Jung3984🇻🇦🥷

🥷💎💍🪎🪙👑🧌 #베이직단 #황금고블린 #황금의시대 #AIPSYCHOSISPSYCHOSISPSYCHOSIS #GOLDENAGE

[Nathan | Factomind @NathanYJLee]

투자에서 욕심을 부리면 망하기 쉬운 이유는

- 오버피팅
- 근시안적 사고
- 객관적인 증거를 댈 수 없는 논리

이 세 가지 함정에 빠지게끔 투자자의 등을 떠밀기 때문

또한 명제의 역은 참이 아니다. 욕심 안 부린다고 성공하는 것 아님

욕심을 다스려도, 저 세 가지 실수를 저지르면 필패

[Jung3984🇻🇦🥷 @Human4893]

@tslasoxllo49798 Newspeak 입니다 🫪

[Jung3984🇻🇦🥷 @Human4893]

@spaceastrium 여장+갸루. 새로운 분야를 개척하십시오 !

[머피 국평(84.99㎡) 인사이트 @Official_Murpy]

근데 일론말대로

physical AI, 휴머노이드 로봇이 고도화되고 나면

일단 대중들의 협상 레버리지가 다 없어진다고 보면 된다.

1. 생산 요소(노동력)으로서의 필요성이 거의 사라짐.
2. 폭력 -> 대중 폭동 가능성 -> 로봇으로 억압 군대도 필요없어짐. 로봇으로 다 대체 가능.
3. 수요로서의 대중 -> 이것도 필요없어짐. 병목은 오로지 에너지와 컴퓨트임.

노조고 뭐고 다 없어진다고 보면 됨.

새로운 봉건사회가 열리겠구만 ㅋㅋㅋ

[Jung3984🇻🇦🥷 @Human4893]

@CurbsideCroaker

[찹찹 @holzzak777]

@locklockerry ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 0.001T 차이임 현재

[All day Astronomy @forallcurious]

🚨: Japanese scientists have developed a pill that can regenerate broken bones tissues in record time and reverse Osteoporosis

[골안아파덕 @Nice_Stock_]

네비우스 $NBIS 고객 라인업🔥

1. Cursor: AI 코딩 툴 → 코드 생성·AI 에이전트·대규모 추론 수요

2. Black Forest Labs: 이미지 생성 AI → 고성능 GPU 학습·추론 수요

3. World Labs: 공간지능/물리 세계 이해 AI → 대규모 학습·시뮬레이션·스토리지 수요

4. Revolut: 핀테크/금융 AI → 사기 방지, 고객지원, 모델 학습/추론 등 엔터프라이즈 AI 수요

5. Shopify: 커���스 AI → 추천, 검색, 생성형 AI, 내부 ML 인프라 수요

✅네비우스의 고객 라인업은 특정 산업용 인프라가 아니라, 범용 AI 인프라가 되고있음을 보여줍니다.

하이퍼스케일러 $MSFT, $META 뿐만아니라 엔터프라이즈 그리고 AI네이티브 기업들 모두에게 신뢰를 받고 있습니다.

[Seth @seth_fin]

I'm literally shaking...

[Jung3984🇻🇦🥷 @Human4893]

@babybluecream 외계인 몇명 잡아다줘야겠는걸요 ㅋㅋㅋ 🛸

[홍명수 @Myeongsu_bean]

🌟한국이 고성능 프런티어 AI모델을 개발하려면 필요한 것

1. 1GW급 대형 AI데이터센터
→ AI모델 학습을 위한 엄청난 수의 GPU가 필요

2. 이를 운용할 전력
→ 전력이 뒷받침 되지 않는다면 비용 문제를 감당하지 못함

3. AI모델 수요
→ 개발만 해두면 뭐하나? 결국 누군가 사용해줘야 하는 것.

1번과 2번은 의지와 돈만 있으면 해결 가능한 문제입니다. 특히 반도체로 인해 들어오는 초과세수를 이쪽에 투입해도 좋겠다는 생각입니다.

다만, 3번은 어떻게 할 건지 의문. 국내 수요로는 도저히 손익분기점을 못넘길텐데, 한국 AI모델을 해외로 수출할 수 있을지 ?

어쨌든 이 방향대로 움직인다면 전력망 확대 수요는 크게 늘어나겠습니다.

기사출처: 매일경제

[Jung3984🇻🇦🥷 @Human4893]

@Myeongsu_bean 저도 이 기사를 읽고 생각해봤는데요
3번 관련해서, 결국 AI 모델 수요가 있으려면 그만큼 압도적인 성능이라든가 중국모델보다 뛰어난 토큰가성비라든가 아니면 다른 특장점이 있어야할텐데 그걸 개발할 수 있는 역량과 인재를 영입할 돈이 있는지도 생각해봐야겠다 싶더라구요

[펭귄 @babybluecream]

$SPCX

스페이스 X 나오지도 않았는데 총출동이네

[Oh Hahm Ma @ohmahahm]

애플이 M1으로 노트북의 기준을 바꿨다면,
NVIDIA는 N1X로 AI PC의 기준을 바꾸려 합니다.

NVIDIA의 ARM 기반 PC 칩 N1 / N1X 사양이 유출됐습니다.

핵심은 N1X입니다.

N1X 상위 모델 기준

- CPU 최대 20코어
- Blackwell GPU 48SM
- CUDA 코어 6,144��
- LPDDR5X 최대 128GB
- 45~80W TDP

48SM이면 CUDA 코어 수만 놓고 보면 RTX 5070 데스크톱과 같은 수준입니다.

물론 N1X는 CPU+GPU 통합 SoC이고 전력도 45~80W급이라 실제 게임 성능이 RTX 5070 데스크톱급이라고 보기는 어렵습니다.

하지만 중요한 건 이겁니다.

노트북·미니PC용 ARM 통합칩 안에 Blackwell GPU 48SM과 최대 128GB 통합 메모리를 넣었다는 점.

애플이 M1으로 노트북 시장의 배터리·성능 기준을 바꿨다면, NVIDIA는 N1X로 윈도우 진영의 AI PC 기준을 바꾸려는 것으로 보입니다.

더 흥미로운 건 네이밍입니다.

N1 / N1X.

누가 봐도 애플 실리콘 M1 / M1X가 떠오릅니다.

다만 차이는 명확합니다.

애플 실리콘의 무기는 macOS와 수직통합이고,
NVIDIA N1X의 무기는 Blackwell GPU, CUDA, 그리고 AI 생태계입니다.

윈도우 ARM이 과거처럼 “쓸 수는 있는데 애매한 제품”이 아니라,
이제는 Qualcomm, Microsoft, NVIDIA가 함께 밀어붙이는 진짜 플랫폼 전환 국면으로 들어가는 느낌입니다.

첫 N1/N1X 기반 윈도우 노트북은 다음 주 공개될 것으로 예상됩니다.

이게 성공하면 윈도우 노트북 시장은 꽤 재미있어질 것 같습니다.

[GreekSage @GreekSage]

HW 인프라와 반도체도 그저 전조일뿐.
화려한 AI SW 의 향현을 보게 될것.

지금은 흥분해서 반도체가 나라를 평생 먹여 살릴 것처럼 어리석은 생각을 하겠지만,
그걸론 UBI 같은건 못한다는걸

나중에야
알게될것.

[Jung3984🇻🇦🥷 @Human4893]

@mad_dogdebt 일단 경제지라는 점은 똑같아서 겹치는 부분도 많지만 안겹치는 부분도 있는 것 같아요. 저도 신문읽기 시작한지 얼마 안돼서 자세히 차이점은 잘 보르겠네요 ㅎㅎ

여튼 욕심 있으시면 하나는 무료, 하나는 구독으로 둘 다 읽어보십시오 !

[Cognac(꼬냑) @supernovajunn]

제가 볼 때 통찰력은 재능이 아니라 누적된 기록 같습니다.

솔직히 독서도 비슷합니다. 그래서 저는 독서량을 50권, 100권 이런 식으로 권수만 세는 방식은 별로 믿지 않습니다. 많이 읽는 것은 분명 좋은 일입니다. 그런데 더 중요한 것은 읽은 뒤에 무엇이 남았느냐입니다.

책을 100권 읽고도 생각이 그대로인 사람이 있습니다.

반대�� 한 권을 읽고도 세계를 보는 눈이 바뀌는 사람이 있습니다.

차이는 양이 아니라 어떻게 소화했느냐에 있습니다.

세계적인 창업자들이 계속 책 이야기를 하는 것도 같은 이유라고 생각합니다.

일론 머스크는 어린 시절 은하수를 여행하는 히치하이커를 위한 안내서에서 우주와 인생의 부조리를 받아들이는 법을 배웠다고 했습니다.

���커버그는 사피엔스를 통해 인간 사회와 기술의 흐름을 읽었습니다.

사티아 나델라는 마인드셋을 Microsoft 조직문화의 언어로 바꿨고, 샘 알트만은 죽음의 수용소에서를 중요한 책으로 꼽았습니다.

이 사람들이 책을 읽어서 성공했다는건 진짜이기도 하고 아니
기도 합니다.

그 사람들이 말하는 것은 책을 자기 의사결정의 재료로 바꿨다는 이야기 아닐까 싶습니다.

대부분의 사람은 독서를 통해 정보를 많이 알면 통찰력이 생긴다고 생각합니다. 그런데 독서를 통해 얻은 정보는 원석에 가깝습니다. 그냥 쌓아두면 복잡하기만 합니다. 거기서 쓸모 있는 형태를 만들려면 깎아야 합니다. 비교하고, 의심하고, 연결하고, 기록해야 합니다.

그래서 통찰력은 어느 순간 갑자기 생기는 초능력이 아닙니다.

남들이 보기에는 투자 고수들이 갑자기 잘 맞히는 것처럼 ���입니다. 하지만 실제로는 갑자기가 아닙니다. 오랫동안 시장을 보고, 사람을 보고, 산업을 보고, 자기 생각을 적어온 사람들이 어느 순간 남들보다 한 박자 빨리 보는 것뿐입니다.

그게 전부입니다.

투자도 ���국 비슷합니다. 돈은 거래소 오더북 위에서 움직이지만, 돈을 실제로 움직이는 것은 사람의 욕망과 공포입니다. 산업은 기술로 커지지만, 기술을 채택하는 것은 결국 사람과 조직입니다. 그래서 단순히 차트만 보면 늦고, 뉴스만 보면 가볍고, 책만 읽으면 뜬구름 잡는 이야기만 합니다.

읽고, 보고, 생각하고, 적는 과정이 필요한 이유입니다.

AI 시대에는 이 차이가 더 커질 것입니다. 이제 정보 요약은 누구나 할 수 있습니다. 책 요약, 뉴스 요약, 산업 분석 초안도 몇 초면 나옵니다. 그래서 앞으로 더 중요한 것은 “무엇을 읽었는가”보다 “읽은 것을 어떻게 자기 관점으로 바꿨는가”일까요?

읽고 절대로 끝내지 않는 사람.

보고 지나치지 않는 사람.

생각을 기록으로 남기는 사람.

자기 예측이 틀렸을 때 도망가지 않고 다시 실수를 적는 사람.

그런 사��이 시간이 지나면 구루가 됩니다.

제가 요즘 다시 느끼는 것은 이겁니다.

통찰력은 머리 좋은 사람이 갑자기 떠올리는 치지직 번개가 아닙니다. 매일 읽고, 의심하고, 연결하고, 적은 사람이 끝내 갖게 되는 복리의 결과이지 않을까 싶습니다.

좋은글 입니다.