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제이슨상님 Unemployed by Agents

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AI와 로봇만 남는 세상, 우리는 무엇을 해야하는가 대화 그룹: @jason_agents_home DM: @jason_yeah

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현재의 구조에서 핵심은 AI 활용 방식이 agent 기반 반복 실행으로 진화하면서 1회 사용당 토큰 소비량이 구조적으로 증가하고 있다는 점 - 사용자 수 증가 속도가 둔화되더라도 사용자당 요청 수 x 요청당 모델 호출 수 x
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현재의 구조에서 핵심은 AI 활용 방식이 agent 기반 반복 실행으로 진화하면서 1회 사용당 토큰 소비량이 구조적으로 증가하고 있다는 점 - 사용자 수 증가 속도가 둔화되더라도 사용자당 요청 수 x 요청당 모델 호출 수 x 호출당 처리 토큰 수가 증가 - Base 시나리오에서는 토큰 사용량이 연 70% 성장하고 가격이 50% 하락한다고 가정할 때 2030년 약 350Q tokens, 시장 규모 $17.5B 전망 - Bull 시나리오에서는 agent 확산과 멀티모달 도입으로 토큰 성장률이 연 100%에 달할 경우 2040년 시장은 $300B까지 급증할 것으로 추정 - Bear 시나리오에서는 효율화가 강하게 작용해 가격이 연 70% 하락하고 토큰 성장이 40% 수준에 그칠 경우 시장은 $10~20B 수준에서 정체 결국 시장의 방향성은 토큰 증가율이 가격 하락 속도를 얼마나 초과하느냐에 의해 결정되며 중장기적으로는 인프라 수요가 지속 확대될 전망

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AI가 검색, SaaS, 에이전트, 개인화 서비스까지 대중화가 일어나려면 $0.01~$0.1/1M tokens 수준까지 가격 하락이 필요 1) GPU 가동률을 80~90% 이상으로 올리는 것 2) MoE, distillati
AI가 검색, SaaS, 에이전트, 개인화 서비스까지 대중화가 일어나려면 $0.01~$0.1/1M tokens 수준까지 가격 하락이 필요 1) GPU 가동률을 80~90% 이상으로 올리는 것 2) MoE, distillation, speculative decoding 등 구조적 최적화로 토큰당 FLOPs를 줄이는 것 3) CPO 등 기술을 통해 네트워크·메모리 병목을 줄여 GPU 유휴율을 제거하는 것 이 세 가지가 모두 필수적이며 효율 개선 기술 기반 토큰 가격 하락이 나타날 전망
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키움證, 빗썸 지분 인수 추진... 증권사·거래소 합종연횡 가속 키움증권이 국내 2위 가상 자산 거래소 빗썸의 지분 인수를 추진하는 것으로 확인됐다. 키움증권과 빗썸은 제3자 배정 신주 발행을 협의 중이다. 빗썸이 신주를 발행하면 키움증권이 인수하는 식이다. 정확한 인수 지분율과 투자 규모 등은 조율 단계다.
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6월 9일, 미드저니의 대표 David는 트위터 예고와 함께 8일 뒤 미드저니 하드웨어 공개를 예고했습니다. 보통 같으면 하입 올리고, 홍보도 하고, 꺼드럭도 거려야 하는데, 애초에 VC 돈을 한 푼안 받은 미드저니는 그런 거 전혀 없이 곧바로 공개를 강행했습니다. 이 태도 자체가 이미 여느 AI 스타트업이랑은 다른 결이었죠. 공개한 첫 번째프로젝트가 바로 Midjourney Medical입니다. 네, 갑자기 건강검진 프로젝트를 미국에서 만든다는거죠, 원래 이미지 만들던 회사가. 이미지 생성 AI로 시작한 회사가 의료 영상 기술을 건드린다는 게 황당하게 들릴 수 있지만, 생각해보면 미드저니가 처음부터 해온 일이 결국 '보이지 않는 것을 시각화하는 것'이었습니다. 그 방향이 이번엔 몸 안으로 향한 것 뿐이죠. 미드저니의 시작을 기억하시나요. 초기 미드저니 이미지는 솔직히 많이 구렸습니다. 근데 어느 순간부터 업계 표준이 됐죠. 빠른 시간 안에 믿기 어려운 발전을 보여준 팀이라는 걸 우리는 이미 알고 있습니다. 이번 메디컬 산업도 처음엔 해상도 문제, 물탱크 구조 문제, 재구성 시간문제 등 넘어야 할 산이 많습니다. 하지만 이 팀이 '가능성'을 한 번 잡으면 어떻게 되는지는 이미 한 번 봤잖아요. https://seungohjung.com/22
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상장하고도 총알을 더 준비하는 스페이스X. 200억 달러 규모의 채권 발행 검토. 이렇게 모은 자금은 결국데이터 센터, 컴퓨팅, 전력 인프라. 투자하지 않으면 이 게임에서 패배한다. https://www.reuters.com/business/media-telecom/spacex-bankers-prepare-bond-sale-least-20-billion-bloomberg-news-reports-2026-06-18/
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놀랍게도 해당 관련 프로젝트는 올해 4월에 네이쳐에 실린 논문 'Whole cross-sectional human ultrasound tomography '에 어느정도 개발이 된걸 확인 할수 있습니다. 해당 방식으로 몸을 스+1
놀랍게도 해당 관련 프로젝트는 올해 4월에 네이쳐에 실린 논문 'Whole cross-sectional human ultrasound tomography '에 어느정도 개발이 된걸 확인 할수 있습니다. 해당 방식으로 몸을 스캔하면 방사선도 필요 없고, MRI 처럼 자기장이 필요 없어서 건강한 방식에 빠르고 가격도 싸지만 (한국에서도 MRI는 꽤 가격이 나갑니다..) 단점은 사람이 물속으로 들어가야 하고, 현재 연구 결과로는 CT/MRI 보다는 화질이 매우 낮다고 합니다. 과연 생성형AI 이미지를 만들던 미드저니가 의학적 혁신을 다시 한번 보여줄수 있을까요? 원본트윗
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비슷한 맥락. 추론은 프론티어 모델로, 실행은 저렴한걸로. 토큰 수익률 RoT(Return on Token)을 측정해야함. 토큰맥싱(Tokenmaxxing)은 말 그대로 자신이나 조직이 사용하는 토큰의 양을 극대화하는 행위로, 순위표에 기록되고 보상으로 작은 아이템을 받는 것을 의미합니다. 이는 일종의 상업적 형태의 AI 광신과 같은 집단적 망상이었습니다. 토큰 리더보드가 토큰맥싱으로 이어지는데, 이는 사람들이 단지 잘 보이려고 토큰을 태우는 행위라며 "정말 어리석은 짓" 토큰은 동일한 기준으로 관리되어야 합니다. 토큰 수익률 = (출력 가치 - 토큰 비용) / 토큰 비용 x 100 생각하는 데는 비용이 많이 들지만, 실제로 행동하는 데는 비용이 적게 들고 행동은 영원히 계속됩니다. 에이전트의 역할은 코드를 컴파일하는 것이지 매일 실행하고 작업을 수행하는 것이 아닙니다.
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이제 토큰을 얼마나 쓰느냐보다 어떻게 효율적으로 쓰느냐로 옮겨감. 프론티어 모델 성능이 올라가고 구독제에서 종량제로 바뀌다보니 기업에선 비용 대비 아웃풋을 계산하기 시작. ”미국 기업들은 생산성 지표로 AI 토큰을 소진하는 토큰맥싱(tokenmaxxing) 전략이 수명을 다했다고 판단한 것처럼 보입니다.“ ”Nebius의 마크 보로디츠키는 업계가 토큰 극대화에서 "가치 극대화"로 전환해야 한다고 주장했습니다. 즉, 토큰을 세는 것이 아니라 토큰의 가치를 극대화해야 한다는 것입니다.“ ”Cognition의 스콧 우는 "GPU는 비싸지만, 사람을 고용하는 것에 비하면 그렇게 비싼 것은 아니다"라며, "이러한 모델들이 1만 줄의 코드를 작성하는 것은 훨씬, 훨씬 저렴하다"고 주장했습니다. 하지만 1만 줄의 쓸모없는 코드는 "완전히 돈 낭비"라고 덧붙이며, Cognition에서는 소비가 아닌 결과 측정에 초점을 맞추기 시작했다고 밝혔습니다.“ ”오픈웨이트 모델인 DeepSeek과 엔비디아의 새로운 Nemotron으로 교체하자 단일 실행 비용이 24달러로 줄어들었고 실행 시간은 1시간에서 15분으로 단축되었습니다. 오픈웨이트 모델이 격차를 빠르게 좁히고 있으며, 이제 모델을 둘러싼 환경이 모델 자체만큼이나 중요하다는 것이었습니다.“
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코인 거래소들의 상장을 보니 앞으로 이 시장의 미래가 밝지 아니하지 않을 수 없다. 죽어가는 거래량에 살기위한 몸부림인걸 알지만 하나의 이벤트로 보기엔 너무 수준이 낮아보임. 잘 모르는 50-70대 연령대분들이 피해볼수도. Bithumb: [마켓 추가] 에스피엑스6900(SPX) 원화 마켓 추가 Bithumb Listing: [마켓 추가] 스페이스코인(SPACE) 원화 마켓 추가 Upbit: [거래] 에스피엑스6900(SPX) 신규 거래지원 안내 (KRW, BTC, USDT 마켓
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큰 형님 엔비디아도 총알 장전. - 2021년 이후 5년 만에 채권 발행 - AI CAPEX 자기강화 사이클. 달리는 호랑이 등에서 내리는 순간 죽는다. AI 투자는 내부적으로 스스로 멈추기 어려운 구조에 진입했다. 투자 수익률이 악화되거나, 비용이 증가하거나, 현금흐름 (free cash flow)이 줄어든다고 해서 AI 투자를 멈추기 힘들다. 성공했을 때 확보할 수 있는 보상이 압도적으로 크기 때문이다.
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AI의 핵무기화와 전략적 자산 Fable을 사용해봤다면 벤치마크 점수로는 볼 수 없는 특별한 능력이 있다는 것을 알 것. 숫자로 측정할 수 없는 벤치마크가 있음. 모델의 사고방식. 사용자를 깊이 인지하고 의도를 추론할 수 있는지, 얼마나 멀리 생각하고 주어진 정보를 바탕으로 얼마나 다양한 기능을 구현할 수 있는지. 2023년 유출된 앤트로픽의 시리즈 C IR 자료에서 지금 벌어지고 있는 상황을 정확하게 예측. "2025/26년에 최고의 모델을 훈련시키는 기업은 이후 누구도 따라잡을 수 없을 정도로 앞서 나갈 것". 앤트로픽의 예측은 정확. 만약 어떤 국가가 AI 기술을 선도하고 싶었다면 2023년 2월부터 2026년 2월까지 3년이라는 시간이 있었는데, 이 기회는 이제 끝남. 일론 머스크는 그 기회를 포착했고 엄청난 노력 끝에 불과 2년 남짓, 26개월 만에 미지의 영역에 진입. 필요한 자본을 가진 그 누구도 심지어 많은 국가들조차 진지하게 시도하지 않음. 이제 뒤늦게 다들 시작하려고 하지만 이미 너무 늦었음. 미래를 너무 늦게 보는 것은 아예 보지 못하는 것보다 더 나쁠 수 있음. 이루어지지 못한 미래를 경험해야만 하기 때문. Fable과 Mythos의 제한은 많은 사람들을 일깨움. 소버린 AI 프로젝트에 대한 요구가 생기고 있지만 이미 때는 늦었고 많은 기회가 사라짐. AI 모델 뿐만 아니라 하드웨어도 제약되면서 컴퓨팅 자원이 전략적 자산이 되어감. 앞으로 경젱 단계에서는 반도체 수출이 제한되고, 정치화되고, 국가 안보 수단으로 점점 더 취급될 것. 머지않아 가장 진보된 컴퓨팅 기술은 실제로 우라늄처럼 감시되고, 허가를 받고, 추적되고, 보호받으며, 미국 아래에 관리될 것. 오픈 소스는 이러한 문제를 어느 정도 완화해 줄 것지만 컴퓨팅 능력, 인재, 그리고 최신 모델이 반드시 필요함. 2030년까지 컴퓨팅 능력은 기하급수적으로 증가할 것이며 미국과 중국에 점점 더 집중될 것. 특정 임계점을 넘어서는 학습 능력은 선두 국가들만이 보유하게 될 것. AI는 인류 역사상 가장 중요한 기술. 문명, 사회, 그리고 인류 자체를 변화시키는 기술. 만약 이 기술을 만드는 데 참여하고 있지 않다면 그저 구경꾼에 불과할 것.
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OpenRouter가 모델 합성으로 Fable 수준의 지능 구현: Fusion API - Gemini3 Flash + Kimi K2.6 + DeepSeek V4 Pro 구성으로 벤치마크에서 Fable5와 1% 오차범위 이내의
OpenRouter가 모델 합성으로 Fable 수준의 지능 구현: Fusion API - Gemini3 Flash + Kimi K2.6 + DeepSeek V4 Pro 구성으로 벤치마크에서 Fable5와 1% 오차범위 이내의 점수 달성 - 프런티어 끼리 합성하면 프런티어 자체를 뛰어넘는 성능도 가능 - 한계: 이 벤치마크에서는 Fable 수준의 장기 작업은 제외 돼있음 모델 합성 (Synthesis) - 여러 모델 (또는 같은 모델 여러번)의 답변을 judge 모델이 모두 읽고 분석 - 합의점, 모순점, 블라인드스팟 등을 바탕으로 Synthesizer가 최종 답변을 작성 - 같은 모델을 여러번 Self-fusion 해도 성능이 꽤 올라간다고 함 - 즉, 여러 응답을 체계적으로 분석하고 종합하는 과정 자체로 모델 성능 이상으로 큰 도움이 됨 https://x.com/OpenRouter/status/2065856853989270011
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AI 모델의 데스 스파이럴: 쓰레기로 뒤덮히는 인터넷과 멍청해지는 AI 모델 AI가 AI로 생성된 데이터로 훈련되면서 세대를 거칠수록 더 멍청해지고 인간다운 데이터를 잃어버림 각 학습 사이클에서 특이하고 희귀하고 창의적인 데+2
AI 모델의 데스 스파이럴: 쓰레기로 뒤덮히는 인터넷과 멍청해지는 AI 모델 AI가 AI로 생성된 데이터로 훈련되면서 세대를 거칠수록 더 멍청해지고 인간다운 데이터를 잃어버림 각 학습 사이클에서 특이하고 희귀하고 창의적인 데이터가 사라지면서 (분포의 꼬리), 독특한 아이디어나 예상치 못한 관점들이 점점 사라지고 있음.. 남는 것은 평균적인 것. 안전한 것. 예상되는 것. 이런 것들이 다음 세대의 모델로 학습되면서 점점 더 평범해짐
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에이전트는 챗봇보다 훨씬 많은 토큰을 태우기 때문에, 기업의 질문은 "AI를 도입할 것인가"에서 "에이전트를 하루 종일 돌렸을 때 손익이 맞는가"로 바뀐다. 결국 AI Factory는 토큰의 생산원가와 매출을 관리하는 손익계
에이전트는 챗봇보다 훨씬 많은 토큰을 태우기 때문에, 기업의 질문은 "AI를 도입할 것인가"에서 "에이전트를 하루 종일 돌렸을 때 손익이 맞는가"로 바뀐다. 결국 AI Factory는 토큰의 생산원가와 매출을 관리하는 손익계산서를 가진 생산설비다. 토큰은 더 이상 기술팀의 사용량 지표가 아니라 기업 손익계산서에 영향을 주는 운영비가 되고 있다는 증거이기 때문이다. 따라서 토큰경제의 핵심은 “AI가 토큰을 사용한다”가 아니라, 토큰을 얼마나 태워서 얼마의 생산성과 매출을 만들어내는가를 따지는 데 있다. 결국 토큰 경제의 본질은 토큰을 많이 쓰는 것이 아니라, 토큰이 고객의 생산성 개선에 영향을 미쳐 고객 락인 및 매출으로 전환되는지를 따지는 것이다. 이 지점에서 AI 인프라 투자의 질문은 “GPU를 얼마나 확보했는가”에서 “그 GPU로 얼마짜리 토큰을 얼마나 낮은 비용으로 생산하고, 얼마나 높은 수익성으로 판매할 수 있는가”로 이동한다.
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AI가 직원들을 대체할 것이라고 생각하는 CEO는 형편없는 CEO - AI를 직원 전체에게 강제하고 쓰지 않으면 해고한다고 함 - 컨설턴트를 데려오거나 내부 AI 해커톤을 개최함 - 최악의 행동은 토큰 사용 리더보드를 만드는 것 - 최선은 AI를 적극적으로 활용해 기업 내 에이전트의 실제 사용성을 파악하고 장점과 실무적인 한계를 모두 이해하는 것 - '무언가를 작동시키는 것'과 '잘 작동시키는 것'은 다름. 특히 대규모로 잘 작동시키거나 특정 환경에서 대규모로 잘 작동시키는 것은 완전 다름 - AI는 강력하지만 직원들의 업무를 대체할 수 있다고 생각하는 CEO는 형편없음
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Fable로 만든 Fable 소개 영상 비디오 툴 안만지고 모두 코딩으로만 transcription services, ffmpeg, colorgrading, figma mcp, remotion UI render https://x.com/trq212/status/2064826394589442448?s=46
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AI 일타강사 샘 알트만의 직강. 강의료는 HBM으로 지불 예정. https://n.news.naver.com/mnews/article/023/0003981407?sid=105
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앤트로픽, TPU 구매 위해 아폴로와 블랙스톤으로부터 350억 달러 규모 사모 대출 진행 두 개의 사모펀드 그룹이 주도한 이번 자금 조달은 역대 최대 규모의 사모 대출 거래 중 하나로, 알파벳/브로드컴이 개발한 TPU를 구매하는데 사용될 예정. ’Big Sky‘로 불리는 이번 계약은 AI 열풍이 전반적인 시장을 과열시켰다는 우려. 반도체 파이낸싱과 GPU의 감가상각에 대한 우려. 이자 지급은 브로드컴이 보증.
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미국 증시에 '삼성전기 2배 레버리지' 상장한다 https://www.thebell.co.kr/front/newsview.asp?key=202606081432581880101955
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지난 금요일에는 역사적인 거래가 있었습니다. 3배 레버리지 롱 및 숏 S&P 500 ETF인 $SPXL 과 $SPXS, 3배 레버리지 롱 및 숏 반도체 ETF인 $SOXL과 $SOXS의 합산 거래량이 금요일에 사상 최고치인
지난 금요일에는 역사적인 거래가 있었습니다. 3배 레버리지 롱 및 숏 S&P 500 ETF인 $SPXL 과 $SPXS, 3배 레버리지 롱 및 숏 반도체 ETF인 $SOXL과 $SOXS의 합산 거래량이 금요일에 사상 최고치인 11억 달러로 급증했습니다. 이러한 ETF의 거래량은 지난 며칠 동안 4배 이상 증가했습니다. 이는 또한 2025년에 세운 이전 기록을 2억 5천만 달러 초과하는 수준이었습니다. 미국 상장 옵션 총 거래량은 금요일에 1억 700만 계약으로 급증하여 사상 두 번째로 큰 규모를 기록했습니다. 전체 중 5,720만 계약이 콜 옵션이었으며, 이는 사상 세 번째로 높은 일일 거래량이었고, 4,980만 계약이 풋 옵션이었으며, 이는 사상 두 번째로 높은 기록이었습니다. 위험 선호 심리가 극도로 강력합니다. https://x.com/KobeissiLetter/status/2064000748543975599?s=20
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