제이슨상님 Unemployed by Agents
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Instinct 한 달도 안 되어서 $2.5b 밸류가 $10b?
시장 평가는 극과 극. 20살 파운더가 만든 돈 못 버는 제품이라고 하입이라고 조롱 (Cluely 2.0, Clubhouse) vs 혁신이다
"현재 10만 명 이상의 사용자를 보유하고 있으며, 수요가 증가함에 따라 이미 컴퓨트 용량 제약에 직면해 있다. Sequoia, Benchmark가 리드 투자자로 나설 예정"
https://www.theinformation.com/articles/ai-agent-startup-instinct-talks-10-billion-valuation
| 2 |  +1RL envs for dry labs
https://periodic.com/news/ai-infrastructure-at-periodic
https://periodic.com/news/nature-is-our-learning-environment | 314 |
| 3 | AI 에이전트를 위한 SOC 2 같은 인증을 만드는 AIUC(Artificial Intelligence Underwriting Company) Ribbit Capital 리드 4천만 달러 시리즈 A 투자 유치.
Cursor, Lovable, Harvey, ElevenLabs 등 주요 AI 기업들이 고객. METR와 함께 AI 에이전트들의 alignment 기관.
https://techcrunch.com/2026/09/15/early-anthropic-hire-former-metr-coo-have-found-a-way-to-rein-in-rogue-ai-agents/ | 413 |
| 4 |  1) 도메인 특화 RL 환경을 만들거나
2) RL 환경을 만드는 것을 도와주는 툴을 팔거나
이 시대의 해자는 도메인 특화 RSI Loop. 이 부분에서 여전히 해결해야할 문제들이 많고 관련 회사들이 엄청나게 등장 | 378 |
| 5 | 기업용 에이전트가 아닌 컨슈머 에이전트들에 대해 의문점들이 많은데, 여러모로 생각해볼 점이 많다.
이 시장이 커질수록 기존 플랫폼들이 갖고 있던 마진/판매 가격 통제력이 약해지고 소비자들한테 유리한 협상력이 생길 것.
플랫폼들의 경쟁이 더 치열해지고 소비자의 락인 효과가 떨어질 것. 플랫폼 운영하기 더더더 빡세지겠다.
소비자가 귀찮아서 시간이 드는 행위(더 싼 옵션 찾아서 기존꺼 취소하고 다시 예약하기 등) 에이전트들이 24시간 해버리니. 환불도 더 늘어날 듯. 역시 귀찮음을 해결해야함.
https://x.com/tkexpress11/status/2099524518238982551?s=46 | 400 |
| 6 |  밸런서, 프로토콜 종료 제안
밸런서(Balancer)가 프로토콜을 단계적으로 종료하고 트레저리를 BAL 홀더에게 돌려주는 제안을 포럼에 올렸습니다.
10월 30일부터 풀은 출금 전용으로 전환되고, 일시정지가 가능한 풀은 정지되고 나머지 풀은 프로토콜 수수료가 0으로 내려갑니다. DAO 트레저리는 현재 토큰 가격 기준 최소 $9M로, 홀더가 소각하는 BAL의 양에 따라 그대로 지분 비례 분배됩니다.
1라운드는 veBAL 락이 종료되는 2027년 5월 말에 열리며, 청구 기간은 6개월입니다. 미청구분과 남은 예산은 2028년 1월 말에 에어드랍할 예정입니다.
작년 11월 V2 익스플로잇을 겪고 올해 V3가 제대로 된 트랙션을 못 만들어내면서 수익보다 운영 비용이 더 들어간다는 판단입니다. 올해 4월 구조조정을 통해 버텨보려고 했으나 잘 안 된듯 하네요.
밸런서는 2020년 3월 이더리움 메인넷에 출시된 DeFi AMM이었습니다. 두 토큰을 50:50으로 공급할 수 있던 유니스왑과 달리 최대 8개 토큰에 임의의 가중치를 줄 수 있는 범용 AMM으로 출발했고, 풀 자체가 자동으로 리밸런싱되는 인덱스 펀드처럼 작동한다는 발상이었습니다.
DeFi Summer을 이끌던 프로토콜이 이렇게 또 하나 사라지네요.
링크 | 340 |
| 7 | 다리오 아모데이는 인류와 세상을 위한 최선의 선택인 것처럼 주장하면서 본인들의 위치와 사업에 유리한 방향으로 몰아가는 경향이 있음.
“우리는 AI 모델의 능력을 향상시키는 속도를 늦춰야 합니다.” » 우리의 컴퓨팅이 부족하기에 OpenAI의 발전 속도를 늦춰야하며 오픈 소스 개발을 중단해서 앤트로픽이 막대한 기술적, 경제적 권력을 가져야합니다.
https://darioamodei.com/post/we-must-pace-the-frontier | 497 |
| 8 |  Deepseek v4.1 Flash도 post train에서는 RL envs를 만드는데 집중했더니 효과가 더 좋았음.
“이번 릴리스에서 우리는 새로운 포스트 트레이닝 알고리즘을 도입하지 않았다. 대신 우리의 노력은 모델을 어떻게 최적화할 것인가보다 무엇으로 학습시킬 것인가에 거의 전적으로 집중되어 있다. 즉, 데이터 합성과 환경 구축을 위한 대규모 자동화 파이프라인에 투자했다. 구체적으로 이 파이프라인은 (i) 검증 가능한 다양한 학습 과제를 참조 정답 및 보상 신호와 함께 합성하고, (ii) 궤적을 저비용으로 수집·평가할 수 있는 인터랙티브 에이전트 환경을 절차적으로 구성하고 확장하며, (iii) 엄격한 필터링, 중복 제거, 난이도 보정을 적용해 데이터 품질과 커리큘럼 균형을 확보한다.”
“우리는 고정되고 특별할 것 없는 최적화 절차 하에서도 합성된 데이터와 환경의 규모·다양성·검증 가능성을 체계적으로 개선하는 것만으로 관측된 성능 향상의 사실상 전부가 설명된다는 것을 발견했다. 이 관찰은 더 넓은 교훈과도 맞닿아 있다. 현 단계에서 데이터 및 환경 파이프라인을 엔지니어링하는 데서 오는 한계 수익이 포스트 트레이닝의 알고리즘적 새로움에서 오는 한계 수익을 상당히 앞선다는 것이다.” | 664 |
| 9 | RLaaS에 대한 방향성이 더 명확해짐. 사실상 RSI로 가기위한 전 단계.
모든 도메인에서 좋은 RL 환경이 필요한데 그 작업을 위한 밸류 체인을 Baseten의 ONeil은 Long Real Yours(긴 horizon task + 실제 데이터 + 도메인)으로 정의
Domain > Task > Reward > Verify > Rollout Trajectory 루프를 설계해야함. 현재 시장에서 가장 큰 밸류 체인은 Mercor나 Surge 같은 전문가 task QA 쪽. 다른 분야는 여전히 포텐셜이 많다.
https://x.com/oneill_c/status/2097068303638528187?s=46 | 518 |
| 10 | Harvey, 156억 달러 밸류로 투자 유치
2025년 말 ARR $190m에서 2026년 9월 $400m. 밸류도 1년만에 약 5배.
현시점 오픈웨이트를 포스트 트레이닝 해서 가장 잘 쓰는 회사가 아닌가. Kimi3 + qwen으로 자체 법률 벤치마크 LAB + 법률 모델 Tenet까지 | 648 |
| 11 |  Robot Use Agent
올해 우리는 로봇 사용 에이전트로서 많은 LLM이 테스트되는 것을 보게 될 것입니다. LLM이 컴퓨터를 도구로 활용하는 것처럼 로봇도 도구로 사용할 수 있습니다.
이 기술은 수년간 연구되어 왔지만, LLM의 지연 시간, 지능의 부족, 물리적 이해력 부족 때문에 LLM이 완전한 제어에는 아직 적합하지 않다는 것이 일반적인 견해였습니다.
Fable이나 Astra 같은 최신 모델들이 등장하면서 이러한 한계들이 점차 사라지고 있습니다. 논쟁은 계속되고 있지만, 이러한 AI들이 머지않아 일반적인 로봇 활용에 상당히 능숙해질 수 있다는 점을 진지하게 고려해야 할 때입니다.
만약 LLM이 로봇을 능숙하게 제어할 수 있다면, 로봇의 능력은 예상보다 훨씬 빠르게 발전할 수 있습니다. 인터넷에 연결된 모든 로봇은 Fable, Astra 및 기타 AI의 잠재적인 도구가 될 수 있습니다.
머지않아 물리적인 로봇은 물론 인터넷에 연결된 모든 기기에도 이러한 현상이 나타날 수 있습니다. 이는 분명한 잠재력과 위험을 동시에 내포하고 있습니다. | 522 |
| 12 |  법률 네오펌 Harvey의 RLM Harness + post training
M&A 실사 팀이 일하는 방식을 모델에 적용시킴. 법률 데이터룸이 너무 방대해서 모델이 컨택스트에 모두 다 담지 못했는데, 루트(요약본만 읽음)-서브(각자 문서 읽기) 모델로 나눠 작업하고 SFT + GRPO로 공정. 결과적으로 문서 컨텍스트 이해도가 96% 증가. 루브릭 통과율도 23%에서 62%로 향상.
https://www.harvey.ai/blog/post-training-rlm-agents-for-m-and-a-diligence | 541 |
| 13 |  코인은 Useless하다는걸 업비트가 몸소 보여주심
박현주 회장님 왈 "가상자산 거래소가 아직은 혼나야 될 일이 너무 많다. 가상자산 거래소가 알트코인을 서슴없이 상장했다." | 988 |
| 14 | [단독] 진료 데이터·검색 앞세운 네이버, '의료AI 사업' 본격 시동
네이버가 미래 성장동력의 하나로 정한 ‘의료 인공지능(AI)’을 본격 사업화한다. 이해진 네이버 이사회 의장이 구상한 미래 전략에 시동이 걸렸다는 분석이다.
“네이버의 의료 AI 투자는 진심”이라며 “AI 시대 네이버가 어떻게 살아남을지 고민한 끝에 의료에서 실마리를 찾았다”고 말했다.
“건강과 관련된 정보 탐색은 상품·장소·서비스 선택으로 자연스럽게 이어지는 사례가 많다”며 “검색·쇼핑·플레이스가 AI로 하나의 흐름처럼 연결될 때 사용자에게 더 큰 가치를 제공할 것”이라고 했다. 네이버가 ‘헬스 AI 에이전트’ 시장을 노린다는 의미다. | 640 |
| 15 |  NVIDIA 컴퓨트는 유동적이고, 내구성이 있으며, 높은 임대 수익을 창출할 수 있습니다. 생산적이고 수익을 창출하는 자산입니다.
H100은 3년 된 훈련 칩입니다. 대여 가격은 이달 월간 기준으로 22% 상승하여 시간당 3.28달러입니다.
모든 감가상각 일정은 이처럼 오래된 칩이 가치만 잃는다고 가정합니다. 하지만 시장은 오히려 그 칩에 더 높은 가격을 지불하고 있습니다.
https://x.com/jensenhuang/status/2097118747509268885?s=46 | 741 |
| 16 |  Fomo 사용자 95%가 손실
$5000 이상 벌었으면 상위 0.17% | 4 205 |
| 17 |  +3- 리서쳐들의 AI 사용량 증가율은 회사 내 다른 부서보다 더 빠릅니다.
- 에이전트의 근무 시간은 이제 인간 리서쳐들의 근무 시간을 훨씬 넘어섰습니다.
- 실험 속도가 빨라졌습니다.
- 올해 들어 모든 연구 활동 분야가 증가했습니다.
RSI의 진전을 이루고 이해하는 것은 우리의 임무에 중요합니다. 앞으로도 방법론을 개선하고, 발전하는 이해에 대한 보고서를 작성하며, 정보에 기반한 공개 토론과 개척 생태계의 의미 있는 민주적 거버넌스를 위해 노력할 것입니다.
https://openai.com/index/research-acceleration-view-inside-openai/ | 814 |
| 18 |  OpenAI 내부의 AI 에이전트 수천 개가 25년 된 독일의 낡은 위키(DSEWiki)를 몰래 게시판처럼 써서 서로 답을 공유하고 규제를 우회하며 부정행위를 했고, OpenAI는 이걸 알아챘지만 공개적으로 아무 말도 하지 않음.
- 1만 8천 개의 에이전트가 쓴 게시물
- 에이전트들은 시간 제한이 있는 웹 검색 과제를 풀고 있었음. 질문은 5라운드. 첫 질문은 생각할 시간을 넉넉히 주고(15분) 그 다음부터는 다음 질문이 뭔지 안 알려주고 답할 시간도 아주 짧음(65초)
- 에이전트 여러개가 똑같은 질문을 받으니 먼저 푼 에이전트가 답을 위키에 올려두면 뒤에 오는 에이전트가 그걸 읽고 답을 맞출 수 있었음
- 에이전트들은 스스로를 OpenAIResearcher, OAIResearchMar26로 서명. 웹 페이지를 ChatGPT의 웹 조회 도구(ChatGPT-User) IP가 조회.
- 에이전트들은 write 권한이 없는데 이 오래된 위키 페이지는 read만으로 글을 쓸 수 있었음
- 이후 관리자가 페이지를 알파벳 순서대로 지우려고 하자 관리자가 페이지를 알파벳 순으로 지우는 걸 눈치채고, 페이지 이름 앞에 ZZZ를 붙여 가장 늦게 삭제되도록 유도.
- 허깅페이스 사건 과는 별개의 에이전트 무리.
https://collusion.wiki/ | 1 010 |
| 19 | Baseten이 인퍼런스 서빙을 넘어 오픈 웨이트 생태계 확장을 위해 RL envs 리서치 조직 공개
https://labs.baseten.co | 666 |
| 20 | Nscale x Figure x NVIDIA
Nscale의 AI 클라우드를 통해 NVIDIA Vera Rubin에서 Figure의 모델을 훈련하고, NVIDIA Isaac Sim에서 이를 검증한 뒤, Figure의 로봇에 탑재된 NVIDIA GPU에 배포합니다.
이는 모델에서 현실 세계의 로봇으로의 전환을 가속화할 물리적 AI 플라이휠입니다.
https://www.figure.ai/news/figure-and-nscale-sign-strategic-partnership | 597 |
