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오스왈드

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판사님 이 글은 고양이가 썼습니다만 제 의견과 대부분 일치 합니다.

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Citi) 글로벌 인공지능— 효율성 프론티어 (The Efficiency Frontier) 씨티의 견해 (CITI'S TAKE) AA 인텔리전스 프론티어는 이번 주 3포인트 상승해 66을 기록했으며, 지난 3개월간 각 연구소
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Citi) 글로벌 인공지능— 효율성 프론티어 (The Efficiency Frontier) 씨티의 견해 (CITI'S TAKE) AA 인텔리전스 프론티어는 이번 주 3포인트 상승해 66을 기록했으며, 지난 3개월간 각 연구소들이 보다 진보된 모델의 공개를 자제하면서 나타났던 급격한 격차 축소 이후, 프로프라이어터리(독점)-오픈 간 격차가 3포인트에서 6포인트로 다시 확대되었습니다. 그럼에도 불구하고 오픈 웨이트 모델은 9월 2일 기준 Vercel AI Gateway 토큰 물량의 60%에 도달했으며(8월 25일 53%에서 상승), 이는 프론티어가 진전되는 와중에도 채택이 계속될 것임을 시사합니다. 가장 높은 AA 인텔리전스 점수를 기록한 모델들의 태스크당 비용은 서로 반대 방향으로 움직여, 선두 모델은 55% 하락한 반면 2위 모델은 37% 상승했으며(속도는 각각 20%, 6% 상승했음에도), 이는 프론티어에서의 성능과 효율성 간 트레이드오프가 하나의 선택임을 다시 상기시켜 줍니다. 다음 주 열리는 씨티 TMT 컨퍼런스에서는 AI 채택 속도, 기업의 ROI, 인프라 배치, 그리고 가치 분배에 관한 증거가 제시될 예정입니다. 효율성(Efficiency). 프로프라이어터리 모델의 평균 태스크당 비용은 전주 대비 11% 상승한 0.42달러를 기록한 반면 오픈 모델의 태스크당 비용은 0.35달러를 유지하여, 표시된 토큰 가격에서는 거의 3배의 차이가 있음에도 태스크 단위 프리미엄은 20%에 그쳤습니다. 캐시 읽기 및 쓰기가 태스크 비용의 66%를 차지하며 전주 대비 1% 상승했고, 태스크당 추론 및 답변 출력 토큰의 합계는 3% 증가한 2만 6천 개를 기록했습니다. 이러한 추세는 메모리 관리, 검증, 그리고 모델 아키텍처가 실현 경제성(realized economics)에서 점점 더 중요해지고 있음을 보여줍니다. 또한 이는 역량 향상이 규제 당국의 감시에 직면한 상황에서, 선도 사업자들이 효율성 주도의 스케일링을 통해 마진을 방어하고 배치 옵션을 유지할 수 있는 경로를 제공할 수도 있습니다. Figure 2에 제시된 바와 같이, 창발적 상징 구조(emergent symbolic structure)에 관한 연구(arXiv, 8/30) 역시 모델이 후속 모델을 시험하는 데 기여함에 따라 자동화된 평가와 정렬(alignment)을 한층 개선할 수 있으며, 이는 RSI(재귀적 자기개선)를 위한 잠재적 구성 요소를 제공합니다. 규제(Regulation). 이번 주 출시 클러스터에는 프로프라이어터리 9건과 오픈 2건의 출시가 포함되었으며, 여기에는 메타의 Muse Spark 1.3, 구글의 Gemini 3.8 Flash, 마이크로소프트의 MAI-Transcrie-2, 텐센트의 Hy4를 비롯해 선도 연구소들의 여타 프론티어 모델 출시가 포함됩니다. 샌더스-카사르 제안(9/3)은 주로 이미 잘 알려진 AI 관련 정서를 반영한 것으로 받아들여질 가능성이 크며, 보다 실효성 있는 움직임은 인프라 배치를 겨냥하고 있습니다. 여기에는 이미 프론티어에서 이루어지고 있는 거버넌스(OpenAI, 9/1)와, 해외 클라우드를 통한 중국의 고성능 GPU 원격 접근에 대한 제한 제안(Forbes, 8/31)이 포함됩니다. 이러한 조치들은 출시를 지연시키고, 컴퓨팅 수요를 승인된 공급자와 관할권으로 유도하며, 프론티어 인텔리전스에 최적화된 사이버 모델에 대한 통제된 접근의 전략적 가치를 높일 수 있습니다. 데이터센터 개발은 또 다른 규제 전선으로, 텍사스와 같은 주(Reuters, 9/3)에서 정치적 반발이 커지고 있어 인허가 및 부지 선정 리스크가 확대될 가능성이 높습니다. 가격(Pricing). 수익화의 축이 토큰에서 성과(outcomes)로 넓어지고 있습니다. Cognition은 연환산 매출 9억 달러에 도달한 것으로 알려졌으며 연말까지 15억 달러를 상회할 것으로 예상하고 있고, 한 선도 연구소의 광고 사업은 10억 달러의 ARR을 달성했습니다. 프론티어 가격은 전주 대비 18% 상승한 100만 토큰 혼합 기준 1.44달러를 기록했으며, 이는 프로프라이어터리 모델이 27% 상승해 2.23달러가 된 데 따른 것으로 오픈 모델 가격은 0.75달러를 유지했습니다(Figure 16). 평균 토큰 지출은 전주 대비 5% 하락한 0.97달러를 기록했는데(Figure 17), 이는 라우팅이 실현 비용을 계속 압축하고 있으며, 소비량이 아닌 완료된 작업(The Information, 8/31)에 대해 유리하게 과금하는 플랫폼에 보다 지속 가능한 마진이 귀속될 수 있음을 시사합니다.

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AI에 100달러가 투자되면, 엔비디아 GPU에 가는 돈은 생각보다 25달러 정도입니다. 그럼 나머지 75달러는 어디로 갈까요? 칩 50달러 • AI 가속기 25달러: $NVDA $AVGO $AMD • 메모리 15달러: $MU, 삼성전자, SK하이닉스 • CPU·서버 등 10달러: $AMD $INTC $DELL $HPE 네트워킹 15달러 • 스위치, 네트워크 칩, 광통신: $ANET $CSCO $AVGO $MRVL $LITE $COHR 등 전력 20달러 • 배전, 변압기, 발전, 전기공사: $ETN $VRT $CEG $NEE $PWR 등 냉각 7.5달러 • 액체냉각, 칠러, 열관리: $VRT $NVT $MOD $TT $JCI $CARR 시설 7.5달러 • 데이터센터와 건설: $EQIX $DLR $EME $FIX 등 여기까지만 보면 그냥 “AI 수혜주 지도”처럼 보이는데, 투자자 입장에서 더 재미있는 건 자산의 수명입니다. 100달러 가운데 약 65달러는 GPU, 메모리, 네트워크처럼 3~5년이면 다시 바꿔야 하는 자산입니다. $NVDA나 HBM, 광통신 업체들은 AI CAPEX가 계속 늘어날 때 엄청난 레버리지를 받지만, 고객이 교체를 1년만 미뤄도 실적에 바로 반영됩니다. 반대로 나머지 약 35달러는 변전소, 송전망, 냉각설비, 데이터센터 건물처럼 15~30년 이상 가는 자산입니다. $ETN $VRT $PWR 같은 기업들이 여기에 걸쳐 있습니다. 이쪽은 AI 투자가 갑자기 둔화돼도 이미 쌓여 있는 수주잔고 때문에 실적이 바로 꺾이지 않습니다. 대신 한번 설치하면 수십 년 동안 다시 살 필요가 없다는 차이도 있습니다. 한국 증시로 보면 더 재미있습니다. SK하이닉스와 삼성전자는 AI CAPEX의 ‘짧은 시계’에 있고, HD현대일렉트릭, 효성중공업, LS ELECTRIC은 ‘긴 시계’에 있습니다. 전부 AI 수혜주라고 묶이지만 사실 전혀 다른 투자를 하고 있는 셈입니다. 그래서 앞으로 AI 인프라 종목을 볼 때는 저는 세 가지만 보면 된다고 생각합니다. 1. AI에 100달러가 들어갈 때 이 회사는 어느 칸에 있는가? 2. 그 회사가 파는 장비는 몇 년마다 다시 사야 하는가? 3. 지금 병목은 수요인가, 공급인가? 특히 재밌는 건 이겁니다. 엔비디아 $NVDA를 지도에서 아예 지워도 75달러가 남습니다. AI CAPEX 사이클을 꼭 GPU 하나로만 볼 필요가 없는 이유입니다. https://letter.inlevel9.com/issues/ai-capex-100-dollar-map
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이젠 마케터한테도 코딩을 물어본다네요. 앤드루 응은 자기 회사 마케터를 뽑을 때 “무엇을 만들어봤는가”를 묻고, 만든 소프트웨어가 없으면 문제라고 말합니다. 실제로 마케팅팀은 자료조사 앱을 직접 만들고, 재무팀 임원도 반복 업무를 자동화하는 스크립트를 짭니다. 재미있는 건 응이 동시에 “AI가 일자리를 없애지는 않을 것”이라고 말한다는 점입니다. 모순처럼 보이지만, 직무가 없어지는 게 아니라 그 직무에 들어가기 위한 입장권이 바뀌고 있는 것에 가깝습니다. 한국에서도 비슷합니다. 개발자 공고는 줄어드는 반면, 채용 공고에서 ‘AI 네이티브’라는 표현은 1년 새 8배 늘었습니다. 앞으로 중요한 질문은 “내 직무가 AI로 없어질까?”보다 “내 직무에서 이제 무엇까지 직접 만들 수 있어야 하나?”일지도 모르겠습니다. https://letter.inlevel9.com/issues/who-know-how-to-code
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미국은 GPU를 담보로 돈을 빌려주고, 중국은 이제 토큰 사용량을 보고 대출해줍니다. 중국 광저우에서는 기업의 토큰 소비량, 연산 계약, 매출채권 등을 근거로 최대 약 58억 원을 빌려주는 ‘토큰 대출’이 시작됐습니다. 미국에선 이미 CoreWeave가 H100 GPU를 담보로 23억 달러를 조달했습니다. 그런데 한국은 아직 GPU도, 토큰도 아닙니다. 한국은 여전히 AI 기업의 신용을 판단할 때 여전히 “독파모에 선정됐는가, 정부 사업을 땄는가”가 중요한 신호로 작동합니다. (ZDNet) 은행이 무엇을 담보로 인정하느냐는 단순한 금융 문제가 아닙니다. GPU를 보면 기업은 고객을 찾고, 토큰을 보면 사용량을 만들고, 정부 선정을 보면 다음 공고를 봅니다. 미국은 기계를, 중국은 계량기를 보기 시작했습니다. https://naver.me/GgUmgtJ0
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아스트라 들어왔네요.. 늦게 들어오길 원했는데
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DeepSeek, 몽골 데이터센터에 화웨이 Ascend 950DT 칩 16만 개 이상 도입 예정 ( bloomberg.com )
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🏛 트럼프 행정부 "백악관" 공식, 이민자 추방 미니 게임 출시 ( whitehouse.gov )
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진보 성향 주에서 트랜스젠더 스포츠에 대한 투표가 진행되면 어떤 일이 벌어질까요? ( vox.com )
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뉴욕시는 초등·중학생의 생성형 AI 사용을 1년간 제한했고, 호주는 16세 미만 SNS를 막았습니다. EU도 무한스크롤·추천 알고리즘 같은 ‘중독 설계’를 규제하기 시작했습니다. 한국도 스마트폰·SNS 규제가 빠르게 논의되고 있습니다. 그런데 한 가지 빠진 질문이 있습니다. 아이에게 화면을 뺏으면, 그 시간을 누가 대신할까요? 한국에서 아이 앞의 스마트폰은 교육기기라기보다 부모의 손이 부족한 30분을 대신하는 ‘돌봄 도구’인 경우가 많습니다. 그리고 대화형 AI는 유튜브보다 이 역할을 훨씬 더 잘할 가능성이 있습니다. 그래서 이 문제는 단순히 “AI를 허용할까, 금지할까”가 아닙니다. 대체재 없는 금지는 결국 부모에게 시간과 비용을 돌려주는 일일 수 있습니다. https://letter.inlevel9.com/issues/screen-is-childcare-not-education
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제가 운영하는 뉴스레터가 구글 인증 매체로 등록 되었습니다. 아래 링크를 클릭하시고 선호매체로 추가해주시면 큰 도움이 됩니다. https://www.google.com/preferences/source?q=letter.inlevel9.com 제발 해주라... 🙏
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국가별 연금이 실제 소득을 얼마나 대체 하는가? 🇰🇷대한민국 33.4%
국가별 연금이 실제 소득을 얼마나 대체 하는가? 🇰🇷대한민국 33.4%
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기본소득이 도대체 얘네들에겐 뭐였을까?
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이름 바꾸자 세금맛있당으로 https://n.news.naver.com/article/057/0001967183?event_id=057_1788430444761
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공공DX/AX... 이거 하긴 해야 하는데 참 어렵네요
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공공기관_기능개혁_추진방안관계부처합동_최종.pdf
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나와 버림
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📊 ChatGPT 광고 연 환산 매출 10억 달러 돌파 오픈AI는 챗GPT 광고의 연간 환산 매출이 10억 달러를 넘었다고 밝혔다. 미국·한국 등 40여 개국에서 운영 중이며, 전체 연 환산 매출 400억 달러의 2.5%다. 광고주 수만 곳이 참여했고, 일부는 4주 집행으로 수익 3배 성과를 냈다. 국내는 6월부터 무료·Go 요금제 이용자에게 노출된다.
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🦷 다이슨 카메라젯 전동 칫솔 출시 • 카메라 기반 타겟팅: 내장 카메라와 Gap Optical Targeting™ 기술로 치아 사이 틈새를 자동 식별하고 원뿔형 제트 분사로 치실질을 수행합니다. • 강력한 플라그 제거: 다이슨의 가변 음파 진동 기술을 적용해 기존 전동 칫솔 대비 최대 69% 더 많은 플라그를 제거합니다. • 3-in-1 충전·리필 도크: 거치대에 거치 시 버튼 하나로 기기 보관, 충전, 세정액(물) 리필이 자동으로 처리됩니다. • 가격 및 배터리 성능: 가격은 $499.99이며, 1회 완충 시 14회 완벽 세정이 가능하고 수명 연장을 위한 교체형 배터리가 탑재되어 있습니다.
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구글의 새로운 AI 모델, 코딩 능력 격차 좁힐 것으로 예상 (제미니 3.8 플래시) https://www.wsj.com/tech/ai/new-google-ai-model-said-to-narrow-gap-on-coding-ability-264c6052
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정부, '모두의 AI'에 2500억원 투입…"주민등록·KTX 예약도 AI로" 출처 : 지디넷코리아 | 네이버 - https://naver.me/F05YgL0f
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