HoJae Daddy

ETH | 미국 주식 | 1인 개발을 꿈꾸는 기획자 & 뱀띠 아들 아빠

[HoJae Daddy @Junho0811]

@kidult_ist 만원 내는데 걍 내고 잘 활용하면 되지 진짜 만원가지고 어이고 ;;

[HoJae Daddy @Junho0811]

@RealBaeksookBoy 나 일산 삼송 살지만 일산은 빼야함 서울 출근길이 여행길임

[HoJae Daddy @Junho0811]

@nadodon9gqi 실력 있는 개발자분들은 항상 필요하지요. 받는거 대비 일을 못하고 또는 안하려고 하는 개발자분들이 ai시대에는 살아남기 힘들듯합니다.

예전에는 사소한거 하나 개선하려고해도 못한다 안된다 드러눕는 개발자분들이 진짜 태반이었는데 이제 Ai때문에 다 들켜요 실력이.

[크롱 @Krongggggg]

오... AI 에이전트 팀을 회사처럼 운영하게 해주는 툴이야.

최근 급성장 중이고 GitHub 스타도 많이 받음.

🌟 스타는 71k

예전에도 이런 종류의 툴들이 많이 있기도 했지만

사실 코덱스나 클로드 순정만 가지고 놀다보니 익숙해져서 굳이 저렇게 운영해야하나 항상 고민이였는데 품질도 좋아보이고

헤르메스도 마침 지원한다고하니
오늘 설치하고 대신 한번 써볼께

핵심 특징은 이렇타네

하나의 대시보드에서 에이전트들 Claude Codex Cursor OpenClaw 등 모아서 org chart 만들고 목표 할당하고 예산 관리하고 governance까지 다 함.

그냥 프롬프트 던지는 게 아니라 CEO처럼 팀 관리하는 느낌.
Build 1M ARR AI note app 같은 목표 주면 에이전트들이 알아서 일함.

[HoJae Daddy @Junho0811]

@sonsarang3814 광주 아파트 사면 현금 들고 있는거랑 같은 효과임.

[HoJae Daddy @Junho0811]

@pianosunghee ���씨는 50대인데

[HoJae Daddy @Junho0811]

@elonmusk @heavent0208 Ordered model y quicksilver!! Can’t wait it q.q

[HoJae Daddy @Junho0811]

@sonsarang3814 왜 쇼핑몰에 전재산을

[HoJae Daddy @Junho0811]

@mola_mola44 20대가 편의점 알마나하고 노력도 안하는데 되겠나.

[HoJae Daddy @Junho0811]

@zipbaab 유치원 보냈다에 한표요 ㅋㅋ

[HoJae Daddy @Junho0811]

모델 Y RWD 퀵실버 예약 완료!

근데 출고 언제 되려나..

$tsla #model #y

[HoJae Daddy @Junho0811]

@kookoo_Nick 작은걸 서비스 마인드와 스킬로 커버한다면 나라도 끌릴듯. 큰가슴 맨날 보면 그것도 질림. 결국 사람 마음 성격이 젤 중요.

[로그 Logue @AlexZio00]

방금 올라온 클로드 공식 설명영상입니다.

클로드 공식 엔지니어가 37분가량 ai에이전트활용하는 방법을 설명합니다.
댓글로 요약 붙입니다.

뭐를 해야할지 모르겠다. 하시면이것부터 보세요.

[Yosuep Esteban @YosuepEstebanX]

Estas dos personas tienen 62 años y la diferencia no es solo genética, sino también de hábitos.

Estos son los hábitos que te mantendrán joven.

1. Respira por la nariz.

[HoJae Daddy @Junho0811]

@GreatJabez 전 소백산 ���상에서 했습죠!!

[미네르바의올빼미 @mad20130301]

전업 투자자 형님이 해주신 말씀이..

1. 최소 굴리는 돈 10억은 있어야 한다.. 10억에 5% 수익률이면 5000만원.. 이것도 1인 가구의 경우지, 가족이 늘어나면 더 필요하다.

2. 투자경력 최소 10년 이상은 되어야 한다. 5년 이하로 상승장만 경험 한 경우는 '과신' 상태가 아닐지 고민해봐야 한다.

3. 매달 꽃히는 월급이 없으면 그 때부터 투자는 즐거움이 아니라 공포가 된다. 이 공포는 무리한 베팅을 부르고 수익률 저하로 이어지는 악순환을 만든다.

4. 넘치는 시간이 독이다. 직장 다닐 땐 시간이 없어서 투자 못한다고 하는데.. 24시간 주식 창만 보고 있으면 쓸데없는 행동이 많아짐. 오히려 자기 본업이 있는 경우가 더 유리할 수 있다.

그러면서도 "꼭 도전해봐라. 해볼만 하다" 하시긴 하시던데.. 저는 진짜 완전히 준비되기 전에는 안하렵니다.. 쫄보인데다 가족도 있고 ㅎㅎ

[스케치 @Tesla_Teslaway]

최소 2030년까지 돌고도는 AI 병목정리

L0 ㅡ Permitting + 숙련 노동
돈·자원 다 있어도 인력·허가 없으면 무의미
$PWR, $MTZ, $STRL, EME

L1a ㅡ 변압기·Switchgear
2~3년 리드타임, copper 의존
$GEV, $ETN, HUBB

L1b ㅡ 구리·��기
메탈L1a의 원재료 + 모든 인프라 공통 인풋
$FCX, $SCCO, TECK

L1c ㅡ Cooling (Liquid/Air)
전력 밀도 폭증 → 필수, 전력과 양의 피드백
$VRT, $MOD, $ETN, $FIX, $AAON, CLS

L2a ㅡ Compute / AI Accelerators & Server CPU
(GPU+CPU, 가장 근본적·순환 병목)
$NVDA , $AMD, $INTC, $TSM, $AVGO, ARM

L2b ㅡ HBM , Memory
L2c와 결합돼야 의미, sold out 2026
$MU, $SNDK, $WDC, $LRCX, $RMBS, AMKR

L2c ㅡ CoWoS 패키징 / 반도체
backend의 진짜 좁은 파이프
$TSM, $AMKR, ASX

L2.5 ㅡ Neo Cloud/AI 인프라
$IREN, $NBIS, $CRWV, $CIFR, APLD

L3 ㅡ On-site Power 발전
그리드 우회, 즉시성 측면 강력
$BE, $CEG, $VST, GEV

L3.5 ㅡ SMR / 차세대 원전
2030년 이후 게임체인저, 지금은 기대감
$OKLO, $SMR, BWXT

L4 ㅡ Photonics / Optical Interconnect
Cluster scale-out 필수, 전력 절감 효과
$LITE, $COHR, $CRDO, $AAOI, $LWLG, $AEHR, MRVL

L5 ㅡ 희토류·영구자석
지정학 리스크 + 로보틱스 본격화 시 폭발
$MP, $USAR, $CRMA, UUUU

L6 ㅡ 로보틱스 / 우주
위 모든 것 풀려야 본격적인 스케일
$TSLA, $NVDA, $ISRG, $TER, $SERV, $RKBL, $ASTS, PL

병목이라는게 순차적으로 발생하는게 아니고
진짜 핵심은 병목들이 어떻게 상호작용하는가임

병목은 단순히 "더해지는" 게 아니라 서로 곱해지고, 일부는 음의 피드백, 일부는 양의 피드백을 만듦

1. 직선 의존성 (A가 막히면 B도 막힘)
🔸Permitting → 전력 발전소/송전선 건설
🔸숙련 노동 → 모든 건설 (DC, 변압기 공장, 발전소)
🔸변압기/Switchgear → 전력 전달 → DC 가동
🔸CoWoS → GPU 생산 (HBM, 3nm 웨이퍼 준비돼도 무용지물)
🔸구리 → 변압기, 케이블, 모터 (모든 전력 인프라의 원재료)

여기서 중요한 게 "가장 느린 노드가 전체 속도를 결정"한다는 점임.
지금은 그게 변압기(2~3년 리드타임)와 숙련 전기공임

2. 양의 피드백 루프 (서로를 악화시킴)
이게 흥미로운 부분인데

Loop 1: 전력 ⇄ 냉각
액침/액냉 도입 → 랙당 전력 밀도 ↑ (50kW → 120kW+)
그러면 → 단위면적당 더 많은 전력 필요 → 전력 병목 악화
즉, 냉각 기술 발전이 전력 문제를 풀어주는 게 아니라 더 키우게 됨

◈VRT가 강한 이유가 이 dual-bind을 둘 다 잡기 때문

Loop 2: 숙련 노동 ⇄ 발전소 건설
전력 부족 → 발전소(가스, 원자력) 더 짓자
근데 발전소 건설에도 똑같은 전기공·용접공 필요
→DC와 발전소가 같은 인력 풀을 두고 경쟁

"데이터센터가 확장되는 동시에 유틸리티, 제조, 재생에너지, 그리드 인프라, 건설이 모두 같은 숙련 인력 풀을 두고 경쟁하고 있고, AI가 이 압력을 증폭"

Loop 3: 구리 ⇄ 모든 것
DC 1개당 구리 3~5배 → 구리 가격 ↑
변압기 가격 ↑ → DC 건설비 ↑
EV·재생에너지·로보틱스도 같은 구리 두고 경쟁

구리는 "공통 인풋"이라 영향력이 가장 광범위

3. 음의 피드백 루프 (자기조정)
Loop 4: 가격 → Capex → 완화 (2~3년 시차)
HBM/CoWoS sold-out → MU·SK Hynix·TSMC 대규모 capex
전력장비 백로그 → GEV·ETN 증설

단, 시차가 길어서 2027~2028년에야 효과
그 사이에 수요가 더 커지면 따라잡지 못함

Loop 5: Photonics → 전력 절감
광 인터커넥트가 구리 대비 전력 효율 ↑
클러스터 scale-out에서 전력 부담 일부 경감
LITE·COHR가 실제로 이 효과로 수요 폭발 중

4. 우회 루트
Off-grid power = 그리드 우회 (가장 핫한 트���드)
BE(Fuel Cell), CEG(원전 PPA), VST(가스+원전), GEV(가스터빈)
이게 왜 지금 폭등하냐면

그리드 인터커넥션 5~7년 대기를 90일~2년으로 단축시킴
하지만 가스터빈 자체도 sold-out, 리드타임 3~5년으로 늘고 있음. 결국 또 다른 병목으로 이동

이런식으로 병목은 순차적으로 하나에만 영향을 미치는게 아니고
동시다발적이며 여러군데로 영향을 미침

이 흐름을 잘 숙지하고 있으면 앞으로 2030년까지는 계속 울궈먹을수 있음

[Cognac(꼬냑) @supernovajunn]

안드레 카파시가 GitHub에 파일 하나를 올렸다.

코드도 없다. 앱도 없다. 그냥 마크다운 문서 하나만 있는데. 이름은 llm-wiki.md. 올린 지 10시간 만에 별 1,757개, 포크 318개를 받았다.

이 뜻은 전 세계 개발자들이 그 파일 하나 보고 "바로 이거야"를 외쳤다는 뜻이다.

그동안 우리가 AI를 쓰는 방식이 사실 꽤 비효율적이었다는 것을 아는가?

지금 대부분의 사람들은 AI에게 파일을 던져주고 "이거 요약해줘", "이거 분석해줘"를 반복한다. 질문할 때마다 AI는 그 문서를 처음 읽는다. 어제 읽었던 논문, 지난달에 저장해둔 기사, 3년 ���에 메모해둔 아이디어를 말이다.

AI는 그걸 기억하지 못한다. 매번 새로 읽고, 매번 새로 연결하고, 매번 새로 이해한다. 쌓이는 게 없다.

이걸 RAG 라고 부른다. 기술적으로는 아무 문제없다. 근데 생각해보면 이상하다. 당신이 매일 같은 책을 처음 읽는 사람한테 질문을 던지는 거랑 같다. 그 사람은 절대 전문가가 될 수 없다. 어제 읽은 걸 오늘 잊으니까.

카파시가 제안한 건 다르다. AI가 지식을 읽을 때마다 그냥 답을 뱉고 끝내는 게 아니라, 그걸 위키에 쌓아두는 것이다. 연결하고, 모순을 찾아 표시하고, 업데이트하고, 계속 더 풍부하게 만들어간다. 새 자료가 들어올수록 위키는 더 똑똑해진다. 쌓인다. 마치 이자의 복리처럼.

구조는 단순하다. 세 겹이다.

첫 번째 겹은 원본 자료들. 논문, 기사, 메모. AI는 이걸 읽기만 하고 절대 건드리지 않는다.

두 ��째 겹은 위키. AI가 직접 쓰고 유지하는 마크다운 파일들. 요약 페이지, 개념 페이지, 연결 페이지. 당신이 읽고, AI가 쓴다.

세 번째 겹은 스키마. AI한테 "이 위키를 어떻게 관리해"라고 알려주는 설정 파일. 카파시는 이걸 AGENTS.md나 CLAUDE.md에 넣어두라고 한다.

카파시 본인은 왼쪽에 AI 에이전트, 오른쪽에 옵시디언을 열어두고 쓴다고 했다. AI가 위키를 수정하면 옵시디언에서 실시간으로 업데이트되는 걸 본다고. 그의 표현이 정확하다. "옵시디언은 IDE, AI는 프로그래머, 위키는 코드베이스다"

예를 들어, 책을 읽는 방식도 달라진다. 소설 한 권 읽으면서 챕터마다 AI한테 넣으면, 끝날 때쯤 등장인물 관계도, 복선 추적 페이지, 주제 연결 지도가 완성되어 있다. 톨킨 게이트웨이처럼 수천 명이 수년에 걸쳐 만든 팬 위키를 혼자, AI와 함께, 책 한 권 읽는 시간에 만들 수 있다.

근데 이 파일이 왜 이렇게 빠르게 퍼졌냐. 기술적으로 새로운 게 있어서가 아니다.

카파시��� 이 파일을 "아이디어 파일"이라고 부른 게 핵심이다. 코드가 없다. 우리가 직접 설치할 게 없다. "이 아이디어를 당신 에이전트에게 그대로 복붙하면, 에이전트가 당신 상황에 맞춰 직접 구현해준다"는 것이다.

시대가 바뀌었다. 더 이상 앱을 공유하는 게 아니라 아이디어를 공유하는 방향으로 흐르는 것 같다. 받은 사람이 실행하는 게 아니라, 받은 사람의 에이전트가 실행한다.

이게 왜 충격인지 생각해보면 된다. 오픈소스 소프트웨어는 코드를 나눈다. 하지만 코드는 여전히 직접 설치하고, 설정하고, 유지해야 한다.

아이디어 파일은 다르다. 에이전트가 당신 환경, 당신 워크플로우, 당신 취향에 맞게 알아서 구현한다고 보면 될 것이다.

우리는 오래전부터 "정보가 너무 많아서 문제"라고 했다. 근데 사실 정보가 많은 게 문제가 아니었다. 정보가 연결되지 않는 게 문제였다.

LLM 위키는 그 연결을 AI한테 맡기는 거다. 당신이 할 건 좋은 자료 찾아오는 것, 그리고 좋은 질문 던지는 것. 나머지 연결, 요약, 교차참조, 모순 발견, 업데이트는 에이전트가 한다. 우리의 생각과 뇌는 더 중요한 일에 쓰인다.

지식을 쌓는다는 건 원래 그런 거였다. 연결되고, 업데이트되고, 깊어지는 것. 우리는 그냥 그걸 할 인내심이 없었을 뿐이다. ���이전트는 인내심이 무한하다.

[HoJae Daddy @Junho0811]

@iamrocketmen 제 첫 해외 생활이 시드니였거든요. 08년도. 그립��니다. 다시 나갈 수 있는 기회가 있다면 호주로 갈 것 같아요.