입하고 있다고 생각합니다. 당신의 그 에세이를 정말 좋아합니다. 이 시대가 우리가 어떻게 살고, 일하고, 사회로서 서로에게 가치를 창조할 것인지에 대해 무엇을 의미할 것이라고 생각하나요? 어떤 의미에서 기술의 전체 흐름은 하나의 이야기입니다. 우리는 더 많은 과학을 발견하고, 더 나은 도구를 만들고, 사회 전체가 발판을 조금 더 높입니다. 그리고 우리는 이 더 인상적인 도구 사슬을 가지고 있으며, 그 요점은 **한 사람이 이전보다 훨씬 더 많은 것을 할 수 있다**는 것입니다. 이것은 오랫동안 계속되어 왔습니다. 각 세대는 확실히, 오늘날의 사람을 100년 또는 1000년 전의 사람과 비교하면, 한 사람은 믿을 수 없을 정도로 더 유능합니다. 그리고 사회 계약은 당신이 무언가를 넣고, 다음 층의 발판을 구축하는 것입니다. 하지만 이 새로운 도구 세트, 이 새롭게 구축된 층을 통해 한 사람이 지금 할 수 있는 것은 정말 놀랍습니다. 그리고 지난 10년과 비교하여 다음 10년이 가장 다르게 느껴질 것 중 하나는 **한 개인이나 높은 자율성을 가진 소규모 그룹이 얼마나 많은 것을 이룰 수 있는가**입니다. 그리고 그것은 들리는 것보다 더 큰 일입니다. 왜냐하면 조정 비용이 엄청나기 때문입니다. 그리고 우리가 사람들에게 더 많은 지식, 더 많은 도구, 더 많은 자원을 제공할 수 있을 때, 우리는 단지 조금 더 많은 것이 구축되는 것을 보는 것이 아니라, 사람 간의 이러한 조정 비용 때문에 정말로 많은 변화를 보게 될 것입니다. 그래서 저는 한 개인이나 소규모 팀이 할 수 있는 양, 그것을 하는 만족감, 그리고 가장 중요하게는 우리가 서로에게 얻을 수 있는 것의 질이 정말 놀라울 것이라고 생각합니다. 제가 OpenAI 이야기를 돌이켜볼 때, 종종 우리가 지금 가지고 있는 것에 이르게 한 놀라운 일을 한 핵심 몇십 명의 사람들을 생각합니다. 하지만 저는 또한 항상 수천만 명의 사람들, 어쩌면 더 많은, 역사를 통틀어 바위에서 돌을 캐내고, 반도체가 어떻게 작동하는지 알아내고, 컴퓨터를 만들고, 인터넷을 만들고, 등등의 일을 시작한 사람들을 생각해야 한다는 것을 기억하려고 노력합니다. 그들이 없었다면 이 소규모 그룹은 사회의 집단적 결과물 없이는 그렇게 높은 수준의 영향력을 행사할 수 없었을 것입니다. 이 방은 당신이 개종시킨 사람들의 방이지만, 이 방이 당신에게 얼마나 놀라운 일인지 놀랍나요? 그런데 이것은 정말 멋집니다. 한 곳에 이런 모임이 있었던 적은 아마 없을 것입니다. 이것은 정말 멋진 광경입니다. 하지만 동시에, 우리는 어떤 면에서 전체 사회의 최전선에 있습니다. 왜냐하면 75억 명의 사람들이 아마 아직 이것을 시도조차 해보지 않았을 것이고, 그들의 주요 상호작용은 그것이 작동하지 않고, 환각을 일으킨다는 것입니다. 지금 당신 앞에 있는 3,000명의 사람들에게 무엇을 말하고 싶나요? 이것은 창의 얇은 날입니다. 우리는 말 그대로 사람들에게 이 기술을 가르치고 제공하고 있습니다. 우선, 그것은 정말 좋은 위치에 있는 것입니다. YC에서 일하는 가장 즐거운 일 중 하나는 **최전선에서 살고, 선두에 있는 사람들과 함께하는 것**입니다.
그리고 그것은 그저 삶을 사는 즐거운 방식이고, 무엇이 오고 있는지 볼 수 있으며, 그것을 형성하는 데 작은 영향을 미칠 수 있기를 바랍니다. 하지만 저는 AI가 어느 정도 주류가 되었다고 생각합니다. 부정적인 측면은 대부분의 사람들이 AI를 챗GPT로만 생각하고, 많은 사람들이 챗GPT를 사용하지만 챗봇처럼 사용한다는 것입니다. 그들은 아직 다음으로 올 것에 대해 이해하지 못하고 있습니다. 아마 여러분은 이해하고 있겠지만, 미래에 사는 특권을 누리는 것은 정말 멋진 일이고, 다른 모든 사람들을 위해 무언가를 구축해야 합니다. 당신은 가장 똑똑한 사람들을 모으는 데 세계 최고 중 한 명입니다. 고용에 대해 배워야 했던 가장 어려운 교훈은 무엇입니까? 이 방에 있는 많은 사람들은 단 한 명도 관리해 본 적이 없을 뿐더러, 대기업에서 6~7자리 급여를 받는 직장을 그만두고 자신의 혁명에 참여하도록 설득해 본 적도 없습니다. 정말 똑똑하고, 분명히 추진력이 강하고, 생산적이며, 팀의 일원으로 일할 수 있는 사람들을 고용하는 것은 90%의 성공을 가져다준다고 생각합니다. 사람들이 다른 고용 요소에 집중하는 정도는 항상 저를 놀라게 합니다. 그래서 우리가 지금 45분 전체를 할 수는 없지만, 정말 똑똑하고, 추진력이 강하고, 호기심이 많고, 자기 주도적이고, 근면하며, 성과 면에서 좋은 실적을 가지고 있고, 팀의 일원으로 정말 잘 일할 수 있고, 회사의 비전에 부합하여 모두가 적어도 같은 방향으로 나아가는 사람을 고용하는 것이 꽤 잘 작동합니다. "강력한 실적"이라는 말은, 예를 들어 20년 동안 최고의 기관에서 최고 책임자였던 사람을 의미하나요, 아니면 다른 길을 갔던 사람을 의미하나요? 특히 스타트업 초기에는 그런 사람들을 고용하는 것을 믿지 않습니다. 경험은 가치 있고, 정말 필요한 때도 있습니다. 하지만 저는 매우 고위급의 저명한 관리자를 스타트업의 첫 고용으로 시작하는 데 성공하지 못했습니다. 솔직히 YC도 그렇게 큰 성공을 거두지 못했습니다. 저는 젊고 패기 있지만 분명히 일을 해내는 사람을, 매우 세련된 실적을 가진 사람보다 선호할 것입니다. 나중에는 그런 사람들이 필요한 때가 올 것이지만, 어떻게 하는지는 모르겠지만, 제가 YC 지원서를 읽을 때 이력서 항목을 보지 않았습니다. 구글에서 일했거나 이 대학에 갔거나 하는 것에는 신경 쓰지 않았습니다. 저는 항상 그들이 해낸 가장 인상적인 일로 바로 넘어갔습니다. 그리고 때로는 그것에 설득되지 않으면 이력서를 보았지만, 그것은 항상 저에게 보조적인 것이었습니다. 즉, 그들이 실제로 무엇을 코딩했는지, 무엇을 구축했는지, 그들의 속도, 문제를 어떻게 생각하고 해결하는지를 본다는 것이군요. 저기 PB가 보이는데, 그가 이런 말을 했습니다. 그의 말이라고 믿고 싶습니다. 왜냐하면 제가 여러 번 그에게 인용했기 때문입니다. **"Y 절편이 아닌 기울기를 보고 고용하라."** 그리고 저는 그것이 믿을 수 없을 정도로 훌륭한 조언이라고 생각합니다. OpenAI의 CEO로서 가장 어려웠던 교훈은 무엇입니까? 전반적으로 말씀드리자면, 저는 추천하지 않습니다. 단 하나의 도전도 그렇게 어렵지는 않겠지만, 우리가 동시에 해야 할 일의 수와 다양한 방식으로 우리를 노리는 다른 큰 회사들의 수는, 제가 한 번에 처리할 수 있다고 생각했던 것보다 더 많은 맥락을 요구합니다. 그리고 큰 결정에서 완전히 관련이 없지만 또한 거대한 결정으로 전환하는 것이 더 많습니다. 10년에서 20년 앞을 내다볼 때, 개인적으로 가장 기대하는 것은 무엇이며, 사람들이 그러한 미래를 가능하게 하기 위해 지금 무엇을 구축해야 할까요? 과학자들, 소프트웨어 엔지니어들, 이들은 모두 기술자들입니다. 많은 것이 있습니다. 10년이나 20년 안에, 엄청나게 잘못되는 일이 없다면, 우리는 상상할 수 없는 **초지능**을 갖게 될 것입니다. 그리고 저는 그것이 어떻게 될지 매우 기대됩니다. 모호한 답변으로 남기지 않고 하나를 굳이 고르자면, 저는 **AI for Science**에 개인적으로 가장 기대됩니다. 저는 세상의 모든 장기적인 지속 가능한 경제 성장이, 사람들의 삶을 더 좋게 만드는 모든 것이, 기본적으로 새로운 과학을 발견하고 그 과학이 개발되고 세상과 공유될 수 있도록 합리적으로 좋은 거버넌스와 제도를 갖추는 것이라고 믿는 사람입니다. 하지만 AI로 새로운 과학 발견 속도를 대폭 늘릴 수 있다면, 저는 그것이 모든 사람의 삶에 놀라운 증가와 경이로움을 가져다줄 것이라고 믿습니다. 그래서 저는 그 시간 틀에서 그것을 선택할 것입니다. 당신이 Y Combinator를 하도록 헬리온을 개인적으로 모집했다는 것에 항상 정말 감명받았습니다. 그들은 융합 분야에서 놀라운 일을 하고 있습니다. 당신은 그때도 그것에 대해 생각하고 있었나요, 아니면 에너지와 기후는 그때도 모두가 걱정하는 부분이었지만, 이것은 좀 민망한 이야기지만, 저는 오랫동안 에너지와 AI를 가장 중요한 두 가지, 또는 적어도 제가 가장 열정적으로 생각하는 두 가지라고 생각하며 집착해 왔습니다. 그리고 정말 오랫동안 시간과 자본을 집중하고 싶었던 두 분야였습니다. 저는 OpenAI를 시작한 후부터야 그것들이 그렇게 명백하게 관련될 것이라고, 즉 에너지가 결국 우리가 가질 수 있는 지능의 근본적인 제약이 될 것이라고 생각했던 것을 기억하지 못합니다. 저는 왜 그것을 놓쳤는지 모르겠습니다. 보통 그런 것들에 대해 생각하는 데는 능숙하지만, 정말 독립적이라고 생각했습니다. AI가 모든 아이디어를 내고 에너지가 세상의 모든 일을 가능하게 할 것이라고 생각했습니다. 물론 OpenAI를 시작한 직후에 저는 AI를 위한 에너지에 집착했지만, 2005년 이전에는 그것들을 **직교하는 벡터**라고 생각했던 것 같습니다. 당신은 분명히 효과적인 가속주의자들이 본 그 차트를 보셨을 것입니다. 높은 생활 수준을 갖는 것에 관한 것입니다. 그것은 정말... 저는 이 차트에 집착해 왔습니다. 오랫동안 이 차트에 집착해 왔습니다. 그것은 삶의 질과 에너지의 풍부함, 에너지 비용의 상관관계에 직접적으로 관련되어 있습니다. 네, 저는 이것이 장기간의 인류 역사에서 가장 놀라운 차트 중 하나라고 생각합니다. 삶의 질과 에너지의 풍부함, 에너지 비용의 상관관계입니다. 그 차트와 그와 유사한 차트들이 제가 처음에 에너지에 집착하게 된 중요한 이유였습니다. 그것은 그저 엄청나게 큰 영향력을 가진 일입니다. 완전히 상호 의존적이지는 않고, 오히려 당신은 두 가지 관심사를 가지고 있었지만, 말 그대로 그것들을 엮었다고 들리네요. 저는 **급진적 풍요**라는 하나의 관심사를 가지고 있었고, 미래를 대담하고 다르게, 그리고 더 좋게 만들 수 있는 기술적 레버리지 포인트가 무엇인지에 대해 생각했습니다. 그리고 이것들이 그 두 가지 핵심 요소였습니다. 하지만 지금처럼 같은 벡터는 아니었습니다. 지금은 GPU를 실행해서 행성을 너무 많이 데우기 전에 지구에서 실제로 얼마나 많은 에너지를 생산할 수 있는지, 그리고 모든 GPU를 우주로 보내야 할 때까지 얼마나 버틸 수 있는지에 대해 많이 생각합니다. 하지만 당시에는 정말 다르게 생각했습니다. 기술자들이 유일하게 이상적으로 믿는 정의로운 신념 중 하나는 우리가 실제로 그러한 풍요를 창조할 수 있다는 것입니다. 만약 당신이 지능과 에너지를 자유롭게 사용할 수 있다면, 그것은 "사랑스러운 은총의 기계들이 모두 지켜본다"처럼 될 것입니다. 저는 유럽의 그러한 성장 없는 회의에 가본 적이 없지만, 항상 한 번 가보고 싶었습니다. 이것은 반성장, 반성장 회의입니다. 하지만 저는 어둠 속에서 추위에 떨며 아무도 휴대전화를 꺼내지 않고 모든 것이 얼마나 끔찍하고 희망이 없는지 이야기하는 곳에 앉아 있고 싶습니다. 그런 사고방식을 한 번 경험해보고 싶습니다. 왜냐하면 저는 그것을 느껴본 적이 없기 때문입니다. 그리고 저는 그것이 저에게 가장 동일시하기 어려웠던 운동 중 하나라고 생각합니다. 분명히 이것은 저의 집단이고 저의 세계입니다. 하지만 스타트업의 낙관주의, 샌프란시스코의 낙관주의, 기술 산업의 낙관주의, AI의 낙관주의, 여러분 모두가 할 일에 대한 낙관주의는 저의 뇌가 머무는 자연스러운 공간입니다. 그리고 그 반대편에 대해 정말 공감하기는 매우 어렵습니다. 하지만 저는 우리가 옳고 그들은 틀렸다고 확신합니다.
하지만 어떻게 거기에 도달할까요? 당신은 기술이 다른 사람들을 위한 풍요를 실제로 창조한다는 놀라운 비전을 가지고 있습니다. 이미 많은 것을 하셨지만, 우리에게 길을 가르쳐 주세요. 어떻게 거기에 더 빨리 도달할 수 있을까요? 정부가 역할을 할까요? 거의 5년 전, 거의 이번 주에 우리는 GPT3를 API에 넣었고, 사람들이 그것을 가지고 놀기 시작했지만, 거의 사용할 수 없었고, 꽤 창피했습니다. 그리고 5년 만에 우리는 겨우 한 문장을 쓸 수 있던 것에서 대부분의 분야에서 **박사 학위 수준의 지능**을 가진 것으로 발전했습니다. 5년 더 지나면 같은 속도로 발전을 유지할 수 있을 것이라고 생각합니다. 그리고 우리가 그렇게 한다면, 그 기술을 사람들에게 제공할 인프라도 구축한다면, 이 방에 있는 모든 사람들이 그 기술을 가져다가 모든 사람이 필요로 하는 것에 어떻게 적용할지 알아낼 것입니다. 제가 AI에 가장 좋아하는 비유는 **트랜지스터**입니다. 역사적인 기술적 비유입니다. 어떤 사람들이 새로운 정말 중요한 과학적 발견을 알아냈고, 사회, 경제, 무엇이라고 부르든, 그저 작동했습니다. 그 마법이 사람들을 위해 믿을 수 없는 가치를 창출하는 방법을 알아냈고, 실제로 몇십 년이라는 비교적 짧은 기간 동안 삶의 질을 상당히 높였습니다. 저는 이것이 그것보다 훨씬 더 빠르고 가파를 것이라고 생각하지만, 방향은 같은 방식으로 갈 것이라고 생각합니다. 우리는 훌륭한 기술을 만들고, 남아있는 과학적 문제를 알아내야 합니다. 저는 남은 것이 많지 않다고 생각합니다. 그리고 여러분이 서비스를 제공하는 데 필요한 인프라를 구축하는 방법을 알아내야 합니다. 그리고 나서 여러분 모두가 세상 사람들이 무엇을 필요로 하는지 알아내야 합니다. 이 새로운 마법으로 말입니다. 2005년으로 돌아가 봅시다. Y Combinator의 첫 번째 배치입니다. 폴 그레이엄에 대해 어떻게 들으셨나요? 그의 에세이를 읽고 있었어요. 그래서 그가 인터넷에서 일종의 추종자를 가지고 있다는 것을 들었습니다. 그리고 제가 같은 신입생 기숙사에서 살았던 블레이크 로스에게서 당시에는 여름 창업자 프로그램이라고 불렸고 지금은 Y Combinator라고 불리는 것에 대해 페이스북에 올린 것을 들었습니다. 그리고 나서 폴이 "아, 너는 신입생이구나. 다음 기수가 올 거야"라고 말한 것 같아요. 그리고 당신은 그에게 이메일로 무엇이라고 답했나요? 재밌게도 그것을 언급하시네요. 제가 며칠 전에 그 이메일을 찾아냈습니다. 왜냐하면 제가 오랫동안 잘못 인용되었다고 느꼈기 때문입니다. 궁금하네요. 그의 이야기는 제가 "저는 2학년이고 갈 거예요"라고 말했다는 것이지만, 저는 그것보다 훨씬 더 좋게 썼습니다. "아, 아마 오해가 있었나 봐요. 사실 저는 2학년이고 아직 갈 수 있어요. 그리고 만약 괜찮다면 다음날 가고 싶어요"라고요. 어떤 면에서 당신은 2005년에 당신이 앉아 있던 곳에 앉아 있는 3,000명의 사람들 앞에 앉아 있습니다. 그 당시의 샘 알트만에게 무엇이라고 말하고 싶나요? 당신이 보고 배운 모든 것을 고려해서요. 가장 놀랐던 점은 무엇입니까? 저는 그저... 당신은 그것을 겪었고, 당신은 그것을 해냈습니다. 저는 누군가가 저에게 **장기간에 걸친 확신과 회복력의 중요성**을 가르쳐 주었기를 바랍니다. 사람들은 그것이 얼마나 어려운지 잘 이야기하지 않습니다. 잠시 동안은 쉽지만, 당신의 에너지가 고갈되고, 그것을 장기간 유지하는 방법은 정말 중요합니다.
또한, 결국 모든 것이 잘 될 것이라고 그저 믿으세요. 분명히 저의 첫 번째 스타트업은 그렇게 잘 되지 않았습니다. 많은 사람들이 한 번의 실패한 스타트업 후에 포기하는 것 같습니다. 하지만 스타트업은 항상 잘 되는 것이 아닙니다. 그리고 그것을 통해 계속 나아가는 방법을 배우는 것이 정말 중요하다고 생각합니다. **자신의 직감에 대한 신뢰를 개발하고**, 시간이 지남에 따라 의사 결정과 직감을 다듬으면서 그 신뢰를 높이는 것이 정말 중요하다고 생각합니다. 유행에 뒤떨어졌지만 당신이 믿고 중요하게 생각하는 일에 대해 일할 용기도 정말 중요하다고 생각합니다. 최근에 아이를 가졌는데, 아이를 가지면 모든 사람들이 당신에게 가장 좋은 일이 될 것이지만 또한 가장 어려운 일이 될 것이라고 말합니다. 좋은 부분은 상상할 수 있는 것보다 훨씬 좋고, 어려운 부분은 훨씬 더 어렵습니다. 이 모든 것이 완전히 사실입니다. 그리고 그것이 제가 기업가 정신에 대해 느끼는 것과 기본적으로 같습니다. **좋은 부분은 정말 좋고, 당신이 생각하는 것보다 훨씬 좋습니다.** 그리고 **어려운 부분은 충격적으로 훨씬 더 어렵습니다.** 아무도 당신에게 그것을 이해할 수 있는 방식으로 표현할 수 없습니다. 그리고 당신은 그저 계속 나아가야 합니다. 샘 알트만 여러분 감사합니다.
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