실리콘밸리의 이단아, "진짜 기회는 AI가 아니라 '이것'이다"

에코 멤버님들,

잘 지내고 계신가요? 9월의 시작입니다. 시간이 참 빠르다는 생각이 드네요. 이제 여름을 보내주고 가을을 맞이할 준비를 해봅니다. 오늘도 최근 AI를 둘러싼 흥미로운 담론 중에서, 우리가 가진 성공에 대한 통념을 뒤흔드는 날카로운 목소리를 소개해 드리고자 합니다. 최근 실리콘밸리는 21살의 한 젊은 CEO가 던진 도발적인 메시지로 떠들썩합니다. 1억 2천만 달러(약 1600억 원) 가치의 AI 회사를 이끄는 Roy Lee. 그의 생각은 우리가 ‘정답’이라 믿어왔던 견고한 성벽에 거대한 균열을 내고 있습니다.

우리는 지금 기존의 규칙이 붕괴되고 새로운 질서가 세워지는 거대한 전환의 시대에 서 있습니다. 이럴 때일수록 기존의 성공 방정식을 맹목적으로 따르기보다, 때로는 이단아처럼 보이는 목소리에 귀를 기울일 필요가 있습니다. 그의 이야기는 단순히 젊은 창업가의 성공 스토리가 아닙니다. AI 시대의 권력이 어떻게 이동하고 있으며, 진정한 기회는 어디에 숨겨져 있는지에 대한 본질적인 질문을 던집니다.

‘성실한 노력이 언젠가는 보상받을 것’이라 믿었던 분, 혹은 기술의 거대한 파도 앞에서 ‘무엇을 배워야 하는가’에 대해 고민하던 분이라면, 그의 시선을 통해 기존의 프레임을 깨고 새로운 게임의 판을 짜는 지혜를 얻으시길 바랍니다.

1. ‘노력의 신화’를 파괴하라

지금까지 우리 사회는 ‘과정’과 ‘정직한 노력’이라는 가치를 거의 종교처럼 숭배해왔습니다. 땀 흘리는 과정 그 자체가 아름답고, 결과가 조금 부족하더라도 그 노력은 존중받아야 마땅하다고 배워왔습니다. 하지만 로이 리는 이 견고한 믿음에 정면으로 반기를 듭니다. 그는 “과정은 중요하지 않다, 결과가 전부다”라고 단언합니다.

이것은 단순히 냉소적인 말이 아닙니다. 그는 가치의 종류를 명확히 구분합니다. 아이가 아버지를 위해 서툴게 그린 그림은 그 마음과 ‘과정’이 모든 가치를 결정하지만, 회사의 분기 실적을 분석하는 보고서는 오직 정확한 ‘결과’만이 의미를 가집니다. 그리고 냉정하게도, 비즈니스를 포함한 세상의 99%는 후자의 법칙으로 움직인다는 것입니다.

AI는 이 법칙을 극명하게 보여주는 새로운 ‘계산기’와 같습니다. 과거, 복잡한 곱셈을 하기 위해 주판알을 튕기거나 밤새 펜을 들고 계산하던 ‘노력’은 계산기의 등장으로 한순간에 무의미해졌습니다. 마찬가지로 이제 AI는 잠재 고객을 찾기 위한 데이터 리서치, 설득력 있는 세일즈 스크립트 작성, 면접 시뮬레이션과 같은 수많은 비즈니스 ‘과정’에 투입되던 인간의 노력을 불필요하게 만들고 있습니다.

만약 AI라는 도구를 활용해 경쟁자보다 압도적인 결과를 더 빠르고 쉽게 만들어낼 수 있다면, 그것을 사용하지 않고 기존의 ‘성실한 노력’을 고집하는 것이야말로 새로운 시대의 ‘나태함’이라는 것입니다.

그가 자신의 AI 서비스를 ‘면접 치팅 앱’이라는 도발적인 이름으로 마케팅하는 것 또한 같은 맥락입니다. 논란을 통해 시장의 가장 날카로운 필요를 파고들어 ‘관심’을 얻고, 궁극적으로는 모든 것을 돕는 AI 비서로 확장하려는 그의 전략은 ‘과정’이 아닌 ‘결과’에만 집중하는 새로운 시대의 성공 방식을 상징적으로 보여줍니다.

2. 기술의 시대, 그러나 진짜 전쟁터는 ‘관심’이다

그렇다면 이 새로운 시대에 개인이 잡을 수 있는 가장 큰 기회는 어디에 있을까요? 대부분의 사람들이 ‘AI 기술 그 자체’라고 답할 때, 로이 리는 다시 한번 모두의 예상을 뒤엎는 답을 내놓습니다.

지금 기술 업계 사람들은 AI가 우리 생애 최고의 기회라고 생각하지만, 저는 동의하지 않습니다. 우리 생애 최고의 기회는 ‘숏폼 콘텐츠’입니다.

기술의 심장부인 실리콘밸리에서 AI 회사를 운영하는 CEO의 입에서 나온 말이라고는 믿기 힘든 이 주장의 본질은 무엇일까요? 바로 ‘레버리지(Leverage)’에 대한 관점의 전환입니다. 역사적으로 거대한 부와 영향력은 자본, 노동력, 기술과 같은 희소한 자원을 얼마나 많이 통제하느냐에 따라 결정되었습니다. 하지만 이제 ‘숏폼 콘텐츠’는 그 모든 전제조건을 파괴하는, 인류 역사상 가장 강력한 ‘무자본 레버리지’의 도구가 되었습니다. 단 10초짜리 영상 하나가 아무런 자본이나 허가 없이, 하룻밤 사이에 수백만, 수천만 명에게 도달할 수 있는 시대는 과거에는 존재하지 않았습니다.

그는 최근 폭발적으로 성장한 AI 기업들의 성공 비결 역시 기술의 우위가 아닌, 숏폼 콘텐츠를 통한 바이럴 마케팅이었다고 지적합니다. AI 기술 자체는 빠르게 상향 평준화되고 있으며, 일반 사용자는 미묘한 기술적 차이를 인지하지 못합니다. 결국 승패를 가르는 것은 ‘누가 더 많은 사람들의 관심을 얻고, 그들의 휴대폰 첫 화면에 자리 잡는가’에서 결정된다는 것입니다. 정보와 기술이 홍수처럼 넘쳐나는 시대에, 가장 희소하고 귀한 자원은 바로 ‘인간의 관심(Attention)’입니다. 따라서 기술을 개발하는 능력만큼이나, 혹은 그 이상으로 중요한 것은 사람들의 관심을 사로잡고 원하는 곳으로 흐르게 하는 능력입니다. 관심을 지배하는 자가 이 시대의 모든 것을 지배하게 될 것입니다.

3. 성장의 연금술: ‘고통’이 아닌 ‘승리’를 설계하라

우리는 흔히 성장이 고통스러운 과정을 극복하는 데서 온다고 믿습니다. ‘실패는 성공의 어머니’라는 격언처럼, 시련을 이겨내야만 더 단단해진다고 생각합니다. 하지만 로이 리는 이 또한 낡은 프레임이라고 말하며, 성장의 진짜 동력은 ‘고통’이 아닌 ‘승리’ 그 자체에서 나온다고 주장합니다.

이는 ‘승리자 효과(Winner’s Effect)’라는 심리학적 개념과 맞닿아 있습니다. 어떤 경쟁에서 승리한 동물은 테스토스테론 수치가 높아져 다음 경쟁에서도 이길 확률이 높아지는 현상처럼, 인간의 성장 역시 긍정적인 피드백 루프에서 폭발적으로 일어난다는 것입니다. 여섯 살 때 “너는 근육이 정말 멋지구나”라는 칭찬 한마디에 헬스클럽을 다니기 시작한 아이가 결국 보디빌더가 되고, 우연히 올린 첫 영상이 ‘바이럴’되는 경험을 한 크리에이터가 밤을 새워 더 좋은 콘텐츠를 만들게 되는 것이 바로 그 예입니다. 한번의 ‘승리’는 단순한 결과가 아니라, 더 큰 성공을 불러오는 가장 강력한 동기부여이자 로켓 연료가 됩니다.

따라서 성장을 원한다면, 고통스러운 훈련을 묵묵히 견디는 것보다 중요한 것은 당신의 인생에서 ‘첫 번째 작은 승리’를 의도적으로 설계하고 만들어내는 것입니다. 그것이 무엇이든, 스스로가 통제할 수 있는 영역에서 성취 가능한 목표를 세우고 그것을 달성하는 경험이 중요합니다. 반대로, 한 번의 실패 경험에 매몰되어 ‘나는 안될 거야’라고 계속 되뇌는 것은 스스로를 ‘패배자 효과(Loser’s Effect)’의 늪에 가두는 가장 빠른 길입니다. 성공은 성공을 낳고, 실패는 실패를 낳습니다. 이 냉정한 법칙을 이해하고 자신의 성공 사이클을 직접 설계하는 것이 새로운 시대의 자기계발법입니다.

오늘 이야기, 여러분은 어떻게 생각하시나요?

로이 리의 메시지는 불편하지만 명확합니다. 사회가 우리에게 제시하는 ‘정답’과 ‘성실함’이라는 규칙의 대부분은 이미 낡았거나, 기득권을 유지하기 위한 환상일 수 있다는 것입니다.

우리는 지금 모든 규칙이 완전히 새로 쓰이는 시대의 한복판에 서 있습니다. 이제 우리 스스로에게 던져야 할 질문은 “어떻게 하면 이 게임에서 더 잘할 수 있을까?”가 아닙니다.

내가 당연하게 받아들였던 이 사회의 규칙은 과연 무엇이며, 그것을 깨부수는 것이 어떻게 나의 가장 큰 기회가 될 수 있을까?

이 질문에 대한 자신만의 답을 찾아 나서는 여정, 그 고통스럽지만 짜릿한 과정이야말로 여러분의 인생을 완전히 다른 차원으로 이끄는 첫걸음이 될 것입니다.

저는 미국 이커머스 분야와 AI 분야에 몸담고 있습니다. 앞으로도 계속 제가 개인적으로 공부하고 경험하는 내용들을 에코 뉴스레터 구독자님들과 나눌 예정입니다. 더 많은 지식과 정보를 함께 나누고 싶으시다면 이 뉴스레터를 계속 구독해주시고 주변에도 많이 소개해 주세요!

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안녕하세요, 보표입니다. 2023년부터 AI를 업무에 활용하면서 이커머스에 제대로 적용할 수 있을지 고민했습니다. AI 활용을 통해 제품의 리스팅, 타이틀, 설명란을 개선했지만, 이미지 부분은 항상 아쉬웠습니다. AI 이미지는 AI 특유의 모습을 벗어나기 어려웠고, 텍스트가 깨지는 현상 때문에 업무에 적용하기 쉽지 않았습니다. 기존에는 AI로 이미지를 생성한 후 포토샵에서 수정하는 작업을 했으나, 이는 시간이

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