https://www.theinformation.com/articles/why-so-many-streaming-services-are-struggling?utm_campaign=article_email&utm_content=article-11480&utm_medium=email&utm_source=sg&rc=ocojsj

Desperate to stem losses from streaming and pay down billions in debt, media companies including Warner Bros. Discovery are raising prices. That’s in part because they’ve been focused almost exclusively on their content libraries. Instead, they must rethink what consumers need in the streaming era.

That’s the lesson of Netflix and Hulu. Both benefit from a broad mix of licensed and original content, plus innovative user interfaces that help users discover TV shows and movies, in part through personalized recommendations.

A Tale of Two Moats
The disparity between Netflix and Hulu and the others reflects two different moats in streaming. The first is the storytelling expertise and libraries of studios such as Disney, Warner Bros., Universal Studios, Sony Pictures Entertainment and Lionsgate. Let’s call it “The Storytelling Moat.”

The second moat is the technological expertise behind the algorithms for personalized recommendations, the dynamic user interfaces and operational back-ends for content distribution over the internet. That is what Netflix, Hulu, Amazon Prime and YouTube offer consumers. Let’s call it “The Distribution Moat.”

Karim said the inspiration for YouTube first came from the Super Bowl XXXVIII halftime show controversy, when Janet Jackson's breast was briefly exposed by Justin Timberlake during the halftime show. Karim could not easily find video clips of the incident and the 2004 Indian Ocean Tsunami online, which led to the idea of a video-sharing site.[17] Hurley and Chen said that the original idea for YouTube was a video version of an online dating service and had been influenced by the website Hot or Not.[16][18] They created posts on Craigslist asking attractive women to upload videos of themselves to YouTube in exchange for a $100 reward.[19] Difficulty in finding enough dating videos led to a change of plans, with the site's founders deciding to accept uploads of any video.[20]

Karim said the inspiration for YouTube first came from the Super Bowl XXXVIII halftime show controversy, when Janet Jackson's breast was briefly exposed by Justin Timberlake during the halftime show. Karim could not easily find video clips of the incident and the 2004 Indian Ocean Tsunami online, which led to the idea of a video-sharing site.[17] Hurley and Chen said that the original idea for YouTube was a video version of an online dating service and had been influenced by the website Hot or Not.[16][18] They created posts on Craigslist asking attractive women to upload videos of themselves to YouTube in exchange for a $100 reward.[19] Difficulty in finding enough dating videos led to a change of plans, with the site's founders deciding to accept uploads of any video.[20]

YouTube was not the first video-sharing site on the Internet; Vimeo was launched in November 2004, though that site remained a side project of its developers from CollegeHumor at the time and did not grow much, either.[31] The week of YouTube's launch, NBC-Universal's Saturday Night Live ran a skit "Lazy Sunday" by The Lonely Island. Besides helping to bolster ratings and long-term viewership for Saturday Night Live, "Lazy Sunday"'s status as an early viral video helped establish YouTube as an important website.[32] Unofficial uploads of the skit to YouTube drew in more than five million collective views by February 2006 before they were removed when NBCUniversal requested it two months later based on copyright concerns.[33] Despite eventually being taken down, these duplicate uploads of the skit helped popularize YouTube's reach and led to the upload of more third-party content.[34][35] The site grew rapidly; in July 2006, the company announced that more than 65,000 new videos were being uploaded every day and that the site was receiving 100 million video views per day.[36]

패브릭을 업데이트한 MS

마이크로소프트가 이번주 네바다주 라스베이거스에서 열린 헬스케어(HLTH) 콘퍼런스에서 데이터 분석 플랫폼인 패브릭(Fabric)를 업데이트한다고 밝힌 이유이기도 합니다. 패브릭은 마이크로소프트가 올 5월 야심차게 내놓은 의료 산업용 인공지능 플랫폼입니다.

건강 기록, 이미지, 실험실 시스템, 의료 기기, 청구 시스템과 같은 수많은 데이터를 결합해 의료 종사자들을 지원하는 것이 특징입니다. 지금껏 노스웨스턴 메디슨, 아서 헬스, 싱헬스 등 고객사가 테스트를 한 바 있습니다.

노스웨스턴 메디슨의 최고정보책임자인 더그 킹은 “이제 의료 서비스에서 데이터는 가장 중요한 요소”라면서 “수술실에서 어떤 일이 일어나고 있는지 파악하는 것부터 얼마나 많은 환자가 내원하고 있는지 등과 같은 것을 인공지능을 통해 분석할 수 있다”고 말했습니다.

마이크로소프트는 진료에 도움을 주는 생성형 인공지능 챗봇 '애저 AI 헬스봇'를 내놓을 예정이라고 밝혔습니다. FDA와 같은 외부 기관의 데이터뿐만 아니라 의료 기관 자체 내부 데이터로부터 정보를 추출할 수 있습니다. 의료진은 애저 헬스봇에 궁금한 것을 물어보고 이에 대한 답변을 받아 더 정확한 문진을 할 수 있습니다. 또 환자들도 의사가 말해준 어려운 용어를 챗봇과 대화하며 습득할 수 있습니다.

구글도 4년만에 다시 뛰어들었다.

경쟁자인 구글도 의료 산업에 뛰어들었습니다. 엑스레이와 MRI 등 의료 영상을 읽고 저장하며 레이블을 지정할 수 있도록 하는 도구를 내놓았습니다. 병원과 의료 회사들이 이미지 메타데이터를 검색하거나 진단을 위해 이미지를 신속하게 분석하는 소프트웨어를 구축하는데 활용할 수 있다고 합니다. 예를 들어 뉴저지에 있는 ‘해켄섹 미리디언 헬스’라는 회사는 구글이 만든 인공지능 도구를 이용해 수백만 기가바이트에 달하는 엑스레이 이미지에서 개인 식별 정보를 제거하고, 전립선암의 전이를 예측하는 알고리즘을 만들었다고 합니다.

구글이 의료 산업에 진출한 것은 2019년 철수 뒤 4년만입니다. 4년전 비밀리에 개인정보를 수입하던 나이팅게일 프로젝트를 추진하다 논란을 빚어 접었는데, 다시 진출한 것입니다. 의료는 생명을 다루는 일이다보니 민감할 수밖에 없습니다. 하지만 뒤집어 보면, 큰 돈을 지불해서라도 정확한 진단 정확한 치료를 받으려는 수요가 많기도 합니다.

#젝시믹스 일본 진출.

4년 정도 됐는데 올해 드디어 매출 90억 정도 내다볼 정도로 커졌다고.

평일 시부야에 있는 매장에 가봤는데
꾸준히 손님들이 찾아오고
사가는 모습 보면서
생각보다 더 잘된다는 확신.

특히 리테일보다도
자사몰 매출이 꾸준히 성장하고 있는데

#2벌째반값
전략이 먹혀들었다고.

한벌 사고 한벌 더 살때 그 제품에 한해서는 50%할인해주는 마케팅인데

1+1 대비 오히려 브랜드 신뢰감은
지키면서
마케팅 효과도 크다고.

일본 현지 요가복 브랜드가
적다는 점도 젝시믹스에겐 기회라고.

룰루레몬이 현지에서 14만원대 정도라면
젝시믹스는 3~4만원대라
가성비도 좋고
큰 로고를 좋아하는 트렌드 덕에
당당히 입고다니기 시작한 일본인 고객도 많다고.

자본이 큰 고객, 기업, 정부로 향하면서 변화도 있습니다. 뉴욕은 인공지능 시대를 맞아, 혁신의 수도(?)로 태어나려고 하고 있습니다. "실리콘밸리는 가라" a16z는 10월16일부터 인공지능을 주제로 뉴욕에서 테크위크를 연다고 합니다. 또 수많은 기업들이 이미 열었습니다. 젠데스크의 CTO인 아드리안 맥더모트는 악시오스에 이런 말을 했다고 합니다.

"서부에는 친구들이 있지만, 동부에는 고객이 있습니다." 그만큼 실리콘밸리에서 인재를 모아 만들고, 뉴욕에 가서 고객을 만나라는 메시지입니다. 피터 드러커는 이런 말을 남겼습니다.

"회사의 이익은 사람에게 산소와 같습니다. 산소가 충분하지 않으면 살아남을 수 없습니다. 하지만 삶이 숨 쉬는 것이라고 생각한다면 정말 무언가를 놓치고 있는 것입니다."
"Profit for a company is like oxygen for a person. If you don't have enough of it, you're out of the game. But if you think your life is about breathing, you're really missing something."


혁신을 위해선 수익이 필요하지만, 수익이 곧 혁신은 아니라는 메시지입니다. 그동안 올 상반기 쏟아진 수많은 생성형 인공지능 기업이 한동안 수익을 향해 달릴 것 같다는 생각이듭니다. 오늘도 독자님의 힘 찬 하루를 응원합니다.

맞는 말씀이십니다

"여러분은 친구를 사귀고 누굴 만나더라도 고급하고 놀아라"

"고급, 중요하다. 돈으로 고급이 아니고, 나보다 나은 사람과 만나야 내가 발전을 하지, 나보다 못한 사람하고 노는 건 아닌 것 같다. 나보다 못한 사람에게 명령하고 그런 것을 즐겨하는 사람들도 있지만 저는 그런 것을 하지 않으려고 애쓰고 있다"

https://www.xportsnews.com/article/1778767

The secret that underlies most successful entrepreneurs:

The ability to switch back and forth between the creative mind and the constant grind.

Again, and again, and again.

Waymo’s #autonomous cars now serve all of San Francisco. Thoughts after my 1st ride:

🤖 working in the #ai space and shipping related product is cool, but experiencing AI so tangibly in a self-driving car is incredibly visceral, especially when riding solo and you’re NOT the one driving. It reinforces how transformative AI/ML technology is, even for those of us with product we can’t physically touch.
📈 imagining a future where autonomous vehicles A) outnumber human-driven cars and B) can “talk” to each other instantly across all brands really excites me. Accidents, traffic jams, basically all road-related inefficiencies will drastically decrease.
🚗 I’m never taking an Uber, Lyft, Grab, or any other human-driven rideshare service again if Waymo is available.

https://www.linkedin.com/posts/scotthori_autonomous-ai-ugcPost-7118151542783832064-UEAu?utm_source=share&utm_medium=member_ios

Eric Schmidts in agi house.
https://youtu.be/ij0jvPHgOJE

Two legends https://youtu.be/BhwjYA7qujs

LLM 으로 로봇 제어하기

CEATEC에서 전시하는 LLM 연동 사내 데모 영상이다. 간단한 지시로 '전 좌석 돌아다니기', '한 명씩 불러주기' 등의 코드가 즉시 생성되어 실행된다.

수동으로 하려고 하면 번거롭지만, 이건 순식간이다. 이건 단 한 가지 예시일 뿐이고, 로봇의 UX가 확 바뀔 거라고 생각한다. 참고로 직원도 몇 명 출연!

https://youtu.be/_lcqLeC_k6g?si=LZm322ISmyS61BZe

타AI의 얀 르쿤의 트윗

오픈 소스 AI 모델은 곧 타의 추종을 불허하는 모델이 될 것입니다.

미래에는
소수의 오픈 소스 추론 코드,
사전 학습된 무료 기본 모델,
크라우드 소싱된 미세 조정 모델로 구성되며,
그 위에 맞춤형(아마도 폐쇄형 소스) 제품이 구축될 것입니다.

"하지만 클로즈드 소스 제품에는 수십억 달러가 투자되었습니다."라고 말하는 사람들에게 다음과 같이 대답합니다.
90년대 중반, 인터넷의 소프트웨어 인프라를 제공하기 위해 마이크로소프트와 썬마이크로시스템즈가 경쟁을 벌였는데,
MS는 WinNT+IIT+ASP+IE로, 썬은 Solaris+httpd+Java+Netscape로, 둘 다 Linux+Apache+MySQL+PHP+JavaScript 등에 패했습니다.
인프라 소프트웨어 플랫폼은 오픈 소스가 되기를 원합니다.

Sun은 더 이상 존재하지 않습니다. 그리고 WinNT+IIT를 웹 서버로 사용하는 사람은 아무도 없습니다.
심지어 Microsoft도 Azure에서 Linux를 실행합니다.

이 교훈은 오픈 소스 소프트웨어가 서버와 클라우드(Linux가 압도적으로 우세한),
모바일 디바이스(Linux 기반인 Android), 거의 모든 임베디드 디바이스에서 전 세계를 완전히 장악했다는 것입니다.

출처: https://x.com/ylecun/status/1713304307519369704?s=20

Text to motion

https://mingyuan-zhang.github.io/projects/MotionDiffuse.html

Human motion modeling is important for many modern graphics applications, which typically require professional skills. In order to remove the skill barriers for laymen, recent motion generation methods can directly generate human motions conditioned on natural languages. However, it remains challenging to achieve diverse and fine-grained motion generation with various text inputs. To address this problem, we propose MotionDiffuse, the first diffusion model-based text-driven motion generation framework, which demonstrates several desired properties over existing methods. 1) Probabilistic Mapping. Instead of a deterministic language-motion mapping, MotionDiffuse generates motions through a series of denoising steps in which variations are injected. 2) Realistic Synthesis. MotionDiffuse excels at modeling complicated data distribution and generating vivid motion sequences. 3) Multi-Level Manipulation. MotionDiffuse responds to fine-grained instructions on body parts, and arbitrary-length motion synthesis with time-varied text prompts. Our experiments show MotionDiffuse outperforms existing SoTA methods by convincing margins on text-driven motion generation and action-conditioned motion generation. A qualitative analysis further demonstrates MotionDiffuse's controllability for comprehensive motion generation

Elad Gil said

Biggest Untapped Applications for Generative AI:
· Consumer Social (like Can of Soup)
· Copilots for white-collar services (like Harvey)

AI Apps Will Create Defensibility in 3 Ways:
· Owning a workflow, fine-tuning their model, acquiring special user data

How to Identify the Next Big Trends:
· Chase technical interestingness and innovation, not money
· Develop a diverse network of smart people

5 Use Cases of Crypto/Blockchain:
· Generational replacement for gold
· DeFi (wire money 24/7)
· Privacy
· Art
· Digital identity (cryptographic proofs to authorize AI agents to share info on our behalf)

What We Underestimate:
· We often underestimate TAM. Building a product with high ease of use can greatly expand the market (Uber for example).
· We underestimate the massive resources put in to optimize transformers for GPUs, leading to a powerful hardware and software lock-in effect.
· Transformer architecture is likely not the best: Many models are sitting out there that no one is testing because they are too expensive to train.

Future of AI:
· Everyone (consumers, corporations, governments) will have multiple AI agents.
· We are still likely 2+ years out from real enterprise LLM adoption given long planning, testing, and building cycles. Usage and hype will only increase.

How Elad Invests:
· Even at the early stage, Elad prioritizes the market, not the team.
· Cited Andy Rachleff: “The #1 company-killer is lack of market. When a great team meets a lousy market, market wins. When a lousy team meets a great market, market wins. When a great team meets a great market, something special happens.”

Advice for Founders:
· Be default building. The best founders are always making prototypes and experimenting.
· The best marketing, not the best product, often wins.
· Good people extrapolate their behavior onto bad people. Don’t do that.
· GTM strategy should be a function of your business model (pricing, gross margins, ACV).
· Put yourself into the mind of the person sitting across from you in business context. Figure out their incentives and cater to them.