경제적 자유를 위한 부자 마인드셋

저는 2019년까지 회사를 다녔음. 사업에서 나오는 수익이 월급의 3배가 안정적으로 나올 때까지가 필요. 그래야 사업이 망해도 한번 더 도전할 수 있음. 사업을 실패했는데 먹고 살 방안이 없으면 도전하기가 힘듦. (생계 유지 보험이 있어서 과감한 도전이 가능) 20대 초반 돈이 없어도 128개국을 여행했던 경험. 쓸데없다고 생각한 돈과 시간이 사업을 하면서보니까 마치 이 순간을 위해서 존재했던 것처럼 느껴졌음.

AI에 대한 향배와 흐름. 그리고 그것을 잘 활용하는 기업. 옥석을 잘 가리면 단기간에 10만% 수익률도 가능. 이제는 스타트업이 중견, 대기업과 배틀이 가능함. (AI로 인해서) AI를 활용하는 기업과 그렇지 못한 기업으로 갈릴 것임.

적자가 나고 투자 받은 돈으로 어떻게든 메워가지고 매출만 늘리는 생각보다는 '수익 구조'를 먼저 짜는 것이 중요. 수익 모델이 확실하지 않은 비즈니스에 손대지마라! 일단 사람을 모으고 유명해지면 돈 벌 수 있다? 적자가 나도 매출과 외형을 키울 수 있으면 언젠가 돈은 벌린다? (쿠팡 전략) 매출이 100억일 때 돈이 안 벌리던 사업이 1,000억일 때 벌리는 경우가 있긴함. 애초에 플랫폼이 아니면 100억일 때 적자면 1,000억일 때 10배 적자임. (객관적으로 내 사업이 어느 시점에 돈을 벌지 판단이 필요) 투자는 내 돈으로도 성공할 수 있을 때 받아야함. 투자한 돈이나 나의 돈이나 똑같음. 치명적인 약점이 있더라도 치명적인 강점이 있는 사람으로 성장해야함. 모든 일을 할 수 있는 슈퍼맨이 될 필요는..

요즘은 공부하기 좋은 플랫폼이 많음. 그래서 어떻게 활용해서 공부하느냐에 따라 차이가남. 2주만 잡고 공부를 해보는 것이 좋음. '2주가 짧다?' '혹시 2주전에 뭐했는지 기억이 나시나요?' 사실 사는대로 살면 시간은 빠르게 흘러가지만 목표를 설정하고 이뤄내기 위해 2주를 보내면 그리고 그것을 이룬다면 조금씩 이전과는 다른 삶을 살 것임. 2주가 2달이 되고 다시 2달이 2년이 되고 이러 시간들이 쌓여서 더 나은 미래를 만들어 줄 것임.

부모는 욕하는 사람들이 많음. '내가 흙수저인데' 라는 말 자체가 부모를 욕하는 것과 마찬가지임. '부모님이 경제적으로 너무 없어서 내가 지금 이 상태다!' 앞으로 열심히 살아갈 수 있는 원동력이 될 수도 있음. 그렇지 않으면 뫼비우스의 띠처럼 악순환이 반복되어 버림. (가난의 대물림) 흙수저이면 나는 탈출해서 우리 아들딸에게는 좋은 것을 주면 되는데 우리 위가 주지 않아서 가난하다고 하면 흙수저 탈출이 어려움.

누가 전세가 없어진다고 했나요? 왜 이런 말을 뱉고 이런 말을 믿을까요? 달리던 차가 멈추면 차 안의 사람들이 앞으로 쏠림. 이 관성의 법칙은 심리에도 적용됨. 벌어지는 현상이 유지될 것이라는 생각. (내일은 오늘의 연속이라는 생각) 이런 생각은 유연한 대응/대처를 방해함. 전세는 사라지지 않고 항상 매매를 선행함.

현재 투자자들의 가장 큰 시각 차이는 '앞으로 인공지능에 대한 수요가 어떨까?'임. (앞으로의 인공지능에 대한 수요부분) 샘 울트먼 '7조 달러로 엔비디아에 대항하는 반도체 회사 만들자!' (중동 형님들과 비즈니스 협상중) '수요가 얼마나 세다고 느끼면 이런 생각까지 하는 걸까?'

올드머니 : Old, 말 그대로 오랜기간동안 축적된 돈. (전통부자(가문), 몇 세대를 걸친 전통 부자) 전통 부자 = 상류층, 네트워크, 권위. (오랜 세월동안 부아 권력을 지녀옴) 가문의 유산, 부동산, 가업, 가족 배경, 절제 & 과시, 클래식 등. (고귀한 혈통, 귀족적인, 세습된 부, 오래된 가문, 상류층, 품위) 뉴머니 : New, 말 그대로 최근에 축적된 돈. (신흥 부자, 사업/투자 등) 신흥 부자 = 새로운 부유(성공) 계층. 사업, 도전, 혁신, 위험감수, 사치, 현대적 등. (새로운 돈과 권력, 승부사, 소셜 클라이밍)

모든 것을 내 탓이라고 할 때 답을 찾게 됨. 남 탓을 하는 순간 바꿀 수 없는 이유는? 남을 바꿀 방법이 없기 때문임. 남을 바꾸는 것은 너무나도 어려움. '모든 게 내 탓이구나!' '내가 문제구나!' 이렇게 해야 지금 내가 무엇을 해결할 수 있을지가 나옴.

ㅇ 생성 AI 경쟁이 치열해지고 있음. ㅇ 추론 단계에서는 학습 단계보다 많은 컴퓨팅 파워가 필요하지 않음. - 학습을 하고 추론을 통해 문제를 푸는 방식(학습단계가 더 에너지(GPU)가 필요). ㅇ 고사양 PC 혹은 휴대폰에서도 충분히 돌릴 수 있음. ex) 온 디바이스 ㅇ 엔비디아의 GPU 보다 더 저렴한 걸로도 충분함. ㅇ 추론에서도 엔비디아가 꽤 필요함. - 가성비의 문제. ㅇ 학습할 것들이 줄어들까? ㅇ 더 훌륭한 인공지능을 안 만드려고 할까? 퍼블릭한 텍스트 학습은 거의 끝나감. 이미지 + 비디오 등을 학습하려면 시간이 한참 걸림. (합성 데이터는 말할 것도 아님) 엔비디아의 고객사는 아주 극 소수의 고객들임. - 고객들의 성장, 결정 등에 매우 민감. ..