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Based on “This Founder is Making 1B+ Excel Workers 20x Faster | Meridian, John Ling” from EO Watch the original video

Beyond the Grid: How John Ling is Turning One Billion Excel Users into AI Powerhouses

In the glass towers of Manhattan, the lights rarely go out. Inside, thousands of the world’s brightest young minds are hunched over glowing monitors, performing a ritual that has remained largely unchanged for thirty years: manual data entry in Microsoft Excel. They are building Leveraged Buyout (LBO) models, three-statement financials, and complex valuations, one cell at a time.

To John Ling, the co-founder and CEO of Meridian, this isn’t just a grueling rite of passage for junior bankers—it’s a massive, untapped opportunity for a technological revolution.

“I don’t believe any person on the planet has spent a thousand hours trying to build financial models with AI,” Ling says. “If you think about the bankers, they’re just like, ‘We’re just going to do it by hand.’ And if you don’t know how to do it, you probably just don’t know how to do it.”

Ling is on a mission to change that. Backed by over $15 million in funding led by Andreessen Horowitz, his startup, Meridian, is building the “AI for spreadsheets.” His goal is bold: to take the one billion people who live in Excel and make them 20 times faster.

The First Principles of a High Performer

Ling’s path to Meridian wasn’t accidental. It was forged at Scale AI, the data-labeling juggernaut where he earned a reputation as a “top 1% performer.” At Scale, Ling was known for a relentless, first-principles approach to business. He didn’t just stay in his lane; he treated every problem in the company as his own, viewing “more work” as simply “more opportunities to learn.”

“I think I just really enjoyed learning new things,” Ling explains. “There are 50 problems, and with each problem, you learn a little bit more about something completely different.”

This intellectual curiosity allowed him to witness the development of Large Language Models (LLMs) from the front row. He spent his days obsessing over data quality, benchmarks, and internal efficiencies. It was here that he realized the trajectory of the world was about to change—and that most people were still looking in the wrong direction.

The “Vibe Coding” Revelation

The spark for Meridian came from a personal “aha” moment. Ling began using Cursor, an AI-powered code editor, and watched his productivity explode. Tasks that previously took two weeks were suddenly being completed in thirty minutes. He calls this “vibe coding”—a state where the barrier between thought and execution vanishes, mediated by a “super-powerful calculator.”

“I had a moment where I was just like, ‘Wow, this thing is magical,’” Ling says. “I wanted everyone to use it. I felt like if you don’t know how to vibe code, you’re going to be left behind.”

However, when he traveled from the tech-heavy atmosphere of San Francisco to New York, he found a jarring disconnect. While SF was buzzing with “crazy architectures” and AI unlocks, the finance world in New York was still operating on manual labor.

The reason, Ling realized, was a lack of decomposition. In coding, developers build the tools they use; they know exactly where a model fails and why. In finance, the workflows are so specialized and opaque that most people assume AI simply “can’t do it.” Ling disagreed. He saw that if you break a complex financial workflow into its constituent parts, AI can handle many of them exceptionally well—if someone is willing to do the investigation.

Excel: The World’s Most Distributed Programming Language

At the heart of Meridian’s vision is a fundamental reclassification of what a spreadsheet actually is. Ling doesn’t see Excel as just a grid for numbers; he sees it as the most widely used programming language on Earth.

“Our goal is to say, ‘Hey, how can we help all the people that spend a lot of time in spreadsheet software today move 20 times faster?’”

Meridian isn’t just about automating a few formulas. It’s about “infusing the work done in spreadsheets with meaningful intelligence.” By augmenting the knowledge worker in the same way AI has augmented the software developer, Meridian aims to transform the very nature of white-collar work.

The market is staggering. Knowledge work is one of the largest sectors of the global economy, and spreadsheets are its primary tool. If Meridian can successfully apply the “Cursor model” to the financial world, they aren’t just building a tool—they are redefining a profession.

The Philosophy of “The Ask” and the Power of Failure

Ling’s leadership style is as unconventional as his product. He promotes an environment where experimentation is mandatory and failure is a recognized part of the process.

“You learn by trying things you’ve never tried before. And if you [mess] up, you [mess] up. It’s okay,” he says. At Meridian, if an employee fails at a task, the response isn’t a reprimand; it’s a surge of support from the rest of the team to find a new way forward.

This “suspension of disbelief” is what Ling believes separates entrepreneurs from everyone else. It’s the same mindset that leads him to encourage others to reach out to anyone—even industry titans.

“Don’t think that Satya Nadella will never respond to your email,” Ling advises. “If you think that way, he obviously never will. But if you reach out, you might be surprised.”

The Future: 10,000 Hours of AI Finance

As Meridian grows, Ling remains obsessed with the idea of “intuition.” He believes that by spending thousands of hours playing with the technology, one develops a “sixth sense” for what AI will be able to do three, six, or twelve months down the line.

He also offers a surprising insight into the value of prompting. While many see prompting as a chore, Ling sees it as a tool for self-clarity. Much like the Y Combinator application process forces founders to articulate their business, explaining a task to an LLM forces a human to actually understand what they want to achieve.

“Learning how to be specific about your ask gives yourself a lot of clarity,” Ling says.

For the one billion people currently “doing it by hand,” that clarity—combined with Meridian’s technology—might just be the key to the next great leap in human productivity. John Ling isn’t just building a company; he’s trying to build a masterpiece that transforms how the world thinks, one cell at a time.

Based on “From Coder to Manager: Navigating the Shift to Agentic Engineering with Notion Co-Founder Simon Last” from No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups Watch the original video

The Agentic Office: How Notion is Reimagining Work for a World of Autonomous Agents

In late 2022, during a company offsite in Mexico, Simon Last and his Notion co-founder Ivan Zhao sat down with an early version of GPT-4. It wasn’t just a better chatbot; it was a revelation. For the founders of a company built on the philosophy of “tools for thought,” the realization was instantaneous: the nature of “thought” in the digital workspace was about to change forever.

“It was immediately clear that the time was now,” Last recalls. “It was smart enough to follow complicated instructions, and the scope of its knowledge was incredibly deep. We knew it was only going to get better.”

That moment sparked a fundamental pivot for Notion. What began as a versatile workspace for humans to organize their notes and databases is rapidly evolving into a collaborative platform where humans and AI agents work side-by-side. In a wide-ranging conversation on the No Priors podcast, Last outlined how this “agentic” shift is rewriting the rules of engineering, product design, and personal productivity.

From Writing Assistant to General Assistant

Notion’s AI journey began with what Last calls the “short-term vision”: the AI Writer. Launched in early 2023, it served as a sophisticated editing partner—rewriting paragraphs, changing tones, and summarizing meeting notes. It was a “single-step” task that required no external memory.

But the “long-term vision” was far more ambitious. Notion wanted to build a general assistant capable of using the platform exactly like a human does: querying databases, creating documents, and weaving together disparate pieces of information to complete complex, multi-day tasks.

The bridge between these two visions was “Q&A,” a feature that performs a semantic index of a user’s entire workspace. Unlike traditional keyword searches, which often fail in the messy reality of corporate wikis, semantic indexing allows the AI to understand the meaning of a query.

“The AI doesn’t really care what the tree structure of your folders is,” Last explains. “All it cares about is finding the snippet of text that has the context you need. We tell people now: don’t worry as much about organization. Just get the data in there.”

The “Switzerland” of Models

One of Notion’s core strategies in the AI arms race is neutrality. Rather than tethering itself to a single provider, Notion views itself as the “Switzerland for models.”

Whether it’s OpenAI’s latest frontier model, Anthropic’s Claude, or high-performing open-source models from China, Notion’s infrastructure is designed to be model-agnostic. This allows users to swap the “brain” of their assistant as technology evolves, ensuring they aren’t locked into a provider that might be leapfrogged next month.

“Our customers don’t want to be locked in,” says Last. “We want to be the place where you can get access to all the best models at any time, in a collaborative workspace that is designed for humans and agents to coordinate.”

Designing for a New Kind of User: The Agent

Perhaps the most surprising technical shift at Notion is the realization that their software now has a new type of customer: the AI itself.

Historically, Notion’s internal data structures (APIs) were designed for humans writing code. They were verbose, complex, and “horrible for an agent,” according to Last. To solve this, the engineering team had to rethink their primitives. They developed a specific “Markdown dialect” that translates Notion’s complex block-based structure into a format LLMs can read and write naturally. They even integrated SQLite interfaces to help agents interact with databases more efficiently.

“We essentially have a new customer, which is the agent,” Last says. “We had to take on the engineering challenge of making our APIs convenient for them. Now, the agents are naturally good at it.”

The Death of Manual Coding

The shift to “agentic engineering” isn’t just something Notion sells; it’s how they work. Last, a co-founder of a multi-billion dollar tech company, admits he has undergone a radical personal transformation.

“I haven’t written code since last summer,” Last reveals. “I don’t type code anymore. I’ve gone from being a coder to an agent manager.”

In the modern Notion engineering workflow, humans no longer spend their days typing out syntax. Instead, they design end-to-end tasks, set up verification loops, and act as the “outer verifier” to ensure the agent’s output is correct. This hasn’t necessarily reduced team sizes, but it has drastically widened the gap between the median engineer and the “100x” engineer who can effectively harness these tools.

Last shares a personal record: he once had a coding agent running for 13 days straight, autonomously working through a backlog of tasks while he monitored its progress. “My goal these days is to have as many agents running as possible,” he says. “Every night before I go to bed, I make sure I’ve given them enough work so that they’re still spinning when I wake up.”

The Future: Custom Agents for Every Task

The latest milestone in this evolution is the launch of Custom Agents. Unlike a general personal assistant, a Custom Agent can be assigned a specific “job”—like a digital employee.

Last uses several himself. One is an email triage agent that has access to his work and personal accounts. Through a process of “interviews” and feedback, the agent learned his preferences and now automatically archives 95% of his inbox, leaving only the essential messages. Another agent lives in a Slack channel, listening for bug reports and product feedback, then autonomously routing them to the correct engineering team’s database.

“The concept is very intuitive once you get past the technical barrier,” Last notes. “It’s a very human-like interface.”

A New Philosophy of Work

Before the AI revolution, Notion’s mission was to be the best tool for humans to perform their work. Today, that mission has been updated: Notion aims to be the best tool for humans to manage agents who do the work for them.

While the mission has shifted, the core building blocks of Notion—the pages, the databases, the Kanban boards—remain as relevant as ever. In a world of autonomous digital workers, humans still need a “coordination structure” to see what is happening.

“If you’re working with a swarm of 100 background coding agents, you don’t want 100 chat threads,” Last concludes. “You want a Kanban board. It’s the same coordination structure as before, just with a much faster set of workers.”

Based on “Palantir CEO on Iran, AI Weapons and America’s Advantage | a16z American Dynamism Summit” from a16z Watch the original video

The Architect of Deterrence: Alex Karp on AI, the “Freak Show,” and the Moral Necessity of American Might

For two decades, Palantir was the “freak show” of Silicon Valley. While other startups were busy optimizing ad clicks or disrupting laundry services, Alex Karp and his team were embedded in the dark, unfashionable corners of the world: intelligence agencies, war zones, and the logistical labyrinths of the Department of Defense.

At the fourth annual a16z American Dynamism Summit, Karp, the CEO of Palantir and the “OG” of the movement to relink technology with national interest, didn’t look like a man seeking vindication. He looked like a man who had already found it. In a wide-ranging conversation, Karp laid out a stark vision for the future: one where American military superiority is the only thing standing between Western liberalism and a new era of authoritarian dominance.

The Return of Deterrence

The conversation began against a backdrop of escalating global tension. Addressing the volatile state of the Middle East and the necessity of Western intervention, Karp was unapologetic. For years, he argued, American deterrence had been “eviscerated.” Now, through a combination of raw courage and cutting-edge technology, that deterrence is being rebuilt in real-time.

“We are the power that actually has the decisive vote,” Karp stated, “and that is with military superiority.”

He pointed to recent operations as evidence of a new technological reality. In Karp’s view, the dominance displayed by the U.S. and its allies isn’t just about having more boots on the ground; it’s about a “trinity” of software, hardware, and AI. This isn’t the “parasitic” software of the past—the kind Karp mocks as “supplying a steak dinner” to bureaucrats—but a specialized orchestration of data that allows the West to see, decide, and act faster than any adversary.

“I literally believe we’re doing the work of a higher purpose,” Karp said. “It’s us, or China, or Russia. I don’t know how you feel about those decisions, but I believe we are making sure we have the decisive vote.”

The Silicon Valley Blind Spot

Karp’s sharpest barbs were reserved for his neighbors in Palo Alto. He identified a dangerous disconnect between the tech elite and the rest of the country. Silicon Valley, he argued, is obsessed with “positive-sum” games—the idea that everyone can win through innovation. But in the realm of global power, Karp insists the game is “zero-sum.”

He issued a dire warning to the creators of Large Language Models (LLMs) and white-collar automation: if the tech industry is perceived as a force that destroys domestic jobs while refusing to support the American warfighter, the backlash will be existential.

“If Silicon Valley believes we are going to take away everyone’s white-collar job… and you’re going to screw the military, if you don’t think that’s going to lead to the nationalization of our technology, you’re [expletive],” Karp warned.

He described a “horseshoe effect” where the far left and the far right eventually agree on only one thing: that the tech industry is not “paying the bills” for society and should be seized by the state. To avoid this, Karp argues that the tech elite must stop being “effing spoiled” and start empathizing with the “soldier from Iowa” who risks everything to protect the system that allowed them to get rich.

The Meritocracy of the Battlefield

One of the more surprising moments of the talk was Karp’s defense of the Department of Defense as a social institution. He described the military as the most meritocratic environment in America—a place that integrated long before the rest of society and remains the only institution revered across every demographic.

“If you were a Black American, you got your break in America by going to the military,” Karp noted. “It’s the only institution revered by the American people… precisely because it’s been meritocratic.”

For Karp, the moral mission of Palantir is simple: ensure that the American warfighter is the most likely person to come home safely, and that those trying to harm them know they won’t. This isn’t just about lethality; it’s about the preservation of a culture that allows for dissent, individuality, and freedom.

The Neurodivergent Advantage

Karp, who is famously open about his own dyslexia and “introverted” nature, linked America’s technological edge directly to its tolerance for “freaks.” He views the United States as a sanctuary for the “neurologically divergent”—those whose minds don’t fit the standard mold but who possess the “outlier IQ” necessary to build world-changing technology.

“You could define our wonderful country as a place where everyone who was divergent in ideology, thought, religion, or neurologically came to have a better place where they could express their freedom,” he said.

This philosophy extends to the culture at Palantir. Karp describes his role as an “artist,” managing a collection of brilliant, often difficult individuals who wouldn’t thrive in a traditional corporate environment. He pushes back against “woke” corporate culture, which he views as a performance of being different while everyone actually thinks the same.

“I tend to gravitate towards people who are unique,” Karp explained. “I don’t really care about their politics. I care about their ability to think and do.”

The “Mark” in the Room

As the summit concluded, Karp offered a piece of advice for the new generation of “American Dynamism” founders—those building the next generation of defense tech. His warning was against the arrogance of intelligence.

“The single biggest mistake people make in this area is because they’re intelligent in one area, they assume they’re intelligent in all areas,” Karp said. “If you don’t know who the mark is, you’re the mark.”

For Karp, success in the high-stakes world of national defense requires more than just a high IQ; it requires the humility to talk to a general or a soldier and realize that their expertise is just as vital as a line of code.

Palantir may have started as a “freak show,” but in Alex Karp’s eyes, it has become the blueprint for how America wins the 21st century: by embracing its outliers, arming its soldiers with the best software on earth, and never apologizing for holding the decisive vote.

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”엑셀 노동자 10억 명을 위한 해방군” – 메리디안 존 링이 그리는 AI 스프레드시트의 미래

전 세계에서 가장 널리 쓰이는 프로그래밍 언어는 무엇일까? 파이썬(Python)도, 자바(Java)도 아니다. 바로 마이크로소프트의 **엑셀(Excel)**이다. 전 세계 10억 명 이상의 사용자가 매일 스프레드시트 위에서 숫자를 다루고 비즈니스 의사결정을 내린다. 하지만 기술의 최전선인 실리콘밸리에서 코딩 방식이 혁명적으로 변하는 동안, 금융과 컨설팅의 중심지인 월스트리트의 풍경은 수십 년 전과 크게 다르지 않다.

스케일 AI(Scale AI) 출신의 연쇄 창업가이자 **메리디안(Meridian)**의 공동 창업자인 존 링(John Ling) CEO는 이 지점에 주목했다. 그는 왜 모두가 수작업으로 금융 모델을 만드는 데 수백 시간을 허비하고 있는지 의문을 던진다. 안드레센 호로위츠(a16z)로부터 1,500만 달러(약 200억 원) 이상의 투자를 유치하며 주목받고 있는 그를 통해, AI가 바꿀 지식 노동의 미래를 들여다보았다.

1. 스케일 AI에서의 깨달음: “배움은 업무의 연장선이다”

존 링은 메리디안을 세우기 전, 데이터 라벨링 및 AI 솔루션 분야의 유니콘 기업인 **스케일 AI(Scale AI)**에서 핵심 인재로 활약했다. 그곳에서 그는 AI 기술이 세상을 어떻게 바꿀지 가장 가까이에서 지켜보며 ‘제1원칙(First Principles)‘에 기반한 사고방식을 익혔다.

“저는 새로운 것을 배우는 과정을 정말 즐깁니다. 업무가 많아진다는 건 그만큼 더 많이 배울 기회가 생긴다는 뜻이었죠.”

그는 스케일 AI에서 직무의 경계에 갇히지 않았다. 데이터의 품질을 정의하고, 대규모 언어 모델(LLM)의 벤치마크(성능 측정 기준)를 설정하며, 내부 프로세스를 AI로 효율화하는 방법을 끊임없이 연구했다. 동료들은 그를 ‘상위 1%의 성과자’로 기억한다. 그는 단순히 주어진 일을 하는 것이 아니라, “이 일을 왜 해야 하는가?”를 끊임없이 질문하며 기술의 궤적을 추적했다.

2. ‘바이브 코딩(Vibe Coding)‘의 충격: 2주의 작업을 30분으로

존 링이 AI의 마법을 실감한 순간은 코딩 도구인 ‘커서(Cursor)‘를 사용하면서부터였다. 소위 **‘바이브 코딩(Vibe Coding)‘**이라 불리는 이 방식은 개발자가 복잡한 문법에 얽매이지 않고, AI와 대화하며 직관적으로 코딩하는 것을 의미한다.

“과거에 2주일이 걸리던 작업이 단 30분, 길어야 반나절 만에 끝나는 것을 보았습니다. 이건 단순한 도구가 아니라 ‘슈퍼 계산기’가 등장한 것과 같았죠.”

하지만 그는 뉴욕의 금융가 친구들을 만날 때마다 기묘한 괴리감을 느꼈다. 샌프란시스코의 개발자들은 AI로 생산성을 수십 배씩 높이고 있는데, 뉴욕의 은행가들은 여전히 수작업으로 LBO(차입매수, Leveraged Buyout) 모델을 만들며 밤을 지새우고 있었기 때문이다.

3. “아무도 AI로 금융 모델을 1,000시간 동안 만들어보지 않았다”

존 링은 핵심적인 통찰을 제시한다. 코딩 분야에서는 개발자들이 스스로를 위한 AI 도구를 직접 만들기 때문에 발전이 빠르지만, 금융이나 컨설팅 같은 전문 영역에서는 전문가들이 AI를 깊이 있게 파고들 시간이 없었다는 것이다.

“단언컨대, 지구상에서 AI만을 이용해 금융 모델을 구축하는 데 1,000시간을 쏟아부은 사람은 단 한 명도 없을 겁니다. 은행가들은 그저 ‘직접 손으로 하는 게 빠르다’고 생각하죠. 하지만 업무 흐름을 세분화(Decomposition)해보면, AI가 놀라울 정도로 잘 해낼 수 있는 영역이 분명히 존재합니다.”

그는 사람들이 AI가 내놓은 답이 틀렸을 때 “이 모델은 못 쓰겠네”라고 쉽게 포기하는 경향을 지적한다. 왜 숫자가 틀렸는지, 어떤 논리적 단계에서 오류가 났는지 집요하게 파고드는 ‘조사(Investigation)‘의 과정이 없었다는 것이다. 메리디안은 바로 이 문제를 해결하기 위해 탄생했다.

4. 메리디안의 비전: 스프레드시트의 20배 가속화

메리디안의 목표는 명확하다. 스프레드시트 사용자를 위한 AI를 구축하여 그들의 업무 속도를 20배 이상 높이는 것이다.

• 업무의 분해와 재구성: 복잡한 금융 모델링 과정을 AI가 처리 가능한 단위로 나누어 자동화한다.
• 전문 지식의 이식: 코딩 도구가 개발자의 의도를 읽듯, 메리디안은 재무 분석가나 컨설턴트의 논리를 이해하는 AI를 지향한다.
• 지식 노동의 변혁: 엑셀을 사용하는 전 세계 수억 명의 지식 노동자들이 단순 반복 작업에서 벗어나 더 가치 있는 의사결정에 집중하게 만든다.

5. 창업가 정신: “안 될 거라는 믿음을 거부하라”

존 링은 예비 창업가들에게 **‘불신을 유예하는 능력(Suspension of Disbelief)‘**이 필요하다고 강조한다. 남들이 “그건 불가능해”, “미친 짓이야”라고 말할 때, “왜 안 돼? 한번 해보자”라고 말할 수 있는 용기다.

그는 사티아 나델라(마이크로소프트 CEO) 같은 거물에게도 이메일을 보내는 것을 두려워하지 말라고 조언한다. “답장이 안 올 거라고 믿으면 당연히 안 오겠지만, 보내보면 의외의 결과가 생길 수도 있습니다. 시도하지 않으면 아무 일도 일어나지 않죠.”

또한, 실패를 용인하는 문화를 강조한다. “우리 회사는 직원이 스스로 문제를 해결하려다 실패하는 것을 장려합니다. 실패하면 동료들이 달려가 도와주면 됩니다. 실험하고 실패해도 괜찮은 환경을 만들어야 혁신이 일어납니다.”

결론: AI 시대, 인간에게 필요한 것은 ‘명확한 질문’

존 링은 AI와 더 많은 시간을 보낼수록 기술에 대한 직관이 생기며, 이는 3개월 후, 6개월 후의 미래를 예측하는 힘이 된다고 말한다. 특히 그는 AI에게 작업을 설명하는 과정 자체가 인간에게 큰 유익을 준다고 강조한다.

“AI에게 무엇을 원하는지 구체적으로 설명하려고 노력하다 보면, 오히려 자기 머릿속이 명확해집니다. 내가 정말로 무엇을 하려는지 스스로 깨닫게 되는 것이죠.”

메리디안이 그리는 미래는 단순히 엑셀 칸을 자동으로 채우는 것이 아니다. 그것은 인간의 복잡한 논리를 AI와 협업하여 더 빠르고 정확하게 현실화하는, 새로운 차원의 지식 노동 시대를 여는 것이다. 10억 명의 엑셀 사용자들이 ‘20배 빠른 속도’를 갖게 될 때, 세상은 과연 어떤 모습으로 변할까? 존 링과 메리디안의 행보가 기대되는 이유다.

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[매거진 테크] 코더에서 관리자로: 노션 공동 창업자 사이먼 라스트가 그리는 ‘에이전트 엔지니어링’의 미래

“이제 저는 코드를 직접 타이핑하지 않습니다. 대신 에이전트 군단을 관리하죠.”

전 세계 수천만 명의 생산성을 책임지는 도구, 노션(Notion)의 공동 창업자 사이먼 라스트(Simon Last)가 던진 이 한마디는 오늘날 소프트웨어 엔지니어링과 생산성 도구가 직면한 거대한 패러다임 변화를 상징합니다. 팟캐스트 ‘No Priors’에 출연한 그는 노션이 단순한 메모 앱을 넘어 인간과 AI 에이전트가 협업하는 플랫폼으로 진화하는 과정과, 그 과정에서 목격한 기술적·조직적 변화를 심도 있게 공유했습니다.

1. 멕시코에서의 깨달음: “시간이 왔다”

노션이 AI를 도입하게 된 결정적인 계기는 2022년 말, 멕시코에서 열린 회사 워크숍으로 거슬러 올라갑니다. 당시 사이먼과 공동 창업자 이반 슈(Ivan Zhao)는 출시 전이었던 GPT-4를 처음 접했습니다.

사이먼은 당시를 이렇게 회상합니다. “복잡한 지시를 완벽하게 따르는 지능, 그리고 방대하고 깊은 세계 지식에 전율을 느꼈습니다. 그 순간 이반과 저는 확신했죠. ‘지금이 바로 AI를 적용할 때’라는 것을요.”

노션은 즉시 ‘타이거 팀(Tiger Team, 특정 목표를 위해 구성된 소수 정예 팀)‘을 꾸려 두 가지 트랙의 비전을 설정했습니다.

• 단기 비전: 문서 작성을 돕는 ‘AI 라이터(AI Writer)’. (2023년 2월 출시)
• 장기 비전: 인간처럼 데이터베이스를 쿼리하고, 문서를 수정하며, 복잡한 업무를 자율적으로 수행하는 ‘범용 에이전트(General Assistant)‘.

2. 검색의 미학: 왜 노션은 다른 서비스보다 검색을 잘할까?

노션 AI의 핵심 기능 중 하나는 ‘Q&A’입니다. 사용자가 질문하면 워크스페이스 내의 방대한 데이터를 검색해 답을 내놓는 방식이죠. 흥미로운 점은 노션이 슬랙(Slack)이나 구글 드라이브(Google Drive) 같은 외부 툴까지 인덱싱(Indexing)하여 통합 검색 서비스를 제공한다는 것입니다.

“원래 그 서비스를 만든 회사들보다 노션이 검색을 더 잘하는 비결이 뭐냐”는 질문에 사이먼은 **‘장인정신(Craft)‘**과 **‘경험적 반복(Empirical Iteration)‘**을 꼽았습니다.

“데이터 소스마다 특성이 다릅니다. 슬랙의 메시지와 구글 드라이브의 문서는 완전히 다른 형태죠. 우리는 단순히 대규모 언어 모델(LLM)을 연결하는 데 그치지 않고, 매일 직접 쿼리를 던져보며 검색 품질을 튜닝합니다. ‘AI에 중독된(AI-pilled)’ 감각과 디테일에 대한 집착이 차이를 만듭니다.”

이제 노션은 사용자들에게 “정리에 너무 공들이지 마라”고 조언합니다. AI가 임베딩(Embedding, 데이터를 벡터 형태로 변환하는 기술)을 통해 구조와 상관없이 필요한 맥락을 찾아낼 수 있기 때문입니다.

3. 엔지니어링의 종말? 아니, ‘1,000배 엔지니어’의 탄생

사이먼 라스트는 노션 내부의 개발 문화가 지난 2~3년 사이 완전히 바뀌었다고 강조합니다. 가장 놀라운 변화는 ‘AI 하니스(AI Harness, AI 모델을 제품에 연결하는 시스템 인프라)‘를 6개월마다 통째로 새로 쓴다는 점입니다.

“기술 발전 속도가 너무 빨라서 예전 방식을 고수하면 뒤처집니다. 매번 새로 시작하는 게 오히려 더 효율적이죠.”

이러한 과감한 시도가 가능한 이유는 노션 엔지니어들이 ‘코딩 에이전트’를 적극적으로 활용하기 때문입니다. 사이먼 본인도 작년 여름 이후로 직접 코드를 타이핑하지 않습니다. 대신 에이전트에게 전체적인 설계를 맡기고, 결과물을 검증(Verify)하고 모니터링하는 ‘관리자’ 역할을 수행합니다.

그는 이 지점에서 **‘1,000배 엔지니어’**의 개념을 제시합니다.

• 중간 수준의 엔지니어: 도구 활용 역량에 따라 성과가 결정됨.
• 상위 엔지니어: 에이전트를 조율하여 혼자서 수십 명분의 결과물을 만들어냄.
• 결과: 하한선(Minimum bar)은 그대로지만, 상한선(Maximum bar)이 무한대로 확장됨.

4. 자율 주행하는 워크스페이스: ‘커스텀 에이전트’의 등장

최근 노션은 ‘커스텀 에이전트(Custom Agents)’ 기능을 선보였습니다. 이는 사용자가 특정 목적을 위해 만든 AI 비서로, 배경에서 자율적으로 작동합니다. 사이먼은 자신의 실제 활용 사례를 소개했습니다.

1. 이메일 정리 에이전트: 모든 업무 및 개인 이메일을 읽고, 중요하지 않은 메일은 자동으로 아카이브합니다. 초기에는 사이먼의 피드백을 받으며 학습(Memory)을 쌓았고, 이제는 완벽하게 그의 취향을 파악해 이메일 스트레스를 없애주었습니다.
2. 버그 라우팅 에이전트: 슬랙 채널에 올라오는 수많은 고객 피드백과 버그 신고를 분석해, 담당 팀의 데이터베이스에 자동으로 할당합니다.

그는 “에이전트가 스스로의 능력을 확장하는 ‘부트스트래핑(Bootstrapping)‘이 미래의 핵심”이라고 말합니다. 에이전트가 필요한 도구가 없다면 스스로 코드를 짜서 통합 기능을 만들고 실행하는 단계까지 나아가는 것입니다.

5. 결론: 도구에서 파트너로, 노션의 새로운 철학

노션의 근간은 이른바 ‘생각을 위한 도구(Tools for Thought)’ 커뮤니티에 있습니다. AI 시대 이전의 노션이 ‘인간이 직접 일을 하기 위한 최고의 도구’였다면, 이제 노션의 목표는 **‘인간이 에이전트를 관리하며 함께 일하는 최고의 플랫폼’**이 되는 것입니다.

사이먼 라스트는 말합니다. “우리는 여전히 문서(Document)와 데이터베이스(Database)라는 기본 단위가 필요합니다. 다만 이제 그것들은 인간뿐만 아니라 AI 에이전트가 읽고 쓰기에도 가장 편한 형태여야 하죠.”

노션은 현재 에이전트가 더 잘 이해할 수 있도록 ‘마크다운(Markdown) 변형 언어’를 설계하고, 에이전트 전용 API를 최적화하는 데 집중하고 있습니다. 인간과 AI가 한 공간에서 캔버스(Canvas)를 공유하며 협업하는 시대, 노션은 그 거대한 변화의 중심에서 ‘에이전트 매니저’가 된 우리를 기다리고 있습니다.

이 기사는 팟캐스트 ‘No Priors’의 사이먼 라스트 인터뷰 내용을 바탕으로 작성되었습니다.

“Palantir CEO on Iran, AI Weapons and America’s Advantage | a16z American Dynamism Summit” — a16z 기반 기사 원본 영상 보기

”전쟁의 승패는 AI가 결정한다” 팔란티어 CEO 알렉스 카프가 던지는 서구 문명의 경고와 희망

최근 실리콘밸리에서 가장 뜨거운 화두는 단연 ‘아메리칸 다이내미즘(American Dynamism)‘입니다. 이는 기술 혁신을 통해 미국의 국가 경쟁력과 안보를 강화하려는 움직임을 뜻합니다. 지난 20년간 이 분야의 ‘이단아’로 불리며 묵묵히 길을 걸어온 기업이 있습니다. 바로 팔란티어(Palantir Technologies)입니다.

a16z가 주최한 ‘아메리칸 다이내미즘 서밋’에 참석한 팔란티어의 CEO 알렉스 카프(Alex Carp)는 특유의 거침없는 화법으로 중동 정세, AI 무기체계, 그리고 실리콘밸리가 직면한 위기에 대해 심도 있는 통찰을 공유했습니다. 20년 동안 ‘괴짜들의 집합소’ 취급을 받으면서도 끝내 미국의 전략적 우위를 입증해낸 그의 메시지를 정리했습니다.

1. 재건된 미국의 억제력: 기술이 전장을 지배하다

알렉스 카프는 최근 중동에서 벌어진 일련의 군사 작전을 언급하며 대화를 시작했습니다. 그는 한때 약화되었던 미국의 **억제력(Deterrence)**이 기술의 힘으로 다시 살아나고 있다고 강조했습니다.

“우리는 지금 어느 국가도 보유하지 못한 강력한 억제력을 발휘하고 있습니다. 이는 단순히 군대의 규모 문제가 아닙니다. 전쟁의 본질이 기술로 변화했기 때문입니다.”

그는 제2차 세계대전 당시 미국이 승리할 수 있었던 원동력이 기술적 우위였음을 상기시켰습니다. 오늘날 ‘오퍼레이션 미드나잇 해머(Operation Midnight Hammer)‘와 같은 작전에서 보여준 압도적인 성과는 소프트웨어, 하드웨어, 그리고 AI가 결합된 하이브리드 체계의 승리라는 것입니다. 카프는 서구 사회가 법치주의와 평등을 지향해야 하지만, 현실 세계에서는 결국 **군사적 우위(Military Superiority)**만이 결정적인 투표권을 행사한다고 단언했습니다.

2. 실리콘밸리를 향한 경고: “국유화의 늑대가 문앞에 와 있다”

카프는 실리콘밸리의 엘리트주의와 정치적 편향성에 대해 날 선 비판을 서슴지 않았습니다. 그는 기술 기업들이 국가 안보와 노동자의 삶을 외면할 경우, 기술 자체가 **국유화(Nationalization)**되는 비극을 맞이할 수 있다고 경고했습니다.

• 화이트칼라 실업 문제: AI가 고학력 화이트칼라의 일자리를 뺏는 데만 집중하고, 정작 국가를 지키는 군인들을 위한 기술 개발을 외면한다면 대중의 분노를 피할 수 없습니다.
• 정치적 고립: 실리콘밸리가 팰로앨토(Palo Alto) 안에서만 인기 있는 기술에 매몰된다면, 워싱턴 D.C.와 일반 미국 시민들로부터 외면받게 될 것입니다.

그는 “실리콘밸리가 160의 지능지수(IQ)를 가졌을지는 몰라도, 대중의 정서를 읽지 못한다면 결국 기술 통제권을 국가에 빼앗기게 될 것”이라며, 기술과 국가 이익의 정렬(Alignment)을 강력히 촉구했습니다.

3. AI 경쟁은 ‘제로섬 게임’이다

많은 실리콘밸리 기업들이 AI 발전을 ‘모두에게 이로운 게임’으로 포장하지만, 카프의 시각은 냉혹합니다. 그는 국가 간의 AI 경쟁을 철저한 제로섬(Zero-sum) 게임으로 규정합니다.

“이론적으로는 모두가 평등한 시스템이 좋겠지만, 현실은 우리 아니면 중국, 혹은 러시아입니다. 서구 문명이 우위를 점하지 못하면 우리가 누리는 자유와 권리도 사라집니다.”

그는 거대언어모델(LLM)을 포함한 첨단 기술이 단순히 경제적 도구를 넘어, 서구의 가치관을 수호하는 방패가 되어야 한다고 주장합니다. 미국이 기술적 격차를 벌리지 못할 때 닥쳐올 문화적, 군사적 압박은 상상 이상일 것이라는 분석입니다.

4. 팔란티어의 비밀 병기: ‘신경다양성’과 개성 있는 인재

팔란티어가 어떻게 그토록 독보적인 제품들을 만들어낼 수 있었을까요? 카프는 그 비결로 **신경다양성(Neurodivergent)**을 꼽았습니다. 그는 난독증(Dyslexia)을 앓고 있는 자신의 경험을 공유하며, 남들과 다르게 생각하는 인재들의 중요성을 강조했습니다.

• 개별적인 플레이북: 팔란티어는 직원들에게 회사의 매뉴얼을 강요하지 않습니다. 대신 각자가 가진 고유한 재능을 극대화할 수 있도록 돕습니다.
• 이질적인 집단: 민주당원, 공화당원, 예술가, 기술자가 한데 섞여 토론하는 문화가 팔란티어의 힘입니다.

카프는 “미국의 진정한 강점은 사상, 종교, 그리고 신경학적으로 다른 모든 이들이 모여 자유롭게 자신을 표현할 수 있다는 점”이라며, 이러한 ‘다름’을 기술로 증폭시키는 것이 팔란티어의 사명이라고 설명했습니다.

5. 결론: “우리 군인이 무사히 돌아오게 하는 것”

강연의 마지막에서 카프는 팔란티어가 하는 가장 중요한 일은 결국 **“미국 전사(War fighters)들이 집으로 무사히 돌아올 확률을 높이는 것”**이라고 말했습니다. 동시에 적들에게는 “미국을 공격하면 결코 무사히 돌아갈 수 없다”는 명확한 메시지를 주는 것이 진정한 평화의 길이라고 역설했습니다.

그는 기술 창업자들에게 조언했습니다. “똑똑하다고 모든 분야에서 유능한 것은 아니다. 현장의 군인들을 만나 공감하고, 그들이 처한 현실을 이해하라.”

알렉스 카프의 메시지는 명확합니다. 기술은 진공 상태에서 존재하지 않습니다. 기술이 자유 민주주의라는 가치와 결합할 때, 비로소 세상을 지키는 강력한 힘이 된다는 것입니다. 팔란티어는 지난 20년간 이 신념을 증명해 왔으며, 이제 그 ‘이단아의 철학’은 미국의 새로운 표준이 되고 있습니다.

💡 핵심 용어 정리

• 아메리칸 다이내미즘(American Dynamism): 국가 안보, 에너지, 제조 등 국가의 근간이 되는 산업에 기술 혁신을 접목해 미국의 역동성을 되살리려는 움직임.
• 억제력(Deterrence): 상대방이 공격했을 때 얻는 이익보다 피해가 훨씬 크다는 것을 보여줌으로써 공격 의사를 꺾는 힘.
• 신경다양성(Neurodivergent): 자폐, 난독증, ADHD 등 뇌의 기능적 차이를 ‘장애’가 아닌 인간의 ‘다양성’으로 보는 관점.
• 제로섬(Zero-sum): 한쪽의 이득이 다른 쪽의 손실로 이어져 전체 합이 0이 되는 상태. 여기서는 글로벌 기술 패권 경쟁의 치열함을 의미함.