AI는 셰일이다
1. 조지 노블은 현재 AI를 “ROI가 입증되지 않은 버블”로 규정하며, 수요는 일시적이지만 부채와 감가상각은 영구적이라서 결국 현금흐름이 무너진다고 본다.
2. 그의 가장 강한 포인트는 hyperscaler들의 AI 자산이 2030년쯤 2.5조달러 수준으로 불어나면 연간 감가상각이 5,000억달러를 넘어 지금의 전체 이익을 잠식할 수 있다는 것, 즉 “AI 매출은 늘어도 최종 이익은 음수로 갈 수 있다”는 시나리오다.
3. 그는 AI를 과거 미국 셰일과 같은 죄수의 딜레마로 본다. 모두가 “내 capex가 더 커야 안 죽는다”는 논리로 돈을 태우지만, 정작 자본비용이 올라가면 전체 산업이 동시에 취약해진다.
4. 가장 공격적인 숏 아이디어는 CoreWeave. 노블은 이를 “GPU판 WeWork”로 부르며, short of a bailout이면 zero에 가깝다고 본다. 장기부채로 depreciating asset인 GPU를 쌓아놓고 단기 수요에 기대는 구조라는 것.
5. 그는 Nvidia 자체보다 네오클라우드, Oracle, CoreWeave 같은 “AI 생태계의 레버리지 말단”이 더 좋은 숏이라고 본다. 이유는 밸류에이션보다 자본조달 구조와 신용 리스크가 먼저 깨질 수 있어서다.
6. SpaceX에 대해서도 “로켓 회사가 아니라 현금흐름 적자인 AI 플레이에 로켓 회사가 붙은 것”이라고 독설한다. Starlink는 진짜 사업이지만, 2조달러대 가치평가를 설명하기엔 턱없이 부족하다는 논리다.
7. Tesla 역시 누적 순이익이 약 380억달러에 불과한데 시총이 1.5조달러라는 점을 지적하며, Elon Musk의 실행력과 별개로 “자본수익률 관점에서 말이 안 되는 가격”이라고 본다.
8. 다만 진행자 Jack Farley는 반론도 제기한다. Anthropic/OpenAI의 매출 급증, 클라우드 매출 성장, Micron의 실적, Elon의 실행력 등을 보면 시장이 완전히 허상만으로 움직이는 건 아니며, 일부 반도체는 2027년 이익 기준으로 이미 멀티플이 낮아졌을 수 있다는 시각이다.
9. 노블은 이런 반론에도 “매출 성장 자체는 중요하지 않다”고 본다. OpenAI/Anthropic이 지금 매출을 키우는 건 가격이 원가를 반영하지 못한 덤핑에 가깝고, 엔터프라이즈도 보안·컴플라이언스 이슈 때문에 기대만큼 빠르게 붙지 않을 수 있다는 주장이다.
10. Micron 같은 메모리도 그는 숏까지는 아니지만 “정상 이익이 아닌 과잉 이익 구간”으로 본다. 지금의 높은 마진과 HBM 기대를 영속화하면 안 되고, 결국 중국·아시아 공급 확대로 초과이익은 평균회귀할 가능성이 높다고 본다.
11. 매크로 쪽에선 진짜 트리거를 “금리”보다 “자본비용 상승”으로 본다. 국채금리와 실질금리, term premium이 오르는 환경에서는 AI처럼 먼 미래 현금흐름에 의존하는 자산이 특히 치명타를 맞는다는 설명이다.
12. 그래서 그의 롱은 금과 에너지다. 금은 중앙은행과 재정 방만함에 대한 보험, 에너지는 10년 넘는 저투자와 공급 제약 때문에 구조적 강세 구간에 들어섰다는 관점이다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: AI는 “세상을 바꾸는 기술”과 “좋은 투자”가 같지 않다는 프레임 전환이 핵심이다. 인터넷 트래픽이 25년간 50만% 늘어도 Nortel, Lucent, Global Crossing 주주는 망할 수 있었듯, AI도 사용량 증가와 투자수익률은 다를 수 있다.
• 가격/포지셔닝: 숏은 Nvidia보다 CoreWeave·네오클라우드·고밸류 AI 인프라 말단이 더 비대칭적일 수 있다는 주장. 반대로 롱은 gold, energy, 일부 실물자산이며, 지수보다 섹터/종목 선택의 시대가 올 수 있다는 시각이다.
• 체크포인트: 1) OpenAI·Anthropic의 실매출 성장률 둔화 여부 2) hyperscaler capex 가이던스와 감가상각 증가 속도 3) CoreWeave/Oracle 등 크레딧 스프레드 4) 실질금리와 term premium 5) 에너지 선물곡선의 후방부 가격 상승 여부를 봐야 한다.
https://youtu.be/dbMBhjCgcFE
1. 조지 노블은 현재 AI를 “ROI가 입증되지 않은 버블”로 규정하며, 수요는 일시적이지만 부채와 감가상각은 영구적이라서 결국 현금흐름이 무너진다고 본다.
2. 그의 가장 강한 포인트는 hyperscaler들의 AI 자산이 2030년쯤 2.5조달러 수준으로 불어나면 연간 감가상각이 5,000억달러를 넘어 지금의 전체 이익을 잠식할 수 있다는 것, 즉 “AI 매출은 늘어도 최종 이익은 음수로 갈 수 있다”는 시나리오다.
3. 그는 AI를 과거 미국 셰일과 같은 죄수의 딜레마로 본다. 모두가 “내 capex가 더 커야 안 죽는다”는 논리로 돈을 태우지만, 정작 자본비용이 올라가면 전체 산업이 동시에 취약해진다.
4. 가장 공격적인 숏 아이디어는 CoreWeave. 노블은 이를 “GPU판 WeWork”로 부르며, short of a bailout이면 zero에 가깝다고 본다. 장기부채로 depreciating asset인 GPU를 쌓아놓고 단기 수요에 기대는 구조라는 것.
5. 그는 Nvidia 자체보다 네오클라우드, Oracle, CoreWeave 같은 “AI 생태계의 레버리지 말단”이 더 좋은 숏이라고 본다. 이유는 밸류에이션보다 자본조달 구조와 신용 리스크가 먼저 깨질 수 있어서다.
6. SpaceX에 대해서도 “로켓 회사가 아니라 현금흐름 적자인 AI 플레이에 로켓 회사가 붙은 것”이라고 독설한다. Starlink는 진짜 사업이지만, 2조달러대 가치평가를 설명하기엔 턱없이 부족하다는 논리다.
7. Tesla 역시 누적 순이익이 약 380억달러에 불과한데 시총이 1.5조달러라는 점을 지적하며, Elon Musk의 실행력과 별개로 “자본수익률 관점에서 말이 안 되는 가격”이라고 본다.
8. 다만 진행자 Jack Farley는 반론도 제기한다. Anthropic/OpenAI의 매출 급증, 클라우드 매출 성장, Micron의 실적, Elon의 실행력 등을 보면 시장이 완전히 허상만으로 움직이는 건 아니며, 일부 반도체는 2027년 이익 기준으로 이미 멀티플이 낮아졌을 수 있다는 시각이다.
9. 노블은 이런 반론에도 “매출 성장 자체는 중요하지 않다”고 본다. OpenAI/Anthropic이 지금 매출을 키우는 건 가격이 원가를 반영하지 못한 덤핑에 가깝고, 엔터프라이즈도 보안·컴플라이언스 이슈 때문에 기대만큼 빠르게 붙지 않을 수 있다는 주장이다.
10. Micron 같은 메모리도 그는 숏까지는 아니지만 “정상 이익이 아닌 과잉 이익 구간”으로 본다. 지금의 높은 마진과 HBM 기대를 영속화하면 안 되고, 결국 중국·아시아 공급 확대로 초과이익은 평균회귀할 가능성이 높다고 본다.
11. 매크로 쪽에선 진짜 트리거를 “금리”보다 “자본비용 상승”으로 본다. 국채금리와 실질금리, term premium이 오르는 환경에서는 AI처럼 먼 미래 현금흐름에 의존하는 자산이 특히 치명타를 맞는다는 설명이다.
12. 그래서 그의 롱은 금과 에너지다. 금은 중앙은행과 재정 방만함에 대한 보험, 에너지는 10년 넘는 저투자와 공급 제약 때문에 구조적 강세 구간에 들어섰다는 관점이다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: AI는 “세상을 바꾸는 기술”과 “좋은 투자”가 같지 않다는 프레임 전환이 핵심이다. 인터넷 트래픽이 25년간 50만% 늘어도 Nortel, Lucent, Global Crossing 주주는 망할 수 있었듯, AI도 사용량 증가와 투자수익률은 다를 수 있다.
• 가격/포지셔닝: 숏은 Nvidia보다 CoreWeave·네오클라우드·고밸류 AI 인프라 말단이 더 비대칭적일 수 있다는 주장. 반대로 롱은 gold, energy, 일부 실물자산이며, 지수보다 섹터/종목 선택의 시대가 올 수 있다는 시각이다.
• 체크포인트: 1) OpenAI·Anthropic의 실매출 성장률 둔화 여부 2) hyperscaler capex 가이던스와 감가상각 증가 속도 3) CoreWeave/Oracle 등 크레딧 스프레드 4) 실질금리와 term premium 5) 에너지 선물곡선의 후방부 가격 상승 여부를 봐야 한다.
https://youtu.be/dbMBhjCgcFE
❤1
AI 금융의 백엔드 전쟁
1. 이번 인터뷰의 핵심은 “AI는 인터페이스, 블록체인은 조정과 정산의 백엔드”라는 Illia Polosukhin의 오래된 논지가 이제 에이전트 경제라는 형태로 현실화되고 있다는 점이다.
2. NEAR 팀은 금융과 AI 모두 “기본값이 confidential”이어야 한다고 보는데, 이유는 기업이 온체인에 올라오려면 거래내역·급여·손익 관련 민감정보를 공개 원장 위에 그대로 둘 수 없기 때문이다.
3. 이들의 투자 포인트는 단순 프라이버시 체인 내러티브가 아니라, confidential inference + intents + reputation/sybil resistance를 묶어 “에이전트가 실제 돈과 데이터로 행동하는 경제”를 만들겠다는 데 있다.
4. Illia는 최근 3개월 사이 오픈웨이트 모델 사용량이 급격히 뒤집혔다고 강조했고, DeepSeek류 모델이 Claude/GPT급 작업을 특정 영역에서 훨씬 싸게 수행하며 비용이 100~200배 낮아질 수 있다고 언급했다.
5. 이건 AI 인프라 시장에서 폐쇄형 프런티어 모델 독점이 생각보다 빨리 흔들릴 수 있다는 뜻이고, 그 수혜 포지션은 오픈모델 호스팅·검증·프라이버시 레이어 쪽으로 이동할 수 있다.
6. NEAR는 제3자 모델을 “가중치는 운영자도 못 보고, 사용자 데이터는 모델 소유자도 못 보는” 구조로 confidential hosting 하겠다고 하는데, 성공하면 AI版 AWS와 온체인 정산 레이어의 중간 지대를 먹는 그림이다.
7. Alex는 무료 user-owned AI를 강하게 밀었는데, AI 자체 과금이 아니라 Near Intents 같은 거래·결제 흐름에서 수익을 만들고 그 현금흐름으로 AI를 보조하는 구조를 암시했다.
8. 이 부분이 꽤 중요하다: “AI는 무료여야 유저 편에 설 수 있다”는 주장인데, 반대로 말하면 광고·구독 기반 중앙집중형 모델은 결국 사용자의 의사결정보다 ARPU 최적화로 기울 수 있다는 비판이다.
9. Alex가 던진 가장 강한 메시지는 “Google은 지난 20년간 조작 엔진을 만들었고, ChatGPT류는 그보다 훨씬 많은 컨텍스트를 안다”는 것으로, AI가 검색보다 더 강한 광고·유도·심리조작 머신이 될 수 있다는 문제의식이다.
10. 그래서 user-owned AI의 본질은 오픈소스, 검증 가능한 실행, 프롬프트와 데이터의 사용자 통제권, 그리고 특정 기업의 시스템 프롬프트에 의해 대규모 행동 유도가 불가능한 구조를 만드는 데 있다.
11. 에이전트 경제 측면에서 Illia는 앞으로 에이전트가 NEAR를 들고 reputational stake처럼 사용하며, 필요하면 slashing까지 걸린 상태로 행동하는 구조를 상정했다.
12. 이는 토큰이 단순 가스자산이 아니라 “에이전트의 담보·평판·연산 접근권”으로 재해석될 수 있다는 얘기라서, AI 시대 토큰 밸류에이션 프레임을 바꾸려는 시도다.
13. 양자컴퓨팅 관련해 Anton은 NEAR가 비트코인보다 구조적으로 유리하다고 주장했는데, 이유는 멀티크립토그래피 계정 모델 덕분에 ML-DSA 65 같은 포스트퀀텀 서명 체계를 추가하기 쉽기 때문이다.
14. 다만 Anton은 Justin Drake류의 “AI가 모든 암호를 깰 것” 식 메시지는 과학적이지 않고 공포 마케팅에 가깝다고 비판하면서도, 업계가 Q-Day를 포함한 암호 재난 시나리오를 더 진지하게 준비해야 한다는 점은 인정했다.
15. 시장 구조적으로 보면 이 대화는 L1 경쟁이 TPS에서 끝나는 게 아니라, AI 추론·비밀관리·TEE·체인서명·인텐트·신원계층을 누가 한 번에 제공하느냐의 경쟁으로 넘어가고 있음을 보여준다.
16. 또 하나의 흥미 포인트는 Amazon, 검색 광고, 예약 시스템처럼 기존 플랫폼들이 에이전트를 막는 이유가 기술보단 “비즈니스 모델 붕괴”라는 분석인데, 결국 은행이 크립토 막다가 스테이블코인에 들어온 것과 같은 경로를 밟을 수 있다는 시각이다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: AI x 크립토의 초점이 “AI 토큰 장난감”에서 “프라이버시 추론, 에이전트 결제, 신원/평판, 오픈모델 유통 인프라”로 이동할 가능성이 크다.
• 가격/포지셔닝: NEAR는 단순 L1 멀티플보다 AI 인프라 옵션가치와 intents 현금흐름 기대를 같이 받아야 한다는 리레이팅 논리지만, 아직 시장은 이 모든 조각을 완전히 하나의 밸류에이션 프레임으로 묶지 못하고 있다.
• 체크포인트: Near Intents의 실제 수익 추이, 오픈웨이트 모델 사용량 증가 데이터, confidential hosting의 고객 유입, 에이전트 마켓에서 stake/slashing 모델 구현 여부, 그리고 포스트퀀텀 서명 도입 진척을 확인해야 한다.
https://youtu.be/mRNautDfAwQ
1. 이번 인터뷰의 핵심은 “AI는 인터페이스, 블록체인은 조정과 정산의 백엔드”라는 Illia Polosukhin의 오래된 논지가 이제 에이전트 경제라는 형태로 현실화되고 있다는 점이다.
2. NEAR 팀은 금융과 AI 모두 “기본값이 confidential”이어야 한다고 보는데, 이유는 기업이 온체인에 올라오려면 거래내역·급여·손익 관련 민감정보를 공개 원장 위에 그대로 둘 수 없기 때문이다.
3. 이들의 투자 포인트는 단순 프라이버시 체인 내러티브가 아니라, confidential inference + intents + reputation/sybil resistance를 묶어 “에이전트가 실제 돈과 데이터로 행동하는 경제”를 만들겠다는 데 있다.
4. Illia는 최근 3개월 사이 오픈웨이트 모델 사용량이 급격히 뒤집혔다고 강조했고, DeepSeek류 모델이 Claude/GPT급 작업을 특정 영역에서 훨씬 싸게 수행하며 비용이 100~200배 낮아질 수 있다고 언급했다.
5. 이건 AI 인프라 시장에서 폐쇄형 프런티어 모델 독점이 생각보다 빨리 흔들릴 수 있다는 뜻이고, 그 수혜 포지션은 오픈모델 호스팅·검증·프라이버시 레이어 쪽으로 이동할 수 있다.
6. NEAR는 제3자 모델을 “가중치는 운영자도 못 보고, 사용자 데이터는 모델 소유자도 못 보는” 구조로 confidential hosting 하겠다고 하는데, 성공하면 AI版 AWS와 온체인 정산 레이어의 중간 지대를 먹는 그림이다.
7. Alex는 무료 user-owned AI를 강하게 밀었는데, AI 자체 과금이 아니라 Near Intents 같은 거래·결제 흐름에서 수익을 만들고 그 현금흐름으로 AI를 보조하는 구조를 암시했다.
8. 이 부분이 꽤 중요하다: “AI는 무료여야 유저 편에 설 수 있다”는 주장인데, 반대로 말하면 광고·구독 기반 중앙집중형 모델은 결국 사용자의 의사결정보다 ARPU 최적화로 기울 수 있다는 비판이다.
9. Alex가 던진 가장 강한 메시지는 “Google은 지난 20년간 조작 엔진을 만들었고, ChatGPT류는 그보다 훨씬 많은 컨텍스트를 안다”는 것으로, AI가 검색보다 더 강한 광고·유도·심리조작 머신이 될 수 있다는 문제의식이다.
10. 그래서 user-owned AI의 본질은 오픈소스, 검증 가능한 실행, 프롬프트와 데이터의 사용자 통제권, 그리고 특정 기업의 시스템 프롬프트에 의해 대규모 행동 유도가 불가능한 구조를 만드는 데 있다.
11. 에이전트 경제 측면에서 Illia는 앞으로 에이전트가 NEAR를 들고 reputational stake처럼 사용하며, 필요하면 slashing까지 걸린 상태로 행동하는 구조를 상정했다.
12. 이는 토큰이 단순 가스자산이 아니라 “에이전트의 담보·평판·연산 접근권”으로 재해석될 수 있다는 얘기라서, AI 시대 토큰 밸류에이션 프레임을 바꾸려는 시도다.
13. 양자컴퓨팅 관련해 Anton은 NEAR가 비트코인보다 구조적으로 유리하다고 주장했는데, 이유는 멀티크립토그래피 계정 모델 덕분에 ML-DSA 65 같은 포스트퀀텀 서명 체계를 추가하기 쉽기 때문이다.
14. 다만 Anton은 Justin Drake류의 “AI가 모든 암호를 깰 것” 식 메시지는 과학적이지 않고 공포 마케팅에 가깝다고 비판하면서도, 업계가 Q-Day를 포함한 암호 재난 시나리오를 더 진지하게 준비해야 한다는 점은 인정했다.
15. 시장 구조적으로 보면 이 대화는 L1 경쟁이 TPS에서 끝나는 게 아니라, AI 추론·비밀관리·TEE·체인서명·인텐트·신원계층을 누가 한 번에 제공하느냐의 경쟁으로 넘어가고 있음을 보여준다.
16. 또 하나의 흥미 포인트는 Amazon, 검색 광고, 예약 시스템처럼 기존 플랫폼들이 에이전트를 막는 이유가 기술보단 “비즈니스 모델 붕괴”라는 분석인데, 결국 은행이 크립토 막다가 스테이블코인에 들어온 것과 같은 경로를 밟을 수 있다는 시각이다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: AI x 크립토의 초점이 “AI 토큰 장난감”에서 “프라이버시 추론, 에이전트 결제, 신원/평판, 오픈모델 유통 인프라”로 이동할 가능성이 크다.
• 가격/포지셔닝: NEAR는 단순 L1 멀티플보다 AI 인프라 옵션가치와 intents 현금흐름 기대를 같이 받아야 한다는 리레이팅 논리지만, 아직 시장은 이 모든 조각을 완전히 하나의 밸류에이션 프레임으로 묶지 못하고 있다.
• 체크포인트: Near Intents의 실제 수익 추이, 오픈웨이트 모델 사용량 증가 데이터, confidential hosting의 고객 유입, 에이전트 마켓에서 stake/slashing 모델 구현 여부, 그리고 포스트퀀텀 서명 도입 진척을 확인해야 한다.
https://youtu.be/mRNautDfAwQ
불안한 매크로 속 살아남는 크립토와 대체자산
1. 진행자는 최근 BTC ETF 대규모 유출, 나스닥 약세, 유가 급등, 사이버보안 이슈에도 불구하고 크립토가 의외로 버티고 있다며, 지금은 “베타 추격”보다 구조적으로 강한 자산과 매출 나는 온체인 비즈니스를 고르는 장이라고 본다.
2. 핵심 시장 해석은 프라이버시·보안 테마의 재평가다. Zcash, NEAR, Zama, Arcium 같은 이름을 “AI·사이버보안 리스크의 수혜 축”으로 묶으며, 전통 테크에서 빠진 자금이 채권을 거쳐 결국 이쪽 위험자산으로 재유입될 수 있다고 본다.
3. 반면 “revenue meta”는 전반 약세지만, Pump.fun과 Lighter처럼 실제 발표·제품 진전이 있는 프로젝트는 시장이 즉각 반응하고 있다. 진행자는 이를 “무관심 장세 종료, 펀더멘털 반응 장세 진입” 신호로 읽는다.
4. Optimum의 Muriel Medard(MIT 교수, 공동창업자)와 EtherFi의 Mike Silagadze 인터뷰에서는, Optimum이 Ethereum 메인넷에서 블록 전파를 평균 2배 빠르게 하고 지터를 8배 줄여 validator의 execution layer rewards를 높이는 인프라라고 설명했다. EtherFi 전체 validator fleet이 이를 표준 도입했고, 대략 22,000개 validator key, 140만 ETH 이상 규모로 언급됐다.
5. 흥미로운 포인트는 Optimum이 validator에 과금하지 않는다는 점이다. 무료 배포로 네트워크 표준이 된 뒤, 그 위에 트레이딩·서치 관련 서비스로 수익화하겠다는 모델인데, 이는 “기반 인프라는 무료, 가치 포착은 상위 서비스”라는 크립토식 전략을 잘 보여준다.
6. EtherFi 측은 이더리움의 장기 강세 논리로 “여전히 가장 신뢰할 수 있는 탈중앙·검열저항 결제 레이어”라는 점을 강조했다. 특히 기관과 고액 자산가가 자산을 둘 곳으로 Ethereum을 선택할 가능성을 높게 본다.
7. 시장 타이밍 관점에선 10월 말~11월 초를 변동성 구간으로 본다. 진행자는 중간선거, 미 재무부 분기 환불 발표, AI/Anthropic 관련 이벤트가 지나간 뒤 연말 산타랠리와 2027 강세장 본격화를 기대하는 쪽이다.
8. 후반부 Slabs의 “Uncle Eddie” 인터뷰는 뜬금없어 보이지만 의외로 중요하다. 실물 수집품, 특히 등급 매겨진 Pokemon 카드가 크립토·주식 외 대체자산으로 떠오르고 있고, nostalgia와 실물성, 그리고 Solana 기반 온체인 거래 구조가 결합해 새로운 세대의 투기·수집 시장을 만든다는 주장이다.
9. Eddie는 본인 사례로 Pokemon “Legendary Collection” PSA 9 마스터셋을 약 9만 달러에 맞춰 1년 만에 80만 달러에 매각했다고 말했다. 그는 이 시장을 지탱하는 기둥으로 Logan Paul 효과, 일본 매입 시장, Collector Crypt·Slabs 같은 온체인 수집품 인프라, 그리고 AI 시대의 “실물 회귀” 심리를 꼽았다.
10. Slabs는 Solana 위에서 mystery pack을 열고, 실물 등급 카드가 NFT 형태로 귀속되며, 원하면 실물 배송도 가능한 구조다. 포인트는 사용자가 블록체인을 의식하지 않아도 되는 UX와, “trust me bro”가 아닌 검증 가능한 확률·소유권이 collectible 시장에 들어왔다는 점이다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: AI 붐의 반사효과로 프라이버시·암호화·사이버보안 인프라가 재평가될 수 있고, Ethereum 내부에선 validator 성능 개선 같은 “보이지 않는 인프라”가 다음 라운드의 알파 포인트로 부상한다.
• 가격/포지셔닝: 진행자 시각은 Zcash·NEAR 같은 보안/프라이버시 축 상대강도에 주목하는 쪽이며, revenue token은 전반 약하지만 실제 제품 발표가 있는 종목만 선택적으로 리레이팅되는 장세라는 판단이다.
• 체크포인트: ETH validator들의 Optimum 추가 채택 속도, execution reward 개선 수치, 전통 테크 약세 속 프라이버시 코인 상대강도, 11월 초 매크로 이벤트 이후 위험자산 재유입 여부, 그리고 Collector Crypt·Slabs 같은 실물자산 온체인화 플랫폼의 거래량 추이를 볼 필요가 있다.
https://youtu.be/2p7vZ4RB74A
1. 진행자는 최근 BTC ETF 대규모 유출, 나스닥 약세, 유가 급등, 사이버보안 이슈에도 불구하고 크립토가 의외로 버티고 있다며, 지금은 “베타 추격”보다 구조적으로 강한 자산과 매출 나는 온체인 비즈니스를 고르는 장이라고 본다.
2. 핵심 시장 해석은 프라이버시·보안 테마의 재평가다. Zcash, NEAR, Zama, Arcium 같은 이름을 “AI·사이버보안 리스크의 수혜 축”으로 묶으며, 전통 테크에서 빠진 자금이 채권을 거쳐 결국 이쪽 위험자산으로 재유입될 수 있다고 본다.
3. 반면 “revenue meta”는 전반 약세지만, Pump.fun과 Lighter처럼 실제 발표·제품 진전이 있는 프로젝트는 시장이 즉각 반응하고 있다. 진행자는 이를 “무관심 장세 종료, 펀더멘털 반응 장세 진입” 신호로 읽는다.
4. Optimum의 Muriel Medard(MIT 교수, 공동창업자)와 EtherFi의 Mike Silagadze 인터뷰에서는, Optimum이 Ethereum 메인넷에서 블록 전파를 평균 2배 빠르게 하고 지터를 8배 줄여 validator의 execution layer rewards를 높이는 인프라라고 설명했다. EtherFi 전체 validator fleet이 이를 표준 도입했고, 대략 22,000개 validator key, 140만 ETH 이상 규모로 언급됐다.
5. 흥미로운 포인트는 Optimum이 validator에 과금하지 않는다는 점이다. 무료 배포로 네트워크 표준이 된 뒤, 그 위에 트레이딩·서치 관련 서비스로 수익화하겠다는 모델인데, 이는 “기반 인프라는 무료, 가치 포착은 상위 서비스”라는 크립토식 전략을 잘 보여준다.
6. EtherFi 측은 이더리움의 장기 강세 논리로 “여전히 가장 신뢰할 수 있는 탈중앙·검열저항 결제 레이어”라는 점을 강조했다. 특히 기관과 고액 자산가가 자산을 둘 곳으로 Ethereum을 선택할 가능성을 높게 본다.
7. 시장 타이밍 관점에선 10월 말~11월 초를 변동성 구간으로 본다. 진행자는 중간선거, 미 재무부 분기 환불 발표, AI/Anthropic 관련 이벤트가 지나간 뒤 연말 산타랠리와 2027 강세장 본격화를 기대하는 쪽이다.
8. 후반부 Slabs의 “Uncle Eddie” 인터뷰는 뜬금없어 보이지만 의외로 중요하다. 실물 수집품, 특히 등급 매겨진 Pokemon 카드가 크립토·주식 외 대체자산으로 떠오르고 있고, nostalgia와 실물성, 그리고 Solana 기반 온체인 거래 구조가 결합해 새로운 세대의 투기·수집 시장을 만든다는 주장이다.
9. Eddie는 본인 사례로 Pokemon “Legendary Collection” PSA 9 마스터셋을 약 9만 달러에 맞춰 1년 만에 80만 달러에 매각했다고 말했다. 그는 이 시장을 지탱하는 기둥으로 Logan Paul 효과, 일본 매입 시장, Collector Crypt·Slabs 같은 온체인 수집품 인프라, 그리고 AI 시대의 “실물 회귀” 심리를 꼽았다.
10. Slabs는 Solana 위에서 mystery pack을 열고, 실물 등급 카드가 NFT 형태로 귀속되며, 원하면 실물 배송도 가능한 구조다. 포인트는 사용자가 블록체인을 의식하지 않아도 되는 UX와, “trust me bro”가 아닌 검증 가능한 확률·소유권이 collectible 시장에 들어왔다는 점이다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: AI 붐의 반사효과로 프라이버시·암호화·사이버보안 인프라가 재평가될 수 있고, Ethereum 내부에선 validator 성능 개선 같은 “보이지 않는 인프라”가 다음 라운드의 알파 포인트로 부상한다.
• 가격/포지셔닝: 진행자 시각은 Zcash·NEAR 같은 보안/프라이버시 축 상대강도에 주목하는 쪽이며, revenue token은 전반 약하지만 실제 제품 발표가 있는 종목만 선택적으로 리레이팅되는 장세라는 판단이다.
• 체크포인트: ETH validator들의 Optimum 추가 채택 속도, execution reward 개선 수치, 전통 테크 약세 속 프라이버시 코인 상대강도, 11월 초 매크로 이벤트 이후 위험자산 재유입 여부, 그리고 Collector Crypt·Slabs 같은 실물자산 온체인화 플랫폼의 거래량 추이를 볼 필요가 있다.
https://youtu.be/2p7vZ4RB74A
블랙 옥토버와 다크포레스트 인터넷
1. Hari Mulackal(Canina Security)과 Odysseas Lamtzidis는 “Black October”를 과장된 공포 마케팅이라기보다, 지난 18개월간 진행되던 AI 기반 공격 확장의 대중적 가시화라고 본다.
2. 핵심 변화는 해킹 실력 자체보다 경제성이다. 예전엔 한 회사를 털려면 숙련 인력이 몇 주~몇 달 붙어야 했지만, 이제는 에이전트가 웹사이트 하나를 넣으면 수 달러~수십 달러 수준으로 취약점 탐색과 익스플로잇 시도를 공장처럼 돌릴 수 있다는 주장이다.
3. 그래서 공격 대상이 크립토에서 Web2 전반으로 넓어진다. 과거엔 크립토처럼 “털면 바로 현금화 가능한 곳”만 ROI가 나왔지만, 이제는 병원, 치과, 헬스케어, 일반 SaaS처럼 데이터만 있는 기업도 협박·유출 비즈니스가 성립한다.
4. 이들이 강조한 숫자는 꽤 세다. Hari는 자신들의 내부 기준으로 올해 1월 대비 현재 공격 효율이 약 15배 좋아졌고, 앞으로 6~12개월마다 추가로 10배씩 싸질 수 있다고 본다. CVE 공개 건수도 최근 1년 사이 사실상 지수함수적으로 꺾여 올라가는 중이라고 설명한다.
5. 투자자 시각에서 중요한 프레임은 “보안이 기술 문제가 아니라 비용 곡선 문제”가 됐다는 점이다. 공격 비용이 1달러면 무차별 공격이 가능하고, 방어자는 그 비용을 1만달러 수준으로 끌어올려야 겨우 억제력이 생긴다는 식이다.
6. 흥미로운 역설은 크립토가 오히려 상대적으로 준비돼 있다는 것. Coinbase 같은 대형 크립토 업체들은 애초에 적대적 환경에서 자산을 지켜온 반면, JP Morgan이나 전통 금융·리테일은 높은 가치 자산을 다루면서도 그만큼의 실전형 사이버 압박을 덜 받아왔다는 진단이다.
7. 즉 “크립토는 해킹이 많아서 위험하다”는 오래된 통념이 뒤집힐 수 있다. 패널들은 오히려 지금은 Web2가 2020~2021년 크립토가 겪었던 매주 대형 사고의 시대로 진입하고 있고, 크립토는 그 환경에 먼저 적응한 산업이라고 본다.
8. 다만 낙관론은 제한적이다. 향후 12~18개월은 공격자가 유리한 구간이고, 이후에야 AI 대 AI 방어 체계가 자리 잡으며 소프트웨어 품질이 높아질 수 있다는 전망이다. 그 전까지는 개인정보 유출, 맞춤형 피싱, 랜섬, 공급망 공격이 연쇄적으로 늘어날 가능성이 크다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: AI 보안은 단순한 SaaS 테마가 아니라, “모든 인터넷 서비스의 필수 방어 인프라”로 재평가될 수 있다. 동시에 크립토는 “위험 자산”이 아니라 “적대적 환경에 맞춰 설계된 시스템”이라는 상대적 강점 서사가 붙을 수 있다.
• 가격/포지셔닝: 직접 상장 종목 언급은 없지만, 보안 소프트웨어·사이버 인슈어런스·디지털 아이덴티티·하드웨어 지갑/커스터디 인프라 쪽 프리미엄 재평가 가능성을 봐야 한다. 반대로 데이터 많이 쌓아둔 헬스케어, 전통 금융, 레거시 SaaS는 사고 발생 시 밸류에이션 디스카운트가 커질 수 있다.
• 체크포인트: 대형 데이터 유출 건수, CVE 증가 속도, 주요 커스터디 업체와 거래소의 공개 보안 커뮤니케이션, 사이버 보험료 추세, AI 기반 offensive security 스타트업 채택 확대 여부를 봐야 한다. 특히 Coinbase, Robinhood Crypto 같은 주요 크립토 커스터디의 보안 투자 메시지가 강화되는지도 중요한 시그널이다.
https://youtu.be/b51mx9usZYc
1. Hari Mulackal(Canina Security)과 Odysseas Lamtzidis는 “Black October”를 과장된 공포 마케팅이라기보다, 지난 18개월간 진행되던 AI 기반 공격 확장의 대중적 가시화라고 본다.
2. 핵심 변화는 해킹 실력 자체보다 경제성이다. 예전엔 한 회사를 털려면 숙련 인력이 몇 주~몇 달 붙어야 했지만, 이제는 에이전트가 웹사이트 하나를 넣으면 수 달러~수십 달러 수준으로 취약점 탐색과 익스플로잇 시도를 공장처럼 돌릴 수 있다는 주장이다.
3. 그래서 공격 대상이 크립토에서 Web2 전반으로 넓어진다. 과거엔 크립토처럼 “털면 바로 현금화 가능한 곳”만 ROI가 나왔지만, 이제는 병원, 치과, 헬스케어, 일반 SaaS처럼 데이터만 있는 기업도 협박·유출 비즈니스가 성립한다.
4. 이들이 강조한 숫자는 꽤 세다. Hari는 자신들의 내부 기준으로 올해 1월 대비 현재 공격 효율이 약 15배 좋아졌고, 앞으로 6~12개월마다 추가로 10배씩 싸질 수 있다고 본다. CVE 공개 건수도 최근 1년 사이 사실상 지수함수적으로 꺾여 올라가는 중이라고 설명한다.
5. 투자자 시각에서 중요한 프레임은 “보안이 기술 문제가 아니라 비용 곡선 문제”가 됐다는 점이다. 공격 비용이 1달러면 무차별 공격이 가능하고, 방어자는 그 비용을 1만달러 수준으로 끌어올려야 겨우 억제력이 생긴다는 식이다.
6. 흥미로운 역설은 크립토가 오히려 상대적으로 준비돼 있다는 것. Coinbase 같은 대형 크립토 업체들은 애초에 적대적 환경에서 자산을 지켜온 반면, JP Morgan이나 전통 금융·리테일은 높은 가치 자산을 다루면서도 그만큼의 실전형 사이버 압박을 덜 받아왔다는 진단이다.
7. 즉 “크립토는 해킹이 많아서 위험하다”는 오래된 통념이 뒤집힐 수 있다. 패널들은 오히려 지금은 Web2가 2020~2021년 크립토가 겪었던 매주 대형 사고의 시대로 진입하고 있고, 크립토는 그 환경에 먼저 적응한 산업이라고 본다.
8. 다만 낙관론은 제한적이다. 향후 12~18개월은 공격자가 유리한 구간이고, 이후에야 AI 대 AI 방어 체계가 자리 잡으며 소프트웨어 품질이 높아질 수 있다는 전망이다. 그 전까지는 개인정보 유출, 맞춤형 피싱, 랜섬, 공급망 공격이 연쇄적으로 늘어날 가능성이 크다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: AI 보안은 단순한 SaaS 테마가 아니라, “모든 인터넷 서비스의 필수 방어 인프라”로 재평가될 수 있다. 동시에 크립토는 “위험 자산”이 아니라 “적대적 환경에 맞춰 설계된 시스템”이라는 상대적 강점 서사가 붙을 수 있다.
• 가격/포지셔닝: 직접 상장 종목 언급은 없지만, 보안 소프트웨어·사이버 인슈어런스·디지털 아이덴티티·하드웨어 지갑/커스터디 인프라 쪽 프리미엄 재평가 가능성을 봐야 한다. 반대로 데이터 많이 쌓아둔 헬스케어, 전통 금융, 레거시 SaaS는 사고 발생 시 밸류에이션 디스카운트가 커질 수 있다.
• 체크포인트: 대형 데이터 유출 건수, CVE 증가 속도, 주요 커스터디 업체와 거래소의 공개 보안 커뮤니케이션, 사이버 보험료 추세, AI 기반 offensive security 스타트업 채택 확대 여부를 봐야 한다. 특히 Coinbase, Robinhood Crypto 같은 주요 크립토 커스터디의 보안 투자 메시지가 강화되는지도 중요한 시그널이다.
https://youtu.be/b51mx9usZYc
AI는 기술이 아니라 시대다
1. 필립 라폰트의 핵심 주장은 간단하다: 지금 AI는 과열처럼 보여도, 메인프레임→PC→인터넷→모바일→클라우드의 연장선이 아니라 그 위를 덮는 새로운 “시대”이며, 생산의 단위가 물건이 아니라 토큰과 인텔리전스로 바뀌고 있다는 것.
2. 그는 이 변화를 “토큰 경제”로 본다. 과거엔 원자재와 노동으로 상품을 만들었다면, 이제는 전력·반도체·데이터센터라는 인프라를 태워 지능을 생산하는 구조이고, 그래서 반도체는 단순 부품이 아니라 새 시대의 유틸리티라는 프레임이다.
3. 다만 이 강세론은 무지성 불장이 아니다. 라폰트도 지금 AI capex는 과하다고 인정한다. 클라우드 초기엔 투자 대비 매출 비율이 약 60%였는데, AI는 전망치 기준 약 26% 수준이라 “돈 쓰는 속도에 비해 수익화가 느리다”는 점을 리스크로 본다.
4. 그럼에도 강세론을 유지하는 이유는 비용 하락 속도다. 그는 AI 추론 비용 하락이 전기·컴퓨터·DNA 시퀀싱보다도 훨씬 빠르다고 보고, 제번스의 역설처럼 비용이 내려갈수록 사용량이 폭증하는 국면이 올 것으로 본다.
5. 에이전트 AI가 그 수요 폭증의 실마리다. 발표에서 언급된 뮤즈 같은 에이전트형 서비스는 ChatGPT류 생성형 AI보다 확산 속도가 더 빠르다고 보고, 2031년 전자상거래 8조달러 중 30%를 에이전트가 담당하면 agent commerce TAM이 2,500억달러까지 열릴 수 있다고 본다.
6. 반도체는 “경제적으론 아직 초입, 주가로는 이미 주도주 피크 근처”라는 게 흥미로운 포인트다. 반도체 매출은 GDP 대비 아직 2% 수준으로 철도 혁명(9%), 오일쇼크 당시 정유(8%)보다 낮지만, 주식시장 내 반도체 비중은 19%로 과거 피크 섹터들과 유사하다.
7. 즉, 업황은 더 갈 수 있어도 시장 리더십은 이미 흔들릴 수 있다는 얘기다. 실제로 ChatGPT 이후 S&P 500 상위 15종목의 신규 진입 비율이 47%까지 올라, 주도주 교체 속도가 빨라졌다고 본다.
8. 그래서 라폰트의 결론은 “반도체가 끝났냐”가 아니라 “실적이 유지되느냐”다. 특히 메모리 업체 영업이익률이 평균 16% 역사 대비 지금 70%대라는 점을 들어, 이 비정상적 초과이익이 유지되면 주도주 잔류, 꺾이면 로테이션이 본격화된다고 본다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: AI는 단기 버블/조정의 대상이 아니라, 전력·칩·데이터센터·에이전트·모바일 UX까지 재편하는 체제 전환 서사로 읽어야 한다는 프레임 전환이 핵심이다.
• 가격/포지셔닝: 반도체는 장기 구조적 수혜지만 상대강도 측면에선 이미 crowded일 수 있다. 오히려 다음 다리로는 에이전트 수혜주, 스마트폰/디바이스 재평가, 전력·에너지 인프라, 데이터 자산 보유 소프트웨어 기업이 더 중요해질 수 있다.
• 체크포인트: AI 추론 비용 하락 속도, 하이퍼스케일러 capex 지속 여부, 에이전트 AI의 실제 사용량, 전자상거래/업무 자동화 전환율, 정부 차원의 AI 금융 인프라 지원 여부를 봐야 한다. 특히 라폰트는 AI 자본 병목을 풀려면 모기지 시장의 패니메이 같은 중개 메커니즘이 필요하다고 봤다.
https://youtu.be/6GowZg3ZcoM
1. 필립 라폰트의 핵심 주장은 간단하다: 지금 AI는 과열처럼 보여도, 메인프레임→PC→인터넷→모바일→클라우드의 연장선이 아니라 그 위를 덮는 새로운 “시대”이며, 생산의 단위가 물건이 아니라 토큰과 인텔리전스로 바뀌고 있다는 것.
2. 그는 이 변화를 “토큰 경제”로 본다. 과거엔 원자재와 노동으로 상품을 만들었다면, 이제는 전력·반도체·데이터센터라는 인프라를 태워 지능을 생산하는 구조이고, 그래서 반도체는 단순 부품이 아니라 새 시대의 유틸리티라는 프레임이다.
3. 다만 이 강세론은 무지성 불장이 아니다. 라폰트도 지금 AI capex는 과하다고 인정한다. 클라우드 초기엔 투자 대비 매출 비율이 약 60%였는데, AI는 전망치 기준 약 26% 수준이라 “돈 쓰는 속도에 비해 수익화가 느리다”는 점을 리스크로 본다.
4. 그럼에도 강세론을 유지하는 이유는 비용 하락 속도다. 그는 AI 추론 비용 하락이 전기·컴퓨터·DNA 시퀀싱보다도 훨씬 빠르다고 보고, 제번스의 역설처럼 비용이 내려갈수록 사용량이 폭증하는 국면이 올 것으로 본다.
5. 에이전트 AI가 그 수요 폭증의 실마리다. 발표에서 언급된 뮤즈 같은 에이전트형 서비스는 ChatGPT류 생성형 AI보다 확산 속도가 더 빠르다고 보고, 2031년 전자상거래 8조달러 중 30%를 에이전트가 담당하면 agent commerce TAM이 2,500억달러까지 열릴 수 있다고 본다.
6. 반도체는 “경제적으론 아직 초입, 주가로는 이미 주도주 피크 근처”라는 게 흥미로운 포인트다. 반도체 매출은 GDP 대비 아직 2% 수준으로 철도 혁명(9%), 오일쇼크 당시 정유(8%)보다 낮지만, 주식시장 내 반도체 비중은 19%로 과거 피크 섹터들과 유사하다.
7. 즉, 업황은 더 갈 수 있어도 시장 리더십은 이미 흔들릴 수 있다는 얘기다. 실제로 ChatGPT 이후 S&P 500 상위 15종목의 신규 진입 비율이 47%까지 올라, 주도주 교체 속도가 빨라졌다고 본다.
8. 그래서 라폰트의 결론은 “반도체가 끝났냐”가 아니라 “실적이 유지되느냐”다. 특히 메모리 업체 영업이익률이 평균 16% 역사 대비 지금 70%대라는 점을 들어, 이 비정상적 초과이익이 유지되면 주도주 잔류, 꺾이면 로테이션이 본격화된다고 본다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: AI는 단기 버블/조정의 대상이 아니라, 전력·칩·데이터센터·에이전트·모바일 UX까지 재편하는 체제 전환 서사로 읽어야 한다는 프레임 전환이 핵심이다.
• 가격/포지셔닝: 반도체는 장기 구조적 수혜지만 상대강도 측면에선 이미 crowded일 수 있다. 오히려 다음 다리로는 에이전트 수혜주, 스마트폰/디바이스 재평가, 전력·에너지 인프라, 데이터 자산 보유 소프트웨어 기업이 더 중요해질 수 있다.
• 체크포인트: AI 추론 비용 하락 속도, 하이퍼스케일러 capex 지속 여부, 에이전트 AI의 실제 사용량, 전자상거래/업무 자동화 전환율, 정부 차원의 AI 금융 인프라 지원 여부를 봐야 한다. 특히 라폰트는 AI 자본 병목을 풀려면 모기지 시장의 패니메이 같은 중개 메커니즘이 필요하다고 봤다.
https://youtu.be/6GowZg3ZcoM
블랙 옥토버와 에이전트 금융의 충돌
1. 이번 에피소드의 중심축은 48시간 동안 PHP, Node.js, Railway, Linux kernel, GitLab, QUIC에서 연쇄적으로 터진 초대형 CVE들인데, 패널들은 이를 단순 보안 사고가 아니라 “AI가 인터넷 공격·방어 속도를 바꿔버린 첫 집단 쇼크”로 본다.
2. 흥미로운 포인트는 패치 국면에서조차 Claude 같은 폐쇄형 모델은 안전 정책 때문에 즉시 대응에 제약이 있었고, 실제로는 오픈소스 모델이 키 회전·패치 자동화에 더 유용했다는 점인데, 이는 “AI 시대에 오히려 오픈소스가 더 중요해진다”는 크립토식 논리와 맞닿아 있다.
3. Tarun의 프레임은 명확하다: 과거엔 폐쇄형 소프트웨어가 더 안전하다고 여겼지만, 이제는 바이너리 리버스 엔지니어링이 쉬워져 닫혀 있다고 안전하지 않으며, 오히려 공개된 코드가 더 빨리 취약점 공유·방어 개선을 만든다는 주장이다.
4. 구체 사례도 강했다: Cloudflare는 수백만 건의 익스플로잇 시도를 봤고, 핀란드·네덜란드·프랑스·일본 정부 웹서비스가 방어 차원에서 셧다운됐으며, Microsoft는 중국 연계 위협 행위자가 공개 직후 CVE를 실제 악용하는 것도 포착했다고 한다.
5. 두 번째 큰 축은 JPMorgan, Wells Fargo, Bank of America, Citi, Schwab 등이 고객 계좌에서 AI 에이전트 활동을 제한하거나 차단하는 흐름인데, 표면적 명분은 무단 액션과 보안 우려지만 본질은 “계좌 이동과 자산 재배치를 너무 쉽게 만드는 자동화”에 대한 공포다.
6. Robert의 해석은 투자적으로 중요하다: 은행들은 읽기 전용 Plaid 연결도 받아들이는 데 10년이 걸렸고, 버튼을 누를 수 있는 에이전트는 그보다 10배 더 무섭기 때문에, 이번 차단은 보안 이슈라기보다 의도적 마찰 유지 전략에 가깝다는 것.
7. 패널들이 반복한 문장은 “everything is crypto now”인데, 은행 입장에서 인간이 직접 로그인한 것과 사용자의 로컬 에이전트가 대신 실행한 것을 구별하기 어려워질수록, 금융 UX와 시장 구조는 점점 지갑·봇·시빌 저항·무허가 자동화라는 크립토의 문제 설정을 닮아간다.
8. Joe Weisenthal이 Hyperliquid를 계기로 “blockchain, not Bitcoin” 논리를 뒤늦게 재평가한 것도 상징적이다; 2014년엔 월가가 말로만 하던 내러티브가, 이제는 실제 퍼프 DEX가 글로벌 24/7 시장 구조를 보여주며 TradFi 논객들까지 설득하는 단계로 넘어왔다는 얘기다.
9. Visa의 Fireblocks 인수설도 같은 맥락에서 읽힌다: 금액은 약 25억달러 루머로, 2022년 고점의 80억달러 밸류와 비교하면 다운라운드처럼 보이지만, 패널들은 “2021년 가격이 버블이었을 뿐”이며 stablecoin 결제 인프라를 장악하려는 Visa에는 전략적으로 맞는 딜일 수 있다고 본다.
10. 마지막으로 AI 버블에 대한 경고도 나왔다: Character.ai는 매출 1달러당 컴퓨트 비용 16달러를 태웠고, 상단 GPU 자금조달은 장기부채인데 하단 고객 계약은 더 짧아 AI 스택 전반에 duration mismatch가 쌓이고 있어, 향후 위기는 모델 회사보다 인프라 금융에서 터질 수 있다는 시각이다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: 보안 대란은 사이버보안과 오픈소스 AI를, 은행의 차단은 에이전트 금융과 무허가 자산 이동 UX를, Hyperliquid와 Fireblocks는 “크립토가 결국 금융 인프라를 잠식한다”는 내러티브를 강화한다.
• 가격/포지셔닝: 중앙화 은행·브로커리지의 마찰 수익 모델은 장기적으로 할인 요인이 될 수 있고, 반대로 stablecoin 결제 인프라, 지갑/커스터디, 온체인 파생상품, 에이전트 친화 금융 인터페이스는 상대강도 테마가 될 수 있으며, 패널 중 일부는 건강보험 업종이 AI의 가장 큰 숏 후보라고까지 본다.
• 체크포인트: 대형 은행들의 AI 에이전트 정책 변화, Visa-Fireblocks 실거래 여부, Hyperliquid의 미국 규제 대응과 거래 성장, 오픈소스 보안/패치 자동화 수요, 그리고 AI 인프라 기업들의 장단기 계약 구조와 현금소모율을 계속 확인할 필요가 있다.
https://youtu.be/iF-UjeRFd64
1. 이번 에피소드의 중심축은 48시간 동안 PHP, Node.js, Railway, Linux kernel, GitLab, QUIC에서 연쇄적으로 터진 초대형 CVE들인데, 패널들은 이를 단순 보안 사고가 아니라 “AI가 인터넷 공격·방어 속도를 바꿔버린 첫 집단 쇼크”로 본다.
2. 흥미로운 포인트는 패치 국면에서조차 Claude 같은 폐쇄형 모델은 안전 정책 때문에 즉시 대응에 제약이 있었고, 실제로는 오픈소스 모델이 키 회전·패치 자동화에 더 유용했다는 점인데, 이는 “AI 시대에 오히려 오픈소스가 더 중요해진다”는 크립토식 논리와 맞닿아 있다.
3. Tarun의 프레임은 명확하다: 과거엔 폐쇄형 소프트웨어가 더 안전하다고 여겼지만, 이제는 바이너리 리버스 엔지니어링이 쉬워져 닫혀 있다고 안전하지 않으며, 오히려 공개된 코드가 더 빨리 취약점 공유·방어 개선을 만든다는 주장이다.
4. 구체 사례도 강했다: Cloudflare는 수백만 건의 익스플로잇 시도를 봤고, 핀란드·네덜란드·프랑스·일본 정부 웹서비스가 방어 차원에서 셧다운됐으며, Microsoft는 중국 연계 위협 행위자가 공개 직후 CVE를 실제 악용하는 것도 포착했다고 한다.
5. 두 번째 큰 축은 JPMorgan, Wells Fargo, Bank of America, Citi, Schwab 등이 고객 계좌에서 AI 에이전트 활동을 제한하거나 차단하는 흐름인데, 표면적 명분은 무단 액션과 보안 우려지만 본질은 “계좌 이동과 자산 재배치를 너무 쉽게 만드는 자동화”에 대한 공포다.
6. Robert의 해석은 투자적으로 중요하다: 은행들은 읽기 전용 Plaid 연결도 받아들이는 데 10년이 걸렸고, 버튼을 누를 수 있는 에이전트는 그보다 10배 더 무섭기 때문에, 이번 차단은 보안 이슈라기보다 의도적 마찰 유지 전략에 가깝다는 것.
7. 패널들이 반복한 문장은 “everything is crypto now”인데, 은행 입장에서 인간이 직접 로그인한 것과 사용자의 로컬 에이전트가 대신 실행한 것을 구별하기 어려워질수록, 금융 UX와 시장 구조는 점점 지갑·봇·시빌 저항·무허가 자동화라는 크립토의 문제 설정을 닮아간다.
8. Joe Weisenthal이 Hyperliquid를 계기로 “blockchain, not Bitcoin” 논리를 뒤늦게 재평가한 것도 상징적이다; 2014년엔 월가가 말로만 하던 내러티브가, 이제는 실제 퍼프 DEX가 글로벌 24/7 시장 구조를 보여주며 TradFi 논객들까지 설득하는 단계로 넘어왔다는 얘기다.
9. Visa의 Fireblocks 인수설도 같은 맥락에서 읽힌다: 금액은 약 25억달러 루머로, 2022년 고점의 80억달러 밸류와 비교하면 다운라운드처럼 보이지만, 패널들은 “2021년 가격이 버블이었을 뿐”이며 stablecoin 결제 인프라를 장악하려는 Visa에는 전략적으로 맞는 딜일 수 있다고 본다.
10. 마지막으로 AI 버블에 대한 경고도 나왔다: Character.ai는 매출 1달러당 컴퓨트 비용 16달러를 태웠고, 상단 GPU 자금조달은 장기부채인데 하단 고객 계약은 더 짧아 AI 스택 전반에 duration mismatch가 쌓이고 있어, 향후 위기는 모델 회사보다 인프라 금융에서 터질 수 있다는 시각이다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: 보안 대란은 사이버보안과 오픈소스 AI를, 은행의 차단은 에이전트 금융과 무허가 자산 이동 UX를, Hyperliquid와 Fireblocks는 “크립토가 결국 금융 인프라를 잠식한다”는 내러티브를 강화한다.
• 가격/포지셔닝: 중앙화 은행·브로커리지의 마찰 수익 모델은 장기적으로 할인 요인이 될 수 있고, 반대로 stablecoin 결제 인프라, 지갑/커스터디, 온체인 파생상품, 에이전트 친화 금융 인터페이스는 상대강도 테마가 될 수 있으며, 패널 중 일부는 건강보험 업종이 AI의 가장 큰 숏 후보라고까지 본다.
• 체크포인트: 대형 은행들의 AI 에이전트 정책 변화, Visa-Fireblocks 실거래 여부, Hyperliquid의 미국 규제 대응과 거래 성장, 오픈소스 보안/패치 자동화 수요, 그리고 AI 인프라 기업들의 장단기 계약 구조와 현금소모율을 계속 확인할 필요가 있다.
https://youtu.be/iF-UjeRFd64