The Hidden Market Stress Obscured by Stock Indexes | Liz Ann Sonders

The Monetary Matters Network

3줄 요약

1. S&P 500은 -7%로 “괜찮아 보이지만”, 구성 종목 평균은 -17%(나스닥 평균 -31%)로 내부 스트레스가 훨씬 크다—캡가중 지수는 ‘회전(로테이션)·난타전(churn)’을 가린다.

2. 이란 전쟁→유가 급등 국면에서 주식은 “연준보다 유가”에 더 민감해졌고, 브렌트-주식의 강한 역상관이 단기 매매자(리테일/CTA) 구조와 결합해 장중 변동을 증폭시킨다.

3. 2025년의 ‘비수익(비상장 느낌의 투기) 선호’는 2026년에 ‘수익성·이자보상·마진 안정’ 중심의 퀄리티로 급반전—1990년형(중동+유가+신용) 충격이 길어지면 수요 파괴와 이익추정 하향이 핵심 리스크다.


00:00 Intro

이번 대화의 큰 줄기는 “겉으로 보이는 지수는 안정적이지만, 내부 구조는 훨씬 더 흔들린다”는 진단이다. 소더스는 2026년을 ‘분석적으로 매우 풍부한(analytically rich)’ 환경이라고 규정하며, 지정학(이란 전쟁)과 에너지 쇼크(호르무즈 해협 병목)가 시장의 팩터 선호를 바꿔놓는 과정을 짚는다. 또한 시장이 ‘좋고 나쁨’의 절대수준보다 ‘더 좋아지는지/더 나빠지는지(better or worse)’의 방향성에 반응한다는 프레임을 반복해서 강조한다.

01:00 "Obscured Stress" In The Market

지수 레벨의 최대 낙폭은 S&P 500 -7%, 나스닥 -9%로 “조정(correction)” 수준에 못 미치지만, 종목 레벨로 내려가면 평균 구성종목 최대 낙폭이 S&P -17%, 나스닥 -31%로 훨씬 깊다. 즉, 지수는 소수 대형주의 방어력으로 버티는 반면, 다수 종목은 이미 중형 조정~약세장에 준하는 하락을 경험하고 있다는 의미다.
이 현상은 시장이 한 번에 무너지는 대신, 섹터/스타일/테마 간 로테이션으로 “과열을 교정”하는 과정일 수 있어 투자자 입장에서는 ‘나스닥 -30% 일괄 붕괴’보다 나은 시나리오일 수도 있다. 다만 캡가중 지수만 보면 스트레스가 과소평가되기 때문에, breadth(시장 폭)와 종목 분산/상관 구조를 동시에 봐야 한다는 문제의식을 던진다.


10:00 Oil Is Trading Inversely With Stocks

이란 전쟁 이후 시장의 ‘핵심 드라이버’가 연준 기대(금리선물)에서 유가로 이동했고, 브렌트유와 S&P 500의 장중 상관이 가파르게 음(-)으로 고정되는 국면이 전개됐다고 본다. 전쟁 전에는 유가가 60달러대에서 등락하며 주식과의 상관이 일별로 양/음이 뒤섞였지만, 지금은 “유가 충격이 모든 것을 덮는” 체제로 전환돼 유가 하락일엔 주식이 강하게 반등하는 식의 패턴이 강화됐다.
이 역상관이 강화되는 미시 구조로는 (1) 리테일 트레이더가 거래량의 약 25%를 차지할 정도로 비중이 커졌고, (2) CTA/시스템펀드/롱숏 등 ‘짧은 시계열의 돈(short attention span money)’이 포지션 반대편을 재빨리 치고 들어오며 장중 급변을 만든다는 점을 든다. 결과적으로 “전쟁 뉴스→유가→주식”의 단순 연결고리가, 트레이딩 메커니즘 때문에 더 과격한 가격 움직임으로 증폭될 수 있다는 해석이다.


16:23 Unprofitable Stocks Are Underperforming

가장 중요한 레짐 변화로 “비수익 종목 선호의 역전”을 제시한다. 2025년 러셀2000에서는 비수익(적자) 종목이 +20%, 수익 종목이 +10%로 오히려 비수익이 두 배 성과를 냈는데, 2026년에는 이 관계가 완전히 뒤집혀 수익 종목이 비수익을 크게 앞지른다.
이 변화는 단순히 ‘리스크 오프’라기보다, 유가 충격·인플레 압력·정책 불확실성 속에서 “자금조달 비용과 이자부담을 견딜 수 있는 기업”에 프리미엄이 붙는 전형적 반응으로 읽힌다. 특히 연준이 완화로 돌아설 거라는 기대가 약해지고(일부는 인상 가능성까지 반영), 소형주/저품질 기업에 불리한 금융여건이 형성되면서 수익성·이자보상배율 같은 질적 지표가 다시 가격결정의 중심으로 복귀했다는 설명이다.


21:48 The Quality Factor

‘퀄리티’는 하나의 단일 팩터가 아니라 여러 특성(ROE, 레버리지, 이자보상, 마진 안정, 이익추정 상향 등)의 묶음이며, 그중 지금 가장 중요한 하위축은 “수익성의 가시성/안정성”이라고 강조한다. 다만 퀄리티가 “항상” 이기는 건 아니며, 경기/이익 사이클의 저점에서 회복을 선반영할 때는 오히려 레버리지 높은 저품질(상처 입은) 종목이 더 큰 베타/옵션성을 제공한다고 경고한다.
이를 설명하는 핵심 문구가 “Good/Bad보다 Better/Worse가 시장에 더 중요하다”이다. 경기 바닥에서 데이터는 최악처럼 보여도 ‘더 이상 나빠지지 않는 순간’이 강세장 출발점이 되기 쉽고, 반대로 정점에서는 데이터가 좋아 보이는 와중에 ‘더 이상 좋아지지 않는 변화’가 하락장 신호가 될 수 있다는, 시장의 선행성(leading indicator) 논리다. 따라서 지금처럼 불확실성이 큰 구간에서는 퀄리티가 방어적으로 보일 수 있지만, 그 ‘방어’의 정의 자체가 시대마다 바뀐다는 점(예: 2020년 팬데믹 때의 방어주는 전통적 필수소비재가 아니라 메가캡 테크였음)을 짚는다.


30:10 Mag7 & Other MegaCaps

메가캡 쏠림에 대한 오해를 숫자로 반박한다. 2025년에 ‘매그니피센트7’ 중 S&P 500을 이긴 종목은 2개(알파벳, 엔비디아)뿐이었고, 알파벳은 S&P 내 성과 순위로는 75위에 불과했다. 엔비디아는 S&P 수익률 “기여도” 1위였지만(시총이 커서), “성과” 상위 80에도 못 들었다는 식이다. 즉, 사람들은 수익률 기여도(시총 가중)와 개별 성과를 혼동하며 “결국 빅테크만 사야 한다”는 결론으로 과도하게 단순화한다는 지적이다.
또한 팩터/지수 구성의 기계적 함정도 강조한다. S&P 성장/가치 지수는 12월 리밸런싱, 러셀은 6월 리밸런싱이라 같은 ‘대형 성장’이라도 구성이 크게 달라질 수 있다. 실제로 2021년 말 S&P ‘Pure Growth’가 리밸런싱 하루 만에 빅테크 비중이 37%→13%로 급감하고 에너지가 최대 비중 섹터가 됐던 사례를 들어, “성장=테크” 같은 선입견이나 지수 라벨만 믿고 투자하면 레짐 변화에서 포트폴리오가 의도치 않게 뒤틀릴 수 있음을 보여준다.


35:10 Earnings Expectations Still Are Great

시장 하락이 제한적인 이유로 “이익추정이 아직 무너지지 않았다”는 점을 든다. 2025년 S&P 500 이익성장률이 약 14% 수준이었고, 2026년 컨센서스는 16~17%로 더 높게 형성돼 있는데, 전쟁/유가 충격에도 최근 한 달간 2026년 추정치가 오히려 상향된 점이 놀랍다고 말한다(특히 에너지와 테크에 상향이 집중). 다만 이는 애널리스트가 실적 시즌 직전(4월 초) “진짜로 숫자를 깎는” 단계가 아직 아니기 때문일 수 있어, 1Q 실적 시즌이 하향 조정의 분기점이 될 가능성을 열어둔다.
또 하나의 중요한 관점 전환으로, S&P 500 이익이 “미국 기업 전체”를 대변하지 않는다는 점을 강조한다. GDP 통계에 포함되는 NIPA 기반 이익(상장/비상장 포함, 훨씬 광범위한 기업군)은 2025년 상반기에 마이너스였던 반면 S&P 이익은 두 자릿수 증가였다는 ‘이익의 양극화’를 제시한다. 이 간극이 소비자 심리·소기업 심리(부진)와 대기업/시장 지표(견조) 간 괴리를 설명하는 단서가 될 수 있다는 문제의식이다.


47:01 Oil Concerns

유가의 “고점이 오래갈” 가능성을 단순 공포가 아니라 구조적 제약으로 설명한다. 핵심은 호르무즈 해협이 전 세계 원유 공급의 약 20%가 지나는 ‘초크포인트’이며, 대체 경로가 사실상 없다는 점이다. 그래서 과거처럼 단기 공급 차질→가격 급등→대체 공급/물류로 정상화가 빠르게 일어나는 메커니즘이 작동하기 어렵다. 저장시설이 꽉 차 생산이 중단되는 국면까지 가면, 다시 생산을 켜는 데 시간이 걸려 “전쟁 종료=즉시 60달러 복귀” 내러티브가 성립하기 어렵다는 주장이다.
파급은 유가 자체에 그치지 않고, 석유화학·비료(비료 가격→식료품 가격)·운송(트럭/해운/항공) 등 전방위 비용 상승으로 번져 결국 수요 파괴(demand destruction)와 마진 압박을 만들 수 있다. 소더스는 이 환경을 1990년(중동 갈등+유가 급등+레버리지드 바이아웃 붐 이후의 신용 우려)과 유사한 “경제·시장 디스로케이션이 나타날 수 있는 조합”으로 비유한다. 2008급 시스템 위기는 아닐 수 있으나, “지정학 이벤트는 늘 금방 끝난다”는 안이함을 경계한다.

51:20 Private Credit

본인은 사모신용(Private Credit) 전문가는 아니라고 전제하면서도, 시장이 이를 새로운 취약고리로 보기 시작했다고 정리한다. 일부 디폴트, 유동성 이슈, 게이팅(환매 제한) 등 ‘바퀴벌레 한 마리’가 아니라 여러 건의 경고 신호가 나타났고, 이슈가 공개시장 주가 변동성으로도 전이되고 있다. 다만 지금 단계에서 2008년처럼 금융시스템 전체를 붕괴시키는 수준으로 단정하긴 이르며, 관찰 지표로 전통적 크레딧 스프레드(확대 중이지만 아직 “시스템 붕괴”를 가격에 반영하는 단계는 아님)를 제시한다.
또한 AI 인프라 투자(데이터센터/전력) 확대가 현금흐름 구조를 바꿔, 일부 빅테크의 자유현금흐름(FCF) 성장률이 과거(예: 2년 전 +60% YoY)에서 현재 마이너스로 꺾였고, CAPEX를 현금이 아니라 부채/딜로 더 많이 조달하는 방향으로 전환되는 점을 주목한다. 이는 “AI가 무엇을 파괴하는가”뿐 아니라 “그 구축 자금이 어떤 신용 경로로 조달되는가”가 리스크가 될 수 있음을 시사한다.


1:01:00 Foreign Markets vs. U.S. Stocks

슈왑은 2022년 10월(당시 약세장 저점 이후)부터 “미국만 보지 말고 국제 분산을 포기하지 말라”는 스탠스를 유지해 왔고, 실제로 전쟁 전까지 선진국(EAFE)·신흥국(EM)이 S&P를 2년간(선형적이진 않지만) 상회하는 흐름이 있었다고 말한다. 그러나 전쟁 이후에는 호르무즈 봉쇄의 경제적 타격이 미국보다 비미국(특히 아시아 수입국)에 더 크고, 달러가 다시 강세로 전환되며 국제자산에 역풍이 불고 있다. 전쟁의 지속 기간과 유가의 체류 시간이 “국제 우위가 이어질지, 다시 미국 쏠림으로 돌아갈지”를 가를 핵심 변수로 제시된다.

https://youtu.be/nkL0oBXV_9U 1시간 전 업로드 됨

AI Will Drive The Biggest Boom In History | Raoul Pal

Forward Guidance

3줄 요약

1. AI 패권 경쟁(미국 vs 중국)은 에너지·원자재·금융시스템(유동성)까지 “모든 것을 빨아들이는” 메가 내러티브로 전환 중이다.

2. Raoul Pal은 “침체는 더 이상 허용되지 않는다”는 전제 아래, 중앙은행보다 상업은행 레버리지(규제 완화)를 통해 유동성이 공급되는 ‘그린스펀식’ 국면을 강조한다.

3. 크립토는 결제 레일을 넘어 에이전트 경제의 재무(DeFi)·데이터 토큰 시장·신원/신뢰 인프라로 TAM이 사실상 무한대로 확장된다고 본다.


00:00 Intro

대화는 “슈퍼인텔리전스가 사실상 도착했고, 인간이 정점 지능(apex intelligence) 자리에서 밀려날 것”이라는 강한 문제의식으로 시작한다. 특히 AGI급 두뇌가 휴머노이드 로봇(테슬라 Optimus, Figure 등)에 탑재될 경우, 더 강하고 빠르며 저렴하게 운영되는 ‘물리적 존재 + 범용 지능’이 결합해 인간과 질적으로 다른 “새로운 종(species)”이 탄생할 수 있다고 경고한다. 이 기술은 “인류가 발명하는 마지막 규모 있는 기술”일 수 있고, 그만큼 국가·자본·산업의 모든 의사결정이 여기에 정렬될 것이라는 프레이밍을 깐다.

02:12 Oil Shock Meets Macro

Pal은 지정학을 “감정적 헤드라인의 거래”로 보고 가급적 피한다고 전제한다. 다만 매크로 변수로 환원하면, 유가가 한 번 더 크게 뛰거나(추가 레그업), 금리/달러가 더 강해지면 사이클이 조기 종료될 수 있다는 리스크를 인정한다. 반대로 협상/정권 교체 등으로 이란이 제재 완화와 재통합 경로로 들어가면, 장기적으로 중동 리스크 프리미엄이 축소되며 유가 안정(하락 요인)도 가능하다고 본다. 그는 이를 베네수엘라 사례와 유사한 “단기 충격 감수 후 장기 공급 안정” 시나리오로 연결한다.

또한 Pal의 ‘Universal Code’(우주의 목적은 에너지를 지능으로 전환) 관점에서, 트럼프식 압박-협상 전술이나 그린란드/캐나다 논란 같은 이슈도 “지능 생산을 위한 에너지·자원·공급망 재편”으로 해석될 수 있다고 말한다.


05:22 AI Needs More Energy

AI는 이미 전력 제약을 현실 문제로 만들었고, 이제 겨우 4년 정도 진행된 초입일 뿐이라고 본다. 중국이 작년에 “전 세계 기존 태양광 누적분을 모두 합친 것보다 더 많은” 태양광을 추가 생산했다는 사례를 들며, 전력 확충은 특정 에너지원 하나가 아니라 태양광·풍력·가스·원전 ‘Everything everywhere all at once’로 전개된다고 강조한다. 데이터센터 전력은 원전+가스 중심으로, 그 외 운송/그리드 등은 유가와도 얽히지만 결국 지구 단위(planetary scale)의 에너지가 필요해지는 방향(AGI→ASI)으로 간다는 것이다. 이는 일론 머스크, 젠슨 황, 제프 베이조스 등 빅테크 리더들의 발언에서도 반복 확인되는 “허풍이 아니라 계획”이라고 본다.


07:19 The US China Race

Pal은 AI 패권 경쟁을 “사실상 두 나라만의 레이스(미국 vs 중국)”라고 단언한다. 대만(칩), 특정 원자재 공급국들이 부분적으로 중요하지만, 게임의 본질은 두 강대국의 기술-산업-자본 동원전이라는 주장이다. 또한 이 기술의 중요성이 너무 커서 “한 지역이 독점하는 상황”은 용인되기 어렵고, 경쟁은 멈추지 않으며 모든 것이 이 축으로 재정렬된다고 본다. 흥미로운 대비로 그는 미국은 AI에서 앞서고 로보틱스/제조는 따라잡는 중, 중국은 로보틱스/에너지 전개가 빠르고 AI에서 따라잡는 중이라는 비대칭을 든다.


08:53 Why Recessions Cannot Happen

여기서 핵심은 “전통적 의미의 침체는 더 이상 불가능(정확히는 허용되지 않음)”이라는 프레임이다. Pal은 침체가 보통 담보(콜래터럴) 가격 하락→마진콜/디레버리징으로 증폭되는데, 2008 이후 정책당국은 “유동성이 모든 것을 이긴다(liquidity trumps everything)”는 단 하나의 교훈을 학습했다고 본다. 즉, 자산이 급락(예: S&P -25% 이상)하면 곧바로 유동성을 공급해 분모(통화가치)를 낮추고 담보 가격을 방어한다. 그 결과 시스템 붕괴 대신 연 8% 수준의 통화가치 절하(사실상 모두가 내는 보험료)로 부채가 많은 세계를 굴린다는 주장이다.

유가 급등에 대해서는 “유가 YoY 100% 상승은 역사적으로 거의 항상 침체를 불렀다”는 경험칙을 인정하면서도, 이번에는 2022(러-우+공급망+리오프닝+식량/에너지 복합 쇼크)처럼 모든 조건이 겹친 형태와는 다를 수 있다고 선을 긋는다. 다만 유가가 150달러 같은 극단으로 가면 성장 둔화와 금리 재상승으로 리파이낸싱이 꼬여 “사이클 종료급” 충격이 될 수 있어 시장 참여자들이 2022 트라우마로 과민해져 있다고 본다.


12:03 Banks Will Provide Liquidity

진짜 포인트는 “이번 사이클의 유동성 공급 주체는 연준(Fed)보다 은행 시스템”이라는 주장이다. Pal은 스티브 미란(Stephen Miran), 스콧 베센트(Scott Bessent) 등(대화에서 언급된 인물들)의 방향성을 근거로, 중앙은행 대차대조표 확대(QE)는 너무 ‘무딘 도구’라서 단순히 분모만 깎고 실물 자금흐름(대출)을 충분히 만들지 못한다고 본다. 반면 상업은행이 규제 완화(ESLR 조정/폐지 등)로 레버리지를 늘려 대출로 유동성을 공급하면, AI 인프라 구축에 필요한 “수조 달러”를 민간 신용 창출로 조달할 수 있다는 것이다.

그는 일본을 ‘정책 실험실’로 본다. 일본은행이 통제력을 잃은 게 아니라 의도적으로 은행 시스템을 재점화(수익곡선 스티프닝 포함)해 30년간 멈췄던 대출을 다시 돌리려 한다는 해석이다. 고령화로 정부가 모든 걸 재정으로 댈 수 없으니, 로보틱스/자동화에 필요한 자금은 민간은행이 만들어야 한다는 맥락이다. 또한 베센트가 “90년대 후반 그린스펀 시대를 재연”하려 한다는 언급을 연결해, 금리 인하 후 ‘가만히 있고’, 은행이 레버리지로 생산성과 유동성을 공급하는 체제를 시사한다고 정리한다.


15:24 AI Adoption Is Mispriced

진행자는 최근 소프트웨어 주식 약세를 “AI가 SaaS를 붕괴시킬 것”이라는 내러티브로 연결하려는 시장 시각을 언급하지만, Pal은 이를 현 시점에서는 ‘유동성 요인’이 더 크다고 반박한다. 그는 소프트웨어 주가 차트가 비트코인과 유사하게 보였고, 이는 장기 듀레이션 자산이 미 유동성 축소(정부 셧다운 등) 국면에서 먼저 맞는 충격이며, 금이 유동성을 빨아들이며(리스크오프 흡수) 다른 자산이 동반 압박받은 결과일 수 있다고 본다. 즉 “AI 디스럽션”보다 “달러 유동성/금리/리스크 선호”의 설명력이 더 크다는 주장이다.

다만 장기적으로 소프트웨어 산업 구조 변화는 가능하되, “바이브 코딩으로 개인이 뭔가 만드는 것”과 “엔터프라이즈가 회계/핵심 시스템을 자체 구축해 SaaS를 대체하는 것” 사이에는 큰 간극이 있다고 본다.

또한 그는 X(트위터) 중심 얼리어답터들이 체감하는 AI 충격과, 일반 사용자(무료 ChatGPT 수준, Copilot 불만 등) 사이의 괴리가 엄청나며, 실제 채택은 더 커질 여지가 크다고 본다.


20:15 Superintelligence Changes Everything

Pal은 “슈퍼인텔리전스가 사실상 도착”했고, 인간이 정점 지능을 내려놓아야 하는 시대가 온다고 반복 강조한다. 특히 AGI+로봇의 결합을 사람들이 너무 가볍게 본다고 말한다. C-3PO 같은 친숙한 로봇 이미지가 아니라, 인간보다 강하고 빠르고 저렴한 ‘노동/행동 주체’가 범용지능을 갖는 순간 경제·군사·사회가 전면 재작성된다는 것이다.

그럼에도 그는 경쟁이 치열할수록(미·중이 자본을 더 쏟을수록) 풍요(abundance)에 도달하는 속도는 빨라진다고 본다. 서비스 비용(지능 비용)이 프리미엄이었던 경제에서, 지능이 급격히 저렴해지면 많은 서비스의 한계비용이 0에 수렴해 생활 수준이 구조적으로 상승할 수 있다는 논리다.

24:11 What Is Human Value

진행자가 “풍요 vs 통제 상실/영구적 언더클래스”의 갈림길을 묻자, Pal은 “둘 다 동시에 발생”할 가능성을 인정한다. 다만 대규모 실업 충격은 베이비붐 세대 은퇴(약 7,600만 명)가 일정 부분 완충할 수 있다고 본다. GDP를 인구 증가+생산성+부채로 분해하면, 선진국 전반에서 인구 증가가 꺾였고 생산성도 약해졌기 때문에, 로봇/AI는 ‘성장’ 이전에 현상 유지(노동력 보전) 목적이 강하다는 해석이다.

인간의 역할에 대해 그는 “인간은 인간다움을 한다”로 수렴한다. 인간의 통화는 ‘주의(attention)’이고, 그 꼭대기에 ‘사랑(love)’이 있다는 표현을 쓴다. AI가 지능 노동을 대체할수록 인간-인간 상호작용의 고해상도 경험이 프리미엄이 된다는 주장이다. 사례로 그는 다음을 든다.

- 크립토가 약세장인데도 컨퍼런스가 붐비는 이유: 사람들은 실제로 만나고 싶어한다.
- 스포츠 팀 가치가 디베이스먼트보다 더 빠르게 오르는 이유: ‘인간 경기’ 경험은 대체가 어렵다.
- 테일러 스위프트 투어가 너무 커서 중앙은행들이 “Taylor Swift 효과”를 언급한 사례: 경험 경제의 규모.
- 체스: 컴퓨터에게 35년간 못 이겼지만 체스 산업은 역사상 최대. 인간의 ‘서툰 경쟁’ 자체가 재밌기 때문.

철학적으로는 “인간이 필요 없는가?”라는 질문에, Pal은 인간이 가진 ‘질적 경험(qualia)’과 무작위성/꼬리(tails)에 분산된 계산이 가치라며, ASI도 인간 지능을 완전히 제거한 단일 최적화로는 지속 가능하지 않을 것이라는 관점을 제시한다.


30:22 AI Agents Need Crypto

여기서 크립토 내러티브가 크게 확장된다. Pal은 “에이전트가 크립토 레일을 쓴다”는 통상적 결론에서 한 단계 더 나아가, TAM(총 주소시장)이 ‘사람 수(수십억)’에서 ‘에이전트 수(수십억~그 이상)’로 점프한다고 주장한다. 인간이 하루에 몇 번 결제하던 세상에서, AI 에이전트는 마이크로트랜잭션을 대량 발생시키며 경제활동 주체로 등장한다. 그래서 “기관이 온다”보다 “에이전트가 온다”가 더 강력한 내러티브가 될 수 있다고 본다. 동시에 에이전트 세계에서 신원/신뢰를 위한 디지털 ID의 필요도 커진다고 본다.

또한 “스테이블코인 결제 레일”에만 머무르면 오해라고 말한다. 달러는 1센트 아래로 잘게 쪼개기 어렵고, 에이전트 경제는 더 미세한 단위·다양한 자산(여러 체인 토큰, 컴퓨트 토큰 등)을 필요로 하므로, 에이전트는 체인 간 자산을 운용하는 트레저리(금고) 운영자가 된다. 그 순간 DeFi는 단순 결제보다 훨씬 넓게, 에이전트 재무관리/자산배분/수익 최적화 레이어로 확장된다.

그는 자산운용 업계의 구조도 바뀐다고 본다. 밀레니엄 같은 멀티-팟 헤지펀드는 내부 팟(준독립 전략들)+본부(리스크/컴플라이언스/회계/자본배분) 구조인데, 팟이 에이전트화되고 개인을 토큰화할 수 있다면 비용 구조가 붕괴한다. 본부 기능도 상당 부분 알고리즘화될 수 있어, 피델리티부터 헤지펀드까지 “운용사라는 형태” 자체가 재편될 수 있다는 관점이다. 또한 밈코인을 “즉시 자본형성(instant capital formation)”의 초기 프로토타입으로 보며, 에이전트/개인이 시장에서 빠르게 자본을 조달하는 메커니즘으로 연결한다.

데이터 시장에 대해서는 Ribbit Capital의 토큰화 글을 인용하며, 장기적으로 “모든 데이터가 토큰(=이동/거래 가능한 정보 패킷)”이 되고, 에이전트가 학습/추론을 위해 데이터가 필요해지면서 방대한 토큰화 데이터 마켓플레이스가 형성될 것이라고 본다. 현재 AI는 인터넷 데이터 위주로 학습했지만 AGI→ASI로 갈수록 더 큰 데이터가 필요하며, 이 시장은 인간이 체감하기 어려운 “에이전트 대 에이전트” 거래로 돌아갈 가능성이 높다는 주장이다. 웹3의 “read/write/own(내 데이터 소유·수익화)”도 이 데이터 토큰 시장과 자연스럽게 접합된다고 본다.


37:39 AI Meets Longevity

Pal은 레이 커즈와일의 주장처럼 장기적으로 인간이 기계와 ‘병합(merge)’하는 방향을 언급하며, 이미 웨어러블(Apple Watch, Oura Ring 등)이 초기 형태라고 본다. 다만 Oura Ring이 “수면이 나쁘다”는 사실만 통보해 기분만 망친다며 본인은 싫어한다고 농담 섞어 말한다. 그는 Peter Diamandis의 Fountain Life 같은 장수 클리닉(연간 정밀검사, AI 기반 바이오마커/유전 위험 분석, 질병 소인 탐지)을 언급하며, 20년 내 120~130세가 ‘정상’이 될 수 있다는 낙관을 제시한다.

하지만 그는 “영원히 살기 위해 삶을 포기하는” 극단적 최적화(브라이언 존슨식 루틴)를 경계한다. 인간의 가치는 ‘살아있음’ 자체가 아니라 경험을 최대한 밀도 있게 채우는 것이며, 위험을 감수하고 세계를 탐험하는 호기심이 인간 고유의 “메시한(edge) 컴퓨트”를 만든다는 주장이다. Hunter S. Thompson의 “Buy the ticket, take the ride”를 인용하며, 상처와 멍이 좀 있어야 제대로 산 것이라는 태도로 마무리한다.

https://youtu.be/UweigmKvoLs 2시간 전 업로드 됨

Your Job Will Be Automated. Here's the Only Skill That Survives

Bankless

3줄 요약

1. AGI 경제에서 희소해지는 건 ‘지능’이 아니라 ‘검증(verification)’이며, 자동화 비용 하락 속도가 검증 비용 하락 속도를 앞지르면서 산업 재편이 시작된다.

2. 엔트리·주니어 직무는 “Missing Junior Loop(주니어 루프 붕괴)”로 먼저 무너지고, 전문가조차 ‘Codifier’s Curse(코디파이어의 저주)’로 스스로의 대체재를 학습시키는 역설에 놓인다.

3. 살아남는 역할은 3가지: Directors(의도·방향을 잡는 조정자), Meaning Makers(인간 합의·의미를 만드는 조정자), Liability Underwriters(최종 책임을 인수하는 상위 검증자)이며, 크립토는 ‘증명·출처·정체성’ 검증 인프라로 다시 중요해진다.


0:00 Intro

Bankless 진행자 Ryan·David는 MIT 경제학자 Christian Catalini(과거 페이스북 Diem 프로젝트 관여, 블록체인 경제학 논문 저자)가 새 논문 *“Some Simple Economics of AGI”*를 바탕으로 “AI가 일자리를 자동화할 때 가치가 어디로 이동하는가”를 묻는다. 핵심 프레임은 ‘지능의 희소성’에서 ‘검증의 희소성’으로 경제의 병목이 바뀐다는 것. 이는 크립토가 오래 다뤄온 “검증 비용/신뢰 최소화” 문제와 구조적으로 닮아 있다는 전제를 깐다.

3:42 The Low-Grade Panic

세 사람 모두 “저강도 공포(low-grade panic)”를 인정한다. 특히 코드와 가까운 영역(개발·프로덕트)은 최근 몇 달(12월→3월) 체감 변화가 지수적으로 커졌고, 이는 기술이 약속을 ‘예상보다 빨리’ 이행하는 구간에 들어왔음을 의미한다. 다만 Catalini는 ‘장기적으로는 대체로 업사이드’라고 본다. 전환 비용이 크고 사회적 충격이 심하겠지만, 검증을 중심으로 인간이 할 일이 재구성되며 소비자 잉여가 커진다는 시나리오를 제시한다.


6:43 Who Gets Hit First, and Hardest?

“누가 먼저 맞는가”에 대해 Catalini는 직업을 ‘업무 번들(bundle of tasks)’로 보고, 그중 ‘측정 가능한(measurable) 업무’가 많은 직무가 먼저 타격받는다고 말한다. 정부 자격·규제로 보호되는 의사·변호사도 “완전히 안전하지 않다.” 다만 타격의 양상은 계층화된다. 주니어는 AI가 “괜찮은 대체재(준수한 IC4 수준)”로 작동하면서 수요가 먼저 줄고, 시니어는 AI로 생산성이 급격히 올라가 양극화가 생긴다. 특히 화면 앞에서 일하는 모든 업무(문서, 리서치, 분석, 마케팅, 기획, 코드)는 디지털 흔적이 축적되기 쉬워 자동화 압력이 크다고 본다.


13:06 Coding as Canary, or Exception?

코딩은 ‘카나리아’에 가깝지만 산업마다 “톱니형(jagged)”으로 침투한다고 본다. 이미 알려진 베스트프랙티스(보안 패턴, 백엔드/프론트엔드 반복 구조, 표준 아키텍처)처럼 “한 번 측정·정형화된 영역”은 빠르게 자동화된다. 반면 미지의 도메인·OOD(out-of-distribution) 문제, 실제 환경 변수(현업 시스템의 복잡한 제약, 조직 맥락)는 더딜 수 있다. 그는 ‘제번스 패러독스’도 언급하며, 코딩의 비용이 내려가면 소프트웨어 수요 자체가 폭증해 “일이 0이 되기보단 형태가 바뀐다”는 가능성을 열어둔다.


16:21 Human Cognition Was the Binding Constraint

Catalini의 역사적 관점은 “오랜 기간 인간 인지는 병목이었고, 제도와 조직은 ‘똑똑한 사람이 희소하다’는 전제 위에 설계됐다”는 것. 그런데 AI가 ‘인지 공급’을 늘리면서 그 전제가 붕괴한다. 다만 이 논문에서의 AGI는 “대체로 인간 수준이지만 공백이 있는 동료 지능(peer intelligence)”으로 정의되며, 따라서 핵심 문제는 ‘할 수 있냐’보다 “그 결과가 우리의 의도대로 맞는지”가 된다. 즉, 실행은 싸지고 빨라지지만, 의도·선호를 보존하는 검증이 새로운 병목으로 부상한다.


19:59 What Is Verification, Exactly?

검증은 단순 감수나 QA가 아니라, “인간의 내재된 가중치(경험·맥락·직관)로 AI 산출물을 최종 승인/반려하는 과정”으로 정의된다. Catalini는 ‘취향(taste)·판단(judgment)’ 같은 단어가 모호한 “코프(cope)”로 소비되는 걸 경계하며, 대신 측정 가능/불가능의 구분을 핵심 원리로 둔다. 모델이 학습한 데이터로 측정 가능한 영역은 복제되고, 아직 데이터화되지 않은 인간 내부의 맥락·사례 기반 지식이 남는다는 설명이다. 예시로, 방사선 전문의가 이미지 판독을 AI가 대체할 때도 “희귀 케이스에서의 임상 맥락(과거 환자 경험, 경과, 병력)”은 최종 검증 층에서 인간이 잡아낸다고 말한다.


29:10 The Codifier's Curse

David가 제시한 예시(가짜 전쟁 영상에서 건물 반복, 자동차 형태 붕괴 등으로 AI 생성물임을 판별)가 검증의 직관을 보여주자, Catalini는 “곧 그 수준의 검증도 자동화된다”고 답한다. 군사 전문가→물리 시뮬레이션→AI 기반 포렌식으로 검증도 ‘측정 가능한 것’이 되면 자동화되는 구조다. 이를 Codifier’s Curse라 부르며, 사람들이 합리적으로 검증을 수행할수록 그 검증 과정 자체가 데이터화·규칙화되어 “다음 자동화를 앞당기는 역설”이 생긴다고 주장한다. 결국 검증은 “영원한 안전지대”가 아니라, 계속 줄어드는 전선(shrinking frontier)이다.


31:21 The Expanding Iceberg: Non-Measurable Work

그럼에도 인간의 일자리가 ‘0’이 되지 않는 근거로 Catalini는 비측정 영역이 사회적으로 확장될 수 있다고 본다. 상태 게임(status games), 의미 부여, 인간 합의(“우리가 무엇을 가치 있다고 보기로 했는가”)는 본질적으로 측정·자동화가 어렵다. 그는 크립토를 부분적으로 이 예에 놓는다. 기술적으로 유사한 자산이 많아도, 어느 체인이 ‘가치 저장’으로 합의되는지는 결국 인간의 내러티브·정당성·합의 문제라는 것. 이 영역은 자동화가 아니라 오히려 “새로운 의미/지위/정체성 상품”으로 커질 수 있다고 본다.


38:32 The Two Racing Cost Curves

논문의 핵심 그래프는 두 비용 곡선이다: 자동화 비용(cost to automate)은 급락하고, 검증 비용(cost to verify)은 생물학적/인지적 제약으로 상대적으로 덜 떨어진다. 이 격차가 커질수록 기업은 “검증 없이 자동화” 유혹을 받게 된다. 예로, 회사가 “코드의 20~50%가 AI 생성”이라 말해도 실제로 인간이 그 라인을 모두 리뷰하지 못하는 상황이 생기고, 이는 잠재적 부채(숨은 리스크)를 쌓는다고 본다. “AI가 AI를 검증하면 되지 않나?”라는 반론엔, AI가 확실히 검증할 수 있는 영역은 이미 자동화 가능한 영역이므로 결국 인간이 맡는 건 AI도 못 하는 잔여 불확실성이라는 답을 준다.


41:59 Trojan Horse Externality

Catalini는 검증 부재의 누적 리스크를 Trojan Horse Externality(트로이 목마 외부효과)로 부른다. 단기 KPI는 녹색인데(매출, 출하량, 성장률), 시스템 내부에 장기 리스크가 누적되는 유형이다. 장기적·시스템적 붕괴 사례로 LTCM, 체르노빌처럼 “오래 잘 굴러가다 엣지 케이스에서 급붕괴”를 든다. 시장이 이 리스크를 즉시 가격에 반영하기 어렵고(외부효과), 경쟁(레이스)에서는 속도가 안전을 이기는 압력이 생긴다는 경제학적 진단이다. AI가 악의를 가져서가 아니라, 블랙박스 선호·목표 함수의 미묘한 왜곡 등 “의도치 않은 방식으로” 사고가 날 수 있다고 경고한다.


48:46 The Four Quadrants: Where Do You Want to Be?

개인·기업이 자기 위치를 진단하는 2x2는 축이 자동화가 쉬운가/어려운가와 검증이 쉬운가/어려운가다. 최악의 사분면(자동화도 쉽고 검증도 쉬움)은 ‘대체되는 노동자’ 영역으로, 임금이 “토큰 비용/컴퓨팅 비용”에 수렴하는 압박을 받는다. 반대로 생존·번영 영역은 나머지 3사분면이며, Catalini는 역할을 Directors, Meaning Makers, Liability Underwriters로 정리한다. 직업은 대개 혼합형이므로, 한 사분면에 올인하기보다 “내 업무 번들에서 어떤 조각을 어디로 이동시킬지”가 전략이 된다.


54:12 Liability Underwriters and the Venture Capital Parallel

Liability Underwriters는 “자동화는 쉬운데 검증이 어렵다” 영역에서 가치가 커진다. 최상위 변호사·의사·CTO·보안 책임자처럼 최종 승인과 책임을 지는 사람들이다. 이들은 AI를 써서 생산성을 크게 늘리되, 엣지 케이스·사고 비용이 큰 구간의 최종 책임을 떠안는 대가로 프리미엄을 받는다. Catalini는 VC를 비유로 든다. VC는 투자 판단의 피드백이 오래 걸리고(장기 불확실성), 그 간극을 “평판과 트랙레코드로 언더라이트”한다. 병원에서 의사가 사실상 병원의 리스크를 언더라이트하는 구조도 같은 맥락이라고 설명한다. 더 나아가 “Liability as a Service(책임의 서비스화)”—예컨대 에이전트 출력의 사고를 보험처럼 보증하는 모델—이 나타날 수 있다고 본다.


55:41 Directors: Navigating Unknown Unknowns

Directors는 “검증은 비교적 가능하지만 자동화가 어렵다”에 가깝고, 핵심은 의도(intent)·방향 설정·코스 수정이다. 여기서 중요한 불확실성은 확률을 줄 수 있는 ‘리스크’가 아니라, 무엇이 변수인지조차 모르는 Knightian uncertainty/unknown unknowns다. 스타트업 창업자, 연구 리더, 크리에이티브 디렉터 같은 역할이 대표적이다. 이들은 에이전트 스웜을 ‘출발’시키고, 프록시 KPI 최적화로 생기는 드리프트(목적 함수의 변질)를 감지해 다시 경로를 잡는다. 즉, 단순 승인보다 “미지의 환경에서 목표를 재정의·재조정하는 운영 능력”이 핵심 가치가 된다.


59:49 60-80% of Your Job Can Be Displaced

Catalini는 “업무의 60~80%가 대체될 수 있다”는 전망을 인정하면서도, 나머지 20~40%가 남는다는 뜻이 아니라 남는 영역이 레버리지로 폭발한다고 본다. 자동화로 시간을 확보하면 개인이 더 큰 목표를 수행할 수 있고, ‘한 사람이 작은 회사’처럼 움직일 수 있다. 다만 이는 전환기 충격을 동반한다. 특히 “주니어 역할이 훈련장(training ground)이었다”는 점이 깨지며, 커리어 사다리가 끊기는 문제가 발생한다.


1:06:24 Button Pushers vs. Founders: The Great Resorting

대화는 “버튼 푸셔(정형 업무 수행자)”에서 “파운더/조정자(목표 설정자)”로의 대이동을 강조한다. David는 공급망 관점(하이퍼스케일러 CAPEX 확대, AI 랩의 과투자/적자, 밸류는 결국 소비자 잉여로 간다)을 인용하며, 결국 도구를 ‘쓰는 쪽’이 득을 본다고 말한다. Catalini는 사회가 의미를 필요로 한다는 점에서 UBI만으로는 해결이 어렵고, “육체노동이 줄자 헬스장이 생겼듯 지적 노동도 새로운 형태로 재발명될 것”이라 본다. 동시에 모두가 즉시 고부가가치 역할로 이동하긴 어렵기에 정치·사회적 마찰을 현실적 리스크로 본다.


1:12:08 The Luddite Risk: Political Backlash Against AI

AI 반발은 “러다이트 on steroids”가 될 수 있다고 경고한다. 뉴욕주에서 LLM의 의료·상담·금융 조언을 제한하려는 움직임 같은 규제는, 기존 자격·길드 구조를 보호하지만 결과적으로 서비스 접근성을 악화시킨다(예: 월 $20 LLM vs 세션당 $100~$200 치료). 또한 미·중 경쟁 같은 지정학적 레이스에서 한 국가의 과도한 감속은 전략적으로도 불리해진다. 다만 오픈소스 모델 확산으로 “금지해도 우회가 가능”해질 수 있고, 결국 전문가들도 LLM을 내재화해 비용을 낮추고 인간은 얇은 검증층에 집중하는 형태로 비즈니스 모델이 바뀔 것이라 본다.


1:17:30 What Companies and Investors Should Do

기업은 (1) 자동화를 받아들이되 (2) 검증 부채를 관리할 인프라·프로세스·인재에 투자해야 한다. 중요한 투자처로 “Proprietary ground truth(독점적/고품질 진실 데이터)”를 든다. 예를 들어 전쟁 상황을 X의 아드레날린 피드 대신 LLM 요약으로 따라가는 개인 워크플로를 언급하면서, 페이월 뒤의 고품질 소스·실시간 데이터·검증된 리뷰(Consumer Reports, Wirecutter 같은 체계적 제품 평가)가 에이전틱 커머스에서 더 중요해질 수 있다고 본다. 에이전트는 가짜 리뷰·조작에 더 취약할 수 있어, 검증된 텔레메트리·피드백 루프를 가진 기업이 “검증된 지능(verified intelligence)”을 상품화할 여지가 커진다. 투자자는 측정 가능한 영역이 커머디티화될수록, 아직 측정되지 않은 영역(딥테크 R&D, 새로운 네트워크 효과, 긴 피드백 간극을 언더라이트하는 구조)에 베팅해야 한다는 조언을 준다.


1:22:56 The Crypto Connection

Catalini는 크립토가 지난 10년간 만든 프리미티브가 AI 시대에 재평가될 수 있다고 본다. 핵심은 정체성(Proof of Personhood), 출처/계보(Provenance), 증명 가능한 체인 오브 커스터디(cryptographic chain of custody)다. 전쟁 영상 같은 콘텐츠가 “육안 검증 불가능”으로 가면, 무엇이 ‘현실에서 촬영된 것’인지 증명하는 인프라가 필요해진다. 스탠포드의 전쟁 증거 기록 실험(촬영 시점부터 공개까지의 암호학적 증거 사슬 구축) 같은 사례를 들며, 향후엔 모델의 행동 자체도 “검증 가능하게 증명”하려는 수요가 커질 수 있다고 연결한다.


1:25:11 Don't Panic: A Closing Playbook

Catalini의 실행 조언은 단순하다. “패닉에 마비되지 말고, 도구를 써서 스스로를 최대한 대체해 보라.” 어느 업무가 증강(augmented)되고 어느 업무가 대체되는지 실험으로 분해하고, 그 과정에서 모델이 깨지는 지점(검증이 필요한 잔여 불확실성)을 발견하면 그것이 커리어·사업 기회가 된다. 특히 취미·사이드 프로젝트가 AI로 급격히 제품화될 수 있으니, 짧은 시간에 프로토타입→시장 테스트를 반복해 “나만의 적성/몰입 구간”을 찾는 게 중요하다고 강조한다.

https://youtu.be/q5qhFnv0UhA 1시간 전 업로드 됨

Santiago Santos on Why Most Tokens Are Not Investable

The Rollup

3줄 요약

1. 산티아고 산토스는 “대부분의 토큰은 투자자산이 아니다”라고 보지만, 기관 채택과 스테이블코인/온체인 마켓 인프라는 오히려 확실히 커지고 있다고 본다.

2. Hyperliquid의 ‘토큰화된 커머디티(commodities) 24/7 거래’는 매크로 트레이더가 즉시 체감하는 온체인 PMF 사례로, “스테이블코인 이후 오랜만에 느낀 전율”이라고 표현한다.

3. 다음 승자는 “토큰을 새로 찍는 프로젝트”보다, 웨스턴유니온·로빈후드·클래리티 같은 기존 분배(Distribution)와 플로우(Flow) 를 가진 회사들이 스테이블코인으로 비용을 깨는 쪽이며, 인버전(Inversion)은 그 ‘분배’를 싸게 사는 전략을 고수한다.


00:00 Intro

진행진이 산티아고를 “크립토 최대 베어냐”는 식으로 몰아가며 시작한다. 산티아고는 자신이 ‘파멸적 비관론자(perma-bear)’는 아니라고 선을 긋고, “토큰 상당수는 구조적으로 ‘투자대상’이 아니다” 라는 관점을 재확인한다. 다만 이는 채택(adoption)이 없다는 뜻이 아니라, 채택과 토큰 성과가 반드시 같은 방향으로 가지 않는다는 문제의식이다.

01:03 Capitol Hill to Chainlink

그는 최근 워싱턴 DC 행사 분위기에서 느낀 점을 예로 든다. 과거엔 “어떤 토큰을 사야 하냐”가 중심이었다면, 지금은 회사 CEO가 직원들에게 ‘크립토/스테이블코인 대응을 준비하라’고 지시해서 온 사람들이 늘었다고 말한다. 즉 투자 열기보다 업무적 필요(레거시 기업의 비용 구조 개선, 결제/정산 혁신) 로 접근하는 참가자가 많아졌다는 관찰이다.


02:09 DC Summit & Convergence

DC 서밋 현장에서 웨스턴유니온 CEO 사례를 든다. 불과 2개 분기 전 콜에서 “스테이블코인 믿지 않는다”던 사람이, 지금은 무대에서 파일럿을 넘어선 ‘다르게 느껴지는’ 단계를 언급했다는 것. 산티아고는 이 변화의 원인을 경쟁 압력(비자/마스터카드/블랙록 등)과 기관 FOMO로 해석한다. 특히 웨스턴유니온은 스테이블코인으로 float(정산 대기 자금) 비용을 크게 절감할 여지가 있고, 이는 향후 P&L에 숫자로 드러날 수 있다고 본다(“수십억 달러 절감” 가능성까지 언급).


03:36 Clarity Act Update

(트랜스크립트에선 법안 디테일이 깊게 전개되진 않지만) 대화의 맥락은 “규제 명확성이 생기면 토큰 가치귀속/수익 환원 구조가 가능해지느냐”로 이어진다. 산티아고는 규제 전문가가 아니라며 단정은 피하면서도, 시장이 자산을 이해하고 보유하는 방식은 결국 단순한 내러티브가 중요하다고 강조한다. 내러티브가 복잡해지면(예: 성장+배당+기타 혼합) 투자자가 이해/평가를 잘 못해 매력이 떨어진다는 “심리학 연구”를 언급한다.


05:15 SEC Filing Change Explained

진행자가 “토큰 시장에도 주식처럼 성장주/배당주 구분이 생기고, 토큰이 수익을 배분하는 ‘배당 토큰’이 가능해지는가”를 묻는다. 산티아고는 일반론으로, Hyperliquid가 오히려 토큰 중 ‘주식에 가장 가까운 형태’ 라는 점—명확한 수익(거래 수수료 기반), 바이백, 강한 내러티브—가 시장에서 먹히는 이유라고 정리한다. 다만 “그게 규제적으로 충분한 설득이 되는지”는 확답을 피한다.


07:02 Innovation Exemption Preview

여기서 핵심은 규제 논점 자체보다, 산티아고가 보는 ‘작동하는 것과 안 작동하는 것의 격차’ 다. 그는 Hyperliquid처럼 PMF가 확인된 영역은 라운드도 커지고 자금도 쉽게 모이는데(“working is really working”), 그 외 다수 토큰/프로젝트는 투자로 보기 어렵다고 본다. 즉 혁신 면책/가이드라인이 나오더라도, 시장은 결국 유저가 즉시 체감하는 효용에 반응한다는 관점이다.


09:06 Will TradFi Litigate?

트래드파이가 저항/소송 등으로 대응할지 직접 답을 길게 하진 않지만, 전반 논지는 “결국 채택은 막기 어렵다”에 가깝다. 비자·마스터카드·블랙록 등 기존 플레이어들이 먼저 들어오면서, 후발 전통 금융도 방어적·경쟁적 이유로 움직일 수밖에 없다는 흐름을 강조한다.


11:36 Who Benefits Most?

그는 “누가 가장 이득을 보나”에 대해 명확히 말한다. 토큰 발행사가 아니라, 분배와 플로우를 이미 가진 회사가 승자라는 것. 웨스턴유니온처럼 결제/송금에서 스테이블코인이 비용을 깨주면, 토큰이 아니라 기존 기업의 주가/실적이 구조적 알파를 만들 수 있다. 산티아고는 “크립토를 언급하고 실제로 구현한 기업들의 주가 바스켓이 S&P를 아웃퍼폼했다”는 본인 분석도 언급하며, 기관 입장에서는 토큰보다 상장 주식(크립토 수혜주) 트레이드가 더 ‘투자 가능한’ 경로가 될 수 있음을 시사한다.


13:09 Tokenization & Energy Use

직접적으로 에너지 사용 논쟁을 길게 다루기보다, 토큰화의 “실제 유틸리티”가 어디서 먼저 터지는지를 사례로 풀어간다. 24/7 마켓, 스테이블코인 결제/정산, 비용절감처럼 운영 효율(operational efficiency) 이 명확한 분야가 우선이고, ‘멋있지만 비용-효익이 애매한 토큰화’는 설득력이 낮다는 톤이다.


14:31 SEC & CFTC MOU

진행자가 DC에서의 SEC/CFTC 협업, 토큰화된 커머디티/증권 분류 등을 꺼내며 Hyperliquid의 “커머디티 트레이딩 + 바이백”을 연결한다. 산티아고는 Hyperliquid의 강점이 “사람들이 토큰을 거래하고 싶은 게 아니라, 구리·은·원유 같은 커머디티를 24/7로 거래하고 싶어 한다”는 욕구를 온체인이 받아낸 점이라고 본다. 특히 전쟁/지정학 이벤트가 터진 주말, 매크로 PM들이 “월요일 시장이 어떻겠냐”를 고민할 때, 그는 “Hyperliquid를 보라”며 이미 온체인에서 가격이 반응(“주가 86달러” 같은 표현)하는 장면을 보여줬고, 그들이 “Holy shit” 반응을 보였다는 일화를 말한다. 이 경험이 그에게는 6년 전 스테이블코인 처음 보여줬을 때의 ‘빛을 보는 순간’ 과 유사했다고 한다.


16:39 Regulatory Alignment Lowers Costs

규제 정합성이 비용을 낮추는가라는 질문 흐름에서, 산티아고는 “토큰이 곧바로 투자자산이 되는가”보다도 규제가 명확해질수록 기업이 스테이블코인을 P&L에 반영하며 비용 구조를 개선하는 경로가 열린다고 본다. 즉 ‘규제 → 토큰 펌프’가 아니라, ‘규제 → 기업 적용(정산/결제/신용) → 실적/주가’가 더 현실적이라는 관점이다.


18:06 Consumer Protection Balance

그는 크립토가 “과대약속, 과소이행”을 반복해왔다는 자성도 덧붙인다. 소비자 보호/신뢰의 관점에서, 특히 신용(credit)과 RWA는 “좋은 종이(paper)”가 아니면 결국 문제를 재현한다고 경고한다. 구체적으로 RWA 플랫폼들 다수가 프린시펄-에이전트 문제와 역선택(adverse selection) 을 갖고 있고, 온체인으로 가져오는 자산이 “전통 시장에서 신용을 못 받는 최하단”일 위험이 있다고 말한다. “오크트리(Oaktree) 같은 곳에서 제대로 크레딧을 해본 사람이 아니라면 언더라이팅이 약해질 수 있다”는 식의 직설도 나온다.


20:34 Chainlink's Role in DC

체인링크 자체를 길게 찬양하진 않지만, 최근 ‘리졸브 스테이블코인’ 관련 사고를 오라클 문제로 언급하며 “오라클만 제대로 했어도”라는 뉘앙스를 준다. 즉 기관 채택 국면에서 오라클/데이터 레이어는 여전히 치명적 단일 실패 지점이 될 수 있고, 이 부분이 시장 신뢰의 관문이라는 메시지다.

22:10 Tokenization's Biggest Winners

산티아고가 보는 ‘토큰화 최대 수혜자’는 전형적 크립토 프로젝트가 아니다. 그는 인버전(Inversion)의 핵심 전략을 “분배를 구축하지 말고, 분배를 가진 사업을 싸게 사라” 로 정의한다. NYSE·나스닥·웨스턴유니온처럼 고객 기반과 플로우가 있는 곳이 온체인 레일을 붙이면 임팩트가 크다는 진행자의 “다음 L1 트레이드는 거래소/레거시 인프라” 주장에 공감하며, 인버전 역시 같은 철학(Distribution/Flow)이라고 답한다.
또한 “AI가 모든 걸 해결해줄 것 같지만, 현장 데이터는 온라인에 없다”는 문제의식이 강하다. 그는 라틴아메리카에서 인턴들을 고용해 편의점/고객 인터뷰 등 오프라인 리서치를 매주 수행하게 했다고 말한다. AI가 벤더 마케팅을 긁어와 “구현된 것처럼” 착시를 만들 수 있으니, 실제 필드 데이터로 “된다/안 된다”를 가르는 식이다.

특히 라틴아메리카 사례가 구체적이다. 브라질은 정부 주도로 PIX가 도입되며 경제가 급격히 디지털화됐지만, 멕시코는 고객 획득비용(CAC) 구조가 다르고 은행 침투가 다르다는 점을 들어, 동일 전략이 통하지 않음을 강조한다. 또한 라틴아메리카 핀테크 밸류에이션을 “유저당 약 1,000달러”로 컴프를 뽑아 설명하면서, 핀테크 유저 30만 명짜리 회사가 수십억 밸류를 받는 반면, 2,100만 유저를 가진 텔코를 3억 달러대에 살 기회가 있다면 분배 측면에서 훨씬 유리하다는 식의 프레이밍을 제시한다.

또 하나의 큰 축은 온체인 신용(credit) 이다. 그는 지금 디파이 금리가 루프/재귀 레버리지 위주로 “초단기”에 치우쳐 있고, 고정금리·장기(장기 듀레이션) 대출이 부족하다고 본다. 해결책은 ‘브로커’형 RWA가 아니라, 자신들이 사업(예: 텔코)을 인수해 스마트폰 할부채권 같은 실물 기반의 양질 receivable을 만들고, 이를 온체인으로 유통시켜 더 나은 자금조달 조건을 만드는 모델이다. 핵심은 “우리는 중개인이 아니라, 에퀴티를 먼저 깔고(주니어), 그 위에 부채를 얹는 구조로 이해관계를 일치시킨다”는 점이다.


24:13 Institutions vs. Retail Trading

마무리에서 그는 이번 컨퍼런스가 과거와 달리 정장 입은 사람들(기관/레거시) 이 대부분이고, 부스들도 낯선 업체가 많아 “완전히 다른 크라우드”라고 평가한다. 채택은 여기서 10배 더 갈 수 있지만, “전형적인 토큰”이 그 과실을 그대로 가져가진 못할 거라고 재차 못 박는다. 오히려 웨스턴유니온, 로빈후드, 클래리티 같은 기업들이 스테이블코인으로 비용을 낮추고 크리에이터 지급 등에서 모델을 바꾸는 순간이 “다음 레그 업”의 트리거가 될 수 있다고 본다. 토큰은 그 결과로 따라 오를 수는 있어도, 출발점은 기업의 실행과 분배라는 결론에 가깝다.

https://youtu.be/zye8WxlHWSI 33분 전 업로드 됨

The New Era of Crypto Is About to Begin - GSR CEO | E164

When Shift Happens

3줄 요약

1. Xin Song은 “크립토 시장구조는 인센티브가 서로 어긋나 있어(발행사·VC·거래소·마켓메이커 모두 단기 최적화) 구조적으로 깨져 있다”고 진단한다.

2. GSR은 단순 마켓메이킹을 넘어, 발행 전(자문)–상장/유통(유동성)–성숙기(재무/운용)까지 전 주기를 잡는 ‘크립토형 투자은행(골드만 모델)’으로 포지셔닝을 바꾼다.

3. 토큰화는 “공급은 많은데 수요가 없다”는 2면시장 문제를 풀어야 열리며, 그 첫 수요처로 ‘재단 트레저리 다변화(목표수익 6~7%)’를 제시한다.


개인 서사: “가족이 안정의 기반, 리스크 감수는 부모에게 배웠다”

Xin Song은 CEO이기 전에 아버지·아들·남편이라는 정체성을 강조한다. 크립토처럼 변동성이 큰 산업에서 장기적으로 흔들리지 않으려면 ‘가정의 안정’이 업무 수행의 기반이라는 메시지다. 부모 세대는 중국 문화대혁명 시기(기근·배급·농촌 하방 등)라는 극단적 환경을 통과했고, 이후 장학금으로 영국에 건너가 정착했다. 그는 이 경험에서 (1) 타지에서의 생존이 만든 리스크 수용성, (2) 여러 일을 병행하며 버틴 ‘그릿(grit)’, (3) 아버지가 70세에 가까운 나이에도 생분해성 소재 사업화를 계속 시도하는 데서 나온 ‘학습/재도전 성향’을 자신의 가치관으로 연결한다. 또한 “CEO 역할은 커뮤니케이션이 핵심”이라며, 팟캐스트라는 매체 자체를 학습 대상으로 삼아 의도적으로 훈련 중이라고 말한다.

초기 옵션 마켓메이킹 실패 경험: 얕은 시장에서의 헤지 리스크(‘증기기관 앞 동전 줍기’)

그는 GSR 합류 전(2018~2019년) 데리빗(Deribit)에서 크립토 옵션 마켓메이커를 했던 경험을 ‘러닝’으로 제시한다. 당시 비트코인이 3,000달러대였고, 분기 만기(quarterly expiry) 구간에서 얕은 시장 깊이 때문에 델타 헤지를 충분히 못하는 상황이 발생했다. 그 사이 가격이 3,000→5,000달러로 갭 상승하면서 큰 드로다운을 겪었다. 그는 이를 “illiquid 시장에서 외생적 펌핑/조작에 노출되는 구조”로 설명하며, 작은 이익을 반복하다 한 번의 이벤트로 큰 손실을 보는 ‘picking up pennies in front of a steamroller’에 비유한다. 여기서 얻은 교훈은 “(1) 시장이 충분히 커야 지속 가능한 비즈니스가 된다, (2) 통제 불가능한 외생 리스크가 큰 구간에서의 리스크 관리가 핵심”이라는 점이다.


2025년(대화 시점) 크립토 시장 진단: 심리 붕괴와 ‘단기주의’가 만든 왜곡

그는 1년 전 “친(親)크립토 행정부 출범 → 규제 기조 전환 → 강한 낙관과 ATH” 흐름이 있었지만, 이후 대규모 청산(‘10/10’ 이벤트로 언급)과 함께 공포·탐욕 지수가 FTX 직후보다 낮을 정도로 심리가 과도하게 붕괴했다고 본다. 반면 금·은 같은 자산은 상대적으로 강했고, AI 주식이 위험자본을 흡수했다가 데이터센터/ GPU 투자 과열로 흔들리는 양상을 지적한다. 그럼에도 그는 중기적으로는 금리 인하 및 유동성 환경 변화가 위험자산(비트코인·이더리움·솔라나 및 알트)에 우호적일 수 있다고 보고, 장기적으로는 지정학적 재편과 AI 에이전트 시대가 “프로그래머블 머니/자산” 수요를 만들며 크립토에 구조적 호재가 된다고 주장한다. 요지는 “시장은 늘 단기 뉴스에 과민반응하지만, 구조적 트렌드는 훨씬 길게 본다”는 것이다.


‘깨진 시장구조’ 1: 거래 인프라가 성숙 시장 수준을 못 따라간다(서킷브레이커 부재 등)

Xin은 ‘깨진 시장구조’의 한 축을 거래 인프라(venues)에서 찾는다. 마켓메이커가 기능하려면 변동성 급등 시 작동하는 안전장치(예: 서킷브레이커), 명확한 규칙, 감시 체계가 필요하다. 그는 특정 거래소 탓으로 돌리기보다는 “산업 전체가 함께 풀 문제”라고 선을 긋지만, 전통 금융(그가 몸담았던 블랙록 등)에서 이미 검증된 장치를 크립토가 반복해서 ‘재발명’하려 하며 시행착오를 비용으로 치르고 있다고 본다. 이 대목은 연구자/시장구조 관점에서 “시장 마이크로스트럭처가 리스크 프리미엄을 키워 자본 유입을 막는다”는 함의로 읽힌다.


‘깨진 시장구조’ 2: 토큰 발행·유통의 인센티브가 토큰 보유자와 어긋나 있다

그가 더 본질적으로 지적하는 문제는 ‘신규 발행(primary)→2차 시장(secondary) 유동화’ 과정에서 누적되는 구조적 매도 압력과 이해상충이다.

- 재단의 매도: 상장 시점에 재단은 운영자금/런웨이를 위해 토큰을 팔 수밖에 없다. 많은 프로젝트가 “유동성 이벤트 시점에 아직 PMF가 충분치 않다”는 점이 전제다.
- 마켓메이커의 매도(헤지): 델타 중립을 유지하려면 시장에서 매도/매수를 통해 헤지하는 것은 필수이며, 이는 구조적으로 상장 초기 매도 압력으로 나타난다.
- VC·리테일 진입 구조: 코인리스트(CoinList) 등 초기 단계에서 리테일이 참여하던 통로가 약화된 뒤, VC가 저가에 선점하고 리테일은 상장 직전/에어드롭 등 ‘말단’에서 참여하는 경우가 많아졌다. 그는 이를 “프로덕트를 따라온 사용자가 아닌, 내러티브로만 들어온 투기 수요”로 보고 시장의 취약성을 키운다고 본다.

그는 전통 금융의 IPO 메커니즘(언더라이팅, 기관 배분, 시장조성)을 비교 대상으로 든다. 즉, 규제와 관행이 “언제 상장할 수 있는가(성숙도 기준)”와 “누가 어떤 책임으로 유동성을 공급하는가”를 정교하게 만들었는데, 크립토는 이 부분이 비어 있다는 진단이다.


“누가 바꾸려 하나?”: 모두가 단기적으로는 현 구조에서 돈을 번다

그는 산업이 자해적임을 알면서도 변화가 느린 이유를 인센티브로 설명한다. 재단은 제품 완성도가 낮아도 현금화가 가능하고, 거래소는 더 많은 런치가 곧 수익이며, 마켓메이커도 거래에서 수익을 내고, VC도 반복적으로 엑싯하면 된다. 즉 ‘시스템 전체가 단기 수익 극대화’로 정렬되어 있어, 장기적 신뢰와 시장 건전성을 위한 조정(규제 정비, 역할 분리, 발행 프로세스 개선)이 자연발생적으로 일어나기 어렵다는 주장이다. 그래서 그는 “규제기관 교육, 감사인(auditor) 교육까지 포함해 업계가 직접 구조를 바꾸려는 노력이 필요하다”고 말한다.


GSR을 엄마에게 설명하기: 우버/택시 2면시장 비유로 본 마켓메이킹

Xin은 마켓메이킹을 “우버가 신시장에 들어갈 때 운전자에게 대기 인센티브를 줘서(공급) 호출자(수요) 경험을 보장하는 구조”로 설명한다. 거래소가 플랫폼(우버), 마켓메이커가 드라이버(공급자), 유동성을 가져가는 참가자가 승객(테이커)이다. 핵심 KPI는 스프레드·호가 깊이·업타임 등이며, 전문 ‘플릿’(기관 마켓메이커)은 더 큰 주문도 낮은 슬리피지로 처리할 수 있도록 준비된 공급자라는 맥락이다. 이 비유는 크립토 시장에서 흔히 오해되는 “마켓메이커=가격 조작자” 프레임을 ‘필수 인프라 제공자’로 재배치한다.


마켓메이커 평판 문제: 저규제·단기 최적화·집행력 부족이 만든 ‘동일시’

그는 평판 문제의 원인을 “언더레귤레이션 환경에서 단기 수익만 추구하는 플레이어가 많고, 집행/감시가 약해 떠나도 비용이 낮다”로 본다. 그 결과 “가능한 악행이 존재한다”는 사실이 “업계 전체가 악행한다”는 낙인으로 번진다. 다만 최근에는 감시 강화, 거래소의 퇴출 조치(문제 플레이어 차단) 등으로 개선이 시작되고 있다고 평가한다. 중요한 포인트는 “골드만/JP모건이 평판을 유지하는 이유는 선의만이 아니라, 구조와 규제가 이해상충을 줄이고 의무 이행을 강제하기 때문”이라는 시장구조적 관점이다.


왜 ‘크립토의 골드만’인가: 마진 압축과 가치사슬 재편에 대한 방어/확장 전략

Xin은 “그냥 마켓메이킹 계약을 더 많이 따는 것”이 답이 아니라고 말한다. 이유는 두 가지다.

첫째, 시장구조가 개선되지 않으면 장기적으로 유동성 비즈니스의 수요 자체가 훼손될 수 있다(산업 신뢰 하락 → 자본 유입 둔화). 둘째, 마켓메이킹은 경쟁 심화로 마진이 압축되고, 과거 마켓메이커가 ‘패키지’로 제공하던 토크노믹스/상장 전략/구조 자문 같은 업스트림 서비스가 전문 업체로 분화되며 중간에서 수수료를 가져간다(디스인터미디에이션). 그래서 GSR은 “자문(Advisory)–마켓(Trading/OTC/DEX)–자산운용(재단 트레저리/수익)”의 3축을 한 지붕 아래 묶어, 고객 생애가치(LTV) 기반의 장기 관계로 전환하려 한다. 그는 이를 ‘SaaS처럼 CAC 대비 LTV를 키우는 모델’에 비유한다.


전통 IB 모델의 크립토 번역: “발행 전부터 손 잡고, 상장 후엔 재무·운용까지”

그는 골드만이 페이스북 같은 기업에서 했던 역할을 예로 든다: 프리IPO 단계 투자(자기자본), IPO 언더라이팅, 상장 후 기업 재무·트레저리, 임직원 자산관리까지 전방위 서비스. 이를 크립토에 적용하면, 프로젝트는 토크노믹스 설계, 법인/재단 구조, 상장(거래소) 시퀀싱, 유동성 공급, 이후 재단 자산운용과 수익 창출까지 훨씬 이른 단계부터 ‘자본시장’을 고민해야 한다. GSR은 이 전 주기를 ‘트랜잭션’이 아니라 ‘멀티 이어 파트너십’으로 묶어 “리드 레프트(lead-left) 언더라이터급 신뢰”를 목표로 한다고 말한다.

M&A로 채운 업스트림: Autonomous + Architect 인수의 의미(법인·재단 구조 + 토크노믹스/상장 자문)

GSR이 추진한 굵직한 인수는 자문 역량 보강이 목적이다. Autonomous는 재단/랩스 법인 구조 설계, 관할권 선택(케이맨·스위스·싱가포르 등), 디렉터 선임 등 ‘토큰 발행을 가능하게 하는 법/구조’의 초입을 돕는다. Architect는 토크노믹스, 거래소 상장 전략, 때로는 마켓메이커 선정 및 트레저리/운용 자문까지 더 다운스트림에 가깝다. 그는 “이미 수년간 협업하며 서로 리퍼럴을 주고받던 팀”이고, 문화적으로도 ‘클라이언트 서비스 DNA’가 맞아 ‘한 가족’이 되는 것이 자연스럽다고 설명한다. 이 움직임은 “시장 내 수평·수직 통합(거래소 M&A, 커스터디의 밸류체인 확장 등)과 같은 큰 흐름”의 일부로 제시된다.


토큰화(Real-World Asset Tokenization): 공급 과잉 vs 수요 부재, 그리고 15~30조 달러 잠재시장

그는 토큰화 담론의 핵심을 “아직 시장이 만들어지지 않았다”로 요약한다. 사모대출/부동산/주식 등 ‘토큰화된 상품 공급’은 늘지만, 이를 안정적으로 사줄 ‘수요/분배’가 부족해 2면시장이 성립하지 않았다는 것이다. 다만 전체 증권 시장(약 300조 달러) 중 5~10%가 온체인으로 이동한다는 추정이 현실화되면 15~30조 달러 규모의 신규 시장이 열리며, 이는 현 크립토 시총(약 2.5~3조 달러)의 10배에 해당한다. 또한 AI 에이전트가 경제 주체가 되려면 결제(스테이블코인)뿐 아니라 운용 가능한 수익자산(토큰화 MMF, 크레딧 등)까지 “프로그래머블한 투자대상”이 필요해 토큰화는 장기적으로 필연이라는 논리를 편다.


“10% 온체인”이 되려면: 첫 수요처는 ‘재단 트레저리 다변화’와 목표수익률(6~7%)

그는 2030년까지 대규모 온체인화를 위해선 “다른 한쪽(수요)을 찾아야 한다”고 반복한다. 유동성 낮은 자산(예: 부동산)을 토큰화해도 살 사람이 없으면 의미가 없고, ‘나쁜 자산을 떠넘기는’ 구조는 크립토가 지난 10년간 학습한 실패 패턴이라는 경고다. GSR이 보는 가장 현실적인 초기 수요는 재단 트레저리다. 많은 재단이 자기 토큰 편중 익스포저를 갖고 있고, 과거에는 “달에 간다” 식으로 다변화를 미뤘지만, 이제는 전문 CFO/재무 인력이 들어오며 목표수익률(연 6~7%)로 운영 계획(그랜트, 개발 로드맵 비용)을 충당해야 하는 현실적 필요가 커졌다는 것이다. 단순 MMF만으로는 목표를 달성하기 어려워, 일부는 크레딧/채권 등으로 리스크 스펙트럼을 넓혀야 하고, 이때 토큰화 상품이 ‘온체인에서 접근 가능한 수익자산’으로 들어올 수 있다는 시나리오다.


Katana 케이스 스터디: ‘유동성 파편화’와 ‘지속불가능한 인센티브 수익률’ 문제를 겨냥한 DeFi-first L2

Polygon과 함께한 Katana는 “DeFi 우선(DeFi-first) L2, EVM 호환”으로 소개된다. Xin은 두 가지 문제를 해결하려 한다고 정리한다. (1) 체인마다 스팟 DEX, 퍼프 DEX, 대출/차입 등 유사 프리미티브가 난립해 유동성이 파편화되고, (2) 참여자들이 단기 인센티브(보조금) 기반의 ‘최고 APY’만 쫓으며 지속불가능한 수익률 경쟁이 반복된다는 점이다. Katana는 체인 수익·앱 수익·시퀀싱 수수료·대출/차입 수익(예: Morpho 같은 코어 앱에서 발생)을 묶어 비교적 “지속 가능한(밸런스드) 수익률”로 재분배하는 설계를 지향한다. GSR은 토크노믹스, 기술 통합, 다른 마켓메이커 유치(브릿지 자산을 활용한 유동성/TVL 부스팅) 등 ‘인큐베이션-코크리에이션’에 가깝게 개입했고, 이 경험을 통해 “클라이언트 수를 늘리기보다, 소수의 임팩트 큰 파트너십을 깊게 하는 모델이 맞다. 다만 내부 리소스가 엄청나게 든다”는 운영적 교훈을 얻었다고 말한다.


“Doing the right thing”의 기준: 공개 가능성(FT 1면 테스트)과 장기 신뢰를 위한 문화

Xin은 ‘올바르게 한다’는 것을 두 가지 기준으로 설명한다. 하나는 “월스트리트저널/FT 1면에 실려도 괜찮은가”라는 공개 가능성 테스트다. 다른 하나는 자신이 이민자/아웃사이더로 자라며 경험한 배제감을 바탕으로 “상대가 받고 싶은 방식으로 대하라”는 공감/신뢰 중심 원칙이다. 이를 조직 운영에선 단기 딜 중심의 ‘테이크 잇 오어 리브 잇’이 아니라 문제를 먼저 듣고(두 귀, 한 입) 해결하는 컨설팅형 태도로 구현한다고 말한다. 또한 GSR은 전형적 프로프 트레이딩 조직처럼 ‘네가 벌면 네가 가져가는(eat what you kill)’ 구조가 아니라, 협업을 장려하는 보상·문화로 차별화한다고 주장한다.


일의 끝은 없는가: 돈이 아니라 ‘자유(옵셔널리티)’와 자기 기록(PB)을 추구한다

그는 목표를 타인 대비 순위가 아니라, 스스로 정한 목표 달성(운동의 퍼스널 베스트처럼)로 정의한다. 돈은 목적이 아니라 가족 보호, 선택지 확보 같은 ‘자유’를 사기 위한 교환 수단이라는 관점을 밝힌다. 회사 관점에서도 외부 시장 충격(청산, 심리 붕괴)은 통제할 수 없지만, 1년 전 세운 “마켓메이커→자문+마켓+자산운용” 전환 로드맵을 실제로 실행해낸 것이 내부 KPI 기준의 성과라고 정리한다.

https://youtu.be/SzTsoEqEL94 22분 전 업로드 됨

Hivemind: State of The Market, Saylor’s End Game & AI Growth in China

Empire

3줄 요약

1. 이란 관련 지정학 리스크가 헤드라인 단위로 시장을 ‘채찍질’하는 환경에서, 주식은 여전히 “완벽을 가격에 반영”한 듯 보이고 방어적 포지셔닝이 합리적이라는 공감대가 형성됐다.

2. 비트코인은 Saylor의 STRC(고배당 우선주) ‘매수 펌프’가 잠시 꺼진 구간에서도 버티는 모습이 시그널로 해석됐고, 다만 장기적으로는 자본구조 어딘가가 반드시 손실을 떠안을 수밖에 없다는 우려가 핵심 쟁점이었다.

3. 중국 AI/로보틱스 현장은 “소프트웨어는 평범, 하드웨어는 압도”라는 인상: 선전·상하이에서 본 제조 인프라/반복개선 속도는 미국이 따라가기 어렵고, 반면 규제·자본유입 제한은 밸류에이션 ‘천장’을 만드는 변수로 재확인됐다.


00:00 Introduction

Delphi(Hivemind) 팀은 지난주 중국 AI 트립으로 휴방 후 복귀. 진행은 Ceteris(리서치), Jason(마켓), Yan(벤처 파트너), Jose(랩스), 그리고 중국 현지에서 AI 투자/리서치를 해온 Rawson(PonderingDurian)이 게스트로 합류한다. 녹음 시점은 3월 25일 오전, 비트코인은 71.4K 부근으로 ‘부분적 안도 랠리’가 나온 상태이며, 이란 관련 휴전 루머가 시장 심리에 영향을 주는 국면으로 시작한다.

01:16 State of The Market

Jason은 현재 장을 “레버리지로 매매하기 최악”이라고 규정한다. 하루~이틀 단위로 헤드라인이 바뀌며 가격이 휩쓸리고(whipsaw), 에너지/지정학 이슈의 2차·3차 효과(생산 차질, CPI 전이, 향후 3~6개월 거시 경로)가 불확실해 리스크 온을 정당화하기 어렵다는 논리다. 특히 주식은 “여전히 perfection pricing”에 가깝고, 이미 발생한 충격(원유·가스 설비 피격, 공급망/물가 경로)이 충분히 가격에 반영되지 않았을 수 있다고 본다. 트럼프 트윗에 유가가 일시적으로 눌렸지만 ‘휴전 헤드라인 이후에도 유가가 높게 유지’되는 점을 신뢰도 높은 신호로 본다.

Rawson은 중국 관점에서의 반응을 덧붙인다. 중국은 원유·식량 수입 의존이 크고, 중동발 공급 충격은 “할인된 에너지 수입 루트가 흔들리는 사건”이라 불쾌할 수밖에 없다는 얘기다. 동시에 이런 취약성이 중국이 반도체·재생에너지·원자력 등 ‘국내 공급망 자립’에 공격적으로 투자하는 배경이라고 설명한다. 즉, 지정학은 중국의 내재화(자급자족형 산업정책)를 더 강화하는 촉매로 작동한다는 해석이다.

Yan은 크립토 쪽 관전 포인트를 ‘Saylor bid’로 압축한다. Strategy의 STRC(우선주) 발행으로 조달→BTC 매수라는 기계가 시장에 유동성/심리를 제공해왔는데, 그 ‘수도꼭지’가 꺼진 구간에도 비트코인이 붕괴하지 않은 점을 긍정적으로 본다. 이는 (1) 시장이 Saylor의 재개를 선반영하거나 (2) 레버리지 청산이 이미 상당히 진행되어 매도 압력이 줄었거나 (3) BTC가 상대적으로 ‘디펜시브 리스크 자산’처럼 거래되는 구간일 수 있다는 뉘앙스다. 반면 알트는 “돈이 안 돈다”는 진단이 나온다. BTC 강세 + 소수 내러티브(예: AI 토큰, Hyperliquid 생태계)만 스팟라이트를 받고, 나머지는 주기적으로 쓸려나간다는 것. “Bad news에 안 빠지는 강세”가 신호일 수 있다는 언급도 나온다(이란이 강경 발언을 해도 주식이 버티는 모습 등).

Jose는 현 환경을 1970년대 오일쇼크와 비교하며 경계한다. 호르무즈 해협 봉쇄는 전세계 원유 흐름의 큰 비중을 건드릴 수 있고, 단순 유가 상승을 넘어 비료·식량·물가로 전이되며 연준의 인하 기대를 꺾을 수 있다고 본다. 다만 미국은 70년대 대비 GDP 대비 원유 의존도가 낮고 생산능력도 커졌다는 반론도 함께 제시된다. 그럼에도 “이 정도 공급 파괴를 본 적이 없다”는 불안이 크고, 트위터/커뮤니티 버블만 과열된 채 주류 시장이 충분히 반응하지 않는 모습이 코로나 초기를 연상시킨다는 문제의식이 나온다. 결론적으로 단기 전술 포지션은 “방어적으로, 확실해질 때 비싸게 사더라도”라는 정서가 강하다. 헤지 관점에서도 BTC는 Saylor가 다시 대규모 매수에 나설 수 있어 ‘헤지 자산으로는 부적절’할 수 있고, 오히려 아직 덜 가격에 반영된 주식이 더 큰 리스크 자산일 수 있다는 주장이다.


17:30 What’s Saylor’s End Game?

대화의 핵심은 Strategy의 자본구조(보통주/전환/우선주/STRC 등)에서 “결국 누군가는 손해를 본다”는 제프 도먼류의 문제제기다. STRC는 약 100달러 부근 소프트 페그처럼 보이지만, 회사가 배당을 계속 지급하거나 가격을 방어해야 할 ‘강제 의무’가 절대적이진 않다. 또 STRC 배당이 세제상 유리(리턴오브캐피탈 성격 등)하다는 언급과 함께, 어떤 대시보드에서는 “세후 기준 매력 → 세전 환산 수익률이 매우 높게 보이는” 효과가 나온다고 설명한다(정확한 배율 계산은 토론 중 일부 정정되지만, 요지는 세제/구조가 투자자 유인을 강하게 만든다는 점).

Yan은 이 구조가 단기적으로 BTC에 우호적일 수 있다고 본다. Saylor가 고배당 우선주(STRC)로 자금을 끌어오고, 시장이 그 지급가능성을 믿는 동안에는 발행→매수 기계가 유지된다. 그는 “계속 신고가에서만 BTC를 사는 것이 오히려 실패 확률을 높인다”는 역설도 든다. 고점 매수로 평균단가가 올라가면 하락 시 자본구조 스트레스가 커지는데, 이번처럼 눌림 구간에서 매수하면 생존확률이 높아진다는 논리다.

하지만 장기 게임의 결말에 대해선 모두가 불편한 질문을 던진다. 이 구조가 영구히 성립하려면 BTC의 장기 CAGR이 매우 높아야 하고(‘30%에 준하는 성장률’이 언급됨), 어느 순간 자금조달이 막히거나 시장 신뢰가 깨지면 “배당 축소/중단 → MNAV 프리미엄 붕괴 → 신규 발행 불가”라는 도미노가 가능하다. 이때 Saylor가 BTC를 팔아 배당을 메우는 것은 ‘신념/서사’와 정면충돌이라 가능성이 낮다고들 보며, 따라서 먼저 희생되는 것은 배당/우선주 조건 또는 보통주의 프리미엄(MNAV)일 수 있다는 시나리오가 거론된다. Ceteris는 “Saylor가 목표 보유량(예: 100만 BTC 등)에 근접하거나 만족하면, 자본스택 일부를 사실상 희생시키고 보통주가 할인(MNAV 디스카운트)으로 거래돼도 개의치 않을 수 있다”는, 매우 ‘크립토적’ 결말도 상정한다. 다만 그 경우에도 BTC 대량매도로 이어지지 않는 게 시장에는 덜 파괴적이라는 평가가 붙는다.


24:55 AI Growth in China

Rawson은 중국을 ‘선전(Shenzhen)·상하이(Shanghai)’ 현장에서 본 체감과, 서구의 고정관념(“중국은 투자불가” vs “중국이 세상을 지배”) 사이의 괴리를 강조한다. 2024년 즈음 외국자본 이탈, 부동산 디레버리징, 인터넷 플랫폼 규제 등으로 투자심리가 바닥을 찍었지만, AI/딥테크/로보틱스 인재 밀도는 여전히 세계 최상급이라는 것. DeepSeek 모멘트, 오픈소스 흐름, 휴머노이드 로봇 부상 등으로 2025년에 들어서며 밸류에이션과 관심이 빠르게 ‘리레이팅’되고 있고, 홍콩 시장은 특히 AI/로보틱스 종목에 열광하는 분위기라고 말한다.

Ceteris는 현장에서 느낀 “소프트웨어는 과열·하드웨어는 압도”라는 대비를 전한다. 대표적으로 중국의 일부 모델 회사들이 상장 후 400~500억 달러 수준 밸류를 받는 사례가 언급되는데(매출 규모 대비 멀티플이 과도하다는 인상), “락업 이전의 공모가/유통물량 구조가 크립토처럼 느껴졌다”는 표현이 나온다. 이런 공적(공모) 마크가 사적(비상장) 딜의 컴프가 되면서 프라이빗 밸류도 끌어올리는 구조인데, 상장·락업·유통의 변수가 커서 리스크 관리가 어렵다는 관찰이다.

소프트웨어/스타트업 문화에 대한 평가도 날카롭다. 미국이 “피칭은 화려하나 실체가 빈약”한 경우가 많은 반면, 중국은 “실체(학력·경력·조직운영)는 탄탄하나 비전/서사/피칭이 약하다”는 인상이었다고 한다. 탑 대학 출신, DJI/ByteDance에서 대규모 팀/제품을 굴린 이력은 압도적이지만, 많은 팀이 ‘0→1’보다는 ‘1→10’(기존에 있는 것을 더 싸고 빠르게, 더 잘) 성격이 강했고, 씨드 밸류가 이미 3천만 달러 이상, 프리런치 소비자 제품이 1~2억 달러 밸류로 거래되는 등 “미국 대비 압도적으로 싸다”는 느낌은 덜했다고 언급한다. AI 앱/버티컬 SaaS 역시 모델/에이전트 진화 속도가 너무 빨라 “UI 자체가 사라질 수 있다”는 문제의식까지 나온다(즉, 앱 레이어의 방어력/지속가능한 모트가 약해질 수 있음).

그럼에도 Rawson은 ‘두 개의 완전한 AI 수직 스택’(미국, 중국)이라는 프레임을 제시한다. 자본시장의 깊이/법치/규제 측면에서 미국이 우위인 건 사실이지만, 미국 경제는 서비스 비중이 높아 AI 자동화 충격에 더 취약할 수 있고, “미국이 패권국 역할을 축소하면 글로벌 자본배분이 재편될 가능성”도 거론된다. 다만 이는 투자 가능성과는 별개로 지정학/규제 리스크가 상수라는 점이 반복된다.

49:37 Takeaways From Visiting China

하이라이트는 제조·로보틱스, 특히 샤오미(Xiaomi) ‘다크 팩토리’ 투어다. 로봇 팔과 무인 운반체계가 대규모로 깔린 자동화 라인에서 생산 사이클이 상상을 초월했고, “애플이 10년/수십억 달러를 쓰고도 못 낸 자동차를 샤오미는 18개월~수년 단위로 제품화/양산에 근접시켰다”는 대비가 강한 인상을 남겼다. Rawson은 이를 앤디 그로브식 논리로 연결한다. 생산라인과의 거리(아웃소싱)가 멀어지면 혁신 역량도 함께 약해지고, 반대로 중국처럼 ‘생산과 R&D의 근접성’이 있으면 반복개선(Iteration)이 훨씬 빨라진다는 것이다.

현지 VC/창업자들의 공통된 투자/사업관도 정리된다. 중국의 강점은 하드웨어 제조/공급망/엔지니어링이고, 내수 소비는 약하기 때문에(청년 실업/소비 성향 등 언급) “중국 백엔드(제조·엔지니어링) + 서구 프런트엔드(브랜딩·세일즈·시장)” 조합으로 서구 시장을 공략하는 모델이 선호된다는 것. 흥미롭게도 대화 분위기는 미국이 생각하는 것만큼 적대적이라기보다, “어떻게 협업해 서구에 팔 것인가”에 초점이 많았다고 한다.

다만 리스크 요인도 곧바로 등장한다. 여행 말미에 해외(특히 미국) 자본의 중국 투자 경로를 더 제한하려는 규제/정책 신호가 포착됐고, 이는 “사적시장(프리IPO)에서 외국자본 접근을 막고, 공적시장(상장)에서만 유동성을 제공해 국내 투자자/국가 통제를 강화”하려는 방향으로 해석된다. 따라서 중국 자산의 밸류에이션 천장은 구조적으로 낮아질 수 있으며(미국처럼 글로벌 자본이 몰려드는 멀티플 확장이 어렵다), 투자자는 “중국 정부가 무엇을 원하는지”를 읽는 게 필수라는 결론이 암묵적으로 깔린다.

생활/문화 체감도 인상적으로 묘사된다. 선전은 45년 전 어촌에서 2천만 대도시로 급성장한 ‘미래 도시’ 감각(깨끗함, 안전, 드론 배송 등)을 주었고, 상하이는 서구 대도시를 연상시키는 미감이 있었다. 동시에 교통 단속/감시 인프라(플래시가 터질 정도의 촬영) 같은 통제의 트레이드오프도 언급된다. 만찬 문화는 원형 테이블(회전판) 덕에 대규모 모임에서도 ‘하나의 대화’로 수렴되어 네트워킹/정보교환 효율이 높았다는 평가가 나온다. 음식은 고급 식당이 광둥(칸토니즈) 스타일 위주라 해산물·식감이 “스퀴시(squishy)”하고 다소 도전적이었으며, 바이주(白酒)는 “마시기 가장 힘든 술 중 하나”로 회자된다. 또한 주말·야간 구분 없는 미팅, 출산 당일에도 나오는 창업자 같은 극단적 근면성이 현장 분위기로 공유된다.

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3줄 요약

1. RWA(실물자산 토큰화)는 “TVL·출시 뉴스”만 보면 폭발적으로 성장한 듯 보이지만, 온체인에서 실제로 DeFi에 ‘배치(deployed)’되는 비율은 낮아 활용도가 과장되는 구간이 많다.

2. RWA 스테이블코인의 병목은 ‘수익률’이 아니라 ‘컴포저빌리티’와 ‘퍼미션(화이트리스트·KYC) 제약’이며, 결국 기관 제약을 흡수하는 전용 볼트/머니마켓 구조가 핵심 과제다.

3. 예측시장에서는 Polymarket이 압도적이고, Polygon 체인에서 트랜잭션·가스 사용의 큰 비중을 Polymarket이 차지한다는 데이터는 “단일 앱 리스크/협상력/체인 전략” 같은 2차 논점을 만든다.


(00:00) Introduction

진행자(Boxer)와 공동 진행자(Denning), 게스트 JW(Nexus Data Labs)가 온체인 데이터·RWA·예측시장(Polymarket) 중심으로 “헤드라인 vs 실사용”을 검증하는 흐름을 예고한다. 방송 전반의 톤은 “숫자(특히 TVL)만으로 낙관하지 말고, 온체인에서 실제로 어떤 액션(대출·레버리지·볼트 예치·거래)이 일어나는지까지 파고들자”에 맞춰져 있다.


(03:14) JW background, TradFi to crypto

JW는 약 8년간 TradFi에서 프라이빗 크레딧 펀드(ABS/대출 전략) 쪽 경험을 쌓았고, 2017~2019년 커리어 브레이크 동안 여행 중 만난 지인(도쿄 호스텔에서 만난 David)을 통해 크립토를 처음 접했다고 말한다. 본격적인 전환점은 2020년 DeFi Summer로, Yearn 볼트 등 초기 DeFi 상품을 보며 “금융이 온체인으로 재구성될 수 있다”는 사용 사례를 체감했다. TradFi에서는 데이터가 Bloomberg, Intex, Calc 같은 유료·폐쇄형 인프라 뒤에 갇히는데, 온체인에서는 원장 자체가 공개돼 분석 가능하다는 점이 강하게 동기부여가 됐다고 강조한다.


(07:31) Nexus Data Labs vision

JW는 Galaxy에서 온체인 데이터 업무(예: FTX 에스테이트의 Solana 밸리데이터/스테이킹 추적 등)를 수행하며 Dune 기반 대시보드를 만들기 시작했고, OurNetwork(종료됨)의 “분산형 기고 모델”이 온체인 분석가 생태계를 키운 경험을 계승해 Nexus Data Labs를 시작했다고 설명한다. OurNetwork가 단순히 기고를 모아 발행하는 것을 넘어, Nexus는 주제를 더 ‘큐레이션’해 깊게 파고들고(한 주제를 더 집중적으로), 기고 내용을 편집·해석해 자체 관점까지 담는 방향을 지향한다. 장기적으로는 (수익화가 가능해지면) 교육 프로그램/신규 분석가 온보딩/기고자의 포트폴리오·수익화 경로를 만들겠다는 로드맵을 언급한다.


(11:05) RWA high-level overview

RWA를 “온체인에 올렸다”는 사실 자체보다, 실제로 무엇을 해결하는지(유통·담보 활용·레버리지·거래·리스크 이전)가 중요하다는 문제의식을 깔고 들어간다. 토큰화된 국채·펀드·주식 같은 카테고리가 뉴스에 자주 등장하지만, 실제로는 ‘온체인 원장에 미러링’한 수준에 머물러 DeFi에서의 활용이 제한적일 수 있다는 점을 본격적으로 짚는다.


(12:25) Idle stablecoin capital problem

JW가 Nexus의 RWA 에디션에서 강조한 핵심 포인트는 “RWA-backed 스테이블코인의 상당수가 온체인에서 놀고 있다(idle)”는 점이다. 예시로 USDY는 RWA-backed 스테이블코인 시장에서 비중(약 15%대)이 의미 있게 보이지만, DeFi에서 실제로 활용(예치·담보·레버리지 등 ‘deployed’)되는 비율은 매우 낮아(대화에서는 2% 언급) 결과적으로 대다수(논리적으로 80~90%대)가 ‘활용되지 않은 채’ 머무는 구조를 만든다고 말한다. 그는 “이들이 이자를 주는 상품이라고 해도, 온체인으로 온 이유가 단순 수익률 제공만은 아닐 것”이라며, 토큰화의 본령은 다른 온체인 금융 레고와 결합되는 ‘사용성’이라고 주장한다.


(15:01) Permissioned vs DeFi usage

RWA 자산/스테이블코인의 DeFi 활용이 막히는 1차 원인으로 ‘퍼미션드(화이트리스트·KYC) 제약’을 든다. 실제로 특정 RWA 토큰은 전송·보유 자체가 허가된 주소만 가능하고, 이런 제약은 일반적인 퍼미션리스 DeFi 풀(예: 아무나 예치 가능한 머니마켓, 담보대출 프로토콜)에 그대로 붙이기 어렵다. 대화 중 DAI와 USDY를 대비해, 어떤 자산은 시가총액 대비 DeFi 배치 비율이 상대적으로 높고(예: DAI 관련 수치가 더 높게 언급), 어떤 자산은 거의 사용되지 않는 편차가 “제약 구조(허가/규제)”에서 비롯된다고 해석한다.


(17:11) Why tokenization needs utility

진행자들이 “토큰화가 목표가 아니라, 토큰화의 이점(24/7 결제·양도·담보 활용·조합 가능성)을 실제로 쓰게 만드는 것이 목표”라고 정리하자, JW는 이에 강하게 동의한다. “그냥 온체인에 올려놓고 실제 활용이 없다면, 기존의 중앙화 DB(은행/펀드 내부 원장)와 본질적으로 다르지 않다”는 관점이다. 특히 TradFi에서 모기지(주택담보대출)가 ABS로 증권화되어 트랜치 구조로 리스크가 재배분되는 것처럼, 온체인에서도 담보·대출·유동화·리스크 이전이 가능해야 토큰화가 의미를 가진다고 주장한다(2008년 위기의 맥락도 잠깐 언급되지만, 핵심은 “구조는 강력하나 리스크 관리는 별개”라는 뉘앙스).


(21:16) Institutional constraints, KYC

“그럼 idle 비율을 어떻게 줄이느냐”에 대해 JW는 규제 명확성과 기관 제약 흡수형 구조가 관건이라고 말한다. 예를 들어 Aave나 Morpho 같은 머니마켓이 ‘KYC 전용 볼트/전용 풀’처럼 이중 구조(퍼미션리스 구간 vs 기관 전용 구간)를 제공하면, 화이트리스트 자산도 담보·대출에 제한적으로나마 투입될 수 있다는 가설을 제시한다. 다만 증권성/규제 이슈(자산이 증권인가, 어떤 행위가 규제 대상인가)가 해소되지 않으면 기관은 “그냥 온체인에 발행만 하고 활용은 보수적으로” 갈 수밖에 없다는 현실론도 덧붙인다.


(27:03) TradFi meets DeFi data

JW는 온체인 데이터 분석이 단순 시각화가 아니라 ‘금융 해석’이 결합된 새로운 전문 영역이 되고 있다고 본다. TradFi 쪽은 데이터 엔지니어링·리서치 역량이 강하지만 온체인 특유의 데이터 구조(컨트랙트/로그/트랜잭션 해석, 라벨링, 프록시/멀티시그 패턴 파악) 이해가 부족할 수 있고, 반대로 크립토 네이티브 분석가는 금융상품 구조(ABS·펀드·담보 구조·리스크 이전)의 언어가 약할 수 있다. 그는 최근 채용시장에서도 블록체인/크립토 데이터 직무가 CFA 등 TradFi 신호를 요구하는 등 “스킬셋 컨버전스”가 진행 중이라고 진단한다.


(32:22) Prediction markets growth

예측시장은 2024년 미국 대선 이후 Polymarket 중심으로 대중적 주목을 받았지만, JW는 “대선 이슈로 끝났는지, PMF가 생겼는지”를 데이터로 보려 했다고 말한다. 대화에서 핵심은 예측시장이 정치 이슈를 넘어 스포츠로 확장되고 있다는 점인데, JW는 Polymarket 거래 볼륨의 큰 비중이 스포츠(대화에서는 64% 언급)로 이동했다고 짚는다. 이는 Polymarket이 ‘정보 시장’ 내러티브뿐 아니라, DraftKings 같은 전통 베팅/도박 시장과 유사한 수요를 흡수하며 성장하고 있다는 해석으로 이어진다.


(37:05) Polymarket revenue mechanics

JW는 Polymarket 생태계에 묶여 있는 USDC 규모를 “프록시 월렛(사용자별 생성되는 주소) 보유분 + 오픈 인터레스트” 관점에서 추산해 수억 달러(대화에서는 프록시 월렛 잔고 약 3.65억 달러, 합산 시 5억 달러 수준 언급) 규모가 ‘폴리마켓 영역에 상주’한다고 설명한다. 여기서 흥미로운 가설은 “이 USDC가 단순히 스마트컨트랙트/지갑에 정적으로 쌓여 있다면, 그 담보에서 발생하는 금리(국채 수익률

등)를 누가 가져가느냐”는 질문이다. 그는 Circle이 Coinbase와 USDC 보관·유통에 따른 리베이트/수익 공유 구조를 갖는 것처럼, Polymarket도 Circle과 유사한 협상(리베이트)을 할 유인이 있다고 추측한다. 또 Hyperliquid가 자체 스테이블코인/경매를 시도한 맥락처럼, 대형 앱이 “담보 수익(캐리)을 누가 가져갈지”를 두고 스테이블코인 발행사와 협상하거나 자체 발행을 검토할 수도 있다는 관점을 던진다. 진행자들은 “USDC 전환 비용(컨트랙트/마켓 재배포, 마켓 분절 등)이 크다”는 반론과 함께, 그럼에도 장기적으로 담보 규모가 커지면(예: 수십억 달러) 이 이슈가 매우 큰 비즈니스 레버가 될 수 있다고 확장한다.


(47:13) Polymarket dominance on Polygon

JW는 Dune에서 Polygon 내 Polymarket 관련 컨트랙트 상호작용을 분리해 “Polygon 네트워크에서 Polymarket이 차지하는 비중”을 계산했고, 트랜잭션 비중이 매우 높고(대화에서는 약 50%대 언급), 가스 사용량 비중은 더 높게(약 75% 언급) 나오는 시점을 포착했다고 말한다. 이 데이터는 “Polygon = 스테이블코인 결제 레이어”라는 최근 리브랜딩과 맞물려, 실질적으로 Polygon의 블록스페이스가 Polymarket라는 단일 앱에 크게 의존할 수 있다는 단일 앱 리스크/협상력 문제를 제기한다. 만약 Polymarket이 자체 체인(또는 다른 저가 수수료 체인)으로 이동하면 Polygon 수요가 급감할 수 있고, 반대로 Polymarket 토큰이 Polygon에서 발행·거래되거나 인센티브가 붙으면 Polygon 생태계에 단기 모멘텀이 생길 수 있다는 ‘양면의 함의’를 논의한다. 또한 프록시 월렛(세이프/팩토리 등) 구조 때문에 “어디까지를 Polymarket 트래픽으로 잡을지” 측정 난도가 있고, 단순 컨트랙트 상호작용 외에도 USDC 전송(입출금)까지 포함하면 영향이 더 커질 수 있다는 디버깅 포인트도 언급된다.


(01:04:21) Outro

대화는 “온체인 데이터는 표면 지표(TVL, 홀더 수)보다 실제 행위(담보 활용, 대출, 볼트 예치, 가스 소비, 자금 흐름)를 봐야 한다”는 결론으로 수렴한다. JW는 Nexus Data Labs가 이런 관점에서 주제를 더 깊게 파고드는 리서치 허브가 되겠다고 밝히고, 진행자들은 향후 RWA 시리즈(예: 각 토큰화 펀드/머니마켓 펀드의 온체인 실사용, 상환 가능 시간 제약, 홀더 집중도, DeFi 활용도 등)로 더 확장해 다룰 만한 과제가 많다고 정리하며 마무리한다.

https://youtu.be/V_yhqarpD0I 1시간 전 업로드 됨