라그랑주 BTC, RVN 원상

라그랑쥬 업비트 소식에 (원화는 아니지만) 사무실 "뭐야?" "실화야?" 실시간 웅성웅성 개웃김

앞으로 밋업은 부산에서 쫌 하면 좋겠네

서울 깍쟁이만 사람이야?

에효

솔레이어, 웜홀 NTT로 베이스 진출!

웜홀 NTT란?

- 토큰을 래핑하지 않고, 그대로 체인간 이동할수 있게 해주는 기술

밑에 보면 BASE 대빵도 환영한다고 적어놨네요. 아마 베이스에서 디파이라던가 더 다양한 활영처가 생길듯?

#solayer

✅ 테더가 밀어주는 새로운 L1, Stable

- Backed by Bitfinex & USDT
- USDT 파운더가 어드바이저
- USDT를 가스 토큰으로 사용
- 네이티브 Fiat 온램프 지원

✍️ 써클 IPO와 함께 주목해볼만한 점은 바로 테더사의 동향이라고 보는데 테더사의 적자 자리를 노리는 L1이 오늘 스텔스 모드에서 나옴.

디코도 방금 공개되었는데 관심있는 분들은 미리 들어가 있으면 좋을듯

👉Stable 디코

플라즈마랑 스테이블 중에 누가 더 테더사의 적자인지는 모르겠는데

일단 이름이 스테이블인거는 씹사기아닌가 ㅋㅋㅋ

A or B?
Stable or Plasma?

그런거 없다 둘 다 하기 <<
A or B 고르면 내가 고른건 망하고 안고른건 잘된다

Circle Shares Indicated To Open At $50-52 Vs. $31 IPO Price — BBG

오늘 써클이 상장하는데 시총이 너무 낮아서 매수하고싶어서 개인적으로 좀 찾아봤는데...

일단 경쟁사인 테더와 비교를 해봤음.
시가총액은 크게 차이가 안남.
USDC 시가총액 : $61B
USDT 시가총액 : $153B

그런데 수익이 엄청 차이가 남. 테더의 2024년 수익은 $13B이며 순수익은 $5.2B임.
반면 써클의 2024년 수익은 테더사의 7분의1인 1.7B밖에 안되며 순수익은 $156M으로 테더사의 33분의1임.

우리가 뉴스를 통해 접하던 스테이블코인이 수익이 엄청난거, 뭐 블랙록을 이겼다는거 결국 다 테더 이야기고 써클과 격차는 심함.

또한 써클과 코인베이스의 계약에 대해서는, 코인베이스가 써클 순수익의 50%를 가져감. 그리고 코인베이스 플랫폼 내의 USDC에 대해서는 코인베이스가 100% 수익을 가져감.
여기에는 당연히 코인베이스 거래소에 예치되는 USDC에서 발생하는 이자 수익도 포함입니다.
이런 계약이 가능한 이유는 코인베이스가 보유한 USDC의 양이 전체의 20%를 차지한다고 합니다.

테더와 써클이 매출 및 순수익 차이가 심한 이유는 테더의 경우 규제를 받지 않기 때문에 미국 국채뿐만 아니라 금, 비트코인등에 다양하게 투자를 하지만 써클은 미국 국채에만 투자를 한다고 합니다. 여기서 수익의 차이가 발생한다고 하네요. 추가적으로 써클의 경우 미국과 유럽 기관 중심의 사용이지만 테더는 아시아, 라틴 아메리카, 아프리카 등에서 많이 사용되며 써클에 비해 수요가 많다고 하네요.

좀 더 자세히 알아보고 싶은데 크게 내용이 없네요..
지금까지 찾은 내용만 공유드립니다..

CIRCLE SHARES OPEN AT $69 IN NYSE DEBUT VS $31 IPO PRICE - RTRS

써클 열렷고 75.9불 ㅋㅋㅋㅋ

69 -> 75.9 -> 88

지금 써클 시총이 19.3B인데 에이다 MC가 23B임

써클 100불 돌파!!!!

갔다가 다시 80불이요.

🐙 OpenLedger, AI 데이터 보상의 새 기준 ‘Proof of Attribution’ 발표 (Source)

기존 AI의 문제 1. 데이터 제공자 소외

- 개인·커뮤니티가 만든 데이터가 익명 처리되며 가치 창출 과정에서 철저히 배제됨
- AI 모델의 성능의 핵심은 데이터인데, 정작 제공자에게는 보상이 돌아가지않음.

OpenLedger의 해법: 실시간 데이터 영향 추적 & 보상 분배

- LoRA 등으로 파인튜닝된 compact model에는 gradient-based 영향 추정 기법 적용
- 대규모 LLM에는 Infini-gram 기반 토큰 단위 데이터 매칭 방식 사용
- 모델이 추론할 때마다 실제 영향 준 기여자에게 자동 보상

기존 AI의 문제 2: 데이터 투명성 부족

- 어떤 데이터로 학습했는지 확인할 수 없음
- 편향되거나 오염된 정보, 규정을 위반한 데이터도 추적이 어려움
- 사용된 데이터의 이력을 검토하거나 결과를 재현하는 것, 문제 발생 시 책임을 따지는 것 모두 제한적임

OpenLedger의 해법: DataNet + 온체인기반 기록시스템

- 의료, 법률 등 분야별 특화된 온체인 데이터셋 구축
- 기여자, 업로드 시점, 라이선스 등 모든 메타데이터 완전하게 기록
- 수조 단위 대규모 학습 데이터도 지연 없이 추적 가능

OpenLedger의 추구점: 데이터 중심의 인센티브 생태계

- 데이터가 활용될 때마다 기여자에게 보상이 누적되는 구조
- 고품질 데이터를 가진 각 분야의 전문 인력들이 주체로 참여
- 사용자 참여 기반의 검증된 데이터셋 구축

✍️ AI가 일상이 될수록, 데이터에 대한 권리와 투명성은 더 중요해질 수밖에 없음. OpenLedger는 이 문제를 기술적으로, 경제적으로 풀어내며 보상 가능한 AI 생태계의 서막을 열고 있음

#openledger