노트 아카이브

안티프래질 - 때릴수록 더 강력해지는 주식종목 27개

위기가 와도 하단은 막혀 있고 상단은 열려 있다는 안티프래질 기업 27곳. 2020년 코로나, 2022년 금리, 2025년 관세 쇼크 때 실제 주가를 돌려 보고, 회사별 주장을 공시로 대조하고, 압축 바벨 포트폴리오를 백테스트했습니다. 한국 절세 계좌에서 확인할 규칙까지 정리했습니다.

조회수를 버린 미디어 - 그들은 어떻게 돈을 벌었나?

돈을 번 미디어는 독자를 늘리기 전에 누구를 위해 만드는지부터 좁혔다. 여섯 미디어의 연차보고서와 실적 발표, 영국 기업등기소 서류로 숫자를 확인하고, 롱블랙 기사 속 틀린 수치를 바로잡았다. 규모로 간 투비조차 첫 흑자까지 5년 반이 걸렸다.

경영진이 안하면 후회할 AI 성과 검토 방법

AI 성과 설문과 대시보드는 체감과 사용량을 보여줄 뿐, 일이 실제로 바뀌었는지는 보여주지 않습니다. 인류학자 니콜라 노바가 남긴 관찰 연습을 AI 전환을 맡은 경영진의 현장 점검법으로 옮겨 봤습니다. 맥킨지·BCG·METR 데이터와 도요타, 레고, 클라르나, 에어캐나다 사례, 그리고 4주 관찰 프로토콜을 담았습니다.

AI와 인간관계 - 손절이 대세인 이유

수도권 25~39세 미혼 열 명 중 일곱은 외롭다고 답하지만, SNS에는 손절 콘텐츠가 넘친다. 한국 생성형 AI 이용자의 68.8%는 AI에게 마음도 털어놓고, 맞장구치는 AI는 화해하려는 마음을 줄였다. 『손절사회』의 진단에서 출발해 외로움, 치유 문화, AI 동반자, 관계의 건강 효과를 데이터로 따라갔다.

브랜드 투자 - NEW TACTICS

시장에서 밀려났던 다섯 브랜드는 새것을 더하기 전에 메뉴와 할인, 엉뚱한 확장을 먼저 줄이고 원래 있던 핵심 자산을 다시 꺼냈다. 이 글은 롱블랙 노트 다섯 편을 각 회사의 공시와 실적 자료로 대조하고, 아식스 순이익과 코이케야 매출 두 배 같은 과장된 수치를 바로잡는다. 투자자가 반등의 숫자를 객수와 가격, 비교 기간으로 나눠 읽는 법도 정리했다.

AI/데이터로 본 외국인의 눈 - 한국은 일하기 좋은나라 일까?

외국인 호감도는 82.3%로 조사 이래 최고지만, 한국에 사는 외국인의 만족도는 46개국 중 44위였다. AI 특허·로봇·HBM 지표에선 세계 최상위인데 AI 인재 순유입은 OECD 하위권이다. 해외 지표 20여 개를 모아 외국인이 보는 한국의 세 얼굴을 데이터로 따라갔다.

결국 숫자가 업의 본질을 바꾼다

나이키는 디지털 40%, 직판 60%라는 채널 목표를 맞추다 수요를 만드는 힘을 잃었다고 스스로 인정했다. 같은 시기 QB하우스는 고객의 시간을, 돈키호테는 매대의 재미를, 휴먼메이드는 주간 발매 리듬을 목표로 삼았다. 롱블랙 노트 다섯 편을 각 사 공시와 행동경제학 원 논문에 대조해 좋은 목표 숫자의 조건을 정리했다.

AI의 아버지 - "확률", 더 이상 어렵지 않다.

AI는 수많은 글(텍스트)들의 분포속에서 각 글(토큰)의 출현 비율을 확률로 삼아, 나타낼 글을 선택합니다. 그렇게 "앞의 글이 주어졌을 때 다음 토큰의 확률"을 계산하고, 그 확률에 따라 토큰 하나를 고르고, 붙이고, 반복합니다. 그리고 이러한 과정을 반복하여 글을 만들어 내는 것입니다. 그러나 출현 비율이 가장 높은 단어가 매번 나오는 것은 아닙니다. 온도 조절을 통해 가장 적절한 단어가 나오도록 하기 때문입니다.

2026년 3분기 반도체 AI 주도주, 그러나...

대딸깍 AI 시대 - 기획자들은 굶어 죽을까

보고서, 이미지, 영상, 카피, 상세페이지까지 이제는 무엇이든 몇 초 만에 나온다. 만드는 비용이 0에 가까워지자 결과물은 넘쳐나는데, 그것을 보고 듣고 겪을 사람의 시간과 마음은 늘지 않았다.

AI로 사라진 사다리들 (The Broken Rung)

한국은행이 내놓은 지표를 보면, 지난 4년간 국내에서 사라진 청년 일자리 28만 5천 개 중 무려 94%가 AI 노출도가 높은 전문직 및 사무직 업종에 몰려 있었습니다. 하지만 바로 그 보고서의 다음 페이지에는 이런 문장이 적혀 있습니다. "현재까지 거시적인 총량 고용지표에서 AI 확산의 영향으로 단정할 만한 뚜렷한 균열은 확인되지 않는다."

AI는 세상을 "평균적으로" 본다

AI는 수많은 말뭉치들에 대해 어떤 말이 주로 많이 나오고, 나올 수 있는 말들의 패턴들을 학습하여 인간의 언어로 대화합니다. 즉 평균과 분포가 AI가 작동하는 원리로 활용되는 것입니다.

AI 시대, 끝까지 살아남는 사고의 근육에 관하여

요즘 하루를 어떻게 보내고 계십니까. 아침에 일어나 컴퓨터를 켜고, 퇴근하거나 잠자리에 들 때까지 우리가 AI를 얼마나 많이 쓰는지 가만히 돌이켜보면 조금 섬뜩할 때가 있습니다. 저 역시 완전히 그렇습니다.

AI 많이 쓰면 정말로 우리는 멍청해질까?

인간은 눈앞에 정리된 논리적 설명이 펼쳐져 있을 때, 그것을 읽고 이해했다는 사실만으로 ‘내가 그 지식을 완전히 소유했다’고 착각합니다.지퍼의 원리나 자전거의 구동 메커니즘을 그림으로 볼 때는 누구나 완벽히 안다고 생각하지만, 백지를 주고 지퍼의 맞물림 구조나 자전거 체인과 기어의 연결 방식을 직접 그려보라고 하면 대부분 한 줄도 제대로 그리지 못합니다. 보는 감각과 소유하는 감각은 완전히 다릅니다.

거대한 AI와 가벼워진 인간

AI 시대 자녀교육, 무엇부터 바꿔야 할까요 ②

AI가 벽돌을 쌓는 시대에 우리 아이들에게 필요한 건 정답을 빨리 찾는 능력이 아니라, 스스로 설계도를 그리고, 넘어져도 다시 일어서고, 그 과정을 버텨낼 몸을 기르는 일이며, 그 출발점은 거창한 교육이 아니라 가정에서 나누는 작은 대화입니다.

AI시대, 인류는 왜 종말만 쉽게 상상하는가

"우리는 자본주의의 종말보다 지구의 종말을 상상하는 것을 훨씬 더 쉽게 여긴다."

AI 시대 자녀교육, 무엇부터 바꿔야 할까요 ①

AI 시대엔 정답 맞추기보다 수학적 사고로 해답을 찾아가는 과정을 설계할 줄 아는 능력이 중요합니다. 이 모든 과정에서 문해력이 핵심 능력이 됩니다.

AI 시대, 성실함만으로는 살아남을 수 없는 이유

하루를 시작하며 모니터 앞에 앉을 때마다 마주하는 묵직한 공허가 있습니다. 우리는 그 누구보다 치열하게 삽니다. 출퇴근길에는 최신 인공지능 트렌드와 프롬프트 기법을 정리한 뉴스레터를 빠짐없이 챙겨 읽고, 책상 한편에는 세계적인 석학과 사업가들의 전략 서적이 줄지어 꽂혀 있습니다.

AI가 88시간 만에 수학 난제를 풀었다

미공개 내부 모델이 약 1만 개의 에이전트를 동원해 나비에-스토크스 문제를 탐색했다

시스템 트레이딩이란 무엇인가: 추세추종 전략을 가장 쉽게 이해하는 방법

시장을 예측하지 않고 거래하는 법, Trend Following의 원리부터 이동평균·돌파·손절·포지션 사이징까지 갖추는 방법

AI 도입을 고민하는 임원에게: 기술보다 먼저 결정해야 할 3가지

파일럿은 성공했는데 왜 회사는 그대로일까

파일럿은 됐는데 회사는 그대로라는 말씀을 자주 듣습니다. AI를 쓰는 사람의 80%가 생산성이 올랐다고 답하지만, 영업이익에 기여했다는 조직은 37%입니다. 그 격차가 어디서 생기는지, 그리고 작은 성공을 전사 표준으로 넘길 때 무엇을 확인해야 하는지를 정리했습니다.

3편. 폐쇄망에서 AI를 굴린다는 것

인터넷이 끊기는 순간, 다운로드는 물류가 되고 업데이트는 프로젝트가 된다 폐쇄망 AI 구축의 어려움은 모델 실행 자체보다 반입, 의존성, 버전 관리, 보안 검토와 운영 절차에 있습니다. 인터넷 환경에서는 몇 분이면 끝나는 패키지 설치와 모델 변경이 폐쇄망에서는 별도의 승인과 반입 절차가 됩니다. 컨테이너와 오프라인 리허설, Release Bundle, 라이선스·CVE 관리, RAG 접근권한과 감사 추적까지 실제 프로젝트에서 놓치기 쉬운 폐쇄망 AI 구축의 핵심을 정리합니다.

AI로 작업을 수행하다가 대화가 끊어졌을 때 일어날 대참사

AI에 반복 업무를 맡기는 조직이 공통으로 겪는 운영 리스크가 하나 있습니다. 작업이 정상 종료된 상태와 중도 중단된 상태가 사용자 화면에서 구별되지 않는다는 점입니다. 이 구별이 안 되면 회사는 두 가지 비용을 치르게 됩니다. 하나는 완료된 작업을 불필요하게 다시 실행하는 비용이고, 다른 하나는 이미 수행된 단계를 중복 실행해 데이터 오염이나 토큰 비용등의 낭비가 심해지는 점이죠.

맥락없는 AI는 도대체 원인이 뭘까?

ChatGPT를 작동시키는 핵심 기술과, ChatGPT를 망가뜨리는 핵심 공격 기법은 같은 이름을 쓴다. 컨텍스트 인젝션과 프롬프트 인젝션 — 같은 원리, 다른 손.

AI 전략, 결국 내가 이끌어야 한다면

어느 모임에 가도 결국 AI 이야기로 끝나는 시대. 현장에서 AI Lead로 겪은 최상단 매니지먼트의 진짜 고민과, 승인권자가 이번 주 안에 내려야 할 결정 세 가지를 정리했습니다.

2편. RFP에 안쓰여져 있는 GPU 비용의 비밀

GPU 서버를 사기 전에 먼저 확인해야 할 것이 있습니다. 바로 전기와 냉방입니다. AI 인프라 구축에서 자주 놓치는 랙 전력, UPS, 냉방, 바닥 하중, 시설 공사 일정과 전력비까지 실제 프로젝트 관점에서 정리합니다.

추세추종 트레이딩 기법, so called 불타기

추세추종을 배우려는 사람은 대개 진입 신호부터 찾는다. 20일 신고가를 뚫으면 사고, 이동평균이 교차하면 산다는 식이다. 그런데 이런 신호는 40년 전에 이미 공개됐고 지금은 무료 차트 프로그램에도 기본 탑재돼 있다. 같은 신호를 쓰는 두 사람의 성적이 갈린다면 원인은 신호가 아니라 다른 곳에 있다. 그 다른 곳의 이름이 포지션 사이징이고, 그중에서도 가장 논쟁적인 부분이 이익이 난 포지션을 더 키우는 행위, 이른바 불타기다.불타기가 무엇이고, 원전 규칙이 이것을 어떻게 수치로 정의했으며, 어떤 조건에서 작동하고 어떤 조건에서 무너지는지를 실제 문헌과 데이터로 정리해봤다.

AI 엔지니어링 필수 4대 역량은?

앤드류 응 스탠포드 교수는 채용공고 1만 건과 전문가 인터뷰로 추린 AI 엔지니어링 4대 역량을 정리했습니다.

AI 시대의 아비투스란 무엇인가: 같은 AI, 다른 결과

아비투스는 몸에 밴 성향 체계입니다. 한국 패널조사에서 고용주는 53.8%가 업무를, 무급가족종사자는 85.8%가 일상 정보검색을 AI에 시켰습니다. 같은 도구인데 시키는 일이 다릅니다. 내 대화 기록 30건으로 30분 만에 내 AI 사용 성향을 숫자로 진단하는 절차를 담았습니다.

GLM-5.3-Flash가 18B 짜리라고?

「320B 중 18B만 활성화」는 계산 이야기지 메모리 이야기가 아닙니다. 공개 설정 파일과 가중치 용량을 직접 재서 실제 숫자를 확인하고, 돌아다니는 벤치마크 점수를 세 등급으로 갈라 봤습니다. 30분이면 모델 발표를 판정표 한 장으로 바꾸는 절차가 손에 남습니다.

AI 월드모델의 3개의 축

페이페이 리는 월드모델을 렌더링·시뮬레이션·계획으로 나누었다.

AI 쓰면 애들이 공부를 정말 안할까?

대부분 결론을 한 문장으로 압축한다. "AI 쓰면 성적 떨어진다." 그런데 논문을 열어보면 그 문장은 절반만 맞다. 정확히 말하면 AI를 쓰느냐 마느냐가 갈림길이 아니라, 숙제에 몇 분을 쓰느냐가 갈림길이었다.

온프레미스 AI 인프라, 현장에서 본 것들

1편. "GPU 몇 장이면 되나요?" — 이 질문부터 다시 시작해야 합니다

하네스 엔지니어링: 런타임을 설계하기

2026년 상반기, 소프트웨어 엔지니어링의 무게중심이 조용히 옮겨갔다. 무엇을 물어볼 것인가(프롬프트)도, 무엇을 보여줄 것인가(컨텍스트)도 아니다. 에이전트가 살아가는 환경 전체를 어떻게 설계할 것인가. 업계는 이것을 하네스 엔지니어링이라 부르기 시작했다.

AI로 논문연구 끝내기 - 이젠 가능해졌다.

Duke, Columbia, Texas A&M 연구진이 함께 참여한 이 연구는 Gemini 기반 멀티에이전트 시스템 Co-Scientist를 확장해, 가설 생성에서 그치지 않고 실제 화학기상증착(CVD) 장비를 제어하고, 습식 실험실 데이터를 예측하고, 코드를 짜서 실험을 돌리고, 논문까지 쓰게 만든 뒤 그 결과를 물리적으로 검증했다.

AI 데이터센터 주식. 다시 밸류에이션 하라

앤드류 응 스탠포드 교수가 공개한 AI 엔지니어링 스킬맵

온톨로지의 원형 - 지식그래프는 어떤형태로 임베딩할까

컨텍스트 무한대 시대 - 지식그래프가 다시 LLM 스택의 중심으로 들어온 이유

AI 자본지출 사이클을 읽는 법

데이터센터 투자 사이클을 과거 인프라 사이클과 비교해 투자자 관점에서 정리했습니다.