하드씽

[책 리뷰] 통섭과 투자 - 마이클 모부신 저

J Park — Mon, 10 Aug 2026 21:00:59 +0900

이 책은 나도 리뷰를 한 적이 있는 '운과 실력의 성공 방정식'의 저자 마이클 모부신의 작품이다.

[책 리뷰] 운과 실력의 성공 방정식 - 마이클 모부신 저

대학 축구동아리 선배이자 VC로 성공적인 커리어를 가져가고 계신 선배께서 추천해주신 책이다. 투자를 비롯한 모든 일에 있어 실력 뿐만 아니라 운도 큰 역할을 (어떤 영역은 운이 더 큰 역할을

thehardthing.tistory.com

투자를 잘하기 위해서 다양한 분야에 대한 지식을 쌓는 것이 필요하다고 얘기하며, '투자 철학', '투자 심리', '혁신과 경쟁 전략', '과학과 복잡계 이론'에 대해 설명한다. 다만, 저자의 기존 책을 읽기도 하였고, 투자 관련 책을 많이 읽다 보니 기존에 읽었던 책에서 접한 내용과 겹치는 부분들이 많아 엄청 새롭기보다는 알던 지식들을 다시 한번 복기하는 느낌이었다.

그래도 '복잡계'에 대한 내용은 새롭게 접하는 내용들이 많았다. 복잡계란 다양한 요소들이 상호작용을 주고 받아, 단순한 인과관계나 통계 이론으로는 해석이 불가능한 시스템을 말한다. 주식시장이 특히 복잡계로 생각할 수 있는데, 워낙 다양한 플레이어들이 활동하고 있어, 효율적이면서 비효율적이기도 하고, 인과관계가 있으면서 없는 다양한 이벤트들이 벌어지는 곳이다. 특히, 금융 시장은 일반적인 통계 이론의 가정인 정규 분포가 아닌 '두꺼운 꼬리' 분포를 가지고 있다고 기하는데, 일반 정규분포에서는 일어나기 힘들 것이라고 생각했던 일이 자주 일어나고, 그 영향력이 실제 세계에 미치는 영향이 매우 크다는 것이다. (ex. 2008 금융위기, LTCM 파산 사건)

LTCM

롱 텀 캐피탈 메니지먼트(Long-Term Capital Management L.P.) 1994년 에 채권중개회사

namu.wiki

최근 다시 읽은 홍진채 라쿤자산운용 대표님의 '주식하는 마음'에서 자주 언급하기도 하고, 기존에 '운과 실력의 성공 방정식'을 재밌게 봐서 읽게 되었는데, 많은 부분이 기존 책들과 겹쳐 상대적으로 새로움이 덜 해 조금 아쉬운 책이었다 :(

네오 클라우드 기업 전망 분석: GPU 클러스터 운영은 F1 레이싱카를 모는 것과 같다

J Park — Tue, 4 Aug 2026 21:53:04 +0900

올해 상반기 AI 인프라 관련 기업들의 주가는 강한 상승세를 보였다. 특히 네오클라우드가 두드러져서 Nebius는 200% 이상, CoreWeave도 39% 올랐다. 다만 그 상승에도 CoreWeave는 상장 직후였던 작년 6월의 고점(183.5달러) 대비로는 여전히 절반에도 못 미치는 수준이었는데, 7월 들어서는 그마저도 한 달 새 Nebius가 43%, CoreWeave가 36%가량 빠지며 분위기가 완전히 꺾였다. 여기에 순환 금융 이슈까지 겹치면서 네오클라우드는 버블의 상징처럼 언급되고 있는데, 오히려 논란이 뜨거운 지금이 이 섹터의 펀더멘털을 한번 들여다볼 시점이라고 생각되어 공부한 내용을 적어본다.

빠른 상승을 보이다 최근 급락한 네비우스 (NBIS) 주가

네오클라우드는 AI 학습과 추론에 특화된 GPU 클라우드 사업자를 말한다. 생성형 AI로 GPU 수요가 폭증했는데, 기존 하이퍼스케일러들은 범용 인프라 위에 GPU를 얹은 구조라 비용도 비싸고 운영 효율성도 떨어진다. 이에 따라 GPU 연산에만 집중해 더 빠른 프로비저닝과 낮은 가격을 제공하는 전문 사업자들이 등장했고, 이들을 기존 클라우드 업체와 비교해 네오클라우드라고 부른다.

여기서 GPU 데이터센터가 일반 데이터센터와 무엇이 다른지 짚고 넘어갈 필요가 있다. 일반 데이터센터는 수많은 서버가 각자 독립적으로 일을 하는 구조다. 서버 한 대가 웹페이지 하나를 띄우고, 다른 한 대가 데이터베이스 쿼리를 처리하는 식이라, 서버끼리 대화할 일이 상대적으로 적다. 반면 AI 학습은 수천~수만 장의 GPU가 사실상 하나의 컴퓨터처럼 동작해야 하는 작업이다. 모델 하나가 너무 커서 GPU 한 장에 담기지 않으니 모델과 데이터를 잘게 쪼개서 나눠 들고 있는 것인데, 문제는 매 학습 스텝마다 각 GPU가 계산한 결과를 다른 모든 GPU와 주고받아 동기화해야 한다는 점이다. 이 통신이 끝나야 다음 스텝으로 넘어갈 수 있기 때문에, 만 장의 GPU 중 한 장이라도 느리면 나머지 9,999장이 그 한 장을 기다리며 놀게 된다. NVLink나 InfiniBand 같은 초고속 네트워킹이 필수적인 이유가 여기에 있고, 네오클라우드들이 GPU 사양만큼이나 네트워크 토폴로지 설계에 공을 들이는 이유이기도 하다. (GPU를 몇 장 갖고 있느냐보다 그 GPU들이 얼마나 잘 연결되어 있느냐가 클러스터의 실력이라는 얘기다.)

그런데 냉각 같은 물리적 난제를 해결하고 하드웨어를 연결하는 것은 사실 시작에 불과하다. 진짜 어려운 것은 그 위에서 GPU를 놀리지 않고 굴리는 일이다. GPU가 실제 연산에 쓰인 비율을 MFU(Model FLOPs Utilization)라고 하는데, 같은 하드웨어를 갖고도 워크로드를 어떻게 쪼개고, 어떤 순서로 스케줄링하고, 통신과 연산을 얼마나 겹쳐 돌리느냐에 따라 이 숫자가 달라다. 여기에 클러스터마다 특성도 다르다. 대규모 분산 학습에 최적화된 클러스터가 있는가 하면 추론에 적합한 클러스터가 따로 있고, 고객 워크로드도 파인튜닝, 사전학습, 실시간 추론 등 요구 조건이 제각각이라, 어떤 일을 어떤 GPU에 얹을지 매칭하는 것 자체가 정교한 소프트웨어 역량을 요구한다. 시간당 요금을 받는 사업 특성상 가동률이 곧 수익성인데, 이 매칭이 어긋나면 비싼 GPU가 그대로 유휴 자산이 되어버린다. 결국 GPU 클라우드는 하드웨어 임대업이 아니라, 희소한 연산 자원을 최대한 쥐어짜는 운영 소프트웨어 사업에 가깝다.

코어위브가 항상 자랑하는 타 회사 대비 높은 MFU (출처: 코어위브 IR 자료)

네오클라우드가 AI 인프라 상승의 수혜를 볼 수밖에 없다고 생각하는 이유를 세 가지로 정리할 수 있었다.

첫째는 수요와 공급의 비대칭이다. 학습이든 추론이든 수요는 폭발하고 있는데, 전력, 변압기, 냉각 부품 등 곳곳의 병목 때문에 이 공급망을 최상위 레벨에서 완성할 수 있는 기업 자체가 희소하다. 수요가 아무리 커져도 공급이 따라오지 못하는 구조에서는, 이미 공급망을 완성해둔 소수의 사업자에게 가치가 집중될 수밖에 없다.

둘째는, 사실 내가 가장 강조하고 싶은 부분인데, 운영의 난이도다. 유명 투자자인 개빈 베이커는 최근 인터뷰에서 GPU 클러스터를 운영하는 것을 F1 레이싱카를 모는 것에 비유했다. 레이싱카를 산다고 아무나 서킷에서 기록을 낼 수 없듯이, GPU도 보유하는 것과 운영하는 것이 완전히 다른 문제라는 것이다. 실제로 여러 기사에 따르면 신형 GPU가 출시된 후 이전 세대 수준의 성능을 실제로 뽑아내기까지 12~18개월의 갭이 존재하고, GB200 NVL72급 클러스터를 프론티어 수준으로 운영하는 것은 깊은 시스템 역량을 갖춘 소수만 가능하다고 한다. xAI의 콜로서스 클러스터가 MFU 11%에 그쳤다는 보도도 있었는데, 수십조를 들여 산 레이싱카가 트랙의 1할 속도로 달리고 있는 셈이니 꽤 충격적인 숫자다. 결국 하드웨어는 돈으로 살 수 있어도 운영 노하우는 시간으로만 쌓이는 것이고, 이것이 네오클라우드의 진짜 해자가 아닐까 싶다.

GPU 클러스터 운영을 F1 드라이빙에 비유한 개빈 베이커 영상. 관련 언급은 18분 50초경부터 나온다.

셋째는 엔비디아와의 협력 관계다. CoreWeave와 Nebius는 엔비디아와의 파트너십 덕분에 Blackwell Ultra, 그리고 이제는 Rubin 같은 차세대 플랫폼을 가장 먼저 구축하고 배포할 수 있는 사업자에 속한다. GPU가 여전히 희소 자원인 시장에서 신형 칩을 남보다 먼저, 그리고 대량으로 받을 수 있다는 것 자체가 강력한 경쟁 우위다. (엔비디아 입장에서도 하이퍼스케일러의 자체 칩 개발을 견제할 우군이 필요하니 이해관계가 맞아떨어지는 구조로 보인다.)

다만 리스크도 있다. 주요 네오클라우드 중 GAAP 기준 흑자인 곳은 아직 없고, CoreWeave와 Nebius 모두 GPU 감가상각이 매출의 절반가량을 잠식하고 있다. 여기에 GPU를 담보로 한 수백억 달러 규모의 대출 만기가 2026~2028년 좁은 구간에 몰려 있다는 리파이낸싱 우려도 있다. (순환 금융 논란도 결국 이 부채 기반 성장 구조에서 나오는 얘기다.) GPU의 경제적 수명이 감가상각 기간보다 짧다면 지금의 성장 공식 자체가 흔들릴 수 있어, 이 부분은 계속 지켜봐야 할 것 같다.

주요 플레이어들의 최근 소식도 간단히 정리해본다. 해외 상장사 중에서는 CoreWeave가 대장 격인데, 2026년 1분기 매출이 전년 대비 112% 성장한 약 21억 달러였고 수주잔고는 994억 달러에 달한다. 2026년 4월부터는 Anthropic도 다년 컴퓨트 계약을 맺은 고객이 되었다. 비상장 쪽에서는 추론 특화 사업자들의 성장이 인상적이다. Fireworks AI는 2026년 7월 175억 달러 밸류에이션에 15억 달러 규모 시리즈 D를 유치했는데, 연환산 매출 10억 달러를 돌파했고 Together AI도 같은 달 83억 달러 밸류에이션에 8억 달러 시리즈 C를 마쳤고, 연간 부킹이 11.5억 달러를 넘어섰다.

국내도 움직임이 빨라지고 있다. 네이버는 엔비디아의 투자를 유치하며 GPU 임대를 넘어 자체 AI 모델과 소프트웨어를 결합한 'AI 팩토리'를 구축하겠다고 밝혔고, 브룩필드와는 기가와트급 AI 팩토리 운영에 필요한 데이터센터, 전력, 냉각 설비 공급망을 공동으로 마련하기로 했다. 의외였던 곳은 GS다. 강원 동해에 2.4GW급 AI 데이터센터 캠퍼스를 짓겠다고 발표했는데, 직접 투자비만 약 30조 원, GPU와 메모리까지 포함하면 120조 원 규모로 추산된다. 전력은 GS EPS와 GS E&R, 시공은 GS건설, 냉각은 GS칼텍스가 맡는 수직계열화 구조인데, 아무래도 병목이 전력과 건설로 옮겨가고 있다 보니 에너지 그룹이 이 시장의 유력한 플레이어가 될 수 있다는 점이 흥미로웠다. 스타트업 중에서는 베슬AI가 눈에 띄는데, 한국, 미국, 핀란드 등 여러 데이터센터의 GPU를 연결해 수요와 공급을 매칭하는 미들레이어 구조로 운영하며, 국내외에서 빠르게 매출이 성장하고 있다고 한다.

정리하자면, 순환 금융이나 감가상각 같은 재무적 논란과 별개로, 수요-공급의 비대칭, 운영 난이도, 그리고 엔비디아와의 협력이라는 세 개의 구조적 해자 덕분에 네오클라우드는 AI 인프라 상승의 수혜를 볼 수밖에 없는 섹터라고 생각한다. 다만 그 수혜가 모든 플레이어에게 돌아가지는 않을 것이고, 결국 소수의 승자에게 그 혜택이 돌아갈 것으로 보인다. 국내에서도 이 밸류체인에서 성공하는 기업들이 많이 나와줬으면 하고, 나도 관련 기업들을 계속 들여다봐야겠다.

*참고: 이 글은 투자 권유 글이 아닙니다.

[책 리뷰] 주식하는 마음 - 홍진채 저

J Park — Fri, 24 Jul 2026 22:20:06 +0900

https://thehardthing.tistory.com/19

[책 리뷰] 주식하는 마음 (홍진채 저) & 돈의 심리학 (모건 하우절 저)

(2021년 8월 28일 페이스북에 쓴 글을 옮김) 2020년 코로나 이후 역대급 주식 호황장에서 나는 결혼 준비에 정신도 없고, 무섭게 오르는 장 속에서 언제 올라탈지 몰라 진입 기회를 놓쳐 억울한 느낌

thehardthing.tistory.com

이 책은 예전에도 봤던 책인데, 오랜만에 생각나서 한 번 더 봤다. 저자인 홍진채 라쿤자산운용 대표님은 유투브 등 방송 출연도 많이 하시는데, 볼 때마다 생각의 깊이와 박식함을 느낄 수 있다.

책 내용 중 다시금 되새길 만한 내용 중 하나는 주식을 살 때 '반증 가능한 명제'의 형태로 투자 기록을 남겨야 한다는 것이다. 반증이 불가능하면 본인의 투자 가설이 옳고 틀림을 판단할 수 없기 때문에 주식이 오르지 않아도 무한히 가져갈 수 밖에 없다고 저자는 지적한다. 예를 들어 'A 주식은 현재 1만원인데, 앞으로 2만원이 될거야' 라는 식의 명제는 반증이 불가능하다. 왜냐하면 30년이 지나면 2만원이 될 수도 있고, 2만원을 잠깐 찍었다가 바로 떨어질 수도 있는데, 내가 그 때 못 팔아도 되는건지 등, 명확히 이 명제가 틀렸다고 반증하기 어렵기 때문이다. 그래서 유의미한 형태의 명제는 'A 주식은 현재 1만원인데, 신규로 추진하는 사업에서 성과가 나와서 다음 분기 실적에 반영되고, 신사업에 부정적으로 평가하던 투자자들의 시각이 바뀌면 2만원까지 상승할 것이다. 실적 발표까지 2개월이 남았으니, 투자자들은 실적 발표 후 1개월 이내에 해당 사실을 인지할 것이다.' 와 같은 형태이다. 이와 같은 명제를 새우면, 만약 본인이 1만원에 주식을 샀다가 신규 추진 사업의 일정이 변경되거나, 신사업의 실적이 안좋거나, 실적이 나와도 주가가 반응하지 않거나 등 결과에 따라 본인이 매수한 주식을 매도하거나 보유할 수 있을 것이다.

또한 제목이 주식하는 마음인 만큼 본인과 다른 사람이 어떠한 마음(또는 생각)으로 주식을 사고 파는지에 대해 이해해야한다고 말한다. 결국 메타인지를 가져야한다는 것인데, 주가에 대해 '제한적 합리성 모델'을 통해 가격을 바라봐야한다고 얘기한다. 이 모델의 작동 원리는

- 가정 1: 각 투자자는 각자의 원칙을 가지고 있다.

- 가정 2: 각 투자자가 입수할 수 있는 정보는 제한적이다.

- 가정 3: 각 투자자는 제한된 정보와 불완전한 원칙을 바탕으로 의사결정을 한다.

- 가정 4: 각 투자자의 의사결정 결과는 다른 투자자의 의사결정에 영향을 미친다.

-> 행동지침 1: 다른 투자자가 입수할 수 있는 정보의 범위를 추측한다.

-> 행동지침 2: 다른 투자자가 사용하는 의사결정 원칙을 추측한다.

-> 행동지침 3: 현재 이 주식을 관찰하는 사람들의 의사결정 근거를 추론한다.

-> 행동지침 4: 시장 참여자들이 지금보다 더 낙관적으로 변했을 때 얼마나 더 높은 가격을 지불하고도 주식을 사려고 할지, 반대로 더 비관적으로 변했을 때 얼마나 더 낮은 가격에도 주식을 팔려고 할지 추론한다.

-> 행동지침 5: 현재 가격 대비 위 4번의 상승 잠재력이 하락 잠재력보다 클 경우 매수하고 보유한다.

-> 행동지침 6: 위 1-4변을 계속 업데이트 한다. 5번을 만족하지 못할 경우 비중을 줄이거나 매도한다.

와 같다.

벤처투자를 업으로 하다보니 상장 주식에는 별로 관심을 안 갖다가 최근들어 상장 주식에도 조금씩 관심을 가지고 있는데, 매수와 매도에 있어 판단 기준을 다시금 생각해볼 수 있는 기회였다. 한번 상장 주식 매수에 이와 같은 프레임을 적용해보고 기록도 해봐야겠다.

[책 리뷰] 라이어스 포커 - 마이클 루이스

J Park — Tue, 21 Jul 2026 20:00:47 +0900

1980년대 월가의 유명한 투자은행인 살로몬 브라더스에서 일했던 채권 트레이더가 당시 경험한 것을 바탕으로 쓴 책이다. 지금은 씨티그룹에 인수되어서 존재하지는 않지만 당시엔 최고의 규모를 자랑하는 회사였던 것으로 보인다. 저자는 당시 급격하게 회사가 규모를 확장하는 과정에서 투자은행 트레이딩 룸 내부의 모습을 그대로 보여주며, 내부자로서의 경험을 통해 당시 월가 임직원들의 돈만 밝히는 태도에 대해 비판적인 모습을 보여준다. 사실 나도 주식 시장만 알지, 채권 트레이딩에 대한 개념이 없었는데, 해당 개념은 아래 블로그 글을 참조하면 좋을듯하다.

https://tilnote.io/pages/69e8aeec386b8a80e7487f86

1. 채권 트레이더란 누구인가

채권 트레이더란 누구인가 채권 트레이더를 한 문장으로 말하면, 금리와 신용의 움직임을 가격으로 읽고, 그 차이를 거래로 연결하는 사람이다. 주식 트레이더가 기업의 성장과 기대를 다룬다

tilnote.io

중간 부분에선 비슷한 식의 묘사가 많아 약간 지루하긴 한데, 월가의 탐욕스러운 모습을 볼 수 있다는 점이 흥미로운 책이다. 다만, 이제 월가의 모습에 대해 영화화되기도 해서 약간은 식상한 면도 있다. (실제 이 책의 작가가 '빅쇼트'의 작가라고도 한다.)

대규모 인공지능을 위한 고속 스마트 네트워킹 기술 - 망고부스트 김장우 대표

J Park — Thu, 2 Jul 2026 22:46:45 +0900

https://www.youtube.com/watch?v=u_hJ1qa9tNI

요즘 핫한 인공지능 반도체 기업 중 하나인 망고부스트 기술/제품에 대한 김장우 대표님의 발표.

아무래도 교수님이시다 보니 발표의 전달력이 엄청나시고, 어려운 개념을 쉽게 설명해주셔서 AI 인프라에서 GPU가 아닌 네트워크, 스토리지 등 평소에 접하기 어려운 시스템에 대해 쉽게 이해할 수 있었다.

내가 이해한 것을 짧게 정리해보자면, AI 모델이 점점 커지면서 한꺼번에 많은 GPU를 함께 돌리는게 중요해졌다. 원래 PCIe 기반으로 GPU카드 간의 네트워크를 연결하였는데 PCIe는 원래 GPU를 위한 프로토콜이 아니다보니 속도의 한계가 있었다. 이에 따라 NVIDIA는 자체개발한 NVLink와 NVSwitch라는 프로토콜을 통해 하나의 보드 내에서의 GPU간 네트워크를 연결하여 데이터 통신의 효율을 극대화하였다. 이뿐만 아니라, 기존의 보드 사이의 연결은 이더넷 프로토콜 기반으로 이루어졌는데, 이 또한 GPU를 위한 프로토콜이 아니다보니 효율의 한계가 있었다. 이를 극복하기 위해 NVIDIA는 DPU (or Smart NIC)를 자체 개발하였고, 이를 통해 보드 간의 네트워크 효율을 극대화하였다. 그러다보니 AI 인프라를 구축하는데 단순 연산을 위한 GPU 뿐만 아니라 네트워크 구축을 위한 네트워크의 비중이 증가하였다. 망고부스트는 네트워크 분야의 비효율을 해결하기 위해 DPU를 자체적으로 개발하는 회사이다.

결국 NVIDIA가 GPU 팔아먹기 위해 나머지까지 다 해먹고 있는 AI 인프라 시장에서 DPU를 자체 개발하고자 하는 회사이다. 요즘 국내에도 리벨리온, 퓨리오사 같은 NPU 회사 뿐만 아니라 파네시아와 같은 CXL 회사 등 다양한 회사가 나오고 있는데, 한국 기업들 중에서도 성공하는 기업들이 많이 나와줬으면 한다.

기존 PCIe 프로토콜을 대체하기 위한 NVLink와 NVSwitch

이더넷을 대체하여 보드간 네트워크 역할을 하는 Smart NIC (or DPU)

[책 리뷰] 칩 워 - 크리스 밀러

J Park — Fri, 15 May 2026 22:53:28 +0900

반도체의가 어떻게 기술 패권의 중심이 되었는지, 그 과정에서 어떤 나라의 어떤 인물들이 어떻게 세계 경제를 바꿨는지를 설명한 책이다. 초기 미국에서 발전이 시작된 반도체가 어떻게 일본으로 주도권이 넘어가고, 그 이후에 어떻게 동아시아 (대만, 한국 등) 국가들이 반도체 전쟁에서 승리하고 있는지에 대해 설명해준다. 적지 않은 분량이지만 여러 지정학적인 요소와 흥미로운 인물들의 갈등은 마치 영화를 보는 듯한 흥미로움을 느끼게 해준다. 그 과정에서 최근 역사적 기록을 갱신하고 있는 SK하이닉스, 삼성, 마이크론의 주가를 어느정도 이해할 수 있었고, TSMC가 반도체 생태계에서 얼마나 중요한 역할을 하고 있는지도 알 수 있었다. 삼성전자메모리 분야에서 일하는 친구들 얘기를 들어보면 수율을 맞추기 위해 임원분들이 각 공정별 팀장분들을 마른 수건을 짜다 못해 전자레인지 돌릴 정도로 뽑아낸다는 얘기를 들었는데, 그러한 노력때문에 우리나라 반도체 업계가 이 정도까지 오지 않았나라는 생각도 들었다.

사실 우리나라 주식 시장의 50%이상이 반도체 관련 회사이므로 나도 투자업에 일하는 만큼 반도체에 관심을 많이 가져야하지만, 워낙 업계에 전문가들이 많다 보니 관심을 덜 가졌었던거 같다. 당장 반도체 관련 회사에 투자하진 못하더라도 오는 기회를 놓치진 않기 위해서라도 반도체 공부를 조금씩 하면서 유명한 책을 읽어보려고 보게 된 책인데, 생각보다 더 흥미로워 재밌게 읽었다. 대략적인 생태계를 이해한 것 같아, 다른 리서치나 책들도 좀 더 보고 싶은 마음이 들었다.

AI 인프라 경쟁에서 소프트웨어의 구조적 역할

J Park — Fri, 8 May 2026 22:37:51 +0900

https://spri.kr/posts/view/23966?code=data_all&study_type=issue_reports

AI 인프라 경쟁에서 소프트웨어의 구조적 역할 - SPRi

2026년 전 세계 AI 지출은 2.5조 달러에 이를 전망이며, 그중 절반 이상이 서버·가속기·데이터센터 등 인프라에 집중된다. 이 투자의 중심에 NVIDIA GPU가 있으며, 데이터센터 GPU 매출의 약 86%를 차지

spri.kr

소프트웨어정책연구소에서 발간한 글이다.

AI에 천문학적인 투자가 이뤄지면서 다양한 AI 반도체 스타트업들도 많은 관심을 받고 있는데, 그 과정에서 단순히 HW뿐만 아니라 다양한 SW 스택의 개발도 중요하다는 글이다.

주요 AI HW별 SW스택 정리 (출처: AI 인프라 경쟁에서 소프트웨어의 구조적 역할, 소프트웨어정책연구소)

AI SW계층은 AI 모델을 설계하는 '프레임워크', 프레임워크에서 표현된 연산을 분석하여 HW 타겟에 맞는 최적화, 실행 코드를 생성하는 '컴파일러', 특정 HW 아키텍쳐에 맞게 사전 최적화된 고성능 커널 함수의 집합인 '가속 라이브러리', 운영체제와 HW를 연결하는 최하단 계층인 '드라이버/런타임'으로 나뉜다. NVIDIA는 오랜시간 이러한 SW 계층에 투자를 하였고, 이것을 CUDA라는 생태계로 만들어 NVIDIA GPU에 모든 사용자들을 종속시킨 것이다. 저자들 단순히 HW에 대한 투자를 넘어서 이러한 SW계층에 대한 장기적 투자가 이루어져야지만 HW 또한 실제 현장에서 쓰일 수 있다고 말한다.

나도 AI 인프라 SW의 경우엔 평소 접할 일이 없어 이해도가 떨어졌는데, 각 계층의 역할에 대해 상세히 이해할 수 있어 재밌게 읽었다. 대부분 AI HW기업이 자체적으로 개발하거나 오픈소스 프로젝트로 진행되는 경우가 많아, 관련 스타트업도 별로 없어보여 새로운 투자 기회를 찾지 못한 점은 아쉬웠다. 다만, 저자도 언급하다시피 앞으로 추론 성능이 중요해지는 만큼, 이에 특화된 HW, SW 기업이 나올 여지는 많을 것으로 생각된다.

[책 리뷰] 유혹하는 글쓰기 - 스티븐 킹

J Park — Fri, 24 Apr 2026 22:48:29 +0900

미국의 유명 공포 소설 작가 스티븐 킹의 소설을 쓰는 법에 관한 책이다.

대학원을 거치면서 논문도 많이 쓰고, 현재 회사에서도 투심 보고서 등 다양한 글을 쓰면서 어떻게 글을 쓰면 좋을지에 대한 고민을 항상 하게 된다. 누군가 이 책에 대해 추천을 한 것을 메모장에 적어두었다가 서점 가판대에서 보고 생각나서 구매를 했다. 다만 소설을 쓰는 법에 관한 내용이라 내가 쓰는 종류의 글에 직접적으로 도움이 되진 않았지만, 흥미로운 내용이 많이 있었다.

스티븐 킹은 소설을 쓸 때 전체 줄거리를 정해놓는다기보다는 특별한 하나의 상황을 생각하고, 이를 통해 책을 써나간다고 한다. 예를 들어 '작가를 납치한 정신병에 걸린 여자 사생팬'라는 하나의 상황을 가정하고, 이를 통해 전후 줄거리를 붙여나간다는 것이다. 다만 중요한 것은 상황에 맞는 진실한 이야기를 전달해야하는 것이라고 얘기한다. 작가는 소설은 지어내는 것이 아니라 오히려 화석처럼 발굴된다는 표현을 하였는데 참 신선했다.

또한, 유명 작가임에도 불구하고 '글쓰기는 인간의 일이고 편집은 신의 일이다'라는 표현을 하며 편집자를 고평가한 것도 인상적이었다. 아무래도 세계적으로 유명한 작가이니 강한 고집을 갖고 있을 것이라 생각했는데, 편집자의 의견을 매우 신중하게 받아들인다는 것이 의외였다. 또한, 글을 작성하면 항상 첫번째 독자인 아내에게 보여줬다고 하는데, 본인이 의도한 웃음 포인트에서는 아내의 웃음을 기다리거나, 혹평을 받게 되면 항의를 하면서도 어쩔수 없이 이를 받아들여 수정을 하는 모습에서 유명 작가의 인간적인 면모를 느낄 수 있었다. 이외에 퇴고하는 법, 부사를 쓰는 법, 묘사를 하는 법. 대리인을 구하는 법 등 다양한 실무적인 조언과 매일 글쓰기와 읽기를 해야한다는 등 다양한 조언이 있다.

이번에 스티븐 킹의 작품 목록을 봤는데, 본 작품이 '쇼생크 탈출' 영화 하나만 있었다. (사실 쇼생크 탈출이 소설 원작인지도 몰랐다.) 아무래도 공포 소설을 따로 본적이 없어서 그런 것 같고, 이번 기회에 가장 유명한 공포 소설을 한번 봐볼까 한다.

[책 리뷰] 투자, 진화를 만나다 - 풀락 프라사드 저

J Park — Mon, 30 Mar 2026 21:21:19 +0900

투자를 진화론에 비유하여 기업 투자 방법에 대해 정리한 글이다. 저자는 인도 상장 기업을 대상으로 투자를 하는 자산운용사 대표로 15년간 연 20% 이상의 실적을 거두었다고 한다.

(책을 보면 덩치 큰 인도 아저씨가 연상되는데 아래 Youtube 썸네일 사진을 보니 매우 스마트한 인상이다 ㅎㅎ)

https://www.youtube.com/watch?v=SLQafQ9hiE4

크게 3가지 파트로 나뉘어져 있으며, 1부에서는 투자에서 위험을 피하는 법, 2부에서는 투자 기업을 선택하는 법, 3부에서는 대상 투자 기업을 매수하는 법을 설명한다. 큰 맥락은 워렌 버핏의 투자 철학과 유사한데 다양한 생명체들이 진화의 결과로 살아남았으니, 투자 또한 이러한 생명체들의 진화 방법을 모사하면 투자 시장에서 장기간 살아남을 수 있을 것이라는 얘기다. 1부는 생명체들이 위험을 회피하는 방식으로 진화한거처럼 투자에서도 기본적인 생존을 위해서는 위험을 피하는 것이 가장 중요하다고 말하며, 2부에서는 다양한 진화의 예시를 설명하며 기업을 선택하는 방법에 대해 설명하는데 주로 역사적으로 높은 ROCE (Return on Capital Employed, 투하자본수익률)를 보이는 기업을 선택하라고 얘기한다. 3부에서는 좋은 기업을 지속적으로 팔로우하면서 특정 이벤트 (금융 위기, 코로나 등)가 발생하여 낮은 가격에 도달하면 매수해야된다는 것이 주된 내용이다. 참고로 저자는 한 번 투자하면 평생 보유할 생각을 가져야하므로 매도 방법에 대한 내용은 자세히 나와있지 않다.

전반적으로 투자를 진화에 빗댄 것이 흥미롭긴 하나, 전반적으로는 워렌 버핏의 '가치 투자론'과 유사한 관점이어서 어떻게 보면 새로운 내용이 없다고 생각할 수도 있을 것 같다. 다만, 많은 책들이 경제적 해자를 얘기하며 '네트워크 효과', '전환 비용', 'IP' 등의 추상적 얘기를 하는 것에 비해, 본인들이 사용하는 ROCE라는 지표를 제시한 것은 기업 분석을 하는 관점에서 이해하기 편했다. 하지만 저자도 책에서 자주 언급하듯이 이러한 방식의 투자가 적용되는 분야가 있고, 성장주 투자나 벤처투자처럼 리스크가 큰 투자는 이러한 방식의 투자가 적용되지 않으니, 내가 하는 일인 스타트업 투자에 해당 방식을 당장 적용하기는 어려울 것 같다. 또한, 한 번 매수를 위해 몇 년, 혹은 10년 이상의 기간 동안 적정 가격이 오기를 기다려야 하는데, 이게 일반적인 관점에서는 정말 큰 인내력을 필요로 하여 많은 사람들이 적용하기엔 쉽지 않은 일이 것이라고 생각되었다.

벤처투자를 업으로 삼으며 다양한 투자 관련 책들을 읽어왔다. 다만, 전통적 가치 투자 관련 책들은 읽으면 읽을 수록 벤처투자와는 거리가 있다는 생각이 들게 된다. 이런 책들을 읽으면 눈만 까다로워져서 오히려 투자에는 방해가 되는 것 같기도 하고...ㅜㅜ 앞으론 가치투자 외에도 좀 더 벤처투자 관련 책들을 찾아서 읽어봐야될 것 같다.

[책 리뷰] 테이블 포 투 - 에이미 토울스 저

J Park — Fri, 27 Feb 2026 14:07:00 +0900

'모스크바의 신사'의 저자 에이미 토울스가 쓴 중/단편 소설 모음집인 '테이블 포 투'이다. 정확하게는 뉴욕을 배경으로 한 6개의 단편소설과 LA를 배경으로 한 1개의 중편소설이 실려있다. 모스크바의 신사에서도 그랬지만, 왠지 모르게 귀엽고 흥미로운 등장인물들의 행동은 책에서 눈을 떼지 못하게 하며, 나도 소설 속의 배경에 들어가서 등장인물들과 같이 얘기를 나누고 싶게 만든다. 영문학을 전공했지만, 졸업 후 오랫동안 금융계에서 일한 저자의 이력 또한 흥미롭다. 다른 작품들도 또 읽어보고 싶게 만드는 책이었다.

[책 리뷰] 모스크바의 신사 - 에이모 토울스 저

저자 소개: '에이모 토울스'라는 작가로 뉴욕 월스트리스에서 투자전문가로 20년 동안 근무하다가 전업 작가로 직업을 바꾼 사람. 1년의 독서와 4년의 집필을 통해 1권씩 책을 써나가는 집필 방식

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