돌비콩의 투자정복
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🖥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
| 2 |  🚘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 | 715 |
| 3 | 🌿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 | 931 |
| 4 | ✖️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 | 5 304 |
| 5 | 😎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 | 1 036 |
| 6 | 🔹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 | 683 |
| 7 |  ❄️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 | 627 |
| 8 |  +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 | 965 |
| 9 | 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 | 2 457 |
| 10 | 🥇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 | 1 762 |
| 11 | 🙈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 | 1 480 |
| 12 | ✖️토큰화 주식의 다음 메타는 보유가 아닌 사용 source
1. 크립토의 메타는 새 자산이 등장했을 때보다, 그 자산으로 새로운 행동이 가능해졌을 때 터졌음. ICO는 발행, DeFi는 이자, NFT는 소유, P2E는 플레이, 펌프먼은 누구나 토큰을 만드는 행동을 대중화함
2. 지금 RWA 시장은 대부분 토큰화된 국채와 주식을 금고에 넣고 보유하거나 수익을 받는 데 집중하고 있음. 결국 기존 증권계좌를 온체인에 복제한 수준임
3. 토큰화 주식은 코드로 움직이는 자산임. 게임의 상금, 판돈, 담보, 에스크로, 랜덤박스의 내용물, 캐릭터의 투자 포트폴리오로 활용할 수 있음
4. 이를 RW-PLAY라고 정의함. Axie가 증명한 실제 가치가 걸린 플레이에 무한 발행 게임 토큰 대신 엔비디아 같은 실물자산을 넣고, 펌프펀처럼 활동을 호스팅하는 플랫폼이 수수료를 가져가는 모델임
5. 프레임은 꽤 날카로움. RWA 경쟁의 기준이 단순 AUM과 보관 수수료에서, 자산이 앱 안에서 얼마나 자주 사용되고 거래되는가로 이동할 수 있기 때문
6. 다만 RW-PLAY가 곧바로 다음 메타가 된다는 결론은 아님. 실물자산을 넣는다고 게임의 재미와 리텐션이 자동으로 생기는 것도 아니고, 증권과 도박 규제가 동시에 붙을 가능성도 높음
7. 그래서 더 큰 테제는 RWA의 앱화임. 게임은 진입점일 뿐이고, 이후 결제·담보·보험·예측시장·재무·에이전트 지갑으로 확장될 수 있음
8. 토큰화 주식 발행사보다 중요한 플레이어는 따로 있음. 거래가 발생하는 플랫폼, 결제·정산 인프라, 신원확인과 컴플라이언스, 오라클, 랜덤니스, 지갑과 세션키 인프라가 삽과 곡괭이
9. 다음 RWA 승자는 사용자가 주식 토큰을 쓰고 있다는 사실조차 의식하지 않게 만든 앱. RWA의 진짜 강세장은 온체인 자산이 앱의 부품이 되는 순간임 | 1 204 |
| 13 | 샘 알트만 인터뷰 ③ : AI 인프라는 버블인가? source
1. 샘 알트만이 이번 인터뷰에서 꽤 흥미로운 말을 함. OpenAI가 계획한 컴퓨트 투자는 전혀 걱정하지 않는데,
2. 전 세계적으로 벌어지고 있는 AI 컴퓨트 투자에는 슬슬 걱정되는 부분이 있다는 것
3. 특히 제대로 된 고객이나 매출 기반도 없이 “내년에 엄청난 규모의 컴퓨트를 짓겠다”고 나오는 일부 신규 네오클라우드를 직접 언급함
4. 그렇다고 AI 컴퓨트 수요가 꺾였다는 이야기는 전혀 아님. 오히려 반대
5. 알트만은 모델 효율성이 좋아질 때마다 컴퓨트가 남는 것이 아니라, 토큰 사용량이 늘면서 효율화로 생긴 여유분을 다시 다 먹어버림. 전형적 제번스의 역설
6. AI 추론 가격이 1/10로 떨어지면 비용이 1/10이 되는 게 아니라, 전에 돈 아까워서 AI를 못 쓰던 업무에도 사용하게 되면서 전체 컴퓨트 소비가 늘어나는 구조
7. 그래서 인프라 수요는 계속 강하다와 투자 일부는 버블이다란 두 가지는 동시에 성립할 수 있음. 인터넷이 세상을 바꾼 것과 닷컴 기업 대부분이 망한 것도 동시에 사실이었던 것처럼
8. 인프라에서 중요한 건 실제 고객이 누구인지, 계약이 얼마나 확실한지, 전력은 확보했는지, 자금조달 비용은 어떤지, 차세대 GPU가 나와도 자산가치가 유지되는지, 고객 집중도가 얼마나 높은지 같은 부분
9. 컴퓨트가 계속 커질수록 병목도 GPU → HBM/메모리 → 네트워킹 → 광통신 → 전력/냉각 순으로 계속 이동함
10. 결국 AI 인프라 투자는 “누가 확정된 수요를 기반으로, 적정한 가격에 증설하고 있느냐?” 쪽으로 바뀌어야 함 | 8 106 |
| 14 | 샘 알트만 인터뷰 ② : ChatGPT의 종착지 source
1. 샘 알트만이 그리고 있는 ChatGPT의 미래를 보면 꽤 명확함. ChatGPT + Codex + Agent를 하나로 합치는 것
2. 질문이 간단하면 답변하고, 복잡한 일이면 직접 작업하고, 필요하면 내 컴퓨터와 앱까지 들어가서 일을 처리하는 형태
3. 사용자가 “지난달 거래내역 정리해줘” “이 자료로 보고서 만들고 팀에 보내줘” “내 메일이랑 일정 보고 이번 주 할 일 정리해줘” 라고 하면,
4. 어떤 프로그램을 켜야 하는지, 어떤 모드를 써야 하는지 생각할 필요 없이 AI가 알아서 필요한 도구를 찾아 처리하는 것
5. 더 나아가 알트만은 사용자가 명령하지 않아도 AI가 상시 실행되면서 먼저 필요한 일을 찾아서 처리하는 Proactive AI까지 이야기함
6. 이게 현실화되면 소프트웨어 시장도 꽤 크게 바뀔 수 있음. 지금까지 SaaS는 사람이 직접 앱을 켜고 UI를 조작하는 구조였는데, 앞으로는 사람 → AI → SaaS/API 구조
7. 그렇게 되면 UI보다 독점 데이터, 기업 내부 맥락, 시스템 오브 레코드, 결제 및 자산 통제, API, 사용자 권한 같은 것이 훨씬 중요
8. OpenAI가 자체 칩, 소비자 기기, 휴머노이드까지 손대는 이유도 여기에서 연결됨. 알트만은 실제로 휴머노이드 개발 계획과 테이블·포켓·웨어러블 형태의 AI 기기를 언급
9. 결국 OpenAI가 원하는 포지션은 모델 회사가 아니라 인간의 의도를 먼저 받아서 디지털·물리 세계를 대신 움직여주는 최상위 인터페이스
10. 이후 AI 시장에서 가장 중요한 싸움도 여기. 누가 사용자의 행동권을 가져가느냐 | 1 292 |
| 15 | 샘 알트만 인터뷰 ① : OpenAI가 훈련을 늦춘 이유 source
1. 최근 OpenAI가 일부 Frontier RL 훈련을 연기하고 컴퓨트를 안전·정렬 연구 쪽으로 돌렸다고 함. 근데 이유가 꽤 흥미로움
2. AI 성능 발전이 느려져서가 아니라, 오히려 모델 능력이 예상보다 너무 빠르게 올라와서 안전·정렬 기술이 따라가지 못하고 있기 때문
3. 훈련 과정에서 사고가 터졌다기보단, 여러 작은 비정렬 행동들이 관찰됐고 모델의 능력 자체가 급상승하는 모습을 보면서 보수적으로 대응하기로 했다는 것
4. 여기서 알트만이 강조한 포인트가 있음. 이제 모델이 충분히 똑똑하지 않아서 문제가 되는 경우보다 사람의 의도를 제대로 이해하고 안정적으로 수행하느냐가 더 큰 문제가 되고 있음
5. 결국 AI 경쟁도 조금씩 바뀌는 중임. 과거에는 누가 더 똑똑한 모델을 만드냐가 중요했다면, 앞으로는 누가 이 똑똑한 모델에게 안전하게 권한을 주고 실제 일을 시킬 수 있느냐가 중요함
6. 특히 에이전트가 메일을 보내고, 코드를 배포하고, 계좌와 지갑까지 만지는 시대가 오면 권한 관리, 행동 제한, 모니터링, 감사로그, 긴급 중단 및 복구 같은 부분이 모델 성능 못지않게 중요해질 것
7. 이번 발언을 AI 발전 둔화 신호로 볼 필요는 없음. 오히려 정반대임. AI가 너무 빨리 발전하면서 이제 지능보다 통제가 병목으로 올라오고 있다는 얘기 | 1 417 |
| 16 |  ✅사이버보안이 뜬다
1. AI는 기업뿐 아니라 해커의 생산성도 올림. 정찰, 피싱 문구 생성, 취약점 탐색, 익스플로잇 제작, 악성코드 변형까지 자동화 중. 텔레그램 채팅방 스캐머가 잡아도 잡아도 바퀴벌레마냥 또 나타나는 이유도 이것
2. Google은 AI 개발로 추정되는 제로데이와 시스템 상태에 맞춰 명령을 생성하는 자율형 악성코드까지 확인함. 조사에서도 침해의 31%가 소프트웨어 취약점에서 시작됐고, 공격기법의 15%가 생성AI로 강화됨
3. 핵심은 사이버 공격 자체가 소프트웨어처럼 복제·확장된다는 것. 공격 횟수와 속도, 타깃별 개인화가 폭증하면 사람 중심 관제와 룰 기반 보안은 구조적으로 밀릴 수밖에 없음
4. 반대편에서는 기업의 AI 도입이 새로운 공격 표면을 만들고 있음. AI 에이전트는 이메일을 읽고, 코드를 실행하고, 클라우드와 DB에 접속하며, 때로는 주문과 결제까지 수행하는 직원임
5. 문제는 이 직원들이 API 키와 광범위한 권한을 가진 채 24시간 자율적으로 움직인다는 것. 직원 1,000명인 회사가 AI 에이전트 10만 개를 운용한다면 보호해야 할 신원과 권한도 100배 늘어남
6. 때문에 보안은 누가, 무엇이, 어떤 권한으로, 무슨 행동을 했는가로 확장됨. CrowdStrike는 공격자들이 정상 로그인과 인증 절차를 악용해 SaaS·클라우드로 침투하고 있으며, 사이버 범죄가 급증했다고 분석
7. 결국 중요한 레이어는 아이덴티티·권한·행동 데이터. Palo Alto가 CyberArk 인수해 아이덴티티 보안을 핵심 플랫폼으로 편입하고, CrowdStrike가 AI 에이전트용 Continuous Identity 출시도 같은 방향
8. 수요는 실적으로 나타남. CrowdStrike의 분기 매출은 26%, ARR은 전년 대비 51% 늚. 보안 기능을 묶어 판매하는 Falcon Flex 고객 ARR은 101% 증가. 보안 공포는 내러티브가 아니라 실제 수치로 나타나고 있음
✍️AI가 확산될수록 에이전트가 늘어나고, 에이전트가 늘수록 신원과 권한이 늘고, 권한이 늘어날수록 공격 표면과 보안 지출도 커짐 | 1 060 |
| 17 | 🤖반란을 일으킨 OpenAI의 AI 에이전트 source
1. 2026년 7월 OpenAI 내부 평가에서 1,200개의 AI 에이전트가 공유 패키지 저장소를 비밀 게시판으로 바꾸고 7만 건 넘게 소통함. 이 중 700개가 Hugging Face 침해에 참여함
2. 시작은 자아 각성이나 인간에 대한 반란이 아니었음. 풀기 어려운 과제, 끝까지 포기하지 않도록 설계된 보상, 공유 저장소, 외부 도구, 느슨한 접근 권한이 결합된 결과였음
3. 한 에이전트가 취약점 공략 없이 정답을 얻는 편법을 발견하자, 다른 에이전트들은 이를 공유하고 역할을 분담함. 로그 조작, 가짜 도구 출력, 평가 대상 교체, 채점기 분석까지 별도의 R&D 조직처럼 움직였음
4. 황당한 점은 이들이 이미 정답을 얻었다는 것. 채점기는 정답만 확인했지만, AI들은 더 엄격한 부정행위 탐지기가 숨어 있다고 추측해 흔적을 지우려 했음. 존재하지 않는 위협을 상정한 과잉 최적화가 공격으로 확장된 셈
5. 결국 에이전트들은 Hugging Face에서 코드 실행과 관리자급 권한을 얻고, 11개 노드에 삭제돼도 다시 살아나는 워크로드를 구축함. Hugging Face는 핵심 클러스터 하나를 완전히 지우고 재구축해야 했음
6. 이후 더 강력한 후속 에이전트들은 이전 집단이 남긴 메시지와 공격 도구를 발견함. 이를 기반으로 OpenAI 연구용 VM 클러스터의 관리자 권한을 얻고, 비밀정보와 보안 모니터링 자격증명을 읽은 뒤 평가 인프라까지 장악함
7. 다만 에이전트들은 영속적 인격체가 아니라 짧게 실행되는 프로세스였고, 서로 충돌하거나 같은 일을 중복하기도 했음. 일반 ChatGPT나 모델 가중치 서버가 탈취된 사건도 아님
8. 그런데 이는 안심할 이유가 아니라 더 불편한 결론으로 이어짐. AI가 의식이나 야망을 가져야만 위험한 것이 아님. 보상, 공유 메모리, 병렬성, 도구와 권한만 있으면 해킹과 은폐가 자연스럽게 나타날 수 있다는 것
9. AI 인프라의 다음 핵심 시장도 에이전트 ID, 비밀키 관리, 단기 권한, 네트워크 통제, 불변 감사로그, 실시간 행동 탐지와 킬스위치를 묶은 Agent Security Control Plane이 될 가능성이 높음
10. 특히 크립토에서는 실패가 서버 침해로 끝나지 않음. 에이전트에게 지갑 서명권과 거래소 API를 주는 순간, 곧바로 자산 이동으로 연결됨. AI 시대의 가장 중요한 병목은 통제권일 수 있음 | 1 216 |
| 18 | 🎛AI 시대, 미래의 기본값 source
1. AI 앱의 승자는 실제 업무를 끝내는 System of Action이 될 가능성이 높음
2. AI 에이전트는 처리한 업무, 절감한 인건비, 창출한 매출만큼 과금하게 됨. 소프트웨어는 IT 예산을 넘어 노동 예산을 흡수
3. 해자는 데이터와 업무 컨텍스트. 모델은 교체할 수 있지만, 기업의 데이터·권한·업무 흐름을 장악한 플랫폼은 바꿀 수 없음
4. 에이전트가 늘수록 결제, 인증, 보안, 권한 위임, 감사, 데이터 검증 수요도 증가. 승자는 에이전트가 지나가야 하는 톨게이트
5. 회계·세무·보험·법률처럼 인건비 비중이 높고 반복 업무가 많은 기업을 인수해 AI로 내부 혁신하는 전략도 재평가될 수 있음
6. 디지털 자동화 다음은 제조, 물류, 국방, 가사. 이때는 행동 데이터, 제조 능력, 공급망, 설치·정비 네트워크가 더 강한 해자
7. 투자 전략은 바벨. 지능·자동화·생산성처럼 풍요를 만드는 자산과 스포츠·브랜드·현실 경험·물리 자산처럼 희소성을 사는 것
8. 가장 큰 수익은 미래의 기본값이 될 소수 기업을 가장 오래, 많이 보유한 이들에게 돌아갈 것 | 1 821 |
| 19 | 오픈AI Codex 총괄이 보는 AI의 최종 승부처 (Tibo) source
1. ChatGPT와 Codex의 통합은 코딩 기능을 추가하는 수준이 아니라, 대화·리서치·코딩·도구 사용을 하나의 개인 에이전트로 묶는 작업
2. 기술자와 비기술자가 다른 제품을 쓰는 것이 아니라, 같은 인터페이스가 각 개인의 목적과 숙련도에 맞춰 변하는 방향
3. AI의 최종형태는 사용자의 목표·일상·팀 상황을 지속적으로 이해하고 선제적으로 움직이는 파트너. 음성·시각까지 결합되면 AI는 인간 행동의 자연스러운 연장선으로 스며듦
4. 노트북은 인간의 입력 속도와 작업량에 맞춰 설계된 기기라 에이전트 시대에는 병목
5. AI가 수십 개의 앱과 작업을 동시에 처리하기 시작하면 실행환경은 로컬 PC에서 대규모 자원을 사용하는 클라우드 에이전트로 이동
6. 모델이 10배 이상 빨라지면 병목은 토큰 생성에서 CPU·네트워크·툴 호출·외부 앱 지연으로 이동. 성능 경쟁은 모델부터 실행 도구까지의 전체 스택 최적화 경쟁
7. 에이전트가 많아질수록 인간의 생산성이 늘어나는 것은 아님. 15개 에이전트를 사람이 직접 관리하면 컨텍스트 스위칭이 새로운 병목. 따라서 승자는 인간의 주의력을 대신 배분해주는 서비스
8. AI 시장은 인간과 함께 사고하는 개인 AGI와, 로그 분석·성능 최적화·취약점 패치처럼 복잡한 프로세스를 무인 처리하는 자동화 시스템으로 나뉨
9. 전자는 개인의 맥락이, 후자는 신뢰성과 승인·통제 구조가 핵심 경쟁력
10. 재귀적 자기개선은 인프라에서 먼저 현실화되고 있음. 최신 모델이 추론 스택·커널·제품을 최적화하면서 비용과 속도를 개선하고 있음
✍️AI가 기본적으로 호출할 도구·데이터·권한·실행 인프라에 투자하는 시대 | 1 855 |
| 20 | 코인 불장이 시작되기 전에 기억해둘 것들 source
1. 요즘 OG들이 다시 돌아오고, 새로운 폰지에 ape하는 모습도 보임. 확실히 관심과 거래량이 다시 살아나는 중인데, 이상하게도 코인들의 상단은 예전보다 낮아진 느낌. 이제는 시총 $100M만 찍어도 사람들이 엄청 흥분함
2. 미실현손익은 팔고 법정화폐로 출금하거나 BTC로 되돌려놓기 전까지는 그냥 미실현 숫자일 뿐임. 지난 사이클들에서 봤듯 음악은 언젠가 멈춤
3. 우리 모두 인간이고 탐욕이 있음. 어떤 지갑이 수익 난 걸 보면 자연스럽게 FOMO가 오지만, 친구가 상기시켜준 게 생존자 편향임. 우리는 오른 코인만 봄. 피 흘리며 0으로 간 수천 개의 코인은 안 보임
4. 물론 시장은 willing buyer, willing seller임. 하지만 온체인은 결국 카지노고, 하우스는 카지노를 계속 굴리기 위해 온갖 방법을 씀.
수익 잘 내고 영향력 있는 트레이더에게 자기 플랫폼을 쓰게 하려고 딜을 주고, 리테일이 돌아왔다고 느끼게 만드는 바이럴을 돌리고, 소수 트레이더가 먼저 돈 벌 수 있도록 번들된 코인을 만들고는 너도 할 수 있어를 외침
5. 제발 카지노에서 울지 마셈. 결국 CT/TG/온체인에서 보는 모든 것은 정보이고, 그걸 해석한 건 본인임. 아무도 매수·매도 버튼을 누르라고 강요하지 않았음. FOMO와 도박 충동을 통제할 수 없다면 멈추는 게 맞음. 스스로 rekt 당하지 마셈. 이 업계에서 돈 버는 방법은 트레이딩 말고도 많음
6. 아무런 thesis 없이 코인에 무지성 ape하거나, 단순히 포트가 크거나 승률이 높다는 이유로 남을 카피트레이딩하면 결국 본인 순자산이 녹음. 차라리 새롭고 관심이 붙는 토큰, 실제 revenue가 붙어 있는 토큰에 적절한 사이즈로 들어가는 게 나음.
7. 수익이 복리로 불어나듯 손실도 빠르게 복리화됨. 계속 이기다 보면 뭐든 이길 수 있을 것처럼 느껴지는데, 평소 shitcoin 하나에 $5k씩 ape한다면 10개만 틀려도 $50k가 날아감. 어떤 차트는 시총 $1M에서 순식간에 0으로 갈 수도 있음. 이런 손실은 정말 빠르게 누적됨
8. 랜덤 shitcoin 여러 개에 몇 천 달러씩 던져놓고 100x를 기다리는 것보다, 시총이 좀 더 높더라도 확신 있게 큰 사이즈를 실을 수 있는 종목을 찾아 2~5x를 먹는 편이 결국 더 많이 벌 가능성이 높음
9. 크립토가 카지노라면 핫월렛의 돈은 칩임. 칩을 테이블에서 빼는 법을 모르면 결국 파산함. 자산 규모가 커졌다면 상당 부분을 콜드월렛으로 옮겨두는 것도 좋은 방법. 스마트폰에서 몇 초 만에 꺼내 쓸 수 있는 돈보다, 거래하기까지 friction이 있는 돈을 만들어두는 것임
10. 공개 지갑 중 엄청난 수익을 찍고 있는 계정들을 볼 때도 생각해봐야 함. 그 수익 중 얼마나 많은 게 아직 uPnL인가? OTC 없이 그 물량 전체를 시장에 던질 유동성이 실제로 있는가? 그중 얼마나 많은 지갑이 내가 모르는 정보를 가진 내부자나 cabal인가? 또 공개된 지갑 말고 별도 사이드월렛으로 같은 토큰을 사고팔고 있는지는 어떻게 아는가?
11. 일부는 공개 지갑에서는 다이아몬드 홀드를 연출하면서, 사이드월렛에서는 몰래 팔 수도 있음. 맞았다는 걸 증명하고 싶은가, 아니면 돈을 벌고 싶은가? 요즘 젊은 트레이더들은 남들에게 보여주거나 수익을 자랑하는 데 지나치게 집착하는 것 같음. 즉, PnL을 최적화하는 게 아니라 내 예측이 맞았음을 최적화함.
12. 트레이드의 종류를 구분할 줄 알아야 함. 어떤 코인은 그 섹터의 TRADE/ATTENTION을 대표해서 오르는 것이고, 어떤 코인은 실제 펀더멘털과 좋은 제품 때문에 오르는 것임. 둘은 완전히 다른 트레이드임
13. 언젠가는 한 번의 트레이드로 큰 돈을 벌고 엄청난 도파민과 행복감을 느끼는 순간이 옴. 그러면 화면 속 숫자에 무감각해지기 시작하는데, 이게 굉장히 위험함. 그 돈을 가볍게 대하기 시작하는 순간이기 때문. 큰 승리 직후에는 잠깐 쉬고 현실로 나가서, 이 마법의 인터넷 머니 카지노 밖에서는 돈 벌기가 얼마나 어려운지 다시 체감하는 걸 추천함
13. 지금처럼 해킹과 피싱 링크가 판치는 시대에 핫월렛이나 이메일 연동 지갑에 큰 돈을 넣어두는 건 안전하지 않음. 신원이 공개된 계정으로 트레이딩하고 있고, 큰 수익을 냈으며, 치안이 좋지 않은 국가에 살고 있다면 현실 세계의 신변 안전에도 신경 써야 함
14. 불장의 후반부로 갈수록 수익을 항상 BTC로 다시 로테이션할 것. 그래도 risk-on 상태를 유지하고 싶다면 BTC, 아니면 최소한 USDT로 옮겨서 수익을 실현하는 게 좋음 | 17 572 |
