돌비콩의 투자정복
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트랜스휴머니스트

문의 @bitxrpmax

본 채널에서 제공하는 모든 정보는 단순한 시장 정보 및 종목 소개를 위한 것이며, 특정 종목의 매수·매도를 권유하거나 투자 자문을 제공하는 것이 아닙니다. 본 채널의 어떠한 내용도 투자 판단의 근거로 활용되어서는 안 되며, 투자로 인한 손실에 대한 책임은 전적으로 투자자 본인에게 있습니다.
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🔁AI는 인프라에서 행동으로 넘어가는 중

1. AI 인프라 장세는 계속

- Nebius, CoreWeave, IREN 같은 네오클라우드 테마에 자금 계속 유입
- Marvell도 AI·데이터센터 수요로 실적과 가이던스 모두 강하게 나옴
- Snowflake는 Amazon의 에이전틱 컴퓨팅 칩 계약 뉴스로 급등
- CAPEX는 식은 게 아니라, 수혜 구간이 더 넓어지는 중

2. AI는 계정 주체로
- Robinhood가 에이전틱 트레이딩, 신용카드를 공개
- AI 에이전트가 사용자를 대신해 거래하고, 결제함
- 이건 단순 챗봇 구독보다 훨씬 큰 변화
- AI가 정보를 주는 단계에서, 실제 돈을 움직이는 단계로 넘어감

3. 빅테크는 AI를 바로 과금 모델로
- Meta는 Instagram, Facebook, WhatsApp 전반에 AI 구독 모델을 테스트
- 광고 말고 구독·크리에이터·비즈니스 플랜으로 수익원 확장 시도
- AI 기능이 무료 부가서비스가 아니라, 플랫폼 수익을 올리는 상품이 되는 중
- 결국 AI는 비용 센터에서 매출 레이어로 바뀌는 구간

4. 시장은 지정학보다 성장주 쇼를 봄
- 이란 이슈가 남아있지만, 시장의 관심은 AI·클라우드·옵션 거래에 더 쏠림
- NVDA, TSLA, META, MU, IREN 등 옵션 거래량도 매우 뜨거움
- 월가는 전쟁 리스크보다 AI로 누가 돈을 벌고 있냐에 더 강하게 반응함

✍️AI 인프라 → AI 구독 → AI 에이전트 거래까지 이어지면서, AI가 말하는 소프트웨어에서 돈 쓰는 경제 주체로 진화
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❤5
📈AI 사용량, MAU 말고 토큰으로 봐야 source

1. Google 토큰이 폭발 중
- 월간 처리 토큰: 10T → 480T → 3,200T
- 이제 AI 사용량은 몇 명이나 쓰냐보다 얼마나 많이 태우냐가 중요
- 유저 수보다 유저당 작업량이 핵심

2. Gemini API도 같은 그림
- API token per minute: 0.06B → 2.8B → 19B
- AI가 챗봇 화면 안에만 있는 게 아니라, 앱·서비스·시스템 안으로 들어가는 중
- API 수요 증가는 곧 백엔드에서 AI가 계속 돌아간다는 뜻

3. 에이전트 시대가 왔다
- Claude Code는 1년 안에 70배 성장
- Codex extension은 6개월 만에 7배 성장
- 코딩 에이전트는 질문 한 번 받고 끝나는 구조가 아님
- 파일 읽고, 코드 짜고, 테스트하고, 다시 고치면서 토큰을 계속 태움

4. 결국 투자 포인트는 인프라
- 토큰 증가 → 추론 컴퓨트 증가
- 추론 컴퓨트 증가 → HBM·DRAM·SSD·전력 수요 증가
- AI 앱 성장의 후방에는 결국 메모리, 컴퓨트, 데이터센터가 있음

✍️AI 시대의 핵심 지표는 MAU가 아니라 token processed. 토큰이 많이 타는 만큼, 메모리와 전력도 함께
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❤6
🔌메모리, 스토리지 ,전력 source

1. Training Era의 병목은 GPU
- 지난 AI 사이클의 핵심은 모델을 더 크게 학습시키는 것
- 파라미터, 학습 데이터, GPU가 메인 병목
- 그래서 시장도 자연스럽게 엔비디아, TSMC, HBM 중심으로 반응

2. Agentic Era는 구조가 다름
- 에이전트는 답변만 생성하는 게 아니라 일을 수행
- 파일 읽고, 툴 쓰고, 코드 실행하고, 서브에이전트 돌리고, 다시 검증함
- 이 과정에서 한 번의 작업이 수많은 토큰, 메모리, 저장공간, 컴퓨트를 계속 소모

3. 병목이 GPU에서 넓어짐
- 긴 컨텍스트 → 메모리 수요 증가
- RAG/파일 처리 → 스토리지 수요 증가
- 멀티에이전트/반복 실행 → 추론 컴퓨트 증가
- 데이터센터 증설 → 전력·냉각 수요 증가
그래서 다음 수혜는 더 물리적임

4. 다음 수혜는 더 물리적
- GPU도 여전히 중요하지만, 그걸론 불충분
- 에이전트가 많아질수록 HBM, DRAM, SSD, 네트워크, 전력 인프라가 더 중요
- AI 사용량이 늘수록 병목은 더 아래 인프라로 내려감

✍️Agentic Era는 메모리·전력이 왕좌에 오르는 시기
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❗️데미스 하사비스가 말하는 AGI source

1. AGI는 코 앞에 있다
- 데미스 하사비스는 AGI를 2030년 전후로 보고 있음
- 예전처럼 언젠가 온다가 아니라, ±1년 수준으로 타임라인이 좁아짐
- 중요한 건 AGI가 딱 언제 오냐가 아님
- 앞으로 3년 동안 지금보다 훨씬 강한 에이전트 시스템이 나온다는 점이 핵심

2. 진짜 병목은 기억력
- 지금 모델은 똑똑하긴 한데 아직 완전히 맡겨놓고 잊을 수준은 아님
- 하사비스가 꼽은 부족한 부분은 memory, continual learning, long-term reasoning, planning
- 즉 다음 경쟁은 모델 점수 싸움이 아니라, 오래 기억하고 계획하고 끝까지 실행하는 시스템 싸움
- 그래서 에이전트 시대 핵심 병목은 메모리, 컨텍스트, 오케스트레이션임

3. 스마트글래스는 AI의 몸
- 하사비스는 스마트글래스의 킬러앱을 universal digital assistant로 봄
- 이메일, 일정, 건강 데이터, 폰, 워치, 글래스가 하나의 개인 비서 레이어로 묶이는 구조
- 결국 AI는 앱 하나가 아니라, 하루 전체에 붙는 운영체제가 됨
- 구글이 무서운 이유도 칩, 모델, 제품, 디바이스를 전부 들고 있기 때문

4. AI 바이오는 조용한 최종 보스
- 하사비스는 AI 신약개발 타임라인에 더 확신이 생겼다고 말함
- 질병 이해에서 임상 후보 물질까지 가는 과정을 10년에서 몇 주로 줄이는 게 목표
- 초기 타깃은 항암과 면역학
- 이게 터지면 AI의 최대 TAM은 의료·바이오가 됨

5. 인간에게 남는 알파는 취향과 판단
- 기술 실행력은 완전히 AI가 먹어치움
- 대신 더 비싸지는 건 taste, design sense, original thinking, synthesis
- 쉽게 말해 잘 만드는 사람보다 뭘 만들어야 하는지 아는 사람이 귀해짐
- 창의성 + 기술 이해 + 판단력을 가진 사람이 AGI 직전 구간의 최대 수혜자

✍️AGI 직전~초기 = 하이닉스, AGI 이후 = 구글
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❤9
🔗AI가 클라우드 밖으로 나오고 있다 source

1. 데이터센터 다음은 현장 AI
- 지금까지 AI 투자는 더 큰 모델, 더 큰 GPU, 더 큰 데이터센터가 핵심
- 그런데 다음 질문은 AI를 어디서 돌릴 것인가
- 은행, 병원, 공장, 차량, 로봇처럼 데이터가 발생하는 현장에서 AI를 직접 돌리려는 수요가 커지는 중
- 즉 클라우드 AI 다음 단계는 온프레미스, 온디바이스, 엣지, 피지컬 AI

2. 왜 클라우드만으로는 부족한가
- 민감한 데이터는 외부 클라우드에 올리기 어렵고
- 자율주행차, 드론, 로봇은 클라우드 왕복 지연시간이 위험함
- 공장·수술실·보안 시스템은 현장 맥락을 바로 이해해야 함
- 결국 AI는 중앙 데이터센터뿐 아니라 실제 행동이 일어나는 곳으로 내려와야 함

3. 엔비디아가 보는 그림
- 젠슨황은 AI가 생성형 AI → 에이전트 AI → 피지컬 AI로 간다고 봄
- 사람 10억 명이 지식노동을 하는 시대에서, 수천억 개의 AI 에이전트가 24시간 돌아가는 구조로 바뀜
- 에이전트가 많아질수록 컴퓨트, 메모리, 스토리지 수요는 더 커짐
- 피지컬 AI까지 가면 로봇, 차량, 공장, 드론이 모두 AI 인프라 수요처가 됨

4. 투자 포인트는 분산형 AI 인프라
- 직접 수혜는 여전히 컴퓨트와 메모리
- 기업용 AI 팩토리는 Dell, HP 같은 서버·스토리지 업체가 중요해짐
- 엣지 AI 반도체는 Qualcomm, Ambarella, ON Semi, STMicro 등
- 연결성은 Broadcom, Marvell, Nokia, 광통신 밸류체인까지 이어짐

✍️다음 사이클은 AI가 클라우드 밖으로 내려오면서, 온프레미스 서버·엣지 반도체·네트워크·로봇 부품까지 수혜 확산
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❤4
🔹Why I Bought More ETH source

1. ETH is money 프레임은 틀렸음
- BTC는 돈이 되기 위해 모든 걸 단순화한 자산
- ETH는 돈보다 유용성을 선택한 자산
- 그래서 ETH를 BTC처럼 평가하면 애매
- ETH의 본질은 온체인 금융이 올라탈 정산 레일

2. 내러티브는 약해졌지만, 레일은 계속
- L2 파편화, 재단 조율 문제, 시장 피로감은 분명 있음
- 그런데 기관은 트위터 내러티브로 움직이지 않음
- 기관이 보는 건 안정성, 커스터디, 규제, 정산 인프라
- 스테이블코인, 토큰화 국채, RWA는 이미 이더리움 위에서 움직이는 중

3. ETH 리레이팅은 기관 수요에서 온다
- 지난 가격만 보면 ETH는 재미없는 자산처럼 보임
- 하지만 촉매를 리테일 내러티브에서 찾으면 안 됨
- 진짜 변수는 기관 자금의 온체인 진입
- 기관은 컴플라이언스, 커스터디, 규제 환경이 맞을 때 움직임

4. 그래서 ETH는 저평가된 인프라 자산
- 스테이킹 수익이 있음
- 최대 컨트랙트 생태계를 지탱함
- 스테이블코인과 RWA의 핵심 정산 레이어임
- 그런데 시장은 여전히 내러티브 식은 알트처럼 가격 매기는 중
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❤12
✖️알갓: TAO에 실망, 확신 사라져 source

1. TAO의 리스크, 설계 혼선
- 맹신도였던 Algod이, 최근 TAO 생태계에 대해 강하게 비판함
- 아직 팔진 않았고, 많이 들고 있지만 그간의 확신이 흔들리는 중
- 즉 좋게 보던 사람이 보기에도 방향성이 흐려졌다는 것

2. 최근 논란의 핵심
- subnet 평가와 인센티브 구조를 어떻게 고칠 것이냐는 문제
- Algod는 conviction 도입, 디스코드 투표식 subnet 검증, shorting 도입 등이 너무 산발적으로 나온다고 봄
- 특히 subnet이 legit한지 디스코드에서 투표로 판단한다는 건 꽤 원시적인 방식
- AI 네트워크를 표방하는 프로토콜이 정작 내부 자원 배분은 인기투표처럼 보임

3. 진짜 문제는 빌더 인센티브
- Algod이 날카롭게 찌른 지점은 Bittensor에서 빌드할 유인이 약해지고 있다는 부분
- subnet들이 토큰을 락업해야 하면, 정작 사람을 고용하고 제품을 만드는 데 쓸 자금이 줄어듦
- 그러면 좋은 빌더는 부담을 느끼고, 추출자는 다른 방식으로 계속 추출함
- 결국 나쁜 구조를 고치려다 좋은 참여자까지 같이 압박하는 설계가 됨

4. 이제는 철학보다 운영 능력을 증명해야
- Bittensor의 큰 내러티브는 여전히 유효함
- 탈중앙 AI, 오픈 인센티브 네트워크, subnet 경쟁 구조는 크립토에서 강한 AI 테마
- 문제는 좋은 내러티브가 복잡한 현실을 자동으로 해결해주진 않는다는 것
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❤7
😮골드만삭스, 메모리 기대치 또 상향 source

1. 핵심은 피크아웃 반박
- 시장은 HBM 공급 확대 후 사이클이 꺾일 가능성을 걱정
- 골드만은 DRAM·NAND·HBM 모두 27년이 26년보다 더 타이트하다고 봄
- 공급 부족이 28년까지 이어지는 Higher for Longer 국면이라는 것
- 즉 이번 보고서는 사이클이 점점 더 길어지고 있다는 분석

2. HBM은 공급을 잠그는 제품

- HBM 캐파는 2028년 695KWPM까지 확대 전망
- HBM은 웨이퍼·장비를 많이 잡아먹음
- 업체들이 HBM/DRAM에 우선 투자할수록 범용 DRAM·NAND 증설은 밀림
- 그래서 HBM 호황은 전체 메모리 공급을 잠그는 이벤트

3. NAND 리레이팅이 진짜 포인트
- NAND가 갑자기 구조적으로 대단한 산업이 된 건 아님
- AI 서버에는 HBM뿐 아니라 enterprise SSD와 NAND도 필요
- 반면 삼전·하닉·마이크론은 여전히 DRAM/HBM 투자 우선
- 수요는 올라오는데 공급은 안 붙는 구조라, Kioxia 업그레이드도 이 맥락

4. 메모리 공식이 바뀌는 중
- 과거 공식은 호황 → 증설 → 공급 과잉 → 가격 붕괴였음
- 지금은 AI 수요 → HBM 병목 → 범용 메모리 공급 제한 → 가격 강세 장기화
- 여기에 장기공급계약까지 늘어나며 과거보다 사이클 변동성도 낮아짐
- 그래서 골드만은 이번 메모리 이익 고점이 FY3/29까지 이어질 수 있다고 봄

✍️이번 메모리 장세의 본질은 HBM 때문에 전체 메모리가 부족해진다는 것
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❤8
🔹이더리움의 시간이 올 겁니다 source

1. 지금 시장의 모순
- 사람들은 스테이블코인, RWA, 토큰화는 좋다고 말함
- 그런데 그 핵심 정산 레이어인 ETH는 별로라고 함
- 2018년 "블록체인은 좋은데 비트코인은 별로"와 비슷한 오류
- 기술의 채택과 자산의 가치를 분리해서 보는 착각임

2. 이더리움은 수치로 보여주는 중
- 스테이블코인 결제 가치의 50%+가 이더리움 위에서 처리
- 토큰화 자산도 이더리움 생태계 중심으로 커지는 중
- 기관은 빠른 체인보다 안 멈추고, 룰이 안 바뀌고, 유동성이 있는 체인을 선호
- 솔라나는 속도를 팔고, 이더리움은 정산 신뢰를 파는 구조

3. ETH의 진짜 트리거
- 현재 토큰화 자산 시장은 아직 초기 규모
- 그런데 대형 펀드 하나가 온체인화되면 지금 시장 전체를 단번에 넘어설 수 있음
- 이게 5배, 10배로 커지면 ETH는 단순 가스비 토큰이 아님
- 온체인 금융을 지탱하는 경제적 보안 담보가 됨

✍️ETH의 문제는 아직 시장이 사용량과 자산가치를 연결하지 못하고 있다는 점
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❤16
🥇구글도 주식팔아 AI 서버를 짓는 시대 source

1. Alphabet, 800억 달러 주식 조달 발표
- 구글이 AI 인프라 확장을 위해 800억 달러 지분성 자금 조달을 추진
- 구조는 버크셔 100억, 인수 공모 300억, ATM 프로그램 400억 달러
- 2026년 capex 전망도 1,900억 달러까지 올라감
- AI를 계속 하려면 구글조차 외부 자본이 필요하다는 의미

2. 핵심은 AI가 자본경량 게임이 아니게 됐다는 것
- 과거 빅테크는 소프트웨어 마진이 핵심
- 검색, 광고, 클라우드, 앱스토어 깔아두면 규모의 경제가 붙는 구조
- 그러나 AI는 GPU, 데이터센터, 전력, 냉각, 네트워크를 계속 먹는 자본집약 산업
- 지금의 빅테크는 초대형 인프라 기업이 되고 있음

3. 좋은 신호이자 불편한 신호
- 좋은 점은 AI 수요가 진짜라는 것
- Alphabet도 AI 서비스 수요가 공급 가능량을 초과한다고 설명
- 나쁜 점은 그 수요를 따라잡기 위한 비용이 너무 크다는 것
- 결국 시장의 질문은 "이 capex가 충분한 ROIC로 회수되냐?"

4. 투자 포인트
- 이번 발표는 AI 전쟁의 국면 전환 신호
- 지금까지는 모델 성능, 챗봇, 사용자 증가율이 핵심이었다면
- 앞으로는 전력 확보, 데이터센터 가동률, 칩 공급망, 가격결정력, 자본비용이 핵심
- 즉 AI 승자는 천문학적 투자를 버티고 그 인프라를 돈으로 바꿀 수 있는 회사가 됨
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❤9
⚡️모든 헤지펀드가 같은 이야기를 하고 있다 전기 source

1. AI는 전력 산업을 성장주로 만듦
- 지난 10년간 미국 전력 수요는 거의 정체였으나,
- AI 데이터센터가 갑자기 GW 단위 전력을 요구,
- 이 전력 소비는 2030년 미국 전체 전력의 17%까지 예상됨
- 이건 단순 전기요금 이슈가 아니라, AI 전체의 물리적 병목
- 즉 지금 AI 장세의 핵심은 누가 전력을 확보하느냐

2. 반도체에서 전력 밸류체인으로
- NVDA, AVGO, TSM 같은 칩 레이어는 1차 AI 트레이드
- 발전소, 원전, 터빈, 변압기, 송전망, 냉각장비가 2차 트레이드
- GEV는 가스터빈과 전력장비를 동시에 파는 전력 인프라의 픽앤쇼블
- VRT는 전력·냉각 시스템, PWR은 송전망 시공, HUBB·POWL은 전기장비
- 칩은 사이클을 탈 수 있지만, 전력망은 한번 부족해지면 연단위 병목

3. 원전은 다시 AI 인프라로
- AI 기업 입장에서 필요한 건 싸고, 안정적이고, 24시간 돌아가는 전력
- 태양광·풍력만으로는 데이터센터의 베이스로드 수요를 맞추기 어려움
- 그래서 CEG, VST 같은 원전·발전 기업이 재평가
- SMR 쪽의 OKLO, SMR, XE는 더 높은 베타의 장기 콜옵션
- 다만 SMR 스타트업은 상업화 타임라인이 핵심 리스크
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❤10
🧐ZEC 급락, 한 줄로 정리하면 source
무한발행이 아니라 Orchard라는 프라이버시 금고가 지급불능일 수 있다는 공포에 시장이 반응


1. Orchard가 뭐냐
- Zcash에는 일반 주소와 프라이버시 주소가 있음
- Orchard는 ZEC를 익명으로 보관·전송하는 프라이버시 풀
- 쉽게 말하면 익명 금고임
- 사용자는 ZEC를 Orchard에 넣고, 그 안에서 비공개 note를 받아 거래함
- 이 note는 금고 안 ZEC에 대한 청구권 같은 것

2. 버그가 왜 문제냐
- 핵심 리스크는 ZEC 무한발행이 아니라 Orchard 금고의 뱅크런
- 버그가 악용됐다면 누군가 가짜 note를 만들 수 있었음
- 실제 ZEC를 넣지 않았는데도 돈 맡겼다고 주장할 수 있는 구조
- 그러면 진짜 예금자와 가짜 청구자가 같은 금고의 ZEC를 두고 출금 경쟁을 함

3. 체인 전체가 터진 건 아님
- Zcash에는 turnstile이라는 안전장치가 있음
- Orchard에 들어온 ZEC보다 더 많은 ZEC가 밖으로 나가는 걸 막는 회계 장치
- 그래서 Orchard 안에서 문제가 생겨도 전체 공급량을 무한히 늘리기는 어려움
- 금고 안 장부는 꼬일 수 있지만, 은행 전체 돈 무한 복사 버그는 아니라는 것

4. 왜 가격은 급락했나
- 프라이버시 풀은 특성상 내부 상태를 시장이 직관적으로 확인하기 어려움
- 실제로 악용됐나?보다 더 무서운 건 "악용 안 됐다는 걸 확실히 믿을 수 있나?"임
- 그래서 투자자들은 먼저 Orchard에서 빠져나오려는 심리가 생김
- 프라이버시 자산에서 신뢰 훼손은 기술적 피해보다 더 크게 가격에 반영됨

5. 결론
- 단기 핵심은 패치보다 신뢰 회복
- 시장은 버그 수정 자체보다 기존 Orchard 풀에 숨은 부채가 없나를 의심
- 그래서 신규 클린 풀, 마이그레이션, 공급 검증, 거래소 대응이 중요
- 반등이 나와도 Orchard 리스크가 실제로 격리됐는가를 봐야 함

✍️핵심은 무한발행이 아니라 Orchard 지급불능 리스크. 시장은 기술 버그보다 검증 불가능한 신뢰 훼손을 가격에 반영함
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📰동남아 반도체 후공정을 주목하라 source

1. 반도체 후공정

- back-end는 반도체 조립·패키징·테스트를 의미
- 웨이퍼에서 칩을 찍는 게 전공정이라면,
- 실제 제품에 들어갈 수 있게 자르고, 붙이고, 패키징하고, 검사하는 게 후공정
- ASEAN back-end buildout은 베트남·태국 등으로 이 후공정 인프라가 깔리는 흐름
- 즉, AI 칩 공급망의 마지막 제조 병목을 동남아가 흡수하는 테마

2. 왜 중요해졌나
- 시장은 GPU, HBM, CPO 같은 병목에만 줄 서 있음
- 반도체는 칩만으로 끝나는 게 아님
- 고성능일수록 패키징, 테스트, 기판 등이 필요
- 특히 칩렛·2.5D·3D 패키징으로 갈수록 후공정의 중요도는 올라감
- 즉 AI 인프라 병목이 후공정으로 번짐

3. 왜 ASEAN인가
- ASEAN은 이미 반도체 조립·테스트·패키징의 글로벌 거점
- 말레이시아는 OSAT와 장비·소재 생태계가 강함
- 베트남은 Intel, Amkor, Micron, 삼성 테스트 공장 등 허브화
- 싱가포르는 첨단 제조, 장비, 자동화, 소재, R&D 허브
- 태국은 PCB, HDD, 전장, 전력반도체 주변 밸류체인

4. 투자 thesis
- CapEx가 커질수록 병목도 넓게 퍼짐
- HBM → 패키징 → 테스트 → 기판 → 클린룸 → 전력 → 산업단지로 확산
- 여기서 ASEAN은 중국, friend-shoring, 저비용 제조, 정책 인센티브 붙는 지역
- 그래서 AI 인프라의 2차 파생 수혜처
- 메인은 엔비디아와 하이닉스지만, 조연에도 돈이 흐르는 구조

✍️진짜 인프라는 칩이 제품이 되기까지 필요한 전체 공급망. ASEAN 후공정은 생각보다 오래 가는 2차 수혜 테마
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😎조셉 루빈이 보는 현재 크립토 시장 source

1. 세일러의 BTC 매도
- Strategy가 판 규모 자체는 작음
- 시장이 놀란 이유는 절대 안 판다던 서사가 깨졌기 때문
- STRC 같은 신용상품이 붙는 순간, BTC는 보유자산이 아니라
- 배당·전환증권·자본조달 구조 안의 담보가 됨
- 이제 시장은 보유한 BTC를 어떤 부채 구조 위에 올려놨나를 주목함

2. BTC DAT와 ETH DAT는 다름
- BTC DAT는 기본적으로 비생산 자산을 담보로 레버리지를 쌓는 구조
- 반면 ETH DAT는 스테이킹 yield가 붙음
- 이 차이는 작아 보여도 하락장에서 중요
- 현금흐름 없는 담보 vs 수익을 만드는 온체인 자산의 차이이기 때문

3. ETH의 숨은 콜옵션은 보안 업그레이드
- 가장 흥미로운 부분은 ETH의 post-quantum 로드맵
- 양자컴퓨팅 리스크가 올수록, 시장은 미래 보안에 대응가능한 체인에 프리미엄을 줌
- 여기에 formal verification, AI audit, ZK 기반 bridge-free 구조까지 붙으면 ETH는 보안이 계속 패치되는 금융 OS가 됨
- ETH/BTC가 단순 베타 싸움이 아니라 미래 보안 프리미엄 싸움

4. 다음 메타는 DeFi 보안 리프라이싱
- AI가 취약점 탐지를 가속하면 당분간 공격자가 방어자보다 빠른 구간이 옴
- 오래된 코드, 브릿지, 오라클, 컴포저빌리티 균열이 먼저 털림
- 앞으로는 TVL만 큰 프로토콜보다 안 털리는 구조가 더 중요
- ZK, formal verification, AI 보안감사, bridge-free 아키텍처는 큰 투자 테마

5. Hyperliquid의 강점은 distribution
- CFTC가 미국 내 퍼프 상품 문을 열면서 온체인 파생상품은 제도권 진입
- Hyperliquid가 강한 이유는 Polymarket처럼 사람들이 계속 보게 만드는 distribution flywheel이 있기 때문
- 다만 ICE, Robinhood, Lighter 같은 경쟁자가 붙으면 밸류방어는 더 어려워짐
- 핵심은 퍼프·예측시장·온체인 금융이 금융의 엔터테인먼트 레이어가 된다는 쪽
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💰비트코인만 사면 되는 시대는 끝났다 source

1. 지금은 선별 구간
- Real Vision의 Jamie는 아직 크립토가 약세 추세 안에 있다고 봄
- BTC는 장기적 축적 구간일 수 있지만, 시장이 돌아섰다는 신호는 부족
- 그래서 지금은 매수가 아니라 다음 사이클의 승자를 골라야 하는 시기

2. 유동성은 먼저 AI로 간다
- 지금 자금은 크립토보다 AI 인프라로 먼저 흐르는 중
- 반도체, 데이터센터, 전력, 클라우드처럼 실물 CAPEX와 바로 연결되기 때문
- 크립토가 죽은 게 아니라, 시장이 AI라는 명확한 성장에 먼저 가격을 주는 상황

3. 다음 기회는 AI의 금융 레일
- AI 에이전트가 거래·결제·정산을 하기 시작하면 기존 금융만으로는 한계
- 24/7, 글로벌, 자동화된 가치 이동에는 블록체인이 적합함
- 다음 크립토 알파는 AI 경제가 쓰는 온체인 인프라에서 나올 것

4. 봐야 할 건 가격보다 성장
- 온체인 활동, 수수료, 사용자 증가, 토큰 가치 환원 구조가 중요함
- 내러티브보다 실제 사용량이 늘어나는 프로토콜이 더 강해질 것
- 후보군으로는 NEAR, ZEC, Hyperliquid, Derive 등이 언급됨

✍️넥스트 텐배거는 에이전트의 거래·결제·정산 수요를 흡수하는 온체인 성장자산에서 나올 것이라는 의미
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❤16
✅Ondo Perps 6월 9일 공식 론칭 및 비공개 베타 오픈 source #sponsored

1. 신개념 Perp 거래소
- Ondo Perps는 원유, 은, 구글, 엔비디아 등 전통자산에 특화된 플랫폼
- 즉, 미국 주식/원자재/지수 ETF 등의 선물 거래를 온체인화
- 오픈 베타 기준으로, 현재 약 20여 개 종목을 지원하고 있음

2. 전통자산 + 온체인 접근성
- 주식 계열은 대체로 10배, 원자재 계열은 20배 레버리지 지원
- 가격 급변 구간 제외하면 주요 종목 스프레드도 0.01~0.05%로 양호함
- 네이티브 한국어도 지원해서 접근성은 꽤 괜찮은 편

3. 베타 입장 진행 중
- 현재는 추천 코드를 통한 사전 등록 및 베타 이용만 가능
- 등록 유저는 거래 수수료의 20%를 리베이트로 받을 수 있음
- 기본 수수료는 Taker 0.035%, Maker 0.015%
- 리베이트 적용 시 수수료는 Taker 0.028%, Maker 0.012% 수준

✍️현재 100,000 USDC 리워드 풀 프로모션 진행 중. 베타 첫날부터 Ondo Point도 쌓이는 중이며, 구체적 혜택은 아직 공개되진 않음

🔗공식 런칭 대비 사전등록하기
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❤6
🤔크립토의 다음 사이클은 돈의 레일 (50T Funds) source

1. 지금 시장이 이상한 이유
- 알트코인 차트만 보면 분명 죽은 시장처럼 보임
- 디파이 해킹, 알트 약세, CT 피로감까지 겹치며 분위기 안 좋음
- 그러나 스테이블코인, RWA, 결제, 커스터디, 기관 인프라는 계속 커지는 중
- 가격은 약세지만, 금융 시스템의 온체인 이전은 빨라지고 있음

2. 핵심은 AI 에이전트 결제
- AI 에이전트가 사람 대신 돈을 쓰는 시대가 오면 은행 송금은 너무 느림
- 에이전트는 24시간, 글로벌, 소액, 자동 결제가 가능한 돈이 필요
- 이 조건에 가장 잘 맞는 게 스테이블코인과 온체인 월렛
- 그래서 AI, Crypto 결합의 본질은 AI가 돈을 쓰는 결제 레일

3. BTC와 스테이블코인의 역할
- BTC는 저축 계좌, 스테이블코인은 결제 계좌에 가까움
- 들고 있는 자산은 BTC, 실제 거래와 정산은 스테이블코인
- BTC와 스테이블코인은 경쟁이 아니라 상호보완 관계가 됨

4. 알트코인보다 인프라를 봐야
- 기관이 보는 건 커스터디, 지갑, 스테이블코인, 토큰화 자산 같은 인프라
- Coinbase 같은 기업은 온체인 금융 플랫폼으로 재평가될 여지
- 다음 승자는 가장 많은 금융 흐름을 처리하는 레일에서 나옴
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👼이더리움은 코스모스를 따라가고 있다 source
ATOM은 태초마을까지 하락한 뒤에야 재창조할 수 있었음. ETH가 같은 경로 위에 있다면, 변화를 가능하게 만드는 가격은 지금보다 훨씬 아래일 것


1. 둘 다 자기 생태계 밖에서도 기술이 널리 쓰임
- IBC와 Cosmos SDK는 dYdX, Celestia, Injective의 기반으로 사용됨
- EVM은 Solana가 아닌 거의 모든 체인에서 돌아감
- 채택은 많지만, 네이티브 코인에는 가치가 크게 귀속되지 않음
- 둘 다 활동을 주변 위성 체인으로 밀어내는 방식으로 확장했음
- Cosmos는 Osmosis 같은 앱체인으로 Ethereum은 L2로

2. 가치는 새어나가고 보안 비용은 L1이 부담하는 구조
- L2들이 서서히 죽어가고 있는 것처럼, Cosmos 앱체인들도 방향을 전환하거나 종료됨
- Akash의 $AKT도 새로운 마이그레이션 체인을 제안하려는 상황
- 가격 흐름도 비슷한 방향으로 가고 있음. 다만 ETH가 더 느릴 뿐
- ATOM은 지난 5년간 약 86% 하락했음. ETH는 고작 38% 하락했음

3. L1을 수수료와 매출 기준으로 평가하기 시작함
- 이 방식이 L1에는 결함 있는 평가 방식이라고 생각함
- 하지만 $HYPE와 $TRX는 L1도 충분히 높은 수수료를 만들고,
- 바이백을 통해 토큰을 소각하면 가격에 영향을 줄 수 있다는 것을 증명함
- Cosmos 커뮤니티는 수년 동안 ATOM의 인플레와 약한 가치 귀속 구조를 고쳐야 한다고 요구했지만, 바뀌지 않았음
- 결국 86% 하락이 나오고 나서야 변화가 강제됨

4. 심지어 한 창립자는 하드포크까지 주장했음
- ATOM 내부에는 무기력감이 자리 잡았고, 이제 아무도 ATOM 이야기를 하지 않음
- 이제 그들은 단순히 스테이커에게 보상을 주며 보유를 유도하는 구조가 아니라,
- ATOM이 실제로 가치를 포착할 수 있도록 재설계하고 있음

5. 현재 제안들은 다음과 같음
- 인플레이션을 실제 수수료 매출과 연동, 현재는 고정 7~10%
- 더 긴 스테이킹 락업에 더 높은 보상 제공
- 스테이킹 수익률에만 의존하지 않고, SDK의 기업 사용까지 가치 귀속 범위를 확장
- $ATOM 홀더들은 너무 절박해져서 실험을 감수할 준비가 된 상태

6. 반면 $ETH는 시총이 크고, 급진적 변화를 할 만큼 절박하지 않음
- 비탈릭은 ETH라는 자산을 지원하는 것은 재단의 범위 밖이라고 말했음
- 그래서 큰 변화가 온다면 아마 ATOM과 같은 방식일 가능성이 큼
- 아무것도 하지 않는 비용이 행동하는 비용보다 더 커지는 수준의 위기가 와야 한다는 것
- ETH는 여전히 수십억 달러 규모의 자산을 보호하고 있기 때문에, 비상사태로 취급하기에는 너무 큼
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❤11
📰AI는 메모리 과점을 산다 source

1. AI 병목은 계속 메모리에
- GPU가 늘어날수록 필요한 건 HBM, DRAM, NAND, SSD
- 메모리 TAM은 8,900억 달러로 4배 확대 전망
- CapEx가 지속될수록 컴퓨트 수요 = 메모리 수요로 연결

2. 핵심은 수요가 아니라 공급 구조
- 전 세계 DRAM 생산의 약 90%를 3개 기업이 통제
- 삼성전자 35%, SK하이닉스 30%, 마이크론 25%
- AI 붐이 수요 폭발이라면, 메모리 시장은 공급 과점
- 이 조합은 전형적으로 가격 결정력이 강해지는 구조

3. HBM은 기존 메모리를 밀어내고 있음
- AI 칩 단위 HBM 사용량 7배, 시스템 65배, 클러스터 1,800배 증가
- HBM이 선단 웨이퍼를 빨아들이면서 PC·스마트폰 DRAM 공급까지 압박
- 즉, AI 수요가 일반 전자제품 메모리 가격까지 밀어올리는 구조

4. 결론
- 단순 메모리 사이클이 아니라, AI 인프라 재편에서 생기는 구조적 병목
- 특히 HBM 경쟁력, 선단 공정, 패키징 노출도가 높은 기업 직접 수혜
- 반대로 중국 캐파 확대, 경기 둔화, 과도한 증설은 중장기 리스크
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❤7
⏫구글이 로켓회사 GPU를 빌리는 시대 source

1. 구글와 Space의 초대형 계약
- Google, SpaceX에 29년까지 연 $11B 규모 컴퓨트 계약
- NVIDIA GPU 11만 개 + CPU + 메모리 인프라 사용
- GPU 구매가 아니라, 남의 GPU 플릿을 통째로 빌리는 구조

2. 구글조차 부족하다고?
- Google은 자체 TPU, GCP 데이터센터가 있음
- 직접 NVIDIA GPU도 살 수 있는데도 SpaceX 컴퓨트를 긁어감
- 이건 그 구글조차 필요한 만큼 컴퓨트를 못 구하고 있단 의미

3. GPU보다도 메모리
- GPU 11만 개면 HBM이 필요, 서버 CPU에는 DRAM이 필요
- AI 데이터·체크포인트·로그에는 NAND가 필요함
- 결국 NVDA GPU보다도 메모리 병목이 더 직접적

4. 결론
- 수요 피크아웃보다는 공급 부족 내러티브가 더 강해짐
- 특히 증설이 느린 메모리·스토리지 쪽이 더 중요해질 것
- MU, SNDK, DRAM, NAND 같은 후방 밸류체인은 계속 주목
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❤8