왕관은 오픈AI에게 세 번이나 완패했습니다. 저희의 첫 번째 글쓰기 도구인 ChatGPT가 출시되었습니다. 엑셀 파일을 차트로 변환하는 건 이번이 두 번째입니다. GPT-4를 사용했어요. 이번이 저희가 에이전트 워크플로우를 작업한 세 번째이며, OpenAI 플러그인이 이제 온라인에 공개되었습니다. 그는 마치 하늘에서 누군가가 그의 진행률 표시줄을 지켜보고 있는 것처럼 항상 정확하게 페달을 밟았다. 이를 통해 그는 한 가지 사실을 깨달았습니다. 맹목적으로 애플리케이션을 개발하는 것은 헛된 일이라는 것입니다. 기본 모델의 성능이 어느 정도인지 알 수 없으니, 마치 모래수렁 위에 집을 짓는 것과 같습니다. 언제든 물에 잠길 수 있죠. 그래서 그는 먼저 문샷 AI에서 모델 제품 관리자로 일하면서 모델이 실제로 무엇을 할 수 있는지 알아본 후 자신의 사업을 시작하기로 결정했습니다. 1년 후, 그는 직장을 그만두고 ONE2X를 설립했으며 AI 비디오 생성기인 Medeo를 개발했습니다. 그는 다크 사이드 오브 더 문에서 퇴사하고 자신의 사업을 시작한 첫 번째 직원이었으며, 회사의 퇴사 절차는 그로 인해 정립되었습니다. 압축은 지능이다: 우다오커우에서의 깨달음 왕관이 대형 모형에 대한 믿음을 갖게 된 것은 우다오커우에서 먹었던 한 식사에서 비롯되었다. 문스 다크 사이드의 창립자인 팀 양은 롱런주 식당에서 그에게 "압축은 지능이다"라는 개념을 3시간 동안 설명하면서, 그 과정 내내 종이에 수학 공식을 적어주었다. 왕관은 솔직하게 "저는 그 공식들을 전혀 이해하지 못했지만, 깊은 감명을 받았습니다."라고 말했다. 이후 그는 OpenAI 과학자 잭 레이의 영상을 연구하며 점차 완전한 인지 지도를 완성해 나갔습니다. 이 개념은 매우 추상적이지만, 왕관은 이를 아주 생생하게 설명했습니다. 압축은 단순히 파일 크기를 줄이는 것만이 아니라, 데이터 간의 연결을 강제하는 것입니다. 인공지능에게 두 가지를 가르친다고 상상해 보세요. 하나는 중국어를 영어로 번역하는 것이고, 다른 하나는 중국어로 요약하는 것입니다. 논리적으로, 인공지능은 "영어로 요약하기"라는 작업을 학습하지 않았습니다. 하지만 압축을 통해 이러한 개별적인 지식 요소들이 하나로 통합되면서, 인공지능은 자동으로 이 작업을 학습하게 된 것입니다. 이것이 바로 연속성입니다. 기존의 AI는 엑셀 스프레드시트처럼 서로 관련이 없는 셀들로 구성된 구조화된 데이터를 처리했습니다. 현재의 대규모 모델들은 언어나 비디오와 같은 비정형 데이터를 처리하는데, 이러한 데이터는 마치 강물처럼 본질적으로 연속적입니다. 압축을 통해 강물이 더 부드럽게 흐르게 되고, 인공지능은 "유추를 통해 학습"할 수 있게 됩니다. 데이터의 세 단계: 스타트업을 위한 기회는 어디에 있을까? 왕관은 '지능의 첫 번째 원칙은 데이터다'라는 핵심 신념을 가지고 있다. 그는 인공지능 산업의 경쟁을 세 단계로 나눕니다. 1단계: 공개 데이터 모두가 인터넷에서 데이터를 수집하고 컴퓨팅 파워와 데이터 정제 효율성을 놓고 경쟁하던 시대가 있었습니다. 하지만 이제 그 시대는 끝났고, 판도가 정해졌으며, 기반 모델 기업들이 승리를 거머쥐었습니다. 2단계: 도메인 데이터 이 경쟁은 의료 및 금융과 같은 산업 분야에서 축적된 과거 데이터와 같이 다른 사람들이 보유하지 못한 개인 데이터를 확보하는 데 관한 것입니다. 이는 대기업과 전통적인 거대 기업에 유리하게 작용합니다. 3단계: 내생 데이터 이는 스타트업에게 좋은 기회입니다. 내생 데이터란 무엇일까요? 그것은 이전에 세상에 존재하지 않았던 데이터입니다. ChatGPT 이전에는 대화를 통해 문제를 해결하는 방법에 대한 방대한 양의 자연어 데이터가 없었습니다. ONE2X의 비디오 생성은 비디오 제작 과정을 설명하는 언어(DSL)를 만드는 것을 포함하며, 이 언어 자체가 새로운 데이터입니다. 스타트업은 내생 데이터를 생성하는 새로운 제품 형태를 설계하고 이를 모델에 다시 학습시켜야만 기본 모델의 "자연스러운 확장"으로 인해 무너지는 것을 막을 수 있는 장벽을 구축할 수 있습니다. 발전 시스템: 완전한 폐쇄 루프 왕관은 "옷차림"이라는 단어를 경멸적으로 사용하는 것을 싫어한다. 그는 외형이 두껍든 얇든 상관없지만, 시스템 2가 핵심 경쟁력이라고 말했다. 모두가 동일한 기본 모델(시스템 1)을 사용합니다. 제품의 성공 여부는 모델 외부에 구축하는 "껍데기", 즉 컨텍스트에 달려 있습니다. ONE2X의 아키텍처는 세 가지 계층으로 구성됩니다. 저수준 언어: DSL(도메인 특화 언어) 복잡한 영상 제작 과정은 유한한 "기본적인 기능" 집합으로 추상화될 수 있습니다. 마치 규칙이 정해져 있는 바둑처럼, 계산이 가능합니다. 중간 계층: 컨텍스트 이 계층의 핵심 임무는 "엔트로피"를 줄이는 것입니다. 엔트로피란 무엇일까요? 그것은 불확실성입니다. 사용자가 "고화질 영상을 만들어 주세요"라고 말하면, 그 문장의 엔트로피가 매우 높아서 AI는 어떻게 실행해야 할지 알지 못합니다. 시스템 2는 이 문장을 정확한 지시사항으로 변환해야 합니다. 동시에, 인공지능 에이전트가 임의로 도구를 호출하지 않고 그 출력을 제어할 수 있도록 에이전트의 행동 범위를 제한해야 합니다. 최상위 레벨: 환경 이것은 단순한 소프트웨어 인터페이스가 아니라 사람과 인공지능이 함께 작동하는 "환경"입니다. 사용자가 여기서 수행하는 모든 작업과 수정은 시스템에 고품질 데이터를 생성합니다. 이 환경은 본질적으로 데이터 주석 플랫폼입니다. 왕관은 다음과 같은 예를 들었습니다. 요리사가 요리할 때 기름 온도나 음식을 몇 번 볶아야 하는지와 같은 암묵적인 지식은 기록되지 않으면 AI가 학습할 수 없습니다. Environment가 목표로 하는 것은 이러한 모든 "온도" 매개변수를 명시적으로 만드는 것입니다. 물리적 세계 대 관념의 세계: 비디오의 두 가지 전쟁터 왕관은 영상 트랙을 독특하게 분류하는 방식을 가지고 있다. 틱톡이나 콰이쇼우 같은 짧은 동영상 플랫폼처럼, 현실 세계의 영상은 카메라로 촬영됩니다. 왕관은 그곳을 "나이트클럽, 슈퍼마켓, 라이프스타일 플라자"에 비유하며, 오락, 가십, 판매가 이미 풍부한 곳이라고 설명했다. 아이디어의 세계에 있는 영상들은 인공지능(AI)에 의해 생성되며 지식, 예술, 그리고 정신적 신념과 관련이 있습니다. 왕관은 이를 "도서관, 오페라 하우스, 그리고 성당"에 비유합니다. 이러한 유형의 콘텐츠는 제작 비용이 매우 높기 때문에 (나이키의 고급 광고나 기사를 영상으로 제작하는 것과 같은) 항상 부족했습니다. ONE2X가 목표로 하는 것은 바로 이 "아이디어의 세계"를 정복하는 것입니다. 그는 또한 영상을 "창작"에서 "표현"으로 변화시키겠다는 더 큰 비전을 가지고 있습니다. 고대에는 서예가 붓, 먹, 종이, 벼루 등을 필요로 하는 창작 활동의 한 형태였기 때문에 습득하기 매우 어려운 기술이었습니다. 현재 위챗 메시지 전송은 진입 장벽이 매우 낮은 표현 방식입니다. 영상 제작은 여전히 연애편지를 쓰는 것처럼 창의적인 활동으로 여겨집니다. 미래에는 영상 제작이 말하는 것처럼 자연스러운 표현 방식이 되어야 합니다. 훌륭한 제품은 어떤 방식이 창조에서 표현으로 전환될 때 비로소 탄생합니다. 생성형 시스템이 추천 시스템을 대체할 것입니다. 왕관은 과감한 예언을 내놓았다. 중간상은 사라질 것이다. 인터넷 플랫폼은 본질적으로 "유통 플랫폼"으로서 트래픽 배분을 통제하고 콘텐츠 제작자를 착취합니다. 틱톡과 타오바오가 그 예입니다. 이 생산 시스템은 재고나 흐름 할당이 없는 통합 생산 및 판매 시스템으로, 수요와 생산을 직접 연결합니다. AI는 사용자가 원하는 정보를 직접 생성하여 방대한 콘텐츠를 검색할 필요성을 없애줍니다. 이는 추천 알고리즘의 "중개자"가 더 이상 필요하지 않다는 것을 의미합니다. 그 후 통화가 바뀌었습니다. 콘텐츠 공급이 무한한 시대에 "관심"(트래픽)은 더 이상 부족하지 않습니다. 진정으로 부족한 것은 "신뢰"입니다. 미래에는 사용자들이 트래픽에 돈을 지불하는 것이 아니라, 크리에이터의 취향과 콘텐츠 제작 방식에 돈을 지불하게 될 것입니다. 서브스택처럼, 저는 당신을 개인적으로 신뢰하기 때문에 구독합니다. 미래의 창조자: 양극화 왕관은 크리에이터 커뮤니티가 두 가지 범주로 나 것이라고 믿는다. 피라미드 꼭대기에 있는 예술가/전문가 이 사람들은 인공지능으로 대체되지 않을 것이며, 오히려 그들의 영향력은 더욱 커질 것입니다. 이 시스템은 그들의 능력을 증폭시켜, 그들의 고도의 지능을 수천 배로 복제하는 역할을 합니다. 그들이 수행하는 모든 작업과 수정은 시스템에 고품질의 "내생 데이터"를 제공합니다. 그것들은 생성 시스템이 지속적으로 진화할 수 있도록 하는 핵심 원동력입니다. 다양한 "생산자 및 판매자" 일반 대중에게 있어 창작은 더 이상 상업적 목적만을 위한 것이 아니라, 생산과 판매의 통합으로 되돌아갔다. 은퇴한 간부들이 집에서 서예를 연습하는 것처럼, 창작 과정 그 자체가 일종의 소비 행위입니다. 사용자 제작 콘텐츠는 개인의 정신적 욕구를 충족시키기 위해 만들어지며, 그 가치는 제작되는 순간 실현되므로 외부 트래픽을 통한 수익 창출을 필요로 하지 않습니다. 왕관은 이를 "노동은 소비다"라고 부른다. AI 시대의 제품 관리자: 더 이상 단순히 프로토타입만 그리는 사람이 아니다 왕관 본인도 제품 관리자 출신으로, AI 시대에 이 역할의 가치를 깊이 이해하고 있습니다. 프로젝트 관리자의 핵심 업무는 더 이상 프로토타입을 그리는 것이 아니라 지능의 경계를 설계하는 것입니다. 구체적으로는 세 단계로 나눌 수 있습니다. 설계 시스템 1: 모델의 기능 범위를 정의합니다. 모델 자체가 제품이며, 모델 설계는 그 자체로 가치 있는 작업입니다. 프로젝트 관리자는 비즈니스 노하우를 데이터로 변환하고, "좋은" 결과의 기준을 정의하며, 평가 기준을 수립해야 합니다. 건축 시스템 2: 설계 맥락 및 환경 프로젝트 관리자의 핵심 역량은 맥락 엔지니어링에 있습니다. 에이전트 프레임워크, 워크플로 및 지식 기반을 설계함으로써 모델에 고품질 입력값을 제공할 수 있습니다. 전략적 핵심: "내생 데이터"를 위한 폐쇄 루프 설계 제품 관리자는 작동 중에 이전에는 존재하지 않았던 데이터를 생성하는 완전히 새로운 제품 형태를 설계해야 합니다. 이 제품은 기본적으로 "라벨링 플랫폼"입니다. 왕관은 총리가 "미적 감각"과 "기준"을 제시하는 역할도 해야 한다고 말했다. 모든 데이터가 좋은 데이터는 아닙니다. 프로젝트 관리자는 고품질 결과물이 무엇인지 정의할 수 있는 매우 뛰어난 안목을 가져야 합니다. 조직을 환경으로, 직원을 지능형 에이전트로 ONE2X는 매우 특별한 회사입니다. 모든 직원이 원격으로 근무하며, 관리직도 없고, KPI도 없고, 심지어 출근 기록조차 없습니다. 왕관은 이를 전통적인 회사라기보다는 "제품 스튜디오"라고 정의합니다. 그의 조직 철학은 간단합니다. 회사를 "환경"으로, 직원을 "지능적인 주체"로 보는 것입니다. 이 개념은 강화 학습에서 비롯되었습니다. 강화 학습에서는 에이전트를 직접 제어하는 것이 아니라, 에이전트가 자율적으로 행동하는 환경을 조성합니다. 왕관은 경영의 핵심은 KPI 평가가 아니라 '보상 기능'과의 조화에 있다고 말했다. 모든 직원은 각자의 목표를 가지고 회사에 입사하는데, 그 목표는 기술에 대한 열정일 수도 있고 회사의 실패를 막고자 하는 열망일 수도 있습니다. 조직의 지혜는 개개인의 목표가 회사의 발전 방향에 최대한 반영되도록 하는 방법을 찾는 데 있다. 원격 근무와 관련된 외로움과 신뢰 문제를 해결하기 위해 ONE2X는 "따뜻하고 신뢰할 수 있는 환경 조성 이니셔티브"를 수립했습니다. 회사 내에는 '친목 모임' 같은 내부 커뮤니티가 있는데, 구성원 모두가 Lark라는 플랫폼에 주제별 그룹을 만들어 가십을 공유하고 짧은 글을 씁니다. 이러한 업무와 무관한 교류를 통해 오프라인에서와 유사한 따뜻함과 상호 신뢰감을 형성할 수 있습니다. 왕관은 사무실 중심의 시스템은 산업혁명의 산물이라고 말하며, 정신 노동은 물리적인 생산 라인에 얽매일 필요가 없고, 원격 근무와 "따뜻하고 신뢰할 수 있는 방식"이 결합된 형태가 제품 스튜디오 모델에 더 적합하다고 주장했다. 좁은 의미의 인공 일반 지능(AGI): 자동화된 수익 창출 고리 왕관은 인공 일반 지능(AGI)에 대해 매우 실용적인 정의를 내렸다. 그는 전지전능이나 자기 인식에 대해 이야기하지 않습니다. 그는 좁은 의미의 인공 일반 지능(AGI)에 대해 이야기하고 있습니다. 좁은 의미에서 인공 일반 지능(AGI)이란 무엇인가요? 특정 사업 분야(예: 주식 거래)에서 AI는 스스로 수익을 창출하고, 그 수익으로 컴퓨팅 파워와 데이터를 구매한 다음, 스스로를 최적화하여 더 많은 수익을 올릴 수 있습니다. 사람이 이 순환 고리를 완전히 벗어나면, 좁은 의미의 인공 일반 지능(AGI)이 해당 영역에서 실현됩니다. 이것은 갑작스러운 "특이점"이 아니라, 점진적으로 조금씩 발생하는 현상입니다. 예를 들어, 이러한 현상은 코딩이나 언어 처리 분야에서 점점 더 주목받고 있는 것으로 보입니다. 노키아의 전략: 데이터를 축적하고 아이폰의 등장 순간을 기다린다. 왕관은 정확한 비유를 들었다. 지금은 인공지능의 "노키아 시대"다. 오늘날 우리가 접하는 AI 애플리케이션은 노키아 휴대폰의 계산기나 뱀 게임과 매우 유사합니다. 현 단계에서 복잡한 모바일 인터넷 앱을 개발하는 것은 적절하지 않습니다. 전략은 무엇인가요? "아이폰의 순간"이 오기 전(즉, 엔드투엔드 멀티모달 모델이 성숙해지고, 비용이 극도로 저렴해지고, 매우 빠른 추론이 가능해지기 전)에는 모델에 가장 가까운 생산성 도구를 만드는 데 집중해야 합니다. 이를 통해 모델 변경 사항을 감지하고 데이터를 축적(시스템 2/컨텍스트)하여 미래에 진정한 슈퍼 앱을 구축할 수 있습니다. 왕관은 일반 행위자와 수직적 행위자 간의 관계를 묘사하기 위해 다음과 같은 시를 인용하기도 했다. "천 개의 강물이 달을 비추고 만리의 하늘은 구름 한 점 없도다." (첸장웨와 같은) 전문 에이전트는 각 분야에서 독보적인 지식과 데이터를 보유하고 있어 응용 프로그램 기업들에게 기회를 제공합니다. 만능 에이전트(Wanlitian)는 모든 것을 포괄하려고 하지만, 전환 단계에서는 모든 영역에서 탁월함을 달성할 수는 없습니다. 궁극적으로 이 둘은 수렴할 것이다. 일반화는 수직적 통합을 심화시키고, 수직적 통합은 그 범위를 확장하여 효율성과 비용 간의 궁극적인 경쟁에서 만날 것이다. 꽃 사이를 날아다니는 나비들: 노자의 세상과의 소통 철학 왕관은 자신의 개인적인 철학에 대해 이야기하면서 도교의 영향을 깊이 받았다고 말했다. 하지만 그는 흥미로운 구분을 지었습니다. 장자의 "날개를 펼치는 록(鳥鳥)"은 좋아하지 않았지만, 노자의 "꽃 사이를 날아다니는 나비"는 더 좋아했습니다. 날개를 펼친 록의 이미지는 자유, 고립, 그리고 높이 나는 것을 상징합니다. 나비는 꽃들 사이를 날아다닐 때 결코 직선으로 가지 않고, 오히려 장애물을 쉽게 피해 갑니다. 왕관은 기업가들은 마치 나비처럼 세상과 적극적으로 소통하고 환경 변화에 적응하여 특정한 문제를 해결해야 하며, 냉소적인 초연함에 머물러서는 안 된다고 말했다. 그는 또한 자신이 "끔찍하다"고 생각하는 잘 알려지지 않은 사실을 하나 공유했는데, 그것은 바로 한 세대가 고작 25년에서 30년밖에 지속되지 않는다는 것이었다. 30대 남성인 그는 자신이 만드는 제품이 실제로 "내세"(즉, 자신보다 25~30세 젊은 사람들)에 사는 사람들에게 도움이 된다는 사실을 깨달았습니다. 시간에 대한 이러한 관점 덕분에 그는 당면한 불안감을 초월하여 제품의 진화를 장기적인 관점에서 바라볼 수 있었습니다. 북극성 지표: 시스템의 지능 수준 ONE2X의 핵심 지표는 일일 활성 사용자 수(DAU)가 아니라 시스템의 지능 수준입니다. 왕관은 3명의 전문가 사용자가 100만 달러의 수익을 창출하는 것이 10만 명의 일반 사용자가 같은 금액의 수익을 창출하는 것보다 낫다고 말했다. 왜? 전문 사용자(높은 미적 감각과 뛰어난 능력을 갖춘 사용자)는 시스템에 고품질 데이터를 제공하여 시스템의 "지능"을 향상시킬 수 있기 때문입니다. 지혜를 어떻게 수량화할 수 있을까요? 핵심은 얼마나 많은 콘텐츠를 생성하는지가 아니라 "더 적은 토큰으로 동일한 효과를 달성하는 것"입니다. 수학 문제를 푸는 것과 마찬가지로, 답을 한눈에 알아볼 수 있는 사람이 반복적인 계산을 해야 하는 사람보다 더 똑똑한 것입니다. 토큰 소모량이 적을수록 시스템이 더 똑똑하다는 뜻입니다. 이는 인터넷 시대의 측정 기준과는 완전히 다른 기준입니다. 예상치 못한 검증 제품의 상업적 가치를 검증하기 위해 왕관은 스스로 '실험 대상'이 되었다. 그는 메데오 초기 버전을 사용하여 영상을 제작하고 위챗 비디오 채널에 올렸습니다. 놀랍게도, 적극적으로 관리되지 않던 이 채널은 200만 회 이상의 조회수를 기록했습니다. 그를 더욱 놀라게 한 것은, 어느 날 시스템에서 그의 계좌에 돈(수백 위안)이 입금되었다는 알림을 받을 때까지 영상 계정에 수익 분배 시스템이 있다는 사실을 전혀 몰랐다는 점이었다. 이로써 그는 현재의 미완성된 도구들조차도 일반인들이 콘텐츠를 통해 수익을 창출할 수 있도록 해줄 수 있다는 확신을 갖게 되었습니다. 더욱 황당한 이야기가 있습니다. 빌리빌리와 위챗 비디오 채널에서 인기 있는 AI 콘텐츠 제작자가 구글 제품 사용료를 충전하기 위해 친구들의 구글 계정을 모두 빌려 썼다고 합니다. 그들은 이용 가능한 모든 포인트 패키지를 구매하고 한도까지 충전했지만, 그래도 부족하다고 느껴 크라운 팀에 직접 도움을 요청했습니다. 이를 통해 왕관의 팀은 최고의 크리에이터들이 효율적인 제작 도구에 대해 놀라울 정도로 갈증을 느낀다는 사실을 깨달았습니다. 합의된 견해와 상반되는 20가지 관점 왕관의 사상을 요약하자면, 그의 가장 핵심적인 반(反)합의적 견해 20가지는 다음과 같습니다. 지능의 근본적인 논리 1. 지능의 첫 번째 원칙은 데이터입니다. 데이터는 경계를 결정하고, 컴퓨팅 능력은 속도를 결정하며, 알고리즘은 새로운 가능성을 결정합니다. 2. 압축은 지능이며, 그 핵심은 "연속성"에 있습니다. 3. "구조물에 맞추기"에서 "세상에 맞추기"로 4. 좁은 의미에서 AGI는 "돈을 벌고 진화하는" 자동화된 폐쇄 루프입니다. 산업 경쟁에 관하여 5. 산업 발전의 3단계: 공공 영역 → 도메인 → 내생적 성장. 6. 해자는 "내생적 데이터"에 있다. 7. 우리는 현재 인공지능의 "노키아 시대"에 살고 있습니다. 8. "외형"이 핵심 경쟁력이며, 맥락이 모든 것입니다. 9. 일반 통합과 수직 통합의 궁극적인 결과: 천 개의 강은 천 개의 달을 비춘다. 제품 방법론 10. 생성형 시스템이 추천 시스템을 대체할 것이다. 11. 3계층 제품 아키텍처 이론: DSL → 컨텍스트 → 환경 12. 컨텍스트 엔지니어링의 핵심은 "엔트로피 감소"입니다. 13. 북극성 표시기: 시스템 지능 14. 환경을 라벨로 사용 콘텐츠 생태계와 관련하여 15. 비디오는 AI 시대의 "시작점"이지, 종착점이 아닙니다. 16. 물리적 세계 vs. 관념의 세계 17. "창조"에서 "표현"으로 18. 화폐의 변혁: "관심"에서 "신뢰"로 조직과 철학에 관하여 19. 조직은 환경이고, 직원들은 지능형 에이전트이다. 20. 마치 꽃 사이를 날아다니는 나비처럼, 세상과 적극적으로 소통한다. 끝 왕관이 가장 좋아하는 음식은 흰쌀밥이다. 빠르게 진행된 질의응답 시간 동안 그는 여행을 좋아하지 않으며 음식 취향에 대한 세계적인 관점이 없다고 말했다. 흰쌀은 가장 활용도가 높은 식품으로, 어떤 요리와도 잘 어울립니다. 이는 또한 그의 제품 개발 철학, 즉 가장 기본적이고 호환성이 뛰어난 기반을 구축하는 것에 대한 비유일 수도 있습니다. 노키아 시대의 AI는 대부분 트래픽과 수익 창출에 집중했지만, 왕관은 더 어려운 길을 택했습니다. 바로 비디오 라이브러리를 구축하고, 자체 데이터를 축적하며, 아이폰의 등장이라는 순간을 기다리는 것이었습니다. 그는 한 세대에게는 단 한 번의 인생만이 주어진다고 말했다. 그렇다면 이번 생은 뭔가 다른 일을 하는 데 써보자. --- 이 영상은 Prompt를 사용하여 제작되었으며, 팟캐스트에서 장샤오쥔(Jun)과의 비즈니스 인터뷰를 기반으로 합니다.
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