Lex Fridman Podcast #490
State of AI in 2026: LLMs, Coding, Scaling Laws, China, Agents, GPUs, AGI 2026년 AI의 현주소: LLM, 코딩, 스케일링 법칙, 중국, 에이전트, GPU, 그리고 AGI
Lex Fridman sits down with Nathan Lambert (Ai2) and Sebastian Raschka for a four-and-a-half-hour map of AI in 2026 — the DeepSeek moment and China's open-weight surge, what actually changed inside the transformer, pre-/mid-/post-training and RLVR, the three axes of scaling, agents and tool use, GPUs and gigawatt data centers, the ATOM push for American open models, and why AGI timelines keep sliding. 렉스 프리드먼이 네이선 램버트(Ai2), 세바스찬 라시카와 함께 2026년 AI 지형을 4시간 반 동안 훑는다 — 딥시크 모먼트와 중국 오픈 웨이트 모델의 부상, 트랜스포머 안에서 실제로 바뀐 것, 사전학습·미드트레이닝·포스트트레이닝과 RLVR, 스케일링의 세 축, 에이전트와 도구 사용, GPU와 기가와트급 데이터센터, 미국 오픈모델을 밀어붙이는 ATOM 프로젝트, 그리고 AGI 타임라인이 자꾸 밀리는 이유까지.
Video © Lex Fridman — plays via YouTube embed, never re-hosted. Subtitles: machine-assisted (ASR captions → glossary-driven LLM translation); errors possible, corrections welcome. Watch on YouTube 영상 © Lex Fridman — YouTube 임베드로 재생되며 재업로드하지 않습니다. 자막은 자동 캡션을 용어집 기반 LLM 파이프라인으로 번역해 오류가 있을 수 있습니다 — 제보 환영합니다. YouTube에서 보기