오늘 이 일을 하지 않으면 2000년에 부동산을 사지 않은 것처럼 후회할 것입니다.

제임스입니다, 머큐리 기술 솔루션의 CEO입니다. 대만 타이페이 — 2026년 5월 29일

최근 친구로부터 아이들에게 독립적인 판단력을 기르는 방법에 대해 질문하는 메시지를 받았습니다. 그녀는 다양한 양육 기술을 나열하며, 이러한 방법들이 아이의 성격을 기르는 올바른 방법인지, 너무 많은 자율성을 주는 것이 재앙으로 이어질까 걱정하고 있었습니다.

우선, 이러한 미세한 세부사항에 대해 걱정하는 것을 멈추세요.

더 큰 질문을 드리겠습니다: 만약 1980년으로 시간 여행을 할 수 있다면, 자녀가 대학 입시를 치르도록 하시겠습니까? 2000년으로 돌아간다면, 자녀에게 1선 도시에서 부동산을 사도록 강요하시겠습니까?

1980년에 공부하는 것이 가족의 양을 돌보는 데 방해가 되는지 걱정하지 않으실 겁니다. 양은 스스로 먹는 방법을 찾을 것이고, 죽지 않을 것입니다. 하지만 자녀가 그 거시경제적 기회를 놓친다면, 평생 후회하게 될 것입니다.

지금 당장 이해해야 할 가장 중요한 개념입니다: 당신의 시대의 거시경제적 맥락을 파악해야 합니다.

1. "경험"의 평가절하

지난 수십 년 동안, 당신은 노동 시장에 무엇을 판매하고 있었습니까? 인간을 가치 있게 만드는 것은 무엇이었습니까?

대부분의 사람들은 이렇게 말합니다:"경험."

하지만 "경험"은 모호한 용어입니다. 우리는 이를 두 가지 뚜렷한 기능으로 나누어야 합니다:

1. 경험적 데이터 분석
2. 경험적결과 판단

정확히 무엇이 경험적 데이터 분석인가요? 그것은 통계적 작업입니다.

몇 년 전, 알파고가 이세돌을 이겼을 때, 저는 독자들에게 세상이 근본적으로 변했다고 말했습니다. 인간은 어떻게 바둑을 두나요? 인간은 게임을 하고, 수를 기록하며(데이터), 과거의 고수들의 전략을 연구하고, 그 경계 내에서 혁신하려고 합니다. 인간은 제한된 데이터셋을 분석하여 작동합니다.

바둑에서 가능한 보드 구성의 수는 천문학적입니다. 인간의 뇌는 그 모든 것을 계산할 수 없습니다. 알파고는 어떻게 이겼나요?무차별 대입입니다.알파고는 바둑을 "이해"하지 않습니다. 단순히 인간이 이해할 수 있는 것보다 훨씬 더 큰 데이터셋을 통계적으로 분석하기 위해 막대한 계산 능력을 사용합니다.

생성적 AI(예: OpenAI의 모델)는 정확히 같은 원리로 작동합니다. 그것은 진리를 "이해"하지 않습니다. 단순히 통계를 사용하여 인터넷 전반에 걸쳐 가장 가능성이 높은 다음 토큰을 예측합니다.

냉혹한 현실은 이렇습니다:In the realm of 경험적 데이터 분석의 영역에서인간의 가치는 제로로 떨어졌습니다. 인류는 전기를 발명한 것처럼 컴퓨팅 파워를 발명했습니다. 전기 기차가 발명된 이후로 인간은 수레를 끄는 것을 멈췄습니다. 이제 저렴한 AI 토큰이 생겼으니 인간은 더 이상 제한된 범위의 데이터 분석을 수행할 필요가 없습니다.

운전을 예로 들어보겠습니다. 경험이 풍부한 운전자는 무엇일까요? 그들은 뇌에 10년간의 도로 상태 데이터를 축적해왔습니다. 하지만 자율 주행은 어떻게 훈련될까요? 수백만 명의 운전자가 매일 데이터를 클라우드에 업로드합니다. AI는 이를 종합하여 즉시 수백만 년 의 운전 경험을 얻습니다. 그것은 운전의 알파고가 됩니다.

AI와 경쟁하려고 한다면 경험적 데이터 분석 에서 당신은 패배할 것입니다. 당신은 특정 산업의 "이세돌"이 되기 위해 뼈가 부서지도록 노력할 수 있지만, 여전히 시장에서 전혀 가치가 없을 것입니다.

"프리미엄" 결과 판단 "

만약 경험적 데이터 분석 이 사망했다면, 2026년의 시장 가치는 전적으로 두 번째 기능에 의존합니다: 경험적 결과 판단.

This is your "Buying Real Estate in 2000" moment.

Now, we face two critical questions. Question 1: Can a person make good Outcome Judgments if they have zero foundational experience in Data Analysis?

Absolutely not. As the ancient philosopher Han Fei said: "Fierce generals must rise from the infantry; prime ministers must rise from the local provinces."한나라의 창시자인 유방 황제는 샤오허만큼 행정에 능하지 않았고, 장량만큼 전략에 능하지 않았으며, 한신만큼 전쟁에 능하지 않았습니다. 그러나 그가 세 가지 분야에서 가진 능력은 제로가 아니었습니다.만약 그가 기초 지식이 전혀 없었다면, 그 세 명의 천재를 식별하거나 그들을 지휘하거나 그들의 판단을 신뢰할 수 없었을 것입니다.

따라서 경험적 데이터 분석이더 이상 당신의 주요 업무는 아니지만, 여전히 당신의기초 기준.

질문 2: 기초 데이터 분석 기술을 갖추는 것이 좋은 결과 판단을 보장합니까?결과 판단?

안타깝게도 그렇지 않습니다. 이것을 우리는 "독립적인 판단력"이라고 부릅니다. 이는 단순한 기술이 아니라 성격 특성입니다. 경험이 많은 사람들도 종종 판단력이 부족합니다. 그렇다면 어떻게 이를 기를 수 있을까요? 어떻게 결단력을 가질 수 있을까요?

수천 가지 결정을 실행함으로써 결단력을 갖게 됩니다.

3. 시뮬레이션 전략 (시간 및 비용 압축)

여기서 우리는 독자가 판단력을 기르는 데 있어 겪는 딜레마를 해결합니다.

현실 세계에서 수천 가지 결정을 내리려면 대부분의 사람들이 갖고 있지 않은 두 가지가 필요합니다: 시간과 돈입니다. 현실 세계에서 잘못된 사업 결정을 내리면, 누가 파산 비용을 부담하나요? 만약 결정이 결과를 내기까지 10년이 걸린다면, 어떻게 빠르게 배울 수 있을까요?

해결책은 간단합니다: 시간을 압축하고 비용을 낮추는 것입니다.

전통적인 자동차 공장의 소유자가 아들에게 사업을 처음부터 배우게 하고 싶다면, 그는 그럴 수 없습니다. 30년 전의 역사적 데이터는 사라졌습니다.

하지만 고빈도 거래에 종사하는 사람으로서, 나는 아들에게 내가 어떻게 경력을 쌓았는지 가르칠 수 있을까요? 쉽게 가능합니다. 나는 그를 위해 디지털 시뮬레이션 계좌를 열고, 30,000달러의 가상 자본을 제공하며, 2008년의 실제 역사적 시장 데이터를 로드하고, 시뮬레이션 속도를 설정하여 한 거래일이 1분 만에 지나가도록 할 수 있습니다.

실제로 특정 차익 거래 기회는 연간 한 번만 발생할 수 있습니다. 그러나 시뮬레이션에서는 5분마다 작은 오류가 발생하고 3시간마다 큰 오류가 발생합니다.

그는 실수를 할 것입니다. 그는 오류를 잘못 식별하고 전량 투자하여 계좌를 날려버릴 것입니다. 그에게는 시간 한 시간 외에는 아무런 비용이 들지 않습니다. 우리는 데이터를 검토합니다. 왜 그가 날려버렸나요? 그는 보조 거래소에서 자신의 포지션을 헤지하지 않았기 때문입니다. 그는 시뮬레이션을 다시 실행합니다. 이번에는 거래소의 서버가 다운되어 그의 자본이 갇힙니다. 그는 다시 날려버립니다. 그는 다시, 또 다시, 또 다시 실행합니다.

50시간의 집중 시뮬레이션 후, 그는 시장의 유동성 한계에 도달합니다. 그는 가짜 30,000달러를 수백만 달러로 바꿉니다.

그는 실제로 돈을 벌었나요? 아니요. 하지만 그 50시간을 마친 소년은 시작한 소년과 같은 소년인가요? 절대 그렇지 않습니다.

그는 잔인하고 결정적인 판단력을 개발했습니다. 그는 시장이 어떻게 반응하는지 정확히 알고 있습니다. 왜냐하면 시뮬레이션이 실제 역사적 데이터를 기반으로 구축되었기 때문입니다. 그 50시간의 압축된 시뮬레이션은 그에게 10년의 실제 거래 상처에 해당하는 경험을 주었습니다.

만약 당신이 이러한 압축된 시뮬레이션을 실행하는 데 시간을 쓴다면—거래, 비즈니스 모델, 또는 AI 워크플로우에서—당신은 경험적 결과 판단에서 엄청난 비교 우위를 개발할 것입니다. 결과 판단.

경쟁자가 방에 들어올 때, 그들은 10년의 경험이 있다고 자랑합니다. 당신이 들어갈 때, 당신은 5,000년의 경험을 가지고 있습니다—4,990년의 시뮬레이션 데이터 처리와 10년의 실제 적용 경험입니다.

그 결정적인 판단을 24시간 내내 일하는 AI 에이전트 군대와 결합하면, 당신이 시장에 가져다주는 가치는 100명의 인간 직원의 가치를 초과할 것입니다. 만약 당신이 30명의 직원 급여를 청구한다면, 어떤 회사가 당신을 고용하는 것을 거부할 수 있을까요?

그것이 당신의 시장 가치를 높이는 방법입니다. 그리고 당신의 가격이 오르면, 세상의 모든 것이 갑자기 저렴해집니다.

머큐리 테크놀로지 솔루션: 디지털리티 가속화.