예측시장 Volume 통계

1위 : Kalshi
2위 : Opinion
3위 : Polymarket
4위 : Predict fun
...
6위 : Limitless

볼륨이 막대하게 높진 않지만, 출시된지 얼마 안 된 Predict fun의 순위가 4위인 것이 꽤나 인상깊네요.

#예측시장 #kalshi #opinion #프로젝트 #Polymarket #predictfun

[Perp-Dex 메타는 예측 가능했고, 필연적이었다. 이 사례에서 배우는 것]

암호화폐 시장을 오랫동안 지켜봐 온 분들이라면 기억하실 겁니다. 한동안 국내에서 '해외 선물 지원 거래소가 한국인을 대상으로 영업하는 것은 불법'이라는 이슈가 크게 노이즈로 작용했던 시기가 있었습니다.
그 여파로 바이낸스나 바이비트 같은 주요 거래소들이 한국어 지원을 중단했고, 당시 시장 분위기는 '이제 한국인은 선물 투자가 불가능하다', '길이 막혔다'라며 우려 섞인 반응들이 지배적이었습니다.
하지만 시장의 역사를 되짚어보면, 수요가 있는 곳에는 반드시 공급이 생겨나며 규제가 강해질수록 더 '막을 수 없는 형태'로 진화한다는 것을 알 수 있습니다.
만약 극단적으로 중앙화 거래소(CEX)의 선물거래가 막힌다면 어떻게 될까요? 사람들은 선물 거래를 포기하는 게 아니라, 선물 거래가 가능한 공간을 다른 형태로 만들어낼 것입니다.
그곳이 바로 온체인(On-chain)이었고, PerpDex(탈중앙화 선물 거래소)가 필연적인 미래가 된 배경이었습니다.

필연적인 진화: PerpDex의 부상
PerpDex는 단순히 '또 하나의 디앱'이 등장한 수준이 아니었습니다. 선물 거래라는 인간의 본질적 욕망(레버리지, 헤지, 투기)이 중앙화된 시스템의 한계를 넘어 온체인으로 이식되는 과정이었습니다. 당시 저의 관점은 명확했습니다.

• 수요의 지속성: 선물 거래 수요는 사라지지 않는다.
• 유동성의 이동: 선물거래가 불가능하면 가능한 곳으로 옮겨간다.
• 규제 저항성: 온체인 선물은 구조상 사실상 막기 어렵다.

결국 PerpDex는 예측가능한 미래이자 필연이었고, 시간이 지나면서 Hyperliquid와 같은 성공적인 프로덕트들이 등장하며 이 시나리오는 현실이 되었습니다. 핵심 포인트는 중앙화의 장벽이 오히려 탈중앙화된 대안을 '필수불가결한 존재'로 만들었다는 점입니다.

선택의 아쉬움과 그로 인해 배우는 것
여기서 솔직히 아쉬운 점을 고백하자면, 저는 Hyperliquid라는 거대한 기회를 놓쳤습니다. 이유는 Kiloex에 꽤 공을 들였기 때문인데... 결과적으로 보면 방향성(PerpDex의 필연성)은 정확히 봤으나, 그 위에서 '어디에 무게를 실을지'에 대한 선택(Selection)에서 아쉬움이 남았습니다. 흐름을 맞혀도 실제 개별 요소의 선택에서 틀리면 수익은 따라오지 않는다는 교훈을 다시 얻을 수 있었습니다.

또한, 지금 시점에서 PerpDex는 명실상부한 메인 내러티브입니다. 온체인은 이제 단순한 스왑이나 일드파밍을 넘어 고도화된 금융 기능을 수행하고 있습니다.
하지만 냉정하게 보면, 지금 PerpDex는 선도자(First Mover)가 되기에는 늦은 분야라고 보입니다. Lighter 같은 좋은 프로젝트들이 여전히 존재하지만, 얼리어답터가 되기에는 이미 경쟁이 치열하고 메타가 넓게 퍼졌습니다. 즉, 지금은 누구나 흉내내기 쉬운 시장이 되었고 초기 선점 프리미엄은 줄어든 상태입니다.

새로운 가능성의 시작: Prediction Market (예측 시장)
우리는 '다음 PerpDex'를 찾아야 합니다. 저는 그 해답이 Prediction Market(예측 시장)에 있다고 봅니다. 메타를 맞히는 것보다 중요한 건, 메타가 오기 전에 선점하는 것입니다. 뒤늦게 따라가는 건 남의 수익을 구경하는 길이고, 앞서나가는 건 내가 수익 구조 안으로 들어가는 길이기 때문이죠.

제가 Prediction Market을 다음 섹터로 보는 이유는 다음과 같습니다.

• 시장의 확장: 단순한 디파이가 아니라, 정보와 돈이 결합된 시장입니다.

• 행동의 효율화: 사람들이 원래 하던 행동(예측, 베팅, 헷지, 여론 반영, 아비트라지)을 더 효율적인 '시장' 형태로 구현했습니다. 또한, 법률적 장벽과 같은 문제점들이 온체인에서는 없습니다.

• 타이밍: 현재는 '아는 사람만 아는 수준'에서 '성과가 보이기 시작하는 수준'으로 넘어가는 과도기입니다.

일각에서는 '이미 늦은 거 아니냐'고 말할 수도 있지만, 저는 반대로 봅니다. 대중들이 확신을 갖기 전이라 경쟁은 덜하고, 움직이는 사람은 눈에 띄게 앞서갈 수 있는 단계입니다. 정말 대부분의 일반인들은 모르는데, 코인 하는 사람들 사이에서만 알음알음 퍼지는 지금이 가장 진입하기 좋은 적기라고 생각합니다.

암호화폐 시장의 프로덕트들은 늘 초반엔 '이걸 왜 함?' 소리를 듣거나 '해야하는데 귀찮아서 안 함'이라는 얘기들이 팽배하다가, 어느 순간 '이거 안 하면 바보'가 되는 흐름이 찾아옵니다.
그 '어느 순간'이 오기 전에 미리 진입해야 합니다. 개인적으로는 PerpDex 때의 아쉬움을 거울삼아, 이번 Prediction Market 이라는 기회에서는 그 기회를 제대로 잡기를 기대하고 있습니다.

항상, 다음 기회가 있고 다음 기회는 무엇일지 매우 기대됩니다.

#Perpdex #프로젝트 #Prediction_market #예측시장 #인사이트 #생각

🎄THE HOLIDAY HUNT IS ON
OPINION's biggest drop: 100,000 PTS

https://x.com/opinionlabsxyz/status/2002980697762607433?s=20

정말 곧 크리스마스이고, 며칠만 지나면 2025년이 끝나고 2026년이 시작되네요.
2025년 마무리 잘 하시고, 신년준비 잘 하셨으면 좋겠습니다.

"저는 한때 AI가 만들어 낼 사회상에 대해 부정적인 인식을 가졌습니다. 그러나 비교적 최근 들어 이러한 생각은 변했습니다. 산업을 이해하고, 공부할수록, 또 시간이 지나 AI의 전개를 목도할수록 크게 2가지 생각이 바뀌게 되었습니다. 1) AI는 인류 역사상 가장 민주적인 도구다 2) AI에는 물리법칙 상의 제약이 존재한다."

"저는 제 스스로의 능력치들을 계량화해서 이해하고 있는 편인데, 가령 제 능력 중에 가장 중요한 것은 정보 해석 능력과 독해력입니다. 저는 최상의 컨디션화에서, 집중력이 고조되면 1시간에 100p 정도의 라이트 한 텍스트를 읽을 수 있습니다. 다소 집중이 필요한 글감은 60p를 소화합니다. 반면 기술적인 내용이나 고도의 집중이 필요한 내용은 한 시간에 약 15~20p 정도 읽을 수 있습니다. 대상이 영어라면 속도는 반토막이 납니다. 그런데 AI가 들어서면서, 전반적인 정보 섭취 능력이 3배 정도 개선됐습니다."

"결국 뭘 말하고 싶냐면, 현재는 [도메인 지식 X AI]의 조합이 가장 폭발적인 시너지를 일으킬 수 있는 구간이라는 점입니다. 하지만 이 우위는 항구적이지 않을 것입니다. 어느 시점에는 도메인 지식 없이도 AI가 홀로 오롯이 작동하는 구간이 올 것이기 때문입니다."

​"결국 특정 영역에 메어있는 개인들은 현재의 Sweet Spot에서 AI를 활용하여 자신의 영역을 극도로 레버리지 해야 합니다. 그렇지 못한 이들과의 초격차를 벌리고, 유무형의 영향력을 획득해야 AI Alone 시대에서의 생존이 가능하기 때문입니다. 여기서의 생존은 생물학적인 생존을 의미하지는 않습니다."

"내년을 생각하면, Post Sweet Spot 을 대비하기 위한 체력을 키우는 원년으로 삼고 싶습니다. 주식을 통한 자산증식은 끊임없이 이뤄지는 과업이나, 어느 시점부터 적극적인 알파는 얻기가 힘들어질 것이라 생각합니다. 특히 위에서 언급했듯, 재화가 흔해지는 세상에서는 '무엇을 하는' 인간인지가 더욱 중요해집니다. 역설적으로 자아정체성이 의미 있는 시대가 되는 것입니다."

https://blog.naver.com/tmdejr1267/224121396634

[ 사진을 3D로 만들어주는 애플의 SHARP ]

애플에서 사진 한 장만 있으면 순식간에 고품질의 3D로 만들어주는 'SHARP'을 공개했습니다😎😎

애플에서 공개한 AI기술로 실사급으로 3D화가 가능하다고 하네요👍

이제 본격적으로 애플의 AI기술들이 공개되는 시작점이 되는게 아닐까 기대도 되기도 하지만 참여자 이름을 보면 중국계 이름이 대다수이기도 한 상황😅😅

👉 원문 보기 👈

[리마인더 : Abstract]

앱스트랙트의 메인넷 런칭 시기는 2025년 1월 27일입니다.
앱스트랙트도 곧 1돌이네요...
1돌 기념 TGE 안 하나~~

근거는 없지만 조금의 기대를 하는 중이라
포카(cosmo) 사서 골드 다계정을 최대한 하는 중입니다,,

근데 정말 1돌에 맞춰서 한다면... 지금 작업 시작하는 지갑들은 필터링 될 것도 같네요,,

#Abstract #Project #프로젝트

[RWA와 Tokenization : 온체인을 새로운 금융 스탠다드로 만드는 기술]

온체인(On-chain)에서 자산을 거래할 수 있다는 사실에서 우리가 집중해야 할 것은 근원적으로 '전통적인 방식보다 합리적으로 더 좋은가?' 그리고 '실제로 사용할 유인이 있는가?' 입니다.

현실에서의 수요는 단순한 ‘가능성’이 아니라 비교우위에서 발생합니다. 전통적 방법보다 비용·경험·접근성·효율 중 하나라도 분명히 낫다면, 사람들은 결국 그 방향으로 이동하게 되어 있습니다.

새로운 가능성의 시작: RWA와 Tokenization
최근 암호화폐 시장에서 RWA(Real World Assets)와 Tokenization(토큰화)을 살펴보면, 예전처럼 단순히 현실 자산(부동산, 채권, IP 등)을 '그냥 디지털로 표시'하는 수준이 아닙니다.

이제는 권리(소유권, 수익권, 정산권 등)를 쪼개고 정의해서, 이를 온체인 토큰으로 표준화하는 시기에 들어섰습니다. 핵심 포인트는 이전(transfer)·정산(settlement)·담보화(collateral)·자동분배(distribution) 같은 복잡한 금융 동작을 프로그램으로 실행 가능하게(Programmable) 만든다는 점입니다.

즉, 토큰화의 본질은 '자산을 블록체인에 올린다'가 아니라 권리 구조를 금융적으로 재조립 가능한 형태로 바꾼다는 데 있습니다. 이로 인해 개인이 금융의 일선에서 배제되지 않는 구조를 만들 수 있게 된 것이죠.

온체인이 주는 확실한 비교우위
온체인이 의미 있으려면, 최소한 아래 중 하나를 확실히 제공해야 합니다.

비용 절감: 중개·정산·수탁 과정이 단순해지면서 수수료와 마찰비용이 획기적으로 줄어듭니다.

접근성 & 투명성: 국경과 시간, 계좌 개설의 장벽이 낮아지고, 거래/정산 과정이 투명하게 검증 가능해집니다.

프로그래머블 소유권: 자산을 가만히 들고 있는 것에서 끝내지 않고, 담보·대출·유동성·조합(머니레고)으로 활용 가능합니다.

자산화 가능한 범위: 주식 그 이상
여기서 중요한 확장점이 있습니다. 온체인은 주식(증권)만 거래하는 시스템이 아닙니다. 가치가 있고 권리관계를 정의할 수 있는 모든 것을 자산화할 수 있습니다.

전통 금융이 '증권사가 상품으로 만들 수 있는 범위'에 국한된다면, 온체인은 '권리 구조를 설계할 수 있느냐'로 그 경계가 바뀝니다.

예를 들면 부동산 지분이나 미술품 같은 실물/대체자산부터, 매출채권 같은 현금흐름 자산, 음악/영상 로열티 같은 IP, 탄소배출권 같은 크레딧까지. 기존 인프라에선 비용 때문에 비효율적이었던 것들이, 온체인 위에선 24/7 유통되고 자동 정산되는 구조를 얹을 수 있게 됩니다.

Tokenized Stock: 단순 매매를 넘어선 경험
예를 들어 ‘주식’이라는 자산을 온체인 관점에서 다시 보면, 단순 매매가 아니라 보유 → 활용 → 수익화 → 거버넌스 참여까지 확장할 수 있습니다. 가능한 시나리오를 그려보면 꽤나 직관적입니다.

현물 기반 토큰화 주식을 온체인에 발행하고,

이를 스테이킹(예치)하면 운영 프로토콜이 배당을 받아 척척 자동 분배해줍니다.

보유자는 DAO 거버넌스를 통해 의결권을 행사할 수 있고,

스테이킹한 주식에 대해 유동화 토큰을 받아 DeFi에서 또 다른 '머니레고'로 활용할 수도 있습니다.

즉, 증권사가 하던 일을 개인이 자기 자산을 기반으로 직접 수행하며 수익 구조에 참여하는 것이 가능해집니다. 이 구조가 제대로 구현된다면 사람들이 알면서도 외면하기 어려운 강력한 제품이 될 것입니다.

현실에서 작동하기 위한 과제들
다만 아직은 법적·제도적 허들이 있어서 대중적으로 구현되기엔 인프라(수탁, 발행, 권리 처리)가 성숙하는 과정이 필요합니다.

실사용 단계에서는 소유권과 토큰의 1:1 연결성, 실물 자산의 존재를 보증하는 수탁/감사(Attestation), 그리고 KYC/AML 같은 투자자 보호 장치가 필수적입니다. 현실 자산을 온체인에 올린다는 건 결국 코드(온체인)와 법(오프체인)을 연결하는 문제이기도 하니까요.

하지만 사회가 필요성을 체감하고 제도권이 이를 흡수하기 시작하면, 허들은 자연스럽게 낮아질 것으로 보입니다.

개인적으로는 주식뿐만 아니라 현실의 모든 가치 있는 것들이 토큰화되어 온체인 위에서 프로그램처럼 돌아가는 세상이 올 것으로 보고있습니다. 단순히 '새로운 거래 방식'이 아니라, 금융이 구조적으로 재조립되는 새로운 표준(스탠다드)이 될 것으로 긍정적인 예측을 하고있습니다.

사실 제 생각에는 제가 생각하는 수준의 온체인 상에서의 자산 거래가 되려면 현물 기반의 토큰화/RWA 등...이 필요하다고 생각합니다. 하지만, 현재는 초기에 해당하며 빠르게 자산의 가격을 옮기고 자산을 거래할 수 있게 만드는 측면이 많이 집중받고 있는 것 같아 아쉽기도 합니다.

앞으로 TradFi와 DeFi가 어떤 모습으로 융합될 지에 대해서 팔로업해나갈 필요가 있다고 보입니다.

#인사이트 #생각 #RWA #Tokenization #토큰화 #내러티브 #리서치

[리서치 워크플로우: 발견]

저는 리서치를 꽤 강조하는 사람 중 한 명입니다. 무엇이든 정확하고 깊은 분석이 실제 행동의 기반이 되어야 한다고 생각하고, 근거와 논리성을 중요하게 봅니다.
오늘은 리서치의 출발점이라고 할 수 있는 ‘발견’ 단계에 대해 이야기해보겠습니다.

⚠️이번 글은 매우매우 깁니다...

1) 발견 단계에서 가장 중요한 것: 속도와 미누락

발견 단계에서 가장 중요한 요소는 속도와 미누락입니다.
그리고 여기서 말하는 미누락은 단순히 '중요한 걸 봤는데 흘러가버리지 않게 만드는 것'만을 뜻하지 않습니다.

첫째, 가능한 한 많은 정보를 빠짐없이 발견하고 수집하는 것
→ 좋은 정보는 '몇 개를 잡았느냐'보다 놓치지 않았느냐에서 차이가 납니다.

둘째, 발견한 정보가 나에게 습득되지 못하고 흘러가지 않게 만드는 것
→ 저장·정리·리마인딩이 없으면 발견은 ‘그 순간’에서 끝나버립니다.

셋째, 빠르게 발견해서 빠르게 접근해야만 ‘발견’은 큰 의미를 가집니다(속도)
→ 남들보다 빨리 포착하고, 빨리 1차 판단/접근까지 이어져야 속도 우위가 생깁니다.

즉, 많이 찾고(포착) + 남기고(정착) + 좋은 것에 빠르게 접근하기 이 세 가지가 동시에 만족되어야 발견이 성과로 이어집니다.

2) 사람들이 진짜로 궁금해하는 것: '어디서 알았어요?'가 아니라 '어떻게 발견하죠?'

생각보다 많이 받는 질문이 있습니다.

'이런 건 어디서 알아오시는 거예요?'
'어떻게 접하게 됐나요?'

겉으로는 '그 프로젝트를 어떻게 발견했냐'가 궁금해 보이지만, 실제로는 보통 아래를 원하시는 경우가 많습니다.

- 발견할 수 있는 구조와 로직

- 내가 원하면 반복해서 발견해낼 수 있는 방법(재현 가능한 방법)

즉, '몰라서 첫 단추를 못 끼우는' 분들이 꽤 많다고 느낍니다.

3) '우연히 알게 됐다'는 말의 진짜 의미: 우연은 구조 위에서 발생한다

사람들은 종종 '우연히 알게 되었다'라고 말합니다. 그런데 그 우연성도 사실은 내재되어 있는 규율과 시스템 때문에 발현되는 경우가 많고, 본인이 그 구조를 인지하지 못했을 뿐인 경우도 많습니다.

예를 들어 X나 텔레그램 같은 소셜에서, 다른 사람들이 말하는 것을 보고 알게 되어 '우연히' 발견하는 경우가 많습니다.
하지만 그 우연이 발현되려면 전제가 있습니다.

- 내가 노출되는 X/텔레그램 사용자들이 질이 높아야 하고

- 그런 정보가 '내 화면에 뜨게 만드는' 시스템·구조·환경이 먼저 조성되어 있어야 합니다.

즉, 일상적인 내용만 나오는 X 계정을 아무리 오래 본다고 해서 좋은 프로젝트를 발견할 수는 없습니다.
발견을 위한 시스템과 구조, 환경을 리서치에 적합하게 조성하는 것이 매우 중요합니다.

4) 프로젝트를 '발견'하는 방법들(최대한 많이 정리)

프로젝트를 찾는 방법은 정말 다양합니다. 아래는 제가 가능한 많이 적어본 목록입니다.

1. 투자/펀딩 내역 기반
프로젝트들의 투자 내역을 나타내는 사이트 활용
크립토 랭크, 루트데이터, 크립토 펀드레이징, 메사리 등

2. 소셜 기반(직접 정보 취득)
소셜을 이용: 텔레그램, X 등

3. 소셜 트렌딩 및 통계 활용
Grok 같은 AI로 '얼마나 하이프가 붙는지', '트렌드가 뭔지'를 수집
시간을 세세하게 나누면 나눌수록 정보가 많아지고 놓치는 것이 줄어듦

4. 온체인 기반(실제 사용량/신호)
온체인 데이터(실제 사용량 및 특정 신호)
스마트월렛 트래킹, 트랜잭션 분석, 통계 등
디파이라마 등의 통계사이트

5. 생태계/파트너십 기반
생태계, 파트너십 기반 조사(생태계 내의 프로젝트들을 찾아보기)

6. 주요 시장 주체들의 행적 기반
주요 시장 주체들의 행적 조사

7. VC들의 리서치/리포트 읽기
- 인큐베이팅/투자 프로그램 참여 프로젝트들 확인
- 성공한 프로젝트들 역추적
- 해커톤, 코호트, 멘토링 등 확인
(발견 속도 측면에서 최상위권)
- 시장을 이끌어가는 주체들의 생각 보기 + 그들이 접하는 것들 보기
- 주요 프로젝트 빌더 및 시장 주체들의 소속 변화
예: 주요 거래소 핵심 인물이 특정 프로젝트 팀에 합류했다거나 하는 변화 체크
주요 주체의 ‘쉴링’ 추적

8. 개발/오픈소스 기반
- 깃허브 내의 데이터 기반 역추적
- 트렌딩, 릴리즈, 커밋 급증 등을 보고 신호 포착
- 개발자 문서

9. 참여/퀘스트 기반
퀘스트 플랫폼 활용: Galxe, Zealy 등

10. 사람/커뮤니케이션 기반
인맥 활용(업계 관계자 혹은 알파 플레이어 등)
채팅 및 소통

11. 오피셜 웹
오피셜 창구를 통해 발견
팀에게 직접 컨택 / 타 프로젝트의 팀원들과의 컨택 및 소통 중에 발견

12. 운영/행정/보안 흔적 기반
- 채용 공고 및 팀 빌딩 과정을 보고 발견
- 특허, 상표, 법인 설립, 재단 등록 등 행정 흔적 기반 역추적
- Audit 리포트 및 보안업체 공지
- 버그바운티/보안 프로그램 등을 통해 발견

13. 연결/관계 기반
프로젝트 간 연결(지원 목록, 협업, 파트너 리스트 등)을 따라가며 발견

14. 거버넌스/포럼

15. 내러티브 기반 탐색
주요 내러티브 기반 찾기
예: '예측 시장 내러티브가 좋다' → 예측 시장 프로젝트를 찾기

이 외에도 엄청나게 많지만, 일단 제가 실제로 가장 많이 활용하는 방법을 아래에 정리해보겠습니다.

5) 제가 가장 많이 활용하는 발견 방법 11가지(실전 기준)

아래 11가지는 결국 미누락을 최대화하고, 속도를 끌어올리기 위한 실전 루틴입니다.

1. 펀딩 내역 확인
저는 기본적으로 최대한 매일같이 암호화폐 프로젝트 펀딩 내역을 트래킹하고 팔로잉하려고 합니다.
- 초기 시드 투자 라운드 프로젝트(초기 선점 가능)
- 1티어 VC 투자 여부
- 투자금액 등 중심적으로 고려

그리고 바이브코딩을 통해, 매일 해당 내용을 자동 수집해서 정해진 시각에 리포트를 발송하는 시스템/프로토콜을 만들 수 있습니다.
→ (미누락 측면에서도 유리하고, 무엇보다 '남들보다 빨리 캐치'하는 속도에서 강점이 생깁니다.)

2. 텔레그램 활용
저는 텔레그램 채널들의 내용들을 모두 수집하여, 매일 오후 6시에 txt파일로 제공받는 시스템을 구축해두었습니다.
물론 txt파일 내부에 너무나도 많은 텍스트가 있으면 AI는 이를 전부 다루지 못하므로,

1시간 단위로 txt 파일 생성
→ 해당 내용을 기반으로 주요 내용 요약
→ 개별 요소는 누락되지 않게 정리
→ 요약 리포트를 통합해서 하루치 텔레그램 채널 요약본 생성

즉 텔레그램에 올라오는 정보는 절대 놓치지 않는 자동화된 프로토콜/시스템을 구축해두는 것입니다.
→ (미누락을 '수집'으로 해결하고, 정착을 '요약/정리/일일본'으로 해결)

3. X와 Grok 활용(소셜 기반 리서치)
X는 모두가 인정하는 암호화폐 정보가 가장 많이 공유되는 곳입니다.
(한국은 타 국가에 비해 덜하지만, 그래도 유의미합니다.)

많은 사람들이 X에 잡음(일명 shit 포스팅)이 너무 많다고 이야기하지만, 저는 그게 결국 Grok이라는 좋은 도구를 활용하지 못한다는 의미라고 봅니다.

Grok의 핵심 장점은:
검색(서칭)
X 데이터 기반 결과물 제공

즉, 요소를 최대한 많이 놓치지 않고 결과를 받는 측면에서 유의미하며,
- X에서의 트렌딩 되는 내용 및 통계 수집
- 유의미한 내용 선별(개별 프롬프트 셋팅 필요)
- 굳이 피드를 내리지 않아도 정보를 얻을 수 있음
- 프롬프트에 'X 게시물만 참고하여' 같은 명령을 포함시키면 매우 좋은 도구가 됩니다.

또한 소셜을 활용하는 것은, 예를 들어 중국어 사용자들의 정보를 확인하려면 그들의 네이티브 커뮤니티를 참조해야하는 경우가 있기도 하므로 케이스에 맞추어서 방법을 찾아보시면 될 것 같습니다.

4. 온체인 데이터 활용
온체인 통계(체인, Dapp의 트랜잭션 수, 수수료, TVL 등)를 확인하거나, 스마트 월렛들의 지갑을 트래킹, 특정 트랜잭션들을 분석하는 것입니다.

- 체인/Dapp의 트랜잭션 수
- 수수료
- TVL 등
- 스마트 월렛 트래킹
- 트랜잭션 분석

암호화폐 프로젝트가 온체인에 아무런 흔적을 남기지 않고서 성공할 수는 없습니다.

5. 주요 시장 주체의 리서치 및 행적
주요 주체들의 생각을 읽는 것은 미래를 예측할 수 있는 최고의 도구 중 하나입니다.

- 그들이 어떤 행동을 하고, 어떤 생각을 하는지 참고
- 트렌드에 뒤쳐지지 않음.

저는 할 수 있다면 남는 시간에 매일 리서치를 읽고, 그들의 프로그램, 행사 등을 찾아보려고 합니다.
→ (프로그램과 행사는 특히 '속도' 측면에서 강력합니다.)

6. 생태계 기반 발산형 분석
좋다고 생각하는 생태계의 디앱들을 찾아보는 것입니다.

연결 → 연결로 확장

더 다양하고 많은 정보를 접할 수 있음

7. 인물 기반 리서치
CZ, 비탈릭 같은 잘 알려진 인물들 외에도 암호화폐 업계에서 주요하고 이미 인증된 인물이지만 대중적 인지도는 낮은 인물들의 행적을 조사하는 것입니다.

8. 리서치·인사이트 기반 발견
평소에 해둔 리서치와 개인 인사이트 기반으로 본인이 생각하기로 긍정적인 섹터의 프로젝트에 대해서 발견하려 서칭을 하는 것입니다.

예시:
로보틱스
예측 시장

이러한 내러티브가 좋다고 생각하면 해당 분야에 해당하는 프로젝트들을 찾아보는 것입니다. (직접 찾거나, 다른 툴들을 이용해서)

9. 퀘스트 플랫폼 활용
Galxe, Zealy는 단순히 에드작을 위한 퀘스트, 에듀케이션 플랫폼만이 아닌 새로운 프로젝트를 발견하는 기회가 될 수 있습니다.
무엇이든지 새롭게 보이는게 있으면, 알아보고 자신의 데이터베이스에 추가하는 것이 무조건 도움이 됩니다.

10. 인맥 활용 및 채팅
주변인들, 함께 Web3 생활을 하는 사람들과의 소통(인맥이 좋을수록 더 좋음)입니다.
물론 이건 사람마다 너무나도 다르고 자기 마음대로 되는 영역이 아니라고 생각하고, 스스로의 능력이 아닌 타인의 능력에 의지하는 느낌도 있어서 중요하다고는 생각하진 않습니다.
다만, '발견' 관점에서는 여전히 강력한 채널이 될 수는 있습니다.

11. Searching AI 활용
많은 사람들이 AI를 이용하여 찾아달라는 요구를 합니다.
암호화폐 프로젝트를 발견하기 위해 Perplexity와 같은 서칭특화 LLM 혹은 에이전틱 워크플로우를 활용할 수 있습니다.

6) 발견을 '꾸준히, 반복 가능하게' 만드는 자동화 구조(인프라)

여기까지가 '발견하는 방법'이라면, 그 다음으로 중요한 건 발견이 꾸준히/반복 가능하게/자동화되어 이루어지게 만드는 구조입니다.

앞에서 이야기했듯이,
1. 텔레그램의 내용을 1시간마다 txt로 만들고 → 요약 → 하루 요약본을 만들어 활용하고
2. GROK이 암호화폐와 관련된 실시간 트렌딩을 1시간마다 수집 → 통계화하고

이러한 것들을 구축할 수 있어야 합니다. (하고자해야하고)

이러한 구조는 단순 편의가 아니라,
1. coverage(최대한 많이 놓치지 않기)를 시스템으로 보장하고
2. 속도(남들보다 빨리 포착/접근하기)를 구조로 만들어주고
3. 결과물을 쌓아 retention(흘러가지 않게 정착하기)까지 이어지게 합니다.

실제 구축하여 활용하는 것이 기본적인 인프라가 생기는 것입니다.
추후에 관련해서 인프라를 구축하는 방법을 더 자세하고 실전적인 내용으로 채널에 업로드할 예정입니다. 또한 실제 인프라를 구축하여 추후 추후 웹서비스로 제공할 계획도 있습니다.

7) '발견이 흘러가지 않게' 만드는 저장/습득 시스템

발견 자체도 중요하지만, 발견이 그저 흘러가지 않도록 만드는 저장/습득 시스템이 있어야 합니다.
(1장에서 말한 미누락 중에서도 특히 retention을 담당하는 핵심 파트입니다.)

그냥 단순히 '저번에 본듯?'으로 끝난다면 발견한 의미가 없습니다.

발견한 것들을 저장하고, 선별하여 인지하는 구조가 필요합니다.

저장하는 시스템이 존재하지 않고 다시 되돌아 볼 수 없는 구조라면
→ '봤는데 기억은 안 남'과 같은 무의미한 구조가 될 확률이 높습니다.

따라서 필요한 구조는 다음과 같습니다.
1. 정보를 저장하고
2. 저장한 정보를 업데이트하며
3. 리마인딩(좋다고 생각하지 못했던 것조차도)을 해주는 구조

즉, 정보를 체계적으로 다루고 정리해서 구성하는 관계도(그래프) 형태가 필수적입니다.
1. 내가 원하는 정보를 바로 꺼낼 수 있어야 하고
2. 내가 잊고 있던 정보조차도 시스템이 자연스럽게 연결시켜 알려줄 수 있어야 하고
3. 까먹을 때가 되면 시스템이 리마인딩을 해주는 시스템이 필수적입니다.

8) 그런 시스템이 존재하느냐? 그리고 앞으로의 방향
그런 시스템이 존재하느냐?에 대해서는 저도 확실하게 이야기하진 못하겠습니다.

정보 DB, 메모 앱 등…이 너무나도 많지만 제가 원하는 수준까지 도달한 프로덕트는 존재하지 않는 것 같기도 합니다.
(제가 너무 많은 것을 원하는 것도 있구요.)

그래서 저는 누군가가 제가 원하는 것을 만들어주기를 기다리기보다는 제가 직접 만드려고 합니다.
바이브코딩이라는 최고의 무기가 존재하니, 일반인들도 마음만 먹으면 실전적인 시스템을 구축할 수 있습니다.
(제가 구축하게 되면 추후 웹서비스 형태로 제공할 예정입니다.)

9) 시스템은 계속 복기되고 진화해야 한다
또한, 이러한 구조는 지속적으로 계속해서 피드백이 되고, 복기가 되어야 합니다.
그런 구조로 계속해서 진화하고 업데이트 되는 시스템을 형성하는 것이 중요합니다.

10) 사실 중요한 것은 태도와 마음
이 모든 것들을 그저 안다고 하더라도, 실행에 옮기지 않는 사람들이 많습니다.
그 무엇보다 중요한 것은 새로운 것을 보면 선입견을 가지지 않고, 기억하고 내 데이터베이스에 저장하고 - 알아보려고 하는 태도와 마음.
뭔가를 하는 것을 두려워하지 않고, 귀찮아하지 않는 것.
일단 적극적으로 해보는 것.

이러한 태도와 마음, 습관이 무엇보다 중요하다고 생각합니다. (AI가 발전되며 개인이 정말 전문적이고, 대부분의 일들 - 자신의 상상을 현실로 만드는 것이 가능하기 때문.)

11) 마무리: 운이 아니라 구조, 재능처럼 보이는 건 구조 설계력
마지막으로 하고 싶은 말은, 성공하고 성취를 이룬 사람의 대부분은 운이 아닌 ‘구조’일 확률이 높습니다.
또한 재능이라고 보이는 사람들의 진짜 재능은 동물적 직감으로 인한 것이 아니라 ‘구조’를 잘 구성하는 것일 가능성이 큽니다.

‘발견’이라는 것은 가장 중요한 리서치의 첫 시작 단계입니다.
그만큼 매우 중요한 부분이라고 생각합니다.

다음번에는 발견 이후의 리서치 워크플로우를 알아보도록 하겠습니다.

#리서치 #인사이트 #생각

[ 네이버맵에 추가된 증강 길 안내 서비스 ]

영상에서 보이듯 코엑스 같은데서는 진짜 길 찾는거 너무 힘들었는데😅😅

이런 서비스는 굉장히 도움이 많이 될것 같네요👍

이제 스마트글래스만 쓸 수 있으면 처음 가는곳도 문제 없겠군🚀

👉 영상 출처 👈

+스마트글래스 >> 안경 쓰고 실시간으로 네비마냥 길안내 가능

메타 플랫폼즈(前 페이스북)가 AI Agentic service를 내세우는 대표적 기업인 Manus AI를 인수. 인수금액은 비공개.

#Meta #AI #Ai_agent #manus #뉴스 #인수

[중화용호 울산 삼산본점]
갈비짬뽕+유린기

갈비짬뽕 생긴게 너무 폭력적이라 꼭 먹어보고 싶었는데 가격이 좀 쎄긴함. (14000원)

상당히 찐한 짬뽕 느낌인데 단맛도 꽤 있어서 단맛만 좀 죽이고 매운고춧가루 + 소금 + MSG 넣어서 감칠맛을 더 올렸으면 더 맛있었을듯..

면이 좀 너무 푹 익은 느낌이라 아쉽긴했음.

더 잘 할 수 있어서 아쉬운 느낌에 가까움..
그래도 이정도로 찐한 짬뽕 접하기가 어려워서 꽤 괜찮다고 느껴짐.

면이랑 국물이랑 심하게 따로 놀진 않지만 막 완벽하게 잘 어우러진다도 아닌듯

그래도 찐한 맛있는 짬뽕이라 맛있게 먹었음.

유린기는 맛, 가격 다 안 좋은 편.. 재구매의사 X

가성비 : 2.5/5.0
맛 : 3.9/5.0
재방문의사 : 있음

Agentic Workflow가 사실은 이미 개인의 영역에서는 구축 가능한 시기이지만, 대부분의 사람들은 하지않고 기업에서는 서비스를 제공하지 않습니다.(책임소재의 문제로 인해)

따라서, 개인들은 n8n과 같은 툴을 이용해 실전적으로 ‘행동하는 AI Agentic Workflow'를 만들어 높은 수준의 작업물을 자동화해서 장기적으로 꾸준한 시스템을 만들어야한다고 생각합니다.

하지만, 그래도 Manus와 같이 개인에게 접근성을 높여주는 Agentic 기술의 민주화로 작용하는 것도 유의미하고 - 모든 사람들이 전문적인 구조를 구축하기에는 한계가 있으므로 실제 사업성 측면에서 유의미한 것도 사실인 것으로 보입니다.

물론, Agentic Workflow도 무적인 것은 아닙니다. 인간신원확인 등..의 문제로 실제 작동 측면에서 문제가 생길 수 있습니다.

이런 문제들을 해결할 수 있다면 Manus와 같이 쉽게 사용할 수 있는 툴들도 유의미한 가치를 지니지 않을까 싶습니다.

#Ai #ai_agent #manus #생각 #n8n #workflow

솔라나 덱스 볼륨이 바낸 제외 대부분 거래소보다 많이 나오는데 이게
맞나

[ 게임 플레이하는 엔비디아의 AI 에이전트 ]

1,000개 이상의 게임을 마스터한 AI 에이전트인 NitroGen을 엔비디아에서 공개했습니다👍

✅ NitroGen 간략 정리
- 1천개 게임의 4만 시간의 게임플레이 영상을 학습한 모델
- 유튜브, 트위치 등 게임 방송 등의 영상만을 통해 학습(스트리머들이 조작하는 모습을 보여주는 컨트롤러 화면 분석)
- 장르는 RPG, 3D액션, 레이싱 등 다양하게 활용

인간이 조작하는 방법을 여러 장르를 통해 학습하다보니 한번도 본적 없는 게임에서도 일반 AI모델보다 52% 성공률 높았다고 해요💯💯

🤔 이런 학습방법이 로봇공학쪽에서도 활용도가 높을것 같다는 얘기가 있는데 충분히 일리 있는 이야기 같습니다😎😎

👉 원문 보기 👈