과학이 없으면 스타트업도 없다: 우리가 꺼버리고 있는 혁신 엔진

 (steveblank.com)
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  • 미국의 과학 연구 축소는 단순한 예산 삭감이 아니라, 스타트업과 기술 혁신의 근본 동력 상실을 의미함
    • 과학자-엔지니어-창업가-벤처캐피탈로 이어지는 혁신 사슬 전체를 위협
  • 과학자는 이론가와 실험가로 나뉘며, 기초과학은 지식 자체를 추구하고 응용과학은 실용적 문제 해결에 집중
    • 미국은 2차 대전 이후 대학에 연구개발 자금을 투입하는 독특한 방식으로 과학 패권을 확립
  • 엔지니어는 과학자의 발견을 기반으로 제품을 설계하고, 창업가는 불확실성 속에서 시장 적합성을 찾으며, 벤처캐피탈은 고위험 투자를 통해 이들을 지원하는 상호보완적 역할 분담 구조
  • 공학과 기업가 정신은 과학의 성과 위에서만 작동하며, 하나라도 빠지면 시스템 전체가 약화됨
  • 과학 투자가 줄면 결국 기술 패권은 중국과 유럽으로 이동하며, 이는 국가 경쟁력 약화를 뜻함
  • SpaceX의 재사용 로켓 착륙은 스탠퍼드의 Convex Optimization 응용과학 연구에 기반하고, Nvidia GPU는 반도체 기초과학 위에 구축되는 등, 모든 첨단 기술은 기초과학에서 시작
  • 과학 투자 축소는 단기적으로 AI 데이터센터 같은 엔지니어링 투자로 보완할 수 없으며, 장기적으로 중국이나 유럽에 기술 주도권을 넘기고 국가 경쟁력을 약화시키는 결과로 이어질 것 (영국이 2차 대전 후 과학 투자를 삭감해 미국에 주도권을 빼앗긴 역사가 반복될 위험)

과학의 작동 방식

  • 과학자의 정의와 역할
    • 과학자는 세상이 어떻게 작동하는지 ‘왜’와 ‘어떻게’를 묻는 사람이며, 교육받은 추측(가설)을 세워 실험으로 검증하는 호기심 주도형 연구자
    • 대부분의 가설은 틀리고 실험은 실패하지만, 성공할 때마다 인류는 새로운 의약품, 질병 치료법, 소비재, 식품 등을 얻으며 전진
    • 미국 정부는 1940년부터 수십억 달러 규모로 과학 연구를 지원해왔으며, 과학자들은 생물학, 의학, 물리학, 농업, 컴퓨터과학, 재료공학, 수학 등 전문 분야로 나뉨
  • 과학자는 두 부류로 나뉨
    • 이론가(Theorists)
      • 우주가 작동하는 방식에 대한 수학적 모델, 추상적 프레임워크, 가설을 개발하며 직접 실험은 하지 않음
      • 새로운 아이디어 제안, 기존 실험 결과 설명, 아직 관측되지 않은 현상 예측 등을 통해 현실의 가능성을 정의
      • 물리학(양자장 이론, 끈 이론), 생물학(신경과학, 시스템생물학), 화학(분자동역학), 컴퓨터과학(알고리듬 설계), 경제학(시장 모델), 수학(베이지안 네트워크, 딥러닝) 등 다양한 분야에 존재
      • 대표적 사례: 아인슈타인의 E=MC² 방정식 (1905년 이론으로 제시, 1930-40년대 다른 이론가들이 원자폭탄 개발의 이론적 기반 제공, 히로시마와 나가사키에서 실증)
    • 실험가(Experimentalists)
      • 실험실에서 실험을 설계하고 수행하며, 흰 가운을 입고 현미경, 시험관, 입자가속기, 우주선 앞에 있는 과학자 이미지의 주인공
      • NASA의 James Webb 망원경이나 LIGO 중력파 관측소 같은 대형 실험 프로젝트를 수행 (엔지니어들이 실험 장비 제작을 담당)
  • 기초과학(Basic Science): 즉각적인 실용성 없이 자연의 근본 원리를 이해하기 위한 지식 추구
  • 응용과학(Applied Science): 기초과학의 발견과 이론을 활용해 제품과 공정을 설계, 혁신, 개선하는 실용적 문제 해결
    • 로스 알라모스 과학자들이 U-235의 임계질량 연구 (응용과학 사례)
    • 양자역학(기초과학) → 반도체 → 컴퓨터(응용과학), 세균 이론(기초과학) → 항생제와 백신(응용과학)
  • 20세기에는 응용과학자가 직접 최종 제품 회사를 창업하지 않았으나, 21세기 생명과학 분야에서는 실험실에서 직접 스핀오프 회사를 설립하는 추세

미국의 과학 생태계 구조

  • 제2차 세계대전 이후 미국은 정부 연구소뿐 아니라 대학에도 대규모 R&D 자금을 배정함
    • 이는 다른 어떤 나라에도 없던 구조로, 과학과 산업의 연결을 가능하게 함
  • 대학 연구 시스템
    • 미국엔 542개 연구 중심 대학이 있으며, R1~R3 단계로 분류됨
    • 교수는 교육뿐 아니라 연구 성과(논문, 특허, 실험 등)를 내야 하며, 연방 기관(NSF, NIH, DoD 등)에서 연구비를 확보함
    • 대학의 연구실은 작은 스타트업처럼 운영, 대학원생·포스트닥이 연구의 핵심 인력으로 참여함
    • 이 과정을 통해 Google, CRISPR 같은 혁신이 탄생함
  • 기업 연구센터의 변화
    • 20세기에 미국 기업들은 초과 이익을 기업 연구소에 투자 (DuPont, Bell Labs, IBM, AT&T, Xerox, Kodak, GE 등에서 기초연구 수행)
    • 1982년 증권거래위원회가 기업의 자사주 매입을 합법화하면서 기초과학 연구가 거의 사라지고 응용연구로 전환 (주주 가치 극대화 목적)
    • 현재 이론 및 기초연구는 주로 연구중심 대학에서 수행
  • 연구중심 대학(Research Universities)
    • 외부에서 보면 학생들이 수업을 듣고 학위를 받는 곳이지만, 내부적으로는 교수진이 새로운 지식 생산을 기대받는 곳
    • 교수들은 연방 기관(NSF, NIH, DoD), 재단, 산업계로부터 연구비를 받고, 대학은 이를 지원하는 실험실, 센터, 도서관, 컴퓨팅 시설을 구축
    • 미국에는 Carnegie 분류 기준으로 542개의 연구중심 대학이 존재
      • R1 (187개): 최고 수준 연구 활동, 다수의 박사학위 수여 (Stanford, UC Berkeley, Harvard, MIT, Michigan, Texas A&M 등)
      • R2 (139개): 높은 수준이지만 규모가 작은 연구 활동 (Baylor, Wake Forest, UC Santa Cruz 등)
      • R3 (216개): 제한적 연구, 교육 중심의 박사 프로그램 (소규모 주립대학)
  • 대학이 과학에 중요한 이유
    • 미국 대학은 기초과학 연구의 약 50%를 수행하며 대학원생과 박사후연구원의 훈련 장소 역할
    • 연간 약 1,090억 달러를 연구에 지출, 이중 약 600억 달러는 NIH(생의학), NSF(기초과학), 국방부, 에너지부, DARPA, NASA 등 연방 자금
    • 교수들은 미니 스타트업처럼 연구실을 운영: 연구 질문 제기, 대학원생·박사후연구원·직원 고용, 연구비 제안서 작성에 시간의 30-50% 투입
    • 연구 결과는 자금 제공 기관과 공유, 학술지 게재, 학회 발표, 특허 출원 또는 기술이전 사무소를 통한 스타트업 스핀오프로 이어짐 (Google 검색, CRISPR 등이 대학 실험실에서 시작)
    • 2025년까지 미국 기초연구의 약 40-50%는 외국 출신 연구자(대학원생, 박사후연구원, 교수)가 수행했으며, 이민과 학생 비자가 미국 연구 역량의 핵심
    • 미국 대학은 세계 최고의 연구 시설(실험실, 클린룸, 망원경)과 핵심 과학 서비스(DNA 시퀀싱 센터, 전자현미경, 클라우드 접근, 데이터 분석 허브)를 제공했으나, 2025년 대규모 예산 삭감으로 위기

엔지니어는 과학자의 작업 위에 구축

  • 엔지니어의 역할
    • 과학자의 발견을 기반으로 물건을 설계하고 제작
    • 과학자들이 원자를 분열시킨 지 7년 후, 수만 명의 엔지니어가 원자폭탄을 건설 (기초 및 응용과학 연구 덕분에 엔지니어들은 처음부터 무엇을 만들어야 할지 알고 있었음)
    • 설계도 작성, 소프트웨어로 설계 테스트, 금속판 절단, 로켓 엔진 제작, 건물과 교량 건설, 칩 설계, 실험가용 장비 제작, 자동차 설계 등 수행
  • 과학자와 엔지니어의 차이
    • 엔지니어의 목표: 주어진 사양으로 알려진 문제에 대한 해결책 설계 및 제공
    • 창업가의 접근: 고객, 제품 기능, 가격 등에 대한 일련의 미지수에서 시작, 최소 기능 제품(MVP)을 반복적으로 구축하며 제품-시장 적합성과 고객 채택을 찾아가고 초기 가정이 틀렸을 때 솔루션을 피봇 (각 비즈니스 미지수를 가설로 다루는 것이 창업가 버전의 과학적 방법)
  • 실제 사례들
    • Nvidia GPU: TSMC 칩 공장에서 제조, Applied Materials 같은 회사의 응용과학 기반, 이는 다시 반도체 연구자들의 기초과학에 기반
      • OpenAI, Microsoft, Google 등의 대규모 데이터센터는 Nvidia 칩을 사용하며 기계공학자들이 건설
    • SpaceX 재사용 로켓 착륙: 스탠퍼드의 Steven Boyd가 개발한 Convex Optimization 프레임워크와 알고리듬 응용과학 연구 덕분에 가능
      • Boyd의 작업은 convex analysis 기초과학 수학 분야에 기반함
      • SpaceX, NASA, JPL, Blue Origin, Rocket Lab 모두 유도, 제어, 착륙에 Convex Optimization 변형해서 사용

벤처캐피탈과 창업가

  • 창업가의 특성
    • 새로운 제품을 시장에 출시하기 위해 회사를 설립하고, 엔지니어를 고용해 제품을 구축, 테스트, 개선
    • 많은 위대한 창업가들이 엔지니어 출신 (Elon Musk, Bill Gates, Larry Page/Sergey Brin)
  • 벤처캐피탈(VC)의 역할
    • 창업가에게 자금을 제공하는 투자자로, 엔지니어가 응용과학자의 증명을 바탕으로 기초연구자의 발견 위에 구축한 것들에 투자
    • 은행과 달리 훨씬 더 위험한 투자 포트폴리오에 투자, 대출 이자가 아닌 지분(equity)을 통해 수익 창출
    • 대부분의 VC는 과학자가 아니며, 엔지니어도 거의 없고, 일부는 창업가 경험 보유
    • VC는 과학/연구자에게 투자하지 않음: 투자 위험을 최소화하려 하므로 엔지니어링과 제조 위험은 감수하지만 응용과학 위험은 덜 감수하고 기초연구 위험은 거의 감수하지 않음 (정부와 대학의 역할이 중요한 이유)
    • VC는 펀드의 시간 지평(3-7년) 내에 제품을 출시할 수 있는 프로젝트에 투자하지만, 과학은 킬러 앱이 나타나기까지 수십 년 필요
  • 과학 기반 기술의 흐름이 마르면 딥테크 기반 미국 벤처캐피탈 기회가 감소하고, 미래는 과학에 투자하는 중국이나 유럽으로 이동하게 됨

왜 과학자가 필요한가

  • 과학 투자의 불가피성
    • "왜 굳이 과학자가 필요한가? 왜 사람들이 앉아서 생각하는 데 돈을 지불하는가? 대부분의 실험이 실패하는데 왜 실험하는 사람들에게 돈을 쓰는가? AI로 대체할 수 없나?"라는 질문에 대한 답
    • 대학-산업-정부 과학 파트너십의 산출물이 Silicon Valley, 항공우주 산업, 생명공학 산업, 양자 및 AI의 기초가 됨
    • 이러한 투자로 로켓, 암 치료제, 의료기기, 인터넷, ChatGPT, AI 등을 얻음
  • 과학과 국가 경쟁력의 관계
    • 과학 투자는 국가 안보와 경제력의 핵심 축 으로 국가 권력과 직접 상관관계
      • 과학을 약화시키면 경제와 국방의 장기 성장을 약화시킴
    • 기술 기업들의 수천억 달러 AI 데이터센터 투자는 연방정부 R&D 지출보다 크지만, 이는 과학이 아닌 엔지니어링 투자
    • 인공일반지능으로 과학자를 불필요하게 만들겠다는 목표는 AI가 과학자를 더 생산적으로 만들지 대체하지는 않는다는 점을 간과
  • 역사적 교훈
    • 과학을 소홀히 하는 국가는 그렇지 않은 국가에 의존하게 됨
    • 미국의 2차 대전 후 지배력은 기초과학 투자(OSRD, NSF, NIH, DOE 연구소)에서 비롯
    • 2차 대전 후 영국이 과학 투자를 삭감하면서 미국이 전쟁 중 영국의 발명품을 상업화할 수 있었음
    • 소련의 붕괴는 부분적으로 과학을 지속적인 혁신으로 전환하는 데 실패한 반면, 같은 시기 미국 대학, 스타트업, 벤처캐피탈이 Silicon Valley를 창조
    • 장기적 군사 및 경제적 우위(핵무기, GPS, AI)는 과학 연구 생태계로 거슬러 올라감

교훈

  • 과학자의 분류
    • 이론가와 실험가 두 범주 존재
    • 실험가는 다시 기초과학(새로운 것 학습)과 응용과학(과학의 실용적 응용)으로 나뉨
    • 과학자는 인재를 훈련시키고, 특허 가능한 발명을 창출하며, 국방을 위한 솔루션 제공
  • 역할의 상호보완성
    • 엔지니어는 과학자의 발견 위에 물건을 설계하고 제작
    • 창업가는 어떤 제품을 만들 수 있는지 경계를 테스트하고 확장
    • 벤처캐피탈은 스타트업에 자금 제공
    • 과학자, 엔지니어, 창업가 – 이 역할들은 상호보완적이며 하나를 제거하면 시스템이 퇴화
  • 과학의 미래
    • 과학은 멈추지 않음
    • 미국 자금을 삭감하면 과학은 국가를 위대하게 만드는 것과 과학의 관계를 이해하는 다른 나라(중국 같은)에서 발생
    • 국가 권력은 과학 투자에서 파생
  • 기초 및 응용과학 투자 감소는 미국을 약하게 만듦

부록: 과학적 방법(Scientific Method)

  • 과학의 핵심은 가설 설정–실험–검증–재현의 순환 구조
  • 이런 원리가 지난 500년간 인류의 기술과 사회 발전을 이끌어왔으며, 혁신 스타트업 생태계의 근본 원리이기도 함
  • 과학적 방법의 원리
    • 지난 500년간 이론가든 실험가든 과학을 테스트하는 방법은 과학적 방법 사용
    • "이것이 이렇게 작동할 것이라고 생각하는데, 이 아이디어를 테스트해보자"라는 질문에서 시작
    • 목표는 추측(과학에서는 가설이라고 함)을 실제 증거로 전환하는 것
  • 과학적 방법의 단계
    • 가설/추측을 테스트하기 위한 실험 설계
    • 실험 실행 및 결과 수집 분석
    • "결과가 가설을 검증했는가, 무효화했는가? 아니면 완전히 새로운 아이디어를 제공했는가?" 질문
    • 과학자들은 알고 있는 것 때문이 아니라 모르는 것 때문에 장비를 구축하고 실험을 수행
  • 실험의 규모와 비용
    • 대학 생물학 실험실에서 수천 달러로 실행할 수 있는 간단한 실험도 있고, 위성, 입자가속기, 망원경 건설에 수십억 달러가 필요한 실험도 있음
    • 2차 대전 후 미국 정부가 과학자 지원이 미국 경제와 국방에 좋다는 것을 깨달으면서 미국이 과학에서 주도권 확보
  • 재현성과 자기수정성
    • 좋은 과학은 재현 가능: 과학자들은 결과뿐만 아니라 실험 수행 방법의 세부 사항도 공개
    • 다른 과학자들이 동일한 실험을 수행해 스스로 같은 결과를 얻을 수 있는지 확인 가능 → 과학적 방법을 자기수정적으로 만듦
    • 과학자들(그리고 그들에게 자금을 제공하는 사람들)은 대부분의 실험이 실패할 것으로 예상하지만, 실패는 학습과 발견의 일부
    • 미지수를 테스트하는 과학에서 실패는 학습과 발견을 의미

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GN⁺   [-]
Hacker News 의견

  • 20세기에는 미국 기업들이 남는 이익을 기업 연구소에 투자했음. Dupont, Bell Labs, IBM, AT&T, Xerox, Kodak, GE 등에서 기초 과학 연구를 행했으며, 이는 1982년 SEC가 자사주 매입을 합법화한 이후 크게 달라졌음. 기업들은 공개 주식 수를 줄이고 주가를 올리기 위해 자사주를 사들이기 시작했고, 그 결과 기업 내 기초 과학 연구가 거의 사라지고 응용 연구와 주주가치 극대화에 집중하게 됨. 이제 이론 및 기초 연구는 대학 연구소가 담당하며, 자사주 매입이 어떻게 기업 연구 우선순위의 변화로 이어졌는지 명확하게 보이지 않음. 1980년대 이전처럼 할 수 없는 근본적 이유가 있다면, 그게 자사주 매입 때문은 아닌 것 같음

    • 왜 이전처럼 안 하는지가 핵심임. 자사주 매입이 임원 보상을 주가에 직접 연동시켜 임원들이 현 체제를 선호하게 만듦. Tim Cook 이전의 Apple은 자사주 매입을 하지 않았고, Jobs는 R&D에 자금을 쓰는 것이 주주에게 돈을 주는 것보다 더 낫다고 믿었음. Wall Street에서는 이를 꺼렸으나 Jobs는 신경 쓰지 않았음. 대부분의 CEO는 이렇게 강경한 입장을 취하지 않으며, 경영진과 주주 모두 자사주 매입으로 보상받는 것이 보장됨

    • 대학 연구소도 훌륭한 연구가 많지만, 대기업 연구소가 사라진 것은 큰 손실로 느껴짐. 과학자와 엔지니어가 실제 문제에 더 가까이 있으면서, 연구 보조금 작성이나 대학원생 지도에 많은 시간을 쓰지 않아도 되는 환경이 도움이 됨

    • 사실 대형 테크 기업에서도 연구가 많이 이뤄지고 있음. Dupont, Bell Labs, IBM, AT&T, Xerox, Kodak, GE가 실패 사례의 교과서처럼 보이기도 하는데, 결국 연구 결과를 실질적으로 실행하지 못한 데 문제가 있었던 것 같음

    • “1982년 자사주 매입”은 “금융화 및 단기 이익 지상주의로 장기 이익을 희생한 흐름”의 대명사처럼 느껴짐. 이런 변화가 미국과 영국 전역에서 Reagan, Thatcher 시절부터 확산됐음

    • 자사주에 투자한다는 건, 예전에는 연구와 개발에 능동적으로 자금을 썼지만, 자사주 매입 이후엔 자금을 “투자”한다는 명목으로 소극적으로 묻어둠. 마치 투자금을 땅에 묻는다는 오랜 우화를 떠올리게 함. Parable of the Talents

  • 캐나다 관점에서 보면, 캐나다는 신경망 컴퓨터 과학에 크게 투자했고, 미국 등 다른 나라에서는 관심조차 없었음. 하지만 지금 그 성과는 대부분 외국에서만 경제적으로 실현되고 있음. 미국의 과학계는 오랫동안 러시아 로켓 엔진을 사서 쓰는 데 집중했으나 SpaceX가 미국 내 서방 기술을 실제로 활용하며 변화를 일으켰음. 과학계 어느 나라도 혁신 엔진에 실제로 연료를 공급하지 못해왔으며, 오랫동안 시스템이 실제로 작동하지 않았음. 기능이 없는 시스템을 끄는 것만으로도 새로운 시도가 가능해질 수 있음. 연구 자체의 본질이 혁신이 아니라는 순수 과학자들의 주장도 설득력 있는데, 전 세계적 동질화와 동료 평가 체계 때문에 학문적 다양성이 크게 파괴되어 진전이 정체된 측면도 있음

    • 나는 시각장애인으로, 접근성 기술 개발 연구 프로젝트에 참여함. 대부분 대학에서 이뤄지는 이런 고품질 연구들은 실제로 사용자에게 도달하지 않고, 복잡한 행정 절차와 위험 회피 성향 때문에 상용화를 시도하지 않으면 많은 프로젝트가 그저 서랍 속에 들어가고 사용자는 그 이점을 거의 경험할 수 없음

    • 미국과 캐나다는 인재와 아이디어가 자유롭게 이동하므로, 캐나다가 이룬 기초 과학 연구 역시 인구, GDP, 자본시장이 훨씬 큰 미국에서 결국 돈이 됨. 최근 미국이 외국에 적대적인 기류가 강해지면서 투자와 인재 이동에 변화가 생길 수 있음

    • 연구 그 자체만으론 부족하며, 자본 접근성, 법적 안정성, 계약 이행 환경 등도 필요함. 좋은 연구는 지식과 인재를 만들어내는 기반일 뿐임

    • SpaceX가 불가능하다고 여겨졌던 것들을 실제로 성취한 것은, 차고에서 로켓 엔진을 만들던 사람을 고용해서 실현했기 때문임. 핵심은 실무 성향의 인물이며, 실제로 뭔가 만들고 싶어 하는 사람들은 관료제와 거기서 일하는 스타일의 인간을 피하려는 경향이 강함. 관료 조직이 권력을 잡으면 혁신은 느려지고, 아주 뛰어난 과학자가 훌륭한 연구를 하더라도 그 일을 담당하는 관료가 칭찬만 해놓고 서랍에 넣어버리는 상황이 반복됨. 이런 일은 정부, 대학, 관료 조직이면 어디서나 동일하게 일어남

    • SpaceX 관련해서 언급한 “과학계”와 “공학”은 구분해야 한다고 생각함. SpaceX는 근본적으로 공학적 혁신 기업임. 과학적 연구와 공학적 실현은 본질적으로 다르지만, 혁신은 공학과 과학의 협력이 함께할 때만 가능함. 미국이 과학 연구와 공학 혁신 모두에서 독보적이었던 것도 결코 우연 아님. 과학 없는 곳에서 엔지니어링만 뛰어난 나라는 실례가 거의 없음

  • 미국 대학들은 매년 약 1,090억 달러를 연구에 지출하고, 그 중 약 600억 달러가 NIH, NSF, DoW, DOE, DARPA, NASA 등에서 옴. 나머지 490억 달러에 대해 논의해보고 싶음. 많은 대학에서는 사회과학 학생들이 내는 등록금이 STEM 분야를 보조한다는 이야기를 들었는데, 실제로 역사나 심리학 교수들은 건물이나 장비 등 대규모 투자가 적게 들지만 학생들은 STEM 전공생과 똑같이 비싼 등록금을 냄. 미국 사립대의 경우 학부 4년 총 비용이 $250,000~$400,000에 달함. 그러나 이게 전부는 아니고, 기부금, 기업 파트너십, 라이센스 수입 등도 있음. 등록금만으로 정부 연구비 삭감을 메우는 것은 한계가 있으니, 다른 자금 출처도 중요함

    • 이미 기록적으로 높은 등록금을 더 올리는 건 최후의 수단이어야 함. 대학의 비대해진 행정 조직 축소, 부실 조달 및 부정 감시(예: $70만 들인 Berkeley 총장 철책 기사), 불필요한 건설, 과도한 해외연수 예산, 행정진 보수와 각종 혜택 삭감 등이 더 효과적임

    • 사회과학 학생 등록금이 STEM을 보조한다는 것은 내 재직 학교(주립 R1 연구대학 기준)에는 적용되지 않음. 등록금과 기타 비용은 전체 대학 수입의 10% 정도뿐이고, 주 정부가 일반예산에서 더 큰 부분을 지원함. 실제로는 주 세금이 재학생 교육비를 보조하며, STEM 교수는 연구비/수업/서비스 업무 등으로 직접 임금을 조달하는 “소프트 머니” 시스템임. 반면 비STEM(역사 등) 교수는 대학이 임금 지급을 약속하는 “하드 머니”에 더 의존함. 미국 학부생의 70% 이상이 공립대 출신임

    • 사회과학 학생 등록금으로 STEM 지원한다는 주장에는 회의적임. 트럼프 행정부 전까지 대부분의 연구비는 “오버헤드”라 불리는 행정비로 많게는 60%씩 빠져나감. 특허 수익도 대학에서 70% 이상 가져감. 생산적인 연구 대학들은 연구성과로 학교 명성을 높이고, 기부금과 대학 랭킹을 올리려 함. 실제 등록금은 행정비, 기부금, 학생 생활 개선 등에 더 많이 쓰임

    • 내 주의 ‘디플로마 밀’(졸업장 양산형) 대학들은 소규모 STEM 대학과 기술대를 합쳐 스포츠 및 라이프스타일 시설에 집중 투자함. 예시는 Kennesaw State University, Georgia State University, 그리고 올림픽 스타디움 인수 등인데, 실질적으로 임팩트 있는 연구는 전혀 이뤄지지 않음

  • 실용적 요구가 이론을 끌어내거나, 역으로도 작용하는 경우가 많으니, 과학 발견 위에 기술자가 무언가를 구축한다는 건 양방향임을 언급하고 싶음

  • 과학적 연구 제안서마다 '인사 행위'가 필수인 것은 다시 생각할 필요가 있음

    • 이런 말을 지금 쓸 수 있다는 자기 인식 부재는 창피할 수준임

  • 스타트업=혼란=기존 권력에 대한 위협이라는 등식임. 이미 권력이 있다면 굳이 스타트업에 우호적 환경을 만들 이유가 없음(악마의 변호인 관점에서 한 말임)

    • 이런 시각은 단기적임. 혁신은 세계적으로 계속되고, 기존 권력은 결국 혁신에 굴복당함

  • 미국의 과학 투자로 패권을 유지할 수 있었고, 영국은 전쟁 후 과학 예산을 줄여 미국이 영국의 혁신을 상업화할 수 있게 만들었음. 소련은 중앙 통제 때문에 혁신을 현실화하지 못했고, 미국은 대학, 스타트업, VC가 실리콘밸리를 탄생시켰음. 미국의 기업가 정신은 혁신적 비즈니스를 만드는 데 탁월하며, 반면 영국은 계급 구조, 소련은 중앙 계획의 한계, 호주는 연구 역량은 뛰어나지만 경제 활동 대부분을 자원 수출에만 씀. 과학 투자와 경제 성장의 상관관계는 미국 등 기업가 정신 강한 국가에만 해당되는 이야기임

  • 특허와 공익, 그 파급효과를 논할 때 Bell Labs는 예외로 따로 봐야 한다고 생각함. ‘The Idea Factory’(책)와 1956년 동의 명령 등을 보면, AT&T는 규제 독점 지위 때문에 정부로부터 과거 특허를 무료로 공개하고, 향후 특허도 합리적 조건으로 누구나 사용할 수 있도록 강제받았으며, 트랜지스터, 레이저, CCD 등의 혁신 역시 이런 맥락이었음

  • 지난 20~30년간 혁신적인 신기술/과학적 발견이 줄어들면서 과학의 ROI가 떨어진 것처럼 느껴짐. 만약 진짜라면, 과학이 실제로 발명으로 연결되는 힘이 약해지면서 한 나라가 자원을 다른 곳에 더 쓰는 것이 합리적일 수도 있음. 정치적 의지가 약화되고, 과학에 대한 재정 지원 축소로 미국이 지금 이 상태에 온 것일 수 있음

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