AI 와 관련된 읽어볼만한 글들입니다. 21 actions you can take now if you believe in AI acceleration https://x.com/intern/status/2022058797229908385 AI 시대에 여전히 중요한 것들 https://x.com/balajis/status/2021586709524410582 AI Is Not Covid https://x.com/johncoogan/status/2021661458975936661 AI 가속화 시대, 공포가 아니라 전략이 필요하다 코로나 비유가 틀린 이유 코로나 팬데믹은 지수함수가 아니라 로지스틱 곡선이었어요. 2020~2022년까지는 지수적으로 퍼졌지만, 결국 감염 가능한 인구가 유한하기 때문에 성장이 멈출 수밖에 없었죠. 10억 명이 감염된 뒤에 거기서 10배 성장할 수는 없으니까요. AI는 다릅니다. 인공지능의 역량을 에너지의 함수로 보면, 성장 여력이 어마어마해요. 인류는 카르다셰프 스케일 Type 2(다이슨 스피어 수준)까지 약 13자릿수 이상의 격차가 있고, 현재 전체 에너지의 1%도 AI에 쓰지 않고 있거든요. 즉, 물리적 천장이 아직 한참 멀다는 뜻입니다. 다만 실제 체감은 하나의 거대한 지수곡선이 아니라 여러 개의 S커브가 연속으로 이어지는 형태가 될 거예요. 곳곳에 병목이 생기고, 적응할 시간도 있을 겁니다. 코로나처럼 누구나 당장 '감염'되는 게 아니라, 소프트웨어에서 먼 직업일수록 변화가 도달하는 데 시간이 더 걸린다는 거죠. 외과의사의 환자들은 여전히 그가 메스를 잡길 원하고, 교사의 학생들을 휴머노이드 로봇에게 맡길 부모는 아직 없습니다. "소프트웨어 온리 특이점"이라면, 소프트웨어에서 여러 겹 떨어진 사람들에게 2026년 2월이 드라마틱한 전환점이 될 가능성은 낮아요. 그렇다고 손 놓고 있어도 된다는 뜻은 아닙니다. 핵심은 공포가 아니라 전략이에요. AI 시대에도 변하지 않는 것들 모든 게 AI로 대체된다고 느낄 수 있지만, 오히려 지금이야말로 "무엇이 변하지 않는가"를 정확히 아는 게 중요합니다. 비전(Vision)과 검증(Verification). AI는 방향이 주어지면 엄청나게 빠르게 움직이지만, 그 방향 자체를 설정하는 건 여전히 인간의 몫이에요. 그리고 AI가 제대로 가고 있는지 최종 확인하는 것도 결국 사람입니다. AI끼리 서로 비평하게 할 수는 있지만, 마지막 심판관은 여러분이에요. → 결국 독서와 사색을 통한 통찰력 프롬프팅(Prompting)과 다듬기(Polishing). 원하는 걸 명확한 언어로 표현하는 능력이 점점 더 중요해집니다. 어휘력이 풍부한 사람이 AI를 훨씬 잘 ...

공감되는 내용이 많아서 가져왔습니다. Something Big Is Happening https://x.com/mattshumer_/status/2021256989876109403 Something Big Is Happening — Part 2 https://x.com/ciguleva/status/2021755759323967978 2020년 2월을 떠올려 보세요 그때를 기억하시나요. 해외에서 바이러스가 퍼지고 있다는 얘기가 슬슬 나오던 시절. 하지만 대부분의 사람들은 신경 쓰지 않았어요. 주식시장은 잘 돌아가고 있었고, 아이들은 학교에 다니고 있었고, 우리는 식당에서 밥 먹고 악수하고 여행 계획을 세우고 있었죠. 누군가 "나 화장지 사재기하고 있어"라고 했다면 아마 인터넷에 너무 빠져 산다고 생각했을 거예요. 그런데 불과 3주 만에 세상이 완전히 바뀌었습니다. 사무실이 닫히고, 아이들이 집으로 돌아오고, 한 달 전만 해도 상상할 수 없던 삶이 현실이 됐어요. 저는 지금 우리가 코로나보다 훨씬 더 큰 무언가의 "이거 과장 아니야?" 단계에 있다고 생각합니다. 이 글을 쓴 사람은 Matt Shumer. AI 스타트업을 6년간 운영하면서 이 세계에 살아온 사람이에요. 그가 말합니다. 가족과 친구들이 "AI가 대체 뭔데?"라고 물을 때마다 늘 점잔 빼면서 대답했다고. 칵테일 파티에서 할 법한 무난한 버전으로. 왜냐하면 솔직한 버전을 말하면 미친 사람 취급받을 것 같아서. 하지만 이제 그 "점잔 뺀 버전"과 "실제 벌어지고 있는 일" 사이의 간극이 너무 커졌다고 합니다. "내가 먼저 당했기 때문에 이게 진짜인 걸 안다" 테크 업계 밖에서는 아직 이해하지 못하는 게 하나 있어요. 지금 업계 사람들이 경고를 보내는 이유는 예측을 하고 있는 게 아니라, 이미 자기 직업에서 일어난 일을 전하고 있는 거라는 겁니다. "당신도 곧 당할 거야"라고 말하고 있는 거예요. 2025년, 새로운 모델 훈련 기법들이 발전 속도를 급격히 끌어올렸어요. 그리고 더 빨라졌고, 또 더 빨라졌죠. 새 모델이 나올 때마다 이전 모델과의 격차는 더 벌어지고, 출시 간격은 더 짧아졌어요. 그리고 2026년 2월 5일, 두 개의 주요 AI 연구소가 같은 날 새 모델을 공개합니다. OpenAI의 GPT-5.3 Codex와 Anthropic의 Opus 4.6. 그 순간 뭔가 "딸깍" 하고 맞아 들어갔다고 해요. 스위치가 켜진 게 아니라, 물이 어느새 가슴까지 차올라 있었다는 걸 깨달은 느낌이었다고. → 설날에 세뱃돈 받아서 고고! 저도 오늘 3개 지르고 2개는 선물줬습니다. Matt는 이렇게 말합니다. "나는 더 이상 내 직업의 실질적인 기술 작업에 필요하지 않다. 내가 원하는 걸 평범한 영어로 설명하면, 그냥... 나타난다. 고칠 필요가 있는 초안이 아니라, 완성품이. AI에게 뭘 원하는지 말하고 컴퓨터에서 4시간 떨어져 있다가 돌아오면, 일이 끝나 있다." 구체적인 예시도 들어요. "이런 앱을 만들고 싶어, 이런 기능이 있어야 하고, 대략 이렇게 생겼으면 좋겠어. 사용자 흐름이랑 디자인은 네가 알아서 해." 이렇게 말하면 AI가 수만 줄의 코드를 작성합니다. 그리고 여기가 1년 전이었다면 상상도 못 할 부분인데, AI가 직접 앱을 열어요. 버튼을 클릭하고, 기능을 테스트하고, 사람처럼 앱을 사용해봅니다. 마음에 안 드는 부분이 있으면 스스로 돌아가서 수정해요. 개발자처럼 반복하면서 다듬고 또 다듬습니다. 자기 기준에 부합한다고 판단했을 때 비로소 "테스트해 보세요"라고 돌아오고, 테스트해 보면 보통 완벽하다고. → 저도 이 부분에서 클로드를 쓰면서 감탄하고 있어요 특히 GPT-5.3 Codex가 충격적이었다고 합니다. 단순히 지시를 실행하는 게 아니라 지능적인 결정을 내리고 있었어요. 처음으로 "판단력" 같은 걸 느꼈다고. AI가 절대 가질 수 없을 거라고 사람들이 말하던, 무엇이 올바른 선택인지 아는 그 직관적인 감각. 이 모델이 그걸 갖고 있거나, 적어도 구별이 의미 없어질 만큼 가까워졌다는 거예요. 왜 코딩부터 잘하게 만들었을까 AI 연구소들은 의도적으로 코딩 능력부터 발전시켰어요. 이유가 있습니다. AI를 만드는 데는 엄청난 양의 코드가 필요하거든요. AI가 코드를 잘 쓸 수 있으면, 다음 버전의 자기 자신을 만드는 데 도움을 줄 수 있어요. 더 똑똑한 버전이 더 좋은 코드를 쓰고, 그게 더더 똑똑한 버전을 만들고. 코딩 능력이 다른 모든 것을 여는 열쇠였던 거죠. 그리고 이제 그 단계를 끝냈습니다. 다른 모든 분야로 넘어가고 있어요. 테크 종사자들이 지난 1년간 겪은 경험, 즉 AI가 "유용한 도구"에서 "나보다 일을 잘하는 존재"로 바뀌는 걸 지켜본 그 경험을 이제 모든 사람이 하게 될 거라는 거예요. 법률, 금융, 의료, 회계, 컨설팅, 글쓰기, 디자인, 분석, 고객 서비스. 10년 후가 아니에요. 이 시스템을 만드는 사람들은 1~5년이라고 말하고, 어떤 사람들은 그보다 짧다고 해요. ...

1. Opus 4.6 출시 → 클로드 코드 발견 평소에 클로드를 자주 쓰는 편인데 클로드 데스크탑 Cowork 가 핫하다고 해서 다운로드 받아놓고 사용하지는 않고 있었거든요. 클로드 웹버전이 편하다보니 무거운 로컬에서 작업하기도 싫었고 Cowork 로 작업해본 것이라고는 애플 메모장에서 메모를 불러온 것 정도였습니다. 편하기는 한데 딱히 생산성을 높일만한 것이 생각나지 않았습니다. 가끔 아이메시지를 보내는 여자친구에게 자동 답장을 구현하는 소소한 재미 정도? 지난주 금요일에 Opus 4.6 이 출시된다고 해서 기대가 컸는데 정말 출시 되었습니다! 투자에 도움이 된다고? 조금만 데이터가 많으면 윈도우가 뻗어 버리는데 토큰이 늘어났다고? Market Radar 에서 조금만 대화해도 뻗어버려서 다시 대화창을 열어야 했는데 그런 일은 확실히 줄어들더군요! → 컨텍스트 압축 속도도 확연히 빨라짐 평소에 클로드로 Radar/Compass 작업을 많이 하다보니 답변에도 그러한 내용이 묻어 있네요. 그러다가 문득 자동화를 하고 싶은 작업이 생겼습니다. 시리즈 연재로 Market Radar, Compass 를 쓰고 있는데 자료를 수집하는데 시간이 꽤 많이 듭니다. 최대한 프롬프트를 만들어서 시리즈 연재를 하기전에 비해서 시간을 많이 줄이기는 했지만 연재를 하는 날에는 시간 소모가 너무 많아서 다음 작업을 하기 힘든 날이 많았거든요. 결론적으로 정보 수집 단계에서 발생하는 시간의 80%를 절감했습니다. 2. 만든 것들 COT 대시보드 가장 최근에 코딩할때는 Jupyter Notebook 을 사용했는데 이 정도면 충분하다고 생각했고 크게 불편하지는 않았어요. 중간중간 막히는건 Gemini 에 시켰는데 꽤나 잘해내서 "이제 코딩을 안해도 되겠구나. 정말 편하구나" 생각했거든요. 코딩을 하면서 스스로가 지식 노동자라는 생각이 드는건 어쩔 수 없었습니다. 이 정도 노동은 해야하지 않냐고 생각했죠! Opus 4.6 이 출시되고 우연히 "코드" 탭을 눌러서 이것저것 해봤는데 정말 놀랍더군요. 스스로 테스트까지 해주면서 완성 평소 COT 데이터를 분석하고 싶었으나 작업을 시작하는 것 자체가 귀찮았습니다. 일단 데이터를 가져와서 탐색 해야 함 데이터의 구조를 분석하고 의미를 뽑아 내야 함 시각화를 하고 대시보드를 만들고 꾸준히 데이터가 들어오도록 파이프 라인을 세팅해야 함 물론 할 수 있지만 시간도 많이 들어서 "시작 자체가 엄두가 안나는 작업" 이었거든요. → 이런걸 할때는 스스로가 노동자라는 생각이 들죠. 클로드 코드 → 귀금속에 대해서 COT 데이터 가져와서 시각화 대시 보드 만들어줘. 한방이면 됩니다. 그럼 프롬프트에서 여러 자료를 조사 해서 계획을 세웁니다. 계획을 수립하는 과정에서 저도 몰랐던 것을 배우게 됩니다. COT 데이터에는 다양한 소스가 있구나. 상품 종류에 따라서 Disaggregated + TFF Report 기준이 다르구나. 국채의 경우 흔히 말하는 헤지펀드가(투기 세력) Leveraged Funds 로 분류되는구나. 귀금속의 경우 헤지 펀드는 Managed Money 로 분류되는구나. 어떤 방향으로 나아갈지는 지시가 명확해야 합니다. AI 에게 명확한 지시를 내리기 위한 사고력은 앞으로 더 중요해질 겁니다. 처음부터 최근 3년, 5년, 10년이 한 그래프에 나타났던 것은 아닙니다. 한 그래프로 보더라도 과거의 추이를 알면 현재의 과열 국면이 어느정도인지 알 수 있기에 추가한 것입니다. 최근 자금이 몰리는 섹터가 궁금해서 추가한 것인데 "데이터 수집부터 시각화까지" 모두 해주니까 저는 "기획"에만 집중하면 됩니다. 지표들이 많다보니 주석을 달아달라고 요청하는데 인간 개발자였으면 귀찮아 했을 법하지만... 저는 기억력이 나쁜편이라 이런 곳에 주석을 많이 달아달라고 했지만 한번도 ...

Claude Code의 치명적 약점: 기억력 Claude Code는 코드를 작성하고, 파일을 읽고, 터미널 명령어를 실행하는 강력한 도구입니다. 그런데 한 가지 치명적인 약점이 있어요. 대화가 길어지면 앞에서 한 얘기를 까먹습니다. 이건 버그가 아니라 구조적 한계예요. Claude Code는 "컨텍스트 윈도우"라는 정해진 크기의 작업 공간 안에서 동작합니다. 시스템 프롬프트, 대화 히스토리, 파일 내용, 도구 실행 결과가 전부 이 공간을 나눠 씁니다. 공간이 가득 차면? "Prompt is too long" 에러가 뜨면서 아무것도 못 합니다. 저도 파일 8개를 한번에 읽히다가 이 에러를 6번 연속으로 맞았습니다. 압축도 안 되고, 되감기도 안 되고, 결국 세션을 새로 시작해야 했어요. 그 삽질 끝에 정리한 컨텍스트 관리법을 공유합니다. 1. 컨텍스트 상태 확인: /context 먼저 현재 상태를 알아야 관리할 수 있겠죠. /context 명령어를 입력하면 이런 정보가 나옵니다: Context Usage Model: claude-opus-4-6 Tokens: 42k / 200k (21%) Estimated usage by category Category Tokens Percentage System prompt 6.1k 3.0% System tools 15.7k 7.8% ... 무엇이 공간을 차지하는지 카테고리별로 보여줍니다. 작업 중간중간 확인하는 습관을 들이면, 갑자기 터지는 상황을 예방할 수 있어요. 2. 컨텍스트가 꽉 찼을 때 대처법 아직 여유가 있을 때 → /compact 대화 내용을 요약해서 압축합니다. 히스토리는 유지하면서 토큰을 절약하는 방법이에요. /compact 특정 내용만 남기고 싶으면 지시를 추가할 수도 있습니다: ...

1. 퇴사 후 작가로서의 첫 한 달 2025년 12월 31일, 마지막 근로소득자로서의 날을 마감했습니다. 10년간 CISO로 일하면서 쌓아온 것들을 뒤로하고, 자본소득으로 살아가는 삶을 선택했습니다. 그런데 막상 퇴사하고 보니 저는 '전업투자자'가 아니라 '작가'가 되어 있었습니다. 사실 돈을 받지 않아도 글은 쓰고 있었습니다. 투자 공부를 하면서 정리한 내용들, 시장을 바라보는 저만의 시각들. 그걸 꾸준히 올리다 보니 Valley Space에서 유료 집필 작가를 모집하고 있었고, 용기를 내어 신청했습니다. 중간중간 어려움도 있었지만 이번달 Market Radar 13회, Market Compass 16회를 작성했습니다! 프롬프트 수십 번 꾸준하게 글을 올려야 하다보니 저만의 최적화 루틴이 필요했습니다. 글 한 편당 30분만 줄여도 누적되면 엄청난 시간이니까요. 기존에 AI를 잘 활용하고 있다고 생각했는데, 저는 AI를 쓸 줄 몰랐던 것이었습니다... 조금이라도 시간을 절약할 수 있는 포인트를 찾아서 정말 프롬프트를 과장하지 않고 수십 번은 고치면서 최적화를 해나가는 과정이 너무 힘들었습니다. 같은 프롬프트라도 AI 서비스마다 서로 다르게 반응하는 부분도 신경써야 했구요. 첫 주에는 정말 혼이 나갔습니다. 아프면서도 쉬지 못하고 글을 올려야 했습니다. 노로바이러스에 걸렸을 때도, 감기에 걸렸을 때도 글은 올려야 하기에 ㅠㅠ 😭 글을 쓰는 것은 재미있지만 계약 기간 동안 휴가가 없다는 게 부담이었습니다. 그래도 여러 번 작성할수록 손에 익숙해지는 건 사실입니다. 한 달이 지나니 컨텐츠를 소싱하는 속도, 글을 작성하는 속도 모두 증가했고, 수용할 수 있는 피드백들은 수용하면서 좋아요 개수가 늘어나는 걸 보면서 노력이 반영되고 있구나 싶어 기뻤습니다. 하루에 두 개가 한계 솔직히 말하면, 하루에 컨텐츠 두 개를 쓰면 하루가 끝납니다. 다른 걸 할 시간이 없습니다. Valley Insight까지 글 쓸 여유가 없었습니다. 글을 쓰고 싶어도 시간이 부족했습니다. 산업 트렌드에 대한 팔로업도 늦어지고, 투자 공부에 대한 깊이가 없어지는 것 같아 심리적으로 불안하기도 했습니다. 그래도 하나하나 하다 보면 되겠지요. 1월은 적응 기간이었다고 생각하기로 했습니다. 1월 13일, 처음으로 제대로 된 하루 퇴사하고 처음으로 '이게 내가 원하던 삶이구나' 싶은 날이 왔습니다. 컨텐츠 2개를 쓰고, 책을 3시간 읽고, 외출도 하고, 건강한 음식도 먹었습니다. 이 정도 했으면 더할 나위 없이 행복한 하루 아닐까요? 책을 많이 보고 산책도 하면서 맑은 공기를 마시려고 퇴사했는데, 역시나 컴퓨터 앞에서 공부하는 것보다 이렇게 지내는 게 더 좋았습니다. 공동집필, 그리고 새로운 기회 1월 중순, 공동집필 기회가 생겼습니다. 책에 내 스토리가 들어간다고 여기저기 자랑하고 다녔습니다. 😆 퇴사하고 이렇게 새로운 기회가 열린다는 게 더 신기했습니다. 돈을 받지 않아도 썼을 글인데, 꾸준히 쓰다 보니 이런 일이 생기는구나 싶었습니다. 잊지 말아야 할 것 손글씨로 메모를 남겼습니다. 부자가 되려고 전업을 하는 것이 아님을 잊지 말아야 한다. 우선순위는 늘 건강, 여자친구와 가족, 그 다음이 투자입니다. 평일에 시간이 있으니...