49:27
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.
자료 창고
수도리무브 큐레이션, 우리가 보는 양질의 영상들
AI와 로보틱스 분야의 핵심 영상들을 한국어 자막과 함께 제공합니다. 각 영상에는 타임스탬프가 포함된 상세한 노트가 함께 제공되어, 빠르게 핵심 내용을 파악할 수 있습니다.
소스:
1:43:12
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.
35:02
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.
1:06:31
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.
1:23:44
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.
57:24
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.
![Cheng Chi: 알고리즘을 넘어선 로보틱스 [ETHZ Robot Learning 2026]](https://img.youtube.com/vi/BOyCC7BkLqI/mqdefault.jpg)
33:56
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.
32:03
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
6:44:38
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.
15:48
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.
24:04
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.
26:29
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.
29:40
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.
49:07
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.
52:48
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.
1:08:35
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.
31:28
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.
50:10
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.
20:52
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.
2:22:20
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.
58:21
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.
2:49:45
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.
23:40
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.
4:25:13
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.
10:03
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.
35:37
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
14:19
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
27:01
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.
13:39
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.
19:54
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
1:54:04
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.
17:28
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
3:41
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.
31:59
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.
53:40
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.
52:19
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.
08:39
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.
1:54:14
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.
04:28
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
30:08
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.
06:25
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.
60:26
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.
53:01
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
54:53
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.
17:00
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.