Hero for 우리는 그녀를 원했는데, 대신 틴더를 얻게 됐어
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우리는 그녀를 원했는데, 대신 틴더를 얻게 됐어

주요 내용

  1. AI 기업들은 소프트웨어 기업이라기보다는 서비스 기업에 더 가까워 보이며, 이는 더 낮은 가치로 거래되어야 함을 시사합니다
  2. 찰리 멍거가 투자하는 유일한 사람은 투자는 똑똑해지는 것이 아니라 소유주처럼 생각하는 것이라고 말합니다
  3. 의사결정에서의 상충을 더 잘 이해하려고 노력하세요

서비스로서의 AI 비즈니스(비즈니스 서비스)

저는 이전에 머신러닝(ML)과 인공지능(AI)에 대해 글을 쓴 적이 있습니다 1. 스콧 록클린이 머신러닝 스타트업들이 직면한 문제에 대해 자세히 설명합니다 here 2, 주로 관련된 A16Z 게시물에 답변하는 내용입니다 here.

그의 주요 요점은 다음과 같습니다:

  1. 머신러닝은 한계 보상에 많은 비용이 듭니다

  2. 머신러닝 스타트업은 일반적으로 해자나 의미 있는 특별한 수단이 없습니다

  3. 머신러닝 스타트업은 주로 소프트웨어 사업이 아니라 서비스 사업입니다

이런 견해들은 합의보다는 부정적인 견해에 가깝으니, 그가 왜 그렇게 생각하는지 살펴보겠습니다. 저는 스콧과 마틴 카사도와 매트 본스타인의 a16z 게시물을 인용할 것입니다.

비용

이러한 \[클라우드 운영 및 컴퓨팅\] 요인들이 AI 기업들이 클라우드 자원에 쓰는 매출의 25% 이상에 기여합니다. 극단적인 경우, 특히 복잡한 작업을 다루는 스타트업들은 수동 데이터 처리가 학습된 \[ML\] 모델을 실행하는 것보다 더 저렴하다는 것을 발견하기도 합니다. - A16Z

“클라우드” 헛소리의 가격 구조는 많은 데이터나 컴퓨팅 요구가 많은 사람들로부터 최대한의 혈액을 뽑아내기 위해 설계되었다. - 스콧

rev의 25%가 클라우드 운영에만 쓰이는 건가요? 3 많이? 그 수치를 맥락화하기 위해, 최고 수준의 소프트웨어 회사인 세일즈포스의 총재가(COGS)를 살펴보겠습니다. Their 8K 총 COGS는 25%로, 이는 Salesforce가 해당 범주로 분류하는 모든 다른 비용을 포함합니다 4, 단순한 클라우드 비용이 아닙니다. 세일즈포스와 같은 마진을 가지려면 AI 기업은 클라우드 비용 외에 다른 매출원가가 없어야 합니다.

일화적 데이터에 따르면 많은 기업들이 매출의 최대 10-15%를 \[수동 데이터 정리 및 데이터 정확성 유지보수\] 프로세스에 지출하는 것으로 나타났으며, 이는 보통 핵심 엔지니어링 자원을 제외하고, 지속적인 개발 작업이 일반적인 버그 수정과 기능 추가를 넘어섭니다 - A16Z

알고 보니 AI 기업들도 다른 COG를 가지고 있어서 수작업 데이터 처리에 최대 15%까지 투자하고 있습니다. 주류 미디어는 머신러닝 예측에 집중합니다. but data scientists spend more of their time on data collection and cleaning. 그건 사라지지 않는다는 뜻이다 대부분의 AI 회사는 소프트웨어 회사보다 즉시 15% 낮은 수익성을 냅니다. 이는 다른 어떤 원가(COG)도 포함하기 전의 수치로, 최종 총이익률은 더 낮다는 의미입니다.

소프트웨어 회사에 투자하는 매력은 한계 비용이 낮아 추가 수익의 높은 비율이 이익으로 전환된다는 점입니다. AI 기업들은 그 COGS 비율을 낮추거나 규모의 이익을 기대해야 매력적일 수 있습니다. 그럴 가능성이 있나요?

GPU 칩의 연산 능력이 크게 성장하고 있지 않다 - 스콧

AI는 요구합니다 graphics processing units (GPUs) to do the computing. 하지만 컴퓨팅 파워 증가에 비해 필요한 자원은 엄청나게 증가했습니다; AI 컴퓨팅 측면에서는 무어의 법칙이 적용되지 않습니다. 위 25% COGS가 곧 크게 감소할 것으로 기대해서는 안 됩니다.

가능한 입력 값의 범위가 매우 넓기 때문에, 새로운 고객 배포마다 이전에 본 적 없는 데이터(a16z)가 생성될 가능성이 큽니다

대부분의 사람들은 ML 지향 프로세스가 단순한 애플리케이션처럼 확장되지 않는다는 사실을 아직 깨닫지 못했습니다 - Scott.

마이크로소프트 오피스를 판매하는 것과 컨설팅 서비스를 회사에 판매하는 것을 비교해 보세요. 첫 번째 경우에는 지금까지 판매한 동일한 오피스 사본을 다른 모든 회사에 제공할 수 있습니다. 두 번째 경우에는 그 고객을 위해 맞춤형 새로운 자료를 만들어야 합니다 5즉, 더 많은 수익을 얻을 때 항상 추가 비용이 발생한다는 뜻입니다.

만약 AI가 두 번째 경우와 비슷하다면, 나머지 15%(그리고 다른 COGS)도 하락할 것으로 기대하지 말아야 합니다. That low margin still takes a lot of work to get. AI 기업들은 수익성이 떨어질 뿐만 아니라, 그 마진 패턴은 당분간 지속될 것으로 예상됩니다

해자

그 비용 증가가 그만한 가치가 있을까요? A16Z도 Scott도 그렇게 생각하지 않는 것 같습니다:

AI 분야에서는 기술적 차별화가 더 어렵습니다. \[…\] 데이터는 AI 시스템의 핵심이지만, 종종 고객이 소유하거나 공개 영역에 있거나, 시간이 지나면서 상품이 됩니다. - a16z

비즈니스 관점에서 보면, 순진한 베이즈 분석이나 선형 모델 같은 어리석은 방법도 최신 기가와트 신경망 문제만큼 고객 문제를 해결할 수 있다는 걸 알고 있습니다. \[…\] 사람들은 진정으로 게임 체인저를 가져오는 결과가 아니라면 사내 임시 데이터 과학 솔루션에 프리미엄을 지불하지 않습니다. - 스콧

만약 회사의 제품이 실제로 크게 더 낫지 않다면, 차별화를 위해 영업과 마케팅을 해야 합니다. 이는 일반적인 소프트웨어 회사보다 더 높은 비용을 의미합니다. 이미 판매 중심이니까요. 머신러닝에 대한 과대광고가 정당한지, 아니면 기업의 생존을 정당화하는 데 쓰이는 것인지 의문이 듭니다.

다만 ‘게임 체인저’의 기준이 무엇인지는 확실하지 않습니다. 제 독자 중 한 명이 Vicki Boykis의 글에 답글을 달아주었는데, 그 글은 정확도가 10-15% 향상되었다고 암시했습니다 6. 회사마다 다를 것 같아요.

제품 자체가 상품이라면, 전체 시장이 클 수도 있겠죠?

많은 기업들이 AI 모델의 최소 실행 가능한 과제가 예상보다 좁다는 사실을 발견하고 있습니다. - A16Z

하지만 벤처캐피털 투자에 필요한 하키 스틱과 이를 실현하기 위해 필요한 수많은 박사 학위자들은 제한된 시장을 가진 제한된 도메인과는 잘 어울리지 않는다. - 스콧

일반적으로 어떤 문제에 머신러닝을 던져도 그 문제와 비슷한 문제들에 마법처럼 효과가 있을 거라고 생각해요. 안타깝게도 지금으로서는 AI를 던져도 많은 문제가 개선되지 않을 것 같아요. 우리는 원했어요 Her, 대신 틴더를 썼어.

AI의 사용 사례가 제한적이라면, AI 제품을 판매할 수 있는 총 시장 규모는 생각보다 훨씬 작아집니다. VC는 고려해 보세요 size of market as a key factor for investment, 앞으로 AI 기업들이 성장을 입증해야 할 때 이 문제가 될 것 같습니다.

서비스 사업과 소프트웨어 사업

오늘날 대부분의 AI 시스템은 전통적인 의미의 소프트웨어가 아닙니다. 그 결과 AI 비즈니스는 소프트웨어 비즈니스와 정확히 닮지 않습니다. 지속적인 인적 지원과 물질적 변동 비용이 필요합니다. 우리가 원하는 만큼 쉽게 확장하지 못하는 경우가 많습니다. 그리고 ‘한 번 만들고 여러 번 판매’ 소프트웨어 모델에 필수적인 강력한 방어 가능성은 공짜로 제공되는 것이 아닌 것 같습니다. - A16z

서비스 회사들은 소프트웨어 회사만큼 가치 있지 않아. VC들은 소프트웨어 사업을 좋아해; 문제를 해결하기 위해 처음부터 열심히 일하고, 돈을 계속 찍어내지. 그래서 10-20배의 매출 평가를 받는 거야. 서비스 회사? 왜 서비스 회사에 투자하겠어? 그들의 성장은 본질적으로 인건비와 이상한 해결 가능한 시장 문제들에 의해 제약받기 때문이야. - 스콧

post

기업은 종종 매출, EBITDA, 순이익과 같은 재무 지표의 배수를 기준으로 평가됩니다. 위에서 언급한 이유로 소프트웨어 회사는 서비스 회사보다 보통 더 높은 배수로 평가됩니다. Higher gross margins matter, as described by Two Sigma

a16z와 스콧 모두 다음과 같이 암시하고 있습니다. AI 회사는 서비스 회사와 더 비슷하기 때문에 소프트웨어 회사보다 낮은 평가 배수를 받아야 합니다. 설령 그들이 서비스에서 받는 2배 수익보다 더 높은 배수를 얻을 거라고 생각하더라도, AI 회사들은 전통적인 소프트웨어 회사들이 받는 10배의 수익을 가져서는 안 되며, 이 AI 회사들이 이전에 자금을 조달했던 수익을 가져서는 안 됩니다.

이는 높은 평가를 받아 올린 AI 기업들이 다음 라운드를 인지하기 어려워진 문제일 가능성이 큽니다. 60% 확신으로, 후기 AI 기업 비공개 라운드에서 예상보다 낮은 평가가 나타날 것으로 예상됩니다.

리루의 가치투자 실천

워렌 버핏의 파트너 찰리 먼거가 외부인에게 돈을 주어 운영하게 했다 only once in his life. 그 외부인은 Li Lu of Himalaya Capital.

1998년에 설립된 히말라야는 아시아 기업에 집중하는 가치 투자 회사로, 특히 중국에 중점을 두고 있습니다. 이러한 투자 스타일의 전형으로, 이들은 장기적으로 고품질 기업을 소유하며 시간이 지남에 따라 복리적으로 성장하는 모습을 보입니다 7. They’ve historically taken a 0% management fee, and 25% carry after a 6% return hurdle. 이는 투자 업계에서는 드문 일이며, 연간 수익 창출에 얼마나 자신감이 있는지를 보여줍니다 8.

리루는 중국에 집중하고 있어 다른 유명 투자자들에 비해 인터뷰가 적습니다. 최근 롱리버의 그레이엄 translated a 9,000 word speech outlining Li Lu’s investment philosophy, 그 내용을 아래에서 요약하겠습니다 9.

리루는 가치투자의 네 가지 기본 개념, 투자와 투기의 차이, 역량의 순환, 투자자 기질, 그리고 평균적인 사람이 부를 늘리기 위해 할 수 있는 일에 대해 논의했습니다. 저는 이 중 대부분을 그의 네 가지 개념으로 분류할 수 있음을 발견했습니다.

  1. 주식은 기업의 일부 소유권을 나타냅니다

  2. 시장은 안내자이며, 받아들이거나 거부하는 것은 당신에게 달려 있습니다

  3. 투자는 확률과 안전 마진에 관한 것입니다

  4. 역량의 원을 만들고 그 안에 머무르세요

리루: 주식은 일부 소유권을 나타냅니다

주식을 사는 것이 회사 소유권을 사는 개념은 버핏의 가치투자 스타일을 따르는 이들 사이에서 흔하다. 리루는 주식을 숫자로 보는 것이 아니라 책임으로 본다. 이는 심리와 가격 촉매제에 더 의존하는 롱/숏 헤지펀드나, 알 수 없는 방식으로 거래되는 퀀트 펀드와는 대조적이다 10.

사람들은 더 이상 동인도 회사의 미래 결과를 추측하려 하지 않았다; 그들은 단지 주식을 사고파는 다른 사람들의 행동을 추측하려 했다.

리루는 주식시장의 역사를 논의합니다. 주식시장은 기업이 성장을 위해 자본을 조달할 수 있도록 처음 만들어졌습니다. 그 후 인간의 도박 본성을 이용해 단순히 회사의 미래에 대한 내기가 아니라, 다른 사람들이 회사의 미래에 대해 어떻게 생각하는지에 대한 내기가 되었습니다. 이것은 Keynesian beauty contest 컨셉.

이것이 투자와 투기의 가장 큰 차이점입니다: 결국 모든 투기의 순결과는 0입니다. 물론, 조금 더 오래 이기는 사람도 있을 것이고; 부자가 될 기회조차 없는 사람도 있습니다. 하지만 충분한 시간이 지나면 모든 투기는 제로섬 결과로 끝납니다. 따라서 단기 행동에 집중하는 투기꾼들은 경제 성장이나 기업의 이익에 전혀 영향을 미치지 못합니다.

그는 투자와 투기를 구분하며, 기업 성과를 예측하는 사람을 투자자로, 타인의 반응을 예측하는 사람을 투기꾼으로 분류합니다. 투자자들은 기업의 기본적인 상황과 장기적인 관점에 관심을 가지며, 투기꾼은 심리와 단기 관점을 중요하게 생각합니다. 그의 관점에서는 현재 대부분의 투자 펀드가 투기자로 분류될 것입니다.

저는 리루의 투기꾼 영향력에 대해 동의하지 않으며, 투기꾼들이 행동주의적 투자나 정기적인 투자자 회의를 통해 회사 행동에 영향을 미칠 수 있다고 믿습니다. 우리는 주주 압력에 직접적으로 의해 결정하는 기업들을 자주 봅니다. fire CEOs, divest businesses, 또는 sell the company.

하지만 이것이 그의 일반적인 요점을 무너뜨리지는 않습니다. 그가 정의하는 ‘추측’은 제로섬입니다. 근본적인 회사 성장과 무관한 문제로 인해 어떤 회사에서 성과를 내지 못한다면, 그 거래의 반대편에 있는 다른 누군가가 실제를 내지 못한 것입니다. 만약 당신이 시장보다 더 좋은 수익을 내면, 다른 누군가는 더 나쁜 날을 보내고 있는 것입니다.

리루: 시장은 안내자입니다

대부분의 경우, 그를 무시하면 됩니다. 하지만 Mr. Market이 극도로 흥분하거나 우울해질 때, 그를 이용해 사고팔 수 있습니다.

그는 다음과 같이 말한다. the popular anecdote of Mr Market, 이는 주식시장이 끊임없이 가격을 외치는 존재로 보일 수 있음을 보여줍니다. 언제 사고팔지 결정하는 것은 당신에게 달려 있으며, 대부분의 경우 시장 가격을 무시하는 것이 더 낫습니다. 서두를 필요가 없습니다; 활동이 적입니다.

학교에서 가치투자에 대해 들으면, 실천하는 것이 별일 아니라고 생각하게 됩니다. 하지만 일에 들어가면 모든 거래 뒤에 진짜 사람들이 있다는 것을 깨닫게 됩니다. 그들은 모든 면에서 당신보다 우월하며, 그레이엄의 미스터 마켓과는 전혀 닮지 않습니다. 그래서 시간이 지나면, 상사에게 계속 꾸중을 들으면서, 미스터 마켓과 이 사람들이 모두 당신보다 낫다고 느끼게 될 것입니다. 의심이 들기 시작할 것입니다.

가치 투자는 실제로 훨씬 어렵습니다. 왜냐하면 거래가 적기 때문입니다. 자신이 규율 있는 사람이라고 말하는 것과 다르지만, 친구들이 하루 만에 1만 달러를 벌었다고 들었을 때 로빈후드 계좌에서 옵션을 사는 것을 거부하는 것은 전혀 다른 문제입니다 r/wallstreetbets. 주변 사람들이 빠르게 돈을 벌고 있다면, 덜 흥미로운 전략을 고수하기는 거의 불가능합니다.

앞서 언급한 소유주의 사고방식을 채택하면 이 작업이 더 쉽습니다. 만약 집을 살 때와 같은 태도로 주식을 산다면, 구매 시 더 신중하고 침착하게 살 수 있을 것입니다.

리루: 확률과 안전 여진

투자에서 가장 중요한 것은 미래를 예측하는 것이지만, 미래는 본질적으로 예측할 수 없습니다. 따라서 투자는 확률과 안전 마진에 관한 것입니다.

투자가 확률에 관한 것이라는 개념은 스타일과 상관없이 대부분의 전문가들이 동의할 것입니다. 최고의 투자자들조차도 성공률이 50-60% 범위에 머물러 있어 많은 부분이 틀렸다는 뜻입니다 11. 단일 이름에 100% 투자하는 대신, 각 회사 성공 확률에 따라 각 포지션을 평가하는 방식으로 이름을 다루는 방식으로 생각합니다.

안전마진 개념은 보편적이지 않고, 가치 투자자에게 더 흔한 개념입니다. 즉, 투자할 때마다 예상치 못한 하락이 있을 경우 충분한 여유 지대를 확보할 수 있는 가격으로 투자해야 한다는 개념입니다. 투자에서 충분한 안전마진을 찾을 수 있다면 고려할 가치가 있습니다. 충분한 안전마진을 확보하지 못하면 투자하지 말아야 합니다.

리루: 능력의 원들

리루는 버핏의 연설을 듣고 어떻게 투자를 시작하게 되었는지 긴 이야기를 들려줍니다 12. 그는 버핏의 글을 더 읽고, 회사들을 조사하며, 가능할 때마다 현장을 방문했다. 심지어 경비원과 대화하는 것밖에 할 수 없었다. 그 과정에서 그는 역량의 순환을 키우는 네 가지 교훈을 발견했다:

첫 번째 교훈은 주식이 기업의 부분 소유를 의미한다는 것이었습니다

두 번째는, 소유주의 관점에서 사물을 바라보기 시작하면 비즈니스에 대한 이해가 완전히 달라진다는 점입니다

애널리스트들이 우리 회사에 입사하면, 가장 먼저 하는 일은 그들을 몇몇 회사를 조사하러 보내는 것입니다. 우리는 그들에게 한 번도 만난 적 없는 삼촌이 돌아가셨고 사업을 물려받았다고 가정하게 합니다. 어떻게 해야 할까요? 갑자기 이 자산을 상속받았지만 그게 무엇인지 전혀 모릅니다. 이사회 회의를 소집해 토론에 참여해야 합니다. 이것이 그들이 연구를 할 때 사용하도록 요구하는 정신 모델입니다.

버핏이 대중화한 역량의 원이라는 개념은 산업이나 이슈에 대해 깊이 이해해야 한다는 뜻입니다. 또한 자신의 지식의 한계가 어디에 있는지 이해하고, 과도하게 확장하지 말아야 합니다.

이 첫 두 가지 교훈은 앞서 말한 지분을 일부 소유주로 보는 것과 유사합니다. 회사 지분이 얼마나 큰지와 상관없이, 리루는 자신을 완전한 소유주로 봐야 한다고 말합니다. 그런 사고방식은 회사에 대해 최대한 많이 알고 싶어 하고, 회사의 미래에 좋고 나쁜 결정이 무엇인지 이해하도록 동기를 부여할 것입니다. 한 이름에 너무 많은 시간을 쏟으면 자연스럽게 살펴볼 수 있는 기업 수가 제한되고, 이는 당신의 역량 범위를 좁히게 됩니다.

세 번째 요점은 지식은 분명히 누적적이지만 항상 지적 정직성을 유지해야 한다는 것입니다

이것도 중요하지만 쉽지 않다는 데 다시 동의합니다. 사소하지 않은 문제에 대해 마음을 바꾼 적이 언제인가요?

마지막으로, 열정이 길잡이가 되게 해야 합니다. 다른 사람들이 당신을 어떻게 생각하는지는 신경 쓰지 마세요. 그들은 당신과 아무 상관이 없습니다. 당신의 능력 범위가 좁을 것임을 받아들이고 나머지는 걱정하지 마세요. 돈을 버는 것은 당신이 얼마나 많이 아느냐에 달려 있지 않습니다; 당신이 아는 것이 옳은지 그른지에 달려 있습니다. 당신이 아는 것이 옳다면, 돈을 잃지 않을 것입니다.

이는 실제로 많은 다른 투자 펀드들이 투자 분석가에게 시간이 지남에 따라 명목과 산업 부문에 대한 커버리지를 늘리길 원한다는 것과 대조적입니다. 펀드의 유한책임 파트너(투자를 위해 자본을 제공하는 투자자)에게 포트폴리오에 아무런 변화를 주지 않고 이미 보유한 이름을 좋아한다고 말하기는 어렵습니다. 이런 태도를 충분히 유지하면, 왜 아무것도 하지 않고 돈을 주는지 의아해할 것입니다. 그래서 많은 펀드에게는 이름을 적극적으로 들락날락하는 유인이 있으며, 알고 있는 이름이 많을수록 더 좋습니다. 이 방식은 어떤 곳에서는 통하지만, 리루 스타일은 아닙니다.

리루: 가치투자에 대한 결론 생각

이 직업은 특별히 똑똑하거나 높은 IQ나 최고의 학업 자격을 요구하지 않습니다

리루는 성공적인 투자자가 되는 자질을 다음과 같이 설명합니다:

  1. 그 사람은 독립적이어야 하며, 타인의 평가에 신경 쓰지 않아야 합니다

  2. 그 사람은 객관적이어야 하며, 항상 배우려는 의지가 있어야 합니다

  3. 그 사람은 극도의 인내심과 큰 기회가 왔을 때 극도의 결단력을 가져야 합니다

  4. 그 사람은 비즈니스가 어떻게 돌아가는지에 관심이 있어야 합니다

앞서 언급한 가치투자의 핵심 개념을 염두에 두면, 이러한 투자자 특성들은 타당합니다. 일반적인 롱/쇼트 펀드라면 (3)에 덜 신경 쓸 것입니다. 일반적인 퀀트 펀드는 (4)에 덜 신경 쓸 가능성이 큽니다.

투자자들에게 가장 큰 금기는 뉴턴처럼 시장에 매혹되는 것입니다: 시장이 가장 뜨거울 때 사고 가장 침체할 때 매도하는 것입니다. 투기에 참여하지 않고 자신이 이해하는 것에만 엄격히 투자한다면 돈을 잃지 않을 것입니다.

가장 좋고 중요한 것은 복산할 충분한 시간을 갖는 것입니다. 일반인에게 제안하는 것은 자신이 이해하는 것만 하고 다른 것은 멀리하라는 것입니다.

장기 가치 투자자로서의 배경을 고려할 때, 그가 장기적으로 복리 방식으로 천천히 부를 늘리는 것을 주장하는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 하지만 모두가 인내심을 가지고 이런 일을 하는 것은 아닙니다.

가치 투자는 돈을 버는 한 가지 방법이며, 다양한 기간 동안 성공해 온 다른 방법들도 많습니다. Renaisssance seems to print money, 예를 들어, 위에서 언급한 가치투자와는 전혀 관련이 없는 일을 합니다. 만약 가치투자를 계속하기로 결정한다면, 리루의 실적이 스스로 말해줍니다. 소유주처럼 생각하고, 단순히 거래를 위해 거래하지 말고, 자신이 잘하는 것을 아세요.

트레이드오프

Efficiency vs Resilience.

Optionality vs Certainty.

주말에 예정대로 뉴스레터 글을 작성하는 것과 반쯤 취한 채로 피키 블라인더스를 몰아보고 평일에 늦게까지 깨어 있어야 하는 것의 차이 13.

인생에서 우리는 항상 상충관계에 직면합니다.

누군가가 어떤 것에 대해 트레이드오프가 없다고 말한다면, 그들은 순진하거나 무언가를 팔려는 것입니다. 어쨌든, 아마 피하는 게 최선일 거예요.

효율적으로 운영되는 회사는 중복 기능이 없습니다. 그렇게 하면 비용이 절감되지만, 문제가 생기기 전까지는 그렇지 않습니다. 하지만 모든 것에 백업을 두는 것도 불가능합니다. 왜냐하면 비용이 엄청나게 많이 들기 때문입니다.

선택지를 열어둔다는 것은 유연성을 갖는다는 뜻입니다. 그건 당신이 모든 선택지를 가지고 살아왔고 결코 어떤 것에 안주하지 않았다는 것을 깨닫기 전까지는 효과가 있습니다. 하지만 백업 플랜 없이 길을 결정해서는 안 됩니다.

우리가 내리는 모든 중요한 결정에서 우리는 다음을 해야 합니다:

  1. 명시적 및 암시적 트레이드오프가 무엇인지 배우고,

  2. 그들 중에서 선택하는 과정을 개선하세요

첫 번째는 포기하는 것을 명확히 적어두세요, 예를 들어 decision journal, 도움이 될 수 있어. 행동도 마찬가지야 premortems. 시나리오를 완전히 생각하는 과정에서 대개 대략 알고 있던 걱정거리들이 떠오르게 됩니다.

또 다른 방법은 비슷한 상황에서 비슷한 결정을 내린 분들로부터 조언을 구하는 것입니다. 그들은 주요 걱정거리나 후회점을 표시할 수 있을 것입니다. 하지만 이런 조언은 매우 다양하며, 유용할 수도 있고 해로울 수도 있습니다. 누군가에게는 위험할 수 있는 것이 다른 사람에게는 안전할 수 있습니다.

두 번째는 어떤 프레임워크를 사용할지 결정하는 것이 본인에게 달려 있습니다. 제가 이야기할 수 있습니다 optimal stopping theory, game theory또는 시나리오 계획 같은 것들이지만, 대부분의 사람들은 자신에게 맞는 방법을 찾게 됩니다. 프레임워크가 있고 기록을 잘 유지한다면 괜찮을 거예요.

1단계와 2단계 모두에서 개선하면 더 나은 의사결정이 나아질 것입니다.

단기적으로는 1단계를 개선하는 것이 더 쉽다고 믿게 되었고, 효과성을 유지하면서 그 과정을 더 빠르게 늘릴 수 있도록 노력하고 있습니다. 2단계는 더 어렵습니다. 2단계는 장기적으로 의사결정을 추적하고 평가하는 프로젝트가 될 것입니다. 이 두 단계를 모두 개선하는 과정은 자신이 무엇을 중요하게 여기는지 더 잘 이해하는 데도 도움이 될 것입니다.

우리는 항상 트레이드오프를 마주하지만, 그것들을 생각하고 싶지 않을 뿐입니다. 안타깝게도 그것을 잊는다고 해서 사라지는 것은 아닙니다. 중요한 결정을 내리는 과정에서 포기하는 것을 명확히 밝히면 미래에 후회를 줄이는 데 도움이 될 것입니다.

기타

  1. A tale of two talebs. 나심 탈렙을 좋아하든 싫어하든 강력히 추천합니다.
  2. “코로나19로 가장 큰 피해를 입는 것은 저소득 가구이며, 이들은 소득의 대부분을 지출하는 경향이 있기 때문에 소득 감소로 인해 GDP의 소비 비중이 감소할 것입니다.” Michael Pettis twitter thread on how imbalances in the economy will be resolved.
  3. “While Microsoft made $100M it shrunk the [encyclopedia] market by over $600M. For every dollar of revenue Microsoft made, it took away six dollars of revenue from their competitors.” 크레딧 Brett Bivens
  4. “롱 베팅은 02002년에 미래에 대한 보다 책임 있는 예측을 촉진하기 위해 설립되었습니다.” 이 단체는 워렌 버핏과 헤지펀드 베팅을 관리했던 바로 그 단체입니다. This post looks at predictions for 2020
  5. “Can the teardrops that fall after reading bad science writing generate renewable electricity? Yes, they can.”

Footnotes

  1. 사람들은 이렇게 말하곤 합니다 machine learning is a subset of AI, 편의를 위해 두 용어를 혼용하여 사용하겠습니다. 원칙이 두 영역 모두에서 해당되는 것 같기 때문입니다; 스콧은 두 원칙을 분리할 것입니다. “머신러닝의 목적은 기계가 제공된 데이터를 사용해 스스로 학습하고 정확한 예측을 할 수 있도록 하는 것입니다.” ↩

  2. 크레딧 Daniel McCarthy on twitter ↩

  3. 클라우드 작업에는 AI 모델 학습, 모델 추론, 데이터 전송이 포함됩니다 ↩

  4. PDF 6페이지에 그들의 FY20 Q4 8K 관련 자료입니다. 또한 간단히 하기 위해 저는 수익성이 낮은 전문 서비스 사업도 포함하는 홀레코 COGS를 받았습니다. 구독만 기준으로 COGS를 계산하면 총이익률이 80%입니다. ↩

  5. 아니면 그냥 덱에 회사 이름과 로고를 넣어 교체할 수도 있겠네요. 제가 판단할 수 없겠죠. ↩

  6. 이 글은 기술과 비즈니스 사이의 균형을 맞추는 방법에 관한 긴 답변의 일부였으며, 앞으로 별도의 글로 다룰 예정입니다. 그가 얻은 결론은 세 가지 접근법 중 하나를 선택하라는 것이었습니다: 1) 합의된 지표에서 개선을 보여줄 경우 기술이 비즈니스를 지배할 수 있고, 2) 시작은 덜 매력적이지만 시간이 지나면서 다듬기 3) 구글의 20% 규칙처럼 실험할 수 있는 특정 공간을 만든다 ↩

  7. “우리는 벤자민 그레이엄, 워렌 버핏, 찰스 먼거의 가치 투자 원칙을 받아들이며, 현재는 주로 아시아의 상장 기업, 특히 중국에 집중하고 있습니다. 우리는 상당한 ‘경제적 해자’를 가진 고품질 기업의 장기 소유주가 되어 우수한 수익을 달성하는 것을 목표로 하며, 신뢰할 수 있는 사람들이 운영합니다. 일부 보유 자산은 20년 전 설립 이래로 올라갑니다.” ↩

  8. 대부분의 투자 회사는 투자된 자산에 대해 관리비를 부과하고, 자산 수익에 대해서는 성과 수수료를 부과합니다. 일반적인 수수료 구조는 “2 앤 20”으로, 2% 관리 수수료와 20% 수행 수수료를 의미합니다. 만약 1000달러를 넣고 1200달러로 증가했다면, 관리 수수료가 말기적 가치에서 제외된다면, 관리 수수료는 $24(2% _ $1200), 성과 수수료는 $40(20% _ ($1200 - $1000))입니다. 이를 Li Lu의 수수료 모델과 비교하면, 수익의 첫 6% 이후에만 성과 수수료를 받습니다. 여기서는 관리 수수료가 없고, 성과 수수료는 $47(25% _ ($1200 - $1000 - (6% _ $200)))입니다. 많은 투자회사들이 자산 운용 하에서 자산을 늘리면서 발생하는 고정 운용비로 생활한다는 것은 공공연한 비밀입니다. 리루의 모델은 그가 높은 수익을 낼 수 있다고 믿는다면 더 유리할 것이고, 성과가 좋지 않으면 덜 이득이 될 것입니다. ↩

  9. 같은 연설인 것 같아요 previously translated on gurufocus, 그리고 그레이엄의 번역본이 더 포괄적으로 보입니다. 번역본을 (매우) 간단히 확인해봤는데 정확해 보이지만, 당연히 그 곡을 완전히 보장할 수는 없습니다. 원본은 here ↩

  10. 롱/숏 헤지펀드는 일부 회사를 매수(매수)하고 다른 회사를 매도(매도)하여 헤지하는 인기 있는 투자 펀드 스타일입니다. 정량 펀드는 주로 알고리즘을 이용해 투자 결정을 내리는 인기 있는 스타일입니다. 네, 아마도 머신러닝을 사용할 것입니다… ↩

  11. 이 통계의 출처를 찾을 수 없고, 최고의 투자자들도 50-60%의 확률로 맞춘다는 것은 알려져 있습니다. 그들은 적절한 베팅 규모를 맞추고, 승리한 이자가 중요하도록 함으로써 승리합니다 ↩

  12. “과거에 내가 이해했던 주식시장은 기본적으로 나쁜 사람들로 가득하다는 것이었지. 하지만 미스터 프리 런치 \[버핏]은 그들과 전혀 달랐어. 그는 매우 똑똑했고, 그가 한 말은 영리하고 통찰력 있었어. 나는 그의 원칙을 듣자마자 이해할 수 있었어. 그리고 그가 하는 일은 나도 할 수 있는 일이라고 느꼈지.” 이상하게도, 버핏에 대한 언급은 없다. this 1998 profile of Li Lu, 그래서 아마도 이 이야기는 마케팅일까요? ↩

  13. 저자는 이것들이 가상적이고 추상적인 예시임을 강조하고 싶습니다. ↩

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