머니보틀

진정한 의미의 프론티어 랩은 OpenAI, Anthropic 둘 뿐이고 나머지는 증류랑 야매인듯 컴퓨팅 자원 차이 생각하면 당연한거긴함

NYT: OpenAI, 나비에스토크스에 이어 또 다른 밀레니엄 문제 해결 OpenAI는 뉴욕 타임즈에 지난 5일 동안 또 다른 밀레니엄 문제에 대해 "상당한 진전을 이루었다"고 확인했으며, 발표를 준비 중이라고 밝혔습니다. 지난 48시간 동안의 소문은 OpenAI가 Hodge Conjecture를 풀었고, Anthropic이 Birch and Swinnerton-Dyer Conjecture를 풀었다는 것이었습니다. Navier-Stokes 소문이 넘쳐난 이후라서, 둘 다에 대해 포스팅하는 것을 꺼려했습니다. 그러나 OpenAI의 NYT에 대한 성명은 이제 Hodge 소문에 매우 심각한 뒷받침을 제공합니다.

전 구글 CEO, 에릭 슈미트 박사: AI는 전력 장벽에 부딪히기 전에 자금 장벽에 부딪힐 수 있다. 와트당 성능은 좋은 활약을 펼쳤다. 6% 금리로 1조 달러 부채는 연간 600억 달러의 비용이 든다. "AI의 진짜 한계는 에너지가 아니라 실제로 현금이다. 이런 비용들을 합산하면, 대략적인 숫자로 치면 기가와트당 500억 달러라고 가정할 때, 10기가와트는 5천억 달러가 된다. 얼마나 많은 회사, 국가 등이 산업에 1조 달러의 자본을 투입할 수 있을까? 극히, 극히 적다. 중국인들은 확실히 할 수 있다. 그들이 하고 있는지 모르겠지만, 알아보도록 노력할 것이다. 미국에서는 그런 일이 일어나기를 바라는 사람들이 있다. 미국 자본 시장의 천재성 덕분에 이런 자금을 빌릴 수 있다는 점이 흥미롭다. 예를 들어, 유럽인들은 이렇게 할 수 없는데, 그들은 그 점에 대해 다소 불만을 품고 있다."

[단독] 삼성 초기업노조 위원장, 익명방 이용자들 고소 https://biz.chosun.com/topics/topics_social/2026/09/11/QVIQRMUI7FDLVLF5QHB7T7M2KQ/

오늘도 그는 글을 쓴다. “날씨가 좋네요.” “잘 오르는 아침이죠.” “커피 한잔하면서 하이닉스 1억 가는 거나 보시죠.” 누가 봐도 허무맹랑한 헛소리였다. 그걸 믿은 내가 병신이었다. 오늘도 그는 웃으며 따뜻한 아침 커피를 마신다. 나는 그를 믿은 대가로 신용불량자가 되어, 공사판 한구석에서 종이컵에 탄 믹스커피를 마신다. 그가 마시는 커피에서는 향이 나겠지만, 내가 마시는 커피에서는 먼지와 땀 냄새가 난다. 하지만 걱정하지 마라. 내가 이 공사판에 있는 데는 이유가 있다. 돈을 벌기 위해서만은 아니다. 그를 찾아야 한다. 그를 찾는다. 끝까지 찾아간다. 그리고 반드시 수많은 피해자의 눈물로 만들어 낸 그의 달콤한 아침 커피가 더 이상 달지 않게 만들 것이다. 반드시.

앤트로픽 주장 알리바바는 증류, Kimi & Deepseek는 claude로 라우팅 -Alibaba extracted 151M+ Claude exchanges to help train Qwen -Kimi secretly routed some users to Claude without them knowing -DeepSeek apparently did the same -A weapons group used multiple Claude instances as an engineering team, test-fired a guided rocket, FAILED, then went back to Claude to figure out what went wrong https://www.anthropic.com/threat-intelligence-report-september-2026

노란봉투법 덕분에 공공기관 지방이전도 못하네요 https://n.news.naver.com/mnews/article/001/0016303336

9-10월의 계절성과 나스닥의 힘빠진 모습이 상당히 안좋아 보입니다 빠른 타코가 없다면 꽤 밀릴수도 있을것같네요

Elon Musk: AI와 로봇은 10년 이내에 세계 경제를 2배 이상 키울 것입니다.

무라타제작소, 차량용 MLCC 등 9개 라인 단종 -> MLCC 공급 부족으로 마진 많이 남는 데이터센터로 옮기는듯

용혜인 자진사퇴 안할것 같아 기분좋은 오후네요 반드시 청문회까지 가야죠 요즘 하닉 안올라서 기분 안좋았는데 너 마침 잘걸렸다 https://www.sidae.com/article/2026091013543151640

AI 위험하다는 똥글 쓴 사람은 ‘4개월’ 근무했다고 함 미국 민주당 쁘락치일듯 Make AI Great Again

영업이익 80% 요구하는 매운맛 노조 원문

용혜인 출근 안함 선언 https://naver.me/IgMaLhgs

노조에서 최태원 비자금 알고있는거 아니면 설명이 안되는데 https://biz.sbs.co.kr/article_hub/20000333813

이때를 놓치지 않는 미국 좌파 버니샌더스: AI 금지하겠음!

*미국 재무부, 장기 국채 최대 60억 달러 매입 예정

하이닉스 내일 200만원 갑니다 못가면? 아쉬운거죠..

과거 버블은 인프라가 깔리는 속도가 유저 사용량 증가보다 더 빠를때 형성됐는데 현재는 인프라가 사용량을 못따라가는 상태. 사용량은 AI가 발전할수록 더더더더더더더더더 많아지고 있는데 AI는 스스로 발전하는 단계에 이르러서 멈출 생각이 없어보임 베라루빈이 가져올 AI 발전과 혁명이 두렵다

이번에 GPT 아트록스인가 나오면서 AGI의 실현이 더 다가왔다는 말들이 많습니다. 뭐 이런거에 대해서 맞다 아니다 왈가왈부할 생각은 없고요 (아직 안 써봄) 좁게보면 AI, 넓게보면 정보통신 기술 전체의 매커니즘을 통해 유망한 섹터를 좀 발굴해볼까 합니다. 현재 우리는 키보드 마우스 딸깍하면 세상 온갖 정보가 나오는 LLM기반의 AI 서비스 시대를 살고 있지만 이게 구현하는 과정은 상당히 복잡합니다. 우선 키보드와 마우스를 통한 정보 입력과 전송 (할말하고 엔터 누르거나, 마우스로 보고 싶은걸 누르는 모든 행위를 의미)이 이루어지면 사용자의 요청사항들은 통신망을 타고 서버로 갑니다. 서버의 코어칩은 이를 작동시키고 다시 통신망에 그 결과를 보냅니다. 우리가 딸깍으로 보낸 정보들은 서비스를 제공하는 주체에 따라 태평양을 건너갔다 오기도 한다는 말입니다. 저런 서버들이 모인 인프라가 데이터센터이며, 당연히 이런 모든 과정에는 전기가 필요합니다. 데이터센터에서 일어나는 일들은 말로 표현하기 훨씬 복잡한데, 우선 코어칩이 정보를 받고 이를 어떻게 처리할지 확정지은 후 내부 통신망(엄밀히 말하면 회로)을 통해 메모리나 SSD, HDD같은 저장소에 데이터를 보냅니다. 이 때 메모리는 코어칩과의 긴밀한 소통으로 코어칩의 연산을 보조하고 SSD, HDD같은 경우는 코어칩이 필요로 하는 데이터를 읽게 해주거나 코어칩의 연산 결과를 반영구적으로 저장합니다. 좌카 아니 카카오톡의 채팅 로그나 유튜브의 영상 조회 기록, 롤 채금 기록 등이 SSD, HDD 등에 데이터베이스 형태로 반영구적으로 저장되는 대표적인 예시가 되겠습니다. 메모리의 경우 SSD, HDD 대비 저장 가능한 용량이 적습니다. 다만 이들은 코어칩과 긴밀하게 연결되어 작동하기에 한 번에 보낼 수 있는 데이터의 양과 속도가 중요합니다. 지금이야 일반 DDR 메모리도 중요한 시대이지만 HBM개념과 함께 과거 HBM 못한다고 삼성즌자가 먹은 욕을 생각해보시면 어떤 의미인지 알 겁니다. 즉 AI시대 = 메모리 수요 폭증이라는 것은 연산을 담당하는 코어칩이 한 번에 처리해야할 데이터 양이 폭증했다는 것입니다. 사람들은 점점 더 빠른 결과를 원합니다. 요구하는 데이터 규모가 폭증하고 코어칩의 성능도 올라서 한 번에 처리할 수 있는 데이터 규모도 커졌는데 메모리의 대역폭(한 번에 보낼 수 있는 데이터의 양)이 그대로라면 수요를 충족할 수 없겠지요. 그래서 High Bandwidth(고대역폭) Memory가 흥행한 것입니다. 최근에 언급이 늘어난 광통신은 신호를 보낼 때 필요한 전력 소비를 줄입니다. 다르게 말하면 같은 전력으로 더 많은 데이터를 처리할 수 있다는 것입니다. 상기한 모든 것들은 AI가 정말 허구다 라는 것이 밝혀지지 않는 한 수요 자체는 지속적으로 견조할 것 같습니다. 사람들은 더 빠르게 일을 처리하고 싶어하며 동시에 더 많은 일을 시키고 싶어합니다. 더 많은 일을 시킨다는 것은 더 많은 데이터를 입출력시킨다는 것이고 이는 단순히 메모리만이 부담할 문제가 아니라고 봅니다. 코어칩의 성능으로 연산 속도를 빠르게 하는 것이야 엔비디아가 알아서 잘 하고 있고 메모리 수요도 지속적으로 견조함이 보이고 있으니 특별한 코멘트가 필요 없습니다. 더 많은 데이터, 더 빠른 속도를 위한 또 다른 무언가가 필요합니다. 소프트웨어로는 토큰의 관리와 유관한 것들(오픈소스긴 하지만 있습니다.), 데이터를 좀 더 가시적으로 보여주는 툴들. 하드웨어로는 더 많은 데이터를 보관하고 이를 더 빨리 꺼내줄 수 있는 새로운 반영구 저장장치(HBF) 그 외 단위 전력 당 더 많은 데이터를 보낼 수 있는 광통신, 더 많은 데이터를 더 빠르게 데이터센터로 보내주는 통신망 등도 지속적으로 봐야한다 라고 봅니다.