Kevin KS Kim

StarSeed Growth Value Fund, Director, Portfolio Manager
Attorney at Law admitted to the Bar Associaion in South Korea

[Eva Ai @Eva200699]

32岁的马斯克，2003年在斯坦福做了场45分钟闭门演讲，真的顶得上十本创业书

他直接把自己当时手里的三家公司——Zip2、PayPal、刚成立一年的SpaceX——从0到活下来的全过程，一层层拆给你看

怎么找方向、怎么控成本、怎么在几乎没钱的时候活下来、怎么用第一性原理拆问题

放到今天看，依然不过时

[Eva Ai @Eva200699]

表达能力差，正在拖你的后腿

2019年MIT教授帕特里克·温斯顿有一场1小时的《如何说话》讲座

播放量超过1900万，很多观点现在依然很实用

[리얼치킨보이 @RealChickenBoy9]

마침내, 반가운 소식입니다.

오늘 발표된 보고서에서 JPMorgan은 한국 주식 시장의 대부분의 레버리지 ETF가 청산되었으며, 헤지 펀드의 디레버리징도 약 90% 완료된 것으로 추정된다고 밝혔습니다.

디레버리징 약 90%.

그렇다고 이거 보고 분명 또 레버리지 쓰는 사람들이 있을겁니다.
바닥인줄 ��고..
그러시면 안됩니다.

[게로밍 @zsdcxa13]

일론 머스크가 오늘 올린 트윗을 리트윗한 거 봤어요. 내용이 좀 기술적으로 나와 있어서,

제가 이해한 대로 자연스럽게 정리해 볼게요.

일단 첫 번째로 말한 건 GPU 전력 소비에 대한 거예요.

AI가 답을 생성하거나 이미지를 만드는 ‘추론(inference)’ 작업을 24시간 동안 계속 돌리면,

GPU의 평균 전력이 최대 전력의 약 2/3 정도밖에 안 된다는 내용입니다.

“아무리 효율을 극한으로 올려도 그렇다”고 하더라고요.

왜 그런지 생각해보���,

GPU가 항상 풀가동되는 게 아니기 때문이에요.

작업이 끝나고 다음 데이터를 기다리거나, 메모리에서 정보를 가져오는 시간, 배치 크기에 따라 부하가 들쭉날쭉하거든요.

그래서 하루 종일 평균을 내보면 최대치의 60~70% 수준이 되는 경우가 많아요.

실제로도 inference 작업은 training보다 전력 변동이 좀 있는 편이죠.

두 번째로 나온 게 더 흥미로웠는데, 스페이스X의 AI 위성 이야기예요.

‘AI Sat V1’이라는 첫 번째 버전인데,

최대 전력은 약 250kW, 평균은 160kW 정도라고 하네요.

배터리로 순간적인 피크를 보조한다고 하고요.

이 전력으로 NVIDIA Vera Rubin NVL72 랙을 돌릴 수 있다고 합니다.

NVL72는 NVIDIA가 최근에 선보인 초고성능 AI 랙이에요. Rubin GPU 72개 + Vera CPU 36개가 하나의 랙에 들어가서,

액체 냉각으로 열을 식히면서 엄청난 양의 AI 계산을 처리할 수 있는 장비예요.

그냥 큰 서버 하나가 아니라, 진짜 대형 AI 슈퍼컴퓨터 수준의 랙이라고 보면 됩니다.

스페이스X가 이걸 우주 궤도에서 돌리겠다는 거죠.

우주는 태양광을 계속 받을 수 있고,

열을 식히는 라디에���터도 지구보다 유리할 수 있어서 AI 컴퓨팅을 우주로 옮기려는 시도 같아요.

일론이 “이건 그냥 버전 1일 뿐”이라고 한 걸 보면, 앞으로 더 크고 효율 좋은 버전을 계속 만들 계획인 것 같습니다.

전체적으로 보면, AI가 점점 더 많은 전기를 먹게 되면서 지구 데이터센터의 한계를 우주에서 풀어보려는 움직임으로 보이네요.

전력 문제 + 우주 인프라를 결합하려는 아이디어가 신선하게 느껴졌어요.

[말랑카우 @Bullish1099]

저장 안 하면 무조건 손해

웹서핑·과제 속도 10배 빨라지는 '인생 크롬 확장프로그램' 7가지!

1. 영어 번역 끝판왕 → DeepL Translate (드래그만 하면 전 세계에서 가장 자연스러운 인공지능 번역 제공)
2. 유튜브 영어 자막 한글화 → Dualsub (유튜브 볼 때 영어 자막과 한글 자막을 화면에 동시에 띄워줌. 어학 공부 치트키)
3. 드래그 막힌 사이트 해제 → 드래그 프리 (우클릭 막혀서 복사 안 되는 과제 자료들 3초 만에 복사 가능하게 풀어줌)
4. 웹 화면 통째로 PDF 저장 → GoFullPage (스크롤이 아무리 길어도 터치 한 번에 깨끗한 한 장의 이미지나 PDF로 캡처)
5. 광고 없는 쾌적한 웹서핑 → AdBlock (유튜브 광고, 언론사 사이트 팝업 광고 싹 제거해 줌)
6. 맞춤법 실시간 교정 → 부산대 맞춤법 검사기 확장 (인터넷에서 글 쓸 때 실시간으로 틀린 맞춤법 빨간 줄로 표시)
7. 마우스 제스처로 웹 제어 → crxMouse (���우스 오른쪽 버튼 누르고 슥 그으면 뒤로 가기, 탭 닫기, 새로고침 다 됨)

크롬 브라우저 쓰면서 이거 안 깔아두면 매일 엄청난 아까운 시간을 낭비하는 겁니다💪

여러분은 이 중에서 이미 쓰고 계신 프로그램이 몇 개나 되시나요?

[456girls @456girls]

" ASML 노광장비를 따라 만들 수 있을까?"
-부품수만 10만개 이상
- 설치기간만 4-6개월
기초 연구부터 양산 성공까지 → 약 35년
ASML가 본격 개발한 시점부터 양산까지 → 약 22년

1초에 5만 번 떨어지는 0.03mm 주석 방울을 레이저로 '두 번' 연속 정밀 타격함(1차로 납작하게 펴고, 2차로 터뜨림). 이 짓을 초당 10만 번 100% 명중시켜 태양보다 뜨거운 플라즈마 불꽃으로 마법의 빛(EUV)을 만듦.

겉모습을 흉내 낼 수는 있겠지만, 실제 양산이 가능한 수준으로 성능을 끌어올리는 건 완전히 다른 영역임. 엄청난 시간이 필요함.

그렇다면 ASML 노광장비가 도대체 뭐길래 그럴까?
1. 이게 없으면 왜 최첨단 메모리 반도체를 못 만들까?
반도체는 실리콘 웨이퍼 위에 빛으로 아주 미세한 회로를
그려 넣는 일종의 '사진 찍기' 공정임.
회로 선폭이 머리카락 10만 분의 1보다 얇아야 성능이 나오는데, 이 미친 수준의 초미세 회로를 선명하게 찍어낼 수 있는
'유일한 카메라'가 바로 ASML의 EUV 장비이기 때문임.
이게 없으면 머리카락 굵기로 도화지에 선을 긋는 격이라,
최첨단 고성능 반도체는 아예 설계조차 불가능함.

2 .다른기업이 억지로 만든다 해도 왜 '수율(양품 비율)'이 안 나올까?
반도체 장비는 단순히 빛을 쏘는 게 끝이 아님.
1초에 10만 번 움직이는 미세한 오차를 잡아내고, 수천 장의 웨이퍼를 불량 없이 똑같이 찍어내는 '극한의 반복 정밀도'와 '안정성'이 핵심임.
부품 하나, 소프트웨어 하나만 어긋나도 칩 전체가 불량품(쓰레기)이 됨.
다른기업이 흉내 내더라도 수만 개의 독점 부품과 노하우를 통째로 복제할 수 없기 때문에, 만들 때마다 불량률이 치솟아 상업적 파산으로 이어지는 것임.

인류 역사상 가장 위대한 과학 장비로 꼽히는 ASML 반도체(EUV) 장비를 흉내조차 못 내는 이유
🧵1초에 10만 번 떨어지는 액체 주석 방울을 레이저 총으로 10만 번 100% 명중시킴.
명중하는 순간 태양 표면보다 뜨거운 플라즈마 불꽃이 터지며 마법의 빛(EUV)이 탄생함.
여기에 들어가는 독일제 거울은 아시아 대륙 크기로 키워도 굴곡이 겨우 0.1mm뿐인 지구상에서 가장 매끄러운 물질임.
미국(레이저)+독일(광학)+네덜란드(기계공학) 천재들의 기술 동맹이라 돈을 수백 조 쏟아부어도 통째로 복사할 수가 없음.
우주선 만드는 것보다 어려운 21세기 과학의 결정체.

게다가 이 장비 내부에는 공기가 단 한 분자도 있어서는 안 됨. EUV 빛은 공기에 닿는 순간 흔적도 없이 흡수되어 버리기 때문임.
그래서 장비 내부를 인공위성이 떠다니는 우주 공간보다 더 완벽한 '초고진공(Ultra-High Vacuum)' 상태로 유지해야만 함.여기에 먼지 한 톨 허용하지 않는 결벽증의 극치도 더해짐.

NASA가 ���임스 웹 우주망원경을 조립한 클린룸보다 ASML의 공장이 1만 배 이상 깨끗함.
전 세계에서 가장 엄격한 ISO 1 등급 클린룸을 사용하는데,
가로·세로·높이 1미터짜리 거대한 공간에 머리카락 수천 분의 일 크기 먼지가 딱 10개만 허용되는 수준임.
인간의 몸에서 나오는 미세한 각질 하나가 장비를 통째로 망가뜨릴 수 있어서,
엔지니어들은 숨 쉬는 것조차 통제받는 특수 방진복을 입고 장비를 조립함.

핵심 -
"ASML는 장비를 만드는 회사가 아니라, 수십 년 동안 전 세계 최고의 광학·레이저·진공·정밀기계 기업들이 함께 만든 기술 생태계의 결과물이다. 그래서 장비를 복사하는 것보다 그 생태계를 복사하는 것이 훨씬 어렵다."

[lucas @lucas_flatwhite]

"AI와 200만 줄의 코드를 작성하며 깨달은 것들"

25년 경력의 CTO.. AI와 단둘이 200만 줄 이상의 코드를 작성했지만, 만들어진 결과물 중 운영 검증을 통과한 것은 단 하나도 없었음.

���터페이스는 멀쩡하고 컴파일도 되지만, 런타임에 아무 일도 일어나지 않는 에이전�� 시어터 현상이 반복됨.

원인은 AI에게 '무엇을(what)'과 '어떻게(how)'만 줬을 뿐, '왜(why)'를 주지 않았기 때문.

'왜'가 없으면 AI는 완성도의 실제가 아니라 완성도의 겉모습을 향해 달림.

데모는 되지만 프로덕션에서는 무너지는 코드가 양산됨.

가트너도 2027년까지 에이전트 AI 프로젝트 40% 이상이 폐기될 것으로 예측했으며, 원인은 모델의 무능이 아니라 사람의 잘못된 결정.

환각을 잡으려고 규칙을 늘리면, 환각과 창의성이 동시에 사라짐.. 둘은 같은 생성 메커니즘의 양면이기 때문.

돌파구는 규칙 대신 '왜'를 담은 판단 기준 문서를 AI 컨텍스트에 상시 물려두는 것.

같은 모델, 같은 코드베이스에서 컨텍스트만 바꿨을 뿐인데 결과물 품질이 확연히 달라짐. 더 좋은 모델이 아니라 더 좋은 맥락이 필요함.

규칙은 "이렇게 해라"라는 드레스 코드이고, '왜'는 "네 판단의 기준은 이것이다"라는 안목.

CHP.. Creative-Hallucination-Principles

창의성-환각-원칙의 균형은 영역마다 다르게 맞춰야 함. 프론트엔드는 창의성 쪽으로, 인프라/프로토콜은 원칙 쪽으로.

AI가 똑똑해질수록 이 다이얼을 맞추는 판단 노동은 줄지 않고 오히려 늘어남.

AI는 주어진 맥락을 거울처럼 비추기 때문에, 명확한 '왜'를 주면 명확함이, 모호함을 주면 모호함이 증폭됨.

자, 결론! AI 도입 전에 "이것을 왜 만드는가, 이 결정이 왜 옳은가, 이 실패가 왜 용납될 수 없는가"에 먼저 답할 수 있어야 한다.

좋은 글 읽었습니다. 🙏🏻
https://t.co/BN17zoq9iV

[백억 @opt_mist5]

테슬라가 변압기를 직접 만들기 시작했다📈

머스크가 메가블록 발표에서 조용히 흘린 한마디: “이제 변압기를 자체 생산한다.”

▎변압기가 뭐가 문제였나
변압기는 전기를 다른 전압으로 바꿔주는 필수 부품이다. 그런데 지금 전 세계가 품귀 현상

▎테슬라의 수직통합 한 방
그 병목을 테슬라가 통째로 내재화했다. 메가블록(메가팩3 4대 = 20MWh)에 변압기 + 스위치기어까지 한 컨테이너로 묶어버린 것. 핵심은 변압기를 남에게 안 사고 직접 만든다는 점이다.

▎효과
· 12~24개월 변압기 대기 시간 → 제거
· 설치 23% 빨라지고 공사비 최대 40% 절감
· 팩당 연결 24개 → 3개로 축소 (‘플러그 앤 플레이’)

[Kyrie @KyrieCheungYep]

Codex 公认最强的 6个 Skill，有没有你没装的

1、Superpowers（227k star）

给 Agent 装上一整套资深工程师的工作方法：
先拆需求，再写计划，按测试驱动开发，最后再派一个子 Agent 回头审查自己的代码。
这是目前最强的 Skill 之一，实至名归

2、OpenAI 官方插件

把 Codex 变成不同岗位的员工，让它不只会写代码，而是进入全岗位工作流。
数据分析可以接 Snowflake，销售可以接 Salesforce，另外还能做投研分析、内容创意、PPT 生成等任务。
开箱即接入 62 个商业应用、110 个预置 Skill。
现在非开发者已经占 Codex 用户的两成，而且比例还在持续上升

3、claude-mem（82k star）

给 Codex 装上长期记忆。
每次对话里的关键信息会自���压缩归档，新开会话时自动注入，不用每次都从项目背景讲起。
多个 Agent 通用，多个代理也能共享同一套记忆资源

4、Agent-Reach（27.7k star）

给 Codex 装上一双互联网的眼睛。
一条 CLI 就能让它去读、去搜 Twitter、Reddit、YouTube、小红书、B 站、公众号等 17 个平台。
否则 Agent 只能搜网页；有了它，就能翻帖子、看视频、抓热点和用户反馈

5、GitNexus（42k star）

把几十万行的老项目整理成一张代码图谱，让 Codex 看懂藏在深处的依赖关系、模块边界和抽象命名。
接手老代码、重构项目、排查历史包袱时，不再像两眼一抹黑

6、Humanizer-zh（10.1k star）

专门去掉 AI 写作痕迹，比如滥用的破折号、空话套话、机械句式。
写文档、README、博客时，最后过一遍非常好用

[そう｜Claude CodeのX運用で月800万インプ @so_ainsight]

無料で使えるのが信じられないGitHubツール10選：

1. yt-dlp
YouTubeを含む1,800以上のサイトから動画・音声を最高画質でダウンロードできる。字幕・メタデータも一括取得。YouTubeの対策を毎回突破して更新し続けており、172Kスターを獲得している。
https://t.co/wkNtOJbtpp

2. Stirling-PDF
Adobe Acrobatの主要機能（結合・分割・署名・OCR・圧縮・墨消し・変換）をすべてローカルで完結させるPDF管理ツール。ファイルが外部に送信されることがない。81K+スター。
https://t.co/SleJ1n4FS3

3. homepage
自宅サーバーやアプリの稼働状況を1画面に集約できる自己ホスト型ダッシュボード。企業向けシステム管理パネルと同等の機能が、無料で手元に用意できる。
https://t.co/KYec5GJGic

4. LocalSend
AirDrop代替の全デバイス対応ツール。Windows・Mac・Linux・Android・iOS間で、アカウント・クラウド不要、容量制限なしでファイルを送受信できる。同じネットワーク内だけで送受信が済む。
https://t.co/jWVruhyqNo

5. AppFlowy
Notionと同等のメモ・ドキュメント・データベース機能をオフライン優先で使えるメモアプリ。データは自分のマシンに保存され、外部に送られない。70K+スター。
https://t.co/B9Iopyikr8

6. immich
Googleフォトと同等の自動バックアップ・顔認識・AI検索・共有アルバム機能を、自宅のマシンで動かせる写真管理ツール。一度使うと手放せなくなる人が続出している。
https://t.co/8NEJ3gpAPp

7. Reactive-Resume
職務経歴書を無制限に作成・公開・管理できる無料ツール。履歴書サービスの大半はダウンロード時に課金するが、これは一切不要。38K+スター。
https://t.co/LxcgFMo01g

8. Whisper
OpenAIが作った音声文字起こしモデルで、99言語に対応。文字起こしアプリが分単位で課金している、その処理を担うエンジンがローカルで無料で動く。
https://t.co/sfAXTl4EDm

9. n8n
Zapierがタスクごとに課金していた「アプリ間の連携・業務フロー自動化」を、自己ホストで手数料なしに実現できるツール。数百の連携先対応で190K+スター。フェアコード（ソースコード公開型）。
https://t.co/pvJGzLdiyo

10. Firecrawl
URLを1回指定するだけで、そのWebサイトをAIが読み込める構造化データに変換できるスクレイピング基盤。月に数万円かかるスクレイピングサービスと同等の機能がオープンソースで使える。
https://t.co/k3RgEkh7Pf

[stellar protocol @stellarprtcol]

Claude Code sekarang bisa ngambil data dari 17.000+ saham, harga crypto, sampai laporan keuangan dalam hitungan detik. 🤯

Dan yang bikin menarik:
❌ Nggak perlu API key
❌ Nggak perlu token
❌ Nggak perlu OAuth
❌ Nggak perlu setup yang ribet

Langkah 1: Install Zero
Mac / Linux
curl -fsSL https://t.co/FTQUH1In2p

Windows / NPM

npm i -g @zeroxyz/cli && zero init

Langkah 2: Buka Claude Code dan kasih perintah
Contohnya:
"Bikinin dashboard finansial dengan data real-time Apple, Tesla, Nvidia, Bitcoin, dan Ethereum. Lengkap dengan metrik fundamental, sinyal buy/sell, desain ala Bloomberg Terminal, lalu deploy ke URL publik."

Sisanya akan dikerjakan otomatis oleh Zero.

Yang menarik, Zero bakal mencari di antara 4.000+ tools dan memilih kombinasi terbaik untuk menyelesaikan tugas yang lu minta.
Kalau ada layanan berbayar, dia juga bakal nyari alternatif gratis atau opsi yang paling murah.
Di demo yang gue lihat, sistemnya menggunakan:
📈 Finnhub untuk harga saham real-time
📊 Fundamental metrics (P/E Ratio, Market Cap, 52W Range)
₿ CoinGecko untuk harga crypto
🌐 Hosting otomatis ke URL publik

Dan total biaya yang keluar?

Cuma sekitar $0,03. 😳

Padahal banyak analis mengeluarkan hingga $24.000 per tahun untuk akses Bloomberg Terminal.

Tapi menurut gue bagian paling menarik bukan soal dashboard finansialnya.

Melainkan konsep di baliknya.

Zero bukan cuma tool untuk data finansial.

Ini seperti memberi Claude Code seorang asisten yang bisa mencari, memilih, dan menghubungkan tools terbaik secara otomatis untuk hampir semua jenis proyek.
Makin ke sini, AI bukan cuma jadi alat untuk menulis kode.
Tapi mulai jadi sistem yang bisa menentukan sendiri tools apa yang dibutuhkan untuk menyelesaikan pekerjaan.
Dan menurut gue, itu jauh lebih menarik. 🚀

https://t.co/GvZqETDpyg
https://t.co/NTxATXyal6

[Mckay Wrigley @mckaywrigley]

some random ai thoughts:

- for code, i went from 80/20 claude/gpt to 80/20 gpt/claude in <3 months. surprised by this tbh, and interested to see where the split is at in another 3mo.
- claude still mogs gpt for non-coding agent stuff. codex feels like an engineer (which is great for coding!), whereas claude still feels like a general purpose coworker. gpt still lacks that coworker magic
- i’m pretty meh on opus 4.7. my experience hasn’t been *bad*, but it certainly hasn’t been good. sideways if anything.
- anthropic has got to figure out the compute thing. you can feel it as a user. vibes are all out of whack bc of it. my opinions above are all likely downstream of this. it’s an issue.
- anthropic labs continues to be the goat of ai product. claude design is another hit. it’s fantastic. idk why it’s not talked about more? a+
- updated claude code app is great. i finally switched out of the terminal for it. very well done.
- how are people STILL sleeping on the claude agent sdk? i feel like i’m going insane.
- gpt 5.5 is incredible. the level to which i trust it for engineering is amazing. if i could only have one model rn, it would be this one just bc of strong need for the coding use case.
- codex team is killing it. app has been the gold standard since 5.3 release (buuut i credit conductor team for the ui innovation that everyone is using now). though i could do with a little less passive aggressive shots at ant from the codex team. TARS, dial up class by 30%. it’s a long race guys haha
- i uninstalled cursor this month and am now back to vs code for my ide. composer just can’t hang with claude/gpt, and the product feels a bit all over the place. pretty stoked about the xai thing though, because their team is absolutely stacked and i’m excited to see what they might be able to do with that compute. codex and claude code are t1, cursor is t2. i would love if this deal got xai/cursor to t1 for a real trio there.
- gemini…? seems like this is 2-3 models now where the model seems like a great release and then nobody ever uses it? i’m bullish google/deepmind but weird it hasn’t translated to product use in any form. kinda disappointed still
- no open source models have hit the opus 4.5 level. was hopeful the new deepseek would get there, but nope. good oss agents will have to wait a few more months it would seem…

[رجل Alpha @rajulmind]

ذا الياباني لقى السر الحقيقي في Claude Code قبل الكل.

ركّب "Find Skills"، وكتب وش يبي يسوي، والنظام يقترح له المهارات المناسبة من بين مئات.

ونظامه الآلي لليوتيوب قاعد يكسّر الدنيا بفضل هالشي.

[Bilim Dünyası @dunyasalbilim]

Soğuk suya damlatılan erimiş cam, inanılmaz sağlam bir damlaya dönüşür. Ancak kuyruğu kırıldığında tüm yapı yok olur. (Prens Rupert Damlası)

[✦ VISUAL AI ✦ @VisualconAI]

Un empleado de Anthropic que trabaja en Claude Code acaba de declarar que ya ni siquiera toca el teclado para programar.

49 funciones en 48 horas. IA pura. Gratis. En una charla de 30 minutos que destroza cualquier curso de vibe coding que hayas pagado.

[펭귄 @babybluecream]

$AMZN

제프 베조스가 룸메이트와 함께 물리학 문제에 3시간을 보냈다.

아무 진전이 없었다.

그래서 그들은 프린스턴에서 가장 똑똑한 녀석에게 갔다.

그가 문제를 보고 한 마디를 했다: "코사인."

그 순간이 바로 베조스가 물리학자가 되지 않기로 결심한 정확한 순간이었다.

전체 이야기는 다음과 같다:

베조스는 이론 물리학자가 되고 싶었다. 그게 계획이었다.

그는 프린스턴에 갔다. 그��� 정말 좋은 학생이었다. 거의 모든 과목에서 A+를 받았다.

그는 우등생 물리학 트랙에 있었다. 처음에는 100명의 학생으로 시작했다. 양자역학에 이르러서는 30명으로 줄었다.

3학년. 양자역학. 그는 부수적으로 컴퓨터 과학과 전기 공학 수업도 들었다.

그러다 풀 수 없는 편미분 방정식에 부딪혔다.

"정말, 정말 어렵다."

그는 룸메이트 조와 함께 공부했다. ��도 수학에 정말 능했다.

3시간. 아무 진전이 없었다.

그들은 테이블 건너편에서 동시에 서로를 올려다보며 같은 이름을 말했다: "요산타."

요산타는 프린스턴에서 가장 똑똑한 녀석이었다.

그는 스리랑카 사람이었다. 그의 이름은 페이스북(그 당시 실제 종이 책이었다)에 세 줄 길이로 적혀 있었다.

"스리랑카에서는 왕에게 좋은 일을 하면 이름에 음절 하나를 더 주는 것 같아요. 그래서 그의 성이 엄청 길었어요. 가장 겸손하고 멋진 녀석이었죠."

그들은 요산타의 방으로 갔다. 문제를 보여주었다.

그가 한동안 문제를 쳐다보았다.

그러더니 말했다: "코사인."

베조스: "무슨 뜻이야?"

"그게 답이야."

"그게 답이라고?"

"그래. 보여줄게."

그는 그들을 자신의 방으로 데려갔다. 앉히고. 세 페이지에 달하는 상세한 대수학을 써 내려갔다. 모든 게 취소되었다.

답은 코사인이었다.

베조스가 물었다: "요산타, 방금 그걸 머릿속에서 한 거야?"

"아니. 그건 불가능해."

"3년 전에 아주 비슷한 문제를 풀었어. 이 문제를 그 문제에 매핑할 수 있었지. 그러자 답이 코사인이라는 게 즉시 명백해졌어."

베조스가 그 순간에 대해:

"그건 나에게 중요한 순간이었어. 왜냐하면 그게 바로 내가 결코 위대한 이론 물리학자가 될 수 없다는 걸 깨달은 바로 그 순간이었으니까."

그는 자신이 형편없어서 포기한 게 아니었다. 프린스턴에서 상위 30위 안에 들었다.

그는 위대함이 실제로 어떤 모습인지 봤기 때문에 포기한 거였다.

위대함은 3시간 동안 갈고닦는 게 아니었다. 위대함은 3년 전에 풀었던 문제에 패턴을 매칭하고 답을 즉시 보는 것이었다.

그는 그걸 할 수 없었다. 요산타는 할 수 있었다.

그래서 그는 방향을 틀었다. 컴퓨터 과학. 비즈니스. 아마존.

대신 2.5조 달러 이상의 회사를 만들었다.

나머지는 역사다.

[Move78 @move78th]

지구의 공전, 태양의 공전을 보여주는 영상.
너무나도 신비하다.

중세 유럽은 지구를 우주의 중심이라 믿었다. 당시엔 이것이 진리이자 상식.

1543년, 코페르니쿠스가 지구가 아닌 태양 중심설을 발표

1610년, 갈릴레오가 망원경��로 태양 중심설을 밝혀냄.

하지만 사실상 지구는 태양을 공전하는 것이 아니라 사실은 태양을 향해 끊임없이 떨어지고 있는 것이다.

1687년, 뉴턴이 만유인력 법칙과 세 가지 운동 법칙으로 이것을 낙하 운동이라는 것을 증명해냄.

하지만 놀랍게도 태양도 가만히 있는 것이 아니다.

태양 역시 은하 중심을 향해 떨어지며, 약 2억 3천만 년에 한 번 은하를 공전한다.

우리가 상식이라 믿는 것은 언제든 뒤집힐 수 있다. 아는 만큼만 보이기 때문이다.

자신의 생각이 언제든지 틀릴 수 있다는 유연성과 개방성이 필요하다…

[Elon Musk @elonmusk]

The Sun rounds up to 100% of energy in our solar system, even if Jupiter and all non-solar mass is burned

[Kosuke @kosuke_agos]

心臓が単なる血液ポンプであるという常識を覆し、数万のニューロンからなる独自の「ミニ脳（心臓内在性神経系）」を持っているという衝撃的な事実が明らかになりました。

単なる比喩的な表現ではなく、心臓自体が情報を局所的に処理し、脳に対して直接的な指示を送るネットワークとして稼働している事象です。

その衝撃的な全貌と人体シ���テムの最適化を3つのポイントにまとめました。

1. 処理の『局所的ハック』
心臓は脳からの指令を一方的に待つ単なる筋肉の塊ではありません。内部に数万のニューロンを備え、独自の神経系を構築することで、外部情報の処理プロ��スを心臓内で自律的に完結させるメカニズムを持っています。

2. 意思決定の『稼働』
最も驚愕なのは、心臓が独自の記憶と学習能力を持ち、脳を介さずに迅速な意思決定を行っている点です。生命維持におけるタイムラグという摩擦コストを限界まで削ぎ落とし、瞬時の反応をシステムとして強制稼働させています。

3. 制御の『構造的逆転』
従来の「脳が全てを支配する」という前提は崩壊しました。心臓内在性神経系は、心臓から脳へ向かって絶えず指示と情報を送信し、感情や認知システム全体の最適化に直接介入するという、トップダウン構造の完全な逆転現象を引き起こしています。