규모(Scale)가 결과를 결정한다.
레버리지의 힘
왜 규모(Scale)가 결과를 결정할까?
사업, AI, 투자—모두 규모의 경제와 네트워크 효과가 작동하는 영역입니다.
첫째, 사업은 고객이 늘수록 생산 단가는 낮아지고,
IT세계에서는 네트워크 효과까지 감안하면
경쟁자는 쉽게 따라오기 어렵습니다.
결국 시장 지배력이 규모에서 나옵니다.
제프베조스가 그린 아마존의 FLYHWEEL는 규모와 네트워크효과로 수확체증을 극대화한다. 둘째, AI는 데이터와 연산량이 많을수록 모델의 성능이 기하급수적으로 개선됩니다.
작은 실험이 아니라 대규모 학습에서 진짜 혁신이 일어납니다.
학습의 양, 튜닝, 생각의 시간, 즉 숙고하는 기간에 따라 AI의 질이 달라진다셋째, 투자는 원금이 클수록 복리 효과가 눈에 띄게 확대되고,
레버리지를 활용할 때 파급력이 훨씬 커집니다.
또한 범위의 경제까지 달성할 수 있습니다.
부동산, 주식, 선물, 옵션 등의 파생상품으로 수익은 가속화하고 리스크는 줄일 수 있습니다.
즉, 규모는 단순한 ‘크기’가 아니라 결과를 질적으로 바꾸는 힘입니다.
규모의 경제 vs. 범위의 경제레버리지: 규모 확장의 핵심 도구
투자에서 규모를 가장 빠르게 키우는 방법은 바로 레버리지입니다.
하지만 레버리지는 양날의 검입니다.
제대로 쓰면 성과를 폭발적으로 키우지만, 잘못 쓰면 파멸을 부릅니다.
따라서 핵심은 레버리지가 아니라 그것을 다루는 실력입니다.
그렇다면, 실력은 어떻게 기를 수 있을까요?
힌트는 바로 우리를 모방한 인공지능(AI)의 학습 방법론에 있습니다.
투자 실력 향상을 위한 AI 모델 개발형
3단계 훈련법
1. 사전학습 (Pre-training): 많이 읽고, 기본기를 다지는 시간
AI는 방대한 데이터를 학습하며 기초 체력을 쌓습니다.
투자자도 마찬가지입니다.
투자서와 경제 서적을 통해 성공한 투자자들의 철학과 시장의 기본 원리를 이해합니다.
기술, 사회, 문화 등 다양한 분야의 지식을 폭넓게 쌓아 통찰력을 기릅니다.
뉴스와 리포트를 통해 국내외 경제 동향과 기업 정보를 습득합니다.(아래 링크 참고)
https://brunch.co.kr/@078bdbce77124e6/29
이 단계는 레버리지라는 도끼를 벼리는 과정과 같습니다.
잘 벼려진 도끼가 나무를 더 쉽게 자르듯, 튼튼한 사전지식은 올바른 판단을 가능하게 합니다.
2. 강화학습 (Post-training): 현실에서 조율하고 최적화하는 과정
사전훈련된 AI는 실제 환경에서 시행착오를 거치며 보상을 극대화합니다.
투자자도 현실 속 경험을 통해 학습을 강화해야 합니다.
소액으로 직접 투자해 보면서 이론과 현실의 차이를 체감합니다.
투자 성패의 원인을 분석하고 다음 투자에 반영하는 피드백 루프를 만듭니다.
시장 변동성 속에서도 감정에 휘둘리지 않고 객관적 판단을 내리는 훈련을 합니다.
이 단계는 레버리지를 다루는 기술을 몸으로 익히는 과정입니다.
작은 손실과 성공이 누적되어 큰 규모에서도 흔들리지 않는 내공을 만듭니다.
3. 테스트 타임 학습 (Test-time training): 숙고로 지혜를 확장하는 시간
AI는 최종 결정을 내리기 전, 다양한 추론을 거쳐 정확도를 높입니다.
투자자에게 이 단계는 바로 숙고의 시간입니다.
기존의 학습과 경험을 바탕으로 보다 깊은 통찰을 사유하는 시간이 필요합니다.
중요한 결정을 앞두고 “최악의 시나리오는 무엇인가?”,
“내가 틀릴 가능성은 없는가?” 같은 질문을 스스로 던집니다.
즉각적인 직관에 의존하지 않고 충분한 시간을 가지고 신중하게 판단합니다.
긍정적인 정보뿐만 아니라 반대 의견과 부정적인 측면까지 검토합니다.
숙고는 레버리지라는 거대한 힘을 통제하는 조종간입니다.
성급한 판단은 사고를 부르고, 숙고의 지혜는 성과를 확장시킵니다.
결론: 학습이 레버리지를 다루는 힘이다
레버리지는 단순히 돈을 빌리는 기술이 아닙니다.
방대한 사전 지식, 현실에서 얻은 경험과 교정,
그리고 깊이 있는 숙고가 결합될 때,
비로소 레버리지는 투자 성과를 압도적으로 확장하는 최고의 무기가 됩니다.
1. 투자의 규모가 결과를 결정한다.
2. 투자의 규모는 레버리지가 키운다.
3. 레버리지를 다루는 힘은 학습에서 나온다.
