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OpenAI 공동창립자 샘 올트먼(Sam Altman) 인터뷰입니다. 10년 전 스탠퍼드 창업 강연 이후 무엇이 바뀌었는지에서 시작해, 스타트업·혼돈 대처·기업이라는 발명·AI 권위주의·OpenAI 내부 의사결정·개인적 습관까지 폭넓게 다룹니다.

00:0010년 사이 가장 크게 바뀐 것 — 소규모 팀의 속도

• AI가 소규모 팀으로 가능한 일의 범위와 속도를 크게 끌어올렸다. 무엇이 가능한지뿐 아니라 경쟁력을 유지하려면 무엇을 해야 하는지도 달라져 "느낌이 완전히 다르다."
• 창업 10주 차 스타트업의 성장세가 놀랍고, 반대로 내 회사가 10년 전의 10주 차 스타트업처럼 보인다면 상황이 안 좋다는 뜻.
• 사례: 설립 2주 된 스타트업이 문서·프레젠테이션·스프레드시트를 아우르는 완전히 새로 디자인된 사무 생산성 제품군을 내놓았는데, AI가 일류 소비자로 쓸 수 있는 세상을 전제로 만든 것 — 최근 기준으로도 1년은 걸릴 일로 느껴졌다.

01:13진입장벽이 낮아지면 오히려 '어려운 것'을 해야 한다

• 창업 장벽이 낮아지고 도구가 보급될수록, 오히려 시작하기 어려운 종류의 스타트업이 더 쉬워질 것이라 예상할 수 있다. 성공적인 스타트업의 정의가 너무 빨리 변해 완벽한 모델을 갖고 있다고 생각하지 않는다.
• "정말 어렵고 가치 있는 것"은 무엇인가 — 소프트웨어가 무료가 될 테니 물리 세계의 모든 것이 가치 있다는 말을 많이 듣지만, 로봇이 정말 뛰어난 수준에 도달할 날도 머지않았고, "로켓 만들기는 어렵다" 같은 기존 기대치도 극적으로 바뀔 수 있다.
• 스타트업은 환경이 가장 빠르게 변하고 비용·개발 주기가 급격히 단축될 때 가장 큰 경쟁력을 갖는다 — 그런 일이 지금 여러 곳에서 동시에 일어나 창업하기 정말 좋은 시기.
• 그런데도 대부분은 "기업용 X를 위한 AI 에이전트를 만들겠다"고 한다. 많은 경우 통하겠지만 경쟁이 치열하고, 그 시대의 가장 성공적인 스타트업들과는 많이 다를 것. 이 급변기에 "이 완전히 새로운 도구들로 미친 짓에 도전하겠다"는 사람이 더 많지 않다는 게 오히려 놀랍다. 또 규모의 법칙이 계속된다는 걸 진짜로 받아들여, 이번 달엔 불가능·비경제적이지만 2년·4년 후엔 가능해질 것을 지금부터 계획해야 한다.

03:33사람의 성장과 모델의 성장 — 기하급수에 대한 믿음

• 올트먼의 오랜 방식: 새 사람을 만날 때마다 머릿속에 그 사람의 모델을 그려두고, 다음에 만났을 때 얼마나·얼마나 빨리 발전했는지 확인한다.
• 이를 수천 명에게 반복한 것이 "모델의 지능이 3개월 후엔 이 정도일 것"이라 말하는 능력에 영향을 줬는가? → 둘 다 공통 원인이 있다며, 그는 사람·회사·모델의 기하급수적 성장에 큰 신뢰를 갖게 됐다. 주관적 느낌은 다르지만 세상에 대한 근본 신념 체계는 같다. 지금도 창업자에게 조언한다면 가장 강조할 부분이 바로 이것.
• 시장은 아직 모델 발전의 기하급수성에 충분히 적응하지 못했다 — 그래서 지금은 더 똑똑하거나 더 저렴한 모델이 필요한 일을 지금부터 시작해도 괜찮다.

04:57혼돈 속에서 능숙해지는 법 — 연습뿐

• 지적으로 이해해도, 감정적으로 감당하고 "결국 해결할 수 있다"는 믿음을 갖는 데는 많은 연습이 필요하다. "이것이 나를 죽이지는 않는다, 아직 방법을 모르지만 결국 찾아낼 것"이라는 믿음은 직접 겪어야만 생긴다.
• 이것이 젊은 창업자의 진짜 약점 — 감정적 평온을 얻을 경력 경험이 없어 초기에 크게 고생하고, 엄청난 고통·비용·불필요한 실수를 겪는다. 스트레스 크고 영향력 큰 일을 하면 배우게 되지만, 가르칠 수 있는 건 아니고 배울 수 있는 것이다.
• 과거 발언 인용: 회사를 망하게 할 위기를 처음 겪을 땐 세상이 무너지는 것 같지만, 열 번째쯤 되면 "아홉 번 살아남았으니 이번도 괜찮겠지" 싶어진다.

06:28나쁜 경험의 반대는 '아무 경험 없음'

• "인생은 항상 잘못될 수밖에 없다"는 결론에 도달한 뒤, 고통이나 나쁜 일에서 오는 즐거움을 내면화해야 했다.
• YC 오피스아워 시절, 문제를 이야기할 때의 감정 상태만 보고 신입 창업자와 몇 년 경력의 창업자를 구별할 수 있었다.
• 핵심 재프레이밍: 대부분은 나쁜 경험의 반대를 '좋은 경험'으로 보지만, 나쁜 경험의 반대는 아무 경험도 없는 것이고 머지않아 그런 상태에 놓이게 된다 — 그러면 나쁜 경험에도 감사하게 된다. 나발 라비칸트의 말 인용 — 인생에 빨리감기 버튼이 있다면 인생은 그냥 끝나버릴 것이며, 지루하고 안 좋은 부분도 아무것도 경험하지 않는 것보다 낫다(그것이 감정적 깊이와 범위의 일부).

08:03무엇을 직접 할 것인가 — 사명과 AI 권위주의 우려

• 명확한 목표 + 문제에 대한 깊은 이해가 함께라면 무엇을 할지 꽤 잘 알 수 있다. 모든 걸 다 잘할 순 없고 과확장하거나 덜 야심적일 수도 있다.
• OpenAI의 초점: 이것이 사람들에게 엄청난 힘을 실어줄 것이며, 세계 권력이 더 분산되고 널리 퍼지는 것이 매우 중요하다.
• 현재 가장 우려하는 AI 위험 = 'AI 권위주의' — 소수의 사람이나 기업이 세상을 지배해야 한다는 생각. "정말 정말 안 좋은 일."
• 그래서 AI를 풍부하고, 저렴하고, 강력하게 만들어 모두가 쓰게 해야 하며, 장애물은 칩·에너지·데이터센터·로봇 같은 새로운 제약들이다. 그 플랫폼 위에 모든 업종·스타트업이 무언가를 지을 수 있게 하되, 우리가 그걸 다 하려는 생각은 전혀 없다 — 분산형 경제가 중요하고 좋다.

10:03왜 에너지와 로봇인가

• 풍부하고 고품질·저렴한 지능을 얻기 위한 핵심 투입 요소(에너지·로봇)가, 지능이 풍부해진 세상에서 정말로 필요해지는 것들과 같다. 아이디어가 아무리 풍부해도 우리는 여전히 물리 세계에 살고, 무언가가 실제로 일어나길 바라기 때문.
• 심오한 이야기인지 뻔한 이야기인지 물으니 — 무엇이든(지능 포함) 만들려면 물질을 조작해야 한다는 것. 다만 흥미로운 건 지금 하는 일에 이런 것들이 너무 필요하고 앞으로 훨씬 더 필요해진다는 점.
• 가장 큰 병목은? → "트랜지스터, 그리고 전자(electron)".

11:15세상을 내 일정에 맞추는 법 — 인센티브 정렬

• 젠슨(황)처럼 자기 비전에 맞춰 모든 공급업체를 조율하는 능력에 대해. 핵심은 "이 터빈/칩을 이 날짜에 배송해 달라"고만 하면 안 된다는 것 — 사람들은 "알았어"라고 하지만 다른 우선순위가 많다.
• 방법: 곧 출시될 모델을 직접 보여주고, 우리 연구 결과와 그것이 무엇을 가능하게 하는지를 핵심 공급업체들에게 자세히 보여준다. 가장 중요한 건 사명에 공감하고 왜 우선시해야 하는지 믿게 만드는 것, 동시에 그들의 동기를 내 동기와 최대한 일치시키는 것.
• 찰리 멍거 인용 — "인센티브의 힘을 이해했다고 생각할 때마다, 나는 늘 그것을 과소평가했다."

12:22가장 중요한 발명 = 주식회사(기업)

• 어릴 때 산업혁명에 매료됐고(여러 기술이 비슷한 시기에 등장·대규모 보급된 현상), 사업을 오래 생각한 지금의 관점에서 가장 중요한 발명은 '주식회사'라고 본다.
• 그 이전엔 신뢰 기반의 가족 사업뿐이었고 주주라는 개념도 없었다. 각국 주권자가 이전에 없던 새로운 유형의 지위를 부여하면서, 국가의 권력은 아니지만 개인보다 훨씬 강력한 권력을 가진 존재가 등장했다.
• 근본은 인센티브 정렬과 책임 보호(책임 보호도 인센티브 정렬의 일종). 자본을 축적할 수 있게 되면서 가족 기업이 할 수 없던 일이 가능해졌고, 투기적 성격의 기술 개발에 자금을 모으고, 여러 회사가 각기 전문화해 상호작용하며, 진지한 금융 시스템과 새로운 금융 상품이 생겼다.
• 회사는 수백만 명의 동기를 일치시킨다(수백만 명이 한 회사의 주주가 될 수 있다). 자본주의라는 놀라운 발명과 그 과도할 정도의 성과를 폄하하고 싶지 않다.
• 더 많이 봐야 할 차트로 지난 100년간 극빈곤 감소·영아 사망률 등을 꼽으며, 인류사를 훑어보고 회사가 발명된 시점에 선을 그으면 이후 곡선의 모양이 흥미롭게 바뀐다고. 다만 경제력으로도 해낼 수 없는 초월적 사명이 있고 그게 더 중요할 것.

15:31CEO와 반사회성 — 자본주의의 인센티브 재조정

• 진행자가 CEO 중 사이코패스 비율 통계를 언급하며, 자본주의가 극도로 자기 이익만 추구하는 사람들의 동기를 사회와 조화되게 재조정하고 훌륭한 제품을 만들게 한 최초의 시스템인지 묻는다.
• 올트먼: 반사회적 성향의 CEO를 많이 알지만 내가 아는 최고의 CEO들은 그 범주에 넣지 않겠다. 요즘 CEO 중엔 자존심이 매우 센 사람이 많은데, 사람들이 주식을 살 수 있게 되면서 그런 기행을 조금 더 참아주게 된 면이 있다 — 거기에 정렬(alignment) 요소가 분명히 있다.
• 그들을 움직이는 원동력은 사람마다 다르지만, 자기 실력을 매년 얼마나 향상시킬 수 있는지를 보는 게 큰 부분이고 지적으로 자극적인 일, 가장 흥미로운 전략 게임을 하는 것과 같아 재밌을 수 있다.

16:5410년 전과 가장 다른 점 — "우리는 특이점에 서 있다"

• 자신을 가장 움직이는 것: 이것이 상상할 수 있는 가장 흥미롭고 중요한 일이라는 점. "우리는 지금 특이점에 서 있는 것 같다." 10년 전엔 기껏해야 먼 미래의 꿈, 점심 식탁의 잡담이었는데 지금 실제로 그 순간을 겪고 있다.
• 동력은 평생 이 순간을 기다려왔다는 것과, 이것이 세상에 엄청나게 긍정적인 영향을 미칠 거라는 믿음. 다른 회사들이 제시한 대안적 비전 중 일부는 상당히 무섭고, 그런 일이 없도록 확실히 막겠다.
• 모든 게 기하급수적으로 증가 중이며 어느 한 순간이 전환점일 수는 없지만, 동시에 곡선이 어느 쪽으로든 기울 수 있는 결정적 시기에 있다.

18:11지금 이 순간의 핵심 과제 — 자유인가, AI 권위주의인가

• 정렬·안전·일자리의 미래 같은 주요 과제가 남아 있지만, 지금의 핵심 과제는 "AI 권위주의의 세계로 갈 것인가, 자유로운 세계로 갈 것인가."
• 즉 안전·경제 문제를 이유로 단 하나의 모델이나 회사가 '기계의 신'이 되도록 결정할 것인가, 아니면 "인류는 안전을 위해 자유를 희생할 때마다 장기적으로 손해를 봤다"며 기술을 사람들 손에 맡기고 사회가 원하는 방식으로 쓰게 할 것인가(물론 어느 정도의 안전장치는 두되).

19:26하루 300~400명과 소통 — 맥락이 결정을 바꾼다

• 몇 달 전 패트릭 콜리슨과의 대담에서 밝힌 대로 하루 300~400명과 통화·문자를 한다. "내가 아는 누구보다 문자를 많이 보내는데, 좋은 일이라고 생각하지 않고 나쁜 습관 같다" — 시간의 대부분을 차지하고 집중력이 너무 짧아졌기 때문.
• 그럼에도 얻는 것: 엄청난 양의 맥락 정보. "나는 그다지 똑똑하지 않지만, 현재 상황에 대한 단기 맥락을 엄청나게 많이 갖고 있다가 금방 잊어버리는 AI 모델 같다."
• 이것이 다른 사람이라면 내리지 않았을 결정을 가능하게 한다 — 예: 곧 발표될 연구 성과가 특정 고객·공급업체에 영향을 준다는 걸 미리 알면 그날 아침에 몰랐다면 내렸을 결정과 다른(더 나은) 결정을 내리게 된다.

20:34장기 안목 vs 빠른 변화 — 역순 계획을 하지 않는다

• 역순으로 계획을 세우려 하지 않는다. 대신 미래에 대한 확고한 신념 몇 가지를 정해 방향을 잡고, 지금·올해 무엇을 할 수 있을지 계획한다.
• 미래에 대해 너무 많은 믿음을 갖고 경직된 세계관에 얽매이면 헛된 꿈을 쫓게 된다(우주 기업이 AI 기업으로 바뀌는 식). 진심으로 믿는 몇 가지만 갖고 나머지는 굉장히 유연하게.
• 핵심 경로(critical path)에 집중 — 가장 큰 장애물이 무엇이든 핵심 동인에 집중해 그걸 해결하고 다음 문제로 넘어가 똑같이 한다.
• 그의 목표는 오래도록 하나였다 — 풍부한 지능, 그리고 이상한 권력 집중이나 새로운 권위주의가 생기지 않는 한 인류는 엄청나게 번영할 것이라는 믿음. 목표를 다시 생각해본 적은 없었는데, 초지능에 정말 가까워진 지금 "다음은 뭘까"를 10년 만에 처음 생각해봤다고. ("그곳이 목장인가요?" → "몇 가지 더 있을 수 있지만, 네, 그게 최종 계획") 그 전에 이루고 싶은 것은 초지능을 풍부·분산·폭넓은 접근성의 형태로 만들어 함께 누리는 번영을 실제로 이루는 것.

23:38월드 투어 — 흔들릴 때 비행기에 타라

• "위급한 상황에서도 비행기를 타야 한다"는 조언을 여러 번 했고 엄청나게 많이 해봤으며 잘 작동하고 있다. 가장 최근에도 그랬고 잘 됐다(정말 하기 싫었고, 갓난아기가 태어나 정신없었지만 해냈다).
• 배경: 3년 전 GPT-4를 막 출시했을 때 세상은 혼란과 패닉이었고, 세계 지도자들은 "통제권을 쥐고 멈춰야 하나" 고민 중이었다. 여러 정상이 만나달라고 요청했고, 회사가 크지 않아 본인이 나서야 했다.
• 장거리 비행과 시차를 정말 싫어해서 짧은 시간에 몰아서 끝내기로 했다 — 브라이언 체스키의 조언(에어비앤비 때 8개 도시)을 받고 "우린 잘하니 30개 하자"로 확대, 결국 28개국을 35일 동안. 하루 14시간씩 쉬지 않고 일했고 외향적이지 않은데 하루 수백 명을 만났다.
• 후반부엔 반쯤 잠들고 반쯤 깬 꿈 같은 상태가 되어 어린 시절 방의 침대에 누워 있는 듯한 환상이 들었고, "이건 정말 집에 갈 때가 됐다는 심각한 신호"라고 생각했다("무의식의 반격").
• 교훈: 언제 집에 돌아갈지 분명히 알고 있었던 것이 도움이 됐고, 이후로는 규모를 줄여 1년에 한두 번 정도. 여러 번의 당일치기 해외출장보다 7~10일 몰아서 하는 편이 훨씬 낫다.

28:15위험의 과대평가와 확신

• 사람들은 대부분 행동의 위험을 과대평가한다 — 로빈후드에서 콜옵션을 대량 매수하는 건 위험하지만, 비행기를 타는 것 같은 행동은 훨씬 덜 위험하다.
• 남들이 위험하다고 봤지만 본인은 아니라고 확신했던 대표 사례: 컴퓨팅(칩) 관련 구매를 대규모로 할 때 늘 확신에 차 있었던 것. ("겁쟁이면 모든 게 위험하다"는 밈 언급)
• 그는 사람들이 왜 어떤 결정을 고위험/저위험으로 보는지 알아내는 데 많은 시간을 쓰며, 소리 내어 말하게 하는 것만으로도 어느 방향으로든 지적 장벽을 넘는 데 도움이 된다고 — 사람들은 대개 어느 한쪽으로 틀리기 때문.
• 반대하는 사람을 설득하는 법에 대해선 "솔직히 내가 잘하는 것 같지 않다" — 정답은 시간을 많이 들여 제대로 설명하는 것인데, 삶이 바빠지며 화나거나 좌절해서 "이렇게 할 거야"라고 말하는 경우가 늘었고 긍정적 특성이 아니라고 본다.

29:53함께 일하기 & 야망을 심는 법

• 자신을 "함께 일하기 즐거운 사람"으로 볼지는 모르겠지만, 효과적이고 포부를 고취시키며 사명에 집중하면서도 일상적으로 함께 일하기 즐거운 사람들과 일하는 걸 좋아한다. 사람들이 자신에 대해 꼽을 만한 것은 창의적 문제 해결, 새로운 통찰, 매우 높은 야망, 할 수 없다고 생각한 일을 해내게 해준 것.
• YC 신입 창업자 오피스아워 회상: 대기업에서 몇 년 일한 평범한 사람을 데려오면 야망·사고방식·자기 확신이 끔찍할 정도로 낮았다. 평생 상사 없이 살아본 적이 없고, 부모·교사·관리자에게 늘 지시받았으며, 너무 창의적이거나 너무 야심적이라는 이유로 처벌받은 경험까지 있다. 대부분의 문화권에 '지나치게 야심적'임을 나타내는 표현(잘나가는 사람을 시기하는 심리)이 있고, 이런 생각은 아주 어릴 때부터 각인돼 바꾸는 데 상당한 시간이 걸린다.
• 자신감을 키우는 법은 작은 성공의 반복 — 못 할 거라 생각한 일이나 너무 야심차 보였던 시도를 해내고 "좋아, 다시 해보자"가 되는 것. (스티브 잡스처럼 눈을 똑바로 보며 밀어붙이는 스타일이냐는 질문엔 "전혀 아니다, 감동적인 연설 같은 건 안 한다")

33:32OpenAI의 초능력 — 확신과 결집

• 큰 기업들은 서로 전략·운영·문화가 놀라울 만큼 다르므로 "우리가 다르다"는 게 심오한 통찰은 아니다.
• 최고의 초능력: 남들은 믿지 않았지만 우리에겐 너무 당연했던 것에 확고한 신념을 갖고, 그것을 실현할 모든 요소와 재능을 한데 모은 것.
• 왜 남들은 확신이 없었나 — 많이 생각해봤지만 모르겠고, 오히려 "우리가 스스로 만든 환상에 빠진 건 아닐까"를 더 걱정했다. 돌이켜보면 분명히 옳았고, 다른 사람들의 깊은 심리적 장벽과 확신 부족을 이해할 수 없다.
• 설명 시도: 집단사고, 큰 변화가 자주 일어나지 않는다는 점, 기하급수 곡선이 그렇게 오래 강력하게 유지되지 않는다는 점. 다만 2016~2018년엔 운과 엄청난 믿음이 필요했지만, 2019~2020년의 OpenAI는 애초에 존재할 수 없었어야 했다 — 구글이 독차지했어야 했다. 제프 베조스가 AWS 이후 7년간 진짜 경쟁자가 없었던 것을 '사업적 기적'이라 부른 것처럼, OpenAI도 또 하나의 사업적 기적이라고 본다. 대기업이 경직되는 데는 분명한 이유가 있고 그것이 그들에게 도움이 되기도 하지만, 대기업이 영원한 독점 지배 세력으로 남지 않는 건 좋은 일.
• 마이크로소프트가 왜 투자했나 → 구글엔 딥마인드가 있었지만 MS는 AI에 투자하지 않았고, 대기업은 주요 기술 분야마다 뭔가는 해야 한다고 생각한다. 결과적으로 MS 시가총액에 상당한 영향을 줬고 좋은 투자였다고 본다.

37:06OpenAI의 여러 버전 — 연구소 → 제품 회사 → 인프라 회사

• OpenAI는 연구소 → (연구소에 제품 회사를 덧붙임, 대부분 회사와 정반대) → 이제 거대 인프라 회사로 변해왔고, 가치의 상당수가 마진 낮은 인프라에서 나올 것.
• 다음 단계가 무엇인지는 지금 직접 언급하는 게 적절치 않다며 답하지 않았지만, 자신이 잘하고 열정을 쏟을 분야를 회사의 향후 10배·100배 성장과 어떻게 조화시킬지 방법을 찾았다고.
• 연구소장 → 제품 회사 책임자 전환은 "모든 게 완전히 달랐고, 별개의 두 가지 일" — 연구소 운영 경험이 제품 회사 운영에 전혀 도움이 되지 않았다. YC 경험은 많은 회사가 확장되는 과정을 지켜본 자산이었다.
• ChatGPT 출시 5일 만에 사용자 100만 명. 매일 급증→오후 감소→다시 최고치 갱신이 반복됐고, 연구원들은 "반짝 홍보 효과, 이제 끝"이라 했지만 그는 YC에서 충분히 봐온 완전 유기적 성장이라 앞으로 올 일의 징조로 봤다. 집에 돌아와 배우자에게 "이게 얼마나 심각한지 넌 모른다. 우리의 조용하고 평화로운 삶이 이제 뒤집힐 것"이라 말했고 실제로 그렇게 됐다("대포에 맞고 있구나, 자 시작하자").
• 준비돼 있었냐는 질문엔 — 지적으로는 언젠가 올 줄 알았지만 시점은 몰랐고, 스스로를 속이기로 했으며 어느 정도 성공했다. 연구소를 운영하던 시절은 상상할 수 있는 가장 멋지고 재밌는 직업이자 라이프스타일이었다(지난 세기 가장 중요한 연구를 하는 가장 똑똑한 사람들과 함께, 여러 세대에 한 번 있을 순간을 바로 앞에서).

41:24세 번째 물결 — 지속적 에이전트

• 지금까지 두 가지 주요 형태와 성장이 있었다 — 챗봇과 코딩 에이전트(폭발적 성장). 곧 세 번째 형태가 온다 — 지속적인 에이전트(참모장·동료·직장 동료). "그건 곧 나올 것이고, 우리는 이 세 번째 물결을 꽤 빠르게 지나갈 것."

42:03데스스타 트윗과 마케팅의 역설

• 화제가 된 트윗은 영화에서 데스스타가 초공간에서 나오는 장면을 좋아해서 늦은 밤 재미로 올린 것("음모론이 생겨나는 지점", "불에 기름 붓는 격"). 좋은 트윗은 아니었다고도 하고 재밌었다고도 하며 웃어넘김.
• 업계 전반의 마케팅 과제 정리: ①어떤 소원이든 들어주는 지니를 만드는 데 거의 다 왔다 ②첫 번째 소원은 인류에게 광범위하게 도움이 되고 더 많은 사람이 더 많은 소원을 빌 수 있는 세상 ③소원의 범위는 엄청나게 넓고 창의적이며 인간의 진짜 가치와 선호를 알아내는 것이 흥미로울 것 ④그런데 실제로 만들어 소원이 이뤄지기 시작하면 "이럴 줄은 몰랐는데, 이제 어떡하지"라는 이상한 기분이 든다.
• 예시로 100년 넘게 사람들이 씨름한 수학 문제를 누군가 클로드에게 물어 며칠 만에 결론이 나온 일을 언급.

44:27일자리·여가·지위 경쟁

• 미래에 좋은 직업은 많이 생기고 지적으로 만족스러운 일도 많을 것이며, 대부분의 직업은 생각보다 훨씬 많이 변할 것. 다만 수학은 지금 아주 자세히 봐야 할 분야 — 그렇게 되지 않을 수도 있다.
• 역설: 시스템이 좋아지는데도 아는 사람들은 오히려 더 바빠졌다. "토큰을 1조 개 썼는데 왜 더 성공하지 못했나요?" 같은 반응도 인상적.
• 기술은 오랫동안 덜 일하고 여가를 늘려주겠다고 약속했고 실제로 여가와 삶의 질은 역사상 최고지만, 주 4시간 근무라는 약속은 실현되지 않았고 AI가 그걸 바꿀 거라 기대하지도 않는다.
• 이유: 기대치가 계속 높아진다. 우리는 늘 더 많은 것을 원하고 새로운 것을 만들려 하며, 다른 사람과 비교한 상대적 게임이기도 하다. 경쟁과 남에게 도움이 되고 무언가를 만들고 봉사하고 싶어 하는 욕구가 합쳐져 이 현상을 만든다. 초지능 시대 이후에도 우리는 생각보다 훨씬 바쁠 것이고, 겉으로는 불평하지만 속으로는 행복할 것.
• 가치의 이동: 앞으로 중요해질 것은 아주 인간적인 것들 — 예로 사람들을 위해 요리하는 것은 경제적 가치를 크게 창출하진 않지만 사랑의 표현이고 그 경험 자체가 가치다. 로봇이 요리를 훌륭히 하게 된 뒤에도 함께 요리하고 식사하는 것은 오랫동안 중요하게 남을 것.
• 오래 살아남는 것에 대해 — 인간이 계속 중요하게 여길 건 가장 원초적이고 오래된 것들(모험·탐험·요리). "진화생물학에 반하는 예측은 대개 틀린다."

47:58스스로 부족했던 야망과 인프라의 규모

• 마지막으로 야심이 부족했다고 느낀 때: 컴퓨팅 투자에서 확실히 너무 과소평가했다. 금융시장 때문에 겁먹었던 것 같고 분명한 실수였다. 앞으로는 "이 실수에서 배우고 새로운 실수를 저지르겠지만 같은 실수는 하지 않겠다."
• 컴퓨팅 측면에서 이번 프로젝트는 아마 역사상 가장 큰 인프라 프로젝트.
• 수직통합 여부 — 모든 걸 내부에서 하진 않겠지만 지금까지보다 더 효율적인 공급망을 만들려 한다. 칩 설계와 모델 설계를 통합한 것처럼. 다만 전자(전력) 생산까지 통합할 필요는 없다 — 그건 상품화에 가깝기 때문.
• 흥미로운 관점: 사람들은 더 나은 알고리즘을 만드는 알고리즘에 과도하게 집중하고, 더 많은 데이터센터를 만들 수 있는 데이터센터에는 충분히 주목하지 않는다. 로봇과 완전 자동화된 공급망의 세상에서는 데이터센터의 사고력으로 로봇이 데이터센터를 더 많이 복제하게 하는 것이 충분히 가능하고 아마 매우 훌륭한 일일 것.
• 그의 시간은 거의 아이디어가 아니라 실행에 쓰인다 — 필요한 요소는 비교적 빨리 파악되지만, 그 전체 시스템과 모든 기업을 협력시키는 것이 엄청난 노력과 시간을 요한다(반도체 공장 자금 조달, 칩 설계팀 구성, 연구팀과의 협업, 공급망 구축은 각각 완전히 다른 문제).

51:02새 분야를 빨리 익히는 법 & "항상 요구하라"

• 방법은 특별하지 않다 — 전문가를 찾아가 이야기하고 가능한 한 많이 읽는다. 전문가들이 도움을 요청하는 사람을 기꺼이 도와준다는 점에 늘 감사한다("인류의 아주 좋은 점 중 하나").
• 원하는 것은 항상 요구해야 한다 — 항상 이뤄지진 않지만 때로는 이뤄지고, 그러면 놀라운 일이 생긴다.
• 사례로 Codex — Claude Code에 한참 뒤처져 있었고 이미 추진력을 확보한 상대를 코딩 앱으로 이기려는 건 무모해 보였다. 보통은 다음 프로젝트로 넘어가는 게 상식이지만, 정말 중요하다고 판단해 한 팀에 맡겼고 사업 역사상 매우 드문 일을 해냈다 — 지금은 그가 아는 최고의 프로그래머들이 가장 많이 쓰는 제품이자 모델. 포기하지 않은 이유는 코딩이 전략적으로 빠르게 변할 몇 안 되는 영역이자 RSI(자기개선)에 매우 중요하고 경제적 가치도 엄청났기 때문. "정말 중요하지만 매우 어려운 임무가 있다"고 부탁하지 않았다면 결코 일어나지 않았을 일.

53:27YC 대신 OpenAI를 택한 이유와 초기의 혼돈

• YC의 사명(세상의 혁신 증진)의 가장 핵심적인 버전을 알고 있었지만, AI 분야에서 일하는 것이 혁신 증진에 더 큰 영향을 줄 것이라 생각했다. 깊이 계산했다기보다 평생 AI를 하고 싶었고 자신이 할 수 있는 가장 중요한 일이라 여긴 열정.
• 초기: 그렉 브록먼의 아파트에서 10~12명이 모여 워크숍처럼 시작했고, 회사를 차릴 생각도 없었다. 첫날은 "자, 우리가 여기 있네. 뭘 해야 하지?" — 화이트보드를 가져오고 아이디어를 논의하고 논문을 써야 하나 하며 "맙소사, 우리가 무슨 짓을 한 거지" 싶은 정신없는 순간. 이미 세상에 계획을 알린 상태였는데 방향을 잡는 데 몇 년이 걸렸다 — AI 만드는 법을 알아내고 싶다는 것 외엔 정말 불분명했다.

55:17가장 어려운 결정 — 잘 되는 것을 언제 멈출 것인가

• 안 되는 것을 끝내는 건 비교적 쉽다. 진짜 어려운 건 뭔가가 정말 잘 될 때 언제 멈출지 결정하는 것.
• OpenAI 역사엔 한 기술이 잘 되기 시작하면 다른 좋은 것들을 포기하고 그쪽에 집중한 순간들이 많다 — GPT-3가 작동하기 시작하자 기대했던 로봇공학 등을 중단했고, 최근 코딩 에이전트가 작동하기 시작하자 Sora와 브라우저 같은 것들을 중단했다.
• 쉬운 결정이 아니다 — 이미 막대한 자금·컴퓨팅·인력을 1년 넘게 투입했고 추진력도 있으며 사람들이 쓰고 좋아하는데 중단하는 것. 한두 번의 회의로 결정되지 않고, 더 중요한 컴퓨팅·제품 방향이 있다는 걸 점진적으로 깨닫고 고통스러운 결정을 내리게 된다.
• 사람들을 다시 결집시키는 법: 사명과 그 중요성, 방향 전환의 필요성을 이해하기에, 당장은 불만스러워도 "이게 임무에 맞는 일"이라 여기거나 최소한 "왜 이러는지는 알겠다"고 생각한다. 초지능 개발로의 지속적 재집중은 좋은 현상이라 보며, 앞으로도 진행 중인 일부 프로젝트는 밀기가 더 어려워질 것이라 시사.

57:46디자인 — 해결책보다 문제를 이해하는 것

• 존 콜리슨의 말 인용 — 세상 모든 일이 얼마나 어려운지, 심지어 공원 벤치 하나 만드는 것조차 엄청나게 어렵다(세상을 열정적 프로젝트들의 우주로 볼 수 있다).
• 조니 아이브와 함께 일하며 배운 것: 해결책을 찾기 전에 문제를 깊이 연구하고, 해결책 자체를 너무 많이 생각하지 않으며, 문제를 진정으로 이해하는 데 집중한다. 훌륭한 디자인은 번뜩이는 통찰보다 문제 이해에 훨씬 더 중점을 두며, 서둘러 만들거나 특정 안에 얽매이면 좋은 결과가 나오기 어렵다.
• 조니의 방식 예시 — 자동차를 작업할 때 모터스포츠의 역사 전체, 차 내부 텍스트의 글꼴과 재료, 시대별 엔진 소리와 그것이 왜 인기였는지까지 세밀하게 탐구해 책으로 써낸다. (그 책들을 "조니 모델" 훈련 데이터로 쓰려 했냐는 농담엔 "아니지만 시도해보면 정말 좋을 것 같다") 다만 문제 이해에서 참신한 아이디어로 넘어가는 중간 단계는 한순간에 일어나는 것 같아 자신은 이해가 안 된다고.

59:00아이폰과의 관계 — 알림 끄기, 틱톡 삭제

• 아이폰은 인류가 만든 최고의 기술이라 생각하지만 지금은 그다지 좋은 관계가 아니다. 방해금지만으론 부족해 아주 작은 몇 개를 제외한 모든 알림을 껐고(메시지 앱조차), "인생을 크게 업그레이드한 것 같았다."
• 틱톡은 너무 강력해서 삭제했다. 사연: Sora 앱을 개발할 때 배우려고 일부러 틱톡에 중독됐는데, "사람 시간을 잡아먹는 걸 만들고 싶지 않다"던 생각과 달리 정말 마음에 들었다. 통제할 수 있다고 생각했지만 어느 밤 한 시간, 토요일 오후 소파에서 세 시간을 쓰고는 "이건 내가 생각했던 아이폰의 용도가 전혀 아니고, 마약에 취한 것처럼 즐기지만 몸에 좋지 않다"고 깨달았다.
• 확신: 우리는 놀랍고 아름답고 역량을 강화해주는 기기들을 만들 것이고, 사람들은 그것을 오용해 상상 못 한 방식으로 삶이 힘들어질 것이며, 그래도 우리는 적응할 것 — 그것이 강력한 기술의 특징.

1:02:10자신의 약점과 강점 — 강점에 집중하라

• "나는 디자이너가 전혀 아니다" — 자신이 못하는 부분을 잘 파악하려 하고 그 부분에 강한 의견을 갖지 않으려 한다. 사업 구축에서 가장 못하는 건 "어쩌면 제품".
• 업계 통념("자신이 깊이 이해하는 분야의 사람만 채용할 수 있다")에 명백히 동의하지 않는다 — 디자인을 잘 이해하지 못해도 조니의 훌륭한 디자인은 알아볼 수 있고, 30분만 이야기해도 지적할 수 있는 게 아주 많다.
• 원칙: 자신의 강점을 더욱 발전시켜야 하며, 전혀 못하고 앞으로도 못할 것을 잘하려 애쓰는 데 집착하는 건 엄청난 함정.
• 자신의 가장 큰 강점을 묻자 "이 질문이 정말 싫다" — 가식적 겸손이 아니라 자기 강점에 대해 통찰력 있게 말하기가 정말 어렵기 때문. 사람들을 목표 중심으로 결집시키는 재능에 대해서도 "그걸 못하는 사람에게 가르칠 수 있을 것 같지 않다"며, 자신이 왜 그런 재능이 있는지·어떻게 활용하는지 깊이 이해하지 못한다고.
• 배울 수는 있지만 가르칠 수는 없는 것들 — 누군가에게 설명을 부탁하는 건 효과가 없고, 그들을 진짜로 연구하고 회의에 함께 들어가 관찰하며 스스로 배우는 것이 효과가 있다. (진행자는 프로게이머가 CS:GO를 익히는 방식 — 직접 플레이로 기본기를 익힌 뒤 프로 경기를 보며 상황별 상호작용을 관찰하는 것 — 에 비유)

1:04:35조직의 속도와 채용

• 조직이 시간이 지나며 느려지는 게 아니라 더 빨라지길 바란다면, 리더십 역할을 맡은 사람들의 성향이 90%를 차지한다. 그가 늘 보는 것은 "빠르게 움직이는 사람인가, 느리게 움직이는 사람인가."
• 측정법: 이상적으로는 과거에 그 직무를 해본 경험. 회사 임원은 외부 영입보다 내부 승진이 더 바람직하며, 외부 채용이 필요하면 많은 시간을 함께 이야기하고 평판 조사를 하고 편안한 분위기에서 함께 일해본다.

1:05:30지난 12개월 가장 고통스러웠던 일

• 아이를 키우면서 동시에 열심히 일하는 것. "정말 너무 아프다" — 스스로 매우 적극적인 아빠라 생각하고 지금은 일과 가족 외엔 하는 게 거의 없는데도 일생일대의 특별한 순간을 놓치고 있는 것 같아 아쉽다.

1:05:58마사요시 손, 규모에 대한 두려움 없음

• 마사(손정의)에 대해 — 이번 10년 가장 큰 성공을 거둔 인물 중 한 명이 될 것이라 보며, 확고한 신념과 큰 숫자·규모를 전혀 두려워하지 않는 모습이 멋지다. "세상에 마사 같은 사람은 많지 않으니 감사해야 한다."
• 본인도 규모에 한계 개념이 없냐는 질문엔 "나는 아니다"라며, 그 점에선 마사가 독보적이라는 취지로 답.

1:06:48'황금알 낳는 거위'? & 진짜 트렌드 vs 가짜 트렌드

• OpenAI를 황금알 낳는 거위로 보냐는 질문에 — "내가 생각하는 방식과는 좀 다르다. 황금알을 마구 낳는 느낌이 아니라 복리 효과를 만들어내고 있는 느낌"이라고.
• 진행자가 올트먼에게 배운 사고 모델로 꼽은 진짜 트렌드 vs 가짜 트렌드 — 버핏·멍거는 거품과 과대평가를 자주 말하는데, 무엇이 지속되고 무엇이 평균으로 회귀할지 구분하는 기준.
  • 가짜 트렌드: VR처럼 초기 과대광고는 엄청나지만 막상 사면 그다지 좋아하지 않고, 삶을 그 제품 중심으로 설계하기 시작하다가 결국 선반에 방치된다.
  • 진짜 트렌드: 어떤 날은 3시간, 어떤 날은 거의 안 쓰더라도 삶에서 꾸준히 함께 가는 것(진행자의 ChatGPT 사용처럼).
• 그 판단의 근거는 YC에서 접한 방대한 스타트업 데이터 — 시간을 들여 분석하고 의미를 파악하면 정말 많은 것을 알아낼 수 있다.

1:08:40마무리 — 오늘의 스타트업은 여전히 10년 전과 닮아 있다

• 과거의 사고 모델 중 지금은 틀렸다고 보는 것 — 당시엔 틀리지 않았을 수 있지만 지금 와서 보면 상당수가 틀렸다.
• 핵심 지적: 오늘날의 스타트업은 여전히 10년 전의 스타트업과 크게 다르지 않다 — 당시의 통념이 "스타트업은 그래야 한다"였기 때문. 물론 "사람을 덜 뽑고 Codex 토큰에 더 쓰겠다" 같은 차이는 있지만, 아마 전혀 다른 모습이어야 할 것.
• 완전히 다른 방식으로 창업하려는 사람을 몇 명 만났지만, 대부분은 단순히 코덱스를 더 쓰는 정도이고 그것만으로는 충분하지 않은 것 같다.

📌 최종 요약 정리

• 샘 올트먼은 지난 10년의 가장 큰 변화로 소규모 팀의 속도와 가능 범위를 꼽는다 — "10주 차 스타트업이 10년 전 모습이면 상황이 나쁘다"며, 진입장벽이 낮아진 지금일수록 남들이 안 하는 '어려운 것'에 도전하고, 지금은 불가능하지만 2~4년 뒤 가능해질 것을 계획하라고 말한다(대부분이 "기업용 X를 위한 AI 에이전트"로 몰리는 것을 아쉬워함).
• 창업자에게 가장 중요한 자질로 기하급수적 성장에 대한 믿음과 혼돈 속에서의 감정적 평온을 꼽는다 — 후자는 가르칠 수 없고 겪어야 배우며, "나쁜 경험의 반대는 아무 경험도 없는 것"이라는 재프레이밍을 제시한다.
• 세계관: 가장 중요한 발명은 주식회사(인센티브 정렬과 자본 축적으로 인류의 곡선을 바꾼 장치)이며, 현재 가장 큰 위험은 AI 권위주의 — 소수가 '기계의 신'을 독점하는 세계 대신 풍부·저렴·분산된 지능으로 권력이 널리 퍼지는 세계를 목표로 하고, 그 병목은 "트랜지스터와 전자"(칩·에너지·데이터센터·로봇)라고 본다.
• 운영 철학은 역순 계획 대신 소수의 확고한 신념 + 나머지는 유연하게, 그리고 핵심 경로에 집중 — 실제로 GPT-3와 코딩 에이전트가 통하기 시작하자 로봇공학·Sora 같은 잘 되던 것들을 중단했고, 무모해 보이던 Codex를 밀어붙여 판을 뒤집었다. 개인적으로는 하루 300~400명과의 소통으로 맥락을 쌓되 그것을 나쁜 습관이라 자평하고, 알림을 끄고 틱톡을 지웠으며, 지난 1년 가장 아팠던 일로 일과 육아의 병행을 꼽는다.

전체 대본(타임스탬프 포함) 원문이 필요하면 말해줘 — 그대로 붙여줄게.

참고로 이 영상은 유튜브 429(요청 과다) 제한 때문에 자막을 받는 데 재시도가 4번 필요했고, 한국어 자동 '번역' 자막이라 일부 고유명사가 부정확하게 옮겨져 있습니다(예: "조니 4세"→조니 아이브, "채드 GBT"→ChatGPT, "마사"→손정의, "존 콜리슨"·"패트릭 콜리슨" 등). 위 요약에서는 문맥상 명확한 것만 바로잡았고, 불명확한 부분은 원문 표현을 따랐습니다.