# 빌 마리스가 보는 AI 투자: 작은 펀드의 수익률과 모델 밖의 기회

> 2026-06-09 · All-In Podcast · 큐레이션 김태우
> https://challengekim.com/insights/빌-마리스가-보는-ai-투자-작은-펀드의-수익률과-모델-밖의-기회
> 원문: https://www.youtube.com/watch?v=0umrMuUClC4

## 핵심 요약

- 구글벤처스 창립 CEO 빌 마리스는 벤처 투자에 데이터와 기계학습을 적용해 포트폴리오 구성과 적정 펀드 규모를 검토했다고 밝혔다.
- 마리스가 제시한 자료에서는 7억 5천만 달러 미만 펀드의 상위 10% 성과 집단이 10억 달러 초과 펀드보다 높은 현금 회수 배수를 보였다.
- 구글이 AI 사용량에 따른 가격을 크게 낮춘다면 경쟁사의 사업 모델에 압박을 줄 수 있다는 것이 마리스의 가정이다. 실제 가격 인하 계획을 밝힌 것은 아니다.
- 마리스는 AI가 아직 초기 단계에 있다고 보며, 더 큰 모델보다 이를 뒷받침할 플랫폼과 도구에 투자하는 데 관심을 보였다.

## 벤처 투자에 기계학습을 적용하다

마리스는 구글벤처스를 구상할 때 공동 작업자인 안드로이드 공동 창업자 리치 마이너와 함께 벤처 투자 데이터를 모았다고 설명했다. 당시 구글 내부에서는 ‘AI’라는 표현 대신 ‘기계학습’을 쓰도록 했다고 한다. 두 사람은 수많은 시뮬레이션과 과거 데이터 검증을 통해 포트폴리오 구성과 펀드 규모를 검토했다.

마리스는 공개된 정보를 바탕으로 구글벤처스의 수익 배수를 약 4.1배로 추정했다. 이는 그가 제시한 추정치이며, 비공개 운용 자료를 공개한 결과는 아니다. 그는 적절한 시점에 적절한 문제에 컴퓨터 과학을 적용하는 일이 투자 판단에 도움이 된다는 교훈을 얻었다고 말했다.

## 작은 펀드에 유리하다는 계산

마리스는 2017년 독립 펀드 섹션32를 시작한 뒤 여섯 개 펀드를 운용했으며, 각 펀드의 평균 규모가 약 4억 달러라고 밝혔다. 투자 기업의 예로는 크라우드스트라이크, 코히어, 코인베이스를 들었다. 그는 여섯 펀드가 모두 성과 상위 10%에 속한다고 주장하면서도, 실제 현금 회수 성과를 볼 수 있는 펀드는 그 지표로 판단해야 한다고 강조했다.

그가 제시한 자료에서 **DPI**는 투자자에게 실제로 돌려준 현금을 납입 자본과 비교한 배수다. DPI 기준 상위 10% 펀드 중 규모가 7억 5천만 달러 미만인 집단의 평균은 4.76배, 10억 달러를 넘는 집단의 평균은 2.42배였다. 마리스는 해당 기간 상위 10% 펀드의 95%가 7억 5천만 달러 미만이었다고 설명했다. 그는 작은 펀드일수록 투자 대상을 선별하고 창업자에게 시간을 집중하기 쉽다고 봤다.

그의 계산 예시에는 전제가 있다. 5억 달러 펀드가 투자 기업의 지분을 평균 10% 보유한다면, 투자 원금을 회수하려면 해당 기업들에서 총 50억 달러의 엑시트 가치가 필요하다. 펀드 수익을 3배로 만들려면 150억 달러가 필요하다. 같은 지분율을 70억 달러 펀드에 적용하면 3배 수익에 필요한 엑시트 가치는 2,100억 달러가 된다. 마리스는 이 규모가 대부분의 해에 벤처 투자 기업의 인수합병과 기업공개를 통한 전체 엑시트 가치를 웃돈다고 주장했다. 이는 지분율과 목표 수익률을 고정한 사고 실험이다.

## 대형 펀드와 후기 투자를 둘러싼 반론

진행자는 검증된 기업의 후기 투자에 큰 자금을 넣는 전략도 높은 수익을 낼 수 있지 않느냐고 물었다. 마리스는 최근의 초대형 기업 사례가 지속적인 투자 전략으로 이어진다는 데이터는 보지 못했다고 답했다. 후기 투자 자체를 부정하지는 않았지만, 자신이 하는 벤처 투자는 소수의 창업자에게 자본과 시간을 집중해 기업을 함께 만드는 일이라고 구분했다.

마리스는 펀드 규모가 커질수록 투자자, 운용자, 창업자의 유인이 달라진다고도 말했다. 대형 펀드는 상대적으로 낮은 수익 배수로도 운용을 이어갈 수 있고, 큰 투자금을 집행해야 하는 운용자는 기업에 높은 가치평가를 제시할 수 있다는 설명이다. 그가 든 연구자 출신 창업자의 투자 제안은 이러한 차이를 보여주기 위한 가상 사례였다.

## 구글의 AI 가격 인하가 낳을 수 있는 압박

마리스는 구글이 AI 사용량에 따른 가격을 80% 낮추는 상황을 가정했다. 기업 고객이 제미나이를 경쟁 제품과 사실상 비슷하다고 판단한다면, 훨씬 낮은 가격은 오픈AI와 앤트로픽의 사업 모델에 강한 압박을 줄 수 있다는 주장이다. 그는 구글을 대변하지 않는다고 선을 그었으며, 이는 가격 정책에 관한 전망이나 발표가 아니다.

그는 기업들이 오래 비공개 상태로 남는 문제도 제기했다. 초기 가치 상승에 참여하지 못한 일반 투자자가 기업공개 뒤 높은 가격에 주식을 사게 될 위험이 있다는 것이다. 다만 그는 상장 이후 가치가 더 오를 가능성을 배제하지 않았다. 비공개 기업의 높은 평가액이 투자자의 실현 수익으로 바뀌려면 결국 주식을 살 구매자가 필요하다는 점을 강조했다.

## AI의 다음 단계와 계산 생물학

마리스는 현재의 AI를 게임 산업의 초기 단계에 비유했다. 과거 텍스트 게임에서 입력 표현에 따라 반응이 끊기던 경험을 떠올리며, AI에서도 기억 부족, 일관성 부족, 세션 초기화 같은 문제가 남아 있다고 말했다. 그는 앞으로 5년 동안 변화가 빠르게 진행될 것으로 예상했지만, 이는 그의 전망이다.

투자 관심은 더 큰 모델 자체보다 그 발전을 뒷받침할 플랫폼에 있다. 마리스는 게임이 발전하는 데 컨트롤러, 물리 엔진, GPU가 기여한 것처럼 AI에도 여러 기반 도구가 필요하다고 봤다.

생명과학에서는 계산 생물학에 관심을 보였다. 다만 인간 대상 임상시험이 필요한 치료제 개발은 전문적인 투자 영역이어서 많은 시간을 쓰지 않는다고 했다. 유망한 물질을 찾아도 용량 조정과 안전성 검증이 남기 때문에 발전 속도가 기대만큼 가파르지는 않을 수 있다는 설명이다. 인간 세포를 컴퓨터에서 사실적으로 모사할 수 있다면 연구가 빨라질 수 있지만, 아직 그 단계에는 이르지 못했다고 말했다.

마리스의 주장을 관통하는 기준은 투자 규모나 기술에 대한 기대보다 회수 가능한 수익과 실제 구현에 필요한 조건이다. 작은 펀드의 성과, AI 가격 경쟁, 계산 생물학의 속도에 관한 그의 판단도 각각 제시된 자료와 가정 안에서 읽을 필요가 있다.

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원문을 바탕으로 AI 가 한국어로 요약·재구성한 글입니다. 인용·수치는 원문 링크에서 확인해 주세요. [원문 링크](https://www.youtube.com/watch?v=0umrMuUClC4)