AI 셀오프의 진짜 변수는 펀더멘털이 아니라 Fed와 자금시장
1. Warren Pies는 2023년 말 이후 유지해온 주식 비중확대 의견을 최근 중립으로 낮췄지만, AI 빌드아웃 자체는 여전히 살아 있다고 본다.
2. 그의 핵심 논리는 간단하다: 펀더멘털로 확신을 만들되, 기술적 흐름이 무너지면 리스크는 줄여야 하며 지금은 바로 그 구간이라는 것.
3. 기술적으로는 S&P가 좁은 박스권의 ‘consolidation’에 들어갔고, 금융주 대비 필수소비재 상대강도가 꺾인 점을 가장 불길한 신호로 본다.
4. 특히 staples가 강하고 energy가 리드하는 시장은 건강한 강세장이 아니라 방어적 회피 장세에 가깝고, 이는 AI 낙관론과는 다른 메시지다.
5. AI 쪽 펀더멘털은 오히려 견조하다: H100/B200 GPU 가용성은 계속 빡빡하고, GPU 렌탈 가격도 하락이 아니라 상승 중이며, 장기물 렌탈 시장은 contango로 바뀌고 있다.
6. 그는 이 contango를 약세가 아니라 ‘용량 선점 프리미엄’으로 해석한다. 원유처럼 재고 부담 신호가 아니라, 미래 컴퓨트 확보 경쟁이 붙고 있다는 뜻이라는 것.
7. Anthropic S1도 긍정적으로 읽는다. 매출 대비 컴퓨트 효율이 개선됐고 inference 비용 비중도 낮아져, “AI는 수익화가 안 된다”는 회의론이 약해지고 있다고 본다.
8. 그런데도 semis와 hyperscalers가 같이 빠지는 건 이상하다고 지적한다. 공급 제약이 진짜 원인이라면 오히려 데이터센터 용량을 확보한 hyperscaler는 더 좋아 보여야 하기 때문이다.
9. 그래서 이번 하락은 “AI 수요 붕괴”보다 멀티스트랫·팟숍 디레버리징, VaR 충격, 크레딧 스프레드 확대가 만든 기술적 청산에 가깝다고 본다.
10. 실제로 그는 semis가 올해 시장 방향을 결정한 핵심 팩터였다고 본다. S&P 500은 반도체가 오른 날과 내린 날의 성과 격차가 105%포인트 이상 벌어졌다고 설명한다.
11. 더 큰 문제는 이제 AI 투자 붐이 내부 현금흐름이 아니라 외부 자금조달 단계로 넘어가고 있다는 점이다. 여기서 Fed의 긴축은 ‘AI를 못 막는다’가 아니라 ‘AI의 속도를 늦출 수 있다’는 리스크로 바뀐다.
12. Pies는 금리와 유가의 상관보다, 이제는 10년물 금리가 나스닥과 더 강하게 연결되고 있다고 본다. 인플레이션의 원인이 전쟁발 유가에서 AI capex 붐으로 넘어가고 있다는 해석이다.
13. 즉 Fed가 지금 보고 있는 건 단순한 경기침체 방어가 아니라, AI 투자 붐이 만드는 물가와 금융여건이다. 이 경우 긴축은 경제 전체보다 먼저 AI funding chain을 때릴 수 있다.
14. 다만 그는 Fed가 AI를 완전히 죽이는 지점까지 가진 않을 가능성이 높다고 본다. 시장 불안, 크레딧 스트레스, 그리고 미국의 AI 패권 경쟁이 정책의 보이지 않는 제약이 될 수 있기 때문이다.
15. 에너지 쪽에서는 호르무즈 봉쇄와 이란 변수로 원유·디젤 시장이 여전히 꼬여 있다고 본다. 특히 diesel crack이 크게 벌어진 상태는 정유사 마진 호황이지만, 결국 수요파괴·정제설비 재조정·원유가격 상승으로 풀릴 문제라고 설명한다.
16. 그는 유가 방향의 핵심은 결국 다음 지정학 이벤트라고 본다. 무차별 폭격, 지상전, 협상, 봉쇄 지속 중 무엇이 오느냐에 따라 오일의 다음 큰 방향이 정해진다는 시각이다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: AI 버블 붕괴보다 “펀더멘털은 강한데 자금시장과 Fed가 브레이크를 거는 국면”이라는 프레임이 더 중요해졌다.
• 가격/포지셔닝: AI 수요 자체가 아니라 semis·hyperscaler 동반 하락, hyperscaler 크레딧 스프레드 확대, staples 강세가 말해주는 디레버리징 신호를 봐야 하며, 극단적 공포나 명확한 돌파 전까지는 베타를 급히 늘릴 구간이 아니라는 메시지다.
• 체크포인트: GPU 가용성/렌탈 가격, B200 공급, 데이터센터 위성 데이터 기반 착공 속도, hyperscaler 크레딧 스프레드, Fed 스탠스 변화, Texas 등 데이터센터 규제 움직임, diesel crack과 유가의 동시 방향을 계속 확인해야 한다.
https://youtu.be/5aqAPkNvslg
1. Warren Pies는 2023년 말 이후 유지해온 주식 비중확대 의견을 최근 중립으로 낮췄지만, AI 빌드아웃 자체는 여전히 살아 있다고 본다.
2. 그의 핵심 논리는 간단하다: 펀더멘털로 확신을 만들되, 기술적 흐름이 무너지면 리스크는 줄여야 하며 지금은 바로 그 구간이라는 것.
3. 기술적으로는 S&P가 좁은 박스권의 ‘consolidation’에 들어갔고, 금융주 대비 필수소비재 상대강도가 꺾인 점을 가장 불길한 신호로 본다.
4. 특히 staples가 강하고 energy가 리드하는 시장은 건강한 강세장이 아니라 방어적 회피 장세에 가깝고, 이는 AI 낙관론과는 다른 메시지다.
5. AI 쪽 펀더멘털은 오히려 견조하다: H100/B200 GPU 가용성은 계속 빡빡하고, GPU 렌탈 가격도 하락이 아니라 상승 중이며, 장기물 렌탈 시장은 contango로 바뀌고 있다.
6. 그는 이 contango를 약세가 아니라 ‘용량 선점 프리미엄’으로 해석한다. 원유처럼 재고 부담 신호가 아니라, 미래 컴퓨트 확보 경쟁이 붙고 있다는 뜻이라는 것.
7. Anthropic S1도 긍정적으로 읽는다. 매출 대비 컴퓨트 효율이 개선됐고 inference 비용 비중도 낮아져, “AI는 수익화가 안 된다”는 회의론이 약해지고 있다고 본다.
8. 그런데도 semis와 hyperscalers가 같이 빠지는 건 이상하다고 지적한다. 공급 제약이 진짜 원인이라면 오히려 데이터센터 용량을 확보한 hyperscaler는 더 좋아 보여야 하기 때문이다.
9. 그래서 이번 하락은 “AI 수요 붕괴”보다 멀티스트랫·팟숍 디레버리징, VaR 충격, 크레딧 스프레드 확대가 만든 기술적 청산에 가깝다고 본다.
10. 실제로 그는 semis가 올해 시장 방향을 결정한 핵심 팩터였다고 본다. S&P 500은 반도체가 오른 날과 내린 날의 성과 격차가 105%포인트 이상 벌어졌다고 설명한다.
11. 더 큰 문제는 이제 AI 투자 붐이 내부 현금흐름이 아니라 외부 자금조달 단계로 넘어가고 있다는 점이다. 여기서 Fed의 긴축은 ‘AI를 못 막는다’가 아니라 ‘AI의 속도를 늦출 수 있다’는 리스크로 바뀐다.
12. Pies는 금리와 유가의 상관보다, 이제는 10년물 금리가 나스닥과 더 강하게 연결되고 있다고 본다. 인플레이션의 원인이 전쟁발 유가에서 AI capex 붐으로 넘어가고 있다는 해석이다.
13. 즉 Fed가 지금 보고 있는 건 단순한 경기침체 방어가 아니라, AI 투자 붐이 만드는 물가와 금융여건이다. 이 경우 긴축은 경제 전체보다 먼저 AI funding chain을 때릴 수 있다.
14. 다만 그는 Fed가 AI를 완전히 죽이는 지점까지 가진 않을 가능성이 높다고 본다. 시장 불안, 크레딧 스트레스, 그리고 미국의 AI 패권 경쟁이 정책의 보이지 않는 제약이 될 수 있기 때문이다.
15. 에너지 쪽에서는 호르무즈 봉쇄와 이란 변수로 원유·디젤 시장이 여전히 꼬여 있다고 본다. 특히 diesel crack이 크게 벌어진 상태는 정유사 마진 호황이지만, 결국 수요파괴·정제설비 재조정·원유가격 상승으로 풀릴 문제라고 설명한다.
16. 그는 유가 방향의 핵심은 결국 다음 지정학 이벤트라고 본다. 무차별 폭격, 지상전, 협상, 봉쇄 지속 중 무엇이 오느냐에 따라 오일의 다음 큰 방향이 정해진다는 시각이다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: AI 버블 붕괴보다 “펀더멘털은 강한데 자금시장과 Fed가 브레이크를 거는 국면”이라는 프레임이 더 중요해졌다.
• 가격/포지셔닝: AI 수요 자체가 아니라 semis·hyperscaler 동반 하락, hyperscaler 크레딧 스프레드 확대, staples 강세가 말해주는 디레버리징 신호를 봐야 하며, 극단적 공포나 명확한 돌파 전까지는 베타를 급히 늘릴 구간이 아니라는 메시지다.
• 체크포인트: GPU 가용성/렌탈 가격, B200 공급, 데이터센터 위성 데이터 기반 착공 속도, hyperscaler 크레딧 스프레드, Fed 스탠스 변화, Texas 등 데이터센터 규제 움직임, diesel crack과 유가의 동시 방향을 계속 확인해야 한다.
https://youtu.be/5aqAPkNvslg
YouTube
Is The AI Selloff A Buying Opportunity? | Warren Pies
Is the AI trade busting or is the market just catching its breath?
This week, Warren Pies of 3Fourteen Research joins us to explain why he took equity risk off while still believing the AI build-out has room to run.
We also explore financials vs. staples…
This week, Warren Pies of 3Fourteen Research joins us to explain why he took equity risk off while still believing the AI build-out has room to run.
We also explore financials vs. staples…
Pearl은 AI 비트코인인가 내러티브 코인인가
1. 패널의 첫 공감대는 의외로 단순했다: Binance 63억달러 해킹 같은 역대급 악재에도 BTC가 5~7% 하락에 그친 건, 크립토가 예전보다 훨씬 강한 자산군이 됐다는 신호라는 것.
2. 이번 에피소드의 메인은 Pearl 논쟁인데, 핵심 피치는 “비트코인의 채굴을 AI 연산으로 대체한 proof of useful work”다. 즉 쓸모없는 해시 대신 실제 AI 연산 위에 채굴을 얹어, AI 시대의 store of value를 노린다는 서사다.
3. 불 케이스는 명확하다: 비트코인은 ASIC 전용 채굴이라 전력 소모만 크지만, Pearl은 원래 AI에 쓰이는 GPU 연산 위에 보상을 얹을 수 있어 장기적으로 해시레이트와 보안 예산을 더 싸게 키울 수 있다는 주장이다.
4. 특히 BTC 마이너들이 AI/HPC로 전환하는 흐름과 맞물리면, “AI 데이터센터가 Pearl도 같이 캔다”는 경로가 열린다. 여기에 privacy coin인 Zcash가 “비트코인의 약점 보완” 서사로 존재하듯, Pearl도 “AI 시대 비트코인의 약점 보완”으로 포지셔닝할 수 있다는 시각이 나왔다.
5. 하지만 베어 케이스도 세다: 현재 Pearl은 향후 12개월 인플레이션이 약 81~84% 수준으로 거론됐고, 현 시가총액 약 5.4억달러 기준 4.4억달러어치 신규 물량을 시장이 받아내야 한다는 점이 가장 큰 부담이다.
6. 더 치명적인 건 “유용한 일”이 아직 거의 없다는 점이다. 패널에 따르면 현재 네트워크 작업의 1% 미만만 실제 AI 워크로드이고, 나머지는 게이밍 GPU가 AI 연산을 흉내 내며 채굴 보상을 노리는 구조에 가깝다.
7. 모든 기대는 FP8 업그레이드에 걸려 있다. 이 업그레이드가 성공하면 AI 작업 속도 저하와 포맷 문제를 줄여 실제 AI 사업자가 Pearl 채굴을 병행할 경제성이 생기고, 실패하거나 지연되면 내러티브와 토큰 수급이 동시에 흔들릴 수 있다.
8. 추가 리스크는 투명성과 보안이다. Pearl Research Labs가 5,500만달러 equity와 7,500만달러 GPU fund를 조달했다는 보도가 있었지만, 팀 보유분·초기 채굴량·투자자 보유량 공개가 부족하다는 비판이 나왔고, 현재 상위 1% 주소가 71%를 보유하며 Cryptex가 블록의 약 50%를 처리한다는 점도 중앙화/51% 공격 우려로 지적됐다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: AI와 비트코인 서사가 합쳐진 “AI Bitcoin”은 강력하다. 다만 지금 Pearl은 실사용 토큰이라기보다, 비트코인·Zcash처럼 사회적 합의와 밈이 가격을 만드는 초기 SOV 실험에 가깝다.
• 가격/포지셔닝: 불리시한 쪽도 “큰 비중”보다 “후회 최소화용 소액 포지션”에 가깝다. 상승 시 멀티백 잠재력은 크지만, 높은 인플레이션과 낮은 실사용 비중 때문에 가격보다 시총이 먼저 커지고 토큰 가격은 희석될 수 있다는 베어 논리도 설득력 있다.
• 체크포인트: 1) FP8 업그레이드 일정과 성능, 2) 실제 AI 워크로드 비중이 1% 미만에서 얼마나 올라가는지, 3) Coinbase 등 Tier-1 상장과 유동성 확대, 4) 팀/VC/초기 채굴 지분 공개 여부, 5) Cryptex 집중도와 네트워크 보안 분산 개선 여부를 봐야 한다.
https://youtu.be/KgE-u7_fX18
1. 패널의 첫 공감대는 의외로 단순했다: Binance 63억달러 해킹 같은 역대급 악재에도 BTC가 5~7% 하락에 그친 건, 크립토가 예전보다 훨씬 강한 자산군이 됐다는 신호라는 것.
2. 이번 에피소드의 메인은 Pearl 논쟁인데, 핵심 피치는 “비트코인의 채굴을 AI 연산으로 대체한 proof of useful work”다. 즉 쓸모없는 해시 대신 실제 AI 연산 위에 채굴을 얹어, AI 시대의 store of value를 노린다는 서사다.
3. 불 케이스는 명확하다: 비트코인은 ASIC 전용 채굴이라 전력 소모만 크지만, Pearl은 원래 AI에 쓰이는 GPU 연산 위에 보상을 얹을 수 있어 장기적으로 해시레이트와 보안 예산을 더 싸게 키울 수 있다는 주장이다.
4. 특히 BTC 마이너들이 AI/HPC로 전환하는 흐름과 맞물리면, “AI 데이터센터가 Pearl도 같이 캔다”는 경로가 열린다. 여기에 privacy coin인 Zcash가 “비트코인의 약점 보완” 서사로 존재하듯, Pearl도 “AI 시대 비트코인의 약점 보완”으로 포지셔닝할 수 있다는 시각이 나왔다.
5. 하지만 베어 케이스도 세다: 현재 Pearl은 향후 12개월 인플레이션이 약 81~84% 수준으로 거론됐고, 현 시가총액 약 5.4억달러 기준 4.4억달러어치 신규 물량을 시장이 받아내야 한다는 점이 가장 큰 부담이다.
6. 더 치명적인 건 “유용한 일”이 아직 거의 없다는 점이다. 패널에 따르면 현재 네트워크 작업의 1% 미만만 실제 AI 워크로드이고, 나머지는 게이밍 GPU가 AI 연산을 흉내 내며 채굴 보상을 노리는 구조에 가깝다.
7. 모든 기대는 FP8 업그레이드에 걸려 있다. 이 업그레이드가 성공하면 AI 작업 속도 저하와 포맷 문제를 줄여 실제 AI 사업자가 Pearl 채굴을 병행할 경제성이 생기고, 실패하거나 지연되면 내러티브와 토큰 수급이 동시에 흔들릴 수 있다.
8. 추가 리스크는 투명성과 보안이다. Pearl Research Labs가 5,500만달러 equity와 7,500만달러 GPU fund를 조달했다는 보도가 있었지만, 팀 보유분·초기 채굴량·투자자 보유량 공개가 부족하다는 비판이 나왔고, 현재 상위 1% 주소가 71%를 보유하며 Cryptex가 블록의 약 50%를 처리한다는 점도 중앙화/51% 공격 우려로 지적됐다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: AI와 비트코인 서사가 합쳐진 “AI Bitcoin”은 강력하다. 다만 지금 Pearl은 실사용 토큰이라기보다, 비트코인·Zcash처럼 사회적 합의와 밈이 가격을 만드는 초기 SOV 실험에 가깝다.
• 가격/포지셔닝: 불리시한 쪽도 “큰 비중”보다 “후회 최소화용 소액 포지션”에 가깝다. 상승 시 멀티백 잠재력은 크지만, 높은 인플레이션과 낮은 실사용 비중 때문에 가격보다 시총이 먼저 커지고 토큰 가격은 희석될 수 있다는 베어 논리도 설득력 있다.
• 체크포인트: 1) FP8 업그레이드 일정과 성능, 2) 실제 AI 워크로드 비중이 1% 미만에서 얼마나 올라가는지, 3) Coinbase 등 Tier-1 상장과 유동성 확대, 4) 팀/VC/초기 채굴 지분 공개 여부, 5) Cryptex 집중도와 네트워크 보안 분산 개선 여부를 봐야 한다.
https://youtu.be/KgE-u7_fX18
YouTube
Pearl Debate: A Better Bitcoin or Just a Good Story?
Can Pearl become the Bitcoin of the AI era or is the story stronger than the token?
This week, we debate Pearl’s bull and bear cases, weighing its AI mining potential against the risks of becoming a store of value.
We also explore crypto custody after the…
This week, we debate Pearl’s bull and bear cases, weighing its AI mining potential against the risks of becoming a store of value.
We also explore crypto custody after the…
AI는 소프트웨어가 아니라 자본 엔진이다
1. Martin Casado의 핵심 주장은 간단하다: AI는 “좋은 SaaS를 고르는 게임”이 아니라 “자본을 투입해 문제를 직접 해결하는 게임”으로 기술 산업의 작동 원리를 바꾸고 있고, 그래서 전통적 VC 체크리스트(TAM, 매출 품질, 방어력)는 너무 이른 단계에선 오히려 오판을 부른다.
2. 그는 투자자를 4종류로 나눈다: 재무형, 생산자산형, 프런티어형, 투기형; 본인은 “기술이 가치를 만들고, 시장은 그 뒤따라 형성된다”는 productive investor에 가깝고, disruptive tech를 보면서 성장주 투자자처럼 SAS 지표부터 보는 건 카테고리 오류라고 본다.
3. 네트워크 효과에 대한 시장의 이해도도 강하게 비판한다: “유저가 늘수록 제품이 좋아진다”는 수준은 무의미하고, 진짜 중요한 건 그 해자가 규모와 함께 초선형으로 커지느냐이며, 실제로 그런 Metcalfe형 네트워크 효과를 가진 회사는 LinkedIn, GitHub 같은 극소수뿐이라는 시각이다.
4. AI 인프라는 지금 “최대 혼란기”다: compute, network, storage, database, models 전 레이어가 에이전트와 대규모 모델에 맞춰 재설계되고 있고, 특히 네트워킹은 Arista 이후 처음으로 흥분할 만한 신규 파동이 오고 있다고 본다.
5. 모델 시장에 대한 관점도 중요하다: 아직 침투율이 매우 낮아 frontier model이 거의 모든 경제가치를 먹지만, 이건 시장이 아직 급성장 중이기 때문이며, 만약 성장률이 둔화되거나 일부 태스크가 포화되면 가치가 오픈소스 쪽으로 급속히 되돌아갈 수 있다고 본다.
6. 동시에 그는 “태스크 포화 = 가격 붕괴”라고 보지 않는다: 코딩이 어느 정도 자동화돼도 경쟁 시장에서는 누구도 더 멍청한 모델로 갈아타고 싶어하지 않기 때문에, 최상위 모델의 가격결정력은 생각보다 오래 유지될 수 있다는 논리다.
7. 가장 투자적으로 강한 문장은 이것이다: 과거엔 엔지니어링이 병목이라 돈을 더 넣어도 속도가 안 났지만, AI 시대엔 20명 팀에 수십억 달러를 줘도 그 돈을 실제로 생산적으로 태울 수 있다; 즉 “기술 진보의 함수에 자본 탄력성”이 생겼다.
8. 그래서 지금 진짜 제약은 돈 자체보다도 GPU, 전력, 부지, 소재 같은 물리 인프라다; 네오클라우드, 토큰 팩토리, 수직통합형 AI 인프라가 몰리는 이유도 여기 있고, 데이터센터 규제가 심해지면 해외 이전이나 우주 데이터센터 같은 극단적 옵션도 진지해질 수 있다는 얘기까지 나온다.
9. 흥미로운 M&A 파트도 있다: Cursor, OpenRouter, World Labs 같은 대형 거래는 “옥션과 언론플레이”보다 창업자-매수자 간 깊은 신뢰와 미래시장에 대한 공통 비전이 더 중요했고, strategic M&A는 엑셀 모델보다 “이 회사가 왜 당신의 400억달러 시장 옵션이 되는가”를 설득하는 작업에 가깝다는 설명이다.
10. 밸류에이션에 대한 태도는 의외로 단호하다: 그는 private market도 생각보다 효율적이라고 보고, ‘버블’ 걱정보다 각 카테고리에서 가장 강한 팀을 고르는 것이 더 낫다고 본다; 비합의 투자 숭배도 경계하며, 실제 대형 승자들은 대개 매우 경쟁적인 라운드에서 나왔다는 지적이다.
11. 보너스 알파는 보안과 기존 인프라 자산에 대한 시각이다: AI 보안 위협은 인터넷 초기처럼 한동안 혼란스럽겠지만 결국 AI가 AI를 방어하게 되며, 반대로 Snowflake류의 “AI가 바로 무너뜨리기 어려운 인프라 자산”은 여전히 재평가 여지가 있다는 시사점도 남긴다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: AI를 “소프트웨어 업그레이드”가 아니라 “자본 집약적 산업재편”으로 봐야 한다는 프레임이 핵심이며, 이는 모델, GPU, 전력, 네트워크, 데이터센터, AI 보안, 인프라 소프트웨어 전반의 멀티플 재산정을 정당화한다.
• 가격/포지셔닝: 상장/비상장을 막론하고 frontier model, GPU 공급망, 전력/부지 보유자, 네트워킹, AI-native infra는 상대강도 유지 가능성이 높고, 반대로 “매출은 있지만 AI로 쉽게 대체될 앱 레이어”는 밸류 디레이팅 리스크가 크다; 다만 모델 회사는 성장률 둔화 시 가치가 오픈소스로 역류할 테일리스크를 항상 안고 있다.
• 체크포인트: Anthropic·OpenAI의 신모델 출시 주기, 모델별 가격 유지력, 엔터프라이즈 AI 예산 침투율, GPU/전력 공급 병목, 데이터센터 규제, 네오클라우드의 부채조달 환경, strategic M&A 빈도와 가격대가 다음 국면을 판단할 핵심 데이터다.
https://youtu.be/XZxDawMm4lU
1. Martin Casado의 핵심 주장은 간단하다: AI는 “좋은 SaaS를 고르는 게임”이 아니라 “자본을 투입해 문제를 직접 해결하는 게임”으로 기술 산업의 작동 원리를 바꾸고 있고, 그래서 전통적 VC 체크리스트(TAM, 매출 품질, 방어력)는 너무 이른 단계에선 오히려 오판을 부른다.
2. 그는 투자자를 4종류로 나눈다: 재무형, 생산자산형, 프런티어형, 투기형; 본인은 “기술이 가치를 만들고, 시장은 그 뒤따라 형성된다”는 productive investor에 가깝고, disruptive tech를 보면서 성장주 투자자처럼 SAS 지표부터 보는 건 카테고리 오류라고 본다.
3. 네트워크 효과에 대한 시장의 이해도도 강하게 비판한다: “유저가 늘수록 제품이 좋아진다”는 수준은 무의미하고, 진짜 중요한 건 그 해자가 규모와 함께 초선형으로 커지느냐이며, 실제로 그런 Metcalfe형 네트워크 효과를 가진 회사는 LinkedIn, GitHub 같은 극소수뿐이라는 시각이다.
4. AI 인프라는 지금 “최대 혼란기”다: compute, network, storage, database, models 전 레이어가 에이전트와 대규모 모델에 맞춰 재설계되고 있고, 특히 네트워킹은 Arista 이후 처음으로 흥분할 만한 신규 파동이 오고 있다고 본다.
5. 모델 시장에 대한 관점도 중요하다: 아직 침투율이 매우 낮아 frontier model이 거의 모든 경제가치를 먹지만, 이건 시장이 아직 급성장 중이기 때문이며, 만약 성장률이 둔화되거나 일부 태스크가 포화되면 가치가 오픈소스 쪽으로 급속히 되돌아갈 수 있다고 본다.
6. 동시에 그는 “태스크 포화 = 가격 붕괴”라고 보지 않는다: 코딩이 어느 정도 자동화돼도 경쟁 시장에서는 누구도 더 멍청한 모델로 갈아타고 싶어하지 않기 때문에, 최상위 모델의 가격결정력은 생각보다 오래 유지될 수 있다는 논리다.
7. 가장 투자적으로 강한 문장은 이것이다: 과거엔 엔지니어링이 병목이라 돈을 더 넣어도 속도가 안 났지만, AI 시대엔 20명 팀에 수십억 달러를 줘도 그 돈을 실제로 생산적으로 태울 수 있다; 즉 “기술 진보의 함수에 자본 탄력성”이 생겼다.
8. 그래서 지금 진짜 제약은 돈 자체보다도 GPU, 전력, 부지, 소재 같은 물리 인프라다; 네오클라우드, 토큰 팩토리, 수직통합형 AI 인프라가 몰리는 이유도 여기 있고, 데이터센터 규제가 심해지면 해외 이전이나 우주 데이터센터 같은 극단적 옵션도 진지해질 수 있다는 얘기까지 나온다.
9. 흥미로운 M&A 파트도 있다: Cursor, OpenRouter, World Labs 같은 대형 거래는 “옥션과 언론플레이”보다 창업자-매수자 간 깊은 신뢰와 미래시장에 대한 공통 비전이 더 중요했고, strategic M&A는 엑셀 모델보다 “이 회사가 왜 당신의 400억달러 시장 옵션이 되는가”를 설득하는 작업에 가깝다는 설명이다.
10. 밸류에이션에 대한 태도는 의외로 단호하다: 그는 private market도 생각보다 효율적이라고 보고, ‘버블’ 걱정보다 각 카테고리에서 가장 강한 팀을 고르는 것이 더 낫다고 본다; 비합의 투자 숭배도 경계하며, 실제 대형 승자들은 대개 매우 경쟁적인 라운드에서 나왔다는 지적이다.
11. 보너스 알파는 보안과 기존 인프라 자산에 대한 시각이다: AI 보안 위협은 인터넷 초기처럼 한동안 혼란스럽겠지만 결국 AI가 AI를 방어하게 되며, 반대로 Snowflake류의 “AI가 바로 무너뜨리기 어려운 인프라 자산”은 여전히 재평가 여지가 있다는 시사점도 남긴다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: AI를 “소프트웨어 업그레이드”가 아니라 “자본 집약적 산업재편”으로 봐야 한다는 프레임이 핵심이며, 이는 모델, GPU, 전력, 네트워크, 데이터센터, AI 보안, 인프라 소프트웨어 전반의 멀티플 재산정을 정당화한다.
• 가격/포지셔닝: 상장/비상장을 막론하고 frontier model, GPU 공급망, 전력/부지 보유자, 네트워킹, AI-native infra는 상대강도 유지 가능성이 높고, 반대로 “매출은 있지만 AI로 쉽게 대체될 앱 레이어”는 밸류 디레이팅 리스크가 크다; 다만 모델 회사는 성장률 둔화 시 가치가 오픈소스로 역류할 테일리스크를 항상 안고 있다.
• 체크포인트: Anthropic·OpenAI의 신모델 출시 주기, 모델별 가격 유지력, 엔터프라이즈 AI 예산 침투율, GPU/전력 공급 병목, 데이터센터 규제, 네오클라우드의 부채조달 환경, strategic M&A 빈도와 가격대가 다음 국면을 판단할 핵심 데이터다.
https://youtu.be/XZxDawMm4lU
YouTube
How Billion-Dollar Tech Acquisitions Actually Happen
Martin Casado, General Partner at Andreessen Horowitz (a16z), joins Patrick to explore why AI represents an industrial revolution rather than another software cycle. Martin explains why traditional approaches to venture investing are increasingly outdated…
AI가 비트코인 채굴을 죽이지 않는 이유
1. CleanSpark의 Harry Sudock은 “AI 툴 보급률이 약 2%인데 그것만으로 전 세계 컴퓨트가 매진됐다”고 말하며, 지금의 AI 인프라 수요는 과열이 아니라 오히려 초입일 가능성이 높다고 본다.
2. 그의 핵심 프레임은 비트코인 채굴사가 사실상 “전력 회사”로 진화하고 있다는 점으로, 희소한 것은 ASIC이 아니라 결국 메가와트와 부지이며 전력 확보만 잘하면 용도는 BTC 채굴이든 AI 데이터센터든 나중에 선택할 수 있다는 것이다.
3. 이 관점에서 AI 전환은 비트코인에 악재가 아니라, 오히려 대형 상장 채굴사들이 빠져나간 자리를 민간 기업·소형 사업자·해외 저전력 지역이 채우며 해시레이트가 더 분산될 수 있다는 논리다.
4. 그는 현재 해시레이트가 고점 대비 10% 안팎 내려왔지만, 이는 상장 채굴사들의 축소 때문일 뿐 “사라진 게 아니라 다른 곳으로 갔다”고 해석했고, 향후 10년 해시레이트는 계속 늘더라도 과거보다 더 느린 속도로 증가할 것으로 봤다.
5. 채굴 수익성의 본질은 두 가지로 정리된다: 초기 사이트·인프라·ASIC의 낮은 원가, 그리고 운영비 대부분을 차지하는 전기요금이며, 현 시점 BTC 6만~8.5만 달러 구간에서 손익분기 전력단가는 대략 kWh당 6센트대라고 설명했다.
6. CleanSpark는 현재 약 50EH/s 비트코인 채굴을 운영 중이지만, AI 데이터센터용으로 이미 248MW를 확보했고 텍사스에서 추가 885MW를 AI 전용으로 준비 중이며, 현재 전력 사용의 15~18%가 AI 쪽이지만 1년 후 70~80%까지 급증할 수 있다고 본다.
7. 중요한 포인트는 이들이 “고객 없이도” 토지 매입, 전력 계약, 변전소, 부지 정지까지는 선행하지만, 실제 데이터센터 건물 패드부터는 임차인 요구사항이 확정된 뒤에만 투자한다는 점으로, AI 붐 속에서도 자본 배분은 꽤 보수적이다.
8. 데이터센터가 전기요금을 올린다는 비판에 대해 그는 정반대 주장을 펼쳤다: 미국 50개주 데이터를 보면 데이터센터가 많이 늘어난 주일수록 전기요금 상승 속도가 더 느렸고, 강한 수요 신호가 오히려 신규 발전·송전 투자와 공급 확대를 유도한다는 논리다.
9. 물 사용 논란도 과장됐다고 반박했다. 과거 증발식 냉각 데이터센터는 물을 많이 썼지만, 최신 설비는 폐쇄형 루프라 사용량이 99% 줄었고 Sandersville 프로젝트는 초기 1회 올림픽 수영장 1개 미만 수준, 이후 운영은 주방·화장실 포함 주택 10채 수준이라고 주장했다.
10. 소음은 실제 리스크가 될 수 있지만 AI 데이터센터는 비트코인 채굴장보다 훨씬 조용하며, Sandersville 기준 100야드 거리에서 50dB 중반으로 실내 에어컨 소음 수준이라고 설명했다.
11. 정책적으로도 흥미로운 대목은 비트코인이 여전히 “그리드 밸런서” 역할을 가질 수 있다는 점이다. 텍사스 Senate Bill 6의 low-voltage ride-through처럼 위기 시 데이터센터가 먼저 차단되는 구조가 생기고, 유틸리티는 향후 비트코인 채굴을 로드뱅크처럼 활용해 원전·기저발전의 잉여 전력을 흡수할 수 있다.
12. 그는 장기적으로 미국 전력시장이 천연가스 중심의 10년을 거친 뒤 그 다음 10년은 원전이 가장 빠르게 성장할 가능성을 언급했고, “오늘 창업한다면 비트코인도 AI도 아닌 에너지 회사를 만들겠다”고 말했다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: 비트코인 채굴사는 더 이상 단순한 BTC 베타가 아니라 “전력 자산 보유사 + AI 옵션”으로 재평가될 수 있고, 해시레이트 성장 둔화는 보안 붕괴보다 분산화 심화라는 새 프레임으로 읽힐 수 있다.
• 가격/포지셔닝: 상장 채굴주 중 AI 전환 내러티브가 붙은 종목은 멀티플 리레이팅 여지가 있지만, 진짜 알파는 “대규모 전력/부지 확보 + 실제 임차 수요 연결 능력”이 있는지 구분하는 데 있고, 순수 BTC 채굴만 남는 플레이어는 오히려 상대가치 관점에서 재조명될 수도 있다.
• 체크포인트: AI 데이터센터 리스 체결 속도, 주별 전력요금 추이, 송전망 증설 인허가, 텍사스·테네시 수요반응 프로그램 변화, 해시레이트의 지역 분산 정도, 원전/가스 발전 CAPEX 증가가 실제로 숫자로 찍히는지 확인해야 한다.
https://youtu.be/y8dh_40-aV4
1. CleanSpark의 Harry Sudock은 “AI 툴 보급률이 약 2%인데 그것만으로 전 세계 컴퓨트가 매진됐다”고 말하며, 지금의 AI 인프라 수요는 과열이 아니라 오히려 초입일 가능성이 높다고 본다.
2. 그의 핵심 프레임은 비트코인 채굴사가 사실상 “전력 회사”로 진화하고 있다는 점으로, 희소한 것은 ASIC이 아니라 결국 메가와트와 부지이며 전력 확보만 잘하면 용도는 BTC 채굴이든 AI 데이터센터든 나중에 선택할 수 있다는 것이다.
3. 이 관점에서 AI 전환은 비트코인에 악재가 아니라, 오히려 대형 상장 채굴사들이 빠져나간 자리를 민간 기업·소형 사업자·해외 저전력 지역이 채우며 해시레이트가 더 분산될 수 있다는 논리다.
4. 그는 현재 해시레이트가 고점 대비 10% 안팎 내려왔지만, 이는 상장 채굴사들의 축소 때문일 뿐 “사라진 게 아니라 다른 곳으로 갔다”고 해석했고, 향후 10년 해시레이트는 계속 늘더라도 과거보다 더 느린 속도로 증가할 것으로 봤다.
5. 채굴 수익성의 본질은 두 가지로 정리된다: 초기 사이트·인프라·ASIC의 낮은 원가, 그리고 운영비 대부분을 차지하는 전기요금이며, 현 시점 BTC 6만~8.5만 달러 구간에서 손익분기 전력단가는 대략 kWh당 6센트대라고 설명했다.
6. CleanSpark는 현재 약 50EH/s 비트코인 채굴을 운영 중이지만, AI 데이터센터용으로 이미 248MW를 확보했고 텍사스에서 추가 885MW를 AI 전용으로 준비 중이며, 현재 전력 사용의 15~18%가 AI 쪽이지만 1년 후 70~80%까지 급증할 수 있다고 본다.
7. 중요한 포인트는 이들이 “고객 없이도” 토지 매입, 전력 계약, 변전소, 부지 정지까지는 선행하지만, 실제 데이터센터 건물 패드부터는 임차인 요구사항이 확정된 뒤에만 투자한다는 점으로, AI 붐 속에서도 자본 배분은 꽤 보수적이다.
8. 데이터센터가 전기요금을 올린다는 비판에 대해 그는 정반대 주장을 펼쳤다: 미국 50개주 데이터를 보면 데이터센터가 많이 늘어난 주일수록 전기요금 상승 속도가 더 느렸고, 강한 수요 신호가 오히려 신규 발전·송전 투자와 공급 확대를 유도한다는 논리다.
9. 물 사용 논란도 과장됐다고 반박했다. 과거 증발식 냉각 데이터센터는 물을 많이 썼지만, 최신 설비는 폐쇄형 루프라 사용량이 99% 줄었고 Sandersville 프로젝트는 초기 1회 올림픽 수영장 1개 미만 수준, 이후 운영은 주방·화장실 포함 주택 10채 수준이라고 주장했다.
10. 소음은 실제 리스크가 될 수 있지만 AI 데이터센터는 비트코인 채굴장보다 훨씬 조용하며, Sandersville 기준 100야드 거리에서 50dB 중반으로 실내 에어컨 소음 수준이라고 설명했다.
11. 정책적으로도 흥미로운 대목은 비트코인이 여전히 “그리드 밸런서” 역할을 가질 수 있다는 점이다. 텍사스 Senate Bill 6의 low-voltage ride-through처럼 위기 시 데이터센터가 먼저 차단되는 구조가 생기고, 유틸리티는 향후 비트코인 채굴을 로드뱅크처럼 활용해 원전·기저발전의 잉여 전력을 흡수할 수 있다.
12. 그는 장기적으로 미국 전력시장이 천연가스 중심의 10년을 거친 뒤 그 다음 10년은 원전이 가장 빠르게 성장할 가능성을 언급했고, “오늘 창업한다면 비트코인도 AI도 아닌 에너지 회사를 만들겠다”고 말했다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: 비트코인 채굴사는 더 이상 단순한 BTC 베타가 아니라 “전력 자산 보유사 + AI 옵션”으로 재평가될 수 있고, 해시레이트 성장 둔화는 보안 붕괴보다 분산화 심화라는 새 프레임으로 읽힐 수 있다.
• 가격/포지셔닝: 상장 채굴주 중 AI 전환 내러티브가 붙은 종목은 멀티플 리레이팅 여지가 있지만, 진짜 알파는 “대규모 전력/부지 확보 + 실제 임차 수요 연결 능력”이 있는지 구분하는 데 있고, 순수 BTC 채굴만 남는 플레이어는 오히려 상대가치 관점에서 재조명될 수도 있다.
• 체크포인트: AI 데이터센터 리스 체결 속도, 주별 전력요금 추이, 송전망 증설 인허가, 텍사스·테네시 수요반응 프로그램 변화, 해시레이트의 지역 분산 정도, 원전/가스 발전 CAPEX 증가가 실제로 숫자로 찍히는지 확인해야 한다.
https://youtu.be/y8dh_40-aV4
YouTube
The AI Demand Shock Nobody Is Ready For | Harry Sudock
“We have approximately 2% market penetration of AI tools. That was all it took to sell out the entire planet’s compute.”
Harry Sudock, Chief Business Officer at CleanSpark, returns to discuss why Bitcoin miners are moving into AI and why that could make…
Harry Sudock, Chief Business Officer at CleanSpark, returns to discuss why Bitcoin miners are moving into AI and why that could make…
❤1
인도의 FANG은 이미 상장돼 있다
1. 파반 가미(Raas Partners)의 핵심 주장은 단순하다: 인도 최고의 테크 기업들은 미국처럼 수십조 밸류의 프라이빗 유니콘으로 오래 머무르지 않고, 몇억~수십억 달러 단계에서 일찍 상장되기 때문에 퍼블릭 투자자가 사실상 시리즈C~D 성장주를 살 수 있다.
2. 그는 Greenoaks 출신답게 “좋은 회사”보다 “예외적 창업자”를 먼저 본다. 인도는 창업자/가문이 IPO 시점에도 지분 70% 안팎을 쥔 경우가 많아, 상장 후에도 오너십과 장기 실행력이 유지되는 구조가 알파의 원천이라는 시각이다.
3. Carvana 사례는 그의 투자 철학을 압축한다: 2020~2021년 보유 후 고점 근처에서 매도, 주가가 90% 폭락한 뒤 재진입, 이후 다시 75% 추가 하락을 견디며 보유. 핵심 교훈은 “불타는 빌딩에 뛰어들려면, 먼저 그 건물 구조를 오래 알아야 한다”는 것.
4. Carvana에서 본 것은 멀티플이 아니라 생존 확률이었다. 당시 시장은 파산을 가격에 반영했지만, Greenoaks는 금리 상승, 재고 금융, 고정비, ABS/subprime 우려를 하나씩 뜯어보며 “파산만 아니면 5배 FCF”라는 비대칭을 봤다.
5. 인도의 더 큰 매력은 인덱스가 형편없는 패시브 수단이라는 점이다. 상위 대형주에 공기업, 원자재, 금융, 저ROIC 경기민감주가 많고, 상위 50개 시총 중 사실상 테크가 1개 수준이라, 향후 테크가 지수 편입되는 과정 자체가 구조적 리레이팅이 될 수 있다는 논리다.
6. 그가 지금 “결혼한” 종목은 2개. 첫째 Eternal(구 Zomato): 음식배달을 넘어 Blinkit 퀵커머스로 확장했고, Blinkit은 3~4년 만에 GMV 약 100억~110억달러 규모로 성장하며 인도 최대 그로서리 사업자 지위를 노린다. 핵심은 10~15분 배송보다도, 인도 오프라인 유통 인프라의 비효율을 대체하는 ‘도시 운영체제’라는 점.
7. 둘째 Meesho: 인도판 PDD/쇼피에 가까운 가치형 이커머스. Tier 3~4 도시 중심으로 초저가 상품을 팔고, 15억 인구 중 12억이 사는 비메트로 시장에서 사실상 독점적 포지션을 만들고 있다. 향후 BNPL·소액대출 등 금융 확장 옵션도 붙는다.
8. AI에 대해선 균형 잡힌 시각이다. 극단적 AGI 세계에서는 인도처럼 인구가 많은 나라가 오히려 부담일 수 있지만, 그 전 단계에서는 교육·코딩·생산성 향상 효과가 커서 인도가 수혜를 볼 가능성이 높다고 본다. 특히 인도 IT서비스는 단순 아웃소싱이 아니라 “엔터프라이즈 맞춤형 소프트웨어 구축” 수요 증가의 수혜를 받을 수 있다는 해석이다.
9. 더 흥미로운 새 테마는 인도 데이터센터 공급망. 미국은 1MW당 구축비가 약 1,600만달러인 반면 인도는 약 600만달러 수준이라, sovereign demand와 글로벌 inference 수요 일부를 빨아들일 가능성이 있다. 메모리/GPU는 못 먹어도 HVAC, 배관, 액체냉각, 전력 장비 같은 현지 BOM 30% 영역에선 중소형 멀티배거가 나올 수 있다는 아이디어다.
10. 그는 AI를 투자 프로세스에도 적극 넣고 있다. 단순 요약 툴이 아니라, 과거 검토했지만 보류한 종목들에 대해 “가격”이 아니라 “펀더멘털 변화”를 감지하는 에이전트형 알림 시스템을 만들고 있으며, 장기적으로는 고객/전문가 인터뷰 자동화까지 염두에 둔다.
11. 가장 큰 리스크는 거시가 아니라 자기 실행이라고 인정한다. 모델이 지나치게 좁아 좋은 기회를 놓칠 수 있고, 인도라는 국가 베팅보다도 결국 “극소수의 예외적 창업자와 10년 동행할 수 있느냐”가 성패를 가른다는 것.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: “인도=매크로/인구통계 베팅”에서 “인도=미국 2010년대형 인터넷 리더를 퍼블릭에서 초기에 사는 시장”으로 프레임이 바뀔 수 있다.
• 가격/포지셔닝: 인도 테크는 현재 지수 내 비중이 낮고, 이익보다 성장 때문에 저평가되는 구간이 많아 보인다. 오프라인 유통 대비 GMV/장기 FCF 기준 할인 거래되는 온라인 리더는 구조적 리레이팅 후보.
• 체크포인트: Blinkit의 시장점유율·SKU 확장·수익성, Meesho의 물류 밀도와 금융 확장, 인도 데이터센터 CAPEX 발표 추이, 현지 전력/냉각 공급망 기업 수주 증가, 그리고 AI가 인도 IT서비스 매출총이익 구조를 실제로 개선하는지 확인해야 한다.
https://youtu.be/zoH6lhl1ME0
1. 파반 가미(Raas Partners)의 핵심 주장은 단순하다: 인도 최고의 테크 기업들은 미국처럼 수십조 밸류의 프라이빗 유니콘으로 오래 머무르지 않고, 몇억~수십억 달러 단계에서 일찍 상장되기 때문에 퍼블릭 투자자가 사실상 시리즈C~D 성장주를 살 수 있다.
2. 그는 Greenoaks 출신답게 “좋은 회사”보다 “예외적 창업자”를 먼저 본다. 인도는 창업자/가문이 IPO 시점에도 지분 70% 안팎을 쥔 경우가 많아, 상장 후에도 오너십과 장기 실행력이 유지되는 구조가 알파의 원천이라는 시각이다.
3. Carvana 사례는 그의 투자 철학을 압축한다: 2020~2021년 보유 후 고점 근처에서 매도, 주가가 90% 폭락한 뒤 재진입, 이후 다시 75% 추가 하락을 견디며 보유. 핵심 교훈은 “불타는 빌딩에 뛰어들려면, 먼저 그 건물 구조를 오래 알아야 한다”는 것.
4. Carvana에서 본 것은 멀티플이 아니라 생존 확률이었다. 당시 시장은 파산을 가격에 반영했지만, Greenoaks는 금리 상승, 재고 금융, 고정비, ABS/subprime 우려를 하나씩 뜯어보며 “파산만 아니면 5배 FCF”라는 비대칭을 봤다.
5. 인도의 더 큰 매력은 인덱스가 형편없는 패시브 수단이라는 점이다. 상위 대형주에 공기업, 원자재, 금융, 저ROIC 경기민감주가 많고, 상위 50개 시총 중 사실상 테크가 1개 수준이라, 향후 테크가 지수 편입되는 과정 자체가 구조적 리레이팅이 될 수 있다는 논리다.
6. 그가 지금 “결혼한” 종목은 2개. 첫째 Eternal(구 Zomato): 음식배달을 넘어 Blinkit 퀵커머스로 확장했고, Blinkit은 3~4년 만에 GMV 약 100억~110억달러 규모로 성장하며 인도 최대 그로서리 사업자 지위를 노린다. 핵심은 10~15분 배송보다도, 인도 오프라인 유통 인프라의 비효율을 대체하는 ‘도시 운영체제’라는 점.
7. 둘째 Meesho: 인도판 PDD/쇼피에 가까운 가치형 이커머스. Tier 3~4 도시 중심으로 초저가 상품을 팔고, 15억 인구 중 12억이 사는 비메트로 시장에서 사실상 독점적 포지션을 만들고 있다. 향후 BNPL·소액대출 등 금융 확장 옵션도 붙는다.
8. AI에 대해선 균형 잡힌 시각이다. 극단적 AGI 세계에서는 인도처럼 인구가 많은 나라가 오히려 부담일 수 있지만, 그 전 단계에서는 교육·코딩·생산성 향상 효과가 커서 인도가 수혜를 볼 가능성이 높다고 본다. 특히 인도 IT서비스는 단순 아웃소싱이 아니라 “엔터프라이즈 맞춤형 소프트웨어 구축” 수요 증가의 수혜를 받을 수 있다는 해석이다.
9. 더 흥미로운 새 테마는 인도 데이터센터 공급망. 미국은 1MW당 구축비가 약 1,600만달러인 반면 인도는 약 600만달러 수준이라, sovereign demand와 글로벌 inference 수요 일부를 빨아들일 가능성이 있다. 메모리/GPU는 못 먹어도 HVAC, 배관, 액체냉각, 전력 장비 같은 현지 BOM 30% 영역에선 중소형 멀티배거가 나올 수 있다는 아이디어다.
10. 그는 AI를 투자 프로세스에도 적극 넣고 있다. 단순 요약 툴이 아니라, 과거 검토했지만 보류한 종목들에 대해 “가격”이 아니라 “펀더멘털 변화”를 감지하는 에이전트형 알림 시스템을 만들고 있으며, 장기적으로는 고객/전문가 인터뷰 자동화까지 염두에 둔다.
11. 가장 큰 리스크는 거시가 아니라 자기 실행이라고 인정한다. 모델이 지나치게 좁아 좋은 기회를 놓칠 수 있고, 인도라는 국가 베팅보다도 결국 “극소수의 예외적 창업자와 10년 동행할 수 있느냐”가 성패를 가른다는 것.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: “인도=매크로/인구통계 베팅”에서 “인도=미국 2010년대형 인터넷 리더를 퍼블릭에서 초기에 사는 시장”으로 프레임이 바뀔 수 있다.
• 가격/포지셔닝: 인도 테크는 현재 지수 내 비중이 낮고, 이익보다 성장 때문에 저평가되는 구간이 많아 보인다. 오프라인 유통 대비 GMV/장기 FCF 기준 할인 거래되는 온라인 리더는 구조적 리레이팅 후보.
• 체크포인트: Blinkit의 시장점유율·SKU 확장·수익성, Meesho의 물류 밀도와 금융 확장, 인도 데이터센터 CAPEX 발표 추이, 현지 전력/냉각 공급망 기업 수주 증가, 그리고 AI가 인도 IT서비스 매출총이익 구조를 실제로 개선하는지 확인해야 한다.
https://youtu.be/zoH6lhl1ME0
YouTube
Why India’s Next Tech Giants Are Hiding in Plain Sight | Paavan Gami
Paavan Gami is the founder and managing partner of Raas Partners, a concentrated, long-term Indian public equities fund. Before Raas he spent five years at Greenoaks, working across venture and public markets.
José sits down with Paavan for another episode…
José sits down with Paavan for another episode…
월가의 명사가 아니라 동사를 사라
1. Diego Perez de Ayala의 핵심 주장은 지난 5~6년간 크립토가 Web3라는 “새 인터넷” 내러티브를 좇았지만, 실제로 돈을 번 건 트레이딩과 자본시장 기능이었고 앞으로의 본게임도 결국 Finance 2.0이라는 점이다.
2. 그는 자산 자체를 뜻하는 “nouns”보다 리스크를 발행하고, 가격을 매기고, 매칭하고, 청산하고, 대차하고, 담보화하는 “verbs”가 훨씬 큰 투자 기회라고 봤고, Frictionless는 바로 이 Wall Street의 기능 분해에 베팅하고 있다고 설명했다.
3. 투자 아이디어는 명확하다: 토큰화된 주식, 채권, FX, 원자재의 공급이 늘어날수록 가장 크게 돈 버는 곳은 L1 그 자체보다 Backpack, Hyperliquid, Kamino, Morpho, Lighter 같은 거래·대출·담보·실행 레이어일 가능성이 높다는 것.
4. Backpack 사례로는 NASDAQ 유동성과 연결된 실물 주식을 온체인으로 발행하고, 이를 in-kind 상환 가능하게 만든 점을 강조했고, SpaceX 토큰을 담보로 Kamino에서 대출하거나, 현물 보유 후 선물 숏으로 펀딩 수익을 먹는 식의 온체인 basis trade가 가능해진다고 봤다.
5. Diego는 지금의 토큰화 시장을 2014~2015년 스테이블코인 초기에 비유했다. 당시 Tether도 없던 시절이 결국 디지털 달러의 폭발로 이어졌듯, 지금의 토큰화 주식도 “공급→운용→파생” 순서로 빠르게 성숙할 것이라는 시각이다.
6. 규제 측면에서는 지금이 라이선스 확보 레이스의 창문이 열린 시기지만 곧 닫힐 수 있다고 봤다. 향후 정권이 바뀌더라도 스테이블코인이 미국 달러 수출과 300억달러 이상의 미 국채 수요를 만들었듯, 토큰화 자본시장이 미국 자산 수출 엔진이 되면 되돌리기 어려워진다는 논리다.
7. 전통 금융의 저항도 예상했다. DTCC, Canton, Besu 같은 허가형 인프라는 먼저 움직이겠지만, 결국 자본은 가장 좋은 가격·가장 싼 차입·가장 높은 대출수익률로 이동하기 때문에 퍼미션드 시스템이든 퍼미션리스 체인이든 “수익률과 체결 품질”이 승부를 가를 것이라고 봤다.
8. 가장 강한 발언은 “트레이딩과 자본시장에 집중하지 않는 체인은 죽는다”였다. Solana가 현재 토큰화 주식 체결 품질에서 Robinhood 체인보다 10~40배 낫다고 주장하며, 장기적으로 수조달러급 L1 밸류도 정당화될 수 있지만 그 전제는 실물 금융 자산 흐름을 실제로 흡수하는지 여부라고 못 박았다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: Web3 소비자앱에서 RWA/온체인 자본시장 인프라로 축이 완전히 이동하고 있으며, “토큰화된 자산”보다 “그 자산이 돌아가게 하는 거래·대출·담보·파생 기능”이 다음 알파일 수 있다.
• 가격/포지셔닝: 섹터 내 수익률 차별화가 커지는 국면이라 BTC/스토어오브밸류 바벨 한쪽과, 다른 한쪽에는 Backpack·Hyperliquid류의 금융 앱 레이어를 두는 접근이 유효해 보인다. 반대로 금융 기능 없이 서사만 있는 L1/L2·인프라 토큰은 상대적 디레이팅 리스크가 크다.
• 체크포인트: 토큰화 주식/사모주 거래량, 24/7 거래 확대 여부, 라이선스 취득 속도, DTCC/Robinhood/Backpack의 실제 유동성 경쟁, 온체인 대차·마진·옵션 시장의 성장, 그리고 Solana·Ethereum 등 체인이 실제로 이 흐름의 결제층이 되는지 확인해야 한다.
https://youtu.be/DqBU9eDOxc8
1. Diego Perez de Ayala의 핵심 주장은 지난 5~6년간 크립토가 Web3라는 “새 인터넷” 내러티브를 좇았지만, 실제로 돈을 번 건 트레이딩과 자본시장 기능이었고 앞으로의 본게임도 결국 Finance 2.0이라는 점이다.
2. 그는 자산 자체를 뜻하는 “nouns”보다 리스크를 발행하고, 가격을 매기고, 매칭하고, 청산하고, 대차하고, 담보화하는 “verbs”가 훨씬 큰 투자 기회라고 봤고, Frictionless는 바로 이 Wall Street의 기능 분해에 베팅하고 있다고 설명했다.
3. 투자 아이디어는 명확하다: 토큰화된 주식, 채권, FX, 원자재의 공급이 늘어날수록 가장 크게 돈 버는 곳은 L1 그 자체보다 Backpack, Hyperliquid, Kamino, Morpho, Lighter 같은 거래·대출·담보·실행 레이어일 가능성이 높다는 것.
4. Backpack 사례로는 NASDAQ 유동성과 연결된 실물 주식을 온체인으로 발행하고, 이를 in-kind 상환 가능하게 만든 점을 강조했고, SpaceX 토큰을 담보로 Kamino에서 대출하거나, 현물 보유 후 선물 숏으로 펀딩 수익을 먹는 식의 온체인 basis trade가 가능해진다고 봤다.
5. Diego는 지금의 토큰화 시장을 2014~2015년 스테이블코인 초기에 비유했다. 당시 Tether도 없던 시절이 결국 디지털 달러의 폭발로 이어졌듯, 지금의 토큰화 주식도 “공급→운용→파생” 순서로 빠르게 성숙할 것이라는 시각이다.
6. 규제 측면에서는 지금이 라이선스 확보 레이스의 창문이 열린 시기지만 곧 닫힐 수 있다고 봤다. 향후 정권이 바뀌더라도 스테이블코인이 미국 달러 수출과 300억달러 이상의 미 국채 수요를 만들었듯, 토큰화 자본시장이 미국 자산 수출 엔진이 되면 되돌리기 어려워진다는 논리다.
7. 전통 금융의 저항도 예상했다. DTCC, Canton, Besu 같은 허가형 인프라는 먼저 움직이겠지만, 결국 자본은 가장 좋은 가격·가장 싼 차입·가장 높은 대출수익률로 이동하기 때문에 퍼미션드 시스템이든 퍼미션리스 체인이든 “수익률과 체결 품질”이 승부를 가를 것이라고 봤다.
8. 가장 강한 발언은 “트레이딩과 자본시장에 집중하지 않는 체인은 죽는다”였다. Solana가 현재 토큰화 주식 체결 품질에서 Robinhood 체인보다 10~40배 낫다고 주장하며, 장기적으로 수조달러급 L1 밸류도 정당화될 수 있지만 그 전제는 실물 금융 자산 흐름을 실제로 흡수하는지 여부라고 못 박았다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: Web3 소비자앱에서 RWA/온체인 자본시장 인프라로 축이 완전히 이동하고 있으며, “토큰화된 자산”보다 “그 자산이 돌아가게 하는 거래·대출·담보·파생 기능”이 다음 알파일 수 있다.
• 가격/포지셔닝: 섹터 내 수익률 차별화가 커지는 국면이라 BTC/스토어오브밸류 바벨 한쪽과, 다른 한쪽에는 Backpack·Hyperliquid류의 금융 앱 레이어를 두는 접근이 유효해 보인다. 반대로 금융 기능 없이 서사만 있는 L1/L2·인프라 토큰은 상대적 디레이팅 리스크가 크다.
• 체크포인트: 토큰화 주식/사모주 거래량, 24/7 거래 확대 여부, 라이선스 취득 속도, DTCC/Robinhood/Backpack의 실제 유동성 경쟁, 온체인 대차·마진·옵션 시장의 성장, 그리고 Solana·Ethereum 등 체인이 실제로 이 흐름의 결제층이 되는지 확인해야 한다.
https://youtu.be/DqBU9eDOxc8
YouTube
Diego Perez de Ayala: Wall Street Is Going Onchain (Frictionless)
Diego Perez de Ayala says the industry chased the wrong bet for years, and the trillions are in rebuilding the financial system itself.
Diego, known as Solana Legend, joins Andy and Rob live from the Empire State Building to lay out the thesis behind Frictionless.…
Diego, known as Solana Legend, joins Andy and Rob live from the Empire State Building to lay out the thesis behind Frictionless.…
AI가 못 뚫는 진짜 병목
1. 시장이 믿는 AI 불장 스토리는 “노동비용 하락 → 서비스 가격 하락 → 생산성 급등”인데, 정작 가계 지출의 큰 비중을 차지하는 영역은 AI 성능만으로는 잘 안 내려간다는 게 핵심이다.
2. 지난 20여 년간 TV·소프트웨어·통신처럼 기술이 바로 먹히는 품목은 싸졌지만, 병원·교육·보육·주거는 더 비싸졌고, 미국 CPI 비중으로 보면 주거 35.6%, 의료 8.4%, 학비·보육 2.6%로 생활비의 거의 절반이다.
3. 이유는 보몰의 비용병: 제조업은 생산성 향상으로 단가가 내려가지만, 간호사·교사·보육교사처럼 “사람이 직접 시간을 써야 하는 일”은 생산성이 잘 안 오르는데 임금은 경제 전체를 따라 올라 가격 상승 압력이 누적된다.
4. 교육 쪽은 AI 튜터가 생각보다 교사를 대체하지 못한다는 점이 드러난다; 테네시 중학교 18곳의 2년 실험에서 Cambium 계열 AI 튜터 효과는 기존 프로그램과 비슷했고, 스탠퍼드 연구도 초등생은 사람의 개입이 있어야 AI 활용이 늘어난다고 봤다.
5. 대학도 사정은 비슷하다; 하버드 물리 수업에선 잘 설계된 AI 튜터가 점수 향상에 도움을 줬지만 연구진은 “대면수업 대체”가 아니라 “예습 도구”로 봤고, 일리노이는 2024년 8월 커뮤니티 칼리지에서 AI의 독자적 강의 대체를 금지했다.
6. 의료는 더 강한 병목이다; Menlo Ventures 조사에서 병원·보험사 등 의료 조직의 22%가 의료 전용 AI를 도입했지만, 주 용도는 받아쓰기·문서화이고, 판단 책임이 걸리는 진단·처방은 규제와 수가 체계에 막힌다.
7. FDA 허가 의료 AI는 2025년 3월 기준 1,500개 이상인데, 보험 청구 데이터로 보면 실제 현장 침투는 훨씬 느리다; 2023년 연구에선 허가 기기 500개+ 대비 AI 관련 청구 항목은 16개뿐이었고, 청구가 의미 있게 나온 건 극소수였다.
8. 상징적 사례가 2018년 FDA가 허가한 당뇨망막병증 AI 판독이다; 2021년 메디케어가 건당 약 44달러를 지급했지만, 2021~2023년 대상 환자 중 실제 이용은 0.09% 수준에 그쳤고, 이유는 카메라 도입·직원 교육·EMR 연동·후속 전원까지 감안하면 병원 수지가 잘 안 맞기 때문이다.
9. 처방은 더 민감하다; 미국 연방법상 처방전은 주 면허 의료인만 가능하고, 애리조나의 AI 처방 인정 법안은 아직 통과 못 했으며, 유타는 좁은 범위 시범사업만 진행 중인 반면 일리노이·델라웨어·캘리포니아는 오히려 AI의 독자 임상 판단을 제한하는 법을 만들었다.
10. 주택도 “AI가 집값을 내린다”는 서사가 약하다; 호놀룰루는 AI 설계 검토로 심사 횟수를 3.4회→1.4회로 줄였지만, 미국 주택업계 추산상 규제 비용 26.4% 중 허가 대기 비용은 집값의 2% 남짓이라 병목의 본체는 용도지역·가구수 제한·금리·공사비다.
11. 즉, AI가 먼저 무너뜨리는 건 칩·메모리·소프트웨어 같은 공급 측 병목이고, 생활비의 핵심은 의료 면허·학교 규칙·도시 조닝·노조 계약 같은 “정책 병목”이 쥐고 있어 돈은 거기로 계속 흐를 가능성이 높다.
12. 이 프레임은 크립토에도 익숙하다; 기술은 먼저 달리는데 가치 포착은 결국 허가된 온램프, 배포 채널, 규제된 수요, 실사용 결제 레일 같은 병목이 가져간다는 점에서, AI도 “모델이 아니라 접근권과 제도”가 더 큰 알파일 수 있다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: “AI가 디스인플레이션을 만든다”는 매크로 낙관론은 과장일 수 있고, 실제론 의료·교육·주거 같은 비탄력·규제 섹터의 구조적 인플레가 더 오래 남는 그림이다.
• 가격/포지셔닝: 단순 AI 수혜주 추격보다, 이미 돈을 받는 칩/메모리/전력 인프라와 규제로 진입장벽이 유지되는 자산의 상대강도가 길어질 수 있으며, 반대로 “AI가 바로 비용을 깎아줄 산업”에 대한 밸류에이션은 과도할 수 있다.
• 체크포인트: 미국 각 주의 의료 AI·교육 AI·조닝 규제 변화, CMS/메디케어 수가 신설, FDA 허가 후 실제 보험 청구 데이터, 데이터센터 전력 인허가, 주택 건설 금융여건과 장기금리 흐름을 같이 봐야 한다.
https://youtu.be/aWARtvNi4GQ
1. 시장이 믿는 AI 불장 스토리는 “노동비용 하락 → 서비스 가격 하락 → 생산성 급등”인데, 정작 가계 지출의 큰 비중을 차지하는 영역은 AI 성능만으로는 잘 안 내려간다는 게 핵심이다.
2. 지난 20여 년간 TV·소프트웨어·통신처럼 기술이 바로 먹히는 품목은 싸졌지만, 병원·교육·보육·주거는 더 비싸졌고, 미국 CPI 비중으로 보면 주거 35.6%, 의료 8.4%, 학비·보육 2.6%로 생활비의 거의 절반이다.
3. 이유는 보몰의 비용병: 제조업은 생산성 향상으로 단가가 내려가지만, 간호사·교사·보육교사처럼 “사람이 직접 시간을 써야 하는 일”은 생산성이 잘 안 오르는데 임금은 경제 전체를 따라 올라 가격 상승 압력이 누적된다.
4. 교육 쪽은 AI 튜터가 생각보다 교사를 대체하지 못한다는 점이 드러난다; 테네시 중학교 18곳의 2년 실험에서 Cambium 계열 AI 튜터 효과는 기존 프로그램과 비슷했고, 스탠퍼드 연구도 초등생은 사람의 개입이 있어야 AI 활용이 늘어난다고 봤다.
5. 대학도 사정은 비슷하다; 하버드 물리 수업에선 잘 설계된 AI 튜터가 점수 향상에 도움을 줬지만 연구진은 “대면수업 대체”가 아니라 “예습 도구”로 봤고, 일리노이는 2024년 8월 커뮤니티 칼리지에서 AI의 독자적 강의 대체를 금지했다.
6. 의료는 더 강한 병목이다; Menlo Ventures 조사에서 병원·보험사 등 의료 조직의 22%가 의료 전용 AI를 도입했지만, 주 용도는 받아쓰기·문서화이고, 판단 책임이 걸리는 진단·처방은 규제와 수가 체계에 막힌다.
7. FDA 허가 의료 AI는 2025년 3월 기준 1,500개 이상인데, 보험 청구 데이터로 보면 실제 현장 침투는 훨씬 느리다; 2023년 연구에선 허가 기기 500개+ 대비 AI 관련 청구 항목은 16개뿐이었고, 청구가 의미 있게 나온 건 극소수였다.
8. 상징적 사례가 2018년 FDA가 허가한 당뇨망막병증 AI 판독이다; 2021년 메디케어가 건당 약 44달러를 지급했지만, 2021~2023년 대상 환자 중 실제 이용은 0.09% 수준에 그쳤고, 이유는 카메라 도입·직원 교육·EMR 연동·후속 전원까지 감안하면 병원 수지가 잘 안 맞기 때문이다.
9. 처방은 더 민감하다; 미국 연방법상 처방전은 주 면허 의료인만 가능하고, 애리조나의 AI 처방 인정 법안은 아직 통과 못 했으며, 유타는 좁은 범위 시범사업만 진행 중인 반면 일리노이·델라웨어·캘리포니아는 오히려 AI의 독자 임상 판단을 제한하는 법을 만들었다.
10. 주택도 “AI가 집값을 내린다”는 서사가 약하다; 호놀룰루는 AI 설계 검토로 심사 횟수를 3.4회→1.4회로 줄였지만, 미국 주택업계 추산상 규제 비용 26.4% 중 허가 대기 비용은 집값의 2% 남짓이라 병목의 본체는 용도지역·가구수 제한·금리·공사비다.
11. 즉, AI가 먼저 무너뜨리는 건 칩·메모리·소프트웨어 같은 공급 측 병목이고, 생활비의 핵심은 의료 면허·학교 규칙·도시 조닝·노조 계약 같은 “정책 병목”이 쥐고 있어 돈은 거기로 계속 흐를 가능성이 높다.
12. 이 프레임은 크립토에도 익숙하다; 기술은 먼저 달리는데 가치 포착은 결국 허가된 온램프, 배포 채널, 규제된 수요, 실사용 결제 레일 같은 병목이 가져간다는 점에서, AI도 “모델이 아니라 접근권과 제도”가 더 큰 알파일 수 있다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: “AI가 디스인플레이션을 만든다”는 매크로 낙관론은 과장일 수 있고, 실제론 의료·교육·주거 같은 비탄력·규제 섹터의 구조적 인플레가 더 오래 남는 그림이다.
• 가격/포지셔닝: 단순 AI 수혜주 추격보다, 이미 돈을 받는 칩/메모리/전력 인프라와 규제로 진입장벽이 유지되는 자산의 상대강도가 길어질 수 있으며, 반대로 “AI가 바로 비용을 깎아줄 산업”에 대한 밸류에이션은 과도할 수 있다.
• 체크포인트: 미국 각 주의 의료 AI·교육 AI·조닝 규제 변화, CMS/메디케어 수가 신설, FDA 허가 후 실제 보험 청구 데이터, 데이터센터 전력 인허가, 주택 건설 금융여건과 장기금리 흐름을 같이 봐야 한다.
https://youtu.be/aWARtvNi4GQ
YouTube
[월가아재] AI가 아무리 똑똑해져도 병원비는 그대로다? 돈이 몰릴 진짜 병목
개인 투자자를 위한 블룸버그, Valley AI를 소개합니다!
기관 투자자만 보던 고급 데이터와 도구, 이제 개인도 마음껏 누리세요.
지금 바로 시작하기: https://valleyai.link/pil
[Valley AI Expert의 핵심 기능]
프리미엄 뉴스: WSJ 한글판 라이선스 포함한 각종 뉴스, 그리고 실시간 속보
올인원 스마트 툴: 기업 가치평가, 거시경제 분석, 포트폴리오 관리, 퀀트 분석 등
커뮤니티: 건전한 투자를 지향하는 검증된…
기관 투자자만 보던 고급 데이터와 도구, 이제 개인도 마음껏 누리세요.
지금 바로 시작하기: https://valleyai.link/pil
[Valley AI Expert의 핵심 기능]
프리미엄 뉴스: WSJ 한글판 라이선스 포함한 각종 뉴스, 그리고 실시간 속보
올인원 스마트 툴: 기업 가치평가, 거시경제 분석, 포트폴리오 관리, 퀀트 분석 등
커뮤니티: 건전한 투자를 지향하는 검증된…
블루 웨이브 이후 크립토가 더 강해지는 이유
1. 진행자들의 핵심 주장은 단순했다: 최근 조정은 불마켓 초반에 흔한 ‘공포 유도용 첫 급락’이었고, BTC 80K 회복과 함께 시장은 다시 리스크를 흡수하는 단계로 들어갔다는 것.
2. 특히 “악재에 중립~강세로 반응하면 그 자체가 강세”라는 프레임이 반복됐는데, 중간선거, 전쟁, 금리, 해킹 같은 뉴스에도 시장이 무너지지 않는다면 다음 호재에는 더 크게 반응할 수 있다는 해석이다.
3. 이들이 가장 강하게 미는 바벨은 ZEC와 HYPE(하이퍼리퀴드)였고, 나머지 소형 포지션은 정리하면서 “집중이 초과수익을 만든다”는 식으로 포트폴리오를 더 압축했다는 점이 인상적이다.
4. 구체적으로 한 진행자는 ZEC와 Hyperliquid를 최대 보유 자산으로 들었고, 다른 진행자는 ZEC 다음으로 ETH, BTC, PUMP, NEAR, GOLD, AERO 등을 언급하며 “향후 6~12개월은 매매보다 보유”에 가깝다고 말했다.
5. 시장 구조 측면에서 가장 흥미로운 포인트는 AI 주식 버블이 급락 붕괴보다 ‘느린 디플레이팅’ 경로를 밟을 수 있고, 그 과정에서 자금이 강제청산이 아니라 자발적 회전 형태로 크립토로 넘어올 수 있다는 시각이다.
6. 그래서 그들은 지금의 핵심 리스크를 크립토 내부보다 AI 관련 이벤트로 봤다. Anthropic IPO, Anthropic 실적, Nvidia 실적이 향후 10~14일 동안 전체 리스크자산의 방향성을 좌우할 체크포인트라는 것.
7. 규제 쪽에서는 민주당의 상하원 장악이 오히려 역설적 강세 재료로 읽혔다. 표면적으로는 Elizabeth Warren 등이 트럼프 패밀리의 크립토 사업, WLFI, USD1, 밈코인 등을 공격하겠지만, 물밑에서는 민주당도 결국 시장구조 법안과 제도권 편입을 밀 수밖에 없다는 논리다.
8. 실제로 진행자들은 Eleanor Terrett 보도를 인용해 민주당이 Clarity Act 성격의 더 넓은 크립토 시장구조 법안을 검토 중이며, SEC 역할 확대와 공직자 크립토 활동 제한 같은 조항이 붙더라도 “나쁜 명확성보다 좋은 명확성”을 가려보는 국면이라고 정리했다.
9. 섹터별로는 프라이버시와 온체인 수익자산을 강하게 봤다. ZEC, XMR, ARKM(문맥상 Archium/Arcium 언급 포함) 같은 프라이버시 내러티브와 HYPE, Lighter, Derive, Aerodrome 같은 거래·수수료 기반 자산이 상대강도 우위라는 시각이다.
10. Coinbase 인터뷰도 의미가 컸다. Moheeth Alvi는 Coinbase가 연말~가까운 시점에 미국 사용자 대상 perpetuals를 확대하고, 이후 단일주식 퍼프까지 준비 중이라고 밝혔으며, 장기적으로는 Coinbase Pro를 현물·마진·옵션·선물·퍼프·주식·원자재·FX까지 묶는 종합 트레이딩 스택으로 재출시하겠다고 했다.
11. 특히 Coinbase는 Deribit 인수 통합 이후 파생상품 스택이 완성되고 있고, 글로벌 유동성과 미국 리테일 유저베이스를 연결하면 유동성 플라이휠이 붙을 수 있다고 강조했다. 이는 Hyperliquid류 온체인 거래소와 중앙화 거래소가 같은 성장 곡선 위에 있다는 뜻이기도 하다.
12. 리스크도 분명하다. BTC가 83.5K~84K 부근을 안착하지 못하면 이번 반등이 데드캣으로 해석될 수 있고, AI 디플레이팅이 ‘완만한 회전’이 아니라 ‘급격한 붕괴’로 바뀌면 크립토도 일시적으로 같이 맞을 수 있다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: AI 단독 서사에서 프라이버시, 온체인 거래소/파생, 수익창출형 DeFi, 가치저장형 자산으로 시장의 무게중심이 이동하는 조짐이 보인다.
• 가격/포지셔닝: BTC 80K 회복, ETH 반등, ZEC·HYPE 상대강도가 핵심이며, 진행자들은 “알트 전반”보다 “확신 있는 소수 자산 집중”을 선택했다; AI 프록시인 일부 종목은 디레이팅, 반대로 revenue/store-of-value 자산은 리레이팅 가능성이 높다는 관점이다.
• 체크포인트: Anthropic IPO 및 실적, Nvidia 실적, BTC 83.5K 상단 안착 여부, 민주당 버전 Clarity Act 구체안, Coinbase의 미국 내 퍼프/싱글스톡 퍼프 출시 일정, 그리고 프라이버시·파생거래 섹터의 상대강도 지속 여부를 봐야 한다.
https://youtu.be/IIxAnk2PJUk
1. 진행자들의 핵심 주장은 단순했다: 최근 조정은 불마켓 초반에 흔한 ‘공포 유도용 첫 급락’이었고, BTC 80K 회복과 함께 시장은 다시 리스크를 흡수하는 단계로 들어갔다는 것.
2. 특히 “악재에 중립~강세로 반응하면 그 자체가 강세”라는 프레임이 반복됐는데, 중간선거, 전쟁, 금리, 해킹 같은 뉴스에도 시장이 무너지지 않는다면 다음 호재에는 더 크게 반응할 수 있다는 해석이다.
3. 이들이 가장 강하게 미는 바벨은 ZEC와 HYPE(하이퍼리퀴드)였고, 나머지 소형 포지션은 정리하면서 “집중이 초과수익을 만든다”는 식으로 포트폴리오를 더 압축했다는 점이 인상적이다.
4. 구체적으로 한 진행자는 ZEC와 Hyperliquid를 최대 보유 자산으로 들었고, 다른 진행자는 ZEC 다음으로 ETH, BTC, PUMP, NEAR, GOLD, AERO 등을 언급하며 “향후 6~12개월은 매매보다 보유”에 가깝다고 말했다.
5. 시장 구조 측면에서 가장 흥미로운 포인트는 AI 주식 버블이 급락 붕괴보다 ‘느린 디플레이팅’ 경로를 밟을 수 있고, 그 과정에서 자금이 강제청산이 아니라 자발적 회전 형태로 크립토로 넘어올 수 있다는 시각이다.
6. 그래서 그들은 지금의 핵심 리스크를 크립토 내부보다 AI 관련 이벤트로 봤다. Anthropic IPO, Anthropic 실적, Nvidia 실적이 향후 10~14일 동안 전체 리스크자산의 방향성을 좌우할 체크포인트라는 것.
7. 규제 쪽에서는 민주당의 상하원 장악이 오히려 역설적 강세 재료로 읽혔다. 표면적으로는 Elizabeth Warren 등이 트럼프 패밀리의 크립토 사업, WLFI, USD1, 밈코인 등을 공격하겠지만, 물밑에서는 민주당도 결국 시장구조 법안과 제도권 편입을 밀 수밖에 없다는 논리다.
8. 실제로 진행자들은 Eleanor Terrett 보도를 인용해 민주당이 Clarity Act 성격의 더 넓은 크립토 시장구조 법안을 검토 중이며, SEC 역할 확대와 공직자 크립토 활동 제한 같은 조항이 붙더라도 “나쁜 명확성보다 좋은 명확성”을 가려보는 국면이라고 정리했다.
9. 섹터별로는 프라이버시와 온체인 수익자산을 강하게 봤다. ZEC, XMR, ARKM(문맥상 Archium/Arcium 언급 포함) 같은 프라이버시 내러티브와 HYPE, Lighter, Derive, Aerodrome 같은 거래·수수료 기반 자산이 상대강도 우위라는 시각이다.
10. Coinbase 인터뷰도 의미가 컸다. Moheeth Alvi는 Coinbase가 연말~가까운 시점에 미국 사용자 대상 perpetuals를 확대하고, 이후 단일주식 퍼프까지 준비 중이라고 밝혔으며, 장기적으로는 Coinbase Pro를 현물·마진·옵션·선물·퍼프·주식·원자재·FX까지 묶는 종합 트레이딩 스택으로 재출시하겠다고 했다.
11. 특히 Coinbase는 Deribit 인수 통합 이후 파생상품 스택이 완성되고 있고, 글로벌 유동성과 미국 리테일 유저베이스를 연결하면 유동성 플라이휠이 붙을 수 있다고 강조했다. 이는 Hyperliquid류 온체인 거래소와 중앙화 거래소가 같은 성장 곡선 위에 있다는 뜻이기도 하다.
12. 리스크도 분명하다. BTC가 83.5K~84K 부근을 안착하지 못하면 이번 반등이 데드캣으로 해석될 수 있고, AI 디플레이팅이 ‘완만한 회전’이 아니라 ‘급격한 붕괴’로 바뀌면 크립토도 일시적으로 같이 맞을 수 있다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: AI 단독 서사에서 프라이버시, 온체인 거래소/파생, 수익창출형 DeFi, 가치저장형 자산으로 시장의 무게중심이 이동하는 조짐이 보인다.
• 가격/포지셔닝: BTC 80K 회복, ETH 반등, ZEC·HYPE 상대강도가 핵심이며, 진행자들은 “알트 전반”보다 “확신 있는 소수 자산 집중”을 선택했다; AI 프록시인 일부 종목은 디레이팅, 반대로 revenue/store-of-value 자산은 리레이팅 가능성이 높다는 관점이다.
• 체크포인트: Anthropic IPO 및 실적, Nvidia 실적, BTC 83.5K 상단 안착 여부, 민주당 버전 Clarity Act 구체안, Coinbase의 미국 내 퍼프/싱글스톡 퍼프 출시 일정, 그리고 프라이버시·파생거래 섹터의 상대강도 지속 여부를 봐야 한다.
https://youtu.be/IIxAnk2PJUk
YouTube
🚨LIVE: Bull Market Is On. ETH Ripping! Blue TSUNAMI. ZEC & NEAR Look Strong. Coinbase Joins
Happy Wednesday, live from Tokenization Tower.
Blue Tsunami! Stocks dropped overnight, tech took the worst of it.
We all felt that one. Then, the bounce came anyway.
$BTC back at 80K. $ZEC, $NEAR and $LIT all green. War, hikes, hacks, midterms. The weak…
Blue Tsunami! Stocks dropped overnight, tech took the worst of it.
We all felt that one. Then, the bounce came anyway.
$BTC back at 80K. $ZEC, $NEAR and $LIT all green. War, hikes, hacks, midterms. The weak…
AI와 크립토가 붙는 이유
1. NEAR 공동창업자이자 Transformer 논문 공저자인 Illia Polosukhin의 핵심 주장은 명확하다: AI가 미래의 운영체제이자 인터페이스가 되면, 이를 소수 빅테크가 통제하는 순간 검색·소셜보다 더 강한 중앙집권 권력이 생긴다.
2. 그래서 그가 AI에서 크립토로 옮겨간 이유도 투기보다 인프라였다; 2017~2018년 Near AI를 하며 동유럽·중국 학생들에게 15센트씩 데이터 라벨링 비용을 보내려 했는데, 당시 비트코인·이더리움은 느리고 비싸 “인터넷 머니가 작동하지 않는다”는 문제를 직접 맞닥뜨렸다는 것.
3. NEAR의 현재 포지셔닝은 단순 L1이 아니라 “프라이버시 중심의 AI+블록체인 수직 통합 스택”이며, 장기 비전은 사람이 앱을 누르는 게 아니라 AI 에이전트끼리 예약·결제·거래를 주고받는 시장 인프라다.
4. 그의 가장 공격적인 포인트는 OpenAI·Anthropic류 중앙화 AI의 데이터 리스크다; 법률, 의료, 금융 질문은 사실상 민감정보를 평문으로 넘기는 것이고, subpoena 대상이 될 수 있으며, “학습 안 한다” 해도 synthetic data generation으로 사실상 조직의 IP와 워크플로가 다음 모델에 흡수될 수 있다고 본다.
5. 여기서 크립토의 역할은 토큰 투기보다 “검증 가능한 신뢰”다; Illia는 앞으로 AI 서비스도 브라우저의 HTTPS 자물쇠처럼, 어떤 모델·시스템 프롬프트·하드웨어·서버 스택에서 실행됐는지 암호학적으로 증명하는 UX가 필요하다고 본다.
6. Zcash를 “프라이빗 비트코인”에 비유하며, NEAR는 “암호화된 ETH” 같은 방향을 지향한다고 설명했다; 단순 송금 프라이버시가 아니라 private smart contracts, private trading, private AI inference까지 확장하겠다는 그림이다.
7. 투자자 입장에서 더 흥미로운 부분은 AI가 Web3의 실존적 위협이기도 하다는 인식이다; 만약 OpenAI·Google·Anthropic이 사용자 인터페이스를 장악하면, 그 위에 결제·자산 보관·금융까지 수직 통합할 가능성이 높고, 그러면 기존 크립토 앱은 백엔드 유틸리티로 밀려날 수 있다.
8. 반대로 Illia의 반론 가능성도 분명하다; “유저 소유 AI”는 철학적으로 매력적이지만, 성능은 아직 frontier closed model보다 약하고, 프라이버시를 명분으로 안전장치가 약해질 수 있으며, 토큰 기반 소유 모델이 실제 대중 UX와 지속 가능한 수요로 이어질지는 아직 검증 전이다.
9. 그가 의외로 가장 크게 보는 다음 테마는 AI가 아니라 개인화 의료다; 혈액검사·DNA·스캔 데이터를 AI에 넣어 개인 맞춤형 mRNA, CRISPR, peptide를 설계하는 시대가 오고 있고, 아직은 이를 대량생산하는 “AWS of medicine” 같은 스타트업이 비어 있다는 관점은 바이오 x AI 투자 테마로 꽤 크다.
10. AI 멸망론에는 비교적 회의적이다; 바이오 리스크와 사이버 리스크는 인정하지만, 공격 능력이 커질수록 방어도 함께 발전하며, 특히 수학·형식 검증(formal verification) 기반 보안 자동화는 장기적으로 오히려 온체인·소프트웨어 신뢰성을 높일 수 있다는 낙관론이다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: AI와 크립토의 결합 포인트가 “AI 토큰”이 아니라 프라이버시, 검증 가능성, 에이전트 간 결제/거래 인프라로 이동할 수 있다는 신호다.
• 가격/포지셔닝: 시장이 여전히 AI를 GPU·모델 기업 중심으로 보지만, 중장기적으로는 프라이버시 AI, 에이전트 결제 레일, 체인 추상화, 크로스체인 실행 레이어가 재평가될 수 있어 NEAR류 내러티브가 옵션 가치로 붙을 여지가 있다.
• 체크포인트: NEAR가 실제로 Brave, Venice 같은 프라이버시 AI 유통 채널에서 사용량을 키우는지, near.com이 금융앱에서 에이전트 인터페이스로 확장되는지, private inference 수요가 실사용으로 이어지는지, 그리고 규제 측면에서 AI 데이터 보관·소환(subpoena) 이슈가 커지는지를 봐야 한다.
https://youtu.be/9PcTyzbK9Uk
1. NEAR 공동창업자이자 Transformer 논문 공저자인 Illia Polosukhin의 핵심 주장은 명확하다: AI가 미래의 운영체제이자 인터페이스가 되면, 이를 소수 빅테크가 통제하는 순간 검색·소셜보다 더 강한 중앙집권 권력이 생긴다.
2. 그래서 그가 AI에서 크립토로 옮겨간 이유도 투기보다 인프라였다; 2017~2018년 Near AI를 하며 동유럽·중국 학생들에게 15센트씩 데이터 라벨링 비용을 보내려 했는데, 당시 비트코인·이더리움은 느리고 비싸 “인터넷 머니가 작동하지 않는다”는 문제를 직접 맞닥뜨렸다는 것.
3. NEAR의 현재 포지셔닝은 단순 L1이 아니라 “프라이버시 중심의 AI+블록체인 수직 통합 스택”이며, 장기 비전은 사람이 앱을 누르는 게 아니라 AI 에이전트끼리 예약·결제·거래를 주고받는 시장 인프라다.
4. 그의 가장 공격적인 포인트는 OpenAI·Anthropic류 중앙화 AI의 데이터 리스크다; 법률, 의료, 금융 질문은 사실상 민감정보를 평문으로 넘기는 것이고, subpoena 대상이 될 수 있으며, “학습 안 한다” 해도 synthetic data generation으로 사실상 조직의 IP와 워크플로가 다음 모델에 흡수될 수 있다고 본다.
5. 여기서 크립토의 역할은 토큰 투기보다 “검증 가능한 신뢰”다; Illia는 앞으로 AI 서비스도 브라우저의 HTTPS 자물쇠처럼, 어떤 모델·시스템 프롬프트·하드웨어·서버 스택에서 실행됐는지 암호학적으로 증명하는 UX가 필요하다고 본다.
6. Zcash를 “프라이빗 비트코인”에 비유하며, NEAR는 “암호화된 ETH” 같은 방향을 지향한다고 설명했다; 단순 송금 프라이버시가 아니라 private smart contracts, private trading, private AI inference까지 확장하겠다는 그림이다.
7. 투자자 입장에서 더 흥미로운 부분은 AI가 Web3의 실존적 위협이기도 하다는 인식이다; 만약 OpenAI·Google·Anthropic이 사용자 인터페이스를 장악하면, 그 위에 결제·자산 보관·금융까지 수직 통합할 가능성이 높고, 그러면 기존 크립토 앱은 백엔드 유틸리티로 밀려날 수 있다.
8. 반대로 Illia의 반론 가능성도 분명하다; “유저 소유 AI”는 철학적으로 매력적이지만, 성능은 아직 frontier closed model보다 약하고, 프라이버시를 명분으로 안전장치가 약해질 수 있으며, 토큰 기반 소유 모델이 실제 대중 UX와 지속 가능한 수요로 이어질지는 아직 검증 전이다.
9. 그가 의외로 가장 크게 보는 다음 테마는 AI가 아니라 개인화 의료다; 혈액검사·DNA·스캔 데이터를 AI에 넣어 개인 맞춤형 mRNA, CRISPR, peptide를 설계하는 시대가 오고 있고, 아직은 이를 대량생산하는 “AWS of medicine” 같은 스타트업이 비어 있다는 관점은 바이오 x AI 투자 테마로 꽤 크다.
10. AI 멸망론에는 비교적 회의적이다; 바이오 리스크와 사이버 리스크는 인정하지만, 공격 능력이 커질수록 방어도 함께 발전하며, 특히 수학·형식 검증(formal verification) 기반 보안 자동화는 장기적으로 오히려 온체인·소프트웨어 신뢰성을 높일 수 있다는 낙관론이다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: AI와 크립토의 결합 포인트가 “AI 토큰”이 아니라 프라이버시, 검증 가능성, 에이전트 간 결제/거래 인프라로 이동할 수 있다는 신호다.
• 가격/포지셔닝: 시장이 여전히 AI를 GPU·모델 기업 중심으로 보지만, 중장기적으로는 프라이버시 AI, 에이전트 결제 레일, 체인 추상화, 크로스체인 실행 레이어가 재평가될 수 있어 NEAR류 내러티브가 옵션 가치로 붙을 여지가 있다.
• 체크포인트: NEAR가 실제로 Brave, Venice 같은 프라이버시 AI 유통 채널에서 사용량을 키우는지, near.com이 금융앱에서 에이전트 인터페이스로 확장되는지, private inference 수요가 실사용으로 이어지는지, 그리고 규제 측면에서 AI 데이터 보관·소환(subpoena) 이슈가 커지는지를 봐야 한다.
https://youtu.be/9PcTyzbK9Uk
AI는 위험한 숏이고 진짜 문제는 자본의 희소성이다
1. 러셀 클라크의 핵심은 단순하다: 중간선거 결과가 무엇이든 미국은 더 많은 재정지출, 더 높은 임금, 더 끈적한 인플레 쪽으로 가고 있고, 이 구조에서는 장기금리가 다시 시장의 고통 지점으로 올라갈 수 있다는 것.
2. 그는 AI를 버블처럼 보면서도 숏을 꺼린다. 이유는 Google, Microsoft, Meta, xAI 같은 플레이어에게 AI 투자는 선택이 아니라 생존 문제라서, 비합리적으로 보여도 캐펙스가 쉽게 멈추지 않는다고 보기 때문이다.
3. 좋은 숏은 보통 “논리적인 과잉투자”에서 나오는데, 지금 AI도 그 냄새는 나지만 아직 결정적 신호가 없다. GPU 가격 하락, 클라우드 임대료 하락, 데이터센터 수요 둔화 같은 스모킹건이 안 보이고 오히려 가격과 수요가 버티고 있다는 점을 강조했다.
4. 구체 사례로는 Elon Musk가 SpaceX를 통해 대규모 자본을 equity 중심으로 조달해 AI 투자에 나선 점, Oracle이 주가 약세에도 불구하고 여전히 자금조달을 이어가는 점, OpenAI와 Anthropic의 매출/수요가 실제로 붙고 있는 점을 들었다.
5. 시장의 더 큰 변화는 “주주환원 시대”에서 “자본소모 시대”로 넘어가는 조짐이다. 과거 10여 년간 미국 대형주는 buyback으로 주가를 받쳤지만, 이제는 AI·국방·산업정책 때문에 다시 capex가 자본을 빨아들이고 있고, 이는 회사채 시장과 일부 equity 수급을 압박할 수 있다.
6. 그래서 클라크가 더 흥미롭게 보는 숏은 AI 그 자체보다 자본비용 상승에 취약한 곳이다. 대체자산 운용사, 사모시장 플레이어, 그리고 미국 홈빌더처럼 겉보기 수요는 있어도 마진이 금리·노동비·에너지 비용에 갉아먹히는 업종을 더 주의 깊게 본다.
7. 미국 홈빌더에 대해선 “GFC식 붕괴”보다 마진 압축이 핵심 리스크라고 본다. 예전 15% 수준 이익률이 5~7%대로 내려오면 멀티플이 재평가될 수 있다는 논리다.
8. 흥미로운 롱 아이디어는 일본이다. 일본은 자산가격 상승에 대한 정치적 거부감이 미국·유럽보다 작고, 지정학적으로 반도체 및 제조업 재배치 수혜를 받을 수 있으며, 특히 예금 프랜차이즈를 가진 일본 은행은 금리 정상화의 수혜를 받을 수 있다고 본다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: 시장의 초점이 “AI가 버블인가”에서 “누가 더 오래 자본을 조달할 수 있나”로 이동할 수 있다. 인플레의 핵심도 유가보다 임금과 재정으로 옮겨가고 있다는 프레임 전환이 중요하다.
• 가격/포지셔닝: AI 밸류체인 숏은 직관적으로 매력적이어도 아직은 위험대비보상이 나쁘다는 시각이다. 오히려 장기금리 상승의 2차 피해주, buyback 둔화 가능성이 큰 종목, 사모시장/대체운용/주택 관련 업종의 상대약세에 더 주목할 만하다.
• 체크포인트: 데이터센터 허가 규제와 실제 착공, GPU·클라우드 가격, OpenAI·Anthropic·xAI의 추가 조달, Big Tech의 buyback 축소 여부, 미국 장기금리와 임금지표, 일본 은행/반도체 투자 확대를 확인해야 한다.
https://youtu.be/eGK-0hidn8A
1. 러셀 클라크의 핵심은 단순하다: 중간선거 결과가 무엇이든 미국은 더 많은 재정지출, 더 높은 임금, 더 끈적한 인플레 쪽으로 가고 있고, 이 구조에서는 장기금리가 다시 시장의 고통 지점으로 올라갈 수 있다는 것.
2. 그는 AI를 버블처럼 보면서도 숏을 꺼린다. 이유는 Google, Microsoft, Meta, xAI 같은 플레이어에게 AI 투자는 선택이 아니라 생존 문제라서, 비합리적으로 보여도 캐펙스가 쉽게 멈추지 않는다고 보기 때문이다.
3. 좋은 숏은 보통 “논리적인 과잉투자”에서 나오는데, 지금 AI도 그 냄새는 나지만 아직 결정적 신호가 없다. GPU 가격 하락, 클라우드 임대료 하락, 데이터센터 수요 둔화 같은 스모킹건이 안 보이고 오히려 가격과 수요가 버티고 있다는 점을 강조했다.
4. 구체 사례로는 Elon Musk가 SpaceX를 통해 대규모 자본을 equity 중심으로 조달해 AI 투자에 나선 점, Oracle이 주가 약세에도 불구하고 여전히 자금조달을 이어가는 점, OpenAI와 Anthropic의 매출/수요가 실제로 붙고 있는 점을 들었다.
5. 시장의 더 큰 변화는 “주주환원 시대”에서 “자본소모 시대”로 넘어가는 조짐이다. 과거 10여 년간 미국 대형주는 buyback으로 주가를 받쳤지만, 이제는 AI·국방·산업정책 때문에 다시 capex가 자본을 빨아들이고 있고, 이는 회사채 시장과 일부 equity 수급을 압박할 수 있다.
6. 그래서 클라크가 더 흥미롭게 보는 숏은 AI 그 자체보다 자본비용 상승에 취약한 곳이다. 대체자산 운용사, 사모시장 플레이어, 그리고 미국 홈빌더처럼 겉보기 수요는 있어도 마진이 금리·노동비·에너지 비용에 갉아먹히는 업종을 더 주의 깊게 본다.
7. 미국 홈빌더에 대해선 “GFC식 붕괴”보다 마진 압축이 핵심 리스크라고 본다. 예전 15% 수준 이익률이 5~7%대로 내려오면 멀티플이 재평가될 수 있다는 논리다.
8. 흥미로운 롱 아이디어는 일본이다. 일본은 자산가격 상승에 대한 정치적 거부감이 미국·유럽보다 작고, 지정학적으로 반도체 및 제조업 재배치 수혜를 받을 수 있으며, 특히 예금 프랜차이즈를 가진 일본 은행은 금리 정상화의 수혜를 받을 수 있다고 본다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: 시장의 초점이 “AI가 버블인가”에서 “누가 더 오래 자본을 조달할 수 있나”로 이동할 수 있다. 인플레의 핵심도 유가보다 임금과 재정으로 옮겨가고 있다는 프레임 전환이 중요하다.
• 가격/포지셔닝: AI 밸류체인 숏은 직관적으로 매력적이어도 아직은 위험대비보상이 나쁘다는 시각이다. 오히려 장기금리 상승의 2차 피해주, buyback 둔화 가능성이 큰 종목, 사모시장/대체운용/주택 관련 업종의 상대약세에 더 주목할 만하다.
• 체크포인트: 데이터센터 허가 규제와 실제 착공, GPU·클라우드 가격, OpenAI·Anthropic·xAI의 추가 조달, Big Tech의 buyback 축소 여부, 미국 장기금리와 임금지표, 일본 은행/반도체 투자 확대를 확인해야 한다.
https://youtu.be/eGK-0hidn8A
YouTube
Why This Short Seller Doesn’t Want to Short the AI Bubble | Russell Clark
This episode is brought to you by Sarmaya Partners. Learn more about Sarmaya’s LENS ETF, their full data and comparison, including performance here: https://sarmayaetf.com/
Russell Clark, founder of Brumby, joins Other People’s Money to unpack the market…
Russell Clark, founder of Brumby, joins Other People’s Money to unpack the market…
민주당 웨이브 이후 크립토의 2년
1. 이번 대담의 핵심은 간단하다. 공화당이 장악했던 의회에서도 못 통과한 Clarity Act는 사실상 사망했고, 이제 시장은 “친크립토 입법”이 아니라 “민주당식 시장구조 법안이 얼마나 빡세게 나오느냐”를 봐야 한다.
2. Justin Slaughter는 하원 민주당이 자체적인 크립토 market structure bill을 준비 중이라고 했고, 윤곽은 ① 공직자·정치권의 크립토 보유/관여에 대한 강한 윤리 규정 ② DeFi에 대한 BRCA보다 더 강한 규율 ③ Maxine Waters가 원래 요구했던 24시간 내 상환, 강한 외부감사 등 소비자 보호 ④ 더 많은 관할을 CFTC보다 SEC 쪽으로 이동시키는 내용일 가능성이 크다고 봤다.
3. 즉 투자자 입장에선 “법이 안 나오는 공백”보다 “SEC 중심의 더 무거운 제도권 편입”이 메인 리스크다. 특히 DeFi는 가장 직접적인 타격 후보로 지목됐다.
4. 다만 역설적으로, SEC의 Atkins와 CFTC의 Selig가 이미 추진 중인 규칙들은 당장 뒤집히진 않을 가능성이 높다고 본다. 민주당이 의회를 장악해도 규칙 자체를 바로 갈아엎기보단 청문회, 서한, 예산 압박, 감독 강화로 괴롭히는 쪽이 현실적이라는 해석이다.
5. 시장이 주목해야 할 정치 포인트는 Elizabeth Warren의 Senate Banking 위원장 가능성과 Sherrod Brown의 역할인데, 패널들은 Brown은 오히려 2028 재선을 의식해 크립토와 전면전보단 오하이오 유권자 모드에 집중할 수 있다고 봤다. 반면 Warren은 훨씬 더 적극적으로 감독과 조사 드라이브를 걸 가능성이 높다.
6. 그 조사 타깃의 핵심은 업계 전반이라기보다 Trump family의 크립토 사업들, 특히 World Liberty, 밈코인, UAE·사우디 등 해외자금 연계 가능성, quid pro quo 성격의 이해상충 의혹이 될 수 있다는 점이다. 이건 “크립토 규제”라기보다 “부패·자기거래 조사” 프레임으로 들어올 수 있다.
7. 흥미로운 대목은 패널들이 민주당 내부도 단일하지 않다고 본 점이다. Warren식 ‘anti-crypto army’ 노선이 전부가 아니라, 새로 들어오는 젊은 민주당 의원들 상당수는 크립토 보유 경험이 있거나 주변에 사용자가 있고, “무조건 적대”보단 affordability, payments, financial access 관점에서 들으면 태도가 달라질 수 있다는 것.
8. 그래서 업계의 전략 변화가 중요하다는 메시지가 반복됐다. “우리에겐 큰 슈퍼PAC 돈이 있다”는 식의 압박은 2028로 갈수록 약발이 떨어질 수 있고, Fairshake가 Sherrod Brown 낙선에 5600만달러를 썼는데도 실패한 건 돈만으로는 안 된다는 상징으로 해석됐다.
9. Mike Katz는 Genius Act가 이미 법이 됐다고 끝이 아니라고 경고했다. 은행권은 새 의회 구도를 활용해 하위 규정(rulemaking)을 느리게 하거나 꼬이게 만들 수 있고, 의회는 예산·감독 권한으로 구현 과정을 얼마든지 어렵게 만들 수 있다.
10. 텍사스 정치 변화도 흥미롭다. 새 민주당 주지사 Gina Hinojosa가 데이터센터 신규 승인 중단을 검토하면서, BTC 마이너와 AI 데이터센터 모두 전력·용수 규제 프레임에 묶일 수 있다는 신호가 나왔다. 다만 패널은 기존 프로젝트보다 신규 하이퍼스케일 AI 데이터센터가 더 직접적 영향을 받을 가능성을 봤다.
11. 이 대담이 던지는 더 큰 프레임은 “크립토가 다시 민주당과 대화하는 법을 배워야 한다”는 점이다. 빠른 결제, 저렴한 송금, 개방형 금융 인프라라는 언어로 설명하지 못하면, 2028에 민주당이 더 강하게 돌아왔을 때 지금보다 더 위험한 규제 환경이 올 수 있다는 경고다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: 시장은 “공화당이 이기면 친크립토”라는 단순 프레임에서 벗어나야 하고, 앞으로는 CeFi·스테이블코인·결제 인프라는 제도권 편입, DeFi와 정치 연계 토큰/프로젝트는 규제 디스카운트 확대라는 이중 트랙으로 갈 가능성이 크다.
• 가격/포지셔닝: 상대적으로는 BTC, 대형 결제·스테이블코인 인프라, 규제 친화적 거래소/커스터디 플레이가 방어적이고, DeFi 거버넌스 토큰·규제 회색지대 프로토콜·정치 이슈와 엮인 자산은 밸류에이션 할인 요인이 커질 수 있다.
• 체크포인트: 민주당 하원 market structure bill 초안, Waters의 crypto investor and consumer bill of rights 확대 내용, Genius Act 세부 규칙 제정 속도, Warren의 청문회/소환장 방향, Trump family crypto 관련 조사 착수 여부, 텍사스 데이터센터 승인 정책 변화를 확인해야 한다.
https://youtu.be/4rtMj2SiLwg
1. 이번 대담의 핵심은 간단하다. 공화당이 장악했던 의회에서도 못 통과한 Clarity Act는 사실상 사망했고, 이제 시장은 “친크립토 입법”이 아니라 “민주당식 시장구조 법안이 얼마나 빡세게 나오느냐”를 봐야 한다.
2. Justin Slaughter는 하원 민주당이 자체적인 크립토 market structure bill을 준비 중이라고 했고, 윤곽은 ① 공직자·정치권의 크립토 보유/관여에 대한 강한 윤리 규정 ② DeFi에 대한 BRCA보다 더 강한 규율 ③ Maxine Waters가 원래 요구했던 24시간 내 상환, 강한 외부감사 등 소비자 보호 ④ 더 많은 관할을 CFTC보다 SEC 쪽으로 이동시키는 내용일 가능성이 크다고 봤다.
3. 즉 투자자 입장에선 “법이 안 나오는 공백”보다 “SEC 중심의 더 무거운 제도권 편입”이 메인 리스크다. 특히 DeFi는 가장 직접적인 타격 후보로 지목됐다.
4. 다만 역설적으로, SEC의 Atkins와 CFTC의 Selig가 이미 추진 중인 규칙들은 당장 뒤집히진 않을 가능성이 높다고 본다. 민주당이 의회를 장악해도 규칙 자체를 바로 갈아엎기보단 청문회, 서한, 예산 압박, 감독 강화로 괴롭히는 쪽이 현실적이라는 해석이다.
5. 시장이 주목해야 할 정치 포인트는 Elizabeth Warren의 Senate Banking 위원장 가능성과 Sherrod Brown의 역할인데, 패널들은 Brown은 오히려 2028 재선을 의식해 크립토와 전면전보단 오하이오 유권자 모드에 집중할 수 있다고 봤다. 반면 Warren은 훨씬 더 적극적으로 감독과 조사 드라이브를 걸 가능성이 높다.
6. 그 조사 타깃의 핵심은 업계 전반이라기보다 Trump family의 크립토 사업들, 특히 World Liberty, 밈코인, UAE·사우디 등 해외자금 연계 가능성, quid pro quo 성격의 이해상충 의혹이 될 수 있다는 점이다. 이건 “크립토 규제”라기보다 “부패·자기거래 조사” 프레임으로 들어올 수 있다.
7. 흥미로운 대목은 패널들이 민주당 내부도 단일하지 않다고 본 점이다. Warren식 ‘anti-crypto army’ 노선이 전부가 아니라, 새로 들어오는 젊은 민주당 의원들 상당수는 크립토 보유 경험이 있거나 주변에 사용자가 있고, “무조건 적대”보단 affordability, payments, financial access 관점에서 들으면 태도가 달라질 수 있다는 것.
8. 그래서 업계의 전략 변화가 중요하다는 메시지가 반복됐다. “우리에겐 큰 슈퍼PAC 돈이 있다”는 식의 압박은 2028로 갈수록 약발이 떨어질 수 있고, Fairshake가 Sherrod Brown 낙선에 5600만달러를 썼는데도 실패한 건 돈만으로는 안 된다는 상징으로 해석됐다.
9. Mike Katz는 Genius Act가 이미 법이 됐다고 끝이 아니라고 경고했다. 은행권은 새 의회 구도를 활용해 하위 규정(rulemaking)을 느리게 하거나 꼬이게 만들 수 있고, 의회는 예산·감독 권한으로 구현 과정을 얼마든지 어렵게 만들 수 있다.
10. 텍사스 정치 변화도 흥미롭다. 새 민주당 주지사 Gina Hinojosa가 데이터센터 신규 승인 중단을 검토하면서, BTC 마이너와 AI 데이터센터 모두 전력·용수 규제 프레임에 묶일 수 있다는 신호가 나왔다. 다만 패널은 기존 프로젝트보다 신규 하이퍼스케일 AI 데이터센터가 더 직접적 영향을 받을 가능성을 봤다.
11. 이 대담이 던지는 더 큰 프레임은 “크립토가 다시 민주당과 대화하는 법을 배워야 한다”는 점이다. 빠른 결제, 저렴한 송금, 개방형 금융 인프라라는 언어로 설명하지 못하면, 2028에 민주당이 더 강하게 돌아왔을 때 지금보다 더 위험한 규제 환경이 올 수 있다는 경고다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: 시장은 “공화당이 이기면 친크립토”라는 단순 프레임에서 벗어나야 하고, 앞으로는 CeFi·스테이블코인·결제 인프라는 제도권 편입, DeFi와 정치 연계 토큰/프로젝트는 규제 디스카운트 확대라는 이중 트랙으로 갈 가능성이 크다.
• 가격/포지셔닝: 상대적으로는 BTC, 대형 결제·스테이블코인 인프라, 규제 친화적 거래소/커스터디 플레이가 방어적이고, DeFi 거버넌스 토큰·규제 회색지대 프로토콜·정치 이슈와 엮인 자산은 밸류에이션 할인 요인이 커질 수 있다.
• 체크포인트: 민주당 하원 market structure bill 초안, Waters의 crypto investor and consumer bill of rights 확대 내용, Genius Act 세부 규칙 제정 속도, Warren의 청문회/소환장 방향, Trump family crypto 관련 조사 착수 여부, 텍사스 데이터센터 승인 정책 변화를 확인해야 한다.
https://youtu.be/4rtMj2SiLwg
YouTube
What the 2026 Midterm Elections Mean for Crypto Regulation and the Clarity Act
Democrats won both chambers in a historic midterm wave. Mike Katz and Justin Slaughter on what that means for the Clarity Act, DeFi and crypto's next 2 years.
🔥 EPISODE LINK 🔥
https://unchainedcrypto.com/what-the-2026-midterm-elections-mean-for-crypto-regulation…
🔥 EPISODE LINK 🔥
https://unchainedcrypto.com/what-the-2026-midterm-elections-mean-for-crypto-regulation…