세계 패권 경쟁의 큰 부분을 차지하는 반도체 패권 이야기. 중국의 반격일까? 5nm가 가능해진다면...?

https://www.semianalysis.com/p/china-ai-and-semiconductors-rise?lli=1&utm_source=%2Finbox&utm_medium=reader2

https://arxiv.org/abs/2309.07864
https://github.com/WooooDyy/LLM-Agent-Paper-List

에이전트 리뷰 논문이네 하고 지나갔었는데 저자 목록을 보니 원신의 미호요(호요버스) 저자들이 참여했다는 게 눈에 띔.

막대한 추론 비용에 대해 얼마나 좋은 경험을 제공할 수 있을지, 혹은 어느 정도의 가치를 창출할 수 있을지와는 별개로 에이전트와 관련해서 가장 관심이 가게 되는 것은 이런 형태의 멀티 에이전트 시뮬레이션 상황이다. Generative Agents (https://arxiv.org/abs/2304.03442) 도 그렇고, 최근에 나온 Werewolf (https://arxiv.org/abs/2309.04658) 같은 것도 그렇고. 약간 낭만적인 주제라는 생각.

더 강력한 모델이 나오면 이런 시뮬레이션이 얼마나 더 고도화될 수 있을지 기대가 됨. (추론 비용이 늘 문제이지만...)

Regulation and tech

https://youtu.be/F9cO3-MLHOM?si=N46I97OxQmUhKaG8

무려 19년도 글인데 F&F의 미래를 고스란히 예상했네... 이런게 진짜 분석이고 투자인듯

http://seedsong.pe.kr/2009?fbclid=IwAR1ut7wE4cFkQ8zpHd6K9i5WBEA5dGzC6haiEwwTFYcjdJO_p01yEVLWsV8

화장품 브랜드 ‘바닐라코‘의 성공의 의미
05년 F&F 자회사였던 F&Co는 ‘바닐라코’라는 화장품 브랜드샵을 런칭했다. 하지만 08년 지분을 전량 김창수 대표로 넘겼다. 보통 잘되는 회사를 경영진이 개인소유로 빼가는 경우는 봤지만 이유가 달랐다. F&F의 소액주주들이 당시 ‘바닐라코’ 브랜드 성장 가능성 없다고 보고 반발이 심해 대주주 개인회사로 분리시킬 수 밖에 없었다고 한다. 그런데 이후 김창수 회장은 보란듯이 F&Co를 연결 매출 1831억 영업이익 395억(16년 기준)의 기업으로 성장시켰다.
바닐라코의 성공 사례를 굳이 언급하는 건 현재 바닐라코가 중국에서 몇 년 간의 사업 경험을 쌓고 온오프라인에서 사업을 잘하고 있는데, 여기서 얻은 경험과 노하우가 MLB 등의 빠른 중국 사업 안착에 도움을 줄 것으로 생각하기 때문이고, 비록 화장품이지만, 경영진이 자체브랜드로도, 심지어 전혀 다른 아이템으로도 충분히 성공시킬 능력을 갖춘 것을 보여준 사례이기 때문이다.

The Myth of A Players

https://talentism.com/ideas/the-myth-of-a-players/

잡스가 A 플레이어를 고집했다는 이야기를 듣고, 우리는 한분야에서 탑을 찍은 사람을 다른 분야에 내던졌을 때도 잘 할거라는 착각을 한다.

애플 스토어 총괄이었던 론 존슨은 지니어스 바를 기획하고, 애플 스토어를 대흥행으로 이끌었다. 그는 잡스 아래서 A 플레이어였다. JC 페니 사장으로 스카웃 된 후 그는 말 그대로 처참한 실적으로 2년도 안되어서 잘렸다.

Key Takeaways
-> 실력의 일부, 아니 거의 전부가 맥락에서 나올 수도 있다. 초기 기술 스타트업에서 잘하던 사람이 꼭 대기업에서 잘하는거 아니다. 엑싯한 창업가가 꼭 투자자로 잘하는 거 아니다.

-> 그래서 결국 내가 A 플레이어가 될 수 있는 게임을 찾는게 중요한 것 같다. 그리고 그 다음 스탭을 선택함에 있어서 자만하지 않고, 왜 내가 그 맥락에서 잘 할 수 있었는지 고민해보아야 한다.

-> 채용 시 선입견도 버려야 한다. 고딩 때 올림피아드 금상 받았다고 꼭 스타트업에서 잘하는거 아니고, 대학 잘 못갔다고 해서 일 못하는거 아니다. 다 서로 맥락이 다르고, 그 맥락이 실력을 결정하기도 한다.

과거에 나는 "개발자는 수 천 수 만의 컴퓨터에게 자신의 일을 맡기고 경영해 이를 비지니스로 연결시키는 능력"이 필요하다고 정리했었다.

10년이 흘러 이제 "수 천 수 만의 AI 에이전트에게 자신의 일을 맡기고 경영해 이를 비즈니스로 연결시키는 능력"이 필요하게 되었다. Just not very evenly distributed yet 일 뿐이다.

하버드 비즈니스 스쿨과 보스턴 컨설팅이 758명의 컨설턴트를 대상으로 실험한 연구결과가 공개되었는데 재미있네요.

AI를 사용하는 경우와 AI 도움 없는 경우를 비교했는데, AI 기능 범위 내에서 18가지 현실적인 컨설팅 작업 세트 각각에 대해 AI를 사용하는 컨설턴트는 훨씬 더 생산적이었고(평균 12.2% 더 많은 작업을 완료하고 25.1% 더 빨리 작업을 완료했습니다) 훨씬 더 높은 품질의 결과를 산출했습니다. (대조군 대비 품질이 40% 이상 높음) 기술 분포 전반에 걸쳐 컨설턴트는 AI 증강을 통해 상당한 이점을 얻었으며, 평균 성과 임계값보다 낮은 컨설턴트는 자신의 점수에 비해 43% 증가하고 그 이상인 컨설턴트는 17% 증가했습니다.

그러나 경계 외부에 있는 것으로 선택된 작업의 경우 AI를 사용하는 컨설턴트는 AI를 사용하지 않는 컨설턴트에 비해 올바른 솔루션을 생성할 가능성이 19% 포인트 낮았습니다.

제목:
Navigating the Jagged Technological Frontier: Field Experimental Evidence of the Effects of AI on Knowledge Worker Productivity and Quality

요약:
LLM(대형 언어 모델)의 공개 출시는 인간이 인공 지능(AI)을 사용하여 다양한 작업을 수행하는 방법에 대한 엄청난 관심을 불러일으켰습니다. 글로벌 경영 컨설팅 회사인 보스턴 컨설팅 그룹(Boston Consulting Group)과 함께 실시한 연구에서 우리는 현실적이고 복잡하며 지식 집약적인 작업에 대한 AI의 성능 영향을 조사했습니다. 사전 등록된 실험에는 회사의 개별 기여자 수준 컨설턴트의 약 7%로 구성된 758명의 컨설턴트가 참여했습니다. 유사한 작업에 대한 성능 기준을 설정한 후 피험자는 AI 액세스 없음, GPT-4 AI 액세스 또는 신속한 엔지니어링 개요와 함께 GPT-4 AI 액세스의 세 가지 조건 중 하나에 무작위로 할당되었습니다. 우리는 AI의 능력이 일부 작업은 AI로 쉽게 수행하는 반면 다른 작업은 쉽게 수행할 수 있는 "불균일한 기술 영역"을 창출한다고 제안합니다. 난이도가 비슷해 보이지만 현재 AI의 능력을 벗어납니다. AI 기능 범위 내에서 18가지 현실적인 컨설팅 작업 세트 각각에 대해 AI를 사용하는 컨설턴트는 훨씬 더 생산적이었고(평균 12.2% 더 많은 작업을 완료하고 25.1% 더 빨리 작업을 완료했습니다) 훨씬 더 높은 품질의 결과를 산출했습니다. (대조군 대비 품질이 40% 이상 높음) 기술 분포 전반에 걸쳐 컨설턴트는 AI 증강을 통해 상당한 이점을 얻었으며, 평균 성과 임계값보다 낮은 컨설턴트는 자신의 점수에 비해 43% 증가하고 그 이상인 컨설턴트는 17% 증가했습니다. 그러나 경계 외부에 있는 것으로 선택된 작업의 경우 AI를 사용하는 컨설턴트는 AI를 사용하지 않는 컨설턴트에 비해 올바른 솔루션을 생성할 가능성이 19% 포인트 낮았습니다. 더 나아가, 우리의 분석은 인간-AI ​​통합의 스펙트럼을 따라 인간이 AI를 성공적으로 사용하는 두 가지 독특한 패턴의 출현을 보여줍니다. 한 세트의 컨설턴트는 신화 속의 반마/반인 생물처럼 "켄타우로스" 역할을 하며 솔루션 생성 활동을 AI 또는 그들 자신에게 나누어 위임했습니다. 또 다른 컨설턴트 그룹은 작업 흐름을 AI와 완전히 통합하고 기술과 지속적으로 상호 작용하는 "사이보그"처럼 행동했습니다.

출처: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4573321

Dating service for ai builders.

로블록스 AI 모습인데, 이런거 보면 AI+AR 조합은 강력하다라는걸 다시한번 느낀다

https://x.com/rowancheung/status/1701626833970794989?s=20

https://www.math.cmu.edu/~jmackey/151_128/bws_book.pdf

A Guided Journey Into the World of Abstract Mathematics and the Writing of Proofs

🪖유럽서 국방 AI 유니콘 나왔다 ‘헬싱’
왜 중요한가: 
양적긴축 정책으로 글로벌 유동성이 고갈되고 있지만, AI 분야에 대한 투자는 계속되고 있습니다. 
리서치 회사 CB인사이츠에 따르면 2023년은 생성형 AI 스타트업 투자에 있어 기록적인 한 해가 될 전망입니다. 2분기(6월 30일) 기준 141억달러 규모의 투자를 기록, 이미 2022년 전체 투자액(25억달러)의 다섯 배를 훌쩍 넘겼습니다. 유럽 국방 AI 스타트업 ‘헬싱(Helsing)’의 유니콘 등극 역시 이런 추세를 반영한 사례라고 할 수 있습니다. 
핵심 요약: 
1. 독일의 방위 AI 스타트업 헬싱은 14일(현지시각) 2억9000만유로(약 4120억원) 규모의 시리즈 B 투자 유치를 마무리했다고 밝혔습니다. 이번 투자 유치로 헬싱의 투자 후 기업가치는 17억유로(약 2조4250억원)에 도달, 유럽 최대 AI 기업이 됐습니다.  
2. 투자에는 스포티파이 창업자 다니엘 에크가 참여했으며 매사추세츠주 케임브리지에 본사를 둔 벤처캐피털 제너럴 카탈리스트가 투자를 리드했습니다. 스웨덴 중공업 및 방위산업 그룹인 사브(SAAB)가 전략적 투자자로 참여한 것도 특징입니다.  
3. 헬싱은 AI 기술, 소프트웨어를 통해 전자전(전자장비 무력화)에 특화된 보안 기술을 제공하는 업체입니다. 창업자인 군버트 셰르프(Gundbert Scherf)는 “민주주의의 가치를 수호하기 위해서는 AI가 필수적이라고 믿는다”고 했습니다. 
인사이트 한 스푼:
헬싱의 유니콘 등극은 다양한 글로벌 산업 영역에서 AI의 중요성이 커지고 있다는 걸 보여줍니다. 특히 기술에 의해 승패가 좌우되는 안보 분야에서는 첨단 기술 활용이 필수적입니다. 
헬싱에 따르면 독일 정부는 2023년 6월 곧 출시될 전투기 ‘유로파이터’ 신형에 적용되는 AI 기반 전자전 기능을 제공할 업체로 헬싱과 사브를 선정했습니다. 8월에는 미래 전투 항공 시스템(FCAS) 프로그램을 위한 AI 백본 공급 계약을 따내기도 했습니다.
2022년부터는 우크라이나 전쟁에 투입돼 최전선에서의 작전을 위한 역량과 기술 제공하고 있기도 합니다. 

AI 서비스들에 대한 수익화를 고민하고 있는 이 시점에서 많은 인사이트를 주는 글 같습니다!
인상깊게 읽어서 긴 글의 내용을 조금 요약해 보았습니다. 주옥 같은 글귀가 많아서 대부분은 문장 그대로 가져왔습니다.
https://twocents.hur.xyz/p/two-cents-64-generative-ai

지금의 AI 시장을 보는 관점
- 초기에 성공하는 비즈니스는 정말 드물다. 해당 도메인에서 시도하는 서비스가 여럿이어도, 실제로 성공하는 경우는 적음. 소셜 네트워크 서비스에는 싸이월드나 개인 홈페이지 서비스’인 GeoCities' 가 있었는데 실제로 성공한건 10년후 페이스북 부터. OTT 분야에서는 야후가 57억 달러에 인수한 Broadcast.com 가 있지만 실제로 승자는 10년 후 넷플릭스
- 새로운 disruptive 기술이 등장하는 초기에는 “‘청바지’ ‘곡괭이’ 같은 툴을 파는 비즈니스의 기회가 더 크다”는 이야기를 일반적으로 많이 하는데, 나는 기본적으로 “(B2C이든 B2B이든) 직접적인 고객 가치를 만들어 내는 것에 집중하는 비즈니스가 훨씬 큰 가치를 만들어 낼 수 있고, 이들 비즈니스를 돕는 ‘툴 비즈니스’는 구조적으로 ‘훨씬’ (order of magnitude) 작은 규모의 비즈니스 밖에 만들지 못한다”는 생각을 가지고 있다. (이러한 생각에서부터 나는 대체적으로 ‘툴 비즈니스’에 대한 투자 가능성을 상대적으로 낮게 보는 편이다)

B2B와 관련해서
- 기업 규모와 관계 없이 AI 도입을 통한 생산성 향상 니즈가 (지금 당장은 기업마다 온도차가 크지만) 향후 2-3년간 대부분의 기업에 보편적으로 확산될 것으로 예상되는데, 대부분의 기업에 이러한 AITx를 진행할 내부 인력이 없기 때문에 이에 대한 수요가 폭발할 것이다.
- 이후 3-5년 정도 지나면서 시장이 성숙하고 그동안 관련 인력이 시장에 충분히 공급되면 이러한 비즈니스에 대한 수요와 공급도 그 구조가 성숙되어 갈 것이다. 그 과정에서, 일부 선두업체는 기술, 플랫폼, 고객 lock-in 등의 moat를 구축하면서 다음 단계로 진화하여 인프라 플레이 혹은 B2B 플랫폼으로 성장해 가겠지만 (예: AWS, Databricks, Snowflake), 그렇지 못한 많은 업체들은 시장 성숙 단계를 지나면서 도태될 것으로 예상된다.

B2C 와 관련해서
- B2C 분야에서도 다양한 실험적 시도들이 폭발적으로 만들어져서 등장하고 (그 중 대부분은 금방) 사라질 것으로 보인다.
- 첫 번째 B2C 서비스 wave의 가장 큰 특징은 “AI-augmented” 서비스일 것으로 보인다. 이는 Gen AI 기술이 사용자의 behavior를 크게 바꾸지 않는 특성 때문이다. Gen AI는 기존의 서비스의 효율을 크게 올리지만 기존 사용자 behavior 자체를 크게 바꾸지는 않는 특성을 가진다. (이미지 생성, 동영상 편집도 기본적으로는 기존 작업의 효율성을 올리는 과정이다)
- 이는 상당히 많은 B2C 서비스 분야에서 신규 시장 진입자보다 기존 사업자가 훨씬 유리한 입장을 가진다는 의미가 된다. 실제 Microsoft, Google, Notion, Adobe, Figma, Salesforce 등 기존 서비스에 바로 AI 기능을 강화하면서 시장 입지를 (신규 진입자 대비) 먼저 강화하기 시작한 것이 그 대표적 예이다.

그럼 신규 사업자에게 기회가 없는 것인가?
- 나는 (아직 등장하지 않았지만) Gen AI이기 때문에 비로소 가능해진 ‘2세대 모델’의 새로운 AI-native 서비스를 등장해야 비로소 가능할 것이라고 본다. 단, 여기에서의 몇 가지 특징/조건이 있을 것이다.
- 이전 세대의 (웹, 모바일) 기술 기반으로는 전혀 가능하지 않은 모델. 실제 어떤 것이 가능할지 지금은 전혀 상상할 수 없을 것이다. 어쩌면 지금 쉽게 바로 상상할 수 있는 모델이라면 의미 없는 것일 가능성이 더 높다. 1995년의 Netscape Moment 이후 꽤 오랜 시간이 지난 1998년에야 구글, 네이버가 창업된 것을 잊지 말자. 그동안 ‘키워드 광고’라는 ‘미친’ 아이디어가 발명된 이후에야 이런 ‘기존에 없던’ 모델이 사업적으로 가능해졌기 때문이다.
- Big Tech들이 사용자 기반, 인프라, 인력으로 따라 오기 전에 agile하게 움직일 수 있는 모델. 실제로는 새로 등장한 (장난감 같은) 새로운 것에 대해 Big Tech은 초반에 별거 아니라고 무시하고 신경쓰지 않을 것이고, 이렇게 번 시간을 최대한 활용해서 생존 & 초기 성장을 만들어야 하겠지만 (이 것이 Clayton Christensen의 Disruptive Tech의 정의임)

https://investor-js.blogspot.com/2023/02/feat-vs.html

그래서 저는 다음과 같은 조건을 가진 회사를 선호합니다. 1) 오너가 경영하는 체계이면서, 2) 최대주주와 특수관계인의 지분율이 50%를 넘지 않고, 3) 당장의 지분증여 문제가 없으면서, 4) 딱히 최대주주 일가가 부도덕하게 주주들의 부를 빼돌리는 행위를 하지 않은 회사 정도의 조건이면 족합니다.

What should we consider integrity of management?