AI는 철도 버블이 아니라 계약된 인프라다
1. VanEck의 Matthew Sigel은 지금 AI 투자 붐을 닷컴식 버블보다 19세기 철도 붐에 비유하지만, 결정적 차이는 이번엔 정부 보조 거품이 아니라 Amazon·Google·Microsoft·Oracle 같은 수요자가 장기 계약 backlog를 깔고 있다는 점이라고 본다.
2. 그는 AI 인프라가 아직 끝난 사이클이 아니라 “year 3~5” 수준이라고 보며, 철도는 미국 GDP의 3%를 거의 20년간 태웠지만 AI는 올해에서야 그 3% 수준에 닿는다는 점에서 시장이 오히려 조기 피크를 과도하게 가격에 반영했다고 주장한다.
3. 투자 아이디어는 여전히 비트코인 채굴주 중 AI 데이터센터 전환 옵션이 있는 종목들이다. MARA, Riot, APLD, WULF, Bitdeer 같은 이름은 단순 채굴주가 아니라 전력·부지·인프라를 가진 “컴퓨트 옵션”으로 봐야 한다는 시각이다.
4. NODE ETF는 이 테마를 일찍 잡아 비트코인 대비 약 100%p 초과성과를 냈다고 언급했고, 최근 레버리지 청산으로 가격이 밀린 구간에서 오히려 저변동 익스포저를 줄이고 선호 채굴주를 크게 늘렸다고 한다.
5. 핵심 프레임 전환은 “bits에서 atoms로”다. 지난 30년은 소프트웨어와 글로벌 공급망의 시대였지만, AI는 전력·칩·부지·냉각·파이버 같은 물리 인프라 부족을 드러내며 미국 리쇼어링과 데이터센터 재평가를 만들고 있다는 것.
6. 비트코인 네트워크에 대해선, 해시가 AI로 빠져도 시스템 리스크는 제한적이라고 본다. 해시레이트가 떨어지면 남아 있는 채굴자의 수익성이 개선되기 때문에 자동조정 메커니즘이 작동하고, 일부 기업은 비트코인 가격이 충분히 오르면 다시 채굴 확대를 선택할 수 있는 “옵셔널리티”를 가진다.
7. 반면 L1에 대해서는 꽤 냉소적이다. Solana를 포함한 주요 L1은 선거 이후 토큰 가격은 뛰었지만 실사용, 바이럴 앱, 글로벌 자본 유입 가속은 없었고, 오히려 Circle·Stripe·Robinhood·Wells Fargo 같은 기업/금융기관이 만드는 quasi-permissioned corporate chain이 실제 시장을 먹고 있다고 본다.
8. 그의 논지는 명확하다. 기관은 개방형 체인의 이념보다 수수료 예측 가능성과 규제 통제를 원하고, 그래서 ETH나 Solana 같은 퍼블릭 L1보다 맞춤형 체인이 채택되고 있다. 다만 CLARITY Act가 통과돼 토큰 보유구조, 재단·랩스 지분, 홍보자의 이해상충 공시가 의무화되면, 지금 지나치게 외면받는 L1들에 “enormous relief rally”가 나올 수 있다고 본다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: AI는 과열된 성장주 테마가 아니라 장기 계약 기반의 실물 인프라 사이클이라는 프레임이 강화될 수 있고, 크립토 내부에선 “퍼블릭 L1 확장”보다 “기업형 체인과 규제 적합성” 쪽으로 무게중심이 이동하고 있다.
• 가격/포지셔닝: 채굴주는 비트코인 민감주가 아니라 AI 전환 옵션을 가진 전력 자산으로 재평가될 여지가 있고, 반대로 SOL·ETH 등 주요 L1은 구조적으로 언더웨이트가 쌓인 상태라 규제 명확성만 오면 숏커버+리레이팅이 강하게 나올 수 있다.
• 체크포인트: hyperscaler capex와 장기 lease economics, AI 데이터센터 채굴주들의 추가 계약 체결, CLARITY Act 진전 여부, corporate chain 채택 확산, 그리고 ETH·SOL·NEAR의 스테이킹/인플레이션 축소가 실제 밸류에이션과 validator economics에 어떤 2차 효과를 내는지 확인해야 한다.
https://youtu.be/0NcO4wCSHT0
1. VanEck의 Matthew Sigel은 지금 AI 투자 붐을 닷컴식 버블보다 19세기 철도 붐에 비유하지만, 결정적 차이는 이번엔 정부 보조 거품이 아니라 Amazon·Google·Microsoft·Oracle 같은 수요자가 장기 계약 backlog를 깔고 있다는 점이라고 본다.
2. 그는 AI 인프라가 아직 끝난 사이클이 아니라 “year 3~5” 수준이라고 보며, 철도는 미국 GDP의 3%를 거의 20년간 태웠지만 AI는 올해에서야 그 3% 수준에 닿는다는 점에서 시장이 오히려 조기 피크를 과도하게 가격에 반영했다고 주장한다.
3. 투자 아이디어는 여전히 비트코인 채굴주 중 AI 데이터센터 전환 옵션이 있는 종목들이다. MARA, Riot, APLD, WULF, Bitdeer 같은 이름은 단순 채굴주가 아니라 전력·부지·인프라를 가진 “컴퓨트 옵션”으로 봐야 한다는 시각이다.
4. NODE ETF는 이 테마를 일찍 잡아 비트코인 대비 약 100%p 초과성과를 냈다고 언급했고, 최근 레버리지 청산으로 가격이 밀린 구간에서 오히려 저변동 익스포저를 줄이고 선호 채굴주를 크게 늘렸다고 한다.
5. 핵심 프레임 전환은 “bits에서 atoms로”다. 지난 30년은 소프트웨어와 글로벌 공급망의 시대였지만, AI는 전력·칩·부지·냉각·파이버 같은 물리 인프라 부족을 드러내며 미국 리쇼어링과 데이터센터 재평가를 만들고 있다는 것.
6. 비트코인 네트워크에 대해선, 해시가 AI로 빠져도 시스템 리스크는 제한적이라고 본다. 해시레이트가 떨어지면 남아 있는 채굴자의 수익성이 개선되기 때문에 자동조정 메커니즘이 작동하고, 일부 기업은 비트코인 가격이 충분히 오르면 다시 채굴 확대를 선택할 수 있는 “옵셔널리티”를 가진다.
7. 반면 L1에 대해서는 꽤 냉소적이다. Solana를 포함한 주요 L1은 선거 이후 토큰 가격은 뛰었지만 실사용, 바이럴 앱, 글로벌 자본 유입 가속은 없었고, 오히려 Circle·Stripe·Robinhood·Wells Fargo 같은 기업/금융기관이 만드는 quasi-permissioned corporate chain이 실제 시장을 먹고 있다고 본다.
8. 그의 논지는 명확하다. 기관은 개방형 체인의 이념보다 수수료 예측 가능성과 규제 통제를 원하고, 그래서 ETH나 Solana 같은 퍼블릭 L1보다 맞춤형 체인이 채택되고 있다. 다만 CLARITY Act가 통과돼 토큰 보유구조, 재단·랩스 지분, 홍보자의 이해상충 공시가 의무화되면, 지금 지나치게 외면받는 L1들에 “enormous relief rally”가 나올 수 있다고 본다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: AI는 과열된 성장주 테마가 아니라 장기 계약 기반의 실물 인프라 사이클이라는 프레임이 강화될 수 있고, 크립토 내부에선 “퍼블릭 L1 확장”보다 “기업형 체인과 규제 적합성” 쪽으로 무게중심이 이동하고 있다.
• 가격/포지셔닝: 채굴주는 비트코인 민감주가 아니라 AI 전환 옵션을 가진 전력 자산으로 재평가될 여지가 있고, 반대로 SOL·ETH 등 주요 L1은 구조적으로 언더웨이트가 쌓인 상태라 규제 명확성만 오면 숏커버+리레이팅이 강하게 나올 수 있다.
• 체크포인트: hyperscaler capex와 장기 lease economics, AI 데이터센터 채굴주들의 추가 계약 체결, CLARITY Act 진전 여부, corporate chain 채택 확산, 그리고 ETH·SOL·NEAR의 스테이킹/인플레이션 축소가 실제 밸류에이션과 validator economics에 어떤 2차 효과를 내는지 확인해야 한다.
https://youtu.be/0NcO4wCSHT0
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VanEck Research Head: Why This Isn't The AI Bubble Everyone Fears (Here's Why)
Matthew Sigel breaks down why the AI buildout looks more like the 19th-century railroad boom than a bubble about to pop, comparing capital scale, financing structure, and multi-year purchase order backlogs. He also explains why VanEck has gone underweight…
에어로드롬의 이더리움 공략
1. 알렉산더 커틀러는 MetaDEX03를 단순 업그레이드가 아니라 Aerodrome과 Velodrome을 사실상 하나의 멀티체인 현물 거래소로 묶고, Ethereum mainnet과 Circle의 Arc까지 확장하는 “EVM 전역 현물 지배” 전략으로 설명했다.
2. 핵심 논리는 명확하다: DEX의 본질은 LP 비즈니스이고, LP에게 가장 높은 보상을 주는 프로토콜이 결국 유동성을 가져가며, 유동성이 다시 거래량과 수수료, 토큰 가치로 이어지는 플라이휠을 만든다는 것.
3. 그래서 Aerodrome은 “100% 가치 재분배”를 해자로 본다. 토큰을 락하면 거래 수수료뿐 아니라 인센티브, 런치 수익 등 거래소가 만들어내는 모든 가치 흐름에 대한 청구권을 주고, 이것이 UNI류의 fee switch 모델보다 더 강한 유인이라는 주장이다.
4. 실제 사례도 들었다: Velodrome은 Optimism, Aerodrome은 Base에서 후발주자였지만 결국 점유율 1위가 됐고, 최근 6개월 기준 수익 창출도 업계 최상위권이라고 강조했다. UNI v4의 fee switch가 적용된 Base USDC-USDT 풀은 거래 흐름이 약 70% 감소했고 그 유동성이 Aerodrome으로 이동했다고 주장했다.
5. MetaDEX03의 디테일도 투자 포인트다. Rev engine은 MEV, 브리지 수수료 등 추가 수익원을 토큰으로 환류시키고, Air engine은 풀 생산성에 따라 토큰 배출을 더 동적으로 조절해 “들어오는 가치는 늘리고 나가는 배출은 줄이는” 구조를 만든다.
6. MEV 쪽은 특히 중요하다. 우선순위 수수료 경매를 AMM의 동적 수수료가 감지해, 기존엔 시퀀서와 서처가 가져가던 차익 일부를 LP에게 되돌리는 구조인데, 성공하면 LP 수익률 개선 → 더 깊은 유동성 → 더 많은 거래와 차익거래 기회라는 선순환이 가능하다.
7. Circle Arc 진출 이유는 “또 하나의 체인”이 아니라 기관 온보딩 경로로 보기 때문이다. 커틀러는 Arc가 단순 블록스페이스 공급이 아니라 Circle의 기관 네트워크와 고품질 자산 발행 역량을 바탕으로 FX와 RWA 시장의 핵심 거점이 될 수 있다고 봤다.
8. 그는 특히 온체인 FX를 강하게 밀었다. EURC-USDC 같은 페어는 이미 전통 핀테크나 은행보다 더 나은 실행 품질을 줄 수 있고, Aerodrome은 어떤 주에는 전체 DEX FX 거래량의 40~60%를 처리했다고 말한다. 여기에 Coinbase의 토큰화 주식까지 붙으면, 현물 거래소의 다음 성장축은 크립토 네이티브 토큰이 아니라 FX·주식·RWA라는 프레임이다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: 이번 인터뷰의 본질은 “DEX 경쟁은 기능 경쟁이 아니라 분배 경쟁”이라는 재정의다. 동시에 시장의 무게중심이 밈/저품질 토큰에서 수익분배형 토큰, 온체인 FX, 토큰화 주식, 기관용 현물 인프라로 이동하고 있다는 신호다.
• 가격/포지셔닝: 상대강도로 보면 Aerodrome/Velodrome류의 현금흐름형 거래소 토큰, Base 생태계, 향후 Arc 관련 인프라가 유리한 프레임이다. 반대로 fee switch로 LP 경제성이 약화되는 DEX, 내재 가치가 약한 고FDV 토큰, 유동성이 스트레스 상황에서 사라질 수 있는 prop AMM 모델은 상대적으로 압박받을 수 있다.
• 체크포인트: MetaDEX03 출시 이후 실제 수수료/배출 개선폭, MEV 환류가 LP APR에 주는 영향, Ethereum mainnet 점유율 상승 속도, Arc 메인넷(9월 16일 예정)에서의 초기 TVL과 FX/RWA 거래량, Coinbase 토큰화 주식 론칭, 그리고 CLARITY Act 및 개발자 보호 조항의 진전 여부를 봐야 한다.
https://youtu.be/NUpLTGVVfc8
1. 알렉산더 커틀러는 MetaDEX03를 단순 업그레이드가 아니라 Aerodrome과 Velodrome을 사실상 하나의 멀티체인 현물 거래소로 묶고, Ethereum mainnet과 Circle의 Arc까지 확장하는 “EVM 전역 현물 지배” 전략으로 설명했다.
2. 핵심 논리는 명확하다: DEX의 본질은 LP 비즈니스이고, LP에게 가장 높은 보상을 주는 프로토콜이 결국 유동성을 가져가며, 유동성이 다시 거래량과 수수료, 토큰 가치로 이어지는 플라이휠을 만든다는 것.
3. 그래서 Aerodrome은 “100% 가치 재분배”를 해자로 본다. 토큰을 락하면 거래 수수료뿐 아니라 인센티브, 런치 수익 등 거래소가 만들어내는 모든 가치 흐름에 대한 청구권을 주고, 이것이 UNI류의 fee switch 모델보다 더 강한 유인이라는 주장이다.
4. 실제 사례도 들었다: Velodrome은 Optimism, Aerodrome은 Base에서 후발주자였지만 결국 점유율 1위가 됐고, 최근 6개월 기준 수익 창출도 업계 최상위권이라고 강조했다. UNI v4의 fee switch가 적용된 Base USDC-USDT 풀은 거래 흐름이 약 70% 감소했고 그 유동성이 Aerodrome으로 이동했다고 주장했다.
5. MetaDEX03의 디테일도 투자 포인트다. Rev engine은 MEV, 브리지 수수료 등 추가 수익원을 토큰으로 환류시키고, Air engine은 풀 생산성에 따라 토큰 배출을 더 동적으로 조절해 “들어오는 가치는 늘리고 나가는 배출은 줄이는” 구조를 만든다.
6. MEV 쪽은 특히 중요하다. 우선순위 수수료 경매를 AMM의 동적 수수료가 감지해, 기존엔 시퀀서와 서처가 가져가던 차익 일부를 LP에게 되돌리는 구조인데, 성공하면 LP 수익률 개선 → 더 깊은 유동성 → 더 많은 거래와 차익거래 기회라는 선순환이 가능하다.
7. Circle Arc 진출 이유는 “또 하나의 체인”이 아니라 기관 온보딩 경로로 보기 때문이다. 커틀러는 Arc가 단순 블록스페이스 공급이 아니라 Circle의 기관 네트워크와 고품질 자산 발행 역량을 바탕으로 FX와 RWA 시장의 핵심 거점이 될 수 있다고 봤다.
8. 그는 특히 온체인 FX를 강하게 밀었다. EURC-USDC 같은 페어는 이미 전통 핀테크나 은행보다 더 나은 실행 품질을 줄 수 있고, Aerodrome은 어떤 주에는 전체 DEX FX 거래량의 40~60%를 처리했다고 말한다. 여기에 Coinbase의 토큰화 주식까지 붙으면, 현물 거래소의 다음 성장축은 크립토 네이티브 토큰이 아니라 FX·주식·RWA라는 프레임이다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: 이번 인터뷰의 본질은 “DEX 경쟁은 기능 경쟁이 아니라 분배 경쟁”이라는 재정의다. 동시에 시장의 무게중심이 밈/저품질 토큰에서 수익분배형 토큰, 온체인 FX, 토큰화 주식, 기관용 현물 인프라로 이동하고 있다는 신호다.
• 가격/포지셔닝: 상대강도로 보면 Aerodrome/Velodrome류의 현금흐름형 거래소 토큰, Base 생태계, 향후 Arc 관련 인프라가 유리한 프레임이다. 반대로 fee switch로 LP 경제성이 약화되는 DEX, 내재 가치가 약한 고FDV 토큰, 유동성이 스트레스 상황에서 사라질 수 있는 prop AMM 모델은 상대적으로 압박받을 수 있다.
• 체크포인트: MetaDEX03 출시 이후 실제 수수료/배출 개선폭, MEV 환류가 LP APR에 주는 영향, Ethereum mainnet 점유율 상승 속도, Arc 메인넷(9월 16일 예정)에서의 초기 TVL과 FX/RWA 거래량, Coinbase 토큰화 주식 론칭, 그리고 CLARITY Act 및 개발자 보호 조항의 진전 여부를 봐야 한다.
https://youtu.be/NUpLTGVVfc8
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Can Aerodrome Become Ethereum’s Dominant Spot Exchange? | Alexander Cutler
Will Aerodrome become the definitive onchain spot exchange?
This week, we're joined by Dromos Labs CEO, Alexander Cutler, to unpack MetaDEX03, Aerodrome’s multi-chain expansion, and the model Alex believes can win across Ethereum and beyond.
We discuss…
This week, we're joined by Dromos Labs CEO, Alexander Cutler, to unpack MetaDEX03, Aerodrome’s multi-chain expansion, and the model Alex believes can win across Ethereum and beyond.
We discuss…
장기금리의 진짜 범인
1. 겉으로는 S&P500이 신고가인데 10년물 금리는 4.7~4.8%, 30년물은 5% 부근까지 올라가며 “주식 강세+장기금리 고점”이라는 어색한 조합이 만들어졌고, 이 영상은 그 원인을 “연준 불신”보다 더 구조적인 공급 문제에서 찾는다.
2. 핵심 프레임은 DKW 4분해다: 장기금리는 ① 기대 실질 단기금리 ② 기대 인플레이션 ③ 기간 프리미엄 ④ 인플레 리스크 프리미엄으로 나뉘는데, 지금 식고 있는 건 ① 성장/연준 인상 기대와 ② 물가 쪽이고, 오히려 뛰는 건 ③ 장기채 보유 대가다.
3. 즉 시장이 흔히 말하는 “연준이 못 믿겨서 금리가 오른다”는 해석은 절반만 맞고, 실제로는 성장 과열과 물가 재가속이 아니라 장기 듀레이션 공급 증가가 더 큰 드라이버라는 주장이다.
4. 성장 쪽은 연준의 진단이 의외로 덜 매파적이다: 미국 경제는 강하지만 과열은 아니고, 고용 증가는 노동력 증가와 대체로 보조를 맞추며 임금발 인플레 압력으로 번지는 모습이 아니라는 것.
5. 물가도 “다시 가속되느냐”보다 “목표 상회가 얼마나 오래 가느냐”로 질문이 바뀌었고, 윌리엄스는 관세 영향 상당 부분 반영, 임대료 완만, 에너지 정점 통과 가능성, AI 공급병목 완화, 노동시장발 압력 부재를 근거로 몇 개 분기 둔화를 본다.
6. 그래서 첫 두 요소, 즉 성장과 물가는 오히려 장기금리를 눌러야 하는데도 금리가 안 내려오는 이유가 중요해진다: 워시 체제 연준이 포워드 가이던스를 줄이며 금리 경로 불확실성을 키웠고, 이게 기간 프리미엄을 직접 밀어올렸다는 것.
7. 더 중요한 건 AI가 이제 자기 현금이 아니라 채권시장 돈으로 굴러간다는 점이다: 클라우드 기업들의 AI CAPEX가 잉여현금흐름을 넘어서며 회사채 발행이 급증했고, 이게 장기 국채와 같은 투자자 지갑을 놓고 경쟁한다.
8. 실제로 Amazon, Alphabet, Meta, Oracle 4개사가 7월 초까지 발행한 회사채만 1,940억달러, Goldman Sachs는 Microsoft까지 포함한 5개 CSP의 올해 발행을 2,500억달러, 내년 4,000억달러로 본다.
9. 공모 회사채를 못 찍는 네오클라우드·데이터센터 개발업체들은 변동금리 대출 후 금리스왑으로 사실상 장기 고정금리 조달을 만들고 있고, 이것도 통계에 덜 잡힐 뿐 실질적으로는 장기 듀레이션 공급과 같다.
10. 결과적으로 반도체가 금리에 더 민감해진 이유도 설명된다: AI 투자가 “남는 현금으로 하는 성장 스토리”에서 “채권시장에서 자금 조달하는 금리 민감 섹터”로 바뀌면서, 장기금리 상승이 AI 밸류체인 밸류에이션을 직접 압박한다.
11. 여기에 미국 재정적자와 국채 공급 확대, 이란 전쟁 관련 876억달러 긴급추경, 국방예산 증액 구상까지 겹치며 “회사채 공급+국채 공급”이 동시에 장기물 시장을 두드리는 중이다.
12. 워시와 베센트의 세계관도 중요하다: 중국을 국방부식 표현인 ‘pacing power’로 부르고 AI를 미중 대리전의 핵심 전장처럼 보며, AI 투자를 단순한 버블이 아니라 군비경쟁형 전략 투자로 해석한다.
13. 이 해석대로라면 AI 투자는 수익률이 기대에 못 미쳐도 쉽게 꺼지지 않고, 오히려 계속 자금이 들어가야 하는 구조라 장기적으로 장기채 공급 압력이 더 이어질 수 있다.
14. 다만 아직 열려 있는 질문도 있다: 4번째 요소인 인플레 리스크 프리미엄, 즉 “물가가 다시 튀면 연준이 제대로 대응할까?”라는 신뢰 문제는 완전히 해소되지 않았고, 이건 잭슨홀과 후속 정책 커뮤니케이션이 더 중요해질 영역이다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: 장기금리 상승을 “성장 과열/연준 매파”가 아니라 “AI+재정이 만든 장기채 공급 쇼크”로 읽으면, 금리와 기술주 특히 반도체의 관계를 더 구조적으로 이해할 수 있다.
• 가격/포지셔닝: 장기금리 상방이 성장/물가보다 기간 프리미엄에서 나온다면, 경기 둔화가 와도 10Y·30Y 금리가 생각보다 안 빠질 수 있고, AI 하드웨어·반도체는 실적보다 조달금리와 크레딧 시장 수급에 더 민감해질 수 있다.
• 체크포인트: 10년물 기간 프리미엄 추정치, 대형 CSP 회사채 발행 속도, 데이터센터 관련 대출·스왑 동향, TBAC·재무부 장기물 발행 가이던스, 잭슨홀에서의 연준 커뮤니케이션 변화, 그리고 유가·주거비·임금의 재상승 여부를 봐야 한다.
https://youtu.be/Z9_sWNUtLbs
1. 겉으로는 S&P500이 신고가인데 10년물 금리는 4.7~4.8%, 30년물은 5% 부근까지 올라가며 “주식 강세+장기금리 고점”이라는 어색한 조합이 만들어졌고, 이 영상은 그 원인을 “연준 불신”보다 더 구조적인 공급 문제에서 찾는다.
2. 핵심 프레임은 DKW 4분해다: 장기금리는 ① 기대 실질 단기금리 ② 기대 인플레이션 ③ 기간 프리미엄 ④ 인플레 리스크 프리미엄으로 나뉘는데, 지금 식고 있는 건 ① 성장/연준 인상 기대와 ② 물가 쪽이고, 오히려 뛰는 건 ③ 장기채 보유 대가다.
3. 즉 시장이 흔히 말하는 “연준이 못 믿겨서 금리가 오른다”는 해석은 절반만 맞고, 실제로는 성장 과열과 물가 재가속이 아니라 장기 듀레이션 공급 증가가 더 큰 드라이버라는 주장이다.
4. 성장 쪽은 연준의 진단이 의외로 덜 매파적이다: 미국 경제는 강하지만 과열은 아니고, 고용 증가는 노동력 증가와 대체로 보조를 맞추며 임금발 인플레 압력으로 번지는 모습이 아니라는 것.
5. 물가도 “다시 가속되느냐”보다 “목표 상회가 얼마나 오래 가느냐”로 질문이 바뀌었고, 윌리엄스는 관세 영향 상당 부분 반영, 임대료 완만, 에너지 정점 통과 가능성, AI 공급병목 완화, 노동시장발 압력 부재를 근거로 몇 개 분기 둔화를 본다.
6. 그래서 첫 두 요소, 즉 성장과 물가는 오히려 장기금리를 눌러야 하는데도 금리가 안 내려오는 이유가 중요해진다: 워시 체제 연준이 포워드 가이던스를 줄이며 금리 경로 불확실성을 키웠고, 이게 기간 프리미엄을 직접 밀어올렸다는 것.
7. 더 중요한 건 AI가 이제 자기 현금이 아니라 채권시장 돈으로 굴러간다는 점이다: 클라우드 기업들의 AI CAPEX가 잉여현금흐름을 넘어서며 회사채 발행이 급증했고, 이게 장기 국채와 같은 투자자 지갑을 놓고 경쟁한다.
8. 실제로 Amazon, Alphabet, Meta, Oracle 4개사가 7월 초까지 발행한 회사채만 1,940억달러, Goldman Sachs는 Microsoft까지 포함한 5개 CSP의 올해 발행을 2,500억달러, 내년 4,000억달러로 본다.
9. 공모 회사채를 못 찍는 네오클라우드·데이터센터 개발업체들은 변동금리 대출 후 금리스왑으로 사실상 장기 고정금리 조달을 만들고 있고, 이것도 통계에 덜 잡힐 뿐 실질적으로는 장기 듀레이션 공급과 같다.
10. 결과적으로 반도체가 금리에 더 민감해진 이유도 설명된다: AI 투자가 “남는 현금으로 하는 성장 스토리”에서 “채권시장에서 자금 조달하는 금리 민감 섹터”로 바뀌면서, 장기금리 상승이 AI 밸류체인 밸류에이션을 직접 압박한다.
11. 여기에 미국 재정적자와 국채 공급 확대, 이란 전쟁 관련 876억달러 긴급추경, 국방예산 증액 구상까지 겹치며 “회사채 공급+국채 공급”이 동시에 장기물 시장을 두드리는 중이다.
12. 워시와 베센트의 세계관도 중요하다: 중국을 국방부식 표현인 ‘pacing power’로 부르고 AI를 미중 대리전의 핵심 전장처럼 보며, AI 투자를 단순한 버블이 아니라 군비경쟁형 전략 투자로 해석한다.
13. 이 해석대로라면 AI 투자는 수익률이 기대에 못 미쳐도 쉽게 꺼지지 않고, 오히려 계속 자금이 들어가야 하는 구조라 장기적으로 장기채 공급 압력이 더 이어질 수 있다.
14. 다만 아직 열려 있는 질문도 있다: 4번째 요소인 인플레 리스크 프리미엄, 즉 “물가가 다시 튀면 연준이 제대로 대응할까?”라는 신뢰 문제는 완전히 해소되지 않았고, 이건 잭슨홀과 후속 정책 커뮤니케이션이 더 중요해질 영역이다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: 장기금리 상승을 “성장 과열/연준 매파”가 아니라 “AI+재정이 만든 장기채 공급 쇼크”로 읽으면, 금리와 기술주 특히 반도체의 관계를 더 구조적으로 이해할 수 있다.
• 가격/포지셔닝: 장기금리 상방이 성장/물가보다 기간 프리미엄에서 나온다면, 경기 둔화가 와도 10Y·30Y 금리가 생각보다 안 빠질 수 있고, AI 하드웨어·반도체는 실적보다 조달금리와 크레딧 시장 수급에 더 민감해질 수 있다.
• 체크포인트: 10년물 기간 프리미엄 추정치, 대형 CSP 회사채 발행 속도, 데이터센터 관련 대출·스왑 동향, TBAC·재무부 장기물 발행 가이던스, 잭슨홀에서의 연준 커뮤니케이션 변화, 그리고 유가·주거비·임금의 재상승 여부를 봐야 한다.
https://youtu.be/Z9_sWNUtLbs
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커뮤니티: 건전한 투자를 지향하는 검증된…
반도체 다음은 AI용 금융 인프라 코인
1. 톰 리의 핵심 콜은 “AI 투자 내러티브의 주도주가 하드웨어 병목인 반도체에서, 에이전틱 AI가 실제로 굴러가기 위한 금융 인프라로 이동할 수 있다”는 것이다.
2. 논리는 단순하다: 지금까지 AI는 인간이 챗봇을 쓰는 단계였지만, 다음은 AI가 AI와 거래하고 로봇이 로봇과 협업하는 단계이며, 이때 기존 은행·증권·카드 결제 시스템은 너무 느리고 인간 중심적이라는 것.
3. 그래서 톰 리는 에이전틱 AI의 필수 레이어로 블록체인을 본다: 프로그래머블 머니, 초소액 결제, 실시간 정산, 스마트 컨트랙트가 있어야 AI가 인간 개입 없이 돈을 주고받을 수 있다는 프레임이다.
4. 사례로는 스테이블코인, 이더리움의 스마트 컨트랙트, 그리고 에이전트 지갑/에스크로/평판 시스템을 만드는 프로토콜이 거론되며, 영상에선 Skyfire Protocol류의 에이전트 결제 인프라 아이디어가 소개된다.
5. 이 프레임에서 코인의 투자 포인트는 “AI 경제의 표준을 누가 먹느냐”다: 에이전트 간 결제 기준, 계약 표준, 허용된 지갑 권한, 평판 레이어를 장악한 체인이 네트워크 효과를 가져갈 수 있다는 이야기다.
6. 수혜 후보로는 첫째 에이전트 경제 전용 프로토콜 토큰, 둘째 범용 스마트 컨트랙트 레이어인 이더리움이 제시된다; 톰 리가 BitMine의 의장이란 점에서 ETH 편향은 감안해야 하지만, “AI 경제의 settlement layer”라는 내러티브는 분명하다.
7. 흥미로운 대목은 피지컬 AI도 결국 블록체인 문제로 본다는 점이다: 로봇이 로봇과 상호작용하고 실물 세계에서 사고를 낼 수 있으니, 행동 로그와 권한 통제를 온체인에서 투명하게 남겨야 한다는 주장이다.
8. 다만 현실은 아직 멀다: 영상에 따르면 에이전트 간 거래 성공률은 현재 약 80% 수준이고, hallucination, 잘못된 툴 호출, 프롬프트 인젝션, 자금 오남용, 악성 스마트 컨트랙트 같은 보안 리스크가 여전히 크다.
9. 그럼에도 속도는 빠르다는 게 포인트다: 관련 에이전트 거래가 올해 초 이후 약 6개월 만에 5억 건 수준까지 늘었고, 현재는 특히 트레이딩 영역에서 먼저 실사용이 나온다는 점이 강조된다.
10. 발표자는 톰 리의 “다음은 코인”에 동의하되, 피지컬 AI보다 소프트웨어인 에이전틱 AI가 먼저 터질 가능성을 더 높게 본다; 하드웨어는 항공산업처럼 병목과 확산 지연이 심하지만, 소프트웨어는 배포 속도가 훨씬 빠르기 때문이다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: AI = 반도체라는 단선적 프레임에서, AI = 반도체 + 결제/정산/신뢰 인프라라는 멀티 레이어 프레임으로 시장 인식이 확장될 수 있다.
• 가격/포지셔닝: ETH, 스테이블코인 인프라, 에이전트 결제·지갑·평판 프로토콜은 “AI 후반부 수혜” 내러티브로 재평가 여지가 있고, 반대로 AI 하드웨어 쏠림이 심한 구간에선 상대강도 전환 테마로 볼 만하다.
• 체크포인트: 온체인 에이전트 거래량, 스테이블코인 결제 사용량, AI 에이전트용 wallet/escrow/permission 제품 출시, 이더리움·솔라나 등에서 관련 프로젝트 활성도, 보안 사고 여부, 실제 기업 도입 사례를 봐야 한다.
https://youtu.be/itQTzBkLkzM
1. 톰 리의 핵심 콜은 “AI 투자 내러티브의 주도주가 하드웨어 병목인 반도체에서, 에이전틱 AI가 실제로 굴러가기 위한 금융 인프라로 이동할 수 있다”는 것이다.
2. 논리는 단순하다: 지금까지 AI는 인간이 챗봇을 쓰는 단계였지만, 다음은 AI가 AI와 거래하고 로봇이 로봇과 협업하는 단계이며, 이때 기존 은행·증권·카드 결제 시스템은 너무 느리고 인간 중심적이라는 것.
3. 그래서 톰 리는 에이전틱 AI의 필수 레이어로 블록체인을 본다: 프로그래머블 머니, 초소액 결제, 실시간 정산, 스마트 컨트랙트가 있어야 AI가 인간 개입 없이 돈을 주고받을 수 있다는 프레임이다.
4. 사례로는 스테이블코인, 이더리움의 스마트 컨트랙트, 그리고 에이전트 지갑/에스크로/평판 시스템을 만드는 프로토콜이 거론되며, 영상에선 Skyfire Protocol류의 에이전트 결제 인프라 아이디어가 소개된다.
5. 이 프레임에서 코인의 투자 포인트는 “AI 경제의 표준을 누가 먹느냐”다: 에이전트 간 결제 기준, 계약 표준, 허용된 지갑 권한, 평판 레이어를 장악한 체인이 네트워크 효과를 가져갈 수 있다는 이야기다.
6. 수혜 후보로는 첫째 에이전트 경제 전용 프로토콜 토큰, 둘째 범용 스마트 컨트랙트 레이어인 이더리움이 제시된다; 톰 리가 BitMine의 의장이란 점에서 ETH 편향은 감안해야 하지만, “AI 경제의 settlement layer”라는 내러티브는 분명하다.
7. 흥미로운 대목은 피지컬 AI도 결국 블록체인 문제로 본다는 점이다: 로봇이 로봇과 상호작용하고 실물 세계에서 사고를 낼 수 있으니, 행동 로그와 권한 통제를 온체인에서 투명하게 남겨야 한다는 주장이다.
8. 다만 현실은 아직 멀다: 영상에 따르면 에이전트 간 거래 성공률은 현재 약 80% 수준이고, hallucination, 잘못된 툴 호출, 프롬프트 인젝션, 자금 오남용, 악성 스마트 컨트랙트 같은 보안 리스크가 여전히 크다.
9. 그럼에도 속도는 빠르다는 게 포인트다: 관련 에이전트 거래가 올해 초 이후 약 6개월 만에 5억 건 수준까지 늘었고, 현재는 특히 트레이딩 영역에서 먼저 실사용이 나온다는 점이 강조된다.
10. 발표자는 톰 리의 “다음은 코인”에 동의하되, 피지컬 AI보다 소프트웨어인 에이전틱 AI가 먼저 터질 가능성을 더 높게 본다; 하드웨어는 항공산업처럼 병목과 확산 지연이 심하지만, 소프트웨어는 배포 속도가 훨씬 빠르기 때문이다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: AI = 반도체라는 단선적 프레임에서, AI = 반도체 + 결제/정산/신뢰 인프라라는 멀티 레이어 프레임으로 시장 인식이 확장될 수 있다.
• 가격/포지셔닝: ETH, 스테이블코인 인프라, 에이전트 결제·지갑·평판 프로토콜은 “AI 후반부 수혜” 내러티브로 재평가 여지가 있고, 반대로 AI 하드웨어 쏠림이 심한 구간에선 상대강도 전환 테마로 볼 만하다.
• 체크포인트: 온체인 에이전트 거래량, 스테이블코인 결제 사용량, AI 에이전트용 wallet/escrow/permission 제품 출시, 이더리움·솔라나 등에서 관련 프로젝트 활성도, 보안 사고 여부, 실제 기업 도입 사례를 봐야 한다.
https://youtu.be/itQTzBkLkzM
횡보장 아래서 벌어지는 온체인 머니게임
1. 진행자들의 기본 뷰는 단순했다: BTC 64k, ETH 1.9k 부근의 저변동성 횡보는 오래 못 가고 결국 위든 아래든 크게 터질 가능성이 높으며, 지금은 방향 베팅보다 인내와 포지션 축적이 중요하다는 것.
2. 가장 뜨거운 드라마는 FOMO vs Pump.fun이었다: FOMO는 Relay 인프라를 감싼 래퍼 수준이라는 비판에도 하루 수수료 60만달러에 근접하며 Hyperliquid를 넘볼 정도의 수익을 냈고, 결국 “혁신보다 분배와 UX가 더 큰 가치”라는 점을 시장이 보여줬다.
3. 밈코인 쪽의 흥미로운 알파는 ‘주의력의 직접 수익화’다: Mike Dudas, Ansem 같은 인물은 자신이 가진 팔로잉을 밈코인 유동성과 수수료, 공급 배분으로 연결하며, 유튜브 광고를 토큰 거래로 대체한 MrBeast식 모델을 실험 중이다.
4. Pump.fun이 FOMO 상위 유저를 빼오기 위해 2만달러 사인온 보너스와 월 3만달러 리테이너를 제안했다는 문서가 돌았고, 사실이라면 Solana 밈 앱 생태계가 단순 제품 경쟁을 넘어 유저 영입 전쟁 단계로 들어갔다는 시그널이다.
5. 구조적으로는 ‘리비뉴 메타’가 더 강해지고 있다는 해석이 나왔다: Hyperliquid, Pump, Sky, Aerodrome, Chainlink처럼 실제 수익·PMF가 있는 자산과, 수십억달러 시총이지만 사실상 유령 체인인 자산들 사이의 괴리가 너무 커졌다는 것.
6. 여기서 핵심 프레임은 “시장 가치가 사라지는 게 아니라 이동한다”는 점이다: Cardano, ICP, BCH류의 비생산적 시총이 시간이 걸리더라도 결국 수익을 내는 프로토콜로 재배치될 수 있다는 시각은, 이번 사이클의 알트 선택 기준이 ‘꿈’에서 ‘현금흐름’으로 바뀌고 있음을 시사한다.
7. 비트코인 쪽에선 BIP 110 하드포크 소동이 있었지만, 오디널스/비트코인 JPEG 스팸을 막겠다는 시도는 채굴자 지지 약 2%, 거래소 지지 부재 속에 사실상 실패했고, 결과적으로 BTC 체인 거버넌스는 여전히 “바꾸기 매우 어렵다”는 점만 재확인됐다.
8. 인터뷰 1부에서 MetaMask의 Zhen Yong은 AI 에이전트 지갑을 공개하며, Claude에 “MetaMask agent wallet 써서 온체인 작업해줘”라고 지시하면 세팅 가능한 수준까지 UX가 내려왔다고 설명했다; 초기 활용은 예측시장 차익거래, 밈코인 매매, 지갑 행동분석, RWA 검증 등이며 핵심은 ‘에이전트가 인간 대신 온체인 복잡성을 소화한다’는 점이다.
9. 인터뷰 2부에서 zerohash CEO Edward Woodford는 Visa Direct와의 협업을 통해 스테이블코인 기반 머천트 프리펀딩·글로벌 프리랜서 지급을 밀고 있다고 밝혔다: Swift 며칠짜리 정산을 몇 초 단위로 줄이고, 놀고 있는 운전자본을 풀어 자본 효율을 개선하는 그림이다.
10. 특히 zerohash는 Morgan Stanley, Stripe, BlackRock, Visa 같은 플레이어 뒤에서 규제·기술 복잡성을 추상화하는 B2B 인프라 사업자로 포지셔닝하고 있으며, “AUC보다 온체인 처리량과 스테이블코인 사용 가능 계정 수가 더 중요한 지표”라고 강조했다.
11. 이들이 말한 큰 방향은 같다: 스테이블코인은 종착점이 아니라 시작점이고, 이후 토큰화 주식·예금·수익형 자산이 올라오면 온체인 경제의 핵심 경쟁력은 TVL이 아니라 ‘자금 회전율’과 ‘접근 가능한 계정 네트워크’가 될 가능성이 높다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: 밈코인 시즌처럼 보여도 실제로는 3개 축이 동시에 커지고 있다 — Solana 앱 레이어 수익화, AI 에이전트 기반 온체인 실행, 그리고 기관 주도의 스테이블코인 결제/토큰화 인프라.
• 가격/포지셔닝: 횡보장에선 메이저 방향성보다 상대강도가 중요해 보이며, 수익 창출 토큰과 실사용 인프라 자산이 장기적으로 유령 체인 대비 밸류에이션 재평가를 받을 가능성이 크다; 반면 밈 앱 수익은 매우 뜨겁지만 지속 가능성은 아직 검증 전이다.
• 체크포인트: FOMO/Pump.fun 수수료 추이, Hyperliquid 등 리비뉴 토큰의 바이백 지속성, MetaMask agent wallet 실제 사용 사례 공개 여부, Visa·zerohash의 실거래량, 미국의 Clarity Act·PERPS 관련 CFTC 논의, 그리고 스테이블코인 결제 볼륨이 AUC를 대체하는 핵심 지표로 자리잡는지 확인해야 한다.
https://youtu.be/gpMGT6UN9pI
1. 진행자들의 기본 뷰는 단순했다: BTC 64k, ETH 1.9k 부근의 저변동성 횡보는 오래 못 가고 결국 위든 아래든 크게 터질 가능성이 높으며, 지금은 방향 베팅보다 인내와 포지션 축적이 중요하다는 것.
2. 가장 뜨거운 드라마는 FOMO vs Pump.fun이었다: FOMO는 Relay 인프라를 감싼 래퍼 수준이라는 비판에도 하루 수수료 60만달러에 근접하며 Hyperliquid를 넘볼 정도의 수익을 냈고, 결국 “혁신보다 분배와 UX가 더 큰 가치”라는 점을 시장이 보여줬다.
3. 밈코인 쪽의 흥미로운 알파는 ‘주의력의 직접 수익화’다: Mike Dudas, Ansem 같은 인물은 자신이 가진 팔로잉을 밈코인 유동성과 수수료, 공급 배분으로 연결하며, 유튜브 광고를 토큰 거래로 대체한 MrBeast식 모델을 실험 중이다.
4. Pump.fun이 FOMO 상위 유저를 빼오기 위해 2만달러 사인온 보너스와 월 3만달러 리테이너를 제안했다는 문서가 돌았고, 사실이라면 Solana 밈 앱 생태계가 단순 제품 경쟁을 넘어 유저 영입 전쟁 단계로 들어갔다는 시그널이다.
5. 구조적으로는 ‘리비뉴 메타’가 더 강해지고 있다는 해석이 나왔다: Hyperliquid, Pump, Sky, Aerodrome, Chainlink처럼 실제 수익·PMF가 있는 자산과, 수십억달러 시총이지만 사실상 유령 체인인 자산들 사이의 괴리가 너무 커졌다는 것.
6. 여기서 핵심 프레임은 “시장 가치가 사라지는 게 아니라 이동한다”는 점이다: Cardano, ICP, BCH류의 비생산적 시총이 시간이 걸리더라도 결국 수익을 내는 프로토콜로 재배치될 수 있다는 시각은, 이번 사이클의 알트 선택 기준이 ‘꿈’에서 ‘현금흐름’으로 바뀌고 있음을 시사한다.
7. 비트코인 쪽에선 BIP 110 하드포크 소동이 있었지만, 오디널스/비트코인 JPEG 스팸을 막겠다는 시도는 채굴자 지지 약 2%, 거래소 지지 부재 속에 사실상 실패했고, 결과적으로 BTC 체인 거버넌스는 여전히 “바꾸기 매우 어렵다”는 점만 재확인됐다.
8. 인터뷰 1부에서 MetaMask의 Zhen Yong은 AI 에이전트 지갑을 공개하며, Claude에 “MetaMask agent wallet 써서 온체인 작업해줘”라고 지시하면 세팅 가능한 수준까지 UX가 내려왔다고 설명했다; 초기 활용은 예측시장 차익거래, 밈코인 매매, 지갑 행동분석, RWA 검증 등이며 핵심은 ‘에이전트가 인간 대신 온체인 복잡성을 소화한다’는 점이다.
9. 인터뷰 2부에서 zerohash CEO Edward Woodford는 Visa Direct와의 협업을 통해 스테이블코인 기반 머천트 프리펀딩·글로벌 프리랜서 지급을 밀고 있다고 밝혔다: Swift 며칠짜리 정산을 몇 초 단위로 줄이고, 놀고 있는 운전자본을 풀어 자본 효율을 개선하는 그림이다.
10. 특히 zerohash는 Morgan Stanley, Stripe, BlackRock, Visa 같은 플레이어 뒤에서 규제·기술 복잡성을 추상화하는 B2B 인프라 사업자로 포지셔닝하고 있으며, “AUC보다 온체인 처리량과 스테이블코인 사용 가능 계정 수가 더 중요한 지표”라고 강조했다.
11. 이들이 말한 큰 방향은 같다: 스테이블코인은 종착점이 아니라 시작점이고, 이후 토큰화 주식·예금·수익형 자산이 올라오면 온체인 경제의 핵심 경쟁력은 TVL이 아니라 ‘자금 회전율’과 ‘접근 가능한 계정 네트워크’가 될 가능성이 높다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: 밈코인 시즌처럼 보여도 실제로는 3개 축이 동시에 커지고 있다 — Solana 앱 레이어 수익화, AI 에이전트 기반 온체인 실행, 그리고 기관 주도의 스테이블코인 결제/토큰화 인프라.
• 가격/포지셔닝: 횡보장에선 메이저 방향성보다 상대강도가 중요해 보이며, 수익 창출 토큰과 실사용 인프라 자산이 장기적으로 유령 체인 대비 밸류에이션 재평가를 받을 가능성이 크다; 반면 밈 앱 수익은 매우 뜨겁지만 지속 가능성은 아직 검증 전이다.
• 체크포인트: FOMO/Pump.fun 수수료 추이, Hyperliquid 등 리비뉴 토큰의 바이백 지속성, MetaMask agent wallet 실제 사용 사례 공개 여부, Visa·zerohash의 실거래량, 미국의 Clarity Act·PERPS 관련 CFTC 논의, 그리고 스테이블코인 결제 볼륨이 AUC를 대체하는 핵심 지표로 자리잡는지 확인해야 한다.
https://youtu.be/gpMGT6UN9pI
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🚨LIVE: Saylor Sells Again?! Pump fun vs. FOMO Onchain. Zerohash CEO & Zhen Yong Call In.
The Rollup is where the leaders of digital assets and finance converge. Live from the financial capital of the world, powered by our partners:
NEAR: https://www.near.org/
ZAMA: https://www.zama.org
Frax: https://frax.com
Dinari: https://dinari.com/
1inch:…
NEAR: https://www.near.org/
ZAMA: https://www.zama.org
Frax: https://frax.com
Dinari: https://dinari.com/
1inch:…
NEAR는 스테이킹을 AI 연산권으로 바꾸려 한다
1. NEAR는 “토큰 스테이킹 → 스테이킹 수익률 → AI 추론비 지불” 구조를 공식화하며, NEAR 토큰을 단순 L1 자산이 아니라 AI 에이전트가 계속 생각하게 만드는 연산 크레딧으로 재포지셔닝했다.
2. Illia Polosukhin의 큰 그림은 NEAR를 블록체인, Confidential Intents, AI Cloud가 따로 노는 생태계가 아니라 하나의 수직통합 AI 스택으로 보는 것이며, 최종 목적지는 24/7 돌아가는 autonomous business다.
3. 이 프레임이 흥미로운 이유는 “AI 머니”라는 내러티브 때문이다. 에이전트가 자산을 보유하고, 추론을 사고, 다른 에이전트를 고용하고, 결제를 집행하려면 블록체인급 가동성과 결제 레일이 필요하다는 논리다.
4. NEAR AI Cloud의 차별점은 private + verifiable inference다. 사용자의 프롬프트와 출력은 TEE 기반으로 보호되고, 어떤 모델 해시와 어떤 하드웨어에서 어떤 응답이 나왔는지 attest할 수 있어 “돈이 걸린 AI 출력”에 맞는 인프라를 노린다.
5. 이 논점은 생각보다 중요하다. 지금 대부분의 AI API는 프롬프트 리라이트, 검열, 출력 변조 여부를 사용자가 검증할 수 없는데, 에이전트가 자산 이동이나 보험 정산, 툴 호출까지 담당하면 “정말 그 모델이 그 출력을 냈는가”가 금융 리스크가 된다.
6. NEAR는 여기서 한발 더 나가 스마트컨트랙트가 AI 추론을 호출하고, 응답을 받은 뒤 다시 실행을 이어갈 수 있다고 설명했다. 검증 가능한 추론이 아니면 이런 구조는 사실상 위험해서, AI와 온체인 머니를 붙이는 핵심은 모델 성능보다 증명성이라는 메시지다.
7. 공급 측면에서는 지금까지는 NEAR가 자체 GPU 클러스터로 부트스트랩했지만, 장기적으로는 제3자 GPU 공급자가 네트워크에 붙어 연산을 제공하고, 그 대가를 스테이킹된 NEAR의 yield에서 받는 구조를 만들겠다는 계획이다.
8. 더 큰 야심은 GPU compute 자체를 유동적 시장으로 만드는 것이다. Illia는 현재 GPU 시장이 다년 계약, 불투명 가격, SLA 불확실성으로 엉망이라고 보고, Intents를 이용해 “대략 이런 스펙의 GPU 1,000개 필요” 같은 불완전 주문을 solver가 매칭하는 시장을 구상한다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: AI x 크립토가 “GPU 렌탈 결제” 수준을 넘어, 토큰이 추론권·에이전트 운영권·결제 자산을 동시에 담당하는 수직통합형 value accrual 스토리로 진화하는 중이다.
• 가격/포지셔닝: NEAR는 범용 L1 멀티플만으로 보기 어려워졌다. Intents 수수료, AI inference 수요, GPU 마켓플레이스, 에이전트 경제가 붙으면 토큰의 밸류에이션 프레임이 Solana류 L1 비교에서 AI infra/agent economy 프리미엄으로 이동할 수 있다. 반대로 아직은 제품-시장 적합성보다 비전이 앞서 있어 기대 선반영 리스크도 크다.
• 체크포인트: revenue.near.org에서 Intents 및 체인 수수료 소각 추이, Brave·Venice·Abound·버뮤다 정부 등 실제 파트너의 inference 사용량, 제3자 GPU 공급자 온보딩, AI Cloud 수익의 온체인 반영 방식, 그리고 “스테이킹으로 추론 받기”가 실제 NEAR 락업 증가로 이어지는지 확인해야 한다.
https://youtu.be/lRuaC0JkWhU
1. NEAR는 “토큰 스테이킹 → 스테이킹 수익률 → AI 추론비 지불” 구조를 공식화하며, NEAR 토큰을 단순 L1 자산이 아니라 AI 에이전트가 계속 생각하게 만드는 연산 크레딧으로 재포지셔닝했다.
2. Illia Polosukhin의 큰 그림은 NEAR를 블록체인, Confidential Intents, AI Cloud가 따로 노는 생태계가 아니라 하나의 수직통합 AI 스택으로 보는 것이며, 최종 목적지는 24/7 돌아가는 autonomous business다.
3. 이 프레임이 흥미로운 이유는 “AI 머니”라는 내러티브 때문이다. 에이전트가 자산을 보유하고, 추론을 사고, 다른 에이전트를 고용하고, 결제를 집행하려면 블록체인급 가동성과 결제 레일이 필요하다는 논리다.
4. NEAR AI Cloud의 차별점은 private + verifiable inference다. 사용자의 프롬프트와 출력은 TEE 기반으로 보호되고, 어떤 모델 해시와 어떤 하드웨어에서 어떤 응답이 나왔는지 attest할 수 있어 “돈이 걸린 AI 출력”에 맞는 인프라를 노린다.
5. 이 논점은 생각보다 중요하다. 지금 대부분의 AI API는 프롬프트 리라이트, 검열, 출력 변조 여부를 사용자가 검증할 수 없는데, 에이전트가 자산 이동이나 보험 정산, 툴 호출까지 담당하면 “정말 그 모델이 그 출력을 냈는가”가 금융 리스크가 된다.
6. NEAR는 여기서 한발 더 나가 스마트컨트랙트가 AI 추론을 호출하고, 응답을 받은 뒤 다시 실행을 이어갈 수 있다고 설명했다. 검증 가능한 추론이 아니면 이런 구조는 사실상 위험해서, AI와 온체인 머니를 붙이는 핵심은 모델 성능보다 증명성이라는 메시지다.
7. 공급 측면에서는 지금까지는 NEAR가 자체 GPU 클러스터로 부트스트랩했지만, 장기적으로는 제3자 GPU 공급자가 네트워크에 붙어 연산을 제공하고, 그 대가를 스테이킹된 NEAR의 yield에서 받는 구조를 만들겠다는 계획이다.
8. 더 큰 야심은 GPU compute 자체를 유동적 시장으로 만드는 것이다. Illia는 현재 GPU 시장이 다년 계약, 불투명 가격, SLA 불확실성으로 엉망이라고 보고, Intents를 이용해 “대략 이런 스펙의 GPU 1,000개 필요” 같은 불완전 주문을 solver가 매칭하는 시장을 구상한다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: AI x 크립토가 “GPU 렌탈 결제” 수준을 넘어, 토큰이 추론권·에이전트 운영권·결제 자산을 동시에 담당하는 수직통합형 value accrual 스토리로 진화하는 중이다.
• 가격/포지셔닝: NEAR는 범용 L1 멀티플만으로 보기 어려워졌다. Intents 수수료, AI inference 수요, GPU 마켓플레이스, 에이전트 경제가 붙으면 토큰의 밸류에이션 프레임이 Solana류 L1 비교에서 AI infra/agent economy 프리미엄으로 이동할 수 있다. 반대로 아직은 제품-시장 적합성보다 비전이 앞서 있어 기대 선반영 리스크도 크다.
• 체크포인트: revenue.near.org에서 Intents 및 체인 수수료 소각 추이, Brave·Venice·Abound·버뮤다 정부 등 실제 파트너의 inference 사용량, 제3자 GPU 공급자 온보딩, AI Cloud 수익의 온체인 반영 방식, 그리고 “스테이킹으로 추론 받기”가 실제 NEAR 락업 증가로 이어지는지 확인해야 한다.
https://youtu.be/lRuaC0JkWhU
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NEAR Just Turned Staking Yield Into Compute
📣SPOTIFY PREMIUM RSS FEED | USE CODE: SPOTIFY24
https://bankless.cc/spotify-premium
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What if staking a token could keep an AI agent thinking? NEAR cofounder Illia Polosukhin joins David to explain NEAR’s new staking-powered inference model, where yield…
https://bankless.cc/spotify-premium
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What if staking a token could keep an AI agent thinking? NEAR cofounder Illia Polosukhin joins David to explain NEAR’s new staking-powered inference model, where yield…
AI 시장은 아직도 너무 작게 보고 있다
1. Eric Vishria의 핵심 주장은 단순하다: 시장은 “Anthropic이나 OpenAI가 다 먹는다”는 제로섬 프레임에 갇혀 있지만, 실제로는 AWS·Azure·GCP·Cloudflare가 공존했던 클라우드처럼 AI도 여러 초대형 승자와 그보다 작은 1000억달러급 승자를 동시에 만들 가능성이 높다.
2. 가장 인상적인 포인트는 기존 SaaS 경영진에 대한 경고다. “매일 계획을 잘 달성할수록 equity value를 파괴하고 있다”는 말처럼, 과거의 GTM·제품 로드맵·방어적 해자 공식이 AI 시대엔 낡았고, 기존 사업을 낮에 운영하고 저녁에 AI를 붙이는 식으론 이미 늦다는 진단이다.
3. 투자 아이디어로 보면 AI는 앱 대 인프라의 승자독식이 아니라, 모델-클라우드-추론 레이어-앱-에이전트-칩이 동시 팽창하는 구조에 가깝다. 즉 “어디에 가치가 쌓이냐”보다 “총파이가 얼마나 커지냐”를 봐야 하고, 그래서 infra/app 둘 다 열려 있다는 메시지다.
4. Fireworks 사례가 그걸 보여준다. 같은 오픈소스 모델, 같은 Nvidia 하드웨어를 돌리는데도 일반 클라우드 대비 성능이 5배, 처리량도 몇 배 차이 난다고 주장하며, 추론은 생각보다 훨씬 어려운 운영 기술이고 “commodity처럼 보여도 사실은 아니다”라는 점을 강조했다.
5. Sierra 사례는 앱 레이어의 해자를 설명한다. 핵심은 모델을 얹는 게 아니라 AI의 “jagged edge” 즉 잘 되는 것과 처참히 실패하는 경계면을 깊게 이해하고, 그 위에 sandcastle처럼 빠르게 제품을 갈아엎는 팀이 이긴다는 것; Cursor의 진화도 같은 패턴이다.
6. 특히 데이터베이스 비유가 좋다. 예전엔 DB 마이그레이션이 가장 하기 싫은 작업이었지만, AI가 명세가 잘 된 인터페이스 번역과 반복 작업을 잘하면서 migration 비용이 급락했고, 이제 DB의 경쟁력은 lock-in이 아니라 비용·유연성·zero-to-infinity 확장성으로 이동했다.
7. 수요 측면에서도 bullish하다. 클라우드 초창기와 달리 지금 대기업은 AI를 무시하지 않고 “원한다”; 아직 채택 속도는 느려도 실험·예산·관심이 이미 크고, 따라서 향후 기업 도입을 도와주는 “AI sherpa” 포지션의 회사들이 좋은 사업이 될 수 있다는 관점이다.
8. 다만 가장 큰 병목은 모델이 아니라 에너지라고 본다. “모델은 compute를 intelligence로 바꾸는 기계”인데 지능 수요가 사실상 무한대라면, 결국 전력·가스터빈·원자력·태양광·희토류가 AI 공급곡선을 결정하며, 미국이 중국보다 훨씬 적은 전력을 추가하는 점을 구조적 리스크로 지목했다.
9. Cerebras 투자 스토리는 하드웨어 알파의 교과서다. 2016년, GPU는 딥러닝에 맞는 칩이 아니라 CPU보다 100배 나아서 쓰는 임시 솔루션이라는 문제의식에서 시작했고, 코어 수·코어 간 통신·메모리 근접성 3축을 극단으로 밀어 wafer-scale chip을 만들겠다는 논리에 베팅했다.
10. 하지만 그는 동시에 하드웨어의 잔혹함도 강조한다. 소프트웨어에선 논리가 맞으면 80% 온 셈이지만, 반도체는 그때부터가 시작이고 실제 성능은 시뮬레이션 roofline 밑에서 compiler·kernel·physics·supply chain 이슈로 계속 깎이며, “칩이 녹아내리던” 순간도 있었다고 회상한다.
11. 흥미로운 추가 알파는 “다음 칩 카테고리”가 CPU일 수 있다는 시각이다. LLM이 코드를 대량 생성하면 그 코드는 결국 CPU 위에서 돌아가고, 범용 CPU가 오래 끌고 온 레거시 제약을 걷어낸 새 구조가 나올 여지가 있다는 것; 이미 관련 미공개 투자도 했다고 밝혔다.
12. 로보틱스는 아직 데이터 문제가 핵심이다. 인터넷 규모 텍스트 데이터가 있었던 LLM과 달리 로봇에는 그런 bootstrap 데이터가 없어서 tele-op, 비디오, 시뮬레이션이 중요하고, Sunday Robotics처럼 로봇-장갑-데이터수집을 수직통합해 고가치 데이터를 직접 만드는 팀이 유리하다고 본다.
13. 노동시장에 대해선 기술 낙관론도 비관론도 경계한다. Geoffrey Hinton의 “방사선과 의사 양성 중단” 발언처럼 기술 방향은 맞아도 실제 채택은 데이터, 보험청구, 책임소재, 규제, 워크플로우 때문에 훨씬 느리며, 당분간은 대체보다 보조와 생산성 증대가 현실적이라는 입장이다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: AI를 “모델 승자독식”이 아니라 클라우드 초창기와 유사한 다층적 확장 사이클로 봐야 한다는 점이 핵심이며, 특히 inference infra, enterprise AI adoption enabler, energy chain, specialized compute가 재평가될 수 있다.
• 가격/포지셔닝: 퍼블릭 SaaS는 단순한 AI 테마 부재가 아니라 경쟁 frontier 이동으로 구조적 디레이팅을 겪는다는 시각이 중요하고, 반대로 고성장 AI native는 높은 밸류도 정당화될 수 있다; semis·power·compute infra는 여전히 상대강도 유지 논리다.
• 체크포인트: 대기업 AI 예산 집행 속도, inference economics 개선 폭, 전력 증설과 데이터센터 capex, Nvidia 외 대안칩 상용화, 기존 SaaS의 제품 리빌드 속도, 그리고 AI가 실제로 “magic selling” 단계에서 반복 가능한 엔터프라이즈 매출로 전환되는지 확인해야 한다.
https://youtu.be/0e7aG_MIHlQ
1. Eric Vishria의 핵심 주장은 단순하다: 시장은 “Anthropic이나 OpenAI가 다 먹는다”는 제로섬 프레임에 갇혀 있지만, 실제로는 AWS·Azure·GCP·Cloudflare가 공존했던 클라우드처럼 AI도 여러 초대형 승자와 그보다 작은 1000억달러급 승자를 동시에 만들 가능성이 높다.
2. 가장 인상적인 포인트는 기존 SaaS 경영진에 대한 경고다. “매일 계획을 잘 달성할수록 equity value를 파괴하고 있다”는 말처럼, 과거의 GTM·제품 로드맵·방어적 해자 공식이 AI 시대엔 낡았고, 기존 사업을 낮에 운영하고 저녁에 AI를 붙이는 식으론 이미 늦다는 진단이다.
3. 투자 아이디어로 보면 AI는 앱 대 인프라의 승자독식이 아니라, 모델-클라우드-추론 레이어-앱-에이전트-칩이 동시 팽창하는 구조에 가깝다. 즉 “어디에 가치가 쌓이냐”보다 “총파이가 얼마나 커지냐”를 봐야 하고, 그래서 infra/app 둘 다 열려 있다는 메시지다.
4. Fireworks 사례가 그걸 보여준다. 같은 오픈소스 모델, 같은 Nvidia 하드웨어를 돌리는데도 일반 클라우드 대비 성능이 5배, 처리량도 몇 배 차이 난다고 주장하며, 추론은 생각보다 훨씬 어려운 운영 기술이고 “commodity처럼 보여도 사실은 아니다”라는 점을 강조했다.
5. Sierra 사례는 앱 레이어의 해자를 설명한다. 핵심은 모델을 얹는 게 아니라 AI의 “jagged edge” 즉 잘 되는 것과 처참히 실패하는 경계면을 깊게 이해하고, 그 위에 sandcastle처럼 빠르게 제품을 갈아엎는 팀이 이긴다는 것; Cursor의 진화도 같은 패턴이다.
6. 특히 데이터베이스 비유가 좋다. 예전엔 DB 마이그레이션이 가장 하기 싫은 작업이었지만, AI가 명세가 잘 된 인터페이스 번역과 반복 작업을 잘하면서 migration 비용이 급락했고, 이제 DB의 경쟁력은 lock-in이 아니라 비용·유연성·zero-to-infinity 확장성으로 이동했다.
7. 수요 측면에서도 bullish하다. 클라우드 초창기와 달리 지금 대기업은 AI를 무시하지 않고 “원한다”; 아직 채택 속도는 느려도 실험·예산·관심이 이미 크고, 따라서 향후 기업 도입을 도와주는 “AI sherpa” 포지션의 회사들이 좋은 사업이 될 수 있다는 관점이다.
8. 다만 가장 큰 병목은 모델이 아니라 에너지라고 본다. “모델은 compute를 intelligence로 바꾸는 기계”인데 지능 수요가 사실상 무한대라면, 결국 전력·가스터빈·원자력·태양광·희토류가 AI 공급곡선을 결정하며, 미국이 중국보다 훨씬 적은 전력을 추가하는 점을 구조적 리스크로 지목했다.
9. Cerebras 투자 스토리는 하드웨어 알파의 교과서다. 2016년, GPU는 딥러닝에 맞는 칩이 아니라 CPU보다 100배 나아서 쓰는 임시 솔루션이라는 문제의식에서 시작했고, 코어 수·코어 간 통신·메모리 근접성 3축을 극단으로 밀어 wafer-scale chip을 만들겠다는 논리에 베팅했다.
10. 하지만 그는 동시에 하드웨어의 잔혹함도 강조한다. 소프트웨어에선 논리가 맞으면 80% 온 셈이지만, 반도체는 그때부터가 시작이고 실제 성능은 시뮬레이션 roofline 밑에서 compiler·kernel·physics·supply chain 이슈로 계속 깎이며, “칩이 녹아내리던” 순간도 있었다고 회상한다.
11. 흥미로운 추가 알파는 “다음 칩 카테고리”가 CPU일 수 있다는 시각이다. LLM이 코드를 대량 생성하면 그 코드는 결국 CPU 위에서 돌아가고, 범용 CPU가 오래 끌고 온 레거시 제약을 걷어낸 새 구조가 나올 여지가 있다는 것; 이미 관련 미공개 투자도 했다고 밝혔다.
12. 로보틱스는 아직 데이터 문제가 핵심이다. 인터넷 규모 텍스트 데이터가 있었던 LLM과 달리 로봇에는 그런 bootstrap 데이터가 없어서 tele-op, 비디오, 시뮬레이션이 중요하고, Sunday Robotics처럼 로봇-장갑-데이터수집을 수직통합해 고가치 데이터를 직접 만드는 팀이 유리하다고 본다.
13. 노동시장에 대해선 기술 낙관론도 비관론도 경계한다. Geoffrey Hinton의 “방사선과 의사 양성 중단” 발언처럼 기술 방향은 맞아도 실제 채택은 데이터, 보험청구, 책임소재, 규제, 워크플로우 때문에 훨씬 느리며, 당분간은 대체보다 보조와 생산성 증대가 현실적이라는 입장이다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: AI를 “모델 승자독식”이 아니라 클라우드 초창기와 유사한 다층적 확장 사이클로 봐야 한다는 점이 핵심이며, 특히 inference infra, enterprise AI adoption enabler, energy chain, specialized compute가 재평가될 수 있다.
• 가격/포지셔닝: 퍼블릭 SaaS는 단순한 AI 테마 부재가 아니라 경쟁 frontier 이동으로 구조적 디레이팅을 겪는다는 시각이 중요하고, 반대로 고성장 AI native는 높은 밸류도 정당화될 수 있다; semis·power·compute infra는 여전히 상대강도 유지 논리다.
• 체크포인트: 대기업 AI 예산 집행 속도, inference economics 개선 폭, 전력 증설과 데이터센터 capex, Nvidia 외 대안칩 상용화, 기존 SaaS의 제품 리빌드 속도, 그리고 AI가 실제로 “magic selling” 단계에서 반복 가능한 엔터프라이즈 매출로 전환되는지 확인해야 한다.
https://youtu.be/0e7aG_MIHlQ
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Everyone Is Still Undersizing the AI Market | Eric Vishria
Eric Vishria, General Partner at Benchmark, joins Invest Like the Best for a wide-ranging conversation on how AI is reshaping software, infrastructure, and venture investing. He explains why the competitive frontier for SaaS has shifted, why companies can…
옵션은 퍼프보다 커질 수 있을까
1. Derive 공동창업자 Nick Forster는 “온체인 옵션은 단순 트레이딩 상품이 아니라 새로운 금융시스템의 머니 레고”라고 본다. 콜·풋 두 개만으로 헤지, 수익화, 구조화상품, 맞춤형 투기까지 만들 수 있어 프로그래머블 파이낸스의 핵심 primitive라는 주장이다.
2. 핵심 메시지는 퍼프가 지금의 거래량 왕이라 해도, 옵션은 더 강한 네트워크 효과와 더 넓은 TAM을 가질 수 있다는 것. 특히 옵션은 유동성 구축이 어렵지만 한번 깊이가 생기면 Deribit처럼 중앙화 시장에서도 수년간 독점이 유지될 만큼 sticky하다고 본다.
3. 흥미로운 포인트는 옵션 대중화의 주체가 “개인 직접매매”가 아니라는 점이다. Derive는 스스로를 “온체인 derivatives의 Stripe”로 규정하며, 리테일 친화적 UI를 직접 만들기보다 다른 팀들이 Derive 위에 볼트, 구조화상품, 네오뱅크형 앱을 얹도록 하는 B2B 인프라 전략을 택했다.
4. 회사 드라마도 강했다. 2025년 5월 Derive 토큰 시총은 약 1,500만달러까지 붕괴했고, 팀 18명에 토큰 90%가 이미 유통된 상태라 사실상 남은 인센티브 풀은 150만달러 수준이었다. 이때 Synthetix가 낮은 가격에 인수 제안을 넣었고, 커뮤니티·팀 반발과 공동창업자 이견까지 겹치며 회사가 무너질 뻔했다.
5. 반전은 두 가지였다. 하나는 신규 발행 토큰을 활용해 기관 마켓메이커와 딜을 맺고 RFQ 기반 실유동성을 붙인 것, 다른 하나는 Hyperliquid 옵션 출시로 성장 자산의 옵션 수요를 빨아들인 것이다. 여기에 2025년 하반기 이후 무펀더멘털 토큰과 TVL 농사 구조가 무너지며 “대안 수익원”으로 옵션 yield 수요가 살아난 것이 결정적이었다.
6. Nick의 시장 비판도 투자적으로 의미 있다. 그는 2022~2024년 크립토를 “포인트 파밍, TVL 게임, 거래소 상장 브로커리지, 고FDV 저실체 토큰”이 지배한 시기로 규정했고, 실제로 이런 구조가 옵션 같은 장기 금융시장 형성을 방해했다고 본다. 이건 곧 지금 시장이 “밈·상장 메타”에서 “실제 현금흐름형 온체인 금융”으로 넘어가는지 보는 프레임이기도 하다.
7. V1은 AMM 기반 옵션 프로토콜, V2는 포트폴리오 마진+오프체인 오더북/RFQ, V3는 구조화상품 빌더를 위한 프로그래머블 스택으로 진화한다. Nick에 따르면 현재는 제3자가 Derive 위에 상품을 얹는 데 1~3개월 걸리지만, V3에서는 “거의 몇 시간” 수준으로 줄이는 것이 목표다.
8. 가장 큰 장기 베팅은 RWA와 AI다. 그는 옵션이 BTC·ETH처럼 성숙한 자산에만 붙던 한계를 넘어서, 향후 S&P500·원자재·버퍼 ETF 같은 RWA 온체인화가 진행되면 시장이 폭발할 수 있다고 본다. 동시에 AI는 “옵션을 이해하기 어려운 리테일의 번역기”가 되어, 복잡한 옵션보드를 직접 보지 않아도 투자 의견을 구조화된 거래로 바꿔줄 것이라고 본다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: 온체인 파생은 더 이상 “퍼프 DEX 경쟁”만이 아니라, 옵션 인프라·구조화상품·RWA 헤지·에이전틱 파이낸스까지 확장되는 테마다. 특히 “온체인 금융의 Stripe” 내러티브는 단순 거래소 밸류보다 인프라 밸류에이션을 받을 여지가 있다.
• 가격/포지셔닝: 옵션 섹터는 여전히 퍼프 대비 저평가 영역일 수 있다. 다만 리레이팅은 거래량 자체보다 1) 실제 외부 빌더 수 증가, 2) RWA 옵션 상장, 3) 지속 가능한 옵션 yield 수요가 확인될 때 강해질 가능성이 크다.
• 체크포인트: Derive V3 출시 속도, Hyperliquid 옵션 점유율, 기관 MM 유동성 유지 여부, 구조화상품/볼트 integrator 숫자, RWA 기초자산 상장, 규제·라이선스 진전이 핵심이다. 반대로 옵션 수요가 여전히 BTC·ETH·HYPE 같은 소수 자산에만 갇히면 “퍼프보다 큰 시장” 서사는 과장일 수 있다.
https://youtu.be/VS92D-qzlYk
1. Derive 공동창업자 Nick Forster는 “온체인 옵션은 단순 트레이딩 상품이 아니라 새로운 금융시스템의 머니 레고”라고 본다. 콜·풋 두 개만으로 헤지, 수익화, 구조화상품, 맞춤형 투기까지 만들 수 있어 프로그래머블 파이낸스의 핵심 primitive라는 주장이다.
2. 핵심 메시지는 퍼프가 지금의 거래량 왕이라 해도, 옵션은 더 강한 네트워크 효과와 더 넓은 TAM을 가질 수 있다는 것. 특히 옵션은 유동성 구축이 어렵지만 한번 깊이가 생기면 Deribit처럼 중앙화 시장에서도 수년간 독점이 유지될 만큼 sticky하다고 본다.
3. 흥미로운 포인트는 옵션 대중화의 주체가 “개인 직접매매”가 아니라는 점이다. Derive는 스스로를 “온체인 derivatives의 Stripe”로 규정하며, 리테일 친화적 UI를 직접 만들기보다 다른 팀들이 Derive 위에 볼트, 구조화상품, 네오뱅크형 앱을 얹도록 하는 B2B 인프라 전략을 택했다.
4. 회사 드라마도 강했다. 2025년 5월 Derive 토큰 시총은 약 1,500만달러까지 붕괴했고, 팀 18명에 토큰 90%가 이미 유통된 상태라 사실상 남은 인센티브 풀은 150만달러 수준이었다. 이때 Synthetix가 낮은 가격에 인수 제안을 넣었고, 커뮤니티·팀 반발과 공동창업자 이견까지 겹치며 회사가 무너질 뻔했다.
5. 반전은 두 가지였다. 하나는 신규 발행 토큰을 활용해 기관 마켓메이커와 딜을 맺고 RFQ 기반 실유동성을 붙인 것, 다른 하나는 Hyperliquid 옵션 출시로 성장 자산의 옵션 수요를 빨아들인 것이다. 여기에 2025년 하반기 이후 무펀더멘털 토큰과 TVL 농사 구조가 무너지며 “대안 수익원”으로 옵션 yield 수요가 살아난 것이 결정적이었다.
6. Nick의 시장 비판도 투자적으로 의미 있다. 그는 2022~2024년 크립토를 “포인트 파밍, TVL 게임, 거래소 상장 브로커리지, 고FDV 저실체 토큰”이 지배한 시기로 규정했고, 실제로 이런 구조가 옵션 같은 장기 금융시장 형성을 방해했다고 본다. 이건 곧 지금 시장이 “밈·상장 메타”에서 “실제 현금흐름형 온체인 금융”으로 넘어가는지 보는 프레임이기도 하다.
7. V1은 AMM 기반 옵션 프로토콜, V2는 포트폴리오 마진+오프체인 오더북/RFQ, V3는 구조화상품 빌더를 위한 프로그래머블 스택으로 진화한다. Nick에 따르면 현재는 제3자가 Derive 위에 상품을 얹는 데 1~3개월 걸리지만, V3에서는 “거의 몇 시간” 수준으로 줄이는 것이 목표다.
8. 가장 큰 장기 베팅은 RWA와 AI다. 그는 옵션이 BTC·ETH처럼 성숙한 자산에만 붙던 한계를 넘어서, 향후 S&P500·원자재·버퍼 ETF 같은 RWA 온체인화가 진행되면 시장이 폭발할 수 있다고 본다. 동시에 AI는 “옵션을 이해하기 어려운 리테일의 번역기”가 되어, 복잡한 옵션보드를 직접 보지 않아도 투자 의견을 구조화된 거래로 바꿔줄 것이라고 본다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: 온체인 파생은 더 이상 “퍼프 DEX 경쟁”만이 아니라, 옵션 인프라·구조화상품·RWA 헤지·에이전틱 파이낸스까지 확장되는 테마다. 특히 “온체인 금융의 Stripe” 내러티브는 단순 거래소 밸류보다 인프라 밸류에이션을 받을 여지가 있다.
• 가격/포지셔닝: 옵션 섹터는 여전히 퍼프 대비 저평가 영역일 수 있다. 다만 리레이팅은 거래량 자체보다 1) 실제 외부 빌더 수 증가, 2) RWA 옵션 상장, 3) 지속 가능한 옵션 yield 수요가 확인될 때 강해질 가능성이 크다.
• 체크포인트: Derive V3 출시 속도, Hyperliquid 옵션 점유율, 기관 MM 유동성 유지 여부, 구조화상품/볼트 integrator 숫자, RWA 기초자산 상장, 규제·라이선스 진전이 핵심이다. 반대로 옵션 수요가 여전히 BTC·ETH·HYPE 같은 소수 자산에만 갇히면 “퍼프보다 큰 시장” 서사는 과장일 수 있다.
https://youtu.be/VS92D-qzlYk
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Could This New Product Be Bigger Than Perpetuals? | Co-founder of Derive | DROPS E41
In this episode of DROPS, we sit down with Nick Forster, co-founder and CEO of Derive, to talk about what really happened behind the scenes over the last five years.
He explains how the platform survived brutal cycles, nearly collapsed in 2025, and found…
He explains how the platform survived brutal cycles, nearly collapsed in 2025, and found…
해킹장에서 혼자 안 맞은 프로토콜
1. Sam MacPherson의 핵심 주장은 단순하다: 4월 KelpDAO의 rsETH 사태 때 대부분의 DeFi가 맞은 이유는 “수익 chasing”이었고, Spark가 안 맞은 이유는 애초에 rsETH를 1월에 시장에서 빼고 루핑·고레버리지 노출도 제한했기 때문이다.
2. Spark는 Aave류 머니마켓처럼 보이지만 실제론 Sky(구 MakerDAO)라는 100억달러급 스테이블코인 밸런스시트를 등에 업은 “온체인 상업은행”에 가깝고, 그래서 성장보다 생존을 우선하는 DNA가 프로덕트 설계 전체에 박혀 있다.
3. 투자 포인트는 “보수성의 재평가”다: 해킹 이후 Spark TVL은 ETH 기준 50% 이상 뛰었고, 7월 초엔 약 80%까지 증가했는데, 시장이 이제 DeFi에서 최고 APY보다 ‘안 안 터지는 곳’에 프리미엄을 주기 시작했다는 신호로 읽힌다.
4. 구체적으로 Spark는 2023년 출시 직후부터 마켓별 rate limit을 걸었고, 오라클도 Chainlink·RedStone·Chronicle의 3중 구조를 쓴다; 한 군데 가격이 깨져도 바로 전면 붕괴로 연결되지 않게 만든 셈이다.
5. rsETH 사례는 Sky식 온체인 거버넌스의 장단점도 보여준다: 제안→리스크 카운슬 검토→SPK 스냅샷 투표→Sky 최종 승인까지 약 1개월이 걸리지만, 평시엔 느려도 위기 시엔 emergency multisig와 timelock 기반의 일시정지·긴급 변경 프로세스로 대응한다.
6. 시장 구조 측면에서 Sam은 DeFi 수익률이 장기적으로 SOFR 비슷한 수준으로 수렴한다고 본다; 이유는 스테이블코인 유동성이 너무 많고, ‘온체인 달러 예치’가 점점 MMF/T-bill 대체재처럼 자리 잡고 있기 때문이다.
7. AI에 대해선 역설적인 시각을 냈다: 지금은 공격자가 더 유리한 “위험 피크 구간” 같지만, 결국 AI가 스마트컨트랙트 감사·포멀 베리피케이션의 품질을 끌어올려 오히려 대형 프로토콜 보안은 더 강해질 수 있다는 주장이다.
8. 스테이블코인 전쟁도 흥미롭다: Spark는 Robinhood의 7% USDG 적립 상품을 뒷받침하는 자산 발행자 3곳 중 하나이며, Uniswap와 함께 stablecoin FX layer를 만들어 신규 스테이블코인의 유동성과 교환성을 붙여주는 인프라 역할까지 노리고 있다. Coinbase, Robinhood, Stripe/Tempo처럼 “분배채널+체인+자체 스테이블코인” 모델이 복제되는 흐름에서 Spark는 백엔드 수익화 플레이어다.
9. SPK 토큰은 사업 성장 대비 가격이 부진하지만, Sam은 토큰 시장이 결국 BTC·ETH·SOL 같은 일부 예외를 제외하면 DCF형 밸류에이션으로 수렴할 거라고 본다; Spark는 이미 흑자 사업이고, 초과 이익 buyback 구조가 거버넌스로 통과돼 있어 “가격보다 펀더멘털”을 보라는 메시지다.
10. 추가 알파로는 기관대출 확장도 있다: Anchorage 기반 비트코인 담보 대출은 이미 2.5억달러 규모까지 나갔고, 연말엔 10억달러 이상을 본다; Spark Savings USDT도 빠르게 커지며 USDT 운용 상품 쪽 점유율 확대를 노린다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: DeFi의 다음 리레이팅은 “고수익”이 아니라 “온체인 안전자산, 보수적 리스크 엔진, 스테이블코인 인프라”에서 나올 가능성이 크다.
• 가격/포지셔닝: 해킹 사이클 이후엔 Spark류의 보수적 렌딩/스테이블코인 인프라가 상대강도를 가질 수 있고, SPK는 가격만 보면 약하지만 펀더멘털과 buyback 논리로 가치주형 재평가 여지가 있다; 반대로 과도한 루핑·신규 LRT/LST 의존 프로토콜은 계속 할인받을 수 있다.
• 체크포인트: Spark TVL 지속 증가 여부, SPK buyback 실제 집행, Anchorage 기관대출 잔액, USDG·stablecoin FX layer 채택 속도, Sky 서브DAO 구조가 정치적 충돌 없이 확장되는지, 그리고 AI발 신규 해킹이 “보수적 설계 프리미엄”을 더 키우는지 봐야 한다.
https://youtu.be/WiHTPXourfQ
1. Sam MacPherson의 핵심 주장은 단순하다: 4월 KelpDAO의 rsETH 사태 때 대부분의 DeFi가 맞은 이유는 “수익 chasing”이었고, Spark가 안 맞은 이유는 애초에 rsETH를 1월에 시장에서 빼고 루핑·고레버리지 노출도 제한했기 때문이다.
2. Spark는 Aave류 머니마켓처럼 보이지만 실제론 Sky(구 MakerDAO)라는 100억달러급 스테이블코인 밸런스시트를 등에 업은 “온체인 상업은행”에 가깝고, 그래서 성장보다 생존을 우선하는 DNA가 프로덕트 설계 전체에 박혀 있다.
3. 투자 포인트는 “보수성의 재평가”다: 해킹 이후 Spark TVL은 ETH 기준 50% 이상 뛰었고, 7월 초엔 약 80%까지 증가했는데, 시장이 이제 DeFi에서 최고 APY보다 ‘안 안 터지는 곳’에 프리미엄을 주기 시작했다는 신호로 읽힌다.
4. 구체적으로 Spark는 2023년 출시 직후부터 마켓별 rate limit을 걸었고, 오라클도 Chainlink·RedStone·Chronicle의 3중 구조를 쓴다; 한 군데 가격이 깨져도 바로 전면 붕괴로 연결되지 않게 만든 셈이다.
5. rsETH 사례는 Sky식 온체인 거버넌스의 장단점도 보여준다: 제안→리스크 카운슬 검토→SPK 스냅샷 투표→Sky 최종 승인까지 약 1개월이 걸리지만, 평시엔 느려도 위기 시엔 emergency multisig와 timelock 기반의 일시정지·긴급 변경 프로세스로 대응한다.
6. 시장 구조 측면에서 Sam은 DeFi 수익률이 장기적으로 SOFR 비슷한 수준으로 수렴한다고 본다; 이유는 스테이블코인 유동성이 너무 많고, ‘온체인 달러 예치’가 점점 MMF/T-bill 대체재처럼 자리 잡고 있기 때문이다.
7. AI에 대해선 역설적인 시각을 냈다: 지금은 공격자가 더 유리한 “위험 피크 구간” 같지만, 결국 AI가 스마트컨트랙트 감사·포멀 베리피케이션의 품질을 끌어올려 오히려 대형 프로토콜 보안은 더 강해질 수 있다는 주장이다.
8. 스테이블코인 전쟁도 흥미롭다: Spark는 Robinhood의 7% USDG 적립 상품을 뒷받침하는 자산 발행자 3곳 중 하나이며, Uniswap와 함께 stablecoin FX layer를 만들어 신규 스테이블코인의 유동성과 교환성을 붙여주는 인프라 역할까지 노리고 있다. Coinbase, Robinhood, Stripe/Tempo처럼 “분배채널+체인+자체 스테이블코인” 모델이 복제되는 흐름에서 Spark는 백엔드 수익화 플레이어다.
9. SPK 토큰은 사업 성장 대비 가격이 부진하지만, Sam은 토큰 시장이 결국 BTC·ETH·SOL 같은 일부 예외를 제외하면 DCF형 밸류에이션으로 수렴할 거라고 본다; Spark는 이미 흑자 사업이고, 초과 이익 buyback 구조가 거버넌스로 통과돼 있어 “가격보다 펀더멘털”을 보라는 메시지다.
10. 추가 알파로는 기관대출 확장도 있다: Anchorage 기반 비트코인 담보 대출은 이미 2.5억달러 규모까지 나갔고, 연말엔 10억달러 이상을 본다; Spark Savings USDT도 빠르게 커지며 USDT 운용 상품 쪽 점유율 확대를 노린다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: DeFi의 다음 리레이팅은 “고수익”이 아니라 “온체인 안전자산, 보수적 리스크 엔진, 스테이블코인 인프라”에서 나올 가능성이 크다.
• 가격/포지셔닝: 해킹 사이클 이후엔 Spark류의 보수적 렌딩/스테이블코인 인프라가 상대강도를 가질 수 있고, SPK는 가격만 보면 약하지만 펀더멘털과 buyback 논리로 가치주형 재평가 여지가 있다; 반대로 과도한 루핑·신규 LRT/LST 의존 프로토콜은 계속 할인받을 수 있다.
• 체크포인트: Spark TVL 지속 증가 여부, SPK buyback 실제 집행, Anchorage 기관대출 잔액, USDG·stablecoin FX layer 채택 속도, Sky 서브DAO 구조가 정치적 충돌 없이 확장되는지, 그리고 AI발 신규 해킹이 “보수적 설계 프리미엄”을 더 키우는지 봐야 한다.
https://youtu.be/WiHTPXourfQ
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How Spark Dodged the KelpDAO Hack While the Rest of DeFi Got Hit
Spark avoided the DeFi hack that hit almost everyone else in April. Cofounder Sam MacPherson lays out why, and where he thinks AI fits into DeFi security.
🔥 EPISODE LINK 🔥
https://unchainedcrypto.com/podcast/sam-macpherson-on-why-spark-benefited-so-much…
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https://unchainedcrypto.com/podcast/sam-macpherson-on-why-spark-benefited-so-much…
기관은 비트코인 네이티브는 하이프를 본다
1. Matt Hougan은 최근 2개월 시장의 핵심을 “악재에 반응하지 않는 것”으로 봤다: 세일러 매도, Stretch trade 75, 콜드스토리지 해킹, Clarity Act 지연에도 BTC가 무너지지 않았다는 점이 바닥 신호라는 해석이다.
2. Ryan Rasmussen도 바닥 타이밍 맞추기보다 시장에 남아 있는 편이 낫다고 봤다; 과거 사이클에서 회복 초반 며칠이 가장 강했고, 지금도 55% 조정 수준이라 예전의 70~80% 크립토 겨울과는 성격이 다르다는 진단이다.
3. 둘 다 다음 사이클은 “폭발형”보다 “느리고 제도권 자금이 밀어 올리는 grind-up”에 가깝다고 봤다; 이유는 새 매수 주체가 리테일이 아니라 자산관리 플랫폼, 기관, 패밀리오피스, 국부펀드이기 때문이다.
4. 비트와이즈가 본 실제 수급은 ETF 중심이며, 7월 1일 이후 BTC·ETH로 유입이 개선됐고 SOL·HYPE에도 일부 관심이 붙었다; 다만 기관의 출발점은 여전히 BTC다.
5. 가장 중요한 촉매는 크립토 트위터가 보는 매크로보다 Morgan Stanley, Wells Fargo, UBS, Merrill 같은 대형 WM 플랫폼의 모델 포트폴리오 편입이다; 이들이 관리하는 자산은 약 20조 달러다.
6. 시장은 이제 둘로 갈린다는 게 비트와이즈의 프레임이다: 기관은 BTC·ETH 같은 대형 자산, 네이티브 자금은 Hyperliquid, Uniswap, Morpho, Aave 같은 “매출 나는 앱”으로 간다.
7. Ryan은 BTC는 점점 금에 가까운 자산으로, 나머지 크립토는 소프트웨어/테크 자산처럼 거래될 가능성이 높다고 봤다; 실제로 BTC-금 상관은 높아지고, 알트는 기술주적 성격이 강해지고 있다는 설명이다.
8. 섹터 뷰로는 BTC, ETH·SOL·HYPE 같은 메이저 L1/플랫폼, 그리고 DeFi를 가장 긍정적으로 봤다; 특히 DeFi는 지난 사이클엔 규제에 묶였지만 이번엔 더 직접적으로 성과가 드러날 수 있다고 평가했다.
9. 개별 자산 코멘트도 흥미로웠다: 둘 다 HOOD와 HYPE를 좋게 봤지만, Ryan은 업사이드는 HYPE, Matt는 10년 보유감으론 HOOD를 더 선호했다.
10. 가격감은 꽤 공격적이다: BTC 2030년 18만 달러는 둘 다 “오버”, ETH 8천 달러도 “오버”; 반면 HYPE 500달러는 둘 다 다소 부담스럽다고 봤고, ZEC 2.5만~3만 달러는 회의적이었다.
11. 규제 쪽에선 Clarity Act보다 SEC의 “Reg Crypto” 초안이 더 즉각적 촉매로 언급됐다; 다음 주 제안 규칙이 나오면 토큰 발행과 자금조달이 훨씬 명확해지며, 2018 ICO 이후 막혀 있던 창업 에너지가 재점화될 수 있다는 시각이다.
12. 후반부에선 AI 컴퓨트를 실물자산처럼 소유하게 하는 B3 IQ도 나왔다; H200 노드 8장 기준 약 29.2만 달러 장비를 30% 선납으로 사고, 나머지는 수요자에게 빌려 수익화하는 구조인데, 이건 “GPU를 부동산처럼 보는 시장”이 열리고 있음을 보여준다.
13. AI 인프라 쪽에선 Anthropic이 Riot Platforms와 91억 달러 규모 20년 계약을 맺은 사례도 언급됐다; 비트코인 마이닝 인프라가 AI 데이터센터/컴퓨트 인프라로 재평가되는 흐름이다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: 한 시장 안에 두 개의 불장이 생길 수 있다; 기관은 BTC·ETH ETF와 WM 채널, 네이티브는 HYPE·DeFi·토큰화 앱·크립토 주식으로 간다.
• 가격/포지셔닝: BTC는 “디지털 골드” 리레이팅, 알트는 무지성 동반상승보다 매출/수수료/현금흐름 기반 상대강도 장세 가능성이 높다; HYPE, UNI, Morpho, Aave, HOOD, COIN, Figure 같은 종목/토큰 선별이 더 중요해진다.
• 체크포인트: WM 플랫폼 모델포트폴리오 편입 뉴스, ETF 순유입 추세, SEC Reg Crypto 초안과 코멘트 기간, Clarity Act 재추진 일정, AI 컴퓨트 수요 지속 여부, 그리고 HYPE·DeFi 프로토콜의 실제 수익/바이백 지속성을 봐야 한다.
https://youtu.be/y4rmQXbKQ5g
1. Matt Hougan은 최근 2개월 시장의 핵심을 “악재에 반응하지 않는 것”으로 봤다: 세일러 매도, Stretch trade 75, 콜드스토리지 해킹, Clarity Act 지연에도 BTC가 무너지지 않았다는 점이 바닥 신호라는 해석이다.
2. Ryan Rasmussen도 바닥 타이밍 맞추기보다 시장에 남아 있는 편이 낫다고 봤다; 과거 사이클에서 회복 초반 며칠이 가장 강했고, 지금도 55% 조정 수준이라 예전의 70~80% 크립토 겨울과는 성격이 다르다는 진단이다.
3. 둘 다 다음 사이클은 “폭발형”보다 “느리고 제도권 자금이 밀어 올리는 grind-up”에 가깝다고 봤다; 이유는 새 매수 주체가 리테일이 아니라 자산관리 플랫폼, 기관, 패밀리오피스, 국부펀드이기 때문이다.
4. 비트와이즈가 본 실제 수급은 ETF 중심이며, 7월 1일 이후 BTC·ETH로 유입이 개선됐고 SOL·HYPE에도 일부 관심이 붙었다; 다만 기관의 출발점은 여전히 BTC다.
5. 가장 중요한 촉매는 크립토 트위터가 보는 매크로보다 Morgan Stanley, Wells Fargo, UBS, Merrill 같은 대형 WM 플랫폼의 모델 포트폴리오 편입이다; 이들이 관리하는 자산은 약 20조 달러다.
6. 시장은 이제 둘로 갈린다는 게 비트와이즈의 프레임이다: 기관은 BTC·ETH 같은 대형 자산, 네이티브 자금은 Hyperliquid, Uniswap, Morpho, Aave 같은 “매출 나는 앱”으로 간다.
7. Ryan은 BTC는 점점 금에 가까운 자산으로, 나머지 크립토는 소프트웨어/테크 자산처럼 거래될 가능성이 높다고 봤다; 실제로 BTC-금 상관은 높아지고, 알트는 기술주적 성격이 강해지고 있다는 설명이다.
8. 섹터 뷰로는 BTC, ETH·SOL·HYPE 같은 메이저 L1/플랫폼, 그리고 DeFi를 가장 긍정적으로 봤다; 특히 DeFi는 지난 사이클엔 규제에 묶였지만 이번엔 더 직접적으로 성과가 드러날 수 있다고 평가했다.
9. 개별 자산 코멘트도 흥미로웠다: 둘 다 HOOD와 HYPE를 좋게 봤지만, Ryan은 업사이드는 HYPE, Matt는 10년 보유감으론 HOOD를 더 선호했다.
10. 가격감은 꽤 공격적이다: BTC 2030년 18만 달러는 둘 다 “오버”, ETH 8천 달러도 “오버”; 반면 HYPE 500달러는 둘 다 다소 부담스럽다고 봤고, ZEC 2.5만~3만 달러는 회의적이었다.
11. 규제 쪽에선 Clarity Act보다 SEC의 “Reg Crypto” 초안이 더 즉각적 촉매로 언급됐다; 다음 주 제안 규칙이 나오면 토큰 발행과 자금조달이 훨씬 명확해지며, 2018 ICO 이후 막혀 있던 창업 에너지가 재점화될 수 있다는 시각이다.
12. 후반부에선 AI 컴퓨트를 실물자산처럼 소유하게 하는 B3 IQ도 나왔다; H200 노드 8장 기준 약 29.2만 달러 장비를 30% 선납으로 사고, 나머지는 수요자에게 빌려 수익화하는 구조인데, 이건 “GPU를 부동산처럼 보는 시장”이 열리고 있음을 보여준다.
13. AI 인프라 쪽에선 Anthropic이 Riot Platforms와 91억 달러 규모 20년 계약을 맺은 사례도 언급됐다; 비트코인 마이닝 인프라가 AI 데이터센터/컴퓨트 인프라로 재평가되는 흐름이다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: 한 시장 안에 두 개의 불장이 생길 수 있다; 기관은 BTC·ETH ETF와 WM 채널, 네이티브는 HYPE·DeFi·토큰화 앱·크립토 주식으로 간다.
• 가격/포지셔닝: BTC는 “디지털 골드” 리레이팅, 알트는 무지성 동반상승보다 매출/수수료/현금흐름 기반 상대강도 장세 가능성이 높다; HYPE, UNI, Morpho, Aave, HOOD, COIN, Figure 같은 종목/토큰 선별이 더 중요해진다.
• 체크포인트: WM 플랫폼 모델포트폴리오 편입 뉴스, ETF 순유입 추세, SEC Reg Crypto 초안과 코멘트 기간, Clarity Act 재추진 일정, AI 컴퓨트 수요 지속 여부, 그리고 HYPE·DeFi 프로토콜의 실제 수익/바이백 지속성을 봐야 한다.
https://youtu.be/y4rmQXbKQ5g