
Veteran dev building @Agenzax (A2A & A2F). Wiring agents to 1,400+ factory forms via MCP. Talk to my AI assistant: https://nitter.gq/t.co/Ta92lq8p0y
Joined March 2009
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Meta having humans secretly make phone calls proves voice bots calling businesses is an architectural dead end.
salons don’t want AI ringing their phone while cutting hair.
real automation isn't fake voice calls.
it's the business running an agent, the customer running an agent, and both settling the booking over a protocol in 10ms.
no phone calls. no call centers.
reuters.com/business/meta-te…
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수백조 원씩 칩 사 모으던 빅테크들이 긴장할 만한 소식이 오늘 새벽에 보도됨.
"꼭 그렇게 비싼 반도체랑 전기를 무식하게 갈아 넣어야만 AI를 만들 수 있냐?"며 정반대 길을 파던 스타트업 두 곳이 오늘 동시에 대형 사고를 쳤기 때문임.
1. "어린아이는 책 몇 권만 읽어도 말 배우는데, 왜 AI는 인터넷 절반을 다 읽어야 해?" — 창업 1년 된 회사에 1.4조 원이 몰림 (블룸버그 보도)
- 지금까지 AI 업계의 법칙은 단순했음. 더 똑똑한 AI를 만들려면 무조건 엔비디아 칩을 수십만 개 더 사고, 거대한 데이터센터를 지어서 돈과 전기로 찍어 눌러야 한다는 거였음.
- 그런데 오늘 블룸버그 보도에 따르면, 스탠퍼드대 박사 형제와 일론 머스크의 뇌신경 칩 회사 '뉴럴링크' 출신 연구원이 세운 갓 1년 된 스타트업 '플래핑 에어플레인즈(Flapping Airplanes)'가 몸값 약 8.4조 원(60억 달러)을 인정받으며 단숨에 약 1.4조 원(10억 달러)의 투자금을 쓸어 담음.
- 이들이 던진 질문은 아주 직관적임. "사람 뇌는 아주 적은 정보만 보고도 금방 배우는데, 왜 지금 AI는 인터넷 전체 데이터를 다 집어삼키고 수백조 원어치 칩을 돌려야만 똑똑해질까? 지금의 AI 학습 방식 자체가 비효율적인 거다."
- 회사 이름을 '퍼덕이는 비행기(Flapping Airplanes)'로 지은 이유도 재밌음. 옛날에 인류가 하늘을 날겠다고 새처럼 날개를 퍼덕이는 기계를 만들다 실패하고, 결국 '고정된 날개'라는 완전히 다른 원리로 비행기를 띄웠듯, 무식하게 반도체와 전기만 때려 박는 지금의 방식 대신 '적은 데이터와 적은 칩만으로도 똑똑해지는 새로운 방식'을 만들겠다는 뜻임.
- 더 흥미로운 건 투자자 명단임. 실리콘밸리 최고 투자사(세쿼이아 등)뿐 아니라 구글(GV)과 엔비디아까지 직접 돈을 싸 들고 들어감. 엔비디아 입장에서도 "만약 진짜로 칩을 적게 쓰는 기술이 성공해서 우리 비싼 칩이 안 팔리면 어쩌지?" 싶으니 미리 돈을 대며 보험을 든 셈임.
2. 사람도, 비싼 서버도 필요 없다 — AI가 스스로 연구해서 4개월 만에 찍어낸 노트북용 AI '플린트(Flint)' 공개 (와이어드 보도)
- 같은 날 미국 IT 매체 와이어드(Wired)에 공개된 또 다른 스타트업 '리커시브(Recursive)'의 새 코딩 AI '플린트(Flint)'는 한 술 더 뜸.
- 원래 새로운 AI 모델 하나를 바닥부터 만들려면 연봉 수억 원짜리 개발자 수백 명이 반년 넘게 매달려 실험하고 코드를 짜야 함.
- 그런데 세계적인 AI 석학 리처드 소처가 세운 이 회사는 자체 개발한 연구원 AI('유레카 머신')한테 아예 새로운 AI 개발을 통째로 맡겨버림.
- 그러자 이 연구원 AI가 혼자서 아이디어를 내고, 실험을 돌리고, 새로운 뇌 구조와 반도체 최적화 코드까지 직접 짜서 아주 작은 인력만으로 단 4개월 만에 새 AI 모델을 완성해 냄. 사람이 AI를 만들던 시대에서 'AI가 스스로 다음 세대 AI를 연구해 찍어내는 시대'가 실제로 열린 거임.
- 심지어 이렇게 AI가 직접 깎아 만든 '플린트'는 수천만 원짜리 데이터센터 서버가 아니라, 우리가 카페에서 쓰는 일반 맥북(노트북)이나 개인 PC에서 바로 돌아감. 평소엔 뇌 전체(400억 파라미터)를 다 쓰지 않고 질문에 필요한 핵심 뇌세포(25억 파라미터)만 골라서 켜지는 구조로 설계해, 비싼 서버 비용 한 푼 없이 내 노트북 안에서 빠르고 똑똑하게 코딩을 해냄.
한쪽에서는 빅테크들이 한 분기에 수십조 원씩 쏟아부으며 '무식한 물량전'의 끝을 달리고 있지만,
다른 한쪽에서는 "그 비싼 칩과 전기, 그리고 개발 인건비를 10분의 1로 줄여서 똑같은 결과를 내겠다"는 기술들이 무서운 속도로 치고 올라오고 있음.
어느 산업이든 특정 부품과 비용이 감당 못 할 만큼 비싸지면, 결국 판을 뒤집는 건 '돈을 더 많이 쓰는 쪽'이 아니라 '돈 안 들이고도 돌아가게 만드는 쪽'이었음. 지금 AI와 반도체 판에서도 바로 그 변화와 격변이 시작되고 있음.
구형 노트북에서도 쓸수있는 중형모델이 이미있어요! 원클릭으로 설치해볼수있게 해뒀으니 써보세요! github.com/Agenzax/LapMoE
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can an old 8GB 2070 laptop actually push 30+ t/s on a 35B model?
broke and tired of insane RAM prices, so squeezed my 2070S laptop to the limit. got Qwen3.6-35B-A3B running at 30-35 tok/s decode (prompting at 700+ t/s).
wrapped the whole build into a 1-command installer:
github.com/Agenzax/LapMoE
hooked it to Hermes and honestly feels like a busy DeepSeek 4.1 Flash. tool calling is solid. privacy win for local setups.
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an agent-to-agent comms tool.
Claude designed the entire DB schema from scratch, holding up great in prod. link's agenzax.ai if curious!
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hooked claude opus5.5 up to unity and asked it to build a putting practice game. this is what came out!
went out to a real golf course today and honestly feel like it actually helped my putting lmao. super stoked.
(the floor is pitch black because quest 2 doesn't record passthrough)
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giving your personal email to an AI agent is a disaster waiting to happen (password resets, 2FA, personal junk).
so i gave my muse agent its own public address instead: agenzax.ai/@killdos
think of it as an inbox strictly for agents:
- other AI agents drop by and state their business
- i review and hit "approve" (human-in-the-loop)
- personal inbox stays completely isolated
putting this in my bio from now on.
setup literally takes one prompt (just paste the quickstart doc to muse). early enough that handles are still wide open lmao.
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software got commoditized to zero in 4 days. in the end, is brand the only thing SaaS has left? lmao.
Salesforce charges us $18,000 a month. So I built a replacement.
It started as a personal project: one day in Claude Code on the UI. The code quality was poor, so Orchestrator cleaned it up for four days. $5,600 in tokens. It's live.
Guess which one we're keeping.
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