AI — 1인기업 관점의 생성형 AI·에이전트
74개의 글
추천 SEQ 서비스가 새로운 소프트웨어다: Sequoia Capital
(sequoiacap.com)Sequoia의 AI 사업 모델 분석. 도구(코파일럿)에서 결과물(오토파일럿)을 파는 시대로 전환. SW 1달러당 서비스 6달러 시장이 1인기업·AI 스타트업의 기회.
Jerry Tworek: AI lab 자동화와 eval의 끝 (AGI House)
(youtube.com)Jerry Tworek가 말한 reasoning model, eval 한계, continual learning을 1인기업 관점에서 정리.
Y Gusto Co-Founder: AI 에이전트의 빈 캔버스 문제를 푸는 법: Y Combinator
(youtube.com)Gusto가 반복 업무와 고객 데이터를 AI 자동화로 바꾼 방식. 1인기업이 제품 범위를 좁히는 기준까지 정리함.
3Blue1Brown: AI 수학 증명은 AGI인가: Dwarkesh
(youtube.com)Grant Sanderson이 말한 AI 수학, 증명, 벤치마크 한계. 1인기업도 eval을 볼 때 참고할 관점.
20VC Sierra CEO: 오픈 모델과 $100K 토큰 예산: 20VC
(youtube.com)Sierra Clay Bavor가 말한 frontier model, open weight, 토큰 예산을 1인기업 관점에서 정리.
SEQ SemiAnalysis: AI의 진짜 100배는 co-design에서 온다 (Sequoia)
(youtube.com)AI 추론 비용, InferenceX, GPU/TPU 선택을 1인기업 관점에서 쉽게 정리.
다음 AI 학습 패러다임과 CUA: Dwarkesh
(youtube.com)RLVR 이후 AI가 어떻게 계속 학습할지, CUA와 resettable RL 환경, 1인기업 업무 데이터의 의미.
Google AI는 왜 인재를 잃고 있나: t3.gg
(youtube.com)Theo가 본 Google AI의 조직 문제. Gemini, Workspace CLI, 에이전트 데이터를 1인기업 관점에서 정리.
Y 소비자 AI는 비인기라서 기회다: Y Combinator
(youtube.com)Zynga 창업자 Mark Pincus가 말한 소비자 AI, 제품 검증, 무료 AI 시대를 1인기업 관점에서 정리.
SEQ AI 모델은 왜 계속 학습해야 하나: Engram 대담
(youtube.com)Engram이 말하는 AI 메모리와 continual learning을 1인기업 관점에서 정리.
AI 발전의 중심에는 데이터 블랙홀이 있다: Dwarkesh
(youtube.com)AI 발전이 모델 구조보다 데이터와 검증 루프에서 나오는 이유. 1인기업도 eval과 업무 데이터 자산을 봐야 함.
Mechanize: 나쁜 eval이 나쁜 코드를 만든다
(youtube.com)나쁜 평가 데이터가 AI 코딩 모델을 망치는 이유와 CUA eval 설계를 1인기업 관점에서 정리.
OpenAI OpenAI: 모델 평가를 다시 만드는 이유
(youtube.com)OpenAI frontier evals 팀이 말한 벤치마크 포화와 실전 평가 변화. 1인기업도 자기 업무 평가표가 필요함.
SEQ Simile: 인간 사회 시뮬레이터라는 새 시장, Sequoia
(youtube.com)Smallville에서 CVS 사례까지, 인간 행동 시뮬레이션이 시장 조사와 제품 테스트를 바꾸는 방식을 1인기업 관점에서 정리.
20VC AI 모델 전쟁의 승자는 누구인가: 20VC
(youtube.com)Factory CEO가 말한 모델 라우팅, AI 비용, 앱 레이어 전략. 1인기업이 볼 자원 배분 관점.