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상황

NVIDIA GTC 2025에서 RTX 5090을 반값($4,000 → $2,000)에 파는 이벤트가 있었다. 3일간 선착순으로 150 / 150 / 100개씩.

날짜	수량	번호표 마감 시각
Day 1	150개	오전 6:30
Day 2	150개	오전 5:30
Day 3	100개	오전 3:00

우리 팀은 첫째 날 6:30에 도착해서 실패하고, 셋째 날 새벽 3시에 가서 겨우 성공했다. 앞에 이미 약 130명이 서 있었다.

직관이 말한 것

둘째 날에 대해 세운 가설은 이랬다:

1. 부지런한 사람들은 첫날에 이미 샀을 것이다
2. 첫날 기준(6:30)보다 조금만 일찍 가면 충분할 것이다
3. 따라서 둘째 날은 경쟁이 완화될 것이다

셋 다 틀렸다.

왜 틀렸는가

1. 수요 풀은 거의 줄지 않았다

GTC 현장 참가자는 약 12,00020,000명이다. 30%만 이 이벤트를 알고 있었다고 가정해도 **3,6006,000명**이 잠재 수요자다. 첫날에 빠진 건 150명. 수요 풀의 2.5~4%에 불과하다.

“부지런한 사람이 다 빠졌다”는 건 착각이다. 절대 다수는 첫날에 시도조차 하지 못했다.

2. 첫날은 수요 소진이 아니라 정보 확산 이벤트였다

시점	정보 상태
Day 1 이전	”5090 반값 이벤트 있대” — 루머, 반신반의
Day 1 이후	”진짜다. 150개 완판. 6:30에 끊겼다.” — 확정 정보 + 벤치마크
Day 2 이후	”또 완판. 5:30에 끊겼다. 내일은 100개뿐이다.” — 긴급성 + 희소성 신호

매일이 만들어낸 건 확정 정보의 축적이다:

• 이벤트가 실재한다 → 반신반의하던 사람들이 행동으로 전환
• $2,000 할인이 진짜다 → 동기 부여 극대화
• 마감 시각이 기준선이 된다 → 모두가 같은 숫자를 보고 역산 시작
• 내일은 수량이 줄어든다 → 절박함 추가

3. 게임이론 — 내시 균형의 가속 이동

이건 전형적인 시간 경쟁 게임이다.

Day 1: 정보가 흩어져 있고, 각자 “적당히 일찍” 간다. 개인마다 기준이 다르다. 균형점은 느슨하게 6:30에 형성된다.

Day 2: 모두가 “6:30”이라는 동일한 벤치마크를 갖게 된다.

“6:30에 끊겼으니 6시에 가면 되겠지”

수백 명이 동시에 같은 보정을 한다. 결과적으로 균형점이 5:30으로 1시간 당겨졌다.

Day 3: 두 가지가 동시에 작용한다.

“5:30에 끊겼으니 5시에 가면 되겠지” + “그런데 내일은 100개뿐이다”

벤치마크 보정 + 공급 축소에 대한 보정이 곱연산으로 작용한다. 결과: 균형점이 3:00으로 2시간 30분 당겨졌다. Day 1→2의 이동폭(1시간)보다 Day 2→3의 이동폭(2시간 30분)이 2.5배 더 크다.

4. 가속의 구조: 왜 이동폭이 점점 커지는가

단순히 “정보가 퍼졌다”만으로는 Day 2→3의 급격한 가속을 설명할 수 없다. 세 가지 요인이 동시에 작용했다.

요인 A: 공급 축소 효과

Day 3의 수량은 100개로, Day 2의 150개 대비 33% 감소했다. 같은 수요라도 150번째가 아니라 100번째 안에 들어야 하므로, 그것만으로도 마감 시각이 앞당겨진다.

요인 B: 정보 확산의 복리 효과

정보 확산은 선형이 아니라 지수적이다.

• Day 1 이후: 직접 경험한 150명 + 그들의 지인 → 수백 명에게 확정 정보 전파
• Day 2 이후: Day 1 확산분 + Day 2 직접 경험 150명 + SNS/커뮤니티 확산 → 수천 명이 인지

이틀치 데이터가 쌓이면 “패턴”이 보이기 시작한다. 단발성 이벤트가 아니라 확실한 기회로 인식이 전환된다.

요인 C: 절박함의 누적

참여자 유형	Day 2 심리	Day 3 심리
Day 1 실패자	”이번엔 좀 더 일찍 가자"	"마지막 기회다. 무슨 수를 써서라도”
Day 2 실패자	—	“두 번 실패했다. 새벽 1시에라도 갈 것이다”
새로 알게 된 사람	”한번 가볼까?"	"오늘이 마지막이라는데?”

Day 3에는 “마지막 기회”라는 인식이 추가된다. 경제학에서 말하는 희소성 프리미엄이 시간 투자 의지를 비선형적으로 끌어올린다.

세 요인의 복합 작용

균형점 이동을 분해하면:

Day 1→2 이동폭: 1시간
  = 정보 확산 보정(~1시간) + 공급 변화(0, 동일 150개)

Day 2→3 이동폭: 2.5시간
  = 정보 확산 보정(~1.5시간, 복리) + 공급 축소 보정(~0.5시간) + 절박함(~0.5시간)

이건 덧셈이 아니라 상호 강화다. “수량이 줄었다”는 정보 자체가 절박함을 키우고, 절박함이 커진 사람들이 더 적극적으로 정보를 퍼뜨린다. 양의 피드백 루프가 형성된다.

정리: 직관 vs 현실

직관	현실
부지런한 사람은 첫날에 소진됨	150명은 수천 명 풀에서 극소수
첫날 기준 + α면 충분	수백 명이 동시에 같은 +α 보정 → 균형점 폭락
날이 갈수록 경쟁 완화	정보 확산 + 공급 축소 + 절박함이 복합 작용 → 경쟁 가속

3일간의 데이터가 보여주는 것

Day 1: 150개, 6:30 마감 — 기준선 형성
Day 2: 150개, 5:30 마감 — 1시간 앞당겨짐 (정보 확산)
Day 3: 100개, 3:00 마감 — 2.5시간 앞당겨짐 (정보 + 공급 축소 + 절박함)

만약 Day 4가 있었고 50개를 풀었다면? 같은 패턴이라면 마감은 자정 이전이었을 것이다. 경쟁의 가속도는 선형이 아니라 지수적이다.

일반화할 수 있는 원칙

이 경험에서 뽑아낼 수 있는 의사결정 원칙은 네 가지다.

원칙 1: 첫 라운드는 정보를 생산한다

한정판 출시, 투자 기회, 채용 경쟁 — 첫 번째 라운드의 진짜 산출물은 “누가 이겼는가”가 아니라 **“모두가 공유하게 된 정보”**다.

첫 라운드 이후 물어야 할 질문: “지금 새로 공개된 정보가 뭐고, 그걸 보고 행동을 바꿀 사람이 몇 명인가?”

원칙 2: 공개 벤치마크는 경쟁을 완화하지 않고 가속한다

“기준이 생겼으니 예측 가능해졌다”는 착각이다. 기준이 공개되면 모든 플레이어가 같은 방향으로 동시에 보정한다. 결과는 예측 가능성이 아니라 과잉 경쟁이다.

적용 예시:

• “이 포지션 경쟁률이 10:1이래” → 지원자가 줄지 않고, 준비 강도만 올라간다
• “시리즈 A 평균 밸류에이션이 X야” → X를 아는 모든 팀이 X 이상을 목표로 한다
• “이 제품 출시 첫날 Y개 팔렸대” → Y가 공개된 순간 경쟁사가 진입한다

원칙 3: 수요 풀 크기를 먼저 확인하라

“어제 150명이 빠졌으니 오늘은 낫겠지”라는 사고는 분모를 무시한 것이다. 150 / 6,000 = 2.5%. 의미 있는 수요 감소가 아니다.

경쟁 상황에서의 체크리스트:

1. 전체 잠재 수요(분모)는 얼마인가?
2. 이번 라운드에서 소진된 수요(분자)는 얼마인가?
3. 새로 유입될 수요(정보 확산분)는 얼마인가?

분자보다 정보 확산분이 크면, 다음 라운드는 반드시 더 치열해진다.

원칙 4: 공급 축소는 경쟁을 가속시키는 승수다

Day 2→3에서 공급이 33% 줄었고, 마감 시각 이동폭은 2.5배 커졌다. 공급 축소는 단독으로도 경쟁을 강화하지만, 정보 확산과 결합하면 승수 효과를 낸다. “수량이 줄었다”는 정보 자체가 절박함을 만들고, 절박함이 더 공격적인 행동을 유발한다.

비즈니스에 적용하면: 경쟁 시장에서 공급이 줄어든다는 신호가 공개되면, 수요자들은 “비례적으로” 더 노력하는 게 아니라 비선형적으로 더 공격적이 된다.

후기

새벽 3시에 줄을 서면서 “왜 이 사람들이 다 여기에 있지?”라고 생각했는데, 답은 간단했다. 우리 모두 똑같은 정보를 보고 똑같은 보정을 한 것이다. 다음에 비슷한 상황이 오면 “경쟁자들도 나와 같은 정보를 갖고 있고, 같은 방향으로 움직일 것”이라는 전제에서 출발해야 한다.

3일간의 데이터는 이걸 숫자로 증명해줬다. 경쟁은 정보가 퍼질수록, 공급이 줄수록, 기회가 소진될수록 가속한다. 감속하지 않는다.

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