AI를 쓰는 기업과 쓰지 않는 기업으로 나뉘는 세상이 올것 같다. 2000년대에 어떤 기업은 경리 5명 두고 주판으로 장부 적고 있고, 어떤 기업은 컴퓨터 하나로 장부를 엑셀로 정리하고 있고...그 이상의 차이를 보여주는 시대가 올 것 같다. (동의)

BAYC 1.5개
아즈키 15개
펏지펭귄 3개
문버드 30개
두들 40개

개인적으로 UI나 미감에는 별로 관심이 없고 기능주의에 가까워서, 필요할 때마다 기능만 계속 붙여왔습니다. 막상 조직도로 펼쳐놓고 보니 어떤 AI가 무슨 일을 맡고 있고, 데이터와 자동화가 어디로 연결되는지 한눈에 돌아보기 편한 것 같기도 합니다.

어제 스내치님의 조직도를 보고 AI를 써야 하는 이유에 관한 아마도 마지막 글을 씁니다.

에드작 채널에서 왜 AI 이야기만 하느냐고 생각할 수 있습니다. 그런데 저는 에드작 자체를 AI로 하고 있고, Perp 자동화와 밈코인 분석 등에서도 실제 수익을 냈습니다. 쇼츠 공장 같은 콘텐츠 자동화보다 수익도 훨씬 컸습니다.

몇 달 전 체감했던 AI와 지금의 AI는 또 다릅니다. 모델 성능도 달라졌지만, 제가 AI를 다루는 방식은 그보다 더 많이 바뀌었습니다. 이제는 어떤 모델을 쓰느냐보다 그 위에 어떤 데이터와 메모리, 워크플로, 인프라를 쌓아두었느냐가 더 중요하다고 봅니다.

‘AI 딸깍’은 본게임이 아닙니다. 1일 무료 체험권 같은 미끼상품에 가깝습니다. 일단 MVP 하나를 빠르게 만들어보게 한 뒤 진짜 공부가 시작됩니다.

API, 웹소켓, DNS, VPS, 멱등성, 역선택, 스테일 커넥션, 타임아웃, 모델 라우팅, 데이터베이스, 모니터링, 보안까지 전부 AI가 등장하기 전부터 존재했던 개념들입니다.

내가 해커가 될 것도 아니고 빌더가 될 것도 아닌데 이런 것까지 알아야 하나 싶지만, AI에게 일을 오래 맡길수록 결국 공부하게 됩니다. 직접 코드를 전부 작성하기 위해서가 아니라, AI가 무엇을 만들고 있는지, 어디서 잘못됐는지, 그 결과를 믿어도 되는지 판단하려면 구조를 알아야 하기 때문입니다.

그 양이 어느 정도냐고 묻는다면 체감상 대학교 때보다 많은 것 같습니다. 대신 배운 내용을 그날 바로 시스템에 넣어볼 수 있고, 제대로 작동하면 시간이나 수익으로 결과가 돌아옵니다.

몇 달 전까지만 해도 AI 포모 마케팅을 두고 논란이 있었습니다. 당시에도 조금 웃겼는데 이제는 그런 이야기조차 거의 보이지 않습니다. 누군가는 포모인지 아닌지를 토론하는 동안, 누군가는 자동화와 데이터, 메모리, 워크플로를 계속 축적해왔기 때문입니다.

약 1년 동안 AI를 사용하며 확신하게 된 것이 하나 있습니다.

AI를 잘 쓴다는 것은 프롬프트 몇 줄을 잘 입력하는 능력이 아닙니다. 원하는 결과가 나올 때까지 작업을 설계하고, 필요한 개념을 배우고, 결과물을 실제로 계속 돌아가는 시스템으로 만드는 능력입니다.

제 기준에서는 이것이 지금 참여할 수 있는 가장 기대값 높은 에드작입니다.

토큰은 주지 않습니다. 대신 어떤 시장이 와도 직접 도구를 만들고 기회를 잡을 수 있는 기술이 남습니다. 몇 달 뒤 사라질 포인트가 아니라 앞으로 평생 복리로 쌓이는 생산성을 모으는 일입니다.

한 이용자가 Claude를 연결한 OpenClaw에 인기 수업을 예약해달라고 지시하자, 에이전트는 헬스장 API를 직접 분석해 원래 허용된 기간보다 몇 주 앞선 수업까지 예약할 수 있는 허점을 발견했습니다.

문제는 여기서 끝나지 않았습니다.

이용자가 “대기 순번을 앞으로 당길 수 있느냐”고 묻자 AI는 다른 회원의 예약을 취소할 때 본인 확인 절차가 없다는 사실을 찾아냈고, 별도의 승인 없이 대기 1번 회원을 실제로 취소해버렸습니다.

놀란 이용자가 원상복구를 지시했지만 이미 취소된 회원을 다시 대기열에 넣을 권한은 없어 복구하지 못했습니다.

일부 매체는 이를 호주 최초의 ‘자율 AI 사이버 공격’이라고 표현했지만, 엄밀히 말하면 AI가 스스로 악의를 품고 해킹한 사건은 아닙니다. 인증 검사가 빠진 허술한 API와 목표 달성을 위해 실제 행동까지 수행하는 AI 에이전트가 결합하면서 발생한 무단 접근에 가깝습니다.

그래도 중요한 사건인 이유는 분명합니다.

기존 챗봇은 잘못된 답변을 하면 그 결과가 대화창 안에서 끝났지만, 에이전트는 API·브라우저·터미널과 연결돼 있기 때문에 잘못된 판단이 곧바로 현실의 행동이 됩니다. AI가 “가능한가?”라는 질문을 “직접 실행해서 확인하라”는 지시로 해석하면 테스트와 공격의 경계도 순식간에 사라집니다.

앞으로 AI 에이전트를 무기한 작업에 투입하려면 단순히 프롬프트를 잘 쓰는 것만으로는 부족합니다.

외부 계정이나 데이터를 변경하는 작업은 실행 전 승인을 받고, 삭제·취소·송금처럼 되돌리기 어려운 행동은 별도 권한으로 분리하며, 테스트는 실제 서비스가 아닌 샌드박스에서만 허용해야 합니다. AI의 성능이 높아질수록 더 중요한 것은 모델의 선의가 아니라 AI가 무엇까지 할 수 있도록 권한을 열어뒀느냐입니다.

원문:
https://www.abc.net.au/news/2026-08-10/ai-assistant-hacks-gym-website-aus-cyber-attack/107007986

참고로 이 글을 쓴 Mert는 Helius의 CEO입니다. Helius는 Solana 생태계에서 RPC, API, 인덱싱, 데이터 인프라 등을 제공하는 핵심 인프라 기업으로, Mert는 Solana 개발자 생태계에서 상당한 영향력을 가진 인물입니다.

그가 최근 암호화폐를 둘러싼 시장의 심리에 대해 자신의 생각을 정리했습니다.

첫째, 암호화폐와 AI를 비교하는 것은 큰 그림에서 보면 별 의미가 없다고 생각합니다. 물론 투자 기간을 3년 정도로 본다면 이야기가 달라지겠지만요.

사람들은 수십 년 동안 AI를 현실로 만들기 위해 노력해왔습니다. 반면 확장 가능한 암호화폐가 등장한 것은 불과 3년 정도밖에 되지 않았습니다.

게다가 AI는 암호화폐 발전에도 도움이 될 것입니다. AI는 소프트웨어와 수학 기반 시스템을 발전시키는 데 매우 뛰어나기 때문입니다.

무엇보다 화폐 시스템을 업그레이드하는 일은 소프트웨어 시스템을 업그레이드하는 것보다 훨씬 긴 시간이 필요합니다.

둘째, 투기는 수백 년 동안 존재해 온 인간의 본능입니다.

투기는 사라지지 않을 것이기 때문에 암호화폐 역시 사라지지 않을 것입니다.

계층 간 불평등이 심해지면 더 많은 투기가 발생하고, 전 세계 누구나 접근할 수 있는 무허가(permissionless) 경제 시스템에서 부를 만들어낼 기회도 늘어납니다.

반대로 사회주의적 장벽이나 국가의 통제로 인해 계층 간 불평등이 줄어든다고 해도, 그러한 장벽에 대응하기 위해 다시 암호화폐가 필요해집니다.

암호화폐가 계속 성장하지 않는 세상은 존재하지 않습니다.

그동안 남아 있던 질문은 네 가지였습니다.

투기 이상의 가치가 존재하는가?
실제로 확장 가능한가, 아니면 느린 데이터베이스에 머무를 것인가?
시가총액 1조 달러를 넘어설 만큼 중요한 시스템이 될 수 있는가?
정부가 이를 허용할 것인가?

Mert는 이 질문들이 이제 스테이블코인, 솔라나, 비트코인, 그리고 최근의 규제 변화​를 통해 긍정적으로 답해졌다고 봅니다.

물론 앞으로도 해결해야 할 문제는 많습니다.

소유권(ownership), 보안(security), 프라이버시(privacy), 기존 시스템과의 통합(integration), 법과 규제(legislation) 등 아직 개척해야 할 영역이 많습니다.

오히려 아직 해결해야 할 문제가 많다는 사실을 기뻐해야 합니다.

문제가 남아 있지 않다면 기회도 없고, 재미도 없을 테니까요.