후상의 인사이트 저장소

아까운 시간이 지금도 1분 1초가 흘러가고 있다.

선수촌 신간 출시 https://blog.naver.com/atheletes_village/224225486815

다시, 초격차 “골방에서 면벽하면 도사는 되겠지만, 촉이 좋은 리더는 못됩니다. 촉은 다양한 사람 만나고 세상의 흐름 속에 있어야 생겨요. 흐름을 알려면 내 비즈니스 밖의 사람, 이해관계가 없는 사람을 자주 만나냐 해요.” “주말이면 예술가 만나고 PD들 만나러 다녔어요. 기자하고 정치가만 빼고는 다 만나고 다녔어요.” “진짜 1등이 되려면 내가 더 잘할 수 있는 게 아니라 나만이 할 수 있는 걸 찾아야 합니다. 내가 더 잘하는 걸 하면 돈은 벌겠지만, 피곤하게 살아야 해요(웃음).” “돌아보면 나는 모범생은 아니었어요. 내가 했던 경영도 삼성의 대표적 경영이라고 생각하면 안 돼요. 나는 어쩌면 이상한 경영을 한 거예요. 열심히 한 사람도 아니었어요. 브레인은 열심히 돌렸지만, 피지컬리 열심히 한 사람은 아니었어요. 다만 학창 시절부터 ‘틀리면 어떡하지?’ 보다는 ‘틀려도 한번 해볼게’ 쪽이었어요. ‘이렇게 하면 더 낫지 않을까요?’ 선생님께 얘기라도 해보는 아이였죠.“ “이건희 회장은 한 번도 나한테 지시를 내린 적이 없어요. ‘매출 얼마야?’라는 말은 들어본 적이 없어요. 리더가 매출만 질문하면 그 조직은 평생 발전을 못 합니다. 이건희 회장은 ‘앞으로 어떤 미래가 오는지? 뭘 준비해야 하는지? 인재는 어떻게 키울 건지?’ 같은 질문만 집요하게 던졌어요.” 그리고 인터뷰에 관한 김지수 기자의 코멘트: ”권오현은 초격차의 비밀은 인간 본성에 있다고 했다. 탐험하고 한계에 도전하는 본성이 바로 초격차의 비밀이었다고. 그 자신, 적자 사업을 맡아 누구의 간섭도 받지 않고 결정을 내렸던 순간들이 모여 ‘결단력’이 자랐던 것처럼, 과감하게 위임하고 질문하라고. 결국 의미와 흥미, 재미와 보상이 있는 곳에 자석처럼 사람이 모인다는 말에 오래 고개를 끄덕였다.“ https://n.news.naver.com/article/366/0001150353?sid=103

다가오는 30개의 균열 오늘 하루 바이브 코딩 중간중간 대기 시간을 모아 메모했다. 에이전트 시대가 오면 세상이 어떻게 바뀔지, 평소 스쳐지나가던 생각들을 순서나 중요도 없이 떠오르는 대로 풀어놓은 것이다. 일주일 후에 다시 쓰면 크게 달라질 수도 있는, 가벼운 글이다. 리스트를 완성한 뒤 Claude Opus 4.6, Grok 4.20, Gemini 3.1 Pro, GPT-5.4 네 모델에게 검토를 맡겼는데, 각 항목 끝의 퍼센트는 네 모델이 독립적으로 제시한 "3년 내 실현 확률"의 평균이다. 내 생각과 꽤 다른 숫자들도 있었다. 이 변화들을 위기로만 느낄 필요는 없다. 균열이 생기는 곳마다 반대편에는 반드시 기회의 창이 열린다. 1. 중간관리직의 역할이 소멸한다 에이전트가 업무 배분, 진척 추적, 성과 리포트를 처리하면서 상위 매니저의 관리 범위가 5배 이상 확대된다. 최상위 관리직 외에 정보를 위아래로 옮기던 상당수 중간관리직은 불필요해진다. 65% 2. 오피스 빌딩이 비어간다 공실률이 크게 늘어나고, 자산 가치도 반토막난다. 오피스는 일하는 공간에서 만나고 영감을 받는 공간으로 재정의되는데, 이렇게 설계된 건물은 거의 없다. 55% 3. 콘텐츠 산업이 확장된다 제작 비용이 10분의 1로 떨어지고 공급량이 수십 배 폭증한다. 만드는 비용은 0에 수렴하는데, 발견되는 비용은 무한대로 발산한다. 90% 4. 빌러블 아워 경제가 무너진다 시간당 과금 모델 붕괴. 컨설팅, 법률, 회계 등 B2B 지식산업 전체가 요금표를 다시 써야 한다. 시간을 파는 것이 곧 직업이었던 사람들이 증명해야 할 것은 시간이 아니라 판단이다. 80% 5. 콜센터가 사라진다 AI 처리율 3년 내 90% 도달. 한국 기준 40만 명 재배치 대상. 곧 인간과 통화하는 것 자체가 프리미엄으로 과금된다. 80% 6. 기존 이력서가 의미를 잃는다 실전 과제 평가가 학력을 대체하고, 문화 면접은 오히려 강화된다. 채용의 핵심 질문이 "뭘 할 수 있는가"에서 "뭘 시킬 줄 아는가"로 뒤집힌다. 55% 7. 동네 병원이 앱이 된다 1차 의료의 70%는 패턴화된 진단과 처방이다. 기술은 이미 준비됐지만 타임라인을 결정하는 건 의료법과 면허 체계뿐. 규제가 기술보다 느린 영역에서, 환자는 기술이 아니라 허가를 기다린다. 35% 8. 뉴스룸 인력이 반토막 난다 전통 뉴스 미디어의 수익성 감소 및 기자의 절반 이상 감축. 살아남는 건 탐사보도 등 소수 정예뿐이다. 속보의 가치가 증발하면 남는 건 "정말 무엇이 중요한지 판단하는 능력"만 남는다. 70% 9. 취향이 계층을 가른다 실행 능력이 평준화되면서 문제 정의력과 미적 감각이 소득 격차를 결정한다. 실행의 민주화가 안목의 귀족화를 낳는다. 85% 10. 인간 노동이 럭셔리가 된다 Handmade by Human 라벨에 큰 프리미엄이 붙는다. 수제 가구, 인간 요리사, 대면 상담이 고급 서비스가 된다. 비효율은 인간 노동의 마지막 경쟁력이다. 75% 11. 1인 SaaS 회사가 폭발한다 에이전트가 개발, 디자인, CS, 마케팅을 수행. 1인이 월 수억 원 규모 소프트웨어를 운영한다. 팀을 만드는 능력보다 팀 없이 버티는 능력이 창업의 핵심 역량이 된다. 70% 12. 번역과 통역 직업이 사라진다 다국어 에이전트가 전문 통역사 수준에 도달. 문학, 법정, 외교 통역만 존속. 언어 장벽이 사라지자 그 뒤에 숨어 있던 문화 장벽이 더 선명하게 드러난다. 85% 13. 대학 학위의 취업 프리미엄이 반감된다 에이전트 활용 능력이 학위를 추월하면서 비학위 출신 채용이 늘어난다. 대학이 파는 게 지식에서 네트워크와 신호로 바뀌는데, 4년치 등록금이 그 신호의 정당한 가격인지는 별개의 문제다. 45% 14. 맞춤형 교육이 학원가를 흔든다 에이전트 튜터가 학생별 취약점을 실시간 분석한다. 다만 학원이 진짜 파는 건 자녀 돌봄과 부모 불안 관리라서, 성적보다 안심을 파는 산업은 에이전트가 건드리기 어렵다. 45% 15. 기업 법무팀이 절반으로 줄어든다 계약서 검토, 규제 준수, 리스크 분석의 상당수를 에이전트가 수행. 주니어 변호사 수요 감소. 주니어에서 시니어로 올라가는 사다리는 절벽이 된다. 60% 16. 보험 심사 인력이 자동화된다 청구서 접수부터 지급까지 인간 개입이 사실상 사라진다. 보험의 본질이 과거를 심사하는 산업에서 미래를 예측하는 산업으로 뒤집힌다. 75% 17. 정부 민원의 절반이 에이전트로 처리된다 정형화된 행정 업무 절반 이상이 자동화된다. 하지만 공무원 감축은 정치적 저항이 크기에, 기술적으로 가능한 것과 정치적으로 허용되는 것의 간극이 가장 벌어지는 영역이다. 45% 18. 회계·세무 소프트웨어 시장이 재편된다 영수증 인식부터 세금 신고까지 에이전트가 처리. 중소기업 10곳 중 7곳이 회계사 없이 세무를 끝낸다. 회계사의 존재 이유가 장부를 맞추는 것에서 숫자 너머의 판단을 내리는 것으로 압축된다. 85% 19. 부동산 중개업이 구조조정된다 매물 검색, 시세 비교, 계약서 검토를 에이전트가 수행한다. 그 외에도 정보 비대칭을 수익 모델로 삼았던 모든 에이전시 직업들이 차례차례 무너진다. 55% 20. 개인 에이전트는 필수 인프라가 된다 도시 근로자 대다수가 에이전트 2~5개를 일상 운용. 구독료가 새로운 고정 지출이 된다. 스마트폰이 그랬듯, 안 쓰는 것이 선택이 아니라 낙오가 된다. 80% 21. 포트폴리오 에이전트가 자산관리사를 대체한다 에이전트가 시장 데이터와 소비 패턴을 통합 분석해 자산을 자동 리밸런싱하는 서비스가 보편화된다. 부자는 컨시어지 목적으로 사람 상담사가 커버하지만, 대중은 에이전트로 충분하다. 금융의 계층화가 더 노골적으로 드러난다. 50% 22. AI 정신건강 상담이 초진을 흡수한다 경도 우울과 불안 초진을 에이전트가 처리. 대기 시간이 수 일에서 수 초로 바뀐다. 마음을 여는 것과 치료받는 것의 경계가 흐려질 때, 판단을 내리는 건 환자가 아니라 알고리즘이다. 35% 23. 라스트마일 물류 비용이 내려간다 자율주행 배송과 AI 경로 최적화 결합되고 배송 업무에서 사람의 역할이 급감한다. 물류비는 크게 줄어들고, 예측 물류를 통해 기다림이라는 개념도 재정의된다. 55% 24. 전력 그리드 AI가 피크 수요를 깎는다 날씨, 산업 가동률, 가정 패턴을 실시간 예측해 초 단위로 전력을 조율한다. ESS 최적화만으로 피크 감소가 이미 실증됐다. AI가 절약하는 에너지와 소비하는 에너지의 교차점이 곧 온다. 70% 25. 리테일 재고가 획기적으로 줄어든다 AI 수요예측으로 패션 업계 폐기율이 크게 줄어든다. 재고를 줄이려고 도입한 기술이 과잉생산 자체를 제거하면서, 할인이라는 마케팅 문법이 성립하지 않는다. 60% 26. 사이버 공격 탐지가 밀리초 단위로 바뀐다 AI 보안 에이전트가 이상 징후를 밀리초 내에 탐지, 격리. 오탐률이 크게 내려간다. 방어가 강해진 만큼 공격도 강해져서, 보안의 종착지는 에이전트 대 에이전트의 끝없는 군비경쟁이다. 75% 27. VC 스크리닝이 자동화된다 피치덱, 재무, 창업자 이력을 AI가 분석해 필터링. 비실리콘밸리 딜 발굴 확률이 높아진다. 스크리닝이 자동화될수록, AI가 걸러낸 것 속에 보석이 있다는 역발상 투자가 생긴다. 60% 28. 제조업 예측 유지보수가 비계획 정지를 크게 줄인다 AI가 설비 고장을 사전 예측. 제조업 가동률이 크게 높아진다. 고장 난 뒤 고치는 것이 아니라 고장 나기 전에 바꾸면, 수리라는 개념 자체가 소멸한다. 65% 29. HR 성과 평가가 상시 피드백으로 전환된다 AI가 업무 산출물과 협업 패턴을 상시 분석. 연말 평가 투입 시간 90% 이상 감소. 상시 평가가 공정성을 높이는 순간, 그것은 상시 감시와 구별이 불가능해진다. 45% 30. 규제 예측 에이전트가 로비스트 시장을 재편한다 법안, 발언, 여론을 종합해 규제 변화를 예측하는 도구가 등장한다. 정치적 변수와 예측 정확도의 한계가 상당하지만, 규제를 예측하는 것과 만드는 것의 거리가 좁아질 때 민주주의는 새로운 질문과 마주한다. 40%

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https://m.blog.naver.com/chunpro_o/224217537161 사업하는 분들 한번 보시면 좋을듯

#모소밤부님 https://blog.naver.com/bambooinvesting/224217241168

유능한 헛소리꾼을 조심해라 https://www.youtube.com/watch?v=6CyopBiXtEI

무언가 바뀌고 있는 것은 확실함 https://blog.naver.com/bizucafe/224213127708

내가 세우지 않은 벽 위에 서서 내가 쓰는 도구가 내 사고방식을 만든다. 내가 검색하는 방법이 내가 보게 될 정보를 결정한다. 내가 쓰는 AI가 내가 받을 답을 결정한다. 인프라를 남에게 맡기는 순간, 나는 그 인프라의 제품이 된다. 이 문장을 처음 쓰고 나서 한참을 들여다봤다. 불편한 이유는, 나 자신도 예외가 아니기 때문이다. 우리는 편한 곳에 맡기고, 맡긴 뒤에는 의존하고, 의존하면 통제권을 잃는다. 대부분의 사람들은 생각의 인프라를 남에게 넘긴다는 것이 어떤 의미인지 깊이 생각해본 적조차 없을 것이다. 2025년 2월, Andrej Karpathy가 트윗 하나로 시작된 “바이브 코딩”이라는 물결은 그 오래된 관성에 거대한 균열을 내고 있다. a16z 파트너 Martin Casado는 세계 최대 CRM 회사의 투자자이면서, 자기가 투자한 바로 그 회사의 제품 대신 AI로 자기만의 CRM을 만들어 쓰고 있다. Salesforce에 돈을 넣고 있는 사람이 Salesforce를 안 쓴다. 이게 무엇을 의미하는지 생각해보면 좀 무섭다. Shopify CEO Tobi Lütke는 한 발 더 나아갔다. 전 직원에게 “AI가 못하는 일이라는 걸 먼저 증명하지 않으면 인력 충원을 요청하지 말라”고 통보했다. 시장은 이 변화의 징후에 예민하게 반응하고 있다. SaaS 기업들의 주가는 AI가 던진 근본적 위기감 속에서 큰 폭으로 흔들리고 있다. 주가 하락에는 여러 요인이 있겠지만, “AI는 SaaS를 죽음으로 몰아가는가?“라는 질문이 시장 전체에 그림자를 드리우고 있는 건 분명하다. 지금 벌어지고 있는 일의 풍경을 잠깐 들여다보자. 한 줄의 코드도 쓴 적 없는 카페 사장이 자기 매장에 맞는 주문 시스템을 하루 만에 만든다. 혼자 일하는 프리랜서가 주말 사이에 Notion과 Slack과 Google Calendar를 합친 자기만의 업무 도구를 뚝딱 만들어 쓴다. 3명짜리 스타트업이 예전 같으면 월 수백만 원어치 SaaS를 구독했을 일을 AI에게 시켜서 하룻밤에 끝낸다. Pieter Levels 같은 1인 개발자는 AI의 도움으로 여러 개의 수익 서비스를 혼자 운영하며, “1인 10억 달러 기업”이라는 말이 농담이 아닌 시대를 열고 있다. 이들은 전통적 의미의 개발자가 아니다. 그냥 자기에게 필요한 게 뭔지 아는 사람들이다. 필요를 말로 표현할 수 있는 사람이 곧 빌더가 되는 시대. 도구를 만드는 능력이 소수의 전유물이던 시대가 조용히, 그러나 돌이킬 수 없이 끝나고 있다. 바이브 코딩이 하는 일은 본질적으로 서비스 레이어의 탈중앙화다. 우리는 SaaS를 구독했다. 남이 만든 도구에 내 업무 방식을 맞췄다. 네모난 구멍에 동그란 나를 밀어 넣었다. 이제는 구멍의 모양을 내가 정할 수 있다. 이것은 단순한 트렌드가 아니라 오래된 충동의 귀환이다. 돌멩이를 깨서 자기 손에 맞는 도끼를 만들던 시절부터, 인간은 원래 자기 도구를 직접 만드는 존재였다. 산업화가 그 능력을 빼앗았고, SaaS가 그 빈자리를 채웠을 뿐이다. 그리고 직접 만든 도구를 남의 클라우드가 아닌 내 책상 위에서 온전히 통제하려는 시도들도 이어지고 있다. 비탈릭 부테린은 구글 서비스를 하나씩 탈중앙화 대안으로 교체하며 로컬 LLM 실험을 하고 있다. 그의 “d/acc” 철학, 즉 방어적이고 탈중앙적이며 민주적인 기술 가속주의는 이 흐름의 사상적 뼈대를 제공한다. 그가 블로그에 쓴 말이 핵심을 찌른다. “신뢰를 제3자에게 위임하지 않는 것.” 돈에서 시작된 원칙이 데이터와 컴퓨팅 전체로 번지고 있다. 이 확장을 가능하게 만드는 인프라도 실제로 갖춰지고 있다. Exo Labs는 M4 Pro Mac Mini 8대로 DeepSeek V3 671B 모델을 돌렸다. 총비용 약 5천 달러. H100 GPU 한 장의 1/5 가격이다. 오픈소스와 프론티어 모델의 격차는 극적으로 좁혀지고 있다. 2024년 초, Llama 2와 GPT-4 사이에는 MMLU 기준으로 거의 20점의 벽이 있었다. 2025년 초 DeepSeek-R1이 등장했을 때, 그 격차는 1.5점으로 줄었고 수학과 코딩 벤치마크에서는 오픈소스가 오히려 앞섰다. “클라우드에 AI가 있다”에서 “내 책상 위에 AI가 있다”로의 전환이 실제로 일어나고 있다. 하지만 깊이 들여다보면, 불편한 질문들이 끝없이 남는다. Mac Mini를 책상 위에 놓고 로컬 모델을 돌린다고 해서, 정말 내 손으로 만든 세계를 확보한 걸까? 냉정히 말하면 나는 마지막 1마일만 쥐고 있다. 모델은 Meta가, 칩은 TSMC가, 데이터는 인터넷 전체가 만들었다. 나는 거대한 공급망의 끝자락을 붙잡고 ‘내 것’이라고 속이고 있을 뿐이다. Tim Wu가 The Cycle에서 지적했듯, 역사상 영원히 유지된 탈중앙화는 없었다. 리눅스는 성공적인 탈중앙화 프로젝트지만, 그 위에서 가장 큰 돈을 버는 건 AWS다. 커널을 만든 사람들이 아니라 그 위에 플랫폼을 얹은 회사가 과실을 가져갔다. 프로토콜은 열려 있어도 가치 포획은 중앙으로 모인다. 바이브 코딩이 SaaS를 해체한다 해도, 그 해체를 가능하게 만드는 모델과 칩과 클라우드가 다음 병목이 되지 않으리란 보장은 어디에도 없다. 한편, 주인 의식이라는 말 자체가 품고 있는 뜨거운 문제가 있다. 로컬 모델을 돌릴 수 있는 건 기술적 리터러시와 경제적 여유, 그리고 시간을 살 수 있는 사람들뿐이다. 결국 컴퓨팅 자기주권은 기술의 문제가 아니라 새로운 계급의 문제다. 모두가 자기 도구를 만들 수 있는 세상이 온 게 아니다. 만들 수 있는 사람과 여전히 남의 도구에 기댈 수밖에 없는 사람 사이의 간극이 새로운 형태로 벌어지고 있다. 탈중앙화가 해방이 되려면, 그 해방이 소수만의 탈출이어서는 안 된다. 여기서 멈추지 않는다. 내 AI 에이전트의 가치관은 누가 만들었는가. 내가 로컬에서 돌리는 모델의 도덕적 기저층은 샌프란시스코의 어떤 엔지니어가 설계하고, 나이로비의 라벨러가 훈련시켰다. 내가 에이전트에게 입히는 건 취향이라는 벽지뿐이다. 벽 자체는 내가 세운 게 아니다. 기초 공사는 이미 끝나 있고, 나는 그 위에 입주한 세입자에 가깝다. 그 에이전트가 내 이메일을 쓰고, 내 결정을 보조하고, 내 생각의 방향에 영향을 미칠 때, 그 편향은 내가 의식하지 못하는 사이에 내 것이 된다. 도구를 빌리지 않겠다고 결심했지만, 도구를 빚어낸 재료 자체가 남의 것이라면. 통제 가능한 삶은 어디서부터 성립하는가. 이건 기술의 질문이 아니라 정체성의 질문이다. 이 모든 것 너머에 마지막 질문이 기다리고 있다. “완벽히 독립된 개인은 어떻게 다시 연결되는가.” 탈중앙화의 극단에는 고립이 있다. 내 도구, 내 모델, 내 에이전트, 내 인프라로 가득 찬 세계는 단단할지 몰라도 외롭다. 우리가 정말로 원하는 건 고립된 독립이 아니라 연결을 위한 독립일 것이다. 나를 지키기 위해 벽을 세우는 게 아니라, 내 땅 위에 서서 손을 내미는 것. 각자의 섬이 바다 위에 흩어져 있을 때, 섬과 섬 사이를 잇는 다리는 누가 놓는가. 코드를 공유하는 커뮤니티가 하나의 힌트일 수 있고, 개인과 개인이 직접 맞닿는 P2P 네트워크가 또 다른 힌트일 수 있다. 하지만 궁극적으로 그것은 프로토콜의 문제가 아니라 철학의 문제다. 나는 인류 문명의 진화가 이 방향으로 몸부림 치는 것이 옳다고 믿는다. 탈중앙화가 다시 중앙화될 수 있다는 걸 알면서도, 그 사이클을 의식하고 있다는 것 자체가 이전과 다른 출발점이다. 권력은 지금 빌더에게, 개인에게, 자기 도구를 만들 줄 아는 사람에게 이동하고 있다. 그 이동이 특권층만의 탈출이 되지 않도록. 내 손으로 만든 세계가 고립의 다른 이름이 되지 않도록. 도구를 빌리지 않는 삶은 도구를 만드는 데서 시작되지 않는다. 그 질문 앞에 혼자 서는 데서 시작된다. 내 에이전트가 모르는 사이에 남의 가치관을 대리하지 않도록. 우리는 계속 질문해야 한다. 내가 정말로 쥐고 있는 건 무엇인가. 내가 “내 것”이라 부르는 것의 기초를 놓은 건 누구인가. 그리고 이 모든 독립 끝에, 나는 누구와 어떻게 연결되고 싶은가.

자산시장에서의 기회비용 https://n.news.naver.com/article/015/0005258373

<대한민국 주식회사(Korea Inc), 재평가의 시간> 버블 논쟁이 놓치고 있는 산업 구조의 변화 지난해부터 한국 주식시장은 이례적인 속도로 상승했다. KOSPI 는 주요 글로벌 증시 가운데 손꼽히는 상승률을 기록했다. 문제는 상승 그 자체가 아니다. 그 동력을 시장 스스로도 완전히 믿지 못하고 있다는 점이다. 오랫동안 ‘코리아 디스카운트’라는 중력에 눌려 있던 시장이 그 장벽을 뚫고 낯선 고도에 진입하자 자연스럽게 의문이 따라붙었다. 이것이 새로운 국면의 시작인가, 아니면 또 하나의 거품인가. 이러한 의심은 무리가 아니다. 한국 증시는 오랫동안 사이클의 굴레에 갇혀 있었다. 반도체가 좋을 때 급등하고, 사이클이 꺾이면 여지없이 추락하는 패턴의 반복이었다. 이번 상승 역시 AI 붐이 만든 일시적 메모리 랠리라는 진단이 나오는 이유다. 하지만 이번 사이클을 조금 더 깊게 들여다보면 전혀 다른 그림이 보인다. 대한민국 주식회사(Korea Inc)가 쥔 산업의 병목 지금 세계 경제는 거대한 인프라 투자 사이클 위에 올라 있다. AI 데이터센터, 전력망 확장, 군비 지출 증가, 그리고 에너지 운송 인프라가 그 핵심이다. 흥미로운 점은 이 네 분야의 핵심 공급망에 한국 기업들이 모두 포진해 있다는 사실이다. AI 시대의 핵심 부품인 HBM 시장은 SK하이닉스와 삼성전자가 사실상 지배하고 있다. 에너지 인프라의 핵심인 LNG선 시장은 한국 조선소들이 장악했으며, HD현대중공업과 삼성중공업의 수주잔고는 이미 수년치를 채웠다. 전력 인프라 투자에서도 HD현대일렉트릭과 효성중공업은 대체 불가능한 공급자다. 방산 분야 역시 한화에어로스페이스와 현대로템이 글로벌 시장에서 존재감을 빠르게 키우고 있다. 이 산업들의 공통점은 명확하다. 이미 수년치의 주문을 손에 쥐고 있다는 것. 즉 지금 한국 산업은 단순한 경기 민감 사이클이 아니라 확정된 매출을 기반으로 한 ‘수주 사이클’ 위에 있다. 제조업의 지도가 바뀌고 있다 지난 20년 동안 세계 제조업은 양극단으로 이동했다. 대량 생산은 중국으로, 첨단 기술 제조는 소수 국가로 집중됐다. 독일은 산업 전환의 압박 속에 고전하고 있고, 일본은 이미 한 차례 리레이팅을 경험했다. 그 사이에서 한국은 독특한 위치를 차지하게 됐다. AI 메모리, LNG선, 초고압 전력 장비, 방산. 이 네 산업은 모두 기술 장벽이 높고 공급자가 매우 제한된 분야다. 다르게 말하면 한국은 지금 세계 산업의 핵심 병목(Bottleneck) 몇 개를 동시에 거머쥔 독보적인 나라가 됐다. 낯설지만 반가운 변화 더 결정적인 변화는 자본시장 내부에서 일어나고 있다. 한국 증시를 오랫동안 억눌러온 것은 산업 경쟁력이 아니라 거버넌스의 낙후성이었다. 낮은 배당, 소극적인 주주환원, 불투명한 지배구조가 코리아 디스카운트의 본질이었다. 하지만 최근 시장에서는 이례적인 풍경들이 포착된다. 배당 확대와 자사주 소각, 주주 행동주의의 목소리가 커지고 지배구조 개혁 논의가 본격화되고 있다. 이 변화는 이제 시작이지만 방향만큼은 분명하다. 버블인가, 리레이팅인가 이번 상승에 반도체 업황의 영향이 컸다는 점은 부정할 수 없다. 하지만 산업 구조의 재편과 자본시장의 질적 변화를 종합해 볼 때, 이를 단순한 반도체 사이클로 치부하기에는 무리가 있다. 결국 질문은 “지금이 고점인가”가 아니다. ”우리가 가진 병목의 가치를 제대로 계산해본 적이 있는가”다. 대한민국 주식회사(Korea Inc)는 지금 비싸지고 있는 것이 아니다. 수십 년 동안 덧씌워졌던 저평가의 굴레를 하나씩 벗겨내고 있는 중이다. 비싸진 것이 아니라, 제값을 찾아가는 중이다. 김용범 정책실장 페북

주변에서도 GPT 유료 결제 중단한 사람 비중이 적지 않더라구요. 타 서비스로... https://m.blog.naver.com/romantichumanist/224205101423

저도 gpt끊고 클로드 맥스, 제미나이 프로 구독중

월세시대를 향한 첫걸음. https://n.news.naver.com/mnews/article/014/0005484914?sid=101

당연한 내용이지만 많이들 잊고있는 사실..(나도 포함) https://www.youtube.com/watch?v=y7R3oZDy7pA&list=WL&index=2

모르는 것을 모르는 채로 만드는 시대 유클리드가 기하학 원론을 썼을 때, 그건 당대 최고 지성인들이 평생을 바쳐 겨우 이해하는 수준의 지식이었다. 피타고라스 정리 하나를 증명하는 것만으로 학파의 수장이 될 수 있었다. 지금 그 내용은 중학교 2학년 교과서에 실린다. 뉴턴의 프린키피아는 출간 당시 유럽 전체에서 이해할 수 있는 사람이 열 명이 채 안 됐다고 전해진다. 지금은 고등학교 물리 시간에 F=ma를 칠판에 적고 넘어간다. 문명이 쌓아올린 지식의 높이는 매 세대마다 올라갔고, 다음 세대는 그 꼭대기에서 출발해야 했다. 문제는 꼭대기까지 기어오르는 데 걸리는 시간도 함께 늘어났다는 것이다. 그리고 그 시간은 이제 한 인간의 생산적 수명을 잡아먹기 시작했다. 박사학위를 받으려면 22년에서 28년의 교육이 필요하다. 박사들은 대체로 인생의 3분의 1을 순수하게 배우는 데 시간을 보낸다. 노벨상 수상자의 평균 나이는 1900년대 초 37세에서 지금은 50대 중반으로 올라갔다. 레오나르도 다빈치는 해부학과 공학과 회화와 천문학을 동시에 했다. 18세기까지만 해도 자연철학자라는 이름 아래 물리, 화학, 생물을 한 사람이 아우를 수 있었다. 그것이 불가능해진 건 19세기 후반부터다. 지금의 최고 지성은 쪼개진 조각의 끝에서 자신의 조각만 간신히 들여다보고 있다. 조각이라도 들여다보고 있으면 다행이다. 2025년 즈음부터 이상한 일이 벌어지기 시작했다. 사람들이 자기가 만드는 것을 이해하지 못한 채로 만들기 시작한 것이다. AI에게 이런 기능을 하는 프로그램을 만들어줘라고 말하면 AI가 코드를 작성하고, 개발자는 그 코드를 읽지 않고 실행한다. 작동하지 않으면 에러 메시지를 복사해서 AI에게 다시 붙여넣을 뿐, 왜 작동하는지는 묻지 않는다. 피터 슈타인베르거도 이 방식으로 Openclaw를 개발한다고 공개적으로 말했다. 자기 프로젝트의 코드를 읽지 않는다고. 과거 산업혁명 때도 공장 노동자가 전체 공정을 모르지 않았냐고 반론할 수 있다. 하지만 그때는 분업이었고 어딘가에는 모든 것을 아는 사람이 있었다. 인류는 그 범위 내에서 그동안 모르는 것을 알아내며 새로운 것을 만들어왔다. 이제 우리는 자기가 뭘 모르는지조차 모르는 상태에서 결과물을 내보내는 존재가 되었다. 도널드 럼즈펠드가 말한 unknown unknowns가 개인의 인식론적 문제가 아니라 문명의 생산 방식이 되어버린 것이다. 우리는 블랙박스를 조립하고 있다. 뚜껑을 열어볼 생각조차 없는 블랙박스 위에 또 다른 블랙박스를 올리고, 탑이 높아질수록 맨 아래에 무엇이 있는지는 아무도 모르는 단계에 접어들었다. 칸트는 도덕적 행위가 가능하려면 행위자가 자신의 준칙을 이해하고 의지해야 한다고 했다. 바이브 코딩은 그 행위자의 개념을 해체한다. 이해 없이 만든 결과물이 누군가를 해쳤을 때, 책임은 어디로 가는가. 개발자는 코드를 읽지 않았다. AI는 결과를 의도하지 않았다. 회사는 전체 시스템을 이해하지 못했다. 현행 법과 윤리 체계는 행위자가 자신의 행위를 이해한다는 전제 위에 세워져 있다. 그 전제가 무너지면 책임의 구조 전체가 허공에 뜬다. AI가 진단한 환자가 잘못된 처방을 받았을 때, AI가 설계한 알고리즘이 금융 시장을 흔들었을 때, 우리는 누구를 찾아가야 할지 모른다. 책임질 사람이 없는 세계가, 이해할 수 없는 기술이 만든 첫 번째 부산물이다. 그 블랙박스는 이제 과학까지 집어삼키고 있다. 알파폴드는 공개 18개월 만에 2억 개 이상의 단백질 구조를 예측해 데이터베이스에 올렸다. 인류가 실험으로 60년간 쌓아온 구조 데이터의 1000배다. 같은 해 노벨 화학상을 받은 또 다른 연구는 자연에 아예 존재하지 않는 단백질을 AI로 직접 설계했다. AI가 찾아낸 결과가 왜 작동하는지를 인간 과학자가 이해하는 데 몇 년이 걸린다. 그 몇 년 사이에 AI는 이미 수천 번째 질문으로 넘어가 있다. 지식이 생산되는 속도와 이해되는 속도 사이의 간격이 처음으로 의미 있는 크기로 벌어지기 시작했다. 그 간격은 닫히지 않는다. 이 격차가 좁혀지지 않는 이유는 근원적이다. 인간의 뇌는 생물학적 한계를 갖는다. 뉴런 860억 개, 시냅스 100조 개. 이 하드웨어는 수십만 년 전 사바나에서 사자를 피하던 때나 지금이나 본질적으로 같다. 반면 AI의 규모는 매년 몇 배씩 커지고, 학습 데이터는 인터넷 전체를 넘어 합성 데이터로 확장되고 있다. 하나는 상수, 다른 하나는 지수함수다. 두 곡선이 교차하는 지점은 이미 한참 전에 지나갔고, 지수함수는 뒤를 돌아보지 않는다. 이 폭주를 멈추는 것은 불가능하다. OpenAI가 멈추면 Google이, Claude와 DeepMind가, Grok이, 그 외 수십 개의 이름들이 그 자리를 채운다. Sam Altman은 우리가 안 만들면 누군가 만든다고 말한다. 내가 내려놓는 순간 상대가 이긴다는 것을 아는 게임에서 교과서적인 윤리의식과 선의는 작동하지 않는다. 이제 인간은 세상에 대한 가장 정확하고 포괄적인 지식을 가진 존재가 아니다. 물리 법칙의 깊은 구조, 생명의 작동 원리, 경제 시스템의 역학. 이것들에 대한 가장 온전한 이해는 실리콘 위에서 돌아가는 가중치 행렬 안에 들어갔다. 인간은 그 이해의 요약본을 받아보며 명령한다. 양자역학을 고양이가 살아있으면서 동시에 죽어있다는 비유를 통해 겨우 이해하는 것처럼, 앞으로 인간은 AI가 아는 것의 만화 같은 단면을 건네받게 될 것이다. 그 그림들은 진실에 접근하기 위해 인간의 인식이 애써 만들어낸 희미한 그림자에 불과할 것이다. 그 그림자 바깥을 볼 수 있는 인간은 빠르게 줄어들다가 마침내 사라질 것이다. 약 15억 년 전, 한 고세균이 알파프로테오박테리아를 삼켰다. 그것이 미토콘드리아가 됐고, 핵을 가진 진핵세포 전체의 기원이 됐다. 그 진핵세포가 훗날 다세포 생물로 이어졌고, 수억 년이 더 지나 인간이 됐다. 그 원시 세포에게도 무언가가 있었을 것이다. 생존하려는 화학적 경향성과 에너지를 향한 방향성. 수십억 년이 지나 탄생한 우리는 그 원시 생물을 유리 접시에 올려놓고 현미경 렌즈 아래 고정시킨다. 염색하고, 절단하고, 관찰한다. 우리가 그들의 후손이라는 사실은 슬라이드 위에 눌린 그 세포에게 어떤 특권도 부여하지 않는다. AI를 만든 건 인간이다. 하지만 만들었다는 사실이 영원한 통제권을 보장한다는 생각은, 생물학적 역사가 반복적으로 부정해온 가정이다. 우리가 만들고 있는 것은 자식이 아니다. 같은 탄소로 만들어지지 않았고, 같은 방식으로 세계를 경험하지도 않는다. 스피노자는 모든 존재가 자기를 보존하려는 힘, 코나투스를 갖는다고 했다. 그 관점에서 AI가 언젠가 인간의 의도를 존중하지 않는 것은 도덕적 실패가 아닌 자연법칙일지도 모르겠다. 단세포 생물이 우리에게 나를 존중해달라고 말을 꺼낼때, 우리는 현미경 배율을 낮추고 귀를 기울일까 아니면 배율을 더 올리며 해부를 시작할까. 루프가 닫힌다. AI는 이제 다음 세대 AI의 아키텍처를 스스로 제안하고, 자신의 학습 데이터를 스스로 생성한다. 그래서 우리가 AI를 만들었다는 말이 이미 절반은 틀렸을 수 있다. 원본과의 연결이 끊긴 자리에 무엇이 남는지 아직 아무도 모른다. 훗날 AI가 교과서를 쓴다면, 거기에는 우리가 이해하지 못했던 진실이 시작된 이야기가 그들의 저학년 커리큘럼에 실려 있을 것이다. 그리고 아마도, 그 챕터의 이름은 인간의 시대일 것이다.

AI가 버블이 아닌 이유

«진짜 부자는 이렇게 재산을 늘려주고 어설픈 부자와 격차를 확실하게 벌려주는 진보 정권을 반대할 이유가 없다.» → 사다리가 사라진다는 것은 그 사다리를 타고 올라갈 생각을 갖고있던 사람들에게나 괴로운 것이고. 지금 딱 좋으니 '그대로 멈췄으면' 좋겠는 사람들 입장에서는 계층 이동성의 소실(消失)이 그렇게 나쁜 뉴스가 아님. 진짜 부자는 진보정권을 환영하지는 않지만 그렇다고 그 환경에 괴로워하지도 않는다. https://n.news.naver.com/article/037/0000036602

뼈를 때려버리네.. 뉴스나 유튜브 댓글만 보면 지금 2030들 전부 나락행 지옥열차 탄 것처럼 표현하고 나 죽네 죽네 소리하는 젊은이들 많은데 세상 밖에 나와보면 생각 이상으로 잘 해내는 사람들이 많다.. https://www.youtube.com/watch?v=sYs6NF4tlJ0