[GN#257] 나의 첫 번째 성공적인 사업 TinyPilot을 매각 완료했어요

2024-06-03 ~ 2024-06-09 사이의 주요 뉴스들

TinyPilot은 GeekNews에서도 몇 번 소개된 제품으로, 집에 있는 서버를 웹 브라우저로 제어할 수 있는 하드웨어 장치입니다. 개발자 Michael Lynch는 구글에서 일하다가 2018년에 퇴사한 후, 2년 동안 몇 번의 실패를 겪었습니다. 그러던 중 취미 삼아 집의 서버를 웹브라우저로 제어하는 기기를 만들어 블로그에 올렸는데요. 이 글이 해커뉴스에서 1위를 차지하고 여러 서브레딧에 소개되면서 유명해지자, TinyPilot 이라는 제품으로 만들기 시작했습니다. 그 결과 4년 만에 연매출 13억 원($1M)을 달성했고, 사업을 8억 2천만 원($598k)에 매각했습니다. 실제로는 중개 수수료와 변호사 비용을 제하고 매각 순이익은 약 6억 7천만 원, 4년간 벌어들인 이익까지 포함하면 총 12억 원 정도라고 합니다. 창업자가 매각 과정을 "나의 첫 번째 성공적인 사업 TinyPilot을 매각 완료했어요"라는 글에 상세히 적어두어서 옮겨봤습니다. 처음에는 구매자를 찾다가 실패했지만, 자신이 편안해지기 위해 한 일들이 오히려 사업을 더 매력적으로 만들었다는 점이 흥미롭습니다. 구매자는 대기업 직장인으로, 자신이 이 사업을 더 확장시킬 수 있다고 생각해 인수했다고 합니다. 이런 환경이 부럽네요.

1인 개발자/창업자는 외롭고 힘든 경우가 많습니다. 특히 지속적으로 동기를 부여하는 것이 어려운데요. Chessbook 서비스를 만드는 Marcus Buffett은 "1인 개발자로서 동기 부여 관리하기"라는 제목으로 자신이 그동안 시도해본 방법들을 정리했습니다. 신규 구독자가 가입하거나 특정 마일스톤을 달성했을 때, 혹은 자신의 서비스명이 외부에서 언급될 때 알림을 받는 등 외부에서 동기를 얻도록 시스템을 활용하는 방법은 매우 유용합니다. 저도 긱뉴스의 신규 가입자, 슬랙봇 설치, 위클리 구독에 대해서 알림을 받는데 아주 훌륭한 동기부여 요소가 됩니다. 그 외에도 작업을 90% 정도만 완료하고 하루를 마무리해서 다음 날 아침에 빠른 성취감을 느끼기, 고통을 감내하지 말고 해결책을 찾기, 일정 기간 동안 아무것도 하지 않음으로써 뇌를 진정시키기, 사용자에게 업데이트를 제공하기, 다른 방면에서 뛰어난 파트너 찾기, 동기가 생기면 즉시 사용하기 등을 제안하고 있습니다.

LLM이 어떤 데이터로 학습하는지에 대한 논의는 계속해서 이슈가 되어왔고, 최근에는 OpenAI가 뉴스 및 출판사 등에 거액의 비용을 지불하기도 했습니다. 과거에는 LLM이 주로 인터넷 데이터를 기반으로 학습되었지만, 이제는 더 이상 그렇지 않습니다. "LLM은 더 이상 인터넷으로 학습하지 않는다"는 글에 따르면, LLM 학습 시 웹상의 거의 모든 데이터를 이미 활용하고 있기 때문에, 더 나은 LLM을 위해서는 비공개 데이터 획득 및 맞춤형 데이터 생성이 필요하다고 합니다. 합성 데이터(Synthetic Data) 가 주목받고 있지만, LLM으로 훌륭한 합성 데이터를 만드는 것은 어려운 문제이며 한계가 있습니다. 결국 다시 "인간"이 등장해 LLM을 위한 데이터를 생성한다는 점이 흥미롭습니다. Scale.ai는 스스로를 "AI를 위한 데이터 제조소"라고 자칭하며, 사람들에게 돈을 지불하여 AI를 위한 데이터를 생성해 줍니다. 이는 인터넷에는 전혀 없을 법한 데이터를 직접 만들어내는 것인데요. 예를 들어 "Ph.D.가 답을 모르는 질문을 받았을 때 사려 깊은 불확실성을 표현하는 5만 개의 예시" 같은 데이터셋은 OpenAI, 구글, Anthropic 등 다양한 회사들이 구매하고 싶어할 만합니다. AI 초기에 데이터 라벨링이 하나의 비즈니스가 되었던 것처럼, 이 새로운 형태의 데이터 생성 비즈니스가 어떻게 형성되고 변화해갈지 지켜봐야 할 것 같습니다.

"해커뉴스와 비슷한 사이트는 어떤 게 있나요?"라는 질문이 올라와서 다양한 사이트가 추천되었길래 옮겨봤습니다. 너무 많아서 자신에게 맞는 분야만 몇 개 골라서 보는 게 좋을 듯하네요. "지적 비만 위기"라는 글에서는 정보가 과도하게 많아지면서 우리의 호기심이 집중력을 잃고 산만해지며, 이는 지적 비만으로 이어져 쓸데없는 정보로 채우게 되므로 조심하라고 경고합니다. 이를 "개인 맞춤 정보 다이어트"라고 표현하는군요. 긱뉴스가 잘 정제된 정보를 얻어가는 곳이 되기를 바랍니다.

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