🚨 미국, AI 모델도 수출 통제! 앤스로픽 ‘클로드 미토스5·페이블5’ 전 세계 차단 😲 미 상무부가 Anthropic 최고 성능 AI 모델을 모든 외국인(한국 포함)에게 즉시 차단 지시. • 미국 내 외국인·외국인 직원까지 사용 금지 • 한국 기업·연구기관도 접근 차단 • 삼성전자·SK하이닉스 등 HBM 공급국인데 최고 AI 모델은 못 쓰는 상황 🔥 칩은 팔고 두뇌(AI)는 못 쓰게 됐다는 지적 나옵니다. 이게 글로벌 AI 산업에 어떤 영향을 줄까요? 한국 반도체 전략에도 타격일까요? 댓글로 의견 주세요! #AI #Anthropic #삼성전자 #SK하이닉스

엔비디아-SK가 만드는 AI 팩토리는 단순한 데이터센터가 아니라, 전기를 AI 서비스로 바꾸는 새로운 공장이에요. 이 때문에 비트코인 채굴 회사들까지 “우리 전기, 이제 AI한테 팔자!” 하면서 움직이고 있고, 그 바람에 비트코인 ‘전기→디지털 금’이라는 이야기가 흔들리고 있다

Google이 AI 기술을 이용한 ‘연금술’ 을 연구개발 중인 것 같습니다. 🤯 @BSPK_ @spaceastrium

“팔란티어는 15년 전에 이 역할을 만들었다. 아무도 관심을 갖지 않았다. 그런데 이제 OpenAI와 Anthropic이 여기에 수십억 달러를 베팅했다. 그 역할은 Forward Deployed Engineer, FDE라고 불린다. 2010년대 초반부터 존재해왔고, 고객사의 운영 현장 안으로 직접 들어가 복잡한 소프트웨어가 실제 현실에서 작동하도록 만드는 엔지니어를 위해 만들어진 역할이다. 수년 동안 이것은 팔란티어만의 것이었다. 그러다 AI가 등장했다. FDE 채용 공고는 1년 만에 700% 넘게 증가했다. OpenAI는 이를 중심으로 40억 달러 규모의 배포 벤처를 시작했고, Anthropic도 며칠 뒤 Goldman Sachs와 Blackstone이 지원하는 15억 달러 규모의 합작 벤처로 뒤따랐다. 이유는 단순하다. AI 제품은 데모에서는 놀라워 보인다. 하지만 고객사의 20년 된 레거시 시스템 안으로 들어가면 무너진다. 누군가는 그 안으로 들어가 그것을 고쳐야 한다. 그 누군가가 바로 FDE다. 엔지니어이면서, 컨설턴트이고, 동시에 번역가다. 그들의 일은 AI가 할 수 있는 것과 실제 비즈니스가 필요로 하는 것 사이의 간극을 메우는 것이다. 여기서 진짜 이야기는 AI가 새로운 직업을 만들었다는 것이 아니다. AI가 15년 된, 잘 알려지지 않았던 역할을 거의 하룻밤 사이에 엔터프라이즈 테크에서 가장 중요한 역할로 만들었다는 것이다. 지금 엔지니어로서 어디에 베팅해야 할지 고민하고 있다면, 답은 AI를 만드는 것이 아닐 수도 있다. 이미 AI를 구매한 사람들이 그 AI를 실제로 작동하게 만드는 것일 수 있다.”

<지금이 한가롭게 UI디자인이나 갈아엎을 때요?> 잡스가 팀 쿡을 후계자로 지명했을 때부터, 나는 그가 더 이상 자신 같은 비저너리가 회사에 없다는 사실에 실망했을지도 모른다고 생각해왔다. 그리고 오늘, 그 의심은 한층 더 확신에 가까워졌다. 맥OS에는 20년 넘은 ‘스팟라이트’ 기능이 있다. 하드디스크 내용을 미리 인덱싱해 거의 즉시 검색할 수 있다. 당시 기술로는 온디바이스 구글 정도 구현한 셈이지. 이런 기능은 ‘개인용 컴퓨터란 이렇게 작동해야 한다’는 창업자의 명확한 철학이 있었기에 가능했다. 그 덕분에 애플은 시장 점유율은 낮았지만 사용자 편의성 만큼은 압도적인 OS를 자체 개발할 수 있었고, 그 자산은 결국 소프트웨어와 하드웨어를 동시에 최적화할 수 있는 애플의 가장 강력한 역량이자 해자가 되었다. 이 사례만 봐도, 잡스가 살아 있었다면 오픈AI의 등장을 그냥 넘기지 않았을 것이다. 트랜스포머 기술을 파고들고, 개발자를 몰아붙이든 회사를 인수하든 해서, 온디바이스 AI가 작동하는 차세대 Mac OS를 만들었을 것이다. 초기엔 미완성이었겠지만, 지금쯤 우리는 자연어로 기본적인 일은 처리 가능한 맥북을 쓰고 있었을지도 모른다. 지금 애플은 마치 테오도시우스 황제 시기의 로마제국 같다. 이상은 흐려지고, 겉만 화려한 시대. 리퀴드 글래스 UI 같은 건 그 쇠퇴의 징후가 아닐까? ps. 내 폰에서 3년전 에어컨 시공한 업체 연락처, 언제 찾아줄건데? x.com/kosarimine/status/1625…

안그래도, Google DeepMind의 최근 특허 중에, Multimodal 모델용 학습자료를 합성(!)하는 기술에 관한 특허가 있던데 ... 👀❗️ 멀티모달은 Google이 원탑인 것 같네요. 엔비디아가 만들고 싶었던 것(Digital Twin, Alpa mayo 등 ...)을 Google DeepMind가 만들어버린 느낌이 듭니다. 🤔 @BSPK_

$META is reportedly testing paid subscription tiers across its apps: • Instagram Plus: $3.99/month • Facebook Plus: $3.99/month • WhatsApp Plus: $2.99/month Meta is turning extra app features into another recurring revenue layer across its massive user base.

Eli Lilly has done it. They've gone and made what seems to be a powerful, permanent gene therapy for LDL cholesterol. That means they'll be able to effectively prevent most heart disease with a single infusion!

Demis Hassabis quietly redefined how we understand reality. Hassabis: “Machine learning is the perfect description language for biology in the same way maths is for physics.” He’s not calling AI a tool. He’s calling it a language. A language for reality that mathematics cannot reach. For four centuries, math was how we decoded the universe. Newton used it to explain gravity. Maxwell to unify light. Einstein to bend spacetime. Every fundamental law ever discovered was written in equations. Hassabis is telling you equations have a ceiling. Hassabis: “The expressive power of maths is not enough to understand these highly emergent dynamical systems.” The most powerful intellectual tool our species has ever produced. The language behind nuclear energy, quantum mechanics, general relativity. It breaks when you point it at a living cell. Biology is too messy. Too many weak signals tangled in too many correlations across too much data for any human mind to untangle. Math can describe a planet’s orbit in a single line. It cannot describe how a single protein folds. That’s not a gap in knowledge. That’s a wall in language. Hassabis is building on the other side of that wall. He calls it a virtual cell. A simulation of biological systems so complex no equation could ever contain them. Then he said something that should unsettle every scientist alive. Hassabis: “Once you learn these simulators, you could maybe extract some equations from that.” He’s not using AI to replace math. He’s using AI to discover math that humans never could. The machine learns the system first. Intuitively. The way your brain catches a ball without solving a differential equation. Then you extract the formulas from what it already understands. The understanding comes first. The equation comes after. That inverts four hundred years of science. We’ve always started with the math and used it to predict the system. Hassabis is starting with the system and pulling the math out of it. Which raises a question nobody in science wants to sit with. What if the deepest laws of nature have always existed but were written in a language we didn’t have? What if math was never the language of the universe? What if it was just the only one we spoke? Hassabis isn’t building a better microscope. He’s building a new alphabet for reality. And the first word it’s learning to spell is life.

이마존과 같은 특정 상거래 기업의 스테이블 코인이 널리 쓰이긴 어려울거 같다. USDC같은 중립적 기업이 널리 쓰이기 좋을 것이고, 그 다음은 플랫폼 기업일거 같다. 그런데 이자 문제까지 생각하면 금융이 붙어 있는 소셜 네트워크가 필요하다. 사용자 입장에서는 달러로 보유하다가 거래 직전 코인으로 바꾸는 것이 가장 유리해 보인다.

One hop and stop 🛑 Rickie Fowler birdies No. 15 and regains sole possession of the lead @TruistChamp. 📺 CBS

Jordan Peterson on Elon Musk: “Musk isn’t just a creative genius. He’s also an extremely conscientious engineer… probably one person in a hundred million — maybe even a billion.” He described Musk as this rare combination: hyper-creative and hyper-conscientious. The kind of engineer who doesn’t just have ideas — he understands how to build them out of atoms. That level of drive comes with a heavy mental load — the “storm” Musk himself has talked about. We often romanticize genius without seeing the real price that comes with it. I’ve always found it fascinating how the people who move the world the most usually carry the heaviest internal load. What do you think — isn’t it impressive how Elon Musk carries that burden while still pushing humanity forward with SpaceX, Tesla, and so much more?

🚨 래리 엘리슨 “진짜 AI 전쟁은 프라이빗 데이터에서 벌어진다” ChatGPT 등 공개 데이터 시대는 끝. 의료·금융·국방 등 Oracle에 잠든 독점 데이터가 승부처! AI가 데이터를 학습하는 게 아니라, 그 자리에서 바로 추론하는 시대가 온다.👇#Oracle #래리엘리슨

- Anthropic: $9B ARR in 2025. $30B ARR in April 2026. Projected $2T by 2030. - $GOOGL : $403B revenue. Growing at 8–10% per year. Crossover: mid-2028. Revenue trajectory: - $GOOGL — $403B (2025) → $465B → $535B → $615B (2028) - Anthropic — $9B (2025) → $30B → $340B → $850B (2028) Same year. $615B vs $850B.  Now look at who's building it: - $GOOGL — 180,000 employees. $2.2M revenue/person - Anthropic — 3,000 employees. $10M revenue/person 4.5× more revenue per person. When the model is the product, you don't need the army. Google Search generates $200B/year and faces its first real existential threat. AI answers the question and ends the session. No ten blue links. No ad impression. Every point of search volume that migrates to AI inference is permanent revenue loss with no natural support line. Their $190B in 2026 capex is the acknowledgment to them getting eaten alive. A company that goes from $1B to $30B in 24 months with 3,000 people hasn't shown a “sky limit” yet… Anthropic and OpenAI might be the greatest startups ever created and it’s not even close

🚨일론, "그들은 FSD가 얼마나 어려운지 전혀 모른다." 1️⃣ 제 생각에 자율주행 성공으로 가는 유일한 길은 단순한 소프트웨어가 아닙니다. 2️⃣ 차량 안에는 전용 NN 추론 가속 ASIC이 필요하고, 3️⃣ 뒤에서는 수십억 달러 규모의 NN 훈련 슈퍼클러스터가 돌아가야 하며, 4️⃣ 무엇보다 100억 마일 이상의 실제 주행 데이터가 필요합니다. 5️⃣ 결국 FSD는 “아이디어”가 아니라, 하드웨어·AI 소프트웨어·데이터·컴퓨팅이 모두 결합된 초대형 실세계 AI 문제입니다. 행운을 빕니다.