Notebook LM을 사용해보자
무언가를 쉽게 배우는 방법
출근길에 Y Combinator에서 영상을 하나 올렸길레 들으면서 출근했다. 다 못들었고, 업무는 시작했기에 간단하게 요약본을 보고 싶어졌다. 개인적으로 만든 것도 있지만, local에서만 돌아가기에 Google에서 선보인 Notebook LM을 사용한다.
https://youtu.be/bxBzsSsqQAM?si=G4Z4BukMzwuX1FQr
우선 해당 영상이다. 2000년대 초반에 씌여진 The Seven Powers라는 책에 대한 내용을 The Seven Moats(해자)로 수정해서 이야기를 풀어가는 내용이다.
그러면 어떻게 하면 Notebook LM을 사용할 수 있는지 한 번 알아보도록 하자.
1. https://notebooklm.google.com
2. 오른쪽 위를 보면 새로 만들기가 보인다. 그것을 클릭한다.
3. 접속을 하면 위처럼 보인다. 여기에서 내가 원하는 것을 업로드 하면 된다. 지금은 유튜브를 요약하려고 하니, 링크에 있는 유튜브를 클릭해서 해당 URL를 넣는다.
4. 입력하고 나면 아래와 같이 나오게 된다. 여기서 내가 원하는 것을 직접 입력해서 알아보는 수도 있고, 오른쪽 스튜디오에서 원하는 스타일로 확인도 가능하다.
동영상 개로를 눌러봤다(시간이 오래 걸리는데, 무료니 불평은 안하기로 하자).
아래는 프롬프트를 이용해서 요약해달라고 한 결과이다.
제공해주신 자료는 AI 스타트업이 장기적으로 경쟁 우위를 확보하고 생존하기 위해 필요한 **7가지 주요 방어 해자(Moats, 또는 "Seven Powers")**에 대해 설명하고 있습니다.
다음은 이 개념들과 AI 시대에 적용되는 방식에 대한 요약입니다.
1. 해자(Moat)란 무엇이며, 왜 중요한가요?
해자는 무한 경쟁으로부터 스타트업을 보호하는 방어적인 요소입니다. 피터 틸(Peter Thiel)이 말했듯이, 무한 경쟁은 마진을 0으로 만들어 궁극적으로 비즈니스를 죽일 수 있습니다. AI 시대에 들어서면서, 특히 신생 AI 에이전트 회사들이 쉽게 복제될 수 있다는 우려(일명 "Chat GPT 래퍼 밈") 때문에 해자의 중요성이 더욱 부각되고 있습니다.
주의할 점: 해자는 본질적으로 방어적인 것이므로, 방어할 만한 가치 있는 것을 먼저 찾아야 합니다.
2. 스타트업이 해자에 대해 생각해야 할 시점
많은 예비 창업자들이 너무 일찍부터 해자를 고민하여 스타트업 아이디어를 포기하는 경향이 있습니다.
1단계 (가장 중요): 문제 해결 및 속도 창업자들은 해자에 대해 걱정하기 전에, 먼저 실제 문제를 가진 사람을 찾아 그 문제를 해결해야 합니다. 특히 고객에게 **존립이 걸린 고통(existential pain)**을 해결해 줄 수 있다면, 수십억 달러 규모의 사업을 시작할 수 있습니다. 속도 (Speed): 책에는 없지만, 초기 단계 스타트업의 유일하고 가장 중요한 해자는 **속도(Speed)**입니다. 대기업(예: Google, OpenAI)은 복잡한 내부 프로세스 때문에 제품 출시 속도가 느립니다. Cursor와 같은 스타트업은 하루 단위의 스프린트 사이클로 기능들을 출시하며 경쟁 우위를 확보했습니다.
2단계: 규모 확대 및 방어 일단 제품이 가치가 있다는 것을 증명하고 성장(rapid growth)을 달성하면, 그때부터 경쟁에 대비하여 확보한 가치를 방어할 방법을 고민해야 합니다.
3. AI 시대에 적용되는 7가지 해자 (The Seven Powers)
해밀턴 헬머(Hamilton Helmer)가 저술한 The Seven Powers라는 책에 기반한 7가지 범주의 해자입니다.
해자 (Moat) 정의 AI 시대에서의 적용 및 예시
1. 프로세스 파워 (Process Power)
복잡하고 정교하게 구축되어 다른 회사가 쉽게 복제하기 어려운 비즈니스 시스템.
AI 에이전트의 탁월한 엔지니어링. 해커톤 버전으로 구현할 수는 있지만, 실제 세계 조건에서 수만 건의 요청에 대해 99%의 정확도로 안정적으로 작동하도록 만드는 힘든 '마지막 10%'의 작업. 예시: Plaid, Greenlight, CASA의 정교한 AI 에이전트.
2. 코너링된 자원 (Cornered Resource)
독립적으로 가치가 있으며 타인이 쉽게 획득하거나 차익거래할 수 없는 희소 자산.
규제 승인 (Pharma 특허, DoD 계약). 스타트업에게 가장 중요한 형태는 실제 데이터와 워크플로우입니다. 고객과 밀접하게 일하며 얻는 맞춤형 데이터셋은 자체 모델을 훈련시키는 데 최고의 코너링된 자원입니다.
3. 전환 비용 (Switching Costs)
고객이 다른 솔루션으로 이동하는 데 드는 시간, 노력 또는 금전적 비용이 매우 높을 때 발생.
오래된 SAS 시스템 (Oracle, Salesforce)의 데이터 마이그레이션 비용. AI 시대에서는 기업의 복잡한 운영 방식에 깊이 맞춤화되는 길고 복잡한 온보딩/파일럿 프로세스를 통해 구축됩니다. 소비자 측면에서는 **개인화된 기억(Memory)**이 점차 전환 비용이 되고 있습니다 (예: ChatGPT의 사용자와의 관계 발전).
4. 카운터 포지셔닝 (Counterpositioning)
경쟁하는 기존 기업이 **기존 사업을 잠식(cannibalize)**할까 두려워 쉽게 모방할 수 없는 행위.
기존 SAS 기업들의 '시트당 가격(per seat pricing)' 모델. AI가 작업을 자동화할수록 시트가 줄어들어 수익이 감소하기 때문에, AI 네이티브 스타트업은 '작업 완료당 가격(work delivered)' 모델을 채택하여 기존 기업을 위협합니다. 또한, 후발 주자로서 단순히 더 나은 제품을 만들어 선두 주자를 압도할 수도 있습니다 (예: Legora vs. Harvey, Speak vs. Duolingo).
5. 브랜드 (Branding)
제품이 동등하더라도 소비자가 브랜드를 신뢰하여 선택하게 만드는 명성.
일반적으로 시간이 걸리지만, OpenAI의 ChatGPT는 이미 인터넷에서 가장 큰 소비자 브랜드 중 하나였던 Google(Gemini)을 제치고 소비자 AI 앱의 브랜드로 자리매김했습니다. 이는 Google이 광고 기반 비즈니스 모델을 해칠까 두려워 혁신에 주저했기 때문에 카운터 포지셔닝의 예시이기도 합니다.
6. 네트워크 이코노미 (Network Economy)
사용자가 많아질수록 제품의 가치가 모든 사용자에게 증가하는 현상.
AI 시대에서는 데이터의 형태로 나타납니다. 더 많은 사용자가 데이터를 제공할수록 (예: Cursor의 키 입력, 기업의 사적 데이터), 맞춤형 모델이 더 좋아지고 제품이 개선되는 **선순환(flywheel)**이 발생합니다. **평가(evals)**는 이 워크플로우를 개선하는 핵심 모드입니다.
7. 규모의 경제 (Scale Economies)
대규모 고정 자본 투자로 인해 경쟁사보다 더 저렴한 비용으로 서비스를 제공할 수 있는 능력.
주로 기반 모델(Foundation Model) 레이어에 적용됩니다. 최첨단 LLM을 훈련시키는 데는 막대한 자본이 필요하며, 소수의 회사만이 이를 감당할 수 있습니다. 응용 프로그램 레이어의 예시로는 Exa가 있으며, 이 회사는 에이전트 검색을 위해 웹 크롤링 인프라에 미리 투자하여 다수의 고객에게 저렴하게 서비스를 재사용할 수 있습니다.
이건 플래쉬카드 형태이다. 해당 카드를 눌러서 정답확인도 가능하다!!
꽤 자세한 리뷰도 가능하고, 양방향 교육도 가능하니, 적극적으로 업무/교육에 쓰면 좋을듯하다.
