이거 아시는분 ??

https://x.com/kimyg002/status/2008393609293566368

업비트 : 지케이싱크(ZK) 신규 거래지원 안내 (KRW, BTC, USDT 마켓)

https://upbit.com/service_center/notice?id=5913&view=share

👨🏻‍🌾 Zama를 알아보자! 인터뷰 공지

2026년 주요 키워드 중 하나는 ‘프라이버시’입니다. MPC와 ZKP의 장단점을 보완한 차세대 프라이버시 기술인 FHE를 선도하는 Zama는 멀티코인, 판테라 캐피탈 등 글로벌 VC로부터 시리즈 B까지 총 $139M의 투자를 유치했습니다.

Zama의 기술은 이미 OpenZeppelin 등 여러 프로젝트에서 활용되고 있으며, 라이선싱 모델을 통해 오랜 기간 안정적인 매출을 만들어 온 기업이기도 합니다.

1월 론칭을 앞두고 있는 Zama의 대표를 직접 모시고, 왜 프라이버시 기술이 다시 핵심 화두로 떠오르고 있는지 하나씩 짚어볼 예정입니다.

1️⃣ 일정: 26년 1월 6일 (화) 오후 8시
2️⃣ 라이브 내용

• 코인 노가리
• Zama 생태계 톺아보기 (대표 초대, 9시)
• Zama NFT 60개 에어드랍

이번 인터뷰에 참여해 주신 분들과 오랫동안 Zama를 지지해 주신 분들을 위해, ICO에 참여할 수 있는 NFT 60개(개당 $2000 상당 가치, $200/ FDV $55M)를 추첨과 핸드픽으로 배분드릴 예정입니다. [제출양식]

*봇 방지 답은 라이브에서 공개 예정

👉 디파이 농부 조선생 | 유튜브 바로가기

#디파이

브레비스 $BREV 클레임 잘되네요

https://claim.brevis.network/

사이드킥 근황 수많은 이벤트, 스트리밍, 커뮤니티에 아낌없이 뿌려주고 가버림 ..

현재 $K MC 500K, FDV 4.5M

전국민 자산증식 이벤트 계속 진행 중

CES 2026 엔비디아 젠슨황 Q&A 요약

우측 하단 화살표 누르면 아래로 펼쳐짐

Q1. 베라 루빈(Vera Rubin) 양산은 무엇을 의미하나?
A. 현재 양산 단계에 진입했으며, 2026년 하반기(2H26) 출하 계획이다. 약 9개월의 리드타임이 존재한다.

Q2. Groq(그록) 라이선스 발표의 전략적 의미는?
A. 엔비디아 아키텍처가 주력이지만, 스마트 글래스 등 초저지연이 필요한 특수 영역에서는 Groq의 기술 경쟁력이 더 우수하다고 평가한다.

Q3. 자율주행·로보틱스 시장의 범위와 타이밍, 수익모델은?
A. 자율주행 관련 데이터센터 시장은 이미 수십억 달러 규모이며 추가 성장이 예상된다. 자율주행과 로보틱스 모두 10년 이상 지속될 장기 사업이다. 힘을 쓰지 않아도 상태가 변하는 환경 변화가 중요하다.

Q4. Anthropic(앤트로픽)이 엔비디아 반도체를 사용하는 이유는?
A. 초기에는 구글과 아마존에 의존했으나, 성능 중심으로 밴더를 확장했다. 엔비디아 플랫폼은 고품질 토큰 생성에 유리하며 현재 대부분의 주요 AI 모델이 엔비디아를 사용 중이다.

Q5. 가격 인상 및 수급 상황, 전력·공급망 이슈는?
A. 엔비디아는 칩, 기판, 장비, 부지까지 직접 관리하며 TSMC, ASML 등과 긴밀히 협업한다. HBM 파트너십도 강화 중이며 공급망을 직접 통제하는 것이 안정적인 공급에 유리하다.

Q6. 중국 시장 전략은?
A. 중국향 제품은 별도 공급망으로 대응해 다른 지역 물량을 잠식하지 않는다. 현재 미국 정부 라이선스 절차를 기다리는 중이다.

Q7. DGX Cloud는 고객사와 경쟁하는 서비스인가?
A. 초기에는 CSP들이 AI 아키텍처를 학습하도록 지원하고 이후 고객을 CSP로 이전시킨다. DGX Cloud는 CSP의 영업사원 역할에 가깝고 사업적 중요성은 크지 않다.

Q8. 메모리/스토리지 컨트롤러 사업이란?
A. AI 추론량 증가로 KV Cache가 매우 커졌으며, 이를 처리하기 위해 컴퓨팅 패브릭 외부의 새로운 스토리지 계층이 필요하다. BlueField-4와 DOCA 소프트웨어가 이 역할을 수행하며 구조적으로 CUDA와 유사한 성장 경로를 보인다.

Q9. 베라 루빈의 양산 속도와 수익성은?
A. 모든 구성 요소를 새로 개발했으며 서버 조립 시간을 2시간 단축했다. NVLink 유지보수 효율이 개선됐고 도입 가치는 높으며 수익성은 유지된다.

Q10. AI 모델은 소수 통합 vs 파편화 중 어느 쪽인가?
A. 범용 AI는 충분히 고도화됐지만 특정 도메인에서는 Vertical Agent가 필요하다. 많은 기업들이 오픈소스 기반으로 자체 AI를 구축할 것이다.

Q11. Agent AI·Physical AI의 변곡점은 언제인가?
A. 이미 현실에 존재하며 앞으로 사용성은 더욱 쉬워질 것이다.

Q12. 네오 클라우드의 역할은?
A. 기술 변화 속도가 빨라 전략 확보가 어려운 상황에서 지역별 특화 플레이어가 등장하고 있으며, 이들은 엔비디아의 중요한 파트너다.

Q13. 수익성의 지속 가능성은?
A. 수익성은 제공하는 가치와 직결된다. 모델 훈련과 추론 시간을 단축해 데이터센터 단위 수익성을 높인다. 500억 달러 규모 데이터센터 구축 시 엔비디아 제품은 경쟁사 대비 더 많은 수익 창출이 가능하며 고객은 기기 가격보다 운영 비용 절감을 중시한다.

Q14. 다음 게임체인저는? 토큰 수요의 지속성은?
A. 컨텍스트 길이 확대, 지속적 학습, Agent 시스템 확산이 핵심이다. 토큰 생성량은 최대 50배 확대될 수 있다.

Q15. R&D 투자와 M&A 철학은?
A. 칩, 모델, 애플리케이션 전반에 투자하며 내부 R&D와 외부 투자를 구분하지 않는다. 기술과 비전이 맞는 팀은 인수를 검토한다.

Q16. SRAM·자체 기술로 HBM 의존도를 낮출 수 있나?
A. CPX 등을 통해 일부 영역에서는 가능하지만 AI 워크로드는 계속 확대된다. 데이터센터 전체 관점에서는 통합 아키텍처가 TCO 측면에서 유리하며, 최고 성능 모델이 결국 비용 효율도 가장 높다.

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제일 긴거 ㄱㄱ