2025년에는 라이브 소셜 쇼핑과 AI 인플루언서가 주요 마케팅 트렌드로 자리잡을 것이다. TikTok, Poshmark, Walmart, Amazon 등 다양한 플랫폼에서 라이브 쇼핑이 활성화되고 있으며, 이는 소셜 미디어의 QVC화로 이어질 것이다. 또한, AI 인플루언서는 실제 사람이 아닌 AI가 소셜 미디어에서 유명해지는 현상을 가리키며, 이는 전통적인 인플루언서의 시장 점유율을 빼앗을 것이다. 이러한 변화는 브랜드와 기업에게 새로운 비즈니스 기회를 제공할 것이다. 마지막으로, 창의적인 소셜 미디어 콘텐츠가 마케팅의 핵심 요소로 부상하며, AI 알고리즘을 활용한 소비자 인사이트와 마케팅 전략이 중요해질 것이다.

영상에서는 긴장된 상황에서 유머를 사용하여 분위기를 전환하는 경험을 공유합니다. 특히, 한 인물이 다른 사람의 신체 부위를 잡고 농담을 던지며 긴장을 풀려고 했던 순간을 회상합니다. 이러한 행동은 긴장된 순간에 유머를 통해 상황을 완화하려는 시도로 설명됩니다. 또한, 9.11 이전의 SEAL 팀의 정신 상태와 당시 세계의 상황에 대한 논의가 이어집니다. 당시 알카에다는 지금처럼 잘 알려지지 않았고, SEAL 팀과 국가의 정신 상태는 현재와 매우 달랐습니다. 이러한 배경에서 예멘 항구에 도착했을 때의 초현실적인 경험과 그로 인한 애국심의 고양에 대해 이야기합니다. 이 경험은 당시의 세계 정세와 SEAL 팀의 임무 수행에 큰 영향을 미쳤습니다.

이 영상에서는 상체 운동을 위한 슈퍼세트 트레이닝을 소개합니다. 슈퍼세트는 두 가지 운동을 연속으로 수행하여 시간을 절약하면서도 효과적인 운동을 할 수 있게 합니다. 첫 번째 슈퍼세트는 디피싯 푸시업과 어시스트 풀업을 결합하여 가슴, 삼두근, 전면 삼각근을 자극하고, 이어서 등 근육을 자극합니다. 두 번째 슈퍼세트는 케이블 플라이와 풀오버 머신을 사용하여 가슴과 광배근을 집중적으로 훈련합니다. 세 번째 슈퍼세트는 케이블 삼두근 푸시다운과 케이블 컬을 결합하여 팔 근육을 효과적으로 자극합니다. 마지막으로, 측면 삼각근과 승모근을 위한 레터럴 레이즈를 포함하여 상체 전체를 균형 있게 훈련합니다. 이와 같은 슈퍼세트 트레이닝은 짧은 시간 안에 높은 강도의 운동을 가능하게 하며, 근육 성장에 효과적입니다.

이 에피소드에서는 진행자와 게스트들이 그동안 배운 최고의 새해 결심과 삶의 해킹을 공유합니다. 이들은 개인적인 경험을 바탕으로 한 실용적인 조언을 제공하며, 특히 지속 가능한 목표 설정과 일상에서의 작은 변화가 장기적인 성공에 어떻게 기여할 수 있는지를 강조합니다. 예를 들어, 'Ninja Creamy'를 사용하여 건강한 아이스크림을 만드는 방법이나, 'Uber Black XL'을 통해 특별한 경험을 만드는 방법 등이 소개됩니다. 또한, 목표 달성을 위한 심리적 접근법과 기술적 도구의 활용법도 논의됩니다. 이들은 또한 목표 설정의 중요성과 이를 달성하기 위한 구체적인 방법을 설명합니다. 예를 들어, '75 Hard' 프로그램의 변형을 통해 지속 가능한 습관을 형성하거나, 'Socratic Method'를 사용하여 타인의 의견을 이해하고 설득하는 방법을 제안합니다. 이러한 접근법은 개인의 성장과 목표 달성에 있어 중요한 통찰을 제공합니다.

NVIDIA와 같은 기업들은 데이터 센터 확장과 AI 발전을 위해 막대한 투자를 하고 있다. NVIDIA는 빠른 칩 생산과 네트워킹 기술을 통해 시장에서 우위를 점하고 있으며, 이는 Mellanox 인수를 통해 강화되었다. AI 모델의 발전은 데이터와 파라미터의 최적 비율을 찾는 것이 중요하며, 데이터가 부족할 경우 모델 크기만 키우는 것은 한계가 있다. 그러나 비디오 데이터와 같은 미활용 데이터가 많아 여전히 성장 가능성이 있다. 또한, AI 모델의 추론 시간 계산은 더 많은 컴퓨팅 자원을 필요로 하며, 이는 더 많은 메모리를 요구한다. 이러한 변화는 메모리 시장에도 영향을 미치고 있으며, SK 하이닉스와 같은 기업들이 고성능 메모리 생산을 늘리고 있다. AI와 데이터 센터의 발전은 계속될 것이며, 이는 관련 산업의 성장을 촉진할 것이다.

컨테이너 스토어는 1978년 텍사스 달라스에서 시작되었습니다. 창립자 킵 틴달과 개럿 분은 사람들이 물건을 정리할 수 있는 솔루션을 제공하기 위해 상점을 열었습니다. 초기에는 상업 및 산업용 제품을 소비자에게 판매하는 것이 도전이었지만, 그들은 성공적으로 시장을 개척했습니다. 이들은 제품을 직접 소싱하고, 고객에게 맞춤형 솔루션을 제공하며, 고객 서비스에 중점을 두었습니다. 이러한 노력 덕분에 컨테이너 스토어는 빠르게 성장할 수 있었습니다. 그러나 2013년 상장 이후, 아마존과 같은 온라인 경쟁자들과의 경쟁이 심화되면서 어려움을 겪었습니다. 창립자들은 직원들에게 주식을 제공하기 위해 상장을 결정했지만, 이는 회사의 문화와 운영에 큰 변화를 가져왔습니다.

2024년 열린 모델의 발전은 놀라운 속도로 진행되었으며, 다양한 새로운 모델들이 등장했습니다. 구글의 Gemma, Cohere의 Command R, 알리바바의 Quen, DeepSeek 모델, LLM360, DCLM, Allen Institute의 OLMO 등이 그 예입니다. 이러한 발전은 연구와 AI 구축에 있어 열린 모델의 중요성을 강조하며, 특히 연구자들에게는 모델링, 평가, 추론, 기계적 해석 가능성 연구에 필수적입니다. 그러나 열린 모델 연구는 자금, GPU 및 데이터 세트 접근성, 규제 논쟁 등 여러 도전에 직면해 있습니다. 2024년에는 첫 번째 오픈 소스 AI 정의가 도입되었으며, 이는 소프트웨어 오픈 소스의 핵심 원칙을 충족합니다. 그러나 데이터 접근성 문제는 여전히 해결되지 않았습니다. 데이터 접근성의 감소는 특히 폐쇄형 연구소에 유리하게 작용하며, 새로운 플레이어에게는 불리한 상황을 초래합니다. AI의 위험성을 과장하는 로비 활동도 문제로 지적되었습니다. 열린 모델의 안전성을 보장하기 위한 노력도 계속되고 있습니다.

과학 기반 리프팅은 과학적 연구에 기반하여 근육 성장을 최적화하는 운동 방법이다. 이 방법은 전통적인 '그냥 들어라' 방식과 달리, 근육 자극을 최대화하면서 피로를 최소화하는 데 중점을 둔다. 비디오에서는 과학 기반 리프팅에 대한 비판과 오해를 다루며, 실제로 과학적으로 입증된 부분과 그렇지 않은 부분을 구분한다. 예를 들어, 느린 네거티브가 근육 성장에 더 좋다는 일반적인 믿음은 여러 연구 결과에 의해 부정되었다. 또한, 운동 기술의 완벽함이 항상 과학적 근거가 있는 것은 아니며, 개인의 경험과 과학적 연구가 조화를 이루어야 한다고 강조한다. 마지막으로, 훈련의 강도와 볼륨이 근육 성장에 가장 중요한 요소임을 강조하며, 훈련이 완벽할 필요는 없고 지속 가능성과 일관성이 중요하다고 결론짓는다.

이 영상에서는 운동 선택 시 개인의 편안함, 안전성, 그리고 즐거움을 고려해야 한다고 강조합니다. 과학적 연구에 기반한 최적의 운동 방법이 항상 개인에게 적합하지 않을 수 있으며, 개인의 신체적 조건과 선호도를 반영한 운동이 중요하다고 설명합니다. 예를 들어, 스쿼트와 레그 프레스의 경우, 스쿼트를 훈련하면 레그 프레스에도 긍정적인 영향을 미칠 수 있지만, 그 반대는 성립하지 않는다고 합니다. 이는 복잡한 운동이 단순한 운동에 비해 더 많은 이점을 제공할 수 있음을 시사합니다. 또한, 운동 중 부상 방지를 위해 다양한 운동 변형을 시도하고, 개인의 신체 상태에 맞게 조정하는 것이 중요하다고 설명합니다.