#blog “기술은 단기적으로는 과대평가, 장기적으로는 과소평가되는 경향이 있다” 시가총액으로 가장 큰 기업들은 사실 <미래가치>라는 것의 반영이 크다. 아직 우리가 모르는 미지의 영역에서의 혁신을 기대하는 것이 커다란 시가총액에 반영되어있는 것이다. 이 말은 다른 말로 하면, 현실로 다가오지 않은 가치, 즉 버블이라는 것이다. 버블이 아닌 것을 살펴보면 이것이 명확해지는데, 오래된 산업 분야가 바로 그것이다. 제약회사, 병원, 금융, 석유 등 현대 사회를 지탱하는 다양한 산업 분야는 소위 버블이라는 것에서 거리가 떨어져 있다. 이런 산업 분야가 시가총액에서 가지는 비율이 실재 현실에서 미치는 영향이랑 같다고 생각하지 않는다. 물류, 자원, 제조업 등 엄청나게 크고 중요하지만, 이러한 기업들은 시가총액의 크기가 크지 않다. 이런 본질적인 고찰을 Zero to One 이라는 책에서도 비슷하게 확인할 수 있다. 우리가 압도적인 부를 구축하기 위해서는 <독점>이 필요하고, 그것이 자본주의 사회에서 건강하게 양립하려면 혁신을 통한 일정 기간에 제한되어있는 기술적 독점이 바로 그것이다. 혁신을 만들어, 세상에 하나밖에 없는 것이 되고, 그 경쟁가자 충분히 성장하기 전까지 독점 기간에 이익을 벌어들이는 것이다. 이러한 가능성은 본질적으로 기술에 대한 깊은 통찰이 얼마나 중요한지를 다시 되묻게 된다. 어떤 기술이 새롭고 충분히 큰 역할을 세상에서 할 수 있을까? 라는 질문이다. Transformer 라는 알고리즘은 OpenAI를, Alphafold 라는 알고리즘은 단백질 구조를 만들어낸다. 고도의 기술적인 내용들은 이해하기 일약 어렵지만, 단순하게 이게 사용할만한가? 라는 질문을 던지면서 시작된다고 생각한다. 어떤 기술이 세상을 바꿀까? 기술의 영향력은 세상의 요소를 하나씩 분해해서 이해하는 것으로 시작한다. 다양한 기술이 요소요소를 이루어 세상을 돌아가게 한다면 분명 큰 부분에서 병목이 있을 것이다. Rate-limiting step이 되는 그 부분이 바로 그것이다. 세상을 바꾸는 기술은 그런 부분에 있다. 여기서 조금 더 중요한 사실은, rate limiting step을 하나의 요소가 아니라, 어떠한 범위로 정의할 수 있는 능력이다. 세균이 사람을 죽인다면, 이것의 rate limiting step은 푸른곰팡이를 발견하는 것 만이 아니라, 푸른곰팡이 발견 - 페니실린 추출 - 농축 - 패키징 및 투여 - 효과 모니터링 각 과정이 모두 rate limiting step 이 되는 것이다. 전기와 석유, 모터와 엔진이 풍부한 물리력을, tcp/ip와 transformer가 풍부한 지식을 제공하는 시대에, 인간 세계는 드디어 정면으로 rate limiting step 에 도전장을 내밀 수 있게 되었다. 암으로 사람이 죽고, 돈이 없어서 치료를 받지 못하고, 거리가 멀어서 응급실에 도착하지 못한 환자를 해결하는 일은 각각의 거대한 rate limiting steps, 사실상 rate limiting group 을 가지고 있다. 이것을 해결하기 위해 우리는 상기의 <전기와 석유, 모터와 엔진, tcp/ip와 transformer>를 적극적으로 활용해야 한다. 어떻게 해결할 것인가? 우리는 문제를 정확한 언어로 정의하는 것이 중요한 시대로 접어들고 있다. <환자가 거리가 멀어서 응급실에 도착하지 못하는 문제>를 어느정도의 거리? 어떤 질환/상태의 환자? 어떤 거리 (길의 상태)? 응급실에 도착해서 받을 수 있는 처치? 응급실에 도착하기 전에 받을 수 있는 처치? 어떤 방식으로 이송? 와 같은 다양한 체계적인 질문 - 구체적이고 연계되어있는 - 질문으로 바꿔야 한다. 우리가 이러한 방식으로 나눈 질문은 각각이 작은 rate limiting step 이 되고, 기술 혁신의 자리가 된다. 의료 영역에서도 다양한 혁신의 자리가 아직 많이 비어있다. 단순히 약물을 개발하는 과정이 느리다고 이야기하기에는 그 안에도 거대한 rate limiting group 이 많이 자리하고 있다. 기술적으로 풀어낼 수 있는 문제들도 있지만 기술과는 전혀 다른, 거리가 멀어 보이는 문제들도 많이 있다. 임상시험이 주는 부정적인 이미지와 환자에게 모호하게 다가오는 이득같은 문제도 그 중 하나이다. 그저 “인식”일 뿐이지만, 모든 의학적 기술은 환자에게 직접 실험해서 데이터를 만들어봐야하기에 중요한 문제가 된다. 이러한 문제를 오랜 기간 풀지 못하면 미국에서의 백신 불신 - 백신 정책 파기 - 백신 기업의 몰락 - 새로운 백신 개발의 중단 과 같은 거대한 문제를 새로이 생성하기도 한다.