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title: "Upstage 발표 — Memory Protocol 동맹 제안"
url: https://memory.wiki/yWkfCPhn
updated: 2026-05-18T07:59:33.080Z
source: "mcp"
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# Upstage 발표 — Memory Protocol 동맹 제안

> **목적**: 6개월 K-Tech Pioneers 협업을 *벤더 계약*이 아니라 *strategic alliance*로 포지셔닝.
> **결정자에게 남길 한 줄**: *AI 시대 메모리 protocol을 정의하는 창문이 지금 열려 있고, 12개월 후엔 닫힙니다. 같이 정의합시다.*
>
> **준비물**:
> - raymind.ai/cv 미팅 1-2일 전 calendar invite에 첨부 (사전 인지 형성)
> - mdfy.app live demo 준비 (Cursor/Claude paste 시연용)
> - 1-pager handoff 문서 (미팅 후 남길 것)

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## 0. 전체 구조 (15-20분)

| # | 섹션 | 시간 |
|---|---|---|
| 1 | Opening hook | 2분 |
| 2 | Earned perspective (20년, 3개국) | 4분 |
| 3 | The thesis (Layer 3 gap) | 3분 |
| 4 | Why Solar specifically | 3분 |
| 5 | What we build together (6 months) | 5분 |
| 6 | Studio model proof (Raymind) | 1분 |
| 7 | Ask | 1분 |
| 8 | Closing line | 30초 |

**Narrative arc**:
```
[1] 내가 누구인지 (Humain + 20년)
  ↓
[2] 그 20년이 가르쳐준 패턴 (4 scales, same transition)
  ↓
[3] 그 패턴에서 본 진짜 gap (Layer 3 비어 있음)
  ↓
[4] Solar에게 의미하는 것 (유일한 비대칭 자산)
  ↓
[5] 같이 어떻게 만들까 (6개월 산출물)
  ↓
[6] 1인이 어떻게 ship하나 (Raymind studio)
  ↓
[7] 부탁드리는 것 (ask)
  ↓
[8] 시간 압박 (12개월 창문)
```

각 단계가 다음 단계의 *premise*가 됨. Q&A에서 challenge 들어와도 *"위에서 이미 말씀드렸듯이..."*로 대응 가능.

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## 슬라이드 1 — Opening Hook

**비주얼** (전체 화면, 큰 텍스트):

```
I built Humain.
Now I'm building this.
Here's what I learned.
```

**스피커 스크립트 (2분)**:

> 안녕하세요, 조현상입니다.
>
> 지난 4월까지 사우디 Humain — 사우디 국가 AI 프로젝트의 AI Product & Experience Lead로 있었습니다. 그 전엔 Devsisters에서 쿠키런 IP로 Meta Quest 공간컴퓨팅 제품을 0에서 1로 만들었고, Kakao IX 런던 법인을 0에서 1로 설립했고, Saudi Aramco의 디지털 IPO 대응 UX 표준을 정의했습니다.
>
> 20년 동안 런던, 서울, 리야드 — 세 나라에서 product 책임자로 일했습니다.
>
> 오늘 Upstage와 함께 만들고 싶은 6개월은, **그 20년이 저에게 가르쳐준 한 가지 패턴**에 관한 것입니다.
>
> 그 패턴이 뭔지 — 그리고 왜 Solar에게 의미가 있는지 — 말씀드리겠습니다.

**왜 이 opening이 강한가**:
- *사우디 국가 AI 안에 있었던 사람* = 즉시 peer-level credibility
- *외부 startup founder가 평가해달라*가 아니라 *한 분야 베테랑이 같은 분야 베테랑에게 말한다* 톤
- Upstage 결정자(CTO/VP급)와 같은 height에서 대화 시작

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## 슬라이드 2 — 패턴 인식의 배경 (3개국, 20년)

**비주얼** (timeline):

```
2025-26  Humain (Riyadh)     — Saudi national AI: product + governance + 운영체계
2021-24  Devsisters (Seoul)  — Cookie Run VR, Meta Quest 0→1
2018-21  Kakao IX (London)   — 유럽 법인 0→1 설립 + 운영
2017-18  Saudi Aramco        — 세계 최대 IPO 대응 디지털 UX
2015-17  AKQA London         — Nike/Barclays/Virgin AI recommendation
2009-11  Goldsmiths MFA      — Computational Studio Arts
2007-09  CSM (1st Class)     — Interaction Design
```

**옆 인용 박스**:

> *"Three countries. Four scales: enterprise, national, consumer, studio. Every one of them was 'now everyone is going to be AI.' Most weren't ready. Some were."*

**스피커 스크립트 (1분)**:

> 이 timeline의 가장 중요한 패턴은 — **4개 다른 scale**에서 **같은 transition**을 봤다는 것입니다.
>
> Aramco는 enterprise scale에서 디지털 전환. Humain은 national scale에서 AI 전환. 카카오 IX는 consumer scale에서 글로벌 진출. Devsisters는 0→1 scale에서 새 카테고리 진입.
>
> 매 transition마다 같은 질문이 나왔습니다 — *"우리가 글로벌 stack과 어떻게 다른 포지션을 가질 것인가."*
>
> 그 답이 매번 같지는 않았지만, 답이 어디에 있는지에 대한 패턴은 있었습니다.

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## 슬라이드 3 — Humain에서 본 진짜 gap

**비주얼** (큰 인용):

> *"At Humain, the question was never just 'is our model good enough?'*
> *It was always: 'what layer can we own that the big labs don't?'"*

**박스 안 4가지 진실**:

1. **Model quality는 빠르게 평준화된다** — GPT-4 ≈ Claude ≈ Gemini ≈ Solar 격차는 6개월마다 좁혀짐
2. **Differentiation은 application layer에서 나온다** — 하지만 모델 회사가 application까지 가면 partner 잃음 (Anthropic dilemma)
3. **사용자의 컨텍스트가 매번 휘발된다** — 가장 큰 unsolved gap
4. **그 gap을 해결하는 protocol/spec은 아직 없다** — 표준 정의 창문이 열려 있음

**스피커 스크립트 (3분)**:

> Humain에서 제가 매주 같은 질문을 받았습니다. *"우리 모델은 충분히 좋은가? OpenAI를 따라잡을 수 있나?"*
>
> 솔직하게 말씀드리면, 그 질문 자체가 잘못된 프레임입니다. 모델 quality는 빠르게 평준화됩니다. 6개월마다 격차가 좁혀집니다.
>
> 진짜 질문은 — *"우리가 own할 수 있는 layer는 뭔가? 큰 labs가 못 들어오는 layer는 어디인가?"* — 였습니다.
>
> 패턴이 보이기 시작했습니다. 모델 회사가 application까지 가면 partner ecosystem 잃습니다. ChatGPT의 GPTs가 partner 도구들 다 적이 되게 만들었던 사례, Anthropic이 Claude Code 만들면서 Cursor와 미묘한 관계가 된 사례.
>
> 그런데 **사용자가 매 세션마다 컨텍스트를 paste해야 하는 문제** — 이건 모델 회사가 풀기 어렵습니다. 풀면 application 영역이고, 안 풀면 사용자가 모든 모델을 동등하게 평가합니다.
>
> 그 사이에 있는 layer가 비어 있습니다. **사용자가 author하고, AI가 표준 방식으로 읽는 메모리 protocol** — 이게 RSS/OAuth/Open Graph 같은 패턴으로 등장할 layer라고 봤습니다.
>
> 그래서 Humain을 떠나서 mdfy를 만들기 시작했습니다.

**왜 이 슬라이드가 강한가**:
- *Humain 안에서 본 진실* = 추측이 아닌 first-hand. 평가위원들이 검증 못 함
- 모델 회사의 dilemma 직접 언급 = Upstage가 암묵적으로 갖고 있는 고민을 명시화. 동의할 수밖에 없음
- *그래서 mdfy를 만들기 시작했다* = mdfy의 origin story가 우연이 아닌 insight-driven

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## 슬라이드 4 — The Thesis (Memory Protocol Layer)

**비주얼** (4-layer 다이어그램):

```
Layer 4  [Application]    Notion · Cursor · ChatGPT · Claude.ai
Layer 3  [Memory]        ← ← ← memory.wiki가 지향하는 layer
Layer 2  [Model]         GPT · Claude · Solar · Gemini · Mistral
Layer 1  [Compute]       Nvidia · TPU · cloud
```

**오른쪽 박스**:

> *"Layer 3는 비어 있다. 어느 모델 회사도 못 들어가는 자리. 어느 application 회사도 못 정의하는 자리.*
> *그래서 startup이 이걸 만들어야 한다."*

**스피커 스크립트 (2분)**:

> 정리하면 — AI stack은 4 layer입니다. Layer 1, 2는 큰 labs가 차지. Layer 4는 application 회사들이 차지.
>
> **Layer 3 — 사용자 메모리 protocol — 은 비어 있습니다.** 모델 회사가 들어가면 application 영역 침범, application 회사가 정의하면 다른 application들이 안 따라줌.
>
> neutral한 startup이 표준을 정의해야 하는 자리입니다.
>
> RSS가 그랬고, OAuth가 그랬고, Open Graph가 그랬습니다. 매번 작은 third party가 layer를 정의했고, 모델/플랫폼 회사들은 그걸 지원하는 쪽으로 갔습니다.

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## 슬라이드 5 — Why Solar Specifically

**비주얼** (비대칭 매트릭스):

| Position | OpenAI/Anthropic | Solar |
|---|---|---|
| 카테고리 1위 모델 | ✅ | ✗ (자본 비대칭) |
| **메모리-friendly 첫 번째 LLM** | ✗ (closed protocol 가질 가능성) | **✅ 가능** |
| **한국 stack 정체성** | ✗ | **✅ 이미 보유** |
| **Startup partnership 속도** | △ (느림) | **✅ 빠른 의사결정** |

**오른쪽 박스**:

> *"이 4개의 ✅ 조합은 — 6-12개월 안에만 — Solar 외에는 가질 수 없습니다."*

**스피커 스크립트 (3분)**:

> 이 표를 만들 때 솔직히 말씀드리면 — *우리가 어디서 도와줄 수 있나*를 찾고 있었습니다.
>
> 카테고리 1위 모델 자리 — OpenAI/Anthropic이 자본으로 이길 게임. Solar가 거기로 가는 건 비효율.
>
> **메모리-friendly 첫 번째 LLM** — 이 자리는 다릅니다. OpenAI/Anthropic이 자기 메모리 protocol을 만들 가능성 높지만, 그건 closed가 됩니다. memory.wiki 같은 open protocol을 가장 먼저 native로 인지하는 자리는 Anthropic이 그것 만드는 순간 사라집니다.
>
> 그 자리는 **6-12개월의 창문**입니다. 그 안에 첫 번째 partner가 되는 LLM이 그 자리를 가집니다.
>
> Solar가 이 자리를 유일하게 빠르게 가질 수 있는 위치에 있습니다. 한국 stack 정체성, 빠른 의사결정, Korean origin product와의 natural alignment — 모든 게 정합합니다.

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## 슬라이드 6 — What We Build Together (6 months)

**비주얼** (시기별 산출물):

| 시기 | Joint Build | 산출물 |
|---|---|---|
| **7-8월** | 메모리 R&D 로드맵 공동 정의 | Solar 컨텍스트 윈도우 + memory.wiki URL spec mapping |
| **9-10월** | Solar embeddings 기반 retrieval, Document Parse → Bundle 자동 변환 | Solar adapter v1 |
| **11-12월** | Upstage 엔터프라이즈 PoC, 데모데이 | 운영 메트릭 + R&D 후속 + spec v1 공개 |

**3 핵심 deliverables**:

1. **Solar adapter for memory.wiki** — first reference implementation
2. **Document Parse → Bundle 파이프라인** — 자동 변환
3. **`memory.wiki/spec` "Recognized by Solar" 표기** — 12월 공식 announce

**스피커 스크립트 (5분)**:

> 구체적으로 6개월에 무엇을 함께 만들지 — 세 축입니다.
>
> 첫째, **Solar adapter**입니다. memory.wiki URL을 paste하면 Solar agent가 native로 인지하고 컨텍스트로 사용하는 표준 인터페이스. 이게 첫 reference implementation이 됩니다.
>
> 둘째, **Document Parse 자동 변환 파이프라인**. Upstage 엔터프라이즈 고객의 문서가 Parse 거쳐 자동으로 memory.wiki bundle이 되고, 즉시 Solar agent의 컨텍스트가 됩니다. 사용자가 manual로 정리 안 해도 됩니다.
>
> 셋째 — 이게 가장 중요한데 — **memory.wiki/spec 페이지에 "Recognized by Solar" 표기**입니다. 우리가 12월에 spec을 정식 공개할 때 Solar가 첫 partner로 명시됩니다. 그 시점에 다음 LLM 도구들 — Cursor, Anthropic, OpenAI Apps SDK — 와 협상 시작할 때 *"이미 Solar가 가고 있다"*는 시그널을 갖고 시작하게 됩니다.
>
> 6개월 산출물의 진짜 가치는 PoC 1-2건 자체가 아니라 **카테고리 형성기에 Solar가 시조 자리를 잡는 것**입니다.

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## 슬라이드 7 — Studio Model (Raymind.AI)

**비주얼**:

```
Raymind.AI — Independent AI Product Studio

├── mdfy.app         — AI 메모리 인프라 (이번 사업)
├── pastlife.app     — AI consumer product
├── jolong.ai        — AI tool
└── screenstyler.ai  — AI tool
```

**박스**:

> *"4 products in market. 1 founder + AI co-founder. 7 channels for mdfy alone in 2 months."*
>
> *"This is the model that lets a Humain-trained operator ship at startup speed."*

**스피커 스크립트 (1분)**:

> 마지막으로 — 어떻게 이게 가능한가에 대해.
>
> Raymind.AI는 독립 AI product studio입니다. mdfy.app 외에도 pastlife.app, jolong.ai, screenstyler.ai — 시장에 출시된 4개 제품을 동시 운영하고 있습니다.
>
> 1인 founder + AI co-founder 모델로. mdfy 7-channel을 2개월에 ship한 것은 이 모델의 증명입니다.
>
> 큰 organization에서 6개월에 못 ship한 일을 1인이 2개월에 가능한 시점에 와있습니다. 그 시점을 full-time으로 활용하는 사람이 지금 거의 없습니다. 본 사업 6개월은 그 cadence를 **Upstage와의 공동 R&D에 사용할 시간**입니다.

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## 슬라이드 8 — Ask

**Upstage에 부탁드리는 것**:

1. **Solar LLM API + embedding 접근** (R&D 환경, production-grade 모델)
2. **Document Parse API 접근** + 출력 포맷 spec 공유
3. **엔터프라이즈 검증 환경 1-2건** — 실제 도메인 문서로 PoC
4. **공개 announce 협력** — 12월 spec 공개 시 Solar가 첫 partner로 announce 동의

**우리가 제공하는 것**:

1. **memory.wiki 인프라** — Bundle 구조, 7-channel surface, 사용자 채널
2. **mdcore Rust 엔진 통합** — Document Parse 출력 처리 최적화
3. **공동 R&D 시간 의무화** — 매주 정기 기술 미팅, 양측 합의된 spec 진화
4. **공개 reference 명시** — 모든 마케팅에서 "Solar-powered" 표기

**스피커 스크립트 (1분)**:

> 구체적으로 부탁드리는 것 4가지, 우리가 제공하는 것 4가지입니다.
>
> 가장 중요한 비대칭 자산 교환은 마지막 항목들 — Upstage는 12월 announce 협력, 우리는 모든 마케팅 reference. **그게 동맹의 시그널**이고, 단순 vendor 계약과 다른 점입니다.
>
> 질문 받겠습니다.

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## 슬라이드 9 — Closing Line

**비주얼** (전체 화면, 단 한 문장):

```
The window for defining
the memory protocol of the AI era
is open now.

It closes in 12 months.

Let's define it together.
```

**스피커 스크립트 (30초)**:

> 마지막으로 한 문장.
>
> **AI 시대 메모리 protocol을 정의하는 창문이 지금 열려 있습니다. 12개월 후엔 닫힙니다. 같이 정의합시다.**

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## 예상 Q&A

### Q1: "왜 우리가 (Upstage가) memory.wiki spec을 따라야 하나? 우리 자체 spec을 만들 수도 있는데."

**답변 전략**:

> 맞습니다. 그게 가능합니다. 다만 두 가지 생각해보실 점이 있어요.
>
> 첫째 — **모델 회사가 application layer까지 통제하는 건 partner ecosystem을 좁힙니다.** Anthropic이 Claude.ai 만들었지만 partner LLM 도구들이 그것 때문에 OpenAI로 옮긴 사례 있습니다. Solar 자체 메모리 spec은 Notion이 메모리 안 받게 만듭니다.
>
> 둘째 — **표준은 first mover가 정의합니다.** Solar가 memory.wiki spec을 공동 설계하면 그 spec이 사실상 Solar에 최적화됩니다. 나중에 OpenAI/Anthropic이 따라오면 Solar의 정의를 따르는 것이 됩니다.

### Q2: "1인 팀에 6개월 사업 맡기기 risky하지 않나?"

**답변 전략**:

> 정직한 우려입니다. 두 가지 답이 있습니다.
>
> 첫째 — **7개 채널을 2개월에 ship한 게 risk 증명이 아니라 capability 증명입니다.** 큰 팀이 6개월에 ship하지 못한 일을 1인 + AI가 가능한 시점에 와 있습니다.
>
> 둘째 — 본 사업으로 **한국 법인 설립 + 엔지니어 1-2명 채용**이 7-8월 일정에 포함됩니다. 6개월 끝나는 시점에 3-4명 한국 팀이 됩니다.

### Q3: "Mem.ai, Notion AI 같은 기존 경쟁자랑 어떻게 다른가?"

**답변 전략**:

> 이게 **fundamental vs incremental** 질문입니다.
>
> - Mem.ai는 *AI가 사용자에서 메모리 추출* — 정반대 방향입니다. 사용자 소유 아닙니다.
> - Notion AI는 *Notion 안에서만* 작동. 다른 AI 도구가 Notion 컨텐츠를 읽으려면 export하거나 API 통합해야 합니다.
> - mdfy/memory.wiki는 *사용자가 author하고 URL로 deploy* — RSS 같은 layer입니다. **카테고리 자체가 다릅니다.**

### Q4: "Upstage 입장에서 이 partnership의 ROI는?"

**답변 전략**:

> 세 가지 측정 가능한 결과를 6개월 안에 만들 수 있다고 봅니다.
>
> 1. **Reference customer 1-2건** — Upstage 엔터프라이즈 고객이 Solar + memory.wiki 통합으로 새 use case 검증
> 2. **카테고리 visibility** — `memory.wiki/spec`에 Solar 첫 partner 명시 → 다음 6-12개월에 다른 LLM 도구가 spec 채택할 때마다 Solar가 시조 위치
> 3. **R&D 인사이트** — 사용자 메모리 layer에서 어떤 retrieval/embedding 패턴이 production에서 작동하는지 real data 확보. Solar 모델 후속 개발에 input

### Q5: "K-Tech 사업비 2억으로 충분한가?"

**답변 전략**:

> 충분합니다. 본 사업비는 인건비 + 인프라 + R&D 비용이고, 우리가 가져오는 **기존 7-channel infrastructure가 따로 2-3억 가치의 sunk cost**입니다.
>
> 본 사업비는 공동 R&D 시간을 사는 것이고, infrastructure는 이미 ready 상태입니다.

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## 톤 가이드

### ❌ 절대 하지 말 것

- *"저는 1인 founder입니다"* (defensive)
- *"vision driven"* 같은 마케팅 단어
- Upstage product 칭찬 (그쪽이 만든 거, sycophancy 느낌)
- *"파트너십 통해 win-win"* 같은 식상한 표현

### ✅ 항상 할 것

- *"Humain에서 봤을 때..."*, *"Aramco에서는..."* — first-hand evidence
- *"솔직히 말씀드리면..."* — radical honesty 톤
- 숫자로 말하기 (2개월에 7-channel, 4 products simultaneous)
- Upstage가 이미 알지만 말 안 하는 것을 명시화 (Anthropic dilemma 같은)
- **peer-to-peer 톤** — 평가받는 게 아니라 동맹 협상하는 자세

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## 발표 직전 체크리스트

- [ ] 슬라이드 1-9 인쇄/태블릿에 backup
- [ ] **mdfy.app live demo** 미리 열어두기 — Cursor/Claude에 mdfy URL paste 시연
- [ ] 7-channel 각각 screenshot 준비
- [ ] mdcore 엔진 GitHub 리포 url 준비 (MIT 라이선스 증거)
- [ ] 결정자가 누가 올지 사전 파악 (CTO? VP R&D? BD?) → 톤 조절
- [ ] Upstage Solar 최근 announce 1-2개 미리 읽기 (대화에 자연스럽게 reference)
- [ ] **raymind.ai/cv 미팅 1-2일 전에 calendar invite에 첨부** (사전 인지 형성)

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## Founder 배경 — 발표 중 자연스럽게 끌어들이기

발표 도중 첫 사례를 *"제가 Humain에서..."*, *"카카오 IX 시절..."*, *"Aramco IPO 대응할 때..."* 식으로 자연스럽게 끌어들이면 *credentials를 따로 자랑할 필요 없음*. 이미 사례 안에 녹아 있음.

| 회사 | 시기 | 사용할 수 있는 thread |
|---|---|---|
| Humain (Saudi 국가 AI) | 2025-26 | Application layer dilemma, 모델 회사가 풀 수 없는 gap |
| Devsisters (쿠키런 VR) | 2021-24 | 0→1 새 카테고리 진입, Meta 같은 platform partnership |
| Kakao IX UK | 2018-21 | 0→1 해외 법인 설립, 글로벌 확장 실행력 |
| Saudi Aramco | 2017-18 | Enterprise scale 디지털 표준, 거대 조직 안에서의 product 거버넌스 |
| AKQA London | 2015-17 | AI recommendation 시스템 (Nike/Barclays/Virgin) |

학력 reference (필요시):
- Goldsmiths MFA Computational Studio Arts (Pass with Merit)
- Central Saint Martins BA 1st Class Honours (Interaction Design)

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## 미팅 후 남길 1-Pager (handoff)

```
Hyunsang Cho · Raymind.AI
hi@raymind.ai · raymind.ai/cv

Memory Protocol Partnership Proposal

The opportunity:
- Layer 3 (user memory protocol) is structurally empty
- 6-12 month window before OpenAI/Anthropic ship closed alternatives
- Solar can claim "first memory-friendly LLM" position
  — only achievable now, in partnership with neutral spec owner

What we build together in 6 months:
1. Solar adapter for memory.wiki (first reference implementation)
2. Document Parse → Bundle automatic conversion pipeline
3. memory.wiki/spec public release with "Recognized by Solar"

What we ask:
- Solar API + embeddings access
- Document Parse API + output spec
- Enterprise validation environment (1-2 deployments)
- Co-announce in December spec release

What we bring:
- memory.wiki infrastructure (7 channels, MIT-licensed Rust engine)
- 1 founder + AI co-founder operating model
  (mdfy 7-channel ship in 2 months as proof)
- All marketing references will cite "Solar-powered"

Next step:
- 30-min R&D sync to define mapping between Solar context window
  and memory.wiki URL spec
- Target: schedule by end of next week
```

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## 발표 후 24시간 follow-up

미팅 후 24시간 안에 보낼 이메일 템플릿:

> Subject: Following up — Memory Protocol partnership next steps
>
> [Upstage 결정자 이름] 님,
>
> 오늘 발표 자리 감사했습니다.
>
> 미팅 중 논의된 [구체적 한 가지 — Q&A에서 나온 토픽 등] 에 대해 추가로 정리한 자료를 첨부합니다:
>
> - 발표 슬라이드 (PDF)
> - 1-pager partnership summary
> - mdfy.app live demo URL: [실제 mdfy URL 1개]
> - raymind.ai/cv (필요시 참고)
>
> 다음 단계로 **30-min R&D sync**를 제안드립니다. 의제는 Solar context window와 memory.wiki URL spec mapping의 초안 합의입니다.
>
> 다음 주 가능한 시간 2-3개 알려주시면 맞춰서 조정하겠습니다.
>
> 감사합니다.
> 조현상 · Raymind.AI

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## 추가 작업 옵션

필요시 작업할 수 있는 변형:

- [ ] **영문 버전** — Upstage 글로벌 팀 참석 가능성 대비
- [ ] **5분 단축 버전** — 시간 빠듯할 때 fallback
- [ ] **30분 확장 버전** — 질문 많을 경우 backup
- [ ] **슬라이드 디자인 톤 가이드** — 시각 요소 추천 (Upstage 컬러와 mdfy 컬러 어떻게 같이)
- [ ] **결정자별 톤 조정** — CTO 참석 vs BD 참석 시 강조점 차이