gmgn 스테이블 체인 추가

미국, 주식시장 24시간 개장 위한 움직임

RWA stock들이 정식으로 소비자들에게 들어오기시작할텐데 각 국가에서 대응방식이 나뉘고 있는 것 같음

미국의 기조는 똑같음 24시간 시장을 개방하고, 이를 블록체인 위에 올려서 미국자산을 전세계에 공급하고 유동성을 흡수하려는 움직임을 가져가는 중

반면 국력이 약한 나라에서는 우선 해외 크립토 거래소를 차단하는 움직임도 나타나고 있고(동남아권), 이미 금지되어 있는 국가도 있음(중국)

또 개방하기 위해서 작업중인 일본도 있지만, 결국 미국 스탠스와 각 국의 상황을 보면서 조절할 것으로 보임.

한국에서도 이를 빠르게 인지한 금융사들이 미리 big3 거래소 지분을 가져가는 중이고, 금융 라이센스와 통합하여 뭐가 필요할지 모르는 상황에 파이프라인을 움켜쥐려는 의도로 해석됨.

사실 소규모 금융사라도 vasp라이센스 하나만 필요하다면 현재 한국의 죽어가는 vasp 사업자를 인수할 수 있기에 중요한 것은 전통 금융 라이센스를 갖고 금융결제망이 어떻게 구성될지 대응하는 것이 중요한 것 같음

하지만 이번 로빈후드에서 보았듯이 먼저 블록체인을 선점하려는 움직임은 금융사 각각에게 큰 이점으로 남을 것 같음.

한국이 24시간 거래를 하려면 우선 인프라와 구조부터 정비하는 것이 맞다고 생각되나, 시행되더라도 크립토 거래소에서 중심축이 흘러가진 않고 국내에서만 자신이 유동될 가능성이 높음.

글로벌로 RWA를 퍼트리는 회색지대는 이제 매우 주의깊은 시선으로 민감하게 검토될 것이나 단기간에 해결될 것 같은 사항은 아닐 것으로 생각됩니다

솔라나 에드작 티어표

https://x.com/mango_/status/2079957309028184401

저도 현재 티어표를 만든다면 비슷하게 만들 것 같습니다.

일단 S에 bulktrade + xstocks

bulktrade는 무난히 기본은 해줄 것 같아서
저점+고점이 그냥 무난히 괜찮으니 S로 느껴지는 것 같습니다.

xstocks는 에드 분배 방식에 따라 갈릴 것 같긴 한데 대박나는 케이스는 S에 충분히 높을법한

A에 있는 프로젝트들은 돈이 안 들고 위험이 없는데 에드는 적당히 주는 느낌으로 보면 적합할 것 같네용

B,C는 이제 볼 필요 없을 것 같습니다 ㅋㅋ

?에 있는건 에드가 불분명해서 그런 것 같은 오히려 안 주는 쪽이 더 가까워서

Robinhood - CashCat 온체인 분석 시리즈 목차

1. Cashcat은 어떻게 200M을 갔나?
- 자금 유입 phase 1, 2
- 세력의 존재 근거들. 재단 or 자금세탁?

2. Dev cluster 분석
- 총 얼마 벌었나?
- 보유량/매매 패턴

3. 천상계 플레이 다시보기
- 빛
- 패턴분석

4. 블록타임/시기별 유입과 수익률 분석
- private 런칭시기 / Noxa,CC배포 전후 / public 후

5. 밈코에 대한 접근
- 반면교사

6. KOL 클러스터 조사

7. 마무리
- 툴 링크
- why?

코인원에 주식 생김

이번에 지분인수한 한국투자증권 연동해서 리스트만 확인가능

레전드 커리어 천룡인 : Opensea 파운더

NFT 얼리시기에 들어가서 슈퍼불장에 Opensea 창업으로 그득하게 돈 많이범

-> 22년에 퇴사하고 나와서 오픈라우터 창업함

코인에서 하던 마켓플레이스 비즈니스를 그대로 AI로 들고가서, LLM 마켓플레이스(어그리게이터) 만들어서 또 수조원 벨류 달성


이정도면 그냥 돈냄새 기가멕히게 잘맡는 슈퍼휴먼아닌가
진짜 오픈시 고점에 싹싹잘튀었네..

https://www.linkedin.com/in/alexatallah/

이름에 Open 넣는거 좋아하는거까지 완벽하네

젠슨 황 최근 인터뷰 핵심 정리 source

1. AI 종말론은 헛소리

- AI가 인류를 멸망시키거나 일자리를 없앨 것이라는 주장은 과장
- 싱귤래리티, AI 의식, 시뮬레이션 세계관 등도 공상과학적 서사에 가깝다
- 기술 리더가 위험을 경고할 수는 있지만, 해결책 없이 공포만 확대하는 것은 산업과 정책에 해로움
- AI의 위험을 알리는 단계는 이미 충분히 지났으며, 이제는 안전성과 실제 활용 방안을 만드는 데 집중해야
- AI를 두려워해 사용하지 않는 것이 미국을 뒤처지게 만듦

2. 중국 AI를 막는 것은 현실적인 전략이 아님

- 중국은 전 세계에서 가장 많은 수학·과학 인재와 AI 연구자를 배출하고 있어 AI 강국이 되는 것은 예정된 결과
- 미국이 중국의 기술 발전을 완전히 막거나, 중국이 미국을 막는 것 모두 불가능
- AI 경쟁을 승자가 영구적으로 모든 것을 차지하는 100m 달리기처럼 보는 시각도 잘못됨
- 중요한 것은 누가 먼저 모델을 만들었느냐가 아니라, 누가 AI를 산업과 사회에 더 빠르게 적용하느냐

3. 중국 오픈모델은 엔비디아에 악재가 아니라 호재

- Kimi·DeepSeek 같은 중국 오픈모델의 성능 향상을 엔비디아 위협으로 해석하는 것은 잘못됨
- 좋은 모델이 저렴하거나 무료로 공개되면 AI 사용자가 늘어나고, 결국 더 많은 데이터센터와 컴퓨팅 자원이 필요
- 좋은 모델 등장 → AI 사용 증가 → 산업 확산 → 토큰 생산 증가 → GPU·데이터센터 수요 증가
- DeepSeek 공개 당시와 Kimi 등장 이후 엔비디아 주가 하락 모두 시장이 같은 방식으로 오해한 사례
- 미국 기업이 중국 AI 모델을 사용하는 것도 허용해야
- 모델을 직접 내려받은 뒤 파인튜닝·가드레일·샌드박스·접근통제를 적용할 수 있기 때문에, 출신 국가만으로 전면 금지할 필요는 없음

4. 오픈모델과 폐쇄형 모델은 함께 성장함

- OpenAI·Anthropic 같은 폐쇄형 서비스와 오픈모델은 상호보완 관계
- 오픈모델은 AI를 처음 접하게 만드는 저렴한 진입로 역할
- AI를 사용해 본 사람이 더 높은 성능과 편의성을 원하게 되면서 유료 폐쇄형 서비스로 이동
- 무료 모델도 직접 운영하려면 인프라·보안·유지보수 비용이 필요하므로, 상당수 기업에는 관리형 서비스가 더 경제적
- 범용 업무는 OpenAI·Anthropic 등 외부 서비스를 최대한 활용
- 마케팅·법무 자동화처럼 핵심 IP와 무관한 영역은 적극적으로 아웃소싱
- 국가안보·규제·개인정보·핵심 기술·기업 고유 데이터는 자체 AI 구축
- 기업과 국가는 알파와 핵심 지능까지 외부에 맡겨서는 안 됨
- 엔비디아의 Nemotron도 OpenAI와 정면 경쟁하기 위한 모델이 아니라, 자체 AI가 필요한 기업을 지원하기 위한 기반 모델

5. 오픈소스가 오히려 AI 보안을 강화함

- AI가 코드를 작성하고 디버깅할 수 있다면 취약점을 찾아 공격에 활용하는 것도 자연스러운 결과
- 그러나 이를 이유로 모델을 폐쇄하면 소수 모델에 의존하는 단일 실패 지점이 만들어짐
- 오픈모델을 전 세계 보안 전문가에게 배포하면 각 조직이 취약점을 찾고 서로 다른 방어체계를 구축할 수 있음
- 리눅스처럼 많은 사람이 코드를 검사하고 보완할 수 있는 구조가 장기적으로 더 안전
- AI 규제 역시 원천 기술 자체보다 사용되는 분야와 서비스를 중심으로 설계해야
- 의료 AI는 의료 기준에 따라 규제, 자율주행 AI는 교통·안전 기준에 따라 규제
- 개인정보 침해와 계약 위반은 기존 법체계로 처리, 범용 AI 기술의 연구개발 자체는 빠르게 발전하도록 허용

6. AI 인프라 투자는 아직 초입

- AI 확산이 정점에 도달했다는 월가의 시각을 정면으로 반박
- 현재 사회와 산업에서 AI가 실제 업무에 적용된 비중은 아직 매우 낮음
- 기존 소프트웨어는 한 번 개발하면 낮은 비용으로 복제할 수 있었지만, AI는 사용할 때마다 연산과 토큰 생산이 필요함
- 따라서 AI 시대의 소프트웨어는 이전보다 자본집약적인 산업이 됨
- AI 데이터센터를 단순한 서버 시설이 아니라 지능을 생산하는 공장
- 반도체, HBM·메모리·스토리지, 첨단 패키징, 광통신, 전력, 토지, 데이터센터 건설 인력
- 모든 영역에서 공급이 부족하며, 향후 10년간 반도체 산업 규모가 현재보다 10배 커질 필요가 있음

7. AI 버블은 언젠가 오지만 지금은 아님

- 모든 대규모 산업 인프라 투자에는 결국 과잉투자와 버블이 나타날 수 있음
- 다만 향후 5년 안에 공급과잉 버블이 발생할 가능성은 낮음
- 이유는 수요 부족이 아니라 공급 확대 속도가 물리적 제약에 막혀 있기 때문
- 현재 핵심 병목으로 부족한 요소는 다음과 같음:
- GPU와 반도체, 메모리와 패키징, 토지·전력, 데이터센터 시공 인력, 광통신과 네트워크 장비
- 이러한 제약이 투자 속도를 늦추면서 공급이 수요를 넘어서는 시점을 오히려 뒤로 미루고 있음

8. 이제 유용한 AI가 수익성 있는 AI로 전환됨

- 과거에는 AI 투자 대비 수익이 언제 발생할지가 핵심 의문이었지만,
- 이제 코딩 에이전트를 통해 수익성이 증명되기 시작했다고 봄
- 코딩은 고임금 노동을 직접 보조하기 때문에 기업이 높은 비용을 지불할 유인이 큼
- 엔비디아 역시 생산성 향상을 위해 AI 서비스에 연간 수억 달러를 지불할 의향이 있음
- AI 사용 → 생산성 증가 → 기업 수익 증가 → AI 재투자 확대
이러한 플라이휠이 이미 시작됨
- 또한 AI 토큰은 단순한 숫자가 아니라 지식과 추론 능력이 압축된 결과물이며,
- 모델이 발전할수록 토큰의 유용성과 경제적 가치도 높아질 것

9. AI는 직업이 아닌 업무를 자동화함

- 일자리와 개별 업무를 동일하게 보면 AI의 영향을 잘못 해석하게 됨
- 하나의 반복 작업 자체가 직업의 전부인 경우 해당 직업은 자동화되거나 크게 바뀔 가능성이 높음
- 대표적으로 고객센터의 전화 응대 업무는 자동화될 수 있음
- 다만 AI 시스템을 관리·평가·개선하고 복잡한 고객 문제를 조정하는 역할은 계속 인간에게 남게 됨
- 방사선과 의사의 목적은 영상 자체를 읽는 것이 아니라 환자의 질병을 발견하고 치료를 지원하는 것
- 영상 판독이 자동화돼도 직업의 목적은 사라지지 않음
- 타이핑은 직업이 아님. 문제 해결, 발견, 혁신, 가치 창출이 직업의 본질임
- 방사선과 의사·법률보조원·AI 인프라 제조업 등의 사례는,
- AI가 생산성을 높이자 처리 가능한 수요가 늘어나 오히려 인력이 더 필요

10. 로봇과 AI 에이전트의 다음 단계

- 로봇의 ChatGPT 모먼트는 이미 도달
- 로봇이 사과를 서랍에 넣어라라는 지시를 받으면 서랍을 먼저 열어야 한다는 작업 순서를 스스로 추론할 수 있음
- 다만 놀라운 시연과 실생활에서 유용한 제품은 별개
- 일상에서 실제로 쓸 수 있는 로봇이 향후 3년 안에 등장해도 놀랍지 않음
- 에이전트 시대에는 인간보다 AI 에이전트가 훨씬 많은 컴퓨팅 자원을 사용할 것
- 현재는 사람이 컴퓨터를 사용하지 않는 시간에는 연산도 멈춤
- 미래의 에이전트는 사람을 대신해 24시간 지속적으로 작업함
- 장기적으로 1조 개의 전문·범용 AI 에이전트가 동시에 작동
- 이에 따라 필요한 컴퓨팅 인프라 규모가 지금보다 압도적으로 커질 것

11. 미국 AI 정책에 대한 경고

- 미국 정부가 AI 의식·싱귤래리티·중국과의 단기 승부 같은 극단적 서사에 반응해 과잉 규제할 가능성을 우려함
- 정책당국이 일부 기업과 전문가의 주장만 듣고 성급하게 결론을 내려서는 안 됨
- 다양한 CEO·과학자·산업 관계자의 의견을 충분히 듣고 점진적으로 판단해야
- 미국 정부가 엔비디아 같은 기업의 지분을 직접 보유하는 방안도 불필요
- 기업이 세금을 내고 일자리를 만들며 주주가치를 높이는 것 자체가 이미 국가와 국민이 기업 성공의 지분을 공유하는 구조
- 트럼프 대통령에 대해서는 미국 제조업 복원, 반도체 공급망 강화, 일자리 창출에 집중하고 있다는 점을 높게 평가
- 다만 기술 보호를 이유로 AI 확산과 경쟁 자체를 제한하는 방향에는 경계

🤔개미 투자자가 장기적으로 패배하는 이유 source

1. 문제는 종목 선정이 아니라 잦은 매매
- 2024년 S&P500은 25% 상승했지만 평균 주식 투자자의 수익률은 16.5%에 그침. 매수·매도 타이밍을 맞힌 비율도 25%에 불과했음

2. 복리에서는 작은 판단 실수가 치명적으로 누적됨
- 10만 달러를 20년간 그대로 투자했다면 72만 달러가 됐지만, 평균적인 투자 행동을 반복한 계좌는 34만 달러에 그침. 시장이 아니라 자신의 매매 결정으로 잠재 자산의 절반 이상을 잃은 셈

3. 수수료가 없어져도 성과는 개선되지 않았음
- 가장 적극적으로 거래한 개인 투자자의 연평균 수익률은 11%로 시장의 18%를 크게 하회. 거래 비용뿐 아니라 추격 매수, 공포 매도, 잘못된 타이밍 자체가 손실의 핵심 원인

4. 단타와 옵션은 구조적으로 더 불리함
- 지수선물 데이트레이더 연구에서는 300일 이상 거래한 사람의 97%가 손실을 기록함. 옵션 역시 높은 스프레드, 비싼 변동성 프리미엄, 시간가치 감소 때문에 방향을 맞혀도 수익을 내기 어려운 구조

5. 모든 손실의 공통 원인은 과잉 확신
- 투자자는 최근 수익을 자신의 실력으로 착각해 거래를 늘리고, 이미 오른 자산을 뒤늦게 추격함. 수익 포지션은 빨리 팔고 손실 포지션은 오래 보유하면서 활동량을 투자 능력이라고 오인함

✍️개인 투자자의 경쟁력은 빨리/많이 움직이는 것이 아니라, 불필요하게 움직이지 않는 구조를 만드는 데 있음

가끔씩 이 내용을 다시 언급하는 것이 중요하다고 생각합니다.

끊임없이 다른 토큰으로 이동하며 작은 트렌드를 쫓는 것은 포트폴리오를 파괴하고 모든 것을 순수한 도박으로 만들 수 있는 완벽한 방법입니다. (RH에서 보이는 모든 뱀 토큰들을 보세요.)

제 경우에는, 자신의 신념을 꾸준히 유지하고 (상승세일 때 이익을 실현하면서) 장기적으로 좋은 결과를 얻는 것이 중요하다고 생각합니다.

최근 몇 주 동안 온체인에서 매우 흥미로운 움직임들이 있었습니다. 먼저 $ANSEM, 그 다음 $CASHCAT, 그리고 이제는 비교적 안정적인 수준인 $FEFER가 있습니다.

하지만 인내심을 갖고 억지로 트렌드를 만들려고 하지 않아야 합니다. 자본을 보존하고 적절한 시점에 투자하는 것이 포트폴리오를 다음 단계로 끌어올리는 방법입니다.

개인적으로 저는 주말을 즐기고 있으므로, 특별한 일이 일어나지 않는 한 어떤 투자도 하지 않을 것입니다.

[뉴스1] [속보] SK, 마이크로소프트와 AI 메모리 장기 공급 협력

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https://t.me/UPBITDEPOSIT
업비트 원상 집금을 자동으로 추적해주는 봇을 만들어봤습니다 잘 작동할지는 오늘 봐야할듯
일단 evm이랑 sol 지원합니다

CLARITY 법안은 통과할까?
그리고 베이스, 후드, 그램(톤)엔 어떤 영향을 미칠까?

상원 통합 CLARITY 텍스트가 공개됐다.
616페이지, 104개 섹션.
폴리마켓에 따르면 2026년 내 법제화 확률을 여전히 30% 수준.

1. 여전히 시간이 촉박하다.

공화당 53석. 그런데 2명은 반대, 1명은 표결 불참. 실질 50석이다.

필리버스터를 넘으려면 60표.
민주당에서 10표를 가져와야 하는데,
그동안 협상해온 민주당 7인이 "미흡하다"는 공동성명을 냈다.
10명 표값이 계속 비싸진다.

어쨌거나 회기는 8월 7일까지지만
실무를 감안할 때 마지노선은 7월 30일 밤이라고 한다.
8월을 넘기면 9월인데, 9월은 예산과 선거가 달력을 잡아먹는다.

2. 민주당원 몸값이 비싸지는 이유는 윤리조항

새로 들어간 Division C.
"고위 공직자와 배우자가 재임 중 대가를 받고
디지털 자산을 발행·후원하는 걸 금지한다."

문제는 집행 구조라고 한다.

집행 권한이 법무부(DOJ) 단독이다.
장관은 대통령이 임명한다. SEC·CFTC 집행권도, 사인의 소권도 없다.
2029년 1월 20일 정오에 자동 소멸한다.
수정헌법 20조가 정한 대통령 임기 종료 시각이다.

명목상 규제는 들어갔는데 집행 주체는 통제 가능하고 만료 시점은 임기와 같다. 게다가 신규 발행을 규율하는 구조라 이미 나온 WLFI·USD1엔 실질적으로 걸리는 게 없어 보인다. (그런 기대감 탓인지 지난 주 가격이 잠깐 올랐다.)

소멸 조항 자체는 미국 입법에서 흔한 장치라 한다.
다만 하필 임기 종료 시각을 분 단위로 찍은 건 그 논리로 설명이 안 된다.
(나 퇴임하면 문제 삼지 말라고 콕 찝어놓은 것이라 생각할 수밖에)

트럼프 혹은 공화당은 아직 이권을 내려놓을 생각이 없고,
내려놓는 시늉만 하면서 협상 카드로 쓰고 있다.

3. 제 10301조, 이게 본체

CLARITY 전체가 하나의 질문 위에 서 있다.
증권(SEC)인가 상품(CFTC)인가.
스위치를 돌리는 게 "탈중앙화 여부"고, 10301 조가 그 판정 조항이다.
(혹자는 알트코인 대규모 상폐를 기대하는 배경이기도 하다.)

통합본에서 두 가지가 바뀌었다.

하나. 판정 기준이 "합의"에서 "합의, 약정, 또는 양해"로 넓어졌다.
미국 증권법 표준 문구인데, 핵심은 문서화된 계약이 없어도 성립한다는 것이다.

둘. 5월 초안이 명시적으로 제외했던 거래 검증, 노드·오라클 운영, 대역폭 제공이 10301조에서 삭제됐다. 다른 조항에 개발자 보호는 남았지만, 지배력 판정 조항 그 자체에서 빠진 게 핵심이다.

따라서 알트코인만이 아니라 체인 자체에 적용된다.

4. Base가 하필 지금 걸렸다

Coinbase가 시퀀서를 단독 운영하고, 업그레이드 키를 갖고 있고, 퍼미셔널리스 밸리데이터 셋이 없다. 삭제된 "노드 운영" 예외가 바로 이 활동이다.

탈중앙화되지 않으면 비(非)탈중앙화 금융거래 프로토콜로 분류되고,
미국 규제 토큰화 증권을 호스팅할 때 증권 등록 요건에 저촉된다.

잠깐, 규제받는 게 왜 나쁜가?

Coinbase는 이미 규제받는 회사다. 비용은 감당한다.
문제는 체인이 규제받으면 체인일 이유가 사라진다는 것이다.
(COIN/BASE, 2개를 분리시켰는데 COINBASE TWIN이 되는 것)

똑같이 규제 받으면 그냥 느리고 비싼 중앙화 DB에 불과하다.
사용자는 Coinbase 앱 쓰면 되지 왜 Base를 쓰나.

Coinbase는 규제받아도 살아지만, Base는 가치 제안이 통째로 날아간다.

베이스는 소셜 날리고 트레이딩·결제·토큰화로 방향을 틀었는데,
새로 가려는 그 방향에 제동이 걸린다.
토큰화 주식이 돌파구인데 본인들 소유 중앙화 체인에선 미국 규제 자산을 못 올리게 되는 거니까.

근데 마찬가지로 로빈후드도 구조가 같다.
양쪽 다 지금 큰 액션을 걸기 어렵다.
개인적으로 국내 상황을 고려할 때 입법이 걸린 시점에 밈코인 상장 밀어붙이는 건 컴플라이언스팀이 막을 이유가 충분하다. (문제될 짓 하지마...)

5. GRAM(TON)은 괜찮은가

"미국 회사가 아니니까 괜찮다"는 명제를 깨뜨린 게 텔레그램 본인이다.
2020년 SEC에 막혀 12억 달러 반환하고 1,850만 달러 제재금을 냈다.
두바이 법인이었는데도 막혔다.
미국 증권법은 설립지가 아니라 투자자와 행위로 관할한다.

그런데 지난 4월, 텔레그램이 TON Foundation 역할을 인수하고
최대 밸리데이터가 됐다. ton.org는 MTONGA 통제로,
Toncoin은 Gram으로.
10301조 문구가 조여지던 바로 그 시기에 재중앙화를 했다.

여기에 2020년 합의의 향후 발행 통지 의무가 아직 살아있다.
Base엔 없는 추가 리스크다.
Coinbase는 6월 17일 TON 퍼페추얼을 중단했다.
(여기 생태계를 보는 건 시기상조같다.)

tl;dr

어떤 체인이든 제대로 된 불장이 오려면 법안이 통과되고, 사법적으로 정리되고, 룰이 깔려야 한다. 그래야 정권이 바뀌어도 지속 가능하게 빌드한다고 생각.

지금 미국의 크립토 허용은 법이 아니라 (SEC) 집행 재량이다.
행정부 바뀌면 뒤집힌다. 여기선 기관 자본이 제대로 들어오기 어렵다.

그래서 지금 구조에선 밈코인 순환매, 븐브나 솔라나 같은 체인 널뛰기하며
유동성 화전민 장세가 계속될 수밖에 없는 것 아닐까.
확실성이 없으니 짧게 먹고 빠지는 게 합리적인 거고,
그게 지금 시장이 하는 일이다.

리테일 투자자로서 7월 30일까지 물꼬가 트이는지 지켜보는 것 외에
할 수 있는 게 없어 보인다.
비트도 딱 그때까진 일단 내리기보단 좀 버티겠지.

✅ DappOS 에어드랍 등록 시작

등록 기간 : 7/24 ~ 8/2 오전 9시

정말 오래 기다렸는데, 드디어 TGE 하려나봅니다. AI 사용하셨던 적이 있거나, 이런저런 활동을 하셨던 분들은 잊지 말고 등록하셔서 보상 받아가시면 좋을것 같네요.

https://dappos.com/airdrop-register

갑자기 백팩 파운더에 대한 무수한 찬사의 물결이....

요런 트윗 좀 올라오는거보니 머지않아 백팩 관련 투자라운드 결과가 발표되는거 아닐까 싶네요.

예전 추정치보다 좀 더 받았겠지 싶네

https://x.com/i/status/2080730496078639493

OpenAI 미래학자, "AI는 결국 컴퓨트" source

1. AI 지능이 무한상승한다는 통념에 반대
- 많은 사람은 AI가 자기 자신을 개선하는 재귀적 자기개선을 시작하면, 지능이 폭발적으로 상승할 것으로 봄
- 그러나 Joshua Achiam은 물리적 세계에는 연산량과 에너지 효율의 한계가 있기 때문에 AI 지능에도 결국 상한선이 존재한다고 주장

2. 모델 성능은 언젠가 평준화됨
- 현재는 폐쇄형 최첨단 모델이 오픈소스 모델보다 앞서 있지만, 그 격차는 수년이 아니라 수개월 수준
- 기술 확산이 계속되면 장기적으로는 대부분의 기업이 비슷한 수준의 고성능 모델을 사용하게 될 것

3. 평준화되면 승부는 연산량으로 이동
- 기본적인 모델 지능이 비슷해지면, 동일한 문제에 얼마나 많은 컴퓨트를 투입할 수 있는지가 결과의 질을 결정
- 단순히 모델을 한 번 실행하는 것이 아니라, 더 오래 추론하고 여러 경로를 탐색하며 반복 검증할 수 있는 주체가 우위를 점하게 됨

4. AI의 핵심 희소자원은 물리적 인프라
- 결국 AI 경쟁은 누가 똑똑한 모델을 보유했는가가 아님
- 메모리, 전력, GPU, 데이터센터, 네트워크를 얼마나 안정적이고 저렴하게 확보했는가의 경쟁

5. 결론
- 모델은 상품화되고, 컴퓨트는 구조적 희소자산이 됨
- 모델 기업의 해자는 유통과 사용자 접점으로 이동
- 훈련보다 추론 컴퓨트 시장이 더 중요해질 것
- 하이퍼스케일러의 자본력이 기술력 그 자체가 될 것