(1) 돈 많이 번 사람들 특징
시장을 잘 만나야 한다.
개인적으로 역량이 뛰어난 분들도 제대로 된 시장을 못 만나면 아직까지는 성공을 못 하고 있는게 현실이다.
시장을 이기는 개인은 없다.
스타트업 대표님들 망한 분들도 많이 압니다. 개인적인 역량이 부족한건 아니에요.
예측할 수 없는 시장에서 고군 분투하는 것, 그거 밖에는 없습니다.
될만한 선택을 하고 구조적으로 더 성공할 가능성이 높은 거를 골라야 된다.
객관적으로 한 발 물러서서 진짜 타당성을 갖춘 되는 사업을 할 수 있는 시장인지 고민해봐야 되는 거 같습니다.
(2) 반도체 전문가가 본 딥시크
딥시크가 활용한 학습 모델의 원리를 고려해보면 그렇게 값싸게 구현할 수 방법이 없다.
수학적 알고리즘을 짜 봐도 10% 효율 개선은 가능하겠지만 이렇게 실력 차이가 날 수는 없다는게 제 판단입니다.
앞으로 미국과 중국 간의 돈의 전쟁이 벌어진다, 미국 입장에서 대 중국 GPU 수출을 더 통제할 것이다라고 봅니다.
Time Scaling Law에서 AI 러닝 비용은 줄일 수 있지만, 추론에 필요한 인프라와 비용이 더 필요하게 됨
OpenAI o1의 20분의 1 수준의 API 비용으로, 미국보다 열악한 AI 하드웨어 환경에서 적은 인풋으로 성과를 냈다는 건 놀라움. 리소스의 열위를 극복하게 해준 것은 결국 기술인데, 강화 학습(RL)과 테스트 타임 컴퓨팅(Test Time Computing) 기술로 미국의 AI 모델을 따라잡았다는건 놀라운 부분
올해 SK하이닉스 HBM 구매 계약은 다 끝나고, 2026년 계약의 문제인데
인프라 투자만큼 인공지능의 성능이 향상되는 만큼 성능 향상은 계속될 것이기 때문에 정도의 문제는 있지만 인프라 투자가 줄어들 것으로 보지 않는다.
GPU 투자만큼 성능이 향상되는 한계는 전기소모량일 것이다.
일반적으로 매일 30분~1시간 이상 인터넷을 하는 것처럼,10억 인구가 하루 30분 이상 AI 에이전트를 활용할 때까지 앞으로 10년은 가지 않을까 생각합니다.
양자컴퓨팅은 암호를 풀거나 최적화 문제 등 적합한 용도가 있지만 아직 AI, SW로 활용할 수 있는 알고리즘을 차지 못했다.
신약 개발 등 한정된 용도에는 활용할 수 있겠지만 일상적인 활용은 어려울 것이기 때문에, AI와 연결하지 않고 다른 용도를 찾는다면 양자컴퓨팅의 용도가 모호할 수 있다는 거죠.
양자컴퓨팅이 잘 된다 하더라도 기존 AI 슈퍼컴퓨터와 공존할 것이라는 의견입니다.
(3) 신년 목표 트랜드
신념 목표에 대해서 사람들이 얘기하는 트랜드를 보면 되게 흥미로운게, 자격증 이런게 점점 안 보이고
습관, 건강, 도전 이런 단어가 오히려 올라오고 또 관계 이야기를 많이 해요
가족과 꼬박꼬박 전화하기, 친구과 한 달에 한 번씩 만나기, 이런 식의 이야기들을 엄청 많이 하더라고요.
단순히 내가 목표를 달성하겠다 해서, 흐름이 점점 개인적으로 처음 해보는 것을 시도하는 데에 초점을 두는 거 같고
관계까지도 이제는 사람들이 목표라고 이야기를 하고, 신경을 쓰고 있구나
(4) 치즈케이크팩토리 영업전략
전체적으로 맛이 평타는 가고 양이 많다.
그러면 결국에 원하는 음식을 가성비로 무난하게 먹을 수 있는데
치즈케이크가 맛있기 때문에 이 조합이 진짜 심박한 조합 같아요.
치즈 케이크가 기업 입장에서는 마진이 높습니다.
돈을 벌어 주는 건 결국 치즈 케이크라고 볼 수 있는데
결국 이들의 전략은 마진이 높은 치즈케이크를 판매하기 위해
누구나 즐길 수 있는 250가지의 미끼 메뉴를 모두 다 준비해 뒀으니
방문해서 음식 맛을 보고, 치즈케이크를 그 다음에 맛 보라는 겁니다.
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