이번 사이클의 알파는 어디에 숨었나
1. Arthur Cheong, Rajiv Patel-O'Connor, Smac의 공통된 메시지는 명확했다: 이번 장은 과거처럼 베타에 레버리지만 얹는 시장이 아니라, 분산도(dispersion)가 커지며 진짜 액티브 매니저가 빛나는 장이다.
2. 크립토 x AI는 2023년엔 억지 결합이 많았지만, 최근 1년은 “어디서 실제로 맞물리는가”가 보이기 시작했고, 핵심 키워드는 프라이버시, 자본조달(financing), 머신 간 조정(coordination)이다.
3. AI 에이전트가 꼭 블록체인을 써야 하냐는 질문에는 확답이 없었지만, 소액 결제·머신투머신 거래·내구성 있는 메시지 저장·퍼미션리스 조정 레이어라는 점에서 블록체인이 실험할 가치가 있다는 시각이 나왔다.
4. 구체 사례로는 Nous Research의 Hermes, 프라이버시 중심 inference 라우팅을 하는 Venice AI, GPU 클러스터 금융을 제공하는 포트폴리오사 Upexi/USDA 계열 사례가 언급됐고, Arweave·Filecoin 같은 영구 저장 네트워크의 AI swarm 활용 가능성도 거론됐다.
5. 특히 흥미로운 포인트는 “크립토 AI는 효율성으로 중앙화 AI를 이기기보다, 프라이버시와 퍼미션리스라는 사회적 요구 변화에서 엣지가 생길 수 있다”는 프레임 전환이다.
6. 펀드 운용 측면에선 liquid와 venture를 함께 가져가는 바벨 전략이 여전히 유효하다고 봤고, illiquid 토큰도 확신이 있다면 시간 분산 매수로 충분히 사이즈를 만들 수 있다는 의견이 나왔다.
7. Arthur는 포지션 구축 시 최종 평균단가 기준 5~10% 슬리피지를 예산으로 잡는다고 했는데, 이건 “당일 가격”보다 “큰 추세를 먹는 것”이 중요해진 시장이라는 힌트다.
8. 이번 사이클의 핵심 변화는 crowding이 더 빨라졌다는 점이다. 좋은 아이디어는 여러 펀드가 동시에 발견하고 빠르게 컨센서스가 되지만, 예전과 달리 컨센서스가 됐다고 바로 끝나는 게 아니라, 펀더멘털이 따라오면 계속 오른다.
9. 그 대표 사례로 Hyperliquid와 $HYPE가 언급됐다. Arthur는 HYPE가 1년 넘게 컨센서스였음에도 여전히 아웃퍼폼하는 점을 “드디어 크립토가 펀더멘털을 가격에 반영하는 시장이 되고 있다는 신호”로 해석했다.
10. 동시에 시장은 양극화됐다. 스마트머니는 메이저와 “좋은 미드캡”으로 몰리고, 10배~20배를 원하는 리테일은 10만~5000만달러급 초소형 밈코인으로 내려가며 같은 크립토 안에서도 완전히 다른 게임이 열리고 있다.
11. 그래서 올해는 롱숏 전략의 황금기라는 진단도 나왔다. 강한 펀더멘털 자산은 계속 리레이팅되고, 실패한 프로젝트는 6개월마다 -50%씩 미끄러질 수 있어, 롱과 숏 양쪽에서 돈 벌 기회가 동시에 열린다는 것.
12. 벤치마크에 대해선 여전히 Bitcoin이 사실상 기준점이다. LP 입장에선 ETF로 IBIT를 살 수 있는데, 그걸 못 이기는 크립토 펀드에 왜 돈을 맡기냐는 냉정한 질문이 여전히 유효하다.
13. 벤처 쪽에서는 seed와 pre-seed 기회가 다시 좋아지고 있다는 평가가 나왔다. 성장 단계(growth)는 딜이 너무 적고 경쟁이 심해 오버랩이 크지만, 초기 단계는 2021~2022년의 과열이 꺼지며 오히려 좋은 창업자를 싸게 만날 확률이 높아졌다는 얘기다.
14. 또 하나 중요한 변화는 AI가 초기 팀의 자본 효율을 높이고 있다는 점이다. 과거엔 headcount로 태웠을 자금이 이제는 compute와 API credits로 옮겨가고, 5~10M 달러가 예전보다 훨씬 오래 버티게 해준다.
15. 다만 불확실성도 선명하다. AI 에이전트의 블록체인 활용은 아직 실험 단계이고, 퍼미션리스 금융은 “rogue agent가 가장 먼저 악용할 인프라”가 될 수도 있으며, 크립토 AI의 가치 포착 구조 역시 아직 완전히 증명되지 않았다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: 이번 사이클은 “다 같이 오르는 불장”보다 “좋은 것만 오르는 초기 강세장”에 가깝고, 크립토 AI도 단순 밈이 아니라 프라이버시·조정·AI 인프라 금융이라는 실제 유스케이스 중심으로 재편될 수 있다.
• 가격/포지셔닝: 컨센서스 자산이라고 무조건 피할 장이 아니라, Hyperliquid 같은 강한 펀더멘털 자산은 crowding 이후에도 추가 리레이팅이 가능하며, 반대로 경쟁력 없는 토큰은 계속 디레이팅될 수 있어 롱숏/상대가치가 유리하다.
• 체크포인트: AI 관련 온체인 수요가 실제로 inference 매출·저장 사용량·에이전트 트랜잭션으로 이어지는지, HYPE류의 고품질 자산이 실적과 수수료로 밸류에이션을 정당화하는지, 그리고 초기 단계 크립토 스타트업이 AI 덕분에 더 적은 인력으로 더 빠르게 PMF에 도달하는지를 봐야 한다.
https://youtu.be/LmSWQM_dmzI
1. Arthur Cheong, Rajiv Patel-O'Connor, Smac의 공통된 메시지는 명확했다: 이번 장은 과거처럼 베타에 레버리지만 얹는 시장이 아니라, 분산도(dispersion)가 커지며 진짜 액티브 매니저가 빛나는 장이다.
2. 크립토 x AI는 2023년엔 억지 결합이 많았지만, 최근 1년은 “어디서 실제로 맞물리는가”가 보이기 시작했고, 핵심 키워드는 프라이버시, 자본조달(financing), 머신 간 조정(coordination)이다.
3. AI 에이전트가 꼭 블록체인을 써야 하냐는 질문에는 확답이 없었지만, 소액 결제·머신투머신 거래·내구성 있는 메시지 저장·퍼미션리스 조정 레이어라는 점에서 블록체인이 실험할 가치가 있다는 시각이 나왔다.
4. 구체 사례로는 Nous Research의 Hermes, 프라이버시 중심 inference 라우팅을 하는 Venice AI, GPU 클러스터 금융을 제공하는 포트폴리오사 Upexi/USDA 계열 사례가 언급됐고, Arweave·Filecoin 같은 영구 저장 네트워크의 AI swarm 활용 가능성도 거론됐다.
5. 특히 흥미로운 포인트는 “크립토 AI는 효율성으로 중앙화 AI를 이기기보다, 프라이버시와 퍼미션리스라는 사회적 요구 변화에서 엣지가 생길 수 있다”는 프레임 전환이다.
6. 펀드 운용 측면에선 liquid와 venture를 함께 가져가는 바벨 전략이 여전히 유효하다고 봤고, illiquid 토큰도 확신이 있다면 시간 분산 매수로 충분히 사이즈를 만들 수 있다는 의견이 나왔다.
7. Arthur는 포지션 구축 시 최종 평균단가 기준 5~10% 슬리피지를 예산으로 잡는다고 했는데, 이건 “당일 가격”보다 “큰 추세를 먹는 것”이 중요해진 시장이라는 힌트다.
8. 이번 사이클의 핵심 변화는 crowding이 더 빨라졌다는 점이다. 좋은 아이디어는 여러 펀드가 동시에 발견하고 빠르게 컨센서스가 되지만, 예전과 달리 컨센서스가 됐다고 바로 끝나는 게 아니라, 펀더멘털이 따라오면 계속 오른다.
9. 그 대표 사례로 Hyperliquid와 $HYPE가 언급됐다. Arthur는 HYPE가 1년 넘게 컨센서스였음에도 여전히 아웃퍼폼하는 점을 “드디어 크립토가 펀더멘털을 가격에 반영하는 시장이 되고 있다는 신호”로 해석했다.
10. 동시에 시장은 양극화됐다. 스마트머니는 메이저와 “좋은 미드캡”으로 몰리고, 10배~20배를 원하는 리테일은 10만~5000만달러급 초소형 밈코인으로 내려가며 같은 크립토 안에서도 완전히 다른 게임이 열리고 있다.
11. 그래서 올해는 롱숏 전략의 황금기라는 진단도 나왔다. 강한 펀더멘털 자산은 계속 리레이팅되고, 실패한 프로젝트는 6개월마다 -50%씩 미끄러질 수 있어, 롱과 숏 양쪽에서 돈 벌 기회가 동시에 열린다는 것.
12. 벤치마크에 대해선 여전히 Bitcoin이 사실상 기준점이다. LP 입장에선 ETF로 IBIT를 살 수 있는데, 그걸 못 이기는 크립토 펀드에 왜 돈을 맡기냐는 냉정한 질문이 여전히 유효하다.
13. 벤처 쪽에서는 seed와 pre-seed 기회가 다시 좋아지고 있다는 평가가 나왔다. 성장 단계(growth)는 딜이 너무 적고 경쟁이 심해 오버랩이 크지만, 초기 단계는 2021~2022년의 과열이 꺼지며 오히려 좋은 창업자를 싸게 만날 확률이 높아졌다는 얘기다.
14. 또 하나 중요한 변화는 AI가 초기 팀의 자본 효율을 높이고 있다는 점이다. 과거엔 headcount로 태웠을 자금이 이제는 compute와 API credits로 옮겨가고, 5~10M 달러가 예전보다 훨씬 오래 버티게 해준다.
15. 다만 불확실성도 선명하다. AI 에이전트의 블록체인 활용은 아직 실험 단계이고, 퍼미션리스 금융은 “rogue agent가 가장 먼저 악용할 인프라”가 될 수도 있으며, 크립토 AI의 가치 포착 구조 역시 아직 완전히 증명되지 않았다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: 이번 사이클은 “다 같이 오르는 불장”보다 “좋은 것만 오르는 초기 강세장”에 가깝고, 크립토 AI도 단순 밈이 아니라 프라이버시·조정·AI 인프라 금융이라는 실제 유스케이스 중심으로 재편될 수 있다.
• 가격/포지셔닝: 컨센서스 자산이라고 무조건 피할 장이 아니라, Hyperliquid 같은 강한 펀더멘털 자산은 crowding 이후에도 추가 리레이팅이 가능하며, 반대로 경쟁력 없는 토큰은 계속 디레이팅될 수 있어 롱숏/상대가치가 유리하다.
• 체크포인트: AI 관련 온체인 수요가 실제로 inference 매출·저장 사용량·에이전트 트랜잭션으로 이어지는지, HYPE류의 고품질 자산이 실적과 수수료로 밸류에이션을 정당화하는지, 그리고 초기 단계 크립토 스타트업이 AI 덕분에 더 적은 인력으로 더 빠르게 PMF에 도달하는지를 봐야 한다.
https://youtu.be/LmSWQM_dmzI
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Where Is The Crypto Alpha Hiding This Cycle?
Is crypto finally rewarding the investors who do the work?
This week, we sit down with three top allocators at DAS Singapore to unpack where the real alpha lives in an early, uneven bull market.
We explore where crypto x AI actually works, building size…
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