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
❤1
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
공짜 지능 시대의 진짜 승자
1. 클리프 소신의 핵심은 간단하다: AI는 세상을 바꾸겠지만 “지능은 그냥 하나의 투입요소”일 뿐이고, 지능이 싸질수록 희소해지는 것은 모델 자체보다 데이터, 유통, 브랜드, 물리적 밀도, 규제 장벽 같은 보완재다.
2. 그는 “초지능이 오면 다 해결된다”는 직선적 서사를 부정한다. 날씨·사회·암 연구 같은 복잡계는 IQ를 아무리 올려도 현실 실험과 시간이 병목이라, AI 수요가 영원히 무한 확장한다는 가정도 의심해야 한다.
3. 투자 프레임도 여기서 갈린다: AI 랩에 베팅하는 것은 “프런티어 지능의 희소성”에 거는 것이고, Meta 같은 기업에 베팅하는 것은 “지능이 싸질수록 더 강해지는 보완재”에 거는 것이다.
4. Meta 사례가 대표적이다. 소신은 Meta의 본질을 “소셜미디어”가 아니라 “개인화 TV”로 보며, $250B 매출/지출 구조 대부분이 결국 지능 구매 비용이라면 토큰 가격 하락은 비용 감소로, 더 나은 추천·광고·크리에이티브는 매출 증가로 연결될 수 있다고 본다.
5. 반대로 많은 소프트웨어는 위험하다. 지금의 SaaS 상당수는 사실상 “굳어진 지능(crystallized intelligence)”인데, 일반 목적 AI가 충분히 좋아지고 싸지면 이 기능들은 빠르게 상품화될 수 있다.
6. 프런티어 랩에 대한 그의 시각은 냉정하다. 어려운 작업은 잠시 프런티어 모델이 독점하겠지만, 뒤따르는 태스크는 빠르게 오픈소스·저가 모델로 내려오고, 토큰 가격은 구조적으로 하락해 결국 “엄청난 수요 증가 vs 엄청난 디플레이션”의 싸움이 된다.
7. 여기서 흥미로운 건 그도 양쪽 시나리오를 다 본다는 점이다. 본인처럼 헤비 유저가 토큰을 “무한히” 더 쓸 수도 있지만, 동시에 대부분의 유저는 가격에 민감하고, 토큰 단가 붕괴가 공급 과잉과 수익성 훼손으로 이어질 수도 있다.
8. 그래서 AI 인프라 투자도 쉽지 않다. 수요 예측도 어렵고, 공급 곡선도 빠르게 이동하며, 어디가 병목인지 계속 바뀌기 때문이다. 그는 철도 붐처럼 “누가 레일을 까는가”보다 “레일이 깔린 뒤 누가 구조적 이익을 얻는가”에 더 관심이 있다고 말한다.
9. 에이전트는 경쟁을 더 잔인하게 만들 수 있다. 소비자가 직접 비교하지 않던 은행 예금, 폐기물 수거, 각종 반복 지출까지 AI 에이전트가 최적화하면 기존 기업이 누리던 소비자 게으름 기반 마진이 압박받고, 로컬 스케일을 가진 저원가 사업자는 오히려 더 강해질 수 있다.
10. 이는 크립토적으로도 익숙한 그림이다. 정보 비대칭, 유저 무관심, 전환 마찰에서 나오는 렌트가 줄고, 탐색비용이 0에 가까워지면 프로토콜/플랫폼보다 유동성, 네트워크, 담보, 규제 포지션처럼 더 단단한 해자가 중요해진다.
11. 또 하나의 흥미로운 포인트는 “가격(price)”의 역할이다. 소신은 가격을 신호이자 인센티브를 동시에 담는 기적으로 보며, AI가 경제를 더 잘 최적화하더라도 가격 체계를 대체하기보다는 오히려 더 촘촘하고 실시간적인 가격 조정을 만들어낼 가능성이 크다고 본다.
12. 미국 자본시장을 향한 그의 평도 강했다. GDP의 몇 %에 달하는 자원을 AI 인프라로 순식간에 재배치하는 능력 자체가 미국의 초능력이고, 이는 단순 기술력이 아니라 리스크 감수 문화, 실패 허용, 제도, 자본시장 깊이가 만든 결과라는 것.
13. 포트폴리오 얘기도 인상적이다. 그는 Carvana 비중이 압도적으로 높은 초집중 포트폴리오를 유지하는데, 분산이 평균적 결과엔 유리해도 Home Depot나 Walmart급 승자를 만났을 때는 진짜 부를 못 만든다는 오래된 투자 진실을 다시 상기시킨다.
14. 교육에 대한 결론도 투자자 관점에서 중요하다. AI가 모든 걸 해줘도 인간은 모델에게 무엇을 시킬지 알아야 하므로, 기초 학습은 여전히 중요하고, 반대로 과제·창작·문제 해결은 AI를 전제로 더 높은 수준으로 재설계돼야 한다는 주장이다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: “AI=모델 회사가 다 먹는다”에서 “AI=지능의 디플레이션, 보완재의 인플레이션”으로 프레임이 이동할 수 있다.
• 가격/포지셔닝: 상대적으로는 프런티어 랩/AI 인프라 밸류체인보다 데이터·어텐션·로컬 물리 네트워크·브랜드를 가진 플랫폼과 수직통합 사업자의 재평가 논리가 강하다; 반대로 단순 SaaS, 소비자 무관심에 기대던 금융/서비스 마진은 압박 리스크가 있다.
• 체크포인트: 토큰 단가 하락 속도, 추론 수요의 실제 탄력성, 오픈소스·중국 모델의 추격, AI 도입으로 소비자 전환율이 높아지는 산업, 그리고 Meta·Uber·DoorDash·Carvana 같은 기존 강자의 AI 내재화 속도를 봐야 한다.
https://youtu.be/EH6DsNT455M
1. 클리프 소신의 핵심은 간단하다: AI는 세상을 바꾸겠지만 “지능은 그냥 하나의 투입요소”일 뿐이고, 지능이 싸질수록 희소해지는 것은 모델 자체보다 데이터, 유통, 브랜드, 물리적 밀도, 규제 장벽 같은 보완재다.
2. 그는 “초지능이 오면 다 해결된다”는 직선적 서사를 부정한다. 날씨·사회·암 연구 같은 복잡계는 IQ를 아무리 올려도 현실 실험과 시간이 병목이라, AI 수요가 영원히 무한 확장한다는 가정도 의심해야 한다.
3. 투자 프레임도 여기서 갈린다: AI 랩에 베팅하는 것은 “프런티어 지능의 희소성”에 거는 것이고, Meta 같은 기업에 베팅하는 것은 “지능이 싸질수록 더 강해지는 보완재”에 거는 것이다.
4. Meta 사례가 대표적이다. 소신은 Meta의 본질을 “소셜미디어”가 아니라 “개인화 TV”로 보며, $250B 매출/지출 구조 대부분이 결국 지능 구매 비용이라면 토큰 가격 하락은 비용 감소로, 더 나은 추천·광고·크리에이티브는 매출 증가로 연결될 수 있다고 본다.
5. 반대로 많은 소프트웨어는 위험하다. 지금의 SaaS 상당수는 사실상 “굳어진 지능(crystallized intelligence)”인데, 일반 목적 AI가 충분히 좋아지고 싸지면 이 기능들은 빠르게 상품화될 수 있다.
6. 프런티어 랩에 대한 그의 시각은 냉정하다. 어려운 작업은 잠시 프런티어 모델이 독점하겠지만, 뒤따르는 태스크는 빠르게 오픈소스·저가 모델로 내려오고, 토큰 가격은 구조적으로 하락해 결국 “엄청난 수요 증가 vs 엄청난 디플레이션”의 싸움이 된다.
7. 여기서 흥미로운 건 그도 양쪽 시나리오를 다 본다는 점이다. 본인처럼 헤비 유저가 토큰을 “무한히” 더 쓸 수도 있지만, 동시에 대부분의 유저는 가격에 민감하고, 토큰 단가 붕괴가 공급 과잉과 수익성 훼손으로 이어질 수도 있다.
8. 그래서 AI 인프라 투자도 쉽지 않다. 수요 예측도 어렵고, 공급 곡선도 빠르게 이동하며, 어디가 병목인지 계속 바뀌기 때문이다. 그는 철도 붐처럼 “누가 레일을 까는가”보다 “레일이 깔린 뒤 누가 구조적 이익을 얻는가”에 더 관심이 있다고 말한다.
9. 에이전트는 경쟁을 더 잔인하게 만들 수 있다. 소비자가 직접 비교하지 않던 은행 예금, 폐기물 수거, 각종 반복 지출까지 AI 에이전트가 최적화하면 기존 기업이 누리던 소비자 게으름 기반 마진이 압박받고, 로컬 스케일을 가진 저원가 사업자는 오히려 더 강해질 수 있다.
10. 이는 크립토적으로도 익숙한 그림이다. 정보 비대칭, 유저 무관심, 전환 마찰에서 나오는 렌트가 줄고, 탐색비용이 0에 가까워지면 프로토콜/플랫폼보다 유동성, 네트워크, 담보, 규제 포지션처럼 더 단단한 해자가 중요해진다.
11. 또 하나의 흥미로운 포인트는 “가격(price)”의 역할이다. 소신은 가격을 신호이자 인센티브를 동시에 담는 기적으로 보며, AI가 경제를 더 잘 최적화하더라도 가격 체계를 대체하기보다는 오히려 더 촘촘하고 실시간적인 가격 조정을 만들어낼 가능성이 크다고 본다.
12. 미국 자본시장을 향한 그의 평도 강했다. GDP의 몇 %에 달하는 자원을 AI 인프라로 순식간에 재배치하는 능력 자체가 미국의 초능력이고, 이는 단순 기술력이 아니라 리스크 감수 문화, 실패 허용, 제도, 자본시장 깊이가 만든 결과라는 것.
13. 포트폴리오 얘기도 인상적이다. 그는 Carvana 비중이 압도적으로 높은 초집중 포트폴리오를 유지하는데, 분산이 평균적 결과엔 유리해도 Home Depot나 Walmart급 승자를 만났을 때는 진짜 부를 못 만든다는 오래된 투자 진실을 다시 상기시킨다.
14. 교육에 대한 결론도 투자자 관점에서 중요하다. AI가 모든 걸 해줘도 인간은 모델에게 무엇을 시킬지 알아야 하므로, 기초 학습은 여전히 중요하고, 반대로 과제·창작·문제 해결은 AI를 전제로 더 높은 수준으로 재설계돼야 한다는 주장이다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: “AI=모델 회사가 다 먹는다”에서 “AI=지능의 디플레이션, 보완재의 인플레이션”으로 프레임이 이동할 수 있다.
• 가격/포지셔닝: 상대적으로는 프런티어 랩/AI 인프라 밸류체인보다 데이터·어텐션·로컬 물리 네트워크·브랜드를 가진 플랫폼과 수직통합 사업자의 재평가 논리가 강하다; 반대로 단순 SaaS, 소비자 무관심에 기대던 금융/서비스 마진은 압박 리스크가 있다.
• 체크포인트: 토큰 단가 하락 속도, 추론 수요의 실제 탄력성, 오픈소스·중국 모델의 추격, AI 도입으로 소비자 전환율이 높아지는 산업, 그리고 Meta·Uber·DoorDash·Carvana 같은 기존 강자의 AI 내재화 속도를 봐야 한다.
https://youtu.be/EH6DsNT455M
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Why Free Intelligence Won’t Change Everything
Cliff Sosin joins Patrick to explore why even superintelligent AI may have fundamental limits, and what happens when intelligence becomes cheap and ubiquitous. They discuss why the biggest winners of the AI revolution may not be the companies building the…
해킹 백 시대가 온다
1. 전 CFTC 위원장 Chris Giancarlo와 TRM Labs의 Ari Redbord는 지금의 사이버 위협을 단순 보안 문제가 아니라 “문명 수준의 리스크”로 규정했고, 특히 AI가 인간 개입 없는 ransomware를 가능하게 하며 공격 속도와 규모를 완전히 바꿨다고 본다.
2. 이들이 밀어온 해법은 현대판 privateering, 즉 정부가 승인한 민간 해킹 역량의 동원인데, 실제로 2025년 8월 백악관 메모로 일부 반영되며 “민간 계약업체가 범죄조직의 디지털 인프라를 공격”하는 방향이 공식화됐다.
3. 다만 시장이 오해하면 안 되는 포인트는, 이 제도는 Lazarus Group 같은 북한 국가조직을 민간이 직접 때리는 구조가 아니라는 점이다. 북한은 “state-sponsored”가 아니라 사실상 “the state itself”로 간주되기 때문에, 이런 타격은 DoD나 연방기관만 할 수 있다.
4. 즉 당장 수혜를 볼 테마는 군수보다는 민간 사이버보안, 온체인 포렌식, 디지털 인프라 방어다. TRM, 체이널리시스류의 추적 역량, AI 기반 보안 자동화, 거래소·커스터디·DeFi의 운영 보안이 국가전략의 일부로 격상되는 그림이다.
5. 인터뷰에서 나온 구체 사례도 강하다. 북한은 올해만 크립토에서 10억달러 이상을 훔쳤고, Bybit 해킹 같은 대형 사건이 이어졌다. 반면 미국은 과거 Prince Group 관련 150억달러 규모 forfeiture 사례처럼, 자금 추적·압류·인프라 장악을 통해 “훔친 돈을 다시 clawback”할 수 있다는 자신감을 보였다.
6. privateering의 실제 타깃으로는 pig butchering scam compound, 카르텔, 랜섬웨어 조직이 거론됐다. 핵심은 개인 체포보다 서버, 셀타워, Starlink, 자금세탁 경로 같은 “범죄 인프라”를 부수는 방식이며, 이는 다크넷 장악 후 운영 지속 같은 과거 수사기법의 연장선이다.
7. 이번 논의가 중요한 이유는 크립토가 더 이상 “규제받는 자산군”에 머무르지 않고, 국가안보 스택의 일부로 편입되고 있다는 점이다. 해킹은 토큰 이슈가 아니라 병원, 전력망, 수도 시스템, 고용시장 deepfake 침투까지 이어지며, 크립토 보안기업의 TAM이 넓어지는 서사다.
8. 반대로 리스크도 명확하다. 역공은 쉽게 escalation을 부른다. 그래서 백악관 메모는 DOJ·Treasury 승인, 계약업체 vetting, 국가행위자 제외 등 매우 보수적 가드레일을 깔았고, 이는 “민간 해킹 자유화”가 아니라 “통제된 사이버 외주화”에 가깝다.
9. 흥미로운 사이드 알파는 북한 IT worker 이슈다. 실시간 deepfake 면접으로 미국 기업에 침투해 노트북과 내부 접근권한을 얻는 수법이 이미 확산됐고, 이는 원격채용·클라우드 보안·ID 검증 스타트업에는 구조적 수요 증가 신호다.
10. 한마디로, 시장은 이제 해킹 뉴스를 개별 악재가 아니라 “사이버 방산 + AI 보안 + 온체인 인텔리전스”라는 중장기 투자 버킷으로 읽어야 한다. 크립토 해킹이 많아질수록 역설적으로 보안 인프라 밸류는 더 올라간다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: 크립토 보안은 규제 비용이 아니라 국가안보 예산이 붙는 전략 섹터로 재평가될 수 있고, AI 수혜의 어두운 면이 곧 AI 보안 수요의 강세 논리가 된다.
• 가격/포지셔닝: 단기적으로는 대형 해킹 때마다 거래소·DeFi 토큰엔 디스카운트가 붙겠지만, 중기적으로는 보안 감사, 커스터디, 온체인 포렌식, 신원인증, 사이버 디펜스 기업이 상대강도를 가질 가능성이 높다.
• 체크포인트: 백악관 8월 메모 후속 규정 공개 여부, DOJ·Treasury의 민간 계약 프레임, 대형 해킹 자금 clawback 성공 사례, 북한 IT worker 적발 증가, 그리고 거래소·프로토콜의 AI 기반 보안 투자 확대 여부를 봐야 한다.
https://youtu.be/BEPSafb_3Sc
1. 전 CFTC 위원장 Chris Giancarlo와 TRM Labs의 Ari Redbord는 지금의 사이버 위협을 단순 보안 문제가 아니라 “문명 수준의 리스크”로 규정했고, 특히 AI가 인간 개입 없는 ransomware를 가능하게 하며 공격 속도와 규모를 완전히 바꿨다고 본다.
2. 이들이 밀어온 해법은 현대판 privateering, 즉 정부가 승인한 민간 해킹 역량의 동원인데, 실제로 2025년 8월 백악관 메모로 일부 반영되며 “민간 계약업체가 범죄조직의 디지털 인프라를 공격”하는 방향이 공식화됐다.
3. 다만 시장이 오해하면 안 되는 포인트는, 이 제도는 Lazarus Group 같은 북한 국가조직을 민간이 직접 때리는 구조가 아니라는 점이다. 북한은 “state-sponsored”가 아니라 사실상 “the state itself”로 간주되기 때문에, 이런 타격은 DoD나 연방기관만 할 수 있다.
4. 즉 당장 수혜를 볼 테마는 군수보다는 민간 사이버보안, 온체인 포렌식, 디지털 인프라 방어다. TRM, 체이널리시스류의 추적 역량, AI 기반 보안 자동화, 거래소·커스터디·DeFi의 운영 보안이 국가전략의 일부로 격상되는 그림이다.
5. 인터뷰에서 나온 구체 사례도 강하다. 북한은 올해만 크립토에서 10억달러 이상을 훔쳤고, Bybit 해킹 같은 대형 사건이 이어졌다. 반면 미국은 과거 Prince Group 관련 150억달러 규모 forfeiture 사례처럼, 자금 추적·압류·인프라 장악을 통해 “훔친 돈을 다시 clawback”할 수 있다는 자신감을 보였다.
6. privateering의 실제 타깃으로는 pig butchering scam compound, 카르텔, 랜섬웨어 조직이 거론됐다. 핵심은 개인 체포보다 서버, 셀타워, Starlink, 자금세탁 경로 같은 “범죄 인프라”를 부수는 방식이며, 이는 다크넷 장악 후 운영 지속 같은 과거 수사기법의 연장선이다.
7. 이번 논의가 중요한 이유는 크립토가 더 이상 “규제받는 자산군”에 머무르지 않고, 국가안보 스택의 일부로 편입되고 있다는 점이다. 해킹은 토큰 이슈가 아니라 병원, 전력망, 수도 시스템, 고용시장 deepfake 침투까지 이어지며, 크립토 보안기업의 TAM이 넓어지는 서사다.
8. 반대로 리스크도 명확하다. 역공은 쉽게 escalation을 부른다. 그래서 백악관 메모는 DOJ·Treasury 승인, 계약업체 vetting, 국가행위자 제외 등 매우 보수적 가드레일을 깔았고, 이는 “민간 해킹 자유화”가 아니라 “통제된 사이버 외주화”에 가깝다.
9. 흥미로운 사이드 알파는 북한 IT worker 이슈다. 실시간 deepfake 면접으로 미국 기업에 침투해 노트북과 내부 접근권한을 얻는 수법이 이미 확산됐고, 이는 원격채용·클라우드 보안·ID 검증 스타트업에는 구조적 수요 증가 신호다.
10. 한마디로, 시장은 이제 해킹 뉴스를 개별 악재가 아니라 “사이버 방산 + AI 보안 + 온체인 인텔리전스”라는 중장기 투자 버킷으로 읽어야 한다. 크립토 해킹이 많아질수록 역설적으로 보안 인프라 밸류는 더 올라간다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: 크립토 보안은 규제 비용이 아니라 국가안보 예산이 붙는 전략 섹터로 재평가될 수 있고, AI 수혜의 어두운 면이 곧 AI 보안 수요의 강세 논리가 된다.
• 가격/포지셔닝: 단기적으로는 대형 해킹 때마다 거래소·DeFi 토큰엔 디스카운트가 붙겠지만, 중기적으로는 보안 감사, 커스터디, 온체인 포렌식, 신원인증, 사이버 디펜스 기업이 상대강도를 가질 가능성이 높다.
• 체크포인트: 백악관 8월 메모 후속 규정 공개 여부, DOJ·Treasury의 민간 계약 프레임, 대형 해킹 자금 clawback 성공 사례, 북한 IT worker 적발 증가, 그리고 거래소·프로토콜의 AI 기반 보안 투자 확대 여부를 봐야 한다.
https://youtu.be/BEPSafb_3Sc
YouTube
AI Makes Hacking Easy. But Private Hackers Can Now Strike Back at Cybercriminals
Can the US fight AI-powered hackers and North Korea by deputizing its private sector? Two government veterans explain why the answer is yes and no.
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집은 투자자산이 아니라 실패한 화폐의 부산물
1. 레온 반쿰의 핵심 주장은 단순하다. “집값이 오르는 게 아니라 달러가 망가지는 것”이며, 부동산은 지난 수십 년간 실물 거주재가 아니라 인플레이션 회피용 저장 수단으로 과대금융화됐다는 것이다.
2. 그는 비트코인을 디지털 골드가 아니라 “디지털 부동산”으로 본다. 맨해튼 땅을 들고 있으면 그 도시의 경제활동 가치가 축적되듯, 비트코인을 보유하면 네트워크 위에서 쌓이는 가치창출을 흡수하는 구조라는 논리다.
3. 투자 포인트는 금보다 부동산 비교가 더 크다는 점이다. 금 시가총액은 대략 10~20조달러급으로 이야기되지만, 글로벌 부동산은 300~500조달러로 훨씬 크기 때문에 비트코인의 업사이드를 설명하는 더 공격적인 프레임이 된다.
4. 숫자로 보면 그의 문제의식이 더 선명하다. 미국 평균 주택은 1940년대 후반 약 4,000달러였고, 단순 CPI 기준이면 오늘 8만달러 수준이어야 하지만 실제론 약 43만달러이며, 그는 이 차이의 상당 부분을 “거주 가치”가 아니라 “화폐 프리미엄”으로 해석한다.
5. 즉 부동산 시장은 사용가치 시장이 아니라 사실상 거대한 그림자 머니 마켓이 됐고, 그래서 호주·캐나다·영국처럼 주택이 사실상 국민 저축계좌가 된 나라일수록 비트코인의 잠재적 파괴력이 크다는 해석이 가능하다.
6. 흥미로운 부분은 “하우징 크래시가 와야 비트코인이 간다”가 아니라는 점이다. 그는 부동산이 명목가격으론 계속 오를 수 있지만, BTC 기준으로는 이미 수년째 디모네타이즈되고 있다고 보고, 이 전환은 “집값 폭락”보다 “비트코인 상대 약세”로 먼저 나타날 수 있다고 본다.
7. 여기서 구조적 알파가 나온다. 비트코인 담보 대출, 비트코인 연계 모기지, 부동산 리파이낸싱 후 BTC 매입 같은 상품은 단순한 금융공학이 아니라 부동산의 화폐 프리미엄을 BTC로 이전하는 인프라라는 것이다.
8. 구체 사례로 그는 Horizon, Andrew Hohns류의 구조를 언급한다. 상업용 부동산 담보대출에 BTC를 추가 담보로 넣거나, 리파이낸싱 현금흐름 일부를 BTC로 전환하면 부동산 오너는 실물자산을 유지하면서도 “저장 수단” 기능만 BTC로 헤지할 수 있다.
9. 이 논리의 연장선에서 비트코인 트레저리 기업도 부동산 대체재로 본다. 과거 은퇴자들이 임대부동산으로 현금흐름과 자본차익을 노렸다면, 이제는 Strategy류의 BTC 보유법인이나 perpetual preferred 구조가 ‘덜 번거로운 대체물’이 될 수 있다는 시각이다.
10. 시장 구조 변화도 중요하다. 2021년 이후 금리 상승으로 부동산 레버리지의 매력이 떨어졌고, 미 국채 수익률과 BTC 연계 상품 수익률이 경쟁력을 가지면서 자금이 “부동산 일변도”에서 “채권/비트코인/비트코인 금융상품”으로 분산되는 체제가 시작됐다는 해석이다.
11. 다만 반론도 분명하다. 부동산은 지역별로 다르고, 프랑스·일본처럼 금융화 정도가 낮은 시장도 있으며, 정부는 세수·가계자산·금융안정 때문에 주택시장 붕괴를 용인하기 어렵다. 전환 속도는 빠르지 않을 수 있고, 수십 년~수백 년 프레임일 수도 있다.
12. 그래도 투자자 입장에선 강력한 질문이 남는다. “세컨드홈, 임대용 부동산, 현금흐름 부동산”에 들어가던 자금의 일부가 BTC, BTC 인컴 상품, BTC treasury equities로 이동하기 시작하면, 비트코인은 더 이상 금 대체재가 아니라 글로벌 부동산의 일부를 먹는 자산이 된다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: BTC를 금 대체재가 아니라 부동산·국채의 저장수단 기능을 흡수하는 자산으로 재평가하는 프레임이 강해질 수 있고, 특히 주택 버블 국가에서 이 서사가 더 잘 먹힌다.
• 가격/포지셔닝: 장기적으로는 현물 BTC와 BTC treasury equities, BTC-backed credit 인프라가 상대강도를 가질 수 있으며, 반대로 고평가 주택시장과 레버리지 부동산 모델은 서서히 멀티플 압박을 받을 수 있다.
• 체크포인트: 미국의 BTC 담보 모기지 규제 명확화, FHFA/Fannie/Freddie류 정책 변화, 비트코인 기반 대출업체 성장, 상장사 treasury adoption, 그리고 “주택의 BTC 표시 가격” 하락 추세가 실제로 지속되는지 확인해야 한다.
https://youtu.be/g5DTr5XSy8Y
1. 레온 반쿰의 핵심 주장은 단순하다. “집값이 오르는 게 아니라 달러가 망가지는 것”이며, 부동산은 지난 수십 년간 실물 거주재가 아니라 인플레이션 회피용 저장 수단으로 과대금융화됐다는 것이다.
2. 그는 비트코인을 디지털 골드가 아니라 “디지털 부동산”으로 본다. 맨해튼 땅을 들고 있으면 그 도시의 경제활동 가치가 축적되듯, 비트코인을 보유하면 네트워크 위에서 쌓이는 가치창출을 흡수하는 구조라는 논리다.
3. 투자 포인트는 금보다 부동산 비교가 더 크다는 점이다. 금 시가총액은 대략 10~20조달러급으로 이야기되지만, 글로벌 부동산은 300~500조달러로 훨씬 크기 때문에 비트코인의 업사이드를 설명하는 더 공격적인 프레임이 된다.
4. 숫자로 보면 그의 문제의식이 더 선명하다. 미국 평균 주택은 1940년대 후반 약 4,000달러였고, 단순 CPI 기준이면 오늘 8만달러 수준이어야 하지만 실제론 약 43만달러이며, 그는 이 차이의 상당 부분을 “거주 가치”가 아니라 “화폐 프리미엄”으로 해석한다.
5. 즉 부동산 시장은 사용가치 시장이 아니라 사실상 거대한 그림자 머니 마켓이 됐고, 그래서 호주·캐나다·영국처럼 주택이 사실상 국민 저축계좌가 된 나라일수록 비트코인의 잠재적 파괴력이 크다는 해석이 가능하다.
6. 흥미로운 부분은 “하우징 크래시가 와야 비트코인이 간다”가 아니라는 점이다. 그는 부동산이 명목가격으론 계속 오를 수 있지만, BTC 기준으로는 이미 수년째 디모네타이즈되고 있다고 보고, 이 전환은 “집값 폭락”보다 “비트코인 상대 약세”로 먼저 나타날 수 있다고 본다.
7. 여기서 구조적 알파가 나온다. 비트코인 담보 대출, 비트코인 연계 모기지, 부동산 리파이낸싱 후 BTC 매입 같은 상품은 단순한 금융공학이 아니라 부동산의 화폐 프리미엄을 BTC로 이전하는 인프라라는 것이다.
8. 구체 사례로 그는 Horizon, Andrew Hohns류의 구조를 언급한다. 상업용 부동산 담보대출에 BTC를 추가 담보로 넣거나, 리파이낸싱 현금흐름 일부를 BTC로 전환하면 부동산 오너는 실물자산을 유지하면서도 “저장 수단” 기능만 BTC로 헤지할 수 있다.
9. 이 논리의 연장선에서 비트코인 트레저리 기업도 부동산 대체재로 본다. 과거 은퇴자들이 임대부동산으로 현금흐름과 자본차익을 노렸다면, 이제는 Strategy류의 BTC 보유법인이나 perpetual preferred 구조가 ‘덜 번거로운 대체물’이 될 수 있다는 시각이다.
10. 시장 구조 변화도 중요하다. 2021년 이후 금리 상승으로 부동산 레버리지의 매력이 떨어졌고, 미 국채 수익률과 BTC 연계 상품 수익률이 경쟁력을 가지면서 자금이 “부동산 일변도”에서 “채권/비트코인/비트코인 금융상품”으로 분산되는 체제가 시작됐다는 해석이다.
11. 다만 반론도 분명하다. 부동산은 지역별로 다르고, 프랑스·일본처럼 금융화 정도가 낮은 시장도 있으며, 정부는 세수·가계자산·금융안정 때문에 주택시장 붕괴를 용인하기 어렵다. 전환 속도는 빠르지 않을 수 있고, 수십 년~수백 년 프레임일 수도 있다.
12. 그래도 투자자 입장에선 강력한 질문이 남는다. “세컨드홈, 임대용 부동산, 현금흐름 부동산”에 들어가던 자금의 일부가 BTC, BTC 인컴 상품, BTC treasury equities로 이동하기 시작하면, 비트코인은 더 이상 금 대체재가 아니라 글로벌 부동산의 일부를 먹는 자산이 된다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: BTC를 금 대체재가 아니라 부동산·국채의 저장수단 기능을 흡수하는 자산으로 재평가하는 프레임이 강해질 수 있고, 특히 주택 버블 국가에서 이 서사가 더 잘 먹힌다.
• 가격/포지셔닝: 장기적으로는 현물 BTC와 BTC treasury equities, BTC-backed credit 인프라가 상대강도를 가질 수 있으며, 반대로 고평가 주택시장과 레버리지 부동산 모델은 서서히 멀티플 압박을 받을 수 있다.
• 체크포인트: 미국의 BTC 담보 모기지 규제 명확화, FHFA/Fannie/Freddie류 정책 변화, 비트코인 기반 대출업체 성장, 상장사 treasury adoption, 그리고 “주택의 BTC 표시 가격” 하락 추세가 실제로 지속되는지 확인해야 한다.
https://youtu.be/g5DTr5XSy8Y
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Your House Is Not an Investment | Leon Wankum
“Your house isn’t getting more valuable. Your dollar’s becoming worthless.”
Leon Wankum, real estate developer and author of Digital Real Estate, joins me to discuss why he believes Bitcoin will replace property as the world’s dominant store of value. We…
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