엔비디아의 성공 비결: 젠슨 황의 독특한 리더십 스타일
엔비디아가 계속해서 성공하는 이유는 젠슨 황이 다른 CEO들과 다르게 회사를 운영하기 때문입니다.
•1:1 미팅 없음
•1년 혹은 5년 계획 없음
•상태 보고 없음
•60명의 직속 보고자
이 방식의 이유를 이해하면, 전통적인 경영 방식의 문제점을 분명히 알 수 있습니다.
1. 계층 제거와 속도 강화
젠슨은 직속 보고자가 많을수록 회사의 계층 구조가 얕아지고, 효율성이 높아진다고 믿습니다.
•60명의 보고자와 함께 중요한 문제를 모두가 공유하면 빠른 의사결정을 촉진할 수 있습니다.
•또한 이러한 방식을 통해 직원들이 문제 해결에 대한 사고 방식을 배우도록 유도합니다.
2. 리더 육성에 초점
젠슨은 CEO의 주된 역할이 새로운 리더를 육성하는 데 있다고 믿습니다.
•그는 상태 업데이트를 피하는데, 이는 정보가 전달 과정에서 본래의 핵심을 잃기 쉽기 때문입니다.
•대신, 엔비디아 직원들은 그에게 이메일로 “중요한 5가지 사항”을 보낼 수 있습니다.
•젠슨은 매일 아침 수백 건의 이메일을 읽으며 회사의 상태를 직접 파악합니다.
3. 혁신을 이끄는 리더십
젠슨 황의 리더십은 엔비디아의 많은 혁신적인 제품 개발로 이어졌습니다.
•그는 ’레벨 5 위임(Level 5 Delegation)’을 이해하고 실행할 수 있기에 이러한 운영 방식이 가능했습니다.
•직원들과 직접 소통
•극도의 자율성과 책임 부여
레벨 5 위임에서는 팀이 자신의 역량을 최대한 발휘할 수 있는 문화를 만드는 것이 핵심입니다.
엔비디아의 문화와 젠슨 황의 운영 방식
1.정보의 투명성
•계층에 따른 정보 독점을 없애고, 회의를 모든 직원에게 공개합니다.
•이를 통해 조직 전체에 걸친 혁신과 협업이 이루어집니다.
2.과감하고 현실적인 전략
•수익성이 낮은 시장(예: 모바일 SoC)에서는 빠르게 철수하고,
아직 수요는 없지만 미래 가능성이 큰 시장(‘제로-10억 달러 시장’)에 진입합니다.
3.기본 원리에 충실한 문제 해결
•업계 관행에 따라 움직이기보다 문제를 본질로 분해해 접근합니다.
•이는 여러 혁신적 돌파구로 이어졌습니다.
4.수평적 조직 구조
•임원들도 팀원들과 함께 사무실 칸막이에서 일하며, 특정 공간에 격리되지 않습니다.
•이러한 물리적 공간 설계는 접근성과 개방적인 소통에 대한 엔비디아의 의지를 반영합니다.
5.위험 감수와 신중한 실행의 조화
•계산된 위험을 감수하는 환경을 조성하고, 기존의 경계를 허물어 혁신 가능성을 극대화합니다.
놀라운 성과
최근 엔비디아는 분기당 350억 달러의 매출과 일평균 2억 1,120만 달러의 순이익을 기록했습니다.
•매주 약 10억 달러의 순이익을 창출하고 있습니다.
이는 엔비디아가 10여 년간 구축해온 문화와 AI 붐을 적절히 활용한 결과입니다.
결론: 위임의 중요성
•직원들이 CEO와 동일한 지식과 권한을 갖도록 정보와 의사결정 과정을 투명하게 공유하는 것이 중요합니다.
•젠슨 황의 리더십은 엔비디아의 성장과 혁신의 증거이며, 전통적인 회사 운영 방식의 문제점을 극복한 사례입니다.
많은 창업자와 경영진이 자신의 역할을 정리하지 못해 위임에 실패합니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 창업자와 경영진을 돕는 새로운 접근이 필요합니다.
큰 기회는 정보의 비대치성에서 나옵니다.
내부 정보로 주식을 매수하는게 범죄인 이유는 정보의 비대칭을 이용해 불공정하게 큰 돈을 벌기 때문입니다.
비트코인은 정보가 다 공개되어 있고 이걸 이해한 사람들은 큰 돈을 벌었지만 여전히 사기라고 생각하는 사람이 너무 많습니다.
1밀리언 달러 비트코인이 생각보다 빨리 올 수도 있을 것 같습니다.
박정호 교수님의 영상을 들어보면 왜 한국이 비트코인에 제일 뒤쳐져 있는지 알 수 있습니다.
한국의 은행/결제 시스템은 세계 1-2등이라고 해도 될 정도로 너무 너무 잘 되어있습니다. 그래서 한국 국민들은 다른 결제 수단의 필요성을 전혀 느끼지 못합니다.
하지만 제 3자가 없는 최종 결제 수단인 비트코인 결제 네트워크는 유일무이합니다.
인터넷 혁명과 견줄만큼 혁신적인 기술이고 미래의 인공지능 세상에서 AI가 선택할 결제 수단입니다.
비트코인과 사이클
비트코인은 반감기를 기준으로 사이클이 분명한 자산입니다. 하지만 수량이 제한된 자산이고 반감기 효과가 줄어들고 수요가 커지는 시점에는 사이클은 반드시 깨집니다.
언제가 될지는 아마도 모르지만 사이클이 깨지면 가격은 모두가 깜짝 놀랄만큼 위로 올라갑니다.
돈이 필요한 분들은 돈이 필요할때 비트코인을 팔아서 쓰면 되겠지만 사팔해서 비트코인의 수량을 늘려보겠다는 생각은 착각입니다.
몰빵하지말고 꾸준히 오랜기간 매수하는 방법외엔 없습니다.
Many movies exist about a lone inventor in a garage having a eureka moment, but almost none about manufacturing, so it’s underappreciated by the public.
Compared to the insane pain of reaching high-volume, positive-margin production, prototypes are a piece of cake.
연말 QnA에서 나온 비싼 질문.
LLM의 성과처럼 일반 Video data를 학습한 LVM이 물리적 상식을 가져 자율주행까지 할 수 있는건 아닐까 같은 질문.
그 가능성에 대해 몇가지 고려 사항을 적어보자면
1.그런 data로 물체의 움직임에 대한 상식을 가질 정도의 LVM은 LLM보다 과연 얼마나 커야 할까?