모든 사람들은 5년 전에 투자했어야 할 곳에 오늘 투자하고 싶어 한다.
지금 핫한 분야(예: 2025년의 LLM, 생성형 AI)는 사실 5년 전(2020년)에 베팅했어야 큰 수익을 낼 수 있었던 분야입니다. 지금 들어가는 것은 이미 가격이 오를 대로 오르고(High Valuation), 경쟁이 치열해진 '레드오션'에 뒤늦게 뛰어드는 것입니다.
인간은 본능적으로 군중 심리(Herding)를 따릅니다. 남들이 다 좋다고 할 때 투자하면 심리적으로 안전함을 느끼기 때문입니다. 하지만 벤처 투자의 본질은 역발상(Contrarian)에 있습니다.
사람들이 지금 열광하는 텍스트(Text), 음성(Voice), 비디오(Video), 코드(Code) 생성 AI는 '5년 심리적 편향'의 전형적인 예입니다.
진짜 기회는 물리적 세계(Atoms)와 결합된 AI입니다.
분야:
- 로보틱스 (Embodied AI): 공장에서 물건을 집거나, 가정에서 빨래를 개는 등 물리적 작업을 수행하는 AI.
- 생물학 (Biology/TechBio): 신약을 개발하거나 단백질 구조를 설계하는 AI.
- 방산 (Defense): 자율 무기 체계 (Anduril 등).
이유: 이 분야는 '학습 데이터가 희소(Scarce)'합니다. 인터넷 텍스트는 누구나 긁어갈 수 있지만, 로봇이 현실에서 넘어지며 배운 데이터나, 실험실의 생물학 데이터는 쉽게 복제할 수 없습니다. 남들이 아직 주목하지 않거나 어렵다고 생각하는 지금이 투자 적기입니다.
반도체: 모두가 엔비디아(GPU)와 데이터센터만 바라볼 때(현재의 정답), Lux는 추론(Inference)의 엣지화(On-device)와 이를 뒷받침할 메모리(Memory) 시장을 다음 기회로 봅니다.
데이터센터 구축 비용이 너무 비싸기 때문에, 결국 AI 구동은 스마트폰이나 로봇 같은 기기 자체에서 일어나야 한다고 예측합니다.
배경: 지난 10년이 '성장과 구축(Build)'의 시대였다면, 고금리 시대인 앞으로는 '유지보수(Maintain)'의 시대가 될 것입니다.
전략: 낡은 인프라, 공장, 무기 체계를 새로 짓는 대신 AI와 로봇을 이용해 고쳐 쓰고 수명을 연장하는 기술(Fixware)에 주목합니다. 이건 지금 사람들이 섹시하다고 생각하지 않지만, 5년 뒤엔 필수적인 기술이 될 것이기 때문입니다.
Q 럭스를 시작할 당시 벤처 투자는 SaaS(Software as a Service)에 집중되어 있었습니다. 럭스는 물리 과학, 생명 과학 등 매우 다른 분야에 집중했는데, 그 배경은 무엇인가요?
닷컴 버블 이후였습니다. 벤처 캐피털 역사를 보면 10~15년마다 기술의 파동이 바뀝니다. 70년대 PC, 80년대 바이오테크, 90년대 닷컴이 있었고, 우리는 2000년대 초반에 물리/재료 과학과 컴퓨터 과학의 융합이 다음 파동이 될 것이라 예측했습니다. 실리콘밸리가 아닌 곳(오스틴, 조지아 등)에서 일어나는 혁신에 주목해 지리적 차익거래(Arbitrage)를 노렸습니다.
Q 초기 투자는 위험이 큰데, 어떻게 투자 대상을 결정하나요?
"무엇이 엉망인가?(What sucks?)" 사람들이 당연하게 여기거나 아직 문제인지조차 모르는 불편함을 찾는 것입니다. 예를 들어, 우버(Uber)가 나오기 전 뉴욕의 택시 시스템은 엉망이었습니다. 헬스케어, 국방 등 모든 분야에 엉망인 것들이 있습니다.
Q: 단순히 있으면 좋은 것(Nice to have)과 진짜 고통스러운 문제(Painful problem)를 어떻게 구별하나요?
거시적인 문제(Macro problem)를 봅니다. 예를 들어 국방 분야에서 미국의 적성국 위협은 커지는데 기존 방산 업체들은 관료적이고 느리다면, 여기에 거대한 기회가 있습니다. 팔머 럭키(Palmer Luckey) 같은 창업자가 앤두릴(Anduril)을 만들어 이를 해결하겠다고 나서는 식이죠. 기술적 장벽이 높아 경쟁자가 1~2개뿐인 분야를 선호합니다.
투자 스타일
1. 테마 주도(Thesis-driven): 남들이 안 보는 분야(예: 원자력 폐기물 처리)를 연구해서 직접 회사를 만듭니다. 큐리온(Kurion)이라는 회사를 직접 설립해 후쿠시마 원전 사고 정화 작업에 참여했고, 큰 수익을 냈습니다.
2. 사람 주도(People-driven): 훌륭한 창업자를 계속 지원합니다.
3. 특수 상황(Special situations): 구글이나 애플 같은 대기업에서 팀을 스핀아웃(분사)시켜 투자합니다.
Q 직접 회사를 창업하는 것(De Novo)은 독특한데, 어떻게 가능한가요?
래리 벅(Larry Bock)이라는 전설적인 벤처 창업가에게 배웠습니다. 대학 연구소의 기술(IP)을 라이선스해서 회사를 만드는 방식입니다. 베이-돌 법(Bayh-Dole Act) 덕분에 대학의 연구 성과를 사업화할 수 있게 되었습니다. 펀드 투자의 약 10%는 우리가 직접 만든 회사이며, 초기 지분율이 높아 수익률이 좋습니다.
Q 창업자는 고집이 센데, 투자자의 조언을 어떻게 받아들이게 하나요?
투자자가 초기에 깊이 관여하면 창업자와 강한 유대감과 충성심이 생깁니다. 하지만 아이러니하게도 최고의 성과는 고집 센 창업자가 냅니다. 그들은 우리 도움이 거의 필요 없고, 우리는 그저 옆에 있으면서 공을 차지할 뿐입니다. 반대로 최악의 회사는 우리 시간이 가장 많이 듭니다.
최고의 창업자는 스토리텔링 능력이 뛰어나면서도 실행력이 있어 신뢰를 줍니다. 이런 사람은 매우 드뭅니다
카너먼에게 배운 세 가지가 있습니다.
1. 편향은 피할 수 없다: 광학적 착시처럼, 편향이 있다는 걸 알면서도 빠지게 됩니다.
2. 주변인의 영향: 우리의 믿음은 논리적 추론보다 주변 사람들의 영향으로 형성됩니다.
3. 누락의 오류(Errors of Omission) vs 실행의 오류(Errors of Commission): 이게 럭스에 가장 큰 영향을 주었습니다.
은색 총알(Silver Bullet) 규칙:
어떤 파트너가 특정 투자 건에 대해 확신을 가지지만 나머지 파트너들이 반대할 때, 펀드당 한 번씩 거부권을 무시하고 투자할 수 있는 권한('은색 총알')을 줍니다.
배경: 과거 '크루즈 오토메이션(Cruise Automation)' 투자 건에서 가격 때문에 투자를 포기했는데, 나중에 GM에 인수되며 11배 수익 기회를 놓쳤습니다. 담당 파트너는 엄청난 후회를 느꼈죠(누락의 오류).
해결: 이를 방지하기 위해 한 번의 기회를 줍니다. 투자를 해서 실패하면 돈을 잃지만(실행의 오류), 투자를 안 해서 대박을 놓치는 것보다 낫기 때문입니다. 단, 후속 투자(Later stage)에서는 데이터가 많으므로 이 규칙을 적용하지 않고 파트너십의 합의를 따릅니다.
다음 세대에게 전하고 싶은 의사결정 도구는 무엇인가요?
확률적으로 생각하고, 최악의 시나리오를 대비하는 것(Hedging)입니다. "필요할 때 없는 것보다, 있는데 필요 없는 게 낫다"는 말을 아이들에게 가르칩니다. 항상 최악의 상황을 상상하고 대비하세요.