제이슨상님 Unemployed by Agents

펀드레이징 얘기가 있던 Jev 개발사 TypeSafe를 리드한 곳은 a16z. 75억 달러 밸류. a16z가 높은 밸류를 또 찍어주신다. https://www.a16z.news/p/investing-in-typesafe

퍼스널 에이전트에 대한 Stripe CEO Patrick Collison의 생각 - 기업은 소비자의 제한된 합리성(부주의, 정보 부족, 비합리성)을 이용해 이익을 본다. (예: 보험 업셀, 구독 취소를 잊은 사람들) 개인 에이전트가 생기면 소비자가 더 합리적으로 기업과 거래하게 될 것 - 결과적으로 가격 차별이 덜 통하고, 구독 취소 잊은 사람들이 다른 사람을 보조금처럼 지원하는 구조도 바뀐다. - 사람들이 구매 전에 충분히 조사하는 세상이 되면, 단순히 유통·노출보다 ‘더 좋은 제품’을 만드는 전략이 더 효과적이 된다. 제품 품질에 대한 정보가 더 중요해지고, 에이전트는 그런 신호를 끊임없이 찾게 된다. (시장에 가격과 품질이 더 좋은 제품이 있지만 사람들이 귀찮아서 집 앞 마트에 파는 것을 대충 사던 현상이 줄어듬) - 의문점: 에이전트가 동일한 최고 제품으로 몰릴지, 아니면 선호도 분산(각자 취향에 맞는 제품)을 키울지 모르겠음 - 짧은 주의력을 기반으로 한 수요 라우팅(검색·광고 등)의 비효율이 줄어들 수 있음 - 전체적으로 시장이 더 나은 제품을 더 잘 보상하는 방향으로 바뀔 가능성이 크다. 에이전트 시대에는 ‘좋은 제품’이 더 유리해질 것. https://x.com/patrickc/status/2108706907859116280?s=20

USV의 9억 달러 규모 펀드 출시와 AI 투자 논리 - 2004년 USV는 “인터넷 인프라 위에 가치를 더하는 초기 기업에 투자하겠다”는 논리를 바탕으로 투자. 지금은 AI가 비슷한 변곡점이라고 보고 같은 논리로 펀드 규모와 투자 방향을 세움 - 제품 개발 비용이 낮아져서 경쟁이 더 치열해지고 라운드 규모와 밸류에이션도 커짐 - 펀드 규모를 키워서 투자 체크 사이즈를 키우고 라운드를 리드하고, 로보틱스·제조·에너지처럼 자본이 많이 드는 영역에 집중할 것 - AI는 기존 시장을 자동화하는 게 아니라 시장 자체를 없애고 재구성함. 애플리케이션 레이어에서 그 변화를 만드는 회사에 투자 - 엣지 데이터에 투자: 피지컬 인텔리전스, 로보틱스, 센서, 오프라인 데이터

Hermes 에이전트 개발사 Nous Research 15억 달러 밸류로 9천만 달러 투자 유치 Robot Ventures 리드. Nvidia, USV, Samsung 참여

Figure’s AI Agent Hark 홈화면과 패널 위젯을 만들 수 있다는 것 말고는 별다른게 없음 + 디자인이 미니멀하고 깔끔

CX AI 에이전트 섹터에서 경쟁하고 있는 Sierra와 Decagon이 같은 날, 같은 문제를 풀려고 하는 오픈소스 프로토콜을 발표 개인 - 기업 에이전트들의 상호작용을 위한 오픈 프로토콜. 개인 에이전트들의 신원을 파악하고 명확한 권환과 위임을 제어하려는 시도 Sierra - PAP(Personal Agent Protocol) Decagon - PACT(Personal Agent Consent & Trust Protocol)

모든 컴퓨팅은 AI로 구글클라우드, 블록체인 서비스 접는다...12월 서비스 종료 AWS, 블록체인 서비스 접는다...내년 9월 '매니지드 블록체인' 종료

LG CNS, 블록체인 플랫폼 '기틀' 출시…디지털자산 인프라 시장 공략 네이밍이…. LG CNS가 은행·증권사 등 금융기관의 스테이블코인과 토큰 증권(STO), 실물 연계 자산(RWA) 사업에 필요한 블록체인 인프라를 묶은 플랫폼을 내놨다.

“남은 건 객관식으로 바꿔도 검증이 어려룬 영역인 현실의 문제들” a16z + Atlas Holdings가 리드하는 AI로 현실의 문제 풀기 https://www.wsj.com/pro/venture-capital/andreessen-horowitz-and-atlas-holdings-want-ai-entrepreneurs-on-the-factory-floor-fb5711dd

AI로 만든 육아 앱으로 앱스토어 1위 달성 후 게임으로 또 앱스토어 1위 “우선 수익화를 하고 싶다면, 처음부터 수익화에 대한 고민을 정말 많이 해야 해요. 앱을 만드는 사람들은 대부분 앱 자체를 잘 만드는 데만 집중해요. 기능 하나를 더 넣고 싶고, 디자인도 더 예쁘게 만들고 싶죠. 그런데 수익화가 목표라면 그것보다 ‘어떻게 돈을 벌 것인가’, ‘어떻게 사람들에게 노출할 것인가’를 고민하는 게 훨씬 중요할 수 있어요.” “좋아하는 것을 만드는 것도 중요해요. 돌이켜 보면 저도 제가 정말 좋아하는 것을 만들었을 때 결과가 좋았어요. 이번에도 제가 야구를 좋아하고, 게임도 좋아했기 때문에 ‘야구를 좋아하는 사람은 무엇을 재미있어 할까?’, ‘게임을 좋아한다면 이런 상황에서 뭘 기대할까?’를 자연스럽게 생각할 수 있었죠. 결국 자신이 무엇을 좋아하는지, 무엇을 잘 알고 있는지를 기반으로 만드는 게 중요합니다. 사용자가 봤을 때도 ‘이 사람 정말 이걸 좋아하고, 잘 아는구나’라는 느낌이 나는 제품이 있잖아요. 결국 그런 제품이 수익화에도 유리하다고 생각해요.“ https://yozm.wishket.com/magazine/detail/3968/

미국에선 AI 롤업 펀드들이 더 생기고 있고 프론티어랩들도 직접 하기 시작했고, 그렇다면 한국에서도 기회가 있지 않을까. https://x.com/gregisenberg/status/2103927365977928019?s=46

Coatue의 Instinct $10B 라운드 참여 “주요 인터페이스가 애플리케이션에서 개인 에이전트로 전환되면, 그 기반이 되는 스택, 즉 소프트웨어, 워크플로, 그리고 그 주변을 둘러싼 중간 매개체들도 함께 변화할 것입니다. 결과적으로 인터넷은 훨씬 더 단순해지고 , 우리는 시간을 더욱 효율적으로 활용할 수 있게 될 것입니다.” https://www.coatue.com/blog/perspective/partnering-with-instinct

AMD, 페이페이 리의 World Labs 82억 달러에 인수 AI가 추론, 로봇, 시뮬레이션, 피지컬 AI로 확장되어 더 많은 컴퓨팅을 요구 https://x.com/drfeifei/status/2104664403681632453?s=46

USV가 직접 빌딩한 금융 에이전트 플랫폼. VC도 직접 프로덕트를 만드는 시대. 투자 논거를 입력하면 포트폴리오를 만들고 관리해줌. 커뮤니티에서 투자 논거도 공유할 수 있음. Github for Finance 같다는 평가 https://x.com/mignano/status/2104572217866772898?s=46

Higgsfield도 $1B ARR 달성. 모델 보다 하네싱 어플리케이션들이 더 빠르게 성장 - 2025년 9월 이후 20배 성장 - 300% 순매출 유지율 - 6월 이후 기업 채택에서 월 115% 성장 - 올해 초부터 긍정적인 총마진 https://x.com/higgsfield/status/2103158589577977939?s=46

Cognition이 $1B ARR 달성. Cursor, Anthropic 보다 빠른 속도. B2B 엔터프라이즈 쪽에서 Factory와 Cognition을 많이 사용하는 추세 https://cognition.com/blog/1b-run-rate

Jev 개발사 TypeSafe 기업 가치가 일주일만에 50배?? 100억 달러 이상 밸류, 10억 달러 이상 펀드레이징 중이라는 뉴스. 일주일 전 Jev 출시와 함께 시드라운드 4억 달러 밸류로 2억 달러 투자 유치 발표했음. https://www.theinformation.com/newsletters/dealmaker/jev-fervor-leads-talk-big-valuation-boost

추론 시장이 커짐에 따라 관련 기업들의 밸류가 미친듯한 속도로 성장 중 - Model Labs: 150억 달러 밸류로 투자 유치 중. 5월 46억 달러 밸류 시리즈C에서 4개월만에 3배 상승 - Baseten: 260억 달러 밸류로 투자 유치 중. 6월 130억 달러 밸류 시리즈 F에서 3개월만에 2배 상승 (비슷한 회사들 Fireworks AI는 175억 달러, Together AI는 83억 달러 밸류) 추론용 칩과 컴퓨팅 자원에 대한 지출이 AI 학습 비용을 넘어설 것으로 예상 https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-09-23/startups-modal-baseten-in-funding-talks-to-help-businesses-run-ai

Jev as a judge로 최고의 가성비를 보여줌 RL 과정에서 Jev를 1차 필터로 쓸만함. 이후 정밀 판단은 비싼 모델이나 사람이. https://www.appliedcompute.com/platform/billion-token-scale-trace-analysis

메타 뮤즈용 다마고치