AI 기업을 평가하는 것은 사실 AI가 어떻게 전개될지에 거는 것입니다. 여기 실린 글은 가장 명확한 시각을 준다고 우리가 생각하는 것들로, 서로 의견이 같아서가 아니라 품질을 기준으로 골랐습니다. 우리는 이 링크로 아무런 수익도 얻지 않습니다.
사실 제목, 저자, 날짜. 링크는 2026-10-30에 확인했습니다. 우리 의견 선정과 한 줄 메모는 우리의 의견입니다.
AI를 보는 눈을 바꾸는 에세이
큰 그림무료
The Commanding Heights
Will Manidis and Joe Roberts · 2026년 10월
책 한 권 분량의 에세이. 값싼 지능의 이익은 모델 개발사에 남지 않고, 철도와 석유처럼 지능이 지나가는 '레일'을 소유한 쪽으로 부가 몰린다고 주장합니다. 읽고 나서 우리가 다루는 기업 중 어느 곳이 레일을 가졌는지 생각해 보세요.
낙관론무료
Situational Awareness
Leopold Aschenbrenner · 2024년 6월
AI가 2030년 무렵 초지능에 이른다는 주장. 1조 달러 규모의 컴퓨팅 클러스터, 발전소, 미중 경쟁을 그립니다. 2025~2026년 데이터센터 투자의 상당 부분이 이 시나리오를 닮았습니다.
낙관론무료
Machines of Loving Grace
Dario Amodei · 2024년 10월
Anthropic CEO가 강력한 AI가 5~10년 안에 건강, 생물학, 경제에 가져올 수 있는 것을 그립니다. 저자가 우리가 평가하는 회사를 이끈다는 점을 염두에 두고 읽으세요.
위험무료
The Adolescence of Technology
Dario Amodei · 2026년 1월
속편: 오용과 통제 상실부터 권력과 부의 집중까지 강력한 AI의 위험과, 이에 대해 무엇을 할 수 있는지 다룹니다.
낙관론무료
The Gentle Singularity
Sam Altman · 2025년 6월
OpenAI CEO는 이륙이 이미 시작됐고 지능의 비용이 전기 비용 수준으로 떨어질 것이라고 주장합니다. 같은 주의점: 저자가 OpenAI를 이끕니다.
위험무료
AI 2027
Daniel Kokotajlo, Scott Alexander and others · 2025년 4월
AI가 AI 연구를 자동화하는 과정을 월별로 그린 시나리오로, 결말은 두 가지입니다. 뉴스와 대조해 볼 수 있을 만큼 구체적입니다.
회의론자무료
AI as Normal Technology
Arvind Narayanan and Sayash Kapoor · 2025년 4월
반대편 시각: AI는 전기처럼 천천히 퍼질 것이며, 발목을 잡는 것은 모델의 성능이 아니라 도입, 규제, 현실 세계라고 주장합니다.
회의론자무료
AI's $600B Question
David Cahn, Sequoia Capital · 2024년 6월
'수익 격차' 계산의 원조: 칩 투자를 회수하려면 AI 매출이 얼마나 필요한가. AI 붐 페이지의 회수 계산기는 이를 바탕으로 합니다.
큰 그림무료
The Bitter Lesson
Rich Sutton · 2019년 3월
더 많은 컴퓨팅 파워가 영리한 아이디어를 계속 이기는 이유, 그래서 AI 기업들이 칩에 수천억 달러를 쓰는 이유를 설명하는 두 쪽짜리 글.
위험무료
The Intelligence Curse
Luke Drago and Rudolf Laine · 2025년 4월
AI가 일을 하게 되면, 국가와 기업이 더 이상 사람을 필요로 하지 않을 때 어떤 일이 생길까? '자원의 저주' 논리와 이를 피할 방안을 제시합니다.
AI의 경제학
경제무료 PDF
AI and Our Economic Future
Charles I. Jones, Journal of Economic Perspectives · 2026년 여름
저명한 성장 경제학자가 AI로 성장률을 연 2% 이상으로 끌어올릴 수 있는지, 그리고 '약한 고리'(아직 사람만 하는 일)가 왜 이를 늦추는지 살펴봅니다.
회의론자무료
The Simple Macroeconomics of AI
Daron Acemoglu, NBER · 2024
노벨상 수상 경제학자가 AI가 10년간 미국 GDP에 더하는 것은 약 1%에 불과하다고 추정합니다. 가장 많이 인용되는 낮은 추정치로, 조 달러 규모의 AI 계획을 평가하기 전에 알아 둘 만합니다.
경제무료
Economic Policy for AGI
Julian Jacobs and Alex Imas, Google DeepMind · 2026년 9월
AI가 많은 일자리를 대체하는 경제를 위해 실업보험 확대부터 음의 소득세, '보편적 기본자본'까지 11가지 정책을 평가합니다.
주요 연례 보고서
State of AI Report
Nathan Benaich, Air Street Capital · 매년 10월
연구, 산업, 정치, 안전에 관한 수백 장의 슬라이드. 마지막 예측은 1년 뒤 스스로 채점합니다.
Trends: Artificial Intelligence
Mary Meeker, BOND · 2025년 5월
AI의 확산 속도를 인터넷과 비교하고, 구축과 사용에 드는 비용을 보여 주는 약 340장의 슬라이드.
Benedict Evans presentations
Benedict Evans · 1년에 두 번
테크 애널리스트의 큰 그림 발표 자료. AI가 테크 기업에 무엇을 바꾸고 누가 이길 가능성이 큰지 설명합니다.
실시간 추적 도구: 지금의 AI 보기
새 모델이 나올 때마다 갱신되는 대시보드. 랩에서 성장 가정을 정할 때 유용합니다. 능력, 사용, 지출이 아직 늘고 있을까요?
AI는 얼마나 할 수 있나?
- Task time horizons METR
AI 에이전트가 끝낼 수 있는 작업의 길이(사람의 작업 시간 기준). METR에 따르면 2019년부터 2025년까지 약 7개월마다 두 배가 됐습니다. - Benchmarking Hub Epoch AI
최신 모델의 어려운 수학·과학·코딩 시험 점수를 Epoch가 직접 독립적으로 측정합니다. - Model leaderboard Artificial Analysis
모델을 지능, 속도, 토큰당 가격으로 비교합니다. AI 가격 하락을 지켜보기에 좋습니다. - LMArena LMArena
사람들이 두 답변 중 하나를 블라인드로 투표하고, 그 결과가 챗봇 순위가 됩니다. - ARC Prize leaderboard ARC Prize Foundation
사람에게는 쉽고 AI에게는 어려운 퍼즐 점수를 작업당 비용과 함께 보여 줍니다. - SWE-bench Princeton and Stanford researchers
AI가 GitHub의 실제 소프트웨어 버그를 고칠 수 있을까? AI 코딩 에이전트의 표준 테스트입니다.
누가 쓰고, 누가 돈을 내나?
- OpenRouter rankings OpenRouter
개발자들이 실제로 돈을 내고 쓰는 모델을 주간 사용 토큰 수로 보여 줍니다. 연구소 간 시장 점유율을 실시간으로 엿볼 수 있습니다. - Ramp AI Index Ramp
AI에 돈을 내는 미국 기업의 비율과 그 공급업체. Ramp의 카드 및 청구서 결제 데이터를 기반으로 합니다. - Anthropic Economic Index Anthropic
사람들이 어떤 직업과 작업에 Claude를 쓰는지 국가별로 보여 줍니다. 이 사이트에서 평가하는 Anthropic의 자체 데이터입니다. - Frontier data centres Epoch AI
가장 큰 AI 데이터센터를 위성 사진과 인허가 자료로 추적: 전력, 칩, 비용, 소유주. - AI models database Epoch AI
주요 AI 모델의 학습 연산량, 비용, 출시일을 1950년대까지 거슬러 정리합니다.
위험과 예측
- AI Incident Database Responsible AI Collaborative
AI 시스템이 실제로 일으킨 피해와 실패 보고를 검색할 수 있습니다. - Metaculus Metaculus
AI의 주요 이정표가 언제 올지에 대한 집단 예측으로, 시간이 지나며 채점됩니다. - Artificial intelligence charts Our World in Data
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