❗️❗️인원수와 결과물의 상관관계는 깨졌다 Source

「 지난 수십 년 동안 기업의 인원수와 그 기업이 만들어내는 결과물 사이에는 일정한 상관관계가 있었습니다. 저는 그 공식이 지난 12월 첫째 주에 기본적으로 깨졌다고 생각합니다. 」

「 우리가 목격하고 있는 것은, 도구를 제대로 다룰 줄 아는 한두 명의 엔지니어, 혹은 디자이너 한 명과 엔지니어 한 명의 조합이 이전보다 10배, 20배, 심지어는 100배 더 높은 생산성을 낼 수 있다는 사실입니다. 」

✍️ 1명이 수행할 수 있는 역량의 업사이드가 AI를 얼마나 잘 활용하느냐에 따라 굉장히 높아진 것은 동의

다만 결코 쉽진 않음. 까놓고 말해서 누구나 최소 10배로 일할 수 있으면 이미 취업 시장부터 해서 격변이 일어났음.

그렇게 할 수 있는 사람은 두각을 나타내는 사람이고, 앞으로 그런 사람들이 많이 탄생하긴 할 것이라 봄. 그리고 제대로 활용하지 못하는 사람과의 격차는 이전보다 훨씬 커지지 않을까

#AI

❗️❗️구글 신규 오픈 모델 Gemma 4 출시 Source

역대 가장 지능적인 오픈 모델

📔 개발자용 모델 스펙

· 파라미터당 지능 극대화
· Apache 2.0으로 상업적 유연성 제공
· 에이전트 워크플로우
· 멀티모달 엣지 AI
· Long-context 추론

✍️ Gemini 3랑 동일 기술인데 오픈인 것이 핵심. 상업 제약도 없어서 스타트업이나 개인 개발자분들은 스윽 체험해보시져

출시 전에는 기대 안된다는 의견이 많았긴 함

#구글 #AI #Gemma4

❗️❗️LLM을 활용한 지식의 척추 만들기 Source

최근 대다수의 AI 사용자는 업무 등의
편리함을 위해 코드 짜기 하는 중
코드가 아닌 지식 축적도 꽤 강력할 것이라는 글

❓ 그게 무슨 말인가요?

· 원본 자료(기사·논문·이미지)를 raw/ 폴더에 수집
· LLM이 개념별로 분류해 마크다운 위키로 컴파일
· Obsidian을 프론트엔드로, 위키 작성·유지는 전부 LLM이
· 사용자가 직접 편집하는 일은 거의 없음

💡 규모가 커지면 달라지는 것

· 아티클 100개, 40만 단어쯤 되면 복잡한 질문도 소화
· 거창한 RAG 없이도 인덱스 파일 + 요약본만으로 관련 데이터를 쉽게 탐색
· 질문과 탐색이 쌓이면서 위키 자체가 계속 성장
· 결과물(텍스트·슬라이드·그래프)을 다시 위키에 파일링 → 다음 질문의 밑거름이 됨

🔧 위키 관리도 LLM이

· 데이터 일관성 점검 + 누락 정보 웹 검색으로 보충
· 다음에 뭘 조사할지까지 제안
· 직접 만든 검색 엔진을 CLI 도구로 LLM에게 넘겨 대규모 질의 수행

✍️ 코드 짜는 데 쓴다는 인식이 강한데, LLM을 지식 관리자로 쓰는 게 어쩌면 더 강력할 수 있겠다는 생각이 드네요. 저도 지금 하는 작업들 마무리하면 이것도 시도해볼듯?

위키가 커질수록 질문의 질도 같이 올라간다는 부분이 인상적인 것 같음. 뉴스 큐레이션이나 리서치 작업에도 바로 적용해볼 수 있는 구조라...

무슨 말인지 잘 모르겠으면 원문 들어가서 긁은 다음에 이거 이해하기 쉽게 설명 좀 해달라고 하시면 다 해줍니다. 일단 이거 전 굉장히 좋아하는 영역임 🤩

#AI

❗️❗️오픈클로, 클로드 코드, 그리고 소프트웨어의 미래 Source

a16z 파트너와 아니쉬와
로블록스 프로덕트 리드 피터 양의 인터뷰

🤖 AI 에이전트의 현주소

· 은행 조회, 문서 작성, 음성 대화까지 에이전트 하나로 처리
· 프롬프트 없이 친구한테 톡하듯 사용
· 기억력은 아직 불안정, 할 수 있는 기능도 자꾸 잊음
· 그래도 아이디어를 말하면 어떻게든 만들어냄

🤔 SaaS 위기론

· AI 네이티브 회사들은 유료 SaaS 대신 내부 도구 직접 제작 중
· 단순 업무 앱에 돈 낼 필요 자체에 의문 제기
· 월 20달러짜리를 직접 제작, 유지보수하는 게 진짜 이득이냐는 반론도 있음
· Figma도 논란, 디자이너가 바이브 코딩 못 배우면 도태 가능성

⚡️ Claude Code vs Codex

· Codex: 진지하게 만들 때. 정확하지만 느림
· Claude Code: 바이브 코딩용. 빠르지만 결과가 매번 다름
· Claude Code는 '슬롯머신', 매번 다른 결과에 중독됨
· PPT, 구글 독스까지 코딩 에이전트로 대체하는 흐름

👨‍💻 일의 미래

· 회사가 커질수록 일하기 구린 곳이 됨
· 10명 팀 → 2~3명 + 에이전트 다수로 전환
· 에이전트끼리 협상시키면 감정 소모 제로
· 연간 기획, OKR 회의 같은 기존 프로세스는 더 이상 안 먹힘

🌍 경제 구조의 변화

· 대기업 감원 → 솔로프레너·소규모 팀 증가로 경제 형태 자체 변화
· 일자리가 사라지진 않을 것
· AI 100% 자동화 직무는 아직 극소수
· 대부분은 완전 대체가 아닌 극적인 생산성 향상
· 취업 시장이 너무 안 좋아서 꿈을 쫓을 수밖에 없는 시대

✍️ 이거 유튜브 영상 한글 자동 더빙되서 편하게 들으실 수 있습니다. 실사용 경험 공유하면서 체감하는 부분들을 많이 말해주는데 도움이 될 지도

#a16z #Roblox #AI

🔥 한국경제TV 글로벌 출연한 프라이빗 AI Nesa Source

🔍 기업·정부 기관 등을 위한 프라이빗 AI

· 외부 AI를 사용하는 경우 데이터가 노출됨
· 기업이나 정부 기관에게 민감한 문제
· 그렇다고 자체 인프라 구축하기엔 너무 부담임
· 프라이버시를 포기하거나, 비용을 감당하거나

🤔 Nesa가 이를 해결하는 방법

· 암호화 상태로 데이터를 AI가 연산
· 노출 자체를 원천 차단하는 것
· 그렇다고 성능 저하는 없음
· 자체 개발한 등가 암호화 기술 덕분
· AI 박사 12인 + 교수 7인 기반 R&D 통해
· 40+ 수상, 70회 이상 컨퍼런스 채택, 기술 검증 완료
· 현재 하루 800만 건 이상 AI 트랜잭션 처리

✍️ Nesa도 AI 프로젝트 중에 작년 하반기부터 이름 자주 보이던 곳인데 최근 트위터 보니 슬슬 TGE 하려나봄

보아하니 에드작도 있었고 밋업도 하고 그랬네요. 결과물 잘 나오길!

#Nesa #AI #KOL

✖️ 트위터, 포스트 작성기에 신규 이미지 편집기 출시 Source

그리기 및 텍스트 추가 기능
Grok 기반 명령어 수정
블러 처리 추가
iOS에서 이용 가능 (안드로이드는 곧)

✍️ 원래 이미지 올릴 때 단순한 기능들 밖에 없었는데 AI 포토샵 추가한 트위터

전 안드로이드라 못 써봄. 아이폰 분들은 체험해보십셔. 그록이라 잘 나오긴 할 듯

#트위터 #AI

❗️❗️앤트로픽, Project Glasswing 발표 Source

앤트로픽 최신 AI 모델 Mythos Preview 활용
소프트웨어 보안 취약점 탐지·수정
취약점 탐색 후 방지 우선, 일반 공개 X

✍️ 모든 주요 OS와 웹 브라우저에서 수천 개의 보안 구멍을 찾아내버림. 그 중에는 FreeBSD라는 서버에 17년간 숨어있던 치명적 취약점도 있다고 함.

당연히 공개되면 사단나기에 일반 공개 계획은 없다고 하고, 기관들에 제공해서 시스템 결함 찾아서 수정시켜 줄 것이라고 하네요.

#AI #앤트로픽 #보안

🔥 기계가 스스로 거래하는 머신 이코노미 인프라, SealCoin #광고

IoT + AI + 블록체인 프로젝트
기계 스스로 인증하고 거래하는
Machine Economy 인프라 구축하는 중
에어드랍 캠페인 SealDrop 진행 중

➡️ SealDrop 바로가기

❓ 어떤 예시가 있음?

· 태양광 패널 → 발전 데이터 직접 판매
· 전기차끼리 에너지 P2P 거래
· AI 에이전트 자율 결제
· 위성 온체인 트랜잭션

📔 핵심 정리

· 하드웨어 레벨 신뢰가 핵심 차별점
· WISeKey의 25년 보안 기술 기반
· 기계의 자율 경제 활동
· Hedera 기반 인프라로 확장성과 안정성 확보
· KITE 토큰과 PoSy 모델

✍️ 소프트웨어 지갑이 아니라 칩 안에 지갑이랑 Secure Element를 직접 심는 방식이라 기기 자체가 위변조 불가능한 디지털 신원을 갖게 되는 구조

인터뷰 영상도 X에 올라와 있으니 관심 있으신 분들은 한 번 보시길

아직 초기인데 방향성은 한번 봐둘만한 섹터인 듯! 그리고 한국 텔레방에서 이벤트도 종종 열린다니 입장해두십셔

SealCoin 공식 X l 한국 텔레그램

#SealCoin #AI

💵 a16z가 말하는 블록체인이 AI 에이전트에 채워줄 수 있는 5가지 Source

🪪 비인간 신원 인프라

· 금융업계 기준 비인간 ID는 인간 직원 대비 약 100:1
· 에이전트 간 권한·신원·결제 증명할 표준 부재
· KYA(Know Your Agent) 개념 등장
· 블록체인 기반 지갑·온체인 증명으로 포터블 ID 구현 가능

🏛 AI 거버넌스 문제

· 에이전트가 자원 배분·의사결정 수행 시작
· 형식상 탈중앙화지만 실질적으론 중앙화
· 암호화 보증 필요: 학습 데이터·프롬프트·실행 기록·사후 변경 불가 증명
· 온체인 기록 + 자동 실행으로 검증 가능한 거버넌스 구현

💳 에이전트 결제 인프라

· 스테이블코인 기반 에이전트 간 결제 이미 가동 중
· Stripe·Tempo MPP 마켓플레이스: 첫 주 34,000건 처리, 수수료 $0.003
· x402 기준 에이전트 결제 월 약 160만 달러 (초기 단계)
· 체크아웃 페이지 없는 "헤드리스 머천트" 등장
· 기존 결제사 언더라이팅 구조로는 법인·웹사이트 없는 머천트 처리 어려움

📈 검증 비용의 부상

· AI로 실행 비용은 0에 수렴
· 희소 자원이 '지능'에서 '검증'으로 이동
· 에이전트 처리량이 인간 감시 능력 이미 초과
· 블록체인 기반 온체인 증명·출처 추적으로 신뢰를 아키텍처에 내장

🛡 사용자 통제권 보존

· 에이전트 위임 시 모호한 입력 → 의도치 않은 다단계 실행 리스크
· MetaMask Delegation Toolkit, Coinbase AgentKit 등 스마트컨트랙트 레벨 권한 제한 도구 등장
· NEAR Intents: 2024 Q4 이후 누적 DEX 거래량 $150억+ 처리

#a16z #AI