사람들이 실제로 쓰는 Gen AI
ChatGPT가 Gen AI를 주류로 끌어올린 지 1년이 조금 넘었습니다. 그 동안 우리는 대규모 언어 모델(LLM)의 현재 유용성과 향후 영향력에 대한 흥분의 물결을 탔습니다. 이러한 도구는 이미 수억 명의 주간 사용자를 보유하고 있으며, 분석가들은 경제에 수조 달러의 기여를 할 것으로 예상하고 있으며, 이제 OpenAI의 신뢰할 수 있는 경쟁자들도 점점
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삼체 문제(미 국방부에 조달하기)
미국 국방부(DoD) 내에서 국방 조달을 탐색하는 것은 악명 높은 삼체 문제를 푸는 것처럼 느껴질 수 있습니다. 우주에 있는 복잡한 물체의 회전을 예측하려고 한다고 상상해 보세요. 전투기, 프로그램 사무실, 의회로 대표되는 각 구성 요소는 각자의 중력을 발휘하여 회전 궤적과 속도에 영향을 미칩니다. 천체 역학에서 작은 섭동이 예측할 수 없는 자전
AI가 모든 것을 자동화할까?
인공지능이 그 자리를 대신하고 있습니다. 저와 대화하는 거의 모든 스타트업이 (무언가를 위한) 코파일럿 및/또는 AI 기반 자동화를 구축하고 있습니다. 창업자들은 느리게 느껴지는 모든 작업을 찾아서 AI를 해답으로 제시하고 있습니다.
이게 말이 되나요? 그렇기도 하고 아니기도 합니다.
논리적으로 지루하고 반복적인 작업의 속도를 높이는 것은 당연한 일입니다. 사람들이 시간을 절약하고 싶지
고통스러운 혼돈의 시기
"폭발적인 스타트업 성장"이라는 말을 들으면 몇 가지 유명한 기업이 떠오릅니다. Facebook, Slack, 그리고 이제 OpenAI까지.
ARR 100만 달러에 도달하기 전, 즉 차트에서 '1년차' 이전에는 모두 어떤 모습이었을까요?
모든 데이터가 공개되어 있는 HubSpot이 좋은 예입니다. 2024년 초 현재, 무려 2백만 달러의 ARR을 달성한 이 업체는 여전히
딜로이트의 죽음-AI가 시장을 바꾸다
10년 전 제가 벤처 업계에 입문했을 때만 해도 소프트웨어 분야는 보통 2~3개의 경쟁자가 우승을 다투는 분야였습니다. 소프트웨어 개발이 쉬워지고 벤처 자금이 넘쳐나면서 거의 모든 시장에서 경쟁이 치열해졌습니다. 미투 제품의 범람으로 인해 구매자와 창업자는 그 차이를 구분하기 어려워졌습니다. 오해하지 마세요. 소프트웨어에는 여전히 큰 기회가 남아 있습니다. 하지만 그 기회는 다른
오픈소스가 깃허브 스타를 죽이다
2023년, 저는 팟캐스트에서 Stellate의 CEO인 Max Stoiber와 이야기를 나누며 깃허브의 초기 성공에 대해 알아봤습니다. 그의 첫 번째 오픈소스 프로젝트인 react-boilerplate/react-boilerplate는 Hacker News 홈페이지에 등장한 후 단 한 주말 만에 무려 1만 개의 스타를 얻었습니다. 이 성공을 계기로 Max는 대학을 중퇴하고 스타일 컴포넌트를 비롯한 여러 인기 오픈소스 프로젝트를 만들게 되었습니다.
스타트업의 실패와 교훈
스타트업은 왜 실패할까요?
과학적 연구를 통해 안타깝게도 가장 유망한 벤처기업도 망칠 수 있는 핵심 요인이 밝혀졌습니다. 지금까지 성공의 요소에 대해 살펴보았지만, 흔들리는 비즈니스 모델, 지지부진한 사업 개발 또는 항상 두려운 현금 경색과 같은 가장 일반적인 함정을 이해하는 것도 마찬가지로 중요합니다.
대부분의 연구는 이러한 요소들이 복합적으로 작용한다고 지적하며 선견지명과 전략적 계획의