GRVT 이제 주식거래도 되는듯

일단 인텔, 로빈후드, 테슬라 도입됨

#GRVT

최근 2개월간 AI로 인해 프로그래밍이 얼마나 변했는지 전달하기가 참 어렵습니다. 평소와 같은 점진적인 발전이 아니라 정확히 12월을 기점으로 완전히 달라졌거든요.

코딩 에이전트는 12월 전까지만 해도 사실상 제대로 작동하지 않았습니다. 하지만 이제는 거의 완벽히 작동합니다. 모델의 품질, 장기적인 일관성, 그리고 집요함이 상당히 높아졌고 이제는 기존의 프로그래밍 워크플로우를 완전히 뒤엎을 만큼 크고 긴 작업들을 수행해 낼 수 있습니다.

결과적으로 프로그래밍은 변하고 있습니다. 컴퓨터가 발명된 이래로 유지되어 온 방식, 즉 에디터에 코드를 직접 타이핑하는 시대는 끝났습니다. 이제는 AI 에이전트를 실행시키고, 영어로 업무를 부여하며, 여러 작업을 동시에 관리하고 검토하는 시대입니다.

지금 가장 큰 보상은 더 높은 추상화 계층으로 올라가는 방법을 찾아내는 데 있습니다. 적절한 도구와 메모, 지시 사항을 갖춘 장기 실행 Orchestrator를 설정해, 여러 개의 코드 인스턴스를 생산적으로 관리하게 만드는 것이죠. 현재 Agentic Engineering을 통해 얻을 수 있는 레버리지는 엄청나게 높습니다.

여전히 사람에 의한 높은 수준의 방향 제시, 판단력, 취향, 감독, 반복적인 피드백과 힌트가 필요합니다. 요구사항이 명확하고 기능을 즉시 검증할 수 있는 작업에서 특히 더 잘 작동합니다.

핵심은 작업을 적절히 분해하여 AI에게 넘길 부분과 인간이 도울 부분을 구분하는 직관을 기르는 것입니다. 분명한 건 지금 소프트웨어 업계는 결코 '평소와 다름없는 발전 중'인 상태가 아니라는 점입니다.

https://x.com/karpathy/status/2026731645169185220?s=46

어젯 밤 Lighter에 있었던 일

-한 트레이더가 며칠에 걸쳐 $ARC 대규모 롱 포지션 구축

-약 600명의 트레이더 및 MM이 반대편 숏 포지션 형성

-총 미결제약정(OI) 약 5,000만 USDC까지 확대

-새벽부터 ARC 가격 급락

-대형 롱 포지션이 청산되며 ADL(자동 디레버리징) 발생

-ARC가 속한 LLP Strategy 7에서 포지션을 인수

-Strategy 7에 사전 할당된 리스크 한도 75K USDC 소진 후 자동 종료

-대형 롱 트레이더는 약 820만 USDC 손실

-LLP 손실은 75K로 제한

-숏 포지션 트레이더는 수익

https://x.com/Lighter_xyz/status/2026823829260054705

워크플로우 가이드 Claude Code Workspace - 전체 운영 체계 정리 (14개 섹션, 세션 시작부터 커밋까지)

🚨 속보: 누군가가 모든 AI 코더가 조용히 간절히 원하던 그 도구를 만들었습니다.

CodexBar라고 합니다 — 실시간으로 AI 사용 한도를 추적하는 작은 macOS 메뉴 막대 앱입니다.

더 이상 ”왜 내 Claude Code가 작동을 멈췄나요?“ 대시보드에 더 이상 로그인하지 마십시오. 한계가 재설정될 때 더 이상 추측하지 마십시오.

작동 방식은 다음과 같습니다:

메뉴 바에 살아 있습니다 — 항상 눈에 띄며, 방해 요소가 전혀 없습니다

→ 사용하시는 모든 AI 코딩 도구에 대한 세션 및 주간 사용량을 표시합니다

카운트다운 타이머가 제한이 정확히 언제 초기화될지 알려줍니다.

코덱스, 클로드 코드, 커서, 제미니, 코파일럿, 키로 등 트랙

→ 제공자당 하나의 아이콘 또는 모두 하나로 병합

가장 대담한 부분은 다음과 같습니다:

귀하의 로컬 데이터를 읽어들입니다. 비밀번호가 저장되지 않았습니다. 클라우드 동기화가 없습니다. 로그인이 필요하지 않습니다. 순수한 온디바이스 프라이버시.

내장된 CLI가 있어 터미널이나 CI 파이프라인에서 사용량을 확인할 수 있습니다.

한 번의 명령으로 설치:

Brew install --cask steipete/tap/codexbar

1.7K GitHub 별. 1,177개의 커밋. 28명의 기여자. 적극적으로 유지되고 있습니다.

100% 오픈 소스. MIT 라이선스.

노인과 몰트봇 이야기

내가 하다가 막혀서, 익히게된 팁.
컴팩션을해서 켄텍스트 줄이기.

컴팩션 : 컨텍스트를 핵심요약본으로 압축.

오픈클로 작업을 계속하다보면, 컨텍스트의 양이 갈수록 늘어나고, 이게 늘어나면 api에 사용되는 토큰 수량도 늘어남.

그러다 보니 api가 뻑나는 경우와, 비용이 막대하게 늘어나는 경우가 계속 발생함.

그래서 이리저리 해결방법을 찾다보니 컨텍스트를 컴팩션을 하게되면 요거를 효율적으로 관리를 할수있다는걸 알게됨.

에이전트한테 "컨텍스트를 컴팩션 해"달라고하면, 실행이 되고,

"이걸 자주 주기적으로 해"달라고 하면, 컨텍스트 관리가 효율적으로 되는듯함.

Circle CEO 제레미 얼레어(Jeremy Allaire)

우리는 변곡점에 서 있습니다.

인터넷은 정보를 이동시키는 단계에서 가치를 이동시키는 단계로 진화하고 있습니다.

블록체인, 스테이블코인, 그리고 AI는 별개의 트렌드가 아닙니다. 이들은 인터넷 상에서 기본적으로 구축되어 새롭게 재구성된 글로벌 경제 시스템이라는 훨씬 더 거대한 무언가로 수렴되고 있습니다.

제 견해로는, 수십억 또는 수천억 개의 AI 에이전트가 인터넷을 통해 상호작용하고 경제적 기능을 수행하는 세상에 진입하고 있습니다.

그들이 이를 수행하기 위해서는 프로그래밍 가능한 디지털 달러와 개방형 인프라가 필요할 것이며, 그것이 바로 우리 써클(Circle)이 구축해 온 것입니다.

써클의 4분기 실적은 이것이 더 이상 단순한 비전이 아님을 보여줍니다. 실제로 일어나고 있는 일입니다. USDC의 확장은 계속되었고, 스테이블코인 거래량 점유율은 50%에 육박했으며, 우리의 광범위한 플랫폼은 단순 발행을 넘어 온체인 금융의 인프라 계층으로 크게 확장되었습니다. Arc, CCTP, Circle Payments Network, StableFX. 이 각각은 다음에 올 미래를 위한 초석입니다.

앞으로의 기회는 그 어느 때보다 큽니다. 그리고 우리는 이제 막 시작했을 뿐입니다.

요즘 사람들을 만나서 이야기해보면 AI에 대한 온도 차이가 꽤 크게 느껴집니다. 그런데 이걸 두고 “내가 유난인가”라고 생각하실 필요는 없습니다. 아직 대부분이 체감하지 못하는 구간이라서 그렇지, 오히려 이 시기부터 격차가 벌어지기 시작한다고 보는 게 맞습니다.

AI는 특정 직업군에서만 쓰는 도구가 아니라, 일상 전체를 더 효율적으로 만드는 방향으로 빠르게 바뀌고 있습니다. 그래서 새로운 걸 따로 배우려고 하기보다는, 지금 하고 있는 모든 일에 대해 “이걸 더 효율적으로 할 방법이 있을까”를 계속 AI에게 물어보는 습관이 훨씬 중요합니다.

직접 AI를 활용해서 이것저것 만들어보시는 분들은 공통적으로 비슷한 느낌을 받습니다. 속도가 생각보다 훨씬 빠르고, 단순한 편의 도구가 아니라 구조 자체를 바꾸는 수준이라는 점에서 체감이 다르게 옵니다. 지금 당장은 크게 와닿지 않더라도, 어느 순간 임계점을 넘게 되면 지금 익혀둔 사용법 자체가 그대로 강력한 무기가 됩니다.

AI를 쉽게 다루는 방법도 복잡하지 않습니다. 잘 사용하려고 하기보다, 잘 질문하는 것에 집중하시는 게 중요합니다. 아이디어가 떠오르면 바로 구현하려고 하기보다, “이걸 만들려면 AI에게 어떻게 질문해야 가장 좋은 답을 받을 수 있을까”부터 먼저 물어보시는 방식이 훨씬 효율적입니다.

그리고 답변을 받을 때는 기준을 명확하게 제시해주셔야 합니다.
“저는 비전공자입니다. 초등학생도 따라할 수 있는 수준으로, 필요한 링크까지 포함해서 단계별로 설명해 주세요.”
이렇게 요청하시면 AI가 실행 가능한 단계 단위로 쪼개서 답변을 제공합니다.

진행하다가 막히는 부분이 생기면 캡처해서 다시 질문하고, 그 과정을 반복하시면 됩니다. 이 방식으로 접근하시면 개발 지식이 전혀 없으셔도 기본적인 자동화 프로그램 정도는 충분히 구축하실 수 있습니다. 필요하다면 해당 코드가 무슨 기능인지도 설명해 달라고하세요.

결국 중요한 차이는 크지 않습니다.
AI를 단순히 검색처럼 사용하는 사람과, 문제 해결 도구로 계속 활용하는 사람의 차이입니다. 지금은 그 차이가 잘 느껴지지 않을 수 있지만, 시간이 지나면 결과에서 확실하게 벌어지게 됩니다.

최근에 모델 하는 여자 지인과 이야기하다가 AI 때문에 일자리가 줄었다는 이야기를 들음.

뭔 소리인가 했는데, 이 친구가 원래 주로 하던 일은 중소형 국내 브랜드들 신제품 나오면 모델로써 촬영하고 하는거 였는데 원래 지속적으로 일하던 몇 군데서 AI로 모델을 대체한다고 함.

왜냐면 정말 독특한 개성을 가진 모델 (AI로 구현하기 힘듬 그 사람만의 매력) 또는 이미 대중적인 이미지가 각인되어 있는 사람이 아니라면 업체들에서 원하는 이미지의 모델 및 구도를 AI로 구현이 가능한 상황이기 때문.

굳이 오디션 보고 뽑고 돈을 지불하는데 들어가는 비용을 감당하는 것 보다, 직접 만드는게 비용이 덜 드는 상황인 것.

여기서 생각해 볼 부분은, 이건 앞으로 어디에나 적용될 이야기라는 것. 모두가 대체되지 않겠지만, 일자리가 줄어드는건 확실하고 그 안에서 어떤 엣지를 가져야 하는가에 대한 고민이 모두에게 필수.

이런거 보면 앞으로 더 가속화 될 거 같기도.

https://www.instagram.com/reel/DVDtUS4EdPl/?igsh=b3Rwa2dvdGtjNDg5

Jane Street × Terra 붕괴 소송 총정리

핵심 요약

2022년 4조 원 규모 테라-루나 붕괴의 실제 방아쇠를 당긴 게 Jane Street였다는 연방 소송이 제기됨. 4년간의 온체인 포렌식 끝에 2026년 2월 23일 맨해튼 연방법원에 정식 소장 접수.
현재의 BTC 상승은 다른원인일수도.

사건의 전말

① 내부자 채널 구축 (2021년)

전직 Terraform 인턴 Bryce Pratt이 Jane Street 정규직 입사 후 전 동료들과 "Bryce's Secret"이라는 비공개 텔레그램 채팅방 개설.

Terraform 소프트웨어 엔지니어 + 사업개발 책임자와 연결, 내부 유동성 정보를 Jane Street 트레이딩 데스크에 실시간으로 전달했다는 게 소장 주장.

② 결정적 10분 (2022.05.07)

Terraform이 아무런 공지 없이 Curve 풀에서 UST 1억 5천만 달러 인출 → 10분 후 Jane Street 연결 지갑이 동일 풀에서 8,500만 달러 인출. 해당 시점 역대 최대 단일 스왑. 공개 정보가 전혀 없던 시점에 이 타이밍이 가능했다는 게 insider trading의 스모킹건.

③ 연쇄 붕괴

두 기관의 동시 대규모 인출 → Curve 풀 유동성 붕괴 → UST 디페깅 시작 → LUNA 알고리즘 오작동 → 80달러대 LUNA 사실상 0원으로 → 약 4조 원 증발 → 3AC·Celsius·FTX 연쇄 파산.

④ 5월 9일 — 뻔뻔한 구조 제안

붕괴가 시작되자 Pratt이 Do Kwon에게 직접 BTC 또는 LUNA 매수를 제안하는 메시지 발송. 소장은 이를 "이미 모든 정보를 쥔 채 포지션을 잡으려 한 것"으로 해석.

소송 현황

사건번호: 1:26-cv-1504 (SDNY 맨해튼 연방법원)

원고: Terraform 파산 관재인 Todd Snyder

피고: Jane Street Group LLC + 공동창업자 Robert Granieri + 직원 Bryce Pratt, Michael Huang

청구 근거: Commodity Exchange Act · Securities Exchange Act · 사기 · 부당이득

청구 내용: 손해배상 + 이익 환수 + 배심 재판

Jane Street 입장: "근거 없는 소송, Do Kwon의 사기가 원인"

연결된 또 다른 소송

2025년 12월, Jump Trading도 동일 관재인에게 40억 달러 청구 소송 피소. Jump은 UST를 의도적으로 띄웠다가 지원을 철회해 약 1조 원 이익 챙긴 혐의. 맨해튼 검사들이 Jump·Jane Street·Alameda 간 텔레그램 채팅을 이미 검토했던 전력도 있음.



📊 현재 시장 영향

소송 직후 BTC 69,000달러로 3% 급반등 (단기 숏 스퀴즈)

"10시 BTC 알고 중단" 루머 확산 → 미확인이나 트렌딩

인도 SEBI 거래 금지는 벌금 납부 후 이미 해제

미국 내 공식 거래 금지 명령은 현재 없음


이 사건이 중요한 이유

DeFi에서 '내부 정보 활용'이 법적 책임이 되는 선례를 만드는 케이스. 승소 시 기관 마켓메이커 전체에 파급 효과. 코인 시장 구조적 조작에 대한 최초 연방 판례가 될 수 있음.

출처 링크

Bloomberg
https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-02-24/jane-street-sued-for-insider-trading-by-terraform-administrator
CoinDesk
https://www.coindesk.com/markets/2026/02/24/jane-street-faces-claims-of-insider-trading-that-sped-up-terraform-s-2022-collapse-ft
Decrypt
https://decrypt.co/358936/terraform-estate-sues-jane-street-trades-tied-2022-collapse
The Block
https://www.theblock.co/post/390915/terraform-labs-sues-jane-street
DL News
https://www.dlnews.com/articles/regulation/jane-street-enjoyed-impossible-insider-advantage-amid-terra-collapse/
Disruption Banking (타임라인 상세)
https://www.disruptionbanking.com/2026/02/24/jane-street-hit-with-terra-40b-insider-trading-suit/
Hoodline (소장 원문 분석)
https://hoodline.com/2026/02/manhattan-suit-says-jane-street-cashed-in-on-terra-meltdown-with-secret-chat-play/
Crypto Briefing (Jump Trading 연결)
https://cryptobriefing.com/jane-street-terra-market-manipulation-lawsuit/
Brave New Coin (BTC 10시 덤핑 분석)
https://bravenewcoin.com/insights/the-10-a-m-drop-jane-street-terra-and-bitcoin-suppression-machine

기본소득 시대에 부자가 늘어나지 않는 구조적 이유

가격 하락과 부의 축적은 완전히 다른 게임입니다

모든 것이 싸지는데 왜 격차는 벌어지는가
2025년, 빅테크 8개사가 설비투자에 쏟아부은 돈은 4,270억 달러입니다. AI는 실제로 많은 것을 싸게 만들고 있습니다.
그런데 같은 해, 미국 상위 1%의 순자산 점유율은 32%이고, 하위 50%는 2.5%에 불과합니다.
생산성은 폭발하는데 부의 편중은 더 심해지고 있습니다. 이 글이 던지는 질문은 하나입니다.
생산성의 이익은 결국 누구에게 돌아가는가?

1. 싸지는 것과 비싸지는 것
음악, 소프트웨어, 미디어처럼 복제 가능한 것의 가격은 무너지고 있습니다. AI가 거의 모든 디지털 영역을 복제 가능한 영역으로 밀어넣고 있기 때문입니다.
반면 부동산, 상위 교육, 규제 산업의 가격은 오히려 오릅니다. Nvidia의 시가총액이 3년 만에 7배로 뛴 것도 같은 이유입니다. 반도체 설계 역량이나 AI 인프라 지배력은 복제할 수 없으니까요.
복제할 수 있는 것은 공짜가 되고, 부는 복제할 수 없는 곳에서 만들어집니다.

2. 비용이 줄면, 그 이득은 플랫폼이 가져간다
Waymo를 보겠습니다. 2025년 한 해 동안 무인 탑승 1,500만 건, 주당 유료 탑승 40만 건을 기록했고, 기업가치는 1,260억 달러입니다. 이동 비용은 분명 낮아지겠죠.
하지만 매출 대비 360배에 달하는 밸류에이션이 의미하는 바는 분명합니다. 시장이 베팅하는 건 소비자 절감이 아니라 플랫폼 독점입니다. 아마존, 우버, 클라우드 산업 모두 같은 패턴을 밟아왔습니다. 비용이 줄면 일부는 소비자에게 돌아가지만, 초과이익은 플랫폼에 쌓입니다.

3. 일자리보다 임금이 먼저 무너진다
Ford CEO는 AI가 화이트칼라의 절반을 대체할 것이라 말했고, JPMorgan은 관리자들에게 신규 채용을 자제하라고 지시했습니다. Anthropic CEO 아모데이는 기술·금융·법률 분야의 초급 일자리 절반이 사라질 수 있다고 공개적으로 경고했습니다.
숫자는 이미 움직이고 있습니다. 2025년 미국 내 해고 공지 110만 건으로 팬데믹 이후 최다. 연봉 96,000달러 이상 채용은 10년 만에 최저. 대졸 실업률 9% 초과. 그런데 같은 기간 S&P 500은 15% 올랐고, 기업 이익은 사상 최고치를 찍었습니다.
기업은 더 많이 벌고, 사람은 덜 필요해지고 있습니다. 대규모 실업이 오기 전에 임금 정체와 고용 불안이 먼저 찾아옵니다. 증기기관이 보급되는 데는 100년이 걸렸지만, ChatGPT는 두 달 만에 1억 명을 모았습니다. 이번에는 속도가 다릅니다.

4. 기본소득은 구조를 바꾸지 못한다
영국 투자부 장관은 AI 시대에 대비해 기본소득 도입을 검토하겠다고 밝혔습니다. 핀란드 실험에서는 생활 만족도가 올라갔고, 케냐에서는 창업 활동이 늘었습니다. 기본소득은 분명히 작동합니다. 빈곤을 완화하고 사회를 안정시키는 장치로서.
하지만 부가 만들어지는 구조 자체는 건드리지 못합니다.
AI 시대의 부는 모델 지분, 데이터 접근권, 반도체, 에너지 공급망에서 발생합니다. 하나같이 초기 투자 규모가 크고, 네트워크 효과가 강하며, 승자독식으로 귀결되는 영역입니다. 2025년에 AI 투자가 테크 억만장자들의 순자산에 더해준 금액만 약 5,500억 달러입니다. 기본소득은 그 결과물의 일부를 나눌 수는 있지만, 집중 구조 자체를 해체하지는 못합니다.

5. 에너지라는 반례
2024년 미국 데이터센터의 전력 소비량은 183TWh로, 파키스탄 한 나라의 전력 수요와 맞먹습니다. 2025년 전기요금은 전년 대비 6.9% 올라 전체 물가상승률의 두 배를 넘었고, 이 상승분의 40%는 데이터센터가 만들어낸 수요 때문입니다.
AI가 디지털 서비스를 싸게 만드는 동안, AI 인프라는 물리적 자원을 비싸게 만들고 있습니다. "모든 것이 싸진다"는 이야기는 전기요금 고지서 앞에서 멈춥니다.

결론 — 핵심은 가격이 아니라 귀속이다
가격은 내려갈 수 있습니다. 생산성도 올라갈 수 있습니다. 하지만 빅테크의 연간 잉여현금흐름이 4,000억 달러에 달하고, 이 현금 창출 능력 자체가 진입장벽이 되는 구조에서 기본소득이 부의 축적 수단이 되기는 어렵습니다.
기술은 복제 가능한 것을 공짜로 만든다 — 부는 복제 불가능한 곳에 쌓인다.
비용 혁신의 이득은 플랫폼에 돌아간다 — 소비자 몫은 "조금 더 싼 것"이 전부다.
AI는 실업보다 임금 구조를 먼저 바꾼다 — 기업 이익은 최고, 초급 채용은 최저.
기본소득은 결과를 완화한다 — 구조는 그대로 남는다.
에너지가 병목이다 — 디지털은 싸지고, 물리적 자원은 비싸진다.

AI는 불평등을 새로 만드는 기술이 아닙니다. 이미 있던 격차를 더 빠르고, 더 크고, 더 되돌리기 어렵게 만드는 기술입니다.

+tcg

이미 개인 입장에서 할 수 있는 모든 정답(에드작)은 나와있고 모두 알고 있음

누가 언제 진입해서 반등장에 성공하냐의 문제일뿐

난 그 시기를 모르니 그냥 계속 하는 것

edgeX 웹 버전 예측 시장 정식 출시!

사용자 여러분께,

edgeX 웹 플랫폼에 예측 시장(Prediction Market) 기능이 정식으로 출시되었습니다!

지금 바로 공식 웹사이트에 접속하여 예측 시장을 경험해 보세요.
https://pro.edgex.exchange/prediction

앱 버전의 예측 시장 기능도 차기 업데이트를 통해 곧 출시될 예정이오니 많은 기대 부탁드립니다.

언제나 edgeX를 지지해 주시고 성원해 주셔서 감사합니다.
edgeX 팀 드림

https://x.com/edgeX_exchange/status/2026983334187077697

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VC 펌을 만드는 법
나는 이런 나쁜 버릇이 있는데, 뭔가를 성취할 때마다 내가 그걸 어떻게 해냈는지에 대해 글로 쓰고 싶어진다.

우리는 방금 Dragonfly Fund IV를 런칭했다. 6억 5천만 달러 규모의 크립토 VC 펀드다(미디어의 절반은 또다시 “크립토는 죽었다”고 믿는 것 같은 시점에 말이다). 우리는 운용자산이 약 40억 달러이고, 뉴욕, 샌프란시스코, 싱가포르에 걸쳐 약 45명이 있으며, 이제는 살아남기조차 어려웠던 업계에서 가장 큰 VC 플랫폼 중 하나가 됐다. 그래서 몇몇 사람들이 Dragonfly를 어떻게 만들었는지 써달라고 했을 때, 나는 생각했다: 그래, 왜 안 되겠어.

솔직히 말하면, 우리가 Dragonfly를 시작하던 그때 “VC 펌을 어떻게 만드는지”에 대한 청사진이 있었다면 나에게 엄청나게 가치가 있었을 거다. 그런데 아무도 그걸 알려주지 않는다.

현실적으로 이 글은 내 독자의 0.01% 정도에게만 유용할 것 같다. 그래서 이렇게 디테일하게 쓸 필요가 있나 싶기도 하다. 하지만 씨발, 그냥 하자. VC 펌을 만들 생각이 있거나—혹은 10년 전의 나 같은 사람이라면—이 글은 너를 위한 글이다.

나는 대부분 사람들 눈에는 이미 죽은 시장이었던 때에 크립토 VC에 처음 들어왔다. 2018년, ICO 버블이 막 터졌고 업계는 자유낙하 중이었다. 내가 함께 업계에 들어왔던 사람들 대부분은 이미 떠난 뒤였다. 하지만 나는 크립토가 근본적으로 “여기에 남을 것”이라고 믿었다—그건 한 번 정말 이해해버리면 다시는 “이해하지 않은 상태”로 돌아갈 수 없는 아이디어 중 하나라고. 그래서 사람들이 왜 내가 크립토에 대해 그렇게 긍정적이고 낙관적이냐고 물으면, 답은 단순하다: 내가 낙관적이지 않았다면, 나도 진작에 떠났을 것이다. 나에게는 너무 늦었다. 낙관주의가 내 소뇌(원문: hindbrain)까지 전이되어버렸다.

그래서 내가 Bo를 만나고, 함께 Dragonfly를 만들자고 파트너십을 결정했을 때, 우리는 시장에서 큰 열광이 있을 거라고 기대하지 않았다. 하지만 모든 VC 펌은 제로에서 시작한다.

교훈 #0: 첫 번째 펀드에서는 네 인생을 걸어야 한다.
VC 펌의 생명줄은 돈이다. 펀드를 가지려면 무엇보다 먼저 돈을 모아야 한다. 돈에 접근할 수 없거나(혹은 돈을 모으는 데 도움을 줄 수 있는 파트너가 없다면) 아직 펀드를 만들 준비가 되지 않은 거다.

첫 번째 펀드를 모으려면, 먼저 친구들에게서 모아야 한다. 너의 상사. 상사의 상사. 네가 살면서 만나본 적 있는 부자나 명망 있는 사람, 혹은 스쳐 지나가듯 연결이라도 있는 모든 사람에게. 네 평판이 너의 펀드에 걸려 있지 않다면, 그건 성공시키기 위해 충분히 위험을 감수하지 않은 것이다. 내가 만나는 많은 첫 펀드 매니저들이 저지르는 실수는, 펀드가 잘 안 되더라도 어떻게든 자신의 평판을 아끼려 한다는 점이다.

그건 환상이다. 네가 올인하지 않으면 성공할 가능성은 없다. 실패하면, 그래, 너는 창피를 당하고, 다른 사람의 돈—중요한 사람들의 돈—을 잃게 된다. 하지만 성공할 가능성을 조금이라도 가지려면, 네가 가진 모든 자원을 다 써서 첫 번째 펀드를 반드시 성사시켜야 한다. 그럴 의지가 없다면, VC 펌을 만들 생각을 하지 말아야 한다.

처음에 “너에게 베팅할 이유가 있는” 사람들로부터 초기 자본을 조금이라도 얻으면, 그다음에는 더 큰 자본 풀로 ‘상류’로 올라가야 한다: 패밀리 오피스(초부유층 가문), 펀드 오브 펀즈(다른 펀드에만 투자하는 펀드), 그리고 “기관”(대학 기금, 재단, 국부펀드). 대략 난이도와 위신이 점점 올라가는 순서다.

좋다, 이제 너는 주머니 두꺼운 투자자들에게 펀드를 피칭하고 있다. 그런데 첫 펀드 매니저로서, 네가 남의 돈을 운용할 자격이 있다는 걸 무엇으로 증명할 거냐? 답: 명확하고 설명 가능한 ‘엣지’가 필요하다.

교훈 #1: 아무리 작아도, 남들보다 네가 더 잘하는 니치나 각도를 찾아라.
Dragonfly를 시작할 당시, 크립토 VC는 작은 분야였다. 하지만 그때도 이미 지배적인 크립토 VC들이 있었다: Polychain, Pantera, a16z. 우리에게 그들은 거대한 괴물이었다. 당시 그들이 얼마나 지배적이었는지 설명하기조차 어렵다.

그래서 우리가 Dragonfly를 시작했을 때, 우리는 딜을 리드할 가능성이 없었다. 아무도 우리 돈을 원하지 않았다. 라운드에 들어가기 위한 각도가 필요했다.

스타트업처럼, 새 펀드는 반드시 전문화를 해야 한다.

원래 아이디어는 이랬다: Bo는 아시아에 있고, 나는 미국에 있으니, 동서가 만나는 포지션을 만들자. 크립토는 글로벌이니까, 우리는 아시아와 미국을 잇는 브리지 역할을 하고, 태평양 양쪽의 창업자들이 서로의 시장에 진출하도록 도와주자.

이 각도만으로는 우리가 딜을 리드할 수 없었다. 아무도 “동서 브릿지 펀드”가 자기들의 리드 투자자이길 바라지 않는다. 하지만 라운드에 체크 한 장을 넣게 할 만큼은 전략적이었고, 그 정도면 우리가 발을 들여놓고 안에서부터 파고들기 시작하기에 충분했다.

교훈 #2: 더러운 일을 해라.
실제로 이 동서 간 차익(아비트라지)은 우리 차지였다. 처음에는 왜 아무도 이걸 안 하고 있지? 너무 뻔한데? 싶었다.

곧 답을 알게 됐다: 씨발, 존나 힘들었기 때문이다.

아시아와 미국을 동시에 가로지르는 펌을 운영하려면, 매일 혹독한 시간으로 일해야 했다. 더 많은 조율, 더 많은 심야 줌콜, 더 많은 언어 장벽, 훨씬 덜 ‘정상적인 삶’을 의미했다.

성공하기 위해 굳이 그럴 필요가 없다면, 누가 그런 길을 택하겠나?

하지만 우리에게는 다른 성공 경로가 없었다. 그래서 그걸 견뎠다. 우리는 남들보다 더 열심히 일했고, 더 시차를 먹었다.

많은 사람들은 VC를 품격 있는 일로 우상화한다. 여름에는 쉬고, 분기 오프사이트에서는 스키 타러 가는 그런 일. 우리는 그런 개짓거리(?)는 하나도 못 했다. 돈도, 시간도, 숨 돌릴 여유도 없었다. 우리가 겨울 스포츠에 가장 가까웠던 건 크립토 겨울이었다.

교훈 #3: 스타트업처럼 최적화하라.
각도를 세우고 라운드에 들어가기 시작했다면, 이제 피드백 루프를 만들어야 한다. 투자는 피드백 루프의 게임이고, 루프가 촘촘할수록 좋다.

대부분 투자자들은 자신들의 스타트업이 엄격하게 수치 기반이고 데이터 드리븐이길 바란다. 그런데 정작 본인들은 그렇게 하지 않는다.

모든 걸 추적해야 한다. 네 대화, 네 미스, AI로 피치 미팅을 녹음하고 분석해라. 업계에서 가장 큰 딜들이 무엇이었는지, 왜 성공했는지 검토하고, 무엇이 성공했고 왜 성공했는지에 대한 이론을 결정화해라. 위대한 투자자들과 그들이 성공했던 프로필을 공부해라. 오늘날 AI가 있으니 이건 훨씬 쉬워졌다.

대부분 투자자들은 신경도 안 쓴다. 그냥 “바이브 투자”를 한다. 그들의 성공은 종종 네트워크가 얼마나 운 좋게 만들어주느냐로 귀결된다. 그게 한동안은 통할 수도 있지만, 운은 전략이 아니고, 무자비한 최적화처럼 복리로 쌓이지도 않는다.