Co-Founder of Neoclassic Capital, an early-stage VC; Interest in investing, philosophy, art, design, health, meditation; 🇰🇷🇯🇵🇰🇷🇺🇸🇸🇬🇯🇵🇺🇸; Live in Miami now
#22 나만의 taste
Steve Lee (b. 1983), Vizcaya Museum & Gardens (2026), iPhone, 1280 × 854 만년필로 쓰는 내 글씨는 나의 taste를 반영한다. 그때의 기분과 감정에 따라 달라지는 획의 굵기, 길이, 각도. 누구도 따라할 수 없다. 그리고 내가 쓰는 글은 내 뇌 속에서 벌어지는 생각들을 나의 방식으로 짜 맞추어 내가 표현하고 싶은 문장으로, 내가 쉬고 싶을 때 쉬는 쉼표와 함께 쓰여진다. 그래서 그것은 나의 taste 그 자체다. AI 시대에 우리는 많은 것들을 GPT에게 묻는다. 가장 이상적인 답을 찾기 위해. 그런데 그 과정에서 우리는 자연스럽게 나만의 taste를 잃어가고 있는 건 아닐까. 나는 무슨 색을 더 좋아하는지, 어떤 음식점을 왜 더 좋아하는지, 어떤 옷을 어떻게 입고 싶은지, 어디에 가서 어떤 경험을 하고 싶은지. 정작 우리는 평균에 가까운 선택을 반복하고, 옆 사람들과 비슷한 색을 입고, 비슷한 생각을 말하게 된다. 지배...
#22 나만의 taste
Steve Lee (b. 1983), Vizcaya Museum & Gardens (2026), iPhone, 1280 × 854 만년필로 쓰는 내 글씨는 나의 taste를 반영한다. 그때의 기분과 감정에 따라 달라지는 획의 굵기, 길이, 각도. 누구도 따라할 수 없다. 그리고 내가 쓰는 글은 내 뇌 속에서 벌어지는 생각들을 나의 방식으로 짜 맞추어 내가 표현하고 싶은 문장으로, 내가 쉬고 싶을 때 쉬는 쉼표와 함께 쓰여진다. 그래서 그것은 나의 taste 그 자체다. AI 시대에 우리는 많은 것들을 GPT에게 묻는다. 가장 이상적인 답을 찾기 위해. 그런데 그 과정에서 우리는 자연스럽게 나만의 taste를 잃어가고 있는 건 아닐까. 나는 무슨 색을 더 좋아하는지, 어떤 음식점을 왜 더 좋아하는지, 어떤 옷을 어떻게 입고 싶은지, 어디에 가서 어떤 경험을 하고 싶은지. 정작 우리는 평균에 가까운 선택을 반복하고, 옆 사람들과 비슷한 색을 입고, 비슷한 생각을 말하게 된다. 지배...
#22 My own taste
Steve Lee (b. 1983), Vizcaya Museum & Gardens (2026), iPhone, 1280 × 854The way I write with a fountain pen reflects my taste. The thickness of each stroke, the length, the angle all change with my mood and feelings. No one can copy it exactly. When I write, I take the thoughts moving inside my head and arrange them in my own way. I choose the words I want to use. I pause when I want to pause. That is my taste. In the age of AI, we ask GPT many things. We search for the best answer. The most ...
#22 My own taste
Steve Lee (b. 1983), Vizcaya Museum & Gardens (2026), iPhone, 1280 × 854The way I write with a fountain pen reflects my taste. The thickness of each stroke, the length, the angle all change with my mood and feelings. No one can copy it exactly. When I write, I take the thoughts moving inside my head and arrange them in my own way. I choose the words I want to use. I pause when I want to pause. That is my taste. In the age of AI, we ask GPT many things. We search for the best answer. The most ...
#21: 나에게 맞는 옷
Steve Lee (b. 1983), Beach Club at The Boca Raton (2025), iPhone, 핫한 AI 뉴스들 가운데, 3주 전 OpenAI가 Broadcom과 대형 칩 계약을 체결했다는 소식이 있었다. AI에서 흔히 말하는 ‘칩’들은 크게 두 가지 목적에 쓰인다.AI를 훈련(training)하는 용도,AI를 사용자에게 전달(inference)하는 용도첫 번째 영역은 NVIDIA가 압도적 우위를 갖고 있지만, 두 번째는 조금 다른 세계다. Inference에서는 속도, 단가, 특정 목적 최적화가 중요하기 때문에, 범용성을 가진 NVIDIA 칩보다 특정 작업에 최적화된 커스텀 실리콘이 더 빠르고 저렴하게 원하는 작업을 처리할 수 있다. OpenAI가 Broadcom과 맺은 계약은 바로 이런 목적형 칩을 양산하기 위한 것이다. 인터넷 초기에 아마존과 구글이 자신들의 소프트웨어에 맞춘 실리콘을 직접 설계했듯, 애플이 아이폰 소프트웨어에 딱 맞는 칩을 내부적으...
#21: 나에게 맞는 옷
Steve Lee (b. 1983), Beach Club at The Boca Raton (2025), iPhone, 핫한 AI 뉴스들 가운데, 3주 전 OpenAI가 Broadcom과 대형 칩 계약을 체결했다는 소식이 있었다. AI에서 흔히 말하는 ‘칩’들은 크게 두 가지 목적에 쓰인다.AI를 훈련(training)하는 용도,AI를 사용자에게 전달(inference)하는 용도첫 번째 영역은 NVIDIA가 압도적 우위를 갖고 있지만, 두 번째는 조금 다른 세계다. Inference에서는 속도, 단가, 특정 목적 최적화가 중요하기 때문에, 범용성을 가진 NVIDIA 칩보다 특정 작업에 최적화된 커스텀 실리콘이 더 빠르고 저렴하게 원하는 작업을 처리할 수 있다. OpenAI가 Broadcom과 맺은 계약은 바로 이런 목적형 칩을 양산하기 위한 것이다. 인터넷 초기에 아마존과 구글이 자신들의 소프트웨어에 맞춘 실리콘을 직접 설계했듯, 애플이 아이폰 소프트웨어에 딱 맞는 칩을 내부적으...
#21: The Right Clothes for Me
Steve Lee (b. 1983), Beach Club at The Boca Raton (2025), iPhone, There was big AI news: OpenAI signed a major chip deal with Broadcom. When people talk about “AI chips,” they usually mean two kinds: chips used to train AI, andchips used to deliver AI to users (this is called inference) NVIDIA is the clear leader in training chips. But inference is a little different. For this part, speed, cost, and how well the chip fits a specific purpose matter a lot. Because of this, custom chips—made for...
#21: The Right Clothes for Me
Steve Lee (b. 1983), Beach Club at The Boca Raton (2025), iPhone, There was big AI news: OpenAI signed a major chip deal with Broadcom. When people talk about “AI chips,” they usually mean two kinds: chips used to train AI, andchips used to deliver AI to users (this is called inference) NVIDIA is the clear leader in training chips. But inference is a little different. For this part, speed, cost, and how well the chip fits a specific purpose matter a lot. Because of this, custom chips—made for...
#20: Trend
Sweetness today, or lasting echoes tomorrow?
