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YouTube Transcript/[선데이 라이브] 최신 LLM 트랜드 총정리!

Transcript of [선데이 라이브] 최신 LLM 트랜드 총정리!

홍정모

0:00안녕하세요. 반갑습니다. 자, 어,0:02소리 잘 들리나 확인 좀 부탁드려요.0:05그 어, 제가 굉장히 오랜만에 이제 0:08라이브를 하는데 뭐 제가 이제 뭐 0:11단톡방 같은 데서 계속 정보 조사하는 0:13거는 알고 계셨을 것 같아요. 그래서 0:16이제 그동안 좀 모아놨던 거를 한 0:18번에 털려고 딱 이게 아주 자료 0:22조사를 많이 해 가지고 좀 슬라이드가 0:24많습니다. 오늘 [웃음]0:27근데 슬라이드가 많은데 어 축구를 또 0:31보셔야 된다고 해 가지고 어 좀 0:33빨리빨리 진행을 할게요. 예. 자,0:35그래서 이제 뭐 소리 잘 들리나 좀 0:37채팅창으로 확인 좀 해 주시고요.0:39그다음에 뭐 뭐 얘기 중간중간에 또 0:42그 뭐 궁금한거나 뭐 더 듣고 싶은 0:44얘기 있으시면은 예, 나눠주 그 알려 0:47주시면 또 그쪽 방향으로 진행을 0:48하도록 하겠습니다. 자, 뭐 예,0:51지금 몇 분 더 오셔야 될 거 같아 0:53갖고 잠깐 기다리는 김에 그냥 이제 0:56입을 [목을 가다듬음] 풀기 위해서 0:56몇 마디 하면은 제가 우연히 인터넷에 0:59이렇게 검색하면서 놀고 있었는데 이제 1:02취업됐다. [웃음]1:04그런 얘기 있어 가지고 제가 링크를 1:06찾아서 어 단톡방에 올렸더니 또 1:08단톡방에 계시는 분이시더라고요. 예.1:11그래서 어 좀 기쁜 마음이 들어 1:14가지고 이렇게 하나 슬라이드 만들어 1:16봤습니다. 자 1:19그다음에 1:22자 그다음에 이제 요즘에 체온 공고가 1:24나오는데 드디어 자체 엔진 만든 1:27사람을 우대한다 이런 공고가 나오기 1:29시작을 하더라고요. 그래서 이것도 뭐 1:31제 입장에서 좀 기쁜 면이 있어 1:33가지고 예 가져와 봤습니다. 자,1:35볼륨 좀 키워 달라고 하셔 가지고.1:38어,1:40마이크가 1:41볼륨 어떻게 키우더라?1:45볼륨을 1:47아, 마이크 조금 일단 키워 볼게요.1:50자, 볼륨 조금 키웠는데 뭐 너무 1:52크지 않은지 마이크 좀 가까이 앞 1:56옮겨 볼까? 자,1:59[콧방귀]1:59제가 또 그 최근에 코딩 열심히 2:01하느라고 데스크탑을 또 구조를 또 2:04바꿨어요. 그래서 지금 모니터를 제가 2:07이제 보여 드리진 않는데 모니터가 세 2:09개거든요. [웃음]2:12그래서 두얼 4K 그러니까 8K짜리 2:16모니터 하나가 있고 32in 4K 2:19모니터가 있고 그 두얼업 모니터도 2:23있고 뭐 이런 식이어 가지고 어 어 2:25딜레이가 좀 심하다. 뭐 어 오디오 2:28딜레이가 심하다는 얘기신가요?2:31딜레이는 잘 딜레이는 어떻게 방법이 2:33없을 것 같은데.2:35어 2:37자 딜레이 그 2:40방송 속도 같은 걸 바꿀 수 있나?2:44자,2:47네. 뭐 소리가 잘 들리면은 예, 뭐 2:50소리 잘 들리면은 뭐 진행하도록 2:52하겠습니다. 뭐 딜레이는 뭐 유튜브 2:54거쳐 가는 거니까 뭐 어쩔 수가 없을 2:57것 같고요. 예, 일단 뭐 진행을 3:00하도록 하겠습니다. 자, 채팅.3:02아이고, 화면 조정 잠깐 하고 3:07자, 예. 아, 메인 모니터가 계속 3:11바뀌어요. 그래서 예. 하여튼 뭐 3:13디스크탑 세팅 얘기는 뭐 나중에 3:16기회되는 대로 또 하도록 하고 어 3:20뭐 본론으로 들어가도록 하겠습니다.3:22자 일단 아 파트 3 파트 3 드디어 3:25얼리보드 오픈했고요. 한 절반 정도 3:27지금 이제 완성돼 있고 뭐 자세한 3:29내용은 따로 그 안내 페이지 같은 거 3:31보시면 될 거 같습니다. 그래서 강의 3:34뭐 그 기다리고 계시던 분들은 이제 3:36지금 얼리버드 때 구매하시면은 가장 3:39저렴하게 구매를 하실 수가 있습니다.3:41자.3:45자. 어. 그래서 2026년 7월 3:48기준으로 지금 상황에서 어떠들이 3:51벌어지고 있나 한번 쭉 정리를 해 3:53봤어요. 자, 그래서 한번 지금부터 3:55보도록 하겠습니다. 오늘 좀 내용이 3:56많아요. 예. 자, 일단 [콧방귀]4:00어제 의외로 의외로 이거 얘기 많아 4:02많이 안 하시던데 어 그 SK 4:06하이닉스를 미국에 4:08상장을 했죠. 그 아세요? 뭐 그 예 4:13의외로 이거 얘기 많이 안 4:14하시더라고요. 그래서 이거를 하게 4:16되면은 4:18한국으로 오히려 이제 오히려 미국에서 4:21이렇게 돈을 걷어 가지고 이걸 한국에 4:23공장 짓는데 이렇게 갖고올 수도 있는 4:25뭐 그런 상황이라고 하더라고요. 뭐 4:28이제 뭐 다들 아시겠지만 제가 뭐 4:30경제 전문가 아니니까. 예. 그래서 4:33제가 찾아보니까 뭐 그 정도 얘기가 4:35있더라고요. 그다음에 뭐 4:37스페이스엑스의 다음 규모라고 그러면 4:40또 규모도 엄청나고 어 이거 잘 4:42모르시나 보다 의외로 예, 저 모르실 4:45것 같아 갖고 제가 갖고 왔어요.4:46예, 지금 사진 보이시죠? 저거 저기 4:48미국이에요. 미국. 한국 아니고 예.4:51아마 쿠팡 같은 회사도 미국에 상장을 4:53했던 거 같은데 뭐예. 자세한 뭐 4:56경제적인 내용은 제가 다룰 필요는 4:58없을 것 같은데 뭐 얘기를 들어 5:00보니까 이제 한국 주식 시장에만 5:03상장이 돼 있으면 좀 저평가 받는게 5:06있다. 그래서 미국에 상장을 하면은 5:08제대로 평가를 받을 수 있을 것 5:10같다. 뭐 이런 얘기가 있더라고요.5:11그래서 미국 사람들한테 주식을 이렇게 5:13팔고 그다음에 그거를 가져다가 5:16한국에서 공장 찍고 하는데 쓸 수 5:17있다. 그래서 뭐 좀 환율이 떨어지고 5:20뭐 좀 도움제에도 도움이 되고 뭐 5:22이런 쪽으로 가능성이 있다. 뭐 이런 5:24얘기를 5:26봤습니다. 예.까지 봤어요. 그래서 5:28예. 그 그다음에 이제 이런 일들이 5:30벌어질 수 있는 근본적인 이유가 바로 5:33LM이라고 하는 그 AI의 그 뭐 5:36척추죠. 예. 그런 기술이 잘 5:39발달되고 있어서 여기까지 왔다라는 거 5:41이걸 잊지 않았으면 좋겠다 싶어 5:43가지고 간단하게 말씀을 드렸습니다.5:45그래서 지금 한국에선 주가 올라서 5:47행복하신 분들 많으시죠? 예. 뭐 그 5:50얼마 전까지만 해도 뭐 죽는 소리 5:52되게 많았는데 [웃음]5:55예. 지금은 좀 다들 많이 행복해지신 5:58거 같아 가지고 좋더라고요. 예.6:00자,6:02그다음에 이제 또 요즘에 재밌는 6:04뉴스가 어 굉장히 신기한데 굉장히 6:07신기한데 이제 그 빅테크가 6:10빅테크가 한국에서 사람을 뽑아요. 저 6:14이거 어 이게 이게 그냥 뭐지 뭐 6:18그냥 일시적인게 6:20아니고 일시적인게 아니고 이게 뭐 6:23대세로 갈 가능성 꽤 있는 거 6:24같아요. 그래서 지금 엔비디아가 서울 6:27R&D 센터 만든다고 하고 뭐 체용 6:30공고 같은 거 이미 나온 걸로 알고 6:32있고 그 단톡방에 제가 가끔씩 그 6:34체용 공고 이렇게 올리잖아요. 그런 6:36식이어 가지고 아마 다들 좀 보고 6:38계셨을 거고 뭐 테슬라도 그렇고 근데 6:40이제 이게 구분을 하셔야 되는게 6:42제품을 파는 거하고 엔지니어로 뽑는 6:46건 완전히 다릅니다. 그래서 한국에서 6:49만드는 6:51직종을 뽑는 거냐 아니면 한국에 파는 6:54걸 뽑는 거냐? 뭐이 두 가지는 좀 6:56명확하게 구분을 해야 될 거 같은데 6:59좀 놀랍게도 이게 그 연구하는 사람 7:03그다음에 엔지니어 뭐 이쪽을 한국에서 7:05뽑더라고요. 그다음에 어제 새로 뜬 7:08거 하나가 미스트랄이라고 이제 그 7:10유럽 쪽에서 모델 새로 만드는 회사 7:12있잖아요. 거기도 한국에서 또 7:16엔지니어를 뽑는데요. 사이언티스트 7:18어플라이드 사이언티스트니까 이거는 예 7:20그 과학 과학자죠. 과학자 와 이런 7:22식이어 가지고 지금 어 7:26뭐 예 이게 7:29이게 뭐라 그럴까 그러니까 지금 이제 7:31미국으로 좀 넘어오기가야 좀 불편해진 7:34상황이잖아요. 그러니까 일자리가 7:36한국으로 찾아가는 희한한 상황이 7:38됐어요. [웃음]7:41와 이거 이거 뭐 저는 뭐 7:44뭐 이제 뭐 이미 한국에 있던 7:47회사들의 입장은 사실 뭐 잘 모르겠고 7:51여러분들 입장에서는 굉장히 좋은 거 7:53같아요. 예. 여러분들 개개인 7:55입장에서 봤을 때는 이거는 어 굉장히 7:58좋은 신호다 이런 생각을 하고 8:00있습니다. 예. 그래서 뭐 추업실 그 8:05예 그 뭐 하여튼 뭐 정치나 뭐 이런 8:07거에 대해서 제가 이제 한 얼마 8:09전부터 말을 좀 이게 좀 조심하려고 8:11하잖아요. 이게 왜냐하면 누군가한테는 8:14이익이 될 수도 있고 또 8:15누구한가한테는 뭐 안 좋을 수도 있고 8:17그래 그런데 뭐 일단 뭐 제 8:20입장에서는 딱 그냥 여러분들 8:22관점에서만 생각했을 때 사실은 생활 8:25환경은 서울에 사는게 편한 면이 많이 8:27있죠. 뭐 이렇게 좀 뭐 사람에 따라 8:30취향에 따라 좀 다를 수 있지만 8:32미국에서 사는게 편한 사람이 있고 8:34한국에서 사는게 편한 사람이 있는데 8:36이제 뭐 엔비디아를 한국에서 다닐 수 8:39있다라고 하면은 사실은 [웃음]8:43예 사실은 사실은 나쁠게 없죠. 예.8:45엔비디아 뭐 서울 뭐 서울 어딘지까지 8:49제가 확인을 못 했는데 뭐 그렇지 8:51않겠어요? 그다음에 또 그게 있어요.8:53그 옛날에도 원래 그 구글 코리아 8:55있죠? 구글 코리아 아시죠? 예.8:57구글 코리아 다니다가 미국으로 8:59넘어오는게 사실은 가장 쉬운 어떻게 9:02보면 가장 쉬운 그 미국으로 오는 9:04경로였거든요. 그래서 한 구글 9:07코리아에서 근무하시다가 9:09잘 일 잘하셔 가지고 그냥 미국으로 9:12넘어오신 분들 꽤 많았어요. 꽤 많고 9:14뭐 지금도 다 잘 사시거든요. 그런 9:18그렇기 때문에 이쪽도 그렇게 갈 9:20가능성이 충분히 있지 않을까? 물론 9:23뭐 뭐 꼭 미국에 살아야 되는 건 9:25아니죠. 미국에 꼭 살아야 되는 건 9:27아닌데 뭐 어쨌든 본사 구무는 해보면 9:29좋은 좋은 면이 있으니까 그래서 그런 9:31면에서도 굉장히 좋은 거 같다 이런 9:33생각이 들었습니다. 근데 이제 좀 9:35헷갈리시면 안 되는 부분들이 9:37있는데요. 지금 그림에서 슬라이드 9:40그림 보시면 이제 오른쪽에는 애플이랑 9:42오픈 AI 엔스트로픽 뭐 이런 9:43회사들도 뽑는다고 하는데 이쪽은 연구 9:47개발하는 건 아니에요. 그러니까여 그 9:50한국을 고객으로 만들기 위해서 그 9:53있는 그런 직종이에요. 세일즈나 뭐 9:55이런 쪽이에요. 그래서 이것도 뭐 9:57일자리가 생기는 건 무조건 좋은 9:59일이죠. 뭐 세일즈도 좋은 10:01직업이니깐요. 근데 뭐 이제 제 10:03입장에서 뭐 기술을 가르친 입장에서는 10:05아무래도 이제 엔비디아나 테슬라 같이 10:07직접 엔지니어나 사이언티스트 뽑는 10:09쪽이 더 좀 반갑다. 예. 그 그런 10:13정도로 말씀을 드릴 수 있을 것 10:14같습니다. 근데 이거는 뭐 굉장히 10:17재밌는 거 같아요. 뭐 그 이제 다른 10:19나라들 뭐 인도를 예를 많이 드는데 10:22중국 같은 경우는 이제 미국이랑 10:24교류가 좀 많이 끊긴 면이 있고 어 10:27인도 같은 경우는 뭐 콜센터를 뭐 10:29인도에다 외주를 준다 좀 이런 식으로 10:31좀 단순 직종 위주로 일자리를 10:34아웃소싱하는 경우가 있는데 한국 같은 10:36경우는 단순한 아웃소싱이 아니고 10:40기술 자체를 여기서 개발하겠다 10:42이거잖아요. 그래서 한국이 탄탄한 10:44기초를 가지고 있기 때문에 이런 일도 10:46가능하다. 예. 이렇게 좀 뭐 단순히 10:49뭐 미국 국내에서 뭐 그 뭐 고급 10:53인력을 구하기가 힘드니까 넘어왔다.10:55뭐 그거보다는 조금 더 깊은 의미가 10:57있다라고 보시는게 좋을 것 같습니다.11:01자, 그럼 뭐 lm 얘기로 좀 11:03넘어오면요. 다들 뭐 아마 실제로 11:06사용을 하고 계실 거예요, 이미.11:08그래서 오픈 AI랑 엔트로픽이 두 11:10회사가 뭐 성 서로 경쟁하는 구조죠.11:14이제 엔트로픽 같은 경우는 그 11:18올해가 올해 이제 상장 계획을 갖고 11:21있고요. 10월에 상장을 뭐 할 11:23거라고 하는데 뭐 구세적으로 어떻게 11:25될지 모르겠습니다. 예. 그거는 아직 11:27좀 들고 봐야 될 거 같고 오픈 AI 11:29같은 경우는 상장을 좀 뒤로 밀었다고 11:31해요. 근데 뭐 저는 뭐 맞는 거 11:35같고 그게 맞는 전략인 거 같고 11:37그다음에 이제 성능 면에서도 지금 11:40오픈 AI가 엔트로픽을 좀 빠르게 11:43쫓아가고 있는 그런 상황인 거 11:44같습니다. 그다음에 이제 오픈 AI 11:48쪽이 좀 CEO가 좀 어 쓸데없는 11:51발언이라고 해야 되나? 공포 마케팅 11:53좀 마케팅만 하는 좀 그런 느낌이 11:56있어 갖고 제가 약간 거부감이 11:58있었는데 최근엔 조용하죠. 최근에 12:00조용하고 이제 오픈 AI도 그 12:03코덱스나 뭐 이런게 성능이 좋아진다 12:05이런 거 위주로 좀 빠르게 빠르게 12:07나오고 있어 가지고 어 좀 [콧방귀]12:09뭐 내년 정도 되면 또다시 분위기가 12:11달라질 수도 있지 않을까 뭐 이런 12:12생각도 들고 그렇습니다. 자 그래서이 12:15부분도 이제 경쟁 구도로 가는 거 12:17같고 그다음에 그 이제 유럽 쪽에서도 12:21소버린 AI 관점에서 뭐 이것저것 12:23하고 있고 아까 그 회사 중에 하나가 12:25유럽뿐만 아니라 한국에서도 사람을 12:27뽑는다. 그러니까 한국도 이제 LLM 12:29경쟁에 가담을 할 수 있다. 예. 뭐 12:32그런 쪽으로도 볼 수 있을 것 12:33같습니다. 클로드 채 GPT를 이제 12:36제품 관점에서 봤을 때는 12:39뭐 통계가 이미 나와 있나 봐요.12:41그래서 나와 있는 통계인데 보면 뭐 12:43재밌는게 뭐 그 채 주핀티는 대중 12:47대중을 좀 대상으로 하는 거고 이제 12:50클로드 같은 경우는 그냥 일반 아 그 12:53클로드 같은 경우는 이제 전문 12:55전문가들 예 코딩이라고 하는데 사실은 12:58코딩뿐만 아니라 뭐 여러 가지 뭐 13:00법률 그다음에 뭐 회계 뭐 이런 거 13:03뭐 금융 예 뭐 이런 거 쪽에 다 13:06쓰이거든요. 그래 가지고 어 양쪽이 13:09좀 이렇게 어떻게 갈지는 13:11모르겠습니다. 어떻게 갈지는 모르겠고 13:12둘 다 의미는 있죠. 그래서이 두 13:15가지가 좀 전략에 있어서 약간 차이가 13:17있다라고 하는데 어 최근에 하는 거 13:20보면은 채 GPT가 이제 코딩 쪽도 13:22따라가려고 어 굉장히 노력을 많이 13:24기울이고 있는 거 같습니다. 자이 13:28뭐 이거는 뭐 이제 여러분들 다들 뭐 13:31직접 사용하시면서 체감을 하고 계시는 13:33그런 상황인 거 같아요.13:36자, 그래서 모델이 지금 뭐 경쟁이 13:39이렇게 쫙 돼 있는데 점수 우리 13:41입장에서는 아, 뭐가 좋은게 나왔나 13:43보다 그러면 좀 써 보고 그다음에 뭐 13:46또 새로운게 또 좋은게 나왔나 보다 13:48그럼 또 한번 써 보고 뭐 이런 13:50식으로 하고 있죠. 예. 근데 쭉 13:52이번에 이제 페이블이 나왔는데 어 13:55페이블이 뭐 점수가 좋대요. 좋는데 13:58제가 저저 당연히 써 봤죠. 아,14:01많은 분들이 이제 써 보신 거 같은데 14:03어, 좀 14:05토큰이 너무 너무 빨리 떨어져.14:08[웃음]14:08예. 토큰이 너무 빨리 떨어져 가지고 14:11아, 이거 좀 너무한데. 좀 좀 너 14:13좀 과한데 뭐 이런 느낌이 좀 14:15있어요. 그래 가지고 저는 안 14:16씁니다. 그냥 오프스 4.8를 내가 14:19잘 써 보겠다.14:22근데 이제 페이블도 뭐 그 나름의 14:24역할이 또 따로 있겠죠. 이제 제가 14:26쓰는 영역에서는 뭐 굳이 페이블을 쓸 14:29필요는 없는 좀 그런 상황인 거 같고 14:32그다음에 좀 제가 써 보니까 이제 그 14:36그 채 GPT가 이제 세 버전이 나올 14:39때마다 저는 한 번씩은 시도를 해 14:40보거든요. 이게 클로드 사용하고 있는 14:43환경에서 14:44그대로 이게 전환이 되나 한 번씩 해 14:47보는데 아직은 그 정도는 아닌 거 14:49같아요. 예. 그러니까 그래서 14:52GPT가 지금 상황에서 뭐 그 모델 14:54기본 성능이 이렇게 막 올라가는 거는 14:57확실히 의미가 있는 거 같고 근데 14:59이제 그게 실제 사용할 수 있는 15:01환경을 꾸미는 거는 조금 딜레이가 15:03있지 않나? 그러니까 클로드가 15:05앞서가는 거하고 이제 실제 사용 환경 15:08측면에서 클로드가 앞서가는 거하고 15:10이제 그 채 GPT가 그거를 좀 15:12이렇게 야금야금 시장을 파먹는 거는 15:14조금 더이 시간이 걸리지 않을까 뭐 15:17이런 생각을 하고 있습니다.15:23자, 근데 어 사실 어 이제이 15:26와중에서이 와중에서 어 중국을 15:30응원하게 되는 [웃음] 예 중국을 15:33응원하게 되는 신기한 현상이 발생을 15:35하는데요. 뭐 다들 아시다시피 그 15:38토큰 사용률가 너무 비싸죠. 너무 15:40비싼데 이게 어떤 면에서는 또이 15:43비싸다고 불평을 하는 거 자체가 이게 15:45필요하다라는 15:46증거이기도 하거든요. 불 내가 뭐 15:49사먹지 않을 음식이 비싸다고 해서 뭐 15:54투덜될 필요 없잖아요. 뭐 예를 들면 15:56저 같은 경우 담배를 안 피니까 15:57담배값이 오르든 말들 신경을 안 15:59쓰거든요. 뭐 그러니까 그냥 관심이 16:01없는 거죠. 근데 내가 뭐 담배를 16:05피우거나 뭐 술을 마시거나 이러면은 16:08담배값이나 술값이 오르면 민감하게 16:09반응을 하잖아요. 그래서이 토큰값이 16:12오른다라는게 바꿔서 생각하면은 우리 16:14일상에서 이제는이 lm 서비스를 16:18뗄 수가 없다. 필수제로 가고 있다.16:21이렇게 생각이 듭니다. 그래서 처음에 16:23초반에 뭐 이제 제가 그 지금 이제 16:26제가 굉장히 오랫동안 오랜만에 16:27라이브를 하는데 저번에 라이브 할 16:29때랑 이번에 라이브 할 때 가장 큰 16:31차이 차이는요. 사회 분위기가 완전히 16:33바뀌었어요. 그래서 얼마 전까지는 16:35여러분들 기억도 못 하실 거고 사실 16:37기억하실 필요는 없는데 뭐 AI 16:39때문에 일자리가 다 없어지니 뭐 16:41어쩌니 하면서 뭐 이상한 소리하는 16:43사람들이 많았었죠. 근데 역설적으로이 16:47클로드 같은 서비스가 일을 잘하면 16:50할수록 역설적으로 AI가 모두를 뭐 16:53일자를 없애겠다이 얘기는 싹 16:55사라졌어요. 그러니까 더 많이 쓰이고 16:58제대로 쓰이면서부터 아 이게 그냥 17:00도구다. 그냥 도구일 뿐이다라는게 17:02명확하게 자리가 잡힌 거죠. 그래서 17:04뭐 그때 말씀드린 거 그대로 지금 17:06정확히 가고 있습니다. 그러니까 17:07기본적으로 이거는 누구나 다 써야만 17:09하는 독구로 가는 건 확실해요. 근데 17:11이게 사람을 전부 다 대차하고 뭐 17:14그럴기는 택도 없다. 불가능하다.17:16그냥 저는 이제는 그냥 거의 17:18불가능하다라고 그냥 불가능하다 이렇게 17:20보거든요. 그러니까 애초에 나왔을 17:22때부터 사람들을 잘 도와주는 도구다.17:25뭐 이런 식으로 나왔더라면은 17:27뭐 오픈 AI가 돈을 그렇게 많이 17:30모으지 못했겠지만 우리들로서는 굉장히 17:33좀 아우 재밌다 이러면서 좀 평화롭게 17:35쫓아오지 않았을까 좀 이런 좀 17:37아쉬움이 있는 상황이 된 거죠. 예.17:40그래서 뭐 근데 또 그런 과정을 17:42거치지 않으면은 혁신을 이룰만큼 이제 17:45돈을 모을 수가 없고 또 그 돈이 17:47결국 돌고 돌아서 지금 그 삼성이랑 17:50하이닉스 주가를 올려 놓은 거 17:52아니에요. 그렇기 때문에 이게 세상 17:54일이라는게 뭐가 뭐가 꼭 좋다 17:55나쁘다라고 제가 말을 못 하겠어요.17:58예.17:59조건보고의 문제를 떠나서 이제 그냥 18:02지금 상황에서 우리 입장에서 우리가 18:04우리 입장에서 이제 관심을 가져야 18:05될게 뭐냐 어 그런 얘기만 좀 하도록 18:09하겠습니다. 자 어 그래서 어 18:12그러니까 그 LM 서비스라는게 18:15장기적으로는 그냥 누구나 써야 하는 18:17그런 서비스로 내려가야 해요.18:20내려가야 하는데 지금은 가격이 말도 18:23안 되게 높습니다. 그 상태로는 못 18:25가는 거죠. 예. 못 가는데 어 18:27굉장히 재밌게도 중국이 지금 빠르게 18:31쫓아오고 있어요. 그래서 이것도 18:32여러분들이 이제 기억을 잘 못 하실 18:34텐데 중국에서 처음에는 이제 그냥 18:37오픈 웨이트 모델을 이것저것 이게 18:39뿌리는 식으로 진행을 했었어요.18:42그래서 어 이것저것 그 이것저것 18:45이렇게 뿌 뿌리는 식으로 진행을 18:47하다가 점점 뭔가 이렇게 나오고 18:49나오고 하더니 이제는 돈을 받고 18:51돌리기 시작했어요. 그러니까 굉장히 18:55딜레이가 있긴 하지만 예, 굉장히 18:57딜레이가 있긴 하지만 이게 점점 그 19:00뭐 쉽게 얘기하면 클로드를 따라가는 19:03거죠. 그리고 이걸 쓰는 사람들이 19:05실제로 있어요. 놀랍게도 미국인들이 19:07써요. 이거를 한국에서도 쓰시는 분들 19:09계신 거 같고. 그래서 실제로 19:10씁니다. 싸니까. 그 가격 차이 가격 19:13대비 이게 진짜 싸다. 근데 이제 19:16근데 이제 아무래도 편의성이라고 해야 19:19될까요? 그냥 편하게 막 쓰기에는 19:21아직까지 클로드가 훨씬 편하죠.19:23편한데 어 내가 어떻게 잘 쓰면이 19:27쌍값으로 뭐 웬만한 일을 뭐 뭐 할 19:31수 있지 않을까 뭐 이런 생각을 할 19:32수 있 뭐 그렇게도 생각을 할 수 19:34있는 거 같아요. 자 채팅창에서 뭐 19:37싸우지 마시고요. [웃음]19:39지금 우선 님께서 무슨 말이 하고 19:40싶었는지 모르겠다 하시는데 어 사실은 19:43이제 라이브 처음 시작하면 원래 좀 19:45헤매요 저도 [웃음]19:48듣다 그리고 이제 채팅창에 물어보시면 19:50사실 물어보시는 얘기 따라가거든요.19:52그래서 채팅창에 뭐 얘기하시는 걸 19:54많이 따라가니까 뭐 라이브라서 뭐 19:57제가 정해 놓고 할 거면 그냥 녹화 19:58영상을 내죠. 근데 라이브라서 이제 20:00그때그때 또 컨디션, 기분, 뭐 20:02채팅창 반응에 따라 많이 달라집니다.20:04자, 그래서 미라클 모니고 싶으신지는 20:07제가 이해를 하는데 예, 뭐 그냥 뭐 20:10편하게 보는 자리니까 예, 뭐 그냥 20:13넘어 아, 싸우지 말고 예,20:14넘어가셨으면 좋겠습니다. 자, 그 20:16실리콘 볼리는 토큰 무한으로 쓰는 20:18느낌이다. 아, 한국은 벌써 면접 때 20:21토큰 최적화 가능하냐?20:23[웃음]20:24그러니까 이게 이게 이제 중요한 20:25요소가 된 거죠. 근데 토큰 아끼는 20:29걸 실력으로 봐야 하냐 그거는 그거는 20:32사실은 좀 다른 문제인 거 같고 20:33거기에 대한 중요한 트렌드가 예 20:36중요한 트렌드가 이제 뒤에 좀 20:38나와요. 이게 그니까 제가 이제 20:40사실은 그 단톡방에서 여러분들하고 20:42맨날 잡단 막 하고 뭐 그다음에 뉴스 20:44보이는 대로 정리해서 알려 드리고 막 20:45그러잖아요. 마치 뭐 진짜 리딩방은 20:49아니지만 전혀 리딩방이랑 상관없지만 20:51뭐 리딩방처럼 막 기술 테크 20:53업데이트를 해 드리는데 이제 그러다 20:55보니까 은연 중에 머릿속에서 그 20:57단톡방에서 좀 보시던 분들을 제가 20:59생각을 하면서 얘기를 하다 보니 예 21:01좀 말이 두석 없을 수 있습니다.21:03근데 궁금하신 얘기 있으면 그냥 21:04얘기하시면 제가 다시 말씀드릴 수 21:06있고 자 입이 좀 풀리기 시작하니까 21:08이제 본격적으로 진도를 나가 보도록 21:10하겠습니다. 자 그래서 저는 사실 21:12처음에는이 오픈 모델 만드는 사람들을 21:14이해를 못 했어요. 아니, 왜 저 21:17귀한 거를 막 그 공짜로 뿌리고 21:19뿌리고 막 이런 식으로 할까 그랬는데 21:21어 이제는 이해를 합니다. 예. 이해 21:24이제는 이제는 그게 어 굉장히 그냥 21:27고마운 일일 수도 있는데 고마운 일일 21:30수도 있는데 그것도 중요한 전략인 21:32측면이 있다. 예. 그거는 만 그런 21:34측면이 있어요.21:37자, 그래서 어 뭐 우리 입장에서는 21:39이제 통큰값이 내려가면 내려갈수록 21:41좋은데 자 일단 일단 예 일단 그 그 21:45근데 이제 그게 되려면 인프라가 일단 21:47돼야 되는게 한 가지가 있고요.21:48그다음에 인프라 얘긴 뒤에 엄청 많이 21:50나옵니다. 그 그 얘기 뒤에 많이 21:51나오니까 또 뭐 일자리 관련해 갖고 21:53얘기 얘기를 좀 더 해 보도록 21:55하고요. 어, 일단은 제가 지금 21:57시점에서 좀 어, 뭔가 뭔가 세한 22:01느낌이 드는게 뭐였냐면은 엔트로피에서 22:03자꾸 CEO가 정부한테 자기들을 22:07보호해 달라는 얘기를 막 하는 22:08거예요. 그다음에 오픈 AI 같은 22:10오픈 AI 같은 경우도 이게 뭐 22:14자기네 집은 5%를 정부한테 주겠다 22:17뭐 이런 식으로 얘기를 하는데 그 22:18대기업 같은 경우 그 뭐 이제 오픈 22:21AI 정도 되면 규모로 보면 22:22대기업이잖아요. 상장은 안 했지만 22:24그런 회사가 5% 지은 5%라 그러면 22:26굉장히 큰 거거든요. 그래서 그걸 22:28정부에 주겠다 뭐 이런 얘기를 하고 22:30그다음에 모델을 내놓기 전에 검수를 22:32받고 그다음에 정부에서 갑자기 모델 22:34내놓지 말라고 그러니까 갑자기 끊어 22:36버리고 뭐 이런 그 혼란을 막 그 22:39만들고 있잖아요. 근데 그 그런 22:41일들이 발생하는 이유가 뭔가 전 너무 22:44이해가 안 가는 거예요. 처음에는 22:46그냥 제품 관점에서 보면은 어 그냥 22:49자기들 제품이 좋으면 그냥 밀고 22:50나가면 되지. 왜 자꾸 정부한테 22:52이거는 위험한 기술이다. 뭐 이런 22:54얘기를 왜 할까 그랬는데 어 제가 볼 22:57때는 어 그래서 이제 조사를 해 본게 23:02기술적으로 정말 그러니까 정말 정말 23:04엔스로픽이 23:06독자적인 기술을 갖고 있는 건가?23:09그러니까 아무도 영역 못 따라가는 23:11기술인가라고 생각을 해 갖고 조사를 23:14해 봤는데 그거는 아닌 거 같아요.23:16그러니까 어 23:19단순히 단순히 23:22뭐라 그럴까? 어, 그러니까 23:25지금 상태에서 우리가 이제 클로드 뭐 23:28잘 쓰잖아요. 그리고 이제 딴 모델로 23:30갈아타기가 쉽지 않고 저 같은 경우는 23:32이제 쓰다가 이제 뭐 강의 만들고 뭐 23:35하다 보니까 그 토큰이 부족해 가지고 23:37계정 두 개 파 가지고 두 개를 23:38돌려가면 쓰고 뭐 이런 상황까지 23:40됐거든요. 근데 뭐 전혀 아깝지 않을 23:41정도로 좋아요. 좋은 건 맞는데 어 23:45과연 얘네들이 경쟁이 영원할 거라고 23:48생각이 든다면 영원할 거라고 생각이 23:50든다면 정부한테 그렇게 어 이거 좀 23:53뭔가 자꾸 정부 쪽하고 얘기를 하는게 23:56그게 뭔가 다른 이유가 있지 않을까 23:58혹시 얘네들이 알고 보면 그 해자 24:01그니까 보호해 주는 그 바운더리가 좀 24:04약한 거 아닌가 생각보다 예 생각보다 24:06좀 약한 거 아닌가 좀 그런 느낌이 24:10갑자기 드는 거예요. 예. 그래서 그 24:12관점에서 한번 봤어요. 그랬더니 24:16어 24:18보면은 안 알려 주는 것들이 있어요.24:21꽁꽁 숨겨 주는 것들이 있어요.24:23그리고 거기에 대해서는 뭐 언론에도 24:25얘기 안 하고 그냥 진짜 그냥 침묵 24:27침묵 그러니까 뭐가 필요 없어요라고 24:30얘기를 하는게 아니고 그냥 침묵에요.24:32침묵. 예. 침묵. [목을 가다듬음]24:33그 그 진짜 그 뭐 그니까 이따가 24:36없어진 거에 대해서는 사람들이 전혀 24:39인식을 못 하거든요. 인식하기 굉장히 24:40어렵거든요. 그러니까 뭐 주가 같은 24:42걸 보더라도 주가가 그 주가가 오를 24:45거예요. 오를 거예요 하다 오르는 거 24:47그런 거 없죠. 그게 아니고 조용한 24:49침묵 상태로 한참 가다가 어느 날 24:52갑자기 오른다 하던 하다가 쫓아가기도 24:55전에 그냥 확 올라버리잖아요. 그러면 24:57이제 그때 뒤늦게 올라간다는 소문을 24:59듣고 온 사람들이 옳은 가격을 사 25:00주고 뭐 이런 식이잖아요. 그것처럼 25:02침묵 상태에 있는게 정보가 더 25:05무섭거든요. 그래서 어 없 그냥 25:09얘기가 안 나온 것들이 더 무섭지 25:11않나? 어, 그 생각이 들고 의외로 25:14의외로 25:16의외로 그 중국이나 뭐 유럽이나 이런 25:19데서 좀 잘 쫓아와요. 생각보다 25:21오히려 오히려 그 혁신하면서 25:23쫓아옵니다. 그러니까 그냥 순 그냥 25:26가던 대로 똑같은 길을 똑같이 25:28겪어서로서는 도저히 빠르게 쫓아갈 25:30수가 없잖아요. 대신에 앞서간 25:33사람들이 이렇게 남겨 놓은 흔적들이 25:35있 있다고요. 그러면 그 흔적들을 25:37보고서 점프 점프 하면서 그 다른 25:39길로 가는 거죠. 대표적인 그 사례가 25:44이제 딥시크에서 ME 넣고 뭐 아래 25:46넣고 해 가지고 한번 이렇게 점프를 25:48했었잖아요. 그때부터 또 다른 경쟁이 25:51벌어지기 시작한 거고 저는 이제 이게 25:54진짜 시작인 거 같아요. 이게 진짜 25:56시작인 거 같습니다. 자, 그래서 뭐 26:00우리가 그래서 제가 그 유튜브를 26:03보는데 뭐 어떤 뭐 명문대 26:05교수님이라는 분이 나오시더니 한국은 26:08lm 절대로 못 한다. 뭐 이런 26:10얘기를 당당하게 하시더라고요. 근데 26:13어 저는 이게 이제 뭐 그분도 나름의 26:16이유가 있으시겠죠. 나 나름의 이유가 26:18있으시겠지만 26:19뭐 제가 그러니까 26:25앤트로픽 지금 시점에서 지금 시점에서 26:28우리가 엔스트로이나 오픈 AI랑 26:30똑같은 회사를 가질 필요가 있는가?26:32그렇지는 않은 거 같아요. 힘들기도 26:34하고 뭐 있으면 좋죠. 있으면 좋은데 26:37힘들죠. 지금 당장 뭐 1년 안에 26:39엔스로픽하고 똑같은 성능을내는 그 26:42서비스를 제공하는 회사를 어 당장 26:45당장 당장 만들 수는 없죠. 하지만 26:49장기적으로는 26:52장기적으로 가면은 전 거의 될 거라고 26:55보거든요. 예. 거의 될 거라고 26:57보는데 이제 시장의 크기라든지 뭐 26:59이런저런 면에서는 뭐 좀 차이가 27:02있겠죠. 차이가 있겠지만 27:05어 좀 이거는 예 그래서 이거 그게 27:07쉽게 포기할 만한 요소는 아니라는 27:10생각이 좀 들어 갖고 들었어요. 예.27:12그런 생각이 들고 이거는 제가 이제 27:14계속 좀 추적을 저 해 볼 필요가 27:17있는 거 같습니다. 자, 그래서 자,27:20그래서 일단은 남들은 절대로 못 27:22쫓아가는 건가? 뭐 그거는 좀 꼭 27:25그런 건 아닌 거 같다. 예. 그런 27:27정도까지 이제 정보가 나와 있는 거 27:29같고 그다음에 이제 시간이 27:30지나잖아요. 시간이 지나면 정보가 또 27:32새 나와요. 왜냐면 사람이 새 나오기 27:34때문에 사람이 그냥 나오게 아니고 27:36정보가 새 나오죠. 그래서 lm 27:38만들기라는 것 자체도 한 2년 3년 27:41전까지만 해도 정말 대단히 그 소수의 27:44사람들만 논문을 막 파헤쳐 가지고 그 27:47알아내야 되는 그런 지식이었는데 27:49지금은 그냥 클로드한테 만들어 줘 27:51그럼지가 만들어요. 예. 여기는 뭐 27:54몇 가지 이유가 있는데 그 앙드레 27:56카파시도 그렇고 그다음에 그이 책 27:58같은게 어느 순간 갑자기 쏟아져 28:00나오기 시작을 했거든요. 그래서 그 28:02교육 자료들이 나오기 시작하니까 28:03lm들이 그것도 배우 자기들이 28:05lm들이 학습 자료로서 교육 인터넷에 28:07있는 유튜브 같은데 있는 교육 자료 28:09책들을 보고 배우는게 한 가지가 있고 28:11그다음에 논문들도 당연히 보고 배울 28:13거고 그다음에 제 추측인데 자기들이 28:16써야 되기 때문에 그 LM 만드는 28:18법과 관련된 거를 가르쳤을 거예요.28:20그러니까 그 Lm 만들 lm을 만들 28:23때 lm의 성능을 가장 잘 올리는 28:26쉬운 방법은 l램 만드는 사람들이 28:27자기들이 알고 있는 걸 가르치는 거기 28:29때문에 특히 이제 고급 지식일수록 28:31그래서 어 지금은 귀신 같이 잘 28:34만들어 주는데 제가 지금 또 느끼는게 28:36뭐냐면은 조금씩 조금씩 얘가 LM 28:39만든 기술에 관해서는 뭔가 지식이 28:42사라지고 있어요. 예. 뭐뭔가 조금씩 28:44조금씩 이게 버전이 올라가면서 지식은 28:47조금씩 덜어내고 그 생각한 능력만 28:50남겨내고 있거든요. 근데 이거이 28:52그러면 어 여기서 얘기하는 생각하는 28:54능력이란 뭐냐 그거는 그게 그 이제 28:58논문 같은게 기록이 있어요. 놀랍게도 29:00있어요. 그러니까 어 논문을 보고 29:02그러니까 일반인들은 사실 그 유튜브나 29:05뭐 이런 데서 이제 조금 그래도 29:07똑똑하신 분들이 여기저기 이렇게 29:08주어들은 거 이제 전문가들은 사실은 29:10유튜브나 뭐 이런 걸 하기가 쉽지 29:12않으니까 이제 그런 걸 뭐 어떻게 29:14취득해서 중간 경로를 한번 거쳐서 29:16접근을 하시기 때문에 이제 약간 좀 29:18이렇게 뭐 좀 사람들이 자극적으로 29:21받아들일 거 위주로 이렇게 정보가 파 29:23그 넘어오잖아요. 그래서 많은 부분을 29:26놓치고 있는 거죠. 사실은 예, 많은 29:28부분을 놓치게 되는게 어쩔 수가 없는 29:30측면이 있는데 근데 이게 나중에 그 29:33조 자료를 이렇게 딱 보면은 아,29:35여기 그냥 다 있었네. 그냥 당당하게 29:37논문에 적혀 있었네. 너무 노골적인 29:39거예요. 그냥 뭐 어 여기 뭐 여기 29:42과자 있음 이렇게 뭐 여기 먹을 거 29:44있으니 와서 마음대로 가져가세요라고 29:46써 있는데 아무도 안 쳐다봐서 몰랐던 29:50막 거의 그 정도 수준으로 자료가 다 29:52있는 거예요. 엔스로픽에도 [웃음]29:55그러니까 엔스로픽에도 29:57논문을 그냥 당당하게 내놨어요. 그냥 30:00당당하게 내놔 가지고 그냥 뭐 30:04뭐 뭐 뭐 뭐 이렇게 그 LM이 30:06작동을 하는 원리가 이래요라고 이렇게 30:08당당하게 써 있어요. 예. 당당하게 30:10있습니다. 그래서 그런 거 하나씩 30:11찾아보시면 좋을 거 같고 그래서 자 30:13그런 그런 그래서 그런 그 지식을 30:16덜어내고 생각하는 방법 위주로 남기는 30:19쪽으로 가면은 모델을 크게 줄일 수 30:21있죠. 그럼 모델을 크게 줄이면 30:23줄일수록 어떻게 돼요?30:26작은 모델을 만들 수가 있죠. 예.30:28작은 모델을 점점 만들 수가 있기 30:31때문에 어 저는 뭐 이건 뭐 개인 제 30:35개인적인 의견인데 좀 어 작아지는 30:37거가 작아지는게 꽤 괜찮을 것 30:39같아요. 근데 이제 작아진다.30:41작다라의 기준이 작다의 기준이 지금 30:44우리가 그냥 생각하는 작다는 거 30:46같아요. 뭐 예를 들면은 뭐 집에 30:48있는 그냥 게임하던 10년 된 그래픽 30:51카드 뭐 2080 30:53가지고 뭐 쓸 만한 lm을 집에서 뭐 30:57코딩할 때 막 돌려가면서 내일을 대신 30:59시킬 수 있냐 그거는 아닐 거 31:00같아요. 근데 하드 그러니까 하드웨어 31:03발전하고 같이 가야 되는 측면은 31:06확실히 있는 거 같아요. 예. 그래서 31:08하드웨어가 굉장히 중요한 거 맞고요.31:10그다음에 논문을 보잖아요. 논문을 31:12봐도 2000 몇 년도에 나온게 있고 31:142014년도에 나온게 있고 31:162017년도에 나온게 있고 뭐 31:182020년에 나온게 있고 뭐 이게 31:20순서대로 올라가면서 뭔가 이렇게 31:22아이디어가 막 나오는데 사실은 31:24그때그때 잘 보면은 31:26그냥 그것만 갖고 독자적으로 막 31:28가는게 아니고 주변 업계에서 예를 31:31들면은 언어 모델을 만든다 하더라도 31:34이미지 만들고 동영상 만들고 뭐 이런 31:36거랑 같이 간다고요 사실은. 예.31:39그니까 여러분들 지금 알게 모르게 31:41지금 또 그 이제 보세요. 제가 제가 31:43하는 얘기 듣고 나서 그 뭐 그 저기 31:46트위터나 뭐 유튜브나 뭐 이런데 특히 31:48이제 외국 유튜브 이렇게 보시는 분들 31:50보시면은 조금씩 조금씩 이미지랑 31:53비디오 쪽으로 넘어가고 있어요.31:55네러티브가 보세. 예. 놀랍게도 LM 31:57얘기 많이 줄어듭니다. 그러니까 31:59LLM 자체만 갖고는 이제 뭔가 32:01흥미가 좀 떨어지는 것도 있겠지만 32:03비즈니스 측면에서도 사람들한테 LM에 32:06대해서 더 각인을 시키기보다는 오히려 32:08침묵을 좀 해야 되는 시기로 슬슬 32:10가고 있지 않나? 어, 그러니까 괜히 32:12괜히 더 띄우면은 어, 오히려 해자를 32:14위협받을 수도 있다고 생각하는 거 32:16아닌가 좀 이런 이건 약간 음모로적인 32:19견해고요. 그래서 좀 그런 시기로 32:21가고 있는 거 같습니다. 반대로 32:23반대로 이제 그냥 어떤 기술이 막 32:26최신 기술이 나왔어. 어떤 최신 32:28기술이 나왔는데 그 기술을 나만 32:30모르면은 뒤쳐지게 되죠.32:36그래서 LLM이라는게 좀 이제 교향 32:38수준으로 떨어지고 있고 누구나 이제 32:40써야 되는 건데 지금 문제가 32:43하드웨어가 안 받쳐 줘요. 그렇죠?32:45그래서 근데 또 이것도 제가 쉽게 말 32:47못 하는게 하드웨어가 안 받쳐 주니까 32:49어떻게 돼요? 반도체 메모리 이쪽에 32:52돈을 잘 버 잘 버는 예 그런게 32:55뭐 좋다 나쁘다를 이쪽 편을 이쪽 32:58관점에서 생각하면은 뭐 한국 관점 33:01한국 경제가 뭐 삼성 하이닉스가 이제 33:03수출을 잘해서 돈 번다 뭐 이거걸로 33:05생각하면은 또 그게 좋은 거 같고 또 33:08반대로 이제 소프트웨어 만드는 사람 33:10입장에서 생각하면은 아 이거 아 이거 33:12로컬해서 그냥 실시간으로 막 돌려야지 33:14제대로 성능력이 나오는데 이거 33:16API로 큰 거 내고 하려니까 뭐 33:19느리다 속 터진다 뭐 이런 관점 33:21생각하면 아 메모리 좀 싸게 풀지 뭐 33:23이게 뭐야 뭐 이런 이렇게 되는 33:24거죠. 예. 그래서이 관점에 33:26대해서이이 어쩔 수 없는 그 심리적 33:29상태에 대해서 아마 여러분들도 뭐 33:30일부 좀 공감하신 분들 계실 것 33:32같고요.33:34자, 그래서 그 이게 쓰다 보면은 33:36빨랐으면 좋겠는데 어 빠르게 하려면은 33:39네트워크로 왔다 갔다 하고 아주 큰 33:40모델로 쓰기보다는 좀 작은 몰로 33:42돌리고 싶어 싶을 수밖에 없어요.33:44근데 어 일단 지금 상태에서는 모델 33:48자체를 쥐어 짜는 짜 가지고 더 33:51낮추는 거는 좀 힘들어 보여요.33:53그러니까 지금 말씀드린게 그 33:55얘기예요. 그러니까 하드웨어가 33:57그러니까 낮은 [목을 가다듬음] 저가 33:58하드웨어에서도 꽤 잘 돌아가는 시대가 34:01분명히 올 거라고는 보는데 아직은 34:04우리가 일상에서 쓰는 PC 가지고는 34:06좀 힘든 수준이다. 그러니까 한번 34:08픽스가 한 번 더 업그레이드가 되는 34:10거죠. 그니까 그 보세요. 그 옛날 34:13생각해 보시면은 자 인터넷이 인프라가 34:15쫙 깔렸어요. 그러면 그 인터넷이 34:18나오기 전에 PC 사양하고 인터넷이 34:21나온 후이 PC이 업그레이드가 많이 34:24됐거든요.34:26근데 그런 근데 한번 이제 딱 그렇게 34:28인터넷 세대가 된 다음에 업그레이드가 34:31PC가 많이 됐어요. 그럼 그다음부터 34:33어떻게 됐냐면은 사람들이 웹브라우저로 34:35뭐 문서 작업하고 뭐 워드 뭐 34:37파워포인트이 정도만 하면 일단은 34:40편안하니까 34:41뭐 쓸 수 있으니까 그다음부터 또 34:44PC가 한동안 업그레이드를 안 하는 34:46정체 상태로 갔었거든요.데 그러다가 34:48이제 AI가 새로운 인프라로 34:50깔린다라고 가정을 하면 뭐 그렇게 갈 34:52거라고 보지만 그 되면 이제 인프라가 34:55깔리고 그다음에 개인 장비들이 34:57업그레이드 되고 이제 뭐 모바일 34:59장비도 이제 업그레이드 되고 이렇게 35:01되면 그다음에 다시 한번 소프트웨어 35:03사이클로 들어가는 거죠.35:08그래서 제가 이게 왜 이런 일이 35:09벌어지나 하도 궁금해 갖고 사이클을 35:10계속 뒤져봤더니 뭐 그냥 뭐 옛날에 35:13전기 그다음에 철도 뭐 이런 식으로 35:16해 가지고 그 사이클이 도는 거를 35:18제가 아니고 제가 아니고 이미 누가 35:20다 조사를 했나 보더라고요. 그래서 35:22클러드가 다 알고 있어요.이이 35:24[웃음]35:25상황 이해하시겠어요? 그러니까 어 35:27제가 지금 만들어 놓은이 슬라이드 35:28이제 이제 [목을 가다듬음]35:30강의 슬라이드는 이렇게 안 만드는데 35:32어 일단 라이브는 좀 양으로 양이 좀 35:35그러니까 이런 이런 거 얘기할 때 좀 35:36양이 좀 필요할 것 같아 갖고 쫙 35:38그동안 모아 놓은 거를 이렇게 그 쫙 35:40슬라이드를 양으로 좀 밀어붙였거든요.35:42그러면 이렇게 막 이렇게 조사가 돼서 35:43나오잖아요. 그러면 이게 사실은 35:46누군가가 모이고 모이고 모인 거 뭐 35:48이런게 그 엔트로픽이 그 자체가 그 35:52어떤 구글 예 구글 더하기 언어 35:55인터페이스 뭐 이런 느낌으로 정보를 35:57지금 모아 주는 거죠. 자, 그래서 36:00지금 제가 보는 관점은 지금 제가 36:02조사한 바로는 어, 아직 그니까 많은 36:04분들이 이제 로컬 모델을 돌리고 싶어 36:07싶어 하시는데 어, 아직까지는 조금 36:10부족한 감이 있다. 물론 이제 지금 36:12상황에서 굉장히 좀 좋은 하드웨어 36:13쓰시는 분들은 이것저것 어 쓰실 수 36:15있을 텐데 이제 이게 일반일들이 갈 36:18때 일반인들한테 갈 때까지는 시간이 36:20꽤 걸린다. 근데 그 기간이 바로 36:24황금기예요.36:26그 우리가 우리 어릴 때 안 좋은 36:29기억 중에 하나가 용산가 가지고 36:31이렇게 좀 이제 사기당하고 [웃음]36:35깡패도 한번 만나보고 뭐 이런 경험 36:36있잖아요. 근데 지금 놀이켜 보면 36:38제가 그 그때 그 용산 분위기가 36:40좋았다는게 아니고 지금 놀이켜 보면 36:42그때가 활기찬식이었다는 거예요.36:45그러니까 용상이 잘되고 사람들이 PC 36:48사오려고 많이 오고 하니까 예 그런 36:51그런 활발한 뭐가 있으니까 경제가 36:54올라가고 뭐 뭔가 변화 시계가 오고 36:56희망을 갖고 하면 그런 성장이 36:58시되었다는 거죠. 근데 이제 어 37:02예 그래서 지금 다시 근으로 그쪽으로 37:05가는 중요한 길모 그 그 길을 만들어 37:08주는게이 LM 기술이다. 그거를 제가 37:10지금 계속 파고 있습니다. 자 37:13그렇다면 최신 프론티어 트랜스포머 아 37:17그 LM LM 하면 트랜스포머죠. 그 37:20뭐 새로운 형식이 37:24[콧방귀][목을 가다듬음]37:25뭐 새로운 구조가 나오면 좋겠죠.37:27예. 뭐 뭐 천배 빠르고 뭐 1천배 37:30싸고 뭐 이런 기술이 나오면 좋겠지만 37:31아직까지 이제 트랜스포머가 되세고 어 37:35많이 쓰이고 있죠. 그래서이 그 최신 37:38프런티어 기술은 어떤 것들이 있는가?37:41뭐 옛날 이제 구글에서 2017년도 37:44트랜스포머 나오고 그다음에 여러 가지 37:46이제 변종 생기고 디코더 옥내리로 37:49나오고 GPT 나오고 등등 뭐 이런 37:50과정을 거쳐 갖고 이제 최 GPT가 37:53거기서 나온 거잖아요. 그래서 그상 37:55이름 그 이름이 아주 상징적이죠.37:57근데 실제로는 내부적으로는 어 뭐 38:00예를 들면 엔스로픽에서 자기들이 어떤 38:02모델 쓰는지 전혀 얘기를 안 하고 38:04있지만 GPT 구조를 그대로 쓰고 38:06있지 않을 거 같아요. 예. 않을 거 38:08같아요. 느낌이 그렇습니다. 그래서 38:11뭐 대표적인게 이제 그 전문가 혼합 38:14방식. 근데이 ME라는 게처 오브 38:16엑스퍼츠가 사실 아주 오래된 머신 38:19러닝 교과서에도 나오는 용어예요.38:21그니까 아이디어 자체가 38:22새롭다라기보다는 38:24뭐이 아이디어를 여기에 결합하고 저 38:26아이디어를 저기 이렇게 또 써 보고 38:28뭐 이런 과정을 이제 거치게 되는 38:30거죠. 근데이 발전에 가장 큰 38:33장애물이 되는 거는 여전히 38:35GPU입니다. 그러니까 사람도 38:37중요하죠. 사람도 중요하고 뭐 다 38:39중요한데 이제 뭐 제가 지금까지 지내 38:43보니까 경험상 뭐 논문을 쓴다 38:45그러면은 대부분 사실 인간의 두뇌는 38:49뭐 IQ가 뭐 1천 정도 되는 사람은 38:51없잖아요. 뭐 다 비슷비슷하잖아요.38:54뭐 뭐 50% 차이가 크게 나오고 38:56그러진 않잖아요. 그러니까 38:58사실 뭐 아이디어 싸움도 있겠죠.39:01근데 보통은 39:03남들보다 39:05느린 장비를 가지고 남들이 그걸로 39:08테스트를 못하는 상황에서 내가 39:10어떻게든 낮은 성능의 장비를 갖고 39:12이게 된다라는 최소한의 입증을 하는 39:14거기 그게 사실 연구거든요. 그러니까 39:19물론 GPU 한 번에 수천 개씩 39:21돌리면서 연구하면 좋죠. 영하면 39:23좋은데 어 세상이라는게 내 아이디어는 39:27내가 아니면은 키우지 못하잖아요.39:29남이 내 아이디어만 보고 거기다가 뭐 39:32하루에 몇 억씩 넣어 줄 순 없는 거 39:34아니에요. 그렇기 때문에 연구를 39:36하는게 결국은 39:38안 좋은 장비로 하게 돼 있어요.39:39예. 그 장비라는게 좋은게 있어도 39:42있으면 더 좋은 걸 원하게 되는 39:44거라서 결국은 심리적으로는 안 좋은 39:46장비 갖고 하게 돼 있거든요. 그래서 39:48그걸 쥐어자고 주어자고 한 상징이 그 39:50딥시크에서 ME서 가지고 어떻게 39:52어떻게 해서 싸게 했다라고 한 거죠.39:54물론 그것도 나중에 논란이 많이 39:56붙었어요. 뭐 이게 좀 과소하게 39:59그 비용을 적게 썼다라고 이렇게 좀 40:02과장했다. 뭐 그런 얘기도 있고 뭐 40:04등등한데 어쨌든 그게 굉장히 중요한 40:07그 갈림길를 만든 거는 사실입니다.40:09그다음에 뭐 하이브리드 방식 40:12하이브리드도 뭐 하이디 하이브리드라는 40:15단어 자체만 놓고 아이디어를 뭐 좋고 40:18나쁘고를 평가할 순 없죠. 근데 40:20어쨌든간에 이런 식으로 뭔가 40:22절대적으로 트랜스포머 뭐 하나만 하면 40:24다 된다. 이거를 스케일 업 하면 다 40:27된다. 뭐 이런 거에 대해서는 이제 40:29그 얘기는 은근히 사라졌어요. 은근히 40:31사라졌고 40:32근데 이제 제가 어 논문이랑 뭐 이런 40:35거를 엄청나게 요즘에 읽었거든요.40:37읽고 뭐 하다 보니까 좀 타이밍이 40:40늦은 거죠. 타이밍이 약간 늦었는데 40:42그때 그 시대에 저 사람이 왜 저런 40:44헛소리를 했을까가 이제 이해가 가는 40:46거예요. [웃음]40:49예를 들면 예를 들면 이제 그 이제 40:53뉴럴 네트워크 같은 경우는 그냥 40:54가까워 보이는 거 막 이게 이렇게 40:56묶어 가지고 혼합해 주는 뭐 그런 40:58성능이 있잖아요. 그 성질이 40:59있잖아요. 성질이 있는데 이제 그게 41:01장점이기도 하고 단점이기도 한데 그걸 41:03보다 보면 약간 그거를 하나하나 41:05자기가 그냥 케이스바이 케이스로 41:07리뷰를 하다 보면 정신이 좀 41:09혼미해지긴 하거든요.여 여러분들 뭐 41:11야근하면서 서류 작업하고 뭐 숫자 41:14다루는 작업 엑셀 작업을 한다고 41:15생각해 보세요. 이틀 3일을 밤새갖고 41:17했다. 그 정신이 좀 판단이 41:18흐려지잖아요. 그러다 보면은 어이 41:20채봇이 이게 lm 트랜스포머 갖고 41:23돌렸는데 이게 와 진짜 인공 지능인 41:25거 같다. 이런 착각을 할 수밖에 41:27없는 거 같아요. 착각인에요. 착각.41:29착각. 그래서 어 그니까 옛날 옛날 41:33문헌들을 보니까 거기 그때 그 41:35사람들은 사실 그러니까 미래 지금 41:38우리 미래 우린는 이제 미래에서 41:39과거를 보는 관점이잖아요. 그렇게 41:41되면은 이제 그때 상황이 더 명확하게 41:44보이는 거죠. 근데 그때 그 당시 41:46사람들 입장에서는 뭔가 진짜로 진짜로 41:50설레발칠 만한 뭔가 그 뭐 인류를 41:52멸망하게 만들한 뭔가를 자기가 하고 41:54있다라고 믿고 싶었을 것 같아요.41:57예. 그런 그런 논문을 읽다 보면 좀 41:59그런게 보입니다. 그다음에 뭐 주가가 42:01오락가락하고 뭐 등등 해 가지고 42:02이런게 있는데 뭐 어떤 면에서 보면은 42:05사실 42:06예 뭐 좀 뭐 당연한 측면이 있죠.42:09그니까 뭐 자료 구조를 공부하고 42:10알고든 공부하고 기초 공부를 하고 뭐 42:12기초 구조를 알면은 어떻게 보면은 좀 42:14당연히 캐싱을 하고 싶을 수 있고 42:16당연히 뭐 뭐 어떤 면에서는 강화 42:18학습을 써야 되고 뭐 등등 뭐 여러 42:20가지 이제 방향성이 있는 측면이 42:22있습니다. 그래서 어 42:25좀 약간 보수적으로 얘기를 하면은 42:26그냥 기본 트랜스 트랜스포머 구조를 42:29크기만 키워 가지고 그냥 크기만 42:32무식하게 키우면은 그냥 인류가 가지고 42:34있는 모든 데이터 센터를 다 하나에다 42:36합쳐 갖고 크게 돌려 버리면은 다 42:38나온다라는 얘기는 이제 안 하잖아요.42:40그렇죠? 예. 그 얘기 이제 많이 42:43사라졌고요. 그 그 얘기 그것도 사실 42:45저는 큰 모델 하나 갖고는 안 될 거 42:47같고 [웃음]42:49저만 저 저만 그런게 아니고 그런 42:51얘기를 한 사람들이 많았는데 계속 42:53우기다가 그분들 이제 요즘에 좀 침묵 42:55상태로 들어가셨잖아요.데 이제 그분들 42:57다시 또 그 혁신적인 내용 갖고 또 42:59나타나시길 좀 기대합니다. 그래서 어 43:02일단은 예 프론티어 LLM 구조는 43:05이제 계속 발전하고 있다. 그래서 어 43:08제 경험상, 제 개인 경험상 43:11저게도 빨라질 수 있겠어 싶은 것도 43:14어떻게든 또 나와요. 예. 그런 걸 43:16많이 봤어요. 예. 그런 걸 많이 43:18봤기 때문에 어 안 되는 거는 저는 43:20없다라고 생각을 합니다. 안 되는 건 43:22없다라고 생각을 하고요. 뭐 좀 더 43:25기대를 해보고 있어요. 더 뭐 43:27생각지도 못한 더 좋은 기술들이 나올 43:29수 있지 않을까. 그러니까 얼마 43:31전까지는이 트랜스포머 구조를 스케일 43:34업하는 거에 되게 집중을 많이 했는데 43:37어 그 단계는 이제 좀 정리가 됐고 43:40이제 구조 자체를 좀 바꾸거나 뭐 43:42전통적인 알고리듬하고 뭔가 결합시켜서 43:46새로운 구조를 만들어서 좀 혁신적으로 43:49빠르게 하는 거에 대해서 이제 얘기가 43:51많이 나오고 있어요. 그리고 글로 갈 43:53겁니다. 모든 기술은 그렇게 가요.43:54예. 순서가 항상 그랬습니다. 그래서 43:56그 거기에 대해서는 43:59좀 예. 그렇게 보고 있고 뭐 뭐 뭐 44:01이것도 이제 정해진 트렌드라고 볼 수 44:03있을 것 같아요.44:06자, 그다음에 이제 그 가속하는 거.44:09가속하는 거 뭐 대표적인게 캐싱하는 44:12거죠. 예. 캐싱하는 것도 이제 44:13기본으로 들어왔고 뭐 이거는 잘 44:16알려진 부분이니까 아마 예, 뭐 44:18적당히 넘어가도 될 거 같습니다. 뭐 44:20다들 그냥 아, 근데 아, 맞아. 그 44:23얘기는 또 하고 싶어요. 이게 또 44:24굉장히 재밌는게 재밌다고 해야 되나?44:27소프트웨어 기술의 장점 이게 뭐 그냥 44:32굉장히 쉽게 집어넣을 수가 있어요.44:34그까 소프트웨어 기술은 누군가가 44:36만들어서 공개를 하면 나 논문에 44:39논문에다 이러 이러한 거 좋은 거 44:41만들었다라고 하면 몇 명이 달라붙어 44:43갖고 어 진짜 그렇네 아니면 아 이거 44:45아니야 이렇게 해서 검증 과정을 44:46거치고 그다음에 될 거면은 좋은 거 44:49진짜 좋은 거면 쫙 퍼지죠. 예 쫙 44:52퍼지죠. 굉장히 확장이 쉬운 분야라고 44:55해야 될까요? 그래서 지금 이런 44:58[목을 가다듬음]44:59지금 뭐 이런 새로운 기술들이 나왔다 45:00그러면 나는 손가락 빨면서 와 나는 45:04이제 겨우 뭐 그 뭐 lm 뭐 파이썬 45:06파이썬 기본 문법 공부하고 있는데 저 45:08어떻게 쫓아가지 이게 아니고 그냥 45:10클러드한테 야 나 캐싱 이런 아이디어 45:13있는데 이것 좀 해 봐 그러면 막 45:15자기가 찾아봐 갖고 어 이거 어떠어다 45:17아이디어고 뭐 저기 뭐 허깅 페이스에 45:19뭘로 이미 올라와 있어요. 뭐 어쩌고 45:21하면서 자기가 그냥 구현해 주는 그런 45:23시대가 돼 버렸죠. 예. 그렇기 45:25때문에 진짜로 어떻게 보면 정보 45:28지식이 있고 없고의 차이가 더 커지는 45:30예, 좀 그런 시대로 가는 거 45:32같습니다. 그러니까 예전에는 45:33소프트웨어 기술이 나왔다고 하더라도 45:35논문을 보고 내가 이걸 하나하나 45:37구현을 해야지만 쓸 수 있는 그런 45:39시대도 있었죠.45:41그런 영역도 아직도 있고요. 아직도 45:43있고 그래서 그런 시대가 있었는데 45:46이게 공유가 가능한 영역은 굉장히 45:49빠르게 공유가 되는 그런 시대인 45:51거죠. 그렇다면 45:55구연 자체에서 장벽이 있는 영역은 45:57전혀 없는가? 그렇지는 않죠. 이제 45:59대표적인게 이제 그 모바일에서 LM을 46:03어떻게 돌릴 것인가? 그다음에 특정 46:05하드웨어에서 어떻게 돌릴 것인가?46:07특히 이제 뭐 로봇 관련된 그런 46:09거에서 어떻게 돌릴 것인가 뭐 이런 46:10분 이런 분야도 예. 그런 영역도 또 46:13분명히 존재하는 면이 있습니다. 자.46:19자, 그다음에 학습을 시킬 때 이거는 46:22제가 흑역사가 하나 있어요. 어떤 46:23역사가 있냐면은 제가 한 이제 그 46:27한국에서 아직 교수하고 있을 때 어 46:30그 뭐 레이트레이싱 같은 걸 하면은 46:32이제 정밀도가 그 더블 그니까 정밀도 46:36높은 걸 쓰면은 정밀도 높은 걸 써야 46:38돼요. 레이트레싱 할 때. 옛날에 46:39그랬어요. 예. 그런식이 했고. 근데 46:42그렇다고 뭐 그 당시 레이트레이싱 46:46기술에 지금 AI 기술만큼 사람들이 46:48막 이렇게 달라붙고 뭐 이러지도 46:49않았거든요. 예. 옛날 얘기지.46:51어떻게 보면은 그때는 그래 가지고 46:54제가 그때 아 앞으로는 컴퓨터가 더 46:56좋아지니까 이제 플러트 그니까 46:584바이트가 아니고 이제 더블형 예.47:01더블형이 대세가 되지 않겠나? 누구나 47:04그냥 기본적으로 더블을 쓰지 47:06않겠냐라고 이제 얘기를 한번 한 적이 47:08있는데 그때 저 아는 분이 그 제 47:11페북에 그렇게 썼거든요. 그 그래서 47:13아 더블 쓰니까 좋다. 어 더블 마음 47:15편하다. 더블이 자릿수가 많으니까 47:17당연히 마음이 편하죠. 그래서 47:18수채오류 같은 거에 대해서 신경을 47:20쳐도 되니까 좋다 뭐 이러면서 제가 47:21글 썼더니 어떤 분이 반대로 갈 47:23거라고 하신 거예요. 그때 알려 주신 47:25거죠. 그래서 반대로 갈 거다.47:27오히려 더 크기가 작은 데이터형으로 47:29갈 거다라고 했는데 그분이 하드웨어에 47:32대해서 저보다 더 잘 아셨던 거죠.47:34지금 돌아보면은 그분 말씀이 47:36정확하죠. 지금 보면은 그 숫자 47:39하나를 표현할 때 가급적 더 적은 47:42데이터양을 사용하려고 어 발달을 하고 47:44있어요.47:46그래서 뭐 어떤 기술은 그냥 1령만 47:49가주 가지고 한다. 뭐 이런 기술도 47:52있더라고요.데 이제 아직 그게 뭐 47:54대세로까지 퍼진 거 같진 않은데 47:55어쨌든 되긴 된다. 이런게 나오고 47:58있어 가지고 어 48:00예 그 컴퓨터를 다룬다라는 측면에서 48:04예 거꾸로 제가 옛날 생각했던 거랑은 48:08좀 거꾸로 가고 있다. 예 [웃음]48:09거꾸로 갔다. 흑역사 하나 말씀드렸고 48:12그래서 지금 트렌드는 계속 어떻게 48:14하면은 그니까 하드웨어 어떻게 보면 48:16이것도 아이고 슬라이드를 너무 빨리 48:19넘어왔네. 어떻게 보면은 이것도 48:21어떻게 보면 이것도 하드웨어 발전이 48:22좀 그 연구하는 사람들 성에 안 48:25차니까 아유 그 하드웨어가 메모리 48:28속도가 밴드에스가 48:30너무 작으니까 그러면 그냥 숫자 48:33하나를 표현할 때 데이터를 적게 48:34사용하면 더 많은 숫자를 보낼 수 48:37있지 않을까 뭐 이런 그냥 간단한 48:38아이디어로 어떻게든 주어짜기 시작한 48:40거죠. 근데 이게 48:43이것도 마인드가 48:46옛날 마인드는 뭐 이걸 구현을 어떻게 48:49하지 막 고민하는데 요즘은 진짜 그냥 48:51딸깍하면 구현 해 주니까 [웃음]48:54예, 딸깍하면 해 주는 좋은 시대여 48:56가지고 더 넓게 퍼질 수가 있는 거 48:58같습니다. 자, 그래서 어, 근데 또 49:01바꿔 생각하면은 그럼 이게 이게 49:03만약에 나중에 이제 뭐 반도체 메모리 49:06반도체 값이 싸지고 메모리가 많이 49:07풀리면 그때는 해결이 이걸 안 쓸 49:10거냐? 또 그렇지 않겠죠. 예. 한번 49:13나온 기술을 안 쓸 이유는 없잖아요.49:15그렇기 때문에 이것도 어 좀 중요한 49:18트렌드가 될 거다. 그래서 어 여기에 49:20대해서도 뭐 여러분들이 이제 항상 49:22염도에 좀 두시고 예 공부를 하셔야 49:25될 것 같습니다. 자,49:28그다음에 뭐 구조와 예측을 바꾼다.49:30뭐 출론을 하기 위해서 이제 어텐션 49:33플러스 만바 뭐 이런 거. 그다음에 49:35여러 토큰 한 번에 등등 뭐 해서 49:37우리가 생각할 수 있는 기술들은 다 49:40나오고 있는 거 같아요. 이게 이게 49:42발전이에요. 그러니까 다들 어 이거 49:44될 거 같은데 난 이거 될 거 같아.49:46이거 해 보자 해 갖고 내가 해 49:47보니까 잘되더라라고 하면서 이제 49:49아이디어들이 막 이게 쏟아져 나오고 49:51있는 거죠. 근데 역설적으로 이게 49:53오히려 오히려 좀 그 반도체 품기 49:56현상이 오히려 이걸 어 좀 가속하는 50:00거 아닌가 뭐 이런 느낌을 살짝 받고 50:02있어요. 예. 예. 살짝 받고 있고.50:05어, 그다음에 뭐 GPU가 부족하기 50:08때문에 우리는 lm을 못 맞는다.50:10그것도 좀 아닌 거 같아요. 저는 뭐 50:12근데 이제 한국의 몇몇 회사가 아주 50:15열심히 하고 있고 조용히 좀 이제 뭐 50:17언론에 뭐 이것저것 터뜨리기보다는 50:20조용히 묵묵히 자기 할 일 하고 계실 50:22거라고 생각이 듭니다. 자, 그래서 50:24이런 기술들 많이 발달되고 있 50:26발달되고 있고 그다음에 양자화 서빙 50:29뭐 이런 것도 예, 뭐 이것도 오래된 50:31기술이죠. 어떻게 어떤 관점에서 50:33오래된 기술이죠? 오래된 기술이고 아 50:34여기 있네. 비트는 여기 나오네.50:36가중치를 -1 0 1 세 개의 50:38값으로만 한다. 저는 처음에 이게 50:40말이 돼 그랬는데 진짜 되더라고요.50:43[웃음] 그래서 50:44와 진짜 이게 사람들이 진짜 똑똑한 50:47사람들한테 동기 부여를 해 놓고 50:50일시키면 진짜 다 해내는구나. 와 50:53이거 보고 이런 하여튼 뭐 50:54재밌습니다. 예. 굉장히 뭐 재미 50:57재밌고 있어요. 재밌게 보고 있어요.50:58발전하는 과정들을 이렇게 재밌게 보고 51:00있습니다.51:03자, 그다음에 추론이 사실은 좀 51:06중요한 측면이 있는 거 같아요. 이게 51:08어 그러니까 LM 자체 그 인터넷에 51:12여러분들 그 얘기 하시잖아요.51:14인터넷에 내가 이제 글 올려는 거 51:16올려놓고 뭐 하는 거 그거 얘가 그 51:19한번 읽어 가지고 뭐 다 베기는 거 51:21아니야? 뭐 이렇게 생각하시는데 51:23사실은 51:25뭐 그 말 그 [목을 가다듬음] 말이 51:26틀린 건 아니에요. 그 말이 틀린 건 51:27아닌데 사실은 51:30뭐 내가 뭐 내가 생각할 때 아주 51:32뛰어난 글 뭐 여러분들이 뭐 이제 51:34블로그에 하나 이렇게 올렸다고 쳐 51:37봐요. 그러면 lm이 그거를 읽는다고 51:39하더라도 그냥 한번 이렇게 스쳐갈 51:42뿐이에요. 그걸 뭐 곱씹으면서이 51:44[웃음] 사람의 글이 어쩌고 저쩌고 51:47뭐 그렇게 곱씹고 뭐 이렇게 하진 51:49않습니다. 예. 그게 아니고 어 그 51:52실제로 이제 lm이 뭔가를 일을 할 51:54때는 어 그냥 지나간 건 그냥 지나간 51:57것 뿐이고 추론을 따로 배워요.52:00추론을 따로 배워. 그래서 그 이제 52:03이게 언제 이게 또 뭐가 문제가 52:05되냐면은 느려져요. 느려져. 그래서 52:08그 클로드 쓰실 때 보면은 52:12그 클로드 쓰실 때 보면 싱킹이라고 52:14나오면서 이렇게 한참 걸리잖아요. 저 52:16같은 경우는 아예 일을 시켜 놓으면은 52:19그냥 딴데 가요. 그러니까 안 보고 52:21있지 않아요. 그 딴데가 딴데 갔다가 52:24저 같은 경우는 일 끝나면 띵 소리가 52:26나게 해 놨거든요. 그래서 딴데 가서 52:28뭐 딴 거 하고 있다가 띵 소리 나면 52:30와서 보거든요. 그래서 그 정도로 52:31think킹을 계속 하게 되는 52:33거예요. 반복해서. 그러니까 옛날에는 52:36옛날에 처음 뭐 코딩 도와주는 뭐가 52:38나왔다라고 하면은 그때는 한 번 넣고 52:41한 번 나오는 거였어요. 사실은.52:43그러다가 이제이 출론 모델이 52:46잘된다라는 얘기가 나올 때 어 저는 52:49처음든 생각이 딱 그거. 아 52:50느려지겠네. 느려지겠네. 근데 이것도 52:52저도 어떻게 보면 또 흑역사죠. 저는 52:55딱 보고 단점부터 지적했어요.52:56느려지겠네.이 생각부터 했는데 왜냐 52:58빠른 걸 좋아하니까. 근데 연구하는 53:01사람들은 이걸 또 기회로 보고 53:02밀어붙여 갖고 지금 클로드나 뭐 오 53:05그 채 GPD 같은 애들이 일 53:06잘하는게 한번 보고 그니까 인터넷에 53:09있는 글들을 한번 보고 이렇게 한게 53:11아니고 출론을 따로 배우고 그거 53:13가지고 생각 생각해 가지고 하는 53:15거예요. 생각하는 방식 자세를 따로 53:17배웁니다. 이것도 사실은 중요한 53:20굉장히 중요한 영역이에요. 근데 어 53:23여기 이거 이것도 교재 나왔거든요.53:25교재 나왔는데 뭐 이제 공부라는게 좀 53:28그렇죠. 그 앞부분에 이제 기본적인 53:31LM 그 프리 트레이닝 시키는 거 53:34예, 그런 거는 좀 많은 분들이 이제 53:35관심 갖고 보시지만 이제 출원 정도 53:38되면은 이제 사람이 좀 줄어들고 53:40공부를 하는게 좀 그런 측면이 있죠.53:42뭐 이렇게 수학의 정석도 맨 앞에 뭐 53:43이렇게 그 집합 부분은 좀 이렇게 53:45많이 보고 뒤로 갈수록이 보는 사람 53:47줄어들듯이 예. 좀 그런 측면이 53:49있어서이 얘기가 좀 많이 안 나오는 53:51거 같아요. 예.이이 얘기가 좀 많이 53:53안 나오는게 안 나오는 거 같은데 어 53:56오히려 승부가 여기서 여기서 나죠.53:59예. 승부 승부는 오히려 이런 데서 54:01나오죠. 그다음에 이제 또 54:04디스틸레이션 가지고 또 말들 많죠.54:06다른 모델에서 배우고 말고 뭐 뭐 54:08이런 것들. 그래서 뭐 엔스로핑 54:10모델에서 이게 증류하는 것처럼 보이면 54:12막아 버린다. 아니면 가짜 정보를 54:14섞어서 내보낸다 등등 뭐 이런 이제 54:16괴담들이 도는 이유가이 증류라는게 54:18실제로 효과가 있는 기술이라서 예,54:20그렇다. 뭐 이런 얘기도 있습니다.54:22그러니까 다들 빨리 쫓아가기 위해서 54:25진짜 발버둥을 치고 있는 거예요.54:28예. 최선의 노력을 다하고 있는 예.54:30그런 시대라고 볼 수 있습니다.54:32그래서 아직까지는 뭐 아직까지 54:34아이디어가 뭐 이것저것 막 정신없이 54:36쏟아지고 있는 단계고 근데 이제 그 54:39실제로 뭐 엔스로픽이나 이제 우리 54:42입장에서는 제일 잘 나가고 되게 54:44잘되는게 있으면은 일단 그게 어떻게 54:47되나가 궁금할 텐데 어 54:51그쪽에선 공개 절대 안 하고 있죠.54:52예. 안 알려주고 있죠. 안 알려주고 54:54있고 아마 뭐 계속 숨겨두지 않을까?54:57예. [웃음]55:00근데 이제 이럴 때 보면 저는 유럽 55:01쪽에 조금 어 기대를 하는게 유럽 55:05사람들이 사실은 이제 뭐 철학이나 뭐 55:08뭐 서양 철학이라고 하잖아요, 우리가 55:10말할 때도. 그래서 그런 그 뿌리가 55:12있어 가지고 의외로 강해요. 그래서 55:15그쪽에서 뭔가 또 좋은 소식이 나오지 55:18않을까? 예, 그런 걸 좀 기대를 55:19하고 있습니다. 자, 그래서 테스트 55:21타임에서 생각할 시간을 늘린다. 이게 55:23굉장히 중요한 그 성능 지표가 됐는데 55:27생각을 많이 할수록 이제 느려진다.55:29예,55:31좀 사용자 입장에서 좀 안타까운 면이 55:33있죠. 자, 그다음에 데이터의 벽.55:34데이터의 벽이 55:36어 그 얘기 이미 나왔잖아요. 그니까 55:39그 한 때는 한 때는 그냥 모델을 55:42그냥 키우면 무조건 잘된다. 얘는 55:44초인공 인공지능이 된다. 막 이러다가 55:47그 어느 날부터 갑자기 말을 바 바 55:49바 바 바 바꿨어요. 그 그 좀 55:51머리가 적으신 분 있잖아요. 그 예 55:53그 이런 걸로 얘기하면 안 되는데 그 55:55일리아 예. 그분이 그런 얘기를 55:58하셨죠. 그 56:00인터넷에 이제 데이터가 고갈됐다 56:02이렇게 말을 싹 바꾸셨어요. 그니까 56:04자기도 한 그 모델 막 키우면 될 줄 56:07알았는데 생각하다 보니까 생각보다 56:11인터넷의 정보가 적은 거야. 예.56:14그다음에 또 하나의 오해가 있는데 56:16근데 반대로 또 오해하는게 있어요.56:19좋은 데이터가 정제가 잘된 데이터는 56:21아니에요.56:23막 집어넣어야 돼요. 막 집어넣어야 56:25되는데 그렇다고 쓰레기를 넣으면 안 56:26돼. 그래서 되게 애매한 측면이 56:28있더라고요. 예. 그런 것들. 그래서 56:32그래서 이제는 아 그 데이터 인터넷에 56:36있는 데이터 갖고 부족하니까 그때 그 56:38보셨죠? 그 엔스로픽에서 책 사다가 56:41그 스캐너로 이렇게 쫙 돌려 가지고 56:44그걸로 학습시키고 막 그런다고 공장이 56:46있던데 책 공장 사진 다들 보셨죠?56:49예. 그래서 그런 상황이 됐습니다.56:51예. 그런 상황이 돼 가지고 어 56:54데이터 고갈 문제 그래서 지금 이제 56:56추론이라든지 그다음에 합성 데이터 56:59많이 써요. 합성 데이터 많이 쓰고 57:01이게 또 스토리가 있어요. 이것도 57:03합성 데이터 스토리가 또 있습니다.57:05연구하는 사람 중에 연구하시는 분들 57:07중에 어떤 분 그니까 좋은 데이터만 57:10넣어 주면 된다.이 얘기가 또 어디서 57:12나왔냐면은 논문이 있 있어요. 논문이 57:14뭐가 있냐면은 어떤 분이 진짜 좋은 57:17데이터만 갖고 학습을 시키는 논문이 57:19있어요. [웃음]57:21예를 들면 교과서만 갖고 학습을 57:23시켰어. 그 MS MS의 그 파이라는 57:28피 모델이 있거든요. 그 잘 안 57:31쓰는데 [웃음]57:33저도 처음에 좀 테스트해 보다 그냥 57:35이제 클러드 유료 결제로 넘어갔는데 57:37어 그니까 원래 저도 그 로컬에서 57:39돌리는데 그 로망이 있어 가지고 하고 57:41싶어 가지고 무료 모델 엄나 찾아 57:43가지고 그 옛날에 썼었거든요. 근데 57:45지금은 더 좋아졌겠죠. 지금은 더 57:47좋아졌고 좋아졌을 거고 근데 그게 그 57:51윈도우즈 SDK인가를 받으면 그 57:53모델을 갖다 쓸 수가 있어요. 근데 57:55아무도 모르시죠. 왜냐하면 어 아주 57:591등 아니면 기억을 안 하니까.58:01요즘은 그래도 2등까지 기억하잖아요.58:02채 GPT까지 기억하잖아요. 예.58:04>> [웃음]58:04>> 그래서 그 모델 잘 안 쓰시는데 그런 58:06모델 있어요. 한국어 좀 합니다.58:08의외로 한국어 좀 해요. 그 그래서 58:11제가 아 이거 이거 갖고 뭐 비서 58:13하나 만들까 하다가 그냥 돈 내고 58:15API 쓰자 뭐 이렇게 됐거든요.58:18예. 그런 그런 모델인데 그 거기서 58:20그때 나온 논문이 58:23교과서만 있으면 된다. 논문 제목이 58:24그거예요. 예. 교과서만 있으면 잘 58:26배운다. 뭐 그런 식으로 이제 58:28테스트를 하기도 하고 뭐 그다음에 58:30여러 가지 학습 방법이 또 계속 58:32시도가 되고 있어요. 예. 데이터의 58:34벽 지금은 일단 데이터의 벽이 있는 58:38걸로 보이는데 뭐음 58:42근데 뭐 근데 이제 종이책 같은 거 58:45좋은 책들 많잖아요. 근데 그런 58:47것들을 다 데이터셋으로 58:50넣을 필요가 있는가? 예. 그런 건 58:53그런 거에 대한 이제 의사 그 58:55노하우는 이제 그 58:58유명 연구소 뭐 앤스로픽이나 뭐 59:01오픈이아 이런 데서는 알고 있겠죠.59:03뭐 다만 예 텍스트북 is 올유 59:06need드 아 그 텍스트 그 논문 59:10제목이 어텐션 is올유 need드 59:12그것 때문에 논문 제목이 조금 59:16안 좋아 59:18자 여기 잠깐 퀴즈 여기 잠깐 퀴즈 59:20자 그 그 생각난의 퀴즈 자 어텐션 59:24is즈 올유 need드라는 논문 제목 59:26있잖아요 트랜스포머 논문 그러면 올유 59:29need드필 그러니까 어텐션만 있으면 59:31된다잖아요 어텐션만 있으면 으면 된다 59:33하잖아요. 논문 제목이. 그렇다면 59:35여기서 퀴즈는 그렇다면 뭐가 없어도 59:37된다는 뜻일까요? 자, 여기 간단한 59:40퀴즈입니다. 자,59:44자, 그래서 어텐션 is 올리드에서 59:46어텐션만 있으면 된다는 얘기는 뭐가 59:48없으면 된다는 걸까? 그래서 이거 59:50정답은 한 10분쯤이 있다가 59:53얘기하도록 하고 계속 진행할게요.59:55자, 그래서이 데이터 문제 해결을 59:58위해서 뭔가 하고 있다. 아, 그 그 1:00:01제 엊그적게 파트 3 그 홍보 영상 1:00:05올렸잖아요. 홍보 영상이라 그냥 1:00:07조용히 올렸는데 거기 보면은 동화가 1:00:09하나 나오거든요. 그게 이제 동화 1:00:12데이터셋으로 만든 실제로 만든 1:00:15거예요. 그 그 한 장면에 보면 토끼 1:00:18이렇게 나오고 뭐 토끼가 어쩌고 1:00:19저쩌고 뭐 이렇게 동화 느낌으로 나온 1:00:21만들어 낸 거 있어. 나중에 한번 1:00:22보세요. 근데 그게 합성 데이터셋으로 1:00:25만든 거예요. 그러니까 어 그 1:00:28영어권에 [목을 가다듬음]1:00:30영어권에 그 동화 데이터만 만들어 1:00:34놓은 데이터셋이 있더라고요. 누군가 1:00:36이제 테스트를 해 본 거죠. 그럼 1:00:38귀여운 동화를 진짜 잘 만들어내요.1:00:40근데 이제 저는 이제 그 한국어로 1:00:42가르치니까 그 한국어 모델을 1:00:45훈련시켜야 되잖아요. 근데 또 어떤 1:00:47분이 그거를 그 동화 데이터 셋을 그 1:00:54번역을 해 줬어요. 근데 채 1:00:55GPT한테 번역을 시켰어요. 그 1:00:57그래서 좀 한국어 데이터가 좀 1:00:59안타깝다고 해야 되나? 좀 아쉬운 1:01:01면이 있는게 그 기계 번역을 한게 1:01:04많더라고요. 그러니까 사람이 직접 1:01:06번역한 거보다 기계 번역을 한게 좀 1:01:09많고 그다음에 한국어가 보면 1:01:11데이터셋이 만들기 진짜 어렵긴 1:01:13어려워. 그 그니까 영어 번역 1:01:15데이터셋을 제가 봤더니 이게 이렇게도 1:01:19번역될 수 있고 저렇게도 번역될 수 1:01:20있고 이게 너무 많아. 그 그니까 1:01:22너무 다양한 거예요. 한국어가 번역을 1:01:24너무 다양하게 할 수 있어.1:01:27그 그런 것도 좀 어려운 면이 있고 1:01:30근데 1:01:32그게 있죠. 한국도 그 뭐 8만 1:01:35대장경 뭐 이런 거 갖고시키면 1:01:37[웃음]1:01:39안 되나? 뭐 그런 자료 꽤 있을 것 1:01:40같은데 [콧방귀] 어쨌든 좀 그런게 1:01:43있는 거 같고요. 그다음에 이건 이제 1:01:45제 생각이에요. 제 생각인데 이게 1:01:47데이터셋이 알아서 일반화를 하게 1:01:49시키는 거에는 그니까 데이터를 무조건 1:01:53많이 주고 1:01:55그니까 데이터를 무조건 많이 주고 1:01:58그거 가지고 일반화를 알아서 할 수 1:02:00있게 훈련시키는 거에는 한계가 있고 1:02:03구조적인 개선을 누군가 좀 해내면 1:02:06좋겠다. 예. 그런 기대를 하고 1:02:08있습니다. 자. 채팅창에 지금 이원겸 1:02:10님 오셨는데 이원겸 님 그 전에 제 1:02:12저 유튜브 인터뷰 나와 주셨잖아요.1:02:15근데 최근에 거기 가셨죠. 얼떨결에 1:02:18우주선 만들러 가셨잖아요.1:02:22농담이고. 가실 때는 그 XAI로 그 1:02:25파운데이션 모델 팀으로 가셨는데 1:02:28[웃음] 가시자마자 X 그 스페이스엑 1:02:31X랑 합병을 했죠.1:02:33그다음에 합병을 한 다음에 또 상장을 1:02:36했고 그래서 이원겸 님 얼떨결에 지금 1:02:39스페이스엑스 1:02:41뭔가 되셨을 것 같은데.1:02:43[웃음]1:02:44예. 그 예, 기회되면 얘기를 좀 더 1:02:46들 들어 들어보면 좋을 거 같고 1:02:48그다음에 또 지금 보면은 그 테슬라 1:02:51같은 데서 음성 모델 되게 1:02:52중요하거든요. 그런 일 하고 계셔 1:02:55가지고 좋아진 거 같아요. 많이 1:02:56좋아진 거 같아 갖고 기대하고 1:02:58있습니다. 자, 그래서 이용견 님 1:03:00아마 뭐 뭘 만드실들간에 테슬라 1:03:02타시는 분들 다들 쓰실 것 같습니다.1:03:04자, 그다음에 어 모임기 앱 lm 1:03:08데이터 노가다 알바 한 적이 있다.1:03:11와,1:03:13뭐 다들 경험 있으시네요. 아, 근데 1:03:15저 그 생각했어요. 아, 지금 제가 1:03:17또 딴 얘기로 좀 빠지기 시작하는데 1:03:19일단 슬라이드 좀 말 넣으면서 잡을 1:03:21좀 하자면은 1:03:23그러니까 지금 한국에 한국인들이 그 1:03:27문화적인 소향이 깊어요. 뭐 철학,1:03:29문학, 역사 뭐 이런 교향이 되게 1:03:32깊어요. 그래서 그거를 다 1:03:34데이터셋으로 1:03:36집약을 해서 하는 사업을 하면 얼마나 1:03:38좋을까이 생각을 좀 합니다. 그 뭐 1:03:41그러니까 1:03:43팔만대장경 같은 거 [웃음]1:03:46이제 8만 8만대장경은 약간 종교적인 1:03:49느낌이었던 거 같고 문화 유산을 1:03:51정리한다 뭐 이런 느낌으로 좋은 1:03:53한국어를 1:03:55좀 이번 기회 국어학자들 1:03:57좀 이런 분들한테 돈이 좀 많이 1:03:59갔으면 좋겠다 뭐 이런 생각을 좀 1:04:00하는데 뭐 실제로 어떻게 될지는 뭐 1:04:03모르겠고 뭐 하여튼 그냥 개인적인 좀 1:04:05개인적으로 좀 그런 생각을 많이 1:04:06해요. 예. 그까 사실 소프트웨어나 1:04:09뭐 리서치 하는 사람들은 1:04:11뭐 어떻게든 뭘 먹고 살 방법은 1:04:14찾잖아요. 예. 뭐 프로그래밍 할 줄 1:04:16아는데 굶어 죽고 뭐 이러진 1:04:17않으니까.1:04:18근데 이제 뭐 문성화 뭐 이런 얘기 1:04:20되게 많았잖아요. 그다음 요즘에 이제 1:04:22뭐 엔스로픽에서 철학자를 뽑는다 막 1:04:24이런 얘기도 나오고 있고. 그래서 1:04:26저는 한국에서 오히려 국가적으로 1:04:29자원을 투입해야 되는 거는 데이터셋을 1:04:33좀 제대로 좋은 데이터셋을 만드는 1:04:35거. 근데이 AI를 위해서 데이터셋을 1:04:38만든다라기보다는 진짜 그냥 우리의 1:04:41문화를 디지털로 남겨 놓는다 좀 이런 1:04:44느낌으로 접근을 했으면 좋겠어요.1:04:47좀. 그러니까 어떤 면에선 좀 봉사 1:04:50느낌도 있는 거죠. 근데 돈을 받는 1:04:52봉사였으면 좋겠어요. 그러니까 이게 1:04:54돈을 많이 받는다고 자는 건 1:04:56아니거든요. 지금 데이터셋 올라와 1:04:58있는 것도 보면은 사실 이거를 굳이 1:05:01올 이거 이거 돈 받고 한 거 같은데 1:05:04사실 굳이 이거를 만들어서 올릴 필요 1:05:06있나 싶은 안 좋은 품질의 데이터셋이 1:05:09꽤 있거든요.1:05:11어 그다음에 뭐 얼라인도 잘 안 돼 1:05:13있는 거 있고 뭐 근데 1:05:16예 그런 측면이 있어요. 그래서 좀 1:05:18이게 좀 그 소벌린 AI라고 하면 좀 1:05:21급하게 빨리빨리 쫓아가야 된다 보다는 1:05:26어차피 우리가 뭐 중국이나 미국을 1:05:30양으로 이길 순 없잖아요. 머리는 1:05:32좋으니까 1:05:34좀 길게 보고 좀 느긋하게 접근하면 1:05:37분명히 따라가거든요. 뭐 예를 들면 1:05:39한국이 지금 뭐 뭐 어어 뭐 어쩌어찌 1:05:42해 갖고 로버트도 만들죠. 배 1:05:45만들죠.1:05:46뭐 무기도 만들죠. 자동차 만들어서 1:05:48엄청 팔잖아요.1:05:50그러니까 시간이 지나면 다 할 수 1:05:52있다고. 자동차 만든 기술도 쉬운 1:05:54기술이 아니었잖아요. 옛날에는.1:05:56그러니까 그런 식으로 좀 길게 보고 1:05:59AI도 좀 길게 보고 어 접근을 하면 1:06:04그러니까 시간이 지나면 지금은 1:06:07엄청나게 귀한 기술이고 비밀스럽고 1:06:10신비스 면이 있지만 한 몇 년만 1:06:12지나도 그냥 교과서에 나온 기술이 1:06:14된다고요. 그렇기 때문에 조금 오히려 1:06:18느긋하게 하고 좀 차분히 이렇게 어 1:06:23뭐 좀 뭐라 그럴까 뭐 철학적인 거,1:06:25문학적인 거 뭐 이런 것들을 좀 잘 1:06:27모으는 일을 하면 좋지 않을까 이런 1:06:28생각을 잠깐 합니다. 이거 너무 1:06:30잡작인 거 같은 잡인 거 같습니다.1:06:32그냥 자 넘어가고 자 그 제가 이제 1:06:35lm에 관심을 갖는 가장 중요한 1:06:37이유는 사실 저는 영상 만드는 걸 1:06:40잘해요. 예, 저는 글보다는 영상 1:06:44만드는 거를 잘해요. 제가 제가 재능 1:06:47있는 부분은 영상 만드는 부분이에요.1:06:48사실은. 근데 글 만드는 기술이 1:06:52이제는 기반이 돼 버린 거죠.1:06:54그러니까 생성형 AI를 한다 그러면은 1:06:57옛날에는 여러분들 기억 못 하시겠지만 1:06:59처음에는 C그래프에 뭐 눈문 나오고 1:07:01뭐 이랬었어요. 그림 그리는게 결과가 1:07:04잘 나와 가지고 그러다가 글이라는 건 1:07:06정말 모든 사람이 다 쉽게 접할 수 1:07:08있으니까 글이 지금 대세인 거죠.1:07:11근데 제 느낌은 슬슬 이제 비디오랑 1:07:16그 3차원 공간으로 넘어가고 있다라는 1:07:19느낌을 받아요.1:07:21실 느낌이 그래요. 근데 제가 1:07:22남들보다 조금 빠릅니다. 그래서 저 1:07:25근데 제가 저는 제가 저는 이제 1:07:27장점이 남들보다 빠르고 잘 안 1:07:29틀려요. 잘 안 틀리는데 대신에 조금 1:07:33좀 많이 빨라요. 타이밍이 정확히 1:07:35올지 몰라요. 예.1:07:37>> [웃음]1:07:37>> 근데 느낌이 다시 이쪽으로 좀 1:07:39돌아가는 느낌이 있어요. 그니까 1:07:42영상이랑 이제 영상 예, 특히 1:07:45영상이랑 3천 공간 뭐 이쪽으로 저는 1:07:47이제 많이 이동을 하고 있다라고 1:07:48보거든요. 근데 이제 그렇기 때문에 1:07:51오히려 lm이 중요해요. 음성 1:07:52인터페이스란 측면이 하나가 있고 1:07:55그러니까 영상을 만든다 그러면은 1:07:56우리가 스케치를 해 갖고 영상을 1:07:59만드는 것만 해도 힘들거든요. 그 1:08:01글을 써 가지고 입력을 할 수 있고 1:08:03그 조인트 디스트리뷰b이션을 만들어 1:08:06가지고 그 만 그 영상을 글로 이렇게 1:08:09뽑아낼 수 있다라는 거는 굉장한 1:08:11의미가 있는 거죠. 굉장한 의미가 1:08:12있는 거라서 1:08:15어 이거는 그러니까 lm 기술은 깔고 1:08:17가야 되는 거죠. 제가 그러니까 쏘린 1:08:19AI 뭐 이런 얘기를 하면 하다가 뭐 1:08:22유튜브에서 누가 뭐 명문대 교수라는 1:08:24사람이 나와서 한국은 lm 못 한다.1:08:26소버린에 못 한다. 뭐 이런 얘기를 1:08:28하면은 좀 화가 나는 이유가 이거는 1:08:31버리고 자시고가 아니라는 거죠.1:08:33이제는. 그러니까 그냥 기본으로 깔고 1:08:36가야 되는 거를 못 한다라고 얘기를 1:08:40하는 거는 좀 이상하다는 거죠. 예.1:08:43그런 느낌. 그러니까 한국은 원래 1:08:45전통적으로 영상에 대해선 강해요.1:08:47제가 어느 정도냐면 제가 그래픽스를 1:08:49했기 때문에 이거를 팠거든요. 제가 1:08:51좀 쓸데 없는 걸 많이 파요. 그 1:08:53그니까 클로드도 없는 시대에 역사 1:08:55역사를 막 뒤져봤더니 뭐가 있냐면은 1:08:57한국은 [웃음] 중국에서 1:09:00그 유학 관련해 갖고 뭔가 책이 1:09:03넘어오면은 거기에다가 그림을 그렇게 1:09:06그려서 설명을 해요. 예. 그 그게 1:09:09원래 전통이에요. 그러니까 [웃음]1:09:12예. 그게 그게 그게 전통이에요.1:09:15보는 걸 강합니다. 그 K팝 같은 1:09:18것도 사실은 노래보다 비주얼이 1:09:22강하잖아요. 솔직히 까놓고 얘기해 1:09:24봐. 그케이팝도 비주얼로 먹고 1:09:26들어가는 거지. 그게 음악은 저기 1:09:29어디 좀 북유럽에 추운 곳에서 방에서 1:09:33이게 못 나가니까 집에 음악한 애들 1:09:35거 사오고 뭐 이런 식이잖아요.1:09:38물론 이제 음악 음악 자체가 1:09:41떨어진다기보다 음악만 갖고 승부를 볼 1:09:44필요가 없는 예 비주얼 같은 거에 1:09:46굉장히 강하다는 얘기를 하고 싶은 1:09:47거예요. 그다음에 최근에 보니까 1:09:48그것도 하고 있던데 이제 드디어 그 1:09:50웹툰 웹툰도 비주얼이잖아요.1:09:52비주얼인데 그거를 AI로 영상 1:09:55만들었고 그냥 영화를 만들던데 그거 1:09:57데모 다들 보셨죠? 무슨 뭐 공주가 1:09:58나와 가지고 뭐 뭐 뭐 남편이 1:10:01바람나고 뭐 이런 거 뭐 영상 떴던데 1:10:04이게 근데 이제 중국이 아마 지금 1:10:07그쪽이 빠르게 밀고 들어가서 하고 1:10:10있을 거예요. 그럼 뭐 그거는 또 1:10:12포기할 거냐? 제가 이제 최근에 1:10:14유튜브에서 본 것 중에 하나가 1:10:17그 1:10:19뭐 안시성 전투 이런 거를 AI로 1:10:22만들어서 올리시는 한국분이 1:10:24계시더라고요. 어, 굉장히 1:10:26좋더라고요. 저는. 그러니까 그 1:10:28역사잖아. 한국 역사하고 굉장히 뭐라 1:10:31그럴까? 좀 영광스러운 역사인데 1:10:33우리가 좀 잊고 사는 그런 거 뭐 1:10:35그런 거. 근데 그게 좋은데 그거를 1:10:38그 동영상으로 보니까 굉장히 1:10:41재밌더라고요. 그건 좋은데 그다음에 1:10:43잠깐 생각해 봤어요. 왜 이분은 이걸 1:10:46만들었을까?1:10:48왜일까 했더니 생각해 봤더니 중국 1:10:51AI라서 1:10:53중국 갑옷들을 잘 그리는 거예요.1:10:56이해하시겠어요?1:10:57[웃음]1:10:58예. 그 그러니까 중국 데이터가 1:11:00많으니까 중국 영상을 잘 만드는 1:11:02거야. 한국은 중국 옆에 붙어 1:11:04있으니까 중국하고 관련된 영상을 1:11:06뽑으면 잘 나오는 거지.1:11:07이해하시겠죠? 그 그런 거. 근데 1:11:10이제 그분도 최근 글 올리신 거 1:11:12보니까 그 토큰비가 너무 나와 가지고 1:11:15더 못 만들고 있다. 뭐 이런 얘기 1:11:16하시더라고요. 뭐 근데 그쪽도 생각해 1:11:19보세요. 자, 지금 l램이 처음에 1:11:22코딩한다라는 얘기가 나오고 지금 1:11:25엔스로픽이 아주 거대 기업으로 성장해 1:11:28갖고 상장하면 대박 날 것 같은이 1:11:30느낌 있죠. 이게 시간 간격이 꽤 1:11:32길어요. 오픈 AI까지 두면은 더 1:11:35길죠.1:11:37그러면 지금 우리가 동영상이나 그 1:11:40이미지 생성 모델에 대해 느끼는 그 1:11:42느낌이 이제 타임라인이 어떻게 될지 1:11:45대강 느낄 수 있습니다. 그니까 이게 1:11:49어 그러니까 제가 이제 프로그래밍 1:11:51가르칠 때도 제가 계속 강조하는게 1:11:54그거예요. 어려운 문제를 답을 보고 1:11:56푸는 것보다 쉬운 문제를 답을 모르는 1:11:59상태에서 푸는게 더 가치가 있다.1:12:01그걸 해야 된다. 그니까 답 답을 보 1:12:04그니까 우리가 미래를 예측하는게 1:12:06굉장히 어려운 일이고요. 사실 인간 1:12:08지능의 최고봉이 미래 예측이에요.1:12:11점치는게 아니고 1:12:13미래를 정확하게 맞추는 거 그까 뭐 1:12:15정확하게 아니라도 확률적으로 맞출 수 1:12:17있는 거가 굉장한 능력이고 사실은 뭐 1:12:20여러분들 뭐 내가 내년에 뭐 취직을 1:12:23할 수 있을지 말지 그게 뭐 그런 1:12:25그것도 다 예측 능력이거든요. 그 1:12:27올해 내가 뭘 해야 내년에 내가 1:12:29취직을 원하는데 할 수 있을까? 이게 1:12:31다 예측 능력이라고요. 그래서 예측을 1:12:32하고 거기에 맞춰서 행동을 하고 그 1:12:34내가 예측한 대로 현실이 만들어지도록 1:12:38뭔가 이렇게 환경을 만들고 하는게 1:12:39그게 그게 이제 인간의 최고 지성 1:12:41능력이거든요. 그거죠. 그 그건 1:12:43그건데 1:12:45그런 관점에서 [목을 가다듬음]1:12:47AI 산업이 이제 또 어느 쪽으로 갈 1:12:50거냐를 한번 또 생각해 볼 수 있는 1:12:52그런 시점이 된 거죠. 그래서 어 1:12:55LM에 기술적으로 저는 기술적으로는 1:12:58LM이 깔고 갑니다. 그러니까 LM 1:13:01기술이 치고 올라가는 동안 그 비전 1:13:04쪽은 조용했어요. 그러다 이제 1:13:06가오시안 스프레팅 나오면서 또 빵 1:13:08터져 가고 있는데 그 뭐 그 스토리가 1:13:11있거든요. 근데 이제 이거는 여러 1:13:12분야를 같이 봐야 돼 가지고 뭐 1:13:14나중에 기회되면 따로 정리를 하도록 1:13:15하고 생각해 보세요. 그래서 처음에 1:13:18앙드랙 카파시만 해도 그 처음에 그 1:13:21뭐였죠? 이미지넷이었나? 거기서데 뭐 1:13:23그 그 페이일리 교수 진짜 대단한 1:13:26분이죠. 예. 그분 그 데이터 쌤 1:13:28만들고 뭐 하고 뭐 이런 식으로 1:13:29비전을 하다가 그다음에 테슬라 1:13:31자율주행 나오고 그다음에 뭔가 비전 1:13:34쪽으로는 조금 조용해졌죠. 예.1:13:37뭐물론 이제 거기에서 노력하시는 1:13:39분들은 있겠지만 이제 상업적으로 봤을 1:13:41때 lm 쪽이 지금 터져 나왔고 1:13:45거의 뭐 지금이 정점일지 1:13:48더 치고 나갈지 그거는 좀 다른 1:13:50문제인 거 같아요. 그건 좀 다른 1:13:52문제인 거 같은데 인프라 문제도 좀 1:13:53있고 그래서 어쨌든 그런 관점에서 1:13:56봤을 때 이제 멀티모델 1:13:59쪽이 좀 더 강해질 가능성 꽤 있다.1:14:02그다음에 이게 어 우리한테 1:14:07특히 이제 한국인들한테는 좀 더 1:14:09와닿는 측면이 강한 거 같아요. 예.1:14:11그다음에 지금 보면은 밑에 제가 그 1:14:14단일 음성투 음색 모델 뭐 이렇게 써 1:14:16놨잖아요. 이게 이원겸 님이 한 몇 1:14:18달 전에 알려 주신 거예요. [웃음]1:14:22근데 이게 진짜로 그다음에 얘기가 막 1:14:23나오더라고요. 미국에 있으면 좀 1:14:25주어듣는게 더 있다. [웃음]1:14:29아, 그 베이를 자주 가야 되는데.1:14:32지금 강의 아직 강의만 드느라고 제가 1:14:34지금 근데 지금 제가 이제 희망을 1:14:36걸고 있는게 이제 마지막 희망이 1:14:38슬라이드하고 1:14:40강의 강의 만들 때 그 AI가 속도를 1:14:42많이 높여 주거든요. 그래서 지금 1:14:44아 또 너무 딴 얘기로 넘어가네.1:14:46지금 제가 지금 보여 드리는 거 이거 1:14:48파워포인트를 제가 클로드로 그냥 제가 1:14:51필요한 기능만 만든 거예요. 아마 1:14:53다들 이렇게 많이 쓰시고 있을 1:14:54겁니다. 자, 그다음 그 하여튼 1:14:56그래서 생산성이 좀 꽤 올라갔는데 그 1:14:58얘기는 뭐 뒤에 가서 또 좀 하도록 1:15:00하고 그다음에 1:15:02어 예, 모델 얘기는 뭐 좀 좀 뭐라 1:15:06그럴까? 어, 많이 나오고 있고 1:15:10그다음에 우리가 지금 모델 경쟁에 1:15:12들어갈 건 아니잖아요. 근데 지금 1:15:14상황에서 조금 조금 그래도 어,1:15:17좋은게 있다 이런 거 좀 지켜보는 건 1:15:19의미가 있을 것 같고 1:15:23우리가이 모델 경쟁의 GPU 값을 1:15:26하루에 몇 억씩 태우면서 들어가기는 1:15:28조금 힘들죠. 그리고 아마 조용히 1:15:31이제 이미 뭐 X4 모델 뭐 이런 거 1:15:34만들면서 예, 하시는 분들 계실 것 1:15:35같고. 예. 근데 이제 이거는 좀 1:15:39잡인가? 그 제가 유튜브에 1:15:43모델 광고서 의뢰가 자꾸 들어와요.1:15:46그래서 뭐 키미랑 뭐 미니맥스 이런 1:15:48거 자꾸 광고 [웃음]1:15:50광고 광고할 생각 있냐고.1:15:54제가 광고 안 하기 때문에 그냥 안 1:15:56하는데 광고를 엄청 뿌리더라고요.1:15:58예. 엄청 뿌리더라고. 그러니까 1:16:00얘네들도 지금 그냥 뭐 자기들이 모델 1:16:03만들 수 있다 이걸로 하는게 아니고 1:16:06엔스로픽이나 오픈 AI 같은 걸 1:16:08만들고 싶은가 봐요. 딥시크가 가장 1:16:10유망하긴 하죠. 그래서 앤픽이나 1:16:12오픈에 같은 회사를 갖고 싶은 거 1:16:15같아요. 자기들도 그래서 지금 강하게 1:16:17밀어붙이는 거 같고 가능 1:16:20하다고 보는 거 같아요. 가능 저는 1:16:22안 되지 않을 거라고 봐요. 좀 늦을 1:16:23순 있겠지만 저는 이거 못 따라갈 1:16:25기술은 아닌 거 같아요. 그렇게 1:16:27봅니다. 뭐 여러 가지 여러 아마 뭐 1:16:30그거 예 아마 나중에 한 1, 2년 1:16:32지나면 이제 정보가 나올 텐데 뭐 1:16:34저는 그렇게 보고 있어요. 그래서음 1:16:38그렇게 보고 있고 좀 있다 이제 1:16:39이어진 얘기 있으니까 좀 더 1:16:40말씀드리기도 하고 그다음에 엔비디아도 1:16:43뭐 좀 내놓긴 하는데 아 엔비디아는 1:16:46엔비디아는 제가 봤더니 1:16:49엔비디아는 뭐 내 뭘 내놔요 되게 1:16:51참신한 거 좋은 거를 내놔 내놓는데 1:16:54막상 써 보면 쓸 수가 없어 그래서 1:16:56그거랑 똑같은 걸 내가 다시 만들어야 1:16:58되는 그런 상황에 많이 빠져요. 예를 1:17:00들면 1:17:04뭐 배경 제거 기능을 엔비디아에서 1:17:06내줬어. 그다음에 뭐 소음 제거 이런 1:17:08걸 내 줘. 그러면 데모하는 걸 1:17:11보면은 1:17:13되게 좋아. 그다음에 기술적으로 1:17:16그거를 가져다가 잘 그 논문 보고 잘 1:17:20내가 따라하면은 나한테 딱 맞는 걸 1:17:22만들 수 있어. 이거 100% 확신을 1:17:24해. 근데 M비D학 걸 그대로 1:17:26쓰기에는 부족해. 뭔가 부족해. 쓸 1:17:28수가 없어. 그러니까 하드웨어는 1:17:30반드시 사야 되고 소프트웨어는 그대로 1:17:32쓰기에는 뭔가 부족한 걸 자꾸 내놔.1:17:34안게도 좀 그런 상황이 뭔가 계속 1:17:37그래. 근데 제가 이제 그래서 그 1:17:40얼마 전에 단톡방에 제가 한번 알려 1:17:41드렸는데 젠슨왕의 과거를 파봤어요.1:17:46[웃음]1:17:47젠슨의 과거를 파봤는데 충격적인 1:17:50발발언 발발견 젠슨의 과거에 대해서 1:17:53제가 충격적인 발언한 발견한게 1:17:55뭐였냐면은 젠슨은 게임돌이가 1:17:58아니었어요.1:18:00예. 젠슨왕은 게임을 좋아해서 그래픽 1:18:02카드를 만든 사람이 전혀 1:18:05아니었습니다.1:18:07저 그거 보고 하늘이 무너지는 느낌을 1:18:09좀 받기도 했고 처음에는 아니 게임을 1:18:12안 좋아하는데 GPU를 만들었단 1:18:14말이야. 왜냐하면 그래픽스 같은 거는 1:18:16보통 그 눈에 보이는 거 좋아하는 1:18:17사람이 하거든요. 그러니까 젠슨왕은 1:18:19사실은 그래픽스 하는 사람도 아닌 1:18:21거야. 그러니까이 그 시각 정보에 1:18:24대한 어떤 그 동경 저는 이게 별로 1:18:29없는 분일 거라고 봐요.이 없는게 꼭 1:18:30나쁘다는 건 아니에요. 나쁘다는게 1:18:32아니고 비즈니스 측면에서 오히려 1:18:34당연히 좋을 수 있죠. 근데 제가 1:18:36그분의 과거를 조사를 해 봤더니 그 1:18:38당시에 GPU를 만들기 시작한 건 1:18:40철저한 비즈니스 계산이었더라고요.1:18:44그러면 그다음에 1:18:46행보가 전부 이해가 가요. 어 1:18:50그러니까 게임 업계에 대한 어떤 1:18:53사랑은 없는 [웃음] 거지.1:18:55그래서 지금 5090 이후에 게임 1:18:58칩은 안 나오잖아. 맞죠? 맞죠.1:19:00[웃음]1:19:02이제 이해가 가. 그다음에 자꾸 1:19:04그리고 게임칩은 안 만들고 싶어 하는 1:19:06거 같아. 야, 내가 돈도 안 되는데 1:19:09굳이 이제 겜돌리들 뭐 도와줄 필요 1:19:11있어? 좀이 느낌인 거 같아. 나 좀 1:19:14그걸 받아 그 느낌을 받았어. 이거 1:19:16근데 이거 제 개인 유튜브라서 그냥 1:19:17편하게 얘기하는 겁니다. 예. 젠순 1:19:19[웃음] 젠상을 제가 뭐 공격할 1:19:21일인게 아니고 그니까이 전략을 보 1:19:24파악을 하면은 엔비디아에서 나오는 건 1:19:26전 그래서 사실은 좀 1:19:29희망을 안 걸어요.1:19:32[웃음]1:19:33너무 왔다 갔다 해.1:19:36그러니까 엔비디아에서 뭐 나오는 거가 1:19:38소프트웨어적으로는 1:19:40뭔가 이렇게 딱 부러지는게 잘 안 1:19:43나와. 근데 내부적 그 인력들은 1:19:45[목을 가다듬음] 되게 뛰어난 1:19:46사람들이에요. 진짜 잘하는 1:19:48사람들이에요. 진짜 논문 보면은 예를 1:19:51들면은 1:19:52그 오픈 VDB라는게 있거든요. 그 1:19:54볼륨 데이터에 쓰는 자료 구조인데 뭐 1:19:58뭐 저는 개인적인 하여튼 뭐 또 1:20:00흑역사가 있는 그런 [웃음]1:20:01그런 기술인데 하여튼 그런 그거를 1:20:03나중에 엔비디아 다니는 분 한국 분도 1:20:05있거든요. 그분이 논문으로 엔비디아 1:20:07GPU에서 잘 돌도록 개선해서 1:20:10나오더라고요. 심지어 이제 뉴럴렉트 1:20:12버그 써 가지고 그러면 와 역시 1:20:14잘했다. 뭐 이러면서 박수 치고 싶은 1:20:16그런 느낌인데 실제로 쓸 수가 없어.1:20:19뭐 쓸 데가 없어. 그냥 그냥 뭐 1:20:24그러니까 그 아이디어를 보고 엔비디아 1:20:26GPU를 산 다음에 내가 구현해야 1:20:28돼. [웃음] 물론 요즘은 이제 1:20:30클로드가 웬만한 건 많이 도와주기 1:20:33때문에 옛날처럼 힘들지는 않죠. 근데 1:20:36어 좀 하여튼 저는 엔비디아에 대해서 1:20:37좀 그런 감정이 있어요. 근데이 1:20:39감정이 이제 어디까지 갈지는 좀 더 1:20:41좀 더 이제 좀 한 1년쯤 후에 다시 1:20:43얘기를 해야 될 것 같고 뭐 일단 1:20:45저는 좀 그렇습니다. 그 오픈 클로 1:20:48비슷한 것도 하나 냈잖아요. 그래서 1:20:49뭐 더 안정적으로 하고 뭐 이렇다 1:20:51하는데 그것도 의외로 사용기 잘 안 1:20:53나오고 뭐 이렇게 빵 터지는 느낌 안 1:20:55들고 엔비디아가 조금 희한한 측면이 1:20:57있어요. 물론 저도 젠슨왕이 저한테 1:20:59치킨 이렇게 하나 주면 당연히 받아서 1:21:01먹고 싶죠. 예. 근데 이제 그분의 1:21:05과거를 파 보니까 아이 내가 생각하던 1:21:08그분은 아니다. 그러니까 게임 1:21:10[웃음]1:21:11없게 충성을 하는 그런 그런 부분은 1:21:14아니다. [웃음]1:21:16그 거기서 더 나가면 그렇다면 뭐 1:21:19비전이나 뭐 동영상 생성이나 꼭 1:21:22그쪽에 뭔가 미련을 갖고 그쪽으로 1:21:24나는 뭐 하고 싶어 이런 건 아닐 1:21:25거라는 거예요. 반대의 사례가 이제 1:21:27일런 머스크죠. 일런머스크는 어릴 때 1:21:29파운데이션을 읽은 사람이에요.1:21:31파운데이션이 FF 소설인데 거기에 1:21:33보면 인류가 망하기 때문에 그 인류의 1:21:39백업을 만들어요. 두 개를 만 아 두 1:21:42개 이거 이거는 그거다. 그 스포다.1:21:44그래서 인류가 인류의 문명을 백업을 1:21:47만들어서 어딘가 보관하는 그런 SF 1:21:49소설이거든요. 그래서 화성을 가야 1:21:51되는 거야. 예. 그 그런 그 그 1:21:54파운데이션이라는 소설이 제세대는 1:21:57다 읽었어요. 물론 이제 그 영 그 1:22:00그러니까 그 반재저향 뭐 이런 거 1:22:01있잖아요. 그다음 듀설 1:22:04유행이었거든요. 그 세대라서 그 동 1:22:07그 그 사람은 그거를 밀어 붙이는 1:22:09거예요. 그게 진짜 가겠다 1:22:11이거잖아요. 그러니까 화성에 가면 1:22:13좋아요가 아니잖아. 그 사람은 진짜 1:22:16가야 된다잖아. 그 그게 그게 좀 1:22:17차이거든요. 그래서 뭐 하여튼 뭐 1:22:20재미로 예. 여러분들 뭐 이런 얘기 1:22:22듣고서 이제 그분들 얘기하는 거 듣다 1:22:23들어 보시면 조금 이해가 가실 1:22:25거예요. 상황이. 예. 재밌습니다.1:22:27그죠? 인류. 100백 파일을 하나 1:22:29만드는 거지. 근데 파운데이션이 진짜 1:22:31그 진짜 내용이 그거예요. 진짜 재밌 1:22:34재밌 재밌어요. 예. 근데 이제 지금 1:22:36그 아 그 어디 뭐지? 드라마로 1:22:38나와요. 미국에 드라마로 나오니까 뭐 1:22:41관심 있으신 분들은 보시면은 1:22:44책이랑은 또 느낌 다르다. 책이랑은 1:22:46좀 다르다. 재미는 있는데 그 그 1:22:49남자 주인공이 되게 멋있게 나와 1:22:50가지고 황제인데 멋있게 나와서 1:22:53목소리가 좋아. 그 반재 제형에 나온 1:22:55배우인데 뭐 재미 있는데 하여튼 1:22:59책이랑은 달라. 책이랑 다른데 재미 1:23:01있어. 뭐 그런 느낌이에요. 반재제 1:23:02재향도 마찬가지죠. 뭐 피타틸 얘기도 1:23:05지금 정치 관련해서 할 얘기가 되게 1:23:07많은데 오늘은 너무 딴 얘기 나면 안 1:23:10되니까 넘어갈게요. 자, 슬라이드가 1:23:11지금 몇 장 남았나?1:23:14참이 파워포인트를 내가 만들다 보니 1:23:16남은 페이지 수가 안 나왔네.1:23:18[웃음]1:23:20이게 내가 만들었으면 단점이 기능이 1:23:23별로 없어.1:23:25하루 만에 만들고 이러니까. 자,1:23:27에이전트 얘기로 이제 넘어갈 수밖에 1:23:29없죠. 그러니까 AI 에이전트라는 1:23:31개념 자체는 그냥 인공지능 교과서에 1:23:34나와요. 그냥 에이전트라는 개념 1:23:35자체가 원래 있던 거예요. 그냥 내 1:23:37할 일 대신 해 주는 사람, 알아서 1:23:39다 해 주는 사람. 멀더 요원한테 1:23:41조사해, 해결해 그러면 자기가 알아서 1:23:43하잖아요. 내가 하나하나 시키는게 1:23:44아니고 알아서 하는 거잖아. 그 1:23:47그래서 에이전트거든요. 그래서 AI 1:23:49에이전트로 가서 내 할 일을 다 해 1:23:51주는 쪽으로 가기를 희망을 하고 1:23:54있죠. 그래서 오픈클로 나왔을 때 1:23:56사실은 우와 진짜 내가 할 일 다 해 1:23:58주겠다라고 했는데 어 그때 이제 뭐 1:24:02보안 얘기가 문제가 있다 뭐 이렇게 1:24:04터져 나왔잖아요. 그거는 오히려 1:24:06막았어. 보안이나 뭐 이런 얘기는 1:24:08사실 많이 정리가 됐는데 안타깝게도 1:24:11어 지금 시점에서 1:24:15직원들을 AI 에이전트로 1:24:17대체하겠다라고 해고를 했던 것들은 1:24:20알고 보니 이제 그냥 해고한 거였죠.1:24:23예. 그걸 AI 핑계를 댔던 것뿐이지 1:24:26뭐 거의 대부분 1:24:29거의 대부분 AI 워싱이라고 하죠.1:24:31AI 워싱 그냥 뭐 핑계를 된 1:24:35거였지. 실제로 AI가이 AI 1:24:38에이전트라는게 사람처럼 일을 하지는 1:24:40못한다라고 지금은 또 정리가 됐죠.1:24:43예. 이 이것도 제가 연초부터 계속 1:24:46그랬잖아요. 이거 재밌다. 좋은데 다 1:24:48재밌고 좋은데 이걸 만드는 사람이 더 1:24:50필요할 거다.이 얘기 제가 1:24:52계속했잖아요. 만드는 뭐 배워야 1:24:53된다. 근데 결과적으로 지금 보세요.1:24:55클러드가 나왔다고 해서 일 다 대신 1:24:58해 줘요.이 강의 자료 이거 1:25:00클러드한테 여러분이 제 강의자료를 1:25:02베기려고 딸깍을 해 보세요.이 똑같이 1:25:04나오나?1:25:05저 저님면 안 나오거든요. 이렇게 안 1:25:07나오거든요.1:25:09그래서 그러니까 그 단톡방에 보면 1:25:11펭귄 님이라고 계세요. 그분이 1:25:13왜 자기는 나처럼 안 나오는지 되게 1:25:15궁금해. [웃음]1:25:17단톡방 보시는 분들은 아실 거예요.1:25:19상황을. 제가 이제 뭐 뉴스 같은 거 1:25:22이렇게 정리해서 요약글를 올리면은 1:25:24뭔가 읽기 좋거든. 재밌거든. 근데 1:25:27자기가 똑같이 해 보려고 그러면 잘 1:25:29안 되니까 나중에 물어보더라고. 이거 1:25:31어떻게 하시는 거예요? 뭐 모델 뭐 1:25:32쓰세요라고 처음에 간접적으로 1:25:34물어보잖아요. 모델 뭐 쓰세요?1:25:35이렇게 간접적으로 물어보다가 나중에 1:25:37좀 더 안 알려 주지. 당연히.1:25:39[웃음]1:25:42그러니까 이게 AI가 AI 에이전트가 1:25:46그때 뭐 이메일 확인하고 뭐 이런 1:25:49루틴 되는 일을 알아서 해 주니까 1:25:52이제 진짜 바쁜 사람들 예. 뭐 진짜 1:25:54하루에 뭐 한시간 정도 걸리는 잡리를 1:25:57AI가 해 주면 좀 편해질 수 있는 1:25:59사람들. 그런 사람들한테 의미가 있는 1:26:01거지. 뭐 직장인을 AI 에이전트로 1:26:04교체한다 이거는 1:26:07뭐 힘들 힘들죠. 안 뭐 되는 부분도 1:26:10있긴 있겠지만 이게 그냥 원리가 안 1:26:12되게 돼 있어. [웃음]1:26:14쉽지 않아. 그래서이 얘기는 또 1:26:17지나갔잖아요. 지나갔고 또 무슨 1:26:19얘기까지 나오는지 아세요? 이제 제 1:26:21그 내가 여서 봤더라. 제가 제가 1:26:24지금 영어 자료를 영어하고 한글을 막 1:26:26섞어서 보고 막 심지어 중국어 자료도 1:26:28번역해서 번역을 해 주니까 제 중국어 1:26:31못 하거든요. 못하지만 번역해서 보고 1:26:32하다 보니 하는데 한자는 조금 1:26:34알아요. 하다 보니까 지금 3개국어가 1:26:36머릿속에 섞여 갖고 좀 정신이 없어.1:26:38그래서 이제는 제가 출처가 어딘지가 1:26:40정확히 기억이 안 나는데 재밌는 1:26:42통계가 나왔대요.1:26:45하루에 그 AI를 쓰면은 일하는 1:26:49시간을 줄일 수 있대요. 그건 그게 1:26:51나왔대. 뭐 4네시간인간 줄일 수 1:26:53있대. 그럼 하루 근무 시간 1:26:548시간이면 4네시간을 빨리 끝낼 수 1:26:56있잖아. 문제가 뭐냐? 4네시간 일찍 1:26:59끝나면 일을 더하는게 아니고 논대 1:27:03[웃음]1:27:05그러니까 생산선 자체가 안 올라가는 1:27:07거야.1:27:09그러니까 원래 경영자들이 기대한 거는 1:27:12AI를 쓰면은이 사람들이 8시간에 할 1:27:15일을 4네시간에 하고 남는 4네시간도 1:27:17또 일을 해 가지고 두 배를 일을 1:27:19하는 뭐 이런 걸 기대를 하겠죠.1:27:21경영 그 숫자 세는 사람들은 그 빈 1:27:24카운터라고 하는데 그 사람들이 바란 1:27:27건 그걸 텐데 현실은 그렇게 안 1:27:29돌아간다는 거야. 그리고 이거 써 1:27:30보셨지만 아시겠지만 이게 레이턴시가 1:27:32있잖아요. 그러니까 그 레이턴시도 1:27:35있고 딜레이도 있잖아. 그 일을 1:27:36시키면 답이 바로바로 오질 않아 1:27:38그러면. 근데 딴 거 하긴 되게 1:27:41애매해 가지고 시간을 잃어버린 시간이 1:27:43꽤 많다고요. 그럼 그 시간까지 지어 1:27:45짜 가지고 일을 하라고 시킬 수가 1:27:46없는게 인간의 두뇌가 그거 그게 안 1:27:49돼. 원래 그런 식으로 막 이것저것 1:27:51하라고 하면은 그냥 정신 없어서 미쳐 1:27:53버리고 그냥 멍해져 갖고 아무 일도 1:27:56못 하는 사람이 돼 버린다라고요.1:27:58심지어 이제 미국 같은 경우는 원래 1:28:00그 인력 훈련을 시킬 때 레스토랑에가 1:28:03보시면 1:28:05그 고객 오면 접대하는 사람 따로 1:28:08그릇 나르는 사람 따로 그릇 청소하는 1:28:11사람 따로 뭐 하는 사람 따로 다 1:28:13분업이 돼 있어요. 한국처럼 이것저것 1:28:16막 시키지 않는다고. 그러니까 애초에 1:28:18문화 자체가이 AI 지금의 AI 1:28:21기술로서 생산성이 그렇게 현저하게 1:28:23올라갈 거라고 기대하기는 어 쉽지 1:28:26않아요. 의외로. 예. 의외로.1:28:28근데이 얘기를 제가 한 6개월 전에만 1:28:31했을 6개월 전인가 뭐 했어요. 한번 1:28:33지난번 한창 라이브 하고 막 이럴 때 1:28:36그때 한번 얘기했을 때는 저항이 1:28:38있었어. 그 막 누구 나타나 갖고 막 1:28:40댓글에 막 뭐 헛소리 막 좀 이렇게 1:28:43막 뭐 뭐 안 좋은 글 쓰고 막 이런 1:28:46경우 있었는데 지금은 그런 얘기가 1:28:48없어요. 그냥 그냥 1:28:51네러티브가 바뀌었기 때문에 예 그런 1:28:53상황이에요. 그런 상황이라 그런 1:28:55상황이라 1:28:57이제 그건 근데 이제 오히려 또 1:28:59명확해진게 있죠. 그때 메타 같은 1:29:01데서 레이오프를 엄청나게 했잖아요.1:29:03근데 그때 어 AI 핑결 되긴 했는데 1:29:08그때 분명히 그 얘기 나왔어요.1:29:10얘네가 그 데이터 센서 지으려고 돈 1:29:13필요해 갖고 해고 하는 거다라는 1:29:15얘기가 얼핏 나왔었거든요. 근데 1:29:17지금은 그게 정설로 또 굳었어요.1:29:19예. 정말로 그런 상황이 그런 사람 1:29:22그런 상황이로 1:29:24가서 그러니까 그때 그때 볼 때 아 1:29:27그니까 AI를 써 본 사람은 아 이거 1:29:29AI 때문에 해고하는 건 좀 말이 안 1:29:31되는데 그러다가 어 그 데이터 센터을 1:29:36하려고 한다. 그래서 최근에 메타가 1:29:38자기네 남는 GPU 그 데이터 센터 1:29:42이제 임대 사업까지 하겠다 뭐 이런 1:29:44얘기까지 나오고 있잖아요. 예.1:29:46그래서 거기도 지금 뭐 여러 가지 좀 1:29:48곤란한 상황이 있긴 하겠지만 뭐 1:29:50일단은 예, AI 에이전트 관련돼서는 1:29:54어, 기대했던 거 좀 그니까 좀 그 1:29:56하이프됐던 거보다는 많이 내려왔다.1:29:59많이 내려왔는데 많이 내려왔는데 1:30:02어,이 AI 에이전트가 정말로 1:30:04누군가를 대체하는 거 아니고 비서실 1:30:07예, 비서실 느낌으로 접근하면 이거는 1:30:09또 확실히 의미가 있겠죠. 제가 이제 1:30:12좀 이제 과장에서 그냥 무조건 이렇게 1:30:15돼요. 이렇게 얘기하면서 여러분들이 1:30:16이해하시기 편하실 텐데 원래 그 그 1:30:21이런 걸 분석할 때는 상한하고 하안을 1:30:23놓고 그 사이에서 왔다 갔다 하는 1:30:24걸로 분석하는게 가장 안전하거든요.1:30:26그래서 상한은 1:30:29상한이 좀 많이 내려왔고 대신에 이제 1:30:31하한도 꽤 올라왔다. 예.1:30:34그래 지금 여러분들 그 유튜브 1:30:35보시면은 지금 제 거 슬라이드하고 1:30:38비슷한 슬라이드가 많이 보이실 1:30:39거예요. 이게 클로드 스타일.1:30:42[웃음]1:30:43클로드 스타일이고 그다음에 제가 섬짓 1:30:47놀랄 때가 있는데 1:30:49쓰레드나 뭐 이런데 보면 밖에 글 1:30:52쓰시는 분들 있잖아요. 보면은이 1:30:54내용이 어디서 나왔는지 나는 저는 1:30:56아는 경우가 있어요. 이게 출처를 1:30:58아는 경우가 있는데 이게 어 그게 1:31:01아마 저는 클로드를 거쳐서 간 거기 1:31:04때문에 자기도 그 출처가 어딘지는 1:31:07모르고 그냥 자기 아이디어처럼 아니면 1:31:10그냥 랜덤하게 나온 것처럼 쓰시는 거 1:31:11같아요. 이런 사람들 되게 많아지고 1:31:13있어요. 그러니까 옛날에 구글 검색을 1:31:16자기가 했을 때는 출처가 어딘지를 1:31:19자기가 알고 그걸 사용을 했잖아요.1:31:21예를 들어서 복붓을 했어. 그러면 아 1:31:23나 스택 오버플로우에서 어디어디 1:31:25검색해서 나온 거 복부한 거야라고 1:31:27얘기를 할 수가 있었잖아요. 근데 1:31:29지금은 자기가 내부적으로는 1:31:32그러니까 클로드가 복붓을 해 준 1:31:35거지만 1:31:37복붓을 클로드가 대신해 줬기 때문에 1:31:39어디서 가져온 건지를 몰라.1:31:45어, 지금 난대 없이 구글 인증을 1:31:48하라 그래 가지고. 잠깐만요. 어,1:31:58갑자기 갑자기 유튜브 로그인을 래.1:32:02잠깐만요.1:32:05깜짝 놀랐네.1:32:07라이브 하다가 지금 인증 안 하면 1:32:09끊길 뻔했어. 와.1:32:12어, 인증해 가지고 안전합니다. 자,1:32:14하여튼 그런 시대예요. 그런 1:32:16시대입니다. 자,1:32:18다들 그 대화 대화창 보니까 다들 1:32:20이해하시네. 예. 재밌는게 많이 1:32:23있고요. 자, 그래서 에이전트 얘기.1:32:24에이전트는 전 그 정도로 보고 있고 1:32:26에이전트 이거 그 쉬워요. 아 1:32:30쉽다라기보다는 이게 그니까 학문적으로 1:32:34아니 이론적으로 뭔가 굉장히 어렵고 1:32:38뭐 이런 거보다는 엔지니어링의 저는 1:32:40결정체라고 봐요. 예 엔지니어링의 1:32:43결정체인데 1:32:45오히려 이제 학문적으로 어렵고 1:32:47수학적으로 어렵고 이거는 논문이 1:32:48나오면은 따라갈 수 있어. 근데 1:32:50엔지니어링이 오히려 따라가기 1:32:51힘들어요. 사실은. 그래서 저는 1:32:53엔스로픽을 1:32:55뭐 과소 평가하려는 건 아닌데 좀 1:32:57길게 봤을 때 길게 봤을 때 쫓아기 1:33:00힘 쫓아가기 힘든 부분은 LM 만드는 1:33:02부분보다 오히려 그 엔지니어링 부분이 1:33:05될 가능성이 높다고 봐요. 그래서 1:33:07요즘에 보면은 엔스로픽에서 뭐 1:33:09홍보하려고 사람 내보낼 때 누구 1:33:11내보내요? 클러드 코드 만드는 사람 1:33:13내보내잖아요. 그분도 이제 좀 일 1:33:16많이 하셔 갖고 좀 이제 머리가 머리 1:33:18수치 많이 적 적 적어 주셨는데 1:33:20그분도 그게 이제 클로드 코드가 그 1:33:24엔지니어링의 결정인 거죠. 진짜로 예 1:33:27대단하신 거 같아요. 그분도 일찍 1:33:29들어가셨던데 생각보다 그까 1:33:31오래됐어요. 생각보다 그걸 한게 1:33:33그래서 그런 거 어떻게 만드었나 이런 1:33:35히스토리가 요즘에 이제 슬슬 뜨기 1:33:36시작하더라고요. 그러니까 lm 기술 1:33:38자체보다 그쪽으로 그쪽으로 이제 1:33:39초점이 좀 넘어가는 거죠.1:33:43자, 레그 기술 이거가 한 작년,1:33:46재작년, 그러니까 랭체인 유행할 때 1:33:50배우신 분들은 좀 잘 안 된다 1:33:54소리를 좀 많이 들으셨을 거예요.1:33:55아마. 그러니까 랭체인 같은 거 1:33:57사용법 위주로 배우신 분들은 좀 잘 1:33:59안 된다. 뭐 이거 왜 이렇게 안 1:34:01되냐? 뭐 이러셨을 텐데 뭐 지금은 1:34:04많이 좋아졌어요. 예. 많이 좋아졌고 1:34:07그다음에 정 안 되면 에이전트한테 1:34:09찾으라고 돌려 버리는 방식이기 때문에 1:34:12그니까 에이전팅 레그 예 거의 그니까 1:34:14그게 정 안 되면 그렇게 돌려 버리는 1:34:16방식이라서 1:34:18성능의 한선이 어느 정도 보장이 되는 1:34:21상황이 됐습니다. 예 그리고 많이 1:34:23써요. 많이 써요. 이제는 많이 쓰고 1:34:25근데 이제 이것도 결국 하드웨어 1:34:27인프라랑 엮기는 문제가 있죠.1:34:29그러니까 회사마다 뭐 H 100이나 1:34:33H200 같은 거를 여덟 개씩 놓고 1:34:35돌릴 거냐 뭐 이런 거 그 온 1:34:37프레미스라고 하든가 1:34:42뭐 그런 문제가 좀 있어 가지고 1:34:44그거랑 이제 오히려 맞물려 가지 이제 1:34:46성능 자체에서는 1:34:49뭐 옛날처럼 잘 안 된다 이거는 아니 1:34:51아니게 됐어요. 그러니까 랭체인 1:34:53랭그랩 랭체인 처음 나왔을 때는 그 1:34:56벡터끼리 유사성으로 측정을 했는데 1:35:00그게 잘 안 되거든요. [웃음]1:35:02예. 그 그건 잘 안 되지. 당 1:35:05이런적으로 보면 당연히 잘 안 되는데 1:35:07그 당시에는 그래도 아이디어가 심박해 1:35:08갖고 이제 치고 나갔던 거라고요.1:35:10근데 이제 그것도 마찬가지로 그 1:35:12당시에 랭체인 처음 만든 사람이 이게 1:35:15학문적 이론적으로 봤을 때 한계가 1:35:17명확하게 있다라는 걸 인지부터 1:35:19그거부터 한 개부터 생각하고 덤으면 1:35:21못 아무도 못 했지. 근데 그거보다는 1:35:24좀 그쪽에서 이제 틀을 만드는데 1:35:26집중을 했고 좀 일반적인 틀을 1:35:28만들었고 실제로 그다음에 그 이후에 1:35:31계속 업그레이드 하고 하고 해가지고 1:35:33이제는 어 좀 많이 괜찮아진 1:35:35거잖아요. 그런 식으로 기술이 1:35:37발전하는 거를 같이 보시면 좋을 거 1:35:39같습니다. 근데 이제 그 얘기가 1:35:41나오는 거 같아요. 이거는 그냥 각자 1:35:43만들어 쓰면 된다. 근데 이것도 1:35:48l램이 코딩을 잘해 주니까 그냥 각자 1:35:50만들었으면 되는 그런 편한 시대가 온 1:35:53거죠. 저는 프리미어 프로가 너무 1:35:57힘들어 가지고 프리미어 프로도 1:35:59만들었어요. 그러니까 파트원 그 1:36:02최근에 만든 강가 L 파트 2니까 1:36:04그거 만들 때 자막을 달아야 될 거 1:36:06같은 거예요. 기초 강의니까 이제 1:36:07강의 컨셉이 쉬운 강의니까. 그래서 1:36:10자막을 달아야 되겠는데 자막 다니게 1:36:12너무 힘들어. 근데 프리미어로 자막을 1:36:13자아봤더니 죽을 거 같아. 왜냐면 1:36:15느려. 반응 속도가 너무 느려요.1:36:18그래서 그 1:36:21프리미어 [목을 가다듬음] 프로를 1:36:22짰어요. 이제 클로드한테 클로드 1:36:25가지고 그냥 만들려고 하니까 또 뚝딱 1:36:28만들더라고. 제 생각에 이거 분명히 1:36:29누가 만들어 놨어. 예. 웹 외부로 1:36:32[웃음] 내부 인원이 됐든 뭐 아니면 1:36:34저기 인도에 아웃서싱을 했든 내가 볼 1:36:36땐 100% 이건 누가 짜본 거 1:36:38같아. 어 짜봤을 거 같아.이 이 1:36:40그다음 그니까 지금 여러분 보시는 1:36:42화면 이거 요즘에 클러드로 클러드로 1:36:45슬라이드 만든 사람 되게 많잖아요.1:36:47이것도 그냥 한게 아니야. 그 피그마 1:36:50같은 거 베겨 가지고 뭐 훈련시켰다 1:36:52뭐 이런 것 때문에 욕 엄청 먹고 막 1:36:54이랬잖아요. 그게 이제 어떤 면에서는 1:36:57어 대세가 되는 거죠. 어떤 면에서 1:37:00그게 그게 대세인 거죠. 예. 그런 1:37:02시대로 갔습니다. 그래서 레그도 1:37:05비슷하게 1:37:07그냥 만들어 쓰는게 낫지 않냐이 1:37:09얘기가 많아졌어요. 그러니까 어떤 1:37:11프레임워크 쓰기보다. 그다음에 내부 1:37:13보안 때문에 레그를 사용한다라고 하면 1:37:18어 프레임워크를 갖다 쓰면 그것도 1:37:20그게 더 이상한 거 아닌가? 뭐 이럴 1:37:21수도 있죠. 그 그런 측면이 좀 1:37:23있어요. 그러면 어떻게 돼요? 오히려 1:37:26자기 회사 1:37:29안의 시스템을 관리할 인원이 더 1:37:32있어야 되는 거야. AI가 그것까지 1:37:34관리 다 해 주지 못하거든.1:37:36그렇게까지 안 돼요. 아무리 써도.1:37:38그러니까 나내 저도 솔직히 좀 1:37:39속았어요. 내가 제가 가끔 누구누구 1:37:42이제 유명인 욕하는 이유가 내가 1:37:44속아서 그래. 내가 희망을 갖고 와 1:37:47나도 이제 좀 편집 안 해도 되나 1:37:48했다가 또 편집하고 있고 와 이제 나 1:37:50슬라이드 그림 안 그려도 되나 했네.1:37:52또 그 계속 이렇게 내가 1:37:56내 심증인데 내가 그 클로드 훈련시켜 1:37:58준 것도 꽤 될 거 같아. 솔직히 내 1:38:00데이터 넘어가 가지고 제 데이터가 또 1:38:02좋은 데이터 많잖아요. 저 유튜브 1:38:04데이터도 지금 오늘 얘기하는 것도 1:38:05넘어갈 거라고 보고 그렇습니다.1:38:07하여튼 뭐 이거 심 이건 그냥 제 1:38:09그냥 재미로 하는 얘기예요. 예.1:38:12자, 그래서 뭐 그런 측면이 좀 1:38:13있습니다. 레그 기술도 측면이 있고 1:38:18그다음에 환각이 1:38:22환각이 어 환각은 이제 인증 그냥 1:38:25인정하고 가요. 인정하고 가요.데 1:38:28[웃음]1:38:29환각을 많이 막고 있죠. 아, 근데 1:38:31이게 환각도 그러니까 이게 환각이 1:38:36그 1:38:38분야에 따라서 환각이 다르게 1:38:40나타나요. 그러니까 1:38:42최신 기술에 대해서 최신 기술에 1:38:44가까워질수록 얘가 환각이 심해져.1:38:48그다음에 모델 바뀔 때마다 또 그 1:38:50환각 증상을 보이는 곳이 또 달라지고 1:38:53계속 좋아지긴 하거든요. 계속 1:38:54좋아지는 것도 맞고 그다음에 그 1:38:57스페이스엑스에서 데이터 센터 1:38:59클로드에다가 이제 임대해 준다이 얘기 1:39:01나오고 나서부터 또 많이 좋아지기도 1:39:02했고 뭐 한데 아 이게 그러니까 지금 1:39:05딱 그 탑돌님 얘기하시는게 그거예요.1:39:08학습이 덜 된 거네가 아니라는 거죠.1:39:10이게 학습으로 되는 문제가 아니라는 1:39:11거지. 그니까 구조 그냥 그래서 1:39:16도움이 되는 건 맞아. 하지만 1:39:18100% 뭔가 완벽하게 나오게 하기는 1:39:22기대를 이제 안 하는 쪽으로 가지 1:39:24않을까?1:39:26예. 좀 그런 느낌이 있습니다. 예.1:39:29이게 이게 그러니까 애초에 애초에 1:39:31이거를 알고 들어가야지. 근데이 1:39:33얘기도 한 몇 달 전만 해도 1:39:36모르셨잖아요, 사실은. 예. 이게 뭐 1:39:39확률 환각이 어쩌고 저쩌고 뭐 얘기만 1:39:41들었지 뭐 이게 진짜 못 거친다. 뭐 1:39:46그러니까 사람은 1:39:48사실은 뭐 이제 전날 술 마셨어요 1:39:51이러면서 좀 일 못 하고 이럴 수 1:39:52있지만 직장 한 몇 년 한 3년에서 1:39:555년 정도 다니면 환각 증상을 안 1:39:58보인다고 일할 때 그죠. 대부분의 1:40:01사람은 그니까 아주 초보 때 이제 1:40:04떨어져 나가는 사람이 있을 지연정 1:40:06회사 생활에 적응된 사람은 회사일 할 1:40:09때이 환각 증상을 보이지 않는다고.1:40:12그 평소에 아무리 밖에 나가서 아무리 1:40:14건방 떠는 사람이라도 자기 직속 상사 1:40:17앞에서 환각 증사를 보이면서 아 1:40:19이거는 그냥 모르셔도 돼요. 이렇게 1:40:20건방 떨진 않는다고. 그니까 사람은 1:40:22안 그래요. 근데 LM은 이걸 못 1:40:24고쳐. 사람을 완전히 대체할 수 1:40:26없어.1:40:28근데 이제 기술적으로 도전할 요소는 1:40:30됐죠. 근데 아직까지는 거기에 대해서 1:40:32답이 나와지 않았고 어 뭐 1:40:35단기적으로는 이게 답이 나올 거라고 1:40:37더 이상 기대는 하지 않는다. 그냥 1:40:39이제 구조적인 속성으로 보 보기 1:40:41시작했다. 이렇게 되는 거 같습니다.1:40:45사람은 못 고친다는 얘기가 있긴 1:40:48하지만 괜찮은 사람은 또 고칠 필요가 1:40:51없어요. 예. 뭐 예. 자, 탑돌님 1:40:56재밌으시네.1:40:59자, 그럼 넘어가고 자, 음. 아,1:41:02음성 모델은 이거 슬라이드가 겹쳤네.1:41:04자, 넘어가도 될 거 같고. 아,이 1:41:06얘기 나오더라고. 이제 그 9월에 1:41:10아이폰에서 잼마가 완전히 로컬로 1:41:13돈다라는 얘기가 1:41:15있더라고요. 제가 이거 한국어로 된 1:41:17유튜브인가 어디서 봤거든요. 근데 1:41:20이제 확인이 되진 않은 거 같아요.1:41:23확인이 되지 않은 거 같은데 애플 1:41:25입장에서는 로컬에서 당연히 돌리고 1:41:27싶죠. 애플에서 입장에서 돌리고 싶고 1:41:29그다음에 그 혹시 아무도 안 써 1:41:33보셨겠지만 1:41:35그 코파일러 마이크로소프트 거 1:41:38있거든요. 그 걔가 반응이 되게 1:41:40좋아요. 모바일에서 그 디바이스에서 1:41:42뭘 좀 하는 거 같아. 그래서 얘가 1:41:45디바이스 성능하고 같이 사용하면 1:41:47사용성은 확실히 올라갑니다. 그쪽에 1:41:51뭐 소문이 좀 돌긴 하는데 애플이 1:41:53최근에는 소문만 돌고 좀 안 나온게 1:41:55꽤 있어 가지고 이거는 좀 두고 봐야 1:41:58될 거 같아요. 예.이 이거 요거는 1:42:00일단 그런 소문은 좀 있다. 그리고 1:42:02만약에 1:42:04아 자 그리고 이제 그 소문이 돌 때 1:42:07약간 또 오해를 하시는 부분이 있는데 1:42:10그니까 성능이 성능 면에서 뭐 클로드 1:42:13같은 급이 모바일에서 통째로 둔다 1:42:16이거는 안 되죠. 예. 그 1:42:19그렇게까지는 안 되죠. 그렇게까지는 1:42:21안 되고 이제 그렇게는 안 되 안 될 1:42:24거고 이제 되는 업무를 이제 잘 1:42:27찾겠죠. 예. 되는 걸 강조를 1:42:29하겠죠. 그쪽으로 갈 거라고 보면 1:42:32됩니다. 근데 온 디바이스는 항상 1:42:35[웃음] 항상 뭔가 좀 기회가 1:42:38있어요. 예. 이게 쉽게 못 하기 1:42:40때문에. 그리고 1:42:42온디바이스 AI가이 온디바이스를 잘할 1:42:45것인가? 뭐 그거는 좀 두고 봐야죠.1:42:47예. 그 여러분들 그거 모르시죠? 그 1:42:51저기 빅테크 가면은 모바일 테스트 1:42:55센터가 있어요. 예. 모바일 테스트 1:42:58센터가 하나가 있고 거기에 이제 온갖 1:43:00장비들이 다 뭐 이렇게 빌드 내가 1:43:02올리면은 그걸 다 테스트 돌려 갖고 1:43:04잘 되나 뭐 이거 테스트하 센터가 1:43:06하나 있고 또 하나 뭐 있는지 1:43:08아세요?1:43:09인도 같은데 사람이 테스트했어요.1:43:12[웃음]1:43:15결국 사람이 이렇게 쓰면서 테스트를 1:43:17막 해요. 그럼 그 사람이 그니까 그 1:43:20테스트 팀이죠. 테스트 팀 그 품질 1:43:23확신 팀 그 뭐라 그러더라? 하여튼 1:43:27뭐 품 품질을 이렇게 그 확보 확인해 1:43:29주는 팀이 있어요. 그죠? 거기서 1:43:31이제 오류 리포트를 하면 또 고쳐야 1:43:33돼. 뭐 이런 식인 거지. 예.1:43:35사이클이 돕니다. 근데이 온 1:43:37디바이스는 종류가 너무 많아. 너무 1:43:39많고 큰 회사 같은 경우는 특정 1:43:42디바이스에서만 돌아요소를 할 수가 1:43:45없어요. 너무 힘들어. 예.1:43:48이번에 그 얘기도 있던데 이제 그 1:43:50메타 인스타그램에서도 뭐 나온다고 1:43:53하던데 제가 회사에서 하던게 1:43:54그거였거든요. 근데 뭐 너무 오래 1:43:57전이라 예. 지금 어떻게 할지는 뭐 1:43:59두고 두고 봐야죠. 예. 자.1:44:06자, 그다음에 아, 요거는 제가 1:44:08궁금해서 조사해 본 거예요. 내 PC 1:44:10부품값은 왜 올랐나? [웃음]1:44:14이게 보니까 그 아, 두 가지가 두 1:44:16가지가 같이 있더라고요. 하나는 이제 1:44:19그 1:44:20반도체 회사에서 그 이제 웨이퍼가 1:44:24이렇게 하나 있으면은 그거가 그 그게 1:44:26제한이 돼 있잖아요. 근데 그거를 1:44:29이제 엔비디아 GPU 같은 데서 쓰는 1:44:32HBM 1:44:34좀 대어 높은 거 이렇게 층 쌓는 거 1:44:36걔네한테 몰아줘 버렸대요. 그래서 내 1:44:39컴퓨터에 꽂을 램은 양 자체가 줄어든 1:44:41거야.1:44:43세상에 근데 이건 너무하지 않아 이거 1:44:46그니까 1:44:47세상에 1:44:49그러니까 뭐 자동차를 팔더라도 사실 1:44:52고가품은 적게 팔고 비싸게 그다음에 1:44:55보통 이제 저가에서 이익을 내야 1:44:57정상이잖아. 그럼 일반인 일반 1:44:59소비자들은 차 이제 좀 저가 차고 뭐 1:45:03뭐 예를 들면 이제 옵션 없는 깡통차 1:45:05좀 싸게 사고 뭐 이런 식으로 할 수 1:45:06있는데 그게 그게 아닌 거지. 그 1:45:09고가품을 다 모든 재료를 다 고가품 1:45:11만드는데 지금 부어 버려 가지고 없는 1:45:14거예요. 근데 더 무서운 더 무서운 1:45:17사실 1:45:19자 저가 우리가 쓰는 램 램은이 고가 1:45:23HBM에 비해서 반열이 적어요. 반열 1:45:26느리지 느리고 느리지만 반열이 적어.1:45:29그러니까 1:45:31그 랩탑 같은데 들어가는 거 있죠?1:45:34랩탑 같은데 들어가는 거 발열이랑 1:45:36에너지 소모량이 더졌거든요. 근데 1:45:37이제는 그것까지 쓰러간대.1:45:40[웃음]1:45:41그니까 일반 소비자용까지 다 쓰러 1:45:43간다는 거야. [웃음]1:45:46그래서 제가 아 내가 저는 저 그래서 1:45:49이제 진짜로 아 컴퓨터 한번 또 1:45:51바꿔야 되는데 설마 혹시 좀 블랙 1:45:54프라이데이까지 좀 기다리면 좀 혹시 1:45:57싸지 않을까? 거품 안 빠지냐?1:45:59이렇게 물어봤더니 1:46:01아닐 거라고 하더라고요. 근데 저는 1:46:03그냥 버틸 겁니다. 예.1:46:05지금 컴퓨터 제가 옛날에 회사 갈 때 1:46:09옛날에 회사 그 예 회사 갈 때 1:46:12사이닝 보너스로 받은 워크 스테이션을 1:46:14아직도 쓰고 있어요. 그 그 1:46:16정도예요.1:46:19바꿔야 되는데 [웃음] 바꿔야 되는데 1:46:21못 바꾸고 있거든요. 하필 하필 지금 1:46:24너무 올라가지고 근데 제가 또 이게 1:46:26좀 짠돌리 기질이 있어 갖고 아 1:46:28이거는 아닌데 싶은 거야 이거는. 아 1:46:30내가 이걸 5090 GPU 이게 원래 1:46:33게임용인데 게임용 GPU를 지금 1:46:36700만 원에 팔더라고요. 막 한국 1:46:38돈으로 78 7800 세금 붙고 뭐 1:46:40하면 아 그 세금 포함 가격이지 아 1:46:43세금 포함 가격이지 1:46:45아 하여튼 그래서 하여튼 뭐 그래도 1:46:47뭐 600이잖아 600 700이잖아 1:46:49[한숨][헉 소리] 말도 안 되더라고 1:46:52지금 못 사고 있고 그래서 그냥 그 1:46:54GPU 클라우드로 1:46:56쓰고 있어요. 근데 이게 참 애매한게 1:46:59제가 이제 4090 주 살 때 제가 1:47:01재작년 연말에 여러분들한테 얘기하고 1:47:03샀잖아요. 지금 최적가다 이러면서 1:47:05샀잖아. 그때 저 따라서 사신 분들을 1:47:08아마 최저가로 사셨을 거고. 근데 1:47:11그때 이제 그때 살 때 한 180달러 1:47:14뭐 이렇게 주고 샀거든요. 한 지금 1:47:17치면 한 300만 원 되나? 300만 1:47:19원 적지 않네. 그렇게 보니까. 근데 1:47:21그런 거 살 때 하실 사실은 이제 1:47:23게임도 하고 하니까 제가 그거하고 1:47:24헬다이버 막 하고 그랬거든요. 게임도 1:47:26하고 하니까 1:47:28[웃음] 샀어. 샀는데 지금 GPU 1:47:31사용료가 1:47:33한번 돌리면은 이제 몇백 달러씩 1:47:35나가거든요. 몇십만 원씩 나가거든요.1:47:37쭉쭉 나가거든요. 그러면 아 이걸 1:47:39이게 참 사람 마 심리가 이게 1:47:42그러니까 보세요. 뭐 RTX 1:47:456,000을 산다고 그래. 그 한 만 1:47:46달러가 나가 1,00만 원이야.1:47:48그러면 30만 원씩 훈련시키다으로 1:47:5150번을 돌릴 수 있는 거잖아. 근데 1:47:54그리고 그 RTX 6000 이런 거는 1:47:56전기 집에 그 두기 힘들어요. 사실은 1:47:58전기랑 뭐 이런 것 때문에. 그럼에도 1:48:01불구하고 훈련시킬 때 돈 나가는게 참 1:48:03마음이 아파.1:48:05[웃음]1:48:06그러니까 월세랑 전세 느낌.1:48:10[웃음] 전세를 살면 그래도 뭔가 1:48:13목도는 남아 있는 그런 느낌인데 1:48:15월세를 살면은 그냥 사라지는 그런 1:48:17느낌.1:48:18아, 사야 되나 말아야 되나 뭐 이런 1:48:20생각 계속 하고 있는데요. 근데 그건 1:48:23있어요. 좀 제대로 할 거면 그냥 1:48:26GPU 클라우드로 돌려야 돼. 돈 1:48:27나가더라도. 왜냐하면 그다음에 이제 1:48:31어제 단톡방에 한 분이 이제 H200 1:48:33한 대가 생겼다고 좋아하시더라고요.1:48:36근데 이게 사람이 H200 한 대로 1:48:39좀 돌리잖아요. 그러면 더 큰 걸 1:48:41돌리고 싶어. 근데 H200 한 대로 1:48:45일주일을 돌리는 거랑 1:48:48H28대로 1:48:50하루 돌리는 거를 생각을 해 보세요.1:48:53[웃음]1:48:54그러면 시간 차이가 커. 일주일 동안 1:48:56놀고 있을 거야. 이게 이게 그니까 1:48:59여러분 그 회사에서 이제 회사 LM 1:49:01회사에서 제품을 그 유지 업그레이드 1:49:06하는 관점에서는 일주일에 돌리고 또 1:49:09다음 에폭 돌릴 때는 데이터 추가해서 1:49:11돌리고 뭐 이런 식으로 하는 거 그건 1:49:12괜찮아. 그건 괜찮은데 그게 아니고 1:49:15내가 공부를 위해서 하는데 실험을 1:49:17지금 돌리고 결과를 일주일로 후해 1:49:19봐. 연구를 하는데 내가 실험 결과를 1:49:22일주일 뒤에나 확인할 수 있어. 이건 1:49:23사실은 좀 말이 안 돼요. 그니까 1:49:26일주일 동안 놀 거야. 아니, 논문 1:49:27읽고 있을 거야. 그건 아니야.1:49:29분명히 하루 이틀 지나면 아, 이거 1:49:31다시 돌려야 돼. 이렇게 된다고.1:49:33[웃음]1:49:34그래서 그냥 저는 뭐 돈 내고 예,1:49:37GPU 클라우드 씁니다. 요즘은 뭐 1:49:39겸사 겸사 예, 겸사 겸사데 GPU 1:49:41클라우드 가격이 어떻게 될지 조금 1:49:43두고 봐야 될 거 같고요. 어, 뭐 1:49:46일단 그런 상황입니다. 예, 그런 1:49:48상황입니다. 그래서 블랙 이번에는 1:49:49저는 블랙 프라이데이 세일은 기대는 1:49:52안 하고 있어요. 안 하고 있고 1:49:54그다음에 또 이게 1:49:58하드디스크도 품절이야. 제가 이제 1:50:00데이터 셋을 엄청 모으고 있거든요.1:50:03엄청 모으는 모으니까 이제 하드디스크 1:50:04필요하잖아요. 그다음 백업도 해야 1:50:06되고. 근데 HDD가 또 말도 안 1:50:09되게 비싸. HDD 한동안 엄청 쌓던 1:50:11거 아시죠? 삼성이 하드디스크 1:50:13만들었던 거 아세요? 너무 옛날 사람 1:50:15같나? 이런 얘기하면 예. 삼성이 1:50:17HDD 만들다 팔았거든요. 그 업 그 1:50:19업체를 포기했거든요. 와. 근데 1:50:22지금은 하드웨어 업체가 그 웨스턴 1:50:25디지털 뭐 이런데 1:50:28웨스턴 디지털 맞나? 하여튼 그런 1:50:29회사가 지금 난리예요. 난리. 예.1:50:31거기도 다 팔렸어. 램 반도체만 1:50:33팔리는게 아니고 HDD가 팔렸. 그 1:50:36몇 년치가 이미 다 팔렸다니까 그런 1:50:39상황이에요. 아, 말도 안 되는 1:50:40거지. 말도 안 되지. 진짜 컴퓨터를 1:50:44뭐 업그레이드 할 수가 없는 1:50:45사이클이에요. 근데 이게 뭐 이제 몇 1:50:48이거는 이제 몇 년 뒤에 다시 봐야 1:50:50될 문제다. 3년 2년 3년. 지금 1:50:52한 분이 얘기하셨는데 그 교체 1:50:54사이클이 2008년 정도 올 거라고.1:50:58이게 1:51:00데이터 센터가 다 가져가면 그다음부터 1:51:02시작이에요. 그러니까 그 얘기를 제가 1:51:06좀 이제 월스트릿 같은 데에서 나오는 1:51:08자료들을 보면은 좀 빨리 나오거든요.1:51:10그니까 그 얘기가 나오고 그 사람들이 1:51:13확신을 갖고 내보내면 저 같은 1:51:15사람들이 보고 어 긴가민가 하면서 1:51:17이렇게 분석을 시작해요. 전 이제 1:51:19전업으로 뭐 월스트릿 나오는 자를 1:51:21보는 거 아니니까 이제 틈나는 대로 1:51:24이렇게 보고 하다가 이제 유튜브 같은 1:51:26데서 얘기하고 그다음에 어 1:51:30다들 그렇게 받아들이고 이게 사이클이 1:51:31그렇게 가거든요. 근데 그쪽에서 이미 1:51:34얘기를 했었어요. 그니까 데이터 1:51:35센터가 자리가 잡혀야 그다음부터 AI 1:51:38사이클이 돈다. 그러니까 저는 어 1:51:41클러드 쓰면서 어우 되게 좋다 막 1:51:42이랬는데 클러드 만드는 사람들 1:51:45입장에서 아직 시작도 안 한 거지.1:51:48그걸로 돈 벌어야 되는 사람들 1:51:49입장에서 시작도 안 한 거지.1:51:52AI가 지금 거품이냐 아니냐. 저는 1:51:55이게 어 거품이 1:51:58아니라고 봐요. 저는 아니라고 봐요.1:52:00왜냐하면이 써 보니까 누구나 써야 1:52:02돼. 누구나 써야 되는데. 어,1:52:05그니까 이게 저는 입장이 좀 많이 1:52:06달라진 달라진게 그 옛날에는 AI를 1:52:09쓰면 사람이 줄어든다 얘기가 1:52:11많았잖아요. 근데 막상 써 보면 1:52:12사람을 대체를 못 하거든요. 그래서 1:52:14반대로 특정 업무를 못 하던 사람이 1:52:17AI 덕분에 할 수 있게 되는 사례가 1:52:19굉장히 많아질 거예요. 예를 들면 1:52:21여러분들이 집중력이 약해. 숫자가 1:52:23약해. 그래서 그 회계 같은 걸 할 1:52:26수가 없어. 숫자 다루는 일을 할 1:52:28수가 없어. 뭐 전문 회계사는 1:52:29아니더라도 숫자 다뤄야 되는 일들이 1:52:31있잖아요. 사실 숫자 안 다 안 1:52:33다루는 일들이 뭐가 뭐가 있겠어?1:52:34근데 나는 숫자 너무 약해. 그리고 1:52:36너무 잘 틀려. 그런 사람. 근 1:52:39계산기도 사실 정도가 있지. 컴퓨터도 1:52:42정도가 있지. 좀 뭔가 이렇게 좀 1:52:45넘어야 된 장벽이 있잖아. 근데 1:52:47AI는 그런 계산 잘하거든요. 그러면 1:52:49일을 어떤 일을 못 하던 사람이 할 1:52:51수 있게 되는 가능성이 굉장히 1:52:53많아진다는 거예요.1:52:57그러니까 힘이 약한 사람도 공장 1:52:58외골격이 있으면은 그 공장에서 일을 1:53:01할 수 있듯이 현대차 이런 데서 그런 1:53:03거 있잖아요. 좀 앉아서 쉴 수 있는 1:53:05외골격 뭐 이런 거 막 내놓잖아요.1:53:07뭐 그런 것처럼. 그리고 또 일을 1:53:09잘하던 사람이 나이가 들면 육체의 1:53:11능력이 떨어진다고 그러면은 어쩔 수 1:53:13없이 뭐 관리직으로 빠지거나 아니면 1:53:15보조하는 업무가 되거나 지방 관력 1:53:17나거나 뭐 이럴 텐데 오히려 더게 1:53:19AI 써 가지고 일을 더 잘할 수도 1:53:21있는 거고 그래서 이쪽이 저는 어 더 1:53:25현실적인 시나리오라고 보고 그로 갈 1:53:28거 같아요. 근데 이게이 얘기가 1:53:29나오려면 아직은 아니에요. 아직은 1:53:31아니고 데이터 센터가 지어져야 돼.1:53:34예. 그래서 케펙스 투자 얘기가 1:53:38나오는게 그거라서 그래요. 그다음에 1:53:40순환 거래 이거는 그 순환 거래 그 1:53:42엔비디아가 사 주고 M비디아가 오픈 1:53:44AI 투자하면 오픈 AI가 다시 1:53:45NBI 뭐 칩 사 주고 뭐이 돈 1:53:47돌린다고 뭐 얘기가 많았는데 어 1:53:51발전 과정에서는 어느 정도는 1:53:54어 좀 그런 면이 있는 거 그 겪어 1:53:57겪어야 되는 과정이 좀 있는 것 1:53:59같아요. 근데 이게 막상 제품화돼서 1:54:02나오고 보니까 쓰는 사람 분명히 돈 1:54:04내고 쓰죠. 저만 해도 계정 두 개를 1:54:06돌려가면 쓸 정도니까.1:54:09근데 돈은 되는데 이게 그 고객을 1:54:13늘릴 수가 없어. 생각보다 데이터 1:54:15센터가 많이 필요한 거야. 그래서 1:54:17지금 데이터 센터를 막 짓고 있고 1:54:19그다음에 확신을 가지니까 이렇게 1:54:21돈들이 붙는 건 맞는 거 같아요.1:54:22그냥 뭐 막연하게 AI가 뭐 어쩌고 1:54:25저쩌고 뭐뭐 그 그 식 이미 확 오래 1:54:27전에 지난 거 같아요.1:54:31자, 그래서 1:54:33과거 패턴을 제가 열심히 찾아봤어요.1:54:35근데 생각보다 유사 사례가 많 1:54:37많더라고요. 예. 생각보다 유사 1:54:40사례가 많았어요. 그 그 1:54:42어 뭐 대표적인게 전기 전기 그 1:54:46전기가 지금 그러니까 우리는 뭐 1:54:49에디슨이 전기를 발명하고 뭐 1:54:50어쩌고저쩌고 뭐 하잖아요. 그다음에 1:54:53뭐 가전 제품 중에도 그 뭐 제너럴 1:54:55일렉트릭 뭐 이런 거 그 그런 회사들 1:54:57그게 아직까지 에디슨 개보가 살아 1:54:59있는 거거든요. 근데 그 당시에 1:55:02그니까 저는 이게 지금 이제 데이터 1:55:04센터 짓고 AI 밀어붙이고 하는 거.1:55:06그다음에 더 앞에서는 인터넷 1:55:07밀어붙이고 하는 거. 그게 어 1:55:10미국인들 특징인가? 뭐 신기하네. 뭐 1:55:12이런 느낌이 있었는데 그게 아닌 거 1:55:14같아. 이게 미국인들은 원래 이렇게 1:55:16살았어. 지금 보니까. 예. 이게 1:55:19그래서 그 옛날에 그 이제 산업 혁명 1:55:23얘기 다 들으셨죠? 그래서 산업혁명 1:55:25발전 과정 같은 것도 막 그 이제 막 1:55:28정리돼 가지고 얘기 나오는 것들이 1:55:29있는데 그것도 재 그것도 굉장히 1:55:30재밌거든요. 근데 산업 혁명 때 1:55:33철도길 깔았잖아요. 그때 그 여러분들 1:55:36이제 한국에는 방송이 안 되는데 미국 1:55:39드라마를 보면은 철도 갈 때 어떻게 1:55:42깔았는지 아세요? 사람 진짜 많이 1:55:44죽었어요. 그 그 땡볕트에서 일하다 1:55:47쓰러져 죽고 막 이렇게 죽었다고.1:55:49중국인들이 중국인들이 그때 많이 1:55:51갔나? 나 아이 헷갈리네. 제가 1:55:54옛날에는 그래도 기억이 좀 괜찮았는데 1:55:56좀 헷갈리네. 워낙 정보를 많이 1:55:58취득하다 보니까 두뇌와 감당이 안 1:55:59돼. 그래서 그 제 기억으로는 철 그 1:56:04중국 이민자들이 그 철도 깔고 뭐 1:56:06그다음에 저기 근문교 깔 만들고 뭐 1:56:08이런 거 노동을 되게 많이 했다고 1:56:10들었거든요.1:56:12철도 아 헷갈린다.1:56:15드라마 본 거랑 책 본 거랑 지금 1:56:17너무 헷갈리네. 제가 1:56:19그 예 하여튼 이게 AI 시대의 1:56:21단점이네. 정보 취득을 너무 많이 1:56:23해서 정신이 없어. 하여튼 그 중국인 1:56:25중국인들 이민사에 대해서는 나중에 1:56:27따로 보도록 하고. 예. 그건 나중에 1:56:29따로 보도록 하고. 어.1:56:32유튜브 라이브가 1:56:35그 영상이 저한테 안 보이게 희한하게 1:56:37바뀌었거든요. 아 나온다 나온다. 좀 1:56:39불안정하네 인터넷이. 예 뭐 하여튼 1:56:42뭐 하는 데까지 최대한 하고 혹시 1:56:44제가 갑자기 사라지면 인터넷으로 1:56:46인터넷이 끊기 유튜브가 끊었나 1:56:49[웃음] 보다라고 생각하시면 됩니다.1:56:50예. 그래서 근데 여기부터가 중요한데 1:56:53희망적인 얘기는 여기서부터 1:56:55나오거든요. 근데 지금까지 LL 1:56:57기술이 어떻게 자리 잡고 있나이 1:56:59얘기고 그래서 전기가 1:57:01전기가 깔릴 때 똑같 똑같이 그랬어.1:57:04철도 깔릴 때 한번 그랬고 엄청 1:57:05밀어붙여. 그러니까 지금 데이터 1:57:08센터를 정말 지어. 그것 때문에 진짜 1:57:10반도체 사가. 그래서 진짜 우리가 1:57:13이익 볼 수 있어. 뭐 그 그 느낌이 1:57:15그거 그게 긴가민가하잖아요. 근데 1:57:18이때 무시무시하게 밀어붙였던 거를 1:57:20보면이 사람들은 더 하면 더했지.1:57:22지금 지금 하는게 그렇게 대단한 일이 1:57:24아니었어요. 예. 지금이 이게 1:57:27미국인들이 대단하다는게 여의 1:57:30추진력이 무시무시해. 무시무시해.1:57:33무시무시해. 그래서 첫 발전소 직화할 1:57:35때도 마찬가지였어요. 이때도 1:57:37마찬가지였어. 그다. 그래서 지금 1:57:39저는 데이터 센서 짓는 것도 이거 1:57:41심상치 않은 거 같아. 그러니까 저도 1:57:43뭐 제가 뭐 월스트릿가 가지고 1:57:45분석가를 하는 것도 아니고 뭐 그 뭐 1:57:48실리콘 밸리에서 그 비밀스러운 VC 1:57:51뭐 모임 같은데 가는 것도 아니고 1:57:52인터넷에 그냥 나오는 정보 보는 1:57:54거잖아요. 그래서 처음엔 좀 파악이 1:57:56안 됐는데 이게이 사람들이 자본이 1:57:59일단 또 미국은 자본이 좀 자본이 1:58:01많죠. 이게 자본이 많잖아요. 제가 1:58:03한국에서 어떤 그 VC 그 어떤 그 1:58:06벤처 하시는 분이 한국은 자본이 1:58:08적어서 뭐 힘들다이 얘기 한탄을 하는 1:58:11걸 대통령 앞에서 한탄 하는 걸 제가 1:58:13한 봤는데 그게 무슨 얘기냐면은 이런 1:58:15거 하기가 이렇게 밀어붙일 자본력이 1:58:18없다는 거예요. 비전을 딱 내놓고 돈 1:58:21얼마 모아 가지고 우리 발전도 지어요 1:58:22뭐 이게 이게 어렵다는 거예요. 근데 1:58:24미국은 이게 민간이 데이터 센터를 1:58:27지어 가지고 그냥 밀어붙여 버려.1:58:29민간 그 자본력이 있는 거예요. 그 1:58:31그 이거 갖고 지금 밀어붙이고 1:58:32있어요. 그래서 지금 뭔가 약간 1:58:35조용하다라는 느낌이 들면 그니까 1:58:37AI가 막 난리를 쳤잖아요. 근데 1:58:40지금 오히려 조용하거든요. 하이프가 1:58:41뜨고 뭐 진짜 뭐 인류가 멸망하니 1:58:43어쩌니 막 하다 지금 조용하잖아.1:58:45이게 조용히 데이터 센터 짓는 1:58:47단계라서 그냥 딴 거 하세요. 딴 1:58:50관심. 우리 좀 일 우리 그냥 조용히 1:58:52일하고 있을테니까 뭐 로켓을 쏘든지 1:58:55뭐 뭐 반도체 회사 상장을 하든지 뭐 1:58:58좀 딴 거 하고 계세요. 이좀이 1:59:00느낌이라고 보고 있어요. 그 와중에 1:59:02이제 기술 lm 기술 같은 기반 1:59:04기술은 조용하게 또 연구하고 있고 1:59:06그러니까 모든게 세상 모든 정보가 다 1:59:09인터넷에 유튜브에 그 엑세에 뭐 1:59:11이런데 올라오는 건 아닌 거죠. 제가 1:59:14볼 때는 느낌이 그런 타이밍입니다.1:59:16그리고 실제로 이런 분석이 오래 전에 1:59:18나왔고요. 오래 전에 나왔고 여기 1:59:20아마 지금 잘 안 보이실 텐데 1:59:21조그맣게 글자로 그 분석 데이터가 1:59:25언제 나온 건지 막 이런 거 1:59:26있거든요. 그래서 뭐 MIT 1:59:272025, BIS 2026 그래서이 1:59:30얘기는 뭐 예전에 나온 거예요.1:59:32오히려. 그다음에 제가 이런 데이터 1:59:34분석이 가능해진 것도 사실은 누군가가 1:59:38뭐 영어로 했는지 중국어로 했는지 1:59:40일본어로 했는지 인도어로 했는지 1:59:41모르겠지만 이미 누군가가 이런 분석을 1:59:43했기 때문에 클로드가 데이터 뭐 1:59:46캐싱을 하고 있다 알려 주는 건지 1:59:47[웃음]1:59:49예 누군가 이미 다 하고 있을 거라고 1:59:51봅니다. 자, 지금 어 그래서 lm 1:59:55이제 다음 lm이 이제 lm이나 뭐 1:59:58GPU 인프라 뭐 이런게 쫙 깔리면은 2:00:01이제 그다음 단계로 넘어갈 거라고 2:00:02보는게 이제 월드 모델이 월드 모델 2:00:05얘기가 많이 나오고 있죠. 근데 월드 2:00:07모델도 의외로 조금 조용해요. 근데 2:00:09저는 조용할 때가 더 관심이 2:00:12가거든요. 관심이 가고. 근데 어 얘 2:00:16좀 두고 봐야 될 것 같아요. 근데 2:00:17시뮬레이션이 2:00:20중요한 요소가 돼 가지고 저는 어 좀 2:00:23처음에 좀 긴가민가 하다가 아 이거는 2:00:25중요한 기술이 맞겠다이 생각은 확실히 2:00:27듭니다. 예 시뮬레이션 시뮬레이션 2:00:30제가 원래 하던게 물리 2:00:31시뮬레이션이었잖아요. 물리 2:00:33시뮬레이션으로 경력을 시작을 했고 2:00:35이제 돌고 돌았는데 사이클이 돌고 2:00:38돌아서 다시 물리 시뮬레이션으로 오는 2:00:41거 같아요. 물론 형태는 많이 2:00:43바뀌었죠. 형태는 많이 바뀌었죠. 뭐 2:00:45그니까 AI 훈련을 할 수 있는 2:00:47형태의 물리 시뮬레이션이어야 되니까 2:00:50형태는 많이 바뀌었죠. 제가 그냥 2:00:52영화 만들려고 하던 시뮬레이션이랑은 2:00:55뭐 비슷한 점도 있지만 달라짐도도도도 2:00:57분명히 있는 거죠.2:00:59그다음에 뭐 lm까지 붙여야 되고 뭐 2:01:02시뮬레이션을 lm이랑 붙여야 되고 뭐 2:01:04이런 뭐 뭐 하여튼 새로운 기술과 2:01:07결합돼야 되는 그런 시대가 됐지만 2:01:09어쨌든 사이클이 돌아서 왔다. 예.2:01:12그래서 그것도 뭐 하나 뭐 교훈이라면 2:01:15교훈이 될 거 같습니다. 자.2:01:22음. 잠깐 제가 좀 웹 브라우저가 2:01:25오락가락해서 아 예. 자 거의 끝난 2:01:28것 같은데. 어 그다음에 얀루큰 2:01:32선생님 얘기하시는 제파가 2:01:36어 저는 관심은 가는데 아 이게 아직 2:01:41뭔가 딱 부러지게 나오고 2:01:44있지는 않은 거 같아요. 현재까지.2:01:45그러니까 뭔가 여기다 걸기에는 2:01:48그러니까 내가 신념을 갖고 뭔가 2:01:50여기에 걸기에는 좀 부족한 거 같아.2:01:52흥민이 있어. 잘됐으면 좋겠어. 근데 2:01:54어 조금 애매한 예, 그런 상황인 거 2:01:58같습니다. 그래서 좀 지켜보면 좋을 2:02:00거 같고. 근데 이분도 성격이 2:02:03있으시죠? 그래서 뭐 메타에서 2:02:07배운 느낀게 많으시지 않을까?2:02:09[웃음]2:02:11근데 거기 메타도 기술 자체가 2:02:14논문으로는 되게 좋은게 많이 2:02:15나왔어요. 많이 나왔는데 2:02:18막상 집어다 쓰려면은 아 뭔가 좀 2:02:20부족했지. 예. 좀데 2:02:24이번에는 어떨지 이제 메탈 나와서 2:02:26하고 계시니까 어떤게 나올지 이것도 2:02:28좀 기대가 됩니다. 자, 그니까 몇 2:02:31이게 제가 그 조사해 본 바로는 LM 2:02:35그니까 그 얘기를 하시잖아요. 그 2:02:37얄로큰 선생님이 2:02:40LM으로론 한 개가 있다라고 얘기를 2:02:42하시잖아요. 근데 정작이 기술이 2:02:45LM을 대체하려고 하는 건 아니래요.2:02:47예. lm을 대체하기보다는 2:02:51지금 그림에서도 보시듯이 이제 로봇 2:02:53관련된 쪽으로 접근을 하고 계시는 것 2:02:56같습니다. 그니까 원래 그 보면요.2:02:58그 메타도 그 나오던 논문들 잘 2:03:01보시면은 이상하게 비전 논문들이 많이 2:03:03나왔었어요. 기억하시죠? 예. LM도 2:03:06LM 되게 일찍했어요. 그 2:03:09위키디아 갖고 훈련시킨 모델이 있어 2:03:11갖고 제가 옛날에 파이썬 강의 만들 2:03:13때 쓰고 그랬거든요. 그래서 어 되게 2:03:16일직했어요. 되게 재밌었거든요. 근데 2:03:18이제 LM은 오히려 좀 놓친 거죠.2:03:21비전하다가. 근데 이제 그게 장 결국 2:03:24장기 투자로 이렇게 돌아올지 어떨지는 2:03:27조금 더 이제 두고 보면 될 거 2:03:29같습니다.2:03:33자, 피지컬 AI 지금 관심이 2:03:35많으신데 어 2:03:40LM 2:03:43하고 이게 그니까 LM 없이 가는게 2:03:46아니고요. LM하고 같이 가야 돼요.2:03:49같이 가는 구조라서 지금 넣어 놨고 2:03:52어 좀 이제 시간도 시간 두시간 2:03:55했나? 예, 좀 지치고 해 가지고 2:04:00이제 슬슬 마무리를 해야 될 거 2:04:02같습니다. 자,2:04:05[목을 가다듬음] 지금이 슬라이드를 2:04:07클로드가 만들긴 했는데 제가 2:04:11제 클러 제가 이렇게 한네스 만들어 2:04:13놓은 클러드여 가지고 뭐 좀 약간 2:04:15편향이 있을 수 있어요. 근데 2:04:18어, 그 이것도 히스토리가 있거든요.2:04:21히스토리가 있는데 자, 앙드랙 카파시 2:04:24아시죠? 앙드레카파씨 얘기 제가 2:04:26굉장히 많이 하는데 많은 분들이 제가 2:04:28제가 제가 아주 그 뒷목 잡는게 뭐가 2:04:30있냐면요. 앙드레 카파시의 공부 방법 2:04:33이러면서 올리시는 분들 있거든요.2:04:36[웃음]2:04:37제가 아주 뒷목을 잡는데 2:04:39마치 뭐 앙들 카파시가 AI가 2:04:42있으니까 공부 되게 날로 먹을 수 2:04:43있다라고 얘기한 것처럼 막 그 영상 2:04:45만들고 하시더라고요. 자 뒷목을 2:04:47잡는데 앙드레 카파시는 그래픽스를 할 2:04:51줄 아는 그래픽스로 시작했어요.2:04:52그래픽스 석사예요. 근데 그때 그 2:04:55연구실이 이제 브리티 컬럼비아 거기 2:04:58그 거기 그래픽스 되게 잘하거든요.2:05:00거기에 교수님 한 분이 로보틱 로봇이 2:05:05아니 그 캐릭터 애니메이션을 인생을 2:05:07캐릭터 애니메이션을 파는 분이 2:05:08계세요. 근데 그분이 어 되게 중요한 2:05:12제자 제가 기억하는 제자 되게 중요한 2:05:15제자가 둘인데 2:05:17물론 더 많이 있겠죠. 근데 제가 2:05:18기억하는 사람이 둘인데 한 명이 2:05:21오히려 앙드레 카파시는 그 사람에 2:05:24비하면 좀 중요성이 떨어지고요. 그 2:05:26사람 단 한 명이 뭘 했냐면은 강화 2:05:29학습으로 캐릭터 애니메이션을 했어요.2:05:32근데 저는 좀 화려한 거 하던 2:05:34사람이잖아요. 그 팡팡 터지고 이렇게 2:05:36영화 특수 욕구하던 사람이라 그 2:05:38가치를 사실 그 당시엔 잘 몰랐어요.2:05:41이것도 흑역사지. 인정할 건 해야지.2:05:43뭐 저는 이제 제가 하는 기술 체계가 2:05:45있었으니까.2:05:47그래서 그 당시에 이제 뭐 강아지가 2:05:49이렇게 기어가면서 강화 학습으로 길을 2:05:51이렇게 점프하고 뭐 이런 걸 2:05:52하더라고요. 근데 저는 제가 2:05:55훈련시키는 건 규모가 훨씬 큰 거였기 2:05:57때문에 아 뭐 이게 무슨 시그래프 2:05:59논문이야 뭐 그런 생각을 할 적도 2:06:00있었거든요. 그냥 쓸모는 없으니까 2:06:02당장. 근데 그게 지금 로보틱스네.2:06:07어 농담이 아니고 진짜래. 진짜 그 2:06:10그 논문에 이제 강아지가 뛰어다니는게 2:06:13하나가 있고요. 그 제일 논자가 그 2:06:16당시에 이제 아마 블리 물리 엔진을 2:06:18가지고 썼어요. 그 갖고 2차원에서 2:06:20강아지 기억하는데 그걸 강화학습으로 2:06:21해 했어. 논문을 읽어 보면 정말로 2:06:24강화 학습의 팔러시를 의미하는 파이 2:06:26뭐 이런 거 나오는 진짜 강화학습 2:06:27논문이에요.2:06:29자 근데여 여기서 또 이제 안타까운 2:06:31것 그 UBC 교수님 관점에서 2:06:33안타까운 순간 그 제자가 2:06:37버클리를 갔네. 버클리의 그 2:06:39강화학습의 최고 대가가 있거든요. 그 2:06:42PP 하시는 분. 그분도 좀 머리가 2:06:45수치 적으신데. [웃음]2:06:48그 아는 분들 아실 거예요. 거기 2:06:50가서 논문을 쓰기 시작해. 강화 2:06:51학습으로. 그래서 그래픽스 환경에서 2:06:56강화 학습으로 캐릭터 애니메이션을 2:06:57해. 그래서 제가 본 충격적인 2:07:00그때부터 제가 제 생각을 바꿔 준 2:07:02논문이 유튜브 영상을 보고 캐릭터가 2:07:06무수를 해. 점프하고 백 백덤블링하고 2:07:08그게 있어요. 근데 이거를 사람들이 2:07:10몰라.2:07:12그니까 그니까 이게 어 2:07:15로보틱 사는 사람들 오히려 알 2:07:17거예요. 제대로 공부하시는 분들 아실 2:07:19알 거예요. 이게 그 그다음에 강화 2:07:21학습으로 가상 현실 가상 환경에서 2:07:24가상 현실에서 캐릭터 애니메이션이 2:07:26되니까 근데 그 캐릭터 애니메이션이 2:07:28캐릭터 애니메이션도 그 체계가 2:07:30있거든요. 시스템이 있는데 2:07:33데이터 드리브이 있고요. 그다음에 2:07:35모터로 모 그니까 진짜로 모터 달린 2:07:37것처럼 애니메이션 물리 시뮬레이션을 2:07:39돌리는 개보가 있는데 그 이제 2:07:41대표적인게 CMU 계열이 데이터 캡처 2:07:45데이터 드리분입니다. CMU 쪽에 2:07:47그걸 많이 했어요. 그 유명한 분들이 2:07:49많거든요. 그 하여튼 그 한국에서 2:07:53그래픽스 교수들의 상당수가 데이터 2:07:56드리븐 캐릭터 애니메이션 하신 2:07:57분들이에요. 물리 시뮬레이션 한 2:08:00사람들이 훨씬 적어요. 그 다음 2:08:01세대거든요. 그래서 2:08:04내가 왜 그리픽스 강의라고 그지?2:08:06하여튼 뭐 하여튼 그래서 다시 2:08:08돌아가면은 그래서 그 UBC 교수님은 2:08:12캐릭터 애니메이션을 하는데 데이터 2:08:14드리분도 당연히 하셨겠죠. 근데 2:08:15임팩트가 이렇게 나온게 오히려 그 2:08:17물리 시뮬레이션으로 캐릭터 2:08:19애니메이션을 하는 거야. 근데 그 2:08:20물리 시뮬레이션으로 캐릭터 애니메이션 2:08:22하는게 그래픽스에서 역사가 되게 2:08:24깊어요. 근데 잘 안 됐어. 옛날에는 2:08:26사실 잘 안 되다가 강화 학습으로 2:08:29그걸 뚫은 거야. 근데 그래픽스에서 2:08:32강화학습으로 뚫는 거는 사실은 큰 2:08:34의미는 없었어요. 물론 물론 최근에는 2:08:36게임 회사에서 게임 그 로봇 같은 2:08:40거를 강화학습으로 막 해서 막 만들긴 2:08:42하는데 사실적인 영상을 만드는 건 2:08:44그냥 모션 캡처가 아직도 나. 근데 2:08:48그게 로봇을 훈련시키네 지금.2:08:51어, 그게 개보가 그렇게 갑니다.2:08:54논문에 다 그렇게 인용돼 있어요.2:08:55그니까 저는 그 그니까 많은 사람 2:08:58대부분의 사람들은 그니까 소비를 2:09:00하도록 훈련받는 사람들은 최신 화려한 2:09:03결과만 봐요. 근데 생산을 하도록 2:09:06훈련을 받는 사람들은 시작점을 찾아서 2:09:09거꾸로 내려갑니다. 시작점은 되게 2:09:12간단하거든요.2:09:14그래서 그러니까 엔비디아에서 왜 2:09:17그렇게 자기들이 로보틱스를 할 수 2:09:20있다라고 막 난리를 치겠어요?2:09:21엔비디아에서 로봇 내놓 적 있어요?2:09:23엔비디아에서 자율주행 안 나왔죠?2:09:25나왔어요? 안 나왔죠. 근데 계속 2:09:28밀어붙이잖아. 그리고 실제로 이제 2:09:30하는 사람들이 있긴 있고 여기서 또 2:09:33엔비디아 안티처럼 얘기를 했는데 2:09:35[웃음]2:09:37엔비디아 참 아니 엔비디아 난 이해가 2:09:39안 가는게 그 뛰어난 자본 인력들 2:09:42거기 사람들 진짜 똑똑하거든요. 진짜 2:09:44똑똑하고 아 놈 그 사람들 솔직히 2:09:47나는 할 수 있을 것 같아. 시키면 2:09:49할 것 같은데 전 아 일부러 안 하게 2:09:51하나? 되게 똑똑하고 잘하고 주피 2:09:54많고 다 할 거 같은데 내부적으로 2:09:57몰래 하고 있나? 그 아 그 애플 2:10:00같은 회사도 보면 내부적으로 테스트만 2:10:01하고 안 푸는 거 되게 많거든요.2:10:03그니까 그 엔비디아도 자율주행 어 2:10:08테슬라만큼 할 수 있을 것 같은데 2:10:09이상하게 안 나오네. 근데 뭐 2:10:11모르죠. 뭐 지금 일부러 조용하게 2:10:13하고 있는 걸지도 그건 모르는 2:10:15일이니까 2:10:17뭐 그다음에 이건 또 약간 잡 잡인데 2:10:19젠슨이 또 애플이랑 히스토리가 2:10:21있잖아요. 그 아시죠? 그 앱 2:10:24엔비디아가 애플 납품하다가 그 그만둔 2:10:26거 예 그 히스토리 있거든요. 근데 2:10:29그때 생산량을 못 맞췄다 뭐 이런 2:10:31얘기가 있더라고요. 근데 하여튼 뭐 2:10:33하여튼 뭐 그 테크 쪽이 뭐 그냥 썰 2:10:36푸는 것만 봐도 재밌는 거 많긴 2:10:38많아요. 뭐 하여튼 그 2:10:41하여튼 그래서가 그리고 지금은 이제 2:10:44가상환경에서 훈련시키는게 2:10:46어 2:10:48대세라고 2:10:50해야 되나? 뭐 하긴해 다 하긴 2:10:51하죠. 근데 이제 실제 데이터 취득이 2:10:53더 중요하다 해 갖고 막 열심히 하고 2:10:55있는데 뭐 요것도 조금 더 두고 봐야 2:10:58될 것 같습니다. 근데 일차적인 2:10:59테스트는 어쨌든 가상 환경에서 2:11:01시뮬레이션으로 확인해야 돼요.2:11:02해야죠. 모든 테스트를 다 그 실제로 2:11:06돌릴 순 없으니까 그 로켓을 쏘더라도 2:11:09항상 로켓을 쏠 수 없잖아. 돈이 2:11:10많이 드니까 느리고.2:11:14자, 그래서 시뮬레이션이 2:11:18그 시뮬레이션이 핵심 기술 자리로 2:11:21가는 거 같아요. 예. 시뮬레이션이 2:11:23이거 저는 뭐 예상하지 못했던 2:11:25방향이긴 한데 근데 좀 두고 봐야 될 2:11:27거 같아요. 아직 그러니까 제가 2:11:28시뮬레이션은 좀 안 본지 2:11:30오래됐거든요. 역설적으로.2:11:32저도 인기 있는 거 자꾸 보다 2:11:33보니까. 근데 어 또 하나 뭐가 2:11:37있냐면은 2:11:39지금 이제 그 하드웨어 물류가 원래는 2:11:41중국에서 미국으로 납품을 많이 2:11:44했잖아요. 근데이 생산 기지를 2:11:46한국으로 바꾸게 2:11:49될 가능성이 있을까?2:11:52혹시 그렇게 되면은 엄청난 기회죠.2:11:54그니까 [목을 가다듬음] 하드웨어 2:11:55제조 입장에서 저랑은 상관이 없는데 2:11:57저랑은 상관이 없고 이제 중국에서 2:11:59수입하던 걸 한국에서 수입한 걸로 2:12:01바뀐다면 2:12:04뭐 산업적으로는 좀 기회가 될 수 2:12:06있을 텐데 이거는 어 좀 두고 봐야 2:12:09될 거 같아요. 그리고 할 수 있는지 2:12:10의지가 있는지도 사실 문제고 그 2:12:12하드웨어 만드는게 사실 쉬운 일은 2:12:13아니잖아요. 예. 중국에서 그 2:12:15하드웨어 같은 거 막 만드는게 2:12:18뭐 2:12:19또 일본 예. 일본도 하드웨어 같은 2:12:22거 잘 만들고 하는게 예. 그 옛날 2:12:24중국이랑 달 다른 건 아시죠?2:12:26옛날에는 되게 막 좀 분량품 많고 막 2:12:29이랬는데 요즘은 중국 하드웨어 되게 2:12:31잘 나와요. 아시죠, 다들? 예.2:12:34근데 이제 한국이 어느 방향으로 갈 2:12:37건지는 사실은 이제 딱 여러분들 지금 2:12:40영상 보시는 딱 여러분들이 2:12:42어느 쪽으로 가고 싶은지에 의해서 2:12:45결정된다라고 생각을 합니다. 그래서 2:12:46여러분들이 소프트웨어를 하고 싶다 2:12:49그러면 소프트웨어로 가는 거고 2:12:50여러분들이 나는 뭐 피부과 가서 미용 2:12:54피부 하고 싶다 그러면 미용 피부가 2:12:56주력이 되는 거고 여러분들이 뭐 그 2:12:59연예인 하고 싶다. K케팝 하고 싶다 2:13:00그러면 그걸로 가는 거고 여러분들이 2:13:03콘텐츠 제작 산업을 하고 싶다.2:13:05그래서 제너레이티브 AI나 뭐 웹툰 2:13:06이런 거 하고 싶다. 그러면로 가는 2:13:07거고 2:13:09저는 오히려 뭐 많은 부분이 열려 2:13:12있다고 생각이 돼요. 그러니까 제가 2:13:14옛날에는 저 자신이 갖고 있는 2:13:16기술이나 뭐 이런 뭐 자 이고도 2:13:19있었고 뭐 과거에서부터 오던 관성 2:13:22이런 것도 있기 때문에 좀 많은 2:13:24것들이 좀 어떻게가 뭔가 좀 이렇게 2:13:26생각이 굳어진 면이 있었는데 요즘은 2:13:28좀 생각이 많이 달라졌어요. 그래서 2:13:31여러분들은 지금 되게 좋은 시기인 거 2:13:33같아요. 결정할 수 있는 시기예요.2:13:35근데 이제 결정이 개개인의 결정이 2:13:38모여서 집단적인 결정이 되는 시기인 2:13:40거죠. 그러니까 한 명이 나는 로봇을 2:13:44만들 거야. 뭐 이걸로는 안 되고 2:13:46특히나 이제 소프트웨어면 한 명이 2:13:47어떻게 해 이렇게 뚫고 나가는 경우가 2:13:49발생할 수 있는데 이제 하드웨어 같은 2:13:51경우는 그 그 제작을 해야 되문 이제 2:13:55좀 혼자 할 수 있는 건 아니죠.2:13:58그런 측면에서 어 재밌는 시기다.2:14:00이제 데이터 센터가 지어지고 있는지 2:14:03지금 데이터 센터가 이제 지워지기 2:14:06지어지기 시작하는 지금이 2:14:08준비하는 입장에서는 이제 골든 2:14:11타임이다. 예 저는 이렇게 보고 2:14:14있습니다. 빵 터지기 시작하면 정신 2:14:16없어요. 예. 그 인터넷 할 때도 2:14:19인터넷 빵 터져 가지고 돈 버는 돈 2:14:21벌던 사람들 무시무시하게 벌었어요.2:14:23조용하게 돈 번 사람 진짜 많습니다.2:14:26그러니까 그 그냥 HTML만 할 줄 2:14:29알아도 돈벌 돈 벌던식이 있었어요.2:14:31실제로 오히려 저 같은 사람은 내가 2:14:34난이 공부하고 못 벌 못 벌고 뭐 2:14:37이런게 있었지. [웃음]2:14:41그런게 있었지. 그다. 그 당시에 2:14:42조용하게 뭐 뭐 있어. 그니까 물론 2:14:45이제 뭐 HTML만 갖고 계속한 건 2:14:47아니지. 다 뭐 이렇게 나중에는 다 2:14:49할 공부하시고 뭐 시스템 만들고 경험 2:14:51쌓고 뭐 인프라하고 뭐 뭐 그런 2:14:53식으로 됐겠죠. 예. 그런 식으로 2:14:55그런 식으로 발전 과정을 거치는 건데 2:14:58어 2:15:00lm 기술 관점으로 봤을 때 이제 확 2:15:04이게 된다라는게 확신이 된 상태고 2:15:07확장을 조용하게 하고 있는 단계고 2:15:09오히려 조용 예 오히려 침묵 단계 좀 2:15:12뭐라 그러죠? 그 뭐 이렇게 조용히 2:15:14가는 그런 단계고 이제 준비가 되면은 2:15:17미친듯이 몰아붙일 거다. 투자한게 2:15:19있으니까. 그니까 한국인들 입장에서는 2:15:22아 투자한 거 있으니까 밀어붙이겠지 2:15:23뭐이 정도 간접적으로 생각을 하는데 2:15:25이제 역사를 돌이켜 볼 때 뭐 항공 2:15:29라인 만들던 거 항공 산업 퍼질 때 2:15:32항공 그니까 항공 산업이 막 2:15:33커지던시기 그때도 2:15:36엄청 비행기 엄청 많잖아요 지금 2:15:38생각해 보면 와 저만은 비행기가 2:15:41어떻게 안전하게 저렇게 알 날 2:15:42날라다니지 뭐 이럴 정도로 확장하던 2:15:44거 철도 깔았을 때 산업평명 뭐 2:15:47이후에 철도 깔고 물 깔고 뭐 이렇 2:15:50쭉 확장하던시기 2:15:51전기 나왔을 때 인터넷 나왔을 때 2:15:55그죠? 그래서 그다음 이제 AI인데 2:16:00폭풍전 그지? 어유 휘파람 소리 님 2:16:02예 좋은 표현입니다. 폭풍전 예 저는 2:16:05지금 폭풍전이라고 봐요. 근데 이게 2:16:07이제 하루 이틀 폭풍전 원래 하루 2:16:08이틀 정도잖아. 근데 이게 연단위인 2:16:11거죠. 연단위. 예. 그래서 2:16:13[콧방귀] 어 언제가 될지 명확히는 2:16:17모르겠지만 뭐 또 뭐 여러 가지 2:16:20요소가 이게 복합적으로 반영이 되지만 2:16:24어 저는 뭐 지금 일단 여러분들 많이 2:16:25희망적이신 상황일 거고요. 뭐 주가가 2:16:28오르 [웃음] 주가가 오르면 뭐 2:16:31아무래도 뭐 할머니가 하이닉스 2:16:33주식이라도 좀 갖고 계시면 뭐 뭐라도 2:16:35좀 사 주시겠지. [웃음]2:16:38예. 좀 좀 희망적인 측면이 있지 2:16:40않나? 그다음에 한국에 아까 초반에 2:16:42제가 보여 드린 거 있죠? 일자리가 2:16:44한국으로 와.2:16:46저는 얘기치 못한 상황이에요.2:16:48진짜로. 그니까 저는 계속 미국에 2:16:50있을 줄 알았는데 2:16:51저는 어 그리고 제가 원래 꿈꾸던 2:16:54거는 진짜 그냥 미국이랑 한국이랑 2:16:57엄청 더 활발하게 왔다 갔다 하면서 2:16:58커지는 걸 생각했는데 어떻게 그냥 2:17:01역설 어떻게 된게 어떻게 돌고 돌아서 2:17:04오히려 한국으로 막 일자리가 가는 2:17:06그런 희한한 상황이 됐네.2:17:09아, 그런게 있고. 자, 그래서 어 2:17:14그래서 일자리라는게 이제 생겼다 2:17:16없어졌다 생겼다 없어졌다 하는게 2:17:18있어요. 이것도 조사해 갖고 제가 몇 2:17:20번 어 2:17:23뭐 공유를 한 적이 있습니다. 근데 2:17:24이것도 단순 2:17:27기술은 단순한 기술로 접근을 처음 2:17:30시작할 땐 단순한 기술로 접근하는게 2:17:32맞아요. 저만 해도 저만 해도 제가 2:17:35처음 프로그래밍 코딩을 시작할 때는 2:17:39타이핑하는게 재밌어서 했어요.2:17:41진심입니다. 진짜로. 그러니까 저는 2:17:43뭐 어릴 때 피아노도 피아노 좀 2:17:44배우고 했는데 음악의 재능이 없어.2:17:47뭐 작곡 절대 응감도 없고 작곡이나 2:17:50뭐 이게 아무리 책을 봐도 안 돼.2:17:52음악적 재능은 없는 거죠. 타이핑은 2:17:54좋아해. 음악은 좋아. 근데 그나마 2:17:57키보드 두들기니까 재밌는 거야. 뭐 2:17:59이런 식인 거예요. 이해하시겠어요?2:18:01말도 안 되는 거지. 키보드 2:18:02두들기는게 2:18:04프로그래밍이라고 이거 말도 안 되지만 2:18:06그걸로 시작해 가지고 지금까지 온 2:18:08거예요. 이제는 타이핑이 빠를 필요도 2:18:09없죠. 뭐 진짜 입코딩하니까 2:18:11클로드한테 아 클로드가 클로드가 그 2:18:15음성 음성 인식 성능이 굉장히 2:18:17좋아졌어요. 이게 2:18:19내부적으로 lm이 이렇게 그 교정을 2:18:22해 주거든요. 그래서 그 파이프라인을 2:18:25그 프리미어 프로듯이 박아놓을 수 2:18:28있어요.2:18:30아 이건 이거는 사업 아이디어라서 더 2:18:32얘기하면 안 되겠다. 예 이렇게 할 2:18:35거 같은데. 자, 어, 농담이고 2:18:37하여튼 그래서 처음 시작할 때 기술로 2:18:38시작을 하지만 이제 변화가 올 때 2:18:40적응을 빨리 하면은 쭉 가요.2:18:44예. 쭉 갑니다.2:18:47그 2:18:48이게 이거이 슬라이드 말고 다음 2:18:50슬라이드인가? 하나 또 있는데 2:18:53잠깐만요.2:18:55아, 여기 있다.2:18:57그래서 어, 그러니까 다음 기술이 2:19:01나왔을 때 거기 그걸 배워 가지고 2:19:04적응을 한 사람들은 쭉 가요. 그런데 2:19:08그냥 나는 더 안 해 이러면서 그냥 2:19:10은퇴하는 사람도 있었어요. 그니까 식 2:19:13여기 이제 어느 오른쪽에 슬라이드 2:19:15보시면 어느 식자공이라고 하는데 2:19:16식자공이 그 인쇄 기계에서 이렇게 그 2:19:20글자 이렇게 넣어 갖고 뭐 조립하면서 2:19:22인쇄하는 옛날 기술자거든요. 근데 그 2:19:26단순 작업이잖아요. 사실은 지금은 2:19:28아무도 안 하죠. 근데 이제 새로운 2:19:31기술이 나와서 그 일자리가 사라지니까 2:19:35새로운 기술을 배우는게 아니고 그냥 2:19:36뭐인 은퇴를 하거나 다른 일을 하거나 2:19:38뭐 이렇게 떠나가는 사람들이 2:19:39있었대요. 근데 또 어떤 사람들은 2:19:43새로운 기술을 배워 갖고 오히려 이제 2:19:45더 길게 가는 사람도 있었고 선택의 2:19:48문제인 거 같아요. 이제 선 이제 2:19:51선택을 올바르게 하려면 어느 정도는 2:19:53여러분들이 그 상황을 올바르게 2:19:56객관적으로 판단하실 필요가 있겠죠.2:19:58그래서 거기에 이제 그래서 그 정도는 2:20:00말씀을 드릴 수가 있을 것 같습니다.2:20:03자.2:20:05아, 맞아. 그 그 얘기 그거 그 2:20:08카네기 아시죠? 그 강철왕 카네기.2:20:10그다음에 에디슨 전기 그 에디슨 2:20:13에디슨 그 발명왕 에디슨 두 사람이이 2:20:18식자공을 처음에 배웠대요. 맞나? 그 2:20:21제가 단 이것도 단톡방에 옛날에 2:20:23공유했었는데. 예.2:20:26근데 2:20:28이게 어 처음에 그래서 그걸로 시작을 2:20:31했다가 포기한 사람은 뭐 딴데 간 2:20:34거고 에디슨 발명왕이 된 거지.2:20:37그니까 똑같은 경험을 해도 어 2:20:41선택에 따라서 인생은 완전히 달라질 2:20:44수 있습니다. 다들 아시잖아요.2:20:46에디슨이 뭐 2:20:49되게 우직하게 덤비 그냥 버티는 2:20:51성격이었다고 하잖아요. 천재나 뭐 2:20:54이런 스타일 천재는 테슬라였지. 예.2:20:56근데 테슬라는 오히려 망했고 그냥 2:20:59적응하며 산 에디스는 2:21:01지금까지 이어지는 회사를 세웠죠.2:21:04테슬라는 2:21:06그냥 자기 자신은 그렇게 2:21:09[웃음]2:21:10얻은게 별로 없는 삶을 살았죠. 근데 2:21:12테슬라는 사실은 조금 선택을 2:21:15잘못했어요. 그때 그 지금 이제 미국 2:21:18지금도 있는 미국의 전력 회사 지금 2:21:20미국에 있는 전력방을깐 회사가 웨스팅 2:21:22하우스인데 웨스팅하우스에서 주식을 2:21:26받아낼 수 있었는데 2:21:29그냥 자긴 천재니까 2:21:31그냥 쓰라 그랬대요 기술을.2:21:33그래서 2:21:35이제 좀 2:21:37말년에 좀 어 좀 힘들었다. 예.2:21:43그런게 그런 스토리가 있습니다. 예.2:21:46근데 에디슨은 끝까지 부유했죠. 예.2:21:49에디슨도 뭐 여러 가지 얘기가 많죠.2:21:52뭐 교류 직류 뭐 하면서 막 뭐 싸운 2:21:55얘기도 있고 등등. 예. 하여튼 그 2:21:57시대를 돌아봐도 2:21:59누구는 적응해 가지고 에디슨이 되고 2:22:02누구는 일자리가 사라진다면서 조용히 2:22:05이제 떠나고 그건 이제 여러분들의 2:22:09선택인 거 같습니다. 자,2:22:13근데 뭐 지금 뭐 코딩 일자리 2:22:14없어진다이 얘기도 슬슬 많이 2:22:16사라졌죠. AI가 2:22:18AI에 대한 환상이 많이 깨져 가지고 2:22:20예. 찍 아마 몇 달만 지나도 그냥 2:22:24대세가 될 거예요. 그 얘기가 다시 2:22:28자 2:22:30그다음에 주니어가 먼저 잘린다.2:22:32이것도 사실은 지금이 이번에 이번이 2:22:35처음이 아니래요. 그러니까 이게 물론 2:22:38어 과거에 있었던 일이라고 해서 2:22:43덜 슬픈 건 아니죠. [웃음]2:22:46예, 그렇진 아니죠. 예, 그 그런 2:22:49건 아닌데 그래도이 패턴을 알면 2:22:51대응을 할 수가 있어요. 그래서 보여 2:22:53드리는 거예요. 그러니까 산업 혁명 2:22:56때에도이 도재 제도가 사라졌대요.2:23:00그렇죠? 그다음에 2:23:02PC 나왔을 때도 마찬가지고 2:23:04타이피스트 사라졌고 2:23:06그다음에 닷컴 때도 한번 그 초급이 2:23:11쓸려 나간 적이 있었고 그때 한번 2:23:13다컴버진 얘기 아시죠? 이번에 이제 2:23:15또 한번 얘기가 나오는데 이번은 2:23:18어 조금 이번에는 좀 이거는 저는 그 2:23:22글로벌 그 경제 좀 과잉 그니까 과잉 2:23:26고용을 했던 경우가 많지 않았어요.2:23:28역사상 이렇게 그렇게까지 그러니까 2:23:31팬데믹이라고 집에 가둬 놓는 2:23:36경우가 없었잖아요.2:23:38아마 앞으로도 없을 것 같은데 좀 2:23:40예외 좀 역사상 없던 일인데 원래 2:23:43그 2:23:46정치나 그 뭐 금융 하시는 분들은 2:23:48역사상 없던 일들을 자꾸 만들어 2:23:50내요. 하여튼 뭐 예 그래서 그래서 2:23:54새로운 패턴이 나와 나옵니다. 과거에 2:23:56있었던 패턴을 반복시키면 2:23:59똑같이 가니까 새로운 새로운 아 2:24:01어떻게 집에다 사람 집에 사람을 어 2:24:04그 집에서 못 나가게 하는 거를 2:24:07그렇게 오래 한 적이 없었던 거 2:24:08같은데 회사 못 가게 하고 진짜 2:24:11예외적인 경우였죠.2:24:15자 그래서 어 해법은 여기 있죠.2:24:19주니어 구간을 빠르게 통과하라.2:24:22이게 이거를이 말을 보고 이게 말이 2:24:26되냐 뭐 경력이 없는데 어떻게 2:24:28경력지에 지원하냐 뭐 이렇게 2:24:29받아들이시는 2:24:31분도 계실 것 같아요.2:24:34오늘 하려는 주제는 이런 건 아니었기 2:24:36때문에 좀 빨리 지나가야 2:24:38될 거 같은데 2:24:43맞아요. 그 주니어 주니어 일자리 2:24:46살았던 얘기도 슬슬 이제 다음 다시 2:24:49이제 얘기가 올라가고 있거든요.2:24:52지금 자료 조사한게 옛날 거가 조금 2:24:54섞여 들어갔는데 2:24:56어 지금 그 얘기 나오고 있죠.2:24:58AI를 많이 사용하는 회사가 오히려 2:25:00이제 채용을 더하고 있다.이 얘기도 2:25:02나오고 있어요. 근데 요거는 요게 전 2:25:05세대 AI 전 세대가 싹 쓸려 2:25:07나갔죠. 그래서 다시 새로운 싹이 2:25:09올라가고 있는 그런 느낌입니다.2:25:11왜냐하면 데이터를 보면은 이제 새롭게 2:25:14지금 새로 나오는 회사들 같은 경우는 2:25:18AI를 당연히 쓸 쓸 줄 아는 사람만 2:25:20뽑을 거 아니에요. 그이를 똑같이 2:25:22해도 저는 손코딩을 잘해요. 뭐 2:25:24이거보다는 저 클로드 써 가지고 2:25:26하는데 2:25:28클로드 관리를 잘해요. 뭐 뭐 이런 2:25:31그 일도 빨리빨리 할 수 있어요. 뭐 2:25:32왜 이런 사람을 뽑겠죠.2:25:34그래서 오히려 이제 새로운 싹이 돕고 2:25:37있는 그런 느낌이 좀 있습니다. 근데 2:25:39또 하나 반대로 재밌는게 뭐 어떤 2:25:41사람은 자기는 AI를 안 쓴다는 걸 2:25:44강점으로 내미는 사람들도 있대요.2:25:47아직 근데 이제 그게 업무에 따라서 2:25:49좀 다른가 봐요. 예. 그런 그런 2:25:51직종이 또 있대요. 그리고 실제로 2:25:55저는 아무리 지나도 얘네가 못 할 2:25:57영역이 그 클로드는 클로드가 그 2:26:01클로드가 못 할 영역은 분명히 있다고 2:26:03봐요. 특히 이제 3천원 공간 인식 2:26:05같은 거는 많이 힘들 거 같아요.2:26:07이게 이제 한번 돈 벌기 시작하면 2:26:09기존에 돈 버는 걸 유지하면서 가야 2:26:11되는데이 3D 쪽은 데이터랑 뭐 2:26:16필요한 인력 구조도 다르고 어 많이 2:26:20다릅니다. 많이 달라 가지고 2:26:25뭐 다른 데서 새로운 회사가 2:26:26나오겠죠. 그래서 중국에서 2:26:28제너레이티브 그 제젠 AI로 이제 2:26:31이미지 비디오 3천 공간 이런 거 2:26:34열심히 하고 있는게 또 그런 기회를 2:26:36보는 거 아닌가? 예, 그런 생각을 2:26:39하고 있습니다.2:26:43아, 맞아. 이거 이거 이게 이게 2:26:46중요한 거네. 맞아요. 제가 2:26:47그거예요. 새 기술마다 사다리를 2:26:50건너뛴 사람들. 자, 이것도 탁 2:26:53클로드가 클로드 잘못이에요. 이게 2:26:55슬라이드 순서가 엉켰네. 내 잘못이 2:26:57아니고 [웃음]2:26:58AI 탓을 할 수 있다. 이게 제가 2:27:00이제 데이터가 워낙 많다 보니까 그 2:27:03슬라이드를 만들면서 이거 해 저거 해 2:27:06막 이래 가지고 지금은 이번 이제 2:27:08강의 만들 때는 딱 최소한으로 2:27:11줄이는데 이런 거 자료 조사할 때는 2:27:13최대한으로 늘려 버리거든요.2:27:16그래서 슬라이드가 순서가 뒤 2:27:17뒤섞였네. 자 사다리를 건너뛴 2:27:20사람들. 자, 산업혁명 때 역집기를 2:27:23먼저 배운 직조공은 2:27:25공장 감독관이 됐다. 이게 기록이 2:27:27있대요. 책 같은데. 예. 그다음에 2:27:31엑셀을 먼저 배웠다. 그니까 2:27:32타이피스트였다가 2:27:34뭐 컴퓨터가 나와 그러면 어 타이핑 2:27:37나 엄청 빨랐는데 이거 못 쓰네 2:27:39하면서 실망하고 떠나는 사람도 있지만 2:27:41어 그럼 그냥 나 컴퓨터 사용법 2:27:43배울래? 이런 사람들은 이제 그 다음 2:27:45단계의 기술로 업그레이드가 되는 2:27:47거죠. 그 게임에서 레벨이 쌓이면은 2:27:51이제 같은 2:27:54단계, 같은 직종에서 레벨을 이렇게 2:27:56쌓아이다가 전직을 하는 경우가 2:27:58있잖아요. 그게 훨 전직이 훨씬 2:28:00강력하죠.2:28:02전직이 훨씬 강력하죠.2:28:05자, 그다음에 뭐 HTML을 2:28:07배웠다라고 하면은 그니까 이게 2:28:10미술적인 감각에 같이 결합이 되면 2:28:12상품성이 엄청나지는 거죠. 단순히 뭐 2:28:15HTML 코드를 이용해서 뭐 박스를 2:28:18그리고 박스를 옆으로 옮기고 이거 2:28:19아니고 미술적 감각을 같이 가진 2:28:22사람이 2:28:24주가죠. 예. 뭐 이런 사람 돈 좀 2:28:25많이 벌었어요. 지금 타이밍은 이제 2:28:28또 좀 다르지만 떠오르는 타이밍은 2:28:31대단했죠. 그래서 그 코딩 열풍 때도 2:28:33그쪽으로 간 걸 저는 이해는 해요.이 2:28:36옳았다고 생각하진 않는데 이해는 2:28:38해요. 예. 그다음에 AWS를 먼저 2:28:41배운 관리자는 대부업수로 빨리 2:28:43올라가고 그러니까 2:28:45뭔가 변화가 있을 때 기회가 있는 2:28:46거예요. 그래서 사실 다들 난리를 2:28:48쳤는데 2:28:50어 2:28:52AI 쪽이 좀 상품화가 좀 느린 2:28:54측면은 있어요. 예. 그 생성형 AI 2:28:58그 이미지나 비디오 쪽이 한번 떴다가 2:29:02이제 LM 쪽으로 상품화가 돼 갖고 2:29:04지금 코딩하는 거 그거 갖고 히트 2:29:05상품이 돼 갖고 지금 올라왔고 2:29:07그다음에 이제 그게 넓게 퍼지면서 2:29:10그다음에 또 새로운 기술이 나오면서 2:29:12어 새로운 그다음 단계 진짜 단계로 2:29:15넘어갈 거로 봅니다.2:29:21자 한국에서도 이것저것 지금 많이 2:29:23하고 있죠. 그래서 한국 같은 경우 2:29:25한국도 자료를 계속 조사하고 2:29:27있거든요. 조사하고 있는데음 2:29:32뭐 한국 자료는 뭐 여러분들 뭐 매일 2:29:35체험 공고 보고 계실 되니까 뭐 제가 2:29:37많이 말씀 안 드려도 될 거 2:29:38같아요.데 좀 안타까운게 뭐 예를 2:29:40들면 이제 프로그램을 처음 시작할 때 2:29:45기초부터 제대로 공부를 했으면 지금 2:29:48상황에서 이렇게 전환을 할 수가 있는 2:29:50있거든요. 근데 이제 좀 어 좀 2:29:54이렇게 건너뛰려고 했거나 좀 이렇게 2:29:56다른 거 좀 하신 분들은 조금 기회가 2:30:01이쪽으로는 좀 답답하실 수 있죠.2:30:04근데 또 그렇다고 해서 꼭 이것만 2:30:06있을 건 아니고 뭐 시간이 지나면서 2:30:09뭔가 더 생겨날 거라고 생각을 2:30:11합니다. 예. 저는 좀 희망적으로 2:30:13보고 있어요.2:30:16자, 뭐 한 6개월에서 1년 정도 2:30:20보면은 뭐 기술적으로는 이제 점점 2:30:25가격을 내려가게 하려는 압박감이 있을 2:30:28거예요. 그러니까 오픈 AI나 2:30:30엔스로픽이나 둘 다 사실 가격을 2:30:32낮추고 싶죠. 예. 가격을 어떻게든 2:30:35낮추고 싶죠. 원가를 낮추고 싶다는 2:30:37측면도 있겠죠. 뭐 고객한테 많이 2:30:40받고 싶겠지만 2:30:42뭐 한번 이번에 돌려봤더니 그 API 2:30:45사용 너무 비싸다라고 한번 난리가 2:30:46났잖아요. 그리고 일반인들도 사실은 2:30:50좀 저항감이 있을 거고 지금 클로드 2:30:53비싸 갖고 못 쓰시는 분들 꽤 2:30:54많잖아요. 예. 솔직히 예. 그다음에 2:30:58클러드를 그 쓰시더라도 이게 막 펑펑 2:31:02쓸 수 있을 정도로 못 쓰는 분도 2:31:04계실 거고. 그래서 가격 하락은 좀 2:31:06중요한 요소인 거 중요한 요소인 거 2:31:08같아요. 근데 이제 공부하시는 2:31:10관점에서는 2:31:12공부하시는 관점에서는이 2:31:15AI나 AI 기술 같은 거는 돈이 좀 2:31:18들 수밖에 없는 건 사실인 거 2:31:19같아요. 자, 보세요. 저만 해도 2:31:22제가 일곱살 땐 아버지가 그 애플 2:31:242플러스를 사 주셨거든요.2:31:27그게 쌓겠어요?2:31:29근데 그 당시에 부모님들이 컴퓨터 2:31:33하나 사 준 집 애들하고 안 사 준 2:31:35집 애들하고는 2:31:3730년 후에 사실 많이 달라졌겠죠.이 2:31:40교육 이거는 2:31:43그게 또 일찍 배운 사람 저는 이제 2:31:46어릴 때 컴퓨터를 만졌기 때문에 2:31:47컴퓨터 타이핑도 할 줄 알았고 2:31:48어셈블리 뭐 이렇게 짜고 뭐 하는게 2:31:50경험이 있으니까 평생 동안 코딩하는게 2:31:53전혀 두렵지 않았다고요. 그니까 2:31:54거부감이 없는 거죠.2:31:57나이 들어서 한 20대 돼 갖고 PC 2:32:00방에서 뭐 이렇게 컴퓨터 만져 본 2:32:01사람이랑 어릴 때 애플 2플러스 그 2:32:03게임할 거 진짜 없는 그 PC로 2:32:05강제로 어셈블리 갖고 뭐 해 본 사람 2:32:09하고는 시작점이 다를 수밖에 없는 2:32:11거죠.2:32:13AI도 사용 저는 AI 이거 그러니까 2:32:17어 모든 걸 다 해 주는 그런 AI 2:32:21말고 LLM 서비스 관점에서는 누구나 2:32:24다 쓸 수 있어야 된다고 보거든요.2:32:27어, 물론 뭐 예외에는 뭐 뭐 케팝 2:32:31그 뭐 그 춤추고 노려하는 애들 2:32:35[웃음]2:32:35아니면은 2:32:38운동 선수 뭐 [웃음] 손흥민 2:32:42그런 사람은 AI 안 써도 될 거 2:32:44같은데 2:32:46손흥민을 관리하는 사람도 AI를 써야 2:32:48되고요. 그 2:32:50그다음에 2:32:52뭐 케팝 쪽에서 일을 한다 하더라도 2:32:55심지어 뭐 앨범 커버 이미지를 2:32:58만들더라도 AR을 써야 될 거고요.2:33:01어느 정도로 많이 써야 되는지 2:33:02아시겠죠? 예. 그런 정도. 그렇기 2:33:05때문에 저는 일찍 공부하시는게 좋을 2:33:08것 같다라고 생각이 들고요. 어,2:33:11그다음에 제가 이제 그 어, 그다음에 2:33:15이제 좀 더 나가서 AI를 만드는 2:33:19일들이 2:33:20꽤 갈 거예요. 이런 거 하시는 분들 2:33:23조용히 있습니다. 그러니까 뭐 어디 2:33:25유튜브나 뭐 어디 나와 가지고 뭐 2:33:27하면 돈 벌어요. 막 뭐 뭐 뭐 뭐 2:33:296개월 공부하고 뭐 뭐 연봉 1억 2:33:32받아요. 뭐 이런 얘기 안 해요.2:33:33그런 분들은 그냥 조용히 조용히 그냥 2:33:36자기 회사 그냥 회사 대기업 조용히 2:33:38다니시 그런 분들이 그런 직종 2:33:39많거든요. 되게 많거든요. 생각보다.2:33:43오죽하면 테슬라가 그 리스 다루는 2:33:47사람을 한국에서 한국에 와서 한국 2:33:49사람을 뽑겠다고 하겠어요? 왜 2:33:51그러겠어요? 사람 빼 가려고 그러는 2:33:53거지. 아니면 경쟁사의 발전을 2:33:56늦추거나 적어도 둘 중에 하나지. 둘 2:33:58다든가 그렇거든요. 그런 상황이고.2:34:02아, 그렇고. 그래서 어, 공부 2:34:06관점에서 볼 때 그니까 미래를 2:34:07대비하는 관점에서 볼 때는 좀 빨리 2:34:11돈이 좀 들어도 빨리 접근하는게 2:34:12맞다라고 봐요. 물론 뭐 그렇다고 2:34:15여러분들이 뭐 GPU 사용료를 뭐 2:34:17하루에 1천만 원씩 들려가면서 2:34:18엄마한테 엄마 나 AI 공부하려고 2:34:20GPU 사용료 한 달에 1천만 원씩 2:34:22하루에 1천만 원씩 내주 이거 이건 2:34:24안 되겠죠. 안 되겠지만 2:34:27반대로 생 생각을 바꿔서 보시면은 2:34:31GPU 때문에 접근을 못하는 분야는 2:34:33남들이 쉽게 못 들어오는 거예요.2:34:37반 아니면은 남들은 게임만 하는 2:34:39GPU를 가지고 나는 쿠다를 짜고 2:34:41있든가 거기서 이제 10년 후 20년 2:34:44후가 바뀌는 거죠.데 2:34:45더 얘기하면 너무 잔소린 거 같아 2:34:47갖고 하여튼 뭐 그런 생각이 2:34:49들었습니다. 그러니까 이게 나 자신을 2:34:52좀 과거를 돌아보기 시작하니까 좀 2:34:53이렇게 보이더라고요. 그니까 GPU 2:34:56접근. 그래서 그 나라에서 지금 2:35:00GPU를 좀 젊은 분들한테 대회해 2:35:02주고 뭐 이런 거 하더라고요. 그래서 2:35:03전 되게 좋다라고 봐요. 되게 2:35:05좋다라고 보는데 뭐 어 이왕 기회가 2:35:09있어서 그런 걸 쓰실 수 있으면은 좀 2:35:12잘 쓰셨으면 좋겠어요. 그래서 뭐 2:35:13lm도 하나씩 만들어 보시고 뭐 그 2:35:17파인 튜닝도 좀 해 보시고 체포도 2:35:18만들어 보시고 클로드 코드를 클론 2:35:22코딩하셨으면 좋겠어요. 그니까 뭐 2:35:24무료 lm을 뭐 무료 모델 하나 받아 2:35:27가지고 그 파인튜닝 좀 하고 그다음에 2:35:31그 내가 하는 일을 AI 에이전트 2:35:33구조를 그냥 직접 만드는 거예요.2:35:35쉬워요. 그거 제가 유튜브 라이브로 2:35:36보여 드린 거 있죠? 그 모카 A에 2:35:38나가 나와 갖고 단톡방 막 이렇게 2:35:40옮기고 하는 거 그거 쉽거든요. 예.2:35:43그런 거 좀 해 보시고.2:35:45근데 그 유튜브 라이브 한국어로 2:35:49제가 했잖아요. 그 영상을 AI가 2:35:52알아보더라고.2:35:53한국인들은 안 알아 못 알아보 안 2:35:56알아보는지 못 알아보는지 2:35:58[웃음]2:36:00그 가치를 2:36:02모르더라고. [웃음]2:36:04근데 AI는 알더라고.2:36:08막 진짜 AI가 날를 알아주는 시대가 2:36:10됐어. 예. 뭐 좀 외롭지 않습니다.2:36:13AI가 있어서 좀 덜 외로운 시대가 2:36:15된 거 같아요. 자. 어. 그래서 2:36:18지금까지 제가 말씀드린게 지금 2:36:19사이클이 이렇게 돌 거 같아서 말씀을 2:36:21드리는 드렸습니다. 한국 같은 경우 2:36:23지금 분위기 좋죠. 자, 근데 이게음 2:36:28사이클이 근데 그거 아시죠? 그 2:36:32사실은 반도체로 돈 많이 번게 지금 2:36:35처음이 아니에요.2:36:36예. 저는 한국인들이 이렇게 행복해 2:36:39하는 거를 여러 번 봤어요.2:36:42여러 번 봤고 2:36:44어 그게 꺼지는 것도 여러 번 2:36:46봤어요.2:36:48기억 있으실 거예요 아마. 그러니까 2:36:50이게 사람이 아니 뭐 이게 초치 2:36:52초치려고 즐거울 때 치려고 하는게 2:36:54아니고 이제 2:36:57그 핸드폰 팔아 갖고 돈 번 돈 왕창 2:37:00벌고 하드디스크도 되게 잘 팔았던 2:37:02걸로 기억하거든요. 그래서 그 2:37:04사이클이 있어요. 반도체도 그렇고.2:37:06근데 한 번씩 꺼지잖아요. 이렇게.2:37:09그래서 생태의 관점에서 봤을 때는 어 2:37:14소프트웨어 분야가 좀 약한게 저는 좀 2:37:16계속 좀 아쉽다. 예. 또이 와중에 2:37:20또 2:37:21뭐 전 국민이 다 반도체를 만들러 갈 2:37:24순 없잖아요. 예. [웃음]2:37:27그렇잖아. 전 국민이 다 전 20,2:37:3020대가 전부 다 반도체 공장에 2:37:32취직할 순 없잖아요.2:37:36예. 그런 측면도 있고 2:37:40뭐 제가 딱 뭘 해라라고 말씀을 드릴 2:37:42건 아니고 어 2:37:45그 포모라고 하죠. 그 나만 나만 못 2:37:49해 막 이러면서 초주하실 필요는 없는 2:37:50거 같아요. 기회는 다시 옵니다.2:37:53예.2:37:57그런 생각을 좀 하고 있어요. 그래서 2:37:58뭐 뭐 주식이나 뭐 아니면 뭐 진짜 2:38:02거기 하이닉스 다니셔 갖고 인센티브를 2:38:03많이 받으셨거나 뭐 그런 분들 있으면 2:38:05다 그 돈이 다 돌고 도는 거니까 어 2:38:08좋은 거 같습니다. 자 그래서 어 예 2:38:12오늘 뭐 준비한 얘기 지금 슬라이드가 2:38:14몇 장인지 제 기억도 안 나는데 2:38:16하여튼 뭐 일단 간단하게나마 소개를 2:38:18쫙 드렸고요. 뭐 그다음에 제가 강의 2:38:22제작이 좀 많이 늦었는데 지금 강의 2:38:25제작 시스템을 다 만들었어요. 그래서 2:38:29파워포인트를 만들었다.2:38:32[웃음]2:38:32홍정모 전용 파워포인트를 만들었다.2:38:35이렇게 보시면 돼요. 그래서 제가 2:38:37원래 애니메이션 효과 이런 거 하나도 2:38:39안 넣었잖아요. 요즘에는 제 영상 2:38:42만들지 만들 때 그 이제 효과를 넣고 2:38:46있죠. 데 이게 사실은 이것도 그까 2:38:49제가 뭐 뭐 얼마 전 제가 이제 뭐뭐 2:38:52말을 쉽게 못하겠는 못하게 된게 2:38:55클로드가 이런 효과를 만들 수 있게 2:38:57된 이유는 코딩 열풍 때 수많은 2:39:00사람들이 연습 문제로 이런 거를 2:39:02구현을 했기 때문이잖아요. 거기서 2:39:04배워왔잖아요. 예. 그니까 그다음에 2:39:07또 그 웹 프로그래머들이 클로드를 2:39:09쓰면서 데이터를 제공했기 때문에 이런 2:39:12걸 제가 순식간에 만들 수 있게 된 2:39:14거고. 저는 제 재능, 제가 원래 2:39:16갖고 있는 재능으로는이 정도 예쁜 그 2:39:19썸네일을 못 만들어요. 지금 뭐 2:39:21가운데 티자 디자인 뭐 이런 걸 못 2:39:22만들어요. 근데 이런 걸 할 수 있는 2:39:25시대가 돼서 굉장히 좋습니다. 예.2:39:28아, 강의 제작은 속도가 많이 올라갈 2:39:31거예요. 근데 이제 뭐 강의 얘기 2:39:33잠깐 하면 파트 3는 GPT 2 2:39:35만드는게 목표고 그 GPT 클라우드 2:39:39사용법까지 알려 드리고 트랜스포머 2:39:42구조 뭐 이런 거 당연히 들어가고 2:39:43강의 소개 영상에 핵심 포인트 2:39:45있으니까 하고 근데 이제 그 원래 2:39:48계획하고 좀 달라진게 그 C랑 2:39:50C뿔뿔로 바닥부터 짜는 거는 2:39:52아니에요. 이게 컨셉이 강의 컨셉이 2:39:55어 저는 저는 지금 이제 강의도 2:39:57가급적 가격을 낮게 낮추고 좀 많은 2:40:01분들이 보셨으면 좋겠다라고 2:40:02생각하거든요.이 강의 컨셉은이 강의의 2:40:04목표는 많이 보는 거예요. 많이 보는 2:40:06거, 많이 완강하는 거. 그래서 2:40:08일부러 저는 명운을 걸었어요. 그니까 2:40:10원래 다들 잘 아시겠지만 강의로 돈을 2:40:14가장 잘 벌려면 수익이 가장 쉬운 2:40:16거는 묶음을 비싸게 얼리버드로 팔고 2:40:20빠지는 거거든요.2:40:22근데 저는 이거 지금 연제식으로 하고 2:40:25있잖아요. 이게 앞에서 실망하면 2:40:29뒷부분을 안 보기 때문에 망하는 2:40:31구조예요. 근데 저는 이걸 한번 2:40:33해보고 싶었어요. 그러니까 진짜 2:40:35공부시킨다. 진짜 공부한다. 이거 2:40:37진짜 다 보고 공부한다. 이거를 한번 2:40:40해 보고 싶었거든요.데 진짜로 되게 2:40:42되게 재밌는게 그 제가 일주일 전에 2:40:46파트 3 예고 영상 올렸잖아요.2:40:48그랬더니 파트 1이랑 파트 2 2:40:50공부양이 확 올라가더라고. [웃음]2:40:55그러니까 파트 그니까 다음 개 나오면 2:40:58공부하나 봐. 그다음에 제가 유튜브를 2:41:01열심히 하면 공부를 많이 해. 이거는 2:41:02진짜요? 자료 구조랑 알고리즘 공부를 2:41:06유튜브를 하면은 자료 구조랑 알고리즘 2:41:08공부를 더 해. [웃음]2:41:10이것도 좀 웃기지만 하여튼 실제로 2:41:12벌어지는 일이고.2:41:15예. 그래서 다시 파트 3 얘기를 2:41:16하면은 어 그래서 이거는 그 강의 2:41:20영상 길이를 한시간으로 더 줄였어요.2:41:22그래서 그 원래는 파트 1하고 2는 2:41:25제가 클러드하고 대화하면서 이렇게 2:41:26하는 법을 좀 보여 드렸거든요. 그게 2:41:28이제 거의 뭐 한시간 됐었는데 이제 2:41:31그거는 파트에서 보여 드린 정도면 2:41:33충분하다고 판단이 돼요.2:41:35그다음에 C랑 C플풀로 바닥부터 짜는 2:41:38거는 어 2:41:40이런 강의로는 못 만들어요.2:41:42그러니까이 강의 컨셉은 그냥 주말에 2:41:44잠깐 보고 머리에 남고 핵심 2:41:46아이디어가 남고 장기적으로 시간이 2:41:48지나면서 점점 뭔가 주변에서 듣는게 2:41:51있잖아요. 그다음에 일을 하면서 2:41:53느끼는 것도 있고 클로드 쓰면서 어 2:41:55이게 이래서 이렇구나 뭐 이런 거 2:41:56있잖아요. 그래서 그 컨셉이어 가지고 2:41:59바닥부터 뭐 모든 걸 다 시풀로 짜는 2:42:01거는 어 안 합니다. 그래서 파트 2:42:042까지는 C로도 제가 구현을 한 걸 2:42:07보여 드렸고 이제 하려면 할 수 2:42:08있다는 보여 드린 거죠. 그래서 강의 2:42:11보시고 나는 이제 진짜로 쿠다 시불로 2:42:15바닥부터 짜겠다 하시는 분들은 강의 2:42:17보시면 제가 틀을 딱 잡아 2:42:18드리거든요. 뭐뭐 하면 된다. 그거 2:42:21맵 지도를 딱 보여 드리는 거니까 2:42:23이제 각자 해 보시면 됩니다. 할 수 2:42:24있어요. 예. 할 수 있어요. 다만 2:42:27이제 또 하나 제가 파이톨 2:42:30이제 쓰 이제 파이톨 쓸 거거든요.2:42:32당분간은 파이톨 파이썬하고 파이톨치만 2:42:36쓴 또 중요한 이유가 뭐냐면은 2:42:39잘못하면 버그가 생기면 GPU 2:42:42사용료가 무시무시하게 날아가요.2:42:47그래서 여러분들이 이제 진짜로 해 2:42:49보실 분들은 한번 훈련시키면 30만 2:42:51원에서 50만 원 나가거든요. 근데 2:42:55C랑 시플로 바닥부터 짜는 건 좋은데 2:42:58한번 훈련시켰는데 버그가 있었어.2:42:59아주 사소한 버그가 있어. 50만 2:43:01원에 날아갔네. 이거는 조금 이제 2:43:04위험부담이 크잖아요. 그래서 이걸 2:43:06이번 시리즈에서 그렇게까지 2:43:09위험부담까지 감소하면서 하기는 2:43:11이래저래 안 맞는다. 그래서 강의 2:43:14분량도 전부 다 슬라이드 영상이고요.2:43:16뭐 이렇게 실습하면서 녹화하는 영상이 2:43:19초보되는 도움이 돼요. 처음에 초보 2:43:21때는 도움 되지만 사실 AI 사용법 2:43:23그냥 하면 되잖아요. 그래서 그 2:43:24부분은 싹 빼고 이제 순수 편집 영상 2:43:27그 편집 영상 만들기 되게 어려운 거 2:43:29아시죠? 슬라이드 다 만들고 막 2:43:31이렇게 대본 쓰고 하는 거. 그 2:43:32영상으로만 한시간입니다.2:43:35그래서 줄인다고 줄였는데 만들고 2:43:38보니까 양이 적지 않아요. 생각보다 2:43:40[웃음]2:43:41이게 밀도가 높습니다. 그다음에 그림 2:43:43되게 잘 그렸어요. 제가 이제 그림 2:43:46그려서 이해시키는 거를 이제 신경을 2:43:48많이 써 가지고 핵심 찍어 드리는 2:43:50거는 확실히 제가 재능이 있는 거 2:43:52같아요. 그거 그게 제 그게 제 2:43:53재능인 거 같아요. 그 이거 lm 2:43:55만들면서 이게 느끼는게 2:43:58그니까 애초 저는 이제 그 뒤로 뒤 2:44:02좀 멀리 보고 이제 여기서 끝이 lm 2:44:04만드는 거 자체가 목표가 아니고 AI 2:44:06에이전트를 만드는데 그게 이제 2:44:08그래픽이랑 뭐 로봇이랑 그다음에 영상 2:44:11제작 뭐 이런 것까지 연결되는 거를 2:44:13이제 큰 그림으로 가는 단계라서 이제 2:44:15갈길이 멀다 보니까 또 많은 분들하고 2:44:18같이 가기 위해서 이제 강의 그 2:44:20스타일을 약간 바꾼 면이 있습니다.2:44:22예. 파트 3가 원투하고 약간 다른 2:44:24면이 있다. 그게 하나 있고 그다음에 2:44:28자막을 넣어야겠더라고요. 파트 1 2:44:31통계를 봤는데 이제 슬라이드 2:44:34영상에서는 2:44:35자막을 달았어요. 그다음에 실습 2:44:37영상에선 자막을 제가 못 달았거든요.2:44:40실습하면서 그냥 편하게 얘기하는 거는 2:44:41자막 달기 힘들잖아요. 너무 힘들어.2:44:44자막 편집이 너무 힘들어요. 그래서 2:44:47어 자막을 처음에 안 달았어요.2:44:49그랬더니 통계를 보니까 공부를 2:44:51하시다가 2:44:53자막이 없으니까 멈추시는 거 2:44:54아닌가라는 생각이 들었어요. 그래서 2:44:56제가 강의 제작을 파트 3 제작을 2:44:59중단을 하고 파트 2도 사실 중단을 2:45:02더 빨리 낼 수 있었는데 중단을 하고 2:45:05자막을 달았어요. 앉아 가지고 너무 2:45:08힘들어. 자막 다니게 너무 힘든데 2:45:12문득 그 생각이든 거예요. 내가 이걸 2:45:14왜 하고 있지? 그래서 그 프리미어 2:45:17프로를 하고 프리미어 프로 같은 거를 2:45:21자막다는 거 자막을 AI가 이제 2:45:24만들어 주는 방식으로 어 새로 만들어 2:45:27갖고 파트 2까지는 자막을 다 2:45:31달았어요. 실습까지. 예. 그것도 2:45:33사실 힘들었어요. 그러니까 파트를 2:45:35편집을 다시 했다라고 보시면 돼요.2:45:38그러다가 2:45:42어 2:45:44전달을 잘하려면 이게 내가 라이브로 2:45:46녹화할게 아니고 대번 쓰는게 낫겠다 2:45:48싶었는데 그니까 자막이 필요하지.2:45:51그다음에 강의를 시간을 더 줄여야 2:45:53되지. 그래서 TTS를 2:45:57쓰기로 했어요. TTS를 쓰기로 해 2:46:00가지고 어 결과적으로 모든 영상이 2:46:04이제 슬라이드 사용하는 편집 영상이고 2:46:07그니까 지금 보시 이런 슬라이드로 2:46:09그림으로 그려 갖고 설명해 주는 그런 2:46:11영상이고 그다음에 100% 자막이 2:46:13달려 있는 그런 영상으로 나갑니다.2:46:15그래서 파트 1 아니 파트 3 소개 2:46:18영상 같은 영상으로 전부 만들어져요.2:46:21이제는. 그래서 방식을 바꿨습니다.2:46:23그래서 실습하실 때는 이제 그 제가 2:46:26만든 테 실험 자료랑 뭐 문서 같은 2:46:28거 다 드리거든요. 그럼 클러드나 뭐 2:46:31최피T는 제가 안 해 봤는데 이제 2:46:32클러드 기준으로 2:46:35이걸 읽어 봐라고 하면 여러분들이 2:46:37실습을 그냥 쉽게 하실 수 있는 예 2:46:40그런 준비가 됩니다. 그래서 그 2:46:43정도에 AI 사용법이 쉽기 때문에 2:46:45쉽고 또 강의 보실 분들은 다 AI 2:46:48쓰실 것 같고 AI 쓰시는 분들을 2:46:50붙잡고 앉아 가지고 AI 사용법을 2:46:51얘기할 필요도 없는 거 같아 가지고 2:46:53좀 현실적인 예 스타일로 바꿨습니다.2:46:58자서 2:47:00오늘 준비한 얘기는 여기까지고요. 뭐 2:47:02한 1분만 쉬다 와 가지고 어 뭐 2:47:06채팅창 잠깐 보고 마무리하도록 2:47:08하겠습니다.2:47:11자, 채팅창 잠깐 볼게요. 뭐 혹시 2:47:13하고 싶은 얘기 있으시면 지금 2:47:15채팅창에 쓰시면 됩니다. 자, 뭐 2:47:18모두가 반도체 공장 들어가야 되는 거 2:47:20아니었어요? [웃음]2:47:23아고, 반도체 공장은 쉬운 줄 2:47:25아세요? 아,2:47:27근데 이게 사람이 그니까 적성이란게 2:47:30있는 거 같아요. 그러니까 소프트웨어 2:47:31직종이 맞는 사람이 있고 소프트웨어 2:47:34직종에서도 그 직장인 느낌, 사무직 2:47:38느낌으로 그 일을 하고 싶은 사람이 2:47:41있고 창업자 느낌으로 살고 싶은 2:47:43사람이 있고 뭐 이렇게 그 2:47:45돌아다니면서 일하고 싶은 사람이 있고 2:47:47다 다양 다해요. 근데 이제 어,2:47:50제가 살아 보니까 그래도 소프트웨어 2:47:52업종은 좀 자유도가 높아요. 예.2:47:55그니까 좀 자유. 원래부터와 2:47:58소프트웨어 분야는 좀 자유 느낌이 2:47:59있거든요. 옷도 대각 있고 2:48:00그러잖아요. 그래서 좀 적성이 안 2:48:02맞는 사람이 억지로 하기도 힘들고 할 2:48:05수도 할 수도 없고 좀 그런 측면이 2:48:07있는 거 같습니다. 뭐든지 다 그런 2:48:08거 같아요. 그래서 모두가 코딩을 2:48:11배워야 된다이 얘기가 나왔던 건 2:48:14그니까 그냥 지금 AI 쓸 수 있 2:48:16있어야 된다.이 정도라고 보시면 2:48:18돼요. 근데 지금 생각해 보면 2:48:22코딩보다 AI가 쉽죠. 예.2:48:24그 훨씬 쉽죠.2:48:27자,2:48:29어,2:48:32로봇 유지보수랑 전기세만큼 일하면 2:48:34얼마나 받을까요?2:48:36이거 재미로 이제 쓰신 거 같은데.2:48:39어, 그러니까 로봇이랑 몸값으로 아,2:48:42그 오늘 오늘 그 뉴스 보셨어요?2:48:44되게 재밌는 거 봤는데 그 아마존 2:48:48그 아마존의 웨어하우스 그 창고 2:48:51아마존 창고에 에어컨을 달아 줬대요.2:48:56에어컨 달아 준 이유가 로봇이 2:48:58들어오니까 로봇이 너무 더우면은 2:49:02고장나기 때문에 로봇 때문에 에어컨 2:49:04달아줬대요.2:49:06[웃음]2:49:09되게 웃기죠. 예. 그러니까 이게 2:49:12세상이 그렇게 돌아가는 거 같아요.2:49:14그래서로 로봇이랑 경쟁을 하려고 2:49:16그러면 안 되는 거 같아요. 이럴 때 2:49:17머리 잘 써야죠. 예. 머리 잘 써야 2:49:19저도 현대 사회가 현대 사회는 현대 2:49:22사회의 특징이 있는데 또 힘들던시기 2:49:26좀 지나가는 느낌이 좀 있죠. 뭐 2:49:28이렇게 좀 이렇게 다시 뭐 좋은 2:49:31얘기들이 많이 들리니까. 어 그래서 2:49:33또 그 여세 여세 기세를 좀 모아가 2:49:36밀어 갖고 또 다시 쭉 밀고 가면 2:49:38좋아지지 않을까 뭐 그런 생각하고 2:49:40있어요.2:49:43아 지금 이제 랩 프로젝트 님 AI 2:49:46에이전트 활용할 수 있는 API를 2:49:47만들기가 어려운데 레어 시스템을 2:49:49자동하기 위해서 브라우저어를 에이전트 2:49:50브라우저 기반으로 자동을 해 보려고 2:49:51하는데 쉽지는 않더라고요. 아 이게 2:49:55마이크로소프트 놀랍게도 놀랍게도 2:49:58마이크로소프트에 2:50:00그거 하는 팀이 있었어요. 데 근데 2:50:03제가 볼 때 의도적으로 2:50:06결과를 안 내놓는 거 같기도 하고 2:50:08근데 제가 그거 좀 하다가 이제 바빠 2:50:11갖고 손 뗐거든요. 아 그니까 그 2:50:13밀었거든요. 그 제가 제가 그 2:50:15에이전트 썼잖아요. 그 제가 데모 2:50:18보여 드릴 제 쇼츠에 보면은 모카가 2:50:19나와 갖고 단톡방 보고 하는 거 그게 2:50:21사실은 그 아이콘을 자기가 인식해 2:50:25가지고 클릭하는 거거든요.2:50:27그게 생각보다는 쉬운데 힌트를 2:50:30들이면은 로컬 GPU를 가지고 그 2:50:33이미지 매칭을 로컬해서 오픈시 CV 2:50:36같은 걸로 이미지 매칭 전통적인 2:50:37기법으로 찾으시면 아이콘을 다 2:50:39찾아요. 예. 그 그 예. 그래서 2:50:42쉽습니다. 그다음에 매번 화면 상황을 2:50:46확인을 해서 해해요. 근데 그거를 2:50:48그게 이제 클로드한테 보내면 얘가 2:50:51뭐라고 뭐라고 하거든요. 클로드가 2:50:52그거 성능 많이 좋아졌어요. 얘가 2:50:54클로드가 진짜 사용자들이 뭐 하면 2:50:58자기들이 내제화하려고 다 뭐 한다는 2:51:01얘기가 저는 심증은 있어요. 물증은 2:51:03당연히 없죠. 근데 다들 그거 불만 2:51:05많거든요. 뭐라 그러냐면은 그 그 아 2:51:08이번에 그 슬 그 와 클로드가 그 2:51:10자료 뺐네. 예. 의도적인지 2:51:12모르겠는데 그 이번에 2:51:14[목을 가다듬음] 팔란티어 CEO가 2:51:16클러드 엄청 비난 비난했잖아요.2:51:19클로드라는게 API로서 왔다 갔다 2:51:22하는 서비스만 해야 되는데 고객의 2:51:24정보를 가져다가 훈련을 시키고 자기네 2:51:27걸로 만든다. 팔란티어가 클로드를 2:51:30내부적으로 쓰나 봐요. 그렇게 알고 2:51:31있거든요.2:51:33아주 팔란티오 CEO 입장에선 아주 2:51:36무서운 일이죠. 그 자기들이 자기들이 2:51:39그 클로드하고 똑같은 걸 만들던가 2:51:43아니면은 정치적으로나 뭐 규제를 2:51:46만들어서 클로드가 자기네 거를 못 2:51:49빼내가게 막든가 둘 중에 하나를 해야 2:51:50되는 어 걔네 입장에선 아주 중요한 2:51:53상 그 상황이 된 거 같더라고요.2:51:55근데 저저도 그 느낌 많이 봤는데 2:51:58저는 오히려 고마워요. 왜냐면 벌컨을 2:52:01많이 잘하게 됐어. 진짜 농담이 2:52:03아니고 저는 만들고 싶은게 굉장히 2:52:05많거든요. 지금 말씀하신 2:52:07그 데스크톱 에이전트 같은 거 저는 2:52:10써요. 지금도 어느 어떤 거 쓰냐면은 2:52:14아 이거 얘기해도 되나?2:52:16그 이제 [웃음]2:52:20이제 저 좀 추상적으로 얘기할게요.이 2:52:22한국 홈페이지 같은데 돌아다니면 좀 2:52:25이렇게 귀찮은 거를 굳이 여러 번 2:52:28시키는 경우가 있어요. 저 그거 2:52:31100개인가 뭔가 200개인가 해야 2:52:33되는데 그냥 자동화에서 돌렸어요.2:52:36뭐라고 제가 말씀 못 드립니다. 근데 2:52:38진심 제가 그러니까 옛날 같으면 2:52:41했어요. 근데 이제 좀 나이도 있고 2:52:43하니까 어깨 아프잖아요. 클릭을 해야 2:52:46되는데 그다음에 뭐 할 일이 많은데 2:52:48옆에서 클릭하고 뭐 뭐 뭐 뭐 뭐 2:52:51하시고 클릭하세요. 이게 뭐 2:52:53200개인가 해야 되는데 너무 짜증이 2:52:56나는 거야. 근데 우해가 안 돼.2:52:59API 제공을 안 해 줘요.2:53:02쓸 수가 없는 상황이어 가지고 그냥 2:53:04데스크톱 에이전트로 자동화 시켜 2:53:06버렸어요. 그랬더니 해 돼. 그래서 2:53:10전부 자동했어요. 그래서 저는 된다는 2:53:12거는 100% 확신합니다. 근데 2:53:14속도를 올리려면은 로컬에서 작업을 2:53:16뭔가 해야 되거든요. 로컬에서 2:53:18데스크톱 작업하는게 뭐예요? 컴퓨터 2:53:20비전이죠. 그래서 비전으로 하시면 2:53:23됩니다. 그래서 뭐 뭐뭐 하는 법 2:53:26이러면은 그 로컬 LM 그다음에 2:53:29전통적인 비전 알고리듬 그다음에 이제 2:53:33좋은 그 계획해 주는 그 AI 클로드 2:53:37같은 거이 세 가지 잘 섞었으면은 2:53:39사람보다는 빠르게 될 거예요. 아니면 2:53:41제가 그 얘기 한번 한 적이 있는데 2:53:43이미 내가 그 뭐 한 적이 있는데 좀 2:53:46빠르게 일하는 사람 정도는 충분히 2:53:48가능해요. 저는 당장 뭐 그걸로 2:53:50사업하라고 그러면 할 수도 있는데 2:53:53뭐 이제 저는 그 데스크톱 자동화 2:53:57보다는 딴 거 하고 싶은게 있어 2:53:58가지고 [웃음]2:54:00예, 지금 이제 지금 이제 큰 그림을 2:54:03지금 그리느라고 지금 라인 만들기부터 2:54:05하고 있는 거죠. 아, 그다음에 2:54:10어, 뭐 어떤 뭐 여러 가지 얘기하고 2:54:12계시네요? 자, 그래픽스 공부 2:54:14지금부터 시작하고 싶은데 앞으로 2:54:15미래를 맞이하는데 바람직한 2:54:16바람인가요? 자, 이거는요. 관점을 2:54:20좀 이제 바꾸셔야 되는데이 얘기는 2:54:23옛날부터 나오던 얘기예요. 근데 다들 2:54:26뭔가 이렇게 홍보를 할 때 특히 이제 2:54:27교육 프로그램 홍보할 홍보를 할 때 2:54:30뭐뭐 공부 이렇게 좀 포인트를 자꾸 2:54:32잡아요. 근데 이제 대표적인 사례가 2:54:37뭐 자바죠. 자바. 자바 공부 자체는 2:54:40전혀 나쁘지 않은데 이게 자바만 2:54:43공부하는 걸로 막 몰아붙여 갖고 좀 2:54:46엉망 진창이 돼 버렸잖아요. 그다음에 2:54:49HTML 사용법 자체를 아는 건 2:54:51당연히 좋죠. 근데 HTML로 2:54:54프로그래밍 공부를 시작하세요. 이렇게 2:54:56얘기하는 바람에 또 많은 사람들이 2:54:58눈물을 흘렸고 엉망진창이 돼 버린 2:55:00거죠. 자, 그런 관점에서 그래.2:55:03그래서 뭐 C 언어 공부를 하세요는 2:55:06사실은 C 언어 자체를 공부하는 건 2:55:08의미가 없어요. C 언어를 강제로 2:55:11쓰다 보면은 프로그래밍이 어떤 건지를 2:55:14깨닫게 되는 거 그게 중요한 건데 2:55:16이제 시언 이제는 진짜로 시어 언어의 2:55:19그 문법 코드 뭐 읽고 막 아우 뭐 2:55:22문법 외우고 프린트 F에 뭐 뭐뭐 뭐 2:55:25글자 하나 잘못 썼더니 문제가 생겨 2:55:26이거는 외울 필요가 없는 시대가 된 2:55:29거죠. 그럼에도 불구하고 2:55:31그걸 안 해 보면이 느낌이 안 생기는 2:55:33거예요. 그니까 되게 웃기는게 2:55:35[목을 가다듬음]2:55:36그니까 뭐 뭐 앙드레카 앙드레 카파시 2:55:39얘기를 하면서 공부를 뭐 되게 쉽게 2:55:41할 수 있는 것처럼 얘기하는 사람들이 2:55:43뒤 앙드랙 카파시를 우습게 해보는 2:55:44거거든요. 그 사람 공부 진짜 많이 2:55:46했어요. 프로그램 진짜 잘해요. 뭐 2:55:50웬만한 사람보다 잘해요. 그 컴퓨터 2:55:52비전 박사예요. 컴퓨터 컴퓨터 비전 2:55:55박사가 그래픽스를 못 할 것 같아.2:55:56그래픽 석사고 그런 사람이 공부를 2:55:59이렇게 예가 나왔으면 공부를 이렇게 2:56:01이렇게 해요라고 하는데 그걸 믿어요.2:56:05되게 아니 심지어 심지어 그 사람은 2:56:08그런 의도로 얘기한 것도 아닌데 자기 2:56:10조회수 많이 받거나 뭐 누구 홀리려고 2:56:12하는 건지 저 외곡을 그렇게 2:56:14하더라고. 말이 안 돼. 어 양드레 2:56:18카시가 공부를 못 하던 사람인데 AI 2:56:20써 가지고 뭐 테슬라 자율주행을 2:56:22만들고 그랬으면 이해가 가. 그 2:56:24아니잖아. 예. 그 그렇거든요.2:56:27그래서 여러분들이 이제 그 용어에 2:56:29용어에 사용해서 오는 말 자체에서 2:56:31헷갈리시면 안 됩니다. 자, 그래서 2:56:34전통적인 2:56:36이제 그 관점에서 얘기를 할 때 되게 2:56:39오해가 있는게 뭐냐면요. 그래픽스 2:56:41공부라고 하면은 지금까지는 API 2:56:44사용법을 가르쳤어요. 근데 API 2:56:47사용법은 진짜 힘들어요. 그건 2:56:49기술이에요. 기술. 솔직히 그 벌컨 2:56:51사용법이다 그러면 벌컨의 사용법 2:56:54자체를 공부한다 그러면 외워야 될게 2:56:56너무 많아. 설계한 사람의 의도부터 2:56:58알아야 되고 뭐 해야 돼. 그 그게 2:57:00거기서부터 좀 잘못된 거죠. 근데 2:57:02그래픽스 공부다. 그래픽스의 기본적인 2:57:05원리라고 하면은 사실 그래픽스 말고는 2:57:08여러분들이 컴퓨터로 3차원 공간을 2:57:10다루는 방법을 공부할 방법이 존재하지 2:57:12않아요. 3차원 공간을 다루는 방법을 2:57:15공부하지 못하면 로보틱스를 할 수가 2:57:17없습니다. 흔히 얘기하는 피지컬 2:57:19AI라고 하는 거 그거를 뭐 ROS 2:57:22사용법으로 이렇게 언니어 엔진 2:57:24딸깍딸깍 하는 걸로 생각을 하는 그런 2:57:26식으로 이제 얘기하는 경우가 있는데 2:57:28그게 2:57:30엄청난 부작용으로 올 거예요.2:57:33호딩 열풍 때 일어났던 일들이 똑같이 2:57:35반복될 수 있습니다. 저 굉장히 2:57:37그거는 굉장히 저는 부작용이 크다고 2:57:39봐요. 제가 그 로봇방 보다가 경악을 2:57:42할 때가 있는데 지금은 사라졌어요.2:57:43지금 그 얘기 없는데 얘 진짜 내 뭐 2:57:46동력학을 어 동력화학 잘 몰라도 할 2:57:49수 있어요. 제 경악을 했어요. 아주 2:57:52경학. 아니 그러니까 2:57:55정지 마찰 개수하고 운동 마찰 개수의 2:57:58차이를 모르는데 로보틱스를 어떻게 2:58:00해요? 예를 들면 2:58:02그다음에 제어에서 사용하는 기본적인 2:58:06제어 알고리즘 그 루프 피드백 컨트롤 2:58:08PID 컨트롤러 전 예 그런 거를 뭐 2:58:11그 개념이 없는데 그걸 그 2:58:13시뮬레이션에서 딸깍딸깍딱 해갖고 2:58:14로보트 이렇게 그 언열에서 게임 2:58:17만들듯이 만든다고 해서 그게 2:58:18로보틱스냐고 2:58:19절대 아니죠. 그러니까 그 차이를 2:58:22여러분들이 좀 현명하게 받아들이셔야 2:58:24돼요. 제가 걱정하는 건 그겁니다.2:58:26근데 이제 요즘 분들은 그 그런 거에 2:58:28이제 헷갈리시는 거는 좀 많이 넘어간 2:58:31거 같고 어 그러니까 그 홍보하는 2:58:33사람의 입장도 저는 이해는 해요.2:58:36그리고 2:58:38뭐 동력학을 공부를 못하는 사람도 2:58:42있습니다. 솔직히. 그니까 제가 그 2:58:45얘기를 안 하려고 되게 2:58:48뭐 좀 이제 그니까 하고 싶은데 뭐 2:58:51넌네 머리로 안 돼 소리를 사실은 2:58:54하기가 쉽지 않잖아요. 유튜브 하는 2:58:55사람으로서 부정적인 얘기 하고 싶지 2:58:57않으니까. 근데 옛날엔 그랬고 지금은 2:59:01공부하려고 그러면 진짜 쉽게 할 수 2:59:03있어요.2:59:06근데 옆에서 누가 동력학 몰라도 돼요 2:59:08그러면 몰라도 로보틱스 할 수 2:59:10있어요라고 꼬시면 또 넘어간다고 2:59:12사람이 난 그게 싫은 거야.2:59:14그 예, 그 얘기는 안 했어.2:59:15그렇게는 안 했으면 좋겠어. 반대로 2:59:19코딩 열풍 때 전국민이 시가 진짜로 2:59:22진짜로 시언을 공부를 했다고 쳐.2:59:25그럼 쿠다 공부할 수 있지? 뿔뿔 할 2:59:27수 있지. 그럼 뭐 할 수 있어요?2:59:28지금 반도체 관련된 소프트웨어 할 수 2:59:31있다고.2:59:35그래서 그런게 2:59:37그냥 개인적인 예. 그냥 제 제 헛된 2:59:40바람이었을 수 있어요. 근데 같은 2:59:42일이 반복되진 않았으면 좋겠다 뭐 2:59:44이런 생각이 들고요. 그다음에 2:59:45ADI가 나와서 오히려 할 수 있고 2:59:47여러분들 되게 쉽게 할 수 있거든요.2:59:49근데 이제 교육 프로그램이 못 따라 2:59:51주는가는 건 좀 안타까운 면이 2:59:53있어요. 그러니까 더 효율적으로 2:59:55공부할 면이 공부할 방법이 있긴 2:59:57있는데 그니까 조금이라도 더 2:59:59효율적으로 공부할 방법이 있긴 있는데 3:00:01이제 또 지금이 뭐 이렇게 교육 3:00:04사업이 막 잘되는 시기는 아니잖아요.3:00:05예를 들면 뭐 뭐 3:00:09뭐 여러분들 한 여러분들에게 뭐 3:00:11시언을 쉽게 가르치기 위해서 목숨을 3:00:13걸고 막 일하는 사람이 있지 3:00:15않잖아요. 그런 시대는 아니잖아.3:00:17그러니까 오 근데 또 어떻게 보면 3:00:21옛날 방식으로 공부하는 사람을 원하는 3:00:23시대로 또 회귀한 것도 있고 3:00:26이해하시겠죠? 그 차이를 예,3:00:28그러니까 지금은 오히려 옛날 방식으로 3:00:31공부해 갖고 살아남은 사람을 원하는 3:00:33그런 식으로 좀 돌아온 측면도 3:00:35있어요. 그래서 어 막 지금 옛날처럼 3:00:38막 유튜브에 뭐 쉽게 공부하는 법 3:00:39이런 영상이 잘 안 나 안 올라오죠,3:00:41요즘에. 그 이유가 3:00:43그 이제 시대적 요구가 바뀌어서 3:00:46그래요. 그래서 그래픽스를 3:00:48공부한다라는게 이제 그 API 공부법 3:00:52하고 그다음에 그 구분을 좀 해야 될 3:00:56필요가 있는 거 같습니다. 자자 3:00:58[목을 가다듬음] 이경주 님은 아마 3:01:01이경주 님 오랜만에 오셨는데 지난번에 3:01:03안 오셨죠? 어 대망의 게임 엔진 3:01:06제작 얘기 하는 거 보니까 지금 렐 3:01:08강의는 안 보시고 게임만 [웃음]3:01:10왔는데데 3:01:14제가 제가 지금 좀 기다리는게 솔직히 3:01:16제가 진짜 기다린 뭐 기다리는지 3:01:18아세요? 클로드가 그 씨불뿔을 좀 더 3:01:22잘해야 돼. 아직 좀 부족해. 아 3:01:24진심? 제가 이제 올 초에 3:01:27어 좀 시켜 봤는데 그 얘가 3:01:33예 조금 부족한 면이 있어 가지고 3:01:35제가 3:01:37조금 3:01:39아직은 아직은 조금 아닌 거 같다이 3:01:41생각이 들었습니다. 예. 아직 그래서 3:01:43좀 기다리고 있어요. 근데 저는 어 3:01:46제가 시작하면 클로드도 잘할 거라고 3:01:48봐요. [웃음]3:01:50아 그리고 그 그 게임엔진 만드는 분 3:01:53그 누구야 그 3:01:55유튜브에 그 게임엔진 시리즈로 유튜브 3:01:57하시다가 로보틱스 회사 가신 분 3:02:00있잖아요. 그 그 이름이 뭐였더라?3:02:04크로노였나?3:02:06누구 있었는데? 예. 그 그분이 3:02:10어 3:02:12다시 AI로 게임엔진 만들기 시리즈를 3:02:15하신대요. 근데 로봇 회사는 어떻게 3:02:17됐는지 모르겠네. 예.3:02:20근데 아 내가 선수 칠까이 생각도 3:02:22있어요. 지금 lm 시리즈 빨리 3:02:24끝내고 아 내가 할까? 나 영어로 3:02:26게임엔 영어로 내가 할까? 뭐 3:02:28[웃음]3:02:30예, 그 생각 좀 있습니다. 자,3:02:31근데 이제 미래 계획은 좀 그런 거고 3:02:33하여튼 어,3:02:35뭐 그다음에 또 이런저런 얘기 3:02:37하시는데 제가 지금 그 제가 지금 3:02:40되게 웃긴 상황인데 어떻냐면은 제 3:02:42웹브라우저가 한글을 영어로 번역해서 3:02:45보여 주고 있거든요. 이게 되게 웃 3:02:47되게 황당한 상황이에요. 그래서 지금 3:02:48채팅창을 제가 지금 빨리 못 보고 3:02:50있어 가지고 어 오늘 좀 이미 한 3:02:533세시간 하기도 하고 해 가지고 3:02:55오늘은요 정도 마무리하고 예 다음 3:02:58기회에 또 오도록 하겠습니다. 오늘 3:03:00뭔가 예, 왜 축구하는데 너 혼자 3:03:03기술 얘기하냐 이러면서 좀 유튜브가 3:03:05방해를 하는 거 아닌가 뭐 이런 3:03:06생각이 들기도 해요. 예. 그래서 3:03:10자, 오늘도 뭐 예, 그래서 한동안 3:03:12모아놨던 자료 오늘 좀 많이 방출을 3:03:14한 거 같고 아마 여러분들 뭐 다들 3:03:18제가 어떤 얘기 하는지 충분히 3:03:19이해하셨을 것 같아 가지고 오늘이 3:03:21정도 하고 마치도록 하겠습니다. 자,3:03:23그럼 다들 또 뭐 좋은 주말 3:03:25보내시고요. 예, 다음 기회에 또 3:03:27뵙도록 하겠습니다. 감사합니다.

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