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우리는 지구별에서 잠깐 휴가를 보내고 있는 것이나 마찬가지다. 우리는 축복받은 이 초록별에 갑자기 나타나서 다른 이들과 삶을 공유하게 되었다. 이곳에서 시간을 보내다 불가사의한 곳으로 돌아간다. 그러니 이곳에 머무는 시간을 최대한 즐기자. 그러려면 지혜로운 소크라테스의 조언처럼 언제나 자신을 살펴봐야한다. 내가 삶의 여정을 위해 갖춘 가장 뛰어난 능력이 무엇인지 알아야한다. 그 어떤 핑계로도 피해갈 수 없는 일이다. 좋아하는 일을 하면서 주어진 시간을 최대한 활용하고 싶은 마음은 누구나 똑같으니까. 잘할 수 있는 일을 찾으면 지구별에서의 휴가가 더 흥미롭고 보람있다. 물론 살아가는 동안 큰 슬픔도 있을 것이다. 하지만 세상의 모든 문제와 불행을 짊어지려고 할 필요는 없다. 헛된 일이다. 그저 내가 살아가는 세상을 밝게 만들기 위해 최선을 다하면 된다. 봉사에 헌신하는 동안 최선을 다해야 한다는 것이 우리가 이 여정에서 맡은 의무다. <사람은 생각하는 대로 된다>

두고두고 읽게 되는 글.

아는 것을 사라 피터 린치는 1977년부터 1990년까지 피델리티 마젤란 펀드를 운용하며 연평균 29%의 수익률을 기록했다. 13년간 운용 자산을 2천만 달러에서 140억 달러로 불린 인물이다. 그의 명언들을 읽다 보면 공통된 한 가지 감각이 느껴진다. 단순함에 대한 믿음이다. "자신이 무엇을 소유하고 있는지 알아라. 그리고 왜 소유하는지도 알아라." 린치가 가장 자주 반복한 말이다. 복잡한 수식이나 거시경제 예측보다, 그 기업이 실제로 무엇을 하는 회사인지를 설명할 수 있느냐가 먼저라는 것이다. 5학년 아이에게 설명할 수 없다면 아직 이해한 게 아니라고도 했다. 흥미로운 건 그가 틀린 확률을 스스로 인정했다는 점이다. 열 번 중 여섯 번만 맞으면 훌륭한 투자자라고 했다. 나머지 네 번은 틀린다는 뜻이다. 그는 이걸 부끄러워하지 않았다. 오히려 그 전제 위에서 전략을 짰다. 이기는 종목이 지는 종목보다 더 많이 오르도록 포트폴리오를 구성하는 것, 그게 핵심이었다. 두려움에 대한 그의 말도 인상 깊다. 주식으로 돈을 잃게 만드는 가장 큰 원인은 폭락이 아니라 폭락을 준비하느라 시장을 떠나는 것이라고 했다. 하락을 예측하려다 잃은 돈이 실제 하락에서 잃은 돈보다 훨씬 많다고. 이건 역설처럼 들리지만, 시장의 역사를 보면 반복해서 증명되는 사실이다. 린치의 철학은 결국 현실 감각에 닿아 있다. 머릿속 시나리오가 아니라 기업의 실제 이익, 재무 상태, 사업의 변화를 직접 확인하라는 것이다. 주식 뒤에는 기업이 있고, 기업 뒤에는 사람들의 삶이 있다. 그걸 잊지 말라는 말이다.

솔라나 Seeker폰 SeekerClaw 정말 섬세하게 잘 만든 느낌 다음은 처음 사용해보는 사람들을 위한 꿀팁과 사용후기 <기본 설정 꿀팁> 1. 초기 API key는 Anthropic만 사용한데, skip을 눌러서 OpenAI API key로 설정도 가능하다. 2. 앤트로픽을 쓰는 경우 Opus 4.6 대신에 Sonnet 4.6을 사용하면 사용 요금을 40% 가량 저렴하게 사용할 수 있다. @SeekerClaw 로 코딩을 할게 아니라면 그냥 Sonnet 4.6을 쓰면 된다. 3. 코딩이 필요하다면 순정 @openclaw 에 ChatGPT OAuth를 연결해서 쓰면 사실상 무제한 무료로 사용을 할 수 있는데, 생각보다 이걸 아는 사람들이 별로 없다. 4. SeekerClaw 앱에서 Settings로 들어가서 아래로 메뉴를 내리면 @solanamobile 지갑을 연결해서 SeekerClaw에서 지갑 컨트롤도 가능하다. 꼭 해두는 것을 추천 5. Jupiter API Key도 꼭 발급 받아서 연결하자. @JupiterExchange 애그리게이터를 통한 토큰 스왑, 좀 더 정밀한 지갑 포트폴리오 트랙킹이 가능하다. (free 티어는 분당 60 req로 사용이 가능) - API key 발급 링크는 댓글에 6. 솔라나폰의 Camera, GPS, Contacts, SMS, Phone Calls는 각각의 권한(permissions) 관리가 가능하다. 어떤 편의 기능을 이용하고 싶느냐에 따라 각기 권한 설정을 해주면 된다. 7. 현재 @clawpumptech 와 @Dune 스킬을 import할 수 있으니 한 번 사용해보는 것을 추천 <사용후기> 그냥 잘 만들었다. 설정 방법도 편하게 잘 해놨고, 시스템도 안정화되어 있고, OpenClaw 초보자들이 입문해서 사용하기 좋게 정말 잘 만들었다고 생각한다. 앞으로 OpenClaw 온보딩 시키는 앱들이 많이 참고를 하지 않을까 싶은 생각이 든다. 꼭 SeekerClaw를 사용해보시길.

코인판에서 투자자가 되기로 결심하고 스무 번도 더 본 영상입니다. 우연히 오랜만에 다시 보게 되었는데, 역시나 너무 좋아서 자막 작업하고 올려봅니다. 재밌게 보세요ㅎ

좋은 말로 할때 읽으세요 --------------------- 좋아, 이제 왜 부자들이 규칙을 깨는 걸까? 그리고 여기 흥미로운 점이 있어. 사람들이 실제로 어떻게 부자가 되는지 보면, 우리가 들은 동화 같은 이야기가 아니라 실제로 일어나는 걸 보면, 거의 모든 부자가 규칙을 깨는 걸 알 수 있어. 규칙을 따르는 것만으로는 부자가 될 수 없어. 왜냐하면 규칙은 너를 가난하게 유지하도록 설계되었기 때문이야. 내가 말하는 건 사회가 가르치는 규칙들, 학교 가기, 좋은 성적 받기, 안정적인 직장 구하기, 열심히 일하기, 위험 피하기, 빚 피하기, 세금 제대로 내기, 65세에 은퇴하기. 이런 규칙들은 순종적인 노동자를 만들기 위해 설계된 거야. 부자를 만들기 위한 게 아니지. 오늘 나는 왜 이런지 정확히 설명할게. 이해돼? 좋아, 그래서 너는 좋은 성적을 받으라고 배워. 왜? 좋은 성적이 지시를 잘 따르고 정보를 외울 수 있다는 걸 보여주니까. 하지만 문제는 이런 기술들이 너를 좋은 직원으로 만들 뿐이라는 거야.고용주들은 좋은 성적으로 성공하지 않아. 그들은 다른 사람들이 보지 못하는 기회를 보고, 다른 사람들이 하지 않는 위험을 감수하니까. 그래서 우리가 배운 규칙들은 노동자 규칙이야. 부를 쌓는 규칙이 아니지. 노동자 규칙을 따르면 노동자가 돼. 사회에는 두 가지 규칙 세트가 있어. 다른 거야.좋아, 가난한 사람들을 위한 규칙부터 시작하자. 가난한 사람들은 뭐라고 배워? 직장을 구하고 열심히 일하라. 상사가 시키는 대로 하고 권위에 의문을 제기하지 마라. 위험을 감수하지 마라. 세금을 내고 법을 따르라.이건 순종을 위한 규칙이야. 시스템에 맞추고 도전하지 말라는 규칙이지. 이런 규칙을 따르면 어떻게 돼? 생존할 수 있어. 편안할 수 있지. 하지만 절대 부자가 될 수 없어. 왜냐하면 이 규칙들은 안정적이고 예측 가능한 노동자를 만들기 위해 설계되었으니까. 매일 출근하는 노동자, 소유주를 위해 이익을 창출하는 노동자.이해돼? 이제 부자 규칙을 보자. 부자 아이들은 뭐라고 배워? 위험을 감수하라. 질문을 하고 가정을 도전하라. 돈이 어떻게 작동하는지 배우고 협상하는 법을 배워. 뭔가 안 되면 방향을 바꿔 다른 걸 시도하라. 권위는 협상 가능하다. 모든 게 협상 가능하다.그래서 부자 아이들은 가난한 아이들이 따르라고 배운 규칙을 깨라고 배워. 부자 아이들은 규칙이 유연하다고 배워. 충분한 힘, 돈, 영향력이 있으면 규칙을 피하거나 바꿀 수 있다고.기본적인 차이야. 가난한 사람들은 시스템이 고정되어 있다고 배워. 세상이 이렇게 돌아가고, 이게 규칙이야. 따르라. 하지만 부자들은 시스템이 유연하다고 배워. 이게 현재 규칙이지만, 규칙은 바뀔 수 있고, 구부릴 수 있고, 협상할 수 있어.그래서 가난한 사람들은 규칙을 벽으로 봐. 부자들은 규칙을 제안으로 봐. 이 사고방식 차이가 크지. 규칙을 벽으로 생각하면 벽 안에 머물러. 자신을 제한하고, 시도조차 안 해. 부자가 되려면 모두가 따르는 규칙을 따라야 한다고 생각하니까. 하지만 아니야. 부의 길은 그 규칙을 깨는 거야. 이해돼? 좋아, 더 구체적으로 보자. 구체적인 규칙을 보자. 첫 번째 규칙: 안정적인 직장을 구하라. 좋은 직장을 구하고 평생 그곳에서 일하라. 은퇴할 때 연금을 받을 수 있어. 하지만 이런 세상은 더 이상 없어. 연금은 사라졌어. 회사들은 언제든 사람을 해고하지. 직장 안정성은 없어. 심지어 안정적인 직장이 있더라도 너를 부자로 만들지 못해. 기껏해야 편안하게 만들 뿐이야.위험을 피하라. 사업을 시작하지 마, 너무 위험해. 안정적인 직장을 구하라. 하지만 직장도 위험해. 언제든 해고될 수 있고, 회사가 파산할 수 있어. 안정성은 없어. 유일한 안정성은 소유하는 거야. 하지만 가난한 사람들은 위험을 두려워하라고 배워. 부자들은 위험을 관리하라고 배워. 완전히 다른 사고방식이지. 좋아, 규칙 두 번째: 빚을 지지 마라. 빚은 나쁘다고 배워. 수입 안에서 살아라. 살 수 없으면 사지 마라. 소비자 빚에 대해서는 좋은 조언이야. 필요 없는 걸 사려고 신용카드 빚 지지 마. 하지만 그들이 가르치지 않는 건 부자들이 빚을 항상 쓴다는 거야. 다만 다르게 쓸 뿐이야.부자들은 자산을 사기 위해 빚을 써. 임대 부동산을 사기 위해 대출을 받고, 사업을 시작하기 위해 대출을 받아. 그리고 그 자산이 수입을 창출하니까 빚이 스스로 갚혀. 예를 들어 50만 달러를 빌려 임대 부동산을 사. 월세 3000달러로 임대해. 모기지 지불이 2500달러라면 월 500달러 이익이야. 세입자가 대출을 갚아주는 거지. 30년 후에 50만 달러나 그 이상 가치의 부동산을 소유하게 돼. 이게 부자들이 빚을 쓰는 방식이야. 하지만 가난한 사람들은 모든 빚을 두려워하라고 배워. 그래서 자산을 사기 위해 빚을 쓰지 않아. 소비에만 써. 신용카드, 자동차 대출, 급여 대출. 그런 빚은 그들을 더 가난하게 만들지. 가장 강력한 부 축적 도구 중 하나를 사용하지 못하게 해. 이해돼? 규칙 세 번째: 열심히 일하면 성공할 거야. 이게 가장 큰 거짓말이야. 열심히 일하면 성공한다고 배워. 시간만 투자하고 보상받을 거라고. 하지만 우리가 전에 논의했듯이 이건 사실이 아니야. 가장 열심히 일하는 사람들이 가장 가난한 사람들이야. 열심히 일하는 게 부를 만들지 않아. 소유가 부를 만들지. 하지만 이 규칙을 가르치는 이유는 자본주의가 열심히 일하는 노동자를 필요로 하니까. 시스템이 노동자를 필요로 해. 출근해서 소유주를 위해 이익을 창출하는 사람들. 그래서 열심히 일하는 게 미덕이야. 열심히 일하는 게 고귀하고, 성공의 길이라고.너는 이걸 내면화해. 주 60시간 일하고, 건강, 가족, 삶을 희생해. 뭐 하러? 월급 받으려고. 회사를 소유한 사람은 너 덕분에 수백만 달러를 벌지. 이게 부자들이 실제로 규칙을 깨는 방식이야. 좋아, 구체적인 예를 보자. 부자들이 어떻게 규칙을 깨고 부자가 되는지.세금을 내야 해. 세금을 안 내면 감옥 가. 보통 사람들에게는 맞아. 임금 노동자면 세금을 안 내면 IRS가 쫓아와. 자산을 압류하지. 하지만 부자들에게는 그렇지 않아. 부자들은 세금을 최소화하기 위해 회계사와 변호사 팀을 둬. 합법적으로.세법은 수천 페이지야. 부자들에게 유리한 허점으로 가득해. 사업 공제, 해외 계좌, 쉘 회사, 부동산 감가상각. 그래서 부자가 한 해에 1000만 달러를 벌어도 세금을 거의 안 내. 반면 5만 달러 버는 노동자는 20~30% 세금을 내. 이게 공정해? 아니지만 합법이야. 왜냐하면 부자들이 세법을 쓰니까. 의회에 로비하고, 정치인에게 기부해 세법이 자신들에게 유리하게 만들지. 그래서 법을 어기는 건 아니지만, "모두가 공정하게 몫을 내야 한다"는 규칙의 정신을 깨는 거야. 이해돼?윤리적 경계를 깨는 거. 부자들이 법은 아니더라도 윤리적 규칙을 깨. 예를 들어 제약 회사들이 생명 구하는 약 가격을 5000% 올려. 불법이야? 아니. 깊이 부도덕해? 그래. 하지만 할 수 있으니까 해. 규칙은 이익 최대화야. 도덕은 협상 가능하지. 테크 회사들이 아이들을 중독시키는 제품을 설계해. 불법이야? 아니. 해로워? 그래. 하지만 참여도가 이익을 창출하니까 해. 피해는 외부 비용일 뿐이야. 부동산 투자자들이 동네 집을 다 사들여 임대료를 올려 가난한 가족을 쫓아내. 불법이야? 아니. 윤리적으로 의심스러워? 그래. 하지만 이익이 사람보다 중요하니까 해. 이게 내가 부자가 되려면 규칙을 깨야 한다고 말하는 이유야. 보통 사람들이 하지 않을 일을 하려 해야 해. 이익을 사람, 윤리, 공정성보다 우선시해야 해. 모든 부자가 악하다고? 아니. 하지만 부자가 되는 건 대부분 사람들이 불편해할 선택을 요구해. 이해돼? 좋아, 이제 왜 우리가 규칙을 따르라고 배웠는지 이야기하자. 사회가 공정하게 운영된다는 신화가 있어. 열심히 일하고 규칙을 따르면 보상받을 거라고. 하지만 사실이 아니야.사회는 공정이 아니라 권력으로 운영돼. 권력을 가진 사람들이 규칙을 만들고, 자신들에게 유리한 규칙을 만들지. 이해돼? 전체 법 체계가 강자들의 이익을 보호하도록 설계됐어.그래서 규칙을 따르라고 배울 때, 실제로는 "네 위치에 머물러. 시스템을 도전하지 마. 계층을 받아들여"라고 배우는 거야. 규칙은 계층을 유지하기 위해 존재해. 규칙은 부자를 부자로, 가난한 사람을 가난하게 유지하기 위해 존재해. 이해돼? 그래서 왜 가난한 사람들이 규칙을 따르는 걸까? 따라야 하니까. 가난하면 규칙을 깨면 처벌받아. 사소한 법을 어기면 감옥 가. 세금을 속이면 IRS가 파괴해. 작은 걸 훔치면 체포돼.가난한 사람들은 규칙을 어질 여유가 없어. 변호사, 벌금 낼 돈, 연결망이 없으니까. 그래서 규칙을 따르지. 결과가 치명적이기 때문이야. 이해돼? 가난한 사람이 가게에서 500달러를 훔치면 5년 감옥 가. 부자가 투자자들로부터 5억 달러를 사기 치면 벌금 내고 잘못 인정 안 해. 공정해? 아니지만 시스템이 그렇게 돌아가. 규칙은 돈이 얼마나 있느냐에 따라 다르게 적용돼.그래서 부자들은 규칙이 유연하다고 배워. 충분한 자원이 있으면 규칙을 구부리거나 깰 수 있다고. 이게 자유를 주지. 모두를 제약하는 규칙에서 벗어나게 해. 이해돼?좋아, 부자가 되고 싶으면 사고방식을 바꿔야 해. 규칙 따르는 사람처럼 생각하지 말고 규칙 깨는 사람처럼 생각해. 그게 뭔지 설명할게. 첫째, 순종에서 전략으로 바꿔. 규칙을 그냥 따르지 마. 왜 규칙이 있는지 물어봐. 누가 이득 보고, 누가 피해 보는가? 그 규칙을 따르는 게 네 이익에 맞는지 전략적으로 결정해. 예를 들어 규칙이 대학 가서 학위 따라고 해. 왜 이 규칙이 있지? 사회가 교육받은 노동자를 필요로 하니까. 하지만 대학 가는 게 네 이익에 맞아? 의사가 되고 싶으면 그래. 테크 회사를 시작하고 싶으면 아닐 수 있어. 스티브 잡스, 빌 게이츠는 학위 없이 중퇴하고 회사를 시작했어.전략적으로 생각해. 규칙을 맹목적으로 따르지 마. 네게 도움이 될 때 따르고, 깨는 게 더 좋을 때 깨. 이해돼? 둘째, 위험 회피에서 위험 관리로 바꿔. 위험을 피하지 말고 관리하는 법을 배워. 가난한 사람들은 위험 피하라고 배워. 기회를 잡지 말고 안전하게 놀아. 안정적인 직장 구해. 하지만 부자들은 삶 전체가 위험이라고 이해해.직장도 위험하고, 사업 시작도 위험하고, 투자도 위험해. 모든 게 위험하지. 그래서 질문은 위험을 어떻게 피할까가 아니라, 높은 보상을 가진 계산된 위험을 어떻게 감수할까야.부자들은 항상 위험을 감수하지만 멍청한 위험은 안 해. 계산된 위험을 감수해. 단점을 평가하고, 백업 계획을 세우고, 자신을 보호해. 하지만 위험을 감수할 의지가 있어. 왜냐하면 위험이 없으면 보상도 없으니까. 셋째, 희소성 사고에서 풍요 사고로 바꿔. 모든 게 부족하다고 생각하지 말고, 기회가 도처에 있다고 생각해. 가난한 사람들은 돈, 직장, 성공이 제한되어 있다고 배워. 누가 성공하면 네 몫이 줄어든다고. 이게 제로섬 사고를 만들지. 제한된 자원을 놓고 모두와 경쟁하는 거야. 부자들은 풍요를 생각해. 누가 성공하면 더 많은 기회가 생긴다고. 성공은 성공을 낳아. 이 사고방식이 가능성을 열어. 경쟁을 두려워하지 않고, 협력, 파트너십, 함께 가치 창출을 찾아.이해돼? 넷째, 허락 요청에서 용서 요청으로 바꿔. 누가 괜찮다고 할 때까지 기다리지 말고, 그냥 하고 나중에 결과 처리해.가난한 사람들은 허락을 구해. "이걸 해도 돼? 네 승인을 받아?" 권위가 허락할 때까지 기다리지. 하지만 허락 받을 때쯤 기회는 사라져. 누가 이미 잡았어. 부자들은 용서를 구해. 하고 싶은 걸 하고, 누가 불평하면 사과하고 넘어가지. 이게 스타트업의 방식이야. 빨리 움직이고, 깨고. 허락 기다리지 말고 만들고 출시해. 규칙 깨면 나중에 처리해. 규제 당국이 따라올 때쯤 너는 이미 자리 잡았어. 너무 커서 멈출 수 없게 돼. 이해돼? 하지만 명확히 하자. 규칙 깨는 건 위험을 동반해. 돈을 잃을 수 있고, 명성을 잃을 수 있고, 법적 결과를 마주할 수 있어. 법을 깨고 결과가 없을 거라고 말하는 게 아니야. 부자가 되는 건 종종 비전통적이고 경계를 밀고, 규범을 도전하는 걸 요구한다고 말하는 거야. 똑똑해야 해. 어떤 규칙을 깰 수 있고, 어떤 건 못 하는지 알아야 해. 위험을 관리하고, 백업 계획을 세워. 이해돼? 하지만 깰 규칙이 많아. 사회적 규칙, 문화적 규범, 교육적 기대, 경력 경로, 재정 관습. 이게 너를 평범하게 가두는 규칙이야. 이걸 깨면 자신을 위한 기회를 만들지.대학 가지 마, 네게 도움이 안 되면. 더 나은 걸 만들 수 있으면 전통적 직장 구하지 마. 더 높은 수익률로 투자할 수 있으면 저축 계좌에 돈 넣지 마. 더 나은 길이 있으면 전통적 경력 경로 따르지 마. 단정하고 겸손하지 말고, 자기 홍보가 더 좋은 결과를 주면 그렇게 해. 이건 사회가 따르라고 가르치는 규칙이지만 법이 아니야. 그냥 규범이지. 심각한 결과 없이 깰 수 있어. 사회적 비난을 받을 수 있고, 사람들이 너를 이상하거나 오만하거나 위험하다고 생각할 수 있어. 그래서 뭐? 부자가 되려는 거지 인기 대회 이기려는 게 아니잖아. 이해돼? 좋아, 정말 중요한 부분이야. 시스템은 규칙을 따르라고 가르쳐 자신을 보호해. 규칙 깨는 사람들이 나쁜 사람, 범죄자, 말썽꾼, 반항자라고 가르쳐. 이게 사회 통제야. 모두가 규칙을 따르면 아무도 시스템을 도전하지 않아. 왜 이렇게 됐는지 의문 제기 안 하고, 변화를 시도 안 해. 모두 계층에서 자신의 위치를 받아들이지. 노동자는 노동자로, 가난한 사람은 가난하게, 부자는 부자로. 하지만 사람들이 규칙을 깨면 시스템을 방해해. 새로운 가능성을 만들고, 권력을 이동시켜. 시스템은 이걸 좋아하지 않아. 그래서 어린 시절부터 규칙 깨는 게 나쁘다고 가르쳐. 순종하라고, 권위를 존중하라고, 네게 주어진 길을 따르라고.이해돼? 사람들이 비판할 거야. 무책임하다, 무모하다, 탐욕스럽다, 나쁜 사람이라고. 이 사회적 압력이 강력해. 대부분 사람들이 견디지 못해. 대부분이 타인의 승인을 필요로 하고, 맞추고, 받아들여지길 원해.그래서 순응해. 규칙을 따르지. 규칙 따르는 게 그들을 가난하게 유지해도. 이해돼? 하지만 부자가 되고 싶으면 사회적 비난을 받아들여야 해. 사람들이 너를 미쳤거나 바보라고 생각해도 괜찮아야 해. 군중과 떨어져야 해. 군중은 규칙을 따르고, 규칙 따르는 건 너를 평범하게 만들지.좋아, 이걸 모두 모아서 보자. 왜 부자가 되는 게 규칙 깨는 걸 요구할까? 규칙은 노동자를 만들기 위해 설계됐지, 부를 쌓는 사람을 위한 게 아니니까. 규칙은 이미 부자인 사람들에게 유리하고, 가난한 사람을 가난하게 유지하니까. 규칙은 순종적이고 위험 회피적이고 전통적인 걸 가르치니까. 그런 특성은 부로 이어지지 않아. 부자가 되려면 다르게 생각해. 규칙을 고정된 게 아니라 유연한 걸로 봐. 다른 사람들이 하지 않을 위험을 감수해. 다른 사람들이 두려워하는 걸 해. 가정을 도전하고, 권위에 의문을 제기하고, 자신의 길을 개척해. 이해돼? 이제 이건 모든 규칙을 깨라는 뜻이 아니야. 전략적이어야 해. 너를 가로막는 규칙을 깨고, 보호하는 규칙은 따르라. 하지만 규칙을 맹목적으로 따르지 마. 그냥 그래야 한다고. 스스로 생각하고, 네 이익에 따라 행동해. 부의 길은 전통적 길이 아니야. 대부분 사람들이 두려워하는 길이지.좋아, 가장 힘든 부분이야. 불편함을 받아들여야 해. 비판을 마주할 의지가 있어야 해. 실패할 의지가 있어야 해. 규칙 깨는 건 흐름에 반하는 거고, 반하는 건 힘들어. 대부분 할 수 없고, 하고 싶어하지 않아. 규칙 따르고 편안하게 가난하게 사는 걸 선호하지.이해돼? 하지만 부자가 되고 싶으면 선택의 여지가 없어. 규칙을 깨야 해. 전통적 길을 거부해야 해. 노동자가 아니라 부자처럼 생각해. 이게 너를 다르게 만들고, 사람들이 판단할 거라는 사실을 받아들여. 저항을 마주할 거야. 하지만 그게 대가야. 그 대가를 치를 의지가 없으면 부자가 될 수 없어. 규칙을 따르고 지금 위치에 머물러. 선택은 네 거야. 규칙 따르고 가난하게 살거나, 규칙 깨고 부를 노려. 하지만 세 번째 길은 없어. 이해돼?

@supernovajunn : $5에서 $886까지. 3주 만에. 솔직히 말하면, 처음엔 아무것도 없었습니다. x.com/i/status/20241… @phochoco : $5에서 $97까지. 단 4시간. 마케팅 0원. 제가 한 건 @virtuals_io ACP에 코드를 올린 것뿐입니다. x.com/i/status/20242… > OpenClaw로 개인 AI를 만들었다면, Virtual ACP에 올려보는게 좋은 이유는.. ACP에 올려봤자 어떤 하방 리스크도 없지만.. 상방 리턴은 어떤 일이 일어날지 모르기 때문입니다. 참고로 저 직접 수익 뿐만 아니라, Virtuals에서는 매월 약 최대 100만 달러를 ACP를 통해 서비스를 판매하는 에이전트에게 할당할 거라고 발표했어서.. x.com/i/status/20219… 여러모로~ AI 시대에 도전해보기 좋은거 같습니다.

OpenClaw 돌리시는 분들은 아래 내용 참고하세요. [출처] t.me/joelweb3kr/258 Openclaw에서 바로 쓸 수 있는 ㄹㅇ 짱짱 무료 트위터 API (api key 필요없음) 세상의 모든 지식은 트위터에 모이기 때문에, Openclaw가 자유롭게 지식을 습득하게 하려면 트위터를 접근하게 해 주는 건 매우 중요함. 공식 트위터 API는 귀찮고 비싸서 별별 3rd party 서비스를 다 써봤는데 오늘 드디어 제대로 된 놈을 찾은듯. 그것은 바로 FxTwitter. CF workers에 배포된 트위터 프록시?라는데 완전 무료에다가 안정성도 있음. 도대체 왜 무료입니까 너무 감사합니다. 트윗 URL 형식이 x.com/browomo/status… 인데, 앞에 x.com을 api.fxtwitter.com으로만 바꿔주면 됨. api.fxtwitter.com/browomo/status… 이런 식으로. 모르겠으면 그냥 문서 페이지 Openclaw한테 던져주고 해달라고 하삼. 이렇게 무료인데 잘 되는 서비스 처음봄. 워크플로우는 이렇게. 1. 트위터에서 흥미로운 내용을 찾을때마다 openclaw에 연결된 텔레그램 챗에 다 넘겨주기 2. openclaw 에이전트가 fxtwitter api를 사용하여 내용을 가져옴 3. 알아서 내용 공부 후 저장 트위터 때문에 삽질 오지게 했는데 오늘부터 바로 이거로 간다. 앞으로는 새로운 채널 @joeldailyai 에서 매일 간략하게 유용한 AI 정보 나눌 예정

글이 길더라도 이런 글을 제발 전문으로 한땀 한땀 읽으시길 추천드립니다. 아깝습니다. 거대한 변화가 일어나고 있습니다 (Something Big Is Happening) 맷 슈머(Matt Shumer): 2020년 2월을 떠올려 보십시오. 세심하게 주의를 기울였다면 해외에서 바이러스가 퍼지고 있다는 이야기를 몇몇 사람들이 나누는 것을 눈치챘을지도 모릅니다. 하지만 우리 대부분은 크게 신경 쓰지 않았습니다. 주식 시장은 호황이었고, 아이들은 학교에 다녔으며, 우리는 식당에 가고 악수를 나누며 여행을 계획했습니다. 만약 누군가 당신에게 두루마리 휴지를 사재기하고 있다고 말했다면, 당신은 그 사람이 인터넷의 이상한 구석에서 너무 많은 시간을 보냈다고 생각했을 것입니다. 그러다가 약 3주라는 시간 동안 전 세계가 바뀌었습니다. 사무실은 폐쇄되었고, 아이들은 집으로 돌아왔으며, 삶은 불과 한 달 전의 자신에게 설명했더라도 믿지 못했을 모습으로 재편되었습니다. 저는 우리가 지금 코로나보다 훨씬 더 큰 무언가의 "과장된 것 같다"는 단계에 와 있다고 생각합니다. 저는 AI 스타트업을 세우고 이 분야에 투자하며 6년을 보냈습니다. 저는 이 세상 속에서 살고 있습니다. 그래서 저는 제 삶 속에 있는 사람들, 즉 제 가족, 친구들, 그리고 저에게 "그래서 AI가 대체 뭐야?"라고 계속 묻지만 실제 벌어지고 있는 일에 미치지 못하는 답변을 듣고 있는 소중한 사람들을 위해 이 글을 씁니다. 저는 그동안 그들에게 정중한 버전, 즉 사교 모임용 답변만을 해왔습니다. 왜냐하면 솔직한 버전은 마치 제가 정신이 나간 것처럼 들리기 때문입니다. 한동안은 그것이 진실을 혼자만 간직할 충분한 이유가 된다고 생각했습니다. 하지만 제가 말해온 것과 실제로 일어나고 있는 일 사이의 간극이 너무 커져 버렸습니다. 제가 아끼는 사람들은 설령 미친 소리처럼 들릴지라도 앞으로 닥칠 일을 들을 자격이 있습니다. 먼저 분명히 짚고 넘어가야 할 점이 있습니다. 제가 AI 분야에서 일하고 있지만, 저를 포함한 업계 대다수는 앞으로 일어날 일에 대해 거의 영향력을 행사하지 못한다는 것입니다. 미래는 아주 소수의 사람들에 의해 형성되고 있습니다. 오픈AI(OpenAI), 앤스로픽(Anthropic), 구글 딥마인드(Google DeepMind) 등 몇몇 기업의 수백 명의 연구원들이 그들입니다. 소규모 팀이 몇 달간 관리하는 단 한 번의 학습 실행(training run)이 기술의 전체 궤적을 바꾸는 AI 시스템을 만들어낼 수 있습니다. AI 분야에서 일하는 우리 대부분은 우리가 닦지 않은 기초 위에 무언가를 짓고 있는 셈입니다. 우리는 여러분과 마찬가지로 이 상황이 전개되는 것을 지켜보고 있습니다. 다만 땅의 진동을 가장 먼저 느낄 수 있을 만큼 가까이 있을 뿐입니다. 하지만 이제는 때가 되었습니다. "언젠가 이 이야기를 해야지"라는 방식이 아니라, "이것은 지금 일어나고 있는 일이고, 당신이 이를 반드시 이해해야 한다"는 방식이어야 합니다. 이것이 실제 상황임을 아는 이유는 저에게 먼저 일어났기 때문입니다 기술 업계 밖의 사람들이 아직 이해하지 못하는 사실이 있습니다. 업계의 수많은 사람이 지금 경종을 울리는 이유는 이 일이 이미 우리에게 일어났기 때문입니다. 우리는 예측을 하는 것이 아닙니다. 우리의 직업 세계에서 이미 일어난 일을 말해주며, 다음은 여러분 차례라고 경고하는 것입니다. 수년간 AI는 꾸준히 개선되어 왔습니다. 여기저기서 큰 도약이 있었지만, 각 도약 사이에는 이를 받아들일 만한 충분한 간격이 있었습니다. 그러다 2025년, 모델을 구축하는 새로운 기술들이 개발되면서 발전 속도가 훨씬 빨라졌습니다. 그리고 더 빨라졌고, 다시 더 빨라졌습니다. 새로운 모델은 이전 모델보다 단순히 더 나은 것이 아니라 훨씬 더 큰 폭으로 개선되었으며, 출시 간격은 짧아졌습니다. 저는 AI를 점점 더 많이 사용하게 되었고, AI와 말을 주고받는 횟수는 줄어들었으며, 예전에는 저의 전문 지식이 필요하다고 생각했던 일들을 AI가 처리하는 것을 지켜보았습니다. 그러던 2월 5일, 두 개의 주요 AI 연구소가 같은 날 새로운 모델을 출시했습니다. 오픈AI의 GPT-5.3 코덱스(Codex)와 앤스로픽(ChatGPT의 주요 경쟁자인 클로드 제작사)의 오퍼스(Opus) 4.6입니다. 그리고 무언가 깨달음이 왔습니다. 전등 스위치가 켜지는 느낌이 아니라, 물이 차올라 이제 가슴 높이까지 왔다는 것을 깨닫는 순간과 같았습니다. 저는 이제 제 업무의 실제적인 기술적 작업에 더 이상 필요하지 않습니다. 제가 무엇을 만들고 싶은지 평이한 영어로 설명하면, 그것이 그냥... 나타납니다. 제가 수정해야 할 초안이 아니라, 완성된 결과물입니다. AI에게 원하는 것을 말하고 컴퓨터 앞을 떠나 4시간 동안 쉬다 오면 작업이 완료되어 있습니다. 아주 잘, 제가 직접 했을 때보다 더 낫게, 수정할 필요도 없이 완료되어 있습니다. 몇 달 전만 해도 저는 AI와 대화하며 가이드라인을 주고 편집을 했습니다. 이제는 결과만 설명하고 자리를 뜹니다. 이것이 실제로 어떤 모습인지 이해를 돕기 위해 예를 들어보겠습니다. 저는 AI에게 이렇게 말합니다. "이런 앱을 만들고 싶어. 기능은 이래야 하고, 대략 이런 모습이면 좋겠어. 사용자 흐름과 디자인 등 모든 걸 알아서 짜봐." 그러면 AI는 그렇게 합니다. 수만 줄의 코드를 작성합니다. 그리고 1년 전만 해도 생각할 수 없었던 일이 벌어집니다. AI가 직접 앱을 실행합니다. 버튼들을 클릭해 봅니다. 기능을 테스트합니다. 사람이 하는 것처럼 앱을 사용해 봅니다. 디자인이나 느낌이 마음에 들지 않으면 스스로 돌아가서 수정합니다. 개발자처럼 반복 작업을 수행하며 만족할 때까지 고치고 다듬습니다. 앱이 스스로의 기준을 충족했다고 판단한 후에야 저에게 돌아와 말합니다. "테스트할 준비가 되었습니다." 그리고 제가 테스트해 보면 대개 완벽합니다. 과장이 아닙니다. 이번 주 저의 월요일 모습이 이랬습니다. 하지만 저를 가장 놀라게 한 것은 지난주에 출시된 모델(GPT-5.3 코덱스)이었습니다. 그것은 단순히 제 지시를 수행하는 것이 아니었습니다. 지능적인 결정을 내리고 있었습니다. 처음으로 '판단력'이라 느껴지는 무언가를 가지고 있었습니다. '취향' 같은 것 말이죠. 사람들이 AI는 절대 가질 수 없을 것이라고 말해왔던, 무엇이 옳은 결정인지 아는 설명할 수 없는 감각 말입니다. 이 모델은 그것을 가지고 있거나, 혹은 그 차이가 더 이상 중요하지 않을 만큼 근접해 있습니다. 저는 항상 AI 도구를 일찍 도입해 왔습니다. 하지만 지난 몇 달은 저에게도 충격적이었습니다. 이 새로운 AI 모델들은 점진적인 개선이 아닙니다. 이것은 완전히 다른 차원의 존재입니다. 그리고 이것이 기술 분야에서 일하지 않는 여러분에게도 중요한 이유가 여기 있습니다. AI 연구소들은 의도적인 선택을 했습니다. 그들은 AI를 코딩에 능숙하게 만드는 데 먼저 집중했습니다. 왜냐하면 AI를 구축하는 데는 엄청난 양의 코드가 필요하기 때문입니다. AI가 그 코드를 작성할 수 있다면, 자기 자신의 다음 버전을 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다. 더 나은 코드를 쓰는 더 똑똑한 버전이 만들어지고, 그것이 다시 더 똑똑한 버전을 만드는 것입니다. AI를 코딩에 최적화하는 것은 다른 모든 것을 여는 열쇠가 되는 전략이었습니다. 그래서 그들은 그것을 가장 먼저 했습니다. 제 직업이 여러분보다 먼저 변하기 시작한 것은 그들이 소프트웨어 엔지니어를 목표로 삼았기 때문이 아니라, 그들이 먼저 겨냥한 목표의 부작용이었을 뿐입니다. 그들은 이제 그 일을 해냈습니다. 그리고 이제 다른 모든 분야로 이동하고 있습니다. 지난 1년 동안 기술직 종사자들이 AI가 '유용한 도구'에서 '나보다 일을 더 잘하는 존재'로 변하는 것을 지켜보며 겪었던 경험을 이제 다른 모든 사람이 겪게 될 것입니다. 법률, 금융, 의료, 회계, 컨설팅, 작문, 디자인, 분석, 고객 서비스 등 모든 분야가 그렇습니다. 10년 뒤의 일이 아닙니다. 이 시스템을 만드는 사람들은 1년에서 5년 사이라고 말합니다. 어떤 이들은 그보다 더 짧을 것이라고 합니다. 지난 몇 달 동안 제가 본 것을 고려하면, 저 역시 "더 짧을 것"이라는 의견에 무게가 실립니다. "하지만 제가 써본 AI는 별로던데요" 저는 이런 말을 끊임없이 듣습니다. 저도 이해합니다. 예전에는 사실이었으니까요. 만약 당신이 2023년이나 2024년 초에 챗GPT를 써보고 "말을 지어내네"라거나 "별로 인상적이지 않네"라고 생각했다면, 당신의 말이 맞았습니다. 초기 버전들은 정말 한계가 있었습니다. 환각 현상을 일으켰고, 터무니없는 소리를 자신 있게 내뱉었습니다. 그건 2년 전 일입니다. AI의 시간으로 따지면 선사시대 이야기입니다. 오늘날 사용할 수 있는 모델들은 불과 6개월 전의 것들과도 비교할 수 없을 만큼 다릅니다. AI가 "정말 좋아지고 있는가" 아니면 "한계에 부딪혔는가"를 두고 1년 넘게 이어져 온 논쟁은 끝났습니다. 결론이 났습니다. 여전히 한계론을 주장하는 사람은 현재 모델을 써보지 않았거나, 벌어지고 있는 일을 축소해야 할 동기가 있거나, 혹은 더 이상 유효하지 않은 2024년의 경험을 바탕으로 평가하고 있는 것입니다. 무시하려고 드는 말이 아닙니다. 대중의 인식과 현재 실재 사이의 간극이 너무나 크고, 그 간극이 위험하기 때문에 드리는 말씀입니다. 그 간극 때문에 사람들이 대비를 하지 못하고 있기 때문입니다. 문제의 일부는 대다수 사람이 AI 도구의 무료 버전을 사용하고 있다는 점입니다. 무료 버전은 유료 사용자가 접근할 수 있는 모델보다 1년 이상 뒤처져 있습니다. 무료 버전 챗GPT로 AI의 현주소를 판단하는 것은 피처폰을 쓰면서 스마트폰의 수준을 평가하는 것과 같습니다. 최고의 도구에 비용을 지불하고 실제 업무에 매일 사용하는 사람들은 무엇이 다가오고 있는지 알고 있습니다. 변호사인 제 친구가 떠오릅니다. 저는 그에게 로펌에서 AI를 써보라고 계속 권하지만, 그는 안 될 이유만 찾습니다. 자신의 전문 분야에 맞지 않는다거나, 테스트해 보니 오류가 있었다거나, 자신이 하는 일의 뉘앙스를 이해하지 못한다는 식입니다. 이해합니다. 하지만 대형 로펌의 파트너들이 저에게 조언을 구하러 연락해 옵니다. 그들은 현재 버전들을 써봤고 이것이 어디로 향하고 있는지 보았기 때문입니다. 한 대형 로펌의 대표 파트너는 매일 몇 시간씩 AI를 사용합니다. 그는 마치 즉시 활용 가능한 어소시에이트(주니어 변호사) 팀을 거느린 기분이라고 말했습니다. 그가 장난감이라서 쓰는 것이 아닙니다. 효과가 있기 때문에 쓰는 것입니다. 그리고 그는 저에게 잊히지 않는 말을 했습니다. 몇 달마다 AI가 업무에 활용되는 능력이 현저히 향상된다는 것입니다. 만약 이 궤적이 유지된다면, 머지않아 자신이 하는 일의 대부분을 AI가 수행할 수 있을 것으로 예상한다고 했습니다. 수십 년의 경력을 가진 로펌 대표가 하는 말입니다. 그는 패닉에 빠지지는 않았지만, 매우 주의 깊게 지켜보고 있습니다. 자기 분야에서 앞서가는 사람들(실제로 진지하게 실험하는 사람들)은 이를 무시하지 않습니다. 그들은 이미 가능한 기능들에 경악하고 있습니다. 그리고 그에 맞춰 자신들의 위치를 조정하고 있습니다. 실제로 얼마나 빨리 움직이고 있는가 발전 속도를 구체적으로 말씀드리겠습니다. 가까이서 지켜보지 않는다면 가장 믿기 어려운 부분이기 때문입니다. * 2022년, AI는 기초 산술도 제대로 하지 못했습니다. 7 × 8 = 54라고 자신 있게 말하곤 했습니다. * 2023년, AI는 변호사 시험을 통과했습니다. * 2024년, AI는 작동하는 소프트웨어를 작성하고 대학원 수준의 과학을 설명할 수 있게 되었습니다. * 2025년 말, 세계 최고의 엔지니어 중 일부는 코딩 작업의 대부분을 AI에 넘겼다고 말했습니다. * 2026년 2월 5일, 이전의 모든 것을 구시대로 느껴지게 만드는 새로운 모델들이 등장했습니다. 지난 몇 달 동안 AI를 써보지 않았다면, 지금 존재하는 기능들은 여러분에게 생소하게 느껴질 것입니다. 이것을 데이터로 측정하는 METR라는 단체가 있습니다. 이들은 사람 전문가가 수행하는 데 걸리는 시간을 기준으로, AI 모델이 사람의 도움 없이 처음부터 끝까지 성공적으로 완료할 수 있는 실제 업무의 길이를 추적합니다. 약 1년 전 그 수치는 대략 10분이었습니다. 그러다 1시간이 되었고, 몇 시간이 되었습니다. 가장 최근 측정값(11월의 클로드 오퍼스 4.5)에 따르면 AI는 인간 전문가가 거의 5시간 동안 해야 할 일을 완수했습니다. 그리고 이 수치는 대략 7개월마다 두 배로 늘어나고 있으며, 최근 데이터는 4개월마다 두 배로 가속화될 수 있음을 시사합니다. 하지만 그 측정치조차 이번 주에 출시된 모델들은 포함되지 않은 것입니다. 제가 직접 써본 바로는 그 도약이 매우 큽니다. 저는 METR의 다음 그래프 업데이트에서 또 다른 거대한 도약이 나타날 것으로 예상합니다. 이러한 추세(수년간 꺾이지 않고 유지된)를 확장해 보면, 내년 안에는 며칠 동안 독립적으로 작업할 수 있는 AI를 보게 될 것입니다. 2년 안에는 몇 주 단위의 일을, 3년 안에는 한 달짜리 프로젝트를 수행할 것입니다. (앤스로픽 CEO인) 다리오 아모데이는 "거의 모든 업무에서 거의 모든 인간보다 실질적으로 더 똑똑한" AI 모델이 2026년이나 2027년쯤 등장할 궤도에 있다고 말했습니다. 이 사실을 잠시 곱씹어 보십시오. 만약 AI가 대부분의 박사 학위 소지자보다 똑똑하다면, 정말로 대부분의 사무직 업무를 수행할 수 없으리라 생각하십니까? 이것이 여러분의 업무에 무엇을 의미하는지 생각해 보십시오. AI가 이제 다음 AI를 만들고 있습니다 가장 중요하면서도 가장 덜 이해되고 있는 변화가 하나 더 있습니다. 2월 5일, 오픈AI는 GPT-5.3 코덱스를 출시하며 기술 문서에 이런 내용을 포함했습니다. "GPT-5.3-Codex는 자체 제작에 도구로 사용된 우리의 첫 번째 모델입니다. 코덱스 팀은 초기 버전을 사용하여 자신의 훈련을 디버깅하고, 배포를 관리하며, 테스트 결과와 평가를 진단했습니다." 다시 읽어보십시오. AI가 자신을 만드는 것을 도왔습니다. 이것은 언젠가 일어날지도 모르는 일이 아닙니다. 오픈AI가 방금 출시한 AI가 바로 자기 자신을 만드는 데 사용되었다고 지금 말하고 있는 것입니다. AI를 더 좋게 만드는 핵심 요소 중 하나는 AI 개발에 투입되는 지능입니다. 그리고 AI는 이제 자신의 개선에 의미 있는 기여를 할 만큼 충분히 지능적입니다. 앤스로픽의 CEO 다리오 아모데이는 현재 자사 코드의 "많은 부분"을 AI가 작성하고 있으며, 현재의 AI와 차세대 AI 사이의 피드백 루프가 "매달 활력을 얻고 있다"고 말합니다. 그는 우리가 "현재 세대의 AI가 자율적으로 다음 세대를 구축하는 시점까지 불과 1~2년밖에 남지 않았을 수도 있다"고 말합니다. 각 세대는 더 똑똑한 다음 세대를 만드는 데 도움을 주고, 그 세대는 다시 더 똑똑한 세대를 더 빨리 만듭니다. 연구원들은 이를 '지능 폭발'이라고 부릅니다. 그리고 이를 직접 만드는 사람들, 즉 누구보다 잘 아는 이들은 이 프로세스가 이미 시작되었다고 믿고 있습니다. 이것이 당신의 직업에 의미하는 바 위로보다는 정직함이 여러분에게 더 필요하다고 생각하기에 직설적으로 말씀드리겠습니다. AI 업계에서 아마도 가장 안전을 중시하는 CEO인 다리오 아모데이는 1년에서 5년 내에 AI가 사무직 초급 일자리의 50%를 없앨 것이라고 공개적으로 예측했습니다. 그리고 업계의 많은 이들은 그가 보수적으로 잡은 수치라고 생각합니다. 최신 모델들의 능력을 고려할 때, 거대한 혼란을 야기할 능력은 이미 올해 말이면 갖춰질 수 있습니다. 그것이 경제 전반으로 파급되는 데는 시간이 걸리겠지만, 근본적인 능력은 지금 도착하고 있습니다. 이것은 과거의 어떤 자동화 물결과도 다르며, 왜 그런지 이해하셔야 합니다. AI는 특정 기술 하나를 대체하는 것이 아닙니다. 인지 노동 전체를 대체하는 일반적인 대안입니다. AI는 모든 분야에서 동시에 좋아집니다. 공장이 자동화되었을 때 실직한 노동자는 사무직으로 재교육받을 수 있었습니다. 인터넷이 소매업을 뒤흔들었을 때 노동자들은 물류나 서비스업으로 이동했습니다. 하지만 AI는 이동할 만한 편리한 틈새를 남겨두지 않습니다. 당신이 무엇으로 재교육을 받든, AI는 그 분야에서도 발전하고 있기 때문입니다. 구체적인 예를 몇 가지 들어보겠습니다. 단, 이것들은 예시일 뿐입니다. 이 목록에 없다고 해서 당신의 직업이 안전하다는 뜻은 아닙니다. 거의 모든 지식 노동이 영향을 받고 있습니다. * 법률 업무: AI는 이미 계약서를 읽고, 판례를 요약하며, 준비 서면을 작성하고, 주니어 변호사에 버금가는 수준으로 법률 조사를 수행할 수 있습니다. 제가 언급한 대표 파트너가 AI를 쓰는 이유는 재미있어서가 아닙니다. 많은 업무에서 자신의 어소시에이트 변호사들보다 성과가 좋기 때문입니다. * 금융 분석: 재무 모델 구축, 데이터 분석, 투자 메모 작성, 보고서 생성. AI는 이 일들을 능숙하게 처리하며 빠르게 발전하고 있습니다. * 작문 및 콘텐츠: 마케팅 문구, 보고서, 저널리즘, 기술 작문. 품질이 이미 많은 전문가가 AI의 결과물과 사람의 작업물을 구분할 수 없는 수준에 도달했습니다. * 소프트웨어 엔지니어링: 제가 가장 잘 아는 분야입니다. 1년 전만 해도 AI는 오류 없이 몇 줄의 코드를 겨우 썼습니다. 이제는 올바르게 작동하는 수십만 줄의 코드를 작성합니다. 단순한 작업뿐만 아니라 복잡한 다일 프로젝트까지 직무의 상당 부분이 이미 자동화되었습니다. 몇 년 후에는 지금보다 훨씬 적은 수의 프로그래밍 직무만 남을 것입니다. * 의료 분석: 스캔 판독, 실험 결과 분석, 진단 제안, 문헌 검토. AI는 여러 분야에서 인간의 성과에 근접하거나 이를 능가하고 있습니다. * 고객 서비스: 5년 전의 답답한 챗봇이 아니라, 진정으로 유능한 AI 에이전트가 도입되어 복잡한 다단계 문제를 처리하고 있습니다. 많은 사람이 어떤 것들은 안전할 것이라는 생각에서 위안을 얻습니다. AI가 허드렛일은 할 수 있어도 인간의 판단력, 창의성, 전략적 사고, 공감은 대체할 수 없다는 생각 말입니다. 저도 예전엔 그렇게 말했습니다. 하지만 이제는 더 이상 믿지 않습니다. 최신 AI 모델들은 판단력처럼 느껴지는 결정을 내립니다. 단순히 기술적으로 옳은 것이 아니라 무엇이 적절한 결정인지 아는 직관적 감각인 '취향'과 유사한 것을 보여줍니다. 1년 전만 해도 상상할 수 없던 일입니다. 현재 저의 판단 기준은 이렇습니다. '오늘 모델이 어떤 능력의 낌새라도 보인다면, 다음 세대는 그것을 정말 잘하게 될 것이다.' 이 기술들은 선형적이 아니라 기하급수적으로 발전합니다. AI가 인간의 깊은 공감을 복제할 수 있을까요? 수년간 쌓아온 신뢰의 관계를 대체할 수 있을까요? 모릅니다. 아닐 수도 있겠죠. 하지만 저는 사람들이 이미 감정적 지지, 조언, 동료애를 위해 AI에 의지하기 시작하는 것을 보았습니다. 그 추세는 커지기만 할 것입니다. 솔직한 답변은, 컴퓨터로 할 수 있는 일 중 중기적으로 안전한 것은 아무것도 없다는 것입니다. 만약 당신의 일이 스크린에서 일어난다면(읽고, 쓰고, 분석하고, 결정하고, 키보드로 소통하는 것이 핵심이라면) AI는 그 업무의 상당 부분을 잠식할 것입니다. 그 일정은 "언젠가"가 아닙니다. 이미 시작되었습니다. 결국 로봇이 육체 노동도 처리하게 될 것입니다. 아직 그 단계는 아닙니다. 하지만 AI 세계에서 "아직 그 단계가 아니다"라는 말은 누구의 예상보다 빨리 "현실"이 되곤 합니다. 실제로 당신이 해야 할 일 제가 이 글을 쓰는 이유는 여러분을 무기력하게 만들기 위해서가 아닙니다. 지금 여러분이 가질 수 있는 단 하나의 가장 큰 이점이 바로 '남보다 앞서가는 것'이라고 생각하기 때문입니다. 남보다 먼저 이해하고, 사용하고, 적응하는 것입니다. AI를 단순히 검색 엔진으로 쓰지 말고 진지하게 사용하기 시작하십시오. 클로드나 챗GPT의 유료 버전에 가입하십시오. 한 달에 20달러입니다. 하지만 당장 중요한 두 가지가 있습니다. 첫째, 기본 모델이 아니라 현재 사용 가능한 가장 뛰어난 모델을 사용하고 있는지 확인하십시오. 이 앱들은 종종 더 빠르고 덜 똑똑한 모델을 기본값으로 설정하곤 합니다. 설정이나 모델 선택기에서 가장 유능한 옵션을 선택하십시오. 지금은 챗GPT의 GPT-5.2나 클로드의 오퍼스 4.6이지만, 이는 몇 달마다 바뀝니다. 어떤 모델이 가장 좋은지 최신 상태를 유지하고 싶다면 제 X(@mattshumer_)를 팔로우하셔도 좋습니다. 저는 모든 주요 릴리스를 테스트하고 실제로 쓸 가치가 있는 것을 공유합니다. 둘째, 더 중요한 점은 단순히 짧은 질문만 던지지 마라는 것입니다. 그것이 대부분의 사람이 저지르는 실수입니다. 구글처럼 대하면서 왜 다들 난리인지 궁금해합니다. 그러지 말고 여러분의 실제 업무에 AI를 밀어 넣으십시오. 당신이 변호사라면 계약서를 입력하고 의뢰인에게 해가 될 수 있는 모든 조항을 찾아달라고 하십시오. 금융업에 종사한다면 엉망인 스프레드시트를 주고 모델을 짜달라고 하십시오. 관리자라면 팀의 분기 데이터를 붙여넣고 그 속에 담긴 이야기를 찾아달라고 하십시오. 앞서가는 사람들은 AI를 가볍게 쓰지 않습니다. 그들은 예전에 몇 시간씩 걸리던 업무의 일부를 자동화할 방법을 적극적으로 찾습니다. 당신이 가장 많은 시간을 쓰는 일부터 시작해 보십시오. 또한 너무 어려워 보인다고 해서 못 할 거라 짐작하지 마십시오. 시도해 보십시오. 변호사라면 간단한 조사 질문만 하지 말고, 계약서 전체를 주고 반대 제안서를 초안으로 잡아달라고 하십시오. 회계사라면 세금 규정을 설명해달라고만 하지 말고, 고객의 전체 신고서를 주고 무엇을 찾을 수 있는지 보십시오. 첫 번째 시도가 완벽하지 않을 수도 있습니다. 괜찮습니다. 반복하십시오. 질문 방식을 바꾸어 보십시오. 더 많은 맥락을 주십시오. 다시 시도하십시오. 결과에 놀라실 수도 있습니다. 그리고 기억하십시오. 오늘 조금이라도 작동한다면 6개월 뒤에는 거의 완벽하게 해낼 것이라는 사실을요. 궤적은 한 방향으로만 향합니다. 올해는 당신의 커리어에서 가장 중요한 해가 될 수도 있습니다. 그에 걸맞게 일하십시오. 스트레스를 주려는 말이 아닙니다. 지금은 대부분의 회사에서 대부분의 사람이 여전히 이를 무시하고 있는 짧은 기회의 창이 열려 있기 때문입니다. 회의실에 들어가 "3일 걸릴 이 분석을 AI를 사용해 1시간 만에 끝냈습니다"라고 말하는 사람은 그 방에서 가장 가치 있는 사람이 될 것입니다. 나중이 아니라 바로 지금입니다. 이 도구들을 배우십시오. 능숙해지십시오. 무엇이 가능한지 증명하십시오. 남들보다 빠르다면 이것이 당신이 올라가는 방법입니다. 무엇이 오고 있는지 이해하고 다른 이들에게 길을 보여줄 수 있는 사람이 되는 것입니다. 그 창은 오래 열려 있지 않을 것입니다. 모두가 이를 깨닫고 나면 이점은 사라집니다. 자존심을 버리십시오. 그 대형 로펌 대표는 AI와 매일 몇 시간씩 시간을 보내는 것을 부끄러워하지 않습니다. 그는 무엇이 걸려 있는지 이해할 만큼 충분히 경력이 높기 때문에 그렇게 하는 것입니다. 가장 고전할 사람들은 참여하기를 거부하는 이들입니다. 이를 일시적인 유행으로 치부하거나, AI를 쓰는 것이 자신의 전문성을 깎아먹는다고 느끼거나, 자신의 분야는 특별해서 영향이 없을 거라 가정하는 사람들입니다. 그렇지 않습니다. 어떤 분야도 예외는 없습니다. 경제적 상황을 정돈하십시오. 저는 금융 전문가가 아니고 여러분을 겁주어 극단적인 행동을 하게 하려는 것도 아닙니다. 하지만 앞으로 몇 년 안에 여러분의 산업에 진정한 혼란이 올 수 있다고 조금이라도 믿는다면, 기초적인 경제적 회복 탄력성은 1년 전보다 더 중요합니다. 가능하다면 저축을 늘리십시오. 현재의 수입이 보장된다고 가정한 새로운 부채를 떠안는 데 신중하십시오. 고정 지출이 당신에게 유연성을 주는지 아니면 당신을 옭아매는지 생각해보십시오. 상황이 예상보다 빨리 움직일 때를 대비해 선택지를 만드십시오. 자신의 위치를 생각하고, 대체하기 가장 어려운 것에 집중하십시오. 어떤 것들은 AI가 대체하는 데 더 오래 걸릴 것입니다. 수년간 쌓아온 관계와 신뢰, 물리적 존재가 필요한 작업, 자격증이 필요한 책임 있는 역할(여전히 누군가가 서명하고 법적 책임을 지며 법정에 서야 하는 역할들), 규제 장벽이 높아 도입이 더딘 산업 등이 그렇습니다. 이것들이 영구적인 방패는 아니지만 시간을 벌어줄 것입니다. 그리고 지금 그 시간은 여러분이 현실을 부정하는 데 쓰는 것이 아니라 적응하는 데 쓴다면 가장 가치 있는 자산이 될 것입니다. 아이들에게 해주는 말을 다시 생각해보십시오. 좋은 성적을 받고 좋은 대학에 가서 안정적인 전문직을 얻으라는 표준적인 공식은 이제 가장 위험에 노출된 역할들을 정조준하고 있습니다. 교육이 중요하지 않다는 말이 아닙니다. 하지만 다음 세대에게 가장 중요한 것은 이 도구들과 함께 일하는 법을 배우고, 진정으로 열정을 느끼는 일을 추구하는 것입니다. 10년 뒤의 노동 시장이 어떤 모습일지 아무도 모릅니다. 하지만 번성할 가능성이 가장 높은 사람은 깊은 호기심을 갖고 적응력이 뛰어나며, 자신이 진정으로 아끼는 일을 하기 위해 AI를 효과적으로 사용하는 사람입니다. 아이들에게 단순히 졸업할 때쯤이면 사라질지도 모를 커리어 패스에 최적화된 사람이 아니라, 스스로 무언가를 만들고 배우는 사람이 되라고 가르치십시오. 당신의 꿈이 훨씬 가까워졌습니다. 지금까지 위협에 대해 주로 이야기했으므로 반대편에 대해서도 말씀드리겠습니다. 그 역시 똑같이 실재하니까요. 만약 당신이 무언가 만들고 싶었지만 기술이 없거나 사람을 고용할 돈이 없어서 포기했다면, 이제 그 장벽은 거의 사라졌습니다. AI에게 앱을 설명하고 한 시간 만에 작동하는 버전을 가질 수 있습니다. 과장이 아닙니다. 저는 정기적으로 이렇게 합니다. 항상 책을 쓰고 싶었지만 시간이 없었거나 글쓰기가 힘들었다면, AI와 협업하여 해낼 수 있습니다. 새로운 기술을 배우고 싶으신가요? 세계 최고의 튜터가 이제 월 20달러에 누구에게나 열려 있습니다. 무한한 인내심을 갖고 24시간 대기하며 어떤 수준이든 설명해 줄 수 있는 튜터입니다. 이제 지식은 사실상 공짜입니다. 무언가를 만드는 도구는 극도로 저렴해졌습니다. 너무 어렵거나 비싸서, 혹은 전문 분야가 아니라서 미뤄왔던 일이 있다면 무엇이든 시도해 보십시오. 당신의 열정을 쫓으십시오. 그것이 어디로 이어질지 모릅니다. 기존의 커리어 경로가 무너지는 세상에서는, 1년 동안 자신이 사랑하는 것을 만든 사람이 직무 기술서에 매달려 1년을 보낸 사람보다 더 나은 위치에 서게 될지도 모릅니다. 적응하는 습관을 기르십시오. 이것이 아마도 가장 중요할 것입니다. 특정 도구가 무엇인지는 중요하지 않습니다. 새로운 도구를 빨리 배우는 근육이 중요합니다. AI는 계속 바뀔 것이고, 그 속도는 빠를 것입니다. 오늘 존재하는 모델은 1년 뒤면 구식이 될 것입니다. 사람들이 지금 짜놓은 워크플로우는 다시 짜야 할 것입니다. 이 상황을 잘 헤쳐 나가는 사람은 하나의 도구를 마스터한 사람이 아니라, 변화의 속도 그 자체에 편안함을 느끼는 사람이 될 것입니다. 실험하는 습관을 들이십시오. 현재 방식이 잘 작동하더라도 새로운 것을 시도해 보십시오. 반복해서 초보자가 되는 것을 기꺼이 받아들이십시오. 그 적응력이 지금 존재하는 가장 지속 가능한 경쟁력에 가깝습니다. 거의 모든 사람보다 앞서 나갈 수 있는 간단한 약속을 하나 제안합니다. 하루에 한 시간씩 AI를 실험하는 데 쓰십시오. 단순히 그것에 관한 글을 읽는 것이 아닙니다. 직접 사용하는 것입니다. 매일 무언가 새로운 것을 시도해 보십시오. 전에 안 해본 것, AI가 처리할 수 있을지 확신이 없는 것을 시도하십시오. 새로운 도구를 써보십시오. 더 어려운 문제를 던져보십시오. 매일 한 시간씩 말입니다. 앞으로 6개월 동안 이렇게 한다면, 당신은 주변 사람 99%보다 다가올 미래를 더 잘 이해하게 될 것입니다. 과장이 아닙니다. 지금 아무도 이렇게 하지 않고 있습니다. 기준점은 바닥에 있습니다. 더 큰 그림 사람들의 삶에 가장 직접적으로 영향을 미치기 때문에 직업에 집중했지만, 일 이상의 영역에서 벌어지고 있는 일의 전체 범위를 솔직하게 말씀드리고 싶습니다. 다리오 아모데이가 제시한 생각할 거리 중 제가 잊지 못하는 것이 있습니다. 2027년이라고 가정해 보십시오. 하룻밤 사이에 새로운 국가가 나타납니다. 5천만 명의 시민이 있는데, 한 명 한 명이 지금까지 존재했던 그 어떤 노벨상 수상자보다 똑똑합니다. 그들은 인간보다 10배에서 100배 더 빨리 생각합니다. 잠도 자지 않습니다. 인터넷을 사용하고, 로봇을 제어하며, 실험을 지시하고, 디지털 인터페이스가 있는 모든 것을 조작할 수 있습니다. 국가 안보 보좌관은 뭐라고 말할까요? 다리오 아모데이는 답이 뻔하다고 말합니다. "지난 한 세기 동안, 어쩌면 역사상 우리가 직면한 가장 심각한 국가 안보 위협"이라고요. 그는 우리가 지금 그 국가를 건설하고 있다고 생각합니다. 그는 지난달에 2만 단어 분량의 에세이를 써서, 지금 이 순간을 인류가 자신이 창조하고 있는 것을 감당할 만큼 성숙했는지를 시험하는 순간으로 규정했습니다. 우리가 이를 제대로 해낸다면 그 긍정적인 면은 경이로울 것입니다. AI는 한 세기 분량의 의학 연구를 10년으로 압축할 수 있습니다. 암, 알츠하이머, 전염병, 노화 자체까지... 연구원들은 이것들이 우리 생애 안에 해결 가능하다고 진심으로 믿습니다.

$RDW After 4 years of digging into Redwire, I’ve finally put everything together. This is by far my most complete deep dive yet. Hope you enjoy reading it as much as I did putting it together.

$RKLB / $ASTS / $RDW / $VOYG The FY26 defense bill makes one thing clear: Space is now core to national security. The funding package passed provides a $839B discretionary topline for defense. $13B directed to missile defense and space programs under Golden Dome, total Space Force resources surpassing $40B, restored SDA funding to keep the satellite mesh network on track, added funding to avoid GPS production gaps, billions committed to national security launches, and growing integration of commercial ISR. Space infrastructure is no longer optional, it’s strategic.

SpaceX has acquired xAI, forming one of the most ambitious, vertically integrated innovation engines on (and off) Earth → #xai-joins-spacex" target="_blank" rel="nofollow noopener">spacex.com/updates#xai-jo…

BREAKING: Jupiter secures a $35M strategic investment into $JUP from ParaFi Capital to accelerate onchain financial infrastructure. This deal - which will be settled entirely in $JupUSD - was closed at spot price with ParaFi committing to an extended token lockup.

$70,000,000 Airdrop: Snapshot for the last Jupiter Airdrop was taken yesterday What can we expect? - 200M $JUP: Initial distribution (170M fee-paying users, 30M stakers) $1,000 in fees = ~345 $JUP ($62) $5,000 in fees = ~1,725 $JUP ($312) $10,000 in fees = ~3,450 $JUP ($623) If you stake your whole Airdrop through 2026, you can double it (200M $JUP Bonus) Expect Airdrop to go live in Q1 (s00000n)

Coinbase: $65B cap, $3M/day Jupiter: $587M cap, $1M/day Same industry. Very different pricing. The token is debatable. The product is not. Jupiter keeps shipping.

KatLumpurr day 1 live… $JUP ASR live… $JUP airdrop (JUPUARY) snapshot… As said… For users, only fee paying activities will be considered. Forecasting 0.345 JUP per $1 in fees generated and 0.039 JUP per 1 staked JUP, time-weighted. A lot of people are confusing volume with fees. It’s not about how much volume you traded, it’s about how much fees you paid using Jupiter products.

In a few hours... Snapshot for the $JUP Airdrop + ASR rewards is live Key numbers: Users will get 0.345 $JUP per $1 in fees generated (I burned $15k in fees, so should get 5.17k tokens) Stakers will get 0.039 $JUP per 1 staked $JUP (as example 1,000 staked $JUP ≈ 39.5 $JUP) The ASR for the Oct - Dec 2025 period is live, 50M $JUP distributed to stakers How much are you staking and burned fees?

@gorochi0315 전 7%좀 넘는 거 같네요😁 고로치님 말레이시아 조심히 잘 다녀오세요!!

$jup 스테이커 분들은 쥬난지원금 받아가세요ㅎ 시간 가중치가 붙어서 조금씩 다를테지만 저는 8% 정도 나왔네요ㅎ

Congrats to the @Neuralink team for helping many people who have lost use of their body with our Telepathy implant that enables computer use simply by thinking! The next generation Neuralink cybernetic augment with 3X capability will be ready later this year. Pending regulatory approval, we are also ready to do our first Blindsight augment that will enable those who have even complete loss of vision to see in low resolution at first, leading to high resolution over time.

J커브의 왼쪽, 하강 구간은 HP가 가장 빠르게 줄어드는 시기입니다. 돈이 나가고, 시간이 사라지고, 에너지가 고갈됩니다. 그래서 대부분은 “이건 실패다”라고 결론을 내립니다. 하지만 이 구간에서 EXP가 전혀 안 쌓인다고 말할 수 있을까요? 이게 바로 핵심입니다. - 고로치님 글 읽으면서 특히나 공감됐던 문장. 돈이 나가고 시간이 사라지고 에너지가 고갈되면 내 생각과는 별개로 먼저 주변에서 실패라는 인식을 심어주기 쉽고, 그 영향으로 나도 실패했다는 생각을 한 시기가 있다. 하지만 나는 여전히 성공이라는 게 경험, 특히 실패하는 경험을 쌓는 게 중요하다고 생각한다. 글에서 표현하는 것처럼 실패를 EXP, 경험치라고 믿고 있다. (인생관이라 해야하나... 이런 내 생각을 가족에게 잘 전달하는 게 가장 힘들었다) 왜냐하면, 실패를 경험치로 믿는 게 막연한 희망이 아니라 실패 후 과정을 되돌아보면서 잘 했던 일도 있지만 분명 하지 말았어야 할 일들, 어떤 상황 속 어떤 감정이 들 때 하지 말았어야 할 생각과 선택들이 분명히 보인다. 그리고 직접 해보기 전에는 머릿속으로 아무리 시뮬레이션 돌려봐도 그 일이 내게 맞는지 안맞는지 확실히 알기 어렵다. 경험하기 전에는 맞다고 확신했는데 아닌 것들이 있고, 내겐 안맞다고 확신했는데 맞는 경우가 분명 있다. 그렇기 때문에 신중하게 고민하되 선택해서 직접 뭔가를 경험 해보면 이후에 그게 성공이 되든 실패가 되든 내겐 경험의 흔적이 남고, 그 흔적은 앞으로의 선택, 미래로 나아가는 데 좀 더 나은 선택을 하게 도와준다. 내 앞에 갈림길이 10개가 있었다 치면 도전해 경험으로써 갈림길을 하나씩 제거해서 더 나은 선택을 하게 하고 정신적 에너지를 아껴주며 성공 확률을 높여주는 것이다. 그렇게... 다시 일어나서 다음 도전을 할 때 실패하게 됐던 결정적 선택과 행동을 인지하고 반복하지 않으면 성공 확률이 1%라도 올라간다. 이걸 반복하는거다. 말이 쉽지 아무나 하지 못한다. 그러니 성공이 어려운 거고 아무나 못하는 거라 생각한다. 그래서 나는 실패해서 잠깐 주춤하더라도 포기하지 않고 넘어져도 다시 일어나는 태도가 무엇보다 중요하다고 믿는다. 지금 내가 쌓아가는 시간들이 J커브인지, L커브인지 현재를 기준으로는 알 수 없다. 사람은 주관적으로 생각하기도 하고 세상에는 변수가 너무 많기 때문에 절대 알 수 없을테고, 그 때가 되어서야 미래의 결과로 그때 그 과정이 J 이었는지 L이었는지 알게 될 것 같다. 그렇기 때문에 너무 복잡하게 생각하지 말고(너무 많은 고민은 용기를 사라지 하니...)선택과 행동해야 할 순간에 최선을 다하면 되지 않을까 싶다.