tradexyz 의 미결제 약정은 현재 Aster를 제치고 2위를 차지하고 있으며 Lighter의 3.18배입니다.

근데 이거 토큰 내는거 맞아요?

https://x.com/hyperliquidnews/status/2039782634323063008?s=46

오늘 밋업을 열어주시는 AI Masters 채널의 글을 통해 이벤트? 인 줄 알았던 내용의 진상을 확인했습니다

OpenClaw 와 같은 서드파티 프로그램에 OAuth 를 이용해 로그인 하는 것을 막겠다

라는 anthropic 의 입장 때문에 나온 것 같은데...

사실 이번 사건의 진상은 얼마 전 있었던 Claude Code 코드 유출이 원인이라고 생각됩니다

팀원들만 사용 가능한 툴들을 숨겨놓았고, 아직 공개하지 않은 기능들이 사실 코드로는 구현이 완료되어 있었다

정말 많은 사람들이 충격을 먹었던 사건이었죠

이를 접한 개발자들은 이러한 기능들을 활성화시키는 방법을 깃허브에 공유했고, 앤트로픽은 DMCA 조항을 이용해서 claude code 와 관련이 있는 시스템들은 깃허브에서 강제로 내리도록 요청했습니다

클코가 외부 PR을 안받는다는 것을 몰라 예전에 개인용으로 포크떠놨던 제 레포도 이 때 강제로 사라졌습니다

사진은 그 때 받은 이메일이네요

각설하고, 왜 이런 것들이 문제인지 설명해보려고 합니다

이 과정에서 가장 활발하게 움직였던 그룹은, 한국인들이었습니다

DMCA 조항에 걸리지 않도록, "클린-룸 리펙토링" 을 활용해서 클로드코드의 모든 시스템을 rust 로 리펙토링 및 재구성해서 레포지토리로 만들어버린 것이죠

전세계의 수많은 개발자들의 시선은 이곳에 집중되었고, openclaw보다도 빠른 속도로 stars 가 차오르는 기염을 토했습니다

물론, 리팩토링 과정에서 훅이나 에이전트와 같은 핵심 기능들은 완벽하게 구현하지 못했지만, claude code 의 핵심 기능들을 완벽하게 따라 만든, DMCA에 걸리지 않는 새로운 오픈소스 툴이 등장한 것이죠

Claude OAuth 로그인이 가능하도록 말이죠

아마 이 부분이 문제였지 않았을까요?

openclaw 정도로는 이렇게 강경하게 막지 않았는데 갑자기, 그것도 지금 이 시점에 대응 하는 이유는 이것 뿐이라고 보여지네요

—-

제가 PR을 했던 OMC의 개발자인 예찬님과, 예전 해커톤과 구글 I/O에서 만나뵀던 instructkr 의 운영자이신 Sigrid 님이 있어서 개인적으로 정말 재밌게 본 사건이었네요

claw-code 레포지토리
Oh-My-ClaudeCode 레포지토리
instructkr discord (한국 오픈소스 LLM 커뮤니티)

클로드 사용자분들 홈페이지 들어가시면 본인 구독요금만큼 사용량 더 줌

뭐 런칭기념 혜택이라네요

https://claude.ai/settings/usage

📢 에어드랍 자동 신청 도구 오픈

텔레그램에서 올라오는 에어드랍 이벤트를
AI가 자동 수집하고, Claude Code로 신청까지 자동화해주는 도구입니다.

🔍 뭘 해주나요?
• 텔레그램 채널 에어드랍 이벤트 실시간 수집
• 트위터 팔로우/좋아요/RT 자동 수행
• 디스코드 입장
• 구글폼 자동 입력 (제출 전 본인 확인)

⚡ 사용법
1. Claude Code 설치
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
2. Chrome 확장 "Claude Code with Chrome" 설치 → Enable MCP
3. Chrome에서 트위터 + 구글 로그인
4. 아래 파일 다운로드 후 Claude Code에서 "INSTRUCTION.md 읽고 실행해" 입력


📡 이벤트 목록 API (인증 불필요)
https://airdrop-tracker-eced.onrender.com/docs

🔒 보안
• API 키/회원가입 필요 없음
• 개인정보는 본인 PC에만 저장 (서버 전송 X)
• 구글폼 제출 전 반드시 본인 확인

💡 사용 흐름
INSTRUCTION.md를 붙여넣으면 Claude가 알아서:
→ 이벤트 목록 조회
→ 원문 분석해서 필요한 액션 파악
→ 트위터/디스코드 자동 수행
→ 구글폼 자동 입력 + 제출 전 확인

자동화 불가한 건(인용 RT 등) 안내해주고 기다려줍니다.

❓ 질문은 DM 주세요!

### 예산 삭감 및 폐지 항목 리스트


트럼프가 전쟁에 들어가는 돈을 마련하기 위해 주장하는 예산삭감 목록

1.  5억 1,000만 달러 - 농민 지원금 및 농업 연구
2.  8,200만 달러 - 농촌 소상공인 대출 (완전 폐지)
3.  6,100만 달러 - 농민 및 푸드 마켓 지원 (완전 폐지)
4.  2억 4,000만 달러 - 해외 아동을 위한 학교 급식 및 식생활 교육 (완전 폐지)
5.  8억 5,900만 달러 - 지역사회 건설 보조금
6.  4,700만 달러 - 소수 민족 소유 기업 지원 (완전 폐지)
7.  4억 4,900만 달러 - 지역사회 경제 개발 보조금
8.  16억 달러 - 기상 예보, 어업 및 해안 보호 (NOAA)
9.  8억 8,300만 달러 - 과학 연구 및 기술 표준
10. 1억 5,000만 달러 - 미국 수출 및 무역 지원
11. 22억 달러 - 광대역 및 인터넷 접속 프로그램
12. 85억 달러 - 공립학교 기금
13. 15억 달러 - 직업 훈련 및 성인 교육 (완전 폐지)
14. 27억 달러 - 대학 입학 및 고등 교육 지원
15. 152억 달러 - 도로, 교량 및 인프라 프로젝트
16. 11억 달러 - 가정 에너지 효율 및 청정 에너지 프로그램 (완전 폐지)
17. 11억 달러 - 과학 연구 기금
18. 3억 8,800만 달러 - 환경 정화 프로그램
19. 1억 5,000만 달러 - 첨단 청정 에너지 연구
20. 40억 달러 - 저소득층 가구 냉난방비 지원 (완전 폐지)
21. 7억 6,800만 달러 - 난민 재정착 지원
22. 8억 1,900만 달러 - 이주 아동 보호 및 수용 시설
23. 7억 7,300만 달러 - 지역 빈곤 퇴치 프로그램 (완전 폐지)
24. 50억 달러 - 공중보건 프로그램, 정신 건강 서비스 및 질병 예방
25. 50억 달러 - 의료 연구 (NIH)
26. 1억 2,900만 달러 - 의료 품질 및 안전 연구
27. 3억 5,500만 달러 - 비상사태 대비 및 재난 대응
28. 13억 달러 - FEMA(연방재난관리청) 지역사회 재난 보조금
29. 7억 700만 달러 - 주요 인프라 사이버 보안 강화
30. 5,200만 달러 - 공항 및 교통 보안
31. 4,000만 달러 - 화학 및 생물 무기 위협 방어
32. 5,300만 달러 - 국토 안보 운영 기금
33. 33억 달러 - 지역 소외 계층을 위한 지역 개발 블록 보조금 (완전 폐지)
34. 13억 달러 - 저렴한 주택 건설 보조금 (완전 폐지)
35. 3억 9,300만 달러 - 노숙자 감소 프로그램
36. 5억 2,900만 달러 - 에이즈(HIV/AIDS) 환자 주거 지원 (완전 폐지)
37. 4억 8,900만 달러 - 원주민 공동체 주거 및 서비스
38. 5,000만 달러 - 지역사회 주택 추가 건설 보조금 (완전 폐지)
39. 6,000만 달러 - 공정 주택 및 차별 금지법 집행
40. 5,800만 달러 - 주택 구매자 및 세입자 상담 서비스 (완전 폐지)
41. 4,500만 달러 - 신재생 에너지 개발 프로그램 (완전 폐지)
42. 17억 달러 - 지역 법 집행 및 공공 안전 보조금
43. 2,000만 달러 - 민권 중재 및 법률 접근 프로그램 (완전 폐지)
44. 16억 달러 - 위기 청소년 직업 훈련 (완전 폐지)
45. 3억 9,500만 달러 - 저소득층 노인 일자리 프로그램 (완전 폐지)
46. 2억 3,400만 달러 - 근로자 안전 및 노동 보호 프로그램
47. 1억 100만 달러 - 동일 임금 집행 및 직장 내 차별 금지법
48. 4,600만 달러 - 아동 노동 및 강제 노동 근절 프로그램
49. 20억 달러 - 국제 인도주의적 지원
50. 12억 달러 - 해외 기아 가구 식량 원조 (완전 폐지)
51. 43억 달러 - 글로벌 보건 및 질병 예방 프로그램
52. 27억 달러 - 유엔(UN) 기금 및 국제 파트너십
53. 6억 4,200만 달러 - 국제 경제 및 재무 프로그램
54. 3억 1,500만 달러 - 해외 민주주의 및 부패 방지 프로그램
55. 4억 8,800만 달러 - 대중교통 프로젝트 보조금
56. 42억 달러 - 전기차 충전 인프라
57. 3억 7,200만 달러 - 농촌 및 소규모 지역 항공 서비스
58. 1억 4,500만 달러 - 지속 가능 및 공정 인프라 보조금
59. 2억 400만 달러 - 소외 지역 대출 및 투자
60. 14억 달러 - IRS(국세청) 납세자 서비스 및 집행
61. 1억 달러 - 대기 오염 모니터링 및 감소 프로그램 (완전 폐지)
62. 10억 달러 - 주 정부 환경 보호를 위한 EPA 보조금
63. 25억 달러 - 깨끗한 식수 및 하수도 인프라 기금
64. 9,000만 달러 - 디젤 오염 감소 보조금 (완전 폐지)
65. 34억 달러 - NASA 우주 및 지구 과학 연구
66. 2억 9,700만 달러 - NASA 기술 혁신 프로그램
67. 11억 달러 - 국제우주정거장(ISS) 운영
68. 1억 4,300만 달러 - STEM(과학·기술·공학·수학) 교육 프로그램
69. 3억 900만 달러 - 소상공인 개발 및 창업 프로그램
70. 1억 7,000만 달러 - 중소기업청(SBA) 운영비
71. 1억 5,500만 달러 - 소상공인 대출

근래 클로드 코드 사용법

- /model 들어가서 effort max로 세팅하기

- ultrathink랑 ultraplan 사용하기

- (codex 구독중이라면) /codex 플러그인으로 commit 전에 코드 레벨에서만 검수해서 수정하기 (ui 수정, 정보 검수 등은 cc에서 해결)

- 1M모델 컨텍스트 꽉 채워쓰지 않기. (20-40% 부근에서 compact를 하거나 handoff 하는편)

- 주기적으로 /insights 기반으로 claude.md 업데이트 체크

Polymarket

"2026년 4월에 시행될 $5M 이상의 스포츠 유동성 지원 프로그램을 발표합니다"

고수형님들은 이거 미리 로직 짜러 가시겠죠?

https://docs.polymarket.com/market-makers/liquidity-rewards?dub_id=sFMe4re1RToxEXNA#april-2026-%E2%80%94-liquidity-incentive-program

https://naver.me/GKImqi2I

신현송 한국은행 총재 후보자 신고 재산 중 절반 이상이 외화 자산인 것으로 나타났습니다.

향후 외환당국 수장으로서 환율이 상승할수록 원화 환산 평가액이 불어나는 자산 포트폴리오를 유지하는 것은 논란의 여지가 있다는 지적이 나옵니다.

특히 신 후보자는 미국 증권사와 자산운용사, 신용조합, 스위스 투자은행, 스페인 은행 등에 총 20억 3천654만 원 상당의 예금을 보유했습니다.

이제 그냥 외국예금만 들어도 흠결잡히나보네. 공직하려면 원화자산만 들고있어야겠네 ㅇㅇ

Nous Research

이번 Hermes Agents 사용해보면서 확실하게 느꼈음

토큰 웬만하면 나오겠다

너무 대체당하기 쉬운 포지션이고 클로드, 오픈클로를 놔두고 이걸 쓸 이유를 못느끼겠음

그렇다면 IPO를 생각해본다?
아직 앤트로픽도 IPO 안했다 줴줴야

Hermes 모델과 Hermes Agents를 쓸이유가없다

파운더가 열심히 발품 팔고 광고가 최근 도는 것을 보아

적당히 지표올리고 TGE할거같음 이게 저의 결론

그래서 100불짜리 구독하고 쓰고있음

투자를 해야 하는 이유

헐리웃 배우 애쉬튼 커처

25년간 헐리웃 배우로 활동해서 벌은 소득 $90M

3년전 OpenAI에 투자해서 현재 예상되는 투자 소득 $1.25B

https://x.com/polymarketmoney/status/2040494000109678631?s=46&t=vu4sMog-NP7d0b2jrf1VvA

AI Masters 밋업 후기

- AI로 얼마벌었다 ~ 이런게 가능하다와 같은 컨텐츠 / 강의가 판치는 중에 실제로 AI를 어떻게 쓰는지 그리고 지금 단계의 현실이 무엇인지 이야기 해보기 좋았던 밋업

- 재미있었던건 참가자의 대부분이 “비개발자” 였던 점. 아마 지금 단계에서 AI가 다이렉트 하기 영향을 직군은 개발자이고 이는 곧 개발자들이 AI를 어떻게 활용해야 하는지 아니면 본인의 일자리를 지킬려면 무엇을 해야 하는지가 좀 더 명확해지고 있는 반면, 비개발 직군은 이 부분이 아직 “불확실성”이 남아 있어서 갈증이 더 있는거 아닐까?

- 발표들의 “공통점”을 생각해보았는데, 결국 자기가 가지고 있는 도메인 안에서 AI 라는 혜자를 극대화 하는 방향으로 접목시키고 계셨고 이떄 가장 좋은 시너지가 나는듯 함. 자치 포모 떄문에 AI로 이것저것 다 해볼려는 실수를 반복할 수 있는데, 그게 아니라 내가 잘 아는 분야에서 어떻게 활용할지, 내가 직면한 문제는 무엇인지, 같은 문제를 겪고 있는 사람들은 누구인지를 기반으로 생각해 나가는게 좋은 듯 하다.’

- 비슷한 고민을 하는 사람들과 이야기 해볼수도 있는 기회였는데, 이야기 해봤을때 AI로 돈을 벌고 싶다면 크게

1. 내가 하는 직업의 생산성을 더 끌어올려 남들보다 더 좋은 성과를 내던가
2. 캐쉬 플로우를 만들어낼 수 있는 무언가를 하던가
3. AI가 낮추어준 비용으로 창업을 하던가

요즘 컨탠츠들이 가장 많이 부추기는 건 2번인 것 같은데, 실정은 2번 조차도 쉽지 않은게 현실. 누군가 어떤 카테고리에서 돈을 번다는건 어디까지나 "비효율성"에 기반한 이야기임.

즉 누군가는 모르는 이야기를 내가 알고 있거나, 네트워크가 있거나 등. 그래서 흔히 컨텐츠에서 말하는 "AI로 이렇게 하면 캐쉬 플로우를 만들 수 있어요"는 단기적으로는 가능할 수 있어도 비효율성이 효율성에 가까워질 수록 어차피 사라짐.

그래서 2/3번이든 내가 잘 아는 분야에서 나만의 방식으로 접근하는게 제일 좋은 것 같음.

- AI Masters 채널도 재미있게 보고 있는데 결국 "유통 채널"을 소유한 사람들에게 축적되는 가치 / 파워가 더욱 더 강해질 것 같다는걸 현실에서 다시 한번 체감. 텔레그램 말고도 더 채널 확장하신다고 하니, 구독해보시는 것도 추천.

직원 8명, 매출 350억 (obsidian)

노트 메모 앱, 회사 만든지는 6년, 다운로드 누적 500만 회, VC 투자 안 받음, 굳이 투자금 없어도 자체적으로 성장 가능, 성장은 창업자들이 원하는 속도에 따라서 함, 투자 안 받는 이유는 투자자들 압박으로 인해 제품 철학(개인 데이터 소유, 로컬 우선 저장) 등 훼손되는 것 원치 않아서라고 함.

시간이 걸리더라도, 한 명 한 명 소중하게 관계를 맺는 이유는 여기에 있다. 드림팀을 만들어야 한다. 그게 서로에게도(?) 좋다.

https://blog.naver.com/bizucafe/224241859990

이게 노션 버리고 옵시디언 가라 그런게 아니라
노션 슬랙 = (협업)
옵시디언 = (개인용 로컬) 이런 느낌이라 3개 다 써도 무방하니 한번 써보세요

기업들이 AI를 도입함에 따라 IT 서비스가 가장 먼저 축소 대상이 되고 있습니다.

왕관이 콘센트가 되는 순간

요즘 AI 시장을 보면서 이상한 감각을 자주 느낀다. 프런티어 모델은 여전히 강하다. 그런데 그 강함을 바라보는 내 시선은 예전과 다르다. 성능이 떨어져서가 아니다. 그 성능이 앞으로도 충분히 비싼 가격을 받을 수 있을지에 대한 의심이 점점 커지고 있기 때문이다. 지난 몇 년 동안 가장 많은 자본과 GPU를 태워 시대의 문법을 정의해온 소수의 기업, 그러니까 OpenAI와 Anthropic이 상징해온 질서가 생각보다 빨리 흔들릴 수 있다는 상상이다.

그동안 시장은 이 질서를 거의 자연법칙처럼 받아들였다. 가장 앞선 모델이 가장 큰 영향력을 갖고, 그 영향력이 다시 가장 높은 가격과 가장 큰 기업가치로 이어질 것이라는 믿음. 프런티어 모델의 권력은 성능 그 자체만이 아니라, 그 성능이 비싼 가격을 정당화할 수 있다는 확신 위에 세워져 있었다.

그런데 지금 금이 가는 것은 기술보다 그 수익화 방식이다. 가장 어려운 문제에서는 여전히 이들이 앞서 있다. 하지만 많은 사용자가 어느새 최고 성능보다 충분한 성능을 묻기 시작했다. 산업 초기에는 더 나은 제품이 훨씬 비싸도 선택의 여지가 없었다. 보편화의 시대가 오면 질문은 달라진다. 얼마나 뛰어난가보다, 얼마나 싸고 충분한가가 중요해진다.

이 변화는 특히 개발자가 아닌 일반 사용자에게서 먼저 선명해진다. 이메일을 다듬고, 보고서를 요약하고, 일상적인 질문에 답을 얻는 정도라면 세계 최고 수준의 추론 능력은 필수가 아니다. 여기에는 성능만이 아니라 속도도 함께 작동한다. 고급 모델이 더 정교한 답을 낼 수는 있지만, 응답이 느리고 호흡이 길어질수록 일반 사용자에게는 오히려 단점이 된다.

많은 사람에게 중요한 것은 가장 깊은 답이 아니라, 지금 바로 쓸 수 있는 충분히 좋은 답이다. 프런티어 모델이 여전히 왕관을 쓰고 있더라도, 사람들이 매일 왕을 필요로 하지 않는다면 왕관의 가치도 달라진다.

숫자는 이 감각을 더 냉정하게 만든다. LangChain의 Deep Agents 평가에서 Claude Opus 4.6의 정확도는 0.68, GLM-5는 0.64였다. 격차는 남아 있지만 절대적 해자로 읽기에는 좁다. 반면 비용 차이는 훨씬 크다. Opus 4.6은 입력 100만 토큰당 5달러, 출력 25달러다. GLM-5는 0.95달러와 3.15달러, MiniMax M2.7은 0.30달러와 1.20달러 수준이다. LangChain은 하루 1천만 개의 출력 토큰 기준으로 Opus 4.6이 약 250달러, MiniMax M2.7이 약 12달러라고 적었다. 연간으로 환산하면 약 8만7천 달러 차이다. 왕관은 아직 남아 있지만, 시장은 이제 왕관보다 통행료를 계산한다.

더 결정적인 변화는 우위의 쓰임새 자체가 바뀌고 있다는 점이다. 일반 작업에서는 가장 똑똑한 모델보다, 가장 영리하게 모델을 배분하는 라우팅이 중요해지고 있다. 값싼 모델로 처리할 수 있는 요청은 최대한 싸게 보내고, 정말 어려운 요청만 프런티어 모델에 맡기는 구조. 이 구조가 퍼질수록 프런티어 모델은 전체의 기본값이 아니라 고난도 구간의 예외 모델이 된다. 쉬운 요청은 빠져나가고, 어렵고 비싼 요청만 남는다. 결국 가장 비싼 일만 떠안는 구조로 밀려나는 셈이다. 왕좌가 비어가는 것이 아니라, 점점 손해가 큰 자리로 바뀌는 것이다.

그래서 프런티어의 위기는 기술 열세보다 먼저 정당화의 균열에서 찾아온다. OpenAI와 Anthropic의 힘은 단지 모델이 좋아서만 나온 것이 아니다. 최고 수준의 모델은 소수의 거대 연구소만 만들 수 있으므로, 그들은 높은 가격과 높은 기업가치를 누릴 자격이 있다는 믿음에서 나왔다. 균열은 성능표보다 먼저, 그 믿음의 독점이 흔들릴 때 시작된다. 오픈 모델은 왕관을 빼앗지 못했을지 몰라도, 왕관의 가격표를 흔들기 시작했다.

이 점에서 구글이 Gemma 4를 오픈으로 내놓은 장면은 꽤 상징적이다. 토큰 매출에 모든 것이 걸린 프런티어 랩이라면 쉽게 하기 어려운 선택이다. 뒤집어 말하면, 구글은 모델을 풀어도 버틸 수 있는 다른 수익 기반과 유통 지배력을 갖고 있다는 뜻이다. 프런티어 랩이 모델 자체의 통행료에 집착할수록, 구글의 이런 선택은 오히려 여유의 신호처럼 보인다. 누군가는 모델을 팔아야만 버티고, 누군가는 모델을 풀어도 버틴다. 이 차이는 생각보다 깊다.

OpenAI가 보이는 위기의 신호는 선명하다. Sora는 한때 OpenAI가 텍스트를 넘어 영상까지 지배할 수 있다는 야심의 상징이었다. 그러나 최근 사실상 접는 방향으로 움직였고, 그와 연결돼 있던 디즈니 쪽 파트너십 서사도 무산되는 흐름이 나타났다. 시장은 여기서 한 가지 명제를 다시 꺼내 든다. 최전선의 데모를 가장 먼저 보여주는 것과, 그 데모를 장기적 시장 지배력으로 연결하는 것은 전혀 다른 문제라는 사실이다. 놀라운 기술은 곧바로 놀라운 사업이 되지 않는다.

Anthropic의 위기 신호는 반대편에서 온다. 난데없는 공지와 함께 OpenClaw 같은 서드파티 경로의 사용을 통제하는 방향은, 이 회사가 이사회로부터 얼마나 강한 수익성 압박을 받고 있는지를 드러낸다. 실제로 트위터에는 OpenClaw의 메인모델을 오픈모델이나 더 저렴한 대안으로 옮겨갔다는 포스팅이 넘쳐난다. 이것이 곧 계량된 대규모 이탈의 증거는 아니더라도, 방향은 분명하다. 영향력의 확장보다 비용 통제가 먼저 읽히는 순간, 생태계 장악력은 생각보다 빠르게 약해질 수 있다. 제국은 종종 외부의 침략보다, 스스로 확장을 멈추는 순간 더 빨리 작아진다.

권력은 서서히 최고의 모델 바깥으로 이동하고 있다. 프런티어 랩이 파는 것은 더 똑똑한 모델이지만, 시장이 실제로 사는 것은 더 예측 가능한 시스템이다. 안정성, 비용 예측 가능성, 통합 용이성, 작업 흐름에의 밀착, 평가와 관리의 편의성. 이 모든 것은 모델 자체보다 그 바깥에서 결정된다. 아이러니하게도 모델이 강해질수록 가치의 중심은 프롬프트 설계, 데이터 파이프라인, 사내 워크플로, 라우팅 체계 같은 외곽 시스템으로 이동한다. 왕이 모든 것을 지배하던 시대가 아니라, 왕을 호출하는 배전망이 권력을 갖는 시대로 넘어가는 것이다.

그래서 지금 벌어지는 일은 경쟁 심화가 아니라 재분류에 가깝다. 시장이 OpenAI와 Anthropic을 무한한 마진을 가진 소프트웨어 제국이 아니라, 거대한 선투자와 짧은 회수 기간을 견뎌야 하는 인프라 사업자로 다시 보기 시작하는 순간이다. 모델은 인프라가 되고, 인프라는 결국 마진이 수렴한다. 오픈 모델의 충분성, 라우팅의 확산, 가격 인하 압력, 추론 비용의 증가, 서드파티 사용 통제, 중국발 가격의 바닥. 이것들이 겹치면 흔들리는 것은 성장률이 아니라 기업가치의 전제 자체다.

더 무서운 것은 이 균열이 두 기업의 문제로 끝나지 않을 수 있다는 점이다. OpenAI와 Anthropic은 지금 AI 자본시장의 기준점에 가깝다. 이들의 높은 기업가치를 기준으로 모델 기업, 반도체 기업, 데이터센터, 클라우드, 응용 서비스까지 기대치가 함께 올라갔다. 만약 프런티어 모델 회사의 가치가 높은 단가, 높은 점유율, 높은 장기 마진으로 더 이상 정당화되지 않는다는 판단이 본격화되면, 충격은 개별 기업에 머물지 않는다. 가장 꼭대기에 있는 기업의 평가 방식이 흔들리는 순간, 그 아래에 쌓인 기대도 한 번에 다시 계산되기 때문이다.

다음 시대의 승자는 가장 뛰어난 모델을 만든 연구실이 아닐 수도 있다. 더 비싼 지능을 만드는 자가 아니라, 지능을 너무 흔해서 의식되지 않는 기반 시설로 바꾸는 자일 수도 있다. 전기가 위대해서 문명이 바뀐 것이 아니다. 전기가 너무 싸고 너무 널리 퍼져 아무도 그것을 특별한 기술로 부르지 않게 되었을 때 세계가 바뀌었다.

그렇다면 우리가 지금 지나고 있는 것은 제국의 몰락일까, 아니면 기적의 일상화일까. 왕관이 바닥에 떨어지는 순간이 아니라, 어느 날 벽의 콘센트처럼 너무 익숙해져 아무도 올려다보지 않게 되는 순간 말이다.