기술 — 1인기업이 알아야 할 기술 트렌드

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이 태그에는 1인기업 운영에 직접적으로 영향을 주는 기술 흐름을 정리함. AI 에이전트, 개발자 도구, 인프라 비용 구조, 오픈소스 생태계, 플랫폼 정책 변화 같은 주제가 중심임. 혼자 일하는 사람 입장에서는 "어떤 기술이 유행인가"보다 "이 기술이 내가 만들 수 있는 제품의 범위를 얼마나 넓히는가"가 훨씬 중요함. 예를 들어 Cursor·Claude Code 같은 코딩 AI가 1인 개발자의 출력을 10배 늘렸고, Cloudflare Workers·Vercel 같은 서버리스 인프라가 초기 비용을 제로에 가깝게 만들었음. 큰 VC와 빅테크가 발표한 기술 보고서 중에서 1인기업이 실무에 바로 쓸 수 있는 것만 골라 한국어로 요약함. 원문 링크를 같이 제공해 직접 확인 가능함.

3Blue1Brown: AI 수학 증명은 AGI인가: Dwarkesh

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Grant Sanderson이 말한 AI 수학, 증명, 벤치마크 한계. 1인기업도 eval을 볼 때 참고할 관점.

SEQ SemiAnalysis: AI의 진짜 100배는 co-design에서 온다 (Sequoia)

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AI 추론 비용, InferenceX, GPU/TPU 선택을 1인기업 관점에서 쉽게 정리.

다음 AI 학습 패러다임과 CUA: Dwarkesh

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RLVR 이후 AI가 어떻게 계속 학습할지, CUA와 resettable RL 환경, 1인기업 업무 데이터의 의미.

Google AI는 왜 인재를 잃고 있나: t3.gg

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Theo가 본 Google AI의 조직 문제. Gemini, Workspace CLI, 에이전트 데이터를 1인기업 관점에서 정리.

SEQ AI 모델은 왜 계속 학습해야 하나: Engram 대담

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Engram이 말하는 AI 메모리와 continual learning을 1인기업 관점에서 정리.

AI 발전의 중심에는 데이터 블랙홀이 있다: Dwarkesh

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AI 발전이 모델 구조보다 데이터와 검증 루프에서 나오는 이유. 1인기업도 eval과 업무 데이터 자산을 봐야 함.

Mechanize: 나쁜 eval이 나쁜 코드를 만든다

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나쁜 평가 데이터가 AI 코딩 모델을 망치는 이유와 CUA eval 설계를 1인기업 관점에서 정리.

OpenAI OpenAI: 모델 평가를 다시 만드는 이유

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OpenAI frontier evals 팀이 말한 벤치마크 포화와 실전 평가 변화. 1인기업도 자기 업무 평가표가 필요함.

Satya Nadella: 기업의 새 IP는 학습 루프

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Satya Nadella가 말한 human capital, token capital, private evals를 1인기업 관점에서 정리.

Essay 모델과 하네스를 같이 소유해야 한다

AI 앱 회사가 모델, 하네스, 도메인 RL, open weights 운영을 어떻게 봐야 하는지 1인기업 관점에서 정리.

Moat에는 모델이 필요하다: Applied Compute

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Applied Compute 엔지니어가 말한 custom model과 owned intelligence를 1인기업 관점에서 정리.

SEQ 모델이 하네스를 먹는다는 뜻: Sequoia

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Google DeepMind Logan이 말한 agentic AI와 하네스 변화. 1인기업이 볼 제품 moat 정리.

Essay Owned Intelligence와 Rented Intelligence

Anthropic Fable 5 논란을 계기로 1인기업이 빌린 지능과 소유한 지능을 어떻게 봐야 하는지 정리.

20VC Nebius 공동창업자: AI 인프라는 버블이 아니다

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Nebius 공동창업자가 말한 AI 인프라 수요, open source 모델, managed inference를 1인기업 관점에서 정리.

Essay RL 시장은 왜 더 커질까

AI 모델 경쟁이 post-training과 verified data로 이동하는 이유를 1인기업 관점에서 정리.

AI 코딩 하네스도 리팩토링해야 한다: 개발동생

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개발동생이 말한 AI 코딩 하네스 관리법. 1인기업도 AGENTS.md, MCP, Skill을 주기적으로 덜어내야 함.

Databricks CEO: AI에는 context가 필요하다

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Databricks CEO가 말한 AI agent와 데이터 전략. 1인기업도 모델보다 context와 비용 통제를 봐야 함.

Meta AI의 다음 승부: Muse Spark와 개인 agent

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Alexandr Wang이 말한 Meta AI 전략. 1인기업이 agent, open source, small business 기회를 볼 때 참고할 인터뷰.

AI가 좋아질수록 경제 점유율은 줄어들까: Dwarkesh

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AI 자동화 이후에도 무엇이 희소할지, labor share와 관계형 서비스를 1인기업 관점에서 정리.

프롬프트도 기술 부채다: t3.gg

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AI 코딩 도구의 프롬프트가 조용히 썩는 이유와 1인기업이 AGENTS.md, MCP, skills를 줄여야 하는 이유.