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AI

도식화된(Schematic) 비즈니스의 종말?

많은 소프트웨어 비즈니스들이 도식화된(schematic) 작업을 수행합니다: 그들은 사용자가 크고 다루기 어려우며 계속 진화하는 데이터 집합을 다루도록 도와주고, 그 데이터에 어떤 형태의 스키마나 분류 체계를 적용하여 이를 관리 가능하고 유용하게 만듭니다. 지난 20년 동안, 이러한 비즈니스 중 다수가 엄청난 성공을 거두었으며, 수천억 달러의 가치로 평가되었습니다. 이러한 비즈니스들은 다양한 형태와 맛을
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제품 리스크를 완화하며 AI 기능 만들기

AI 기능을 구축하는 것은 본질적으로 위험이 큽니다. 전통적인 비 AI 기능보다 훨씬 더 위험합니다. 그 이유 중 하나는 AI 응답의 품질을 실제 AI 응답을 보기 전까지는 알 수 없다는 닭과 달걀 문제 때문입니다. 다시 말해, AI를 구축하여 어떤 AI가 가치가 있는지를 배우는 것입니다. 팀이 이 질문을 해결하려면 새로운 접근 방식이
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Vertical AI가 적합한 산업

특정 업종이 다른 업종보다 AI 기반 혁신에 더 잘 대비할 수 있는 요인의 상호작용은 복잡하지만, 큰 영향을 미치는 몇 가지 요인을 파악했습니다: * 생성되는 비정형 산업 특화 데이터의 양과 복잡성 * 해당 데이터에 액세스할 수 있는 타 소프트웨어 업체의 능력 * 타 소프트웨어 업체가 독점 데이터를 축적하고 경쟁업체의 접근을 차단하는 능력 * 워크플로우 및
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AI가 경제를 폭발적으로 성장시키는 방법

인공지능(AI)은 이미 사람들을 부유하게 만들고 있습니다. Nvidia의 공동 창립자이자 CEO인 Jensen Huang은 데이터 센터 AI 칩 시장의 80%를 장악한 그의 회사 제품에 대한 끝없는 수요로 인해 5년 전 단지 40억 달러였던 순자산이 3월 24일 현재 놀랍게도 831억 달러로 폭발적으로 증가했습니다. ChatGPT 제작사인 OpenAI는 860억 달러의 가치로 평가받고
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AI 에이전트와 소프트웨어의 새 시대

1년 조금 넘게 전에, 우리는 "The Dawn of Agents"이라는 제목의 글을 썼습니다. 그 글에서 우리는 자율(Autonomous) AI 에이전트가 AI와 상호작용하는 방식을 혁신하여, 시스템을 단계별로 프롬프트하는 대신 전체 작업을 위임하는 시대가 도래할 것이라고 예측했습니다. 이것은 AutoGPT와 BabyAGI와 같은 프로젝트들이 처음 등장하여 인간의 개입 없이 독립적으로 작업을 수행하는
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AI의 변화하는 역학 및 메타-해자

8년 전 Compound에서 AI 투자를 시작한 이래로 우리는 상당히 일관된(데이터에 기반한 미묘한 차이가 있지만) 투자 관점을 유지해 왔습니다. 이러한 관점에는 기술을 둘러싼 타임라인, 특정 유형의 창업자가 AI 분야에서 시작해야 하는 최적의 스타트업 유형, 기업들 사이에서 가치가 창출될 분야, 업계의 변곡점, 혁신이나 실현을 위해 가장 무르익은(그리고 저평가된) 분야 등
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