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스페이스X IPO는 좋은 회사에 투자할 기회라는 기대보다, 135달러 공모가·1.77조 달러 밸류·낮은 유통 물량이 만드는 가격 왜곡을 먼저 확인해야 하는 사건이다.
Hermes /goal은 긴 멀티스텝 작업을 중간 확인 없이 끝까지 밀어붙이도록 설계된 기능으로, 자동화의 범위를 넓히지만 목표 설계와 비용 통제가 성패를 가른다.
안드레이 카파시가 말하는 AI native의 역량은 AI 도구를 빠르게 쓰는 능력이 아니라, 문제를 소프트웨어 3.0 관점에서 다시 정의하고 에이전트를 지휘해 의미 있는 결과를 만드는 판단력이다.
AI 주식의 2026년 핵심은 생성형 AI 열풍 자체보다 어젠틱 AI 수익화, 토큰 비용, 데이터센터 투자, 반도체 수요가 실제 실적으로 이어지는지에 달려 있다.
AI Psychosis 시대의 사람들은 AI 에이전트가 만든 폭발적 생산성과 FOMO 속에서, 더 많이 위임하고 더 빨리 실행할수록 인간의 판단·학습·회복 능력이 새로운 병목이 되는 전환기를 지나고 있다.
반도체 사이클은 엔비디아 GPU·HBM에서 끝나는 것이 아니라, 휴머노이드와 피지컬 AI가 실제 공장·물류 생산성으로 연결될 때 로보틱스 칩, 시뮬레이션 GPU, 메모리 수요로 한 번 더 확장된다는 내용이다.
미국의 AI 리크루팅 플랫폼 Paraform은 리크루터를 대체하기보다, AI가 만든 채용 소음 속에서 리크루터의 신뢰·관계·접근성을 더 강하게 활용하는 방향으로 성장했다.
만만해 보이는 사람들만 가지고 있는 최고의 무기는 약해 보이는 인상이 아니라, 야망과 준비를 숨긴 채 시간·정보·기회를 축적하는 전략적 자유다.
5달러짜리 핫도그를 팔던 배경에서 ‘4000조’ 금융 기업 CEO까지 이어진 비결은 천재적 한 방보다 회복탄력성, 협업 능력, 호기심, 조직 전체를 보는 소유자 의식에 가까웠다.
“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.
‘AI영상 장인’의 프롬프트는 단순 명령문이 아니라, 이야기·공간·감정·동선·대사 순서까지 통제하는 연출 설계도에 가깝다.
트랙터에 AI를 달았더니 농업은 단순 자동주행을 넘어, 노동력 부족·식량안보·농가 규모화 문제를 해결하기 위한 데이터 기반 운영 산업으로 바뀌기 시작했다.
Inside YC's AI Playbook의 핵심은 AI를 단순 코파일럿이 아니라 조직의 데이터, 업무 흐름, 회의 기록, 도구 사용 경험을 연결하는 공유 실행 레이어로 만들 때 조직 전체의 학습 속도가 달라진다는 것이다.
서울시장 선거의 표심은 “동네를 더 많이 이긴 쪽”이 아니라 강남·서초·송파·용산처럼 득표 격차가 압도적으로 벌어진 지역이 전체 승패를 좌우한 구조였다.
블랙먼데이 공포의 핵심은 반도체 수요 붕괴가 아니라, AI 데이터센터 전력 인프라 병목과 외국인 자금 이탈이 한국 증시 변동성을 동시에 키우는 구조에 있다.
외주 개발 곧 사라진다는 주장은 단순한 위기론이 아니라, AI 네이티브 전환으로 기획·디자인·개발·PM·고객 커뮤니케이션까지 에이전시의 핵심 프로세스가 재편되고 있다는 현장 진단이다.
반도체 슈퍼 사이클에서 한국이 끝까지 1등일 수 있다는 핵심 논리는, AI CAPEX와 반도체 수요가 유가·금리 부담보다 더 강한 시장 민감도로 떠올랐다는 점이다.
“돈줄 쥔 트럼프, 이란 종전 합의” 이후 AI 성장의 핵심 변수는 기술 낙관론보다 스페이스X·전쟁 지출·정부 재정·제조업 채택이 맞물린 자금 흐름의 지속 가능성이다.
스페이스X 상장과 엔비디아의 우주 치트키는 로켓·통신망·AI 칩을 묶어 우주 데이터센터라는 새 성장 서사를 만들 수 있지만, 실제 모멘텀은 발사 단가와 젠슨 황의 구체적 발언에 달려 있다.
대학생 창업으로 시작한 뉴빌리티의 550억 투자 유치 스토리는 “큰 비전”보다 자금난, 피벗, 규제, 제조 난제를 매일 버틴 실행력이 회사를 살렸다는 이야기다.
Hermes Agent는 단순한 AI 채팅 도구가 아니라, 설치 후 메모리·크론·대시보드·Kanban·스킬을 연결해 개인 업무를 24시간 처리하는 AI 직원으로 쓰는 것이 핵심이다.
한국 기업이 AI 도입에서 가장 많이 실수하는 한 가지는 도구나 전사 전환부터 생각하는 것이며, 먼저 작고 구체적인 문제를 정의하고 빠르게 검증해야 한다.
자고 일어나면 앱이 완성된다?라는 질문의 답은 “긴 프롬프트”가 아니라 클로드 코드 루프 파이프라인처럼 기획·검증·수정·완료 기준을 자동 반복하는 구조를 갖췄을 때에만 가능하다는 것이다.
거장들은 우주에 어떻게 투자하고 있을까라는 질문의 핵심은 론 바론처럼 스페이스X의 인프라 독점 가능성에 크게 베팅할 것인지, 캐시 우드처럼 우주 데이터센터와 공급망을 포함한 AI 인프라 확장 테마로 볼 것인지에 있다.
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