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위기 속의 리더십

통계적 거짓: 왜 VC들이 실제로 중요한 사람들을 해고하고 있는가

VC 주도의 기술 분야 해고 뒤에 숨겨진 냉혹한 현실과 AI 시대에 인간 엔지니어가 대체 불가능한 이유를 알아보세요.

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AI Generated Cover for: The Statistical Lie: Why VCs Are Firing People Who Actually Matter

AI Generated Cover for: The Statistical Lie: Why VCs Are Firing People Who Actually Matter

지난 화요일, 메타에 있는 친구와 한 시간 동안 전화 통화를 했습니다. 그는 패닉을 피하려고 할 때처럼 빠르게 숨을 쉬고 있었습니다. 해고 소문이 everywhere에 퍼져 있었습니다. 내부 슬랙 채널은 그 특정하고 불길한 방식으로 조용해졌습니다. 그리고 그는 같은 질문을 계속해서 물었습니다:"진짜인가요? 우리가 실제로 쓸모없어진 건가요?"

나는 그에게 아니라고 말했습니다. 하지만 나는 또한 진실이 거짓보다 더 추하다고 말했습니다.

패닉 공장

위선부터 시작해 보겠습니다. 정말 숨이 막힐 정도입니다.

A사는 작년 내내 소프트웨어 엔지니어는 더 이상 필요 없다고 선언했습니다. 그들의 채용 포털은 여전히 활짝 열려 있습니다. M사는 중급 엔지니어가 연말까지 완전히 대체될 것이라고 발표했습니다. 하지만 그런 일은 일어나지 않았습니다. 한편, AI 인플루언서들의 군대는 정기적으로 공황을 조장하고 있습니다. 매 6주마다 새로운 "코딩은 죽었다" 스레드를 만들어 강의를 판매하고 있습니다.

그럼 이 모든 것이 가짜 뉴스인가요? 정확히는 아닙니다. 해고는 실제로 일어나고 있습니다. 잔인하게. 무자비하게. 지금 바로 일어나고 있습니다.

문제는: 실제로 누가 이를 지시했는가입니다?

VC들이 피를 요구했다

2020년이 기억납니다. 팬데믹이 닥쳤고, 제가 있던 기술 회사는 즉시 엔지니어링 인력의 20%를 감축했습니다. 성과 평가도 없고, 프로젝트 완료 분석도 없었습니다. 그저 퇴직 패키지와 비활성화된 계정뿐이었습니다.

저는 한 고위 임원과 커피를 마시며 그 이유를 물었습니다. 그의 대답은 직설적이었습니다:"Because the VCs wanted it."

That's it. That's the whole reason.

Six months later, those same companies were in a frantic bidding war to hire engineers back—at higher salaries, with signing bonuses. The talent they discarded like broken furniture was now premium inventory.

We're watching the exact same cycle. VCs and institutional investors are intoxicated by the media narrative. They believe AI can replace headcount. More dangerously, they believe that if a portfolio company doesn't execute massive layoffs, the CEO is failing to implement AI efficiently. To a VC, failing to cut headcount means you risk losing your next round.

Are they right?

Here's what I've learned since 2020: for a fund managing hundreds of billions, your company is a single playing card. Whether the layoff thesis is technically accurate doesn't matter. If the entire capital ecosystem decides a wrong thing is right, it becomes reality. Read Foucault if you want the philosophy. Read the news if you want the proof.

이 회사를 운영하는 경영진들은 선택의 여지가 없습니다. 그들은 자본을 달래야 합니다. 하지만 자본이 잘못되었다면—역사가 그렇게 말하고 있습니다—우리는 근본적인 질문을 해야 합니다:AI가 실제로 소프트웨어 공학을 대체할 수 있을까요?

LLM이 실제로 무엇인지

에이전트를 제거하세요. RAG 파이프라인, 메모리 시스템, 화려한 도구들을 제거하세요. 남는 것은 무엇인가요?

LLM의 기본은 통계적 재구성을 수행하는 기계입니다.통계적 재구성입니다.

아이를 키운 사람이라면 그 차이를 이해합니다. 당신은 LLM에게 이렇게 말할 수 있습니다:"유리 조심해, 깨질 거야."그것은 유리 떨어뜨리기가 깨짐과 같다는 것을 증명하는 수십억 개의 데이터 포인트를 수집하고, 올바른 통계적 반응을 출력합니다. 하지만 인간 아이는 유리를 떨어뜨려야 합니다. 깨지는 소리를 들어야 하고, 아마도 유리 조각에 발을 밟고 피를 흘려야 합니다. 그렇게 해야 그들은 물리학과 그 결과를 이해합니다.

"하지만 통계적 출력은 코딩에 충분하다"고일부는 말할 것입니다.

아니요. 그것은 결코 충분하지 않습니다.

결과의 제약

LLM은 통계적 근접성만 이해하기 때문에,결과에 기반한 제약을 깨는 것은 전혀 불가능합니다.

LLM은 생산이 중단되었기 때문에 오전 3시에 PagerDuty에 의해 깨워지지 않습니다. 고객에게 고소당할 수 없습니다. 실패한 마이그레이션에 대해 화난 CEO의 눈을 바라보며 설명할 필요가 없습니다. 감사에서 사기가 드러나면 감옥에 가지 않습니다. 단 하나의 잘못 최적화된 루프 때문에 발생한 500,000달러의 AWS 청구서를 보고 느끼는 차가운 공포가 없습니다.

결과는 인간적입니다.그리고 결과에서 태어난 필요는 진정한 건축적 도약을 이끄는 유일한 힘입니다.

AI 이전 시대를 생각해 보세요. StackOverflow와 GitHub를 세 달 동안 뒤져도 아무것도 찾지 못하고 완전히 새로운 건축 개념을 발명해야 했던 적이 있나요? LLM은 이를 할 수 없습니다. 그것은이유가 없습니다.패러다임 전환을 강요할 이유가 없습니다. 그것은 고통이 없습니다.

제가 아는 가장 명확한 예를 드리겠습니다:비동기 프로그래밍.

비동기의 발명.

비동기/대기(async/await)가 존재하지 않는 우주를 상상해 보세요. 모든 사람은 동기식 코드를 작성합니다. LLM에게 "이걸 더 빠르게 만들어 줘"라고 요청하면, LLM은 자신의 훈련 데이터 내에서 패턴을 보간하는 것을 가장 잘 수행합니다. 더 빠른 CPU를 제안합니다. 더 많은 RAM. 데이터베이스 인덱싱. 더 촘촘한 루프. 그것은동기식 우주 내의 제약 속에서 끝없이 최적화합니다.

하지만 인간 엔지니어는? 그녀는 블로킹 요청이 전체 서버를 잠그는 고통을 느끼고 있습니다. 사용자들이 타임아웃되고 있습니다. CEO가 그녀의 슬랙에 있습니다. 그녀는 매 분마다 돈이 새고 있습니다. 그리고 갑자기 그녀는 멈추고 묻습니다:"잠깐... 왜 지금 이 일이 일어나야 하지? 왜 우리는 스레드를 차단하고 있는 거지?"

그녀는 제약을 다시 작성합니다. 왜냐하면 그녀가고통을 느끼기 때문입니다.LLM은 고통을 느끼지 않습니다. LLM은 자신의 토큰 소비 비용조차 느끼지 않습니다.

비동기는 최적화에 의해 발명된 것이 아닙니다. 그것은절망.통계적 개선으로 해결할 수 없는 함정에서 벗어나야 했던 인간에 의해.

그것이 간극입니다. 그것이 전체 게임입니다. 그리고 그 간극은 좁혀지지 않고 있습니다.

수정

이 히스테리가 가라앉으면—VC들이 통계적 최적화가 건축적 결과를 대체할 수 없다는 것을 깨닫게 되면—고급 소프트웨어 엔지니어링에 대한 수요는 격렬하게 돌아올 것입니다.

심각한 질문은 엔지니어들이 구식인지 여부가 아닙니다. 그것은당신이시장이 스스로 조정될 때까지 재정적으로나 직업적으로 생존할 수 있는지 여부입니다. 수정은 오고 있습니다. 항상 옵니다. 지금 해고된 사람들은 나중에 프리미엄을 받고 다시 고용될 것입니다. 2020년처럼, 이전의 모든 주기처럼.

하지만 그 간격을 넘지 못한 사람들은? 그들은 AI에 의해 대체된 것이 아닙니다. 그들은 공황에 의해 대체되었습니다.

말이 되지 않는 렌즈

전혀 관련 없는 것으로 마무리하겠습니다.

이 게시물의 헤더 이미지는 라이카 탐바르-M 90mm f/2.2 렌즈의 시뮬레이션을 사용하여 촬영되었습니다. 이 렌즈는 6,500달러짜리 유리로, 의도적으로불분명한사진을 찍습니다. 부드러운 초점. 꿈 같은 왜곡. 일부러 결함이 있습니다.

통계적으로, 이것은 전혀 말이 되지 않습니다. 모든 훈련 데이터셋은 선명도가 품질과 같다고 말합니다. AI는 데이터가 잘못되었다고 말하기 때문에 이 렌즈를 절대 만들지 않을 것입니다.

하지만 인간은 그것에 돈을 지불합니다. 왜냐하면 그것이 그들에게 감정을 느끼게 해주기 때문입니다.

통계적 완벽함과 인간의 현실 사이의 간극을 결코 과소평가하지 마십시오. 벤처 캐피탈은 전자를 최적화하고 있습니다. 미래는 후자에게 속해 있습니다.

— 제임스, 머큐리 기술 솔루션, 홍콩, 2026년 5월