깡통 사고싶은데 자리 안 주네...

써클 대표 전체 인터뷰 (45분). 설날 특집입니다. 연휴에 보면 좋을 것 같아 공유드립니다. 저장만 해두면 나중에 또 못보니까요.

참고로, 써클 현재 시총은 약 20조원 가량입니다. 재밌었던 내용 세 가지만 아래와 같습니다. 요약도 좋지만 전체를 보는 것을 추천합니다.

1. 스테이블코인은 이제 법적으로 인정된 '자산'의 경지에 오름
• 법적으로 '결제용 스테이블코인(Payment Stablecoin)'은 고유한 자산으로 인정받으며, 미 국채나 현금 같은 안전 자산에 의해 1:1로 뒷받침되어야 한다는 정의도 명확해짐. 이는 인터넷이 데이터와 정보를 자유롭게 옮기듯, 달러를 인터넷상에서 실시간으로 이동시키고 활용하게 만드는 새로운 형태의 화폐 인프라 역할.

2. 스테이블코인은 기존 은행보다 '효율적'이라서 필요할 수밖에 없음.
• 해외로 돈을 보낼 때 겪는 느린 속도, 비싼 수수료, 불투명한 과정은 현대 경제의 큰 장애물. 스테이블코인은 중개자 없이 모바일로 즉시, 거의 제로에 가까운 비용으로 달러를 주고받게 함으로써 기존 금융 시스템의 비효율을 완전히 걷어내고 있음. 도구 자체가 압도적으로 효율적인 발명품이라 필요할 수밖에 없음.

3. 서클은 이미 강력한 기득권이 되었음 (해자를 쌓음)
• 스테이블코인 사업은 단순히 사람을 뽑아 기술을 베낀다고 성공할 수 있는 게 아님. 수많은 개발자가 서클의 인프라 위에 앱을 만들고, 사용자가 늘어날수록 가치가 기하급수적으로 커지는 '네트워크 효과'가 발생. 이 선순환 구조가 강력한 경쟁 우위를 만들어내며, 서클은 이미 이 경지에 올랐음.

https://youtu.be/T5P5qXLdJ1w

토큰화된 금(XAUT, PAXG)은 여전히 총 가치 면에서 선두 자리를 차지하고 있습니다 — 전형적인 헤지 거래입니다.

하지만 그 바로 뒤에는 BUIDL, USYC, USDY, BENJI 같은 미국 재무부 지원 제품들이 수십억 달러를 축적하고 있습니다. 이는 기관 자본이 직접 체인상에 배치되고 있는 것입니다.

높은 이자율 + 매크로 리스크 오프 포지셔닝 + 단기미국 채권에 대한 신뢰. 간단히 말해 (RWA)는 체인상의 머니 마켓이 되고 있습니다.

설날이벤트 방 한번에 들어가기
https://t.me/addlist/t2eL_ZfcvGs0MDg1


구글폼
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https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeixxE6AKr14hVfiwWgy0Tpjfj9l04qQomqk4iuvFBLsINyUw/viewform?usp=header
https://forms.gle/r8scaxQkTUGXsR8m6


16일마감인것도 있으니까 오늘 싹다 들어가놓죠

Citadel is entering crypto

https://x.com/i/status/2022684993718231493

다리오 아모데이x드와르케시 파텔 팟캐스트 주요 내용

■ AI 기술의 발전과 ‘스케일링’의 미래

- 컴퓨팅 덩어리 가설 (Big Blob of Compute)

: 2017년부터 유지해온 가설로, 알고리즘의 기교보다 컴퓨팅 파워, 데이터의 양과 질, 스케일 가능한 목표 함수가 지능 향상의 본질적 요인이라고 설명

: 이러한 가설은 사전 학습에서만 아니라, 강화 학습(RL)에서도 동일하게 관측되며, 학습 시간·컴퓨트 증가에 따라 성능이 로그-선형적으로 개선되는 패턴이 나타나고 있다고 언급

- 데이터센터 내 ‘천재들의 국가’ (Country of Geniuses)

: 미래의 AI를 데이터센터 안의 천재들의 국가(country of geniuses in a datacenter)로 표현하며, 수천 명의 인간 천재(노벨상 수상자급)가 동시에 일하는 것과 유사한 지적 능력이 단일 시스템에서 구현될 수 있다고 설명

: 이러한 수준의 지능에 대해 10년 내 도달 확률을 약 90%로 평가하며, 특히 코딩, 수학 등 검증 가능한 영역에 대해서는 1~2년 내 도달할 가능성이 매우 높다고 발언

: 장기적인 불확실성은 인정하지만, 이는 속도의 문제이지 근본적 기술 장벽 때문은 아니라는 입장을 보임

- 지속적 학습 (Continual Learning)

: 인간처럼 실시간으로 현장에서 배우는 지속적 학습이 당장 완벽하지 않더라도, 방대한 사전학습, 강화학습을 통한 일반화, 긴 컨텍스트 활용만으로도 이미 매우 큰 경제적 가치를 창출할 수 있다고 설명

: 따라서 지속적 학습은 필수 조건이 아니라 추가적인 가속 요인이며, 이를 완전히 해결하지 못해도 고도 지능 시스템의 핵심 가치는 구현 가능하다는 입장

■ HW·전력·컴퓨트 확장 경로 (Hardware Scaling)

- 컴퓨트는 곧 전력(GW) 문제

: 프론티어 AI의 확장은 더 이상 모델이나 소프트웨어 차원의 문제가 아니라, 전력, 데이터센터, 국가 인프라 차원의 문제로 전환되었다고 명확히 언급

: AI 산업은 이미 GW(기가와트) 단위 전력을 사용하는 단계에 진입했으며, 이는 기존 IT 산업이 아닌 에너지·중공업급 스케일에 해당한다고 설명

- 산업 전체 컴퓨트 확장 속도 (연 3배 성장)

: AI 산업 전체의 컴퓨트(전력 기준)는 연간 약 3배(3x) 속도로 증가하고 있다는 관측을 제시

: 이러한 추세가 지속될 경우, 수백 GW 규모에 도달하는 시나리오가 가능하다고 언급

: 이 수준은 단일 산업이 국가 전력망과 거시경제에 직접적인 영향을 미치는 단계라고 평가

- 비용 구조와 자본 집약성

: 1GW 컴퓨트 용량을 확보하고 운영하는 데 연간 약 100~150억 달러가 소요된다고 언급

: 따라서 수백 GW 규모로 확장될 경우, AI 산업은 수조 달러 단위의 인프라 투자를 요구하는 산업이 됨

: 컴퓨트를 10배 늘린다고 해서 지능이 10배 향상되는 것이 아니라, 성과는 로그-선형적으로 개선되기 때문에 다음 단계의 지능을 얻기 위해 필요한 자본·전력 투입은 기하급수적으로 증가

- 수요 예측 딜레마와 파산 리스크

: 데이터센터와 전력 확보는 1~2년의 선행 투자가 필요하며, 이 과정에서 수요 예측이 1년만 어긋나도 기업이 파산할 수 있다고 명확히 경고

: 아모데이는 이를 근거로, 무모하게 컴퓨트를 선매하는 ‘YOLO식 베팅’에 반대하며, 업사이드는 확보하되 생존을 위협하지 않는 신중한 확장 전략의 중요성을 강조


- 연구(training) vs 추론(inference) 자원 배분

: 개념적으로는 전력·컴퓨트 자원이 차세대 모델 학습과 실제 서비스 추론에 균형 있게 배분되는 구조가 바람직하다고 설명

: 그러나 수요가 급증할 경우 추론이 연구 자원을 잠식할 수 있으며, 이로 인해 장기 경쟁력이 약화될 수 있어 HW 설계와 전력 배분이 핵심 전략 요소라고 언급

■ 경제적 확산(Diffusion)과 비즈니스 모델

- 확산의 지연 (Diffusion Cope)

: AI가 소프트웨어 엔지니어링 업무의 대부분을 수행할 수 있게 되더라도, 실제 기업 도입에는 보안, 법무, 컴플라이언스, 워크플로우 변경 등으로 인해 물리적 시간이 필요하다고 설명

: 다만 이러한 확산 속도조차 과거 어떤 기술보다 빠를 것이라고 평가

- API vs 제품

: API 기반 모델은 여전히 핵심적인 역할을 하지만, Claude Code와 같이 특정 직무를 End-to-End로 수행하는 제품형 AI가 점차 중요해질 것이라고 언급

: 장기적으로는 토큰 단가 기반 과금뿐 아니라, 성과·결과 기반 보상 모델이 병존할 가능성도 제시

■ 규제, 안전 및 지정학적 전략

- 지정학적 주도권

: AI는 단순한 산업 기술이 아니라 국가 안보와 체제 경쟁의 문제라고 규정

: 민주주의 국가들이 AI 주도권을 확보하지 못할 경우,
권위주의 정부가 AI를 활용해 내부 억압이나 국제적 불균형을 초래할 위험이 있다고 경고

: 이러한 맥락에서 대중국 첨단 반도체 수출 통제를 강하게 지지

- 규제에 대한 태도

: 단순히 AI 대화나 일반적 사용을 제한하는 피상적인 규제에는 반대

: 반면 생물학적 위험, 자율적 탈취 등 실질적 고위험 영역에 대해서는 정부 차원의 투명성 기준과 강력한 안전 장치가 필요하다고 주장

- 헌법적 AI (Constitutional AI)

: 개별 규칙을 일일이 주입하는 방식보다 가치와 원칙(헌법)을 학습시켜 AI가 스스로 판단하도록 하는 접근이
확장성과 안전성 측면에서 더 효과적이라고 설명

https://youtu.be/n1E9IZfvGMA

26개 했네

[ 바이브코딩 가이드북: 희망 편 ]

연휴때 볼 수 있을지 모르겠지만 한번 훑어 보기 위해 저장해뒀던 페이지입니다🫡🫡

여러분들께도 도움이 될 수 있기를 바라며 같이 공유드려요😉

Claude Code, Lovable을 활용하는 가이드인것 같은데 저처럼 비개발자 분들 시간 내서 한 번 살펴보시죠🙏🙏

모두 화이팅🚀

👉 가이드북 보러가기 👈

Perp DEX들이 Backpack 대비 부족한 점

1. Spot과의 포트폴리오 마진

Spot과 Perp 간 크로스 마진이 불가능합니다.

대부분 Spot 거래 자체가 없거나, 일부 페어로만 제한적으로 제공됩니다.

2. 담보(Collateral)

BTC, ETH, SOL 등 주요 알트코인을 담보로 사용할 수 없습니다.

오직 USDC만 담보로 허용되는 경우가 대부분입니다.

3. USDC 사용성

포지션에서 발생한 플러스 PnL을 추가 마진으로 활용할 수 없습니다.

포지션을 줄이거나 종료하지 않으면 수익을 출금할 수도 없습니다.

4. 대출/렌딩 및 Spot 마진

별도의 렌딩 또는 차입 시장이 없습니다.

담보 활용에 유연성이 없습니다.

5. 네이티브 스테이블코인 이자

직접 발행사 기반의 이자 수익 구조가 없습니다.

(Lighter는 펀딩레이트를 통해 우회적으로 처리하는 구조)

Backpack의 USD는 연 평균 약 4% 수익을 제공하지만, 대부분의 Perp DEX에는 별도의 이자 수익이 없습니다.

6. 멀티체인 지원

Backpack은 여러 체인에서 입금이 가능하며, 거래소를 브릿지처럼 활용할 수 있습니다.

대부분의 Perp DEX는 이런 활용성이 제한적입니다.

7. 크로스 마진 예측시장

예측시장(Prediction Market)이 통합되어 있지 않습니다.

8. 법정화폐 온·오프램프

기관 및 개인 투자자를 위한 직접적인 은행 연동이 없습니다.

Backpack은 1:1 USD 입출금을 지원합니다. (제3자 수수료 발생 가능)

9. 모바일 UX

Backpack은 네이티브 iOS/Android 앱을 제공하며, UX가 매우 매끄럽습니다.

10. 라이선스 및 규제 준수

대부분의 Perp DEX는 사실상 중앙화된 무KYC 거래소처럼 운영됩니다.

Backpack은 컴플라이언스를 준수하기 때문에 현재 전 세계의 약 절반 지역에만 서비스를 제공합니다.

향후 미국, 유럽, 일본 등 규제가 가장 엄격한 지역에서 라이선스를 취득해 FIAT 및 은행 서비스와 암호화폐 상품을 함께 제공할 계획입니다.

Euphoria, Tapathon

- 시작일 : 2월 16일 (기간 : 2주)
- 평가 지표 : 손익
- 최종 결과 : 대회 종료 시점의 순위표를 기준으로 결정됨

상품
- 🥇 1등 : CEO로부터 직접 롤렉스 시계를 증정받는 런던 여행 (모든 경비 지원)
- 🥈 2등 : 1,000달러
- 🥉 3등 : 500달러
- 추가 당첨자 10명 : 대회 기간 동안 깜짝 당첨자가 발표될 예정

https://docs.euphoria.finance/euphoria/tapathon