마이클 세일러가 던진 말이 계속 머리에 남음
수백만 달러를 변호사에게 썼지만 지금은 AI에게 먼저 묻는다는 고백임
허세가 아니라 실제 숫자로 증명된 이야기라서 무게가 다름
그는 2026년 8월 6일 한 팟캐스트에서 "작년에 AI를 써서 150억 달러를 만들었다"고 밝혔음
과장이라 보기엔 근거가 너무 구체적임
보통주 발행과 전환사채가 한계에 다다르자, 주식과 채권 사이 어딘가에 있는 완전히 새로운 증권이 필요했음그는 챗지피티와 몇 시간을 주고받으며 액면가 100달러 근처에서 안정적으로 유지되는 우선주가 가능한지 검증했음AI의 답은 전례는 없지만 합법적이고 합리적이라는 것이었고, 매달 배당률을 조정해 가격을 붙잡아 두는 방식까지 제안했음변호사도 은행가도 처음엔 "아무도 해본 적 없다"며 반대했음그 상품 하나로 약 105억 달러, 전체로는 약 150억 달러가 들어왔음
핵심은 AI를 비서로 쓰지 않았다는 점임
세일러의 조언은 단순 자동화가 아니라 더 나은 질문을 던지는 데서 우위가 나온다는 것임"한 번도 해본 적 없는 일을 AI에게 시키는 법을 배우라"는 문장이 이 인터뷰의 정수임로봇과 더 오래 일하려 경쟁하지 말고, 로봇을 지휘하라는 뜻임
이건 억만장자만의 이야기가 아니라 1인 사업자에게 더 유리한 규칙임
판이 얼마나 빠르게 바뀌었는지는 공식 통계가 말해줌
스탠퍼드 AI 인덱스 2026 기준 생성형 AI는 인구 보급률 53%에 도달했고, 이는 개인용 컴퓨터나 인터넷보다 빠른 확산 속도임조직 단위 도입률은 88%까지 올라갔고, 대학생 5명 중 4명이 생성형 AI를 쓰고 있음미국 소비자가 체감한 가치는 1년 만에 1120억 달러에서 1720억 달러로 뛰었음코딩 벤치마크 성능은 1년 사이 60%에서 100% 가까이 치솟았음
법률 시장의 변화는 세일러의 말을 그대로 증명함
하버드 로스쿨 보고서에 따르면 한 사내 법무 책임자는 "우리가 하는 모든 일이 AI에서 시작된다"고 말했음포춘 500대 물류기업의 법무 총괄은 AI 내재화로 외부 자문 비용 100만 달러를 줄였다고 밝혔음사내 팀들이 외부 변호사를 부를지 결정하기 전에 모든 사안을 먼저 AI에 돌려보는 흐름이 자리잡았음
전문가를 대체한 게 아니라, 전문가를 부르는 순서가 바뀐 것임
한국은 더 극적임
2026년 1분기 국내 생성형 AI 사용률은 37.1%로, 직전 분기 대비 6.4%포인트 올라 조사 대상국 중 상승 폭 1위를 기록했음국내 직장인 조사에서는 74.3%가 주 1회 이상 업무에 AI를 쓰고, 거의 매일 쓴다는 응답도 30.4%였음한 번도 안 써봤다는 응답은 4.4%에 불과했음
이제 쓰느냐 마느냐가 아니라 얼마나 깊게 쓰느냐의 싸움임
진짜 격차는 여기서 벌어짐
마이크로소프트가 20만 아닌 2만 명의 지식근로자를 조사한 결과, AI 사용자 중 업무 방식 자체를 재설계한 사람은 16%에 그쳤음반면 그 조사에서 66%는 AI 덕분에 더 가치 있는 일에 시간을 쓰게 됐다고 답했고, 58%는 1년 전이라면 못 만들었을 결과물을 내고 있다고 했음특히 고객 응대 영역에서 신입은 성과가 34% 뛴 반면 숙련자는 거의 변화가 없었음
경험이 적을수록 도약폭이 크다는 뜻이고, 이건 후발주자에게 주는 선물임
그가 머스크와 갈라지는 지점도 흥미로움
AI가 생필품을 극도로 싸게 만들 것이라는 데는 동의하지만, 돈의 가치가 사라지진 않는다고 봄"모두에게 집을 주면 누군가는 두 배 큰 집을 원한다"는 말로 인간은 지위를 좇는 동물이라고 정리했음
풍요가 커질수록 희소한 것의 값은 오히려 오른다는 논리임
그래서 AI로 만든 생산성을 무엇에 담아둘지가 다음 질문이 됨
정리하면 이렇게 됨
첫째, AI는 잡무 도구가 아니라 전례 없는 구조를 설계하는 도구임
둘째, 답을 얻는 능력보다 질문을 설계하는 능력이 자산이 됨
셋째, 전문가 비용은 사라지지 않고 검증 단계로 이동함
넷째, 늦게 시작한 사람일수록 상승폭이 크다는 데이터가 이미 나왔음
"알아내지 못하면 도태된다"는 말은 협박이 아니라 관찰임
인류의 집단 지혜가 월 몇만 원짜리 창구로 열려 있는 시대임
같은 도구를 쥐고도 결과가 갈리는 이유는 오직 질문의 품질임
오늘 하나만 정하면 됨. 내 일에서 아무도 안 해본 게 무엇인지 AI에게 먼저 물어보는 것임
기회는 늘 준비된 질문 앞에 먼저 도착함
본 글은 공개된 자료를 참고한 개인 의견이며 특정 종목이나 자산에 대한 투자 권유가 아님
수백만 달러를 변호사에게 썼지만 지금은 AI에게 먼저 묻는다는 고백임
허세가 아니라 실제 숫자로 증명된 이야기라서 무게가 다름
그는 2026년 8월 6일 한 팟캐스트에서 "작년에 AI를 써서 150억 달러를 만들었다"고 밝혔음
과장이라 보기엔 근거가 너무 구체적임
보통주 발행과 전환사채가 한계에 다다르자, 주식과 채권 사이 어딘가에 있는 완전히 새로운 증권이 필요했음그는 챗지피티와 몇 시간을 주고받으며 액면가 100달러 근처에서 안정적으로 유지되는 우선주가 가능한지 검증했음AI의 답은 전례는 없지만 합법적이고 합리적이라는 것이었고, 매달 배당률을 조정해 가격을 붙잡아 두는 방식까지 제안했음변호사도 은행가도 처음엔 "아무도 해본 적 없다"며 반대했음그 상품 하나로 약 105억 달러, 전체로는 약 150억 달러가 들어왔음
핵심은 AI를 비서로 쓰지 않았다는 점임
세일러의 조언은 단순 자동화가 아니라 더 나은 질문을 던지는 데서 우위가 나온다는 것임"한 번도 해본 적 없는 일을 AI에게 시키는 법을 배우라"는 문장이 이 인터뷰의 정수임로봇과 더 오래 일하려 경쟁하지 말고, 로봇을 지휘하라는 뜻임
이건 억만장자만의 이야기가 아니라 1인 사업자에게 더 유리한 규칙임
판이 얼마나 빠르게 바뀌었는지는 공식 통계가 말해줌
스탠퍼드 AI 인덱스 2026 기준 생성형 AI는 인구 보급률 53%에 도달했고, 이는 개인용 컴퓨터나 인터넷보다 빠른 확산 속도임조직 단위 도입률은 88%까지 올라갔고, 대학생 5명 중 4명이 생성형 AI를 쓰고 있음미국 소비자가 체감한 가치는 1년 만에 1120억 달러에서 1720억 달러로 뛰었음코딩 벤치마크 성능은 1년 사이 60%에서 100% 가까이 치솟았음
법률 시장의 변화는 세일러의 말을 그대로 증명함
하버드 로스쿨 보고서에 따르면 한 사내 법무 책임자는 "우리가 하는 모든 일이 AI에서 시작된다"고 말했음포춘 500대 물류기업의 법무 총괄은 AI 내재화로 외부 자문 비용 100만 달러를 줄였다고 밝혔음사내 팀들이 외부 변호사를 부를지 결정하기 전에 모든 사안을 먼저 AI에 돌려보는 흐름이 자리잡았음
전문가를 대체한 게 아니라, 전문가를 부르는 순서가 바뀐 것임
한국은 더 극적임
2026년 1분기 국내 생성형 AI 사용률은 37.1%로, 직전 분기 대비 6.4%포인트 올라 조사 대상국 중 상승 폭 1위를 기록했음국내 직장인 조사에서는 74.3%가 주 1회 이상 업무에 AI를 쓰고, 거의 매일 쓴다는 응답도 30.4%였음한 번도 안 써봤다는 응답은 4.4%에 불과했음
이제 쓰느냐 마느냐가 아니라 얼마나 깊게 쓰느냐의 싸움임
진짜 격차는 여기서 벌어짐
마이크로소프트가 20만 아닌 2만 명의 지식근로자를 조사한 결과, AI 사용자 중 업무 방식 자체를 재설계한 사람은 16%에 그쳤음반면 그 조사에서 66%는 AI 덕분에 더 가치 있는 일에 시간을 쓰게 됐다고 답했고, 58%는 1년 전이라면 못 만들었을 결과물을 내고 있다고 했음특히 고객 응대 영역에서 신입은 성과가 34% 뛴 반면 숙련자는 거의 변화가 없었음
경험이 적을수록 도약폭이 크다는 뜻이고, 이건 후발주자에게 주는 선물임
그가 머스크와 갈라지는 지점도 흥미로움
AI가 생필품을 극도로 싸게 만들 것이라는 데는 동의하지만, 돈의 가치가 사라지진 않는다고 봄"모두에게 집을 주면 누군가는 두 배 큰 집을 원한다"는 말로 인간은 지위를 좇는 동물이라고 정리했음
풍요가 커질수록 희소한 것의 값은 오히려 오른다는 논리임
그래서 AI로 만든 생산성을 무엇에 담아둘지가 다음 질문이 됨
정리하면 이렇게 됨
첫째, AI는 잡무 도구가 아니라 전례 없는 구조를 설계하는 도구임
둘째, 답을 얻는 능력보다 질문을 설계하는 능력이 자산이 됨
셋째, 전문가 비용은 사라지지 않고 검증 단계로 이동함
넷째, 늦게 시작한 사람일수록 상승폭이 크다는 데이터가 이미 나왔음
"알아내지 못하면 도태된다"는 말은 협박이 아니라 관찰임
인류의 집단 지혜가 월 몇만 원짜리 창구로 열려 있는 시대임
같은 도구를 쥐고도 결과가 갈리는 이유는 오직 질문의 품질임
오늘 하나만 정하면 됨. 내 일에서 아무도 안 해본 게 무엇인지 AI에게 먼저 물어보는 것임
기회는 늘 준비된 질문 앞에 먼저 도착함
본 글은 공개된 자료를 참고한 개인 의견이며 특정 종목이나 자산에 대한 투자 권유가 아님
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