펀비파밍 하시네요

🪔 [SYSTEM] 아직 온기가 남아있는 똥입니다.

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FDV 200M 이하 TGE한지 15개월 미만 프로젝트만 정리한 대시보드입니다. 제가 쉿코인 찾아보면서 넣은 것도 여기에 다 있을 것 같아요.

최근 비트 움직임이 멈추면 알트들이 튀어오르는 것과 하락할때의 하방폭. 그리고 경험상 수치와 대화방에서만 얘기했던 근거를 활용해서 가성비가 나쁘지 않을지도? 라는 생각으로 일명 온기가 남은 똥코인 리스트를 구성하고 있는데요.

각자의 기준대로 쓰실거면 쓰시고 마실거면 마시고! 리스크는 당연히 여러개가 있겠지만, 무엇보다 제일 큰 리스크는 해킹 등의 사유로 아예 상폐를 처맞아서 가치가 0이 되는게 아닐까 싶습니다.

저도 시드의 10% 이하로 운용할 정도로 큰 비중을 싣지 않고, 높은 업사이드를 노려보려는 전략이니 참고하시고 봐주세요.

그록도 오픈클로에서 쓸 수 있는 모양

X 데이터 활용하기에는 또 좋아보이네요.

다른 LLM은 X 크롤링 자체가 쉽지 않다는 단점이 있었는데 X 데이터가 필요한 어떠한 작업에는 유용하게 쓸 수 있을듯.

뭐 예를들어 CCT 누구랑 누가 싸운다더라, 카파시가 엔트로픽에 합류했다더라, 그 프로젝트 에드 할당 몇퍼였다더라

이런 넓고 얉게 퍼져있고 검색으로 쉽게 나오지 않는 정보들이나, 실시간성 정보들은 오픈클로 붙여서 사용하면 딱 좋을듯

https://x.ai/news/grok-openclaw

얼마나 커질지 감도 안오는 하리

현재 크립토 체인 수수료의 43%를 장악

가격도 다시 슬금슬금 ATH를 향해 올라가고 있고..

세상 모든 것을 24/7 거래로 만들어 버리자…!

출처 #온체인데이터

계엄령때 사이트 터져서 하따 못 받은걸 업비트 스킬로 해결 가능?

https://www.upbit.com/skills?source_caller=ui&exchangeCode=kr&shortlink=iym0d9mb&c=skills&pid=skills&af_xp=custom

좀잇으면 glp 계열 더 좋은 약들이 엄청나게 나오고 약값도 싸지고 모두가 맞는 시대가 올듯
절대로 자영업을 하지마
해도 차라리 샐러드집하면 존나잘될거같기도? glp의 단점을 잡아주는 그런 음식 뭐 없나?

일본이 뭔가 한국보다 더 앞서나가는듯?

일본 자민당에서 디지털 일본 2026 정책 문서를 공개했다네요. 한국은 이제서야 스테이블 어쩌고 저쩌고 하면서 세금 생각만 할 때 쟤네는 AI에이전트, DeFi 이쪽으로 보고있네요.

- 정부가 에이전트 AI(자동으로 금융 거래하는 AI) 관련 법적 정리 추진
- DeFi를 포함한 온체인 금융(블록체인 기반 금융) 실증 지원 강화
- 규제·이용자 보호·AI·DeFi 융합 등 검토하겠다는 정책 방향

👉원문

#일본

구글, AI PRO 요금제 가입자 대상 유튜브 프리미엄 라이트 플랜 제공 예정

유튜브 프리미엄 드디어 써보겠구나

#메르 님
80세가 4주만에 20세가 된다는 역노화 실험은 어디까지 왔나?
https://m.blog.naver.com/ranto28/224289976939

🟢 Nexus 에어드랍 물량 체크

홈페이지에서 지갑 메인넷 등록하면 수량 보인다고 합니다.

https://app.nexus.xyz/mainnet

올해도 결국 연말에 돌아봤을 때 돈 되는 에드작은 퍼프에서 나오지 않을까…그 주인공이 누구인지 모를뿐 현재까진 베리나가 유력…?

오늘도 승리하는 시트리니 리서치의 꺼드럭

다음 10년을 정의할 트렌드는 AI, 펩타이드, 정부지출 이라고 보고 있다고 하네요.

AI 놓쳤으면 바이오 쪽 넘어가서 펩타이드도 좀 살펴볼만 하지 않나 생각.

패러다임도 그렇고 시트리니도 그렇고 리서치들이 항상 맛있네
아래 원문과 요약 달아둘테니 출근길이나 커피타임때 한번 살펴보심이

2023년에 발간한 리서치 원문

리서치와 원글 요약

1. 2023년 5월, CitriniResearch는 첫 AI 테마 리포트를 공개했음. 당시 핵심 논지는 “AI 수혜는 엔비디아 하나로 끝나지 않는다”는 것이었음.

2. 당시 시장은 AI를 대부분 GPU 스토리로만 해석했지만, 시트리니는 AI 모델이 커질수록 데이터센터 전체가 재구축될 수밖에 없다고 봤음.

3. 반도체 섹터는 코로나 공급 과잉, 경기침체 우려, PC 수요 둔화 때문에 밸류에이션이 눌려 있었고, SMH도 2021년 고점 대비 약 30% 하락한 상태였음.

4. 작성자는 5년 뒤 어떤 AI 앱이 살아남을지 맞히는 건 어렵다고 판단했음. 대신 AI가 커질수록 반드시 필요한 물리적 병목에 집중했음.

5. 그래서 AI 트레이드의 첫 단계를 “글로벌 데이터센터 하이퍼스케일링”으로 정의했음. AI 서비스가 커지기 전에 서버, 전력, 냉각, 메모리, 네트워크가 먼저 증설될 것이라고 본 것.

6. 리포트는 GPU뿐 아니라 HBM 메모리, 광통신 인터커넥트, 반도체 장비, 전력 밀도, 냉각 시스템, 메모리 테스트까지 AI Capex 수혜 영역으로 봤음.

7. 중요한 건 이 리서치가 AI를 단순 소프트웨어 트렌드로 보지 않았다는 점임. AI를 돌리기 위해 데이터센터, 전력망, 반도체 공급망이 함께 커지는 산업 인프라 사이클로 해석했음.

8. AI가 발전하려면 더 많은 전력, 더 많은 서버, 더 빠른 메모리, 더 높은 네트워크 대역폭, 더 강한 냉각이 필요하다고 본 것임.

9. 이 관점은 이후 시장에서 실제로 맞아떨어졌음. Applied Optoelectronics, SK하이닉스, Vertiv, 한미반도체, CRDO 같은 기업들이 대표적인 수혜주로 언급됨.

10. 특히 Applied Optoelectronics는 +6850%, SK하이닉스는 +1800%, Vertiv는 +1450%, 한미반도체는 +1435%, CRDO는 +1160% 상승한 사례로 제시됐음.

11. 공통점은 대부분 AI 앱 기업이 아니라 데이터센터 공급망 기업이었다는 점임.

12. 초기 AI 사이클에서 가장 강했던 건 챗봇 앱보다 AI를 돌리기 위한 칩, 메모리, 전력, 냉각, 네트워크였음.

13. 지금 와서 보면 당시 시장은 “AI = Nvidia”에 가까웠지만, 이 리서치는 “AI = 데이터센터 Capex 사이클”에 가깝게 봤음.

14. 실제로 지난 몇 년 동안 하이퍼스케일러들은 수백억 달러 단위로 데이터센터를 증설했고, 전력 부족과 냉각 문제가 현실적인 병목으로 떠올랐음.

15. HBM, 광통신, 전력 인프라가 시간이 갈수록 더 중요해진 이유도 여기에 있음. AI 모델이 커질수록 GPU만 늘리는 방식으로는 한계가 생기기 때문임.

16. AI는 겉으로는 소프트웨어 혁신처럼 보이지만, 실제로는 막대한 물리적 인프라 투자를 먼저 요구하는 산업이라는 것.

앤스로픽


- 1분기 매출은 48억 달러였으며, 2분기 매출은 현재 109억 달러로 예상

- 2분기 영업 이익은 5억 5,900만 달러로 예상. 이전에는 2028년까지 적자일 것으로 전망했었음. 물론 투자확대가 예정되어 있으므로 연간 흑자일지는 불확실