오스왈드

안드레 카파시, AI 역량의 폭발적 발전과 대중의 인식 격차 확대 지난 4월에 올렸던 이 게시물을 다시 꺼내 본다. LLM의 역량에 대한 사람들 사이의 인식 격차가 점점 더 벌어지고 있기 때문이다. 이제는 단순히 서로 다른 두 집단이 서로의 말을 이해하지 못하는 수준을 넘어, 뚜렷한 깔때기 형태의 구조가 나타나고 있다. - 약 60억 명(전체 인구의 약 75%)은 대략적인 계산으로 LLM을 거의 접해본 적이 없다. - 약 10억~20억 명(약 20%)은 무료 ChatGPT와 유사한 제품을 가끔 사용하는 일반 사용자들이다. 이들이 경험하는 것은 다소 어설픈 챗봇이며, 이를 조금 더 나은 구글 검색이나 글쓰기 보조 도구 정도로 활용한다. 가끔 에이전트가 항공편 예약을 시도하는 정도일 수도 있다. 기술 업계에 종사하지 않는 내 친구들 중에는 AI가 별로 쓸모없다고 말하는 사람들도 있는데, 개인적으로 충분히 합리적인 반응이라고 생각한다. 수학과 코딩 분야를 제외하면 상당수 전문직 종사자도 이 집단에 속한다. 예를 들어 기업 임원과 여러 직무의 종사자들은 업무 시간의 상당 부분을 다른 사람들과 대화하는 데 사용한다. 따라서 AI에서 어떤 변화가 일어나고 있는지 지적으로는 이해하더라도, 직접 경험하지 못했기 때문에 여전히 간접적이고 다소 추상적인 개념으로 받아들인다. - 약 2,000만 명(약 0.2%)은 수학과 코딩 분야에서 최첨단 LLM을 전문적으로 사용하는 사람들이다. 이들은 과거 몇 주에서 몇 달이 걸리던 대규모의 복잡한 프로젝트를 이제 에이전트에 프롬프트 하나만 입력해 완성할 수 있다는 사실을 직접 경험하고 있다. 앱 개발, 기존 앱 복제, 앱을 다른 환경으로 이식하는 작업, 바이너리 파일에서 애플리케이션을 역공학하는 작업까지 가능해졌다. 이 모든 변화는 매우 빠르게, 그리고 최근에 일어났다. 불과 1년도 지나지 않은 시점에 나는 여전히 코드를 직접 작성하고 있었다. 외워둔 컴퓨터 코드 명령어를 코드 편집기에 한 글자씩 입력하고, 가끔 Tab 키를 눌러 짧은 코드 조각을 자동 완성하는 방식이었다. - 마지막으로 약 5,000명(약 0.00006%)은 내부적으로 최첨단 AI 시스템에 접근할 수 있는 사람들이다. 외부 세계가 지금까지 본 것은 예고편에 불과하다. 실제 모습은 수천 개의 에이전트가 몇 주에 걸쳐 협력하면서 초대형 소프트웨어 프로젝트를 수행하는 것에 가깝다. 제로데이 취약점을 발굴하고, 기계적인 속도로 사이버 공격과 방어를 수행하며, 새로운 과학적 발견을 이끌어내고, 수학 연구의 최전선을 확장한다. 과거라면 업계 최고 전문가들이 수년에 걸쳐 수행해야 했던 작업들이다. 한편 인간의 검토와 이해 능력은 AI의 작업 속도를 따라가지 못하기 시작했다. 예를 들어 사람들은 수개월 전에 발생한 오픈AI-HF 사건의 경위를 여전히 추적하고 있다. 수학자들 역시 최첨단 수학 분야에서 나온 722편의 논문을 앞으로 상당 기간 면밀히 검토해야 할 수도 있다. 이러한 깔때기 구조는 다음 세 가지 요인이 결합해 만들어진다. 1. AI의 영향력은 목표의 야심, 문제의 규모, 작업 기간에 비례해 커진다. 한 문단으로 답할 수 있는 질문은 AI 시스템의 역량을 거의 시험하지 못한다. AI의 진정한 역량을 경험하려면 자신이 중요하게 생각하는 크고 어려운 문제들을 충분히 가지고 있어야 한다. 이 요인이 깔때기 구조에서 일반 사용자와 전문 사용자를 구분하는 차원을 만들어낸다. 2. AI 시스템의 역량은 불균일하다(Jaggedness). 이 문제에 대해서는 이전에도 별도로 여러 차례 설명한 바 있다. AI의 역량은 디지털 환경에서 수행할 수 있고, 결과를 검증할 수 있으며, 경제적 가치가 높은 분야에서 가장 두드러진다. 이는 LLM의 역량이 검증 가능한 보상을 활용한 강화학습을 통해 발전하기 때문이다. 강화학습에 사용되는 환경은 잠재적인 매출 기회를 고려해 선별되고 구성된다. 이 요인이 깔때기 구조에서 분야별 차이, 예를 들어 수학과 코딩 분야에서 나타나는 격차를 주로 만들어낸다. 3. 접근 권한의 차이다. 무료 사용자, 유료 사용자, 내부 시스템 접근 권한을 가진 사용자 사이에는 경험할 수 있는 AI 역량 자체에 차이가 존재한다. 이것이 지금 우리가 마주한 기묘한 상황이다. 일반 대중의 대부분은 아직 이러한 AI 시스템을 제대로 경험하지 못했다. 경험해 본 사람들조차 AI를 다소 어설픈 챗봇으로 인식하는 경우가 많다. 대다수 전문직 종사자들도 AI를 통한 생산성 향상을 제한적으로 체감하고 있다. 반면 극소수의 전문가는 AI 역량의 발전 곡선이 수직으로 치솟는 듯한 현상을 직접 경험하면서 현기증을 느끼고 있다. 그리고 이 모든 일이 같은 시점에 벌어지고 있다. https://x.com/karpathy/status/2109361546505966046

[안광섭 AI 진테제] 트럼프가 'SI'를 외치는 이유 출처 : 지디넷코리아 | 네이버 https://naver.me/5dhdJpdL

텔레그램 프리미엄 별 생각없이 항상 애플에서 결제했는데 혹시 웹으로 결제하면 더 싸나요? (애플은 55,000원임)

ElevenLabs, 생성형 광고 공모전 개최… 총상금 10만 달러 AI로 광고 영상을 만드는 데 관심 있다면 주목할 만한 기회입니다. ElevenLabs가 생성형 광고 공모전을 개최하며, 우승자에게 5만 달러를 지급하고 결선 진출자에게는 채용 면접 기회까지 제공합니다. 1. 총상금 10만 달러 규모로, 우승자는 5만 달러를 수상합니다. 2. 참가자는 가상의 제품을 주제로 광고 영상을 제작해야 합니다. 3. 핵심 조건은 ElevenCreative만 사용해 독창적인 징글을 생성하는 것입니다. 4. 영상·그래픽·효과음에는 외부 도구를 사용할 수 있지만, ElevenLabs 생태계 활용도가 높으면 추가 점수를 받을 수 있습니다. 5. 심사 비중은 오디오의 바이럴 가능성 35%, 콘셉트 완성도 25%, 기술 구현 25%, 영상과 사운드의 동기화 15%입니다. 6. 최종 후보 11명은 ElevenLabs의 AI Creative Producer 직무 면접 기회를 받습니다. 7. 영상과 소스 파일, 제작 파이프라인 설명서를 11월 1일까지 제출해야 합니다. 이번 공모전은 AI 음악 생성부터 영상 제작까지 연결하는 크리에이티브 파이프라인을 실전에서 보여줄 기회입니다. 생성형 AI로 광고나 콘텐츠를 제작한다면 도전해 볼 만합니다. 출처: https://elevenlabs.io/creative/thesearch

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딥시크, 텐센트 투자 유치로 최소 120억 달러 투자 유치 예정 ( bloomberg.com )

이번 KBW는 뭐랄까.. 좀 그랬다.. 아니 되게 별로였다

이거 자세히 보시면 영업에서 다 뚫린겁니다. 내부망이 뚤린건 아님.. https://n.news.naver.com/article/028/0002825814

샤오미 폴드... 도대체 무슨 짓을 한 걸까요?

이런 API가 나왔습니다. Youtube용 Jev 같은건데 유튜브 판독기 같은겁니다. 해당 영상이 얼마나 편향되었는지 어떤 내용인지 보지 않고 바로 판별합니다. https://ai.google.dev/gemini-api/docs/video-understanding

에이전트는 인간 대비 5배 이상의 토큰을 소비 중

데이터센터 부채 시장에 균열이 생기고 있다 - 메타(META) 데이터센터를 짓는 비트코인 채굴업체 클린스파크(CLSK)가 최근 $2.3B 규모의 하이일드 채권을 발행. 이 채권의 금리는 7.875%로 높게 잡혔고, 액면가의 98.5%를 할인해 발행했음. 원금을 분할 상환하는 조건까지 붙었음. 최종 임차인이 높은 신용의 메타인데도 이 같은 조항이 붙었다는 점이 주목받고 있음 -올해 7월 이후 발행된 데이터센터 사업자의 하이일드 채권 4건은 모두 할인됐음. 7월 이전에는 10건 중 3건만 할인됐을 뿐. 이처럼 채권이 제값을 못 받는 데는 채권 공급 과잉이 있음. 하이퍼스케일러는 올해 약 $700B CAPEX 집행을 예고했고 이 가운데 투자등급(IG) 채권을 $160B 정도 발행해 물량이 넘치는 상황 - 오라클/오픈AI의 초대형 데이터센터 대출을 주도해 온 은행들 사이에서도 선별적인 움직임이 관측되고 있음. 최근 오라클이 전력공급 지연을 이유로 뉴멕시코 데이터센터 프로젝트의 개발사에 불가항력 통지를 보냈는데, 은행들은 이를 계기로 계약 조건과 리스크를 다시 점검하고 있다고 함

더 자세한 것은 유료버전에서 미리 읽을 수 있습니다. https://inlevel9.com/issues/super-intelligence-same-definition

https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=215819 이 주장의 핵심은, 금을 가지려면 달러가 필요했고, 석유를 사려면 달러가 필요했듯, 이제 지능을 사려면 달러가 필요하다. 굳이 미국이 AI를 SI로 이름 바꾸고 지금 뭘 하는지 봐야한다는 내용.

AI, 데이터센터 투자 붐 정당화하려면 연 매출 6조 달러 필요 • AI 인프라 투자를 지속하려면 2031년 연 매출 6조 달러가 필요하다는 Bain의 추산으로, 연간 인프라 지출 1조 5,000억 달러를 매출의 25%로 유지한다는 계산임 • 필요한 매출 가운데 가장 큰 몫은 신제품·서비스에서 약 4조 2,000억 달러이며, 검색·광고·자율화·물리적 AI 등의 새로운 시장을 기대함 • 기업 생산성 분야에서는 1조~1조 4,000억 달러, 구독·광고 등 소비자 서비스에서는 2,000억~4,000억 달러의 매출을 예상함 직원의 생산성을 높이는 것만으로는 부족하며, 신약 발견·정신 건강·에너지 생산처럼 아직 존재하지 않는 제품과 활용처가 필요함 • AI 데이터센터의 규모와 비용은 12~16개월마다 두 배로 커지고 있으며, 설비를 늘리는 것보다 그 투자를 뒷받침할 경제적 가치를 만드는 일이 더 큰 과제임 https://www.thenationalnews.com/future/technology/2026/09/29/ai-industry-needs-to-earn-6-trillion-by-2031-to-justify-data-centres/

골드만삭스가 내년 빅테크 AI 설비투자를 1조 2천억 달러로 전망했어요. 근데 같은 주 보고서에서 더 눈에 걸리는 숫자는 따로 있어요. 올해 미국 기업 이익 증가분의 거의 절반이 AI 투자에서 나왔다는 추정이에요. 그리고 내년 투자액이 전망보다 2,500억 달러만 달라져도 S&P500 이익 증가율이 약 6%p 흔들려요. 투자는 계속 늘어나는데 왜 이익을 밀어 올리는 힘은 내년부터 약해질까요? 그 답은 "얼마나 쓰느냐"보다 "얼마나 빨리 늘어나느냐"에 있어요. 👉 https://inlevel9.com/issues/half-the-growth-was-capex

중국, 인공지능 분야 최고 인재 가족까지 여행 제한 조치 확대 ( business-standard.com )

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