암호 이후의 돈
1. Tarun Chitra의 핵심 주장은 단순하다: Ethereum의 미래 가치는 “월드 컴퓨터”가 아니라 AI와 양자 위협 속에서도 마지막까지 남는 cryptographic safety net, 즉 자산·신원·검증의 최종 원장이라는 데 있다.
2. 그는 “모두가 하나의 ChatGPT 창을 공유하는 것”이 월드 컴퓨터의 본질적 한계라고 본다. 연산 자체는 점점 상품화되고, 온체인에서 비싼 계산을 돌리는 것보다 오프체인에서 실행하고 온체인에 검증만 남기는 구조가 더 자연스럽다는 얘기다.
3. 여기서 파생되는 가장 흥미로운 투자 포인트는 롤업의 영속성에 대한 회의다. AI가 안전한 코드를 즉석에서 짜줄 수 있다면, 특정 목적을 위해 롤업을 “한 번 생성하고 쓰고 폐기하는” 임시 execution environment가 가능해지고, 상시 운영비를 태우는 롱테일 L2는 더 취약해진다.
4. 실제로 그는 최근 문 닫은 L2들을 경제성 문제로 해석한다. Base, Arbitrum, Robinhood, Lyra 같은 소수만 의미 있고, 나머지는 수요 없이 유지비만 내는 구조라는 냉정한 시각이다.
5. 인터뷰의 킬러 아이디어는 “quantum money”다. 1970년대 Wiesner 계열 아이디어를 끌어와, 개인의 비밀키를 복제 불가능한 양자 상태에 묶으면 블록체인이 해오던 double spend 방지를 물리 법칙, 즉 no-cloning theorem으로 처리할 수 있다는 주장이다.
6. 이 프레임이 중요한 이유는 post-quantum 담론을 한 단계 넘기기 때문이다. 시장은 보통 “양자컴퓨터가 Bitcoin/Ethereum/ECC를 깨면 어떡하나”를 걱정하지만, Tarun은 “그 다음 세대의 돈은 애초에 양자 성질 위에 올리면 된다”고 본다.
7. 그는 AI가 이미 우리가 어렵다고 믿었던 수학·암호학 가정을 흔들기 시작했다고 본다. 인터뷰에선 OpenAI의 수학 문제 풀이, 그리고 McEliece류 post-quantum crypto에 대한 AI 기반 공격 가능성을 예로 들며, “계산적으로 어렵다”는 전통적 가정 자체가 영원하지 않을 수 있다고 말한다.
8. 결국 시장 구조 변화의 포인트는 이것이다: 스마트컨트랙트 시대엔 “compute가 제품”이었지만, AI 시대엔 compute는 싸지고 넘쳐나며, 희소한 것은 검증 가능한 기록·권리·신원·정산 레이어가 된다. Vitalik의 최근 방향 전환도 이 축에서 읽어야 한다는 해석이다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: 장기적으로는 “L1/L2가 얼마나 많은 TPS를 처리하나”보다 “누가 최종 검증 레이어가 되나”, “누가 AI 에이전트 시대의 신원·자산 레지스트리가 되나”가 더 큰 밸류에이션 축이 될 수 있다.
• 가격/포지셔닝: 롱테일 L2, 인프라 과잉, ‘앱 없는 앱체인’ 내러티브에는 디스카운트가 커질 수 있고, 반대로 Ethereum처럼 보안·검증·정산 프리미엄을 먹는 자산은 재평가 논리가 생긴다. AI 에이전트+온체인 자동화가 확산될수록 “컴퓨트 판매”보다 “최종성 판매”가 더 비싸질 수 있다.
• 체크포인트: Vitalik의 후속 로드맵에서 검증·프라이버시·아이덴티티 비중이 커지는지, 롤업 shutdown/통합이 더 나오는지, AI가 실제로 기존/포스트퀀텀 암호를 위협하는 사례가 늘어나는지, 그리고 quantum-ready cryptography나 hardware-native money 논의가 연구에서 제품 단계로 넘어오는지를 봐야 한다.
https://youtu.be/dOZIEhgAxXc
1. Tarun Chitra의 핵심 주장은 단순하다: Ethereum의 미래 가치는 “월드 컴퓨터”가 아니라 AI와 양자 위협 속에서도 마지막까지 남는 cryptographic safety net, 즉 자산·신원·검증의 최종 원장이라는 데 있다.
2. 그는 “모두가 하나의 ChatGPT 창을 공유하는 것”이 월드 컴퓨터의 본질적 한계라고 본다. 연산 자체는 점점 상품화되고, 온체인에서 비싼 계산을 돌리는 것보다 오프체인에서 실행하고 온체인에 검증만 남기는 구조가 더 자연스럽다는 얘기다.
3. 여기서 파생되는 가장 흥미로운 투자 포인트는 롤업의 영속성에 대한 회의다. AI가 안전한 코드를 즉석에서 짜줄 수 있다면, 특정 목적을 위해 롤업을 “한 번 생성하고 쓰고 폐기하는” 임시 execution environment가 가능해지고, 상시 운영비를 태우는 롱테일 L2는 더 취약해진다.
4. 실제로 그는 최근 문 닫은 L2들을 경제성 문제로 해석한다. Base, Arbitrum, Robinhood, Lyra 같은 소수만 의미 있고, 나머지는 수요 없이 유지비만 내는 구조라는 냉정한 시각이다.
5. 인터뷰의 킬러 아이디어는 “quantum money”다. 1970년대 Wiesner 계열 아이디어를 끌어와, 개인의 비밀키를 복제 불가능한 양자 상태에 묶으면 블록체인이 해오던 double spend 방지를 물리 법칙, 즉 no-cloning theorem으로 처리할 수 있다는 주장이다.
6. 이 프레임이 중요한 이유는 post-quantum 담론을 한 단계 넘기기 때문이다. 시장은 보통 “양자컴퓨터가 Bitcoin/Ethereum/ECC를 깨면 어떡하나”를 걱정하지만, Tarun은 “그 다음 세대의 돈은 애초에 양자 성질 위에 올리면 된다”고 본다.
7. 그는 AI가 이미 우리가 어렵다고 믿었던 수학·암호학 가정을 흔들기 시작했다고 본다. 인터뷰에선 OpenAI의 수학 문제 풀이, 그리고 McEliece류 post-quantum crypto에 대한 AI 기반 공격 가능성을 예로 들며, “계산적으로 어렵다”는 전통적 가정 자체가 영원하지 않을 수 있다고 말한다.
8. 결국 시장 구조 변화의 포인트는 이것이다: 스마트컨트랙트 시대엔 “compute가 제품”이었지만, AI 시대엔 compute는 싸지고 넘쳐나며, 희소한 것은 검증 가능한 기록·권리·신원·정산 레이어가 된다. Vitalik의 최근 방향 전환도 이 축에서 읽어야 한다는 해석이다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: 장기적으로는 “L1/L2가 얼마나 많은 TPS를 처리하나”보다 “누가 최종 검증 레이어가 되나”, “누가 AI 에이전트 시대의 신원·자산 레지스트리가 되나”가 더 큰 밸류에이션 축이 될 수 있다.
• 가격/포지셔닝: 롱테일 L2, 인프라 과잉, ‘앱 없는 앱체인’ 내러티브에는 디스카운트가 커질 수 있고, 반대로 Ethereum처럼 보안·검증·정산 프리미엄을 먹는 자산은 재평가 논리가 생긴다. AI 에이전트+온체인 자동화가 확산될수록 “컴퓨트 판매”보다 “최종성 판매”가 더 비싸질 수 있다.
• 체크포인트: Vitalik의 후속 로드맵에서 검증·프라이버시·아이덴티티 비중이 커지는지, 롤업 shutdown/통합이 더 나오는지, AI가 실제로 기존/포스트퀀텀 암호를 위협하는 사례가 늘어나는지, 그리고 quantum-ready cryptography나 hardware-native money 논의가 연구에서 제품 단계로 넘어오는지를 봐야 한다.
https://youtu.be/dOZIEhgAxXc
오픈소스 AI는 크립토처럼 돈 번다
1. Tarun Chitra는 Robot Ventures가 Nous Research의 9,000만 달러 라운드를 리드한 이유를 “오픈소스 AI가 이제야 진짜 제품-시장 적합성을 찾았기 때문”이라고 본다.
2. 그의 핵심 주장은 명확하다: 초창기 크립토 AI는 “토큰 붙인 밈코인에 한 단계 더한 것”이었고, GPU 네트워크·토큰형 에이전트는 대부분 실패했지만, 토큰을 버리고 오픈소스 제품과 인프라로 간 팀들은 살아남았다.
3. Nous가 돋보인 이유는 남들처럼 ‘탈중앙 AI’라는 큰 구호를 팔지 않고, YARN, synthetic eval, DRO 같은 구체적 연구 문제를 풀며 2023년부터 진짜 기술 스택을 쌓았기 때문이다.
4. Tarun은 Prime Intellect와 Nous를 당시 거의 유일하게 “실제 연구를 하던 팀”으로 봤고, 반대로 많은 크립토 AI 프로젝트는 분산 시스템의 복잡성은 무시한 채 토큰만 앞세웠다고 평가한다.
5. 지금의 전환점은 Hermes다. 그는 OpenClaw를 “내가 써본 최악의 개발자 경험 중 하나”라고 했는데, 이유는 사용자가 직접 모델 선택, reasoning 레벨, context 관리까지 해야 하는 안드로이드식 UX였기 때문이다.
6. 반대로 Hermes의 철학은 애플 혹은 Ubuntu에 가깝다. 좋은 기본값을 주고, 사용자의 습관을 학습하고, 여러 모델 사이에서 context를 옮기며, 사용자가 인프라를 이해하지 않아도 “그냥 작동”하게 만든다.
7. 이 차이는 단순 UI 문제가 아니라 구조적 차이다. OpenClaw는 “부품을 줄 테니 네가 차를 조립해라”에 가깝고, Hermes는 연구-인프라-제품 감각이 합쳐져 백엔드 복잡성을 제품 레이어에서 흡수한다.
8. Tarun이 몇 달간 OpenRouter와 GitHub 데이터를 뒤져 얻은 확신도 흥미롭다. Hermes 포크를 조사하다가, Nous도 몰랐던 중국 로보틱스 하드웨어 업체들이 자사 제품 인터페이스를 Hermes 위에 얹고 있는 걸 발견했다.
9. 이건 매출보다 더 강한 신호일 수 있다. 오픈소스 프로젝트에서는 포크·기여·비공식 채택이 곧 브랜드 PMF이며, “사람들이 왜 돈을 내는가”보다 먼저 “왜 자기 제품의 기반으로 삼는가”가 중요하다는 시각이다.
10. 더 큰 투자 포인트는 시장 구조다. Tarun은 OpenRouter를 DEX 라우터, Hermes 같은 harness를 Phantom/FOMO 같은 지갑 프런트엔드, 모델을 프로토콜, 추론 공급자를 LP·검증자에 비유한다.
11. 이 프레임으로 보면 AI 추론 시장도 크립토와 비슷하게 “돈은 위와 아래로 간다”. 위는 사용자 관계와 오더플로를 쥔 harness, 아래는 실제 추론을 제공하는 infra provider이고, 중간 라우터 레이어는 경쟁 심화로 마진이 눌릴 가능성이 크다.
12. 그는 OpenRouter 데이터를 분석하며 일부 공급자가 cache pricing을 게임하는 정황도 봤다고 한다. 싸게 보이도록 quote를 넣어 라우팅을 많이 받고, 실제 캐시 혜택은 제대로 넘기지 않는 식인데, 이런 현상 자체가 “AI inference market structure looks like crypto”라는 주장에 힘을 싣는다.
13. 그래서 Hermes는 단순 에이전트 앱이 아니라, 앞으로 기업·앱·소비자 서비스가 자체 AI를 만들 때 깔게 되는 화이트라벨 harness가 될 수 있다는 게 그의 베팅이다. 핀테크가 은행 라이선스 없이도 은행 위에 올라타듯, 많은 회사가 자체 모델 대신 Hermes 위에서 사용자 데이터와 토큰 오더플로를 잡으려 할 수 있다.
14. Nous 라운드에 Microsoft와 Nvidia가 함께 들어온 것도 이 포지셔닝과 맞닿아 있다. Microsoft는 엔터프라이즈 유통, Nvidia는 DGX Spark 기본 탑재를 통해 open source harness를 기업 AI 표준 도구로 밀어줄 수 있다.
15. 장기적으로 그는 “모든 SaaS 회사는 harness가 되거나 router가 되어야 한다”고 본다. AI 기능을 붙이는 것만으로는 부족하고, 누가 사용자 context와 inference order flow를 소유하느냐가 진짜 수익 풀을 결정한다는 뜻이다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: AI 투자 프레임이 “최고 모델이 누가 이기나”에서 “누가 사용자 context와 오더플로를 장악하나”로 이동할 수 있고, 오픈소스는 열세가 아니라 오히려 락인 해체의 무기가 될 수 있다.
• 가격/포지셔닝: 중간 라우터/마켓플레이스보다 상단 harness와 하단 inference provider가 더 높은 멀티플을 받을 논리다. 크립토로 치면 인프라 토큰보다 Phantom류 프런트엔드와 검증자/수익화 레이어가 더 큰 가치 포획을 할 수 있다는 해석이다.
• 체크포인트: OpenRouter 점유율 변화, Hermes의 GitHub 포크·기여 추세, 엔터프라이즈 도입 사례, Microsoft/Nvidia 유통 효과, cache pricing 게임 같은 공급자 행태, 그리고 OpenAI/Anthropic가 오픈 모델·멀티모델 context를 얼마나 더 지원하는지를 봐야 한다.
https://youtu.be/LdXvTRJ9OJs
1. Tarun Chitra는 Robot Ventures가 Nous Research의 9,000만 달러 라운드를 리드한 이유를 “오픈소스 AI가 이제야 진짜 제품-시장 적합성을 찾았기 때문”이라고 본다.
2. 그의 핵심 주장은 명확하다: 초창기 크립토 AI는 “토큰 붙인 밈코인에 한 단계 더한 것”이었고, GPU 네트워크·토큰형 에이전트는 대부분 실패했지만, 토큰을 버리고 오픈소스 제품과 인프라로 간 팀들은 살아남았다.
3. Nous가 돋보인 이유는 남들처럼 ‘탈중앙 AI’라는 큰 구호를 팔지 않고, YARN, synthetic eval, DRO 같은 구체적 연구 문제를 풀며 2023년부터 진짜 기술 스택을 쌓았기 때문이다.
4. Tarun은 Prime Intellect와 Nous를 당시 거의 유일하게 “실제 연구를 하던 팀”으로 봤고, 반대로 많은 크립토 AI 프로젝트는 분산 시스템의 복잡성은 무시한 채 토큰만 앞세웠다고 평가한다.
5. 지금의 전환점은 Hermes다. 그는 OpenClaw를 “내가 써본 최악의 개발자 경험 중 하나”라고 했는데, 이유는 사용자가 직접 모델 선택, reasoning 레벨, context 관리까지 해야 하는 안드로이드식 UX였기 때문이다.
6. 반대로 Hermes의 철학은 애플 혹은 Ubuntu에 가깝다. 좋은 기본값을 주고, 사용자의 습관을 학습하고, 여러 모델 사이에서 context를 옮기며, 사용자가 인프라를 이해하지 않아도 “그냥 작동”하게 만든다.
7. 이 차이는 단순 UI 문제가 아니라 구조적 차이다. OpenClaw는 “부품을 줄 테니 네가 차를 조립해라”에 가깝고, Hermes는 연구-인프라-제품 감각이 합쳐져 백엔드 복잡성을 제품 레이어에서 흡수한다.
8. Tarun이 몇 달간 OpenRouter와 GitHub 데이터를 뒤져 얻은 확신도 흥미롭다. Hermes 포크를 조사하다가, Nous도 몰랐던 중국 로보틱스 하드웨어 업체들이 자사 제품 인터페이스를 Hermes 위에 얹고 있는 걸 발견했다.
9. 이건 매출보다 더 강한 신호일 수 있다. 오픈소스 프로젝트에서는 포크·기여·비공식 채택이 곧 브랜드 PMF이며, “사람들이 왜 돈을 내는가”보다 먼저 “왜 자기 제품의 기반으로 삼는가”가 중요하다는 시각이다.
10. 더 큰 투자 포인트는 시장 구조다. Tarun은 OpenRouter를 DEX 라우터, Hermes 같은 harness를 Phantom/FOMO 같은 지갑 프런트엔드, 모델을 프로토콜, 추론 공급자를 LP·검증자에 비유한다.
11. 이 프레임으로 보면 AI 추론 시장도 크립토와 비슷하게 “돈은 위와 아래로 간다”. 위는 사용자 관계와 오더플로를 쥔 harness, 아래는 실제 추론을 제공하는 infra provider이고, 중간 라우터 레이어는 경쟁 심화로 마진이 눌릴 가능성이 크다.
12. 그는 OpenRouter 데이터를 분석하며 일부 공급자가 cache pricing을 게임하는 정황도 봤다고 한다. 싸게 보이도록 quote를 넣어 라우팅을 많이 받고, 실제 캐시 혜택은 제대로 넘기지 않는 식인데, 이런 현상 자체가 “AI inference market structure looks like crypto”라는 주장에 힘을 싣는다.
13. 그래서 Hermes는 단순 에이전트 앱이 아니라, 앞으로 기업·앱·소비자 서비스가 자체 AI를 만들 때 깔게 되는 화이트라벨 harness가 될 수 있다는 게 그의 베팅이다. 핀테크가 은행 라이선스 없이도 은행 위에 올라타듯, 많은 회사가 자체 모델 대신 Hermes 위에서 사용자 데이터와 토큰 오더플로를 잡으려 할 수 있다.
14. Nous 라운드에 Microsoft와 Nvidia가 함께 들어온 것도 이 포지셔닝과 맞닿아 있다. Microsoft는 엔터프라이즈 유통, Nvidia는 DGX Spark 기본 탑재를 통해 open source harness를 기업 AI 표준 도구로 밀어줄 수 있다.
15. 장기적으로 그는 “모든 SaaS 회사는 harness가 되거나 router가 되어야 한다”고 본다. AI 기능을 붙이는 것만으로는 부족하고, 누가 사용자 context와 inference order flow를 소유하느냐가 진짜 수익 풀을 결정한다는 뜻이다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: AI 투자 프레임이 “최고 모델이 누가 이기나”에서 “누가 사용자 context와 오더플로를 장악하나”로 이동할 수 있고, 오픈소스는 열세가 아니라 오히려 락인 해체의 무기가 될 수 있다.
• 가격/포지셔닝: 중간 라우터/마켓플레이스보다 상단 harness와 하단 inference provider가 더 높은 멀티플을 받을 논리다. 크립토로 치면 인프라 토큰보다 Phantom류 프런트엔드와 검증자/수익화 레이어가 더 큰 가치 포획을 할 수 있다는 해석이다.
• 체크포인트: OpenRouter 점유율 변화, Hermes의 GitHub 포크·기여 추세, 엔터프라이즈 도입 사례, Microsoft/Nvidia 유통 효과, cache pricing 게임 같은 공급자 행태, 그리고 OpenAI/Anthropic가 오픈 모델·멀티모델 context를 얼마나 더 지원하는지를 봐야 한다.
https://youtu.be/LdXvTRJ9OJs