Beneditc Evans의 presentation을 보고 간단 요약한 글

The end of free money

거시적 변화는 기술에 어떤 영향을 미치는가?

  • 기술 분야가 처음으로 10년만에 거시 경제가 중요해졌다.
  • 폭증했던 이커머스가 다시 트렌드 라인으로 회귀했지만, 매출은 이미 높은 수준으로 상승
  • 알파벳/메타의 20%씩 성장하던 광고 매출 성장폭이 느려지는 중
  • 팬데믹 기간중 폭증했던 벤처 투자가 줄어드는 중 → 트렌드 라인
  • 이는 정리해고로 이어졌고, 지난 12개월간 25만명 정리해고됨
  • 절반만 채워진 유리잔을 어떻게 볼 것인가
    • 절반이 빈 부분: 지난 24개월간의 과잉 투자와 규율의 상실. 불확실한 거시 경제 전망 (또는 지정학적)
    • 절반이 찬 부분: 50억명이 스마트폰이 있다. 모든 시장과 밸류체인이 인터넷 기반으로 재조성중
  • 진짜 트렌드 라인 : From Exciting to Universal
  • 전세계 컴퓨터 사용자의 급증. 1980년 이후 현재까지 50억명

The new GateKeepers

커머스를 어떻게 다시 만들까(remake)?

  • 기존 게이트키퍼들의 쇠퇴
  • 백화점이 리테일을 100년간 지배해 왔지만, 거의 사라졌다.
  • 총 매출액 기준으로 Amazon이 Walmart를 넘어섬
  • 소프트웨어가 광고를 점령하고 있다: 잡지,TV,신문,Radio는 줄었고, 인터넷의 부상
  • global channel을 가진 회사들이 승자가 됐다. (아마존, 알파벳, 메타)
  • 렌트, 광고, 가격 책정은 모두 개별 예산이었지만 이제 하나로 통합됐다.
  • 미국은 GDP가 1.3%가 광고에 사용했다.
  • Retail vs. Logistics : 미국은 리테일 공간에 과잉 투자해왔지만, 이제 트렌드가 역전됨
  • 아마존은 창고를 19년 이후로 2배로 늘렸다. 이제는 철수하거나 속도를 늦추고, 재임대 하는 중
  • Anker는 아마존 마켓에서 2조 매출 규모의 비즈니스를 구축
  • Shopify는 2022년엔 200조 규모의 판매를 지원(아마존 마켓 플레이스의 45% 규모)
  • 콘텐츠 채널의 다각화로 Fragmentation 발생 (미국의 텁 TV쇼 시청률은 1950년대 60%에서 10%로 하락)
  • 모두 콘텐츠에 엄청난 비용을 쏟고 있다.
  • 유튜브가 창작자에게 지급하는 비용이 TV 제작 예산과 비슷
  • 유튜브와 넷플릭스에 거의 같은 시간을 들임
  • 유튜버 MrBeast의 영상은 넷플릭스 Top 15 작품 들과 비슷한 시청시간
  • "소프트웨어가 세상을 먹어치운다"라고 했는데 어디서 그렇게 되는거지 ?
    • Information Arbitrage(티켓, 리뷰, 리스팅)
    • 소프트웨어가 제품을 변화(우버, 에어비엔비, 테슬라)
    • 소프트웨어는 그냥 새로운 채널(넷플릭스, 쉬인)
    • "돈을 버는 방법은 두가지가 있다. 번들하거나 언번들링하거나"
    • 적절한 번들 : Nike의 직접 판매 채널은 전체 매출의 40%와 성장을 차지한다.
    • Big Brand Bundle : Make it → Ship It → Promote It → Sell It
    • 위를 Unbundle 하면 : 아웃소싱 제작, 단기 실행 → 새로운 채널과 물류 → 소셜, 비디오, 스트리밍 → 새로운 segment, 작은 demo, targeting
  • 2022년에 미국에서만 2000개의 TV시리즈가 제작됨 → 유튜브에는 매일 370만개의 영상이 업로드
  • 만약 기존 필터와 게이트키퍼들이 사라진다면, 어떤 기회가 생길까 ?
  • "광고는 눈에 띄지 않는 제품이나 서비스에 대해 지불하는 대가이다" - 베조스
  • 아마존은 세계 최대 광고주

Dreams for the future

과대광고 주기(Hype Cycle)는 바뀌었고, 이제는 Genative ML이 모든 것이다.

  • 아직 2010년대의 아이디어 중 실행할 것들이 많다

  • "메타버스는 새로운 인터넷이고 새로운 스마트폰"
  • "Crypto/Web3 가 소프트웨어 회사를 만드는 새로운 방법" - "5년 정도 더 인프라스트럭처를 만드는데 투자한 뒤"
  • "AI는 지겹다" → "AI가 모든 것을 바꿀 것이다."
  • 기억할 것 : 미래는 오래 걸릴 수 있다. 그리고 가끔 얼리 리더들은 그게 동작하기 시작할때쯤 사라져 버림

  • Proto-Smartphone(팜,블랙베리 등)은 ios/안드로이드 이전에 만들어졌지만, 사라졌다.

  • Imagenet, 2013 : 똑똑하네, 그런데?
  • 저런 반응이 머신러닝이 "Cool Demo" 에서 모든 것으로 확산됨
  • 현재 Generative Networks에도 똑같이 적용됨. 똑똑하네, 그런데?
  • ChatGPT 가 보여주는 가능성
  • 이런 것들이 텍스트와 이미지를 넘어서 어떻게 적용될 까? Generative Search? Generative UI Design? Generative Product? Re-cast a Movie?
  • 그리고 이 요구를 위해 얼마나 많은 무어의 법칙이 필요한가?
  • Generative AI에 대한 세가지 시선 : 실리콘 밸리는 아직 고민중이다.
  • 이것은 머신러닝의 Second wave
  • 이것은 우리가 소프트웨어를 만드는 방식을 바꿀 것
  • 이것은 우리를 AGI로 이끌 것(소수 의견)