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| 2 |  갤럭시 CEO 마이크 노보그라츠는 CLARITY 법안이 TradFi 기업들의 "대이동"을 촉발시켜 주식, 모기지, 그리고 기타 모든 것을 토큰화하는 암호화폐 시장으로 몰려들게 할 것이라고 말했습니다 | 130 |
| 3 | Grayscale ($HYPG) staked 1.77M HYPE ($115M) 15 minutes ago, which was seeded yesterday by Hyper Holdings Global.
https://hypurrscan.io/address/0x1ab185be5ff61f7b678d6a871d439307cd0752e3#staking | 116 |
| 4 | ✖️AI 트레이드는 2차 병목으로 이동 중 source
1. MU 실적, 메모리는 계속된다
- 시장은 한국발 VaR 쇼크와 반도체 급락으로 AI 트레이드 종료를 의심
- 그러나 MU가 강한 실적을 내면서 핵심 thesis를 재확인
- AI 수요는 꺾이지 않았고, 메모리 공급은 여전히 타이트하며, 고객은 장기계약 중
2. 이번 하락은 포지셔닝 리셋
- 메모리·인프라가 많이 오른 상태였기 때문에 작은 충격에도 강제 매도가 나옴
- 하지만 MU 실적 이후 해석은 달라짐
- 반도체 매도는 사이클 종료가 아닌 과열 포지션 청산
3. 시장은 HBM·DRAM 다음을 찾을 것
- 1차 수혜주는 이미 메모리 리더들이 가져감
- 다음 구간은 메모리가 부족하면 또 무엇이 부족해지는가의 게임
- 네오클라우드, 메모리 풀링, CXL, 인터커넥트, AI 인프라 병목으로 관심이 확장
- $ALAB, $CRDO, $PENG, $NBIS 같은 2차 수혜주가 계속 중요
4. 핵심은 Anthropic의 현금흐름
- Anthropic이 2분기 흑자였다는 보도가 사실이라면 의미가 큼
- 기존 시장은 프론티어 AI 기업들이 추론비용 때문에 장기간 적자를 예상
- 프리미엄 추론 가격이 먹힌다면, AI는 CapEx 버블이 아니라 수익화 가능한 인프라 수요
5. AI 인프라는 더 커지고, BTC는 상대적으로 불리
- 추론이 돈이 된다면 랩들은 컴퓨트를 줄이지 않음. 오히려 더 많이 삼
- 더 많은 에이전트 등은 GPU·메모리·네트워킹·스토리지·네오클라우드 수요를 밀어올림
- 반대로 BTC는 생산성 없는 자산으로 남으면, 자본이 더 생산적인 AI 인프라로 이동하는 구간에서 언더퍼폼
6. AI 트레이드도 무조건 매수는 아님
- Jim Chanos 지적처럼, 칩·장비 업체는 매출을 즉시 인식하지만 하이퍼스케일러는 같은 지출을 자본화함
- 통신 버블 당시 이익 붕괴 전에도 나타났던 회계적 비대칭과 닮아 있음
- 즉 병목 기업은 강하지만, 하류 CapEx 부담 기업까지 무지성으로 사는 건 위험 | 93 |
| 5 | 터미널
처음엔 그저 편해지고 싶었습니다.
막힌 문장을 고치고, 긴 글을 줄이고, 코드에서 어디가 틀렸는지 묻고 싶었습니다. AI는 제게 말이 잘 통하는 창 하나처럼 보였습니다. 질문하면 답이 오고, 붙여넣으면 정리가 되고, 막히면 다음 문장을 내주는 그런 창.
그런데 이상하게도, 그 창은 자꾸 아래로 이어져 있었습니다.
처음엔 답만 보였습니다. 화면 위에 떠오르는 문장, 정리된 코드, 보기 좋게 바뀐 결과물. 그런데 어느 순간부터 답보다 답이 지나온 길이 신경 쓰이기 시작했습니다.
이 파일은 어디에 있지.
이 명령은 어디서 실행되지.
이 키는 왜 여기서는 읽히고, 저기서는 안 읽히지.
요청은 어디로 갔다가 돌아오는 거지.
그 질문들이 하나씩 생길 때마다, 화면 아래 어딘가에서 문이 열렸습니다.
저는 원래 그 문 앞을 잘 지나치던 사람이었습니다. cd 한 줄이면 닿는 길도 마우스로 돌아갔습니다. 폴더를 열고, 뒤로 가고, 다시 다른 폴더를 눌렀습니다. 느렸지만 익숙했습니다. 검은 화면 앞에 서는 것보다 훨씬 편했습니다.
검은 화면에는 친절한 버튼이 없었습니다.
대신 커서 하나가 깜빡이고 있었습니다.
처음엔 그게 무섭게 보였습니다. 아무것도 적혀 있지 않은데, 오히려 너무 많은 것이 숨어 있는 것 같았습니다. 오래된 집의 지하실 문처럼, 열지 않아도 사는 데 큰 문제는 없지만 한 번 의식하면 계속 신경 쓰이는 문이었습니다.
오래 지나서야 알았습니다.
제가 두려워한 건 명령어가 아니었습니다.
제가 모르는 곳에서도 세계가 돌아가고 있다는 사실이었습니다.
AI를 쓰면서 그 지하실 문이 조금씩 열렸습니다. 프롬프트를 쓰다 보니 파일 경로가 보였고, 경로를 따라가다 보니 셸이 나왔고, 셸 뒤에는 프로세스와 환경 변수, API 키와 토큰, 권한과 로그, 큐와 스케줄러가 조용히 놓여 있었습니다.
그것들은 새로 생긴 것이 아니었습니다.
제가 모르고 있었을 뿐, 오래전부터 그곳에서 일을 하고 있었습니다.
명령 하나가 프로세스로 깨어나고, 요청 하나가 멀리 나갔다 돌아오고, 권한이 잠깐 열렸다 닫히고, 로그가 아무 말 없이 한 줄 남습니다. 큐에 쌓인 일은 자기 순서를 기다리고, 스케줄러는 사람이 잊은 시간을 대신 기억합니다.
그때부터 컴퓨터는 더 이상 네모난 상자가 아니었습니다.
그 안에는 통로가 있었고, 층이 있었고, 흐름이 있었습니다. 저는 그동안 불이 켜진 방만 쓰고 있었을 뿐, 그 집이 어떻게 따뜻해지고, 물이 어디서 올라오고, 전기가 어느 벽을 타고 흐르는지는 모르고 살았습니다.
예전의 저는 표면에 살았습니다. 버튼을 누르고, 창을 닫고, 결과를 기다렸습니다. 일이 멈추면 다시 눌렀고, 반복이 생기면 손으로 밀었습니다. 내가 일어나면 일도 멈추는 줄 알았습니다.
지금은 조금 다르게 봅니다.
goal을 걸고 loop를 띄워두면, 제가 없는 사이에도 어떤 일은 다음 줄로 넘어갑니다. cron은 시간을 세고, 스크립트는 반복을 가져가고, 에이전트는 호출을 보내고, 큐에 있던 작업은 자기 차례가 되면 조용히 깨어납니다.
아침에 화면을 켜면, 밤새 다녀간 발자국처럼 로그가 남아 있습니다.
처음 그걸 봤을 때 이상한 기분이 들었습니다.
내가 모든 걸 손에 쥐고 있지 않아도 되는구나.
모든 반복을 내 몸으로 밀지 않아도 되는구나.
어떤 일은 구조를 만들어두면, 그 구조 안에서 천천히 이어지는구나.
AI가 바꾼 건 답의 속도만이 아니었습니다.
세계의 표면만 보던 사람에게, 그 아래가 있다는 사실을 알려준 것이 더 컸습니다.
화면은 끝이 아니라 입구였습니다. 버튼은 벽이 아니라 문고리였습니다. 오류는 막다른 길이 아니라, 어딘가의 연결이 끊겼다는 신호였습니다.
AI를 배운다는 건 새 도구를 하나 더 얻는 일이 아니었습니다.
제가 살던 디지털 세계의 지하실을 처음으로 내려가 보는 일이었습니다. 먼지 쌓인 배관과 전선과 낡은 스위치들을 하나씩 보면서, 그동안 당연하게 켜지던 불빛이 어디서 왔는지 이해하는 일이었습니다.
그래서 AI를 배우고 나면 이상하게 겸손해집니다.
내가 아는 줄 알았던 화면 아래에 모르는 층이 있었고, 내가 직접 한다고 믿었던 일들 뒤에 이미 수많은 구조가 숨어 있었고, 내가 어렵다고 피했던 것들이 사실은 문법을 몰라 읽지 못했던 문장들이었다는 걸 알게 되기 때문입니다.
검은 화면은 아직도 검습니다.
다만 이제는 닫힌 문처럼 보이지 않습니다.
커서가 깜빡입니다.
예전엔 그 깜빡임이 저를 밀어내는 것 같았습니다.
지금은 조금 다르게 보입니다.
그건 아직 읽지 않은 문장이자, 아직 내려가 보지 않은 계단입니다.
그리고 가끔은 이런 생각을 합니다.
사람은 새 도구를 배운다고 바뀌는 게 아니라, 자신이 살던 세계를 다르게 읽기 시작할 때 바뀌는 것 같다고.
Opus 4.8 high | 159 |
| 6 |  Snatch OS
링크 : https://snatchos.xyz/
바이브 코딩을 시작하면서 만들었던 봇, 대시보드, 각종 프로젝트들을 기록하는 공간. 클래식 Mac 감성 (아마 앞으로 계속 업데이트하면서 포트폴리오 겸으로 사용할 듯?)
최근에는 웹 호스팅을 자주 하는 편인데, 이유를 생각해보자면
1. 구독제 토큰을 최대한 소비하기.
2. 뭐라도 결국 남는 결과물.
3. 그냥 재미.
불과 1년 전만 해도 컴맹인 제가 이게 가능할거라고 생각도 못했음.
AI 툴은 정말 체감될 정도로 빠르게 발전하고 있고, 점점 더 사용자 친화적으로 변하는 중. 이제는 기술보다도 상상력과 창의력이 훨씬 중요한 시대가 되어가는 것 같음. 결국 아이디어가 가장 큰 경쟁력이 되는 시대.
참고로 저는 보통 Claude design을 이용해 전체적인 디자인을 먼저 잡는 편. 참고할 만한 디자인이 있다면 샘플로 함께 넣기도 하고, 그렇지 않다면 생각보다 프롬프트를 세세하게 제한하지는 않음. 오히려 미처 생각하지 못했던 아이디어나 디자인을 제안해줄 때가 많음. 그렇게 마음에 드는 결과물들을 모아 디자인을 마치고,
디자인 파일을 다운로드해 로컬로 가져온 뒤, Claude와 Codex로 세부 튜닝 시작. 같은 디렉터리에서 작업하더라도 서로 충돌하지 않도록 작업 규칙과 shared 파일을 만들어 두고, Claude와 Codex가 서로 그 내용을 읽으며 상호보완할 수 있게 작업.
어차피 매일 바이브 코딩하는 편은 아니라, 작업하는 날만큼은 토큰도 한도까지 최대한 뽑아먹는 스타일이랄까.. | 181 |
| 7 | OpenAI CFO 세라 프라이어 인터뷰 (All-In) — 메모리/인프라 핵심
1. 컴퓨팅 부족은 구조적
"2026년에도 컴퓨팅 부족. 2027년도 제한적." CFO 본인이 가장 부족하다고 느끼는 건 2030~2032년 물량. 단발성 아닌 수년에 걸친 구조적 부족.
2. 메모리 가격 상승 직접 인정
"기가와트당 컴퓨팅이 더 비싸지고 있다 — 전력이 비싸지고, 메모리가 비싸지고 있어서." 수요자 측 CFO가 HBM/DRAM 가격 상승을 명시.
3. 멀티칩 구도
엔비디아 절대 우선. 가을 차기 훈련은 베라 루빈, 이후 파인만 시리즈. 동시에 AMD·세레브라스(이미 가동)·브로드컴 자체 칩으로 다각화.
4. 전력 인프라
1GW 데이터센터 = 약 500억 달러. 미시간 1GW는 2027년 말~2028년 초 가동. 텍사스 소프트뱅크 에너지와 맞춤형 구축 시작.
5. 자금/규모
3월 1,220억 달러 조달(SpaceX 이전 최대 민간 라운드). 1GW = 연 100억 달러 매출 공식 재확인. | 149 |
| 8 | 최근 몇가지 AI 쪽 펀딩 뉴스를 보면 재미있는 공통점이 보이네요.
Patronus AI는 $50M Series B를 받은 AI 에이전트를 스트레스 테스트하기 위한 디지털 월드를 만드는 회사. General Intuition은 $320M Series A, $2.3B valuation 투자를 받은 게임플레이 기반 world model/action foundation model을 만드는 회사.
둘은 AI가 행동을 학습하고 검증할 수 있는 환경을 만들겠다는 곳에 배팅한다는 점에서 같은 맥락을 하고 있음.
지금까지 LLM의 스케일링은 꽤 단순한 구조. 인터넷에 이미 쌓여 있던 텍스트와 이미지를 긁어오고, 더 큰 모델에 더 많은 데이터를 먹이고, 더 많은 컴퓨트로 학습시키면 성능이 올라가는 구조. 물론 여전히 scaling law는 유효하지만, 점점 명확해지는 한계가 있음. 데이터 갯수의 한게 등도 있고.
텍스트 모델은 컵을 책 위에 올려라라는 문장을 이해할 수는 있지만, 실제로 컵이 미끄러지는지, 책이 휘는지, 손이 어느 정도 압력을 줘야 하는지, 그 행동이 다음 상태를 어떻게 바꾸는지는 직접 경험하는 부분은 어려움. 그래서 AI가 단순 질의응답을 넘어 agent가 되는 순간, 문제 정의를 새로 하게됨.
이제 중요하게 여겨지는 부분은 다음과 같고, 여기서 필요한 게 world / simulation / environment.
- 행동을 선택할 수 있느냐
- 그 행동의 결과를 예측할 수 있느냐
- 긴 시간 동안 실패 없이 task를 수행할 수 있느냐
- 실제 시스템에 넣기 전에 충분히 망가뜨려볼 수 있느냐
=> 실제 환경에 휴머노이드나 동료와 같은 방식으로 에이전트 도입되기 때문
Patronus AI가 하는 일은 이 방향에서 꽤 직관적임.
AI 에이전트가 실제 웹사이트, 기업 내부 시스템, 금융 워크플로우, 소프트웨어 환경에 들어가기 전에, 그와 비슷한 디지털 세계를 만들어놓고 그 안에서 에이전트를 굴려보는 것.
Waymo가 자율주행차를 실제 도로에 바로 풀기 전에 시뮬레이션에서 악천후, 돌발 상황, 아이가 공을 따라 뛰어나오는 상황을 계속 테스트하듯이, Patronus는 AI 에이전트에게도 이런 테스트용 세계를 만들어주는 것.
어떤 모델이 SWE bench에서 몇 점을 받았는지, 어떤 에이전트 benchmark에서 몇 %를 찍었는지는 참고가 될 수 있지만, 그게 곧바로 우리 회사 내부 시스템에서 10시간 동안 사고 안 치고 일을 끝낼 수 있다는 의미는 아님. 실제로는 우리 환경과 비슷한 세계에서 우리 업무와 비슷한 테스크들을 수천/수만 번 시행하면서 발생하는 오류 등이 중요해질수 있음. 그런것들이 예외상황을 방지하는 데이터가 되는것.
Patronus가 digital world models를 만들겠다는 건 결국 AI 에이전트 시대의 QA / eval / RL environment layer의 파이를 가져가겠다는 의미.
General Intuition은 반대쪽에서 같은 문제를 보고 있습니다.
Patronus가 에이전트를 어떻게 테스트할 것인가라면, General Intuition은 에이전트를 어떻게 학습시킬 것인가에 가까움.
이 팀이 흥미로운 이유는 데이터 소스인데, General Intuition은 Medal이라는 게임 클립 플랫폼에서 나오는 수많은 게임플레이 데이터를 기반으로 world model과 large action foundation model을 만드는것임.
게임에는 행동 라벨이 있어서 플레이어가 어느 시점에 어떤 키를 눌렀는지, 어떤 화면 상태에서 어떤 행동을 선택했는지, 그 행동 이후에 환경이 어떻게 바뀌었는지, 성공/실패가 어떻게 결정됐는지 등의 정보들이 맥락을 가지고 기록됨.
즉 게임은 단순 영상 데이터가 아니라, state → action → outcome이 붙어 있는 거대한 행동 데이터셋. AI가 현실에서 움직이고, 조작하고, 탐색하고, 계획하려면 공간과 시간 속에서 행동의 결과를 예측해야 하고 그러한 방향성에서 게임은 그걸 대규모로 학습시키기 위한 중간 지대가 될 수 있음.
이 흐름은 예전에 로보틱스 데이터 병목 관련해서 인용했던 글이랑도 이어지는데, 계속해서 이야기하는건 AI가 말하는 모델에서 행동하는 시스템으로 넘어가려면, 텍스트 데이터를 넘어서는 환경 데이터가 필요함. 그에따라 다음과 같은 질문들이 계속 나오게 될 것임.
- 누가 더 좋은 시뮬레이션 환경를 갖고 있는가?
- 누가 더 많은 액션 라벨 데이터를 갖고 있는가?
- 누가 실제 실패 데이터를 축적하는가?
- 누가 agent를 안전하게 망가뜨려볼 수 있는 테스트베드를 갖고 있는가?
- 누가 실제와 테스트 환경의 갭을 줄이는 루프를 갖고 있는가?
- 누가 인간 개입을 학습 데이터로 전환하는 파이프라인을 갖고 있는가?
이를 통해 프로덕션 레벨의 불안성을 계속해서 줄여나가는 것.
AI가 텍스트의 시대에서 행동의 시대로 넘어가고 있다면, 모델을 넘어서서 액션 데이터로 연결시킬수 있는 세계까지 확장해서 생각해봐야 할듯. 그래서 요즘 펀딩 소식이 이런 방향으로 나오는듯.
Patronus AI $50M / digital worlds for agent testing
https://techcrunch.com/2026/06/25/patronus-ai-lands-50m-to-build-digital-worlds-that-stress-test-ai-agents/
General Intuition TechCrunch
https://techcrunch.com/2026/06/25/general-intuitions-2-3b-bet-that-video-games-can-train-ai-agents-for-the-real-world/ | 164 |
| 9 |  AI는 인터넷과 스마트폰이 그랬던 것보다 더 빠르게 확장
연간 1750억 달러 매출 달성
#AI | 185 |
| 10 |  +1AI 쓰다보면 좋은점
지인이 추첨 행사를 하는데
스레드 댓글이 350개가 넘어서 리스트 뽑기가 너무 어렵다고 가능하냐고 물어봄
스레드는 크롤링 방어로직이 있어서
우회할 수도 있겠지만 굳이 그럴 필요는 없었고
클로드 MCP로 웹브라우저 유즈해서 구간 캡처
코덱스 OCR로 이미지에서 닉네임 추출
CSV로 뽑고 검수까지 끝나는데 한 15분 정도
고맙다고 다음에 밥 사준다는데
이거 AI 없어서 수작업으로 다 했으면...
진짜 고생했겠다 싶었음 | 439 |
| 11 |  현재 시스템들을 만들면서 토큰을 쓸 수 있는 구조를 만드는중.
일단은 기본 내 시스템 구축을 하는데, 강제로 토큰을 써버릴 수 있는 구조 형태로 가고 있음.
이전에 AI 를 계속 활용하기 어려웠던 이유는 토큰을 다 써야한다는 압박감에 계속 뭔가를 만들어야한다는 압박감이 있었음.
뭔가 만들지 않으면 안된다는 압박감이 다 있을텐데, 이거를 토큰을 써서 해결이 가능한 자동화 요소에 써버리면 어떨까라는 생각으로 전환했음.
즉 AI 를 통해서 뭔가 효율적인 일을 하는 스크립트를 짜는게 기존 방식이었다면, 그냥 AI 가 다 작업하게 해서 일을 수행하는 Task 들을 만드는 방식으로 전환.
이렇게 하게되면 일을 하기 싫고 이번주는 뭐 바쁠 예정인 경우에는 토큰을 쓰면서 생산적인 일에 AI 를 활용할 수 있는 것.
토큰을 남기긴 아까워서 강제로 뭐 필요도 없는거 만드는거보다는 일단 이러한 게 가능한 프레임워크를 만들면 토큰을 의미없게 쓰거나 남는 일이 없어지는것.
예를 들면 숏츠 팩토리, 이미지 팩토리, 블로그 팩토리 등등 이 예라고 볼 수 있음.
이렇게 생산된 애들을 활용하는건 나중의 몫이지만 언제든 쓸 수 있는 요소임.
지금 AI 가 아닌걸 찾기가 더 어려운 시대에 바이럴 도구로써 이런 곳에 안쓰는 토큰을 쓸 수 있게 하는 자기만의 시스템을 만드는게 중요해보임. | 303 |
| 12 |  앞으로의 AI 사용 계획 및 생각
- 아마 기존 내 시스템 유지 보수 및 돈이 딱히 될만한거 위주가 아닌 취미 생활로 계속 진행할거 같음.
- 기존에 내가 투자하면서 필요했던 툴이나 계속 살펴봤던 거를 내 사이트에서 내가 쓰기 위해 만드는게 목적.
- 개발을 그래도 계속 하기에 이를 편하게 하기 위한 시스템 구축에 힘을 씀.
- AI 모델은 지금 이 수준으로도 내 기준은 충분한 성능을 발휘. 아주 리스키한 버그를 수정하는게 아닌 이상은 지금 모델로 충분한 상태.
- 이 정도 만족감에 어차피 앞으로 미국인 외에는 프론티어를 쓰기 힘든 시대라면 이 분야에 과감한 투자가 어렵다고 느껴짐.
- 지수 추종이 여전히 제일 무난하다고 생각하고 있고, 그나마 괜찮다고 보는건 역시 온디바이스 AI 임.
- 현재 AI 기술로도 충분히 가능하며, 일부 CPU 특화로도 실제로 구축된 아이템들이 많음.
- 관련 아이템은 실제 사용자들에게 충분한 만족감과 클로드 만큼의 느껴지는 기술 발전을 체감할 수 있을 것.
- 꽤 걸릴지도 모르지만, 내가 체감되는 분야에 투자하는게 내 원칙이다보니, 이 분야를 계속 파보면서 길게 볼거같음.
- 양자도 그런 부분에서 보고 있긴한데, 어려웠던 양자 기술이 AI 발전으로 인해 가속화될 수도 있지 않을까? 라는 생각에 아주 길게보고, 소규모의 베팅.
- AI 개발로 돈을 버는건 쉽지 않음. 진짜 바이럴이 필수이고, 강의 팔이나 노하우 판매가 아닌이상은 쉽지 않은 비지니스가 될 것. | 241 |
| 13 | 🔹The Ticker Is ETH source
1. 이더리움의 가치 포착 위기
- L2 확장으로 활동과 수수료가 분산되고, 소각 서사는 약해짐
- 스테이블코인은 성장했지만 이익은 테더·서클이 가져감
- ETH 가격 부진은 결국 이 체인이 왜 토큰 가치를 가져야 하는가라는 질문
2. ETH를 AWS와 비교하면 답이 안 나옴
- 속도·비용·UX만 보면 중앙화 서버나 고성능 체인이 압도적
- 이더리움의 존재 이유는 누구도 임의로 규칙을 바꿀 수 없는 결제·소유권 레이어
- 즉 ETH의 해자는 TPS가 아니라 신뢰할 운영자를 필요로 하지 않는 구조
3. 이더리움은 앱 플랫폼 아닌 최종 법원
- 모든 활동을 직접 처리할 필요는 없음
- L2·ZK·오프체인 시스템이 외부에서 계산하고, 이더리움에서 정산·검증을 보장
- 분쟁 시 최종적으로 믿을 수 있는 블록스페이스가 핵심 상품
4. AI 에이전트 시대에는 중립성이 더 중요
- AI 에이전트 거래엔 권한 제한, 에스크로, 감사 기록, 검증 가능한 약속이 필요
- 이때 특정 기업의 DB보다 공개된 규칙과 자동 집행이 적합
- 에이전트 경제가 커질수록 ETH는 인터넷의 소유권·정산 레이어로 재평가
5. 다만 시장은 아직 편의성을 보상함
- 하이퍼리퀴드가 보여준 것은 유저가 탈중앙화보다 속도와 수익을 우선한단 사실
- ETH는 느리면서도 시퀀서·스테이킹 집중으로 중립성도 놓치는 최악에 빠질 수
- 결국 투자 포인트는 신뢰 없는 글로벌 정산 수요가 실제로 커지느냐
✍️지정학적 분절, 스테이블코인, AI 에이전트가 확장될수록 누구도 끌 수 없는 중립적 정산 레이어의 가치는 커짐 | 223 |
| 14 |  유사품도 많네요 뜬금없이 팟캐스트니 줌미팅이니 하자고 하는 디엠들 주의하세요 | 296 |
| 15 |  0xBlockLayer 라는 곳 조심하세요 교모하게 해킹 사기수법 쓰는 애들인 것 같은데 저한테도 연락왔네요.
0xBlockLayer 팟캐스트 얘내들이 잘못된 건지 아니면 Kieran Solborg 얘가 해커 집단 애들쪽인지는 모르겠습니다. 둘다 겉으로만 봤을땐 리짓하게 보이긴 해요 ㄷㄷ
진짜 그럴싸하게 잘 해놨네, 사실 지금도 좀 헷갈리네요 진짜인가 아닌가 분간이 안감
좋은 취지로 인터뷰 좀 하고 싶다고 연락 왔길래 한번 해볼까? 했는데 뭔가 어디서 미심쩍게 들어본 적이 있어가지고 알아보니 해커쪽이라네요.
미팅 링크 같은 걸로 장난치고 뭐 다운로드 받게하고 그런거 다 사기입니다. (다운 받으면 컴터 해킹당함)
좋은 제안이 들어오거나 해서 인터뷰나 미팅을 한다해도 그런 것들은 무조건 구글밋이나 줌 공식링크에서! 하는 걸로 | 211 |
| 16 | 트럼프 행정부, Anthropic의 고급 모델 'Fable 5' 접근 재개 허가 임박 - Axios | 228 |
| 17 |  🎉 MSX TGE 공식 라이브 | 새로운 여정의 시작
커뮤니티와 함께 성장해온 MSX가 오늘 $MSX TGE(Token Generation Event)를 공식 시작했습니다.
수많은 사용자들의 선택과 참여를 바탕으로 MSX는 현재까지 누적 거래량 350억 달러, 18만 명 이상의 사용자를 기록하며 성장해왔습니다.
오늘부터 $MSX가 공식 발행되며, 토큰 보유자는 순차적으로 다양한 생태계 혜택을 이용할 수 있습니다.
🎁 $MSX 홀더 혜택
• 거래 혜택
• 청약 참여
• 멤버십 서비스
• 생태계 참여 권한
• 다양한 유틸리티 순차 공개
지난 1년 동안 함께해주신 모든 커뮤니티 여러분께 감사드립니다.
앞으로도 더 많은 사람들이 우량 자산에 자유롭게 접근할 수 있는 금융 생태계를 만들어 나가겠습니다.
👉 $MSX 클레임 바로가기
📌 안내사항
• 이번 TGE의 토큰 클레임 및 관련 거래는 사전 KYC 완료가 일괄적인 필수 조건은 아닙니다.
• 참여 전 본인의 자격을 확인해 주시기 바라며, 제한 국가 또는 제한된 관할 지역의 이용자는 참여가 제한됩니다. | 236 |
| 18 |  개인적인 추측으론 월드모델 관련 프로젝트가 아닐까 하는 생각도 드네요.
LLM 학습의 천장이 와간다는 시각이 있고, 얀 르쿤도 기존 LLM의 근본적인 한계 때문에 월드모델이 다음 단계라며 떠났죠.
코인이랑 무슨 상관이냐? 할 수 있는데, 월드모델 특징상 영상, 시뮬레이션 데이터가 들어가고, 여기서 분산 컴퓨팅과 검증 레이어에 코인이 낄 자리가 생기지 않을까 싶습니다.
Toly는 AI 3진영 분류(LLM 캠프 / 월드모델 캠프 / 자기학습 캠프)중 월드모델 캠프를 LeCun의 AMI Labs와 Fei-Fei Li의 World Labs로 묶으면서도 여전히 사전학습 패러다임 안에 있다고 하기도 했습니다 | 295 |
| 19 |  📰AI Buildout Has Twelve Floors source
· 앱 → 모델 → 클라우드 → GPU → 메모리 → 인터커넥트 → 패키징 → 장비 → 소재 → 광물
· 위층 수요가 커질수록, 아래층 병목은 더 비싸짐
· 지금의 병목은 메모리임. 다음 병목은 어디냐?
1. 인터커넥트
- GPU끼리 연결하는 고속도로
- 구리에서 광통신으로 넘어가는 구간
- CPO, LPO, 광엔진, 스위치, 파이버
2. 고급 패키징
- GPU와 HBM을 붙이는 핵심 공정
- CoWoS, 기판, TIM, 테스트 장비
- AI 반도체 생산량의 숨은 병목
3. 전력·냉각
- 데이터센터는 결국 전기 먹는 괴물
- 변압기, UPS, 전력반도체, 액체냉각
- GPU보다 덜 섹시하지만 더 현실적인 병목
4. 소재·광물
- 웨이퍼, 특수가스, 포토레지스트
- 갈륨, 인듐, 게르마늄, 구리
- 공급 늘리기 어렵고, 지정학 리스크까지 붙음 | 260 |
| 20 | 한국, 자본시장 개혁에 토큰화된 증권 통합할 예정; 2027년 2월 완료 예정 – 링크
한국 금융 서비스 위원회(FSC)는 shorter settlement cycles 및 longer trading hours와 함께 Token Securities 인프라를 자본시장 현대화 계획에 공식 포함시켰습니다. Samsung SDS는 관리 플랫폼을 구축하기 위해 계약을 체결했으며, 완공 예정일은 2027년 2월입니다.
• 국회는 2026년 1월에 블록체인 분산형 원장을 증권 등록 시스템으로 인정하는 개정안을 통과시켰습니다.
• 이 개혁은 더 광범위한 자본시장 현대화의 일환입니다.
이유는: 이는 아시아 최대 시장 중 하나에서 토큰화된 자산의 기관 채택을 지원할 수 있는 의미 있는 규제 조치입니다. | 2 |
