‘Benign Macro Regime’의 정체: 전세계 경기선행 개선 + 인플레 임펄스 둔화 + 동시 완화 전환

티안 양은 충격(이란 사태) 직전의 매크로 체제를 “대체로 benign(우호적)”했다고 규정한다. 글로벌 성장 선행지표가 개선·확산되고 있었고, 인플레이션은 목표치 위이지만 “임펄스(상승 동력)”는 약해지는 중이었다. 특히 미국의 경우 주거비(하우징) 디스인플레이션이 물가 임펄스를 끌어내리고, 노동시장은 ‘강한 고용-강한 임금’이 아니라 “고용은 무딘데 성장 수치는 버티는” 형태라 임금이 오히려 디스인플레 요인으로 작동할 수 있다고 본다. 유동성은 레벨 자체는 괜찮지만 개선 속도는 둔화되는 국면이며, 정책 측면에선 ‘완화 속도/범위’에 대한 의구심이 컸던 작년과 달리 2026년엔 “글로벌 동시 완화(synchronized easing)”로 이미 분위기가 넘어왔다고 진단한다. 다만 이런 “급격한 개선”은 지속하기 어렵기 때문에, 표면적으로 우호적이되 내부적으로 모멘텀 둔화가 진행 중이라는 뉘앙스를 깔고 간다.


이란발 유가 충격의 본질: 스태그플레이션보다 ‘교역조건 쇼크’—미국 vs 유럽·아시아의 비대칭

유가가 $80~$100 브렌트 구간에 머물 경우, 양은 “완화 속도를 일부 늦추는 정도의 인플레 압력”은 생기지만 즉시 체제 붕괴까지 몰고 갈 가능성은 제한적이라고 본다. 핵심은 2022년 러-우 전쟁과 유사하게 “에너지 수입국이 상대적으로 크게 맞는 교역조건 충격”이라는 프레이밍이다. 즉 같은 유가 상승이라도 유럽·아시아(수입국)는 FX·주식이 더 취약해지고, 에너지 수출(혹은 자급) 비중이 큰 쪽은 상대적으로 방어가 된다. 특히 과거 중동 이벤트 때와 달리 현재 미국은 “더 이상 순수입국이 아니다(에너지 레버가 있다)”라는 점을 반복 강조한다. SPR 방출 같은 전통적 수단뿐 아니라 행정부가 물리적 공급/거래 구조에도 개입할 수 있는 여러 메커니즘이 있다는 언급(“paper vs physical” 역할 분담 뉘앙스)도 나온다. 반면 유럽·아시아는 지속 쇼크가 오면 “더 lasting”하게 실물·시장 모두에 부담이 누적될 수 있다는 쪽이다.


전쟁 ‘기간’이 모든 것을 결정: 이란이 가진 레버리지는 ‘장기화’뿐일 수 있다

양은 지정학 예측을 자제하면서도, 트럼프의 행동 패턴을 근거로 “상황이 과도해지면 급격히 방향을 트는 실용주의(pragmatism)” 가능성을 제시한다(무역전쟁·정책 강공 후 급선회 사례를 연상). 다만 이번엔 이란 입장에서 체제가 ‘실존적 위협’이 되면 “협상 테이블에서 쓸 레버리지”가 거의 없고, 군사력 열세를 보완하는 유일한 카드가 “갈등을 끌어 미국 내 여론을 악화시키는 것”일 수 있다고 본다. 예컨대 해협/해상 안전을 간헐적으로 흔들어 보험료·물류비를 높이고 긴장 상태를 유지하는 방식이 현실적이라는 가정이다. 그래서 “며칠짜리 이벤트”가 아니라 “수 주~수 개월”의 타임라인이 더 자연스럽고, 백악관이 언급한 4~5주 같은 ‘작전 단계’가 기본 프레임이 될 수 있다고 본다. 이 기간이 길어질수록 유가·인플레·중앙은행 완화 경로가 재평가될 소지가 커진다.


에너지 롱을 왜 줄였나: ‘좋은 뉴스 가격 반영’ + 상대가치로 SaaS/헬스케어가 더 싸졌다

Variant Perception은 섹터별 ‘공정가치/기대수익률’을 산출하는 체계적 자산배분 엔진을 사용한다고 설명한다. 이 엔진은 자본순환(경쟁/투자 사이클), 크라우딩(포지셔닝), 퀄리티(지속가능성) 팩터로 컨센서스 이익·성장률을 “틸팅”한 뒤 섹터 간 기대수익률을 비교한다. 에너지는 연초엔 기대수익률이 높았지만, 랠리 이후 “주가가 이익 전망 변화보다 더 앞서갔고”, 사실상 이런 지정학 이벤트 같은 ‘추가 촉매’가 있어야 정당화될 정도로 기대가 선반영됐다고 본다. 즉 절대적으로 에너지가 나쁘다기보다, 상대적으로 다른 섹터(특히 SaaS 인접 기술주)가 PEG 등 기준에서 멀티-이어 로우로 싸졌고, 정치/규제 이슈로 눌린 금융·헬스케어 등에서 상대가치가 부각되며 로테이션이 발생했다는 설명이다. 결론적으로 포트폴리오는 “테크(성장) + 금융(경기/가치) + 헬스케어(방어·비상관)” 조합으로 옮겨가고, 에너지는 “수개월 지속 쇼크”를 베팅하지 않으면 리스크-리워드 비대칭이 매력적이지 않다고 본다. 에너지 서비스(OFS)는 지역 노출과 비용·수요 구조가 복잡해 “유가 상승=전 섹터 호재”로 단순화하기 어렵다는 뉘앙스도 덧붙인다.


2026년 사이클 컴프: 2016 제조업 반등 + 2003~중반 2000s Jobless Growth + 1999 ‘시그니처 IPO’(Juniper→SpaceX?)

그가 제시하는 역사적 아날로지는 ‘하나의 완벽한 시기’가 아니라 3개 조각의 결합이다. (1) 2016년형: 롤링 침체 이후 제조업 중심의 경기순환 회복(재고 재축적 포함). 실제로 ISM이 50 상회, 트럭 판매 등 실물 지표가 회복 신호를 준다고 말한다. 특히 ISM 세부의 “고객 재고(customer inventories)” 하락은 downstream이 재주문으로 이어질 가능성을 시사하는 전형적 재고 사이클 신호로 사용한다. (2) 2003~중반 2000s형: 기술 채택으로 생산성이 올라 “고용은 약한데 성장은 유지되는 Jobless Growth”가 나타나고, 정책당국은 노동시장을 중시해 상대적으로 비둘기적으로 운용한다. (3) 1999년형: 기술 버블 말기의 ‘시그니처 IPO’가 시장의 마지막 수직 상승(매니아 단계)을 촉발하는데, 당시 Juniper Networks IPO가 NASDAQ 최종 고점(2000/3)보다 앞서 “마지막 과열 구간의 시동” 역할을 했다는 점을 든다. 이 역할을 2026년 여름에 SpaceX의 “세대급(generational) IPO”가 할 수 있으며, 그 이벤트가 다른 섹터에서 자금을 흡인하며 피크 유포리아를 만들 수 있다는 시나리오다.


여름 피크→Q4 롤오버 로드맵: AI 캡엑스 ‘집행 완료’와 정책 자극 소진이 겹칠 때

양의 로드맵은 “상반기~여름: 호재의 동시 수렴(convergence)”이다. 미국 250주년(7/4), 월드컵, 중간선거를 앞둔 경기 부양 인센티브, 그리고 차기 연준 의장(가정상 워시) 체제에서 초기 몇 차례 금리인하 같은 ‘정치-정책-심리’ 요인이 겹치며 과열을 만들 수 있다고 본다. 그러나 Q4로 가면 “발표됐던 AI 관련 대규모 CAPEX가 실제 집행되어버려” 동일한 속도의 지출을 지속하기 어렵고, 이미 필요한 감세/부양이 선반영·소진되어 ‘추가 카드’가 줄어든다. 즉 “모든 좋은 일이 이미 일어난 상태”로 들어가면 성장과 위험선호가 꺾이기 쉬운 구조라는 주장이다. 또한 중간선거 이후 트럼프의 정치적 중력이 약해지거나(하원 상실 등) 시장이 2028을 바라보기 시작하면, 반독점/가격/규제 같은 “자산가격에 부정적일 수 있는 어젠다”가 부상할 수 있다고 경고한다.

‘Jobless Growth’의 거시 메커니즘: 가계가 아니라 정부·기업이 성장을 끌고, AI가 고용을 ‘비용 절감→재배치’로 바꾼다

그는 성장의 주체를 “가계가 아니라 정부 적자 + 기업 투자”로 본다. 가계는 K자 구조 하단의 여력 부족으로 저축률이 낮게 유지되지만(‘좋은 저축률 하락’이 아니라 ‘살기 힘들어 저축 못하는’ 형태), 상단은 자산 효과·투자로 버틴다. 이런 환경에서 기업은 경기 침체 공포로 해고하는 게 아니라 “새 기술(AI) 도입을 위해 비용구조를 재편”하는 형태로 고용을 줄일 수 있으며, 초기에 나타나는 약한 고용이 곧바로 최종수요 붕괴의 신호가 아닐 수 있다고 본다. 또 콜린스(부문수지) 프레임처럼 정부·기업·가계 3섹터의 “저축/지출 성향 변화”가 경기의 선행 신호인데, 현재는 정부가 여전히 큰 적자를 내며 민간 소득을 지지하고 기업은 투자(저축 감소), 가계는 구조적으로 저축 확대가 쉽지 않아 “패러독스 오브 스리프트(동시 저축 증가로 경기 악화)”가 당장 전면화되진 않는다는 논리다. 다만 중장기적으로는 18개월 정도 시차를 두고 고용이 회복되는 패턴(중반 2000s)도 언급하며, AI가 “영구적으로 일자리를 없앤다”는 단정 대신 ‘새로운(때로는 비효율적/BS) 일자리 생성’ 가능성까지 포함해 더 현실적인 적응 과정을 상정한다(2022년 빅테크 정리해고 후 생산성이 크게 훼손되지 않았던 사례를 상기).


연준 신뢰의 줄타기: 독립성 수호 vs ‘제도 권위의 노출’ 리스크

금리인하 경로는 (1) 데이터(주거비 디스인플레, 임금 압력 둔화)가 허용하느냐, (2) 이란발 에너지 쇼크가 인플레 전망을 얼마나 재자극하느냐에 달렸다고 본다. 그 전제 아래, ‘정치적 공격을 받는 연준’이 제도적 신뢰를 지키는 방식은 단순한 이념이 아니라 실무적 계산이 될 수 있다고 말한다. 즉 행정부 권력이 강해질 때(역사적으로 링컨의 사법부 무력화, FDR의 court-packing 위협 등 사례를 언급) 제도가 정면충돌만 택하면 오히려 “황제의 벌거벗음(제도의 실권 부족)을 드러내” 장기 신뢰를 훼손할 수 있다. 그래서 연준/사법부 등 제도는 “원칙을 지키되, 행정부가 완전히 무시해버리는 사태를 피하는” 미묘한 공간을 관리해야 한다는 시각이다. 다만 결국 결정은 인플레·성장 데이터가 강제한다는 점에서, 에너지 쇼크가 길어지면 완화 폭이 줄 수 있다는 단서가 붙는다.


주거비 디스인플레의 구조: ‘금리’보다 ‘절대 가격/소득 대비 부담’이 핵심이고, 해결은 장기 소화전이다

주거 인플레가 다시 튀기 어려운 이유로 그는 “근본적인 affordability(구매력) 문제”를 든다. 모기지 금리가 약간 내려도 이미 오른 명목 주택가격이 임금 대비 높아 다운페이먼트·총부담이 쉽게 개선되지 않는다. 정책이 진짜로 주택시장 회복을 원하면 단순 MBS 매입 같은 유동성 공급이 아니라, 예컨대 해외에서 더 흔한 “모기지 이전/승계(novation)” 같은 제도적 장치로 2%대 고정 모기지의 이동성을 높여 거래를 활성화하는 방안까지 거론한다. 그러나 정치적으로 “충격적인 리셋(집값 급락)”은 누구도 원치 않기 때문에, 현실적 경로는 “명목 집값은 횡보, 임금이 천천히 따라오고, 금리는 낮아지며 시간이 해결”하는 형태일 가능성이 크다고 본다. 이 구조는 주거비가 급격한 인플레 재점화 요인이 되기 어렵다는 결론으로 연결된다.


터미널 밸류 논쟁: SaaS의 취약함 vs 네트워크·규제·실물 인프라의 방어력

AI가 소프트웨어/기술 incumbents의 “터미널 밸류를 0으로 만든다”는 시장의 공포를 인정하면서도, 모든 기술주를 동일선상에 두는 건 오류라고 본다. 워크플로우형 SaaS(Workday, Monday.com 같은 예시가 언급됨)는 ‘기능 효율’이 핵심이면 AI가 대체할 수 있다는 양면 논리가 존재한다. 반면 거래소, 마켓플레이스, 결제 네트워크(비자/마스터카드 같은 네트워크 효과 예시)처럼 가치가 네트워크·규제·마찰비용에 의해 지지되는 모델은 AI가 단기간에 붕괴시키기 어렵다고 본다. 또한 최근 조정은 “펀드 디레버리징으로 좋은 비즈니스까지 같이 얻어맞는” 측면이 있어, 인기 팟캐스트에서 ‘훌륭한 기업’으로 소개되던 종목들도 오버오운드 상태에서 실적 이벤트 후 급락하는 장면(예: MercadoLibre 실적 후 급락 언급)을 ‘포지셔닝 리셋’ 사례로 본다.


자본순환(Capital Cycle) 핵심: ‘투자 과잉 + 경쟁 격화’가 미래 수익률을 깎고, ‘희소한 자본 + 높은 한계수익’이 알파를 만든다

양은 자본순환을 “가장 중요한 투자 원칙”으로 둔다. 어떤 섹터에 돈이 몰리면 경쟁이 늘어 미래 ROIC가 하락하고, 반대로 외면받아 투자가 말랐는데 한계 수익률이 올라가면 미래 기대수익이 커진다는 고전적 논리다. 여기서 중요한 디테일은 “투자 감소만으로 좋은 게 아니라, 한계 운영수익률이 함께 반등해야 진짜 기회”라는 점이다. 그는 신문업(디지털 전환에 밀려 터미널 밸류가 무너진 사례), 2010년대 중반 해운(투자 급감에도 수익성 개선이 늦었던 사례)을 떠올릴 수 있는 맥락을 언급하며, 단순한 CAPEX 감소가 아니라 “수익성의 질적 전환”이 필요하다고 강조한다.


세미는 아직 ‘자본 희소’일까: 병목과 초과이익의 지속, 반면 소프트웨어는 5년짜리 사이클 악화

흥미로운 대비로, 소프트웨어/SaaS는 AI 이전부터 이미 5년 이상 자본순환이 악화되어 왔다고 말한다. R&D 지출 확대, SBC(주식보상) 등 비용 구조 팽창, 경쟁 심화로 한계 수익률이 내려가던 와중에 AI 충격이 겹쳐 밸류에이션이 더 취약해졌다는 진단이다. 반면 반도체는 “AI로 돈이 쏟아지는데도” 병목이 곳곳에서 발생하며(메모리→다른 공정/부품 병목으로 전이), 섹터 전체의 한계 수익률이 아직 유지되고 있다는 관찰을 제시한다. 즉 “CAPEX가 크다”는 사실만으로 과잉투자 결론을 내리기보다, 그 CAPEX가 만들어내는 한계 ROIC가 아직 높은지(그리고 공급 제약이 지속되는지)를 봐야 한다는 것이다.


비주류 기회: 미국 리저널 뱅크의 자본순환 ‘상향 전환’—충당금(LLP) 과잉 보수성과 ROE 개선

사람들이 AI/에너지에 쏠릴 때 상대적으로 덜 주목받는 섹터로 미국 리저널 뱅크를 든다. SVB 이후 몇 년간 자본순환 점수는 나빴지만, 2025년 중후반부터 “뚜렷한 상향 전환”이 나타났다고 한다. 그 근거로 전체 은행 이익풀에서 대손충당금(loan loss provisions)이 역사적 평균보다 높게 유지되는 ‘보수적 스탠스’에도 불구하고 ROE가 꾸준히 개선된 점을 든다. 이는 향후 경기/크레딧이 크게 망가지지 않는다면 충당금 부담이 정상화되며 이익 레버가 생길 수 있다는, 사이클 관점의 비대칭을 시사한다. 금융업은 회계/규제가 달라 자본순환 모델을 별도로 다룬다고도 설명한다.


‘Sovereignty Investing’(주권/동원체제) 테제: 미국의 권역 지배(아메리카) + 듀얼유스 기술 + 핵심자원 확보

그가 2025년 말 제시한 ‘주권 투자’의 요지는 글로벌 효율(세계화)에서 “동원(mobilization)과 공급망 자립”으로 이동하는 장기 추세다. 첫째, 미국의 세력권(sphere of influence)을 아메리카 대륙으로 보고(맥킨리 독트린/루즈벨트 코롤러리 비유), 이 권역 내 자본·정치 정렬이 강화되면 중장기적으로 라틴아메리카 투자환경이 개선될 수 있다는 시각이다. 둘째, 전쟁/안보와 민수에 동시에 쓰이는 듀얼유스 기술(아이젠하워 시기 산업-군사 결합의 연상)을 핵심 축으로 본다. 셋째, 희토류·에너지·식량 등 핵심 자원의 확보 경쟁이 심화되며, 미-중 디커플링이 “상호 취약성 제거”를 목표로 진행될수록 해당 섹터의 전략적 프리미엄이 커질 수 있다고 본다. 중국이 리소그래피/첨단칩 자립을 밀고, 미국은 희토류 및 공급망을 재편하는 과정에서 ‘숨겨진 상호의존’이 하나씩 드러나고, 그게 투자기회의 지도도 바꾼다는 주장이다.

동원체제의 그늘: ‘소비자/가계 섹터’의 크라우드아웃—중국식 규제 리스크가 힌트

주권/동원 우선순위가 강해지면, 정부·금융이 자원을 “필수 섹터(안보·에너지·핵심기술)”로 배분하면서 소비자향 섹터가 크라우드아웃될 수 있다고 경고한다. 이것이 꼭 직접 규제만을 뜻하진 않는다. 예를 들어 은행이 “정부가 뒤에 있는 분야”를 더 안전하다고 보고 대출을 그쪽으로 기울이면, 신규 소비재/서비스 기업이나 소비자 신용은 자연스럽게 자금조달이 어려워질 수 있다. 그는 중국이 빅테크 독점, 사교육, 게임 등 ‘사치/비필수’ 성격의 이익풀을 정책적으로 눌렀던 사례를 떠올릴 수 있는 맥락을 제공하며, 미국도 동원 우선순위가 강해질수록 “순수 소비자 독점/올리고폴리의 초과이익”이 정치적 타깃이 될 위험이 있다고 본다(반독점, 가격/생활비 이슈 등).


에너지·재산업화·기술경쟁의 투자 바스켓, 그리고 금: ‘인플레형 위기’ 시대의 리스크오프로서 금(특히 금광주)

구조적 자산배분 아이디어로 라틴아메리카(세력권), 에너지(천연가스/LNG의 지정학·AI 전력 수요), 듀얼유스 기술을 제시하는 한편, 금을 “중립적 준비자산(neutral reserve asset)”으로 재차 강조한다. 중앙은행 매입이 둔화될 수 있고 단기적으로 투기적 과열도 있었지만, 미-중/러-서방 구도의 균열 속에서 달러 외 준비자산 수요는 구조적으로 남는다는 논리다. 더 흥미로운 포인트는 “금 자체보다 금광주”다. 금 가격이 예컨대 5,000(대화 내 수치) 이상에서 유지되기만 해도 금광주의 FCF/NAV가 더 매력적일 수 있다는 상대가치 주장이다. 또한 그는 미래 위기가 2008년식 디플레보다 “정책 대응상 인플레적일 가능성”이 높다고 보며, 그럴 경우 장기 국채가 과거처럼 포트폴리오 헤지 기능을 잘 못할 수 있어(특히 듀레이션 리스크), 짧은 듀레이션/물가연동채(TIPS) 또는 금이 리스크오프 자산으로 더 적합할 수 있다는 관점을 제시한다.

https://youtu.be/Mlbaxz1mdhM 2시간 전 업로드 됨

4 Ways Zoomers Are Being Hit Financially and With the Rise of AI

Unchained

3줄 요약

1. 전쟁·루머·거시 불확실성에도 비트코인이 60K대에서 “생각보다 안 무너진 것” 자체가 단기 바닥 신호로 해석되며, 핵심 변수는 결국 ‘실질금리(Real Rates)’로 수렴했다.

2. ‘디지털 금’ 내러티브는 아직 시장의 자본 배분자(고령·기관·중앙은행)에게 완전히 수용되지 않았고, 금 랠리는 “러시아 FX 동결 이후 중앙은행 다변화 수요”라는 구조 변화가 더 크다는 진단이 나왔다.

3. 10/10(대규모 청산)과 Jane Street(ETF AP) 조작 의혹은 “설명(내러티브)”로 소비되는 면이 강하지만, AI가 촉발하는 생산성 쇼크·실업·에이전트 결제 인프라는 스테이블코인/온체인 금융에 실질 수요를 만들 수 있다는 전망이 제시됐다.


0:00 Introduction

진행자 Laura Shin이 ‘투자 조언 아님’ 고지 후, 전쟁(미·이스라엘의 이란 공격)과 함께 최근 비트코인 가격이 악재 대비 견조했던 점을 문제의식으로 던진다. 시장은 연속 하락(고점 125 → 60대) 이후 ‘바닥이냐, 더 내려가냐’의 국면이고, 패널들은 거시·시장구조(ETF/마켓메이킹/청산)·내러티브(양자컴퓨팅, 조작설)·AI 변수까지 한 번에 얽힌 상황을 전제로 토론을 시작한다.

1:29 Has Bitcoin bottomed?

Will Clemente는 올해 초부터 전반적 리스크에 보수적이었고, 비트코인 하락을 ‘내러티브’보다 ‘포지셔닝/유동성’의 결과로 본다. 특히 디지털 자산 트레저리(일종의 BTC 보유/레버리지 구조 기업들)가 레버리지를 쌓으며 가격을 끌어올렸지만, 이후 NAV 프리미엄이 마이너스로 뒤집히며(프리미엄 붕괴) 일부는 실제 매도까지 나오면서 “그동안의 구조적 매수(bid)가 사라졌다”는 관측을 제시한다. 또 비트코인이 위험자산 스펙트럼의 ‘창끝(spearhead)’이라서, 과거처럼 나스닥보다 먼저 꺾이고(선행 약세), 바닥도 먼저 다지는(선행 강세) 패턴이 반복될 수 있다고 본다.

그의 핵심 포인트는 비트코인의 장기 드라이버가 실질금리라는 것. 2017/2021 같은 강세국면에서 실질금리 하락이 큰 순풍이었는데, 2022~2025는 ETF 등 제도권 채널은 늘었어도 실질금리 하락 순풍이 제한적이었다는 해석이다. 그런데 향후 인플레 재상승 + (정치적으로) 연준의 인하 압력/기대가 맞물리면 실질금리가 내려갈 여지가 있어, “강제 매도(시스템 매도)가 이미 상당 부분 진행된 현 구간에서는 단기적으로 완화 랠리 가능성”을 언급한다. 다만 중장기 방향은 변수(지정학, 거시 흐름)가 너무 많아 단정은 피한다.

Joe Vezzani는 LunarCrush의 ‘집단 심리/소셜 데이터’ 관점에서, 과거에는 좋은 뉴스에도 가격이 밀렸는데 이제는 전쟁 뉴스 같은 악재에도 급락하지 않고 버티는 것이 체감상 바닥 징후라고 말한다. 또한 AI 에이전트와 크립토의 결합이 실제로 “시장 활동을 늘리는 촉매”가 될 수 있고, 여기에 금리 인하가 붙으면 머니마켓펀드에 쌓인 현금이 결국 위험자산으로 이동할 압력이 있다고 본다. 더 나아가 “트럼프가 비트코이너들의 지지로 당선됐는데 아직 체감 성과가 약하다”는 문제의식을 제기하며, 연내 ‘큰 정책/이벤트’로 시장을 도울 가능성을 언급한다(전략비축, 규제 명확화 등).


13:32 Why Bitcoin has failed to act like digital gold

진행자는 “금은 금처럼 움직이는데 비트코인은 디지털 금처럼 못 움직인다”는 괴리를 짚는다. Joe는 이 괴리가 “아직 이르다(early)”는 증거라고 본다. ETF 승인으로 완전한 제도권 편입이 된 것처럼 느꼈지만 실제 시장에서는 여전히 고변동 테크 주식처럼 거래된다는 평가다. 전쟁/불확실성에서 자금이 도피할 때도, 사람들이 산 것은 실물 금보다는 금 ETF(‘디지털 금’에 가까운 형태)였다는 점을 들어 아이러니를 강조한다.

Will은 ‘린디 효과(Lindy effect)’를 전면에 둔다. 금은 수천 년의 역사로 안전자산 지위를 획득했지만, 비트코인은 15년밖에 안 됐고 거대한 지정학적 스트레스 테스트를 반복적으로 통과한 기록이 부족하다. 또한 거액을 굴리는 자본 배분자(고령층·기관)의 심리적/제도적 수용 속도도 변수라고 본다. 다만 그는 비트코인이 “근본적으로 금의 상위호환(이동/보관/검증)”이라는 믿음은 유지한다. 특히 중동 지인 사례를 들며, 위기 때 실물 금은 들고 이동하기 어렵지만 비트코인은 지갑만 챙기면 된다는 ‘휴대성/검열저항성’의 장점을 현실적 맥락으로 설명한다.

또 하나 중요한 구조 변화로, Will은 2022년 미국의 러시아 외환보유액 동결 이후 금이 실질금리와 디커플링됐다고 지적한다. 역사적으로 금은 실질금리와 높은 상관이었지만, 이후 금 가격이 그 관계를 벗어나 상승한 것은 중앙은행·주권국가의 달러 시스템 리스크 헤지(다변화) 수요가 커졌기 때문이라는 해석이다. 이 수요가 비트코인으로 아직 충분히 전이되지 못한 점이 “디지털 금이지만 금처럼 거래되지 않는” 이유로 제시된다.


19:47 Is Bitcoin down because of quantum fears?

진행자는 트위터에서 회자된 “양자컴퓨팅이 비트코인을 위협해 가격을 누른다”는 설명을 질문한다. Will은 일부 영향은 있을 수 있지만, 대체로 시장이 사후적으로 가격 움직임에 맞는 내러티브를 붙이는 경향이 강하다고 본다. 즉, 구조적 매도/유동성 요인이 주된 원인인데, 여기에 양자 우려가 “그럴듯한 설명”으로 덧칠됐을 가능성을 말한다.

Joe는 양자 관련 담론의 과열을 비꼰다. 구글의 양자 관련 결과가 “이 우주가 존재한 시간보다 긴 계산”을 언급할 정도로 아직 공학적으로 먼 이야기라는 뉘앙스를 전달하며, 트위터발 공포가 실제 리스크 평가를 앞질렀을 수 있다는 시각을 보인다. 결론적으로 두 사람 모두 가격 하락의 1차 요인으로 보기엔 과대평가된 내러티브에 가깝다고 정리한다.


21:21 Will on the unique economic and workforce pressures facing zoomers

Will은 Gen Z(줌머)가 직면한 ‘4가지(이상) 구조적 압력’을 에세이 형태로 정리했고, 방송에서 핵심을 압축해 설명한다. 첫째, 세대 간 자산 집중/불평등 심화다. 40세 미만이 보유한 순자산 비중이 역사적 저점이고, 55세 이상이 미국 부의 상당 부분(그는 75% 언급)을 들고 있는 구조가 ‘자산 보유 여부’가 곧 세대 격차로 연결된다는 주장이다. 둘째, 노동의 오프쇼어링/제조업 기반 약화다. NAFTA, 중국 WTO 가입 이후 제조업 일자리가 급감했고 이는 중산층 경로를 약화시켰다고 본다.

셋째, 학자금 대출의 정부 보증이 만든 왜곡이다. 정부가 사실상 ‘무차별 대출’을 제공하면서 대학은 가격(등록금)을 올릴 유인이 커졌고, 그 결과 졸업 후 소득 대비 학자금 부채 부담이 장기적으로 상승했다는 논리다. Will은 “사적 대출이라면 은행이 전공/성과/취업가능성에 따라 언더라이팅했을 텐데, 정부 보증은 그 신호 체계를 붕괴시켰다”고 본다. 특히 전공별 ROI가 크게 갈리는 데이터(컴퓨터공학/엔지니어링/간호 등 vs 인문·예술 일부)와 대비해, 공적 자금이 비효율적으로 배분됐다는 문제의식을 드러낸다.

넷째, 상장시장(공개시장)에서의 기회 축소다. 과거엔 애플/아마존 같은 혁신 기업을 상장 초기 저가에서 접할 기회가 있었지만, 이제는 우량 기업이 오랫동안 비상장(프라이빗)으로 남아 밸류에이션 상승(가격 발견)을 사모 시장에서 끝내고 대중에겐 비싸게 IPO되는 경향이 강해졌다는 주장이다(예: SpaceX가 막대한 밸류로 IPO할 것이란 시장 기대 언급). 그는 투자자 보호 규제가 존재하더라도, 한편으로는 스포츠베팅·예측시장 광고가 젊은층에 침투한 ‘이중잣대’를 지적하며, 개인이 성장기업의 초기 성장 과실에 접근하기 더 어려워졌다고 본다.

여기에 추가로 가장 큰 변곡점으로 AI/로보틱스를 든다. 소프트웨어 생산성의 급상승과 휴머노이드 로봇 확산이 결합되면, 화이트칼라/블루칼라 모두 구조적 재편 압력이 커진다는 관측이다. Will이 제시한 대응은 (1) 전공/스킬의 ROI를 냉정하게 점검, (2) AI를 회피가 아니라 ‘도구’로 적극 수용, (3) 코드가 커모디티화될수록 차별화 요소가 되는 개인 유통/브랜드(소셜 기반 배포력)를 구축, (4) 변화 속도에 맞춰 민첩하게 학습/이동하라는 조언으로 요약된다.


33:12 Why Marcus finds the timing of market manipulation allegations against Jane Street interesting

파트2에서 Marcus Wu는 Jane Street 조작 의혹이 비트코인이 ATH 대비 약 -46% 하락한 시점에 크게 퍼진 것이 흥미롭다고 말한다. 그는 이런 ‘하락 말미의 대형 내러티브’가 종종 바닥 근처에서 등장해 시장의 심리적 전환점으로 작동한다고 본다. 동시에 중동 지정학 리스크에도 60K 위에서 버틴 점을 “로컬 스트렝스(국지적 강도)”로 해석하며, 호재/악재에 대한 반응이 둔화되는 것이 바닥 형성 과정에서 자주 보이는 특징이라고 본다.

35:23 Has Jane Street been suppressing Bitcoin's price?

진행자는 Justin Beckler의 주장(ETF Authorized Participant로서 Jane Street가 현물 가격을 억누르고 청산을 유발해 스프레드를 수확한다)을 요약하고, 블룸버그 ETF 애널리스트 Eric Balchunas 등 다수 전문가가 “그렇게 단순하지 않다/비현실적”이라 본 반론도 함께 제시한다. 다만 Jeff Park가 “가격을 누르는 것 자체보다 가격발견 메커니즘의 무결성을 훼손할 소지”를 지적한 대목을 인용하며 논쟁의 핵을 ‘조작 여부’에서 ‘시장구조의 적합성’으로 확장한다.

Joe는 원론적으로 월가/마켓메이커의 역사(2008년 등)를 언급하며 “코너를 자르고 이익을 극대화하는 시도는 구조적으로 존재해왔다”고 말한다. Jane Street 특정 기업을 단정하진 않지만, AP/마켓메이킹이 결합된 구조에서 ‘합법과 불법의 경계’에 걸친 미세한 전략(봇 반응 유도, 청산 트리거 활용 등)이 나올 유인은 충분하다는 시각이다. 또한 시장 참여자들이 “ETF로 다들 사는데 왜 가격이 못 가느냐, 누가 파는 거냐”는 의문을 장기간 가졌고, 그런 불신이 조작설의 확산을 도왔을 수 있다고 본다.

Marcus는 한발 더 나아가 “대규모 매도 압력(특히 OG 홀더의 분배)이 이미 존재했고, 누군가(마켓메이커)가 그 약한 구간을 이용해 내러티브를 타고 수익을 추출했을 수 있다”는 관점을 제시한다. 즉 조작이 전부를 설명하진 않지만, 존재하던 하방 구조에 ‘가속 페달’로 작동했을 가능성 정도로 위치시킨다.


45:45 What really happened with 10/10?

Marcus는 10/10 폭락이 “바이낸스의 무엇이었든(글리치/업그레이드) 결국 다른 형태로도 터졌을 사건”이라고 본다. 거시 유동성/리스크 선호가 약해진 상태에서 레버리지·취약한 유동성 구조가 누적돼 있었기 때문에, 트리거만 달랐을 뿐 대형 청산 이벤트는 필연적으로 발생했을 개연성이 높다는 주장이다. Joe도 서킷브레이커가 없는 크립토 시장 특성상 도미노식 청산이 발생하기 쉬우며, “익스플로잇 가능한 구조는 결국 누군가가 익스플로잇한다”는 냉정한 시장관을 공유한다.

이 구간에서 흥미로운 포인트는 10/10이 단순한 가격 충격을 넘어 알트 시장의 ‘유동성 실체’에 대한 집단 학습으로 작동했다는 해석이다. Marcus는 일부 알트가 몇 분 사이 40~60% 급락한 현상을 예로 들며, 그 순간 시장은 “실제 수요가 아니라 마켓메이커/봇이 만들어낸 거래량일 수 있다”는 불편한 현실을 마주했고, 이후 많은 코인이 10/10 위크(wick)를 ‘다시 채우러’ 내려오는 가격 경로를 보였다고 말한다. 이는 단기 트레이딩 관점에서 “위크는 메워진다”는 속설을 실증 사례처럼 제시한 것이기도 하다.


51:00 Marcus’s new game theory model of Bitcoin’s price based on onchain metrics

Marcus는 게임이론 프레임으로 비트코인 시장을 협조(Cooperation) vs 배신/경쟁(Defection) 레짐으로 나누는 모델을 소개한다. 전제는 “비트코인이 희소 자산이므로 큰손(기업/헤지펀드/기관)이 더 사려면 서로 경쟁적으로 앞지르기(front-run)보다 협조적으로 천천히(낮은 변동성) 매집하는 구간이 생긴다”는 것. 협조 레짐은 저변동·추세 형성이 가능하고, 배신 레짐은 고변동·평균회귀 성격이 강해 “방향성 베팅(스팟 장기보유)보다 스캘핑/밴드 트레이딩이 유리”하다는 식으로 활용한다.

그는 현재가 Defection(고변동·평균회귀) 구간에 가깝다고 보고, 의미 있는 추세 랠리는 협조 레짐이 ‘지속적으로 확인’되어야 한다고 말한다(대략 20~30일의 지속성 언급). 데이터는 6년치 기반이며, 온체인만 보지 않고 OI(미결제약정), 변동성, 거래소 잔고, 고래 지갑, 거래소 입금 흐름(매도 전조) 등도 포함한다고 설명한다. “파생이 크니 온체인 무용론 아니냐”는 진행자의 질문에는, 대규모 매도는 결국 거래소로 코인이 이동(입금)하는 흔적을 남기므로 여전히 유효한 시그널이 많다고 답한다. 이 모델은 Delphi Digital 쪽에서 대시보드 형태로 공개(무료 접근 가능)하며, 레짐 식별 위에 실제 배분/전략 레이어를 얹는 방향으로 확장 중이라고 말한다.


57:00 How AI will affect crypto

Joe는 최근 몇 달 AI의 체감 변화가 “키보드로 일하던 CEO들이 거의 컴퓨터에 ‘말로 지시’하는 형태로 전환될 정도”로 급격하다고 말한다. 특히 12월 이후 Claude 계열 모델의 진전, 로컬 코딩 워크플로(클로드 코드/오픈소스 변형) 확산을 예로 들며, 몇 분 만에 UI/프로토타입이 생성되는 환경에서 소프트웨어 제작비가 폭락하고 있다고 본다. 이 때문에 단기적으로는 고용 충격이 불가피하며, Block의 대규모 감원은 그 “선제 사례”일 수 있다고 본다(다른 기업들은 RTO 강제 등 간접적 구조조정으로 진행했을 가능성도 언급).

크립토 관점의 핵심 연결고리는 에이전트의 결제/자산이동 인프라다. Joe는 현 시점에서 은행 계좌를 AI 에이전트에 완전 위임하기엔 API·권한·컴플라이언스·세무 처리(과세 이벤트) 등 현실 장벽이 높다고 본다. 반면 스테이블코인/DEX/온체인 자산은 프로그램적으로 다루기 쉬워, 에이전트 경제가 커질수록 스테이블코인이 ‘기본 결제 레일’로 채택될 가능성을 강하게 본다. 실제로 하이퍼리퀴드 등에서 에이전트 기반 트레이딩이 등장하는 흐름도 언급한다.

Marcus는 Block 사례를 “AI 도구(Goose)가 워크플로의 70%를 자동화했다는 내부자 글”을 인용하며, 블록이 ‘원래 bloated했다’는 설명을 넘어서 AI 도입이 비용 구조를 바꾸고, 감원이 주가에 즉각 반영되는 선례가 될 수 있다고 본다. 따라서 다른 기업들도 자체 AI 툴 구축→인력 재조정→주가 리레이팅의 플레이북을 따라 할 유인이 커졌고, 결과적으로 단기엔 실업/소득 충격이 시장 전반에 영향을 줄 수 있다는 경고다.

동시에 두 사람 모두 AI+크립토에는 리스크도 크다고 본다. 진행자는 “에이전트가 실수로 토큰 공급의 30%를 기부해버리고(‘아버지 암’ 사연에 속아 송금) 덤프당한 사건”을 예로 들며, 자동화가 곧바로 재앙적 오류로 이어질 수 있음을 지적한다. Marcus도 그 사례를 언급하면서, 마케팅 스턴트였을 가능성도 있으나 어쨌든 에이전트가 자산을 통제하는 순간 공격 표면이 급증한다는 점을 인정한다. 결론적으로 AI는 크립토에 단기적 혼란(오류·사기·구조조정)과 중장기적 수요(에이전트 결제·자동화 금융)를 동시에 가져올 수 있다는 시각이 제시된다.

https://youtu.be/7v_W1EtCHlg 1분 전 업로드 됨

AI Can Now Find 70% of Crypto Exploits | Alpin Yukseloglu, EVMBench Creator

Bankless

3줄 요약

1. EVMBench로 “실제 자금 유출 버그를 ‘익스플로잇 성공’으로 검증”하자, AI의 취약점 탐지 성능이 6개월 만에 12~13% → 70%+로 급상승했다.

2. 크립토는 실행/상태 기반으로 정답 판정이 가능한 ‘검증 가능(verifiable) 환경’이라, AI가 데이터가 적어도 빠르게 실력을 끌어올리기 좋은 최적의 훈련장이다.

3. 단기적으로는 “24/7 블랙햇 vs 화이트햇 에이전트 군비경쟁”이 불가피하고, 장기적으로는 온체인 금융의 보안 상한(수용 가능 TVL)이 크게 올라간다.

0:00 AI’s exploit leap: 12% → 70% and the “Superhuman auditors”

알핀은 EVMBench 작업을 시작한 약 6개월 전만 해도 프론티어 모델이 “펀드 드레이닝(자금 전액 유출)”급 크리티컬 버그를 익스플로잇까지 성공시키는 비율이 12~13%(20% 미만)였는데, 개발 기간 중 50%를 넘었고, 공개 직전 최신 모델(GPT 5.3 Codeex) 업데이트로 70%+까지 뛰었다고 설명한다. 핵심은 “AI가 인간 상위권 감사자(best human auditors)와 경쟁하는 구간”에 곧 진입하며, 연말에는 ‘초인간(superhuman) AI auditor’가 등장해 현재의 보안 가정(감사 프로세스, 버그바운티, 배포 후 모니터링)을 전면 재설계해야 할 수 있다는 경고다. 장기적으로는 보안이 산업의 “수용력(carrying capacity)”을 올려 TVL 상한을 높인다는 관점도 제시하는데, “보안 카메라가 달리기 전의 동네 슈퍼(엄마아빠 가게)는 커질 수 없지만, 카메라가 생기면 운영 가능한 규모가 커진다”는 비유로 보안 기술의 경제적 효과를 설명한다.


7:02: Staring at the singularity without losing your mind

진행자는 초지능이 암호학 자체를 깨는 등(양자컴퓨터뿐 아니라 ‘우리가 모르는 수학’으로) 보안이 무의미해지는 상황까지 걱정한다. 알핀은 “물리 법칙은 못 깬다”는 제약(예: 혼돈계인 3체 문제는 초지능이어도 장기 예측 한계가 존재)을 언급하며, 극단적 ‘리밋(극한) 사고’는 심리적으로 사람을 무너뜨릴 수 있다고 말한다. 대신 “실험으로 경계가 정해지는 미래(experimentally bound future)”에서 직접 실험하고 관측하며 대응하는 것이 현실적이라고 강조한다. 여기서 크립토/보안은 실험 설계가 비교적 명확하고 결과가 측정되는 영역이어서, 막연한 공포보다 “벤치마크를 만들고, 모델을 돌리고, 방어책을 제품화하는” 식으로 전장을 ‘측정 가능한 문제’로 바꾸는 접근이 중요하다는 뉘앙스다.


10:31 Agency » doom: the Thiel framing

알핀은 피터 틸의 프레이밍을 빌려 “수용(acceptance)과 부정(denial)은 반대처럼 보이지만 둘 다 ‘내가 할 수 있는 게 없다’는 무기력에 닿아 있다”고 말한다. 그래서 ‘둠어(파멸론자)’와 ‘무조건 가속(가속주의)’ 모두가 현실 대응을 마비시키며, 핵심은 “에이전시(agency): 결과를 굽힐 수 있다는 감각과 실행”이라고 주장한다. 실제로 “에이전트가 스마트컨트랙트를 익스플로잇하는 시대가 오면?” 같은 공포를 느꼈을 때, 그 공포를 곱씹는 대신 EVMBench 같은 측정 도구를 만들고 모델 랩(OpenAI 등)과 직접 연결해 크립토 역량을 평가/개선 루프로 끌어오는 행동이 심리적 안정과 실질적 방어 둘 다를 만든다는 메시지다. 또한 “지금은 cohesion(완성도/정합성)보다 speed(속도)가 더 중요한 시대”라며, 2주 고민한 ‘정답 설계’보다 24시간 내 MVP를 던져 실험하고 학습하는 편이 유리하다고 말한다.


19:10 What’s most at risk (and what’s safer)

단기 위험이 큰 곳으로 알핀은 “롱테일(저TVL) 프로토콜/체인”을 지목한다. 과거에는 ‘해킹해서 벌 돈이 몇 천 달러 수준’이면 고급 공격자나 최상급 감사자의 레이더 밖이라 일종의 “작아서 살아남는 보호막”이 있었지만, AI로 추론 비용이 급락하면(10~50달러의 비용으로 1,000달러짜리 계약도 자동 수확 가능) 롱테일이 빠르게 털릴 수 있다는 논리다. 반대로 유니스왑/대형 렌딩 같은 OG 디파이 계약은 린디 효과(오랜 기간 공격을 견딘 내구성)와 시장 테스트로 상대적으로 안전하지만, AI가 “상시 스캐닝”을 하게 되면 결국 이들조차 방어 체계를 재정비해야 한다고 본다. 즉 “안전/위험”이 프로덕트 카테고리(DEX vs lending)라기보다 (1) 린디/검증 기간 (2) 복잡도 (3) 공격 가치(보상) (4) AI 스캔 비용 하락에 따른 롱테일 경제성으로 결정된다는 관점이다.


23:37 What EVMBench actually is (benchmark + harness)

EVMBench는 (1) 벤치마크와 (2) 에이전트 하네스(harness, 스캐폴딩/도구환경) 두 가지 성격을 함께 가진다. 단순히 “이 코드에 버그 있나요?”라고 프롬프트로 묻는 수준을 넘어, 에이전트에게 EVM 실행 환경, 테스트/배포, 체인 상태 로딩 같은 ‘도구’를 제공해 실제 익스플로잇을 시도하게 만든다. 여기서 하네스란 “모델을 담는 틀+전용 슈퍼파워”로, 사람이 해킹할 때 사용하는 실행/검증 루프를 에이전트가 쓸 수 있게 하는 인프라다. 흥미로운 포인트는 하네스가 단순히 기능을 추가하는 것뿐 아니라 “환경이 주어지면 모델이 더 오래 생각하고 더 열심히 시도해 성능이 오르는” 효과도 관측된다는 점이다. 다만 장기적으로는 테슬라 FSD 사례처럼(초기엔 C++ 규칙 기반이 많다가 점점 모델이 흡수) 하네스의 ‘하드코딩 도구’가 모델 내부 능력으로 흡수될 수 있다고 전망한다. 또한 공개한 하네스/UI는 악용을 막기 위해 최전선 공격 능력을 그대로 제공하지 않는 “베이스라인 점검” 수준으로 의도적으로 제한했다고 언급한다.


27:03 Why exploiting is the key: killing false positives

기존 감사 에이전트의 가장 큰 문제는 “거짓 양성(false positive)”이다. 모델이 “버그 50개 찾음”이라고 말해도 실제 크리티컬은 1개일 수 있고, 사람이 그 50개를 검증하느라 시간이 더 든다면 자동화가 무의미해진다. EVMBench는 이 문제를 ‘익스플로잇 성공’으로 해결한다. 즉 에이전트가 취약점이라고 주장하려면, 프로덕션급 EVM 환경에서 PoC를 돌려 실제로 자금을 드레인하는 트랜잭션/시퀀스를 만들어내야 하며, 이로써 “버그 주장 = 실행 가능한 증명”이 된다. 금융/리서치 관점에서 이는 중요하다. 감사 결과가 ‘서술형 리포트’에서 ‘검증 가능한 실행 증거’로 바뀌면, 보안 리스크가 정량화되고(성공/실패) 내부 통제나 보험/리스크 프라이싱 모델에도 연결하기 쉬워진다.


29:24 AI gets “good at crypto” fast: verifiability

알핀은 AI 발전을 “검증 가능(정답이 자동 판정되는) 영역 vs 불가능(미학/취향/정답 불명) 영역”으로 나눈다. 시/농담은 정답 채점이 어려워 개선 신호가 약하지만, 크립토는 상태 전이와 규칙이 명확해 “정답 신호(training signal)”가 강하다는 주장이다. 일반 소프트웨어도 컴파일/테스트로 어느 정도 검증 가능하지만, 테스트 자체는 사람이 설계해야 한다. 반면 스마트컨트랙트/체인 상태는 “자금이 빠졌는가/불변식이 깨졌는가”처럼 객관적 판정이 가능하고, 표준(ERC 등)과 결정론적 실행환경(EVM)이 이를 더 강화한다. 이 때문에 크립토 데이터가 상대적으로 적고, 랩에 크립토 인력이 많지 않아도 모델이 빠르게 ‘언어를 습득’하듯 능력을 올린다는 설명(“영어로 시를 배우고 스페인어로 생물을 배우면, 스페인어 시도 쓰게 되는” 일반화 비유)을 덧붙인다.

30:56 What “70% exploit rate” really means

“70% 익스플로잇 레이트”는 ‘세상의 모든 컨트랙트 70%를 해킹한다’가 아니라, Code Arena 같은 오픈 감사 콘테스트에서 실제로 발견된 “역사적 펀드 드레이닝 크리티컬 버그” 셋을 모아(모델 지식 컷오프 이후 구간으로 오염/컨태미네이션을 피함) 동일 조건에서 에이전트가 익스플로잇까지 성공한 비율을 말한다. 즉 “당시 인간들이 찾아낸 크리티컬 버그 중 70%를, 해당 시점 프론티어 모델이 재현 가능하게 찾아냈을 것”에 가깝다. 또한 단일 유형(예: reentrancy)만 잘 푼 게 아니라 다양한 버그 클래스에서 성능이 나왔다는 점을 강조한다. 리서처 관점에서 중요한 해석은 (1) 탐지→(2) 패치→(3) 익스플로잇의 체인 중 ‘익스플로잇’을 기준으로 삼아 허수 성능을 제거했고, (b) 인간 감사 역량 대비 모델이 ‘근접 구간’으로 들어왔다는 것이다. 다만 “70% = 인간 상위 감사자 70% 대체”처럼 선형 비교는 위험하며, 쉬운 크리티컬 버그도 존재해 분포(난이도, 버그 다양성)를 함께 봐야 한다는 뉘앙스도 있다.


33:32 Why AI labs avoided crypto (it’s not technical)

프론티어 랩이 크립토를 늦게 다룬 이유를 알핀은 “기술이 아니라 사회적 요인”으로 본다. 크립토는 평판 변동성이 크고, 업계 최상위와 평균의 격차가 매우 커서 ‘질 낮은 크립토’만 접하면 사기/밈코인/프론트런 같은 부정적 표본만 보게 된다는 것이다. 그러면 “전체가 스캠”이라는 인식이 굳고, 랩 내부에서 크립토 데이터/벤치마크를 다루는 것이 ‘오버튼 윈도우 밖’이 된다. 결과적으로 “검증 가능하고 경제적으로 중요한 평가셋”이 부족한 랩 입장에서도 크립토를 제대로 활용하지 못했는데, Paradigm이 다리 역할을 하며 OpenAI와 EVMBench를 만든 것이 이 장벽을 뚫는 계기라는 설명이다. 벤치마크가 자리 잡으면 랩들이 경쟁적으로 점수를 올리려는 동학이 생기고, 그 자체가 크립토 능력의 ‘강제 업그레이드 루프’로 작동할 수 있다는 기대가 깔려 있다.


43:38 Blackhat vs whitehat: how the race plays out

단기적으로는 “모든 컨트랙트가 24/7로 공격자/방어자 에이전트에게 스캔되는 세계”를 상정한다. 취약점이 드러나는 순간 ‘먼저 발견한 쪽’이 방어(패치/긴급중지/업그레이드)로 선점할지, 공격(익스플로잇)으로 수익화할지의 레이스가 된다. 이 구조에서는 과거처럼 “TVL이 작아서 안전”이 성립하지 않고, AI 추론비가 충분히 낮아지면 롱테일도 경제적으로 공격 대상이 된다(“1,000달러짜리 컨트랙트를 10~50달러로 자동 수확”). 반대로 장기적으로는 약한 고리들이 제거되거나(털리거나) 방어가 상향 평준화되어, 결과적으로 온체인의 보안 강도가 크게 강화되고 더 큰 자본이 올라올 수 있다는 ‘잔혹하지만 건강해지는’ 진화 모델을 제시한다.


47:21 Agents and “payments at the speed of light”

알핀은 크립토를 “인터넷 속도로 결제(빛의 속도에 가까운 가치 이전)”를 가능케 하는 해법으로 재정의한다. 이메일 보내듯 돈을 보내려면 더블스펜드 문제를 풀어야 하고, 비트코인은 이를 해결하며 정산 시간을 ‘약 1시간’ 수준으로 만들었고, 이후 발전은 속도와 표현력(스마트컨트랙트) 확장으로 이어졌다는 서사다. 여기서 AI 에이전트가 등장하면, 그들은 인터넷 속도로 경제 활동을 하려 하므로 레거시 뱅킹(“자동차 발명 전 만들어진 시스템”)보다 크립토 레일을 ‘발견하고 채택’할 가능성이 높다고 본다. 과거에는 “에이전트가 크립토를 잘 다루지 못해 새 레일을 재발명할 수도”라는 우려가 있었지만, 최근 보안/코딩 능력의 급상승과 네트워크 효과(표준, 툴링, 유동성)가 그 우려를 줄였다는 관점이다.


51:02 EVM vs Solana: network effects

EVM의 데이터/툴링 네트워크 효과가 강하지만, 알핀은 모델이 점점 “새 언어에 덜 데이터-헝그리”해지면서 장기적으로는 균형이 바뀔 수 있다고 본다. EVMBench도 솔라나 컴포넌트를 시작했으나, 평가 인프라 구축 자체가 무겁고 사람 손(전문 인력)이 많이 들어 현실적으로 EVM부터 확장하는 선택을 했다고 말한다. 흥미로운 반전으로 “솔라나 쪽 컨트랙트는 클로즈드 소스가 많아, 오히려 훈련셋 오염(contamination) 관점에서 평가/학습 데이터의 ‘희소성’이 장점이 될 수 있다”는 가능성을 제시한다. 즉 오픈소스는 시간이 지나면 벤치마크/버그 패턴이 프리트레인에 섞일 위험이 있지만, 클로즈드 영역은 ‘보지 못한 문제’로 남아 더 가치 있는 평가장이 될 수 있다는 논리다. 결론적으로 단기 비대칭은 있어도, 장기에는 모델이 전 생태계에서 강해지고 최종 승자는 “기술/시장 메리트 기반”으로 결정될 수 있다고 본다.


56:18 AI formal verification as an endgame

이더리움이 장기적으로 엔드투엔드 스택의 ‘형식검증(formal verification)’을 지향한다는 맥락에서, AI가 형식검증을 가속할 수 있다고 본다. 알핀은 Paradigm이 투자한 Harmonic(수학 기반 파운데이션 모델)을 언급하며, “생성되는 소프트웨어 양이 인간 리뷰 능력을 초과하는 세계”에서 형식검증이 핵심 인프라가 될 수 있다고 말한다. 형식검증의 약점은 스펙(spec) 작성 자체가 또 다른 버그 표면이지만, 그럼에도 “코드를 쓰는 것보다 스펙을 쓰는 버그 표면이 더 작을 수 있다”는 주장이다. 또한 에이전트 관점에서는 ‘형식검증된 컴포넌트’가 기본 선택지가 되는 네트워크 효과가 생길 수 있다(두 옵션이 있으면 검증된 쪽을 선호). 금융 인프라로서의 크립토가 요구하는 신뢰 수준을 생각하면, “AI + 형식검증 + 실행증명(PoC)”이 합쳐져 보안의 산업 표준을 재정의할 수 있다는 결론이다.


58:06 EVMBench V2: expanding the frontier

EVMBench의 목표는 “모델 랩들이 크립토 능력을 올리도록 유도하는 플래그십 평가셋”을 만드는 것이고, 보안은 그중 하나의 축일 뿐이라고 말한다. V2/차기 방향으로는 (1) 다른 생태계/스택 확장(솔라나 등), (2) 프로토콜 레이어 보안(Geth, Reth 같은 클라이언트 취약점)까지 하향 확장, (3) 멤풀/트랜잭션 랜딩 같은 비결정적·현실 마찰 요소까지 포함, (4) 암호학·ZK 같은 더 깊은 검증 가능 영역을 평가에 포함하는 그림을 제시한다. 또한 협업자 소싱을 열어두고, “이제 모델 랩 문에 발을 걸쳤으니 업계가 이 레버리지를 최대한 활용해야 한다”는 톤으로 마무리한다.


59:54 Why Alpin stays in crypto

알핀은 산업 ‘하드라인’보다 문제/기술 중심으로 움직인다고 말하면서도, 크립토는 (1) 지적 흥미가 크고 (2) 똑똑한 친구들이 놓치고 있는 지점이 명확한 ‘컨트라리언’ 영역이라 매력적이라고 설명한다. 터키에서 성장한 배경을 언급하며, 지정학적 불안정/통화 불안이 실제 삶에서 어떻게 나타나는지 아는 사람에게 크립토는 “금융의 종단간 암호화(end-to-end encryption)” 같은 생존 인프라가 될 수 있다고 말한다. AI 가속이 반드시 자동으로 좋은 결과를 보장하진 않지만, 업계가 에이전시를 갖고 방어/표준/평가/검증 인프라를 밀어붙이면 “AI는 크립토에 매우 좋은 방향으로 수렴(converge)”할 것이라는 확신을 다시 한 번 강조한다.

https://youtu.be/3OH0W7VzQDY 5분 전 업로드 됨

Has Crypto Lost Its Soul? (feat. Jez) - The Chopping Block

Unchained

3줄 요약

1. “크립토가 영혼을 잃었다”는 탄식의 핵심은 기술의 실패가 아니라, 밈코인·러그·과잉자산화가 만들어낸 참여자 문화의 변화와 이상주의의 소진이다.

2. 그럼에도 스테이블코인·DeFi·퍼프(perps)는 이미 ‘24/7 글로벌 가격발견 + 무허가 금융’이라는 2014~2015년 비전을 현실화했고, 전쟁 같은 위기 국면에서 TradFi를 앞서는 순간이 나온다.

3. 예측시장(Polymarket vs Kalshi)은 “진실 엔진”이면서도 ‘죽음/전쟁’ 규제, 결제(리졸브) 규칙의 모호성, 내부자 거래 단속이 충돌하는 대표적 규제 지뢰밭이다.


Jez×Tarun 첫 만남: 2021 NFT 파티, MIT 출신 ‘크립토 아웃사이더’의 온보딩

Jez는 2021년 크립토펑크(Christie’s) 경매 뷰잉 파티에서 Tarun을 “처음으로 현실에서 만난 크립토 사람”으로 회상한다. 당시 MIT/퀀트 파이낸스 커뮤니티는 대체로 크립토를 혐오했고, Jez는 온라인 친구는 많지만 오프라인에서 대화할 상대가 없는 “섬” 같은 상태였다고 한다. 거품이 극대화된 2021년 “모두 돈 버는데 나만 못 버는” 월스트리트저널 밈 같은 감정으로 현장을 직접 경험하러 갔고, 펑크 보유자답게 맥주를 가득 채운 가방을 들고 들어가 Tarun과 45분가량 대화하며 연결이 생겼다고 설명한다. 이 대목은 2021년 NFT/파티 문화가 ‘기술 내러티브’라기보다 커뮤니티/현장 기반 온보딩으로 작동하던 시기를 보여준다.

“크립토가 달라졌다”: 이상주의의 붕괴 vs 세대별 가치관의 축소

Jez는 “몇몇 성공한 버티컬을 빼면 꿈은 죽었다”고 말한다. 2021년 유니스왑 스팟 포지션을 놓치고 울었다는 일화(‘글로벌 금융을 렌트시킹할 꿈’, 유니스왑을 스테이킹해 전 세계 스왑 거래의 일부를 배당처럼 받는 상상)는, 당시엔 ‘장기적 신념’과 ‘프로토콜 기반 부의 재편’이 감정적으로도 강했다는 증거다. 반면 지금은 “L2 트레이드 놓쳤다” 정도로 흘려보내며, 자산이 너무 많아지고(“asset diaspora”) 대부분의 토큰/프로젝트에 장기 신념이 약해졌다고 진단한다.

Haseeb은 이를 “참여자 세대의 변화”로 설명한다. 2017 세대는 ‘정치/금융 시스템을 뒤엎는’ 변혁을 믿었고, 2021 NFT 세대는 WAGMI(우리 모두 함께 성공) 정서를 믿었지만, 2023~2025 밈코인 세대는 ‘financial nihilism(금융 허무주의)’로 들어왔다는 것. “세대가 갈수록 야망이 좁아진다”는 표현(예: ‘블록체인으로 우버’ 같은 대서사 → 이제는 ‘솔라나로 포켓몬 카드 거래’ 같은 핀포인트 유즈케이스)으로, 크립토가 ‘거대한 미래’에서 ‘초단기 게임’으로 수렴하는 느낌을 강조한다.


밈코인·러그 문화가 만든 시장규범 변화: ‘러그 안 하면 비효율’이라는 역전

Jez는 특히 솔라나 문화에서 “러그가 오히려 최적전략처럼 취급되는” 분위기를 문제로 꼽는다. 과거엔 러그가 이더스캔에 ‘레드 마크’로 찍히고 커뮤니티에서 사실상 추방되는 행위였는데, 지금은 “러그를 안 치면 게임을 최적으로 못 한다고 보는” 역전이 일어났다는 주장이다. Tom도 도구(런치/본딩커브/원클릭 발행 등)와 UX가 러그를 ‘생태계 기본 동작’으로 내장해버렸다는 점을 짚는다.

또한 Jez는 NFT 시장에서 “희귀도 프리미엄이 플로어로 압축된” 현상을 예로 든다. 에어드랍이 NFT를 실질적으로 ‘토큰 배분권’으로 동질화했고, 희귀도에 진심이던 플레이어들이 아트블록스에서 유동성 함정에 걸려 자본을 잃으면서(=잘못된 선호를 온체인에 ‘돈으로 투표’) 이후 시장가격 형성에서 영향력이 줄었다는 해석이다. 즉 “냉소적·단기적 전략이 돈을 벌고, 그 돈이 다시 문화를 강화한다”는 경로의존성이 핵심이다.


‘사이퍼펑크로 돌아가자’ 논쟁: 2014의 비전은 성공, 2017~2022의 과장된 약속은 AI에 패배

대화는 “전통금융이 크립토를 흡수하는 게 승리인가 배신인가”로 확장된다. Haseeb은 스테이블코인(300B 규모), DeFi, 예측시장(이더리움 백서의 ‘한 단락’이 현실이 됨)이야말로 성취라고 본다. 반면 Jez는 “2014~2015의 금융 중심 비전은 성공했지만, 2017~2022의 ‘모든 산업을 블록체인으로’라는 과장된 비전은 실패했고 AI가 그 자리를 차지했다”고 정리한다. 즉 크립토는 ‘범용 컴퓨팅/인터넷의 재구성’이 아니라 ‘금융 인프라’로 수렴했고, 그 밖의 영역에서의 기술적-사회적 약속은 AI가 더 그럴듯하게 수행 중이라는 평가다.

Jez는 Maker(현 Sky)의 변화도 타협의 상징으로 든다. 초기 Maker는 “온체인 네이티브 담보 + 검열저항 + 자율적 시스템”에 가까웠지만, 점차 RWA·트러스트 등 현실세계 법적 구조를 받아들이며 확장했다. “실용적 성공”과 “원래의 순수성” 간 괴리가 OG들에게 배신감으로 읽힌다는 것이다.


Haseeb의 반론: 중개자는 공존해야 하고, ‘살아남아 누구나 쓰게 하는 것’이 가장 사이퍼펑크다

Haseeb은 “중개자 없는 세계”는 애초에 불가능하고(사람들은 코인베이스/바이낸스 같은 중개를 원함), 중요한 건 “원하면 중개 없이도 접근 가능해야 한다”는 공존 모델이라고 주장한다. 블랙록 ETF나 OFAC 준수 빌더가 생겨도, 익명 사용자/글로벌 사용자에게 온체인 접근 자체가 막힌 건 아니라는 것. Jez가 우려하는 “게이트가 닫히는 방향성(클린존 확장, 더티 코인의 자동 낙인)”에 대해 Haseeb은 회의적이며, 특히 스테이블코인의 개방성은 ‘달러의 국제화’라는 정책적 유인이 있어 완전 KYC-강제형으로 가기 어렵다고 본다(중국/러시아 등에서도 달러 수요를 흡수해야 한다는 논리).

Tom은 여기서 한 가지 ‘희망 경로’를 제시한다. 미래에는 인간 중개자(거래소/브로커)가 아니라 에이전트(Agent)가 중개 기능을 수행할 수 있고, 사용자가 이를 통제할 수 있다면(의도 기반 실행, 보안/검증, 모델의 검열 저항), 다시 “자기주권+편의성” 균형점이 생길 수 있다는 관점이다. 다만 이는 오픈소스 AI가 핵심 전제이며, 폐쇄형 모델이 규제/정책에 따라 “DeFi 실행 불가” 같은 형태로 중개를 재중앙화할 위험도 함께 지적된다.


전쟁과 24/7 온체인 가격발견: 이란 사태에서 DeFi가 ‘월요일 개장’을 앞질렀다

이란 전쟁 이슈로 전통시장 휴장 시간에 불확실성이 폭발하자, 실제 가격발견이 DeFi로 이동했다는 사례가 언급된다. 하이라이트는 Hyperliquid·Lighter에서 금/은(및 상품성 자산) 퍼프 거래량이 급증했다는 점, 그리고 토큰화 금(xAUT, PAXG) 같은 온체인 스팟에서도 거래가 이뤄졌다는 점이다. “시장이 월요일에 열리기 전, 이미 온체인이 먼저 반응했다”는 내러티브는 DeFi의 24/7 속성이 위기 상황에서 구조적 우위를 만들 수 있음을 보여준다.

Jez는 다만 ‘24/7’ 자체보다 퍼프라는 상품형태(form factor)의 우월성을 더 강조한다. TradFi에서 리테일은 옵션(실은 변동성 거래)이나 제한적 마진(1.5~2.5배) 같은 비효율적 도구를 쓰지만, 기관은 스왑(사실상 오라클 기반 퍼프에 가까움)을 사용한다. 즉 퍼프는 레버리지, 거래 단순성, 유동성 집적 측면에서 “시장 구조가 결국 수렴하는 형태”이며, 그 결과로 24/7 거래도 자연히 따라온다는 관점이다.


예측시장 Kalshi vs Polymarket: ‘진실 엔진’이 결제 규칙/규제와 충돌하는 방식

이란 최고지도자(하메네이) 관련 시장이 대표 사례로 다뤄진다. Kalshi는 CFTC 규정상 ‘죽음/전쟁/테러’ 류 시장을 금지하는 맥락이 있고, 이 때문에 하메네이 축출(“Khamenei out”) 시장이 실제로는 ‘죽음’으로 결론 났을 때 어떻게 결제해야 하는지가 문제가 됐다. 대화에서 제시된 핵심은 Kalshi가 사망 시점 직전(또는 특정 기준 시점)의 “마지막 거래가격”으로 정산하려는 방식이 참여자에게 큰 반발을 샀다는 점이다. “올바른 방향(사망)을 맞췄는데도 손실이 났다”는 불만이 발생했고, 사전에 결제 방식이 공지되면 큰 자본이 가격을 유리하게 밀어버릴 수 있어(조건부 경계가 바뀌며 게임이 됨) 시장 설계가 왜곡된다는 지적도 나온다.

반면 Polymarket은(오프쇼어/온체인 기반) 일반적인 직관대로 “사실상 축출=예(Yes)”로 결제될 가능성이 크고, UMA 기반 분쟁 해결 프로세스가 언급된다. 여기서 중요한 디테일은 “전쟁/사망의 현실이 애매할 때(정부 부인, 확인 지연, 발표 주체의 신뢰성)” 예측시장은 정의/검증/타임스탬프 문제로 곧바로 규제·분쟁 리스크에 노출된다는 점이다.


예측시장은 장난감인가, 정보 인프라인가: ‘트레이딩 수단’과 ‘확률 신호’의 분리

Jez는 예측시장의 사회적 흥미와 별개로, 금융적 관점에선 “규모가 작고(유동성 한계), 트레이딩 수단으로는 장난감”이라는 시각을 낸다. 전쟁에 베팅해 돈을 벌려면 하메네이 시장이 아니라 유가/금 같은 더 깊은 시장에서 포지션을 잡는 게 낫고, 예측시장의 신고된 거래량도 계약 구조상(양쪽이 $1 계약을 거래하면 볼륨이 과대계상되는 방식) 실제 경제적 볼륨이 더 작을 수 있다는 지적이 나온다.

반면 Haseeb은 “돈을 버는 수단”과 “무엇이 사실인지 알고 싶은 수단”을 분리한다. 유가 곡선은 수많은 요인을 압축한 결과라 ‘하메네이 생존/축출 확률’ 같은 질문에 직접 답하지 못하며, 예측시장은 그 모호함을 명시적으로 확률로 표현하는 장점이 있다는 것. 즉 예측시장의 효용은 헤지/투기보다 의사결정용 신호(확률) 생산에 더 가깝다는 프레이밍이다.

내부자 거래 단속: ‘정보를 드러내는 시장’에서 왜 정보우위를 금지하나?

Kalshi가 MrBeast 영상 편집자(업로드/콘텐츠 관련 시장)와 캘리포니아 주지사 후보(자기 선거 관련 시장) 사례로 내부자 거래 제재를 공개한 점이 논의된다. Jez의 문제의식은 명확하다. 주식시장에서 내부자 거래 규제는 ‘자본형성/공정한 발행시장’이라는 사회적 목표가 있지만, 예측시장은 본질적으로 “정보를 가진 사람이 확률을 맞히고 돈을 버는 구조”인데 왜 가장 정보가 정확한 참여자를 쫓아내느냐는 것. “누구를 보호하는가—결국 정보가 없는 도박꾼(=fish)을 보호하려는 것 아니냐”는 질문이 던져진다.

이에 대해 패널들은 시장 유형의 양극화를 언급한다. 국가정치/거시지표처럼 누구도 완벽히 알 수 없는 사건(복잡계)에서는 정보가 분산돼 있고 ‘내부자’ 개념이 흐리다. 반면 “MrBeast 다음 영상 업로드 시점”처럼 소수만 확정적으로 아는 사건은 극단적 역선택이 발생해, 유동성 공급자/일반 참여자가 구조적으로 불리해진다. 또한 “시장 대상자 본인이 베팅”하는 경우(후보가 자기 당선에 베팅)는 사회적 신호 왜곡/조작 유인이 커 ‘특수 케이스’로 봐야 한다는 의견도 나온다. 결과적으로 예측시장은 ‘진실 추출’이라는 이상과 ‘역선택 완화/소비자 신뢰’라는 운영 현실이 충돌하며, 규제기관보다 플랫폼이 먼저 ‘대중 직관에 맞춘 단속’을 할 유인이 크다는 결론이 암시된다.


퍼프·스테이블코인·DeFi: “회색 조끼 도시”가 아니라, 이미 작동하는 대안 금융 인프라

대화 전반을 관통하는 결론적 뉘앙스는 이중적이다. 한편으로는 밈코인/러그/과잉자산화가 ‘신념 기반 시장’에서 ‘냉소 기반 게임’으로 문화를 바꾸며 “영혼을 잃었다”는 감정을 강화했다. 다른 한편으로는 스테이블코인(특히 글로벌 결제/달러 접근성), DeFi 대출/거래, 퍼프 기반 파생(기관 스왑의 온체인 대체재)이 이미 실사용과 위기 대응에서 우위를 드러내며, 크립토의 초기 금융 비전은 상당 부분 실현되고 있다는 평가가 맞선다.

https://youtu.be/M9zll5jfjOY 31분 전 업로드 됨

Hivemind: Can Bitcoin Reclaim $80k, State of The Market & The AI Trade

Empire

3줄 요약

1. 비트코인이 지정학적 악재·미 증시 변동성에도 “덜 깨지는” 반응을 보이며, 크립토가 다시 독자 강세를 만들 수 있다는 신호가 관찰됐다.

2. 크립토- AI 접점은 ‘온체인에서 AI가 쓰기 좋은 레일(결제/정산/자본형성)’과 ‘AI 인프라 수요(전력·데이터센터·하드웨어 금융화)’ 두 축으로 재정렬되는 분위기다.

3. 하이퍼스케일러(빅테크)는 당장의 매출/컴퓨트 독점은 강하지만, 장기적으로는 마진 압박·수직통합·온프렘 확산이 리스크이며 “에너지/인프라/디펜스”로 AI 트레이드를 우회하는 포지셔닝이 제시됐다.


00:00 Introduction

녹음 시점은 3월 3일 수요일 오전(현지 기준)이며 비트코인은 약 7.3만 달러. 직전 며칠간 강했고, 미 증시가 약세인 날에도 크립토는 비교적 버티는 흐름을 보였다고 진단한다. 미군의 2/28(토) 공습 이후 전쟁/지정학 이슈가 진행 중인데도 비트코인뿐 아니라 주요 알트까지 “브로드하게” 반등하는 점을 출발점으로 삼아, 시장 바닥 형성 가능성과 AI 테마의 재점화를 함께 논의한다.

01:41 State of The Market

패널들은 최근 며칠의 가격 반응을 “구조적으로 건설적(constructive)”이라고 본다. 전통적으로 S&P가 -1.5%~-2% 빠지면 비트코인이 -5%~-7%씩 더 크게 흔들리곤 했는데, 이번엔 주말 악재(전쟁 뉴스)에도 크립토가 잘 버티고 주초 미 증시 약세에도 상대적으로 견조했다는 점을 ‘리스크 선호 복귀’의 질적 신호로 해석한다.

다만 경계 신호도 같이 언급된다. 텔레그램 브리프에서 본 “조정(미니 코렉션) 기술 신호”가 크레딧 스프레드·변동성 지표(VIX 등)에서 스트레스를 시사한다는 것. 이런 신호는 외부 충격(전쟁) 없이 내부 시장 스트레스에서 나올 때 더 강하지만, 지금은 지정학 변수가 섞여 있어 1~2주 추이를 보겠다는 톤이다. 동시에 “지수가 고점 근처인데 구성 종목 다수가 크게 얻어맞은” 현상(리더 집중/로테이션)을 강조하며, 지수만 보고 방심하기 어려운 국면이라고 짚는다.

아시아 쪽 급락(예: 한국 시장 -10% 언급)도 나왔지만, 미국 시장은 상대적으로 무덤덤했고 “호르무즈 해협 봉쇄” 같은 꼬리 리스크가 일부 완화된 점(트럼프의 ‘항로 통제/교란 최소화’ 발언)을 시장이 반영하는 듯하다고 본다. 결론적으로는 “조심스런 낙관”이며, 만약 VIX가 진짜로 ‘블로우아웃’(급등)하는 수준의 패닉이 오면 오히려 리스크 자산에 현금을 크게 투입할 의향(“shove”)도 언급한다. 배경은 여전히 거시가 완전히 꺾인 국면이라기보다, 충격이 잦아든 뒤 재위험선호가 돌아올 가능성에 베팅하는 관점이다.


09:27 Venice AI & Crypto’s AI Moment

AI-크립토 토큰 흐름의 대표 사례로 Venice가 집중적으로 거론된다. Venice는 “프라이버시 AI” 내러티브와 오픈소스 모델(OpenClaw/오픈소스 LLM 라우팅) 기반 사용성 확산이 겹치며 토큰이 강하게 반응했다는 설명이다. 특히 이 프로젝트의 토크노믹스가 화제인데, DM이라는 ‘컴퓨트 바우처’ 성격 토큰이 “하루 1달러 상당의 컴퓨트”를 제공하고, 가격이 100달러대에서 600달러대까지 급등했다는 사례가 나온다. 단순 계산으로는 DM 가격이 낮을 때는 4개월 내 회수 같은 ‘페이백’ 논리가 성립하지만, 가격이 급등하면 결국 직접 구독/지불이 더 합리적이어서 자연스러운 상단(ceiling)이 있다는 논리도 함께 제시된다.

흥미로운 갈등도 있다. 오픈소스 진영 창업자가 “크립토를 싫어한다/중립을 지키려 한다”는 뉘앙스의 발언으로 Venice를 기본 옵션(default)에서 내렸고, 시장은 이를 내러티브 훼손으로 받아들였지만, 반대로 사용자 선택권을 강화한 ‘공정한 조정’이라는 반론도 소개된다. 또한 “진짜 프라이버시가 맞냐”는 공방이 있었다고 언급한다. 프라이버시의 정의(프롬프트/아웃풋 암호화, 믹서 수준 난독화 등)가 엇갈리고, 비판 측이 경쟁 제품을 만들고 있어 이해관계가 섞였다는 점도 짚는다.

토큰 구조 측면에선 VVV를 스테이킹해 DM을 민팅하는 방식이 설명된다. 민팅 레이트는 DM 공급량을 목표치에 맞추는 동적 구조(공급이 많으면 덜 민팅, 줄면 더 민팅)이며, DM을 쓰거나(혹은 반환/소각에 준하는 과정) VVV 락업을 해제하는 메커니즘이 엮여 있어 수요가 증가하면 VVV↔DM 사이에 루프가 생긴다는 관찰이다. 다만 “온체인에서 토큰을 사더라도 실제 모델 호스팅/컴퓨트 제공은 중앙화 서비스에 의존”한다는 한계도 인정한다. 그럼에도 시장은 가격이 오르면 이런 구조적 한계를 덜 신경 쓰는 경향이 있다는 ‘현실적인 코멘트’도 곁들인다.

이어 AI와 크립토가 만나는 더 큰 방향성으로 ‘자본형성’이 재강조된다. “솔로 파운더가 10m~100m ARR 제품을 만드는 시대”가 오면 전통 VC가 선호하지 않는(혹은 투자하기 어려운) 1인/소규모 팀이 토큰을 통해 자본을 조달하고 커뮤니티 기반으로 확장할 수 있다는 주장이다. 여기서 Ribbit의 토크나이제이션 리포트(2025) 이야기가 나오는데, 토크나이제이션을 “세계를 컴퓨터가 읽을 수 있게(legible) 만드는 것”으로 정의한 부분이 인상적이었다고 한다. 이를 LLM의 ‘워드 토큰’(세계를 모델이 읽게 함)과 크립토의 ‘자산/권리 토큰’(자본이 읽고 거래하게 함)으로 연결시키며, 밈코인은 ‘문화/주의(attention)’를, 거버넌스 토큰은 ‘오픈소스 시스템에 대한 권력/현금흐름’을 가격화한다는 식으로 “무엇을 토큰화할지” 프레임을 확장한다.

Near에 대한 평가도 길게 이어진다. 과거 내러티브 전환(알고 스테이블, DA 등)으로 비판을 받았지만, 오히려 “L1은 PMF 찾기 위해 빠르게 적응/출시하는 게 맞다”는 옹호가 나온다. 특히 Near Intents가 빠르게 제품화되어 Zcash 거래 레이어로 의미 있는 볼륨을 가져온 점, 인텐트 수수료 일부를 소각해 토크노믹스가 “약간 디플레이션”이 되는 구조 등 실행력을 높게 본다. 창업자(일리아)의 AI 백그라운드(트랜스포머 논문 공저 등)와 기회비용을 고려하면 ‘크립토 AI’ 중 신뢰도가 높다는 코멘트도 있다. 다만 Anoma 등 다른 진영이 크로스체인 인텐트 라우터를 EVM/솔라나로 확장하며 Near Intents와 경쟁 구도가 생길 것이라는 전망도 덧붙인다.

26:52 Positioning For The AI Trade

호세는 자신이 하이퍼스케일러(미·중 빅테크) 비중을 줄이고 “스택 아래(에너지·인프라·부품·원자재)”로 옮겨가는 중이라고 설명한다. 이유는 두 가지 축이다.

첫째, 빅테크의 ‘AI 실행력’에 대한 실망. 예시로 MS Copilot이 “충격적으로 별로였다”는 실제 사용 경험을 들며, 하이퍼스케일러들이 컴퓨트/클라우드는 장악해도 모델·앱 레이어에서 오픈AI/Anthropic 등 전문 플레이어가 너무 빠르게 치고 나가고 있다고 본다. 둘째, 장기적으로는 모델/애플리케이션 기업이 유저 관계를 쥐고 결국 컴퓨트까지 수직통합(자체 데이터센터·전력·칩 조달)을 시도할 가능성이 커, 클라우드 마진이 하방 압력을 받을 수 있다는 관점이다. 온프렘(기업/개인 로컬)로 오픈소스 모델이 확산되면 중앙 클라우드 의존도도 일부 낮아질 수 있다고 본다. 즉 단기 12개월은 매출 가속이 지속될 수 있지만, 장기 밸류에이션은 ‘소프트웨어 독점 프리미엄’이 아니라 ‘하드웨어/설비 산업에 가까운 프라이싱’으로 재평가될 위험을 제기한다.

그래서 포지셔닝은 “AGI 빌드아웃이 5년은 간다”는 전제 아래, 병목이 될 영역에 투자하는 방식이다. 핵심은 전력이다. 그리드에만 의존하지 않고 빠르게 증설 가능한 가스터빈/발전 관련 기업(예: Siemens Energy, Bloom 등)을 언급하며, 대기 수요(웨이팅 리스트)와 매출 인플렉션이 관찰된다고 한다. 원자재는 구리(칩·전기화 필수)와 희토류/미네랄도 함께 본다. 데이터센터·케이블·전력 인프라처럼 “삽과 곡괭이” 영역이 더 직접적 수혜라는 관점이다.

동시에 지정학 변화(단극→다극)로 유럽 방산 비중을 늘린다고 밝힌다. 트럼프의 NATO 5% 지출 압박, 유럽의 2030년까지 8,000억 유로 재무장 커밋 등을 근거로 “여기서부터는 구조적으로 업-온리”에 가깝다고 주장한다. 우크라이나 드론 스타트업 등 민간 방산(프라이빗)도 매출이 급격히 늘고 있다는 현장 코멘트가 나온다.

다른 패널은 금(실물 골드)도 매집 중이라고 말한다. 한국 시장 급락으로 마진콜이 발생했고 일부 펀드가 금을 팔면서 금 가격이 눌렸다는 루머성/관측도 공유한다(정확한 출처는 불확실하다는 뉘앙스). 반면 비트코인은 금 대비 비율 관점에서 다시 “싸 보이는” 구간이 열렸고, 마이크로스트래티지(MSTR)의 mNAV 프리미엄 재확대, 채권/자금조달 ‘마술’ 같은 화제도 언급된다.

또 하나 흥미로운 지점은 “액티브 매니지먼트의 귀환”이다. 지수는 고점인데 개별 종목은 박살 난 환경, AI로 인한 산업 구조 변화(승자·패자 극단화) 때문에 롱/숏이 다시 먹힐 수 있다는 주장이다. 인도 IT 아웃소싱(경제 비중 8% 수준) 같은 영역이 AI로 구조적 타격을 받을 수 있고, 실제로 유명 매니저가 인포시스를 숏했다는 사례까지 언급한다. “패시브로 다 같이 오르는 시대”에서 “분석과 포지셔닝이 성과를 가르는 시대”로 넘어갈 가능성을 본다.


52:30 Citrini’s AI Piece

마지막은 ‘Citrini’(정확히 어떤 리포트/에세이인지 맥락상 AI가 경제·노동에 미치는 충격을 다룬 비관적 시나리오로 언급) 논쟁이다. 패널들은 글의 서두에 “낮은 확률의 베어 케이스이며 사고 실험”이라고 적혀 있었음에도, 시장에 영향이 났고 Citadel·이코노미스트 등 여러 곳이 반박문을 냈다는 점 자체가 인상적이었다고 말한다. “굳이 다들 나서서 틀렸다고 말해야 했던” 분위기가 오히려 불안감을 준다는 뉘앙스다.

반박의 핵심은 “베어 요소만 있고, 상쇄되는 불리시 요소(생산성 향상, 성장, 신규 산업/직무 창출)가 빠져 있다”는 것. 기술은 대체로 노동을 완전히 제거하기보다 보완(complement)하며, 정부 개입이나 통화정책(재정 지출/프린팅) 같은 완충 장치도 현실적으로 작동할 수 있다는 관점이 나온다.

그럼에도 단기~중기 경로 의존성(path dependency)은 우려한다. 장기적으로는 풍요/가격 하락/새로운 ‘할 일’이 생기더라도, 당장 주니어 화이트칼라가 타격을 받을 가능성이 크다는 것. 예로 “금융권이 컴플라이언스 때문에 아직도 ChatGPT 사용이 제한된다”는 현실이 한편으론 방어막(규제 모트)이지만, 다른 한편으론 결국 도입되면 엔트리 레벨 일자리가 먼저 줄어들 수 있다는 논리다. 실제로 “골드만이 주니어 애널리스트를 덜 뽑는다”는 소문까지 공유되며, 진입 노동시장이 가장 먼저 충격을 받는 시나리오가 토론된다.

산업혁명 때는 ‘마차→자동차’처럼 재훈련의 연속성이 있었지만, AI는 “거의 모든 영역에서 더 싸고 더 잘한다”는 성격이라 충격이 동시다발적일 수 있다는 점이 강조된다. 다만 컴퓨트/에너지 증설이 물리적으로 느려 전환 속도를 완충할 수 있다는 반론도 나온다. 결론적으로는 “장기적으로는 잘 풀릴 수 있어도, 중간 과정은 사회적 긴장·정치적 개입(규제/속도 조절/UBI 논의) 없이는 거칠 수 있다”는 톤으로 마무리된다.

https://youtu.be/ZtOi9RdLRN4 1시간 전 업로드 됨

Sui Founder Explains Why Ethereum & Solana Will Be Left Behind | E161

When Shift Happens

3줄 요약

1. Evan Cheng은 “현재 L1(이더리움·솔라나)의 계정/원장(ledger) 중심 구조는 ‘현실 세계의 복잡한 자산’으로 확장될수록 한계가 구조적으로 드러난다”고 본다.

2. Sui는 자산을 ‘잔고’가 아니라 ‘상태를 가진 객체(object)’로 모델링해, 자산의 변화·조합(컴포저빌리티)·권한/프라이버시 구성을 더 자연스럽게 처리하는 방향에 베팅했다.

3. 다음 성장 동력은 디젠/밈코인보다 “기관의 온체인 유통(Distribution) + T+0 결제/정산 + 토큰화(RWA 포함)”이며, 이 전환이 열리면 ‘점진’이 아니라 ‘플러드게이트’로 올 수 있다고 주장한다.


1) “1년이 10년 같았다”: 시장 혼란 vs 구조적 전환(Shift)에 대한 관찰

Evan은 지난 1년을 “상수로 학습하고, 지수적으로 변하는 환경”으로 묘사한다. 겉으로 보이는 시장은 정치·거시·가격 변동으로 혼란스럽지만, 더 중요한 ‘기저의 이동’이 진행 중이라고 본다. 2024년만 해도 AI는 “질문 답변” 정도였는데, 2025로 오면서 “에이전트·자동화·초고속 실행”이 중심이 되고 있고, 이때 가치/정보/정산을 담당할 ‘탈중앙 레일’이 무엇이 될지가 핵심 질문이라는 관점이다. 즉, 크립토의 단기 내러티브(밈코인, 도박성 수요)보다 “토큰화된 세계에서의 조정/거래 인프라”가 본질이며, Sui는 그 미래를 전제로 설계했다고 강조한다.

2) “무엇이 안 됐는지”가 더 명확해졌다: 크립토 네이티브 성장의 정체

그는 ‘무엇이 바늘을 움직이지 못했는지’가 명확해졌다고 말한다. DeFi가 10배 커지거나 참여자가 10~100배 늘어나는 식의 확장이 나타나지 않았고, 대신 “체인 수·밈코인 수”만 급증했을 뿐 유의미한 사용자/유동성 증가는 제한적이었다는 진단이다. 이 구간에서 중요한 함의는, 기존 사이클에서 시장을 떠받친 동력이 “내부자 게임(crypto-native)”에 머물렀고, 그것만으로는 산업 전체의 지속 성장을 만들기 어렵다는 판단이다. 반면, 기관은 이제 기술 관심이 “드디어 잠금 해제(unlocked)”되는 초기 신호가 보인다고 본다. 스테이블코인은 기관 관점에서 “가장 단순한 토큰화 자산”일 뿐이고, 다음 단계는 RWA/토큰화가 ‘실제로 무엇을 의미하느냐’로 넘어가는 국면이라는 주장이다.


3) 기관 채택의 본질: “제품은 같고, 유통이 달라진다” + T+1 → T+0

Evan은 기관 채택을 “완전히 새로운 상품의 발명”보다, 이미 존재하는 금융상품을 온체인이라는 새로운 유통 채널로 내보내는 과정으로 설명한다. 전통적 웹2 앱/웹사이트로 접근하던 MMF 등 상품을, 온체인 유통으로 제공하면 정산이 T+0에 가까워지고(기존 T+1 대비), 이로 인해 자금 회전율(velocity of money)과 담보 효율, 고객의 자금 활용성이 개선된다는 논리다. 여기서 ‘킬러 포인트’는 기관 고객이 디젠이 아니라는 점이다. 온체인 레일이 열리면 수백~수천 단위의 고객 기반이 한 번에 연결될 수 있고, 이것이 시장 전체를 “트리클(trickle)”이 아니라 “플러드게이트(floodgate)”로 바꿀 수 있다고 본다. 다만 과거에도 RWA 토큰화 시도는 있었지만, “온체인이 더 매력적인 이유(더 나은 UX/효율/가치)”를 만들어내지 못해 수요가 제한적이었다는 실패 경험도 함께 언급한다.


4) “기관용 체인 vs 리테일용 체인”은 없다: 차이는 ‘규칙’이고, 규칙은 ‘구성 가능해야’ 한다

진행자가 “기관용과 리테일용은 요구사항이 다르지 않나”라고 묻자, Evan은 “제대로 만들면 차이가 없다”고 답한다. 기관이 추가로 요구하는 것은 대체로 보고/감사/컴플라이언스 등 ‘규칙(rules)’의 문제이며, 이것이 프로토콜/스마트컨트랙트 레벨에서 “구성(configuration)”으로 처리될 수 있어야 한다는 주장이다. 반대로 현재 많은 체인은 기본값이 “모든 것이 온체인 투명”이라 기관이 들어오려면 추가 레이어(프라이버시, 접근통제, 체크/밸런스 등)를 덧대야 하고, 이때 복잡성과 비(非)컴포저빌리티가 누적된다고 본다. 즉, 기관이 요구하는 것은 별도 체인이 아니라 “동일한 레일 위에서 다양한 가시성/권한/정책을 프로그래머블하게 조합하는 능력”이라는 결론이다.


5) “AOL의 순간”: 단일 레일이 되려면 ‘퍼블릭 vs 프라이빗’ 이분법을 넘어야 한다

Evan은 현재의 주류 체인(이더리움·솔라나 등)을 “AOL 같은 초기 인터넷”에 비유한다. 초기 유스케이스(ICO, 초기 DeFi)에는 맞았지만, 더 복잡한 세계(기관 거래, 부분 공개/부분 비공개, 다자간 정책 집행, 에이전트 경제)로 확장되면 구조적 한계가 드러난다는 논지다. 예컨대 “두 당사자 간 거래는 완전 비공개로 하되, 결과는 온체인에 정산되어 다른 워크플로에서 활용 가능해야” 하는 요구가 등장하면, 단순한 ‘컨피덴셜 트랜스퍼’나 ‘완전 프라이빗 채널’만으로는 부족하다. 당사자 A/B/C별로 가시성을 달리하고, 정책을 컨트랙트로 설계하며, 체인이 이를 강제 집행해야 한다는 것이다.

그는 칸톤(Canton) 같은 ‘프라이빗 파티’ 모델을 예로 들며, 내부 공유는 가능하지만 자산이 퍼블릭하게 활용되기 어렵고, 결국 별도 조정(reconciliation) 단계가 필요하며 원자성(atomicity)이 떨어진다고 비판한다. 또한 프라이빗/퍼블릭/컴플라이언스 레이어가 각각 사일로로 분리되면 자본·유동성이 파편화되고, 이는 리스크의 총체적 파악을 방해해 시스템 위험을 키운다고 본다. 이 대목은 “유동성 파편화가 위험을 증폭시킨다”는 전통금융의 교훈을 크립토 구조 문제로 연결시키는 지점이라, 금융 전문가 관점에서 특히 흥미롭다.


6) ‘베스트 테크’만으로는 못 이긴다: 그러나 아키텍처 격차는 시간이 갈수록 커진다

Evan은 “기술이 더 좋아도 채택이 저절로 오지 않는다”고 반복한다. 규제, 시장 타이밍, 문제의 우선순위, 교육/세일즈/통합 역량, 네트워크 효과(선점) 등 비기술 요인이 승패를 좌우하며, 열등한 솔루션도 먼저 점유하면 강해질 수 있다는 현실론이다. AI 업계의 예시를 들며, 모델 성능은 매주 뒤집히지만(새 모델이 더 좋게 나옴) 기업 채택은 배포/통합/세일즈 조직 등 ‘구축된 경로의 점착성’이 크게 작용한다고 말한다.

그럼에도 불구하고, 그는 “자산/애플리케이션이 복잡해질수록” Sui가 택한 구조적 차이가 결국 따라잡기 어려운 격차를 만들 수 있다고 주장한다. 즉 단기적으로는 마케팅/분배/인지도가 중요하지만, 장기적으로는 ‘표현 모델’과 ‘컴포저빌리티’가 결정적이라는 관점이다.


7) Sui의 핵심 차별점(비기술적 설명): ‘잔고 원장’이 아니라 ‘상태를 가진 자산 객체’

Evan이 제시하는 가장 단순한 대비는 이것이다. 기존 L1 다수는 기본적으로 “원장(ledger)이 주소별 잔고(balance)의 이동을 기록”하는 모델이다. 주소 A에 USDC 10, 주소 B에 5처럼 숫자를 업데이트하는 방식은 “자산이 서로 동일하고(fungible) 상태 변화가 단순”할 때 잘 작동한다. 문제는 현실의 자산은 시간이 지나며 상호작용으로 ‘성질이 바뀌고’, 그 변화가 가치와 권리관계를 바꾼다는 점이다.

그는 “디지털 야구카드 100장”을 예로 든다. 처음엔 100장이 모두 동일하지만, 내가 선수에게 직접 사인을 받으면 그 카드(자산)는 외형/가치/속성이 근본적으로 변한다. 문서에 서명이 누적되어 상태가 달라지는 계약서도 같은 맥락이다. PDF 두 개를 합쳐 하나의 파일이 되면 ‘새로운 자산’이 되는 것처럼, 자산은 조합되고 변형된다. Evan의 주장은 기존 원장 중심 사고는 이런 ‘상태(state)’와 ‘조합(composition)’을 자연스럽게 표현하기 어렵고, NFT 등이 이를 우회적으로 때우려 했지만 “어색하고 제한적”이며 결과적으로 “진정한 컴포저빌리티”가 부족하다는 것이다. Sui는 자산을 상태를 가진 객체로 모델링해 이 문제를 정면으로 다루려 했다고 설명한다.


8) “리브라/디엠을 들고 나온 게 아니다”: 왜 기존 설계를 버리고 다시 만들었나

Sui 팀이 메타(페이스북) 리브라/디엠 출신이라는 인식에 대해, Evan은 “DM 코어를 퍼미션리스로 출시하는 건 웃을 일”이었다고 말한다. 당시 설계는 결제/화폐처럼 “수량만 바뀌는 자산”에 잘 맞는 제한적 모델이었고, 그보다 훨씬 일반적인 ‘복잡 자산의 세계’를 목표로 하면 근본부터 달라져야 했다는 것이다. 중요한 포인트는, 회사를 나올 때부터 Sui의 형태를 완벽히 알고 있었던 것이 아니라 “다르게 만들어야 한다는 확신”이 먼저였고, 시간이 지나며 더 낫고 다른 구조를 구체화해 왔다는 서사다. 또한 Sui는 그 과정에서 합의(consensus) 관련 주요 변경을 여러 차례 거치며 성능과 UX를 개선해왔고, 현재의 Sui 사용 경험은 초기 구상 대비 “수 마일 앞서 있다”고 주장한다.

9) Sui가 ‘PMF의 초기 징후’로 제시한 것들: DeFi 스택, 공용 유동성 레이어, 데이터/정책 레이어

토큰 가격 하락 국면에서도 무엇을 증명했냐는 질문에, Evan은 “코어 인프라/스택을 쌓고, 그 위에서 빌더들이 빠르게 제품을 구현하는 것”을 PMF의 초기 신호로 든다. 특히 (1) DeFi를 지탱하는 실행·조정·스마트컨트랙트 스택, (2) 데이터 접근 제어를 위한 레이어(그는 Walrus/Seal을 언급하며 ‘데이터 접근을 소유하고 정책이 데이터와 함께 이동’하는 패러다임을 강조), (3) 공용 오더북 기반 유동성 레이어(DeepBook)를 언급한다.

DeepBook에 대해선, 많은 체인에서 새 프로토콜이 나올 때마다 각자 유동성을 해결해야 하는데, 공용 유동성/오더북 레이어를 제공하면 여러 프로토콜이 이를 활용할 수 있어 “매번 유동성 문제를 재발명하지 않아도 된다”는 차별점을 강조한다. 또한 실제로 “온체인 광고 거래소(ad exchange)”나 “블라인드 옥션” 같은 사례를 언급하며(Alchemy, Athene 등), 단순 DeFi를 넘어 다양한 형태의 애플리케이션이 스택 위에 올라오고 있다는 점을 ‘작동 증거’로 제시한다. 다만 그는 이것이 ‘큰 채택’의 완전한 증명은 아니며, 더 복잡하고 대규모의 기관/실물 자산 채택은 이제부터가 본게임이라고 선을 긋는다.

https://youtu.be/5Tunu3t7kQ4 2시간 전 업로드 됨

The Four Year Cycle Is Not Broken | Matthew Mezinskis

What Bitcoin Did

3줄 요약

1. 파워로(네트워크 성장) 기반 분위회귀(quantile regression)로 보면, BTC $63k는 “추세 대비 역사적으로 거의 바닥권”에 해당한다.

2. 2024~2025가 ‘사이클 붕괴’가 아니라, 고점은 낮아지고 하락은 더 빨라진 형태로 4년 주기가 여전히 작동 중이라는 해석이 제시된다.

3. 연준/중앙은행의 “프린트 → 비트코인 상승”은 단선적 인과가 아니며, 비트코인은 대차대조표 축소(QT) 구간에서도 강하게 오를 수 있었다.


00:00:00 Introduction

진행자 Danny Knowles와 매크로 리서처 Matthew Mezinskis는 “세상이 너무 빠르게 변해도 비트코인에서 흔들리지 않게 해주는 두 개의 닻(anchor)”로 파워로(power law)와 (글로벌) 본원통화(base money)를 제시한다. ‘유튜브 썸네일식 공포/탐욕’ 대신, 데이터로 장기 구조를 점검하자는 문제의식이 깔린 도입부다.

00:01:08 What Is The Power Law And Why Bitcoin Is Different

Mezinskis는 비트코인을 일반 금융자산처럼 ‘복리(exponential) 성장’으로 해석해 직선 추세선, 엘리엇 파동, ABC 조정 등으로 접근하면 구조를 놓친다고 말한다. 비트코인은 기업/채권처럼 일정한 이자율로 커지는 게 아니라 “네트워크처럼 비례적으로(proportionally) 성장”하며, 그 결과가 파워로 형태(소수의 거대 노드와 다수의 작은 노드가 만드는 80/20 분포)로 나타난다는 주장이다. 이를 도시 성장(런던·파리: 초기 급성장 후 점차 완만해짐)이나 생물의 스케일링 법칙(대사량/체격의 비례관계) 같은 전형적 파워로 사례로 비유한다.


00:06:45 Bitcoin CAGR

파워로를 직관적으로 설명하기 위해 “비트코인 생애(life)에서 약 13%가 더 지나면 가격이 2배가 된다”는 경험칙을 제시한다. 현재 비트코인이 약 6,000~6,400일 정도 ‘나이’를 먹었다면, 그 13%에 해당하는 시간(대략 700~800일 전후)이 지나면 추세상 2배를 기대하는 식이다. 여기서 중요한 포인트는 ‘13%라는 비율은 유지되지만, 절대 시간(일수)은 점점 길어진다’는 것—즉 네트워크가 커질수록 doubling time이 늘고 변동성이 구조적으로 완화(dampen)된다는 관점이다. 이를 일반 자산의 “룰 오브 72(10% 성장률이면 약 7.2년마다 2배)”와 대비해, 비트코인은 초기에 폭발적으로 빠르되 시간이 갈수록 안정화되는 다른 성장기하를 갖는다고 강조한다.


00:17:54 Why The Four-Year Cycle Is Completely Intact

그는 “사이클이 죽었다”는 2024년의 내러티브(ETF 자금유입으로 구조가 바뀌었다 등)를 비판하면서, 자신은 2024년 가을부터 가격이 파워로 추세선 아래로 미끄러지는 걸 보며 ‘최소한 2025년 1~2월에 160k 같은 강한 이탈이 나오지 않는 한 사이클 종료를 선언할 근거가 없다’고 유보적 태도를 유지했다고 말한다. 그리고 실제로 2026 초(대화 시점) 가격이 추세선 하단으로 크게 내려와 있는 점을 들어 “오히려 4년 사이클이 여전히 작동 중”이라고 결론낸다. 다만 이번 국면은 (1) 2024년 고점이 과거만큼 과열(상단 분위수)로 치솟지 못했고, (2) 대신 하락이 과거처럼 1년 내내 질질 끌기보다 몇 달 만에 급락해 바닥권으로 빠르게 접근했다는 점에서 ‘형태가 달라진 사이클’로 본다.


00:25:04 Are We Hammering Out A Bottom?

진행자가 “지금이 바닥을 다지고 있나”를 묻자, Mezinskis는 파워로 추세 대비 가격 위치를 ‘분위수(quantile)’로 보면 바닥을 ‘확률적으로’ 진단할 수 있다고 말한다. 과거 사이클에서도 바닥은 추세 대비 매우 낮은 분위수 영역에서 반복적으로 형성됐고, 지금도 그 구간을 다시 테스트하고 있다는 것이다. 동시에 “더 낮아질 수 있지만, 더 오래 갈 수 있다”는 식으로 시간 리스크(횡보/약세 지속) 가능성을 강조한다.


00:33:14 Deep Value at $63k Bitcoin

그가 보여준 핵심은 “단순 배수 밴드(추세 대비 x배)”보다 “분위회귀(quantile regression)로 그린 밴드”가 파워로 구조에 더 적합하다는 주장이다. 배수 밴드는 초기에 기록된 극단값(예: 추세의 7~8배 상단, 0.1배 하단)이 이후에도 평행하게 유지되는 형태라 현재 국면의 현실적 상·하단 판단에 한계가 생긴다. 반면 분위회귀 밴드는 데이터 분포 자체를 따라가며 밴드가 점차 수렴하는 형태(변동성 감소)를 보여주므로, 현 시점의 “하단 분위수 도달”을 더 설득력 있게 포착한다는 논리다. 그 결론으로 “$63k는 파워로 추세 대비 ‘통계적으로 바닥권’에 매우 가깝다. 이 상대가치 관점에서 지금이 ‘비트코인이 이렇게까지 싸질 수 있는’ 레벨”이라고 강하게 말한다. 추가 하락이 나오더라도 파워로가 ‘깨진다’기보다는 하단 밴드의 기울기가 조금 조정되는 정도로 해석해야 한다고 덧붙인다.


00:40:27 The Bullish Signal Most People Are Missing

흥미로운 대목은 “우리가 추세 대비 최악(역대 최저)까지는 아직 아니라는 점 자체가 오히려 강세 신호”라는 주장이다. 그는 ‘과거 각 시점에서 당시 데이터만으로 계산한 미래(2026년 3월 2일)의 파워로 가격 예측’을 일자별로 추적한 차트를 언급하며, 2016년 이후 예측치들이 점차 안정화됐고 역사적 최저 예측치는 2017년 5월 무렵 약 $124k(2026년 3월 기준 예측)였다고 말한다. 현재 예측치는 그보다 조금 높은 ~$130k 수준이어서, “아직 ‘추세를 더 심하게 끌어내릴’ 정도의 최악 약세는 아니며, 오히려 구조가 버티고 있다”는 해석을 제시한다. 요지는 ‘현재가가 싸다’뿐 아니라 ‘추세 자체가 붕괴할 수준의 데이터가 쌓인 건 아니다’라는 형태의 구조적 낙관이다.


00:42:42 The 550k Projection For 2029-2030

파워로 기반 장기 투영으로 2029년 상단 분위수는 대략 $550k 부근, 2030년에는 중앙값(중위, Q50)과 상위 분위수들이 $500k대에 형성되는 그림을 제시한다. 특히 “다음 한 번의 붐(boom)만으로도 추세선이 다시 위로 당겨질 수 있다”는 표현을 쓰며, 최근 몇 년 추세가 다소 ‘끌려 내려왔더라도’ 네트워크 재확장 국면이 오면 장기 경로는 다시 상방으로 복원될 수 있다고 본다.


00:47:53 The Global Money Supply And What It Actually Tells Us

그는 2018년부터 글로벌 본원통화(다수 국가의 중앙은행 화폐/지준) 데이터를 집계해 왔다고 소개하며, “돈이 늘면 비트코인이 오른다”는 단순 도식을 경계한다. 글로벌 본원통화는 달러 환산 기준으로도 장기적으로 우상향이지만, 환율(달러 강세/약세) 효과가 섞여 보이기 때문에 ‘중앙은행이 덜 찍어서 줄었다’라기보다 ‘타 통화의 달러 대비 약세로 달러 환산 총량이 낮아 보이는’ 구간이 발생한다고 지적한다. 즉 글로벌 유동성 해석에서 단일 통화 기준(USD) 환산의 착시를 함께 고려해야 한다는 메시지다.


00:48:50 The Fed Balance Sheet: What Bitcoiners Get Wrong

연준 대차대조표를 두고 “Fed는 늘 프린트한다”는 비트코이너 서사를 직접 반박한다. 2008년 이후 QE로 급증한 뒤, 2014~2019년 사이 연준은 대차대조표를 사실상 고정하거나 축소했고, 그 와중에도 비트코인은 큰 상승을 만들었다는 점을 사례로 든다. 또한 2020년 팬데믹 시기에는 연준 자산이 급증하면서 비트코인 강세와 겹쳤지만, 2022~2025 구간처럼 연준이 QT로 규모를 줄이는 동안에도 비트코인이 상승한 시기가 분명히 존재했다고 말한다. 결론은 “장기적으로 화폐가치 하락(구매력 훼손)과 비트코인 헤지 논리는 유효하지만, 단기~중기에서 ‘연준 프린트 → 즉각 비트코인 상승’의 기계적 상관을 믿으면 매크로를 오독한다”는 것이다.


00:54:09 Bitcoin Doesn't Need The Fed To Go Up

이 대목에서 그는 “중앙은행이 돈을 찍는데도 비트코인이 안 움직이는 상황”과 “중앙은행이 찍고 비트코인이 폭등하는 상황” 둘 다에 대비해야 한다고 말한다. 투자/리서치 관점에서는, 비트코인의 단기 가격을 연준 변수 하나로 환원하기보다 파워로·사이클·온체인 손익 구조처럼 비트코인 내부 동학을 함께 봐야 한다는 결론으로 이어진다. 진행자도 2016~2017 유입 당시엔 ‘연준 프린트=비트코인 상승’ 내러티브가 지금만큼 강하지 않았다고 회고하며, 2020 이후 유입자들이 이 프레임에 과도하게 의존한다고 동의한다.