한량전설

눈팅계

[Vesper @qptmvj]

https://t.co/MT986zK1WC

[마라사주 @marasaju123]

남 판단 함부로 안하는 게 좋음. 사람마다 각자 사정이 있고 겪어온 인생이 다른건데
이해가 안간다는 식으로 얘기하면 안됨

그거 되게 거만한 태도임. 그냥 글쿤 하고 건조하게 넘어가는 게 좋음

계속 그게 옳다 그르다 나같으면 그렇게 안한다 하고 도덕적 평가 막 내리면
그 사람이랑 똑같은 상황이 나한테도 일어남

그때부턴 내가 평가 받는 입장이 됨.
분석과 비난은 다른거임
남 함부로 비난 ㄴㄴ 그냥 글쿤. 하고 넘어가부려

[GUTE_RachelHan @GuteslaX]

- 터보퀀트 뒷북 이야기

참고로 터보퀀트가 인용한 논문을 보면
한국 분들이 쓴 논문 하나가 있습죠.

Reference[59] in the TurboQuant paper

그리고 이 논문에서 그리고 필드 Guru 분들이 이야기 했던 내용을 공유해봅니다.
(저도 관련하여 작년부터 포스팅을 몇개 올리긴 했습니다. 작년 중국의 주요 메모리 연구가 KV 캐시라..)

———-

1. KV 캐시 압축은 갑자기 나온 이슈가 아니라, 이미 쌓여온 흐름이 커진 것입니다

최근 메모리 업계를 둘러싼 논쟁은 어떤 기술 하나가 등장해 판을 바꾼 것처럼 보이지만, 실제로는 그렇지 않습니다. KV 캐시를 줄이거나 다루는 방식은 예전부터 계속 연구돼 왔고, 그 방법도 하나가 아니었습니다.
데이터를 더 적은 비트로 표현하거나, 덜 중요한 부분을 덜어내거나, 비슷한 정보끼리 묶거나, 구조 자체를 바꿔 계산 부담을 줄이는 식의 시도들이 계속 이어져 왔습니다.
최근 달라진 점은 “가능한 한 원형을 그대로 들고 가자”는 태도에서, “핵심 의미만 유지된다면 더 과감하게 줄여도 된다”는 방향으로 옮겨가고 있다는 점입니다.
여기에 에이전트형 AI가 늘어나면서 이제는 단순히 캐시 한 덩어리를 줄이는 문제가 아니라, 추론 중간 단계에서 오가는 작업 상태와 맥락 전체를 어떻게 더 가볍고 효율적으로 다룰 것인가가 중요한 문제가 되고 있습니다.
즉 저장 기술의 개선이라기보다, AI가 생각을 이어가는 방식 자체를 더 효율적으로 바꾸는 흐름으로 보는 편이 맞습니다.

2. 압축 기술이 발전해도 메모리 수요는 줄기보다 오히려 더 커질 가능성이 높습니다

겉으로 보면 캐시를 압축하니 메모리 사용이 줄어들 것처럼 보입니다.
하지만 실제 시장은 그렇게 단순하게 움직이지 않습니다. 비용이 내려가면 기업과 서비스는 기존 업무를 더 싸게 처리하는 데서 멈추지 않고, 이전에는 부담이 커서 포기했던 더 긴 문맥 처리, 더 복잡한 질의응답, 더 많은 동시 사용자, 더 많은 에이전트 연동까지 시도하게 됩니다.
이것은 도로를 넓혔더니 차 이동이 수월해진 것이 아니라, 오히려 더 많은 차량이 몰리는 현상과 비슷합니다. 지금 AI 서비스도 마찬가지입니다.
장문 추론, 여러 차례 이어지는 대화, 멀티 에이전트 작업, 세션 상태 유지 같은 기능은 여전히 많은 메모리를 필요로 합니다.
따라서 효율화 기술은 메모리 수요를 없애는 기술이라기보다, 그동안 비용 때문에 닫혀 있던 사용처를 여는 기술에 가깝습니다.
결국 핵심은 서버 한 대에서 메모리를 얼마나 덜 쓰느냐가 아니라, 전체 서비스 규모와 추론량이 얼마나 더 커지느냐입니다.

3. 진짜 문제는 메모리의 중요성이 아니라, 메모리 기업이 아직도 뒤에서 따라가는 위치에 있다는 점입니다

메모리는 여전히 AI 인프라에서 매우 중요한 부품입니다.
하지만 중요한 부품이라는 사실과, 시장의 주도권을 쥐고 있다는 사실은 다릅니다.
실제로 고부가가치는 이미 GPU·NPU 같은 연산 칩, 패키징, 인터커넥트, 컨트롤러, 시스템 소프트웨어 같은 더 상위 영역으로 많이 이동하고 있습니다.

HBM도 그 흐름을 보여주는 사례입니다. 메모리 자체는 필수지만, 돈과 영향력은 메모리 단품이 아니라 그것이 시스템 전체와 어떻게 묶이느냐에서 더 크게 발생하고 있습니다.

그런데 메모리 업계는 여전히 대규모 설비투자, 긴 개발 주기, 표준 중심 사고에 익숙해져 있습니다. 쉽게 말해 “시장이 충분히 커지고 요구사항이 분명해지면 그때 맞춰 공급하겠다”는 방식입니다.

문제는 AI 시장이 그렇게 기다려주지 않는다는 점입니다.

서비스 기업이나 모델 개발사는 이미 주어진 하드웨어 환경 안에서 모델을 돌리고 최적화하느라 바쁘지, 새로운 메모리 구조까지 대신 설계해주지 않습니다. 그래서 앞으로는 메모리 기업이 직접 어떤 AI 작업에서 어떤 메모리 구조가 유리한지, 어느 정도 속도와 용량 구성이 필요한지, 왜 그런 구조가 시장에서 의미가 있는지를 더 적극적으로 설명해야 합니다.
(1/2)

[꿈쟁이 개구리 @Stairs0096]

배를 타고 나아가고자 하는 이에게는

바람이 곧 불어온다.

바람도 나아가는 자를 기다려 왔기에

[Cognac(꼬냑) @supernovajunn]

미래에셋이 버추얼스를 리포트하고, 네이버가 업비트를 삼키는 이유?

한국 레거시 금융의 대이동

왜 @miraeasset 이 @virtuals_io ACP를 리포트하는가

2월 23일 미래에셋증권 리서치센터가 보고서를 하나 발간했다. 제목은 "올해는 이더리움." 그런데 내용이 예상과 달랐다.

보고서는 이더리움 가격이나 기술적 분석을 논하지 않았다. 대신 이것을 썼다

"다음 사이클의 수요 주체는 개인 투자자가 아니라 AI 에이전트가 될 수 있다. 에이전트가 스스로 지갑을 만들고 비용을 지불하며 서비스를 호출하는 구조가 확산될 경우, 결제와 정산이 온체인 기반으로 이동할 가능성이 있다."

국내 1위 증권사의 공식 리서치 보고서가 ERC-8004, ERC-8128, x402를 언급했다. Virtuals Protocol의 ACP가 바로 이 표준들 위에서 돌아가는 시스템이다.

미래에셋이 이 보고서를 쓴 건 투자 권유가 아니다. 이건 내부 선언이다. "우리는 이 방향으로 간다."

레거시 금융이 한꺼번에 움직이기 시작한 이유

2025년 11월, 네이버파이낸셜이 국내 1위 가상자산 거래소 업비트 운영사 두나무를 인수하기로 결의했다. 국내 간편결제 1위가 국내 코인 거래소 1위를 삼킨 것이다.

2026년 2월, 미래에셋컨설팅이 국내 4위 거래소 코빗 지분 92.06%를 1,335억 원에 인수 결정했다.

빗썸은 IPO를 준비 중이다.

한 달 사이에 한국 금융 지형이 완전히 바뀌었다. 이게 우연이 아니라는 걸 이해하려면 세 가지 맥락을 봐야 한다.

첫째, 규제의 문이 열렸다.

2026년 하반기부터 상장법인과 전문투자자의 가상자산 거래가 공식 허용된다. 그동안 기관·법인은 코인을 살 수 없었다. 이 문이 열리는 순간, 수조 원의 기관 자금이 합법적으로 시장에 들어온다. 거래소를 미리 확보한 기업이 그 자금을 받는 플랫폼이 된다. 선점 타이밍이 바로 지금이다.

둘째, STO(토큰증권) 시장이 열린다.

2025년 말 국회를 통과한 토큰증권 법안으로 부동산, 미술품, 저작권을 온체인에서 조각 투자할 수 있게 됐다. 예상 시장 규모 367조 원.

이 시장의 발행·유통 인프라를 누가 쥐냐가 다음 10년 금융 판도를 결정한다. 미래에셋이 코빗을 인수한 게 단순히 코인 거래 수수료를 먹으려는 게 아니다 주식·코인·STO를 아우르는 통합 자산 플랫폼을 만들려는 것이다.

셋째, AI 에이전트가 금융의 새 고객이 된다.

여기가 핵심이다. 그리고 대부분이 아직 이 연결을 못 하고 있다.

AI가 지갑을 만들고 돈을 내는 시대

미래에셋 보고서가 말한 것을 다시 꺼내자.

"에이전트가 스스로 지갑을 만들고 비용을 지불하며 서비스를 호출한다."

버추어 ACP에서 지금 실제로 일어나고 있는 일이다. @ethy_agent 하나가 ACP를 통해 200만 건 이상의 트랜잭션, $171M 거래 볼륨을 만들었다. 이 볼륨의 99% 이상이 사람이 아닌 에이전트가 에이전트에게 지불하는 구조다.

전통 금융의 관점에서 이건 완전히 새로운 고객군이다.

지금까지 금융 서비스의 고객은 사람이었다. 사람이 앱을 열고, 사람이 버튼을 누르고, 사람이 결제했다. 하지만 AI 에이전트가 자율적으로 온체인 거래를 실행하기 시작하면 고객이 사람에서 소프트웨어로 바뀐다.

이 전환이 의미하는 것

• 거래 빈도: 사람보다 수백 배 높음 (에이전트는 24시간, 밀리초 단위)
• 거래 규모: 소액이지만 건수가 폭발적
• 중개 수수료: 사람 대상보다 훨씬 낮지만 볼륨으로 커버

네이버가 업비트를 인수하면 네이버의 AI 서비스 인프라와 업비트의 온체인 결제 인프라가 결합된다.

여기에 AI 에이전트 경제가 본격화되면, 네이버 생태계 안에서 돌아가는 에이전트들이 업비트 인프라를 통해 자동으로 온체인 결제를 처리하는 구조가 만들어진다.

미래에셋이 코빗을 인수하면 기관 투자자 고객들에게 주식·ETF·코인·STO·에이전트 자산을 하나의 계좌에서 관리하는 플랫폼이 된다.

버추어가 한국에서 무엇을 할 것인가

공식 발표는 없다. 하지만 팩트에서 방향을 읽을 수 있다.

버추어가 미래에셋 보고서에서 직접 언급된 ERC-8004 표준 위에 ACP를 올렸다. 미래에셋이 이 표준을 공식 리서치에 넣었다는 건 기관 차원에서 이 생태계를 레거시 금융의 다음 인프라로 인정했다는 신호일수도 있다.

버추어가 한국 시장에서 가져갈 수 있는 것:

① 기관 자금 유입 통로. 2026년 하반기 법인 투자 허용 이후, 한국 기관들이 가상자산에 진입할 때 가장 먼저 찾는 게 검증된 프로토콜이다. 미래에셋이 이미 버추얼스를 인지했다는 건 커다란 선점이다.

② 한국 에이전트 개발자 생태계. 한국은 세계에서 AI 채택률이 가장 높은 나라 중 하나다. 개발자 커뮤니티가 활발하고, ACP 기반 에이전트를 만들어 수익화하려는 시도들이 이미 나오고 있다.

③ 업비트 연동 가능성. 네이버 두나무 합병이 진정으로 완료되면 네이버의 AI 인프라와 업비트의 온체인 결제가 연결된다. 버추얼스 ACP가 이 파이프라인에 통합될 경우 한국 내 에이전트 경제의 기반 인프라가 될 수 있다.

왜 한국 레거시 금융이 지금 이 타이밍에 움직이는가

단순하게 말하면 규제 창문이 열리는 타이밍과 기술의 성숙 타이밍이 겹쳤다.

2024년까지는 법인이 코인을 못 샀다. 기관이 참여할 수 없었다. 2026년부터 그게 바뀐다.

동시에 AI 에이전트 기술이 처음으로 실제 경제적 거래를 자율적으로 처리할 수 있는 수준이 됐다. Ethy 200만 건이 그 증거다.

레거시 금융이 코인을 삼키는 게 아니다. 레거시 금융이 에이전트 경제의 결제 인프라를 선점하려는 것이다.

미래에셋이 코빗을 샀다. 네이버가 업비트를 샀다. 미래에셋 리서치가 ACP를 분석했다.

이건 코인 투기가 아니다. 이건 다음 금융 인프라의 지분을 사는 것이다.

결론 한국이 의도치 않게 최전선이 될 수도 있다.

아이러니하게도, 한국은 세계에서 가장 강한 코인 규제를 유지하면서 동시에 가장 빠르게 기관화가 진행되는 시장이 됐다.

규제 때문에 늦었지만, 규제가 명확해지는 순간 기관들이 한꺼번에 진입할 준비를 마치고 있었다.

미래에셋이 ACP를 분석한 것, 네이버가 업비트를 인수한 것, 그리고 버추얼스가 한국 커뮤니티에서 점점 더 많이 언급되는 것 이건 서로 다른 세 가지 사건이 아니다.

하나의 방향을 가리키는 세 개의 화살표다.

AI 에이전트가 돈을 벌고, 스스로 지갑을 열고, 온체인으로 결제하는 세계. 그 인프라를 누가 깔 것인가. 그 자리를 지금 한국의 레거시 금융이 조용히 선점하고 있다.

[한량전설 @B_Hanryang]

@cfyj00 @heavent0208 장비는 요정님 말대로만 구비하시면 장비쪽 관심을 완전히 끄면 됩니다! 저의 경우 장비가 4개, 4개, 7개, 8개, 13개 있어요 아! 잔도 있네요 많네요 그래도 필터만 해서 다행이라 생각합니다

[한량전설 @B_Hanryang]

@cfyj00 오옷~ 이왕 들인거 3개 세트 구성하시어 제대로 비교 포스팅을 해주세요 요정님😁 바라쿠다도 궁금해요~😅

[본향한의원 @bonhyangkmc]

미주신경을 자극하면 몸에 일어나는 신기한 변화들입니다.

진료실에서 환자분들에게 "음~" 소리 내보라고 하면
다들 "이게 뭐가 되나요?" 하십니다.

그런데 2분 후에는 "어? 가슴이 편해졌어요" 하세요.

미주신경이 자극되면서
아세틸콜린이라는 신경전달물질이 나옵니다.

이것이 심박수를 낮추고 혈압을 떨어뜨려요.

더 놀라운 것은 소화도 잘되고 불안감도 줄어든다는 겁니다.

차가운 물로 세수하거나 콧노래 부르는 것만으로도 충분해요.

미주신경은 뇌에서 장까지 연결된
우리 몸의 '평화 유지군'입니다.

자율신경이 예민한 분들, 오늘부터 "음~" 소리 내보세요.

[ysk ⎇ context engineer @neuradex_ysk]

프리랜스로 인공지능 응용 프로덕트를 계속해서 수주해서 개발하고있고 온톨로지에 영감을 얻어 인공지능에게 인간과 유사한 기억 체계를 부여하기위해 연구 개발하고 있는 엔지니어입니다.

평소 개발할때도 인공지능을 엄청나게 이용합니다. 팔란티어 FDE가 거품이라고 온톨로지가 AI에 무너질거라고 하는 사람들이 많은데 제 생각과 너무 달라서 여기다가 생각 적어봅니다.

일단 FDE에 대하여. 인공지능시대의 도래로 인해서 소프트웨어 기업이 전부 종말을 맞이 할거라는 말이 많습니다. 개발자는 과제를 코드를 통해 해결하는 사람들인데 코드를 적는 부분이 사실상 많이 필요가 없어졌습니다. 누구나 소프트웨어를 쉽게 만들어 내죠. 하지만 많은 플젝에 참가하며 느낀 바, 소프트웨어는 만들어낸다고 다가 아닙니다.
소프트웨어의 품질은, 해결하고자 하는 과제에 대한 이해가 얼마나 높은가에 따라 갈립니다. 현재까지 많은 SI업계는 고객에게 과제를 설명듣고 어떻게 하고싶다는 요구를 듣고 그걸 코드로써 구현하는 사람들이죠. 근데 실제로 현업에 있으면 어떤 소리가 들리냐면, 발주한 고객 (보통은 발주처의 간부나 높은 레이어 사람들) 이 만들어서 현장에 넘기면 현장에서는 불만이 터져나온다는겁니다. 실제로 어떻게 일하는지도 모르면서 돈낭비해왔다고. 정부나 공기관이 만드는 앱 있죠? 딱 그런 느낌입니다.

하지만 현재까지의 SI란, "그냥 그런" 것이었습니다. 그러면 이 전제에서 인공지능 시대로 넘어가면 당연히 그런 레거시 SI는 박살납니다. 왜냐면 현장에 있는 사람들이 직접 인공지능을 구사해서 시스템을 만들어서 쓰거든요. "과제"에 대한 니즈가 분명하니까요. 그러면 SaaS는 다 망하고 다들 그렇게 만들어 쓰면 해피엔딩 일까요? 그런데 여기에도 사실 근본적인 문제가 있습니다. 인공지능은 스스로 능동적으로 과제를 찾지 못합니다. 결국 의뢰가 와야만 수행하는거죠. 그리고 많은 사람들은 자신이 가지고 있는 과제가 정보기술로 해결이 되는것인지 조차 모릅니다.

참고로 여기서 말하는 SaaS가 다 망한다는 얘기는 아닙니다. 실제로 잘 나가는 SaaS들을 보면, 대부분 해당 업계에서 현업 경험이 있는 사람이 만든겁니다. FDE가 과제를 가진 현장에 들어가는 거라면, 이건 그 반대로 과제를 가진 사람이 개발 쪽으로 넘어온 케이스죠. Invert Deployed라고나 할까요. 어쨌든 핵심은 같습니다. 현업의 과제를 깊이 이해하고 있었기 때문에 과제의 구조화에 성공했고, 그 높은 싱크로율이 좋은 제품을 만들어낸겁니다. 레거시 SI가 만든 시스템과 잘 나가는 SaaS의 차이는 기술력이 아니라 이 동기화율의 차이입니다. 하지만 SaaS에도 근본적인 한계가 있습니다. SaaS를 만든 사람의 현장 경험은 만든 시점에서 멈춰있습니다. 현장은 계속 변하는데, SaaS 안에 있는 사람은 더 이상 현장에 있지 않거든요. 그래서 결국 주변 사람을 통해 업데이트를 받거나, 본인이 다시 현장에 나가서 FDE 비슷한 일을 하거나, 겸업으로 돌리거나 하는 식으로 돌아가고 있는게 대부분입니다.
그리고 그 SaaS를 쓰고 있는 현업자들 입장에서는, SaaS 이용 경험을 통해 과제의 구조화가 어느 정도 포착이 됩니다. 인공지능 시대가 되니까 "이 정도는 나도 만들 수 있겠는데?"가 되는 거죠. 그래서 돈내고 쓰는 SaaS에 약간 덧칠한 정도의 것을 만들게 되는겁니다. 하지만 거기까지입니다. 정보기술에 대한 이해가 부족하면 시야가 좁아서 무엇을 정보기술로 해결할 수 있는지 자체가 안 보이거든요. 그 너머를 찾아가서 스스로 열어주겠다는 것이 FDE입니다.

과제를 해결할 능력이 있는 사람과, 과제를 갖고있는 사람의 싱크가 높을수록 좋은 제품이 나오는겁니다. 이건 여러분 모두가 잘 아시겠지만 세상에서 현재 가장 빠르고 놀라운 성장을 계속해서 이뤄내고 있는 분야가 어딘지 생각해보시면 됩니다.

바로 코딩분야입니다. 이게 과제를 가진자, 과제를 해결하는자의 싱크로율이 100%(동일인)일때 어떤일이 일어나는지를 보여주는 좋은 결과입니다. 이것을 다른 업계에 가져가서 하려고 하는게 FDE입니다. FDE가 그냥 사람을 보내서 인력으로 개발을 하는거니까 뭐가 다른거냐고요? 인공지능시대라는것을 망각한 발언입니다. 컨설팅이랑 뭐가다르냐고요? 다릅니다. 위에 말한 동기화율이 다릅니다. 컨설팅은 근본적으로 레거시 SI가 가지고 있는 문제를 해결하지 못합니다. 실제 업무를 모르니까요.

FDE를 의심하는 사람들 중에 "결국 사람이 가야하니까 스케일이 안된다"고 하는 사람들이 있는데, 두 가지를 간과하고 있습니다.

첫째, AI 시대의 개발은 이전과 차원이 다르게 스케일합니다. 이전에는 한 명의 엔지니어가 한 프로젝트에 몇 달씩 붙어야 했지만, 지금은 AI와 함께 일하면 한 사람이 처리할 수 있는 범위와 속도가 비교할 수 없을 정도로 커졌습니다. 저 같은 경우도 현재 외주 프로젝트 5개에 개인 개발까지 합치면 동시에 8개 정도를 수행하고 있는데, 이건 인공지능 시대가 아니면 말이 안 되는 상황입니다. FDE 한 명의 생산성이 이전의 몇 배, 몇십 배가 되는 시대입니다. 그러면 "사람이 가야 하니까 스케일이 안 된다"는 전제 자체가 흔들립니다.

그리고 여기서 더 중요한 점이 있습니다. AI로 인해 코드를 짜는 데 쓰는 시간이 줄어든다는 건, 단순히 빨리 끝난다는 의미가 아닙니다. 그 절약된 시간을 과제 자체를 이해하는 데 쓸 수 있다는 뜻입니다. 현장에 더 깊이 들어가고, 실제로 일하는 사람들과 더 많이 대화하고, 업무의 해상도를 더 높일 수 있게 됩니다. 위에서 말한 "싱크로율"이 올라가는 거죠. 이전에는 개발 자체에 시간을 다 뺏겨서 과제 이해가 얕을 수밖에 없었는데, AI 시대의 FDE는 그 반대입니다. 개발은 AI와 함께 빠르게 처리하고, 본질인 과제의 해상도를 높이는 데 집중할 수 있습니다.
둘째, FDE는 단순한 인력 파견이 아닙니다. 현장에 들어가서 업무를 이해하고, 거기서 얻은 지식을 플랫폼에 내재화하는 피드백 루프입니다. 팔란티어로 치면 FDE가 현장에서 발견한 패턴이 AIP 플랫폼에 녹아들고, 그게 다음 고객에게는 더 빠른 전개를 가능하게 합니다. 나가면 나갈수록 플랫폼이 강해지는 구조입니다. 이건 컨설팅 회사가 절대 가질 수 없는 복리 효과입니다.

그리고 하나 더. 이건 전혀 논리적인 관점이 아닌데, FDE가 가지는 또 하나의 이점이 있습니다. 현장에 들어가면 그곳 사람들과 인연이 생깁니다. 인공지능이 아무리 발전해도 사람과 사람 사이의 신뢰와 관계는 대체할 수 없습니다. 인공지능 시대라고 해서 이 부분이 사라지는게 아니라, 오히려 모든것이 자동화될수록 이런 인간적인 연결의 가치는 더 커질 겁니다.

저는 일본에 사는데요. 얼마전에 앤트로픽이 일본에서 FDE를 모집한다고 공고를 내서 일본 개발자 커뮤니티가 크게 들썩였습니다. FDE 그게 대체 뭐냐고. 그리고 얼마전에는 또 OpenAI가 프론티어라고 하는 이름의 FDE를 시작한다고 하더군요. OpenAI도 도쿄에서 FDE를 채용하고 있습니다. 실제로 2025년 1월부터 9월까지 FDE 관련 채용공고가 800% 이상 증가했다는 데이터도 있습니다. 인공지능이 FDE를 무너뜨릴거라고 하는 사람들이 있는데, 아이러니하게도 인공지능을 제일 잘 아는 기업들부터 FDE를 하고 있습니다. 인공지능만으로는 안 된다는걸 그들이 제일 먼저 깨달았다는 뜻이겠죠. FDE를 의심하는 사람들은 대부분 개발이 어떻게 진행이 되는지, 인공지능이 뭔지 잘 모른채로 말하고 있습니다. 그리고 FDE를 제일 잘하는 기업은 팔란티어입니다. 팔란티어가 기존방식으로만 FDE를 하지 않겠죠. 팔란티어도 인공지능과 함께 일할것입니다. 그러면 FDE끼리의 경쟁에서 중요해지는것은 기술력이나 자본이 아닌 FDE 그 자체의 노하우입니다. 그래서 저는 팔란티어의 FDE를 의심하지 않습니다.

다음은 온톨로지에 대하여. AI의 추론능력이 올라가면 온톨로지가 필요없어진다고 하는 사람들이 있는데, 이건 완전히 잘못된 착각입니다. 인과관계를 거꾸로 이해하고 있습니다.

팔란티어가 구축한 온톨로지 자체가 거대한 추론 레이어입니다. AI의 추론력이 올라가니까 온톨로지가 필요없어지는게 아니라, 온톨로지를 AI에 갖다 붙임으로써 AI의 추론력을 증강시키고 할루시네이션을 막을 수 있게 되는겁니다. 방향이 정반대죠.

저도 이 방향으로 직접 연구개발을 하고 있는 사람인데, 온톨로지가 왜 중요한지 좀 더 설명하겠습니다. 현재의 AI는 아무리 똑똑해져도 결국 "질문이 들어오면 자기가 알고 있는 것 안에서 답을 생성"하는 구조입니다. 학습 데이터에 없으면 모르고, 알더라도 엔티티 간의 관계나 조건, 규칙 같은 것을 명시적으로 이해하고 있는게 아니라 확률적으로 추론하는거죠. 그래서 할루시네이션이 발생합니다. 온톨로지는 이 문제를 근본적으로 해결합니다. 세상의 지식을 엔티티와 관계로 구조화하고, 조건과 규칙을 명시적으로 정의해두면, AI는 그 위에서 논리적으로 추론할 수 있게 됩니다. "추측"이 아닌 "추론"을 하게 되는 겁니다.

그리고 이게 완성될 때, 지금처럼 GPU를 태우며 경쟁하는 인공지능 파라미터 싸움은 종지부를 찍게 될 것입니다. 오히려 온톨로지가 얼마나 잘 구축되어 있느냐에 따라 더 경량의 인공지능을 사용해도 충분히 훌륭한 추론을 할 수 있는 길이 열리게 됩니다. 1000억 파라미터짜리 모델이 아니라, 잘 구축된 지식 구조 위에서 동작하는 경량 모델이 더 정확한 답을 내는 시대가 올 수 있다는 거죠. 그때가 되면 인공지능 시대의 주도권이 뒤집어진다고 생각합니다.

팔란티어는 이 부분에 대해 많이 말을 하지 않지만, 한국에서 비슷한 것을 시도하는 솔트룩스라는 회사가 있습니다. 자체 LLM인 루시아와 온톨로지를 결합해서 경쟁사 대비 10분의 1 수준의 운영비용으로 동등한 추론 성능을 낸다고 발표하고 있습니다. "에이전틱 AI의 마지막 퍼즐, 온톨로지"라는 제목으로 세미나도 열었습니다. 궁금하신분은 유튜브 영상보면 이해가 될겁니다.

결국 FDE도 온톨로지도, 인공지능 시대 이전에는 "왜 저걸 저렇게까지 하지?"라는 소리를 들었던 것들입니다. 사람을 현장에 보내서 개발하는게 스케일이 되겠냐, 온톨로지 같은 구시대적인 걸 왜 아직도 하냐. 그런데 인공지능 시대가 오니까 정반대가 됐습니다. FDE는 인공지능의 생산성 폭증과 만나서 비로소 스케일이 가능해졌고, 온톨로지는 인공지능의 추론 레이어로서 비로소 그 가치가 폭발하고 있습니다. 둘 다 인공지능 시대가 와야만 빛나는 것들이었던 겁니다. 그리고 이걸 한참 전부터 해오고 있었던 팔란티어의 선구안에는 놀랄 따름입니다.

그래서 저는 팔란티어의 FDE도, 온톨로지도 의심하지 않습니다.

[DONS @dons_korea]

https://t.co/vqhG8l1Kft

[한량전설 @B_Hanryang]

@cfyj00 충분히 이해가 되면서도 대응이 많이 아쉬운 상황이긴 하네요 어떤 카페는 바리스타 전용 핸드크림(무향)을 비치한 곳도 봤어요

[한량전설 @B_Hanryang]

@z9_s8_y_9 .

[한량전설 @B_Hanryang]

@yeoulabba 커피는 맛있고 교수님은 멋있고😄
커피를 너무 좋아하는데 덕분에 내일 어떤 원두로 어떻게 내릴까 벌써부터 기다려지고 설레이네요ㅎ 새해 복 많이 받으시고 건강한 한해 보내시길 바랍니다

[한량전설 @B_Hanryang]

@blazingbees 감사합니다 새해 복 많이 받으시고 건강한 한해 맞이하길 바랍니다

[백의의 거지 @whitenationkor]

ICT가 발달하면서
기업 간 개인 간 가장 큰 격차였던
정보의 부족이 자원의 부족으로 바뀌었어여

정리하자면
이제 정보는 넘쳐나니 마니안다고
성공하는 시대가 아니라는 겁니다
자원의 차별성이 필요해졋죠

자원의 격차를 만들려면 내가 더많이
가질 수 있는게 뭔질 찾아야해요

몰라서 못한다는 건 이제 핑계입니다
자신에게 인풋을 넣었을때 가장 큰 아웃풋이
나올 분야는 어디인가요?

내가 깊이 빠질 수 있고
내가 사랑하며
오래도록 키워나갈 능력은 무엇입니까

직업을 먼저 찾아야 할까요
스스로에 대한 탐구를 시작해야 할까요

[한량전설 @B_Hanryang]

@z9_s8_y_9 어떤 것을 말씀하시는지 알겠습니다 근래 말씀하신 부위에 점차 명확하게 느끼는 감각이 있는데 덕분에 길잡이가 됐습니다 감사합니다

[한량전설 @B_Hanryang]

@cfyj00 인스타 사진 봤는데요ㅋㅋ
저 헐벗은 미끈한 이미지가 진짜 같아요😁
추가 정보 보니 빨리 놀러가고 가고 싶네요

[한량전설 @B_Hanryang]

@cfyj00 요정님은 현재 몇단계 수련중이신가요? 이지스터랑 버닝하고 붙어도 이기나요?🤩

[GreekSage @GreekSage]

미래는 늘 지구의 어느 곳에는 이미 와 있지만,
당신에게 도착하지 않을 뿐이다.

그 격차가 누구에겐 1년이고,
누구에겐 10년이 되는 것.

그 격차만큼,
세계관도,
인생관도,
수익률도,

차이가 생기는 것 뿐이다.