이거보고 놀람.. 진짜 사실인가?

https://youtube.com/shorts/2sPiKPJ9bzg?si=Lfj_-Ju21eou4xNJ

약간 이거 생각나는데.. 이제는 완벽한 꼰대 마인드인가..

도망친 곳에 낙원은 없다.

MZ세대 직장인의 머릿속을 유머러스하게 표현했지만, 사실 여기 담긴 생각들 대부분은 '현실 도피'의 변주들이다.

"퇴사하고 유학, 호주 이민, 프리터 생활, 주식으로 대박"이런 상상들의 공통점은 "지금 여기가 아닌 다른 곳에서는 나아질 것"이라는 막연한 기대다. 하지만 직장에서 겪는 인간관계의 피로, 성장에 대한 불안, 리더십의 부담은 장소를 바꾼다고 사라지지 않는다. 호주에도 갑질 상사는 있고, 진상 손님은 존재한다. 유학을 가도 경쟁은 존재하며, 프리랜서가 되면 불안정성이라는 새로운 스트레스가 기다린다.

진짜 문제는 외부 환경이 아니라 그 환경을 대하는 나 자신의 태도와 역량일 때가 많다. 지금 여기서 해결하지 못한 것은 어디를 가든 다른 모습으로 다시 나타난다. 낙원은 비행기 티켓 끊어서 갈 수 있는 곳이 아니라, 현재의 자리에서 작은 것부터 바꿔나갈 때 비로소 만들어지는 것이다. AI 시대면 AI를 활용해서 일을 잘하면 되는거고, 특정 조직의 잘 못된 문화로 리더가 되기 싫으면 본인의 조직을 만들면 된다. 굳이 다수일 필요도 없고 1인 기업 일 수도 있다.

도망은 해결책이 아니라 문제의 유예일 뿐이다.

지캐시 개발팀 거버넌스 갈등으로 집단 사임

지캐시(ZEC) 개발 핵심 주체인 일렉트릭 코인 컴퍼니(ECC) 개발 팀이 지캐시 지원 비영리 단체 부트스트랩(bootstrap)과의 갈등으로 전원 사임을 선언. 지캐시 창업자는 부스트스트랩 지지.

후라이버시 왕형님 같은 존재였는데 잡음이 조금 있네요..뭔가 ECC 팀 나와서 펀딩 이빠이받고 새 플젝 차릴 것 같은 느낌.

EIP-8004가 출시 이후 가장 큰 업데이트를 하며 v1.0을 내놓았다고 합니다. (기존 v0.4와 호환 안됨)

주요 변경사항은 아래와 같습니다.

- 에이전트 identity가 완전히 표준 NFT화 되어 기존 NFT 인프라와 호환 가능
- 에이전트의 reputation에 반영되는 피드백 시스템에 대해 암호화 인증 도입, EOA 또는 컨트랙트 기반 서명 필요
- Validation의 경우 기존에는 해시 기반 단일 응답 모델이었으나, progressive하게 검증 가능하도록 변경. TEE 커뮤니티와 관련 논의중으로 아직 미배포
- 테스트넷에서 발견된 공격 벡터에 대한 보안조치 추가
- 가스비 최적화
...

EIP-8004도 조만간 메인넷 올라갈 것으로 보이네요.

관련 트윗: https://x.com/yq_acc/status/2009152233699688820?s=20

비탈릭: “이더리움이 지연 시간을 줄이기보다는 대역폭을 늘리기로 선택한 이유는 더 안전하기 때문”

그 이유는:
1. PeerDAS와 ZKP를 통해 이미 현재보다 수천 배 확장할 수 있는 방법을 알고 있음.
2. 네트워크는 근본적으로 빛의 속도에 제약이 걸려 있음.
3. 노드의 환경, 검열 저항성, 경제성에 대한 지원 필요.

그럼에도 2-4초 수준의 지연 시간은 충분히 달성 가능한데,,
1. P2P 개선
2. 슬롯당 노드 수 축소
등의 방법으로 트레이드오프 없이 달성 가능.

그보다 빠른 속도의 애플리케이션이 필요하면 우리에게는 L2들이 있다!

현대차 로보틱스 헤드 인터뷰

✍️팩트 및 요약
- 현대차 로보틱스 헤드 인터뷰. 구수한 한국식 영어가 인상적 https://www.youtube.com/watch?v=BHnyPestxWw

1. 휴머노이드보다 ‘지금 굴릴 수 있는 로봇’
- 휴머노이드는 기술적으로 매력적이지만 에너지 효율과 상용성 한계가 큼. 바퀴 기반 모빌리티 로봇은 저전력·고안정성으로 즉시 상업화 가능한 영역.

2. 플랫폼형 로봇 + 라스트마일 실사용 케이스
- 모듈형 페이로드 구조와 AI 자율주행을 결합해 배송·청소 등 다양한 B2B/B2G 활용 가능. 단일 제품이 아니라 확장 가능한 로보틱스 플랫폼 전략.

3. 경쟁의 본질은 기술이 아니라 ‘성공 사례’
- 중국은 시장·인프라 강점이 있으나, 로보틱스의 승부는 실제 고객·운영 데이터가 쌓이는 유효한 사용 사례 확보 여부에 달려 있음.


💡의견
- 휴머노이드는 멋있어보이지만 대량 생산과 상업화는 엄청 오래걸림. 산업용 로봇에 집중하는 현대차의 실용적인 전략의 방향성이 맞다고 봄

- 로봇의 경쟁 우위는 1) 공급망 구축 및 대량생산 역량; 2) 고객; 3) AI 소프트웨어 역량; 그룹사를 활용하는 현대차는 1) 계열사 및 자동차 부품사 활용, 2) 캡티브 고객에 (미국 공장을 보스턴다이나믹스로 채울 예정) 강점이 있고 부족한 3)은 구글, 엔비디아 협력을 통해 보완하고 있음

- 이번 CES에서 보스턴다이나믹스는 26년말 자금조달을 한다고 밝혔는데 (출처: 삼성증권 임은영 애널리스트님 https://news.1rj.ru/str/s_esthermobility/3352), IPO 보다는 사모시장에서 자금조달하지 않을까 싶음. 여기에 구글이나 엔비디아가 전략적 투자자로 참여할 가능성도 있다고 봄.

- 현대차는 재무제표가 튼튼하고 양의 free cash flow를 만들어내는 가장 저렴한 로봇주. 26E PER 8x, PBR 0.8x, 배당수익률 3.5%. 글로벌 자동차 OEM 평균 PER 8~10x 정도는 무리없을 것 같고, 이 이상 리레이팅되는 지 여부는 보스턴 다이나믹스에 달림

은행이 위기감을 느끼고 힘을 잃어갈 것을 걱정

최근 더블록의 기사에서는 미국은행가협회(ABA)가 의회에 보낸 서한에 대해서 다룬다. 미국은행협회(ABA) 회장 롭 니콜스는 "은행 CEO들에게" 라는 제목의 이메일에서 이 "허점"이 수조 달러가 은행에서 유출될 수 있음을 의미한다고 말한다.

이자지급 스테이블코인에 대한 명확성을 요구하면서 사실상 이자 지급을 하는 것을 반대하는 내용의 서한이다. "입법자들은 이러한 허점(이자 지급)이 악용될 경우 자신의 주의 지역사회에 미칠 매우 실질적인 위험을 이해해야 합니다", "수십억 달러가 커뮤니티 은행 대출에서 유출된다면, 우리 같은 지역의 소규모 기업, 농민, 학생, 주택 구매자들이 피해를 입을 것입니다." 는 식의 발언들이 있다.

정리하면 은행들이 예금을 사용하여 지역사회에 대출을 제공하므로 지역 은행의 대출 능력에 영향을 미칠 수 있기 때문에 이자 지급을 금지해야 한다는 것인데, 개인적으로는 사실상 경쟁력이 없다는 것처럼 느껴진다. 더 높은 금리와 효율성을 찾아 떠나는 자본의 이탈(Digital Bank Run)을 막을 힘이 없다는 무력감을 표현하는 것 같다.

죽어가는 알트와 다르게 이러한 소식들에서 블록체인 기반 금융은 확실히 사라지지는 않을 것 같다는 생각이 명확해진다.

온체인 고정금리 대출이 왜 활성화되지 못했는지에 대한 좋은 글이 있어 공유드립니다. 핵심 내용 요약하면:

기관 투자자들은 예측 가능한 자금 조달 비용을 원하고, 루핑 전략 유저들은 변동금리 리스크 때문에 수익이 갑자기 마이너스로 전환되는 걸 피하고 싶어합니다. 즉, 차입자 수요는 분명히 존재합니다. 문제는 공급 쪽입니다. 온체인 참여자들에게 유동성, 즉 언제든 자금을 뺄 수 있는 flexibility는 매우 중요한 가치인데, 이걸 포기하려면 10% 이상의 금리를 요구합니다. 차입자 입장에서 Aave 변동금리가 4%인데 고정금리로 10%를 낼 이유가 없죠.

해법은 대출자에게 고정금리 부담을 지우지 않는 겁니다. 구체적으로 설명하면, 대출자는 그냥 Aave에 예치하고 평소처럼 변동금리 수익을 받습니다. 차입자도 Aave에서 변동금리로 빌립니다. 여기까지는 기존이랑 똑같습니다.

달라지는 건 여기서부터입니다. 차입자는 별도의 금리 트레이더와 rate exchange 계약을 맺습니다. 예를 들어 차입자가 "나는 앞으로 1달간 4% 고정금리를 내고 싶다"고 하면, 트레이더가 "좋아, 네가 4%를 나한테 주면, Aave 변동금리가 얼마가 되든 내가 대신 내줄게"라고 하는 식입니다. 만약 Aave 금리가 6%로 오르면 트레이더가 손해고, 3%로 내리면 트레이더가 이득입니다. 트레이더 입장에서는 금리 방향성에 베팅하는 셈이고, 이게 바로 글에서 말하는 rate exchange layer의 핵심 원리입니다.

결과적으로 대출자는 flexibility를 그대로 유지하고, 차입자는 고정금리 효과를 얻고, 중간에 트레이더가 금리 변동 리스크를 떠안는 구조입니다. 기존 머니마켓(Aave, Morpho 등) 위에 이런 rate exchange 프로토콜을 얹으면, 고정금리 시장을 lender의 flexibility를 건드리지 않고 확장할 수 있다는 게 골자입니다.

https://x.com/nicoypei/status/2008941684860617213

<역삼각형 인재의 시대: 바이브 코딩이 창업과 투자의 문법을 바꾸다> by Simon

바이브 코딩 열풍에 관심이 있으시면 이 글을 한번 읽어보시는걸 추천 합니다. 회사를 만들고 제품을 만드는게 어떻게 구조적으로 변화하고 있는지 이해하는데 도움이 됩니다.

가장 크게 공감되는 부분은 아래 구문입니다.

그 와중에 극적으로 중요해지는 것들이 있다. 복제 불가능한 커뮤니티와 IP가 핵심 경쟁력이 된다. 제품은 복제할 수 있지만 커뮤니티는 복제할 수 없다. 기술은 복제되지만 브랜드와 신뢰는 복제되지 않는다.

예전에는 누가 특정 카테고리에서 제품을 처음으로 만들었다는 사실이 매우 큰 강점이 이었습니다. 왜냐면 후발 주자가 제품 자체를 만드는 시간이 걸리기도 하고 그 사이에 마켓 파이를 선두 주자가 가져가면 되니까요.

다만 이제는 누구나 같은 제품을 정말 빠른 시간 안에 만들 수 있기에, 선발대 였다는 강점이 크게 사라집니다. 그렇다면 내가 확보한 유저가 다른 제품으로 넘어가지 못하게 하는 비용 (Switching Cost)를 높히는 방법이 필요합니다.

이게 단순 서비스나 기능 만으로는 불가능하고 제품에 대한 애정 / 팬심 또는 그 안에서의 커뮤니티 기반의 네트워크 효과들이 주요하지 않을까 합니다.

*그래서 최근에 펏지 펭귄을 산것도 그렇고 컨텐츠 유통 채널을 확장해야 겠다는 니즈도 이런 생각 때문이었습니다.

재미있는건 텔레그램이랑 트위터에서는 누구나 바이브 코딩 하는 것 같지만, 전체 노동 인구의 모수로 보면 극 소수라고 생각합니다.

왜냐면 대부분은 변화를 인지하는데 느린편이고 이를 인지하더라도 실행의 영역까지 가는 사람은 매우 소수이기 때문이죠.

그래서 전 항상 생각하는게 "일단 하는게" 성공 확률을 가장 높여준다고 생각합니다.

AI는 새로운 장난감이다.

"지브리 스타일로 이미지 만들어줘"로부터 시작된 AI 유저 경험이 이제는 바이브코딩 전성기로 이어지고 있다.

핵심은 "재미"이다. 상상만 하던 것들을 AI가 직접해주니 재미있다. 그림을 못그려도, 코딩을 못해도 만들어주니까.

물론, AI가 내가 원하는대로 해주지 못하는 모습을 보면 재미가 답답함으로 반전된다. 과거에는 이런 답답함이 재미보다 더 많았다면 이제는 AI 기술의 발달로 답답함보다 재미가 더 많아지고 있다.

이게 대 바이브코딩 시대가 열린 이유이지 않을까?

문제는 "지속할 수 있는가?"이다.

현재는 상상 속 무언가를 만들어가는 재미에 사람들은 돈을 지불한다. 그런데 그럴듯한 서비스 형태를 만들기 위해서는 결국 공부해야 된다.

AI, 개발, 디자인, 특정 분야 도메인 등 진입 장벽을 낮추고 작업 시간을 줄여줄 뿐 결국에는 무언가를 만들어내기 위해서는 재미 없는 학습은 필요하다.

골프, 테니스, 오마카세, 와인, 위스키 등 한 때 열풍이였던 취미들이 사라지듯 AI 바이브코딩도 어느 순간 시들해질 것이다.

AI를 사용하는 비용, 데이터에 지불하는 비용 등 AI를 사용해서 바이브코딩을 하는 것은 점점 비싸질 것이기 때문이고, 그에 비해 처음에 재미들은 시간이 지나면서 줄어들 것이기 때문이다.

물론, 주니어 개발자를 고용하는 것보다는 여전히 쌀 것이다. 그래서 여전히 기업가들에게는 매력적일 것이다.

우매함의 봉우리 그 이후

AI 바이브코딩과 함께 자신감이 뿜뿜하던 그 순간은 빠르게 식을 것이다. 그러면서 결국 포기를 하는 사람들이 생길 것이다.

왜? 재미가 없으니까.

절망의 계곡을 극복하고 AI 시대의 인재가 되는 것은 결국 수 많은 시도와 학습, 실패를 경험하면서 지식과 경험의 지혜를 쌓는 것이다.

AI 시대에서 돈을 벌거나 인재가 되거나 하는 것은 계속 공부하고, 직접 만들고, 그렇게 꾸준히 하는 것.

시대는 변했지만 남들과 다르게 성공하는 것 비슷한 문법을 따른다.

Cardano 생태계의 DRep으로 활동한지 5개월 정도되어가는데... 1,000만 ADA를 보유한 고래가 제게 voting power를 위임해주셨네요.

그래서 총 1,645만 ADA의 보팅 파워를 가지게 되었습니다ㅎㅎ...

기분은 좋지만 제 결정에 따라 거버넌스에 영향을 준다는 점에서 무거운 책임감도 느끼네요.

제게 위임해주신 모든 분들께 감사드립니다.

개인적으로 카르다노 생태계도 잘 모르고, 카르다노 생태계를 좋아하는 편은 아니지만..

실제 생태계 플레이, 빌더 플레이를 꾸준히하는건 멋진 일이라고 생각합니다.

[대한베이스 활동의 첫 번째 아티클을 공유합니다!]

지난 11월 30일, Base가 공동 주최한 'Qwen SKYST Hackathon on Base'에서 우승을 차지한 Sanghyeok Choi , Yeongmin Jo 님의 인터뷰를 담았습니다.

지난 1년여간 크립토 커뮤니티를 운영하며 느낀 점이 있다면, '해커톤'이야말로 Web2 개발자나 대학생들이 크립토를 경험하고 온보딩하는 데 가장 효과적인 계기라는 것입니다.

특히 최근에는 고도화된 AI Agent들 덕분에 아이디어를 구체화하고 빌딩하는 기술적 난이도는 많이 낮아졌습니다. 하지만 여전히 비개발자나 입문자에게 '해커톤'이라는 무대는 심리적인 진입장벽이 존재하는 곳이기도 합니다.

"이러한 장벽을 어떻게 허물 수 있을까?"

이 고민 끝에, Flock.ai Agent 모델을 활용한 Base Mini App, x402 프로덕트라는 주제로 한 이번 해커톤에서 우승한 팀의 이야기와 그들의 개발 과정, 아키텍처 설계를 정리해 보았습니다. 생생한 우승 후기와 기술적인 내용들이 새로운 도전을 주저하는 분들에게 유의미한 가이드가 되기를 바랍니다.

앞으로도 이번 아티클처럼 Base Chain 생태계에서 활동하는 빌더들을 조명하고, 온보딩에 실질적인 도움이 되는 콘텐츠를 공유하겠습니다.

다음 인터뷰는 어떤 베이스 빌더와 함께 해볼까요? :)

실리콘밸리 취업을 꿈꾸는 분들을 위해 좋은 글 있어서 퍼왔습니다.

#4. 중요한 건 결국 “나” 라는 브랜드
결국 이 모든 과정이 “나” 라는 브랜드를 만들어가는 과정이고, 그 브랜드의 파워는 생각보다 굉장히 강한 파워를 지닌다는 것을 배웠습니다. 예전에는 내가 어디 소속인지가 참 중요했습니다. KAIST 에서 학위를 받고, MIT에서 포닥을 하고, Meta 에서 연구를 하는게, 세속적으로 본다면 “나쁘지 않은” 타이틀이라고 생각했습니다. 신뢰를 구성하는 요소 중에 Institutional Trust 라고, 한 사람의 소속이 그 사람에 대한 신뢰를 결정하는 데에 많은 영향을 미친다고 배웠거든요.
그런데 많은 프로젝트를 수행하고 생존을 위해 치열하게 하루하루를 살아가는 주변 동료들을 보면서 깨달은 것이 있었습니다. 막상 나는 저 동료들이 어디 출신인지 모르고, 생각해본 적도 없다는 겁니다. 인정받는 동료들은 출신과 상관없이 그 성과가 그 사람의 훌륭함과 우수성을 증명해주고, 그 사람을 하나의 브랜드로 만들어줌을 수도 없이 경험하고 있습니다. 그래서 어떤 문제가 있을 때, 사람들은 그 동료들을 바로 떠올리고 도움을 요청합니다.
내가 어떤 브랜드를 가지느냐, 그리고 얼마나 동료들에게 신뢰를 쌓느냐가 생존을 위한 가장 중요한 것이 아닐까. 그런 생각을 수도없이 많이 하면서 하루하루를 살아가고 있습니다.

원문

중간 공유..

1. 수동으로 하던거 자동으로 돌아가서 좋음.
2. 습득할 수 있는 정보의 량이 엄청나게 늘어남
- 이건 내 태생에서 부터 있는 특성 떄문인것 같긴한데 뭔가를 외우거나 습득할 때 역사를 모르면 넘어가지를 못함..
(히스토리나 맥락이 없으면 거의 내 지식으로 습득을 못하는데 AI가 친절하게 다 설명해주면서 나아가니까 훨씬 도움이 됨)
3. 현재의 AI가 해줄수 있는 것과 없는 것에 대해서 더 명확하게 알아가는 중
> 좋은 데이터의 가치가 올라간다. (계속 원천 데이터를 넣어줄 곳들을 찾게됨..)
> 봇에게 접근을 쉽게 하는 회사들 을 보면서 컴퓨터에 대해서 더 이해하는중 (폴리마켓의 dry_run 기능같은게 새로운 유저를 위한 좋은 UX 이자 진짜 킥이라고 생각함..)
> 인프라는 아직 AI가 해소해줄수 없다. (코드 짜는건 이제 어렵지 않지만 코드를 실행하고 돌아가는 백그라운드에 대해서 이해하고 습득하는 것)
> 리스크관리, 보안 등 위험을 감지하고 막아내는 역할등은 인프라에 많이 엮여있어서 어려운듯
4. 월 100불로 개발 손을 얻은 것과 같다
5. 죽지 않을 의지를 가져야한다. (하고싶은게 없으면 이 모든 기술을 배울 필요가 없다)

요즘 하는 고민은 댓글 열지말지 고민중

비슷하게 느끼는 점이 많은 것 같음

1. 습득할 수 있는 정보의 양이 진짜 엄청늘어남
2. AI가 모든 것을 해줄 수 없고, 모든 것을 잘하지 않음. 특히 LLM(ChatGPT, Gemini, Claude)의 특성도 다 다르다.
3. 좋은 데이터의 가치는 점점 비싸질 것. (API 가격 진짜 비싸다..)
4. 이제는 AI 서비스 연결을 도와주는 곳이 시장 경쟁에서 우위를 차지할 것
5. 인프라는 여전히 파이어베이스, 깃허브 같은 곳을 이용하게 됨
6. 하고 싶은 것, 만들고 싶은 것이 계속 유지가 될 수 있도록 꾸준히 상상할 수 있어야 한다.