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“Why the Model Eats the Harness”의 핵심은 Gemini와 Antigravity가 보여주듯, 에이전트 하네스가 제품 실행 레이어로 커지다가 결국 모델 내부 기능으로 흡수되며 AI 제품의 차별화 지점이 이동한다는 것이다.
NVIDIA의 Jensen Huang은 AI 팩토리를 전기와 인터넷에 이은 지능 시대의 다이너모로 보고, 향후 기업 투자의 중심이 저장·검색형 데이터센터에서 실시간 지능 생산 인프라로 이동한다고 설명한다.
“Knowing What Your Customers Want, All the Time”의 핵심은 AI 음성 인터뷰와 누적 고객 데이터로 고객이 무엇을 원하는지 상시 파악하고, 제품·마케팅·전략 의사결정의 병목을 줄이는 것이다.
David Senra가 400+ Founders를 연구하며 얻은 핵심은 위대한 창업자는 정해진 성공 공식이 아니라, 자신에게 맞는 문제에 대한 집착·집중·장기 지속력으로 설명된다는 점이다.
데미스 하사비스는 AGI를 과학·의학·세계 이해를 확장하는 “정밀한 도구”로 보고, 2030년 전후 AGI 가능성과 AI for Science의 폭발적 확장을 주장합니다.
“AI That Designs Its Own Chips”는 Ricursive가 AI로 칩 설계 병목을 줄이고, 더 나은 칩이 다시 AI를 강화하는 자기강화 루프를 만들려는 이야기입니다.
ElevenLabs의 Mati Staniszewski가 말하는 핵심은, Voice가 AI의 Interface가 되려면 단순한 음성 합성을 넘어 감정·인증·워크플로까지 포함한 오디오 플랫폼으로 진화해야 한다 는 점이다.
Robotics' End Game은 로보틱스가 언어 중심 AI를 넘어, 물리 세계를 예측하고 행동으로 연결하는 월드 모델·데이터·강화학습 경쟁으로 이동하고 있다는 주장이다.
OpenAI의 Greg Brockman이 말하는 핵심은 AI 시대의 병목이 컴퓨트와 맥락 접근을 거쳐 결국 Human Attention, 즉 인간 주의력 으로 이동한다는 점이다.
“This is AGI”의 핵심은 AI가 단순한 도구를 넘어, 장기 작업을 수행하고 실패에서 회복하는 에이전트 기반의 실용적 AGI 단계로 이동하고 있다는 주장이다.
Andrej Karpathy는 현대 AI 구축, Tesla Autopilot, vibe coding 개념과 연결된 인물로 소개되며, 최근에는 프로그래머로서 뒤처졌다는 감각을 드러낸다
