indygo

[David Sacks @DavidSacks]

A year ago, President Trump declared that America was in a global AI race and that the way to win it was to be pro-innovation, pro-infrastructure, pro-energy, and pro-export. President Trump was exactly right; we deviate from that strategy at our peril.

[indygo @luminera]

밀친다고 서로 싸우진 않

[indygo @luminera]

리) AI 시장 주도권 전쟁

[스케치 @Tesla_Teslaway]

요즘 가장 이슈는 빅테크 및 AI프런티어(오픈ai, 앤트로픽 등) 기업들이 너무 무리해서 칩들을 사는거 아니냐?

그렇게까지 과잉투자? 해서 얻는게 뭐냐

어차피 중국이 distillation(증류) 로 인해 훨씬 적은비용으로 비슷한 효율을 내는 모델을 만드는데 말이지

"여기서 증류란 비싼 모델을 직접 개발하는 대신 프런티어급 모델에 수만개 이상의 가짜 계정으로 수천만 개의 질문을 던지고 그 답변을 그대로 수집해서 자신들의 저렴한AI를 학습시키는 것임"

"어차피 llm 몇 달 더 빨리 좋아지는거"
그리고 "약간 성능 더 좋은거" 그거 가지고 이런 말도안되는 비용을 왜 내고 있느냐 말이지

미국기업들이 그 많던 현금 뿐 아니라 채권까지 발행해가며 계속해서 이런 칩들을 구매하는데는 이유가 있음

핵심은 비대칭임
빅테크가 사는 건 "3~6개월 모델 우위" 그 자체가 아니라, "능력 도약"임
도약이 만약 온다면 거기 못 끼었을 때의 결과에 대한 보험인거

도약이 왔는데 내가 여기에 직접적인 힘이 없다면 검색·클라우드·오피스 같은 조 단위 본업에 큰 타격이 옴(구글이 야후 되는 시나리오)

도약이 안 왔는데 내가 과투자했어도 → 본업이 살아있고 투자한게 "제로"가 되는게 아님

아무리 지출비용이 컸다하더라도 본업에 타격이 가는거와 비교하면 손실 크기가 비교가 안 됨

이 비대칭이 불확실성 하에서 합리적으로 과투자를 강제하는 거임

그래서 본업이 있는 빅4(MS·구글·메타·아마존)랑 지킬 게 없는 순수 랩(OpenAI·앤트로픽)의 지출 논리도 다름

빅4한텐 GPU가 본업 지키는 싼 보험이고, 순수 랩한텐 그게 곧 본업이라 어차피 도망갈 데가 없는거임

자 이제 여기서 좀 더 심층적으로 들어가보자고

먼저 도약이 뭘 뜻하는지
이게 "더 똑똑한 챗봇"이나 "벤치마크 몇 점 상승"이 아님

핵심은 IQ가 아니라
신뢰도 × 태스크 호라이즌

즉, 한 번 시켜놓으면 사람 개입 없이 몇 단계짜리 작업을 안 무너지고 끝까지 끌고 가느냐임

앤트로픽이 이 태스크 호라이즌이 대략 4개월마다 두 배가 된다고 말한적이 있음

이게 왜 "도약"(연속이 아니라 계단)이냐면, 가치가 단계별 신뢰도에 대해 비선형이기 때문임

20단계짜리 작업을 단계당 95% 신뢰도로 하면
끝까지 성공할 확률이 0.95^20 = 36%임
99%면 82%, 99.9%면 98%

임계선 아래에선 사람이 전 단계를 검수해야 하니까 결국 사람 인건비를 그대로 내는 거고 노동 절감이 미비함

임계선 위로 넘는 순간 사람을 빼도 되니까 인건비가 통째로 사라짐
단계별 신뢰도는 일정하게 오르는데, 경제적 사용 가능성은 그 선에서 갑자기 점프하는 거임

이게 바로 도약 임
선 아래에선 존재하지 않던 시장이 선 위에서는 열리는거

자 그럼 이 "도약" 으로 할려는게 뭐냐

첫번째
당연히 기존 사업 방어임

이미 세상을 지배하고 있는 기존 플랫폼 기업들은 침략당하지 않기 위해 자신들의 성을 AI 버전으로 시급히 업그레이드해야 하는 숙제를 안고 있음

검색 → 답변엔진 (예: 구글):
과거에는 사용자가 구글에서 키워드를 검색해 링크를 타고 들어갔지만, 이제는 AI가 곧바로 정답을 내려주는 '답변엔진'의 시대임
구글이 검색창에 AI 개요(AI Overviews)를 필사적으로 넣는 이유

오피스 → 에이전트 (예: 마이크로소프트):
단순히 워드, 엑셀 프로그램을 파는 것을 넘어, 이제는 PPT를 대신 만들어주고 이메일을 대신 써주는 'AI 에이전트(코파일럿)'로 진화해야 계속 쓰게 할 수 있음

클라우드 → AI 워크로드 (예: AWS, 마이크로소프트 애저):
기업들이 과거에는 단순 데이터 저장용으로 클라우드를 썼다면, 이제는 AI 모델을 돌리는(워크로드) 용도로 씀

이를 지원하지 못하는 클라우드 기업은 도태되는 거임

첫번째 이유는 결국 "존재론적 보험" 임

두번재 이유는

새 톨게이트 점령임

역사적으로 IT 패러다임이 바뀔 때마다, 사용자가 서비스를 이용하기 위해 반드시 거쳐야만 하는 문지기가 존재했음

이 문지기들은 길목에 톨게이트를 세우고 그 아래 단계(하류)의 비즈니스들로부터 막대한 통행세를 거두어 왔음

PC 시대 (MS 윈도우):
컴퓨터를 켜면 무조건 윈도우를 거쳐야 했고 프로그램 개발사들은 MS의 눈치를 봐야 했음

인터넷 시대 (구글 검색·브라우저):
웹사이트에 접속하거나 정보를 찾으려면 구글을 거쳐야 했고 기업들은 구글 검색창 상단에 노출되려고 막대한 광고비를 냈음

모바일 시대 (애플·구글 앱스토어):
스마트폰에서 서비스를 제공하려면 앱스토어에 입점해야 함
애플은 여기서 결제 대금의 30%라는 엄청난 수수료(통행세)를 뜯어감

다음 세대의 톨게이트는 바로
"AI 에이전트 = 의도 라우터(Intent Router)" 임

의도 라우터란, 사용자의 '의도(주문, 예약, 검색 등)'를 대행하여 적절한 서비스로 연결해 주는 중개자를 뜻함

지금(모바일): 배달을 시키려면 사용자가 직접 '배달의민족' 앱을 켜고, 옷을 사려면 '쿠팡' 앱을 켜야됨
애플은 앱스토어라는 길목만 쥐고 있으면 됨

미래(AI 에이전트): 사용자는 앱을 켜지 않고 말만 하면 됨
"나 오늘 저녁에 먹을 치킨이랑 내일 입을 셔츠 하나 주문해 줘" 이렇게

위의 예시에서 치킨집이나 쇼핑몰 같은 서비스 업체들은 이제 소비자에게 직접 노출될 기회가 사라짐
AI 에이전트에게 '선택'받지 못하면 망하는 시대가 오는 거임

따라서 배달 앱, 쇼핑몰, 예약 사이트들은 AI 에이전트에게 이렇게 말하게 될 거임

"우리 서비스를 우선적으로 추천해 주면, 매출의 10%를 수수료(통행세)로 줄게"

스마트폰에 기본으로 탑재된 '디폴트 AI 에이전트'를 가진 기업(예: 애플, 구글, MS 등)이 하류에 있는 모든 커머스, 앱, 서비스 기업들로부터 새로운 형태의 과금(통행세)을 할 수 있게 되는 것임

이건 사업 유지가 아니라 다음 독점을 잡는 길이고,
이게 바로 수조 달러 지출을 하는 합리적인 이유임

세번째가 처음에 말했던 노동을 대체하는 AI를 만드는 것임

기존의 방식: 소프트웨어는 '자리(Seat)' 단위로 팜
기본적으로 마이크로소프트, 어도비 같은 SaaS(구독형 소프트웨어) 기업들은 회사 직원들의 '머릿수(Seat)'대로 돈을 받았음

예를 들어, 어떤 회사에 직원이 100명 있으면 오피스 프로그램 100개 값을 지불하는 거임

이 방식은 기업의 '도구 예산(비품비)'에서 나옴
아무리 비싸게 받아도 직원 한 명의 한 달 월급보다 많이 받을 수는 없음
프로그램은 그저 직원의 업무를 돕는 '도구'일 뿐이니까

전 세계가 이렇게 소프트웨어 도구를 사고파는 시장 전체 규모(TAM)를 다 합쳐봐야 약 1조 달러 수준임
빅테크들이 수조 달러를 투자하기엔 시장이 너무 작음

AI 방식: 소프트웨어가 아니라 '노동력(급여)'을 파는 거임
AI가 인간의 도움 없이 혼자서 결과물을 완벽하게 만들어내는 임계점을 넘어가면 어떻게 될까? 이제 AI는 도구가 아니라 '직원(노동력)'이 되는거임

과거에는 코딩을 돕는 프로그램(Seat당 2만 원)을 팔았다면, 이제는 "연봉 8,000만 원짜리 개발자"를 고용하라고 하는거임

이때부터 과금의 기준은 소프트웨어 가격이 아니라, 인간의 인건비(급여)가 되는거임
AI가 변호사 보조, 금융 애널리스트, 프로그래머의 역할을 완벽히 대신한다면, 기업은 그 사람에게 줄 월급의 30%~50%를 기꺼이 AI 기업에 지급할 거임

전 세계 인건비와 서비스 시장은 소프트웨어 시장보다 수십 배 큰 수십 조 달러규모고
바로 이 시장을 위해 지금처럼 엄청난 비용을 투자하고 있는거임

마지막 네번째는
R&D 자체의 승수임
가장 투기적이고 가장 큰 상단의 영역
신약·단백질·소재 설계(알파폴드/아이소모픽), 칩 설계(AI로 더 좋은 AI 칩 설계 → 플라이휠), 궁극적으로 AI가 AI 연구를 가속하는 것

여기 보상은 시장 점유율이 아니라 기술 프런티어 전체에 대한 생산성 승수임

제일 어렵지만, 일부가 "값이 얼마든 싸다"고 말하는 이유임

되면 제품이 아니라 전기 같은 새 생산요소가 되는 수준이니까

"결국 중국은 최고의 모델을 뺏길순 있어도 만들수는 없고
최고의 모델이 없으면 제일먼저 이 새로운 개척지들을 선점할 수는 없음"

그게 미국이 가성비가 아무리 떨어져도 계속해서 투자하는 이유이고

하지만 지금같은 투자가 계속 가능할리는 없음
이런 시장이 망가지지 않기 위해서는
버틸 수 있을때 가시성있는 결과를 내야 하는 거임

"도약"은 추상어가 아니라 측정 가능한 선(신뢰도 × 태스크 호라이즌)이고, 그 선을 넘느냐 마느냐가 이 수조 달러 전부의 분기점임

미국 기업들이
들어오는 돈 + 쌓아놓은 돈 + 감당가능한 빚 선에서 버틸 수 있을때 이 선을 넘으면 유토피아가 오는 것이고

만일 감당하지 못할 수준이 됐는데도 별다른 성과가 없다면
이제 단지 자산소모가 아닌 "빚"에서 오는 훨씬 큰 파국을 맞이하게 될 거임

[indygo @luminera]

과유불급

[뉴스1 @News1Kr]

5·18 유족도 박종철 친형도 "정용진 처벌 원한다" #뉴스1 https://t.co/X5hgYQOEtt

[indygo @luminera]

엑스맨

[연합뉴스 @yonhaptweet]

농식품장관, 스벅사태에 "이 기회에 국산차 많이 드시면 좋을듯"
https://t.co/ZAwxEV7D9T

[indygo @luminera]

안전신문고. 위험한 현장보면 가끔 신고하는데 정상 공무 프로세스를 왜곡시키지 않을까 걱정되긴한다. 최우선하여 처리하는 느낌적 느낌

[Lisan al Gaib @scaling01]

Anthropic's valuation just surged past OpenAI's
in private markets

Anthropic: $863,60B
OpenAI: $846,11B

[NASA @NASA]

Welcome home Reid, Victor, Christina, and Jeremy! 🫶

The Artemis II astronauts have splashed down at 8:07pm ET (0007 UTC April 11), bringing their historic 10-day mission around the Moon to an end.

[로그 Logue @AlexZio00]

미친 퀄러티의 매핑 사이트 가져왔습니다.
무려 에너지 추적 매핑!!

https://t.co/bE3qwZEXU0

[indygo @luminera]

openclaw agent를 사용해 qwen llm 여러개를 돌려보면서 AI가 정말 인간을 광범위하게 대체한다는 주장에 의문을 가지지 않을 수 없게 되었다. 내가 아직 AI의 진수에 접근하지 못한 게 맞을 것도 같다만…

[tilt @barTILT]

감히 노동의 굴레를 벗어나려는 자들을 벌하기 위해 자본주의는 쉬지 않고 채찍질을 단련하고 있다.

[indygo @luminera]

의외네. 상하좌우 움직임을 파악하는데 동공을 동그랗게 확장해야 잘 보일 듯 하다

[indygo @luminera]

https://t.co/kAcr3eFlSW

[indygo @luminera]

리) 삼전이 엑시노스에 메모리 대거 올리면?

[Damnang2 @damnang2]

https://t.co/Hia654VGvr

[indygo @luminera]

@diaryofawar 부친의 쾌유를 바랍니다

[indygo @luminera]

@Alisvolatprop12 감사합니다

[古代祐三 Yuzo Koshiro @yuzokoshiro]

ソーサリアン38周年。約39年前に音楽制作に使っていた当時のフロッピー💾、無事起動しました。
曲は「エンディング1」。
年の締めくくりにとてもよく合う一曲です。
皆さま、どうぞ良いお年をお迎えください。
©️Nihon Falcom Corporation

[indygo @luminera]

@yang_youngbin @NathanYJLee 고맙습니다