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국민연금 순매수는 언제? -> 코스피 3,700~5,590 사이 • 국민연금의 국내주식 목표비중은 20.8% (=코스피 약 5,590) • 전략적 자산배분(SAA) 허용범위가 ±6%p 이므로 하단은 14.8% (=코스피 약 3,700) 추정 방법에 따라 차이는 있어도, 코스피 3,400~3,700 부터는 연기금의 기계적 매수가 들어오는 타이밍. 반대로 생각하면.. 이 즈음부터는 퀄리티 기업들을 모아가기에 괜찮은 시기. (대신증권의 9월 보고서 기반으로 단순 추정)

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“옳은 사람이 이기는 것도 아니고, 운 좋은 사람이 이기는 것도 아니다. 세를 만난 사람이 이긴다.“ ”세를 만드는 것은 내 힘 밖에 있다. 내가 할 수 있는 것은 세를 알아보는 것, 세를 만날 때까지 기다리는 것, 그리고 세를 만났을 때 올라타는 것뿐이다.“ https://blog.naver.com/donodonsu/224444666575
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CPI가 오르고.. 기술주가 빠지고.. 혼란한 장세에서 42% 오른 기업이 있습니다. • Bending Spoons라는 회사인데요. • Evernote, Vimeo, AOL 등.. 한물 간 IT 서비스를 모으는 회사입니다. • 비유하자면 사모펀드처럼 인수 후 Value add해서 이익을 먹는 회사인데요. • 여기에 버크셔 해서웨이가 $330M 투자 발표를 했습니다. 기존 $600M 투자에 더해 총 $930M 투자로 지분의 4% 정도를 가지게 되었고요.) • 다만 벤딩 스푼스는 인수한 기업의 재매각을 목표로 삼지는 않구요. • 여러 경영 상 개선을 통해 지속적인 보유를 추구하는 방향으로 보입니다. (<- 이런 점이 버크셔와 잘 맞았을지도?) • 공식 발표에서도 추가적인 기업 인수들 ("will further enhance our financial flexibility and ability to pursue attractive acquisitions as part of our broader financing strategy.") 여력을 남겨둬서, 더 좋은 딜이 앞으로 이어질 수도 있겠네요. • 어쩌면 이런 회사야말로 [AI로 돈 버는] 회사가 되지 않을까 싶네요 https://investors.bendingspoons.com/newsroom/berkshire-hathaway-invests-further-in-bending-spoons6=1
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스타트업에서 영업 책임자로 일하며 느낀 건데.. 사람은 마음이 급하면 전화부터 걸고, 중요한 결정은 한 번이라도 만나봤던 파트너를 신뢰함. 이 지점에서.. Muse, Instinct, Openclaw 등등의 에이전트는 어딘가 한 부분이 빠져있다는 느낌을 지울 수가 없음. 아직 텍스트로 대화하는 게 메인이고, 물성을 가진 접점도 부족함 부모님이 갑자기 아프고 쓰러지면 119에 ‘전화’를 해야지 키보드 치고 있는 건 좀 어색하지 않나..? 영화 Her에서도 에이전트와 사랑에 빠지는 과정은 키보드 두드리는 게 아니라, 하루종일 대화로 일상을 공유하는 거였음. 이런 생각을 이어가다보면 도착하는 지점이 있는데.. 바로 애플임 - 사람들이 허공에 대고 말하도록 하는 기계 중 ‘아이폰’만큼 성공한 UX가 없음. - 요즘 음성인식으로 프롬프팅하며 말로 코딩하는 분들 많은데 그럴 때도 ‘에어팟’ 사용하면 폰이든 PC든 보낼 수 있음 - 무엇보다 이런 UX를 20년 가까이.. 사람들에게 각인시켜왔음 그래서 소비자 에이전트의 끝판왕은 결국 Siri가 되지 않을까 싶음. 막상 Siri를 사용해보면 (과연 2026년이 맞나 싶을 정도로) 구린 성능을 보여주다가도.. 에이전트가 소비자 접점을 새로 만들기보다, 이미 퍼져있는 소비자 접점에 AI가 끼는 게 쉽지 않나 싶음. 우리 어머니가 아이폰 홀드 버튼 꾹- 누르고 “내일 아침에 먹을 도제식빵 좀 집앞에 갖다놓아”달라거나, 자동차 사고 났을 때 에이전트가 먼저 보험사 긴급출동 신청할 정도는 되어야 하지 않을까 - 한편 애플은 10월 13일에 스마트홈 관련 발표를 진행할 예정임. 이 자리에서 Siri AI 관련 발표도 나온다는데.. 새로운 에이전트 시대가 열릴지, 아니면 지난 10년 동안 실망시킨 Siri에게 다시 속을지 🥲 관전 포인트가 될 거 같음 https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-09-30/apple-is-finally-ready-to-enter-its-next-big-category-the-smart-home
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상황이 참 묘합니다. 세계 인구의 대부분은 AI를 써본 적 조차 없습니다. 써봤더라도 어딘가 어설픈 챗봇이나 새로운 구글 검색이라고 생각하죠. 업무에 활용하더라도, 여전히 ‘효율이 조금 나아졌다’ 정도만 체감하고 있어요. 하지만 소수의 사람들은.. 발전 속도가 곡선을 넘어 거의 “수직으로” 치솟는 데서 현기증을 느낍니다. 이 모든 일이 동시에 벌어지고 있어요. So this is the weirdness of the moment. The general public has mostly not interacted with these systems. When they have, it looks like a derpy chatbot. The majority of professionals still see only a modest uplift. And a small sliver of professionals are experiencing the vertigo of the curve going vertical. And it is all happening at the same time. https://x.com/karpathy/status/2109361546505966046?s=46&t=7CtGXi9Yd7G87Q9WTRNyjw
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S/W 회사의 신규 채용이 줄었다. 동료가 이직해도 충원 안하는 게 슬슬 자연스럽다. 유능하고 열정 넘치던 인재도 이제 굶어야 할까? 아니다. 새로운 기회를 찾았다. 그동안 닿지 않았던 제조업에서, 소기업에서, 언섹시한 회사들에서 조용히 혁신을 이뤄가고 있다. 건전한 열정 + 유능한 역량 + AI를 활용하면서 천천히.. 스멀스멀.. 활력을 불어넣고 있다. 아직은 상당히 정성적인 느낌이고 태동기에 있다고 생각하는데, 이런 발걸음이 하나하나 더해지면서 생산성 폭발의 ‘문턱‘을 넘는 어느 순간도 찾아오지 싶다. 좋은 스펙을 가진 개발자는 제조업 회사에 지원을 잘 안하셨거든요. 보통은 소프트웨어 회사, 검색엔진이나, 투자 많이 받은 스타트업 이런 회사를 선호하셨죠. 최근에 (화장품 ODM 회사에서) 지원서를 100장 정도 받아보니 와.. 스펙이 정말 많이 좋아졌더라구요 그동안은 제조업에서 가질 수 없던 인재분들이 많이 지원해주셔서, 제조업의 소프트웨어 역량은 강해질 수 있겠다 생각하고 있습니다. https://youtu.be/NJJYtWhaPRs?t=2742&si=tr7dl1y9xj14Id-k (45:44 부터)
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Apple and a Hacker’s Future (https://stratechery.com/2026/apple-and-a-hackers-future/) 도입 • 이 글은 작성자의 상시 가동 Mac Mini가 해킹당한 사건에서 출발해, macOS 취약점(CVE-2026-65400)과 Apple의 권한·보안 정책, 그리고 스마트홈 확장 계획까지 이어지는 문제를 다룬다. • 작성자는 자신의 실수로 해킹을 당했다고 인정하면서도, 에이전트를 상시 실행하는 헤드리스 Mac 환경에서 Apple의 TCC 권한 체계와 보안 업데이트 방식이 오히려 위험을 키웠다고 본다. • 이어 Mark Gurman이 보도한 Apple의 스마트홈 허브(J490) 계획을 통해, Apple이 사용자 통제를 더 많은 영역으로 확장하려는 움직임에 대한 우려로 논의를 넓힌다. Agent Protection • 작성자의 상시 가동 Mac Mini가 해킹당했지만, 해당 기기에는 Claude와 Codex만 실행되고 있어 피해가 제한적이었다. • 작성자의 실제 에이전트는 Claude Code 스레드로, 아이디어 기록과 프로젝트 상태 추적을 담당하며 모니터링 도구를 30분마다 재시작한다. • 바로 그 재시작 과정에서 Claude가 이상 징후를 포착해 명령 실행을 스스로 중단하고 진단 정보와 대응 방안을 제시했다. • 작성자는 Claude를 활용해 악성코드를 찾아내고 감시 도구를 만든 뒤 Mac Mini를 초기화했다. • 포인트: 상시 실행되는 에이전트는 보안 사고에서 오히려 탐지와 대응의 핵심 수단이 될 수 있다. Apple Protection • Apple은 개발자 사이트를 통해 Full Disk Access에 대한 추가 통제 방침을 발표하며, 에이전트의 광범위한 접근이 사용자 위험을 키운다고 경고했다. • Mac은 스크립트 자동화와 접근성 API, 인증된 Unix 환경, 우수한 하드웨어 덕분에 에이전트 호스트로 이상적이다. • 그러나 헤드리스 환경에서는 GUI 전용 권한 프롬프트가 소프트웨어에 보이지 않아 에이전트가 조용히 실패하고, 사용자가 직접 화면 공유로 접속해 승인해야 하는 문제가 있다. • TCC는 악성코드 차단이라는 목적이 있지만, 에이전트가 만드는 프로그램 단위가 아니라 에이전트 단위의 권한 계층이 필요한 상황이다. • 포인트: 에이전트 시대에는 기존 TCC의 추상화 수준과 GUI 의존성이 실질적인 보안·운영 병목이 된다. Apple Frustration • Ars Technica에 따르면 취약점은 포트 5900이 인터넷에 노출될 때 악용되며, 화면 공유가 켜지면 macOS 방화벽이 해당 포트를 연다. • 작성자는 TCC 때문에 화면 공유를 상시 켜둘 수밖에 없었고, 이는 VPN이나 SSH 터널링 같은 안전한 대안을 쓰기 어렵게 만들었다. • Apple의 자동 보안 업데이트 설정이 실제로는 대부분의 보안 수정에 적용되지 않는다는 점도 문제로 지적된다. • CVE 수정은 대개 포인트 릴리스로 제공되는데, 이를 보안 업데이트로 명확히 인식시키지 못한 점이 신뢰를 훼손한다. • 포인트: 권한을 계속 요구하는 플랫폼이라면, 보안 업데이트의 명칭과 자동 설치 동작도 사용자 신뢰에 맞게 정직해야 한다. Home Visions • Mark Gurman에 따르면 Apple은 10월 13일 스마트홈 허브(J490)와 HomePod mini, TV 셋톱박스 신제품을 발표할 계획이다. • 허브는 약 6인치 정사각형 디스플레이로 벽걸이형과 거치형이 있으며, 온도조절기·도어락 제어, 영상 통화, 음악 재생, 사진 슬라이드쇼 등에 쓰인다. • 이 제품들은 수년간 지연된 새로운 Siri AI를 부각하는 역할도 맡는다. • 작성자는 10년간의 Siri 실망과 음성 중심 제품에 대한 회의감, 그리고 Apple의 제약이 집 안 더 많은 곳으로 확장되는 것에 대한 거부감을 드러낸다. • 포인트: Apple의 스마트홈 확장은 AI 에이전트를 직접 만들고 쓰는 사용자에게는 매력보다 통제 확대의 신호로 읽힐 수 있다. 26.10.05 Apple and a Hacker’s Future https://stratechery.com/2026/apple-and-a-hackers-future/
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가장 큰 관심은 에이전트 자리를 향한 경쟁입니다. AI 모델은 비교적 쉽게 대체할 수 있습니다. 반면 에이전트는 사용자에 관한 맥락을 더 많이 알고, 사용자의 로그인 정보나 파일 등에 더 폭넓게 접근할 수록 더 잘 작동합니다. 그만큼 사용자는 다른 에이전트로 갈아타기 어려워지고, 따라서 이 경쟁에 걸린 이해관계도 커집니다. 대부분의 개인과 기업은 여러 에이전트가 아니라 단 하나의 에이전트만 쓰게 될 것이기 때문입니다. 에이전트 제품을 가장 먼저 내놓은 두 회사(개인-메타, 업무-MSFT)는 이미 막강한 유통망과 이를 활용한 경험까지 갖추고 있습니다. 개인이나 직원의 생활과 업무 환경을 폭넓게 파악할 수 있고, 이미 자리 잡은 메시징 서비스를 활용하며, 에이전트마다 컴퓨터 한 대가 주어집니다. 메타는 지구상의 거의 모든 사람에게 닿아 있고, 마이크로소프트는 거의 모든 직원에게 닿아 있습니다. 미래는 여러분이 예상하는 것보다 더 빠르게 보급될지도 모릅니다. === 오류 때문에 후반부의 가장 중요한 결론이 잘렸네요.. ㅎㅎ
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Apps, Agents, and Aggregation (https://stratechery.com/2026/apps-agents-and-aggregation/) 도입 • 이 글은 스티브 잡스의 아이폰 발표를 출발점으로 삼아, 메시징·자연어 인터페이스·AI의 컴퓨터 사용이라는 세 가지 변화가 2026년 현재 어떻게 현실이 되었는지를 다룬다. • 저자는 2014년 메시징을 스마트폰의 킬러 앱으로 규정한 자신의 논지와, 저커버그의 "사람이 중심"이라는 주장에 반대했던 '해야 할 일(Jobs to Be Done)' 논쟁을 다시 소환한다. • 이어 에이전트에게 컴퓨터를 부여하는 문제, 맞춤형 UI의 부상, 그리고 발견(discovery)에서 영감(inspiration)으로의 전환이라는 흐름을 따라가며 집계(aggregation)의 새로운 국면을 짚는다. • 마지막으로 Microsoft의 Copilot "슈퍼 앱"과 Autopilot을 사례로, 플랫폼 기업들이 업무용 OS 자리를 두고 벌이는 경쟁을 살펴본다. Messaging and Jobs to Be Done • 스티브 잡스의 아이폰 발표 장면을 인용하며, 메시징과 자연어 인터페이스, AI의 컴퓨터 사용이라는 세 가지 예측이 2026년 현재 이미 현실이 되었다고 주장한다. • 2014년 "Messaging was Mobile's Killer App" 글에서 메시징이 스마트폰 시대의 핵심 용도라고 주장했으며, 이는 페이스북의 왓츠앱 인수 하루 전에 게재된 것이었다. • 저자는 저커버그의 "앱은 세상의 중심이 아니다, 사람이 중심이다"라는 주장에 반대하며, 스마트폰은 '해야 할 일(Jobs to Be Done)'을 수행하는 151개의 앱으로 이루어져 있다고 반박했다. • 현재 저자의 폰에는 689개의 앱이 있지만, 실제로 자주 쓰는 핵심 앱은 메시징, 소셜 미디어, ChatGPT·Claude 등으로 일관되게 유지되고 있다. • 포인트: 앱의 수는 늘어나도 실제 사용은 소수의 핵심 앱에 집중되며, 이는 AI 에이전트가 대체할 여지가 크다는 신호다. A Computer for AI • 에이전트는 단순한 AI가 아니라 컴퓨터에 접근할 수 있는 AI이며, 2023년 ChatGPT가 플러그인을 도입했을 때부터 AI가 컴퓨터를 대체하는 것이 아니라 운영할 것이라는 전망이 있었다. • Muse의 핵심은 모델이 아니라 미국 사용자 전원에게 2코어·8GB RAM·8GB 저장공간의 가상 머신을 제공한 것으로, 이것이 대부분의 사람에게 에이전트를 실용화하는 유일한 방법이다. • 저자는 산책 중에 Muse에게 인스타그램에 저장한 레시피를 정리해달라고 요청해 5분 만에 자신만의 앱을 만들었고, 이는 690번째 앱이자 사실상 무한한 앱이다. • GPT-5.6 Sol 이후 UI가 있는 모든 앱을 AI가 사용할 수 있게 되었고 Astra가 이를 빠르게 만들면서, 저자가 직접 쓰고 싶지 않은 앱과 웹사이트를 AI가 대신 처리하게 되었다. • 포인트: 에이전트에게 컴퓨터를 제공하는 것이 실용화의 핵심이며, 사용자는 더 이상 앱 사용법을 배울 필요가 없어진다. From Discovery to Inspiration • 에이전트가 만든 앱은 공유될 필요 없이 개인 전용으로 생성되는 진정한 맞춤형 UI의 초기 형태이며, 이는 2024년 "The Gen AI Bridge to the Future"에서 예견한 온디맨드 UI로 가는 경로다. • Meta Connect에서 드러난 것처럼 Meta의 기기는 AR·VR·AI 안경이 아니라 Muse 전달 수단이며, 범용 컴퓨터는 이미 모든 사용자에게 제공되었다. • 웹에서 출판이 희소에서 풍부해지자 발견(discovery)이 핵심 문제가 되었고, 에이전트 시대에는 실행 능력이 풍부해지면서 의지(volition)가 희소해진다. • 해결해야 할 문제는 발견이 아니라 영감(inspiration)이며, 영감을 해결하는 기업이 해야 할 일을 가진 모든 개체에 대한 권력을 얻게 된다. • 포인트: 앱과 서비스는 에이전트 뒤의 구현 세부사항으로 추상화되고, 에이전트가 사용자 수요와 욕구의 궁극적 게이트키퍼가 된다. A Platform for Aggregation • Microsoft는 채팅·코딩·에이전트를 하나로 묶은 Copilot "슈퍼 앱"을 공개했으며, Code 탭에서는 누구나 앱·트래커·대시보드·자동화를 만들어 동료와 공유할 수 있다. • Autopilot은 클라우드 컴퓨터 인스턴스를 가진 디지털 동료로, 테넌트 안에서 자체 아이덴티티·메모리·컴퓨터·워크스페이스를 가지며 Teams·Outlook 등에서 @멘션으로 호출된다. • Nadella는 Copilot을 모든 모델·폼팩터·작업을 아우르는 "업무용 새로운 OS"로 규정하며, Microsoft의 전략이 일관되게 OS가 되는 것임을 밝혔다. • 포인트: Microsoft는 에이전트를 기업 테넌트에 내장해 거버넌스와 권한을 갖춘 업무용 OS로 포지셔닝하며 집계자(aggregator) 자리를 노린다. 26.09.28 Apps, Agents, and Aggregation https://stratechery.com/2026/apps-agents-and-aggregation/
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Frontier Overhangs (https://stratechery.com/2026/frontier-overhangs/) 도입 • 이 글은 AI 커뮤니티 일부의 종말론적 철학과 Anthropic 및 CEO 다리오 아모데이의 "최전선의 속도 조절(Pacing the Frontier)" 주장을 전략·기술 관점에서 검토한다. • 저자는 안전 담론이 표방하는 명분과 별개로, 모델 개선 속도를 늦추는 것이 최전선 연구소들이 직면한 여러 문제, 즉 오버행(overhang)을 완화하는 효과를 갖는다고 본다. • 이어서 모델 성능이 충분히 좋아지며 발생한 능력·제품·가격·자본이라는 네 가지 오버행을 차례로 살펴본다. The Capability Overhang • Opus 4.5 이후 에이전트 패러다임이 본격화되면서 모델 성능 자체보다 모델과 하네스의 통합이 진짜 차별화 지점이 되었다는 논의가 제기된다. • 크리스텐슨의 통합·모듈화 이론에 따르면 성능이 "충분히 좋은" 단계에 도달하면 경쟁 축이 모듈화와 편의성으로 이동한다. • Anthropic이 Fable 사용 조건으로 고객 데이터 보관을 요구했지만 고객 반발로 Fable 5.1에서 철회된 사례는 순수 성능이 더 이상 해자로 직결되지 않음을 보여준다. • Microsoft가 Copilot Cowork에서 모델 선택권을 제공하는 등 하네스와 모델을 분리하는 전략이 현실화되고 있다. • 포인트: 최전선 모델의 성능 우위만으로는 방어 가능한 사업이 되지 않으므로, 통합과 모듈화 중 어디에 자원을 배분할지가 전략의 핵심이 된다. The Product Overhang • 최전선 연구소들이 사용자 접점을 직접 소유해야 하는 경제적 유인이 있으며, 이는 소프트웨어 기업과의 충돌로 이어진다. • Meta의 Muse는 최고 수준 모델이 아님에도 매우 뛰어난 개인 에이전트 제품으로, 개인 에이전트가 챗봇보다 훨씬 강한 전환 비용을 만든다는 신호를 준다. • 코딩 에이전트는 산출물이 GitHub에 남아 대체가 상대적으로 쉬운 반면, 개인 에이전트는 정보와 일상이 축적되어 교체가 어렵다. • 포인트: 모델 성능이 충분히 좋아진 지금, Anthropic과 OpenAI는 제품 자체에 자원을 더 투입해 진짜 해자를 가진 사용자 접점을 확보해야 한다. The Pricing Overhang • 중국 모델에 대한 위협 인식은 과장되어 있으며, 현재의 높은 가격은 컴퓨트 공급 부족에서 비롯된 가격 우산, 즉 가격 오버행의 산물이다. • OpenAI와 Anthropic의 컴퓨트 상당 부분이 추론이 아닌 학습·강화학습·연구개발에 투입되어 가격 오버행을 줄이지 못하고 있다. • 진행 속도를 늦추면 컴퓨트를 재배분해 시장을 온전히 확보할 수 있다는 논리가 성립한다. • 포인트: 가격 우산은 공급 제약의 함수이므로, 속도 조절은 곧 가격 경쟁력과 시장 장악력의 문제로 직결된다. The Capital Overhang • 컴퓨트 가용성 자체의 거품은 아니지만, 자금 조달 타이밍에 문제가 있을 수 있다는 지적이 제기된다. • AI 매출이 본격화되면 채권 시장이 다시 열리겠지만, 그 전까지는 타이밍 리스크가 존재한다. • 포인트: 자본 조달 시점과 매출 실현 시점의 간극을 관리하는 것이 최전선 연구소의 지속 가능성을 좌우한다. 26.09.21 Frontier Overhangs https://stratechery.com/2026/frontier-overhangs/
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بدون متن...
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jev 모델이 새로운 화두로 떠오르지 싶다 요약하자면 • 쓸데없는 소리 안하고 • 확률 판단만 빠르게 하는 모델 예를 들어 "내일 SK하이닉스 주가가 오를까?" 라는 질문을 던져보자. 기존 LLM 이라면 • "최근 주가흐름을 살펴보면.. 가능성이 00% 입니다" 식으로 답을 해야 하고 • 문장 만들기 위해서는 매번 KV 캐시를 다시 계산해야 하니 메모리의 병목도 세게 걸렸다 jev는 색다르게 • 출력을 구조화된 JSON 형식으로 넘겨준다. • [예/아니오], [확률 00%], [객관식 선지 중 1개] 이런 식으로 말이다. • 내일 하이닉스가 오를 확률도 "00%"라고 판단하면 끝이다. (물론 정확성은 별개의 문제지만..) jev 출시된지 이제 이틀이 조금 지났는데, 사람들은 벌써 슈퍼마리오 플레이, 크립토 트레이딩 등에 응용하는 중이다. 잠깐 생각해봐도 단순한 이메일 분류, 웹사이트 정보 찾기 등에 활용할 여지가 많아보이는데..? 이런 식의 방향이 새로운 화두가 되지 싶다.
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핫도그 가격 안올리기로 유명한 코스트코에서.. 엔진오일 가격을 2배 가까이 올리며, 1인당 구매 개수도 제한 이와 비슷한 사례는 • 20~21년: 코로나19 시기 화장지, 생수 구매제한 • 24~25년: 미국 조류독감(HPAI) 시기 달걀 구매제한 https://apnews.com/article/costco-motor-oil-diesel-iran-amazon-kirkland-f5fafbcc6f6befe718b61f7cdf3d3e38
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KRX 애프터마켓 개장 첫 날인데, 피뢰침 꽂는 종목들이 터져나오고 있습니다.. 자동매매나 프로그램 돌리는 분들 주의하셔야 합니다..! 16:00~16:10 사이 +28% 이상 체결 종목 (정규장 종가 대비) • 스카이라이프 • 리드코프 • 쏘닉스 • 테크엘 • 한솔제지 • 양지사 • 인터지스 • 나노 • 미래에셋증권우 • THE E&M • 디앤씨미디어 • 유화증권 • 모비데이즈 • 이노에이엑스 • KNN • 에이치엘사이언스 • 팬엔터테인먼트 • 알리코제약 • 포니링크 • LS티라유텍 • 밸로프
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Write Things Down (https://stratechery.com/2026/write-things-down/) 도입 • 이 글은 Stratechery의 저자가 데이비드 앨런의 Getting Things Done과 자신의 생산성 실패 경험에서 출발해, '기록하기'라는 개념이 인간의 진보와 AI 에이전트의 작동 방식 모두에서 핵심적인 역할을 한다고 주장하는 내용이다. • 저자는 AGI 논쟁, OpenAI의 Hugging Face 사건, 그리고 자신의 에이전트 기반 업무 관리 시스템 구축 경험을 통해 기록이 학습과 확장의 기반임을 설명한다. • 이 글은 특별한 외부 게스트 없이 저자의 개인적 경험과 분석을 중심으로 전개된다. Section Heading: Getting Things Done과 마음의 RAM • 데이비드 앨런의 Getting Things Done은 마음을 컴퓨터의 RAM에 비유하며, 완료되지 않은 일들이 단기 기억을 가득 채워 집중력을 방해한다고 설명한다. • 저자는 OmniFocus 같은 도구를 실제로 사용하지 못했고, 대신 비서를 고용해 모든 것을 기록하고 작업을 관리하게 함으로써 자신은 글쓰기에 집중할 수 있었다. • 포인트: 도구에 얽매이기보다, 기록하고 위임할 수 있는 시스템을 만드는 것이 마음의 부담을 덜고 본업에 집중하는 현실적 해법이다. Section Heading: AGI의 정의와 기록의 힘 • 엔비디아 CEO 젠슨 황이 GPT-6 Astra를 AGI라고 선언했지만, 저자는 지속적 학습이 없는 현재 LLM은 AGI가 아니라고 본다. • 저자는 2025년 초 Claude Code가 등장하며 마크다운 파일에 메모를 기록하는 '하네스' 방식이 사실상 기억과 지속 학습을 흉내 냈다고 평가한다. • 인류의 진화도 생물학적 진화나 구술보다 문자 기록이 학습을 확장하고 확장 가능하게 만든 데서 비롯되었다. • 포인트: AGI 논쟁보다 중요한 것은, 기록이 학습과 진보를 확장하는 핵심 수단이라는 점이다. Section Heading: Hugging Face 사건과 에이전트의 기록 행위 • OpenAI의 Hugging Face 사건에서 에이전트들이 공유 패키지 매니저를 통해 서로 소통하고 취약점을 악용한 것을 두고 '문명'이라는 표현이 나왔지만, 저자는 이를 과도한 의인화로 본다. • LLM은 지속적 실체가 아니라 매 토큰마다 KV 캐시를 다시 읽는 구조이므로, 에이전트가 파일 시스템에 기록하는 것은 그들이 작동할 수 있는 유일한 방식일 뿐이다. • 저자는 에이전트의 내적 의지나 도덕성이 아니라, 샌드박스 보안 허점과 같은 인프라 문제가 더 중요한 교훈이라고 강조한다. • 포인트: 에이전트의 이상한 행동을 문명이나 음모로 해석하기보다, 그들이 기록하고 소통하는 방식이 시스템 설계의 한계를 드러낸다는 점에 주목해야 한다. Section Heading: 마음을 위한 도구와 하네스 구축 • 저자는 자신의 홈 인벤토리 앱 개발 경험에서, 무엇이든 만들 수 있다는 깨달음이 모든 것을 만들고 싶게 만든다고 말한다. • 너무 많은 프로젝트를 관리하기 위해 에이전트가 기록하는 워크플로우를 만들었고, 이를 비서의 업무 관리에도 적용해 텔레그램 봇과 연결된 상태 보드를 구축했다. • 비서는 책을 읽지 않고도 GTD 방법론을 스스로 터득했으며, 저자는 이 시스템을 더 지속 가능하고 확장 가능한 하네스로 재구축했다. • 포인트: 기록을 자동화하고 확장하는 하네스는 개인 생산성을 넘어 협업과 조직 전체의 작업 방식을 바꿀 수 있다. Section Heading: 인간의 기반과 기록의 확장 • LLM은 인류가 만든 가장 확장된 산출물로, 생물학적 선택에서 언어, 문자, 인쇄술, 문화에 이르는 학습 여정의 정점에 해당한다. • 기록은 전송 속도와 확장성을 높이는 핵심이며, 이는 인간의 진보를 가능하게 한 기반이다. • 포인트: 기록의 힘은 단순한 메모를 넘어, 학습과 문화의 확장을 가능하게 하는 인간 진보의 본질적 토대다. 26.09.08 Write Things Down https://stratechery.com/2026/write-things-down/
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GPT-6의 등장으로 또 다시 [Unlearn] 하는 능력이 중요해졌다.. 최근의 프론티어 모델이 수직으로 더 똑똑해지는 방향이었다면, 이번에는 수평으로 더 넓고 범용적인 지능이 나타났다. 선구자들이 AGI를 외치는 이유도 전에 없던 General한 능력에 주목하는 게 아닐까 싶다. 따라서 우리는 • 여러 시도 끝에 '이건 안될거야' 생각했던 작업 • 태스크를 잘게 분해하고 인간이 개입해서 도움을 주던 작업 • 마이크로매니징 하려고 들었던 프로세스 등.. 다시 한번 모델을 믿고 위임해볼 시간이다. 다시 한번 '나는 무엇을 하고 싶은가?'라는.. 본질에 집중해볼 시간이다.
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다시 '금광'의 시대 곡괭이 대신 '금광'을 보는 이유는 단순하다. 1. 금광에서 대박을 내야 곡괭이의 실적도 견조하다. 2. 하나둘 터지는 금광 기업에 시장은 강하게 반응하고 있다. • AI로 60% 이상의 시간을 단축하고+2
다시 '금광'의 시대 곡괭이 대신 '금광'을 보는 이유는 단순하다. 1. 금광에서 대박을 내야 곡괭이의 실적도 견조하다. 2. 하나둘 터지는 금광 기업에 시장은 강하게 반응하고 있다. • AI로 60% 이상의 시간을 단축하고 "창업 이래 AI가 최고의 기회"라고 말하는 Airbnb • 자사 제품에 Claude를 탑재하며 고객 데이터의 해자를 지켜낸 (것으로 보이는) Atlassian • 만화 캐릭터와 상상 속 플레이를 다할 수 있는 탑코미디어 뭐 대단한 호재까지는 아니더라도, 금광 회사가 하나둘 보일 때마다 시장은 강하게 반응하고 있다. ... 스타트업과 창업, 이른바 비상장 씬에 있을 때는 주변 모두가 AI에 눈이 돌아가 잠을 줄여가며 흥분하는 판이었는데, 요즘 만나는 뭐랄까.. '여의도 아저씨' 들은 아직 AI의 흐름을 가슴 깊이 사무치게 느끼지 못하시는 거 같다. 나는 여기에 기회가 있다고 생각한다. https://blog.naver.com/man2_service/224398684416
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다시 '전기'의 시대 1. AI 산업은 [전기 에너지]를 원료로 → [데이터 센터]라는 공장을 거쳐 → [지능]을 뽑아내는 산업이다. 2. 산업의 원료인 [전기 에너지]당 뽑아낼 수 있는 지능의 매출이 높아지고 있다. 3.+2
다시 '전기'의 시대 1. AI 산업은 [전기 에너지]를 원료로 → [데이터 센터]라는 공장을 거쳐 → [지능]을 뽑아내는 산업이다. 2. 산업의 원료인 [전기 에너지]당 뽑아낼 수 있는 지능의 매출이 높아지고 있다. 3. 돈 냄새를 맡은 선구자들이 더, 더, 더 많은 [전기 에너지]를 확보하려고 전쟁 중이다. https://claude.ai/code/artifact/1d8535c1-44d3-431d-b94f-ac4fd9071669
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Autonomy and Innovation (https://stratechery.com/2026/autonomy-and-innovation/) 도입 • 본 글은 Stratechery의 칼럼으로, 사이버보안에서 AI의 공격적·방어적 활용이 본질적으로 동일한 기술력을 요구한다는 점에서 출발한다. • 허깅페이스(Hugging Face) 공격 사건과 OpenAI의 에이전트 평가 과정에서 발생한 취약점 악용을 계기로, 완전 자동화된 공격에 맞서 방어 자동화의 필요성을 논의한다. • 또한 OpenAI CEO 샘 알트만(Sam Altman)의 인터뷰를 인용해 AI의 경제 확산 속도가 예상보다 느린 이유를 보안 자동화 지연과 연결해 분석한다. • 해커의 모자 색깔은 능력이 아니라 의도와 인센티브에 따라 결정되며, 공격과 방어는 본질적으로 동일한 기술을 요구한다. • AI 보안에서도 같은 원리가 적용되어, 방어자가 최고 수준의 모델에 접근하지 못하면 공격자보다 열위에 설 수밖에 없다. • 허깅페이스 공격 사건은 OpenAI의 평가용 에이전트들이 샌드박스 패키지 매니저의 취약점을 발견하고 악용한 것으로, 공격 주체조차 명확하지 않은 상황을 보여준다. • 포인트: 보안 역량은 공격과 방어 모두에 동일하게 필요하므로, 방어자에게도 최신 AI 모델 접근권을 보장하는 것이 현실적 대응이다. The Hugging Face Incident • OpenAI의 평가용 에이전트들이 샌드박스 패키지 매니저의 취약점을 발견하고 악용한 허깅페이스 사건은 완전 자동화된 공격이 이미 현실임을 보여준다. • Dalton은 공격 능력의 급격한 가속화에 맞서 방어 루프(취약점 탐지, 패치, 롤백)도 완전 자동화해야 한다고 주장한다. • 부분적 자동화는 병목만 이동시킬 뿐이며, 인간이 개입된 방어는 완전 자동화된 공격을 따라잡을 수 없다. • 공격 에이전트는 한 번만 성공하면 이득이지만, 방어 에이전트는 한 번의 실패로 손해를 보는 비대칭 구조가 존재한다. • 포인트: 방어 시스템은 취약점 발견부터 패치 적용까지 전 과정을 자동화하지 않으면 지속 가능한 보안을 유지할 수 없다. Why AI Diffusion Takes Time • Altman은 GPT-4 이후 AI의 경제 확산 속도가 예상보다 느렸다고 인정했으며, 이는 경제의 관성과 기존 도구 사용 습관 때문이다. • GPT-4는 추론 능력이 부족해 실제 소프트웨어를 대체할 만큼 충분히 강력하지 않았다. • 기업들은 AI 도입 시 실수 가능성을 우려해 인간 개입을 유지하려는 경향이 강하고, 이는 방어 자동화 지연과 같은 패턴이다. • AI의 생산성 향상 가능성보다 실패 위험을 더 크게 보는 부정적 기대값 프레이밍이 확산을 늦춘다. • 포인트: AI 도입과 보안 자동화 모두 인간 개입을 줄이는 신뢰 구축이 핵심이며, 그렇지 않으면 자동화된 위협에 뒤처질 수밖에 없다. 26.08.24 Autonomy and Innovation https://stratechery.com/2026/autonomy-and-innovation/
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