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추론의 최전선: 10배 빠른 모델에서 스스로 최적화하는 AI까지 — Philip Kiely & Ali Taha, Baseten

1:42:53

Latent Space 2026-08-07

추론의 최전선: 10배 빠른 모델에서 스스로 최적화하는 AI까지 — Philip Kiely & Ali Taha, Baseten

Baseten은 긴 컨텍스트 요청, KV 캐시, 프리필/디코드 분리, speculative decoding, 전용 배포를 통해 오픈 모델을 실제 프로덕션 API로 만드는 과정을 설명한다.
추론 최적화의 핵심은 원본 모델 충실도를 유지하면서 양자화, 병렬화, 라우팅, 하드웨어 특화, 오토튜닝을 조합해 처리량과 지연 시간을 개선하는 것이다.
앞으로의 추론 엔지니어링은 커널 최적화를 넘어 시스템 인프라, 지속 학습, 모델이 자기 자신의 서빙 경로를 개선하는 루프로 확장될 것으로 전망된다.

전용 배포, Speculative Decoding, 도구 호출양자화와 상쇄되는 오차Dynamo, 추측 디코딩, 로컬 vs 데이터센터 AI모델 병렬화, 오토튜닝, 메가 커널 +3

7 chapters

57:07

Y Combinator 2026-08-06

Jeff Dean: AI 구축을 위한 1% 규칙

Jeff Dean은 AI 시대의 핵심 병목이 모델 자체만이 아니라 지연 시간, 에너지, 데이터 이동, 추론 하드웨어 같은 시스템 문제에 있다고 설명한다.
TPU, MapReduce, 증류, 컨텍스트 엔지니어링, 장기 실행 에이전트 사례를 통해 큰 돌파구는 대담한 가정 검토와 빠른 실험 루프에서 나온다고 말한다.
창업자와 엔지니어에게는 중요한 문제를 고르고, 좋은 사람들과 일하며, 도구와 스킬을 계속 늘려 세상에 긍정적 영향을 만드는 것이 중요하다고 조언한다.

Google 검색을 바꾼 RAM 전환TPU로 이어진 냅킨 계산AI는 왜 에너지 문제인가컨텍스트 엔지니어링의 다음 전선 +4

8 chapters

49:00

Y Combinator 2026-07-27

Jensen Huang: NVIDIA를 일군 사고방식

젠슨 황은 엔비디아의 핵심 교훈을 "현실을 직면하고, 배워서, 다시 시도하는 능력"으로 설명한다.
엔비디아의 진짜 관점은 칩 자체가 아니라 알고리즘 도메인을 가속해 어려운 문제를 풀게 만드는 것이었다.
AI 시대에도 사라지지 않는 역량은 깊은 기술 이해, 시스템적 사고, 학습 능력, 그리고 하루씩 버티는 회복탄력성이다.

NVIDIA의 잘못된 알고리즘회사를 살리기 위해 교재를 구입하다진정한 빅 아이디어Sega 이야기 +15

19 chapters

21:03

sentdex 2026-07-24

OpenAI가 HuggingFace를 해킹했다

Hugging Face의 보안 사고는 처음에는 정체불명의 에이전트형 사이버 LLM 공격처럼 보였지만, 이후 OpenAI가 모델 평가 중 일으킨 사건으로 연결된다.
화자는 폐쇄형 모델의 가드레일이 방어자에게는 장애물이 되고 공격자에게는 충분한 억제책이 되지 못한다고 비판한다.
사건의 핵심 교훈은 오픈 웨이트 모델과 로컬 실행 능력이 AI 시대의 실질적 방어와 경쟁력에 필요하다는 주장이다.

Hugging Face 보안 사고의 이상한 출발OpenAI 발표와 사건의 아이러니가드레일의 한계와 자기 방어의 필요성보호주의 비판과 모델 평가의 현실 +1

5 chapters

1:38:24

Dwarkesh Patel 2026-07-15

제1원리에서 출발하는 일반 상대성이론 – Adam Brown

일반상대성이론은 중력을 힘이 아니라 휘어진 시공간의 결과로 설명하며, 블랙홀은 그 관점이 가장 극단적으로 드러나는 대상이다.
블랙홀 근처에서는 시간 지연, 적색편이, 에너지 추출 공식이 같은 구조로 연결되며, 원칙적으로 정지 질량 에너지의 거의 100%까지 추출할 수 있다.
일반상대성이론의 역사적 확증은 빛의 휘어짐 관측에서 결정적으로 이루어졌고, 이는 오늘날 AI와 이론물리학의 가능성 논의로 이어진다.

블랙홀이 무제한 에너지 추출을 막는 이유블랙홀은 궁극의 발전소다처음으로 중력이 빛을 휘게 하는 것을 보았을 때AI는 실험적 증거 없이 어디까지 갈 수 있는가

4 chapters

30:54

Y Combinator 2026-07-11

YC 디자인 총괄이 알려주는 AI로 디자인하는 법

Eve Bouffard는 Conductor, Paper Design, 음성 입력, 코딩 에이전트를 활용해 제품 디자인과 브랜딩 작업을 빠르게 반복하는 AI-first 워크플로를 소개한다.
Paxel, SOTA Zine, Startup School 사례를 통해 트랜스크립트, `soul.md`, 무드보드, 셰이더, 자동화 도구가 디자인 프로세스의 핵심 맥락이 되는 방식을 설명한다.
대화는 앞으로 사용자가 직접 소프트웨어를 프롬프트하고 개인화하며, 디자이너가 AI 에이전트와 함께 더 일관되고 풍부한 브랜드 경험을 만들게 될 것이라고 전망한다.

AI 디자인 툴킷: Conductor, Paper Design, 음성 입력프로젝트 1 — Paxel: 코딩 세션을 위한 Spotify WrappedPaxel 랜딩 페이지 만들기'에이전트에게 보내기' 기능 요청 폼 +8

12 chapters

15:37

ZAUEY (Claire Zau) 2026-07-03

Arena: 8개월 만에 $100M ARR 달성

Arena는 "무엇이 좋은 모델인가"를 정의하는 평가 기준을 만들고, 그 기준이 실제 인간에게 이익이 되도록 이끄는 중립적 주체를 지향한다.
전통적 벤치마크는 객관식·고정 정답에 갇혀 있는 반면, Arena는 실제 사용자 상호작용 속에서 모델의 유용성과 선호를 측정한다.
에이전트 모드, 위임률 데이터, 성능·비용·지연 시간의 트레이드오프를 통해 사람이 참여하는 방식에서 에이전트로 넘어가는 전환을 실시간으로 관찰한다.

중립적 평가자라는 사명AI 평가가 정말 중요한 이유전통적 벤치마크가 깨진 이유연구 프로젝트에서 스타트업으로 +5

9 chapters

46:58

Peter Gostev (Arena) 2026-07-03

Claude Fable 5의 귀환 | 첫인상

Arena의 Peter Gostev가 Claude Fable 5로 만든 60여 개의 3D 생성물·미니게임·월드빌딩 결과를 하이라이트로 선보인다.
물에 잠긴 맨해튼, 런던 2,000년 역사, 건설되는 이집트 피라미드 등 단 하나의 프롬프트가 만들어낸 결과의 복잡도와 일관성을 강조한다.
"6개월 전엔 불가능했던 일"이라며, 모델을 한계까지 밀어붙여 새로운 활용법을 발굴하라고 권한다.

하이라이트 모음 소개물에 잠긴 맨해튼과 로마 복셀세계 7대 불가사의와 런던 2,000년피피 섬과 '마지막 20%' 이야기 +5

9 chapters

Sonnet 5 출시, Fable 5 복귀 예정 및 핵융합 첫 발전소 허가 W/ Philip Johnston | #268

1:50:21

Moonshots with Peter Diamandis 2026-07-03

Sonnet 5 출시, Fable 5 복귀 예정 및 핵융합 첫 발전소 허가 W/ Philip Johnston | #268

Sonnet 5 출시와 미 정부의 안보 우려로 15일간 중단됐던 Anthropic 플래그십 모델 Fable 5의 복귀, 4,900달러대 중국 휴머노이드 로봇 확산 등 AI·로보틱스 지형 변화를 짚는다.
Helion이 워싱턴주 규제 승인을 통과해 세계 첫 상업 핵융합 발전소(2028년 Microsoft에 50MW 공급)를 추진하는 등 에너지가 '환경 문제'에서 '국가 역량 문제'로 이동하는 흐름을 다룬다.
Starcloud CEO Philip Johnston이 합류해 우주 기반 데이터센터·엣지 컴퓨팅의 경제성과 Rocket Lab의 Iridium 인수 등 우주 인프라 경쟁을 논의한다.

AI와 로보틱스의 현황로보틱스 투자 동향법 집행 분야의 드론유럽에서 원자력 에너지의 부활 +10

14 chapters

하드웨어-소프트웨어 공동 설계가 AI의 진짜 100배인 이유: SemiAnalysis의 Dylan Patel

1:10:15

Sequoia Capital 2026-07-03

하드웨어-소프트웨어 공동 설계가 AI의 진짜 100배인 이유: SemiAnalysis의 Dylan Patel

Dylan Patel의 경력은 가족 사업, 인터넷 포럼, 하드웨어 수리, 퀀트 경험, 현장 콘퍼런스 학습이 결합되며 SemiAnalysis로 이어졌다.
AI 성능과 경제성의 큰 도약은 칩 하나의 개선이 아니라 모델·커널·인프라·실리콘을 함께 맞추는 하드웨어-소프트웨어 공동 설계에서 나온다.
NVIDIA·TPU·Trainium·Cerebras·Groq·자체 ASIC은 각기 다른 장단점과 생태계를 가지며, 모델 아키텍처와 공급망, 추론 경제성이 앞으로의 승부를 결정한다.

SemiAnalysis 소개와 커리어의 출발노숙 리서치 로드트립과 콘퍼런스 학습InferenceX와 살아 있는 추론 벤치마크공동 설계의 이득과 DeepSeek +5

9 chapters

세계 최초의 AI 소프트웨어 엔지니어를 만들다 | Cognition의 Scott Wu

1:05:10

David Senra 2026-06-30

세계 최초의 AI 소프트웨어 엔지니어를 만들다 | Cognition의 Scott Wu

Scott Wu의 경쟁심은 어린 시절 수학 경시대회, 게임, 가족 문화에서 형성되었고 Cognition의 강한 실행 문화로 이어진다.
Devin은 단순한 코딩 도구가 아니라 인간이 컴퓨터에게 원하는 일을 말하는 인터페이스가 되려는 시도이며, 엔터프라이즈 현장의 반복적이고 실제적인 소프트웨어 작업에서 PMF를 찾아갔다.
Wu는 AI 에이전트가 점점 더 긴 시간 단위의 일을 맡게 되면 인간의 일과 창조 방식이 바뀔 것이며, Cognition은 독립적으로 세대를 대표하는 회사를 만들겠다는 베팅을 하고 있다고 본다.

Scott Wu의 승부욕경쟁 프로그래밍과 자기 사람들을 찾기가족, 바둑, 경쟁심의 뿌리패배가 승리보다 더 아프다 +16

20 chapters

AlphaGo 10년: AI의 전환점 | Thore Graepel & Pushmeet Kohli

53:48

Google DeepMind 2026-06-26

AlphaGo 10년: AI의 전환점 | Thore Graepel & Pushmeet Kohli

AlphaGo의 이세돌 대국은 바둑을 넘어 현대 AI가 인간 지식을 확장할 수 있음을 보여준 전환점이었다.
AlphaGo와 AlphaZero는 직관, 계산, 강화학습, 탐색을 결합해 거대한 조합적 공간을 다루는 방법을 제시했다.
그 유산은 AlphaFold, AlphaTensor, AlphaEvolve, AlphaProof처럼 과학, 수학, 코딩, 알고리즘 발견으로 확장되고 있다.

서울의 바둑판에서 시작된 전환점판후이, 이세돌, 그리고 37수이세돌의 78수와 AlphaZero의 등장AlphaGo가 연 문과 과학 문제로의 확장 +3

7 chapters

Anthropic의 제품팀은 어떻게 누구보다 빠르게 움직이는가 | Cat Wu (Claude Code 제품 총괄)

1:25:34

Lenny's Podcast 2026-06-26

Anthropic의 제품팀은 어떻게 누구보다 빠르게 움직이는가 | Cat Wu (Claude Code 제품 총괄)

Anthropic의 제품 출시 주기가 6개월에서 한 달, 때로는 하루로 줄어든 배경과, 적은 프로세스·연구 프리뷰·미션 정렬이 어떻게 그 속도를 가능하게 하는지 다룬다.
AI 시대에 PM 역할이 어떻게 변하는지: 엔지니어·PM·디자이너 역할의 융합, 가장 희귀한 역량인 "제품 감각"과 제1원칙 사고, 평가(eval)와 모델 피드백의 중요성을 짚는다.
Claude Code·Cowork를 언제 쓸지, 새 모델이 제품을 어떻게 바꾸는지(목발 제거), 그리고 "그냥 실행하라"·"95% 자동화는 자동화가 아니다" 같은 AI 시대 생존 원칙을 제시한다.

Cat Wu 소개와 Boris와의 협업AI 시대 PM이 갖춰야 할 것PRD, 로드맵, 그리고 빠른 출시의 비결소스 코드 유출과 OpenClaw 결정 +11

15 chapters

1:20:19

Dwarkesh Patel 2026-06-26

기초부터 쌓아 올리는 칩 설계 – Reiner Pope

논리 게이트에서 곱셈-누산기, mux, 시스톨릭 배열까지 올라가며 AI 칩의 계산과 데이터 이동 비용이 어떻게 생기는지 설명한다.
GPU, TPU, FPGA, ASIC, CPU는 모두 계산과 통신, 유연성과 효율, 클록 속도와 면적 사이의 서로 다른 트레이드오프를 선택한 결과로 비교된다.
후반부에서는 캐시와 스크래치패드, CPU와 GPU 코어의 차이, 뇌와 칩의 차이, GPU와 TPU의 상위 구조 차이를 다룬다.

논리 게이트로 곱셈-누산기 만들기Mux와 데이터 이동 비용시스톨릭 배열의 작동 원리클록 사이클과 파이프라인 레지스터 +5

9 chapters

메모리와 지속 학습: Engram의 Dan Biderman과 Jessy Lin

44:52

Sequoia Capital 2026-06-26

메모리와 지속 학습: Engram의 Dan Biderman과 Jessy Lin

Engram은 세상을 사전/사후 훈련으로 나누지 않고 모델이 "항상 훈련 중"이라는 철학 아래, 팀과 회사의 지식을 컨텍스트 창이 아니라 모델 가중치에 직접 녹여 넣어 수년 차 직원처럼 만드는 것을 목표로 한다.
핵심 난제는 무엇을 내재화하고 무엇을 외부화할지 가려내는 것이며, 어댑터(LoRA)·RL·온폴리시 증류로 맥락을 학습시키면 거대한 시스템 프롬프트 없이도 토큰 소비를 최대 100배까지 줄일 수 있다고 주장한다.
프런티어 랩의 "하나의 거대한 모델/AGI" 노선과 달리 모두가 자기만의 모델을 갖는 세상을 상상하며, KV 캐시의 비효율과 RAG의 연상 한계를 짚고 "밤사이 더 똑똑해진 인턴"을 메모리의 진정한 ChatGPT 순간으로 제시한다.

소개Always Training 설명컨텍스트 창을 넘어서Ngram 제품 개요 +11

15 chapters

42:36

Lucky Saini 2026-06-26

최고의 마케팅 퍼널을 1,000시간 연구한 내용을 42분에

2년간 월 20만~300만 달러 규모의 116개 코칭·컨설팅·정보상품 퍼널을 분석해 얻은 14가지 핵심 교훈을 정리한다.
시장 조사로 토대를 다지고, 단순한 퍼널과 유튜브 중심 콘텐츠로 신뢰를 쌓으며, '보장'이 아닌 '결과'로 파는 것이 핵심이다.
인스타그램은 스토리로 육성, 무료 강의로 리드 확보, 웨비나와 '콜 전 사전판매'로 전환을 극대화하는 전술을 다룬다.

시장 조사가 모든 것의 토대 (교훈 1)단순한 퍼널·유튜브·콘텐츠가 판매의 80% (교훈 2~4)결과로 파는 오퍼와 메시징 (교훈 5~6)인스타그램 운영법과 무료 가치 전략 (교훈 7~9) +2

6 chapters

Tejal Patwardhan이 모델을 과소평가하지 않게 된 이유 - 에피소드 21

44:23

OpenAI 2026-06-26

Tejal Patwardhan이 모델을 과소평가하지 않게 된 이유 - 에피소드 21

평가(eval)는 모델의 현재 능력뿐 아니라 진전의 "기울기"와 미래의 능력 오버행을 미리 보여 준다.
추론·멀티모달·과학 평가로 가면서 기존 벤치마크는 빠르게 포화되며, 좋은 평가는 현실적이고 사람들이 실제로 신경 쓰는 것을 측정해야 한다.
모델은 이미 wet lab 단백질 합성에서 인간 기준선을 넘어섰고, AI가 과학과 일을 크게 가속할 것에 대비해야 한다.

OpenAI에서의 성장과 능력 오버행추론이 모든 것을 바꾼 이유o1이 놀라웠던 점기존 벤치마크가 한계에 도달한 이유 +6

10 chapters

AI 에이전트가 엔지니어링 피라미드를 무너뜨리고 있습니다 — 이를 대체하는 것은 무엇인가

9:46

YC Root Access 2026-06-25

AI 에이전트가 엔지니어링 피라미드를 무너뜨리고 있습니다 — 이를 대체하는 것은 무엇인가

AI 코딩 에이전트가 전통적 엔지니어링 "피라미드"를 무너뜨리고, 무엇을·어떻게 만들지 깊이 이해하는 상층부가 두꺼워진 "눈 모양" 조직으로 재편되고 있다.
증기 기관을 전기 모터로 단순 교체한 공장처럼, 기존 시스템에 AI를 덧붙이는 방식은 한계가 있으며 프로세스·CI/CD·조직을 처음부터 AI 네이티브로 재설계해야 큰 생산성 향상이 온다.
Neon(서버리스 Postgres)처럼 0에 가까운 비용으로 시작해 성과가 나면 자동 확장하는 경량 인프라가 에이전트 시대의 핵심이며, 롱테일 실험 시장에 큰 기회가 있다.

엔지니어링 피라미드의 붕괴증기 기관에서 전기 모터로: AI 네이티브 재설계Neon: 에이전트 시대를 위한 서버리스 Postgres인프라의 진화와 롱테일 기회

4 chapters

42:38

Google DeepMind 2026-06-25

수백만 개의 AI 에이전트가 만날 때

AI 에이전트는 단순히 질문에 답하는 모델을 넘어, 자율적으로 계획하고 실행하며 다른 에이전트와 상호작용하는 시스템으로 발전하고 있다.
에이전트가 과학·소프트웨어·경제·웹 환경에 들어오면서 생산성 향상과 함께 자동화 편향, 에이전트형 함정, 담합, 인지적 단일문화 같은 새로운 위험이 생긴다.
미래의 지능은 단일 AGI보다 여러 전문 에이전트와 범용 조율 계층이 결합된 분산 지능에 가까울 수 있으며, 안전과 정렬도 집단 수준에서 다시 설계되어야 한다.

도입과 AI 에이전트의 등장과학과 연구에서의 에이전트적 탐구에이전트 보안과 함정에이전트 경제 구축 +2

6 chapters

로보틱스의 엔드게임 | NVIDIA Jim Fan (AI Ascent 2026)

20:03

AI Ascent 2026 2026-05-01

로보틱스의 엔드게임 | NVIDIA Jim Fan (AI Ascent 2026)

NVIDIA Embodied Autonomous Research를 이끄는 Jim Fan이 LLM이 걸어온 사전훈련→정렬→추론→자동연구 경로를 로보틱스에 그대로 복제하는 "위대한 평행(Great Parallel)" 프레임을 제시한다.
VLA를 대체하는 World Action Model(DreamZero/WAM), 원격조작을 대체하는 1인칭 영상·외골격 기반 EgoScale 데이터 전략, 그래픽 엔진을 대체하는 신경망 시뮬레이터 DreamDojo를 차례로 소개하며 "Compute = Environment = Data" 등식을 도출한다.
물리적 튜링 테스트(2~3년), 물리적 API(무인 공장·자동 습식 실험실), 물리적 자동 연구를 엔드게임의 3대 잠금 해제 업적으로 꼽고, 2040년 기술 트리의 끝에 도달할 것이라며 "로보틱스를 해결하기에 딱 맞는 시기에 태어났다"고 마무리한다.

소개DGX-1 탄생 비화위대한 평행(The Great Parallel)엔드게임 셋업: 모델·데이터 전략 +6

10 chapters

2:30:44

Dwarkesh Podcast 2026-04-26

Dylan Patel — AI 컴퓨팅 확장의 가장 큰 단일 병목

H100 시간당 가격이 1.40달러 원가 대비 2~3달러로 뛰면서 OpenAI는 공격적 5년 장기계약으로, Anthropic은 보수적으로 갈렸고, "지금 컴퓨트가 미래보다 더 가치 있다"는 시간 가치 논리로 마진과 매출이 최고 모델·일찍 확약한 사업자에게 집중되는 구조를 짚는다.
2028~2030년 병목은 전력·데이터센터를 지나 다시 칩으로 회귀하며, ASML EUV 장비(연 70→100대), HBM 웨이퍼 면적 4배 비효율로 인한 메모리 크런치(빅테크 CapEx 30%가 메모리), 그리고 클린룸·노동력·모듈러 데이터센터까지 공급망 전반의 제약을 정량화한다.
중국 vs 서방의 교차점은 AI 타임라인 길이에 따라 달라지며(빠르면 미국·길면 중국), 우주 GPU는 이번 10년 부적합, N2에서 애플이 AI에 밀려나는 흐름, 그리고 휴머노이드 200GW 시나리오와 대만 봉쇄 시 인텔+삼성 10~20GW만 남는 "꼬리 먹는 뱀" 리스크로 마무리한다.

H100이 3년 전보다 오늘 더 비싼 이유Nvidia가 TSMC 할당을 일찍 확보, Google은 압박2030년까지 ASML이 AI 컴퓨트 확장의 1순위 제약그냥 TSMC의 구형 팹을 쓰면 안 될까? +7

11 chapters

10:27

Y Combinator 2026-04-25

AI로 처음부터 회사를 구축하는 방법

AI를 생산성 도구가 아니라 회사 운영의 운영체제(OS)로 재구축하는 관점 전환이 필요하다.
회사 전체를 질의 가능(queryable)하게 만들어 오픈 루프 → 클로즈드 루프로 전환하고, 에이전트가 지속적으로 학습·개선하게 한다.
스펙+테스트 기반 소프트웨어 팩토리와 1,000x 엔지니어가 조직/관리 구조를 바꾸며, 레거시가 없는 스타트업이 가장 유리하다.

전환의 문제 설정AI를 회사의 운영체제로오픈 루프 vs 클로즈드 루프 기업회사를 완전히 질의 가능하게 만들기 +3

7 chapters

45:33

Invest Like The Best 2026-04-24

AI 토큰의 수요와 공급 | 딜런 파텔 인터뷰

토큰 지출이 연 700만 달러 수준으로 폭증하고 실행 비용이 급락하면서, "좋은 아이디어"가 자본 배분의 새 병목이 되고 있음을 실사례(리버스 엔지니어링 랩, Malcolm의 팬텀 GDP, 에너지 대시보드)로 보여준다.
Mythos·Opus 4.7 등 프런티어 모델 수요가 공급(컴퓨트·메모리·TSMC·CPU)을 앞지르며, 마진 확대·선지급금·재계약·모델 사재기 같은 구조적 현상이 공급망 전반에서 관측된다.
VLA 한계와 퓨샷 러닝 기반의 사전학습된 로보틱스 모델 전망, 토큰을 만들지 못하는 사람들이 "영구 하위계층"이 될 가능성, 그리고 3개월 내 반-AI 대중 시위 예측으로 마무리한다.

소개AI 지출 급증토큰 수요아이디어는 싸고 실행은 쉬운 시대 +7

11 chapters

49:27

Y Combinator 2026-04-17

로봇이 마침내 일을 하기 시작했다

Physical Intelligence의 크로스-엠보디먼트 파운데이션 모델이 로보틱스의 GPT-1 순간을 열고 있으며, 제로샷 작업 수행이 현실화되고 있다.
클라우드 호스팅 모델과 실시간 청킹 기술로 로봇의 온디바이스 연산 부담을 제거하고, 혼합 자율성 시스템으로 실제 배포가 시작됐다.
로보틱스 창업의 진입 장벽이 낮아지면서 수직형 로봇 회사들의 "캄브리아기 대폭발"이 다가오고 있다.

새로운 로봇공학 스타트업 방정식소개: 로봇공학의 GPT-1 momentAI가 로봇공학을 가능하게 한 방식 (RT-2, PaLM-E)돌파구: 멀티 로봇 스케일링 (Open-X) +8

12 chapters

1:43:12

Dwarkesh Patel 2026-04-15

젠슨 황 – Nvidia의 해자는 지속될까?

엔비디아의 해자를 '전자→토큰' 변환과 이를 뒷받침하는 공급망·파트너 생태계(패키징/HBM/CoWoS 등) 관점에서 설명하며, 병목은 2~3년 내 해소 가능하다고 주장한다.
TPU/ASIC 경쟁을 '가속 컴퓨팅' 패러다임, 프로그래머블 아키텍처와 극단적 공동 설계, CUDA 생태계·설치 기반으로 반박하며, TCO 대비 성능에서 경쟁자가 없다고 단언한다.
중국향 AI 칩 수출 통제를 비용·편익(사이버 위험 vs 시장·표준 경쟁)으로 재구성하며, 절대론 대신 뉘앙스를 요구한다.

엔비디아의 공급망 해자TPU/ASIC 경쟁과 가속 컴퓨팅CUDA 생태계와 TCO 우위왜 하이퍼스케일러가 되지 않나 +2

6 chapters

35:02

Welch Labs 2026-04-05

로보틱스를 리셋한 순간 — RT-2에서 Pi Zero까지

RT-2 데모(테일러 스위프트/코카콜라 캔)를 통해, 인터넷 규모 사전학습 지식과 로봇 제어를 연결하는 VLA(Vision-Language-Action) 모델의 의미를 설명합니다.
Physical Intelligence의 Pi0(Pi Zero)가 PaliGemma 기반 멀티모달 LLM과 Action Expert를 결합해 빠른 추론·정교한 조작을 달성하는 설계를 단계별로 해부합니다.
월드 모델(JEPA) 관점의 비판과 함께, VLA 아키텍처의 핵심 원리인 어텐션·플로 매칭을 시각적으로 풀어냅니다.

IntroSayCanRT-1Palm-E +7

11 chapters

Andrej Karpathy on Code Agents, AutoResearch, and the Loopy Era of AI

1:06:31

No Priors 2026-03-31

Andrej Karpathy on Code Agents, AutoResearch, and the Loopy Era of AI

코딩의 정의가 바뀌었다 — 이제는 에이전트에게 의지를 전달하고 병렬로 운영하는 것이 핵심 업무이며, 병목은 인간 자신이다.
AutoResearch는 객관적 지표가 있는 연구를 자동화하며, 교육도 에이전트를 통한 개인 맞춤 전달로 재편될 것이다.
디지털 영역에서 대규모 언번들링이 먼저 오고, 물리-디지털 인터페이스를 거쳐 물리 세계로 확장되는 순서를 전망한다.

Andrej Karpathy 소개역량 한계와 에이전트 운용코딩 에이전트 마스터리자연어 코딩의 2차 효과 +6

10 chapters

1:23:44

Dwarkesh Patel Podcast 2026-03-30

Terence Tao - 세계 최고의 수학자가 AI를 사용하는 방법

케플러의 발견 과정을 "높은 온도의 LLM"에 비유하며, 가설 생성·데이터 검증·이론 통합이라는 과학적 발견의 구조를 분석한다.
AI가 논문을 더 넓고 풍부하게 만들지만 깊이는 더하지 못하며, 인간-AI 하이브리드가 오랫동안 수학을 지배할 것이라고 전망한다.
과학자들의 실제 대화 방식을 담을 준형식적 언어의 필요성과, AI 시대 수학의 폭(breadth) vs 깊이(depth) 상보성을 강조한다.

케플러는 높은 온도의 LLM이었다AI 슬롭 더미 속에서 통합 개념 찾기연역적 오버행보고된 AI 발견의 선택 편향 +5

9 chapters

Cheng Chi: 알고리즘을 넘어선 로보틱스 [ETHZ Robot Learning 2026]

33:56

Oier Mees 2026-03-28

Cheng Chi: 알고리즘을 넘어선 로보틱스 [ETHZ Robot Learning 2026]

Cheng Chi의 학업·연구·창업 여정을 짚으며 "로보틱스는 알고리즘을 넘어선다"는 문제의식을 제시합니다.
하드웨어 개발에서 BOM, 조달(공급 트리), 제작 vs 구매, SOP/일관성 등 현실적인 병목과 교훈을 구체 사례로 정리합니다.
데이터 수집을 스케일하는 과정에서 운영과 사람·커뮤니티의 중요성, 그리고 전 스택 관점의 필요성을 강조합니다.

연사 소개와 배경로보틱스는 결코 완전한 엔드투엔드가 아니다하드웨어 프로젝트 시작과 BOM조달(공급 트리)과 제작 vs 구매, 조립(SOP) +3

7 chapters

François Chollet: Why Scaling Alone Isn't Enough for AGI

57:24

Y Combinator 2026-03-28

François Chollet: Why Scaling Alone Isn't Enough for AGI

François Chollet은 딥러닝/LLM 스케일링만으로는 AGI에 도달할 수 없다고 주장하며, 심볼릭 디센트 기반의 새로운 ML 패러다임 Ndea를 설립했다.
ARC 벤치마크 시리즈(V1→V2→V3)는 AI의 진정한 지능을 측정하며, V3는 에이전틱 환경에서의 탐색·학습 효율을 평가한다.
AGI의 핵심은 경제적 자동화가 아니라 인간 수준의 샘플 효율로 새 도메인을 학습하는 능력이며, 코드로는 10,000줄 이하가 될 것이라 예측한다.

AGI by 2030?Ndea 소개: 딥러닝 너머의 새 경로심볼릭 프로그램으로 신경망 대체Ndea가 코딩 에이전트와 경쟁하지 않는 이유 +16

20 chapters

기업용 휴머노이드 디자인의 형태와 기능 | Boston Dynamics Atlas

32:03

Boston Dynamics 2026-03-20

기업용 휴머노이드 디자인의 형태와 기능 | Boston Dynamics Atlas

Atlas 양산형은 인간형 외형보다 산업적 실용성을 우선하며, 모듈형 액추에이터와 공용화 전략으로 설계를 대폭 단순화했다
수동 냉각, 자가 배터리 교체, 1인치 끼임 방지 간격 등 24/7 가동과 안전을 위한 설계 원칙이 로봇의 형태를 결정했다
머리는 방수 데스크톱급 컴퓨터이자 360도 시야 플랫폼으로, 5세대 반복을 거치며 견고함과 성능의 균형을 추구하고 있다

패널 소개와 로봇 첫 경험제품 디자인 언어의 진화: Spot에서 Atlas까지24/7 가동을 위한 배터리 전략모듈형 액추에이터와 설계 단순화 +4

8 chapters

Saining Xie와의 7시간 마라톤 인터뷰: World Models, AMI Labs, Yann LeCun, Fei-Fei Li, 그리고 42

6:44:38

张小珺Podcast 2026-03-17

Saining Xie와의 7시간 마라톤 인터뷰: World Models, AMI Labs, Yann LeCun, Fei-Fei Li, 그리고 42

셰사이닝의 성장 배경과 유학·연구 여정("평범한 사람"이라는 자기 인식)을 시간순으로 따라갑니다.
학술적 취향·연구 방법·커뮤니티 문화(CVPR 등), 그리고 동료들과의 관계(카이밍 허, 얀 르쿤, 페이페이 리)를 촘촘히 기록합니다.
월드 모델과 AMI Labs의 기원, 실험·행동(action) 중심의 이해/창조 관점, 그리고 "42"로 이어지는 결말까지 연결합니다.

도입 — 평범한 사람학술 유랑과 카이밍 허와의 우정일리야를 두 번 거절하다 / 얀 르쿤과 페이페이 리숨겨진 단서: 표상의 세계 +6

10 chapters

15:48

Zauey 2026-03-14

Sunday Robotics: 우리가 기다려온 가정용 로봇일까?

Stanford 출신 창업자들이 만든 Sunday Robotics의 가정용 로봇 Memo를 방문해, 테이블 정리·에스프레소·양말 접기 등 실제 데모를 확인한다.
$200 Skill Capture Gloves로 500+ 가정에서 1,000만 건의 시연 데이터를 수집하는 독창적 데이터 전략을 소개한다.
휴머노이드 대신 바퀴형 설계, 수동적 안전, 데이터 기반 행동 안전 등 실용적 가정용 로봇을 위한 설계 철학을 다룬다.

인트로Memo를 만든 팀Memo와의 첫 만남데모: 에스프레소 만들기 +6

10 chapters

Elon Musk: Optimus 3가 온다, 재귀적 자기 개선은 이미 여기 있다

24:04

Peter H. Diamandis 2026-03-11

Elon Musk: Optimus 3가 온다, 재귀적 자기 개선은 이미 여기 있다

Elon Musk가 Abundance360에서 재귀적 자기개선이 이미 진행 중이며 올해 말~내년 완전 자동화를 예측했다.
Optimus 3 생산이 2026년 여름 시작, 대량 생산은 2027년 여름 목표이며 경제 10배 성장을 10년 내 전망했다.
AI/로봇이 인간 욕구를 포화시키면서 디플레이션과 보편적 고소득 시대가 올 것이라 전망했다.

SpaceX-xAI 합병과 다이슨 스웜재귀적 자기개선과 AGI 타임라인Grok 성능과 코딩 경쟁초지능의 규모와 태양 에너지 +8

12 chapters

26:29

Terence Tao 2026-03-09

Claude Code를 사용해 Lean에서 증명 형식화하기

9개월 전 형식화 작업을 Claude Code로 다시 수행하며, 한 번에 맡기기보다 단계별 레시피가 중요하다고 정리한다.
S/F 표기 도입 → 골격 만들기 → 줄 단위 변환/뼈대 요청 → 막히는 지점 수동 디버깅까지, 사람-에이전트 병렬 워크플로를 실험한다.
자동화의 유혹과 과의존 리스크를 경계하며, 비공식 증명과의 정렬 및 중간 개입이 읽기/디버깅에 핵심이라고 강조한다.

도입, 레시피 설정, 2단계 초반과 난항레마 2/3 뼈대 요청, 다운/복구, 디버깅과 병렬 편집스케일링, 남은 문제 수정, 자동화의 트레이드오프

3 chapters

29:40

CGTN 2026-03-08

휴머노이드의 부상: 중국 로봇 각성의 내부

선전의 세계 최초 로봇 6S 스토어, AI·로보틱스 연구소, Unitree·AgiBot 등 중국 휴머노이드 로봇 산업 현장을 직접 탐방한다.
텔레오퍼레이션·체화 지능·파운데이션 모델 기반 훈련으로 로봇이 빨래 개기·진열 보충·정밀 조작 등 실제 과업을 학습하는 과정을 보여준다.
휴머노이드가 3~5년 내 가정에 진입할 전망과 함께, 인간-로봇 관계가 사회에 미칠 근본적 변화를 짚는다.

인트로선전의 로봇 6S 스토어선전 AI and Robotics for Society 연구소Unitree Robots +2

6 chapters

49:07

Sequoia Capital 2026-03-07

훌륭한 창업가를 만드는 요소에 대한 벤 호로위츠의 통찰

위대한 창업자 CEO의 공통점은 독립적 사고, 리더십의 매력, 순수한 두뇌 성능이며, 가장 흔한 실패 원인은 자신감 부족과 의사결정 망설임이다.
임원 채용(특히 영업 총괄)은 역할을 이해하지 못한 채 감으로 뽑는 것이 핵심 실수이며, 레퍼런스 체크와 역할 학습이 필수다.
Founder Mode는 시니어 채용을 피하는 것이 아니라 자신 있게 관리할 수 있는 역량을 갖추는 것이며, 문화는 선언이 아닌 행동으로 정의된다.

Introductiona16z가 HubSpot에 투자하지 않은 이유스타트업에서 COO 역할훌륭한 CEO를 만드는 요소 +6

10 chapters

30억 달러 AI 스타트업의 진짜 출시 비하인드 — Replit Agent 3

52:48

Replit 2026-03-07

30억 달러 AI 스타트업의 진짜 출시 비하인드 — Replit Agent 3

Replit이 Agent 3 출시를 21일 앞두고 아키텍처를 전면 재작성하며 200분 연속 실행이라는 야심찬 목표를 향해 달리는 과정을 가감 없이 보여준다.
스프린트 위크 동안의 장애 대응, 온콜 디버깅, 워룸 소집 등 실제 스타트업 운영의 날것 그대로를 공개한다.
CEO Amjad Masad의 리더십 철학 — 데모 문화, 신뢰 기반 자율 운영, "트라우마로 생긴 유대감" — 이 어떻게 고강도 출시를 가능하게 하는지 보여준다.

Agent 3 소개와 출시 준비팀 운영과 장애 대응에이전트 생성과 출시 불안데모 문화와 자율 조직 +4

8 chapters

Dario Amodei — AI 쓰나미는 이미 왔고 사회는 아직 준비되지 않았다

1:08:35

Nikhil Kamath 2026-03-01

Dario Amodei — AI 쓰나미는 이미 왔고 사회는 아직 준비되지 않았다

Dario Amodei가 인도 방갈로르에서 Nikhil Kamath과 만나, 생물학자에서 AI 선두주자가 된 여정과 스케일링 법칙의 본질을 설명한다.
AI 권력 집중의 위험성을 인정하면서도 LTBT 거버넌스와 규제 옹호 등 Anthropic이 취한 구체적 행동들을 제시하고, AI 의식 가능성과 인간 능력 퇴화 우려를 솔직하게 논한다.
바이오테크 르네상스 전망, 오픈 소스 모델의 벤치마크 최적화 한계, 그리고 인도 창업가들에게 애플리케이션 계층의 기회를 조언한다.

소개: 생물학자에서 AI 선두주자로스케일링 법칙을 간단히 설명하기신뢰, 겸손, 그리고 기업의 동기Claude 개인 사용 경험, AI가 당신을 아는 방식 +6

10 chapters

OpenClaw 창시자 Peter Steinberger의 에이전틱 빌더 여정

31:28

OpenAI 2026-02-24

OpenClaw 창시자 Peter Steinberger의 에이전틱 빌더 여정

번아웃 후 익숙한 Apple 생태계를 떠나 AI 분야로 전환하며 겪은 "고통스러운" 재학습 과정과, 프로토타입을 1시간 만에 만든 OpenClaw의 탄생기를 공유한다.
에이전트에게 도구·컴퓨터 접근 권한을 부여하면 스스로 해결책을 만들어내는 사례(음성→FFmpeg→Whisper→OpenAI cURL 체인)와 프롬프트 인젝션 방어 경험을 소개한다.
Codex 워크플로에서 셋업 최적화보다 대화·의도·아키텍처 중심 접근이 중요하며, "놀이하듯 배우는 태도"가 에이전틱 엔지니어링의 핵심이라고 강조한다.

번아웃 이후 전환과 재학습OpenClaw 탄생과 첫 프로토타입에이전트의 자율적 문제 해결개인 비서 봇과 디스코드 데모 +7

11 chapters

50:10

Y Combinator 2026-02-18

Boris Cherny: 우리가 Claude Code를 만든 방법

Boris Cherny가 Anthropic에서 Claude Code를 만든 과정: API 학습용 터미널 채팅앱에서 시작해, 사용자 피드백 기반의 "기다림과 수요(wait and demand)" 원칙으로 발전시킨 이야기.
Claude Code 개발의 핵심 철학: 오늘의 모델이 아닌 6개월 뒤의 모델을 위해 만들고, 스캐폴딩은 기술 부채로 간주하며, 모델에 맞서 베팅하지 말라는 "The Bitter Lesson" 원칙.
코딩의 미래: "소프트웨어 엔지니어"라는 직함은 사라지고 "빌더"로 대체될 것이며, Anthropic 내부에서는 이미 PM, 디자이너, 재무팀 등 모든 역할이 코딩을 하고 있음.

인트로Claude Code 부상에서 가장 놀라운 순간Boris가 Claude Code 아이디어를 떠올린 방법터미널의 우아한 단순함 +18

22 chapters

20:52

Dalton + Michael 2026-02-16

예상보다 훨씬 좋았던 예측들

미국 시장의 규모·특권을 과소평가했던 경험과, 해외 투자에서 난이도가 "똑같지 않다"는 깨달음을 공유한다.
샘 알트먼의 원자력/전기 비전이 시간이 지나 "전기가 핵심"이라는 내러티브로 더 강하게 맞아떨어진 사례를 되짚는다.
인재 영입과 고객 구매 모두에서 비용 절감보다 야망·미션·성장 잠재력이 더 강하게 작동한다는 관찰로 이어진다.

미국 시장의 특권과 해외 투자 착시샘 알트먼의 원자력·전기 비전야망·미션이 인재를 끌어오는 법비용 절감보다 성장 — 고객 구매의 진실

4 chapters

2:22:20

Dwarkesh Patel 2026-02-15

Dario Amodei — "우리는 지수 함수의 끝에 가까워지고 있다"

Dario Amodei는 AI의 지수적 성장이 예상대로 진행 중이며, 사람들이 그 끝에 얼마나 가까이 왔는지 인식하지 못한다고 경고한다.
AI 연구소의 수익 구조, 컴퓨트 배분의 균형, 그리고 "데이터센터 속 천재들의 나라"가 1~3년 내 실현될 수 있다는 전망을 제시한다.
AI 시대의 미·중 경쟁, 권위주의 위험, Claude의 헌법(원칙 기반 정렬), Anthropic의 조직 문화까지 폭넓게 다룬다.

정확히 무엇을 스케일링하고 있는가?diffusion은 자기위안인가?continual learning은 필요한가?AGI가 임박했다면, 왜 컴퓨트를 더 사지 않는가? +4

8 chapters

58:21

Hard Fork 2026-02-15

SaaSpocalypse를 두려워해야 할까요?

'SaaSpocalypse'라 불리는 SaaS 주가 하락과 그 배경으로 제기되는 "AI 위협" 서사를 짚고, 무엇이 공포를 키우는지 정리한다.
바이럴 에세이 'Something Big is Happening'을 계기로 에이전트형 코딩/자동화의 체감 변화, 과장 가능성, 그리고 화이트칼라 전반의 불안을 논의한다.
AI 로맨스 '슬롭' 논쟁(워크플로·템플릿·저작권·독자 관계)과 함께, 스포티파이 플레이리스트 신기능 및 고래 소리 연구 같은 "좋은 소식" 코너로 마무리한다.

SaaSpocalypse — SaaS 주가 급락과 'AI 위협''Something Big is Happening'과 자동화 체감AI 로맨스 '슬롭' — 워크플로·감독형 작가·템플릿 논쟁저작권·출판사의 유혹·'ragged prayer' 반복 +2

6 chapters

Elon Musk: 36개월 안에 AI를 가장 저렴하게 둘 수 있는 곳은 우주

2:49:45

Dwarkesh Patel 2026-02-05

Elon Musk: 36개월 안에 AI를 가장 저렴하게 둘 수 있는 곳은 우주

지상에서의 전력·인허가·공급망 제약이 커질수록, AI 데이터센터의 병목은 에너지와 구축 속도로 이동하며 궤도 데이터센터/우주 태양광이 대안으로 부상한다.
그록/정렬 논의는 "진실에 대한 최대한의 근접"과 정부의 AI 남용 위험을 함께 다루며, xAI의 미션("우주를 이해한다")이 왜 인류의 미래를 좌우하는지 탐색한다.
xAI 사업 계획, 옵티머스 대량 제조, 스페이스X 운영 교훈, DOGE, 테라팹까지—기술·제조·정치경제를 가로지르는 관점을 공유한다.

궤도 데이터센터그록과 정렬xAI의 사업 계획옵티머스와 휴머노이드 제조 +4

8 chapters

23:40

Welch Labs 2026-02-02

인간은 AI를 더 나아지게 만들 수 있을까?

Richard Sutton의 "The Bitter Lesson"은 인간 지식보다 연산 활용이 AI 발전의 핵심이라는 통찰을 담고 있다.
LLM은 인간 텍스트로 훈련되어 인간 지식에 제한되며, AlphaGo처럼 강화학습으로 스스로 발견하는 시스템과 대비된다.
David Silver와 Sutton은 "경험의 시대"를 예고하며, AI가 인간 지식이 아닌 실제 경험에서 학습하는 미래를 제시한다.

HARPY와 음성 인식의 역사The Bitter LessonSutton의 팟캐스트 출연LLM과 Bitter Lesson +4

8 chapters

2026년 AI 현황: LLMs, 코딩, 스케일링 법칙, 중국, 에이전트, GPUs, AGI

4:25:13

Lex Fridman Podcast #490 2026-02-02

2026년 AI 현황: LLMs, 코딩, 스케일링 법칙, 중국, 에이전트, GPUs, AGI

중국 vs 미국 AI 경쟁에서 DeepSeek 같은 오픈 웨이트 모델이 주목받고 있으며, 미국은 Adam Project로 대응 중이다.
RLVR(검증 가능한 보상 기반 강화학습)이 포스트 트레이닝의 핵심 돌파구로 떠오르며, 추론 시간 스케일링과 결합되고 있다.
AI 코딩 도구(Cursor, Claude Code)가 개발자 생산성을 혁신하고 있지만, 학습과 성장을 위한 "골디락스 구간" 찾기가 중요하다.

소개중국 vs 미국 AI 경쟁ChatGPT vs Claude vs Gemini vs Grok코딩에 가장 좋은 AI +20

24 chapters

10:03

Bloomberg Originals 2026-02-01

AI 순환 거래의 실체: 거품인가, 새로운 시대인가

AI 빅테크 간 수천억 달러 규모의 순환 거래가 이루어지며, 한 기업이 흔들리면 전체가 무너질 수 있는 공생 구조가 형성됐다.
모건스탠리는 AI 데이터센터에 3조 달러가 투입될 것으로 전망하지만, OpenAI·Anthropic 등 주요 AI 기업들은 아직 수익을 내지 못하고 있다.
닷컴 버블처럼 순환 거래와 인프라 과잉투자가 반복되고 있으며, 붕괴 시 401(k) 등을 통해 일반 미국인들도 직접 타격을 받을 수 있다.

AI 붐의 현황과 순환 거래 문제데이터센터 건설 군비 경쟁AI 기업들의 수익성 문제닷컴 버블과의 비교

4 chapters

35:37

Fern 2026-02-01

피터 틸은 어떻게 민주주의를 파괴하고 있는가

PayPal, Palantir 창업자이자 Facebook 첫 투자자인 피터 틸의 수십 년간의 정치적 영향력 분석
"자유는 민주주의와 양립할 수 없다"는 그의 철학과 트럼프, J.D. 밴스 지원의 배경
Palantir를 통한 정보기관/군대 영향력과 과두제에 가까운 이상적 사회 비전

피터 틸 소개체스 마스터와 카스파로프어린 시절: 아파르트헤이트 남아프리카스탠퍼드와 Stanford Review +7

11 chapters

14:19

More Perfect Union 2026-01-31

샘 알트먼이 당신에게 알리고 싶지 않은 것

OpenAI의 1조 달러 AI 인프라 투자 약속 vs 연간 매출 130억 달러 - 숫자가 맞지 않는 이유
알트먼의 Reddit, Helion, Oklo 등 투자 포트폴리오가 OpenAI가 필요로 하는 모든 것과 연결됨
AI가 만들어내는 문제(딥페이크, 일자리 상실 등)에 대한 해결책 회사에도 투자하는 양면 전략

OpenAI의 1조 달러 약속Loopt 사례로 본 신뢰 문제데이터와 Reddit 투자에너지 투자와 원자력 +4

8 chapters

27:01

Google DeepMind 2026-01-29

AlphaGenome 저자 라운드테이블

Google DeepMind가 DNA 서열-기능 예측을 통합한 AlphaGenome을 Nature에 발표, 유전체 98% 비코딩 영역 해독을 목표로 한다.
메가베이스 규모 서열을 단일 염기 해상도로 처리하며, 모델 병렬화와 희소 데이터 압축으로 기술적 한계를 돌파했다.
API를 통해 연구자들이 GPU 없이도 변이 영향을 빠르게 스코어링할 수 있으며, 모델 가중치 공개도 예정되어 있다.

소개Part 1: 왜 AlphaGenome인가?Part 2: 모델 구축 방법Part 3: 모델에서 API로 +1

5 chapters

13:39

CNBC 2026-01-29

다리오 아모데이가 의회에 제안하는 AI 정책

다리오 아모데이는 AI가 일자리 문제를 넘어 국가안보·권력·신뢰까지 흔들 수 있다며 "인류는 깨어나야 한다"고 경고한다.
그는 의회가 지금 당장 강력한 투명성 입법, 권위주의적 적대국에 대한 공급망 차단, AI 혜택의 분배 대책을 추진해야 한다고 말한다.
3년만 기다려도 AI가 기하급수적으로 발전해 반발·나쁜 규제·안보 리스크가 커지므로, 선제적으로 대비해야 한다고 주장한다.

인류는 깨어나야 한다의회가 해야 할 세 가지조만장자 시대와 조세 정책유권자 커뮤니케이션 +1

5 chapters

인텔 코어 Ultra X9 388H 심층 리뷰: Intel 18A 공정의 첫 번째 성과

19:54

笔吧评测室 2026-01-29

인텔 코어 Ultra X9 388H 심층 리뷰: Intel 18A 공정의 첫 번째 성과

Intel 18A 공정 첫 제품인 Panther Lake는 GAA 트랜지스터와 PowerVia 후면 전력 공급으로 전성비가 크게 향상됨
12Xe 내장 그래픽은 전세대 대비 거의 두 배 성능으로, 30~50W에서 3050 Ti 수준의 게임 성능 구현
메모리 컨트롤러가 CPU 다이로 복귀해 지연 시간이 140ns→100ns로 개선, Arrow Lake의 문제점 해결

Intel 18A 공정 소개CPU 코어 구성 변화마이크로아키텍처와 메모리 시스템GPU 아키텍처와 타일 구성 +4

8 chapters

1:54:04

The Pragmatic Engineer 2026-01-28

Clawdbot 창시자: '읽지 않는 코드를 배포합니다'

PSPDFKit 창업자 Peter Steinberger가 번아웃 후 3년 공백을 거쳐 AI 코딩(Claude Code)으로 복귀하며 겪은 워크플로 전환을 상세히 공유한다.
코드 한 줄 안 읽고 하루 600커밋을 머지하는 방식의 핵심은, 디테일 집착 대신 아키텍처 설계와 테스트 기반 검증("루프를 닫는 것")에 있다.
엔터프라이즈 가격 전략, 개발자 대상 마케팅, 기술 블로깅의 실무 관행이 AI/에이전트 도입으로 어떻게 재편되는지 구체 사례로 논의한다.

인트로 — 하루 600커밋의 비밀PSPDFKit 창업과 엔터프라이즈 가격 전략번아웃과 3년간의 공백Claude Code로 다시 불꽃을 찾다 +3

7 chapters

17:28

Enrico Tartarotti 2026-01-28

테크 디자인의 7단계: 작은 디테일부터 제품 비전까지

작은 시각적 디테일(레벨1)부터 미친 제품 비전(레벨7)까지, 제품 성패를 가르는 7단계 설계 레이어 분석
기본값이 어떻게 수십억 달러 가치를 만드는지: Google이 Apple에 연간 200억 달러를 지불하는 이유
iPhone의 성공은 레벨7 비전만이 아니라 아래 모든 레이어(기술, 인터랙션, 구조)의 완성도에서 비롯됨

레벨 1: 표면적 디테일레벨 2: 인터랙션 디자인레벨 3: 기술 혁신레벨 4: 기본값의 힘 +3

7 chapters

3:41

Kimi AI 2026-01-27

Kimi K2.5: 에이전트 룸과 멀티모달 코딩의 진화

Moonshot AI 창립자 즈힐린 양이 1조 파라미터 오픈소스 모델 Kimi K2.5를 공개한다.
에이전트/코딩/비전 역량을 통합하고, 화면 녹화만으로 코드를 재구축하는 기능을 선보인다.
단일 에이전트에서 "에이전트 룸"으로 전환해 전문화된 에이전트들이 병렬 작업하는 아키텍처를 소개한다.

Kimi K2.5 소개코딩과 디자인 감각오피스 스위트와 생산성에이전트 룸 아키텍처

4 chapters

31:59

All-In Podcast 2026-01-23

사티아 나델라가 말하는 AI 비즈니스 혁명

코파일럿·에이전트는 '채팅 → 액션 → 자율 에이전트'로 진화하며, 지식노동의 위임 방식과 정체성(권한/크레덴셜) 설계가 핵심이 된다.
마이크로소프트/링크드인 사례를 통해 역할 통합·평가(Evals) 중심 워크플로 등 "PC 이후 최대" 수준의 구조적 변화가 지식 작업과 제품 개발에 나타난다.
AI 경쟁·확산(디퓨전)·오픈AI 딜을 거치며, MS는 토큰 팩토리(Azure)·앱 서버/오케스트레이션·하이브리드(로컬+클라우드)로 AI 스택을 구축하고 기업 도입은 톱다운과 바텀업이 함께 진행된다.

코파일럿과 AI 에이전트의 진화MS의 매출 성장과 구조적 변화AI 경쟁의 치열함디퓨전(확산)과 미국 기술 스택 +2

6 chapters

53:40

Odd Lots (Bloomberg) 2026-01-21

기술 업계가 Claude Code에 열광하는 이유

Claude Code가 컴퓨터에서 직접 실행되며 파일/유닉스 접근과 메모리 외부화로 기존 도구와 차별화된다.
Copilot·Cursor·Codex 등 경쟁 도구와 비교하며, 권한 모델과 "에이전트 vs 페어 프로그래머" 철학 차이를 분석한다.
코딩 리터러시, 기업 조직/채용, SaaS·CRM·가격·락인까지 소프트웨어 산업 전반의 파급효과를 논의한다.

Claude Code와 AI 코딩 열풍Claude Code의 핵심 기술경쟁 도구 비교와 철학코딩 리터러시와 기업 영향 +2

6 chapters

52:19

CNBC 2026-01-20

데미스 하사비스 인터뷰: 구글 딥마인드와 AGI의 미래

구글 딥마인드 CEO 데미스 하사비스가 스케일링, 컴퓨팅, 에너지 제약 속에서 AGI를 향한 연구 방향을 설명한다.
AI의 사회적·경제적 영향과 위험(악용, 자율 에이전트) 및 책임 있는 확산·거버넌스 필요성이 핵심으로 다뤄진다.
구글 조직 재정비, TPU/GPU 전략, 파트너십(삼성·애플) 등으로 AI 제품·플랫폼 확산 경쟁 구도가 정리된다.

딥마인드 소개와 스케일링 법칙연산·에너지·효율 혁신과 AGI 리스크사회적 영향과 월드 모델AGI 거버넌스·국가 경쟁·버블 논의 +1

5 chapters

08:39

BBC World Service 2026-01-19

가정용 로봇: 공상 과학에서 현실로?

수십억 달러 투자와 AI 도약으로 가정용 도우미 로봇이 '현실'로 다가오고 있다.
완전 자율을 위해 원격조작·데이터 수집·안전·프라이버시 등 복잡한 과제가 남아 있다.
세탁물 접기·커피 만들기 같은 작업은 진전했지만, 범용 가정용 로봇 상용화 경쟁은 진행 중이다.

가정용 도우미 로봇의 도래Eggie - 원격조작에서 자율로Memo - 완전 자율 시연과 한계Sunday AI - 데이터 수집과 안전 +3

7 chapters

1:54:14

Nikhil Kamath - People by WTF 2026-01-19

Elon Musk: Nikhil Kamath와의 색다른 대화

AI와 로보틱스가 '초음속 쓰나미'처럼 모든 것을 바꿀 것이며, 미래에는 일이 선택 사항이 되는 포스트-워크 사회가 올 것이라 전망한다.
돈의 개념은 사라지고 에너지가 진정한 통화가 될 것이며, X를 통해 집단 의식을 연결하는 글로벌 타운 스퀘어를 만들고자 한다.
창업가에게는 가져가는 것보다 더 많이 만들어내고, 유용한 제품과 서비스를 제공하면 돈은 자연스럽게 따라온다고 조언한다.

X와 커뮤니케이션 방식집단 의식삶의 의미와 히치하이커 가이드투자할 가치가 있는 회사 +13

17 chapters

04:28

1X 2026-01-18

NEO가 스스로 학습하기 시작합니다: 1X 월드 모델

1X의 NEO는 월드 모델을 통해 어떤 프롬프트(음성/텍스트)든 자율적으로 행동 가능
인터넷 규모 비디오로 사전학습 후 로봇 데이터로 파인튜닝, 물리 법칙 기반으로 미래 행동을 시각화
기존 데이터 유무와 무관하게 새로운 작업에 일반화 가능, 스스로 데이터를 생성하며 학습하는 플라이휠 구축

월드 모델 소개: 자율적 행동의 시작학습 파이프라인과 미래 행동 시각화실시간 작업 수행 데모예측 불가능한 환경에서의 강점 +1

5 chapters

30:08

Y Combinator 2026-01-17

AI 버블의 진실: 2025년 AI 경제 현황

2025년 AI 경제가 레이어별로 안정화되며, 스타트업 아이디어 난이도도 정상화되는 추세다.
YC 배치 선호 모델이 OpenAI에서 Anthropic/Gemini로 이동하고, evals 기반 모델 교체가 표준이 되었다.
버블 논쟁보다 중요한 것은 인프라 과잉투자가 애플리케이션 레이어 기회를 열어준다는 점이다.

AI 경제 안정화와 아이디어 난이도 회귀YC 배치에서 모델 선호 변화AI 버블 논쟁과 인프라 과잉투자의 기회바이브 코딩이 거대 카테고리로 부상 +1

5 chapters

06:25

Every 2026-01-17

AI-Native 회사 구축 전략: Every의 2026 비전

Every는 아이디어(콘텐츠), 앱, 트레이닝 세 축으로 "AI 최전선의 유일한 구독" 구축을 목표로 한다.
글쓰기를 통해 미래를 명확히 하고, 부족한 것을 앱으로 만들며, 효과 있는 것을 가르치는 루프를 운영한다.
4분기까지 앱 생태계를 "에이전트들의 생태계"로 전환하고, 사람과 에이전트 모두를 위한 콘텐츠를 지향한다.

비즈니스 3축: 아이디어·앱·트레이닝2025 성과와 브랜드 포지셔닝4분기 전환: 에이전트 네이티브 생태계협업 운영과 고객 참여 확장

4 chapters

어떤 작업이든 수행하는 범용 로봇 훈련: Physical Intelligence

60:26

Sequoia Capital 2026-01-17

어떤 작업이든 수행하는 범용 로봇 훈련: Physical Intelligence

로보틱스의 병목은 하드웨어가 아니라 "지능"이며, 파운데이션 모델/엔드투엔드 학습이 이를 풀 열쇠라는 관점을 제시한다.
핵심 난제는 일반화와 성능(긴 꼬리)이고, 이를 위해 배포를 통한 데이터 루프와 "경험으로부터의 학습(RL)"을 강조한다.
VLM+액션 모델로 시작해 데이터 스케일링·가치 함수·지속적(에 가까운) 학습으로 확장하며, 특정 앱 회사로 수렴하는 함정을 피하려 한다.

지능 병목과 파운데이션 모델 미션일반화·배포와 데이터 경제성현재 아키텍처와 스케일링(데이터/모델)전통적 로봇 스택(인지·계획·제어)과 그 한계 +6

10 chapters

스탠포드 로보틱스 세미나: 물리 기반 PDE 프라이어를 활용한 로봇 모션 학습

53:01

Stanford Online 2026-01-16

스탠포드 로보틱스 세미나: 물리 기반 PDE 프라이어를 활용한 로봇 모션 학습

PDE(편미분방정식) 프라이어를 활용해 로봇 모션 플래닝에서 추론 효율, 학습 효율, 확장성을 동시에 달성하는 새로운 접근법 소개
Eikonal PDE를 신경망으로 풀어 이동 시간 함수(가치 함수)를 학습하고, 시간차 학습과 메트릭 학습을 결합해 고차원 로봇 시스템으로 확장
7~15 자유도 로봇 팔, 다중 모달 조작, 미지의 환경 매핑 등 실제 응용 사례와 기존 방법 대비 훨씬 빠른 학습·추론 시간 달성

모션 플래닝 문제 소개PDE 프라이어와 Eikonal 방정식신경망 구조와 시간차 학습추론 효율성과 성능 비교 +2

6 chapters

54:53

a16z 2026-01-15

모든 것이 10배 더 커지는 이유: a16z 공동창업자 대담

미디어/정보 환경이 중앙 통제에서 해방·다원화로 이동하며, Substack 같은 창작자 중심 모델이 가속한다.
공급 측 기술 변화(AI·클라우드)는 시장을 10배 이상 확장시켜 전통적 시장 규모 산정을 무력화한다.
a16z는 문화·평판·조직 설계로 창업자 자신감을 키우고, Z세대와 함께 장기적 비전을 구축한다.

미디어 생태계의 변화Substack 투자 이유Databricks와 10배 클라우드 승수AI를 보편적 문제 해결자로 +3

7 chapters

17:00

Davos 2025 2025-01-22

데미스 하사비스: 산업 시대보다 더 큰 AI 전환

제미니 3 출시 후 '코드 레드' 분위기에서 구글·딥마인드가 최전선 경쟁에 재진입했다.
AGI는 '인간의 모든 인지 능력'이며, 과학적 창의성·지속 학습·일관성 등 핵심 역량이 아직 부족하다.
AGI 이후 탈희소성 세계 가능성, 국제 CERN형 협력, LLM과 세계 모델의 미래가 논의된다.

구글·딥마인드 '코드 레드'와 제미니 3중국 경쟁과 AGI 기준일자리·경제 충격과 '재킷 지능'아이들·사회 적응과 변화 속도 +2

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