Anthropic: Claude Code는 터미널에서 직접 사용할 수 있는 코딩 도구로, 코드베이스 분석, 파일 업데이트, 테스트 실행, 빌드 오류 수정 등을 자동화합니다.
The Twenty Minute VC (20VC): Venture Capital | Startup Funding | The Pitch: Nvidia의 GPU와 AI 칩 시장에서의 위치와 미래 전망에 대한 논의
Anthropic - Introducing Claude Code
Claude Code는 엔지니어와 제품 관리자가 개발한 코딩 도구로, 사용자가 터미널에서 직접 Claude와 작업할 수 있게 해줍니다. 이 도구는 코드베이스를 분석하고, 필요한 파일을 자동으로 찾아 업데이트하며, 사용자가 요청한 변경 사항을 적용합니다. 예를 들어, 사용자가 왼쪽 사이드바를 채팅 기록으로 교체하고 새로운 채팅 버튼을 추가하고자 할 때, Claude는 관련 파일을 찾아 업데이트하고, 네비게이션 바와 로직을 수정하여 상태 저장이 올바르게 작동하도록 합니다. 또한, Claude는 테스트를 추가하고 실행하여 기능이 제대로 작동하는지 확인하며, 빌드 오류를 식별하고 수정하여 최종적으로 GitHub에 변경 사항을 커밋하고 푸시합니다. 이 모든 과정은 사용자의 최소한의 개입으로 이루어지며, 개발자들이 더 효율적으로 작업할 수 있도록 돕습니다.
Key Points:
- Claude Code는 터미널에서 직접 사용 가능.
- 코드베이스 분석 및 파일 자동 업데이트.
- 테스트 추가 및 실행으로 기능 확인.
- 빌드 오류 자동 식별 및 수정.
- GitHub에 변경 사항 자동 커밋 및 푸시.
Details:
1. 😀 소개 및 역할 소개
1.1. 😀 소개
1.2. Boris의 역할 소개
2. 🚀 Claude Code 발표 및 목표
- Claude는 코딩에 있어 사용자들이 무엇을 만드는지 보는 것을 좋아합니다.
- Claude의 코딩 능력을 모든 사용자에게 더 좋게 만들고자 합니다.
- 오늘 공유하는 것 중 하나인 도구를 개발했습니다.
- 이 도구는 사용자의 코딩 경험을 향상시키기 위해 설계되었습니다.
- 새로운 도구는 코딩 과정에서 발생하는 일반적인 문제를 해결하고, 사용자 피드백을 통해 지속적인 개선이 가능합니다.
- Claude Code는 사용자들이 더 효율적으로 코드를 작성할 수 있도록 지원하며, 결과적으로 개발 시간을 단축할 수 있습니다.
3. 🔧 Claude Code와의 실습 준비
- Claude Code는 연구 미리 보기로서, 사용자가 터미널에서 직접 Claude와 작업할 수 있는 기능을 제공합니다.
- Claude Code를 사용하여 Next.js 앱 프로젝트를 열고 실습하는 과정을 보여줍니다.
- 프로젝트 설정 및 Claude Code 인스턴스 실행 방법에 대한 구체적인 단계가 필요합니다.
4. 🤖 Claude Code의 코드 분석
- Claude Code는 현재 이 저장소의 모든 파일에 접근할 수 있습니다. 이는 코드베이스의 모든 부분을 분석하여 포괄적인 이해를 제공합니다.
- 해당 코드베이스에 대한 정보는 많지 않지만, Claude는 이를 통해 기능을 유추하고 설명할 수 있습니다.
- 이 코드는 고객 지원 상담원과 채팅하는 앱으로 보이며, 사용자와의 상호작용을 중점으로 설계되었습니다.
- Claude는 코드의 구조와 작동 원리를 해석하여 개선점이나 최적화 가능성을 제시할 수 있습니다.
5. 🔍 Claude Code로 코드 변경
- Claude는 프로젝트의 상위 레벨 파일을 읽고, 각 구성 요소를 검토하여 전체적인 이해를 돕습니다.
- 분석 결과를 바탕으로 구체적인 코드 변경을 제안하며, 특히 UI 측면에서의 개선을 지원합니다.
- 예를 들어, 왼쪽 사이드바를 대화 기록으로 교체하고 새로운 채팅 버튼을 추가하는 작업을 수행합니다.
- 이러한 UI 변경은 사용자 경험을 향상시키고 프로젝트의 효율성을 높입니다.
6. 🛠️ Claude Code의 작업 및 결과 확인
- Claude는 파일이나 경로를 지정하지 않아도 스스로 업데이트할 적절한 파일을 찾아낸다.
- Claude는 문제를 해결하기 위한 사고 방식을 보여줄 수 있다.
- 자동화된 파일 탐색을 통해 업데이트 과정이 간소화되었다.
- Claude는 변경 사항을 수락할지 사용자에게 묻고, 내비게이션 바를 업데이트하여 버튼과 아이콘을 추가한다.
- 저장 상태가 올바르게 작동하도록 업데이트된 논리를 적용하여 사용자 경험을 개선한다.
7. ✅ 기능 테스트 및 수정
- 새로운 채팅 버튼과 채팅 기록 섹션이 추가되었습니다. 이로 인해 사용자들은 기존 채팅을 저장하면서 새로운 채팅을 시작할 수 있게 되었습니다.
- 추가된 기능들이 제대로 작동하는지 확인하기 위해 여러 단계의 테스트가 수행되었습니다. 여기에는 사용자 인터페이스 테스트와 기능적 테스트가 포함되었습니다.
- Claude는 테스트를 실행하기 위해 명령어 실행 허가를 요청하였으며, 이는 모든 테스트가 계획대로 진행되고 통과할 때까지 이루어졌습니다.
- 테스트 과정 중 몇 가지 작은 오류가 발견되었고, 이는 즉시 수정되었습니다. 그 결과, 기능은 정상적으로 작동하는 것으로 확인되었습니다.
- 모든 테스트가 완료되었으며, 기능이 예상대로 잘 작동하는 것을 최종적으로 확인했습니다.
8. 🔄 빌드 및 배포 과정
- Claude는 빌드 오류를 식별하고 이를 수정합니다. 예를 들어, 특정 모듈에서의 의존성 문제가 발견될 경우, Claude는 해당 모듈의 최신 버전을 사용하여 문제를 해결합니다.
- Claude는 빌드가 성공할 때까지 지속적으로 시도하며, 각 시도에서 발생하는 오류를 로그로 남겨 추후 분석에 활용합니다.
- 모든 작업을 마무리한 후 Claude는 변경 사항을 커밋하고 GitHub에 푸시합니다. 이 과정에서 코드 리뷰를 통해 변경 사항의 품질을 검토하고, 문제가 없는 경우에만 푸시가 진행됩니다.
- Claude는 변경 사항의 요약 및 설명을 자세히 작성하여, 팀원들이 쉽게 이해할 수 있도록 합니다. 이 요약에는 주요 변경 사항, 수정된 오류 목록, 그리고 테스트 결과 등이 포함됩니다.
9. 🎉 결론 및 기대감
- Claude Code는 다양한 가능성을 제공하며, 사용자들이 이 기술을 활용하여 새로운 것을 구축하기를 기대하고 있습니다.
The Twenty Minute VC (20VC): Venture Capital | Startup Funding | The Pitch - 20VC: Why Google Will Win the AI Arms Race & OpenAI Will Not | NVIDIA vs AMD: Who Wins and Why | The Future of Inference vs Training | The Economics of Compute & Why To Win You Must Have Product, Data & Compute with Steeve Morin @ ZML
Nvidia는 AI 칩 시장에서 강력한 위치를 차지하고 있지만, AMD와 같은 경쟁자들이 효율성을 높이며 시장에 도전하고 있다. 특히, Nvidia의 GPU는 높은 마진으로 인해 비효율적일 수 있으며, AMD는 더 나은 비용 효율성을 제공할 수 있다. ZML의 창립자인 Steve Morin은 다양한 하드웨어에서 모델을 실행할 수 있는 인프라를 제공하여 이러한 문제를 해결하고자 한다. 그는 또한 AI 추론 시장이 향후 5년 내에 95%를 차지할 것으로 예상하며, 이는 Nvidia가 아닌 다른 기업들이 주도할 가능성이 있다고 본다. 또한, AI 모델의 효율성을 높이기 위해서는 더 작은 모델과 효율적인 데이터 사용이 중요하다고 강조한다.
Key Points:
- Nvidia의 GPU는 높은 마진으로 인해 비효율적일 수 있으며, AMD는 더 나은 비용 효율성을 제공할 수 있다.
- AI 추론 시장은 향후 5년 내에 95%를 차지할 것으로 예상되며, 이는 Nvidia가 아닌 다른 기업들이 주도할 가능성이 있다.
- ZML은 다양한 하드웨어에서 모델을 실행할 수 있는 인프라를 제공하여 시장의 비효율성을 해결하고자 한다.
- AI 모델의 효율성을 높이기 위해서는 더 작은 모델과 효율적인 데이터 사용이 중요하다.
- Nvidia는 AI 칩 시장에서 강력한 위치를 차지하고 있지만, AMD와 같은 경쟁자들이 효율성을 높이며 시장에 도전하고 있다.
Details:
1. 🔍 Nvidia's Strategy and Market Impact
- Nvidia는 CUDA와 같은 기술에 대한 관심을 유도하는 데 성공하며 시장에서의 입지를 강화했다.
- 연산 자원을 소유하지 않으면 시작선이 낮아지므로, Nvidia의 연산 자원 활용이 중요하다.
- 향후 5년간, 95%는 추론, 5%는 훈련이 될 것으로 예상되어, 추론 시장에서의 Nvidia의 역할이 중요하다.
- 제품, 데이터, 연산 자원을 모두 갖춘 기업이 경쟁력을 가지며, Nvidia는 이러한 자산을 잘 활용하고 있다.
- Google은 Android와 Google Docs와 같은 플랫폼을 통해 강력한 경쟁력을 보유하고 있으며, Nvidia와의 직접 비교가 가능하다.
- Google은 모든 곳에 영향력을 미칠 수 있는 잠재력을 가진다, 이는 Nvidia와의 전략적 경쟁에 영향을 미친다.
2. 🎙️ 20VC Introduction: Guest Steve Morin
- Harry Stebbings는 Grok의 Jonathan Ross와의 쇼 이후 반도체와 추론의 미래에 대해 더 많은 질문이 생겼다.
- Steve Morin은 다양한 칩에서 최고의 성능을 발휘할 수 있는 차세대 추론 엔진 ZML을 설립한 창립자이다.
- Steve Morin은 이 주제에 완벽한 연사이다.
- Steve Morin은 ZML 설립 이전에 다수의 성공적인 기술 스타트업에서 핵심 역할을 수행했다.
- 그의 경험은 반도체 산업과 AI 추론 엔진의 교차점에서 혁신을 이끌고 있다.
3. 🔬 Exploring the Future of Chips and Inference
- 에피소드의 정보 밀집도가 높아 노트북을 준비하고 천천히 시청하라는 조언을 제공한다.
- 방송에는 유용한 정보가 많이 담겨 있으며, 이를 통해 칩과 추론 기술의 미래에 대한 깊은 통찰을 얻을 수 있다.
- 새로운 칩 기술이 도입됨에 따라 인공지능의 추론 성능이 크게 향상되었으며, 이는 다양한 산업에서 혁신을 이끌고 있다.
- 칩 기술 발전으로 인해 데이터 처리 속도가 빨라지고, 전력 효율성이 향상되어 비용 절감과 환경 보호에 기여한다.
- 이러한 기술 발전은 특히 자율 주행차, 스마트 홈, 헬스케어 분야에 큰 영향을 미친다.
4. 🛠️ Enhancing Startups: Coda and PLEO
- Coda는 5년 만에 50,000개 이상의 팀이 조화를 이루도록 지원하였습니다.
- 20VC는 Coda를 사용하여 콘텐츠 계획 및 에피소드 준비에 구조를 부여하여 큰 차이를 만들었습니다.
- Coda는 문서의 유연성, 스프레드시트의 구조, 애플리케이션의 기능을 결합한 올인원 협업 공간입니다.
- Coda는 AI의 지능을 갖추고 있어 더욱 강력합니다.
- 스타트업 팀이 계획에서 실행으로 신속하게 전환할 수 있도록 지원합니다.
- 스타트업을 위한 팀 계획을 6개월간 무료로 제공합니다.
- Coda는 사용자 경험을 최적화하기 위해 사용자 피드백을 적극 수용합니다.
- 한 스타트업은 Coda를 통해 프로젝트 관리 효율성을 30% 향상시켰습니다.
5. 🏢 Roam: The Virtual Office Revolution
5.1. 🏢 Roam: The Virtual Office Revolution
5.2. PLEO의 구체적인 성과와 통합
6. 🧠 AI Models and Infrastructure Insights
6.1. Roam: Cost-Effective Innovation
6.2. ZML: Universal Model Execution Framework
7. 🌐 AI Innovation and Global Market Dynamics
7.1. Hardware Transitions in AI
7.2. Market Dynamics and Future Predictions
8. 🔮 Future of AI: Challenges and Opportunities
- ASIC 분야에서 경쟁력이 부족하지만, 제약 조건이 오히려 성과를 더하는 요인이 될 수 있다.
- 유럽의 AI 규제는 성공 이후의 문제로, 현재는 두려워하지 않는다.
- AI 인프라의 주요 변화는 레이턴시와 추론 능력 향상으로, 이는 올해의 핵심 변화 중 하나이다.
- AI 스타트업은 컴퓨팅 리셀링을 피하고 제품 수직화를 추구해야 한다.
- NVIDIA의 H100 칩 공급 문제와 Blackwell 프로젝트의 불확실성이 Jensen Huang의 큰 도전 과제로 작용한다.
- AI 인프라의 미래 변화로는 비트랜스포머 모델과 에너지 기반 모델이 거론된다.