김영욱

[김영욱 @thewarofit]

@igyeong29502083 @zedrune17 네 다음 바보

[김영욱 @thewarofit]

@zedrune17 프사보니깐 알바 각 나오네 ㅋㅋㅋ 이러고 싶냐

[김영욱 @thewarofit]

실제 뜻은 이런 겁니다. 잘 모르면 공부하세요

[김영욱 @thewarofit]

@sonamuya2 멀리서 봐서 길이 안보인다 떠난 낙옆

[김영욱 @thewarofit]

음모론 기승이랍니다 ㅋㅋ

[Detaro @Detaro7]

G7 참석 기사 삭제 되는 중?

[DOKI @doki_jerry]

전 구글 CEO 에릭 슈미트의 TED 인터뷰..정말 어마어마한 식견입니다...

첫 번째 주제: AI 발전의 병목

슈미트 :
미국에게 있어서 AI 발전의 가장 큰 병목은 전기입니다.

엔비디아 CEO 젠슨 황이 말하길,
데이터센터는 본질적으로 “전기를 지능으로 바꾸는 공장”, 즉 Token(토큰)을 만들어내는 공장이라고 했습니다.

그래서 반도체적 제약이 없다면,
“연산력 = 전력” 이라는 등식이 성립합니다.

미국이 미래에 필요로 하는 AI 연산 능력을 전력으로 환산하면, 추가로 90GW의 발전 용량이 필요하다는 것입니다.

이게 어느 정도 규모냐면, 핵발전소 90개가 있어야 충당 가능한 수준입니다.

그런데 지금 미국은 핵발전소 하나도 새로 짓지 못하고 있습니다.

그렇다면 알고리즘을 계속 최적화하면 전력을 덜 써도 되지 않느냐는 질문이 나옵니다.

올해 초 DeepSeek(딥시크)이 큰 화제가 되었을 때, 많은 사람들이 물었습니다. DeepSeek은 알고리즘 최적화를 통해 미국 기업보다 훨씬 적은 칩으로 동일한 성과를 냈다는데, 그렇다면 앞으로는 칩을 많이 쓸 필요가 없는 것 아니냐고요?

슈미트의 대답은 이렇습니다.

기술 업계에는 이런 오래된 격언이 있습니다:
“Grove gives, Gates takes away.”

무슨 뜻이냐면, Grove는 인텔의 전 CEO 앤디 그로브를 말하고, 그는 하드웨어를 대표합니다.
Gates는 마이크로소프트의 빌 게이츠를 말하며, 그는 소프트웨어를 대표합니다.

즉, 하드웨어 성능이 아무리 좋아져도
소프트웨어 개발자는 그 성능을 끝까지 쥐어짜게 된다는 뜻입니다.

AI도 마찬가지입니다.

저희가 만든 리서치 도 ‘Reportify’를 예로 들면, AI가 명령을 따르는 능력이 향상된 만큼, 질문 하나에 들어가는 연산량이 예전보다 수십 배 늘어났습니다.

왜 이런 일이 생겼냐면, 과거엔 AI가 정보를 한번 찾고, 그걸 간단히 정리해서 답변하면 됐습니다.

하지만 이제는 AI에게 다음과 같은 걸 요구합니다:

1.자료를 찾고
2.자료가 충분한지 스스로 점검하고
3.내용이 정확한지도 확인하고
4.여러 번 검토한 후
5.최종 답변을 생성합니다.

아래 이 그림은 Reportify의 전형적인 사고 과정인데, 보시다시피 AI가 여러 단계를 반복해서 생각하게 됩니다.

이런 방식은 정확도는 향상되지만,
연산 비용은 과거보다 수십 배가 됩니다.

두 번째 주제: 중·미 간 AI 경쟁

슈미트 :

AI 분야에서 미국의 유일한 경쟁자는 중국입니다.

그렇다면 중·미의 경쟁은 어떤 식으로 전개될까요?

슈미트는 하나의 시나리오를 제시합니다.

가령 A국과 B국이 있다고 합시다.
A국이 AI에서 6개월 정도 앞서 있다고 할 때, AI가 초지능에 가까워질수록
A국의 발전 속도는 기하급수적으로 가속될 것입니다.

이게 바로 AI 기술의 특징입니다.

예를 들어, 구글이 최근 공개한 ‘Alpha Evolve’라는 모델은
스스로 학습 알고리즘을 최적화할 수 있습니다.

즉, AI 스스로 자기 자신을 발전시키는 능력을 일부 갖춘 셈입니다.

그렇다면 A국은 점점 더 빠르게 발전하고 B국과의 격차는 점점 더 벌어집니다.

이 상황에서 B국은 어떻게 할까요?

B국은 두려움을 느낄 겁니다.
이런 식으로 가면 A국이 전 세계를 지배할 수도 있다는 위기감이 생기고,
자기보호 차원에서 A국의 AI 인프라(예: 데이터센터)를 파괴하고 싶은 유혹을 느낄 수 있습니다.

이러면 결국 양측이 충돌하게 되고,
양쪽 모두 손해 보는 상황(lose-lose)이 됩니다.

A국 입장에서는 당연히 이런 사태를 원하지 않기에, B국과 대화와 협상을 시도할 것입니다.

향후 5년 이내에 AI는 초지능에 도달할 것이라고.
그 전에 중미 양국은 반드시 적극적으로 대화해야 하며, 공통된 인식과 협정을 통해 최악의 상황을 피해야 합니다.

To be continued..

[김영욱 @thewarofit]

어디 숨어 있다가 이제 나와서 이러나… 이러니 수박 소리나 듣고 있죠 거울을 보세요. 진짜 괴물을 볼 수 있을 겁니다. ^^

[이낙연 @nylee21]

<괴물국가의 음험한 진행>

저는 대한민국이 괴물국가로 가고 있다고 진단한 바 있습니다. 한 사람이 입법권에 이어 행정권과 사법권까지 장악하는 괴물국가는 막아야 한다고 국민 여러분께 호소 드렸습니다. 그러나 상황은 음험하게 전개되고 있습니다. 더불어민주당은 여론에 밀려 대법관 100명 증원과 비법조인 임용 법안을 철회했으나, 그것으로 대법관 30명 증원 계획을 확정한 셈입니다.

이재명 후보는 본인과 가족이 부정부패를 저지르지 않는다고 공언했습니다. 여러 전과가 있고, 대법원의 유죄판단을 포함한 5개의 재판이 진행되는 데도, 그는 그렇게 말했습니다. 자신에 대한 과거의 판결을 부정하고, 미래의 재판을 규정짓거나 아예 없애려는 것처럼 들립니다. 아니면 본인과 가족을 '무오류의 존재'로 인식하는지도 모르겠습니다. 민주국가 지도자에게서는 찾아보기 어려운 특성입니다.

물밑에서 의심되던 헌법 제 128조 2항도 도마에 올랐습니다. 임기연장 또는 중임변경을 위한 개헌은 당시 대통령에게 효력이 없다는 규정입니다. 이 조항의 유지 여부에 대해 그는 "국민의 뜻을 존중해야 한다"고 말했습니다. 그는 여러 말을 덧붙였으나, 1인 장기집권의 우려는 여전합니다.

사법부 장악 움직임과 1인 장기집권의 그림자는 민주주의에 대한 현존하는 위협입니다. 지지율 1위 후보와 그 주변의 동향이기에 더욱 위험합니다. 그런데도 더불어민주당은 제어 기능을 잃었습니다. 국민의힘은 아직도 정신을 놓고 있습니다. 국민의 경각심을 기대할 수밖에 없는, 절박한 현실입니다. 절제를 잃은 진보는 폭정이 되고, 대안 없는 보수는 무능일 뿐입니다. 결국 길을 여는 것은 국민입니다. 국민들께서 폭정을 막고 민주주의를 지켜주셔야 합니다.

[김영욱 @thewarofit]

@nylee21 전망이든 회고든 이낙엽이 할만은 아닌듯 이준석 보다 더 싫은 이낙연 😝

[완두콩 @wdkdot]

ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

[카운터스(극우 추적단) @movek99]

이재명 대표는 이전부터 의원 내각제에 반대해왔다.

[Pavan Davuluri @pavandavuluri]

Thrilled to welcome the Perplexity app to Windows!

[JH의메모 @best181p]

미국에서는 딥시크를 정말 충격으로 보는거 같다.

아래 글은 Dropbox AI 부사장 글인데 이번 사태를 쉽게 이해할 수 있게 해준다. 정말 많은 생각이 드니까 꼭 정독 권장바란다.

받은글)

Dropbox의 AI 부사장 Morgan Brown

1/ 먼저 배경부터 설명하겠습니다. 현재 최첨단 AI 모델을 훈련시키는 비용은 엄청나게 비쌉니다.

OpenAI, Anthropic 같은 회사들은 계산에만 1억 달러 이상을 쓰며, $4만짜리 GPU 수천 대가 필요한 대규모 데이터 센터를 운영합니다. 마치 공장을 운영하기 위해 발전소 전체가 필요한 상황과 같습니다.

2/ 그런데 DeepSeek이 나타나서 이렇게 말했습니다.

“LOL, 우리라면 이걸 500만 달러로 할 수 있을걸?”
그리고 말로만 한 것이 아니라 실제로 해냈습니다.
그들의 모델은 GPT-4와 Claude를 많은 작업에서 능가하거나 대등합니다. AI 업계는 (요즘 10대들이 말하듯) ‘충격’을 받았습니다.

3/ 어떻게 가능했을까요?

그들은 모든 것을 처음부터 다시 생각했습니다.
전통적인 AI는 마치 모든 숫자를 소수점 32자리까지 기록하는 것과 같습니다.

DeepSeek은 “8자리로만 기록하면 어떨까? 충분히 정확하잖아!”라고 접근했고, 결과적으로 메모리 사용량이 75% 감소했습니다.

4/ 그리고 그들의 “멀티 토큰” 시스템도 주목할 만합니다.

일반적인 AI는 초등학생이 읽듯이 “The… cat… sat…”처럼 읽습니다.

반면, DeepSeek은 문장 전체를 한 번에 읽습니다. 결과적으로 2배 더 빠르고 90% 수준의 정확도를 자랑합니다.

수십억 개의 단어를 처리할 때, 이런 효율성은 매우 중요합니다.

5/ 하지만 진짜 기발한 점은 “전문가 시스템”을 구축했다는 것입니다.

한 거대한 AI가 모든 것을 다 알도록 만드는 대신(예: 한 사람이 의사, 변호사, 엔지니어 역할을 모두 하는 것처럼), DeepSeek은 필요한 경우에만 전문가들을 호출하도록 설계했습니다.

6/ 기존 모델은 1.8조 개의 파라미터가 항상 활성화되어야 합니다.

DeepSeek은 6710억 개의 파라미터 중 단지 370억 개만 활성화됩니다.

마치 큰 팀을 운영하되 필요한 전문가만 호출하는 것과 같습니다.

7/ 결과는 놀랍습니다:

• 훈련 비용: 1억 달러 → 500만 달러
• 필요한 GPU 수: 100,000대 → 2,000대
• API 비용: 95% 절감
• 데이터 센터 하드웨어 대신 게이밍 GPU에서도 실행 가능

8/ “그런데,” 누군가 말할 수 있습니다. “분명 단점이 있겠지!”

놀라운 점은, 모든 것이 오픈 소스라는 것입니다.
누구나 그들의 작업을 검증할 수 있습니다. 코드는 공개되어 있고, 기술 논문은 모든 과정을 설명합니다.

마법이 아니라, 단순히 매우 영리한 엔지니어링입니다.

9/ 왜 중요한가요?

이로 인해 “대형 기술 기업만이 AI를 다룰 수 있다”는 기존의 모델이 깨졌습니다.

이제 수십억 달러 규모의 데이터 센터가 필요하지 않습니다.

좋은 GPU 몇 대만 있으면 됩니다.

10/ Nvidia에게는 두려운 이야기입니다.

그들의 비즈니스 모델은 초고가 GPU를 90% 마진으로 판매하는 데 기반을 두고 있습니다.

하지만 모두가 일반 게이밍 GPU로 AI를 돌릴 수 있게 된다면… 문제는 명확합니다.

11/ 그리고 중요한 점은 DeepSeek이 이를 200명 이하의 팀으로 해냈다는 것입니다.

한편 Meta의 팀은 DeepSeek 전체 훈련 예산보다 더 많은 연봉을 받으며 작업을 하고 있지만, 그들의 모델은 DeepSeek만큼 좋지 않습니다.

12/ 이는 전형적인 파괴적 혁신의 이야기입니다.

기존 기업들은 기존 프로세스를 최적화하는 데 초점을 맞추는 반면, 파괴적인 혁신 기업들은 근본적인 접근 방식을 다시 생각합니다.

DeepSeek은 “더 많은 하드웨어를 투입하기보다 더 똑똑하게 접근하면 어떨까?”라고 물었습니다.

13/ 그 영향은 큽니다:

• AI 개발이 더 접근 가능해짐
• 경쟁이 급격히 증가
• 대형 기술 기업들의 “진입 장벽”이 작은 웅덩이처럼 보임
• 하드웨어 요구 사항(및 비용)이 급감

14/ 물론, OpenAI와 Anthropic 같은 대기업들이 가만히 있지는 않을 것입니다.

그들은 아마도 이미 이러한 혁신을 구현하고 있을 것입니다.

그러나 효율성의 램프는 이제 병 밖으로 나왔으며, “더 많은 GPU를 투입하자”라는 접근 방식으로 돌아갈 수는 없습니다.

15/ 마지막 생각:

이 순간은 우리가 나중에 변곡점으로 기억할 가능성이 높습니다.

마치 PC가 메인프레임을 덜 중요하게 만들거나, 클라우드 컴퓨팅이 모든 것을 바꿨던 것처럼요.

AI는 더 접근 가능하고, 훨씬 저렴해질 것입니다.
이 변화가 현재 플레이어들에게 어떤 영향을 미칠지는 속도의 문제일 뿐입니다.

[sysxplore @sysxplore]

Virtual Machine vs Containers

[김영욱 @thewarofit]

30분 완성 Microsoft Ignite 2024 (노량진 스타일로 정리해 드림) https://t.co/13hxBeLVsA

[풀레 🛰 @fulllleverage]

📌글로벌 AI 시장 밸류체인

[DOKI @doki_jerry]

우크라이나 전쟁의 진실을 폭로한 로버트 F. 케네디의 발언 전문

“이 전쟁은 원래 일어나지 않았어야 할 전쟁입니다. 러시아는 우크라이나와 우리 모두에게 유리한 조건으로 문제를 해결하려는 시도를 여러 차례 했습니다. 그들의 주요 요구사항은 단순히 우크라이나를 나토에 포함시키지 말라는 것이었습니다. 그러나 대형 군수 계약업체들은 새로운 국가를 계속 나토에 가입시키길 원했습니다. 왜일까요? 나토에 가입하면 그 나라는 나토 무기 규격에 따라 군비를 구매해야 하기 때문입니다. 이는 노스럽 그루먼(Northrop Grumman), 레이시온(Raytheon), 제너럴 다이내믹스(General Dynamics), 보잉(Boeing), 록히드 마틴(Lockheed Martin) 같은 회사들이 ‘확보된 시장’을 얻게 된다는 뜻입니다. 예를 들어, 2022년 3월에만 우리는 우크라이나에 1,130억 달러를 지원하기로 약속했습니다. 이 돈으로 미국의 모든 노숙자들에게 집을 지어줄 수 있었을 것입니다. 이후 우리는 추가로 240억 달러를 지원했습니다. 그리고 두 달 전, 바이든 대통령은 또다시 600억 달러를 요청했습니다.”

“하지만 진짜 막대한 지출은 전쟁이 끝난 후에 발생할 것입니다. 우리는 우리가 파괴한 우크라이나의 모든 것을 재건해야 하기 때문입니다. 미치 맥코넬(Mitch McConnell) 상원의원이 ‘우리가 정말 우크라이나에 1,130억 달러를 쓸 여유가 있습니까?’라는 질문을 받았을 때, 그는 이렇게 답했습니다. ‘걱정 마세요. 그 돈은 실제로 우크라이나에 가는 것이 아니라, 미국의 방위 계약업체들에게로 흘러갑니다.’ 그는 사실상 이것이 돈세탁 사기라는 것을 인정한 셈입니다. 그렇다면 이 회사들의 소유주는 누구일까요? 맞습니다. 바로 블랙록(BlackRock)입니다. 공화당 토론에서 팀 스콧(Tim Scott)은 이렇게 말했습니다. ‘걱정하지 마세요. 이것은 우크라이나에 주는 선물이 아니라, 대출입니다.’ 하지만 만약 여러분이 이 대출이 결코 상환되지 않을 것이라고 생각한다면, 손을 들어 보세요. 그렇죠, 당연히 상환되지 않을 것입니다. 그렇다면 왜 그들은 이것을 ‘대출’이라고 부를까요? 대출 조건을 부과할 수 있기 때문입니다. 그렇다면 이 대출 조건은 무엇일까요?”

첫째, 극단적인 긴축 정책입니다. 우크라이나에서 가난한 사람은 영원히 가난한 상태로 남을 것입니다.

둘째, 그리고 가장 중요한 조건은, 우크라이나는 모든 국유 자산을 다국적 기업에 매각해야 한다는 것입니다. 여기에는 우크라이나의 최대 자산인 모든 농지가 포함되며, 이는 유럽 전체에서 가장 중요한 자원입니다. 이 농지는 세계에서 가장 비옥한 농토로, ‘유럽의 곡창지대’라고 불립니다. 지난 1,000년 동안 수많은 전쟁이 이 땅을 차지하기 위해 일어났습니다. 50만 명의 우크라이나 젊은이들이 이 땅이 우크라이나에 속해 있다는 것을 지키기 위해 희생되었습니다. 그러나 그들은 이러한 대출 조건에 대해 거의 알지 못했을 것입니다.”

“현재 우크라이나는 이미 농지의 30%를 매각했으며, 구매자는 듀폰(DuPont), 카길(Cargill), 몬산토(Monsanto)입니다. 그런데 이 회사들의 소유주는 누구일까요? 그렇습니다. 여전히 블랙록입니다. 또한, 지난해 12월 바이든 대통령은 우크라이나 재건 계약을 승인했습니다. 그리고 이 계약을 누가 가져갔을까요? 역시 블랙록입니다. 이들은 이런 일들을 우리의 눈앞에서 벌이며, 우리가 알아차릴지 신경도 쓰지 않습니다. 왜냐하면 자신들이 처벌받지 않을 것이라는 것을 알고 있기 때문입니다. 그들이 이렇게 확신할 수 있는 이유는 무엇일까요? 그것은 오래된 전략 때문입니다. 그들은 우리를 서로 싸우게 만들고, 공화당과 민주당이 서로를憎하게 만들고, 흑인과 백인이 서로 갈등하게 만들며, 끊임없이 분열을 조장하기 때문입니다.

[김영욱 @thewarofit]

Apple, Microsoft, Google, Amazone, Meta, Tesla의 3분기 실적을 쉽게 분석해주는 영상입니다.

https://t.co/YfXCxaeodk

[김영욱 @thewarofit]

하와이에서 에너지 혁신이 일어나고 있습니다.

테슬라의 에너지 사업이 급 성장하고 있는데 테슬라가 하와이에서 메가팩을 이용한 전력 그리드 안정화를 했습니다. 그 의미와 그리고 한국에서도 적용할 만한 내용들을 함께 정리했습니다.

https://t.co/3FDXDOjiff