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크립토 번역공장

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6~7월 로빈후드 체인 복기 6월 중순부터 로빈후드 공식 테스트넷을 지켜보면서 정말 많은 우여곡절이 있었음. 당시 Popdev를 통해 공식 RPC를 확보했고, 아직 대중에게 제대로 알려지기 전부터 로빈후드 체인에서 만들어지는 밈들을 조사하고 매매하기 시작함. 초기에는 Democratize, CashCat, Marian을 비롯해서 여러 종목을 매수했고, 각각의 내러티브와 관련 인물들을 조사함. 또한 로빈후드와 트럼프 사이에 정치적,사업적으로 어떤 연결고리가 있는지, 로빈후드가 앞으로 체인을 어떤 방향으로 확장할 가능성이 있는지 등 여러 가지 내러티브를 함께 살펴봤음. 시간이 지나면서 각 커뮤니티의 성장 속도와 내러티브의 확장성을 비교했고, 그중에서도 CashCat의 서사가 가장 강하다고 판단함. 커뮤니티가 형성되는 속도와 내러티브가 퍼지는 범위, 그리고 로빈후드와 연결되는 상징성을 보면서 CashCat의 비중을 점차 늘렸고, 최종적으로 약 1.7%의 물량을 보유하게 됐음. 메인넷이 오픈된 이후 시가총액이 약 10M에서 2M까지 하락하는 동안에도 계속 사고팔면서 대략 4개지갑으로 1.5~1.7%의 물량을 유지했던 것 같음. 당시에는 추가적인 트리거가 나오지 않는다면 10M~20M 부근에서 물량을 정리해야 할 수도 있다고 생각했지만, 최대한 기다려보기로 함. 그러던 중 로빈후드 CEO가 CashCat을 팔로우했고, 이후 주변 관계자들까지 차례로 팔로우하기 시작하면서 본격적인 로빈후드 체인 시즌이 시작됨. 시가총액 약 100M부터 천천히 익절하기 시작했고, 220M 부근에서는 약 0.45%의 물량만 남기고 대부분 익절한 상태였음. 이후 예상하지 못했던 새로운 변수가 발생함. Noxa의 홈페이지가 갑자기 폐쇄됐음. 처음에는 단순한 점검이나 일시적인 문제라고 생각했지만, 기대와 다르게 Noxa는 사실상 기존 운영을 종료하고 아카이브 형태로 운영하겠다고 발표함. 또한 기존에 플랫폼이 가져가던 수수료 비중을 포기하고, 크리에이터에게 수수료의 100%를 지급하겠다고 밝힘. 표면적으로만 보면 크리에이터에게 더 많은 수익이 돌아가는 긍정적인 변화라고 볼 수도 있었음. 하지만 개인적으로는 이것을 호재로 판단하지 못했음. 상당한 규모의 수수료가 발생하던 플랫폼이 갑자기 아카이브 운영으로 전환했고, 수수료 구조 역시 운영자가 언제든 수정할 수 있다는 사실이 드러났음. 여기에 홈페이지 폐쇄와 운영 중단 과정에 대한 충분한 설명도 나오지 않았음. 결국 문제는 단순히 수수료를 누구에게 얼마나 지급하느냐가 아니었다고 생각함. 개인적으로는 Noxa의 대응 과정에서 그동안 플랫폼을 믿을 수 있었던 근거와 운영에 대한 신뢰가 크게 훼손됐다고 판단함. 나는 매매에서 예상하지 못한 변수가 발생하고, 그 상황을 이해할 수 없을 때는 우선 리스크를 줄이는 편임. 그 판단에 따라 남아 있던 CashCat 물량 역시 시가총액 약 170M~180M 구간에서 전부 정리함. 이후 4663, TERENCE를 포함한 Noxa 관련 포지션들도 모두 정리함. 특히 4663의 핵심 내러티브 중 하나는 Noxa의 개발자가 직접 만들었다는 점과, Noxa 측에서 지속적으로 홍보해왔다는 점이었음. 하지만 Noxa가 플랫폼 운영을 사실상 종료한 상황에서, 해당 서사가 앞으로도 정상적으로 이어질 가능성은 낮다고 판단함. 그래서 Noxa와 관련된 모든 포지션을 종료함. 일부에서는 내가 4663을 고점에서 매도했다고 이야기하지만, 실제로는 시가총액 약 2.5M~3M 구간에서 정리함. 가격이 더 오를 가능성보다 내러티브가 훼손된 리스크가 더 크다고 봤기 때문임. 이후 로빈후드 체인을 다시 살펴보면서, 아무리 봐도 로빈후드 CEO와 주요 인물들의 관심이 밈보다는 RWA, 채권, 토큰화 주식 쪽으로 이동하고 있다고 판단함. 그래서 현재는 해당 내러티브와 관련된 종목들에만 소액으로 지뢰를 깔아놓고 지켜보는 상황임. 그래서 전체적인수익은 CashCat 총 수익 약 2M~2.1M 달러 나머지 종목 수익 약 50K~100K 달러 (4663,530a,여러등등등) 이번 로빈후드 체인 매매에서 가장 크게 느낀 점은 단순히 남들보다 먼저 매수하는 것보다, 내러티브를 깊게 이해하고 기다리는 것이 훨씬 중요하다는 점이었음. 동시에 아무리 좋은 종목과 강한 커뮤니티를 발견하더라도, 그 기반이 되는 플랫폼과 인프라에 대한 신뢰가 무너지면 기존의 판단을 전부 다시 검토해야 한다는 점도 느낌. 또한 상황이 바뀌면 판단도 바뀌어야 함. 이해할 수 없는 변수가 발생했을 때는 희망적인 해석을 이어가기보다 리스크를 먼저 줄이는 것이 맞다고 다시한번느끼는 경험이였음. —————————————————————- 아마 월요일에 여행을가고나면 당분간 매매를 못할것같은데 그전까지는 base에서 잠깐 매매를할듯함.

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분명 내가 총대 잡을 땐 근본 소리 듣고 민심도 좋았는데 어떻게 이렇게까지 말아먹을 수 있는지 모르겠음... 리드 할 때도 기안 올려도 아무것도 승인을 안해줌.... 돈 안쓴다고.. 그냥 트위터에 하루에 글 3개 주에 15개 쓰라하고 (쓸것도 없는데 씁).... 원래 올해 했던 아노마런이 작년 6월 노블런으로 기획한거였는데 그것도 승인 안나가지고 결국 1년 지나 아노마에게 돌아간거. 그러다 올 초 각 지역 리드들 싹 다 해고하고.. 도대체 노블은 뭘 하려고 한걸까
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노블 USDC 받아주던 Coinbase도 Noble USDC 지원 종료 곧 노블도 유지보수모드로 전환 한다는 트위터글 올라올듯..
노블 USDC 받아주던 Coinbase도 Noble USDC 지원 종료 곧 노블도 유지보수모드로 전환 한다는 트위터글 올라올듯..
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AMA 먼저 켜놨습니다 https://x.com/i/broadcasts/1pKdRRwgOXLJW
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크립토에 아직 빌딩 할 것이 남아 있는가? - 윈터뮤트 리서치 크립토는 이제 10년이 넘었다. L1이 출시됐고, L2가 뒤따랐으며, DeFi는 성숙했고, 스테이블코인은 인프라가 됐다. 거래소, 대출, 무기한 선물, 예측 시장
크립토에 아직 빌딩 할 것이 남아 있는가? - 윈터뮤트 리서치 크립토는 이제 10년이 넘었다. L1이 출시됐고, L2가 뒤따랐으며, DeFi는 성숙했고, 스테이블코인은 인프라가 됐다. 거래소, 대출, 무기한 선물, 예측 시장까지, 모든 카테고리가 포화 상태로 보이고, 모든 뻔한 아이디어는 이미 만들어진 것처럼 보인다. 그렇다면, 아직 빌딩할 것이 남아 있는가? 많은 빌더들이 여기서 포기한다. 그들은 틀렸다. 답이 '아니오'여서가 아니라, 질문 자체가 틀렸기 때문이다. -이제 질문은 "크립토가 뭘 할 수 있나"가 아니라 "세상이 크립토를 왜 필요로 하나"로 가야한다 -그리고 그 답은 머신 이코노미에 있다. -경제 주체가 된 기계 -도구는 지시를 기다리지만, 주체는 스스로 판단하고 거래한다 -에이전트가 항공권 예약→가격 협상→결제→환불까지 사람 개입 없이 처리한다 -창고 로봇이 작업 수주, 배터리 충전, 컴퓨팅 비용 지불, 수익 송금까지 자체 수행한다 -기존 금융 인프라는 '상대방이 인간'이라는 가정 위에 설계되었지만, 자율 행위자 등장으로 붕괴하게 된다. -왜 지금인가? (3가지 전환) -모델이 '응답'을 넘어 '행동'할 만큼 좋아졌고, 무인 운영이 가능할 만큼 저렴해짐 -개방형 표준 성숙: 스테이블코인 정산 레일 + x402, MPP, AP2 등 에이전트 결제 프로토콜 -에이전트의 연속 작동 가능 → 자동화의 경제학 자체가 변화 -크립토의 새로운 포지션 -다음 물결은 크립토 vs AI가 아니라 크립토 + AI, 크립토 + 로보틱스의 스태킹이 될 공산이 높다 -기존 레일 = 인간의 책임 중심 -크립토 레일 = 감사 가능한 코드, 온체인 기록, 네트워크 강제 규칙 -행위자가 기계라면 크립토 레일이 오히려 더 적합하다: 개방적, 프로그래밍 가능, 무허가, 초 단위 정산이 가능하기 때문 -코인베이스·로빈후드·바이낸스 모두 최근 에이전트 트레이딩 인프라 출시한 바 있다 (로빈후드는 전용 블록체인까지) -아직 남은 과제 -보안: 2026년 5월 모스 부호 프롬프트 인젝션으로 에이전트 지갑에서 약 $150K~200K 유출 사례 -책임: AI 관여 시스템 실패 시 책임 소재 미해결 — Moonwell $1.78M 부실 사태에서 검토 체인 전부 실패 -기회가 있는 3대 영역 -에이전트 이코노미 레이어: 승인·에이전트 신원·레일 간 라우팅. 이는 결제 수수료가 아닌 리스크 감소에 과금하는 모델이다 -피지컬 AI: 로봇에게 없는 건 손이 아니라 지갑이다. 창고·물류·리테일 백오피스 등 경제성 입증된 환경 주목할만 하다 -기계 주도 발견: 실험실 자동화, 가설-결과 루프를 닫는 소프트웨어, 퀀텀은 와일드카드 원문
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광복절에 이런 비슷한거 하려했는데 선수를 치시면 어떡해요
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7
코빗 마케팅팀 아노마런 인상깊게 봤나보네
코빗 마케팅팀 아노마런 인상깊게 봤나보네
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아노마 이거 코스피에 상장되어있었으면, 이번 애국메타에 10배 가는건데....
아노마 이거 코스피에 상장되어있었으면, 이번 애국메타에 10배 가는건데....
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여기에 날 껴버리면 이런 느낌밖에 안난다고......
여기에 날 껴버리면 이런 느낌밖에 안난다고......
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물론 여기 채널 말고 다른 좋은 채널들도 많습니다 봉찬형님이나 험블맨님 세이예스님 도리이언님 비폭스님 돈타쿠님 같은 코인 채널도 많고요 그리고 뭐 선진짱님같은 분도 계시고요
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7개월 전, 나는 크립토를 그만뒀다. 거의 10년을 꼬박 이 업계에 있었다. 그리고 내가 하고 있던 게임의 본질을 알아채는 데 이렇게 오래 걸렸다는 게 부끄럽다. 세상에는 두 종류의 게임이 있다. 기억이 있는 게임과 기억이
7개월 전, 나는 크립토를 그만뒀다. 거의 10년을 꼬박 이 업계에 있었다. 그리고 내가 하고 있던 게임의 본질을 알아채는 데 이렇게 오래 걸렸다는 게 부끄럽다. 세상에는 두 종류의 게임이 있다. 기억이 있는 게임과 기억이 없는 게임. 기억이 있는 게임에서는 어제 한 일이 오늘을 더 쉽게 만든다. 기억이 없는 게임에서는 매일이 원점에서 시작한다. 크립토는 기억이 없는 게임이다. 내가 이 사실을 아는 이유는, 그것을 측정하는 게 내 일이었기 때문이다. 나는 지난 약세장 바닥에서 팔로워 0명으로 이 계정을 시작해 2년도 안 돼 10만 이상으로 키웠다. 교육용 글들과 꽤 많은 스캠 조사 글을 썼고, 약 1억 5천만 명이 읽었다. 일반적인 기준으로 보면 성공했다. 돈도 좋았고, 다른 방법으로는 절대 만들 수 없었을 인맥도 생겼다. 하지만 스캠을 조사하다 보면 한번 알면 되돌릴 수 없는 것을 배우게 된다. 스캐머를 폭로해도 아무 효과가 없다. 전혀. 내가 폭로한 사람들은 몇 달 뒤 새 이름과 더 큰 스캠으로 돌아왔다. 모든 시장은 기억한다. 주식은 엔론을 기억하고, 은행은 2008년을 기억한다. 크립토는 예외다. 모든 것을 잊는다. 크립토는 관심으로 굴러가고, 관심은 매일 아침 리셋된다. 스캐머들도 크립토를 팔고 있었다. 인플루언서들도 크립토를 팔고 있었다. 나 또한 팔고 있었다. 기억이 없는 게임이란 그런 것이다. 크립토에서 당신에게 일어나는 어떤 나쁜 일도 영구적이지 않고, 거기서 당신이 쌓아 올리는 어떤 좋은 것도 영구적이지 않다. 크립토가 만들어내는 것 대부분이 쓰레기인 이유가 그것이다. (물론 몇 가지 예외는 있다.) 그래서 12월에 나는 이미 계약된 억대 금액의 홍보 건들을 취소하고, 회사를 정리하고, 떠났다. (r3ach 팀은 불평 한마디 없이 모든 딜을 풀어줬다. 기억이 없는 시장에서, 이것만큼은 기억되길 바란다. 최고의 사람들이다.) 사람들은 내가 한 달이면 돌아올 거라 생각했다. 대신 나는 지난 반년을 앱을 만드는 데 썼다. 아직 무엇인지는 말하지 않겠다. 크립토가 아니라는 것만 빼고. 토큰도 없다. 평범한 사람들의 삶을 개선하는 프로덕트이고, 내가 만든 것 중 최고의 작품이다. 드디어, 기억이 있는 게임이다. 이 글을 올리는 이유는 채용 때문이다. 그리고 그 자리를 CT에서 채우고 싶다. CT는 노동 시장에서 자격증을 제거하면 나오는 결과물이다. 올라오는 사람들은 오직 결과물 말고는 내세울 게 없는 사람들이다. 그게 바로 내가 원하는 사람들이다. 우선 두 자리다. 크리에이터 매니저와 크리에이티브 전략가. 파트타임, 원격, 익명도 괜찮고, 보수는 제대로 준다. 자세한 채용 공고는 다음 게시물에. DM 열려 있다. 사랑을 담아, Pix. 출처
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캐시캣 등 배출한 NOXA 150억 빨고 사업 종료 가격은 그냥 지옥가버림 인도 데브한테 외주 맡기고 이곳저곳 체인 옮기면서 후다닥 런칭하며 다녔는데 갑자기 간택돼서 일확천금 얻었는데 팀끼리 내분이 생긴건지 수수료는 0%로
캐시캣 등 배출한 NOXA 150억 빨고 사업 종료 가격은 그냥 지옥가버림 인도 데브한테 외주 맡기고 이곳저곳 체인 옮기면서 후다닥 런칭하며 다녔는데 갑자기 간택돼서 일확천금 얻었는데 팀끼리 내분이 생긴건지 수수료는 0%로 전환 본토큰 존재하고 흥한 체인 내에서 괜찮은 입지 가지고있었고 팀이 통수만 안치면 나름 괜찮은 플레이라고 생각했는데 엔딩이 매우 아쉽네요. 자연해재 다이 https://x.com/Noxa_Fi/status/2077054908944076825
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우리가 운전을 하다보면 종종 공사를 하거나 다른 이유로 도로가 막힌 경우가 있습니다. 그런 상황에서 보통 우리가 내가 선택한 길에 대한 후회를 하나요? 아닙니다. 운이 없었다고 표현합니다. 최근 흐름에 대해서 다시 시간을 롤백해도 다들 같은 선택을 하지 않았을까요? 더 영민하고 민첩한 분들은 이미 나은 선택을 했을거지만, 엉덩이가 무거운 분들은 같은 선택을 하셨을겁니다. 길거리에 떨어져 있는 가시를 주워 자신의 가슴에 박지는 마세요. 이런 분위기에서는 무분별한 비교와 비판이 판을 칩니다. 탐욕으로 생긴 수급 불균형에 여러분의 노력을 평가절하 하지 마세요. 비정상적인 현상은 흐르면 정상으로 돌아오지 않을까요? 구독자님들의 노력과 공부 시간에 대해 한번 더 점검 하시고 그 선택이 개화하기를 바랍니다. 타인의 불행이 내 행복이 될 수는 없습니다🙇‍♂️ 좋은 저녁 되세요🫡
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Jito 에서도 트레이딩 플랫폼을 내나 봅니다. 현재 웨잇리스트를 받고있네요. #KOL 아직 퍼블릭 오픈 전이라 자세한 내용은 없는데, 솔라나쪽으로 해서 셀프 커스터디 트레이딩 플랫폼을 만들려고 하나봐요. 요즘 토큰을 내기
Jito 에서도 트레이딩 플랫폼을 내나 봅니다. 현재 웨잇리스트를 받고있네요. #KOL 아직 퍼블릭 오픈 전이라 자세한 내용은 없는데, 솔라나쪽으로 해서 셀프 커스터디 트레이딩 플랫폼을 만들려고 하나봐요. 요즘 토큰을 내기 전 펍덱이나 트레이딩 플랫폼들이 통수를 치는 경우의 수가 많아지고 있어서... 차라리 이런 이미 토큰이 나와있는 친구들을 사용하고 토큰을 받는 방식이 상방이 기막히게 높지는 않더라도 하방을 막아주는 안전빵으로 다시 조명받고 있지 않나 싶네요. 한국 커뮤니티도 굉장히 최근에 오픈한 듯 하고, 요즘 가장 핫한 인물인 안셈도 관심을 갖고 있는 듯 보이니 웨잇리스트 정도 등록해서 나쁠건 없지 않을까 싶어요. 그리고 한국 커뮤니티가 생기면 국룰인 이벤트 같은걸 기대해봗 좋지 않을까 기대해봅니다. 웨잇리스트 등록하러 가기 JTX 한국 커뮤니티 JTX 홈페이지
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정직한 노동으로 쌀먹하는 방법 - KGeN AI 태스크 #KOL KGeN에 새로운 퀘스트가 올라왔습니다. 한국어로 대본을 읽어 머신러닝에 도움이 되어라 이건데요. 남미에서는 부지런히 하는 사람들이 좀 된다고 하는데 한국에서도
정직한 노동으로 쌀먹하는 방법 - KGeN AI 태스크 #KOL KGeN에 새로운 퀘스트가 올라왔습니다. 한국어로 대본을 읽어 머신러닝에 도움이 되어라 이건데요. 남미에서는 부지런히 하는 사람들이 좀 된다고 하는데 한국에서도 쌀먹기회가 열려서 노느니 장독깬다고 소소한 용돈이라도 벌어보실 분들은 한번 해보셔도 좋겠습니다. 참여하면 최대 $3를 96시간 안에 케이젠 지갑으로 준다고 하니.. 한 10분에 4500원정도? 참여 방법이 진짜 쉬우니 한번 해보시는 것도 좋겠습니다. 👉 참여하러 가기
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역(逆) 정보 역설 지능의 시대에, 기업은 핵심 IP를 어떻게 보호해야 하는가? 노벨 경제학상 수상자 케네스 애로우는 정보 시장의 유명한 역설을 이렇게 설명했다. "정보의 가치는 구매자가 그 정보를 얻기 전까지는 알 수 없지
역(逆) 정보 역설 지능의 시대에, 기업은 핵심 IP를 어떻게 보호해야 하는가? 노벨 경제학상 수상자 케네스 애로우는 정보 시장의 유명한 역설을 이렇게 설명했다. "정보의 가치는 구매자가 그 정보를 얻기 전까지는 알 수 없지만, 알게 되는 순간 사실상 공짜로 획득한 것이 된다." 애로우의 '정보 역설'에서는 판매자가 정보를 팔기 위해 그 지식을 거저 내줄 위험을 감수한다. AI는 정반대의 문제를 만든다. AI 시대에는 구매자가 자신이 산 것을 사용하기 위해 지식을 내줄 위험을 감수한다. 본질적으로 지능에 두 번 대가를 지불하는 것이다. 한 번은 돈으로, 또 한 번은 그보다 훨씬 더 가치 있는 것으로. 그 지능을 유용하게 만들기 위해 공개해야 하는 독점적 지식 말이다. 모델이 더 잘 작동하기를 원할수록, 더 많은 지식을 먹여야 한다! 시간이 지날수록 정보 비대칭은 점점 더 기울어진다. 판매자는 당신이 구매한 것을 사용할수록 당신에 대해 점점 더 많이 알게 되지만, 당신은 판매자가 그 대가로 무엇을 배우고 있는지 거의 알지 못한다. 이것이 내가 말하는 '역 정보 역설'이다. 특허는 애로우 역설의 한 측면을 해결한다. 발명가가 아이디어를 그냥 내주지 않고도 공개할 수 있게 해준다. 역 정보 역설에도 그에 상응하는 장치가 필요하다. 이것은 단순한 데이터 보호 이상을 요구한다. 모델은 '배기가스(exhaust)'에서 학습한다. 사람들이 작성하는 프롬프트, 에이전트가 사용하는 도구, 그리고 특히 모델이 틀렸을 때 사람들이 하는 수정 작업들. 모든 수정은 조직의 노하우로 정제된다. 경쟁자가 결코 돈으로 살 수 없는 종류의 지식이면서, 거의 감지할 수 없게 새어 나가는 종류의 지식이다. 트레이스 하나하나, 수정 하나하나, 평가 하나하나를 통해. 지능을 소비하는 과정에서, 당신은 지능을 창조하고 있다. 그리고 당신이 창조한 것은 당신의 것이어야 한다. 이것은 하이에크가 말한 의미에서의 '당신만의 특수한 지능'이다. 다른 누구도 가질 수 없는 시간, 장소, 상황에 대한 지식. 그것은 당신이 무엇을 생각하고, 무엇을 중시하며, 성공을 어떻게 측정하는지 알고 있다. 모델 제공자들이 공공 데이터로 모델을 훈련할 수 있는 공정 이용 권리에서 위대한 혁신이 나오는 것은 필요한 일이지만, 정작 그들이 뒤돌아서서는 증류에 제한적인 약관을 부과하고, 고객의 사용 및 상호작용 데이터로부터 학습할 권리를 유보하는 현 상황은 아이러니하다. 학습이 한 방향으로만 흐른다면, 경제적 가치는 지식의 창조자가 아니라 학습 인프라의 소유자에게 수렴한다. 따라서 모든 기업이 자신의 학습 루프를 통제할 수 있도록 학습 인프라를 분산시키는 것이 필수적이다. 알렉스 카프가 말했듯, "기술 고객들이 원하는 것은 자신의 컴퓨팅, 자신의 모델, 자신의 데이터 스택, 그리고 자신의 알파에 대한 통제권이다. 그들은 생산 수단을 자신이 소유하고 있으며, 그것이 다른 누군가에게 이전되지 않는다는 것을 확인하고 싶어 한다." 현재의 체제는 정확히 카프와 기업들이 두려워하는 그 이전을 수행하고 있다. 그래서 기업에게는 인적 자본과 토큰 자본이 복리로 쌓일 수 있는 진짜 신뢰 경계(trust boundary)가 필요하다. 조직의 데이터, 트레이스, 평가, 조정된 가중치, 메모리가 함께 축적되고 개선되는 곳. 그리고 동의 없이는 그 무엇도, 심지어 지능의 배기가스조차 넘어갈 수 없는 단단한 경계. 기업들은 모델 출력물을 자신의 모델을 파인튜닝하거나 훈련하는 데 사용할 권리를 요구하게 될 것이다. 나는 이것을 모든 기업이 자신의 기업 책임 의무에 맞게 모델을 정렬할 권리라고 생각한다. 클라우드 시대에 기업은 데이터를 축적했다. AI 시대에 기업은 학습을 축적한다. 신뢰 경계도 그에 맞게 진화해야 한다. 정보를 보호하는 것에서, 조직이 학습하고 적응하고 지능을 복리로 쌓아가는 메커니즘을 보호하는 것으로. 이를 위해 모든 기업이 해야 할 몇 가지가 있다. -통제(Control): 자체적인 프라이빗 평가를 만들어라. 평가는 조직 내부에서'좋은 것'이 무엇인지를 정의하기 때문이다. 또한 조직의 메모리, 트레이스, 피드백, 의사결정, 조직적 맥락에 대한 소유권과, 자신의 작업과 쿼리에서 나온 모델 출력물을 사용할 수 있는 권리를 유지하라. -역량(Capability): 테넌트 경계 안에 모델을 훈련하거나 튜닝할 수 있는 자체 학습 환경을 구축하라. 회사의 지식을 노출하지 않으면서 모델이 실제 워크플로를 상대로 학습하는 환경이다. -선택권(Choice): 오케스트레이션 계층이 특정 모델 하나에 종속되지 않도록 하라. 스스로에게 물어보라. 지금 사용 중인 모델 하나가 사라져도, 다른 모델들로 평가 기준에 맞춰 운영하고 최적화할 능력이 남아 있는가? 특정 '제너럴리스트' 모델이 사라져도 회사의 '베테랑' 역량은 당신에게 남아 있는가? -비용(Cost): 오케스트레이션 계층을 분리하면, 품질을 희생하지 않으면서 컨텍스트, 모델, 작업을 가장 효율적이고 비용 효과적인 방식으로 결합할 수 있다. -복리(Compound): 이 네 가지를 하나로 모으면 자신만의 지속적 학습 루프(즉, 언덕을 오르는 기계)가 만들어지고, AI 투자가 회사의 가치를 복리로 불려줄 것이다. 다시 말해, 기업은 자신을 고유하게 만드는 지식을 내주지 않고도 모델을 사용할 수 있어야 한다. 그것이 우리가 직면해야 할 역 정보 역설이다. 출처
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