AI 를 배워야겠다고 느낀 이유
1. 시스템은 얻었는데, 내 잔고가 녹는 걸 눈뜨고 보고만 있었던 날
GPT 가 처음 나왔을 때부터 챗봇 정도로는 써왔습니다.
AI 자체에 노출된 건 오래됐지만, 에이전틱 코딩 단계로 들어간 건 작년부터였습니다.
Perp 파밍을 수동으로 돌리다가 계정 수가 늘어나니 손으로는 도저히 감당이 안 됐습니다.
그러다 AI 와 개발을 둘 다 아는 분께 아이디어를 구했고, 우분투 서버에서 양방향 API 자동화가 가능하다는 이야기를 들었습니다.
밥 한 끼 사드리며 다섯 시간 정도 세팅을 배웠습니다.
웹 매크로 정도는 만져봤지만 이건 차원이 달랐습니다.
거래소를 켜지도 않았는데 주문이 체결되고 포지션이 관리됐습니다.
처음엔 그게 충격이었습니다.
그런데 진짜 충격은 그 다음에 왔습니다.
일주일 뒤 서버에 지금은 흔하게 보는 몇 가지 문제가 발생했습니다.
잔고는 계속 꼬이고 있었고, 저는 터미널 앞에서 서버 접속 명령어 말고는 할 수 있는 게 없었습니다.
결국 물어물어 겨우 해결했습니다.
그때 처음 깨달았습니다.
시스템을 사용하는 것과 시스템을 이해하는 것은 전혀 다른 문제라는 걸요.
내 돈을 굴리는 시스템이 어떻게 작동하고, 왜 망가지는지조차 모른다는 건 생각보다 위험한 일이었습니다.
2. 클라우드 AI 가 답을 안 해주기 시작한 날
지금 거래소 랭커들은 대부분 어떤 형태로든 퀀트 봇을 사용합니다.
퍼시피카나 01.xyz 처럼 포지션을 공개하는 곳들도 많습니다. (위 사진, 대부분의 거래소 상위권은 다 봇임)
역엔지니어링을 하다 보니 생각보다 다양한 전략이 존재했고, 일부는 셀프 필링 같은 구조를 사용한다는 것도 알게 됐습니다.
문제는 여기서부터였습니다.
클라우드 AI 에는 정책이 있습니다.
답할 수 있는 영역과 답할 수 없는 영역이 존재합니다.
시간이 지날수록 그 경계는 점점 늘어났습니다.
최근에는 Fable 5 조차 정상적인 코드 수정 과정에서 권한을 요구하거나 Opus 로 폴백되는 경우를 자주 봤습니다.
그날 직감했습니다.
로컬 모델이 뜨는 이유는 자유 때문이 아니라 통제권 때문이라는 걸요.
누군가의 정책 변화나 서비스 방향과 상관없이, 내가 필요할 때 필요한 수준까지 사용할 수 있는 도구.
그 수요는 앞으로 더 커질 수밖에 없다고 생각했습니다.
3. 이제는 모두가 75 점에서 출발하는 시대
지금 프론티어 모델은 정말 강력합니다.
예전 같으면 전문가가 며칠 걸려 만들 결과물의 75 점 수준까지는 누구나 도달할 수 있습니다.
문제는 그것이 나만의 능력이 아니라는 점입니다.
이제 모두가 같은 도구를 씁니다.
모두가 비슷한 수준의 초안을 만들고, 비슷한 수준의 코드와 자료를 얻습니다.
그래서 오히려 남은 25 점이 더 중요해졌습니다.
AI 가 사용자 편향에 끌려 잘못된 방향으로 가고 있는 건 아닌지 판단하는 능력.
결과가 맞는지 검증하는 능력.
실패했을 때 원인을 찾는 능력.
그 부분은 아직 사람의 영역이고, 사실 더 중요합니다.
AI 는 75 점까지는 빠르게 올려주지만, 스스로 95 점을 만들어주지는 않습니다.
GPT 챗봇 시절에는 AI 를 쓸지 말지가 취향에 가까웠습니다.
지금은 다르게 느껴집니다.
AI 를 안 한다는 건 생산성을 조금 포기하는 문제가 아닙니다.
남들이 이미 75 점에서 출발하는 시대에 혼자 0 점에서 시작하겠다고 선언하는 것에 더 가깝습니다.
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Forwarded from 기분좋은 마곤
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Backpack 이거 왜오름?
Backpack이 어떻게 솔라나 체인을 다시 부활시킬 수 있는지 보여주는 동영상
-체인 위에서 백팩 토큰화 증권을 통한 24시간 $SPCX 현물 거래량 : 50M+
- Issued by Backpack Securities
백팩 시큐리티는 실제 SpaceX 주식/증권 권리를 전통 증권 인프라에서 보유 & 관리하면서 Solana위 SPCX 토큰으로 전환해주는 토큰 브로커리지를 수행중
Custody는 SEC 등록 FINRA/SIPC 회원인 RQD, Atomic Vault
—» 이 라이센스도 획득하기 위해 작업 중
- 솔라나 체인에서 거래 가능, sunrise(coordination layer, 어그리게이터) , 토큰화 증권화
- 다시 Backpack으로 입금하면 전통 증권 보유분으로 전환
출처
Backpack이 어떻게 솔라나 체인을 다시 부활시킬 수 있는지 보여주는 동영상
-체인 위에서 백팩 토큰화 증권을 통한 24시간 $SPCX 현물 거래량 : 50M+
작동하는 방법
- Issued by Backpack Securities
백팩 시큐리티는 실제 SpaceX 주식/증권 권리를 전통 증권 인프라에서 보유 & 관리하면서 Solana위 SPCX 토큰으로 전환해주는 토큰 브로커리지를 수행중
Custody는 SEC 등록 FINRA/SIPC 회원인 RQD, Atomic Vault
—» 이 라이센스도 획득하기 위해 작업 중
- 솔라나 체인에서 거래 가능, sunrise(coordination layer, 어그리게이터) , 토큰화 증권화
- 다시 Backpack으로 입금하면 전통 증권 보유분으로 전환
출처
Forwarded from 무사시의 코인 베기 (KDP_DAO) (Musashi | KDP)
클로드 지역락 보니까 크립토가 다시 좀 괜찮은 영역처럼 보일 수 있겠단 생각이 듬
크립토 전체가 그렇다는 건 아니고 DeAI 안에서도 모델 학습·컴퓨팅 기여·리워드 분배처럼 기여를 검증하고 보상하는 영역이 토큰 인센티브랑 온체인 구조가 꽤 잘 맞는다고 봄
그래서 단순 AI 토큰말고 위에 해당되는 프로젝트 밸류들 상방이 좋아보이는데 이런 걸 제대로 하는 Pluralis, Prime Intellect, Nous 같은 쪽은 당장 시장에서 살 수 있는 노출이 거의 없다는 게 아쉬움......
개인적으로 지금 제일 좋아 보이는 건 $POD (자체모델 + 무검열)같고 $TAO, $SERV, $PEARL, Ambient, Gonka 등 컴퓨팅을 가지고있는 애들을 볼 만하다고 봄
좀더 크게 보면 모델 학습엔 결국 컴퓨팅이 필요하고 이 컴퓨팅을 토큰 모델이랑 연결하면 PoUW가 됨 이걸 더 인프라적으로 묶어낸 게 $NOCK, 장기적으로는 수혜주가 될 수 있다고 생각함
새로운 PoUW가 나왔을 때 신규 컴퓨팅 자원이 필요한데 $NOCK은 merge mining으로 이 컴퓨팅 자원을 바로 제공할 수 있기때문
지금 당장 프런티어 모델 성능을 따라가긴 어렵겠지만 deai 쪽으로 자본과 인센티브가 계속 붙고 섹터 밸류가 올라간다면 격차는 어느 정도 좁혀질 수 있다고 봄
크립토 전체가 그렇다는 건 아니고 DeAI 안에서도 모델 학습·컴퓨팅 기여·리워드 분배처럼 기여를 검증하고 보상하는 영역이 토큰 인센티브랑 온체인 구조가 꽤 잘 맞는다고 봄
그래서 단순 AI 토큰말고 위에 해당되는 프로젝트 밸류들 상방이 좋아보이는데 이런 걸 제대로 하는 Pluralis, Prime Intellect, Nous 같은 쪽은 당장 시장에서 살 수 있는 노출이 거의 없다는 게 아쉬움......
개인적으로 지금 제일 좋아 보이는 건 $POD (자체모델 + 무검열)같고 $TAO, $SERV, $PEARL, Ambient, Gonka 등 컴퓨팅을 가지고있는 애들을 볼 만하다고 봄
좀더 크게 보면 모델 학습엔 결국 컴퓨팅이 필요하고 이 컴퓨팅을 토큰 모델이랑 연결하면 PoUW가 됨 이걸 더 인프라적으로 묶어낸 게 $NOCK, 장기적으로는 수혜주가 될 수 있다고 생각함
새로운 PoUW가 나왔을 때 신규 컴퓨팅 자원이 필요한데 $NOCK은 merge mining으로 이 컴퓨팅 자원을 바로 제공할 수 있기때문
지금 당장 프런티어 모델 성능을 따라가긴 어렵겠지만 deai 쪽으로 자본과 인센티브가 계속 붙고 섹터 밸류가 올라간다면 격차는 어느 정도 좁혀질 수 있다고 봄
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Forwarded from 불개미 CRYPTO
트위터 유료요금 사용자는 트위터에서 supergrok을 무료로 사용할수 있습니다. 이건 다들 아시는건데
원래 grok을 외부 에이전트 (오픈클로) 에 붙이려면 api만 가능했었는데 5월 말즘에 CLI가 열렸습니다.
api 과금으로 grok 쓰시던 분들 CLI로 갈아타서 비용절감 ㄱㄱ
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OpenRouter 가 Fusion API 를 공개했습니다.
핵심은 새로운 AI 모델이 아니라, 여러 AI 를 동시에 돌린 뒤 결과를 합성하는 오케스트레이션 방식입니다.
여러 모델에 동일한 질문을 병렬 전송
각 모델이 웹 검색·툴 사용 후 답변 생성
Judge 가 공통점·충돌·누락 내용 분석
Synthesizer 가 최종 답변 작성
OpenRouter 발표 기준:
단일 GPT-5.5 보다 높은 점수
단일 Opus 4.8 보다 높은 점수
Claude Fable 5 성능에 근접
비용은 Fable 5 대비 약 절반 수준
특히 Gemini Flash + Kimi K2.6 + DeepSeek V4 Pro 패널이 GPT-5.5·Opus 단독 모델을 앞섰다고 주장했습니다.
개인도 OpenRouter API 를 통해 바로 사용 가능하며, 모델명은
흥미로운 점은 Fusion 자체보다도, 이제는 "더 강한 단일 모델"보다 "여러 모델의 집단지성 + 합성"이 성능 향상의 핵심이 되고 있다는 부분입니다.
핵심은 새로운 AI 모델이 아니라, 여러 AI 를 동시에 돌린 뒤 결과를 합성하는 오케스트레이션 방식입니다.
여러 모델에 동일한 질문을 병렬 전송
각 모델이 웹 검색·툴 사용 후 답변 생성
Judge 가 공통점·충돌·누락 내용 분석
Synthesizer 가 최종 답변 작성
OpenRouter 발표 기준:
단일 GPT-5.5 보다 높은 점수
단일 Opus 4.8 보다 높은 점수
Claude Fable 5 성능에 근접
비용은 Fable 5 대비 약 절반 수준
특히 Gemini Flash + Kimi K2.6 + DeepSeek V4 Pro 패널이 GPT-5.5·Opus 단독 모델을 앞섰다고 주장했습니다.
개인도 OpenRouter API 를 통해 바로 사용 가능하며, 모델명은
openrouter/fusion입니다.흥미로운 점은 Fusion 자체보다도, 이제는 "더 강한 단일 모델"보다 "여러 모델의 집단지성 + 합성"이 성능 향상의 핵심이 되고 있다는 부분입니다.
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OpenServ 는 새 AI 모델을 만드는 게 아니라 기존 LLM 위에 붙는 추론 레이어 (SERV Reasoning) 개발 중
목표는 AI 에이전트의 신뢰성·감사 가능성·비용 문제 해결
현재 Private Beta 운영 중
은행, 정부, 기업 대상 도입 추진 중
UAE 정부 관련 실제 운영 사례를 주장
자체 벤치마크 기준으로 DeepSeek + SERV 가 Fable 5 를 비용 대비 크게 앞선다고 주장
향후 Public API → 자체 모델 → 자체 체인 순으로 확장 계획
핵심은:
"더 똑똑한 AI 를 만드는 회사"가 아니라, GPT·Claude·DeepSeek 등을 기업 환경에서 더 안정적으로 쓰게 만드는 AI 오케스트레이션/추론 인프라 회사라는 포지션입니다.
다만 성능 수치와 고객 사례 상당수는 아직 OpenServ 측 주장 단계입니다.
목표는 AI 에이전트의 신뢰성·감사 가능성·비용 문제 해결
현재 Private Beta 운영 중
은행, 정부, 기업 대상 도입 추진 중
UAE 정부 관련 실제 운영 사례를 주장
자체 벤치마크 기준으로 DeepSeek + SERV 가 Fable 5 를 비용 대비 크게 앞선다고 주장
향후 Public API → 자체 모델 → 자체 체인 순으로 확장 계획
핵심은:
"더 똑똑한 AI 를 만드는 회사"가 아니라, GPT·Claude·DeepSeek 등을 기업 환경에서 더 안정적으로 쓰게 만드는 AI 오케스트레이션/추론 인프라 회사라는 포지션입니다.
다만 성능 수치와 고객 사례 상당수는 아직 OpenServ 측 주장 단계입니다.
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구글이 Open Knowledge Format(OKF)라는 AI용 오픈 지식 표준을 공개합니다.
AI 에이전트가 활용하는 문서, 위키, 운영 매뉴얼, 데이터 설명서 등을 하나의 형식으로 관리하기 위한 규격입니다. 구조는 복잡한 데이터베이스가 아니라 Markdown + YAML 메타데이터 기반으로 매우 단순합니다. 특정 AI 모델, 벡터 DB, 클라우드 서비스에 종속되지 않는 벤더 중립 표준입니다.
GitHub 저장소, 노션에서 내보낸 문서, 사내 위키 등을 AI 가 읽기 쉬운 형태로 정리할 수 있습니다. Claude 의 CLAUDE.md, OpenAI 의 AGENTS.md, Karpathy 의 LLM Wiki 등 최근 확산된 "AI 용 문서 저장소" 패턴을 공식 규격으로 표준화하려는 시도입니다. 사람이 직접 읽고 수정할 수 있으며, 동시에 AI 에이전트도 별도 변환 없이 바로 활용 가능합니다.
Git 을 통한 버전 관리가 가능해 코드와 지식을 함께 관리할 수 있습니다. 문서 간 링크를 통해 데이터셋, API, 운영 절차, 프로젝트 문서를 하나의 지식 그래프로 연결할 수 있습니다. 구글은 자사 Knowledge Catalog 에서도 OKF 를 지원하도록 업데이트했습니다. 문서 자동 생성 에이전트, 시각화 도구, 샘플 데이터셋도 함께 공개합니다.
한 줄 요약
구글이 AI 에이전트 시대를 대비해 문서·위키·운영지식을 Markdown 기반의 공통 포맷으로 표준화하는 OKF(Open Knowledge Format) 를 공개했습니다. AI 버전 HTML 이나 Markdown 표준을 만들려는 시도에 가깝습니다.
https://github.com/GoogleCloudPlatform/knowledge-catalog/blob/main/okf/SPEC.md
AI 에이전트가 활용하는 문서, 위키, 운영 매뉴얼, 데이터 설명서 등을 하나의 형식으로 관리하기 위한 규격입니다. 구조는 복잡한 데이터베이스가 아니라 Markdown + YAML 메타데이터 기반으로 매우 단순합니다. 특정 AI 모델, 벡터 DB, 클라우드 서비스에 종속되지 않는 벤더 중립 표준입니다.
GitHub 저장소, 노션에서 내보낸 문서, 사내 위키 등을 AI 가 읽기 쉬운 형태로 정리할 수 있습니다. Claude 의 CLAUDE.md, OpenAI 의 AGENTS.md, Karpathy 의 LLM Wiki 등 최근 확산된 "AI 용 문서 저장소" 패턴을 공식 규격으로 표준화하려는 시도입니다. 사람이 직접 읽고 수정할 수 있으며, 동시에 AI 에이전트도 별도 변환 없이 바로 활용 가능합니다.
Git 을 통한 버전 관리가 가능해 코드와 지식을 함께 관리할 수 있습니다. 문서 간 링크를 통해 데이터셋, API, 운영 절차, 프로젝트 문서를 하나의 지식 그래프로 연결할 수 있습니다. 구글은 자사 Knowledge Catalog 에서도 OKF 를 지원하도록 업데이트했습니다. 문서 자동 생성 에이전트, 시각화 도구, 샘플 데이터셋도 함께 공개합니다.
한 줄 요약
구글이 AI 에이전트 시대를 대비해 문서·위키·운영지식을 Markdown 기반의 공통 포맷으로 표준화하는 OKF(Open Knowledge Format) 를 공개했습니다. AI 버전 HTML 이나 Markdown 표준을 만들려는 시도에 가깝습니다.
https://github.com/GoogleCloudPlatform/knowledge-catalog/blob/main/okf/SPEC.md
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오늘 본 글 중 가장 인상 깊었던 내용.
AI 시대에는 기술 부채 (코드가 꼬이는 문제) 나 인지 부채 (아무도 코드를 이해 못하는 문제) 보다 의도 부채 (Intent Debt) 가 더 중요해지고 있다는 이야기입니다.
예전에는 개발자가 "왜 이렇게 만들었는지"를 머릿속으로 기억하고 있었지만, 이제는 AI 에이전트가 대부분의 작업을 수행합니다.
문제는 AI 가 코드는 읽을 수 있어도:
- 왜 이 기능이 존재하는지
- 왜 이런 제약을 둔 건지
- 왜 비효율적으로 보이는 로직을 남겨둔 건지
는 알 수 없다는 점입니다.
그래서 앞으로 가장 중요한 자산은 코드 자체가 아니라:
- 목표
- 제약조건
- 의사결정 이유
- 실패했던 시도와 교훈
같은 "왜 (Why)"의 기록일 수 있습니다.
AI 시대에는 기술 부채 (코드가 꼬이는 문제) 나 인지 부채 (아무도 코드를 이해 못하는 문제) 보다 의도 부채 (Intent Debt) 가 더 중요해지고 있다는 이야기입니다.
예전에는 개발자가 "왜 이렇게 만들었는지"를 머릿속으로 기억하고 있었지만, 이제는 AI 에이전트가 대부분의 작업을 수행합니다.
문제는 AI 가 코드는 읽을 수 있어도:
- 왜 이 기능이 존재하는지
- 왜 이런 제약을 둔 건지
- 왜 비효율적으로 보이는 로직을 남겨둔 건지
는 알 수 없다는 점입니다.
그래서 앞으로 가장 중요한 자산은 코드 자체가 아니라:
- 목표
- 제약조건
- 의사결정 이유
- 실패했던 시도와 교훈
같은 "왜 (Why)"의 기록일 수 있습니다.
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Forwarded from 돌비콩의 투자정복
1. 기관이 이더리움을 쓸 수 없는 이유
- L1/L2 성능 문제는 상당 부분 해결됨
- 규제도 GENIUS Act, CLARITY Act 등으로 방향성 형성 중
- 남은 핵심 병목은 프라이버시
- 은행·운용사·청산기관은 포지션, 거래상대방, 거래량을 공개할 수 없음
2. 그래서 Canton이 뜨고 있음
- 즉, 기관이 크립토에 맞추는 것이 아니라 "크립토를 기관에 맞추는 것"
- Canton은 기관 금융용 퍼미션드 L1로, 핵심은 선택적 공개
- 거래 당사자는 필요한 정보만 보고, 네트워크에 모든 상태가 노출되지 않음
- 은행이 원하는 건 투명한 블록체인이 아니라 프라이버시 있는 정산망
3. 이게 크립토인가, 금융 DB인가
- 퍼미션드 체인은 결국 누군가 밸리데이터를 허가하고, 배제하고, 멈출 수 있음
- 즉, 최종성·검열저항·무허가성은 퍼블릭 체인만큼 강하지 않음
- "can’t be evil"이 아니라 "won’t be evil"에 가까운 구조
- 법적·평판 리스크로 견제하는 시스템이지, 코드로 통제를 제거한 시스템은 아님
4. 결론
- 기관 온체인은 오지만, 그것이 곧 ETH 같은 퍼블릭 L1의 수혜를 의미하진 않음
- 오히려 기관 자금은 프라이버시·컴플라이언스 특화 인프라로 갈 가능성이 큼
- 퍼블릭 체인의 승부처는 "퍼미션드 금융망이 절대 대체 못 하는 영역이 무엇인가?"임
✍️기관이 원하는 건 크립토의 탈중앙성이 아니라, 더 빠르고 투명하게 감사 가능한 금융 인프라
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휴머노이드·Physical AI 데이터 네트워크 Axis Robotics X BitRobot 액세스 코드 5개를 증정합니다.
AI 다음 단계로 꼽히는 분야가 바로 Physical AI(물리 AI)와 휴머노이드 로봇입니다.
ChatGPT가 인터넷의 텍스트 데이터를 학습했다면, 휴머노이드 로봇은 실제 행동 데이터를 학습해야 합니다. Axis Robotics는 이러한 로봇 행동 데이터를 수집하고 학습에 활용하는 Physical AI 데이터 네트워크를 구축하고 있습니다.
최근 Figure AI, 1X, Apptronik 등 휴머노이드 기업들이 수조 원 규모 투자를 유치하며 주목받고 있으며, Axis Robotics는 이러한 흐름 속에서 AI와 로보틱스를 연결하는 인프라 레이어를 지향하는 프로젝트입니다.
이번 액세스 코드는 BitRobot 생태계와 연계된 초기 참여 권한으로, 향후 Physical AI 및 로보틱스 분야에 관심 있는 분들이라면 한 번쯤 살펴볼 만한 프로젝트라고 생각합니다.
구글폼 작성
* 5명
* 6월 15일(월) 자정 전 발표
AI 다음 단계로 꼽히는 분야가 바로 Physical AI(물리 AI)와 휴머노이드 로봇입니다.
ChatGPT가 인터넷의 텍스트 데이터를 학습했다면, 휴머노이드 로봇은 실제 행동 데이터를 학습해야 합니다. Axis Robotics는 이러한 로봇 행동 데이터를 수집하고 학습에 활용하는 Physical AI 데이터 네트워크를 구축하고 있습니다.
최근 Figure AI, 1X, Apptronik 등 휴머노이드 기업들이 수조 원 규모 투자를 유치하며 주목받고 있으며, Axis Robotics는 이러한 흐름 속에서 AI와 로보틱스를 연결하는 인프라 레이어를 지향하는 프로젝트입니다.
이번 액세스 코드는 BitRobot 생태계와 연계된 초기 참여 권한으로, 향후 Physical AI 및 로보틱스 분야에 관심 있는 분들이라면 한 번쯤 살펴볼 만한 프로젝트라고 생각합니다.
참여 방법
구글폼 작성
모집 인원
* 5명
마감
* 6월 15일(월) 자정 전 발표
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Forwarded from Carrot Cave 🥕
Fable 5 차단 사태와 한국의 오픈 소버린 AI 전략
API 키가 아니라 여권을 확인하는 로그인 화면을 상상한다. Fable 5 차단의 핵심은 국적이었다. 결제도 되고, 회사 이메일도 있고, API 키도 있다. 그런데 마지막에 묻는다. 당신은 어느 나라 사람인가.
Fable 5는 그냥 새 Claude가 아니었다. 이전보다 답을 잘하는 모델이라기보다, 일을 놓지 않는 모델로 진화했다. 긴 코드베이스를 따라가고, 복잡한 작업을 오래 물고 있고, 사람이 계속 다시 깨워줘야 하는 구간을 확연히 줄였다. 그 모델이 사흘 만에 막혔다. 대상은 특정 국가가 아니라 "모든 외국 국적자"였다. 미국 안의 외국인도, Anthropic 내부의 외국 국적 직원도 포함됐다. API 키 위에 여권이 올라온 것이다.
표면적 이유는 jailbreak였다. 하지만 더 큰 배경에는 중국 모델들의 증류 공격이 있다. Fable 5 같은 모델은 상품이자 교사다. 열리면 사람들은 그냥 쓰는 데서 멈추지 않는다. 대량으로 질의하고, 답변을 모으고, 추론 스타일을 흉내 내고, 더 작은 모델을 훈련한다. 중국 오픈웨이트 모델이 빠르게 따라오는 상황에서, 미국은 최상위 모델을 공개하는 순간 그것이 경쟁자의 학습 데이터가 된다고 느꼈을 것이다.
그런데 이 방어는 약점을 함께 드러낸다. 프론티어 모델 자체의 해자가 생각보다 얇다는 것. 정말 오래가는 해자라면 이렇게까지 접근을 잠글 필요가 없다. 좋은 모델은 공개되는 순간 관찰된다. 관찰되면 흉내 낼 수 있다. 완전히 복제하지 못해도 충분히 따라갈 수 있다. 오늘의 프론티어는 내일의 증류 대상이 된다.
소프트웨어 통제의 역사를 돌아보자. 미국은 한때 강력한 암호 기술을 수출통제 대상으로 묶었지만, 암호는 결국 코드와 논문으로 퍼졌고 인터넷의 기본값이 됐다. LLaMA도 비슷했다. 가중치가 유출된 뒤 llama.cpp와 로컬 추론 생태계가 붙으면서, 모델을 돌리고 압축하고 튜닝하는 중심이 회사 밖으로 이동했다. Stable Diffusion도 같은 방향을 보여줬다. 사람들은 가장 닫힌 최고 모델보다, 손에 쥐고 바꾸고 쌓을 수 있는 모델 위에 생태계를 만들었다.
국적은 AI 접근을 차단하기에 너무 거친 필터다. 사람은 한 국가에만 속해 있지 않다. 한국 국적자가 미국 법인에서 일하고, 싱가포르 법인으로 결제하고, 두바이에 살고, 유럽 고객 데이터를 다룰 수 있다. 외국인이 직접 모델을 쓰지 않아도, 접근권을 가진 수많은 기업과 사람이 결과물을 만들어줄 수 있다. 프롬프트가 아니라 문제를 보내고, 답변이 아니라 완성된 코드를 받는다. 그러면 모델을 쓴 사람은 누구인가. 버튼을 누른 사람인가, 문제를 낸 사람인가, 결과물을 받은 사람인가, 돈을 낸 사람인가.
이것은 미국의 전략적 실착이다. Fable 5가 얼마나 오래 막히는지는 별로 중요하지 않다. 이미 강렬한 신호가 나갔다. 차단 소식이 퍼진 직후부터, 미국 밖의 모든 국가와 주요 기업은 미국 프론티어 랩에 대한 의존도를 줄이기 위한 비상 대책에 들어갔을 것이다. 우리 핵심 업무가 미국 모델 하나에 얼마나 묶여 있는가. 내일 더 강한 모델이 국적이나 용도나 정부 지침으로 막히면 무엇이 멈추는가. 대체 모델은 있는가. 오픈웨이트 폴백은 있는가. 자체 튜닝은 가능한가. 이 질문이 이사회와 안보 부처와 CTO 조직에 한 번이라도 올라갔다면, 미국은 이미 미래의 신뢰 자본을 잃은 것이다.
이제 Fable 5가 다시 열릴지는 핵심이 아니다. 이 논쟁이 끝나기 전에 더 강한 모델이 또 나온다. 매번 더 강한 모델이 나올 때마다 완벽하게 잠글 수 있을 리 만무하다. 그 사이 모델은 강해지고, 증류 비용은 내려가고, 오픈 모델도 진화한다. 문을 잠그는 속도는 학습이 퍼지는 속도를 이길 수 없다.
과거의 국적은 주어진 것이었다. 태어나면 어느 나라의 사람이 되고, 그 나라의 법과 세금과 교육과 여권 안에 들어갔다. 하지만 이제 사람들은 사는 곳을 고르고, 법인을 세울 곳을 고르고, 세금을 낼 곳을 고르고, 커뮤니티를 고르고, 결제망을 고르고, 자신이 속할 네트워크를 고른다. 국적은 운명에서 멤버십으로 이동하고 있다.
발라지의 네트워크 스테이트 논지가 강해지는 것도 이 지점이다. 사람들은 점점 물리적 국경보다 자신이 속한 네트워크, 사용하는 인프라, 공유하는 가치, 접근 가능한 기회로 정체성을 느낀다. 국가가 AI 접근권을 국적으로 막을수록 사람들은 더 많이 묻게 된다. 왜 내가 태어난 여권 하나가 내가 쓸 수 있는 지능을 결정해야 하는가. 내가 기여한 네트워크, 내가 쌓은 평판, 내가 만든 데이터는 왜 덜 중요한가.
국적은 충성의 대상이라기보다 접근권 패키지가 되고 있다. 어느 나라가 더 좋은 의료를 주는가. 어느 나라가 더 낮은 세율을 주는가. 어느 나라가 더 좋은 금융 접근권을 주는가. 그리고 이제, 어느 나라가 더 좋은 AI 접근권과 생태계를 주는가.
국가가 모델을 닫아두면 시간을 아주 조금 벌 수 있지만, 생태계의 리더십은 완전히 잃는다. 이제 중요한 것은 전 세계 사람들이 그 나라의 인프라 위에서 만들고 싶어 하게 만드는 것이다. 좋은 오픈 모델, 싼 추론 비용, 충분한 전력과 데이터센터, 명확한 규칙, 연구자와 스타트업이 모이는 환경. 국가는 모델의 금고가 아니라 생태계의 항구가 되어야 한다. 잠가두는 곳이 아니라, 계속 들르게 만드는 곳.
한국의 소버린 AI 전략도 이 지점에서 교훈을 얻어야 한다. 미국 것을 쓸 수 없으니 "우리만의 것을 지키려고 만든다"로 가면 비좁다. 이번 사태는 한국이 AI 생태계의 개방적 포지션을 전 세계 앞에서 선점할 수 있는 절호의 기회다. 미국이 "누구는 못 쓴다"고 말하는 순간, 한국은 "누구나 여기서 만들 수 있다"고 말해야 한다. 우리는 연다. 국적이 아니라 기여와 사용과 신뢰를 본다. 한국은 메모리와 칩, 제조 공급망, 초고속 네트워크, 대기업의 실제 업무 데이터, 안정적인 민주주의와 글로벌 기업 경험을 가진 나라다.
한국형 오픈 모델과 튜닝 생태계를 전 세계 개발자에게 열고, 메모리와 추론 칩을 중심으로 오픈 추론 인프라의 허브가 되고, 미국 모델과 중국 오픈웨이트와 자체 모델을 섞어 쓰는 라우팅과 eval, 컴플라이언스 레이어를 주도하는 것. 앞으로 기업이 정말 필요로 하는 것은 한 모델이 아니라, 모델을 갈아끼워도 일이 멈추지 않는 구조다. 한국은 닫힌 모델의 작은 미국이 될 필요가 없다. 열린 AI 생태계의 항구가 되는 쪽이 더 크다.
앞으로의 해자는 폐쇄가 아니라 축적에서 생긴다. 매일 들어오는 도메인 데이터. 고객 업무 흐름에 박힌 인터페이스. 모델이 바뀌어도 품질을 측정할 수 있는 eval. 사람이 고친 흔적이 다시 시스템으로 들어가는 루프. 특정 산업의 규제와 언어와 관행을 이해하는 데이터셋. 어떤 모델을 언제 써야 하는지 아는 운영 경험. 이건 다른 모델을 증류한다고 바로 복제되지 않는다.
Fable 5 차단은 AI의 국적 문제를 수면 위로 올렸다. 국가는 여권을 API 위에 올려놓으려 한다. 하지만 사람들은 점점 국적을 선택 가능한 멤버십으로 보기 시작한다. 모델은 잠글 수 있지만, 생태계는 다른 곳에서 자랄 수 있다. 접근을 막을수록 접근권의 시장은 커지고, 국경을 세울수록 네트워크 스테이트의 논지는 강해진다.
AI의 국적은 누가 정하는가. 정부인가, 회사인가, 데이터센터인가, 사용자 네트워크인가.
그리고 AI 시대의 나는 어느 나라 사람인가. 내가 태어난 나라의 사람인가, 내가 쓰는 모델이 허락한 사람인가, 아니면 내가 접근할 수 있는 인프라들의 조합인가.
국가는 누가 그 모델을 쓰는지 물을 수 있다. 하지만 생태계는 묻지 않는다. 결국 사람은 자신을 가장 넓게 열어준 곳으로 흘러가지 않을까.
API 키가 아니라 여권을 확인하는 로그인 화면을 상상한다. Fable 5 차단의 핵심은 국적이었다. 결제도 되고, 회사 이메일도 있고, API 키도 있다. 그런데 마지막에 묻는다. 당신은 어느 나라 사람인가.
Fable 5는 그냥 새 Claude가 아니었다. 이전보다 답을 잘하는 모델이라기보다, 일을 놓지 않는 모델로 진화했다. 긴 코드베이스를 따라가고, 복잡한 작업을 오래 물고 있고, 사람이 계속 다시 깨워줘야 하는 구간을 확연히 줄였다. 그 모델이 사흘 만에 막혔다. 대상은 특정 국가가 아니라 "모든 외국 국적자"였다. 미국 안의 외국인도, Anthropic 내부의 외국 국적 직원도 포함됐다. API 키 위에 여권이 올라온 것이다.
표면적 이유는 jailbreak였다. 하지만 더 큰 배경에는 중국 모델들의 증류 공격이 있다. Fable 5 같은 모델은 상품이자 교사다. 열리면 사람들은 그냥 쓰는 데서 멈추지 않는다. 대량으로 질의하고, 답변을 모으고, 추론 스타일을 흉내 내고, 더 작은 모델을 훈련한다. 중국 오픈웨이트 모델이 빠르게 따라오는 상황에서, 미국은 최상위 모델을 공개하는 순간 그것이 경쟁자의 학습 데이터가 된다고 느꼈을 것이다.
그런데 이 방어는 약점을 함께 드러낸다. 프론티어 모델 자체의 해자가 생각보다 얇다는 것. 정말 오래가는 해자라면 이렇게까지 접근을 잠글 필요가 없다. 좋은 모델은 공개되는 순간 관찰된다. 관찰되면 흉내 낼 수 있다. 완전히 복제하지 못해도 충분히 따라갈 수 있다. 오늘의 프론티어는 내일의 증류 대상이 된다.
소프트웨어 통제의 역사를 돌아보자. 미국은 한때 강력한 암호 기술을 수출통제 대상으로 묶었지만, 암호는 결국 코드와 논문으로 퍼졌고 인터넷의 기본값이 됐다. LLaMA도 비슷했다. 가중치가 유출된 뒤 llama.cpp와 로컬 추론 생태계가 붙으면서, 모델을 돌리고 압축하고 튜닝하는 중심이 회사 밖으로 이동했다. Stable Diffusion도 같은 방향을 보여줬다. 사람들은 가장 닫힌 최고 모델보다, 손에 쥐고 바꾸고 쌓을 수 있는 모델 위에 생태계를 만들었다.
국적은 AI 접근을 차단하기에 너무 거친 필터다. 사람은 한 국가에만 속해 있지 않다. 한국 국적자가 미국 법인에서 일하고, 싱가포르 법인으로 결제하고, 두바이에 살고, 유럽 고객 데이터를 다룰 수 있다. 외국인이 직접 모델을 쓰지 않아도, 접근권을 가진 수많은 기업과 사람이 결과물을 만들어줄 수 있다. 프롬프트가 아니라 문제를 보내고, 답변이 아니라 완성된 코드를 받는다. 그러면 모델을 쓴 사람은 누구인가. 버튼을 누른 사람인가, 문제를 낸 사람인가, 결과물을 받은 사람인가, 돈을 낸 사람인가.
이것은 미국의 전략적 실착이다. Fable 5가 얼마나 오래 막히는지는 별로 중요하지 않다. 이미 강렬한 신호가 나갔다. 차단 소식이 퍼진 직후부터, 미국 밖의 모든 국가와 주요 기업은 미국 프론티어 랩에 대한 의존도를 줄이기 위한 비상 대책에 들어갔을 것이다. 우리 핵심 업무가 미국 모델 하나에 얼마나 묶여 있는가. 내일 더 강한 모델이 국적이나 용도나 정부 지침으로 막히면 무엇이 멈추는가. 대체 모델은 있는가. 오픈웨이트 폴백은 있는가. 자체 튜닝은 가능한가. 이 질문이 이사회와 안보 부처와 CTO 조직에 한 번이라도 올라갔다면, 미국은 이미 미래의 신뢰 자본을 잃은 것이다.
이제 Fable 5가 다시 열릴지는 핵심이 아니다. 이 논쟁이 끝나기 전에 더 강한 모델이 또 나온다. 매번 더 강한 모델이 나올 때마다 완벽하게 잠글 수 있을 리 만무하다. 그 사이 모델은 강해지고, 증류 비용은 내려가고, 오픈 모델도 진화한다. 문을 잠그는 속도는 학습이 퍼지는 속도를 이길 수 없다.
과거의 국적은 주어진 것이었다. 태어나면 어느 나라의 사람이 되고, 그 나라의 법과 세금과 교육과 여권 안에 들어갔다. 하지만 이제 사람들은 사는 곳을 고르고, 법인을 세울 곳을 고르고, 세금을 낼 곳을 고르고, 커뮤니티를 고르고, 결제망을 고르고, 자신이 속할 네트워크를 고른다. 국적은 운명에서 멤버십으로 이동하고 있다.
발라지의 네트워크 스테이트 논지가 강해지는 것도 이 지점이다. 사람들은 점점 물리적 국경보다 자신이 속한 네트워크, 사용하는 인프라, 공유하는 가치, 접근 가능한 기회로 정체성을 느낀다. 국가가 AI 접근권을 국적으로 막을수록 사람들은 더 많이 묻게 된다. 왜 내가 태어난 여권 하나가 내가 쓸 수 있는 지능을 결정해야 하는가. 내가 기여한 네트워크, 내가 쌓은 평판, 내가 만든 데이터는 왜 덜 중요한가.
국적은 충성의 대상이라기보다 접근권 패키지가 되고 있다. 어느 나라가 더 좋은 의료를 주는가. 어느 나라가 더 낮은 세율을 주는가. 어느 나라가 더 좋은 금융 접근권을 주는가. 그리고 이제, 어느 나라가 더 좋은 AI 접근권과 생태계를 주는가.
국가가 모델을 닫아두면 시간을 아주 조금 벌 수 있지만, 생태계의 리더십은 완전히 잃는다. 이제 중요한 것은 전 세계 사람들이 그 나라의 인프라 위에서 만들고 싶어 하게 만드는 것이다. 좋은 오픈 모델, 싼 추론 비용, 충분한 전력과 데이터센터, 명확한 규칙, 연구자와 스타트업이 모이는 환경. 국가는 모델의 금고가 아니라 생태계의 항구가 되어야 한다. 잠가두는 곳이 아니라, 계속 들르게 만드는 곳.
한국의 소버린 AI 전략도 이 지점에서 교훈을 얻어야 한다. 미국 것을 쓸 수 없으니 "우리만의 것을 지키려고 만든다"로 가면 비좁다. 이번 사태는 한국이 AI 생태계의 개방적 포지션을 전 세계 앞에서 선점할 수 있는 절호의 기회다. 미국이 "누구는 못 쓴다"고 말하는 순간, 한국은 "누구나 여기서 만들 수 있다"고 말해야 한다. 우리는 연다. 국적이 아니라 기여와 사용과 신뢰를 본다. 한국은 메모리와 칩, 제조 공급망, 초고속 네트워크, 대기업의 실제 업무 데이터, 안정적인 민주주의와 글로벌 기업 경험을 가진 나라다.
한국형 오픈 모델과 튜닝 생태계를 전 세계 개발자에게 열고, 메모리와 추론 칩을 중심으로 오픈 추론 인프라의 허브가 되고, 미국 모델과 중국 오픈웨이트와 자체 모델을 섞어 쓰는 라우팅과 eval, 컴플라이언스 레이어를 주도하는 것. 앞으로 기업이 정말 필요로 하는 것은 한 모델이 아니라, 모델을 갈아끼워도 일이 멈추지 않는 구조다. 한국은 닫힌 모델의 작은 미국이 될 필요가 없다. 열린 AI 생태계의 항구가 되는 쪽이 더 크다.
앞으로의 해자는 폐쇄가 아니라 축적에서 생긴다. 매일 들어오는 도메인 데이터. 고객 업무 흐름에 박힌 인터페이스. 모델이 바뀌어도 품질을 측정할 수 있는 eval. 사람이 고친 흔적이 다시 시스템으로 들어가는 루프. 특정 산업의 규제와 언어와 관행을 이해하는 데이터셋. 어떤 모델을 언제 써야 하는지 아는 운영 경험. 이건 다른 모델을 증류한다고 바로 복제되지 않는다.
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Forwarded from 채저시급 김으악ㅠ
나라에서 주는 돈인데 신청 안 하면 그냥 사라져!!!!!!
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이거 아는 사람이 결국 다 챙겨가더라
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