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주간 HOT 7

9월 3주 Technology & Industry HOT 7

luvimperfection 2018.09.18 18:35

2018년 9월 셋째 주, 세계 미디어를 뜨겁게 달궜던 기술 및 창업 소식 7개를 에티가 전해드립니다.

1. 벤츠, 스타트업 SoundHound의 음성인식 AI 탑재

2.  구글 스트리트 뷰의 라이벌인 Mapillary, 아마존과 협업 발표

3. Microsoft, 딥러닝 스타트업 Lobe 인수

4. 블록체인 스타트업 Hacera, Unbounded Registry 공개

5. 테슬라, 비상장 철회발언 그 이후

6. NVIDIA, 추론형 튜링 GPU를 기반으로 하는 Tesla T4 GPU 발표

7. 린스타트업 창시자의 물음, "Is the Lean Startup Dead?"


1. 벤츠, 스타트업 SoundHound의 음성인식 서비스 탑재

출처 : WIRED


메르세데스 벤츠BMW가 차량 전용 음성인식 서비스를 개발하여 탑재하고 있습니다. 아마존의 Alexa 및 구글의 Google Assistant와 같은 기존의 서비스를 소싱하는 대신, 자사 차량에 최적화된 음성인식 서비스를 탑재했다는 점에 주목할 수 있습니다.


우선, 벤츠의 소식입니다. 벤츠 A-class의 신형 모델에서 이러한 음성인식 서비스를 만나보실 수 있습니다. 인공지능 기반 사용자 경험을 제공하는 MBUX(Mercedes-Benz User Experience)기능의 일환으로 탑재된다고 하는데요. 운전자가 "헤이, 벤츠! 차량 전면 디스플레이(HUD, Heads-up display)에 두산 라이브스코어 띄워줘"라고 말하면, 이를 음성인식 서비스가 듣고 실행할 수 있습니다. 



벤츠가 탑재한 서비스의 개발은 캘리포니아 기반의 음성인식 스타트업 SoundHound가 담당했습니다. 지난 5월, SoundHound는 벤츠, 현대자동차 등을 포함한 다섯 개의 투자사로부터 약 1억 달러 규모의 투자 유치에 성공했습니다. 현재 이들의 음성인식 서비스는 안드로이드, iOS, 기아자동차, 현대자동차 등의 플랫폼에 다양한 버전으로 제공되고 있습니다. 


SoundHound가 벤츠에 제공한 음성인식 서비스는 위치 기반 서비스로, 클라우드 연동이 가능하다고 하는데요. 예를 들어 "헤이, 벤츠! 차량 온도 24도로 맞춰줘"와 같은 명령은 음성인식 비서가 차량 내부 기기를 통해 자체적으로 수행할 수 있습니다. 하지만 "헤이, 벤츠! 이 근처 발렛 파킹 가능한 음식점 추천해줘!"와 같은 명령을 수행하기 위해서는 음성인식 비서가 차량의 위치를 실시간으로 파악하고, 클라우드 서비스로부터 근처 음식점 정보를 불러와야 합니다. 



한편, 약 2주 전에 BMW에서도 자체 음성인식 서비스인 BMW Intelligent Personal Assistant를 출시한 바가 있습니다. 이는 마이크로소프트의 Azure Cloud를 기반으로 개발되었고, BMW Operating System 7.0과 함께 출시될 예정입니다. 2019년 3월부터 미국, 브라질, 일본, 그리고 영국, 프랑스, 독일을 포함한 유럽 7개국에서 23개의 언어로 제공될 계획입니다.


BMW는 총 세 가지의 음성인식 서비스 - 아마존 Alexa, 마이크로소프트 Cortana, 그리고 BMW Intelligent Personal Assistant를 탑재하는 셈인데요. Alexa는 일상생활 쇼핑용으로, Cortana는 업무용으로, BMW Intelligent Personal Assistant는 차량용으로 활용한다고 합니다. 즉, "7시까지 파파존스 아이리쉬 포테이토 피자 시켜줘"는 Alexa가, "비즈니스 스카이프 실행해서 워렌 버핏에게 영상통화 걸어줘"는 Cortana가, "타이어 압력 확인해줘"는 BMW Intelligent Personal Assistant가 수행하는 것입니다. 


출처 : The Hacker News


점점 음성인식 기술이 상용화되고는 있지만 Alexa를 비롯한 대중적 음성 비서 시장은 주춤하고 있는 것이 현실인데요. 자동차 회사들에게 음성인식 UI를 제공하는 SoundHound처럼 B2B 비즈니스를 공략해보는 것도 좋을것 같습니다. 여러 가지 음성인식 서비스를 목적에 맞게 활용하는 BMW의 행보도 인상 깊습니다. 차량용 음성인식 서비스를 필두로 음성인식 업계가 혁신을 맞이할 수 있을지 기대됩니다.


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2. 구글 스트리트 뷰의 라이벌인 Mapillary, 아마존과 협업 발표


스웨덴 스타트업 Mapillary는 위치정보가 포함된 사진을 기반으로 컴퓨터 비전을 활용하여 3차원 지도를 제작하는 기업입니다. 이들은 전세계의 사용자들로부터 스트리트 뷰 사진들을 크라우드 소싱하여 수집하는데요. 지난 9월 13일, Mapillary아마존이 각자의 블로그를 통해 협업을 발표했습니다. 


Mapillary는 자사 플랫폼의 메타데이터 추출 능력을 강화하기 위해, 아마존의 딥러닝 분석 서비스인 Amazon Rekognition를 활용한다고 합니다. Mapillary의 컴퓨터 비전 수석 엔지니어 Yubin Kuang은 "Mapillary는 스트리트 뷰 사진들을 대거 수집해왔고, 사진에서 표지판을 정확히 찾아내는 컴퓨터 비전 기술을 보유하고 있습니다. 그러던 중 우리는 Amazon Rekognition의 DetectText 기능이 텍스트 데이터를 안정적이고 정확하게 감지한다고 판단했습니다. 아마존과의 시너지를 통해 우리의 개발 사이클이 보다 단축될 것으로 예상됩니다."라고 말했습니다.

출처 : AWS


이들의 협업 프로세스는 위 사진과 같이 진행됩니다. Mapillary의 Mapillary Platform을 통해 전세계의 사용자들이 스트리트 뷰 사진을 촬영하고 업로드합니다. 이러한 이미지 데이터는 Amazon S3에 저장되고, Mapillary는 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 이미지로부터 교통 표지판을 감지합니다. 그런 다음 Amazon Rekognition의 DetectText API가 표지판 이미지로부터 텍스트를 추출합니다. 추출된 텍스트, 이미지, 위치 정보 등의 메타데이터는 Mapillary API 및 Elasticsearch cluster를 통해 접근할 수 있습니다. 


아래 사진을 보시면 이러한 프로세스를 보다 직관적으로 이해할 수 있습니다. Mapillary가 스트리트 뷰 사진으로부터 표지판을 감지한 부분은 초록색으로 표시되어 있습니다. 사진 중앙에 위치한 부분이 이를 확대한 것인데요, Amazon Rekognition이 표지판으로부터 텍스트 "NO STOPPING ANY TIME"를 감지했음을 볼 수 있습니다. 


출처 : AWS


미국 대도시들의 경우 교통 인프라 관리 문제가 크나큰 골칫거리입니다. 워싱턴 DC에서는 도로 표지판 관련 민원이 하루에 한두 번 꼴로 접수된다고 하는데요. 각 민원을 처리하기까지는 4개월 이상이 걸린다고 합니다. 그 기간 동안 중복 접수되는 민원과 낭비되는 공무원 인력 등을 고려했을 때, 이는 시간 및 비용 측면에서 극히 비효율적입니다. 또한, 운전자들이 주차 장소를 찾기 위해 도로 위를 헤매는 동안 낭비되는 기름을 비용으로 환산하면 연간 약 730억 달러라고 합니다. 뉴욕의 운전자들이 주차 장소를 찾기까지 걸리는 시간은 연간 약 100시간이라고 합니다. 


Mapillary는 현재 Sequia, Atomico, Navinfo, BMW, 삼성 등으로부터 약 2450만 달러를 투자 받은 상태입니다. 이전까지는 도로 표지판 데이터를 손수 촬영하고 타이핑하기 위해 시 당국의 인력이 낭비되었는데, 앞으로는 도로 표지판 데이터를 Mapillary 플랫폼과 동기화시킴으로써 교통 인프라를 체계적으로 점검 및 개선할 수 있을 것으로 예상됩니다. 자율주행자동차 내부 UI용 플랫폼도 꾸준히 개발중인 Mapillary, 이들의 행보가 기대됩니다.


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3. Microsoft, 딥러닝 스타트업 Lobe 인수

출처 : Lobe


지난 9월 13일, Microsoft는 인공지능 스타트업 Lobe를 인수했다고 발표했습니다. Lobe가 개발한 플랫폼을 통해 마우스만으로도 충분히 딥러닝 모델을 생성할 수 있는데요. 코딩 관련 지식이 전무한 사용자들도 드래그 앤드 드롭 인터페이스를 통해 데이터를 끌어오고, 모델을 학습시키고, 레이어를 조정할 수 있습니다. 


Microsoft의 EVP이자 CTO 인 Kevin Scott은 "아직까지 우리는 AI의 잠재력을 충분히 발휘하지 못하고 있습니다. 숙련된 데이터 과학자와 개발자에게도 딥러닝 모델 구현은 시간이 오래 걸리고 복잡하기 때문입니다. 대중들이 인공지능 개발에 뛰어들기는 더욱 어렵습니다. 우리는 이러한 현 상황을 개선하고자 합니다."라고 Microsoft 공식 블로그를 통해 밝혔습니다.


출처 : Lobe


Lobe는 Mike Matas, Adam Menges와 Markus Beissinger가 공동 창립했습니다. 이 중 Mike Matas는 애플에서 iPhone과 iPad의 UI 디자이너, 페이스북에서 Instant Articles & Facebook Paper 디자인 수석을 담당한 경력이 있습니다. Microsoft의 기존 서비스인 Azure ML Studio도 딥러닝 모델 구현 플랫폼으로, 드래그 앤드 드롭 인터페이스를 제공하는데요. Mike Matas의 화려한 경력 때문인지, 디자인과 유저 인터페이스 측면에서 Lobe가 단연 돋보입니다. 


Lobe와 Azure ML Studio는 TensorFlow, Keras, PyTorch의 문법을 몰라도 누구나 쉽게 사용할 수 있는 기계 학습 툴 개발을 목표로 합니다. 직관적이고 간편한 대신, 각 프레임워크의 모든 기능을 완전하게 사용할 수는 없다는 점이 한계입니다. 하지만 실제 비즈니스 사례에 적용하기에 충분하고, 대중에게 딥러닝을 확산시킨다는 것에 보다 큰 의미가 있습니다.


출처 : Lobe


Lobe의 딥러닝 모델을 프로젝트에 활용할 방안은 무궁무진합니다. 스위스의 Alessandro Giusti는 자율주행드론을 개발하는 데에 Lobe의 플랫폼을 활용했는데요. 그는 드론에 카메라를 부착하여 동영상을 촬영하고, 그로부터 프레임을 가져와서 하이킹 트레일의 사진을 딥러닝 모델에 돌렸습니다. 분석이 실시간으로 진행된다면 드론이 스스로 방향을 판단하여 자율주행이 가능합니다.


가정용 CCTV 업체인 NestCam에서는 영상 프레임을 실시간으로 분석하여 아이가 자고 있는지, 깨어있는지 등을 분석합니다. "아이가 곧 울면서 깨어날 예정이에요!"라는 식의 알림을 미리 제공하는 것이 목표라고 하네요. 이밖에 피부 반점 사진을 보고 암을 진단하는 의료 모델, 3D 모션 분석 및 물리적 궤도 예측, 스마트 오븐 등에도 활용되고 있습니다. 이와 같은 다양한 활용 예시들은 Lobe 공식 홈페이지에 소개되어 있으니 참고하시기 바랍니다. 


출처 : Techcrunch


Lobe팀은 “Microsoft의 일원이 됨으로써, 우리는 이들의 글로벌 인프라와 연구 및 개발 경험을 잘 활용할 수 있게 되었습니다. 앞으로도 Lobe는 오픈소스 표준과 다중 플랫폼을 지원하는 독립형 서비스로 계속 운영할 계획입니다” 라고 전했습니다.


Microsoft는 인공지능 개발 및 확산을 위해 꾸준히 노력해오고 있는데요. 지난 7월에는 강화학습 플랫폼인 Bonsai를, 지난 5월에는 대화형 인공지능 플랫폼인 Semantic Machines를, 작년 초에는 딥러닝 스타트업 Maluuba를 인수했습니다. 기계학습 인재를 영입하는 것이 어려운 일이기에, Microsoft를 포함한 주요 IT기업들 모두 인력 및 기술 확보를 위해 고군분투하고 있습니다. 누구나 AI를 손쉽게 자유자재로 활용할 수 있는 날이 오기를 기대해봅니다. 


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4. 블록체인 스타트업 Hacera, Unbounded Registry 공개

출처 : Hacera


지난 13일, Hacera가 블록체인 옐로 페이지(Yellow Pages) 프로젝트인 Unbounded Registry를 선보였습니다. 옐로 페이지는 비즈니스 주소록을 의미하는데요. 업종별 상호 및 연락처를 정리해놓은 노란색 전화번호부가 1830년대에 처음 등장한 것에서 유래합니다. 이는 상업을 부흥시키고 나아가 19세기 중반의 산업혁명으로 이어지기까지 지대한 영향을 미쳤습니다. 


인터넷이 확산되던 1990년대에는 야후 디렉토리(Yahoo! Directory)가 생성되었는데요. 분야 별로 지정된 인덱스에 따라 웹사이트를 분류한 온라인 주소록입니다. 비록 지금은 사라진 시스템이지만, 당시엔 웹의 부흥을 선도했었지요. 그리고 2018년, 블록체인의 시대의 앞날을 위해 Hacera가 준비한 것이 바로 Unbounded Registry입니다. 


출처 : Techcrunch


Unbounded Registry는 현존하는 블록체인 프로젝트들 각각에 관한 설명, 행사, 기사를 수합해놓았을 뿐만 아니라, 관심 업체의 담당팀에 직접 연락할 수 있게 되어있습니다. Hacera의 승인 하에 누구나 자신의 블록체인 프로젝트를 등록하고, 정보 페이지를 개설할 수 있습니다. 


Hacera의 CEO인 Jonathan Levi는 “현재 어떤 블록체인이 존재하는지, 어디서 찾고 누구에게 어떻게 컨택해야 하는지 업계 사람들도 잘 모른다는 점이 문제입니다. 이를테면 지난 달에 공개된 IBM-Maersk 블록체인 공급망 프로젝트에 관심을 가진 공급자가 있었더라도, 그는 프로젝트에 조인하는 방법을 몰라서 그 누구에게도 연락하지 못했을 것입니다.”라고 말했습니다.


출처 : IBM


Unbounded Registry 프로젝트는 Hyperledger Fabric 상에 구현되어 있으며, 코드가 오픈 소스로 공개되어 있습니다. 참고로 Hyperledger Fabric은 비즈니스를 위한 대표적인 프라이빗 블록체인(Private blockchain)인데요. 비트코인과 같이 누구나 접근이 가능한 블록체인 네트워크는 퍼블릭 블록체인(Public blockchain)이라 합니다. 반면 프라이빗 블록체인은 기업 및 은행에서 가입을 통제하고 회원을 관리할 수 있도록 허가형 네트워크(Permissioned network) 상에 구현한 것입니다. 


Hyperledger Fabric 외에 Quorum, Cosmos, Corda와 같은 다른 메이저 분산 장부 플랫폼과도 호환된다고 하는데요. 현재 IBM, Huawei, Oracle, SAP를 포함한 여러 기관들이 프로젝트에 참여중이고, 70개 이상의 블록체인 네트워크가 등록된 상태입니다. Unbounded Registry 프로젝트를 통해 블록체인 시장이 더욱 활성화될 것으로 기대됩니다.


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5. 테슬라, 비상장 철회발언 그 이후

출처 : Getty Images


Reuters에 따르면, 글로벌 자산운용사 Baillie Gifford의 자산 매니저 James Anderson이 최근 미 증권거래위원회(SEC)의 규제 담당자로부터 조사를 받았습니다. Baillie Gifford은 테슬라의 4대 주주이기도 한데요. Anderson은 지난 달 큰 파장을 일으켰던 일론 머스크의 상장 폐지 트윗과 관련하여 조사를 받았다고 합니다.


Anderson은 일전에 머스크와 두어 차례의 대화를 나누며 '테슬라 고위 간부에 새로운 인원을 영입하는 것이 어떤지' 등을 제시했었다고 하는데요. 그는 "테슬라가 이번 하반기에 좋은 실적을 거두고 다시 도약할 확률이 꽤나 높다고 생각합니다."라며 테슬라와 일론 머스크에 대한 굳은 믿음을 보였습니다.


Anderson은 "SEC가 머스크에게 어떠한 처벌 조치를 취할지는 잘 모르겠습니다. 그렇다고 SEC가 우리(Baillie Gifford)에게 잘못을 추궁하지는 않았습니다. SEC 입장에서는 테슬라의 핵심 주주들이 트윗과 관련된 사전 정보를 알고 있었는지 조사하는 것이 당연한 절차라고 생각됩니다."라고 말했습니다. 


출처 : TESLA


상장 폐지 트윗을 올린 직후 머스크는 테슬라 블로그를 통해 "사우디아라비아 공공 투자 기금을 포함한 여러 대주주와 함께 테슬라 상장폐지를 논의해왔으며, 상당수의 대주주가 그의 결정에 동의를 한 상황에서 모든 투자자들에게 이러한 중대 사항을 공평하게 알리고 싶었다"라고 설명하며 "자금을 확보했다(Funding secured)"라는 논란의 문구를 해명했었는데요.


그리고 약 2주 후에 머스크는 테슬라 트위터 계정을 통해 테슬라가 상장사로 남기로 했음을 밝혔었습니다.

월스트리트저널에 의하면, 사우디 아라비아 측에서는 이러한 머스크의 상장 폐지 철회 소식에 적잖게 화가 났다고 합니다. 사우디 측에서는 기존에 보유하고 있던 3%의 테슬라 지분을 올해 5%로 확대하고, 테슬라의 비공개 인수를 제안하는 등 적극적인 태도를 유지해왔기 때문입니다.


어느 것도 단정지을 수 없는 현재 상황에서 단 한 가지 확실한 것은, 머스크와 테슬라가 조만간 SEC의 집중포화를 맞을 것이라는 사실입니다. SEC의 샌프란시스코 지부 책임자인 Jina Choi는 "사기 여부를 판단하는 데에 있어 중점적으로 고려해야하는 것은 바로 고의성의 유무입니다. 단순히 실언만으로 사기 행각이라고 판단하지는 않습니다. 다만 누군가가 어떠한 행위를 고의적으로 행했는지는 심리적인 문제이기 때문에, 조사가 쉽지 않을 것으로 보입니다."라고 밝혔습니다. 다가올 SEC의 공식 발표 내용이 궁금해질 뿐입니다.


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6. NVIDIA, 추론형 튜링 GPU를 기반으로 하는 Tesla T4 GPU 발표

출처 : Wccftech


NVIDIA는 최근 그래픽 카드 추론 가속을 기반으로 한 Tesla T4 GPU를 발표했습니다.  NVIDIA의 CEO인 젠슨 황(Jensen Huang)은 GTC 2018 Japan에서 다음과 같이 소개했습니다. 


"T4 GPU는 세계에서 가장 진보된 추론 가속기 입니다. NVIDIA Turing Tensor Cores를 기반으로 하는 T4는 혁신적인 다중-정밀 추론(multi-precision inference) 성능을 제공하여 현대 AI의 다양한 응용을 보다 빠르게 처리할 수 있습니다. T4는 75와트로 만들어져 에너지 효율적이기 때문에, 스케일-아웃(scale-out) 서버에 최적화되었으며 최첨단 추론을 제공할 수 있도록 설계되었습니다.


온라인 비디오의 양이 계속해서 기하급수적으로 증가함에 따라, 효율적으로 비디오를 검색하고 비디오의 내용을 이해할 수 있는 방법에 대한 수요도 계속해서 증가하고 있습니다. Tesla T4는 이전 세대의 GPU보다 2배 이상의 디코딩 성능을 제공하는 전용 하드웨어 엔진을 탑재하여 AI 비디오와 관련하여 획기적인 성능을 제공할 수 있습니다. T4는 최대 38개의 Full HD 비디오 스트림을 디코딩할 수 있기 때문입니다."


출처 : Wccftech


참고로 서버 시스템을 확장하는 2가지 방법은 '스케일 아웃'과 '스케일 업'이 있습니다. '스케일 아웃'은 서버를 여러 대 추가하여 시스템을 확장하는 방법입니다. 모든 서버가 동일한 데이터를 가지고 있기 때문에 데이터 변화가 적은 '웹 서버'에 적합한 방식입니다. '스케일 업'은 서버에 CPU나 RAM을 추가하는 등의 방법으로 서버 하나의 하나 하나의 성능을 올리는 방식입니다. 한 대의 서버에서 모든 데이터를 처리하므로 데이터 갱신이 빈번하게 일어나는 ‘데이터베이스 서버’에 적합한 방식입니다. 



T4의 내부 사양은 싱글 슬롯 PCIe 폼 벡터라는 점을 고려할 때 매우 향상된 성능을 가졌다는 점을 볼 수 있습니다. 튜링 TU104 GPU와 2560 CUDA 코어, 320 텐서 코어로 이루어져 있으며, 8.1 TFLOP의 FP32 성능, 65 TFLOP의 FP16 혼합-정밀도(mixed-precision), 130 TOP의 INT8 및 260 TOP의 INT4 성능을 제공합니다. 이 모든 성능이 75W의 TDP를 통해 이루어진다는 점, 소형 폼 벡터 설계로 인해 대규모 호환성이 가능해져 외부 전원이 필요하지 않다는 점, 마지막으로 그래픽 카드는 16GB이상의 GDDR6 메모리와 결합되어 320GB/s 이상의 대역폭을 제공한다는 점이 특히 주목할 만 합니다. 


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7. 린스타트업 창시자의 물음, "Is the Lean Startup Dead?"

출처 : Growth Foundation


올해 설립된 스타트업 NewTV는 '유튜브의 넷플릭스 버전'을 표방하는 스낵 비디오 구독 서비스입니다. 이들은 최근에 약 20억 달러의 투자를 받아 화제가 되었는데요. 이러한 소식을 접한 실리콘 밸리의 구루(guru) Steve Blank이 자신의 블로그에 ‘Is the Lean Startup Dead?(린스타트업의 시대는 끝났는가?)’라는 제목의 글을 올렸습니다.


Blank는 '21세기 스타트업의 교과서'라고 불리는 "린스타트업(Lean Startup) 방법론"의 창시자인데요. 그가 이러한 글을 쓰게 된 이유를 말씀드리기에 앞서, 스타트업의 역사와 린스타트업이 등장하게 된 배경에 대해 간단히 설명드리겠습니다. 


출처 : Hackernoon

닷컴 버블(dot-com bubble)의 붕괴

1990년대 중반, 인터넷의 확산과 함께 비즈니스 시장 전반이 꿈에 부풀어있었습니다. 스타트업들은 "일단 만들어 놓으면 고객이 알아서 찾아오겠지"라는 식으로 'first mover advantage'에 목숨을 걸었습니다. 하지만 이 "first mover"들은 고객의 니즈를 제대로 파악하지 못했습니다. 부실한 계획과 성급한 실행으로 인해 이들은 결국 투자받은 자금을 빠르게 소진했고, 자금 확보를 위해 IPO를 시도해도 역부족이었습니다. 닷컴 버블로 인해 생겨난 많은 스타트업들은 그렇게 붕괴해버리고 말았습니다. 


출처 : SketchBubble

린스타트업(Lean startup)의 등장

닷컴 버블의 붕괴 이후 많은 VC들도 함께 문을 닫았습니다. 이처럼 VC 투자와 IPO가 차단된 상황에서, 스타트업들에게는 자금을 보존하며 오래 생존할 수 있는 전략이 필요했습니다. 그렇게 스티브 블랭크와 동료들이 개발한 것이 바로 "린스타트업 방법론"입니다. 


린스타트업에 의하면, 크게 세 단계로 구성된 사이클을 반복해야 합니다. 비즈니스 모델에 대한 가설을 수립하고, 고객에 제품을 테스팅하며 모델을 검증하고, 검증한 결과로부터 고객의 니즈를 새로이 파악해서 다시 가설을 수립하는 것입니다. 매 사이클마다 시장에서 피드백을 받기 위해서는 처음부터 완전한 제품을 목표로 하는 것이 아닌, MVP(Minimal Viable Product, 최소 기능 제품)를 만들어야 합니다. 제품 개발 프로세스의 초기에 피드백을 반영함으로써 더 큰 손실을 줄이는 것 - 이 개념이 그 유명한 “피봇(pivot)”이죠. 


출처 : Washington Post

Carpe Diem, 돈을 잡아라!

오늘날의 벤처 투자 시장은 활기를 되찾은 상태인데요. 인터넷 기술의 발전과 스마트폰의 보급화로 인해 많은 스타트업들이 성공을 거머쥐었고, 현재 집행되는 시드 펀드의 규모는 닷컴 버블 당시 시리즈A 투자 규모의 곱절입니다. 이렇게 자본이 넘쳐나는 상황에서 투자자들은 '당장에 순수익은 없어도, 많은 수의 이용자와 높은 플랫폼 참여도로부터 빠른 성장을 이뤄낼 수 있는 기업', 소위 "유니콘"을 찾게 되었습니다. 닷컴 버블 당시의 기조가 “first mover advantage(먼저 하는 사람이 승자!)”였다면, 오늘날은 “거대 자본이 시장을 독차지한다”가 되겠네요.


때문에 설립된지 1년이 채 되지 않은 NewTV에 투자자들이 달려드는 것이지요. 창업자인 Jeff Katzenberg의 성공적인 커리어와 비전에 베팅을 하는 것입니다. Katzenberg는 Paramount 프로덕션 책임자, Walt Disney Studios 회장, DreamWorks 공동창업자 등 화려한 경력의 소유자인데요. 최근에 NewTV의 CEO로 부임한 Meg Whitman 또한 HP와 eBay의 CEO라는 빛나는 커리어를 지녔습니다.


출처 : Fortune


이들의 휘황찬란한 커리어에 비해, NewTV의 비즈니스 모델은 다소 심플한데요. 10분 내외의 엔터테인먼트 영상들을 모바일 구독 서비스를 통해 제공하는 것입니다. 이들의 비즈니스 모델은 아직 많은 검증을 거쳐야합니다. 무료인 유튜브가 있는데도 사람들이 NewTV에 돈을 주고 구독할지, 외주 컨텐츠 공급 업체들이 만들어내는 영상 퀄리티는 괜찮을지 등 말입니다.


현재 NewTV는 직원 수도 10여 명이고, 비즈니스 모델도 부실해보이는 것이 현실입니다. 이는 린스타트업의 반례임에도 불구하고, Blank는 이들이 성공할 수 있을것이라고 말합니다. 성공적인 리더들과 두둑한 투자금이 있기에, 사업을 바로 실행하기에 충분한 것이지요.


즉, 린스타트업은 닷컴 버블의 붕괴 당시와 같이 자금 상황이 좋지 않을 때 먹히는 전략이라는 것이 Blank의 논지입니다. 현재와 같이 자금 상황이 풍부한 상황에서는 더 좋은 전략을 찾을 필요성이 있다는 것이지요. Blank는 “린스타트업이 큰 효용을 발휘할 수 있는 가까운 타겟은, 보다 혁신이 필요한 대기업과 정부기관이 될 것입니다.”라고 밝혔습니다.



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댓글
  • 프로필사진 bellpumpkin 잘 읽었습니다! 세상 곳곳에 딥러닝 기술이 파고들고있는 시대인 것 같네요.
    준 백지 상태에서 20억달러를 투자받는 기업도 있고, 확정된 것 하나 없는 상황에서 상장폐지용 수백억 달러가 마련됐다 주장하는 스타 기업가도 있는것 보면 스타트업 생태계는 정말 알쏭달쏭한듯 합니다.
    2018.09.18 19:14 신고
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