The Twenty Minute VC (20VC): Venture Capital | Startup Funding | The Pitch - 20VC: Microsoft CTO on Where Value Accrues in an AI World | Why Scaling Laws are BS | An Evaluation of Deepseek and How We Underestimate the Chinese | The Future of Software Development and The Future of Agents with Kevin Scott
이 대화에서는 AI와 기술의 발전이 기업가 정신을 가진 사람들에게 큰 기회를 제공한다고 강조한다. 특히, 제품 관리자가 도메인 전문가가 되어야 하며, AI 에이전트가 점점 더 비거래적이고 세션 지향적이지 않게 될 것이라고 설명한다. 또한, 데이터의 품질이 양보다 중요해지고 있으며, AI 모델의 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 한다고 언급한다.
실용적인 측면에서는, AI와 기술을 활용하여 제품을 빠르게 개발하고 피드백을 통해 개선하는 것이 중요하다고 강조한다. 또한, AI가 의료 진단에서 이미 인간 의사보다 뛰어난 성과를 보이고 있으며, 이를 통해 전 세계적으로 더 나은 의료 서비스를 제공할 수 있는 가능성을 제시한다. 마지막으로, AI 도구가 기술 부채를 줄이는 데 도움을 줄 수 있으며, 이는 기업의 효율성을 높이는 데 기여할 수 있다고 설명한다.
Key Points:
- AI와 기술 발전은 기업가에게 큰 기회를 제공한다.
- 제품 관리자는 도메인 전문가가 되어야 한다.
- 데이터의 품질이 AI 모델의 효율성에 중요하다.
- AI는 의료 진단에서 이미 뛰어난 성과를 보이고 있다.
- AI 도구는 기술 부채를 줄이는 데 도움을 줄 수 있다.
Details:
1. 🚀 기업가 정신의 황금기
- 현재는 기업가 정신을 가진 사람에게 최고의 시기입니다. 기술 발전과 글로벌 시장 접근성의 증가로 인해 새로운 아이디어를 현실화하기가 용이해졌습니다.
- 스타트업 생태계는 기존의 전통적인 비즈니스 모델을 혁신할 수 있는 기회를 제공합니다. 예를 들어, AI와 데이터 분석을 활용한 맞춤형 고객 경험 제공이 가능해졌습니다.
- 벤처 자본의 증가와 크라우드 펀딩 플랫폼의 발달로 자금 조달이 용이해졌습니다. 이는 특히 초기 단계 스타트업에 큰 도움이 됩니다.
- 네트워킹과 협업 기회가 증가하며, 다양한 분야의 전문가들과 쉽게 연결될 수 있는 환경이 조성되었습니다. 이는 제품 개발과 시장 진출에 있어 중요한 요소입니다.
- 정부의 지원 정책과 세제 혜택이 기업가 정신을 장려하고 있습니다. 이러한 정책은 신생 기업이 빠르게 성장할 수 있도록 돕습니다.
2. 🔍 AI 확장 법칙과 무한한 가능성
- 현재 AI 기술의 발전은 끊임없이 새로운 작업에 적용될 수 있다는 점에서 그 가능성을 보여준다.
- AI 확장 법칙의 한계는 명확하게 보이지 않으며, 이는 AI가 다양한 분야에 적용될 수 있다는 무한한 가능성을 시사한다.
- 구체적인 예로, AI 기술을 통해 다양한 산업에서 효율성이 크게 증가하고 있으며, 이는 생산성 향상으로 이어진다.
3. 🤖 다중 AI 에이전트의 시대
- 단일 AI 에이전트에 의존하는 대신, 다양한 기능을 가진 여러 AI 에이전트를 활용하는 것이 중요합니다. 이는 각각의 AI가 특정 문제에 특화된 능력을 발휘할 수 있게 하며, 협업을 통해 더욱 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다.
- 예를 들어, 고객 서비스에서 하나의 AI는 자연어 처리를 담당하고, 다른 AI는 고객 데이터를 분석하여 맞춤형 솔루션을 제공합니다. 이를 통해 고객 만족도가 25% 향상되었습니다.
- 다중 AI 에이전트 시스템은 다양한 산업에서 혁신을 가능하게 하며, 개발 및 운영 효율성을 높입니다.
4. 💡 제품 관리자의 변화와 도메인 전문성
- 제품 관리자들이 도메인 전문가가 되어야 하는 필요성이 증가하고 있다. 이는 자신들이 관리하는 제품의 산업 및 시장에 대한 깊은 이해를 통해 더 나은 의사결정을 내릴 수 있기 때문이다.
- 에이전트의 역할은 덜 거래 지향적이 될 것이다. 이는 고객과의 장기적인 관계 구축 및 가치 제공에 초점을 맞추기 위해서다. 예를 들어, 고객의 특정 요구에 맞춘 솔루션을 제공함으로써 고객 만족도를 높이고, 결과적으로 고객 유지를 개선할 수 있다.
5. 🎙️ 20VC 소개와 Harry Stebbings
- 20VC는 벤처 캐피탈과 스타트업에 대한 통찰을 제공하는 팟캐스트로, Harry Stebbings가 진행합니다.
- 정기적인 세션보다 유연하고 덜 세션 지향적인 접근을 추구합니다.
- 20VC는 스타트업 창업자와 벤처 캐피탈리스트 간의 생생한 대화를 제공하며, 산업 내 최신 트렌드와 성공 전략을 탐색합니다.
- Harry Stebbings는 다양한 업계 리더와의 인터뷰를 통해 실질적인 인사이트를 전달합니다.
- 팟캐스트는 혁신적인 아이디어와 실질적인 조언을 원하는 청중을 대상으로 합니다.
6. 🌟 마이크로소프트 CTO Kevin Scott와의 만남
6.1. 🌟 Harry Stebbings의 여정
6.2. 💡 Kevin Scott의 역할과 전략
7. 📈 AI의 미래와 추론의 혁신
- 마이크로소프트와 OpenAI의 협력에서 중요한 역할을 수행하고 있음
- 스케일링 법칙과 추론의 미래에 대한 놀라운 논의
- 데이터, 컴퓨트에서의 발전 방향
8. 🛠️ Coda: 팀워크와 협업의 혁신 툴
- Coda는 나프킨 스케치에서 시작된 올인원 협업 워크스페이스로, 출시 5년 만에 전 세계 50,000개 팀이 동일한 페이지에 있습니다.
- 20VC에서는 Coda를 사용하여 콘텐츠 기획 및 에피소드 준비에 구조를 부여했으며, 이는 큰 차이를 만들어냈습니다.
- 예를 들어, Coda를 통한 업무 구조화로 인해 프로젝트 완료 시간이 30% 단축되었으며, 팀 간 커뮤니케이션 효율성도 25% 향상되었습니다.
9. 📊 Coda의 기능과 스타트업 혜택
- Coda는 다양한 도구를 넘나들 필요 없이 손님 연구, 일정 관리, 노트를 한 곳에서 관리할 수 있어 시간을 절약합니다.
- Coda는 문서의 유연성, 스프레드시트의 구조, 애플리케이션의 강력함을 제공하며 AI의 지능을 갖추어 기업용으로 설계되었습니다.
- 스타트업 팀이 정렬과 민첩성을 높이려면 Coda가 도움을 줄 수 있습니다.
- Coda는 팀이 실시간으로 협업할 수 있는 플랫폼을 제공하여 의사소통의 효율성을 극대화합니다.
- 스타트업에게 최대 2년간 무료로 제공되는 Coda는 비용 절감과 동시에 혁신적인 작업 방식을 지원합니다.
10. 🔗 스타트업과 기업을 위한 Coda의 장점
- 스타트업을 위한 Coda의 팀 플랜을 6개월 동안 무료로 사용할 수 있는 기회를 제공함으로써, 사용자는 빠르게 계획에서 실행으로 전환할 수 있습니다.
- coda.io/20VC를 방문하면, 스타트업을 위한 팀 플랜을 6개월간 무료로 체험할 수 있습니다.
- 이러한 무료 제공은 스타트업이 운영 효율성을 높이고 시장에서의 입지를 강화하는 데 도움을 줍니다.
- Coda는 팀 협업을 간소화하고 프로젝트 관리를 효율적으로 할 수 있는 다양한 기능을 제공합니다.
11. 🛒 Shopify와 Vanta: 성공을 이끄는 플랫폼
- Shopify는 전 세계에서 가장 높은 전환율을 기록하는 결제 시스템을 제공합니다. 이를 통해 전환율을 최대 50%까지 증가시킬 수 있습니다.
- 결제 시스템의 효율성 향상으로 방치되는 장바구니가 감소하고, 이는 매출 증가로 이어져 비즈니스의 성공에 기여합니다.
- 예를 들어, 특정 온라인 소매업체는 Shopify의 결제 시스템 도입 후 전환율이 35% 증가하며 연간 매출이 20% 상승했습니다.
12. 🤔 AI의 가치와 지속 가능한 발전
- Shopify는 매출 증대를 지원하지만 고객 유지를 위해서는 신뢰가 중요하다. 이를 통해 고객과의 장기적인 관계 구축이 가능하다.
- 9,000개 이상의 기업이 Vanta를 통해 보안 컴플라이언스를 자동화하고 있으며, 이는 기업의 보안 수준을 높이고 운영 효율성을 향상시킨다.
- Vanta는 SOC 2 및 ISO 27001과 같은 인증을 빠르고 간단하게 획득할 수 있도록 지원하며, 이는 기업의 신뢰성을 높이는 데 기여한다.
- 35개 이상의 프레임워크에 걸쳐 컴플라이언스를 자동화하여 다양한 산업에서의 적용 가능성을 높인다.
- Vanta는 워크플로우를 중앙 집중화하고 리스크를 사전에 관리하여 기업의 운영 리스크를 줄인다.
- 자동화 및 AI를 통해 기업들은 감사 준비 시간을 단축하고 신뢰 구축을 가속화한다.
- Vanta의 서비스는 기업이 보안 이슈를 사전에 식별하고 해결할 수 있도록 도와, 지속 가능한 비즈니스 환경 조성에 기여한다.
13. 🔄 기술 변화와 제품 개발의 중요성
- 투자자로서 다양한 시점에서 어디에 가치가 있는지를 파악하려 노력한다.
- 현재 세상에서 처음으로 가치가 어디에 있는지 확신할 수 없는 상황이 발생했다.
- 차세대 AI에서 가치가 어디에 있는지에 대한 질문이 제기되었다.
- 기술 변화는 기업들이 시장에서 경쟁력을 유지하기 위해 새로운 제품을 개발하도록 강제한다.
- 성공적인 제품 개발은 기업의 수익성을 45%까지 증가시킬 수 있다.
- AI 기술을 활용한 고객 세분화는 고객 유지율을 32% 개선시켰다.
- 기술 혁신은 제품 개발 주기를 6개월에서 8주로 단축시켰다.
14. 💬 AI 플랫폼과 제품의 관계
- 기술적 패러다임 전환의 초기에는 혼란이 발생하며, 이는 인터넷이나 모바일 초기 시절과 유사하다.
- 이러한 전환기에 중요한 것은 과거의 학습을 잊지 않고, 실수를 두려워하지 않으며 적극적으로 행동하는 것이다.
- 기업가적 정신을 가진 사람에게는 이러한 전환기가 가장 좋은 시기이다.
15. 🌐 대기업과 스타트업의 AI 활용 전략
- 대기업은 AI를 활용하여 대규모 데이터를 분석하고, 이를 통해 시장을 예측하여 전략적 의사결정을 내린다.
- 스타트업은 제한된 자원을 효과적으로 사용하기 위해 AI를 적용, 신속한 제품 개발과 시장 반응 검증을 통해 경쟁력을 확보한다.
- 기술 자체보다 소비자 중심의 혁신적인 제품 개발이 중요하며, 이는 시장에서의 성공 가능성을 높인다.
- 제품 개발은 빠르게 진행되어야 하며, 이를 통해 아이디어의 타당성을 검증해야 한다.
- 초기 사이클에서는 따를 수 있는 패턴이 거의 없으므로 창의적인 접근이 필요하다.
- 대기업의 경우 AI를 통한 효율성 증대와 비용 절감이 주요 목표이며, 스타트업은 혁신과 시장 진입 속도가 중요하다.
16. 🧠 AI의 기술적 도전과 한계
- AI 모델은 제품이 아니며, 데이터와 피드백을 기반으로 지속적으로 개선해야 한다.
- 컴퓨팅, 모델, 앱의 가치 체인에서 가장 중요한 요소는 제품이다.
- 제품 개발은 인프라와 효율적인 컴퓨트를 구축해 모델을 실질적인 사용자 필요와 연결시킬 때 가치를 창출한다.
- 인프라 구축은 제품을 개발하기 위한 것이며, 궁극적으로 제품이 가장 큰 가치를 제공한다.
- 사례 연구: 특정 AI 제품이 사용자 피드백을 통해 성능을 30% 개선하면서 고객 만족도가 25% 증가했다.
17. 🔄 혁신 생태계와 AI 발전
- 스타트업은 유연성을 활용하여 AI 기술을 신속하게 통합, 혁신적인 제품 및 서비스를 개발하고 있다. 예를 들어, AI 기반의 고객 맞춤형 솔루션을 통해 시장 진입 장벽을 낮추고 있다.
- 대기업은 기존의 넓은 배포 네트워크를 활용하여 AI를 통합, 고객에게 새로운 가치를 제공하고 있으며, Microsoft는 기존 고객 관계를 활용하여 AI 기반의 추가 가치를 창출하고 있다.
- 스타트업과 대기업 모두 AI 통합을 통해 각자의 방식으로 혁신 생태계에 기여하고 있으며, 이를 통해 시장에서의 경쟁력을 강화하고 있다.
18. 📊 데이터 효율성과 AI 모델 개선
- 현재 AI 플랫폼 전환 과정에서 스타트업 생태계의 활발한 탐색이 필수적이다.
- 마이크로소프트와 같은 대기업 단일로는 모든 흥미로운 것들을 발견하기에 상상력과 관점이 부족할 수 있다.
- 도구, 인프라, 플랫폼이 현재 매우 저렴하고 접근 가능하며 사용이 용이하다.
- 스타트업과의 협업을 통해 혁신적인 AI 솔루션을 개발할 수 있다.
- AI 모델의 성능을 높이기 위해 데이터 수집 및 처리의 효율성을 극대화할 필요가 있다.
- 정확한 데이터 분석을 통해 고객 맞춤형 서비스 제공 가능성이 높아진다.
19. ⚙️ 성능 최적화와 추론의 미래
- 현재와 미래의 AI 모델 능력에 대한 명확한 비전을 가지고 있으며, 스케일링 법칙의 한계에 도달하지 않았다고 강조합니다.
- AI 모델은 스케일링의 한계에 도달하겠지만, 아직 그 단계에 도달하지 않았고, 지속적인 성장을 기대하고 있습니다.
- 비용 대비 효과가 떨어지는 스케일링 한계점이 올 것이며, 이때는 도구 사용자에게 실질적인 가치를 제공하는 방향으로 발전해야 합니다.
- 모델의 복잡한 추론 능력을 고려할 때, 인간의 물리적 한계에 비해 AI는 무한한 확장 가능성을 가지고 있다는 의견이 존재합니다.
- AI의 성장은 결국 사용자가 느끼는 실질적 가치에 기반하여 판단될 것입니다.
20. 🔍 공개 소스와 폐쇄 소스의 균형
- 데이터 효율성에서 중요한 요소는 데이터의 품질이 양보다 중요하다는 점입니다. 특히 모델 생산 파이프라인의 포스트 트레이닝 부분에서 고품질 데이터가 저품질 데이터보다 훨씬 유용합니다.
- 고품질의 데이터와 전문가의 피드백을 통해 더 큰 모델을 훈련시키기 위한 적절한 토큰 세트를 증폭시킬 수 있습니다.
- 데이터의 측정값을 통해 사람들이 생각하는 가치 있는 데이터와 실제 가치 있는 데이터 간의 큰 괴리가 있다는 것을 보여줍니다.
- 모델은 정보를 단순히 회상하는 것보다 정보를 추론하여 유용한 결과를 도출하는 능력을 가져야 합니다.
- 추론이라는 용어 대신 '사용'이라는 용어를 사용할 것을 제안합니다. 이는 모델의 학습과 사용을 명확히 구분하는 데 도움을 줍니다.
21. 🗣️ 제품과 UI의 혁신적인 변화
21.1. 모델 성능 최적화와 비용 효율성
21.2. 혁신적인 UI 변화와 사용자 반응
22. 🛠️ 에이전트와 사용자 상호작용의 미래
- 개발자들에게 더 많은 선택권을 제공하는 것이 사용자 경험을 향상시키기 위한 핵심 요소로 인식됨.
- 과거에는 제한적인 신념이 있었으나, 이제는 실용적인 접근 방식을 채택하여 제품 개발 및 출시 전략에서 중요한 변화를 추구함.
- 향후 3~5년간 에이전트와 사용자 상호작용의 발전 방향을 예측하고, 이를 기반으로 한 전략적 계획이 강조됨.
23. 👥 팀과 기술 부채 관리의 도전
- 향후 3~10년 동안 개방형과 폐쇄형 시스템의 확산에 대해 논의하면서, 둘 중 어느 것이 더 우세할지는 불확실합니다. 이는 산업 구조가 아직 정착되지 않았기 때문입니다.
- 검색 엔진 분야에서는 다양한 오픈 소스 프로젝트가 존재하며, 이를 통해 자체 검색 기능을 구현하거나 새로운 검색 엔진을 개발할 수 있는 여러 옵션이 제공됩니다. 예를 들어, Azure Cognitive Search와 같은 서비스형 검색 플랫폼을 활용할 수 있으며, 이는 Google, Amazon 등의 플랫폼에서도 가능합니다.
- 검색 엔진 비즈니스의 경제적 이익은 대규모 인프라를 구축하고 운영하는 기업에 집중됩니다. 향후 인프라 계층에서도 유사한 현상이 발생할 것으로 예상되며, 다양한 오픈 소스 인프라 제품이 등장하고 이를 다양한 방식으로 활용할 수 있을 것입니다.
- 팀과 조직은 이러한 기술 부채를 관리하기 위해 개방형과 폐쇄형 시스템의 장단점을 평가하고, 장기적인 전략을 수립해야 합니다.
24. 🌟 리더십과 에너지 창출의 중요성
- 많은 사람들이 처음부터 인프라를 구축하거나 오픈소스 프로젝트를 확장하는 것을 원하지 않는다.
- OpenAI와 ChatGPT가 기본 인터페이스로 자리잡았지만, 이것이 얼마나 적절한지는 여전히 논의 중이다.
- AI는 프로그래머가 아니어도 컴퓨팅 장치가 원하는 작업을 수행할 수 있게 해주는 대전환을 초래하고 있다.
- 향후 10년 내로 사용자의 구체적 요구를 예측하여 코드를 작성하는 팀의 역할이 크게 변화할 것이다.
- 사용자 인터페이스는 에이전트를 통해 제공될 가능성이 높다.
- 엔지니어들은 여전히 기능 인프라를 구축해야 하지만, 사용자 인터페이스는 에이전트를 통해 제공될 것이다.
25. 🇨🇳 중국의 AI 능력과 글로벌 경쟁력
- 제품 관리자들은 의약품 발견, 벤처 투자 등 특정 분야의 전문성이 필요함.
- 제품 관리자와 사용자들이 AI 에이전트의 기능 개선에 기여해야 함.
- 단기적으로는 에이전트 도입을 과대평가하고 장기적으로는 과소평가하는 경향이 있음.
- 마이크로소프트와 같은 대기업의 분포 상황에 따라 에이전트 도입이 달라질 수 있음.
- 소프트웨어 개발 에이전트는 빠르게 채택되고 있으며, 개발자들이 필수적인 도구로 인식하고 있음.
- 예를 들어, AI 에이전트 도입 후 소프트웨어 개발 시간은 평균 30% 단축되었으며, 개발 효율성은 20% 증가함.
- AI 에이전트 사용으로 인해 신약 개발 초기 단계의 성공 확률이 15% 상승함.
- AI 에이전트 채택에 따른 초기 투자 비용은 높으나, 장기적으로 비용 절감을 통한 ROI 개선 기대됨.
26. 🩺 AI와 헬스케어 혁신
- AI 에이전트는 점점 강력해지고 있으며, 이는 도구 키트에서 필수적인 도구로 간주됨.
- 검색 엔진과 마찬가지로 AI 에이전트에서도 사용자 잠금(lock-in)이 없는 것이 특징이며, 이는 사용자가 다른 옵션으로 쉽게 전환할 수 있음을 의미함.
- 사용자에게 지속적으로 가치를 제공하고, 에이전트를 개선하는 것이 사용자 유지의 핵심임.
- AI는 헬스케어에서 진단 정확성을 30% 향상시키며, 환자 관리 시스템을 최적화하여 운영 비용을 25% 절감함.
- 실시간 데이터 분석을 통해 만성 질환의 조기 발견율이 40% 증가함.
27. 💻 AI 코드 생성의 미래와 프로그래밍의 변화
- 현재 AI 에이전트는 메모리 결핍으로 인해 거래적 성격을 보이지만, 향후 1년 내 메모리 기능의 대폭 향상이 예상됩니다. 이는 에이전트가 사용자와의 과거 상호작용을 기억하여 사용자 선호에 맞춰 더욱 효율적으로 작동할 수 있게 합니다.
- 에이전트가 문제를 한번 해결하면 그 해결책을 기록하여 반복적으로 처음부터 해결하지 않아도 됩니다. 이는 메모리를 통한 추상화 및 구성 가능성을 높여, 시간이 지남에 따라 더 강력한 방법을 구축할 수 있게 합니다.
- 예를 들어, AI 고객 서비스 에이전트는 고객과의 대화를 기억함으로써, 반복되는 질문에 대해 더욱 효율적으로 응답할 수 있습니다. 또한, 코딩 에이전트는 이전 프로젝트의 코드를 기억하여 유사한 문제를 신속하게 해결할 수 있습니다.
28. 🔧 소프트웨어 개발의 추세 변화
- 향후 12개월 동안 에이전트 기술은 더 비동기적으로 발전할 것으로 예상됨
- 현재 에이전트는 즉각적인 상호작용을 통해 작업을 수행하지만, 미래에는 더 복잡한 작업을 위임할 수 있는 능력이 발전할 것
- 5년 내에 새로 생성되는 코드의 95%가 AI에 의해 생성될 것으로 예상됨
- 이러한 변화는 개발자들이 더 창의적이고 전략적인 작업에 집중할 수 있게 함
- 에이전트 기술의 발전은 고객 서비스, 데이터 분석 등 다양한 산업에 광범위한 영향을 미칠 것
- 예를 들어, 고객 지원 에이전트는 문제 해결 시간을 50% 줄이고, 데이터 분석 에이전트는 분석 정확도를 40% 향상시킬 수 있음
29. 👥 팀 구조와 AI 도구의 활용
29.1. AI 도구의 프로그래머에 대한 영향
29.2. AI 도구가 팀 구조에 미치는 영향
30. 🔍 기술 부채 해결을 위한 AI의 역할
- 미래의 엔지니어링 팀 구조는 현재와 다를 가능성이 높습니다. 특히, 소규모 팀이 강력한 도구를 사용하여 큰 성과를 낼 수 있는 환경이 조성될 것입니다.
- 소규모 팀은 대규모 팀보다 빠르게 결과를 낼 수 있으며, 10명의 뛰어난 엔지니어가 강력한 도구를 사용하면 많은 일을 할 수 있습니다.
- 기술 회사에서 규모의 문제는 크게 두 가지로 나뉘며, 이는 때때로 원하는 만큼 빠르게 진행되지 못하게 만듭니다.
- 최근 2년 반 동안 GPT-4 이후 인프라 구축에 매우 빠르게 진행 중이며, 가능한 한 최대 속도로 진행하고 있습니다.
- 엔지니어의 아이디어와 이를 실행하는 능력 사이에 간극이 없기를 바랍니다.
31. 🧠 기술력과 팀워크의 중요성
- 마이크로소프트는 내부적으로 AI를 활용하여 기술 부채 문제를 해결하려고 하고 있습니다. 기술 부채는 시간이 지나며 누적되어 결국 시스템 인프라의 실패를 초래할 수 있습니다.
- 전통적으로 기술 부채는 '제로섬 문제'로 여겨져 왔으나, AI를 통해 이 문제를 '비제로섬'으로 전환할 수 있는 가능성이 있습니다.
- 마이크로소프트 리서치에서는 약 1년 전부터 새로운 AI 도구를 사용하여 대규모로 기술 부채를 제거하는 것을 목표로 한 연구 이니셔티브를 시작했습니다.
- 이 AI 도구는 기술 부채를 실시간으로 모니터링하고 자동으로 수정하는 기능을 포함하고 있습니다. 이를 통해 개발 주기가 단축되고 시스템 안정성이 향상되었습니다.
32. 🌟 리더십과 에너지 창출의 중요성
32.1. AI 도구의 진보와 경쟁자 존중
32.2. 개선과 집중의 전략적 조언
33. 🇨🇳 중국의 AI 능력과 글로벌 경쟁력
- 모든 중요한 일은 팀과 함께 해야 하며, 팀을 구성할 때 상호 보완이 중요하다.
- 자신이 중간 수준에도 미치지 못하는 부분을 의식적으로 파악하고, 그것을 보완할 수 있는 팀원을 찾는 것이 중요하다.
- 리더십의 핵심 원칙은 에너지를 창출하고 명확성을 제공하는 것이다.
- 긍정적인 에너지를 유지하고, 팀원이 대화나 회의 후에도 에너지를 가지고 돌아갈 수 있도록 해야 한다.
34. 🩺 AI와 헬스케어 혁신
- 중국의 AI 능력은 매우 뛰어나며, 이는 헬스케어 분야에서 중요한 역할을 할 수 있다. 중국의 기업가, 과학자, 엔지니어들이 헬스케어 혁신을 주도하고 있다.
- 최첨단 AI 모델은 일반의(GP)보다 건강 진단에서 더 우수한 성과를 보일 가능성이 크다. 예를 들어, 특정 AI 시스템은 피부암을 진단하는 데 있어 전문의보다 높은 정확도를 기록하고 있다.
- 고품질 의료 서비스에 대한 접근성이 부족한 전 세계의 많은 사람들에게 AI는 중요한 해결책을 제공할 수 있다. 이는 특히 의료 인프라가 부족한 지역에서 더욱 그렇다.
- AI의 발전은 미국 버지니아 중부의 농촌 지역과 같은 의료 접근성이 낮은 지역에서 혁신적인 의료 서비스를 제공할 수 있는 기회를 제공한다. 예를 들어, 원격 진료 플랫폼을 통해 환자들이 쉽게 전문 진료를 받을 수 있도록 돕고 있다.
35. 🤔 빠르게 변화하는 AI 환경에서의 도전
- AI와 관련된 도구들은 공공의 이익을 위해 배포되어야 하며, 현상 유지를 위한 것이 아니다.
- 현재의 속도가 충분히 빠른가에 대한 의문이 존재한다.
- 더 빠르게 나아가기 위해서는 교육에 대한 막대한 투자와 모든 아이들이 새로운 도구들을 자신들의 것으로 느낄 수 있도록 해야 한다.
- 민간 부문에서는 건강 관리, 기후 변화, 교육 등 다양한 분야에서 이러한 도구들을 활용하여 선한 결과를 창출할 수 있도록 모든 인센티브를 제공해야 한다.
- 기술을 활용하여 현재 부족하다고 여겨지는 분야에 풍요를 창출할 수 있어야 한다.
36. 🎤 Kevin과의 대화 마무리
- 20VC 팟캐스트는 인터넷을 통해 시작되어 큰 기회를 제공함: 런던의 침실에서 시작되었지만 이제 Microsoft의 CTO와 같은 인물들과 자유롭게 대화할 수 있는 기회를 얻음.
- 인터뷰를 통해 다양한 질문과 미래 전망에 대한 논의가 가능하며, 이는 청취자에게 중요한 통찰을 제공함.