잘못된 최적화의 함정: 기술적 정답과 실제 유용성의 괴리

이 글은 슈퍼마켓에서 최소 임금을 받으며 일하던 시절, 바닥 청소 경로를 최적화하려다 깨달은 “잘못된 지표를 최적화하면 기술적으로는 완벽해 보여도 실제로는 쓸모없거나 해로운 결과를 낳는다” 는 교훈을 담는다. 원문: I Got Paid Minimum Wage to Solve 1. 문제의 시작: 단순한 작업의 복잡화 작성자는 슈퍼마켓 바닥을 쓸면서 “어떻게 하면 가장 적게 걷고도 모든 바닥을 다 쓸 수 있을까?“라는 의문을 갖게 된다. 이를 해결하기 위해 매장 내부를 그리드 그래프(Grid Graph)로 변환하고, 시뮬레이티드 어닐링(Simulated Annealing) 알고리즘을 사용해 최단 경로를 찾는 C++ 프로그램을 작성한다. 2. 알고리즘의 한계: ‘기술적 정답’과 ‘실제 유용성’의 괴리 알고리즘은 수학적으로 완벽한 최단 경로를 찾아낸다. 하지만 그 결과는 사람이 도저히 따라 할 수 없는 ‘미친 듯한 경로’ 다. 단순히 거리(Distance)만 최적화했더니, 알고리즘은 수많은 급회전과 지그재그 경로를 만들어낸다. 사람은 직진할 때 가장 편안함을 느끼는데, 알고리즘은 이를 고려하지 않은 것이다. 결국 회전할 때마다 ‘페널티’를 부여하는 조건을 추가한 뒤에야 비로소 사람이 걸을 만한 효율적인 경로가 나온다. 3. 더 큰 깨달음: 현대 사회의 최적화 오류 작성자는 이 경험을 통해 오늘날 많은 시스템이 ‘잘못된 지표’를 최적화 하고 있다고 비판한다. ...

January 9, 2026 · 2 min

Gross Profit per Token

Meta가 Manus를 25억 달러에 인수했습니다. 이번 인수 발표와 함께 Manus는 출시 후 8개월 만에 1억 달러의 ARR(연간 반복 수익)을 달성했으며, 출시 이후 147조 개의 토큰을 처리했다고 공개했습니다. 이러한 수치들을 사용하여 인수 가격을 설명할 수 있을까요? 공개 거래되는 소프트웨어 회사들은 71-72%의 총이익률(Gross Margin)을 보입니다. AI 회사들은 더 낮은 수준입니다. 토큰당 총이익(Gross Profit per Token)이 수익 잠재력을 더 잘 나타내는 지표일 수 있습니다. 일부 AI 회사들은 이미 매출 대신 총이익을 할당량 지표로 사용하고 있습니다. ...

January 8, 2026 · 1 min