당신이 일론 머스크를 비웃거나 조롱하거나 무시해서는 안 되는 이유 사람들이 일론 머스크를 비웃는 이유는 대개 간단하다. 그가 말한 타임라인이 어긋났기 때문이고, 주가가 흔들렸기 때문이며, 언론이 그를 과장된 인물로 그리기 때문이다. 그러나 이 반응은 근본적으로 잘못된 전제 위에 서 있다. 당신은 그가 보는 정보를 보지 못하면서, 그가 내린 판단을 평가하고 있다. 머스크가 가진 가장 큰 이점은 천재성이 아니다. 정보의 비대칭이다. 그는 테슬라, 스페이스X, xAI, X, 뉴럴링크, 보링컴퍼니를 통해 외부에 거의 공개되지 않는 고밀도 데이터를 실시간으로 받는다. 전 세계 차량이 실제로 도로에서 수집하는 주행 데이터, 스타십이 비행할 때마다 쌓이는 엔진과 구조물 텔레메트리, 배터리 원가와 공정 수율의 주간 변화, 옵티머스가 공장에서 실제로 움직이는 시간, 대규모 AI 모델이 학습하는 과정. 이 데이터들은 뉴스나 분기 실적이 아니라, 미래가 만들어지는 현장의 신호다. 대부분의 사람은 결과를 보고 미래를 예측한다. 그는 원인이 형성되는 과정을 직접 본다. 여기에 제1 원칙 사고가 결합된다. 그는 문제를 “과거에 어땠는가”로 접근하지 않는다. 물리 법칙과 원자재 가격, 에너지와 시간이라는 가장 기본적인 진실로 내려간 뒤 다시 쌓아 올린다. 배터리 가격이 영원히 비쌀 것이라는 통념을, 재료비 계산으로 깨뜨린 것이 대표적이다. 이 사고방식은 단순한 낙관이 아니라, 가정이 틀렸을 때 빠르게 수정할 수 있는 틀을 제공한다. 그는 또한 어린 시절부터 지독한 독서광이었고, 읽은 내용을 거의 잊지 않는 기억력을 가졌다. 역사와 문명, 문학에서 얻은 장기 패턴 인식은 기술 데이터만으로는 채울 수 없는 맥락을 제공한다. 문명이 어떻게 흥하고 쇠퇴하는지, 인간이 어떤 상황에서 집단적으로 실패하는지를 아는 사람은, 같은 데이터를 보더라도 다른 결론에 도달한다. 여기에 실전 경험이 겹친다. 그는 여러 번 창업했고, 이사회에 의해 쫓겨났으며, 회사가 파산 직전까지 가는 순간을 여러 차례 겪었다. 페이팔을 통해 금융 시스템과 사기, 규제, 인센티브의 실제 작동을 배웠고, 테슬라를 상장시켜 시가총액 1조 달러를 넘는 기업으로 키웠다. 스페이스X는 초기 로켓이 세 번 연속 실패하면서 거의 무너질 뻔했다. 이런 경험은 “이론상 가능한 것”과 “돈이 떨어져 죽기 직전인 상태”의 차이를 몸으로 알게 한다. 생존 압력 속에서 조직을 유지하고, 거버넌스를 다루고, 자본시장의 현실을 직면한 사람의 감각은, 한 번도 그런 상황을 겪지 않은 사람의 감각과 질적으로 다르다. 정치와 정부 시스템에 대한 직접 경험도 무시할 수 없다. DOGE를 통해 그는 연방 정부의 실제 작동 방식—예산, 계약, 인력, 관료적 관성, 정치적 인센티브—을 외부 관찰자가 아닌 내부 참여자로서 잠시나마 경험했다. 결과가 기대에 미치지 못했더라도, 그 과정에서 얻은 정보는 이념적 주장과는 다른 무게를 가진다. 마지막으로, 그는 의식의 장기 생존이라는 명확한 가치 함수를 가지고 있다. 단기 수익이나 여론보다, 인류가 지구라는 단일 행성에 갇혀 있을 때의 멸종 위험을 더 크게 본다. 이 가치관은 그의 의사결정에 일관된 방향성을 부여한다. 이 모든 층이 한 사람의 머릿속에서 동시에 작동한다. 
실시간 물리 데이터, 제1 원칙, 역사와 문명에 대한 깊은 독서, 금융과 규제에 대한 실전 감각, 거의 죽음과 회복을 반복한 창업 경험, 상장 기업의 압력, 정치 시스템의 실제 작동, 그리고 의식의 장기 생존이라는 목표. 당신이 머스크를 비웃을 때, 당신은 이 정보와 경험의 대부분을 가지고 있지 않다. 당신은 그가 말한 문장의 표면과, 그 문장이 단기적으로 어떻게 어긋났는지만을 보고 있다. 그것은 공정한 평가가 아니다. 그것은 정보가 부족한 사람이, 정보가 많은 사람의 판단을 조롱하는 행위에 가깝다. 그는 완벽하지 않다. 타임라인은 자주 어긋나고, 말실수도 하며, 정치적 판단에서도 실패한다. 그러나 그의 예측이 단기적으로 틀렸다는 사실이, 그가 보는 궤적 자체가 틀렸다는 증거가 되지는 않는다. 방향이 맞고 속도가 느린 것과, 방향 자체가 틀린 것은 다르다. 당신이 그를 무시할 수 있는 유일한 합리적인 경우는, 당신이 그와 비슷한 수준의 정보와 경험을 가지고 있으면서 다른 결론에 도달했을 때뿐이다. 그렇지 않다면, 조롱은 지적 태만이 된다. 머스크를 숭배할 필요는 없다. 
그러나 그를 비웃기 전에, 그가 서 있는 정보와 경험의 지형을 먼저 이해해야 한다. 
그 지형을 보지 않고 내리는 평가는, 대부분 자신의 한계를 드러낼 뿐이다.

$TSLA 3Q 실적발표 어닝콜 하이라이트

징징대는 사람들은 늘 한결같다. 🤪

일론의 관심은 변덕이 아니다. 지금 가장 큰 병목에 꽂히는 것이다. 일론은 그때그때 상대적으로 가장 중요한 병목이라고 판단한 문제에 자기 시간을 몰아넣는다. 핵심 진전이 나오거나 시스템이 혼자 돌아가기 시작하면 다음 병목으로 넘어간다. 그 사이 다른 회사들은 팀이 굴린다. 과거에도 그랬고, 지금도 그렇다. 모델 3 램프업 때는 생산 병목이 곧 회사의 생존 문제였다. 그래서 직접 공장에 들어갔다. 트위터 인수 직후에는 검열과 플랫폼 리스크를 1순위로 봤다. 인력을 크게 줄이고 정책을 바꿨다. 광고 매출은 연 50억 달러 수준에서 크게 줄었지만, 비용을 줄여서 운영은 어느 정도 안정됐다. 그 뒤 2025년 xAI가 X를 약 330억 달러에 인수했고, 2026년에는 스페이스X가 xAI와 X를 품었다. 지금 X의 가치는 소셜미디어 수익보다 Grok의 학습 데이터와 배포 채널에 있다. 물론 늘 맞는 건 아니다. DOGE가 그렇다. 정부 낭비와 규제를 시스템 병목으로 보고 뛰어들었지만, 회사 안의 생산 병목과는 성격이 달랐다. 초기 1~2조 달러 절감 목표는 못 이뤘고, 연방 지출은 오히려 늘었다. 일론도 Walter Isaacson 인터뷰에서 "I got carried away basically"라고 했다. 1~2개월 정도로 짧게 하고 뒤에 머무는 게 나았을 거라고 했다. 다시 한다면 안 할 거고, 적자는 정부 안에서는 못 풀고 결국 AI와 로봇으로만 풀 수 있다고 했다. 본인이 직접 판단 착오를 인정한 셈이다. 지금 꽂힌 건 반도체다. 테슬라와 스페이스X의 Terafab은 외부 파운드리 의존을 줄이고, AI와 로봇, 궤도 컴퓨팅에 쓸 칩을 직접 만들려는 병목 해결 시도다. 2027년 테스트 칩, 2028년 양산이라는 목표를 내걸면서도 "칩을 어떻게 만드는지 아직 모른다"고 인정했다. 그러면서도 자체 장비를 만들어 온 경험이 있으니 결국 누구보다 잘 만들 거라고 했다. 테슬라와 스페이스X 합병 얘기가 나오는 것도 칩 설계, Terafab, 로봇까지 이어지는 시너지 때문이다. 그러니 반도체가 어느 정도 궤도에 오르면 관심은 또 옮겨 갈 거다. 다만 그건 무작위 변덕이 아니다. 그 시점에 레버리지가 가장 큰 문제로 차례차례 옮겨 가는 거다. DOGE 같은 실패가 있어도, 회사 안의 분명한 병목 앞에서는 늘 같은 패턴이었다.

요즘 합병 얘기로 시끄럽다. 지금은 아니라는 주주도 있고, 일론은 빨리 하고 싶을 거라는 말도 있고. 근데 이 사람, 스페이스X 상장 때 이미 이 약속 지켰다. 개인투자자 몫을 최대 30%까지 줬고, 테슬라 10년 이상 보유자 배정 절차도 따로 생겼다. Loyalty deserves loyalty. 오래 버틴 테슬라 주주들 실망시키진 않을 거라 믿는다.

톤업

네가 일론을 그냥 ‘운 좋은 억만장자’라고 생각해도, 그가 쌓아온 결과물들은 네 인생을 무조건 바꿀 거임. 아무것도 안 만들고 비웃기만 하는 건 답이 아님.

테슬라 내비, 지도를 버린다 지금 테슬라 내비는 외부에서 받은 지도 위에 경로를 그리는 방식이다. 화면에 익숙한 지도가 뜨고, 가장 빠르거나 짧은 길이 파랗게 그려지고, 운전자는 그 선을 따라가면 된다. 대부분은 잘 된다. 그런데 실제 운전에선 자꾸 어긋난다. 지도 속 제한속도가 실제 표지판과 달라서 갑자기 속도를 줄이거나 너무 빨리 달린다. 목적지를 찍어도 옆 건물 주차장이나 뒷문으로 데려간다. 집 앞에 와서 옆집 진입로에 서기도 하고, 평소 다니는 길은 무시하고 알고리즘이 고른 "빠른 길"만 고집한다. 몇 번 직접 바로잡아도 다음번엔 또 그대로다. 지도는 누군가 미리 만들어 둔 정적인 정보라서, 사람들이 실제로 어느 입구를 쓰고 어디에 세우는지까지는 담지 못한다. 새 내비는 이 전제를 뒤집는다. 외부 지도에 기대지 않고, 카메라가 실시간으로 보는 도로와 전 세계 테슬라들이 실제로 쌓은 주행 경험으로 길을 판단한다. 도로 구조와 차선 연결을 그때그때 추론하는 AI 구조다. 플릿 전체의 경험이 계속 흘러 들어오고, 내 선호와 습관도 배운다. 음성으로 지시할 수 있고, 그 지시를 기억한다. V15에서 출발과 도착 구간부터 시작해서, 몇 달에 걸쳐 내비 전체와 주차, 목적지 처리까지 넓힌다고 한다. 좋아지는 건 운전 장면에서 바로 보인다. 목적지에 가면 "핀이 찍힌 곳"이 아니라 "사람들이 실제로 내리는 곳"으로 간다. 그 건물에 가 본 테슬라들이 어느 입구로 들어가 어디에 세웠는지 배우기 때문이다. "정문 쪽에 세워줘"라고 말하거나 직접 제자리에 세우면 다음번에 반영된다. 길도 마찬가지다. 가장 빠른 길만 고집하지 않고, 내가 늘 고르는 길이나 그 동네 테슬라들이 실제로 많이 다니는 길을 먼저 제안한다. 동네 출구에서 좌회전이 안 되는데 자꾸 좌회전하라는 식의, 지도에만 있는 길은 점점 피하게 된다. 제한속도도 지도만 믿지 않는다. 카메라로 표지판을 읽고, 그 구간을 지나간 차들이 실제로 달린 속도를 합쳐서 판단한다. 엉뚱한 가감속이 줄어든다. 음성은 이 변화를 더 직접 느끼게 한다. 운전 중에 "다음 교차로에서 우회전하지 마", "이 차선 유지해", "주차장 입구 가까이 세워"라고 하면 바로 따르고, 다음에 같은 상황이 오면 기억해서 알아서 한다. 한 번 말해 두면 끝이다. 테슬라가 적은 동네라도 기본 주행은 된다. 사전 지도 없이 카메라로 도로와 달릴 수 있는 곳을 판단하게 만들어져 있어서다. 플릿 데이터는 필수 조건이 아니고, 그 동네 운전 방식을 더 정확히 반영하게 해 주는 재료다. 쌓일수록 "이 사람은 이 길을 좋아한다" 수준까지 간다. 물론 처음부터 어디서나 똑같이 되진 않을 거다. 테슬라가 적은 곳은 최적화된 제안이 부족하고, 새 도로나 갑작스러운 공사 구간에선 카메라 판단에 더 기댈 수밖에 없다. 그래도 핵심은 "지도가 정답"이라는 전제를 버린다는 것. 이제 정답은 실제 도로에서 사람들이 어떻게 달리는지, 그리고 내가 어떻게 달리는지다. 한 번에 완성되진 않겠지만, 조금씩 적용되다 보면 언젠가 "이 차가 이제 나를 아네" 싶어질 듯. 테슬라가 외부 지도에 기대지 않겠다고 한 이유도 결국 여기 있다.

이번에 로드스터 이벤트를 보면서 생각난게 있다. 전혀 기대하지 않고 상상도 안한 완성도 높은 제품을 내놓는 것을 보면서, 스티브 잡스의 "One more thing". 철저한 보안속에 완성도를 높여 짜잔~ 하고 공개하는 그거. 다들 알잖아. 지금까지의 테슬라는 너무 많은 것을 공개해서 중국이나 다른 기업들이 죄다 베껴서 오히려 자기네들이 더 낫다고 말하고 다니는거. 난 옵티머스도 로드스터처럼 늦어도 좋으니 세상 모두가 놀라고 따라갈 엄두조차 못낼 제품으로 공개하면 좋겠어.

"우리는 프로덕션에서 할 수 없는 것들을 보여주지 않습니다."

담번 실적발표는 화상콜로.