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
AI 빌드아웃의 함정과 원숭이 병목
1. 2023년 AI 하드웨어 초강세를 일찍 잡았던 Citrini는 지금 반도체 비중을 크게 줄였고 일부는 숏인데, 이유는 AI가 쓸모없어서가 아니라 인프라 증설이 이제 하이퍼스케일러의 현금흐름이 아니라 주식·부채 조달에 더 의존하는 “반사성 높은 구조”로 바뀌었기 때문이다.
2. 핵심 우려는 모델 성능 저하가 아니라 “성능 개선 대비 ARR 증가 속도 둔화”다. 시장은 2028년 AI ARR 1조달러를 사실상 가격에 반영 중인데, 현재 랩 매출이 약 136억달러 수준이라면 분기당 500억달러 수준의 순증이 필요하다는 계산이 나온다.
3. 그는 토큰 수요에 제번스의 역설이 단기적으로 잘 안 먹힐 수 있다고 본다. Anthropic 경제성 지표에 따르면 작업 비용 10% 하락이 사용량 3% 증가에 그쳤고, 모델이 충분히 좋아지면 오히려 “수정용 토큰” 수요가 줄어드는 역설도 생긴다는 것.
4. 그래서 지금 더 비대칭적인 AI 수혜는 반도체보다 “agentic utilities”와 실제 AI 사용처에 있다고 본다. 즉, 모델 capability와 경제가 그 capability를 흡수하는 속도 사이의 간극을 메우는 쪽이 더 중요해졌다는 프레임이다.
5. 가장 흥미로운 대목은 바이오 실험이다. Citrini는 Anthropic과 함께 Claude로 64시간 동안 전갈 해독제 후보를 설계했고, 211개 디자인 중 17개가 실제 랩에서 binding에 성공했다.
6. 이 실험의 투자 포인트는 “AI가 신약을 다 만들었다”가 아니다. 건식 연구(dry lab)와 문헌조사, 단백질 설계는 엄청 압축됐지만, 합성·검증·독성·동물실험 같은 wet lab은 여전히 느리고 비싸며, 결국 가치가 이동하는 곳은 실험 인프라와 CRO라는 결론이다.
7. 그가 특히 좋아하는 종목은 Charles River(CRL) 같은 전임상 테스트 플레이어다. AI가 후보물질 설계를 상품화할수록 초기 실험 수요는 늘고, 병목은 오히려 실험 capacity와 자동화, 소모품, 그리고 원숭이 공급으로 쏠린다.
8. “원숭이 부족”은 농담이 아니라 실제 전임상 병목이라는 주장도 강했다. 중국의 원숭이 수출 통제 이후 공급 제약이 생겼고, 원숭이 번식에는 약 4년이 걸려 메모리 증설처럼 빨리 못 늘린다는 점이 포인트다.
9. 바이오 AI에 대한 그의 시각은 꽤 냉정하다. AI는 drug design을 빠르게 commodity화하겠지만, 그게 곧바로 “암 치료로 이어질 토큰 폭증”을 의미하진 않으며, 향후 12~24개월 AI 수요를 바이오가 견인할 것이라는 기대는 과하다고 본다.
10. 반대로 바이오텍 중에서도 초기 파이프라인 하나 들고 “2상 전에 비싸게 팔기” 모델은 더 어려워질 수 있다. AI 때문에 전임상 자산 공급이 많아지면 희소성이 떨어지고, 가치 보존은 독자 데이터·표적 생물학 이해·실행력 있는 빅파마 쪽으로 이동할 가능성이 높다.
11. 메가캡에서는 Meta 롱, Alphabet 숏 관점도 제시했다. Meta는 Muse 같은 소비자 AI가 붙으면 기존 광고 데이터와 결합해 ARPU가 크게 뛸 수 있다고 보고, Google은 DeepMind 인재 유출과 검색 리스크가 동시에 부담이라고 본다.
12. DeepSeek의 economics도 흥미롭다. 그는 DeepSeek inference가 GPU hour당 약 38달러 매출을 내고, 비용이 5~8달러 수준이면 80% 안팎 마진도 가능하다고 보는데, 이건 동시에 “토큰 가격 디플레이션이 더 이어질 수 있다”는 반도체 약세 논리와도 연결된다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: AI 투자 포인트가 “무조건 반도체”에서 “AI의 실제 사용처와 병목”으로 이동하고 있다. 바이오에선 설계가 아니라 실험이 희소해지고, 시장 전체에선 모델 개선보다 매출 흡수 속도가 더 중요해졌다.
• 가격/포지셔닝: 반도체는 여전히 장기적으로 유효하지만, 지금은 너무 많은 미래 매출을 선반영했을 수 있다는 경고다. 상대적으로는 CRO, 전임상, 랩 자동화, 실험 인프라가 재평가될 수 있고, 메가캡에선 Meta 상대강도 우위 논리가 선명하다.
• 체크포인트: 합산 랩 ARR의 재가속 여부, frontier 모델 유료 사용 증가율, open-weight/중국 모델의 점유율 확대, 토큰 가격 디플레이션 속도, CRO 수주와 원숭이 가격/공급, FDA의 조기 임상 가속 정책(Operation Trailblazer류)을 봐야 한다.
https://youtu.be/rzQhjayCgB0
1. 2023년 AI 하드웨어 초강세를 일찍 잡았던 Citrini는 지금 반도체 비중을 크게 줄였고 일부는 숏인데, 이유는 AI가 쓸모없어서가 아니라 인프라 증설이 이제 하이퍼스케일러의 현금흐름이 아니라 주식·부채 조달에 더 의존하는 “반사성 높은 구조”로 바뀌었기 때문이다.
2. 핵심 우려는 모델 성능 저하가 아니라 “성능 개선 대비 ARR 증가 속도 둔화”다. 시장은 2028년 AI ARR 1조달러를 사실상 가격에 반영 중인데, 현재 랩 매출이 약 136억달러 수준이라면 분기당 500억달러 수준의 순증이 필요하다는 계산이 나온다.
3. 그는 토큰 수요에 제번스의 역설이 단기적으로 잘 안 먹힐 수 있다고 본다. Anthropic 경제성 지표에 따르면 작업 비용 10% 하락이 사용량 3% 증가에 그쳤고, 모델이 충분히 좋아지면 오히려 “수정용 토큰” 수요가 줄어드는 역설도 생긴다는 것.
4. 그래서 지금 더 비대칭적인 AI 수혜는 반도체보다 “agentic utilities”와 실제 AI 사용처에 있다고 본다. 즉, 모델 capability와 경제가 그 capability를 흡수하는 속도 사이의 간극을 메우는 쪽이 더 중요해졌다는 프레임이다.
5. 가장 흥미로운 대목은 바이오 실험이다. Citrini는 Anthropic과 함께 Claude로 64시간 동안 전갈 해독제 후보를 설계했고, 211개 디자인 중 17개가 실제 랩에서 binding에 성공했다.
6. 이 실험의 투자 포인트는 “AI가 신약을 다 만들었다”가 아니다. 건식 연구(dry lab)와 문헌조사, 단백질 설계는 엄청 압축됐지만, 합성·검증·독성·동물실험 같은 wet lab은 여전히 느리고 비싸며, 결국 가치가 이동하는 곳은 실험 인프라와 CRO라는 결론이다.
7. 그가 특히 좋아하는 종목은 Charles River(CRL) 같은 전임상 테스트 플레이어다. AI가 후보물질 설계를 상품화할수록 초기 실험 수요는 늘고, 병목은 오히려 실험 capacity와 자동화, 소모품, 그리고 원숭이 공급으로 쏠린다.
8. “원숭이 부족”은 농담이 아니라 실제 전임상 병목이라는 주장도 강했다. 중국의 원숭이 수출 통제 이후 공급 제약이 생겼고, 원숭이 번식에는 약 4년이 걸려 메모리 증설처럼 빨리 못 늘린다는 점이 포인트다.
9. 바이오 AI에 대한 그의 시각은 꽤 냉정하다. AI는 drug design을 빠르게 commodity화하겠지만, 그게 곧바로 “암 치료로 이어질 토큰 폭증”을 의미하진 않으며, 향후 12~24개월 AI 수요를 바이오가 견인할 것이라는 기대는 과하다고 본다.
10. 반대로 바이오텍 중에서도 초기 파이프라인 하나 들고 “2상 전에 비싸게 팔기” 모델은 더 어려워질 수 있다. AI 때문에 전임상 자산 공급이 많아지면 희소성이 떨어지고, 가치 보존은 독자 데이터·표적 생물학 이해·실행력 있는 빅파마 쪽으로 이동할 가능성이 높다.
11. 메가캡에서는 Meta 롱, Alphabet 숏 관점도 제시했다. Meta는 Muse 같은 소비자 AI가 붙으면 기존 광고 데이터와 결합해 ARPU가 크게 뛸 수 있다고 보고, Google은 DeepMind 인재 유출과 검색 리스크가 동시에 부담이라고 본다.
12. DeepSeek의 economics도 흥미롭다. 그는 DeepSeek inference가 GPU hour당 약 38달러 매출을 내고, 비용이 5~8달러 수준이면 80% 안팎 마진도 가능하다고 보는데, 이건 동시에 “토큰 가격 디플레이션이 더 이어질 수 있다”는 반도체 약세 논리와도 연결된다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: AI 투자 포인트가 “무조건 반도체”에서 “AI의 실제 사용처와 병목”으로 이동하고 있다. 바이오에선 설계가 아니라 실험이 희소해지고, 시장 전체에선 모델 개선보다 매출 흡수 속도가 더 중요해졌다.
• 가격/포지셔닝: 반도체는 여전히 장기적으로 유효하지만, 지금은 너무 많은 미래 매출을 선반영했을 수 있다는 경고다. 상대적으로는 CRO, 전임상, 랩 자동화, 실험 인프라가 재평가될 수 있고, 메가캡에선 Meta 상대강도 우위 논리가 선명하다.
• 체크포인트: 합산 랩 ARR의 재가속 여부, frontier 모델 유료 사용 증가율, open-weight/중국 모델의 점유율 확대, 토큰 가격 디플레이션 속도, CRO 수주와 원숭이 가격/공급, FDA의 조기 임상 가속 정책(Operation Trailblazer류)을 봐야 한다.
https://youtu.be/rzQhjayCgB0
비트코인 7만달러가 말하는 것
1. 마이클 하웰의 기본 시나리오는 여전히 “글로벌 유동성은 2027년 하반기쯤 바닥”이지만, 최근 비트코인 강세는 그 침체 구간이 더 짧고 얕아질 가능성을 처음으로 시사했다.
2. 핵심은 Fed가 더 이상 단순히 기준금리만 보는 기관이 아니라는 점이다. 하웰은 은행 준비금(bank reserves)을 사실상 바닥 관리하고 있고, 작년 준비금 축소로 레포 시장이 흔들리자 곧바로 “Reserve Management Purchases”라는 또 다른 QE를 넣었다고 본다.
3. 재무부의 스콧 베센트는 장기금리를 억지로 누르기보다 국채시장 변동성을 낮추는 데 집중하고 있다고 해석한다. 장기채 대신 bill·단기물 중심 발행, buyback으로 오프더런 국채를 흡수하는 건 “수익률 통제”가 아니라 “변동성 통제”라는 프레임이다.
4. 그래서 최근 미국 장기금리 상승도 “미국 재정 파탄”보다는 강한 명목성장 때문이라는 주장이다. 하웰은 term premium이 아니라 정책금리 기대와 명목 GDP가 수익률 상승의 주범이라고 본다.
5. 이 관점에서 보면 지금은 유동성은 둔화되는데 실물경기는 뜨거운, 후기 사이클이다. 하웰의 4단계 프레임에선 speculation 말기에서 turbulence로 넘어가는 구간이며, 전통적으로는 commodities 강세 후 bond duration이 유리해지는 타이밍이다.
6. 다만 이번 사이클의 이상점은 AI다. 밸류에이션 멀티플 압축은 정상적으로 진행 중인데, Mag 7과 AI 수혜주의 EPS가 비정상적으로 강해서 주식시장이 예상보다 오래 버틴다는 설명이다.
7. 하웰은 AI가 세계 경제를 바꾸는 혁명인 건 인정하지만, 그게 곧 주가 영속 상승을 뜻하진 않는다고 본다. 과거 Global Crossing과 광케이블 붐처럼 인프라는 남고, 투자자는 경쟁 심화와 가격 붕괴로 다칠 수 있다는 경고다.
8. 금과 비트코인은 둘 다 “화폐 팽창 헤지”지만 드라이버는 다르다. 금은 중국 PBOC 유동성과 더 밀접하고, 비트코인은 글로벌 유동성에 더 민감하다; 최근 추정치로 gold보다 Bitcoin의 유동성 민감도가 약 5배 높다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: 시장은 “Fed pivot”보다 “Fed+재무부 공동 유동성 관리”라는 새 프레임으로 이동 중이다; 비트코인은 위험자산이면서도 유동성 체제 변화를 가장 먼저 반영하는 선행지표로 다시 읽힐 수 있다.
• 가격/포지셔닝: 하웰은 비트코인 7만달러를 중요한 분기점으로 본다; 이 레벨을 유지하면서 은행 준비금이 재확장되면 2027 바닥설보다 이른 리퀴디티 반등과 크립토 재상승 시나리오가 열린다. 반대로 turbulence가 본격화되면 알트는 비트코인보다 더 취약하고, BTC는 금 대비 고베타 헤지 자산으로 남는다.
• 체크포인트: 1) Fed의 bank reserves 추이, 2) 재무부 buyback 확대 여부, 3) MOVE index 90 돌파 여부와 135 접근 여부, 4) 장단기 금리보다 term premium/정책금리 기대의 변화, 5) 중국 PBOC 유동성과 금 가격, 6) Bitcoin의 7만달러 지지 여부를 봐야 한다.
https://youtu.be/nx6hpy2oDjY
1. 마이클 하웰의 기본 시나리오는 여전히 “글로벌 유동성은 2027년 하반기쯤 바닥”이지만, 최근 비트코인 강세는 그 침체 구간이 더 짧고 얕아질 가능성을 처음으로 시사했다.
2. 핵심은 Fed가 더 이상 단순히 기준금리만 보는 기관이 아니라는 점이다. 하웰은 은행 준비금(bank reserves)을 사실상 바닥 관리하고 있고, 작년 준비금 축소로 레포 시장이 흔들리자 곧바로 “Reserve Management Purchases”라는 또 다른 QE를 넣었다고 본다.
3. 재무부의 스콧 베센트는 장기금리를 억지로 누르기보다 국채시장 변동성을 낮추는 데 집중하고 있다고 해석한다. 장기채 대신 bill·단기물 중심 발행, buyback으로 오프더런 국채를 흡수하는 건 “수익률 통제”가 아니라 “변동성 통제”라는 프레임이다.
4. 그래서 최근 미국 장기금리 상승도 “미국 재정 파탄”보다는 강한 명목성장 때문이라는 주장이다. 하웰은 term premium이 아니라 정책금리 기대와 명목 GDP가 수익률 상승의 주범이라고 본다.
5. 이 관점에서 보면 지금은 유동성은 둔화되는데 실물경기는 뜨거운, 후기 사이클이다. 하웰의 4단계 프레임에선 speculation 말기에서 turbulence로 넘어가는 구간이며, 전통적으로는 commodities 강세 후 bond duration이 유리해지는 타이밍이다.
6. 다만 이번 사이클의 이상점은 AI다. 밸류에이션 멀티플 압축은 정상적으로 진행 중인데, Mag 7과 AI 수혜주의 EPS가 비정상적으로 강해서 주식시장이 예상보다 오래 버틴다는 설명이다.
7. 하웰은 AI가 세계 경제를 바꾸는 혁명인 건 인정하지만, 그게 곧 주가 영속 상승을 뜻하진 않는다고 본다. 과거 Global Crossing과 광케이블 붐처럼 인프라는 남고, 투자자는 경쟁 심화와 가격 붕괴로 다칠 수 있다는 경고다.
8. 금과 비트코인은 둘 다 “화폐 팽창 헤지”지만 드라이버는 다르다. 금은 중국 PBOC 유동성과 더 밀접하고, 비트코인은 글로벌 유동성에 더 민감하다; 최근 추정치로 gold보다 Bitcoin의 유동성 민감도가 약 5배 높다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: 시장은 “Fed pivot”보다 “Fed+재무부 공동 유동성 관리”라는 새 프레임으로 이동 중이다; 비트코인은 위험자산이면서도 유동성 체제 변화를 가장 먼저 반영하는 선행지표로 다시 읽힐 수 있다.
• 가격/포지셔닝: 하웰은 비트코인 7만달러를 중요한 분기점으로 본다; 이 레벨을 유지하면서 은행 준비금이 재확장되면 2027 바닥설보다 이른 리퀴디티 반등과 크립토 재상승 시나리오가 열린다. 반대로 turbulence가 본격화되면 알트는 비트코인보다 더 취약하고, BTC는 금 대비 고베타 헤지 자산으로 남는다.
• 체크포인트: 1) Fed의 bank reserves 추이, 2) 재무부 buyback 확대 여부, 3) MOVE index 90 돌파 여부와 135 접근 여부, 4) 장단기 금리보다 term premium/정책금리 기대의 변화, 5) 중국 PBOC 유동성과 금 가격, 6) Bitcoin의 7만달러 지지 여부를 봐야 한다.
https://youtu.be/nx6hpy2oDjY
암호 이후의 돈
1. Tarun Chitra의 핵심 주장은 단순하다: Ethereum의 미래 가치는 “월드 컴퓨터”가 아니라 AI와 양자 위협 속에서도 마지막까지 남는 cryptographic safety net, 즉 자산·신원·검증의 최종 원장이라는 데 있다.
2. 그는 “모두가 하나의 ChatGPT 창을 공유하는 것”이 월드 컴퓨터의 본질적 한계라고 본다. 연산 자체는 점점 상품화되고, 온체인에서 비싼 계산을 돌리는 것보다 오프체인에서 실행하고 온체인에 검증만 남기는 구조가 더 자연스럽다는 얘기다.
3. 여기서 파생되는 가장 흥미로운 투자 포인트는 롤업의 영속성에 대한 회의다. AI가 안전한 코드를 즉석에서 짜줄 수 있다면, 특정 목적을 위해 롤업을 “한 번 생성하고 쓰고 폐기하는” 임시 execution environment가 가능해지고, 상시 운영비를 태우는 롱테일 L2는 더 취약해진다.
4. 실제로 그는 최근 문 닫은 L2들을 경제성 문제로 해석한다. Base, Arbitrum, Robinhood, Lyra 같은 소수만 의미 있고, 나머지는 수요 없이 유지비만 내는 구조라는 냉정한 시각이다.
5. 인터뷰의 킬러 아이디어는 “quantum money”다. 1970년대 Wiesner 계열 아이디어를 끌어와, 개인의 비밀키를 복제 불가능한 양자 상태에 묶으면 블록체인이 해오던 double spend 방지를 물리 법칙, 즉 no-cloning theorem으로 처리할 수 있다는 주장이다.
6. 이 프레임이 중요한 이유는 post-quantum 담론을 한 단계 넘기기 때문이다. 시장은 보통 “양자컴퓨터가 Bitcoin/Ethereum/ECC를 깨면 어떡하나”를 걱정하지만, Tarun은 “그 다음 세대의 돈은 애초에 양자 성질 위에 올리면 된다”고 본다.
7. 그는 AI가 이미 우리가 어렵다고 믿었던 수학·암호학 가정을 흔들기 시작했다고 본다. 인터뷰에선 OpenAI의 수학 문제 풀이, 그리고 McEliece류 post-quantum crypto에 대한 AI 기반 공격 가능성을 예로 들며, “계산적으로 어렵다”는 전통적 가정 자체가 영원하지 않을 수 있다고 말한다.
8. 결국 시장 구조 변화의 포인트는 이것이다: 스마트컨트랙트 시대엔 “compute가 제품”이었지만, AI 시대엔 compute는 싸지고 넘쳐나며, 희소한 것은 검증 가능한 기록·권리·신원·정산 레이어가 된다. Vitalik의 최근 방향 전환도 이 축에서 읽어야 한다는 해석이다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: 장기적으로는 “L1/L2가 얼마나 많은 TPS를 처리하나”보다 “누가 최종 검증 레이어가 되나”, “누가 AI 에이전트 시대의 신원·자산 레지스트리가 되나”가 더 큰 밸류에이션 축이 될 수 있다.
• 가격/포지셔닝: 롱테일 L2, 인프라 과잉, ‘앱 없는 앱체인’ 내러티브에는 디스카운트가 커질 수 있고, 반대로 Ethereum처럼 보안·검증·정산 프리미엄을 먹는 자산은 재평가 논리가 생긴다. AI 에이전트+온체인 자동화가 확산될수록 “컴퓨트 판매”보다 “최종성 판매”가 더 비싸질 수 있다.
• 체크포인트: Vitalik의 후속 로드맵에서 검증·프라이버시·아이덴티티 비중이 커지는지, 롤업 shutdown/통합이 더 나오는지, AI가 실제로 기존/포스트퀀텀 암호를 위협하는 사례가 늘어나는지, 그리고 quantum-ready cryptography나 hardware-native money 논의가 연구에서 제품 단계로 넘어오는지를 봐야 한다.
https://youtu.be/dOZIEhgAxXc
1. Tarun Chitra의 핵심 주장은 단순하다: Ethereum의 미래 가치는 “월드 컴퓨터”가 아니라 AI와 양자 위협 속에서도 마지막까지 남는 cryptographic safety net, 즉 자산·신원·검증의 최종 원장이라는 데 있다.
2. 그는 “모두가 하나의 ChatGPT 창을 공유하는 것”이 월드 컴퓨터의 본질적 한계라고 본다. 연산 자체는 점점 상품화되고, 온체인에서 비싼 계산을 돌리는 것보다 오프체인에서 실행하고 온체인에 검증만 남기는 구조가 더 자연스럽다는 얘기다.
3. 여기서 파생되는 가장 흥미로운 투자 포인트는 롤업의 영속성에 대한 회의다. AI가 안전한 코드를 즉석에서 짜줄 수 있다면, 특정 목적을 위해 롤업을 “한 번 생성하고 쓰고 폐기하는” 임시 execution environment가 가능해지고, 상시 운영비를 태우는 롱테일 L2는 더 취약해진다.
4. 실제로 그는 최근 문 닫은 L2들을 경제성 문제로 해석한다. Base, Arbitrum, Robinhood, Lyra 같은 소수만 의미 있고, 나머지는 수요 없이 유지비만 내는 구조라는 냉정한 시각이다.
5. 인터뷰의 킬러 아이디어는 “quantum money”다. 1970년대 Wiesner 계열 아이디어를 끌어와, 개인의 비밀키를 복제 불가능한 양자 상태에 묶으면 블록체인이 해오던 double spend 방지를 물리 법칙, 즉 no-cloning theorem으로 처리할 수 있다는 주장이다.
6. 이 프레임이 중요한 이유는 post-quantum 담론을 한 단계 넘기기 때문이다. 시장은 보통 “양자컴퓨터가 Bitcoin/Ethereum/ECC를 깨면 어떡하나”를 걱정하지만, Tarun은 “그 다음 세대의 돈은 애초에 양자 성질 위에 올리면 된다”고 본다.
7. 그는 AI가 이미 우리가 어렵다고 믿었던 수학·암호학 가정을 흔들기 시작했다고 본다. 인터뷰에선 OpenAI의 수학 문제 풀이, 그리고 McEliece류 post-quantum crypto에 대한 AI 기반 공격 가능성을 예로 들며, “계산적으로 어렵다”는 전통적 가정 자체가 영원하지 않을 수 있다고 말한다.
8. 결국 시장 구조 변화의 포인트는 이것이다: 스마트컨트랙트 시대엔 “compute가 제품”이었지만, AI 시대엔 compute는 싸지고 넘쳐나며, 희소한 것은 검증 가능한 기록·권리·신원·정산 레이어가 된다. Vitalik의 최근 방향 전환도 이 축에서 읽어야 한다는 해석이다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: 장기적으로는 “L1/L2가 얼마나 많은 TPS를 처리하나”보다 “누가 최종 검증 레이어가 되나”, “누가 AI 에이전트 시대의 신원·자산 레지스트리가 되나”가 더 큰 밸류에이션 축이 될 수 있다.
• 가격/포지셔닝: 롱테일 L2, 인프라 과잉, ‘앱 없는 앱체인’ 내러티브에는 디스카운트가 커질 수 있고, 반대로 Ethereum처럼 보안·검증·정산 프리미엄을 먹는 자산은 재평가 논리가 생긴다. AI 에이전트+온체인 자동화가 확산될수록 “컴퓨트 판매”보다 “최종성 판매”가 더 비싸질 수 있다.
• 체크포인트: Vitalik의 후속 로드맵에서 검증·프라이버시·아이덴티티 비중이 커지는지, 롤업 shutdown/통합이 더 나오는지, AI가 실제로 기존/포스트퀀텀 암호를 위협하는 사례가 늘어나는지, 그리고 quantum-ready cryptography나 hardware-native money 논의가 연구에서 제품 단계로 넘어오는지를 봐야 한다.
https://youtu.be/dOZIEhgAxXc
오픈소스 AI는 크립토처럼 돈 번다
1. Tarun Chitra는 Robot Ventures가 Nous Research의 9,000만 달러 라운드를 리드한 이유를 “오픈소스 AI가 이제야 진짜 제품-시장 적합성을 찾았기 때문”이라고 본다.
2. 그의 핵심 주장은 명확하다: 초창기 크립토 AI는 “토큰 붙인 밈코인에 한 단계 더한 것”이었고, GPU 네트워크·토큰형 에이전트는 대부분 실패했지만, 토큰을 버리고 오픈소스 제품과 인프라로 간 팀들은 살아남았다.
3. Nous가 돋보인 이유는 남들처럼 ‘탈중앙 AI’라는 큰 구호를 팔지 않고, YARN, synthetic eval, DRO 같은 구체적 연구 문제를 풀며 2023년부터 진짜 기술 스택을 쌓았기 때문이다.
4. Tarun은 Prime Intellect와 Nous를 당시 거의 유일하게 “실제 연구를 하던 팀”으로 봤고, 반대로 많은 크립토 AI 프로젝트는 분산 시스템의 복잡성은 무시한 채 토큰만 앞세웠다고 평가한다.
5. 지금의 전환점은 Hermes다. 그는 OpenClaw를 “내가 써본 최악의 개발자 경험 중 하나”라고 했는데, 이유는 사용자가 직접 모델 선택, reasoning 레벨, context 관리까지 해야 하는 안드로이드식 UX였기 때문이다.
6. 반대로 Hermes의 철학은 애플 혹은 Ubuntu에 가깝다. 좋은 기본값을 주고, 사용자의 습관을 학습하고, 여러 모델 사이에서 context를 옮기며, 사용자가 인프라를 이해하지 않아도 “그냥 작동”하게 만든다.
7. 이 차이는 단순 UI 문제가 아니라 구조적 차이다. OpenClaw는 “부품을 줄 테니 네가 차를 조립해라”에 가깝고, Hermes는 연구-인프라-제품 감각이 합쳐져 백엔드 복잡성을 제품 레이어에서 흡수한다.
8. Tarun이 몇 달간 OpenRouter와 GitHub 데이터를 뒤져 얻은 확신도 흥미롭다. Hermes 포크를 조사하다가, Nous도 몰랐던 중국 로보틱스 하드웨어 업체들이 자사 제품 인터페이스를 Hermes 위에 얹고 있는 걸 발견했다.
9. 이건 매출보다 더 강한 신호일 수 있다. 오픈소스 프로젝트에서는 포크·기여·비공식 채택이 곧 브랜드 PMF이며, “사람들이 왜 돈을 내는가”보다 먼저 “왜 자기 제품의 기반으로 삼는가”가 중요하다는 시각이다.
10. 더 큰 투자 포인트는 시장 구조다. Tarun은 OpenRouter를 DEX 라우터, Hermes 같은 harness를 Phantom/FOMO 같은 지갑 프런트엔드, 모델을 프로토콜, 추론 공급자를 LP·검증자에 비유한다.
11. 이 프레임으로 보면 AI 추론 시장도 크립토와 비슷하게 “돈은 위와 아래로 간다”. 위는 사용자 관계와 오더플로를 쥔 harness, 아래는 실제 추론을 제공하는 infra provider이고, 중간 라우터 레이어는 경쟁 심화로 마진이 눌릴 가능성이 크다.
12. 그는 OpenRouter 데이터를 분석하며 일부 공급자가 cache pricing을 게임하는 정황도 봤다고 한다. 싸게 보이도록 quote를 넣어 라우팅을 많이 받고, 실제 캐시 혜택은 제대로 넘기지 않는 식인데, 이런 현상 자체가 “AI inference market structure looks like crypto”라는 주장에 힘을 싣는다.
13. 그래서 Hermes는 단순 에이전트 앱이 아니라, 앞으로 기업·앱·소비자 서비스가 자체 AI를 만들 때 깔게 되는 화이트라벨 harness가 될 수 있다는 게 그의 베팅이다. 핀테크가 은행 라이선스 없이도 은행 위에 올라타듯, 많은 회사가 자체 모델 대신 Hermes 위에서 사용자 데이터와 토큰 오더플로를 잡으려 할 수 있다.
14. Nous 라운드에 Microsoft와 Nvidia가 함께 들어온 것도 이 포지셔닝과 맞닿아 있다. Microsoft는 엔터프라이즈 유통, Nvidia는 DGX Spark 기본 탑재를 통해 open source harness를 기업 AI 표준 도구로 밀어줄 수 있다.
15. 장기적으로 그는 “모든 SaaS 회사는 harness가 되거나 router가 되어야 한다”고 본다. AI 기능을 붙이는 것만으로는 부족하고, 누가 사용자 context와 inference order flow를 소유하느냐가 진짜 수익 풀을 결정한다는 뜻이다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: AI 투자 프레임이 “최고 모델이 누가 이기나”에서 “누가 사용자 context와 오더플로를 장악하나”로 이동할 수 있고, 오픈소스는 열세가 아니라 오히려 락인 해체의 무기가 될 수 있다.
• 가격/포지셔닝: 중간 라우터/마켓플레이스보다 상단 harness와 하단 inference provider가 더 높은 멀티플을 받을 논리다. 크립토로 치면 인프라 토큰보다 Phantom류 프런트엔드와 검증자/수익화 레이어가 더 큰 가치 포획을 할 수 있다는 해석이다.
• 체크포인트: OpenRouter 점유율 변화, Hermes의 GitHub 포크·기여 추세, 엔터프라이즈 도입 사례, Microsoft/Nvidia 유통 효과, cache pricing 게임 같은 공급자 행태, 그리고 OpenAI/Anthropic가 오픈 모델·멀티모델 context를 얼마나 더 지원하는지를 봐야 한다.
https://youtu.be/LdXvTRJ9OJs
1. Tarun Chitra는 Robot Ventures가 Nous Research의 9,000만 달러 라운드를 리드한 이유를 “오픈소스 AI가 이제야 진짜 제품-시장 적합성을 찾았기 때문”이라고 본다.
2. 그의 핵심 주장은 명확하다: 초창기 크립토 AI는 “토큰 붙인 밈코인에 한 단계 더한 것”이었고, GPU 네트워크·토큰형 에이전트는 대부분 실패했지만, 토큰을 버리고 오픈소스 제품과 인프라로 간 팀들은 살아남았다.
3. Nous가 돋보인 이유는 남들처럼 ‘탈중앙 AI’라는 큰 구호를 팔지 않고, YARN, synthetic eval, DRO 같은 구체적 연구 문제를 풀며 2023년부터 진짜 기술 스택을 쌓았기 때문이다.
4. Tarun은 Prime Intellect와 Nous를 당시 거의 유일하게 “실제 연구를 하던 팀”으로 봤고, 반대로 많은 크립토 AI 프로젝트는 분산 시스템의 복잡성은 무시한 채 토큰만 앞세웠다고 평가한다.
5. 지금의 전환점은 Hermes다. 그는 OpenClaw를 “내가 써본 최악의 개발자 경험 중 하나”라고 했는데, 이유는 사용자가 직접 모델 선택, reasoning 레벨, context 관리까지 해야 하는 안드로이드식 UX였기 때문이다.
6. 반대로 Hermes의 철학은 애플 혹은 Ubuntu에 가깝다. 좋은 기본값을 주고, 사용자의 습관을 학습하고, 여러 모델 사이에서 context를 옮기며, 사용자가 인프라를 이해하지 않아도 “그냥 작동”하게 만든다.
7. 이 차이는 단순 UI 문제가 아니라 구조적 차이다. OpenClaw는 “부품을 줄 테니 네가 차를 조립해라”에 가깝고, Hermes는 연구-인프라-제품 감각이 합쳐져 백엔드 복잡성을 제품 레이어에서 흡수한다.
8. Tarun이 몇 달간 OpenRouter와 GitHub 데이터를 뒤져 얻은 확신도 흥미롭다. Hermes 포크를 조사하다가, Nous도 몰랐던 중국 로보틱스 하드웨어 업체들이 자사 제품 인터페이스를 Hermes 위에 얹고 있는 걸 발견했다.
9. 이건 매출보다 더 강한 신호일 수 있다. 오픈소스 프로젝트에서는 포크·기여·비공식 채택이 곧 브랜드 PMF이며, “사람들이 왜 돈을 내는가”보다 먼저 “왜 자기 제품의 기반으로 삼는가”가 중요하다는 시각이다.
10. 더 큰 투자 포인트는 시장 구조다. Tarun은 OpenRouter를 DEX 라우터, Hermes 같은 harness를 Phantom/FOMO 같은 지갑 프런트엔드, 모델을 프로토콜, 추론 공급자를 LP·검증자에 비유한다.
11. 이 프레임으로 보면 AI 추론 시장도 크립토와 비슷하게 “돈은 위와 아래로 간다”. 위는 사용자 관계와 오더플로를 쥔 harness, 아래는 실제 추론을 제공하는 infra provider이고, 중간 라우터 레이어는 경쟁 심화로 마진이 눌릴 가능성이 크다.
12. 그는 OpenRouter 데이터를 분석하며 일부 공급자가 cache pricing을 게임하는 정황도 봤다고 한다. 싸게 보이도록 quote를 넣어 라우팅을 많이 받고, 실제 캐시 혜택은 제대로 넘기지 않는 식인데, 이런 현상 자체가 “AI inference market structure looks like crypto”라는 주장에 힘을 싣는다.
13. 그래서 Hermes는 단순 에이전트 앱이 아니라, 앞으로 기업·앱·소비자 서비스가 자체 AI를 만들 때 깔게 되는 화이트라벨 harness가 될 수 있다는 게 그의 베팅이다. 핀테크가 은행 라이선스 없이도 은행 위에 올라타듯, 많은 회사가 자체 모델 대신 Hermes 위에서 사용자 데이터와 토큰 오더플로를 잡으려 할 수 있다.
14. Nous 라운드에 Microsoft와 Nvidia가 함께 들어온 것도 이 포지셔닝과 맞닿아 있다. Microsoft는 엔터프라이즈 유통, Nvidia는 DGX Spark 기본 탑재를 통해 open source harness를 기업 AI 표준 도구로 밀어줄 수 있다.
15. 장기적으로 그는 “모든 SaaS 회사는 harness가 되거나 router가 되어야 한다”고 본다. AI 기능을 붙이는 것만으로는 부족하고, 누가 사용자 context와 inference order flow를 소유하느냐가 진짜 수익 풀을 결정한다는 뜻이다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: AI 투자 프레임이 “최고 모델이 누가 이기나”에서 “누가 사용자 context와 오더플로를 장악하나”로 이동할 수 있고, 오픈소스는 열세가 아니라 오히려 락인 해체의 무기가 될 수 있다.
• 가격/포지셔닝: 중간 라우터/마켓플레이스보다 상단 harness와 하단 inference provider가 더 높은 멀티플을 받을 논리다. 크립토로 치면 인프라 토큰보다 Phantom류 프런트엔드와 검증자/수익화 레이어가 더 큰 가치 포획을 할 수 있다는 해석이다.
• 체크포인트: OpenRouter 점유율 변화, Hermes의 GitHub 포크·기여 추세, 엔터프라이즈 도입 사례, Microsoft/Nvidia 유통 효과, cache pricing 게임 같은 공급자 행태, 그리고 OpenAI/Anthropic가 오픈 모델·멀티모델 context를 얼마나 더 지원하는지를 봐야 한다.
https://youtu.be/LdXvTRJ9OJs
AI 80조 올인의 논리
1. 필립 라폰트는 지금 시장을 2000년 이후 가장 어려운 시장으로 보지만, 그럼에도 AI 강세를 접지 않는 이유는 AI를 단순한 기술 테마가 아니라 새로운 “시대”로 보기 때문이다.
2. 그의 핵심 프레임은 인간이 원자재로 상품을 만들던 시대에서, 이제는 전기·토지·반도체를 투입해 “토큰”이라는 지능을 생산하는 시대로 넘어간다는 것인데, 이 관점에선 반도체가 신경제의 유틸리티가 된다.
3. 이 논리는 크립토 투자자에게도 익숙하다. 경제의 최소 단위를 “토큰”으로 본다는 발상 자체가 디지털 희소성, 컴퓨팅, 인프라 가치 포착 논리와 맞닿아 있어 AI 인프라를 하나의 온체인 없는 크립토 베타처럼 볼 수 있다.
4. 숫자로 보면 라폰트는 반도체 산업이 아직 GDP 대비 약 2% 수준이라 철도 9%, 오일 8%였던 과거 메가테마 대비 경제적 침투 여지가 남았다고 본다. 반면 주식시장 내 비중은 이미 반도체가 약 19%까지 올라와 과거 오일 26%, 닷컴 인프라 15%, 금융 22%와 비슷한 “리더십 피크” 냄새도 난다.
5. 그래서 메시지는 단순 롱이 아니라 “경제적 업사이드는 남아 있지만, 주가 리더십은 흔들릴 수 있다”는 것이다. 실제로 ChatGPT 이후 S&P500 상위 15개 종목의 신규 진입 비율이 47%까지 올라 리더 교체 속도는 과거보다 훨씬 빨라졌다.
6. 가장 큰 리스크는 수익화다. 클라우드 시절엔 투자 대비 매출 비율이 약 60%였는데, AI는 현재 투자 계획과 매출 전망을 합치면 약 26% 수준이라 돈 쓰는 속도에 비해 회수가 너무 약하다.
7. CAPEX 부담도 심각하다. AI 데이터센터 투자는 과거 철도·오일·IT 혁신 때보다 GDP 대비 비중이 더 높아졌고, 2028년엔 AI CAPEX가 미국 모기지 시장보다 커질 수 있다는 주장까지 나온다. 하이퍼스케일러들이 JV, SPV, 클라우드 계약으로 GPU와 데이터센터를 복잡하게 쪼개는 이유도 이 자본 부담 때문이다.
8. 그런데도 라폰트가 낙관적인 이유는 “추론 비용 하락”과 “에이전트 수요 폭증”이다. 전기, 컴퓨터, DNA 시퀀싱보다도 AI 추론 비용 하락 속도가 더 가파르다고 보고, 오픈웨이트 모델 확산과 함께 AI 사용량이 급증할 것으로 본다. 에이전틱 AI는 ChatGPT, Grok, Gemini보다 더 빠른 채택 곡선을 보일 수 있다는 주장도 덧붙인다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: AI는 더 이상 소프트웨어 업그레이드가 아니라 “지능 생산 인프라” 내러티브로 재평가될 수 있고, 여기서 반도체·전력·데이터센터·에이전트 플랫폼·스마트폰 인터페이스가 한 묶음으로 연결된다.
• 가격/포지셔닝: 장기적으론 AI 인프라 롱 논리가 유지되지만, 단기적으론 반도체가 이미 과거 메가테마급 집중도를 보인 만큼 리더십 로테이션 가능성을 열어둬야 한다. 즉 “AI 계속 간다”와 “지금 리더가 끝까지 간다”는 다른 명제다.
• 체크포인트: 1) 하이퍼스케일러 CAPEX 지속 가능성, 2) AI 매출/투자 비율 개선 여부, 3) 추론 비용 하락 속도, 4) 에이전틱 AI 실제 MAU·결제 전환, 5) 메모리/반도체 영업이익률 유지 여부, 6) 정부 차원의 AI 금융 파이프라인 지원 여부를 봐야 한다.
https://youtu.be/LWm4V0_2i8k
1. 필립 라폰트는 지금 시장을 2000년 이후 가장 어려운 시장으로 보지만, 그럼에도 AI 강세를 접지 않는 이유는 AI를 단순한 기술 테마가 아니라 새로운 “시대”로 보기 때문이다.
2. 그의 핵심 프레임은 인간이 원자재로 상품을 만들던 시대에서, 이제는 전기·토지·반도체를 투입해 “토큰”이라는 지능을 생산하는 시대로 넘어간다는 것인데, 이 관점에선 반도체가 신경제의 유틸리티가 된다.
3. 이 논리는 크립토 투자자에게도 익숙하다. 경제의 최소 단위를 “토큰”으로 본다는 발상 자체가 디지털 희소성, 컴퓨팅, 인프라 가치 포착 논리와 맞닿아 있어 AI 인프라를 하나의 온체인 없는 크립토 베타처럼 볼 수 있다.
4. 숫자로 보면 라폰트는 반도체 산업이 아직 GDP 대비 약 2% 수준이라 철도 9%, 오일 8%였던 과거 메가테마 대비 경제적 침투 여지가 남았다고 본다. 반면 주식시장 내 비중은 이미 반도체가 약 19%까지 올라와 과거 오일 26%, 닷컴 인프라 15%, 금융 22%와 비슷한 “리더십 피크” 냄새도 난다.
5. 그래서 메시지는 단순 롱이 아니라 “경제적 업사이드는 남아 있지만, 주가 리더십은 흔들릴 수 있다”는 것이다. 실제로 ChatGPT 이후 S&P500 상위 15개 종목의 신규 진입 비율이 47%까지 올라 리더 교체 속도는 과거보다 훨씬 빨라졌다.
6. 가장 큰 리스크는 수익화다. 클라우드 시절엔 투자 대비 매출 비율이 약 60%였는데, AI는 현재 투자 계획과 매출 전망을 합치면 약 26% 수준이라 돈 쓰는 속도에 비해 회수가 너무 약하다.
7. CAPEX 부담도 심각하다. AI 데이터센터 투자는 과거 철도·오일·IT 혁신 때보다 GDP 대비 비중이 더 높아졌고, 2028년엔 AI CAPEX가 미국 모기지 시장보다 커질 수 있다는 주장까지 나온다. 하이퍼스케일러들이 JV, SPV, 클라우드 계약으로 GPU와 데이터센터를 복잡하게 쪼개는 이유도 이 자본 부담 때문이다.
8. 그런데도 라폰트가 낙관적인 이유는 “추론 비용 하락”과 “에이전트 수요 폭증”이다. 전기, 컴퓨터, DNA 시퀀싱보다도 AI 추론 비용 하락 속도가 더 가파르다고 보고, 오픈웨이트 모델 확산과 함께 AI 사용량이 급증할 것으로 본다. 에이전틱 AI는 ChatGPT, Grok, Gemini보다 더 빠른 채택 곡선을 보일 수 있다는 주장도 덧붙인다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: AI는 더 이상 소프트웨어 업그레이드가 아니라 “지능 생산 인프라” 내러티브로 재평가될 수 있고, 여기서 반도체·전력·데이터센터·에이전트 플랫폼·스마트폰 인터페이스가 한 묶음으로 연결된다.
• 가격/포지셔닝: 장기적으론 AI 인프라 롱 논리가 유지되지만, 단기적으론 반도체가 이미 과거 메가테마급 집중도를 보인 만큼 리더십 로테이션 가능성을 열어둬야 한다. 즉 “AI 계속 간다”와 “지금 리더가 끝까지 간다”는 다른 명제다.
• 체크포인트: 1) 하이퍼스케일러 CAPEX 지속 가능성, 2) AI 매출/투자 비율 개선 여부, 3) 추론 비용 하락 속도, 4) 에이전틱 AI 실제 MAU·결제 전환, 5) 메모리/반도체 영업이익률 유지 여부, 6) 정부 차원의 AI 금융 파이프라인 지원 여부를 봐야 한다.
https://youtu.be/LWm4V0_2i8k
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월가는 왜 결국 온체인으로 가는가
1. 크리스 지안카를로는 크립토를 단순한 투기 자산이 아니라 “금융 시스템 전체를 재설계하는 새로운 아키텍처”로 규정했고, 2040년까지 금융 인프라의 핵심이 분산원장·토큰화 레일로 이동할 것이라고 본다.
2. 흥미로운 포인트는 “월가 vs 크립토”가 영원한 대립 구도가 아니라는 점이다. 그는 2017년 비트코인 선물을 CFTC가 허용했을 때 가장 화를 낸 쪽이 의회보다 월가였다고 회고했는데, 이유는 위험해서가 아니라 준비가 안 됐기 때문이라는 해석이다.
3. 투자적으로 더 중요한 건 제도권 적대가 끝났느냐는 질문인데, 그의 답은 “거의 그렇다”에 가깝다. Gary Gensler식 SEC 규제 드라이브는 정치적 산물이었지만, 그 탄압 속에서도 살아남은 크립토 기업들은 오히려 더 강해졌고 이제 DTCC, Swift, 대형 은행들이 직접 토큰화·디지털 자산 시장으로 들어오고 있다.
4. 그는 민주당의 대크립토 적대가 단순한 이념 문제가 아니라 Sam Bankman-Fried 후폭풍, Elizabeth Warren 진영의 정치적 공세, 은행 로비의 이해관계가 겹친 결과라고 본다. 특히 Gensler가 차기 재무장관을 노리고 Warren 라인에 올라탔다는 해석은 워싱턴 권력지형을 읽는 데 꽤 중요한 단서다.
5. 파생시장 관점에서도 메시지가 분명했다. 비트코인 선물, 이더 선물, XRP·SOL 선물, 그리고 최근의 퍼페추얼까지 이어지는 흐름은 “크립토가 제도권 시장구조 안으로 흡수되는 과정”이며, CFTC는 이걸 충분히 다룰 수 있는 기관이라고 평가했다.
6. 특히 퍼프 시장에 대해 그는 생각보다 보수적이지 않았다. 퍼페추얼은 새로운 괴물이 아니라, 미국이 규제를 잘못하면 유로달러 시장처럼 해외로 유동성을 내보내게 되므로, 차라리 미국 내 규제시장으로 온쇼어링하는 게 맞다는 논리다.
7. 가장 강한 대목은 2008년 금융위기 해석이다. 그는 당시 GFI Group에서 CDS 흐름을 보며 Fed가 리먼 익스포저를 4,000억달러로 추정했지만, 실제 네팅 후 순노출은 90억달러 미만이었다고 말한다. 이 오판의 원인은 레버리지가 아니라 “불투명성”이었고, 그래서 월가의 공통 원장을 블록체인으로 바꿔야 한다는 확신을 갖게 됐다고 설명한다.
8. 다만 그의 시선은 무조건적인 탈중앙 찬양이 아니다. 미래 금융은 비트코인식 완전 분산과 월가식 중앙집중 사이의 혼합형이 될 가능성이 높고, 진짜 전장은 기술보다 프라이버시라고 본다. 중국의 디지털 위안은 통제 수단, 유럽의 디지털 유로는 감시 수단이 되고 있으며, 미국도 Genius Act로 스테이블코인을 합법화했지만 동시에 Bank Secrecy Act식 감시 체계를 그대로 이식했다는 비판이다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: 크립토의 핵심 내러티브가 “반(反)월가”에서 “월가의 디지털 전환 인프라”로 이동 중이다. 스테이블코인, 토큰화 국채, 온체인 담보, 거래 후 결제 인프라, 규제형 파생상품이 다음 메인 테마가 될 가능성이 높다.
• 가격/포지셔닝: BTC·ETH만의 ETF/거시 자산 프레임을 넘어, 규제 친화적 인프라·거래소·커스터디·토큰화 수혜 체인으로 멀티플 재평가가 붙을 수 있다. 반대로 “완전 탈중앙”만 믿고 제도권 연결고리가 약한 섹터는 상대적으로 디스카운트가 지속될 수 있다.
• 체크포인트: 미국의 시장구조법(Clarity 후속), CFTC의 퍼페추얼 온쇼어링 진전, DTCC·대형 은행의 실제 토큰화 론칭, 스테이블코인 프라이버시 규정, SEC/CFTC 권한 재조정, 그리고 무엇보다 정책 변화 이후에도 기관 자금이 퍼블릭 체인까지 내려오는지 확인해야 한다.
https://youtu.be/OhaQGIHoTEk
1. 크리스 지안카를로는 크립토를 단순한 투기 자산이 아니라 “금융 시스템 전체를 재설계하는 새로운 아키텍처”로 규정했고, 2040년까지 금융 인프라의 핵심이 분산원장·토큰화 레일로 이동할 것이라고 본다.
2. 흥미로운 포인트는 “월가 vs 크립토”가 영원한 대립 구도가 아니라는 점이다. 그는 2017년 비트코인 선물을 CFTC가 허용했을 때 가장 화를 낸 쪽이 의회보다 월가였다고 회고했는데, 이유는 위험해서가 아니라 준비가 안 됐기 때문이라는 해석이다.
3. 투자적으로 더 중요한 건 제도권 적대가 끝났느냐는 질문인데, 그의 답은 “거의 그렇다”에 가깝다. Gary Gensler식 SEC 규제 드라이브는 정치적 산물이었지만, 그 탄압 속에서도 살아남은 크립토 기업들은 오히려 더 강해졌고 이제 DTCC, Swift, 대형 은행들이 직접 토큰화·디지털 자산 시장으로 들어오고 있다.
4. 그는 민주당의 대크립토 적대가 단순한 이념 문제가 아니라 Sam Bankman-Fried 후폭풍, Elizabeth Warren 진영의 정치적 공세, 은행 로비의 이해관계가 겹친 결과라고 본다. 특히 Gensler가 차기 재무장관을 노리고 Warren 라인에 올라탔다는 해석은 워싱턴 권력지형을 읽는 데 꽤 중요한 단서다.
5. 파생시장 관점에서도 메시지가 분명했다. 비트코인 선물, 이더 선물, XRP·SOL 선물, 그리고 최근의 퍼페추얼까지 이어지는 흐름은 “크립토가 제도권 시장구조 안으로 흡수되는 과정”이며, CFTC는 이걸 충분히 다룰 수 있는 기관이라고 평가했다.
6. 특히 퍼프 시장에 대해 그는 생각보다 보수적이지 않았다. 퍼페추얼은 새로운 괴물이 아니라, 미국이 규제를 잘못하면 유로달러 시장처럼 해외로 유동성을 내보내게 되므로, 차라리 미국 내 규제시장으로 온쇼어링하는 게 맞다는 논리다.
7. 가장 강한 대목은 2008년 금융위기 해석이다. 그는 당시 GFI Group에서 CDS 흐름을 보며 Fed가 리먼 익스포저를 4,000억달러로 추정했지만, 실제 네팅 후 순노출은 90억달러 미만이었다고 말한다. 이 오판의 원인은 레버리지가 아니라 “불투명성”이었고, 그래서 월가의 공통 원장을 블록체인으로 바꿔야 한다는 확신을 갖게 됐다고 설명한다.
8. 다만 그의 시선은 무조건적인 탈중앙 찬양이 아니다. 미래 금융은 비트코인식 완전 분산과 월가식 중앙집중 사이의 혼합형이 될 가능성이 높고, 진짜 전장은 기술보다 프라이버시라고 본다. 중국의 디지털 위안은 통제 수단, 유럽의 디지털 유로는 감시 수단이 되고 있으며, 미국도 Genius Act로 스테이블코인을 합법화했지만 동시에 Bank Secrecy Act식 감시 체계를 그대로 이식했다는 비판이다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: 크립토의 핵심 내러티브가 “반(反)월가”에서 “월가의 디지털 전환 인프라”로 이동 중이다. 스테이블코인, 토큰화 국채, 온체인 담보, 거래 후 결제 인프라, 규제형 파생상품이 다음 메인 테마가 될 가능성이 높다.
• 가격/포지셔닝: BTC·ETH만의 ETF/거시 자산 프레임을 넘어, 규제 친화적 인프라·거래소·커스터디·토큰화 수혜 체인으로 멀티플 재평가가 붙을 수 있다. 반대로 “완전 탈중앙”만 믿고 제도권 연결고리가 약한 섹터는 상대적으로 디스카운트가 지속될 수 있다.
• 체크포인트: 미국의 시장구조법(Clarity 후속), CFTC의 퍼페추얼 온쇼어링 진전, DTCC·대형 은행의 실제 토큰화 론칭, 스테이블코인 프라이버시 규정, SEC/CFTC 권한 재조정, 그리고 무엇보다 정책 변화 이후에도 기관 자금이 퍼블릭 체인까지 내려오는지 확인해야 한다.
https://youtu.be/OhaQGIHoTEk
연준 풋은 끝났고 약세장은 이미 시작됐다
1. StoneX의 Vincent Deluard는 “지수는 버티지만 대부분의 주식은 이미 베어마켓”이라고 본다. 미국 주식의 약 3분의 2가 200일선 아래에 있고, Nike·Harley-Davidson·Lennar·McDonald’s 같은 소비주가 50~60%씩 밀린 건 표면 아래 침체가 이미 진행 중이라는 신호다.
2. 흥미로운 건 그가 지난 5~6년간 “명목성장은 시장 생각보다 강하다”던 쪽이었는데, 지금은 오히려 반대로 선회했다는 점이다. 앞으로 6개월은 주식보다 장기채가 낫다고 보는데, 이유는 경기낙관이 아니라 연말 리밸런싱, 연금 자금, TGA 소진, 부채한도 협상 등 ‘유동성’ 때문이다.
3. 다만 이건 전술적 콜이지 구조적 강세론은 아니다. 그는 장기적으로 인플레가 3.5~4%에 고착될 수 있고, 실질성장 2%와 텀프리미엄을 더하면 미국 장기금리는 6~7%도 가능하다고 본다.
4. 주식 약세의 핵심 원인은 단순 경기둔화가 아니라 AI 버블과 재정 부양의 결합이 꺾이는 데 있다. 그는 hyperscaler의 AI capex가 미국 GDP의 거의 2%까지 커졌고, 비원천징수 개인소득세 증가율이 연초 30%에서 최근 10% 수준으로, 원천징수세도 8%에서 3.5%로 둔화한 점을 근거로 든다.
5. 특히 기업이익은 생각보다 ‘정책 보조금’을 많이 먹었다는 해석이 중요하다. 관세 환급, 개인 세금환급, 100% 즉시상각에 따른 법인세 절감까지 합치면 기업 마진에 약 3,000억달러, 미국 기업이익 3조달러 대비 약 10%의 순풍이 있었는데, 이게 중간선거 이후 사라질 수 있다는 주장이다.
6. 그래서 그의 매크로 프레임은 “나쁜 성장 + 끈적한 인플레”다. 연준은 고용 악화를 보면 성장 쪽을 더 신경 쓰겠지만, 유가·임금·서비스 인플레가 쉽게 안 꺾여 진짜 의미의 연준 풋은 사라졌고, 의회 분점 가능성 때문에 재정 풋도 기대하기 어렵다고 본다.
7. 인플레에서 특히 중요한 건 임금이다. 헤드라인 평균시급은 둔화해 보여도, 고임금 소프트웨어·컨설팅·금융 인력이 해고되고 저임금 서비스·헬스케어 고용이 늘며 통계 착시가 생겼고, Atlanta Fed wage tracker처럼 동일 집단 추적 지표를 보면 임금 압력은 여전히 남아 있다는 해석이다.
8. 최악의 테일리스크는 이란발 유가 쇼크다. 그는 보험·운송·정제마진까지 감안하면 단순 WTI 200달러보다 더 큰 실물 충격이 가능하고, 이 경우 주식도 채권도 같이 맞는 진짜 스태그플레이션 장세가 올 수 있어 에너지주 롱 + 장기채 롱의 바벨 정도만이 방어적일 수 있다고 본다.
9. 유럽 쪽에선 프랑스를 가장 취약한 고리로 본다. 적자 약 5.5% GDP, 만기 도래 채권의 재조달 금리가 마이너스에서 거의 5%로 뛰며 이자비용이 눈덩이처럼 불어나고, ECB는 아직도 대차대조표를 줄이는 중이라 프랑스의 재정 악화와 금리 상승이 서로를 밀어 올리는 악순환에 들어갔다는 진단이다.
10. 그의 유럽 해법은 의외로 단순하다. 프랑스 문제의 본질은 유럽 전체의 교역조건 악화이므로, 생산성 기적이 아니라 약한 유로가 필요하다는 것인데, 일본이 2012년 이후 엔화를 반토막 내며 시간을 번 것처럼 유럽도 결국 통화가치 희생이나 더 큰 위기를 통해서만 정리될 가능성이 크다고 본다.
11. 브라질에 대해서는 시장보다 덜 비관적이다. Lula 승리로 헤알과 주식이 급락했지만, 의회 제약과 독립적인 중앙은행 때문에 급진 좌회전은 어렵고, 브라질은 여전히 원유·철광석·농산물의 긍정적 교역조건 수혜국이라 “정치보다 상품 사이클”이 더 중요하다는 포인트다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: AI가 모든 걸 구한다는 서사에서 “AI capex 둔화 + 재정 보조 소멸 + 스태그플레이션” 서사로 넘어갈 수 있다. 특히 지수는 강하지만 내부는 이미 무너졌다는 breadth 붕괴 프레임이 중요하다.
• 가격/포지셔닝: 단기적으로는 주식 대비 장기채 상대강도, 혹은 에너지주와 장기채의 바벨이 그의 핵심 아이디어다. 유럽에선 약한 유로, 아시아에선 상대적으로 강한 엔·원 같은 교역조건 역전 트레이드가 유효하다는 시각이다.
• 체크포인트: 미국 세수 데이터(원천징수·비원천징수), hyperscaler capex 가이던스, 부채한도와 TGA 흐름, 연말 연금 리밸런싱, 유가와 정제마진, 프랑스 국채 스프레드와 ECB QT 지속 여부를 봐야 한다. AI IPO 열기나 지정학 이벤트가 마지막 버블 연장인지, 진짜 추세 반전의 방아쇠인지도 핵심이다.
https://youtu.be/CH6rqNVSJJw
1. StoneX의 Vincent Deluard는 “지수는 버티지만 대부분의 주식은 이미 베어마켓”이라고 본다. 미국 주식의 약 3분의 2가 200일선 아래에 있고, Nike·Harley-Davidson·Lennar·McDonald’s 같은 소비주가 50~60%씩 밀린 건 표면 아래 침체가 이미 진행 중이라는 신호다.
2. 흥미로운 건 그가 지난 5~6년간 “명목성장은 시장 생각보다 강하다”던 쪽이었는데, 지금은 오히려 반대로 선회했다는 점이다. 앞으로 6개월은 주식보다 장기채가 낫다고 보는데, 이유는 경기낙관이 아니라 연말 리밸런싱, 연금 자금, TGA 소진, 부채한도 협상 등 ‘유동성’ 때문이다.
3. 다만 이건 전술적 콜이지 구조적 강세론은 아니다. 그는 장기적으로 인플레가 3.5~4%에 고착될 수 있고, 실질성장 2%와 텀프리미엄을 더하면 미국 장기금리는 6~7%도 가능하다고 본다.
4. 주식 약세의 핵심 원인은 단순 경기둔화가 아니라 AI 버블과 재정 부양의 결합이 꺾이는 데 있다. 그는 hyperscaler의 AI capex가 미국 GDP의 거의 2%까지 커졌고, 비원천징수 개인소득세 증가율이 연초 30%에서 최근 10% 수준으로, 원천징수세도 8%에서 3.5%로 둔화한 점을 근거로 든다.
5. 특히 기업이익은 생각보다 ‘정책 보조금’을 많이 먹었다는 해석이 중요하다. 관세 환급, 개인 세금환급, 100% 즉시상각에 따른 법인세 절감까지 합치면 기업 마진에 약 3,000억달러, 미국 기업이익 3조달러 대비 약 10%의 순풍이 있었는데, 이게 중간선거 이후 사라질 수 있다는 주장이다.
6. 그래서 그의 매크로 프레임은 “나쁜 성장 + 끈적한 인플레”다. 연준은 고용 악화를 보면 성장 쪽을 더 신경 쓰겠지만, 유가·임금·서비스 인플레가 쉽게 안 꺾여 진짜 의미의 연준 풋은 사라졌고, 의회 분점 가능성 때문에 재정 풋도 기대하기 어렵다고 본다.
7. 인플레에서 특히 중요한 건 임금이다. 헤드라인 평균시급은 둔화해 보여도, 고임금 소프트웨어·컨설팅·금융 인력이 해고되고 저임금 서비스·헬스케어 고용이 늘며 통계 착시가 생겼고, Atlanta Fed wage tracker처럼 동일 집단 추적 지표를 보면 임금 압력은 여전히 남아 있다는 해석이다.
8. 최악의 테일리스크는 이란발 유가 쇼크다. 그는 보험·운송·정제마진까지 감안하면 단순 WTI 200달러보다 더 큰 실물 충격이 가능하고, 이 경우 주식도 채권도 같이 맞는 진짜 스태그플레이션 장세가 올 수 있어 에너지주 롱 + 장기채 롱의 바벨 정도만이 방어적일 수 있다고 본다.
9. 유럽 쪽에선 프랑스를 가장 취약한 고리로 본다. 적자 약 5.5% GDP, 만기 도래 채권의 재조달 금리가 마이너스에서 거의 5%로 뛰며 이자비용이 눈덩이처럼 불어나고, ECB는 아직도 대차대조표를 줄이는 중이라 프랑스의 재정 악화와 금리 상승이 서로를 밀어 올리는 악순환에 들어갔다는 진단이다.
10. 그의 유럽 해법은 의외로 단순하다. 프랑스 문제의 본질은 유럽 전체의 교역조건 악화이므로, 생산성 기적이 아니라 약한 유로가 필요하다는 것인데, 일본이 2012년 이후 엔화를 반토막 내며 시간을 번 것처럼 유럽도 결국 통화가치 희생이나 더 큰 위기를 통해서만 정리될 가능성이 크다고 본다.
11. 브라질에 대해서는 시장보다 덜 비관적이다. Lula 승리로 헤알과 주식이 급락했지만, 의회 제약과 독립적인 중앙은행 때문에 급진 좌회전은 어렵고, 브라질은 여전히 원유·철광석·농산물의 긍정적 교역조건 수혜국이라 “정치보다 상품 사이클”이 더 중요하다는 포인트다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: AI가 모든 걸 구한다는 서사에서 “AI capex 둔화 + 재정 보조 소멸 + 스태그플레이션” 서사로 넘어갈 수 있다. 특히 지수는 강하지만 내부는 이미 무너졌다는 breadth 붕괴 프레임이 중요하다.
• 가격/포지셔닝: 단기적으로는 주식 대비 장기채 상대강도, 혹은 에너지주와 장기채의 바벨이 그의 핵심 아이디어다. 유럽에선 약한 유로, 아시아에선 상대적으로 강한 엔·원 같은 교역조건 역전 트레이드가 유효하다는 시각이다.
• 체크포인트: 미국 세수 데이터(원천징수·비원천징수), hyperscaler capex 가이던스, 부채한도와 TGA 흐름, 연말 연금 리밸런싱, 유가와 정제마진, 프랑스 국채 스프레드와 ECB QT 지속 여부를 봐야 한다. AI IPO 열기나 지정학 이벤트가 마지막 버블 연장인지, 진짜 추세 반전의 방아쇠인지도 핵심이다.
https://youtu.be/CH6rqNVSJJw