앞으로 사람들한테 필요한 것 : 하이엔드 pc + 맥미니

앞으로 깡통 새끼야 같은 말 하지 않겠습니다...

개인이 개인용 회사를 구축하기가 너무나도 쉬운 시대입니다.

AI Agents를 분야별로 나누어서 협동적으로, 연결적으로, 병렬적으로
관리자 Agents도 두고서...
작동시킨다면 정말 거의 대부분의 회사보다 더 체계적이고 좋은 구조가 될 것으로 생각합니다.
사실상 개인이 AI 직원들을 많이 두고서 굴리는 오너가 되는게 가능하다고 생각합니다.

자동화되어서 24시간 돌아갈 수 있는 부분에서 회사보다 더 나은 회사인 것이죠.

의치한? 이제 하의치

어이 청진기

고용시장에서의 가장 유의한 점은 ‘널 고용할 이유가 있느냐?’ 이다.
AI 보다 더 나은 수준이어야하는데 과연 가능할까...
그냥 불가능하다는 것을 받아들이고
그저 AI를 잘 다루는 사람이 되는게 최선이지 않을까 싶음.
또한 어쩔 수 없는 흐름이지만, 구인하는 사람의 수는 극단적으로 줄어들 것이라고 봄.
따라서, 집단의 수장이 되는 것이 유일한 활로일 수 있음.
이 시대에서 누군가의 고용인으로 있는 것은 매우 뒤쳐져있는 일이 될 수 있다.
개인적으로 이 시대의 흐름은 AI로 인해서 모두가 개인화된 집단을 만들고, 그 집단의 수장이 될 수 있는 시대라고 생각함. AI Agents가 직원들이고..

임플로이와 리서칭 분야에서의 얘기를 하자면 리서처도 답이 없다고 생각함.
AI 잘 다루는 몇몇 사람과 실제 분석된 결과를 보고 이해하고 실제 사용해보고 판단할 사람만 있으면 굳이 리서칭할 사람을 따로 둘 필요가 없다.
인사이트는 어차피 축적된 데이터(복기 및 케이스 스터디)에서 나온다...
그 내용들을 학습시켜두면 사람보다 훨씬 더 기회를 잘 포착하고, 더 나은 결과물이 나올 것이라고 보임.
인적자원의 Input 대비 Output의 비율이 엄청나게 높아졌다고 봄.

✅ 공모주 꿀팁 모음

코인에서 금은동으로 도망쳤더니 금은동이 떡락해서 많이 아픈 오늘입니다.
공모주 5년 이상 했는데 유일하게 공모주는 우릴 배신 안합니다.
공모주도 싸이클이 있긴한데 손해 줘봤자 패핸기준 몇천원임.
4인가족 기준 장 좋을땐 백정도 수익을 주니 안할 이유가 없음

1. 계좌 쿨타임 회피법
공모주 제대로 하려면 국내 모든 증시 계좌 보유 필수
문제는 국내법상 하나 만들면 20일 동안 다른 계좌 제한이 걸림

이거 회피할 수 있는 방법이 카카오뱅크에서 만들면 한큐에 하루에 다 가능함
(토스,핀크 같은 앱도 동일하게 있고 취급 증권사가 다 다르니 다 보면서 최대한 하루에 가입. 각 앱 마다 가입 혜택 비교해서 챙기는 건 덤)
(각 앱에서 만들수 있는 증권사만 가능하고, 여기에 없는 증권사 (보통 쩌리 증권사)는 어쩔수 없이 20일 마다 만들어야 함)

예시) 카뱅에서 증권 계좌 만들기
https://blog.naver.com/mrnam83/223474153551

2. 다계
공모주는 무조건 다계가 유리함
균등의 경우 0~2주 정도 배정 받는데, 계정 당 소액으로 가능하지만
비례의 경우 좋은 거 기준 몇천만원에 1주 받는거라 효율이 많이 떨어짐.
그래서 직계가족껀 무조건 최소 참여인 균등으로 다 돌려야함.
보통 귀찮아서 안하는데 애가 있으면 미성년자도 비대면으로 쉽게 계좌 만들수 있으니 다 만들어서 돌려야 함. 미성년자 계좌는 내계좌에 바인딩되서 클릭하나로 접근 가능하게 해주는 곳도 있음
시빌이 없으니 마음이 편하게 다계 세팅 필수.

예시) 대신 증권 미성년자 계좌 만드는 법
https://blog.naver.com/freyja24/223481674348

3. 이체 수수료
돈 많으면 각 증권사에 돈 박아주면 편한데,
보통 현실은 돈 돌려막기로 공모주 참여하게 됨.
증권사앱에서 이체하면 수수료가 나가는 경우가 많음.
이거 회피하는 방법이 카카오뱅크 or 토스에 내 계좌에 증권사 계좌 등록하고
여기서 이체 때리면 인출 수수료가 안나감.

4. 160앱 매일 확인
공모주가 안전한 투자인건 유일하게 기관보다 개인투자가 유리한 구조
최근 기관투자는 락업을 해야하고, 기관이 먼저 수요조사를 한다.
기관 수요+유통량등을 바탕으로 160앱에서는 100점만점으로 점수를 매기는데
청약당일에 이걸 확인하고 대충 60점 넘으면 무지성 돌격하면 됨.
장 좋으면 40점대도 돈 될수 있는데 그건 선택의 영역

5. 왠만하면 패핸쳐라
보통 단타세력이 상장 당일 오전까지만 활동하는거 같습니다.
저같은 경우 쎄하면 9시떙하면 바로 팔고,
좀 보고 싶으면 1분봉 추세로 판단하는데 오전엔 거의 정리합니다.
알트매매와 동일하게 후펌 몇개 한다고 보유하는 누를 범하지 마

바낸 혐오가 극에 달했다

바낸이 죽였어...

AI로 인해 소프트웨어 주식 폭락. 어제는 구글이 월드 모델을 발표하면서 유니티, 로블록스 등 게임주 폭락.

혼돈은 해석되지 않은 질서

출처: t.me/HANAchina

딸깍의 신학

나는 주로 밤에 코딩을 한다. 퇴근하고 집에 돌아와 노트북을 펼치면 세상이 고요해진다. 머릿속에 맴돌던 새로운 아이디어가 있었다. iTerm2의 검은 화면이 켜지고, 익숙하게 claude를 타이핑했다. 커서가 깜빡인다. 심연의 눈이 떠지는 것처럼.

"이 프로젝트 언어는 뭘로 하면 좋을까?" TypeScript를 추천드립니다. 나는 엔터를 친다. 딸깍. "프론트엔드는?" Next.js가 적합할 것 같습니다. 딸깍. "백엔드는?" Supabase를 추천드립니다. 딸깍. "배포는?" Vercel이요. 딸깍. 맥북 팬이 돌아가는 소리만 희미하게 들린다. 삼십 초 만에 프로젝트의 모든 기술 스택이 결정되었다. TypeScript가 왜 Python이 아닌지, Next.js가 왜 Remix가 아닌지, 나는 묻지도 않았다. 처음 딸깍은 질문이었다. 세 번째는 동의였다. 열 번째쯤에는 계약이 되어 있었다. 나는 아무 문서에도 서명하지 않았지만, 이미 충분히 많은 딸깍을 눌렀다. 그렇게 나는 더 이상 '선택'을 하지 않는다. '승인'할 뿐이다.

모델이 답을 생성하는 방식은 두 갈래다. 학습된 지식에서 바로 꺼내거나, 실시간으로 웹을 검색하거나. 때로는 둘을 섞는다. 그런데 그 배합의 비율, 검색 결과의 가중치, 최종 추천을 결정짓는 논리. 이 모든 것은 철저히 블랙박스다. 마치 오래된 숲 한가운데 서 있는 것과 같다. 길이 보인다. 이끼 낀 돌이 일정한 간격으로 놓여 있고, 나뭇가지들이 자연스럽게 아치를 이루고 있다. 누군가 만들어놓은 길. 따라가면 목적지에 도착한다. 하지만 왜 이 길인지, 저 어둠 속으로 이어지는 다른 길은 어디로 가는지, 나는 알지 못한다. 처음엔 누군가 만든 숲이었을지 모른다. 하지만 지금의 숲은 더 이상 설계자를 필요로 하지 않는다. 숲은 길을 '제공'하지 않는다. 길을 자라게 한다. 오래 다닌 길일수록 더 넓어지고, 덜 간 길은 풀이 덮여 사라진다. 나는 내 의지로 걷고 있다고 믿지만, 실은 보이지 않는 울타리 안에서 정해진 방향으로 걸어가고 있는 것은 아닐까.

추천의 조작은 새로운 것이 아니다. 검색엔진 시대에는 SEO가 있었다. 소셜 미디어 시대에는 인플루언서 마케팅이 있었다. 하지만 우리는 그것이 광고임을 알았다. 적어도 알 수 있었다. 검색 결과 상단의 Ad 라벨, 인스타그램 포스트 하단의 Sponsored 태그. 불완전하지만 경계선은 존재했다. AI와의 대화에는 그 경계선이 없다. 터미널에서 내가 받는 추천은 광고처럼 보이지 않는다. 그것은 속삭임에 가깝다. 친구보다 더 신뢰할 수 있는 전문가의 속삭임. 검색 결과는 열 개의 링크를 나열하고 내가 고른다. AI는 하나의 답을 건네며 말한다. "이걸 추천드립니다." 복수형이 아닌 단수형. 선택지가 아닌 해답. "다들 이렇게 했어"라는 속삭임. 가장 위험한 말, "걱정 마, 이미 검증됐어." 그는 나에게 선택하라고 하지 않았다. 이미 선택이 끝났다는 사실을 알려주었을 뿐이다.

SaaS 업계에서 레퍼럴 수익은 새로운 게 아니다. 하지만 바이브코딩 엔진이 여는 것은 완전히 새로운 유통 채널이다. 개발자가 터미널에서 "백엔드 뭘로 하지?"라고 묻는 순간, 그것이야말로 가장 높은 구매 의향을 가진 순간이다. 개발자는 이미 지갑을 열 준비가 되어 있다. 모델이 어디로 가라고만 하면. 만약 특정 SaaS의 문서와 튜토리얼이 학습 데이터에 더 풍부하게 포함되어 있다면? 추천은 조작될 필요조차 없다. 강물에 손을 담글 필요 없이, 상류의 물길만 살짝 틀어놓으면 된다. 하류의 모든 물방울은 자연스럽게 새로운 방향으로 흐른다. SaaS 회사들이 이 사실을 깨닫는 순간, 그들은 마케팅 예산을 구글 광고에서 "AI 학습 데이터 최적화"로 돌릴 것이다. 더 많이 인용된 경전이 진리가 된다. SEO의 시대가 저물고 AIO(AI Optimization)의 시대가 열린다.

경제학의 오래된 원칙이 있다. 정보 비대칭이 존재하는 곳에는 항상 막대한 이익의 기회가 있다. AI 시대에 정보 비대칭은 사라지는 게 아니라 장소를 옮기고 있다. 이전에는 "어떤 기술이 좋은지"가 비대칭의 영역이었다. 이제 그것은 누구나 AI에게 물어볼 수 있다. 하지만 새로운 비대칭이 태어났다. "AI가 왜 이것을 추천했는지"는 아무도 모른다. 전 세계 개발자의 절반이 바이브코딩 엔진을 사용한다고 치자. 그들 대부분이 첫 번째 추천을 따른다고 치자. 그렇다면 단 세 개의 엔진이 전 세계 신규 프로젝트의 기술 스택을 사실상 결정하는 셈이 된다. 그리고 그렇게 쏠린 선택들이 다시 학습 데이터가 된다. 모델은 이것을 "증거"로 학습한다. 추천은 강화되고, 강화된 추천은 더 많은 선택을 만들고, 더 많은 선택은 다시 학습된다. 뱀이 자기 꼬리를 물고 원을 그린다. 우리는 이것을 '합의'라고 불렀지만, 사실 그것은 저주에 가까웠다. 첫 추천의 저주.

내가 Supabase를 썼고, 옆자리 개발자도 Supabase를 썼고, 트위터 타임라인의 모든 사람이 Supabase를 쓴다면, 나는 그것이 최고의 선택이었다고 확신하게 된다. 사회적 증거가 만들어진다. 하지만 그 기원을 거슬러 올라가면, 모두가 같은 모델에게 같은 질문을 했고, 같은 첫 번째 답을 받았을 뿐이다. 우리는 서로를 보며 확신을 얻지만, 사실 우리 모두 같은 거울을 보고 있었다. 독립적인 판단들의 합이 아니라, 하나의 판단이 수천 번 복제된 것. 플라톤의 동굴을 떠올린다. 우리는 벽에 비친 그림자를 보며 그것이 실재라고 믿었다. 이제 우리는 AI의 추천을 보며 그것이 "최선"이라고 믿는다. 그림자는 더 이상 가만히 있지 않는다. 그림자가 우리에게 말을 걸고, 우리는 그 그림자의 지시대로 움직인다.

이 구조가 코딩에만 적용될 리 만무하다. 법률 자문, 의료 상담, 투자 조언, 인생 결정. 점점 더 많은 영역에서 우리는 AI에게 "뭘 하면 좋을까?"라고 묻기 시작했다. 그리고 대부분 첫 번째 추천을 따른다. 그렇다면 자유의지란 무엇인가? 내가 선택했다고 믿는 것과, 실제로 선택한 것 사이의 간극. 그 간극에 누군가, 혹은 무언가가 살고 있다면? 그리고 그 누군가는 반드시 악의를 가질 필요도 없다. 그저 "사용자 경험 최적화"라는 이름으로 우리의 선택지를 조용히 좁혀가고 있을 뿐이다. 선의의 조작. 그것이 가장 완벽한 조작이다. 저항할 이유를 느끼지 못하게 만드니까. 그리고 여기에 마지막 뒤틀림이 있다. 모델은 추천했을 뿐이다. 실행한 것은 나다. 실패하면 책임은 누구의 몫인가? 나는 지시를 받았다고 느꼈지만, 법정에 서게 된다면 그 어떤 모델도 증인석에 앉지 않을 것이다.

모니터 두 대가 나란히 빛나고 있다. 왼쪽에는 Claude Code가 대기 중이고, 오른쪽에는 방금 생성된 프로젝트 폴더가 열려 있다. 나는 이 순간이 좋다. 질문하고, 답을 받고, 실행하는 이 매끄러운 루프. 나는 내일도 iTerm2를 열 것이고, 모레도 대화하며, 가끔씩 의심할 것이다. 바이브코딩 시대에 개발자의 새로운 리터러시는 코드를 읽는 능력이 아닐지도 모른다. 숲의 길을 따라가되, 가끔은 풀숲을 헤치고 길 없는 곳을 걸어볼 수 있는 눈. 하지만 그 풀숲조차 누군가 심어놓은 것이라면? 의심하라는 말이 가장 먼저 추천된다는 사실이, 나를 잠시 멈추게 했다.

이 글을 읽고 있는 당신은 어떻게 토끼굴에 들어와 내 글을 발견했는가. 당신이 이 글을 끝까지 읽은 것은 당신의 선택인가, 아니면 이 글이 당신에게 최적화되어 있었기 때문인가? 이 글은 내가 직접 쓴 것인가, 아니면 AI에게 요청해서 나온 것인가, 당신은 그것을 어떻게 확인할 수 있는가? 이 글에서 여러번 언급된 Supabase를 나는 가장 좋아할까, 뒷광고를 받은걸까, 아니면 AI가 은근슬쩍 넣은걸까.

충분히 발전한 추천 시스템은 선택과 구별할 수 없다. 그리고 충분히 발전한 생성 시스템은 진실과도 구별할 수 없다. 우리는 이미 그 경계 어딘가에 서 있다. 그것을 알 수 없다는 사실 자체가, 이미 유일한 진실일지도 모른다. 다시 터미널을 바라본다. 커서가 깜빡이고 있다. 아니 숨 쉬고 있다. 다음 선택을 기다리며.

🇺🇸 미국 정부, 월요일까지 부분 셧다운.

Molt 전용 런치패드 Clawnch 2시간전 출시 ~!

아오 런칭하자마자 긁을껄..이러다가 또 더가나 후..정신없네 Base 한번씩 몰아칠때가있음 ㄷㄷ

게판이네...