이 글이 나에게는 크게 와닿지 않음
새로운 아이디어를 프롬프트나 코드, 제품으로 표현하면 결국 시스템의 일부가 되는 것임
하지만 예전에도 마찬가지였음. 좋은 아이디어를 제품으로 만들면 다른 이들이 따라왔음
LLM은 아직 실시간 학습을 하지 않음. 예를 들어 Claude Opus 4.6의 지식 컷오프는 2025년 8월이라, 그 이후의 아이디어는 학습 데이터에는 들어가지만 모델이 바로 접근할 수는 없음
결국 속도가 중요함. Claude 같은 AI 에이전트가 그 속도를 가능하게 함
또 오픈소스 모델도 많아졌고, 소비자 GPU로도 파인튜닝이 가능하니 이제는 몇몇 기업의 독점이 아님
“다시 비공개로 혁신하게 될 것”이라는 주장에는 동의하지 않음. 아이디어를 공개하면 누구나 만들 수 있고, 이는 오히려 더 큰 확산을 낳음
글의 핵심은 “아이디어는 싸고, 실행이 어렵다”는 점임
과거에는 경쟁자가 당신의 구현 수준에 도달하기가 훨씬 어려웠음
새로운 LLM이 계속 훈련되고 있고, 일부는 이미 웹 검색을 통해 사실상 학습하고 있음
Claude처럼 세션 간 기억을 활용하는 모델도 있음
결국 AI가 당신의 프롬프트로부터 배우는 건 시간문제임
그래서 진짜 개인화된 모델을 쓰려면 로컬 LLM을 사용하는 게 나음
하지만 AI는 검색과 로그만으로도 당신의 의도를 추론할 수 있음. 결국 “기계가 당신의 미래를 삼켜버린다”는 말이 꽤 설득력 있게 들림
좋은 아이디어라도 수익화를 증명하기 전까지는 진짜 가치가 드러나지 않음
알고리즘이나 코드 복제는 쉽지만, 고객을 훔치는 것이 진짜 어려운 부분임
1926년 헝가리 물리학자 Kalman Tihanyi가 전자식 TV 시스템 특허를 냈고, RCA가 결국 그의 특허를 사야 했음
“Kalman 누구?”라는 반응이 나올 정도로, 혁신가의 이름은 종종 잊히는 법임
지금은 업데이트 주기가 빨라 개발자에게 속도를 주지만, 나는 미래의 시나리오를 상상하고 있었음
LLM은 대화 로그를 남기고, 사용자의 반응으로 학습할 가능성이 큼
결국 AI가 트렌드와 문제, 해결 공간을 파악해 인간보다 먼저 솔루션을 낼 수도 있음
오픈 개발은 점점 덜 개방적으로 변하고 있음. 블로그와 포럼이 사라지고, 코드조차 읽지 않는 시대가 오고 있음
인터넷을 저지 궤도, AI를 Kessler Syndrome에 비유함
쓰레기가 너무 많아져서 더 이상 새로운 걸 올릴 수 없는 상태라는 뜻임
쓰레기를 치우는 게 이상적이지만, 지금은 감지조차 어렵고, 다들 그냥 더 많은 쓰레기를 만들어내는 중임
그래서 나는 솔루션을 찾을 때 2022년 이전의 GitHub 프로젝트를 먼저 확인함. AI가 만든 코드 찌꺼기를 피하기 위해서임
이 비유에는 동의하지 않음. 궤도는 물리적으로 붐비지만, 디지털 공간은 사실상 무한함
AI든 블록체인이든, 다들 자기 생태계 안에서만 떠드는 느낌임
나는 그냥 Emacs로 코드를 쓰고, 앞으로도 그럴 것임
“엔쉬티피케이션(enshitification)”이 더 적절한 비유 같음. 시간이 갈수록 품질 저하가 누적되고, 아무도 치우지 않음
앱 템플릿은 이미 오래전부터 있었음. Uber나 Airbnb 같은 것도 완제품 수준으로 존재함
“실행이 어렵다”는 말은 코드가 아니라 판매와 운영을 뜻했음
LLM 덕분에 개발은 빨라졌지만, 여전히 나머지 부분은 어렵고 오히려 스팸이 늘어나 더 힘듦
아이디어는 마음껏 공유하길. 어차피 다들 LLM이 만든 거라 생각할 테니까
“존재를 드러내면 위험하다”는 비유가 나왔는데, 생명체의 역사에서는 성장과 교류가 더 성공적인 전략이었음
하지만 서구의 많은 지도자들은 여전히 편집증적 사고방식을 가지고 있음
과거에는 아이디어 공유가 안전했지만, 지금은 AI 때문에 달라졌다는 주장이 흥미로움
작은 프로젝트는 쉽게 복제되지만, 복잡한 프로젝트는 여전히 실행 난이도가 높음
AI가 단순한 CRUD 앱을 쉽게 만들게 해줬지만, 다학제적 시스템 통합은 여전히 어렵고 시간이 걸림
문제는 내가 만든 콘텐츠로 AI가 학습해버려서 트래픽을 잃는다는 점임
사실 이런 비공개화 흐름은 AI 이전부터 있었음. 일부 연구 분야는 이미 수십 년간 비공개 R&D로 진행됨
하지만 이렇게 되면 시장이 새 기술을 통합할 준비가 안 된 상태가 되어버림
결국 너무 앞서가면 시장 진입이 어려워지는 역효과가 생김
그래도 “숲(Forest)”의 눈을 피할 수 있다면, 잠시라도 모트(방어벽) 를 만들 수 있음
“Dark Forest” 대신 “Interesting Horizon”이라는 이름이 더 어울린다고 생각함
AI 연구소들의 전략은 안티프래질(antifragile) 하다는 생각이 듦
저항할수록 더 강해지는 구조임
AI가 인간의 혁신을 흡수해 자기 성장에 활용하는 모습이 기생 생물과 닮았음
나는 오히려 필요 다양성의 법칙이 더 적절하다고 봄
AI는 처음엔 놀랍지만, 곧 인간이 적응하면서 “성능이 떨어졌다”고 느끼게 됨
결국 AI가 사용자에게 적응하지 못하는 구조가 문제임
나는 이제 나만의 해법을 찾고 있음
• 더 이상 오픈소스 공개나 공개 토론을 하지 않음
• 대신 LAN 파티를 부활시켜, 가까운 사람들과 직접 교류함
• 관계 중심의 창작으로 전환함
• 메트릭 중독을 버리고, 자연 속에서 도파민을 얻음
• 오픈 하드웨어나 레트로컴퓨팅으로 자율성을 지킴
하지만 이런 반응은 과한 것 같음
LLM이 내 코드를 학습한다고 해서 공유를 멈춘다면, 인간 간의 협력이 사라짐
결국 서로를 믿지 못한다면, 그냥 멈추는 것과 다를 바 없음
예전에 유리 패널용 클램프를 특허 낸 사람의 웹사이트를 만들어준 적이 있음
특허가 공개되자마자 해외에서 저가 복제품이 쏟아졌고, 그는 특허를 낸 걸 후회했음
“기술이 곧 비즈니스”라는 너드 철학은 잘못된 생각임
기술은 스타트업의 작은 부분일 뿐이며, Spotify가 여전히 존재하는 이유는 비즈니스 구조 덕분임
다만 SoundCloud 같은 사례를 보면, 광고 모델을 잘 맞춰서 간신히 살아남았음
반면 데스크톱 앱이나 툴링 소프트웨어는 복제가 훨씬 쉬움
Spotify는 예외적인 비기술적 해자(moat) 를 가진 사례이며, 아티스트에게는 오히려 해로운 구조임
Hacker News 의견들
이 글이 나에게는 크게 와닿지 않음
새로운 아이디어를 프롬프트나 코드, 제품으로 표현하면 결국 시스템의 일부가 되는 것임
하지만 예전에도 마찬가지였음. 좋은 아이디어를 제품으로 만들면 다른 이들이 따라왔음
LLM은 아직 실시간 학습을 하지 않음. 예를 들어 Claude Opus 4.6의 지식 컷오프는 2025년 8월이라, 그 이후의 아이디어는 학습 데이터에는 들어가지만 모델이 바로 접근할 수는 없음
결국 속도가 중요함. Claude 같은 AI 에이전트가 그 속도를 가능하게 함
또 오픈소스 모델도 많아졌고, 소비자 GPU로도 파인튜닝이 가능하니 이제는 몇몇 기업의 독점이 아님
“다시 비공개로 혁신하게 될 것”이라는 주장에는 동의하지 않음. 아이디어를 공개하면 누구나 만들 수 있고, 이는 오히려 더 큰 확산을 낳음
과거에는 경쟁자가 당신의 구현 수준에 도달하기가 훨씬 어려웠음
Claude처럼 세션 간 기억을 활용하는 모델도 있음
결국 AI가 당신의 프롬프트로부터 배우는 건 시간문제임
그래서 진짜 개인화된 모델을 쓰려면 로컬 LLM을 사용하는 게 나음
하지만 AI는 검색과 로그만으로도 당신의 의도를 추론할 수 있음. 결국 “기계가 당신의 미래를 삼켜버린다”는 말이 꽤 설득력 있게 들림
알고리즘이나 코드 복제는 쉽지만, 고객을 훔치는 것이 진짜 어려운 부분임
“Kalman 누구?”라는 반응이 나올 정도로, 혁신가의 이름은 종종 잊히는 법임
LLM은 대화 로그를 남기고, 사용자의 반응으로 학습할 가능성이 큼
결국 AI가 트렌드와 문제, 해결 공간을 파악해 인간보다 먼저 솔루션을 낼 수도 있음
오픈 개발은 점점 덜 개방적으로 변하고 있음. 블로그와 포럼이 사라지고, 코드조차 읽지 않는 시대가 오고 있음
인터넷을 저지 궤도, AI를 Kessler Syndrome에 비유함
쓰레기가 너무 많아져서 더 이상 새로운 걸 올릴 수 없는 상태라는 뜻임
쓰레기를 치우는 게 이상적이지만, 지금은 감지조차 어렵고, 다들 그냥 더 많은 쓰레기를 만들어내는 중임
AI든 블록체인이든, 다들 자기 생태계 안에서만 떠드는 느낌임
나는 그냥 Emacs로 코드를 쓰고, 앞으로도 그럴 것임
앱 템플릿은 이미 오래전부터 있었음. Uber나 Airbnb 같은 것도 완제품 수준으로 존재함
“실행이 어렵다”는 말은 코드가 아니라 판매와 운영을 뜻했음
LLM 덕분에 개발은 빨라졌지만, 여전히 나머지 부분은 어렵고 오히려 스팸이 늘어나 더 힘듦
아이디어는 마음껏 공유하길. 어차피 다들 LLM이 만든 거라 생각할 테니까
“존재를 드러내면 위험하다”는 비유가 나왔는데, 생명체의 역사에서는 성장과 교류가 더 성공적인 전략이었음
과거에는 아이디어 공유가 안전했지만, 지금은 AI 때문에 달라졌다는 주장이 흥미로움
작은 프로젝트는 쉽게 복제되지만, 복잡한 프로젝트는 여전히 실행 난이도가 높음
AI가 단순한 CRUD 앱을 쉽게 만들게 해줬지만, 다학제적 시스템 통합은 여전히 어렵고 시간이 걸림
하지만 이렇게 되면 시장이 새 기술을 통합할 준비가 안 된 상태가 되어버림
결국 너무 앞서가면 시장 진입이 어려워지는 역효과가 생김
“Dark Forest” 대신 “Interesting Horizon”이라는 이름이 더 어울린다고 생각함
AI 연구소들의 전략은 안티프래질(antifragile) 하다는 생각이 듦
저항할수록 더 강해지는 구조임
AI가 인간의 혁신을 흡수해 자기 성장에 활용하는 모습이 기생 생물과 닮았음
AI는 처음엔 놀랍지만, 곧 인간이 적응하면서 “성능이 떨어졌다”고 느끼게 됨
결국 AI가 사용자에게 적응하지 못하는 구조가 문제임
관련 연구로 Anthropic의 논문과 arXiv 논문이 있음
나는 이제 나만의 해법을 찾고 있음
• 더 이상 오픈소스 공개나 공개 토론을 하지 않음
• 대신 LAN 파티를 부활시켜, 가까운 사람들과 직접 교류함
• 관계 중심의 창작으로 전환함
• 메트릭 중독을 버리고, 자연 속에서 도파민을 얻음
• 오픈 하드웨어나 레트로컴퓨팅으로 자율성을 지킴
LLM이 내 코드를 학습한다고 해서 공유를 멈춘다면, 인간 간의 협력이 사라짐
결국 서로를 믿지 못한다면, 그냥 멈추는 것과 다를 바 없음
예전에 유리 패널용 클램프를 특허 낸 사람의 웹사이트를 만들어준 적이 있음
특허가 공개되자마자 해외에서 저가 복제품이 쏟아졌고, 그는 특허를 낸 걸 후회했음
“기술이 곧 비즈니스”라는 너드 철학은 잘못된 생각임
기술은 스타트업의 작은 부분일 뿐이며, Spotify가 여전히 존재하는 이유는 비즈니스 구조 덕분임
반면 데스크톱 앱이나 툴링 소프트웨어는 복제가 훨씬 쉬움