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Channel

전종현의 인사이트

@chunjonghyun

On this record: Topic · Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry

10,008subscribers

+49 since we began measuring on 7 August 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of 10,000–31,623.

Register entry

Telegram ID-1001226189796
TypeChannel
Username@chunjonghyun
DescriptionEntrepreneur, Investor, Contrarian 🚀
Created26 March 2021 — measured — cross-checked against a third-party dataset (ext.tg_channel)
First recorded7 August 2026
Last confirmed live14 November 2026
Measurements held29
Confirmed unchanged1 time, most recently 14 November 2026
On Telegramt.me/chunjonghyun

Topic

Technology — a classification, not a measurement. An on-box language model (Qwen3.6-35B-A3B-FP8, prompt version 1) read this channel’s own recent posts on 11 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 66% confidence. This is a model’s judgement about what the channel is likely to be about, not a fact this register measured the way a subscriber count or a view count is measured — it can be revised on a later pass, and it carries no weight anywhere else on this page. How this classification works, and the other topics.

Growth

9,89210,0089,9507 August 2026 — 9,959 subscribers7 August 2026 — 9,959 subscribers7 August 2026 — 9,954 subscribers11 August 2026 — 9,944 subscribers14 August 2026 — 9,939 subscribers17 August 2026 — 9,950 subscribers20 August 2026 — 9,934 subscribers24 August 2026 — 9,923 subscribers27 August 2026 — 9,922 subscribers29 August 2026 — 9,913 subscribers1 September 2026 — 9,901 subscribers5 September 2026 — 9,892 subscribers10 September 2026 — 9,909 subscribers13 September 2026 — 9,952 subscribers18 September 2026 — 9,953 subscribers5 October 2026 — 10,004 subscribers9 October 2026 — 9,992 subscribers14 October 2026 — 9,979 subscribers16 October 2026 — 9,950 subscribers19 October 2026 — 9,947 subscribers22 October 2026 — 9,966 subscribers26 October 2026 — 9,963 subscribers28 October 2026 — 9,976 subscribers31 October 2026 — 9,972 subscribers3 November 2026 — 9,978 subscribers6 November 2026 — 9,975 subscribers9 November 2026 — 10,000 subscribers11 November 2026 — 10,002 subscribers14 November 2026 — 10,008 subscribers7 August 202614 November 2026
29 measurements spanning 99 days, net +49. Dots are measurements; the straight line between them is drawn to join them, not to claim we know the path taken in between — snapshots are recorded only when a count changes, so gaps mean “no change observed”, never “interpolated”. The vertical axis spans 9,875–10,025 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded, most recent 20 of 29
Measured (UTC)SubscribersChange
14 Nov 2026, 11:1610,008+6
11 Nov 2026, 13:1810,002+2
9 Nov 2026, 15:5510,000+25
6 Nov 2026, 16:219,975-3
3 Nov 2026, 11:169,978+6
31 Oct 2026, 17:399,972-4
28 Oct 2026, 17:079,976+13
26 Oct 2026, 00:449,963-3
22 Oct 2026, 22:569,966+19
19 Oct 2026, 20:099,947-3
16 Oct 2026, 23:589,950-29
14 Oct 2026, 03:069,979-13
9 Oct 2026, 16:159,992-12
5 Oct 2026, 11:1810,004+51
18 Sept 2026, 02:409,953+1
13 Sept 2026, 23:419,952+43
10 Sept 2026, 09:599,909+17
5 Sept 2026, 04:159,892-9
1 Sept 2026, 11:539,901-12
29 Aug 2026, 21:159,913first reading

Engagement

71 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 60 pages of Telegram’s post history, 20 posts per page.

ERR · 30 days
34.2%
avg views ÷ 10,008 subscribers
Avg views / post
3,420
42 posts measured
Reaction rate
0.262%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
42
of 71 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 41 of 42 measured posts that carry a reaction reading, and over those same posts' views.

What these figures were computed from
WindowRolling 30 days · latest post in window 14 November 2026
Posts held71 (18 July 2026 – 14 November 2026)
Views total143,739
Reactions total365
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken14 Nov 2026, 23:53 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
≈755
Videos
≈4
Links
≈5,960

Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 14 November 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

660 reactions across 68 posts, in 4 distinct kinds. The most used accounts for 84.2% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
❤55684.2%
👍7110.8%
🦄253.79%
🤔81.21%

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 69 of the 71 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 660 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.

Measured over the 71 most recent posts we hold, published 18 July 2026 to 14 November 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

Telegram’s own ‘edited’ marker: 5 of 42 posts held from the last 30 days (11.9%) carried it when this register last read them. The marker says a post was changed after publishing, not what it said before — this register holds the earlier wording only where an edit fell between two of its own reads (see the edit ledger and how it is measured).

14 Nov 2026, 07:24 UTC≈3,540 views4 reactionsread 14 November 2026

a16z 또한 바이오 쪽에 관심을 두고 릴리와 함께 The Biotech Ecosystem Fund 운용 중 - AI가 제약산업의 경제성과 밸류에이션을 바꿀 수 있다는 관점. 신약을 더 높은 확률로, 더 빠르고 저렴하게 개발할 수 있다면 제약사도 지속적으로 성장하는 플랫폼 기업으로 평가받을 가능성. - 제약은 개발 단계에서는 소수의 성공에 의존하지만, 성공 이후에는 장기간 현금흐름을 창출하는 사업. 상위 25%의 약물이 전체 매출의 약 85%를 차지하며, 성공한 약은 특허 보호 아래 오랫동안 수익을 창출함. - 기존 산업의 핵심 문제는 낮은 R&D 생산성. 원문 기준 인간 대상 임상에 진입한 약의 최종 승인율은 10% 미만. 실패 비용을 포함한 신약 개발비는 현재가치 기준 약 20억 달러, 개발 기간은 평균 13년. - AI의 경제적 …

👍2❤1🦄1

14 Nov 2026, 07:12 UTC≈2,980 views4 reactionsread 14 November 2026

앤트로픽은 wet-lab 자동화해서 데이터 피드백루프 빨리 돌리는데 집중하고 있고, 반대로 아이소모픽랩스는 모든걸 가상으로 옮기려는데 집중하고 있다. 아래는 아이소모픽랩스 공동 창업자 Max Jaderberg 인터뷰: "기업가치가 500억 달러를 넘는 바이오·제약 기업이 마지막으로 새롭게 탄생한 때가 언제인지 생각해 봤습니다. 모더나는 제외하고요. 모더나는 코로나19라는 우연한 계기가 상당히 작용했다고 생각합니다. 그 외에는 리제네론이 등장한 1980년대쯤으로 거슬러 올라가는 것 같습니다." "업계의 많은 기법과 개발 방식은 각각의 약을 별개의 프로젝트로 취급합니다. 하나하나가 맞춤형 최첨단 과학 프로젝트인 셈이죠. 해당 프로젝트에 대해서는 엄청나게 많은 것을 배우지만, 다음 프로젝트로 옮겨갈 수 있는 지식은 그리 많지 않을 수 있습니…

❤4

13 Nov 2026, 08:16 UTC≈1,480 views18 reactionsread 14 November 2026

개인용 에이전트의 시대가 찾아오면서 또 한번 큰 변화가 일어나고 있다고 느낍니다. 인스팅트와 뮤즈, Dots 같은 개인용 에이전트들이 등장하면서, 나의 맥락을 이해하고 먼저 제안하며 일을 대신 처리해주는 경험이 점점 익숙해지고 있습니다. 작은 일을 맡겨보고, 유용함을 느끼면 더 큰 일을 맡기는 과정이 반복됩니다. 이러한 경험이 수많은 사람에게 확산되고 에이전트끼리 연결되기 시작하면, 우리가 웹과 앱을 사용하는 방식부터 기업이 고객을 만나는 방식까지 상당히 달라질 수 있겠다는 생각이 듭니다. 그 아래에서는 에이전트가 일하기 위한 새로운 인프라가 만들어지고 있습니다. 수많은 에이전트가 각자의 컴퓨터에서 작업하고, 진행 상황을 기억하며, 필요한 데이터와 도구에 접근하려면 이를 뒷받침하는 환경도 달라져야 합니다. ‘에이전트 클라우드’라는 새로운 …

❤15👍2🦄1

12 Nov 2026, 06:49 UTC≈1,730 views7 reactionsread 14 November 2026
Photo

여담으로 요즘 샘 알트먼은 대외 인터뷰에서 로봇 쪽에 관심을 쏟고 있음을 밝히고 있다. 프론티어 랩들의 수장들의 관심이 곧 미래이기에 중요한 힌트가 될지도. "오늘 우리는 OpenAI 모델이 엔지니어의 물리적 제품 설계·시뮬레이션·제작을 지원하는 방식에서 이룬 진전을 소개합니다. 이러한 역량은 기계공학과 전기공학, 전체 시스템 설계에 걸쳐 있으며, 이미 내부 팀이 아이디어를 시험하고 설계를 더 빠르게 개선하는 데 도움을 주고 있습니다." "이러한 프로젝트에서 엔지니어는 전문 도구를 사용해 기계 설계, 전자회로, 소프트웨어, 제조 요구사항을 하나로 통합해야 합니다. 우리는 도면을 작성하고 시뮬레이션을 설정하는 일부터 여러 전문 분야에 걸친 변경사항을 조율하는 일까지, 모델이 이러한 작업을 지원하도록 학습시키고 있습니다. 우리의 목표는 엔지니…

❤7

12 Nov 2026, 06:33 UTC≈1,450 views8 reactionsread 14 November 2026

역시 딥마인드의 궁극적인 방향성은 가상 세포를 향하고 있구나 "알파게놈은 DNA의 한 구간, 다시 말해 유전물질이자 세포의 설명서인 것을 읽고, 게놈의 그 위치에서 세포 내부에 어떤 일이 일어나는지 알려주도록 설계됐습니다. 그리고 DNA 서열을 조금 바꾸면 어떤 일이 생기는지도 알려줍니다. 예를 들어 A라는 문자를 T로 바꾼다면, 게놈의 그 위치에서 무엇이 달라질까요? 따라서 알파게놈은 서열과 유전적 변이를 분자 수준에서 연구할 수 있게 해주는 도구입니다." "알파게놈 2에서는 세포 유형 수준에서 모델의 능력을 높이고 싶었습니다. 이를 위해 지난 10년간 만들어진 많은 데이터를 활용했습니다. 특히 인간 세포 지도, 휴먼 셀 아틀라스 프로젝트의 기여가 컸습니다. 예를 들어 혈액을 생각해보면, 그 안에는 여러 종류의 세포가 있습니다. 모두 …

❤6👍2

12 Nov 2026, 06:25 UTC989 views3 reactionsread 14 November 2026
Forwarded from @Samsung_Global_AI_SW

구글 딥마인드, 세포별 유전자 변이 예측 AI ‘AlphaGenome 2’ 공개 : 구글 딥마인드가 DNA 변이가 개별 인간 세포의 유전자 발현에 미치는 영향을 예측하는 차세대 AI 모델 AlphaGenome 2를 공개 : 기존 조직 단위 분석에서 개별 세포 유형 및 상태로 예측 범위를 세분화해 질병 관련 유전자 변이의 식별 성능을 개선 : 인간과 생쥐의 68개 조직에서 확보한 1억 700만 개 이상의 세포 프로파일을 학습. 약 100만 개 염기의 DNA 서열과 특정 세포 유형 및 상태를 함께 입력받는 조건부 모델 구조를 도입해 세포별 유전자 조절 차이를 정밀하게 분석 : 28개 면역세포 유형을 포함하는 TenK10K 데이터셋 평가에서 원인 유전자 변이 식별률은 기존 16%에서 30%로, 유전자 발현 변화 방향 예측 성능은 23%에서 …

❤3

12 Nov 2026, 06:21 UTC≈1,250 views7 reactionsread 14 November 2026

개인적으로는 앤트로픽이 바이오 쪽에서 무슨 일을 해낼 지가 무척이나 궁금한데, 최근에는 볼트 입자라는 녀석의 3D 구조를 처음으로 규명하기도 했다. 보면 볼수록 우리 인류가 아직 생명과학에 대해서 모르는게 굉장히 많다는걸 깨닫게 되는데, 그래서 더더욱 앞으로 놀라운 일들이 벌어질지도 모르겠다... "Anthropic의 생물학 연구실에서 얻은 또 하나의 연구 결과를 공개합니다. 원핵세포에서 발견되는 볼트 입자(vault particle)의 최초 3차원 구조입니다. 볼트는 생명 계통수 전반에 걸쳐 여러 세포에서 발견되는, 속이 빈 커다란 통 모양의 단백질 구조물입니다. 그 기능은 아직 알려지지 않았습니다." "생물의 세포가 처음 관찰된 것은 1665년이지만, 350년이 넘게 지난 지금도 세포가 어떻게 작동하는지는 상당 부분 밝혀지지 않았습…

❤5👍2

12 Nov 2026, 06:03 UTC≈2,850 views10 reactionsread 14 November 2026

from 앤트로픽 IPO 로드쇼 "AI는 인지 능력의 본질을 구현하고 있습니다. 2024년과 2025년에는 코딩이 가능해졌습니다. 이제는 다른 지식 업무 영역에서도 처음부터 끝까지 일을 수행하는 에이전트가 가능하다는 것을 확인하기 시작했습니다. 그리고 최근에는 생물학, 수학, 물리학 같은 분야에서 근본적인 발견까지 가능해지고 있다는 사실을 목격하고 있습니다." "예를 들어 올해 우리는 처음으로 AMD GPU를 사용하기 시작했습니다. 과거에는 새로운 칩 플랫폼을 도입하려면 수십 명의 엔지니어가 몇 달 동안 작업해야 했습니다. 이번에는 미토스에게 이 일을 시켜보았습니다. 미토스는 사실상 사람의 개입 없이 단 3일 만에 AMD에서 클로드가 실행되도록 만들었습니다. 클로드가 커널의 거의 100%를 이식하거나 새로 작성했습니다." "칩이 들어가…

❤7👍3

12 Nov 2026, 05:49 UTC≈4,610 viewsread 14 November 2026

엔비디아는 사실 CUDA의 해자가 조금씩 위협받는듯한 모습들이 관찰되고 있었다. https://blog.naver.com/mech05/224473262581

9 Nov 2026, 06:48 UTC≈8,180 views17 reactionsread 14 November 2026

Seung 님의 한국형 마켓위자드 프로젝트, 많이 기다려진다 🙂 "저는 투자를 지속 가능하게 오래 하는 게 욕심이에요. 예전에 어릴 때, 또 서울에 있을 때는 욕심이 진짜 많았어요. 와이프랑 저녁 먹으러 가는 시간도 아까웠거든요. 내가 그 시간에 공부하고, 사람들 만나면 더 성장할 수 있을 것 같은데. 저녁 먹는 시간이 되게 손해 같고. 지나고 보면 손해가 아니었지만. 그리고 옆에 있는 친구들 보면 막 잘 되고 있어요. 그러면 투자자들은 생각이 들잖아요. ‘아 나는 이렇게 막 늦게 가도 되나?’. 제가 ‘04년에 투자를 본격적으로 시작했는데, 그 시절에 기라성 같은 분들이 많았어요. 지금은 잘 모르시겠지만 아이투자가 투자자들의 성지였는데, 그때도 거기에서 이름 날리는 친구들이 많았어요. 심지어 저랑 비슷한 연배인데. 대학생 신분으로 수십억…

❤13👍4

8 Nov 2026, 05:22 UTC≈2,210 views7 reactionsread 14 November 2026

벤딩스푼즈의 창업자 루카 페라리는 독립적인 사고가 가능한 사람으로 보인다: (Q. 당신들이 인수하는 회사들을 보면요. 이미 알려진 브랜드가 있고, 고객이 있고, 제품이 있는 사업을 사잖아요. 그런데 제 생각에는 거의 모든 사례에서 인수한 사업을 엄청나게 개선했어요. 이전 경영진이 가장 흔히 저지르던 실수는 어떤 거였나요?) A: "솔직히 그 기회들을 잡지 못한 이유 중 상당수는 경영진이 통제할 수 없는 데 있었어요. 일부는 왜곡된 유인 때문이죠. 독립된 회사를 운영하고 있다면, 특히 상장사일 때 그렇지만, 비상장사도 결국 상장을 목표로 한다면 비슷해요. 현금 창출을 통한 가치 창출보다는 제가 보기에는 궁극적으로 부차적이고, 심지어 허영심을 채우는 지표에 가까운 것으로 평가받게 되거든요. **예를 들어 매출 대부분이 구독에서 나오는 사업을…

❤6👍1

8 Nov 2026, 04:04 UTC≈1,800 views16 reactionsread 14 November 2026

그 당시에 UAE 방문하고 쓴 글. 작성해놓고 공개하질 않았었는데, 그냥 생각난김에 가볍게 공유해본다. https://workflowy.com/s/2411_/gh8CXAztXktB8MHm

👍11❤3🤔1🦄1

Showing the 12 most recent of 71 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.

Forward network

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 November 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.

“전종현의 인사이트” (@chunjonghyun), 10,008 subscribers as measured 14 November 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.