지난 10년 동안 기술은 ' 세상을 더 나은 곳으로 만들겠다 '고 약속했습니다. 그런데 배달이 되나요? 2010년대 초반부터 상당한 언론의 관심과 자금 지원을 받은 일부 제품과 서비스를 살펴보겠습니다.
유토피아를 약속하는 기술 발견과 발명의 홍수 속에서도 현실은 여전히 실망스럽습니다. 목록의 대부분은 틈새 요구 사항을 해결합니다. 많은 기업가들의 비꼬는 목표는 대학 캠퍼스(또는 어머니)가 더 이상 제공하지 않는 모든 것을 공급하는 것입니다. 이는 The Jetsons의 미래에 대한 유아화된 버전입니다. 모든 것이 "세상을 바꾸는 것"이라고 불릴 때, 진정한 것은 무엇입니까?
HBO의 풍자적인 "실리콘 밸리"의 작가이자 프로듀서인 Clay Tarver는 일부 거대 기술 기업이 직원들이 "우리는 세상을 더 나은 곳으로 만들고 있습니다"라고 말하는 것을 금지했다고 지적합니다. Tarver는 "적어도 우리는 이 사람들이 세상을 더 나은 곳으로 만들고 있다고 말하는 것을 멈추게 함으로써 세상을 더 나은 곳으로 만들고 있습니다"라고 농담합니다.
과거 실패 목록이 편향될 수 있다고 생각한다면 일리가 있을 수 있습니다. 그러나 돌이켜보면 항상 스물스물이다. 실제로 최근의 기술 트렌드에도 나폴레옹 콤플렉스에 시달리는 스타트업이 넘쳐납니다. 경제학자 로버트 J. 고든(Robert J. Gordon)은 기술 전문가와 투자자들의 주장에도 불구하고 패턴 인식에 초점을 맞춘 오늘날의 AI가 전기나 내연 기관만큼 혁신적이지 않다고 주장합니다. 세상을 뒤흔드는 혁명이 조만간 일어날 것이라고 기대하지 마십시오.
우리는 위안의 위기에 처해 있습니다. 창업자부터 영향력 있는 투자자까지 과학과 기술 분야의 가장 뛰어난 인재들은 과대 광고, 외부 검증 및 적합성에 사로잡혀 있는 것 같습니다. 지속 가능한 비즈니스보다 벤처 캐피탈을 우선시하는 것, 고유한 요구 사항을 무시하고 트렌드를 쫓는 것, 비판적인 피드백과 다양한 관점을 추구하기보다는 "예"인 사람들로 주변을 둘러싸는 것은 모두 잘못된 노력입니다.
수많은 재능 있는 개인이 SaaS 회사 및 틀에 박힌 소비자 스타트업과 같은 안전하고 점진적인 벤처 기업을 선택합니다. 이러한 추구는 일부 이점을 가져올 수 있지만 궁극적으로 실존적 문제를 포함하여 중요한 인간 문제를 무시합니다. 이는 발전을 저해할 뿐만 아니라 재능 있는 개인이 세상에 지속적인 영향을 미칠 수 있는 기회를 놓치는 것을 의미합니다. 본질적으로, 뛰어난 능력을 갖춘 사람에게 고귀한 탐구를 회피하는 것은 중립적일 뿐만 아니라 사회에 부정적인 영향을 미칩니다.
가치 있는 노력은 사회적 영향력 자격을 정당하게 주장할 수 있을 만큼 심각한 문제를 목표로 삼아야 합니다. 성공 가능성이 낮은 어려운 도전이지만 운영상의 복잡성을 간과할 만큼 충분히 매력적인 사회적 약속(AGI(인공지능), 알츠하이머병 치료, 지속 가능한 핵융합, 심지어 네트워크 상태 구축 등)을 생각해 보세요.
그러나 '미션'이 '불가능'하다고 해서, " 스토리텔링, 경험, 커뮤니티를 통해 web3의 미래를 만들어가는 것 "처럼, 그것이 무엇을 의미하든 추구할 가치가 있다는 의미는 아닙니다. 난이도 축은 퍼즐의 한 조각일 뿐이며 문제에 대한 다소 1차원적인 관점입니다. 각도가 없는 어려운 임무는 기껏해야 암과의 전쟁 과 같은 스타일의 연습이고 최악의 경우 Theranos와 같은 순수한 fugazi입니다.
세상을 개선하기 위한 야심찬 노력의 필요성은 기술 속도에 의해 좌우됩니다. 기술 속도는 종종 운영 레버리지(고정 비용과 가변 비용의 비율)로 측정됩니다. 이는 변화에 따라 회사의 영업 이익이 얼마나 변하는지를 설명합니다. 수익에서. 단위 경제학은 광범위한 채택의 실제 이야기를 들려줍니다. 그것은 게임을 뒤집어 놓을 수 있는 기술적 수준에서 진실을 엿볼 수 있는 특별한 비밀을 아는 것입니다.
Moonshot 빌더는 기술, 연구, 현장 작업에 대한 깊은 지식과 이해를 갖춘 사람과 실행 및 운영에 탁월한 사람의 두 가지 유형으로 분류할 수 있습니다. 첫 번째 그룹은 대담한 혁신을 발견하고, 두 번째 그룹은 개발을 가속화하고 현실화되도록 보장합니다. 두 역할 모두 사회의 요구를 충족하는 데 매우 중요하며, 이 프레임워크 내에서 개인의 고유한 강점을 인식하는 것이 중요합니다. 귀하의 작성자는 행동을 취하는 사람입니다.
비과학적, 비기술적 전문가로서 나는 과학적 통찰력이 생성되는 과정에 대해 할 말이 거의 없습니다. 그러나 나는 매우 크고 작은 패턴, 즉 시장과 인간 행동이 어떻게 변화하는지, 그리고 가장 원자 수준에서 제품의 단위 경제학이 기술 속도에 대한 이야기를 어떻게 설명할 수 있는지에 관심이 있습니다.
돈, 시간, 에너지 등 자원 할당에 있어 속도가 가장 중요합니다.
뛰어난 퀘스트는 놀라운 속도를 보여주면서 중요한 사회적 문제를 해결하는 퀘스트입니다. 퀘스트의 잠재적 영향을 평가하는 것은 간단할 수 있지만 속도를 이해하는 것은 더 복잡합니다. 속도는 변화의 속도를 나타내는 학습 요소를 나타냅니다. 이는 획기적인 기술을 널리 채택된 제품으로 전환하는 데 중요한 채택 비용 절감을 위한 대리 역할을 합니다.
기술의 누적 설치 용량으로 측정된 경험과 해당 기술의 가격 간의 관계를 해당 기술의 학습 곡선이라고 합니다. 경험이 두 배로 늘어날 때마다 상대적인 가격 하락이 기술의 학습률입니다.
더 많은 생산이 가격 하락으로 이어진다는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 이러한 '규모의 경제'는 제조업의 여러 분야에서 발견됩니다. 이미 저녁 식사를 준비 중이라면 추가 손님을 수용하는 것이 그리 큰 추가 작업은 아닙니다.
60년 넘게 기술 학습의 개념은 경험이 축적됨에 따라 기술의 성능이 향상된다는 점을 시사해 왔습니다. 나는 미래의 모든 기술 발전을 예측하는 가장 좋은 방법은 학습 곡선을 보여주는 패러다임에 집중하는 것이라고 주장합니다.
기술 학습 곡선을 통해 이익을 얻은 혁신의 사례는 부족하지 않습니다. LED 조명은 기존 전구에 대한 저렴하고 에너지 효율적인 대안으로 떠오르고 있습니다. 이제 전기 자동차는 가격 경쟁력을 갖춘 가솔린 자동차의 대체품을 제공합니다.
미래에 대한 기대치를 제대로 얻으려면 학습 곡선을 따르는 기술에 많은 관심을 기울여야 합니다. 처음에는 우주에 있는 첨단 위성에서만 찾을 수 있지만 미래는 그들에게 달려 있습니다.
대부분의 기술은 분명히 학습 곡선을 따르지 않습니다. 자전거, 냉장고 또는 석탄 발전소의 가격은 우리가 더 많이 생산한다고 해서 기하급수적으로 하락하지 않습니다. 그러나 컴퓨터, 태양광 PV, 배터리와 같은 기능을 갖춘 제품은 주의해야 합니다. 처음에는 매우 틈새 애플리케이션에서만 발견될 수 있지만, 수십 년이 지나면 모든 곳에서 발견될 수 있습니다.
미래에 대한 우리의 기대를 올바르게 달성하기 위해 저는 오늘날 업스트림 기술 패러다임이 단위 경제학에서 학습 곡선을 보이는 세 가지 중요한 영역, 즉 반도체, 암 탐지 및 태양 전지가 있다고 주장합니다.
1960년대 인텔 공동 창립자인 고든 무어(Gordon Moore)는 집적 회로의 트랜지스터 수가 시계와 같은 속도로 두 배로 증가하여 동일한 비용으로 더 큰 처리 능력을 얻을 수 있다는 사실을 관찰했습니다. 무어에게는 발전이 계속되지 못할 이유가 없었다. 그리고 그런 적이 없습니다.
반도체가 더 저렴해지고 효율적이게 되면서 우리 일상생활의 더 많은 측면에 침투하게 되었습니다. 대체로 그들은 전화기부터 자동차, 가전제품에 이르기까지 우리가 이미 사용하고 있는 것들에 대한 개선을 계속해서 추진했습니다. 물론 chatGPT 도 있는데, 지금은 들어본 적도 없는 바위 밑에서 생활해야 할 것입니다. 무엇이든 물어보세요. 그러면 아주 자신 있게 대답해 줄 겁니다… 글쎄요.
대만 칩 산업의 대부로 알려진 Morris Chang은 이 개념을 '학습 곡선 가격 책정' 또는 '경험 곡선 가격 책정'이라는 혁신적인 가격 책정 모델로 발전시켰습니다. 여기에는 칩 가격을 초기 비용보다 낮게 설정하여 생산량을 최적화하는 것이 포함됩니다. 그 결과, 그는 시장 점유율을 확보하여 생산 라인을 최대 용량으로 가동하고 시간을 단축하여 수율을 높일 수 있었습니다.
반도체 산업이 인류 발전에 미치는 심오한 영향을 최상급의 말로 적절하게 설명할 수는 없지만, 반도체 사용 확대는 시간의 시험을 견뎌온 이 산업의 근본적인 중요성을 보여주는 분명한 신호입니다.
반도체로 만든 아주 작은 트랜지스터 컴퓨터 칩은 20세기 산업계에 석유가 그랬던 것처럼 21세기 정보사회의 생명선이 되었습니다. 오늘날 컴퓨터 칩으로 구동되는 유비쿼터스 전자 인프라가 없다면 사실상 아무것도 실행되지 않을 것입니다. 칩 제조는 세계에서 가장 복잡하고 프로세스가 제어되는 산업일 수 있습니다.
무어의 법칙은 크기 감소와 그에 따른 트랜지스터의 성능 경로를 정확하게 도표화했습니다. 투자자, 생산자, 시스템 제조업체, 소비자 모두 스위스 시계처럼 규칙적인 컴퓨터 칩 제품 주기로부터 이익을 얻었습니다. 세계의 다른 어떤 비즈니스와도 달리, 반도체 산업은 무어의 법칙에 맞춰 명확한 기술 속도와 함께 미래를 위한 정확하고 입증된 로드맵을 갖고 있었습니다.
암은 여전히 시급한 공중보건 문제로, 심혈관 질환의 사망률이 50% 이상 감소한 데 비해 1990년 이후 사망률은 19%만 감소했습니다. 코로나19 팬데믹으로 인해 수백만 명에게 영향을 미치는 검진 및 진단 누락으로 인해 암 해결의 시급성이 더욱 악화되었습니다. 그럼에도 불구하고, 진단 및 치료 혁신의 발전은 암 사망률을 크게 줄일 수 있는 잠재력을 제공합니다.
암은 진행성 질환이고, 진행성 종양으로 인한 사망자 수가 불균형적으로 많기 때문에 조기 발견이 무엇보다 중요합니다. 분자 검사는 종양 전문의가 가장 효과적인 치료법을 선택하는 데 도움이 되는 종양 특이적 돌연변이를 식별하기 때문에 정밀 치료에 필수적입니다.
약 20년 전, 인간 게놈의 서열이 처음 분석되었을 때 국립보건원(NIH) 연구진이 이 작업을 완료하는 데 거의 15년, 27억 달러 이상이 소요되었습니다. 오늘날 인간 게놈은 약 500달러에 대략 하루 만에 서열 분석이 가능하며 비용은 곧 100달러로 떨어질 것으로 예상됩니다. 무어의 법칙과 유사한 Flatley의 법칙(전 Illumina CEO의 이름을 따서 명명)은 훨씬 더 빠른 발전과 더 큰 비용 절감을 보여줍니다.
Flatley의 법칙은 단일 혈액 채취로 여러 암 유형을 식별할 수 있는 다중 암 조기 발견(MCED) 테스트와 같은 암 발견 테스트의 비용 절감을 강조합니다. 이 테스트는 $500의 환급 가격으로 암 사망률을 15%까지 감소시킬 수 있는 잠재력을 갖고 있으며, 이는 광범위한 채택의 실질적인 전환점이 됩니다.
환급 가능한 검사는 암 발견의 Schelling 지점입니다. 가격이 하락하고 정확성이 지속적으로 향상됨에 따라 다발성 조기 발견(MCED)이 대부분의 정기 검진의 일부가 되어 전례 없는 수의 암 관련 사망을 피할 수 있습니다.
배출량을 줄이려면 세계가 저탄소 에너지 시스템으로 빠르게 전환해야 합니다. 전 세계 온실가스 배출량 의 약 3/4은 에너지와 산업에서 발생합니다. 이러한 에너지 전환의 장애물 중 하나는 다양한 에너지원의 상대적 비용이었습니다. 화석연료는 재생에너지보다 가격이 저렴하여 지배적인 에너지원이 되었습니다.
다행히도 이는 빠르게 변화하고 있습니다. 재생 가능 기술의 비용은 급락했습니다. 이제 새로운 화석 연료보다 비용 경쟁력이 있거나 저렴해졌습니다. 2009년에는 석탄보다 3배 이상 비쌌다. 이제 대본이 바뀌었고 새로운 태양광 발전소는 새로운 석탄 발전소보다 거의 3배 더 저렴합니다. 태양광 발전 가격은 2009년부터 2019년까지 89% 하락했습니다 .
그러나 전력 기술 자체의 비용은 이러한 전환에 중요한 요소 중 일부일 뿐입니다. 재생 에너지가 직면한 과제 중 하나는 간헐적으로 에너지를 생산한다는 것입니다. 태양이 항상 빛나지 않고 바람이 항상 불지 않기 때문에 우리는 하루 종일 꾸준한 발전의 흐름을 얻지 못합니다. 확실한 해결책은 과잉 에너지를 저장했다가 나중에 방출하는 것입니다. 하지만 그러기 위해서는 많은 양의 에너지 저장 장치가 필요하며 이로 인해 에너지 시스템에 많은 비용이 추가됩니다.
리튬이온 배터리 셀 가격은 지난 30년간 97% 하락했다 . 1991년에 7,500달러였던 1kWh 용량의 배터리는 2018년에 181달러에 불과했습니다. 이는 41배나 적은 금액입니다. 유망한 점은 가격이 여전히 가파르게 하락하고 있다는 것입니다. 2014년에서 2018년 사이에 비용이 절반으로 줄었습니다. 단 4년 만에 절반으로 줄었습니다.
이를 관점에서 보면 가장 저렴한 모델 중 하나인 인기 있는 Nissan Leaf 전기 자동차에는 40kWh 배터리가 장착되어 있습니다. 2018년 가격으로 배터리 가격은 약 7,300달러입니다. 1991년에 동일한 모델을 구입하려고 한다고 상상해 보십시오. 배터리 가격만 300,000달러였습니다.
이것이 의미하는 바는 주어진 전기 용량에 비해 배터리가 점점 더 작아지고 가벼워지고 있다는 것입니다. 휴대폰이 점점 가벼워지고 얇아지면서 이런 현상을 직접 느끼셨을 것입니다. 일부 배터리 기술의 주요 단점 중 하나는 무겁고 이로 인해 여전히 화석 연료로 구동되는 여러 기술에서의 사용이 제한된다는 점에서 이는 중요한 기술 개선입니다.
거부할 수 없는 혁신 만들기
기술의 역사는 광범위한 채택에 이르는 획기적인 혁신을 통해 형성되었습니다. 그러나 "세상을 변화시키는" 벤처의 대다수는 기능적으로 경제적 소음에 해당합니다. 두 자릿수 GDP를 달성하고, 암을 치료하고, 환경 오염을 막으려면 간단한 경제성을 갖춘 대담한 기술이 필요합니다. 강세장, 풍부한 벤처 캐피털 자금, 그리고 반란군 창립자의 저커버그 같은 신화가 이 공식의 후반부를 혼란스럽게 만들었습니다. 이는 필요조건일 뿐만 아니라 충분조건이기도 한 엄청난 야망을 찬양하는 것입니다. 이것은 완전히 거꾸로입니다.
더욱이 기술 패러다임에 대한 최악의 오해 중 하나는 그것이 하룻밤 사이에 일어난다는 것입니다. 그들은 그렇지 않습니다. 사회 기술 혁명은 극히 드물며 구현 과제는 기술적 고려 사항보다 훨씬 더 큽니다.
기술 진보의 연대기는 좌절의 역사와 함께 산재해 있습니다. 이는 규모의 불경제와 가격을 낮추고 채택을 촉진하는 데 필요한 경제적 곡선을 달성할 수 없기 때문입니다. 원자력은 이러한 현상을 가장 잘 보여주는 사례이다.
많은 곳에서 발전소를 건설하는 데 드는 비용은 시간이 지남에 따라 더욱 높아졌습니다. 물론 원자력은 저탄소 전력원이자 우리가 보아온 가장 안전한 전력원 중 하나이기 때문에 이는 매우 불행한 일입니다. 가격이 상승하는 한 가지 이유는 원자력에 대한 규제가 강화되었기 때문입니다. 두 번째 이유는 최근 몇 년간 전 세계적으로 원자력 발전소를 많이 건설하지 않았기 때문에 공급망이 작고 경쟁력이 없으며 규모의 경제로 인한 혜택을 누리지 못하고 있다는 것입니다. 결국 학습 곡선은 한 인스턴스에서 수집된 지식을 다른 인스턴스로 전달하는 것을 의미합니다. 반복도 없고 학습도 없습니다.
혁신적인 기술 패러다임의 비용을 줄이는 것은 광범위한 채택을 달성하는 데 중요합니다. 전통적인 생체검사나 화석 연료에 비해 재생 가능한 에너지에 비해 MCED의 기술적 이점은 이러한 혁신이 대안과 비용 동등성을 달성할 수 없다면 사회에 크게 중요하지 않습니다. 발전의 주요 지표는 단위 경제학에 있습니다.
기술 산업에 적극적으로 참여하거나 투자하거나 단순히 열정을 갖고 있다면 한 발 물러서서 10분짜리 식료품 배달 스타트업이나 Web3 커뮤니티용으로 설계된 도구에서 자신의 작업을 주의 깊게 평가해 보시기 바랍니다. 그들의 임무를 엄격하고 비판적으로 살펴보고 거대한 케첩 과일 봉지를 짜내는 " 엄청나게 복잡한 엔지니어링 조각 "을 만들고 있는지 고려하십시오.
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