🧐ZEC 급락, 한 줄로 정리하면 source
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
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
❤10
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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❤7
😎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
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
❤13
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
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
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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
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
❤8
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
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
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
1. 메모리 쇼티지는 이미 임계 구간
- Memory Regime Score 88, 사실상 쇼티지 고착 구간
- Q1 2026 기준 DRAM 계약가는 +93%, NAND는 +58% 급등
- HBM만 오른 게 아니라, DRAM·NAND 공급까지 영향
2. AI 칩 원가는 이제 메모리가 결정
- B200 제조원가 $6,400 중 HBM이 $2,900
- 로직 다이보다 메모리가 더 큰 비용
- 즉 누가 메모리와 패키징 병목을 확보하냐 게임
3. 왜 메모리 월이 핵심인가
- A100 → B200에서 연산 성능은 8배
- 그런데 메모리 bandwidth는 4배, capacity는 2.4배 증가
- AI 추론은 토큰을 만들 때마다 모델 weight를 읽어야 함
- GPU가 계산을 못 하는 게 아니라 데이터를 못 받아서 놀게 됨
4. 과점 + 병목이 포인트
- HBM 공급은 하닉, 삼전, 마이크론 3사 과점
- 여기에 TSMC CoWoS 같은 첨단 패키징이 또 다른 병목
- HBM 생산량이 늘어도 패키징이 막히면 실제 출하는 안 늚
- 그래서 실제 usable supply, 고객 선점, 패키징 리드타임, yield를 봐야
5. 핵심은 전체 메모리 리프라이싱
- Server/AI/HBM 메모리 생산 비중은 2023년 30% → 2026년 70%
- 반면 PC·모바일·컨슈머 비중은 70% → 30%로 축소
- 즉, DRAM·NAND 전체 가격 체계를 다시 쓰는 트레이딩
✍️리스크는 명확. 메모리가 급하게 많이 올랐고, 조정은 언제든 나올 수 있음. 다만 공급 증가와 병목 해제는 다른 문제. 고객사들이 추후 물량까지 계속 선점한다면, 사이클은 더 길어짐
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❤6
머스크 인터뷰, AI 병목은 메모리 source
1. 머스크가 말한 핵심
- 앞으로 5년간 필요한 메모리 대비 신규 팹은 극히 일부에 불과
- 미국에는 현재 대량 생산 가능한 고성능 메모리 팹이 없음
- Micron의 팹도 양산까지는 2028~30년경으로 언급
2. 시장이 봐야 할 건 AI 컴퓨터
- AI 인프라에서 필요한 건 GPU보다 [로직 + 메모리 + 패키징]의 결합체
- 진짜 병목은 GPU를 꽂을 수 있는 HBM, DRAM, NAND, 패키징
- 그래서 $MU, $DRAM, $SNDK, $TSM이 더욱 중요해짐
1. 머스크가 말한 핵심
- 앞으로 5년간 필요한 메모리 대비 신규 팹은 극히 일부에 불과
- 미국에는 현재 대량 생산 가능한 고성능 메모리 팹이 없음
- Micron의 팹도 양산까지는 2028~30년경으로 언급
2. 시장이 봐야 할 건 AI 컴퓨터
- AI 인프라에서 필요한 건 GPU보다 [로직 + 메모리 + 패키징]의 결합체
- 진짜 병목은 GPU를 꽂을 수 있는 HBM, DRAM, NAND, 패키징
- 그래서 $MU, $DRAM, $SNDK, $TSM이 더욱 중요해짐
❤8
1. Copilot 사태가 보여준 것
- GitHub Copilot이 토큰 과금으로 바뀌자마자 유저들이 크레딧을 빠르게 소진
- 월 39달러 구독자도 몇 시간 만에 한도 대부분을 태움
- 핵심은 그동안 AI 구독제가 실제 비용보다 싸게 제공됐다는 점
- 즉 AI는 월정액으로 무한정 쓸 수 있다는 환상이 깨지는 중
2. 기업 입장에서는 더 큰 문제
- 많은 회사가 이미 AI 도구를 전제로 업무 구조를 바꿨음
- 개발자 수를 줄이고, 남은 인력에게 Copilot 같은 도구를 쓰게 만든 구조
- AI 비용이 종량제화되면 생산성 도구가 아니라 예산을 태우는 변수로 바뀜
- 인건비를 줄이려고 AI를 썼는데, 비용이 다시 새로운 인건비가 됨
3. 진짜 싸움은 성능이 아니라 비용
- 기업용 AI는 결국 API, 보안, 로그, 권한관리, 컴플라이언스가 필요
- 이 단계로 가면 월 구독제가 아니라 사용량 기반 과금이 됨
- 문제는 업무에 붙이는 순간 토큰 사용량이 생각보다 빠르게 증가함
- 그래서 앞으로는 같은 일을 얼마나 싸게 처리하느냐가 핵심 경쟁력
4. 오픈소스 모델이 가격 상한선
- 모든 업무에 최상위 모델이 필요한 건 아님
- 요약, 분류, 문서 처리, 단순 코드 보조 등은 저가 모델로도 충분
- 중국계 오픈소스 모델과 저가 추론은 폐쇄형 AI 랩의 가격 인상을 제한
- 결국 AI 시장은 최고급 모델 독점이 아니라, 작업별 모델 라우팅 시장으로 감
5. 결론
- AI 수요가 꺾인다는 뜻은 아님. 오히려 수요는 거의 무한에 가까움
- 다만 모든 수요가 고마진 매출로 연결된다는 보장은 없음
- 토큰 사용량은 폭증하지만, 가격은 오픈소스 모델 때문에 눌리고, 비용은 계속 올라감
- 수혜는 추론 최적화, 라우팅 인프라, 데이터센터, 전력, 메모리, 반도체 병목
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❤7
1. AI는 지수함수, 정책은 선형
- AI는 몇 년 만에 기업 핵심 업무를 대체하는 시스템으로 진화
- 반면 법·제도는 여전히 연단위로 움직임
- 문제는 규제 공백이 아니라, 기술 속도와 정치 속도의 구조적 불일치
2. AI는 전략자산
- Anthropic은 강력한 AI를 데이터센터 안의 천재 국가에 비유
- 사이버보안, 생물학, 자율 행동 리스크가 현실화되고 있다고 판단
- 즉 AI는 금융·안보·산업·국가 권력의 핵심 인프라
3. 투명성에서 사전 테스트로
- 과거에는 위험이 불명확해 투명성 규제가 현실적 선택
- 이제는 프론티어 AI 모델에 대해 제3자 안전성 테스트가 필요
- 특히 사이버, 생물무기, 자동화 R&D 리스크는 배포 전 검증 대상
- 기준 미달 모델은 정부가 출시를 막거나 되돌릴 수 있어야
4. 성장보다 분배가 핵심
- AI가 대부분의 인지 업무를 대체하면 생산성은 폭발
- 하지만 동시에 노동 수요가 급격히 줄어듦
- 기존 자동화와 다른 점은 속도와 범위
- 그래서 핵심 과제는 AI가 만든 부를 어떻게 사회가 나눌 것인가
5. 규제기관도 빨라져야 함
- AI는 신약, 에너지, 소재, 바이오 연구를 크게 앞당김
- 하지만 FDA·EMA 같은 기존 승인 체계는 혁신이 느림
- 신약을 대량으로 만들어내면 기존 파이프라인은 병목
- AI 기반 시뮬레이션, 독성 예측, 합성 대조군 등 새로운 방식이 필요
6. AI는 감시국가의 최종 병기
- AI는 자율무기, 대규모 감시, 데이터 분석을 통해 권력을 비정상적으로 강화
- 데이터 브로커와 민간 데이터 구매를 통한 우회 감시는 AI 시대에 훨씬 위험
- 따라서 자율무기의 사용 제한, 감시 데이터 규제, 시민의 법률 방어권이 필요
7. AI는 반도체보다 더 크다
- AI는 핵무기급 지정학 자산
- 민주주의 진영은 칩, 반도체 장비, AI 안전 기준, 사이버 방어, AI 활용 규범을 함께 묶어야
- 핵심은 동맹 내 공유·적대국 차단·가치 기반 표준화
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Anthropic은 SaaS를 먹어치우고 있다 source
1. 핵심은 챗봇이 아니라 AI 직원
- Anthropic의 승부처는 소비자용 챗봇이 아님
- Claude Code, Cowork처럼 업무를 대신하는 엔터프라이즈 AI가 핵심
- 내부에서는 Claude가 제품 개발 전 과정에 쓰이고, 일부는 모든 코드를 작성
- API 사용량은 전년 대비 17배 증가했고, 12개월 동안 8개의 프론티어 모델을 출시
2. 왜 소프트웨어 주식이 흔들렸나
- Claude Cowork 공개 이후 시장에서는 SaaSpocalypse라는 표현까지 등장
- 기존 SaaS는 사람이 쓰는 업무 툴을 파는 구조
- 반면 Claude는 업무 툴을 쓰는 사람의 역할 자체를 대체
- AI는 SaaS의 가격·좌석·고객 락인 구조를 흔드는 변수
3. Anthropic의 차별점은 엔터프라이즈
- OpenAI가 리테일에서 강하다면, Anthropic은 코딩·기업·정부·전문직 워크플로우에 집중
- 광고 기반 소비자 앱보다 기업용 AI가 훨씬 직접적 ROI를 만들기 쉬움
- 기업 입장에서는 챗봇보다 개발, 분석, 법무, 재무 업무를 줄여주는 AI에 돈을 냄
4. 하지만 리스크도 가장 크다
- Anthropic은 안전을 강조하지만, 국방·사이버·정보전 한가운데 들어가 있음
- 미 국방부, Palantir, 군사용 AI 활용 논란이 이미 발생
- Mythos 모델은 운영체제/인프라 취약점을 대량으로 찾을 수 있을 정도로 강력
- Anthropic는 이러한 위험한 기술을 가장 신중하게 다루고자 함
5. 결론
- AI 수혜는 단순 앱보다 업무 대체가 빠른 곳에서 먼저 터짐
- 코딩, 법무, 금융, 리서치, 관리직이 1차 전장
- SaaS는 AI 기능을 붙인다고 끝이 아니고, 에이전트에 워크플로우를 빼앗길 것
- Anthropic 같은 모델 레이어는 소프트웨어를 쓰는 주체가 되면서 더 큰 밸류를 가져감
✍️Anthropic은 소프트웨어 산업의 인터페이스를 사람 → 에이전트로 바꾸는 회사. 변화가 지속되면, SaaS는 약해지고 모델 레이어·컴퓨트·보안·엔터프라이즈 인프라의 가치가 커짐
1. 핵심은 챗봇이 아니라 AI 직원
- Anthropic의 승부처는 소비자용 챗봇이 아님
- Claude Code, Cowork처럼 업무를 대신하는 엔터프라이즈 AI가 핵심
- 내부에서는 Claude가 제품 개발 전 과정에 쓰이고, 일부는 모든 코드를 작성
- API 사용량은 전년 대비 17배 증가했고, 12개월 동안 8개의 프론티어 모델을 출시
2. 왜 소프트웨어 주식이 흔들렸나
- Claude Cowork 공개 이후 시장에서는 SaaSpocalypse라는 표현까지 등장
- 기존 SaaS는 사람이 쓰는 업무 툴을 파는 구조
- 반면 Claude는 업무 툴을 쓰는 사람의 역할 자체를 대체
- AI는 SaaS의 가격·좌석·고객 락인 구조를 흔드는 변수
3. Anthropic의 차별점은 엔터프라이즈
- OpenAI가 리테일에서 강하다면, Anthropic은 코딩·기업·정부·전문직 워크플로우에 집중
- 광고 기반 소비자 앱보다 기업용 AI가 훨씬 직접적 ROI를 만들기 쉬움
- 기업 입장에서는 챗봇보다 개발, 분석, 법무, 재무 업무를 줄여주는 AI에 돈을 냄
4. 하지만 리스크도 가장 크다
- Anthropic은 안전을 강조하지만, 국방·사이버·정보전 한가운데 들어가 있음
- 미 국방부, Palantir, 군사용 AI 활용 논란이 이미 발생
- Mythos 모델은 운영체제/인프라 취약점을 대량으로 찾을 수 있을 정도로 강력
- Anthropic는 이러한 위험한 기술을 가장 신중하게 다루고자 함
5. 결론
- AI 수혜는 단순 앱보다 업무 대체가 빠른 곳에서 먼저 터짐
- 코딩, 법무, 금융, 리서치, 관리직이 1차 전장
- SaaS는 AI 기능을 붙인다고 끝이 아니고, 에이전트에 워크플로우를 빼앗길 것
- Anthropic 같은 모델 레이어는 소프트웨어를 쓰는 주체가 되면서 더 큰 밸류를 가져감
✍️Anthropic은 소프트웨어 산업의 인터페이스를 사람 → 에이전트로 바꾸는 회사. 변화가 지속되면, SaaS는 약해지고 모델 레이어·컴퓨트·보안·엔터프라이즈 인프라의 가치가 커짐
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Inside Anthropic, the $965 Billion AI Juggernaut | The Circuit
Emily Chang meets Anthropic co-founders Dario and Daniela Amodei for a rare, in-depth discussion of the startup's origin story, its battles with the Pentagon and how the company says it intends to put safety first in the high-stakes AI race.
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❤4
1. 월드컵 팬덤을 노리는
- PredictStreet는 ADI Chain 기반 온체인 예측 시장 플랫폼으로,
- FIFA 월드컵 2026 공식 온체인 예측 시장 파트너
- 단순 예측 서비스가 아닌, 월드컵 팬들의 참여를 온체인 활동으로 연결
2. 온보딩 중심은 PredictStreet Card
- 사용자는 X 계정 연동, 간단 온보딩으로 카드 발급 가능
- PredictStreet Card는 동적SBT 형태의 온체인 프로필
- 즉, 유저의 플랫폼 활동 이력을 기록하고 보여주는 신원/참여 증명 역할
3. 활동은 포인트와 카드 업그레이드로 연결
- 카드 발급 후 개인 대시보드가 활성화
- Daily Pack 오픈, 월드컵 예측 참여, 미션 수행, 리더보드 경쟁으로 포인트 적립
- 누적 포인트와 활동 이력은 ADI Chain 생태계에 기록
- 활동 수준에 따라 카드도 단계적으로 업그레이드
4. 결론
- 크립토 온보딩의 핵심은 기술 설명이 아니라, 참여할 이유를 만드는 것
- 월드컵은 전 세계 유저가 동시에 반응하는 강력한 이벤트
- PredictStreet는 예측 시장 + SBT + 포인트 + 리더보드로 팬덤을 온체인화함
- 관건은 월드컵 트래픽을 지속적 온체인 리텐션으로 전환할 수 있는가
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❤8
1. AI가 리스크 머니를 흡수
- Brian Armstrong은 BTC에 대해 여전히 디지털 골드 관점을 유지
- 다만 최근 약세 원인으로 AI가 리스크 자본을 빨아들인 점을 지목
- BTC가 망가진 게 아니라 시장의 관심과 자금이 AI·IPO로 이동
- 크립토 내에서도 현재 메타는 스테이블코인, 결제, 에이전트 월렛 쪽
2. 크립토 유스케이스는 AI 에이전트 결제
- Coinbase는 에이전트가 온체인 월렛을 만들고, 구매/결제하는 구조를 봄
- 인간 다음은 AI 고객. 에이전트는 신용카드 만들기 어렵지만, 월렛은 만듦
- 그래서 에이전트 경제의 결제 레이어는 스테이블코인·온체인 결제
3. AI 기업은 너무 커져서 국가 이슈가 됨
- 미국 정부가 AI 기업 지분을 보유하는 시나리오까지 논의
- OpenAI, Anthropic이 경제·국방·노동 핵심 인프라로, 기업 그 이상의 국가 전략자산임
- 문제는 정부가 지분을 갖는 순간, 규제자이자 주주가 되는 이해상충 발생
4. 병목은 모델이 아니라 컴퓨트
- 구글이 SpaceX로부터 대규모 GPU 컴퓨트를 빌림
- 자체 TPU와 데이터센터를 가진 구글조차 외부 컴퓨트를 사야 한다는 건 수요가 상식을 넘었다는 뜻
- 이 지점에서 SpaceX는 AI 시대의 신규 하이퍼스케일러로 재평가
- AI 경쟁은 모델 설계 → 컴퓨트 확보 → 전력·냉각·위성·우주 인프라 경쟁으로 확장
5. 모델 레이어는 Anthropic·OpenAI·Google 3파전
- Anthropic은 Fable·Mythos 5로 다시 프론티어 경쟁 최전선에 등장
- Mythos는 강력하지만 위험한 모델, Fable은 강한 가드레일을 붙인 모델
- Apple은 Siri를 Gemini 기반으로 재설계하는 방향을 택함
- Apple이 모델 경쟁에서 독자 승부를 포기, 컨텍스트와 디바이스 배포망에 집중
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Brian Armstrong on Bitcoin, Anthropic Drops Fable 5 & Mythos 5, NewLimit's $435M Age-Reversal | 264
This episode is a dense Moonshots roundtable on Bitcoin, agentic payments, government stakes in AI companies, the OpenAI IPO, SpaceX’s compute expansion, Apple’s Siri reboot, and longevity biotech.
Get access to metatrends 10+ years before anyone else -…
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❤8
1. 기관이 이더리움을 쓸 수 없는 이유
- L1/L2 성능 문제는 상당 부분 해결됨
- 규제도 GENIUS Act, CLARITY Act 등으로 방향성 형성 중
- 남은 핵심 병목은 프라이버시
- 은행·운용사·청산기관은 포지션, 거래상대방, 거래량을 공개할 수 없음
2. 그래서 Canton이 뜨고 있음
- 즉, 기관이 크립토에 맞추는 것이 아니라 "크립토를 기관에 맞추는 것"
- Canton은 기관 금융용 퍼미션드 L1로, 핵심은 선택적 공개
- 거래 당사자는 필요한 정보만 보고, 네트워크에 모든 상태가 노출되지 않음
- 은행이 원하는 건 투명한 블록체인이 아니라 프라이버시 있는 정산망
3. 이게 크립토인가, 금융 DB인가
- 퍼미션드 체인은 결국 누군가 밸리데이터를 허가하고, 배제하고, 멈출 수 있음
- 즉, 최종성·검열저항·무허가성은 퍼블릭 체인만큼 강하지 않음
- "can’t be evil"이 아니라 "won’t be evil"에 가까운 구조
- 법적·평판 리스크로 견제하는 시스템이지, 코드로 통제를 제거한 시스템은 아님
4. 결론
- 기관 온체인은 오지만, 그것이 곧 ETH 같은 퍼블릭 L1의 수혜를 의미하진 않음
- 오히려 기관 자금은 프라이버시·컴플라이언스 특화 인프라로 갈 가능성이 큼
- 퍼블릭 체인의 승부처는 "퍼미션드 금융망이 절대 대체 못 하는 영역이 무엇인가?"임
✍️기관이 원하는 건 크립토의 탈중앙성이 아니라, 더 빠르고 투명하게 감사 가능한 금융 인프라
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❤8
AI 전쟁의 승자는 구글입니다 source
1. Alex Sacerdote의 주장
- Alex는 유명 기술 중심 헤지펀드 웨일 록 캐피털의 CEO
- 그가 내린 결론은 단순함. AI를 가장 잘 플레이하는 방법은 구글이란 것
- 구글은 Gemini, TPU, 검색, 유튜브, Gmail, Sheets를 모두 가진 유일한 상장사
- 주가는 여전히 매우 싸고, AI로 매출 가속이 가능함
2. AI 승자는 스택을 가진 회사
- AI 스택은 전력 → 칩 → 클라우드 → 파운데이션 모델 → 앱으로 구성
- 초반 승부처는 앱보다 칩과 인프라
- 이후 모델 레이어는 OpenAI, Anthropic, Google 중심의 과점 구조로 좁혀지는 중
- 즉, AI는 누가 컴퓨트, 모델, 배포망을 동시에 갖고 있나의 싸움
3. 구글이 무서운 이유
- Google은 모델만 있는 회사가 아님
- TPU 자체 칩, Search 현금흐름, 유튜브·Gmail·Sheets 배포면을 모두 보유
- AI가 별도 제품이 아니라 기존 서비스 전체에 스며들 수 있음
- 그래서 [AI가 구글 검색을 죽인다] 아닌 [검색이 AI로 다시 가속된다]는 쪽
4. 애매한 SaaS는 압박
- 웨일록의 과거 포트폴리오의 50%가 소프트웨어였지만, 지금은 대부분 줄임
- 기업 예산이 SaaS 구매보다 Anthropic 같은 AI 토큰으로 이동 중이기 때문
- 기존 소프트웨어의 AI 매출은 아직 ~2% 수준이라, 본업을 바꿀 만큼 크지 않음
5. 진짜 병목은 하드웨어
- AI 워크로드는 매년 10배씩 커지며 데이터센터 하드웨어 전체를 밀어붙이는 중
- HBM, 네트워킹, PCB, 전력, 냉각, 광섬유까지 전부 다시 가격 결정력을 얻음
- 과거 상품재였던 하드웨어가 AI 시대에는 핵심 병목으로 재평가
1. Alex Sacerdote의 주장
- Alex는 유명 기술 중심 헤지펀드 웨일 록 캐피털의 CEO
- 그가 내린 결론은 단순함. AI를 가장 잘 플레이하는 방법은 구글이란 것
- 구글은 Gemini, TPU, 검색, 유튜브, Gmail, Sheets를 모두 가진 유일한 상장사
- 주가는 여전히 매우 싸고, AI로 매출 가속이 가능함
2. AI 승자는 스택을 가진 회사
- AI 스택은 전력 → 칩 → 클라우드 → 파운데이션 모델 → 앱으로 구성
- 초반 승부처는 앱보다 칩과 인프라
- 이후 모델 레이어는 OpenAI, Anthropic, Google 중심의 과점 구조로 좁혀지는 중
- 즉, AI는 누가 컴퓨트, 모델, 배포망을 동시에 갖고 있나의 싸움
3. 구글이 무서운 이유
- Google은 모델만 있는 회사가 아님
- TPU 자체 칩, Search 현금흐름, 유튜브·Gmail·Sheets 배포면을 모두 보유
- AI가 별도 제품이 아니라 기존 서비스 전체에 스며들 수 있음
- 그래서 [AI가 구글 검색을 죽인다] 아닌 [검색이 AI로 다시 가속된다]는 쪽
4. 애매한 SaaS는 압박
- 웨일록의 과거 포트폴리오의 50%가 소프트웨어였지만, 지금은 대부분 줄임
- 기업 예산이 SaaS 구매보다 Anthropic 같은 AI 토큰으로 이동 중이기 때문
- 기존 소프트웨어의 AI 매출은 아직 ~2% 수준이라, 본업을 바꿀 만큼 크지 않음
5. 진짜 병목은 하드웨어
- AI 워크로드는 매년 10배씩 커지며 데이터센터 하드웨어 전체를 밀어붙이는 중
- HBM, 네트워킹, PCB, 전력, 냉각, 광섬유까지 전부 다시 가격 결정력을 얻음
- 과거 상품재였던 하드웨어가 AI 시대에는 핵심 병목으로 재평가
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Why the AI Boom Is Just Getting Started
Alex Sacerdote is the Founder and Portfolio Manager of Whale Rock Capital Management, where he has spent the past two decades investing through major technology platform shifts. In this episode, Alex walks through Whale Rock’s framework for finding the most…
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1. ETH의 핵심은 네트워크 효과
- Erik Voorhees는 ETH를 여전히 컨트랙트의 왕으로 봄
- 이유는 개발자, 스테이블코인, 앱, 유동성이 쌓인 네트워크 효과
- 이건 마케팅으로 만들 수 없는 지표
- L1 경쟁은 많았지만, 진짜 사용처를 보면 ETH가 아직 중심
2. 다른 L1 서사는 결국 분산된 관심
- 빠른 체인, 싼 체인, 새로운 체인은 계속 나옴
- 하지만 개발자와 자본, 스테이블코인은 쉽게 이동하지 않음
- L1 투자는 결국 어디에 자본과 개발자가 남아 있나의 게임
- 이 관점에선 ETH는 아직 왕좌에 있음
3. 문제는 ETH가 아니라 L2 UX
- ETH의 약점은 명확함. L2가 너무 많고, 브릿지와 체인 간 UX가 구림
- 유저 입장에서는 이게 왜 하나의 이더리움 생태계인지 체감하기 어려움
- 즉 ETH의 본질적 문제라기보다, ETH 위의 UX 문제가 더 큼
4. 그래서 Base가 중요함
- Voorhees는 Base가 ETH 위의 대표 L2가 될 가능성을 높게 봄
- Coinbase라는 배포 채널, 빠른 채택, ETH라는 강한 정산 레이어
- ETH가 신뢰 레이어라면, Base는 대중 유저가 실제로 만지는 실행 레이어
5. 조건은 무허가성
- Base의 최대 리스크는 Coinbase의 통제력 남용
- Base가 무허가성을 잃는 순간, 그냥 기업형 데이터베이스임
- 크립토에서 가장 강한 해자는 결국 누구나 들어올 수 있는 개방성
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