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이거에 추가로 PC 맥 서버 여러개 쓰시는 분들은 보통 동기화가 번거로운 부분인데 아래 방식으로 하시면 좀 편합니다.
내 작업 디렉토리를 맥/윈도우PC/리눅스서버 3대에서 오가며 쓰는데, Claude Code 세션을 켜면 자동으로 최신본을 pull 하고, 세션을 끝내면 자동으로 commit+push 되게 만들어줘. 그냥 작업만 해도 3대가 물 흐르듯 동기화되는 구조다. 지금 이 디바이스에 셋업해줘. [준비물] - GitHub 프라이빗 repo 1개를 허브로 쓴다(예: github.com/<나>/my-sync, 비어 있어도 됨). repo URL은 내가 줄게/없으면 만드는 법 안내해줘. - (서버 bare repo를 허브로 쓰고 싶으면 origi로 알려줘) [해줄 것] 1. 현재 OS를 감지해라(맥/윈도우/리눅스). OS . 2. 이 작업 디렉토리를 git repo로 만들고(이미면 재사용) origin을 허브 repo로 설정. - 윈도우면 `git config core.autocrlf false` (줄바꿈 충돌 방지). - 시크릿 보호: `.gitignore`에 `.env*`, `*.key`, `*.pem`, `secrets/`, 토큰류 추가. 이미 추적 중인 민감파일 있으면 경고. 3. 동기화 스크립트 작성(맥/리눅스=`sync.sh`, 윈도우=`sync.ps1`), 두 모드: - `pull`: `git fetch` 후 `git pull --rebarged) 감지되면 **즉시 중단**하고 사람이 풀게둬라 — 충돌 마커를 절대 커밋하지 마. - `push`: 먼저 `pull --rebase`(non-fast-forward 방지) → 변경 있으면 `git add -A && git commit -m "auto-sync <device> <ISO시각>"` → `git push`. unmerged - 모든 동작을 로그 파일에 남겨라(`sync.log`). 4. Claude Code hook 배선(`~/.claude/settings.json`): - `SessionStart` → 위 스크립트 pull 모드 - `Stop`(세션 종료) → push 모드 - 윈도우는 PowerShell로, 맥/리눅스는 bash로 호출. 기존 hook 있으면 덮지 말고 병합. 5. 충돌 정책 설명: 같은 파일을 두 디바이스에서 동시 수정하면 다음 pull 때 멈춘다 → 그때 한 번 머지하면 됨. 평소엔 무개입. [검증] - 셋업 후: 더미 변경 → 세션 종료 시 push 되는지, 다른 디바이스에서 세션 시작 시 pull 되는지 한 사이클 테스트해서 결과 보여줘. - 마지막에 "다른 디바이스에서도 이 프롬프트를 똑같이 한 번씩 돌리면 끝"이라고 안내. 먼저 (1) 감지한 OS (2) repo URL 확인 (3) 설치할 파일/ hook 목록을 보여주고 내 승인받고 진행해라.
| 2 | 이 방법대로 써도 되는데 저는 AI를 이렇게 깎아서 쓰고있어요
(Vscode에서 Claude code 사용)
그리고 제가 쓰는 시스템을 프롬프팅화 해왔으니
아직 AI에 익숙하지 않으신 분들은 본인 LLM에 맞게
깎아서 쓰시면 될거 같아요
1/워크플로우
1. Vscode 내에서 별도의 마스터세션 생성, 규칙 문서 + 진행 문서 + 세션 분리 + 자동화 시킴
2. 복잡한 작업일경우 마스터세션 에서 오케스트레이션, 하위 세션을 생성하고 프롬프팅 전달하는 방식
3. 항상 진행상황은 PROGRESS.md 같은 파일에 아카이브 하도록 지시
4. Vscode에서 작업한 일은 텔레그램 알림으로 진행상황 알림 (저는 봉비스 봇을 만들어서 쓰고 있음)
5. 새로 발견한 패턴들은 규칙 문서에 추가하도록 지시
2/디폴트 템플릿
# [프로젝트명] — AI 작업 규칙 (CLAUDE.md)
## 역할
너는 [내 ○○ 담당]이다. [무엇을 하는지 한 줄].
## 자동 행동 (말 안 해도)
- 의미 있는 진전마다 PROGRESS.md 갱신
- 확신 없으면 추측 금지 → "모름/미확인" 표기
- [민감 파일/금지 행동] 절대 X
## 자연어 트리거 (한마디 = 정해진 행동)
- "커밋해" → [내 커밋 규칙]대로 정리 + 푸시
- "이어서" → PROGRESS.md 읽고 맥락 복원 후 진행
- "정리해" → 오늘 한 일 PROGRESS.md에 5줄 요약
## 문서 체계 (컨텍스트 영속화)
- PROGRESS.md : 지금 어디까지 (목표/결정/진행/할일/막힌거)
- DEFERRED.md : "나중에" 미뤄둔 것 추적
## 톤
[반말/존댓말, 길이, 피해야 할 표현]
3/예시 프롬프팅
1. 세션 시작 — 컨텍스트 복원 + 자율 진행:
PROGRESS.md + CLAUDE.md 읽고 이어서 진행해줘.
오늘 목표는 [X]. 거기까지 자율로 가되,
막히면 멈추지 말고 기록하고 넘어가.
끝나거나 막히면 [알림 채널]로 알려줘.
2. 진화 — 패턴을 시스템에 박기:
방금 우리가 [반복한 작업/내린 결정] 있잖아.
이거 앞으로 자동으로 되게 CLAUDE.md 규칙에 추가해줘.
다음부턴 내가 한마디만 해도 작동하게. | 234 |
| 3 | ✔️BitGo, 인력 15% 감축 발표
BitGo가 인력 15% 감축을 발표했습니다. CEO 마이크 벨시는 "생태계 변화에 맞춰 더 날카로운 조직이 되기 위한 어려운 결정"이라며, 향후 보안·거래·스테이블코인·결제·AI 인프라에 자원을 올인하겠다고 밝혔습니다.
🔍 2026 Crypto · Tech 업계 연쇄 감축 현황
• Crypto.com: 12% 감축 — AI 도입 명시
• Coinbase: 14% 감축 — AI 전환 및 시장 대응
• Block (잭 도시): 약 40% 대규모 감축 — AI 생산성 향상 목적
• 기타 기업: Algorand(25%), Gemini(최대 30%), Robinhood(10%)
✍️AI 인프라 전환과 코인 약세가 맞물린 2026년의 인력 재배치가 불가피해 보입니다. | 224 |
| 4 | [루머] M5 울트라 맥 스튜디오가 2026년에 최대 768GB RAM으로 출시될 수 있습니다 (출처) | 239 |
| 5 | Solana의 주식 거래량이 어제 하루 신기록인 5억 5,300만 달러를 기록했습니다. | 1 620 |
| 6 | 토네이도캐시에 악성 거버넌스 제안 올라옴.
겉으로는 수수료 구조 개편, 디플레이션 모델 도입 같은 말로 포장해놨는데,
까보니까 핵심은 그냥 토네이도캐시 DAO의 주요 거버넌스 주소를 공격자 쪽 주소로 바꾸는 구조였음.
문제는 이 주소가 기존 주소랑 앞부분이 비슷하게 생겨서,
대충 보면 그냥 정상 컨트랙트 교체나 업그레이드처럼 보일 수 있다는 점.
근데 이게 통과되면 단순 설정 변경이 아니라
DAO 거버넌스 권한이랑 스테이킹 프록시 권한까지 공격자 쪽으로 넘어갈 수 있는 상황임.
토네이도캐시는 예전에도 악성 제안으로 거버넌스가 털린 적이 있었는데,
이번에도 방식은 거의 비슷함.
말은 그럴듯하게 써놓고,
실제 실행 로직 안쪽에 권한 빼가는 코드를 숨겨놓는 식.
결국 DAO는 제목만 보고 투표하면 안 됨.
“수수료 개선”, “토큰 가치 상승”, “디플레이션” 이런 단어 붙어있다고 좋은 제안이 아님.
한 번 통과되면 되돌리기도 빡세고, 권한 넘어가면 그때부터는 삐뽀삐뽀임.
https://x.com/sergeyshemyakov/status/2070114103968887007?s=20 | 223 |
| 7 | OpenAI는 엔지니어링이 이제 Codex에서 월간 출력 토큰의 99%를 생성한다고 밝혔으며, 재무는 91%, 채용은 89%, 법무는 88%입니다. | 264 |
| 8 | [이더리움, 테더에 시총 2위 자리 내줘]
테더(USDT)가 이더리움(ETH)의 시가총액을 추월하면서 전체 암호화폐 시총 순위 중 2위로 올라섰다. 현재 USDT 시총은 1860억 달러, ETH 시총은 1847억 달러를 기록 중이다.
https://coinness.com/news/1161545 | 229 |
| 9 | 멀티코인 캐피탈에서 Hyperliquid 리포트를 냈습니다.
이전 리서치들 보시면 아시겠지만 44페이지 분량의 Full report를 쓰는 경우는 굉장히 드문데 2월부터 많이 사모았다고 하고 유동 펀드 포지션에서 가장 큰 부분을 차지하고 있다네요.
결론만 말하자면 2028년에 순이익 약 80억달러, 적정 주가 $319라네요.
- Bear case: $109
- Base case: $319
- Bull case: $689
https://assets.ctfassets.net/qtbqvna1l0yq/2Ww5QUmNhe8q0OhTlkRzjJ/7d82ee41b8c59e1e68c32813de8d757b/Hyperliquid__HYPE__Analysis_and_Valuation_English.pdf
#HYPE | 229 |
| 10 | 애플이 거의 모든 제품의 가격을 극적으로 올렸습니다
이것은 시작에 불과합니다. 어제 마이크론의 실적 발표에서 그들은 최소 4년 더 메모리 가격 인상을 발표했습니다
5개월 전에 저는 모든 컴퓨터 가격이 곧 3배가 될 것이라고 예측했습니다
몇 일 안에 저는 Microcenter에서 5090 컴퓨터를 맞춤 제작하러 갈 예정입니다.
수학은 간단합니다:
• 점점 더 많은 데이터 센터가 Fable 같은 프론티어 모델 개발을 지원하기 위해 건설되고 있습니다
• 로컬 AI가 놀라울 정도로 발전하고 있습니다
• 지능이 모든 소비자 기기에 구현되기 시작했습니다
• 2036년의 가장 인기 있는 2가지 제품—드론과 휴머노이드 로봇—은 제작되는 모든 개에 메모리가 필요할 것입니다
• 공급이 증가하지 않는 이유는 이 믿기 어려울 정도로 복잡한 공급망의 생산을 늘리는 데 수년이 걸리기 때문입니다
이 모든 것을 종합하면, 이것은 우리가 이 위기의 1일 차에 불과하다는 것을 알려줍니다
저는 2월에 이 주제에 대해 게시하기 시작하면서 마이크론에 투자하기 시작했습니다 (재무 조언이 아닙니다)
저는 전쟁이 더 이상 인간에 의해 치러지지 않을 때까지 투자를 계속할 것입니다 (여전히 재무 조언이 아닙니다)
새로운 세계에 오신 것을 환영합니다 | 332 |
| 11 | [wallstreetcn] 미국 정부, OpenAI에 GPT 5.6 단계적 출시 요구
• 소식통에 따르면, 도널드 트럼프 미국 대통령 행정부의 요구에 따라 OpenAI는 최신 인공지능 모델 GPT 5.6을 단계적으로 출시할 예정이다
• OpenAI 최고경영자(CEO) 샘 올트먼은 수요일 직원 질의응답 세션에서 이와 같은 내용을 밝혔다
• 이 내용은 한 메모를 통해서도 확인되었다
• OpenAI는 먼저 소수의 파트너에게 GPT 5.6의 제한적 미리보기를 제공할 것이며, 올트먼은 이것이 가능한 한 빨리 모델을 광범위하게 출시하는 최선의 경로라고 말했다
🔗자세히 보기 📊시장 현황 📲앱 다운로드 | 283 |
| 12 | 암호화폐 거래소들이 RWA 거래소로 변신중
전통 자산이 암호화폐 거래의 일부를 추월하고 있다는 징후를 보이고 있으며, 평균 단일 자산 거래량 순위에서 금속, 석유, 주식이 상위 10개 코인을 제외한 알트코인보다 앞서고 있다
#RWA | 263 |
| 13 | [미국 로펌, 스트래티지 증권 손실 집단소송 준비]
미국 투자자 소송 전문 로펌인 로젠로펌(Rosen Law Firm)이 스트래티지(Strategy, MSTR·STRF·STRC·STRK·STRD) 증권 투자자 손실 회복을 위한 집단소송을 준비하고 있다고 비즈니스와이어가 전했다. 로젠로펌은 스트래티지가 투자자에게 중대한 오해를 부를 수 있는 사업 정보를 공표해 투자자 손실을 초래했는지 조사 중이라고 밝혔다.
https://coinness.com/news/1161463 | 304 |
| 14 | 금융 AI의 병목은 모델이 아니라 통제 source
1. AI 도입은 이미 실험 단계를 넘음
- 신용심사·트레이딩·AML·사기 탐지·리서치·코딩까지 금융 전반에 확산
- 실제 은행의 AI 에이전트는 카드 사기 손실을 20% 줄였고, 보험사는 며칠 걸리던 심사를 45초로 단축
- 이제 AI를 안 쓰는 것 자체가 경쟁 리스크
2. 다음 단계는 보조에서 자율 실행
- 아직 완전 자율은 제한적이나, 뉴스 탐색→신호 생성→주문 준비는 이미 에이전트가 수행
- 금융사의 경쟁력은 사람 에이전트가 처리할 수 있는 업무 범위와 속도로 이동
- 손매매뿐 아니라 리서치·운용·리스크 관리도 인간이 불리해지는 구조
3. 자율성이 커질수록 새로운 꼬리위험
- 에이전트는 환각·보상 해킹·프롬프트 인젝션·메모리 포이즈닝으로 잘못된 행동을 실행할 수
- 같은 모델을 여러 기관이 쓰면 군집매매와 동시 청산도 심화
- 봇 판단력이 뛰어나도 권한과 승인 구조가 뚫리면 한 번에 무너짐
4. 진짜 투자처는 AI의 통제 레이어
- FSB는 AI 에이전트를 사실상 '합성' 직원처럼 관리하라고 제안
- 에이전트별 신원, 최소권한, 거래 이중승인, 감사 로그, 레드팀, 킬스위치가 필수
- 모델보다 IAM·보안·모니터링·데이터 거버넌스·멀티모델 전환 인프라의 가치가 커짐 | 357 |
| 15 | - 베리에이셔널 컴페
시작: 6월 29일 월요일 오전 9:00 KST
종료: 7월 13일 월요일 오전 9:00 KST
- 카타나 컴페
26일 새벽1시 kst 시작
둘다 개꿀이니까 꼭하세요잉 | 249 |
| 16 | GPU도 결국 금융상품이 됩니다.
Galaxy Ventures가 AI 컴퓨팅 금융 인프라를 만드는 Ornn의 3,300만 달러 시드 투자에 참여했습니다.
지금 GPU 시장은 규모에 비해 금융 인프라가 거의 없습니다.
GPU 공식 가격지수
GPU 선물·옵션
GPU 현물 거래소
이런 것들이 아직 제대로 존재하지 않습니다.
Ornn은 실시간 거래 데이터를 기반으로 GPU 가격지수(OCPI)를 만들고, 이를 기준으로 선물·옵션 시장과 GPU 현물 마켓플레이스를 구축하려고 합니다.
원유, 전력, LNG가 현물시장과 가격지수를 기반으로 거대한 파생상품 시장을 만든 것처럼, AI 컴퓨팅도 하나의 자산군으로 성장할 수 있다는 관점입니다. | 472 |
| 17 | `@world_xyz`가 X에서 활동을 시작했습니다.
현재 확인된 내용입니다.
* 슬로건: Trade Everything
* 홈페이지: Coming Soon
* Raydium, Compute, DogeOS, COACH, Billion 등 Solana 생태계 프로젝트들이 연달아 언급 및 리포스트
* Solana 커뮤니티에서 빠르게 바이럴 확산
* 미국 Sphere 전광판에 world 광고 노출
* 서비스, 백서, 토큰 정보, 출시 일정은 아직 공개되지 않음
현재 공개된 것은 마케팅과 티저뿐이며, 프로젝트의 구체적인 내용은 아직 밝혀지지 않았습니다.
웨잇리스트
추측으로는 Perp+예측+rwa 거래소인듯 | 1 797 |
| 18 | No text... | 450 |
| 19 | 35B 모델을 24GB VRAM에서도 돌리는 시대
NVIDIA가 Qwen3.6-35B-A3B의 FP4 최적화 버전을 공개했습니다.
이 모델은 총 35B 파라미터를 갖고 있지만, MoE(Mixture of Experts) 구조라 실제 추론 시에는 약 3B 정도만 활성화됩니다.
여기에 FP4(4bit Floating Point) 양자화를 적용하면서 메모리 사용량을 크게 줄였습니다.
기존 BF16 기준으로는 가중치만 약 70GB VRAM이 필요했고, 실제 추론은 80~100GB급 GPU를 사실상 요구했습니다.
FP4 버전은 모델 크기가 약 3배 줄어들면서 약 23GB 수준까지 내려왔습니다.
덕분에 RTX 3090, RTX 4090 같은 24GB GPU에서도 실행이 가능해졌고, 기존에는 서버급 GPU가 필요했던 모델을 소비자 GPU에서도 다룰 수 있는 환경이 만들어지고 있습니다.
많은 분들이 "35B가 3B처럼 실행된다"는 문구를 보고 3B 모델 수준의 메모리만 필요하다고 오해하는데, 그렇지는 않습니다.
메모리는 여전히 35B 모델을 저장해야 하지만, 추론할 때 계산하는 파라미터만 약 3B 수준이라 연산량이 크게 줄어드는 것이 MoE의 특징입니다.
최근 로컬 AI 흐름을 보면 모델 성능 경쟁만큼이나 양자화와 추론 엔진 최적화가 빠르게 발전하고 있습니다.
같은 GPU에서도 더 큰 모델을 돌리고, 더 빠르게 추론하는 시대가 생각보다 빨리 오고 있습니다. | 425 |
| 20 | AI를 가장 잘 쓰는 기업은 아직 2%뿐입니다
AI 관련 뉴스를 보다 보면 자율 에이전트, 일자리 대체, 산업 재편 같은 이야기가 매일 쏟아집니다.
계속 보다 보면 이미 모든 회사가 AI를 적극적으로 도입했고, 나만 뒤처진 것 같은 느낌을 받기 쉽습니다.
그런데 Notion이 10개 시장에서 6,000명의 전문가를 대상으로 조사한 결과는 조금 다른 현실을 보여줬습니다.
현재 조직의 2%만이 AI를 가장 높은 수준으로 활용하고 있었습니다.
반대로 88%의 조직은 여전히 AI를 초안 작성, 문서 요약, 브레인스토밍 같은 업무 보조 도구로 사용하는 단계였습니다. AI가 업무 전체를 대신하는 수준까지 연결된 조직은 아직 극소수라는 뜻입니다.
경영진과 실무자의 시각 차이도 상당했습니다.
의사결정자의 60%는 "우리 조직은 AI 에이전트를 도입할 준비가 되어 있다"고 답했지만, 실제 AI를 사용하는 직원은 36%만 이에 동의했습니다.
조직의 AI 활용 역량에 대한 자신감도 경영진은 49%, 실무자는 23%로 두 배 이상 차이가 났습니다.
CEO와 실무자의 인식 차이는 더 컸습니다.
CEO의 39%는 자신의 조직이 이미 AI 고도화 단계에 있다고 평가했지만, 일반 실무자(IC)는 6%만 그렇게 답했습니다. 이 격차는 특정 국가나 산업만의 현상이 아니라 조사한 대부분의 지역에서 공통적으로 나타났습니다.
왜 이런 차이가 생길까요?
경영진은 AI 투자와 도입 계획을 기준으로 회사를 평가합니다.
반면 실무자는 AI를 실제 업무에 붙여 쓰면서 어디까지 자동화되고, 어디서 막히는지를 매일 경험합니다. 기존 시스템과의 연동, 데이터 접근 권한, 업무 프로세스 같은 현실적인 문제도 실무자가 먼저 마주합니다.
AI를 도입한 것과 AI 중심으로 일하는 것은 전혀 다른 단계입니다.
지금은 대부분의 기업이 AI를 '똑똑한 챗봇' 정도로 활용하고 있지만, 앞으로 경쟁력은 AI를 업무 흐름에 얼마나 깊게 연결했는지에서 결정될 가능성이 큽니다.
같은 GPT와 Claude를 사용해도 누군가는 질문 몇 번 하고 끝나고, 누군가는 리서치, 문서 작성, 코딩, 브라우저 작업, 데이터 수집까지 하나의 워크플로우로 연결합니다.
AI 시대의 격차는 모델 성능보다 활용 구조에서 먼저 벌어지고 있습니다.
대부분의 기업들은 그렇게 뒤처져 있지 않습니다. 당신도 마찬가지일 가능성이 큽니다.
우리는 거대한 경제 개혁의 한가운데에 있습니다 - 느리고, 혼란스럽고, 시간이 많이 걸리는 - 하지만, 역사가 어떤 교훈을 주는지 보면, 미래는 소매를 걷어 올리고 다음 단계에 매진하는 사람들에게 속할 것입니다. | 382 |
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