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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루프 엔지니어링의 미학 (The Art of Loop Engineering)

- 에이전트를 안정적으로 유용한 작업에 활용하려면 좋은 모델만으로는 부족하며, 작업 집합에 맞게 설계된 하네스(harness) 가 필요함
- 가장 기본이 되는 에이전트 루프는 LLM에 컨텍스트를 주고 작업이 끝날 때까지 도구를 반복 호출하는 구조
- 여기에 검증 루프, 이벤트 기반 루프, 힐 클라이밍 루프를 쌓아 올리는(stacking) 방식으로 더 효과적인 에이전트를 구성
- 각 루프 계층은 LangChain 프리미티브로 계측(instrument)할 수 있으며, 내부 문서 작성 에이전트를 예시로 설명
- 진정한 잠재력은 모델 자체가 아니…

https://news.hada.io/topic?id=31106