https://www.youtube.com/watch?v=czItVEAINqw&t=2023s
0:00 A lot of businesses can really scale to tens of millions of dollars today profitably with AI. 많은 기업들이 오늘날 인공지능을 활용해 수천만 달러의 수익을 올릴 수 있습니다. 0:05 This is Alex, founder of Hicksfield, an AI company that hit a 200 million annual recurring revenue in just nine months. 이분은 Hicksfield의 창립자인 알렉스입니다. 이 AI 회사는 단 9개월 만에 연간 반복 수익 2억 달러를 달성했습니다. 0:13 Faster than Slack or Zoom. 슬랙이나 줌보다 빠릅니다. 0:15 And what he told me about starting a business today completely blew my mind. 그가 오늘날 사업을 시작하는 것에 대해 나에게 이야기한 것은 정말 놀라웠습니다. 0:19 And you can copy his strategy too. 그리고 여러분도 그의 전략을 따라 할 수 있습니다. 0:21 Focus on bringing like the first dollar by day 30 of product development and maybe 1 million ARR by day 90. 제품 개발의 30일째에 첫 수익을 올리고, 90일째에는 100만 달러의 연간 반복 수익을 목표로 하세요. 0:29 That's a lot. 그건 많은 수치입니다. 0:30 I just think it's the next industrial revolution is probably more powerful than the Internet. 저는 이것이 다음 산업 혁명이며, 아마도 인터넷보다 더 강력할 것이라고 생각합니다. 0:33 For many, many young people AI becomes social elevator for someone who still has fear like this is moving so fast, I don't know how I can start. 많은 젊은이들에게 AI는 빠르게 변화하는 세상에서 두려움을 느끼는 사람들에게 사회적 상승 기회가 됩니다. 0:41 Can you give them one piece of advice first I would start from. 그들에게 조언 한 가지를 해줄 수 있을까요? 저는 이렇게 시작할 것입니다. 0:47 I have an amazing guest today, I am so excited to learn from you. 오늘은 정말 멋진 손님이 오셨습니다. 여러분에게서 배우게 되어 매우 기쁩니다. 0:52 Let's get very practical right away. 바로 실용적인 이야기로 들어가 보겠습니다. 0:54 You built Hicksfield and achieved 200 million in revenue in nine months. 여러분은 Hicksfield를 설립하고 9개월 만에 2억 달러의 수익을 달성했습니다. 0:59 Let's imagine every. 모든 것을 상상해 봅시다. 1:01 I don't want this to happen, but let's imagine a scenario when you have to start from scratch tomorrow and you have 90 days to launch a business idea. 이런 일이 일어나지 않기를 바라지만, 내일 처음부터 시작해야 하고 90일 안에 사업 아이디어를 출시해야 한다고 가정해 봅시다. 1:10 From what you've learned with your experience at Hicksfield, what would you do? Hicksfield에서의 경험을 바탕으로, 여러분은 무엇을 하시겠습니까? 1:13 I think it all starts with maybe a team of two, someone who is builder who can go within 24 hours from idea to a product. 모든 것은 아마도 두 명의 팀으로 시작한다고 생각합니다. 아이디어에서 제품으로 24시간 이내에 전환할 수 있는 빌더가 필요합니다. 1:23 And now it's all becomes possible. 이제 모든 것이 가능해졌습니다. 1:25 There are so many databases, there are so many payment systems and so on which simplify creation of MVP and then someone as I call it, go to market person who has this natural empathy maybe or understanding of the sort of target distribution, whom they're selling to and who can come up with interesting kind of new content formats which can resonate with the target audience on social media. 많은 데이터베이스와 결제 시스템이 있어 MVP 생성이 간소화되고, 제가 '시장 진출 담당자'라고 부르는 사람이 필요합니다. 이 사람은 자연스러운 공감 능력이나 목표 배급에 대한 이해를 가지고 있으며, 소셜 미디어에서 타겟 청중과 공감할 수 있는 흥미로운 새로운 콘텐츠 형식을 제안할 수 있습니다. 1:52 And I think this is a very different skill set from the marketing roles of the previous decades. 그리고 저는 이것이 이전 수십 년의 마케팅 역할과 매우 다른 기술 세트라고 생각합니다. 1:58 And how many times should they be ready to iterate? 그들은 몇 번이나 반복할 준비가 되어 있어야 할까요? 2:01 How many ideas? 아이디어는 몇 개나 필요할까요? 2:02 For example, for us last year we were iterating every day so it was six days a week and every day we were putting new product release as we were trying to find workflows and use cases which have high frequency and which matter for our target audience. 예를 들어, 작년에는 매일 반복 작업을 했기 때문에 주 6일 동안 매일 새로운 제품 출시를 진행하며, 높은 빈도와 우리 타겟 고객에게 중요한 워크플로우와 사용 사례를 찾으려고 했습니다. 2:23 And then once the technology gets there, it's important to develop sort of the workflow which is easy enough but gives enough configuration as well. 그리고 기술이 도달하면, 충분히 간단하면서도 충분한 설정을 제공하는 워크플로우를 개발하는 것이 중요합니다. 2:31 This dilemma of the perfect interface is still not solved frankly. 완벽한 인터페이스에 대한 이 딜레마는 여전히 해결되지 않았습니다. 2:36 So this is another reason why we embrace daily iteration. 그래서 이것이 우리가 매일 반복 작업을 수용하는 또 다른 이유입니다. 2:40 And on top of all of that, every month the whole industry resets. 그리고 그 모든 것 위에, 매달 전체 산업이 리셋됩니다. 2:44 They completely push the boundaries in terms of the capabilities There are probably, let's say five leading research labs and each lab is pushing massive updates every quarter. 그들은 능력 면에서 완전히 경계를 확장하고 있습니다. 아마도 다섯 개의 주요 연구소가 있으며, 각 연구소는 매 분기마다 대규모 업데이트를 진행하고 있습니다. 2:57 So at some months we have even two major updates and it typically requires to substantially rebuild the whole product around those models. 그래서 어떤 달에는 심지어 두 개의 주요 업데이트가 발생하기도 하고, 이는 일반적으로 이러한 모델을 중심으로 전체 제품을 상당히 재구성해야 합니다. 3:06 So it's exciting time today because product builders like ourselves at Hicksfield, we, we just try to evolve the product so that it highlights the best possibilities of these models to our customers. 그래서 오늘은 흥미로운 시기입니다. 왜냐하면 저희 힉스필드와 같은 제품 제작자들은 고객에게 이러한 모델의 최상의 가능성을 강조하기 위해 제품을 발전시키려고 노력하고 있기 때문입니다. 3:21 But that's a constant race. 하지만 이는 끊임없는 경쟁입니다. 3:22 Yeah, it sounds like a very challenging race. 네, 정말 도전적인 경쟁처럼 들리네요. 3:24 And I think you mentioned that last year was one of the hardest for you when a lot of things were not working. 그리고 작년이 많은 것들이 잘 작동하지 않았던 가장 힘든 해 중 하나라고 말씀하신 것 같습니다. 3:30 Can you talk to me about that one thing that actually worked in 2024? 2024년에 실제로 잘 작동했던 한 가지에 대해 이야기해 주실 수 있나요? 3:36 We really started from the mobile apps and things were not working well because retention for mobile apps is relatively low. 우리는 모바일 앱에서 시작했지만, 모바일 앱의 유지율이 상대적으로 낮기 때문에 잘 작동하지 않았습니다. 3:42 Things drastically changed for Hicksfield when we started to constantly iterate with creatives and we just asked them very simple question like, did you see this video? 힉스필드에 큰 변화가 생긴 것은 우리가 크리에이티브와 지속적으로 반복 작업을 시작했을 때였고, 우리는 그들에게 '이 비디오를 보셨나요?'라는 아주 간단한 질문을 했습니다. 3:54 This was a cool AI generated video. 이것은 멋진 AI 생성 비디오였습니다. 3:56 And they said, oh no, how is this possible? 그들은 '아니요, 이게 어떻게 가능하죠?'라고 말했습니다. 3:58 What's the cost? 비용은 얼마인가요? 3:59 And we say it actually cost maybe less than $500 to make this video. 우리는 이 비디오를 만드는 데 실제로 500달러도 안 들었다고 말했습니다. 4:04 And then we ask, did you actually try these models? 그럼 저희는 묻습니다, 실제로 이 모델들을 사용해 보셨나요? 4:07 What's your experience with AI? AI에 대한 경험은 어떠신가요? 4:10 And obviously everyone tried AI by then, even by maybe February last year, everyone tried AI, but everyone had some issues with that. 당연히 그때쯤이면 모두 AI를 사용해 보았고, 아마도 작년 2월쯤에는 모두가 AI를 시도했지만, 모두가 몇 가지 문제를 겪었습니다. 4:19 Back then we realized that the core limitation was around camera control. 그때 우리는 핵심 제한 사항이 카메라 제어와 관련이 있다는 것을 깨달았습니다. 4:25 Like a lot of creative directors, they really want to control all the camera effects, a camera angle and so on. 많은 크리에이티브 디렉터들은 모든 카메라 효과와 카메라 앵글 등을 제어하고 싶어합니다. 4:32 Back then there was no system to achieve that. 그때는 이를 달성할 시스템이 없었습니다. 4:35 So that the initial traction of Higsfield AI came from these camera controls which we implemented on engineering side based on the feedback from creatives. 그래서 Higsfield AI의 초기 반응은 크리에이티브들의 피드백을 바탕으로 엔지니어링 측에서 구현한 이러한 카메라 제어에서 비롯되었습니다. 4:46 So how many interviews did you have to conduct to come up with this feature? 이 기능을 개발하기 위해 몇 번의 인터뷰를 진행하셨나요? 4:49 This is a very good question, but it kind of puts me on a weak spot frankly because we interviewed eight people, eight out of eight said the same thing. 아주 좋은 질문이지만, 솔직히 말하면 저를 곤란한 상황에 놓이게 합니다. 우리는 여덟 명을 인터뷰했는데, 여덟 명 모두 같은 이야기를 했습니다. 4:57 And we talk from Hollywood level movie directors to like regional producers of commercials. 우리는 할리우드 수준의 영화 감독부터 지역 광고 제작자까지 이야기했습니다. 5:05 Everyone had the same feedback. 모두 같은 피드백을 주었습니다. 5:06 And how did you select those people? 그 사람들은 어떻게 선정하셨나요? 5:08 Were they customers already or you just wanted to talk to people in the industry? 이미 고객이셨나요, 아니면 단순히 업계 사람들과 이야기하고 싶으셨던 건가요? 5:11 Actually this was probably a challenge as we wanted to talk to people who we don't have a very close relationship to just get unfiltered opinion. 사실, 이는 아마도 도전이었습니다. 우리는 매우 가까운 관계가 아닌 사람들과 이야기하고 싶었기 때문에 필터링되지 않은 의견을 얻고자 했습니다. 5:20 But the feedback was very consistent. 하지만 피드백은 매우 일관적이었습니다. 5:22 Everyone was missing these camera controls. 모두가 이러한 카메라 제어 기능이 부족하다고 느꼈습니다. 5:25 So. 그래서. 5:25 So that's what we delivered March last year. 그래서 저희는 작년 3월에 이를 제공했습니다. 5:27 Then in April we delivered a library of visual effects. 그리고 4월에는 시각 효과 라이브러리를 제공했습니다. 5:31 And then I think in June, industry completely changed. 그리고 6월에는 산업이 완전히 변했습니다. 5:35 We saw the emergence of AI native marketing agencies. 우리는 AI 네이티브 마케팅 에이전시의 출현을 보았습니다. 5:40 So essentially those agencies, they completely go end to end with AI and very often they try to bypass incumbent tooling, like for example, Adobe or something else, and go end to end with AI. 본질적으로 이 에이전시들은 AI를 통해 완전한 서비스를 제공하며, 종종 Adobe와 같은 기존 도구를 우회하려고 합니다. 5:54 On the one side, they are very limited because AI capabilities back in June were a little limited. 한편으로는, 6월 당시 AI의 능력이 다소 제한적이어서 그들은 매우 제한적이었습니다. 6:04 On the other hand, they drastically improved their margin profile and they kind of show their clients that they can build ads within days. 반면에 그들은 마진 프로필을 급격히 개선하였고, 고객에게 며칠 안에 광고를 제작할 수 있음을 보여주었습니다. 6:14 A lot of brands actually want to have constant content flow on their socials and they want to embrace AI. 많은 브랜드가 실제로 소셜 미디어에서 지속적인 콘텐츠 흐름을 원하며 AI를 수용하고 싶어 합니다. 6:21 And then from June to December last year, this new industry of AI native agencies completely exploded. 그리고 지난해 6월부터 12월까지 이 새로운 AI 네이티브 에이전시 산업이 완전히 폭발적으로 성장했습니다. 6:30 But basically you said the start of your growth was the multi angled camera view and it came from talking to people in the industry. 기본적으로 당신은 성장의 시작이 다각적 카메라 뷰에서 비롯되었다고 말씀하셨고, 이는 업계 사람들과의 대화에서 나온 것입니다. 6:39 I love that. 정말 좋습니다. 6:40 And also the number eight is actually very consistent from what I'm getting talking to other founders. 또한, 여덟 명이라는 숫자는 다른 창립자들과 이야기하면서 얻은 것과 매우 일치합니다. 6:46 It's normally like 12 to 20, but it's not too many interviews because I feel like a lot of people think they need to talk to thousands of people to figure out the problem. 보통 12명에서 20명 정도인데, 많은 사람들이 문제를 파악하기 위해 수천 명과 이야기해야 한다고 생각하는 것 같아서 인터뷰 수가 많지 않습니다. 6:52 But it's actually like around 10 interviews. 사실 약 10번의 인터뷰면 충분합니다. 6:55 Yeah, absolutely. 네, 맞습니다. 6:55 So eight people who actually helped us to shape the product and then I think we hired four of them. 그래서 실제로 우리 제품을 형성하는 데 도움을 준 여덟 명이 있었고, 그 중 네 명을 채용했습니다. 7:01 Oh, at the same time, yes. 아, 동시에요, 네. 7:03 So now we have this feedback loop within the team. 그래서 이제 팀 내에서 피드백 루프가 형성되었습니다. 7:05 That's awesome. 정말 멋집니다. 7:06 And that's how we realized that probably the best product in creative AI is going to be built in symbios, like in collaboration between engineers and between creators. 그리고 우리는 아마도 창의적 AI에서 최고의 제품은 엔지니어와 창작자 간의 협업을 통해 만들어질 것이라는 것을 깨달았습니다. 7:17 So today, roughly half of our maybe 40% of the team are engineers, maybe 40% are creators. 그래서 오늘날, 우리 팀의 약 40%는 엔지니어이고, 나머지 40%는 창작자입니다. 7:25 Like you said, two founders, right? 당신이 말한 것처럼, 두 명의 창립자가 있죠? 7:27 One is technical, one knows the consumer. 한 명은 기술적이고, 다른 한 명은 소비자를 잘 알고 있습니다. 7:29 It's basically reflected in your team. 기본적으로 당신의 팀에 반영되어 있습니다. 7:31 Okay, let's get back to that tough year because I feel like for a lot of people, that's what they're scared of. 좋습니다, 그 힘든 해로 돌아가 봅시다. 많은 사람들이 그게 두려운 것 같아요. 7:36 So when you were building this and nothing was really working, and then Google releases the new VEO model, did you ever think about giving up on that particular market and starting something else? 그래서 당신이 이걸 만들고 있었을 때 아무것도 잘 되지 않았고, 그때 구글이 새로운 VEO 모델을 발표했을 때, 그 특정 시장을 포기하고 다른 것을 시작할 생각을 해본 적이 있나요? 7:47 Because this was getting so crowded. 왜냐하면 이 시장이 너무 혼잡해지고 있었거든요. 7:48 I think we were committed to figure this out. 우리는 이 문제를 해결하기 위해 헌신했다고 생각합니다. 7:51 There are two reasons why we had a conviction. 우리가 확신을 가진 이유는 두 가지입니다. 7:54 First is that prior to that I was at Snapchat, I was running Genai there, and I saw the uprise of TikTok and Capcut. 첫 번째는 그 이전에 제가 스냅챗에서 Genai를 운영하고 있었고, 그곳에서 TikTok과 Capcut의 급성장을 보았기 때문입니다. 8:03 Capcut became top five apps in the world and it's unprecedented. Capcut은 세계에서 다섯 손가락 안에 드는 앱이 되었고, 이는 전례가 없는 일입니다. 8:09 Says it's not a messenger, it's not a social media. 메신저도 아니고, 소셜 미디어도 아닙니다. 8:13 And this was a strong signal for me that the needs of social media creators are simply unmet in the market. 그리고 이것은 소셜 미디어 제작자들의 필요가 시장에서 단순히 충족되지 않고 있다는 강력한 신호였습니다. 8:20 And the second reason why we had conviction, we constantly heard that creators feel a burnout from sort of feeling pressure to record multiple videos a day for Socials with their own face. 그리고 우리가 확신을 가진 두 번째 이유는, 제작자들이 자신의 얼굴로 하루에 여러 개의 영상을 촬영해야 한다는 압박감으로 인해 탈진을 느낀다는 이야기를 계속해서 들었기 때문입니다. 8:37 Mr. 8:38 Beast, he spoke very openly about that. 하지만 그건, 지난 4~5년 동안 전체 산업의 주요 도전 과제가 되어왔다고 생각합니다. 8:41 But that's, I think that has been a primary challenge for the whole industry over the last four or five years. 그리고 저에게 놀라운 것은 광고주들도 같은 문제를 가지고 있다는 것입니다. 8:47 And then what was surprising to me is that advertisers have the same problem. 대부분의 광고주들은 중간 시장 브랜드에 대해 이야기하며, 그들은 마케팅에 수억 달러를 지출할 수 있지만, 제작 팀이 없다는 것입니다. 8:52 Most of the advertisers talk about like maybe mid market brands, they can be spending hundreds of millions of dollars on marketing and they don't have any production team. 그래서 당신은 시장의 올바른 부분을 선택한 것입니다. 9:03 So you chose the right part of the market. 이게 제가 듣고 있는 내용입니다. 9:04 This is what I'm hearing. 9:05 So I feel like for every entrepreneur who's watching, when you see a big opportunity in the market, you also have to spot who's paying the not just go after each user, right? 정확합니다. 9:16 Absolutely. 9:16 We live in a very interesting era where all the powerful companies try to give AI to everyone, literally. 우리는 모든 강력한 기업들이 literally 모든 사람에게 AI를 제공하려고 하는 매우 흥미로운 시대에 살고 있습니다. 9:26 Meta Xei, Google, Microsoft, OpenAI, Anthropic, Binance and many, many more. 메타, 구글, 마이크로소프트, 오픈AI, 앤트로픽, 바이낸스 등 많은 기업들이 있습니다. 9:35 Think each of those companies want to give AI to all its customers. 각 기업이 모든 고객에게 AI를 제공하고 싶어 한다고 생각해 보세요. 9:39 Really that's why startups have to have more nuanced view of the world and have to have more nuanced set of customers. 정말로, 그래서 스타트업은 세상을 더 세밀하게 바라보고, 더 다양한 고객층을 가져야 합니다. 9:47 And I think startups today are sort of incentivized to stay cash flow positive and build real business from day zero. 그리고 오늘날 스타트업은 현금 흐름을 긍정적으로 유지하고, 처음부터 실제 비즈니스를 구축하도록 유도되고 있다고 생각합니다. 9:58 This is what I see across Hicksfield and the other top application AI companies. 이것이 제가 Hicksfield와 다른 주요 AI 응용 프로그램 회사들에서 보는 것입니다. 10:04 So I think this also creates a very interesting dynamic that the target audience should be maybe tens of millions of users who are willing to spend hopefully couple thousand dollars a month. 그래서 저는 이것이 매우 흥미로운 역학을 만들어낸다고 생각합니다. 목표 고객층은 아마도 매달 수천 달러를 지출할 의향이 있는 수천만 명의 사용자일 것입니다. 10:17 So it is not for everyone. 그래서 모든 사람을 위한 것은 아닙니다. 10:19 But the delivered value should be so strong, so the product should be so good so that it kind of sells itself. 하지만 제공되는 가치는 매우 강력해야 하며, 제품이 스스로 판매될 정도로 좋아야 합니다. 10:27 I love that and I love that you have a concrete number. 저는 그것이 좋고, 구체적인 숫자가 있다는 것이 좋습니다. 10:30 $2,000? 2,000달러요? 10:31 Yeah, $2,000. 네, 2,000달러입니다. 10:33 I'm not sure. 잘 모르겠습니다. 10:34 Like with Hicksfield for example, this is the core metric which we are tracking, like how much of the value we believe we provide, which is more like through the user interviews, but also how much we charge users annually. 예를 들어, Hicksfield와 함께, 우리가 추적하는 핵심 지표는 우리가 제공한다고 믿는 가치의 양입니다. 이는 주로 사용자 인터뷰를 통해 얻은 것이지만, 또한 사용자가 매년 얼마나 지불하는지에 대한 것입니다. 10:51 So this is one key metric and we are not chasing just monthly active users, for example, because the monthly active users number can be inflated through some viral effect. 그래서 이것이 하나의 핵심 지표이며, 예를 들어 단순히 월간 활성 사용자 수를 추구하지 않습니다. 왜냐하면 월간 활성 사용자 수는 어떤 바이럴 효과로 인해 부풀려질 수 있기 때문입니다. 11:00 Monthly active user doesn't really speak to the frequency of the usage and the value delivered. 월간 활성 사용자는 사용 빈도와 제공되는 가치를 잘 나타내지 않습니다. 11:06 So that's why for us really, daily active users and average ACV average contract value, those two metrics are the most important ones. 그래서 저희에게는 실제로, 일일 활성 사용자와 평균 계약 가치(ACV), 이 두 가지 지표가 가장 중요합니다. 11:14 One of the reasons I was so excited to sit down with Alex is that our team has actually been using Higsfield for a while now. 제가 알렉스와 함께 앉게 되어 매우 기뻤던 이유 중 하나는 저희 팀이 실제로 Higsfield를 한동안 사용해왔기 때문입니다. 11:21 My producers and editors absolutely love that all the top AI models are in one place. 제 프로듀서와 편집자들은 모든 주요 AI 모델이 한 곳에 있다는 것을 정말 좋아합니다. 11:27 Nena Banana, Sea Dance Cling Veo Sora. 네나 바나나, 씨 댄스 클링 비오 소라. 11:30 And I love that they don't need 10 different subscriptions. 그리고 그들이 10개의 다른 구독이 필요하지 않다는 점이 정말 마음에 듭니다. 11:33 And it's kind of incredible. 정말 놀라운 일입니다. 11:34 Alex just told us that last year they were shipping a new product release six days a week and now everyone knows them, but they haven't slowed down. 알렉스가 방금 말씀하셨는데, 작년에는 매주 6일 동안 새로운 제품을 출시하고 있었고, 이제는 모두가 그들을 알고 있지만, 그들은 속도를 늦추지 않았습니다. 11:43 They keep launching new features. 그들은 계속해서 새로운 기능을 출시하고 있습니다. 11:44 And one of the latest ones is Soul 2.0. 그리고 최신 기능 중 하나가 Soul 2.0입니다. 11:47 Sol 2.0 is Hicksfield's own image model. Soul 2.0은 Hicksfield의 자체 이미지 모델입니다. 11:50 And it's not like anything else out there. 그리고 다른 어떤 것과도 다릅니다. 11:53 Most AI image generations, you type a prompt, you get something that looks fine. 대부분의 AI 이미지 생성은 프롬프트를 입력하면 괜찮아 보이는 무언가가 생성됩니다. 11:58 Soul was built specifically for creative work, fashion, editorial, content. Soul은 창의적인 작업, 패션, 편집, 콘텐츠를 위해 특별히 제작되었습니다. 12:03 It actually understands aesthetics. 실제로 미적 감각을 이해합니다. 12:04 You give it a reference photo and it doesn't just copy it, it reads the lighting, the grain, the mood, the era, like a creative director would. 참조 사진을 제공하면 단순히 복사하는 것이 아니라, 조명, 질감, 분위기, 시대를 읽어냅니다. 마치 창의적인 디렉터처럼요. 12:12 There are three models. 세 가지 모델이 있습니다. 12:13 Soul, that's the core model. Soul, 그것이 핵심 모델입니다. 12:15 You prompt, you get a beautiful image with real esthetic awareness. 프롬프트를 입력하면 진정한 미적 인식이 있는 아름다운 이미지를 얻습니다. 12:19 Soul Reference. 12:20 You upload a reference and it generates new images that match the vibe, not just the composition. 참조를 업로드하면 구성뿐만 아니라 분위기에 맞는 새로운 이미지를 생성합니다. 12:25 Same visual DNA, different shots. 같은 시각적 DNA, 다른 샷. 12:28 And soul ID. 그리고 Soul ID. 12:29 You upload 10 or more photos of yourself and it learns your face structure, skin tone, expressions. 자신의 사진을 10장 이상 업로드하면 얼굴 구조, 피부 톤, 표정을 학습합니다. 12:35 Then it generates you in any style. 그런 다음 어떤 스타일로든 당신을 생성합니다. 12:37 Y2K, editorial, film, photography, Polaroid, 20 different presets at launch. Y2K, 편집, 영화, 사진, 폴라로이드, 출시 시 20가지 다양한 프리셋. 12:43 And here is what actually got me. 그리고 실제로 저를 사로잡은 것은 이겁니다. 12:45 You can specify the camera, medium, say shot on Kodak Portra or disposable camera and it changes the grain, the color, science, everything. 카메라와 매체를 지정할 수 있으며, 예를 들어 코닥 포트라 필름이나 일회용 카메라로 촬영했다고 하면, 그에 따라 입자, 색상, 과학, 모든 것이 바뀝니다. 12:53 It doesn't slap on a filter, it actually shifts the entire feel of the image. 단순히 필터를 덧씌우는 것이 아니라, 이미지의 전체적인 느낌을 실제로 변화시킵니다. 12:58 And the same thing works with color and they just added hex colors. 색상도 마찬가지로 작동하며, 이제 헥스 색상도 추가되었습니다. 13:01 So you can pull the exact palette from any photo and apply it straight to your generations. 그래서 어떤 사진에서든 정확한 팔레트를 뽑아내어 바로 생성물에 적용할 수 있습니다. 13:06 If you want to try SOL 2.0, I'll leave the link in the description. SOL 2.0을 시도해보고 싶으시다면, 설명란에 링크를 남기겠습니다. 13:10 And now let's get back to Alex. 이제 다시 알렉스로 돌아가 보겠습니다. 13:12 Can you give advice to people who are watching? 시청자들에게 조언을 해주실 수 있나요? 13:15 Haven't started yet, but they haven't started because they think a large company is going to take over. 아직 시작하지 않았지만, 큰 회사가 장악할 것이라고 생각해서 시작하지 못한 사람들입니다. 13:20 How should they think about their defensibility? 그들은 자신의 방어 가능성에 대해 어떻게 생각해야 할까요? 13:23 I think each company can really keep their focus on maybe two or three top priorities. 각 회사는 아마도 두세 가지 주요 우선사항에 집중할 수 있을 것이라고 생각합니다. 13:28 Interestingly enough, people like to say about Anthropic that their major success from MCP and cloud codes actually was not like a top down, but really bottom up. 흥미롭게도, 사람들은 앤트로픽에 대해 그들의 주요 성공이 MCP와 클라우드 코드에서 위에서 아래로가 아니라 정말로 아래에서 위로 이루어졌다고 말하곤 합니다. 13:40 And cloud code success was not sort of planned. 그리고 클라우드 코드의 성공은 계획된 것이 아니었습니다. 13:44 And I think it's true that like these large companies, they definitely can benefit a lot from applying top down approach from two to three initiatives and really consolidating all the resources to make the most progress there. 저는 이러한 대기업들이 두세 가지 이니셔티브에 대해 위에서 아래로 접근하는 방식으로 많은 혜택을 받을 수 있다고 생각합니다. 그리고 모든 자원을 통합하여 가장 큰 진전을 이루는 것이 중요합니다. 13:59 I just think it's the next Industrial Revolution. 저는 이것이 다음 산업 혁명이라고 생각합니다. 14:01 It's probably more powerful than the Internet. 아마도 인터넷보다 더 강력할 것입니다. 14:04 So the number of products and ideas to be built I think just overweighs number of ideas which OpenAI or Anthropic can push internally. 그래서 구축할 제품과 아이디어의 수가 OpenAI나 앤트로픽이 내부적으로 추진할 수 있는 아이디어의 수를 초월한다고 생각합니다. 14:14 That's why I would encourage builders to build especially today when like a quite small team of maybe 10 people can build like high scale products. 그래서 저는 특히 오늘날 10명 정도의 작은 팀이 대규모 제품을 구축할 수 있을 때, 제작자들에게 제작을 권장하고 싶습니다. 14:23 Do you think there's that we have a certain gap of in time when we can build. 우리가 구축할 수 있는 특정 시간의 간격이 있다고 생각하시나요? 14:27 So for example, I've been hearing a lot in social media that we only have two years to build something new because then we're going to have some companies that reach AGI and it's going to be impossible to find a gap in the market because those companies are going to be filling those gaps. 예를 들어, 최근 소셜 미디어에서 우리는 새로운 것을 만들기 위해서 단 2년밖에 남지 않았다는 이야기를 많이 들었습니다. 그 이후에는 AGI에 도달하는 회사들이 생길 것이고, 그 회사들이 시장의 빈틈을 메우게 되어 새로운 기회를 찾기 어려워질 것입니다. 14:41 This is a good question. 좋은 질문입니다. 14:42 We definitely make tremendous progress as an industry to automating work in digital worlds. 우리는 디지털 세계에서 작업을 자동화하는 데 있어 산업으로서 엄청난 진전을 이루고 있습니다. 14:52 And for sure maybe next decades there are going to be a lot of applications of AI in physical world. 확실히 다음 몇 년 동안 물리적 세계에서도 AI의 많은 응용이 있을 것입니다. 14:58 It's difficult to forecast how much progress we all are going to make there. 우리가 그곳에서 얼마나 많은 진전을 이룰지는 예측하기 어렵습니다. 15:04 But this decade is definitely the era of digital economy completely changing with AI, that's for sure. 하지만 이번 10년은 AI와 함께 디지털 경제가 완전히 변화하는 시대라는 것은 확실합니다. 15:13 I really don't want to believe in the future when there are going to be maybe three labs who have the best models and these models controlling all the world, this could happen. 저는 미래에 최고의 모델을 가진 세 개의 연구소가 모든 것을 통제하는 상황이 올 것이라는 것을 믿고 싶지 않습니다. 이런 일이 일어날 수 있습니다. 15:22 That would be a very difficult future. 그것은 매우 힘든 미래가 될 것입니다. 15:25 So I would, I try to stay optimistic and encourage everyone to stay optimistic and really focus on building and delivering value. 그래서 저는 긍정적인 태도를 유지하려고 하고, 모든 분들도 긍정적인 태도를 유지하며 가치를 창출하고 전달하는 데 집중하길 권장합니다. 15:32 Like for example today I just want to give you a very concrete example. 예를 들어, 오늘은 매우 구체적인 사례를 말씀드리고 싶습니다. 15:37 So I recently spoke to a very large, very, very large like property management company which actually uses Hicksfield to sort of advertise their buildings, their apartments and so on. 최근에 정말 큰 부동산 관리 회사와 이야기를 나눴습니다. 이 회사는 실제로 Hicksfield를 사용하여 그들의 건물과 아파트를 광고하고 있습니다. 15:53 Like no one is building for this industry. 이 산업을 위해서는 아무도 개발하고 있지 않습니다. 15:56 Like in this industry there is a very specific workflow of a customer. 이 산업에는 고객의 매우 구체적인 워크플로우가 있습니다. 16:02 Like customer needs to learn about, about the property, then they need to go to the website and get all the details, then they need to call, then they need to show up, then they leave deposit and the whole customer journey. 고객은 먼저 부동산에 대해 알아야 하고, 그 다음 웹사이트에 가서 모든 세부 정보를 확인해야 하며, 전화도 해야 하고, 직접 방문해야 하고, 보증금을 내야 하는 등 전체 고객 여정을 거쳐야 합니다. 16:15 No one is actually building solution specifically for this industry to cover this journey end to end with agents. 실제로 이 고객 여정을 끝까지 담당할 솔루션을 이 산업을 위해 개발하는 사람은 없습니다. 16:24 And the reason why agents are going to deliver lots of value in this specific business is that customers who want to maybe let's say rent apartment, especially in certain price points, they want to make a decision rather quickly. 그리고 이 특정 비즈니스에서 에이전트가 많은 가치를 제공할 수 있는 이유는, 아파트를 임대하고자 하는 고객들이 특히 특정 가격대에서 빠르게 결정을 내리길 원하기 때문입니다. 16:38 So every day of delay, every day of just moving from one stage to another is just, it's just lost revenue. 그래서 하루의 지연, 한 단계에서 다른 단계로 이동하는 하루는 모두 잃어버리는 수익입니다. 16:46 So. 그래서. 16:46 And this business owner just said to me that no one is building for their industry and, and I'm confident there are many more examples like that. 이 사업주가 저에게 그들의 산업을 위해 아무도 개발하고 있지 않다고 말했으며, 저도 그런 사례가 더 많다고 확신합니다. 16:54 Yeah, so riches are in the niches as, as they say from your experience when you pitched VCs with another AI idea, what makes a pitch stand out these days? 네, 그래서 부의 원천은 틈새 시장에 있다고 하죠. 당신의 경험으로 볼 때, 다른 AI 아이디어로 VC들에게 피칭할 때 요즘 피칭이 돋보이게 만드는 요소는 무엇인가요? 17:05 I think today there is definitely fear that OpenAI, Anthropic and other labs are going to just be very acquisitive and just trying to expand their product offering to multiple different verticals. 오늘날 OpenAI, Anthropic 및 기타 연구소들이 매우 공격적으로 사업을 확장하려는 두려움이 분명히 존재한다고 생각합니다. 17:20 Pretty much every week there is Claude 4X launched and stocks go down. 거의 매주 Claude 4X가 출시되면 주가가 하락합니다. 17:25 That definitely happens and that creates a lot of fear. 그런 일이 확실히 발생하고, 이는 많은 두려움을 만들어냅니다. 17:28 And I would just say that the core insight for me personally was that most of these hot and hyped AI companies they are actually cash flow positive. 저에게 가장 중요한 통찰은 이러한 인기 있는 AI 기업들이 실제로는 현금 흐름이 긍정적이라는 점입니다. 17:40 Like maybe it is a wrong mindset to go and raise venture capital today. 오늘날 벤처 자본을 모으는 것이 잘못된 사고방식일 수 있습니다. 17:48 I think there is plenty of pre seed capital available today but I'm not sure everyone needs like to raise series A, B, C, D and so on. 현재 초기 자본은 충분히 있지만, 모든 기업이 시리즈 A, B, C, D 등을 모을 필요는 없다고 생각합니다. 17:57 How much revenue did you have when you raised your first round? 첫 번째 라운드를 모을 때 수익이 얼마나 있었나요? 18:00 For me with Higsfield AI it was probably easier because I had a previous exit and we basically raised $16 million without having any revenue just with maybe having like million users for our mobile app. Higsfield AI의 경우, 이전에 성공적으로 회사를 매각한 경험이 있어서 아마 더 쉬웠을 것입니다. 우리는 수익 없이도 모바일 앱 사용자 수가 백만 명 정도 있었던 덕분에 1,600만 달러를 모금했습니다. 18:16 But this is not exactly the way how I would recommend to build today. 하지만 이것이 오늘날 제가 추천하는 방식은 아닙니다. 18:21 I would recommend to focus on bringing like the first dollar by day 30 of product development and maybe 1 million ARR by day 90 and then decide if someone needs VC funding or doesn't need. 저는 제품 개발 30일 이내에 첫 수익을 올리고, 90일 이내에 연간 반복 수익 100만 원을 목표로 하며, 그 후에 벤처 자금이 필요한지 여부를 결정하는 것을 추천합니다. 18:36 I mean a lot of businesses can really scale to tens of millions of dollars today profitably with AI and for such businesses there is no need to attract VC funding. 많은 기업들이 AI를 활용하여 수익성 있게 수천만 달러로 성장할 수 있으며, 이러한 기업들은 벤처 자금을 유치할 필요가 없습니다. 18:46 I can give you a very simple example. 아주 간단한 예를 드릴 수 있습니다. 18:47 So there are so many websites we just allowed to make professional photo shoot like for basically for Passport. 전문적인 사진 촬영을 허용하는 웹사이트가 정말 많습니다. 기본적으로 여권 사진을 위한 것입니다. 18:55 Many of them make tens of millions of dollars. 그들 중 많은 기업이 수천만 달러를 벌고 있습니다. 18:57 None of them are gonna be. 그들 중 누구도 벤처 자본 지원을 받을 수 없습니다. 18:58 Yeah, none of them are gonna be venture capital backed business. 네, 그들 중 누구도 벤처 자본 지원을 받는 사업이 아닙니다. 19:01 Well and you said something. 그리고 당신이 뭔가를 말씀하셨습니다. 19:03 $1 million by day 90arr meaning like 80k a month. 90일 이내에 100만 원의 반복 수익을 의미하는 것은 월 8만 원입니다. 19:08 80k a month in three months. 3개월 동안 월 8만 원입니다. 19:10 That's a lot. 그건 많은 금액입니다. 19:11 And so the playbook to achieve that is basically generate ads and launch them and test whether, whether they're landing with your target audience. 그래서 이를 달성하기 위한 방법은 기본적으로 광고를 생성하고 이를 실행한 다음, 타겟 청중에게 잘 전달되는지 테스트하는 것입니다. 19:18 Paid ads are very difficult today. 유료 광고는 오늘날 매우 어렵습니다. 19:19 I think a lot of distribution come through organic social media and creator integrations and just make sure that by day 30 there is monetization in place and then there is a way to constantly grow to revenue to let's say 1 million ARR by day 90. 많은 배급은 유기적인 소셜 미디어와 크리에이터 통합을 통해 이루어지며, 최소한 30일째에는 수익화가 이루어지고, 90일째까지는 연간 100만 원 수익을 지속적으로 성장시킬 수 있는 방법이 있어야 한다고 생각합니다. 19:38 Many successful companies scale very quickly today. 많은 성공적인 기업들이 오늘날 매우 빠르게 성장하고 있습니다. 19:42 Just different verticals have different capacity. 각기 다른 분야마다 성장 가능성이 다릅니다. 19:46 Some in some verticals the ceiling could be just 50 million. 어떤 분야에서는 한계가 5천만 원일 수 있습니다. 19:50 In other vertical, 1 billion in other verticals like A hundred billion. 다른 분야에서는 10억 원, 또 다른 분야에서는 100억 원이 될 수 있습니다. 19:53 Any tips on landing first customers in the first 30 days? 첫 30일 안에 첫 고객을 유치하기 위한 팁이 있을까요? 19:57 Initially, at least last year, Twitter has been the social media where the distribution starts from. 초기에는, 최소한 작년에는, 트위터가 배급이 시작되는 소셜 미디어였습니다. 20:06 It starts from like small communities, then it goes to AI news pages on X, then from AI newspapers on X it goes to Instagram news pages, then from Instagram news pages to creators, then it goes to Telegram and like other social media. 작은 커뮤니티에서 시작하여, X의 AI 뉴스 페이지로 넘어가고, X의 AI 신문에서 인스타그램 뉴스 페이지로, 그리고 인스타그램 뉴스 페이지에서 크리에이터로, 마지막으로 텔레그램과 다른 소셜 미디어로 이어집니다. 20:21 That's what we have seen with Higgs Field and with many other products as well, that they went through the same sort of journey of popularity and news through various social media. Higgs Field와 많은 다른 제품들도 마찬가지로 다양한 소셜 미디어를 통해 인기와 뉴스의 여정을 겪었다는 것을 보았습니다. 20:31 But it all originated on X. I think now it's being kind of changed today. 하지만 모든 것은 X에서 시작되었습니다. 지금은 약간 변화하고 있다고 생각합니다. 20:37 A lot of hype. 많은 과대광고가 있습니다. 20:39 It's like a lot of companies, they sort of try to use X to boost their product. 많은 기업들이 X를 사용하여 제품을 홍보하려고 합니다. 20:44 Sort of signal to noise ratio just drops. 신호 대 잡음 비율이 떨어집니다. 20:48 Twitter becomes less relevant, but still it's the main place for new AI products launch. 트위터는 덜 중요해지지만, 여전히 새로운 AI 제품 출시를 위한 주요 장소입니다. 20:54 That's awesome. 정말 멋집니다. 20:54 I'm still trying to crack the X strategy. 저는 여전히 X 전략을 파악하려고 노력하고 있습니다. 20:57 I feel like if you add a word breaking or just in to whatever you're posting in the beginning and it should be in apps like then it performs and then something should be like cloth cooked. 제가 느끼기에는, 당신이 게시물의 시작 부분에 '브레이킹'이라는 단어를 추가하거나 그냥 '인'을 추가하면, 앱에서 성과를 내고, 어떤 것은 '옷이 조리된' 것처럼 되어야 합니다. 21:09 Yeah. 네. 21:09 Rip like something like that just wiped this out of the market. 마치 그런 것이 시장에서 사라진 것처럼 느껴집니다. 21:14 Yeah. 네. 21:14 It has to be very sensational next. 다음에는 정말 자극적이어야 합니다. 21:17 But you're so right. 정말 맞습니다. 21:18 I've heard so many and I know a lot of creators who build their whole like email newsletter. 저는 많은 이야기를 들었고, 전체 이메일 뉴스레터를 만드는 많은 창작자들을 알고 있습니다. 21:23 1,000,000 subscribers just off viral X posts. 바이럴 X 게시물로만 100만 구독자를 얻었습니다. 21:26 Yeah. 네. 21:27 That's amazing. 정말 놀랍습니다. 21:27 I love this life hack. 이 생활 해킹을 정말 좋아합니다. 21:28 Thank you so much. 정말 감사합니다. 21:29 Although this has been the primary life hack of the 25 and I do believe that the media evolves itself as well. 비록 이것이 25세의 주요 생활 해킹이었고, 미디어도 스스로 발전한다고 믿습니다. 21:36 So 26 could be different. 그래서 26세는 다를 수 있습니다. 21:38 I always see LinkedIn on the right. 저는 항상 오른쪽에서 LinkedIn을 봅니다. 21:39 So maybe maybe LinkedIn. 그래서 아마 LinkedIn일 수도 있습니다. 21:41 Maybe LinkedIn, your previous company, you sold it for 166 million. 아마도 LinkedIn, 당신의 이전 회사는 1억 6천 6백만 달러에 팔았습니다. 21:46 Were there any key learnings from that business or mistakes that you made that you will never repeat in this one? 그 사업에서 얻은 중요한 교훈이나 이 사업에서는 절대 반복하지 않을 실수가 있었나요? 21:54 It's, it's like never say never. 결코 불가능하다고 말하지 마세요. 21:56 But one of the key learnings for me and the key takeaways was to embrace meritocracy. 하지만 저에게 중요한 교훈 중 하나는 실력주의를 받아들이는 것이었습니다. 22:03 Sort of like I'm 30 and I feel sometimes that I'm quite old for this new era of AI. 저는 30세이고, 때때로 이 새로운 AI 시대에는 제가 꽤 나이가 많다고 느낍니다. 22:12 Like a lot of new ideas in Hicksville today come from these kind of fresh grads, maybe 23, 25, who sort of maybe never worked in a large company, who are doing like freelancing with some wipe coding tools, who are doing wipe coding before the term vibe coding basically. 오늘날 Hicksville의 많은 새로운 아이디어는 아마도 23세, 25세의 신입 졸업생들로부터 나오며, 이들은 대기업에서 일해본 적이 없고, 몇 가지 코드 작성 도구로 프리랜서를 하며, 기본적으로 '바이브 코딩'이라는 용어가 생기기 전에 이미 바이브 코딩을 하고 있습니다. 22:30 And they just think differently and I think that's sort of maybe the right mindset. 그들은 그냥 다르게 생각하고, 그게 아마도 올바른 사고방식인 것 같아요. 22:35 So Traditionally in any like corporation, those people would be just simply, no one would just simply listen to them. 전통적으로 어떤 기업에서도 그런 사람들은 단순히 아무도 그들의 말을 듣지 않을 거예요. 22:42 So. 그래서. 22:43 And the same applies to the creative role. 창의적인 역할에도 같은 적용이 됩니다. 22:45 So there is definitely some resistance from people who especially build like, let's say like large Hollywood projects that, oh, AI is dangerous, it's not authentic. 특히 대규모 할리우드 프로젝트를 만드는 사람들 중에는 AI가 위험하고 진정성이 없다고 생각하는 저항이 분명히 존재합니다. 22:58 And in the same time it's really exciting that for many, many young people AI becomes social elevator. 하지만 동시에 많은 젊은이들에게 AI가 사회적 상승통로가 되는 것은 정말 흥미로운 일입니다. 23:05 And I sort of strongly relate to that personally because for me I had to do a lot of competitive programming, you know, like who solves more problem within like five hours, you know, like, and everyone in the world competes. 저는 개인적으로 그 점에 강하게 공감하는데, 저는 많은 경쟁 프로그래밍을 해야 했거든요. 예를 들어, 5시간 안에 더 많은 문제를 푸는 사람을 겨루는 그런 거요. 전 세계의 모든 사람들이 경쟁하죠. 23:17 So this was social elevator in 2010 maybe. 그래서 이건 2010년의 사회적 상승통로였던 것 같아요. 23:20 And this applies both to creative and to software engineering as well. 이것은 창의적인 분야와 소프트웨어 공학 모두에 적용됩니다. 23:25 I love how you said that AI is your social elevator because I feel like social media was the social elevator for me. AI가 당신의 사회적 상승통로라고 말씀하신 것이 정말 좋았어요. 저에게는 소셜 미디어가 사회적 상승통로였거든요. 23:30 Now is the era of AI. 지금은 AI의 시대입니다. 23:32 I think you mentioned that video models could be a path to AGI and that you're also building a world model. 당신이 비디오 모델이 AGI로 가는 길이 될 수 있다고 언급하셨고, 당신이 세계 모델도 만들고 있다고 하셨죠. 23:39 Can you talk to me about that? 그에 대해 이야기해 주실 수 있나요? 23:41 And for everyone who's watching, just wanted to explain, I was just in Davos and everyone was talking about LLMs having a ceiling because basically just describing our world with words is something that we're used to. 그리고 시청하고 계신 모든 분들을 위해 설명하고 싶습니다. 저는 방금 다보스에 있었고, 모두가 LLM이 한계가 있다고 이야기했어요. 왜냐하면 기본적으로 우리의 세계를 단어로 설명하는 것은 우리가 익숙한 것이기 때문입니다. 23:53 And there's a lot of information on the Internet. 인터넷에는 많은 정보가 있습니다. 23:55 But understanding the physics is the next level. 하지만 물리학을 이해하는 것은 다음 단계입니다. 23:57 And once we understand the physics, then we're going to have robots walking around our house and doing chorus, if I'm explaining this correctly. 물리학을 이해하게 되면, 집 안에서 로봇이 돌아다니며 집안일을 하는 상황이 올 거예요. 제가 이걸 제대로 설명하고 있다면요. 24:04 Absolutely. 정확히 그렇습니다. 24:04 I think Demis from Google and Elon from xei, they started this narrative and definitely they are top influencers in the space. 구글의 데미스와 엘론이 이 이야기를 시작했는데, 그들은 이 분야에서 최고의 영향력 있는 인물들입니다. 24:14 That's why now the narrative goes to masses to everyone. 그래서 지금 이 이야기가 대중에게 퍼지고 있는 거죠. 24:19 It's still unclear if that's sort of the path to AGI, although that's definitely a path to advanced robotic systems. 그게 AGI로 가는 길인지 아직 불확실하지만, 확실히 고급 로봇 시스템으로 가는 길은 맞습니다. 24:28 Like I think Elon proved to the whole world that self driving cars can work really well through just cameras. 엘론이 자율주행차가 카메라만으로도 정말 잘 작동할 수 있다는 것을 전 세계에 증명했다고 생각합니다. 24:35 And I think the same logic is going to apply to more advanced robots as well. 그리고 같은 논리가 더 고급 로봇에도 적용될 것이라고 생각합니다. 24:40 That's why developing perception and visual understanding is critical for next wave of robotics. 그래서 인지 능력과 시각적 이해를 개발하는 것이 다음 세대 로봇 공학에 매우 중요합니다. 24:47 And it's a top priority for a lot of research labs as it's the next frontier and there is no other way to improve video generation without visual understanding. 그리고 이는 많은 연구실의 최우선 과제로, 다음 경계이며 시각적 이해 없이 비디오 생성 개선 방법이 없습니다. 24:57 Roughly, it takes around. 대략적으로, 약간의 시간이 걸립니다. 24:58 I think people like to say that in one minute we can read 200 words. 사람들이 1분에 200단어를 읽을 수 있다고 말하는 것을 좋아하는 것 같습니다. 25:04 One minute of the video can be described with maybe 10, 60,000 words. 1분 분량의 비디오는 아마도 10, 60,000단어로 설명될 수 있습니다. 25:11 There is just so much going on. 정말 많은 일이 일어나고 있습니다. 25:13 If you and I were having coffee after this episode, I'd certainly pull up my phone and say, look what I tried this week. 이 에피소드가 끝난 후 당신과 제가 커피를 마신다면, 저는 분명히 제 핸드폰을 꺼내서 이번 주에 시도해본 것을 보여드릴 것입니다. 25:20 It changed how my tea works. 그것이 제 차가 작동하는 방식을 바꿨습니다. 25:22 This is what I do all the time to share these kinds of things that don't fit into the podcast. 이런 종류의 것들을 팟캐스트에 맞지 않는 방식으로 공유하기 위해 저는 항상 이렇게 합니다. 25:27 I started my own newsletter. 저는 제 뉴스레터를 시작했습니다. 25:28 Every week I read about AI tools, strategies and experiments I'm running in my own business with real numbers, real results, templates that you can use, and also honest mistakes. 매주 AI 도구, 전략 및 제가 실제 숫자와 결과로 운영하는 실험에 대해 읽고, 사용할 수 있는 템플릿과 솔직한 실수도 공유합니다. 25:38 If you want to be in the loop, the link is waiting for you in the description. 정보를 받고 싶으시다면, 링크가 설명란에 준비되어 있습니다. 25:42 So where do you see yourself in two years? 그렇다면 2년 후에 자신을 어디에서 보고 싶으신가요? 25:44 Are you still working on videos or Because. 여전히 비디오 작업을 하고 계신가요, 아니면. 25:46 Because I saw Menlo Ventures announced their investment in you and they, they said that Hicksfield is building the next world model. Menlo Ventures가 당신에게 투자했다고 발표한 것을 봤고, 그들은 Hicksfield가 다음 세계 모델을 구축하고 있다고 말했습니다. 25:52 Do you feel like your focus is going to shift to that or you're still going to stick to the marketing with video? 당신의 초점이 그쪽으로 옮겨질 것 같나요, 아니면 여전히 비디오 마케팅에 집중할 건가요? 25:58 I think what differentiates us from many other is we are from day zero we are focused specifically on short form content. 우리를 다른 많은 것들과 차별화하는 점은, 우리는 처음부터 짧은 형식의 콘텐츠에 특별히 집중하고 있다는 것입니다. 26:06 And I do think that world model is going to change the way how social media content is made. 저는 세계 모델이 소셜 미디어 콘텐츠 제작 방식을 변화시킬 것이라고 생각합니다. 26:12 So for example, next decade is going to be the era of interactive media basically when games and videos are sort of blurred in like one experience where like it's kind of choose your own adventure. 예를 들어, 다음 10년은 게임과 비디오가 하나의 경험으로 혼합되는 인터랙티브 미디어의 시대가 될 것입니다. 마치 자신의 모험을 선택하는 것과 같은 경험이죠. 26:25 So a lot of marketing is going to go this way, especially kind of premium marketing and customer loyalty programs. 많은 마케팅이 이러한 방향으로 나아갈 것이며, 특히 프리미엄 마케팅과 고객 충성도 프로그램이 그렇습니다. 26:31 I think this decade is all about supercharging creators and marketing with those models. 저는 이번 10년이 창작자와 마케팅을 이러한 모델로 강화하는 데 집중될 것이라고 생각합니다. 26:37 You said you're seeing customers with marketing budget over $100 million, 90% of their ads are AI generated. 당신은 마케팅 예산이 1억 달러 이상인 고객을 보고 있다고 하셨고, 그들의 광고의 90%가 AI로 생성된 것이라고 하셨습니다. 26:45 As a creator whose 90% of my revenue is from large corporations from their marketing budgets, should I be afraid? 저의 수익의 90%가 대기업의 마케팅 예산에서 나오는 창작자로서, 제가 두려워해야 할까요? 26:52 This is a good question and this is definitely where we should make sure that video AI can help personalities like what I would love to see is that creators like you, MrBeast and so on who are sort of a native, start to make like more channels and just expand their media presence and be like the whole media empire. 좋은 질문입니다. 이 부분에서 우리는 비디오 AI가 유명인에게 도움이 될 수 있도록 해야 합니다. 제가 보고 싶은 것은 당신과 같은 창작자, MrBeast 같은 사람들이 본질적으로 더 많은 채널을 만들고 미디어 존재감을 확장하여 전체 미디어 제국이 되는 것입니다. 27:17 So like the next media empire is going to be built maybe with like 300 people, 500 people and be worth like $10 billion. 그래서 다음 미디어 제국은 아마도 300명에서 500명 정도로 구성되어 100억 달러의 가치가 있을 것입니다. 27:24 So that's on the one side. 그것이 한쪽 면입니다. 27:25 On the other side, what I see personally is that essentially this high scale AI content creation comes after maybe a platforms like TikTok marketplace, frankly. 다른 한편으로, 제가 개인적으로 보는 것은 본질적으로 이러한 대규모 AI 콘텐츠 제작이 TikTok 마켓플레이스와 같은 플랫폼 이후에 이루어진다는 것입니다. 27:41 So in the past those brands, they could just hire sort of even programmatically thousands of creators through TikTok marketplace just to do kind of these templatized videos. 과거에는 이러한 브랜드들이 TikTok 마켓플레이스를 통해 수천 명의 창작자를 프로그램적으로 고용하여 템플릿화된 비디오를 제작할 수 있었습니다. 27:54 Like I use this product, it's so good, go buy that. 예를 들어, '이 제품을 사용해봤는데 정말 좋아요, 사세요.'와 같은 방식이죠. 27:58 So like this entry level marketing definitely gets democratized. 이러한 입문 수준의 마케팅은 확실히 민주화될 것입니다. 28:04 Although in my opinion as we are seeing a lot of AI slope on social media and so on. 제 생각에는 소셜 미디어에서 많은 AI가 확산되고 있는 것을 보면서도 말이죠. 28:11 The genuine connection and understanding of audience now matter more than ever. 진정한 연결과 청중에 대한 이해는 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 28:17 So there are going to be just a lot of average and above average content on the socials and I think this is happening one way or another. 소셜 미디어에는 평균 이상의 콘텐츠가 많이 생길 것이며, 저는 이것이 어떤 식으로든 일어날 것이라고 생각합니다. 28:28 And just deep understanding of the audience and authentic approach matter more than ever. 그리고 청중에 대한 깊은 이해와 진정한 접근 방식이 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 28:34 Okay, so you think social media, a letter, social ladder is not dead? 그렇다면 소셜 미디어, 즉 사회적 사다리가 죽었다고 생각하지 않으시나요? 28:39 Definitely not. 절대 그렇지 않습니다. 28:40 I just think that authenticity is going to matter a lot. 저는 진정성이 매우 중요해질 것이라고 생각합니다. 28:45 And, and the way how I think about that is if let's say top creators now can make their own shows, their own movies with AI and creators can drive a lot of traffic that's going to affect like streaming business a lot. 그리고 제가 생각하는 방식은, 현재 최고의 창작자들이 AI를 활용해 자신만의 쇼와 영화를 만들 수 있다면, 창작자들이 많은 트래픽을 유도할 수 있을 것이고, 이는 스트리밍 비즈니스에 큰 영향을 미칠 것이라는 점입니다. 29:01 I think so. 저도 그렇게 생각합니다. 29:02 I think the revolution is going to come at every level. 저는 혁명이 모든 수준에서 일어날 것이라고 생각합니다. 29:06 Although I think clearly people who already understand their audience, who have authentic approach, those people are definitely going to be the winners. 물론, 이미 자신의 청중을 이해하고 진정한 접근 방식을 가진 사람들은 분명히 승자가 될 것이라고 생각합니다. 29:15 Okay, my last question for someone who's watching this still has fear, like this is moving so fast, I don't know how I can start. 좋습니다, 이 영상을 보고 여전히 두려움을 느끼는 분들을 위해 마지막 질문 드리겠습니다. 이렇게 빠르게 변화하는데, 어떻게 시작해야 할지 모르겠어요. 29:22 I started something today, it's outdated by tomorrow. 오늘 무언가를 시작했는데, 내일이면 구식이 되어버리죠. 29:25 Can you give them one piece of advice so they can start first? 그들이 먼저 시작할 수 있도록 조언 하나 해주실 수 있나요? 29:29 I think I would start from a position that large companies, Amazon, Microsoft, Google, OpenAI, anthropic think they're all relatively well positioned to be winners in AI era as they simply control data centers, GPUs and so on. 저는 대기업인 아마존, 마이크로소프트, 구글, 오픈AI, 앤트로픽이 AI 시대의 승자가 되기 위해 상대적으로 잘 자리 잡고 있다고 생각합니다. 그들은 데이터 센터와 GPU 등을 단순히 통제하고 있으니까요. 29:50 And I'm not sure there is much insurance policy for everyone else regardless. 그리고 그 외의 모든 사람들에게는 별다른 보험 정책이 없을 것 같아요. 29:54 Right. 맞아요. 29:55 Buy their stocks. 그들의 주식을 사세요. 29:56 Yeah, I don't know, just buy their stocks. 네, 잘 모르겠지만, 그냥 그들의 주식을 사세요. 29:59 Yeah, buying their stocks is a good idea, but that's. 네, 그들의 주식을 사는 것은 좋은 생각이지만, 그건 그렇고요. 30:02 I think, I'm not sure we can chat. 저는 우리가 대화할 수 있을지 잘 모르겠어요. 30:03 Not an investment advice, it's just personal chat. 투자 조언이 아니라, 개인적인 대화입니다. 30:06 Yeah. 네. 30:07 I do think that there is a lot of value in these companies, but I mean for, for lots of others. 저는 이 회사들에 많은 가치가 있다고 생각하지만, 많은 다른 사람들에게는 그렇지 않을 수도 있습니다. 30:11 Right? 맞죠? 30:12 I mean we see the sell off across us, we see the sell off across cybersecurity and then there is an ultimate question. 우리는 미국 전역에서 매도세를 보고 있고, 사이버 보안 분야에서도 매도세를 보고 있으며, 궁극적인 질문이 있습니다. 30:18 If I want to like basically depend on someone else to figure out a strategy or I want to embrace AI myself and benefit the most. 내가 누군가에게 전략을 알아내도록 의존하고 싶다면, 아니면 스스로 AI를 받아들이고 최대한 이익을 얻고 싶다면. 30:28 Right. 맞아요. 30:28 I think that's a personal question for everyone. 그건 개인마다 다른 질문이라고 생각합니다. 30:31 And as we all know that these technology revolutions, they're both fair and unfair. 우리가 모두 알다시피 이러한 기술 혁명은 공정한 면과 불공정한 면이 있습니다. 30:37 I think in long term every technology revolution is fair and GDP per capita and quality of life goes up on the horizon of 10 years, on the horizon of like three years. 장기적으로 보면 모든 기술 혁명은 공정하다고 생각하며, 10년 혹은 3년의 시간 안에 1인당 GDP와 삶의 질이 향상됩니다. 30:50 I think it's extremely unfair because market just loves to pour money into companies which are winning and companies which are like not winning, they immediately go down. 단기적으로는 매우 불공정하다고 생각합니다. 시장은 승리하는 기업에 돈을 쏟아붓는 것을 좋아하고, 승리하지 못하는 기업은 즉시 하락합니다. 31:01 But in the short term I think it's going to be fair because people both on the creative side, marketing side, engineering side, those who are embracing AI, they can propel their career so quickly. 하지만 단기적으로는 공정할 것이라고 생각합니다. 창의적인 측면, 마케팅 측면, 엔지니어링 측면에서 AI를 수용하는 사람들은 자신의 경력을 매우 빠르게 발전시킬 수 있습니다. 31:15 In the end of the day it's going to be net positive. 결국 긍정적인 결과가 나올 것입니다. 31:18 Although I think individually we all just need to think how I can personally benefit the most from AI, how I can become more efficient with AI, how the value of my skill set can actually grow with AI. 비록 개인적으로 우리는 모두 AI를 통해 어떻게 가장 큰 혜택을 받을 수 있을지, AI와 함께 어떻게 더 효율적으로 일할 수 있을지, 내 기술 세트의 가치가 AI와 함께 어떻게 성장할 수 있을지를 생각해야 한다고 생각합니다. 31:33 And this always require using those agents and various AI models several hours a day. 이를 위해서는 매일 몇 시간씩 다양한 AI 모델과 에이전트를 사용하는 것이 필요합니다. 31:43 To build this intuition, let's give them a home task. 이 직관을 키우기 위해, 그들에게 숙제를 주도록 하겠습니다. 31:47 What should they do right after watching this video? 이 영상을 본 후 그들은 무엇을 해야 할까요? 31:49 Which tool should they start using and how? 어떤 도구를 사용하기 시작해야 하며, 어떻게 해야 할까요? 31:51 For me personally I am an immigrant so you know, it just takes quite a bit of effort to come with a logical linear storyline. 저는 개인적으로 이민자이기 때문에, 논리적이고 일관된 이야기를 만드는 데 꽤 많은 노력이 필요합니다. 32:02 O3 mini became my coach really this was the first aha moment for me. O3 미니가 제 코치가 되었고, 이것이 저에게 첫 번째 aha 순간이었습니다. 32:08 The second aha moments was around Gemini 3 Pro model. 두 번째 aha 순간은 제미니 3 프로 모델에 관한 것이었습니다. 32:12 So I felt that my economic productivity really depends on like how much I use Gemini 3 model. 그래서 제 경제적 생산성이 제미니 3 모델을 얼마나 많이 사용하는지에 달려 있다고 느꼈습니다. 32:18 These capabilities of the model which can process voice, which can make image but which has also deep reasoning capabilities and deep research. 이 모델의 기능은 음성을 처리할 수 있고, 이미지를 만들 수 있으며, 깊은 추론 능력과 깊은 연구 능력도 가지고 있습니다. 32:28 This was mind blowing to me. 이것은 저에게 정말 충격적이었습니다. 32:29 So that's why I feel that my just economic throughputs really depend on how much I use Gemini 3 today. 그래서 오늘 제가 제미니 3를 얼마나 많이 사용하는지에 따라 제 경제적 성과가 달려 있다고 느낍니다. 32:35 Do you use it to make decisions about your company like strategic operations? 회사의 전략적 운영에 대한 결정을 내리는 데 사용하시나요? 32:39 I really feel that communication with humans becomes way more important skill set for me because a lot of other decisions I'm sure Gemini 3 and Claude are going to be better than myself. 저는 인간과의 소통이 저에게 훨씬 더 중요한 기술 세트가 된다고 느낍니다. 왜냐하면 다른 많은 결정들은 분명히 제 자신보다 제미니 3와 클로드가 더 잘할 것이라고 확신하기 때문입니다. 32:57 AI is not yet good in communication so that's where I think I try to put a lot of my personal emphasis. AI는 아직 소통에 능숙하지 않아서, 그 부분에서 제가 개인적으로 많은 노력을 기울이려고 합니다. 33:05 I think other than that a lot of process can actually be built with AI. 그 외에도 AI로 실제로 구축할 수 있는 많은 프로세스가 있다고 생각합니다. 33:11 So I'm just human to human communication and sort of conflicts resolution and maybe goal setting and like number driven goal setting really is where I put a lot of my time, my personal time. 그래서 저는 인간 대 인간의 소통과 갈등 해결, 그리고 목표 설정, 특히 숫자 기반의 목표 설정에 많은 개인적인 시간을 할애하고 있습니다. 33:23 For everything else I'm trying to evolve Gemini as much as possible but also use Claude for Excel, Claude for X, like for example Claude for cybersecurity as it really increases the productivity. 그 외의 모든 것에 대해서는 제미니를 가능한 한 발전시키려고 노력하고 있지만, 클로드를 엑셀이나 사이버 보안 같은 분야에서도 활용하고 있습니다. 이는 생산성을 정말로 높여줍니다. 33:35 Alex, thank you so much. 알렉스, 정말 감사합니다. 33:36 It was amazing. 정말 멋졌습니다. 33:37 I'm looking forward to reading your comments. 여러분의 댓글을 읽는 것이 기대됩니다. 33:38 What was your key takeaway and what you're going to do right after this video? 여러분의 주요한 수확은 무엇이었고, 이 영상을 본 직후에 무엇을 하실 건가요? 33:42 Thank you so much. 정말 감사합니다. 33:43 Thank you. 감사합니다.