돌비콩의 투자정복
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🇨🇳화웨이가 칩 150만개를 만들어도 엔비디아의 4% source
1. 수량의 착시
- 올해 화웨이가 Ascend 150만개, 엔비디아가 GPU 590만개를 생산할 것으로 추정
- 성능을 H100로 환산하면 88만개 대 2,300만개. 화웨이의 연산량은 엔비디아의 4%
2. 진짜 병목
- 화웨이 칩 중 중국산 HBM을 사용하는 물량은 24만개. 해외 HBM 비축분도 올해 소진
- 중국산 HBM만 사용하면 2028년까지 화웨이의 연산량은 엔비디아의 1%. AI 제재의 핵심도 메모리
3. 다음 장벽
- CXMT 증산으로 엔비디아와의 HBM 격차는 26년 73배에서 28년 11배까지 감소
- 메모리당 연산성능 격차는 2.7배에서 9배로 확대. HBM을 확보한 다음에는 SMIC 공정·패키징·CANN 소프트웨어가 새 병목
4. 결론
- 하이닉스·Micron의 HBM 수율과 공급배분은 부품사 점유율을 넘어 국가별 AI 연산량을 결정하는 변수
- 다만 실제 출하량, CXMT 수율과 중국 데이터센터의 실사용 성능으로 검증해야
✍️중국 AI 자립은 칩 출하량이 아니라 HBM을 거쳐 실제 배치되는 유효 연산량으로 평가
| 2 | 🤖월드모델: 로봇이 연습할 세상을 팔다 (a16z) source
1. World Labs의 Atlas는 사진 몇 장으로 공간을 재구성하고, 다른 각도에서 본 모습까지 생성하는 모델임. 핵심은 화려한 영상보다 현실의 작업환경을 가상으로 옮기는 수고를 줄인다는 것
2. 이게 로봇 학습과 연결됨. 로봇에게 케이블 작업을 가르치려면 케이블 모양이나 상자 위치가 달라진 상황도 경험시켜야 함. 기존에는 연습환경을 만드는 일부터 오래 걸리고 노동집약적이었음
3. 포인트는 로봇이 대량으로 팔리기 전에도, 로봇을 학습·검증하는 데는 돈이 들어갈 수 있다는 것. 어느 로봇 회사가 승자가 될지 맞히는 대신, 여러 회사에 훈련환경과 검증 도구를 공급하는 사업을 보는 접근
4. 로봇 외에도 현장을 재현하고, 다양한 조건의 학습·평가 환경을 제공하는 사업을 주목할 이유가 생김. 로봇이 팔리는 시점만 기다리는 게 아니라, 제대로 작동시키기 위해 먼저 지출되는 돈을 보는 관점임
5. 다만 그럴듯한 3D 화면이 곧 믿을 만한 훈련환경은 아님. 개발진도 로봇의 행동에 따른 환경 변화를 학습하는 시뮬레이터는 향후 발전 방향으로 설명함
✍️핵심은 로봇 한 대를 실제 현장에 투입하기까지 드는 시간과 비용을 얼마나 줄여주느냐 | 406 |
| 3 |  🤔자산 토큰화 회사, 정작 자기 토큰은 주식화? source
1. 토큰에서 주식으로
- RWA 플랫폼 Centrifuge가 CFG 토큰을 회사 지분으로 전환하는(1 CFG당 1주) 구조개편안을 투표 중
- 재단을 주식 발행이 가능한 회사로 재편하고, 자격요건을 충족한 보유자에게 전환 선택권을 주는 구조
- Centrifuge 측은 공개 토큰 구조가 기관 자금 유치를 제약하고, 상장·유동성 유지에도 비용이 든다고 설명
2. 성장과 소유권은 별개
- 회사는 CFG 보유가 회사 사업·자산의 법적 소유권을 뜻하지 않는다고 명시함
- 고객과 운용자산이 늘어난다고 홀더에게 무엇이 돌아오는지 설명되지 않는 셈
- 전환 주식도 토큰으로 기록하되, 소유권은 주주명부나 신탁으로 관리함. 블록체인 포기보다 토큰에 담는 권리를 바꾸는 시도
3. 토큰 홀더에겐 선택지가 없다
- 전환이 실행되면 청약기간 종료 후 CFG의 상장·MM 등 유동성 지원을 단계적으로 종료할 계획
- 전환하지 않는다고 기존 지원이 유지되는 건 아니며, 전환한 주식도 당분간 매각이 어려울 전망
- 1:1은 교환비지 가치 보장이 아님. 지분에 포함되는 자산·권리와 향후 희석·매각 조건까지 따져야
✍️RWA 시장의 성장보다 중요한 것은, 내가 산 토큰이 과연 그 성장을 온전히 누릴 수 있느냐... 안건 투표 종료일을 앞두고 $CFG는 강세 | 392 |
| 4 |  🔼전설적인 트렌드 투자자가 보는 현재 시장 (Chris Camillo) source
1. 3일간 GPT-6/아스트라를 살펴본 결론은 이렇다. 성능과 효율 모두 예상보다 훨씬 뛰어나지만, 여전히 충분하다고 하기에는 갈 길이 멀다.
2. 이 두 가지가 맞물리면서 AI 도입이 크게 가속화되고, 제번스의 역설이 나타날 것이다. 동시에 현실의 다양한 용도 전반에서 이 모델들을 믿고 쓰려면, 아직 얼마나 많은 과제가 남아 있는지도 드러날 것이다.
3. AI 인프라에 이보다 더 강력한 호재가 될 만한 결과는 상상하기 어렵다. | 28 569 |
| 5 | 📊AI 인프라: 부족한 걸 팔거나, 덜 쓰게 만들거나 (a16z) source
AI를 더 많이 돌리려면 칩부터 메모리·네트워크·전력까지, 기존 인프라의 설계 자체를 바꿔야
1. 한 사람이 맡기는 일이 중요해짐
- 단순 챗봇과 계속 추론하고 실행하는 에이전트는 연산 소비가 다름
- 수요 증가는 두 갈래. AI를 쓰는 사람이 늘어나고, 한 사람이 맡기는 업무에 필요한 연산도 커지는 것
- 가입자 수만 보면 AI 수요의 절반을 놓침. 문제는 그 속도를 물리적인 공급이 따라가기 어렵다는 데 있음
- 모델 활용은 빠르게 확산돼도, 반도체 생산능력을 늘리고 데이터센터에 전기를 연결하는 일은 느림
2. 잘 팔리는 AI와 돈을 잘 버는 AI
- 또 다른 핵심은 하드웨어 효율이 AI 기업의 수익성을 좌우할 수 있다는 것
- AI가 일을 많이 해줄수록 연산도 필요하니, 사용량 증가가 그대로 이익 증가로 이어지는 건 아님
- 결국 같은 업무를 얼마나 적은 비용으로 처리하느냐가 중요해짐
- AI를 많이 써도 돈이 남게 만드는 회사도 봐야 한다는 것
3. 그래서 인프라 수혜도 두 종류
- 부족한 것을 공급하는 쪽. 메모리·네트워크·전력·냉각처럼 AI를 더 돌리는 데 필요한 설비와 부품
- 부족한 것을 덜 쓰게 만드는 쪽. 맞춤형 칩, 효율적인 메모리 구조, 저전력 연결, 인프라 운영 소프트웨어처럼 같은 자원으로 더 많은 일을 처리하게 하는 기술
- 단순한 증설만이 아니라, 연산·메모리·데이터 이동·전력 소비를 함께 최적화하는 시스템
4. 결론
- 고객에게 얼마나 큰 비용을 아껴주고, 그중 얼마를 자기 이익으로 가져오느냐가 더 오래 볼 기준
- 부족해서 비싸게 파는 회사는 증설과 대체 기술을 경계해야 함
- 반대로 효율을 높이는 회사는 고객이 절약한 돈이 자기 매출과 마진으로도 돌아오는지 확인해야 | 821 |
| 6 |  💡GPT-6 Astra 쇼크 이후 주식시장
이번 Astra 출시는 기업과 대중, 모두에게 holy shit moment 수준
1. AI가 더 좋아졌다 수준이 아니라, CAPEX의 최종 수요가 갑자기 훨씬 현실적으로 보이기 시작
2. Astra는 벤치마크 상승이 아니라 컴퓨터 사용, 업무 자동화, 코딩, 사이버보안 등에서 인간 대체를 넘어 아득히 뛰어넘는 수준을 보여줌
3. OpenAI는 Astra를 10만 개 이상의 GPU로 사전학습했고, 역대 최대 training run이라고 밝힘
4. 즉, 엄청난 compute를 썼더니 경제적으로 쓸모 있는 capability가 또 크게 튀었다는 결과를 보임
5. 이게 중요한 이유는 CAPEX 과잉이라는 의심을 잠재워버렸다는 점. AI를 충분히 공급할 compute 부족을 또다시 증명함
✍️막대한 AI 투자를 회수할 수 있냐는 의문을, 대중들까지 체감하는 경험으로 불식시키기 시작 | 7 024 |
| 7 | 🪙사토시 정신을 계승한 체인은 솔라나 (Justin Bons) source
1. BTC·ETH는 사이퍼펑크를 배신
- BTC가 베이스레이어 7 TPS에 묶여 P2P 현금이 되지 못했고,
- ETH는 실행을 단일 시퀀서와 기관 사업자가 운영하는 L2로 넘겼다고 비판
- 대신 사용량과 수수료가 많은 SOL 등 고성능 L1이 비트코인의 본래 이상을 계승함
2. 저사양 노드=탈중앙화는 아님
- 노드를 누구나 돌릴 수 있어도 채굴풀·사업자·블록 빌더 몇 곳이 규칙을 좌우한다면 권력은 집중
- 고성능 노드라도 사용료가 충분한 보안예산을 만들고 독립 운영자를 늘린다면 권력이 분산
3. 사용량이 탈중앙화를 만들지는 않음
- 거래와 수수료가 늘어도 높은 장비·지분 요건, MEV와 클라우드 의존성이 소수 사업자의 힘만 키울 수 있음
- BTC는 대량결제보다 독립 검증과 최종정산을 택한 설계이며, ETH L2도 중앙 DB와 달리 L1 정산·증명을 가질 수 있음
- 결국 SOL이 이미 정답이라는 결론 역시 검증 대상 | 1 092 |
| 8 | ↔️닷컴버블의 교훈과 AI의 수렴 방향 source
1. 수요가 아닌 복잡성의 붕괴
- 닷컴버블은 인터넷 시대를 맞혔지만, 모두 HTML을 배워 홈페이지를 만들 것이라는 예측은 틀렸음
- 대중은 자유도 높은 웹사이트보다 텍스트·사진만 올리면 되는 SNS를 선택
- 인터넷은 커졌지만 인터페이스는 오히려 단순해졌음
2. 누구나 앱을 만들 것이란 착각
- 모든 사람이 에이전트를 사용해도 개발을 직접 다루는 사람은 소수
- 사용자가 원하는 것은 앱 제작이 아니라 예약·구매·정리 같은 결과
- AI가 대중화될수록 코딩은 인터페이스 뒤로 사라짐
3. 마지막 병목은 사고의 반경
- 답변이 틀리는 것과 원치 않는 결제·메시지 전송·정보 유출은 전혀 다른 문제
- 성능만 높여서는 후자를 막을 수 없음
- 해법은 읽기 전용 기본값, 권한 범위, 결제한도, 실행 전 확인, 롤백·감사로 피해를 제한하는 구조
4. 가치는 통제 레이어로 이동
- 수혜영역은 Agent OS, 신원·권한관리, 안전한 커넥터, 결제통제, 실행검증과 복구 인프라
- 구글·MS처럼 계정·OS·결제·앱 권한을 가진 플랫폼과, 서비스나우처럼 기업 업무기록을 보유한 사업자가 유리
- 스타트업은 범용보다 행동범위가 명확한 버티컬 에이전트에서 승산
✍️모델을 똑똑하게 만드는 회사보다 0.1%의 실수가 지갑·메시지·회사 데이터에 닿지 못하게 만드는 회사가 소비자 AI를 장악 | 913 |
| 9 | 💻️ AI의 중립지대를 인수한 엔비디아 source
Hugging Face는 AI 업계의 깃허브. 즉, 전 세계 개발자와 연구자가 인공지능 모델, 데이터셋, 머신러닝 데모를 공유하고 협업하는 글로벌 오픈소스 AI 허브
1. $13B 짜리 유통망, Hugging Face
- Hugging Face에는 개발자 1,800만 명과 모델 300만 개가 모여 있음
- 오픈모델을 찾고 비교하고 배포하는 과정의 출발점을 엔비디아가 소유
2. 자체 칩이 늘어도 엔비디아는 웃는다
- 구글·아마존·OpenAI가 자체칩을 만들더라도 Hugging Face에서 오픈모델 사용이 늘면 전체 컴퓨트 수요도 커짐
- 엔비디아는 GPU 점유율을 방어하는 동시에 AI 사용량 자체를 키움
3. 핵심 리스크는 중립성
- 엔비디아는 타사 칩과 클라우드도 계속 지원한다고 밝혔음
- 하지만 배포 기본값이 엔비디아가 되면 AMD·클라우드 업체가 대체 플랫폼을 키울 수도
✍️엔비디아는 GPU 경쟁을 넘어, 모든 AI칩이 경쟁하는 시장의 입구에 베팅함 | 9 276 |
| 10 | 🖥PC 회사 Dell, 이제 AI 서버가 더 커졌다 source
1. 체질 전환
- 분기 매출은 58% 증가. AI 서버 매출도 두 배 늘며 PC 사업 매출을 처음 추월
- AI 서버 주문은 한 분기에 60.9B, 수주잔고는 95B까지 쌓임
2. 낙수 확대
- 일반 서버·네트워크 매출도 122%, 스토리지는 26% 증가
- 인프라 부문 영업이익은 225% 늘고 마진도 8.8%→15%로 상승
- AI 투자가 서버 조립·메모리·네트워크·스토리지 매출로 확산
3. 재고 부담
- Dell은 연간 AI 서버 매출 전망을 $60→$74B로 상향
- 다만 재고도 1월 대비 두 배 늘었음. 이제는 주문보다 실제 납품과 현금회수
✍️Dell의 숫자는 AI 투자가 전체 데이터센터 공급망의 실제 매출로 잡히기 시작했다는 증거 | 1 366 |
| 11 |  🚘운전대 없는 Tesla 자율주행차, 운행 시작 source
1. 개요
- 운전대, 페달이 없는 2인승 Cybercab이 오스틴 지역에서 일반 승객 운행 시작
- 2024년 무대 위 콘셉트카가 불과 2년 만에 실제 서비스로 구현됨
2. 아직은 적은 차량 보급
- 텍사스 등록 Tesla 자율주행차는 420대, 이 중 Cybercab은 45대
- Waymo는 천 대. Tesla는 4월 생산을 시작했지만 머스크도 초기 생산은 느릴 것임을 인정
3. 규제 시험
- 현재 운임 부과 시점도 공개되지 않았고 동적요금제만 계획된 상태
- 운전대 없는 차량의 규정 적합성을 검토 중이며, 캘리포니아 무인 로보택시 운행허가도 확보 전
✍️Cybercab는 승객을 태운 데 의미가 있지만, Tesla의 기업가치를 증명하려면 수천 대 수준의 유료 무인운행 증명이 필요 | 1 302 |
| 12 | 🌿세콰이어가 바라보는 AI의 진짜 시장 (Sequoia) source
1. 두 번의 외주화
- 산업혁명은 인간의 근육을 증기기관·모터에 맡겼고,
- 육체노동을 기계가 수행하는 세상을 만듦
- AI는 같은 일을 사고에서 반복함
- 120T 규모 세계경제 중 절반인 인지노동이 막 기계화되기 시작
2. 사고의 가격
- Watt당 지능 비용은 매년 10배 이상 하락 중
- 비용이 싸질수록 사용량이 줄기는커녕 폭발함
- 비싸서 방치됐던 수많은 문제에 AI가 투입되는 구조
3. 코딩은 방적기
- 방적기는 산업혁명의 첫 성공작이었지만 세상을 바꾼 것은 자동차
- 코딩 에이전트도 AI의 첫 상용화일 뿐
- 기계 속도의 과학연구, 개인 비서형 에이전트처럼 값싼 사고가 아니면 존재할 수 없던 진짜 대형 산업은 아직 나오지 않음
4. 인간의 역할
- 산업혁명이 직업을 즉시 풍요롭게 만든 것은 아님
- 생산성이 임금보다 먼저 오르며 한 세대가 피해를 본 엥겔스의 정지도 있었음
- AI가 당장 대체하기 어려운 것은 무엇을 원하는지 결정하고, 결과에 책임지며, 사람의 신뢰를 얻는 일
✍️AI의 가장 큰 기회는 지금까지 생각할 비용조차 없었던 문제를 새로운 산업으로 바꾸는 데 있음 | 1 328 |
| 13 | ✖️AI 관련주는 저평가 상태 (Puru Saxena) source
1. 소프트웨어는 죽지 않았다
- 최근 인프라 소프트웨어 기업들의 실적은 예상보다 견조했음
- 관련 종목들은 봄철 공포 저점에서 이미 100~250% 반등
- 지금 6~7월 고점 대비 50% 조정받은 AI주도 비슷한 기회
2. S&P 500도 계속 종목을 갈아탐
- 장투가 통하는 이유는 지수가 모든 기업을 영원히 보유해서가 아님
- 지난 10년 동안 구성 종목 중 200개가 퇴출되고 새 기업으로 교체됨
- 망가진 기업을 버리고 성장 기업을 편입하는 리밸런싱이 수익률을 지탱
3. 좋은 기업이 항상 좋은 주식은 아님
- 페이팔은 2021년 고점 이후 80%, 룰루레몬과 트레이드데스크도 90% 무너짐
- 나이키와 보잉 역시 브랜드와 지수 편입을 유지하는 동안 주가 상승분을 반납
4. AI주도 싸다는 이유로 사면 안 됨
- 실적이 다시 가속되고 리더십을 회복하는 기업과, 성장성이 훼손된 기업을 구분해야
- 실적 회복과 추세 전환이 나타나는 종목이라면 이번 조정은 다음 상승을 위한 압축 구간
✍️낙관론와 거리가 먼 Saxena가 AI가 저평가 됐다는 이야기하기 시작했다는 점은 흥미로움 | 7 070 |
| 14 | 😎인류는 이미 AGI를 달성했습니다 (Jensen Huang) source
1. 젠슨 황의 AGI 선언
- AGI는 인간과 같은 존재보다 누구나 이용할 수 있는 범용 디지털 지능
- 젠슨은 2년 내 AGI에 도달, 사실 이미 도착했다고 언급
- 다만 기준이나 벤치마크는 제시하지 않음
2. 100GW의 가격
- AI 컴퓨트 1GW 구축비를 ~60B로 추산. 2030년까지 100GW를 건설한다면 ~6T 규모
- 이는 전력·칩·데이터센터를 포함한 산업 전체의 구축비
- 과거 $25B짜리 반도체 팹보다 1GW AI 공장이 두 배 비쌈
3. ASIC 반론
- 모델과 알고리즘이 빠르게 바뀌는 만큼 전용 ASIC은 잘못 선택하면 자산 전체가 낡을 수 있음
- NVIDIA는 모든 모델과 작업을 돌리는 범용 구조라 가장 안전하다고 강조
4. 하네스의 가치
- 젠슨은 AI가 업무를 저절로 대신하지 않는다고 봄
- 신입사원처럼 권한·맥락·목표를 연결하는 하네스가 있어야 함
- 가치는 전력·GPU와 데이터·워크플로우를 연결하는 인프라로 확장
✍️젠슨의 AGI 선언보다 중요한 숫자는 $6T임. 이제 시장은 이 자본이 실제 AI 매출과 생산성으로 회수될 수 있는지를 검증하게 될 것 | 1 248 |
| 15 | 🔹Ethereum is for shipping source
- 블랙록이 준비금 관리용 BSTBL 펀드를 메인넷에 출시하고 3,110억 달러 규모 유럽 MMF 지분 토큰화에 착수했으며 레볼루트는 자체 유로 연동 스테이블코인 EURR 배포를 시작
- 코인베이스의 Base 기반 토큰화 주식 출시와 로빈후드 체인 가동으로 유니스왑 내 주식 토큰 거래량이 10억 달러를 돌파했고 유니스왑 v4는 규제 자산 거래를 위한 인가형 풀을 도입
- 모포가 로빈후드 체인과 Base에서 예치금 66억 달러를 흡수하고 아베 v4 메인넷 예치금이 5.25억만 달러를 넘어서며 디파이 유동성이 대폭 확장
- 노시스 체인이 메인넷과 동기식 상호작용이 가능한 ZK 롤업 L2로의 전환을 가결하고 화이트체인도 OP 스택 기반 L2로의 합류를 공식화
- 아비트럼이 ArbOS Elara 업그레이드로 컨트랙트 용량을 4배 확장하고 코어 개발진은 차기 하드포크인 Glamsterdam 준비를 위한 테스트넷을 가동
- 클라우드플레어의 x402 표준 기반 결제 지갑과 메타마스크의 지출 제어 내장 지갑이 연이어 공개되며 AI 에이전트 전용 금융 인프라가 본격화
- 아즈텍 알파 v5 배포로 증명 시간이 대폭 단축되고 프라이버시풀스가 급여액과 수령 주소를 은닉하는 온체인 페이롤 기능을 출시
- 이더리움 재단이 포스트 양자 보안 연구 챌린지를 개시하고 양자 내성 암호 서명을 지원하는 에어갭 하드웨어 지갑이 사전 판매에 들어감
- 프론트엔드와 실행 로직 전체를 메인넷 컨트랙트에 탑재한 zSwap이 출시되고 Base는 1인 1계정 분배를 증명하는 온체인 신원 검증 레이어를 구축 | 839 |
| 16 |  ❄️SaaS는 죽지 않았다, Snowflake 부활 source
1. 성장 재가속
- 제품매출은 1.49B로 37% 증가. 지난해 말 30%였던 성장률이 7%p나 높아짐
- 연간 가이던스도 상향. 단순 기대감이 아니라 실제 사용량이 매출로 잡히기 시작
2. AI의 매출화
- AI 코딩도구 CoCo 사용 계정은 한 분기 만에 2,000개 늘어 9,100개 돌파
- 업무용 에이전트도 5,800개 계정이 사용. 최근 성장 가속의 절반은 AI발
3. SaaS의 반격
- AI가 소프트웨어를 모두 대체하는 것은 아님. 기업 데이터가 모인 플랫폼은 에이전트가 일할수록 저장·검색·연산 사용량이 늚
- 이미 고객 데이터와 과금체계를 확보한 Snowflake, MS, ServiceNow 등이 AI의 실질 수익을 먼저 가져가는 구조
✍️두 번째 분기 연속 최고 기록을 세우며 스노우플레이크는 폭등. 여기에 힘입어 소프트웨어주 강세, 다만 GAAP 기준 영업손실은 여전 | 797 |
| 17 |  +1👻 매트릭스를 만들기 시작한 GPT-6 (Matt Shumer) source
1. Something Big Is Happening의 저자 맷 슈머는 GPT-6 Astra에게 Unreal Engine 안에 하나의 세계를 만들고, 그 안을 Astra 기반 인간 에이전트들로 채우게 함. 각 에이전트에게 주어진 목표는 단 하나, 살아남는 것이었음
2. 에이전트들은 필요한 것을 학습하고, 서로 대화하고, 협력하면서 거처를 짓기 시작함. 어느 순간 슈머는 다른 방에서 사람들 목소리가 들려 누가 집에 들어온 줄 알았는데, 알고 보니 컴퓨터 속 에이전트들이 서로 대화하고 있었음
3. 중요한 건 AI가 3D 세계를 만들었다는 사실이 아님. 지금까지 생성형 AI가 질문에 답하거나 작업을 수행하는 도구에 가까웠다면, 이제는 동일한 환경 안에서 장기간 존재하며 서로 협력하고 충돌하는 행위자 집단으로 발전하기 시작했다는 점이 핵심
4. 이 구조는 게임 NPC를 넘어 기업 조직, 도시, 금융시장, 공급망의 디지털 트윈으로도 확장 가능함. 성향과 기억, 이해관계가 다른 수천 개의 에이전트를 투입한 뒤 정책 변화나 금융위기, 제품 출시 같은 사건을 던져주고 어떤 반응이 나타나는지 현실보다 실험해볼 수 있음
5. 물론 아직 완전한 자율 사회가 만들어진 건 아님. Astra 역시 장기 작업에서 사소한 문제에 매몰되며 전체 진척이 멈추는 현상이 있고, 이를 해결하기 위해 슈머는 목표를 관리하는 Coordinator와 실제 작업을 수행하는 Implementer를 분리한 Manager Loop를 사용함
6. 앞으로의 경쟁은 얼마나 많은 에이전트를 동시에 돌릴 수 있는가, 또 얼마나 오래 자율적으로 일하게 만들 수 있는가, 그리고 그 집단을 얼마나 잘 조율할 수 있는가가 중요해짐
7. 실제 이 실험은 막대한 토큰과 메모리, 여러 대의 컴퓨터를 필요로 했음. 같은 Astra를 쓰더라도 에이전트 하나를 아껴가며 쓰는 사람과 수십 개를 동시에 굴리는 사람은 사실상 전혀 다른 수준의 생산수단을 갖게 되는 셈
8. 크립토 관점에서는 본다면 좀 더 흥미로움. 장기적으로 존재하는 AI 에이전트들이 서로 거래하고, 자산을 보유하고, 조직을 형성하기 시작한다면 이들에게도 신원·결제·소유권·거버넌스가 필요해짐
9. 인간이 개입하지 않는 머신 경제가 커질수록 퍼블릭 블록체인이 AI들의 경제 인프라로 활용될 여지도 생김. 보스트롬의 시뮬레이션 가설이 철학의 영역에서 조금씩 엔지니어링의 영역으로 내려오고 있음
10. 한번쯤 들어본 시뮬레이션 우주론에 대한 접근법과 관점도 이제는 달라짐. 전엔 [우리는 시뮬레이션 속에 살고 있는가?]를 고민했다면, 이제는 [자신이 시뮬레이션 속에 있는지 고민하는 존재가 나타나는 세계를 언제 완성할 수 있을까?]가 현실적임 | 1 238 |
| 18 | AI 버블론이 헛소리인 이유 (Gavin Baker) source
1. 수요는 아직 시작도 안 한 단계
- 현재 연 800억 달러의 수익화가 나오는 배경을 보면, 정작 돈을 내고 쓰는 유저는 1,000만 명도 안 됨
- 15억 지식 노동자 대비 침투율은 사실상 극초기
- 코딩에서 에이전트로 넘어가는 순간 기업들의 토큰 소비는 더 폭증함
2. 과잉 공급이 아닌 극단적 쇼티지
- 월가는 오버빌드를 걱정하지만, 현장은 전력망·변압기·웨이퍼·구리 부족으로 증설 계획 자체가 막혀 있음
- 공급이 수요를 감당하지 못해 토큰 단가가 단기 폭등하는 시나리오가 더 현실적
3. 엔비디아의 해자
- 경쟁사들이 단일 칩을 깎을 때 엔비디아는 9개 칩을 엮은 풀스택 시스템을 장악함
- 블랙스톤 같은 대형 PE들이 뛰어들어 잔존가치보증 기반으로 투자금 회수 사이클을 완성함
- 자본 배치 효율성에서 경쟁 자체가 안 됨
4. 궤도 컴퓨팅이 온다
- 스페이스X의 우주 데이터센터 구상도 현실화 중
- 지상에서 전력·냉각·토목으로 소모되는 인플레 비용을 스타십 완전 재사용 발사 비용으로 대체하겠다는 철저한 원가 계산
✍️단기 주가 노이즈와 무관하게, 이 사이클의 가치는 여전히 물리적 인프라 병목과 금융 구조를 틀어쥔 플레이어들에게 집중되고 있음 | 2 658 |
| 19 | 🥇RWA는 다음 크립토 유동성 창구 (Wintermute) source
1. 상승장에는 매번 새로운 돈줄이 있었다
- 20~21년 스테이블코인은 연간 120B
- 24~25년 ETF와 기업형 디지털자산 트레저리는 63B·115B를 끌어들임
- 기존 채널의 유입이 둔화된 지금, 스테이블코인 제외 온체인 RWA는 1년 새 3배 증가한 30B
2. 다만 RWA 자금이 코인을 사는 건 아님
- 투자자는 토큰화된 국채·MMF·주식을 사는 것이지 BTC를 사는 게 아님
- 따라서 발행액 증가가 크립토 가격 상승으로 연결되지는 않음
- 의미는 전통자산이 스테이블코인 결제망 안으로 들어온다는 것
3. 진짜 스위치는 담보 재사용
- BUIDL과 토큰화 MMF는 기관용 장외담보로 쓰이기 시작
- 국채 토큰이 차입·마진 담보로 회전하면 작동하는 대차대조표로 바뀜
- 수혜도 수탁·컴플라이언스·담보관리·청산 등 정산망에 집중
4. 발행잔액보다 자금의 이동경로
- 핵심은 담보 채택액, 대출 이용률, 2차 거래량과 결제액
- 자산이래퍼 안에 머물면 RWA는 유동성 통로가 아니라 주차장에 그침
- 기관자금 특성상 폭발전 상승이 아닌 느리고 긴 흐름이 예상됨
✍️RWA 불장은 그 토큰이 담보로 회전하며 크립토와 같은 대차대조표를 공유할 때 시작 | 1 980 |
| 20 | 🙈AI 전력 수요는 거품이었다? source
1. 텍사스 전력 신청은 실수요의 5배
- 계통접속 요청은 474GW를 넘었고 90%가 데이터센터로, 역대 최대 전력수요의 5배
- 미국 일부 지역의 대형 전력 신청은, 미국 전체 데이터센터 사용량의 10배
2. 실수요가 아닌 무료 옵션
- 개발사가 어느 지역에서 전력을 먼저 받을지 모름
- 동일 프로젝트를 여러 전력회사에 중복 신청하고 자리를 선점한 것
- 토지·고객·자본이 확정되지 않은 신청까지 수요예측에 들어가면서 투자계획이 과대계상
3. 담보를 거니 수요는 급감
- 최소사용료와 담보를 요구하자 신청 파이프라인은 절반 넘게 감소
- Exelon도 재무보증을 강화한 뒤 실현 가능성이 높은 수요를 40% 낮춤
4. AI 전력난이 가짜는 아님
- 물론 보증금을 낸 수치도 막대한 수요지만,
- 유틸리티·변압기·터빈 밸류에 접속신청 GW를 그대로 적용은 불가
✍️AI 전력 붐은 실재하지만, 상당수는 실수요 아닌 공짜로 쟁여둔 옵션일 수 있음 | 1 676 |
