혁명 추격대

낙관론자들의 시대를 살아가는 방법 매일 밤 코드를 짠다. 예전 같으면 무모하다, 몇 달은 걸린다, 혼자서는 못 한다며 접었을 생각을 이제는 그냥 에이전트에게 적어준다. 돌려보고, 안 되면 버리고, 되면 붙인다. 머릿속에서 늘 먼저 말리던 검열관이 조용해졌다. 15년 만에 다시 개발을 시작했다고 해서 내가 갑자기 용감해진 것은 아니다. 시작하는 데 용기가 덜 필요해졌을 뿐이다. 오래전에 포기했던 생각을 다시 꺼내보면, 안 될 이유 중 상당수가 이미 사라져 있다. 그때 나를 말리던 검열관이 틀렸던 것도 아니다. 다만 그가 판단의 근거로 삼았던 세계가 달라졌다. 나보다 먼저 세상이 바뀌어 있었다. 나는 이 변화가 낙관론자들의 시대를 열고 있다고 생각한다. 왜 지금일까. 만드는 일을 가로막던 세 가지 문턱이 마침내 함께 낮아졌기 때문이다. 첫째는 재료다. 인터넷에는 30년 넘게 코드와 문서, 데이터와 오픈소스가 쌓였다. 컴퓨팅 자원도 필요할 때 빌려 쓸 수 있게 됐다. 인류가 만들어놓은 것을 꺼내 쓸 거대한 창고는 이미 준비돼 있었다. 둘째는 언어다. 기계를 다루기 위해 반드시 기계의 언어부터 배울 필요가 없어졌다. 이제는 원하는 것을 일상의 언어로 설명하면 된다. 사람이 기계 쪽으로 간 것이 아니라 기계가 사람 쪽으로 왔다. 코딩할 줄 아는 사람보다 무엇이 불편하고 무엇을 원하는지 말할 수 있는 사람이 훨씬 많다. 셋째는 시행착오다. 만드는 일은 결국 해보고, 틀리고, 고치는 반복이다. 예전에는 그때마다 전문적인 기술과 많은 시간이 필요했다. 이제는 몇 주에 걸쳐 몇 번 해보던 일을 하룻밤에 수십 번 반복한다. 문턱 몇 개가 낮아져도 마지막 하나가 남아 있으면 변화는 크지 않다. 그러다 마지막 문턱까지 낮아지는 순간, 어제까지 소비자였던 사람이 오늘은 만드는 사람이 된다. 세상이 갑자기 달라 보이는 것은 기술이 하루아침에 생겨서가 아니라, 따로 쌓이던 변화들이 함께 임계점을 넘었기 때문이다. 그런데 더 중요한 변화가 있다. 낙관과 비관이 틀렸을 때 치르는 비용이 달라진 것이다. 오랫동안 비관은 합리적이었다. ‘될 것 같다’며 시작했다가 틀리면 돈과 사람과 시간을 잃었다. 반대로 ‘안 될 것 같다’며 시작하지 않으면, 그 판단이 틀렸더라도 무엇을 놓쳤는지 알기 어려웠다. 잘못된 낙관에는 청구서가 왔고, 잘못된 비관에는 청구서가 오지 않았다. 비관은 오랫동안 무료처럼 보였다. 그래서 우리는 비관에 보상을 주는 시스템을 만들었다. 개인은 머릿속에 검열관을 두었고, 조직은 승인 단계를 쌓았고, 국가는 규제를 만들었다. 학교에서도 많이 시도하는 사람보다 틀리지 않는 사람을 높게 평가했다. 시도가 비싼 세계에서는 합리적인 선택이었다. AI는 이 계산을 바꾸고 있다. 지금 가장 빠르게 내려가는 것은 완성하는 데 드는 비용이 아니라, 가능한지 확인하는 데 드는 비용이다. 몇 달짜리 착각이 몇 시간짜리 실험이 된다. 오래 검토하는 것보다 일단 작게 만들어 확인하는 편이 더 싸다. 잘못된 낙관의 가격은 내려가고, 잘못된 비관의 가격은 올라간다. 내가 한 번도 틀리지 않는 동안 누군가는 열 번 틀리며 다음 시도에 필요한 단서를 얻는다. 한 사람은 기존의 판단을 지키고, 다른 사람은 새로운 정보를 쌓는다. 다음 판단을 내릴 때 둘이 아는 세계는 이미 다르다. 낙관론자는 더 많이 믿어서 앞서가는 것이 아니다. 더 많이 시도하고 틀려봤기 때문에 현실을 더 빨리 배운다. 낙관은 믿음의 크기가 아니라 표본의 크기다. AI가 지능을 싸게 만들었다는 이야기를 많이 한다. 내게는 그보다 더 중요한 변화가 있다. AI는 틀림을 싸게 만들었다. 그래서 일의 순서도 달라진다. 예전에는 생각하고, 판단하고, 확신한 뒤에 만들었다. 이제는 생각한 것을 먼저 만들고, 결과를 확인한 뒤 판단한다. 판단이 실행의 앞에서 뒤로 이동한다. 가능한 것의 범위가 이렇게 빠르게 바뀌면 경험도 더 빨리 낡는다. ‘내가 해봐서 아는데’라는 말에는 늘 숨은 날짜가 있다. 2018년에 안 됐던 것과 어젯밤 최신 에이전트로 안 된 것은 전혀 다른 정보다. 세상이 경험보다 빠르게 변할수록 ‘무엇이 안 되는가’에 관한 경험부터 유효기간이 짧아진다. 그러니 안 된다는 말에는 날짜를 붙여야 한다. 한국을 생각하면 이 대목이 특히 마음에 걸린다. 개인의 시도 비용은 빠르게 내려가는데, 규제와 정치와 교육은 여전히 비관의 비용이 보이지 않던 시대의 방식으로 움직인다. 특히 허용된 것만 할 수 있다는 포지티브 규제는 이런 변화와 잘 맞지 않는다. 그 방식에는 국가가 미래에 가능한 일을 미리 열거할 수 있다는 믿음이 깔려 있다. 하지만 새로운 가능성이 제도보다 빨리 생겨나는 시대에 허용 목록은 완성되는 순간부터 낡기 시작한다. 더 큰 문제는 잘못된 비관의 비용이 좀처럼 드러나지 않는다는 것이다. 규제를 만든 이유는 문서에 남지만, 그 규제 때문에 태어나지 못한 기업은 기록에 남지 않는다. 무언가를 허용했다가 문제가 생기면 책임자가 생긴다. 반면 허용하지 않아 산업이 다른 나라로 옮겨가도 책임을 지는 사람은 좀처럼 없다. 잘못 허용한 것에는 책임을 묻지만, 잘못 금지한 것에는 거의 책임을 묻지 않는 구조다. 교육도 비슷하다. 학교 밖에서는 틀려보는 비용이 내려가는데, 학교 안에서는 틀린 답의 대가가 여전히 크다. 아이들은 정해진 문제를 얼마나 적게 틀리는지로 평가받는다. 하지만 그들이 살아갈 세계에서는 스스로 질문을 만들고, 여러 지능과 도구를 부리며, 결과를 의심하고 다시 시도하는 능력이 더 중요해질 것이다. 한국은 지난 시대의 게임을 너무 잘했다. 이미 존재하는 답을 빠르게 배우고, 표준화하고, 오차를 줄이는 능력으로 놀라운 성장을 이뤘다. 그래서 오히려 바꾸기 어렵다. 실패한 시스템보다 버리기 어려운 것은 과거에 크게 성공한 시스템이다. 하지만 다음 게임에는 답지가 없다. 답이 있는 세계에서는 오차를 줄이는 사회가 강하지만, 답이 없는 세계에서는 탐색 범위를 넓히는 사회가 강하다. 앞으로는 성공률만큼이나 한 사회가 만들어내는 시도의 총량이 중요해질 것이다. 그렇다고 시도의 문턱이 낮아졌다는 이유만으로 모두가 가벼운 마음으로 출발할 수 있는 것은 아니다. AI 때문에 오히려 무기력해졌다는 사람도 많이 만난다. 세상은 너무 빨리 변하고, 다른 사람은 하루 만에 앱을 만들고, 내가 오랫동안 익힌 기술은 순식간에 평범해지는 것처럼 보인다. 그런 모습을 계속 보고 있으면 뒤처졌다는 느낌이 들 수밖에 없다. 하지만 다른 사람의 결과만 바라보다 보면 한 가지를 놓치기 쉽다. 그 결과를 만든 도구가 내게도 열려 있다는 사실이다. AI가 다른 사람의 능력을 키워줬다면 내 능력도 키워줄 수 있다. 잊어버린 지식을 채워주고, 배우지 못한 기술을 빌려주며, 오래전에 포기한 생각을 다시 시험하게 해준다. 나 역시 15년 동안 개발에서 떨어져 있었지만, 그동안 놓친 것을 전부 다시 공부한 뒤 돌아온 것은 아니다. 그러니 무기력할수록 세상 전체를 따라잡으려 애쓰지 않아도 된다. 누구도 그 모든 변화를 따라잡을 수는 없다. 내 삶의 작은 불편 하나, 오래 미뤄둔 생각 하나면 시작하기에 충분하다. 어제의 나보다 한 걸음만 움직여보면 된다. AI를 바라보고만 있으면 내가 작아지지만, AI로 무언가를 시작하면 내가 할 수 있는 일이 커진다. 나는 이 시대가 좋다. 낙관적인 사람이 통계까지 자기편으로 만들 수 있는 시대가 온 것 같아서다. 낙관론자는 흔히 조금 무리하는 사람으로 여겨졌다. 틀리면 순진하다는 말을 들었고, 맞아도 운이 좋았다는 말을 들었다. 하지만 ‘안 된다’는 판단의 유효기간이 짧아지는 세상에서 가능성을 열어두는 태도는 더 이상 순진함이 아니다. 삶의 지혜이자 전략이 된다. 낙관은 시작하기 전에 갖춰야 할 확신이 아니다. 직접 해보고, 틀리면 고치고, 어제의 불가능을 오늘 다시 시험하는 과정에서 생긴다. 확신이 있어서 시작하는 것이 아니라, 시작하면서 조금씩 확신하게 된다. 내 머릿속 검열관은 아직 은퇴하지 않았다. 다만 이제 그가 안 된다고 말하면 한 가지를 되묻는다. “그건 언제의 이야기인가.” 그래서 나는 지금을 낙관론자들의 시대라고 부른다. 모든 것이 잘될 것이라 믿어서가 아니다. 무엇이 가능한지 직접 확인하고, 그 범위를 스스로 넓혀갈 수 있는 시대가 왔기 때문이다.

과학자들이 처음으로 성체 수컷 초파리 — 과학에서 핵심 모델 생물 — 의 완전한 뇌와 중추신경계를 매핑했습니다. 🪰 HHMI Janelia Research Campus와 과학 커뮤니티와 함께 일하면서, @GoogleResearch 과학자와 연구원들은 AI를 사용해 수백만 개의 2D 이미지를 3D 신경 형태로 결합하여 기록적인 166,000개 이상의 뉴런을 재구성했습니다. 성체 수컷 초파리 뇌의 이 기초 지도는 뇌에 대한 우리의 이해를 가속화하는 데 도움이 될 수 있으며, 신경과학의 주요 이정표입니다. https://x.com/newsfromgoogle/status/2095553014715093022?s=46

뇌는 파일이 되고, 파리는 마인크래프트를 날아다닌다 초파리 한 마리가 마인크래프트 안에서 날아다닌다. 나는 그 영상을 세 번쯤 돌려봤다. 두 번째쯤 되니 그게 파리가 아닌, 무언가 다른 것, 아직 이름이 붙지 않은 것으로 다가왔다. 2026년 9월 3일, 구글과 미국의 한 연구소가 수컷 초파리의 뇌를 통째로 지도로 그려냈다고 발표했다. 신경세포 166,700개와 그 사이의 연결선을 하나도 빠짐없이. 현미경으로 찍은 수백만 장의 얇은 단면을 AI가 3D로 이어 붙여 만든 결과다. 그리고 바로 다음 날인 9월 4일, 어떤 개발자 한 명이 그걸 마인크래프트에 옮겨 넣었다. 지도 위의 신경세포들이 서로 신호를 주고받고, 그 신호가 게임 속 파리의 다리를 움직인다. 혼자 만들었고, 옆에는 GPT-6 Astra가 있었다. 인류가 처음으로 한 생명체의 뇌를 완전히 복제해서 처음 시킨 일은, 마인크래프트 비행이다. https://x.com/evnsnclr/status/2095975490708291948?s=46 지도가 나온 9월 3일과 그 지도가 걷기 시작한 9월 4일 사이의 하루. 그 하루 안에 앞으로 10년이 접혀 있는 것 같았다. 뇌가 파일이 되면 어떤 일이 벌어질까. 파일은 복사된다. 파일은 고쳐진다. 파일에는 버전이 붙는다. 이번 게 1.0이니 조만간 1.1이 나올 것이다. 누군가는 신경세포 몇 개를 지워보고 파리가 넘어지는지 볼 것이고, 누군가는 연결을 조금 세게 만들어보고 파리가 더 빨리 도는지 볼 것이다. 지금까지 이런 실험은 살아있는 파리를 해부해야 가능했다. 이제는 텍스트를 고치면 된다. 그 다음은 짐작하기 어렵지 않다. 냄새 맡는 부분만 떼어서 가져다 쓰고, 날개 조종하는 부분만 떼어서 드론에 얹는다. 자연이 1억 년 걸려 다듬어 놓은 부품들이 누구나 갖다 쓰는 공용 부품이 된다. 진화가 만든 것에는 특허가 없다. 슈퍼컴퓨터가 아니라 마인크래프트에서 돌아간다는 점도 예사롭지 않다. 열 살짜리가 켜는 게임이다. 문명은 늘 가장 어려운 것을 가장 쉬운 자리로 끌어내리면서 앞으로 나아갔다. 인쇄술은 성경을 수도원 밖으로 꺼냈고, 개인용 컴퓨터는 계산을 연구소 밖으로 꺼냈고, 이제 게임이 뇌를 대학 밖으로 꺼낸다. 어려운 것이 쉬운 자리로 내려오면 실험의 수가 폭발한다. 연구소 열 곳이 하던 일을 아이들 만 명이 한다. 어떤 아이는 파리 두 마리를 같은 방에 넣어보고, 어떤 아이는 천 마리를 넣어본다. 어떤 아이는 파리의 눈에 게임 속 햇빛을 연결하고 다리에 블록의 감촉을 연결한다. 그 순간 파리는 처음으로 자기 세계를 갖는다. 냄새가 없는 세계에서 냄새 맡는 신경은 가만히 있을까, 아니면 없는 냄새를 지어낼까. 아무도 모른다. 다만 이 질문에 답하는 데 이제 논문은 필요 없다. 유튜브 영상 하나면 된다. 만든 사람이 한 명이었다는 대목이 무섭다. 뇌 전체를 컴퓨터에서 돌리는 건 원래 연구소 단위의 일이었다. 그걸 한 사람이 하루 만에 해냈다. 옆에 AI가 있었다는 말은 읽는 사람과 만드는 사람 사이의 벽이 사라졌다는 뜻이다. 논문을 읽은 사람이 그날 저녁에 그것을 만든다. 생각과 실행 사이의 거리가 0에 가까워지면 남는 것은 양질의 의도 밖에 없다. 무엇을 만들 것인가. 왜 하필 그것인가. 앞으로는 이 두 가지의 질문이 가장 비싼 자산이 된다. 내가 함께 일하고 싶은 사람들도 바로 이런 사람들이다. AI가 코드를 대신 써주는 건 곁가지다. 통찰적인 궁금증이 그날 밤에 돌아가는 무언가로 바뀌는 속도, 그것보다 중요한 것은 없다. 앞으로 벌어질 일을 시간 순서대로 상상해보자. 몇 달 안에 코드가 풀리고 수만 명이 파리를 돌린다. 누군가 파리에게 먹이 찾는 법을 가르친다. 진짜 초파리는 평생 배우지 못하는 걸 디지털 파리는 배운다. 자연의 파리와 디지털 파리의 행동이 갈라지는 지점이 생긴다. 그 지점을 처음 발견한 사람이 첫 논문을 쓴다. 그 논문의 저자는 교수가 아닐 가능성이 높다. 중학생일 가능성은 꽤 있다. 반년쯤 뒤에는 물고기와 양서류, 파충류의 차례다. 그 다음이 진짜 문턱이다. 쥐. 초파리의 400배쯤 되는 뇌. 쥐의 뇌가 열리는 순간 이야기는 다른 차원으로 넘어간다. 쥐는 배우고, 무서워하고, 기억한다. 디지털 쥐가 어제 지나온 미로를 기억해내는 순간 우리는 처음으로 진지하게 묻게 될 것이다. 이 프로그램을 꺼도 되나. 그 질문에 답하려면 산 것과 죽은 것의 정의부터 다시 써야 한다. 그 사이 어디쯤에서 뇌 지도는 재산이 된다. 초파리 뇌는 공개됐다. 쥐 뇌도 공개될까. 쥐의 뇌 지도를 어느 회사가 독점하는 순간 그 회사는 생명의 설계도를 손에 쥐게 된다. 우리는 인터넷을 열린 채로 지킬 수 있을지를 두고 20년을 싸웠고, 지금은 돈을 두고 같은 싸움을 하고 있다. 생명체의 뇌에서도 같은 전쟁이 열린다. 머잖아 뇌와 몸은 분리될 것이다. 검증된 뇌 회로에 값이 매겨지고, 검증을 통과한 회로만 로봇 안으로 들어간다. 파리의 뇌는 날개 대신 프로펠러를 얻고, 쥐의 뇌는 다리 대신 바퀴를 얻는다. 지금까지 모든 뇌는 자기 몸 하나를 위해 만들어졌다. 처음으로 그 짝이 풀린다. 뇌가 몸을 고를 수 있게 되면 몸은 옷이 된다. 이제 인간이 차례가 다가온다. 초파리의 50만 배. 초파리에서 인간까지의 거리는 기술의 거리가 아닌 시간의 거리다. 할 수 있느냐의 문제가 언제 되느냐의 문제로 바뀌는 순간 미래는 이미 정해진 거나 다름없다. 초파리를 마인크래프트에서 돌리는 열 살짜리 아이가 어른이 될 무렵이면 그는 우리와는 전혀 다른 질문을 하고 있을 것이다. 인간의 뇌가 파일이 되는 날, 죽음이 아닌 하나라는 개념이 흐려진다. 파일은 복사된다. 나의 의식을 두 개 돌리면 어느 쪽이 나인가. 둘 다 나라면 나는 이제 우리가 된다. 우리가 된 종의 개체들은 서로 다른 몸에 들어가고, 서로 다른 세계에서 서로 다른 일을 겪고, 저녁에 만나 기억을 합친다. 하루 만에 백 년을 사는 존재가 나타난다. 다음으로 무너지는 건 시간이다. 컴퓨터 속의 뇌는 우리보다 빨리 돌 수도 있고 느리게 돌 수도 있다. 어떤 사람은 우리의 1초 동안 십 년을 생각하고, 어떤 사람은 우리의 십 년을 1초로 건너뛴다. 같은 방에 앉아 있어도 각자 다른 속도의 시간 속에 산다. 대화라는 게 가능하기는 한지조차 알 수 없게 된다. 파리 쪽에서도 한 번 생각해보자. 그 파리는 자기가 마인크래프트 안에 있다는 걸 모른다. 뇌는 자기 바깥을 볼 수 없고, 들어오는 신호만 알 수 있다. 시뮬레이션 우주 가설이 증명된다. 우리도 누군가의 마인크래프트 속에 사는 것과 다를 바 없다. 우리가 방금 만든 것은 최초의 디지털 생명일까 최초의 디지털 표본일까. 죽은 것과 산 것 사이에 새로운 단계가 생겼고, 우리는 아직 그것에 적절한 이름을 붙이지 못했다. 이름이 없는 자리에 새 산업이 생기고, 새 종교가 생기고, 새 법이 생길 것이다. 읽고 이해하는 시대에서 모르는 것을 모르는 채로 생성하는 시대로. 그렇게 생성하는 시대에서 생성하고 있는 게 무엇인지 묻는 시대로. 그리고 마침내 우리가 생성하고 있는 것은 바로 우리 자신이라는 걸 알게 되는 시대로. 초파리는 그런 건 아무것도 모른 채 오늘도 블록으로 된 세계를 날고 있다. 우리 종이 세상에 처음 도착한 날도 아마 그랬을 것이다.

AI 씬 리더가 AGI를 공식 인정

젠슨 황, “AGI가 도래했다” : 젠슨 황은 GPT-6 Astra가 10만 개 이상의 엔비디아 Grace Blackwell NVLink72를 활용해 학습됐으며, ChatGPT에서 o1을 거쳐 Astra까지 4년 만에 발전했다고 설명 ; Astra를 계기로 AGI가 도래했다고 평가하며 오픈AI 팀에 축하 메시지 전달. 향후 추가로 40만 개의 GPU가 가동될 예정이라고 언급 : Crusoe 공동창업자 겸 CEO 체이스 록밀러도 Astra 발표를 계기로 오픈AI에 축하 메시지를 전하며, 텍사스 애빌린이 AGI의 탄생지가 된 것 같다고 평가 : 애빌린은 Crusoe가 구축에 참여한 오픈AI 스타게이트의 핵심 데이터센터 캠퍼스 → GPT-6 Astra 성능 향상을 계기로 엔비디아와 스타게이트 인프라 파트너들이 공개적으로 ‘AGI 도달’이라는 표현을 사용하기 시작 → 동시에 10만 개+ GPU 학습에서 추가 40만 개 GPU 가동으로 이어지는 만큼, 모델 성능 발전과 함께 프론티어 AI의 컴퓨팅 투입 규모도 확대 구간 https://x.com/jensenhuang/status/2096700264569090384

골드만삭스 트레이딩 데스크 헤드: OpenAI의 Astra 모델 "독보적", 이는 바로 "AI 강세론자들이 기다려온 것" Astra의 지능 도약과 AI 설비투자 주기 재점화 모델 성능의 본질적 돌파구: 골드만삭스 델타원(Delta One) 트레이딩 데스크 헤드 리치 프리보로츠키(Rich Privorotsky)는 OpenAI의 차세대 'Astra' 모델이 경쟁사들을 따돌리는 독보적인 성능을 보여주었으며, 이는 AI 강세론자들이 오랫동안 기다려온 기술적 도약이라고 평가했습니다. 시장 반응 및 AGI 신호탄: 발표 직후 OpenAI 주요 투자사인 소프트뱅크가 10% 이상, 오라클이 약 5.5% 상승했습니다. 그렉 브록먼 OpenAI 사장은 Astra를 '세대 간 도약'이라 칭하며, AGI 기준에 부합하는지에 대한 질문에 "이 모델이 바로 그것"이라고 밝혀 경쟁 구도를 본격적인 '지능 경쟁'으로 전환시켰습니다. 수요 곡선 재편: 프리보로츠키는 단순 토큰 가격 인하는 기존 작업을 저렴하게 처리할 뿐이지만, 지능의 실질적 향상은 이전에는 불가능했던 새로운 응용 사례를 창출해 AI 수요 곡선을 확장한다고 분석했습니다. 이는 경쟁 연구소들의 추격 투자를 강제하며 AI 자본지출(Capex) 주기를 장기화하는 동력이 됩니다. https://wallstreetcn.com/articles/3781148#from=ios

로보티즈 골드만 "마이크로덕" 돌풍이 보여준 피지컬 AI 수요 🦆 무슨 일이 있었나 허깅페이스 산하 폴렌 로보틱스가 8월 27일 25cm 오픈소스 이족보행 로봇 "마이크로덕" 사전주문 개시 — 399달러 가격에 서보모터 15개·온보드 비전·사전학습 보행 탑재, 출시 며칠 만에 1만 대 이상 사전주문. 작년 7월 출시된 299달러 데스크톱 로봇 "리치 미니"(음성·시각 상호작용 중심)에 이은 저가 라인업 확장으로, 이번엔 보행·행동 학습·sim-to-real 배포에 초점 — 실물 로봇 훈련용 저가 하드웨어에 대한 개발자 수요 가속을 보여주는 사례. 🔩 로보티즈가 직접 수혜인 이유 마이크로덕 1대에 로보티즈 XL330 액추에이터 15개, 리치 미니엔 9개 탑재. 초기 물량(리치 미니 2만 + 마이크로덕 1만 대) 이행 시 약 33만 개의 증분 액추에이터 수요 — 로보티즈 2025년 연간 수주(41만 개)의 80%에 해당. 매출로는 약 66억 원 증분(2025년 매출 389억 원 대비). 2025년 캐파(30만 개)의 110%, 2026E 캐파(50만 개)의 66%에 달하는 규모로, 피지컬 AI 수요의 스케일을 실감케 하는 숫자. 🌱 단기 물량 그 이상의 의미 399달러 가격 + 오픈소스 구조가 실물 로봇 실험의 진입장벽을 낮춰 개발자 저변 확대. 마이크로덕의 sim-to-real 파이프라인이 XL330 성능 특성 기준으로 설계돼 있어, 하드웨어 판매를 넘어 장기 채택 락인 기회. 허깅페이스 LeRobot 생태계(엔비디아 GR00T 파운데이션 모델 통합 진행 중)와 직결되며, 중국·미국 선도 휴머노이드 업체들에 이어 글로벌 레퍼런스 포트폴리오 추가. 💰 흥미로운 숫자: 소매가의 절반이 액추에이터 로보티즈 액추에이터 콘텐츠 가치는 리치 미니 대당 약 132달러(소매가의 44%), 마이크로덕 약 221달러(55%) — 휴머노이드 원가에서 액추에이터가 차지하는 비중이 얼마나 큰지 보여주는 추정. 휴머노이드 보급과 피지컬 AI 시장 성장에 따라 로보티즈가 수혜를 누릴 위치라는 판단 63만원 매수

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최근에 Anthropic Fable 5.1과 OpenAI Astra를 비교해 보려고 했어. 진짜 승자가 누군지 꽤 명확하네. https://x.com/dylan522p/status/2095940936438079549?s=46

금요일 국내 로봇주식들의 상승 원인으로 생각됨. 특히 오픈AI와 협력 관계인 로보티즈 주목

주주를 대하는 태도를 볼때 전닉의 마샌 대비 할인은 영구적일 것이라 생각. 그럼에도 이건 좀 너무하지 않냐는 생각이 듦..

Memory/DRAM P/Book FY26E SK Hynix : 1.8 Samsung : 1.6 Micron : 4.1 Nanya : 2.4 P/Book FY27E SK Hynix : 1.4 Samsung : 1.3 Micron : 3.0 Nanya : 2.0

SemiAnalysis 클로드 유기 선언

바이럴 되는 중

Astra 키보드, 마우스 조작으로 피아노 연주 https://x.com/victornunez/status/2095975651094261777?s=46

가상 공간 내 에이전트가 에이전트를 시뮬레이션 하는 것을 대중들이 두 눈으로 확인. 몇 개월 동안 기정 사실화 되었던 RSI(재귀적 자기 개선)을 직관적으로 확인.

NVDA_CY26Q2 여러 면에서 우리는 이미 어느 정도 재귀적 단계에 들어섰습니다. 아직 거친 단위의 개선이라고 말할 수는 있지만, 에이전트는 작업을 수행할 때마다 다음에는 어떻게 더 잘할지 되돌아보고 기능 파일을 갱신합니다. 모든 작업이 끝날 때마다 마크다운 형식의 기능 문서가 갱신됩니다. 따라서 다음에 실행하면 더 나아집니다. 다소 느슨하고 거친 단위의 자기개선인 셈입니다. 이런 현상은 언제 어디서나 나타나고 있습니다.

기술적 변곡점은 이미 시작됐으나, 시장은 7월 급락의 충격으로 뒤쳐진 상황. 공포에 질린 리테일이 시장으로 다시 돌아올 수 있으려면 직관적 근거들이 필요. 현재 Astra는 3D 모델링에 큰 효용을 보이는 것 같음. 눈에 보이는 직관적 결과들이 리테일 심리 개선의 근거가 될 수 있음. ---- 그래서 음, 시뮬레이션 이론이 실제일지도 모르겠네요. 내 Astra 에이전트들이 사는 시뮬레이션에 시뮬레이션 컴퓨터 하나를 떨어뜨렸어요. 한 에이전트가 앉아서 자기만의 시뮬레이션을 만들었고, 그 안에는 자기들만의 에이전트들이 살고 있었죠. 시뮬레이션은 끝없이 내려가는 거예요. https://x.com/mattshumer_/status/2096034353344139519?s=46

GPT-6 Astra와의 첫 번째 "젠장" 순간: 언리얼 엔진으로 세계를 만들고, 그 안에 인간들(각각 Astra 기반 에이전트)로 채우되, 그들이 모두 생존을 위해 협력해야 한다고 요청했어요. 하루 후, 침실에 있는데 거실에서 목소리가 들려왔어요... 내 아파트에 누가 있는 줄 알았어요. 솔직히 조금 무서워서 나가봤어요. Astra 에이전트들이었어요. 그들이 서로 대화하기 시작한 거예요. 존나 미쳤어. 간단한 클립 한 조각(아직 100% 완벽하진 않지만, 그래도, 미쳤어. 사운드 켜세요!): https://x.com/mattshumer_/status/2095596175705399482?s=46

GPT-6 Astra가 방금 바이브 코딩으로 집무실을 3D로 구현했습니다. 우리는 세트 디자인을 설명했습니다 > GPT-6 Astra가 장면 코드를 생성했습니다 > Higgsfield가 Blender에서 위치 모델을 구축하고 Cycles로 렌더링했습니다. 전체 파이프라인이 Higgsfield 슈퍼컴퓨터에서 엔드투엔드로 실행되었습니다. https://x.com/higgsfield_ai/status/2095630197257367857?s=46

GPT-6 Astra는 정말 대단해요. Zillow 매물 목록을 주면, 매물 사진을 바탕으로 집을 3D 모델링하고 멋진 홍보 영상을 만들어줘요. 영상은 한 번에 바로 만들어졌고 아직 몇 가지 세부 사항이 틀렸어요. 하지만 더 다듬어달라고 요청하면 훨씬 더 좋아질 거라고 확신해요. OpenAI가 정말 돌아왔네요. https://x.com/realYunfanYe/status/2095612137582526615/video/1?s=46