IBM, Together AI와 2.4억 달러 규모 AI 인프라 계약 체결 : IBM과 Together AI는 2.4억 달러 규모 다년 계약 체결. IBM Cloud에 NVIDIA HGX B300 기반 대규모 AI 추론 클러스터를 구축하며 2027년 1분기 가동 예정 : Together AI는 해당 클러스터를 활용해 오픈소스 AI 모델 추론 서비스 제공. IBM Cloud에서 HGX B300과 Spectrum-X 이더넷을 활용한 최초의 전용 대규모 추론 클러스터 : NVIDIA에 따르면 HGX B300 기반 시스템은 이전 세대 대비 AI 팩토리 처리량을 최대 30배 개선하도록 설계 : Together AI는 최근 83억 달러 밸류에이션으로 8억 달러 규모 시리즈 C 투자 유치. 추론, 학습, 파인튜닝, 에이전틱 워크플로우를 제공하며 현…

Channel
전종현의 인사이트
@chunjonghyun
On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
9,939subscribers
-20 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 3,162–10,000.
Register entry
| Telegram ID | -1001226189796 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @chunjonghyun |
| Description | Entrepreneur, Investor, Contrarian 🚀 |
| Created | 26 March 2021 — measured — cross-checked against a third-party dataset (ext.tg_channel) |
| First recorded | 7 August 2026 |
| Last confirmed live | 14 August 2026 |
| Measurements held | 5 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 14 August 2026 |
| On Telegram | t.me/chunjonghyun |
Growth
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 14 Aug 2026, 04:15 | 9,939 | -5 |
| 11 Aug 2026, 03:14 | 9,944 | -10 |
| 7 Aug 2026, 21:34 | 9,954 | -5 |
| 7 Aug 2026, 01:30 | 9,959 | no change |
| 7 Aug 2026, 01:18 | 9,959 | first reading |
Engagement
24 posts held, back to 18 July 2026 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 18 pagesof Telegram’s post history, 20 posts per page.
- ERR · 30 days
- 34.5%
- avg views ÷ 9,939 subscribers
- Avg views / post
- 3,430
- 24 posts measured
- Reaction rate
- 0.273%
- reactions ÷ views · ER floor
- Posts in window
- 24
- of 24 held
ERR is average views per post over the last 30 days divided by subscribers, the definition TGStat uses, so this figure is comparable with the one you will see elsewhere. It falls structurally as a channel grows: a high ERR on a small channel and a low one on a large channel describe reach mathematics, not quality. We publish the figure and the sample it came from and pass no verdict on it.
ER is defined industry-wide as (forwards + reactions + comments) ÷ views— note the denominator is views, not subscribers. Telegram’s public web preview carries views and reactions but not forward or comment counts, so the reaction rate above is the reactions term only and is therefore a floor: the true ER for this channel is higher by an amount we have not measured and will not estimate. It is computed over the 23 of 24 measured posts that carry a reaction reading, and over those same posts' views.
| Window | Rolling 30 days · latest post in window 11 August 2026 |
|---|---|
| Posts held | 24 (18 July 2026 – 11 August 2026) |
| Views total | 82,300 |
| Reactions total | 222 |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 15 Aug 2026, 19:52 UTC |
Views are a single reading per post, taken at the time above. A post published in the last day or two is still accumulating views, which pulls the 30-day average down slightly. That is a property of the standard definition rather than a fault in it, so we keep the definition rather than “correcting” the number into something nobody can reproduce.
Precision. Telegram publishes view counts on its public widget in short form — 8.12K, 3.7M — so any reading at or above 1,000 reaches us rounded to three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. Averages and rates derived from them are shown to the same precision rather than to the unit: a figure like 3,701,250 would assert digits nobody measured.
Reaction counts are published per emoji and rounded the same way, so a total below 1,000 is exact and a larger one is a sum that may carry a rounded component from each emoji above 1,000. Because it is a sum, it does not look rounded — read a large reaction total as three significant figures per contributing emoji rather than as the figure it prints.
What this channel posts
- Photos
- ≈747
- Videos
- ≈3
- Links
- ≈5,890
Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 15 August 2026 — not the date at the top of this page, which is when the subscriber count was last read. A count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints these counters in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈142,000 means somewhere between 141,500 and 142,499.
Reaction mix
222 reactions across 23 posts, in 3 distinct kinds. The most used accounts for 86.9% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤ | 193 | 86.9% | |
| 🦄 | 15 | 6.76% | |
| 👍 | 14 | 6.31% |
No sentiment is inferred, and none should be read in. This table is ordered by count and by nothing else. Emoji do not carry stable meaning across languages or communities — 🙏 is thanks in one channel and mourning in another — so we publish which ones were pressed and how often, and pass no judgement on what an audience meant by them.
Precision. Telegram publishes reaction counts per emoji and short-forms each one — 4.34K, 1.2M — so any single kind at or above 1,000 reaches us at three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. The shares above are ratios of those figures and carry the same error. This is also why the total here can differ slightly from a reaction total printed elsewhere on the page: both are sums of the same rounded parts, taken over samples with different edges.
Coverage. Reactions were read on 23 of the 24 sampled posts in this sample. Summed by Telegram’s own count on each post — not by adding up the per-emoji breakdown above — those same posts carry 222reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 24 most recent posts we hold, published 18 July 2026 to 11 August 2026, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.
Recent posts
Baseten과 유사한 비즈니스를 하는 Fireworks AI가 최근 Nexus라는 기능을 새롭게 출시했는데, 쉽게 설명하면 프론티어 모델 호출의 상당 부분을 더 저렴한 오픈 웨이트 모델로 자동 전환해주는 비용 최적화·라우팅 레이어다. 최근의 AI 정신(?)에 딱 맞는 기능이다. 참고로 이 Fireworks AI 또한 최근 $17.5b 밸류로 $1.5b 투자를 유치했다. 이쪽 계열의 스타트업들이 요즘 정말 빠르게 성장 중이다. "Fireworks Nexus는 개발자들이 이미 사용하고 있는 AI 도구를 오픈웨이트 모델로 구성된 관리형 레이어(managed layer)와 연결하고, 여기에 엔터프라이즈 수준의 제어 기능과 지능형 라우팅을 제공합니다." "우리가 확인한 바로는 대부분의 조직이 일상적인 작업까지 프런티어 모델 가격으로 처리하고 있…
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젠슨 황의 주장은 이러하다: "그렇다면 이것이 결국 순환금융(circular financing)이 아니냐는 질문이 나올 수 있습니다. 이번 이니셔티브는 오히려 바로 그런 우려를 해결하기 위해 설계됐습니다. 우리가 하려는 것은 독립적인 장기 기관투자 자본을 AI 인프라 시장으로 끌어들이는 것입니다. 수요는 실제로 존재합니다. 프런티어 AI 연구소와 AI 네이티브 스타트업, 일반 기업, 클라우드 사업자, 그리고 AI 서비스를 구축하는 국가들로부터 수요가 발생하고 있습니다. 자본 공급자들은 각각의 프로젝트에 대해 고객과 수요, 가동률, 현금흐름, 잔존가치를 독립적으로 심사합니다. NVIDIA는 플랫폼을 제공할 뿐이고, 투자 여부는 투자자들이 독립적으로 결정합니다. 이것은 AI 인프라를 위한 개방형 자본시장이 만들어지는 시작점입니다." "그렇다면…
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GPT왈: 한 문장으로 압축하면 이 글은 이렇게 읽는 것이 가장 정확하다. "AI가 철도처럼 세상을 바꿀 가능성과, 철도처럼 투자자들을 파산시킬 가능성은 동시에 존재한다. 어느 쪽이 되느냐를 결정하는 것은 기술의 유용성 자체보다 ‘AI가 현재 쌓이고 있는 거대한 자본비용을 얼마나 빨리 현금흐름으로 전환하느냐’다." --- 참고로 이 글은 이렇게 시작한다. "1870년 1월 1일, 남북전쟁 당시 북군의 전비 조달에 기여한 공로로 미국의 영웅으로 추앙받던 제이 쿡(Jay Cooke)은, 조금 멀리 내다보면 훗날 세계대전으로까지 이어지게 될 계약 하나에 서명했다." "1864년 미국 의회는 오대호와 퓨젯사운드를 연결하기 위해 노던 퍼시픽 철도회사(Northern Pacific Railway Company)를 설립했다. 최종적으로는 미네소타…
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Baseten에서 공개한 Inference Engineering 가이드북. 핵심 내용을 정리하면: - AI 산업의 핵심 가치가 학습에서 추론으로 이동하고 있다. 모델을 잘 만드는 것만큼, 실제 제품에서 빠르고 저렴하며 안정적으로 서빙하는 역량이 중요해졌다. - 추론은 단순 GPU 임대가 아니라 런타임 최적화·인프라 운영·개발자 툴링을 결합한 종합 시스템 엔지니어링이다. - 오픈웨이트 모델의 성능이 폐쇄형 API를 빠르게 따라잡으면서, 기업은 자체 데이터로 모델을 튜닝하고 지능을 직접 소유·운영할 수 있게 됐다. - 핵심 최적화 기술은 양자화, KV 캐싱, 추측 디코딩, GPU 병렬화, prefill·decode 분리이며, 제품별로 지연시간·처리량·품질·비용의 균형점을 찾아야 한다. 그래서 Baseten은 무엇을 제공하냐면: "Basete…
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AI 모델의 추론을 배포·최적화·오케스트레이션해주는 플랫폼들이 수요가 폭증하는 가운데, 대표적으로 Baseten은 6월 말 $13b 기업가치로 펀딩을 마무리했다. "지난 1년 동안 Baseten의 매출은 20배 성장했고, 추론 처리량은 40배 증가했습니다. 이러한 성장은 AI 스택에서 추론이 가장 중요한 계층으로 부상했다는 새로운 시장 현실을 반영합니다. Baseten은 이제 추론과 포스트트레이닝 지원을 원하는 기업들이 가장 먼저 선택하는 파트너가 되었습니다." "저희는 Cursor, Notion, Lovable, Harvey, HubSpot, OpenEvidence, Abridge, Decagon, Parallel을 비롯해 이 시대를 정의하고 있는 여러 팀과 긴밀하게 협력하고 있다는 사실을 자랑스럽게 생각합니다." "앞으로의 기회는 그…
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제미나이 로보틱스 2가 공개되었는데, 역시나 피지컬AI는 LLM의 발전 과정을 압축시켜서 진화하고 있음이 보인다. "에이전트 추론과 다중 로봇 협업을 통한 고차원적 작업의 실현" "대부분의 실제 환경에서의 작업은 긴 시간 동안 여러 단계를 거쳐야 합니다. 이러한 복잡성을 관리하기 위해, 우리의 체화된 추론(Embodied Reasoning, ER) 모델인 '제미나이 로보틱스 ER 2(Gemini Robotics ER 2)'는 로봇의 고차원적인 두뇌 역할을 하며 사용자의 지시를 처리하고 사람과 소통합니다. 이 모델은 주변 공간을 관찰하고, 작업을 완료하는 데 필요한 단계를 추론하며, VLA(시각-언어-행동 모델)와 협력하여 동작을 수행하고, 작업이 끝날 때까지 진행 상황을 추적합니다. 이러한 시스템을 통해 로봇은 복잡한 다단계 작업을 실행하…
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관련해서 게빈 베이커의 얼마전 코멘트: "GPU 계약이 만료되고 가격이 재조정되기 시작하면, 이미 설치된 컴퓨팅 인프라의 이용가격이 상승하면서 하이퍼스케일러들의 성장률은 계속 가속될 것이다. 추정치와 실제 실적을 혼합해 계산한 하이퍼스케일러의 영업현금흐름 증가율은 2026년 1분기 31%에서 2분기 50%로 가속될 것으로 모델링된다. 이러한 가속은 올해 남은 기간에도 이어질 가능성이 높다. 그러나 현재 시장 추정치는 3분기에 성장률이 다시 둔화되는 것으로 잘못 가정하고 있으며, 이러한 가속 가능성을 반영하지 못하고 있다고 본다." "현재 하이퍼스케일러들은 본래 잠재력보다 적게 벌고 있으며, 반대로 2024년과 2025년에 GPU 컴퓨팅 장기 계약을 체결한 기업들은 초과이익을 누리고 있다. 하이퍼스케일러의 영업현금흐름만으로도 설비투자를 충분…
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공감하는 관점. 지금부터는 시장의 색깔이 바뀔 가능성을 열어둬야 한다고 보고, 하이퍼스케일러는 최종적으로 돈을 버는 구조의 사업임을 계속 염두해야한다. "그 동안은 클라우드의 비용 증가로 인한 현금 유출만 걱정했다면, 그리고 그 현금이 흘러가는 HW의 여러 숏티지 기업들에만 집중했다면, 어느 순간부터 AI로 실제 지속가능한 매출을 발생시키는 기업들로 관심이 갈 수도 있을 것이라 생각하고" "AWS와 같은 클라우드 회사들도 CAPEX와 비용 증가에도 이익을 지키며 성장을 가속화 시키는 부분에 대해서도 인정해 줄 수 있지 않을까 하는 생각을 조금." https://blog.naver.com/tosoha1/224363837658
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오픈AI, 장기 작업 특화 신규 모델 ‘Astra’ 공개 시연 : 오픈AI가 장시간에 걸친 복잡한 작업 수행을 목표로 한 신규 모델 Astra를 준비 중이며, 샘 올트먼 CEO가 이번 주 워싱턴에서 정책 입안자와 규제 당국을 대상으로 시연 : Astra는 여러 AI 에이전트가 장기간 협업해 프로젝트 수행이나 고난도 수학 문제 해결이 가능한 것이 핵심 특징. 기존 Sol, Terra, Luna와 별개의 새로운 모델 라인업으로 출시 예정 : 모델은 이미 테스트 단계에 있으며, GPT-6로 출시할지 GPT-5.7 등 GPT-5 시리즈의 후속 모델로 출시할지는 아직 최종 결정되지 않은 상태 : Astra는 트럼프 행정부의 신규 AI 모델 사전 제출 프레임워크를 처음 적용받는 모델이 될 가능성이 높으며, 해당 제도는 이번 주말 최종 확정될 예정…
❤7
그냥 스쳐가는 문장은... "지금도 fo24 사이트에 가면 ‘알바트로스 옵션’이라는 당시 그 계좌의 수익률을 볼 수 있는데, 2007년 6월 4일에 1억으로 시작한 계좌는 불과 1년 반 후인 2008년 11월 7일에 최고점인 16억 3,500만 원까지 가는 믿기 어려운 수익을 기록하게 된다. 그리고 2009년 5월 11일, 8억에서 그 기록은 막을 내리게 된다. 애초에 최고점에서 절반만큼 깨지면 계좌를 멈추기로 계획해두었기 때문이다." "초기 자금 1억 원이 16억 원까지 불어나는 동안에 숱한 화제를 낳았듯이, 16억이 8억이 되는 과정에서도 말들이 끊이지 않았다. 저렇게까지 깨져나가는데도 가만히 있을 수 있냐는 얘기였다. 하지만 그런 방식이었다. 그런 방식이었기 때문에 16억까지 갈 수 있었던 것이다." - 돈을 이기는 법, 성필규 지음…
❤14
내가 7/20에 때마침 남긴 카톡. 1. 기본적으로 천재라고 생각합니다. AI 글 작성했을 때부터 눈여겨봤고, 펀드 차린다고 했을 때 심상치 않다고 느꼈어요. 그리고 실제로 초대박이 났네요 ㅋㅋㅋ 2. 다만 13F 보면서 카피트레이딩 하는건 금물인 것 같습니다. 매매를 자주 하는 타입이라서 13F 따라사면 엇박자나는 것 같습니다. 3. 근데 13F에서 이 사람이 종목 뭐 담는지는 잘 봐야하는 것 같습니다. LP들도 실리콘밸리 큰손들이라고 하고, 이 사람 주변들이 다 업계 인싸들이라 정보가 그 누구보다 빠른 것 같거든요. 4. 길게보면 이 사람이 어떻게 될지는 가늠이 잘 안되는데, 너무 공격성이 커서 시장에서 아웃될 가능성도 아예 없지는 않다고 봅니다. https://www.cnbc.com/amp/2026/07/30/leopold-as…
❤12🦄4
Showing the 12 most recent of 24 posts we hold for @chunjonghyun. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.
Citation-graph rank
Citation-graph rank — 157,544 of 1,480,688entries in the measured graph. A weighted position computed from the forward and mention edges below — republished posts weigh more than named mentions — and recomputed periodically, over the whole graph. Published only as this ordinal position, never as a score: a position is a fact, and a score printed beside one channel’s name would read as a verdict this register does not make. The two counts beneath stay separate for the same reason mentions are never summed with forwards anywhere else on this page — a named-by count costs nothing to manufacture. The top 100 by this measure, or how it is computed.
Forward network
Republished by
Channels on the register that have forwarded this channel's posts into their own feed.
@BraveAntInvestor · 543 posts여유롭고 깊게 I freebutdeep
@freebutdeep · 9483 posts꾸공
@ggoogong · 283 postsFind Alpha
@studyingformydream · 5183 postsFacta non verba.
@jonghodanielpark · 1,4812 postsAI Note
@namkungnote · 1602 posts채널이름이
@chanelnameis · 3011 postThe Cryptostory
@cryptostoryoffical · 3911 postWaymaker
@dots999 · 2151 post비지니스업데이터
@hybrided_korean · 4211 post잠실개미&10X’s N.E.R.D.S
@jake8lee · 17,2861 postOllie’s Newscrap
@olliesnewscrap · 491 postORGEOUS Trading Room
@orgeous_cat · 11 post낭만적 인본주의자
@Romantic_Humanist · 2,3311 post손톱 먹은 쥐
@stablefrom0 · 5031 postvanishing
@vanisher · 11 post
Republishes
Channels on the register whose posts this channel has forwarded.
Built only from forwarded posts we have actually read, on both sides. Coverage is early and deliberately incomplete: a missing link means we have not read the post that would prove it, never that the relationship does not exist. Counts are distinct forwarded posts observed, so they only ever go up as we read more.
Mentions
Names
Channels on the register whose handles appear in this channel's posts.
A mention is a weaker signal than a forward and is counted separately for that reason — naming a channel is not republishing it, and a handle in a post body is easy to place deliberately. The post counts beside each row below are distinct posts in which the handle appeared, from posts we have read on both sides — the “Named by N registered channels” figure above is a different count, of distinct NAMING CHANNELS rather than posts, and is not the sum of the rows under it.
Cite this entry
A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 14 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“전종현의 인사이트” (@chunjonghyun), 9,939 subscribers as measured 14 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/chunjonghyun.
Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.