초선형 수익률

Image 1: Superlinear Returns

2023년 10월

어린 시절 내가 세상에 대해 제대로 알지 못했던 가장 중요한 사실 중 하나는, 성과에 대한 보상이 "초선형적(superlinear)"으로 부풀어 오른다는 점이다.

교사와 코치들은 우리에게 보상은 선형적이라고 함의하곤 했다. "넣은 만큼 나온다"라는 말을 아마 천 번은 들었을 것이다. 그들은 좋은 의도로 말했겠지만, 현실에서는 거의 그렇지 않다. 만약 당신의 제품이 경쟁사의 절반 수준에 그친다면, 고객도 절반으로 줄어드는 게 아니다. 고객은 아예 생기지 않고, 결국 망하게 된다.

비즈니스에서 성과에 대한 보상이 초선형적이라는 것은 명백하다. 어떤 이들은 이것이 자본주의의 결함이라고 생각하며, 규칙만 바꾸면 달라질 거라 본다. 그러나 성과에 따른 초선형적 보상은 인위적 규칙이 아니라 세상의 본질적인 특성이다. 우리는 똑같은 패턴을 명성, 권력, 군사적 승리, 지식, 인류에 대한 기여 등에서도 발견한다. 이 모든 영역에서 결국 '부익부 빈익빈' 현상이 나타난다.

세상을 제대로 이해하려면 초선형 수익률 개념을 이해해야 한다. 그리고 야심 있는 사람이라면 반드시 알아야 한다. 이것이 바로 당신이 타고 올라야 할 파도이기 때문이다.

초선형 수익률이 발생하는 상황은 다양해 보이지만, 근본 원인은 크게 두 가지 — "지수 성장"과 "임계값(Threshold)" —로 귀결된다.

가장 명백한 예시는 어떤 대상이 지수적으로 성장하는 경우다. 예를 들어, 박테리아 배양을 할 때, 조건만 맞으면 증식이 지수적으로 일어난다. 하지만 제대로 키우기는 어렵다. 덕분에 숙련된 사람과 그렇지 못한 이의 성과 차이가 엄청나게 크게 난다.

스타트업도 마찬가지다. 일단 빠른 성장률을 달성한 곳이 압도적으로 큰 성공을 얻는 반면, 대다수는 그렇지 못해 아예 살아남지 못한다.

Y Combinator는 창업자들에게 "절대적 숫자"가 아니라 "성장률"에 집중하라고 권한다. 이는 첫 단계에서 수치가 작아 실망하지 않게 해주고, 성장률을 나침반 삼아 회사를 어떻게 바꿔야 할지 판단하는 데 도움을 준다. 그런데 무엇보다 중요한 것은, 성장률에 집중할 때 결과적으로 회사가 지수적으로 성장할 가능성이 높다는 것이다.

YC가 "넣은 만큼 나온다"고 하진 않지만, 성장률 자체가 성과에 정비례한다면, 기간 t만큼의 성과 p에 대한 보상은 p×t에 비례하게 된다.

수십 년간 이 주제에 대해 생각했음에도 이 설명은 여전히 충격적으로 느껴진다.

성과가 과거의 성과에 다시 영향을 줄 때마다 지수 성장이 나타난다. 하지만 인간의 유전자에도, 문화에도 이런 상황을 대비할 준비가 제대로 되어 있지 않다. 지수성장은 결코 본능적이지 않은 현상이다. 모든 아이가 처음 "쌀 한 톨에서 시작해 매일 두 배씩 받는 남자 이야기"를 들을 때 놀라는 이유다.

우리가 본능적으로 이해하지 못하는 현상에 대해 사회는 관습을 만들어 극복해왔지만, 지수 성장에 대한 관습은 사례 자체가 역사적으로 드물어서 거의 없다. 가령 유목 경제도 이론적으로는 더 많은 가축이 더 많은 새끼를 낳게 되어 지수 성장해야 하지만, 실제로는 방목지가 한정되어 있어 그럴 수 없었다.

보다 적용 범위가 컸던 것은 "정복"을 통한 영토 확대다. 더 넓은 영토는 더 강한 군대를 낳고, 이는 추가적인 영토 점령을 용이하게 한다. 역사에 제국이 넘쳐나는 이유다. 하지만 극소수만이 제국을 창건·유지했으므로, 그들이 겪은 초선형 수익률은 사회관념에 별다른 흔적을 남기지 못했다. 황제는 동경할 만한 존재라기보다 멀고 두려운 존재였기 때문이다.

산업혁명 이전에 가장 흔한 지수 성장의 모습은, 아마도 "학문(지식)"의 축적이었을 것이다. 많이 알수록 새로운 정보를 더 쉽게 받아들이고, 그 결과 어떤 이들은 특정 분야에서 몰라볼 정도로 지식의 차이가 벌어졌다. 하지만 이런 현상조차 당시에는 사회 관념을 크게 바꾸지 못했다. 제국처럼 아이디어도 분야별로 겹치긴 하지만, 실질적 영향력은 미약했다.

이것은 최근 수세기 사이에 변화했다. 이제 아이디어로 세운 제국이 물리 제국을 뛰어넘는 무기를 설계할 수 있다. 하지만 이 변화는 아직 충분히 체화되지 않았다. 실제로 이에 의해 혜택을 보는 이조차 자신이 지수 성장의 수혜자라는 사실이나, 타 사례에서 배울 것이 있는지 인식하지 못하는 경우가 많다.

초선형 수익률의 또 다른 근원은 "승자독식(winner take all)"이라는 말에 집약되어 있다. 스포츠에서 성과-보상 관계는 계단형 함수(step function)다. 약간만 더 잘해도 "승수(승리)"가 같은듯이.

이 계단형 함수의 원인은 경쟁 그 자체가 아니다. 결과에 임계값이 있기 때문이다. 경쟁이 아닌, 혼자서 도전하는 과제(예를 들면 이론 증명, 명중 등)에서도 임계값은 존재할 수 있다.

흥미롭게도, 초선형 수익률의 두 원인이 동시에 나타나는 상황이 무척 흔하다. 임계값을 넘으면 지수 성장으로 이어지며, 반대로 지수 성장은 임계값을 돌파하는 데 도움을 준다 — 예를 들어, 네트워크 효과가 있는 시장에서 경쟁사 진입 전에 충분히 빨리 성장하면 독점적 지위를 누릴 수 있다.

명성은 이 두 원인이 결합된 또 하나의 대표적 사례다. 팬이 새로운 팬을 데려오므로 지수적으로 성장하는 한편, 누구나 마음속에 담는 유명인사 숫자는 적으므로 임계값이적이다.

가장 중요한 결합 사례는 "학습"일지 모른다. 지식은 지수적으로 쌓이지만, 중간중간 결정적 임계값이 있다. 예를 들어 자전거 타기를 배우는 것도 그렇다. 어떤 임계값은 '기계공구'처럼 작용해서, 예를 들어 글을 읽을 줄 알게 되면 이후 모든 지식 습득 속도가 비약적으로 빨라진다. 그러나 가장 중요한 임계값은 결국 새로운 "발견"을 의미한다. 지식의 경계에서 세게 밀어내면 가끔 아예 새로운 분야 자체가 태어난다. 뉴턴, 뒤러, 다윈 모두 이런 경험을 했다.

초선형 수익률을 찾는 법

이런 상황을 찾는 일반적 규칙이 있을까? 가장 분명한 것은 "복리(compound)가 작동하는 영역을 찾으라"는 것이다.

복리가 작동하는 방식은 두 가지다. 직접적으로, 즉 한 싸이클에서 잘하면 다음 싸이클에서 더 잘하게 되는 경우(예: 인프라 구축, 팬덤·브랜드 성장 등). 또는 학습을 통해 우회적으로, 즉 학습이 누적될 때. 두 번째 경우는 묘한데, 현재 목표는 못 이루더라도 많이 배운다면 결국 성장은 지수적으로 이뤄진다.

그래서 실리콘밸리는 실패에 관대하다. 단, 무작정 실패를 용인하진 않고, 실패를 통해 배우는 경우에만 재투자한다. 회사는 망해도 자신이 성장했으면 결국 보상은 돌아온다.

배움 없는 지수 성장 사례도 많지만, 대부분 학습과 섞여 있으니 "항상 배워라"는 것이 더 현실적인 법칙일 수 있다. 배움이 없다면 초선형 수익률로 이어지기 어렵다.

단, 무엇을 배우는지 너무 최적화하지 마라. 이미 유용하다고 검증된 지식만 집착하면, 미래의 대박 가능성을 스스로 잘라낼 것이다.

계단 함수(임계값)에 대해서는 어떨까? "경쟁을 찾아라", "임계값을 노려라" 같은 규칙이 쓸만할까? 반드시 그렇진 않다. 임계값이 있다고 그 게임이 가치 있는 것은 아니다. 예를 들어 러시안 룰렛도 임계값이 있지만, 성공해봤자 달라질 것이 없다. 단순한 경쟁 추구도 마찬가지다 — 상 자체가 하찮다면 별 의미 없다. 빠른 지수 성장만이 크기와 속도 모두에서 보상이 큰 결과를 보장한다. 임계값은 오직 곡선의 형태만을 보장한다.

임계값을 활용하는 더 실질적인 지침은 "별볼일없지만 인기 있는 것을 발견했을 때, 더 나은 대안으로 대체할 수 있다면 시도해보라"는 것이다. 예컨대 사람들이 싫어함에도 어쩔 수 없이 사는 상품이 있다면, 분명 더 나은 대안이 시장성을 가질 수 있다.

지적 임계값(아예 새로운 분야로 이끄는 질문 등)을 예측하는 뻔한 공식은 없지만, 완전히 예측 불가하지는 않다. 연구 문제가 "그럴듯하지만 지루한" 느낌이라면, 혁신보다는 점진적 진전에 그칠 가능성이 크다. 반대로 진짜 새로운 발견이 나올 만한 질문은 아주 신비롭거나 하찮아 보인다(신비롭고 명백히 중요했다면 이미 모두가 거기에 매달리고 있을 테니). 따라서 커리어주의보다 순수한 호기심이 탐색의 더 좋은 가이드다.

초선형 수익률 시대에서 성공하는 법

성공에 초선형 수익률이 적용되는 세상은 야심가에게 무척 매력적이다. 그리고 좋은 소식이 있는데, 이런 영역이 점점 더 넓어지고 있고, 그 수익률도 커지고 있다.

이유는 크게 두 가지 — 기술의 진보, 조직의 중요성 약화 —(실은 거의 하나처럼 엮여 있으나).

50년 전만 해도 야심찬 프로젝트를 하려면 반드시 조직 소속이 필요했다. 자원, 동료, 유통 등 모두가 반드시 조직을 거쳐야만 했다. 그래서 1970년 당신의 명성은 소속 조직의 명성이었고, 그것이 성공 가능성을 좌우했다. 예외는 예술가, 작가 정도로, 이들은 저렴한 도구만으로 독자적 작업과 브랜드를 유지했다. 하지만 이들조차 대중을 만나려면 결국 조직이 필요했다.

조직이 지배하는 세상에서는 성과-보상 곡선의 변동폭이 줄어들었다. 그러나 지금은 평생에 걸쳐 이 질서 자체가 빠르게 무너지고 있다. 이제 과거 예술가와 작가가 누리던 자유를 더 많은 이들이 누릴 수 있다. 초기 자금 없이도 도전할 수 있는 야심찬 프로젝트, 동료·수익·팬·학습 경로가 다양해졌다.

이로써 결과의 변동폭이 커져, 잘하는 이에게 더 좋은 보상이 돌아가는 한편, 못하는 이의 처지는 더 악화될 수 있다. 모든 이에게 초선형 곡선이 이득인 것은 절대 아니다. 대부분은 풀(pool) 속에서 지내는 게 더 낫다. 그렇다면 누가 이런 곡선을 노려야 할까? 두 유형의 야심가 — 남들보다 월등함을 이미 아는 이와, 특히 젊어 위험을 감내할 수 있는 이들이다.

기존 조직 위주 세상에서 엑소더스가 벌어진다 해도, 새로 성공하는 사람들의 상당수는 이전에 그 조직이 받아주지 않았을 법한 이들이다. 그래서 앞으로의 기회는 조직의 인트라뮤랄(내부 경쟁)적 버전보다 더 넓고 진짜로 민주적으로 열릴 것이다.

이러한 야심의 해방을 원치 않는 이들도 있다. 이는 기득권에 위협이 되고, 어떤 이념을 거스르기 때문이다. 하지만 야심 있는 개인에게 이는 분명한 기회다. 이것을 어떻게 활용할 것인가?

가장 뚜렷한 방식은 남들보다 월등히 뛰어난 결과를 내는 것이다. 곡선의 최후단에서는 조금 더 노력하는 것이 최고의 가성비다. 게다가, 그 끝자락까지 도전하는 이가 워낙 적으니 경쟁도 덜하다. 능력이 충분하다면, 남들이 그저 겁내는 것만으로도 큰 기회가 된다.

탁월한 성과를 내려면, 수많은 변수 중 거의 전부를 맞춰야 한다. 예컨대, 정말로 관심 있는 분야가 아니라면 그저 성실함으로는 부족하다. 초선형 수익률의 세계에서는, 자신의 흥미를 정확히 파악하고 그에 집중하는 방법을 찾는 게 더욱 중요하다.

타고난 재능과 깊은 관심을 쏟을 수 있는 분야를 고르고, 스스로의 프로젝트를 계속하는 습관을 들여라. 번아웃나지 않는 범위 내에서 최대한 열심히 일하라. 그렇게 하다 보면 자연스레 학문의 최전선(=경계)에 닿게 되고, 그곳은 가까이서 보면 구멍투성이다. 그 틈을 찾아 파헤쳐보라. 운이 좋으면 아예 새로운 분야가 탄생한다. 감내 가능한 최대한의 위험을 감수하라. 너무 항상 성공한다면 오히려 보수적으로 임하고 있는 것이다. 최고의 동료를 찾아라. 좋은 취향을 기르고, 최고의 사례로부터 배워라. 정직하라, 특히 자기 자신에게. 운동하고 잘 먹고 잘 자고, 위험한 약물은 피하라. 의심이 들 때는 호기심을 따르라. 호기심은 결코 거짓말하지 않으며, 당신이 집중해야 할 가치를 당신 자신보다 더 잘 알고 있다.

그리고 마지막으로 반드시 필요한 게 하나 더 있다. 바로 '운'이다. 운은 언제나 변수다. 혼자 일할 때는 그 비중이 더 크다. 준비와 기회가 만나 운이 온다는 격언이 맞긴 하지만, 순전히 통제 불가한 '진짜 운'도 분명히 있다. 해답은 '여러 번 도전해보라'는 것. 그래서 위험을 조기에 감수하라는 조언이 나온다.

가장 대표적인 초선형 수익률의 분야는 아마 과학(Science)일 것이다. 학습이라는 지수 성장과, 극단의 임계값(즉, 지식의 경계)이 결합되어 있다.

그 결과 과학의 발견-성과 격차는, 그 어떤 불평등 사회의 부와 견주어도 비교가 안 될 정도다. 뉴턴 한 명의 발견물이 동시대인 모두의 것보다 컸다는 주장조차 가능하다.

이 점이 너무 당연해 보일 수 있지만, 다시 한번 강조한다: 초선형 수익률은 불평등을 낳는다. 곡선이 가팔라질수록, 결과의 편차는 커진다.

실제로 초선형 곡선과 불평등 사이의 상관관계는 굉장히 높으며, 이것 또한 곧바로 적용 가능한 또 하나의 탐색법이 된다 — 승자 소수의 실적이 모두를 압도하는 분야에 주목하라. 모두가 비슷비슷하게 일하는 분야는 초선형 곡선이 아닐 가능성이 높다.

그렇다면 그런 분야는 어디인가? 스포츠, 정치, 예술, 음악, 연기, 연출, 글쓰기, 수학, 과학, 창업, 투자. 스포츠에서는 규칙이 주는 임계값 덕분이고, 정치는 제국 시절처럼 권력이 증폭되기 때문이다. 나머지(특히 예술, 과학, 투자 등)는 명성의 초선형이 곁들여진다. 만약 스포츠·정치·명성 효과를 제외하면, 나머지는 모두 "독립적 사고"가 반드시 필요한 분야이다. 즉, 정답을 찾아내더라도, 그게 남다른 답이어야 먹힌다.

이상은 과학계에 너무나 당연한데, 투자 분야도 마찬가지다. 남들과 똑같이 믿는다면 이미 그 평가는 가격에 반영되어 있고, 돈 벌 기회가 없다.

이런 분야에서 공통적으로 배울 점은, 처음엔 보상이 미미해 보여도 초기 투자가 반드시 필요하다는 것. "이 속도로 가다가는 절대 성공 못 할 것 같다"고 생각할 수 있지만, 곡선의 막판이 워낙 가팔라서 비정상적으로 애써서라도 그 자리에 다다를 만한 가치가 있다.

사업 세계에서는 이것을 "스케일되지 않는 일부터 하라"(do things that don't scale)라고 한다. 초기 소수의 고객에게 비정상적으로 신경쓰면, 입소문을 통한 지수 성장 초입에 불을 붙일 수 있다. 배우기의 경우도 마찬가지다. 처음에는 너무 낯설고 헤맨 듯해도 일단 발을 들여놓으면 점점 더 쉬워지니, 이를 위해 각별한 노력을 들일 가치가 있다.

이런 분야에서의 더 은밀한 교훈은, "일(work)"을 "직업(job)"과 동일시하지 않는 것이다. 20세기 대부분은 거의 모든 사람이 두 개념을 동일하게 여겼으며, 지금도 많은 이들은 "일"을 직업과 동일시한다. 그러나 예술가, 작가, 과학자에게 "일"이란 현재 연구/창작 중인 모든 것이다. 그것은 전 직장에 상관없이 평생 휴대하는 포트폴리오에 속한다.

대부분을 압도하는 소수가 있는 분야에 뛰어드는 일은 무서울 수 있다. 일부러 선택하는 이도 있지만, 충분한 재능과 호기심이 있다면 결국 자연스레 그런 데 도달하게 된다. 호기심이 별로 없는 질문에는 흥미를 못 느끼고, 진짜 흥미로운 질문은 그 자체로 이미 초선형 곡선의 영역이거나, 그럴 잠재력이 있다.

초선형 수익률의 영역은 결코 정체되어 있지 않다. 오히려 가장 극단적인 수익률은 이 영역의 확장에서 파생된다. 그래서 야망과 호기심 모두가 이 영역으로 안내하겠지만, 궁극적으로는 '호기심'이 더 강력할 수 있다. 야망은 기존의 목표봉을 오르게 유혹하지만, 호기심을 충분히 따르다 보면 아예 새로운 산이 생겨날 수도 있다.

각주

[1] 진화 자체가 아마도 성과의 초선형 수익률을 가장 널리 보여주는 사례일 것이다. 다만 우리는 수혜자가 아니라 '보상' 그 자체이기 때문에 이 과정에 감정이입하기 어렵다. [2] 산업혁명 이전에도 지식이 실용적 영향을 준 적은 있었다. 농경의 발달은 인류를 완전히 바꿨다. 하지만 이런 변화는 극소수의 천재가 아니라 기술의 미세한 누적에서 비롯된 것이다. [3] 수학적으로는 계단함수가 꼭 초선형이라고 할 수 없지만, 0점에서 시작하는 계단함수는 이익-행동 곡선이 선형 이상으로 작동한다. 만약 임계 전에는 어떤 선형 곡선보다 낮고, 임계 후에는 충분히 높아야 계속 시도할 동기가 생기기 때문이다. [4] 경쟁을 찾는 것이 실제로 동기가 되거나, 문제의 유망성을 가리키는 경우도 있지만, 반드시 신호가 되진 않는다. 때로는 다들 한 문제만 쫓다가, 전혀 다른 데서 조용히 일하는 이가 모두를 이긴다. [5] 항상 그런 것은 아니다. 이 법칙은 위험하다. 별로인데도 인기 있는 상품이 존재하는 데엔 숨겨진 이유가 있다. 독점, 규제, 소비자 무관심, 잘못된 의사결정 등 수많은 이유다. [6] 20대에 나는 화가가 되고 싶어서 미술학교까지 다녔다. 예술가야말로 조직에 좌우받지 않는 존재 같다는 생각도 동기에 있었다. [7] 원칙적으로 모든 이가 초선형 수익률을 누린다. 누구든 평생 배우며, 학습은 누적되기 때문이다. 하지만 실제로는 이런 일상적 배움을 곡선이 가팔라질 때까지 밀어붙이는 일이 드물다. [8] "공정성(equity)"을 주장하는 이들이 무엇을 원하는지는 불분명하다. 그들 사이에서도 의견이 나뉜다. 그럼에도 불구하고, 그들이 말하는 '공정성'은 조직이 결과를 통제하는 힘이 약해지고, 극소수가 급격히 앞서는 세계와 날카롭게 충돌할 가능성이 높다. 어쩌면 이런 현상이 바로 공정성 담론이 대두된 배경일지도. [9] 귀결: 자녀에게 흥미 없는 의대 등만 강요하는 부모는 예전보다 훨씬 더 아이를 망치게 된다. [10] 이 단락 초고가 바로 "How to Do Great Work"의 초안이었으나, 더 중요한 주제임을 깨닫고 본문을 중단하고 해당 글을 따로 썼다 — 거의 완전히 새로 썼기 때문에, 초고 본문과는 많이 달라졌다. [11] 산업혁명 이전엔, 부자란 제국식으로 자원을 장악해 힘을 키우고 추가 장악을 반복했다. 지금은 과학자처럼 독특히 가치 있는 무언가를 만드는 쪽으로 바뀌었으며, 선진 경제일수록 이 변화가 드라마틱하다. [12] 만약 독립적 사고가 불평등의 큰 원인이라면, 당연히 보편적 사고의 소유자들이 불평등을 싫어하게 된다. 하지만 단순히 남이 가진 것을 시기하는 차원이 아니다. 그들은 아예 새로운 아이디어가 생기는 상태를 상상하지 못한다. 그래서 성과 편차의 거대한 폭 자체가 부자연스럽게 느껴지며, 이를 부정·조작·외적 요인 탓으로 돌린다.

감사: Trevor Blackwell, Patrick Collison, Tyler Cowen, Jessica Livingston, Harj Taggar, Garry Tan 등이 본문의 초안을 읽고 의견을 주었다.