"알리 군사" 쩡밍의 최신 강연: 기업 전략은 어떻게 10년 앞을 내다보는 비전 변화에 대응할 것인가?

2023.10.16

"알리 군사" 쩡밍의 최신 강연: 기업 전략은 어떻게 10년 앞을 내다보는 비전 변화에 대응할 것인가?

전략은 비전(vision)과 행동(action)의 빠른 반복과 피드백을 기반으로 지속적으로 수정되어야 한다.

2023.10.16 - 03:21:48

Web3 심층 보도에 집중하고 흐름을 통찰

전략은 비전(vision)과 행동(action)의 빠른 반복과 피드백을 기반으로 지속적으로 수정되어야 한다.

저자: 쩡밍(曾鸣), 알리바바 그룹 학술위원회 의장, 후난 창업연구소 교육장.

내용 출처: 10월 12일, 쩡밍 교수는 후난 창업연구센터에서 두 번째 '10년을 바라보며' 공개 강의를 시작했다.

서론

10월 12일, 쩡밍 교수는 후난 창업연구센터에서 두 번째 '10년을 바라보며' 공개 강의를 진행했다.

이번 강연은 6년 만에 열린 것으로, 쩡밍 교수는 "기술 변화가 어떻게 비즈니스 패러다임을 변화시키는가? 기업 전략은 10년 미래를 내다보는 변화에 어떻게 대응해야 하는가? 향후 10년간 상업 혁신의 근본적 판단은 무엇인가?" 등 새로운 상업 변혁에 대한 일련의 사고를 제시했다.

"AI의 본질은 의사결정 효율성과 비용 문제를 해결하는 것이다. 즉, 기계가 인간을 대체할 수 있는가, 인간의 의사결정을 도울 수 있는가 하는 문제이다. 핵심 가치는 새로운 공급을 창출하는 데 있다."

"미래를 바라볼 때, 머신 또는 인공지능은 인간을 반복적이고 창조적이며 지루한 정신노동에서 더욱 자유롭게 할 것이다. 인간은 대부분의 시간을 자신의 창의력을 개발하고 진정한 열정을 갖고 있는 일에 몰두할 수 있게 될 것이다."

"미래에는 원칙적으로 제품 회사는 존재하지 않으며, 오직 서비스 회사만 있을 것이다. 제품은 특정 시나리오에서 요구되는 필요를 해결하기 위한 서비스 도구와 매개체일 뿐이다."

"전략은 비전(Vision)과 행동(Action)의 신속한 반복과 피드백을 통해 지속적으로 수정되어야 한다. 다양한 시도를 적극적으로 해보고, 이를 통해 당신의 미래에 대한 상상이 올바른지 이해하고 검증한 후, 피드백을 바탕으로 미래에 대한 상상을 수정해야 한다. 이 점이 매우 중요하다."

"개인 차원에서는 창의적 인재에 대한 수요가 극대화될 것이다. 미래의 인재는 다차원적인 시각과 동시에 독특한 전문성을 모두 갖춰야 한다. 특히 GPT의 등장으로所谓 전문가들의 위치는 거의 사라질 것이다."

"전통적인 전략의 핵심은 불확실성을 줄이고 확정적인 계획을 세운 후 효율적으로 실행하는 것이다. 그러나 불확실성은 가능성이며 창조의 기회이기도 하다. 따라서 오늘날 전략의 본질은 창조이며 혁신이다. 이 의미에서 전략은 더 이상 고위 경영진만의 일이 아니다. 제품과 기술과 밀접하게 결합되어 있다."

아래는 쩡밍 교수의 강연 전문 요약 내용:

2017년, 나는 '10년을 바라보며'라는 전략 강의를 하고 싶다는 충동을 느꼈다. 당시 주로 두 가지 자극이 컸다.

첫째, 나는 1993년부터 전략을 배우고 가르치며 기업에서 실천해 왔다.

그 시기에 인터넷과 모바일 인터넷이 급격히 발전하고 있었다. 그래서 전략이란 무엇인지에 대해 다른 느낌을 가지고 있었고, 그것을 사람들과 나누고 싶었다.

둘째, 나는 1991년부터 인터넷과 함께 성장해왔다.

인터넷의 20여 년 발전을 보면서 미래에 대한 많은 추측을 하게 되었고, 그것을 사람들과 나누고 싶었다. 그래서 2017년 첫 번째 공개 강의가 열렸다. 당시 전략 공개 강의는 두 가지 주제로 이루어졌다.

첫 번째 주제는 전략의 재정의였다.

환경이 급변하고 복잡하며 높은 불확실성이 있는 상황에서, 큰 흐름을 따라 세를 형성하는 것이 전략의 최우선 과제이며, 이것이 매우 중요하다.

'10년을 바라보며'에서 '보는 것'은 비전(Visioning)이며, 이 과정이 매우 중요하다. 어려울수록 더 열심히, 더 노력해서 봐야 한다. '10년을 바라보는' 결심을 가져야 하며, 점차적으로 10년을 바라보는 능력을 키워나가야 한다. 이 비전(Vision)이 당신의 격과 잠재력을 결정한다.

전략(Strategy)은 비전(Vision)과 행동(Action)의 반복적 반복이다. 지난 5~6년 동안 내가 여러 번 언급한 말인데, 오늘은 이를 업그레이드하려 한다. 최근 몇 년간 더 깊은 통찰을 얻어大家分享할 수 있기 때문이다.

두 번째 주제는 스마트 비즈니스의 대변혁이었다.

온라인화, 네트워크화, 지능화는 지난 10년간 기업 발전의 주제였다. 당시 7개 기업의 규모와 각 차원의 진행 상황을 기준으로 이 그래프를 그렸다. 대부분의 기업들은 오늘날까지 여전히 세계 최정상의 기업들이다.

당시 언급된 세 가지 가장 중요한 방향은 바로 온라인화, 네트워크화, 지능화였다.

당시 나는 스마트 비즈니스의 핵심이 두 가지 있다고 언급했는데, 이를 DNA의 이중나선이라 불렀다.

하나는 네트워크 협업이다.

대규모, 다수의 의사결정, 실시간 상호작용으로 협업 효율성이 높을수록 발생하는 가치가 크다.

두 번째는 데이터 인텔리전스이며, 본질적으로는 기계가 인간의 의사결정을 대체한다는 것이다.

이는 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터, 알고리즘을 기반으로 빠른 반복을 통해 데이터 인텔리전스를 형성한다. 따라서 스마트 비즈니스의 두 핵심 구성 요소는 네트워크 협업과 데이터 인텔리전스이다.

당시 나는 두 가지 판단을 내렸다. 하나는 미래 비즈니스가 스마트 비즈니스 구도가 초보적으로 확정되는 단계이며, 다른 하나는 미래가 지능형 시대, 즉 인간 두뇌와 기계 지능의 연결이 될 것이라는 것이다. 다행히도 이 두 가지 판단은 모두 맞았으며, 그렇지 않았다면 오늘 여기 서 있기가 민망했을 것이다.

가장 중요한 것은 지난 6년간 이 초기 판단에 대해 많은 새로운 생각과 통찰을 얻었기 때문에, 오늘의 발표는 이 두 가지 주제를 심화하여 다룬다.

총 세 부분으로 나누어 설명하겠다.

먼저, 지능형 시대의 세 가지 핵심 기술이다. 우리는 현재 AGI(범용 인공지능)를 보유하고 있으며, 이는 우리에게 혁명을 가져왔다. 블록체인과 암호화폐(Crypto)는 약 15년간의 숙성과 발전을 거쳐 이제 막 분출 직전에 있다. XR 및 메타버스도 마찬가지다. 이 세 가지 기술은 오늘날 우리가 집중적으로 논의할 핵심 분야이다.

두 번째로, 방법론을 소개하겠다. 기술이 비즈니스 변혁을 이끄는 실제 과정을 이해하는 방법론을 통해 향후 3년 또는 3~5년 내에 무엇이 가장 가능성이 높은지를 이해할 수 있다. 이것은 전략 결정에서 매우 중요한 이정표이다.

장기적인 비전(Vision) 외에도 중기적인 목표를 어떻게 설정해야 하는지를 알아야 한다. 이를 위해 중기적인 판단을 어떻게 해야 하는지 설명하겠다.

세 번째로, 스마트 비즈니스에 대한 새로운 사고를 다룬다.

1. 지능형 시대의 세 가지 핵심 기술

이 그래프는 아마 대부분이 익숙할 것이다. 지난 20년간 인공지능의 대발전을 보여주는 그래프다.

초기 검색 단계는 빅데이터라고 불렸으며, 아직 AI라는 개념은 없었다. 작년 말에서 올해 초 ChatGPT가 인기를 끌기 시작한 후 중국 내 대규모 모델 스타트업 팀이 100여 개 생겨났고, 이를 두고 '백모 대전(百模大戰)'이라고 부른다.

실제로 두 번째 단계인 얼굴 인식은 딥러닝이 시각 분야에서 처음으로 대규모로 적용된 사례였으며, 2014년에 이미 수백 개의 시각 관련 기업이 설립되었다. 얼굴 인식은 오늘날 어디에서나 사용되고 있으며, 예를 들어 여러분이 틱톡을 보는 뒷단의 추천 엔진도 AI 기술을 기반으로 한다. 사실 이는 딥러닝 기반의 AI가 이번 라운드에서 처음으로 대규모로 활용된 사례이다.

대규모 언어 모델(Large Language Model)은 왜 범용 AI의 혁명이라 할 수 있는가? 이는 사실 매우 간단한 알고리즘이다. 즉, 한 글자 다음에 가장 가능성이 높은 다음 글자가 무엇인지 예측하는 것이다.

이렇게 간단한 알고리즘이지만, 예측의 정확도가 충분히 높고 유용하다.

이런 의미에서, 그것은 언어를 장악한 것처럼 보인다. 책 『사피엔스』에서도 언어는 인류의 가장 위대한 발명이라고 언급된다.

언어는 우리로 하여금 소통하게 하며, 언어의 뒤에는 자연스럽게 인간의 지혜가 담겨 있다. 그리고 인류의 방대한 지식은 약 1만 년 정도의 역사 속에서 지난 20년간 IT 기술을 통해 문자, 음성, 영상 형태로 저장되어 왔다. 따라서 문자와 언어를 장악하면 인류가 지금까지 축적한 모든 지식을 해독하는 셈이 된다.

우리는 아직 대규모 언어 모델의 내부 작동 메커니즘을 잘 이해하지 못하고 있다. 사람처럼 사고하지는 않을 수 있지만, 일부 분야에서는 사람과 유사한 논리적 추론 능력을 보여주고 있다. 이는 우리의 미래에 매우 근본적인 영향을 미칠 것이다.

지난 30년간의 발전은 인터넷에서 무선통신, 센서, 디지털 전환, 빅데이터 컴퓨팅 등으로 이어졌으며, 이러한 과정은 소프트웨어 세계의 역량 경계를 점차 확장시켜왔다. 하지만 본질적으로는 덧셈, 누적에 불과했다.

그러나 AGI, 즉 범용 인공지능은 이것들을 하나로 연결해 모든 소프트웨어의 적응력과 자율성을 향상시키며 양적 변화에서 질적 도약으로 넘어가고 있다. 예를 들어 AGI는 자동 프로그래밍이 가능해져 소프트웨어의 능력이 급격히 향상되는데, 이는 질적인 변화이다.

이런 의미에서, 대부분의 사람들이 대규모 언어 모델을 AI 시대의 첫 번째 아이폰 시대(iPhone moment)이자 대변혁의 시대로 본다.

다른 관점에서 보면, 범용 지능 시대는 로봇의 시대라고도 할 수 있는데, AI가 두뇌라면 각종 하드웨어와 결합한 것이 바로 다양한 로봇들이기 때문이다. 예를 들어 자율주행차는 로봇이며, 특히 미래의 Robotax 회사는 본질적으로 기술 아웃소싱 서비스 회사이다. 이런 관점에서 기술과 비즈니스가 어떤 영향을 미칠지를 더 근본적으로 이해할 수 있다.

사람들이 로봇이라고 하면 보스턴 다이내믹스의 화려한 로봇들을 떠올리지만, 보스턴 다이내믹스는 약 30년간 발전해왔음에도 불구하고 테슬라의 인간형 로봇이 최근 몇 년간 달성한 속도와 진전보다 뒤처질 가능성이 있다. 이 또한 AI 기술이 하드웨어 분야에서 가져온 돌파구이며, 전체 환경 속에서 로봇의 급속한 발전을 확인할 수 있다.

ChatGPT 외에도 강조하고 싶은 또 다른 두 가지 AI, AGI 발전 주축이 있다. 하나는 자율주행이다. 자율주행의 요구사항은 ChatGPT와 다르며, 안전성을 보장해야 하며 본질적으로는 인간과 물리 세계의 상호작용을 해결하는 것이다.

ChatGPT는 인간 두뇌의 행동에 더 가깝다.

그러나 자율주행은 인간과 물리 세계의 상호작용을 해결해야 하므로, 왜 자율주행을 하는 테슬라가 로봇 분야에서 많은 경험을 쌓을 수 있는지 알 수 있다. 본질적으로 외부 세계를 인지해야 하기 때문이다. 또 다른 매우 중요한 분야는 AI for Science(과학 인텔리전스)이며, 이는 더욱 근본적이다. 지금까지 AGI는 인류의 기존 지식을 활용할 수 있을 뿐 새 지식을 창출하지는 못한다.

그러나 AI for Science(과학 인텔리전스)는 AI를 과학 발전에 활용한다. 이는 전혀 다른 국면을 만들어낼 가능성이 있으며, 새로운 화학 방정식이나 새로운 물리 법칙을 발견할 수도 있어 인공지능이 한 걸음 더 나아갈 수 있다.

지금도 딥마인드의 알파폴드(AlphaFold)가 단백질을 분석하거나 합성 생물학 분야에서 AI가 주도하는 새로운 분야가 최근 몇 년간 나타났다. 많은 분야에서 큰 진전을 이루었지만 잘 알려지지는 않았으나, 이러한 축적은 다음 단계의 돌파구를 가져올 것이다. 방금 언급한 것은 다양한 자리에서 들었던 배경 지식이지만, 다음 두 장의 PPT는 오늘 가장 중요한 자료 중 하나이다.

오늘날 우리는 인터넷 시대에서 지능형 시대로 넘어갔다. 인터넷과 AI의 본질적 차이는 무엇인가?

인터넷은 본질적으로 방대한 데이터를 처리하며, 정보 전달과 매칭의 효율성을 해결한다. 정보가 가능한 한 원활하게 흐르도록 하고, 정보 비대칭으로 인한 마찰을 최소화한다.

핵심 가치: 정보 비대칭 문제 해결.

간단한 예를 들어보자. 온라인 교육은 지금까지 인터넷을 활용해 교사의 교육 효율을 높이려는 노력을 해왔으며, 이는 매우 전형적인 인터넷 사례이며 상당한 진전을 이루었다.

그러나 AI 시대의 온라인 교육은 무제한의 고품질 교사를 제공함으로써 개인화된 학습 수요를 충족시킨다. 원칙적으로 각 학생은 자신만의 전담 교사를 가져야 하며, 이를 충족시킬 수 있는 것은 오직 AI 교사뿐이다.

비슷한 이치로, 현재 전 세계의 가장 큰 문제 중 하나는 의료비용이 너무 높고 의사 서비스가 부족하다는 것이다. 만약 AI 의사가 등장한다면 인류 전체의 건강 상태는 질적인 도약을 이룰 것이다.

따라서 AI의 본질은 공급 부족 문제를 해결하는 것이다.

지난 5년간, 디지털 전환, 산업 인터넷, 온라인화 작업을 하는데 왜 그렇게 힘들었는가? 그 본질적인 이유는 이 산업들이 정보 비대칭 문제가 아니라 공급 부족 문제이기 때문이다.

예를 들어, 인터넷 의료 및 의료 서비스 전환을 하는 모든 사업을 살펴보자. 해결할 수 있는 문제의 가치는 매우 제한적이며, 핵심 문제인 진료 치료의 병목 현상은 항상 존재한다. 좋은 의사들이 많지 않기 때문에 정보 매칭을 아무리 잘해도 소용없다. 따라서 AI 시대는 정말 새로운 공급을 창출할 수 있는 완전히 새로운 기회를 가져온다. 방대한 공급은 새로운 수요를 창출할 것이다.

그러나 AI 시대에 AI의 본질적인 문제는 방대한 데이터를 처리하는 것이 아니라, 더 이상 데이터나 정보만이 아니라 데이터와 정보를 가공한 지식을 처리하는 것이다. 이 지식이 기존 지식과 결합되어 실제 문제를 해결하며, 이는 의사결정의 효율성과 비용을 해결하는 것이다. 즉, 기계가 인간을 대체할 수 있는가 하는 문제이다.

지금까지 모든 의사결정은 인간이 수행했지만, 기계가 인간의 의사결정을 대체할 수 있다면 이는 지능의 도약이며, 그 핵심 가치는 새로운 공급을 창출하는 것이다.

따라서 AI 시대의 핵심 역량은 의사결정 시나리오에 기반한 의사결정 모델을 구축하는 능력이다. '시나리오'라는 단어가 매우 중요하다. 왜냐하면 모든 의사결정은 특정 시나리오를 기반으로 하기 때문이다.

사람의 의사결정은 종종 무의식적이거나 잠재의식적이며, 이를 어떻게 명시적으로 표현하여 기계가 논리적으로 구현할 수 있도록 하는가가 근본적인 도전이다.

특히 AI 애플리케이션 기업과 대규모 모델 선도 기업들에게 있어서 가장 큰 난관은 알고리즘이지만, AI 애플리케이션 입장에서는 모델링 능력이 가장 핵심이다. 즉, 실제 시나리오에서의 의사결정을 이해하는 것이다. 이는 어렵기도 한데, AGI의 의사결정 방식과 인간의 의사결정 방식이 다르기 때문에 번역이 필요하기 때문이다.

이 모델의 흥미로운 점은 일단 모델을 구축하고 폐쇄 루프를 형성하면 스스로 계속 반복, 최적화, 성장할 수 있다는 것이다. 그래서 '살아있는(living)' AI 시스템이라 할 수 있다.

이런 의미에서, 과거의 모든 발전은 기계 시대라고 할 수 있다. 아무리 복잡한 기계 시스템이라도 단순한 시스템이며 확정적인 실행만 가능하다. 그러나 아무리 단순한 인지 시스템이라도 복잡한 시스템이다. 따라서 현재 발전하고 있는 AGI는 생물처럼 유기적으로 성장하는 시스템에 가까우며, 이 역시 근본적인 발전이다.

어떻게 하면 우리 스스로 능력과 경향성을 가지고, 자기 학습과 자기 성장을 할 수 있는 능력을 포용할 수 있을까? 이것이 AGI의 본질이며 인터넷 시대와의 차이점이다. 인터넷 시대는 여전히 상대적으로 확정적인 정보 매칭 문제를 해결하는 데 초점을 맞췄지만, AI 시대는 인지 시스템을 구축하는 문제다. 이것이 오늘날 여러분과 나누고자 하는 첫 번째 관점이다.

요약하자면, 2017년 공개 강의의 기반 위에서 더 한 단계 업그레이드하면, 시대의 동력은 지능화이며, 나는 '지능화'를 더욱 높은 위치에 두고 이 시대의 주도적 힘으로 삼고자 한다.

인터넷 시대는 온라인화, 소프트웨어화, 네트워크화였다. 온라인화와 소프트웨어화의 결합은 지난 20년간 가장 인기 있는 SaaS이며, 네트워크화는 PC 인터넷에서 모바일 인터넷, IoT로 이어지는 일련의 발전이다. 본질은 연결이며, 네트워크 협업의 인프라를 완성하는 것이다.

새로운 시대는 언제나 이전 시대의 기반 위에 세워진다. 인터넷 시대가 계속 발전하고 인프라가 점점 더 좋아지는 기반 위에서, 지능형 시대의 새로운 동력을 볼 수 있다. 하나는 지능화이다. 지금까지 이야기한 지능화의 발전, 특히 범용 인공지능이 점점 더 강력해지고 있다. 우리는 그것이 궁극적으로 얼마나 강력해질지 모르지만, 점점 더 강력해지고 있다는 것만은 확실하다.

다른 하나는 지능형 시대의 발전을 뒷받침하는 두 가지 플랫폼 기반 기술로서의 기둥이다.

1은 인간-기계 상호작용(Human-Machine Interaction) 능력의 지속적인 향상이며, 바로 곧 다뤄볼 XR 주제이다.

2는 블록체인과 암호화폐(Crypto)가 전 세계 협업 능력을 향상시킨 것이다.

1. XR: 인간-기계 상호작용

AR, VR에서 XR까지, 전체적으로 인간-기계 상호작용의 발전 과정이다.

PC 시대부터 시작하자면, 오늘날 가장 강력한 기업 중 하나인 마이크로소프트, 애플은 핵심 발명 하나인 GUI(그래픽 사용자 인터페이스)를 통해 오늘날의 모든 인터넷 혁명을 이끌었다.

개인용 컴퓨터에서 마우스와 키보드는 본질적으로 키보드 입력이며, 마이크로소프트의 일련의 소프트웨어 시스템을 포함한다. 이후 모바일 인터넷 시대에는 주로 터치스크린 입력과 일부 음성 입력이 주를 이뤘다.

세 번째 길은 지난 10년간 시작된 것이다.

① 가상현실(Virtual Reality)

2012년 오큘러스(Oculus)가 설립되었고, 2014년 메타(Meta)에 인수되었다. 가상현실 안경 VR; 2014년 구글글래스(Google Glass)도 등장하였고, 2015년에 일련의 제품을 출시하였다. 2016년은 가상현실의 원년이 되었다. 그 해, 최초의 오큘러스 리프트(Oculus Rift)가 출시되었고, 소니는 VR 안경을, 마이크로소프트는 홀로렌즈(HoloLens)를 발표하였다. 또한 포켓몬고(PokemonGo) 게임도 있었다.

당시 첫 번째로 가상현실 기반의 인기 게임이었지만, 금방 침체되었다. 고기술 발전 과정에는 중간에 단계적인 절벽이 존재한다.

2018년의 매직리프(Magic Leap)는 당시 매우 희망적인 스타트업이었으며, 구글, 알리바바 등 많은 기업의 지원을 받았다.

TechFlow 공식 커뮤니티에 오신 것을 환영합니다

Telegram 구독 그룹:https://t.me/TechFlowDaily

트위터 공식 계정:https://x.com/TechFlowPost

트위터 영어 계정:https://x.com/BlockFlow_News

원문 링크

즐겨찾기 추가

소셜 미디어 공유

작성자

格上理财

"알리 군사" 쩡밍의 최신 강연: 기업 전략은 어떻게 10년 앞을 내다보는 비전 변화에 대응할 것인가?

2023.10.16