$Dave꧁IP꧂🦣 (Ø,G)

Crypto industry lover ꧁IP꧂🦣 (Ø,G)

Contents about crypto / Eng+Kor

[$Dave꧁IP꧂🦣 (Ø,G) @ncc5218]

Wen boom

[Metaquant @QuantMeta]

Not everyone will make it this cycle.

You need to shift your mindset and detach from the crowd.

Coinbase app ranking will not tell you when the top is in.

Start thinking differently.

“When a measure becomes a target, it ceases to be a good measure.”

In other words, when we set one specific goal, people will tend to optimize for that objective regardless of the consequences. This leads to ignoring other equally important factors of a situation.

Furthermore, let me tell you that most of the top signals mentioned on CT won't work this time.

What was an obvious top signal in 2017 wasn't in 2021, and the same goes for 2024-25.

We’re moving towards the right curve of the adoption rate, and now all retail knows about crypto - some heard about it in 2017, and then almost everyone heard about it in 2021.

Don't mix the signs of adoption with top signals. Don’t let the PTSD ruin your fun.

Another point to address is the shift of influence - BlackRock & Co. controls Bitcoin now.

They are the major ETF providers and own shares of each other. So, they control the sentiment around BTC now.

And they also own all the media platforms. They can literally shape the narrative as they want.

Let me re-phrase it like this:

If most of this run-up is driven by institutional bids, why would retail indicators be relevant?

The indicator for this cycle will come from the people who haven’t been onboarded yet.

Yes, It can be retail who still haven't touched crypto - "late majority" and "laggards" - but you gotta think on a bigger scale.

Sovereign Wealth Funds

Think of those countries with a sovereign wealth fund starting to diversify in $BTC. Some already invest in stocks, so it might be possible to see this scenario.

• Saudi Arabia - $400 billion
• Abu Dhabi - $800 billion
• China - $1 trillion
• Norway - $1 trillion
• Australia - $150 billion
• Qatar - $300 billion
• Singapore - $500 billion

Corporate Treasuries

We have already seen this in 2021 with Tesla purchasing $BTC and, more recently, with Reddit disclosing some of its crypto holdings.

The trend is just starting. Once you see daily headlines of companies diversifying their assets into
,it might be rational to start derisking.

Stock Market IPOs

Coinbase IPO in 2021 was the first major crypto company to be listed in the stock market. We might see this time tens of crypto companies doing their IPOs, and at some point, one listing will mark the top.

Over-Leveraging

Big hedge funds, companies, and maybe even small countries over-leveraging in the final stages of the bull run and getting rekt could be another scenario we might see this cycle.

Rehypothecation Crisis

The next Luna-type of collapse might come from the restaking sector and kickstart the bear market. It seems like everyone is overlooking the huge consequences of a depeg or slashing event in this sector.

Gold Reserves

The ultimate ultra top signal could be governments diversifying a small % of their gold reserves into Bitcoin - the "digital gold".

Some additional minor signals

Low-Income Countries Workers Shortage

Another big signal is when low-income countries will have a shortage of workers because these are making $300 to $600 a month mapping the roads with hivemapper or other DePIN projects and earning a higher salary than what they'd normally get.

Happened at a small scale last cycle with Axie and StepN. Will happen at a larger scale this cycle.

Las Vegas Sphere

Time Square was full of shit memecoins in 2021. The Las Vegas Sphere with crypto ads running on it for weeks straight will be the version of this cycle.

Funding Rounds

A pretty secure signal again will be checking the volumes of VC investments. Funding rounds skyrocketing and, maybe overpassing tradFi ones might be the indicator again to start exiting.

“The financial markets generally are unpredictable. So that one has to have different scenarios... The idea that you can actually predict what's going to happen contradicts my way of looking at the market.

- George Soros.

[Tigerflow @tigerfl0w]

A hedge fund manager put a jar of 1,776 jelly beans in front of a room at Google and proved in two rounds why most investors will always lose money. for free.

His name is Joel Greenblatt. Gotham Capital. 50% a year for a decade. he asked the room to guess how many jelly beans were in the jar.

First round: everyone wrote their guess silently. no talking. no looking around. the average was 1,771. five off. almost perfect.

Second round: people said their guesses out loud. heard each other. adjusted. the average collapsed to 850. same room. same jar. the only thing that changed was influence.

He told the room: the second guess is the stock market. everyone knows what they just read in the paper. what the guy next to them said. what they saw in the news. the cold independent guess was better. that is not how the market works. but that is where the opportunity is.

Then he showed 20 years of data. the cheapest 20% of stocks averaged 38% a year. the most expensive averaged the least. the strategy is simple. the reason it still works is that people are still crazy. and they always will be.

55 minutes. one jar. still free.

[TTC @TTC_Trader]

40대가 가장 많을 때 '웰빙' 바람
60대가 가장 많을 때 '저속노화' 바람
다가올 다음 키워드는 '종활'

[Jota @jota_snchez]

Robert Greene ha vendido +20M de libros estudiando una sola cosa:

por qué unos pocos encuentran su propósito y la mayoría muere sin descubrirlo.

7 pasos para dar con el tuyo:

1. Vuelve a tu infancia

[Arcium @Arcium]

Arcium × @BinanceWallet Booster Campaign is live.

Eligibility: Binance Wallet MPC Wallets with at least 2 Alpha Points.
Rewards: 1,500,000 ARX for 50,000 Winners

To join, go to Binance Wallet App - Discover - Booster - Arcium Booster Campaign.

[pitano: @min_anko38]

투자는 가르칠 수 없는 것이라 생각한다. 10년만 지나도 알고 있는 지식의 절반은 유효하지 않다. 투자 주기와 산업 주기는 같지 않다. 인내심과 집중력 결단력은 많이 안다고 좋아지지 않는다. 하워드 막스 말따라 실수를 덜하는 플레이를 해야 한다. 위닝샷은 반복 재현 가능하지 않다. 그냥 운.

[GREG ISENBERG @gregisenberg]

The 36 BIGGEST startup opportunities right now

1. biggest b2c: solving loneliness. third spaces, community apps, IRL

2. biggest b2b: managed AI employees for businesses

3. biggest overlooked: elder tech. 70 million boomers who want products that make them happier & healthier

4. biggest mobile: action apps that do things, not apps you stare at

5. biggest trades: matching platforms for electricians, plumbers, HVAC. supply shrinking

6. biggest consumer social: small social. group chats as products, no feeds, no ai slop

7. biggest ecommerce: agents that recommend products you'll like, shop, buy for you

8. biggest creator: live shows and unscripted content

9. biggest edtech: AI tutors that adapt through conversation

10. biggest SaaS: pay-per-outcome pricing

11. biggest auto: AI service advisor for dealerships. answers the same 15 questions 24/7

12. biggest talent: training non-technical people to operate agents

13. biggest boredom: curated offline experiences delivered to your door. kits, games, challenges. anti-screen products

14. biggest spiritual: the need for belonging is exploding, new formats of spiritual get togethers

15. biggest wellness: longevity biomarkers you actively manage

16. biggest mobile: action apps that do things, not apps you stare at

17. biggest one to solve ai slop: digital verification that you're a real human. every platform will need this within 2 years

18. biggest infrastructure: agent permissions, security, audit trails

19. biggest media: AI native media companies. build distribution, sell products later.

20. biggest parenting: family ops automation. forms, scheduling, logistics

21. biggest accounting: bookkeeping agents that charge per transaction

22. biggest fashion: brand-owned resale. every brand wants to control their secondary market

23.biggest hobbies: adult learning for joy. pottery, woodworking, drawing.

24. biggest skincare: at-home diagnostics. scan, get a protocol, track progress

25. biggest agriculture: precision farming tools for small farms. enterprise version exists, family farm doesn't

26. biggest pest control: subscription pest prevention instead of reactive treatment. the model flip that lawn care already made

27. biggest regulated: on-device AI. healthcare, legal, finance open up when data stays local

28. biggest gaming: AI characters with real memory and relationships

29. biggest dating: agent-mediated matchmaking

30. biggest fitness: adaptive coaching that rewrites your program daily

31. biggest travel: autonomous trip planning and rebooking

32. biggest food: personalized nutrition based on blood work and gut biome

33. biggest pet: health monitoring. $140B industry, almost no tech

34. biggest defense: AI-native security and compliance tools

35. biggest robotics: physical AI. $30 brains on existing hardware

36. biggest nostalgia: products that feel analog. vinyl, paper, handmade. counter-positioning against AI everything

[秘密結社＋M @freakscafe]

「やりたいことがない」と言う人間の多くは、実際には「やりたいこと」がないのではない。
「役に立つこと」しかやってこなかっただけだ。

資格。就活。キャリア。資産形成。タイパ。コスパ。全部、「正しい人生」のための行動で埋め尽くされている。

だから空白に耐えられない。

休日に予定がないと不安になる。電車に乗っても目的地が必要になる。散歩にすら「健康のため」という理由をつける。
何かをするたび、自分の行動を説明可能にしてしまう。

それはもう、自分の人生を生きているというより、人生の企画書を書いている状態だ。

一度、会社をサボればいい。

仮病でもなんでもいい。平日の昼間に改札を抜けて、聞いたこともない駅で降りる。商店街はシャッター半開き。中途半端なチェーン店。住宅展示場。国道。でかいドラッグストア。

何もない。

スマホを見る。帰りたくなる。「私はいま何をやってるんだ」と思う。

それでいい。

重要なのは、「意味のある時間」を過ごすことではない。
意味が発生しない時間から逃げないことだ。

現代人は、意味に依存しすぎている。
経験をした瞬間、「これは何になる？」と換算する。
学び。成長。ネタ。発信。自己実現。

うるせえんだよ、と、その強迫観念を突っぱねてみる。

人生には、本来、回収不能な時間が必要なのだ。
誰にも伝わらない。何の成果にもならない。記録する気にもならない。

二度と行かない駅前で、缶コーヒーを飲んで終わる。
そういう時間だけが、人間を社会から少しズラす。

会社は、従順な精神より先に、従順な身体をつくる。
朝起きる。満員電車に乗る。返信する。愛想笑いする。締切を守る。

そのうち、自分が本当に嫌なことすら分からなくなる。

必要なのは、「夢を見つけること」じゃない。命令に即応しない身体を取り戻すことだ。

目的地なしで移動する。利益にならない時間を過ごす。意味のない行動をする。誰にも理解されない一日を持つ。
そうやって、社会の座標軸から少しずつズレていく。

それを昔の人は「粋」と呼んだ。

効率の外側で呼吸する技術。
人生をうまくやることより、人生に飲み込まれないことを優先する態度。

人生なんか、台無しにしたっていいものなんだぜ。
「ちゃんとした人生」という宗教にせいぜい抵抗していこう。
いや、それだって、意味なんかないけどね。

[동네 할매 @slowlysurely2]

요즘 유행하는 “에너지 뺏는 사람은 끊어내라”는 식의 조언은 인간관계조차 효율과 성과의 언어로 계산하게 만든다는 점에서, 자기계발 담론의 또 다른 버전에 가깝다. 관계를 통해 서로 부딪히고 견디는 과정은 지워진 채, 나에게 긍정과 효용을 제공하는 사람만 곁에 두라는 메시지가 반복된다. 친구와 동료마저 ‘내 삶에 도움이 되는가’로 평가하기 시작하는 순간, 관계는 돌봄이나 연대보다 관리의 대상이 된다.

물론 반복적으로 상처를 주거나 타인을 소진시키는 관계라면 거리를 두는 일도 필요하다. 문제는 그 판단이 지나치게 손쉽고 일상적인 언어가 되어버렸다는 데 있다. 불편함을 견디는 능력, 타인의 결핍을 받아들이는 감각, 오래 관계를 지속하며 생기는 책임감은 점점 비효율적인 것으로 취급된다. 결국 남는 것은 상처받지 않기 위해 스스로를 끊임없이 보호하는 개인뿐이다.

하지만 인간관계는 원래 피곤하고 복잡하다. 때로는 서로의 우울과 실패, 무가치함까지 견디며 유지되는 것이 관계다. 나에게 늘 좋은 영향만 주는 사람만 곁에 남겨두겠다는 태도는 언뜻 건강해 보이지만, 결국 타인뿐 아니라 자기 자신마저 조건부로 사랑하게 만들 위험도 있다.

[pitano: @min_anko38]

<삶이 던지는 질문은 언제나 같다>. 지금 시점에 반드시 읽어봐야 할 책. 왜냐하면 세상은 변해도 사람은 변하지 않으니까. 따라가기 힘들 정도로 점점 빨라지는 세상 속에서 길을 잃지 않도록.

[갱귤코루🍊 @colu_farmer]

크립토는 침울해도
토큰화 주식은 여전히 나아가고 있습니다.

토큰화주식의 선두주자, 나스닥과 짝짝꿍하는 xStocks에서
[포인트제도 사전등록]을 오픈하였습니다.

사전등록 기간전에 등록하면 영구적으로 20%의 포인트를 더 준다고 하네요.

PerpDEX, RWA시장과 함께 다음 빅띵이지 않을까 싶어서 미리미리 준비해봅니다.

xStocks
https://t.co/63TOeTowFt

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이럴때 미리미리 준비해야 나중에 에어드랍 못받았다고 징징거리지 않겠지요?

xStocks + 나스닥 + 크라켄 간다잇!!

[고로치 @gorochi0315]

'이거 다 들을 생각 아니죠?^^'

AI 강의를 정리한 목록을 보면, 정말 숨이 턱 막힐 정도로 많습니다. Anthropic, Google, Meta, NVIDIA, Microsoft, OpenAI, IBM, AWS, DeepLearningAI, Hugging Face까지, 웬만한 빅테크는 다 자기 이름을 건 무료 AI 코스를 내놓고 있습니다.

처음 Claude 강의만 보았을 때는 “와, 다 공짜네. 시간만 있으면 다 들을 수 있겠다”라는 생각을 잠깐 했는데, 곧바로 현실감각이 밀려왔습니다.

이걸 진짜 다 들으려는 건, 튜토리얼부터 엔드게임 레이드까지 하루에 다 깨겠다는 RPG 유저 같은 발상이더라고요.

문제는 선택지가 너무 많아서 시작할 엄두도 못 하겠는거죠 ㅎ

그래서 방향을 바꿨습니다. 내가 직접 하나하나 비교해서 고를 생각을 버리고, 그냥 AI에게 털어놓기로 했습니다.

“나는 이런 일을 하고, 이런 걸 만들고 싶고, 이런 수준의 코딩은 할 줄 안다. 이론보다는 실전이 좋고, 대신 나중에 연구 쪽도 길을 열어 두고 싶다. 이런 상황에서, 저 10개 플랫폼을 전제로 3개월 커리큘럼을 짜 줄 수 있니?”라고요.

약간 민망할 정도로 디테일하게 상황을 적어 줬습니다. 지금 하고 있는 프로젝트, 평소 공부 패턴, 일주일에 공부에 쓸 수 있는 시간, 그리고 제일 중요하게는 “내가 되고 싶은 사람의 그림”까지요.

흥미로웠던 건, AI가 커리큘럼을 짤 때 “초급/중급/고급” 같은 난이도 레벨보다 정체성을 먼저 물어본다는 점이었습니다.

너는 궁극적으로 어떤 타입이 되고 싶냐는 거죠.

예를 들면 이런 식입니다. 회사/업무/비즈니스에 AI를 붙이는 실무자나 창업자 타입인지, AI 에이전트·제품을 직접 만드는 개발자 타입인지, 아니면 언젠가는 LLM·모델 자체를 건드려 보고 싶은 연구자 지향 타입인지. 이걸 먼저 정하니까 신기하게도, 강의 선택이 훨씬 더 쉽게 풀리더라고요.

예를 들어, “나는 AI로 에이전트나 자동화 시스템을 만들고 싶다”는 쪽으로 방향을 잡았더니, AI는 10개 플랫폼을 이렇게 역할별로 나눠 버렸습니다.

Anthropic의 무료 코스들은 Claude 101, AI Fluency, Claude API, MCP, Agent Skills 같은 걸 묶어서, Claude를 중심으로 한 에이전트·자동화 스택으로 잡아 줬습니다.

말 그대로 “AI 작업 OS를 세팅하는 구간”이더라고요.

Google 쪽은, AI Essentials나 AI Fundamentals 같은 걸 중심으로 “업무·비즈니스·콘텐츠에 AI를 녹여 넣는 생산성 OS”라는 역할로 정리해 주고요.

DeepLearningAI 쪽은 LLM Applications, Prompt Engineering, Generative AI 계열 코스를 묶어서 “모델 구조를 어느 정도 이해하고, LLM을 제대로 다루는 개발자 감각”을 키우는 축으로 제안합니다.

Hugging Face는 Transformers와 LLM 튜토리얼을 통해, 오픈소스 모델을 직접 띄워 보고 만져보는 실험용 놀이터로 배치됐고요.

AWS, GCP, Microsoft의 강의들은 지금 당장 다 파기보다는, 나중에 클라우드 위에 서비스를 얹을 때 참고할 인프라 트랙으로 뒤로 밀려났습니다.

이렇게 플랫폼마다 역할을 부여한 다음, 그 위에 제 정체성을 얹으니 커리큘럼이 꽤 설득력 있게 정리되었습니다.

저처럼 에이전트·자동화 쪽에 관심이 큰 개발자·메이커 타입에게는 Anthropic의 Claude 101 → Claude API → MCP → Agent Skills 라인이 뼈대가 됩니다.

여기에 DeepLearningAI와 Hugging Face에서 LLM/딥러닝 감각을 살짝씩 얹는 식이었죠.

무엇보다 마음에 들었던 건, AI가 “전부 다 들어라”는 식으로 밀어붙이지 않았다는 점입니다.

오히려 불필요한 것들을 과감히 버리게 도와줬습니다. 지금 당장 필요하지 않은 이론 풀코스, 특정 기업 생태계에 너무 깊게 묶이는 트랙, 제 상황과 거리가 먼 도메인 중심 강의들은 과감히 뒤로 빼더라고요.

그 덕분에 3개월짜리 로드맵이 나왔을 때 느낌은, “나에게 딱 맞는 개인 트레이너가 짜준 PT 루틴”에 가까웠습니다.

할 만한 분량이고, 목표와 연결돼 있고, 무엇보다 “이걸 다 끝냈을 때 내가 어떤 상태가 될지”가 꽤 또렷하게 그려지는 구조였습니다.

그래서 지금은, AI 강의가 너무 많아서 뭐부터 들어야 할지 막막해하는 사람이 있으면, 그냥 이 방법 그대로를 추천합니다.

먼저 스스로에게 “나는 어떤 타입이 되고 싶은가?”를 묻고, 그 답을 가능한 한 구체적으로 AI에게 털어놓는 것. 그리고 나서 “이 플랫폼들(Anthropic, Google, Meta, NVIDIA, Microsoft, OpenAI, IBM, AWS, DeepLearningAI, Hugging Face)을 전제로, 내게 맞는 3개월 커리큘럼을 짜 달라”고 요청해 보는 것.

저는 실제로 그렇게 해서, 홍수처럼 쏟아지는 무료 AI 강의들 속에서 딱 필요한 트랙만 남긴 로드맵을 얻었습니다.

어디서부터 들어야 할지 검색창에 묻기 전에, “지금의 나를 가장 잘 알고 있는 AI라면, 나에게 어떤 공부 루트를 짤까?”를 먼저 물어보는 것이 중요한거 같습니다

[Nelly; @nrqa__]

10 Completely FREE AI Courses for 2026:

1. Anthropic: https://t.co/HOChHoFRAB
2. Google: https://t.co/uivIW1kdJf
3. Meta: https://t.co/mSg4BOwmPr
4. NVIDIA: https://t.co/bAhtXmSerD
5. Microsoft: https://t.co/cLmEWND2j8
6. OpenAI: https://t.co/kKBSaBetIX
7. IBM: https://t.co/tQqyYjRlIi
8. AWS: https://t.co/1jKouYIY8U
9. DeepLearningAI: https://t.co/KGa3r3XwCt
10. Hugging Face: https://t.co/ycpFKINy0A

[펭귄 @babybluecream]

앤트로픽 아카데미 뭐길래ㅣ260306 🚁

1. 앤트로픽은 2021년 구글 출신 연구자들이 세운 미국 AI 스타트업으로, ChatGPT를 만든 OpenAI의 최대 경쟁사임. 이 회사가 만든 AI 챗봇이 Claude(클로드)이고, 2026년 3월 이 회사가 직접 운영하는 무료 온라인 AI 교육 플랫폼 'Anthropic Academy'를 공식 런칭했음. 주소는 https://t.co/h8ICwczRux 또는 https://t.co/CsYb75HT7i이고, 이메일 하나로 Skilljar 계정을 만들거나 구글 계정으로 소셜 로그인하면 바로 수강 가능함.

2. 13개 강의 전부 0원임. 광고성 맛보기가 아니라 전체 커리큘럼이 다 열려 있고, 앱 다운로드도 필요 없이 브라우저에서 바로 시작 가능함. 강의는 영어로 진행되지만 영상 내 ⚙️ 설정에서 Korean 자막을 선택하면 한국어로 볼 수 있고, 수강을 완료하면 링크드인에 바로 올릴 수 있는 공식 수료증이 무료로 발급됨.

3. 강의는 세 트랙으로 나뉨. AI Fluency는 AI를 처음 접하는 일반인·직장인용으로 코딩 지식이 전혀 없어도 들을 수 있음. Product Training은 Claude를 이미 쓰는 사람이 더 잘 활용하는 법을 배우는 중급 과정임. Developer Deep-Dives는 API와 개발 도구를 다루는 개발자용임. 완전 초보라면 'Claude 101'부터 시작하면 됨.

4. AI Fluency 트랙은 유튜버나 인플루언서가 만든 강의가 아님. 미국 Ringling College와 아일랜드 University College Cork 교수들이 공동 설계한 커리큘럼으로, 단순 사용법이 아니라 AI 시대에 어떤 식으로 사고하고 일해야 하는지 구조적 프레임워크를 가르쳐줌. 교사·강사용 'AI Fluency for Educators', 비영리단체용 트랙도 별도로 있어 직종에 따라 맞는 트랙을 고를 수 있음.

5. 개발자 트랙에서 핵심은 MCP(Model Context Protocol)와 Claude Code임. MCP는 Claude가 깃허브, 노션, 데이터베이스 같은 외부 서비스를 직접 연결해 작동하게 만드는 표준 규격으로 2025년 이후 AI 서비스 개발의 핵심 기술이 됐음. Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI 연동 강의도 있어 사내 AI 서비스 구축을 맡고 있는 기업 IT 담당자나 클라우드 엔지니어에게도 바로 써먹을 수 있는 실무 내용임.

6. 2026년 채용 시장에서 AI 리터러시는 이미 기본 스펙이 됨. 한국바른채용인증원은 "2026년 채용의 핵심은 AI 리터러시를 갖춘 인재"라고 명시했고, 세계경제포럼(WEF)도 "AI·빅데이터 활용 능력과 창의적 사고가 앞으로의 핵심 역량"이라고 못 박았음. 엑셀을 못 하면 사무직 지원이 안 됐던 시절처럼, AI 활용 능력이 없으면 서류 단계부터 걸러지는 구조가 이미 시작됐음.

7. 취준생·학생에게는 이력서에 올릴 수 있는 공식 자격증이 됨. 링크드인에는 이미 이 수료증을 프로필에 올린 사람들이 빠르게 늘고 있음. 같은 스펙이라면 AI 공식 수료증이 있는 쪽이 유리한 건 당연하고, 비슷한 내용의 유료 부트캠프 수강료가 최대 100만~200만 원을 넘는 것과 비교하면 가격 격차가 압도적임.

8. 직장인에게는 오늘 당장 업무 생산성을 바꾸는 실전 도구임. 기획서 초안 작성, 데이터 분석 요약, 이메일 초안, 회의록 정리 같은 반복 업무를 Claude와 효율적으로 나누는 법이 Product Training 트랙의 핵심임. 앤트로픽 교육 총괄은 "Claude는 브레인스토밍 파트너, 리서처, 코더 역할을 동시에 할 수 있다"고 설명했고, 이걸 제대로 쓰는 직원과 못 쓰는 직원의 업무 속도 차이는 이미 현장에서 벌어지고 있음.

9. 개발자에게는 AI 에이전트와 API를 만든 회사 공식 강의로 배울 수 있다는 점이 핵심임. Claude Code, MCP 심화, Agent Skills 구축까지 포함된 내용을 앤트로픽이 직접 설계한 커리큘럼으로 배우는 건 어떤 서드파티 강의로도 대체할 수 없음. Coursera를 통해서도 동일한 강의에 접근 가능해 이미 이용하던 플랫폼으로도 수강 시작이 가능함.

10. 이 강의를 해야 하는 이유를 한 줄로 정리하면 이렇게 됨. 만든 회사가 직접, 무료로, 공식 자격증까지 주면서 가르쳐주는 조건이 동시에 성립하는 기회는 흔하지 않음. 지금 막 런칭했다는 타이밍도 중요함. 몇 달 뒤에는 이미 수십만 명이 수료증을 들고 있을 텐데, 지금 시작하면 그 앞줄에 서는 것임.

11. 링크는 댓글에 🔗

[Armani Ferrante @armaniferrante]

introducing the next Backpack token utility, we'll be building out this year. IPOs, on chain, directly on Backpack.

Normally when companies go public, the founders and executives go on a roadshow, sharing their story and garnering interest from Wall Street institutional buyers purchasing shares before they go public. For most, you normally have to wait for the stock exchanges to go live before getting access to these shares through your brokerage.

What we're doing: working with Superstate for Backpack to become a stop on the roadshow, so that our users can get access to these IPOs before trading goes live on national stock exchanges.

The catch: Our ability to do this successfully is purely a function of the Backpack community.

The more active and valuable our users, the more viable Backpack is a venue for capital formation. As a result, we've put together this waitlist to collect interest from our users today on this product. The early users that signup will get early access to the first IPO.

The more people that sign up for this, the more engaged and active our community is here, the better access we will get to companies when they go public.

This will be the first test of the community. This is an enormously valuable opportunity, and we need your help signing up for this so that we can go out and get the best IPOs for everyone here that we can.

The ask: add yourself to the waitlist now.

We have a lot more coming on this front, and this is a perfect example of why we did not build a DEX. This is only something a compliant product can do.

Go big or go home.

[SuperShy @TrueOrWh]

파이낸셜 타임즈가 흥미로운 자료를 발표했습니다.

새 웹사이트, 앱, 코드 모두 폭발적으로 늘고 있습니다. 예전엔 팀 전체가 6개월 걸리던 일을 이제 혼자서 주말에 해냅니다. 코드 한 줄 몰라도 앱을 만드는 시대가 됐습니다.

만드는 것의 장벽은 사실상 사라졌습니다.

그렇다면 이런 질문이 남습니다.

누구나 만들 수 있다면, 만드는 것의 가치는 어디로 갈까요?

공급이 늘면 가격은 내려갑니다. 시장의 기본 원리죠. 소프트웨어 공급은 지금 수직으로 치솟고 있습니다.

그럼 돈과 에너지는 어디로 향할까요?

남은 단 하나의 병목으로 흘러갑니다. 바로 사람들의 관심입니다.

AI는 앱 수백만 개를 만들 수 있지만, 누군가가 다운로드하게 만들 수는 없습니다. 글을 백만 개 써도 누가 읽게 만들 수는 없죠.

그래서 지금 가장 가치 있는 사람은 두 가지를 동시에 할 수 있는 사람입니다. 사람들의 관심을 끌 줄 알면서, AI로 그 영향력을 크게 키울 수 있는 사람.

AI는 마케팅 글도 쓰고, 광고도 만들고, 페이지도 만듭니다. 하지만 5만 명이 공유하는 글을 써달라고 하면 못 합니다.

기술적으로 맞는 것과 사람들이 실제로 반응하는 것 사이의 간격, 그게 바로 감각의 문제입니다.

타이밍, 문화적 맥락, 언제 웃기고 언제 진지해야 하는지. 이건 수년간 쌓아야 생기는 것입니다. 지름길은 없습니다.

재미있는 건 AI가 오히려 감각 있는 사람과 없는 사람의 차이를 더 크게 벌린다는 겁니다.

감각이 있으면 AI가 진짜 무기가 됩니다. 예전엔 제목 4개 쓸 시간에 이제 40개를 테스트하고, 정말 중요한 15%에 집중할 수 있습니다.

하지만 감각이 없으면 AI는 그냥 평범한 것을 더 빠르게, 더 많이 찍어낼 뿐입니다.

지난 몇 년간 자신만의 목소리를 만들고 독자의 신뢰를 쌓아온 사람들은 지금 가장 단단한 자리에 서 있습니다.

다른 기술적 강점은 하룻밤 사이에 값싸졌지만, 그들의 것은 그렇지 않습니다.

사람의 관심은 언제나 부족합니다.

AI가 넘쳐나는 시대에, 그것을 끌어당기는 능력이 마지막 경쟁력입니다.

[Nathan | Factomind @NathanYJLee]

세상이 빠르게 변하고 미래가 점점 더 불확실해질수록, 내가 깊이 파고들 도메인을 잘 선택하는 일이 그 무엇보다 중요하다는 생각이 든다.

불안과 예측하기 어려운 일들 가득한 세상인데, 그 와중에도 스트레스 덜 받으면서 즐겁게 일하고 쉽게 흔들리지도 않으려면

혹 실패를 겪더라도 즐겁게 몰입할 수 있는 영역을 고르는 게 성공의 절반 이상을 좌우하는 요소가 아닐까 싶음

[펭귄 @babybluecream]

삶은 우연이 아니었음ㅣ260221 🔖

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1. 지금껏 일어난 모든 일에는 이유가 있었음. 실연도, 갑자기 끝나버린 직장도, 아무런 예고 없이 닫힌 문도, 아직까지 온전히 이해되지 않는 그 순간들도 전부 마찬가지임. 우연처럼 보였던 것들이 사실은 어떤 식으로든 지금의 나를 만들어온 과정이었음. 2024년 발표된 외상 후 성장(Post-Traumatic Growth, PTG) 연구에 따르면, 인간은 고통과 혼란을 겪은 뒤 오히려 트라우마 이전보다 더 강한 내면적 구조를 갖추게 된다는 것이 실증적으로 확인된 바 있음.

2. 불운하다고 생각했던 그 선택들도, 틀렸다고 자책해온 그 판단들도 실은 자신을 드러내는 거울이었음. 심리학자 에드워드 데시와 리처드 라이언의 자기결정이론(Self-Determination Theory)에 의하면, 사람은 실패와 좌절을 통해서도 자신이 진정으로 원하는 것과 원하지 않는 것을 구분하는 능력을 키우게 됨. 즉 잘못된 선택처럼 느껴지는 것조차 자기 이해의 재료였음.

3. 만났던 모든 사람들 역시 이유 없이 나타난 것이 아니었음. 어떤 이는 잠들어 있던 감각을 깨워줬고, 어떤 이는 경계선이 어디에 있어야 하는지를 몸으로 가르쳐줬으며, 어떤 이는 다시는 참지 않아도 된다는 것을 고통으로 각인시켜줬음. 외상 후 성장의 5대 핵심 영역 중 하나가 대인관계 영역이며, 상처를 준 관계조차 장기적으로는 관계의 질을 높이는 역할을 한다고 설명함.

4. 그 상처들도 결코 낭비가 아니었음. 심지어 가장 아팠던 기억들이 자기 자신을 가장 선명하게 보게 만들어줬음. 2025년 발표된 연구에서는 외상 후 성장이 단순히 회복을 넘어 자아 정체성과 내면의 강점을 새롭게 발견하는 변혁적 변화(transformative change)임을 강조함. 상처는 벌이 아니라 정제의 과정이었음.

5. 성장은 아름답고 우아하게 찾아오지 않음. 대부분은 혼란처럼 느껴지고, 방향을 잃은 것 같은 감각으로 다가옴. 발 밑의 땅이 흔들리는 느낌, 무언가를 잃어가는 느낌 속에서 사실은 단단해지고 있었던 것임. 긍정심리학 연구는 이를 '성장통'이라는 개념으로 설명하며, 불편함과 불확실성이 오히려 뇌의 신경가소성(neuroplasticity)을 자극해 새로운 인지 패턴을 형성하는 과정임을 밝힘.

6. 모든 교훈은 그 사람의 그릇을 넓혔고, 모든 균열은 심장을 더 크게 만들었음. 포기하지 않고 계속 걸어가기로 선택했던 그 순간마다 무언가 더 강한 것이 내부에서 자라고 있었음. 외상 후 성장의 핵심 원리 중 하나는 '개인적 강점(personal strength)'의 발달로, 역경을 견뎌낸 경험 자체가 자기효능감을 높이고 미래의 도전에 대한 내성을 길러준다는 것임.

7. 자신의 이야기를 '좋은 것'과 '나쁜 것'으로 나누는 습관을 멈출 필요가 있음. 어떤 챕터도 잉여로 끼어든 것이 없었고, 모두가 지금의 나를 형성하는 데 필요한 것이었음. 2024년 ScienceDirect에 발표된 연구는 외상 후 성장이 특성 수준(trait level), 적응 수준(characteristic adaptation level), 서사적 정체성 수준(narrative identity level)의 세 층위에서 동시에 작동하며 개인이 자신의 삶을 재해석하는 방식을 근본적으로 바꾼다고 설명함. 내 이야기는 선악의 문제가 아니라 필연의 문제였음.

8. 시간을 믿어야 함. 지금 당장 의미가 보이지 않더라도, 전개되는 흐름 자체를 신뢰하는 태도가 중요함. Abundance Alchemist의 최신 관점에서도 억지로 쫓고 통제하려는 태도보다 내면의 안정(regulated nervous system)에서 출발할 때 삶이 자연스럽게 재편된다는 것을 강조함. 억지로 의미를 만들어내려는 것이 아니라, 흘러가는 것을 방해하지 않는 것이 핵심임.

9. 무너뜨린 힘과 세우는 힘은 같은 힘임. 더 이상 맞지 않는 것을 허물어낸 바로 그 에너지가 새로운 것을 짓고 있음. 높은 외상 전 회복탄력성이 외상 후 성장을 촉진하고, 역으로 그 성장을 통한 성격 변화가 미래의 회복탄력성을 더욱 강화시키는 양방향 관계가 실증적으로 확인되었음. 부서진 것과 단단해진 것은 서로 다른 이야기가 아니라 하나의 연속된 과정임.

10. 삶은 나에게 불리하게 작동하고 있는 것이 아니었음. 나를 통해 작동하고 있었음. 고통 속에서도 긍정적 미래 가능성을 믿는 태도가 성장에 가장 결정적인 영향을 미치며, 그 성장이 개인과 공동체 모두의 웰빙(wellness)으로 이어지는 경로가 된다는 것이 2025년 연구를 통해 밝혀졌음. 지금 이 순간에도, 되어가야 할 바로 그 사람이 되어가고 있는 중임.

[몬치치 @chichimon09]

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[고로치 @gorochi0315]

글이 길더라도 이런 글을 제발 전문으로 한땀 한땀 읽으시길 추천드립니다. 아깝습니다.

거대한 변화가 일어나고 있습니다 (Something Big Is Happening)

맷 슈머(Matt Shumer): 2020년 2월을 떠올려 보십시오.

세심하게 주의를 기울였다면 해외에서 바이러스가 퍼지고 있다는 이야기를 몇몇 사람들이 나누는 것을 눈치챘을지도 모릅니다. 하지만 우리 대부분은 크게 신경 쓰지 않았습니다. 주식 시장은 호황이었고, 아이들은 학교에 다녔으며, 우리는 식당에 가고 악수를 나누며 여행을 계획했습니다.

만약 누군가 당신에게 두루마리 휴지를 사재기하고 있다고 말했다면, 당신은 그 사람이 인터넷의 이상한 구석에서 너무 많은 시간을 보냈다고 생각했을 것입니다. 그러다가 약 3주라는 시간 동안 전 세계가 바뀌었습니다. 사무실은 폐쇄되었고, 아이들은 집으로 돌아왔으며, 삶은 불과 한 달 전의 자신에게 설명했더라도 믿지 못했을 모습으로 재편되었습니다.

저는 우리가 지금 코로나보다 훨씬 더 큰 무언가의 "과장된 것 같다"는 단계에 와 있다고 생각합니다.
저는 AI 스타트업을 세우고 이 분야에 투자하며 6년을 보냈습니다. 저는 이 세상 속에서 살고 있습니다. 그래서 저는 제 삶 속에 있는 사람들, 즉 제 가족, 친구들, 그리고 저에게 "그래서 AI가 대체 뭐야?"라고 계속 묻지만 실제 벌어지고 있는 일에 미치지 못하는 답변을 듣고 있는 소중한 사람들을 위해 이 글을 씁니다.

저는 그동안 그들에게 정중한 버전, 즉 사교 모임용 답변만을 해왔습니다. 왜냐하면 솔직한 버전은 마치 제가 정신이 나간 것처럼 들리기 때문입니다. 한동안은 그것이 진실을 혼자만 간직할 충분한 이유가 된다고 생각했습니다.

하지만 제가 말해온 것과 실제로 일어나고 있는 일 사이의 간극이 너무 커져 버렸습니다. 제가 아끼는 사람들은 설령 미친 소리처럼 들릴지라도 앞으로 닥칠 일을 들을 자격이 있습니다.

먼저 분명히 짚고 넘어가야 할 점이 있습니다. 제가 AI 분야에서 일하고 있지만, 저를 포함한 업계 대다수는 앞으로 일어날 일에 대해 거의 영향력을 행사하지 못한다는 것입니다. 미래는 아주 소수의 사람들에 의해 형성되고 있습니다. 오픈AI(OpenAI), 앤스로픽(Anthropic), 구글 딥마인드(Google DeepMind) 등 몇몇 기업의 수백 명의 연구원들이 그들입니다. 소규모 팀이 몇 달간 관리하는 단 한 번의 학습 실행(training run)이 기술의 전체 궤적을 바꾸는 AI 시스템을 만들어낼 수 있습니다. AI 분야에서 일하는 우리 대부분은 우리가 닦지 않은 기초 위에 무언가를 짓고 있는 셈입니다. 우리는 여러분과 마찬가지로 이 상황이 전개되는 것을 지켜보고 있습니다. 다만 땅의 진동을 가장 먼저 느낄 수 있을 만큼 가까이 있을 뿐입니다.

하지만 이제는 때가 되었습니다. "언젠가 이 이야기를 해야지"라는 방식이 아니라, "이것은 지금 일어나고 있는 일이고, 당신이 이를 반드시 이해해야 한다"는 방식이어야 합니다.

이것이 실제 상황임을 아는 이유는 저에게 먼저 일어났기 때문입니다

기술 업계 밖의 사람들이 아직 이해하지 못하는 사실이 있습니다. 업계의 수많은 사람이 지금 경종을 울리는 이유는 이 일이 이미 우리에게 일어났기 때문입니다. 우리는 예측을 하는 것이 아닙니다. 우리의 직업 세계에서 이미 일어난 일을 말해주며, 다음은 여러분 차례라고 경고하는 것입니다.

수년간 AI는 꾸준히 개선되어 왔습니다. 여기저기서 큰 도약이 있었지만, 각 도약 사이에는 이를 받아들일 만한 충분한 간격이 있었습니다. 그러다 2025년, 모델을 구축하는 새로운 기술들이 개발되면서 발전 속도가 훨씬 빨라졌습니다. 그리고 더 빨라졌고, 다시 더 빨라졌습니다. 새로운 모델은 이전 모델보다 단순히 더 나은 것이 아니라 훨씬 더 큰 폭으로 개선되었으며, 출시 간격은 짧아졌습니다. 저는 AI를 점점 더 많이 사용하게 되었고, AI와 말을 주고받는 횟수는 줄어들었으며, 예전에는 저의 전문 지식이 필요하다고 생각했던 일들을 AI가 처리하는 것을 지켜보았습니다.

그러던 2월 5일, 두 개의 주요 AI 연구소가 같은 날 새로운 모델을 출시했습니다. 오픈AI의 GPT-5.3 코덱스(Codex)와 앤스로픽(ChatGPT의 주요 경쟁자인 클로드 제작사)의 오퍼스(Opus) 4.6입니다. 그리고 무언가 깨달음이 왔습니다. 전등 스위치가 켜지는 느낌이 아니라, 물이 차올라 이제 가슴 높이까지 왔다는 것을 깨닫는 순간과 같았습니다.

저는 이제 제 업무의 실제적인 기술적 작업에 더 이상 필요하지 않습니다. 제가 무엇을 만들고 싶은지 평이한 영어로 설명하면, 그것이 그냥... 나타납니다. 제가 수정해야 할 초안이 아니라, 완성된 결과물입니다. AI에게 원하는 것을 말하고 컴퓨터 앞을 떠나 4시간 동안 쉬다 오면 작업이 완료되어 있습니다. 아주 잘, 제가 직접 했을 때보다 더 낫게, 수정할 필요도 없이 완료되어 있습니다. 몇 달 전만 해도 저는 AI와 대화하며 가이드라인을 주고 편집을 했습니다. 이제는 결과만 설명하고 자리를 뜹니다.

이것이 실제로 어떤 모습인지 이해를 돕기 위해 예를 들어보겠습니다. 저는 AI에게 이렇게 말합니다. "이런 앱을 만들고 싶어. 기능은 이래야 하고, 대략 이런 모습이면 좋겠어. 사용자 흐름과 디자인 등 모든 걸 알아서 짜봐." 그러면 AI는 그렇게 합니다. 수만 줄의 코드를 작성합니다. 그리고 1년 전만 해도 생각할 수 없었던 일이 벌어집니다. AI가 직접 앱을 실행합니다. 버튼들을 클릭해 봅니다. 기능을 테스트합니다. 사람이 하는 것처럼 앱을 사용해 봅니다. 디자인이나 느낌이 마음에 들지 않으면 스스로 돌아가서 수정합니다. 개발자처럼 반복 작업을 수행하며 만족할 때까지 고치고 다듬습니다. 앱이 스스로의 기준을 충족했다고 판단한 후에야 저에게 돌아와 말합니다. "테스트할 준비가 되었습니다." 그리고 제가 테스트해 보면 대개 완벽합니다.

과장이 아닙니다. 이번 주 저의 월요일 모습이 이랬습니다.

하지만 저를 가장 놀라게 한 것은 지난주에 출시된 모델(GPT-5.3 코덱스)이었습니다. 그것은 단순히 제 지시를 수행하는 것이 아니었습니다. 지능적인 결정을 내리고 있었습니다. 처음으로 '판단력'이라 느껴지는 무언가를 가지고 있었습니다. '취향' 같은 것 말이죠. 사람들이 AI는 절대 가질 수 없을 것이라고 말해왔던, 무엇이 옳은 결정인지 아는 설명할 수 없는 감각 말입니다. 이 모델은 그것을 가지고 있거나, 혹은 그 차이가 더 이상 중요하지 않을 만큼 근접해 있습니다.

저는 항상 AI 도구를 일찍 도입해 왔습니다. 하지만 지난 몇 달은 저에게도 충격적이었습니다. 이 새로운 AI 모델들은 점진적인 개선이 아닙니다. 이것은 완전히 다른 차원의 존재입니다.

그리고 이것이 기술 분야에서 일하지 않는 여러분에게도 중요한 이유가 여기 있습니다.

AI 연구소들은 의도적인 선택을 했습니다. 그들은 AI를 코딩에 능숙하게 만드는 데 먼저 집중했습니다. 왜냐하면 AI를 구축하는 데는 엄청난 양의 코드가 필요하기 때문입니다. AI가 그 코드를 작성할 수 있다면, 자기 자신의 다음 버전을 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다. 더 나은 코드를 쓰는 더 똑똑한 버전이 만들어지고, 그것이 다시 더 똑똑한 버전을 만드는 것입니다. AI를 코딩에 최적화하는 것은 다른 모든 것을 여는 열쇠가 되는 전략이었습니다. 그래서 그들은 그것을 가장 먼저 했습니다. 제 직업이 여러분보다 먼저 변하기 시작한 것은 그들이 소프트웨어 엔지니어를 목표로 삼았기 때문이 아니라, 그들이 먼저 겨냥한 목표의 부작용이었을 뿐입니다.

그들은 이제 그 일을 해냈습니다. 그리고 이제 다른 모든 분야로 이동하고 있습니다.

지난 1년 동안 기술직 종사자들이 AI가 '유용한 도구'에서 '나보다 일을 더 잘하는 존재'로 변하는 것을 지켜보며 겪었던 경험을 이제 다른 모든 사람이 겪게 될 것입니다. 법률, 금융, 의료, 회계, 컨설팅, 작문, 디자인, 분석, 고객 서비스 등 모든 분야가 그렇습니다. 10년 뒤의 일이 아닙니다. 이 시스템을 만드는 사람들은 1년에서 5년 사이라고 말합니다. 어떤 이들은 그보다 더 짧을 것이라고 합니다. 지난 몇 달 동안 제가 본 것을 고려하면, 저 역시 "더 짧을 것"이라는 의견에 무게가 실립니다.

"하지만 제가 써본 AI는 별로던데요"

저는 이런 말을 끊임없이 듣습니다. 저도 이해합니다. 예전에는 사실이었으니까요.

만약 당신이 2023년이나 2024년 초에 챗GPT를 써보고 "말을 지어내네"라거나 "별로 인상적이지 않네"라고 생각했다면, 당신의 말이 맞았습니다. 초기 버전들은 정말 한계가 있었습니다. 환각 현상을 일으켰고, 터무니없는 소리를 자신 있게 내뱉었습니다.
그건 2년 전 일입니다. AI의 시간으로 따지면 선사시대 이야기입니다.

오늘날 사용할 수 있는 모델들은 불과 6개월 전의 것들과도 비교할 수 없을 만큼 다릅니다. AI가 "정말 좋아지고 있는가" 아니면 "한계에 부딪혔는가"를 두고 1년 넘게 이어져 온 논쟁은 끝났습니다. 결론이 났습니다. 여전히 한계론을 주장하는 사람은 현재 모델을 써보지 않았거나, 벌어지고 있는 일을 축소해야 할 동기가 있거나, 혹은 더 이상 유효하지 않은 2024년의 경험을 바탕으로 평가하고 있는 것입니다. 무시하려고 드는 말이 아닙니다. 대중의 인식과 현재 실재 사이의 간극이 너무나 크고, 그 간극이 위험하기 때문에 드리는 말씀입니다. 그 간극 때문에 사람들이 대비를 하지 못하고 있기 때문입니다.

문제의 일부는 대다수 사람이 AI 도구의 무료 버전을 사용하고 있다는 점입니다. 무료 버전은 유료 사용자가 접근할 수 있는 모델보다 1년 이상 뒤처져 있습니다. 무료 버전 챗GPT로 AI의 현주소를 판단하는 것은 피처폰을 쓰면서 스마트폰의 수준을 평가하는 것과 같습니다. 최고의 도구에 비용을 지불하고 실제 업무에 매일 사용하는 사람들은 무엇이 다가오고 있는지 알고 있습니다.

변호사인 제 친구가 떠오릅니다. 저는 그에게 로펌에서 AI를 써보라고 계속 권하지만, 그는 안 될 이유만 찾습니다. 자신의 전문 분야에 맞지 않는다거나, 테스트해 보니 오류가 있었다거나, 자신이 하는 일의 뉘앙스를 이해하지 못한다는 식입니다. 이해합니다. 하지만 대형 로펌의 파트너들이 저에게 조언을 구하러 연락해 옵니다. 그들은 현재 버전들을 써봤고 이것이 어디로 향하고 있는지 보았기 때문입니다. 한 대형 로펌의 대표 파트너는 매일 몇 시간씩 AI를 사용합니다. 그는 마치 즉시 활용 가능한 어소시에이트(주니어 변호사) 팀을 거느린 기분이라고 말했습니다. 그가 장난감이라서 쓰는 것이 아닙니다. 효과가 있기 때문에 쓰는 것입니다. 그리고 그는 저에게 잊히지 않는 말을 했습니다. 몇 달마다 AI가 업무에 활용되는 능력이 현저히 향상된다는 것입니다. 만약 이 궤적이 유지된다면, 머지않아 자신이 하는 일의 대부분을 AI가 수행할 수 있을 것으로 예상한다고 했습니다. 수십 년의 경력을 가진 로펌 대표가 하는 말입니다. 그는 패닉에 빠지지는 않았지만, 매우 주의 깊게 지켜보고 있습니다.

자기 분야에서 앞서가는 사람들(실제로 진지하게 실험하는 사람들)은 이를 무시하지 않습니다. 그들은 이미 가능한 기능들에 경악하고 있습니다. 그리고 그에 맞춰 자신들의 위치를 조정하고 있습니다.

실제로 얼마나 빨리 움직이고 있는가
발전 속도를 구체적으로 말씀드리겠습니다. 가까이서 지켜보지 않는다면 가장 믿기 어려운 부분이기 때문입니다.

* 2022년, AI는 기초 산술도 제대로 하지 못했습니다. 7 × 8 = 54라고 자신 있게 말하곤 했습니다.
* 2023년, AI는 변호사 시험을 통과했습니다.
* 2024년, AI는 작동하는 소프트웨어를 작성하고 대학원 수준의 과학을 설명할 수 있게 되었습니다.
* 2025년 말, 세계 최고의 엔지니어 중 일부는 코딩 작업의 대부분을 AI에 넘겼다고 말했습니다.
* 2026년 2월 5일, 이전의 모든 것을 구시대로 느껴지게 만드는 새로운 모델들이 등장했습니다.

지난 몇 달 동안 AI를 써보지 않았다면, 지금 존재하는 기능들은 여러분에게 생소하게 느껴질 것입니다.
이것을 데이터로 측정하는 METR라는 단체가 있습니다. 이들은 사람 전문가가 수행하는 데 걸리는 시간을 기준으로, AI 모델이 사람의 도움 없이 처음부터 끝까지 성공적으로 완료할 수 있는 실제 업무의 길이를 추적합니다. 약 1년 전 그 수치는 대략 10분이었습니다. 그러다 1시간이 되었고, 몇 시간이 되었습니다. 가장 최근 측정값(11월의 클로드 오퍼스 4.5)에 따르면 AI는 인간 전문가가 거의 5시간 동안 해야 할 일을 완수했습니다.

그리고 이 수치는 대략 7개월마다 두 배로 늘어나고 있으며, 최근 데이터는 4개월마다 두 배로 가속화될 수 있음을 시사합니다.
하지만 그 측정치조차 이번 주에 출시된 모델들은 포함되지 않은 것입니다. 제가 직접 써본 바로는 그 도약이 매우 큽니다. 저는 METR의 다음 그래프 업데이트에서 또 다른 거대한 도약이 나타날 것으로 예상합니다.

이러한 추세(수년간 꺾이지 않고 유지된)를 확장해 보면, 내년 안에는 며칠 동안 독립적으로 작업할 수 있는 AI를 보게 될 것입니다. 2년 안에는 몇 주 단위의 일을, 3년 안에는 한 달짜리 프로젝트를 수행할 것입니다.

(앤스로픽 CEO인) 다리오 아모데이는 "거의 모든 업무에서 거의 모든 인간보다 실질적으로 더 똑똑한" AI 모델이 2026년이나 2027년쯤 등장할 궤도에 있다고 말했습니다.

이 사실을 잠시 곱씹어 보십시오. 만약 AI가 대부분의 박사 학위 소지자보다 똑똑하다면, 정말로 대부분의 사무직 업무를 수행할 수 없으리라 생각하십니까?

이것이 여러분의 업무에 무엇을 의미하는지 생각해 보십시오.

AI가 이제 다음 AI를 만들고 있습니다
가장 중요하면서도 가장 덜 이해되고 있는 변화가 하나 더 있습니다.

2월 5일, 오픈AI는 GPT-5.3 코덱스를 출시하며 기술 문서에 이런 내용을 포함했습니다.

"GPT-5.3-Codex는 자체 제작에 도구로 사용된 우리의 첫 번째 모델입니다. 코덱스 팀은 초기 버전을 사용하여 자신의 훈련을 디버깅하고, 배포를 관리하며, 테스트 결과와 평가를 진단했습니다."

다시 읽어보십시오. AI가 자신을 만드는 것을 도왔습니다.

이것은 언젠가 일어날지도 모르는 일이 아닙니다. 오픈AI가 방금 출시한 AI가 바로 자기 자신을 만드는 데 사용되었다고 지금 말하고 있는 것입니다. AI를 더 좋게 만드는 핵심 요소 중 하나는 AI 개발에 투입되는 지능입니다. 그리고 AI는 이제 자신의 개선에 의미 있는 기여를 할 만큼 충분히 지능적입니다.

앤스로픽의 CEO 다리오 아모데이는 현재 자사 코드의 "많은 부분"을 AI가 작성하고 있으며, 현재의 AI와 차세대 AI 사이의 피드백 루프가 "매달 활력을 얻고 있다"고 말합니다. 그는 우리가 "현재 세대의 AI가 자율적으로 다음 세대를 구축하는 시점까지 불과 1~2년밖에 남지 않았을 수도 있다"고 말합니다.

각 세대는 더 똑똑한 다음 세대를 만드는 데 도움을 주고, 그 세대는 다시 더 똑똑한 세대를 더 빨리 만듭니다. 연구원들은 이를 '지능 폭발'이라고 부릅니다. 그리고 이를 직접 만드는 사람들, 즉 누구보다 잘 아는 이들은 이 프로세스가 이미 시작되었다고 믿고 있습니다.

이것이 당신의 직업에 의미하는 바
위로보다는 정직함이 여러분에게 더 필요하다고 생각하기에 직설적으로 말씀드리겠습니다.

AI 업계에서 아마도 가장 안전을 중시하는 CEO인 다리오 아모데이는 1년에서 5년 내에 AI가 사무직 초급 일자리의 50%를 없앨 것이라고 공개적으로 예측했습니다. 그리고 업계의 많은 이들은 그가 보수적으로 잡은 수치라고 생각합니다. 최신 모델들의 능력을 고려할 때, 거대한 혼란을 야기할 능력은 이미 올해 말이면 갖춰질 수 있습니다. 그것이 경제 전반으로 파급되는 데는 시간이 걸리겠지만, 근본적인 능력은 지금 도착하고 있습니다.

이것은 과거의 어떤 자동화 물결과도 다르며, 왜 그런지 이해하셔야 합니다. AI는 특정 기술 하나를 대체하는 것이 아닙니다. 인지 노동 전체를 대체하는 일반적인 대안입니다. AI는 모든 분야에서 동시에 좋아집니다. 공장이 자동화되었을 때 실직한 노동자는 사무직으로 재교육받을 수 있었습니다. 인터넷이 소매업을 뒤흔들었을 때 노동자들은 물류나 서비스업으로 이동했습니다. 하지만 AI는 이동할 만한 편리한 틈새를 남겨두지 않습니다. 당신이 무엇으로 재교육을 받든, AI는 그 분야에서도 발전하고 있기 때문입니다.

구체적인 예를 몇 가지 들어보겠습니다. 단, 이것들은 예시일 뿐입니다. 이 목록에 없다고 해서 당신의 직업이 안전하다는 뜻은 아닙니다. 거의 모든 지식 노동이 영향을 받고 있습니다.

* 법률 업무: AI는 이미 계약서를 읽고, 판례를 요약하며, 준비 서면을 작성하고, 주니어 변호사에 버금가는 수준으로 법률 조사를 수행할 수 있습니다. 제가 언급한 대표 파트너가 AI를 쓰는 이유는 재미있어서가 아닙니다. 많은 업무에서 자신의 어소시에이트 변호사들보다 성과가 좋기 때문입니다.

* 금융 분석: 재무 모델 구축, 데이터 분석, 투자 메모 작성, 보고서 생성. AI는 이 일들을 능숙하게 처리하며 빠르게 발전하고 있습니다.

* 작문 및 콘텐츠: 마케팅 문구, 보고서, 저널리즘, 기술 작문. 품질이 이미 많은 전문가가 AI의 결과물과 사람의 작업물을 구분할 수 없는 수준에 도달했습니다.

* 소프트웨어 엔지니어링: 제가 가장 잘 아는 분야입니다. 1년 전만 해도 AI는 오류 없이 몇 줄의 코드를 겨우 썼습니다. 이제는 올바르게 작동하는 수십만 줄의 코드를 작성합니다. 단순한 작업뿐만 아니라 복잡한 다일 프로젝트까지 직무의 상당 부분이 이미 자동화되었습니다. 몇 년 후에는 지금보다 훨씬 적은 수의 프로그래밍 직무만 남을 것입니다.

* 의료 분석: 스캔 판독, 실험 결과 분석, 진단 제안, 문헌 검토. AI는 여러 분야에서 인간의 성과에 근접하거나 이를 능가하고 있습니다.

* 고객 서비스: 5년 전의 답답한 챗봇이 아니라, 진정으로 유능한 AI 에이전트가 도입되어 복잡한 다단계 문제를 처리하고 있습니다.

많은 사람이 어떤 것들은 안전할 것이라는 생각에서 위안을 얻습니다. AI가 허드렛일은 할 수 있어도 인간의 판단력, 창의성, 전략적 사고, 공감은 대체할 수 없다는 생각 말입니다. 저도 예전엔 그렇게 말했습니다. 하지만 이제는 더 이상 믿지 않습니다.

최신 AI 모델들은 판단력처럼 느껴지는 결정을 내립니다. 단순히 기술적으로 옳은 것이 아니라 무엇이 적절한 결정인지 아는 직관적 감각인 '취향'과 유사한 것을 보여줍니다. 1년 전만 해도 상상할 수 없던 일입니다. 현재 저의 판단 기준은 이렇습니다. '오늘 모델이 어떤 능력의 낌새라도 보인다면, 다음 세대는 그것을 정말 잘하게 될 것이다.' 이 기술들은 선형적이 아니라 기하급수적으로 발전합니다.

AI가 인간의 깊은 공감을 복제할 수 있을까요? 수년간 쌓아온 신뢰의 관계를 대체할 수 있을까요? 모릅니다. 아닐 수도 있겠죠. 하지만 저는 사람들이 이미 감정적 지지, 조언, 동료애를 위해 AI에 의지하기 시작하는 것을 보았습니다. 그 추세는 커지기만 할 것입니다.

솔직한 답변은, 컴퓨터로 할 수 있는 일 중 중기적으로 안전한 것은 아무것도 없다는 것입니다. 만약 당신의 일이 스크린에서 일어난다면(읽고, 쓰고, 분석하고, 결정하고, 키보드로 소통하는 것이 핵심이라면) AI는 그 업무의 상당 부분을 잠식할 것입니다. 그 일정은 "언젠가"가 아닙니다. 이미 시작되었습니다.

결국 로봇이 육체 노동도 처리하게 될 것입니다. 아직 그 단계는 아닙니다. 하지만 AI 세계에서 "아직 그 단계가 아니다"라는 말은 누구의 예상보다 빨리 "현실"이 되곤 합니다.

실제로 당신이 해야 할 일
제가 이 글을 쓰는 이유는 여러분을 무기력하게 만들기 위해서가 아닙니다. 지금 여러분이 가질 수 있는 단 하나의 가장 큰 이점이 바로 '남보다 앞서가는 것'이라고 생각하기 때문입니다. 남보다 먼저 이해하고, 사용하고, 적응하는 것입니다.

AI를 단순히 검색 엔진으로 쓰지 말고 진지하게 사용하기 시작하십시오. 클로드나 챗GPT의 유료 버전에 가입하십시오. 한 달에 20달러입니다. 하지만 당장 중요한 두 가지가 있습니다.

첫째, 기본 모델이 아니라 현재 사용 가능한 가장 뛰어난 모델을 사용하고 있는지 확인하십시오. 이 앱들은 종종 더 빠르고 덜 똑똑한 모델을 기본값으로 설정하곤 합니다. 설정이나 모델 선택기에서 가장 유능한 옵션을 선택하십시오. 지금은 챗GPT의 GPT-5.2나 클로드의 오퍼스 4.6이지만, 이는 몇 달마다 바뀝니다. 어떤 모델이 가장 좋은지 최신 상태를 유지하고 싶다면 제 X(@mattshumer_)를 팔로우하셔도 좋습니다. 저는 모든 주요 릴리스를 테스트하고 실제로 쓸 가치가 있는 것을 공유합니다.

둘째, 더 중요한 점은 단순히 짧은 질문만 던지지 마라는 것입니다. 그것이 대부분의 사람이 저지르는 실수입니다. 구글처럼 대하면서 왜 다들 난리인지 궁금해합니다. 그러지 말고 여러분의 실제 업무에 AI를 밀어 넣으십시오. 당신이 변호사라면 계약서를 입력하고 의뢰인에게 해가 될 수 있는 모든 조항을 찾아달라고 하십시오. 금융업에 종사한다면 엉망인 스프레드시트를 주고 모델을 짜달라고 하십시오. 관리자라면 팀의 분기 데이터를 붙여넣고 그 속에 담긴 이야기를 찾아달라고 하십시오. 앞서가는 사람들은 AI를 가볍게 쓰지 않습니다. 그들은 예전에 몇 시간씩 걸리던 업무의 일부를 자동화할 방법을 적극적으로 찾습니다. 당신이 가장 많은 시간을 쓰는 일부터 시작해 보십시오.

또한 너무 어려워 보인다고 해서 못 할 거라 짐작하지 마십시오. 시도해 보십시오. 변호사라면 간단한 조사 질문만 하지 말고, 계약서 전체를 주고 반대 제안서를 초안으로 잡아달라고 하십시오. 회계사라면 세금 규정을 설명해달라고만 하지 말고, 고객의 전체 신고서를 주고 무엇을 찾을 수 있는지 보십시오. 첫 번째 시도가 완벽하지 않을 수도 있습니다. 괜찮습니다. 반복하십시오. 질문 방식을 바꾸어 보십시오. 더 많은 맥락을 주십시오. 다시 시도하십시오. 결과에 놀라실 수도 있습니다. 그리고 기억하십시오. 오늘 조금이라도 작동한다면 6개월 뒤에는 거의 완벽하게 해낼 것이라는 사실을요. 궤적은 한 방향으로만 향합니다.

올해는 당신의 커리어에서 가장 중요한 해가 될 수도 있습니다. 그에 걸맞게 일하십시오. 스트레스를 주려는 말이 아닙니다. 지금은 대부분의 회사에서 대부분의 사람이 여전히 이를 무시하고 있는 짧은 기회의 창이 열려 있기 때문입니다. 회의실에 들어가 "3일 걸릴 이 분석을 AI를 사용해 1시간 만에 끝냈습니다"라고 말하는 사람은 그 방에서 가장 가치 있는 사람이 될 것입니다. 나중이 아니라 바로 지금입니다.

이 도구들을 배우십시오. 능숙해지십시오. 무엇이 가능한지 증명하십시오. 남들보다 빠르다면 이것이 당신이 올라가는 방법입니다. 무엇이 오고 있는지 이해하고 다른 이들에게 길을 보여줄 수 있는 사람이 되는 것입니다. 그 창은 오래 열려 있지 않을 것입니다. 모두가 이를 깨닫고 나면 이점은 사라집니다.

자존심을 버리십시오. 그 대형 로펌 대표는 AI와 매일 몇 시간씩 시간을 보내는 것을 부끄러워하지 않습니다. 그는 무엇이 걸려 있는지 이해할 만큼 충분히 경력이 높기 때문에 그렇게 하는 것입니다. 가장 고전할 사람들은 참여하기를 거부하는 이들입니다. 이를 일시적인 유행으로 치부하거나, AI를 쓰는 것이 자신의 전문성을 깎아먹는다고 느끼거나, 자신의 분야는 특별해서 영향이 없을 거라 가정하는 사람들입니다. 그렇지 않습니다. 어떤 분야도 예외는 없습니다.

경제적 상황을 정돈하십시오. 저는 금융 전문가가 아니고 여러분을 겁주어 극단적인 행동을 하게 하려는 것도 아닙니다. 하지만 앞으로 몇 년 안에 여러분의 산업에 진정한 혼란이 올 수 있다고 조금이라도 믿는다면, 기초적인 경제적 회복 탄력성은 1년 전보다 더 중요합니다. 가능하다면 저축을 늘리십시오. 현재의 수입이 보장된다고 가정한 새로운 부채를 떠안는 데 신중하십시오. 고정 지출이 당신에게 유연성을 주는지 아니면 당신을 옭아매는지 생각해보십시오. 상황이 예상보다 빨리 움직일 때를 대비해 선택지를 만드십시오.

자신의 위치를 생각하고, 대체하기 가장 어려운 것에 집중하십시오. 어떤 것들은 AI가 대체하는 데 더 오래 걸릴 것입니다. 수년간 쌓아온 관계와 신뢰, 물리적 존재가 필요한 작업, 자격증이 필요한 책임 있는 역할(여전히 누군가가 서명하고 법적 책임을 지며 법정에 서야 하는 역할들), 규제 장벽이 높아 도입이 더딘 산업 등이 그렇습니다. 이것들이 영구적인 방패는 아니지만 시간을 벌어줄 것입니다. 그리고 지금 그 시간은 여러분이 현실을 부정하는 데 쓰는 것이 아니라 적응하는 데 쓴다면 가장 가치 있는 자산이 될 것입니다.

아이들에게 해주는 말을 다시 생각해보십시오. 좋은 성적을 받고 좋은 대학에 가서 안정적인 전문직을 얻으라는 표준적인 공식은 이제 가장 위험에 노출된 역할들을 정조준하고 있습니다. 교육이 중요하지 않다는 말이 아닙니다. 하지만 다음 세대에게 가장 중요한 것은 이 도구들과 함께 일하는 법을 배우고, 진정으로 열정을 느끼는 일을 추구하는 것입니다. 10년 뒤의 노동 시장이 어떤 모습일지 아무도 모릅니다.

하지만 번성할 가능성이 가장 높은 사람은 깊은 호기심을 갖고 적응력이 뛰어나며, 자신이 진정으로 아끼는 일을 하기 위해 AI를 효과적으로 사용하는 사람입니다. 아이들에게 단순히 졸업할 때쯤이면 사라질지도 모를 커리어 패스에 최적화된 사람이 아니라, 스스로 무언가를 만들고 배우는 사람이 되라고 가르치십시오.

당신의 꿈이 훨씬 가까워졌습니다. 지금까지 위협에 대해 주로 이야기했으므로 반대편에 대해서도 말씀드리겠습니다. 그 역시 똑같이 실재하니까요. 만약 당신이 무언가 만들고 싶었지만 기술이 없거나 사람을 고용할 돈이 없어서 포기했다면, 이제 그 장벽은 거의 사라졌습니다. AI에게 앱을 설명하고 한 시간 만에 작동하는 버전을 가질 수 있습니다. 과장이 아닙니다. 저는 정기적으로 이렇게 합니다. 항상 책을 쓰고 싶었지만 시간이 없었거나 글쓰기가 힘들었다면, AI와 협업하여 해낼 수 있습니다. 새로운 기술을 배우고 싶으신가요? 세계 최고의 튜터가 이제 월 20달러에 누구에게나 열려 있습니다. 무한한 인내심을 갖고 24시간 대기하며 어떤 수준이든 설명해 줄 수 있는 튜터입니다. 이제 지식은 사실상 공짜입니다. 무언가를 만드는 도구는 극도로 저렴해졌습니다. 너무 어렵거나 비싸서, 혹은 전문 분야가 아니라서 미뤄왔던 일이 있다면 무엇이든 시도해 보십시오.

당신의 열정을 쫓으십시오. 그것이 어디로 이어질지 모릅니다. 기존의 커리어 경로가 무너지는 세상에서는, 1년 동안 자신이 사랑하는 것을 만든 사람이 직무 기술서에 매달려 1년을 보낸 사람보다 더 나은 위치에 서게 될지도 모릅니다.

적응하는 습관을 기르십시오. 이것이 아마도 가장 중요할 것입니다. 특정 도구가 무엇인지는 중요하지 않습니다. 새로운 도구를 빨리 배우는 근육이 중요합니다. AI는 계속 바뀔 것이고, 그 속도는 빠를 것입니다. 오늘 존재하는 모델은 1년 뒤면 구식이 될 것입니다. 사람들이 지금 짜놓은 워크플로우는 다시 짜야 할 것입니다. 이 상황을 잘 헤쳐 나가는 사람은 하나의 도구를 마스터한 사람이 아니라, 변화의 속도 그 자체에 편안함을 느끼는 사람이 될 것입니다. 실험하는 습관을 들이십시오. 현재 방식이 잘 작동하더라도 새로운 것을 시도해 보십시오. 반복해서 초보자가 되는 것을 기꺼이 받아들이십시오. 그 적응력이 지금 존재하는 가장 지속 가능한 경쟁력에 가깝습니다.

거의 모든 사람보다 앞서 나갈 수 있는 간단한 약속을 하나 제안합니다.

하루에 한 시간씩 AI를 실험하는 데 쓰십시오. 단순히 그것에 관한 글을 읽는 것이 아닙니다. 직접 사용하는 것입니다. 매일 무언가 새로운 것을 시도해 보십시오. 전에 안 해본 것, AI가 처리할 수 있을지 확신이 없는 것을 시도하십시오. 새로운 도구를 써보십시오. 더 어려운 문제를 던져보십시오. 매일 한 시간씩 말입니다. 앞으로 6개월 동안 이렇게 한다면, 당신은 주변 사람 99%보다 다가올 미래를 더 잘 이해하게 될 것입니다. 과장이 아닙니다. 지금 아무도 이렇게 하지 않고 있습니다. 기준점은 바닥에 있습니다.

더 큰 그림
사람들의 삶에 가장 직접적으로 영향을 미치기 때문에 직업에 집중했지만, 일 이상의 영역에서 벌어지고 있는 일의 전체 범위를 솔직하게 말씀드리고 싶습니다.

다리오 아모데이가 제시한 생각할 거리 중 제가 잊지 못하는 것이 있습니다. 2027년이라고 가정해 보십시오. 하룻밤 사이에 새로운 국가가 나타납니다. 5천만 명의 시민이 있는데, 한 명 한 명이 지금까지 존재했던 그 어떤 노벨상 수상자보다 똑똑합니다. 그들은 인간보다 10배에서 100배 더 빨리 생각합니다. 잠도 자지 않습니다. 인터넷을 사용하고, 로봇을 제어하며, 실험을 지시하고, 디지털 인터페이스가 있는 모든 것을 조작할 수 있습니다. 국가 안보 보좌관은 뭐라고 말할까요?

다리오 아모데이는 답이 뻔하다고 말합니다. "지난 한 세기 동안, 어쩌면 역사상 우리가 직면한 가장 심각한 국가 안보 위협"이라고요.

그는 우리가 지금 그 국가를 건설하고 있다고 생각합니다. 그는 지난달에 2만 단어 분량의 에세이를 써서, 지금 이 순간을 인류가 자신이 창조하고 있는 것을 감당할 만큼 성숙했는지를 시험하는 순간으로 규정했습니다.

우리가 이를 제대로 해낸다면 그 긍정적인 면은 경이로울 것입니다. AI는 한 세기 분량의 의학 연구를 10년으로 압축할 수 있습니다. 암, 알츠하이머, 전염병, 노화 자체까지... 연구원들은 이것들이 우리 생애 안에 해결 가능하다고 진심으로 믿습니다.

[yejinsoul @yejinsoul]

영화 첫장면. 부부상담 중.

‘배우자의 좋은 점 10개씩 적어온 거 읽어 보세요.’

베네딕트: 늑대하고 사는 것 보다는 낫다

올리비아: 팔이 있다

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