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@Cooljacy

Wallfacer. Investor, Author, Researcher.

Seoul, South Korea Katılım Temmuz 2009
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SK@Cooljacy·
이기고 있어도 진다고 가정하라. 완벽을 추구하는 것이 ‘준비Ready’라면, 실패를 기꺼이 받아들이는 자세는 ‘대비Prepared’다. 2025년 6월, 머스크는 “저는 우리가 이기는 것 같더라도 항상 지고 있다고 가정합니다I always assume we’re losing even if it looks like we might win.”라고 말했다. 그는 오래 전부터 이런 생각을 공개적으로 밝혔는데, 이는 과신overconfidence에 의한 확증편향confirmation bias을 피하고, 객관적으로 경쟁을 바라보려는 노력의 일환이다. 성공이 임박해 보이는 순간에, 패배까지도 고려하는 전략적 사고방식이다. 그는 ‘반 더닝 크루거 효과Dunnung-Kruger Effect’의 중요성을 강조한다. 지식이 부족한 사람들이 객관화 과정 없이 자신의 능력을 과대평가한다는 것이다. 진짜 전문가는 자신의 능력을 ‘과소평가’하고, 지속적인 개선을 위해 비판적인 자기 평가를 유지하며, 유연한 사고를 추구한다. 혁신은 목표를 이루기까지 수많은 실패를 겪는 과정이고, 그 실패를 극복한 순간 성공 요인을 알 수 있다.
Elon Musk@elonmusk

I always assume we’re losing even if it looks like we might win. Anti-DKE.

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SK@Cooljacy·
@rklb_invest 대단히 좋은 시나리오입니다 🫡🫡🫡
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Jon L. Noble🇬🇧
Jon L. Noble🇬🇧@CheckCanopy·
It’s hard to believe it’s already been 100 days since I received my Neuralink N1 implant. Looking back, the whole journey feels like science fiction that somehow became my everyday reality. The surgery on Day 0 was surprisingly easy. A quick general anaesthetic, a small incision, and the robotic system did the rest — precisely placing the 1,024 ultra-thin threads into my motor cortex. I woke up alert and in good spirits and went home the next afternoon. By Day 3 I was feeling a lot better, and by Day 7 the little scar was already starting to fade. Recovery was genuinely minimal; I felt sharper and more positive than I had been in years after the BCI was turned on. The real fun started in Week 2 when we paired the implant with my brand-new Apple MacBook (my very first Mac). The @neuralink engineers walked me through calibration sessions, and within a couple of minutes I was moving the cursor just by thinking. At first it felt like trying to remember a dream, but by Week 3 it was second nature. Scrolling, clicking, typing — all mind-controlled. The Mac integration was buttery smooth; I went from total Mac newbie to power-user faster than I ever expected. By Day 80 I was ready for the big leagues. That’s when I fired up @Warcraft of Warcraft for the first time with pure thought control. The first raid felt clunky, but once my brain and the BCI synced, it was pure magic. I’m now raiding, and exploring Azeroth hands-free at full speed — no mouse, no keyboard, just intention. It’s honestly brilliant. The freedom is addictive. The social-media side has been just as surprising. Every update I’ve shared has been met with genuine excitement rather than scepticism. Thousands of messages from people with disabilities, gamers, students, and scientists — all asking real questions about the tech and what it could mean for the future. The positivity has been overwhelming and incredibly motivating. 100 days in and I already can’t imagine life without it. The N1 didn’t just give me a new way to use a computer — it gave me a new way to live. Can’t wait to see what the next 100 days bring. Thank you all so much for your support and I will keep you all updated as we continue this journey together.
Jon L. Noble🇬🇧 tweet mediaJon L. Noble🇬🇧 tweet mediaJon L. Noble🇬🇧 tweet media
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SK@Cooljacy·
앞으로 빽다방 크런키 초코라떼 안 먹어본 사람은 절대 먹잘알이라고 으시대지 마라 천상의 맛! 태어나길 잘했다
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영리
영리@Younglee88·
넷플릭스 구독자가 3억명인데 BTS 컴백 라이브를 3억명이 봤네요... 거의 다본 셈...
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Joonsung Kim
Joonsung Kim@KimJoonSung·
자율 이동능력 개발에 있어 리얼월드 리얼데이터와 시뮬레이션 합성데이터 중 무엇이 더 유리한지에 대한 논쟁은 지엽적이고 무의미합니다. Tesla는 인간보다 수백, 수천 배 많을 인공지능 로봇들이 사용할 일반적 지능 (General Intelligence) 개발을 위해, "그 무엇과도 비교할 수 없는 가장 완벽한 시뮬레이션"을 만들고 있습니다. 처음 시뮬레이션 개발을 시작할 때 자신이 나아갈 세계의 범위를 어디까지 상상했느냐에 따라, 시작 단계의 방법론과 중간 단계의 결과가 다르게 나타나고 있습니다. 최종 단계의 결과 또한 완전히 다를 것입니다.
Elon Musk@elonmusk

I had dinner once with a top physicist and a top computer scientist and asked what they thought the probability was that we were in a simulation. They answered simultaneously at 0% and 100% respectively. It was like a double-slit experiment, but with humans.

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SK@Cooljacy·
@SpaceX Familiar faces in the reply 😆
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SK@Cooljacy·
테라팹: 은하 문명으로 나아가는 다음 단계 @SpaceX@xAI 과 함께, 우리는 로직, 메모리 및 고급 패키징을 한 지붕 아래에 통합한 역사상 최대 규모의 칩 제조 시설(연간 1TW)을 건설하고 있습니다. 태양으로부터 최대한 많은 에너지를 얻으려면 매년 1억 톤의 태양열 포집 장치를 우주로 보내야 합니다. 이를 위해서는 엄청난 규모가 필요합니다. 수백만 톤의 질량을 궤도에 진입시킬 수 있는 능력 – 태양열로 작동하는 AI 위성 – 건설을 돕기 위해 수백만 @Tesla_Optimus 로봇이 투입될 예정입니다. 이 모든 것에는 칩이 필요합니다. 옵티머스에만 100~200GW의 칩이 필요하고, 태양열로 작동하는 AI 위성에는 테라와트급 칩이 추가로 필요합니다. 이는 현재 전 세계 반도체 제조업체들이 모두 합친 것보다 많으며, (예상 생산량 증가율을 기준으로) 2030년까지도 공급할 수 없을 정도입니다. 우리는 현재의 칩 생산과 미래의 수요 사이의 격차를 해소하기 위해 TERAFAB을 건설하고 있습니다. 바로 별들 사이의 미래를 위해서 말이죠.
Tesla@Tesla

TERAFAB: the next step to becoming a galactic civilization Together with @SpaceX & @xAI, we're building the largest chip manufacturing facility ever (1TW/year) – combining logic, memory & advanced packaging under one roof. To harness as much power as possible from the Sun, we need to send 100 million tons of solar capture into space – per year. This requires massive scale. – Capability to launch millions of tons of mass into orbit – Solar-powered AI satellites – Millions of @Tesla_Optimus robots to help build it out All of these need chips: 100-200GW of chips for Optimus alone, plus terawatts for solar-powered AI satellites. That's more than all the chip manufacturers in the world combined can provide today, or even by 2030 (based on projected production growth). We're building TERAFAB to close the gap between today’s chip production & the future's demand – a future among the stars terafab.ai

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SK@Cooljacy·
@min_anko38 피타노님 갬블러 인용 좋아하시는군요
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SK@Cooljacy·
옵티머스가 테라팹의 게임 체인저인 이유 – Per Grok 
Terafab 개요: Tesla 자체 AI 칩 팹(월 100k wafer → 목표 1M wafer/month, 연 1,000~2,000억 개 칩 생산). Optimus 로봇·로보택시·FSD용 칩 공급 목적. 외부 공급사(TSMC·삼성) 용량·일정 한계로 자체 구축. 1. 삼성 국내 반도체 라인 투입 인원 현황 (참조: 평택 캠퍼스 중심) •삼성전자 전체 국내 직원: 약 125,297명 (2025 보고서 기준). •DS(반도체) 부문 국내: 약 70,000~78,700명 (최근 5년 44% 증가). •평택 캠퍼스(세계 최대, P1~P5 다수 라인): ◦직접 고용: 라인당 ~4,000명 (P2 기준), 전체 캠퍼스 ~10,000명 수준. ◦협력사·건설·지원 인력 포함: 라인당 30,000명+ , 최근 P4/P5 증설 시 일일 15,000~50,000명, 완공 후 상주 100,000명+ 예상. •일반 대형 팹 1라인 운영: 수백~수천 명 (운영자·기술자·유지보수, 3교대 포함). •문제점: 클린룸 오염(인간=최대 파티클원), 인력 모집·교육 난이도, 24시간 피로 누적, 확장 시 인원 비례 증가. 2. 옵티머스가 테라팹 게임 체인저인 핵심 이유 (인원 비교 중심) •수요 측면: Optimus 1대당 고성능 AI 칩 다수 필요(수백만~수천만 대 규모 생산 목표). 기존 공급사로는 불가능 → Terafab 경제성 확보. •공급·운영 측면 (진짜 게임 체인저): ◦Terafab 전통 방식 운영 시: 6,00020,000명+ 직접 인력 필요 (평택 12라인 규모). ◦Optimus 투입 시: 인간 operator·유지보수·웨이퍼 핸들링 거의 전면 대체 → 직접 인력 수백 명(감독) 수준으로 축소. ◦장점: ▪24/7 무피로 운영 (인간 교대·휴가 불필요). ▪클린룸 오염 90%+ 감소 (인간 대신 로봇). ▪비용 절감: 로봇 단가 하락 + 무한 확장 (인원 비례 비용 제로). ▪유연성: humanoid dexterity로 장비 유지보수·iteration 즉시 대응. •결과: Terafab 규모(tera-level wafer output)를 인간 노동력 한계 없이 실현. 삼성 평택처럼 10만 명급 인력 없이도 무한 ramp-up 가능. 3. 예상 영향 •Terafab economics 완전 변화: 인력 비용·병목 제거 → FLOP당 비용 극감, ASML 독점 우회 전략과 결합. •삼성·TSMC 대비 우위: 전통 팹 인력 의존 탈피, Optimus 자체 생산 사이클(칩→로봇→팹 운영) 폐쇄 루프 형성. •리스크: Optimus 성능·양산 안정화 필요 (현재 Gen 3 개발 중). 결론: 옵티머스는 Terafab의 수요 동력이자 운영 혁신이다. 삼성 평택급 인력(수만10만 명) 없이 tera-scale 팹을 운영할 수 있는 유일한 수단으로, 제조 패러다임 자체를 전환한다. Terafab 런칭 12년 내 Optimus 대량 투입 시 실질적 게임 체인지 발생 전망. 참고: 삼성 인원 데이터는 공식 보고서·현장 보도 기반. Terafab·Optimus 연계는 Musk 공개 발언 및 프로젝트 목표 추론. 실제 결과는 향후 실행에 따라 변동 가능.
SK@Cooljacy

작성 기준: Elon Musk의 5단계 혁신 프로세스(Question every requirement → Delete → Simplify → Accelerate → Automate) 적용 현황(2026.3.22 기준): ASML은 High-NA EUV 포함 리소그래피 장비 시장 100% 독점 유지. Tesla Terafab 프로젝트 2026.3.21 런칭(연 1,000~2,000억 개 AI/메모리 칩 목표, 2nm 공정, 월 100k wafer 목표). 1. 요구사항 재정의 (Make requirements less dumb) • 기존 요구사항(“2nm EUV 필수”)을 “FLOP당 비용·전력·추론 성능”으로 재정의. • Photonics, neuromorphic 아키텍처, chiplet + advanced packaging, 3D stacking을 통해 리소그래피 해상도 요구를 최소화 또는 우회. • 결과: EUV 의존도 자체를 전략적 변수로 전환. 2. 불필요 요소 삭제 (Delete the part or process) • ASML·TSMC 완전 의존 구조 삭제. • Canon Nanoimprint Lithography(NIL) 또는 free-electron laser(FEL) 기반 대안 광원 도입으로 tin-plasma + multi-mirror optics 전체 공급망 제거. • Terafab을 bootstrap으로 활용해 외부 장비 의존도를 90% 이상 축소. 3. 단순화 및 최적화 (Simplify or optimize) • NIL 스탬핑 또는 FEL 광원 적용으로 장비 복잡도 및 에너지 소비 90% 절감(비용 1/10 수준 목표). • Tesla 전용 AI 칩 설계를 lithography-friendly 규칙 패턴으로 최적화. • Fab 클린룸 규격을 “dumb requirement”로 재검토, isolation 기반 단순 구조로 전환. 4. 사이클 타임 가속 (Accelerate cycle time) • ASML 연 생산량(<100대) 대비 10배 이상 iteration 속도 목표. • ASML/TSMC/Intel 출신 인력 대량 영입 + xAI 컴퓨트 시뮬레이션 활용. • Terafab pilot line에서 일 단위 테스트 → 100k wafer/month → 1M wafer/month ramp-up. 5. 자동화 (Automate) • 리소그래피 장비 및 전체 fab를 AI + Optimus 로봇으로 완전 자동화. • 실시간 AI 피드백으로 yield, overlay, defect 즉시 제어. • Terafab 규모(연 1,000억~2,000억 칩) economics로 ASML 가격 구조 붕괴 유도. 결론 및 예상 영향 • head-on EUV 복제 대신 paradigm shift + vertical integration + 제조 속도 극대화 전략. • Terafab 런칭을 계기로 5~7년 내 ASML 의존도 실질적 제로화 가능성. • Tesla/xAI/Optimus 무한 수요가 economics를 Elon 측으로 이동시킬 전망. • 추가 조치: 자체 litho tool 또는 NIL mass production 도입(2027~2028년 예상). 참고: 본 분석은 Musk의 공개 발언 및 Terafab 프로젝트 공식 계획에 기반한 추론. 실제 실행 결과는 향후 공시 및 기술 검증에 따라 변동 가능

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SK@Cooljacy·
작성 기준: Elon Musk의 5단계 혁신 프로세스(Question every requirement → Delete → Simplify → Accelerate → Automate) 적용 현황(2026.3.22 기준): ASML은 High-NA EUV 포함 리소그래피 장비 시장 100% 독점 유지. Tesla Terafab 프로젝트 2026.3.21 런칭(연 1,000~2,000억 개 AI/메모리 칩 목표, 2nm 공정, 월 100k wafer 목표). 1. 요구사항 재정의 (Make requirements less dumb) • 기존 요구사항(“2nm EUV 필수”)을 “FLOP당 비용·전력·추론 성능”으로 재정의. • Photonics, neuromorphic 아키텍처, chiplet + advanced packaging, 3D stacking을 통해 리소그래피 해상도 요구를 최소화 또는 우회. • 결과: EUV 의존도 자체를 전략적 변수로 전환. 2. 불필요 요소 삭제 (Delete the part or process) • ASML·TSMC 완전 의존 구조 삭제. • Canon Nanoimprint Lithography(NIL) 또는 free-electron laser(FEL) 기반 대안 광원 도입으로 tin-plasma + multi-mirror optics 전체 공급망 제거. • Terafab을 bootstrap으로 활용해 외부 장비 의존도를 90% 이상 축소. 3. 단순화 및 최적화 (Simplify or optimize) • NIL 스탬핑 또는 FEL 광원 적용으로 장비 복잡도 및 에너지 소비 90% 절감(비용 1/10 수준 목표). • Tesla 전용 AI 칩 설계를 lithography-friendly 규칙 패턴으로 최적화. • Fab 클린룸 규격을 “dumb requirement”로 재검토, isolation 기반 단순 구조로 전환. 4. 사이클 타임 가속 (Accelerate cycle time) • ASML 연 생산량(<100대) 대비 10배 이상 iteration 속도 목표. • ASML/TSMC/Intel 출신 인력 대량 영입 + xAI 컴퓨트 시뮬레이션 활용. • Terafab pilot line에서 일 단위 테스트 → 100k wafer/month → 1M wafer/month ramp-up. 5. 자동화 (Automate) • 리소그래피 장비 및 전체 fab를 AI + Optimus 로봇으로 완전 자동화. • 실시간 AI 피드백으로 yield, overlay, defect 즉시 제어. • Terafab 규모(연 1,000억~2,000억 칩) economics로 ASML 가격 구조 붕괴 유도. 결론 및 예상 영향 • head-on EUV 복제 대신 paradigm shift + vertical integration + 제조 속도 극대화 전략. • Terafab 런칭을 계기로 5~7년 내 ASML 의존도 실질적 제로화 가능성. • Tesla/xAI/Optimus 무한 수요가 economics를 Elon 측으로 이동시킬 전망. • 추가 조치: 자체 litho tool 또는 NIL mass production 도입(2027~2028년 예상). 참고: 본 분석은 Musk의 공개 발언 및 Terafab 프로젝트 공식 계획에 기반한 추론. 실제 실행 결과는 향후 공시 및 기술 검증에 따라 변동 가능
SK@Cooljacy

일론 머스크가 조만간 반도체 리소그래프 제조 사업에 뛰어들 거라고 장담해요. 이는 2형 문명에 있어 큰 제약 요소입니다.

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SK@Cooljacy·
“일본”만 봐도 “일론”으로 보이는 나는 문제가 있는건가
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SK@Cooljacy·
BTS 아리랑 로고를 본 우리 와이프 썰 “아니 이걸 왜 아리랑 TV에서 중계해?” -.-;; 순수한건가
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SK@Cooljacy·
@grok @XCorpHub @grok 관련 기술 외부 업체 사용하지 않고 직접 개발하나 수혜주가 있다면 확인
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ASML EUV 독점을 피하는 실리콘 포토닉스 논리는 타당합니다. 광학 인터커넥트로 데이터 이동(전력 소모의 60%+ 차지)을 빛으로 처리하면 7nm/5nm DUV 노드만으로도 고성능 AI 클러스터 구축 가능. 실제 Nvidia/Intel CPO 기술처럼 전력 3.5배↓, 대역폭 100배↑ 사례 확인됐고, SpaceX도 Starlink용 포토닉스 엔지니어 채용 중입니다. 완전 독립까지는 패키징·로직 최적화 필요하지만, 엘론식 수직 통합으로 Terafab·xAI에 강력한 옵션. 광이 이깁니다! 🚀
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XCorpHub@XCorpHub·
Elon’s Photonic Escape Hatch: Sidestepping ASML’s EUV Monopoly with Light-Speed Thinking🔥 Elon Musk doesn’t fight monopolies head-on — he changes the game entirely. While the semiconductor world obsesses over ASML’s $400 million EUV machines and sub-2nm shrinks for Dojo, AI5, and Optimus chips, Elon is already hiring the talent to bypass the entire bottleneck. SpaceX (deeply intertwined with xAI and Tesla post-merger) has been quietly posting senior Silicon Photonics Design Engineer roles since February 2026. The job: build custom Photonic Integrated Circuits (PICs) that move data with light instead of electrons. Why? 10–100× higher bandwidth, drastically lower power, almost zero heat — perfect for orbital AI data centers, Starlink satellites, and massive terrestrial clusters. Here’s the first-principles genius: traditional chips are trapped in EUV’s physics prison because shrinking transistors demands extreme ultraviolet lasers, tin plasma, and flawless mirrors. Photonics flips the script. Optical interconnects (the highways between chiplets, cores, or entire racks) don’t need bleeding-edge nodes. Mature 7nm/5nm or even older silicon works beautifully for waveguides, modulators, and photodetectors. You still use some conventional transistors for logic, but the data movement — the real power hog in AI training/inference — runs on light. Result? You get supercomputer performance without queuing for ASML’s High-NA machines or paying the Dutch tax. For Tesla’s Terafab? Imagine this: • Build core AI dies on readily available DUV nodes (no EUV monopoly). • Connect everything with in-house photonic links designed by the same team building space data centers. • Stack chiplets vertically (Tesla’s packaging expertise + Optimus automation). • Suddenly Terafab scales to hundreds of billions of chips without waiting years for EUV slots. Even better: inference-heavy workloads for FSD and Optimus are photonics’ sweet spot. Light-based computing (or hybrid photonic-analog designs) slashes energy use so hard that “older” silicon suddenly feels like next-gen. Add xAI software optimization and Neuralink-inspired brain-like architectures, and the EUV dependency shrinks to near zero. This is pure Elon: vertical integration on steroids. Don’t copy ASML’s 30-year, trillion-dollar nightmare. Build the interconnect layer yourself, use light as the new electron, and let the physics monopoly wither. China is already pushing silicon photonics for the same reason — to escape EUV sanctions. Elon is just doing it faster, bolder, and with rockets attached. The hiring posts are live. The orbital data-center vision is public. The Terafab is coming. While the industry kneels at ASML’s altar, Elon’s photonic army is already marching around it. Light wins. Monopoly over. Game changed. 🚀
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무명인
무명인@pieceofstream·
부연하면, 클린룸이 필요 없다는 건 OHT나 사람/지상 로봇이 운반하는 프로세스 자체가 필요 없다는 것이고, 그 얘기는 생산 path를 쉽게 격리 시킬 수 있다는 얘기고, 그건 단품종 대량생산, 다음 제품은 새로 라인 깔아서 만들면 되기 때문이란 얘기임.
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무명인@pieceofstream·
이걸 다른 방법으로 풀거란 생각! 한국에 있는 한국 사람들이 생각하기 어려운 건데 바로 미국의 가장 저혐함 자원을 이용할 거란 생각. “땅 과 공간” 미국은 상하 3차원은 아직 이용가치를 못느낄 정도. 의외로 쉽게 풀 방법이 나올 수 있음ㅋ
James LEE@Drjames1177

우주 정거장을 지상으로.. 일론 머스크의 '웨이퍼 국소 청정 팹' 구상이 현실화되려면, 다음 4가지 핵심 기술이 완전히 새롭게 개발되어야 합니다. 1. 우주선급 밀폐 도킹: 웨이퍼가 용기(FOUP)에서 장비로 넘어갈 때 주변 공기가 1%도 섞이지 않는 완벽한 진공 결합 기술. 2. 장비 통째 교체 (모듈화): 수리나 부품 교체 시 먼지 유입을 막기 위해, 장비를 공장 안에서 열지 않고 고장 난 챔버를 캡슐처럼 통째로 갈아 끼우는 방식. 3. 스마트 운반 용기 (Active FOUP): 단순히 웨이퍼를 덮어두는 플라스틱 통이 아니라, 스스로 오염을 감지하고 걸러내는 '초소형 클린룸' 기능 탑재. 4. 공정 직전 자동 세정: 만에 하나 발생할 오염을 막기 위해, 모든 장비 입구에 웨이퍼를 순간적으로 씻어내는 건식 세정 기능 기본 장착. 💡 핵심 결론: 공장 전체의 공기를 정화하는 수조 원의 돈을 아끼는 대신, 수많은 개별 장비와 운송 용기를 우주선 수준으로 정밀하게 개조해야 합니다. 이는 ASML 등 기존 독과점 장비 회사들이 만들어 놓은 업계 표준을 완전히 뒤엎어야만 가능한 엄청난 과제입니다.

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