파티에 늦었다고 생각된다면, 신경써야 할 네트워크 효과 두 가지

파티에 늦었다고 생각된다면, 신경써야 할 네트워크 효과 두 가지
Photo by Adi Goldstein / Unsplash

최근 AI에 대한 기대가 엄청나게 커지면서 우리 제품의 어디에도 AI를 넣어야 하는가, AI를 쓰는 게 기본값이 되고 있는가와 같은 생각들이 만연해지고 있다. AI라는 공통관심사도 일종의 '네트워크'라고 볼 수 있다. 사람들이 같은 생각을 하고 있고, 그 안에서 분화된 행동과 가치들이 탄생하고 있다. 밴드웨건에 올라타기 전에, 생각해봐야 할 네트워크 효과 두 가지를 적어보았다.

성장하는 네트워크의 가치는 구성원의 숫자가 많아질수록 기하급수적으로 증가한다.

전화기의 네트워크 - 네트워크에 연결된 전화기의 수가 증가함에 따라 각 전화기에서 사용할 수 있는 잠재적 통화 횟수가 증가하고 신규 및 기존 전화기의 효용이 증가한다. (멧칼프의 법칙에 따르면 통신 네트워크의 가치는 시스템에 연결된 사용자 수의 제곱(n2)에 비례.)

소셜 네트워크, 스타트업 액셀러레이팅 프로그램, 벤쳐 캐피털, 커뮤니티 등의 공통점은 ‘네트워크 효과’이다.

중요한 건 성장률과 타이밍이다. 네트워크가 여전히 성장할 것이라면 당신도 여전히 성장할 것이다.

성장하는 네트워크에는 늦게 참여할수록 많은 혜택이 준비되어 있다.


  • 액셀러레이터와 벤쳐 캐피털의 가치는 성공적인 포트폴리오사의 숫자가 늘어나면 늘어날수록 더 커진다.
  • 예를 들어 B2B 제품을 만드는 포트폴리오사끼리 기왕이면 서로의 제품을 사줄 수 있고, 광고해줄 수 있고, 팔아줄 수 있다.
  • 커뮤니티와 소셜 네트워크도 마찬가지.
  •  더 큰 커뮤니티에 더 큰 레버리지가 숨어져 있다.
  • 굳이 당신이 ‘고인물’이 되어야 할 필요는 없다.
  • 나중에 와도 챙길 수 있는 혜택이 있고 네트워크 전체의 관점에서 봤을 때 혜택은 더 커진다.
  • AI에 대한 Hype도 마찬가지이다. AI 관심사의 네트워크, 그리고 가치가 계속해서 증가할 것이라고 생각된다면 굳이 지금 올라타지 않아도 상관없다. 지금 하는 일을 하다가 나중에 AI를 곁들여도 괜찮다.
  • 예를 들어 2017년 2018년 2019년 2020년... 이런 식으로 몇 년 전에 창업했던 AI 회사들이 AI불황을 견뎌내고 현시점에서 전부 재조명되기 시작했다.
  • 당신이 하는 일의 가치가 거시적인 관점에서 성장하고 있다고 느낀다면 당신은 늦지 않았고, 당신이 성장하는 네트워크에 나중에라도 참여할 수 있다면 당신은 늦지 않았다.


단, 이같은 가치의 증가에는 한계가 존재한다.

다양성 병목 - 새로운 구성원이 새로운 가치를 추가하지 않게되는 지점이 존재한다.

소셜 네트워크는 어느 시점이 되면 변곡점에 도달할 수 있다. 그 이후에는 추가 사용자가 더 이상 가치를 창출하지 못한다. 이는 더 많은 사람들이 네트워크에 가입할수록 사용자가 개인 콘텐츠를 공유하려는 의지가 줄어들고 사이트가 뉴스와 공개 콘텐츠에 더 집중하기 때문이다.

이미 큰 규모를 달성한 트위터와 레딧에서 이같은 다양성 병목 현상을 확인할 수 있다.

  • 컨텐츠 생산량 자체가 늘어나지 않고
  • 토론의 주제가 늘어나지 않거나 ‘줄어들고’
  • 유저의 관심이 소수에게 집중되고
  • 링크 — 컨텐츠의 고유성이 떨어진다.

많은 부분은 추천 알고리즘과 사회적 인센티브에 기인한다. 네트워크와 알고리즘이 고유한 컨텐츠를 만드는 데에 더 큰 인센티브 (노출, 상호작용 등)를 주지 않기 때문에 네트워크의 가치가 더 증가하지 못하는 것이다.

이 병목에 이른 네트워크가 앞으로도 네트워크의 효과를 늘리고자 한다면, 적극적으로 커뮤니티의 다양성에 인센티브를 부여해야 한다. (그렇지 않으면 네트워크가 똑같은 주제로 집중되어 새로운 가치가 생성되지 않기 때문이다.) 하지만 이 과정속에서 사용자 참여, 흥미를 낮춰서도 안되기 때문에 이는 거대한 난제가 된다.

AI Hype에서도 이같은 현상을 확인할 수 있다. 모든 회사가 똑같은 AI 챗봇을 만들기 시작한다면, 어느시점부터 이 챗봇은 새로운 가치를 추가하지 않게 되고, 자연스럽게 자본의 인센티브도 사라진다. 그러니 기업은 똑같이 AI를 쓰더라도 고유한 가치를 탐구해야 한다.


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우리가 현재 참여하고 있는, 그리고 미래에 참여하고자 하는 네트워크는 성장기에 있는지, 그리고 그 가치의 총량이 병목에 진입하고 있는지. 이런 것들을 잘 떠올릴 수 있다면 우리는 아직 파티에 늦지 않은 셈이다.

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Jamie Larson
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