인사이트 — 1인기업을 위한 관점과 프레임워크
82개의 글
3Blue1Brown: AI 수학 증명은 AGI인가: Dwarkesh
(youtube.com)Grant Sanderson이 말한 AI 수학, 증명, 벤치마크 한계. 1인기업도 eval을 볼 때 참고할 관점.
20VC Sierra CEO: 오픈 모델과 $100K 토큰 예산: 20VC
(youtube.com)Sierra Clay Bavor가 말한 frontier model, open weight, 토큰 예산을 1인기업 관점에서 정리.
SEQ SemiAnalysis: AI의 진짜 100배는 co-design에서 온다 (Sequoia)
(youtube.com)AI 추론 비용, InferenceX, GPU/TPU 선택을 1인기업 관점에서 쉽게 정리.
다음 AI 학습 패러다임과 CUA: Dwarkesh
(youtube.com)RLVR 이후 AI가 어떻게 계속 학습할지, CUA와 resettable RL 환경, 1인기업 업무 데이터의 의미.
Google AI는 왜 인재를 잃고 있나: t3.gg
(youtube.com)Theo가 본 Google AI의 조직 문제. Gemini, Workspace CLI, 에이전트 데이터를 1인기업 관점에서 정리.
Y 소비자 AI는 비인기라서 기회다: Y Combinator
(youtube.com)Zynga 창업자 Mark Pincus가 말한 소비자 AI, 제품 검증, 무료 AI 시대를 1인기업 관점에서 정리.
SEQ AI 모델은 왜 계속 학습해야 하나: Engram 대담
(youtube.com)Engram이 말하는 AI 메모리와 continual learning을 1인기업 관점에서 정리.
Y 첫 10명의 고객을 얻는 법: Y Combinator
(youtube.com)YC가 정리한 초기 고객 확보 전술. 1인기업이 첫 고객을 찾을 때 도구보다 먼저 해야 할 일을 다룸.
AI 발전의 중심에는 데이터 블랙홀이 있다: Dwarkesh
(youtube.com)AI 발전이 모델 구조보다 데이터와 검증 루프에서 나오는 이유. 1인기업도 eval과 업무 데이터 자산을 봐야 함.
Y 아이디어 하나를 고르고 깊게 파라: Y Combinator
(youtube.com)YC가 말하는 초기 창업의 집중법. 1인기업도 여러 아이디어를 얕게 돌리기보다 고객 문제 하나를 깊게 파야 함.
Mechanize: 나쁜 eval이 나쁜 코드를 만든다
(youtube.com)나쁜 평가 데이터가 AI 코딩 모델을 망치는 이유와 CUA eval 설계를 1인기업 관점에서 정리.
OpenAI OpenAI: 모델 평가를 다시 만드는 이유
(youtube.com)OpenAI frontier evals 팀이 말한 벤치마크 포화와 실전 평가 변화. 1인기업도 자기 업무 평가표가 필요함.
SEQ Simile: 인간 사회 시뮬레이터라는 새 시장, Sequoia
(youtube.com)Smallville에서 CVS 사례까지, 인간 행동 시뮬레이션이 시장 조사와 제품 테스트를 바꾸는 방식을 1인기업 관점에서 정리.
SC 창업자가 빨리 부자가 되는 진짜 방법: Standard Capital
(youtube.com)Dalton+Michael이 말한 빠른 엑싯의 현실. 1인기업이 볼 창업자 부의 진짜 조건.
20VC AI 모델 전쟁의 승자는 누구인가: 20VC
(youtube.com)Factory CEO가 말한 모델 라우팅, AI 비용, 앱 레이어 전략. 1인기업이 볼 자원 배분 관점.
SEQ 모델이 하네스를 먹는다는 뜻: Sequoia
(youtube.com)Google DeepMind Logan이 말한 agentic AI와 하네스 변화. 1인기업이 볼 제품 moat 정리.