Block, Inc. Investor update
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좋습니다. 여러분 안녕하세요. 오늘 ‘온 더 블록(On the Block)’ 두 번째 에피소드에 참석해 주시거나 함께 접속해 청취해 주셔서 모두 감사드립니다. 몇 주 전에 잭 도시를 모셨고, 오늘은 브래드 액섬과 이야기하게 되어 정말 기대됩니다. 브래드는 구스(Goose)를 만든 소수의 멤버 중 한 명이고, 블록(Block)에서 저희 AI 툴링도 상당 부분 구축해 온 분이라, 제가 여러 분들과 대화할 때도 자주 언급해 왔습니다. 정말 차별화되어 있다고 생각하고요. 개인적으로도 이런 것들을 더 많이 직접 만들어 보고, 아마 그럭저럭한 데모들을 급히 뚝딱 만들어 보다가도, 실제로 그걸로 뭔가를 해낼 수 있는 사람들 손에 쥐여주는 과정이 정말 재미있었습니다.
구스라는 이름이 어떻게 붙었는지 궁금해하시는 분들을 위해, 그건 아마 답해 드릴 텐데요. 다만 그건 조금 뒤에 하겠습니다. 브래드, 먼저 간단히 본인 배경부터 시작해 보고 싶은데요. 커리어에서 어떤 곳들을 거쳐 오셨는지, 전반적으로 어떻게 컴퓨터 과학에 들어오게 되셨는지, 그리고 블록에 오기 전과 블록에서 각각 어떤 일에 시간을 쓰셨는지 말씀해 주실 수 있을까요?
네. 네. 소개도 감사합니다. 이런 내용들 많이 이야기 나눌 수 있어서 기대됩니다. 제 배경을 말씀드리면, 사실 처음에는 학계에서 본격적인 프로그래밍을 대부분 했습니다. 물리학으로 시작해서 박사 학위를 받았고, 입자물리 분야를 했으며, 들어보셨을 법한 대형 강입자 충돌기(Large Hadron Collider)에서도 일했습니다. 그런 곳을 프로그래밍 중심의 환경이라고 꼭 떠올리진 않으실 수 있지만, 실제로는 굉장히 그렇습니다. 극도로 대규모의 데이터 분석을 하는 곳이거든요. 당시 수집하던 데이터를 처리하기 위해 새로운 시스템들을 많이 구축했습니다. 그 경험이 머신러닝으로도 아주 자연스럽게 이어졌고, 그게 제가 테크 업계로 들어오게 된 계기였습니다.
블록에서의 첫 역할은 그로스 머신러닝이었고, 이후에는 대출 업무도 했습니다. 지난 2~3년은 AI와 응용 AI에 거의 전일제로 더 집중하는 쪽으로 옮겼습니다.
그 전환은 어떤 느낌이었나요? 대출과 머신러닝, 그리고 블록에서 그런 역량을 구축하는 일에서 좀 더 풀타임으로 AI 툴링을 개발하고 그동안 해오신 모든 일로 옮기게 만든, AI에서 무엇을 관찰하셨나요? 커리어에서 그런 전환을 이끈 요인이 무엇이었나요?
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