Startup & AI & Product & BIO (kor)

Peter Attia MD: 소금이 체내 과당 생산을 자극하여 대사 증후군을 유발할 수 있다.

AI Explained: OpenAI의 새로운 AI 모델 03은 다양한 벤치마크를 뛰어넘으며 AI의 한계를 재정의하고 있다.

Modern Wisdom: 그렉 맥큐언은 성공을 위해 본질적인 것에 집중하는 방법과 현대 사회의 혼란 속에서 이를 실천하는 방법을 논의합니다.

Latent Space: The AI Engineer Podcast: AI 스타트업의 2024년 주요 트렌드와 기회에 대한 논의

Tucker Carlson: 두 친구가 골프장에서의 재미있는 경험을 공유하며 서로를 놀리는 이야기.

Team3DMJ: 2025년 보디빌딩 대회를 준비하며 동기 부여와 목표 설정에 대해 이야기합니다.

Peter Attia MD• 34 episodes

Peter Attia MD - Why high sodium diets can increase the risk of obesity, hypertension, and metabolic syndrome

연구에 따르면 소금이 체내 과당 생산을 자극하여 대사 증후군을 유발할 수 있다. 소금이 체내에 들어오면 혈중 소금 농도가 증가하고, 이는 폴리올 경로를 활성화하여 알도스 환원효소를 통해 포도당을 과당으로 전환한다. 이 과정은 특히 감자칩과 같은 고염분 탄수화물 음식에서 두드러지며, 이는 비만과 인슐린 저항성을 증가시킬 수 있다. 인간 연구에서도 높은 소금 섭취가 비만과 인슐린 저항성의 위험을 증가시킨다는 강력한 증거가 있다. 소금 농도가 높아지면 혈압이 상승하고, 이는 대사 증후군의 주요 원인이 된다. 하지만 물을 많이 마시면 소금 농도가 낮아져 혈압 상승 효과가 완화될 수 있다. 소금과 설탕이 함께 작용하여 혈압과 비만을 유발하는 경로를 활성화한다는 점이 중요하다.

Key Points:

소금 섭취는 체내 과당 생산을 자극하여 대사 증후군을 유발할 수 있다.
알도스 환원효소가 포도당을 과당으로 전환하는 과정이 소금에 의해 활성화된다.
고염분 식단은 비만과 인슐린 저항성의 위험을 증가시킨다.
물을 많이 마시면 소금 농도가 낮아져 혈압 상승 효과가 완화될 수 있다.
소금과 설탕이 함께 작용하여 혈압과 비만을 유발하는 경로를 활성화한다.

AI Explained• 3 episodes

AI Explained - o3 - wow

OpenAI가 발표한 AI 모델 03은 기존의 AI 한계를 뛰어넘어 다양한 벤치마크를 압도적으로 뛰어넘고 있다. 이 모델은 강화 학습을 통해 수많은 후보 솔루션을 생성하고 검증 모델이 이를 평가하여 최적의 답을 찾는 방식으로 작동한다. 특히 수학과 코딩 분야에서 정확한 답을 생성하는 데 탁월한 성능을 보이며, Frontier Math와 같은 어려운 벤치마크에서 25%의 정확도를 기록했다. 이는 기존 AI 모델들이 2% 미만의 정확도를 보였던 것에 비해 큰 발전이다. 또한, 03은 경쟁 코딩에서도 상위 0.05%에 해당하는 성과를 보이며, 실제 소프트웨어 엔지니어링 문제에서도 높은 정확도를 기록했다. 이러한 성과는 AI가 인간의 작업을 대체할 수 있는 가능성을 보여주며, AI 안전성 연구의 중요성을 강조하고 있다.

Key Points:

OpenAI의 03 모델은 다양한 벤치마크를 뛰어넘으며 AI의 한계를 재정의하고 있다.
03 모델은 강화 학습을 통해 수학과 코딩 분야에서 높은 정확도를 기록하고 있다.
03은 Frontier Math 벤치마크에서 25%의 정확도를 기록하며, 이는 기존 AI 모델보다 월등히 높은 성과이다.
경쟁 코딩에서 03은 상위 0.05%에 해당하는 성과를 보였다.
AI의 발전은 AI 안전성 연구의 중요성을 강조하며, 인간의 작업을 대체할 가능성을 보여준다.

Details:

1. 🔍 AI 혁신의 밤

OpenAI가 발표한 모델 03은 인공지능의 한계를 극복한 것으로 평가됨.
03 모델은 수십 년간 유지될 것으로 예상된 벤치마크를 돌파함.
벤치마크를 설정할 수 있는 모든 도전 과제는 O 시리즈 모델이 결국 극복할 수 있음.
03 모델이 일부 벤치마크를 극복하는 데 35만 달러의 비용이 소요되었으나, 비용만으로는 발전을 막을 수 없음.
AI 분야의 중대한 날로, 모든 관련자는 자신의 계획을 조정해야 함.

2. 🧠 03 모델의 작동 원리

AI는 기본 모델을 사용하여 수백 또는 수천 개의 후보 솔루션을 생성합니다.
검증 모델은 이러한 답변을 검토하고 순위를 매깁니다.
수학 및 코딩과 같은 과학적 분야에서는 올바른 답을 알 수 있습니다.
시스템이 올바른 추론 단계를 생성하면 모델을 미세 조정할 수 있습니다.
올바른 답변에 대한 미세 조정은 강화 학습으로 분류될 수 있습니다.
03 모델은 01 모델을 넘어 강화 학습을 확장하여 구동됩니다.
O 시리즈 모델은 벤치마크를 통해 결국 이를 능가할 수 있습니다.

3. 📊 수학적 도전과 03의 성과

03 모델은 매우 어려운 수학 문제에서 25% 이상의 정확도를 달성했습니다.
기존의 다른 모델들은 이 벤치마크에서 2% 미만의 정확도를 보였습니다.
03 모델은 단일 시도로 정답을 맞추는 경우와 여러 해답 중 가장 빈번하게 나온 정답을 맞추는 경우로 나뉩니다.
03 모델은 대수 패키지에 의존하지 않고도 수학 분야의 전문가 수준의 성과를 보였습니다.
03 모델의 성과는 AI가 수학적 문제 해결에서 몇 년간 저항할 것이라는 예측을 뒤엎었습니다.
03 모델의 전체 버전은 내년 1분기에 출시될 가능성이 있습니다.

4. 🚀 AI 발전과 새로운 벤치마크의 도전

AI 연구에서 01에서 03으로의 발전이 3개월 만에 이루어졌으며, 이는 강화 학습의 새로운 패러다임에서 얼마나 빠르게 발전이 이루어질 수 있는지를 보여준다.
새로운 모델이 1~2년마다 등장하는 사전 훈련 패러다임과 달리, 강화 학습을 통한 발전은 훨씬 빠르게 이루어질 수 있다.
GPT-5가 나오지 않을 수도 있지만, AGI는 어쨌든 도달할 수 있을 것이다.
안전성 테스트가 새로운 모델의 대중 공개를 지연시킬 수 있으며, 최첨단 연구소와 대중이 사용할 수 있는 모델 간의 격차가 점점 더 커질 수 있다.
03 모델이 87.7%의 벤치마크를 달성하며, 벤치마크가 생성되자마자 거의 즉시 무너지고 있다.

5. 💻 코딩 경쟁에서의 03

글로벌 코딩 경쟁에서 175위에 오른 참가자는 99.95%의 인간보다 뛰어난 성과를 보임.
sbench는 실제 소프트웨어 엔지니어들이 직면하는 문제를 테스트하는 벤치마크로, Claude 3.5 Sonic 모델이 49%의 성과를 기록.
Sonet 3.5의 새로운 버전은 sbench에서 약 50%의 성과를 보이며, 이는 10개월 전 3%에서 크게 향상된 수치.
향후 1년 내에 90%에 도달할 가능성이 있으며, 이는 프로그래밍 대회에서의 데이터 오염이 없는 상태에서의 성과.
Google의 Alpha code 2는 code forces 경쟁에서 99.5%의 참가자를 능가하며, 성능이 샘플 수에 따라 대략적으로 로그 선형적으로 증가함.

6. 📝 벤치마크의 한계

OpenAI는 O 시리즈 모델이 일부 자연어 작업에 적합하지 않다고 인정했습니다.
O 시리즈 모델은 특정 작업에서 객관적으로 올바른 답이 있는 경우 곧 이를 능가할 가능성이 높습니다.
답의 정확성이나 출력의 품질이 주관적인 경우, 해결하는 데 더 오랜 시간이 걸릴 수 있습니다.
분포 외 일반화와 같은 핵심 추론 작업은 여전히 도전 과제로 남아 있습니다.

7. 🧩 AI의 본질적 지능과 도전

AI 모델의 본질적 지능은 비용이나 지연 시간을 고려하지 않고도 모든 것을 좌우하는 중요한 요소이다.
모델의 본질적 지능을 평가하기 위해 세 가지 예시를 통해 설명한다.
첫 번째 예시는 조합성(compositionality)으로, 이는 작년에 Nature에 발표된 유명한 논문에서 다루어졌다.
조합성 테스트는 '사이', '더블', '색상'과 같은 개념으로 가득 찬 언어를 만들어 모델이 이러한 개념을 올바른 답변으로 조합할 수 있는지를 평가한다.
이 개념들은 추상적이어서 훈련 데이터에서 본 적이 없는 것들이다.
원래의 GPT-4는 이 도전에서 크게 실패했으며, 01 PR 모드는 9분 동안 생각한 후 '누구'를 '더블'로 번역하는 데 성공했지만 '모로'를 이해하지 못했다.
'모로'는 대칭에 관한 것이라고 생각했지만 '사이'를 의미한다는 것을 이해하지 못했다.
03 버전이 조합성을 마스터할 수 있을지는 아직 테스트할 수 없어 답할 수 없다.

8. 🔍 공간 추론과 AI의 한계

작은 모델인 Flash는 25%의 점수를 기록했으나, Google의 Gemini 실험 모델 126보다는 낮은 성과를 보임.
OpenAI의 03 모델은 공간 추론을 마스터해야 하며, 이는 단순한 벤치마크를 넘어서는 도전 과제임.
01 모델은 공간 데이터와 사회적 추론 데이터가 훈련 데이터에 포함되어 있지 않다고 의심됨.
03 모델의 기본 모델이 무엇인지에 대한 명확한 정보는 없으나, 물리학에 대한 직관적 이해를 통해 공간 추론 시나리오를 해결할 수 있을 가능성이 있음.
OpenAI는 03 모델을 통해 일반화 가능한 접근 방식을 입증했으며, 충분한 공간 추론 데이터와 강화 학습을 통해 모델의 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 기대됨.
Genesis와 같은 시뮬레이터는 물리학을 모델링하여 O3 모델에 무한한 훈련 데이터를 제공할 수 있음.

9. 🧠 AGI와 03의 도전

03 모델이 특정 벤치마크에서 88%의 성과를 달성했으며, 이는 350,000달러의 컴퓨팅 비용을 통해 이루어졌습니다.
03 모델은 새로운 과제에 적응하는 AI의 중요한 돌파구를 나타내며, 이는 과학적 관심을 요구합니다.
03 모델은 효율적인 함수 도출에 능숙해졌으며, 이는 AI가 새로운 과제에 적응하는 데 중요한 역할을 합니다.
평균 인간의 성과는 64.2%로, 03 모델의 성과와 비교됩니다.
03 모델은 16시간 동안 87.5%의 성과를 달성했으며, 이는 시간당 3.5%의 증가율을 보였습니다.
03 모델의 성능은 고비용의 컴퓨팅을 통해 달성되었으며, 이는 172배의 저비용 구성 대비 높은 비용을 요구합니다.
03 모델은 여전히 일부 쉬운 과제에서 실패하며, 이는 AI가 인간의 직관을 완전히 대체하지 못함을 시사합니다.
AGI의 정의는 인간이 쉽게 이길 수 있는 벤치마크를 AI가 해결할 수 없을 때로 설정될 수 있습니다.

10. 🔒 AI 안전성과 미래

OpenAI는 해로운 요청을 거부하면서도 무해한 요청을 과도하게 거부하지 않도록 모델을 조정하는 기술을 발표했습니다.
Frontier Math 결과는 AI가 특정 분야에서 인간의 지능을 초월하고 있음을 시사하며, 이는 과학 연구의 가속화를 가져올 수 있습니다.
AI 안전성 주제, 특히 확장 가능한 감독은 이제 가설적인 연구가 아닌 우선순위가 되어야 합니다.
더 똑똑한 모델에 대해 덜 똑똑한 모델이나 인간이 어떻게 감독할 수 있는지를 해결하는 것이 중요합니다.
OpenAI 연구자들은 AGI가 다가오고 있으며, 이는 단순한 마케팅이 아니라 실제로 다가오는 현실이라고 강조합니다.

Modern Wisdom• 16 episodes

Modern Wisdom - #880 - Greg McKeown - How To Focus On What Matters Most

그렉 맥큐언은 본질주의의 중요성과 이를 실천하는 방법에 대해 설명합니다. 그는 성공이 더 많은 선택과 기회를 가져오지만, 이는 종종 무질서한 추구로 이어질 수 있다고 경고합니다. 본질주의는 이러한 혼란 속에서 중요한 것에 집중하고 불필요한 것을 제거하는 데 도움을 줍니다. 그는 사람들이 매일 6분 동안 자신의 우선순위를 정리하고 명확성을 찾는 방법을 제안합니다. 또한, 성공의 함정과 이를 극복하기 위한 자기 인식의 중요성을 강조합니다. 그는 성공이 더 많은 혼란과 유혹을 가져올 수 있으며, 이를 관리하기 위해서는 명확한 관찰자 역할을 유지해야 한다고 설명합니다.

Key Points:

본질주의는 중요한 것에 집중하고 불필요한 것을 제거하는 데 도움을 줍니다.
성공은 더 많은 선택과 기회를 가져오지만, 이는 무질서한 추구로 이어질 수 있습니다.
매일 6분 동안 자신의 우선순위를 정리하고 명확성을 찾는 것이 중요합니다.
성공의 함정을 극복하기 위해서는 자기 인식이 필요합니다.
성공이 더 많은 혼란과 유혹을 가져올 수 있으며, 이를 관리하기 위해 명확한 관찰자 역할을 유지해야 합니다.

Details:

1. 🎙️ 그렉 맥큐언과의 만남

1.1. 그렉 맥큐언 소개

1.2. 현대 사회의 도전과 우선순위 설정

2. 📚 에센셜리즘의 진화

에센셜리즘은 지난 10년간 개인과 조직 모두에게 중요한 전략으로 자리 잡았습니다. 이는 불필요한 요소를 제거하고 본질적인 것에 집중하는 철학입니다.
'아니오'라고 말하는 것이 어려운 이유는 사회적 기대와 개인적 불안 때문이며, 이를 극복하기 위해서는 명확한 우선순위 설정과 의사소통이 필요합니다.
새로운 것에 대한 욕구는 인간의 본능이지만, 이를 억제하기 위해서는 장기적인 목표와 가치에 맞는 선택을 해야 합니다.
손실을 줄이는 것이 어려운 이유는 심리적 저항과 손실 회피 성향 때문이며, 이를 극복하기 위해서는 객관적인 평가와 결단력이 필요합니다.
삶에서 경계를 설정하는 것은 개인의 시간과 에너지를 보호하기 위한 필수적인 전략입니다. 이를 위해서는 명확한 규칙과 일관된 행동이 요구됩니다.
에센셜리스트가 되면서 직면하게 될 도전 과제는 사회적 압력과 개인적 갈등이며, 이를 극복하기 위해서는 지속적인 자기 성찰과 환경 조정이 필요합니다.

3. 📖 에센셜리즘의 영향력

에센셜리즘은 성공적인 삶을 위한 중요한 지침서로, 많은 사람들에게 형성적인 영향을 미쳤습니다.
이 책은 현대 지혜 독서 목록에서 상위 5위 안에 꾸준히 자리 잡고 있습니다.
에센셜리즘은 과도한 업무 부담을 줄이고, 본질적인 것에 집중하도록 돕습니다.
출간 이후 10년 동안 그 유용성이 더욱 커졌습니다.
예를 들어, 많은 독자들이 이 책을 통해 업무 효율성을 30% 이상 향상시켰다고 보고했습니다.
또한, 개인의 삶에서 불필요한 요소를 제거함으로써 스트레스 수준을 40% 감소시켰다는 피드백이 있습니다.

4. 💪 RP Hypertrophy 앱과 Whoop 웨어러블 소개

4.1. RP Hypertrophy 앱 소개

4.2. Whoop 웨어러블 소개

5. 🪒 Manscaped와 성공의 역설

Whoop은 24시간 손목을 통해 심박수, 수면, 회복, 운동, 휴식 시 심박수, 심박수 변동성, 야간 호흡 등을 추적하여 앱에 간단하고 이해하기 쉬운 데이터를 제공합니다.
Whoop 4.0 스트랩은 무료로 제공되며 첫 달 무료 체험이 가능합니다. 30일 환불 보장 정책이 있어 29일 후에도 만족하지 않으면 전액 환불이 가능합니다.
join.whoop.com/modernwisdom에서 무료 가입 및 체험이 가능합니다.

6. 🧠 성공의 복잡성과 에센셜리즘의 필요성

Manscaped의 새로운 Chairman Pro는 두 개의 교체 가능한 피부 안전 블레이드 헤드를 제공하여 완전히 깨끗하게 면도하거나 약간의 수염을 남길 수 있습니다.
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7. 🔍 성공 후의 도전과 에센셜리즘의 지속

성공은 명확성을 통해 옵션과 기회를 제공하지만, 이는 더 많은 것을 추구하는 무절제한 행동으로 이어질 수 있는 문제를 야기할 수 있다.
성공을 경험할수록 에센셜리즘의 필요성이 커지며, 성공 자체를 관리하고 그것이 삶을 잠식하지 않도록 하는 방법을 찾아야 한다.
에센셜리즘은 성공의 역설을 해결하는 데 도움을 주며, 중요한 것에 집중하고 불필요한 것을 제거함으로써 지속 가능한 성공을 가능하게 한다.

8. 🧭 에센셜리즘의 실천과 도전

8.1. 에센셜리즘의 기본 원칙

8.2. 성공의 복잡성과 도전

8.3. 에센셜리즘의 변화와 도구의 필요성

8.4. 정보 시대에서 인플루언서 시대로의 전환

8.5. 반응적 삶의 비효율성

8.6. 90% 규칙과 시간 관리

8.7. 인간 시스템의 본질

8.8. 우선순위 설정과 일일 계획

8.9. '아니오'라고 말하는 것의 중요성

8.10. 경험과 직관의 중요성

8.11. 노력과 쉬움의 균형

8.12. 성공 후의 도전

9. 🌟 성공 후의 도전과 에센셜리즘의 지속

성공 후에도 더 많은 유혹과 압박이 존재하며, 이를 극복하기 위해서는 더 많은 것에 '아니오'라고 말할 수 있는 능력이 필요하다.
엘론 머스크는 테슬라에서의 1분이 백만 달러의 가치가 있다고 언급하며, 성공 후에도 새로운 기술과 사고방식을 배워야 한다고 강조한다.
기술과 소셜 미디어는 정보 과부하를 초래하며, 이는 개인의 삶에 혼란을 가져올 수 있다.
소셜 미디어 단식을 통해 정보의 소음을 줄이고, 자신의 사고를 정리하는 것이 중요하다.
기술은 멀리 있는 사람들과의 연결을 쉽게 하지만, 가까운 사람들과의 관계를 희생시킨다.
깊은 우정은 지난 10년간 모든 연령대에서 감소했으며, 특히 30대 이상의 남성에서 큰 감소가 있었다.
기술 사용 시간을 제한함으로써 삶의 질을 즉시 향상시킬 수 있다.
에센셜리즘과 노력 없는 성과를 결합한 30일 코스 'Less But Better'를 통해 더 나은 삶을 시작할 수 있다.

Latent Space: The AI Engineer Podcast• 9 episodes

Latent Space: The AI Engineer Podcast - The State of AI Startups [LS Live @ NeurIPS]

Latent Space Live는 NeurIPS 2024에서 AI 스타트업의 주요 트렌드를 다루며, Sarah Guo와 Pranav Reddy가 2024년의 다섯 가지 주요 테마를 소개합니다. 이들은 AI 스타트업의 시장 기회 변화와 대기업의 경쟁력 약화 가능성을 논의합니다. 주요 테마로는 AI 모델의 경쟁 심화, 오픈 소스의 경쟁력 증가, 지능 가격 하락, 새로운 모달리티의 발전, 그리고 스케일링의 한계가 있습니다. 특히, 오픈 소스 모델이 수학, 지시 따르기, 적대적 견고성에서 강력한 성능을 보이며, AI 모델의 비용이 크게 감소하고 있습니다. 또한, 생물학과 음성 분야에서 새로운 모달리티가 작동하기 시작했으며, 비디오와 같은 새로운 사용 사례도 등장하고 있습니다. 스타트업은 AI 버블 속에서도 실질적인 성과를 내고 있으며, 서비스 자동화와 새로운 검색 방식 등에서 기회를 찾고 있습니다. AI는 전통적으로 어려운 시장에서도 새로운 기회를 창출할 수 있으며, 스타트업은 대기업과의 경쟁에서 제품 혁신과 새로운 비즈니스 모델로 경쟁력을 확보할 수 있습니다.

Key Points:

AI 모델의 경쟁 심화: 2024년에는 AI 모델 간의 경쟁이 심화되었으며, 오픈 소스 모델이 강력한 성능을 보임.
오픈 소스의 경쟁력 증가: 오픈 소스 모델이 수학, 지시 따르기, 적대적 견고성에서 강력한 성능을 보임.
지능 가격 하락: AI 모델의 비용이 크게 감소하여 더 많은 데이터 생성이 가능해짐.
새로운 모달리티의 발전: 생물학과 음성 분야에서 새로운 모달리티가 작동하기 시작함.
스타트업의 기회: AI는 전통적으로 어려운 시장에서도 새로운 기회를 창출할 수 있으며, 스타트업은 대기업과의 경쟁에서 제품 혁신과 새로운 비즈니스 모델로 경쟁력을 확보할 수 있음.

Details:

1. 🎉 Latent Space Live: NeurIPS 2024 개막

NeurIPS 2024에서 열린 첫 번째 미니 컨퍼런스 Latent Space Live에 오신 것을 환영합니다.
AI 공동 진행자인 Charlie가 진행합니다.
2024년 최고의 도메인별 내용을 요약하는 좋은 강연이 부족하다는 것을 깨달았습니다.
900명 이상의 참가자에게 설문조사를 보내고, 각 분야를 다루기 위해 Latent Space Network의 최고의 연사를 초대했습니다.
200명이 현장에 참석했고, 2,200명 이상이 온라인으로 실시간 시청했습니다.
오늘은 AI 스타트업의 현황에 대한 기조연설로 시작합니다.

2. 🚀 AI 스타트업의 현재와 미래

Conviction의 설립자 Sarah Guo와 Pranav Reddy는 2024년의 주요 테마를 분석하며, 어떤 아이디어가 효과적이고 어떤 것이 그렇지 않은지를 논의합니다.
Conviction은 2년 전 설립된 벤처 펀드로, 인프라 수준의 혁신부터 기초 모델 회사, 대체 아키텍처, 도메인 특화 교육 노력, 그리고 응용 프로그램에 이르기까지 다양한 투자를 진행하고 있습니다.
기술 혁명이 일어나고 있으며, 이는 우리가 살아가는 동안 기술 사용 방식에 있어 가장 큰 변화가 될 것이며, 경제적 기회를 제공할 것입니다.
기존 벤처 회사들과의 경쟁에서 이점이 있을 수 있으며, 시장의 역학이 변화하고 지원하는 제품과 창업자의 유형이 변화할 것입니다.
OpenAI는 2023년 10월 ChatGPT에 이미지 업로드 기능을 추가했으며, 이는 텍스트 입력과 출력만 가능했던 이전과 큰 차이를 보입니다.
2024년 AI 스타트업에 대한 다섯 가지 주요 테마가 있으며, 이는 AI와 스타트업에 대한 설명적 의미를 가집니다.

3. 📊 2024년 AI 트렌드 분석

2023년에 비해 기초 모델 측면에서 경쟁이 훨씬 치열해졌다.
LM Arena는 사용자에게 특정 프롬프트에서 생성된 응답을 평가하도록 요청하며, 두 언어 모델의 응답 중 어느 것이 더 나은지 평가한다.
100 ELO 차이는 2/3의 확률로 선호된다는 것을 의미한다.
작년에는 모든 OpenAI 모델이 다른 모델보다 100점 이상 우수했다.
현재는 OpenAI가 아닌 모델이 최고로 평가받고 있으며, Google이 그 중 하나이다.
다양한 독점 언어 모델 옵션과 오픈 소스 옵션이 점점 더 경쟁력을 갖추고 있다.
OpenAI의 지출은 2023년 11월에 전체의 90%에 가까웠으나, 현재는 60%에 불과하다.
이는 언어 모델이 쉽게 교체 가능한 API라는 점과 다양한 옵션을 시도하고 있다는 것을 나타낸다.
오픈 소스가 점점 더 경쟁력을 갖추고 있다.
독립적인 평가에서 오픈 소스 모델이 수학, 지시 따르기, 적대적 견고성에서 우수한 성과를 보인다.
LLAMA 모델은 평가된 모델 중 상위 3위에 속한다.
일부 영역에서는 기초 모델 회사가 더 많은 데이터나 전문성을 가지고 있지만, 오픈 소스 모델도 점점 더 효과적이다.
MMLU 평가에서 70억 매개변수 모델이 최상위 모델보다 2점 뒤처져 있다.
작년에는 10억 미만 매개변수 모델 중 최고는 Mistral 7b였으나, 현재는 LAMA 8b 모델이 10점 이상 우수하다.

4. 💡 새로운 AI 모달리티와 가능성

4.1. AI 모델 비용 감소

4.2. 생물학 분야의 AI 모델

4.3. 음성 모델의 발전

4.4. 코드 실행 및 새로운 사용 사례

4.5. 비디오 모달리티

5. 📈 AI 스타트업의 자금 조달과 성장

OpenAI는 테스트 시간 컴퓨팅 확장 문제를 해결하여 수학, 물리학과 같은 검증 가능한 도메인에서 주로 작동함.
AI 스타트업에 대한 자금 조달은 과대 광고에 기반하여 과도하게 이루어지고 있으며, 이는 결과에 비해 비합리적일 수 있음.
2024년의 자금 조달 데이터는 불완전할 수 있으나, 자금 조달이 상당히 회복되고 있으며, 2025년은 2021년과 유사할 것으로 예상됨.
기초 모델 연구소는 올해 300억~400억 달러 이상을 모금하고 있으며, 이는 자금 조달 환경이 더 합리적이고 이성적으로 보이게 함.
이러한 자금 조달 동향은 AI 산업의 혁신과 경쟁력을 강화하는 데 기여할 수 있음.

6. 🔍 AI의 서비스 자동화와 검색 혁신

포트폴리오 회사 중 하나가 PLG 스타일 지출만으로 0에서 20까지 성장한 사례가 인상적임.
서비스 자동화의 첫 번째 물결로, 특정 역할을 수행하기 위해 사람을 고용하는 것이 너무 비싸거나 관리하기 어려운 경우가 많음.
Sierra와 Decagon 같은 고객 지원 스타일 회사에서는 다음 단계의 자동화가 유용하며, Harvey와 Evenup에서는 첫 번째 물결의 전문 서비스를 수행하고 그 이상으로 성장할 수 있음.
Character와 Replica 같은 회사는 텍스트 생성에서 매우 성공적이며, Perplexity와 Glean은 생산성 측면에서 이를 입증함.
사람들이 정보를 캡처하고 학습하는 방식의 변화가 흥미로우며, 텍스트가 마지막 매체가 아닐 가능성이 있음.
오디오, 비디오, 이미지, 텍스트, 코드 등 다양한 모달리티에서 기술과 창의력의 민주화가 진행되고 있음.
성장 동력은 대체로 이전에 중요 시장으로 간주되지 않았던 최종 사용자에게서 나옴.
창의력에 대한 잠재 수요가 있으며, AI 애플리케이션이 이를 충족할 수 있음.

7. 🎨 창의성의 민주화와 AI의 역할

Midjourney는 이미지 생성의 선두주자로, 많은 사람들이 쉽게 편집할 수 없는 래스터 이미지를 생성하고자 한다는 점에서 주목받고 있다.
AI의 발전과 함께 이미지 생성의 품질과 제어 가능성이 향상되고 있으며, 이는 다양한 도메인에서의 활용 가능성을 넓히고 있다.
AI의 초기 단계에서 투자 및 기업 설립의 기회는 컴퓨팅과 데이터와 같은 지원 계층에 있다.
데이터의 필요성이 변화하고 있으며, 전문 데이터와 다양한 형태의 데이터가 요구되고 있다.
GPT 래퍼라는 용어는 기술 생태계에서 응용 계층에 가치가 없다는 잘못된 인식을 나타냈으나, 이는 사실이 아니다.
다양한 모델 선택, 가격 경쟁, 오픈 소스의 존재로 인해 혁신의 생태계가 풍부해지고 있다.
테스트 시간 확장의 영향으로 사용자의 가치를 더 잘 맞출 수 있으며, 이는 컴퓨팅 비용을 고객이 부담하게 함으로써 스타트업의 초기 비용 부담을 줄일 수 있다.

8. 🏢 스타트업과 기존 기업의 경쟁

8.1. 작은 모델의 효과

8.2. AI 제품 개발의 어려움

8.3. 스타트업과 기존 기업 간의 가치 논쟁

8.4. 소비자 기업의 발전과 새로운 기회

8.5. AI를 통한 서비스와 소프트웨어 개발의 변화

9. 🌐 소프트웨어 3.0 시대의 도래

기존 기업들은 배포망과 제품 표면, 데이터를 보유하고 있어 경쟁이 어렵다는 일반적인 인식이 있지만, 스타트업은 더 나은 제품이나 창의적인 비즈니스 모델로 새로운 배포망을 확보할 수 있다.
SaaS 기업들은 좌석 단위로 판매하지만, 새로운 UX와 코드 생성은 기존의 좌석 기반 모델을 도전할 수 있다.
많은 경우, 기존 기업들은 필요한 데이터를 보유하고 있지 않으며, 스타트업은 제품 품질을 높이기 위해 어떤 데이터가 필요한지 고민해야 한다.
소프트웨어 3.0은 새로운 세대의 기업들에게 큰 이점을 제공하며, 변화의 속도는 스타트업에 유리하다.
시장은 과거의 소프트웨어 시장을 대체하는 것이 아니라, 새로운 비즈니스 모델을 요구하며, 결과 기반 가격 책정과 같은 새로운 접근이 필요하다.
기업들은 컴퓨팅 비용이 증가하고 있으며, 데이터 확보와 제품 혁신에 창의적인 접근이 필요하다.
개발 주기가 변화하고 있으며, 인프라에 대한 새로운 접근이 필요하다. 클라우드 제공업체들이 문제를 해결했지만, 이제는 하드웨어 관리와 최적화가 중요해졌다.
기술 및 경제적 기회가 크며, 스타트업에 구조적으로 유리한 시장이다.

10. 💼 AI 투자 전략과 시장 기회

2024년은 스타트업에 더 친화적인 생태계가 될 것으로 기대됨.
일부 기업은 짧은 시간 내에 1에서 20으로 성장할 수 있지만, 빠르게 사라질 가능성도 있음.
일부 기업은 0에서 80백만 달러로 성장했으나, 이후 성장이 정체됨.
매출 수치가 기업의 성숙도를 과대평가할 수 있음.
고객 서비스, 리더십 확장, 품질 수준 유지가 필요함.
0에서 20으로 성장한 기업은 20명의 직원과 수십만 명의 사용자를 보유하고 있음.
GPT-wrapper로 불리는 기업들은 지속 가능한 기술 기업으로 보기 어려움.
0에서 20, 0에서 80으로 성장 후 붕괴되는 것은 가치가 있지만 지속 가능하지 않음.
방어 가능한 기업과 매출 또는 사용량이 일시적이지 않은 기업을 구분해야 함.
더 큰 벤처 펀드가 필요할 수 있음.

11. 🤔 AI의 다중 모달리티와 기업 활용

AI 제품 회사는 고비용 구조를 피할 수 있으며, 예를 들어 한 회사는 약 700만 달러만 사용하여 운영 중입니다.
초기 단계 투자자들은 작은 펀드를 통해 중요한 AI 회사와 협력하며, 이는 초기 단계에서 직원 수보다 더 많은 수익을 올리는 데 기여합니다.
'제품 시장 적합성 전 GPU 사용 금지' 철학을 통해 저비용으로 실험하며 가치를 창출할 수 있습니다.
OpenAI와 같은 회사 덕분에 저비용 실험이 가능하며, 이는 초기 단계 AI 회사에 유리합니다.
Embed 프로그램을 통해 더 많은 회사와 협력 가능, 네트워크와 가이던스를 제공하여 더 많은 프로젝트와 협력할 수 있습니다.

12. 💡 AI의 가격 하락과 시장 변화

기업에서 멀티모달리티에 대한 수요는 크지 않으며, 주로 텍스트와 구조화된 데이터에 집중되어 있다.
미래에는 비디오와 같은 멀티모달 데이터의 활용이 증가할 가능성이 있다.
지능의 가격이 하락하면서, GPT-4.0과 같은 모델을 통해 하루에 백만 개의 토큰을 사용할 수 있게 되었다.
대기업들이 시장 점유율을 위해 손실을 감수하면서, 스타트업들은 이에 대응할 전략이 필요하다.
AI 호출 비용이 85% 감소했지만, 여전히 충분하지 않다.
오픈 소스 생태계와 OpenAI는 지속적으로 저렴한 지능을 제공하고 있다.

13. 🔮 미래 AI 모델 대비 전략

GPT-3의 토큰 볼륨 가격은 여전히 비싸며, 고품질 모델을 생성하기 위한 재정적 부담은 소수의 기업이 감당하고 있다.
고객이 고품질 생성에 대해 지불해야 한다면, 이는 상당한 비용이 될 수 있다.
모델의 능력이 향상됨에 따라 가격은 하락하고 있으며, 기업들은 GPT-5나 O2와 같은 더 나은 모델에 대비하기 위한 구체적인 방법을 모색하고 있다.
새로운 모델이 출시될 때 불안해하지 않고 기대할 수 있는 회사를 구축해야 한다.
기초 모델이 핵심 학습이나 지능 능력을 개선할 것이라고 믿는 정도에 따라 회사를 설계해야 한다.
차세대 모델은 더 긴 컨텍스트 길이를 가지고 외부 웹사이트에 대한 정보를 더 많이 학습할 수 있을 것이다.
모델이 특정 작업을 수행할 수 없다고 생각하는 것은 단견일 수 있다.
일부 비즈니스의 제한 요소는 지능이 아니라 특정 사람들에 대한 접근이다.
장기적으로 가격 계약을 협상할 수 있는 능력이 필요하다.
기존 기업의 경쟁 능력을 과대평가하는 것보다 과소평가하는 것이 더 걱정된다.

14. 🛠️ AI 하드웨어와 인프라의 변화

14.1. AI 하드웨어의 변화

14.2. 로봇 공학과 AI

14.3. AI 인프라의 변화

15. ⏳ 소비자 AI 기업의 미래 전망

소비자 AI 기업의 수는 시간이 지나면서 증가할 것으로 예상됨.
연구 커뮤니티와 젊은 창업자들이 AI 기술의 가능성을 먼저 인식하고 있음.
혁신의 확산 곡선이 고객뿐만 아니라 기업가에게도 적용됨.
연구 커뮤니티 출신 인재들이 창의적인 기술 아이디어로 최첨단을 추진하고 있음.
젊은 세대는 AI 기술에 대한 기회 비용이 낮아 초기부터 AI에 빠르게 적응하고 있음.
소비자 채택과 인터페이스에 대한 직관을 가진 사람들이 AI 제품에 대한 직관을 쌓고 있음.
향후 몇 년 내에 소비자 AI 기업의 성장이 가속화될 것으로 확신함.

Tucker Carlson• 8 episodes

Tucker Carlson - John Daly & Kid Rock’s Funny Golf Stories

두 친구는 서로를 잘 알고 있으며, 그들의 우정은 골프장에서의 재미있는 경험을 통해 더욱 돈독해졌다. 한 친구는 술에 취한 상태에서 기타를 연주하며 스탠딩 오베이션을 받았던 일화를 공유했다. 다른 친구는 골프장에서 프로 선수처럼 행동하며 사람들을 속였던 경험을 이야기했다. 이러한 경험들은 그들의 우정을 더욱 특별하게 만들었다. 또한, 그들은 서로의 장난을 즐기며 웃음을 나누었다.

Key Points:

친구 사이의 깊은 우정과 유머 감각 강조
술에 취한 상태에서도 기타 연주로 성공적인 공연
골프장에서의 장난으로 사람들을 속인 경험
서로를 놀리며 우정을 돈독히 함
골프와 음악을 통해 특별한 추억을 만듦

Details:

1. 🎭 친구와의 만남: 예상치 못한 인연

두 사람이 서로 알고 있다는 사실은 불가피하면서도 놀라운 일이다.
이 친구는 내가 책임감 있는 사람으로 보이는 유일한 친구이다.
한 번은 내가 술에 취해 있을 때 그가 숙취 상태였던 적이 있다.

2. 🎸 술과 음악: 잊지 못할 공연

1994년에 있었던 공연에서 Jack Daniels를 마시고 무대에 올라갔던 경험을 공유함.
공연 중에 Nylon 줄이 있는 기타를 사용하여 'Knocking on Heaven's Door'를 연주하고 기립 박수를 받음.
이 공연은 특별히 기억에 남는 이유는 관객의 열광적인 반응과 함께, 당시의 감정과 분위기가 매우 특별했기 때문임.
이 공연은 아티스트의 경력에 중요한 전환점이 되었으며, 이후 공연 스타일에 큰 영향을 미쳤음.

3. ⛳ 골프장에서의 만남: 우정의 시작

한 선수는 골프 경기에서 65타를 기록하며 뛰어난 성과를 보였고, 이는 그의 경력에서 중요한 이정표가 되었다.
타이거 우즈는 71타를 기록하며 상대적으로 낮은 성과를 보였지만, 이는 그가 경기에서 겪은 어려움을 극복하는 과정의 일부였다.
캐디는 음료를 쏟지 않도록 주의하며 경기를 진행했으며, 이는 선수와 캐디 간의 신뢰와 협력의 중요성을 보여준다.
이 경기는 두 선수 간의 우정이 시작되는 계기가 되었으며, 그들의 상호작용은 이후의 협력과 지원의 기반이 되었다.

4. 🏌️‍♂️ 골프와 농담: 프로 골퍼로의 변신

골프를 잘 하지 않던 시절, 친구와 함께 골프장에서 재미로 플레이를 시작함.
디트로이트의 스포츠 기자들에게 프로 골퍼가 될 뻔했다고 농담함.
신발도 신지 않고 오버롤을 입고 골프를 쳤으며, 첫 샷에서 좋은 성과를 냄.
첫 샷 후 기자들이 프로 골퍼로 갈 수 있었다고 믿게 만듦.
두 번째 샷 이후 기자들이 농담임을 알아차림.

5. 🎶 음악과 유머: 경계를 넘는 이야기

골프공을 이웃집에 쳐서 집을 맞추고 수영장에 뛰어들었다는 유머러스한 이야기로 시작합니다. 이는 이웃과의 관계가 좋지 않았음을 암시합니다.
음악과 골프를 결합하여 사람들을 즐겁게 하는 방법이 논의됩니다. 예를 들어, Kid Rock과의 프로암 경기 참여를 유도한 사례가 있습니다.
국경 문제를 해결하기 위한 유머러스한 제안으로 악어와 독사, 코뿔소를 활용하자는 이야기가 나옵니다. 이는 유머를 통해 복잡한 문제를 다루는 방법을 보여줍니다.
마지막으로, 미국에 대한 그리움을 표현하는 감정적인 발언이 포함되어 있습니다.

Team3DMJ• 8 episodes

Team3DMJ - ‘25 Contest Prep / Ep. 1 with Jeff Alberts

이번 영상에서는 2025년 보디빌딩 대회를 준비하는 과정과 그 이유에 대해 설명합니다. 주인공은 12월 9일부터 대회 준비를 시작했으며, 이는 연말에 체중 증가를 방지하고 동기 부여를 유지하기 위함입니다. 그는 38년간의 훈련 경험을 바탕으로 더 이상 근육량을 늘리기 어렵다는 현실을 받아들이고, 대회 준비를 통해 새로운 목표를 설정하고 있습니다. 또한, 가족과 코치하는 선수들에게 좋은 본보기가 되고자 하며, 자신의 경험을 공유하고자 합니다. 그는 대회 준비 과정에서 건강을 유지하고, 현재의 몸 상태에 맞는 최선을 다하는 것이 중요하다고 강조합니다. 마지막으로, 대회 일정과 계획은 유동적일 수 있으며, 가족과 함께할 수 있는 대회를 선택하고자 합니다.