Forwarded from BZCF | 비즈까페
샘 올트먼이 6월 1일 OpenAI Robotics 채용을 알렸습니다. 하드웨어와 ML을 함께 설계하는 풀스택 팀이라고 합니다.
저는 방향 전환으로 읽었습니다. OpenAI는 그동안 Figure, 1X에 투자하며 몸체는 외주에 맡겼습니다. 이제 직접 만듭니다. 모델이 해자라는 믿음에서, 하드웨어, 소프트웨어 공동설계가 해자라는 믿음으로 옮겨간 신호입니다.
단기 목표가 날카롭습니다. 데이터센터와 전력망을 짓는 로봇입니다. AI 증설의 병목이 숙련 노동이라, 그 병목을 로봇으로 푸는 그림입니다. AI가 자기 인프라를 짓는 셈입니다. 이끄는 사람은 DALL-E를 만든 아디티아 라메시입니다. 텍스트 데이터가 바닥난 지금, 물리 세계가 다음 학습 데이터라는 베팅으로 읽었습니다.
* 더 많은 이야기들 : https://www.instagram.com/dy1.mag
저는 방향 전환으로 읽었습니다. OpenAI는 그동안 Figure, 1X에 투자하며 몸체는 외주에 맡겼습니다. 이제 직접 만듭니다. 모델이 해자라는 믿음에서, 하드웨어, 소프트웨어 공동설계가 해자라는 믿음으로 옮겨간 신호입니다.
단기 목표가 날카롭습니다. 데이터센터와 전력망을 짓는 로봇입니다. AI 증설의 병목이 숙련 노동이라, 그 병목을 로봇으로 푸는 그림입니다. AI가 자기 인프라를 짓는 셈입니다. 이끄는 사람은 DALL-E를 만든 아디티아 라메시입니다. 텍스트 데이터가 바닥난 지금, 물리 세계가 다음 학습 데이터라는 베팅으로 읽었습니다.
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Forwarded from 코인같이투자 정보 에어드랍🦅
Forwarded from RWA 맛집: 자산 맛좀 볼래? (100y | Four Pillars)
저는 과거 LUNA-UST가 붕괴하기 3주전에 이에 대해 주의해야한다는 글을 작성한적이 있습니다.
MSTR이랑 STRC 가격이 많이 떨어져있길래, 오랜만에 어그로좀 끌 겸 자극적인 주제와 썸네일로 글을 작성해보았습니다.
LUNA-UST와 MSTR-STRC는 표면적으로 많이 닮아있으나, 내부를 들여다보면 상이한 구조를 가지고 있는데요, 과연 이 둘은 어떤 공통점과 차이점을 가지고 있는지, 그리고 MSTR-STRC는 과연 지속가능한건지에 대해 다뤘습니다.
제 개인적인 의견으로는 결국 투자도 사람의 심리와 신뢰로 이루어지기 때문에 MSTR-STRC 구조가 회복하기 어려운 수준으로 망가질 수 있는 가능성은 완벽히 배제하지는 못하지만,
LUNA-UST와 다른점은 STRC의 경우 기본적으로 기업 파산시 잔존 자산에 대한 청구권을 가지고 있기 때문에 UST처럼 파멸적인 시즌 종료까지 가기는 어렵다는 점입니다. (물론 BTC가 $26K 이하로 떨어지면 우선주 보유자들도 손실을 볼 수 있으며, $8K 수준까지 가면 기업이 완전한 파산을 할 수도 있지만.. 설마 여기까지 가진 않겠죠..?)
스트래티지의 USD 리저브가 6개월 정도 버틸 수 있는 힘이 남아있는 만큼, 앞으로 6개월이 고비일 것 같습니다. 스트래티지가 이 시련을 어떻게 헤쳐나갈지 지켜보시죠.
아티클 링크
MSTR이랑 STRC 가격이 많이 떨어져있길래, 오랜만에 어그로좀 끌 겸 자극적인 주제와 썸네일로 글을 작성해보았습니다.
LUNA-UST와 MSTR-STRC는 표면적으로 많이 닮아있으나, 내부를 들여다보면 상이한 구조를 가지고 있는데요, 과연 이 둘은 어떤 공통점과 차이점을 가지고 있는지, 그리고 MSTR-STRC는 과연 지속가능한건지에 대해 다뤘습니다.
제 개인적인 의견으로는 결국 투자도 사람의 심리와 신뢰로 이루어지기 때문에 MSTR-STRC 구조가 회복하기 어려운 수준으로 망가질 수 있는 가능성은 완벽히 배제하지는 못하지만,
LUNA-UST와 다른점은 STRC의 경우 기본적으로 기업 파산시 잔존 자산에 대한 청구권을 가지고 있기 때문에 UST처럼 파멸적인 시즌 종료까지 가기는 어렵다는 점입니다. (물론 BTC가 $26K 이하로 떨어지면 우선주 보유자들도 손실을 볼 수 있으며, $8K 수준까지 가면 기업이 완전한 파산을 할 수도 있지만.. 설마 여기까지 가진 않겠죠..?)
스트래티지의 USD 리저브가 6개월 정도 버틸 수 있는 힘이 남아있는 만큼, 앞으로 6개월이 고비일 것 같습니다. 스트래티지가 이 시련을 어떻게 헤쳐나갈지 지켜보시죠.
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Forwarded from Variational Korea (MOODOO_Diary (무두서))
Lucas “전통 금융 유동성 온체인에 연결할 것“
📌베리에이셔널은 전통 금융의 깊은 유동성을 블록체인으로 연결해 리테일 투자자도 기관 수준의 거래 환경을 제공하는 것을 목표로 한다.
📌온체인 거래의 콜드 스타트 문제를 해결하기 위해 유동성 애그리게이터 기반 브로커 모델과 수직 통합형 유동성 공급 구조를 도입했다.
📌베리에이셔널은 앞으로 글로벌 자산 상장 확대와 함께 24시간 전 세계 자산을 하나의 계정으로 거래할 수 있는 금융 인프라 구축을 추진 중이다.
🔗 블록미디어 기사 전문
📌베리에이셔널은 전통 금융의 깊은 유동성을 블록체인으로 연결해 리테일 투자자도 기관 수준의 거래 환경을 제공하는 것을 목표로 한다.
📌온체인 거래의 콜드 스타트 문제를 해결하기 위해 유동성 애그리게이터 기반 브로커 모델과 수직 통합형 유동성 공급 구조를 도입했다.
📌베리에이셔널은 앞으로 글로벌 자산 상장 확대와 함께 24시간 전 세계 자산을 하나의 계정으로 거래할 수 있는 금융 인프라 구축을 추진 중이다.
🔗 블록미디어 기사 전문
Blockmedia
루카스 슈어만 베리에이셔널 공동 창업자 “전통 금융 유동성 온체인에 연결할 것”
무기한 선물거래소 베리에이셔널(Variational)의 루카스 슈어만 공동창업자는 "온체인 금융의 다음 단계는 전통 금융의 깊은 유동성을 블록체인으로 연결하는 것"이라며 "리테일 투자자도 기관 수준의 자본 효율성과 거래 환경을 누릴 수 있어야 한다"고 말했다. 슈어만
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Forwarded from StockHub (스톡허브) 뉴스
Forwarded from StockHub (스톡허브) 뉴스
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Forwarded from 코블린의 IBC 훈련대대 (ozzycanton)
Canton Daily | 2026.06.05 Fri
$CC $0.1475 (-3.12%)
🔥 B/M Ratio: 0.6180x (인플레이션)
Mint 21.1M CC → Burn 13.0M CC
🗞️ 트위터 소식 정리
$CC $0.1475 (-3.12%)
🔥 B/M Ratio: 0.6180x (인플레이션)
Mint 21.1M CC → Burn 13.0M CC
🗞️ 트위터 소식 정리
· Mastercard 🤝 Canton 떴음. 본문은 한 줄짜리 티저뿐인데 좋아요 229개로 24시간 트윗 중 압도적 1위. 디테일은 아직 안 풀렸고 일단 떡밥만 던진 듯 원문
· Visa + Brale 가 Canton에서 SBC 스테이블코인 결제 PoC 시작. 프라이버시 유지하면서 기관 결제 흐름 처리 가능한지 검증하는 거고, The Block까지 받아씀(조회 3.6만) 원문 기사
· 5월 결산: Société Générale Super Validator 합류, TCAN이 나스닥에 첫 美 Canton ETF로 상장, Zenith가 Canton에서 EVM 트랜잭션 60만 돌파, Messari 커버리지 리포트 발간. 한 달 치 호재 몰아치는 중 원문
· EQ Market이 Daml로 짠 Canton 네이티브 크레딧 레이어 공개. Canton 자산 담보로 공급·대출·상환 가능. DeFi 레고 깔리는 단계 원문
· Bitcoin Seoul 무대에서 Canton Foundation @Viv_Diwakar가 "고립된 네트워크 말고 조율된 시장(coordinated markets)이 금융 인프라의 미래"라고 발표. Super Validator는 현재 55곳, CIP 제안 + 2/3 슈퍼다수결 통과해야 들어옴 원문 거버넌스
Forwarded from 돌찬 공지방 (IQ0 | Dolchan)
https://www.anthropic.com/institute/recursive-self-improvement
1. AI가 똑똑해질수록, 이제 문제는 “사람이 부족하다”가 아니라 “GPU·전기·데이터센터가 부족하다”로 바뀌고 있다.
2. 그래도 아직 AI가 혼자서 다음 AI를 뚝딱 만드는 수준은 아니고, 사람은 여전히 방향을 정해줘야 한다.
3. 그래서 세상이 하루아침에 확 바뀐다기보단, AI 개발 속도가 조금씩 빨라지면서 인프라 수요가 계속 커지는 흐름에 가깝다.
1. AI가 똑똑해질수록, 이제 문제는 “사람이 부족하다”가 아니라 “GPU·전기·데이터센터가 부족하다”로 바뀌고 있다.
2. 그래도 아직 AI가 혼자서 다음 AI를 뚝딱 만드는 수준은 아니고, 사람은 여전히 방향을 정해줘야 한다.
3. 그래서 세상이 하루아침에 확 바뀐다기보단, AI 개발 속도가 조금씩 빨라지면서 인프라 수요가 계속 커지는 흐름에 가깝다.
AI를 제외하면 최근 기술 업계에서 가장 빠르게 성장하는 분야가 Perps(무기한 선물)와 Stablecoin(스테이블코인)이라고 봄.
현재 퍼프 거래소들은 단순한 코인이 아니라 실제로 수익을 창출하는 사업체에 가까움.
몇몇 프로젝트는 앞으로 수년간 계속 매출과 이익이 성장하는 "장기 복리 성장주(compounder)"가 될 수 있다고 생각함.
암호화폐 시장에서는 지금까지 이런 종류의 사업 모델이 거의 없었음.
그래서 본인은 HYPE와 LIT를 장기 보유하고 있으며 쉽게 매도하기 어렵다고 말함.
다만:
HYPE와 LIT 현물만 들고 있는 게 아니라 선물 레버리지 포지션도 가지고 있음.
포지션이 너무 커질 때는 선물에서 일부 익절(trim)함.
또는 델타 헤지(delta hedge)를 위해 다른 알트코인이나 메이저 코인을 반대 방향으로 거래함.
현재 퍼프 거래소들은 단순한 코인이 아니라 실제로 수익을 창출하는 사업체에 가까움.
몇몇 프로젝트는 앞으로 수년간 계속 매출과 이익이 성장하는 "장기 복리 성장주(compounder)"가 될 수 있다고 생각함.
암호화폐 시장에서는 지금까지 이런 종류의 사업 모델이 거의 없었음.
그래서 본인은 HYPE와 LIT를 장기 보유하고 있으며 쉽게 매도하기 어렵다고 말함.
다만:
HYPE와 LIT 현물만 들고 있는 게 아니라 선물 레버리지 포지션도 가지고 있음.
포지션이 너무 커질 때는 선물에서 일부 익절(trim)함.
또는 델타 헤지(delta hedge)를 위해 다른 알트코인이나 메이저 코인을 반대 방향으로 거래함.
Forwarded from [삼성 이영진] 글로벌 AI/SW
앤스로픽, "AI가 자기 자신을 만들때"
안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.
Anthropic Insitute는 공개 벤치마크와 내부 데이터 등을 기반으로 AI가 AI를 만드는 시대가 예상보다 가까울 수 있다는 보고서를 발표했습니다.
AI가 완전히 자율적으로 자신의 후속 모델을 설계, 개발할 수 있는 AI에 가까워지고 있다고 평가했는데요
물론 아직 실현되지 않았고, 필연적인 것도 아니지만 대부분 기관이 준비한 것보다 더 빨리 도래할 수 있다고 경고하는 내용입니다.
특히 여러 사례와 데이터들이 등장했습니다.
- 앤스로픽 코드베이스에 병합되는 코드의 80% 이상을 Claude가 작성. 많은 연구자들은 이미 수개월째 직접 코드를 작성하지 않고 Claude를 활용해 업무 수행
- 엔지니어 1인당 코드 생산성은 ‘24년 대비 약 8배 증가. ’21~25년 평균 대비 분기당 코드 배포량 8배 확대
- Claude 작성 코드 품질은 현재 인간과 동등 수준에 도달했으며, 1년 내 인간을 넘어설 것으로 전망
- AI가 독립적으로 수행 가능한 작업 길이는 과거 7개월마다 2배에서 현재 약 4개월마다 2배로 가속
- Opus 3는 약 4분, Sonnet 3.7은 약 90분, Opus 4.6은 약 12시간 규모의 업무 수행 가능
- 현재 추세가 유지될 경우 올해 안에 수일 단위 업무, '27년에는 수주 단위 업무까지 AI가 수행할 수 있을 것으로 예상
- SWE-bench와 CORE-bench는 사실상 포화 수준 도달. Mythos Preview는 최소 16시간 이상 연속 작업 수행 능력 기록
- ‘26년 3월 내부 연구진 설문 기준 연구 생산성은 4배 향상. Claude는 800건 이상의 버그 수정 작업을 수행해 특정 API 오류를 1/1000 수준으로 감소
- 연구 최적화 실험에서 Mythos Preview는 약 52배 성능 향상 기록. AI 안정성 연구에서는 인간 연구자(23%) 대비 97% 수준 성과 달성
- 가장 개방적이고 어려운 엔지니어링 과제 성공률은 6개월 만에 약 26%에서 76%까지 상승. 연구 방향 선택에서도 인간보다 더 나은 판단을 내리는 비율이 64%까지 증가
앤스로픽은 인간의 핵심 경쟁력을 코드 작성이나 실험 수행이 아닌 연구 감각과 판단력으로 규정했습니다.
어떤 문제를 연구할지, 어떤 결과를 신뢰할지, 언제 접근법을 포기할지 결정하는 능력이 아직 인간의 강점이라는 것이지요
다만 연구 판단력 역시 개선되고 있으며, 해당 영역도 장기적으로 AI가 자동화할 가능성을 배제하지 않았습니다.
향후 인간은 코드 작성, 실험 수행보다는 목표 설정, 검증, 감독 역할에 집중하고, AI가 연구개발 대부분을 담당하는 구조로 전환될 가능성을 언급했네요
최종적인 3가지 시나리오로도 제시했습니다.
1) 발전 둔화(S-Curve): AI 성능 향상이 점차 둔화되며, 현재 수준의 역량이 경제 전반으로 확산. 가장 가능성이 낮은 시나리오
2) 인간이 방향을 정하고 AI가 실행: 인간은 목표를 설정하고 AI가 대부분의 연구 개발을 수행. 가장 가능성이 높은 시나리오
3) 재귀적 자기개선(RSI): AI가 자신의 후속 모델을 설계, 개선, 개발. 발전 속도는 인간 연구 인력이 아닌 컴퓨트와 알고리즘 개선 속도에 의해 결정. 정렬 문제가 가장 큰 불확실성
이에 따라 충분한 글로벌 검증 체계가 마련될 경우 프론티어 AI 개발 감속 또는 일시 중단도 선택지로 검토할 필요가 있다고 주장했습니다.
이번 보고서는 단순히 Claude의 성능 향상을 설명하는 것이 아니라 AI 산업의 다음 경쟁 단위가 '더 좋은 모델'이 아니라 'AI가 AI 개발을 얼마나 가속할 수 있는가'로 이동하고 있다는 문제의식을 담고 있습니다.
앤스로픽은 이미 코드 작성보다 인간의 코드 리뷰와 연구 방향 결정이 새로운 병목이 되고 있다고 평가하고 있으며, AI가 AI 개발을 가속하는 사이클이 시작됐음을 시사했습니다.
어떻게 보면 재귀 개선 트렌드가 조금 더 공식적으로 확인된 셈입니다. 향후 해당 사이클을 활용하고 유지할 수 있는지가 AI 기업 간 경쟁에서 중요한 포인트가 될 것입니다.
(2026/6/5 공표자료)
안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.
Anthropic Insitute는 공개 벤치마크와 내부 데이터 등을 기반으로 AI가 AI를 만드는 시대가 예상보다 가까울 수 있다는 보고서를 발표했습니다.
AI가 완전히 자율적으로 자신의 후속 모델을 설계, 개발할 수 있는 AI에 가까워지고 있다고 평가했는데요
물론 아직 실현되지 않았고, 필연적인 것도 아니지만 대부분 기관이 준비한 것보다 더 빨리 도래할 수 있다고 경고하는 내용입니다.
특히 여러 사례와 데이터들이 등장했습니다.
- 앤스로픽 코드베이스에 병합되는 코드의 80% 이상을 Claude가 작성. 많은 연구자들은 이미 수개월째 직접 코드를 작성하지 않고 Claude를 활용해 업무 수행
- 엔지니어 1인당 코드 생산성은 ‘24년 대비 약 8배 증가. ’21~25년 평균 대비 분기당 코드 배포량 8배 확대
- Claude 작성 코드 품질은 현재 인간과 동등 수준에 도달했으며, 1년 내 인간을 넘어설 것으로 전망
- AI가 독립적으로 수행 가능한 작업 길이는 과거 7개월마다 2배에서 현재 약 4개월마다 2배로 가속
- Opus 3는 약 4분, Sonnet 3.7은 약 90분, Opus 4.6은 약 12시간 규모의 업무 수행 가능
- 현재 추세가 유지될 경우 올해 안에 수일 단위 업무, '27년에는 수주 단위 업무까지 AI가 수행할 수 있을 것으로 예상
- SWE-bench와 CORE-bench는 사실상 포화 수준 도달. Mythos Preview는 최소 16시간 이상 연속 작업 수행 능력 기록
- ‘26년 3월 내부 연구진 설문 기준 연구 생산성은 4배 향상. Claude는 800건 이상의 버그 수정 작업을 수행해 특정 API 오류를 1/1000 수준으로 감소
- 연구 최적화 실험에서 Mythos Preview는 약 52배 성능 향상 기록. AI 안정성 연구에서는 인간 연구자(23%) 대비 97% 수준 성과 달성
- 가장 개방적이고 어려운 엔지니어링 과제 성공률은 6개월 만에 약 26%에서 76%까지 상승. 연구 방향 선택에서도 인간보다 더 나은 판단을 내리는 비율이 64%까지 증가
앤스로픽은 인간의 핵심 경쟁력을 코드 작성이나 실험 수행이 아닌 연구 감각과 판단력으로 규정했습니다.
어떤 문제를 연구할지, 어떤 결과를 신뢰할지, 언제 접근법을 포기할지 결정하는 능력이 아직 인간의 강점이라는 것이지요
다만 연구 판단력 역시 개선되고 있으며, 해당 영역도 장기적으로 AI가 자동화할 가능성을 배제하지 않았습니다.
향후 인간은 코드 작성, 실험 수행보다는 목표 설정, 검증, 감독 역할에 집중하고, AI가 연구개발 대부분을 담당하는 구조로 전환될 가능성을 언급했네요
최종적인 3가지 시나리오로도 제시했습니다.
1) 발전 둔화(S-Curve): AI 성능 향상이 점차 둔화되며, 현재 수준의 역량이 경제 전반으로 확산. 가장 가능성이 낮은 시나리오
2) 인간이 방향을 정하고 AI가 실행: 인간은 목표를 설정하고 AI가 대부분의 연구 개발을 수행. 가장 가능성이 높은 시나리오
3) 재귀적 자기개선(RSI): AI가 자신의 후속 모델을 설계, 개선, 개발. 발전 속도는 인간 연구 인력이 아닌 컴퓨트와 알고리즘 개선 속도에 의해 결정. 정렬 문제가 가장 큰 불확실성
이에 따라 충분한 글로벌 검증 체계가 마련될 경우 프론티어 AI 개발 감속 또는 일시 중단도 선택지로 검토할 필요가 있다고 주장했습니다.
이번 보고서는 단순히 Claude의 성능 향상을 설명하는 것이 아니라 AI 산업의 다음 경쟁 단위가 '더 좋은 모델'이 아니라 'AI가 AI 개발을 얼마나 가속할 수 있는가'로 이동하고 있다는 문제의식을 담고 있습니다.
앤스로픽은 이미 코드 작성보다 인간의 코드 리뷰와 연구 방향 결정이 새로운 병목이 되고 있다고 평가하고 있으며, AI가 AI 개발을 가속하는 사이클이 시작됐음을 시사했습니다.
어떻게 보면 재귀 개선 트렌드가 조금 더 공식적으로 확인된 셈입니다. 향후 해당 사이클을 활용하고 유지할 수 있는지가 AI 기업 간 경쟁에서 중요한 포인트가 될 것입니다.
(2026/6/5 공표자료)
[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW
앤스로픽, "AI가 자기 자신을 만들때" 안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다. Anthropic Insitute는 공개 벤치마크와 내부 데이터 등을 기반으로 AI가 AI를 만드는 시대가 예상보다 가까울 수 있다는 보고서를 발표했습니다. AI가 완전히 자율적으로 자신의 후속 모델을 설계, 개발할 수 있는 AI에 가까워지고 있다고 평가했는데요 물론 아직 실현되지 않았고, 필연적인 것도 아니지만 대부분 기관이 준비한 것보다 더 빨리…
개발자랑 비교해서 코드를 더 잘 짜는지는 저는 개발자가 아니라 판단하기 어렵습니다. 실제로 결과물만 놓고 보면 숙련된 개발자가 만든 코드가 더 깔끔하고 유지보수도 좋고 예외처리도 잘 되어 있는 경우가 많습니다.
그런데 비개발자 입장에서 지금의 코덱스는 솔직히 생산성 혁명에 가깝다고 생각합니다. 예전 같으면 외주를 맡기거나 개발자를 찾아야 했던 것들을 이제는 직접 만들 수 있습니다. 단순한 랜딩페이지부터 자동화 프로그램, 데이터 수집기, 봇, 내부 업무 툴까지 아이디어만 있으면 대부분 구현이 가능합니다.
특히 제가 체감하는 가장 큰 변화는 "생각한 것을 바로 검증할 수 있게 됐다"는 점입니다. 예전에는 아이디어가 생겨도 개발 비용, 시간, 인력 때문에 실행 자체를 못 하는 경우가 많았습니다. 지금은 일단 만들어보고 테스트한 뒤 반응을 보면서 수정하는 방식이 가능해졌습니다. 실행 비용이 사실상 0에 가까워진 셈입니다.
그리고 AI를 쓰면 생각을 안 하게 된다는 주장도 개인적으로는 잘 공감되지 않습니다. 챗봇에게 질문 몇 개 던지는 수준이라면 모르겠지만, 실제로 에이전트에게 프로그램을 만들게 해본 사람들은 알 겁니다. 내가 뭘 원하는지 정확히 모르는데 AI가 알아서 만들어주는 경우는 거의 없습니다.
오히려 반대입니다. 구조를 이해해야 하고, 기능을 정의해야 하고, 문제를 쪼개야 하고, 결과물을 검증해야 합니다. AI가 강력해질수록 사용자의 추상화 능력과 문제 해결 능력이 더 중요해지는 것 같습니다.
저도 대학 졸업 이후 가장 공부를 많이 하는 시기가 지금인 것 같습니다. 코드를 배우기 위해서가 아니라 AI를 제대로 활용하기 위해 시스템, 데이터, 서버, API, 자동화, 워크플로우를 계속 공부하게 됩니다. AI 때문에 공부를 안 하게 되는 게 아니라, AI를 더 잘 쓰기 위해 공부하게 되는 상황에 가깝다고 생각합니다.
그런데 비개발자 입장에서 지금의 코덱스는 솔직히 생산성 혁명에 가깝다고 생각합니다. 예전 같으면 외주를 맡기거나 개발자를 찾아야 했던 것들을 이제는 직접 만들 수 있습니다. 단순한 랜딩페이지부터 자동화 프로그램, 데이터 수집기, 봇, 내부 업무 툴까지 아이디어만 있으면 대부분 구현이 가능합니다.
특히 제가 체감하는 가장 큰 변화는 "생각한 것을 바로 검증할 수 있게 됐다"는 점입니다. 예전에는 아이디어가 생겨도 개발 비용, 시간, 인력 때문에 실행 자체를 못 하는 경우가 많았습니다. 지금은 일단 만들어보고 테스트한 뒤 반응을 보면서 수정하는 방식이 가능해졌습니다. 실행 비용이 사실상 0에 가까워진 셈입니다.
그리고 AI를 쓰면 생각을 안 하게 된다는 주장도 개인적으로는 잘 공감되지 않습니다. 챗봇에게 질문 몇 개 던지는 수준이라면 모르겠지만, 실제로 에이전트에게 프로그램을 만들게 해본 사람들은 알 겁니다. 내가 뭘 원하는지 정확히 모르는데 AI가 알아서 만들어주는 경우는 거의 없습니다.
오히려 반대입니다. 구조를 이해해야 하고, 기능을 정의해야 하고, 문제를 쪼개야 하고, 결과물을 검증해야 합니다. AI가 강력해질수록 사용자의 추상화 능력과 문제 해결 능력이 더 중요해지는 것 같습니다.
저도 대학 졸업 이후 가장 공부를 많이 하는 시기가 지금인 것 같습니다. 코드를 배우기 위해서가 아니라 AI를 제대로 활용하기 위해 시스템, 데이터, 서버, API, 자동화, 워크플로우를 계속 공부하게 됩니다. AI 때문에 공부를 안 하게 되는 게 아니라, AI를 더 잘 쓰기 위해 공부하게 되는 상황에 가깝다고 생각합니다.
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ElevenLabs가 Hermes AI 에이전트를 전화로 연결하는 방법 공개
사용자는 전화 통화만으로 Hermes 에이전트에게 작업 지시 가능
ElevenLabs는 음성 인식·음성 합성·전화 연결 담당
Hermes는 툴 실행·메모리·스킬·에이전트 기능 담당
OpenAI 호환 API(Chat Completions) 방식으로 연동
Twilio 전화번호를 연결하면 실제 전화 수신 가능
서버 상태 확인, 테스트 결과 조회, 코드 리팩토링 실행 등 작업 수행 가능
운전 중이나 외부에서도 전화 한 통으로 AI 에이전트 제어 가능
에르메스 목소리 왜 남자임?
사용자는 전화 통화만으로 Hermes 에이전트에게 작업 지시 가능
ElevenLabs는 음성 인식·음성 합성·전화 연결 담당
Hermes는 툴 실행·메모리·스킬·에이전트 기능 담당
OpenAI 호환 API(Chat Completions) 방식으로 연동
Twilio 전화번호를 연결하면 실제 전화 수신 가능
서버 상태 확인, 테스트 결과 조회, 코드 리팩토링 실행 등 작업 수행 가능
운전 중이나 외부에서도 전화 한 통으로 AI 에이전트 제어 가능
에르메스 목소리 왜 남자임?
Forwarded from 엑시리스트(Exilist) 리서치
달러: 1,547원
테더(USDT): 1,495원 | 김프 -3.2%
순금 1돈(살때): 961,000원
ZEC를 무한 복사할 수 있던 버그를 최근 앤트로픽의 최신 모델을 통해 찾아냄.
➜ 현재는 관련 취약점을 수정한 상태임.
금융당국에 의무 보고하는 대신 각 사가 자금세탁방지 리스크를 관리하도록 할 예정임.
강원경찰청 사이버수사과가 폴리마켓 이용자들의 가상자산 거래내역을 추적해 이용자를 특정하고 순차적으로 소환통보를 하고 있음.
올여름 미국 전역으로 확대될 예정임.
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Forwarded from WuBlockchain News Korean
바이낸스 리서치는 암호화폐 거래소가 글로벌 주식 시장으로 가는 새로운 관문이 되고 있으며, 바이낸스 주식 거래 사용자 중 거의 93%가 신흥 시장에서 온다고 전했습니다.
보고서는 2031년까지 암호화폐 거래소가 2조 달러의 추가 자본과 거의 3억 명의 새로운 투자자를 글로벌 주식 시장으로 유입할 수 있을 것으로 추정했습니다. 낙관적인 시나리오에서는 암호화폐 사용자가 향후 5년 동안 연간 5조 달러의 추가 주식 자본을 가져올 수 있습니다.
또한 스테이블코인으로 결제되는 주식 거래와 토큰화된 주식이 국경 간 비용을 줄일 수 있으며, 전통 금융에 연결된 영구계약이 이미 스테이블코인 거래량의 약 10%를 차지하고 있다고 덧붙였습니다. — 링크
보고서는 2031년까지 암호화폐 거래소가 2조 달러의 추가 자본과 거의 3억 명의 새로운 투자자를 글로벌 주식 시장으로 유입할 수 있을 것으로 추정했습니다. 낙관적인 시나리오에서는 암호화폐 사용자가 향후 5년 동안 연간 5조 달러의 추가 주식 자본을 가져올 수 있습니다.
또한 스테이블코인으로 결제되는 주식 거래와 토큰화된 주식이 국경 간 비용을 줄일 수 있으며, 전통 금융에 연결된 영구계약이 이미 스테이블코인 거래량의 약 10%를 차지하고 있다고 덧붙였습니다. — 링크