🌎AI가 경제성장률 20%를 만들 수 있을까? source

1. 성능과 성장
- 두 경제학자는 AI의 폭발적 발전에 동의하면서도, 가까운 미래의 두 자릿수 경제성장에는 회의적
- 코딩이 빨라지는 것과 경제 전체가 빨라지는 것은 다름
- 건설/제조까지 자동화하고, 기업의 업무방식을 바꾸는 데는 별도의 시간이 필요

2. 돈의 이동
- 보고서를 공짜로 만들 수 있어도 사람들이 보고서를 무한정 사지는 않음
- 절약한 돈은 주거, 의료처럼 여전히 부족하거나 비싼 곳으로 이동함
- 잘하는 일이 더 빨라져도, 꼭 필요하면서 개선하기 어려운 일이 경제 전체의 속도를 제한함

3. 발견과 생산
- AI가 신약 후보를 찾아도 임상시험이 필요하고, 새로운 소재를 설계해도 공장을 지어야 함
- 뛰어난 아이디어가 곧바로 생산량과 매출이 되지는 않음. 그렇다고 작은 변화라는 뜻은 아님
- 연 4.7% 성장만 지속돼도 약 15년 만에 경제가 두 배가 됨. AI의 편익이 GDP에 모두 잡히는 것도 아님

✍️ AI가 성공한다는 확신과, 그 성공이 언제 누구의 이익이 되는지는 따로 계산해야 함

중국 VC 거물이 보는 AI 산업 (GSR) source

1. 기술 우위는 일시적이다. 결국 경쟁은 채널, 브랜드, 비용, 운영 효율로 돌아감.

2. 좋은 스타트업은 3S다. Size / Scalable / Sustainable

3. 커스텀이 많을수록 Scale이 어렵다. 고객마다 새로 개발하면 제품보다 서비스업에 가까움.

4. 최고의 성장은 유저가 유저를 데려오는 구조다. 매체비보다 네트워크 효과와 자연 확산이 강함.

5. 단순 AI Feature는 위험하다. 대기업이 무료로 붙일 수 있으면 해자가 약함.

6. 기술보다 유저 입구가 더 중요할 수 있다. 위챗 같은 트래픽 입구가 후발주자 추격의 기반이 됨.

7. 양면, 다자 플랫폼은 해자가 강하다. 공급과 수요를 동시에 묶을수록 방어력이 커짐.

8. 고빈도 서비스가 독립 제품이 되기 쉽다. 이상적으론 주 1회 이상 사용.

9. 시장을 교육하려 하지 마라. 이미 있는 수요를 더 잘 해결하는 게 낫다

10. 유저 수보다 중요한 건 돈과 잔존이다. 결제, 리텐션, 업셀링이 핵심.

11. 표준화될수록 Scale이 쉬워진다. 비표준 서비스는 확장성이 떨어짐.

12. 성장보다 리텐션이 중요하다. AI 제품 기준으로 다음 달 50%+, 6개월 20%+를 언급.

13. AI는 Token Maxing → Value Maxing으로 간다. 가장 강한 모델보다 가장 효율적인 모델을 쓰는 방향.

14. 오픈소스 모델의 비중은 커질 수 있다. AI 인프라의 Linux 같은 역할을 할 것.

15. 좋은 AI 제품은 모델과 Prompt를 숨긴다. 유저는 모델이 아니라 결과만 선택하면 됨.

16. 좋은 AI 기회는 [기존 수요 * 10배 경험]. 새 수요보다 기존 문제를 압도적으로 개선하는 게 강함.

17. 주목 분야는 Role-playing, Coding, Video. 공통점은 고빈도, 강한 수요, 큰 경험 개선.

18. 중국 AI 소프트웨어의 해외 진출엔 오픈소스가 유리. 영업조직보다 제품과 커뮤니티로 직접 확산 가능.

19. 로봇은 꼭 범용일 필요가 없다. 고부가가치, 명확한 작업의 Vertical Robot이 더 현실적.

🎮 AI에게 스타를 시켰더니 source

1. 벤 스월들로가 AI 모델 추론 설정 19개를 스타크래프트에서 붙여봄. 아스트라가 18전 전승으로 우승했지만, 제작자의 평가는 모두 초보 수준

2. 그록은 43분 동안 추론 토큰을 1만 개 넘게 쓰고도 명령은 여섯 차례만 내렸음. 전투유닛은 한 기도 생산하지 못함

3. 코덱스는 프로브를 보내 상대를 귀찮게 하는 전략을 썼음. 상대가 일꾼 하나를 어떻게 처리할지 고민하느라 다른 일을 못 했기 때문에 잘 먹혔다고 함

4. 긴 추론은 정답률을 높일 수 있지만, 실시간 환경에서는 생각하는 동안에도 상황이 바뀜. 수학 문제는 답을 기다려주지만 상대 질럿은 기다려주지 않음

5. AI를 여러 개 붙여도 문제가 생겼음. 생산, 전투 담당이 서로 계획을 제대로 공유하지 않아, 병력이 나올 때마다 적진으로 보내버리는 모습도 관찰됨

⚖️ 200억달러 예측시장, 금융상품인가 도박인가 source

1. 뉴욕의 정면승부
- 뉴욕주 검찰은 Polymarket이 면허 없이 도박 서비스를 제공하고, 스포츠베팅 최소연령보다 어린 18세도 참여시켰다며 제소
- 벌금뿐 아니라 부당이익 환수와 이용자 전액 배상을 요구함. 회사의 전체 사업규모는 200억달러를 상회함

2. Polymarket의 반격
- Polymarket은 예측계약이 도박이 아니라 CFTC가 감독하는 파생상품이라며 뉴욕주를 맞고소함
- 연방법이 주 규제를 대체한다는 주장임. 연방 항소법원들의 판단도 엇갈려 있어 대법원이 관할권을 정리할 가능성까지 거론됨

3. 면허보다도 유동성
- 연방 규제가 우선하면 하나의 시장을 미국 전역에 제공해 참여자와 유동성을 집중시킬 수 있음
- 반대로 주마다 도박면허를 받아야 하면 상품, 연령, 지역별로 시장이 쪼개짐
- 같은 분쟁을 겪는 Kalshi 등에도 선례가 됨. 어느 규제체계에 속하는지가 플랫폼의 시장규모와 기업가치를 결정

✍️예측시장의 가장 큰 해자는 미국 전체의 유동성을 한곳에 모을 수 있는 법적 지위

🏦 세계 최대 기관 15곳이 밝힌 크립토 투자 (Bitwise) source

1. Bitwise가 연기금, 재단, 패밀리오피스, 국부펀드 등 대형 기관 15곳의 실제 크립토 투자 담당자들을 직접 인터뷰함

2. 가장 눈에 띄는 점은 기관 자금이 생각보다 훨씬 끈끈하다는 것. 25년 10월~26년 4월 시장이 50% 하락했지만 비중을 줄인 기관은 한 곳도 없었고 오히려 추가 매수함

3. 기관들의 매도 기준도 가격이 아니었음. ETH, SOL의 실사용 실패, 규제 환경의 구조적 악화, 산업 전반의 신뢰 붕괴처럼 투자 논지가 깨지는 상황을 매도 조건으로 봄

4. BTC는 기관의 공통분모. 크립토를 보유한 모든 기관이 BTC를 가지고 있었고, 대부분 첫 투자이자 가장 큰 포지션으로 보유. 금과 함께 가치저장수단으로 보는 시각도 강해지고 있음

5. 반면 ETH와 SOL은 아직 벤처형 기술 투자에 가까움. 실제 사용량과 수수료가 증가하고 그것이 토큰 가치로 연결되는지 확인해야 하며, 수년 내 채택이 나타나지 않으면 매도할 수 있다는 입장

6. 전체 크립토 비중은 투자 가능 자산의 0.5~13%였지만 대부분 1~2% 수준. 성공하면 의미 있는 수익을 만들되 실패해도 전체 포트폴리오를 훼손하지 않는 구조

7. 흥미로운 건 기관 채택의 가장 큰 장벽이 투자 매력도가 아니라 조직이라는 점. 투자정책 분류, 위원회 승인, 언론·정치·평판 리스크 때문에 의사결정이 느려짐

8. 실제로 한두 명이 결정할 수 있는 패밀리오피스는 13%까지 투자한 반면, 승인 과정이 복잡한 국부펀드, 공적연금일수록 비중이 낮았음

9. Career Risk도 반대로 움직이기 시작함. 과거에는 '내가 크립토를 샀다가 틀리면 어떡하지'였다면, 이제는 '다른 기관은 다 가지고 있는데 나만 없으면 어떡하지'가 리스크가 되는 중

10. 기관 하나가 투자하고 공개할수록 다음 기관의 내부 승인 비용이 낮아지는 구조. Bitwise는 이런 반사적 채택 때문에 기관의 크립토 진입이 선형보다 가속되는 형태로 나타날 수 있다고 봄