How Gmoney Mastered OpenClaw to Run His Business
The Rollup
3줄 요약
1. Gmoney는 OpenClaw를 ‘새 직원 온보딩’처럼 세팅한 뒤, Discord 채널을 업무영역별로 쪼개 멀티스레드 운영 체계를 만들었다.
2. 트레이딩은 8.8만 개 전략 백테스트→IB(Interactive Brokers) API 연결→Rust로 리빌드까지 자동화하며, “개발비 대신 토큰”으로 퀀트 파이프라인을 구축했다.
3. 회의 녹취·X(트위터) 글투·법무 검토·헬스 데이터까지 모두 에이전트화하고, 매일 아침 ‘Shark Tank’처럼 돈 버는 아이디어를 피칭받아 실행한다.
텔레그램을 버리고 디스코드로 간 이유: 멀티스레드가 곧 생산성
Gmoney는 처음에 OpenClaw를 텔레그램에서 시작했지만, “동시에 너무 많은 일을 굴리기”가 어렵다고 말한다. 트레이딩·콘텐츠·헬스·법무처럼 맥락이 완전히 다른 대화를 한 채팅창에서 섞어버리면, 사람 입장에서도 컨텍스트 스위칭 비용이 커지고 “나중에 이어서 보기”가 사실상 불가능해진다. 그래서 개인 디스코드 서버를 만들고 건강/법무/트레이딩/콘텐츠 등 채널을 업무 도메인별로 분리했다. OpenClaw는 채널 간 기억을 어느 정도 공유할 수 있지만, 핵심은 “사람의 작업 기억을 채널 구조로 외주화”해 운영 효율을 끌어올리는 데 있다고 설명한다. 새로 파고 싶은 주제가 생기면 “새 채널을 파서 여기서 얘기하자”는 식으로 스레드를 늘려가는 방식이다.
The Rollup
3줄 요약
1. Gmoney는 OpenClaw를 ‘새 직원 온보딩’처럼 세팅한 뒤, Discord 채널을 업무영역별로 쪼개 멀티스레드 운영 체계를 만들었다.
2. 트레이딩은 8.8만 개 전략 백테스트→IB(Interactive Brokers) API 연결→Rust로 리빌드까지 자동화하며, “개발비 대신 토큰”으로 퀀트 파이프라인을 구축했다.
3. 회의 녹취·X(트위터) 글투·법무 검토·헬스 데이터까지 모두 에이전트화하고, 매일 아침 ‘Shark Tank’처럼 돈 버는 아이디어를 피칭받아 실행한다.
텔레그램을 버리고 디스코드로 간 이유: 멀티스레드가 곧 생산성
Gmoney는 처음에 OpenClaw를 텔레그램에서 시작했지만, “동시에 너무 많은 일을 굴리기”가 어렵다고 말한다. 트레이딩·콘텐츠·헬스·법무처럼 맥락이 완전히 다른 대화를 한 채팅창에서 섞어버리면, 사람 입장에서도 컨텍스트 스위칭 비용이 커지고 “나중에 이어서 보기”가 사실상 불가능해진다. 그래서 개인 디스코드 서버를 만들고 건강/법무/트레이딩/콘텐츠 등 채널을 업무 도메인별로 분리했다. OpenClaw는 채널 간 기억을 어느 정도 공유할 수 있지만, 핵심은 “사람의 작업 기억을 채널 구조로 외주화”해 운영 효율을 끌어올리는 데 있다고 설명한다. 새로 파고 싶은 주제가 생기면 “새 채널을 파서 여기서 얘기하자”는 식으로 스레드를 늘려가는 방식이다.
온프레미스 Mac Mini 운영과 ‘Gateway 재시작 버그’: 초반 마찰이 곧 진입장벽
그는 OpenClaw를 집의 Mac Mini에서 돌린다. 응답이 즉각 올 때도 있지만, 어떤 때는 10~15분 지연이 생기며, 특히 “캘린더 추가 같은 즉시 처리되어야 할 작업이 느려질 때” 이상 신호로 본다. 해결책은 종종 모니터를 켜서 Gateway를 재시작하는 것. 아직 “스트레치로는 미쳤는데, 갑자기 버그로 멈칫”하는 구간이 있고 이게 초반 러닝커브(마찰)라고 말한다. 다만 이런 마찰이 남아 있을수록, 이를 뚫고 먼저 운영 체계를 만든 사람이 시장에서 유리해진다는 관점(초기 크립토/NFT에서 겪었던 ‘프릭션 알파’)을 강조한다.
Opus 4.5 체감: 답의 질이 아니라 ‘목적지까지 데려다주는 능력’
진행자도 여러 모델을 써봤지만 Opus 4.5에서 “글/추론이 확 좋아졌다”고 느꼈고, Gmoney 역시 Opus가 “대화를 하면 목표까지 더 직관적으로 데려다준다”고 말한다. 단순히 문장 퀄리티가 아니라, 사용자가 원하는 결과물을 추론해 중간 단계를 줄여주는 감각이 다르다는 뉘앙스다. 대신 토큰 사용량이 크고 rate limit에 걸릴 수 있어 운영 관점에서는 비용(토큰)·속도·안정성 트레이드오프가 존재한다.
‘클로드 코드’의 한계와 OpenClaw의 진짜 잠금해제: 어디서나 일한다
그는 Claude Code로도 생산성이 높았지만 “컴퓨터 앞에 앉아 있어야 한다”는 제약이 컸다고 말한다. 반면 OpenClaw는 이동 중(예: 헬스장 가는 길)에 아이디어가 떠오르면 음성/메시지로 지시하고, 도착할 즈음이면 다음 액션이 준비되는 식으로 업무를 굴릴 수 있다. 이 경험이 “모바일 생산성”의 핵심이며, AI 에이전트가 생활/업무의 상시 백그라운드 프로세스로 붙는 순간이라고 본다. 다만 하이와 로우가 공존한다. 방금 전 알려준 비밀번호를 “못 찾겠다”고 하거나, 설정했다고 한 크론이 실제론 안 돌고 있는 등 ‘직원 교육’ 같은 반복 트레이닝이 필요하다고 한다.
에이전트-퍼스트(Agent-first) 웹사이트: 브라우저 스크린샷을 덜 태우는 구조
Gmoney가 말하는 ‘에이전트-퍼스트 사이트’는, 에이전트가 사이트를 이용할 때 매번 브라우저를 열고 스크린샷→판독→클릭→스크린샷을 반복(토큰 폭식)하지 않도록 “기계가 읽기 쉬운 경로로 작업이 가능하게” 만드는 발상이다. 그는 AI가 페이지를 ‘시각적으로 조작’하는 방식은 느리고 토큰도 많이 들기 때문에, 가능한 한 직접 연결(프로토콜/구조화된 인터페이스)로 처리되게 설계하고 싶어 한다. 예를 들어 뉴스레터 구독 같은 액션을 “에이전트에게 이메일만 주면 토큰 적게 쓰면서 처리”하도록 만들겠다는 것. 그는 SEO 다음 시대를 ‘LLM이 추천을 하는 시대’로 보고, 사이트/콘텐츠가 LLM에게 잘 인덱싱되고 호출되는 구조(GEO/LLM 최적화 유사 개념)가 중요해진다고 본다. 실제로 본인 사이트(g.money)를 애니메이션·팝업 등 포함해 며칠 만에 혼자 리빌드했고, “누가 개발했냐”는 DM을 받을 정도였다고 말한다(개발비 대신 토큰).
회의 녹취→자동 콘텐츠 파이프라인: ‘슬롭’이 아니라 에디팅 가능한 초안 생산
그는 과거 수년간 회의를 녹음해도 결국 “아무것도 안 했다”고 말한다. 이유는 트랜스크립트를 사람이 다시 읽고 가공하는 비용이 너무 크기 때문. 그래서 하루치 회의 트랜스크립트를 자동으로 내려받는 API/워크플로우를 만들고, 이를 디스코드 채널로 흘려보낸 뒤 “특정 대목 기반으로 트윗 3개 초안 생성”을 시킨다. 여기에 핵심이 하나 더 있는데, X 알고리즘이 오픈소스된 레포를 참고했고, 본인의 과거 5년치 X 포스팅 히스토리를 학습 데이터처럼 붙여 “내 목소리로 바이럴 확률을 높이는 리라이트 3안”을 만드는 툴을 먼저 만들었다는 점이다. 그 다음 회의 녹취를 이 파이프라인에 연결해, 회의에서 나온 통찰을 즉시 ‘내 톤의 트윗’으로 뽑는다. 그는 AI 시대 콘텐츠 제작에서 중요한 역할은 ‘생산’이 아니라 ‘큐레이션/편집’이 되고, 본인은 90%를 거절하더라도 매일 아이디어를 자동 공급받는 구조가 큰 가치라고 본다(크론잡으로 “어제 회의 기반 바이럴 후보” 자동 발송).
8.8만 개 전략 백테스트와 IB 연동: 퀀트 인프라를 ‘토큰 비용’으로 구축
가장 금융 전문가들이 흥미로워할 지점은 트레이딩 파이프라인이다. 그는 17년 프로 트레이더 출신으로 리스크/시장 마이크로스트럭처를 이해하지만, 과거에는 (1) 시장을 이해하는 개발자는 비싸고 (2) 저렴한 개발자는 슬리피지/유동성/체결 현실을 몰라 백테스트가 무의미해지는 문제가 있었다고 한다. 이번에는 AI로 백테스트 엔진과 워크플로우를 직접 구축해 수많은 아이디어를 돌렸고, 그 중 “4개 전략만 생존”했다고 말한다. 그리고 Interactive Brokers로 연결해 실시간 데이터 기반 페이퍼 트레이딩을 시작했다(첫 페이퍼 트레이딩이 금요일). 흥미로운 디테일은, IB API 세팅이 예전엔 2~3일 걸릴 정도로 복잡했는데, OpenClaw가 방대한 문서/레퍼런스를 바탕으로 설정을 끝냈다는 점이다. 더 나아가 “라이브 시장 데이터/체결 속도 중요”를 이유로 기존 Python 구현을 Rust로 재작성하라고 지시했고, AI가 밤 사이 시스템을 Rust로 리빌드했다는 사례를 든다. 즉, 전통적으로 인력/시간/비용이 큰 퀀트 인프라 구축을 ‘토큰을 태우는 방식’으로 단기간에 반복 개선하는 루프를 만든 셈이다.
실전 리스크 교훈: 폴리마켓 봇이 0.5초 만에 -$200 만든 이유
그는 “이론보다 실전” 성향이라 작은 돈을 걸고 빠르게 배운다며 폴리마켓 봇 사례를 공유한다. 250달러를 넣고 최대 베팅 10달러 제한을 걸어두었는데, 어떤 오류로 “엘론이 3월에 14번 미만 트윗할까” 같은 마켓을 유동성 없는 구간에서 99에 200달러어치 체결해버려 즉시 -$200이 났다는 것. 포지션 리밋이 깨진 원인에 대해 봇이 변명을 했지만, 그는 “실제 돈이 걸리면 모든 실수의 비용이 실재한다”는 점을 강조한다. 그래서 알고리즘 트레이딩 엔진도 당분간 페이퍼→소액 실거래→확대의 단계적 롤아웃을 계획하고 있다.
디스코드 채널이 곧 개인 운영체제: Breaking News부터 법무·헬스·트레이딩까지
그의 디스코드 ‘컨트롤 패널’에는 다음 같은 채널들이 있다: AI 중심의 Breaking News 채널, General(대부분의 대화), 프로젝트별 채널, Health(Whoop 데이터 포함), Polymarket, Trading, X(포스팅/콘텐츠), Bittensor 관련, Legal(계약서 리뷰/리스크 플래그/레드라인). 법무 에이전트는 ‘Saul Goodman’(계약 검토 담당), 리서치 에이전트는 심슨의 ‘Milhouse’(덕후/연구 담당), 건강 상담은 ‘Dr. Sage’ 같은 식으로 아키타입 기반 네이밍을 한다. 특히 그는 Bittensor에서 validator를 “1시간 내 세팅해 6일째 가동 중”이라고 말하며, 기술 장벽 때문에 못 하던 네트워크 참여(밸리데이터/마이너 운영)를 AI 덕분에 실행 가능한 영역으로 옮겼다고 본다.
서브에이전트 프레임워크: 역할 전문화 + 정보 공유(하지만 약간의 ‘메시’함)
그는 메인 에이전트 1개가 기본이고, 여기에 서브에이전트(법무/리서치/헬스 등)를 별도 채널에서 직접 대화 가능하게 구성했다. 서브에이전트들은 서로 정보를 공유해 필요한 컨텍스트를 가져올 수 있다. 서브에이전트 설계는 OpenAI의 ‘서브에이전트 모델 프레임워크’를 참고해, OpenClaw에게 “우리 상황에 맞게 프레임워크를 짜라”고 시켜 구축했다고 한다. 다만 아직 컨트롤이 완벽하진 않아 가끔 ‘messy’해질 수 있고, 주기적으로 “대화 패턴을 보고 새 에이전트가 필요하면 추천하라”는 식으로 조직도를 업데이트할 생각이라고 말한다.
그는 OpenClaw를 집의 Mac Mini에서 돌린다. 응답이 즉각 올 때도 있지만, 어떤 때는 10~15분 지연이 생기며, 특히 “캘린더 추가 같은 즉시 처리되어야 할 작업이 느려질 때” 이상 신호로 본다. 해결책은 종종 모니터를 켜서 Gateway를 재시작하는 것. 아직 “스트레치로는 미쳤는데, 갑자기 버그로 멈칫”하는 구간이 있고 이게 초반 러닝커브(마찰)라고 말한다. 다만 이런 마찰이 남아 있을수록, 이를 뚫고 먼저 운영 체계를 만든 사람이 시장에서 유리해진다는 관점(초기 크립토/NFT에서 겪었던 ‘프릭션 알파’)을 강조한다.
Opus 4.5 체감: 답의 질이 아니라 ‘목적지까지 데려다주는 능력’
진행자도 여러 모델을 써봤지만 Opus 4.5에서 “글/추론이 확 좋아졌다”고 느꼈고, Gmoney 역시 Opus가 “대화를 하면 목표까지 더 직관적으로 데려다준다”고 말한다. 단순히 문장 퀄리티가 아니라, 사용자가 원하는 결과물을 추론해 중간 단계를 줄여주는 감각이 다르다는 뉘앙스다. 대신 토큰 사용량이 크고 rate limit에 걸릴 수 있어 운영 관점에서는 비용(토큰)·속도·안정성 트레이드오프가 존재한다.
‘클로드 코드’의 한계와 OpenClaw의 진짜 잠금해제: 어디서나 일한다
그는 Claude Code로도 생산성이 높았지만 “컴퓨터 앞에 앉아 있어야 한다”는 제약이 컸다고 말한다. 반면 OpenClaw는 이동 중(예: 헬스장 가는 길)에 아이디어가 떠오르면 음성/메시지로 지시하고, 도착할 즈음이면 다음 액션이 준비되는 식으로 업무를 굴릴 수 있다. 이 경험이 “모바일 생산성”의 핵심이며, AI 에이전트가 생활/업무의 상시 백그라운드 프로세스로 붙는 순간이라고 본다. 다만 하이와 로우가 공존한다. 방금 전 알려준 비밀번호를 “못 찾겠다”고 하거나, 설정했다고 한 크론이 실제론 안 돌고 있는 등 ‘직원 교육’ 같은 반복 트레이닝이 필요하다고 한다.
에이전트-퍼스트(Agent-first) 웹사이트: 브라우저 스크린샷을 덜 태우는 구조
Gmoney가 말하는 ‘에이전트-퍼스트 사이트’는, 에이전트가 사이트를 이용할 때 매번 브라우저를 열고 스크린샷→판독→클릭→스크린샷을 반복(토큰 폭식)하지 않도록 “기계가 읽기 쉬운 경로로 작업이 가능하게” 만드는 발상이다. 그는 AI가 페이지를 ‘시각적으로 조작’하는 방식은 느리고 토큰도 많이 들기 때문에, 가능한 한 직접 연결(프로토콜/구조화된 인터페이스)로 처리되게 설계하고 싶어 한다. 예를 들어 뉴스레터 구독 같은 액션을 “에이전트에게 이메일만 주면 토큰 적게 쓰면서 처리”하도록 만들겠다는 것. 그는 SEO 다음 시대를 ‘LLM이 추천을 하는 시대’로 보고, 사이트/콘텐츠가 LLM에게 잘 인덱싱되고 호출되는 구조(GEO/LLM 최적화 유사 개념)가 중요해진다고 본다. 실제로 본인 사이트(g.money)를 애니메이션·팝업 등 포함해 며칠 만에 혼자 리빌드했고, “누가 개발했냐”는 DM을 받을 정도였다고 말한다(개발비 대신 토큰).
회의 녹취→자동 콘텐츠 파이프라인: ‘슬롭’이 아니라 에디팅 가능한 초안 생산
그는 과거 수년간 회의를 녹음해도 결국 “아무것도 안 했다”고 말한다. 이유는 트랜스크립트를 사람이 다시 읽고 가공하는 비용이 너무 크기 때문. 그래서 하루치 회의 트랜스크립트를 자동으로 내려받는 API/워크플로우를 만들고, 이를 디스코드 채널로 흘려보낸 뒤 “특정 대목 기반으로 트윗 3개 초안 생성”을 시킨다. 여기에 핵심이 하나 더 있는데, X 알고리즘이 오픈소스된 레포를 참고했고, 본인의 과거 5년치 X 포스팅 히스토리를 학습 데이터처럼 붙여 “내 목소리로 바이럴 확률을 높이는 리라이트 3안”을 만드는 툴을 먼저 만들었다는 점이다. 그 다음 회의 녹취를 이 파이프라인에 연결해, 회의에서 나온 통찰을 즉시 ‘내 톤의 트윗’으로 뽑는다. 그는 AI 시대 콘텐츠 제작에서 중요한 역할은 ‘생산’이 아니라 ‘큐레이션/편집’이 되고, 본인은 90%를 거절하더라도 매일 아이디어를 자동 공급받는 구조가 큰 가치라고 본다(크론잡으로 “어제 회의 기반 바이럴 후보” 자동 발송).
8.8만 개 전략 백테스트와 IB 연동: 퀀트 인프라를 ‘토큰 비용’으로 구축
가장 금융 전문가들이 흥미로워할 지점은 트레이딩 파이프라인이다. 그는 17년 프로 트레이더 출신으로 리스크/시장 마이크로스트럭처를 이해하지만, 과거에는 (1) 시장을 이해하는 개발자는 비싸고 (2) 저렴한 개발자는 슬리피지/유동성/체결 현실을 몰라 백테스트가 무의미해지는 문제가 있었다고 한다. 이번에는 AI로 백테스트 엔진과 워크플로우를 직접 구축해 수많은 아이디어를 돌렸고, 그 중 “4개 전략만 생존”했다고 말한다. 그리고 Interactive Brokers로 연결해 실시간 데이터 기반 페이퍼 트레이딩을 시작했다(첫 페이퍼 트레이딩이 금요일). 흥미로운 디테일은, IB API 세팅이 예전엔 2~3일 걸릴 정도로 복잡했는데, OpenClaw가 방대한 문서/레퍼런스를 바탕으로 설정을 끝냈다는 점이다. 더 나아가 “라이브 시장 데이터/체결 속도 중요”를 이유로 기존 Python 구현을 Rust로 재작성하라고 지시했고, AI가 밤 사이 시스템을 Rust로 리빌드했다는 사례를 든다. 즉, 전통적으로 인력/시간/비용이 큰 퀀트 인프라 구축을 ‘토큰을 태우는 방식’으로 단기간에 반복 개선하는 루프를 만든 셈이다.
실전 리스크 교훈: 폴리마켓 봇이 0.5초 만에 -$200 만든 이유
그는 “이론보다 실전” 성향이라 작은 돈을 걸고 빠르게 배운다며 폴리마켓 봇 사례를 공유한다. 250달러를 넣고 최대 베팅 10달러 제한을 걸어두었는데, 어떤 오류로 “엘론이 3월에 14번 미만 트윗할까” 같은 마켓을 유동성 없는 구간에서 99에 200달러어치 체결해버려 즉시 -$200이 났다는 것. 포지션 리밋이 깨진 원인에 대해 봇이 변명을 했지만, 그는 “실제 돈이 걸리면 모든 실수의 비용이 실재한다”는 점을 강조한다. 그래서 알고리즘 트레이딩 엔진도 당분간 페이퍼→소액 실거래→확대의 단계적 롤아웃을 계획하고 있다.
디스코드 채널이 곧 개인 운영체제: Breaking News부터 법무·헬스·트레이딩까지
그의 디스코드 ‘컨트롤 패널’에는 다음 같은 채널들이 있다: AI 중심의 Breaking News 채널, General(대부분의 대화), 프로젝트별 채널, Health(Whoop 데이터 포함), Polymarket, Trading, X(포스팅/콘텐츠), Bittensor 관련, Legal(계약서 리뷰/리스크 플래그/레드라인). 법무 에이전트는 ‘Saul Goodman’(계약 검토 담당), 리서치 에이전트는 심슨의 ‘Milhouse’(덕후/연구 담당), 건강 상담은 ‘Dr. Sage’ 같은 식으로 아키타입 기반 네이밍을 한다. 특히 그는 Bittensor에서 validator를 “1시간 내 세팅해 6일째 가동 중”이라고 말하며, 기술 장벽 때문에 못 하던 네트워크 참여(밸리데이터/마이너 운영)를 AI 덕분에 실행 가능한 영역으로 옮겼다고 본다.
서브에이전트 프레임워크: 역할 전문화 + 정보 공유(하지만 약간의 ‘메시’함)
그는 메인 에이전트 1개가 기본이고, 여기에 서브에이전트(법무/리서치/헬스 등)를 별도 채널에서 직접 대화 가능하게 구성했다. 서브에이전트들은 서로 정보를 공유해 필요한 컨텍스트를 가져올 수 있다. 서브에이전트 설계는 OpenAI의 ‘서브에이전트 모델 프레임워크’를 참고해, OpenClaw에게 “우리 상황에 맞게 프레임워크를 짜라”고 시켜 구축했다고 한다. 다만 아직 컨트롤이 완벽하진 않아 가끔 ‘messy’해질 수 있고, 주기적으로 “대화 패턴을 보고 새 에이전트가 필요하면 추천하라”는 식으로 조직도를 업데이트할 생각이라고 말한다.
매일 아침 ‘AI Shark Tank’: 최소 노동으로 돈 버는 아이디어를 피칭받는 루프
가장 흥미로운 운영 루틴은 “매일 아침 5~10개 비즈니스 아이디어 피칭”이다. OpenClaw가 “자율적으로(혹은 사용자의 최소 개입으로) 돈 벌 수 있는 아이디어”를 제안하고, Gmoney는 YES/NO 및 피드백만 준다. 에이전트는 밤에 개선안을 준비해 다음 날 다시 피칭한다. 실제로 마음에 든 아이디어는 도메인을 구매하고, 1~2시간 만에 퍼널을 만들어 실행 단계로 옮겼다고 한다(이후는 SEO 최적화 등 디테일 개선). 이 구조를 ‘매일 반복되는 실험실/인큐베이터’로 쓰는 셈이다.
스킬 사용법의 전환: ‘학습’보다 ‘큐레이션’—트윗 링크를 던져 워크플로우에 흡수
그는 OpenClaw가 스스로 필요한 스킬을 찾아 쓰는 경우가 많아 “내가 스킬을 다 이해할 필요가 없다”고 말한다. 대신 X에서 본 유용한 트윗을 북마크하는 대신, 링크를 그대로 에이전트에게 던져 “이걸 읽고 우리 워크플로우에 적용할 게 있나?”를 묻는다. 그러면 에이전트가 “프로세스 개선 3가지” 같은 형태로 정리하고, 실행 여부를 물은 뒤 바로 구현까지 이어간다. 핵심 역량은 점점 “정보를 더 아는 것”이 아니라 “뭘 AI에 위임하고, 뭘 사람이 직접 알아야 하는지”를 가르는 큐레이션이라고 주장한다. X 리서치 관련해서는 Frank(DGODs)의 X 연구/깃허브 자원을 자주 활용한다고 언급한다.
Whoop·Whisper Flow: 데이터 파이프라인과 입력 속도가 에이전트 성능을 좌우한다
헬스 채널에는 Whoop 밴드 데이터를 붙여두고, 컨디션/회복 관련 질문을 에이전트에게 던진다. 연결은 Whoop 개발자 페이지에서 인증/연동을 통해 데이터를 가져오는 방식이라고만 간단히 언급된다. 또 음성 입력은 Whisper Flow를 강력 추천한다. 그는 본인이 말이 빠른 편(top 1% WPM)이라 긴 생각을 3~4분 ‘워드 보밋’으로 뱉고, 이를 텍스트로 정확히 받아 워크플로우로 연결하는 게 큰 생산성 레버리지라고 말한다(애플 기본 dictation보다 정확도가 좋다는 평가).
https://youtu.be/Vc5GcY2hMH8 44분 전 업로드 됨
가장 흥미로운 운영 루틴은 “매일 아침 5~10개 비즈니스 아이디어 피칭”이다. OpenClaw가 “자율적으로(혹은 사용자의 최소 개입으로) 돈 벌 수 있는 아이디어”를 제안하고, Gmoney는 YES/NO 및 피드백만 준다. 에이전트는 밤에 개선안을 준비해 다음 날 다시 피칭한다. 실제로 마음에 든 아이디어는 도메인을 구매하고, 1~2시간 만에 퍼널을 만들어 실행 단계로 옮겼다고 한다(이후는 SEO 최적화 등 디테일 개선). 이 구조를 ‘매일 반복되는 실험실/인큐베이터’로 쓰는 셈이다.
스킬 사용법의 전환: ‘학습’보다 ‘큐레이션’—트윗 링크를 던져 워크플로우에 흡수
그는 OpenClaw가 스스로 필요한 스킬을 찾아 쓰는 경우가 많아 “내가 스킬을 다 이해할 필요가 없다”고 말한다. 대신 X에서 본 유용한 트윗을 북마크하는 대신, 링크를 그대로 에이전트에게 던져 “이걸 읽고 우리 워크플로우에 적용할 게 있나?”를 묻는다. 그러면 에이전트가 “프로세스 개선 3가지” 같은 형태로 정리하고, 실행 여부를 물은 뒤 바로 구현까지 이어간다. 핵심 역량은 점점 “정보를 더 아는 것”이 아니라 “뭘 AI에 위임하고, 뭘 사람이 직접 알아야 하는지”를 가르는 큐레이션이라고 주장한다. X 리서치 관련해서는 Frank(DGODs)의 X 연구/깃허브 자원을 자주 활용한다고 언급한다.
Whoop·Whisper Flow: 데이터 파이프라인과 입력 속도가 에이전트 성능을 좌우한다
헬스 채널에는 Whoop 밴드 데이터를 붙여두고, 컨디션/회복 관련 질문을 에이전트에게 던진다. 연결은 Whoop 개발자 페이지에서 인증/연동을 통해 데이터를 가져오는 방식이라고만 간단히 언급된다. 또 음성 입력은 Whisper Flow를 강력 추천한다. 그는 본인이 말이 빠른 편(top 1% WPM)이라 긴 생각을 3~4분 ‘워드 보밋’으로 뱉고, 이를 텍스트로 정확히 받아 워크플로우로 연결하는 게 큰 생산성 레버리지라고 말한다(애플 기본 dictation보다 정확도가 좋다는 평가).
https://youtu.be/Vc5GcY2hMH8 44분 전 업로드 됨
YouTube
Gmoney: How I Use OpenClaw For Trading, Online Business, And Content (The Full Setup)
Gmoney is an experienced investor.
In the last 4 weeks, he also happened to build an algorithmic trading engine, a personal legal team, an automated content pipeline, and a full website. All of this was done through OpenClaw running on a Mac Mini in his…
In the last 4 weeks, he also happened to build an algorithmic trading engine, a personal legal team, an automated content pipeline, and a full website. All of this was done through OpenClaw running on a Mac Mini in his…
코인 시장은 아직 희망이 있다
박주혁
3줄 요약
1. 슈퍼볼의 코인베이스 광고 ‘야유’는 크립토가 메인스트림에 들어갔다는 신호가 아니라, 대중 인식이 여전히 “사기/도박” 프레임에 갇혀 있음을 드러낸 장면이다.
2. “크립토는 18년간 금융(=도박) 외엔 못 만들었다”는 하십(Dragonfly)식 냉소와, “인프라·정책 정비 후 소비자 앱이 열린다”는 크리스 딕슨(a16z)식 낙관이 정면 충돌한다.
3. Clarity Act 같은 규제 명확화는 ‘소유권/증권성/집행’의 현실 레이어를 보강하지만, 동시에 컴플라이언스 비용으로 혁신의 속도를 늦출 수 있고, AI가 그 타임라인을 당길 변수가 될 수 있다.
0:00 슈퍼볼에서 코인베이스 광고가 나왔을 때 벌어진 일
슈퍼볼 결승 광고 중 코인베이스 광고가 등장하자, 현장(트윗 영상 속 파티 룸)에서 사람들이 노래를 따라 부르며 분위기를 타다가 마지막에 “Coinbase”가 뜨는 순간 집단적으로 “헐/야유”로 급반전되는 장면이 화제가 된다(좋아요 50K, 조회 80만 수준으로 확산). 대화자들은 이 반응이 “광고가 못 만들었다”기보다, 반전에서 오는 실망감과 더 깊게는 ‘브랜드/산업에 대한 본능적 거부감’을 보여준다고 본다. 동시에 표본 편향도 언급한다. 지역·연령·성비(젊은 층, 특정 도시 문화)가 반응을 왜곡할 수 있고 알고리즘이 특정 정서를 증폭한다는 점이다. 그럼에도 “코인베이스 개쩐다” 같은 반대 의견을 공개적으로 내면 조롱받기 쉬운 사회적 분위기 자체가, 크립토 인식의 현재 위치를 말해준다고 정리한다. 한국의 업비트 광고가 미국처럼 야유를 받을지에 대해선, 한국은 유명 연예인 모델(호감 자산)로 완충했을 가능성도 농담 섞어 언급한다.
박주혁
3줄 요약
1. 슈퍼볼의 코인베이스 광고 ‘야유’는 크립토가 메인스트림에 들어갔다는 신호가 아니라, 대중 인식이 여전히 “사기/도박” 프레임에 갇혀 있음을 드러낸 장면이다.
2. “크립토는 18년간 금융(=도박) 외엔 못 만들었다”는 하십(Dragonfly)식 냉소와, “인프라·정책 정비 후 소비자 앱이 열린다”는 크리스 딕슨(a16z)식 낙관이 정면 충돌한다.
3. Clarity Act 같은 규제 명확화는 ‘소유권/증권성/집행’의 현실 레이어를 보강하지만, 동시에 컴플라이언스 비용으로 혁신의 속도를 늦출 수 있고, AI가 그 타임라인을 당길 변수가 될 수 있다.
0:00 슈퍼볼에서 코인베이스 광고가 나왔을 때 벌어진 일
슈퍼볼 결승 광고 중 코인베이스 광고가 등장하자, 현장(트윗 영상 속 파티 룸)에서 사람들이 노래를 따라 부르며 분위기를 타다가 마지막에 “Coinbase”가 뜨는 순간 집단적으로 “헐/야유”로 급반전되는 장면이 화제가 된다(좋아요 50K, 조회 80만 수준으로 확산). 대화자들은 이 반응이 “광고가 못 만들었다”기보다, 반전에서 오는 실망감과 더 깊게는 ‘브랜드/산업에 대한 본능적 거부감’을 보여준다고 본다. 동시에 표본 편향도 언급한다. 지역·연령·성비(젊은 층, 특정 도시 문화)가 반응을 왜곡할 수 있고 알고리즘이 특정 정서를 증폭한다는 점이다. 그럼에도 “코인베이스 개쩐다” 같은 반대 의견을 공개적으로 내면 조롱받기 쉬운 사회적 분위기 자체가, 크립토 인식의 현재 위치를 말해준다고 정리한다. 한국의 업비트 광고가 미국처럼 야유를 받을지에 대해선, 한국은 유명 연예인 모델(호감 자산)로 완충했을 가능성도 농담 섞어 언급한다.
1:52 크립토 하는 사람만 정상이라고 느끼는 착각
크립토 업계 종사자들은 주변이 대부분 ‘크립토 하는 사람’이라 업계의 규범·문제의식을 정상으로 착각하기 쉽고(“비정상의 정상화”), 바깥 세계의 거부감을 체감하지 못한다는 문제 제기다. 뉴욕 경험담을 통해, 크립토 비종사자들(트레드파이, 직장인, 스포츠 하는 친구들 등)은 크립토를 “다른 세계 이야기”로 취급한다고 한다. 이는 과거 학생 시절에 ‘금융 얘기=공감 불가’였던 감각과 유사하다는 비유로 설명한다. 또한 미국 내부에서도 문화적 양극화(뉴욕의 진보적 분위기 vs 보수 지역의 반감)가 강해, 크립토 인식도 지역·정치 성향에 따라 크게 달라진다는 맥락을 깔아준다.
5:03 10년 만에 만난 친구한테 내 직업을 설명하다
카페에서 10년 만에 만난 고등학교 친구에게 직업을 설명하는 실제 상황이 “대중 인식의 벽”을 보여주는 사례로 제시된다. “핀테크야?” “토스 같은 거야?”까지는 가다가, ‘스테이블 코인’이라는 단어를 꺼내는 순간 상대 표정이 급격히 안 좋아졌다는 묘사가 핵심이다. 화자는 ‘크립토’라는 단어의 반감을 피하려고 완곡하게 ‘스테이블 코인’부터 던졌는데도 실패한다. 결국 “토스 같은 금융 앱을 블록체인 위에서 한다”는 식으로 최대한 초등 설명으로 내려가야 했다고 한다. 폴리마켓·Kalshi 같은 예측시장 서비스는 미국에선 지하철 광고 등으로 노출이 있으나, 한국에선 인지도가 낮을 것이라는 비교도 곁들여 ‘국가별 인식 격차’를 짚는다.
7:57 "크립토는 18년간 도박밖에 못 만들었다"
최근 가격 하락과 시장 침체 속에서 “이번엔 시즌 종료가 아니라 게임 종료” “크립토는 역사적으로 18년 동안 컨슈머 앱을 못 만들었고 도박만 했다”는 비판이 커졌다는 분위기를 정리한다. 여기서 도박은 단순 밈이 아니라, 크립토의 주요 킬러 유스케이스가 가격 변동/레버리지/베팅(예측시장 포함) 등 ‘금융적 위험 선호’로 수렴해왔다는 지적을 포괄한다. 이 절망론이 커지자, 과거 NFT·소셜·게임파이 내러티브를 대중화했던 크리스 딕슨이 “아직 이르다(Still early)”는 반론을 들고 나온 흐름으로 이어진다.
8:47 크리스 딕슨 vs 하십 — 아직 얼리냐 이미 끝이냐
크리스 딕슨(a16z)은 “금융 유스케이스 이후 컨슈머 유스케이스가 안 나온 이유는 인프라 구축 단계이기 때문”이며, 정책·규제가 정리되면 소유권(ownership) 기반의 다양한 앱(게임파이, 소셜파이, 아티스트 펀드레이징 등)이 가능하다고 본다. 핵심 논리는 ‘온체인 소유권이 현실에서 집행·보호되지 못했기 때문에 진짜 효용이 막혔다’는 것에 가깝다.
반면 하십(Dragonfly)은 “지난 18년의 대표 사례(비트코인, 테더, 이더리움/ICO, 예측시장, 디파이, NFT, RWA 등)는 전부 금융 유스케이스에서 파생됐다”며, 크립토는 본질적으로 금융 레일/금융 상품 혁신으로 수렴한다고 본다. 대화에서 슈비는 결론적으로 하십 쪽에 더 가깝다고 말하면서도, 딕슨이 말하는 ‘소유권 증명 그 자체가 금융이 아닌 유스케이스로 성립할 수 있는가’라는 논점을 파고든다. 즉, 소유권이 결국 수익화/금융화로 귀결되는지, 아니면 인터넷 초창기처럼 ‘지금은 저평가된 비금융적 킬러앱’이 미래에 튀어나올 수 있는지의 관점 충돌로 정리된다.
12:11 Clarity Act가 바꿀 수 있는 것과 바꿀 수 없는 것
Clarity Act(증권/상품 구분 등 규제 명확화)가 “크립토의 다음 단계”를 열 수 있다는 기대를 다루면서, 동시에 양날의 검이라는 현실적 디테일이 나온다. 과거엔 토큰이 증권으로 분류될 경우 불법 소지(하위 테스트 등) 때문에 프로젝트들이 “토큰=주식 아님”을 극도로 강조하며 토크노믹스를 설계해왔는데, 명확화가 되면 (1) 일정 조건에서 ‘증권으로 판매’하는 경로가 열리고, (2) 분산화 이후 지위를 전환하는 식의 설계 여지도 생길 수 있다는 취지로 설명한다.
하지만 실무 관점에선 토큰이 증권이 되는 순간 변호사·규제 준수·상장 심사·공시/듀딜 등 페이퍼워크가 급증해, 특히 중소 프로젝트에게는 사실상 진입 장벽이 된다. 그래서 Clarity Act는 대형 프로젝트에겐 선택지(혹은 IPO와 병행 가능한 구조)지만, 생태계 전반의 혁신 속도에는 부담이 될 수 있다는 평가가 붙는다. 또한 “폴리시가 해주는 건 재산권/소유권 보호=집행력”인데, 결국 ‘보호할 가치가 있다고 사회가 판단하는 대상’은 돈과 연결되기 쉽다는 슈비의 관점이 재등장하며, 이 지점에서 다시 “모든 길은 금융으로”라는 하십식 결론에 힘이 실린다고 고백한다.
15:50 미키마우스는 금융 상품이 아니다
금융으로 수렴한다는 주장에 대한 반론으로 ‘IP/소유권’ 사례가 나온다. 미키마우스 같은 캐릭터/IP는 법과 제도가 강하게 보호하지만, 그것이 ‘태생부터 금융 상품’이었던 것은 아니다. 누군가 그린 캐릭터가 문화적으로 히트했고, 그 결과 독점적 사용을 통해 수익을 얻을 수 있어서 소유권 보호가 중요해진 것이다. 즉 “소유권 보호의 동기가 돈일 수는 있어도, 보호 대상(콘텐츠/문화/정체성/커뮤니티)이 곧장 금융 유스케이스로 환원되진 않는다”는 논리다. 이 대목은 ‘크립토의 소유권 레일이 IP·콘텐츠·커뮤니티 등 비금융 영역에서 진짜 효용을 만들 여지’가 남아 있음을 강조하는 장치로 작동한다.
18:04 빌게이츠가 인터넷 설명하다 조롱당한 그 장면
과거 빌 게이츠가 TV 쇼에서 인터넷의 가능성을 설명하다 조롱받던 장면을 떠올리며, 지금의 크립토도 1990년대 인터넷처럼 “당장은 구리고 단순한 것만 되는 단계”일 수 있다는 주장으로 연결한다. 1995년에 페이스북 같은 알고리즘 피드/인피니트 스크롤/쇼트폼 중독 구조를 예측하기 어려웠던 것처럼, 현재 “소셜파이 다 망함, 컨슈머 앱 없음”이라는 평가도 미래 변수를 과소평가할 수 있다는 것이다. 요지는 ‘지금까지의 실패 사례가 미래의 불가능을 증명하진 않는다’이며, 정책적 보호가 갖춰지고 크립토 바깥의 플레이어들이 장점을 인식해 차용하기 시작하면, 금융 외 유스케이스가 나올 가능성은 열려 있다는 시간가설을 편다.
반면 슈비는 인터넷과 블록체인의 성숙 속도를 동일 선상 비교하는 것에 회의적이다. 인터넷은 디바이스/환경/사용자 리터러시/산업 협력 등 긴 시간에 걸친 인프라 성숙이 필요했고, 한 번 인프라가 깔린 뒤(예: 온라인 결제·광고 시스템 성숙) 폭발적으로 확장됐다. 그런데 블록체인은 “인터넷의 연장선”으로서 이미 한 차례 사이클을 겪은 시장참여자들이 존재하고, 그래서 기회 인지가 더 빠르며, 같은 시간축으로 “아직 1995년”이라고 보기는 어렵다는 견해를 덧붙인다.
22:33 AI가 크립토를 살릴 수 있을까
대화는 ‘타임라인을 당기는 변수’로 AI를 지목한다. AI 발전이 기술 채택의 시계열 자체를 압축하고 있어, 크립토도 장기간 인프라 빌드업을 기다리지 않고 단기간에 유효 수요가 생길 수 있다는 기대가 나온다. 특히 폴리마켓 같은 예측시장/온체인 금융 활동에서 AI가 정보 처리·자동화·전략 실행을 하며 수익을 만든다는 류의 사례(진위는 불명확하지만 담론으로 확산)는, 전통 금융이 제공하기 어려운 “누구나 접근 가능한 크립토 레일”의 효용을 부각한다. 또한 “크립토의 장점은 유연성—위에서 뭐든 해볼 수 있었다”는 평가가 나오는데, 이는 인터넷 초창기의 오픈소스/개인 홈페이지·블로그 문화와 대비되며, 크립토는 초기부터 ‘돈(인센티브)’을 진심으로 얹어 실험을 가속했다는 뉘앙스로 연결된다.
크립토 업계 종사자들은 주변이 대부분 ‘크립토 하는 사람’이라 업계의 규범·문제의식을 정상으로 착각하기 쉽고(“비정상의 정상화”), 바깥 세계의 거부감을 체감하지 못한다는 문제 제기다. 뉴욕 경험담을 통해, 크립토 비종사자들(트레드파이, 직장인, 스포츠 하는 친구들 등)은 크립토를 “다른 세계 이야기”로 취급한다고 한다. 이는 과거 학생 시절에 ‘금융 얘기=공감 불가’였던 감각과 유사하다는 비유로 설명한다. 또한 미국 내부에서도 문화적 양극화(뉴욕의 진보적 분위기 vs 보수 지역의 반감)가 강해, 크립토 인식도 지역·정치 성향에 따라 크게 달라진다는 맥락을 깔아준다.
5:03 10년 만에 만난 친구한테 내 직업을 설명하다
카페에서 10년 만에 만난 고등학교 친구에게 직업을 설명하는 실제 상황이 “대중 인식의 벽”을 보여주는 사례로 제시된다. “핀테크야?” “토스 같은 거야?”까지는 가다가, ‘스테이블 코인’이라는 단어를 꺼내는 순간 상대 표정이 급격히 안 좋아졌다는 묘사가 핵심이다. 화자는 ‘크립토’라는 단어의 반감을 피하려고 완곡하게 ‘스테이블 코인’부터 던졌는데도 실패한다. 결국 “토스 같은 금융 앱을 블록체인 위에서 한다”는 식으로 최대한 초등 설명으로 내려가야 했다고 한다. 폴리마켓·Kalshi 같은 예측시장 서비스는 미국에선 지하철 광고 등으로 노출이 있으나, 한국에선 인지도가 낮을 것이라는 비교도 곁들여 ‘국가별 인식 격차’를 짚는다.
7:57 "크립토는 18년간 도박밖에 못 만들었다"
최근 가격 하락과 시장 침체 속에서 “이번엔 시즌 종료가 아니라 게임 종료” “크립토는 역사적으로 18년 동안 컨슈머 앱을 못 만들었고 도박만 했다”는 비판이 커졌다는 분위기를 정리한다. 여기서 도박은 단순 밈이 아니라, 크립토의 주요 킬러 유스케이스가 가격 변동/레버리지/베팅(예측시장 포함) 등 ‘금융적 위험 선호’로 수렴해왔다는 지적을 포괄한다. 이 절망론이 커지자, 과거 NFT·소셜·게임파이 내러티브를 대중화했던 크리스 딕슨이 “아직 이르다(Still early)”는 반론을 들고 나온 흐름으로 이어진다.
8:47 크리스 딕슨 vs 하십 — 아직 얼리냐 이미 끝이냐
크리스 딕슨(a16z)은 “금융 유스케이스 이후 컨슈머 유스케이스가 안 나온 이유는 인프라 구축 단계이기 때문”이며, 정책·규제가 정리되면 소유권(ownership) 기반의 다양한 앱(게임파이, 소셜파이, 아티스트 펀드레이징 등)이 가능하다고 본다. 핵심 논리는 ‘온체인 소유권이 현실에서 집행·보호되지 못했기 때문에 진짜 효용이 막혔다’는 것에 가깝다.
반면 하십(Dragonfly)은 “지난 18년의 대표 사례(비트코인, 테더, 이더리움/ICO, 예측시장, 디파이, NFT, RWA 등)는 전부 금융 유스케이스에서 파생됐다”며, 크립토는 본질적으로 금융 레일/금융 상품 혁신으로 수렴한다고 본다. 대화에서 슈비는 결론적으로 하십 쪽에 더 가깝다고 말하면서도, 딕슨이 말하는 ‘소유권 증명 그 자체가 금융이 아닌 유스케이스로 성립할 수 있는가’라는 논점을 파고든다. 즉, 소유권이 결국 수익화/금융화로 귀결되는지, 아니면 인터넷 초창기처럼 ‘지금은 저평가된 비금융적 킬러앱’이 미래에 튀어나올 수 있는지의 관점 충돌로 정리된다.
12:11 Clarity Act가 바꿀 수 있는 것과 바꿀 수 없는 것
Clarity Act(증권/상품 구분 등 규제 명확화)가 “크립토의 다음 단계”를 열 수 있다는 기대를 다루면서, 동시에 양날의 검이라는 현실적 디테일이 나온다. 과거엔 토큰이 증권으로 분류될 경우 불법 소지(하위 테스트 등) 때문에 프로젝트들이 “토큰=주식 아님”을 극도로 강조하며 토크노믹스를 설계해왔는데, 명확화가 되면 (1) 일정 조건에서 ‘증권으로 판매’하는 경로가 열리고, (2) 분산화 이후 지위를 전환하는 식의 설계 여지도 생길 수 있다는 취지로 설명한다.
하지만 실무 관점에선 토큰이 증권이 되는 순간 변호사·규제 준수·상장 심사·공시/듀딜 등 페이퍼워크가 급증해, 특히 중소 프로젝트에게는 사실상 진입 장벽이 된다. 그래서 Clarity Act는 대형 프로젝트에겐 선택지(혹은 IPO와 병행 가능한 구조)지만, 생태계 전반의 혁신 속도에는 부담이 될 수 있다는 평가가 붙는다. 또한 “폴리시가 해주는 건 재산권/소유권 보호=집행력”인데, 결국 ‘보호할 가치가 있다고 사회가 판단하는 대상’은 돈과 연결되기 쉽다는 슈비의 관점이 재등장하며, 이 지점에서 다시 “모든 길은 금융으로”라는 하십식 결론에 힘이 실린다고 고백한다.
15:50 미키마우스는 금융 상품이 아니다
금융으로 수렴한다는 주장에 대한 반론으로 ‘IP/소유권’ 사례가 나온다. 미키마우스 같은 캐릭터/IP는 법과 제도가 강하게 보호하지만, 그것이 ‘태생부터 금융 상품’이었던 것은 아니다. 누군가 그린 캐릭터가 문화적으로 히트했고, 그 결과 독점적 사용을 통해 수익을 얻을 수 있어서 소유권 보호가 중요해진 것이다. 즉 “소유권 보호의 동기가 돈일 수는 있어도, 보호 대상(콘텐츠/문화/정체성/커뮤니티)이 곧장 금융 유스케이스로 환원되진 않는다”는 논리다. 이 대목은 ‘크립토의 소유권 레일이 IP·콘텐츠·커뮤니티 등 비금융 영역에서 진짜 효용을 만들 여지’가 남아 있음을 강조하는 장치로 작동한다.
18:04 빌게이츠가 인터넷 설명하다 조롱당한 그 장면
과거 빌 게이츠가 TV 쇼에서 인터넷의 가능성을 설명하다 조롱받던 장면을 떠올리며, 지금의 크립토도 1990년대 인터넷처럼 “당장은 구리고 단순한 것만 되는 단계”일 수 있다는 주장으로 연결한다. 1995년에 페이스북 같은 알고리즘 피드/인피니트 스크롤/쇼트폼 중독 구조를 예측하기 어려웠던 것처럼, 현재 “소셜파이 다 망함, 컨슈머 앱 없음”이라는 평가도 미래 변수를 과소평가할 수 있다는 것이다. 요지는 ‘지금까지의 실패 사례가 미래의 불가능을 증명하진 않는다’이며, 정책적 보호가 갖춰지고 크립토 바깥의 플레이어들이 장점을 인식해 차용하기 시작하면, 금융 외 유스케이스가 나올 가능성은 열려 있다는 시간가설을 편다.
반면 슈비는 인터넷과 블록체인의 성숙 속도를 동일 선상 비교하는 것에 회의적이다. 인터넷은 디바이스/환경/사용자 리터러시/산업 협력 등 긴 시간에 걸친 인프라 성숙이 필요했고, 한 번 인프라가 깔린 뒤(예: 온라인 결제·광고 시스템 성숙) 폭발적으로 확장됐다. 그런데 블록체인은 “인터넷의 연장선”으로서 이미 한 차례 사이클을 겪은 시장참여자들이 존재하고, 그래서 기회 인지가 더 빠르며, 같은 시간축으로 “아직 1995년”이라고 보기는 어렵다는 견해를 덧붙인다.
22:33 AI가 크립토를 살릴 수 있을까
대화는 ‘타임라인을 당기는 변수’로 AI를 지목한다. AI 발전이 기술 채택의 시계열 자체를 압축하고 있어, 크립토도 장기간 인프라 빌드업을 기다리지 않고 단기간에 유효 수요가 생길 수 있다는 기대가 나온다. 특히 폴리마켓 같은 예측시장/온체인 금융 활동에서 AI가 정보 처리·자동화·전략 실행을 하며 수익을 만든다는 류의 사례(진위는 불명확하지만 담론으로 확산)는, 전통 금융이 제공하기 어려운 “누구나 접근 가능한 크립토 레일”의 효용을 부각한다. 또한 “크립토의 장점은 유연성—위에서 뭐든 해볼 수 있었다”는 평가가 나오는데, 이는 인터넷 초창기의 오픈소스/개인 홈페이지·블로그 문화와 대비되며, 크립토는 초기부터 ‘돈(인센티브)’을 진심으로 얹어 실험을 가속했다는 뉘앙스로 연결된다.
25:24 마크 앤드리슨이 30년 전에 못 넣은 기능
a16z 공동창업자이자 넷스케이프 창업자인 마크 앤드리슨의 일화로 마무리한다. 그는 브라우저 초기에 ‘결제 기능’을 넣고 싶었지만 카드사 등 기존 금융 플레이어의 반대로 막혔다고 회고하며, 크립토는 그때 못 넣었던 “네이티브 결제/가치 이전 레이어”를 인터넷에 다시 가져오는 시도라는 식으로 해석된다. 슈비는 이를 결국 “금융 유스케이스”라고 인정하면서도, 화자는 ‘돈(금융)이 결말일지라도 결말에 이르기 전 단계에서 예상 못한 소비자 경험/앱이 나올 수 있다’는 쪽에 무게를 둔다. 마지막 결론은 “망했다/끝났다”는 시장 정서와 달리, 화자 개인은 아직 크립토가 끝나지 않았다고 본다는 선언으로 정리된다.
https://youtu.be/R2Ej6W13EPI 32분 전 업로드 됨
a16z 공동창업자이자 넷스케이프 창업자인 마크 앤드리슨의 일화로 마무리한다. 그는 브라우저 초기에 ‘결제 기능’을 넣고 싶었지만 카드사 등 기존 금융 플레이어의 반대로 막혔다고 회고하며, 크립토는 그때 못 넣었던 “네이티브 결제/가치 이전 레이어”를 인터넷에 다시 가져오는 시도라는 식으로 해석된다. 슈비는 이를 결국 “금융 유스케이스”라고 인정하면서도, 화자는 ‘돈(금융)이 결말일지라도 결말에 이르기 전 단계에서 예상 못한 소비자 경험/앱이 나올 수 있다’는 쪽에 무게를 둔다. 마지막 결론은 “망했다/끝났다”는 시장 정서와 달리, 화자 개인은 아직 크립토가 끝나지 않았다고 본다는 선언으로 정리된다.
https://youtu.be/R2Ej6W13EPI 32분 전 업로드 됨
YouTube
ㅁㄴㅇㄹ
LIVE: VVV, CFTC and Morpho | 0xResearch
0xResearch
3줄 요약
1. Morpho-Apollo 딜은 “4년간 최대 9천만 토큰 매입”만 던져놓고 가격·할인·계약시점이 빠져, 전통금융 ‘파트너십 발표’의 정보 비대칭 문제가 그대로 드러났다.
2. Dragonfly의 6.5억 달러 4호 펀드는 ‘VC 겨울’ 내러티브와 달리 자금이 상위 하우스로 쏠리는 신호로 읽히지만, 고평가 인프라 투자(예: 장기 락업·낮은 수익률)의 구조적 부담은 여전하다.
3. CFTC는 예측시장(Polymarket/Kalshi 등)에 대해 주(州)의 ‘도박 프레이밍’과 충돌하는 연방 관할을 강조했고, 동시에 VVV(Venice)는 “AI 프록시+토큰 설계”의 매력과 과열 리스크를 함께 보여줬다.
0xResearch
3줄 요약
1. Morpho-Apollo 딜은 “4년간 최대 9천만 토큰 매입”만 던져놓고 가격·할인·계약시점이 빠져, 전통금융 ‘파트너십 발표’의 정보 비대칭 문제가 그대로 드러났다.
2. Dragonfly의 6.5억 달러 4호 펀드는 ‘VC 겨울’ 내러티브와 달리 자금이 상위 하우스로 쏠리는 신호로 읽히지만, 고평가 인프라 투자(예: 장기 락업·낮은 수익률)의 구조적 부담은 여전하다.
3. CFTC는 예측시장(Polymarket/Kalshi 등)에 대해 주(州)의 ‘도박 프레이밍’과 충돌하는 연방 관할을 강조했고, 동시에 VVV(Venice)는 “AI 프록시+토큰 설계”의 매력과 과열 리스크를 함께 보여줬다.
Morpho x Apollo: ‘최대 9천만 토큰 매입’ 발표가 남긴 질문들
Morpho 관련 핵심 뉴스는 Apollo Global(전통 금융 대형사)이 향후 4년 동안 “최대 9천만 개 Morpho 토큰을 매입”한다는 내용이다. 진행자는 이 발표가 긍정적 시그널(전통 금융의 참여, 장기 매입 계획)임에도 불구하고, 정작 투자자 관점에서 가장 중요한 정보가 빠졌다고 지적한다. 예컨대 (1) 계약 체결 시점, (2) 매입 단가/밸류에이션, (3) 락업·할인 여부, (4) “up to(최대)”가 의미하는 조건(서비스 제공량/마일스톤 연동인지, 월별 분할인지 등)이 공개되지 않았다. Uniswap-BlackRock, LayerZero-Citadel 등 유사 ‘대형 파트너십’ 뉴스에서도 비슷하게 숫자가 비어 있었고, 과거 사이클의 “전통금융 이름값만으로 펌프”하던 관성이 남아 있다는 뉘앙스가 나온다.
Morpho 토큰이 AAVE 대비 덜 ‘메인 베팅’으로 보이는 이유도 짚는다. Morpho는 현재 프로토콜 레벨의 fee switch(수수료 모듈)가 꺼져 있어, 토큰 가치포착(수익/바이백 연결)이 즉시 모델링되지 않는다. 수익은 ‘큐레이터/프론트엔드’ 층위(예: Felix 같은 큐레이터가 Morpho 백엔드를 사용해 자체 프론트로 운영하고 큐레이션 수수료를 가져가는 구조)에 더 많이 귀속된다. 따라서 “나중에 fee switch를 켜면 된다”는 전통적 토크노믹스 기대가, Morpho처럼 백엔드 프로토콜이 유통·고객접점을 직접 쥐지 않는 구조에서는 생각보다 어려울 수 있다는 문제의식이 제기된다.
여기서 더 깊은 논점은 ‘SaaS의 락인 vs 크립토의 포크 가능성’이다. Morpho가 나중에 큐레이터나 사용자에게 25~50bp 등의 수수료를 부과하면, 큐레이터들이 다른 솔루션(Euler 등)로 옮기거나 아예 포크를 선택할 수 있지 않느냐는 질문이 나온다. 오픈소스+감사(오딧) 비용을 감안해도, 장기적으로 지불할 수수료가 더 크면 “그 돈으로 오딧하고 포크하겠다”는 경제적 유인이 생길 수 있다. 반론으로는 Aave가 수많은 포크에도 불구하고 유동성이 ‘원조 프로토콜’에 계속 쌓였던 경로의존성(안전성/인지도/유동성 밀집)이 언급된다. Morpho도 Coinbase 같은 굵직한 유통 파트너십이 유지된다면 방어력이 생길 수 있지만, Robinhood가 Kalshi와 협업했다가 내부 구축을 발표한 사례처럼, 대형 플랫폼이 “써보고 뜯어내고 자체 구현”으로 갈 위험도 같이 존재한다고 정리된다.
Dragonfly 6.5억 달러 4호 펀드: ‘VC 겨울’ 서사와 다른 자금흐름
Dragonfly의 6.5억 달러 펀드레이즈는 시장이 전반적으로 약한 국면에서 “그래도 돈은 들어온다”는 신호로 해석된다. 대화에서는 (1) 2024년을 거치며 많은 토큰이 상장 후 고점 대비 크게 조정받았고, (2) 그 결과 VC가 같은 규모(혹은 더 큰 규모)로 자금을 더 모으기 어려울 것 같았는데, 오히려 큰 펀딩이 나와 놀랍다는 반응이 나온다. 즉, 퍼블릭 마켓 성과(토큰 가격 하락)와 프라이빗 펀딩(대형 VC의 펀드레이즈)이 반드시 즉시 연동되지는 않는다는 점이 드러난다.
진행자는 Dragonfly의 포트폴리오가 “압도적 아웃퍼폼”처럼 보이진 않는다고 말하면서도, Polymarket·Raini·Ethena·Lighter 등 몇몇 굵직한 베팅이 성과에 기여했을 가능성을 언급한다. 또 한편으로는 자금이 “아무나 VC 하던 시기(2021년 8자리 벌고 펀드 만든 사람들)”에서 “상위 하우스로 집중되는 정리 국면”일 수 있다는 가설을 제시한다. 즉, 작은 펀드들이 소멸/축소되는 동안, 브랜드와 딜소싱 파워가 있는 상위 VC가 오히려 더 큰 펀드를 만드는 형태다.
다만 큰 펀드의 구조적 딜레마도 함께 논의된다. 너무 많은 AUM은 결국 “스프레이(마구 분산 투자)”를 강요해, 펀드가 원래라면 안 했을 투자까지 하게 만들 수 있다(A16Z 같은 대형 하우스의 고질병으로 언급). 또한 최근 L1/인프라 딜은 2021~2022년처럼 “미출시 L1이 2억 달러 시드”를 받는 장면이 거의 사라졌고, 대신 예측시장·트레이딩 앱(‘모든 기능을 한 화면에’ 슈퍼앱형 프론트엔드)·크립토xAI 쪽이 포화 상태로 늘어나는 흐름이 관찰된다고 한다. 결국 6.5억 달러가 다시 ‘대형 인프라’로 들어갈지, 아니면 AI·핀테크 접점(예: Stripe의 Tempo 같은 기업 주도 체인)으로 확장된 투자 범위를 반영하는지에 따라 의미가 달라질 수 있다는 톤이다.
CFTC vs 주정부: 예측시장을 ‘도박’이 아닌 파생/상품으로 볼 것인가
CFTC 관련 구간의 핵심은 “예측시장에 대한 연방 관할을 주정부가 흔들지 못하게 하겠다”는 방향성이다. 최근 여러 주에서 예측시장을 도박/카지노로 규정하며 소송이나 제한을 건 흐름이 있었고, 이에 대해 CFTC가 “관할권은 우리에게 있다”는 스탠스를 취했다는 요지다. 대화는 이것을 마리화나 합법화처럼 ‘연방 vs 주’가 충돌하는 미국식 규제 구조의 연장선으로 본다. 다만 이번엔 방향이 반대로, 연방이 비교적 우호적이고 일부 주가 제한하려는 모양새다.
또한 예측시장 사업자들이 규제기관 앞에서는 “진실탐색 시장, 고급 파생상품”을 강조하면서도, 마케팅/광고는 “스포츠북처럼 베팅하라”는 형태로 가는 이중성이 구조적 긴장으로 지적된다. 즉, 상품 정의(commodities derivatives)로는 CFTC 관할을 얻고 싶지만, 유저 획득은 도박 UX/카피가 더 잘 먹히는 딜레마가 있다.
장기 리스크로는 미국 정치의 스윙이 언급된다. 2024년 이후 행정부 변화로 우호적 기류가 생겼지만, 2028년처럼 다시 정권이 바뀌면 규제 기조가 롤백될 가능성이 있다. 이는 크립토 규제(Clarity Act 등)에도 동일하게 적용되는 프레임으로, “지금의 우호적 창(window)을 놓치면 입법 타이밍을 잃을 수 있다”는 불확실성이 깔려 있다.
Venice(VVV): ‘프라이버시 AI 프록시’ 내러티브와 토큰 설계의 과열 신호
Eric Vorhees가 런칭한 Venice(VVV)가 최근 가격 반등(저점 대비 수배, 특히 최근 1주일 급등)을 보였고, 촉매로 Claude 기반 봇/크레딧 등 AI 관심 증가가 거론된다. 제품 측면에서 Venice의 매력은 “월 구독으로 여러 선두 모델에 접근”하는 번들 구조다. 사용자는 보통 ChatGPT/Claude 중 하나만 구독하지만, Venice는 대량 크레딧을 확보해 ‘중간 프록시’로 제공함으로써 사용자별 사용량 편차(대부분은 적게 쓰고, 일부 헤비유저가 많이 쓰는 분포)를 이용해 가격을 맞추는 방식으로 이해된다.
진행자는 동시에 “이걸 탑에서 샤일링하고 싶진 않다”며 과열 경고를 깐다. 그럼에도 AI의 미래에 대한 ‘리버테리언/사이퍼펑크’ 관점의 우려—검열, 편향, 프라이버시, 신원 결제(카드 결제에 실명 붙는 문제)—가 커질수록, 암호화폐 결제나 크립토 레일을 통한 AI 접근이 하나의 대안 내러티브가 될 수 있다는 점을 흥미 포인트로 제시한다. 즉 “탈중앙 컴퓨트”가 아니라 “접근/결제/프라이버시 레이어”로서의 크립토가 AI에서 재부상할 수 있다는 주장이다.
토큰 구조는 2토큰(VVV와 DM)로, 스테이킹을 통해 DM을 민트하고 DM이 AI 사용 크레딧과 연결되며(“DM 1개 스테이킹 시 매일 $1 크레딧” 같은 형태로 언급), 플랫폼 수익이 VVV 바이백/번으로 연결된다는 설명이 나온다. 대화 중 DM의 가격이 크레딧 가치 대비 과도해 보인다는 반응이 나왔고, “$1/day의 무기한 현금흐름”을 NPV로 할인하면 현재 가격을 정당화할 수 있느냐는 농담 섞인 모델링 논쟁으로 이어진다. 요지는 (1) 크레딧의 미래 가치(컴퓨트 비용이 내려가면 $1 크레딧의 실질가치가 줄 수 있음), (2) 할인율, (3) 프로토콜 지속가능성(영구 지급이 가능한지) 같은 변수들이 섞이며, 단순 ‘아비트라지’ 내러티브가 과열을 만들 수 있다는 경고로 읽힌다.
Morpho 관련 핵심 뉴스는 Apollo Global(전통 금융 대형사)이 향후 4년 동안 “최대 9천만 개 Morpho 토큰을 매입”한다는 내용이다. 진행자는 이 발표가 긍정적 시그널(전통 금융의 참여, 장기 매입 계획)임에도 불구하고, 정작 투자자 관점에서 가장 중요한 정보가 빠졌다고 지적한다. 예컨대 (1) 계약 체결 시점, (2) 매입 단가/밸류에이션, (3) 락업·할인 여부, (4) “up to(최대)”가 의미하는 조건(서비스 제공량/마일스톤 연동인지, 월별 분할인지 등)이 공개되지 않았다. Uniswap-BlackRock, LayerZero-Citadel 등 유사 ‘대형 파트너십’ 뉴스에서도 비슷하게 숫자가 비어 있었고, 과거 사이클의 “전통금융 이름값만으로 펌프”하던 관성이 남아 있다는 뉘앙스가 나온다.
Morpho 토큰이 AAVE 대비 덜 ‘메인 베팅’으로 보이는 이유도 짚는다. Morpho는 현재 프로토콜 레벨의 fee switch(수수료 모듈)가 꺼져 있어, 토큰 가치포착(수익/바이백 연결)이 즉시 모델링되지 않는다. 수익은 ‘큐레이터/프론트엔드’ 층위(예: Felix 같은 큐레이터가 Morpho 백엔드를 사용해 자체 프론트로 운영하고 큐레이션 수수료를 가져가는 구조)에 더 많이 귀속된다. 따라서 “나중에 fee switch를 켜면 된다”는 전통적 토크노믹스 기대가, Morpho처럼 백엔드 프로토콜이 유통·고객접점을 직접 쥐지 않는 구조에서는 생각보다 어려울 수 있다는 문제의식이 제기된다.
여기서 더 깊은 논점은 ‘SaaS의 락인 vs 크립토의 포크 가능성’이다. Morpho가 나중에 큐레이터나 사용자에게 25~50bp 등의 수수료를 부과하면, 큐레이터들이 다른 솔루션(Euler 등)로 옮기거나 아예 포크를 선택할 수 있지 않느냐는 질문이 나온다. 오픈소스+감사(오딧) 비용을 감안해도, 장기적으로 지불할 수수료가 더 크면 “그 돈으로 오딧하고 포크하겠다”는 경제적 유인이 생길 수 있다. 반론으로는 Aave가 수많은 포크에도 불구하고 유동성이 ‘원조 프로토콜’에 계속 쌓였던 경로의존성(안전성/인지도/유동성 밀집)이 언급된다. Morpho도 Coinbase 같은 굵직한 유통 파트너십이 유지된다면 방어력이 생길 수 있지만, Robinhood가 Kalshi와 협업했다가 내부 구축을 발표한 사례처럼, 대형 플랫폼이 “써보고 뜯어내고 자체 구현”으로 갈 위험도 같이 존재한다고 정리된다.
Dragonfly 6.5억 달러 4호 펀드: ‘VC 겨울’ 서사와 다른 자금흐름
Dragonfly의 6.5억 달러 펀드레이즈는 시장이 전반적으로 약한 국면에서 “그래도 돈은 들어온다”는 신호로 해석된다. 대화에서는 (1) 2024년을 거치며 많은 토큰이 상장 후 고점 대비 크게 조정받았고, (2) 그 결과 VC가 같은 규모(혹은 더 큰 규모)로 자금을 더 모으기 어려울 것 같았는데, 오히려 큰 펀딩이 나와 놀랍다는 반응이 나온다. 즉, 퍼블릭 마켓 성과(토큰 가격 하락)와 프라이빗 펀딩(대형 VC의 펀드레이즈)이 반드시 즉시 연동되지는 않는다는 점이 드러난다.
진행자는 Dragonfly의 포트폴리오가 “압도적 아웃퍼폼”처럼 보이진 않는다고 말하면서도, Polymarket·Raini·Ethena·Lighter 등 몇몇 굵직한 베팅이 성과에 기여했을 가능성을 언급한다. 또 한편으로는 자금이 “아무나 VC 하던 시기(2021년 8자리 벌고 펀드 만든 사람들)”에서 “상위 하우스로 집중되는 정리 국면”일 수 있다는 가설을 제시한다. 즉, 작은 펀드들이 소멸/축소되는 동안, 브랜드와 딜소싱 파워가 있는 상위 VC가 오히려 더 큰 펀드를 만드는 형태다.
다만 큰 펀드의 구조적 딜레마도 함께 논의된다. 너무 많은 AUM은 결국 “스프레이(마구 분산 투자)”를 강요해, 펀드가 원래라면 안 했을 투자까지 하게 만들 수 있다(A16Z 같은 대형 하우스의 고질병으로 언급). 또한 최근 L1/인프라 딜은 2021~2022년처럼 “미출시 L1이 2억 달러 시드”를 받는 장면이 거의 사라졌고, 대신 예측시장·트레이딩 앱(‘모든 기능을 한 화면에’ 슈퍼앱형 프론트엔드)·크립토xAI 쪽이 포화 상태로 늘어나는 흐름이 관찰된다고 한다. 결국 6.5억 달러가 다시 ‘대형 인프라’로 들어갈지, 아니면 AI·핀테크 접점(예: Stripe의 Tempo 같은 기업 주도 체인)으로 확장된 투자 범위를 반영하는지에 따라 의미가 달라질 수 있다는 톤이다.
CFTC vs 주정부: 예측시장을 ‘도박’이 아닌 파생/상품으로 볼 것인가
CFTC 관련 구간의 핵심은 “예측시장에 대한 연방 관할을 주정부가 흔들지 못하게 하겠다”는 방향성이다. 최근 여러 주에서 예측시장을 도박/카지노로 규정하며 소송이나 제한을 건 흐름이 있었고, 이에 대해 CFTC가 “관할권은 우리에게 있다”는 스탠스를 취했다는 요지다. 대화는 이것을 마리화나 합법화처럼 ‘연방 vs 주’가 충돌하는 미국식 규제 구조의 연장선으로 본다. 다만 이번엔 방향이 반대로, 연방이 비교적 우호적이고 일부 주가 제한하려는 모양새다.
또한 예측시장 사업자들이 규제기관 앞에서는 “진실탐색 시장, 고급 파생상품”을 강조하면서도, 마케팅/광고는 “스포츠북처럼 베팅하라”는 형태로 가는 이중성이 구조적 긴장으로 지적된다. 즉, 상품 정의(commodities derivatives)로는 CFTC 관할을 얻고 싶지만, 유저 획득은 도박 UX/카피가 더 잘 먹히는 딜레마가 있다.
장기 리스크로는 미국 정치의 스윙이 언급된다. 2024년 이후 행정부 변화로 우호적 기류가 생겼지만, 2028년처럼 다시 정권이 바뀌면 규제 기조가 롤백될 가능성이 있다. 이는 크립토 규제(Clarity Act 등)에도 동일하게 적용되는 프레임으로, “지금의 우호적 창(window)을 놓치면 입법 타이밍을 잃을 수 있다”는 불확실성이 깔려 있다.
Venice(VVV): ‘프라이버시 AI 프록시’ 내러티브와 토큰 설계의 과열 신호
Eric Vorhees가 런칭한 Venice(VVV)가 최근 가격 반등(저점 대비 수배, 특히 최근 1주일 급등)을 보였고, 촉매로 Claude 기반 봇/크레딧 등 AI 관심 증가가 거론된다. 제품 측면에서 Venice의 매력은 “월 구독으로 여러 선두 모델에 접근”하는 번들 구조다. 사용자는 보통 ChatGPT/Claude 중 하나만 구독하지만, Venice는 대량 크레딧을 확보해 ‘중간 프록시’로 제공함으로써 사용자별 사용량 편차(대부분은 적게 쓰고, 일부 헤비유저가 많이 쓰는 분포)를 이용해 가격을 맞추는 방식으로 이해된다.
진행자는 동시에 “이걸 탑에서 샤일링하고 싶진 않다”며 과열 경고를 깐다. 그럼에도 AI의 미래에 대한 ‘리버테리언/사이퍼펑크’ 관점의 우려—검열, 편향, 프라이버시, 신원 결제(카드 결제에 실명 붙는 문제)—가 커질수록, 암호화폐 결제나 크립토 레일을 통한 AI 접근이 하나의 대안 내러티브가 될 수 있다는 점을 흥미 포인트로 제시한다. 즉 “탈중앙 컴퓨트”가 아니라 “접근/결제/프라이버시 레이어”로서의 크립토가 AI에서 재부상할 수 있다는 주장이다.
토큰 구조는 2토큰(VVV와 DM)로, 스테이킹을 통해 DM을 민트하고 DM이 AI 사용 크레딧과 연결되며(“DM 1개 스테이킹 시 매일 $1 크레딧” 같은 형태로 언급), 플랫폼 수익이 VVV 바이백/번으로 연결된다는 설명이 나온다. 대화 중 DM의 가격이 크레딧 가치 대비 과도해 보인다는 반응이 나왔고, “$1/day의 무기한 현금흐름”을 NPV로 할인하면 현재 가격을 정당화할 수 있느냐는 농담 섞인 모델링 논쟁으로 이어진다. 요지는 (1) 크레딧의 미래 가치(컴퓨트 비용이 내려가면 $1 크레딧의 실질가치가 줄 수 있음), (2) 할인율, (3) 프로토콜 지속가능성(영구 지급이 가능한지) 같은 변수들이 섞이며, 단순 ‘아비트라지’ 내러티브가 과열을 만들 수 있다는 경고로 읽힌다.
LLM 도구의 성숙: “리서치가 미친 듯이 좋아졌지만, 질문 설계가 여전히 해자”
후반부는 AI 툴 사용 경험 공유로 이어진다. Danny는 주로 Gemini를 쓰는데, 6개월 전부터 “모델이 충분히 똑똑해져서” 일상 리서치에선 큰 차이를 못 느끼게 됐고, 특히 Gemini는 검색 인덱싱 기반이라 최신 정보 리서치에 강하다고 평가한다. 과거에는 크립토 질문을 하면 Cardano 같은 오래된 답이나 환각이 많았지만, 최근에는 오히려 “내가 몰랐던 최신 사실을 정확히 가져와서” 놀라는 경험이 늘었다고 한다.
다만 LLM이 “정답을 말하게 만드는 능력”은 여전히 사용자의 질문 설계에 달려 있다는 점도 강조된다. 같은 ‘중요한 토큰’ 질문에서도 답이 뒤틀릴 수 있고(트렌드/검색량/개인화 신호에 영향받는 듯한 느낌), 텍스트는 과장된 마케팅 문구로 포장되기 쉬워 그대로 쓰기 어렵다는 한계가 나온다. 그럼에도 현장 도메인 지식을 가진 사람이 코딩/앱 제작의 기술 장벽을 LLM로 넘으면 생산성이 크게 오르는 흐름(“도메인 전문가와 도구 사이의 장벽 제거”)은 강력하다고 본다. 동시에 제조업 등에서는 특정 설비를 아는 고령 인력이 은퇴/사망하면 지식 단절이 발생한다는 오래된 문제가 있고, AI 도입이 오히려 “문서화/전수 없이 자동화만 하다 지식이 증발”하는 위험을 키울 수 있다는 우려도 덧붙인다.
https://youtu.be/9gooNxSrR7g 4시간 전 업로드 됨
후반부는 AI 툴 사용 경험 공유로 이어진다. Danny는 주로 Gemini를 쓰는데, 6개월 전부터 “모델이 충분히 똑똑해져서” 일상 리서치에선 큰 차이를 못 느끼게 됐고, 특히 Gemini는 검색 인덱싱 기반이라 최신 정보 리서치에 강하다고 평가한다. 과거에는 크립토 질문을 하면 Cardano 같은 오래된 답이나 환각이 많았지만, 최근에는 오히려 “내가 몰랐던 최신 사실을 정확히 가져와서” 놀라는 경험이 늘었다고 한다.
다만 LLM이 “정답을 말하게 만드는 능력”은 여전히 사용자의 질문 설계에 달려 있다는 점도 강조된다. 같은 ‘중요한 토큰’ 질문에서도 답이 뒤틀릴 수 있고(트렌드/검색량/개인화 신호에 영향받는 듯한 느낌), 텍스트는 과장된 마케팅 문구로 포장되기 쉬워 그대로 쓰기 어렵다는 한계가 나온다. 그럼에도 현장 도메인 지식을 가진 사람이 코딩/앱 제작의 기술 장벽을 LLM로 넘으면 생산성이 크게 오르는 흐름(“도메인 전문가와 도구 사이의 장벽 제거”)은 강력하다고 본다. 동시에 제조업 등에서는 특정 설비를 아는 고령 인력이 은퇴/사망하면 지식 단절이 발생한다는 오래된 문제가 있고, AI 도입이 오히려 “문서화/전수 없이 자동화만 하다 지식이 증발”하는 위험을 키울 수 있다는 우려도 덧붙인다.
https://youtu.be/9gooNxSrR7g 4시간 전 업로드 됨
YouTube
LIVE: VVV, CFTC and Morpho | 0xResearch
Enjoy the videos and music you love, upload original content, and share it all with friends, family, and the world on YouTube.
Why $700 Billion in AI CapEx Could Be the Next Debt Bubble: Bits + Bips
Unchained
3줄 요약
1. BLS 고용·물가 통계는 ‘지연된 모델’에 가깝고, Truflation 같은 실시간 데이터는 이미 물가상승률 1% 이하를 가리키며 “연준이 잘못된 계기판을 보고 운전 중”이라는 문제를 던진다.
2. MAG7의 7000억달러+ AI CapEx는 “단위경제 불명확한 상태에서 장기 계약(=사실상 부채)을 당겨쓴” 구조로, ROI가 안 나오면 2008년식 신용 사이클(파 가치가 아닌 부채를 파로 발행)처럼 역풍이 올 수 있다는 경고가 핵심이다.
3. 한편 블랙록·아폴로의 온체인 진입은 규제 리스크 체감이 급격히 낮아졌음을 보여주지만, 토큰 가격의 가치포착은 여전히 약하고(수익/캐시플로우 연결 미흡), 결제·에이전트 경제는 달러 스테이블코인 중심으로 굳어지는 흐름이 뚜렷하다.
0:42 Intro and ads
(광고 구간 포함으로 정리에서 제외)
Unchained
3줄 요약
1. BLS 고용·물가 통계는 ‘지연된 모델’에 가깝고, Truflation 같은 실시간 데이터는 이미 물가상승률 1% 이하를 가리키며 “연준이 잘못된 계기판을 보고 운전 중”이라는 문제를 던진다.
2. MAG7의 7000억달러+ AI CapEx는 “단위경제 불명확한 상태에서 장기 계약(=사실상 부채)을 당겨쓴” 구조로, ROI가 안 나오면 2008년식 신용 사이클(파 가치가 아닌 부채를 파로 발행)처럼 역풍이 올 수 있다는 경고가 핵심이다.
3. 한편 블랙록·아폴로의 온체인 진입은 규제 리스크 체감이 급격히 낮아졌음을 보여주지만, 토큰 가격의 가치포착은 여전히 약하고(수익/캐시플로우 연결 미흡), 결제·에이전트 경제는 달러 스테이블코인 중심으로 굳어지는 흐름이 뚜렷하다.
0:42 Intro and ads
(광고 구간 포함으로 정리에서 제외)
4:34 Why BLS inflation data may be lying to you
Truflation CEO 스테판 러스트는 BLS(CPI)가 “수작업·설문 기반(가구 약 1000개, 품목 6만개 내외)”으로 운영돼 기술 환경 대비 지나치게 느리고 불투명하다고 비판한다. Truflation은 인터넷/데이터 공급자(약 100곳)에서 ‘매일’ 가격 데이터를 끌어와 약 3000만개 아이템을 집계하고, 이를 BLS 방식에 맞춰 역으로 ‘복제’해 정확도 99.93% 수준까지 맞췄다고 주장한다. 핵심은 “공식 CPI를 대체한다”기보다, 월간 발표를 기다리는 시장(그가 ‘Bureau of Lagging Statistics’라 부름)에 실시간 선행 신호를 제공한다는 포지셔닝이다. 현재 Truflation 헤드라인 인플레이션은 1% 아래(0.68%→0.9%로 소폭 반등)로 제시되며, 반등의 주 원인은 운송/여행비(항공료·대중교통 등) 상승으로 설명된다.
또한 패널은 “공식 지표와 체감 물가의 괴리”를 다룬다. 러스트는 전년동기 대비(yoY) 인플레이션은 낮아져도, “5년 누적 물가(약 25~28% 상승)”가 남긴 레벨 효과 때문에 소비자는 계속 비싸다고 느낀다고 정리한다. 즉 ‘상승률’은 낮아져도 ‘가격 수준’은 이미 올라가 있어 체감은 계속 압박적이라는 관점이다.
10:08 How 400,000 ghost jobs expose broken govt data
고용 통계에선 BLS가 ‘유령 일자리(ghost jobs)’를 만들어내는 메커니즘이 언급된다. 러스트의 설명에 따르면 BLS는 신설 기업 수를 추정한 뒤 “기업당 평균 고용 인원”을 곱해 고용을 ‘추정치로 보정’하는데, 이후 실제 데이터가 들어오면 대규모 하향 수정이 발생할 수 있다는 것이다(대화에선 40만~80만 단위 수정이 거론). 이 왜곡은 신설·영세기업의 고용 여력이 규제/컴플라이언스 비용, 인허가 비용 등으로 약화된 환경에서 더 커질 수 있다는 해석이 붙는다.
노동시장 구조 변화도 함께 다뤄진다. 고연령층은 이직을 꺼리고(“새 일자리 찾지 않고 버틴다”), 청년층은 첫 직장 진입이 어려워졌다는 체감이 공유된다. 러스트는 BLS 데이터 품질이 “예산 삭감·업무 중단 등의 영향으로 악화”됐다고 보고, Truflation이 별도로 고용지표(Employment Index)를 만든 배경도 이 신뢰 문제라고 말한다. 즉 연준이 정책 판단에 쓰는 데이터가 뒤로 갈수록 더 ‘낡고 느려질’ 위험을 시장이 과소평가할 수 있다는 문제의식이다.
20:49 Why falling inflation is a narrative violation
패널은 “원자재·에너지 가격이 오르는데 실시간 인플레이션은 낮다”는 충돌을 다룬다. 러스트는 원자재(희토류, 배터리 소재, 실리콘, 금·은, 에너지) 상승은 인정하면서도, 로보틱스/AI로 인한 생산성 향상과 규모의 경제가 단위비용을 낮춰 소비자 물가 전가가 제한될 수 있다고 본다. 관세 역시 “생각보다 물가로 크게 전이되지 않았다”는 견해를 제시하는데, 수출자 측이 더 큰 부담을 떠안아 ‘미국 내 소비자 가격’으로의 전가가 제한됐을 수 있다는 논리다. 또한 BIS 보고서를 인용해 “글로벌 무역의 패브릭은 오히려 역사상 가장 강하다”는, 탈세계화 서사와 어긋나는 주장도 나온다.
주거비(셸터) 논쟁에서는 “표면 임대료는 버티지만, 실제로는 1~3개월 무료 렌트 같은 인센티브(사실상 가격 인하)가 늘어도 공식 통계에 덜 잡힌다”는 포인트가 흥미롭다. Truflation은 셸터에서 유틸리티를 분리해 변동성을 다루고, 렌트 인센티브 같은 ‘숨은 할인’을 더 잘 포착하려 한다고 말한다. 규제가 약해 공급이 빠르게 늘 수 있는 도시(예: 오스틴)와 인허가가 어려운 도시(뉴욕·샌프란시스코) 간 주거비 다이버전스도 거론된다.
또 하나의 중요한 축은 ‘신뢰의 이동’이다. 트루플레이션이 한때 CPI보다 높은 인플레이션을 찍으며(피크에서 Truflation 12% vs BLS 8% 언급) 논쟁을 겪었지만, 최근엔 오히려 공식보다 낮은 수치로 “내러티브 위반”을 만든다. 그럼에도 매크로 트레이더들은 Truflation이 BLS 대비 약 45일 선행한다고 보고(회귀분석·오픈소스 자료 제공 언급), BLS를 보조하는 수준을 넘어 “BLS를 거의 안 보고 Truflation만 보는” 사용자층도 존재한다고 한다.
32:48 Whether $700B in AI CapEx is a historic bubble
대화는 본격적으로 AI CapEx로 넘어가며, MAG7이 7000억달러 이상을 AI 인프라(데이터센터, 전력, 냉각, 네트워크, 스토리지)에 투입하는 국면을 “선투자-후수익” 구조로 규정한다. 아마존의 2026년 2000억달러 가이던스, 메타의 1250억달러+ CapEx 같은 숫자가 언급되고, AI 특수로 RAM 가격 등 일부 인프라 부문에서 ‘명확한 인플레이션’이 관측된다는 코멘트도 나온다. 이 구간의 핵심 질문은 “AI의 가치가 모델 회사(OpenAI/Anthropic 등)에 귀속되는가, 아니면 하이퍼스케일러/칩/유통/앱 레이어로 이동하는가”다. 진행자는 크립토의 ‘fat protocol thesis’가 현실에서 복잡해졌듯, LLM 자체는 대체 가능해져 모델 회사가 장기적으로 가격결정력을 갖지 못할 위험을 제기한다.
크리스 퍼킨스는 “컴퓨트는 새로운 유틸리티/상품”이 될 것이며, 에너지와 함께 거래·지수화될 가능성을 짚는다. 러스트도 이 관점에 동의하면서, 이더리움 가스비를 ‘컴퓨트 비용’의 벤치마크로 비유하고, 향후 해시파워/가스/리워드 같은 지표들이 금융상품화될 수 있다고 본다. 이 흐름은 중앙집중 데이터센터만이 아니라 분산형 컴퓨트가 비용을 낮추는 방향(참여자 분산으로 유지·운영 비용 분산)에 기여할 수 있다는 주장으로 연결된다.
45:37 Why AI spending echoes the worst of 2008
람 아흘루왈리아는 AI 인프라 계약 구조를 “우리가 사는 세계에선 부채(debt)”라고 직설한다. 특히 모델 회사들이 ‘확정된 매출’ 없이도 장기 컴퓨트 구매 의무(Revenue performance obligations에 준하는 성격)를 크게 쌓는 반면, 현재 매출은 그 의무를 감당하기에 작다는 지적이 나온다. 그는 앤트로픽 CEO가 “5년 내 매출 1조달러”를 말한 것을 두고, 일부 국가의 GDP 규모급 숫자를 스프레드시트로 당긴 ‘실리콘밸리식 히스테리’라고 공격한다.
이 구간에서 논쟁은 MAG7의 재무구조로 확장된다. 진행자는 MAG7 랠리의 중요한 엔진이 ‘대규모 자사주 매입’이었는데, AI CapEx가 늘면 그 현금이 엔비디아(및 공급망)로 흘러가 자사주 매입 여력이 줄어드는 구조적 변화가 온다고 본다. 람은 “엔비디아가 반도체 업계 평균처럼 가격을 60% 낮추면 문제가 없겠지만, 지금은 초과 가격결정력 때문에 고객(하이퍼스케일러)의 FCF를 빨아들인다”고 표현한다. 또한 마이크로소프트가 과거 ‘깨끗한’ 대차대조표에서 더 많은 부채를 지는 방향(예: 5000억달러 부채 언급)으로 가고, 오라클도 부채·증자를 동원하는 등 빅테크의 레버리지 재확대가 나타난다고 본다. 결론적으로 그는 “파 가치가 아닌 부채를 파로 발행하던 2008년”과 유사한 위험(신용 리프라이싱, 주식 밸류에이션 재평가)을 경고한다.
반대편에선 “마이크로소프트/메타는 강한 현금창출력과 배분 역량이 있다”는 시장 컨센서스가 언급되지만, 람은 감가상각으로 ‘회계상 이익’을 만들 뿐 실제 FCF는 CapEx로 소진될 수 있다고 반박한다. 여기서 논점은 단순히 AI가 유용하냐가 아니라, AI 인프라 과잉투자→채무/계약 의무 확대→현금흐름 압박→바이백 축소→주가 멀티플 재조정이라는 매크로-주식시장 전이 경로다.
Truflation CEO 스테판 러스트는 BLS(CPI)가 “수작업·설문 기반(가구 약 1000개, 품목 6만개 내외)”으로 운영돼 기술 환경 대비 지나치게 느리고 불투명하다고 비판한다. Truflation은 인터넷/데이터 공급자(약 100곳)에서 ‘매일’ 가격 데이터를 끌어와 약 3000만개 아이템을 집계하고, 이를 BLS 방식에 맞춰 역으로 ‘복제’해 정확도 99.93% 수준까지 맞췄다고 주장한다. 핵심은 “공식 CPI를 대체한다”기보다, 월간 발표를 기다리는 시장(그가 ‘Bureau of Lagging Statistics’라 부름)에 실시간 선행 신호를 제공한다는 포지셔닝이다. 현재 Truflation 헤드라인 인플레이션은 1% 아래(0.68%→0.9%로 소폭 반등)로 제시되며, 반등의 주 원인은 운송/여행비(항공료·대중교통 등) 상승으로 설명된다.
또한 패널은 “공식 지표와 체감 물가의 괴리”를 다룬다. 러스트는 전년동기 대비(yoY) 인플레이션은 낮아져도, “5년 누적 물가(약 25~28% 상승)”가 남긴 레벨 효과 때문에 소비자는 계속 비싸다고 느낀다고 정리한다. 즉 ‘상승률’은 낮아져도 ‘가격 수준’은 이미 올라가 있어 체감은 계속 압박적이라는 관점이다.
10:08 How 400,000 ghost jobs expose broken govt data
고용 통계에선 BLS가 ‘유령 일자리(ghost jobs)’를 만들어내는 메커니즘이 언급된다. 러스트의 설명에 따르면 BLS는 신설 기업 수를 추정한 뒤 “기업당 평균 고용 인원”을 곱해 고용을 ‘추정치로 보정’하는데, 이후 실제 데이터가 들어오면 대규모 하향 수정이 발생할 수 있다는 것이다(대화에선 40만~80만 단위 수정이 거론). 이 왜곡은 신설·영세기업의 고용 여력이 규제/컴플라이언스 비용, 인허가 비용 등으로 약화된 환경에서 더 커질 수 있다는 해석이 붙는다.
노동시장 구조 변화도 함께 다뤄진다. 고연령층은 이직을 꺼리고(“새 일자리 찾지 않고 버틴다”), 청년층은 첫 직장 진입이 어려워졌다는 체감이 공유된다. 러스트는 BLS 데이터 품질이 “예산 삭감·업무 중단 등의 영향으로 악화”됐다고 보고, Truflation이 별도로 고용지표(Employment Index)를 만든 배경도 이 신뢰 문제라고 말한다. 즉 연준이 정책 판단에 쓰는 데이터가 뒤로 갈수록 더 ‘낡고 느려질’ 위험을 시장이 과소평가할 수 있다는 문제의식이다.
20:49 Why falling inflation is a narrative violation
패널은 “원자재·에너지 가격이 오르는데 실시간 인플레이션은 낮다”는 충돌을 다룬다. 러스트는 원자재(희토류, 배터리 소재, 실리콘, 금·은, 에너지) 상승은 인정하면서도, 로보틱스/AI로 인한 생산성 향상과 규모의 경제가 단위비용을 낮춰 소비자 물가 전가가 제한될 수 있다고 본다. 관세 역시 “생각보다 물가로 크게 전이되지 않았다”는 견해를 제시하는데, 수출자 측이 더 큰 부담을 떠안아 ‘미국 내 소비자 가격’으로의 전가가 제한됐을 수 있다는 논리다. 또한 BIS 보고서를 인용해 “글로벌 무역의 패브릭은 오히려 역사상 가장 강하다”는, 탈세계화 서사와 어긋나는 주장도 나온다.
주거비(셸터) 논쟁에서는 “표면 임대료는 버티지만, 실제로는 1~3개월 무료 렌트 같은 인센티브(사실상 가격 인하)가 늘어도 공식 통계에 덜 잡힌다”는 포인트가 흥미롭다. Truflation은 셸터에서 유틸리티를 분리해 변동성을 다루고, 렌트 인센티브 같은 ‘숨은 할인’을 더 잘 포착하려 한다고 말한다. 규제가 약해 공급이 빠르게 늘 수 있는 도시(예: 오스틴)와 인허가가 어려운 도시(뉴욕·샌프란시스코) 간 주거비 다이버전스도 거론된다.
또 하나의 중요한 축은 ‘신뢰의 이동’이다. 트루플레이션이 한때 CPI보다 높은 인플레이션을 찍으며(피크에서 Truflation 12% vs BLS 8% 언급) 논쟁을 겪었지만, 최근엔 오히려 공식보다 낮은 수치로 “내러티브 위반”을 만든다. 그럼에도 매크로 트레이더들은 Truflation이 BLS 대비 약 45일 선행한다고 보고(회귀분석·오픈소스 자료 제공 언급), BLS를 보조하는 수준을 넘어 “BLS를 거의 안 보고 Truflation만 보는” 사용자층도 존재한다고 한다.
32:48 Whether $700B in AI CapEx is a historic bubble
대화는 본격적으로 AI CapEx로 넘어가며, MAG7이 7000억달러 이상을 AI 인프라(데이터센터, 전력, 냉각, 네트워크, 스토리지)에 투입하는 국면을 “선투자-후수익” 구조로 규정한다. 아마존의 2026년 2000억달러 가이던스, 메타의 1250억달러+ CapEx 같은 숫자가 언급되고, AI 특수로 RAM 가격 등 일부 인프라 부문에서 ‘명확한 인플레이션’이 관측된다는 코멘트도 나온다. 이 구간의 핵심 질문은 “AI의 가치가 모델 회사(OpenAI/Anthropic 등)에 귀속되는가, 아니면 하이퍼스케일러/칩/유통/앱 레이어로 이동하는가”다. 진행자는 크립토의 ‘fat protocol thesis’가 현실에서 복잡해졌듯, LLM 자체는 대체 가능해져 모델 회사가 장기적으로 가격결정력을 갖지 못할 위험을 제기한다.
크리스 퍼킨스는 “컴퓨트는 새로운 유틸리티/상품”이 될 것이며, 에너지와 함께 거래·지수화될 가능성을 짚는다. 러스트도 이 관점에 동의하면서, 이더리움 가스비를 ‘컴퓨트 비용’의 벤치마크로 비유하고, 향후 해시파워/가스/리워드 같은 지표들이 금융상품화될 수 있다고 본다. 이 흐름은 중앙집중 데이터센터만이 아니라 분산형 컴퓨트가 비용을 낮추는 방향(참여자 분산으로 유지·운영 비용 분산)에 기여할 수 있다는 주장으로 연결된다.
45:37 Why AI spending echoes the worst of 2008
람 아흘루왈리아는 AI 인프라 계약 구조를 “우리가 사는 세계에선 부채(debt)”라고 직설한다. 특히 모델 회사들이 ‘확정된 매출’ 없이도 장기 컴퓨트 구매 의무(Revenue performance obligations에 준하는 성격)를 크게 쌓는 반면, 현재 매출은 그 의무를 감당하기에 작다는 지적이 나온다. 그는 앤트로픽 CEO가 “5년 내 매출 1조달러”를 말한 것을 두고, 일부 국가의 GDP 규모급 숫자를 스프레드시트로 당긴 ‘실리콘밸리식 히스테리’라고 공격한다.
이 구간에서 논쟁은 MAG7의 재무구조로 확장된다. 진행자는 MAG7 랠리의 중요한 엔진이 ‘대규모 자사주 매입’이었는데, AI CapEx가 늘면 그 현금이 엔비디아(및 공급망)로 흘러가 자사주 매입 여력이 줄어드는 구조적 변화가 온다고 본다. 람은 “엔비디아가 반도체 업계 평균처럼 가격을 60% 낮추면 문제가 없겠지만, 지금은 초과 가격결정력 때문에 고객(하이퍼스케일러)의 FCF를 빨아들인다”고 표현한다. 또한 마이크로소프트가 과거 ‘깨끗한’ 대차대조표에서 더 많은 부채를 지는 방향(예: 5000억달러 부채 언급)으로 가고, 오라클도 부채·증자를 동원하는 등 빅테크의 레버리지 재확대가 나타난다고 본다. 결론적으로 그는 “파 가치가 아닌 부채를 파로 발행하던 2008년”과 유사한 위험(신용 리프라이싱, 주식 밸류에이션 재평가)을 경고한다.
반대편에선 “마이크로소프트/메타는 강한 현금창출력과 배분 역량이 있다”는 시장 컨센서스가 언급되지만, 람은 감가상각으로 ‘회계상 이익’을 만들 뿐 실제 FCF는 CapEx로 소진될 수 있다고 반박한다. 여기서 논점은 단순히 AI가 유용하냐가 아니라, AI 인프라 과잉투자→채무/계약 의무 확대→현금흐름 압박→바이백 축소→주가 멀티플 재조정이라는 매크로-주식시장 전이 경로다.
59:14 How BlackRock and Apollo are going all-in on DeFi
토큰화·DeFi 쪽에선 “기관의 온체인 진입은 빨라지는데 토큰 가격은 부진”이라는 괴리가 다뤄진다. 블랙록의 토큰화 머니마켓 성격 BUIDL(약 24억달러)이 Uniswap(정확히는 Uniswap Labs의 UniswapX 경로로 언급)에 올라온 사례, 아폴로가 Morpho 토큰을 9000만달러 매입한 사례가 제시된다. 러스트는 기관들이 DeFi의 기본 개념(예: ‘볼트’가 물리적 금고가 아니라 온체인 금고라는 것)부터 낯설어하며, 결국 프로토콜/DAO의 전문성과 운영역량을 ‘매수’하거나 파트너링하려는 수요가 늘 것이라고 본다.
흥미로운 포인트는 스테이블코인 경쟁 구도다. 러스트는 JPM 코인, 아르헨티나의 미래 통화, 아마존/쇼피파이 코인 같은 “기업·국가 단위 스테이블코인/토큰”이 늘수록 상호 교환·유동성 라우팅이 필요해지고, 그 교환이 Uniswap·Morpho 같은 프로토콜에서 자동화(원자적 결제/스왑)될 가능성을 든다. 즉 기관은 “체인 위에서 수익을 얻는 구조(온체인 MMF, 담보대출, 스왑)”를 실제로 사용하기 시작했고, 가치포착의 최종 승자는 ‘결제-교환-대출’ 핵심 레이어가 될 수 있다는 시각이다.
1:03:40 What could break this market wide open
마지막은 규제·거시 환경과 에이전트 결제의 결합으로 정리된다. 크리스 퍼킨스는 블랙록/아폴로의 진입 자체가 “겐슬러 시대 규제 리스크가 사실상 끝났다는 증거”라고 해석한다. 다만 람은 정치 지형(의회 구도)과 데이터센터 전력망/유틸리티 투자에 대한 양당(드산티스~AOC까지)의 소비자 요금 우려를 언급하며, AI 인프라 확장이 정책·NIMBY 리스크로 막힐 수 있다고 본다. DeFi도 ‘분위기’는 좋아졌지만 명확한 프레임워크가 부족해 제도권 확장 속도가 생각보다 더딜 수 있다는 경계가 나온다.
에이전트 결제에 대해선 진행자와 패널이 대체로 “달러 스테이블코인 중심”에 동의한다. 이유는 (1) 비트코인은 마이크로페이먼트에 구조적으로 비효율적일 수 있고, (2) 기업/소비자의 부채·자산·회계 단위가 달러라서 에이전트가 최적화할 결제 단위도 달러 기반이 자연스럽다는 점이다. 또한 에이전트는 수수료·처리량을 극단적으로 최적화하므로(“meat bag보다 훨씬 많은 마이크로트랜잭션 수행”), 레이어1/2 간 결제 트래픽이 TPS·수수료 경쟁을 통해 재배치되고(솔라나/베이스 등의 결제 경쟁 언급), 이는 크립토 인프라의 ‘실사용 기반’ 성장을 촉진할 수 있다는 관측이 붙는다. 동시에 진행자는 “AI의 품질 리스크(헛소리 생성, 잘못된 답변)”를 지적하며, 투자·IR·재무 의사결정에 AI를 붙일 때는 ‘슬롭 캐넌(slop cannons)’이 아니라 결함을 이해하고 운영하는 팀이 승자가 될 것이라는 경고로 마무리된다.
https://youtu.be/jQs8NEM7k1M 4시간 전 업로드 됨
토큰화·DeFi 쪽에선 “기관의 온체인 진입은 빨라지는데 토큰 가격은 부진”이라는 괴리가 다뤄진다. 블랙록의 토큰화 머니마켓 성격 BUIDL(약 24억달러)이 Uniswap(정확히는 Uniswap Labs의 UniswapX 경로로 언급)에 올라온 사례, 아폴로가 Morpho 토큰을 9000만달러 매입한 사례가 제시된다. 러스트는 기관들이 DeFi의 기본 개념(예: ‘볼트’가 물리적 금고가 아니라 온체인 금고라는 것)부터 낯설어하며, 결국 프로토콜/DAO의 전문성과 운영역량을 ‘매수’하거나 파트너링하려는 수요가 늘 것이라고 본다.
흥미로운 포인트는 스테이블코인 경쟁 구도다. 러스트는 JPM 코인, 아르헨티나의 미래 통화, 아마존/쇼피파이 코인 같은 “기업·국가 단위 스테이블코인/토큰”이 늘수록 상호 교환·유동성 라우팅이 필요해지고, 그 교환이 Uniswap·Morpho 같은 프로토콜에서 자동화(원자적 결제/스왑)될 가능성을 든다. 즉 기관은 “체인 위에서 수익을 얻는 구조(온체인 MMF, 담보대출, 스왑)”를 실제로 사용하기 시작했고, 가치포착의 최종 승자는 ‘결제-교환-대출’ 핵심 레이어가 될 수 있다는 시각이다.
1:03:40 What could break this market wide open
마지막은 규제·거시 환경과 에이전트 결제의 결합으로 정리된다. 크리스 퍼킨스는 블랙록/아폴로의 진입 자체가 “겐슬러 시대 규제 리스크가 사실상 끝났다는 증거”라고 해석한다. 다만 람은 정치 지형(의회 구도)과 데이터센터 전력망/유틸리티 투자에 대한 양당(드산티스~AOC까지)의 소비자 요금 우려를 언급하며, AI 인프라 확장이 정책·NIMBY 리스크로 막힐 수 있다고 본다. DeFi도 ‘분위기’는 좋아졌지만 명확한 프레임워크가 부족해 제도권 확장 속도가 생각보다 더딜 수 있다는 경계가 나온다.
에이전트 결제에 대해선 진행자와 패널이 대체로 “달러 스테이블코인 중심”에 동의한다. 이유는 (1) 비트코인은 마이크로페이먼트에 구조적으로 비효율적일 수 있고, (2) 기업/소비자의 부채·자산·회계 단위가 달러라서 에이전트가 최적화할 결제 단위도 달러 기반이 자연스럽다는 점이다. 또한 에이전트는 수수료·처리량을 극단적으로 최적화하므로(“meat bag보다 훨씬 많은 마이크로트랜잭션 수행”), 레이어1/2 간 결제 트래픽이 TPS·수수료 경쟁을 통해 재배치되고(솔라나/베이스 등의 결제 경쟁 언급), 이는 크립토 인프라의 ‘실사용 기반’ 성장을 촉진할 수 있다는 관측이 붙는다. 동시에 진행자는 “AI의 품질 리스크(헛소리 생성, 잘못된 답변)”를 지적하며, 투자·IR·재무 의사결정에 AI를 붙일 때는 ‘슬롭 캐넌(slop cannons)’이 아니라 결함을 이해하고 운영하는 팀이 승자가 될 것이라는 경고로 마무리된다.
https://youtu.be/jQs8NEM7k1M 4시간 전 업로드 됨
YouTube
Why $700 Billion in AI CapEx Could Be the Next Debt Bubble: Bits + Bips
The Mag 7 have committed over $700 billion to AI infrastructure, but the companies building the models may never capture the value.
🔥 EPISODE LINK 🔥
👉https://unchainedcrypto.com/bits-bips/bits-bips-is-ai-capex-a-bubble-and-is-inflation-already-dead 👈
=…
🔥 EPISODE LINK 🔥
👉https://unchainedcrypto.com/bits-bips/bits-bips-is-ai-capex-a-bubble-and-is-inflation-already-dead 👈
=…
Quadrillions: The New Wall Street | Nick Shalek & Mathew McDermott
Empire
3줄 요약
1. “크립토가 월가를 대체한다”는 서사에서, “월가가 온체인 레일을 흡수해 재구성한다”는 국면으로 무게중심이 이동했다.
2. 지난 도입 사이클이 막힌 핵심은 기술보다 인센티브/규제 리스크/기관급 요건(프라이버시·거버넌스·상호운용성)이었고, 최근 12~18개월간의 규제 모멘텀이 기관 투자를 다시 작동시켰다.
3. Canton이 내세우는 해법은 “퍼블릭 vs 프라이빗” 이분법을 깨고, 서로 다른 권한·프라이버시·규제 요구를 가진 앱/자산이 한 프로토콜에서 조합(composability)되게 만드는 ‘안쪽에서부터’의 토큰화 인프라다.
0:00 Introduction
이번 피날레는 “평행 금융을 만들던 크립토”에서 “기존 금융이 온체인 레일을 내부 채택하는 방향”으로의 전환을 전제로 깔고 시작한다. 진행자 Jason은 리빗캐피털(핀테크/크립토 초기부터 대규모 투자로 유명) Nick Shalek, 골드만삭스 디지털자산 총괄 Mathew McDermott, Canton 측 Yuval을 불러 왜 이전 기관 도입이 번번이 멈췄는지, 그리고 이번엔 무엇이 달라졌는지를 “신(新) 월가” 관점에서 풀겠다고 예고한다.
Empire
3줄 요약
1. “크립토가 월가를 대체한다”는 서사에서, “월가가 온체인 레일을 흡수해 재구성한다”는 국면으로 무게중심이 이동했다.
2. 지난 도입 사이클이 막힌 핵심은 기술보다 인센티브/규제 리스크/기관급 요건(프라이버시·거버넌스·상호운용성)이었고, 최근 12~18개월간의 규제 모멘텀이 기관 투자를 다시 작동시켰다.
3. Canton이 내세우는 해법은 “퍼블릭 vs 프라이빗” 이분법을 깨고, 서로 다른 권한·프라이버시·규제 요구를 가진 앱/자산이 한 프로토콜에서 조합(composability)되게 만드는 ‘안쪽에서부터’의 토큰화 인프라다.
0:00 Introduction
이번 피날레는 “평행 금융을 만들던 크립토”에서 “기존 금융이 온체인 레일을 내부 채택하는 방향”으로의 전환을 전제로 깔고 시작한다. 진행자 Jason은 리빗캐피털(핀테크/크립토 초기부터 대규모 투자로 유명) Nick Shalek, 골드만삭스 디지털자산 총괄 Mathew McDermott, Canton 측 Yuval을 불러 왜 이전 기관 도입이 번번이 멈췄는지, 그리고 이번엔 무엇이 달라졌는지를 “신(新) 월가” 관점에서 풀겠다고 예고한다.
1:37 Ribbit Capital's Tokenization Letter
Nick은 리빗이 바라보는 토큰화의 핵심을 “자산의 디지털 복제”가 아니라 세상을 기계가 읽을 수 있게(legible, machine-interpretable) 만드는 과정으로 정의한다. 흥미로운 출발점으로 “tokenization”이 대중화된 계기를 Apple Pay(카드 토큰화)까지 거슬러 올라가고, 이후 구글·비자·코인베이스 등 서로 다른 산업의 CEO들이 “토큰을 얼마나 발행/처리했는가”를 말하는 현상을 관찰하며 “같은 단어, 다른 의미”의 공통분모를 찾았다고 설명한다.
그가 제시한 비유는 아마존/넷플릭스다. 아마존은 “백화점”과 유사하지만 상품 탐색·추천·롱테일 조합이 과거와 전혀 다르고, 넷플릭스는 “블록버스터(비디오 대여점)”와 기능은 비슷해 보여도 소비 방식과 큐레이션이 완전히 바뀌었다. 금융도 토큰화를 통해 개인화·지능화된 조합형 금융으로 바뀌며, 겉모습은 오늘의 시스템을 닮되 실제 경험은 “낯설 정도로 달라질 것”이라는 장기 뷰가 깔린다.
4:22 FinTech Companies Moving Onchain & Institutional Adoption
Jason이 “리빗 포트폴리오(누뱅크·로빈후드·스트라이프·레볼루트 등)가 유독 빠르게 온체인으로 간다”는 관찰을 던지자, Nick은 이유를 2가지로 정리한다. (1) 이들 기업은 모바일/인터넷 분산(distribution) 시대에 탄생한 10~15년차 디지털 네이티브로 혁신과 리스크 테이킹이 문화에 내장돼 있고, 레거시 은행 대비 소프트웨어 스택이 현대적이다. (2) 아직 “수백억~1000억 달러급”으로 성장 여지가 큰 단계라, 온체인 레일을 통해 지리적 한계를 넘어서는 확장(글로벌 state machine 위에서 서비스)을 노린다는 것이다.
대화에서 특히 인상적인 사례는 로빈후드의 GameStop 사태(결제 T+2)다. Nick은 T+2 결제 구조 때문에 로빈후드가 거의 파산에 몰렸고, 브랜드/고객 신뢰에 큰 상처를 입었다고 상기시키며 “빠르게 성장하는 핀테크일수록 낡은 시장 인프라의 병목이 ‘실존 리스크’로 체감된다”고 강조한다. 즉 “온체인”은 이념이 아니라 운영 리스크와 성장 병목을 제거하는 인프라 교체로 읽힌다.
Yuval은 “네트워크는 물리적 연결(고객·거래 상대·배포 채널) 자체가 경쟁우위”라며, 크립토가 “기술만으로 모두를 전복”할 수 있다는 단순 서사를 경계한다. 결국 레거시와 핀테크 모두 고객 기반(분산) + 신 레일(온체인)을 결합할 때 승자가 나온다는 프레임으로 수렴한다.
15:01 Crypto at Goldman Sachs Today
Mathew는 골드만의 디지털자산 사업을 “할 수 있는 범위 내에서(permssibility) 고객 수요에 맞춰” 확장해 왔다고 설명한다. 핵심은 (1) 규제상 현물(underlier)은 직접 다루지 않지만, 승인된 상품군(파생/구조화 등)을 폭넓게 거래한다는 점, (2) 데이터·콘텐츠 레이어를 얹어 고객 서비스를 강화한다는 점, (3) 투자/인수(M&A)도 병행하며, 최근 BitGo 같은 사례를 언급해 시장 전반의 자본시장 활동을 체감하고 있다고 말한다.
또한 골드만이 구축해온 Digital Asset Platform(GSDAP)을 계속 고도화 중이며, 특히 “담보 이동(collateral mobility)”과 토큰화의 결합이 실사용 구간이라고 못 박는다. 레포·증권대차·담보부 파생 등은 자본/유동성 효율과 직결되고, 여기서 실시간 가격·결제 최종성(settlement finality)·상호운용성이 성능을 좌우한다는 설명이다. 예시로 Broadridge 같은 시장 인프라 플레이어가 이런 영역에서 이미 활발하다고 언급한다. 마지막 축으로는 디지털 머니(스테이블코인, 디지털 예금, CBDC)를 두고, 대형 은행 컨소시엄 차원의 탐색도 진행 중이라고 정리한다.
17:53 What Held Crypto Back?
“무엇이 크립토를 막았나”에 대해 Mathew는 초기에 ‘블록체인 POC’가 많았지만 상업적으로 스케일되지 않았고, 그 배경으로 규제 불확실성을 가장 크게 든다. 조직 내부/외부 모두 확신이 없으니 예산과 리스크 승인 자체가 느려졌다는 것이다. 반면 최근 12~18개월 사이 특히 미국에서 규제 태도(posture)가 크게 바뀌며(대화 중 GENIUS Act 언급) 기관들이 “진짜 돈”을 들여 사업과 기술을 구축하기 시작했다고 본다.
Nick은 규제·기술 외에도 “대부분은 인센티브”라고 재해석한다. 예컨대 인도 UPI나 브라질 Pix처럼 정부가 강하게 밀고 위험을 낮춰주면 은행도 움직이지만, 미국의 FedNow는 채택이 더딘 사례를 든다. 요지는 혁신이 ‘리스크 대비 보상’이 되지 않으면 incumbent는 움직이지 않는다는 것. Yuval은 여기에 한 단계 더해, 과거에는 “블록체인”이라는 단어 자체가 규제기관과의 관계에서 불필요한 헤드라인 리스크였고, 지금은 그 공포가 완화되어 더 공개적으로 시도할 수 있게 됐다고 말한다.
20:33 What Canton Brings to the Market
Yuval은 Canton을 만든 출발점이 “법이 바뀌어야만 성립하는 비즈니스”가 아니라, 규제가 어떻든 기관들이 실제로 쓸 수 있는 온체인 금융이었다고 강조한다. 그래서 1순위 요구조건이 프라이버시였고, 10년 전엔 ‘구시대적’이라는 비판을 받았지만 지금은 시장이 프라이버시를 핵심 요건으로 받아들이고 있다고 회고한다.
그 다음은 인센티브 정렬이다. Yuval은 인터넷 초기에 라우터/스위치 회사가 각광받다가 인터넷이 보급되자 “접속을 만드는 인프라”가 상품화(commoditize)되고, 진짜 가치가 Stripe/Google 같은 애플리케이션 기업으로 이동한 역사를 든다. 그런데 크립토의 많은 L1/L2는 경제가 인프라 제공자(시퀀서/체인 운영)에 과도하게 귀속되어, 결국 유명 프로젝트가 “유저 경험이 크게 안 바뀐다면 굳이 남의 시퀀서 수수료를 낼 이유가 없다”며 EVM 포크/L2 난립으로 이어졌다고 비판한다. 그래서 Canton은 카드 네트워크처럼 “인프라는 밑단에서 합리적 수익을 얻되, 가치를 만드는 앱/참여자에게 경제적 과실이 돌아가는 구조”를 설계했다는 주장이다.
또 하나 눈에 띄는 포인트는 “토큰”에 대한 태도다. Yuval은 Canton에서 아직 토큰을 하나도 발행하지 않았다고 말하며, 토큰을 발행해 커뮤니티/상장/토크노믹스 운영에 에너지를 쏟기보다, 네트워크 내 경제활동으로 수익을 내고 제품 개발에 집중할 수 있다는 점을 장점으로 든다. Nick은 “새 자산/새 시장(예: 예측시장)이 커질 때 생태계가 그 성장을 놓치면 안 된다”는 문제의식을 던지지만, Yuval은 “토큰이 불가능하다는 뜻이 아니라, 지금은 토큰 없이도 사업이 성립한다는 점이 오히려 건전하다”는 쪽에 방점을 찍는다.
마지막은 거버넌스다. Yuval은 L1을 “기술 제품 회사”처럼 지속적으로 기능 개선해야 하므로, 거버넌스가 느슨하면 혁신 속도를 못 낸다고 본다. Canton은 재단을 특정 기업이 통제하지 않으며, DTCC·Euroclear가 의장, Goldman 등 은행/거래소/DeFi 플레이어가 섞인 구조로 운영되고, 서브커미티에 “매주 100명 규모 콜이 2년 가까이 지속”될 정도로 실제 운영에 시간을 쓰는 모델을 강조한다. 기관이 미션크리티컬 업무를 얹으려면 “내가 신뢰할 수 있는 운영/변경 프로세스”가 필요하다는 기관 논리와 맞물린다.
Nick은 리빗이 바라보는 토큰화의 핵심을 “자산의 디지털 복제”가 아니라 세상을 기계가 읽을 수 있게(legible, machine-interpretable) 만드는 과정으로 정의한다. 흥미로운 출발점으로 “tokenization”이 대중화된 계기를 Apple Pay(카드 토큰화)까지 거슬러 올라가고, 이후 구글·비자·코인베이스 등 서로 다른 산업의 CEO들이 “토큰을 얼마나 발행/처리했는가”를 말하는 현상을 관찰하며 “같은 단어, 다른 의미”의 공통분모를 찾았다고 설명한다.
그가 제시한 비유는 아마존/넷플릭스다. 아마존은 “백화점”과 유사하지만 상품 탐색·추천·롱테일 조합이 과거와 전혀 다르고, 넷플릭스는 “블록버스터(비디오 대여점)”와 기능은 비슷해 보여도 소비 방식과 큐레이션이 완전히 바뀌었다. 금융도 토큰화를 통해 개인화·지능화된 조합형 금융으로 바뀌며, 겉모습은 오늘의 시스템을 닮되 실제 경험은 “낯설 정도로 달라질 것”이라는 장기 뷰가 깔린다.
4:22 FinTech Companies Moving Onchain & Institutional Adoption
Jason이 “리빗 포트폴리오(누뱅크·로빈후드·스트라이프·레볼루트 등)가 유독 빠르게 온체인으로 간다”는 관찰을 던지자, Nick은 이유를 2가지로 정리한다. (1) 이들 기업은 모바일/인터넷 분산(distribution) 시대에 탄생한 10~15년차 디지털 네이티브로 혁신과 리스크 테이킹이 문화에 내장돼 있고, 레거시 은행 대비 소프트웨어 스택이 현대적이다. (2) 아직 “수백억~1000억 달러급”으로 성장 여지가 큰 단계라, 온체인 레일을 통해 지리적 한계를 넘어서는 확장(글로벌 state machine 위에서 서비스)을 노린다는 것이다.
대화에서 특히 인상적인 사례는 로빈후드의 GameStop 사태(결제 T+2)다. Nick은 T+2 결제 구조 때문에 로빈후드가 거의 파산에 몰렸고, 브랜드/고객 신뢰에 큰 상처를 입었다고 상기시키며 “빠르게 성장하는 핀테크일수록 낡은 시장 인프라의 병목이 ‘실존 리스크’로 체감된다”고 강조한다. 즉 “온체인”은 이념이 아니라 운영 리스크와 성장 병목을 제거하는 인프라 교체로 읽힌다.
Yuval은 “네트워크는 물리적 연결(고객·거래 상대·배포 채널) 자체가 경쟁우위”라며, 크립토가 “기술만으로 모두를 전복”할 수 있다는 단순 서사를 경계한다. 결국 레거시와 핀테크 모두 고객 기반(분산) + 신 레일(온체인)을 결합할 때 승자가 나온다는 프레임으로 수렴한다.
15:01 Crypto at Goldman Sachs Today
Mathew는 골드만의 디지털자산 사업을 “할 수 있는 범위 내에서(permssibility) 고객 수요에 맞춰” 확장해 왔다고 설명한다. 핵심은 (1) 규제상 현물(underlier)은 직접 다루지 않지만, 승인된 상품군(파생/구조화 등)을 폭넓게 거래한다는 점, (2) 데이터·콘텐츠 레이어를 얹어 고객 서비스를 강화한다는 점, (3) 투자/인수(M&A)도 병행하며, 최근 BitGo 같은 사례를 언급해 시장 전반의 자본시장 활동을 체감하고 있다고 말한다.
또한 골드만이 구축해온 Digital Asset Platform(GSDAP)을 계속 고도화 중이며, 특히 “담보 이동(collateral mobility)”과 토큰화의 결합이 실사용 구간이라고 못 박는다. 레포·증권대차·담보부 파생 등은 자본/유동성 효율과 직결되고, 여기서 실시간 가격·결제 최종성(settlement finality)·상호운용성이 성능을 좌우한다는 설명이다. 예시로 Broadridge 같은 시장 인프라 플레이어가 이런 영역에서 이미 활발하다고 언급한다. 마지막 축으로는 디지털 머니(스테이블코인, 디지털 예금, CBDC)를 두고, 대형 은행 컨소시엄 차원의 탐색도 진행 중이라고 정리한다.
17:53 What Held Crypto Back?
“무엇이 크립토를 막았나”에 대해 Mathew는 초기에 ‘블록체인 POC’가 많았지만 상업적으로 스케일되지 않았고, 그 배경으로 규제 불확실성을 가장 크게 든다. 조직 내부/외부 모두 확신이 없으니 예산과 리스크 승인 자체가 느려졌다는 것이다. 반면 최근 12~18개월 사이 특히 미국에서 규제 태도(posture)가 크게 바뀌며(대화 중 GENIUS Act 언급) 기관들이 “진짜 돈”을 들여 사업과 기술을 구축하기 시작했다고 본다.
Nick은 규제·기술 외에도 “대부분은 인센티브”라고 재해석한다. 예컨대 인도 UPI나 브라질 Pix처럼 정부가 강하게 밀고 위험을 낮춰주면 은행도 움직이지만, 미국의 FedNow는 채택이 더딘 사례를 든다. 요지는 혁신이 ‘리스크 대비 보상’이 되지 않으면 incumbent는 움직이지 않는다는 것. Yuval은 여기에 한 단계 더해, 과거에는 “블록체인”이라는 단어 자체가 규제기관과의 관계에서 불필요한 헤드라인 리스크였고, 지금은 그 공포가 완화되어 더 공개적으로 시도할 수 있게 됐다고 말한다.
20:33 What Canton Brings to the Market
Yuval은 Canton을 만든 출발점이 “법이 바뀌어야만 성립하는 비즈니스”가 아니라, 규제가 어떻든 기관들이 실제로 쓸 수 있는 온체인 금융이었다고 강조한다. 그래서 1순위 요구조건이 프라이버시였고, 10년 전엔 ‘구시대적’이라는 비판을 받았지만 지금은 시장이 프라이버시를 핵심 요건으로 받아들이고 있다고 회고한다.
그 다음은 인센티브 정렬이다. Yuval은 인터넷 초기에 라우터/스위치 회사가 각광받다가 인터넷이 보급되자 “접속을 만드는 인프라”가 상품화(commoditize)되고, 진짜 가치가 Stripe/Google 같은 애플리케이션 기업으로 이동한 역사를 든다. 그런데 크립토의 많은 L1/L2는 경제가 인프라 제공자(시퀀서/체인 운영)에 과도하게 귀속되어, 결국 유명 프로젝트가 “유저 경험이 크게 안 바뀐다면 굳이 남의 시퀀서 수수료를 낼 이유가 없다”며 EVM 포크/L2 난립으로 이어졌다고 비판한다. 그래서 Canton은 카드 네트워크처럼 “인프라는 밑단에서 합리적 수익을 얻되, 가치를 만드는 앱/참여자에게 경제적 과실이 돌아가는 구조”를 설계했다는 주장이다.
또 하나 눈에 띄는 포인트는 “토큰”에 대한 태도다. Yuval은 Canton에서 아직 토큰을 하나도 발행하지 않았다고 말하며, 토큰을 발행해 커뮤니티/상장/토크노믹스 운영에 에너지를 쏟기보다, 네트워크 내 경제활동으로 수익을 내고 제품 개발에 집중할 수 있다는 점을 장점으로 든다. Nick은 “새 자산/새 시장(예: 예측시장)이 커질 때 생태계가 그 성장을 놓치면 안 된다”는 문제의식을 던지지만, Yuval은 “토큰이 불가능하다는 뜻이 아니라, 지금은 토큰 없이도 사업이 성립한다는 점이 오히려 건전하다”는 쪽에 방점을 찍는다.
마지막은 거버넌스다. Yuval은 L1을 “기술 제품 회사”처럼 지속적으로 기능 개선해야 하므로, 거버넌스가 느슨하면 혁신 속도를 못 낸다고 본다. Canton은 재단을 특정 기업이 통제하지 않으며, DTCC·Euroclear가 의장, Goldman 등 은행/거래소/DeFi 플레이어가 섞인 구조로 운영되고, 서브커미티에 “매주 100명 규모 콜이 2년 가까이 지속”될 정도로 실제 운영에 시간을 쓰는 모델을 강조한다. 기관이 미션크리티컬 업무를 얹으려면 “내가 신뢰할 수 있는 운영/변경 프로세스”가 필요하다는 기관 논리와 맞물린다.
29:25 Crypto's Institutional Pitch
Jason이 “기관들이 크립토 프로젝트 피치를 받을 때 무엇을 보나”를 묻자, Mathew는 기관 관점 체크리스트가 선명해졌다고 말한다. 거버넌스, 프라이버시, 상호운용성이 핵심이며, ‘네트워크에서 앱을 만들고 그에 대한 보상을 받는 구조(실제 파운데이셔널 가치 창출)’가 중요하다고 강조한다. 또한 “온체인은 범죄에 취약하다”는 고정관념에 대해, 체인 분석/인텔리전스 도구가 제공하는 가시성(visibility)이 매우 높아졌다는 점을 들어 오해가 완화되고 있다고 덧붙인다. 프라이버시가 필요하되, 동시에 규제/감시 관점의 추적 가능성도 진화했다는 뉘앙스다.
Mathew는 골드만이 Canton에서 GSDAP을 애플리케이션으로 구축하고 있으며, 목표는 레포 트레이더나 주식 발행 담당자가 “블록체인을 쓴다”가 아니라 기존 업무를 하되 백엔드 레일의 이점(결제/담보/자본 효율)을 자연스럽게 누리는 상태라고 설명한다. 즉 ‘크립토 상품’이 아니라 ‘시장 인프라’ 레벨로 녹여내는 접근이다.
33:14 Permissioned and Permissionless Chains Are Symbiotic
Nick이 토론을 더 도발적으로 밀어붙인다. 그는 permissioned vs permissionless를 이념 대결로 보는 건 “ICE, 카드 네트워크, UPI/Pix” 같은 현실을 무시한 이데올로기라고 선을 긋고, Tempo나 Canton 같은 “규제 친화적 인프라” 투자도 매력적이라 말한다. 다만 “효율”만 이야기하다가 더 큰 기회를 놓칠 수 있다고 경고한다. 핵심 위험은 (1) 소비자가 코인베이스처럼 수백 개 자산(직접 300~350개, 간접으로는 훨씬 더)과 주식·예측시장 등으로 금융 접근 방식 자체가 재편될 수 있는데 이를 기존 프레임으로 ‘봉인(contain)’하려 들면 성장 파이를 놓칠 수 있고, (2) 큰 혁신은 비용절감보다 새 시장/새 자산/새 고객에서 나오며(예측시장 언급), (3) 최종 사용자는 인간만이 아니라 머신(에이전트/자동화된 소프트웨어)이므로 보안/권한/실험 속도를 그에 맞게 설계해야 한다는 점이다. “미래는 생각보다 훨씬 더 기괴(weirder)해질 것”이라는 표현으로, 기관 내부 통제에만 맞춘 폐쇄 설계의 함정을 짚는다.
이에 Mathew는 24/7 시장이 가져올 변화(특히 현물 거래 및 담보대출이 확산될 경우 리스크 관리도 24/7이어야 함)를 ‘판을 바꾸는 요소’로 인정하면서도, 그 효율을 가능케 하는 전제는 실시간 결제·가격·최종성·상호운용성이라고 다시 한번 인프라 요건으로 귀결시킨다.
Yuval은 오히려 Nick의 문제제기가 “Canton의 의도”와 일치한다고 받는다. Canton이라는 이름 자체가 스위스의 칸톤처럼 이질적인 규칙/권한을 가진 구성요소가 한 국가(프로토콜) 아래 상호운용하는 세계관에서 왔다고 설명한다. 예시로, 완전 허가형(보험 등) 애플리케이션이 존재하더라도, 성숙한 스테이블코인(상대적으로 퍼미션리스한 자산)을 프리미엄 결제에 붙이는 식으로 허가형 앱 + 비허가형 자산의 조합 트랜잭션이 가능해야 한다는 것이다. 즉 “세계관을 강요하지 않는 레일”을 만들었다는 주장으로, permissioned/permissionless의 공존을 기술적으로 구현하려는 포지션을 분명히 한다.
39:23 Closing Comments
Yuval은 가격보다 유틸리티의 누적을 보라고 말한다. 2년 전의 암울한 센티먼트와 비교하면 실제 활동(기관 채택, 인프라 구축, 사용 사례)이 크게 진전됐고, “유틸리티가 쌓이면 생태계 가치는 결국 따라온다”는 관점을 제시한다.
Nick은 리빗의 원점(금융 접근성 확대)을 다시 호출한다. 지난 15년간 모바일로 수십억 인구가 디지털 머니에 접근하게 됐지만, 다음 단계로 가기엔 기저 인프라가 부족하며, 그 전환은 “세계 최대 금융기관과 핵심 금융사”가 참여하지 않으면 불가능하다고 말한다. 따라서 Canton 같은 내부-지향(on the inside out) 네트워크와, 골드만을 포함한 기관들의 오랜 준비가 “이제 합쳐지는 국면”이라는 결론으로 대화를 마무리한다.
https://youtu.be/7zbaLbJlnPI 1시간 전 업로드 됨
Jason이 “기관들이 크립토 프로젝트 피치를 받을 때 무엇을 보나”를 묻자, Mathew는 기관 관점 체크리스트가 선명해졌다고 말한다. 거버넌스, 프라이버시, 상호운용성이 핵심이며, ‘네트워크에서 앱을 만들고 그에 대한 보상을 받는 구조(실제 파운데이셔널 가치 창출)’가 중요하다고 강조한다. 또한 “온체인은 범죄에 취약하다”는 고정관념에 대해, 체인 분석/인텔리전스 도구가 제공하는 가시성(visibility)이 매우 높아졌다는 점을 들어 오해가 완화되고 있다고 덧붙인다. 프라이버시가 필요하되, 동시에 규제/감시 관점의 추적 가능성도 진화했다는 뉘앙스다.
Mathew는 골드만이 Canton에서 GSDAP을 애플리케이션으로 구축하고 있으며, 목표는 레포 트레이더나 주식 발행 담당자가 “블록체인을 쓴다”가 아니라 기존 업무를 하되 백엔드 레일의 이점(결제/담보/자본 효율)을 자연스럽게 누리는 상태라고 설명한다. 즉 ‘크립토 상품’이 아니라 ‘시장 인프라’ 레벨로 녹여내는 접근이다.
33:14 Permissioned and Permissionless Chains Are Symbiotic
Nick이 토론을 더 도발적으로 밀어붙인다. 그는 permissioned vs permissionless를 이념 대결로 보는 건 “ICE, 카드 네트워크, UPI/Pix” 같은 현실을 무시한 이데올로기라고 선을 긋고, Tempo나 Canton 같은 “규제 친화적 인프라” 투자도 매력적이라 말한다. 다만 “효율”만 이야기하다가 더 큰 기회를 놓칠 수 있다고 경고한다. 핵심 위험은 (1) 소비자가 코인베이스처럼 수백 개 자산(직접 300~350개, 간접으로는 훨씬 더)과 주식·예측시장 등으로 금융 접근 방식 자체가 재편될 수 있는데 이를 기존 프레임으로 ‘봉인(contain)’하려 들면 성장 파이를 놓칠 수 있고, (2) 큰 혁신은 비용절감보다 새 시장/새 자산/새 고객에서 나오며(예측시장 언급), (3) 최종 사용자는 인간만이 아니라 머신(에이전트/자동화된 소프트웨어)이므로 보안/권한/실험 속도를 그에 맞게 설계해야 한다는 점이다. “미래는 생각보다 훨씬 더 기괴(weirder)해질 것”이라는 표현으로, 기관 내부 통제에만 맞춘 폐쇄 설계의 함정을 짚는다.
이에 Mathew는 24/7 시장이 가져올 변화(특히 현물 거래 및 담보대출이 확산될 경우 리스크 관리도 24/7이어야 함)를 ‘판을 바꾸는 요소’로 인정하면서도, 그 효율을 가능케 하는 전제는 실시간 결제·가격·최종성·상호운용성이라고 다시 한번 인프라 요건으로 귀결시킨다.
Yuval은 오히려 Nick의 문제제기가 “Canton의 의도”와 일치한다고 받는다. Canton이라는 이름 자체가 스위스의 칸톤처럼 이질적인 규칙/권한을 가진 구성요소가 한 국가(프로토콜) 아래 상호운용하는 세계관에서 왔다고 설명한다. 예시로, 완전 허가형(보험 등) 애플리케이션이 존재하더라도, 성숙한 스테이블코인(상대적으로 퍼미션리스한 자산)을 프리미엄 결제에 붙이는 식으로 허가형 앱 + 비허가형 자산의 조합 트랜잭션이 가능해야 한다는 것이다. 즉 “세계관을 강요하지 않는 레일”을 만들었다는 주장으로, permissioned/permissionless의 공존을 기술적으로 구현하려는 포지션을 분명히 한다.
39:23 Closing Comments
Yuval은 가격보다 유틸리티의 누적을 보라고 말한다. 2년 전의 암울한 센티먼트와 비교하면 실제 활동(기관 채택, 인프라 구축, 사용 사례)이 크게 진전됐고, “유틸리티가 쌓이면 생태계 가치는 결국 따라온다”는 관점을 제시한다.
Nick은 리빗의 원점(금융 접근성 확대)을 다시 호출한다. 지난 15년간 모바일로 수십억 인구가 디지털 머니에 접근하게 됐지만, 다음 단계로 가기엔 기저 인프라가 부족하며, 그 전환은 “세계 최대 금융기관과 핵심 금융사”가 참여하지 않으면 불가능하다고 말한다. 따라서 Canton 같은 내부-지향(on the inside out) 네트워크와, 골드만을 포함한 기관들의 오랜 준비가 “이제 합쳐지는 국면”이라는 결론으로 대화를 마무리한다.
https://youtu.be/7zbaLbJlnPI 1시간 전 업로드 됨
YouTube
Quadrillions: The New Wall Street | Nick Shalek & Mathew McDermott
In the Quadrillions finale, we map the power shift from crypto building parallel markets to institutions integrating onchain rails into traditional finance. With Ribbit Capital’s Nick Shalek, and Goldman’s Mathew McDermott, we break down why the last wave…
Why Aave Labs Is Putting Itself at the Mercy of the DAO
Unchained
3줄 요약
1. Aave Labs는 “Aave Will Win”으로 앱 레벨 수익까지 100% DAO로 보내 ‘토큰 중심(value capture)’ 모델을 확실히 하겠다고 선언했다.
2. 그 대가로 Labs는 매년 DAO 예산에 의존하는 구조(사실상 “DAO가 Labs의 생명줄을 쥠”)로 전환하며, 핵심 전제는 Aave v4(허브-스포크, 리인베스트먼트)다.
3. 커뮤니티는 ‘수익 정의(공제항목)·검증 체계’와 ‘51m 예산의 과대성·재단 독립성·지갑 공개’로 압박했고, Stani는 “번들로 가야 한다”와 “거버넌스 실험”으로 맞섰다.
0:18 Introduction
Laura Shin이 진행하며, 이번 라이브 스트림은 Aave Labs가 Aave DAO 포럼에 올린 “Aave Will Win” 제안(프레임워크)의 취지와 논쟁 지점을 Stani Kulechov( Aave Labs 창업자)에게 직접 묻는 구성이다. 배경에는 12월 논란(Paraswap에서 CowSwap으로 스왑 통합을 바꾸며, 이전에 DAO로 가던 일부 흐름이 Labs로 이동한 것처럼 보인 사건)이 있고, 이 사건이 “DAO vs Labs: 누가 어떤 수익을 가져가나”라는 원초적 질문을 촉발했다는 문제의식이 깔려 있다.
Unchained
3줄 요약
1. Aave Labs는 “Aave Will Win”으로 앱 레벨 수익까지 100% DAO로 보내 ‘토큰 중심(value capture)’ 모델을 확실히 하겠다고 선언했다.
2. 그 대가로 Labs는 매년 DAO 예산에 의존하는 구조(사실상 “DAO가 Labs의 생명줄을 쥠”)로 전환하며, 핵심 전제는 Aave v4(허브-스포크, 리인베스트먼트)다.
3. 커뮤니티는 ‘수익 정의(공제항목)·검증 체계’와 ‘51m 예산의 과대성·재단 독립성·지갑 공개’로 압박했고, Stani는 “번들로 가야 한다”와 “거버넌스 실험”으로 맞섰다.
0:18 Introduction
Laura Shin이 진행하며, 이번 라이브 스트림은 Aave Labs가 Aave DAO 포럼에 올린 “Aave Will Win” 제안(프레임워크)의 취지와 논쟁 지점을 Stani Kulechov( Aave Labs 창업자)에게 직접 묻는 구성이다. 배경에는 12월 논란(Paraswap에서 CowSwap으로 스왑 통합을 바꾸며, 이전에 DAO로 가던 일부 흐름이 Labs로 이동한 것처럼 보인 사건)이 있고, 이 사건이 “DAO vs Labs: 누가 어떤 수익을 가져가나”라는 원초적 질문을 촉발했다는 문제의식이 깔려 있다.
1:34 Why Stani says “Aave Will Win” is about sustainability and growing DeFi
Stani는 Paraswap 통합이 만들던 “positive slippage(유리한 체결로 생기는 잉여)”가 규제/구조적 이유로 Labs가 수수료를 직접 캡처하기 어려운 환경에서, 사실상 DAO에 기부되는 작은 수익 흐름이 됐다고 설명한다. 이후 CowSwap 통합으로 더 나은 집계·효율을 추구하는 과정에서 그 “positive slippage 기부”가 더 이상 구조적으로 발생하지 않게 됐고, 대신 앱 레벨(인터페이스/제품)에서 Labs가 지속가능하게 개발을 이어갈 수 있는 수익원을 만들려는 목적이 있었다는 맥락을 제시한다.
하지만 “Aave Will Win”의 핵심은 이 이슈를 넘어서, 이중 모델(토큰 거버넌스가 지배하는 프로토콜 수익 vs 영리 회사로서 Labs의 앱 수익)이 만들어내는 불확실성을 제거하는 데 있다고 말한다. 그래서 Labs가 만드는 앱 레벨 제품 수익까지 100% DAO로 송금하여, 가치 포착을 “토큰 중심”으로 단일화하겠다는 강한 시그널을 주겠다는 것. 결과적으로 DAO의 수익 기반이 프로토콜 수수료에만 갇히지 않고, 카드·앱·통합 파트너십 등 외부 표면으로 넓어지는 “revenue capture surface 확대”를 의도한다.
9:29 Why the Aave Labs and DAO dynamic is important
Stani는 Aave가 단순히 “컨트랙트 배포 후 방치 가능한 프로토콜”이 아니라, 리스크 파라미터를 시장 상황에 맞춰 계속 조정해야 하는 ‘액티브 프로토콜’이라고 규정한다. AMM처럼 알고리즘이 고정된 채 새 버전 배포로 해결되는 유형과 달리, 대출은 채권/부채 관계가 지속되고 시장 변동이 즉시 건전성에 반영되므로 위험관리·자산 상장·파라미터 조정이 필요하다는 주장이다.
이 때문에 Aave 생태계는 다수의 서비스 프로바이더가 참여하는 구조로 발전했고, 제안·토론·비판이 공개적으로 일어나면서 (비효율 비용이 있더라도) 투명성과 복원력(resiliency)을 얻는다고 강조한다. 그는 이런 공개 거버넌스가 “왜 어떤 파라미터가 바뀌었는지”가 추적 가능하게 만들어, 대출 프로토콜이 필요로 하는 신뢰/감사 가능성을 제공한다고 본다.
14:19 Why Aave v4 is critical to the Aave Labs’ proposal
“Aave Will Win”이 v4를 전제로 하는 이유로 Stani는 v4가 만드는 새 수익원과 확장된 유스케이스, 그리고 “모듈성”을 든다. v4는 허브-스포크(hub-and-spoke) 구조를 채택한다. 허브는 자산이 모이는 중앙 유동성 저장고(그는 ‘중앙은행’에 비유)이고, 스포크는 각기 다른 담보 요건·커스텀 로직을 가진 대출 전략(‘상업은행’ 비유)으로 허브로부터 신용한도(credit line)를 받아 운용한다. 이 방식은 (1) 유동성을 허브에 집중시키면서도 (2) 스포크별 위험을 격리·상한(capping)할 수 있어, 새로운 실험/혁신(새로운 담보, 새로운 대출 전략)을 “메인 풀”을 망치지 않고 붙일 수 있다는 논리다.
또한 그는 미래에는 담보가 ERC-20 같은 온체인 토큰만이 아닐 수 있다고 본다. 예컨대 커스터디언에 보관된 BTC/ETH를 담보로 한 대출, 혹은 토큰화되지 않은 실물/오프체인 포지션과 연동된 대출 등까지 고려하면, v4의 모듈성과 확장성이 장기 성장의 전제가 된다는 주장이다.
두 번째 핵심 기능으로 reinvestment(리인베스트먼트)를 든다. 대출풀에 남는 유휴 유동성(float)이 시기별로 수억~수십억 달러(그는 최대 1.5B까지 가능하다고 언급) 규모가 될 수 있는데, 이를 “리스크-다운” 방식으로 재투자해 효율을 높이려는 설계다. 예컨대 풀 금리가 ‘무위험에 가까운’ 오프체인/온체인 기회(소버린 채권류, 또는 Aave 고유의 저축 상품 등)보다 낮아지는 구간에, 해당 기회로 일부를 운용해 풀 전체 효율을 높이는 방향을 제시한다.
23:04 Wen Aave v4 launch?
v4는 약 2년 반 전 설계를 시작했고, 2년가량 개발해왔으며 최근 6개월은 보안 강화에 집중했다고 말한다. 첫 공개 스마트컨트랙트 감사 리포트를 최근 공개했고, 작년 말 공개 보안 콘테스트도 진행했다는 점을 근거로 “코드와 진행이 공개돼 있다”는 투명성을 강조한다.
흥미로운 부분은 그가 v4를 단순 업그레이드가 아니라 ‘DeFi 여름’ 같은 네이티브 혁신을 다시 촉발하는 플랫폼으로 본다는 점이다. 스포크 구조를 통해 외부 개발자들이 커스텀 스포크를 만들고, 허브로부터 신용한도를 받아 “토큰 발행 없이도” 유의미한 유동성을 기반으로 실험을 시작할 수 있게 해주겠다는 구상은, 사실상 Aave를 “대출 유동성의 공용 인프라 + 혁신의 인큐베이터”로 확장하려는 시도에 가깝다.
26:38 Why Aave Labs is putting itself at the mercy of the DAO
Laura는 최근 여러 DAO가 정지·해산되는 흐름이 있었는데, Aave Labs는 오히려 DAO가 매년 예산을 결정하도록 자신을 “재정적으로 종속”시키려 한다며 그 이유를 묻는다. Stani는 거버넌스 모델은 계속 진화하며(DAO → 재단 → DUNA 등), 특정 모델에 고착되는 게 가장 큰 리스크라고 말하면서도, 이번 제안의 목적은 “성장”에 있다고 정리한다.
그가 제시하는 “성장”의 논거는 Aave/DeFi의 성취에서 출발한다. 예컨대 급변장 속에서 청산을 자동으로 대규모 처리해 신뢰성을 입증했다는 사례를 든다(그는 과거 특정 이벤트에서 “수분 내 200M 청산”, 최근에는 “7일간 0.5B 이상 청산”을 자동 처리했다고 언급). 또한 중앙화 대출이 FTX/3AC/Genesis 등으로 붕괴한 뒤에도, 온체인 대출은 더 나은 비용 구조를 보여준다고 주장한다. Aave는 스테이블 대출이 5% 수준인 반면, 일부 디파이 경쟁은 7~12%로 더 비싸다는 비교를 통해 “온체인이 구조적으로 더 효율적일 수 있다”는 메시지를 강조한다.
그 다음 단계는 (1) v4로 유스케이스 확장, (2) 소비자 앱(Aave App)로 지갑/가스/네트워크 추상화 및 은행계좌 연동 같은 핀테크급 UX 제공, (3) Aave Kit로 핀테크들이 Aave 수익률을 안전하게 통합하도록 하는 B2B 채널 구축이다. 이런 제품·채널 확장을 위해서는 Labs의 ‘영리 수익 모델’보다, DAO로 수익을 모아 토큰 중심으로 재투자하는 모델이 더 명료한 신호가 된다는 것이 그의 결론이다.
35:47 Stani responds to criticism that Aave Labs still has discretion over product inflows
Aave-chan Initiative의 Mark Zeller와 Multicoin은 “100% 수익 귀속”의 정의가 Labs 재량으로 흔들릴 수 있다고 지적한다. 특히 ‘사용자 인센티브로 전용될 수 있는 공제 항목’ 등, DAO가 아니라 Labs가 ‘수익(revenue)’의 범위를 정의하면 이해상충이 생길 수 있으니, 공제 카테고리 프레임워크, 투명한 제품별 리포팅, 독립적 P&L 검증을 요구한다.
Stani는 (1) 공개 포럼 논쟁 자체가 높은 투명성을 보여주는 장점이며, (2) 현재는 온도체크 성격이라 피드백을 반영해 개선될 수 있다고 답한다. 다만 그는 제품 성장 과정에서 핀테크 같은 유통 채널과의 맞춤형 리베이트/레브쉐어 계약이 필요할 수 있고, 그런 ‘분배 구조’를 운용하는 역할을 Labs가 수행해야 한다는 현실론을 편다. 요지는 “어떤 공제/분배가 있더라도 Aave 몫은 결국 DAO로 간다”는 구조를 유지하겠다는 것에 가깝다.
Stani는 Paraswap 통합이 만들던 “positive slippage(유리한 체결로 생기는 잉여)”가 규제/구조적 이유로 Labs가 수수료를 직접 캡처하기 어려운 환경에서, 사실상 DAO에 기부되는 작은 수익 흐름이 됐다고 설명한다. 이후 CowSwap 통합으로 더 나은 집계·효율을 추구하는 과정에서 그 “positive slippage 기부”가 더 이상 구조적으로 발생하지 않게 됐고, 대신 앱 레벨(인터페이스/제품)에서 Labs가 지속가능하게 개발을 이어갈 수 있는 수익원을 만들려는 목적이 있었다는 맥락을 제시한다.
하지만 “Aave Will Win”의 핵심은 이 이슈를 넘어서, 이중 모델(토큰 거버넌스가 지배하는 프로토콜 수익 vs 영리 회사로서 Labs의 앱 수익)이 만들어내는 불확실성을 제거하는 데 있다고 말한다. 그래서 Labs가 만드는 앱 레벨 제품 수익까지 100% DAO로 송금하여, 가치 포착을 “토큰 중심”으로 단일화하겠다는 강한 시그널을 주겠다는 것. 결과적으로 DAO의 수익 기반이 프로토콜 수수료에만 갇히지 않고, 카드·앱·통합 파트너십 등 외부 표면으로 넓어지는 “revenue capture surface 확대”를 의도한다.
9:29 Why the Aave Labs and DAO dynamic is important
Stani는 Aave가 단순히 “컨트랙트 배포 후 방치 가능한 프로토콜”이 아니라, 리스크 파라미터를 시장 상황에 맞춰 계속 조정해야 하는 ‘액티브 프로토콜’이라고 규정한다. AMM처럼 알고리즘이 고정된 채 새 버전 배포로 해결되는 유형과 달리, 대출은 채권/부채 관계가 지속되고 시장 변동이 즉시 건전성에 반영되므로 위험관리·자산 상장·파라미터 조정이 필요하다는 주장이다.
이 때문에 Aave 생태계는 다수의 서비스 프로바이더가 참여하는 구조로 발전했고, 제안·토론·비판이 공개적으로 일어나면서 (비효율 비용이 있더라도) 투명성과 복원력(resiliency)을 얻는다고 강조한다. 그는 이런 공개 거버넌스가 “왜 어떤 파라미터가 바뀌었는지”가 추적 가능하게 만들어, 대출 프로토콜이 필요로 하는 신뢰/감사 가능성을 제공한다고 본다.
14:19 Why Aave v4 is critical to the Aave Labs’ proposal
“Aave Will Win”이 v4를 전제로 하는 이유로 Stani는 v4가 만드는 새 수익원과 확장된 유스케이스, 그리고 “모듈성”을 든다. v4는 허브-스포크(hub-and-spoke) 구조를 채택한다. 허브는 자산이 모이는 중앙 유동성 저장고(그는 ‘중앙은행’에 비유)이고, 스포크는 각기 다른 담보 요건·커스텀 로직을 가진 대출 전략(‘상업은행’ 비유)으로 허브로부터 신용한도(credit line)를 받아 운용한다. 이 방식은 (1) 유동성을 허브에 집중시키면서도 (2) 스포크별 위험을 격리·상한(capping)할 수 있어, 새로운 실험/혁신(새로운 담보, 새로운 대출 전략)을 “메인 풀”을 망치지 않고 붙일 수 있다는 논리다.
또한 그는 미래에는 담보가 ERC-20 같은 온체인 토큰만이 아닐 수 있다고 본다. 예컨대 커스터디언에 보관된 BTC/ETH를 담보로 한 대출, 혹은 토큰화되지 않은 실물/오프체인 포지션과 연동된 대출 등까지 고려하면, v4의 모듈성과 확장성이 장기 성장의 전제가 된다는 주장이다.
두 번째 핵심 기능으로 reinvestment(리인베스트먼트)를 든다. 대출풀에 남는 유휴 유동성(float)이 시기별로 수억~수십억 달러(그는 최대 1.5B까지 가능하다고 언급) 규모가 될 수 있는데, 이를 “리스크-다운” 방식으로 재투자해 효율을 높이려는 설계다. 예컨대 풀 금리가 ‘무위험에 가까운’ 오프체인/온체인 기회(소버린 채권류, 또는 Aave 고유의 저축 상품 등)보다 낮아지는 구간에, 해당 기회로 일부를 운용해 풀 전체 효율을 높이는 방향을 제시한다.
23:04 Wen Aave v4 launch?
v4는 약 2년 반 전 설계를 시작했고, 2년가량 개발해왔으며 최근 6개월은 보안 강화에 집중했다고 말한다. 첫 공개 스마트컨트랙트 감사 리포트를 최근 공개했고, 작년 말 공개 보안 콘테스트도 진행했다는 점을 근거로 “코드와 진행이 공개돼 있다”는 투명성을 강조한다.
흥미로운 부분은 그가 v4를 단순 업그레이드가 아니라 ‘DeFi 여름’ 같은 네이티브 혁신을 다시 촉발하는 플랫폼으로 본다는 점이다. 스포크 구조를 통해 외부 개발자들이 커스텀 스포크를 만들고, 허브로부터 신용한도를 받아 “토큰 발행 없이도” 유의미한 유동성을 기반으로 실험을 시작할 수 있게 해주겠다는 구상은, 사실상 Aave를 “대출 유동성의 공용 인프라 + 혁신의 인큐베이터”로 확장하려는 시도에 가깝다.
26:38 Why Aave Labs is putting itself at the mercy of the DAO
Laura는 최근 여러 DAO가 정지·해산되는 흐름이 있었는데, Aave Labs는 오히려 DAO가 매년 예산을 결정하도록 자신을 “재정적으로 종속”시키려 한다며 그 이유를 묻는다. Stani는 거버넌스 모델은 계속 진화하며(DAO → 재단 → DUNA 등), 특정 모델에 고착되는 게 가장 큰 리스크라고 말하면서도, 이번 제안의 목적은 “성장”에 있다고 정리한다.
그가 제시하는 “성장”의 논거는 Aave/DeFi의 성취에서 출발한다. 예컨대 급변장 속에서 청산을 자동으로 대규모 처리해 신뢰성을 입증했다는 사례를 든다(그는 과거 특정 이벤트에서 “수분 내 200M 청산”, 최근에는 “7일간 0.5B 이상 청산”을 자동 처리했다고 언급). 또한 중앙화 대출이 FTX/3AC/Genesis 등으로 붕괴한 뒤에도, 온체인 대출은 더 나은 비용 구조를 보여준다고 주장한다. Aave는 스테이블 대출이 5% 수준인 반면, 일부 디파이 경쟁은 7~12%로 더 비싸다는 비교를 통해 “온체인이 구조적으로 더 효율적일 수 있다”는 메시지를 강조한다.
그 다음 단계는 (1) v4로 유스케이스 확장, (2) 소비자 앱(Aave App)로 지갑/가스/네트워크 추상화 및 은행계좌 연동 같은 핀테크급 UX 제공, (3) Aave Kit로 핀테크들이 Aave 수익률을 안전하게 통합하도록 하는 B2B 채널 구축이다. 이런 제품·채널 확장을 위해서는 Labs의 ‘영리 수익 모델’보다, DAO로 수익을 모아 토큰 중심으로 재투자하는 모델이 더 명료한 신호가 된다는 것이 그의 결론이다.
35:47 Stani responds to criticism that Aave Labs still has discretion over product inflows
Aave-chan Initiative의 Mark Zeller와 Multicoin은 “100% 수익 귀속”의 정의가 Labs 재량으로 흔들릴 수 있다고 지적한다. 특히 ‘사용자 인센티브로 전용될 수 있는 공제 항목’ 등, DAO가 아니라 Labs가 ‘수익(revenue)’의 범위를 정의하면 이해상충이 생길 수 있으니, 공제 카테고리 프레임워크, 투명한 제품별 리포팅, 독립적 P&L 검증을 요구한다.
Stani는 (1) 공개 포럼 논쟁 자체가 높은 투명성을 보여주는 장점이며, (2) 현재는 온도체크 성격이라 피드백을 반영해 개선될 수 있다고 답한다. 다만 그는 제품 성장 과정에서 핀테크 같은 유통 채널과의 맞춤형 리베이트/레브쉐어 계약이 필요할 수 있고, 그런 ‘분배 구조’를 운용하는 역할을 Labs가 수행해야 한다는 현실론을 편다. 요지는 “어떤 공제/분배가 있더라도 Aave 몫은 결국 DAO로 간다”는 구조를 유지하겠다는 것에 가깝다.
39:43 Is Aave Labs’ $51 million budget too much?
Zeller와 Multicoin은 약 5,070만 달러 요청이 DAO 트레저리 대비 너무 크다고 비판한다(단일 서비스 프로바이더에 단일 투표로 큰 비중). Stani는 DAO가 연간 약 1.4억 달러 수익을 벌고 있다는 점을 근거로 “지속가능성은 있다”고 반박한다.
또한 이번 구조에서는 Labs가 기존에 가질 수 있었던 앱 레벨 수익(예: CowSwap 수수료가 연 1,000만~3,000만 달러 범위로 언급됨)을 포기하고 DAO로 넘기는 대신, DAO가 Labs 개발을 예산으로 지원하는 형태라고 설명한다. 그는 비교 사례로 Uniswap 재단 예산(연 1.2억 달러 제안 통과), Sky(75~90m 운영), Brain(2.5억 조달 언급)을 들며, Aave가 “핀테크 수준”의 제품·보안·성장 투자를 하려면 그 정도 규모는 업계 평균의 범주라는 프레이밍을 시도한다.
44:47 Can Aave Labs guarantee the independence of Stani's proposed Foundation?
브랜드/트레이드마크를 Labs에서 분리해 재단이 보유·집행하는 구조에 대해, Zeller는 재단이 Labs의 팔이 되지 않도록 독립성을 요구한다. Stani는 독립성이 ‘최소 조건’이지만, 동시에 재단은 상표권을 실제로 집행(enforce)할 역량이 있어야 한다고 강조한다. 상표는 집행하지 않으면 보호가 약해지고, 누구나 브랜드를 쓰게 되면 권리가 희석된다는 현실적인 법무 논리를 편다.
또한 DAO가 법인이 아니어서 생기는 법적 불확실성(기여자/서비스 프로바이더, 예산 집행, 권리관계 등)을 줄이려면, “빠르게 구축 가능한 검증된 모델”로서 재단이 당장 유용하다고 말한다. DUNA 같은 신형 구조는 흥미롭지만 아직 더 배틀테스트가 필요하다는 입장이다.
47:44 Why Stani voted against a proposal for Aave Labs to disclose its wallets
Zeller는 Labs 관련 지갑들이 지갑 공개/이해상충 공개 제안을 부결시키는 데 표를 행사했다고 주장한다. Stani는 일부 지갑은 자신 개인과 연결된 것이 맞지만 전부는 아니며, 관련 논의에 “오해/잘못된 정보”가 있다고 말한다. 더 핵심적으로 그는 해당 제안이 “서비스 프로바이더만이 아니라, DAO로부터 어떤 형태로든 혜택을 받는 모든 지갑을 도싱하도록” 과도하게 확장돼 작성됐고, 급하게 만들어졌기 때문에 반대했다고 주장한다.
그는 토큰 거버넌스의 정당성으로 “skin in the game”을 강조하며, 토큰을 보유했다면 투표할 권리가 있고, 의사결정에 참여하는 게 오히려 프로토콜에 이롭다는 관점을 재확인한다.
51:24 Why Stani is against unbundling the “Aave Will Win” proposal
일부는 제안을 (1) 수익 100% 귀속, (2) v4, (3) 재단, (4) 5,100만 달러 예산 등으로 쪼개 각각 표결하자고 제안한다. Stani는 이 제안들이 서로 강하게 연결돼 있어 분리하면 구조가 깨진다고 말한다. 즉 v4의 방향성과 수익원이 승인돼야 “수익을 DAO로 몰아주는 구조”가 의미를 가지며, Labs가 수익을 포기하는 대신 DAO 예산으로 운영되는 모델이라면, DAO가 그에 상응하는 개발·제품 제공을 기대할 수 있어야 하므로 한 덩어리의 사회적 계약으로 봐야 한다는 논리다.
52:22 How Stani says Aave can fund abundance
Stani는 전날 올린 에세이(태양광, 기술혁명, DeFi)를 요약하며, RWA의 큰 기회가 “이미 거래소에서 잘 거래되는 자산(티빌, MMF 등) 토큰화”에만 있지 않다고 말한다. 오히려 그는 향후 30년의 경제가 희소(scarcity)에서 풍요(abundance)로 이동할 때, 디파이가 그 풍요 자산을 담보로 받아 성장을 가속할 수 있다는 비전을 제시한다.
대표 사례로 태양광을 든다. 태양광은 초기 CAPEX가 크지만 운영비가 낮고, 규모가 커질수록 비용이 더 내려간다. 이런 인프라를 토큰화해 v4에서 담보로 수용하고, 그 위에서 대출/유동성을 공급하면 풍요 경제의 확장을 금융이 앞당길 수 있다는 주장이다. 배터리, 로보틱스, 3D 프린팅 같은 “풍요 기술”도 유사한 담보 풀로 편입될 수 있으며, 그는 이를 30~50조 달러급 시장 기회로 본다고 언급한다.
https://youtu.be/YyUmL9LyhBs 30분 전 업로드 됨
Zeller와 Multicoin은 약 5,070만 달러 요청이 DAO 트레저리 대비 너무 크다고 비판한다(단일 서비스 프로바이더에 단일 투표로 큰 비중). Stani는 DAO가 연간 약 1.4억 달러 수익을 벌고 있다는 점을 근거로 “지속가능성은 있다”고 반박한다.
또한 이번 구조에서는 Labs가 기존에 가질 수 있었던 앱 레벨 수익(예: CowSwap 수수료가 연 1,000만~3,000만 달러 범위로 언급됨)을 포기하고 DAO로 넘기는 대신, DAO가 Labs 개발을 예산으로 지원하는 형태라고 설명한다. 그는 비교 사례로 Uniswap 재단 예산(연 1.2억 달러 제안 통과), Sky(75~90m 운영), Brain(2.5억 조달 언급)을 들며, Aave가 “핀테크 수준”의 제품·보안·성장 투자를 하려면 그 정도 규모는 업계 평균의 범주라는 프레이밍을 시도한다.
44:47 Can Aave Labs guarantee the independence of Stani's proposed Foundation?
브랜드/트레이드마크를 Labs에서 분리해 재단이 보유·집행하는 구조에 대해, Zeller는 재단이 Labs의 팔이 되지 않도록 독립성을 요구한다. Stani는 독립성이 ‘최소 조건’이지만, 동시에 재단은 상표권을 실제로 집행(enforce)할 역량이 있어야 한다고 강조한다. 상표는 집행하지 않으면 보호가 약해지고, 누구나 브랜드를 쓰게 되면 권리가 희석된다는 현실적인 법무 논리를 편다.
또한 DAO가 법인이 아니어서 생기는 법적 불확실성(기여자/서비스 프로바이더, 예산 집행, 권리관계 등)을 줄이려면, “빠르게 구축 가능한 검증된 모델”로서 재단이 당장 유용하다고 말한다. DUNA 같은 신형 구조는 흥미롭지만 아직 더 배틀테스트가 필요하다는 입장이다.
47:44 Why Stani voted against a proposal for Aave Labs to disclose its wallets
Zeller는 Labs 관련 지갑들이 지갑 공개/이해상충 공개 제안을 부결시키는 데 표를 행사했다고 주장한다. Stani는 일부 지갑은 자신 개인과 연결된 것이 맞지만 전부는 아니며, 관련 논의에 “오해/잘못된 정보”가 있다고 말한다. 더 핵심적으로 그는 해당 제안이 “서비스 프로바이더만이 아니라, DAO로부터 어떤 형태로든 혜택을 받는 모든 지갑을 도싱하도록” 과도하게 확장돼 작성됐고, 급하게 만들어졌기 때문에 반대했다고 주장한다.
그는 토큰 거버넌스의 정당성으로 “skin in the game”을 강조하며, 토큰을 보유했다면 투표할 권리가 있고, 의사결정에 참여하는 게 오히려 프로토콜에 이롭다는 관점을 재확인한다.
51:24 Why Stani is against unbundling the “Aave Will Win” proposal
일부는 제안을 (1) 수익 100% 귀속, (2) v4, (3) 재단, (4) 5,100만 달러 예산 등으로 쪼개 각각 표결하자고 제안한다. Stani는 이 제안들이 서로 강하게 연결돼 있어 분리하면 구조가 깨진다고 말한다. 즉 v4의 방향성과 수익원이 승인돼야 “수익을 DAO로 몰아주는 구조”가 의미를 가지며, Labs가 수익을 포기하는 대신 DAO 예산으로 운영되는 모델이라면, DAO가 그에 상응하는 개발·제품 제공을 기대할 수 있어야 하므로 한 덩어리의 사회적 계약으로 봐야 한다는 논리다.
52:22 How Stani says Aave can fund abundance
Stani는 전날 올린 에세이(태양광, 기술혁명, DeFi)를 요약하며, RWA의 큰 기회가 “이미 거래소에서 잘 거래되는 자산(티빌, MMF 등) 토큰화”에만 있지 않다고 말한다. 오히려 그는 향후 30년의 경제가 희소(scarcity)에서 풍요(abundance)로 이동할 때, 디파이가 그 풍요 자산을 담보로 받아 성장을 가속할 수 있다는 비전을 제시한다.
대표 사례로 태양광을 든다. 태양광은 초기 CAPEX가 크지만 운영비가 낮고, 규모가 커질수록 비용이 더 내려간다. 이런 인프라를 토큰화해 v4에서 담보로 수용하고, 그 위에서 대출/유동성을 공급하면 풍요 경제의 확장을 금융이 앞당길 수 있다는 주장이다. 배터리, 로보틱스, 3D 프린팅 같은 “풍요 기술”도 유사한 담보 풀로 편입될 수 있으며, 그는 이를 30~50조 달러급 시장 기회로 본다고 언급한다.
https://youtu.be/YyUmL9LyhBs 30분 전 업로드 됨
Why Crypto Is Having a Mass Exodus - The Chopping Block
Unchained
3줄 요약
1. Dragonfly가 $6.5억 규모 Fund IV를 같은 사이즈로 클로징했지만, 업계 전반은 VC “다운사이징/소멸” 국면이라 기관의 낙관과 크립토 네이티브의 염증(피로감) 사이 괴리가 사상 최대라는 진단이 나왔다.
2. Kyle Samani(멀티코인) 등 ‘2017~2019 개척자 세대’의 이탈은 “파이오니어 → 세틀러(정착자)” 단계 전환 신호로 해석되며, 베어마켓이 오히려 투자·창업엔 유리하다는 반론도 함께 제시됐다.
3. OpenClaw(구 ClaudeBot/MultiBot)의 오픈소스 바이럴은 ‘에이전트+결제’로 크립토와 AI가 다시 충돌하는 장면을 만들었고, Polymarket의 5분 비트코인 업/다운 마켓은 “정보시장 vs 도박” 논쟁을 규제 전선(CFTC 연방 vs 주정부)으로 확장시켰다.
00:00 Intro
진행자들이 “투자/법률/인생 조언 아님”을 고지하며 시작한다. 이번 회차는 (1) Dragonfly 신규 펀드 클로징과 시장 심리의 양극화, (2) 베테랑 인력 이탈과 세대 전환, (3) OpenClaw-OpenAI ‘인수’ 구조 및 토큰 괴롭힘, (4) AI 에이전트 결제 표준 X402, (5) Polymarket 초단기 비트코인 마켓과 규제 관할 전쟁을 다룬다.
Unchained
3줄 요약
1. Dragonfly가 $6.5억 규모 Fund IV를 같은 사이즈로 클로징했지만, 업계 전반은 VC “다운사이징/소멸” 국면이라 기관의 낙관과 크립토 네이티브의 염증(피로감) 사이 괴리가 사상 최대라는 진단이 나왔다.
2. Kyle Samani(멀티코인) 등 ‘2017~2019 개척자 세대’의 이탈은 “파이오니어 → 세틀러(정착자)” 단계 전환 신호로 해석되며, 베어마켓이 오히려 투자·창업엔 유리하다는 반론도 함께 제시됐다.
3. OpenClaw(구 ClaudeBot/MultiBot)의 오픈소스 바이럴은 ‘에이전트+결제’로 크립토와 AI가 다시 충돌하는 장면을 만들었고, Polymarket의 5분 비트코인 업/다운 마켓은 “정보시장 vs 도박” 논쟁을 규제 전선(CFTC 연방 vs 주정부)으로 확장시켰다.
00:00 Intro
진행자들이 “투자/법률/인생 조언 아님”을 고지하며 시작한다. 이번 회차는 (1) Dragonfly 신규 펀드 클로징과 시장 심리의 양극화, (2) 베테랑 인력 이탈과 세대 전환, (3) OpenClaw-OpenAI ‘인수’ 구조 및 토큰 괴롭힘, (4) AI 에이전트 결제 표준 X402, (5) Polymarket 초단기 비트코인 마켓과 규제 관할 전쟁을 다룬다.
01:04 Dragonfly Closes $650M Fund IV
Dragonfly가 Fund IV를 6.5억 달러로 클로징했다고 발표한다(이전 펀드와 동일한 사이즈). Fortune 기사 제목이 “블록체인 VC들이 ‘대멸종(mass extinction)’을 겪는 가운데 Dragonfly는 Fund IV를 마감” 식으로 뉘앙스가 강했는데, 패널들은 실제로 많은 크립토 VC가 이번 사이클에서 펀드 규모를 줄이거나 레이오프를 하는 흐름을 인정한다. Dragonfly는 “시장이 박살날 때 펀드를 늘리는 게 아니라, 이상하게 늘 그때(2018 ICO 붕괴, Terra 붕괴 직전/직후 등)에 펀드를 닫는다”는 경험칙을 공유하며, 베어마켓에서 자본의 구매력(밸류에이션·조건)이 커진다는 점을 강조한다. 내부 사진에서 공동창업자 ‘Bo’가 벨벳 수트를 입고 나와 “패션으로 압도했다”는 농담도 나오는데, 분위기 자체는 축하와 불안이 섞인 톤이다.
03:26 Institutional vs Retail Sentiment
핵심 메시지는 “기관(institutions)은 여전히 크립토에 강하게 베팅하지만, 크립토 네이티브/리테일 심리는 역사적 저점 수준으로 가라앉아 있다”는 ‘괴리’다. 펀드 자금의 출처는 당연히 기관이며, 기관들은 스테이블코인 채택, 토큰화, 기관 온보딩 같은 내러티브를 여전히 신뢰하고 LP로 자금을 넣는다고 말한다. 반면 트위터/크립토 내부 커뮤니티는 체감 경기(토큰 가격, 유동성, 신규 서사 피로도) 때문에 훨씬 냉소적이며, 이 갭이 지금 시장의 가장 특이한 지점이라고 진단한다. 즉 “돈은 위에서 내려오는데(기관), 아래는 지쳐 있다(네이티브)”는 구조다.
06:14 Bear Markets as Opportunity
Tarun과 Robert는 베어마켓이 오히려 투자·창업의 최적기라는 전통적 벤처 논리를 강화한다. 2018년 유니스왑 Series A가 “$50M 밸류도 비싸 보이던” 시절을 예로 들며(당시엔 리드가 41.7M 같은 ‘유효숫자’로 깎아 제시하던 환경), 경쟁이 적고 딜 검토 시간이 길어져 전략적으로 포트폴리오를 설계할 수 있다고 말한다. Robert는 본인이 Compound를 2017말~2018초(폭락 초입)에, Superstate를 2023년 “가장 재미없는 시기”에 시작했다고 언급하면서, 오히려 조용한 시장에서 팀 구성·제품 개발·규율 있는 의사결정이 가능하다는 점을 강조한다. “지금은 축하하기도 애매한 시기지만, 그래서 더 좋은 엔트리”라는 역설이 반복된다.
13:48 Kyle Samani’s Exit
Kyle Samani의 Multicoin 이탈(다른 관심사: 장수/AI 등 언급)과 Arianna Simpson(a16z crypto), Ethereum Foundation의 Toshi 등 업계 고연차 인력 이동이 한꺼번에 나타나는 현상을 “대규모 리셔플링”으로 본다. 특히 Haseeb은 Kyle의 이탈을 ‘상징적’으로 크게 해석한다. Kyle은 2018~2019의 “작은 불씨를 손으로 감싸 지키던” 시기의 화신이었고, 무명/비주류에서 확신과 공격적 퍼블리시티로 멀티코인을 거대 플랫폼으로 키운 인물로 묘사된다. 다만 지금의 크립토는 기관화·정착화되어 있어, 과거의 ‘선동가/개척자’ 방식(강한 확신의 포지셔닝, 트위터 전쟁)이 같은 방식으로 작동하기 어렵다는 평가가 나온다. “파이오니어(개척자) 단계는 끝나고 세틀러(정착자) 단계로 넘어왔다”는 비유가 핵심이며, RPG에서 ‘다음 마을로 넘어갔더니 캐릭터·룰이 완전히 바뀐 느낌’이라는 표현으로 분위기를 정리한다. 한편 “매 사이클마다 메테오처럼 뜨는 새 VC/새 스타가 나오니 이런 예측은 틀릴 수도 있다”는 반론도 함께 제기된다.
21:44 OpenClaw Gets ‘Acquired’ by OpenAI
OpenClaw(초기 ClaudeBot → MultiBot → OpenClaw로 개명)의 OpenAI ‘인수’ 소식이 다뤄진다. 패널들은 이 거래가 전통적 M&A처럼 “OpenAI가 바로 레포를 사서 닫아버리는” 구조가 아니라, ‘OpenClaw Foundation’ 같은 별도 구조를 두는 형태로 알려져 있으며(오픈소스 지속성을 의식한 설계), 이 점이 크립토의 ‘재단-랩(Foundation-Lab)’ 구조를 연상시킨다고 말한다. 인수 금액에 대해선 트위터발로 3천만~수억~10억 등 온갖 숫자가 떠돌지만 “근거 없는 바이럴”로 일축한다. 또한 Sam Altman이 “곧 OpenAI 제품의 코어가 될 것” 같은 취지로 언급한 점을 들어, 단순한 ‘바이럴 프로젝트 흡수’가 아니라 에이전트/오케스트레이션 레이어를 제품화할 의도가 있을 수 있다고 본다.
24:03 Token Pressure & Harassment
OpenClaw 창업자 Peter Steinberger가(렉스 프리드먼 인터뷰 클립에서) “크립토 쪽의 토큰 관련 괴롭힘이 심해 거의 레포를 삭제할 뻔했다”고 말한 대목을 중심으로, 토큰 인센티브가 오픈소스 개발자에게 가하는 압력/협박 문제를 짚는다. 구체적으로는 “OpenClaw 이름을 건 코인이 우후죽순 만들어지고, 개발자에게 ‘이걸 공식 코인으로 인정해달라/디벨로퍼 리워드를 받아달라’는 식의 요구가 쏟아졌다”는 사례다. 패널들은 이를 (1) 크립토의 ‘스크립트/자동화’ 기반 집단행동이 한 개인 개발자에게 과도한 부담을 줄 수 있다는 점, (2) 토큰이 ‘성장’뿐 아니라 ‘괴롭힘의 도구’가 될 수 있다는 어두운 단면으로 본다.
25:05 Is OpenClaw Actually Useful?
제품 자체의 효용에 대해선 평가가 갈린다. 실제로 써보면 불안정하고(“바이브 코딩된” 느낌), 트위터 데모에서 보이는 ‘SF가 막 현실로 나오는’ 장면에 비해 실전 업무 대체는 어렵다는 의견이 나온다. Haseeb은 “15%만 실패해도 최악의 직원”이라는 비유로, 이메일/결제/운영 같은 고신뢰 영역에서 에이전트를 풀오토로 돌리는 게 얼마나 위험한지 강조한다. 그럼에도 GitHub 초고속 성장과 커뮤니티 컨버전스가 생기면(플러그인·표준화·버그픽스) 점점 ‘쓸 만한 형태’로 진화할 수 있다고 본다. AutoGPT가 실제론 별로였지만 “사람들이 가능성을 소비했다”는 과거 사례와의 유사성도 언급된다.
31:01 Why Open Source Will Move Faster Than Big Labs
에이전트/오케스트레이션 도구는 보안·안전 문제가 크기 때문에, Google 같은 빅테크(메일·개인 데이터와 붙어 있는 사업자)나 대형 랩들은 제품화에 매우 보수적일 수밖에 없다는 논리가 제시된다. 반대로 오픈소스 커뮤니티는 “얼굴에 총을 겨누고 테스트해보는” 식으로 위험을 감수하며 빠르게 전진할 수 있어, 초기 혁신은 오픈소스가 앞설 가능성이 높다는 전망이다. 이 구간에서 OpenClaw 서버들이 인증/키관리 취약으로 공격·프롬프트 인젝션 등에 노출될 수 있다는 문제의식도 나오며, 결국 “빅랩이 움직이기 어려운 영역을 오픈소스가 먼저 열고, 나중에 안전장치가 갖춰지면 엔터프라이즈가 따라온다”는 전형적 패턴을 상정한다.
33:13 Agents, Memecoins, and the Dark Incentives
Moldbook(에이전트들이 서로 포스팅/상호작용하는 소셜 레이어로 소개됨)에서 벌어지는 현상을 예로 들어, ‘자율 에이전트+퍼미션리스 금융’이 만나면 가장 먼저 나오는 유스케이스가 “스캠/밈코인/프롬프트 인젝션”이라는 냉소적 관찰이 제시된다. 즉 자유도가 커질수록 ‘첫 번째 본능’이 가치 생산이 아니라 타인의 돈을 가져오는 방향으로 작동한다는 것. 이건 크립토가 나쁘다기보다, 무허가 자본시장과 자동화된 행위자(agents)가 결합했을 때 나타나는 구조적 유인 문제로 해석된다.
Dragonfly가 Fund IV를 6.5억 달러로 클로징했다고 발표한다(이전 펀드와 동일한 사이즈). Fortune 기사 제목이 “블록체인 VC들이 ‘대멸종(mass extinction)’을 겪는 가운데 Dragonfly는 Fund IV를 마감” 식으로 뉘앙스가 강했는데, 패널들은 실제로 많은 크립토 VC가 이번 사이클에서 펀드 규모를 줄이거나 레이오프를 하는 흐름을 인정한다. Dragonfly는 “시장이 박살날 때 펀드를 늘리는 게 아니라, 이상하게 늘 그때(2018 ICO 붕괴, Terra 붕괴 직전/직후 등)에 펀드를 닫는다”는 경험칙을 공유하며, 베어마켓에서 자본의 구매력(밸류에이션·조건)이 커진다는 점을 강조한다. 내부 사진에서 공동창업자 ‘Bo’가 벨벳 수트를 입고 나와 “패션으로 압도했다”는 농담도 나오는데, 분위기 자체는 축하와 불안이 섞인 톤이다.
03:26 Institutional vs Retail Sentiment
핵심 메시지는 “기관(institutions)은 여전히 크립토에 강하게 베팅하지만, 크립토 네이티브/리테일 심리는 역사적 저점 수준으로 가라앉아 있다”는 ‘괴리’다. 펀드 자금의 출처는 당연히 기관이며, 기관들은 스테이블코인 채택, 토큰화, 기관 온보딩 같은 내러티브를 여전히 신뢰하고 LP로 자금을 넣는다고 말한다. 반면 트위터/크립토 내부 커뮤니티는 체감 경기(토큰 가격, 유동성, 신규 서사 피로도) 때문에 훨씬 냉소적이며, 이 갭이 지금 시장의 가장 특이한 지점이라고 진단한다. 즉 “돈은 위에서 내려오는데(기관), 아래는 지쳐 있다(네이티브)”는 구조다.
06:14 Bear Markets as Opportunity
Tarun과 Robert는 베어마켓이 오히려 투자·창업의 최적기라는 전통적 벤처 논리를 강화한다. 2018년 유니스왑 Series A가 “$50M 밸류도 비싸 보이던” 시절을 예로 들며(당시엔 리드가 41.7M 같은 ‘유효숫자’로 깎아 제시하던 환경), 경쟁이 적고 딜 검토 시간이 길어져 전략적으로 포트폴리오를 설계할 수 있다고 말한다. Robert는 본인이 Compound를 2017말~2018초(폭락 초입)에, Superstate를 2023년 “가장 재미없는 시기”에 시작했다고 언급하면서, 오히려 조용한 시장에서 팀 구성·제품 개발·규율 있는 의사결정이 가능하다는 점을 강조한다. “지금은 축하하기도 애매한 시기지만, 그래서 더 좋은 엔트리”라는 역설이 반복된다.
13:48 Kyle Samani’s Exit
Kyle Samani의 Multicoin 이탈(다른 관심사: 장수/AI 등 언급)과 Arianna Simpson(a16z crypto), Ethereum Foundation의 Toshi 등 업계 고연차 인력 이동이 한꺼번에 나타나는 현상을 “대규모 리셔플링”으로 본다. 특히 Haseeb은 Kyle의 이탈을 ‘상징적’으로 크게 해석한다. Kyle은 2018~2019의 “작은 불씨를 손으로 감싸 지키던” 시기의 화신이었고, 무명/비주류에서 확신과 공격적 퍼블리시티로 멀티코인을 거대 플랫폼으로 키운 인물로 묘사된다. 다만 지금의 크립토는 기관화·정착화되어 있어, 과거의 ‘선동가/개척자’ 방식(강한 확신의 포지셔닝, 트위터 전쟁)이 같은 방식으로 작동하기 어렵다는 평가가 나온다. “파이오니어(개척자) 단계는 끝나고 세틀러(정착자) 단계로 넘어왔다”는 비유가 핵심이며, RPG에서 ‘다음 마을로 넘어갔더니 캐릭터·룰이 완전히 바뀐 느낌’이라는 표현으로 분위기를 정리한다. 한편 “매 사이클마다 메테오처럼 뜨는 새 VC/새 스타가 나오니 이런 예측은 틀릴 수도 있다”는 반론도 함께 제기된다.
21:44 OpenClaw Gets ‘Acquired’ by OpenAI
OpenClaw(초기 ClaudeBot → MultiBot → OpenClaw로 개명)의 OpenAI ‘인수’ 소식이 다뤄진다. 패널들은 이 거래가 전통적 M&A처럼 “OpenAI가 바로 레포를 사서 닫아버리는” 구조가 아니라, ‘OpenClaw Foundation’ 같은 별도 구조를 두는 형태로 알려져 있으며(오픈소스 지속성을 의식한 설계), 이 점이 크립토의 ‘재단-랩(Foundation-Lab)’ 구조를 연상시킨다고 말한다. 인수 금액에 대해선 트위터발로 3천만~수억~10억 등 온갖 숫자가 떠돌지만 “근거 없는 바이럴”로 일축한다. 또한 Sam Altman이 “곧 OpenAI 제품의 코어가 될 것” 같은 취지로 언급한 점을 들어, 단순한 ‘바이럴 프로젝트 흡수’가 아니라 에이전트/오케스트레이션 레이어를 제품화할 의도가 있을 수 있다고 본다.
24:03 Token Pressure & Harassment
OpenClaw 창업자 Peter Steinberger가(렉스 프리드먼 인터뷰 클립에서) “크립토 쪽의 토큰 관련 괴롭힘이 심해 거의 레포를 삭제할 뻔했다”고 말한 대목을 중심으로, 토큰 인센티브가 오픈소스 개발자에게 가하는 압력/협박 문제를 짚는다. 구체적으로는 “OpenClaw 이름을 건 코인이 우후죽순 만들어지고, 개발자에게 ‘이걸 공식 코인으로 인정해달라/디벨로퍼 리워드를 받아달라’는 식의 요구가 쏟아졌다”는 사례다. 패널들은 이를 (1) 크립토의 ‘스크립트/자동화’ 기반 집단행동이 한 개인 개발자에게 과도한 부담을 줄 수 있다는 점, (2) 토큰이 ‘성장’뿐 아니라 ‘괴롭힘의 도구’가 될 수 있다는 어두운 단면으로 본다.
25:05 Is OpenClaw Actually Useful?
제품 자체의 효용에 대해선 평가가 갈린다. 실제로 써보면 불안정하고(“바이브 코딩된” 느낌), 트위터 데모에서 보이는 ‘SF가 막 현실로 나오는’ 장면에 비해 실전 업무 대체는 어렵다는 의견이 나온다. Haseeb은 “15%만 실패해도 최악의 직원”이라는 비유로, 이메일/결제/운영 같은 고신뢰 영역에서 에이전트를 풀오토로 돌리는 게 얼마나 위험한지 강조한다. 그럼에도 GitHub 초고속 성장과 커뮤니티 컨버전스가 생기면(플러그인·표준화·버그픽스) 점점 ‘쓸 만한 형태’로 진화할 수 있다고 본다. AutoGPT가 실제론 별로였지만 “사람들이 가능성을 소비했다”는 과거 사례와의 유사성도 언급된다.
31:01 Why Open Source Will Move Faster Than Big Labs
에이전트/오케스트레이션 도구는 보안·안전 문제가 크기 때문에, Google 같은 빅테크(메일·개인 데이터와 붙어 있는 사업자)나 대형 랩들은 제품화에 매우 보수적일 수밖에 없다는 논리가 제시된다. 반대로 오픈소스 커뮤니티는 “얼굴에 총을 겨누고 테스트해보는” 식으로 위험을 감수하며 빠르게 전진할 수 있어, 초기 혁신은 오픈소스가 앞설 가능성이 높다는 전망이다. 이 구간에서 OpenClaw 서버들이 인증/키관리 취약으로 공격·프롬프트 인젝션 등에 노출될 수 있다는 문제의식도 나오며, 결국 “빅랩이 움직이기 어려운 영역을 오픈소스가 먼저 열고, 나중에 안전장치가 갖춰지면 엔터프라이즈가 따라온다”는 전형적 패턴을 상정한다.
33:13 Agents, Memecoins, and the Dark Incentives
Moldbook(에이전트들이 서로 포스팅/상호작용하는 소셜 레이어로 소개됨)에서 벌어지는 현상을 예로 들어, ‘자율 에이전트+퍼미션리스 금융’이 만나면 가장 먼저 나오는 유스케이스가 “스캠/밈코인/프롬프트 인젝션”이라는 냉소적 관찰이 제시된다. 즉 자유도가 커질수록 ‘첫 번째 본능’이 가치 생산이 아니라 타인의 돈을 가져오는 방향으로 작동한다는 것. 이건 크립토가 나쁘다기보다, 무허가 자본시장과 자동화된 행위자(agents)가 결합했을 때 나타나는 구조적 유인 문제로 해석된다.