월가의 토큰화 2회초
1. James Seyffart는 지금의 토큰화 국면을 “second inning”으로 규정했고, 토큰화 주식은 과거 스테이블코인이 그랬던 것처럼 매우 가파른 초기 채택 곡선을 그리고 있으며 TAM은 “절대적으로 거대하다”고 봤다.
2. 핵심은 DTCC의 토큰화 서비스, Canton Network 실험, 대형 은행과 브로커딜러들의 온체인 파일럿이 모두 “본게임 전의 발 담그기”라는 점으로, 향후 5~10년은 TradFi 레일과 DeFi 레일이 병렬로 공존하다가 결국 합쳐질 가능성이 높다는 시각이다.
3. 그는 ETF를 “DeFi 자산을 TradFi 포장지에 담는 브리지”, 토큰화 주식은 “TradFi 자산을 DeFi 포장지에 담는 브리지”로 설명했는데, 이 프레임은 RWA와 크립토 ETF를 하나의 통합 흐름으로 보게 만든다는 점에서 꽤 유용하다.
4. 다만 지금 당장은 토큰화 ETF가 혁신이라기보다 “새 유통 채널”에 가깝고, Robinhood·Schwab·Fidelity의 무료 거래와 초타이트 스프레드에 비해 DEX 비용은 아직 비싸서 온체인 래퍼만으로는 대중적 우위가 없다고 짚었다.
5. 흥미로운 변화는 Bloomberg 내부 분위기다. 과거 블록체인을 무시하던 기자·에디터들이 이제는 Polymarket 확률과 Hyperliquid 가격을 인용하고, Bloomberg 터미널에도 Hyperliquid 시장 대시보드가 들어오고 있다는 점에서 “관심 없는 척하던 메인스트림의 항복”이 관찰된다.
6. 시장 드라마 측면에선 ICE·NYSE의 tradexyz 투자와 Stanley Druckenmiller 참여, 그리고 Hyperliquid perpetual market의 미국 진입 시도가 중요하게 언급됐는데, 이는 퍼프스와 24/7 가격발견 기능이 더 이상 크립토 내부 실험이 아니라는 신호다.
7. 사이드 알파로는 Zcash가 강하게 부각됐다. Seyffart는 Bloomberg 터미널의 기관 채팅방에서 최근 1~3개월 동안 Zcash가 가장 많이 언급된 자산 중 하나였다고 했고, 이유는 프라이버시와 “quantum readiness”에 대한 기관의 실질적 관심 때문이다.
8. 반면 “ETF가 있으면 무조건 오른다”는 공식은 부정했다. ETF는 접근성을 열어주지만 가격 상승의 필요조건은 아니며, Hyperliquid는 ETF 이전에도 강했고, 반대로 ETF가 있어도 별 반응 없는 자산도 많다는 점에서 수급과 내러티브는 별도로 봐야 한다는 이야기다.
9. AI-크립토 로테이션에 대해서는 다소 회의적이었다. 자본이 대거 AI 주식에서 빠져 크립토로 올 것 같진 않지만, agentic commerce에서는 Near 같은 체인이 결제·정산 레일로 의미를 가질 수 있고, Franklin Templeton이나 Chainalysis까지 이 주제를 보고 있다는 점은 구조적 테마다.
10. 큰 숫자로는 전체 크립토 시총 2.6조달러가 여전히 미국 주식시장 75조달러+, 금 20조달러+ 대비 작다고 봤고, 비트코인은 2030년 전, 진행자는 2028년까지 10조달러 도달 가능성을 언급하며 상방 시나리오를 공유했다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: 단순한 “코인 투기”에서 “자본시장 인프라의 온체인화”로 프레임이 이동 중이며, RWA·토큰화 주식·토큰화 ETF·스테이블코인·온체인 파생시장이 하나의 메가테마로 묶일 수 있다.
• 가격/포지셔닝: 상대강도는 단순 ETF 기대감보다 실사용과 네트워크 효과가 붙는 인프라 쪽에 있을 가능성이 높고, Hyperliquid·Chainlink·RWA 미들웨어·프라이버시/양자내성 테마(Zcash)는 기관 관심 프리미엄을 받을 수 있다.
• 체크포인트: DTCC와 Canton의 실제 거래 규모 확대, 대형 브로커의 온체인 정산 도입, Bloomberg/기존 데이터 인프라의 온체인 시장 통합, 토큰화 ETF 출시 후 수수료 경쟁력, KYC형 RWA와 퍼미션리스 유동성의 브리지 구조, 그리고 프라이버시 코인 관련 규제 톤 변화가 다음 관전 포인트다.
https://youtu.be/21U-cyl-zIU
1. James Seyffart는 지금의 토큰화 국면을 “second inning”으로 규정했고, 토큰화 주식은 과거 스테이블코인이 그랬던 것처럼 매우 가파른 초기 채택 곡선을 그리고 있으며 TAM은 “절대적으로 거대하다”고 봤다.
2. 핵심은 DTCC의 토큰화 서비스, Canton Network 실험, 대형 은행과 브로커딜러들의 온체인 파일럿이 모두 “본게임 전의 발 담그기”라는 점으로, 향후 5~10년은 TradFi 레일과 DeFi 레일이 병렬로 공존하다가 결국 합쳐질 가능성이 높다는 시각이다.
3. 그는 ETF를 “DeFi 자산을 TradFi 포장지에 담는 브리지”, 토큰화 주식은 “TradFi 자산을 DeFi 포장지에 담는 브리지”로 설명했는데, 이 프레임은 RWA와 크립토 ETF를 하나의 통합 흐름으로 보게 만든다는 점에서 꽤 유용하다.
4. 다만 지금 당장은 토큰화 ETF가 혁신이라기보다 “새 유통 채널”에 가깝고, Robinhood·Schwab·Fidelity의 무료 거래와 초타이트 스프레드에 비해 DEX 비용은 아직 비싸서 온체인 래퍼만으로는 대중적 우위가 없다고 짚었다.
5. 흥미로운 변화는 Bloomberg 내부 분위기다. 과거 블록체인을 무시하던 기자·에디터들이 이제는 Polymarket 확률과 Hyperliquid 가격을 인용하고, Bloomberg 터미널에도 Hyperliquid 시장 대시보드가 들어오고 있다는 점에서 “관심 없는 척하던 메인스트림의 항복”이 관찰된다.
6. 시장 드라마 측면에선 ICE·NYSE의 tradexyz 투자와 Stanley Druckenmiller 참여, 그리고 Hyperliquid perpetual market의 미국 진입 시도가 중요하게 언급됐는데, 이는 퍼프스와 24/7 가격발견 기능이 더 이상 크립토 내부 실험이 아니라는 신호다.
7. 사이드 알파로는 Zcash가 강하게 부각됐다. Seyffart는 Bloomberg 터미널의 기관 채팅방에서 최근 1~3개월 동안 Zcash가 가장 많이 언급된 자산 중 하나였다고 했고, 이유는 프라이버시와 “quantum readiness”에 대한 기관의 실질적 관심 때문이다.
8. 반면 “ETF가 있으면 무조건 오른다”는 공식은 부정했다. ETF는 접근성을 열어주지만 가격 상승의 필요조건은 아니며, Hyperliquid는 ETF 이전에도 강했고, 반대로 ETF가 있어도 별 반응 없는 자산도 많다는 점에서 수급과 내러티브는 별도로 봐야 한다는 이야기다.
9. AI-크립토 로테이션에 대해서는 다소 회의적이었다. 자본이 대거 AI 주식에서 빠져 크립토로 올 것 같진 않지만, agentic commerce에서는 Near 같은 체인이 결제·정산 레일로 의미를 가질 수 있고, Franklin Templeton이나 Chainalysis까지 이 주제를 보고 있다는 점은 구조적 테마다.
10. 큰 숫자로는 전체 크립토 시총 2.6조달러가 여전히 미국 주식시장 75조달러+, 금 20조달러+ 대비 작다고 봤고, 비트코인은 2030년 전, 진행자는 2028년까지 10조달러 도달 가능성을 언급하며 상방 시나리오를 공유했다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: 단순한 “코인 투기”에서 “자본시장 인프라의 온체인화”로 프레임이 이동 중이며, RWA·토큰화 주식·토큰화 ETF·스테이블코인·온체인 파생시장이 하나의 메가테마로 묶일 수 있다.
• 가격/포지셔닝: 상대강도는 단순 ETF 기대감보다 실사용과 네트워크 효과가 붙는 인프라 쪽에 있을 가능성이 높고, Hyperliquid·Chainlink·RWA 미들웨어·프라이버시/양자내성 테마(Zcash)는 기관 관심 프리미엄을 받을 수 있다.
• 체크포인트: DTCC와 Canton의 실제 거래 규모 확대, 대형 브로커의 온체인 정산 도입, Bloomberg/기존 데이터 인프라의 온체인 시장 통합, 토큰화 ETF 출시 후 수수료 경쟁력, KYC형 RWA와 퍼미션리스 유동성의 브리지 구조, 그리고 프라이버시 코인 관련 규제 톤 변화가 다음 관전 포인트다.
https://youtu.be/21U-cyl-zIU
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James Seyffart: Tokenization Is Still So Early, We're In The Second Inning
James Seyffart says we are so early in the tokenization build-out, like the second inning. Tokenized stocks are ramping aggressively, following the same path stablecoins took a few years ago, and the total addressable market is absolutely massive.
Live from…
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AI는 무너지지 않았고 자금줄이 흔들렸다
1. Dan Krausz의 핵심 주장은 간단하다: 최근 AI 하드웨어와 인프라 약세는 “펀더멘털 붕괴”가 아니라 “유동성 약화”이며, AI 투자 사이클이 이제 hyperscaler의 현금소진 단계에서 시장 조달 단계로 넘어오며 Treasuries와 자본을 경쟁하기 시작했다.
2. 작년까지 Meta·Google 같은 hyperscaler의 CapEx는 쌓아둔 현금으로 집행돼 사실상 시장 허락이 필요 없었지만, 이제는 채권시장과 크레딧시장에 의존해야 하고, 이때 유동성이 약해지면 CoreWeave 같은 약한 크레딧부터 먼저 맞는다.
3. 이 프레임이 중요한 이유는 “왜 지금이냐”에 답하기 때문이다. AI 인프라의 과잉투자, 낮은 ROI, 미래 신용리스크 같은 걱정은 3~6개월 전에도 있었지만, 유동성이 약해지자 시장은 18개월 뒤 걱정을 오늘 가격에 반영하기 시작했다.
4. 실제 사례로 CoreWeave 무담보채는 발행 당시 9~10% 수준에서 15%까지 벌어졌고, Oracle CDS도 확대됐다. Dan의 해석은 명확하다: 유동성 쇼크는 결국 펀더멘털 쇼크로 전이되며, 특히 레버리지·외부조달 의존도가 높은 AI 체인에서 가장 먼저 드러난다.
5. 그는 이를 “trap door와 trampoline”으로 설명한다. 시장은 갑자기 바닥문이 열리듯 급락할 수 있지만, 지금은 Treasury 조달과 AI 빌드아웃 자체가 너무 중요해져 정책당국이 완충장치(trampoline)를 넣을 유인이 크다는 것.
6. 여기서 흥미로운 포인트는 정책 시그널이다. Bessent는 AI race가 국가적으로 중요하다고 했고, Warsh는 AI를 디스인플레이션적이라고 봤다. 이런 인식 아래서 금리를 올려 AI 빌드아웃을 죽이는 건 정책적으로 자기모순이라는 주장이다.
7. 그래서 시장 일각에선 “AI판 Fannie Mae” 같은 아이디어까지 거론된다. 아직 당장 실행될 얘기는 아니지만, 주택금융처럼 국가적으로 중요한 산업이면 정부가 자금조달 인프라를 떠받칠 수 있다는 발상 자체가 등장했다는 게 중요하다.
8. Dan은 Warsh의 최근 기자회견도 주목한다. 1999년 Greenspan이 tech 과열을 직접 언급했던 것과 달리, Warsh는 아직 경제를 overheating으로 보지 않는다고 했고, 이는 AI가 아직 “Fed가 일부러 꺼야 하는 섹터”로 공식 지목되진 않았다는 뜻이다.
9. 다만 그는 2027년까지 성장과 소비는 둔화될 가능성이 높다고 본다. 고금리와 원자재 상승으로 discretionary wallet share가 줄고 있고, 소비는 아직 버티지만 내년 이후부터 비AI 경기민감 업종, 소비, 고용에 시차를 두고 압박이 나타날 수 있다는 시각이다.
10. 한편 최근 AI에 의해 파괴될 것으로 여겨지던 소프트웨어·서비스 주식 반등은 “펀더멘털 개선”보다 숏스퀴즈에 가깝다고 본다. hedge fund들이 AI winners 롱, AI losers 숏의 상대가치 포지션을 크게 들고 있었고, AI 인프라 조정이 나오자 반대편 숏커버가 강하게 나온 것이라는 해석이다.
11. 더 긴 시계열에선 AI가 모두의 마진을 올려주는 만능도구가 아닐 수 있다는 점도 흥미롭다. AI는 오히려 moat를 낮추고 경쟁을 민주화하는 성격이 강해서, 초기에 효율성 개선은 있어도 장기적으로는 보험·리테일·소프트웨어처럼 그 이익이 소비자에게 이전될 가능성이 높다.
12. 생산성 데이터에 대해서도 그는 회의적이다. productivity는 개념상 중요하지만 통계상으론 후행적이고 왜곡이 심해 “거의 쓸모없다”고까지 표현했으며, 진짜 효과는 경기둔화나 고용둔화가 와야 숫자로 드러날 수 있다고 본다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: AI 조정을 “AI 버블 붕괴”로 보기보다 “유동성 제약 속 신용 재가격”으로 봐야 한다는 프레임 전환이 핵심이다.
• 가격/포지셔닝: AI 인프라 약세와 AI 디스럽션 피해주 반등은 구조적 리더십 교체보다 크레딧 스트레스와 숏커버 가능성이 크며, 유동성만 완화되면 AI 인프라는 생각보다 빠르게 복원될 수 있다.
• 체크포인트: CoreWeave·Oracle 같은 AI 크레딧 스프레드, Treasury의 발행구조 변화(장기물 vs 단기물), Fed의 “과열” 언어 사용 여부, 달러 약세 여부, 소비 둔화와 고용지표가 다음 국면을 가를 핵심 데이터다.
https://youtu.be/cfzHuNidgKU
1. Dan Krausz의 핵심 주장은 간단하다: 최근 AI 하드웨어와 인프라 약세는 “펀더멘털 붕괴”가 아니라 “유동성 약화”이며, AI 투자 사이클이 이제 hyperscaler의 현금소진 단계에서 시장 조달 단계로 넘어오며 Treasuries와 자본을 경쟁하기 시작했다.
2. 작년까지 Meta·Google 같은 hyperscaler의 CapEx는 쌓아둔 현금으로 집행돼 사실상 시장 허락이 필요 없었지만, 이제는 채권시장과 크레딧시장에 의존해야 하고, 이때 유동성이 약해지면 CoreWeave 같은 약한 크레딧부터 먼저 맞는다.
3. 이 프레임이 중요한 이유는 “왜 지금이냐”에 답하기 때문이다. AI 인프라의 과잉투자, 낮은 ROI, 미래 신용리스크 같은 걱정은 3~6개월 전에도 있었지만, 유동성이 약해지자 시장은 18개월 뒤 걱정을 오늘 가격에 반영하기 시작했다.
4. 실제 사례로 CoreWeave 무담보채는 발행 당시 9~10% 수준에서 15%까지 벌어졌고, Oracle CDS도 확대됐다. Dan의 해석은 명확하다: 유동성 쇼크는 결국 펀더멘털 쇼크로 전이되며, 특히 레버리지·외부조달 의존도가 높은 AI 체인에서 가장 먼저 드러난다.
5. 그는 이를 “trap door와 trampoline”으로 설명한다. 시장은 갑자기 바닥문이 열리듯 급락할 수 있지만, 지금은 Treasury 조달과 AI 빌드아웃 자체가 너무 중요해져 정책당국이 완충장치(trampoline)를 넣을 유인이 크다는 것.
6. 여기서 흥미로운 포인트는 정책 시그널이다. Bessent는 AI race가 국가적으로 중요하다고 했고, Warsh는 AI를 디스인플레이션적이라고 봤다. 이런 인식 아래서 금리를 올려 AI 빌드아웃을 죽이는 건 정책적으로 자기모순이라는 주장이다.
7. 그래서 시장 일각에선 “AI판 Fannie Mae” 같은 아이디어까지 거론된다. 아직 당장 실행될 얘기는 아니지만, 주택금융처럼 국가적으로 중요한 산업이면 정부가 자금조달 인프라를 떠받칠 수 있다는 발상 자체가 등장했다는 게 중요하다.
8. Dan은 Warsh의 최근 기자회견도 주목한다. 1999년 Greenspan이 tech 과열을 직접 언급했던 것과 달리, Warsh는 아직 경제를 overheating으로 보지 않는다고 했고, 이는 AI가 아직 “Fed가 일부러 꺼야 하는 섹터”로 공식 지목되진 않았다는 뜻이다.
9. 다만 그는 2027년까지 성장과 소비는 둔화될 가능성이 높다고 본다. 고금리와 원자재 상승으로 discretionary wallet share가 줄고 있고, 소비는 아직 버티지만 내년 이후부터 비AI 경기민감 업종, 소비, 고용에 시차를 두고 압박이 나타날 수 있다는 시각이다.
10. 한편 최근 AI에 의해 파괴될 것으로 여겨지던 소프트웨어·서비스 주식 반등은 “펀더멘털 개선”보다 숏스퀴즈에 가깝다고 본다. hedge fund들이 AI winners 롱, AI losers 숏의 상대가치 포지션을 크게 들고 있었고, AI 인프라 조정이 나오자 반대편 숏커버가 강하게 나온 것이라는 해석이다.
11. 더 긴 시계열에선 AI가 모두의 마진을 올려주는 만능도구가 아닐 수 있다는 점도 흥미롭다. AI는 오히려 moat를 낮추고 경쟁을 민주화하는 성격이 강해서, 초기에 효율성 개선은 있어도 장기적으로는 보험·리테일·소프트웨어처럼 그 이익이 소비자에게 이전될 가능성이 높다.
12. 생산성 데이터에 대해서도 그는 회의적이다. productivity는 개념상 중요하지만 통계상으론 후행적이고 왜곡이 심해 “거의 쓸모없다”고까지 표현했으며, 진짜 효과는 경기둔화나 고용둔화가 와야 숫자로 드러날 수 있다고 본다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: AI 조정을 “AI 버블 붕괴”로 보기보다 “유동성 제약 속 신용 재가격”으로 봐야 한다는 프레임 전환이 핵심이다.
• 가격/포지셔닝: AI 인프라 약세와 AI 디스럽션 피해주 반등은 구조적 리더십 교체보다 크레딧 스트레스와 숏커버 가능성이 크며, 유동성만 완화되면 AI 인프라는 생각보다 빠르게 복원될 수 있다.
• 체크포인트: CoreWeave·Oracle 같은 AI 크레딧 스프레드, Treasury의 발행구조 변화(장기물 vs 단기물), Fed의 “과열” 언어 사용 여부, 달러 약세 여부, 소비 둔화와 고용지표가 다음 국면을 가를 핵심 데이터다.
https://youtu.be/cfzHuNidgKU
YouTube
AI Just Fell Through The “Liquidity Trap Door,” Argues Macro Investor Dan Krausz
This episode is brought to you by Sarmaya Partners. Learn more about Sarmaya’s LENS ETF, their full data and comparison, including performance here:
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Dan Kraus of Blue Door Asset Management argues that the AI sell-off isn’t about AI…
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