코인베이스가 고른 토큰화 인프라의 의미
1. Coinbase가 Centrifuge를 preferred tokenization infrastructure로 선택한 건, RWA 시장에서 누가 자산을 올리느냐보다 누가 그 자산을 온체인에서 실제로 굴리게 만드느냐가 더 중요해졌다는 뜻이다.
2. Bhaji의 메시지는 명확했다. 토큰화 T-bill 시장의 핵심은 더 이상 단순한 국채 노출이 아니라 T+0 또는 T+1 수준의 빠른 환매, 깊은 유동성, 그리고 stablecoin·DeFi 프로토콜이 바로 쓸 수 있는 구조다.
3. 흥미로운 포인트는 Centrifuge가 T-bill만 밀지 않는다는 점이다. Janus Henderson과 함께 AAA CLO 상품도 묶어 팔며, 무위험금리 대비 약 200bp 높은 수익을 제공하는 온체인 cash-plus 바스켓을 만들려 한다.
4. 구체적으로 Centrifuge의 Janus Henderson Anemoy Treasury Fund는 약 10억달러 이상 TVL을 보유하고 있고, 현재 대부분은 Ethereum 메인넷에 있다. Base 상 TVL은 아직 820만달러 수준이지만, 이는 최근 출시한 DeFi용 RWA 토큰 성격이 강하다고 설명했다.
5. 시장 구조상 중요한 변화는 “permissioned RWA”에서 “DeFi-native RWA”로의 이동이다. Centrifuge는 KYC를 구독·상환 시점에만 적용하고, 이후엔 secondary market에서 자유롭게 거래 가능한 구조를 만들었다고 강조했다.
6. 이건 투자적으로 크다. RWA가 단순히 온체인에 올라오는 것에서 끝나는 게 아니라 Morpho, Euler, Multiply 같은 프로토콜에서 담보로 쓰이고, 레버리지 루프와 스테이블코인 준비자산으로 들어가기 시작하면 DeFi 전체의 담보 품질이 재평가될 수 있다.
7. Bhaji는 이미 S&P 500 익스포저 기반 DRWA 토큰을 Base에서 출시했고, Morpho·Euler·DEX와 통합했다고 밝혔다. 즉 “주식/국채/크레딧이 DeFi 레고가 되는 실험”이 시작된 셈이다.
8. 앞으로 몇 주 내 발표 예정인 대형 liquidity facility도 포인트다. 이게 현실화되면 주말이나 장외에도 사실상 즉시 환매가 가능해지면서, 기존 오프체인 머니마켓펀드보다 사용자 경험이 나아질 수 있다.
9. Centrifuge가 보는 10억달러에서 100억달러로 가는 길은 기관 영업 확대보다 API 기반 programmatic distribution이다. 즉 RWA도 결국 “영업형 상품”에서 “인프라형 API 상품”으로 바뀌어야 스케일이 나온다는 논리다.
10. Sky가 2021년 RWA 담보로 첫 DAI를 민팅했다는 언급도 의미심장하다. stablecoin 발행사들은 이제 단순 국채 매입자가 아니라, 온체인 reserve를 굴리는 주요 buyer가 되고 있고, Centrifuge는 그 백엔드가 되려 한다.
11. 리스크도 분명하다. AAA CLO는 T-bill 대비 추가 수익이 있지만, 시장 스트레스 국면에선 구조 이해도 부족과 크레딧 리스크 우려로 자금이 다시 T-bill로 쏠릴 수 있다. 최근 실제로도 inflow가 CLO보다 T-bill 쪽으로 더 들어온다고 말했다.
12. 또 하나의 불확실성은 규제와 유동성의 경계다. “구독·상환만 KYC, 이후 자유 거래” 모델이 얼마나 넓게 허용될지, 그리고 이 구조가 각 관할권에서 얼마나 확장될 수 있을지는 아직 검증 중이다.
13. 다음 확장 자산군으로는 high yield bond fund를 예고했다. 7% 수익률, 일일 유동성 상품을 내놓겠다고 했는데, 이게 성공하면 온체인 크레딧 커브가 T-bill→AAA CLO→HY bond→private credit로 확장될 수 있다.
14. 한 줄로 요약하면, 토큰화의 다음 국면은 “국채를 블록체인에 올렸다”가 아니라 “온체인 자산이 오프체인 자산보다 더 유동적이고 더 조합적이며 더 유용하다”를 증명하는 싸움이다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: RWA는 더 이상 방어적 yield parking 테마가 아니라, Base·Morpho·Euler 같은 DeFi 인프라와 결합해 “담보 업그레이드”와 “온체인 자본시장” 내러티브로 확장될 가능성이 있다.
• 가격/포지셔닝: 단기적으로는 Base 생태계, RWA 인프라, stablecoin reserve 관련 프로젝트들이 상대강도를 가질 수 있다. 특히 시장이 “tokenization”보다 “distribution+liquidity layer”에 프리미엄을 주기 시작하면 발행사보다 인프라 사업자의 밸류 재평가가 나올 수 있다.
• 체크포인트: Base 상 Centrifuge TVL 증가 속도, Coinbase 경유 신규 발행자 온보딩 수, T+0 환매 기능 출시 여부, 대형 liquidity facility 실제 규모, Sky·stablecoin issuer의 온체인 reserve 확대, 그리고 예정된 high yield bond fund 흥행 여부를 확인해야 한다.
https://youtu.be/EAFT6FqDNis
1. Coinbase가 Centrifuge를 preferred tokenization infrastructure로 선택한 건, RWA 시장에서 누가 자산을 올리느냐보다 누가 그 자산을 온체인에서 실제로 굴리게 만드느냐가 더 중요해졌다는 뜻이다.
2. Bhaji의 메시지는 명확했다. 토큰화 T-bill 시장의 핵심은 더 이상 단순한 국채 노출이 아니라 T+0 또는 T+1 수준의 빠른 환매, 깊은 유동성, 그리고 stablecoin·DeFi 프로토콜이 바로 쓸 수 있는 구조다.
3. 흥미로운 포인트는 Centrifuge가 T-bill만 밀지 않는다는 점이다. Janus Henderson과 함께 AAA CLO 상품도 묶어 팔며, 무위험금리 대비 약 200bp 높은 수익을 제공하는 온체인 cash-plus 바스켓을 만들려 한다.
4. 구체적으로 Centrifuge의 Janus Henderson Anemoy Treasury Fund는 약 10억달러 이상 TVL을 보유하고 있고, 현재 대부분은 Ethereum 메인넷에 있다. Base 상 TVL은 아직 820만달러 수준이지만, 이는 최근 출시한 DeFi용 RWA 토큰 성격이 강하다고 설명했다.
5. 시장 구조상 중요한 변화는 “permissioned RWA”에서 “DeFi-native RWA”로의 이동이다. Centrifuge는 KYC를 구독·상환 시점에만 적용하고, 이후엔 secondary market에서 자유롭게 거래 가능한 구조를 만들었다고 강조했다.
6. 이건 투자적으로 크다. RWA가 단순히 온체인에 올라오는 것에서 끝나는 게 아니라 Morpho, Euler, Multiply 같은 프로토콜에서 담보로 쓰이고, 레버리지 루프와 스테이블코인 준비자산으로 들어가기 시작하면 DeFi 전체의 담보 품질이 재평가될 수 있다.
7. Bhaji는 이미 S&P 500 익스포저 기반 DRWA 토큰을 Base에서 출시했고, Morpho·Euler·DEX와 통합했다고 밝혔다. 즉 “주식/국채/크레딧이 DeFi 레고가 되는 실험”이 시작된 셈이다.
8. 앞으로 몇 주 내 발표 예정인 대형 liquidity facility도 포인트다. 이게 현실화되면 주말이나 장외에도 사실상 즉시 환매가 가능해지면서, 기존 오프체인 머니마켓펀드보다 사용자 경험이 나아질 수 있다.
9. Centrifuge가 보는 10억달러에서 100억달러로 가는 길은 기관 영업 확대보다 API 기반 programmatic distribution이다. 즉 RWA도 결국 “영업형 상품”에서 “인프라형 API 상품”으로 바뀌어야 스케일이 나온다는 논리다.
10. Sky가 2021년 RWA 담보로 첫 DAI를 민팅했다는 언급도 의미심장하다. stablecoin 발행사들은 이제 단순 국채 매입자가 아니라, 온체인 reserve를 굴리는 주요 buyer가 되고 있고, Centrifuge는 그 백엔드가 되려 한다.
11. 리스크도 분명하다. AAA CLO는 T-bill 대비 추가 수익이 있지만, 시장 스트레스 국면에선 구조 이해도 부족과 크레딧 리스크 우려로 자금이 다시 T-bill로 쏠릴 수 있다. 최근 실제로도 inflow가 CLO보다 T-bill 쪽으로 더 들어온다고 말했다.
12. 또 하나의 불확실성은 규제와 유동성의 경계다. “구독·상환만 KYC, 이후 자유 거래” 모델이 얼마나 넓게 허용될지, 그리고 이 구조가 각 관할권에서 얼마나 확장될 수 있을지는 아직 검증 중이다.
13. 다음 확장 자산군으로는 high yield bond fund를 예고했다. 7% 수익률, 일일 유동성 상품을 내놓겠다고 했는데, 이게 성공하면 온체인 크레딧 커브가 T-bill→AAA CLO→HY bond→private credit로 확장될 수 있다.
14. 한 줄로 요약하면, 토큰화의 다음 국면은 “국채를 블록체인에 올렸다”가 아니라 “온체인 자산이 오프체인 자산보다 더 유동적이고 더 조합적이며 더 유용하다”를 증명하는 싸움이다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: RWA는 더 이상 방어적 yield parking 테마가 아니라, Base·Morpho·Euler 같은 DeFi 인프라와 결합해 “담보 업그레이드”와 “온체인 자본시장” 내러티브로 확장될 가능성이 있다.
• 가격/포지셔닝: 단기적으로는 Base 생태계, RWA 인프라, stablecoin reserve 관련 프로젝트들이 상대강도를 가질 수 있다. 특히 시장이 “tokenization”보다 “distribution+liquidity layer”에 프리미엄을 주기 시작하면 발행사보다 인프라 사업자의 밸류 재평가가 나올 수 있다.
• 체크포인트: Base 상 Centrifuge TVL 증가 속도, Coinbase 경유 신규 발행자 온보딩 수, T+0 환매 기능 출시 여부, 대형 liquidity facility 실제 규모, Sky·stablecoin issuer의 온체인 reserve 확대, 그리고 예정된 high yield bond fund 흥행 여부를 확인해야 한다.
https://youtu.be/EAFT6FqDNis
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Bhaji Illuminati on How Centrifuge Became Coinbase's Tokenization Partner
Bhaji Illuminati joins us for this episode of Stabled Up to cover how Coinbase just picked Centrifuge.
Bhaji Illuminati is CEO of Centrifuge, a leading on-chain infrastructure platform for real world asset tokenization.
The Rollup is where the leaders…
Bhaji Illuminati is CEO of Centrifuge, a leading on-chain infrastructure platform for real world asset tokenization.
The Rollup is where the leaders…
❤1
에이전트파이의 진짜 수익원
1. Cambrian Network CEO Sam Green의 핵심 주장은 단순하다: 에이전트파이의 현재 PMF는 화려한 자율매매가 아니라, 온체인 금리와 리스크를 읽고 자금을 재배치하는 ‘yield agent’에 있다.
2. 이들이 하는 일은 생각보다 현실적이다. 여러 볼트의 APY를 모니터링하고 하루에도 여러 번 리밸런싱하며, 단순 수익 추구뿐 아니라 변동성·자금 유출·트위터 센티먼트까지 반영해 사용자 자금을 방어한다.
3. 흥미로운 포인트는 “봇 vs AI 에이전트” 구분이다. Green은 봇도 넓게 보면 agent지만, 앞으로는 LLM이 사용자의 intent를 해석하고 그 아래에 규칙 기반 봇들을 툴처럼 호출하는 구조가 될 것이라고 본다.
4. 실제 사례로는 yield agent인 Exa/Sei(발음상 불명확)류가 언급됐고, KelpDAO 이슈 전에 일부 서비스가 사용자 자금을 선제적으로 빼냈다고 한다. 즉 AI의 가치는 ‘수익 극대화’보다 ‘문제 터지기 전에 도망치는 능력’에서 먼저 증명되고 있다.
5. Cambrian은 이 시장에서 직접 에이전트를 만드는 게 아니라, 에이전트들이 먹는 ‘금융 인텔리전스 API’를 판다. Aave, Morpho, Compound, Uniswap 등 프로토콜의 스마트컨트랙트 로직을 DB로 포팅해 실제 체인 데이터 기준으로 누가 얼마를 벌고, 어디에 레버리지가 쌓였는지, 어떤 위험 신호가 생기는지 추적한다.
6. 이게 중요한 이유는 DeFi의 다음 전장이 단순 스테이블코인 발행이 아니라 ‘stablecoin yield’이기 때문이다. 기관이 온체인으로 들어오면, 그냥 APY 숫자만 보는 게 아니라 그 수익의 구조·레버리지·건전성을 설명할 수 있는 데이터 계층이 필요해진다.
7. Green의 큰 그림은 Chainlink식 확장이다. 지금은 중앙화된 API를 먼저 팔지만, 장기적으로는 수익률·리스크·과거 사용자 활동 같은 금융 데이터를 검증 가능한 오라클 네트워크로 온체인에 공급해 DeFi의 설계 공간 자체를 넓히겠다는 구상이다.
8. 그가 말한 세 가지 convergence도 투자자 관점에선 꽤 선명하다: AI와 크립토의 결합, AI와 금융의 결합, 그리고 TradFi와 크립토의 결합이다. 결국 “누가 에이전트를 만드느냐”보다 “누가 에이전트가 신뢰하는 데이터와 실행 레일을 장악하느냐”가 더 큰 투자 포인트일 수 있다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: AI x 크립토의 첫 실사용은 밈성 에이전트가 아니라 DeFi 수익 최적화와 리스크 관리일 가능성이 높고, 특히 스테이블코인 수익 시장이 다음 핵심 전장으로 보인다.
• 가격/포지셔닝: 단기적으로는 ‘에이전트 앱’보다 데이터 인프라, 리스크 엔진, 오라클형 모델, 스테이블코인 수익 분배 레이어가 상대적으로 더 견조한 밸류 재평가를 받을 수 있다; 반대로 순수 “AI가 알아서 트레이딩” 서사는 과대포장 리스크가 크다.
• 체크포인트: 실제로 사용자 자금을 운용 중인 에이전트 수, TVL 증가, 리밸런싱 성과, 사고 회피 사례, 기관용 온체인 yield 상품 출시, Cambrian류 데이터 API 채택 확대, 그리고 검증 가능한 금융 데이터 네트워크의 온체인화 여부를 봐야 한다.
https://youtu.be/6IjinlRAg54
1. Cambrian Network CEO Sam Green의 핵심 주장은 단순하다: 에이전트파이의 현재 PMF는 화려한 자율매매가 아니라, 온체인 금리와 리스크를 읽고 자금을 재배치하는 ‘yield agent’에 있다.
2. 이들이 하는 일은 생각보다 현실적이다. 여러 볼트의 APY를 모니터링하고 하루에도 여러 번 리밸런싱하며, 단순 수익 추구뿐 아니라 변동성·자금 유출·트위터 센티먼트까지 반영해 사용자 자금을 방어한다.
3. 흥미로운 포인트는 “봇 vs AI 에이전트” 구분이다. Green은 봇도 넓게 보면 agent지만, 앞으로는 LLM이 사용자의 intent를 해석하고 그 아래에 규칙 기반 봇들을 툴처럼 호출하는 구조가 될 것이라고 본다.
4. 실제 사례로는 yield agent인 Exa/Sei(발음상 불명확)류가 언급됐고, KelpDAO 이슈 전에 일부 서비스가 사용자 자금을 선제적으로 빼냈다고 한다. 즉 AI의 가치는 ‘수익 극대화’보다 ‘문제 터지기 전에 도망치는 능력’에서 먼저 증명되고 있다.
5. Cambrian은 이 시장에서 직접 에이전트를 만드는 게 아니라, 에이전트들이 먹는 ‘금융 인텔리전스 API’를 판다. Aave, Morpho, Compound, Uniswap 등 프로토콜의 스마트컨트랙트 로직을 DB로 포팅해 실제 체인 데이터 기준으로 누가 얼마를 벌고, 어디에 레버리지가 쌓였는지, 어떤 위험 신호가 생기는지 추적한다.
6. 이게 중요한 이유는 DeFi의 다음 전장이 단순 스테이블코인 발행이 아니라 ‘stablecoin yield’이기 때문이다. 기관이 온체인으로 들어오면, 그냥 APY 숫자만 보는 게 아니라 그 수익의 구조·레버리지·건전성을 설명할 수 있는 데이터 계층이 필요해진다.
7. Green의 큰 그림은 Chainlink식 확장이다. 지금은 중앙화된 API를 먼저 팔지만, 장기적으로는 수익률·리스크·과거 사용자 활동 같은 금융 데이터를 검증 가능한 오라클 네트워크로 온체인에 공급해 DeFi의 설계 공간 자체를 넓히겠다는 구상이다.
8. 그가 말한 세 가지 convergence도 투자자 관점에선 꽤 선명하다: AI와 크립토의 결합, AI와 금융의 결합, 그리고 TradFi와 크립토의 결합이다. 결국 “누가 에이전트를 만드느냐”보다 “누가 에이전트가 신뢰하는 데이터와 실행 레일을 장악하느냐”가 더 큰 투자 포인트일 수 있다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: AI x 크립토의 첫 실사용은 밈성 에이전트가 아니라 DeFi 수익 최적화와 리스크 관리일 가능성이 높고, 특히 스테이블코인 수익 시장이 다음 핵심 전장으로 보인다.
• 가격/포지셔닝: 단기적으로는 ‘에이전트 앱’보다 데이터 인프라, 리스크 엔진, 오라클형 모델, 스테이블코인 수익 분배 레이어가 상대적으로 더 견조한 밸류 재평가를 받을 수 있다; 반대로 순수 “AI가 알아서 트레이딩” 서사는 과대포장 리스크가 크다.
• 체크포인트: 실제로 사용자 자금을 운용 중인 에이전트 수, TVL 증가, 리밸런싱 성과, 사고 회피 사례, 기관용 온체인 yield 상품 출시, Cambrian류 데이터 API 채택 확대, 그리고 검증 가능한 금융 데이터 네트워크의 온체인화 여부를 봐야 한다.
https://youtu.be/6IjinlRAg54
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Cambrian Network CEO: Why AI Agents Are Taking Over DeFi
Sam Green joins this episode of AI Supercycle to cover how AI agents are running DeFi.
Sam Green is CEO of Cambrian Network, an AI financial intelligence platform.
The Rollup is where the leaders of digital assets and finance converge.
Timestamps
00:00…
Sam Green is CEO of Cambrian Network, an AI financial intelligence platform.
The Rollup is where the leaders of digital assets and finance converge.
Timestamps
00:00…
젠AI는 화려하지만 알파는 트리에서 나온다
1. Pictet의 David Wright는 “GenAI는 텍스트·이미지 생성엔 강하지만 수익률 예측엔 부적합하다”고 잘라 말하는데, 이유는 간단하다: 환각(hallucination), 테스트 난이도, 해석 불가능성은 실전 운용에 치명적이기 때문이다.
2. 이들이 실제로 쓰는 건 LLM이 아니라 decision tree와 gradient boosting이며, 400개 넘는 feature를 넣어 향후 20일 상대수익률을 예측하고 이를 포트폴리오로 바꾼다.
3. 투자적으로 중요한 포인트는 “AI”라는 단어가 같은 AI가 아니라는 점이다: 시장이 GPU, 데이터센터, LLM 서사에 과열돼 있을 때 정작 실전 금융은 더 단순하고 검증 가능한 ML 쪽에서 돈을 벌고 있다는 신호다.
4. 입력 데이터는 대략 시장 가격 데이터, 회계/펀더멘털, sell-side 애널리스트 정보, 기타 데이터로 나뉘며, 가격 추세·ROA 변화·배당수익률 변동성·업그레이드/다운그레이드 비율·공매도·CEO 재임기간 같은 요소까지 본다.
5. 흥미로운 사례는 애널리스트 상향/하향 조정과 캘린더 효과의 결합이다: 실적 발표에서 멀리 떨어져 있으면 애널리스트 변경을 따라가는 게 유효하지만, 발표 직전이나 직후엔 공식 숫자가 더 중요해져 그 신호의 힘이 약해진다는 것.
6. 이건 퀀트가 흔히 “팩터를 더 많이 넣으면 끝”이 아니라는 걸 보여준다. Wright의 포인트는 개별 신호 방향성보다 “어떤 조건에서 어떤 신호가 먹히는가”라는 비선형 관계를 ML이 더 잘 잡는다는 데 있다.
7. Pictet는 이 모델을 바탕으로 PQUS와 PQNT를 운용하며, 목표는 S&P 500과 MSCI EAFE 대비 베타 1.0을 유지하면서 연 1~2% 초과성과를 노리는 것이다. 즉 헤지펀드식 엔진을 ETF 래퍼에 담은 “패시브 대체재” 포지셔닝이다.
8. 가장 인상적인 대목은 AI 투자 붐에 대한 회의감이다. Wright는 자신들의 모델 학습 비용이 생각보다 덜 늘고 있다며, 효율 개선 속도를 감안하면 시장이 기대하는 데이터센터·칩 투자 수요가 너무 낙관적일 수 있다고 본다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: AI 투자에서 “GenAI가 모든 걸 먹는다”는 서사를 분해해야 한다. 실제 현금흐름을 만드는 AI는 화려한 생성형보다 산업별 특화 ML, 자동화, 해석 가능한 예측 시스템일 수 있다.
• 가격/포지셔닝: AI 밸류체인 내에서도 GPU/클라우드 CAPEX 수혜주만 일방적으로 보는 시각은 점검이 필요하다. 반대로 자산운용·핀테크·데이터 기업 중 조용히 ML 생산성을 수익화하는 플레이어는 재평가 여지가 있다.
• 체크포인트: 1) AI 인프라 기업들의 실제 ROI와 클라우드 지출 증가율, 2) 자산운용 업계에서 LLM 기반 신호가 실제 알파로 검증되는지, 3) “설명 가능한 AI”와 규제 친화적 모델이 금융에서 표준이 되는지 봐야 한다.
https://youtu.be/g7PyisPu4pc
1. Pictet의 David Wright는 “GenAI는 텍스트·이미지 생성엔 강하지만 수익률 예측엔 부적합하다”고 잘라 말하는데, 이유는 간단하다: 환각(hallucination), 테스트 난이도, 해석 불가능성은 실전 운용에 치명적이기 때문이다.
2. 이들이 실제로 쓰는 건 LLM이 아니라 decision tree와 gradient boosting이며, 400개 넘는 feature를 넣어 향후 20일 상대수익률을 예측하고 이를 포트폴리오로 바꾼다.
3. 투자적으로 중요한 포인트는 “AI”라는 단어가 같은 AI가 아니라는 점이다: 시장이 GPU, 데이터센터, LLM 서사에 과열돼 있을 때 정작 실전 금융은 더 단순하고 검증 가능한 ML 쪽에서 돈을 벌고 있다는 신호다.
4. 입력 데이터는 대략 시장 가격 데이터, 회계/펀더멘털, sell-side 애널리스트 정보, 기타 데이터로 나뉘며, 가격 추세·ROA 변화·배당수익률 변동성·업그레이드/다운그레이드 비율·공매도·CEO 재임기간 같은 요소까지 본다.
5. 흥미로운 사례는 애널리스트 상향/하향 조정과 캘린더 효과의 결합이다: 실적 발표에서 멀리 떨어져 있으면 애널리스트 변경을 따라가는 게 유효하지만, 발표 직전이나 직후엔 공식 숫자가 더 중요해져 그 신호의 힘이 약해진다는 것.
6. 이건 퀀트가 흔히 “팩터를 더 많이 넣으면 끝”이 아니라는 걸 보여준다. Wright의 포인트는 개별 신호 방향성보다 “어떤 조건에서 어떤 신호가 먹히는가”라는 비선형 관계를 ML이 더 잘 잡는다는 데 있다.
7. Pictet는 이 모델을 바탕으로 PQUS와 PQNT를 운용하며, 목표는 S&P 500과 MSCI EAFE 대비 베타 1.0을 유지하면서 연 1~2% 초과성과를 노리는 것이다. 즉 헤지펀드식 엔진을 ETF 래퍼에 담은 “패시브 대체재” 포지셔닝이다.
8. 가장 인상적인 대목은 AI 투자 붐에 대한 회의감이다. Wright는 자신들의 모델 학습 비용이 생각보다 덜 늘고 있다며, 효율 개선 속도를 감안하면 시장이 기대하는 데이터센터·칩 투자 수요가 너무 낙관적일 수 있다고 본다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: AI 투자에서 “GenAI가 모든 걸 먹는다”는 서사를 분해해야 한다. 실제 현금흐름을 만드는 AI는 화려한 생성형보다 산업별 특화 ML, 자동화, 해석 가능한 예측 시스템일 수 있다.
• 가격/포지셔닝: AI 밸류체인 내에서도 GPU/클라우드 CAPEX 수혜주만 일방적으로 보는 시각은 점검이 필요하다. 반대로 자산운용·핀테크·데이터 기업 중 조용히 ML 생산성을 수익화하는 플레이어는 재평가 여지가 있다.
• 체크포인트: 1) AI 인프라 기업들의 실제 ROI와 클라우드 지출 증가율, 2) 자산운용 업계에서 LLM 기반 신호가 실제 알파로 검증되는지, 3) “설명 가능한 AI”와 규제 친화적 모델이 금융에서 표준이 되는지 봐야 한다.
https://youtu.be/g7PyisPu4pc
YouTube
Generative AI Can’t Generate Alpha… But Machine Learning Can | Pictet’s David Wright
Learn More about PQNT (Pictet AI Enhanced International Equity ETF) here:
https://etf.am.pictet.com/pqnt/?utm_campaign=usetf&cid=2883088750&utm_source=jfmv&utm_content=pqntlandingpage&utm_medium=social_02&utm_term=youtube
Learn more about PQUS (Pictet AI…
https://etf.am.pictet.com/pqnt/?utm_campaign=usetf&cid=2883088750&utm_source=jfmv&utm_content=pqntlandingpage&utm_medium=social_02&utm_term=youtube
Learn more about PQUS (Pictet AI…
북한은 해킹을 넘어서 DeFi를 연구하고 있다
1. Ari Redbord(TRM Labs)의 핵심 주장은 명확하다. 북한은 더 이상 “국가 지원 해커”가 아니라 그냥 국가 그 자체로 움직이는 사이버 범죄 조직이며, 지난 5년간 약 60억달러를 크립토에서 빼내 무기 개발과 체제 유지에 써왔다.
2. 가장 무서운 변화는 기술 취약점보다 인간 취약점을 노린다는 점이다. 4월 1일 Drift 해킹 2.85억달러는 단순 스마트컨트랙트 취약점이 아니라, 수개월간 컨퍼런스에서 팀원과 접촉하고 가짜 파트너십·투자까지 만들어 침투한 ‘사회공학+프로토콜 장악’ 케이스였다.
3. 이건 투자자에게 “해킹 리스크”가 아니라 “DeFi의 신용 스프레드 재평가” 문제다. 코드가 좋아도 팀 오퍼레이션, 키 관리, 거버넌스 멀티시그 구조가 약하면 밸류에이션 할인 요인이 된다.
4. 숫자는 꽤 충격적이다. TRM에 따르면 2026년 해킹 피해액의 76%가 Drift와 Kelp DAO 두 건에서 나왔고, Bybit 15억달러, Ronin 약 6억달러까지 합치면 북한은 사실상 크립토 최대 규모의 “은행강도”다.
5. 세탁 경로도 플레이북이 보인다. ETH를 훔친 뒤 THORChain 등을 통해 빠르게 BTC로 전환하고, 이후 믹서·OTC 브로커·중국계 자금세탁 네트워크를 거쳐 오프램프하는 식이다. 핵심은 “빨리”이고, 북한은 적발보다 현금화 속도를 더 중시한다.
6. 여기서 눈여겨볼 건 인프라 전쟁이다. TRM, Coinbase, Binance 등은 Beacon Network를 구축해 중앙화 거래소의 약 85%를 커버하며, 수사기관이 플래그한 불법 자금의 실시간 유입을 막는 네트워크를 만들고 있다. 반대로 THORChain 같은 허가 없는 유동성 레일은 규제·정치 리스크가 더 커질 수 있다.
7. 흥미로운 부분은 규제 프레임 변화다. Ari는 “피해자만 탓하지 말고 북한을 공격해야 한다”며 offensive cyber, 심지어 민간이 참여하는 cyber letters of marque(사략선식 추적·환수 권한)까지 주장했다. 즉 다음 국면은 단순 AML이 아니라 “온체인 자산 환수” 경쟁일 수 있다.
8. 프라이버시 논쟁도 중요하다. 그는 Tornado Cash, Zcash 같은 프라이버시 툴의 필요성을 인정하면서도, 완전 비가시성은 DeFi 전체의 신뢰를 무너뜨릴 수 있다고 본다. 시장적으로는 “프라이버시 vs 채택”의 균형을 맞추는 zk 기반 규제 친화 솔루션이 상대적으로 유리해질 수 있다는 뜻이다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: DeFi 투자 포인트가 TVL·수수료에서 “보안 아키텍처·운영 보안·규제 수용성”으로 이동 중이다. 보안이 강한 블루칩 인프라, 규제 친화적 온체인 컴플라이언스, 실시간 모니터링/포렌식 레이어가 재평가될 수 있다.
• 가격/포지셔닝: 반복 해킹은 장기적으로 DeFi 전체 멀티플 디스카운트 요인이다. 특히 브리지, 멀티시그 의존 구조, 운영팀 리스크가 큰 프로토콜은 할인받고, 반대로 보안 신뢰도가 높은 체인·스테이블코인 발행사·분석업체·거래소는 상대강도가 붙을 수 있다.
• 체크포인트: 추가 북한발 대형 해킹 여부, THORChain 및 크로스체인 레일에 대한 정책 압박, Beacon Network 참여 확대, Tornado Cash/Roman Storm 재판 방향, Tether·Circle의 동결/재발행 집행 강화, 그리고 DeFi 업계가 실제로 공통 보안 베스트프랙티스를 채택하는지 봐야 한다.
https://youtu.be/EpCiB4Pp8Go
1. Ari Redbord(TRM Labs)의 핵심 주장은 명확하다. 북한은 더 이상 “국가 지원 해커”가 아니라 그냥 국가 그 자체로 움직이는 사이버 범죄 조직이며, 지난 5년간 약 60억달러를 크립토에서 빼내 무기 개발과 체제 유지에 써왔다.
2. 가장 무서운 변화는 기술 취약점보다 인간 취약점을 노린다는 점이다. 4월 1일 Drift 해킹 2.85억달러는 단순 스마트컨트랙트 취약점이 아니라, 수개월간 컨퍼런스에서 팀원과 접촉하고 가짜 파트너십·투자까지 만들어 침투한 ‘사회공학+프로토콜 장악’ 케이스였다.
3. 이건 투자자에게 “해킹 리스크”가 아니라 “DeFi의 신용 스프레드 재평가” 문제다. 코드가 좋아도 팀 오퍼레이션, 키 관리, 거버넌스 멀티시그 구조가 약하면 밸류에이션 할인 요인이 된다.
4. 숫자는 꽤 충격적이다. TRM에 따르면 2026년 해킹 피해액의 76%가 Drift와 Kelp DAO 두 건에서 나왔고, Bybit 15억달러, Ronin 약 6억달러까지 합치면 북한은 사실상 크립토 최대 규모의 “은행강도”다.
5. 세탁 경로도 플레이북이 보인다. ETH를 훔친 뒤 THORChain 등을 통해 빠르게 BTC로 전환하고, 이후 믹서·OTC 브로커·중국계 자금세탁 네트워크를 거쳐 오프램프하는 식이다. 핵심은 “빨리”이고, 북한은 적발보다 현금화 속도를 더 중시한다.
6. 여기서 눈여겨볼 건 인프라 전쟁이다. TRM, Coinbase, Binance 등은 Beacon Network를 구축해 중앙화 거래소의 약 85%를 커버하며, 수사기관이 플래그한 불법 자금의 실시간 유입을 막는 네트워크를 만들고 있다. 반대로 THORChain 같은 허가 없는 유동성 레일은 규제·정치 리스크가 더 커질 수 있다.
7. 흥미로운 부분은 규제 프레임 변화다. Ari는 “피해자만 탓하지 말고 북한을 공격해야 한다”며 offensive cyber, 심지어 민간이 참여하는 cyber letters of marque(사략선식 추적·환수 권한)까지 주장했다. 즉 다음 국면은 단순 AML이 아니라 “온체인 자산 환수” 경쟁일 수 있다.
8. 프라이버시 논쟁도 중요하다. 그는 Tornado Cash, Zcash 같은 프라이버시 툴의 필요성을 인정하면서도, 완전 비가시성은 DeFi 전체의 신뢰를 무너뜨릴 수 있다고 본다. 시장적으로는 “프라이버시 vs 채택”의 균형을 맞추는 zk 기반 규제 친화 솔루션이 상대적으로 유리해질 수 있다는 뜻이다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: DeFi 투자 포인트가 TVL·수수료에서 “보안 아키텍처·운영 보안·규제 수용성”으로 이동 중이다. 보안이 강한 블루칩 인프라, 규제 친화적 온체인 컴플라이언스, 실시간 모니터링/포렌식 레이어가 재평가될 수 있다.
• 가격/포지셔닝: 반복 해킹은 장기적으로 DeFi 전체 멀티플 디스카운트 요인이다. 특히 브리지, 멀티시그 의존 구조, 운영팀 리스크가 큰 프로토콜은 할인받고, 반대로 보안 신뢰도가 높은 체인·스테이블코인 발행사·분석업체·거래소는 상대강도가 붙을 수 있다.
• 체크포인트: 추가 북한발 대형 해킹 여부, THORChain 및 크로스체인 레일에 대한 정책 압박, Beacon Network 참여 확대, Tornado Cash/Roman Storm 재판 방향, Tether·Circle의 동결/재발행 집행 강화, 그리고 DeFi 업계가 실제로 공통 보안 베스트프랙티스를 채택하는지 봐야 한다.
https://youtu.be/EpCiB4Pp8Go
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Why North Korea Is Winning Crypto Crime | Ari Redbord
🎬 DEBRIEF | RYAN & DAVID BREAKDOWN THE EPISODE
https://www.bankless.com/podcast/debrief-why-north-korea-is-winning-crypto-crime-and-how-to-fight-back-ari-redbord-trm-labs
---
North Korea isn’t just hacking crypto anymore, it’s studying it, infiltrating it…
https://www.bankless.com/podcast/debrief-why-north-korea-is-winning-crypto-crime-and-how-to-fight-back-ari-redbord-trm-labs
---
North Korea isn’t just hacking crypto anymore, it’s studying it, infiltrating it…
비트코인 보관의 다음 전쟁은 렌치 어택이다
1. Bitkey의 Jonathan Pollock는 렌치 어택을 단순 범죄가 아니라 비트코인 셀프커스터디의 “구조적 결함”으로 규정했다. 개인이 키를 완전히 통제하는 순간, 폭력 앞에서는 결국 그 통제가 강제 이전될 수 있다는 문제의식이다.
2. 핵심 비판은 기존 하드월렛 보안 모델이 사실상 “사용자가 절대 실수하지 않을 것”을 전제로 한다는 점이다. 싱글시그든 멀티시그든 세팅이 완벽하면 강하지만, 한 번 삐끗하면 전부 잃는 구조라 대중화와는 거리가 멀다는 얘기다.
3. 그래서 Bitkey는 시드 문구를 없앤 seedless 구조를 밀고 있다. 시드는 곧 지갑의 즉시 탈취 수단이기 때문에, 복구를 사용자 DIY 프로젝트로 떠넘기기보다 트랜잭션 기반의 복구·상속·보안 시스템을 제품 안에 통합하겠다는 철학이다.
4. 새 하드웨어는 기존 Bitkey의 약점으로 지적되던 “스크린 부재”를 보완했다. 이제 단순 송금 승인뿐 아니라 이메일, 복구 연락처, 상속 설정 등 전체 보안 설정을 디바이스 화면에서 검증할 수 있게 해 검증 범위를 넓혔다.
5. Bitkey 구조는 2-of-3 멀티시그로, 하드웨어 키 1개, 폰 키 1개, 서버 키 1개를 쓴다. 다만 Block은 chain code delegation을 적용해 서버 키를 갖고도 이용자 트랜잭션 전체를 들여다보지 못하게 했고, 이 프라이버시 개선은 멀티시그 전반에 의미가 있다.
6. 가장 흥미로운 대목은 Bitkey가 다음 제품 방향으로 “렌치 어택 방어용 볼트(vault)”를 공개 준비 중이라는 점이다. 평상시 출금은 Block과 사용자 공동 승인 구조의 2-of-2 문으로 처리하되, 출금 전후 생체인증과 시간 지연을 넣어 즉시 강탈을 어렵게 만드는 설계다.
7. Pollock는 Jameson Lopp의 렌치 어택 데이터베이스를 기준으로, 공격을 1주 이상 지속시켜야 하게 만들면 대부분의 케이스가 사라지고 1개월이면 사실상 사례가 없다고 설명했다. 즉 “지갑을 못 털게”가 아니라 “범죄의 경제성을 박살내는 방향”으로 접근하는 셈이다.
8. 다만 시간 지연 볼트는 곧바로 “그럼 셀프커스터디가 아니지 않나”라는 반론을 낳는다. 이를 보완하기 위해 Bitkey는 만기 후 사용자가 단독으로 회수 가능한 두 번째 출구를 두되, 그 출구 역시 사전에 지정한 주소로만 보낼 수 있게 제한하는 방식을 검토 중이다.
9. 여기서 가장 역설적인 아이디어가 나온다. 렌치 어택 순간에 한해 최종 도착지를 KYC 거래소 주소로 두는 게 오히려 최선일 수 있다는 것인데, Pollock도 진행자도 “평소엔 거래소 보관을 싫어하지만 폭력 상황에서는 기관형 수탁이 물리적 강압에 더 강하다”고 인정했다.
10. ETF vs 셀프커스터디 논의도 인상적이다. ETF는 편하지만 결국 permissionless money가 아니라 “허가된 가격 노출”에 불과하고, 거래 시간 제한·세금 이슈·정책 리스크·강제 상환 리스크를 안는다. 반대로 셀프커스터디는 개인 실수 리스크가 크지만, 그 리스크는 제품 개선으로 줄일 수 있다는 시각이다.
11. 이 대화의 밑바닥에는 비트코인 UX의 철학 전쟁이 깔려 있다. 과거 업계는 “셀프 릴라이언스는 미덕”이라며 사용자가 시드를 금속판에 새기고 묻는 노동을 당연시했지만, Pollock는 그걸 좋은 제품이 없는 상태를 미화한 것에 가깝다고 본다.
12. 부가적으로는 AnchorWatch식 보험 모델도 언급됐다. 공격 순간엔 코인을 내주고 보험으로 보전받는 방식이 현실적일 수 있어, 앞으로 비트코인 보관 시장은 하드웨어 월렛 단품 경쟁보다 협업 수탁·보험·상속·회수 UX를 묶은 “보관 스택 경쟁”으로 갈 가능성이 크다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: 비트코인 보관 시장의 초점이 “누가 더 하드코어한가”에서 “누가 물리적 공격, 복구, 상속까지 시스템으로 해결하나”로 이동 중이며, 하드월렛은 이제 단순 signing device가 아니라 종합 custody stack으로 재정의되고 있다.
• 가격/포지셔닝: 직접 상장 플레이는 제한적이지만 Block, 보험형 커스터디, 협업형 멀티시그, 상속/복구 인프라, covenant 관련 비트코인 업그레이드 내러티브는 중장기 재평가 포인트다. 반대로 “ETF가 셀프커스터디를 대체한다”는 단순 논리는 과장일 수 있다.
• 체크포인트: Bitkey의 볼트 설계 공개 이후 커뮤니티 반응, 최종 도착지로 거래소/KYC 주소를 허용하는 UX 채택 여부, AnchorWatch류 보험 수요 증가, 멀티시그 프라이버시 개선 기술의 표준화, 그리고 장기적으로는 비트코인 covenant·timelock 관련 업그레이드 논의가 핵심이다.
https://youtu.be/6qQ3jyoBqxU
1. Bitkey의 Jonathan Pollock는 렌치 어택을 단순 범죄가 아니라 비트코인 셀프커스터디의 “구조적 결함”으로 규정했다. 개인이 키를 완전히 통제하는 순간, 폭력 앞에서는 결국 그 통제가 강제 이전될 수 있다는 문제의식이다.
2. 핵심 비판은 기존 하드월렛 보안 모델이 사실상 “사용자가 절대 실수하지 않을 것”을 전제로 한다는 점이다. 싱글시그든 멀티시그든 세팅이 완벽하면 강하지만, 한 번 삐끗하면 전부 잃는 구조라 대중화와는 거리가 멀다는 얘기다.
3. 그래서 Bitkey는 시드 문구를 없앤 seedless 구조를 밀고 있다. 시드는 곧 지갑의 즉시 탈취 수단이기 때문에, 복구를 사용자 DIY 프로젝트로 떠넘기기보다 트랜잭션 기반의 복구·상속·보안 시스템을 제품 안에 통합하겠다는 철학이다.
4. 새 하드웨어는 기존 Bitkey의 약점으로 지적되던 “스크린 부재”를 보완했다. 이제 단순 송금 승인뿐 아니라 이메일, 복구 연락처, 상속 설정 등 전체 보안 설정을 디바이스 화면에서 검증할 수 있게 해 검증 범위를 넓혔다.
5. Bitkey 구조는 2-of-3 멀티시그로, 하드웨어 키 1개, 폰 키 1개, 서버 키 1개를 쓴다. 다만 Block은 chain code delegation을 적용해 서버 키를 갖고도 이용자 트랜잭션 전체를 들여다보지 못하게 했고, 이 프라이버시 개선은 멀티시그 전반에 의미가 있다.
6. 가장 흥미로운 대목은 Bitkey가 다음 제품 방향으로 “렌치 어택 방어용 볼트(vault)”를 공개 준비 중이라는 점이다. 평상시 출금은 Block과 사용자 공동 승인 구조의 2-of-2 문으로 처리하되, 출금 전후 생체인증과 시간 지연을 넣어 즉시 강탈을 어렵게 만드는 설계다.
7. Pollock는 Jameson Lopp의 렌치 어택 데이터베이스를 기준으로, 공격을 1주 이상 지속시켜야 하게 만들면 대부분의 케이스가 사라지고 1개월이면 사실상 사례가 없다고 설명했다. 즉 “지갑을 못 털게”가 아니라 “범죄의 경제성을 박살내는 방향”으로 접근하는 셈이다.
8. 다만 시간 지연 볼트는 곧바로 “그럼 셀프커스터디가 아니지 않나”라는 반론을 낳는다. 이를 보완하기 위해 Bitkey는 만기 후 사용자가 단독으로 회수 가능한 두 번째 출구를 두되, 그 출구 역시 사전에 지정한 주소로만 보낼 수 있게 제한하는 방식을 검토 중이다.
9. 여기서 가장 역설적인 아이디어가 나온다. 렌치 어택 순간에 한해 최종 도착지를 KYC 거래소 주소로 두는 게 오히려 최선일 수 있다는 것인데, Pollock도 진행자도 “평소엔 거래소 보관을 싫어하지만 폭력 상황에서는 기관형 수탁이 물리적 강압에 더 강하다”고 인정했다.
10. ETF vs 셀프커스터디 논의도 인상적이다. ETF는 편하지만 결국 permissionless money가 아니라 “허가된 가격 노출”에 불과하고, 거래 시간 제한·세금 이슈·정책 리스크·강제 상환 리스크를 안는다. 반대로 셀프커스터디는 개인 실수 리스크가 크지만, 그 리스크는 제품 개선으로 줄일 수 있다는 시각이다.
11. 이 대화의 밑바닥에는 비트코인 UX의 철학 전쟁이 깔려 있다. 과거 업계는 “셀프 릴라이언스는 미덕”이라며 사용자가 시드를 금속판에 새기고 묻는 노동을 당연시했지만, Pollock는 그걸 좋은 제품이 없는 상태를 미화한 것에 가깝다고 본다.
12. 부가적으로는 AnchorWatch식 보험 모델도 언급됐다. 공격 순간엔 코인을 내주고 보험으로 보전받는 방식이 현실적일 수 있어, 앞으로 비트코인 보관 시장은 하드웨어 월렛 단품 경쟁보다 협업 수탁·보험·상속·회수 UX를 묶은 “보관 스택 경쟁”으로 갈 가능성이 크다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: 비트코인 보관 시장의 초점이 “누가 더 하드코어한가”에서 “누가 물리적 공격, 복구, 상속까지 시스템으로 해결하나”로 이동 중이며, 하드월렛은 이제 단순 signing device가 아니라 종합 custody stack으로 재정의되고 있다.
• 가격/포지셔닝: 직접 상장 플레이는 제한적이지만 Block, 보험형 커스터디, 협업형 멀티시그, 상속/복구 인프라, covenant 관련 비트코인 업그레이드 내러티브는 중장기 재평가 포인트다. 반대로 “ETF가 셀프커스터디를 대체한다”는 단순 논리는 과장일 수 있다.
• 체크포인트: Bitkey의 볼트 설계 공개 이후 커뮤니티 반응, 최종 도착지로 거래소/KYC 주소를 허용하는 UX 채택 여부, AnchorWatch류 보험 수요 증가, 멀티시그 프라이버시 개선 기술의 표준화, 그리고 장기적으로는 비트코인 covenant·timelock 관련 업그레이드 논의가 핵심이다.
https://youtu.be/6qQ3jyoBqxU
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The Future of Owning Bitcoin | Jonathan Pollock
Jonathan Pollock is Product Lead for Bitkey.
In this episode, we get into wrench attacks, why physical coercion is a structural weakness of private key ownership, why seed phrases may be creating more risk than they solve, and why most self custody setups…
In this episode, we get into wrench attacks, why physical coercion is a structural weakness of private key ownership, why seed phrases may be creating more risk than they solve, and why most self custody setups…
AI 광풍과 크립토 금융화의 새 판
1. 이들은 이란-호르무즈 리스크를 “헤드라인은 시끄럽지만 시장은 이미 소화 중”이라고 봤고, 유가 고점 장기화는 가능해도 미국채 붕괴 같은 시나리오는 과장됐다고 잘랐다.
2. 지금 미국 주식시장을 설명하는 거의 유일한 변수는 AI라는 주장이다. Micron, 메모리, 데이터센터, 전력, 산업재까지 AI capex 수혜주로 돈이 빨려 들어가며 “불장인데 체감은 불편한” 극단적 FOMO 장세가 형성됐다는 해석이다.
3. 다만 버블이 없다는 뜻은 아니고, 공개시장이 아니라 비공개시장에 버블이 더 크다는 시각이 흥미롭다. 매출도 없는 AI 유니콘 랩이 63개인데 유럽은 의미 있는 LLM 플레이어가 0개라는 비교가 상징적이었다.
4. Circle의 ARC는 이번 에피소드에서 가장 중요한 크립토 알파였다. Circle이 ARC 토큰 프리세일로 2.22억달러를 FDV 30억달러에 조달했고, a16z 7,500만달러, BlackRock, Apollo, ICE, SBI, Janus, Standard Chartered Ventures, General Catalyst 등이 참여했다.
5. 핵심은 “상장사가 이제 주식만이 아니라 토큰으로도 자본조달을 한다”는 점이다. 시장은 Circle 주식도 올려줬는데, 이는 단순 희석보다 USDC 유통을 Coinbase 의존에서 벗겨 자체 settlement rail을 만들 수 있다는 기대를 반영한다.
6. ARC는 EVM 기반 L1이고 USDC가 네이티브 가스 토큰이다. 즉 Circle이 Ethereum·Solana 위 발행자에 머무르지 않고, 결제·정산 레이어 자체를 먹으려는 시도이며, 성공하면 Visa/ACH의 온체인 버전처럼 읽힐 수 있다.
7. 하지만 질문도 크다. 가치가 Circle equity에 귀속되는지, ARC 토큰에 귀속되는지 아직 불명확하고, 장기적으로는 Circle 내부 사업부가 아니라 별도 네트워크로 스핀아웃돼야 진짜 기관 중립 인프라가 될 수 있다는 지적이 나왔다.
8. Coinbase는 14% 감원, Q1 실적 미스, AWS 장애까지 겹쳤지만 패널은 오히려 구조조정 자체는 주주 입장에선 bullish할 수 있다고 봤다. 문제의 본질은 AI가 아니라 “현물 거래 수수료 사업은 결국 제로로 수렴한다”는 시장 구조다.
9. 그래서 Coinbase의 승부처는 더 이상 spot 거래소가 아니라 derivatives, custody, stablecoin economics, 나아가 Robinhood·Charles Schwab의 크립토 버전이 되는 것이다. Deribit 인수와 Circle 수익 쉐어 영구계약은 그 전환의 핵심 자산으로 읽힌다.
10. 흥미롭게도 이들은 알트 시즌 가능성도 언급했다. AI 반도체 쏠림이 극단으로 가는 동안 크립토 자산은 의외로 잘 버티고 있고, 규제 명확화가 오면 incumbent 중심으로 재평가가 붙을 수 있다는 논리다.
11. 문화적으로는 Consensus 공식 애프터파티가 마이애미 비트코인 수용 스트립클럽에서 열린 사건을 강하게 비판했다. “기관화 시대를 말하면서 업계가 왜 2017년식 행동을 반복하느냐”는 지적이고, 브랜딩과 규제 신뢰 측면에서 명백한 마이너스라는 평가다.
12. 전체적으로 이 에피소드는 전쟁 뉴스보다 더 중요한 것은 AI capex 사이클, 스테이블코인 인프라 경쟁, 그리고 토큰과 주식이 섞이기 시작한 새로운 자본시장 구조 변화라고 정리할 수 있다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: 중동 리스크는 점점 배경음이 되고, 시장의 중심 내러티브는 AI 인프라 독주와 스테이블코인 기반 금융 레일 경쟁으로 이동 중이다.
• 가격/포지셔닝: 미국 대형 AI 수혜주는 아직 추세가 강하지만 혼잡도가 극단적이라 상대적으로는 크립토 금융 인프라, 거래소, 스테이블코인, 온체인 자본시장 테마가 후행 리레이팅 후보로 보인다.
• 체크포인트: Circle ARC의 토큰-주식 가치귀속 구조, Coinbase의 derivatives 확대 속도, Clarity 등 규제 진전, AI capex 수혜주 밸류에이션 과열 신호, 그리고 호르무즈·유가가 실제 물가와 금리에 재반영되는지 확인해야 한다.
https://youtu.be/Gt6MpFKGe1I
1. 이들은 이란-호르무즈 리스크를 “헤드라인은 시끄럽지만 시장은 이미 소화 중”이라고 봤고, 유가 고점 장기화는 가능해도 미국채 붕괴 같은 시나리오는 과장됐다고 잘랐다.
2. 지금 미국 주식시장을 설명하는 거의 유일한 변수는 AI라는 주장이다. Micron, 메모리, 데이터센터, 전력, 산업재까지 AI capex 수혜주로 돈이 빨려 들어가며 “불장인데 체감은 불편한” 극단적 FOMO 장세가 형성됐다는 해석이다.
3. 다만 버블이 없다는 뜻은 아니고, 공개시장이 아니라 비공개시장에 버블이 더 크다는 시각이 흥미롭다. 매출도 없는 AI 유니콘 랩이 63개인데 유럽은 의미 있는 LLM 플레이어가 0개라는 비교가 상징적이었다.
4. Circle의 ARC는 이번 에피소드에서 가장 중요한 크립토 알파였다. Circle이 ARC 토큰 프리세일로 2.22억달러를 FDV 30억달러에 조달했고, a16z 7,500만달러, BlackRock, Apollo, ICE, SBI, Janus, Standard Chartered Ventures, General Catalyst 등이 참여했다.
5. 핵심은 “상장사가 이제 주식만이 아니라 토큰으로도 자본조달을 한다”는 점이다. 시장은 Circle 주식도 올려줬는데, 이는 단순 희석보다 USDC 유통을 Coinbase 의존에서 벗겨 자체 settlement rail을 만들 수 있다는 기대를 반영한다.
6. ARC는 EVM 기반 L1이고 USDC가 네이티브 가스 토큰이다. 즉 Circle이 Ethereum·Solana 위 발행자에 머무르지 않고, 결제·정산 레이어 자체를 먹으려는 시도이며, 성공하면 Visa/ACH의 온체인 버전처럼 읽힐 수 있다.
7. 하지만 질문도 크다. 가치가 Circle equity에 귀속되는지, ARC 토큰에 귀속되는지 아직 불명확하고, 장기적으로는 Circle 내부 사업부가 아니라 별도 네트워크로 스핀아웃돼야 진짜 기관 중립 인프라가 될 수 있다는 지적이 나왔다.
8. Coinbase는 14% 감원, Q1 실적 미스, AWS 장애까지 겹쳤지만 패널은 오히려 구조조정 자체는 주주 입장에선 bullish할 수 있다고 봤다. 문제의 본질은 AI가 아니라 “현물 거래 수수료 사업은 결국 제로로 수렴한다”는 시장 구조다.
9. 그래서 Coinbase의 승부처는 더 이상 spot 거래소가 아니라 derivatives, custody, stablecoin economics, 나아가 Robinhood·Charles Schwab의 크립토 버전이 되는 것이다. Deribit 인수와 Circle 수익 쉐어 영구계약은 그 전환의 핵심 자산으로 읽힌다.
10. 흥미롭게도 이들은 알트 시즌 가능성도 언급했다. AI 반도체 쏠림이 극단으로 가는 동안 크립토 자산은 의외로 잘 버티고 있고, 규제 명확화가 오면 incumbent 중심으로 재평가가 붙을 수 있다는 논리다.
11. 문화적으로는 Consensus 공식 애프터파티가 마이애미 비트코인 수용 스트립클럽에서 열린 사건을 강하게 비판했다. “기관화 시대를 말하면서 업계가 왜 2017년식 행동을 반복하느냐”는 지적이고, 브랜딩과 규제 신뢰 측면에서 명백한 마이너스라는 평가다.
12. 전체적으로 이 에피소드는 전쟁 뉴스보다 더 중요한 것은 AI capex 사이클, 스테이블코인 인프라 경쟁, 그리고 토큰과 주식이 섞이기 시작한 새로운 자본시장 구조 변화라고 정리할 수 있다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: 중동 리스크는 점점 배경음이 되고, 시장의 중심 내러티브는 AI 인프라 독주와 스테이블코인 기반 금융 레일 경쟁으로 이동 중이다.
• 가격/포지셔닝: 미국 대형 AI 수혜주는 아직 추세가 강하지만 혼잡도가 극단적이라 상대적으로는 크립토 금융 인프라, 거래소, 스테이블코인, 온체인 자본시장 테마가 후행 리레이팅 후보로 보인다.
• 체크포인트: Circle ARC의 토큰-주식 가치귀속 구조, Coinbase의 derivatives 확대 속도, Clarity 등 규제 진전, AI capex 수혜주 밸류에이션 과열 신호, 그리고 호르무즈·유가가 실제 물가와 금리에 재반영되는지 확인해야 한다.
https://youtu.be/Gt6MpFKGe1I
YouTube
Iran on Life Support, Saylor Breaks the Never-Sell Pledge
Austin Campbell, Ram Ahluwalia, and Chris Perkins break down a packed week: Trump rejecting Iran's peace counter as the ceasefire teeters, Strategy signaling it will sell Bitcoin to fund dividends after a $12.5B Q1 loss, and Coinbase's 14% layoffs, AWS outage…
AI 버블인가 마지막 질주인가
1. 마이클 나도는 지금 크립토 투자자에게 가장 중요한 질문이 “AI 붐이 얼마나 더 갈까”라고 본다. 2026년 현재 비트코인은 나스닥과 역사상 가장 높은 수준으로 상관돼 있고, 최근 크립토 반등도 사실상 AI·테크 랠리의 힘을 빌린 측면이 크다는 진단이다.
2. 핵심 프레임은 칼로타 페레즈의 기술혁명 버블 사이클이다. ChatGPT 출시가 분출기였다면 2024~2026년은 명백한 ‘프렌지(광란)’ 구간이고, 문제는 지금이 1998년인지 1999년인지 2000년인지 아무도 모른다는 점이다.
3. 흥미로운 포인트는 “이번엔 1999년과 다르다”는 강세론을 정면 반박한 부분이다. 당시에도 Pets.com 같은 쓰레기만 있었던 게 아니라, AT&T·Verizon 같은 대형 통신사가 실적과 이익 성장 기대를 끌어올리며 인프라 버블을 정당화했고, 지금의 OpenAI·Anthropic·AWS·Google·Nvidia 체인과 구조적으로 매우 비슷했다는 주장이다.
4. 밸류에이션만 보면 부담은 크다. Shiller CAPE는 약 42로, 1929년 고점(약 33)을 훌쩍 넘고 2000년 닷컴 정점(약 44) 바로 아래다. 다만 forward PE는 2021년만큼 과열돼 보이지 않는데, 이유는 가격만 오른 게 아니라 이익 추정치도 같이 뛰고 있기 때문이다.
5. 실제로 S&P 500의 Q1 이익 성장률 추정치는 27.7%로 10년 평균 10.3%를 크게 웃돈다. 강세론자들은 “이번 버블은 실적이 받쳐준다”고 말하지만, 나도는 1999년 말에도 똑같은 말이 가능했고 결국 시장은 펀더멘털보다 가격이 먼저 꺾였다고 강조한다.
6. 최근 나스닥의 28거래일 26% 급등은 역사적으로 드문 패턴인데, 이런 급등은 대체로 바닥 반등 아니면 버블 말기 블로오프에서 나왔다. 1998~2000년 닷컴 구간에는 이런 급등이 3번 있었고, 지금도 “이미 끝물”일 수도 있지만 “한 번 더 미친 상승”이 남았을 가능성도 배제할 수 없다는 해석이다.
7. 수급도 점점 버블 후반부 냄새가 난다. 리테일 콜옵션 거래는 5일 평균 900만 계약으로 2021년 피크 600만을 크게 넘었고, VIX는 내려왔으며 신용스프레드는 좁다. 즉 시장은 다시 안도와 탐욕 쪽으로 기울고 있다.
8. 다만 내부 구조는 미묘하다. S&P 500은 신고가지만 동일가중 S&P는 아니다. MAG7 중에서도 7개 모두가 아니라 4개만 신고가를 회복했고, 이런 리더십 집중과 시장 폭의 약화는 과거 버블 후반부와 닮아 있다. 메모리주 SanDisk는 YTD 540%, Micron은 4월 이후 130%, Intel도 단기간 200% 급등하며 과열 신호를 보여준다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: 시장은 “AI는 진짜고 실적도 나온다”는 이유로 버블이 아니라는 쪽에 기울어 있지만, 역사적으로 진짜 기술혁명도 항상 과잉투자와 과잉서사를 동반했다. 이번에도 OpenAI·Anthropic 수요가 실재한다는 사실과, 그래서 오히려 더 위험한 후반부 버블일 수 있다는 사실은 동시에 성립한다.
• 가격/포지셔닝: 단기적으로는 나스닥 강세가 이어지면 BTC도 추가 상방에 끌려갈 수 있다. 하지만 현재 위치는 “싸게 사는 구간”이 아니라 “비싸지만 더 비싸질 수도 있는 구간”에 가깝고, 크립토는 독자 강세장이라기보다 테크 베타처럼 거래되고 있어 리스크 오프가 오면 충격이 클 수 있다.
• 체크포인트: 1) MAG7 전반의 리더십 확산 여부, 2) 동일가중 S&P의 추세 회복 여부, 3) OpenAI·Anthropic 같은 앱 레이어 수요가 계속 늘어나는지, 4) 기업들의 AI 도입이 실제 ROI로 이어지는지, 5) 데이터센터·컴퓨트 과잉공급 조짐, 6) BTC가 200일선 부근에서 꺾이는지 여부를 봐야 한다.
https://youtu.be/DCIAoXgW448
1. 마이클 나도는 지금 크립토 투자자에게 가장 중요한 질문이 “AI 붐이 얼마나 더 갈까”라고 본다. 2026년 현재 비트코인은 나스닥과 역사상 가장 높은 수준으로 상관돼 있고, 최근 크립토 반등도 사실상 AI·테크 랠리의 힘을 빌린 측면이 크다는 진단이다.
2. 핵심 프레임은 칼로타 페레즈의 기술혁명 버블 사이클이다. ChatGPT 출시가 분출기였다면 2024~2026년은 명백한 ‘프렌지(광란)’ 구간이고, 문제는 지금이 1998년인지 1999년인지 2000년인지 아무도 모른다는 점이다.
3. 흥미로운 포인트는 “이번엔 1999년과 다르다”는 강세론을 정면 반박한 부분이다. 당시에도 Pets.com 같은 쓰레기만 있었던 게 아니라, AT&T·Verizon 같은 대형 통신사가 실적과 이익 성장 기대를 끌어올리며 인프라 버블을 정당화했고, 지금의 OpenAI·Anthropic·AWS·Google·Nvidia 체인과 구조적으로 매우 비슷했다는 주장이다.
4. 밸류에이션만 보면 부담은 크다. Shiller CAPE는 약 42로, 1929년 고점(약 33)을 훌쩍 넘고 2000년 닷컴 정점(약 44) 바로 아래다. 다만 forward PE는 2021년만큼 과열돼 보이지 않는데, 이유는 가격만 오른 게 아니라 이익 추정치도 같이 뛰고 있기 때문이다.
5. 실제로 S&P 500의 Q1 이익 성장률 추정치는 27.7%로 10년 평균 10.3%를 크게 웃돈다. 강세론자들은 “이번 버블은 실적이 받쳐준다”고 말하지만, 나도는 1999년 말에도 똑같은 말이 가능했고 결국 시장은 펀더멘털보다 가격이 먼저 꺾였다고 강조한다.
6. 최근 나스닥의 28거래일 26% 급등은 역사적으로 드문 패턴인데, 이런 급등은 대체로 바닥 반등 아니면 버블 말기 블로오프에서 나왔다. 1998~2000년 닷컴 구간에는 이런 급등이 3번 있었고, 지금도 “이미 끝물”일 수도 있지만 “한 번 더 미친 상승”이 남았을 가능성도 배제할 수 없다는 해석이다.
7. 수급도 점점 버블 후반부 냄새가 난다. 리테일 콜옵션 거래는 5일 평균 900만 계약으로 2021년 피크 600만을 크게 넘었고, VIX는 내려왔으며 신용스프레드는 좁다. 즉 시장은 다시 안도와 탐욕 쪽으로 기울고 있다.
8. 다만 내부 구조는 미묘하다. S&P 500은 신고가지만 동일가중 S&P는 아니다. MAG7 중에서도 7개 모두가 아니라 4개만 신고가를 회복했고, 이런 리더십 집중과 시장 폭의 약화는 과거 버블 후반부와 닮아 있다. 메모리주 SanDisk는 YTD 540%, Micron은 4월 이후 130%, Intel도 단기간 200% 급등하며 과열 신호를 보여준다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: 시장은 “AI는 진짜고 실적도 나온다”는 이유로 버블이 아니라는 쪽에 기울어 있지만, 역사적으로 진짜 기술혁명도 항상 과잉투자와 과잉서사를 동반했다. 이번에도 OpenAI·Anthropic 수요가 실재한다는 사실과, 그래서 오히려 더 위험한 후반부 버블일 수 있다는 사실은 동시에 성립한다.
• 가격/포지셔닝: 단기적으로는 나스닥 강세가 이어지면 BTC도 추가 상방에 끌려갈 수 있다. 하지만 현재 위치는 “싸게 사는 구간”이 아니라 “비싸지만 더 비싸질 수도 있는 구간”에 가깝고, 크립토는 독자 강세장이라기보다 테크 베타처럼 거래되고 있어 리스크 오프가 오면 충격이 클 수 있다.
• 체크포인트: 1) MAG7 전반의 리더십 확산 여부, 2) 동일가중 S&P의 추세 회복 여부, 3) OpenAI·Anthropic 같은 앱 레이어 수요가 계속 늘어나는지, 4) 기업들의 AI 도입이 실제 ROI로 이어지는지, 5) 데이터센터·컴퓨트 과잉공급 조짐, 6) BTC가 200일선 부근에서 꺾이는지 여부를 봐야 한다.
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How Long Will the AI Boom Continue? The #1 Question for Crypto Investors
📣THE DEFI REPORT | 20% OFF ANNUAL PLAN
https://bankless.cc/BTDR-YT
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AI stocks are ripping, crypto is following, and the question is whether this is the next leg higher or the final frothy phase before a reset. Ryan and Michael Nadeau break down why Bitcoin…
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유럽 은행이 물러난 자리
1. Thomas Lloyd-Jones는 지금 시장이 ‘프라이빗 크레딧=다이렉트 렌딩’으로 과하게 단순화돼 있다고 보고, 진짜 기회는 오히려 덜 주목받는 부동산·자산담보 대출 쪽에 있다고 말한다.
2. 핵심은 리스크가 갑자기 커져서가 아니라, Basel III/IV와 output floor 같은 규제가 은행의 자본부담을 높이면서 중소형·비정형 대출을 못 하게 만들고 있다는 점이다.
3. 즉 지금의 초과수익은 “더 위험한 자산을 잡아서”가 아니라 “은행이 원래 하던 일인데 규제 때문에 못 하는 유동성을 대신 공급해서” 벌어지는 경우가 많다는 게 포인트다.
4. 숫자로 보면 유럽 부동산 대출의 약 80%는 아직 은행이, 영국은 약 60%가 은행이 공급하지만, 미국은 반대로 약 80%가 비은행계라 유럽은 아직 구조적 전환 초입이라는 시각이다.
5. 더 흥미로운 대목은 유럽이 단일 시장처럼 보이지만 실제로는 아니다. 언어·법·담보권·규제가 다 달라 유럽 내 은행의 cross-border 대출 비중도 14%에 불과하고, 이 파편화 자체가 진입장벽이자 알파 원천이라는 주장이다.
6. 반면 자금은 한쪽으로 몰렸다. 2022~2026년 조달된 프라이빗 크레딧 자본의 약 80%가 다이렉트 렌딩으로 향했고, 유럽 부동산 크레딧 펀드 자금의 61%도 ‘senior investment finance’ 같은 바닐라 영역에 몰려 있다는 점을 지적한다.
7. 그래서 Zenzic은 완공은 됐지만 아직 임차가 덜 찬 transitional asset, 즉 “건물은 좋은데 마지막 한 마일이 남은 자산”에 집중한다. 은행은 임대 안정화 전이라 싫어하고, 대형 크레딧 펀드도 mandate상 잘 안 들어오니 스프레드가 남는다는 논리다.
8. 이때 중요한 건 업사이드보다 다운사이드다. “세입자가 더 안 들어와도 원금 회수 가능한가”를 먼저 보고, 대출 크기·담보·cash sweep·마일스톤·주식담보 등 구조 설계로 손실 가능성을 최대한 잘라낸다.
9. 흥미로운 프레임은 좋은 프리미엄과 나쁜 프리미엄의 구분이다. 좋은 프리미엄은 차입자가 다른 자금조달 수단도 있지만 속도·확실성 때문에 프라이빗 크레딧을 선택하는 경우고, 나쁜 프리미엄은 공모시장이나 은행에서 못 받아서 더 비싸게 오는 경우다.
10. 그래서 lower middle market이 특히 매력적이라는 얘기가 나온다. 이 구간은 애초에 공모채 시장 접근이 어렵고, 은행까지 물러나면 선택지가 확 줄어 “유동성 부족 프리미엄”이 더 깨끗하게 남는다.
11. 인터뷰에서 반복해서 나온 또 하나의 키워드는 macro다. 그는 “부동산에서는 macro가 micro를 이긴다”는 Blackstone식 사고를 강조하면서, 결국 대출 회수 경로는 리파이낸싱이나 자산 매각인데 둘 다 시장 심리에 좌우된다고 본다.
12. 최근 기회가 다시 늘어난 배경으로는 중동 리스크 확대 이후 금리 인하 기대가 흔들리며 은행들이 더 risk-off로 돌아선 점을 든다. 자산 자체보다 섹터 전체를 통으로 피하는 상황이 나타나고, 그 틈을 프라이빗 크레딧이 먹는 구조다.
13. 다만 그는 시스템 리스크를 과장하진 않는다. 미국 BDC 환매 압박은 일종의 ‘non-bank bank run’처럼 보이지만, 은행의 프라이빗 크레딧 익스포저가 GFC 당시 CMBS급으로 시스템 전체를 흔들 수준은 아니라는 시각이다.
14. 대신 보험사가 더 주의 대상일 수 있다고 본다. 은행보다 레버리지가 높고, 유럽에선 Basel과 Solvency II가 자산을 다르게 취급해 의도치 않은 포지션 왜곡이 생길 수 있기 때문이다.
15. 선순위 대출 외에 preferred equity도 쓰는데, 이는 단일 자산이 아니라 섹터 내 포트폴리오를 키워 enterprise value를 만드는 상황에서 사용한다. 메자닌보다 비싸더라도 업사이드가 안 막혀 있어, 고금리 시대에는 오히려 더 낫다고 본다.
16. 개발금융도 무조건 배제하지 않는다. 오히려 “낡은 세컨더리 오피스 안정자산”보다 “런던 웨스트엔드의 최상급 신축 오피스 개발”이 더 안전할 수 있다는 식으로, 시장의 기계적 분류가 오판을 만든다고 본다.
17. 학생기숙사에 대해선 미국 유학생 감소의 반사이익이 폭발적이진 않다고 보지만, 영국의 Russell Group 대학은 장기 경쟁력이 있고 공급 제약이 여전해 선별적으로는 유효한 테마라고 평가한다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: 프라이빗 크레딧을 하나의 덩어리로 보는 시각에서, “과열된 다이렉트 렌딩 vs 아직 덜 침투한 유럽 부동산·자산담보 크레딧”으로 프레임이 바뀔 수 있다.
• 가격/포지셔닝: 바닐라 senior lending은 자금 과밀로 스프레드 축소·구조 약화가 진행 중이고, 반대로 lower middle market의 transitional real estate credit은 규제발 유동성 프리미엄이 남아 상대가치가 좋아 보인다.
• 체크포인트: 유럽 Basel III/IV 적용 강도, 은행의 대출 리스크웨이트 변화, BDC 환매 동향, 보험사 레버리지, 유럽 부동산 리파이낸싱 시장, 금리 경로와 지정학적 쇼크가 향후 알파 지속 여부를 결정할 변수다.
https://youtu.be/coGBQHQwWoo
1. Thomas Lloyd-Jones는 지금 시장이 ‘프라이빗 크레딧=다이렉트 렌딩’으로 과하게 단순화돼 있다고 보고, 진짜 기회는 오히려 덜 주목받는 부동산·자산담보 대출 쪽에 있다고 말한다.
2. 핵심은 리스크가 갑자기 커져서가 아니라, Basel III/IV와 output floor 같은 규제가 은행의 자본부담을 높이면서 중소형·비정형 대출을 못 하게 만들고 있다는 점이다.
3. 즉 지금의 초과수익은 “더 위험한 자산을 잡아서”가 아니라 “은행이 원래 하던 일인데 규제 때문에 못 하는 유동성을 대신 공급해서” 벌어지는 경우가 많다는 게 포인트다.
4. 숫자로 보면 유럽 부동산 대출의 약 80%는 아직 은행이, 영국은 약 60%가 은행이 공급하지만, 미국은 반대로 약 80%가 비은행계라 유럽은 아직 구조적 전환 초입이라는 시각이다.
5. 더 흥미로운 대목은 유럽이 단일 시장처럼 보이지만 실제로는 아니다. 언어·법·담보권·규제가 다 달라 유럽 내 은행의 cross-border 대출 비중도 14%에 불과하고, 이 파편화 자체가 진입장벽이자 알파 원천이라는 주장이다.
6. 반면 자금은 한쪽으로 몰렸다. 2022~2026년 조달된 프라이빗 크레딧 자본의 약 80%가 다이렉트 렌딩으로 향했고, 유럽 부동산 크레딧 펀드 자금의 61%도 ‘senior investment finance’ 같은 바닐라 영역에 몰려 있다는 점을 지적한다.
7. 그래서 Zenzic은 완공은 됐지만 아직 임차가 덜 찬 transitional asset, 즉 “건물은 좋은데 마지막 한 마일이 남은 자산”에 집중한다. 은행은 임대 안정화 전이라 싫어하고, 대형 크레딧 펀드도 mandate상 잘 안 들어오니 스프레드가 남는다는 논리다.
8. 이때 중요한 건 업사이드보다 다운사이드다. “세입자가 더 안 들어와도 원금 회수 가능한가”를 먼저 보고, 대출 크기·담보·cash sweep·마일스톤·주식담보 등 구조 설계로 손실 가능성을 최대한 잘라낸다.
9. 흥미로운 프레임은 좋은 프리미엄과 나쁜 프리미엄의 구분이다. 좋은 프리미엄은 차입자가 다른 자금조달 수단도 있지만 속도·확실성 때문에 프라이빗 크레딧을 선택하는 경우고, 나쁜 프리미엄은 공모시장이나 은행에서 못 받아서 더 비싸게 오는 경우다.
10. 그래서 lower middle market이 특히 매력적이라는 얘기가 나온다. 이 구간은 애초에 공모채 시장 접근이 어렵고, 은행까지 물러나면 선택지가 확 줄어 “유동성 부족 프리미엄”이 더 깨끗하게 남는다.
11. 인터뷰에서 반복해서 나온 또 하나의 키워드는 macro다. 그는 “부동산에서는 macro가 micro를 이긴다”는 Blackstone식 사고를 강조하면서, 결국 대출 회수 경로는 리파이낸싱이나 자산 매각인데 둘 다 시장 심리에 좌우된다고 본다.
12. 최근 기회가 다시 늘어난 배경으로는 중동 리스크 확대 이후 금리 인하 기대가 흔들리며 은행들이 더 risk-off로 돌아선 점을 든다. 자산 자체보다 섹터 전체를 통으로 피하는 상황이 나타나고, 그 틈을 프라이빗 크레딧이 먹는 구조다.
13. 다만 그는 시스템 리스크를 과장하진 않는다. 미국 BDC 환매 압박은 일종의 ‘non-bank bank run’처럼 보이지만, 은행의 프라이빗 크레딧 익스포저가 GFC 당시 CMBS급으로 시스템 전체를 흔들 수준은 아니라는 시각이다.
14. 대신 보험사가 더 주의 대상일 수 있다고 본다. 은행보다 레버리지가 높고, 유럽에선 Basel과 Solvency II가 자산을 다르게 취급해 의도치 않은 포지션 왜곡이 생길 수 있기 때문이다.
15. 선순위 대출 외에 preferred equity도 쓰는데, 이는 단일 자산이 아니라 섹터 내 포트폴리오를 키워 enterprise value를 만드는 상황에서 사용한다. 메자닌보다 비싸더라도 업사이드가 안 막혀 있어, 고금리 시대에는 오히려 더 낫다고 본다.
16. 개발금융도 무조건 배제하지 않는다. 오히려 “낡은 세컨더리 오피스 안정자산”보다 “런던 웨스트엔드의 최상급 신축 오피스 개발”이 더 안전할 수 있다는 식으로, 시장의 기계적 분류가 오판을 만든다고 본다.
17. 학생기숙사에 대해선 미국 유학생 감소의 반사이익이 폭발적이진 않다고 보지만, 영국의 Russell Group 대학은 장기 경쟁력이 있고 공급 제약이 여전해 선별적으로는 유효한 테마라고 평가한다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: 프라이빗 크레딧을 하나의 덩어리로 보는 시각에서, “과열된 다이렉트 렌딩 vs 아직 덜 침투한 유럽 부동산·자산담보 크레딧”으로 프레임이 바뀔 수 있다.
• 가격/포지셔닝: 바닐라 senior lending은 자금 과밀로 스프레드 축소·구조 약화가 진행 중이고, 반대로 lower middle market의 transitional real estate credit은 규제발 유동성 프리미엄이 남아 상대가치가 좋아 보인다.
• 체크포인트: 유럽 Basel III/IV 적용 강도, 은행의 대출 리스크웨이트 변화, BDC 환매 동향, 보험사 레버리지, 유럽 부동산 리파이낸싱 시장, 금리 경로와 지정학적 쇼크가 향후 알파 지속 여부를 결정할 변수다.
https://youtu.be/coGBQHQwWoo
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Why European Banks Are Retreating (and Private Credit is Stepping In)
Learn more about the Fundrise Income Fund here: https://fundrise.com/mm
In this episode of Other People's Money, Thomas Lloyd-Jones, Co-founder and CIO of Zenz Capital, joins the show to unpack the nuances of the real estate private credit market. He explains…
In this episode of Other People's Money, Thomas Lloyd-Jones, Co-founder and CIO of Zenz Capital, joins the show to unpack the nuances of the real estate private credit market. He explains…
AI가 버티는 경제와 매파로 기우는 Fed
1. 닐 더타의 핵심은 단순하다: 지금 시장을 움직이는 건 CPI의 세부 항목보다 유가와 중동발 공급충격이고, 노동시장이 아직 안 무너진 이상 Fed는 성장보다 인플레를 더 신경쓸 수밖에 없다.
2. 그는 최근 물가를 “수요 과열”이 아니라 공급 쇼크 중심 인플레로 본다. 에너지 가격 상승이 가계 실질소득을 깎고 있고, aggregate weekly payrolls 기준 최근 3개월 흐름은 사실상 마이너스라 소비 체력도 생각보다 약하다는 해석이다.
3. 시장이 놓치기 쉬운 포인트는 AI capex가 단순히 GDP 몇 bp 올리는 정도가 아니라, 주가 상승→부의 효과→소비 유지까지 연결되는 금융 가속기라는 점이다. 즉 AI 투자 둔화는 그냥 테크 섹터 이슈가 아니라 거시 문제로 번질 수 있다.
4. 구체적으로 그는 이번 사이클을 “우리 커리어에서 본 가장 큰 capex boom”이라고 표현했다. 데이터센터 buildout가 비주거 건설, 특수건설, 토목, 일부 제조업 고용을 끌어올리고 있고, 이게 최근 노동시장 버팀목 역할을 했다는 진단이다.
5. 하지만 노동시장이 “강하다”기보다 더 나빠지지 않고 있을 뿐이라는 점도 강조했다. NFP, 가계조사, break-even job growth가 다 엇갈리고 있고, 진짜 타이트한 고용시장의 신호인 임금상승률 재가속은 아직 안 보인다는 것.
6. 소비도 겉보기보다 약하다. 명목 상품소비는 최근 1년 +3.5% 수준, 실질 소비는 최근 2개 분기 기준 2% 미만인데, 여기서 유가 급등이 겹치면 저소득층은 더 압박받고 고소득층 소비는 주가가 버티는 한 유지되는 K자형 구조가 심해질 수 있다.
7. 제조업 르네상스 서사에도 회의적이다. ISM이 좋아졌다고 해도 실제 제조업 생산은 최근 1년 +0.5%에 불과하고, 지금 반등도 구조적 붐이라기보다 재고 재축적 + 운송 capacity 축소 후 반등에 가깝다는 시각이다.
8. 새 Fed 의장 Kevin Warsh에 대해서는 더 냉정하다. Warsh가 말하는 “AI 생산성 붐이 잠재성장을 높여 금리인하 여력을 만든다”는 골든에이지 논리는 아직 데이터에 없고, 1990년대 Greenspan식 낙관론을 FOMC 내부에서 설득하기엔 신뢰와 합의 형성이 너무 약하다고 본다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: “AI가 경제를 구한다”는 서사는 여전히 유효하지만, 이제는 AI bullish = 매크로 무풍지대가 아니라 AI capex 지속 여부가 미국 경기와 소비까지 좌우하는 단일 실패지점으로 바뀌고 있다.
• 가격/포지셔닝: AI hyperscaler·전력·데이터센터 체인은 계속 핵심이지만, 반대로 소비재·리테일·주택 관련 자산은 이미 성장 둔화 신호를 반영 중일 수 있다. 크립토 입장에선 “Fed 완화 기대”보다는 유가-장기금리-위험자산 밸류에이션 압박 경로를 더 경계해야 한다.
• 체크포인트: 유가와 휘발유 가격, 평균시급/ECI 같은 임금지표, 비주거 건설 고용, hyperscaler capex 가이던스, 제조업 생산 실물지표, 그리고 6~9월 FOMC에서 “additional adjustments” 같은 완화 바이어스 문구 삭제 여부를 봐야 한다.
https://youtu.be/EljEGEoEYeI
1. 닐 더타의 핵심은 단순하다: 지금 시장을 움직이는 건 CPI의 세부 항목보다 유가와 중동발 공급충격이고, 노동시장이 아직 안 무너진 이상 Fed는 성장보다 인플레를 더 신경쓸 수밖에 없다.
2. 그는 최근 물가를 “수요 과열”이 아니라 공급 쇼크 중심 인플레로 본다. 에너지 가격 상승이 가계 실질소득을 깎고 있고, aggregate weekly payrolls 기준 최근 3개월 흐름은 사실상 마이너스라 소비 체력도 생각보다 약하다는 해석이다.
3. 시장이 놓치기 쉬운 포인트는 AI capex가 단순히 GDP 몇 bp 올리는 정도가 아니라, 주가 상승→부의 효과→소비 유지까지 연결되는 금융 가속기라는 점이다. 즉 AI 투자 둔화는 그냥 테크 섹터 이슈가 아니라 거시 문제로 번질 수 있다.
4. 구체적으로 그는 이번 사이클을 “우리 커리어에서 본 가장 큰 capex boom”이라고 표현했다. 데이터센터 buildout가 비주거 건설, 특수건설, 토목, 일부 제조업 고용을 끌어올리고 있고, 이게 최근 노동시장 버팀목 역할을 했다는 진단이다.
5. 하지만 노동시장이 “강하다”기보다 더 나빠지지 않고 있을 뿐이라는 점도 강조했다. NFP, 가계조사, break-even job growth가 다 엇갈리고 있고, 진짜 타이트한 고용시장의 신호인 임금상승률 재가속은 아직 안 보인다는 것.
6. 소비도 겉보기보다 약하다. 명목 상품소비는 최근 1년 +3.5% 수준, 실질 소비는 최근 2개 분기 기준 2% 미만인데, 여기서 유가 급등이 겹치면 저소득층은 더 압박받고 고소득층 소비는 주가가 버티는 한 유지되는 K자형 구조가 심해질 수 있다.
7. 제조업 르네상스 서사에도 회의적이다. ISM이 좋아졌다고 해도 실제 제조업 생산은 최근 1년 +0.5%에 불과하고, 지금 반등도 구조적 붐이라기보다 재고 재축적 + 운송 capacity 축소 후 반등에 가깝다는 시각이다.
8. 새 Fed 의장 Kevin Warsh에 대해서는 더 냉정하다. Warsh가 말하는 “AI 생산성 붐이 잠재성장을 높여 금리인하 여력을 만든다”는 골든에이지 논리는 아직 데이터에 없고, 1990년대 Greenspan식 낙관론을 FOMC 내부에서 설득하기엔 신뢰와 합의 형성이 너무 약하다고 본다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: “AI가 경제를 구한다”는 서사는 여전히 유효하지만, 이제는 AI bullish = 매크로 무풍지대가 아니라 AI capex 지속 여부가 미국 경기와 소비까지 좌우하는 단일 실패지점으로 바뀌고 있다.
• 가격/포지셔닝: AI hyperscaler·전력·데이터센터 체인은 계속 핵심이지만, 반대로 소비재·리테일·주택 관련 자산은 이미 성장 둔화 신호를 반영 중일 수 있다. 크립토 입장에선 “Fed 완화 기대”보다는 유가-장기금리-위험자산 밸류에이션 압박 경로를 더 경계해야 한다.
• 체크포인트: 유가와 휘발유 가격, 평균시급/ECI 같은 임금지표, 비주거 건설 고용, hyperscaler capex 가이던스, 제조업 생산 실물지표, 그리고 6~9월 FOMC에서 “additional adjustments” 같은 완화 바이어스 문구 삭제 여부를 봐야 한다.
https://youtu.be/EljEGEoEYeI
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The Fed Is Losing Its Easing Bias While AI Props Up The Economy | Neil Dutta
AI is holding up the economy, but the foundation underneath is getting harder to read.
Neil Dutta of Renaissance Macro joins Forward Guidance to unpack why inflation, labor, and AI capex are reshaping the Fed’s path.
We cover the consumer squeeze, K-shaped…
Neil Dutta of Renaissance Macro joins Forward Guidance to unpack why inflation, labor, and AI capex are reshaping the Fed’s path.
We cover the consumer squeeze, K-shaped…
AI는 이제 모델 경쟁이 아니라 컴퓨트 전쟁이다
1. Anthropic CFO Krishna Rao의 핵심 메시지는 단순하다: 컴퓨트는 비용 항목이 아니라 회사의 생명선이며, 너무 많이 사도 죽고 너무 적게 사도 frontier를 잃는다는 것.
2. 그래서 Anthropic은 Amazon Trainium, Google TPU, Nvidia GPU를 동시에 쓰며, 훈련·추론·내부 생산성에 컴퓨트를 유동적으로 배분하는 “오케스트레이션 레이어”를 직접 구축했고, 이것이 경쟁우위라고 주장한다.
3. 투자 포인트는 여기서 나온다: AI 랩 밸류에이션의 핵심은 단순 ARR 배수가 아니라 “조달한 컴퓨트에서 얼마의 ROI를 뽑아내느냐”이며, 효율화 가능한 랩과 아닌 랩의 격차는 더 벌어질 수 있다.
4. 숫자는 매우 공격적이다. Rao는 2025년 초 run-rate revenue가 약 90억달러였고 분기 말엔 300억달러 이상으로 뛰었다고 했으며, 최근 Google·Broadcom TPU와 Amazon Trainium 관련해 각각 최대 5GW, 총 1000억달러 이상 규모의 컴퓨트 약정을 체결했다고 말했다.
5. 중요한 프레임 전환은 “모델이 좋아지면 가격은 계속 내려간다”가 아니라 “프론티어 성능이 새 TAM을 연다”는 것이다. Anthropic은 Opus 가격을 낮췄더니 Jevons paradox처럼 사용량이 폭증했고, 더 좋은 모델이 더 많은 수요를 만든다고 본다.
6. 즉 시장은 AI를 아직 SaaS처럼 보지만, Anthropic 내부는 전혀 다르게 본다. 컴퓨트는 고정비도 변동비도 아닌, 단기 매출·중기 제품·장기 모델개발을 동시에 먹여 살리는 공용 연료다.
7. Rao는 scaling laws가 자사 기준으로는 여전히 살아 있다고 단언했고, 내부적으로는 Claude Code가 코드의 90% 이상을 작성하는 수준까지 왔다고 말했다. 이건 “AI가 AI를 만드는” 재귀적 자기개선 내러티브를 더 강화한다.
8. 리스크도 명확하다. 그는 하방 시나리오로 기업 내 AI 확산 속도 둔화, 스케일링 법칙 약화, frontier 경쟁 탈락을 꼽았다. 즉 지금의 초고성장은 모델 개선이 계속되고, 고객 조직이 실제 업무에 AI를 깊게 꽂는다는 가정 위에 서 있다.
9. 규제와 안전도 투자변수다. Anthropic은 Mythos를 예로 들며, 강력한 사이버 역량 모델은 단계적으로 배포했다고 설명했다. “안전”이 단지 윤리 이슈가 아니라, Fortune 10 중 9곳이 고객인 엔터프라이즈 영업의 신뢰 프리미엄이라는 해석이다.
10. 또 하나 흥미로운 지점은 AI 랩의 전략이 플랫폼 우위 쪽으로 기울고 있다는 점이다. Anthropic은 대부분은 플랫폼으로 가되, Claude Code·Cowork처럼 모델이 가능한 미래를 먼저 보여주는 앱은 직접 만든다고 한다. AWS 초기와 비슷한 구조를 노린다는 얘기다.
11. 시장 드라마 측면에선, 2년 전 투자자들은 “안전과 대형 비즈니스는 양립 불가”, “세일즈 조직이 너무 작다”, “이 성장률은 지속 불가”라고 봤는데, 지금은 오히려 그 오해가 멀티플 재평가의 연료가 됐다.
12. 가장 큰 알파는 AI를 소프트웨어 섹터가 아니라 전력, 반도체, 데이터센터, 네트워크, 하이퍼스케일러 CAPEX 사이클과 연결해서 봐야 한다는 점이다. 이 인터뷰는 AI 내러티브의 중심이 모델 데모에서 인프라 금융공학으로 이동했음을 보여준다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: AI는 “앱 붐”보다 “컴퓨트 병목과 전력 확보”가 더 중요한 국면으로 진입했고, frontier 랩의 경제성은 모델 성능보다 멀티칩 운영능력·조달력·배분 알고리즘에서 갈릴 수 있다.
• 가격/포지셔닝: 상대강도는 여전히 GPU/NVDA만이 아니라 TPU/ASIC 체인, 전력 유틸리티, 데이터센터, 냉각, 네트워킹, 하이퍼스케일러 CAPEX 수혜주 쪽으로 확장해서 봐야 하며, “AI 가격 하락=마진 붕괴” 단순 숏 논리는 아직 이르다.
• 체크포인트: Anthropic·OpenAI·Google의 차기 모델 성능, enterprise NDR 추이, 실제 컴퓨트 증설 속도, GW 단위 전력 계약, 규제당국의 사전승인 프레임, 그리고 기업 현장에서 AI가 파일럿을 넘어 핵심 워크플로우에 얼마나 깊게 침투하는지 확인해야 한다.
https://youtu.be/wEEZPpx8qow
1. Anthropic CFO Krishna Rao의 핵심 메시지는 단순하다: 컴퓨트는 비용 항목이 아니라 회사의 생명선이며, 너무 많이 사도 죽고 너무 적게 사도 frontier를 잃는다는 것.
2. 그래서 Anthropic은 Amazon Trainium, Google TPU, Nvidia GPU를 동시에 쓰며, 훈련·추론·내부 생산성에 컴퓨트를 유동적으로 배분하는 “오케스트레이션 레이어”를 직접 구축했고, 이것이 경쟁우위라고 주장한다.
3. 투자 포인트는 여기서 나온다: AI 랩 밸류에이션의 핵심은 단순 ARR 배수가 아니라 “조달한 컴퓨트에서 얼마의 ROI를 뽑아내느냐”이며, 효율화 가능한 랩과 아닌 랩의 격차는 더 벌어질 수 있다.
4. 숫자는 매우 공격적이다. Rao는 2025년 초 run-rate revenue가 약 90억달러였고 분기 말엔 300억달러 이상으로 뛰었다고 했으며, 최근 Google·Broadcom TPU와 Amazon Trainium 관련해 각각 최대 5GW, 총 1000억달러 이상 규모의 컴퓨트 약정을 체결했다고 말했다.
5. 중요한 프레임 전환은 “모델이 좋아지면 가격은 계속 내려간다”가 아니라 “프론티어 성능이 새 TAM을 연다”는 것이다. Anthropic은 Opus 가격을 낮췄더니 Jevons paradox처럼 사용량이 폭증했고, 더 좋은 모델이 더 많은 수요를 만든다고 본다.
6. 즉 시장은 AI를 아직 SaaS처럼 보지만, Anthropic 내부는 전혀 다르게 본다. 컴퓨트는 고정비도 변동비도 아닌, 단기 매출·중기 제품·장기 모델개발을 동시에 먹여 살리는 공용 연료다.
7. Rao는 scaling laws가 자사 기준으로는 여전히 살아 있다고 단언했고, 내부적으로는 Claude Code가 코드의 90% 이상을 작성하는 수준까지 왔다고 말했다. 이건 “AI가 AI를 만드는” 재귀적 자기개선 내러티브를 더 강화한다.
8. 리스크도 명확하다. 그는 하방 시나리오로 기업 내 AI 확산 속도 둔화, 스케일링 법칙 약화, frontier 경쟁 탈락을 꼽았다. 즉 지금의 초고성장은 모델 개선이 계속되고, 고객 조직이 실제 업무에 AI를 깊게 꽂는다는 가정 위에 서 있다.
9. 규제와 안전도 투자변수다. Anthropic은 Mythos를 예로 들며, 강력한 사이버 역량 모델은 단계적으로 배포했다고 설명했다. “안전”이 단지 윤리 이슈가 아니라, Fortune 10 중 9곳이 고객인 엔터프라이즈 영업의 신뢰 프리미엄이라는 해석이다.
10. 또 하나 흥미로운 지점은 AI 랩의 전략이 플랫폼 우위 쪽으로 기울고 있다는 점이다. Anthropic은 대부분은 플랫폼으로 가되, Claude Code·Cowork처럼 모델이 가능한 미래를 먼저 보여주는 앱은 직접 만든다고 한다. AWS 초기와 비슷한 구조를 노린다는 얘기다.
11. 시장 드라마 측면에선, 2년 전 투자자들은 “안전과 대형 비즈니스는 양립 불가”, “세일즈 조직이 너무 작다”, “이 성장률은 지속 불가”라고 봤는데, 지금은 오히려 그 오해가 멀티플 재평가의 연료가 됐다.
12. 가장 큰 알파는 AI를 소프트웨어 섹터가 아니라 전력, 반도체, 데이터센터, 네트워크, 하이퍼스케일러 CAPEX 사이클과 연결해서 봐야 한다는 점이다. 이 인터뷰는 AI 내러티브의 중심이 모델 데모에서 인프라 금융공학으로 이동했음을 보여준다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: AI는 “앱 붐”보다 “컴퓨트 병목과 전력 확보”가 더 중요한 국면으로 진입했고, frontier 랩의 경제성은 모델 성능보다 멀티칩 운영능력·조달력·배분 알고리즘에서 갈릴 수 있다.
• 가격/포지셔닝: 상대강도는 여전히 GPU/NVDA만이 아니라 TPU/ASIC 체인, 전력 유틸리티, 데이터센터, 냉각, 네트워킹, 하이퍼스케일러 CAPEX 수혜주 쪽으로 확장해서 봐야 하며, “AI 가격 하락=마진 붕괴” 단순 숏 논리는 아직 이르다.
• 체크포인트: Anthropic·OpenAI·Google의 차기 모델 성능, enterprise NDR 추이, 실제 컴퓨트 증설 속도, GW 단위 전력 계약, 규제당국의 사전승인 프레임, 그리고 기업 현장에서 AI가 파일럿을 넘어 핵심 워크플로우에 얼마나 깊게 침투하는지 확인해야 한다.
https://youtu.be/wEEZPpx8qow