마틴 슈크렐리, 제약, AI, 양자 기술에 대해 논하다

그는 이러한 기본적인 의무가 대중의 인식과는 상관없이 공격적인 사업 관행을 지시한다고 주장했습니다.

슈크렐리는 자신이 사회적 필요를 충족시킨다고 말하며 대중의 악당 역할을 받아들였고, 대중의 분노의 대상이 됨으로써 목적을 달성하고 있다고 확인했습니다. 그는 또한 희귀한 우탱 클랜 앨범을 구매한 것에 대해서도 언급했습니다.

마틴 슈크렐리는 아내 첼시의 통찰력에 힘입어 양자 컴퓨팅이 근본적으로 오해되고 과대평가되었다고 주장하며, 종종 단순히 더 빠른 형태의 전통적인 컴퓨팅으로 잘못 제시된다고 말합니다.

그는 중요한 차이점을 강조했습니다. 현대 양자 컴퓨터는 수백 또는 수천 헤르츠로 작동하며, 이는 기존 칩의 기가헤르츠 속도의 일부에 불과하고, 병합 정렬과 같은 일반적인 작업에는 본질적으로 단일 코어 및 단일 스레드입니다.

양자 컴퓨터는 '양자 RAM'의 부재로 인해 일반적인 목적의 유용성이 부족하며, 이는 실제 적용을 크게 제한합니다.

그는 양자 컴퓨터의 유일한 주목할 만한 장점은 정수 인수분해 및 타원 곡선 이산 로그와 같은 특정 수학적 문제에 있으며, 대부분의 비즈니스 지향적 계산에서는 NVIDIA 머신 클러스터를 능가하지 못할 것이라고 주장했습니다.

마틴 슈크렐리는 양자 컴퓨팅에 대한 현재 투자를 펀치 카드, 진공관, 수은 지연선과 같이 궁극적으로 사라지고 파산을 초래한 과거의 실패한 기술에 비유했습니다. 그는 상업적 생존 가능성에 대한 명확한 경로 없이 신생 기술에 투자하는 것의 신중함에 의문을 제기했습니다.

그는 구글, IBM, 마이크로소프트와 같은 기술 대기업들이 성숙한 제품이나 식별 가능한 비즈니스 모델 없이 양자 연구에 매년 수억 달러를 쏟아붓는 것을 비판했습니다. 그와 그의 파트너가 수행한 테스트에 따르면 사용 가능한 양자 컴퓨터는 기본적인 산술 연산조차 어려움을 겪는 것으로 나타났습니다.

슈크렐리는 양자 회사에 대해 공매도를 인정했는데, 이는 일부 재정적 손실에도 불구하고 산업의 문제점에 대한 귀중하고 직접적인 통찰력을 제공했습니다.

마틴 슈크렐리는 현재 AI 처리를 'MatMul' 또는 행렬 곱셈으로 규정했는데, 이는 GPU 컴퓨팅 시간의 99.9%를 소비하는 작업입니다. 진정한 혁명은 이러한 작업을 수행하는 더 효율적인 방법에서 올 것입니다.

그는 1000x1000 행렬 곱셈에 10억 개의 연산이 필요한 현재 Nvidia 작업의 비효율성을 강조했습니다. 이 현재의 병목 현상은 비용과 에너지 소비를 증가시킵니다.

슈크렐리는 포토닉 코어가 거의 즉각적인 속도로 행렬 연산을 실행할 수 있는 마이크로소프트의 아날로그 광학 컴퓨팅(AOC)의 발전을 지적했습니다. 그는 Neurophos, Opticore, Lumai와 같은 스타트업을 Nvidia의 시장 지배력에 대한 잠재적인 파괴자로 지목하며, 이러한 새로운 광학 컴퓨팅 패러다임을 활용하고 있습니다.

이러한 초기 노출은 시장 역학에 대한 그의 이해를 형성했습니다.

그는 크레이머를 매우 효과적이고 숙련된 트레이더로 인정하며, 크레이머의 고빈도 매수 및 매도 전략이 꾸준히 연 23%의 수익률을 가져왔다고 언급했습니다.

사업을 구축하는 것이 슈크렐리에게는 거래보다 뛰어난 강점임이 입증되었고, 이는 그가 특정 의약품 자산이 저평가된 상장 기업을 식별하도록 이끌었습니다. 한 예로, 2백만 달러에서 60억 달러 가치로 성장한 인수가 있었습니다. 그는 분자 시장에서 상당한 '알파'를 발견하며 상장 기업이 종종 간과하는 기회를 보았습니다.

그는 주요 제약 회사들이 특정 의약품 자산을 종종 저평가하거나 방치하는 것을 발견했으며, 이를 기회로 보았습니다. 예를 들어, 슈크렐리는 2백만 달러에 약물을 인수하여 결국 60억 달러 규모의 상장 회사로 발전시킨 사례를 언급했습니다.

그의 제약 모델의 주요 제약은 자산을 철저히 검증하는 노동 집약적인 과정이었습니다. 여기에는 과학 논문, 특허에 대한 광범위한 연구와 간과된 기회를 발견하기 위한 대학과의 활발한 네트워크 구축이 포함되었습니다.

이 과정을 간소화하기 위해 그는 2015년에 신약 개발을 위한 4천만 개의 의학 논문을 분석하도록 특별히 설계된 자연어 처리(NLP) 회사를 설립했습니다. 이 시스템을 통해 그의 회사는 화이자(Pfizer)와 같은 주요 제약 회사로부터 버려지거나 저평가된 약물을 식별하고 인수할 수 있었습니다.

마틴 슈크렐리는 브리스톨(Bristol)이 고혈압 치료를 위해 개발한 스파르탄(Spartan)을 예로 들어 자신의 약물 재배치 전략을 자세히 설명했습니다. 그의 팀은 FDA 승인 약물이 존재하지 않던 질병인 FSGS를 위해 이 약물을 용도를 변경했습니다.

그가 '분야의 예술'이라고 명명한 이 접근 방식은 기존 분자의 새로운 적용을 식별하여 미충족 환자 요구를 해결하는 것을 포함합니다. 이 전략은 재배치된 약물에 대한 FDA 승인을 성공적으로 이끌어냈습니다.

슈크렐리는 자신의 적극적인 약물 개발 및 재배치 전략을, 약물 용도 변경을 통해 새로운 가치를 창출하기보다는 주로 기존 현금 흐름을 할인된 가격으로 인수하는 로열티 파마(Royalty Pharma)의 전략과 대조했습니다.

그는 더 우수한 컴퓨팅 방법이 등장할 것이라고 생각합니다.

그는 현재 AI 칩 설계를 위한 물리적 인프라와 원자력 발전소에 대한 대규모 투자의 지속 가능성에 대해 회의적인 시각을 표명했습니다. 슈크렐리는 포토닉 컴퓨팅이 유망한 미래 대안이 될 것이라고 주장하며, 훨씬 더 효율적인 처리를 제공할 수 있을 것이라고 제안했습니다.

슈크렐리는 또한 제본스의 역설과 변환기 효율성의 급속한 발전을 엔비디아의 장기적인 시장 지배력에 대한 중요한 위협으로 언급하며, 현재의 시장 열광을 2000년 닷컴 버블에 비유했습니다.

헤지펀드 운영에서 현재의 자산 배분 방식으로 전환하면서 슈크렐리는 전통적인 포트폴리오 헤징보다는 '다리오 거래'와 같은 고집중 기회를 선호합니다. 이는 보다 유연하고 반응적인 투자 스타일을 포함합니다.

그는 '다리오 거래'를 광범위한 시장 헤징에 의존하기보다는 특정 기회에 장기 포지션을 취하는 자신의 전략의 최근 예시로 언급했습니다.

마틴 슈크렐리는 다리오 아모데이(Dario Amodei)가 상당한 회사를 구축하는 데 성공했음을 인정하면서도, 그를 '공포 조장자'라고 지칭하며 개인적으로 강한 불쾌감을 표했습니다.

그는 아모데이를 포함한 전 OpenAI 회원들이 경쟁 회사를 설립하기 위해 떠난 행위를 기업 기밀 배신이자 기업 스파이 행위와 유사한 것으로 간주하며 그들의 윤리성을 비판했습니다. 슈크렐리는 이러한 행동을 첫 번째 '판도라의 상자'에서 이익을 얻은 후 '판도라의 상자 2'를 시작하는 것에 비유했습니다.

슈크렐리는 AI 위험을 둘러싼 지배적인 내러티브가 과장되어 있으며, 진정한 실존적 위협을 반영하기보다는 주로 창립자들에게 관심을 끌기 위한 것이라고 주장했습니다.

'빠르게 움직이고 파괴하라'는 접근 방식을 우선시하는 슈크렐리는 '효과적 가속주의'(EAC)를 비효율적이라고 주장되는 효과적 이타주의 운동보다 우수한 철학으로 간주합니다.

그는 EAC를 '빠르게 움직이고 파괴하라'는 접근 방식을 옹호하는 반란 운동으로 정의하며, 마크 저커버그의 최근 AI 개발에 대한 발언과 일맥상통한다고 언급했습니다. AI를 둘러싼 현재의 두려움은 시기상조이며, 소프트웨어는 중요하지만 지금 당장 패닉을 야기할 실존적 위협은 아니라고 주장했습니다.

FDA 승인 절차의 엄격함을 언급하며 슈크렐리는 향후 10년 동안 AI 관련 주요 의약품이 시장에 출시되지 않을 것이라고 주장합니다. 제약 개발은 본질적으로 어렵고 엄격한 특성을 가지고 있습니다.

GPU와 같은 고급 컴퓨팅 능력에 대한 접근이 신약 개발의 복잡한 문제나 엄격한 FDA 승인 절차를 자동으로 해결하지는 못합니다. 슈크렐리는 광범위한 과대광고와 신약을 시장에 출시하는 실제 현실 및 규제 장애물을 대조했습니다.

마틴 슈크렐리는 AI의 총시장 규모(TAM)를 지식 노동자로만 제한하는 것은 중대한 오산이라고 주장했습니다. 모든 부문에서 지능과 업무에 대한 무한한 수요가 존재합니다.

그는 미래의 AI 모델이 기존 비즈니스를 지원하는 데 그치지 않고 'OpenAI Pharma' 또는 'OpenAI Motors'와 같은 완전히 새로운 벤처를 탄생시킬 것이라고 예측했습니다. 이는 경제 구조의 근본적인 변화를 시사합니다.

슈크렐리는 OpenAI 또는 Anthropic과 같은 회사들이 궁극적으로 자사 생태계 내에 전체 S&P 500에 해당하는 것을 수용할 수 있는 미래를 상상하며, AI가 새로운 산업과 시장을 창출할 수 있는 광대한 잠재력을 보여주었습니다.

마틴 슈크렐리는 AI 산업의 진화를 인터넷의 발전과 비교하며, 주요 수혜자는 소비자와 기업이 될 것이라고 제안했습니다.

이러한 그룹은 인터넷에서 파생된 비과세 혜택과 유사하게 '무료 지능'을 얻게 될 것입니다. 슈크렐리는 AI 세계의 시스코(Cisco)와 같은 인프라 제공업체는 창출되는 전체 가치의 극히 일부만을 차지할 것이라고 이론화했습니다.

이러한 과도한 경고는 현실적인 위협에 기반하기보다는 종종 자기 이익을 위한 것이기 때문입니다.

그는 특히 닉 보스트롬(Nick Bostrom)의 책 '초지능(Superintelligence)'을 일론 머스크(Elon Musk)의 AI 우려의 원천으로 지목했습니다. 슈크렐리는 일부 EA 지지자들의 '자만심' 때문이 아니라면 그러한 내러티브는 말하지 않는 것이 더 나았을 것이라고 제안했습니다.

슈크렐리는 메타(Meta)가 AI 비상사태론을 근거 없는 헛소리로 공개적으로 반박하고 일축할 '배짱'이 있다고 칭찬하며, AI 개발에 대한 보다 실용적인 접근 방식을 옹호했습니다.

진행자는 탁월하게 똑똑한 개인들은 종종 비주류적이고 틀에 얽매이지 않는 사고를 가지고 있으며, 이것이 그들의 천재성의 원천이라고 제안했습니다. 이러한 비순응적인 사고는 그들이 혁신하고 문제를 다르게 보도록 만듭니다.

그러나 이러한 동일한 특성 때문에 그들은 전통적인 사회적 및 법적 규칙을 준수하기 어려울 수 있습니다. 진행자는 이러한 본질적인 비주류적 사고가 탁월한 지능과 법적 합병증에 대한 성향 사이의 다리를 만든다고 제안했습니다.

마틴 슈크렐리는 지적으로 뛰어난 개인들이 끊임없이 높은 기대를 충족시켜야 하는 무거운 '알바트로스'를 지고 있어 해로운 결과를 초래할 수 있는 현상인 '영재 함정'에 대해 논의했습니다. 그는 엘리자베스 홈즈(Elizabeth Holmes)와 라지 라자랏남(Raj Rajaratnam)을 이 순환에 갇힌 개인의 예로 들었습니다.

슈크렐리는 자의식적인 이미지에 부응해야 한다는 압박감이 개인적인 한계나 실패를 인정하기를 거부하는 것과 결합될 때 특히 심각한 손상을 입힐 수 있다고 설명했습니다. 이러한 거부는 종종 개인이 더 성공할 수 있는 분야로 전환하는 것을 방해합니다.

그는 자신이 재능 있는 기업가임에도 불구하고 '세계 최고의 헤지펀드 매니저'가 아니라는 것을 받아들이기를 꺼려했던 것이 결국 투옥에 기여했다고 인정했습니다. 이러한 개인적인 성찰은 자신의 자아 인식과 현실을 조화시키지 못하는 것의 심각한 결과를 강조했습니다.