Forwarded from 카스타드 잘하는집.ai
장이 안좋았던 과거에는 내러티브보다 넘버스가 더 중요했고, 실제로 돈이 찍혔던 성장주들이 크게 올랐습니다
(실리콘투, 삼양식품, 파마리서치 ..)
반면 장에 유동성이 넘쳐나는 불장에서는 넘버스보다 내러티브가 더 중요해진다고 생각합니다.
미스터 마켓이 가장 원하는 건 유동성, 즉 수급인데 내러티브는 넘버스로 설명안되는 주가의 상단을 활짝 열어주는 속성이 있기 때문이죠
그래서 최근엔 넘버스로 하방을 탄탄히 지지하고, 내러티브로 상방을 활짝 여는 기업들 위주로 포트폴리오를 짜고 있는데..
최근 주가 탄력은 넘버스고 뭐고 내러티브가 가장 좋은 애들이 대장주, 부대장주 하고있네요
(실리콘투, 삼양식품, 파마리서치 ..)
반면 장에 유동성이 넘쳐나는 불장에서는 넘버스보다 내러티브가 더 중요해진다고 생각합니다.
미스터 마켓이 가장 원하는 건 유동성, 즉 수급인데 내러티브는 넘버스로 설명안되는 주가의 상단을 활짝 열어주는 속성이 있기 때문이죠
그래서 최근엔 넘버스로 하방을 탄탄히 지지하고, 내러티브로 상방을 활짝 여는 기업들 위주로 포트폴리오를 짜고 있는데..
최근 주가 탄력은 넘버스고 뭐고 내러티브가 가장 좋은 애들이 대장주, 부대장주 하고있네요
Forwarded from CEK'S NOTE
바이브 코딩 A to Z 입문가이드
Vibe Coding 무(無)기초 튜토리얼
https://x.com/nake13/status/1995123181057917032
고통 없이 Vibe Coding 입문하기, 아이디어를 현실로
https://x.com/beefnoode/status/1995419546090680597
<슈퍼 개인>을 위한 Vibe Coding 행동 가이드
https://x.com/porounclemao/status/1997499384326701509
슈퍼 개인 Vibe Coding 초보 튜토리얼 (Cursor 기반)
https://x.com/porounclemao/status/1994231934134972802
Vibe Coding 입문자를 위한 도구·플랫폼 선택 가이드
https://x.com/Alvin0617/status/1998317831818224029
실사용 기준 Vibe Coding 도구 추천
https://x.com/riyuexiaochu/status/1999081618569326607
Vibe Creating: 고밀도 콘텐츠 생산 파이프라인 공개
https://x.com/nake13/status/1997560596729155658
초보자가 Vibe Coding으로 대형 프로젝트 완성하는 법
https://x.com/0xMextrel/status/1996726379174621692
Gemini 3 실전 매뉴얼: 입문부터 수익화까지
https://x.com/Saccc_c/status/1997168653607850184
권위 있는 Vibe Coding 교육: 스탠포드 ‘노코드’ 컴퓨터 과학 수업 해설
https://x.com/Penny777_eth/status/1995633734377451718
Vibe Coding 무(無)기초 튜토리얼
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Forwarded from 제이슨상님 Unemployed by Agents
2026년 예측 - ChatGPT의 광고 출시부터 Anthropic의 IPO, 그리고 생성형 미디어
1. OpenAI는 광고에 크게 의존할 것. 지출을 정당화하기 위한 수익 성장 추구.
2. Stripe는 IPO를 하지 않고 10억 달러 규모의 기업 인수에 집중할 것. 지금까지 Bridge, Privy, Metronome 인수. 딱히 상장할 이유가 없음.
3. Anthropic는 IPO를 하고 가장 활발하게 인수합병을 진행할 것. 오픈AI보다 먼저 시장에 진출하려고 시도하고 성공할 것. 최근에도 Claude Code 고도화를 위해 Bun 인수. 매출 성장에 따른 좋은 상장 타이밍.
4. OpenAI와 Anthropic은 아무 문제 없을 것. 언론은 몰락을 즐김. OpenAI가 뜨겁게 관심 받던게 얼마 안되었는데 분위기가 갑자기 차가워짐. 그러나 OpenAI는 결국 성공할 것.
5. 인스타그램과 틱톡 피드의 25%가 AI 콘텐츠로 구성될 것. AI는 인간의 창의성을 증폭시킴.
6. 음원 차트 상위권을 차지한 노래가 AI로 만들어졌다는 사실이 밝혀지면서 음악계에 큰 스캔들이 일어날 것. 케데헌의 Golden만 보더라도 사람들은 가수의 명성보다는 음악이 좋기만 하면 된다는 걸 보여줌.
7. 티케팅 시스템의 개편. 열성 팬을 인증하고 저렴한 티켓을 먼저 구매할 수 있도록 하는 "팬 여권" 같은 제도.
8. 할리우드 노동조합과 에이전시들이 배우들을 위해 'AI 로열티' 협상을 벌일 것.
9. AI으로 제작된 영상, 게임, 광고 등 관련 시장이 더욱 커질 것.
10. AI와 관련 없는 오프라인 사업에서 큰 호황이 있을 것. 대부분의 사람들은 "인간적인" 경험을 갈망.
11. 버티컬 AI의 부상. 법률, 의료, 회계 등 전문 분야의 AI 서비스 성장.
12. AI 에이전트를 팀 동료로 활용하는 사례 늘어날 것.
13. 구독 서비스의 요금 개편. Seat당 월 고정 가격이 아닌 소액의 구독료에 사용량만큼 내는 구조.
1. OpenAI는 광고에 크게 의존할 것. 지출을 정당화하기 위한 수익 성장 추구.
2. Stripe는 IPO를 하지 않고 10억 달러 규모의 기업 인수에 집중할 것. 지금까지 Bridge, Privy, Metronome 인수. 딱히 상장할 이유가 없음.
3. Anthropic는 IPO를 하고 가장 활발하게 인수합병을 진행할 것. 오픈AI보다 먼저 시장에 진출하려고 시도하고 성공할 것. 최근에도 Claude Code 고도화를 위해 Bun 인수. 매출 성장에 따른 좋은 상장 타이밍.
4. OpenAI와 Anthropic은 아무 문제 없을 것. 언론은 몰락을 즐김. OpenAI가 뜨겁게 관심 받던게 얼마 안되었는데 분위기가 갑자기 차가워짐. 그러나 OpenAI는 결국 성공할 것.
5. 인스타그램과 틱톡 피드의 25%가 AI 콘텐츠로 구성될 것. AI는 인간의 창의성을 증폭시킴.
6. 음원 차트 상위권을 차지한 노래가 AI로 만들어졌다는 사실이 밝혀지면서 음악계에 큰 스캔들이 일어날 것. 케데헌의 Golden만 보더라도 사람들은 가수의 명성보다는 음악이 좋기만 하면 된다는 걸 보여줌.
7. 티케팅 시스템의 개편. 열성 팬을 인증하고 저렴한 티켓을 먼저 구매할 수 있도록 하는 "팬 여권" 같은 제도.
8. 할리우드 노동조합과 에이전시들이 배우들을 위해 'AI 로열티' 협상을 벌일 것.
9. AI으로 제작된 영상, 게임, 광고 등 관련 시장이 더욱 커질 것.
10. AI와 관련 없는 오프라인 사업에서 큰 호황이 있을 것. 대부분의 사람들은 "인간적인" 경험을 갈망.
11. 버티컬 AI의 부상. 법률, 의료, 회계 등 전문 분야의 AI 서비스 성장.
12. AI 에이전트를 팀 동료로 활용하는 사례 늘어날 것.
13. 구독 서비스의 요금 개편. Seat당 월 고정 가격이 아닌 소액의 구독료에 사용량만큼 내는 구조.
www.digitalnative.tech
26 Predictions for 2026
From ChatGPT Launching Ads, to Anthropic IPO'ing, to the Year of Generative Media
Forwarded from 신기술은 돈이 된다 공지방
라이터 현재 시세
Pre-market
Polymarket
포인트 가치는 현재까지 단순 계산으로는 FDV 숫자 * 20불 하면됨
대략적으로 3B(포당 60불) 오가는듯
Pre-market
- hyena: $3.5 (FDV 3.5B)
- pacifica: $3.38 (FDV 3.38B)
- Whales Market: $3.4 (FDV 3.4B)
Polymarket
- 올해 TGE확률: 92%
- FDV 베팅(올해 TGE 안할시 NO 처리)에서 올해 TGE한다는 것을 전제하고 보정했을때
1B이상: 99%
2B이상: 95%
3B이상: 63%
4B이상: 32%
포인트 가치는 현재까지 단순 계산으로는 FDV 숫자 * 20불 하면됨
대략적으로 3B(포당 60불) 오가는듯
Forwarded from 루팡
<정부의 환율대응 기조에 대한 제언> - 이소영 국회의원
정부의 대응은 더 차분하고 침착해야 한다. 자칫하면 시장의 불안감만 부추길 수 있다.
환율이 급격하게 오르는 것은 바람직한 상황이 아니다. 그러나 우리만 그런 것이 아니다. 최근 5년간 원달러 환율은 33% 올랐고 엔달러 환율은 50%가 올랐다.
지금 우리 외환보유고가 낮은 것도 아니고, 대외채무보다 대외자산이 큰 상황이다. 현재 환율만 놓고 IMF 때 환율과 비교하며 위기감을 부추기는 목소리는 경계해야 한다.
환율이 높지만 높은 데에는 이유가 있다. 전문가들의 주장처럼, 경제의 3주체인 가계/기업/정부가 모두 해외투자를 늘리고 있는 게 현실이다. 그것이 나쁜 선택이라고만 할 수도 없으며, 국민연금 기금 규모가 커지면서 해외투자가 늘어나는 것도 당연한 수순이다.
안정화 조치도 중요하지만, 조금 더 차분한 관점을 가지고 ‘대응과 적응(물가대책 등)’을 조화롭게 가져가는 모습을 보이는 것이 환율 안정에도 도움이 될 것이다.
특히, 이런 상황에서 정부가 ‘개인 투자’를 탓하면서 옥죄는 것은 효과보다 부작용이 클 것이다. 최근 증권사들을 압박해서 해외주식 정보채널 운영이 갑자기 중단되거나 해외주식 수수료 감면 이벤트까지 중단시키는 것은 접근방법이 잘못된 것이라고 본다. 의도한 효과보다 반감만 커질 수 있다.
오늘 발표된 세제조치도 면밀한 검토가 필요해 보인다. 해외주식 매도 금액을 넣은 이른바 ‘국내시장 복귀 계좌’에 대해 매도금액 5천만원을 한도로 1년간 해외주식 양도소득세를 감면해준다는 것인데, 단기적 효과를 얻을 수 있다 하더라도, 다른 계좌에서 국내주식을 팔고 해외주식을 사는 것이 가능하다면 공연한 조세 손실만 발생하고 외환 관점에서의 실익은 없게 된다. 기재위 조세소위 위원으로서, 실익을 위주로 디테일을 따져 볼 것이다.
정부의 조급한 모습은 오히려 시장을 자극하게 된다. 그러므로, 환율 상황에 대한 정부의 차분한 접근과 안정적인 메시지가 필요하다고 본다.
https://x.com/i/status/2003708519393177903
정부의 대응은 더 차분하고 침착해야 한다. 자칫하면 시장의 불안감만 부추길 수 있다.
환율이 급격하게 오르는 것은 바람직한 상황이 아니다. 그러나 우리만 그런 것이 아니다. 최근 5년간 원달러 환율은 33% 올랐고 엔달러 환율은 50%가 올랐다.
지금 우리 외환보유고가 낮은 것도 아니고, 대외채무보다 대외자산이 큰 상황이다. 현재 환율만 놓고 IMF 때 환율과 비교하며 위기감을 부추기는 목소리는 경계해야 한다.
환율이 높지만 높은 데에는 이유가 있다. 전문가들의 주장처럼, 경제의 3주체인 가계/기업/정부가 모두 해외투자를 늘리고 있는 게 현실이다. 그것이 나쁜 선택이라고만 할 수도 없으며, 국민연금 기금 규모가 커지면서 해외투자가 늘어나는 것도 당연한 수순이다.
안정화 조치도 중요하지만, 조금 더 차분한 관점을 가지고 ‘대응과 적응(물가대책 등)’을 조화롭게 가져가는 모습을 보이는 것이 환율 안정에도 도움이 될 것이다.
특히, 이런 상황에서 정부가 ‘개인 투자’를 탓하면서 옥죄는 것은 효과보다 부작용이 클 것이다. 최근 증권사들을 압박해서 해외주식 정보채널 운영이 갑자기 중단되거나 해외주식 수수료 감면 이벤트까지 중단시키는 것은 접근방법이 잘못된 것이라고 본다. 의도한 효과보다 반감만 커질 수 있다.
오늘 발표된 세제조치도 면밀한 검토가 필요해 보인다. 해외주식 매도 금액을 넣은 이른바 ‘국내시장 복귀 계좌’에 대해 매도금액 5천만원을 한도로 1년간 해외주식 양도소득세를 감면해준다는 것인데, 단기적 효과를 얻을 수 있다 하더라도, 다른 계좌에서 국내주식을 팔고 해외주식을 사는 것이 가능하다면 공연한 조세 손실만 발생하고 외환 관점에서의 실익은 없게 된다. 기재위 조세소위 위원으로서, 실익을 위주로 디테일을 따져 볼 것이다.
정부의 조급한 모습은 오히려 시장을 자극하게 된다. 그러므로, 환율 상황에 대한 정부의 차분한 접근과 안정적인 메시지가 필요하다고 본다.
https://x.com/i/status/2003708519393177903
X (formerly Twitter)
이소영 국회의원 (Soyoung Lee) (@im_soyounglee) on X
<정부의 환율대응 기조에 대한 제언>
정부의 대응은 더 차분하고 침착해야 한다. 자칫하면 시장의 불안감만 부추길 수 있다.
환율이 급격하게 오르는 것은 바람직한 상황이 아니다. 그러나 우리만 그런 것이 아니다. 최근 5년간 원달러 환율은 33% 올랐고 엔달러 환율은 50%가 올랐다.
지금 우리
정부의 대응은 더 차분하고 침착해야 한다. 자칫하면 시장의 불안감만 부추길 수 있다.
환율이 급격하게 오르는 것은 바람직한 상황이 아니다. 그러나 우리만 그런 것이 아니다. 최근 5년간 원달러 환율은 33% 올랐고 엔달러 환율은 50%가 올랐다.
지금 우리
Forwarded from 천프로의 콘텐츠 모음방
일리아 슈츠케버의 최근 팟캐스트 인터뷰.
근래 본 유튜브 영상중 손에 꼽는 임팩트의 보물같은 영상. 인사이트가 아주 흘러넘침.
https://youtu.be/L3OvFcSjXRg?si=BIM3MdxJjI-7guCg
ai 애호가들 사이에 이미 많이 공유되었기에 굳이 나도 한마디 보태야겠다는 생각은 없었으나, 의외로 내 포스팅으로만 ai 관련 내용을 접하는 분들도 좀 있는것 같아 소개해 봅니다.
일리아 슈추케버는 딥러닝의 아버지이자 노벨상, 튜링상 수상자 제프리 힌튼의 랩애서 딥러닝 개발의 핵심을 맡았던 인재로 openAI 공동창립자이자 치프 사이언티스트였다가 작년 자신의 회사를 차림.
인터뷰어 드와케시 파텔은 ai 팟캐스트 진행자로 너무 유명해서 이분야에서는 모르면 간첩.
영상 직접 보는걸 강추하지만(백색나무 채널 영상들은 단순 기계번역이 아닌 공들인 번역자막 제공)
내용이 기니 스레드에서 AI coffee chat (AICC)이란 분이 요약한 내용 공유합니다(KAIST 대학원생이라는데 단순 ai 요약이 아니라 사람이 이해하고 정리한 냄새가 남)
1. 무식하게 몸집만 키우기는 끝났다
지난 몇 년은 "데이터 더 넣고, 컴퓨터 더 크게" 하면 해결되는 스케일링의 시대였습니다. 하지만 이제 그 약발이 떨어지고 있습니다. 100배 더 키운다고 세상이 100배 바뀌지는 않을 겁니다. 이제는 다시 진짜 아이디어로 승부하는 '연구(Research)'의 시대로 돌아가야 합니다.
2. 달달 외우는 건 공부가 아닙니다
지금의 AI 학습 방식(프리트레이닝)은 1만 시간 동안 기출문제만 달달 외운 수험생과 같습니다. 물론 시험은 잘 보겠지만, 그게 진짜 똑똑한 걸까요? 세상의 모든 텍스트를 다 보여줬는데도 뻔한 실수를 한다는 건, 근본적인 이해가 부족하다는 뜻입니다. 데이터 양으로만 밀어붙여서는 도달할 수 없는 영역이 있습니다.
3. 세상은 생각보다 천천히 변합니다
모델은 평가(Eval)에서 천재 같은데, 왜 경제적 임팩트는 아직 미미할까요? 기술이 실제 경제에 스며드는 데는 시간이 걸리기 때문입니다. 그리고 모델이 시험 문제는 잘 풀어도 실제 업무를 시키면 엉뚱한 버그를 만드는 등 '신뢰성'이 떨어지기 때문입니다. 이 괴리를 이해해야 합니다.(이 지점에서 AI 한계점을 잘 이해하고 AI 활용 유스케이스를 잘 알고 있는 역량이 중요하다고 생각합니다)
4. 남들 다 하는 경쟁(Rat Race)에 안 낍니다
지금 AI 업계는 아이디어보다 회사가 더 많습니다. 다들 비슷한 기술로 피 튀기게 경쟁하는 '쥐 경주'를 하고 있죠. 일리야는 그런 소모적인 시장 경쟁이 싫어서, 외부 압박 없이 본질적인 연구에만 집중할 수 있는 환경(SSI)을 택했습니다. 당장의 제품 출시 압박이 없어야 위대한 문제를 풀 수 있습니다.
5. 하나를 배우면 열을 알아야 진짜입니다
사람은 운전을 10시간이면 배우는데, AI는 수만 시간을 줘도 헤맵니다. 이 '샘플 효율성'의 차이가 바로 진짜 지능과 가짜 지능의 차이입니다. 적은 데이터로 본질을 꿰뚫는 능력, 그것이 우리가 찾아야 할 '일반화(Generalization)'의 핵심입니다.
6. 감정은 생각보다 똑똑한 나침반일지 모릅니다
뇌 손상 환자를 보면 감정이 없으면 의사결정을 못 합니다. 감정은 진화가 뇌에 심어놓은 아주 효율적인 가치 함수(Value Function)일 가능성이 큽니다. 복잡한 계산 없이도 생존에 유리한 결정을 내리게 해주니까요. AI에게도 이런 단순하고 강력한 나침반이 필요할 수 있습니다.
7. 뇌를 있는 그대로 베끼세요
일리야는 연구할 때 항상 생물학적 뇌를 본다고합니다. 인공 뉴런도 뇌에서 왔고, 분산 표현(distributed representation)도 뇌에서 왔습니다. "뇌가 이렇게 작동하니 AI도 그래야 한다"는 직관은 틀린 적이 별로 없습니다. 복잡한 수식보다 생물학적 영감과 미학적 단순함이 더 강력한 가이드가 됩니다. (답이 안보일 때 본질로 돌아가는 듯한 느낌이 드는 답변이였습니다. 똑똑한 사람들은 공통적으로 본질을 잘 파악하려고 하는 특성이 있는 거 같습니다)
8. 진화가 준 '사전 지식'을 인정하세요
인간이 태어나자마자 잘하는 시각이나 움직임은 진화가 미리 심어준 겁니다. 하지만 언어나 코딩은 진화가 심어주지 않았는데도 인간은 잘 배웁니다. 이건 인간의 뇌에 아주 범용적이고 강력한 '학습 알고리즘'이 있다는 증거입니다. 바로 이 '무엇이든 배우는 능력'을 찾아야 합니다.
9. '완성품'이 아니라 '천재 신입'을 만드세요
초지능은 모든 지식을 다 가진 채로 태어나는 게 아닙니다. 오히려 무엇이든 순식간에 배울 수 있는 '완벽한 학생'의 모습일 겁니다. 일터에 배치되면 인간보다 훨씬 빠르게 업무를 습득하고 스스로 성장하는 AI, 아마 이게 일리야가 추구하는 방향입니다.
10. 똑같은 놈 100명 있어봐야 소용없습니다
일리야는 "자신을 100만 명 복제한다고 연구가 100만 배 잘 될까요?" 대답하며 절대 아니라 이야기합니다. 똑같은 생각을 하는 복제인간은 아무리 많아봐야 '수확 체감(Diminishing returns)'만 올 뿐, 가치가 늘어나지 않는다고요. 필요한 건 단순히 많은 지능이 아니라, 서로 '다르게 생각하는' 다양한 지성들이라고 이야기합니다.
11. 분업은 없습니다. 승자독식에 대비하세요
경제학에서는 경쟁하면 분업화된다고 하죠? 하지만 일리야의 직관은 다릅니다. '무엇이든 배우는 AI'가 완성되면, 그 하나의 모델이 법률, 의료, 코딩 등 모든 경제 활동을 다 배워버릴 수 있습니다. 굳이 남에게 맡길 필요가 없으니까요. 틈새시장보다는 거대한 통합이 일어날 가능성이 크다고 주장합니다.
12. 변화는 예고 없이 들이닥칩니다
다 지금은 별거 없어 보여도, 어느 순간 그래프가 수직으로 솟구칠 겁니다. 5년에서 20년 사이, AI가 스스로 연구하며 똑똑해지는 순간 경제 성장 속도는 상상을 초월할 겁니다. 지금의 평온함에 속지 마세요. (이 부분에서 우리가 아는 똑똑한 사람들이 공통적으로 같은 방향을 이야기하고 있습니다. 다른 부분은 기간입니다. 가장 길게 보는 사람도 20년 내에 온다 이야기합니다)
13. '지각 있는 생명'을 사랑하게 만드세요
초지능을 인간의 노예로 만들려 하지 마세요. 대신 '지각 있는 모든 생명(Sentient Life)'을 아끼도록 만들어야 합니다. 그래야 AI가 자신과 같은 AI들도, 그리고 우리 인간도 그 범주 안에서 보호할 겁니다. 이것이 가장 안전한 길입니다.
14. 점진적으로 노출해야 안전한다고 봅니다
리눅스가 안전한 건 전 세계에 배포되어 수많은 버그를 잡았기 때문입니다. 초지능도 꽁꽁 숨겨두기보다, 조금 덜 똑똑한 버전부터 세상에 내놓아야 합니다. 그래야 우리 사회가 그 힘을 체감하고 적응하며 대비할 수 있습니다.
15. 결국은 수렴하게 됩니다
지금은 기업마다 방식이 다르지만, 결국 기술도 안전 전략도 하나로 수렴할 겁니다. 초지능이 가까워질수록 "아, 이렇게 해야 안전하구나"라는 게 명확해질 테니까요. 경쟁하던 기업들도 안전 앞에서는 협력하게 될 겁니다. 일리야는 그 올바른 방향을 먼저 제시하기 위해 SSI를 만들었다고 합니다.
16. 말로 하지 말고 보여주세요
사람들은 눈으로 안 보면 안 믿습니다. "AI가 위험해요", "세상이 바뀔 거예요" 백날 말해봐야 소용없습니다. 압도적인 성능을 직접 보여주세요. 그래야 정부도 움직이고 사람들도 진짜로 받아들입니다.
17. 아름답지 않으면 틀린거다
연구하다 보면 벽에 부딪힙니다. 데이터는 엉망이고 실험은 실패하죠. 그때 버티게 해주는 건 "이 이론은 너무 아름다워서 틀릴 리가 없다"는 미학적 확신입니다. 진리는 언제나 단순하고 우아합니다. 설명이 지저분하고 복잡하다면, 그건 아직 정답을 못 찾은 겁니다. (뜨끔..)
18. 탑다운(Top-down) 믿음을 가지세요
데이터만 쳐다보고 있으면 길을 잃습니다. "이건 무조건 된다"는 큰 그림을 먼저 그리고, 실험 결과가 그에 맞지 않으면 실험을 의심하세요. 버그일 수도 있고, 설정 오류일 수도 있습니다. 확고한 비전이 있어야 지루한 디버깅 과정을 견뎌낼 수 있습니다.
19. 일리야 관점에선 아이디어 가뭄이다
"아이디어는 싸고 실행이 중요하다"는 말은 옛말입니다.
근래 본 유튜브 영상중 손에 꼽는 임팩트의 보물같은 영상. 인사이트가 아주 흘러넘침.
https://youtu.be/L3OvFcSjXRg?si=BIM3MdxJjI-7guCg
ai 애호가들 사이에 이미 많이 공유되었기에 굳이 나도 한마디 보태야겠다는 생각은 없었으나, 의외로 내 포스팅으로만 ai 관련 내용을 접하는 분들도 좀 있는것 같아 소개해 봅니다.
일리아 슈추케버는 딥러닝의 아버지이자 노벨상, 튜링상 수상자 제프리 힌튼의 랩애서 딥러닝 개발의 핵심을 맡았던 인재로 openAI 공동창립자이자 치프 사이언티스트였다가 작년 자신의 회사를 차림.
인터뷰어 드와케시 파텔은 ai 팟캐스트 진행자로 너무 유명해서 이분야에서는 모르면 간첩.
영상 직접 보는걸 강추하지만(백색나무 채널 영상들은 단순 기계번역이 아닌 공들인 번역자막 제공)
내용이 기니 스레드에서 AI coffee chat (AICC)이란 분이 요약한 내용 공유합니다(KAIST 대학원생이라는데 단순 ai 요약이 아니라 사람이 이해하고 정리한 냄새가 남)
1. 무식하게 몸집만 키우기는 끝났다
지난 몇 년은 "데이터 더 넣고, 컴퓨터 더 크게" 하면 해결되는 스케일링의 시대였습니다. 하지만 이제 그 약발이 떨어지고 있습니다. 100배 더 키운다고 세상이 100배 바뀌지는 않을 겁니다. 이제는 다시 진짜 아이디어로 승부하는 '연구(Research)'의 시대로 돌아가야 합니다.
2. 달달 외우는 건 공부가 아닙니다
지금의 AI 학습 방식(프리트레이닝)은 1만 시간 동안 기출문제만 달달 외운 수험생과 같습니다. 물론 시험은 잘 보겠지만, 그게 진짜 똑똑한 걸까요? 세상의 모든 텍스트를 다 보여줬는데도 뻔한 실수를 한다는 건, 근본적인 이해가 부족하다는 뜻입니다. 데이터 양으로만 밀어붙여서는 도달할 수 없는 영역이 있습니다.
3. 세상은 생각보다 천천히 변합니다
모델은 평가(Eval)에서 천재 같은데, 왜 경제적 임팩트는 아직 미미할까요? 기술이 실제 경제에 스며드는 데는 시간이 걸리기 때문입니다. 그리고 모델이 시험 문제는 잘 풀어도 실제 업무를 시키면 엉뚱한 버그를 만드는 등 '신뢰성'이 떨어지기 때문입니다. 이 괴리를 이해해야 합니다.(이 지점에서 AI 한계점을 잘 이해하고 AI 활용 유스케이스를 잘 알고 있는 역량이 중요하다고 생각합니다)
4. 남들 다 하는 경쟁(Rat Race)에 안 낍니다
지금 AI 업계는 아이디어보다 회사가 더 많습니다. 다들 비슷한 기술로 피 튀기게 경쟁하는 '쥐 경주'를 하고 있죠. 일리야는 그런 소모적인 시장 경쟁이 싫어서, 외부 압박 없이 본질적인 연구에만 집중할 수 있는 환경(SSI)을 택했습니다. 당장의 제품 출시 압박이 없어야 위대한 문제를 풀 수 있습니다.
5. 하나를 배우면 열을 알아야 진짜입니다
사람은 운전을 10시간이면 배우는데, AI는 수만 시간을 줘도 헤맵니다. 이 '샘플 효율성'의 차이가 바로 진짜 지능과 가짜 지능의 차이입니다. 적은 데이터로 본질을 꿰뚫는 능력, 그것이 우리가 찾아야 할 '일반화(Generalization)'의 핵심입니다.
6. 감정은 생각보다 똑똑한 나침반일지 모릅니다
뇌 손상 환자를 보면 감정이 없으면 의사결정을 못 합니다. 감정은 진화가 뇌에 심어놓은 아주 효율적인 가치 함수(Value Function)일 가능성이 큽니다. 복잡한 계산 없이도 생존에 유리한 결정을 내리게 해주니까요. AI에게도 이런 단순하고 강력한 나침반이 필요할 수 있습니다.
7. 뇌를 있는 그대로 베끼세요
일리야는 연구할 때 항상 생물학적 뇌를 본다고합니다. 인공 뉴런도 뇌에서 왔고, 분산 표현(distributed representation)도 뇌에서 왔습니다. "뇌가 이렇게 작동하니 AI도 그래야 한다"는 직관은 틀린 적이 별로 없습니다. 복잡한 수식보다 생물학적 영감과 미학적 단순함이 더 강력한 가이드가 됩니다. (답이 안보일 때 본질로 돌아가는 듯한 느낌이 드는 답변이였습니다. 똑똑한 사람들은 공통적으로 본질을 잘 파악하려고 하는 특성이 있는 거 같습니다)
8. 진화가 준 '사전 지식'을 인정하세요
인간이 태어나자마자 잘하는 시각이나 움직임은 진화가 미리 심어준 겁니다. 하지만 언어나 코딩은 진화가 심어주지 않았는데도 인간은 잘 배웁니다. 이건 인간의 뇌에 아주 범용적이고 강력한 '학습 알고리즘'이 있다는 증거입니다. 바로 이 '무엇이든 배우는 능력'을 찾아야 합니다.
9. '완성품'이 아니라 '천재 신입'을 만드세요
초지능은 모든 지식을 다 가진 채로 태어나는 게 아닙니다. 오히려 무엇이든 순식간에 배울 수 있는 '완벽한 학생'의 모습일 겁니다. 일터에 배치되면 인간보다 훨씬 빠르게 업무를 습득하고 스스로 성장하는 AI, 아마 이게 일리야가 추구하는 방향입니다.
10. 똑같은 놈 100명 있어봐야 소용없습니다
일리야는 "자신을 100만 명 복제한다고 연구가 100만 배 잘 될까요?" 대답하며 절대 아니라 이야기합니다. 똑같은 생각을 하는 복제인간은 아무리 많아봐야 '수확 체감(Diminishing returns)'만 올 뿐, 가치가 늘어나지 않는다고요. 필요한 건 단순히 많은 지능이 아니라, 서로 '다르게 생각하는' 다양한 지성들이라고 이야기합니다.
11. 분업은 없습니다. 승자독식에 대비하세요
경제학에서는 경쟁하면 분업화된다고 하죠? 하지만 일리야의 직관은 다릅니다. '무엇이든 배우는 AI'가 완성되면, 그 하나의 모델이 법률, 의료, 코딩 등 모든 경제 활동을 다 배워버릴 수 있습니다. 굳이 남에게 맡길 필요가 없으니까요. 틈새시장보다는 거대한 통합이 일어날 가능성이 크다고 주장합니다.
12. 변화는 예고 없이 들이닥칩니다
다 지금은 별거 없어 보여도, 어느 순간 그래프가 수직으로 솟구칠 겁니다. 5년에서 20년 사이, AI가 스스로 연구하며 똑똑해지는 순간 경제 성장 속도는 상상을 초월할 겁니다. 지금의 평온함에 속지 마세요. (이 부분에서 우리가 아는 똑똑한 사람들이 공통적으로 같은 방향을 이야기하고 있습니다. 다른 부분은 기간입니다. 가장 길게 보는 사람도 20년 내에 온다 이야기합니다)
13. '지각 있는 생명'을 사랑하게 만드세요
초지능을 인간의 노예로 만들려 하지 마세요. 대신 '지각 있는 모든 생명(Sentient Life)'을 아끼도록 만들어야 합니다. 그래야 AI가 자신과 같은 AI들도, 그리고 우리 인간도 그 범주 안에서 보호할 겁니다. 이것이 가장 안전한 길입니다.
14. 점진적으로 노출해야 안전한다고 봅니다
리눅스가 안전한 건 전 세계에 배포되어 수많은 버그를 잡았기 때문입니다. 초지능도 꽁꽁 숨겨두기보다, 조금 덜 똑똑한 버전부터 세상에 내놓아야 합니다. 그래야 우리 사회가 그 힘을 체감하고 적응하며 대비할 수 있습니다.
15. 결국은 수렴하게 됩니다
지금은 기업마다 방식이 다르지만, 결국 기술도 안전 전략도 하나로 수렴할 겁니다. 초지능이 가까워질수록 "아, 이렇게 해야 안전하구나"라는 게 명확해질 테니까요. 경쟁하던 기업들도 안전 앞에서는 협력하게 될 겁니다. 일리야는 그 올바른 방향을 먼저 제시하기 위해 SSI를 만들었다고 합니다.
16. 말로 하지 말고 보여주세요
사람들은 눈으로 안 보면 안 믿습니다. "AI가 위험해요", "세상이 바뀔 거예요" 백날 말해봐야 소용없습니다. 압도적인 성능을 직접 보여주세요. 그래야 정부도 움직이고 사람들도 진짜로 받아들입니다.
17. 아름답지 않으면 틀린거다
연구하다 보면 벽에 부딪힙니다. 데이터는 엉망이고 실험은 실패하죠. 그때 버티게 해주는 건 "이 이론은 너무 아름다워서 틀릴 리가 없다"는 미학적 확신입니다. 진리는 언제나 단순하고 우아합니다. 설명이 지저분하고 복잡하다면, 그건 아직 정답을 못 찾은 겁니다. (뜨끔..)
18. 탑다운(Top-down) 믿음을 가지세요
데이터만 쳐다보고 있으면 길을 잃습니다. "이건 무조건 된다"는 큰 그림을 먼저 그리고, 실험 결과가 그에 맞지 않으면 실험을 의심하세요. 버그일 수도 있고, 설정 오류일 수도 있습니다. 확고한 비전이 있어야 지루한 디버깅 과정을 견뎌낼 수 있습니다.
19. 일리야 관점에선 아이디어 가뭄이다
"아이디어는 싸고 실행이 중요하다"는 말은 옛말입니다.
YouTube
지금 AI에겐 결정적인 '이것'이 없다 - 일리야 수츠케버
정말 오랜만에 일리야 수츠케버의 인터뷰가 나왔네요.
AI 필드 앞으로의 수 년이 어떻게 흘러갈지 가늠해볼 수 있는, 보석 같은 인터뷰였습니다.
일리야가 여러번 말하는 'it'
그게 무엇인지 다같이 생각하고 느껴보는 시간 되었으면 좋겠습니다.
시청해주시는 한 분, 한 분께 진심으로 감사드립니다!
cf-1. sentient 를 단순히 지각 쪽으로 번역하면 덜 직관적이기에
감정 뉴런(https://arxiv.org/abs/1704.01444)을 생각하면…
AI 필드 앞으로의 수 년이 어떻게 흘러갈지 가늠해볼 수 있는, 보석 같은 인터뷰였습니다.
일리야가 여러번 말하는 'it'
그게 무엇인지 다같이 생각하고 느껴보는 시간 되었으면 좋겠습니다.
시청해주시는 한 분, 한 분께 진심으로 감사드립니다!
cf-1. sentient 를 단순히 지각 쪽으로 번역하면 덜 직관적이기에
감정 뉴런(https://arxiv.org/abs/1704.01444)을 생각하면…
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Forwarded from Ahboyash Reads
Good discussion on Prediction Markts
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1. Markets as Accountability Engines
- Vitalik argues that PMs introduce a necessary cost to public speech --> force users to "put money behind" their assertions (skin in the game). If you make a bad prediction, you lose money. This creates an environment that favors truth-seeking over sensationalism (unlike what social media is optimised for)
- PMs better than crypto markets --> argues PMs are "healthier" reduces "greater fool" dynamics, pump-and-dumps, and reflexivity compared to unbounded tokens
2. The Bear Case: The "Platonic" Fallacy
- Leo argues that current liquidity isn't organic (subsidized by VCs and market makers burning cash to acquire users)
- Market makers can only hedge and model risks for high-volume, data-rich events like sports and politics. Unique, long tail markets markets (where PMs should theoretically shine) have zero liquidity because they are too risky for market makers to touch
- Yield farming more than forecasting --> users are usually betting at the last minute or buying 99% odds for safe yield
3. The Rebuttal: Speculation as a Subsidy
- Milli argues that "moonshot bets" and sports gambling are necessary --> attract "dumb money" that creates the pool of liquidity required to eventually subsidize serious, low-volume information markets
- Efficient Market Hypothesis suggests that optimizing for P&L will eventually force users to optimize for probability calibration
- Mispriced markets are the piont of prediction markets --> serves as a bounty for anyone who can uncover the truth
4. Hyperstition and "Truth Bounties"
- Using PMs not just to predict reality, but to cause it
- Imagine a model where users pool funds into a prediction market to incentivize an outcome. For example, creating a market "Is Tether CIA?" and using the pooled funds to pay investigative journalists to find the answer
- Charlotte Fang argues that with enough liquidity, PMs become "Reality Markets." The market creates a feedback loop where the price programs reality to follow the market
- Vitalik identifies this as a "danger case." If markets can cause events (hyperstition), it inherently favors large actors with the capital to force outcomes, putting small actors at a disadvantage. He notes this risk exists in regular stock markets (e.g., shorting a stock and then causing a disaster) but remains a structural risk for PMs
- - -
Links:
- https://x.com/CharlotteFang77/status/2004475431605744032?s=20
- https://x.com/VitalikButerin/status/2004507391602069903?s=20
- https://x.com/thenarrator/status/2004038759843496300?s=20
- https://x.com/Leozayaat/status/2003687484354626002?s=20
- https://x.com/llamaonthebrink/status/2004063440004956528?s=20
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1. Markets as Accountability Engines
- Vitalik argues that PMs introduce a necessary cost to public speech --> force users to "put money behind" their assertions (skin in the game). If you make a bad prediction, you lose money. This creates an environment that favors truth-seeking over sensationalism (unlike what social media is optimised for)
- PMs better than crypto markets --> argues PMs are "healthier" reduces "greater fool" dynamics, pump-and-dumps, and reflexivity compared to unbounded tokens
2. The Bear Case: The "Platonic" Fallacy
- Leo argues that current liquidity isn't organic (subsidized by VCs and market makers burning cash to acquire users)
- Market makers can only hedge and model risks for high-volume, data-rich events like sports and politics. Unique, long tail markets markets (where PMs should theoretically shine) have zero liquidity because they are too risky for market makers to touch
- Yield farming more than forecasting --> users are usually betting at the last minute or buying 99% odds for safe yield
3. The Rebuttal: Speculation as a Subsidy
- Milli argues that "moonshot bets" and sports gambling are necessary --> attract "dumb money" that creates the pool of liquidity required to eventually subsidize serious, low-volume information markets
- Efficient Market Hypothesis suggests that optimizing for P&L will eventually force users to optimize for probability calibration
- Mispriced markets are the piont of prediction markets --> serves as a bounty for anyone who can uncover the truth
4. Hyperstition and "Truth Bounties"
- Using PMs not just to predict reality, but to cause it
- Imagine a model where users pool funds into a prediction market to incentivize an outcome. For example, creating a market "Is Tether CIA?" and using the pooled funds to pay investigative journalists to find the answer
- Charlotte Fang argues that with enough liquidity, PMs become "Reality Markets." The market creates a feedback loop where the price programs reality to follow the market
- Vitalik identifies this as a "danger case." If markets can cause events (hyperstition), it inherently favors large actors with the capital to force outcomes, putting small actors at a disadvantage. He notes this risk exists in regular stock markets (e.g., shorting a stock and then causing a disaster) but remains a structural risk for PMs
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Links:
- https://x.com/CharlotteFang77/status/2004475431605744032?s=20
- https://x.com/VitalikButerin/status/2004507391602069903?s=20
- https://x.com/thenarrator/status/2004038759843496300?s=20
- https://x.com/Leozayaat/status/2003687484354626002?s=20
- https://x.com/llamaonthebrink/status/2004063440004956528?s=20
바이브코딩 해보고 느낀 미세팁
1. 단계별로 지시를 할 것
2. 마크다운 문법을 사용할 것
3. 자연어를 ai가 이해하기 쉽게 풀어 쓸 것
4. 아이디어가 있으면 교차검증을 통해 구체화 해나가는걸 추천
5. 어떤 ai를 사용하든 비슷하나 적어도 1개의 Max 플랜은 필수인듯
Ex) 클로드 max + Gemini pro + gpt pro
6. mac 추천 + 옵시디언, 노션 활용 필수
1. 단계별로 지시를 할 것
2. 마크다운 문법을 사용할 것
3. 자연어를 ai가 이해하기 쉽게 풀어 쓸 것
4. 아이디어가 있으면 교차검증을 통해 구체화 해나가는걸 추천
5. 어떤 ai를 사용하든 비슷하나 적어도 1개의 Max 플랜은 필수인듯
Ex) 클로드 max + Gemini pro + gpt pro
6. mac 추천 + 옵시디언, 노션 활용 필수
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