원작자: 멜리사
원본 출처: Atom Capital
이번에 실리콘밸리에 6주간 머물렀는데, 제가 도착했을 때는 한여름이었고, 떠날 때는 가을이 막 지나갈 때였습니다. 캘리포니아의 햇빛은 언제나 밝고, 기술의 최전선인 이곳에서는 AI의 물결이 거세지고 있습니다. AI의 발전과 방향에 대해 더 깊이 이해하고 싶어서 많은 사람들(주요 제조업체의 친구들, 기업가, 투자자 등)을 만나고, 온오프라인 활동에 참여하며 첫 물결의 설렘을 진정으로 느꼈습니다. . 여기에서는 몇 가지 웨이브를 선택하여 여러분과 공유합니다.
01 팬데믹 이후: 인력난과 원격근무
전염병은 이미 지나간 일이 되었지만, 새로 도착한 탓인지 3년의 흔적이 유난히 선명하게 보입니다. 가장 뼈저리게 느끼는 것은 인력난과 원격근무의 영향이다.
일손이 부족한
실리콘밸리에는 인력이 확실히 부족하고, 최근 인플레이션으로 인해 인건비가 매우 비싸지고 있습니다. 한번은 우버잇을 이용해 서브웨이 테이크아웃을 주문한 적이 있는데, 샌드위치 자체가 8위안인데 각종 테이크아웃 비용을 합치면 17위안이 두 배 이상이나 나왔어요! 나는 시애틀에 수년 동안 살면서 미국이 중국만큼 노동 집약적이지 않다는 것을 항상 알고 있었지만 이것을 보고 여전히 놀랐습니다. 이에 대해 알게 된 주요 이유 중 하나는 전염병 기간 동안 감염에 대한 우려로 인해 많은 사람들이 직장을 그만두거나 조기 퇴직했다는 것입니다. 게다가 지난 2년 동안 정부에서 돈을 지급하다 보니 일하는 사람도 훨씬 적다. 그는 AI 교육 분야 기업가와 대화를 나누면서 교사 부족이 매우 심각하다고 말했다. 이는 미국 전체가 직면한 문제이며 어떻게 해결될지 알 수 없습니다.
원격 근무
전염병 기간 동안 시작된 원격 근무는 특히 새로 졸업한 대학생들에게 더 큰 영향을 미칩니다. 두 명의 친구가 자신의 사업을 시작했는데 둘 다 이 문제를 나에게 언급했습니다. 전염병은 격리를 필요로 하며, 대학생들은 학교에 있는 동안 회사에서 인턴을 할 기회가 없습니다. 졸업 후 나는 원격으로 일했고 동료들과 어울리는 경험이 없었습니다. 그러다 보니 팀으로 어떻게 일해야 할지 모르고, 리더가 원격으로 지도하는 것도 어렵다. 스탠포드를 비롯한 매우 좋은 학교 출신의 졸업생들을 모집하고 있는데, 그 학생들은 잠재력이 크나, 협력을 하지 못하여 결국 내보내야만 하는 것이 안타깝습니다.
이제 대규모 공장에서는 점차 직원들에게 출근을 요구하기 시작했지만 아직 전염병 이전 상황으로 돌아가지 않았습니다. 몇 년 전 제가 Expedia 팀에 채용한 졸업생들은 이제 AI 회사의 창립자가 되었습니다. 그는 원격 근무가 효율성에 영향을 미친다고 생각합니다. 전염병 기간 동안 그는 직원들이 사임하라는 요청을 받을까 두려워 감히 직원들에게 오라고 요청하지 않았습니다. 현재 그는 대형 제조업체의 행보를 관찰하고 있으며, 대형 제조업체가 명확한 요구 사항을 제시하면 후속 조치를 취할 것입니다. 대형 공장이나 스타트업 기업에서 제가 본 실제 상황은 사무실에 출근하는 사람의 수가 여전히 제한되어 있다는 것입니다. 친구들과 토론하면서 이에 대한 모든 사람의 태도는 완전히 일관되지 않습니다. 일반적으로 관리하는 팀의 규모가 클수록 원격 근무 방식에 대한 불만족이 더 커집니다. 모든 사람은 상황이 점차 이전 상태로 돌아갈 것이라고 생각하지만 하루아침에 일어날 가능성은 낮습니다.
흥미로운 관찰입니다. 팔로알토와 마운틴뷰에는 구글, 메타 등 대기업이 위치해 있기 때문에 인근 주택 가격은 매우 비싸고, 멀리 있는 주택은 훨씬 저렴합니다. 원격으로 일하기 위해 회사에 올 필요가 없기 때문에 먼 곳의 집값도 지난 2년 동안 아주 많이 올랐습니다.
02 AI 조수: 패턴은 초기에 결정되며, 매우 초기 단계
내 초점은 AI입니다. 요약하자면, 지난 한 달 동안 실리콘밸리에서 AI에 대한 관찰과 판단이 나왔습니다.
대형 모델 및 GPU
빅 모델 자체의 산업 구조가 초기에 결정되었습니다. 중국의 수백 가지 모델 전쟁과 달리 실리콘 밸리에는 승리한 대형 모델이 여러 개 있는데, 폐쇄형 소스는 주로 OpenAI와 Google이고, Anthropic도 셀 수 있으며, 오픈 소스는 Meta Llama-2 등이 있습니다. 일반 대형 모델에 대한 투자는 극히 높고 많은 인력과 컴퓨팅 파워, 자금이 필요하기 때문에 패턴은 기본적으로 확실하고 신규 진입자가 없는 것으로 보인다.
주요 제조업체와 스타트업 모두 여전히 GPU가 부족합니다. 모두가 GPU를 찾고 있습니다 . NVIDIA의 후배가 광물 모래 준비부터 시작하여 GPU 생산 과정에 대한 일반적인 소개를 해주었습니다. 하드웨어는 내 초점이 아니며 내 이해가 제한되어 있습니다. 긴 생산 주기로 인한 단기적인 GPU 부족은 장기적으로 괜찮을 것 같습니다.
AI는 아직 초기 단계
한 투자자 친구는 AI 분야의 현 상황을 아주 생생하게 설명했다. 아직은 어두운 것 같아서 모두가 손전등을 들고 방향을 찾기 위해 주위를 비추고 있었다고 하더군요. 아직 모바일 인터넷이 실제로 도약하는 지점에는 도달하지 못했습니다. 대형 모델 개발자, 대형 모델을 활용하는 크고 작은 기업, 대형 모델을 중심으로 제품과 서비스를 제공하는 인프라/툴 스타트업 등 많은 친구들과 이야기를 나눴습니다. 아직은 대형 모델 적용이 매우 초기 단계라는 게 종합적인 판단이다.
아주 대표적인 예가 있습니다. 아주 유명한 상장회사의 엔지니어링 담당 VP였던 친구가 있는데, 최근 몇 년간 전자상거래 플랫폼 관련 사업을 시작했고, 직원이 100명이 넘으며 여러 유수의 기업으로부터 투자를 받고 있습니다. 미국 펀드로 알려져 있습니다. 그녀의 사업에는 대형 모델이 필요하며, 최근 그녀는 그렇게 하는 방법을 모색하고 두 가지 시도를 했습니다. 첫 번째는 mosaicML 모델의 개인 데이터를 미세 조정하는 것입니다. 하나는 GPT-4를 사용하여 개인 데이터를 벡터 데이터베이스에 넣고 검색을 사용하여 해당 정보를 프롬프트에 넣는 것입니다. 놀랍게도 두 가지를 비교하면 GPT-4가 미세 조정보다 더 나은 결과를 얻었습니다. 그녀는 혼란스러웠고 효과적이려면 어떻게 미세한 조정을 해야 하는지 몰랐습니다. 어떤 종류의 데이터가 필요한지, 얼마나 많은 데이터가 사용되는지, 어떻게 미세 조정해야 하는지 모두 불분명합니다. 게다가 대형 모델은 블랙박스인데, 대형 모델을 만드는 사람들은 이를 잘 이해하지 못할 수도 있다고 느낀다. 게다가, 그녀는 mosaicML을 사용해 본 경험이 좋지 않았지만 선택할 수 있는 다른 도구가 없었다고 말했습니다. GPT-4는 잘 작동하지만 개인 데이터를 공개할 수 없으며 테스트용으로는 사용할 수 있지만 공식 제품에는 사용할 수 없습니다. 그녀는 이 분야에 기존 팀의 기술적 역량이 제한적이라고 느끼고 이 문제를 해결하기 위해 AI 엔지니어를 채용할 계획입니다.
나는 조금 놀랐다. 그녀는 매우 선배이기 때문에 전체 기업가 팀은 밝은 배경과 좋은 기술력을 가지고 있습니다. 그녀가 효과적으로 미세 조정하는 방법을 모른다면 다른 회사에서도 상상할 수 있습니다. 그녀의 결과 비교(미세 조정은 GPT-4 검색-검색만큼 좋지 않음)는 특별한 경우가 아니며 비슷한 예를 많이 들었습니다. 내 스타트업 회사의 또 다른 친구는 대기업 고객에게 서비스를 제공하기 위한 AI 도구를 제공합니다. 그는 대형 모델은 대기업을 위한 새로운 기술이며 고객은 이제 이를 고려하기 시작했으며 특히 준비해야 할 정확성, 속도, 데이터 품질 및 개인 정보 보호 문제에 대해 우려하고 있다고 말했습니다. 고객은 또한 AI를 사용하여 해결하려는 구체적인 비즈니스 문제를 탐색하고 있습니다. 현지에서는 최소 6~12개월 이상 된 기업이 사용해도 된다고 판단했다.
이번 AI 라운드는 아직 초기 단계임을 알 수 있는데, C 측에는 킬러앱(ChatGPT 제외)이 없고 B 측에도 구현하는데 시간이 걸릴 것으로 보인다. AI 인프라 및 툴 레이어 개발 여지. 예를 들어, Databricks는 가능한 한 빨리 고객에게 힘을 실어줄 AI 기능을 구축하기 위해 모자이크ML을 인수하는 데 13억 달러를 지출했습니다.
여기에는 두 가지 긍정적인 메시지가 있습니다.
- 아직은 초기 단계이고, 도구도 완벽하지 않으며, 대기업은 기성 기술을 보유하고 있지 않기 때문에 스타트업이 설 자리가 있는 것입니다. 대기업이 바로 활용하고 자체 데이터와 시나리오를 갖고 있다면 스타트업의 기회는 줄어들 것이다. 실리콘밸리 출신의 Howie 선생님과 논의할 때 이 점을 지적했습니다.
- 대기업들은 적어도 위기의식을 갖고 AI 활용에 열을 올리고 있다. 저는 많은 회사들이 이번 GenAI 라운드를 위해 내부적으로 특별 예산을 설정했다는 것을 알게 되었습니다. 이제 자금이 준비되었으므로 초기 단계에서 개발이 더디더라도 AI의 미래는 여전히 매우 밝으며 뒤처지기 쉽지 않습니다.
지난 두 달 동안 AI 개발이 둔화되었다고 생각하는 이유는 무엇입니까?
기분은 어떨지 모르겠지만, 연초와 비교하면 지난 2~3개월 사이에 AI 분야의 발전 속도가 눈에 띄게 느려진 느낌이 듭니다. 왜 이런거야? 관찰해 보면 대략 다음과 같습니다.
- 이는 OpenAI의 전략과 관련이 있습니다. 이러한 리듬의 물결은 주로 OpenAI가 주도하고 있으며, 이전까지 큰 행보를 보류해 왔으며, 지난해 말부터 2~3개월 만에 지난 2~3년간의 성과(GPT-3 등)를 발표해 왔다. 사람을 현기증나게 만듭니다. 이 기간을 따라잡은 후 Google은 강력한 상대가 되었으며 이제 OpenAI는 준비되지 않은 제품을 함부로 출시하지 않으며 그렇지 않으면 이익이 손실보다 더 클 것입니다. 따라서 최근에는 특별히 큰 변화가 없었고, 이전보다 느리게 느껴질 수도 있습니다. 사실 이것이 기술이 가져야 할 속도라고 생각하며 애초에 그렇게 빠르지도 않습니다.
- 기업가들은 건축에 집중하고 있습니다. 실리콘밸리 AI 커뮤니티에서 강연을 하면서 이 문제에 대해 이야기를 나눴습니다. 커뮤니티의 피드백: 연초에 기업가들은 GenAI가 무엇인지 알아보기 위해 다양한 컨퍼런스/강좌/밋업 학습 토론에 참석하느라 바빴습니다. 최근에는 모든 사람들이 기본적으로 대형 모델 기술을 이해하고 자신만의 제품을 만드는 데 시간을 보내기 시작했습니다. 겉으로 보기에는 이전만큼 활기가 없어 보입니다.
- 연구 분야에서는 지금도 잇달아 논문이 발표되고 있으며, 그 속도는 줄어들지 않고 있습니다.
1차 시장은 실제로 둔화됐다.
발행시장의 전반적인 투자 속도가 둔화되는 느낌입니다. 주로 일반적인 환경과 관련이 있습니다. 사람들은 미래 경제 동향이 불확실하다고 느끼고 있으며, 러시아-우크라이나 전쟁은 불확실성을 증가시키고 투자에 대한 사람들의 신뢰에 영향을 미쳤습니다. 또한, 전염병 기간 중 정부의 대규모 자금 방출로 인해 많은 기업가적 프로젝트의 가치가 매우 높게 상승했으며, 그 가치는 여전히 조정 과정에 있습니다. 이런 배경에서 AI 분야의 1차 시장은 사실 비교적 좋은 편이다. 하지만 아직은 초기 단계이기 때문에 실제로 대형 모델을 만들고 많은 돈을 받은 경쟁적인 프로젝트(실제로 대형 모델을 만들고 있는 Character.ai 포함)를 제외하고는 그렇지 않다는 것을 관찰했습니다. 이제 다른 AI 창업 프로젝트를 위한 자금 조달도 쉬워지고 많은 투자자들이 기다리고 지켜보고 있습니다.
03 주요 제조사의 비밀을 찾아서: OpenAI, Google, NVIDIA
이러한 AI 물결 속에서 OpenAI와 Microsoft, Google과 NVIDIA는 시대의 트렌드세터가 되었습니다. 그 중 3곳은 실리콘밸리에 본사를 두고 있는데, 좀 더 알아보고 공유할 수 있는 정보를 정리했습니다.
오픈AI
OpenAI는 정보보호에 대해 매우 우려하고 있으며, 직원들도 이에 대해 매우 민감하게 반응하고 있습니다. 많이 배운 것은 아니지만 몇 가지가 나에게 깊은 인상을 남겼습니다.
OpenAI와 함께 일하는 사람들은 직원들이 매우 유능하고 효율적이라고 언급했습니다. 시스템 성능과 모니터링이 특히 뛰어나고 엔지니어링 능력도 강하다. 아마도 하드웨어를 보다 효율적으로 활용하고 성능을 향상시키는 방법 등 인프라의 엔지니어링 역량이 핵심 장벽 중 하나일 것입니다.
OpenAI는 AGI에 집착하는데, 자세히 얘기해보니 이해가 되네요. 내부적으로 작업 우선순위를 결정하고 이것이 AGI 개발에 도움이 될 수 있는지 확인합니다. 모델을 더 잘 훈련하고 모델 학습에 도움이 될 수 있다면 그렇게 할 것입니다. 그렇지 않으면 노력을 기울이지 않을 것입니다. 예를 들어, 그들은 이전에 로봇을 만들었지만 실제 물리적 세계에 의해 매우 제한되고 AGI에 제한적인 도움을 준다고 느껴 나중에 중단했습니다. 이러한 추론에 따르면 수직장에는 들어가지 않을 가능성이 높다.
ChatGPT가 등장하기 전에 사용자는 LLM의 효과에 대해 전혀 몰랐습니다. 사용자가 그것을 느끼는 것은 매우 중요합니다. AGI 외에도 ChatGPT, API도 OpenAI의 핵심입니다.
과거 구글은 AI 발전이 상대적으로 더뎠는데, 광고 사업과의 갈등 외에도 두 가지와 관련이 있었다. 첫째, 연구원은 빅 모델이 의식이 있고 해고되었다고 느꼈습니다. 이전에는 흑인 여성 직원이 자신의 논문이 거부되었다는 이유로 Google을 고소했습니다. 이로 인해 Google은 AI에 대해 매우 조심스러워졌고 AI의 발전이 느려졌습니다.
Google은 Google에 많은 압력을 가하는 ChatGPT가 등장하기 전까지 항상 자신이 선두에 있다고 느꼈습니다. 12월에 내부적으로 코드 레드(가장 높은 우선순위)를 시작하는 경우는 비교적 드뭅니다. 이제 회사 전체가 GPT를 매우 중시하고 있으며, GPT(DeepMind와 Google Brain의 합병)를 전담하는 팀이 있고, 다른 팀에서도 가능한 한 빨리 AI를 사용하도록 권장하고 있습니다. 구글에 친구가 많은데, 대화를 나누다 보면 그 친구들은 구글에 대한 자신감이 있었고 적어도 이 점에서는 구글이 뒤처지지 않을 거라고 느꼈습니다.
엔비디아
이번 LLM 물결에서는 NVIDIA가 가장 큰 승자가 되었습니다. 저는 사실 소프트웨어에 대한 경험과 관심이 있기 때문에 이 회사에 큰 관심을 두지 않았습니다. 이번에 자세히 살펴보니 매우 흥미로웠고 여기서 더 많은 내용을 공유하겠습니다.
1인 창업
엔비디아 스타일은 한마디로 제이슨 황이 소유한 스타트업 회사다. 거기 일하는 친구들이 제이슨을 엄청 존경하는데, 듣고 보니 제이슨이 슈퍼맨인 것 같아요😊. 제이슨은 늘 컴퓨트를 믿어왔고, 주가가 어떻든 2012년부터 이를 고집해 왔으며 한 번도 주저한 적이 없습니다. Jason은 기술에 대한 매우 깊은 이해와 프로젝트의 실제 상황에 대한 이해를 갖추고 있으며 접근하기 쉽습니다. 결정할 수 없는 일이 있으면 다들 제이슨에게 물어보는데, 제이슨은 빠르고 잘 결정을 내립니다.
제이슨은 매우 동정심이 많습니다. 예를 들어, 전염병이 처음 시작되었을 때 회사에서는 보통 9월에 직원 평가를 실시했지만 그는 미리 하기로 결정했습니다. 그 결과, 3월에는 회사 전체가 평가를 마치고 급여와 상여금을 인상해 모두가 미리 돈을 받을 수 있게 됐다. 동시에 제이슨은 통찰력과 위기의식을 갖고 있어 직원들 사이에서 인기가 매우 높다. 예전에는 주가가 좋지 않았을 때도 직원들은 그를 칭찬했다.
기술과 수평적 조직 강조
회사 문화는 내가 아는 다른 회사와 크게 다릅니다. 30,000명에 가까운 직원을 보유한 회사인 NVIDIA에는 아직 인력 관리자(사람에게만 관심을 갖는 관리자)가 없습니다. 회사는 기술력을 중시하는데, 관리자들은 직급에 관계없이 기술에 매우 능숙합니다.
조직은 평면적이다. 회사 전체에 제이슨(Jason)만이 조수를 두고 있고 다른 사람은 없는 것 같습니다. 팀 빌딩 등은 어떻게 해야 하는지 물었습니다. 한 친구는 회사에 팀 빌딩도 없고, 크리스마스 저녁 식사도 없고, 전사 회의만 있다고 말했습니다. 회의에서 제이슨은 글도 쓰지 않고 2시간 동안 혼자 말을 했고, 그는 농담을 많이 했고, 연설을 마친 후 많은 직원들이 그와 함께 사진을 찍기 위해 올라갔습니다.
NVIDIA 생태계
엔비디아 생태계가 잘되고 있다는 이야기를 오래전부터 들어왔는데, 구체적으로 무엇인지 물었더니 친구가 아주 명확하게 설명해 주었습니다.
- 완전한 도구를 제공하십시오. 칩은 아래에서 위로 딥스택으로 이루어지며 컴파일러, 디버거, 프로파일러 등 다양한 지원 도구가 필요합니다. R&D 인력의 요구 사항은 다양합니다. 예를 들어 일부 사람들은 심층적인 최적화를 원하므로 기능을 API에 캡슐화하는 것만으로는 작동하지 않습니다.
- 시스템 속도와 사용 편의성.
- 회사의 내부 및 외부 커뮤니케이션은 매우 좋습니다. 예를 들어 회사에는 고객과의 소통을 담당하는 팀이 있고, 내부 기술에 대해서도 잘 이해하고 있습니다. 고객이 어떤 요구사항이 있으면 초기에 내부 R&D팀과 직접 논의합니다. 인테리어도 마찬가지다. 소프트웨어 팀은 하드웨어 부서와 긴밀하게 협력하며, 소프트웨어를 개발하기 전에 하드웨어가 준비될 때까지 기다리지 않고 프로세스 중에 적시에 상호 작용하고 협력합니다.
04 중국기업의 국제화
중미관계 변화는 실리콘밸리와 밀접한 관련이 있다. 이번에는 두 가지 눈에 띄는 변화를 발견했습니다. 기업가들은 미국 시장이나 중국 시장 중 하나를 선택하는 등 시장 선택에 더 중점을 두며 두 시장을 모두 고려하는 사람은 거의 없습니다. 일부 훌륭한 국내 기업가와 펀드도 이곳에서 새로운 기회를 찾고 있습니다.
중국 기업이 어떻게 국제화를 잘 할 수 있는가는 공통의 관심사이다. 주말에 비공개 살롱에 참석했는데, 토론 주제는 이랬는데, 손님들이 꽤 대표적이라고 생각합니다: 글로벌 시장에서 활동하는 중국 상장 기업의 CEO들도 있고, 중국 기업에 집중적으로 투자하는 펀드 파트너도 있습니다. 해외에는 중국, 미국에서 팀을 관리하는 기업가들이 있는데 나도 그 중 한 명이다. 많은 통찰력이 공유되었습니다. 중국은 R&D 비용, 완전한 공급망, 인터넷 제품 운영 및 근면성 측면에서 우위를 점하고 있지만 해외 진출은 마케팅, 제품, 팀 문화 및 관리 등과 관련하여 완전히 다른 과제에 직면합니다. 손님들이 공감한 점 중 하나는 국제적인 비즈니스를 하기 위해서는 창업자가 먼저 국제적인 사고방식을 가져야 한다는 것이었습니다.
내 감정은 토론 범위를 벗어났습니다. 저는 국제화라는 주제에 대해 낯설지 않습니다.수년 전에 우리는 미국 기업이 중국으로 진출할 수 있는 방법에 대해 논의했습니다. 이제는 중국 기업이 국제 시장에서 어떻게 사업을 할 수 있는지 논의하는 방향이 바뀌었습니다. 세계의 중심이 바뀌고 있으며, 수년간의 노력 끝에 중국은 훨씬 더 강해졌으며 이는 사람들을 자랑스럽게 생각합니다.
05흐르는 실리콘밸리
저는 실리콘밸리의 인재자원과 자유로운 소통 분위기가 늘 부러웠어요. 이곳의 인재 밀도가 매우 높아 그와 자주 대화를 나누다가 그가 칭화대 졸업생이라는 것을 알게되었습니다. 제 학부생은 30명인데 그 중 6명이 여기 있어요. 주말에 친구가 주최한 바비큐 파티에 참석해서 아무렇지도 않게 이야기를 나누었는데, 아주 말이 많은 사람들이 여러 명 있었습니다. 한 가지 더 물어보면 그 사람은 은근히 성공한 사람임이 드러난다.
이곳은 실리콘 밸리이기 때문에 기업가 정신이 늘 팽배해 있었습니다. 다양한 강연과 포럼 등이 이어졌습니다. 처음 이곳에 왔을 때 친구가 구글 문서를 줬는데, 거기에는 거의 매일 샌프란시스코에서 AI 오프라인 활동이 촘촘하게 나열되어 있었습니다. 시내로 나가는게 불편해서 몇번만 선별적으로 참여했습니다. 나중에 제가 직접 검색해 보니 제가 관심 있는 주제에 관한 다양한 온라인 웹 세미나와 커뮤니티 토론이 있었습니다. 나중에 나는 그것에 익숙해졌고 이곳 Bay Area에는 많은 활동이 있다는 것을 알게되었습니다. 온라인이든 오프라인이든 이러한 활동의 질은 일반적으로 매우 좋습니다. 주요 제조업체나 선도적인 스타트업의 핵심 구성원은 물론 젊은 기업가도 있습니다. 공유되는 정보는 밀도가 높고 업데이트가 빠릅니다. 연사들은 독립적인 사고 태도와 성실한 기술을 보유하고 있습니다. 최첨단. . 나는 항상 새로운 것을 배우고 이곳에서 즐거운 시간을 보내는 것을 좋아합니다.
실리콘밸리는 모바일 인재, 모바일 정보, 모바일 펀드로 모바일이다. 이러한 흐름은 에너지와 혁신을 가져와 매일 변화하고 영원히 젊음을 느끼게 합니다.
