Union Square Ventures(USV) 블로그의 'Obliterate, Don't Automate'를 정리·분석한다. 인터넷이 유통 비용을 무너뜨려 미디어 문지기의 힘을 걷어냈듯, AI는 '전문성'에 같은 일을 한다 — 게이트키퍼를 자동화(효율화)하지 말고 통째로 파괴(obliterate)하라는 USV의 새 투자 명제를 개발자·창업 관점에서 ...
Vikram Sreekanti와 Joseph E. Gonzalez의 'Data is Your Only Moat'를 읽고, AI 애플리케이션을 '문제 난이도 × 채택 난이도'의 2x2로 나눠 각 사분면의 경쟁 동학과 해자를 분석한다. 결론은 하나 — 어느 사분면에 있든 진짜 해자는 채택 용이성이 돌리는 데이터 플라이휠뿐이라는 것.
Simon M. Stewart의 개인 블로그 에세이 'We're Going to Make Out Like Bandits'(2026-04)를 정리·분석한다. AI가 주니어 채용을 말리고 유지보수 불가능한 코드를 양산하는 5년의 흐름 끝에, 살아남은 시니어 개발자의 몸값이 폭등한다는 도발적 예측을 개발자·산업 관점에서 짚는다.
Steve Hanov가 stevehanov.ca에 쓴 'How I run multiple $10K MRR companies on a $20/month tech stack'를 분석한다. VC 없이 흑자 SaaS를 굴리는 그의 실제 스택 — VPS·Go·로컬 GPU·OpenRouter·Copilot·SQLite — 과 '비용을 0에 가깝게'라는 부트스트래...
무신사 기술블로그에 실린 Tao Kim의 'The Philosophy: AI Native Hiring'(AI 네이티브 채용 3부작 Part 1)을 정리·분석한다. LeetCode가 commodity가 된 시대에 '만들기'에서 '결정하기'로 옮겨간 무게중심, 모호함을 시험으로 삼는 문제 설계, 그리고 기능적 완성도보다 사고의 깊이를 무겁게 두는 3-Ti...
Will Larson(lethain)의 'Revised rules of engineering leadership'을 정리·분석한다. AI 도구가 일하는 속도를 바꾼 뒤 그가 엔지니어링 리더십을 다시 세운 5가지 규칙 — 개인이 주도하는 마이그레이션, 공짜가 아닌 '작동하는 코드', 에이전트를 위한 프로세스, 그럼에도 더 중요해진 지속 팀, 빠르고 좋은...
The Next Web에 실린 'Most startups don't have a burn problem. They have a decision problem'을 골라, 스타트업 실패의 표면 원인(번레이트)과 근본 원인(지출·운영 가시성의 결여)을 분리해 분석한다. 이 글이 Spendbase가 제공한 스폰서드 콘텐츠(네이티브 광고)라는 점까지 함께 짚어...
Blizzard에서 7년 일하다 정리해고된 한 엔지니어가 6개월째 구직하며 쓴 'Jobs and Software is Fucked'를 정리·분석한다. AI가 채용 과정의 최악의 면들을 어떻게 증폭시켰는지, 자동 스크리닝의 모순, 그리고 '엔지니어로서의 존엄'을 지키겠다는 거부의 의미를 짚는다.
데이터 사이언티스트 Cojette의 'Lean Analytics, Revisited (in AI and Agent era)'를 읽고, 원저자들이 내놓은 'Lean Analytics 재고' 논의 — 제품·비즈니스 지표가 AI 시대에 어떻게 바뀌는가 — 와 그에 대한 저자의 비판(선택적 기억, 방법론 자체의 결산 부재, HX 시대의 데이터 토대 붕괴)을 ...
개인 블로그(zeroshot, Bear)에 올라온 'Google is shattering under its own weight: the IBM-ification of Google'를 정리·분석한다. '스택 전체를 소유하는 수직 통합'이 무적의 해자라던 통념이, 신뢰와 제품력이 빠지자 어떻게 IBM식 쇠퇴의 부채로 바뀌는지를 빅테크·산업 역학 관점에서 ...
Nature 기사 'Is AI ruining our skills? Early results are in — and they're not good'(Mariana Lenharo, 2026-06-18)를 정리·분석한다. AI 도구에 기댄 의사와 개발자에게서 실력이 실제로 줄어든다는 초기 연구 — 폴란드 내시경 전문의의 선종 발견율이 28.4%에서 22.4...
Conviction의 Sarah Guo가 쓴 'The Untrainable'을 읽고, 'AI 위에 세운 회사는 전부 thin wrapper로 흡수당한다'는 투자자의 비관론에 맞서 '측정할 수 있는 일은 학습 가능하고, 따라서 commodity가 된다 — 진짜 해자는 벤치마크할 수 없는 private ground truth에 있다'는 논증을 개발자·산업...
하용호의 인프런 밋업 발표자료 'AI시대, 나의 전문성을 재설계하는 법'(슬라이드 165장)을 정리·분석한다. 회사의 AX 5단계, 기술·인지·의도 3대 부채, 생산에서 검증으로 옮겨가는 일의 무게중심, 그리고 '스킬 숙련자에서 운영 책임자로'라는 전문가의 재정의를 다룬다.
Simon Willison의 'I think Anthropic and OpenAI have found product-market fit'를 읽고, AI 랩들의 진짜 제품-시장 적합성이 소비자 구독이 아니라 '코딩 에이전트가 태우는 API 토큰을 풀가로 지불하는 엔터프라이즈'에서 나타났다는 논증과 그 근거(가격제 전환·예산 초과·채용 신호)를 개발자·산...
Owen McGrann의 'The Dead Economy Theory'를 읽고, AI 노동 대체가 '기술적 필연'이 아니라 '기업의 합리적 인센티브(죄수의 딜레마)'에서 출발해 소비 수요를 죽이고 부를 집중시키며 민주주의의 물질적 토대를 무너뜨린다는 논증을 개발자·산업 관점에서 분석·정리한다.
Pratik Bhavsar의 'How to Be a 30x AI Engineer with a Taste'를 읽고, 코드 생성이 commodity가 된 시대에 '취향(taste = 내부 평가 함수의 품질)'이 왜 가장 값진 엔지니어링 기술이 되었는지, 그것을 어떻게 기르는지 개발자 관점에서 분석·정리한다.
Arvind Narayanan과 Sayash Kapoor가 'AI as Normal Technology'에 쓴 글을 읽고, 'AI가 엔지니어를 해고했다'는 서사의 실체(AI 워싱)와 일을 decide-execute-deliver 세 층으로 보는 프레임을 개발자 관점에서 분석·정리한다.
SignalFire의 Ilya Kirnos가 정리한 '소프트웨어의 죽음' 4가지 논거(약한 것부터 강한 것 순)를 읽고, AI 시대에 해자(moat)가 어디로 이동하는지를 개발자 관점에서 분석·정리한다.
Anthropic이 펴낸 'The Founder's Playbook'을 읽고, AI 네이티브 스타트업의 Idea·MVP·Launch·Scale 4단계와 제품 활용 매트릭스를 개발자 관점에서 분석·정리한다.
