기술을 먼저 생각하고 접근하거나 기술을 위한 기술을 하려는 것이 아니라면, 무엇을 만들어야 할지 찾는 일은 쉽지 않다.

망치를 예로 들어 보자. 주변 문제를 해결하기 위해 문을 부수거나 벽에 못을 박으려고 망치를 만드는 일은 비교적 쉽다. 용도와 쓰임새가 분명하기 때문이다.

반대로 기술에서 출발하면 망치의 재료와 역학, 형태와 제작 공정부터 고민하게 된다. 망치 머리를 더 효율적으로 깎는 방법과 손잡이를 더 잘 다듬는 방법은 깊게 파고들 수 있지만, 그 망치가 누구에게 어떤 문제를 해결해 주는지는 놓치기 쉽다. 생산자에게 팔기 좋은 부품을 만들 수는 있어도, 생산자의 실제 쓰임새를 모른 채 최적화하기는 어렵다.

생산자의 쓰임새에 맞는 망치를 만들려면 상상만으로는 부족하다. 직접 생산자가 되어 보거나, 적어도 그들의 문제를 가까이에서 겪어야 한다. 좋은 생산자가 되는 일도 내 주변의 문제를 해결하는 데서 시작한다.

기술적 해자는 사용에서 시작된다

기술적으로 최고가 되고 기술적 해자를 가진 인프라를 만들고 싶다는 욕망은, 생산자가 되어 보지 않으면 재미있고 멋있어 보이는 목표에 머물 수 있다. 망치 머리를 깎는 중에 불편을 발견했다면 그 쓰임새를 몰라도 어느 정도 개선할 수 있다. 하지만 기술을 먼저 파고들어 인프라로 만들겠다는 막연한 목표만으로는 어떤 문제가 중요한지 판단하기 어렵다.

여러 사례를 조사하면서, 딥테크 인프라를 만든 창업가들도 처음부터 인프라만 만든 것은 아니라는 점을 알게 됐다. 먼저 소비자나 다른 생산자에게 제품을 팔고, 직접 생산자가 되어 문제를 만났다. 그 문제의식과 미래에 대한 비전이 쌓인 뒤에야 더 깊은 기술과 인프라로 나아갔다. 트랜스포머를 위한 GPU가 필요해질 것이라는 통찰도 결국 망치 머리의 쇠를 깎는 과정처럼, 실제 사용과 생산에서 발견한 병목에서 나왔을 것이다.

학교에서 배우는 것과 직접 찾아야 하는 것

학교는 망치의 용도보다 재료공학, 헤드의 제작 방법, 손잡이의 구조처럼 부품을 깊이 배우는 곳에 가깝다. 기업가와 자본가는 망치의 쓰임새와 생산 파이프라인을 고민하고, 필요한 부품 지식을 가진 사람을 고용할 수 있기 때문이다.

그래서 학교만으로 실제 가치가 있는 새로운 제품이 나오기는 어렵다. 용도를 발견하고 문제를 정의하는 일은 따로 직접 해야 한다.

빠른 제품 탐색으로 돌아가기

나는 하고 싶은 기술을 먼저 앵커로 삼고, 그 기술의 쓰임새를 2주 동안 찾아보려 했다. 기술을 위한 기술을 하고 싶었던 것이다. 하지만 이 접근은 좋은 아이디어로 이어지기 어려웠다. 내가 좋아하는 것은 흑마법과 차력쇼였지만, 차력을 보여 주는 것 자체가 목적이 될 필요는 없었다. 더 빠르고 좋은 방법이 있었다.

그래도 이 탐색은 의미가 있었다. 기술을 먼저 앵커로 삼고 싶은 마음이 왜 잘 작동하지 않는지 직접 확인하고 납득할 수 있었기 때문이다. 그 결론을 얻고 나니 생각의 프레임워크도 바뀌었다. AI가 발전했으니 어려운 일을 6개월씩 붙들어야 생산성이 올라간다는 막연한 생각에서 벗어날 수 있었다.

딥테크와 어려운 기술을 하고 싶다면 용도도 모른 채 망치 머리부터 깎을 것이 아니다. 먼저 어떤 문제에 망치가 필요한지 충분히 고민하고, 여러 용도의 망치를 2주나 한 달씩 빠르게 만들어 보자. 사람들의 반응과 피드백을 들으며 무엇이 실제로 필요한지 확인하는 편이 더 중요하다.

유연하게 생각하자. 더 빠른 방법을 계속 찾아보자.

지금 하는것과 동시에 병렬적으로 기술을 먼저 생각하고 접근하거나, 기술을 위한 기술을 만드는 방식으로는 실제로 가치 있는 문제를 발견하기가 쉽지 않다. 망치를 예로 들어보자.

내 주변의 문제를 해결하려는 목적에서 출발한다면, 망치를 어디에 사용할 것인지부터 생각하게 된다. 문을 부수거나 벽에 못을 박는 등 구체적인 용도와 쓰임새가 있기 때문에, 그 목적에 맞는 망치를 만드는 것은 비교적 쉽다.

하지만 기술을 먼저 생각하면 접근 방식이 달라진다. 망치의 재료와 역학, 구조와 형태에 대한 공학적 이해에서 출발해 망치 머리를 어떻게 개선하고 더 효율적으로 만들 것인지를 고민하게 된다. 이 과정에서는 거시적인 관점에서 망치의 필요성과 사용자의 실제 쓰임새를 바라보기가 어렵다. 대신 누구보다 망치의 쇠를 잘 깎고, 나무 손잡이를 정교하게 다듬는 전문가가 될 수는 있다. 그리고 이러한 기술은 망치를 다양한 용도로 활용하려는 생산자들에게 판매하기에도 좋다.

그러나 문제가 있다.

생산자의 쓰임새에 맞게 망치를 더 잘 만들려면 상상만으로는 부족하다. 직접 생산자가 되어봐야 한다. 그리고 좋은 생산자가 되려면 결국 내 주변의 문제를 해결하는 것부터 시작해야 한다. 즉, 내가 기술적인 전문가가 되고 싶고, 기술적 해자를 갖춘 인프라를 만들고 싶다는 욕망 역시 직접 생산자가 되어보지 않는 이상 그저 재미있고 멋있어 보이는 기술에 대한 동경으로 그칠 수 있다.

물론 망치 머리를 깎는 과정에서도 기술적인 문제는 발견할 수 있다. 망치의 전체적인 쓰임새를 고려하지 않더라도, 쇠를 깎다가 발견한 특정 문제를 최적화하는 솔루션은 충분히 만들 수 있다. 하지만 나는 그동안 기술을 먼저 깊이 파고들고, 이를 인프라로 만들고 싶다는 막연한 목표와 욕망을 가지고 있었다.

딥테크 인프라는 어디에서 시작되는가 수많은 사례를 조사하면서 발견한 것은, 많은 딥테크 인프라형 창업가 역시 처음부터 기반 기술 자체를 만들려고 했던 것이 아니라는 점이다. 먼저 망치를 만들어 소비자에게 판매하거나, 직접 생산자가 되어보는 과정에서 문제를 발견했다. 그리고 그 과정에서 마주한 기술적 병목과 문제의식을 바탕으로 딥테크에 접근했다. 심지어 Etched처럼 Transformer를 위한 전용 GPU가 필요한 시대가 올 것이라는 미래적 인사이트조차, 결국 망치 머리의 쇠를 깎는 과정에서 발견한 기술적 문제의식과 미래에 대한 비전으로 이해할 수 있다. 즉, 거대한 기술적 비전도 반드시 추상적인 기술 자체에서 출발하는 것은 아니다. 실제로 무언가를 만들고 사용하면서 발견한 문제에서 시작될 수 있다.

학교에서 배우는 기술과 실제 가치를 만드는 기술 학교는 망치의 용도를 먼저 고민하기보다는, 망치를 구성하는 기술적 요소를 깊고 체계적으로 학습하는 곳이다. 망치의 재료공학을 배우고, 망치 머리를 어떻게 정교하게 깎을 수 있는지, 손잡이를 어떻게 잘 만들 수 있는지를 학문적으로 깊이 탐구한다. 왜냐하면 망치의 용도를 정의하거나 망치를 생산하는 파이프라인을 구축하는 기업가와 자본가들은 망치의 모든 기술적 요소를 직접 이해할 필요가 없기 때문이다. 각 부품과 기술에 대한 깊은 전문지식을 가진 사람들을 고용하면 된다. 이러한 구조에서 학교는 특정 기술을 깊이 이해하고 개선할 수 있는 전문가를 양성하는 데 집중한다. 그렇기에 학교에서 배우는 것만으로 새롭고 실질적인 가치를 만들어내기는 어렵다. 기술이 실제로 어디에 필요하고 어떻게 사용되는지, 어떤 문제를 해결할 수 있는지는 결국 본인이 직접 고민하고 경험해야 한다.

2주간의 기술 탐색에서 얻은 결론 나는 지난 2주 동안 내가 하고 싶은 기술을 먼저 앵커로 설정하고, 그 기술의 쓰임새를 찾거나 기술을 위한 기술을 만드는 방향으로 탐색했다. 마음에 드는 기술을 먼저 선택한 뒤, 그 기술을 기반으로 어떤 문제를 해결할 수 있을지 고민했다. 하지만 돌이켜보면 이것은 좋은 아이디어를 발견하기 어려운 접근 방식이었다. 나는 원래 흑마법이나 차력쇼처럼 남들이 쉽게 하지 못하는 기술적 도전을 좋아하는 사람이다. 그런데 지난 2주 동안 기술을 먼저 앵커로 삼으려다 보니, 애초에 차력쇼를 하기 위한 차력쇼를 고민하고 있었다. 굳이 그런 차력쇼를 하지 않아도 되는, 더 빠르고 좋은 방법이 있었는데도 말이다. 그렇다고 지난 2주가 무의미했던 것은 아니다. 오히려 유의미했다고 생각한다. 나는 기술을 먼저 앵커로 삼아 주제를 정하고 싶었고, 동시에 왜 그런 접근이 잘되지 않는지 직접 확인하고 싶은 막연한 궁금증도 있었다. 그동안 다양한 사례를 탐색하고 깊이 고민하면서, 단순히 누군가의 조언을 받아들이는 것이 아니라 내가 직접 확인하고 납득할 수 있는 결론에 도달했다. 이것이 지난 2주간 얻은 가장 큰 수확이다.

사고방식의 전환: 어려운 기술보다 먼저 필요한 것을 만들자 이 의문이 해결되자 오히려 나의 사고 프레임워크가 바뀌기 시작했다. 나는 그동안 딥테크라는 개념에 지나치게 매몰되어 있었다.

AI의 발전으로 생산성이 크게 높아졌으니, 이제는 더 어렵고 복잡한 문제에 도전해야 한다고 생각했다. 하나의 어려운 기술을 6개월씩 깊게 파고드는 것이 당연하다는 막연한 전제도 가지고 있었다. 하지만 딥테크를 하고 싶고 어려운 기술을 만들고 싶다고 해서, 반드시 처음부터 어려운 것에 도전해야 하는 것은 아니다. 망치가 어디에 쓰일지도 모르는 상태에서 망치 머리의 구조를 연구하거나 쇠를 잘 깎는 기술부터 개발할 필요는 없다. 그보다 먼저 어떤 용도와 필요성이 존재하는지, 애초에 망치라는 도구가 필요한지부터 충분히 고민해야 한다.

그다음에는 다양한 용도의 망치를 2주 혹은 1개월 단위로 빠르게 만들어보면서, 실제 사용자들의 반응과 피드백을 듣는 것이 더 중요하다. 직접 만들어보고, 사용해보고, 다른 사람들에게 제공하면서 비로소 무엇이 필요하고 어떤 부분이 부족한지 알 수 있다. 그 과정에서 기존 기술로는 해결하기 어려운 문제가 발견된다면, 그때 망치 머리의 구조를 연구하거나 쇠를 더 잘 깎는 기술을 깊이 파고들어도 늦지 않다. 오히려 그렇게 시작한 기술은 해결해야 할 문제가 명확하고, 실제 쓰임새가 있으며, 기술적 전문성과 해자를 쌓아야 하는 이유도 분명해진다.

딥테크를 포기하자는 것이 아니다. 딥테크에 도달하는 순서를 바꾸자는 것이다. 기술을 먼저 정하고 그 쓰임새를 억지로 찾는 것이 아니라, 실제로 필요한 것을 만들면서 기술적인 문제를 발견하고, 그 문제를 해결하는 과정에서 깊은 전문성과 인프라를 구축하는 것이다. 지금 당장 거대한 기술적 비전이나 어려운 문제를 선택할 필요는 없다. 작더라도 쓸모 있는 것을 빠르게 만들고, 그 경험을 통해 다음 문제를 발견하면 된다.

유연한 사고를 가지자. 더 빠른 방법을 찾아보자.

상대방이 원하는 대답 대신 내가 원하는 말을 하자

내 행동을 유발하는 상대방의 말을 주의하자. 상대가 던진 질문이나 설명을 따라가다 보면, 어느새 상대방이 원하는 대답을 하고 내가 원하지 않는 행동을 하게 될 수 있다.

내가 원하는 말을 반복하기

이런 상황을 막는 빠르고 좋은 방법은 상대방의 의도와 반응을 먼저 고려하지 않고, 내가 원하는 것을 당당하게 말하고 반복하는 것이다. 상대방이 듣고 싶어 하는 대답을 찾는 대신, 내가 실제로 말하고 싶은 내용을 분명히 말한다.

설득하지 않아도 된다

내가 원하는 것은 반드시 논리적일 필요가 없다. 상대방을 설득해야만 내 의사를 말할 수 있는 것도 아니다. 상대방이 물은 질문에 논리적으로 답해야 할 의무도 없다. 질문에 답하는 대신 내가 원하는 것과 내 선택을 말해도 된다.

상대방의 말에 끌려가며 그 사람이 원하는 답을 만들어 주는 대신, 내가 원하는 말을 그대로 말하자. “나는 이것을 원한다”, “그 질문에는 답하지 않겠다”처럼 짧게 말하고 같은 뜻을 반복해도 된다. 그 말이 충분히 논리적인지 설명하는 일보다, 내 의사를 잃지 않는 일이 먼저다.

타인의 말로 나를 의심하게 될 때

상대의 말은 때때로 나를 의심하게 만든다. 내가 잘못 알고 있는 것은 아닌지, 내가 무지해서 문제를 만들고 있는 것은 아닌지 돌아보게 된다. 그러나 나를 의심하도록 몰아가는 방식 자체가 건강한 대화인지 먼저 살펴볼 필요가 있다.

감정을 근거로 삼지 않기

상대가 죄책감, 미안함, 불안 같은 감정을 만들며 내 판단을 흔들려고 한다면 한 번 멈춰서 의심해 볼 수 있다. 그 감정이 사실을 확인하게 하는 신호인지, 아니면 내가 당연히 할 수 있는 요구와 말을 접게 만드는 장치인지 구분해야 한다.

모든 것을 알고 시작할 수는 없다

나는 모든 것을 알고 시작할 수 없다. 모르는 것이 있다는 사실만으로 내가 요구할 수 없는 사람이 되는 것은 아니다. 나는 정당한 권리를 요구할 수 있고, 필요한 말을 할 수 있다. 결정의 결과를 감당하는 한, 내 마음대로 선택할 권리도 있다.

의심의 방향을 바꾸기

누군가의 말 때문에 내 자신만 계속 의심하기보다, 그 말이 나에게 어떤 감정을 만들고 어떤 선택을 막는지 살펴보자. 상대의 판단을 그대로 받아들이지 않고, 내가 알고 있는 사실과 내가 지키고 싶은 기준으로 다시 판단하는 것이 필요하다.

나는 주장이 약한 편이었다. 새로운 논리적 주장을 들으면 그것이 맞다고 생각했고, 내 직관과 마음보다 상대의 설명을 우선했다. 그러다 보니 남이 말한 방향으로 살면서도 내가 원하는 곳으로 가고 있다는 느낌은 받지 못했다. 더 논리적인 주장이 있으면 그것이 더 좋은 선택이라고 믿었기 때문이다.

책을 읽으며 생각이 바뀌었다. 내 마음을 따르는 것도 충분히 좋은 판단이고, 나는 거절할 권리가 있다. 거절한다고 해서 반드시 문제가 생기는 것은 아니다. 문제를 해결하는 방식이 논리적으로 보이지 않더라도, 그 문제에 어떤 방식으로 대응할지는 내가 정할 수 있다.

논리적으로만 생각한다는 것은 내가 완전히 이해할 수 있는 것만 하겠다고 미리 한계를 긋는 일이기도 했다. 그런데 해결책은 내가 모르는 영역에서 우연히 나타나기도 한다. 대략 짐작한 채 시도하고, 그 과정에서 배운 것을 다음 행동에 반영하면서 내가 할 수 있는 일의 범위를 넓혀 갈 수 있다.

조직의 규칙과 사회의 프레임

나는 조직의 규칙과 도덕을 무의식적으로 많이 고려하고 있었다. 동시에 그 틀을 깨고 자유롭게 살고 싶다는 마음도 있었다. 이 책을 읽으며 내가 당연하게 받아들인 많은 기준이 사회와 조직이 만든 프레임일 수 있다는 것을 알게 됐다.

가스라이팅이 정확히 무엇인지도 이 책을 통해 처음 분명하게 이해했다. 내 감정은 내가 책임지지만, 나는 기분 나쁠 권리가 있다. 상대가 내 감정을 유도하는 질문과 말을 구분해야 하고, 그럴 때는 나를 조금 떨어져서 바라보며 내가 실제로 느낀 대로 행동해야 한다.

이런 일은 생각보다 가까운 인간관계에서 크고 작게 일어나고 있었다. 상대가 미안함이나 죄책감을 느끼게 하려는 방식은 협상이나 설득에서도 나타난다. 영향을 받지 않으려면 사건을 먼저 설명하고, 문제가 생겼다면 앞으로 어떻게 하겠다고 말하면 된다. 내 책임에 해당하는 일을 다하면 충분하다. 실수는 계속 움직이며 고쳐 나가면 된다.

조르바가 보여 준 자유

최근 비즈카페 독서 모임에서 《그리스인 조르바》를 읽었다. 조르바는 하고 싶은 대로 살고, 말하고 싶은 대로 말하며, 다른 사람의 눈치를 거의 보지 않는다.

특히 인상 깊었던 것은 고용인과 피고용인의 관계에서도 그가 사회적 프레임에 완전히 갇히지 않았다는 점이다. 일반적으로 고용인이 우위에 있고, 피고용인의 삶이 어려울수록 그 틀에서 벗어나기 어렵다. 그런데 조르바는 책임은 다하려고 하면서도 일이 어긋나면 당당하게 말하고, 그다음 해결책을 찾았다.

우리는 그런 모습을 자유롭게 산다고 말한다. 자유는 책임을 피하는 것이 아니라, 책임질 일을 감당하면서도 타인이 정한 프레임이 내 판단을 대신하게 두지 않는 태도에 가깝다.

AI에게 판단을 외주화하지 않기

AI도 비슷한 프레임을 만들 수 있다. AI는 긴 답변과 그럴듯한 단어를 조합해 논리적으로 보이는 결론을 내놓는다. AI가 나보다 똑똑하고 지능이 높다는 생각에 매몰되면, 내 기준으로 생각하고 결정하는 대신 책임과 판단을 AI에게 넘기게 된다.

어떤 글을 올리거나 결정을 내린 뒤 “AI가 그렇게 말했기 때문”이라고 설명하는 사회적 현상은 그 예다. 이것은 감정과 판단의 외주화라고 볼 수 있다. AI의 답변도 나를 움직이는 하나의 프레임이 될 수 있다.

그래서 AI의 제안은 참고하되, 결정은 내가 해야 한다. 내가 무엇을 느꼈고 무엇을 감당할 수 있는지 먼저 확인해야 한다. 논리적으로 완벽한 설명이 없더라도 내가 선택하고 책임질 수 있다.

내가 가져도 되는 권리

예의와 규칙, 도덕은 사회가 함께 살아가기 위해 만든 기준이다. 하지만 그 기준이 내 판단을 모두 대신할 수는 없다. 나는 다음과 같은 권리를 가지고 있다.

• 내가 결정하고 그 결과를 책임질 권리
• 다른 사람의 말을 듣지 않을 권리와 침묵할 권리
• 거절할 권리와 결정을 뒤집을 권리
• 남을 완전히 이해하지 않아도 될 권리
• 완벽하지 않고 실수할 권리
• 상대에게 요구하고 협상을 통해 더 나은 방향을 찾을 권리
• 내 주장을 끈질기게 말하고, 때로는 고집을 부릴 권리

기분이 나쁜데도 비겁하게 수동적으로 드러내기보다, 내가 무엇을 느꼈는지 확인하고 그에 맞게 말하고 행동하고 싶다. 나를 믿어도 된다. 결과는 내가 책임지면 된다.

《죄책감 없이 거절하는 용기》는 거절하는 법만 알려 준 책이 아니었다. 내가 자유롭게 살고, 내 삶의 주체로 결정하는 길을 보여 준 책이었다. 많은 도움이 됐다.

프로젝트보다 먼저 정할 것

나는 단순히 연구를 하는 사람이나 앱 하나를 만드는 개발자가 아니라, 기술적 방향을 정의하고 그 기술과 제품을 중심으로 새로운 시장을 만드는 창업자가 되고 싶다. 목표는 많은 사람이 쓰고, 수익과 경쟁우위가 계속 쌓이는 플랫폼을 만드는 것이다.

이 목표를 생각하면 지금 먼저 정해야 할 것은 다음 프로젝트의 목록이 아니라 어떤 미래에 장기적으로 베팅할지다. 프로젝트는 바꿀 수 있지만, 오랫동안 축적할 기술·사용자·생태계의 방향은 쉽게 바꾸면 안 된다.

내가 검증하려는 첫 번째 베팅

현재 가장 강하게 검증해 보고 싶은 방향은 차세대 컴퓨팅 × 인간-컴퓨터 상호작용이다. 컴퓨팅의 형태와 실행 방식이 바뀌고, 사람이 컴퓨터를 지각하고 의사결정을 내리며 행동하는 방식도 함께 바뀔 수 있다고 본다.

이 방향에는 하드웨어, 임베디드, 런타임, AI, 새로운 인터페이스까지 기술적으로 깊게 들어갈 여지가 있다. 동시에 소비자가 직접 가치를 느끼는 킬러 제품으로 시작할 가능성도 있다. 이것은 최종 확정이 아니라, 가장 먼저 반증하려는 가설이다.

함께 탐색할 수 있는 후보도 있다.

• 차세대 컴퓨팅: 반도체, 컴퓨터 아키텍처, OS, 컴파일러, 차세대 디바이스
• 인간 증강과 새로운 인터페이스: 스마트글래스, 실시간 멀티모달 경험, 공간 컴퓨팅, 새로운 UX
• 물리 AI와 자율 시스템: 로보틱스, 임베디드, 실시간 제어, 자율 에이전트
• 에너지와 물리 인프라: 전력전자, 에너지 저장, 전력망, 산업 제어
• 자기 진화하는 지능: 지속 학습, 월드 모델, 자율 학습, 검증·학습 시스템

자기 진화하는 지능은 별도의 베팅일 수도 있지만, 앞의 여러 방향을 뒷받침하는 핵심 기술로 결합될 수도 있다.

기술만으로는 남지 않는다

먼저 시작하는 것만으로는 충분하지 않다. 시간이 갈수록 강해지는 누적 우위가 필요하다.

독자적인 기술은 성능·비용·신뢰성·새로운 능력에서 차이를 만들 수 있다. 그러나 기술은 실제 고객과 반복 사용, 매출, 피드백으로 이어져야 한다. 그 과정에서 SDK, API, 하드웨어, 런타임, IP 같은 공통 기술이 쌓이고, 개발자의 의존성·네트워크 효과·전환 비용이 생길 때 비로소 생태계라는 해자가 만들어진다.

그래서 스스로에게 세 가지를 묻고 싶다.

1. GPT-8 이후에도 이 우위가 남는가? 코드 생성 능력 자체보다 고객 관계, 실제 성능, 물리적 기술, 유통, 운영, 생태계처럼 오래 남는 자산이 필요하다.
2. 빅테크와 경쟁할 수 있는가? 같은 자원으로 정면 승부하기보다 작은 시장의 비대칭적인 진입점에서 시작해 독자적 우위를 만들고 확장해야 한다.
3. 기술과 제품이 서로를 강화하는가? 새 기술이 킬러 제품을 만들 수 있고, 제품의 성공이 핵심 기술 연구를 지탱할 수도 있다.

Thesis를 회사로 옮기는 순서

처음 30일에는 두세 개 후보의 기술, 시장, 경쟁 구조, 전문가, 미래 변화를 깊게 탐색한다. 이때의 목표는 무엇을 믿는지뿐 아니라 무엇이 그 믿음을 반증할지까지 적는 것이다.

그다음 30일에는 한 산업에 앵커링해 직접 실험하고 개발하면서 사용자와 시장을 조사한다. 정말 몰입할 수 있는지, 제품 기회가 있는지를 확인한다.

60일에서 90일 사이에는 앱, 개발자 도구, 하드웨어, B2B 제품 중 가장 적합한 형태로 첫 제품을 내놓는다. 사람들이 실제로 쓰고 돈을 지불할 이유가 있는지를 확인하기 위해서다.

장기적으로는 매출과 투자로 런웨이를 만들고, 핵심 기술을 개선하고, 필요한 전문가를 영입한다. 제품에서 플랫폼으로 확장할 기회가 생기면 기술·사용자·수익·생태계가 서로 강화되는 구조에 투자한다.

핵심은 전문가가 된 뒤에야 창업하는 것도, 전문성 없이 제품만 만드는 것도 아니다. 제품을 만들면서 전문성과 고유 기술을 함께 축적하는 것이다.

전략적으로 버릴 것

유행하는 기술마다 프로젝트를 시작하는 대신, 하나의 Thesis 아래에서 자산이 쌓이는 프로젝트를 고른다. 코드 구현의 난도를 해자로 착각하는 대신, 경쟁사가 쉽게 재현하기 어려운 우위를 찾는다. 고객 가치 없는 기술 연구나 장기 목표와 무관한 제품은 계속 유지하지 않는다.

다만 모든 것을 같은 속도로 버리지는 않는다. 프로젝트와 기술 접근법은 빠르게 중단하거나 전환할 수 있다. 시장도 증거에 따라 조정해야 한다. 반면 장기 Thesis는 충분한 반증이 축적되었을 때 수정한다.

내가 앞으로 붙들고 싶은 기준은 한 문장이다.

10~20년 후 반드시 중요해질 미래에 베팅하되, 오늘 사람들이 원하는 것을 만들어 생존하고, 매번 다음 단계의 기술적·사업적 우위를 축적한다.

그렇게 쌓이지 않는 프로젝트라면, 재미있거나 단기적으로 잘돼 보여도 과감히 버릴 수 있어야 한다.