?si=4MsJpRMb5Tx7PygUCornell AI history lectureThis is my lecture at Cornell (May 2, 2025).“How do I increase my output?” One natural answer isyoutu.be
코넬 대학교 강연 (2025년 5월 2일)
“생산량을 어떻게 늘릴 수 있을까요?” 이에 대한 자연스러운 답변 중 하나는 “몇 시간 더 일하면 된다”입니다. 더 오래 일하는 것은 도움이 될 수 있지만, 결국에는 신체적 한계에 부딪히게 됩니다.
더 나은 질문은 “투입량을 크게 늘리지 않고 어떻게 생산량을 늘릴 수 있을까요?” 이것이 바로 레버리지입니다.
우리는 '레버리지'라는 말을 너무 자주 들어 그 의미를 간과하기 쉽습니다. 제가 개인적으로 가장 좋아하는 레버리지 분류는 Naval Ravikant의 것으로, 인력, 자본, 그리고 코드/미디어입니다. 각각은 역사상 부의 창출에 큰 물결을 일으켰습니다.
하지만 레버리지 원천이 인기를 얻으면 (오늘날의 유튜브 채널을 10년 전과 비교해보세요) 경쟁으로 인해 마진이 압축됩니다. 따라서 새로운 레버리지가 등장할 때는 이례적인 큰 이득을 얻을 수 있는 드문 기회가 됩니다.
이 강연에서 저는 AI를 그러한 떠오르는 레버리지로 설명합니다. AI 에이전트는 인력 레버리지(나를 대신해 일하고 허가 없이 이용 가능함)와 코드 레버리지(복사-붙여넣기 가능함)를 결합합니다.
AI가 엄청난 부를 창출할 것이라고 말하는 것은 진부한 일입니다. 하지만 이 레버리지 관점을 통해 우리는 시끄러운 AI 뉴스 사이클을 일관된 방식으로 해석하고 진정한 기회를 포착할 수 있습니다.
환대해주신 Unso 님께 감사드립니다!
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