#반도체 #로봇 #ai

Genie 3가 답지 줌. 이제 단순 텍스트 프롬프트에 국한이 아닌, '물리적' 추론의 영역으로. 이제 작성해서 '해줘'가 아니라, 알아서 '보고' '움직여서' 해준다는 것.

피지컬ai의 방향성과 더불어 ai디바이스 또한 정해진 방향성.

다음에 올 단어 예측'은 최초의 사전 학습 패러다임이었습니다. 이제 우리는 두 번째 패러다임 전환, 즉 World Modeling 또는 '다음 물리적 상태 예측' 시대로 들어왔습니다.

저는 2026년이 대규모 월드 모델이 로봇 공학 및 더 나아가 멀티모달 AI 전반에 걸쳐 진정한 토대를 마련하는 첫 해가 될 것이라고 확신합니다.

World model 시대가 도래했습니다. 유튜브 전체와 스마트 안경의 등장으로 우리가 훈련에 사용하는 모든 텍스트를 훨씬 뛰어넘는 규모로 우리 세계의 원시적인 시각적 스트림을 포착할 것입니다.

우리는 새로운 유형의 사전 훈련을 보게 될 것입니다. 차세대 세계 상태에는 RGB 이상의 것이 포함될 수 있습니다. 3D 공간 운동, 고유수용감각, 촉각 감지는 이제 막 시작 단계입니다.

우리는 새로운 유형의 추론을 보게 될 것입니다. 언어 공간이 아닌 시각 공간에서의 사고의 연쇄입니다. 문자열로 변환하지 않고도 기하학과 접촉을 시뮬레이션하고 조각들이 어떻게 움직이고 충돌하는지 상상함으로써 물리적 퍼즐을 풀 수 있습니다.

https://zdnet.co.kr/view/?no=20260204110818

#에스지헬스케어 #ai

재밌는건 국내에 대표 peer가 있다는 것. 그래서 밸류에 대해 직관적으로 생각해볼 수 있음. 에어스메디컬이라고 먼저 치고나간 형님급, 시리즈D 4500억 밸류로 투자 유치. 에스지헬스케어와 차이는 장비 비지니스가 아닌 소프트웨어만 세일즈한다는거고, 가장 큰 차이는 FDA승인을 받았냐 못받았냐의 차이.

시장의 시선은 에스지헬스케어의 26년 1분기 FDA승인에 초첨이 맞춰져있음. 뭐 지금으로 따져도 400억과 4500억 밸류 괴리가 쫌 말이 안되는데, FDA 승인이 나면 어느 정도 밸류 갭은 메꿔져야하지 않을까? 거기다 조선의 노오란 K-지멘스/GE를 표방하는 장비 풀라인업인데?

https://blog.naver.com/invesqueeze/224182688630

[Anthropic, Claude Managed Agents로 AI 에이전트 대규모 배포 지원](https://tbreak.com/claude-managed-agents-anthropic-ai-tools/)

◦ Anthropic, AI 에이전트 구축·배포 플랫폼 ‘Claude Managed Agents’ 공개
• 퍼블릭 베타 형태로 출시 → 개발자 대상
• 에이전트 하니스(agent harness) + 배포 도구 제공
• AI 에이전트를 대규모로 안정적으로 운영할 수 있도록 지원
• 기업들의 확장 가능한 AI 수요 증가에 대응 → 개발 도구 시장 경쟁 강화

◦ 핵심 기능: 인프라 자동화로 ‘배포 문제’ 해결
• AI 에이전트 개발 자체는 쉬워졌지만 → 운영·배포는 여전히 어려움
• 플랫폼이 인프라 관리, 모니터링, 성능 유지 담당
• 실제 서비스 환경에서 안정성 확보가 주요 가치

◦ 타겟 고객: 대규모 AI 서비스 기업·개발자
• 고객 서비스 챗봇, 콘텐츠 생성, 업무 자동화 시스템 등
• 대량 사용자·복잡한 워크플로우 처리 기업 중심
• 단순 프로젝트·취미 개발에는 부적합 → 비용·복잡성 높음

◦ 차별점: 모델 제공이 아닌 ‘운영 관리’에 집중
• 기존 플랫폼: API 기반 모델 접근 제공
• Claude Managed Agents: 에이전트 실행·운영 인프라까지 포함
• 지속적 운영과 확장성 확보 → 엔터프라이즈 환경 최적화

◦ 시장 맥락: AI 에이전트 중심 산업으로 전환
• AI가 단순 응답 → 다단계 작업 수행(Agentic AI)으로 발전
• 기업들, 자동화·자율 실행 시스템 도입 확대
• Anthropic → 모델 공급자에서 AI 개발 생태계 확장 전략

◦ 가격 및 상태: 베타 단계, 정보 제한
• 현재 퍼블릭 베타 → 테스트 가능
• 가격 및 상세 기능 미공개 → 가치 평가 어려움
• 초기 단계 특성상 안정성·기능 변화 가능성 존재

원문 발췌:
- "deploying them at scale remains technically challenging."

#anthropic #agent #ai

[AI 수요 폭증으로 컴퓨팅 자원이 고갈되며 산업 전반에 병목 발생](https://www.wsj.com/tech/ai/ai-is-using-so-much-energy-that-computing-firepower-is-running-out-156e5c85)

◦ AI 붐 → 컴퓨팅 파워 부족으로 직면한 구조적 한계
• AI 산업 급성장 → 필수 자원인 컴퓨팅 파워(연산력) 급격히 고갈
• 제품 장애, 서비스 불안정, 출시 지연 등 문제 발생
• → AI 확산 속도가 인프라 구축 속도를 초과

◦ Agentic AI 확산이 수요 폭발의 핵심 원인
• 자율적으로 작업 수행하는 AI(코딩, 일정관리 등) 수요 급증
• 단순 챗봇 → 복합 작업 수행 시스템으로 진화
• → 사용량 증가 = 토큰 소비 급증 = 연산 자원 압박

◦ “석유가 아니라 토큰이 부족한 시대”
• 토큰 = AI 연산 사용량 단위
• OpenAI API 사용량:
- 6B/min → 15B/min (약 2.5배 증가)
• → AI 사용이 폭발적으로 증가 중

◦ GPU 및 인프라 가격 급등 → 공급 부족 심화
• Nvidia 최신 GPU 시간당 비용:
- $2.75 → $4.08 (2개월 만에 +48%)
• CoreWeave:
- 가격 20% 인상 + 장기 계약 요구
• → 수요 > 공급 → 가격 상승 구조

◦ 기업들의 전략적 선택: 서비스 제한 및 제품 포기
• Anthropic:
- 잦은 장애 발생 → 사용량 제한(토큰 제한) 도입
• OpenAI:
- Sora 영상 모델 중단 → 핵심 제품에 자원 재배치
• → 컴퓨팅 부족으로 “무엇을 포기할지” 결정하는 단계 진입

◦ 서비스 품질 저하 → 고객 이탈 발생
• Anthropic uptime: 약 98.95% (일반 SaaS 대비 낮음)
• 기업 고객 일부 → OpenAI 등 경쟁사로 이동
• → AI 서비스 신뢰성 문제 부각

◦ 근본 원인: 인프라 확장 속도의 물리적 한계
• 데이터센터 구축 시간 길고
• 전력 공급도 이미 2026년까지 대부분 예약됨
• → 단기간 해결 불가능한 병목

◦ AI 산업의 역사적 패턴 반복
• 철도, 인터넷 초기와 유사
• 수요 폭발 → 인프라 부족 → 가격 상승 및 구조 재편
• → 결국 공급 확충 전까지 병목 지속

◦ Anthropic의 폭발적 성장과 역설
• 매출:
- 2025년 말: $9B → 2월: $14B → 4월: $30B
• 성장 속도 ↑ → 동시에 장애 및 제한 증가
• → “성공이 곧 병목을 만든 구조”

원문 발췌:
- "The artificial intelligence gold rush is rapidly drying up the supply of the one resource that AI developers can’t do without: computing power."

#AI #AGENT #컴퓨팅

#GS #AI

• 이번 사이클은 역사상 가장 크고 가장 긴 반도체·전자부품 업황 사이클 중 하나가 될 가능성이 높음.

• 1차 성장 동력은 AI 서버 및 데이터센터 인프라 투자 확대.

• 2차 성장 동력은 Device Proliferation.
- Edge AI
- Physical AI (로봇, 자율주행, 스마트 디바이스)

• 현재 업황은 사이클의 초기 단계(Early Stage)로 판단.


"AI 인프라 투자 → Edge AI → Physical AI로 이어지는 초대형 장기 성장 사이클이 시작됐으며, 아직 초기 국면에 불과하다."

#ai

사람마다 바라보는 관점이 각각 다를 수 있겠지만, 내가 현재의 ai사이클을 바라보는 관점은 '본질'과 '패권' 이다. 오픈소스가 아무리 효율을 극대화한다 한들, 그 데이터파이프라인의 본질은 결국 어디며, 이는 '패권'에 있어 향후 어떻게 작동될 것인가.

그래서 산업재 비유를 든 것이 위에 언급된 것처럼 글로벌 멀티 리전(데이터센터) 전략이, 몇년 전 2차전지 사이클의 모습과 상당히 유사하기 때문. 하지만 우리는 전기차 산업을 패권전쟁이라 말하지 않는다. 전기차/배터리와 현재의 ai산업의 단 하나의 차이는, '본질' 인 데이터에 있다.

결국에 우리는 현재 가보지 않은 길을 가고 있기 때문이다. 누군가가 현재 ai패권전쟁을 '환'전쟁과 비슷하다고 얘기하는데, 매우 핵심을 관통하는 통찰력이라 생각한다. 현재의 시점은 단순 시장논리로만 흘러가는 시대가 아니다. 우리는 이미 타성에 젖어있는게 아닐까 생각해보는게 중요한 타이밍일지도. 다 떠나서 중요한건, 작금의 ai사이클은 기존의 구조와 관념을 송두리째 바꾸는 인류역사 상 가장 큰 혁신의 단계라는 것이다.

https://blog.naver.com/invesqueeze/224335170931

시장의 노이즈 보다는 현장의 목소리에 집중 (메리츠 서병수)

작성 : 잠실개미&10X 텔래그램

✅ 구형 GPU 임대료 역전: 실리콘밸리 스타트업이 7개월 전 시간당 2달러 중반에 계약한 블랙웰이 현재 4달러 육박하며 , 재계약 인상폭은 B200 클러스터 재계약 예산 기존 대비 50~60% 인상, 연말 갱신 예정 건은 100% 인상 계획. 추론을 프리필과 디코드로 쪼개고 그 안에서 다시 세분화 → 고성능 필요한 구간만 최신 칩, 나머지는 구형 GPU·DDR·SSD
✅ GPU 수명 재정의 : 과거 2~4년 교체 인식 → 6~7년 된 A100가 2~3년 장기계약 체결로 실질 8년 확정, 재계약 시 10년
✅ 수명 연장을 통한 자산의 금융화: 자동차 렌탈 ABS·주택 MBS처럼 유동화 가능 → 엔비디아 금융 플랫폼에 블랙스톤 등 6개 금융기관 참여가 이를 반증
✅ MS·메타·아마존 2분기 영업활동 현금흐름 전년 대비 증가율 28% → 32%, EU 과징금 제외 시 35%
+ 게빈 베이커 : 내년 3사 연간 현금흐름 시장 추정치 1.3~1.4조 달러 vs 실제 2조 달러 가능 → 신규 부채 발행 없이 Capex 충당
✅ 오픈소스 오해: 토큰 생산에 필요한 연산량·메모리·전력량은 프런티어 모델과 동일. 모델사 마진은 줄어도 인프라 수요는 폭증. 미국 기업들은 30~60%를 오픈소스로 처리함

https://youtu.be/XkFpqLflauM?si=IZUuBWso2YbDeZpS

#투자 #ai #커머스

세상이 어떻게 변하는지 보여주는 10가지 차트 (7)

https://blog.naver.com/invesqueeze/224396015194

#ai

글로벌은 토큰정치와 누가 가장 강력한 AI 스택을 보유하느냐에 따라 좌우되는 새로운 강대국 경쟁 시대로 접어들고 있다. 경제가 AI 애플리케이션에 더욱 의존하게 될수록 토큰 사용량과 가격책정은 성장과 생산성의 핵심 동력이 될 것이다.

페트로달러와 유사하게 토큰달러는 미국 달러 수요를 촉진하고, 차입 비용을 낮추며, 향후 세대에 걸쳐 재정 적자를 확대하는 데 기여할 것이다. 이러한 경제적 이점은 정부 부채 규모 증가와 차입 비용 상승으로 인해 그 중요성이 더욱 커지고 있다.

토큰달러 계약을 통해 동맹국에 AI 추론에 대한 신속한 접근을 지원하는 새로운 형태의 안보 협력을 주도할 수도 있다. 20세기 페트로달러가 미국의 금융력을 에너지 시스템과 연결했던 것처럼, 토큰달러는 새로운 AI 시대의 기반이 된다.

현재를 관통하는 핵심 키워드는 토큰정치(Tokenpolitik)와 토큰달러(Tokendollar). 전세계가 AI를 쓰면 쓸수록 미국 달러에 대한 수요가 강제로 유지되며, 자연스럽게 페트로달러로 유지했던 금융 패권을 더 연장할 수 있는 것.

앞으로의 세상은 전력망도 없고 데이터센터도 못 짓는 가난한 나라들은 지능을 월세 내고 빌려 쓰는 기술 식민지로 전락할 가능성이 큰 지능 빈곤국이 등장할 것이다.

'디스 타임 이즈 디퍼런트'는 시장에서 가장 경계하고 조심해야 할 문구지만, 닷컴'버블'도 페트로달러처럼 금융의 패권을 논하는 순간은 아니였다.

https://blog.naver.com/invesqueeze/224397395368

#ai

저기 레퍼런스 링크를 타고 검색해본 사람이 아마 드물어서 잘 모르겠지만, 놀랍게도 저 글은 작년 3월에 쓰여진 글임.

그니까 이미 1인당 연간 매출은 폭발적으로 향상되고 있으며, 운영레버리지는 진작부터 일어나고 있다는 것.

내가 우물안 개구리 수준으로 쓰고있는 것 뿐이지, 이미 ai는 내가 생각한 것보다 훨씬 더 파괴적으로 쓰임당하고 훨씬 더 광범위하게 '돈'을 버는 수단으로 작용하고 있다.

보통 우리가 생각하는 구글/메타 같은 공룡 기업들도 직원 1인당 연간 매출을 따져보면 대략 15~20억 원 선. 이것도 제조업이나 일반 기업에 비하면 엄청난 수치이나, 최근 AI 스타트업들의 숫자를 보면 믿기 어려운 수치.
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Midjourney: 직원 1인당 매출 약 55억 원 ($4.1M)
Cursor (Anysphere): 직원 1인당 매출 약 44억 원 ($3.3M)
OpenAI: 직원 2,500명 규모인데도 1인당 약 20억 원 ($1.5M)
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수천명씩 뽑아서 굴리는 회사가 아니라, 극소수의 핵심 엔지니어와 AI 자동화 툴만으로 수천억의 매출을 뽑아내는 '극단적 운영 레버리지'의 시대가 진짜로 열린 상황.

개발자들의 성지는 늘 샌프란시스코/베이 였음. 그런데 최근 테크 채용 공고 비중을 보면 뉴욕(NYC)의 비중이 무섭게 치고 올라오는 중. 이유는 간단한데 이제는 AI 기술 그 자체보다, 금융·미디어·헬스케어 같은 거대한 레거시 산업에 AI를 접목하는 '버티컬 AI'가 돈이 되는 단계로 넘어왔기 때문. 그 돈과 산업이 다 뉴욕에 몰려 있다.

https://blog.naver.com/invesqueeze/224396015194

#투자 #ai #플랫폼 #커머스

세상이 어떻게 변하는지 보여주는 10가지 차트 (8)

https://blog.naver.com/invesqueeze/224407120178

이거 약간 유튜브 프리미엄 구독할때 국가 인도로 지정하면 싸게 구독할수 있는 그런건가

클로드 싸게 쓰고 싶으면 키미 문샷 구독ㄱㄱ

https://t.me/invesqz/3477

#ai

우물 안 개구리의 문제는 우물 안에서 살고 있다는게 포인트가 아니다. 진짜 크리티컬한건 우물 안 밖에 생각을 못한다는 것이다.

https://youtu.be/hLzaJVA_NNY?si=nVvdnAhPQOtjY40S

#ai #플랫폼

실리콘밸리 밖의 평범한 사람들이 매달 고민하는 건 "어떤 새로운 AI 툴을 써볼까?"가 아니다.

이들에게 진짜 필요한 기술은 화려한 생성형 AI 챗봇이 아니라, "내 생활비를 실질적으로 깎아주고, 당장의 현금 흐름을 숨통 트이게 해주는 기술"인 것이다.

​상위 1%의 편리함을 만드는 기술보다, 99%의 먹고사는 문제를 해결하는 기술이 훨씬 더 거대하다.

https://blog.naver.com/invesqueeze/224424823747

#ai #반도체

응..?

실제로 제미나이 4 아르곤은 코딩 능력을 측정하는 '딥SWE v1.1'과 '바이브코드 벤치' 등 성능지표에서 경쟁사인 오픈AI와 앤트로픽 모델을 능가하는 점수를 받았다.

금융·법률 업무 능력을 평가하는 성능지표에서도 경쟁 모델을 능가하거나 압도했고, 사이버보안 능력을 재는 'CWE-벤치 v1' 등에서는 GPT-6 아스트라와 공동 1위 수준을 기록했다.

구글은 이처럼 복잡한 문제를 해결하는 특장점을 살릴 수 있도록 출력 토큰 제한을 기존 6만4천 토큰에서 업계 최고 수준인 100만 토큰으로 확장했다.

https://magazine.hankyung.com/business/article/202610016415b