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디지털 결제의 부상

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10년마다 오는 큰 tech 물결을 잘 예측하고, 기회의 파도의 고점을 잘 타이밍 하면, 엄청나게 큰 사업을 만들 수 있다는 것을, 과거를 보면 잘 알 수 있다. 1960년대에 반도체의 미래를 보고 인텔이라는 회사가 만들어졌고, 이 반도체를 어떻게 활용할지 고민하면서 1970년대에 애플, 마이크로소프트, 오라클과 같은 회사들이 personal computer 시장을 만들면서 엄청난 기업으로 성장했다. 그 이후에 10년마다 아주 큰 기술의 물결이 출렁거렸는데, 1980년대 인터넷의 탄생, 1990년대 메인스트림 인터넷 서비스의 등장(구글, 아마존 등), 그리고 데스크탑에서 모바일로의 패러다임 변화 등이 이런 큰 물결이다. 중간 중간에 다양한 회사들이 등장했고, 이 중 성공한 곳들이 많지만, 정말 대박급으로 성공한 회사들은 모두 다 “앞으로 10년 동안 어떤 기술의 물결이 올까?”를 예측하고 여기에 베팅한 곳들이라고 난 생각한다.

앞으로 10년은 어떤 테마가 거대한 유니콘들을 탄생시킬까? 이미 이 테마는 AI로 정해진 것 같다. 이렇게 많은 돈이 짧은 시간 동안 한 테마에 투입되는 걸 우리가 과거에 본 적이 없을 정도로 요새 AI 분야에 큰 투자와 관심이 집중되어 있다. 분명히 AI 분야에서 엄청난 혁신이 일어날 것이고, 이 혁신을 적극적으로 수용하는 회사들이 앞으로 미래를 이끌어 갈 것이다.

여기에 나는 디지털 결제라는 테마를 하나 더 추가하고 싶다. 과거 10년 동안 세상의 모든 기술이 비약적으로 발전했다. 사람을 닮은 로봇이 등장하고, 사람 없이 스스로 운전하는 자율주행 자동차가 하늘을 날기도 하는데, 이런 변화 속에서 유독 돈이 움직이는 방법과 기술엔 큰 발전이 없었다. 아니, 디지털 결제는 오히려 여러 가지 면에서 후퇴하고 있는 것 같다. 특히, 돈이 국경을 넘어가는 과정과 이를 가능케 하는 기술을 보면, 우린 삶의 구석구석에 internet of everything을 적극적으로 도입하지만, 유독 internet of money는 구현되지 않는 것 같다.

내가 합법적으로 열심히 번 돈을 사용하거나, 투자하거나, 또는 다른 사람에게 보낼 때, 우린 기술이 덜 발달했고, 인터넷이 없던 시절과 크게 다르지 않은 규제를 극복해야 하고, 오히려 그때보다 더 복잡한 인증 절차를 거쳐야 한다. 기술의 발전으로 우리 생활에서 많은 규제가 완화되고, 불필요한 비용을 발생시키는 중개인들이 줄었는데, 오히려 돈이 움직이는 프로세스를 보면 규제는 더 많아졌고, 아직도 불필요한 중개인들이 하는 것도 없이 수수료를 챙기고 있다. 돈세탁 방지와 고객확인제도는 디지털화가 아니라 오히려 더 아날로그화되어 가고 있다.

이걸 내가 전혀 이해 못 하는 건 아니다. 돈은 정말 중요하고, 이 중요한 돈이 이동하면 – 특히, 국경을 넘으면 – 여러 가지를 신경 써야 한다. 통화는 나라마다 다르고, 그 통화를 지배하는 법과 규제는 가는 곳마다 다르므로, 범죄가 발생할 수 있는 구멍이 가장 많은 게 금융 쪽이다. 금융 범죄자들은 더 똑똑해지고, 악랄해지고, 대범해져서, 우리가 지금까지 경험하지 못했던 금융 범죄가 계속 등장하고, 이런 범죄를 막아야 하는 인공지능 기술이 오히려 더 많은 범죄를, 더 지능적으로 만드는데 악용되고 있기도 하다. 그러면, 정부 당국은 새로운 범죄를 차단하고 예방하기 위해서 더욱더 빡빡하고 엄격한 법과 규제를 만들 것이고, 이 과정을 거치면서 디지털 결제는 더욱더 아날로그화되면서 기술로부터 멀어질 것이다.

나는 이 문제를 해결할 수 있는 건 블록체인 기술과 디지털 자산이라고 확신한다. 지난 10년 동안 internet of money와 digital network of money를 만들기 위해 이 분야의 다양한 이해관계자들이 노력을 많이 했는데, 솔직히 매번 규제에 부딪히거나, 인간의 탐욕에 스스로 굴복했다. 하지만, 10년 동안의 시행착오를 거치면서, 기술은 발전했고, 이 시장을 바라보는 시각도 많이 변했다는 걸 요샌 체감한다. 특히, 이번에 다 바뀐, 미국 SEC에서 디지털 자산을 담당하는 공무원들이 시장의 의견을 적극 수용해서 현실적으로 적용 가능한 법과 규제를 잘 만들면, 이게 한국을 포함한 전 세계의 표준이 되지 않을까,,,개인적으로 은근히 기대하고 있다.

물론, 아직도 사기꾼들은 많고, 이 분야에서 일어나면 안 될 사기가 너무 많이 발생한다. 그래서, 내가 이런 이야기를 하면, 잘 모르는 분들은 코인 생각을 할 것인데 절대로 내가 밈코인이나 잡코인을 옹호하는 건 아니다. 나는 오히려 이젠 변동성의 리스크가 어느 정도 제거된 스테이블코인과 이 자산의 움직임과 투명성을 더 강화할 수 있는 기술을 연구하면서 좋은 디지털 결제 제품을 개발하는 창업가들이 앞으로 10년 동안 엄청난 사업을 만들 수 있을거라고 생각한다.

빈곤 속의 기회

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1월 말에 AI 업계를 발칵 뒤집는 일이 있었는데 거의 알려지지 않은 중국의 High-Flyer라는 헤지펀드에서 만든 DeepSeek라는 무료 오픈소스 언어모델의 발표였다. 발표하자마자 미국의 tech 기업들의 시가총액 $1T 정도가 증발했는데, 이건 한국 GDP의 절반이 넘는다. 이 큰 금액이 하루 만에 날아갈 정도로 DeepSeek이 대단한진 아직 잘 모르겠고, 이 회사에서 말하는 내용을 전부 다 믿기도 힘들다. 하지만, 딥시크가 비싼 GPU를 사용하지 않고 OpenAI의 성능과 비슷한 모델을 100억 원 미만으로 만들었다면, 그리고 이 기조를 이어서 앞으로 중국 회사들이 계속 AI 모델을 미국 회사의 10분의 1 가격 수준에서 개선해 나갈 수 있다면, 매우 흥미로운 일들을 많이 볼 수 있을 것이다.

다들 힘들다고 하거나, 불가능하다고 한 걸 어떻게 중국 회사들은 할 수 있을까? 땅덩어리도 넓고, 사람도 많기 때문에 그만큼 똑똑한 엔지니어들이 많고, 인건비도 미국에 비해서 훨씬 저렴하므로 더 많은 엔지니어를 더 싸게 채용할 수 있기 때문에 이게 가능했다. 하지만, 많은 전문가들은 이보다 더 근본적인 이유는 미국이 최신 하드웨어와 GPU를 중국으로 수출하는 걸 엄격하게 규제했기 때문이라고 한다. 이런 상황에서 중국 창업가들은 하드웨어가 아닌, 본인들이 직접 컨트롤 할 수 있는 소프트웨어에 집중했고, 소프트웨어를 통해서 다양한 최적화 작업과 새로운 언어 모델 아키텍처를 만들기 시작했다.

다른 나라의 창업가들은 언어모델을 더 빠르고 좋게 만들기 위해서 그냥 돈을 써서 성능 좋은 GPU를 마음껏 구매한다. 돈이 없어서 문제지, 돈만 있으면 이들은 계속 최신 하드웨어를 구매한다. 하지만, 하드웨어의 부족으로 인해서 – 돈이 없어서 못 사는 게 아니라, 돈이 있어도 못 사는 부족 – 소프트웨어 단에서 언어모델의 최적화를 추구하는 나라는 중국밖에 없기 때문에 딥시크라는 걸출한 제품이 나왔다고 판단한다.

필요는 발명의 어머니라고 하는데, 딥시크를 보고 딱 이 말이 생각났다. 어쨌든, High-Flyer와 중국은 그 누구도 깊게 고민하지 않았던 분야에서 대단한 업적을 이룩했다. 이걸 보고 한국은 이제 절대로 미국과 중국을 AI 분야에서 따라잡을 수 없다는 부정적인 의견이 여기저기서 보였고, “우리도 이게 되면…” , “한국도 이런 게 있으면…” , 우리도 딥시크와 같은 시도를 해 볼 수 있지만 결국엔 못 한다는 아쉬운 이야기도 간혹 볼 수 있었다.

하지만, 난 여기서 큰 희망을 봤다. 우리도 할 수 있다는 희망이다. 더 열심히 고민하고, 더 열심히 연구하고, 더 열심히 일하면, 우리도 척박한 환경에서 더 잘할 방법을 찾을 수 있다.

한국 스타트업은 미국과 중국 스타트업만큼 돈이 없다. 우린 이 두 나라만큼 많은 수의 엔지니어가 없다. 우린 미국보다 모든 분야에서 규제가 심하다. 우린 R&D 예산이 크지 않다…이 외에도 한국이 AI 분야에서 뒤떨어질 수밖에 없는 이유를 찾으려면 수백만가지 이유가 있는데, 내가 보기엔 이건 대부분 변명이다. 딥시크가 나온 중국은 실은 우리보다 훨씬 더 불리한 환경이다. “원래 그런 거야” 방식으로 생각하면, 하드웨어가 없으면 AI 인프라를 못 만들기 때문에, 그냥 포기해야 하지만, 이제 우린 여기서 한 단계 더 생각해야 한다. 그렇게 생각할 수 있는 사례를 딥시크가 만들었고, 빈곤 속에서 충분히 거대한 기회를 찾을 수 있다는 가능성을 보여줬기 때문이다.

올해는 시장에 정말 돈이 없을 것이다. 이런 빈곤 속에서 많은 회사들이 사라지겠지만, 반면에 적은 자본으로 살아남으면서, 심지어 돈까지 잘 벌 수 있는 새로운 비즈니스 모델을 찾는 회사도 분명히 등장할 것이다. 이렇게 위기 속에서 기회를 만드는 창업가들이 계속 혁신을 만들면서 시장을 개편할 수 있길 바란다.

말하고 싶은 건, 안 될 것 같은 상황에서도 더 좋은 방법은 반드시 있다는 것이다. 다만, 남들보다 더 열심히 고민하고, 더 노력해서 더 좋은 방법을 찾아야 한다.

우리도 할 수 있다. 머리를 쥐어 짜내고, 몸을 갈아 넣어서, 방법을 찾아보자.

인공지능과 휴먼의사

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난 건강한 편이고, 건강 관리도 잘하는 편이라서 지금까지 큰 병은 없었다. 올해 나이의 앞자리가 5로 바뀌면서 건강 관리를 조금 더 잘하고 체계적으로 하기 위한 일환으로 최근 몇 년 동안의 건강 검진 결과를 다 펼쳐놓고 중요한 수치들의 변화를 트래킹하고, 이 수치들과 다른 수치들, 그리고 내 몸의 실제 상태를 비교해 보기 시작했다.

실은 몇 년 전만 해도 이렇게 하는 건 어려웠다. 일단 모든 수치들을 한 번에 정리하는 데 걸리는 시간도 만만치 않았지만, 각 항목이 뭘 의미하는지 잘 모르기 때문에 하나씩 검색을 해야 했다. 의사들에게 물어보면 더 자세한 설명을 들을 수 있을 것 같았는데, 지금까지 내가 경험했던 의사들은 환자를 돈으로만 봐서 자세한 설명도 안 해주고, 그 특유의 권위 의식이 싫어서 별로 말을 섞고 싶지가 않았다. 실은, 내가 최근에 가장 관심을 갖는 게, 인체라는 복합적인 유기체의 수많은 기관과 기능 간의 상관관계인데 이런 질문을 의사들에게 하면 대부분 뭘 그런 것까지 알려고 하냐면서 무시하거나, 그건 나랑 상관없으니 알 필요 없다고 일축해 버린다. 예를 들면, 담배도 안 피고 운동도 규칙적으로 하는데, 갑자기 혈압이 오르면, 상황에 따라서 어떤 수치들을 확인해 봐야 하는지,,,뭐 이런 것들이다.

하지만, ChatGPT가 등장하면서 많은 것이 바뀌었다. 이제 내 건강 data에 대해서 궁금한 질문을 마음껏 할 수 있고, 과거의 다른 의료 기관에서 받았던 다양한 수치를 한 번에 대량으로 입력하면 꽤 정확한 분석과 설명을 인간 의사의 거만함이나 권위 의식 없이 들을 수 있다. 이제 나는 과거 15년 이상의 건강검진 기록을 그냥 사진 찍어 올리면서, AI에게 내 40대와 50대 건강 상태에 대한 의견을 물어보고, 내가 주의 깊게 관찰하는 특정 기관들의 수치에 대해서 비교해달라고 한다. 그리고 그동안 매우 궁금했지만, 위에서 말 한 여러 가지 이유로 병원에서 못 물어봤던 것들을 정말 많이 물어보고, 이 질문들에 대한 답변을 잘 공부하고, 또 그 답변에 대해 더 많은 질문을 하고 있다.

챗GPT가 인간 의사보다 좋은 점은 일단 병원과 의사에 대해서 agnostic 하다는 점이다. 이미 한 병원에서 혈액 검사를 광범위하게 해서 결과가 있는데, 다른 병원에 가면 항상 검사를 새로 한다. 다른 병원의 검사 결과를 못 믿어서인지, 아니면 그냥 병원 매출을 늘리기 위한 방법인지 모르겠지만, 나는 이게 항상 불만이었다. 엑스레이 검사도 다른 병원에서 찍은 걸 가져가면 제대로 안 보고 항상 다시 찍자고 하는 걸 경험했는데, AI는 그냥 이 모든 데이터를 입력만 하면 모든 것을 기계가 분석한다. 결과의 포맷이 다른 것도 상관없다. 잘 아시겠지만, AI는 모든 걸 알아서 엑셀로 정리까지 해 준다.

전문가의 함정을 최대한 배제할 수 있다는 것도 인공지능의 장점 중 하나다. 인체는 정말 복잡한 유기체이다. 모든 기관과 기능이 상상 이상으로 밀접하게 연결되어 있다. 간 전문의는 간에 대해서는 잘 알겠지만, 다른 장기에 대해서는 잘 모르고, 특히 다른 장기들이 간과 어떻게 연결되어 있고, 본인들이 직접 임상해 보지 않았고, 관련 논문을 읽지 않았다면, 다른 인체의 변화와 간이 어떤 반응을 일으키는지 제한된 지식만 보유하고 있다. 그래서 많은 의사들이 본인의 전문 분야가 아닌 분야의 수치의 변화에는 큰 관심도 없고, 특히 나같이 상대적으로 건강한 사람이라면 그냥 신경 쓰지 않고 넘어가는 경우가 많다. AI는 이 분야에서 아주 탁월한 능력을 발휘한다. 모든 가능한 시나리오를 제시해 줄 수 있고, 엄청난 양의 논문과 데이터를 소화하면서 다양한 원인과 의견을 제공해 준다. 이런 각도에서 보면, 세상에서 가장 큰 종합병원이다.

또 한 가지는, 챗GPT는 기억력이 매우 좋다는 점이다. 이미 내 건강에 대한 지식과 데이터가 상당히 많이 축적되어 있기 때문에 뭐라도 하나 물어보면, 인간 의사들같이 과거 차트 대충 보면서 건성으로 답변하지 않고 아주 자세히 건강 데이터, 과거 병력, 증상 등을 모두 다 비교 분석하면서 답변을 해준다.

그런데도, 기계는 아직도 기계일 뿐이다. 챗GPT는 의사를 대체 할 수도 없고, 실은 치명적인 실수도 정말 많이 하는 불완전하고 환각으로 가득 찬 기계이다. 결국 제대로 된 최종 진단, 처방, 그리고 불안한 환자의 마음을 안심시킬 수 있는 제대로 된 휴먼 터치는 결국 인간 의사에게서만 나올 수 있다. 내가 아무리 챗GPT를 사랑해도, 결국 몸이 아프면 의사 선생님에게 올 인할 수밖에 없다.

하지만, AI로 인해 환자와 의사의 관계가 – 특히, 항상 불리했던 환자의 입장에서 – 향상됐다는 점을 부인할 수 없다. 의사를 보기 전에 우린 챗GPT에 모든 궁금한 점들을 물어볼 수 있고, 이에 대한 꽤 완성도 높은 답변을 얻을 수 있다. 의사를 만나서 이걸 확인만 하면 되고, 훨씬 더 체계적인 질문과 대화를 할 수 있다. 내 경험상, AI를 통해서 충분히 학습하고 준비된 질문으로 무장한 환자들에겐 권위 의식으로 가득 찬 의사들도 함부로 대하진 못하고, 오히려 그들도 이런 환자들과의 수준 높은 대화를 즐기는 것 같다.

앞으로 AI가 어느 수준까지 발전하고, 인간 의사들의 수준이 어디까지 떨어질지 모르겠지만, 여기에 큰 시장이 존재한다. 의학 vertical AI 시장도 매우 클 것이고, 환자의 건강을 정말로 신경 써주는 제대로 된 휴먼 의사에 대한 수요 또한 더 커질 것이다.

전문지식과 경험

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흔히 성공적인 VC 투자를 하기 위해서는 투자자가 ‘pattern recognition’에 능해야 한다고 한다. 그동안의 투자 경험을 기반으로 어떤 창업가와 어떤 사업이 잘됐는지, 반대로 어떤 창업가와 어떤 사업이 잘 안됐는지, 이 모든 과거의 경험에서 패턴을 찾을 수 있다면, 이 패턴을 잘 분석해서 미래의 투자의 성공 확률을 높일 수 있다는 의미다. 아마도 어느 정도 투자를 한 VC라면, 대부분 자신만의 이런 패턴 분석 능력이 있을 것이고, 새로운 창업가와 사업을 볼 때 지속적으로 본인만의 패턴 DB를 참고해서 크고 작은 결정을 할 것이다.

나도 투자를 시작했을 때, 유명한 VC나 내가 잘 아는 선배 VC들이 이런 패턴을 잘 찾아야 한다고 이야기하면, 그 말에 많이 동의했고, 이후 몇 년 동안 나도 투자하면서 경험한 실패와 성공을 바탕으로 성공 확률이 높은 창업가에 대한 패턴을 매핑하기 시작했다. 그런데 요샌 이 pattern recognition이 쓸모없다고 생각하고 있다. 지나고 나서 보면 “성공하는 창업가들은 모두 다 이런 패턴이 있었죠.”라고 끼워서 맞추는 이야기는 할 수 있지만, 이런 과거의 패턴을 기반으로 미래의 성공을 예측하는 건 과학적으로 접근해도 힘들다는 게 내 생각이다. 우린 수학적으로는 절대로 예측할 수 없는, 즉, 특정한 패턴을 따르지 않는, 그리고 잠재 능력의 한계가 존재하지 않는 사람(=창업가)에게 투자하기 때문에 그 어떤 과거의 패턴도 여기에 적용할 수 없기 때문이다.

이런 패턴 중 대표적인 게 바로 창업가의 전문 지식과 직장 경험이다.
예를 들면, 대부분의 VC는 어려운 AI 사업을 하는 창업가라면 이분이 컴퓨터공학이나 다른 공학 분야의 석사나 박사 학위가 있으면 남들보다 더 뛰어날 것이라는 생각을 할 것이다. 국내 대학에서 경영학과 학부를 졸업한 창업가와 미국 top 대학에서 컴퓨터 공학 박사 학위를 받은 창업가가 둘 다 AI 관련 스타트업을 하면, 대부분의 VC는 후자의 창업가에게 투자할 확률이 더 높다. 이게 일반적인 VC들의 패턴 인식 프로세스이다.
모빌리티 분야에서 창업한 두 스타트업이 있는데, 한 회사는 현대자동차에서 오랫동안 관련 사업을 했던 분이 창업했고, 다른 스타트업은 완전히 상관없는 직장에서 일했던 분이 창업하면, 역시나 현대자동차 출신 창업가에 더 높은 점수를 줄 것이다.

나는 그동안 정말 여러 창업가와 회사를 만나면서, 창업가의 학력과 학벌, 그리고 과거 직장 경험은 이 분이 새로 하려고 하는 사업의 성공 여부와는 정말 아무 상관이 없다는 패턴을 발견했다. 오히려 특정 분야에 대한 학문적인 백그라운드(=학력, 학벌)나 그 분야에서의 직장 경험이 없는 창업가들이 훨씬 더 신선한 시각으로 사업을 바라보고, 그 분야에 존재하는 문제점들을 완전히 새로운 방식으로 접근하는 걸 자주 봤다. 이들은 특정 분야에 대해 너무 많은 공부를 하거나, 너무 많은 경험이 있는 분들의 고정관념에서 벗어날 수 있기 때문에, 그동안 그 누구도 생각 못 했던 파괴적이고 참신한 문제 해결 방법을 시도할 수 있다. 물론, 잘 모르기 때문에 대부분의 방법은 실패하지만, 계속 시도하다 보면 엄청난 솔루션을 찾는 경우도 있고, 이러면 정말 큰 사업을 만들 수 있다.

내가 자주 언급하는 건데, 특정 분야의 전문 지식과 경험이 너무 많으면, “원래 그건 안 돼.” , “내가 오래전부터 해봤는데, 그건 안 되는 거야.” 등의 편견이 마음속에 자리 잡고 있지만, 완전히 백지에서 문제를 해결하려고 하는 창업가들은 “방법이 없을까?” , “가능할 것 같아. 방법을 찾아보자.” , “원래 안 되는 건 없어. 왜 꼭 저렇게 해야 할까?” 등의 생각으로 뭐든지 새로운 시도를 하기 때문에 위에서 말한 일반적인 패턴 인식 레이다에 잘 안 걸린다.

토스의 이승건 대표는 치과대학을 졸업했고, 실제로 의사 생활까지 좀 했다. 금융업을 학교에서 공부한 적도 없고, 관련 업계에서 일 한 경험도 없다. 하지만, 이 분과의 대화에 대한 내 개인적인 기억, 그리고 이승건 대표를 잘 아는 다른 분들의 기억에 의하면, 토스를 창업했을 때 대한민국 그 어떤 금융 전문가보다 이 시장의 생리와 문제점을 잘 파악하고 있었고, 아주 새로운 방식으로 금융산업의 문제점들을 해결하는 시도를 했다.

얼마집이라는 모바일앱을 만드는 우리 투자사 한국프롭테크의 송지연 대표도 비슷하다. 이분은 원래 부동산이나 재건축/재개발과는 완전히 상관없는 분야에서 일했고, 학교에서 경제학을 공부했다. 그런데 부모님의 아파트가 재건축을 추진하는 과정에서 여러 가지 문제점을 경험했고, 시장의 현실과 앞으로 시장이 가야 할 미래 사이에 너무나 큰 간극이 존재한다는 걸 발견하고 이걸 직접 해결해 보기로 결심해서 창업했다. 그런데 우리가 봤을 땐, 이 시장에서 수십 년 동안 일한 직장인들이나 도시개발이나 부동산학과 교수들보다 훨씬 더 이 시장의 문제에 대해서 잘 이해하고 있고, 이걸 기술로 어떻게 해결할 수 있는지 매우 구체적인 (아직 증명되지 않은)해답을 갖고 있다.

과연 특정 분야의 학업적 지식과 경험이 그렇게 중요한가? 내가 봤을 땐 별로 안 중요하다. 학업적 지식과 경험보다 더 중요한 건 그 시장의 현실에 대한 정확한 이해와 전문성인데, 이건 인터넷 검색과 발품을 팔면 누구나 다 획득 가능하다. 하지만 더 중요한 건, 문제를 해결하겠다는 의지다. 얼마나 집요하게 이 문제를 붙잡고, 얼마나 깊게 파고 들어갈 준비가 되어 있는지, 그리고 얼마나 절박하게 내가 이 싸움에서 이기고 싶은가의 문제이다. 결국, 결승전에서 이기는 건 가장 실력이 좋은 선수가 아니라 가장 간절하게 승리하고 싶어 하는 선수이기 때문이다.

브랜드가 되기까지

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우리는 소프트웨어가 핵심인, 소위 말하는 전통적인 테크 회사에도 많이 투자하지만, 겉으로 봤을 땐 테크가 핵심이 아닌 회사에도 많이 투자한다. 대표적인 사례가 소비자들이 일상생활에서 구매해서 사용하는 제품을 만드는 소비재 브랜드 회사들인데, 화장품, 음식, 의류 등이 이 카테고리에 포함된다. 우린 이 카테고리에 상당히 많이 투자했고, 지금도 계속 좋은 창업가가 있으면 투자하고 있는데, 이 분야에 투자하면 할수록 돈도 많이 들고, 안정적인 사업으로 성장하는 길이 멀고 험하다는 걸 매일 느끼면서 매일 새로운 것들을 배우고 있다.

뭔가를 제조해서 판매한다는 건, 소프트웨어 사업의 큰 장점 중 하나인 “zero 한계 비용”의 이점이 없다는 뜻이다. 소프트웨어는 만드는 과정이 힘들고, 돈이 들지만, 일단 만들어 놓으면 한 개를 판매하나 10,000개를 판매하나 생산비는 증가하지 않지만, 반려동물 사료를 만드는 사업을 하면 1개 만들어서 판매하는 것과 10,000개 만들어서 판매하는 건, 들어가는 비용에 큰 차이가 난다.

그리고 초기 스타트업이 자체적인 생산 시스템을 갖추는 건 어렵기 때문에 대부분 외부 공장에 OEM 제조를 위탁하는데, 이런 제조 방식에는 회사에 여러 가지로 불리한 단점이 존재한다. 일단 미래에 만들어질 매출에 대해서 오늘 제품을 만들어야 하는데, 그 제조 비용은 대부분 매출이 만들어지기 전에 100% 집행되어야 한다. 또한, 제조 수량이 많지 않으면 최소 주문 수량이라는 게 있어서 최소로 반드시 나가야 하는 비용이 발생한다. 예를 들어 제조 비용이 3,000원이고, 실제 판매가는 10,000원인 사료를 10,000개 만들기 위해서는 공장에 오늘 즉시 지급해야 하는 비용은 3,000만 원이다. 물론 이 3,000만 원으로 만드는 제품이 다 팔리면 우리에게 들어오는 매출은 1억 원이라서 두 개의 숫자만 비교해 보면 좋은 사업이지만, 1억 원이라는 매출이 앞으로 3개월에 걸쳐서 입금될지, 2년에 걸쳐서 입금될지 모르기 때문에 항상 현금이 잠기는 문제가 발생한다. 그리고 중간 중간에 계속 여러 가지 제품을 제조해야 하므로 나가는 돈은 항상 발생하는데, 이게 매출로 회수되려면 너무 오랜 시간이 걸려서 항상 재정 상태는 좋지 않다. 여기에다가 시장의 인지도가 낮은 새로운 제품이기 때문에 계속 마케팅해야 하는데, 이렇게 따져보면 어느 정도 인지도가 발생하고, 어느 정도 판매 물량이 항상 보장되기 전까지, 이런 사업은 절대로 돈을 벌 수가 없는 악성 사이클에 빠지게 된다.

이런 사업이 조금이라도 현금 걱정 없이 사업을 하기 위해서는 그 회사 자체가 좋은 브랜드가 돼야 한다. 단순히 좋은 제품을 팔기 위해서는 이 제품이 왜 좋고, 어떤 장점들이 있는지를 한없이 홍보해야 한다. 여기엔 그만큼 마케팅 비용이 필요한데, 좋은 제품이 잘 팔리는 건 회사엔 축복이지만, 그 뒤의 현금 흐름은 축복이 아니라 저주가 될 수 있다. 제품이 계속 팔리면, 결국엔 이 제품을 계속 주문하고 만들어야 하는데 이게 다 돈이다. 그리고 계속 마케팅해야 하는데 이 또한 다 돈이다. 그렇다고 다른 회사들은 가만히 있을까. 경쟁사들이 계속 출현해서 서로 더 좋은 제품이라고 마케팅하므로 마케팅 비용은 계속 오른다. 아마도 이런 사업을 하는 대표들은 내가 무슨 말을 하는지 잘 알 것이다. 매일매일 경험하는 현상이니까.

이 악성 고리를 끊기 위해서는, 우리 제품이 좋다고 마케팅할 필요가 없는 뭔가 강력한 한 방이 필요한데, 이게 바로 좋은 브랜드가 되는 것이다. 좋은 브랜드는 좋은 제품보다 한 단계 위에 있는 강력한 무형의 권력이다. 좋은 브랜드가 되어 소비자들의 머리와 가슴속에 그 브랜드가 각인되는 순간, 엄청난 해자가 만들어진다. 명품들이 그 대표적인 사례라고 난 생각한다. 샤넬이나 에르메스 같은 명품은 워낙 강력한 브랜드가 됐기 때문에, 이들이 만드는 제품은 소비자들이 웬만하면 따지지도 않고 묻지도 않고 그냥 구매한다. 그냥 “저 브랜드가 만드는 제품은 당연히 좋지.”라는 생각이 아주 강하게 뇌리에 박히고, 그 생각은 자연스럽게 손으로 이어지면서 지갑을 열게 된다.

그래서 우리가 투자사 대표들에게 항상 이야기하는 게 있는데, “가장 강력한 해자는 특정 분야에 대해서 생각하자마자 가장 먼저 떠오르는 브랜드가 되는 것이에요. 즉, 영어에서 말하는 household brand가 되는 것만큼 강력한 진입장벽은 없습니다.”이다.

하지만, 스타트업이 강력한 브랜드를 만들기 위해서 우리가 아는 많은 명품처럼 수백 년을 기다릴 순 없다. 한정된 돈, 시간, 자원을 기반으로 가장 빠른 시간 내에 가장 강력한 브랜드를 만들기 위해선 나만의 방식과 노력이 필요하다. 다시 원점으로 돌아오는 것 같지만, 좋은 브랜드가 되기 위해서는 기본적으로 가장 좋은 제품을 만들어야 하고, 가장 좋은 마케팅을 해야 한다. 그리고 일단은 소비자들에게 많이 노출돼야 하고, 많이 팔려야 한다. 제품이 좋지 않으면 아무리 많이 노출돼도 잘 안 팔리지만, 좋은 제품이라면 많이 노출되면 많이 팔린다. 이런 식으로 가면서 중간마다 계속 찾아오는 현금 흐름의 문제를 잘 해결하고, 망하지 않고 계속 링에서 버티다 보면 결국엔 누구나 다 알고 인정하는 브랜드를 만들 수 있다.

Good luck.

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