뻔한 얘기는 그만. 진짜 "SEO" 전략

SEO에 대한 조언은 이미 포화 상태다. 그 중 대부분은 초등학생도 알만한 너무 뻔한 말들이거나 무의미한 것들을 강조해서 뭐라도 팔아보려는 시도다.

정보의 홍수 속에선 양질의 글’만’ 제대로 읽는게 중요하다. 때마침 PostHog의 Andy Vandervell이 SEO에 대한 진짜 좋은 글을 썼다. 장담컨대 - 이 글이면 충분하다.

확실한 action plan, 그리고 ‘콘텐츠에 대한 철학’까지. 부디 재밌게 읽어주시길!

(번역을 위주로 하고, 마지막에 사견을 추가해두었음)

0. 시작

초기 팀을 위한 SEO 조언은 과하게 넘쳐 흐른다. 이런 것들이다.

• 최신 sitemap이 필요하다? 이걸 말이라고, 있으면 당연히 더 낫겠지.

• 검색 의도를 고려해라? 우와. 몰랐네 고마워.

• 키워드를 전략적으로 써라? 진짜? 이게 조언이라고?

• 시각 자료를 써라? 허.

• 키워드를 풍부하게 담아서 메타 정보를 써라? 음, 정말 풍~부한 정보네.

이런 뻔한 조언들은 ‘해야만 하는 것들’을 당신의 책상에 늘어놓는다. 덕분에 당신의 백로그는 미어 터지겠지만, 정작 중요한 결정을 내리는 데에는 전혀 도움을 주지 않는다.

이 글은 초기 단계의 소프트웨어 팀을 위해 썼지만, 성장 단계에 있는 모든 팀에게 다 유용할 것이다.

1. 수비적인 SEO로 시작해라

처음엔 일단 ‘경쟁자가 별로 없는’ 컨텐츠부터 상위권에 올려야 한다. 예를 들면,

• 당신의 제픔과 경쟁사 제품을 비교하기

• 어떻게 다른 유명한 제품들과 당신의 제품을 연동할 수 있는지

• 당신의 제품 카테고리에서 가장 최고의 툴들은 뭔지

이것이 PostHog 블로그에 PostHog와 Sentry 비교 컨텐츠가 있는 이유이며,

오픈소스 분석 툴을 제대로 쓰는 법 컨텐츠가 있는 이유이다.

이런 컨텐츠는 세일즈 자료로 활용할 수도 있고, high-intent한 컨텐츠이기 때문에 입소문을 퍼뜨리는 데에도 좋다. 설령 우리 제품을 사용하지 않더라도, 다른 사람에게 추천할 가능성을 높인다.

또, 이런 작업을 미리 해두어야 경쟁자가 치고 들어오는 걸 방지할 수 있다. (미리 점령하는 셈이다)

기억할 것: 사람들은 바보가 아니다. 제품을 과대포장 하지 마라. 우리는 제품을 홍보할때, 왜 더 좋은가가 아니라 어떻게 다른가에 집중한다. "더 좋다"는건 주관적이니까, 그런 판단은 사람들이 스스로 하게 두자.

2. SEO 툴은 최소한으로 써라

#SEOGuru들만이 복잡한 SEO 툴 스택이 필요하다. 이제 시작하는 사람들에게 추천하는 툴들은 다음과 같다.

• 올인원 툴 : 우리는 Ahrefs를 쓰긴 하는데, SEMrush나 다른 툴도 아주 좋은 선택이다. 이런 올인원 툴들은 순위를 트래킹하는 기능부터, 키워드 데이터 보기, 경쟁사 분석하기 등 대부분의 기능을 다 갖고 있어서 편하다.

• Google Search Console : 무료다! 웹사이트 성능 같은 기술적인 문제를 포함해 문제/기회를 포착하는 데 유용하다.

• Keywords Everywhere : 저렴한 브라우저 익스텐션으로, Google 검색과 Search Console에 키워드 데이터를 추가해준다. 데이터를 어디서든 쉽게 볼 수 있어, 뜻밖의 기회를 발견할 수 있다.

이게 전부다. 더 쓸려면 쓸 수 있겠지만, 이것만으로도 90%의 문제는 해결할 수 있다.

기억할 것: SEO 툴은 말 그대로 도구일 뿐이다. 좀 더 편하게 만들어줄 뿐, 이것 자체로 성장을 만들어주지 않는다. SEO에서 쉽게 실패하는 방법은 간단하다. 툴을 배우고 연구하는 데 너무 많은 시간을 쓰면서, 정작 가장 중요한 부분인 컨텐츠 제작을 대충하는 거다.

3. 낮은 검색량 + 우리가 해결하는 문제 = 성공

인기 있는 키워드 5개를 위해 경쟁하는 것보다, 검색량이 적은 키워드 100개에서 상위권을 차지하는 것이 훨씬 쉽다. 특히 초반에는 더욱 그렇고.

• PostHog는 최근 Electron으로 만든 앱에 분석 툴을 세팅하는 법에 대한 튜토리얼을 게시했다.

• "electron analytics"라는 키워드는 한 달에 약 30번 검색된다. 아주 낮은 검색량이다.

• Ahrefs의 키워드 난이도가 0점(100점 만점)일 정도다.

• 그런데도 이미 하루에 약 5명의 방문자가 이 페이지를 보고 있다.

• 연간으로 환산하면 약 1,850명의 방문자가 된다.

이제 이런 페이지를 100개 만든다고 생각해보자.

그렇다면 매년 약 185,000명의 방문자를 끌어올 수 있다. 심지어 이 사람들 모두가 우리가 해결하는 뾰족한 문제를 겪고 있다.

이게 SEO의 궁극적인 힘이다. 사람들이 검색을 통해 해결하고 싶어하는 문제의 수는 끝이 없다. 우리가 할 일은 그 문제 중 하나를 찾아내는 것뿐이다.

그리고 또 하나의 이점! 경쟁이 적은 키워드에서 순위권을 차지하면, 경쟁이 치열한 키워드에서도 순위권을 차지하기 쉬워진다.

시도해 볼 것!: Keywords Everywhere를 활용해 사람들이 어떤 검색을 하는지 보고, 키워드를 조금씩 변형하며 “관련 검색어”를 살펴보라. Ahrefs의 경쟁이 낮은 키워드 찾는 법도 참고할 만하다.

4. 구글은 생각보다 더 멍청하다

구글이 단순한 알고리즘이라는 건 전혀 아니다. 진짜 문제는 뇌피셜로 “이런 요인들이 검색 순위를 결정합니다!” 라며 떠드는 "이론"들이 너무 많다는 거다. 이 때문에 사람들은 구글 알고리즘을 실제보다 훨씬 더 복잡하게 여긴다.

SEO에 대한 좋은 결정을 내리고 싶다면, 두 가지만 기억하면 된다.

1️⃣ 구글은 컨텐츠를 읽고 평가하지 않는다.

• 구글이 웹사이트를 크롤링하는 건 컨텐츠를 인간처럼 읽고 평가하고자 함이 아니다. 키워드, 메타데이터, 링크 등을 바탕으로 요약본을 만들기 위함이다.

2️⃣ 구글은 사용자 행동을 보고 학습한다.

• 유저가 검색창에 나온 페이지를 클릭한 후, 바로 뒤로 가기 버튼을 눌러 다시 검색하면, 구글은 이 페이지를 “구린 컨텐츠” 로 판단한다.

• 반대로, 사용자가 페이지에서 머무른다면, 구글은 이를 “좋은 컨텐츠"로 판단한다.

구글은 이 사실을 공식적으로 인정했다.

“솔직히 말하면, 구글은 실제로 문서를 이해하지 않아요. 기본적인 요소를 빼면 우리는 문서를 들여다보지 않습니다. 대신 유저를 보죠. 유저의 반응이 긍정적이면 좋은 문서라고 판단하고, 부정적이면 나쁜 문서라고 보는 거예요."

이건 어떤 의미를 가질까? 우린 어떡해야할까?

• 웹사이트와 컨텐츠는 기계(구글)가 읽기 쉽게 만들어야 한다.

• 방문자가 페이지에 들어왔을 때 짜증나게 - 나가고 싶게 - 만들면 절대 안된다. (첫인상이 전부임!)

• 모든 디바이스에서 쉽게 사용할 수 있도록 UX/UI를 최적화해야 한다.

• 결국 컨텐츠의 품질이 가장 중요하다.

심화 과정: Barry Adams의 글 "Turns out, Google is all about Links and Clicks"을 읽어보라. 그는 나보다 훨씬 더 SEO에 대해 잘 알고 있으며, 특히 구글이 링크와 클릭을 어떻게 활용해 검색 순위를 결정하는지에 대해 전문가다.

5. 사용자의 실제 문제를 해결하라

SEO에서 여러 작은 성공을 거두는 가장 쉬운 방법은, 실제 사용자들이 겪는 문제를 해결하는 콘텐츠를 만드는 것이다.

그러므로 키워드 리서치, 토픽 클러스터 같은 SEO 유행어에 빠지기 전에 사용자들과 직접 대화하고 그들의 문제를 해결하는 것부터 시작하라.

PostHog에서 가장 처음 작성된 튜토리얼 중 하나가 이벤트 트래킹 가이드였다. SEO를 전혀 고려하지 않고 작성한 글이지만, 현재 매달 약 1,000명의 방문자를 검색을 통해 유입시키고 있다.

기억할 것: 공식 Docs는 유저를 위한 가이드이면서 동시에 강력한 유저 획득 (acquisition) 채널이기도 하다. Docs를 확장하고 개선하는 데 투자한 시간은 절대 헛된 시간이 아니다. 유용한 Docs는 자연스럽게 SEO 최적화가 된다.

6. 완벽한 Core Web Vitals는 필요 없다

PageSpeed 점수를 완벽하게 만들려고 애쓰지 마라. 진심이다.

Core Web Vitals는 구글이 웹페이지 경험을 평가하는 3가지 핵심 지표를 의미한다.

1️⃣ Largest Contentful Paint (LCP) – 가장 큰 콘텐츠가 로드되는 속도

2️⃣ Interaction to Next Paint (INP) – 사용자 입력 후 다음 화면이 렌더링되는 속도

3️⃣ Cumulative Layout Shift (CLS) – 페이지 요소들이 예상치 못하게 움직이는 정도

사람들은 이 지표가 검색 순위에 미치는 영향을 과대평가하고 있다.

구글은 다음과 같은 일을 하지 않는다.

❌ Core Web Vitals 점수가 높은 사이트를 더 높은 순위에 배치하지 않는다.

❌ 높은 PageSpeed 점수를 받았다고 해서 더 빨리 인덱싱해주지 않는다.

❌ 검색 결과에서 동점일 때, Core Web Vitals 점수를 기준으로 우위를 가리지 않는다.

이건 구글이 공식적으로 인정한 내용이다. 2023년, 구글의 공식 유튜브 채널 (Google Search Central)에 올라온 영상을 보면 이런 말이 나온다.

"구글 검색은 언제나 가장 관련성이 높은 콘텐츠를 보여주려고 합니다. 페이지 경험이 완벽하지 않더라도 말이죠. 따라서 페이지 로딩 속도나 Core Web Vitals는 일부 사람들이 생각하는 것만큼 중요하지 않아요. 완전히 의미 없다고 말하긴 어렵지만, 과도하게 집중할 필요는 없습니다.”

또한, 구글 검색 팀의 John Mueller도 여러 번 비슷한 말을 했다.

"완벽한 점수를 받는 것은 재미있는 기술적 도전이며, 분명 그 과정에서 뭔가를 배울 것이다. (나도 내 점수를 높이려 해봤고) 하지만 그것이 검색 순위를 올려주지는 않는다."

source: posthog

애초에 우리 웹사이트의 Core Web Vitals도 완벽하지 않다. PostHog 웹사이트의 웹 바이탈 리포트를 보면, "Interaction to Next Paint(INP)"에 노란 불이 떴다. 그럼에도 우린 여러 검색어에서 순위권에 진입해있다.

해야 할 것: 웹 바이탈 점수는 사용자 경험의 대략적인 지표일 뿐이다. 구글 알고리즘은 숫자보다는 실제 사용자 경험을 더 중요하게 여긴다. 적당히 괜찮은 점수를 받도록 최적화하되, 콘텐츠 자체에 집중하라.

7. 네가 생각하는 "훌륭한 콘텐츠"는 별로일 가능성이 크다

이 부분은 돌려 말할 수 없다. 직설적으로 얘기하겠다.

"좋은 콘텐츠란 무엇인가?"

이 질문은 너무 광범위해서 여기서 다 다룰 수 없다. 대신, 스스로에게 물어보라.

👉 네 콘텐츠가 정말로 “훌륭한” 콘텐츠인가?

👉 그냥 "링크드인에 해시태그 달아서 공유할 정도" 가 아니라,

👉 "좋아하고 존경하는 친구에게 직접 공유할 정도" 로 좋은 콘텐츠인가?

자기 자신에게 정직해져라. SEO에 어려움을 겪는 사람들이 가장 많이 하는 불평이 뭔지 아는가?

"우리 콘텐츠는 훌륭한데 랭킹이 안 올라요!" 이다. 실제로 그게 원인인 경우는 10%가 될까말까다. 90%는 그냥 콘텐츠가 구린 거다.

이 체크리스트를 기억해라.

훌륭한 콘텐츠를 만드는 체크리스트

1. 단순한 설명 이상의 무언가가 있는가? AI도 기본적인 설명은 다 할 수 있다. 그 이상이 필요하다.

2. 명확한 의견이 있는가? 결론을 미루는 콘텐츠는 지루하고 쓸모없다. "이런 것도 있고, 저런 것도 있고..." 이게 아니라 "이게 더 낫다." 라고 말할 수 있어야 한다.

3. 이 분야를 잘 아는 사람이 봐도 공유할 만한가? 초보자만 이해하는 콘텐츠가 아니라, 전문가도 보고 공유하고 싶을 정도의 가치를 제공해야 한다.

4. 누군가가 실제로 결정을 내리는 데 도움을 주는가? 유저가 그 컨텐츠를 읽고 "이 콘텐츠를 이렇게 활용해야겠다!" 가 떠오르면 좋은 콘텐츠다.

해볼 것: 관심 있는 검색어의 상위 랭킹 페이지들을 직접 분석하라. 그 페이지들은 왜 다른 페이지들보다 유저를 더 오래 머무르게 만들까? 어떻게 하면 그 페이지를 개선할 수 있을까? 이 연습을 반복할수록, 진짜 "좋은 콘텐츠"가 어떤 것인지 판단하는 능력이 향상될 것이다.

8. PMF을 찾아냈을 때, SEO에 올인하라

많은 사람들이 "SEO는 최대한 빨리 시작해야 한다"고 말한다. SEO는 시간이 걸리니까 가능한 한 일찍 시작해야 한다는 논리다. 반은 맞고 반은 틀렸다.

물론 SEO는 장기적인 전략이다. 그러나 타겟 오디언스에게 실제로 traction (양적 성장)을 얻고 있다면 예상보다 훨씬 빠르게 효과를 볼 수 있다.

PostHog는 창업 후 2년이 지난 2022년 1월이 되어서야 SEO에 본격적으로 투자하기 시작했다.

이때 우린 이미 다음의 세 가지를 갖고 있었다.

✔ 실제 매출과 확실한 수요가 있는 제품 (A product people definitely wanted)

✔ 명확하며, 검증된 ICP

✔ 높은 리텐션 = 바닥이 새는 퍼널이 아님

즉, 우리는 이미 강한 Product-Market Fit을 찾은 상태였다. 

덕분에 SEO 전략을 세우기가 훨씬 쉬웠는데, 나는 불필요한 실험을 할 필요가 없었고, 공식 Docs 덕분에 이미 어느 정도 웹사이트의 도메인 권위(authority) 도 확보되어 있었기 때문이다.

무엇보다, 제품이나 타겟 고객층이 갑자기 바뀔 리스크가 없었기 때문에 SEO 전략을 장기적으로 가져갈 수 있었다.

source: Posthog, Click data from Google Search Console

그 결과 3개월 후부터 의미 있는 성과가 나타났고, 6개월 후부터 분명한 성장세를 관찰했으며, 1년 후에는 SEO 트래픽이 3배 증가했다.

기억할 것: 🚀 Product-Market Fit을 확보하기 전까지는 SEO보다 기본에 집중하라. 구글이 쉽게 인덱싱할 수 있는 사용자 친화적인 웹사이트를 만들고, 사용자에게 진짜 도움이 되는 콘텐츠를 작성하며, 수비적인 SEO 정도만 해라. 당신이 실제 traction을 얻었을 때, 그때가 바로 SEO에 본격적으로 투자할 타이밍이다.

9. 그래도 여전히 스타트업에는 SEO가 필요하다

"AI가 미래인데, SEO에 왜 신경 씀?"

미래를 예측하긴 어렵다. 하지만 지금 확실한 사실은 다음과 같다.

✔ "SEO는 죽었다"라는 말은 10년 전부터 나왔지만, 여전히 죽지 않았다.

✔ 2024년 11월, ChatGPT의 방문자 수: 38억 회

✔ 같은 기간, 구글의 방문자 수: 821억 9천만 회

=> 둘 중 어느 숫자가 더 큰가?

✔ 대형 언어 모델(LLM)은 콘텐츠가 있어야 학습할 수 있다. 당신의 콘텐츠가 학습에 활용되는 게 낫지 않을까?

물론, SEO에만 전적으로 의존하는 건 어리석은 선택이다. 하지만 그건 LLM이 없더라도 마찬가지다.

해야 할 것: Owned 오디언스와 배포 채널을 만들 방법을 고민하라. 뉴스레터도 그 중 하나다. 활발한 Discord / Slack 커뮤니티를 운영하는 것도 좋은 전략이 될 수 있다. SEO는 여전히 중요한 채널이지만, 여러 채널 중 하나일 뿐이다. 다양한 전략을 함께 활용해야 한다.

10. SEO는 “좋은 습관”이 9할이다

SEO에서 성공하는 전략은 끈기와 규칙적인 습관 위에서 만들어진다.

즉,

✔ 콘텐츠를 정기적으로 업데이트하여 최신 상태를 유지하기

✔ 새로운 콘텐츠를 게시할 때마다 하나하나 internal links 추가하기

✔ 검색창에서 후킹될 만한 헤드라인 작성하기

✔ 콘텐츠의 디테일까지 철저히 신경 쓰기

✔ 끊임없이 새로운 기회를 찾아보기

✔ 신뢰할 수 있는 근거와 출처를 바탕으로 탄탄한 글을 쓰기

✔ SEO 콘텐츠를 ‘검색 엔진용’이 아니라, ‘진짜 사람이 즐겁게 읽을 수 있는 콘텐츠’로 만들기

물론, 치팅해서 검색 순위를 올리는 방법도 있다. 내가 장담할 수 있는 건, 구글은 결국 그런 사이트를 찾아내고 패널티를 줄 거라는 사실이다.

마지막으로 사견을 좀 덧붙이고 마무리해보자.

콘텐츠에 대하여

이 글의 초반부를 읽을 때는 명료한 가이드에 반했다. 뭘 하면 될지, 그리고 뭘 안하면 될지가 확실한 글은 언제나 매력적이다.

후반부를 읽을 때는 그 진정성에 반했다. 글은 여전히 쉽게 읽혔지만, ‘콘텐츠’에 대한 저자의 진정성이 느껴졌다.

특히 가장 인상 깊은 문장은 이것이다.

SEO 콘텐츠를 ‘검색 엔진용’이 아니라, ‘진짜 사람이 즐겁게 읽을 수 있는 콘텐츠’로 만들어라

나 역시 콘텐츠를 만들어 온 사람으로서, 가끔 글을 읽는 독자 분들이 각각 한 명의 유니크한 인간이라는 점을 잊곤 한다. 조회수라던가, 메일 오픈율이라던가의 숫자만을 보고 있는 것이다. 그러다보면 어느새 글은 공허해진다. 읽을 ‘사람’을 고려하지 않은 글은 마치 수신자가 없는 편지와 같다. 본질적으로 커뮤니케이션이라는 목적을 달성할 수 없기에 ‘공허’하다.

언제나 ‘사람’을 대하고 있다는 걸 명심하고자 노력한다. 내 글을 읽는 독자 분들도 사람이고, 내가 물건을 구매하는 상점도 결국 사람이며, 내가 보는 콘텐츠를 만든 주체도 결국 사람이다. 이 생각을 하고 나면 창작이 훨씬 살아 숨쉬는 것 같고 재밌어진다.

“어떻게 하면 이 분들께 도움이 될 수 있을까?” 를 생각하며 뉴스레터를 쓸 때가 훨씬 즐겁다.

“어떻게 하면 이 분들께 즐거움을 드릴 수 있을까?” 를 생각하며 콘텐츠를 기획할 때가 훨씬 즐겁다.

“어떻게 하면 이해를 도울 수 있을까?” 를 생각하며 시각 자료를 만들 때가 훨씬 즐겁다.

역시, 결국은 사람이다.

SEO도 결국은 콘텐츠고, 결국은 사람이다.

읽어주셔서 감사합니다!

"칩 전쟁에 이어서, 변압기 전쟁이 일어날 것이다"

2024년 3월, 일론 머스크는 이런 예언을 한다.

“AI의 발전을 막을 것들은 충분히 예측 가능합니다. 작년에는 칩이었고 다음은 변압기일 겁니다. 2025년 3월이면 AI가 변압기를 다 써버릴 거예요.”

호기심이 마구 샘솟았다.

• 변압기가 뭐지?

• 왜 부족해지는 거지?

…

• AI와는 무슨 관계지?

이 의문의 연결고리 “?” 를 알아내기 위해 엄청난 기대와 찬사를 받고 있는 AI의 무대로 가보자.

스포트라이트가 쫘악 내리쬐는 무대 위에는 chatGPT, Gemini 같은 슈퍼모델들이 박수갈채를 받고 있다. 무수한 인파를 지나쳐서, 무대 뒤를 가리고 있는 치렁치렁한 커튼을 걷으면..

땀을 뻘뻘 흘리며 24시간 중노동하고 있는 데이터센터가 있다!

중간 다리를 알았으니, 이제 우리는 “AI와 데이터센터”, “변압기와 데이터센터” 간의 관계를 파헤쳐 일론의 예언을 좇을 것이다.

먼저, “데이터센터”에 대해 더 살펴보자.

"데이터센터" = 멈추면 디지털 세상도 멈춤

사실 우리나라 국민이라면 데이터센터를 알 수 밖에 없는 사건이 있다.

2022년 10월 SK C&C 데이터센터 화재로 인해 카카오톡, 카카오페이 등 카카오의 핵심 서비스가 마비된 사건이다. 완전 복구까지 무려 127시간 소요되었고, 디지털 인프라가 데이터센터에 얼마나 깊게 종속하고 있는지 알게 해주었다.

덕분에 우리는 데이터센터가 정확히 무엇인지는 몰라도,

“이게 멈추면 디지털 세상도 멈추는구나. 그만큼 중요하구나.” 까지는 알게 되었다.

이제 우리의 질문은,

“그래서 저 데이터센터랑 AI랑 뭔 상관인데?” 로 이어진다.

AI에겐 연산 능력이 필요해

AI의 학습과 추론은 엄청난 연산 능력을 필요로 한다. chatGPT가 자연어를 유창하게 뱉기 위해서 필요한건 숫자와 계산이다.

우리 인간이 볼 때는 왼쪽의 자연어로 보이고, AI에겐 오른쪽의 벡터로 보인다. LLM은 수백 차원의 벡터를 가지고 행렬 연산을 하며 우리의 질문에 가장 적절하다고 계산되는 결과를 뱉어낸다.
수백 차원의 벡터를 가지고 계산하는 것이 얼마나 복잡한지 실감이 안 날 것이다. 상대적으로 간단한 4x4 행렬 간의 곱셈을 보자.

4x4 행렬 곱셈만 해도 이렇게 복잡한데, 수백 차원의 벡터를 여러 개 조합하고 행렬 연산을 수행하는 과정은...🙂 하여간 엄청난 연산 능력을 필요로 하는 셈이다!

실제로 사용하는 에너지를 보면 얼마나 많은 연산을 수행하는 지 추정할 수 있다. 우리가 질문을 하나 보낼 때마다 chatGPT는 구글 검색의 열배에 해당하는 에너지를 쓴다. 이는 GPT-4 기준이므로, o1의 경우는 거기에 더하여 몇 배의 에너지를 쓰고 있을 것이다.

자 그럼 이 어마어마한 양의 연산을 누가 해줄까? NVIDIA가 난리난 이유. 그렇다, 바로 chip이다! 구체적으로는 GPU나 TPU가 이 연산을 담당한다. 그리고 이 칩들을 삼삼오오, 아니 수십만 개 모아놓은 시설이 바로 데이터센터다.

source: servethehome

짠. 이 사진은 일론 머스크의 xAI가 세운 멤피스 데이터센터 속 사진이다. 서버랙이 줄지어 서있는 모습인데, 하나의 서버랙에는 총 64개의 Nvidia H100 GPU가 들어간다. 그리고 이 데이터센터에는 총 10만개의 H100 GPU가 배치돼있다. 우리가 “우와! AI 대박이다..” 라고 감탄하는 그 이면에는 GPU들의 열일이 있었다!

이제 AI와 데이터센터 간의 관계를 정리해보자.

AI의 이 미친 성능을 위해서는 엄청난 연산 능력이 필요하다. 이를 위해선 다음과 같은 요소들이 갖춰져야 한다.

1. 연산을 할 chip💽

2. 그 chip에게 줄 전기⚡

3. 뜨거워진 chip을 냉각하기 위해 쓸 물💧

4. 레이턴시를 줄일 초고속 네트워크🌐

이런 인프라가 싹 갖춰진 시설이 필요하고, 그걸 우리는 데이터센터라고 부르고 있는 것이다. 즉, 데이터센터를 통해야만 AI가 이토록 미친 성능을 보여줄 수 있다!

오케이. “AI가 변압기를 다 써버리는 이유”를 알아내기 위해서, 이제 딱 하나의 연결고리만 더 알아내면 된다. 바로 “변압기와 데이터센터” 간의 관계다. 그리고 그 중심엔 전기⚡가 있다!

전기의 단위

// Wh(와트시)에 대해 알고 계시다면 다음 섹션으로 넘어가시길!

전기에 대해 본격적으로 이야기하기 전에, 와트시(Wh)라는 단위에 대해서 알아야 한다. 와트(W)랑은 완전 다른 개념이다. W(와트)는 “전력”을 표기하기 위한 것이고, Wh(와트시)는 “쓴 에너지의 양”을 표기하기 위한 것이다. 

source: Freepik

위 그림을 보라. 왼쪽 수도꼭지에서는 물이 콸콸콸 나오고, 오른쪽 수도꼭지에서는 한방울씩 나온다.

각각의 수도꼭지 밑에는 바구니가 있어서, 나온 물을 다 받고 있다.

같은 시간 동안 물을 틀면 어느 쪽 바구니에 더 물이 많이 담길까?

그렇다. 왼쪽 바구니다.

이제 “물”을 에너지라고 생각해보자.

source: Freepik

에너지를 소비하는 속도는 곧 전력이므로, 전력(W)이 높은 쪽은 왼쪽 수도꼭지다. 바구니에 담긴 물은 소비한 에너지 총량(Wh)을 의미한다. Wh는 W에 ‘에너지를 사용한 시간’을 곱하여 구하기 때문에, 같은 시간 사용했다면 왼쪽이 더 많은 에너지를 소비하는 것이다. 

이제 다시 돌아가보자. “데이터센터와 변압기 간의 관계”를 이해하러!

데이터센터 = 전기 먹는 하마

데이터센터는 수십만 개의 칩을 24시간 최대 성능으로 돌려야 한다. 하이퍼스케일 데이터센터의 경우 시간당 100MWh의 에너지를 소비할 정도다. 이게 어느 정도일까?

놀라지 마시길, 우리나라 기준 178,000 가구가 소비하는 에너지와 맞먹는다..! 2023년 기준 대한민국 평균 가구원 수는 2.2명이고, 중소 도시 기준이 10만 명 이상이기 때문에 .. 하이퍼스케일의 경우 중소도시 3~4개가 쓰는 전기를 하나의 시설이, “단 하나”의 시설이 다 쓰고 있는 거다. 홀리 쉣!

자 일단 다들 놀란 마음을 진정시키고, 우리가 주의 깊게 봐야 할 것은 “그 엄청난 양의 전기가 어떻게 데이터센터로 오는가” 이다.

자 이 그림이 바로 “전기의 생애”다. 발전소에서 태어나서 우리 집까지 오는 동안 전기는 꽤 긴 여행을 한다. 그림 속에 있는 숫자가 보이시는가? 저게 바로 “전압”이다. 오늘의 주인공 변압기는 바로 이 전압을 바꿔주는 녀석이다.

그런데 잠깐!

전압?

// 전압에 대해서 잘 아는 분들은 바로 다음 섹션으로 넘어가시길.

우리는 전압에 대해 단 하나의 명제만 알면 된다.

“기기가 요구하는 전압과, 기기에 전달되는 전기의 전압이 동일해야 한다. 무조건.”

필요 전압보다 더 높더라도, 더 낮더라도 문제가 생긴다. 딱 정확한 전압이 들어가야만 한다. 그래서 우리가 쓰는 대부분의 복잡한 전자기기에는 내부에 소형 변압기 혹은 컨버터가 있다. 전자회로나 기타 전기를 쓰는 정교한 장치에 딱 필요한 전압으로 전달해주기 위해서다.

source: frisbeekorea, zentechelectronics

왼쪽에 스마트폰의 경우에는 보통 안에 컨버터가 들어가 있고, 오른쪽에 핸드폰 충전기에는 소형 변압기가 있어서 220V를 5V로 바꿔준다. 전자기기들마다 필요한 전압이 있기 때문에 변압기는 사실 우리 주변에 아주 흔하다.

“기기가 요구하는 전압과 기기에 전달되는 전압이 같아야 한다” 라는 포인트를 확실히 인지했다면 이제 전압의 정의를 엄밀히 얘기해보자. 수압과 비교하면 더 잘 이해할 수 있다.

source: IKEA

우리는 수도가 연결되지 않은 수도꼭지를 가지고 수압이 어떤지 이야기하지 않는다. 수도를 연결하고 물을 틀어보고 나서야 알 수 있다. 수압은 결과이자 현상이기 때문이다. 전압은 아니다. 우리는 아직 전선을 연결하지 않은 배터리에 대해서도 1.5V니 9V니 하며 전압을 말할 수 있다. 이는 전압이 “지금 작용하고 있는 압력”이 아니라, “이만큼 압력을 줄 수 있다!” 라는 잠재적인 능력을 의미하기 때문이다. 전압을 영어로 potential difference 라고 부르는 이유이기도 하다.

“이만큼 힘을 줄 수 있어!” 라는 전압이 일치하지 않으면, 전기를 받을 대상은 생각보다 너무 강한 전기를 받아 박살나거나, 필요한 것보다 현저히 약한 힘으로 전기를 받아 이상하게 작동할 수밖에 없다.

데이터센터가 받는 전기는 “고”전압이다.

다시 전기의 생애로 돌아오자. 우리는 지금 “데이터센터와 변압기의 관계”에 대해 파헤치고 있다.

발전소에서 22000V(22kV)의 고전압으로 응애-하며 태어난 전기는 바로 변전소로 이동한다. 변전소(substation)는 전기의 전압을 바꿔주는걸 목적으로 하는 시설이며, 당연히 전압을 바꿔주는 설비인 “변압기”가 여럿 배치돼있다. 그것도 아주 대형으로. 처리해야하는 전기의 양이 상당하기 때문이다.

근데 어라? 변전소에서 22kV의 전압을 345kV로 올려 버린다. 이상하지 않은가? 실제로 쓰는 전압은 그보다 훨씬 낮은데, 왜 굳이 전압을 올릴까?

이는 매우 경제적인 선택이다. 낮은 전압의 전기는 송전하려면 전선의 굵기가 더욱 굵어져야하며, 송전 과정에서의 손실도 커진다. “송전의 경제성”을 위하여 전압을 화끈하게 올리는 것이다. 실사용을 위해서는 그보다 한참 낮은 전압이 필요하므로, 전기는 이동하면서 전압을 점차 낮추게 된다. 그렇게 결국 가정에 보급될 때는 우리가 쓰는 전압인 220V로 도착한다.

하지만 전기를 많이 쓰는 시설의 경우에는 얘기가 다르다. 송전의 효율성을 위해서, 어마어마한 양의 전기를 필요로 하는 시설에는 고압으로 전기를 보낼 수밖에 없다. 위 그림에서 보면 “공장”이 그 예시다. 이들은 15만 4천 볼트라는 초고압으로 전기를 받는다. 아마 슬슬 직감하고 있을 것이다. 데이터센터도 바로 그런 시설이고, 따라서 초고압으로 전기를 받아야 한다.

자, 데이터센터가 154kV로 전기를 받았다. 여기까지는 좋다. 아주 충분한 양의 전기를 받았고 이제 연산을 시작하면 된다. 그런데 실제로 전기를 써야 하는 우리의 chip들, GPU들은 얼마의 전압을 필요로 할까?

…

0.6V다.

154,000V의 전기를 받았는데, 0.6V가 필요한 것이다. 꺅-

그래서 일론이 이런 말을 한거다.

“If you've got 100-300 kilovolts coming out of a utility and it's got to step down all the way to 0.6 volts, that's a lot of stepping down.”

이것이 데이터센터와 변압기 간의 관계다. 저 엄청난 고압을 0.6V라는 저전압으로 쫙 낮춰주어야하기 때문에 - 구체적으로는 강압기 (step-down transformer)가 엄청나게 필요해진다.

우리는 이로써 변압기 - 데이터센터 - AI의 관계를 이해했다. 하지만 “왜 AI가 변압기를 다 써버린다는 건지"를 완벽히 이해하지는 못했다. 이제 이걸 파헤쳐보자. 먼저 변압기에 대한 수요를 파헤쳐보자.

데이터센터 하나를 지을 때 필요한 변압기 개수는?

우리는 xAI가 멤피스 데이터센터를 짓기 위해 얼마만큼의 변압기를 필요로 할지 추정해 볼거다. 단 한개의 데이터센터를 짓는데 얼마나 많은 변압기가 필요한지를 파악해보는 것이다.

200kV의 고압을 0.6V의 전압으로 낮추기 위해서는 여러 단계가 필요하다. 차근차근 조금씩 낮추어가는 것인데, 여기서 나는 의문이 들었다.

“왜 한번에 안 내리지?”

그렇지 않은가. 한번에 전압을 쫙 내리면 편하기도 하고, 딱 한 종류의 변압기만 있으면 되고..

이 의문을 해결하기 위해서는 먼저 변압기의 원리를 이해해야 한다. 원리 자체는 사실 아주 간단하다.

source: maddox

자 이게 변압기의 핵심 구조인 코어와 권선(코일)이다. 저 중간에 있는 네모난 물체를 “코어”라고 하며 보통 철에다가 규소를 섞은 규소강으로 만든다. 즉, 아주 강한 자성을 띠는 금속이라는 것.

그리고 코어에 주황색으로 뺑글뺑글 감겨있는 건 구리선이다. 이걸 권선 혹은 코일이라고 한다. 물리를 배운 분들에겐 아주 익숙할 것이다.

구성 요소 설명은 끝났으니, 이제 실제로 변압을 해보자.

1. 교류 전류 입력 : 1차 권선 (Primary Windings)에 교류 전류를 인가한다. 이때 앙페르의 법칙에 따라 자기장이 생긴다. 만약 코어, 즉 쇳덩어리가 없었다면 자기장은 그냥 퍼져버릴 것이다. 하지만,

2. 자속 전달 : 규소강은 강자성체다. 즉 엄청나게 강한 자성을 띤다. 강자성체에서 자기장은 집중되고 강화되므로 강자성체를 따라 자기장의 경로를 형성하고 효율적으로 전달해줄 수 있다. 덕분에 자기장은 2차 권선 (Secondary Windings) 까지 전달된다. 자기장이 코일에 닿는 순간!

3. 전자기 유도 : 이제 그 유명한 패러데이의 전자기 유도 법칙이 나올 타이밍이다. 코일이 감겨 있는 상태에서 자기장의 변화가 생기면? “시간에 따라 변화하는 자기장이 전기를 발생시킨다”는 법칙에 따라 2차 코일에 유도 전압이 발생하고, 이에 따라 전류가 흐른다!

이 과정을 거치고 나면.. 전압이 변한다!

‘전압이 어떻게 변화하는가’는 코일을 얼마나 감았는지의 비율 (권수 비율) 에 따라 결정된다. 왼쪽 코일에 더 감겨 있으면 전압은 낮아지고, 오른쪽 코일에 더 감겨 있으면 전압은 높아진다. 비율의 차이가 클수록 변압의 폭도 크다.

추가 질문) “아니 전압을 이렇게 쉽게 올릴 수 있으면 전기 무한 증식 가능한거 아닌가?”

아쉽게도 ‘전력’은 그대로다. “전력 = 전압 x 전류” 이며, 변압 과정에서 전압이 오른 경우 그 비율에 맞춰 전류가 줄어든다.

그래서, 왜 한꺼번에 전압을 내리면 안되는 거지?

다시 돌아와서!

우리가 이 원리를 본 이유는, “왜 한꺼번에 전압을 내릴 수 없는가”를 이해하기 위함이었다.

코일을 감은 수의 비율이 곧 변압의 비율이기 때문에, 만약 10만V에서 0.6V로 한번에 전압을 낮춘다고 하면 ..

이 비율이 무려 166,670 : 1 정도 된다. 즉 1차 권선에는 수십만 번 구리선을 감고, 2차 권선에는 딱!! 한 두 번만 감아야 한다는 거다. 딱 봐도 뭔가 이건 아닌것 같지만, 과학적으로 보면 더욱 말도 안되는 일임을 알게 된다.

요게 아크라는 건데, 10만V부터 발생하는 현상이다. 이게 뭐냐면 - 전압이 엄청나게 높은 경우에, 원래 절연 성질이 있는 공기의 절연을 파괴해버리고 공기로 전류가 흐르는 거다. 멀리서 보면 그냥 멋있어 보이는 현상이지만, 실제로는 온도가 5천도에서 2만도까지 오르기 때문에 주변의 금속을 싹다 녹여버릴 수도 있고, 화재 위험, 폭발 위험, 그리고 감전 위험까지 거의 종합 재해 세트다.

이뿐만 아니라, 권선 비율의 차이가 클수록 코어 손실과 전기 저항 손실도 커지기 때문에 변압기 효율성이 극도로 낮아진다.

따라서! 한번에 전압을 낮출 순 없다. 욕심을 버리고 한 단계씩 천천히 낮추자😂

이제 그 변압의 단계를 찬찬히 보자. 멤피스 데이터센터를 만들기 위해 필요한 변압기 숫자를 추정하기 위해서!

변압의 과정 (단계별)

source: nantech, hfy, datacenterfrontier

먼저,

1. 100kV → 10kV : 지역 전력망에서 100kV 이상의 고전압 전기가 시설 외부에 위치한 변전소로 공급된다. 변전용 변압기(Substation Transformer)들이 이를 중간 전압인 10kV~20kV 로 변환한다. 이제 이 전기가 데이터센터 내부로 들어간다.

2. 10kV → 480V : 데이터센터 내부에 있는 배전 변압기가 이를 480V로 변환한다. 이 전기는 전력 분배 장치 (Power Distribution Units)를 통해 서버 랙에 분배된다.

3. 480V → 12V DC : 각 서버 랙에는 전원 공급 장치(PSU)가 있다. 이 장치가 입력 전압 480V를 서버 부품이 필요로 하는 전압 (예: 12V)로 변환하며, 이때 직류 전기로 변환된다.

이제 12V를 chip이 필요로 하는 저전압으로 바꾸는 과정을 보자.

source: https://www.linkedin.com/pulse/disassembling-nvidias-h100-what-pcb-demands-ai-servers-drive-rcypcb-v28mc/

멤피스 데이터센터에는 Nvidia H100 칩 10만개가 있다. 위 사진이 H100 GPU의 내부 사진인데, 흰색 글자가 가리키는 곳에 VRM (Voltage Regulator Module)이 장착돼있는걸 볼 수 있다. 얘가 12V DC를 0.8V나 1.2V로 변압한다.

(VRM이란, 전압 레귤레이터를 모듈 형태로 구현하여 chip의 회로 구조 속에 넣을 수 있도록 만든 것을 의미한다. 총 8개가 달려 있는데, 이는 모듈을 병렬로 구성하여 전력 공급 능력을 확장하기 위함이다.)

자 그러면 이 중에서 데이터센터를 짓기 위해 필요로 하는 변압기는 뭘까?

• 대형 변압기 (변전용 변압기)와 중형 변압기 (배전 변압기)

그리고, ‘변압기’는 아니지만 전압을 바꿔주는 역할을 수행하는 애들이 있었다.

• PDU 및 PSU

PDU와 PSU는 변압기가 아니므로 관심사가 아니다. 우린 주로 변전용 변압기와 배전 변압기에 중점을 두고 살펴보자.

변압의 과정을 대략적으로 살펴보았으니, 멤피스 데이터센터를 위에서 내려다 보며 확인해보자.

source: https://harvardpublichealth.org/environmental-health/xai-memphis-project-owes-city-more-than-promises-on-environment/

노란색 부분이 외부에 있는 변전소다. 여기로 지역 전력망에서 10만 볼트 이상의 고압 전기를 받는다. 이 장소에는 변전용 변압기가 여럿 위치하며 이 변압기들을 통해 중간 전압으로 변환된 전기는 시설 내부로 공급된다.

사진의 글자를 자세히 보면, 처음 건설 당시에는 8MW 정도의 전력만을 변압할 수 있었지만 몇 달 뒤 50MW 까지 늘어났고, 2025년에는 150MW의 처리 용량을 가진 엄청난 규모의 변전소를 지을 계획이라고 한다. (점선 참고)

이제 본론으로 돌아와서, 이제 본격적으로 이 데이터센터를 위해 필요한 변압기의 수를 추정해보자. 현재 위 사진에서 알 수 있듯 xAI는 2025년까지 150MW의 처리 용량을 가진 변전소를 지을 예정이다. 멤피스의 전력을 관리하는 TVA는 이미 150MW 전기 사용을 승인했다. 따라서, 우리는 150MW에 맞추어 필요 변압기 개수를 추정할 것이다.

미리 말씀드리자면, 이건 100% 정확한 추정이 아니다. 실제 수치는 중복 설계, 선호하는 변압기 크기, 지역 규정, 그리고 데이터 센터의 등급 분류 등에 따라 달라지기 때문이다.

먼저 대형 변전용 변압기부터 시작해보자.

변전용 변압기 개수를 추정해보자

source: researchgate

멤피스에 위치한 데이터센터는 일반적으로 지역 전력 회사인 TVA로부터 전기를 공급 받는다. TVA는 이런 대형 시설에 115 kV, 161 kV, 230 kV 셋 중 하나로 전기를 공급한다. 이 고압을 12kV~20kV 사이의 중간 전압으로 변환하는 것이 이 변전용 변압기의 역할이다.

150MW라는 전력을 처리하기 위해서는 몇 개의 변전용 변압기가 필요할지 추정해보자. 일반적으로 이 정도의 대용량 전력을 다루는 시설에서는, 각각의 변압기가 대략 30~80 MVA를 커버한다. 이건 각 기업의 디자인 철학에 따라 다르다. 우리는 50MVA 인 경우와 80MVA 인 경우를 각각 생각해볼 것이다.

잠깐, MVA(메가볼트암페어)는 또 뭐야?

// MVA가 궁금하지 않다면 스킵해도 됨!

이 단위는 변압기의 용량을 나타낸다. 즉, 변압기가 처리할 수 있는 전력량을 의미한다. 굳이 MW가 아닌 MVA 를 사용하는 이유는, MW는 유효 전력만을 고려하고 MVA는 유효 전력에 무효 전력까지 더한 복합 전력을 고려하기 때문이다.

전력에는 무효 전력과 유효 전력이 있다. 무효 전력은 사실 영어로 보면 좀 더 직관적인데, Reactive Power라고 한다. 즉 실제적인 일을 하기 위해 사용되는 게 아니라, 어떠한 반응을 위해서 사용되는 전력을 의미한다. 변압기의 경우에는 ‘자기장 형성’이라는 반응을 위한 것이다. 변압을 위해서는 1차 권선에서 유도 전류를 통해 자기장을 발생시켜야 함을 기억하는가? 이 자기장을 형성하기 위해 에너지를 주고 받는 과정에서 Reactive Power가 필요하다고 이해하면 된다.

변압기는 유효 전력뿐만 아니라 이러한 무효 전력도 처리해야하기 때문에, 용량을 MW가 아닌 MVA로 표현하는 것이 더 유용한 것이다.

다시 변전용 변압기 개수를 추정해보자

데이터센터들은 보통 안정성을 위해 최소 필요 개수보다 1개 정도의 여유분을 둔다. 이를 N+1 형태의 중복 (Redundancy) 설계라고 한다. 우리는 멤피스 데이터센터가 N+1 중복 설계를 선택했다고 가정할 것이다.

150MW의 전력을 커버해야하고, 역률은 0.9라고 가정하자. 역률은 무효 전력을 고려하기 위한 factor 이며, 이를 통해 필요한 복합 전력량(MVA)을 구할 수 있다.

⇒ 150 / 0.9 = 166.7MVA 이므로 최소 166.7MVA의 처리 용량을 확보해야 한다.

변전용 변압기의 개별 처리 용량에 따라 개수는 달라진다.

• 80MVA 인 경우, 최소 3개가 필요 (총 240MVA) ⇒ 총 4개 (N+1)

• 50MVA 인 경우, 최소 4개가 필요 (총 200MVA) ⇒ 총 5개 (N+1)

“에게?” 하실 수도 있지만.. 다음 글에서 대형 변전용 변압기를 만드는 과정을 함께 보면, 이 4-5개가 얼마나 엄청난 것인지 알 수 있을 것이다😂

배전 변압기의 개수를 추정해보자

source: consoele

자 드디어 전기가 데이터센터 내부로 들어왔다! 이들을 맞아주는건 배전 변압기다. 얘가 이제 10만 볼트 되는 전압을 480V로 바꿔줄 것이다.

일반적으로 배전 변압기의 처리 용량은 2~5MVA 정도이므로, 우리는 4MVA로 가정해보자. 변전용 변압기와 마찬가지로 최소 166.7MVA의 처리 용량을 확보해야한다.

4로 나누어보면, 최소 42개의 배전 변압기가 필요함을 알 수 있다. 추가로 N+1의 Redundancy 전략을 채택하여 45개 정도를 배치하면 된다.

앞서 말했듯, 기타 PDU 및 Server PSU는 변압기가 아니므로 넘어가겠다.

정리해보면!

멤피스 데이터센터를 150MW의 용량으로 짓기 위해서는

- 대형 변전용 변압기 5개

- 배전 변압기 45개

가 필요하다!

이게 ‘단 하나’의 데이터센터를 짓기 위해 필요한 변압기임을 기억하자.

“수요” 가 얼마나 폭발적으로 증가하는지 알기 위해서 지금 전 세계적으로 데이터센터의 숫자가 얼마나 빠르게 늘고 있는가를 보자.

데이터센터를 미친듯이 지어라!

전 세계적으로

올해 700억 달러 규모를 형성하고 있는 데이터센터 시장은 내년 1000억 달러를 뛰어 넘을 전망이다. 해외건설협회에서는 “내년에는 계획 중인 데이터센터 프로젝트가 올해 대비 6배 이상, 공사 중인 프로젝트는 2배 이상 증가할 것으로 예상된다”고 말하고 있다. 연간 성장률을 나타내는 CAGR은 11.6%에 달할 정도다.

100MW 이상의 전력 소모를 하는 하이퍼스케일 데이터센터의 경우 2026년까지 1200개에 달할 것으로 알려져 있다. 2021년 기준으로는 700개였다.

대한민국의 경우도 마찬가지

한전의 ‘전기사용예정통지’ 제도를 통해 확인할 수 있다. 이는 데이터센터 건립을 위한 사전절차이며, 5메가와트 이상의 대규모 전기 사용자에게 전기 공급 가능 여부를 한전이 사전에 검토하는 제도다. 2023년 4월 말 기준 무려 1224건이 접수되었다.

빅테크의 폭풍 경쟁

데이터센터에 대한 수요 증가는 당연히 “AI” 때문이다. 빅테크들은 마치 이 싸움에서 지면 자신들의 위상을 잃어버릴 것처럼 모든 걸 걸고 임하고 있다. 덕분에 지금 새로 생기는 AI 데이터센터들은 기존 것과 아예 체급이 다르다.

마이크로소프트는 2023년 10월에 100억 달러 이상을 클라우드 용량을 위해 쏟아부었으며, 그들의 데이터 센터가 감당할 수 있는 규모를 2배 높이려고 계획 중이라고 말한 바 있다. 그들은 이 엄청난 대 투자로도 충분하지 않다고 여긴 것 같다. 불과 며칠 전, 마이크로소프트는 2025년에 무려 800억 달러를 AI 데이터센터에 투자하겠다고 밝혔다.

사실 우리가 방금 본 일론 머스크의 xAI가 새로 만든 멤피스데이터센터도 H100 칩 10만개를 구매하는 데에만 60억 달러를 태웠다😂

이 경쟁 덕분에 AI에 쓰이는 컴퓨팅 파워는 기하급수적으로 늘고 있는 추세다. 연구자들은 최근에 AI 모델을 훈련하기 위한 컴퓨팅 파워가 9달마다 2배가 되고 있다고 밝혔다.

이미 지어 놓은 데이터센터 규모도 커지는 중

새로 짓는 데이터센터만 AI에 집중하고 있는 건 아니다. 기존 데이터센터도 발빠르게 규모를 키우고 성능을 높이고 있다. 덕분에 데이터에 따르면, 이미 존재하는 데이터센터들의 평균 서버 랙의 밀도가 증가하고 있다. 아직 대부분의 시설은 8kW 이하의 수준이며 30kW 이상의 고밀도 랙을 운영하는 데이터 센터는 소수에 불과하지만, 더 높은 전력 밀도를 요구한 워크로드가 증가하면서 분명 더 많은 센터가 고밀도 랙을 채택할 것이다.

쓰는 전기 자체가 늘고 있다..!

데이터센터가 쓰는 전기가 크게 늘고 있다는 것도 주목해야 한다. 변압기가 감당해야 할 용량 자체가 커진다는 것은? 변압기에 대한 수요가 늘어난다는 뜻이기 때문이다. 일각에서는 다음 3년 동안 데이터센터가 소비하는 전력이 160% 증가할 것이라 예상하고 있다.

빅테크들은 왜 이렇게까지 하는가?

AI가 인류 역사상 최고의 기술 혁명이 될 것이라는 점은 확실하다. 일론 역시도 이것이 “지금까지 경험해보지 못한 혁신”이 될 거라고 말했다.

문제는 이 시장이 ‘승자독식시장’이 될 가능성이 높다는 것이다. AI는 도움은 되지만 의미는 없는, 위 표에서는 1번 영역에 해당하는 프로덕트다. 1번 영역은 대체로 승자독식시장의 범주에 들어가기 마련이다. 아마존이나 쿠팡과 같은 커머스 플랫폼이 대표적으로 이 영역에 속한다.

우리는 gpt나 cluade, gemini 중에 뭘 쓸지를 정할때 의미를 생각하지 않는다. 뭐가 더 쓸모 있는가, 즉 “뭐가 더 도움이 되는가”를 따진다. gemini를 개발한 스토리나 openAI의 브랜드 이미지를 성능보다 우선시하는 사람이 있던가? 우린 결국 “더 좋은 모델”을 쓸 뿐이다.

승자독식시장은 ‘패자’가 되면 모든 걸 잃는다는 리스크가 있는 대신, ‘승자’가 되면 엄청난 파이를 가져갈 수 있다는 이점이 있다. 이를 누구보다 잘 알고 있는 빅테크들이기에 미친 경쟁을 할 수밖에 없는 것이다. 덕분에 데이터센터도 엄청나게 짓고, 또 그 규모도 미친듯이 늘리고 있다.

“변압기”는 chip 만큼 필수적

이미 전 세계는 변압기 전쟁 중이다. 대표적으로 변압기를 생산하는 기업으로는 HD현대일렉트릭이 있는데, 현재 5년치 주문이 밀려있다. 지금도 구글, 마소, 아마존 등 유수의 빅테크들이 앞다퉈 문의를 하고 있는 상황이다. 미국 내에서도 변압기의 공급 이슈는 매우 심각하며, 위 기사에서는 이를 “critical” 하다고 표현하고 있다. 대형 변압기의 경우에는 5년까지 기다려야할 정도라고 하며, 평균 2년에서 4년의 대기는 기본이다.

정리

일론이 쏘아 올린 “AI와 변압기 간의 관계”를 이해하기 위해, 우리는 그 중간에 데이터센터를 두고 연구를 진행했다.

• AI의 연산 능력을 위해서는 데이터센터가 꼭 필요하며,

• 데이터센터의 핵심 일꾼인 GPU 들에게 알맞은 전압으로 전기를 제공하기 위해서는 변압기가 꼭 필요하다.

그리고 AI 시장에서 지배권을 얻으려는 빅테크들의 미친 경쟁으로, 데이터센터에 대한 수요는 폭발적으로 증가하고 있다. 당연히 “필수 설비”인 변압기의 수요 또한 미친듯이 늘고 있다.

우리는 이번 글에서 “수요” 측면에서 변압기 부족 현상을 바라본 셈이다.

하지만!

여전히 우리에겐 해결해야 할 질문이 하나 있다. 바로,

“아니, 그러면 변압기 생산량을 팍팍 올리면 되는거 아닌가?”

변압기가 무슨 신이 내려주는 성물도 아니고, 겨울에만 나오는 특산품도 아니고, 그냥 공장에서 찍어내면 되는 공산품 아닌가? (실제로 난 처음에 이렇게 생각했음😂)

다음 글에서 우리는 왜 변압기 공급량을 팍팍 올릴 수가 없는지, 왜 변압기 하나 사겠다는데 대기를 무려 5년까지 해야하는지 알아볼 것이다. 아주 엔지니어링적이고 복잡하지만, 그럼에도 놀랍도록 재밌으니 많은 기대 부탁드린다.

1편 끝!

긴 글 읽어주셔서 감사합니다. 새해 복 많이 받으셔요~!

"어쩌다보니" 글을 6년 넘게 쓰고 있다.

<목차>

1. 뭔갈 좋아한다는 것은 곧 "어쩌다보니"가 아닐까?

2. 어쩌다보니 게임 제작을 7년 한 사람

3. 어쩌다보니 유튜브 8년 한 사람

4. 좋아하는 걸 찾는 방법

2018년 6월, 인스타그램에 한강 작가의 '채식주의자' 리뷰를 쓴 것을 시작으로

꾸준히 글을 쓴 지 벌써 6년이 넘었다.

딱히 이유랄 것도 없었다.

뭘 하든 그걸 해야만 하는 합당한 논리를 찾아 헤맸던 나인데, 글쓰기는 나의 철옹성 같은 "효율 검문대"를 제 집 드나들듯 통과했다.

그게 6년이 됐다.

어쩌다보니 그렇게 됐다.

'내가 진짜 좋아하는 것'은 뭘까?

최근에 친구랑 '내가 진짜 좋아하는 것을 알아내는 법' 을 이야기하다 나온 재밌는 생각을 공유하고자 한다.

뭔갈 좋아한다는 것은 곧 "어쩌다보니" 가 아닐까?

"내가 A를 좋아하는가"에 대한 토론회를 머리 속에서 개최하고 수십 시간 내내 고뇌한다고 진짜 좋아하는 걸 찾을 순 없다. 좋아한다는 상태 혹은 감정을 어떻게 논리로 표현할 수 있겠는가.

진짜 좋아하는건 오히려 정말 단순하게 알아낼 수 있다. 구구절절 이유 갖다 붙일 필요 없이, 나의 행동이 그것을 증명한다. 한 단어로 요약하면 "어쩌다보니" 다.

어쩌다보니.
별 생각 없이, 뭐 대단한 계획 없이 "어쩌다보니" 6년 한 거.
기필코 6년 하겠어! 하고 6년을 한게 아니라,
그냥 어쩌다보니 6년이 된거.

이런게 내가 진짜 좋아하는 거 아닐까?

이 말에 힘을 더하는 실제 사례가 두 개 있다. 하나는 애니팡을 만든 분의 이야기고, 하나는 내 친형의 이야기다.

어쩌다보니 7년 게임을 만든 사람

나는 대학을 졸업하고 바로 VR 게임 회사에 합류했다. 애니팡을 만든 분이 엑싯 이후 재창업한 VR 회사였는데, 덕분에 애니팡의 기념비적인 성공 뒤에 가려진 생생한 이야기를 직접 들을 수 있었다.

예를 들면, 그가 애니팡 성공 이전에 얼마나 오랜 기간을 실패한 게임을 만드느라 보냈는지 같은거.

그냥 바로 말씀드리겠다.

7년이다.

그는 무려 7년 동안 팀원들과 게임을 만들었다. 땡전 한 푼 못 벌어도, 주변에서 아무리 걱정을 쏟아내도 그냥 만들었다.

그럼 여기서 질문.

그는

- "오케이 7년 동안 죽었다 생각하고 게임 만든다! 으아!" 하고 7년 한걸까?

- "언젠가 성공할 게임을 만들거니까 어떻게든 견뎌내자" 하고 7년을 버틴걸까?

글쎄. 그런 마음으로는 절대 7년 못했을 거다.

성공이라는 "결과"를 원했다면,

처음부터 7년을 하겠다고 계획을 세우고 접근했다면,

그 긴 시간 동안 꾸준히 할 수는 없었을 거다.

오히려 그런 복잡한 생각들은 그를 포기하게 만들었을 것 같다.

'에이, 이건 안되는 거야. 다른 더 성공할만한거 많은데 굳이 내가 이걸 잡고 있어야돼?'

'에이, 사람이 어떻게 7년 동안 같은 걸 해. 애초에 불가능한 계획이었어.'

아주 단순한 감정 혹은 느낌.

땡전 한푼 못 벌어도, 타인의 인정을 전혀 받을 수 없다 하더라도 그냥 계속 하고 싶게 만드는 그것.

다시 태어나더라도 또 다시 하고 싶은 그것.

"순수한 좋아함"이 그를 여기까지 이끌었을 뿐이다.

7년 동안 계속 게임을 만든게 한건.. 그냥 그게 재밌으니까.

만들고 내놓고, "안되네? 그럼 새로운거 만들어야징" 하고 만들고 내놓고..

어쩌다보니 7년 된거다. "엥? 어느새 7년이 됐네?" 했을 거다.

이런걸 보고 '좋아한다'고 하는 거 아닐까 싶다.

이 분의 여정을 "성공을 위해 7년을 버텨낸 집념의 사업가" 라고 묘사하는 건 오히려 그가 과정 속에서 느낀 감동과 즐거움을 퇴색하는 일이 아닐까?

어쩌다보니 유튜브 8년 한 사람

우리 친형은 지금 117만 유튜버인데, 이 분은 유튜브만 8년 했다.

형은 진짜 행동파다. 생각한걸 바로 한다. 덕분에 형의 20대 초반에는 지방에 가서 페인트칠 노역을 한 썰도 있고, 여자친구랑 같이 대학교 졸업식에서 꽃을 판 썰도 있다.

심지어 유튜브도, 대학 수업에 특강 연사로 초청된 1세대 크리에이터 씬님의 강연을 보고 "무급으로 일해도 좋으니 뭐라도 시켜주세요!" 메일 보낸 게 시작이었다. 씬님 밑에서 일하며 편집을 배우고 1년 뒤 자기 채널을 판 것임.

형은 자기 자신을 뭐든 빨리 질리는 사람이라고 묘사한다. 유튜브 하기 전에는 뭘 해도 2주를 못 넘겼다고. (덕분에 엄마랑 엄청 싸웠다. 뭐 하겠다고 사놓고는 2주 뒤에 수건 걸이로 변신해있으니까)

근데 유튜브는? 너무 재밌었댄다. 그래서 그냥 계속 했는데 - 어쩌다보니 그게 8년이 된거다. 워낙 좋아하니까 결과도 자연스레 따라왔을뿐이고.

나는 한 2년 전까지만 해도 '뛰어난 결과를 내는 사람들'을 동경했는데

최근부터는 '결과와 상관 없이 꾸준히 좋아하는 걸 하는 사람들'을 동경하기 시작했다.

근데 생각해보니 나도 그런 사람이었을지도!? 하여튼 6년 썼으니까! (한잔해~)

좋아하는 걸 찾는 방법

이 "어쩌다보니" 이론을 기반으로,

"어떻게 하면 내가 좋아하는 걸 찾을 수 있는가"를 위한 방법론을 제시할 수 있다.

1. 끌리는 걸 일단 한다. 수박 겉핥기라도 OK. 하루만 해도 OK. 일단 찔러봐야 함.

2. 그러고나서 '어쩌다보니', '뭐 어떻게 하다가' 계속 하면 좋아하는 거다.

여기서 잠깐! 당연히 처음 찔러본 날부터 매일매일 반복하는건 말이 안된다. 그건 처음 본 사이에 바로 결혼하는 거랑 같음. (그럴 수도 있겠지만 확률이 너무 낮다는 거)

그것보다 더 현실적인, '나의 좋아함'을 찾아가는 과정은 다음과 같다.

- 하루 했는데 일주일 뒤에 생각나서 하루 더 해보고,

- 아 좀 더 잘해보고 싶은데.. 하면서 유튜브 보고 따라하고,

- 그러다 어느 순간 매일 하고 있고... 주변에서 '너 그거 진짜 좋아하는 거 같아' 라는 말을 한다.

이렇게 점점 사랑에 빠지는 거임. 사람과 사랑에 빠지는 것과 비슷한거 같기도 하고?

뭔가를 좋아하는 것을 너무 거창하게 생각할 필요가 없다. 나에게 주어진 24시간 중에 단 1분이라도 매일매일 계~속 자리를 내주고 싶은 무언가가 있으면 그게 좋아하는 거지. 뭐 별 거 있나.

좋아하는 걸 찾는 모든 사람들과,

좋아하는 걸 매일 하며 행복해하는 사람들과,

더 잘하고 싶어서 연구하고 노력하는 모든 사람들께.

진심으로 응원과 존경을 보낸다. 당신이 무언가를 좋아하고 그것에 파고드는 덕분에 세상에 새로운 색깔이 입혀지고 있다. 이 아름다운 풍경을 이루는 건 조그마한 붓질들이고, 이건 모두 당신이 한 것이다. 감사합니다!

Saas 전용 퍼널, 드디어 결정했습니다.

1편에서 저는,

• 미디어커머스식 Saas를 만든다. = “가장 잘 팔 수 있는 전략”을 먼저 구상한 후, 그 전략에 맞는 제품을 만든다.

• 이 모든 과정을 공유한다.

의 두 가지 결심을 내렸습니다.

오늘은 제가 수립한, “가장 잘 팔 수 있는 전략”과, “첫 번째 제안”을 다룹니다.

성환님께 “파는게 먼저입니다.”라고 호언했지만,

저 역시 “가장 잘 팔리는 판매 전략”이 딱 떠오르진 않았습니다.

길이 전혀 보이지 않았죠. 그도 그럴것이,

저는 경험 많은 마케터가 아니거든요. 팔아본 경험이 부족하지요.

대신에 제게도 충분히 많은게 있습니다.

바로, 구매해본 경험입니다.

잘 설계된 퍼널 속에서 홀린듯 Saas를 구매해본 경험.

딱 하나 떠오르더군요. 때는 3년 전이었습니다.

강의 속에 Saas를 녹이기

2021년 초, 저는 유튜브에 올라온 강의를 따라하여 스마트스토어를 운영한 적이 있습니다. 그 강의 영상은 3시간 분량이었는데도 조회수가 무려 40만 회가 넘었지요.

그도 그럴만 한게, 사업자등록부터 시작해서 모든 걸 하나하나 알려주셨거든요. 정말 잘 만든 강의였고 실제로 저도 쏠쏠한 매출을 냈었죠.

그런데, 그 당시의 제가 가졌던 한 가지 의문이 있습니다.

“이거.. 왜 무료로 푸신거지?”

이해가 안되더라구요.

그 영상은 저를 새로운 구매 페이지로 유도하지 않았습니다.

퍼스널 브랜딩의 의도도 없어보였어요. 얼굴을 내보이지도 않았고, 강사 분이 누구인지도 전혀 몰랐거든요.

그로부터 2년이 지나서야 깨달은 사실,

아! 역시 세상에 공짜는 없구나!

그 분의 강의 속에는 “키워드 툴을 사용하는 방법” 파트가 있었어요.

그는 이렇게 말했습니다.

“보통 A나 B같은 툴 쓰던데, 저는 지금 소개드릴 C만 써요. 이게 진짜 편하고 간편합니다.”

“자, 이걸 어떻게 쓰는거냐면 ..”

네, 그렇습니다.

그는 C 툴의 제작자였지요. 월 12,900원에 UI라고는 Input Box 하나에 검정화면뿐이었지만,

분명 그 강의를 듣고 프로세스를 똑같이 따라한 모두가 해당 툴을 결제해서 썼을 겁니다. (저도)

왜냐구요?

1. 보통 대부분의 강의는, "그대로 따라하면 되기" 때문이죠. A to Z까지 따라가는 동안 그 Saas를 구매하는건 너무 자연스러웠습니다.

2. 거기다가 신뢰까지. 이 사람은 확실히 전문가다, 이 신뢰를 얻는 순간 시중에 나와있는 100가지 툴과 그 분이 소개하는 1가지 툴은 완전히 다른 무언가가 됩니다.

심지어 강의를 통해 Saas에 있어 가장 어려운 부분 중 하나인 “온보딩”까지 해결해버렸으니

이만한 퍼널이 또 어디 있겠습니까.

그 분이 이걸 유료 강의로 팔았다면, 분명 단기간 높은 매출을 기록했겠지만, 반복 매출을 만들 수 있는 Saas와는 비할 바가 못 되었겠지요. Saas와 3시간 짜리 영상 하나로, 그는 캐시카우를 만든 셈입니다.

이 전략의 “문제”

제 얘기를 고개를 끄덕이며 듣던 성환님은 하나의 질문을 했습니다.

“근데 그러면 강의를 만들어야 되는거 아닌가요? 어떤 강의를.. 만드실건가요?”

그렇습니다. 강의를 만들 수 없으면 이 전략은 사용할 수 없습니다.

그리고 저는 강의를 만들 만큼 전문가가 아니지요.

그렇다고 해도, 제가 할 수 있는게 없는건 아닙니다. 세상엔 이미 전문가가 많으니까요.

저는 성환님께 이렇게 답했습니다.

“저는 강의를 만들 수는 없어도, 강의를 잘 만드는 사람들에게 제안할 순 있습니다.”

마케팅을 레버리지한다

이 전략의 핵심은 이겁니다.

• 우리 팀은 “제품”에만 집중하고,

• 마케팅은, 이미 단단한 신뢰를 바탕으로 “브랜드”를 구축해놓은 분들께 맡긴다.

즉, 마케팅을 레버리지하는 겁니다. 

이 전략의 장점은 뭘까요?

저희 팀은 오직 “제품”에만 집중할 수 있습니다.

기획부터, 유저를 위한 최적의 디자인, 개발, 최적화 등등 ..

보통의 Saas를 만드는 팀들은 그럴 수 없습니다. 어떻게 마케팅하고, 또 어떻게 브랜딩할지 고민하느라 제품에 100% 리소스를 태울 수 없죠.

제품도, 마케팅도 100%의 결과물을 만들어내기 어려운 상황인겁니다.

제품 팀에겐 정말 좋은게 확실한데,

실제로 강의를 진행하고 있는 분들께는 어떠한 가치를 드릴 수 있는 걸까요?

어떻게, 제안해야할까요?

어떻게 제안할까?

1. 지식창업자들은 ‘반복 매출’이 없다.

회사를 운영하는 사람들에게 있어, ‘반복 매출’이 주는 최고의 장점은 다음 달의 매출을 예상할 수 있다는 겁니다.

매달 나가는 고정비부터 해서, 다음 달에는 얼마만큼의 비용을 쓸 수 있을지 추산하는건 리스크를 최대한 줄이고, 회사 성장을 극대화하기 위해 가장 중요한 정보 중 하나입니다.

문제는 지식창업자들이 행하는 대부분의 사업 모델이 모두 “단건” 이라는 거지요. (온라인 강의, 컨설팅, 오프라인 강연 등)

그들에겐 반복 매출이 없습니다. 그들은, 반복 매출을 갈망하고 있습니다.

2. 그 섹터를 ‘지배’할 수 있습니다

처음엔 지식창업자의 신뢰를 바탕으로 Saas를 팔겠지만,

이 Saas가 해당 섹터 (예를 들면 인스타그램 브랜딩) 에서 무조건 사용해야되는 소프트웨어가 된다면?

역으로 이 Saas가 이 지식창업자 (이하 강의자)의 신뢰를 끌어올려 줄겁니다.

이를 위해, 제품 팀은 절대로 Saas의 전면에 나서서는 안됩니다.

이 제품은 오롯이 “강의자”의 Saas인 겁니다. 제휴 마케팅 같은 개념이 아닌 겁니다.

이를 위해 2가지 조건을 만들었죠.

1) 제품의 핵심 가치는 ‘강의자’와 함께 결정합니다. 누구보다 이 섹터의 파이프라인을 잘 알고 있는 분이기 때문입니다. (제가 이미 쓴 “Saas의 핵심은 파이프라인을 대체하는 것에 있다” 를 보시면, 이 말이 좀더 와닿으실 거예요)

2) 제품의 퀄리티는 ‘강의자’가 만족할때까지입니다. 이 분의 신뢰에 누가 되는 퀄리티로 나와서는 win-win이 성립되지 않습니다.

3. “강력한” 마지막 한 줄

저의 제안 메일의 마지막 줄, 절대로 이 제안을 뿌리치지 못하게 만들 한 줄은 바로 이것이었습니다.

“최종적으로 나온 결과물이 마음에 안드신다면 ‘그때 안하겠다’고 하셔도 됩니다. 미련 없이 물러서겠습니다.”

그냥 해보기만 해도 된다,

당신은 어떠한 비용도 들이지 않고 결과물만 봐도 된다,

그때 생각하셔라.

‘나중에 선택해도 됩니다.’ 라는 선택지를 통해 제안 받는 사람의 부담을 줄여주는 겁니다.

궁극적으로..

제가 이 그림까지 나아갈지는 모르겠습니다만,

이 모델이라면, “Saas 공장”을 만들 수도 있습니다.

여러 명의 강의자와 컨택하고,

동시에 협업을 진행하며

제품 팀의 규모를 키워 saas를 여러 개 개발하고 동시에 론칭할 수 있지요.

이것이 레버리지의 힘이 아닐까요?

그리고, “첫 협업” 결성!

저는 곧바로 이미 여러번 협업해본 100만 유튜버 님께 연락을 드렸습니다. 이 분은 이미 강의도 론칭하신 적 있고, 지금도 꾸준히 유튜브를 성장시키는 방법에 대해 알려주고 계시지요.

제 계획을 말씀드리자마자 OK! 를 받았습니다. 어쩌면 당연합니다. 이미 저는 이 분과 신뢰가 두터우니까요.

1인 빌더나 소수로 움직이는 초기 팀은 이렇게 본인이 갖고 있는 풀을 최대한 활용하는게 중요합니다. 작은 인원의 “속도감”은 살리면서, 여러 명이 합쳐서 내는 “시너지”까지 챙기는 방법이지요.

간혹 가다가, 1인 빌더가 고독한 늑대처럼 아무의 도움도 받지 않고 모든걸 혼자 헤쳐나가야 한다고 생각하시는 분들을 뵙니다.

… 너무 힘든 길이며, 권하기 어려운 길입니다. 여러분이 ‘혼자 해냈다’고 더 높은 점수를 주는 고객은 없습니다. 고객들은 그저 더 좋은 제품을 원할 뿐입니다.

그러니 부디 제안하고, 더 적극적으로 도움을 요청하고, win-win 전략을 구축해보세요. 엄청난 레버리지 효과를 누릴 수 있을 겁니다.

성공한 1인 빌더들은 모두, 이런 식으로 ‘1인’이라는 자유로움에 ‘협업’이라는 시너지를 더해왔으니까요.

다음 글 예고 : 해시태그 생성기를 제작하라!

일단 100만 유튜버 님께 전체 ‘파이프라인’을 모두 들었습니다.

그 중에서, 유튜버님만의 전략을 가장 잘 담을 수 있는 Saas를 함께 찾아냈어요.

그렇게 기획한 Saas는 정말 예상하지 못한 것이었지요.

바로.. 해시태그 생성기!였습니다.

"해시태그? 유튜브에도 그런게 있어?"

하시는 분들이 많을텐데,

예, 있습니다. 그리고 이걸 전략적으로 활용할 수 있는 방법도 있더라구요.

그 제작기와, 어떻게 판매를 진행하는지까지 다음 편에 담아보겠습니다.

읽어주셔서 감사합니다 :)

"미디어커머스 식으로 Saas 만들기" 프로젝트를 시작한 이유

6월 퇴사 이후, 정신 없이 새로운 도전들을 하느라 뉴스레터를 못 쓰고 있었는데

‘빌더 엠제이’ 계정으로 한 통의 메일이 왔다. 다름 아닌 커피챗 요청.

글도 안쓰고 있는 불성실한 작가에게 메일이라니, 감사한 마음으로 강남 커피숍에 들렀다.

이 날의 커피챗 뒤로, 나는 2가지 결심을 한다.

1. "미디어커머스 식으로 Saas 만들기" 프로젝트를 시작한다.

2. 모든 과정을 뉴스레터와 디스콰이엇 등의 플랫폼을 통해 공유한다.

디지털 노마드를 꿈꾸는 남자를 만나다.

성환님은 올해로 딱 30살이 되었고, 개발자로 앱 에이전시에서 일하고 있었다.

그는 자유를 꿈꿨다.

“제 꿈은 노트북 하나 들고 전세계를 돌아다니며 일하는 거예요. 디지털 노마드, 제 20대의 꿈이었어요. 어느덧 30살이 돼버렸지만요. 여전히 꿈꾸고 있습니다.”

꿈을 얘기하는 그의 눈이 반짝였다. 소년같은 눈을 보며, ‘가식 없는, 정말 진실된 꿈이구나’ 직감했다.

궁금했다. 그의 꿈을 막는게 무엇인지. 그는 이렇게 말했다.

“개발하라면 할 수 있어요. 근데, 뭘 만들어야할지 모르겠어요. AI도, 플랫폼도 모두 한번씩 건드려보긴 했지만 그뿐이에요. 한번도 팔아본 적이 없죠. 진짜 "제품"을 만든다는게 뭔지 잘 모르겠어요.”

나는 담담히 성환님의 말씀을 듣다가, 노트 한장을 북북 찢고는 간단한 도식을 그렸다.

*목적 : ‘자유’ = 노트북 하나만 있으면 어디서든 내가 원하는 곳에서 일할 수 있는 것

*목표 : 월 350만원을 오직 Saas로 만든다 (현재 성환님의 월급)

목적과, 그 목적을 이루기 위한 수단으로서의 목표를 구체적으로 적은 것만으로

성환님의 표정은 밝아졌다.

“고양감”

목표를 설정한 것만으로 뇌가 주는 도파민이다.

하지만 우리 모두 알고 있듯, 이 도파민은 오래가지 않는다.

곧, “실행의 벽”이 세워진다.

이젠 그 벽을 넘을 구체적인 전략이 필요하다.

개발자 출신 빌더들의 실수

“개발자 출신이 빌더가 되면 실수하는게 바로, 제품에만 집중하는 거예요.”

개발자들은 소프트웨어를 만드는 데엔 도사이기 때문에, 종종 “기능만 좋으면 알아서 팔릴 것” 이라 믿어버린다. 특히 규모가 큰 회사를 다녔을수록, 판매를 담당하는 팀이 따로 있었고 본인은 제작만 잘 해내면 역할을 다했을수록 이런 경향이 심하다.

“생각의 순서를 바꿉시다. 좋은 제품을 만들고, 잘 팔아보는게 아니라,

애초에 잘 팔 수 있는 전략을 먼저 생각하고, 그 전략에 걸맞는 제품을 만드는 거예요.”

나는 추가로 APR의 예시를 들었다.

미디어 커머스 기업으로 출발해, 현재 시가총액 2조2천억원이 된 기업.

미디어커머스 기업들의 핵심 전략은 간단하다. 그들은 “딱 하나의 프로세스”만 거꾸로 했을 뿐이다.

기존 브랜드들이

1. 좋은 제품을 만든 다음

2. 그 제품을 가지고 광고를 최대한 잘 돌리려고 한다.

일때,

이들은

1. 페이스북/인스타 광고에 잘 맞는 컨텐츠 타입을 생각한다음

2. 그 컨텐츠 타입에 걸맞는 제품을 좋게 만들었다.

목표는 단 하나, "파는 것"

Saas의 목적이 “문서 노동자의 효율성을 극대화한다”건, “지구 수호”건 상관 없이

결국 목표는 하나다. 정말 단순하고 직관적인 목표.

“팔아야 한다”

이게 모든 비즈니스의 목표이며, 그 자체로 가치의 증명이다.

성환님, "가치"라거나 "문제 해결"이라거나 추상적인 얘기는 다 머리 속에서 지워버리세요. 구체적인 목표가 달성 확률을 극대화합니다. 우린 팔아야 합니다.

어느새 카페 창밖으로 해가 지고 있었다. 얼마나 대화에 집중했던지, 우린 단 한번도 자리에서 일어나지 않았다.

우리의 커피챗은 장장 4시간 만에 종료되었고, 성환님은 처음 뵐 때보다 훨씬 편안한 얼굴로 돌아갔다.

하지만, 내 머리 속에는 여전히 2개의 찝찝함이 남았다.

1. 아무리 구체화화려 해도, 결국 성환님께는 추상적인 얘기가 아닐까?

2. 성환님같은 문제를 겪고 있는 분이 한둘일까?

… 내가 진짜 도움을 드렸다고 할 수 있나?

이 찝찝함을 해결하기 위해서는,

1. 진짜 진흙탕을 구르는 구체적인 이야기가 필요하며,

2. 그 이야기를 모두가 볼 수 있는 곳에 올려야 한다.

지하철이 강남역을 출발해 사당역에 도착할때쯤 결심했다.

내가 미디어커머스식으로 Saas를 제작하고, 팔자.

이 과정을 모조리 적어 올리자.

처절하고, 지루하고, 실패하는 과정까지 오롯이 담자.

• 제품 한개가 안팔리면 열개를 만들고, 열개가 안되면 백개라도 만드는 집념.

• 세일즈 한 번으로 안되면 열번을 하고, 열번이 안되면 백번이라도 진행하는 집착.

이 두 가지 재료로 성환님 같은, 꿈꾸는 빌더를 위한 다큐멘터리 영화를 만들자.

이것이

“미디어커머스 식으로 Saas 만들기” 프로젝트의 시작이다.

다만 이 과정을 나 혼자만의 시각으로 적으면 너무도 편향될 것이다. 나의 인사이트와 지식, 그리고 관점은 제한적일 수밖에 없으니.

따라서 내가 가장 믿을 수 있는 친구와 함께 진행하기로 마음 먹었다.

다음 편에는,

"잘 팔 수 있는 전략을 먼저 정하고, 그 전략에 적합한 제품을 만든다" 를 위하여,

어떤 판매 전략을 구상했는지 다뤄보려 한다.

*이 시리즈를 시작할 용기를 주신 성환님께 진심으로 감사드립니다.