06:40 금과 비트코인의 자산 집중도
비트코인이 “소수에게 캡처(capture)됐다”—트럼프 같은 정치 변수나 마이클 세일러처럼 대규모 보유자가 시장을 흔드는 자산—라는 문제제기가 나온다. 외부 자본(특히 큰돈을 한 번에 넣고 오래 들고 가는 보수적 자금)이 볼 때, 공급 집중도가 높은 자산을 선호할지 의문이라는 논리다. 이에 반박으로 “집중도 자체는 결정적 변수가 아닐 수 있다”는 대목이 이어진다. 엔비디아에서 젠슨 황의 지분(대화에선 7% 예시)을 들며, 대형 자산/기업도 핵심 보유자 집중이 존재한다는 점을 상기한다. 또한 금 역시 집중이 크다는 ‘사후 공부’가 공유된다. 미국 정부가 상당 비중을 보유하고, 국가별로 준비금 형태로 상위 보유국이 한 자릿수 퍼센트씩 나눠 갖고 있으며, 중앙은행 보유로 환산하면 더 의미 있는 편중이 보인다는 식이다. 결론은 “금의 집중은 역사적·제도적 맥락(금본위제, 준비자산)에서 자연스러웠던 국력의 표식”이고, 비트코인의 집중과는 성격이 다르지만 ‘집중도=투자 불가’로 단정하긴 어렵다는 쪽으로 정리된다.
09:55 비트코인의 장점과 리스크
비트코인의 ‘펀더멘탈은 가격’이라는 농담 섞인 논쟁 뒤, 실질적 장점으로 셀프커스터디와 검열저항성이 강조된다. “세금 내기 싫거나, 나쁜 짓/좋은 일을 남몰래 하고 싶을 때 쓸 수 있는 자산”처럼 다소 거친 표현으로, 국가·기관을 거치지 않는 가치 이전 수단이라는 속성이 핵심으로 제시된다. 동시에 금 대비 리스크도 촘촘히 언급된다. (1) 위조/진위 리스크는 오히려 금 쪽이 크다는 사례가 나온다: 한국 종로에서 중국인들이 텅스텐을 섞어 가짜 금을 판다는 뉴스(실물 금의 감정/유통 리스크) vs 비트코인은 프로토콜 상 “위조가 안 된다”는 대비. (2) 반대로 비트코인은 ‘정치/헤드라인 민감 자산’이 됐다는 지적이 강하다. 트럼프 관세 발언으로 위험자산이 급락하면 다시 물러서는 “TACO 트레이딩(Trump Always Chickens Out)” 같은 내러티브에 가격이 크게 흔들리는 모습이 “안전자산 역할에 어울리냐”는 의문을 만든다. (3) 양자컴퓨터 공격은 “현재 최대 푸드”로 언급되며, 실제로 어떤 투자은행이 비트코인 비중(대화에선 ‘전체의 10%’라는 식) 일부를 줄이고 금으로 옮겼다는 사례가 회자된다. 다만 개발자 커뮤니티 차원에선 오래전부터 대비 논의가 있었다며, 현실화 가능성을 ‘공포의 최대치’로 보되 장기적으로는 업그레이드/대응이 가능하다는 낙관도 붙는다.
11:54 비트코인 인식 변화
핵심은 수요층의 세대/목적 변화다. 과거 비트코인이 “20대·10대가 인생 역전 노리는 자산”이었다면, 지금은 경제 유튜브에서 30~40대(밀레니얼)와 ‘빅테크 출신·주식으로 돈 번 파이어족’ 같은 유형의 입에서 포트폴리오 다각화 자산으로 언급된다는 사례가 나온다(‘미키 킴’ 언급). 이는 비트코인이 ‘부머 에셋’처럼 변해간다는 평가로 이어지고, 결과적으로 변동성이 줄어드는 것이 장기 채택엔 긍정일 수 있으나 단기 트레이더 입장에서는 매력이 떨어질 수 있다는 양면성이 제시된다. 또한 “애매한 포지셔닝” 문제가 강조된다. 완전 안전자산도 아니고, 완전 고변동성 투기자산도 아닌 중간지대에 놓이면 자금이 “컴포즈 커피(가성비) vs 7천 원 개인카페(하이엔드)”로 양극화될 때 3,500원대 애매한 브랜드가 외면받는 것처럼, 비트코인이 금과 주식 사이 어정쩡한 포지션으로 보일 수 있다는 비유가 나온다. 이에 대해 반론은 “지금의 인식은 일시적이며, 모수 확대(보수적 수요 유입)는 결국 더 큰 장기 가격 잠재력의 기반”이라는 시각이다.
19:16 금의 과거 변동성과 탈 달러 시대의 도래
금이 원래부터 ‘안정적’이었냐는 질문에, 월봉 장기 차트를 보며 “과거 금도 비트코인처럼 크게 오르고 크게 빠졌다”는 구간(닷컴 버블 이후 상승, 2008년 충격 구간, 이후 재상승, 그리고 장기간 횡보)을 짚는다. 즉 금의 ‘클래식함’은 변동성이 없어서가 아니라, 긴 역사와 제도적 수요(중앙은행 준비금) 위에 쌓인 신뢰에서 온다는 톤이다. 최근 급등은 ‘디베이스먼트 트레이드’—달러 가치 희석과 기축통화 신뢰 하락, 탈달러화—로 설명된다. 중국이 달러 자산(미국채/달러 준비)을 많이 들고 있는 구조에서 달러의 실질가치가 약화되면 대체 준비자산(금)으로 옮길 유인이 생기고, 한국은행도 금 매입 뉴스가 나온다는 식으로 중앙은행 수요가 화제에 오른다. 또 리테일 수요도 섞였다는 징후로 “사람들이 줄 서서 금 산다”는 장면을 언급하며, 이런 과열이 ‘탑’ 신호처럼 보였는데도 가격이 계속 갔다고 말한다. 동시에 S&P500/나스닥을 함께 보면 “사실 모든 자산이 미친 듯이 올라왔다”는 자조가 나오며, 상대성과 통화가치 하락의 프레임이 강화된다. (금이 최근 아웃퍼폼한다는 점도 짚는다.)
24:19 비트코인의 엑시트(Exit) 수단으로서의 가치
이 구간은 가격 전망보다 ‘존재 이유’로 이동한다. 네트워크 스테이트(발라지 스리니바산의 개념), 네트워크 시티/스쿨, 피터 틸 같은 인물의 관련 투자 사례를 들며 “국가에 종속되지 않는 공동체/도시국가 실험”이 커질 수 있다는 맥락이 소개된다. 여기서 비트코인은 기존 금융·행정·규제 시스템을 ‘완전히 엑시트’하는 수단(자산·결제·보관의 자주권)으로 채택될 여지가 있다는 주장이다. 반대편은 네트워크 스테이트가 특정 창업자/자본가 중심으로 ‘사유화된 국가’가 될 위험—“돈으로 해결해서 만들면 그건 내 것, 누가 왕인지 정확히 아는 구조”—을 지적하며, 미국 같은 국가는 외부 견제·전쟁·내부 갈등 등 수많은 검증을 거쳐 제도가 정립됐지만 인위적으로 만든 공동체는 동질 집단의 고인물화로 깨질 수 있다는 논리를 편다. 이에 대해 재반박으로, 미국도 청교도적 ‘엑시트’에서 시작했고(유럽 질서에서 탈출), 결국 역사의 흐름 속에서 엑시트가 반복돼 왔다는 관점이 제시된다. 핵심은 “새로 정복할 영토가 없는 시대에, 시스템에서 빠져나갈 옵션이 자산 형태로는 크립토/비트코인일 수 있다”는 문제의식이다.
36:14 번식의 양극화
대화는 기술·자본이 만드는 극단적 사회 시나리오로 확장된다. 초부자들이 대리모/정자 제공 등 생식 기술을 통해 ‘자기 유전자를 대량 복제’하듯 후손을 늘리는 사례(중국 초부자, 유대인 대리모로 자녀 수백 명 같은 블룸버그 기사 언급, 텔레그램 창업자 파벨 두로프의 다자녀 화제 등)가 거론된다. 여기서 “출산은 경제적 부담 때문에 일반 대중이 기피하지만, 자산가만 다산이 가능한 환경이면 계층이 생물학적으로도 고착될 수 있다”는 우려가 나온다. 더 나아가 로봇/자동화로 노동이 대체되고, 엘리트 관점에서 대중이 ‘소비자도 아니고 필요도 없다’는 냉혹한 계산이 가능해지면, 번식·결혼·가족 형성마저 자본 보유층 중심으로 재편될 수 있다는 비관적 상상으로 이어진다. 동시에 여성의 경제력 상승과 비혼 출산(사유리 사례 등)처럼, 전통적 가족 모델이 깨지는 변화가 이런 흐름을 가속할 수도 있다는 관찰도 함께 등장한다.
https://youtu.be/7Db4BMhLn4c 32분 전 업로드 됨
비트코인이 “소수에게 캡처(capture)됐다”—트럼프 같은 정치 변수나 마이클 세일러처럼 대규모 보유자가 시장을 흔드는 자산—라는 문제제기가 나온다. 외부 자본(특히 큰돈을 한 번에 넣고 오래 들고 가는 보수적 자금)이 볼 때, 공급 집중도가 높은 자산을 선호할지 의문이라는 논리다. 이에 반박으로 “집중도 자체는 결정적 변수가 아닐 수 있다”는 대목이 이어진다. 엔비디아에서 젠슨 황의 지분(대화에선 7% 예시)을 들며, 대형 자산/기업도 핵심 보유자 집중이 존재한다는 점을 상기한다. 또한 금 역시 집중이 크다는 ‘사후 공부’가 공유된다. 미국 정부가 상당 비중을 보유하고, 국가별로 준비금 형태로 상위 보유국이 한 자릿수 퍼센트씩 나눠 갖고 있으며, 중앙은행 보유로 환산하면 더 의미 있는 편중이 보인다는 식이다. 결론은 “금의 집중은 역사적·제도적 맥락(금본위제, 준비자산)에서 자연스러웠던 국력의 표식”이고, 비트코인의 집중과는 성격이 다르지만 ‘집중도=투자 불가’로 단정하긴 어렵다는 쪽으로 정리된다.
09:55 비트코인의 장점과 리스크
비트코인의 ‘펀더멘탈은 가격’이라는 농담 섞인 논쟁 뒤, 실질적 장점으로 셀프커스터디와 검열저항성이 강조된다. “세금 내기 싫거나, 나쁜 짓/좋은 일을 남몰래 하고 싶을 때 쓸 수 있는 자산”처럼 다소 거친 표현으로, 국가·기관을 거치지 않는 가치 이전 수단이라는 속성이 핵심으로 제시된다. 동시에 금 대비 리스크도 촘촘히 언급된다. (1) 위조/진위 리스크는 오히려 금 쪽이 크다는 사례가 나온다: 한국 종로에서 중국인들이 텅스텐을 섞어 가짜 금을 판다는 뉴스(실물 금의 감정/유통 리스크) vs 비트코인은 프로토콜 상 “위조가 안 된다”는 대비. (2) 반대로 비트코인은 ‘정치/헤드라인 민감 자산’이 됐다는 지적이 강하다. 트럼프 관세 발언으로 위험자산이 급락하면 다시 물러서는 “TACO 트레이딩(Trump Always Chickens Out)” 같은 내러티브에 가격이 크게 흔들리는 모습이 “안전자산 역할에 어울리냐”는 의문을 만든다. (3) 양자컴퓨터 공격은 “현재 최대 푸드”로 언급되며, 실제로 어떤 투자은행이 비트코인 비중(대화에선 ‘전체의 10%’라는 식) 일부를 줄이고 금으로 옮겼다는 사례가 회자된다. 다만 개발자 커뮤니티 차원에선 오래전부터 대비 논의가 있었다며, 현실화 가능성을 ‘공포의 최대치’로 보되 장기적으로는 업그레이드/대응이 가능하다는 낙관도 붙는다.
11:54 비트코인 인식 변화
핵심은 수요층의 세대/목적 변화다. 과거 비트코인이 “20대·10대가 인생 역전 노리는 자산”이었다면, 지금은 경제 유튜브에서 30~40대(밀레니얼)와 ‘빅테크 출신·주식으로 돈 번 파이어족’ 같은 유형의 입에서 포트폴리오 다각화 자산으로 언급된다는 사례가 나온다(‘미키 킴’ 언급). 이는 비트코인이 ‘부머 에셋’처럼 변해간다는 평가로 이어지고, 결과적으로 변동성이 줄어드는 것이 장기 채택엔 긍정일 수 있으나 단기 트레이더 입장에서는 매력이 떨어질 수 있다는 양면성이 제시된다. 또한 “애매한 포지셔닝” 문제가 강조된다. 완전 안전자산도 아니고, 완전 고변동성 투기자산도 아닌 중간지대에 놓이면 자금이 “컴포즈 커피(가성비) vs 7천 원 개인카페(하이엔드)”로 양극화될 때 3,500원대 애매한 브랜드가 외면받는 것처럼, 비트코인이 금과 주식 사이 어정쩡한 포지션으로 보일 수 있다는 비유가 나온다. 이에 대해 반론은 “지금의 인식은 일시적이며, 모수 확대(보수적 수요 유입)는 결국 더 큰 장기 가격 잠재력의 기반”이라는 시각이다.
19:16 금의 과거 변동성과 탈 달러 시대의 도래
금이 원래부터 ‘안정적’이었냐는 질문에, 월봉 장기 차트를 보며 “과거 금도 비트코인처럼 크게 오르고 크게 빠졌다”는 구간(닷컴 버블 이후 상승, 2008년 충격 구간, 이후 재상승, 그리고 장기간 횡보)을 짚는다. 즉 금의 ‘클래식함’은 변동성이 없어서가 아니라, 긴 역사와 제도적 수요(중앙은행 준비금) 위에 쌓인 신뢰에서 온다는 톤이다. 최근 급등은 ‘디베이스먼트 트레이드’—달러 가치 희석과 기축통화 신뢰 하락, 탈달러화—로 설명된다. 중국이 달러 자산(미국채/달러 준비)을 많이 들고 있는 구조에서 달러의 실질가치가 약화되면 대체 준비자산(금)으로 옮길 유인이 생기고, 한국은행도 금 매입 뉴스가 나온다는 식으로 중앙은행 수요가 화제에 오른다. 또 리테일 수요도 섞였다는 징후로 “사람들이 줄 서서 금 산다”는 장면을 언급하며, 이런 과열이 ‘탑’ 신호처럼 보였는데도 가격이 계속 갔다고 말한다. 동시에 S&P500/나스닥을 함께 보면 “사실 모든 자산이 미친 듯이 올라왔다”는 자조가 나오며, 상대성과 통화가치 하락의 프레임이 강화된다. (금이 최근 아웃퍼폼한다는 점도 짚는다.)
24:19 비트코인의 엑시트(Exit) 수단으로서의 가치
이 구간은 가격 전망보다 ‘존재 이유’로 이동한다. 네트워크 스테이트(발라지 스리니바산의 개념), 네트워크 시티/스쿨, 피터 틸 같은 인물의 관련 투자 사례를 들며 “국가에 종속되지 않는 공동체/도시국가 실험”이 커질 수 있다는 맥락이 소개된다. 여기서 비트코인은 기존 금융·행정·규제 시스템을 ‘완전히 엑시트’하는 수단(자산·결제·보관의 자주권)으로 채택될 여지가 있다는 주장이다. 반대편은 네트워크 스테이트가 특정 창업자/자본가 중심으로 ‘사유화된 국가’가 될 위험—“돈으로 해결해서 만들면 그건 내 것, 누가 왕인지 정확히 아는 구조”—을 지적하며, 미국 같은 국가는 외부 견제·전쟁·내부 갈등 등 수많은 검증을 거쳐 제도가 정립됐지만 인위적으로 만든 공동체는 동질 집단의 고인물화로 깨질 수 있다는 논리를 편다. 이에 대해 재반박으로, 미국도 청교도적 ‘엑시트’에서 시작했고(유럽 질서에서 탈출), 결국 역사의 흐름 속에서 엑시트가 반복돼 왔다는 관점이 제시된다. 핵심은 “새로 정복할 영토가 없는 시대에, 시스템에서 빠져나갈 옵션이 자산 형태로는 크립토/비트코인일 수 있다”는 문제의식이다.
36:14 번식의 양극화
대화는 기술·자본이 만드는 극단적 사회 시나리오로 확장된다. 초부자들이 대리모/정자 제공 등 생식 기술을 통해 ‘자기 유전자를 대량 복제’하듯 후손을 늘리는 사례(중국 초부자, 유대인 대리모로 자녀 수백 명 같은 블룸버그 기사 언급, 텔레그램 창업자 파벨 두로프의 다자녀 화제 등)가 거론된다. 여기서 “출산은 경제적 부담 때문에 일반 대중이 기피하지만, 자산가만 다산이 가능한 환경이면 계층이 생물학적으로도 고착될 수 있다”는 우려가 나온다. 더 나아가 로봇/자동화로 노동이 대체되고, 엘리트 관점에서 대중이 ‘소비자도 아니고 필요도 없다’는 냉혹한 계산이 가능해지면, 번식·결혼·가족 형성마저 자본 보유층 중심으로 재편될 수 있다는 비관적 상상으로 이어진다. 동시에 여성의 경제력 상승과 비혼 출산(사유리 사례 등)처럼, 전통적 가족 모델이 깨지는 변화가 이런 흐름을 가속할 수도 있다는 관찰도 함께 등장한다.
https://youtu.be/7Db4BMhLn4c 32분 전 업로드 됨
❤1
Why BitGo Went Public | Mike Belshe
Empire
3줄 요약
1. BitGo의 IPO는 “자금조달”보다 월가(전통 금융) 고객을 본격적으로 끌어들이기 위한 ‘신뢰/투명성 인프라’ 전략이었다.
2. IPO 북빌딩·배정은 과잉수요·허수주문·팝(POP) 딜레마가 얽힌 게임이며, BitGo는 리테일에 25%를 배정해 ‘크립토식 민주화’를 일부 반영했다.
3. BitGo는 단순 커스터디가 아니라 ‘규제+보안+결제(DvP)+베스트익스큐션’까지 묶은 크립토 인프라/프라임브로커리지 전 단계로, 규제 완화가 TAM을 폭발적으로 키웠다고 본다.
01:50 BitGos IPO & Early Supporters
마이크 벨쉬는 NYSE 오프닝 벨을 울리는 순간을 “비즈니스의 슈퍼볼”로 표현하면서도, 성취의 주체를 자신이 아닌 ‘함께 만든 사람들’(직원·전직원·커뮤니티·초기 투자자)로 돌린다. 2011년에 마지막 펀드 투자로 들어왔던 초기 투자자(오랜 기간 유일하게 남은 포지션을 버틴 보드 멤버), 시리즈B에서 “기술 회사→금융서비스 회사” 전환을 베팅해준 안토니오 그라시아스, 그리고 공동창업자 빌 리를 특히 언급한다. 빌 리는 멀티시그 관련 특허의 공동 저자이기도 하며, BitGo는 그 특허를 공격적으로 집행하지 않고 “써도 된다”는 스탠스를 취한다고 강조한다(특허를 무기로 경쟁을 봉쇄하기보다, 표준/생태계 확산을 택했다는 뉘앙스).
Empire
3줄 요약
1. BitGo의 IPO는 “자금조달”보다 월가(전통 금융) 고객을 본격적으로 끌어들이기 위한 ‘신뢰/투명성 인프라’ 전략이었다.
2. IPO 북빌딩·배정은 과잉수요·허수주문·팝(POP) 딜레마가 얽힌 게임이며, BitGo는 리테일에 25%를 배정해 ‘크립토식 민주화’를 일부 반영했다.
3. BitGo는 단순 커스터디가 아니라 ‘규제+보안+결제(DvP)+베스트익스큐션’까지 묶은 크립토 인프라/프라임브로커리지 전 단계로, 규제 완화가 TAM을 폭발적으로 키웠다고 본다.
01:50 BitGos IPO & Early Supporters
마이크 벨쉬는 NYSE 오프닝 벨을 울리는 순간을 “비즈니스의 슈퍼볼”로 표현하면서도, 성취의 주체를 자신이 아닌 ‘함께 만든 사람들’(직원·전직원·커뮤니티·초기 투자자)로 돌린다. 2011년에 마지막 펀드 투자로 들어왔던 초기 투자자(오랜 기간 유일하게 남은 포지션을 버틴 보드 멤버), 시리즈B에서 “기술 회사→금융서비스 회사” 전환을 베팅해준 안토니오 그라시아스, 그리고 공동창업자 빌 리를 특히 언급한다. 빌 리는 멀티시그 관련 특허의 공동 저자이기도 하며, BitGo는 그 특허를 공격적으로 집행하지 않고 “써도 된다”는 스탠스를 취한다고 강조한다(특허를 무기로 경쟁을 봉쇄하기보다, 표준/생태계 확산을 택했다는 뉘앙스).
07:22 Why go public
“왜 지금 상장인가”에 대해 벨쉬는 실리콘밸리의 ‘상장 지연 트렌드(스트라이프, 스페이스X 등)’와 반대로 간 이유를 분명히 한다. BitGo는 이미 수익성(profitable)을 내고 있고, 역사적으로 누적 약 2억 달러 정도만 조달했으며, 이번 IPO로 약 2억 달러를 추가로 조달했지만 “돈이 필요해서”가 아니었다고 말한다. 핵심 목적은 전통 금융(월가·장수 금융기관들)이 신뢰할 수 있는 파트너 요건—공시·투명성·이사회/주주에 대한 설명 가능성—을 충족해 “월가 고객을 다음 고객군으로 끌어들이는 것”이다. 전통 금융사들은 자신들도 상장사인 경우가 많고, 이사회가 주주에 대한 신인의무를 지기 때문에 ‘사적(private) 크립토 기업’과의 거래/의사결정이 어렵다. 따라서 상장은 BitGo가 규제 준수/공시 체계를 통해 “함께 일할 수 있는 상대”로 재포지셔닝하는 수단이라는 논리다.
상장 비용도 구체적으로 언급한다. 상장사가 되면 소송 리스크가 커지며 D&O 보험 등 각종 보험료가 “그대로 폭증”하고, 회계감사 외에도 SOX 통제 등 컴플라이언스 비용이 대폭 증가한다. 연간 비용을 극단적으로 아끼면 300~500만 달러, 현실적으로는 1,500~2,000만 달러 수준까지 갈 수 있다고 본다. 그럼에도 “상장으로 인해 늘어나는 비즈니스가 비용을 상쇄한다”는 계산이 섰다는 점이 결론이다.
09:45 The IPO Process
IPO 타임라인은 2025년 1월 내부 결정에서 시작했고, 원래는 10월 상장을 노렸으나 10/1 SEC 셧다운으로 일정이 밀렸다고 설명한다. 감사 완료/공시 타이밍상 11월·12월은 비효율적이라 결국 1월로 넘어왔다. 주관사 선정은 8곳 정도의 IB를 인터뷰하고, 밸류 제시보다 “함께 일하기 좋은지, 브랜드/커버리지, 디지털자산 이해도”를 중시했다고 말한다. 골드만삭스는 2018년부터 투자자로 참여해온 연이 있어 신뢰가 있었고, Cantor Fitzgerald를 업계 이해도가 높은 하우스로 꼽는다. 다만 “유럽 커버리지를 더 챙겼으면” 하는 아쉬움도 언급한다(결국 수요는 초과했지만, 미리 알 수 없는 변수이기 때문에).
프로세스 상 핵심 산출물은 S-1과 로드쇼 덱이며, 초기에는 비공개(confidential)로 제출 후 SEC 코멘트가 줄어들면 공개 전환한다. 공개 전환 후 로드쇼 전까지 최소 기간 요건이 있어 일정 설계가 빡빡해진다. 법무는 Fenwick(코인베이스 카운슬 경험), 주관사 측 카운슬은 Cravath 등 “최상급 라인업”이 동원되며, 콜·리뷰·문서 작업의 강도가 상당하다고 전한다.
또 하나 흥미로운 포인트는 ‘회계 표시 방식’이다. BitGo는 트레이딩 관련 매출을 내부적으로는 ‘넷 레베뉴’로 보고 싶었으나, GAAP/SEC 기준에서는 거래 특성상 ‘그로스 레베뉴’가 요구되는 영역이 있어 (원치 않게) 그로스 기준이 반영되었다는 취지로 말한다. 디지털자산의 principal vs agent, 스테이블코인/달러 취급, 정산 구조 등에서 기존 회계기준이 충분히 정리되지 않았고, 시간이 지나며 더 적합한 기준이 정립될 것이라는 전망을 붙인다. 크립토 기업 분석에서 “그로스 급증이 곧 실질 수익성 개선을 의미하지 않을 수 있다”는 전형적 함정을, 발행사 CEO가 직접 체감한 사례로 읽힌다.
30:39 Determining Allocations
배정(allocations)은 IPO의 ‘비합리성’이 가장 드러나는 구간으로 묘사된다. 로드쇼 동안 기관들이 희망 수량을 제출하는데, 대개는 과잉 청약이 발생해 “20명 중 19명을 실망시키는 구조”가 된다. 이 구조를 아는 기관들은 더 많이 받기 위해 허수 주문(과장된 주문)을 넣기도 하고, 주관사는 이 허수를 감안해 ‘진짜 수요’를 추정해야 한다. 일부는 가격 밴드에 대해 마켓 오더를, 일부는 상단/중간 제한 가격을 걸기도 한다.
가격 책정의 딜레마도 짚는다. “완벽히 가격을 맞추기”보다 상장 후 주가가 오르는 ‘팝(POP)’이 IPO 성공의 상징으로 여겨지지만, 팝이 크다는 건 발행사가 돈을 더 받을 수 있었던 것을 ‘테이블 위에 남겼다’는 의미가 될 수 있다. Circle 사례를 언급하며, 팝이 컸을 때 “주관사가 발행사를 손해 보게 했다”는 논란이 생기지만, 반대로 투자자 입장에서는 좋은 경험이 되어 장기 관계에 도움이 된다는 모순적 구조를 인정한다. BitGo는 “1달러 더 받는 것”보다 “투자자가 돈을 벌어 좋은 경험을 갖는 것”을 상대적으로 더 중시했다고 말한다.
46:15 BitGo's Fastest Growing Products
Jason이 “시장은 BitGo를 커스터디로만 본다”는 오해를 지적하자, 벨쉬는 커스터디를 “목표가 아니라 수단”으로 규정한다. BitGo의 목표는 프라임브로커리지/금융서비스이며, 이를 위해 바닥 레이어(보안·규제·신탁 구조)가 필수라는 논리다. 그는 금융서비스 피라미드를 예로 들며 “기술(저마진) → 커스터디(그 위) → 프라임브로커리지(고마진)”로 갈수록 수익성이 커지는데, 크립토에서는 기초 레이어 자체가 기존 금융보다 리스크가 커서(베어러 자산, 프리펀딩 거래소 구조) 상단 비즈니스가 성립하려면 기반을 직접 설계해야 한다고 주장한다.
특히 크립토의 “모든 거래소 프리펀딩” 구조를 시장 구조 문제로 지목한다. 전통 금융은 프리펀딩이 표준이 아닌데, 크립토는 거래를 위해 BTC/스테이블코인을 거래소로 옮기는 순간 거래소 신용위험(원금 100% 위험)에 노출된다. 이 리스크를 제대로 가격에 반영하기 어렵고, 그래서 많은 업체들이 “리스크를 정교하게 측정해서”가 아니라 “마진을 두껍게 쌓아” 운용해왔다고 비판한다.
제품 성장 포인트로는 (1) Go Network, (2) 스테이킹, (3) 트레이딩(그로스 레베뉴를 크게 만드는 영역)을 든다.
- Go Network: 오프체인 즉시 결제 네트워크로, 두 고객 간 DvP(Delivery vs Payment)를 수수료 없이 즉시 처리한다. “모든 고객이 모든 고객의 잠재적 거래 상대”가 되므로 네트워크 효과가 커지고, 고객을 끌어들이는 장치로서 현재는 ‘사실상 무료’에 가깝게 제공한다고 말한다.
- Silvergate/Signature 네트워크와 비교: 과거 SEN/Signet은 은행 네트워크라 달러만 24/7 이동시켰지만, BitGo는 달러/스테이블/디지털자산까지 함께 DvP로 묶어 정산한다는 점을 차별점으로 제시한다. 또한 지역별 은행 파트너십으로 “각 지역 규제 안에서의 피아트 → BitGo에서 디지털화 → Go Network로 크로스 리전 정산” 그림을 강조한다.
- Staking: 대형 스테이킹 사업자라고 밝히며, 다수의 스테이킹 파트너(수십 개)를 통합 제공하는 ‘선택권’이 오히려 기관/대형 고객에게 중요해졌다고 설명한다. 체인별 스테이킹 구현 방식 차이(온체인/오프체인, 회계 처리, 언본딩 등)로 통합 난이도가 높다는 디테일도 덧붙인다.
- Trading/Best Execution: SEC 스탠스 변화로 2024년에는 미국 내에서 매우 제한된 자산만 거래했지만, 2025년 이후 규제 환경이 완화되며 거래 페어 수가 크게 늘었다고 한다. 또한 BitGo는 거래소가 아니라 “스마트 오더 라우터 기반의 알고리즘적 베스트 익스큐션”을 제공해 단일 거래소보다 더 좋은 가격을 낸다고 주장한다. 전통 금융이 기대하는 ‘best ex 의무’가 크립토 거래소에는 없다는 점을 짚으면서, BitGo가 이를 인프라 레이어에서 구현한다는 포지셔닝이다.
“왜 지금 상장인가”에 대해 벨쉬는 실리콘밸리의 ‘상장 지연 트렌드(스트라이프, 스페이스X 등)’와 반대로 간 이유를 분명히 한다. BitGo는 이미 수익성(profitable)을 내고 있고, 역사적으로 누적 약 2억 달러 정도만 조달했으며, 이번 IPO로 약 2억 달러를 추가로 조달했지만 “돈이 필요해서”가 아니었다고 말한다. 핵심 목적은 전통 금융(월가·장수 금융기관들)이 신뢰할 수 있는 파트너 요건—공시·투명성·이사회/주주에 대한 설명 가능성—을 충족해 “월가 고객을 다음 고객군으로 끌어들이는 것”이다. 전통 금융사들은 자신들도 상장사인 경우가 많고, 이사회가 주주에 대한 신인의무를 지기 때문에 ‘사적(private) 크립토 기업’과의 거래/의사결정이 어렵다. 따라서 상장은 BitGo가 규제 준수/공시 체계를 통해 “함께 일할 수 있는 상대”로 재포지셔닝하는 수단이라는 논리다.
상장 비용도 구체적으로 언급한다. 상장사가 되면 소송 리스크가 커지며 D&O 보험 등 각종 보험료가 “그대로 폭증”하고, 회계감사 외에도 SOX 통제 등 컴플라이언스 비용이 대폭 증가한다. 연간 비용을 극단적으로 아끼면 300~500만 달러, 현실적으로는 1,500~2,000만 달러 수준까지 갈 수 있다고 본다. 그럼에도 “상장으로 인해 늘어나는 비즈니스가 비용을 상쇄한다”는 계산이 섰다는 점이 결론이다.
09:45 The IPO Process
IPO 타임라인은 2025년 1월 내부 결정에서 시작했고, 원래는 10월 상장을 노렸으나 10/1 SEC 셧다운으로 일정이 밀렸다고 설명한다. 감사 완료/공시 타이밍상 11월·12월은 비효율적이라 결국 1월로 넘어왔다. 주관사 선정은 8곳 정도의 IB를 인터뷰하고, 밸류 제시보다 “함께 일하기 좋은지, 브랜드/커버리지, 디지털자산 이해도”를 중시했다고 말한다. 골드만삭스는 2018년부터 투자자로 참여해온 연이 있어 신뢰가 있었고, Cantor Fitzgerald를 업계 이해도가 높은 하우스로 꼽는다. 다만 “유럽 커버리지를 더 챙겼으면” 하는 아쉬움도 언급한다(결국 수요는 초과했지만, 미리 알 수 없는 변수이기 때문에).
프로세스 상 핵심 산출물은 S-1과 로드쇼 덱이며, 초기에는 비공개(confidential)로 제출 후 SEC 코멘트가 줄어들면 공개 전환한다. 공개 전환 후 로드쇼 전까지 최소 기간 요건이 있어 일정 설계가 빡빡해진다. 법무는 Fenwick(코인베이스 카운슬 경험), 주관사 측 카운슬은 Cravath 등 “최상급 라인업”이 동원되며, 콜·리뷰·문서 작업의 강도가 상당하다고 전한다.
또 하나 흥미로운 포인트는 ‘회계 표시 방식’이다. BitGo는 트레이딩 관련 매출을 내부적으로는 ‘넷 레베뉴’로 보고 싶었으나, GAAP/SEC 기준에서는 거래 특성상 ‘그로스 레베뉴’가 요구되는 영역이 있어 (원치 않게) 그로스 기준이 반영되었다는 취지로 말한다. 디지털자산의 principal vs agent, 스테이블코인/달러 취급, 정산 구조 등에서 기존 회계기준이 충분히 정리되지 않았고, 시간이 지나며 더 적합한 기준이 정립될 것이라는 전망을 붙인다. 크립토 기업 분석에서 “그로스 급증이 곧 실질 수익성 개선을 의미하지 않을 수 있다”는 전형적 함정을, 발행사 CEO가 직접 체감한 사례로 읽힌다.
30:39 Determining Allocations
배정(allocations)은 IPO의 ‘비합리성’이 가장 드러나는 구간으로 묘사된다. 로드쇼 동안 기관들이 희망 수량을 제출하는데, 대개는 과잉 청약이 발생해 “20명 중 19명을 실망시키는 구조”가 된다. 이 구조를 아는 기관들은 더 많이 받기 위해 허수 주문(과장된 주문)을 넣기도 하고, 주관사는 이 허수를 감안해 ‘진짜 수요’를 추정해야 한다. 일부는 가격 밴드에 대해 마켓 오더를, 일부는 상단/중간 제한 가격을 걸기도 한다.
가격 책정의 딜레마도 짚는다. “완벽히 가격을 맞추기”보다 상장 후 주가가 오르는 ‘팝(POP)’이 IPO 성공의 상징으로 여겨지지만, 팝이 크다는 건 발행사가 돈을 더 받을 수 있었던 것을 ‘테이블 위에 남겼다’는 의미가 될 수 있다. Circle 사례를 언급하며, 팝이 컸을 때 “주관사가 발행사를 손해 보게 했다”는 논란이 생기지만, 반대로 투자자 입장에서는 좋은 경험이 되어 장기 관계에 도움이 된다는 모순적 구조를 인정한다. BitGo는 “1달러 더 받는 것”보다 “투자자가 돈을 벌어 좋은 경험을 갖는 것”을 상대적으로 더 중시했다고 말한다.
46:15 BitGo's Fastest Growing Products
Jason이 “시장은 BitGo를 커스터디로만 본다”는 오해를 지적하자, 벨쉬는 커스터디를 “목표가 아니라 수단”으로 규정한다. BitGo의 목표는 프라임브로커리지/금융서비스이며, 이를 위해 바닥 레이어(보안·규제·신탁 구조)가 필수라는 논리다. 그는 금융서비스 피라미드를 예로 들며 “기술(저마진) → 커스터디(그 위) → 프라임브로커리지(고마진)”로 갈수록 수익성이 커지는데, 크립토에서는 기초 레이어 자체가 기존 금융보다 리스크가 커서(베어러 자산, 프리펀딩 거래소 구조) 상단 비즈니스가 성립하려면 기반을 직접 설계해야 한다고 주장한다.
특히 크립토의 “모든 거래소 프리펀딩” 구조를 시장 구조 문제로 지목한다. 전통 금융은 프리펀딩이 표준이 아닌데, 크립토는 거래를 위해 BTC/스테이블코인을 거래소로 옮기는 순간 거래소 신용위험(원금 100% 위험)에 노출된다. 이 리스크를 제대로 가격에 반영하기 어렵고, 그래서 많은 업체들이 “리스크를 정교하게 측정해서”가 아니라 “마진을 두껍게 쌓아” 운용해왔다고 비판한다.
제품 성장 포인트로는 (1) Go Network, (2) 스테이킹, (3) 트레이딩(그로스 레베뉴를 크게 만드는 영역)을 든다.
- Go Network: 오프체인 즉시 결제 네트워크로, 두 고객 간 DvP(Delivery vs Payment)를 수수료 없이 즉시 처리한다. “모든 고객이 모든 고객의 잠재적 거래 상대”가 되므로 네트워크 효과가 커지고, 고객을 끌어들이는 장치로서 현재는 ‘사실상 무료’에 가깝게 제공한다고 말한다.
- Silvergate/Signature 네트워크와 비교: 과거 SEN/Signet은 은행 네트워크라 달러만 24/7 이동시켰지만, BitGo는 달러/스테이블/디지털자산까지 함께 DvP로 묶어 정산한다는 점을 차별점으로 제시한다. 또한 지역별 은행 파트너십으로 “각 지역 규제 안에서의 피아트 → BitGo에서 디지털화 → Go Network로 크로스 리전 정산” 그림을 강조한다.
- Staking: 대형 스테이킹 사업자라고 밝히며, 다수의 스테이킹 파트너(수십 개)를 통합 제공하는 ‘선택권’이 오히려 기관/대형 고객에게 중요해졌다고 설명한다. 체인별 스테이킹 구현 방식 차이(온체인/오프체인, 회계 처리, 언본딩 등)로 통합 난이도가 높다는 디테일도 덧붙인다.
- Trading/Best Execution: SEC 스탠스 변화로 2024년에는 미국 내에서 매우 제한된 자산만 거래했지만, 2025년 이후 규제 환경이 완화되며 거래 페어 수가 크게 늘었다고 한다. 또한 BitGo는 거래소가 아니라 “스마트 오더 라우터 기반의 알고리즘적 베스트 익스큐션”을 제공해 단일 거래소보다 더 좋은 가격을 낸다고 주장한다. 전통 금융이 기대하는 ‘best ex 의무’가 크립토 거래소에는 없다는 점을 짚으면서, BitGo가 이를 인프라 레이어에서 구현한다는 포지셔닝이다.
58:20 BitGo going forward
향후 3~5년의 변화는 “규제에 따른 TAM 확장 + 신규 유스케이스 확산”으로 설명한다. 그는 2025년 규제 변화로 BitGo의 TAM이 “3배” 커졌고, 향후 Clarity Act 같은 추가 입법이 통과되면 “또 2배” 확대될 수 있다고 본다(규제로 인해 참여 가능한 기업군이 늘어나 인프라 수요가 폭증한다는 논리).
유스케이스는 크게 4개 축으로 정리한다.
1) 기존 크립토 시장(spot/trading/custody): 제도권 참여로 규모가 빠르게 커질 영역
2) Stablecoins: 더 나은 결제/은행 재설계의 핵심이라고 단언
3) Tokenized equities: SEC가 혁신을 허용하는 방향으로 바뀌면 빠르게 확산될 가능성
4) DeFi: “정리/정돈(sorted out)”될 것이라고 보며 제도권과의 접점이 커질 수 있다고 시사
또한 대출(borrow/lend)은 이미 하고 있으나, 현재는 250% 초과담보로 매우 보수적으로 운용한다고 말한다. 2022년식 언더콜래터럴 대출은 “언젠가 죽는 길”이라고 강하게 비판하며, 프라임브로커리지로 가기 위해선 기술보다 “3시그마 이벤트(급락장)에서의 리스크 관리/청산 가능성 검증”이 핵심 과제라고 본다.
01:02:37 Web2 vs web3
웹1(개방·낙관), 웹2(무료 서비스의 대가로 데이터 집중·플랫폼 권력), 웹3(돈/자산의 재설계)로 구분한다. 특히 웹2의 데이터 수집은 “우리가 다 알고도 자발적으로 제공했다”는 점을 지적하며, 사후적으로 규제 탓으로만 돌리는 태도를 비판한다. 웹3는 ‘돈’이기 때문에 더 강한 규율(반사기, AML 등)이 필요하지만, 동시에 시스템을 더 나은 방향(포용적 금융, 더 나은 은행/주식시장)으로 바꿀 수 있는 낙관의 장이라고 본다. 개인 책임(투자 판단의 책임)도 강조한다.
01:06:41 BitGo's Journey & Lessons Learned
창업은 “돈을 벌기 위해 시작하면 안 된다”는 메시지와 함께, 성공 조건을 “스마트함 + 그릿(grit)” 두 가지로 압축한다. 특히 13년 같은 장기 레이스에서는 초기 가설을 고집하면 위험하며, 틀린 부분을 인정하고 방향 전환할 수 있어야 한다고 말한다. 대표 사례가 2017년 전후의 “기술회사에서 금융서비스 회사로의 전환”이다. 돈의 세계는 규제·신뢰·운영·리스크가 결합되어 단순 SaaS 확장 논리로는 침투가 어렵다는 것을 깨닫고, 조직의 정체성 자체를 바꿨다는 회고가 나온다.
01:14:39 Replacing the Incumbents
가장 도발적인 파트는 은행/월가를 “갈라파고스 섬의 포식자를 모르는 동물들”에 비유한 대목이다. 기술 업계는 ‘혁신가의 딜레마’를 체화해 대기업이 왜 작은 혁신자에게 반복적으로 무너지는지 이해하지만, 월가는 그 경험이 적어 혁신을 과소평가한다는 주장이다. BitGo를 특정 회사 차원의 ‘포식자’로 과장하긴 싫다고 말하면서도, 결론은 명확하다: 혁신은 결국 이긴다. 다만 예외는 정부가 규제 포획(regulatory capture)으로 혁신을 막는 경우뿐이라고 경고한다.
또한 스테이블코인에 대해 “보유자에게 이자를 못 주게 하는 건 말이 안 된다”고 강하게 말한다. 은행들이 예금으로 ‘리스크 프리 레이트’조차 못 주면서(0.1% 등) 이를 막으려는 건 자기보호에 가깝다고 비판하며, 청취자들에게 의회/상원의원에게 압력을 넣으라고 촉구한다.
https://youtu.be/71hcOiJPEFw 2시간 전 업로드 됨
향후 3~5년의 변화는 “규제에 따른 TAM 확장 + 신규 유스케이스 확산”으로 설명한다. 그는 2025년 규제 변화로 BitGo의 TAM이 “3배” 커졌고, 향후 Clarity Act 같은 추가 입법이 통과되면 “또 2배” 확대될 수 있다고 본다(규제로 인해 참여 가능한 기업군이 늘어나 인프라 수요가 폭증한다는 논리).
유스케이스는 크게 4개 축으로 정리한다.
1) 기존 크립토 시장(spot/trading/custody): 제도권 참여로 규모가 빠르게 커질 영역
2) Stablecoins: 더 나은 결제/은행 재설계의 핵심이라고 단언
3) Tokenized equities: SEC가 혁신을 허용하는 방향으로 바뀌면 빠르게 확산될 가능성
4) DeFi: “정리/정돈(sorted out)”될 것이라고 보며 제도권과의 접점이 커질 수 있다고 시사
또한 대출(borrow/lend)은 이미 하고 있으나, 현재는 250% 초과담보로 매우 보수적으로 운용한다고 말한다. 2022년식 언더콜래터럴 대출은 “언젠가 죽는 길”이라고 강하게 비판하며, 프라임브로커리지로 가기 위해선 기술보다 “3시그마 이벤트(급락장)에서의 리스크 관리/청산 가능성 검증”이 핵심 과제라고 본다.
01:02:37 Web2 vs web3
웹1(개방·낙관), 웹2(무료 서비스의 대가로 데이터 집중·플랫폼 권력), 웹3(돈/자산의 재설계)로 구분한다. 특히 웹2의 데이터 수집은 “우리가 다 알고도 자발적으로 제공했다”는 점을 지적하며, 사후적으로 규제 탓으로만 돌리는 태도를 비판한다. 웹3는 ‘돈’이기 때문에 더 강한 규율(반사기, AML 등)이 필요하지만, 동시에 시스템을 더 나은 방향(포용적 금융, 더 나은 은행/주식시장)으로 바꿀 수 있는 낙관의 장이라고 본다. 개인 책임(투자 판단의 책임)도 강조한다.
01:06:41 BitGo's Journey & Lessons Learned
창업은 “돈을 벌기 위해 시작하면 안 된다”는 메시지와 함께, 성공 조건을 “스마트함 + 그릿(grit)” 두 가지로 압축한다. 특히 13년 같은 장기 레이스에서는 초기 가설을 고집하면 위험하며, 틀린 부분을 인정하고 방향 전환할 수 있어야 한다고 말한다. 대표 사례가 2017년 전후의 “기술회사에서 금융서비스 회사로의 전환”이다. 돈의 세계는 규제·신뢰·운영·리스크가 결합되어 단순 SaaS 확장 논리로는 침투가 어렵다는 것을 깨닫고, 조직의 정체성 자체를 바꿨다는 회고가 나온다.
01:14:39 Replacing the Incumbents
가장 도발적인 파트는 은행/월가를 “갈라파고스 섬의 포식자를 모르는 동물들”에 비유한 대목이다. 기술 업계는 ‘혁신가의 딜레마’를 체화해 대기업이 왜 작은 혁신자에게 반복적으로 무너지는지 이해하지만, 월가는 그 경험이 적어 혁신을 과소평가한다는 주장이다. BitGo를 특정 회사 차원의 ‘포식자’로 과장하긴 싫다고 말하면서도, 결론은 명확하다: 혁신은 결국 이긴다. 다만 예외는 정부가 규제 포획(regulatory capture)으로 혁신을 막는 경우뿐이라고 경고한다.
또한 스테이블코인에 대해 “보유자에게 이자를 못 주게 하는 건 말이 안 된다”고 강하게 말한다. 은행들이 예금으로 ‘리스크 프리 레이트’조차 못 주면서(0.1% 등) 이를 막으려는 건 자기보호에 가깝다고 비판하며, 청취자들에게 의회/상원의원에게 압력을 넣으라고 촉구한다.
https://youtu.be/71hcOiJPEFw 2시간 전 업로드 됨
❤1
The Last Companies That Will Ever Exist
Bankless
3줄 요약
1. 자본주의의 “이벤트 호라이즌”은 소수 기업이 지능·에너지·자본·노동 4요소를 장악해, 사실상 “마지막 기업들”로 굳어지는 상태를 뜻한다.
2. AI(지능)·로보틱스(노동) 비용이 붕괴하면 “풍요(Abundance)”가 기본값이 되지만, 동시에 데이터·전력·제조·궤도(우주) 같은 물리적 병목을 가진 기업이 독점에 가까워질 수 있다.
3. 구글은 데이터+컴퓨트+제품 배포로, 머스크 생태계(Tesla/SpaceX/xAI)는 제조+로봇+우주 인프라+AI로 4요소를 동시에 수렴시키며 ‘엔드게임’ 구도를 만든다.
0:00 The Infinity Gauntlet of Capitalism
진행자는 자본주의가 “소수 기업만 남는 엔드게임”으로 수렴할 수 있다는 가설을 제시한다. 마블의 인피니티 건틀릿에 빗대어 기업이 장악하려는 4개의 ‘보석’을 Intelligence(지능), Energy(에너지), Capital(자본), Labor(노동)로 정의한다. 이 네 가지는 서로 피드백 루프를 형성한다: 자본으로 에너지/컴퓨트를 사서 AI(지능)를 키우고, 지능으로 조직·생산을 최적화해 더 많은 자본을 만든다. 특히 “4개를 모두 잡으면 자본은 더 이상 제약이 아니다(자본이 풍요로워진다)”라는 관점이 핵심이며, 이 상태가 일종의 되돌릴 수 없는 이벤트 호라이즌(블랙홀 경계면)처럼 작동할 수 있다고 본다.
Bankless
3줄 요약
1. 자본주의의 “이벤트 호라이즌”은 소수 기업이 지능·에너지·자본·노동 4요소를 장악해, 사실상 “마지막 기업들”로 굳어지는 상태를 뜻한다.
2. AI(지능)·로보틱스(노동) 비용이 붕괴하면 “풍요(Abundance)”가 기본값이 되지만, 동시에 데이터·전력·제조·궤도(우주) 같은 물리적 병목을 가진 기업이 독점에 가까워질 수 있다.
3. 구글은 데이터+컴퓨트+제품 배포로, 머스크 생태계(Tesla/SpaceX/xAI)는 제조+로봇+우주 인프라+AI로 4요소를 동시에 수렴시키며 ‘엔드게임’ 구도를 만든다.
0:00 The Infinity Gauntlet of Capitalism
진행자는 자본주의가 “소수 기업만 남는 엔드게임”으로 수렴할 수 있다는 가설을 제시한다. 마블의 인피니티 건틀릿에 빗대어 기업이 장악하려는 4개의 ‘보석’을 Intelligence(지능), Energy(에너지), Capital(자본), Labor(노동)로 정의한다. 이 네 가지는 서로 피드백 루프를 형성한다: 자본으로 에너지/컴퓨트를 사서 AI(지능)를 키우고, 지능으로 조직·생산을 최적화해 더 많은 자본을 만든다. 특히 “4개를 모두 잡으면 자본은 더 이상 제약이 아니다(자본이 풍요로워진다)”라는 관점이 핵심이며, 이 상태가 일종의 되돌릴 수 없는 이벤트 호라이즌(블랙홀 경계면)처럼 작동할 수 있다고 본다.
6:50 Intelligence
지능 파트는 “변압기(Transformer)” 이후의 세계관으로 정리된다. AI는 이제 ‘연구’가 아니라 에너지를 넣으면 지능이 나오는 엔지니어링 문제가 되었고, 스케일링 법칙(더 많은 GPU/전력/데이터 → 더 높은 성능)이 당분간 유효하다는 전제에서 경쟁은 비용을 얼마나 빨리 붕괴시키느냐로 이동한다. 과거 기업의 지능은 인간(비싸고, 느리고, 오류가 많고, 조직 규모가 인지 한계에 묶임)이었지만, LLM은 자연어 인터페이스로 지능을 “대중화/보편화”한다. 결과적으로 개인과 기업 모두 레버리지가 커지고, 지능은 점점 상품화(commodity)되며, 차별화는 지능 그 자체보다 데이터·배포·자본력으로 이동한다.
18:15 Capital
자본은 단순히 “돈”이 아니라 4요소를 확보하는 조달 수단이자 버퍼(실수해도 버틸 여력)로 제시된다. 오픈AI 사례가 대비로 나온다. 오픈AI는 막대한 자본조달(거액 라운드)을 지속해야 하는데, 학습/서빙 비용 구조상 수익이 충분히 따라오지 못하면 사용자 기반을 ‘수익화(추출)’하는 압력이 커진다. 대화에서는 “ChatGPT에 광고가 붙으면 사용자 경험이 악화될 수 있고, 이게 경쟁력 훼손으로 연결될 수 있다”는 우려가 직접 언급된다. 반면 구글은 높은 마진의 기존 사업(광고 등)과 거대한 밸런스시트 덕분에 Gemini를 ‘광고 없이/저가로/무료에 가깝게’ 보조금 형태로 공급해 생태계를 흡수할 수 있다고 본다. 즉, AI 경쟁은 성능만이 아니라 자본력 기반의 가격/배포 전쟁이 될 수 있다.
25:04 Energy
에너지는 4요소 중 “최종 공통분모”로 다뤄진다. 화폐는 정책/신뢰/디베이스에 흔들리지만, 에너지는 물리적 실체이며 지능·자본·노동 모두의 기반이라는 주장이다(Arthur Hayes의 “I denominate in hydrocarbons” 인용도 언급). 실제 병목 사례로 “GPU는 준비됐지만 전력/그리드/인허가가 막혀 놀고 있는 상황(다크 GPU)” 가능성이 거론된다. xAI급 데이터센터 전력 소모가 “도시 하나(샌프란시스코급)”와 비슷할 정도로 커질 수 있고, 그리드가 AI 데이터센터를 전제로 설계되지 않았으며, 지역사회 반발·소음·자원 부담 등으로 인허가가 난관이라는 점이 강조된다. 결론은 AI/로봇 확산이 진행될수록 에너지가 가장 희소한 병목이 될 가능성이 높다는 것이다.
30:05 Labor
노동은 로봇(특히 휴머노이드)로 “비트의 혁신이 원자(현실)로 확장되는 관문”으로 그려진다. 1870~1920년(전기·전화·자동차·비행기) 같은 물리 혁신의 시대가 한동안 둔화됐고, 최근 20년 혁신은 주로 화면 속(비트)에서 일어났다는 진단이 나온다. 휴머노이드 로봇은 노동 비용을 급격히 낮춰 생산함수 자체를 비선형적으로 바꾸는 요인으로 제시된다. 지능(LLM)이 화이트칼라를 자동화한다면, 휴머노이드는 블루칼라·물류·제조까지 확장해 GDP의 “사람×생산성” 구조를 흔든다. “검증 가능한 결과물”이 있는 업무는 AI가 먼저 대체하고, 이후 물리 세계는 지능이 탑재된 로봇이 확장한다는 그림이다. 또한 ‘한 명의 인간이 오히려 손실함수(loss function)가 될 수 있다’는 표현처럼, AI/로봇이 더 빠르고 일관되면 인간 혼입이 비효율이 되는 경로도 제시된다(디스토피아 논의는 별개로 두되, 비용 붕괴가 가져오는 풍요를 강조).
42:45 Google
구글은 지능 경쟁에서 단순히 모델 성능이 아니라 데이터+제품 접점+조직 내 컨텍스트를 통한 우위를 가진다고 분석된다. 예시로, 기업 내부에서 AI가 슬랙/깃허브/문서/캘린더를 읽고 조직의 “중앙 정보기관(CIA)”처럼 작동하며 병목과 갈등을 드러내는 사용 사례가 나온다(Shopify CEO 토비, Coinbase CEO 브라이언 암스트롱이 “AI가 회사의 공백/문제점을 표면화한다”는 류의 운영 변화 언급). 구글은 Gmail(수십억 사용자), Chrome, Docs/Workspace 등에서 이미 사용자 데이터·업무 컨텍스트를 장악하고 있어, 데스크톱 로컬 에이전트보다 구글 계정 기반 에이전트가 더 강력할 수 있다는 개인적 체감도 나온다. 또 구글은 Transformer 논문의 원조격이며, 연구를 제품화하는 속도가 2024~2026 사이 급격히 개선됐고(세르게이 브린 복귀 언급), DeepMind를 오랜 기간 “옵션”처럼 보호/유지했다가 적기에 흡수해 전환한 전략이 자본의 힘으로 해석된다.
47:20 Nvidia
엔비디아는 “지능(컴퓨트)” 축에서 핵심이지만, 완전한 건틀릿 후보로는 제약이 있다고 본다. 이유는 대형 기업들이 수직통합(자체 칩)으로 전환하려 하기 때문이다. 구글의 TPU(특정 연산에 최적화된 AI 칩), 애플의 M 시리즈, 테슬라의 자체 칩/테라팩토리 구상 등으로 인해 장기적으로 엔비디아의 초과이익률이 압박받을 수 있다는 논리다. 다만 자체 칩을 만들 수 없는 플레이어에게 엔비디아는 여전히 핵심 공급자(특히 인퍼런스)로 남겠지만, “모든 요소를 장악해 이벤트 호라이즌을 넘는” 스토리와는 결이 다르다고 정리된다.
49:16 Tesla
테슬라는 “원자 세계에서의 제조 역량(Manufacturing at scale)”이 독보적이라는 이유로 강하게 부각된다. 진행자/게스트는 테슬라가 자동차 생산 라인을 휴머노이드(옵티머스)로 전환하려는 방향성 자체가 노동의 상품화를 노리는 승부수라고 본다(“차 대신 로봇”으로의 자원 재배치). 로보틱스 스타트업(예: Figure)이 기술적으로 의미 있어도, 테슬라처럼 공급망/규모/자본/실패 복구력/경험(모델3 생산지옥)을 갖추기 어렵다는 비교가 나온다. 또 로봇과 함께 자율주행 기반 로보택시/물류가 열리면, Uber/Lyft뿐 아니라 UPS/FedEx 같은 물리 물류까지 비용 구조가 흔들릴 수 있다는 잠재적 “산업 재편” 시나리오가 언급된다.
56:55 SpaceX
SpaceX는 “궤도 접근의 독점”과 “우주 기반 인프라”로 에너지/지능 스케일 문제를 푸는 열쇠로 제시된다. 특히 스타쉽(Starship)이 충분히 재사용·고빈도 발사(항공 운항 수준의 빈도)에 성공하면, 지상 데이터센터의 전력·냉각·인허가 병목을 회피하기 위해 AI 데이터센터를 저궤도에 올리는 시나리오가 현실화될 수 있다는 주장이다. 우주에서는 진공 환경 때문에 냉각이 유리하고(방열), 태양동기궤도 등으로 태양광을 지속적으로 받을 수 있으며, 대기권 손실이 없어 태양광 효율이 지상 대비 크게 올라간다는 논리가 제시된다. 즉, 지연(latency)이 중요한 인퍼런스는 지상에 두되, 에너지 집약적인 대규모 학습(training)은 우주로 보내 “태양(궁극의 핵융합)”을 직접 쓰는 것이 극한 스케일에서 합리적일 수 있다는 그림이다.
1:13:54 Amazon
아마존은 “가장 많은 원자를 움직이는 기업 중 하나”로서 물류/창고 자동화에서 강점을 가진다고 평가된다. 이미 창고 로봇(좁은 목적의 운반/피킹 자동화)을 운영하고 있고, AI를 통해 물류 레이어의 비효율(사람 기반)을 제거하면 마진이 커진다. 다만 아마존이 테슬라처럼 ‘운송수단 자체’를 독점 제조하기보다는, 테슬라 같은 외부 자율주행 인프라를 활용해 물류 오케스트레이션 레이어를 장악할 가능성으로 정리된다.
1:15:12 Microsoft
마이크로소프트는 “자본은 강하지만, 제품 모멘텀이 애매한” 포지션으로 묘사된다. 핵심 자산은 오픈AI 지분/파트너십이지만, SaaS(Office 등)의 경쟁력은 AI로 급격히 잠식될 수 있다는 우려가 나온다. 대화에서는 “프롬프트로 맞춤형 소프트웨어를 생성하면(예: ‘Macro hard’ 같은 개념) 전통 SaaS는 추출적(subscription extractive) 모델로 밀릴 수 있다”는 관점이 제시된다. 즉 MS가 AI 전환을 성공시키면 강자이지만, 자본을 효율적으로 ‘새로운 가치 창출’에 쓰지 못하면 위험하다는 뉘앙스다.
지능 파트는 “변압기(Transformer)” 이후의 세계관으로 정리된다. AI는 이제 ‘연구’가 아니라 에너지를 넣으면 지능이 나오는 엔지니어링 문제가 되었고, 스케일링 법칙(더 많은 GPU/전력/데이터 → 더 높은 성능)이 당분간 유효하다는 전제에서 경쟁은 비용을 얼마나 빨리 붕괴시키느냐로 이동한다. 과거 기업의 지능은 인간(비싸고, 느리고, 오류가 많고, 조직 규모가 인지 한계에 묶임)이었지만, LLM은 자연어 인터페이스로 지능을 “대중화/보편화”한다. 결과적으로 개인과 기업 모두 레버리지가 커지고, 지능은 점점 상품화(commodity)되며, 차별화는 지능 그 자체보다 데이터·배포·자본력으로 이동한다.
18:15 Capital
자본은 단순히 “돈”이 아니라 4요소를 확보하는 조달 수단이자 버퍼(실수해도 버틸 여력)로 제시된다. 오픈AI 사례가 대비로 나온다. 오픈AI는 막대한 자본조달(거액 라운드)을 지속해야 하는데, 학습/서빙 비용 구조상 수익이 충분히 따라오지 못하면 사용자 기반을 ‘수익화(추출)’하는 압력이 커진다. 대화에서는 “ChatGPT에 광고가 붙으면 사용자 경험이 악화될 수 있고, 이게 경쟁력 훼손으로 연결될 수 있다”는 우려가 직접 언급된다. 반면 구글은 높은 마진의 기존 사업(광고 등)과 거대한 밸런스시트 덕분에 Gemini를 ‘광고 없이/저가로/무료에 가깝게’ 보조금 형태로 공급해 생태계를 흡수할 수 있다고 본다. 즉, AI 경쟁은 성능만이 아니라 자본력 기반의 가격/배포 전쟁이 될 수 있다.
25:04 Energy
에너지는 4요소 중 “최종 공통분모”로 다뤄진다. 화폐는 정책/신뢰/디베이스에 흔들리지만, 에너지는 물리적 실체이며 지능·자본·노동 모두의 기반이라는 주장이다(Arthur Hayes의 “I denominate in hydrocarbons” 인용도 언급). 실제 병목 사례로 “GPU는 준비됐지만 전력/그리드/인허가가 막혀 놀고 있는 상황(다크 GPU)” 가능성이 거론된다. xAI급 데이터센터 전력 소모가 “도시 하나(샌프란시스코급)”와 비슷할 정도로 커질 수 있고, 그리드가 AI 데이터센터를 전제로 설계되지 않았으며, 지역사회 반발·소음·자원 부담 등으로 인허가가 난관이라는 점이 강조된다. 결론은 AI/로봇 확산이 진행될수록 에너지가 가장 희소한 병목이 될 가능성이 높다는 것이다.
30:05 Labor
노동은 로봇(특히 휴머노이드)로 “비트의 혁신이 원자(현실)로 확장되는 관문”으로 그려진다. 1870~1920년(전기·전화·자동차·비행기) 같은 물리 혁신의 시대가 한동안 둔화됐고, 최근 20년 혁신은 주로 화면 속(비트)에서 일어났다는 진단이 나온다. 휴머노이드 로봇은 노동 비용을 급격히 낮춰 생산함수 자체를 비선형적으로 바꾸는 요인으로 제시된다. 지능(LLM)이 화이트칼라를 자동화한다면, 휴머노이드는 블루칼라·물류·제조까지 확장해 GDP의 “사람×생산성” 구조를 흔든다. “검증 가능한 결과물”이 있는 업무는 AI가 먼저 대체하고, 이후 물리 세계는 지능이 탑재된 로봇이 확장한다는 그림이다. 또한 ‘한 명의 인간이 오히려 손실함수(loss function)가 될 수 있다’는 표현처럼, AI/로봇이 더 빠르고 일관되면 인간 혼입이 비효율이 되는 경로도 제시된다(디스토피아 논의는 별개로 두되, 비용 붕괴가 가져오는 풍요를 강조).
42:45 Google
구글은 지능 경쟁에서 단순히 모델 성능이 아니라 데이터+제품 접점+조직 내 컨텍스트를 통한 우위를 가진다고 분석된다. 예시로, 기업 내부에서 AI가 슬랙/깃허브/문서/캘린더를 읽고 조직의 “중앙 정보기관(CIA)”처럼 작동하며 병목과 갈등을 드러내는 사용 사례가 나온다(Shopify CEO 토비, Coinbase CEO 브라이언 암스트롱이 “AI가 회사의 공백/문제점을 표면화한다”는 류의 운영 변화 언급). 구글은 Gmail(수십억 사용자), Chrome, Docs/Workspace 등에서 이미 사용자 데이터·업무 컨텍스트를 장악하고 있어, 데스크톱 로컬 에이전트보다 구글 계정 기반 에이전트가 더 강력할 수 있다는 개인적 체감도 나온다. 또 구글은 Transformer 논문의 원조격이며, 연구를 제품화하는 속도가 2024~2026 사이 급격히 개선됐고(세르게이 브린 복귀 언급), DeepMind를 오랜 기간 “옵션”처럼 보호/유지했다가 적기에 흡수해 전환한 전략이 자본의 힘으로 해석된다.
47:20 Nvidia
엔비디아는 “지능(컴퓨트)” 축에서 핵심이지만, 완전한 건틀릿 후보로는 제약이 있다고 본다. 이유는 대형 기업들이 수직통합(자체 칩)으로 전환하려 하기 때문이다. 구글의 TPU(특정 연산에 최적화된 AI 칩), 애플의 M 시리즈, 테슬라의 자체 칩/테라팩토리 구상 등으로 인해 장기적으로 엔비디아의 초과이익률이 압박받을 수 있다는 논리다. 다만 자체 칩을 만들 수 없는 플레이어에게 엔비디아는 여전히 핵심 공급자(특히 인퍼런스)로 남겠지만, “모든 요소를 장악해 이벤트 호라이즌을 넘는” 스토리와는 결이 다르다고 정리된다.
49:16 Tesla
테슬라는 “원자 세계에서의 제조 역량(Manufacturing at scale)”이 독보적이라는 이유로 강하게 부각된다. 진행자/게스트는 테슬라가 자동차 생산 라인을 휴머노이드(옵티머스)로 전환하려는 방향성 자체가 노동의 상품화를 노리는 승부수라고 본다(“차 대신 로봇”으로의 자원 재배치). 로보틱스 스타트업(예: Figure)이 기술적으로 의미 있어도, 테슬라처럼 공급망/규모/자본/실패 복구력/경험(모델3 생산지옥)을 갖추기 어렵다는 비교가 나온다. 또 로봇과 함께 자율주행 기반 로보택시/물류가 열리면, Uber/Lyft뿐 아니라 UPS/FedEx 같은 물리 물류까지 비용 구조가 흔들릴 수 있다는 잠재적 “산업 재편” 시나리오가 언급된다.
56:55 SpaceX
SpaceX는 “궤도 접근의 독점”과 “우주 기반 인프라”로 에너지/지능 스케일 문제를 푸는 열쇠로 제시된다. 특히 스타쉽(Starship)이 충분히 재사용·고빈도 발사(항공 운항 수준의 빈도)에 성공하면, 지상 데이터센터의 전력·냉각·인허가 병목을 회피하기 위해 AI 데이터센터를 저궤도에 올리는 시나리오가 현실화될 수 있다는 주장이다. 우주에서는 진공 환경 때문에 냉각이 유리하고(방열), 태양동기궤도 등으로 태양광을 지속적으로 받을 수 있으며, 대기권 손실이 없어 태양광 효율이 지상 대비 크게 올라간다는 논리가 제시된다. 즉, 지연(latency)이 중요한 인퍼런스는 지상에 두되, 에너지 집약적인 대규모 학습(training)은 우주로 보내 “태양(궁극의 핵융합)”을 직접 쓰는 것이 극한 스케일에서 합리적일 수 있다는 그림이다.
1:13:54 Amazon
아마존은 “가장 많은 원자를 움직이는 기업 중 하나”로서 물류/창고 자동화에서 강점을 가진다고 평가된다. 이미 창고 로봇(좁은 목적의 운반/피킹 자동화)을 운영하고 있고, AI를 통해 물류 레이어의 비효율(사람 기반)을 제거하면 마진이 커진다. 다만 아마존이 테슬라처럼 ‘운송수단 자체’를 독점 제조하기보다는, 테슬라 같은 외부 자율주행 인프라를 활용해 물류 오케스트레이션 레이어를 장악할 가능성으로 정리된다.
1:15:12 Microsoft
마이크로소프트는 “자본은 강하지만, 제품 모멘텀이 애매한” 포지션으로 묘사된다. 핵심 자산은 오픈AI 지분/파트너십이지만, SaaS(Office 등)의 경쟁력은 AI로 급격히 잠식될 수 있다는 우려가 나온다. 대화에서는 “프롬프트로 맞춤형 소프트웨어를 생성하면(예: ‘Macro hard’ 같은 개념) 전통 SaaS는 추출적(subscription extractive) 모델로 밀릴 수 있다”는 관점이 제시된다. 즉 MS가 AI 전환을 성공시키면 강자이지만, 자본을 효율적으로 ‘새로운 가치 창출’에 쓰지 못하면 위험하다는 뉘앙스다.
1:16:35 Meta
메타는 광고 머신으로서의 수익성은 인정하면서도, ‘미래를 정의하는 제품’에서 방향성을 잃었다는 혹평이 나온다. 메타버스 리브랜딩 이후 “정작 메타버스는 없고”, AI 제품도 사용자가 일부러 피하는 Siri 같은 버튼이 됐다는 표현이 등장한다. 자본·인력은 막대하지만, 결과적으로 “돈으로 인재를 은퇴시키는 싱크홀”처럼 보일 수 있다는 강한 문장이 나오며, 이 건틀릿 레이스에서 이벤트 호라이즌을 넘기 어렵다는 평가로 이어진다.
1:19:34 Apple
애플은 뛰어난 하드웨어 혁신의 역사(iPhone, AirPods, M칩 등)를 인정하면서도, AI 전환(Apple Intelligence)에서 뒤처져 구글과의 파트너십(외부 모델 의존)으로 기운 점이 약점으로 언급된다. 최근 성장이 서비스/구독 중심으로 이동하며 “순이익은 좋지만 순증가 가치(새로운 생산성/새 시장) 창출이 약하다”는 프레임으로 정리된다. 즉, 훌륭한 ‘전통 대기업’이지만 “풍요 시대를 주도하는 기업”과는 거리가 있을 수 있다는 평가다.
1:22:22 Who Wins?
승자 논의는 두 축으로 수렴한다. (1) 구글: 데이터·배포·TPU(전력 효율)·DeepMind 옵션 등으로 지능 이벤트 호라이즌을 가장 먼저 넘을 가능성. (2) 머스크 생태계: Tesla(제조/로봇/자율주행) + xAI(최전선 모델/초고속 데이터센터 구축) + SpaceX(궤도/통신/우주 확장)로 4요소 동시 수렴 가능성. 특히 “다른 회사라면 18개월 걸릴 데이터센터를 22일에 지었다” 같은 속도/집행력 사례가 ‘운영 능력’의 핵심 근거로 제시된다.
1:25:45 Elon Musk
머스크 평가는 호불호와 별개로 “불가능한 미션을 동시에 성공시킨 운영자”라는 점에 초점이 맞춰진다. PayPal 시절 동료들의 회고(피터 틸 인터뷰 언급)처럼, 한 번이면 운이지만 Tesla와 SpaceX를 모두 성공시키면 리스크 감수/집행 시스템이 다르다는 주장이다. 이 운영 역량이 xAI까지 결합되면, 연구·제품·제조·인프라를 하나의 속도로 밀어붙이는 “가속의 자기강화”가 가능하다고 본다.
1:26:46 Endgame Portfolio
진행자는 이 논의를 “전부 테슬라 사라”가 아니라, 시장이 이미 많은 기대를 가격에 반영하고 있다는 점을 명시한다. 다만 포트폴리오를 미래에 맞추려면 기업을 4요소(지능·에너지·자본·노동) 관점에서 평가해야 하며, 특히 AI/로봇 시대에는 소프트웨어 모방 비용이 급락하므로 방어력은 데이터·에너지·제조·물류·궤도 같은 물리적 병목을 점유한 기업에서 나온다는 프레임을 제시한다. “풍요의 시대(비용 붕괴)가 온다”는 거시 테마에 베팅하되, 그 풍요를 가장 크게 ‘흡수’할 수 있는 기업이 어디인지가 핵심이라는 결론이다.
1:29:17 Closing & Disclaimers
논의 전반을 “서쪽으로 간다(we are headed west)”는 표현으로 마무리하며, 크립토/투자는 리스크가 크고 손실 가능성이 있다는 면책을 재확인한다. 동시에 AI·로봇·에너지 인프라가 만드는 풍요의 미래가 더 현실적이므로, 그 풍요를 만드는 주체(4요소를 장악하는 기업들)에 대한 이해가 중요하다는 톤으로 끝낸다.
https://youtu.be/HwSF9zx_KF8 5분 전 업로드 됨
메타는 광고 머신으로서의 수익성은 인정하면서도, ‘미래를 정의하는 제품’에서 방향성을 잃었다는 혹평이 나온다. 메타버스 리브랜딩 이후 “정작 메타버스는 없고”, AI 제품도 사용자가 일부러 피하는 Siri 같은 버튼이 됐다는 표현이 등장한다. 자본·인력은 막대하지만, 결과적으로 “돈으로 인재를 은퇴시키는 싱크홀”처럼 보일 수 있다는 강한 문장이 나오며, 이 건틀릿 레이스에서 이벤트 호라이즌을 넘기 어렵다는 평가로 이어진다.
1:19:34 Apple
애플은 뛰어난 하드웨어 혁신의 역사(iPhone, AirPods, M칩 등)를 인정하면서도, AI 전환(Apple Intelligence)에서 뒤처져 구글과의 파트너십(외부 모델 의존)으로 기운 점이 약점으로 언급된다. 최근 성장이 서비스/구독 중심으로 이동하며 “순이익은 좋지만 순증가 가치(새로운 생산성/새 시장) 창출이 약하다”는 프레임으로 정리된다. 즉, 훌륭한 ‘전통 대기업’이지만 “풍요 시대를 주도하는 기업”과는 거리가 있을 수 있다는 평가다.
1:22:22 Who Wins?
승자 논의는 두 축으로 수렴한다. (1) 구글: 데이터·배포·TPU(전력 효율)·DeepMind 옵션 등으로 지능 이벤트 호라이즌을 가장 먼저 넘을 가능성. (2) 머스크 생태계: Tesla(제조/로봇/자율주행) + xAI(최전선 모델/초고속 데이터센터 구축) + SpaceX(궤도/통신/우주 확장)로 4요소 동시 수렴 가능성. 특히 “다른 회사라면 18개월 걸릴 데이터센터를 22일에 지었다” 같은 속도/집행력 사례가 ‘운영 능력’의 핵심 근거로 제시된다.
1:25:45 Elon Musk
머스크 평가는 호불호와 별개로 “불가능한 미션을 동시에 성공시킨 운영자”라는 점에 초점이 맞춰진다. PayPal 시절 동료들의 회고(피터 틸 인터뷰 언급)처럼, 한 번이면 운이지만 Tesla와 SpaceX를 모두 성공시키면 리스크 감수/집행 시스템이 다르다는 주장이다. 이 운영 역량이 xAI까지 결합되면, 연구·제품·제조·인프라를 하나의 속도로 밀어붙이는 “가속의 자기강화”가 가능하다고 본다.
1:26:46 Endgame Portfolio
진행자는 이 논의를 “전부 테슬라 사라”가 아니라, 시장이 이미 많은 기대를 가격에 반영하고 있다는 점을 명시한다. 다만 포트폴리오를 미래에 맞추려면 기업을 4요소(지능·에너지·자본·노동) 관점에서 평가해야 하며, 특히 AI/로봇 시대에는 소프트웨어 모방 비용이 급락하므로 방어력은 데이터·에너지·제조·물류·궤도 같은 물리적 병목을 점유한 기업에서 나온다는 프레임을 제시한다. “풍요의 시대(비용 붕괴)가 온다”는 거시 테마에 베팅하되, 그 풍요를 가장 크게 ‘흡수’할 수 있는 기업이 어디인지가 핵심이라는 결론이다.
1:29:17 Closing & Disclaimers
논의 전반을 “서쪽으로 간다(we are headed west)”는 표현으로 마무리하며, 크립토/투자는 리스크가 크고 손실 가능성이 있다는 면책을 재확인한다. 동시에 AI·로봇·에너지 인프라가 만드는 풍요의 미래가 더 현실적이므로, 그 풍요를 만드는 주체(4요소를 장악하는 기업들)에 대한 이해가 중요하다는 톤으로 끝낸다.
https://youtu.be/HwSF9zx_KF8 5분 전 업로드 됨
Logan Jastremski: Solana vs Hyperliquid - Who Wins The Global Exchange Race?
Delphi Digital
3줄 요약
1. 로건은 “스케일링의 승부처는 TPS가 아니라 실행(execution)·트레이딩”이라며, 실매출을 만드는 체인은 결국 고처리량 모놀리식(솔라나류)로 수렴한다고 본다.
2. “글로벌 거래소(Global Exchange)”의 핵심은 블록타임 단축이 아니라 시간-포함(time-to-inclusion)의 물리학(빛의 속도·거리)이며, 해법으로 멀티 리더(다중 리더) 설계를 제시한다.
3. 온체인 오더북의 약점을 PropAMM(프로프라이어터리 AMM)이 ‘대량 오라클 업데이트로 stale quote 제거’ 방식으로 해결하면서, 온체인이 가격발견의 ‘후행’에서 ‘선행’으로 뒤집힐 수 있다고 주장한다.
Delphi Digital
3줄 요약
1. 로건은 “스케일링의 승부처는 TPS가 아니라 실행(execution)·트레이딩”이라며, 실매출을 만드는 체인은 결국 고처리량 모놀리식(솔라나류)로 수렴한다고 본다.
2. “글로벌 거래소(Global Exchange)”의 핵심은 블록타임 단축이 아니라 시간-포함(time-to-inclusion)의 물리학(빛의 속도·거리)이며, 해법으로 멀티 리더(다중 리더) 설계를 제시한다.
3. 온체인 오더북의 약점을 PropAMM(프로프라이어터리 AMM)이 ‘대량 오라클 업데이트로 stale quote 제거’ 방식으로 해결하면서, 온체인이 가격발견의 ‘후행’에서 ‘선행’으로 뒤집힐 수 있다고 주장한다.
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Fund 1 → Fund 2: “처리량”에서 “실행·매출”로 북극성 이동
로건은 2년 전(이더리움 L2·모듈러 비판, 고처리량·병렬 실행 옹호)의 큰 방향이 여전히 유효하다고 전제하면서도, Fund 2에서는 “스케일은 필요조건일 뿐”이고 가치를 만드는 것은 실행(특히 트레이딩)이라고 못 박는다. 그 근거로 Frictionless가 만든 “0→$100M 매출까지 걸린 시간” 차트를 언급하며, 세계에서 가장 빠르게 1억 달러 매출에 도달한 기업군에 크립토(특히 트레이딩 기반 앱)가 다수 포함되고, 그 중 상당수가 솔라나 생태계에서 나온다는 점을 강조한다. Celestia처럼 데이터 처리량(DA throughput)은 강해도 execution 레이어에서의 가치 포착이 없으면 토큰/프로토콜 매출로 연결되지 않는 사례를 들어 “처리량만으로는 부족”하다고 정리한다.
또한 그는 “트위터 클라우트 게임”보다 “LP 자본 회수”를 북극성으로 두었다며, 리서치가 다른 곳에서 재가공되더라도 결국 중요한 건 그 알파를 투자로 실행했는가라고 선을 긋는다(과거 자체 산출한 처리량 비교표가 이후 유명 VC의 ‘Gas per second’류 담론으로 재등장한 경험도 언급).
왜 ‘모놀리식 고처리량(솔라나)’인가: 병렬 실행·현대 하드웨어를 정면으로 활용
로건은 솔라나가 이긴 기술적 이유로 병렬 실행(parallel execution)을 핵심에 둔다. EVM 계열(및 다수 L2)이 역사적으로 단일 스레드/단일 경로 실행 모델에 가까웠고, 멀티코어 하드웨어를 충분히 활용하지 못해 “현대적 앱(특히 트레이딩)의 병목”이 생긴다고 본다. 2021년 NFT ‘가스 전쟁’ 시기, 이더리움에서 민팅/스왑 한 번에 수백 달러가 들던 반면 솔라나에선 극저비용으로 가능해 “실험 비용”이 낮아 사용자·개발자가 모였고(“솔라나는 가난한 사람용”이라는 당시 농담까지 언급), 그 유입이 이후 트레이딩/디파이로 이어졌다는 내러티브를 제시한다.
또한 그는 L2가 “이론상 싸다”는 주장에도 회의적이다. 단순 수수료가 아니라 동시 실행·국소 수수료 시장(local fee market)·혼잡 시 사용자 경험이 더 중요하며, 여러 L2의 총 처리량을 합쳐도 단일 고처리량 체인에 못 미친다는 관측(“L2 처리량을 측정하는 사이트” 언급)으로 ‘스케일의 체감’이 부족하다고 본다.
“탈중앙화는 그 자체로 팔리지 않는다” vs “글로벌 거래소에서는 제품을 더 좋게 만든다”
흥미로운 지점은 로건이 “오늘날엔 탈중앙화를 위해 탈중앙화하는 태도엔 오히려 베어리시”라고 말하면서도, 글로벌 거래소라는 문제에서는 탈중앙화/지리적 분산이 제품 품질을 개선한다고 강조하는 대목이다. 일반 사용자들이 “노드 수 10배” 같은 속성을 위해 10배 비용을 지불하지 않는다는 점에서, 탈중앙화는 독립적 가치라기보다 필요할 때만 유용한 설계 수단이라는 관점이다.
반대로, 거래소/가격발견 시스템이 “전 세계를 상대로 공정해야 하는” 단계에 이르면, 탈중앙화(정확히는 지리적 분산과 중립성이 결합된 형태)가 ‘규모가 클수록’ 중요해진다고 본다.
글로벌 거래소의 물리학: “뉴욕 서버”는 절대 글로벌이 될 수 없다
로건의 글로벌 거래소 논지는 규제보다 먼저 물리학(빛의 속도·거리·지연시간)에서 출발한다. 서버가 뉴욕에 있으면 러시아/아시아의 퀀트·마켓메이커는 구조적으로 정보·체결에서 불리하고, 거래량이 ‘수조 달러/일’로 커지는 순간 주요 국가/거대 자본이 그런 불리함을 받아들이지 않을 것이라는 주장이다. 지금도 NYSE, LSE, 일본, 인도 등 지역 거래소가 존재하는 이유를 규제뿐 아니라 “속도·콜로케이션”이 만든 지역성으로 설명하며, 지역 거래소 간 가격 정합은 마이크로웨이브/광케이블/스타링크 등으로 연결된 HFT가 후단에서 아비트라지로 맞추는 구조라고 정리한다. 즉 현재의 글로벌 가격은 “단일 글로벌 엔진”이 아니라 “지역 엔진 + HFT 접착제”로 만들어진다는 진단이다.
해법: 멀티 리더(Multi-Leader)와 20ms ‘배치 경매’—전 세계를 동일하게 불리하게 만들어 공정성을 얻는다
그가 제시하는 차세대 설계는 멀티 리더다. 전통 블록체인은 특정 시점에 “단일 리더(블록 생산자)”로 트랜잭션이 모이는데, 이는 곧 ‘뉴욕 단일 서버’ 문제를 복제한다. 멀티 리더는 지역별 리더(미국/유럽/아시아 등)가 동시에 20ms 단위 배치(batch)를 만들고, 약 100~150ms에 걸쳐 전 세계 데이터를 합쳐 정렬·최종화하는 방식으로 설명된다. 핵심은 “누군가만 유리”가 아니라, 모두가 일정 수준(예: 20ms)의 동일한 제약을 받는 구조로 공정성을 확보한다는 점이다.
로건은 블록타임이 400ms 수준이면(솔라나의 현재) 전 세계 트랜잭션이 단일 리더로 모이는 데 큰 문제가 없지만, 50~70ms 이하로 내려가면 지구 반대편 트랜잭션이 물리적으로 제시간에 도달하지 못해 “지역 정보”가 발생한다고 말한다. 그래서 단일 리더로 빠르게 가는 건 오히려 공정성을 해치며, 멀티 리더가 필요해진다는 논리다. 아나톨리의 비유(싱가포르 앞바다에서 ‘아이폰 100억 달러 실은 배가 침몰’ 같은 지역 이벤트가 생기면, 근처 리더/참가자가 먼저 가격에 반영해 알파를 먹는다)도 인용하며, 이 구조가 결국 전 세계 가격발견을 더 촘촘하게 만든다고 주장한다.
“블록체인이 가격발견의 선행지표가 된다”: CEX는 후행 가격으로 전락할 수 있다
로건의 핀 트윗 문장—“블록체인의 목표는 가격발견의 선행지표(leading indicator)가 되는 것”—이 대화 전체의 중심이다. 현재는 바이낸스/NYSE 같은 중앙화 거래소가 ‘진짜 가격’을 만들고, 온체인은 느리고 비싸거나(과거 이더리움) 혹은 미세구조가 덜 성숙해 ‘후행’하는 경우가 많았다. 그러나 멀티 리더·초저지연 포함시간이 실현되면, 온체인 글로벌 엔진이 “가장 대표성 있는 세계 평균 가격”을 더 빨리 제공하고, 중앙화 거래소가 오히려 그 가격을 따라가는 후행 구조로 바뀔 수 있다는 시나리오다.
그는 이 전환이 가능하면, 지금까지의 ‘지역 거래소’들이 가진 방어력(콜로케이션·속도)이 무력화되고, 글로벌 엔진이 세계 공통의 가격 레퍼런스가 되어 거래량이 집중될 수 있다고 본다.
온체인 오더북의 실패 이유와 PropAMM의 등장: ‘수많은 호가 업데이트’ 문제를 오라클 대량 업데이트로 우회
크립토 시장구조 논의에서 가장 기술적인 포인트는 오더북의 온체인 구현 난점이다. 솔라나 초기 Serum 같은 온체인 오더북이 시도됐지만, 블록체인 환경에서는 시장메이커가 호가를 빈번히 업데이트하기 어렵고, 그 사이 가격이 움직이면 stale quote가 쉽게 “픽오프(adverse selection)” 당한다. 결과적으로 시장메이커는 위험을 줄이기 위해 스프레드를 넓혀야 하고, 이는 체결 품질을 악화시켜 오더북이 비효율적이 된다.
여기서 로건은 최근의 해결책으로 Proprietary AMM(PropAMM)을 제시한다. 핵심은 “호가 레벨마다 개별 업데이트” 대신, 오라클 업데이트 한 번(혹은 초당 수십~수백 회 업데이트)으로 전체 유동성 곡선/가격 구간을 동적으로 조정하는 방식이다. 그는 PropAMM이 AMM의 단순 ‘수동 유동성’에서 한 단계 올라가 ‘능동 유동성(crypto-native order book)’에 가깝다고 표현한다. 이 방식이 확산되면서 AMM이 거래량 측면에서 밀리고(그는 PropAMM이 솔라나 현물 거래량의 대다수—보수적으로 80~90%—를 차지할 수 있다고 추정), 온체인의 체결 품질이 개선되어 더 많은 거래/매출로 연결된다고 본다.
로건은 2년 전(이더리움 L2·모듈러 비판, 고처리량·병렬 실행 옹호)의 큰 방향이 여전히 유효하다고 전제하면서도, Fund 2에서는 “스케일은 필요조건일 뿐”이고 가치를 만드는 것은 실행(특히 트레이딩)이라고 못 박는다. 그 근거로 Frictionless가 만든 “0→$100M 매출까지 걸린 시간” 차트를 언급하며, 세계에서 가장 빠르게 1억 달러 매출에 도달한 기업군에 크립토(특히 트레이딩 기반 앱)가 다수 포함되고, 그 중 상당수가 솔라나 생태계에서 나온다는 점을 강조한다. Celestia처럼 데이터 처리량(DA throughput)은 강해도 execution 레이어에서의 가치 포착이 없으면 토큰/프로토콜 매출로 연결되지 않는 사례를 들어 “처리량만으로는 부족”하다고 정리한다.
또한 그는 “트위터 클라우트 게임”보다 “LP 자본 회수”를 북극성으로 두었다며, 리서치가 다른 곳에서 재가공되더라도 결국 중요한 건 그 알파를 투자로 실행했는가라고 선을 긋는다(과거 자체 산출한 처리량 비교표가 이후 유명 VC의 ‘Gas per second’류 담론으로 재등장한 경험도 언급).
왜 ‘모놀리식 고처리량(솔라나)’인가: 병렬 실행·현대 하드웨어를 정면으로 활용
로건은 솔라나가 이긴 기술적 이유로 병렬 실행(parallel execution)을 핵심에 둔다. EVM 계열(및 다수 L2)이 역사적으로 단일 스레드/단일 경로 실행 모델에 가까웠고, 멀티코어 하드웨어를 충분히 활용하지 못해 “현대적 앱(특히 트레이딩)의 병목”이 생긴다고 본다. 2021년 NFT ‘가스 전쟁’ 시기, 이더리움에서 민팅/스왑 한 번에 수백 달러가 들던 반면 솔라나에선 극저비용으로 가능해 “실험 비용”이 낮아 사용자·개발자가 모였고(“솔라나는 가난한 사람용”이라는 당시 농담까지 언급), 그 유입이 이후 트레이딩/디파이로 이어졌다는 내러티브를 제시한다.
또한 그는 L2가 “이론상 싸다”는 주장에도 회의적이다. 단순 수수료가 아니라 동시 실행·국소 수수료 시장(local fee market)·혼잡 시 사용자 경험이 더 중요하며, 여러 L2의 총 처리량을 합쳐도 단일 고처리량 체인에 못 미친다는 관측(“L2 처리량을 측정하는 사이트” 언급)으로 ‘스케일의 체감’이 부족하다고 본다.
“탈중앙화는 그 자체로 팔리지 않는다” vs “글로벌 거래소에서는 제품을 더 좋게 만든다”
흥미로운 지점은 로건이 “오늘날엔 탈중앙화를 위해 탈중앙화하는 태도엔 오히려 베어리시”라고 말하면서도, 글로벌 거래소라는 문제에서는 탈중앙화/지리적 분산이 제품 품질을 개선한다고 강조하는 대목이다. 일반 사용자들이 “노드 수 10배” 같은 속성을 위해 10배 비용을 지불하지 않는다는 점에서, 탈중앙화는 독립적 가치라기보다 필요할 때만 유용한 설계 수단이라는 관점이다.
반대로, 거래소/가격발견 시스템이 “전 세계를 상대로 공정해야 하는” 단계에 이르면, 탈중앙화(정확히는 지리적 분산과 중립성이 결합된 형태)가 ‘규모가 클수록’ 중요해진다고 본다.
글로벌 거래소의 물리학: “뉴욕 서버”는 절대 글로벌이 될 수 없다
로건의 글로벌 거래소 논지는 규제보다 먼저 물리학(빛의 속도·거리·지연시간)에서 출발한다. 서버가 뉴욕에 있으면 러시아/아시아의 퀀트·마켓메이커는 구조적으로 정보·체결에서 불리하고, 거래량이 ‘수조 달러/일’로 커지는 순간 주요 국가/거대 자본이 그런 불리함을 받아들이지 않을 것이라는 주장이다. 지금도 NYSE, LSE, 일본, 인도 등 지역 거래소가 존재하는 이유를 규제뿐 아니라 “속도·콜로케이션”이 만든 지역성으로 설명하며, 지역 거래소 간 가격 정합은 마이크로웨이브/광케이블/스타링크 등으로 연결된 HFT가 후단에서 아비트라지로 맞추는 구조라고 정리한다. 즉 현재의 글로벌 가격은 “단일 글로벌 엔진”이 아니라 “지역 엔진 + HFT 접착제”로 만들어진다는 진단이다.
해법: 멀티 리더(Multi-Leader)와 20ms ‘배치 경매’—전 세계를 동일하게 불리하게 만들어 공정성을 얻는다
그가 제시하는 차세대 설계는 멀티 리더다. 전통 블록체인은 특정 시점에 “단일 리더(블록 생산자)”로 트랜잭션이 모이는데, 이는 곧 ‘뉴욕 단일 서버’ 문제를 복제한다. 멀티 리더는 지역별 리더(미국/유럽/아시아 등)가 동시에 20ms 단위 배치(batch)를 만들고, 약 100~150ms에 걸쳐 전 세계 데이터를 합쳐 정렬·최종화하는 방식으로 설명된다. 핵심은 “누군가만 유리”가 아니라, 모두가 일정 수준(예: 20ms)의 동일한 제약을 받는 구조로 공정성을 확보한다는 점이다.
로건은 블록타임이 400ms 수준이면(솔라나의 현재) 전 세계 트랜잭션이 단일 리더로 모이는 데 큰 문제가 없지만, 50~70ms 이하로 내려가면 지구 반대편 트랜잭션이 물리적으로 제시간에 도달하지 못해 “지역 정보”가 발생한다고 말한다. 그래서 단일 리더로 빠르게 가는 건 오히려 공정성을 해치며, 멀티 리더가 필요해진다는 논리다. 아나톨리의 비유(싱가포르 앞바다에서 ‘아이폰 100억 달러 실은 배가 침몰’ 같은 지역 이벤트가 생기면, 근처 리더/참가자가 먼저 가격에 반영해 알파를 먹는다)도 인용하며, 이 구조가 결국 전 세계 가격발견을 더 촘촘하게 만든다고 주장한다.
“블록체인이 가격발견의 선행지표가 된다”: CEX는 후행 가격으로 전락할 수 있다
로건의 핀 트윗 문장—“블록체인의 목표는 가격발견의 선행지표(leading indicator)가 되는 것”—이 대화 전체의 중심이다. 현재는 바이낸스/NYSE 같은 중앙화 거래소가 ‘진짜 가격’을 만들고, 온체인은 느리고 비싸거나(과거 이더리움) 혹은 미세구조가 덜 성숙해 ‘후행’하는 경우가 많았다. 그러나 멀티 리더·초저지연 포함시간이 실현되면, 온체인 글로벌 엔진이 “가장 대표성 있는 세계 평균 가격”을 더 빨리 제공하고, 중앙화 거래소가 오히려 그 가격을 따라가는 후행 구조로 바뀔 수 있다는 시나리오다.
그는 이 전환이 가능하면, 지금까지의 ‘지역 거래소’들이 가진 방어력(콜로케이션·속도)이 무력화되고, 글로벌 엔진이 세계 공통의 가격 레퍼런스가 되어 거래량이 집중될 수 있다고 본다.
온체인 오더북의 실패 이유와 PropAMM의 등장: ‘수많은 호가 업데이트’ 문제를 오라클 대량 업데이트로 우회
크립토 시장구조 논의에서 가장 기술적인 포인트는 오더북의 온체인 구현 난점이다. 솔라나 초기 Serum 같은 온체인 오더북이 시도됐지만, 블록체인 환경에서는 시장메이커가 호가를 빈번히 업데이트하기 어렵고, 그 사이 가격이 움직이면 stale quote가 쉽게 “픽오프(adverse selection)” 당한다. 결과적으로 시장메이커는 위험을 줄이기 위해 스프레드를 넓혀야 하고, 이는 체결 품질을 악화시켜 오더북이 비효율적이 된다.
여기서 로건은 최근의 해결책으로 Proprietary AMM(PropAMM)을 제시한다. 핵심은 “호가 레벨마다 개별 업데이트” 대신, 오라클 업데이트 한 번(혹은 초당 수십~수백 회 업데이트)으로 전체 유동성 곡선/가격 구간을 동적으로 조정하는 방식이다. 그는 PropAMM이 AMM의 단순 ‘수동 유동성’에서 한 단계 올라가 ‘능동 유동성(crypto-native order book)’에 가깝다고 표현한다. 이 방식이 확산되면서 AMM이 거래량 측면에서 밀리고(그는 PropAMM이 솔라나 현물 거래량의 대다수—보수적으로 80~90%—를 차지할 수 있다고 추정), 온체인의 체결 품질이 개선되어 더 많은 거래/매출로 연결된다고 본다.
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Hyperliquid vs Solana: “제품이 먼저(하이퍼리퀴드)” vs “엔지니어링이 먼저(솔라나)”
로건은 Hyperliquid를 “지금 당장 최고의 제품을 만든 지역 거래소”로 높게 평가한다. 실제로 30일 평균 거래량이 약 60억 달러 수준이고, 0→$100M 매출 도달 속도도 매우 빠른(예: 89일 언급) 편이라며, 단기·중기적으로는 하이퍼리퀴드가 계속 성과를 낼 가능성을 인정한다.
다만 장기 레이스(글로벌 거래소/가격발견 엔진)에서는 Hyperliquid가 L2와 비슷한 ‘지역 단일 서버형 설계’에 가깝고, 물리학·공정성·글로벌 중립성 요구를 만족시키기 어렵다고 본다. 반면 솔라나(그리고 유사 지향을 가진 체인들)는 “처음부터 글로벌 거래소를 목표로 하드 엔지니어링을 깔아왔다”는 점에서 승산이 있다는 주장이다. 그는 Hyperliquid의 방식(오더북에서 cancel 우선 처리로 시장메이커 경험을 개선한 점)을 설명하면서도, 멀티 리더·글로벌 데이터 전파·초고처리량 파이프(“초당 수십 GB급”을 암시) 같은 문제는 “거래소 제품 설계”와 다른 차원의 인프라 엔지니어링이라고 선을 긋는다.
또 하나의 쟁점은 “온체인 퍼프(perps)가 왜 솔라나에서 덜 강했나”인데, 로건은 솔라나가 아직 충분히 낮은 지연/높은 성능을 제공하지 못해(탈중앙 분산의 비용 포함) 중앙집중형에 가까운 Hyperliquid가 퍼프에서 우위를 점했다고 본다. 하지만 블록타임·처리량·전파 인프라가 개선되면 솔라나 쪽도 퍼프까지 먹을 수 있다는 전망을 둔다.
시장 구조의 결론: ‘완전 규제형(Backpack)’ vs ‘완전 탈중앙 글로벌 엔진’만 남고, 중간지대는 비어간다
로건은 거래소 시장이 두 극단으로 갈라진다고 본다.
- 완전 규제형(풀 KYC): 법정화폐 온·오프램프, 카드, 규제 하에서 가능한 다양한 상품을 제공하며 “구금융과 신금융의 연결 조직”이 된다. 그는 Backpack을 사례로 들며(2025년 1억 달러 매출, 매우 빠른 성장 언급) 규제 선택이 제품 확장에 유리하다고 말한다.
- 완전 탈중앙 글로벌 엔진: 특정 관할에 매이지 않고, 멀티 리더·공정한 포함시간·글로벌 가격발견을 제공하는 엔진이 된다.
반면 “KYC도 아니고, 글로벌 엔진도 아닌 지역 비규제 거래소”는 장기적으로 가격발견에서 밀리고 규제 리스크도 커져 중간지대가 공동화될 것이라는 전망이다.
‘20조 달러/일’ TAM과 온체인 침투 시나리오: 블록체인은 금융의 단일 API가 될 수 있다
로건은 전 세계 모든 자산(외환, 현물, 파생 등) 거래량을 보수적으로 하루 20조 달러로 잡고, 여기에 온체인 글로벌 엔진이 얼마나 침투할지가 핵심 시장 기회라고 본다. 또한 24/7 글로벌 시장이 제대로 열리면 거래량이 더 커질 수 있으며, 과거 로빈후드가 리테일 참여를 폭발시킨 것처럼 “전 세계 리테일 주문흐름”이 늘어나면 시장 자체가 팽창한다고 본다.
그가 말하는 최종 그림은 “블록체인이 금융의 단일 API”가 되어 결제·가치이전·저축·투자·환전·파생·가격발견이 같은 레이어에서 돌아가는 구조다. 과거 이더리움의 ‘banking the unbanked’ 내러티브를 인정하면서도, 지금은 “현대 금융을 재구축하는 인프라 경쟁”으로 관점을 확장한다.
주문흐름(리테일)과 PFOF: 시장메이커 수익의 원천은 ‘비독성 흐름’
시장메이커 관점에서 로건은 “HFT vs HFT만 있는 시장은 돈이 안 된다”는 현실을 강조한다. 수익의 핵심은 정보우위가 크지 않은 리테일 주문흐름(비독성 order flow)이며, 전통시장에선 로빈후드가 Citadel에 주문흐름을 팔아(PFOF) 양쪽이 이익을 얻는 구조가 대표적이라고 본다(리테일은 더 나은 실행, 시장메이커는 미세 스프레드 수익). Citadel이 크라켄에 투자한 이유를 “주문흐름 확보”로 해석하는 대목도 나온다.
따라서 글로벌 엔진이 이기려면 ‘기술적으로 공정’할 뿐 아니라, 전 세계 리테일이 손쉽게 들어와 쓰는 프론트엔드/앱 생태계를 통해 주문흐름이 모여야 한다고 본다(“유동성 엔진에 연결된 앱들이 주문흐름/수익을 만든다”는 맥락).
타임라인과 승부처: 멀티 리더는 2027~2028, 그 사이 Hyperliquid는 ‘단기 승자’일 수 있다
로건은 솔라나의 멀티 리더 구현이 “올해”라는 내부 낙관(Anza 팀)을 언급하면서도, 현실적으로는 2027~2028년을 더 그럴듯한 일정으로 제시한다. 이 간극 때문에 단기적으로는 Hyperliquid 같은 제품 중심(중앙집중에 가까운) 거래소가 매출·거래량에서 주목받으며 “고처리량 체인에 대한 조기 승리 선언”이 나올 수 있다고도 경고한다. 결국 투자 판단의 핵심은 “포함시간/글로벌 공정성이 실제로 가격발견 우위로 이어지는가”라는 가정이 맞는지 여부다.
크립토 시장의 성숙: ‘내러티브’에서 ‘캐시플로·PE’로, 그리고 AI(특히 Grok)·로봇 자동화로 확장된 시각
로건은 크립토가 더 이상 “스토리만으로 자금이 따라오는 단계”가 아니고, 실제 매출·현금흐름을 요구받는 국면으로 들어왔다고 본다. 토큰이 PE/현금흐름 프레임으로 평가되면 변동성이 줄고 산업이 성숙하겠지만, 그 과정은 고통스러운 디레버리징을 동반한다고 평가한다.
대화 후반은 AI로 확장되는데, 로건은 Grok이 현재 성능은 최상위(Gemini/Claude) 대비 뒤질 수 있어도, 장기적으로는 컴퓨트의 빠른 스케일링(“멤피스 데이터센터를 20일 만에”, 10만 GPU 클러스터, 향후 100만 GPU 목표 언급)과 실시간 데이터(Twitter/X) 결합으로 “시간이 갈수록 가장 똑똑해질 가능성”을 본다. 동시에 로봇 자동화가 본격화되면 우버/배달/건설/의료 등 광범위한 일자리에 충격이 올 수 있고, “로봇을 소유/리스하는 것이 인생의 의사결정 트리(집 vs 로봇, 구독료 등)를 바꿀 것” 같은 현실적 디스토피아/유토피아 양면을 함께 거론한다.
https://youtu.be/GpgKJJdyoKo 1시간 전 업로드 됨
로건은 Hyperliquid를 “지금 당장 최고의 제품을 만든 지역 거래소”로 높게 평가한다. 실제로 30일 평균 거래량이 약 60억 달러 수준이고, 0→$100M 매출 도달 속도도 매우 빠른(예: 89일 언급) 편이라며, 단기·중기적으로는 하이퍼리퀴드가 계속 성과를 낼 가능성을 인정한다.
다만 장기 레이스(글로벌 거래소/가격발견 엔진)에서는 Hyperliquid가 L2와 비슷한 ‘지역 단일 서버형 설계’에 가깝고, 물리학·공정성·글로벌 중립성 요구를 만족시키기 어렵다고 본다. 반면 솔라나(그리고 유사 지향을 가진 체인들)는 “처음부터 글로벌 거래소를 목표로 하드 엔지니어링을 깔아왔다”는 점에서 승산이 있다는 주장이다. 그는 Hyperliquid의 방식(오더북에서 cancel 우선 처리로 시장메이커 경험을 개선한 점)을 설명하면서도, 멀티 리더·글로벌 데이터 전파·초고처리량 파이프(“초당 수십 GB급”을 암시) 같은 문제는 “거래소 제품 설계”와 다른 차원의 인프라 엔지니어링이라고 선을 긋는다.
또 하나의 쟁점은 “온체인 퍼프(perps)가 왜 솔라나에서 덜 강했나”인데, 로건은 솔라나가 아직 충분히 낮은 지연/높은 성능을 제공하지 못해(탈중앙 분산의 비용 포함) 중앙집중형에 가까운 Hyperliquid가 퍼프에서 우위를 점했다고 본다. 하지만 블록타임·처리량·전파 인프라가 개선되면 솔라나 쪽도 퍼프까지 먹을 수 있다는 전망을 둔다.
시장 구조의 결론: ‘완전 규제형(Backpack)’ vs ‘완전 탈중앙 글로벌 엔진’만 남고, 중간지대는 비어간다
로건은 거래소 시장이 두 극단으로 갈라진다고 본다.
- 완전 규제형(풀 KYC): 법정화폐 온·오프램프, 카드, 규제 하에서 가능한 다양한 상품을 제공하며 “구금융과 신금융의 연결 조직”이 된다. 그는 Backpack을 사례로 들며(2025년 1억 달러 매출, 매우 빠른 성장 언급) 규제 선택이 제품 확장에 유리하다고 말한다.
- 완전 탈중앙 글로벌 엔진: 특정 관할에 매이지 않고, 멀티 리더·공정한 포함시간·글로벌 가격발견을 제공하는 엔진이 된다.
반면 “KYC도 아니고, 글로벌 엔진도 아닌 지역 비규제 거래소”는 장기적으로 가격발견에서 밀리고 규제 리스크도 커져 중간지대가 공동화될 것이라는 전망이다.
‘20조 달러/일’ TAM과 온체인 침투 시나리오: 블록체인은 금융의 단일 API가 될 수 있다
로건은 전 세계 모든 자산(외환, 현물, 파생 등) 거래량을 보수적으로 하루 20조 달러로 잡고, 여기에 온체인 글로벌 엔진이 얼마나 침투할지가 핵심 시장 기회라고 본다. 또한 24/7 글로벌 시장이 제대로 열리면 거래량이 더 커질 수 있으며, 과거 로빈후드가 리테일 참여를 폭발시킨 것처럼 “전 세계 리테일 주문흐름”이 늘어나면 시장 자체가 팽창한다고 본다.
그가 말하는 최종 그림은 “블록체인이 금융의 단일 API”가 되어 결제·가치이전·저축·투자·환전·파생·가격발견이 같은 레이어에서 돌아가는 구조다. 과거 이더리움의 ‘banking the unbanked’ 내러티브를 인정하면서도, 지금은 “현대 금융을 재구축하는 인프라 경쟁”으로 관점을 확장한다.
주문흐름(리테일)과 PFOF: 시장메이커 수익의 원천은 ‘비독성 흐름’
시장메이커 관점에서 로건은 “HFT vs HFT만 있는 시장은 돈이 안 된다”는 현실을 강조한다. 수익의 핵심은 정보우위가 크지 않은 리테일 주문흐름(비독성 order flow)이며, 전통시장에선 로빈후드가 Citadel에 주문흐름을 팔아(PFOF) 양쪽이 이익을 얻는 구조가 대표적이라고 본다(리테일은 더 나은 실행, 시장메이커는 미세 스프레드 수익). Citadel이 크라켄에 투자한 이유를 “주문흐름 확보”로 해석하는 대목도 나온다.
따라서 글로벌 엔진이 이기려면 ‘기술적으로 공정’할 뿐 아니라, 전 세계 리테일이 손쉽게 들어와 쓰는 프론트엔드/앱 생태계를 통해 주문흐름이 모여야 한다고 본다(“유동성 엔진에 연결된 앱들이 주문흐름/수익을 만든다”는 맥락).
타임라인과 승부처: 멀티 리더는 2027~2028, 그 사이 Hyperliquid는 ‘단기 승자’일 수 있다
로건은 솔라나의 멀티 리더 구현이 “올해”라는 내부 낙관(Anza 팀)을 언급하면서도, 현실적으로는 2027~2028년을 더 그럴듯한 일정으로 제시한다. 이 간극 때문에 단기적으로는 Hyperliquid 같은 제품 중심(중앙집중에 가까운) 거래소가 매출·거래량에서 주목받으며 “고처리량 체인에 대한 조기 승리 선언”이 나올 수 있다고도 경고한다. 결국 투자 판단의 핵심은 “포함시간/글로벌 공정성이 실제로 가격발견 우위로 이어지는가”라는 가정이 맞는지 여부다.
크립토 시장의 성숙: ‘내러티브’에서 ‘캐시플로·PE’로, 그리고 AI(특히 Grok)·로봇 자동화로 확장된 시각
로건은 크립토가 더 이상 “스토리만으로 자금이 따라오는 단계”가 아니고, 실제 매출·현금흐름을 요구받는 국면으로 들어왔다고 본다. 토큰이 PE/현금흐름 프레임으로 평가되면 변동성이 줄고 산업이 성숙하겠지만, 그 과정은 고통스러운 디레버리징을 동반한다고 평가한다.
대화 후반은 AI로 확장되는데, 로건은 Grok이 현재 성능은 최상위(Gemini/Claude) 대비 뒤질 수 있어도, 장기적으로는 컴퓨트의 빠른 스케일링(“멤피스 데이터센터를 20일 만에”, 10만 GPU 클러스터, 향후 100만 GPU 목표 언급)과 실시간 데이터(Twitter/X) 결합으로 “시간이 갈수록 가장 똑똑해질 가능성”을 본다. 동시에 로봇 자동화가 본격화되면 우버/배달/건설/의료 등 광범위한 일자리에 충격이 올 수 있고, “로봇을 소유/리스하는 것이 인생의 의사결정 트리(집 vs 로봇, 구독료 등)를 바꿀 것” 같은 현실적 디스토피아/유토피아 양면을 함께 거론한다.
https://youtu.be/GpgKJJdyoKo 1시간 전 업로드 됨
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Logan Jastremski: Solana vs Hyperliquid - Who Wins The Global Exchange Race?
Join Tommy Shaughnessy as he speaks with Logan, Managing Partner of Frictionless Capital, about the high-stakes race to build a global blockchain-based financial system. Logan shares his updated thesis on why monolithic, high-throughput architectures like…
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How to Fix Tokenized Securities with Olivia Olivia Vande Woude from Ava Labs
The Rollup
3줄 요약
1. ‘토큰화 증권’은 겉모습이 아니라 법적 구조(권리의 귀속)가 핵심이며, 잘못 만들면 온체인으로 “권리 약화된 월가”를 재현한다.
2. Davos에서 드러난 진짜 긴장점은 결제 효율이 아니라 신용창출이 은행 대차대조표 밖(자본시장·프라이빗크레딧·DeFi)으로 이동한다는 점이었다.
3. 다음 RWA 메가트렌드는 특정 자산(국채/부동산)이 아니라 ‘Vault’처럼 전략을 코드로 담아 비수탁·규칙기반 운용을 가능케 하는 구조일 수 있다.
00:00 Intro
진행자들은 “토큰화가 커지고 있지만 투자자 대부분은 자신이 무엇을 소유하는지 모른다”는 문제의식으로 대화를 연다. 오늘 에피소드는 Ava Labs의 Olivia Vande Woude가 토큰화 증권의 구조적 차이(권리, 청구권, 파산격리)와, 스테이블코인이 은행의 신용창출을 어떻게 위협/재배치하는지, 그리고 기관 RWA에서 ‘Vault’가 왜 저평가된 카테고리인지 설명하는 흐름으로 구성된다.
The Rollup
3줄 요약
1. ‘토큰화 증권’은 겉모습이 아니라 법적 구조(권리의 귀속)가 핵심이며, 잘못 만들면 온체인으로 “권리 약화된 월가”를 재현한다.
2. Davos에서 드러난 진짜 긴장점은 결제 효율이 아니라 신용창출이 은행 대차대조표 밖(자본시장·프라이빗크레딧·DeFi)으로 이동한다는 점이었다.
3. 다음 RWA 메가트렌드는 특정 자산(국채/부동산)이 아니라 ‘Vault’처럼 전략을 코드로 담아 비수탁·규칙기반 운용을 가능케 하는 구조일 수 있다.
00:00 Intro
진행자들은 “토큰화가 커지고 있지만 투자자 대부분은 자신이 무엇을 소유하는지 모른다”는 문제의식으로 대화를 연다. 오늘 에피소드는 Ava Labs의 Olivia Vande Woude가 토큰화 증권의 구조적 차이(권리, 청구권, 파산격리)와, 스테이블코인이 은행의 신용창출을 어떻게 위협/재배치하는지, 그리고 기관 RWA에서 ‘Vault’가 왜 저평가된 카테고리인지 설명하는 흐름으로 구성된다.
00:37 Avalanche's Tokenization Momentum
Olivia는 Ava Labs가 Avalanche 생태계 성장을 지원하는 소프트웨어 회사이며, Avalanche는 “산업/유스케이스별 목적형 L1 네트워크”를 지향한다고 전제한다. 예시로 FIFA의 토큰화 콜렉터블 L1, 그리고 JP Morgan 등과의 기관 실험을 언급한다. 본인의 역할은 금융서비스 영역 토큰화(기관자산 온체인화)로, Franklin Templeton·BlackRock·Apollo·KKR·VanEck·Wellington 등 전통 대형 발행/운용사 자산을 Avalanche로 유치하고, 더 중요한 과제로 “자산 공급”이 아니라 자본이 실제로 흐르는 유통 채널(핀테크·패밀리오피스·리퀴드펀드 등)과 연결하는 데 초점을 둔다고 말한다.
진행자들은 Avalanche의 최근 온체인 지표(일일 활성 주소 ATH 171만), 스테이블코인+RWA 합산 자산 규모, Galaxy의 7,500만 달러 토큰화 대출(loan obligation)과 Grove의 2.5억 달러 RWA 계획 등을 언급하며 “기관 크립토-입문자(cryptocurious)들이 아이디어에서 실제 온체인 집행으로 가는 과정”을 묻는다.
02:59 How Institutional RWA Deals Get Made
Olivia는 “기관/핀테크도 천차만별”이라며, Apollo처럼 이미 온체인·DeFi 경험이 있는 진취적 플레이어와 이제 막 발을 담그는 전통기관은 접근법이 다르다고 말한다. Ava Labs의 실무는 블록체인이 실제로 해결할 수 있는 문제를 함께 정의하고, 그 다음 토큰화 플랫폼(예: Centrifuge, Securitize), 오라클, 개발사 등 ‘테크 퍼즐 조각’을 맞춰 실행 가능 구조로 구현하는 ‘신뢰받는 자문/컨설팅’에 가깝다고 설명한다.
구체 사례로는 (1) Securitize와 함께 KKR 헬스케어 성장 펀드 토큰화, (2) Centrifuge를 통해 Janus Henderson의 JTRSY 상품을 Avalanche 생태계로 유입 등을 언급한다. 또한 Citi와의 온체인 FX 가격/체결, 싱가포르 MAS의 Project Guardian 참여 같은 과거 트랙레코드가 기관 교육·설득 과정에서 신뢰를 만든다고 덧붙인다. 결론적으로 딜 메이킹의 상당 부분은 제품 개발보다 교육(45~60분 세션/Q&A)과 내부 이해관계자 설득, 그리고 규제·오퍼레이션 현실을 감안한 파트너 조합 설계라는 점을 강조한다.
05:19 Davos Takeaways: Stablecoins vs. Banks
Olivia는 Davos 현장 참석은 아니었지만 패널을 집중 시청했다고 말하며, 예상(결제 효율·컴플라이언스·레일 논의)과 달리 실제 핵심은 “신용창출이 더 이상 은행 밸런스시트에만 고정되지 않을 수 있다”는 문제를 중앙은행가와 은행 CEO들이 공개적으로 토론했다는 점이었다고 전한다.
전통은행은 예금 수취(돈 보관)와 대출(돈을 불림)을 결합하고, 부분지급준비(분수준비)로 예금이 신용으로 ‘증식’된다. 반면 스테이블코인은 (규제 설계상) 100% 준비자산(주로 단기 국채 등) 기반을 지향하며 “달러가 들어오면 1달러를 보유”하는 구조라 은행식 레버리지/대출 증식이 없다고 요약한다. 이때 거래/결제 규모가 스테이블코인 레일로 이동해도 신용이 사라지는 게 아니라, 자본시장·프라이빗 크레딧 펀드·프로그래머블 렌딩 프로토콜(전통 은행 규제 경계 밖)로 ‘이전’된다는 관점을 제시한다.
특히 브라질 대형은행의 수석 이코노미스트가 “스테이블코인이 거래용 화폐를 지배하면 레버리지와 통화정책 전달경로가 어떻게 되나”를 질문했고, Brian Armstrong은 (GENIUS Act 가정 하) 준비금은 단기국채에 100% 보관되며 초과 수익을 원하면 이용자가 ‘명시적으로’ 대출을 선택해야 하므로 “은행 모델을 뒤집는다”고 답했다고 전한다. 반면 프랑스 중앙은행 총재는 기술 메커니즘보다 역사적 우려(19세기 미국처럼 민간화폐 중심 시스템의 불안정 가능성)를 들어, 공공화폐 앵커 없이 안정성이 유지될 수 있는지 문제를 제기했다. Olivia는 이 충돌이 “스테이블코인 이자 지급” 같은 표면 논쟁이 아니라, 미래 신용창출의 통제권을 둘러싼 싸움이라고 해석한다.
09:03 The Credit Creation Debate
진행자들은 “신용창출이 줄면 통화량이 줄어 디플레이션 압력이 생기지 않나”라고 묻는다. Olivia는 다른 세션에서 제기된 관점을 인용하며, 블록체인 네트워크에서 가치 저장/이전의 한계비용이 0에 수렴하면 동일한 실물 산출을 더 작은 통화기반으로도 처리할 수 있고(=속도 상승), 이는 수요 팽창형 인플레이션이라기보다 공급(인프라 효율) 기반의 ‘속도 증가’일 수 있다고 전한다. IMF 측 발언으로 “통화량이 작아져도 인플레이션 압력이 반드시 커지는 것은 아니다”라는 취지의 코멘트가 있었다고 요약한다.
또한 Standard Chartered의 Bill Winters가 “어떤 형태(스테이블코인/토큰화 예금/토큰화 MMF)가 이겨도 상관없고, 고객에게 최선인 것을 제공하되 은행은 진입·이탈 게이트(온/오프램프)가 되겠다”는 태도를 보였다고 전하며, 기관들은 구체적으로 옛 구조를 ‘방어’하기보다 새 구조를 ‘중개’할 포지션을 잡고 있다는 결론을 내린다.
11:00 Deflationary Concerns & Velocity
디플레이션 우려 질문의 연장선에서, Olivia는 “통화기반 축소 vs 생산성/속도 증가”의 프레이밍을 강조한다. 즉 스테이블코인이 은행식 신용승수를 줄이더라도 경제 전반의 결제·정산·담보활용 효율이 개선되면, 과거와 다른 방식으로 동일 혹은 더 큰 경제활동을 처리할 수 있다는 시각이다. 이 파트는 결론을 단정하기보다, Davos에서 중앙은행/민간이 ‘통화정책 전달과 레버리지의 재배치’를 진지하게 고민하기 시작했다는 분위기 전달에 초점이 있다.
12:32 The Investor Rights Problem Explained
진행자들은 “토큰화 증권이 투자자 권리를 약화시킨다”는 Olivia의 문제제기를 중심으로, ‘좋은 토큰화’가 무엇인지 묻는다. Olivia는 SEC 커미셔너 발언을 인용해 “블록체인은 자산을 마법처럼 변환하지 않는다(토큰화 증권은 여전히 증권)”고 못 박고, 형식이 아니라 구조가 권리를 결정한다고 말한다. 구조를 잘못 설계하면 “월가의 문제를 더 높은 비용으로 다시 만든다”고 경고한다.
그녀는 먼저 현재 미국 주식 보유의 실상을 설명한다. Robinhood로 Apple을 사도 개인이 Apple의 주주명부에 직접 등재되는 게 아니라, DTCC(정확히는 Cede & Co.) → 청산브로커 → 리테일 브로커 → 고객으로 이어지는 중개 체인 안에서 “증권에 대한 청구권(legal claim)”을 갖는 형태다. 이 구조는 1973년 ‘종이 증서 업무 마비’(서류가 쌓여 거래소가 수요일에 문을 닫아야 했던 수준)를 해결하기 위해 중앙예탁(DTCC)과 전자원장 업데이트로 혁신을 만든 것이지만, 오늘날에는 (1) 자기주식 직접보유의 어려움, (2) 장중 시간 제약, (3) 온체인 담보·DeFi 활용 불가 같은 제약을 만든다고 지적한다.
이후 “토큰화 모델은 스펙트럼”이라며 3가지 모델을 구분한다. 핵심은 투자자가 받는 것이 합성 노출(synthetic)인지, 기초증권에 대한 직접 청구권인지, 아니면 발행사 캡테이블에 기록되는 ‘진짜 주식’인지다.
Olivia는 Ava Labs가 Avalanche 생태계 성장을 지원하는 소프트웨어 회사이며, Avalanche는 “산업/유스케이스별 목적형 L1 네트워크”를 지향한다고 전제한다. 예시로 FIFA의 토큰화 콜렉터블 L1, 그리고 JP Morgan 등과의 기관 실험을 언급한다. 본인의 역할은 금융서비스 영역 토큰화(기관자산 온체인화)로, Franklin Templeton·BlackRock·Apollo·KKR·VanEck·Wellington 등 전통 대형 발행/운용사 자산을 Avalanche로 유치하고, 더 중요한 과제로 “자산 공급”이 아니라 자본이 실제로 흐르는 유통 채널(핀테크·패밀리오피스·리퀴드펀드 등)과 연결하는 데 초점을 둔다고 말한다.
진행자들은 Avalanche의 최근 온체인 지표(일일 활성 주소 ATH 171만), 스테이블코인+RWA 합산 자산 규모, Galaxy의 7,500만 달러 토큰화 대출(loan obligation)과 Grove의 2.5억 달러 RWA 계획 등을 언급하며 “기관 크립토-입문자(cryptocurious)들이 아이디어에서 실제 온체인 집행으로 가는 과정”을 묻는다.
02:59 How Institutional RWA Deals Get Made
Olivia는 “기관/핀테크도 천차만별”이라며, Apollo처럼 이미 온체인·DeFi 경험이 있는 진취적 플레이어와 이제 막 발을 담그는 전통기관은 접근법이 다르다고 말한다. Ava Labs의 실무는 블록체인이 실제로 해결할 수 있는 문제를 함께 정의하고, 그 다음 토큰화 플랫폼(예: Centrifuge, Securitize), 오라클, 개발사 등 ‘테크 퍼즐 조각’을 맞춰 실행 가능 구조로 구현하는 ‘신뢰받는 자문/컨설팅’에 가깝다고 설명한다.
구체 사례로는 (1) Securitize와 함께 KKR 헬스케어 성장 펀드 토큰화, (2) Centrifuge를 통해 Janus Henderson의 JTRSY 상품을 Avalanche 생태계로 유입 등을 언급한다. 또한 Citi와의 온체인 FX 가격/체결, 싱가포르 MAS의 Project Guardian 참여 같은 과거 트랙레코드가 기관 교육·설득 과정에서 신뢰를 만든다고 덧붙인다. 결론적으로 딜 메이킹의 상당 부분은 제품 개발보다 교육(45~60분 세션/Q&A)과 내부 이해관계자 설득, 그리고 규제·오퍼레이션 현실을 감안한 파트너 조합 설계라는 점을 강조한다.
05:19 Davos Takeaways: Stablecoins vs. Banks
Olivia는 Davos 현장 참석은 아니었지만 패널을 집중 시청했다고 말하며, 예상(결제 효율·컴플라이언스·레일 논의)과 달리 실제 핵심은 “신용창출이 더 이상 은행 밸런스시트에만 고정되지 않을 수 있다”는 문제를 중앙은행가와 은행 CEO들이 공개적으로 토론했다는 점이었다고 전한다.
전통은행은 예금 수취(돈 보관)와 대출(돈을 불림)을 결합하고, 부분지급준비(분수준비)로 예금이 신용으로 ‘증식’된다. 반면 스테이블코인은 (규제 설계상) 100% 준비자산(주로 단기 국채 등) 기반을 지향하며 “달러가 들어오면 1달러를 보유”하는 구조라 은행식 레버리지/대출 증식이 없다고 요약한다. 이때 거래/결제 규모가 스테이블코인 레일로 이동해도 신용이 사라지는 게 아니라, 자본시장·프라이빗 크레딧 펀드·프로그래머블 렌딩 프로토콜(전통 은행 규제 경계 밖)로 ‘이전’된다는 관점을 제시한다.
특히 브라질 대형은행의 수석 이코노미스트가 “스테이블코인이 거래용 화폐를 지배하면 레버리지와 통화정책 전달경로가 어떻게 되나”를 질문했고, Brian Armstrong은 (GENIUS Act 가정 하) 준비금은 단기국채에 100% 보관되며 초과 수익을 원하면 이용자가 ‘명시적으로’ 대출을 선택해야 하므로 “은행 모델을 뒤집는다”고 답했다고 전한다. 반면 프랑스 중앙은행 총재는 기술 메커니즘보다 역사적 우려(19세기 미국처럼 민간화폐 중심 시스템의 불안정 가능성)를 들어, 공공화폐 앵커 없이 안정성이 유지될 수 있는지 문제를 제기했다. Olivia는 이 충돌이 “스테이블코인 이자 지급” 같은 표면 논쟁이 아니라, 미래 신용창출의 통제권을 둘러싼 싸움이라고 해석한다.
09:03 The Credit Creation Debate
진행자들은 “신용창출이 줄면 통화량이 줄어 디플레이션 압력이 생기지 않나”라고 묻는다. Olivia는 다른 세션에서 제기된 관점을 인용하며, 블록체인 네트워크에서 가치 저장/이전의 한계비용이 0에 수렴하면 동일한 실물 산출을 더 작은 통화기반으로도 처리할 수 있고(=속도 상승), 이는 수요 팽창형 인플레이션이라기보다 공급(인프라 효율) 기반의 ‘속도 증가’일 수 있다고 전한다. IMF 측 발언으로 “통화량이 작아져도 인플레이션 압력이 반드시 커지는 것은 아니다”라는 취지의 코멘트가 있었다고 요약한다.
또한 Standard Chartered의 Bill Winters가 “어떤 형태(스테이블코인/토큰화 예금/토큰화 MMF)가 이겨도 상관없고, 고객에게 최선인 것을 제공하되 은행은 진입·이탈 게이트(온/오프램프)가 되겠다”는 태도를 보였다고 전하며, 기관들은 구체적으로 옛 구조를 ‘방어’하기보다 새 구조를 ‘중개’할 포지션을 잡고 있다는 결론을 내린다.
11:00 Deflationary Concerns & Velocity
디플레이션 우려 질문의 연장선에서, Olivia는 “통화기반 축소 vs 생산성/속도 증가”의 프레이밍을 강조한다. 즉 스테이블코인이 은행식 신용승수를 줄이더라도 경제 전반의 결제·정산·담보활용 효율이 개선되면, 과거와 다른 방식으로 동일 혹은 더 큰 경제활동을 처리할 수 있다는 시각이다. 이 파트는 결론을 단정하기보다, Davos에서 중앙은행/민간이 ‘통화정책 전달과 레버리지의 재배치’를 진지하게 고민하기 시작했다는 분위기 전달에 초점이 있다.
12:32 The Investor Rights Problem Explained
진행자들은 “토큰화 증권이 투자자 권리를 약화시킨다”는 Olivia의 문제제기를 중심으로, ‘좋은 토큰화’가 무엇인지 묻는다. Olivia는 SEC 커미셔너 발언을 인용해 “블록체인은 자산을 마법처럼 변환하지 않는다(토큰화 증권은 여전히 증권)”고 못 박고, 형식이 아니라 구조가 권리를 결정한다고 말한다. 구조를 잘못 설계하면 “월가의 문제를 더 높은 비용으로 다시 만든다”고 경고한다.
그녀는 먼저 현재 미국 주식 보유의 실상을 설명한다. Robinhood로 Apple을 사도 개인이 Apple의 주주명부에 직접 등재되는 게 아니라, DTCC(정확히는 Cede & Co.) → 청산브로커 → 리테일 브로커 → 고객으로 이어지는 중개 체인 안에서 “증권에 대한 청구권(legal claim)”을 갖는 형태다. 이 구조는 1973년 ‘종이 증서 업무 마비’(서류가 쌓여 거래소가 수요일에 문을 닫아야 했던 수준)를 해결하기 위해 중앙예탁(DTCC)과 전자원장 업데이트로 혁신을 만든 것이지만, 오늘날에는 (1) 자기주식 직접보유의 어려움, (2) 장중 시간 제약, (3) 온체인 담보·DeFi 활용 불가 같은 제약을 만든다고 지적한다.
이후 “토큰화 모델은 스펙트럼”이라며 3가지 모델을 구분한다. 핵심은 투자자가 받는 것이 합성 노출(synthetic)인지, 기초증권에 대한 직접 청구권인지, 아니면 발행사 캡테이블에 기록되는 ‘진짜 주식’인지다.
23:32 Trust Shifts From Balance Sheets to Infrastructure
Olivia는 “신뢰가 밸런스시트에서 인프라로 이동한다”는 말을, 투자자가 더 이상 중개기관의 신용(상대방 대차대조표)을 ‘믿는’ 방식이 아니라 정산·커스터디·컴플라이언스가 레일 자체에 내장되어 ‘검증 가능’해지는 상태로 설명한다. 규칙이 프로토콜/인프라에서 강제되면 결제 최종성, 자산 분리, 컴플라이언스 게이팅이 사후적 약속(covenant)이 아니라 시스템 성질로 바뀐다는 주장이다.
사례로 FIS(전통 코어뱅킹 인프라)와 Intain(Avalanche 기반)의 Digital Liquidity Gateway를 든다. 미국의 지역·커뮤니티 은행 약 2,000곳이 소상공인/상업용 부동산(CRE) 대출을 많이 취급하지만, 기관투자가 입장에선 개별 대출 심사·데이터 수집이 너무 수작업이라 접근이 어려웠다. 그런데 대출 레벨 데이터가 FIS 코어 시스템에서 체인으로 흘러가면, 투자자는 기초자산을 더 직접적으로 검증할 수 있어 작은 오리진에이터에도 자본이 연결되는 길이 열린다는 논리다. 즉 “온체인은 자산을 새로 만들기보다, 기존에 접근 불가능했던 자산/오리진을 ‘검증 가능하게’ 만들어 시장을 확장”시키는 도구로 작동할 수 있다는 메시지다.
24:27 Avalanche Institutional Milestones
Olivia는 최근 기관 채택 이정표로 VanEck의 Avalanche ETF(BAVX)를 언급하며, ETF는 기관이 네이티브 AVAX를 직접 보유하기 위해 필요한 적격수탁·컴플라이언스·프라임브로커 계약 등 복잡한 오퍼레이션을 우회하게 해주는 ‘기존 레일 기반 온램프’라고 설명한다. DTC 결제, 기존 브로커딜러 유통, 표준 RIA/기관 보관 프로세스에 맞기 때문에 내부 승인 비용을 줄인다는 포인트다. 또한 벤치마크 인덱스를 추종하면서 일부를 스테이킹해 추가 수익을 추구할 수 있는 구조를 언급하며, “규제/오퍼레이션 제약 때문에 직접 보유가 어려운 자금”을 흡수하는 전략적 기능을 강조한다.
또 다른 사례로 OpenTrade를 들며, 많은 토큰화 프로젝트가 ‘자산 공급’에만 매달리는 반면 OpenTrade는 B2B2C 유통(핀테크 파트너십)과 실행 품질에 초점을 맞췄다고 평가한다. Franklin Templeton MMF, WisdomTree 프라이빗 크레딧, BlackRock 하이일드 회사채 ETF 등 기반자산을 활용해 핀테크가 “스테이블코인 기반 수익 상품”을 제공하도록 만들었고, 1년 반 정도에 25개+ 핀테크 파트너(라틴아메리카·아프리카·유럽·아시아)를 확보했다고 언급한다. 요지는 “RWA에서 PMF는 공급이 아니라 분배에서 나오며, 백오피스/법적 인프라를 먼저 깔아 세일즈 사이클을 단축한 팀이 이긴다”는 메시지다.
29:06 The Neo Finance Convergence Thesis
진행자들은 “레거시 금융과 DeFi가 서로를 닮아가며 충돌·융합한다”는 관찰을 제시한다. 전통시장은 24/7로 이동하려 하고, 크립토는 기관 친화적 인프라/컴플라이언스로 이동한다. Olivia는 토큰화 업계가 지금까지 공급(국채, 프라이빗크레딧, 부동산 등) 중심으로 이야기해왔지만, 앞으로는 수요/유통(Distribution)과 실제 사용처(Utility)를 제대로 맞춰야 한다고 강조한다. 또한 거시 환경에 따라 특정 토큰화 자산(예: 라탐 소버린, 유동성 민감 자산 등)이 수혜를 볼 수 있겠지만, 진짜 변화는 “어떤 자산이냐”보다 “어떤 구조로 제공되느냐”에서 나올 수 있다고 깔아둔다.
32:37 Vaults: The Future of Institutional Access
Olivia는 가장 저평가된 RWA 카테고리로 ‘Vault’를 지목한다. Vault는 특정 자산군이 아니라 투자 전략을 코드(규칙)로 표현하고, 투자자의 자산이 관리자에게 넘어가지 않는(비수탁) 구조를 뜻한다. 그녀는 전통 자산운용이 법적 비히클 안에 전략이 묻히고, 커스터디/어드민/리컨실리에이션 비용이 누적되며, 유동성이 스케줄로 배급되는 등 “덕테이프로 붙인 시스템”이라고 비판한다. 반면 Vault는 단일 정산 환경에서 배분·활용·리스크 한도를 코드로 실행해, ETF의 스케일/접근성과 SMA의 정밀한 가드레일을 결합할 수 있다는 주장이다.
구체 신호로 Bitwise의 움직임을 든다. Bitwise는 단순히 또 하나의 토큰화 펀드를 출시한 게 아니라, Morpho 위에서 스테이블코인 렌딩 전략(언급상 약 6% 수익률 목표)을 포트폴리오 구성 자체를 코드로 작성하는 방식으로 내놓았고, 스마트컨트랙트가 파라미터를 강제하며 운용사가 고객 자산을 직접 만지지 않는 구조라고 설명한다. 이는 비용 스택(커스터디 수수료, 펀드 어드민, 리컨실리에이션 인력)을 줄이고, 신규 전략 런칭을 “분기→수주”로 단축하며, “믿어달라”가 아니라 실시간 검증 가능한 규칙으로 책임 구조를 바꾸는 효과가 있다고 본다. 그녀는 Bitwise가 vault AUM이 2026년에 두 배가 될 수 있다고 본 전망을 인용하며, 향후 온체인 RWA의 핵심 가치가 “국채 토큰” 자체가 아니라 기관의 판단(운용 규칙)을 투명하게 코드화한 것일 수 있다고 결론짓는다.
https://youtu.be/DlfmqR97PmM 2시간 전 업로드 됨
Olivia는 “신뢰가 밸런스시트에서 인프라로 이동한다”는 말을, 투자자가 더 이상 중개기관의 신용(상대방 대차대조표)을 ‘믿는’ 방식이 아니라 정산·커스터디·컴플라이언스가 레일 자체에 내장되어 ‘검증 가능’해지는 상태로 설명한다. 규칙이 프로토콜/인프라에서 강제되면 결제 최종성, 자산 분리, 컴플라이언스 게이팅이 사후적 약속(covenant)이 아니라 시스템 성질로 바뀐다는 주장이다.
사례로 FIS(전통 코어뱅킹 인프라)와 Intain(Avalanche 기반)의 Digital Liquidity Gateway를 든다. 미국의 지역·커뮤니티 은행 약 2,000곳이 소상공인/상업용 부동산(CRE) 대출을 많이 취급하지만, 기관투자가 입장에선 개별 대출 심사·데이터 수집이 너무 수작업이라 접근이 어려웠다. 그런데 대출 레벨 데이터가 FIS 코어 시스템에서 체인으로 흘러가면, 투자자는 기초자산을 더 직접적으로 검증할 수 있어 작은 오리진에이터에도 자본이 연결되는 길이 열린다는 논리다. 즉 “온체인은 자산을 새로 만들기보다, 기존에 접근 불가능했던 자산/오리진을 ‘검증 가능하게’ 만들어 시장을 확장”시키는 도구로 작동할 수 있다는 메시지다.
24:27 Avalanche Institutional Milestones
Olivia는 최근 기관 채택 이정표로 VanEck의 Avalanche ETF(BAVX)를 언급하며, ETF는 기관이 네이티브 AVAX를 직접 보유하기 위해 필요한 적격수탁·컴플라이언스·프라임브로커 계약 등 복잡한 오퍼레이션을 우회하게 해주는 ‘기존 레일 기반 온램프’라고 설명한다. DTC 결제, 기존 브로커딜러 유통, 표준 RIA/기관 보관 프로세스에 맞기 때문에 내부 승인 비용을 줄인다는 포인트다. 또한 벤치마크 인덱스를 추종하면서 일부를 스테이킹해 추가 수익을 추구할 수 있는 구조를 언급하며, “규제/오퍼레이션 제약 때문에 직접 보유가 어려운 자금”을 흡수하는 전략적 기능을 강조한다.
또 다른 사례로 OpenTrade를 들며, 많은 토큰화 프로젝트가 ‘자산 공급’에만 매달리는 반면 OpenTrade는 B2B2C 유통(핀테크 파트너십)과 실행 품질에 초점을 맞췄다고 평가한다. Franklin Templeton MMF, WisdomTree 프라이빗 크레딧, BlackRock 하이일드 회사채 ETF 등 기반자산을 활용해 핀테크가 “스테이블코인 기반 수익 상품”을 제공하도록 만들었고, 1년 반 정도에 25개+ 핀테크 파트너(라틴아메리카·아프리카·유럽·아시아)를 확보했다고 언급한다. 요지는 “RWA에서 PMF는 공급이 아니라 분배에서 나오며, 백오피스/법적 인프라를 먼저 깔아 세일즈 사이클을 단축한 팀이 이긴다”는 메시지다.
29:06 The Neo Finance Convergence Thesis
진행자들은 “레거시 금융과 DeFi가 서로를 닮아가며 충돌·융합한다”는 관찰을 제시한다. 전통시장은 24/7로 이동하려 하고, 크립토는 기관 친화적 인프라/컴플라이언스로 이동한다. Olivia는 토큰화 업계가 지금까지 공급(국채, 프라이빗크레딧, 부동산 등) 중심으로 이야기해왔지만, 앞으로는 수요/유통(Distribution)과 실제 사용처(Utility)를 제대로 맞춰야 한다고 강조한다. 또한 거시 환경에 따라 특정 토큰화 자산(예: 라탐 소버린, 유동성 민감 자산 등)이 수혜를 볼 수 있겠지만, 진짜 변화는 “어떤 자산이냐”보다 “어떤 구조로 제공되느냐”에서 나올 수 있다고 깔아둔다.
32:37 Vaults: The Future of Institutional Access
Olivia는 가장 저평가된 RWA 카테고리로 ‘Vault’를 지목한다. Vault는 특정 자산군이 아니라 투자 전략을 코드(규칙)로 표현하고, 투자자의 자산이 관리자에게 넘어가지 않는(비수탁) 구조를 뜻한다. 그녀는 전통 자산운용이 법적 비히클 안에 전략이 묻히고, 커스터디/어드민/리컨실리에이션 비용이 누적되며, 유동성이 스케줄로 배급되는 등 “덕테이프로 붙인 시스템”이라고 비판한다. 반면 Vault는 단일 정산 환경에서 배분·활용·리스크 한도를 코드로 실행해, ETF의 스케일/접근성과 SMA의 정밀한 가드레일을 결합할 수 있다는 주장이다.
구체 신호로 Bitwise의 움직임을 든다. Bitwise는 단순히 또 하나의 토큰화 펀드를 출시한 게 아니라, Morpho 위에서 스테이블코인 렌딩 전략(언급상 약 6% 수익률 목표)을 포트폴리오 구성 자체를 코드로 작성하는 방식으로 내놓았고, 스마트컨트랙트가 파라미터를 강제하며 운용사가 고객 자산을 직접 만지지 않는 구조라고 설명한다. 이는 비용 스택(커스터디 수수료, 펀드 어드민, 리컨실리에이션 인력)을 줄이고, 신규 전략 런칭을 “분기→수주”로 단축하며, “믿어달라”가 아니라 실시간 검증 가능한 규칙으로 책임 구조를 바꾸는 효과가 있다고 본다. 그녀는 Bitwise가 vault AUM이 2026년에 두 배가 될 수 있다고 본 전망을 인용하며, 향후 온체인 RWA의 핵심 가치가 “국채 토큰” 자체가 아니라 기관의 판단(운용 규칙)을 투명하게 코드화한 것일 수 있다고 결론짓는다.
https://youtu.be/DlfmqR97PmM 2시간 전 업로드 됨
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How to Fix Tokenized Securities with Olivia Olivia Vande Woude from Ava Labs
Not all tokenized securities are created equal, and most investors don't know what they own.
Olivia Vande Woude, Business Development & Tokenization at Ava Labs, explains why structure matters, how vaults are changing institutional access, and what Davos…
Olivia Vande Woude, Business Development & Tokenization at Ava Labs, explains why structure matters, how vaults are changing institutional access, and what Davos…
Curated Credit: How Maple and Morpho Approach DeFi Lending | Sid Powell & Merlin Egalite
0xResearch
3줄 요약
1. DeFi 크레딧은 “프로토콜(레일)”과 “큐레이터(언더라이팅)”의 2계층 구조로 재편되며, 리스크가 거버넌스에서 큐레이터 의사결정으로 상방 이동했다.
2. 경쟁은 단기적으로 APY 마케팅 전쟁처럼 보이지만, 사이클을 통과하면 결국 “리스크 조정 성과(사후적으로만 확정)”가 승자를 가른다.
3. 다음 단계는 RWA/토큰화 자산 유입과 함께, 신용등급·투명성 프레임워크·보험(재보험/리스테이킹 포함)이 크레딧 인프라의 필수 레이어로 부상하는 것이다.
0:00 Introduction
진행자 Boccaccio·Anastasiia가 Maple CEO/공동창업자 Sid Powell, Morpho 공동창업자 Merlin Egalite와 함께 “큐레이터 기반(creator/curator-driven) DeFi 크레딧”으로의 진화를 논의한다. Maple은 온체인 대출을 실행하되 담보는 네이티브 BTC 등 오프체인/트라이파티 커스터디도 활용하는 하이브리드 구조를 강조한다(대출 실행은 온체인, 담보 관리는 부분적으로 오프체인). Morpho는 “중립적·퍼미션리스 크레딧 레이어”를 표방하며, 누구나 자신만의 금리/담보/제약(KYC 포함) 조건으로 대출·예치 상품을 설계할 수 있는 인프라를 제공한다고 소개한다. 또한 Morpho는 향후 인텐트 기반·고정금리 성격의 신버전을 예고하며, 오퍼(Offer) 생성/체결로 더 표현력이 큰 신용시장을 열겠다는 비전을 제시한다.
0xResearch
3줄 요약
1. DeFi 크레딧은 “프로토콜(레일)”과 “큐레이터(언더라이팅)”의 2계층 구조로 재편되며, 리스크가 거버넌스에서 큐레이터 의사결정으로 상방 이동했다.
2. 경쟁은 단기적으로 APY 마케팅 전쟁처럼 보이지만, 사이클을 통과하면 결국 “리스크 조정 성과(사후적으로만 확정)”가 승자를 가른다.
3. 다음 단계는 RWA/토큰화 자산 유입과 함께, 신용등급·투명성 프레임워크·보험(재보험/리스테이킹 포함)이 크레딧 인프라의 필수 레이어로 부상하는 것이다.
0:00 Introduction
진행자 Boccaccio·Anastasiia가 Maple CEO/공동창업자 Sid Powell, Morpho 공동창업자 Merlin Egalite와 함께 “큐레이터 기반(creator/curator-driven) DeFi 크레딧”으로의 진화를 논의한다. Maple은 온체인 대출을 실행하되 담보는 네이티브 BTC 등 오프체인/트라이파티 커스터디도 활용하는 하이브리드 구조를 강조한다(대출 실행은 온체인, 담보 관리는 부분적으로 오프체인). Morpho는 “중립적·퍼미션리스 크레딧 레이어”를 표방하며, 누구나 자신만의 금리/담보/제약(KYC 포함) 조건으로 대출·예치 상품을 설계할 수 있는 인프라를 제공한다고 소개한다. 또한 Morpho는 향후 인텐트 기반·고정금리 성격의 신버전을 예고하며, 오퍼(Offer) 생성/체결로 더 표현력이 큰 신용시장을 열겠다는 비전을 제시한다.
7:18 The Shift to Modular Credit
Anastasiia는 블록웍스 어드바이저리 리서치 요지를 제시한다: DeFi 렌딩이 “베이스 프로토콜(rails)” 위에 “볼트/큐레이터(underwriting layer)”가 얹힌 2계층으로 바뀌었고, 결과적으로 리스크 결정(담보 캡, 청산 파라미터, 자산 채택 등)이 프로토콜 거버넌스가 아니라 소수 큐레이터/크리에이터로 이동했다. (리서치 샘플: 2024년 10월~2025년 11월 1년 구간) 측정 지표는 ①자본 활용도, ②체인별 유동성 집중도, ③크리에이터 간 포지션 중첩에 따른 상호연결성이다. 결론은 “리스크의 상방 이동”, “하방 테일리스크 공행(co-movement)”, “유사 담보를 다루는데도 수수료/캡처 편차 큼”이며, 이를 비교 가능하게 만들 투명성 프레임워크(포트폴리오 집중도, 유동성 커버리지, 리하이포테케이션 맵, 오프체인 익스포저 증빙 등)를 제안한다.
Sid는 Maple의 변천을 사례로 든다. 2021년 초기 Maple은 풀 델리게이트(=지금의 큐레이터)가 언더콜래터럴ized 워킹캐피탈 대출을 운영하는 “인프라+외부 큐레이터” 모델에 가까웠다. 하지만 2022~2023 이후 오버콜래터럴ized(주로 BTC/ETH/SOL/XRP 등 대형자산 담보)로 전환하며 델리게이트 역할을 인하우스화했고, 현재는 프로토콜 인프라와 큐레이션/언더라이팅을 함께 수행하는 “수직통합 큐레이터”로 자리잡았다고 설명한다. Merlin은 Morpho가 처음부터 큐레이터가 아니라, 기존 대출풀(거버넌스가 파라미터를 바꾸는 구조) 위에 빌드하며 “상위 프로토콜의 업그레이드/룰 변경”에 종속되는 문제를 겪었고, 이를 해결하려면 제3자가 룰을 바꿀 수 없는 중립적 인프라가 필요해 자체 프로토콜로 전환했다고 말한다. 핵심은 “리스크 관리의 경쟁을 시장에 위임하면(creator 경쟁) 사용자에게 더 좋은 조건이 나온다”는 관점이다.
11:51 Choosing Risk in Modular Credit
질문: “예치자가 과거엔 ‘프로토콜 선택’으로 감수하던 리스크를, 지금은 ‘큐레이터 선택’으로 어떻게 바꿔 감수하나?” Merlin은 과거에는 DAO/거버넌스가 파라미터를 조정하는 ‘프로토콜 거버넌스 리스크’를 사용자들이 암묵적으로 떠안았지만, 볼트/큐레이터 시대에는 담보 구성, 활용도, 익스포저가 더 명시적으로 드러나고(온체인 가시성) 사용자가 자신의 위험선호에 맞는 볼트를 선택할 수 있다고 본다. 다만 이는 사용자가 리스크를 해석할 수 있을 정도로 “금융/테크 리터러시”가 필요해지며, 그래서 리스크 등급화나 데이터 표준화가 중요해진다.
Sid는 큐레이터 시대의 핵심 리스크를 “담보(=신용의 하위요소) 리스크”와 “유동성 리스크”로 압축한다. 과거에는 ‘프로토콜 레벨’에서 담보 허용과 가격/유동성 정책이 결정되었지만, 이제는 프로토콜이 허용하는 담보군 위에서 ‘볼트 큐레이터가’ 실제로 어떤 담보를 받아 대출을 실행할지(신규 스테이블코인, 특정 디파이 토큰 등) 결정한다. 또한 예치자 인출을 대비해 얼마나 유동성 완충을 둘지, 아니면 활용도를 극대화해 수익률을 올릴지 역시 큐레이터의 선택이 된다. 결론적으로 예치자는 “큐레이터의 담보 심사·리스크 프레임워크”를 확인해야 한다는 주장이다.
21:04 Front-Ends, Earn Products, and Reach
Anastasiia는 디스트리뷰션 파트너(지갑, 커스터디, CEX/핀테크 Earn 연동 등)를 통한 TVL 유입이 크지만, 파트너와의 수익배분은 비공개인 경우가 많다고 지적하며, 최소한 “직접 예치 vs 파트너 소싱 예치” 정도를 라벨링해 비교가능성을 높일 의향이 있는지 묻는다. Sid는 경제적 수수료 스플릿 공개는 파트너 간 ‘최저수수료 경쟁’(race to the bottom)을 촉발해 결과적으로 사용자 수익률에 불리할 수 있다고 반대한다. 다만 “어느 파트너에서 TVL이 들어오는지”의 가시성은(규모 공개) 다른 파트너십을 유치하는 FOMO를 만들 수 있어 마케팅적으로는 유익할 수 있다고 말한다. 반대로 파트너(거래소/지갑)가 자신들의 규모 노출을 꺼릴 수도 있는데, 예컨대 디파이 이슈가 생기면 사용자들이 해당 파트너의 건전성을 추측하며 패닉할 수 있기 때문이다.
Merlin은 Morpho의 경우 볼트 단의 관리/성과보수는 온체인으로 투명하지만, 크리에이터가 별도 프라이빗 딜로 디스트리뷰터와 나누는 수익배분은 프로토콜도 모를 수 있고, 알더라도 공유하기 어렵다는 입장이다. UI 전략에서도 차이가 드러난다. Morpho는 자사 프론트엔드를 ‘전문가용 탐색/관측 도구’에 가깝게 두고, 파트너가 자체 UI를 구축해 “프로덕트/시장/인터페이스”를 모두 소유하는 것을 권장한다(불변 인프라 위에 소유권 극대화). Maple은 자사 웹(직접 유저)도 운영하지만, 전략적으로는 핀테크·CEX Earn 프로그램에 “그들의 앱 UI 안에” 들어가는 임베디드 디스트리뷰션을 중시한다(사용자 트래픽이 압도적이기 때문).
23:46 Risk Return Trade Off
핵심 질문: “크리에이터 경쟁은 ‘리스크 조정 언더라이팅 경쟁’인가, ‘마케팅 가능한 APY 경쟁’인가?” Merlin은 단기적으로는 APY가 주목을 끌지만, 리스크가 볼트 단으로 격리되어 있으면 특정 고위험 전략이 터져도 그 볼트만 타격을 받기 때문에, 사건 이후 자본이 저위험 볼트로 이동하는 메커니즘이 작동하며 장기적으로는 리스크 조정 성과가 중요해진다고 본다. 즉, 위험선호 스펙트럼(저위험~고위험)별 상품이 공존해야 확장 가능하다는 주장이다.
Sid는 단기 APY 경쟁을 인정하면서도 “리스크 조정 성과는 사후적으로만 알 수 있다”는 점을 강조한다. 그는 하워드 막스(Howard Marks)의 비유를 가져와, 위험-수익 직선 위에 사실은 불확실성(벨 커브)이 얹혀 있어 같은 기대수익이라도 실제 결과는 크게 달라질 수 있음을 말한다. 특히 거시 환경(금리/유동성)이 위험선호를 왜곡한다. 2021~초2022 저금리 시기엔 더 높은 APY를 찾아 위험을 과소평가한 채 리스크 커브를 밀어 올렸고(느슨한 크레딧 관행), 이후 긴축 국면에서 보수화되었다는 해석이다.
추가 논점으로 “테일리스크가 APY에 어떻게 숨는가?”가 나온다. Sid는 과거엔 상호 연계된 담보/스테이블 구조(서로를 담보로 잡는 등)에서 ‘상관 담보’ 리스크가 컸지만, 최근엔 루핑/레버리지 구조가 늘며 ‘청산 시 유동성(DEX 깊이, 슬리피지, 대규모 청산 처리능력)’이 더 중요해졌다고 본다. Merlin은 또 다른 “숨은 위험”으로 ‘리하이포테케이션(담보 재사용)’과 ‘커밍글드 풀(자산이 한 풀에 섞여 동일 금리 적용)’ 문제를 든다. 사용자는 “USDC를 안전하게 예치한다”고 생각하지만, 실제로는 동일 풀 내 위험 담보 대출과 수익/리스크를 공유해버릴 수 있어, 표면 금리가 리스크를 대표하지 못한다는 지적이다.
34:54 When Stablecoins Add Complexity
동일한 백엔드(예: 국채/T-bills 등)를 기반으로 하되, 브랜드만 다른 화이트라벨 스테이블코인(M0 기반 등)이 늘어나는 현상이 복잡도를 높이는지 논의한다. Merlin은 이런 자산 채택/심사는 주로 큐레이터의 듀딜 영역이라며, Morpho 전체에서 개별 자산의 디테일까지는 자신도 모두 파악하기 어렵다고 솔직히 말한다.
Sid는 화이트라벨 스테이블을 볼 때 ①기초 백킹의 질(예: T-bills 기반이면 일정 수준 안심) ②그러나 더 중요한 것은 “대출 시장에서의 유통성/수요”라고 본다. Maple 입장에선 예치받은 스테이블을 다시 대출로 굴려야 수익이 나는데, 특정 프로토콜 내부에서만 쓰이는 화이트라벨 스테이블은 차입자 풀이 좁아 대출 수요가 약할 수 있다. 결과적으로 USDC/USDT/USDE/USDS 같은 범용 자산 대비 더 낮은 가격(불리한 금리 조건)으로만 대출이 성사될 가능성이 높다.
Anastasiia는 블록웍스 어드바이저리 리서치 요지를 제시한다: DeFi 렌딩이 “베이스 프로토콜(rails)” 위에 “볼트/큐레이터(underwriting layer)”가 얹힌 2계층으로 바뀌었고, 결과적으로 리스크 결정(담보 캡, 청산 파라미터, 자산 채택 등)이 프로토콜 거버넌스가 아니라 소수 큐레이터/크리에이터로 이동했다. (리서치 샘플: 2024년 10월~2025년 11월 1년 구간) 측정 지표는 ①자본 활용도, ②체인별 유동성 집중도, ③크리에이터 간 포지션 중첩에 따른 상호연결성이다. 결론은 “리스크의 상방 이동”, “하방 테일리스크 공행(co-movement)”, “유사 담보를 다루는데도 수수료/캡처 편차 큼”이며, 이를 비교 가능하게 만들 투명성 프레임워크(포트폴리오 집중도, 유동성 커버리지, 리하이포테케이션 맵, 오프체인 익스포저 증빙 등)를 제안한다.
Sid는 Maple의 변천을 사례로 든다. 2021년 초기 Maple은 풀 델리게이트(=지금의 큐레이터)가 언더콜래터럴ized 워킹캐피탈 대출을 운영하는 “인프라+외부 큐레이터” 모델에 가까웠다. 하지만 2022~2023 이후 오버콜래터럴ized(주로 BTC/ETH/SOL/XRP 등 대형자산 담보)로 전환하며 델리게이트 역할을 인하우스화했고, 현재는 프로토콜 인프라와 큐레이션/언더라이팅을 함께 수행하는 “수직통합 큐레이터”로 자리잡았다고 설명한다. Merlin은 Morpho가 처음부터 큐레이터가 아니라, 기존 대출풀(거버넌스가 파라미터를 바꾸는 구조) 위에 빌드하며 “상위 프로토콜의 업그레이드/룰 변경”에 종속되는 문제를 겪었고, 이를 해결하려면 제3자가 룰을 바꿀 수 없는 중립적 인프라가 필요해 자체 프로토콜로 전환했다고 말한다. 핵심은 “리스크 관리의 경쟁을 시장에 위임하면(creator 경쟁) 사용자에게 더 좋은 조건이 나온다”는 관점이다.
11:51 Choosing Risk in Modular Credit
질문: “예치자가 과거엔 ‘프로토콜 선택’으로 감수하던 리스크를, 지금은 ‘큐레이터 선택’으로 어떻게 바꿔 감수하나?” Merlin은 과거에는 DAO/거버넌스가 파라미터를 조정하는 ‘프로토콜 거버넌스 리스크’를 사용자들이 암묵적으로 떠안았지만, 볼트/큐레이터 시대에는 담보 구성, 활용도, 익스포저가 더 명시적으로 드러나고(온체인 가시성) 사용자가 자신의 위험선호에 맞는 볼트를 선택할 수 있다고 본다. 다만 이는 사용자가 리스크를 해석할 수 있을 정도로 “금융/테크 리터러시”가 필요해지며, 그래서 리스크 등급화나 데이터 표준화가 중요해진다.
Sid는 큐레이터 시대의 핵심 리스크를 “담보(=신용의 하위요소) 리스크”와 “유동성 리스크”로 압축한다. 과거에는 ‘프로토콜 레벨’에서 담보 허용과 가격/유동성 정책이 결정되었지만, 이제는 프로토콜이 허용하는 담보군 위에서 ‘볼트 큐레이터가’ 실제로 어떤 담보를 받아 대출을 실행할지(신규 스테이블코인, 특정 디파이 토큰 등) 결정한다. 또한 예치자 인출을 대비해 얼마나 유동성 완충을 둘지, 아니면 활용도를 극대화해 수익률을 올릴지 역시 큐레이터의 선택이 된다. 결론적으로 예치자는 “큐레이터의 담보 심사·리스크 프레임워크”를 확인해야 한다는 주장이다.
21:04 Front-Ends, Earn Products, and Reach
Anastasiia는 디스트리뷰션 파트너(지갑, 커스터디, CEX/핀테크 Earn 연동 등)를 통한 TVL 유입이 크지만, 파트너와의 수익배분은 비공개인 경우가 많다고 지적하며, 최소한 “직접 예치 vs 파트너 소싱 예치” 정도를 라벨링해 비교가능성을 높일 의향이 있는지 묻는다. Sid는 경제적 수수료 스플릿 공개는 파트너 간 ‘최저수수료 경쟁’(race to the bottom)을 촉발해 결과적으로 사용자 수익률에 불리할 수 있다고 반대한다. 다만 “어느 파트너에서 TVL이 들어오는지”의 가시성은(규모 공개) 다른 파트너십을 유치하는 FOMO를 만들 수 있어 마케팅적으로는 유익할 수 있다고 말한다. 반대로 파트너(거래소/지갑)가 자신들의 규모 노출을 꺼릴 수도 있는데, 예컨대 디파이 이슈가 생기면 사용자들이 해당 파트너의 건전성을 추측하며 패닉할 수 있기 때문이다.
Merlin은 Morpho의 경우 볼트 단의 관리/성과보수는 온체인으로 투명하지만, 크리에이터가 별도 프라이빗 딜로 디스트리뷰터와 나누는 수익배분은 프로토콜도 모를 수 있고, 알더라도 공유하기 어렵다는 입장이다. UI 전략에서도 차이가 드러난다. Morpho는 자사 프론트엔드를 ‘전문가용 탐색/관측 도구’에 가깝게 두고, 파트너가 자체 UI를 구축해 “프로덕트/시장/인터페이스”를 모두 소유하는 것을 권장한다(불변 인프라 위에 소유권 극대화). Maple은 자사 웹(직접 유저)도 운영하지만, 전략적으로는 핀테크·CEX Earn 프로그램에 “그들의 앱 UI 안에” 들어가는 임베디드 디스트리뷰션을 중시한다(사용자 트래픽이 압도적이기 때문).
23:46 Risk Return Trade Off
핵심 질문: “크리에이터 경쟁은 ‘리스크 조정 언더라이팅 경쟁’인가, ‘마케팅 가능한 APY 경쟁’인가?” Merlin은 단기적으로는 APY가 주목을 끌지만, 리스크가 볼트 단으로 격리되어 있으면 특정 고위험 전략이 터져도 그 볼트만 타격을 받기 때문에, 사건 이후 자본이 저위험 볼트로 이동하는 메커니즘이 작동하며 장기적으로는 리스크 조정 성과가 중요해진다고 본다. 즉, 위험선호 스펙트럼(저위험~고위험)별 상품이 공존해야 확장 가능하다는 주장이다.
Sid는 단기 APY 경쟁을 인정하면서도 “리스크 조정 성과는 사후적으로만 알 수 있다”는 점을 강조한다. 그는 하워드 막스(Howard Marks)의 비유를 가져와, 위험-수익 직선 위에 사실은 불확실성(벨 커브)이 얹혀 있어 같은 기대수익이라도 실제 결과는 크게 달라질 수 있음을 말한다. 특히 거시 환경(금리/유동성)이 위험선호를 왜곡한다. 2021~초2022 저금리 시기엔 더 높은 APY를 찾아 위험을 과소평가한 채 리스크 커브를 밀어 올렸고(느슨한 크레딧 관행), 이후 긴축 국면에서 보수화되었다는 해석이다.
추가 논점으로 “테일리스크가 APY에 어떻게 숨는가?”가 나온다. Sid는 과거엔 상호 연계된 담보/스테이블 구조(서로를 담보로 잡는 등)에서 ‘상관 담보’ 리스크가 컸지만, 최근엔 루핑/레버리지 구조가 늘며 ‘청산 시 유동성(DEX 깊이, 슬리피지, 대규모 청산 처리능력)’이 더 중요해졌다고 본다. Merlin은 또 다른 “숨은 위험”으로 ‘리하이포테케이션(담보 재사용)’과 ‘커밍글드 풀(자산이 한 풀에 섞여 동일 금리 적용)’ 문제를 든다. 사용자는 “USDC를 안전하게 예치한다”고 생각하지만, 실제로는 동일 풀 내 위험 담보 대출과 수익/리스크를 공유해버릴 수 있어, 표면 금리가 리스크를 대표하지 못한다는 지적이다.
34:54 When Stablecoins Add Complexity
동일한 백엔드(예: 국채/T-bills 등)를 기반으로 하되, 브랜드만 다른 화이트라벨 스테이블코인(M0 기반 등)이 늘어나는 현상이 복잡도를 높이는지 논의한다. Merlin은 이런 자산 채택/심사는 주로 큐레이터의 듀딜 영역이라며, Morpho 전체에서 개별 자산의 디테일까지는 자신도 모두 파악하기 어렵다고 솔직히 말한다.
Sid는 화이트라벨 스테이블을 볼 때 ①기초 백킹의 질(예: T-bills 기반이면 일정 수준 안심) ②그러나 더 중요한 것은 “대출 시장에서의 유통성/수요”라고 본다. Maple 입장에선 예치받은 스테이블을 다시 대출로 굴려야 수익이 나는데, 특정 프로토콜 내부에서만 쓰이는 화이트라벨 스테이블은 차입자 풀이 좁아 대출 수요가 약할 수 있다. 결과적으로 USDC/USDT/USDE/USDS 같은 범용 자산 대비 더 낮은 가격(불리한 금리 조건)으로만 대출이 성사될 가능성이 높다.
37:03 Dash for Cash in DeFi
Anastasiia가 2020년 3월 머니마켓펀드의 “대시 포 캐시(dash for cash)”를 DeFi에 대입한다: DeFi에서 유사 이벤트가 발생하면 어디서 먼저 전염(cascade)이 시작될까? Sid는 과거 사례로 2023년 USDC 디페깅(SVB 등 은행 이슈)과 2022년 10월경 BUSD 관련 일시적 디스조인트를 언급하며, 이런 사건은 ①유동성 미스매치(즉시 환매 욕구 vs 2차 시장 청산 가격) 또는 ②자산 건전성 우려(백킹 손상 가능성)로 촉발된다고 정리한다. 전염 경로는 (a) CEX에서의 파생 청산(스테이블이 증거금/담보로 쓰일 때) 또는 (b) DeFi 머니마켓에서의 대규모 차입/숏 수요(디페깅 베팅, 헷지)로 나타날 수 있다. 따라서 “배틀테스트된 스테이블” 선호가 중요하지만, 시스템적으로 완전 제거는 어렵다는 현실론을 제시한다.
Merlin은 이런 스트레스 상황에서 가장 중요한 것은 “리스크 격리 설계”라고 본다. 특정 자산/전략이 터져도 해당 볼트에만 영향이 제한되도록 인프라 레벨에서 분리되어야 하며, 사용자가 의도한 리스크만 노출되게 해야 한다는 주장이다. Sid도 Maple은 USDC 풀, USDT 풀처럼 사용자가 이미 스테이블 선택에서 리스크를 자가선택(self-selection)하므로, 프로토콜이 그 위험을 “없애는 것”보다 그 위에서 수익을 제공하는 쪽에 가깝다고 선을 긋는다.
46:57 Building Trust in DeFi Credit
다양화와 투명성/평가체계가 본격 논의된다. Anastasiia는 “큐레이터들이 관리하는 AUM의 구성(스테이블/대형자산 담보)이 매우 유사해 팩터 집중이 강하다”는 리서치 관측을 바탕으로, 실제로 다양화가 얼마나 가능하며 어떤 신규 담보/자산이 들어와야 연결성이 약해질지 묻는다. Merlin은 현재까지 렌딩의 PMF는 “크립토 담보 대출”이지만, 2026년에는 토큰화 MMF, 크레딧 펀드, 기타 RWA가 본격 유입되어 수익원/담보 스펙트럼이 넓어질 수 있다고 본다. 지금은 디파이에서 높은 수익을 원하면 롱테일 자산(덜 검증된 담보)을 건드리기 쉬운데, 대신 토큰화된 머니마켓/크레딧 자산이 들어오면 “상대적으로 구조화된 고수익 담보”를 기반으로 더 다양한(그리고 어쩌면 더 안전한) 수익 설계가 가능하다는 기대다.
Sid도 같은 맥락에서, 크립토 담보 대출의 차입 수요가 정체되면(활용도 하락) 금리 압박이 생기고, 이는 온체인 자산운용자/대출자가 새로운 배치처를 찾도록 만든다고 본다. 그는 Apollo의 ACRED 사례(상대적으로 높은 이자 자산을 기반으로 루핑해 수익을 증폭) 같은 구조가 등장했음을 언급하며, 장기적으로는 토큰화 크레딧/채권 등 다른 배치가 불가피해질 수 있다고 말한다.
신뢰 구축의 핵심으로 “서드파티 리스크 레이팅”이 제시된다. Sid는 사용자가 6%와 10% 상품을 “동일 위험”으로 오인하지 않도록, 인베스트먼트 그레이드/하이일드/정크 같은 최소한의 공통 언어가 필요하다고 주장한다. Merlin도 Credora(현 Redstone에 인수)처럼 크립토 네이티브 레이팅 시도가 있었지만, 브랜드 파워/시장 압력이 부족했다고 평가한다. 또한 온체인 레이팅은 DEX 유동성, 청산 가능성, 스마트컨트랙트 리스크 등 전통 신용평가에 없던 변수를 포함해야 하므로 시간이 걸린다고 말한다. 결론적으로 “프로토콜/발행자/큐레이터가 자기평가하면 조작 유인이 크다”는 점에서, 독립적 제3자 평가기관의 역할이 필요하다는 데 의견이 모인다.
보험 논의도 이어진다. Merlin은 크립토 네이티브 보험은 (1) 거버넌스 기반 지급결정 모델의 인센티브 왜곡(보험금 지급 여부를 이해관계자가 투표) (2) 보험 자체도 스마트컨트랙트 리스크를 가진다는 점 (3) 대규모 이벤트를 감당할 자본력이 부족하다는 점을 문제로 든다. Sid는 “보험료가 비싸면(예: 연 2%) 기초 수익률(5~6%)을 잠식해 상품성이 떨어진다”는 경제성 문제를 지적하며, 다수 폴리시를 인수하는 정교한 준비금/대차대조표가 필요하다고 본다. 흥미로운 연결고리로 Sid는 “리스테이킹은 본질적으로 재보험(reinsurance)”이라는 관점을 제시하며, ETH/BTC로 보험 자본을 조성하고 크레딧 보험 프리미엄으로 수익을 만드는 모델이 향후 등장할 수 있다고 전망한다.
57:37 Lightning Round
- “퍼미션리스 큐레이션은 언더라이팅을 개선한다”
- Merlin: True(경쟁이 사용자 조건을 개선)
- Sid: False(언더라이팅은 전문 역량이 필요하며 무분별한 진입은 디폴트를 늘릴 수 있음)
- “DeFi 크레딧의 가장 큰 숨은 리스크”
- Merlin: 청산 유동성(liquidation liquidity)
- Sid: 오라클 설계(oracle design)
- “내일 당장 표준화할 공시 1개”
- 둘 다: 리하이포테케이션(담보 재사용) 맵
- “시장이 가장 과대평가하는 지표”
- 둘 다: TVL
(TVL이 중요하지 않다는 뜻이 아니라, 순수익/리스크/질적 요소 대비 비중이 과도하고 파트너 인센티브 기반 TVL로 왜곡될 수 있다는 맥락)
1:01:26 Closing Comments
Sid는 Maple이 DeFi 렌딩을 스테이블·리퀴드 담보 기반으로 제공하며, 웹사이트/소셜을 통해 더 알아보길 권한다. Merlin은 “금융 시스템의 온체인 전환”이 가속 중이며 2026년이 기관·핀테크의 본격 진입으로 티핑 포인트가 될 것이라고 강조하며 Morpho 채널을 안내한다.
https://youtu.be/1Ty3wzWVRx0 1시간 전 업로드 됨
Anastasiia가 2020년 3월 머니마켓펀드의 “대시 포 캐시(dash for cash)”를 DeFi에 대입한다: DeFi에서 유사 이벤트가 발생하면 어디서 먼저 전염(cascade)이 시작될까? Sid는 과거 사례로 2023년 USDC 디페깅(SVB 등 은행 이슈)과 2022년 10월경 BUSD 관련 일시적 디스조인트를 언급하며, 이런 사건은 ①유동성 미스매치(즉시 환매 욕구 vs 2차 시장 청산 가격) 또는 ②자산 건전성 우려(백킹 손상 가능성)로 촉발된다고 정리한다. 전염 경로는 (a) CEX에서의 파생 청산(스테이블이 증거금/담보로 쓰일 때) 또는 (b) DeFi 머니마켓에서의 대규모 차입/숏 수요(디페깅 베팅, 헷지)로 나타날 수 있다. 따라서 “배틀테스트된 스테이블” 선호가 중요하지만, 시스템적으로 완전 제거는 어렵다는 현실론을 제시한다.
Merlin은 이런 스트레스 상황에서 가장 중요한 것은 “리스크 격리 설계”라고 본다. 특정 자산/전략이 터져도 해당 볼트에만 영향이 제한되도록 인프라 레벨에서 분리되어야 하며, 사용자가 의도한 리스크만 노출되게 해야 한다는 주장이다. Sid도 Maple은 USDC 풀, USDT 풀처럼 사용자가 이미 스테이블 선택에서 리스크를 자가선택(self-selection)하므로, 프로토콜이 그 위험을 “없애는 것”보다 그 위에서 수익을 제공하는 쪽에 가깝다고 선을 긋는다.
46:57 Building Trust in DeFi Credit
다양화와 투명성/평가체계가 본격 논의된다. Anastasiia는 “큐레이터들이 관리하는 AUM의 구성(스테이블/대형자산 담보)이 매우 유사해 팩터 집중이 강하다”는 리서치 관측을 바탕으로, 실제로 다양화가 얼마나 가능하며 어떤 신규 담보/자산이 들어와야 연결성이 약해질지 묻는다. Merlin은 현재까지 렌딩의 PMF는 “크립토 담보 대출”이지만, 2026년에는 토큰화 MMF, 크레딧 펀드, 기타 RWA가 본격 유입되어 수익원/담보 스펙트럼이 넓어질 수 있다고 본다. 지금은 디파이에서 높은 수익을 원하면 롱테일 자산(덜 검증된 담보)을 건드리기 쉬운데, 대신 토큰화된 머니마켓/크레딧 자산이 들어오면 “상대적으로 구조화된 고수익 담보”를 기반으로 더 다양한(그리고 어쩌면 더 안전한) 수익 설계가 가능하다는 기대다.
Sid도 같은 맥락에서, 크립토 담보 대출의 차입 수요가 정체되면(활용도 하락) 금리 압박이 생기고, 이는 온체인 자산운용자/대출자가 새로운 배치처를 찾도록 만든다고 본다. 그는 Apollo의 ACRED 사례(상대적으로 높은 이자 자산을 기반으로 루핑해 수익을 증폭) 같은 구조가 등장했음을 언급하며, 장기적으로는 토큰화 크레딧/채권 등 다른 배치가 불가피해질 수 있다고 말한다.
신뢰 구축의 핵심으로 “서드파티 리스크 레이팅”이 제시된다. Sid는 사용자가 6%와 10% 상품을 “동일 위험”으로 오인하지 않도록, 인베스트먼트 그레이드/하이일드/정크 같은 최소한의 공통 언어가 필요하다고 주장한다. Merlin도 Credora(현 Redstone에 인수)처럼 크립토 네이티브 레이팅 시도가 있었지만, 브랜드 파워/시장 압력이 부족했다고 평가한다. 또한 온체인 레이팅은 DEX 유동성, 청산 가능성, 스마트컨트랙트 리스크 등 전통 신용평가에 없던 변수를 포함해야 하므로 시간이 걸린다고 말한다. 결론적으로 “프로토콜/발행자/큐레이터가 자기평가하면 조작 유인이 크다”는 점에서, 독립적 제3자 평가기관의 역할이 필요하다는 데 의견이 모인다.
보험 논의도 이어진다. Merlin은 크립토 네이티브 보험은 (1) 거버넌스 기반 지급결정 모델의 인센티브 왜곡(보험금 지급 여부를 이해관계자가 투표) (2) 보험 자체도 스마트컨트랙트 리스크를 가진다는 점 (3) 대규모 이벤트를 감당할 자본력이 부족하다는 점을 문제로 든다. Sid는 “보험료가 비싸면(예: 연 2%) 기초 수익률(5~6%)을 잠식해 상품성이 떨어진다”는 경제성 문제를 지적하며, 다수 폴리시를 인수하는 정교한 준비금/대차대조표가 필요하다고 본다. 흥미로운 연결고리로 Sid는 “리스테이킹은 본질적으로 재보험(reinsurance)”이라는 관점을 제시하며, ETH/BTC로 보험 자본을 조성하고 크레딧 보험 프리미엄으로 수익을 만드는 모델이 향후 등장할 수 있다고 전망한다.
57:37 Lightning Round
- “퍼미션리스 큐레이션은 언더라이팅을 개선한다”
- Merlin: True(경쟁이 사용자 조건을 개선)
- Sid: False(언더라이팅은 전문 역량이 필요하며 무분별한 진입은 디폴트를 늘릴 수 있음)
- “DeFi 크레딧의 가장 큰 숨은 리스크”
- Merlin: 청산 유동성(liquidation liquidity)
- Sid: 오라클 설계(oracle design)
- “내일 당장 표준화할 공시 1개”
- 둘 다: 리하이포테케이션(담보 재사용) 맵
- “시장이 가장 과대평가하는 지표”
- 둘 다: TVL
(TVL이 중요하지 않다는 뜻이 아니라, 순수익/리스크/질적 요소 대비 비중이 과도하고 파트너 인센티브 기반 TVL로 왜곡될 수 있다는 맥락)
1:01:26 Closing Comments
Sid는 Maple이 DeFi 렌딩을 스테이블·리퀴드 담보 기반으로 제공하며, 웹사이트/소셜을 통해 더 알아보길 권한다. Merlin은 “금융 시스템의 온체인 전환”이 가속 중이며 2026년이 기관·핀테크의 본격 진입으로 티핑 포인트가 될 것이라고 강조하며 Morpho 채널을 안내한다.
https://youtu.be/1Ty3wzWVRx0 1시간 전 업로드 됨
AI 로봇 때문에 모두가 일자리를 잃으면 맥도날드는 누가 사먹어?
박주혁
3줄 요약
1. AI가 “인간보다 더 안전/정확/저렴하다”는 게 보험료·운영비 같은 가격 신호로 프라이스인되면서, 대체는 기술 문제가 아니라 경제 메커니즘이 됐다.
2. 생산은 로봇·AI가 맡고 소비는 인간이 맡는 구조가 깨지면(대량 실업/소득 공백) ‘공장은 도는데 시장이 비는’ 수요 붕괴가 오고, 그 틈에서 양극화가 급가속한다.
3. 데이터 배당·크립토식 보상 실험은 직관적 해법처럼 보이지만 플랫폼 권력·사유화 추세·검증 비용 때문에 한계가 뚜렷하고, 개인은 “효율화→수익화→자산화” 생존 게임으로 내몰린다.
박주혁
3줄 요약
1. AI가 “인간보다 더 안전/정확/저렴하다”는 게 보험료·운영비 같은 가격 신호로 프라이스인되면서, 대체는 기술 문제가 아니라 경제 메커니즘이 됐다.
2. 생산은 로봇·AI가 맡고 소비는 인간이 맡는 구조가 깨지면(대량 실업/소득 공백) ‘공장은 도는데 시장이 비는’ 수요 붕괴가 오고, 그 틈에서 양극화가 급가속한다.
3. 데이터 배당·크립토식 보상 실험은 직관적 해법처럼 보이지만 플랫폼 권력·사유화 추세·검증 비용 때문에 한계가 뚜렷하고, 개인은 “효율화→수익화→자산화” 생존 게임으로 내몰린다.
00:00 AI가 인간보다 우월함을 증명하는 경제적 흐름
대화는 “AI 낙관론이 결과만 팔고 과정(전환 비용·시간차)을 무시한다”는 문제의식에서 시작한다. 가장 강한 시그널로 테슬라 자율주행(FSD)이 실제 작동한 구간에 한해 보험료를 약 50% 낮춘 상품 사례를 든다. 핵심은 기술 데모가 아니라, 보험이라는 ‘경제적 장치’가 위험도를 계량화해 가격으로 반영(프라이스인)했다는 점이다. 이런 패턴이 운전에 그치지 않고 콜센터, 법률 검토, 의료 판독, 영상 판독 등 서비스 산업 전반에서 반복될 것이며, 패스트푸드·주방·물류 같은 물리 영역도 로봇이 잠식할 것으로 본다. 과거 “체스 챔피언을 이기는 건 쉬운데 방 안을 걷는 건 어렵다”는 모라벡의 역설이 있었지만, 이제는 비전/로보틱스가 따라오며 그 장벽이 빠르게 낮아진다는 관찰이 깔린다. 또한 앤트로픽 CEO 다리오 아모데이가 “엔지니어가 코드를 쓰는 사람이 아니라 감독하는 사람으로 전환 중”이라고 말한 점, 맥킨지가 2030년까지 최대 3억 7,500만 명이 직종 전환을 해야 할 수 있다고 예측한 점을 인용하며 “혁명을 설계하는 사람조차 혁명에 의해 대체되고, 혁명이 스스로를 가속하는 시대(기차가 선로를 깔며 달리는 형국)”라는 프레이밍으로 긴장감을 만든다.
04:15 생산과 소비가 분리된다
AI/로봇으로 생산성은 폭발하지만 고용은 무너지고, 사회 안전망(생활비 하락, 기본소득 같은 재분배)은 훨씬 느리게 온다는 ‘시간차’가 핵심 리스크로 제시된다. 스타트업 용어로는 이 간극을 “죽음의 계곡”에 비유한다. 헨리 포드가 노동자 임금을 높인 이유가 “내 차를 살 소비자가 필요했기 때문”이라는 고전적 논리를 가져와, 로봇은 월급도 안 받고 소비도 안 하니 “로봇이 만들고 로봇이 배송하지만 살 사람은 돈이 없다”는 수요 붕괴 시나리오를 던진다. 여기서 대화는 작년까지만 해도 “육체노동은 AI가 못하니 인간이 더 싸다”는 인식이 있었지만, 이제는 프롬프트 설명보다 ‘작업 장면을 보여주면’ 로봇이 빠르게 학습한다는 점(시연 기반 학습/데이터화)을 들어 물리 노동마저 데이터화되면 대체가 가속된다고 본다. 특히 한국은 제조 숙련도가 높아 “작업 데이터를 잘 찍어두기만 하면 학습 자산이 된다”는 관점이 나오고, 과거 오픈소스가 유행하던 것에서 이제는 데이터/모델의 ‘완전한 사유화’가 트렌드라는 코멘트가 붙는다. 결론적으로 생산-소비의 연결고리(임금 기반 구매력)가 끊어지면, 경제는 공급이 아니라 수요 부족으로 비틀릴 수 있다는 문제의식이 전개된다.
06:43 AI가 가속화하는 양극화
AI 도입이 “모두에게 더 나은 서비스”가 아니라, 저가 고객에게는 불편을 전가하고(예: 콜센터 자동화로 사람 연결이 더 어려워짐) VIP/고객단가가 높은 층에는 인간 서비스를 더 붙이는 방향으로 최적화된다는 점을 강조한다. 즉 비용 절감으로 생긴 여력을 대중이 아니라 ‘돈을 많이 쓰는 소수’에게 재투입하면서, 체감 서비스는 양극화된다. 이 흐름이 주식시장/지표 경제와 현실 삶의 괴리를 더 벌린다고 본다. 중간에 맥도날드 예시로 풍자하는데, 대다수는 로봇이 튀겨주는 감자튀김을 키오스크/셀프 방식으로 받아가고, “AI 속이는 법(센서 10g 더 받기)” 같은 꼼수 콘텐츠가 유행할 것이라는 농담을 섞는다. 반면 상위층은 럭셔리 경험(예: 골프 라운딩, 맞춤형 서비스)을 ‘사람’을 통해 계속 누린다. 결국 많은 사람은 쇼츠/영상 같은 저비용 디지털 소비로 몰리고, 소수는 실물 럭셔리를 소비하는 이중 구조가 강화된다는 그림이다.
09:40 데이터 배당 가능성과 한계
완충 장치로 “데이터 배당(내 데이터 제공의 대가를 지급)”이 제시되지만, 곧바로 현실적 제약이 논의된다. 레딧 사례가 핵심: 유저들이 열정으로 쌓아올린 고품질 장문 토론(댓글 글자 제한 5천자, 에세이급 논쟁, 롱테일 지식)이 AI 학습 데이터로 판매되자 반발로 서브레딧들이 일시적으로 ‘잠금/정지’했지만 결국 3일 만에 흐지부지되며 플랫폼의 판매는 지속됐다. 즉 “집단적 지적 자산”처럼 느끼는 데이터가 플랫폼 소유권 구조에서 쉽게 현금화(플랫폼 수익)되는 현실, 그리고 유저가 체감하는 박탈감이 부각된다. 나무위키처럼 ‘우리 모두가 만든 것’에 가깝다고 여겼던 콘텐츠가 결과적으로 특정 기업의 모델을 고도화하는 데 쓰이는 아이러니를 짚는다. 크립토 맥락에서는 “기여에 대한 보상”이라는 문제의식이 블록체인/토큰 실험으로 이어졌고, 실제로 AI 훈련 데이터 수집에 보상을 주는 프로젝트(예: 특정 플랫폼에서 분사한 ‘클레드’ 언급, 인도네시아 앱스토어 1위 등 성과 언급)가 등장했다는 사례가 나온다. 옷장 정리 같은 행동을 촬영해 올려 모션/로보틱스 학습 데이터로 쓰고 보상을 받는 모델을 예로 들며, 데이터 배당이 ‘직관적으로는’ 맞는 해법이지만 플랫폼 권력, 보상 설계, 사유화(데이터·모델 독점) 흐름 앞에서 실질적 분배로 연결되기 어렵다는 뉘앙스가 강하다. 트위터(X)도 유저 글이 모델 학습에 활용되는 현실을 언급하며, 데이터 생산자와 수익 귀속의 불균형을 반복해서 강조한다.
17:57 개발자의 몰락과 효율화의 함정
불과 4년 전만 해도 스타트업에서 개발자는 ‘브라만 계급’처럼 최상위 협상력을 가졌는데, 지금은 앤트로픽 내부에서도 신기능(코워크)이 “바이브 코딩”으로 만들어졌다는 식의 이야기가 돌 만큼 개발 생산이 자동화되고 있다는 위기감이 등장한다. 한편 비개발 직군 입장에서는 “아이디어 가이의 시대”가 열린 것처럼 느껴지지만, 동시에 “AI의 발전이 죽음의 계곡 기간 동안 누굴 행복하게 하느냐”는 회의가 제기된다. 사용자는 ‘와우(편리함)’는 얻지만, 이로 인한 초과이익은 결국 극소수 자본가/플랫폼에 집중된다는 것. 여기서 “돈의 개념 자체가 사라질 수 있다—로봇이 다 일하면 인간은 가축처럼 최소 생계만 보장받을 수도” 같은 극단적 시나리오도 던진다. 더 현실적인 비판은 ‘효율화’ 담론: 과거에는 차별화를 위해 감동/설득/브랜드 고민을 했는데, AI 이후 조직이 집착하는 건 효율·측정·관리(OKR/KPI 등)로 수렴한다는 지적이다. 특히 지식노동은 원래 제조업처럼 정량화가 잘 안 됐는데, AI가 만들어내는 산출물로 인해 다시 측정 가능한 형태로 환원되며 “관리하기 좋은 노동”으로 재편될 수 있다는 경계가 깔려 있다. 또한 AI 인플루언서/광고 자동화 예시(샴푸를 든 틱톡 영상 등)에서 소비자는 그것이 AI인지 크게 신경 쓰지 않고 구매하며, 신뢰는 예외적 케이스에서만 중요해질 수 있다는 관찰도 나온다. “MAGA 모자를 쓴 금발 백인 여성 AI 인플루언서”에게 남성들이 DM으로 돈을 주려 한다는 사례는, 욕망/주의(attention)가 실재 인물 여부와 무관하게 수익화되는 시장을 보여주며 윤리적 불쾌감(속임, 관계의 비대칭)을 함께 제기한다.
대화는 “AI 낙관론이 결과만 팔고 과정(전환 비용·시간차)을 무시한다”는 문제의식에서 시작한다. 가장 강한 시그널로 테슬라 자율주행(FSD)이 실제 작동한 구간에 한해 보험료를 약 50% 낮춘 상품 사례를 든다. 핵심은 기술 데모가 아니라, 보험이라는 ‘경제적 장치’가 위험도를 계량화해 가격으로 반영(프라이스인)했다는 점이다. 이런 패턴이 운전에 그치지 않고 콜센터, 법률 검토, 의료 판독, 영상 판독 등 서비스 산업 전반에서 반복될 것이며, 패스트푸드·주방·물류 같은 물리 영역도 로봇이 잠식할 것으로 본다. 과거 “체스 챔피언을 이기는 건 쉬운데 방 안을 걷는 건 어렵다”는 모라벡의 역설이 있었지만, 이제는 비전/로보틱스가 따라오며 그 장벽이 빠르게 낮아진다는 관찰이 깔린다. 또한 앤트로픽 CEO 다리오 아모데이가 “엔지니어가 코드를 쓰는 사람이 아니라 감독하는 사람으로 전환 중”이라고 말한 점, 맥킨지가 2030년까지 최대 3억 7,500만 명이 직종 전환을 해야 할 수 있다고 예측한 점을 인용하며 “혁명을 설계하는 사람조차 혁명에 의해 대체되고, 혁명이 스스로를 가속하는 시대(기차가 선로를 깔며 달리는 형국)”라는 프레이밍으로 긴장감을 만든다.
04:15 생산과 소비가 분리된다
AI/로봇으로 생산성은 폭발하지만 고용은 무너지고, 사회 안전망(생활비 하락, 기본소득 같은 재분배)은 훨씬 느리게 온다는 ‘시간차’가 핵심 리스크로 제시된다. 스타트업 용어로는 이 간극을 “죽음의 계곡”에 비유한다. 헨리 포드가 노동자 임금을 높인 이유가 “내 차를 살 소비자가 필요했기 때문”이라는 고전적 논리를 가져와, 로봇은 월급도 안 받고 소비도 안 하니 “로봇이 만들고 로봇이 배송하지만 살 사람은 돈이 없다”는 수요 붕괴 시나리오를 던진다. 여기서 대화는 작년까지만 해도 “육체노동은 AI가 못하니 인간이 더 싸다”는 인식이 있었지만, 이제는 프롬프트 설명보다 ‘작업 장면을 보여주면’ 로봇이 빠르게 학습한다는 점(시연 기반 학습/데이터화)을 들어 물리 노동마저 데이터화되면 대체가 가속된다고 본다. 특히 한국은 제조 숙련도가 높아 “작업 데이터를 잘 찍어두기만 하면 학습 자산이 된다”는 관점이 나오고, 과거 오픈소스가 유행하던 것에서 이제는 데이터/모델의 ‘완전한 사유화’가 트렌드라는 코멘트가 붙는다. 결론적으로 생산-소비의 연결고리(임금 기반 구매력)가 끊어지면, 경제는 공급이 아니라 수요 부족으로 비틀릴 수 있다는 문제의식이 전개된다.
06:43 AI가 가속화하는 양극화
AI 도입이 “모두에게 더 나은 서비스”가 아니라, 저가 고객에게는 불편을 전가하고(예: 콜센터 자동화로 사람 연결이 더 어려워짐) VIP/고객단가가 높은 층에는 인간 서비스를 더 붙이는 방향으로 최적화된다는 점을 강조한다. 즉 비용 절감으로 생긴 여력을 대중이 아니라 ‘돈을 많이 쓰는 소수’에게 재투입하면서, 체감 서비스는 양극화된다. 이 흐름이 주식시장/지표 경제와 현실 삶의 괴리를 더 벌린다고 본다. 중간에 맥도날드 예시로 풍자하는데, 대다수는 로봇이 튀겨주는 감자튀김을 키오스크/셀프 방식으로 받아가고, “AI 속이는 법(센서 10g 더 받기)” 같은 꼼수 콘텐츠가 유행할 것이라는 농담을 섞는다. 반면 상위층은 럭셔리 경험(예: 골프 라운딩, 맞춤형 서비스)을 ‘사람’을 통해 계속 누린다. 결국 많은 사람은 쇼츠/영상 같은 저비용 디지털 소비로 몰리고, 소수는 실물 럭셔리를 소비하는 이중 구조가 강화된다는 그림이다.
09:40 데이터 배당 가능성과 한계
완충 장치로 “데이터 배당(내 데이터 제공의 대가를 지급)”이 제시되지만, 곧바로 현실적 제약이 논의된다. 레딧 사례가 핵심: 유저들이 열정으로 쌓아올린 고품질 장문 토론(댓글 글자 제한 5천자, 에세이급 논쟁, 롱테일 지식)이 AI 학습 데이터로 판매되자 반발로 서브레딧들이 일시적으로 ‘잠금/정지’했지만 결국 3일 만에 흐지부지되며 플랫폼의 판매는 지속됐다. 즉 “집단적 지적 자산”처럼 느끼는 데이터가 플랫폼 소유권 구조에서 쉽게 현금화(플랫폼 수익)되는 현실, 그리고 유저가 체감하는 박탈감이 부각된다. 나무위키처럼 ‘우리 모두가 만든 것’에 가깝다고 여겼던 콘텐츠가 결과적으로 특정 기업의 모델을 고도화하는 데 쓰이는 아이러니를 짚는다. 크립토 맥락에서는 “기여에 대한 보상”이라는 문제의식이 블록체인/토큰 실험으로 이어졌고, 실제로 AI 훈련 데이터 수집에 보상을 주는 프로젝트(예: 특정 플랫폼에서 분사한 ‘클레드’ 언급, 인도네시아 앱스토어 1위 등 성과 언급)가 등장했다는 사례가 나온다. 옷장 정리 같은 행동을 촬영해 올려 모션/로보틱스 학습 데이터로 쓰고 보상을 받는 모델을 예로 들며, 데이터 배당이 ‘직관적으로는’ 맞는 해법이지만 플랫폼 권력, 보상 설계, 사유화(데이터·모델 독점) 흐름 앞에서 실질적 분배로 연결되기 어렵다는 뉘앙스가 강하다. 트위터(X)도 유저 글이 모델 학습에 활용되는 현실을 언급하며, 데이터 생산자와 수익 귀속의 불균형을 반복해서 강조한다.
17:57 개발자의 몰락과 효율화의 함정
불과 4년 전만 해도 스타트업에서 개발자는 ‘브라만 계급’처럼 최상위 협상력을 가졌는데, 지금은 앤트로픽 내부에서도 신기능(코워크)이 “바이브 코딩”으로 만들어졌다는 식의 이야기가 돌 만큼 개발 생산이 자동화되고 있다는 위기감이 등장한다. 한편 비개발 직군 입장에서는 “아이디어 가이의 시대”가 열린 것처럼 느껴지지만, 동시에 “AI의 발전이 죽음의 계곡 기간 동안 누굴 행복하게 하느냐”는 회의가 제기된다. 사용자는 ‘와우(편리함)’는 얻지만, 이로 인한 초과이익은 결국 극소수 자본가/플랫폼에 집중된다는 것. 여기서 “돈의 개념 자체가 사라질 수 있다—로봇이 다 일하면 인간은 가축처럼 최소 생계만 보장받을 수도” 같은 극단적 시나리오도 던진다. 더 현실적인 비판은 ‘효율화’ 담론: 과거에는 차별화를 위해 감동/설득/브랜드 고민을 했는데, AI 이후 조직이 집착하는 건 효율·측정·관리(OKR/KPI 등)로 수렴한다는 지적이다. 특히 지식노동은 원래 제조업처럼 정량화가 잘 안 됐는데, AI가 만들어내는 산출물로 인해 다시 측정 가능한 형태로 환원되며 “관리하기 좋은 노동”으로 재편될 수 있다는 경계가 깔려 있다. 또한 AI 인플루언서/광고 자동화 예시(샴푸를 든 틱톡 영상 등)에서 소비자는 그것이 AI인지 크게 신경 쓰지 않고 구매하며, 신뢰는 예외적 케이스에서만 중요해질 수 있다는 관찰도 나온다. “MAGA 모자를 쓴 금발 백인 여성 AI 인플루언서”에게 남성들이 DM으로 돈을 주려 한다는 사례는, 욕망/주의(attention)가 실재 인물 여부와 무관하게 수익화되는 시장을 보여주며 윤리적 불쾌감(속임, 관계의 비대칭)을 함께 제기한다.
22:21 AI 시대의 새로운 생존 전략과 윤리적 문제
개인은 거대한 전환을 단번에 뒤집기 어렵기 때문에, 전략은 점점 미시적으로 정리된다. 한 축은 “내가 하는 일을 AI로 극한 효율화해서 혼자 감당 가능한 수요를 늘리고(마진 확대), 그 노하우를 가르치거나 서비스화해 수익화한 뒤 자산을 산다”는 생존 로드맵이다. 예로 AI 마케팅 에이전시가 월 200달러 같은 저가로도 카피·각본·브랜딩을 자동 생산하며, 과거 4~5명이 하던 일을 1인이 수행해 수익률을 올릴 수 있다는 얘기가 나온다. 다만 경쟁도 동시에 폭증하므로 경력/레퓨테이션 기반 메시징이 중요해지는데, 역설적으로 대다수 소비는 “AI인지 아닌지 I don’t give a f***”에 가깝게 둔감해져 신뢰의 작동 범위가 줄어들 수 있다는 전망이 붙는다. 윤리/외부효과로는 ‘데이터 쓰레기(AI 슬롭)’와 에너지 문제가 제기된다. 읽지 않은 메일함 데이터조차 탄소를 배출한다는 얘기로, AI가 만들어내는 방대한 불필요 데이터가 전력 낭비와 탄소 배출을 키운다는 우려가 이어진다. 이 맥락에서 원자재/전력(구리, 우라늄, 원전 인프라) 수요가 구조적으로 증가할 수 있다는 관찰과 함께, 실제 수요와 “수요를 핑계로 한 투기”가 섞여 랠리가 나타날 수 있다는 시장 코멘트도 나온다. 결론적으로 한 사람은 AI가 싫고 저항하고 싶다는 정서를 대변하고, 다른 한 사람은 “시장의 흐름을 거스르기보다 올라타라(비트코인도 존버보다 매매가 낫듯)”는 현실주의를 강조하며 대화가 마무리된다.
https://youtu.be/qaYvazlTqC4 32분 전 업로드 됨
개인은 거대한 전환을 단번에 뒤집기 어렵기 때문에, 전략은 점점 미시적으로 정리된다. 한 축은 “내가 하는 일을 AI로 극한 효율화해서 혼자 감당 가능한 수요를 늘리고(마진 확대), 그 노하우를 가르치거나 서비스화해 수익화한 뒤 자산을 산다”는 생존 로드맵이다. 예로 AI 마케팅 에이전시가 월 200달러 같은 저가로도 카피·각본·브랜딩을 자동 생산하며, 과거 4~5명이 하던 일을 1인이 수행해 수익률을 올릴 수 있다는 얘기가 나온다. 다만 경쟁도 동시에 폭증하므로 경력/레퓨테이션 기반 메시징이 중요해지는데, 역설적으로 대다수 소비는 “AI인지 아닌지 I don’t give a f***”에 가깝게 둔감해져 신뢰의 작동 범위가 줄어들 수 있다는 전망이 붙는다. 윤리/외부효과로는 ‘데이터 쓰레기(AI 슬롭)’와 에너지 문제가 제기된다. 읽지 않은 메일함 데이터조차 탄소를 배출한다는 얘기로, AI가 만들어내는 방대한 불필요 데이터가 전력 낭비와 탄소 배출을 키운다는 우려가 이어진다. 이 맥락에서 원자재/전력(구리, 우라늄, 원전 인프라) 수요가 구조적으로 증가할 수 있다는 관찰과 함께, 실제 수요와 “수요를 핑계로 한 투기”가 섞여 랠리가 나타날 수 있다는 시장 코멘트도 나온다. 결론적으로 한 사람은 AI가 싫고 저항하고 싶다는 정서를 대변하고, 다른 한 사람은 “시장의 흐름을 거스르기보다 올라타라(비트코인도 존버보다 매매가 낫듯)”는 현실주의를 강조하며 대화가 마무리된다.
https://youtu.be/qaYvazlTqC4 32분 전 업로드 됨
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AI 로봇 때문에 모두가 일자리를 잃으면 맥도날드는 누가 사먹어?
00:00 AI가 인간보다 우월함을 증명하는 경제적 흐름
04:15 생산과 소비가 분리된다
06:43 AI가 가속화하는 양극화
09:40 데이터 배당 가능성과 한계
17:57 개발자의 몰락과 효율화의 함정
22:21 AI 시대의 새로운 생존 전략과 윤리적 문제
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06:43 AI가 가속화하는 양극화
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New Fed Chair, Gold, Silver & Crypto Tank! Where Will Markets Go From Here?
Bankless
3줄 요약
1. BTC가 $80K를 하회하며 “전형적인 크립토 베어마켓 경로(투항→무관심)”로 진입했다는 합의가 커졌지만, Nadeau는 아직 ‘매크로 바닥’ 시그널이 부족하다고 본다.
2. 새 Fed 의장 후보(케빈 워시)는 “금리 인하”를 말하면서도 “대차대조표(밸런스시트) 축소”를 강조해, 금리↓에도 유동성은 더 타이트해질 수 있다는 ‘새 변수’를 던졌다.
3. 그는 바닥 확인을 MVRV(≤1), 200주 MA, 장기보유자 손실 비중, 채굴자(해시레이트) 스트레스 등으로 판단하며, BTC가 나스닥을 선행해 하락을 “예고”할 가능성에 무게를 둔다.
0:00 Intro
진행자는 “이 사이클에서 어디로 가는가”를 핵심 질문으로 던지며, 최근 크립토 급락(“모든 건 내려가는데 다른 자산은 오르는 듯한” 체감)과 사이클 진단을 위해 Michael Nadeau를 초대한다. Nadeau는 BTC가 $80K 아래로 이탈한 직후의 시장을 “피는 흐르지만, 아직 (그가 원하는) 매크로 바닥의 피 냄새는 아니다”라고 정의한다. 그가 기대하는 바닥의 전형적 형태는 ‘급격한 투항(capitulaton)’ 이후 ‘무관심(apathy)’이 길게 이어지는 구간이며, 과거 사이클에서도 바닥은 “찍자마자 급반등”이 아니라 몇 달간의 정체·무기력이 동반됐다고 강조한다(예: 지난 사이클에서 BTC가 실현가(Realized Price) 아래(MVRV<1)에서 3~4개월 머문 사례 언급).
Bankless
3줄 요약
1. BTC가 $80K를 하회하며 “전형적인 크립토 베어마켓 경로(투항→무관심)”로 진입했다는 합의가 커졌지만, Nadeau는 아직 ‘매크로 바닥’ 시그널이 부족하다고 본다.
2. 새 Fed 의장 후보(케빈 워시)는 “금리 인하”를 말하면서도 “대차대조표(밸런스시트) 축소”를 강조해, 금리↓에도 유동성은 더 타이트해질 수 있다는 ‘새 변수’를 던졌다.
3. 그는 바닥 확인을 MVRV(≤1), 200주 MA, 장기보유자 손실 비중, 채굴자(해시레이트) 스트레스 등으로 판단하며, BTC가 나스닥을 선행해 하락을 “예고”할 가능성에 무게를 둔다.
0:00 Intro
진행자는 “이 사이클에서 어디로 가는가”를 핵심 질문으로 던지며, 최근 크립토 급락(“모든 건 내려가는데 다른 자산은 오르는 듯한” 체감)과 사이클 진단을 위해 Michael Nadeau를 초대한다. Nadeau는 BTC가 $80K 아래로 이탈한 직후의 시장을 “피는 흐르지만, 아직 (그가 원하는) 매크로 바닥의 피 냄새는 아니다”라고 정의한다. 그가 기대하는 바닥의 전형적 형태는 ‘급격한 투항(capitulaton)’ 이후 ‘무관심(apathy)’이 길게 이어지는 구간이며, 과거 사이클에서도 바닥은 “찍자마자 급반등”이 아니라 몇 달간의 정체·무기력이 동반됐다고 강조한다(예: 지난 사이클에서 BTC가 실현가(Realized Price) 아래(MVRV<1)에서 3~4개월 머문 사례 언급).
3:03 New Fed Chair Announcement
트럼프가 새 Fed 의장으로 “Kevin Warsh”를 지목한 것이 새로운 와일드카드로 제시된다. Nadeau는 워시가 35세에 최연소 Fed 이사(버넘)로 활동했던 이력, 백악관 자문 경험, 현재는 스탠리 드러켄밀러(Stanley Druckenmiller) 측과 연이 있는 포지션, 스탠퍼드에서의 활동 등을 요약하며 “시장(특히 금·은)이 워시 발표 직후 민감하게 반응한 이유는, 단순히 ‘친트럼프=무조건 완화’라는 도식이 깨졌기 때문”이라고 본다.
핵심은 워시가 ‘금리 인하’와 동시에 ‘Fed 밸런스시트 축소(QT)’를 강하게 말한다는 점이다. 일반 투자자들이 기대하는 “트럼프발 쉬운 돈(=QE·유동성 확대)” 시나리오와 달리, 금리↓라도 QT가 강하면 순유동성은 더 조일 수 있다는 논리다. 진행자가 “트럼프는 단기 부양을 위해 결국 완화 강요하지 않겠나?”라는 정치적 관성을 제기하자, Nadeau는 “말뿐인지, 실제로 2008 이후의 ‘항상 구제/항상 QE’ 레짐을 끝내려는지”가 관전 포인트라고 답한다.
8:54 Macro Analysis of Kevin Warsh
Nadeau는 워시가 인터뷰에서 반복해온 메시지(“Fed의 과도한 역할 축소”, “밸런스시트가 너무 크다”, “트럼프의 메인스트리트 정책과 정렬”)를 근거로, 워시가 단순한 ‘도비시(dovish) 인사’가 아닐 수 있다고 본다. 그가 제시하는 정책 조합은 대략 다음과 같다.
- 밸런스시트 축소(수조 달러 단위) + 금리 인하: “대차대조표를 줄이면 장기적으로 금리를 더 낮게 가져갈 수 있다”는 주장.
- 2008 이후 반복된 YCC(수익률곡선 통제), 장기물 매입, 위기 시 대규모 구제금융 같은 도구를 ‘기본값(default)’로 쓰지 않을 가능성.
이 조합이 현실화될 경우, “금리 인하=리스크온”이라는 크립토 시장의 자동반응이 깨질 수 있다. 즉, 경기 둔화로 금리가 내려가도 유동성 공급이 아니라 ‘긴축적 디레버리징’으로 이어질 수 있어, BTC/알트가 기대하는 ‘유동성 장세’가 지연될 수 있다는 경고다.
14:56 Labor Market Concerns
그는 표면적 실업률은 낮지만, 노동시장 ‘체감’과 ‘심리’ 지표가 취약하다고 말한다. 예로 소비자 서베이에서 “일자리 구하기 어렵다(blue)”와 “일자리 많다(red)”의 격차가 경기침체 직전에 수렴해왔다는 패턴을 제시하며, 두 선이 다시 만나려는 모습이 침체 신호일 수 있다고 본다. 또한 AI/데이터센터 투자 붐이 거시 성장의 버팀목이었는데, 데이터센터 건설 지표의 롤오버(피크아웃) 가능성을 언급하며 “다음 성장엔진이 둔화되면 주식 조정→고용 둔화의 연쇄가 더 쉬워진다”는 프레임을 제시한다.
여기서 중요한 분기점은: 경기 침체가 오면 금리는 내려가겠지만, 워시 체제에서 장기금리 억제(YCC)나 대차대조표 재팽창(QE)이 없을 경우 장기물 금리는 다시 튈 수 있고, 이는 금융여건을 계속 조이게 될 수 있다는 점이다. Nadeau는 “2008 이후 우리가 익숙해진 레짐이 끝나는가”를 이번 사이클의 핵심 불확실성으로 둔다.
23:09 Wealth Destruction Phase
진행자는 Nadeau가 제시해온 사이클 프레임(초기 불장→부(富) 창출→부 분배→부 파괴/wealth destruction)을 꺼내며, 이번 $80K 이탈로 시장이 “이건 분배가 아니라 파괴 국면”으로 인정하는 분위기가 커졌다고 정리한다. Nadeau도 동의하며, 지난주까진 불리시 시나리오를 붙잡는 참여자가 있었지만 지금은 “전형적인 베어마켓 전개(레버리지 청산, 약손 교체)” 쪽으로 무게가 이동했다고 본다.
그가 2025년 10월에 리스크오프로 전환했던 이유를 다시 복기하면, 핵심은 레버리지 과열 + 시장구조의 약화(약손 비중 확대) + 내러티브 과신이다. 예로 “가격 비탄력적 매수자(트레저리 기업의 BTC/ETH 매집 같은 구조적 수요)”가 들어오면 레버리지 트레이더들이 ‘프리패스’처럼 과도한 포지션을 쌓고, 동시에 장기보유자(OG)들이 분배(디그로싱)로 대응하면서 상단이 취약해진다는 논리다. 그 결과 “강한 손→약한 손”으로 소유구조가 이동하면 하락장에서 더 큰 진폭의 매도가 나온다는 경로를 강조한다.
26:31 Long-Term Market Projections
Nadeau는 크립토 베어마켓이 통상 약 1년 지속되는 경향을 기준선(base case)으로 둔다(이번 사이클은 10월 피크를 기점으로 계산). 다만 가격은 그 전에 빠르게 목표 구간에 근접할 수 있으며, 과거처럼 “바닥 도달 후 몇 달간 횡보하며 좋은 매수 기회가 길게 주어지는” 패턴을 상정한다.
그가 바닥 판단에 쓰는 대표 온체인/테크니컬 체크리스트는 다음과 같다(‘오늘’ 값도 함께 언급).
- MVRV(시가/실현가): 과거 바닥에서는 1 이하로 내려간 기간이 길었음. 현재 약 1.4 수준이라 “아직 남았다”는 해석.
- Realized Price(실현가) & 200주 이동평균(200W MA): 일종의 네트워크 비용기반/장기 공정가치로 보고, 이 근처(혹은 하회)가 ‘극단적 기회’가 되는 경우가 많았다고 설명. 200W MA는 대략 $58K 언급, ‘공정가치’ 타깃은 약 $65K로 유지.
- 장기보유자(LTH) 행동: 분배 국면에서 LTH 공급이 감소하고, 바닥에 가까워질수록 재축적 신호가 관찰됨. 현재는 LTH가 다시 “조금씩” 들어오는 조짐을 흥미롭게 본다.
- LTH 손실 상태 비중: 사이클 바닥에서는 30%대까지 올라간 사례를 언급하며, 현재 약 19%라 추가 하락 여지가 있다고 판단.
- 채굴(해시레이트): 가격이 채굴원가 이하로 내려가면 셧다운/매도 압력이 늘 수 있는데, 해시레이트가 약 15% 하락했다고 언급하며 스트레스 징후로 본다.
- 12개월 RSI: 과거 바닥 근처 40대까지 내려가며, 현재 45 수준이라 “가까워졌지만 아직” 정도로 해석.
요지는 “정확히 한 점을 맞히는 게 아니라, 확률이 유리해지는 구간을 기다린다”는 운영 철학이다.
31:21 Bitcoin vs. Stocks
BTC가 나스닥을 선행한다는 관찰을 “BTC/NASDAQ 비율(레시오)”로 설명한다. 과거 사이클에서 이 레시오의 피크-트로프 하락폭이 컸고(17년 사이클 약 -83%, 21년 사이클 약 -67% 언급), 이번 사이클은 현재 약 -43% 수준이라 “레시오 관점의 하방 여지가 남아 있다”는 메시지다. 이 관점은 두 가지를 함의한다.
1) BTC가 먼저 무너지고 나스닥이 뒤따르는 패턴이 반복된다면, 향후 주식 조정이 BTC의 추가 하락/바닥 확인에 동행할 수 있다.
2) 반대로 말하면, 주식이 버티는 동안에도 BTC가 먼저 고통을 겪는 구간은 과거에도 있었고, 지금의 비관론(“차라리 나스닥/금 샀어야”)은 사이클 후반부에서 흔한 심리라는 점이다.
진행자는 “이 레시오 패턴이 너무 교과서적으로 재현돼서 놀랍다”고 반응하며, 크립토 트위터의 ‘BTC는 끝났다’류 정서가 사실상 매크로/유동성 사이클의 반복적 결과로 해석될 수 있다고 정리한다. Nadeau도 “크립토는 밈-서사 기반의 반사성(reflexive)이 강해, 정서가 급격히 뒤집히며 기회가 생긴다”고 동의한다. 다만 이번 베어마켓은 2022~23년처럼 “정권이 산업을 목 조르는” 규제 쇼크가 덜하다는 점을 긍정 요소로 든다.
트럼프가 새 Fed 의장으로 “Kevin Warsh”를 지목한 것이 새로운 와일드카드로 제시된다. Nadeau는 워시가 35세에 최연소 Fed 이사(버넘)로 활동했던 이력, 백악관 자문 경험, 현재는 스탠리 드러켄밀러(Stanley Druckenmiller) 측과 연이 있는 포지션, 스탠퍼드에서의 활동 등을 요약하며 “시장(특히 금·은)이 워시 발표 직후 민감하게 반응한 이유는, 단순히 ‘친트럼프=무조건 완화’라는 도식이 깨졌기 때문”이라고 본다.
핵심은 워시가 ‘금리 인하’와 동시에 ‘Fed 밸런스시트 축소(QT)’를 강하게 말한다는 점이다. 일반 투자자들이 기대하는 “트럼프발 쉬운 돈(=QE·유동성 확대)” 시나리오와 달리, 금리↓라도 QT가 강하면 순유동성은 더 조일 수 있다는 논리다. 진행자가 “트럼프는 단기 부양을 위해 결국 완화 강요하지 않겠나?”라는 정치적 관성을 제기하자, Nadeau는 “말뿐인지, 실제로 2008 이후의 ‘항상 구제/항상 QE’ 레짐을 끝내려는지”가 관전 포인트라고 답한다.
8:54 Macro Analysis of Kevin Warsh
Nadeau는 워시가 인터뷰에서 반복해온 메시지(“Fed의 과도한 역할 축소”, “밸런스시트가 너무 크다”, “트럼프의 메인스트리트 정책과 정렬”)를 근거로, 워시가 단순한 ‘도비시(dovish) 인사’가 아닐 수 있다고 본다. 그가 제시하는 정책 조합은 대략 다음과 같다.
- 밸런스시트 축소(수조 달러 단위) + 금리 인하: “대차대조표를 줄이면 장기적으로 금리를 더 낮게 가져갈 수 있다”는 주장.
- 2008 이후 반복된 YCC(수익률곡선 통제), 장기물 매입, 위기 시 대규모 구제금융 같은 도구를 ‘기본값(default)’로 쓰지 않을 가능성.
이 조합이 현실화될 경우, “금리 인하=리스크온”이라는 크립토 시장의 자동반응이 깨질 수 있다. 즉, 경기 둔화로 금리가 내려가도 유동성 공급이 아니라 ‘긴축적 디레버리징’으로 이어질 수 있어, BTC/알트가 기대하는 ‘유동성 장세’가 지연될 수 있다는 경고다.
14:56 Labor Market Concerns
그는 표면적 실업률은 낮지만, 노동시장 ‘체감’과 ‘심리’ 지표가 취약하다고 말한다. 예로 소비자 서베이에서 “일자리 구하기 어렵다(blue)”와 “일자리 많다(red)”의 격차가 경기침체 직전에 수렴해왔다는 패턴을 제시하며, 두 선이 다시 만나려는 모습이 침체 신호일 수 있다고 본다. 또한 AI/데이터센터 투자 붐이 거시 성장의 버팀목이었는데, 데이터센터 건설 지표의 롤오버(피크아웃) 가능성을 언급하며 “다음 성장엔진이 둔화되면 주식 조정→고용 둔화의 연쇄가 더 쉬워진다”는 프레임을 제시한다.
여기서 중요한 분기점은: 경기 침체가 오면 금리는 내려가겠지만, 워시 체제에서 장기금리 억제(YCC)나 대차대조표 재팽창(QE)이 없을 경우 장기물 금리는 다시 튈 수 있고, 이는 금융여건을 계속 조이게 될 수 있다는 점이다. Nadeau는 “2008 이후 우리가 익숙해진 레짐이 끝나는가”를 이번 사이클의 핵심 불확실성으로 둔다.
23:09 Wealth Destruction Phase
진행자는 Nadeau가 제시해온 사이클 프레임(초기 불장→부(富) 창출→부 분배→부 파괴/wealth destruction)을 꺼내며, 이번 $80K 이탈로 시장이 “이건 분배가 아니라 파괴 국면”으로 인정하는 분위기가 커졌다고 정리한다. Nadeau도 동의하며, 지난주까진 불리시 시나리오를 붙잡는 참여자가 있었지만 지금은 “전형적인 베어마켓 전개(레버리지 청산, 약손 교체)” 쪽으로 무게가 이동했다고 본다.
그가 2025년 10월에 리스크오프로 전환했던 이유를 다시 복기하면, 핵심은 레버리지 과열 + 시장구조의 약화(약손 비중 확대) + 내러티브 과신이다. 예로 “가격 비탄력적 매수자(트레저리 기업의 BTC/ETH 매집 같은 구조적 수요)”가 들어오면 레버리지 트레이더들이 ‘프리패스’처럼 과도한 포지션을 쌓고, 동시에 장기보유자(OG)들이 분배(디그로싱)로 대응하면서 상단이 취약해진다는 논리다. 그 결과 “강한 손→약한 손”으로 소유구조가 이동하면 하락장에서 더 큰 진폭의 매도가 나온다는 경로를 강조한다.
26:31 Long-Term Market Projections
Nadeau는 크립토 베어마켓이 통상 약 1년 지속되는 경향을 기준선(base case)으로 둔다(이번 사이클은 10월 피크를 기점으로 계산). 다만 가격은 그 전에 빠르게 목표 구간에 근접할 수 있으며, 과거처럼 “바닥 도달 후 몇 달간 횡보하며 좋은 매수 기회가 길게 주어지는” 패턴을 상정한다.
그가 바닥 판단에 쓰는 대표 온체인/테크니컬 체크리스트는 다음과 같다(‘오늘’ 값도 함께 언급).
- MVRV(시가/실현가): 과거 바닥에서는 1 이하로 내려간 기간이 길었음. 현재 약 1.4 수준이라 “아직 남았다”는 해석.
- Realized Price(실현가) & 200주 이동평균(200W MA): 일종의 네트워크 비용기반/장기 공정가치로 보고, 이 근처(혹은 하회)가 ‘극단적 기회’가 되는 경우가 많았다고 설명. 200W MA는 대략 $58K 언급, ‘공정가치’ 타깃은 약 $65K로 유지.
- 장기보유자(LTH) 행동: 분배 국면에서 LTH 공급이 감소하고, 바닥에 가까워질수록 재축적 신호가 관찰됨. 현재는 LTH가 다시 “조금씩” 들어오는 조짐을 흥미롭게 본다.
- LTH 손실 상태 비중: 사이클 바닥에서는 30%대까지 올라간 사례를 언급하며, 현재 약 19%라 추가 하락 여지가 있다고 판단.
- 채굴(해시레이트): 가격이 채굴원가 이하로 내려가면 셧다운/매도 압력이 늘 수 있는데, 해시레이트가 약 15% 하락했다고 언급하며 스트레스 징후로 본다.
- 12개월 RSI: 과거 바닥 근처 40대까지 내려가며, 현재 45 수준이라 “가까워졌지만 아직” 정도로 해석.
요지는 “정확히 한 점을 맞히는 게 아니라, 확률이 유리해지는 구간을 기다린다”는 운영 철학이다.
31:21 Bitcoin vs. Stocks
BTC가 나스닥을 선행한다는 관찰을 “BTC/NASDAQ 비율(레시오)”로 설명한다. 과거 사이클에서 이 레시오의 피크-트로프 하락폭이 컸고(17년 사이클 약 -83%, 21년 사이클 약 -67% 언급), 이번 사이클은 현재 약 -43% 수준이라 “레시오 관점의 하방 여지가 남아 있다”는 메시지다. 이 관점은 두 가지를 함의한다.
1) BTC가 먼저 무너지고 나스닥이 뒤따르는 패턴이 반복된다면, 향후 주식 조정이 BTC의 추가 하락/바닥 확인에 동행할 수 있다.
2) 반대로 말하면, 주식이 버티는 동안에도 BTC가 먼저 고통을 겪는 구간은 과거에도 있었고, 지금의 비관론(“차라리 나스닥/금 샀어야”)은 사이클 후반부에서 흔한 심리라는 점이다.
진행자는 “이 레시오 패턴이 너무 교과서적으로 재현돼서 놀랍다”고 반응하며, 크립토 트위터의 ‘BTC는 끝났다’류 정서가 사실상 매크로/유동성 사이클의 반복적 결과로 해석될 수 있다고 정리한다. Nadeau도 “크립토는 밈-서사 기반의 반사성(reflexive)이 강해, 정서가 급격히 뒤집히며 기회가 생긴다”고 동의한다. 다만 이번 베어마켓은 2022~23년처럼 “정권이 산업을 목 조르는” 규제 쇼크가 덜하다는 점을 긍정 요소로 든다.