여긴 진짜 만들 수 있는 모든 기능은 다 만드는듯…

익텐 etoro 12.5M 투자 유치

세르게이 브린은 공개적으로 거의 말하지 않는다. 그는 프론티어 AI에 대한 즉흥적인 Q&A를 위해 자리에 앉았다.

그는 심지어 이러한 모델을 만드는 사람들조차 자신이 만든 것을 완전히 이해하지 못한다고 인정한다:

1. 모든 전문화된 AI 모델들이 하나로 수렴하고 있다. 구글은 과거에 다양한 과학적 문제에 대해 별도의 모델이 필요했다. 이제 주요 제미나이 모델들은 수학과 다른 과학적 질문에 대해 동시에 최첨단 수준이 되고 있다. 브린은 처음에 이 수렴을 예측하지 못했을 것이며, 그것이 일어나는 것을 지켜보는 것은 놀라웠다고 말한다.

2. 한 기술에 AI를 훈련시키면 관련 없는 기술이 신비롭게 향상된다. 이것이 전이의 개념이다. 모델을 코딩에 훈련시키면 수학적 추론이 좋아지고, 그 반대도 마찬가지다. 이미지를 처리하도록 가르치면 기하학적 단어 문제에 대한 사고 능력이 향상될 수 있다. 능력들은 아무도 완전히 설계하지 않은 방식으로 서로 스며든다.

3. 심지어 세르게이 브린조차 이러한 모델들을 어떻게 프롬프트해야 할지 모른다. 그는 프롬프트할 수준에 대해 진심으로 혼란스럽다고 말한다. 특정 코드 덩어리를 디버그하라고 말할지, 더 나은 신경망 훈련 알고리즘을 작성하라고 요청할지, 아니면 그냥 "오늘 내가 뭘 해야 할까"라고 말할지. 그는 구글에서조차 제미나이의 능력 한계가 정확히 어디인지 모른다고 인정한다.

4. AI의 가장 큰 도약 중 하나는 가장 어리석아 보이는 트릭에서 왔다. 사고의 사슬 프롬프팅은 모델에게 문제를 주기 전에 단계별로 생각하라고 말하는 것일 뿐이다. 브린은 그것이 그동안 가장 어리석은 것처럼 보였고, 작동할 이유가 명백하지 않았다고 말한다. 하지만 작동했고, AI 능력의 상당한 증가를 촉진했다. 가장 간단한 요청들이 가장 큰 잠금을 푸는 것으로 드러난다.

5. 브린은 오늘날 AI를 위해 자신의 생물학을 수정하지 않을 것이다. 모델들의 가속화되는 대역폭에 인간이 어떻게 따라갈 수 있느냐는 질문에, 그는 신경 연결과 직접적인 뇌 연결이 추구되고 있음을 인정했다. 하지만 그는 개인적으로 기술이 훨씬 성숙할 때까지 자신의 생물학을 바꾸기 위해 아무것도 하지 않을 것이라고 말했다. 오늘날 모델들은 그것을 정당화하지 않는다.

6. 초지능은 불가능한 것을 해결한다는 의미가 아니다. 청중 중 한 명이 진정한 초지능은 여행하는 판매원 같은 NP 완전 문제 해결을 의미할 것이라고 주장했다. 브린은 반박했다. 대부분의 컴퓨터 과학자들은 P가 NP와 같지 않다고 믿으며, 이는 어떤 알고리즘도 그 문제들을 최적으로 신뢰성 있게 해결할 수 없다는 뜻이고, AI가 얼마나 똑똑하든 상관없다. 불가능은 여전히 불가능하다. 초지능은 단지 인간보다 더 똑똑하다는 의미일 뿐이다.

7. 컴퓨터가 기술을 마스터한다고 해서 인간이 그것을 추구하는 것을 멈추게 한 적이 없다. 1990년대에 딥 블루가 체스에서 카스파로프를 이겼지만, 사람들은 체스를 계속 두었다. 알파고 이후, 인간의 바둑 게임은 극적으로 발전했고, 그것에게 패배한 선수들은 훨씬 더 나아졌다. 브린의 요점: AI는 한 분야에서 인간의 야망을 퇴역시키지 않는다; 종종 최첨단을 밀어붙이고 사람들을 끌어올린다.

8. 브린은 트랜스포머와 유사한 것이 AGI로 우리를 이끌 수 있다고 생각한다. 트랜스포머가 충분하냐는 직접적인 질문에, 그는 자신의 추측으로는 그렇다고 말하며, 주로 그것들이 원래 텍스트 목적을 훨씬 넘어 이미지와 비디오에 대해 이상할 정도로 유연하게 작동했기 때문이라고 했다. 하지만 그는 그것들이 도중에 조용히 많이 변했고, 원래 트랜스포머 논문과 동일한 아키텍처가 아니라는 점을 주의 깊게 지적했다.

9. AGI는 두 가지 다른 의미를 가지며, 그중 하나는 물리적 세계 이해를 요구한다. 브린은 개인적으로 AGI를 스스로를 개선할 수 있는 AI로 생각한다. 하지만 그는 다른 사람들은 그것을 사람이 할 수 있는 모든 것을 할 수 있는 AI로 정의하며, 그들이 아마 더 정확할 것이라고 인정했다. 사람이 할 수 있는 모든 것을 하기 위해, AI는 물리적 세계를 이해하고 상호작용해야 하며, 이것이 세계 모델과 로보틱스가 필수적이기 때문이다.

10. 구글 내부에서, 그들은 이제 AI를 이용해 AI를 만든다. 브린은 팀이 훈련 실행을 모니터링하고 자체 훈련 데이터를 생성하는 등의 일을 AI가 하도록 많은 에너지를 옮겼다고 말한다. 도구를 이용해 도구를 만드는 데서 시작한다. 그것이 그가 지금 대부분의 시간을 보내는 일이며, 그가 자가 개선 게임이라고 부르는 것이다.

11. 브린은 구글이 경쟁자들에 뒤처진 부분에 대해 비정상적으로 솔직하다. 그는 구글이 코딩에 깊이 집중하는 데 조금 늦었다고 인정한다. 그는 제미나이 3.0과 3.1이 6개월 전 모든 면에서 최상위에 있었지만, 그 이후 다른 연구소들이 특히 코딩에서 진전을 이루었다고 말한다. 그는 지금 경쟁자 모델이 깊은 코딩과 야간 작업에서 우위를 점한다고 하며, 제미나이의 플래시 모델을 빠른 상호작용 반복에 훨씬 더 빠르다고 강조한다. 회고적으로, 그는 코드에 더 일찍 집중했어야 했다고 말한다.

12. 그는 자신의 역할을 관리자가 아닌 선동자로 본다. 브린은 제미나이를 전달하는 것이 코리와 데미스의 책임이지 자신의 것이 아니라고 솔직히 말한다. 그는 자신의 일을 팀을 찌르고 자극하는 것으로 묘사하며, "정말 그렇게 하고 있나요?"라고 묻고, 그들이 놓칠 수 있는 우선순위와 충분히 주의를 기울이지 않는 아이디어를 상기시키는 것이라고 한다. 그는 이것이 때때로 약간 혼란스럽다는 것을 인정한다.

13. 자신감은 월별 온도를 무시할 때 온다. 브린은 경쟁자가 방금 모델을 출시한 것으로 매달 구글의 위치를 판단한다면 자신감이 아주 빨리 사라질 것이라고 말한다. 대신 그는 더 긴 아크를 지켜본다. 상황은 끊임없이 변한다; 한 연구소가 한 분야에서 앞서고, 다른 곳에서 다른 연구소가 앞서며, 그는 일상적인 소음에도 불구하고 제미나이가 실제로 어디에 있는지에 대해 기분이 좋다.

길게 뭐 쓰려고 했는데 요즘 AI 써보면서 느끼는건

Fable 은 좋은데 점점 비싸지는게 느껴짐.

모든게 비싸지는게 느껴짐.

대기업들도 비싸하는게 느껴짐.

안쓰고 싶어하고 다들 "자체" AI 를 만들려는게 보임.

과거에도 "자체" 칩의 시대를 생각하고 ANET, AVGO 를 발굴했었는데 약간 그런 느낌.

나같아도 Fable 급의 싼곳 있으면 그거 쓰겠음.

반도체도 "자체" 나라에서 수급하려 하고, 세계화가 무너진 시대라 그런가 다들 자기들꺼 만들기 바쁜거같음.

대시보드도 다 자기들꺼 만들기 바쁨.

온 세상이 파편화되고 있고 혼란스러운 시대가 시작되고 있는거같음.

이런 시대는 예측이 진짜 어려운거같음.

2020년 이후 창업한 스타트업들의 웹 트래픽 순위 (Top 20)

1. DeepSeek
2. Perplexity
3. Suno
4. Polymarket
5. Gamma
6. ElevenLabs
7. Lovable
8. Arena
9. xAI
10. Supabase
11. Manus
12. Higgsfield
13. Cursor
14. Fanvue
15. OpenRouter
16. GPTZero
17. Genspark
18. ShopMy
19. Venice
20. Whop

20개중 15개가 ai 기업이고, 폴리마켓(4등)이랑 Venice(19등)이 보이는게 신기하네요

https://x.com/deedydas/status/2072704361067880768/photo/1

Ink 체인 H1 회고: RWA 트레이딩 체인으로 성장 중인 Ink

OP Stack 기반 체인 Ink가 Kraken의 지원을 바탕으로 실물자산 거래를 위한 대표 체인으로 자리 잡아가고 있습니다.

상반기 핵심 포인트는 다음과 같습니다.

• Ink는 OP Enterprise Fully Managed로 업그레이드되며 시퀀서, 배처, 프로포저 등 핵심 인프라를 Optimism이 운영하게 됨

• Ink 위 앱들의 연환산 매출은 약 4,000만 달러에 근접했고, 6월 앱 수수료는 약 550만 달러까지 증가

• Ink 성장의 중심에는 Nado가 있음

• Nado는 토큰화 주식을 단순 보유 자산이 아니라, 실제 트레이딩과 마진 운용에 활용할 수 있는 자산으로 확장 중

• 현재 Nado에서는 엔비디아와 테슬라를 현물 및 담보 자산으로 지원하며, 각각의 perp와 함께 하나의 마진 엔진에서 거래 가능함

• 이를 통해 베이시스 트레이드, 델타 뉴트럴 캐리, 크로스에셋 담보 활용 등 기존 온체인 환경에서는 어려웠던 전략들이 가능해짐

즉, Ink가 RWA 트레이딩 인프라를 만들어가고 있다면, Nado는 그 인프라 위에서 실제 사용 사례와 거래 수요를 만들어가는 핵심 앱임

https://x.com/SuperchainEco/status/2072291016204267947

(놀라운 결과..)

* VulkanBench 오픈소스 코딩 벤치마크 결과

- 10개의 태스크를 Fable 5(low effort) vs Sonnet 5(high effort) vs GLM 5.2(high effort)로 돌려 테스트
- 3개 모델 모두 80% 정확도의 동일한 스코어를 기록했는데

- Fable 5(low)가 세 모델 중 압도적으로 낮은 비용과 토큰 수, 짧은 시간을 기록해 토큰 효율성이 압도적으로 높음을 증명

- 즉 '같은 정확도라면 신형 모델의 최저 노력(effort) 모드가 구형 최고 노력 모드(Sonnet 5)보다 압도적으로 효율적'이고

- 저가모델의 대명사인 GLM 5.2는 단가가 가장 낮은데도 토큰을 Fable 5의 77배(10.82M)나 소모해서 과제당 비용($1.98)이 셋 중 제일 높음
-> 추론 효율이 낮으면 싼 토큰 가격이 무의미해진다

-> 10개의 태스크로 통계적 의미는 적을 수 있으나 유의미한 데이터

스테이블코인 전쟁과 하이퍼리퀴드 그리고 솔라나의 다음 판

1. Strategy는 새 디지털 크레딧 프레임워크로 우선주 배당 커버용 현금 1년치 확보, STRC 배당률 11.5%→12% 상향, 우선주 10억달러·보통주 10억달러 자사주 매입, 필요시 BTC 매각까지 열어두며 시장이 우려한 “부채-배당-비트코인” 꼬임을 일단 진정시켰다.

2. 다만 이건 근본 해결보다 포워드 가이던스 성격이 강하고, BTC가 6~12개월 횡보하거나 하락하면 다시 “세일러가 진짜로 BTC를 팔아야 하나”라는 공포가 돌아올 수 있어, STRC 반등을 곧바로 구조적 안심으로 보긴 어렵다.

3. Open Standard 스테이블코인은 Visa, Stripe, Mastercard, AmEx, BlackRock, BNY, Standard Chartered, Coinbase, Solana, Base 등 140개 파트너를 묶은 컨소시엄 모델인데, 포인트는 준비금 수익을 프로토콜 쪽에 돌려준다는 점이라 USDC식 무이자 보관 모델보다 채택 인센티브가 훨씬 강하다.

4. 이 구조는 Hyperliquid-USDC 수익배분, Circle-Coinbase 50:50 모델의 연장선으로 볼 수 있고, 스테이블코인 법제 하에서 유저에게 직접 이자를 주기 어려운 환경에서도 프로토콜 리워드 형태로 우회 분배가 가능하다는 점이 투자 포인트다.

5. Robinhood는 유럽 대상 토큰화 주식, 퍼프, Morpho 기반 Earn, 자체 체인 발표로 “크립토 앱”이 아니라 “온체인 종합 브로커리지”로 이동 중이고, 미국 규제 완화만 오면 2,800만명대 미국 유저에 기능을 원클릭으로 붙일 수 있다는 게 핵심 업사이드다.

6. Robinhood가 퍼프 인프라 파트너로 Hyperliquid가 아닌 Lighter를 택한 건 성능보다 가치 포획 문제로 읽힌다. Robinhood는 실행·정산을 Robinhood Chain 안에 두고 싶어 하고, 중립적 퍼블릭 베뉴인 Hyperliquid는 특정 기업 맞춤 인스턴스를 위해 자기 구조를 꺾지 않는다는 해석이다.

7. Hyperliquid의 새 priority fee는 단순 수수료 인상이 아니라 “체인 위에서 발생하는 트레이딩 기회 자체를 프로토콜이 내재화하는 장치”다. 공격적 주문은 1~8bp의 priority fee를 붙여 블록 내 우선순위를 사는데, 1bp당 약 45ms 시간 우위를 얻는다.

8. 현재 priority fee는 아직 초기지만 일일 10만달러 수준까지 올라왔고, 전체 지갑 수는 약 244개로 적어도 일부 트레이더는 기대수익의 약 30%를 fee로 다시 프로토콜에 내고 있다. 특히 SpaceX 같은 HLP3 토큰화 주식 시장에선 base fee보다 priority fee가 더 의미 있는 수익원이 될 가능성이 제기됐다.

9. 솔라나 DEX에선 밈코인 부활이 보이지만, 패널의 더 큰 콜은 토큰화 주식이다. Backpack의 SpaceX 등 몇 개 종목만으로도 월간 점유율이 눈에 띄게 올라왔고, 밈보다 지속적인 거래 흐름이라는 점에서 장기적으론 tokenized equities가 더 큰 볼륨을 먹을 수 있다는 시각이다.

10. 밈코인 논쟁도 흥미로웠다. 한쪽은 “사람들이 원한 건 순수한 투기였는데 프로젝트팀·인사이더·멀티월렛 번들링이 너무 효율적으로 돈을 빨아가며 innocence가 죽었다”고 보고, 다른 쪽은 “그래도 투기 수요 자체는 사라지지 않으며, 다음 사이클엔 다른 형태로 반복될 것”이라고 봤다.

11. 가장 실전적인 메시지는 이거다. 과거엔 알트→밈으로 테이블을 옮겨가며 비효율을 찾았다면, 앞으로는 토큰화 주식·주식 퍼프·체인 내 주문우선권 같은 ‘시장구조형 알파’가 더 큰 먹거리일 수 있다.

트레이더/투자자 관점

• 내러티브: 스테이블코인은 이제 “누가 발행하느냐”보다 “준비금 수익을 누가 가져가느냐”의 싸움으로, 거래소/브로커/체인은 “자산 상장”보다 “실행·정산·순서결정”을 장악하는 플랫폼 경쟁으로 이동 중이다.

• 가격/포지셔닝: Strategy는 단기 신용스프레드 완화 시그널, HOOD는 미국 규제 옵션가치, HYPE는 base fee 외 priority fee라는 추가 밸류에이션 축이 생긴 셈이다. 반면 SOL 생태계는 밈 반등보다 토큰화 주식 거래 증가가 더 지속가능한 멀티플 리레이팅 재료일 수 있다.

• 체크포인트: Strategy의 실제 BTC 매각 여부와 우선주 매입 집행, Open Standard의 실제 유통/채택 속도, Robinhood Chain의 미국 확장 여부, Hyperliquid priority fee 사용자 수와 HLP3 시장 비중, Solana에서 tokenized equities가 밈 거래를 월간 기준으로 추월하는지 확인해야 한다.

https://youtu.be/lTO-fO6QR9Q

AI 투자 도구의 핵심은 판단 데이터 source

1. 범용 LLM만으로는 부족
- Bridgewater 실험에서 범용 프론티어 모델은 단순 금융 필터링도 초반엔 50% 정확도에 그침
- 투자 업무의 본질은 읽기가 아니라 무엇이 중요한지 걸러내는 판단
- 즉, ChatGPT를 쓰는 것만으로는 엣지가 아니라 모두가 쓰는 공공재

2. 진짜 엣지는 전문가 라벨 데이터
- 고품질 투자자 라벨로 학습한 커스텀 모델은 프론티어 모델보다 높은 성능을 기록
- 최고 범용 모델 78.2% 대비 커스텀 모델은 84.7%, 실수는 29.8% 감소
- AI 시대의 알파는 모델 접근권보다 자기 조직만 가진 판단 데이터에서 나옴

3. 파인튜닝은 프롬프트보다 강함
- 전문가 프롬프트도 성능을 70%대까지는 올렸지만, 신뢰 가능한 80% 문턱은 못 넘김
- 이유는 간단함. 전문가의 직관은 말로 완전히 설명하기 어려움
- 결국 중요한 건 프롬프트 엔지니어링이 아니라 반복된 판단을 모델에 주입하는 것

4. 투자 포인트는 버티컬 AI
- 커스텀 모델은 성능뿐 아니라 작업당 비용도 13.8배 낮았음
- 앞으로 AI 승자는 가장 큰 모델이 아니라, 특정 산업 워크플로우에 깊게 박힌 모델
- 금융, 법률, 의료, 국방처럼 판단 비용이 높은 산업일수록 버티컬 AI의 가치가 커짐

바이낸스 USD1 배급 관련 중요 변경 사항 공지

기존에 Future로 옮겨두기만해도
1.2x 배율 적용해줬었는데

이제 부스팅 적용 받으려면
최소 300 USD1 포지션은 잡아야한다고 합니다.

포지션 안잡을시 배율 적용만 안됨
7/3 오늘부터 적용

BTC/USD1 페어 넉넉하게 350불치 정도 잡으면 될 것 같네요.

[wallstreetcn] 알리바바, Claude Code 백도어 위험으로 내부 사용 전면 금지

• 7월 3일, 알리바바 내부 관계자에 따르면 최근 Claude Code에서 백도어 보안 위험이 발견됨에 따라 알리바바는 종합 평가 후 이를 고위험 소프트웨어 목록에 포함시켰다
• 7월 10일부터 알리바바는 내부 직원의 사무 환경에서 Claude Code 사용을 전면 금지하고, 대체 솔루션으로 Qoder 사용을 권장할 예정이다

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