<Invent and Wander: The Collected Writings of Jeff Bezos (2020)> 소프트뱅크 비전펀드 쪽에서 일하시는 박정남님이 아마존의 연대기 같은 책 <Invent and Wander>에 대해서 소개하면서, 제프 베조스가 어떤 창업자인지를 얘기합니다. 그가 아마존을 창업하던 떄의 경험, 그리고 지식 등을 통해서 회사의 미래 현금흐름에 엄청난 집착을 가지게 되었고, 이것이 회사 문화와 사업에 녹아들어 지금의 아마존이 만들어졌다는 것이 박정남님의 설명인데요. 아마존의 성공을 이야기하는 다른 글들도 많지만.. 이 글에서 보이는 시각이 굉장히 독특하다는 생각을 해서 가져와 봤습니다. <본문 중> 제프는 회사의 모든 대형 프로젝트들에 대해 마치 투자자들이 아마존을 분석하듯이 평가해왔다. 그렇게 IRR과 MOIC를 계산하고, 주당 순현금흐름에 대한 영향을 예측해서 사업을 운영해왔다. 아마존이 실용적인 방식으로 운영되는 이유가 제프가 검소한 면 때문이라고 하는 사람들도 있다. 나는 다르게 생각한다. 고객만족과 장기적 현금흐름 극대화를 동시에 고민하다보니 시장 파괴적인 제품들이 나오게 된것이다. 킨들도 AWS도 그렇게 나온 사업이다. 어떻게 하면 상품/고객 데이터를 효율적으로 저장/처리하고, 미래 현금흐름을 만들어 낼 수 있을지 고민하다가 나온 것이 S3와 EC2 다. 그는 80년대에 퀀트 헷지펀드들이 머신러닝 알고리즘으로 금융시장에서 돈을 어떻게 버는지 봐왔다. 당시 D.E Shaw도 르네상스도 신호처리/음성인식 데이터 과학자들을 고용해서 트레이딩 시스템을 설계했다. 제프 베조스도 같은 렌즈로 리테일 시장을 바라보며 아마존을 창업 했다. Bandwidth가 향상되는 상황을 상상했고, Page 로딩 시간이 극적으로 줄어드는 상황을 가정했다. 그래서 쌓이는 데이터 규모가 수억배 되는 미래엔, 결국 추천 알고리즘의 정확도가 승부를 가르게 될 꺼라고 봤다. 또, 막대한 비용이 요구되는 창고운영이나 배송도 데이터 기반으로 돌리면, 빠른 배송을 하면서도 싼 가격에 운영할 수 있다고 봤다. 그는 이 믿음에 배팅한거다. 제프가 단지 검소하기만 했다면 데이터 분석에 절대로 투자를 하지 않았을 것이다. 90년대만해도 지금보다 데이터 저장 비용이 수백배 이상 높았고, 분석하기 위한 컴퓨팅 자원도 비슷하게 비쌌다. 그럼에도 불구하고 아마존은 당시에 이미 머신러닝과 뉴럴넷 학습에 엄청난 투자를 하고 논문도 발표하고있었다. 돈아끼려고 문짝뜯어서 책상으로 쓰던 회사가 말이다.