최근에 미국 빅테크 + 동양 빅테크들의 M&A, 투자, 기자회견 등을 정리했는데 확실히 방향성이 명확하게 보였습니다.

데일리한 가격보다 기업들의 큰 방향성을 위주로 본다면 안정감도 생기고, 더 큰 기회를 잡을 수 있을 것이라 생각합니다.

테더에 대해서 첨언 하자면 완전 신흥국에 집중하는 전략을 전개 중입니다. 서구/라이센스보다 환율 변동성이 크고, 금융 접근성이 낮은 국가에 집중하는 듯 합니다

1. 미국 국방부의 AI 전략은 아주 심플함. 처음부터 다시 만드는 게 아니라, 그냥 세상에서 제일 똑똑한 '구글 제미나이'를 사옴.

2. 대신 군사 기밀이 구글로 넘어가면 안 되니까, AI에 강력한 '보안 껍데기(Wrapper)'만 씌워서 줌. 뇌는 구글 걸 쓰고, 기억은 국방부 비밀 금고(데이터)를 쓰는 방식.

3. 이렇게 탄생한 게 'GenAI.mil' 플랫폼. 핵심은 구글의 '뇌(모델)'는 빌려 쓰되, '기억(데이터)'은 국방부 보안 서버(IL5) 안에서만 돌림.

4. 소프트웨어만 사온 게 아니고.. 이걸 돌릴 '하드웨어'에 천문학적인 돈을 쏟아붓고 있음. 바로 JWCC(합동 전투 클라우드 역량) 사업.

5. 아마존(AWS), 구글, 오라클, MS 등 빅테크 4대장과 90억 달러(약 12조 원) 계약을 맺고, 민간의 최신 클라우드 인프라를 군대 심장부에 이식.

6. 조직 개편 속도도 빠른 수준. AI 연구하던 '리마 태스크포스(TF Lima)'를 1년 만에 해체하고, 즉시 실전 배포를 담당하는 'AIRCC(AI 신속 능력 세포)'로 전환함.

7. 실제 병사들은 'NIPRGPT(비기밀용)'와 'SIPRGPT(기밀용)'를 나눠서 사용하고 있다고. 복잡한 군사 훈령 찾기나 보고서 요약 같은 행정 업무를 AI가 다 해줘서 반응이 폭발적이라고 한다.

미군은 '민간 AI(구글)'와 '민간 하드웨어(AWS)'를 통째로 삼켜서 보안 울타리 안에서 굴리는 압도적인 유연함을 보여줌.

한국은... 아직 한글 파일 쓰고 있으려나? 아마 아니겠지. 전역한지 10년도 더 지나서 모르겠다.

https://www.war.gov/News/News-Stories/Article/Article/4355797/hegseth-introduces-department-to-new-ai-tool/

✍️ 테더 축구 구단 유벤투스 구입 문의

했다가 개같이 거절당함. 최근에 테크 섹터 밈 보면 F1에 OKX가 메인 스폰서십 넣은 것에 대한 영상도 조회수가 꽤 터짐

이 시장에 남은 사람들은 고인물들 밖에 없어서, 다들 토큰 거래도 잘 안함

즉 진짜 찐 뉴비, Web2 사람을 데려와야 함. 로빈후드, 코베, 업비트 다 마찬가지.

그러다보니 앞으로 이런 일들은 계속해서 더 있을 듯 + 이럴 때 마다 사람들은 그래서 크립토가 뭔데라고 할듯

Exor unanimously rejects Tether’s $1.3 billion bid to acquire Juventus football club

AI 지금이 골든 타임인 이유: 개인을 지배할 수 있는 얼마 남지 않은 시간

최근 ChatGPT 5.2 출시 이후 업계는 코드 레드에 가깝다. 각 회사가 “지금 당장” 리소스를 AI에 몰아넣는 이유는 간단하다. 개인을 붙잡는 End Point를 선점하면, 이후엔 거의 모든 시장을 가져갈 수 있기 때문이다.

왜 End Point가 전부인가

광고의 본질은 원래 Reach였다. TV/라디오/옥외처럼 모두가 같은 광고판을 보던 시대엔 “많이 뿌리면 이기는 게임”이었다.

인터넷/SNS 이후 룰이 바뀌었다. Reach보다 학습이 중요해졌다.

플랫폼은 이용자 행동 데이터를 모아 패턴을 학습했고(구매/클릭/시청), 그 상관관계로 타겟팅 효율을 극대화했다.

지면 자체보다 “누가 더 잘 맞추느냐”가 승부처가 됐다.
거대한 기계적 군중학습(Mechanical Turk) 모델이다.

이제는 ‘상관관계’가 아니라 ‘이해’의 시대다

AI는 X를 샀으니 Y를 추천하는 수준을 넘어선다. 지금 상황에서 왜 X가 필요했는지(맥락)를 추론하고, 그 다음 선택을 선제적으로 제시한다. 추천은 반응형에서 예측형으로, 더 나아가 실행(구매/예약/결제 대행)로 진화한다.

근데 이게 되려면 조건이 하나 있다

무조건 End Point를 먹어야 한다. 개인의 맥락은 검색창, 브라우저, 메신저, 결제, 쇼핑 플로우 같은 “접점”에서 생성된다. 모델 성능이 상향 평준화될수록, 승부는 결국 “누가 더 먼저, 더 깊게 개인의 맥락을 확보하느냐”로 간다.

로보틱스/Physical AI까지 붙으면 생산은 더 싸지고 빨라진다. 그럴수록 희소해지는 건 공급이 아니라 개인의 시간과 선택이다. 그래서 초개인화 전쟁은 더 격해질 수밖에 없다.

https://www.ben-evans.com/benedictevans/2025/11/23/ai-networks-and-mechanical-turks

✍️ 서클의 해자는 무엇일까?

- 서클 금일 급락함. 슬슬 상장 주가에 가까워 오는중

📍투자할만 할까?

❗️ BM: "발행량"이 키. 국채 이자 수익. 추후 다변화 가능하나, 현재로서는 유일. 기준 금리 의존성 강함
➡️ 금리 인하가 예상되는 당분간 좋지 않음

❗️ 해자

(1) 라이센스: 미국 규정 준수, 주에서 MSB 각각 따는 것은 아무나 못함. But 시간 + 돈 있으며 해결 가능
(2) 상호 운용성: 깊은 유동성 + 거래소 및 Defi 공용 화폐. 한번 생성된 유동성 풀에 침투하는 것은 매우 어렵
(I.e Curve 사태, 현실 세계에선 TRX USDT만 쓰는 것 등)
(3) 파트너쉽: 기관 및 B2B 파트너쉽. 사업적 해자 But 실제로 일해보면 생각보다 답답하고 느림. 자체적인 프로덕트 없는 것이 큼. Coinbase 와 파트너쉽이 강하나, 코베에게 수익의 많은 부분을 헌납

❗️ 리스크

(1) 경쟁 심화: USDT 점유율 못 뺏어옴, 후발주자들 들어오는 중. 특히 End Point, 발행량을 늘릴 수 있는 카드를 가진 곳들이 들어오는 중
(2) 충분하지 못한 시장 침투율: 금융 기관들이 들어오며 각자의 유동성 레이어를 만드는 중. 테더에 비해 자신의 해자가 부족
(2-1) 테더는 신흥국 시장, 검은 돈에서 압도적인 지위를 가짐. 이미 생성된 유동성 네트워크는 쉽게 되돌릴 수 없음. 새로운 시장을 개척해야 함(B2B, 제도권). But 경쟁이 심화되며 쉽지 않음
(3) 금리 인하, Coinbase 높은 의존성: 수익성 개선 어려움. 몇년 뒤에는 분명 국채도 유동화가 가능해지긴 할 것이나 - 너무 많은 시간이 남았음. BM의 제한성이 높음
(3-1) 솔직히 BM 발전시킬 여지가 많은데 미국 규제를 따라가느라 느릴 수 밖에 없음

그리고 개인적으로,,같이 일을 해보면 빠르다, 일 잘한다는 느낌을 못받았음...


📍 결론

지금은 라이센스, 파트너쉽이 해자임. 하지만 앞으로 기업들이 들어오고 + 시간이 지날수록 유일한 해자는 상호 우용성임.

깊은 유동성, 시장 침투, 더 나아가서 지금은 없는 AI Payment, FX 오케스트라 레이어에 침투하는 것이 필수

스테이블 코인 사업은 앞으로 성장할 산업이지만, 이 산업은 멍청이가 경영해서는 안되는 - 전략적인 선택이 필요한 업종

성장 궤도에 있으나 단기적으로는 (1) 금리 인하로 인한 수익성 저하 (2) BM 다변화 불가능 (3) 높은 Coinbase 의존도, 비용 효율화 불가능 그리고 무엇보다 (4) 라이센스라는 해자가 있었음에도, 유동성과 같은 네트워크 효과 구축 실패 라는 이유로 아직까지 투자 포인트를 찾지 못했다.

✍️ 대기업 중 크립토에 가장 진심인곳?

✅ 바로 한화

(1) 한화는 Securitize 초기 투자자.
- 이번에 Spac 상장하면 차익 낭낭할 듯
- 하지만 안팔 것 같음

(2) 방위 산업을 기반으로 한 RWA 출시 검토

과거 한화는 블록체인 빌더를 위한 하우스를 만드는 등, 수상하리만치 크립토에 진심임

한화는 조선 + 방산이라는 중후 장대 기업을 가지고 있으면서 / 금융 (보험, 투자증권) 까지 가지고 있음

최근 플랫폼 사업을 계획하며 많은 인원을 뽑고 있는데 - 내년에 기대를 해봐도 좋을듯

사람들은 지난 5년(2020-2025년) 동안 인터넷이 우리 뇌를 얼마나 처참하게 망가뜨려 놓았는지 잘 모릅니다. 아니, 설령 알더라도 그 심각성을 지독하게 과소평가하곤 하죠.

돌이켜보면 2010년부터 2019년까지의 인터넷은 차라리 건강한 편이었습니다. 소위 '순한 맛'의 시대였죠. 그 시절 콘텐츠의 핵심은 '인간관계(Social Graph)'에 기반했기 때문입니다.
- 유튜브는 내가 직접 선택해 구독한 사람들의 영상을 추천했고,
- 인스타그램은 내 실제 친구들의 일상을 보여주었으며,
- 페이스북은 동창이나 가족의 소식을 전하는 창구였습니다.

내가 아는 사람들, 내가 선택한 관계 속에서 콘텐츠가 소비되던 시절이었습니다. 적어도 그때의 인터넷은 우리가 감당할 수 있는 수준의 자극이었습니다. 그때는 인터넷의 '맥주' 시절이었다고 볼 수 있습니다.

그러다 2019~2020년경, 틱톡은 인터넷 '헤로인'을 개발했습니다. 기업들에게 알고리즘 기반 콘텐츠가 인터넷의 훨씬 더 강력하고, 훨씬 더 돈이 된다는 걸 알려준거죠. 우리는 그 어느 때보다 중독되었을 뿐만 아니라, 이제는 실제 사회적 관계가 아닌 '가짜 사회적(parasocial)' 관계에 중독되었습니다. 거의 확실하게, 더 나쁜 방향으로 말입니다.

당신도 스스로에게 일어난 이 변화를 느꼈을 겁니다. 우리는 '알고리즘 쓰레기(slop)'의 단계에 있습니다. 이제는 넷플릭스를 보는 게 오히려 생산적으로 느껴질 정도입니다. 나는 내 부모님은 중독되지 않으리라 생각했지만, 그들 조차도 희생자가 되었습니다.

아이들은 망했습니다. 요즘 애들은 거의 산부인과 퇴원할 때 아이패드를 같이 받는 수준이니까요. 노동자 계층은 버스를 타고, 페이스북의 저질 콘텐츠를 보고, 8시간 일하고, 다시 버스를 타고 집에 오며 페이스북의 쓰레기 같은 영상을 봅니다. 직업이 없다면, 일도 안 하고 하루 종일 그러고 있죠. 당신 주변에도 이런 사람들이 있을 겁니다.

하지만 그 사람들은 정작 자기 뇌가 썩어가는 것에 신경조차 쓰지 않습니다. 저질 콘텐츠는 언제나 세상에 널려 있었으니까요. 기회는 오직 글을 읽거나, 쓰레기가 아닌 양질의 콘텐츠를 소비하려고 노력해 온 사람들(당신 같은 사람들)에게만 주어질 겁니다. 완전한 금욕 외에 다른 해결책이 있는지는 모르겠습니다. 하지만 이 말도 안되는 현상은 당신이 상상하는 것보다 훨씬 더 악의적입니다. 그 사실은 알아야 합니다.

전체번역 : https://blog.naver.com/bizucafe/224113567721

최근에 정말 많이 느낍니다.

더이상 더 많은 정보 + 컨텐츠가 중요한 시대가 아닌 것 같습니다.

당연히 트렌드와 변화를 캐치하는 것은 중요합니다. 하지만 오히려 너무 많은 정보를 접하다보면 중요한 것을 놓칩니다.

자신만의 기준을 세우고, 그에 맞는 노드를 설정하는 것의 중요성을 느낍니다.

크립토도 마찬가지입니다. 자신의 기준, 게임의 룰을 설정하고 + 이에 맞는 정보/컨텐츠를 접해야 할 듯합니다.

✍️ Sofi 스테이블코인 출시

라이센스가 있는 은행이 직접 스테이블 코인을 출시하네요.

아직 개인들은 못 쓰지만, 추후 해외 송금, 결제 등에도 사용할 수 있다고 합니다

https://www.barrons.com/articles/sofi-stablecoin-stock-launch-crypto-13217c43

이번에 디사이퍼 학회원들이 만든 Prediction Market용 CCXT 오픈소스 프로젝트 dr-manhattan라는 프로젝트가 나왔네요.

Polymarket, Opinion, Limitless 등 여러 예측시장을 하나의 인터페이스로 연결해 아비트리지나 마켓메이킹 전략을 보다 쉽게 구현할 수 있도록 설계했다고 합니다.

현재는
- 멀티 예측시장 통합 인터페이스
- PM - Opinion 간 아비트리지 구현 용이
- 히스토리컬 데이터 수집
에 초점을 두고 있고, AI 에이전트 연동을 위한 MCP 서버도 함께 개발 중이라고 합니다.

아직은 알파 단계이고, 예측시장 데이터를 분석하거나 봇/전략을 직접 만들어보고 싶은 분들께 참고가 될 수 있는 프로젝트라고 하니, 관심 있으신 분들은 한번 확인해보세요!

내년에 있을 디퍼런스에서도 관련 내용 발표할 것 같네요.

GitHub: https://github.com/guzus/dr-manhattan
Twitter(X): https://x.com/drmanhattan_oss
Telegram: https://news.1rj.ru/str/dr_manhattan_oss

✍️ 예측시장의 MM, 봇

- 예측시장의 해자

(1) UX - 편리한 사용성. 온램프 부터, 배팅, 오프램프 까지의 편리함

(2) 유동성 - 낮은 스프레드

- 이번 디사이퍼의 연구는 (2)번을 해결하려는 시도.

직접 발표를 듣고 왔는데, 재미있었습니다.

실제로 임팩트가 어느 정도 있을지는 모르지만, 저런 시도가 있다는 것 자체가 굉장히 흥미로웠습니다.

다들 디퍼런스 때 발표 들으러오시면 재미있을 것 같습니다

✍️ 코인, 내년에 오를까?

- 금, 은, 구리 모두 신고가
- 디지털 금인 비트코인은 왜...?

📍 2026 비트코인이 오를만한 트리거

(1) 금리인하: 얼마나 내릴 수 있을까..?
(2) 트럼프/미국 정치: 트럼프의 립서비스, 중간선거. 근데 요새는 크립토가 좋은 정치 재료가 아닌 듯
(3) 금융권 진출: BTC 유동화 본격 실행, DAT 등

➡️ 이 중에서 실현 가능성이 높은 것들이 무엇이 있을까...?

But 나 같은 미드 커브가 이런 글을 쓰고 있으니, 내년엔 현물이 아니라 디지털 골드의 시대가 될 수도...?

✍️AI와 서사

✅ AI가 주니어의 종말을 선고하는 지금 우연히 “아 앞으로 기업은 이런 사람을 뽑겠다” 하는 페이지를 발견

1️⃣핵심은 무엇을, 어떻게, 그리고 어떻게 더 잘 할지 고민하고 개선하는 과정을 꾸준히 기록하는 것

2️⃣단순한 결과물이 아닌 그 결과물을 위해 어떻게 접근을 했고, 의사 결정의 방향은 어땠는지를 기록해 “서사”를 만드는 것

➡️ 개인이든, 기업이든 기록 특히 의사 결정과 사고의 기록들은 앞으로 가장 강력한 세일즈 포인트가 될 것.

✅사족

- AI가 발전할 수록 큐레이터, 브랜드의 중요성이 증가할 것이라는 데 모두가 동의하는 추세. 중요한 것은 결과가 아닌 서사/신뢰/캐릭터

- Mass 가 사라져 Mass IP가 탄생하기 어려운 지금 오히려 모두가 아는 IP의 가치가 극대화 될 수 있지 않을까?
- 그런 면에서 스포츠 IP의 잠재력은 아직 Under Value인 듯. 더 나아가 실시간성을 가지는 IP들

- AI 캐릭터 챗이 IP가 될 수 있을까? 서사를 쌓을 수 있을까? 영화 HER와 같이 될 수 있을까? 생각을 많이하게 되는 지점

Claude Code를 만든 보리스(Boris)가
직접 자신의 세팅과 사용법을 공개했습니다.

도구를 만든 사람은 그 도구를 가장 효율적으로 쓰는 법을 알고 있죠.

보리스의 워크플로우를 벤치마킹하여 여러분의 개발 환경에 바로 적용해 보세요.
전 보리스는 항상 믿고 봅니다.

특히, "바이브 코딩" 시작 전이라면 미리 꼭 저장해두세요.
정말 너무 좋은 인사이트입니다.

1. 터미널 하나로 만족하지 마세요 (병렬 작업의 힘)

보리스는 터미널에서 5개의 Claude 세션을 동시에 띄워놓고 작업합니다.
탭에 1~5번 번호를 매기고, 입력이 필요할 때 시스템 알림을 받습니다.
여기서 끝이 아닙니다. 웹(claude.ai/code)에서도 5~10개의 세션을 추가로 돌립니다.
로컬 터미널에서 작업하다가 필요하면 웹으로 넘기거나,
아침 출근길에 폰으로 세션을 시작하기도 합니다.

* 알림을 받는 방법은 해당 공식 문서를 참고하세요.
공식 문서 링크

2. 무조건 모델 'Opus 4.5'를 쓰세요

속도가 빠른 모델이 능사는 아닙니다.
보리스는 모든 작업에 'Opus 4.5 (with thinking)'를 사용합니다.
Sonnet보다 크고 느리지만, 도구 사용 능력이 뛰어나고
사람의 개입이 덜 필요하기 때문에 결과적으로는 작업 속도가 훨씬 빠릅니다.
* 덜 똑똑한 모델을 쓰며 여러 번 수정하느라 시간을 낭비하지 마세요.

3. 'CLAUDE.md'는 팀의 공용 지식 저장소입니다

팀 전체가 하나의 CLAUDE.md 파일을 공유하고 Git으로 관리해야 합니다.
Claude가 실수를 하거나 잘못된 코드를 짤 때마다 이 파일에 내용을 추가하세요.
"다음번엔 이렇게 하지 마"라고 규칙을 적어두는 겁니다.
* 이렇게 하면 Claude는 팀의 코딩 스타일과 규칙을 학습하여 실수를 반복하지 않습니다.

4. PR 과정에서 문서를 자동으로 업데이트하세요

코드 리뷰(PR)를 할 때, 동료의 코드에
claude를 태그해서 CLAUDE.md를 업데이트하게 시키세요.
보리스 팀은 Github Action을 활용해 이 과정을 자동화했습니다.
* Dan Shipper의 Compounding Engineering 플러그인 링크:

5. 코딩 전에 반드시 '계획 모드(Plan Mode)'를 거치세요

대부분의 세션은 '계획 모드(Shift+Tab 두 번)'로 시작해야 합니다.
특히 PR을 작성할 때는 AI와 대화하며 계획이 마음에 들 때까지 수정하세요.
계획이 완벽해지면 그때 코딩 모드로 전환하세요.
* 좋은 계획이 있으면 Claude는 대부분의 작업을 '한 번에(1-shot)' 성공시킵니다.

6. 자주 쓰는 워크플로우는 '슬래시 커맨드'로 만드세요

매일 반복하는 작업은 /commit-push-pr 같은 슬래시 커맨드로 만들어 .claude/commands/에 저장해 두세요.
보리스는 인라인 Bash를 사용하여 Git 상태를 미리 계산하고
AI와의 불필요한 대화를 줄여 속도를 높입니다.
* 프롬프트를 매번 새로 치지 말고, 명령어로 만들어 팀과 공유하세요.

7. '서브 에이전트(Sub-agents)'로 작업을 전문화하세요

보리스는 작업 목적에 맞는 서브 에이전트를 적극 활용합니다.
예를 들어, 코드가 완성된 후 정리를 담당하는 code-simplifier나,
엔드-투-엔드 테스트를 위한 verify-app 같은 에이전트들이죠.
* 모든 것을 하나의 맥락에서 처리하려 하지 말고,
특정 워크플로우를 자동화하는 하위 에이전트를 두세요.

8. 포맷팅은 '훅(Hook)'으로 자동 마무리하세요

Claude가 코드를 잘 짜긴 하지만,
마지막 10%의 완벽함을 위해 PostToolUse 훅을 사용하세요.
AI가 코드를 생성한 직후 자동으로 포맷팅 툴을 돌려
CI(지속적 통합)에서 포맷 에러가 나는 것을 방지합니다.

* 쉽게 말해, "AI가 코드를 짜면 지저분할 수 있으니,
저장하기 전에 자동으로 '예쁘게 정리'하고 저장해라." 라는 자동화 규칙입니다.

9. 보안 권한은 스마트하게 관리하세요

무작정 모든 권한을 다 열어주는 옵션
(--dangerously-skip-permissions)은 쓰지 마세요.
대신 안전하다고 판단되는 공통 Bash 명령어들을
.claude/settings.json에 미리 등록하여
불필요한 승인 절차만 줄이는 방식을 추천합니다.

* 보안과 편의성 사이의 균형을 유지하는 것이 중요할 것 같습니다.

10. MCP로 모든 도구를 연결하세요

Claude Code가 여러분의 모든 도구를 쓰게 하세요.
슬랙(Slack)에 메시지를 보내고,
BigQuery로 데이터를 분석하고,
Sentry에서 에러 로그를 긁어오게 설정하세요.

* .mcp.json 설정을 팀과 공유하면 AI가 코딩 도구를 넘어 강력한 업무 비서가 됩니다.

11. 긴 작업은 백그라운드에서 돌리세요

오래 걸리는 작업은 멍하니 보고 있지 말고,
백그라운드 에이전트에게 검증을 맡기거나 ralph-wiggum 같은 플러그인을 활용하세요.
샌드박스 환경에서는 권한 승인을 묻지 않도록 설정(--permission-mode=dontAsk)하여
AI가 멈추지 않고 계속 일하게 두는 것도 방법입니다.
깃헙 링크

12. 가장 중요한 팁: AI에게 '검증 수단'을 쥐어주세요

품질을 2~3배 높이는 비결입니다.
Claude가 코드를 짠 뒤 *스스로 검증할 수 있는 루프(Loop)를 만들어 주세요.
* Boris는 Claude Chrome 확장 프로그램을 사용하여 테스트합니다.
Claude Chrome 확장 프로그램 링크


출처

#AI

❓왜 트론에 대한 얘기는 없을까요

- 트론은 지표가 정말 잘 나옵니다. P2P 거래에서 가장 많이 쓰이는 체인
- 그런데 왜 사람들은 관심이 없을까요?

(1) 에드가 없다. 내가 먹을게 없는데 왜봄
(2) 한국에선 잘 안쓰니까 - 실제 쓰는 걸 못봤으니까
(3) 저스틴썬 사기꾼이다. 얘 믿다가 골로 간 적이 한두번이 아니다

- 개이적으로는 트론은 비즈니스적으로 연구할 가치가 충분한 체인. 숫자로 증명하는 중
- 마켓 컨디션과 상관관계가 낮은, 자생 가능한 PMF를 찾은 거의 유일한 케이스가 아닐까?

트론에 대해서 연구한 글을 쓰면 보실 의향이 있으실까요?

✍️ Lovable Growth Hack

1년만에 ARR 2억 달러 달성한 Lovable 의 Growth 전략

1. 성장 혁신에 95%의 시간 할당

2. 마케팅 방식 & 컨텐츠: X(트위터)와 링크드인에서의 개인 브랜드 // 창립자와 직원의 숨겨지지 않은 진정성

3. AI 회사가 맞는 사람의 특성:

✅ 혼돈 속에서 명확성을 창조할 수 있는 사람
✅ 높은 주도성과 자율성을 가진 사람
✅ 열정이 연료인 사람

❗️AI에 네이티브한 신입 인재의 강점

- 직관적 인해, 네이티브니스
- 학습 속도 & 창의성

신입 채용문이 줄어드는 것은 맞는데, 주도적인 신입의 가치는 더욱 높아질듯?
아마존도 신입 채용을 그만 두는 것은 조직의 성장을 젛할 수 있다고 말함

앞으로 일을 해서 돈을 벌 것이라면, 바이브 코딩 - 프로토타이핑은 필수 능력인듯