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AI 모델 성능보다 "그 모델을 얼마나 싸고 빠르게 굴리냐"가 이제 진짜 전쟁터야 — 그 안의 물리법칙과 가격표를 이번에 처음으로 제대로 풀어줘.
DeepSeek이 1년 4개월 만에 꺼낸 V4 — 크기는 2.5배 키우면서 연산비용은 3분의 1, 메모리는 10분의 1로 줄인 기술 충격파.
AI가 이미 수학·과학·보안의 "쉬운 과실"을 딸 수 있는 수준에 왔고, 우리에게 남은 도망 방향은 딱 두 갈래야.
Anthropic의 핵심 코드가 통째로 유출됐는데, 진짜 문제는 "이게 잘못이냐"가 아니라 "앞으로 이런 일이 아무렇지 않게 반복될 것"이라는 거야.
AI가 검증 가능한 목표만 주면 알아서 달리는 시대 — 근데 그 목표 자체를 세팅하는 능력이 이제 진짜 실력이야.
AI 시대엔 "도구를 잘 쓰는 법"보다 "목표를 명확히 정하고 루프를 돌리는 법"이 전부고, 그걸 못 하면 당신 자리를 AI가 아니라 AI 쓰는 다른 사람이 차지한다.
AlphaGo가 세상을 뒤흔든 2016년부터 AI가 스스로 연구하는 2026년까지 — 10년을 같이 살아온 사람들이 "그래서 지금 우리 뭐 해야 돼?"를 솔직하게 풀어놓은 회고록.
AI가 뚝딱 만들어주는 "딸깍"의 시대가 왔는데, 진짜 싸움은 AI도 막히는 "덜컹" 구간을 사람이 어떻게 뚫느냐에 있어.
비밀 레시피 같은 건 없어 — AI 모델 싸움은 결국 기본기(좋은 데이터·안정적 인프라·많은 연산)가 이기는 게임이야.
AI가 뭐든 딸깍 만들어주는 시대, 신나야 할 것 같은데 왜 다들 우울하냐는 얘기 — 그리고 그 우울에서 빠져나오는 방법.
AI가 코드 100만 줄을 40일에 짜주는 시대, 이제 중요한 건 "무엇을 만드냐"가 아니라 "AI한테 어떻게 일을 시키는 구조를 만드냐"야.
AI 에이전트가 "뭐든 할 수 있는" 시대가 딸깍 열렸고, 살아남으려면 코딩 실력 말고 **암묵지(남들이 모르는 내 도메인 감각)** 밖에 무기가 없어.
ChatGPT가 글 세상을 바꾼 것처럼, VLA라는 기술이 로봇 세상을 통째로 바꾸려 하고 있어 — 그 원리·현황·기회를 한 방에 정리한 입문편.
AI가 토큰 하나를 만드는 그 찰나의 여정을 이야기로 풀어보니, 프롬프트가 왜 중요한지가 한 방에 보인다.
AI한테 좋은 걸 뽑으려면 "전문가 말투 흉내"가 아니라 그 분야의 진짜 단어들을 앞에 깔아줘야 해 — 그 이유가 트랜스포머의 작동 원리에 있어.
DeepSeek 하나가 2025년 AI 판을 통째로 바꿨고, 2026년엔 AI가 스스로 배우고 스스로 일하는 단계가 올 수도 있어.
2025년이 "코딩의 해"였다면 2026년은 AI가 수학·생물·화학 같은 진짜 과학을 풀기 시작하는 해가 될 거야.
AI가 인간 직업의 70%를 이미 해내기 시작했고, 살아남는 법은 딱 하나 — AI랑 공생하는 앙트러프러너(사업가 마인드)가 되는 것.
"AI가 벽에 부딪혔다"는 일리야 말 한마디가 주식 시장까지 흔들었고, 그게 사실은 "스케일만으론 부족하고 연구가 다시 필요하다"는 당연한 소리였는데 — 왜 이렇게 들끓었냐가 이 영상의 진짜 주제야.
Gemini 3가 "AI는 고원에 다다랐다"는 믿음을 완전히 부숴버렸고, 이제 진짜 승부는 기술이 아니라 문제를 가진 사람을 먼저 찾는 쪽에서 난다.
AI가 직업을 다 뺏어갈 것 같은 지금이야말로, "오늘 뿌듯함"에 투자하는 교육이 오히려 정답일 수 있다는 최승준의 유치원 이야기.
AI가 "그냥 외우는 것"에서 "진짜 생각하는 것"으로 넘어가는 원리 — 그게 바로 강화 학습(RL)이야.
OpenAI가 2년 후 스스로 AI를 만드는 AI를 예고한 지금, 살아남으려면 '소프트웨어 엔지니어'라는 정체성을 버리고 '매일 살아 움직이는 문제'를 파는 사업가가 돼야 한다.
AI 역사의 전설 Sutton이 "LLM, 내가 말한 거 다 오해했어"라고 폭탄 발언을 터뜨렸고, 그게 진짜 맞는 말인지 틀린 말인지 세 명이 1시간 반 동안 치열하게 뜯어봤어.
"AI는 이제 내용만 바꾸는 게 아니라 **화면 자체를 실시간으로 만들어주는** 시대로 넘어가고 있어 — 근데 이건 1960년대부터 반복된 이야기야."
9월 마지막 주, AI 스위치가 딸깍 켜진 한 주 — 코딩은 끝났고, 이제 AI가 과학을 시작한다.
AI 시대의 '슈퍼 크리에이터'는 코드를 짜는 게 아니라, AI 팀 전체를 디렉팅하는 사람이야.
AI 최전선이 지금 어디로 가는지 — 추론·에이전트·강화학습이 전부고, 1~2년 안에 안개가 너무 짙어서 아무도 그 너머를 못 본다.
AI가 진짜 궁극의 지렛대라면, 잘하는 사람과 못하는 사람의 차이가 거의 사라지는 세상이 가능할까 — 최승준의 급진적 사고 실험.
"귀여워 보이는 AI 기능이 사실 무서운 거다" — 최승준이 실험들 풀어놓으며 툴 노하우 세 개 공개한 회차.
AI 코딩툴 하나가 회사 구조 자체를 박살내고 있고, 1명이 팀 10명 몫을 하는 시대가 지금 이미 왔다.
AI 시대엔 소수 정예 팀이 대기업 매출을 뛰어넘는다 — 그 비결과 한국에서 지금 당장 써먹을 기회.
GPT-5 나왔는데 — 더 빠르고 더 싸고 더 단순해졌어. 그런데 진짜 레버리지는 아직 대부분이 못 꺼내 쓰고 있어.
OpenAI가 6년 만에 오픈소스 모델을 공개했고, 이건 단순한 '선물'이 아니라 "이 정도는 줘도 우린 더 센 거 있어"라는 자신감의 증거야.
GPT-5 직전, 두 사람이 GPT-1부터 지금까지 AI 흐름을 복기하며 "결국 좋은 질문을 가진 사람이 이긴다"는 결론에 도달하는 에피소드.
중국 스타트업 Moonshot AI가 2년 반 만에 GPT-4급 AI를 만든 레시피를 공개했는데, 핵심은 "AI가 도구를 잘 쓰도록 가짜 훈련 데이터를 수백만 개 찍어냈다"는 거야.
AI가 수학 올림픽 금메달 땄어 — 그것도 "수학 전용 앱"이 아니라 그냥 범용 모델이.
AI가 '어떻게'는 다 해결했고, 이제 병목은 "무엇을 물어볼 것인가"야.
AGI가 오기 전, 지금 이 순간이 AI로 새 사업을 만들 수 있는 마지막 타이밍이야 — AI 창업가 김민석이 직접 관찰한 기회의 지도.
"AI 목발(harness)은 언젠가 없어질 거야 — 그래도 지금 당장 만들어야 해."
힌튼은 "닭 신세 될 거야" 경고하고, 카르파티는 "그래도 10년 동안 같이 만들자" 말한다 — 비관과 낙관 사이에서 지금 우리가 뭘 해야 하는지 짚어주는 에피소드야.
AI는 이미 우리 생각보다 훨씬 똑똑한데, 우리가 그 능력을 10%도 못 써먹고 있다 — 그 갭을 줄이는 게 지금 가장 중요한 게임이야.
AI가 회사를 바꾸는 건 시간문제야 — 근데 "어떻게" 바꾸는지 알아야 살아남아.
AI 코딩 자동화가 현실이 됐고, 이제 "지식 노동자 전체의 일자리"가 흔들리는데 — 노정석·최승준은 공포보다 상상력이 필요하다고 말해.
구글·마이크로소프트·앤트로픽이 같은 주에 전부 터뜨렸고, 이제 "AI한테 일 시키는 법"이 생존 스킬이 됐어.
AI가 코딩을 "같이 하는 친구"에서 "믿고 맡기는 팀원"으로 업그레이드됐고, 이제 AI가 AI를 개선하는 단계까지 왔어.
AI 에이전트가 브라우저를 스스로 조종하는 건 방향은 맞는데, 실제로 만들어보면 삑사리 투성이라는 현실 보고서야.
마인크래프트에서 Claude랑 Gemini를 동시에 굴려봤더니 — AI 에이전트가 얼마나 강력하고, 동시에 얼마나 아직 삐걱대는지 한눈에 보였어.
OpenAI가 o3로 한 방 날렸는데, Google이 조용히 더 무서운 반격을 준비하고 있어.
코딩 몰라도 AI한테 도구 쥐여주면 그림 그리고 3D 오브젝트 만드는 시대 — MCP가 그 "도구 연결 규약"이고, 최승준이 직접 삽질하면서 증명해줬어.
AI한테 "계속해줘" 한 마디만 하고 내버려뒀더니, 혼자 호기심 굴려가며 생각을 이어가더라 — 이게 바이브코딩의 사고 버전이야.
2025년 3월 AI판은 "쉬어 가는 달"이라 했는데 막상 열어보니 또 숨이 찼던, 한 달 뉴스 몰아보기.
AI 시대에 살아남으려면, 챗GPT가 절대 혼자 만들어낼 수 없는 데이터가 쌓이는 판을 직접 깔아야 해.
AI 모델 스펙 외우는 거 CPU 스펙 달달 외우는 것만큼 의미없어졌어 — 이제 그걸로 뭘 만들지에만 집중할 때야.
"이제 코딩 몰라도 AI한테 말로 시키면 게임·대시보드·시각화가 뚝딱 만들어지는 시대가 왔는데, 정작 잘 쓰려면 기본 실력이 있어야 한다."
애플이 드디어 AI 기능을 아이폰에 때려박았는데 — 화려하진 않지만 **수억 명한테 동시에 깔리는 게 진짜 무기**야.
LLM은 파라미터 하나당 2비트를 기억한다 — 드디어 AI의 '뇌 용량'이 실험으로 밝혀졌어.
GPT-3 4주년을 핑계로 "왜 어떤 사람들은 AI 미래를 남들보다 4년 먼저 봤는가"를 파헤치는 회고 토크.
GPT-5가 "점프"를 보여주느냐 마느냐 — 그게 AI 판 전체의 분수령이고, 그 답을 아는 사람은 지금 아무도 없어.
2024년 5월, OpenAI·Google·Microsoft가 하루 간격으로 신제품을 쏟아냈고 — 이건 기술 발표가 아니라 "소비자 눈앞을 누가 먼저 차지하냐"는 플랫폼 전쟁의 선전포고야.
AI가 드디어 **눈을 떴어** — 사진·영상·손글씨·차트·앱 화면까지 보고 이해하는 GPT-4V가 나왔고, 이게 얼마나 대단한 건지 160페이지짜리 실험 보고서로 증명됐어.
Google Gemini가 곧 나온다 — OpenAI가 갑자기 바빠진 이유가 바로 그거야.
AI 시대에 이미 돈 버는 회사는 어떻게 생겼나 — 실제 현장에서 살아남은 사람의 생생한 이야기.
GPT-4 같은 거대 AI 없어도 된다 — **데이터 품질이 좋으면 아주 작은 모델로도 특정 분야에서 충분히 쓸 만한 AI를 만들 수 있다**는 걸 Microsoft 논문이 증명해버렸어.
Meta가 Llama-2를 공개한 건 기술 자랑이 아니라, OpenAI에 맞서는 세력 규합을 위한 정치적 선언이야.
GPT-4가 어떻게 생겼는지 유출 자료로 뜯어보고, "이걸 알면 뭐가 달라지나?"를 실험으로 보여준 회차야.
AI 업계를 천국·연옥·지옥으로 나눠보면 지금 우리가 어디 서 있고 뭘 해야 하는지 보인다.
ChatGPT에 "코드 실행 버튼"이 생겼는데, 이게 그냥 신기한 장난감이 아니라 2~3주짜리 업무를 그 자리에서 끝내버리는 수준이야.
구글 Gemini가 GPT-4의 가장 큰 약점인 "계획 세우기"를 파고든다 — AI가 이제 한 방향으로 달리는 게 아니라, 생각을 되감고 되짚으면서 더 나은 답을 찾는 방식으로 진화 중이야.
AI 목소리 서비스 Typecast 창업자가 직접 와서 "크리에이터 AI 도구의 현재와 미래"를 낱낱이 털어놓은 영상이야.
MS가 "AI 비서(Copilot)"를 모든 서비스에 꽂겠다고 선언한 컨퍼런스 — 그 기술 구조와 80년 역사를 한방에 정리해줌.
AI 모델은 4년 만에 2만 배 커졌는데, 이제 더 커지는 게 아니라 **더 작고 똑똑하게** 만드는 싸움으로 판이 바뀌었어.
AI의 대부 힌튼이 "이거 우리가 통제 못 할 수도 있다"고 구글 때려치우고 경고 날린 사건, 그 의미를 노정석·최승준이 처음으로 함께 풀어낸 화.
구글·오픈AI 별들의 전쟁 속에서 작은 사업자가 살아남는 딱 하나의 틈새 — "AI가 정답을 판단할 수 없는 영역에 클로즈드 루프를 만들어라"
채널 2주년 기념 라이브 — 시청자 질문에 날것으로 답하면서 "AI 시대에 인간이 남겨야 할 것"을 진짜 솔직하게 털어놓은 대화.
AI의 아버지 힌튼이 구글을 떠나며 던진 경고 — "우리가 개구리 신세가 될 수도 있어."
AI가 "스팸이냐 아니냐"를 판단하는 가장 기본 공식, 그 공식이 **왜 그 생김새인지**를 뿌리부터 뜯어보는 수학 강의야.
CNN이 이미지를 "필터로 긁는" 이유를 신호처리의 가장 밑바닥부터 설명하는 영상 — 그게 바로 Convolution이고, ResNet은 그걸 더 깊게 쌓을 수 있게 만든 구조야.
AI가 CEO·관리자·직원을 다 맡는 "자동으로 굴러가는 회사"가 이미 상상이 아니라 설계 중인 현실이야.
AI 모델 크기가 4년 만에 2만 배 커졌는데, 이게 단순한 기술 성장이 아니라 "세상 전체가 얽혀 돌아가는 새 시대"의 시작이라는 얘기야.