인터뷰 회의록 — 김태호 대표 × 중앙일보 홍상지 기자

자동 전사본(STT) 기반으로 받아쓰기 오류가 많아(예: "HR병"=HRV, "철당"=혈당, "미드전이 스캐너"=전신 스캐너 등) 맥락으로 의미를 복원해 정리했습니다. 고유명사 일부는 추정이며 본문에 표시해 두었습니다.

개요

항목	내용
일시	2026년 6월 23일 (오후 3시 ~ 4시 30분)
참석자	김태호(탭제로/Tab0 대표), 홍상지(중앙일보 기자)
형식	대면 인터뷰 약 1시간 30분, 제품 시연 포함
주제	개인 건강 데이터 + AI 사업, 헬스케어·세대 트렌드, 창업 철학
핵심 한 줄	HRV를 비롯한 개인 건강 데이터에 "해석 레이어"를 입혀, 궁극적으로 개인 의사결정 인텔리전스(PDI)로 확장하겠다는 비전

1. 도입 — 건강검진으로 라포 형성

홍 기자는 최근 건강검진에서 고지혈증 수치가 위험 구간까지 올라갔다고 운을 뗐다. 어머니도 고지혈증 약을 복용 중이라 유전 요인을 의심하고, 우선 생활습관을 관리한 뒤 재검사해서 그래도 같으면 약을 먹어보겠다는 계획이라고 했다. 혈당측정기도 차봤던 경험을 언급했다.
김 대표는 본인도 집안 내력으로 고지혈증이 있어 평소 관리한다고 답했다. 특히 한 달에 한 번 피검사를 받는데, 급여 항목이라 몇 만 원 수준으로 저렴해 누구나 권할 만하다고 강조했다.
본인은 애플워치 데이터와 추론(inferred) 바이오마커를 쌓아 "이번 달엔 고지혈 수치가 오르겠다" 수준까지 예측되는 단계에 와 있다고 소개했다.

2. 만남의 계기

기자는 카카오벤처스를 취재하다 VC 안에서 활동하는 사람들이 궁금해 이예화 팀장에게 연락했고, 그 연결로 김 대표를 인터뷰하게 됐다고 설명했다.
김 대표는 전날 중앙플러스를 결제해 기자의 기사들을 읽었고, 어려운 주제를 쉬운 어휘로 잘 전달하는 점에 감명받았다고 했다.

3. VC·EIR 경험 — 창업가의 컨디션을 관리한다

김 대표는 VC에서 EIR로 초기 스타트업 대표들을 도왔던 경험을 풀었다. 겉으로는 컨설팅·그로스 해킹·실무 노하우를 주는 일처럼 보이지만, 그건 단기 처방이라고 했다.
롱텀의 핵심은 두 가지였다. ① 업무 강도가 높은 만큼 잠을 길게 자라고 설득하는 것, ② 술을 줄이고 제정신으로 의사결정하라고 설득하는 것.
잘나가는 대표는 만날 필요가 없다(멀리서 응원). 그가 만나게 되는 건 런웨이가 얼마 안 남았거나 위험하거나 답이 없어 보이는 대표들이다.
잘하고 있을 때 가서 이래라저래라 하면 설득이 안 되고, "내가 잘못하고 있나, 큰일 났네" 싶을 때 비로소 귀가 열린다고 했다.
노하우를 알려주는 척하면서 에너제틱하게, 제정신으로 "나쁘지 않은 의사결정"을 차곡차곡 쌓게 몇 달에 걸쳐 따라오게 만든다. 그러면 망할 회사가 망하지 않게 된다.
전전두엽이 손상되면 본능에 가까운 뇌(편도체 등)의 지시를 따르게 되는데, 전전두엽이 정상 작동하게만 회복시켜줘도 충분하다고 했다. 창업가는 한 번은 뜨거웠던 사람이기에 결국 다시 찾아온다는 것.

4. 실리콘밸리 10년과 문제의식

미국에서 약 10년, 영주권을 받았고 작은 규모의 엑싯도 경험했다. 그곳에선 10년 전에도 이미 "잘나가는 창업자는 건강 코치를 풀타임으로 둔다"가 상식이었다고 했다.
돈을 번 엑싯 창업자들의 화두는 딱 두 가지, 영생(longevity)과 우주개발이었다. 지구는 더 이상 식민지를 만들 수 없으니 화성·달로 간다는 식의 야망을, 일론 머스크·피터 틸 등이 숨기지 않더라는 것.
본인은 우주까지는 아니어도 행복하게 오래 살고 싶다는 생각을 그때부터 품었다.
한국에 돌아와 번아웃을 겪고 체중이 30kg 늘면서 "이렇게 살면 안 되겠다" 싶었고, 그때 떠올린 화두들을 하나씩 정상화하면서 사업의 씨앗이 됐다.

5. 한국 vs 미국 — 왜 한국에서 무너졌나

미국에선 업무 강도가 훨씬 높았는데도 멀쩡했는데, 강도가 더 낮은 한국에서 오히려 번아웃이 온 점이 의문의 출발이었다.
미국에선 가장으로서 집수리·차 정비 등 어쩔 수 없이 몸을 움직여야 했고, 그것이 자신을 살리고 있었다는 걸 나중에 깨달았다.
반면 한국은 너무 효율적이라 "일만 24시간" 하는 게 가능하고, 그래서 망가진다고 진단했다.

6. 건강 관리 3원칙과 선순환

진리는 세 가지뿐이라고 정리했다. ① 하루 8시간 수면 ② 하루 1시간 강한 강도의 운동 ③ 영양을 챙겨 직접 해먹기 (합치면 하루 약 12시간).
"통에 자갈·돌·모래 무엇부터 넣느냐"는 강연 비유를 들며, 사람들은 24시간에 일부터 채워 넣어 건강(신체·정신)을 망치고 결국 번아웃에 이른다고 했다.
큰 덩어리인 수면을 먼저 놓고, 운동을 돌린 뒤, 남은 시간에 높은 에너지로 8시간 집중해서 일하면 오히려 일이 훨씬 잘 된다.
악순환에 빠진 항목이 열 개라면 한 번에 다 못 바꾼다. 가장 쉬워 보이는 하나만 선순환으로 돌려놓는 데서 시작하면 나머지도 따라온다.
우선순위도 바뀌었다. 예전엔 먹는 것부터 챙겼지만, 지금은 수면 → 운동 → 식사 순이다.

7. 사업 착안점 — 비어 있는 "데이터 해석 레이어"

애플워치 등으로 굳이 피를 뽑거나 수치를 일일이 추적하지 않아도 HRV를 비롯한 데이터가 자동으로 로깅된다.
핵심 통찰: 데이터는 그냥 모인다. 다만 그것을 해석하는 레이어가 없을 뿐이다. 기업 단위(데이터 사이언티스트·데이터 드리븐 컴퍼니)에서는 이미 연구가 많이 됐지만, 개인·건강 단위에는 해석 레이어가 없었고, 거기에 AI가 타이밍 좋게 등장했다.
본인은 개발자 출신으로 "더 빨리 만든다"가 강점이었는데, AI로 개발 병목이 사라지면서 그 강점이 더 이상 차별점이 아니게 됐다. 그렇다면 무엇을 사업화할 것인가 → 평소 관심 있고 지난 10년 해왔으며 앞으로 10년 더 해도 좋을 것, 즉 건강·회복·예방의학으로 답을 냈다.
"AI 나왔으니 남의 회사 문제를 풀어준다"는 식은 자기보다 잘할 사람이 많다고 봤다. 반면 건강·예방의학과 "돈 있는 사람들이 어디에 돈을 쓰는지"를 탐닉해온 사람으로서 이를 대중으로 넓히면 임팩트도 크고 돈도 된다고 판단했다.
속도전이라는 인식이 강했다. 올해~내년 초에 빠르게 의미 있는 회사가 나오길 기대했다.

8. 핵심 지표 HRV

우선 접근성 좋게 잴 수 있는 수치가 필요하다. 애플워치, 핏빗, 가민 등 싸고 작은 센서가 이미 보급돼 있으니, 잘 못 쓰이고 있는 그것을 잘 쓰게 해주는 게 본인의 접근이다.
HRV는 그 조건에 딱 맞는다. 기기별 정확도 편차는 있고(가민·애플워치가 HRV를 잘 표출), 글로벌 5~6개 플레이어가 HRV를 잘 다룬다.
자율신경계의 신호라는 점이 핵심이다. 심장은 의식으로 통제할 수 없고, 호흡만 유일하게 의식·무의식 양쪽에서 조절 가능해 명상에서 호흡을 강조한다. 기존 센서는 주로 의식 영역을 측정했지만, HRV는 우리가 인지·통제하지 못하는 자율신경계 신호다.
혈당에 빗대어 설명했다. 단 걸 먹으면 인슐린이 혈당을 내리는데 그 조절이 망가지면 당뇨다. HRV도 컨디션이 좋고 스트레스가 없으면 높게, 스트레스가 심하면 낮게 나온다. 신호가 단순해서 그동안 제대로 활용되지 못했다.
캘린더와 연동하면 어떤 일정에서 스트레스를 받았는지 보인다(인터뷰 중에도 본인 HRV가 컴퓨터 작업 때 나빴다가 이동하며 회복된 걸 시연).
"에너지 뱀파이어" 사례: 어떤 미팅·사람을 만나면 모르게 지치는데, 몇 주치를 모으면 "저 사람이 네 에너지 뱀파이어"임을 인지 영역으로 끌어올려준다. 알고 나면 더는 당하지 않는다.
과거엔 "HRV 낮으면 스트레스" 정도로만 썼다. 단 걸 먹어 혈당이 올라도, 공복 유산소로 혈당이 떨어져도 HRV가 낮아지는데 그 이유를 알 수 없었다. 이제 AI가 시그널과 노이즈를 분리해 "왜 낮아졌고 어떻게 할지"까지 해석할 수 있게 됐다.

9. 제품 라인업 (인터뷰 중 시연)

HRV.works (자사 앱): 현재 TestFlight로 배포 중이며 HIPAA 인증 진행 중(건강 데이터를 서버에 모으려면 필요. 지금은 로그인 자체가 없는 구조). 구글 캘린더·슬랙과 연동해 개인화 해석·개입을 제공하는 게 차별점이다. 다만 잘 되면 경쟁사가 금방 따라붙일 수 있어 "절대 해자"라기보다 더 빨리 붙이고 더 필요한 곳을 찾아간다는 게 강점이라고 솔직히 인정했다.
음식·영양 트래킹 앱(Fasting Works 류): 기존 앱은 칼로리·단백질·탄수화물·지방 정도만 보여주지만, 건강 고관여자에겐 설탕·나트륨·콜레스테롤·식이섬유, 지방 구성, 미네랄·비타민까지가 더 중요하다. 기록의 마찰(friction) 때문에 사람들이 음식을 안 적으니, 좋은 UI로 쉽게 넣게 하는 게 관건이다. (시연: 어제 2741kcal를 거의 정확히 맞춰 먹었고, 짜게 먹었으며 비타민D가 부족해 보충제를 먹었다는 식.) 간헐적 단식도 병행한다.
- 이게 갖춰지면 혈당의 여러 요인(전날 수면, 공복 운동 여부, 식사량, 설탕량, 식이섬유 동반, 먹는 순서, 식후 산책 등)을 논문 약 4~500편 중 인과관계가 검증된 것만 추려 머신러닝으로 결합해 혈당 그래프를 정확히 추정할 수 있다.
- 규제 포인트: "혈당 예측"이라고 하면 의료기기 인증이 필요하지만, "대사 추정(metabolic estimation)"이라 표현하면 웰니스로 출시할 수 있다. 일단 웰니스로 가고 수요에 따라 의료기기로 갈지 판단하는 전략.
염증 트래킹 앱(가칭 Inflammation Works): 스트레스 → 정크푸드·단 음식 증가, 샐러드 감소, 수면 부족으로 이어지는 악순환에서 염증 반응이 나온다(본인은 피부 트러블, 누군가는 장·장내미생물·배변 이상). 캘린더·음식·염증을 함께 로깅해 인과를 연결한다.
배변 사진 분석(개발 중): 아침에 화장실에서 찍은 사진을 AI가 벡터 임베딩 한 줄로 변환(브리스톨 1~7단계 제형·색). "어제 선지해장국을 안 먹었는데 검은 변 → 혈변 가능성" 식으로 연결한다. 모토는 "우리는 아래로만 찍습니다, 위로는 안 찍습니다."

10. 경쟁 환경과 해자

영원히 지킬 수 있는 사업이 있다는 데는 회의적이지만, 지금 타이밍이 좋다고 봤다.
의료 카르텔: "의료 관련은 무조건 의사 면허를 통해야 한다"는 통념과 기존 플레이어들의 관성 덕분에, 오히려 AI+데이터 신규 진입에 기회가 생긴다.
전신 초음파 스캐너(MidJourney Scanner, MRI 아님): 드럼통 물에 들어가 1cm당 2초 간격으로 스캔. 병원이 아니라 자체 스파 지점을 만들어 2027년부터 전 세계로 확장하겠다는 움직임을 예로 들며, 기존 메디컬 플레이어를 AI+데이터로 무력화하는 흐름이라고 평가했다.
이 파도는 물밑에서 이미 만들어지고 있고, 본인은 "파도를 만드는 건 너무 어려우니 타기로 결정했다"고 했다. 실리콘밸리의 건강 고관여 부자들(스파·사우나 즐기는 층)이 이 트렌드를 만든다고 봤다.
하드웨어(스캐너 등)는 남이 만들게 두고, 본인은 한국·중국 등에서 안 쓰이고 있는 작은 데이터로 AI 에이전트 수백~수천 개를 돌려 개인화된 실험·개입 알고리즘을 만드는 데 집중하겠다고 했다.

11. 시장·세대 트렌드

개인 건강 자가관리 트렌드가 글로벌하게 강하게 보이고, 그게 보였기에 지금 시작했다.
한국·미국의 시차보다 "시대정신의 차이"에 더 가중치를 둔다. 본인 또래는 여전히 술 많이 마시고 건강에 무관심하지만, 젊은 세대로 갈수록 똑똑하게 자기를 잘 챙기며 맞는 길로 간다고 봤다.
미국은 몇 년 전부터 젊은 세대가 boomer 세대를 "알코올 중독자"처럼 본다. 한국도 젊은 층이 술을 안 마신다. 미국에서 3년 전 처음으로 알코올 소비율이 꺾였고 한국도 따라왔다.
2년 전 카카오벤처스 심사역들이 회식에서 엄청 마셨는데 지금은 다들 술을 줄였다. 본인이 동기부여는 했지만 설득한 게 아니라 세상이 술을 안 먹는 쪽으로 변한 것이라고 했다.
살을 쉽게 뺀 사람은 두 부류뿐이다. GLP-1(위고비 등) 복용자와 기록·대시보드(점수판)를 보며 뺀 사람. GLP-1은 끊으면 요요가 오니 생활습관과 병행해야 한다.
고등학생 아들·중학생 딸을 키우며 느낀 문화 충격도 변화의 근거로 들었다.

12. 레퍼런스 — 한의사 매출 비유와 웨어러블 시장

믿음의 이동: 예전엔 몸이 허하면 보약 → 2000년대 초 영양제 → 2010년대엔 "피곤하니 비타민B, 감기 잘 걸리니 비타민C 메가도스"처럼 논리를 세운 스마트 구매 → 요즘 20대는 논문을 다 찾아보고 크레아틴을 체중당 몇 g씩 등 최적화·부작용까지 따진다.
달리기: 15년 전 미국엔 대낮에 뛰는 사람이 많았지만 한국엔 없었다. 지금은 한국도 마라톤 인구가 폭증했다. 부자들의 호기심에서 시작된 분석이 대시보드 수치로 내려오며 대중화는 필연이라고 봤다.
건강을 잃어본 노년층보다 "심박수 보며 뛰고 싶다"는 젊은 층의 증가가 훨씬 크다.
웨어러블 시장은 확실히 커진다. 구글이 핏빗을 인수했고, 6g대 초경량 링(수면용으로 적합)도 나왔으며, 구글은 Google Health로 리브랜딩했다. 오픈AI 등도 헬스케어에 관심을 두고 있다.

13. 비전 — PDI(개인 의사결정 인텔리전스)와 디지털 트윈

하드웨어를 만들거나 데이터를 모으는 정도로는 부족하다. 제품을 직접 배포하고 글을 직접 써봐야 다음이 보인다는 게 그의 일하는 방식이다.
이제는 "하나만 잘하자"가 아니다. AI가 비정형 데이터를 다 해석해주니, MCP/클라이언트처럼 여러 데이터를 쉽고 빠르게 AI에 넘기는 게임이 됐다. 기업 단위는 Databricks·클라우드 사업자가 잘하지만, 개인·건강 단위는 비어 있다.
의사결정 피로: 직장인은 의사결정 피로에 절어 있다. "건강하게 오래 살기 + 사업 추진력"을 최종 목표(오브젝티브)로 두고, 그에 맞는 의사결정을 하게 돕는다. (예: 투자할까, 창업할까 고용될까.)
회사는 이미 데이터로 모든 의사결정을 내리는데 개인은 안 한다. 거기까지 자연스럽게 잇는 게 목표다. (캐나다 법인 지분 배분을 AI에게 물어보니 잘 정해줬다는 예시.)
모닝 브리프 예시: "어제 늦게까지 작업했고 수면은 이미 정해졌으니, 오늘은 식이섬유+단백질 식사에 가벼운 운동을 하고 늦은 작업을 피하면 하루를 잘 보낼 수 있다" 식으로 do/don't를 제시한다.
디지털 트윈: 팔란티어를 디지털 트윈 회사로 보고(전장·국방 데이터로 수천만 번 시뮬레이션해 최선을 도출, 현실에 적용), AI로 그게 이제 모두에게 가능해졌다고 했다. "왜 개인의 고품질 디지털 트윈으로 시뮬레이션하지 않지?"가 출발점이며, 건강·사업·성장·관계(미팅 설득)까지 효과가 보인다고 했다.
인과의 개인화: 그동안 논문은 "전 인류에게 통하는 인과"(타이레놀 → 두통 완화)를 찾았지만, AI로 개인화된 인과를 뽑을 수 있게 됐다. 누군가는 타이레놀로, 누군가는 마사지(안압)로 두통이 낫는다. 개인 디지털 트윈으로 시뮬레이션해 현실에 적용한다.

14. 사업 모델·타임라인·진정성

2026년: 건강 데이터를 쉽게·자동으로 모으는 앱을 만든다. "모으는 것 자체로 돈 벌 생각은 없고, 모아서 돈을 벌 생각"이다.
내년부터: 먼저 모은 사람들에게서 "와우" 하는 간증이 나오기 시작하면 비즈니스 모델이 선다.
앱 자체는 중요하지 않다고 봤다. Claude Code/Codex용 콜렉터를 빠르게 만들어, 인터뷰 다니며 만나는 부자·건강 고관여 지인들에게 깔아주고 결제·사용하게 한 뒤 사용 행태를 관찰하겠다고 했다.
수익 모델은 구독으로는 어렵고 종량제에 가깝게 갈 것으로 봤다.
엑싯: 3년이 걸릴지 5~10년이 걸릴지보다 누가 빨리 가느냐의 문제. 2년 만에 하려 하면 조급해 사업을 못 하므로 6~7년 프로젝션으로 본다.
진정성: "롱제비티"는 범위가 너무 넓고 다 장사꾼이라고 봤다. 본인은 자신이 써서 효과를 보고, 가족·친구·주변이 좋아지는 게 첫 번째다. 한 심사위원에게 "브라이언 존슨처럼 보충제를 마케팅으로 파는 것보다, 몇 년 뒤 들을 만한 보이스가 되겠다"고 했다.
"빼주는" 접근: 마케팅 세상은 다 플러스(밀크씨슬 등)로 해결하려 하지만, 본인은 술을 줄이는 식으로 빼주려 한다. 그래서 제품을 파는 게 아니라 삶에 들어가야 한다고 했다.

15. 참고로 언급된 외부 제품

Oura(오우라) 링: 기상 시 HRV를 지난 2주 평균과 비교해 컨디션/레디니스를 판정. Readiness Score는 Oura 특허. Stress·energy·strain 등도 HRV를 해석해 만든 지표.
Eight Sleep/Withings 매트리스: 갈색지방(brown fat)이 약 18도에서 가장 활성화돼 발열·에너지 소모를 늘린다는 연구를 근거로, 수면 중 목 주변 온도를 18도로 맞추는 마케팅. 관련 암세포 제거 연구(MIT)가 핵심 과학자 사망으로 중단됐다는 비하인드도 언급.
스트레스 측정 워치/앱(중화권·대만 제작, 추정): HRV를 단순 활용. 소개팅 긴장 측정 등 데이트 스토리텔링 마케팅으로 B2C 확장.
추론 바이오마커 트렌드: 모든 바이오마커가 직접 측정에서 추론된(inferred) 바이오마커로 전환 중. 애플의 비침습 혈당은 5년째 예고만 됐고, 애플워치 혈압은 미국(작년 하반기 FDA)·한국(올해 4월 식약처)에서 "혈압 수치"가 아니라 "최근 대비 혈압이 높아 보이니 재보라/병원 가보라"는 알림 형태로 나왔다.

핵심 메시지 3가지

데이터는 충분하다, 해석이 없을 뿐이다. 애플워치·링 등으로 데이터는 이미 차고 넘치며, AI로 시그널/노이즈를 분리해 개인화 해석·개입을 붙이는 게 사업의 본질이다.
건강은 결국 의사결정으로 확장된다. HRV·음식·염증 트래킹은 입구이고, 종착지는 건강과 사업 추진력을 동시에 최적화하는 개인 의사결정 인텔리전스(PDI)와 디지털 트윈이다.
시대정신이 바뀌었다. 술·번아웃 중심의 기성세대에서, 자기 데이터를 챙기는 젊은 세대로 가는 흐름은 글로벌·세대 단위라 되돌릴 수 없다. 그 파도를 타겠다는 것.

후속 / 협의 사항

김 대표가 기자에게 이메일·링크드인 및 블로그(PDI 가설 글)를 공유하기로 함.
기사화 시점에 대해선 "이 비전이 2~3년 뒤에야 본격화되니 지금 기사로 풀기엔 어려울 수 있다"는 우려를 전했고, 기자는 "트렌드와 그 안에서의 접근을 설명하는 방향이면 충분하다"고 답함.
기자 개인에게는 코칭도 곁들였다: 운동 → 식사 순서로 바꿀 것(식사부터 통제하면 의지력이 소진된다), 수면을 북극성 지표로 삼아 "어떻게 깊고 길게 자는가"만 두고 나머지를 조절할 것. "수면이 해결되면 인생 난이도가 두 단계 쉬워진다."