0:27 Understanding Steakhouse Financial and its growth rate

Steakhouse는 2022~2023년 회사 형태로 정비됐고, “스테이블코인 경제(stablecoin economy)” 확장을 전제로 온체인 자산운용 툴을 만든다고 소개한다. 구체적으로는 Morpho(대출 인프라)에서 ‘크리에이터/큐레이터’로서 볼트를 구성하고, Solana의 Kamino에서도 유사 역할을 수행한다. 수치로는 총 30억달러 규모를 언급하며, 이 중 15억달러는 Sky(MakerDAO 후신 생태계로 이해되는 맥락) 쪽 Grove가 기관 크레딧에 배분 중이라고 설명한다. Morpho에 약 13억달러, Kamino에 약 2억달러가 잡혀 있고, 특히 Coinbase와의 파트너십으로 “코인베이스 앱에서 USDC를 렌딩하는 볼트”가 4억달러를 막 넘겼다고 말한다. (핵심은 ‘리테일 직접판매’가 아니라 B2B/B2B2C 채널로 기관 성격의 자금을 온체인 머니마켓으로 연결한다는 점.)


2:27 What “risk curation” actually means and why Steakhouse focuses on institutions

Derivaux가 말하는 “리스크 큐레이션”은 단순히 금리를 높이는 전략이 아니라, (1) 어떤 담보를 받을지, (2) 담보·오라클·청산 메커니즘을 어떤 규칙으로 묶을지, (3) 비상시 어떤 통제장치로 손실을 제한할지를 패키징하는 일에 가깝다. 기관 중심을 표방하는 이유로는 “연 1% 더 벌자고 원금 전액 손실 확률 10%를 사는 건 비합리적”이라는 문장을 직접 들며, 롱테일 담보(유동성/가격발견 취약 자산)를 섞어 몇십bp 더 먹는 관행을 경계한다. 또한 자동화·모니터링을 강조하며, 담보가 위험해지면 가능한 빨리 볼트를 “안전한 포지션”으로 옮기는 운영 역량이 핵심이라고 설명한다. 고객군은 헤지펀드/트레이딩펌 같은 크립토 네이티브 기관부터, 핀테크·월렛(예: Ledger, Trust Wallet, Lemon Cash)처럼 B2B2C로 리테일을 상대하는 사업자까지 넓게 잡는다(단, Steakhouse가 리테일에 직접 판매하지는 않는다는 선을 긋는다). “주간 콜로 시장 상황을 업데이트한다”는 언급은, 온체인 프로토콜임에도 기관 세일즈/IR에 가까운 운영이 병행된다는 신호로 읽힌다.


5:20 How Steakhouse vaults generate stablecoin yields

Steakhouse가 구성하는 스테이블코인 수익은 기본적으로 “레포(repurchase) 성격의 담보대출 시장”에서 나온다는 설명이다. 프라임(상대적으로 보수적) 볼트의 금리는 미 국채 3개월 T-bill 금리 혹은 SOFR 근처에서 움직이며, 레버리지 수요에 따라 위아래로 흔들린다고 말한다. 예를 들어 BTC/ETH 가격이 급등하면 더 많은 레버리지를 원해 담보대출 수요가 늘고, 그 결과 대출자(예치자)가 받는 금리가 올라간다. 반대로 가격 하락/약세면 레버리지 수요가 줄어 금리가 내려간다. 변동폭은 “대략 ±50bp, 때론 +100bp” 정도로 묘사한다. 반면 하이일드 볼트는 무위험금리 대비 “+100~400bp” 정도 더 줄 수 있지만, 그만큼 담보·구조 리스크를 더 끌어안는다고 구분한다. 여기서 중요한 포인트는 ‘스테이블 수익’이라도 본질은 스테이블코인 발행사의 T-bill 이자 이전이 아니라, 온체인 담보금융에서 발생하는 신용/청산/오라클 리스크 프리미엄이라는 점이다.


8:07 What risk curators can—and can’t—control in a decentralized environment

Morpho를 “순수 인프라”로 규정하며, 프로토콜 자체 거버넌스가 만질 수 있는 것은 수수료(일종의 fee switch) 정도로 제한적이라고 설명한다. 큐레이터(스테이크하우스)가 주로 할 수 있는 건 볼트에 어떤 마켓(담보/대출쌍)을 추가·제거할지, 오라클을 어떤 것으로 쓸지 같은 구성 변경이다. 다만 ‘비수탁’과 ‘권한 남용 방지’를 위해, 프라임 볼트에서는 변경 제안 후 예치자들이 7일 동안 “거부권(veto)”을 행사할 수 있는 구조를 넣었다고 말한다(Aragon DAO를 사용). 이 설계의 의미는 두 가지다. 첫째, 큐레이터가 실수로 위험 담보를 넣는 것을 커뮤니티/기관 LP가 제동할 수 있다. 둘째, 큐레이터 멀티시그가 해킹·장악되는 “적대적 이벤트”가 생겨도, 다른 예치자(특히 ‘스마트한’ 기관 LP)가 거부권을 행사해 볼트를 안전지대로 옮길 시간을 번다. 실제로 거부권이 행사된 적이 있냐는 질문에는, 초기 테스트를 제외하면 없었고(나쁜 변경을 시도한 적도 없다는 맥락), 오히려 “볼트 안에 시장을 보는 큰 기관 LP가 있으면, 그들이 감시자 역할을 해준다”는 네트워크 효과를 강조한다.


12:56 What recent volatility revealed about DeFi vaults and the collapse of Stream Finance

최근 변동성 국면을 두 사건으로 나눠 설명한다. 첫 번째(10월 10일 전후로 언급)는 BTC 급락/시장 충격이 있었지만 Morpho·Kamino 같은 담보대출 인프라에서는 “오픈 리퀴데이션(누구나 청산 가능)”이 작동해, 차입자는 청산됐어도 예치자(대출자) 손실은 없었다는 평가다. 두 번째가 핵심 사건으로, Stream Finance와 Elixir(DeFi 스테이블코인)가 얽힌 연쇄 리스크다. Stream Finance는 “규제되지 않은 헤지펀드 같은 성격”으로 고수익(연 10~30%)을 내세우며 레버리지 루핑 등 고위험 전략에 돈을 굴렸고, 결과적으로 약 8천만달러 손실 및 파산 절차로 이어졌다는 설명이 나온다. 문제는 Stream 관련 토큰(XUSD로 언급)이 1달러 페그처럼 보이도록 설계/표시되었거나, 최소한 오라클이 실거래 가격이 아닌 ‘프로토콜이 제공하는 NAV(1.1로 증가하는 형태)’를 참조해 청산이 촉발되지 못했다는 점이다. 즉 유동성 얕은 자산을 “$1짜리 안전자산”처럼 오라클에 꽂는 순간, 시장가격 붕괴가 와도 담보가치가 떨어진 신호가 시스템에 전달되지 않아 청산 메커니즘이 무력화되고, 결국 누군가가 손실을 떠안게 된다. 이 사건 이후 Steakhouse 하이일드 볼트는 AUM이 “2.5억달러→0.6억달러”로 며칠 만에 급감했다가, 리스크 재평가 후 “1.5억달러”까지 회복 중이라고 언급한다. 프라임 볼트도 “실제 리스크는 낮지만, 내부 리스크위원회/매니지먼트가 불안해해서 잠시 자금을 뺀” 기관들이 있었다고 말해, 기술적 손실보다 ‘거버넌스/평판/내부통제’가 기관 자금에는 더 큰 변수가 될 수 있음을 드러낸다.


17:01 Whether “safe” high yield is even possible

Derivaux는 현재 DeFi에서 “4~8%”대의 렌딩 금리는 레포 시장 특성상 비교적 단순·투명하지만, 사람들이 원하는 “최소 10%+” 수익을 제공하려면 만기·구조·운용이 복잡해지고 종종 블랙박스가 된다고 말한다. Stream Finance가 그 극단 사례로 제시되며, “고수익 상품은 시간이 지나야 시장이 ‘좋은 리스크’와 ‘나쁜 리스크’를 구분하게 된다”는 학습 과정을 강조한다. 이 맥락에서 2026년에 “6개월 등 만기( duration risk )를 받아들이는 대신 더 높은 보상”을 주는 구조를 만들겠다는 계획을 암시한다. 지금은 모두가 사실상 12초 단위로 유동성(언제든 출금)을 기대하는데, 만기구조를 넣으면 투자자가 감내하는 유동성 제약만큼 금리곡선(yield curve)이 생기고, 그게 기관형 상품 설계의 기반이 된다는 문제의식이다.

19:06 The liquidity problem with tokenized credit funds onchain

토큰화 크레딧(프라이빗 크레딧)의 “온체인 유동성 환상”을 현실적으로 짚는 구간이다. 사례로 Midas의 MF1(= Fasanara의 사모대출 펀드 익스포저 토큰)을 언급한다. 특징은 온체인에서 원자적(atomic)으로 매수해 바로 토큰을 받는 진입 편의성인데, 환매는 10% 유동성 슬리브가 있어 여유가 있을 때는 즉시 가능하되 1% 헤어컷이 있고, 유동성이 부족하면 사모대출 특성상 30~90일이 걸릴 수 있다고 설명한다. 논란이 된 이벤트는 해당 펀드가 올해 대형 부정/파산 이슈(First…로 발음되는 사건을 언급) 익스포저로 인해 펀드 가치가 2% 마크다운되면서, MF1 차트가 매일 조금씩 우상향하다가 ‘갑자기 2% 점프다운’해 투자자들이 패닉에 빠진 것이다. Derivaux는 사모대출의 가치평가가 “매일 가격발견으로 흔들리는 ETF”가 아니라, 기본적으로 이자 발생분을 누적(ACCRUAL)하다가 디폴트/충당금 설정 시점에 한 번에 평가손을 반영하는 구조라서 이런 형태의 점프가 자연스럽다고 해명한다. 또한 그 2% 손실이 있어도 “최근 6개월 누적 4% 수익”이었다는 식으로 기간 수익률 관점의 해석을 제시한다. 더 중요한 디테일은, 이를 담보로 한 대출에서는 오버콜래터럴/헤어컷이 있어 2~4% 가격 하락이 곧바로 대출자(예치자) 손실로 이어지지 않도록 설계된다는 점이다. 다만 그는 “크립토는 12초 블록타임으로 즉시 반응을 요구하는데, 트래드파이의 펀드 평가/행정은 월 단위 프로세스”라는 시간축 불일치가 오해를 키웠다고 인정하며, 밸류에이션 정책/커뮤니케이션 개선 여지를 시사한다. 같은 시기에 Stream은 ‘무규제·블랙박스’에서 사실상 전손급 붕괴가 났고, MF1은 ‘규제된 관리자·펀드 관리자(펀드 어드민)’가 있는 구조에서 2% 손실이 났다는 대비를 통해, “리스크를 0으로 만들 수는 없지만 리스크가 어디서 오는지(규제·평가·유동성·오라클)를 명시하는 게 기관 시장에 중요하다”는 결론을 강화한다.


27:16 How Steakhouse is positioning for the stablecoin boom

GENIUS Act(미국 스테이블코인 규제 틀) 맥락에서, 규제 준수 스테이블코인은 구조상 “이자를 지급할 수 없다”는 점을 기회로 본다. 발행사가 T-bill에서 얻는 수익을 이용자에게 패스스루할 수 없으면, 이용자는 별도의 온체인 수익 경로(렌딩/레포)에 자금을 올려야 하므로 Steakhouse 같은 ‘리스크 큐레이션된 머니마켓’ 수요가 커진다는 논리다. 그는 여러 스테이블코인 발행사들과 논의 중이라고 말하면서도, 시장이 “서로 호환되지 않는 1,000개의 스테이블코인”으로 쪼개질 위험을 지적한다. 일부 발행사(Agura, M0, Stripe 등 언급)는 화이트라벨 방식으로 발행하되 동일 생태계 내에서 상호대체 가능하도록 설계하려는 움직임이 있다는 뉘앙스를 준다. 결국 ‘스테이블코인 발행’이 확산될수록, (1) 상호운용성/펀저빌리티, (2) 스테이블코인 보유자의 수익 욕구를 만족시키는 온체인 배관이 경쟁력의 핵심이 된다는 관점이다.


28:52 How stablechains like Tempo and Plasma could change the game

Tempo, Arc, Plasma 같은 “스테이블코인 중심 체인(stablechain)”이 등장하면, 그 위에서도 반드시 레포/대출 인프라가 필요하다고 단언한다. 이유는 전통 금융에서 레포 시장이 일일 수조 달러 규모로 시스템 유동성의 기반이듯, 온체인 스테이블 경제에서도 담보대출이 기본 레이어가 되어야 하기 때문이다. Steakhouse는 신규 체인 확장에 적극적이며, 예로 Morpho의 Monad 체인에서 “유일한 볼트”를 운영 중이라고 언급한다. 다만 모든 체인을 다 할 수는 없어서, 기관 친화적 성격의 체인(Tempo/Arc 등)에 더 집중할 가능성을 시사한다. 이 구간은 “스테이블코인=상품”이 아니라 “스테이블코인 경제=결제+대출+담보관리+청산”의 풀스택이라는 인식을 전제로 한다.


30:15 Why Steakhouse plans to integrate tokenized deposits

JP모건이 Base에서 시범 중인 토큰화 예금(tokenized deposits)을 긍정적으로 평가한다. 은행 관점에서 스테이블코인은 100% 준비금(혹은 국채)로 묶여 자본 효율이 떨어질 수 있지만, 토큰화 예금은 은행의 부분지급준비/예금 구조를 유지하며 더 자본 효율적일 수 있다는 문제의식에 동의한다. 또한 토큰화 예금은 “누가 보유자인지(퍼미션/신원)”를 은행이 알 수 있어, 자산·부채 관리(ALM) 측면에서 유동성 프로파일을 더 정확히 설계할 수 있다고 말한다. 다만 퍼미션이 강해질수록 퍼미션리스 블록체인이 보여준 ‘조합 가능한 속도(매일 누군가가 새로 빌드)’가 느려지는 트레이드오프도 함께 지적한다. 흥미로운 디테일로, 일부 유로 스테이블(예: Société Générale 계열 유로 스테이블로 맥락상 이해)은 사실상 은행예금을 담보로 한다는 점을 들어 “현실에서는 스테이블과 예금 토큰의 경계가 정책/규제에 따라 흐려질 수 있다”는 뉘앙스도 깔린다.


32:23 Steakhouse’s 2026 bet on non-USD stablecoins

2026년 로드맵을 두 갈래로 제시한다. 첫째는 “Morpho V2 같은” 만기 구조/금리곡선을 가진 상품으로, 현재의 12초 단위 변동금리 대출만으로는 기관이 6개월 단위 계획을 세우기 어렵기 때문에, 기간을 고정하거나 구간화해 yield curve를 만들겠다는 구상이다(과거에도 시도한 프로토콜들이 있었지만 PMF를 못 찾았던 이유로 ‘규모 부족’을 언급). 둘째는 비(非)USD 스테이블코인 확장이다. 이미 싱가포르달러(SGD) 볼트를 런칭했고, 앞으로 USD 이외 통화를 늘려 “크로스커런시 레포”를 가능하게 하겠다는 목표를 말한다. 프랑스 거주자라 유로 유동성이 필요하다는 개인적 사례를 들며, 신흥국 사용자들이 USD 스테이블만 쓰는 현실이 있지만 일상 결제에는 로컬통화 스테이블이 더 자연스러울 수 있다는 문제의식도 제시한다. 이는 장기적으로 스테이블코인 시장이 ‘달러 단일화’로만 가지 않고, 통화 블록별 온체인 머니마켓이 생길 가능성에 대한 베팅으로 읽힌다.

https://youtu.be/oWi6PtfQCe4 3시간 전 업로드 됨

Why AI Agents Still Fail at Simple Tasks with Teng Yan

The Rollup

3줄 요약

1. AI 에이전트가 “비행기표를 대신 끊는” 단계로 못 가는 핵심 이유는 모델 성능이 아니라, 여러 단계가 연결될 때 실패확률이 급증하는 ‘체인 리스크’와 인간 행동 데이터의 부족이다.

2. 프롬프트 엔지니어링은 신화에 가까워지고 있으며(역할극이 성능을 올리지 않는다는 연구 언급), 이제는 “원하는 최종 산출물 정의 + 충분한 컨텍스트 제공”이 실전에서 가장 큰 레버리지다.

3. 데이터센터 투자 경쟁은 AGI/초지능이라는 ‘빅 프라이즈’를 향한 뮤지컬체어 게임이고, 스케일링 법칙이 꺾이는 순간이 오면 버블이 터질 수 있다는 불확실성이 시장의 핵심 변수다.


Teng Yan의 배경: ‘전통 ML → 크립토 → AI로 회귀’

Teng Yan은 ChatGPT 이전(2015년) 헬스케어 AI 회사를 공동창업해 임상 노트 같은 비정형 텍스트에서 전통적 머신러닝을 적용했고, 이를 통해 제약사 연구(스터디) 효율화 플랫폼을 만들었다고 설명한다. 이후 크립토로 넘어가 Deli Digital에서 컨설팅/리서치를 하며 소비자 앱, 게임, NFT 중심으로 활동했지만, 약 2년 전 GPT-3.5/ChatGPT의 “예상 밖 능력”을 직접 체감하며 다시 AI에 시간을 집중했다고 말한다. 그가 AI×크립토 교차점으로 빨려 들어가게 만든 직접 계기는 BitTensor였고, 조사/글쓰기를 시작하자 “빠져나오기 어려운 래빗홀”이 됐다는 표현으로 산업의 학습 곡선과 변화 속도를 강조한다.

2025~2026 모델 개선 가속의 본질: 데이터·컴퓨트·알고리즘 ‘3축 스케일링’

그는 지난 1년 체감 성능 향상의 원인을 “모델이 똑똑해졌기 때문”으로 단순화하지 않고, AI 모델을 구성하는 3요소(데이터, 컴퓨트, 알고리즘)가 동시에 전진하고 있다고 정리한다. 구체적으로는 (1) 더 나은 데이터와 특정 태스크용 합성 데이터(synthetic data) 생산, (2) 더 큰 데이터센터 구축을 통한 대규모 학습 런 확장, (3) 학습 효율을 높이는 알고리즘적 개선이 함께 작동한다는 관점이다. 이 3축이 모두 진전되며 “스케일링 법칙이 여전히 유효”하다는 판단을 내리고, 2026에도 주요 랩(OpenAI 등)의 정기적 모델 릴리즈 약속이 ‘개선의 리듬’을 더 촘촘하게 만들 것이라고 본다. 또한 에이전트 성능은 결국 이를 구동하는 베이스 모델 능력의 함수이기 때문에, 모델 고도화는 에이전트 생태계 확장의 전제라고 연결한다.


Gemini 3 체감 포인트: ‘지시 순서 준수’가 좋아지면 에이전트가 열린다

그는 ChatGPT는 “쉬운 쿼리”, Gemini는 “더 복잡한 작업”에 분산 사용한다고 밝히며, 최신 Gemini 3가 특히 “여러 단계를 순서대로 수행하라”는 지시를 더 잘 따른다는 점을 체감 개선으로 꼽는다. 이는 에이전트 관점에서 매우 중요한데, 에이전트는 단일 답변 생성보다 “계획→실행→검증”처럼 연쇄적인 행동을 요구하기 때문이다. 즉, 모델이 지시 순서를 덜 놓치고 작업 상태를 덜 잃어버리면(집중 유지/컨텍스트 유지), 에이전트가 실제 업무를 수행할 확률이 올라간다는 함의를 제공한다.


프롬프트 엔지니어링 ‘신화’와 실전 원칙: 역할극보다 ‘목표 명시 + 컨텍스트’

Teng Yan은 1년 전만 해도 유행했던 프롬프트 엔지니어링이 과대평가됐다고 본다. 모델이 고도화되며 “길고 복잡한 지시 없이도 의도 파악”이 가능해졌고, 특히 ‘역할극 프롬프트(예: 세계 최고 마케터처럼 행동해라)’가 성능을 올리지 않는다는 연구 사례를 언급한다. 예시로, 물리학자 역할을 주고 수학 문제를 물어도, 변호사 역할을 주고 같은 질문을 해도 결과가 비슷할 수 있다는 식이다. 대신 그가 강조하는 실전 원칙은 두 가지다. 첫째, 최종 산출물(Outcome)을 매우 명확히 정의하라(결과물의 형태/기준/제약조건). 둘째, 모델이 “왜 이 작업을 하는지/어떻게 쓸 건지”에 대한 컨텍스트를 주면 품질이 급상승한다는 점이다. 도메인 전문가일수록 중간 작업 단계까지 세밀한 체크리스트 형태로 지시하면 더 좋고, 비전문 영역이면 모델이 스스로 탐색·요약하도록 넓은 지시를 주는 편이 효율적이라고 구분한다.


컨텍스트 제공의 실제 사례: ‘트위터 300계정 요약’을 개인화 필터로 바꾸기

그가 든 구체적 사례는 크립토/AI 리서처에게 특히 현실적이다. 200~300개 계정의 트위터 리스트에서 쏟아지는 트윗을 그대로 모델에 넣고 “중요한 것만 뽑아줘”라고 하면 모델은 “내가 중요하다고 추정한 것”을 반환한다. 하지만 사용자가 중요 기준을 컨텍스트로 제공하면(예: “5M 달러 이상 펀딩”, “신제품/메인넷 런칭”, “중요 이벤트 공지” 등), 모델은 그 기준에 맞춰 신호를 랭킹하고 노이즈를 제거한 ‘개인화된 리서치 터미널’처럼 동작한다. 이는 금융 리서치 관점에서, 모델을 단순 요약기가 아니라 “규칙 기반 이벤트 탐지 + 우선순위 큐레이션” 도구로 만드는 방법론에 가깝다.


멀티-LLM 운용과 ‘모델 성격 차이’: 크로스체크가 필요한 이유

Teng Yan은 동일 프롬프트라도 ChatGPT/Gemini/Grok에서 답이 달라지는 “모델별 성격(personality)”을 강조한다. 예컨대 Grok은 창의적이지만 때로 “너무 언힌지드(과격/불안정)”해서 프로페셔널한 답에 부적합할 수 있다고 말한다. 중요한 쿼리의 경우 여러 모델에 동시에 질의해 비교하는 방식(예: 여러 모델의 답을 또 다른 모델이 평가해 최종 답을 고르는 구조)도 언급한다. 이는 금융/리서치 워크플로우에서 ‘단일 모델 의존 리스크’를 줄이는 실전 전략으로 읽히며, 리서치 메모나 투자 판단에서 출처·논리·정합성 크로스체크의 자동화를 시사한다.


AI 프라이버시 위기: “지금은 안 보이지만, 2026엔 체감된다”

그는 현재 대다수 사용자가 프라이버시를 크게 신경 쓰지 않는 이유를 “AI가 주는 가치가 프라이버시 가치보다 당장 더 크기 때문”이라고 진단한다. 다만 위기가 ‘눈에 보이게’ 드러나는 순간은, 모델이 장기간 축적한 대화/질의 데이터를 기반으로 사용자의 취향·관심·행동을 정교하게 프로파일링하고, 결국 인터넷의 전통적 수익모델인 광고/세일즈로 연결되는 시점이라고 본다. 즉, 지금은 학습 데이터로만 쓰이는 듯 보여도, 커머스/쇼핑 기능이 붙고 개인화 추천·광고가 대화 인터페이스에 직접 삽입되면 사용자는 “내 데이터가 나를 겨냥해 팔리고 있다”를 체감하게 된다는 흐름이다. 그는 정부가 데이터 제공을 요구하는 상황은 아직 ‘테스트되지 않았다’고도 말하며, 실제로 법적·정치적 요청이 현실화될 때 기업들이 어디까지 저항할지(혹은 형식적 저항 후 제공할지)가 프라이버시 리스크의 현실적 분기점이 될 수 있다고 본다.


에이전트가 ‘단순한 일도’ 실패하는 이유: 1% 오류의 복리(체인 리스크)

그는 AI 에이전트가 비행기 예약처럼 “웹 탐색→정보 수집→예약 페이지 이동→결제 정보 입력” 같은 다단계 작업에서 실패하는 핵심을 신뢰성 문제로 설명한다. 단일 단계에서 모델이 99% 성공률을 보여도, 이를 여러 단계로 체인하면 전체 성공률이 기하급수적으로 떨어진다(각 단계의 실패확률이 누적). 사용자는 50~60% 성공하는 에이전트를 ‘제품’으로 받아들이지 않기 때문에, 에이전트의 상용화는 단순 성능 향상 이상의 “연쇄 행동에서의 안정성”이 관건이라는 주장이다. 이는 금융 자동화(주문 실행, 리밸런싱, 공시 기반 트리거 등)에서도 동일하게 적용되는 문제로, 한 번의 오류가 손실로 직결되는 영역은 더 높은 안정성/검증 레이어가 필수라는 함의를 준다.


에이전트 문제는 ‘학습 데이터 문제’이기도 하다: 인간의 화면 조작 데이터 부족

그는 OpenAI의 컴퓨터 사용 에이전트(화면을 보고 클릭하는 형태)가 흥미롭지만 “느리고 자주 멈추며 아직 별로”라고 평가한다. 그 이유 중 하나로 “인간이 실제로 화면에서 어떤 순서로 클릭하고 입력하는지”에 대한 대규모 행동 데이터셋이 충분히 존재하지 않는다는 점을 든다. 텍스트는 풍부하지만, GUI 상호작용은 별도의 데이터가 필요하고 이를 수집·학습시키는 시간이 걸린다는 논리다. 따라서 2026년 에이전트 발전은 모델 파라미터만이 아니라, GUI/행동 로그 데이터의 축적과 학습 파이프라인 성숙도에 크게 좌우될 것이라는 전망이 된다.


2026, ‘에이전트의 해’ 가능성: 모델 진화 + 데이터 축적의 교차점

그는 2026년을 “AI 에이전트의 해”로 보는 쪽에 무게를 둔다. 근거는 (1) 모델 릴리즈 주기가 빨라지고, (2) 에이전트가 잘하는 영역(리서치, 코딩 등)이 이미 확실히 존재하며, (3) 컴퓨터 사용/브라우저 상호작용 같은 새로운 데이터가 쌓이면 성능이 ‘갑자기’ 뛸 수 있다는 점이다. 다만 이는 “완전 자율”이라기보다, 반복적 업무에서 점진적으로 인간 개입이 줄어드는 형태로 먼저 현실화될 가능성이 크다는 뉘앙스다.

영리 AI 기업의 윤리와 시장 구조: 혁신은 시장이 만들되, 독점은 경계해야 한다

그는 기본적으로 자유시장과 민간자본이 혁신을 촉진해왔다는 점(자율주행 등)을 들어 영리 모델 자체를 부정하지 않는다. 다만 AI는 데이터센터·전력·칩 등 자본집약적 산업이라 지속적인 학습 비용을 감당하려면 투자금이 필요하고, 투자에는 수익 요구가 붙기 때문에 영리화는 구조적으로 불가피하다고 본다. 윤리적 리스크는 “누가 AI를 독점하느냐”에 있다고 보고, 다행히 현재는 여러 랩의 모델이 비슷한 수준으로 경쟁해 단일 기업이 절대적 지배를 하긴 어렵다고 진단한다. 또 현 시점에서는 모델 접근 비용이 상대적으로 낮거나(무료 제공) 구독료 대비 가치가 크기 때문에 소비자 환경은 아직 괜찮지만, 향후 접근이 과도하게 비싸지거나 특정 집단에만 제한되면 그때가 우려의 시점이라고 선을 긋는다.


데이터센터 ‘우주 경쟁’은 버블인가: 스케일링이 멈추는 순간이 분기점

그는 데이터센터 붐을 인류가 수행 중인 “가장 큰 실험”으로 묘사한다. 핵심은 스케일링 법칙이 언제 꺾일지 아무도 모른다는 불확실성이다. 컴퓨트/데이터를 더 넣어도 성능 개선이 더 이상 유의미하지 않은 지점이 확인되면, 그 순간 “추가 지출이 무의미해진다”는 인식이 확산되며 버블이 터질 수 있다고 본다. 그 전까지는 빅테크가 시장 지배력을 유지하기 위해 칩과 데이터센터를 확보해야 하므로, 모두가 경쟁을 멈출 수 없는 ‘뮤지컬체어(자리를 놓치면 게임에서 퇴장)’ 게임을 할 수밖에 없다는 비유를 쓴다. 이는 투자 관점에서 데이터센터/전력/반도체 밸류체인이 “AGI 기대”라는 단일 내러티브에 과도하게 레버리지되어 있다는 경고이자, 동시에 단기적으로는 경쟁이 지속될 수밖에 없는 구조적 이유를 설명한다.


크립토×AI에서 ‘진짜 트랙션’ 보는 법: PMF·개발자·매출, 그리고 지속가능한 경제

그는 크립토×AI 프로젝트 평가를 “일반 테크 스타트업 평가와 동일”하게 해야 한다고 말한다. 즉 사용자/PMF, 인프라라면 그 위에 실제 앱이 올라오는지(개발자 활동), 그리고 무엇보다 AI는 인퍼런스 비용이 비싸므로 매출/수익모델로 비용을 감당하는 지속가능성이 핵심 지표가 된다는 주장이다. 아직은 인프라(에이전트 결제, 탈중앙 컴퓨트, 탈중앙 학습 등) 구축 단계가 많고, 메인넷과 개발 생태계가 성숙하면서 앱 레이어가 따라올 것이라는 ‘순서론’을 제시한다.


BitTensor 해석: ‘토큰 하나로 60~100개 AI 스타트업에 베팅하는 인큐베이터’

그는 BitTensor를 일종의 인큐베이터/엑셀러레이터로 본다. BitTensor에 투자하는 것은 60~100개에 달하는 서로 다른 AI 서브넷/스타트업 묶음에 포트폴리오식으로 노출되는 것과 유사하다는 설명이다. 당연히 대부분은 실패할 수밖에 없지만, 일부가 의미 있는 매출/비즈니스 모델에 도달하면 전체 네트워크 가치로 반영될 수 있다는 논리다. 동시에 현재 일부 서브넷이 “꽤 괜찮은 매출”을 내는 조짐이 있지만, 이것이 토큰 인센티브(보조금)에 의해 왜곡될 수 있음을 짚으며 경제적 지속가능성 설계가 남은 과제라고 덧붙인다. 이는 크립토 리서처 관점에서 “실수요 매출 vs 토큰 보조 매출”을 분해해 봐야 한다는 체크리스트로 읽힌다.

https://youtu.be/GzyUc9wRhIQ 31분 전 업로드 됨

Be Careful With Your Taxes If You Have Crypto ETFs: Bits + Bips

Unchained

3줄 요약

1. 크립토는 ‘재산(property)’이라 매도·스왑·리워드 수령이 전부 과세 이벤트가 되며, 주식과 닮았지만 워시세일 같은 핵심 규정은 미묘하게 다르다.

2. 연말 절세는 ‘손실확정(택스 로스 하베스팅)’이 핵심이지만, 크립토 워시세일 “미적용”을 과도하게 밀어붙이면 경제적 실질(economic substance) 문제로 역공을 맞을 수 있다.

3. 2026년부터 1099‑DA가 본격화되면 “거래소가 주는 종이”만 믿고 신고했다가 비용기준 누락·회계방법 불일치·ETF/ETP 숨은 과세까지 겹쳐 큰 오류가 날 가능성이 커진다.


0:00 Intro

진행자 스티븐 얼릭(언체인드)과 CoinTracker 세무전략 책임자(CPA) 셰한 찬드라세케라가 연말 크립토 세금 체크리스트를 점검한다. 특히 2026년을 기점으로 신고 인프라(1099‑DA)와 상품(크립토 ETF/ETP)이 겹치며 “단순히 거래소 1099만 보고 끝내던 방식”이 깨질 수 있다는 문제의식을 깔고 대화를 시작한다. (중간에 다음 게스트 예고가 있으나 본 대화는 셰한 인터뷰 중심)

1:10 How crypto fits into existing tax law

IRS 관점에서 비트코인, NFT를 포함한 크립토는 ‘통화’가 아니라 재산(property) 으로 분류된다. 따라서 과세 트리거는 (1) 현금화, (2) 크립토↔크립토 스왑, (3) 스테이킹/리워드/보상 등 새로 취득(earned) 으로 폭넓게 잡힌다. 셰한은 이해를 돕기 위해 “주식 과세와 매우 유사하다”고 비유하지만, 이후 구간에서 드러나듯 ETF/ETP 구조나 워시세일 적용 여부 같은 디테일에서 주식과의 차이가 실제 신고 리스크로 번질 수 있음을 전제한다.


2:14 What investors should be thinking about before year-end—and how tax loss harvesting works

연말(특히 12월)에 가장 먼저 보라는 것은 택스 로스 하베스팅(손실확정 매도) 이다. 지갑/거래소별로 보유 자산을 “원가(cost basis) 대비 현재가”로 훑고, 원가 이하로 내려간 종목은 매도해 손실을 실현하면 그 손실로 같은 해의 크립토·주식 등 자본이익(capital gains) 을 상계할 수 있다.
핵심 디테일로, 진행자가 “손실은 연 3,000달러 제한”을 언급하자 셰한이 구조를 정확히 정리한다. 예를 들어, (A) 연간 자본이익이 없고 손실만 1만 달러면 그해에는 3,000달러만 공제되고 7,000달러는 이월된다. 반면 (B) 자본이익 8,000달러, 손실 1만 달러라면 8,000달러 전액 상계가 가능하고 잔여 2,000달러만 이월된다. 즉 “3,000달러 제한”은 자본이익이 0일 때만 강하게 체감되는 제한이며, 이익이 있으면 손실 상계는 사실상 ‘무제한’에 가깝게 작동한다.


4:54 The wash sale rule: Is it safe to use in crypto?

워시세일(wash sale)은 주식에서 대표적으로 문제 되는 규정으로, 손실 매도 후 30일 내 동일 종목 재매수 시 그 손실을 즉시 공제하지 못하게 막는다(손실 이연 및 원가 조정). 그런데 크립토는 IRS 코드 1091상 “주식/증권(stocks & securities)” 에만 직접 적용되고, 크립토는 재산으로 분류되므로 기술적으로는 크립토에 워시세일 규정이 미적용이라는 ‘틈’이 생긴다. 이 때문에 “비트코인을 손실로 팔고 곧바로 다시 사는” 전략이 시장에서 회자돼 왔다.
다만 셰한은 “그렇다고 1초 만에 다시 사는 식으로 남용하면 안 된다”고 선을 긋는다. 워시세일 규정이 직접 적용되지 않더라도, IRS의 다른 원칙(경제적 실질 부족, 순수 조세회피 목적 거래 등)이 걸릴 수 있다는 취지다. 실무적으로는 ‘합리적인 시간 간격(예: 며칠)’ 을 두는 보수적 접근을 제안한다. 크립토는 변동성이 커서 짧은 기간 내 재진입이 투자적으로 정당화될 여지도 있지만, “너무 노골적인 패턴”은 위험할 수 있다는 경고로 읽힌다.


9:27 How upcoming legislation could change crypto taxes

워시세일 ‘미적용’은 영구적이지 않을 수 있다. 셰한은 수년간 여러 드래프트 법안에서 크립토에도 워시세일을 적용하려는 시도가 반복돼 왔다고 언급한다. 다만 시점과 통과 가능성은 불명확하며, Genius Act는 주로 스테이블코인 쪽이라 워시세일과 직접 연결되진 않는다고 정리한다. 결론적으로 “현재는 허용되는 것처럼 보이는 틈이지만, DC에서 언젠가 닫힐 가능성이 크다”는 시그널이며, 연구·운용 관점에서는 ‘규정 공백을 알파로 삼는 전략’의 지속가능성을 낮게 봐야 한다는 함의가 있다.


11:22 Stablecoins and taxes: Are there any special rules?

스테이블코인도 예외 없이 재산(property) 이라, 사용·교환 자체가 원칙적으로는 보고 대상이다. 1달러 페그를 목표로 하지만 실제로는 미세하게 흔들릴 수 있고, 그 변동에 따른 소액 손익이 생길 수 있다. 다만 세금 신고는 소수점 한계 등으로 실제 계산 시 “라운딩되며 0에 수렴”하는 경우가 많다고 설명한다.
중요 포인트는 손익이 사실상 0이어도 거래 자체를 8949에 보고해야 한다는 점이다. 예시로 “USDC 5달러로 커피를 샀다” 같은 일상 결제도 보고 의무가 생긴다는 취지다. 진행자는 디미니미스(소액 면제) 논의—예: 일정 금액 이하 결제는 보고 면제—가 과거부터 있었고 최근까지도 언급돼 왔지만, 현재는 면제가 없다고 확인한다. 즉, 스테이블코인의 ‘결제 수단’ 확산이 곧바로 세무·컴플라이언스 부담(거래 수의 폭증)으로 이어질 수 있다는 현실을 짚는다.


13:47 The hidden tax complexity of trading crypto ETPs and ETFs

가장 “숨은 함정”으로 셰한이 강조한 파트는 크립토 ETP/ETF(특히 그랜터 트러스트 구조) 의 이중 과세 계산이다. 투자자는 브로커를 통해 ETF를 주식처럼 사고팔고, 브로커가 1099‑B를 주며 여기까지만 보면 끝난 것 같지만 문제가 하나 더 있다.
그랜터 트러스트는 운용 과정에서 펀드 비용(운영비, 인건비 등) 을 충당하려고 보유 중인 비트코인(또는 디지털자산)을 주기적으로 매각할 수 있는데, 이 매각은 펀드 레벨에서 끝나지 않고 투자자에게 지분 비례로 ‘할당(allocable share)’ 되는 과세 계산 이슈가 생긴다. 즉 투자자는 (1) ETF 지분 매매 손익(브로커 1099‑B)뿐 아니라, (2) 펀드가 내부적으로 매각한 디지털자산에 대한 자기 몫의 손익을 펀드 웹사이트 자료를 내려받아 별도 계산해야 한다.
요지는 “ETF는 더 간단할 것”이라는 직관과 반대로, 특정 구조에서는 브로커 서류만 믿으면 과세소득/손익이 누락될 수 있다는 것이다. 크립토 현물 ETF 확산 국면에서 기관/리서처가 특히 주의해야 할 실무 포인트로, 상품 구조(그랜터 트러스트 vs 다른 형태)와 공시자료 접근성까지 포함해 워크플로우를 설계해야 한다.

16:39 What the new 1099-DA form is—and what it will (and won’t) tell the IRS

1099‑DA는 2021년 인프라 법안 흐름에서 나온 “크립토 거래소를 주식 브로커처럼 만들겠다”는 방향의 산물이다. 목표는 거래소가 사용자에게 연말 세금 명세를 제공해 신고를 단순화하는 것이지만, 셰한은 첫 도입 국면에서 오히려 혼란이 커질 수 있다고 본다.

- 2025 과세연도(= 2026년 초 수령): 1099‑DA가 “신규 양식”으로 발급되지만, 첫 해에는 proceeds(매각대금)만 표시되고 cost basis(취득가) 미포함이다. 예컨대 비트코인을 10만 달러에 팔았으면 양식에는 10만 달러만 찍히며, 실제 취득가(예: 5만 달러)는 납세자가 별도로 맞춰야 한다. 이 때문에 (1) 납세자가 양식을 오해해 “10만 달러 전액이 과세”처럼 착각하거나, (2) 실제로 소프트웨어/장부 없이 신고하면 이익이 과대계상될 수 있다.
- 진행자가 든 케이스(같은 거래소에 BTC 2개, 각각 2.5만·5만에 매수했을 때 무엇을 판 걸로 보나?)에 대해, 셰한은 “거래소가 2025년엔 코스트를 안 주므로 결국 본인 장부/소프트웨어의 회계방법(예: HIFO) 으로 특정한다”고 답한다. 즉 “DA는 부분 진실” 이고, 나머지는 납세자 책임이다.

- 2026 과세연도(= 2027년 초 수령): 거래소가 proceeds + cost basis를 보고하기 시작하지만, 거래소 내부에서 취득→내부에서 매도한 경우에만 완전해질 가능성이 크다. 만약 자산을 셀프커스터디/다른 거래소에서 전송(inbound transfer) 해 와서 매도하면, 거래소는 그 취득가를 모를 수 있어 여전히 cost basis 공백이 남는다.
- 또 하나의 큰 리스크는 회계방법 불일치다. 사용자는 CoinTracker 같은 툴에서 HIFO로 세금 최적화를 해왔는데, 거래소 세금센터에 같은 방법을 설정하지 않으면 거래소는 기본값(또는 다른 로직)으로 매도 lots를 잡아 DA의 비용기준과 납세자 계산이 충돌할 수 있다. 이 경우 신고 단계에서 “무엇을 기준으로 정정/조정할지”를 스스로 설명 가능하게 맞춰야 한다.
- 게다가 DA가 커버하지 않는 거래 유형이 존재한다는 점도 강조한다. 예로 1만 달러 미만 스테이블코인 거래(보고 제외 범주), NFT(기준금액 언급: 600달러), 래핑·렌딩 등 특정 타입, 해외 비미국 거래소 이용분(예: binance.com), 그리고 DeFi 전반은 기본적으로 납세자 장부 책임이 남는다. 결론은 “DA가 있어도 전체 거래의 일부만 자동화될 뿐”이며, 기관·헤비 트레이더일수록 데이터 통합이 필수라는 메시지다.


22:31 The key things Shehan says crypto investors should watch closely

마무리 조언은 두 가지로 압축된다. 첫째, 절세는 4월 15일에 하는 게 아니라 12월에 한다는 관점에서, 지금 당장 택스 로스 하베스팅을 검토하라는 것. 둘째, 2026년(정확히는 2026년 1월 1일 이후)부터 거래소가 회계방법을 기본 FIFO로 디폴트할 수 있으니, 각 거래소의 Tax Center에서 HIFO/FIFO/LIFO 등 본인 전략에 맞는 회계방법을 미리 설정하라는 것이다. 이는 단순 편의 설정이 아니라, 1099‑DA 시대에 “거래소가 IRS에 보고한 숫자”와 “본인 신고 숫자”의 괴리를 줄여 향후 질의·불일치 리스크를 낮추는 실무적 방어선으로 작동한다.

https://youtu.be/oqkwljerwSg 1시간 전 업로드 됨

Fundamentals Are The New King of Crypto | Smac & Noah Goldberg

Empire

3줄 요약

1. “다음 사이클은 하이프가 아니라 현금흐름·내구성·밸류에이션이 결정한다”는 문제의식이 두 펀드의 공통 결론이다.

2. 내러티브는 가격을 ‘직접’ 움직이기보다 자본·인재를 끌어와 결국 펀더멘털을 바꾸는 경로로 더 중요해졌고, 전통시장도 점점 크립토처럼 내러티브 민감해졌다.

3. 크립토가 다시 ‘가장 빠른 말’이 될지 회의적이며, 앞으로는 베타가 아니라 자산 간 디스퍼전(선별적 초과수익)이 커지는 시장을 예상한다.

Theia·Compound 포지셔닝: “롱-온리지만 더 좁고 더 집중”

Theia(노아)는 현금 보유·숏 없이 롱온리 리퀴드 펀드로, “인터넷 금융시스템(DeFi/금융 인프라)”에만 집중한다. 포트폴리오는 최대 15개로 제한하며, 당시에는 상위 2개 포지션이 각각 10% 이상일 정도로 집중도가 높다. 노아는 리퀴드 토큰 시장에서 투자 가능 구간이 양극화됐다고 본다. (1) 대형 DeFi 중 실질 매출이 나는 10~20개 내외와 (2) 10~30M 수준의 ‘리퀴드 벤처’(PMF 전, 제품 방향은 보이지만 아직 초기)만 매력적이고, 그 사이 “노맨스랜드”에는 매력적인 자산이 적다는 진단이다. 또한 2021~2022 대비 신규 토큰 공급(상장/출시)이 줄어 선택지가 더 좁아졌다고 본다.

Compound(스맥)는 사모 비중이 큰 테마·리서치 중심 멀티섹터 펀드로, 크립토 외에도 로보틱스·AI/ML·헬스케어·컴퓨테이셔널 바이오 등으로 넓게 투자한다. 사모는 “펀드 라이프 동안 꾸준히”가 원칙이라 단기 포지셔닝보다 가격 규율(Price discipline)이 핵심이며, 2021 빈티지 펀드는 AI 밸류가 과열되면서 최근 12~24개월은 상대적으로 바이오와 크립토 비중이 올라갔다고 설명한다. 리퀴드도 하긴 하지만 “롱-온리로 다변화된 베타를 먹는” 단순한 접근이 아니라, 사모에서 확신이 부족할 때 산업 성장에 노출되기 위한 목적도 있었다고 밝힌다.


밸류에이션 논쟁: ‘토큰은 50% 빠져도 10배 비쌀 수 있다’는 쪽에 더 무게

노아는 산티(Santiago) 쪽(“여전히 비싸다”)에 가깝다고 말한다. 이유는 두 가지다. 첫째, 전통 벤처의 시드 10~20M, 시리즈A 40M 같은 버킷으로 보면 크립토 토큰은 역사적으로 항상 리치(높은) 밸류였다는 것. 둘째, 지금 대부분 프로젝트의 TAM이 “비(非)크립토 네이티브”로 확장되기보다 크립토 네이티브(<10만명 수준) 안에서 경쟁하는데, 유저당 지불능력은 높아도 멀티플이 지속 가능하기 어렵다는 점이다.

핵심은 “개별 프로젝트의 정당가치” 이전에 시장 구조다. 노아는 2021년 과잉 조달된 자본이 아직 완전히 소화되지 않았다고 보고, 이를 ‘뱀이 큰 동물을 삼키고 소화하는 시간’에 비유한다. 즉, 크립토에 배정된 자금(수요)이 정당한 투자 기회(공급)보다 많아 구조적으로 가격이 위로 밀리는 경향이 있었고, 신생 펀드 규모가 줄어드는 흐름이 완전히 반영되기 전까지는 “여전히 비싸게 보일 수 있다”는 프레임이다.

스맥도 정답을 단정하진 않지만, 토큰 투자에서 “다른 사람이 더 비싸게 사줄 것”에 기대는 모네터리 프리미엄 게임을 경계한다. 결국 “가치의 닻(anchor)이 될 현금흐름/수익성/제품 내구성”이 없으면 위험하다는 입장이다.


내러티브의 역할: 가격을 움직이는 게 아니라 ‘자본·인재’를 움직여 펀더멘털을 바꾼다

두 사람은 내러티브를 부정하지 않는다. 다만 “내러티브가 곧 가격”이라는 단순 도식이 아니라, 내러티브 → 자본조달 용이 → 인재 유치 → 제품/분배 강화 → 펀더멘털 개선이라는 간접 경로가 핵심이라고 본다. 스맥은 전통시장도 내러티브 민감도가 커져 크립토와 수렴 중이라고 말한다. 과거 ‘가치투자’가 지난 10년간 고전한 것처럼, 오늘날엔 스토리가 멀티플과 성장 옵션에 더 직접 반영된다는 진단이다.

사례로 스맥은 테슬라를 든다. 본인은 오랜 기간 테슬라 베어였지만, 일론 머스크가 “지금은 이렇지만 내일은 저렇다”는 내러티브로 자본을 끌어오고 결과적으로 거대한 회사로 ‘의지로 현실을 만든’ 대표적 케이스라고 평가한다. 다만 내러티브만으로는 부족하며 “결국 맞아야 한다(you have to be right)”는 조건을 강조한다. 반대로 AI에서도 바이럴 런칭 영상은 많지만, 시간이 지나면 사라지는 팀도 많다는 점에서 내러티브의 생존력은 실행으로 검증된다고 본다.

노아는 내러티브가 밸류에이션에 들어오는 방식이 “직접 변수”가 아니라, 5~10년 뒤 FCF를 추정할 때 우측 꼬리(대박 시나리오)가 두꺼워졌다고 믿게 만드는 신호로 작동한다고 설명한다. 예컨대 RWA 같은 내러티브가 “현실 기반”이면 장기 성장률 가정이 높아질 수 있다는 식이다.


스토리텔링 역량: ‘홍보 기술’이 아니라 회사의 경쟁력(채용·세일즈·투자)으로 격상

스맥은 스토리텔링이 “10~15년 전보다 훨씬 중요”해졌다고 보고, 창업자들에게 Pixar의 스토리텔링 관련 책을 공유할 정도로 중시한다. 이유는 이해관계자별로 서로 다른 언어가 필요하기 때문이다. 엔지니어 채용, 향후 투자 유치, 고객 세일즈는 모두 다른 메시지를 요구하며, 이를 방치하면 외부가 회사의 서사를 정의해버린다. 노아도 현금 여력이 부족한 회사일수록 스토리텔링은 추가 자본을 끌어오는 능력이자, 동시에 “사람들이 이 창업자를 믿고 합류하게 만드는 영감의 기술”이라고 본다.


‘올드가드 vs 뉴가드’ 충돌: 첫 사이클의 경험이 투자자의 뇌를 고정시킨다

스맥은 세대/경험 차이가 시장 해석을 갈라놓는다고 본다. 2018/2020 등 처음 들어온 시기의 시장 구조가 투자자 사고방식에 각인되어, 이후에도 “그때 저 쓰레기(?)도 저기까지 갔는데 지금은 왜 안 가?” 같은 앵커링이 반복된다는 지적이다. 이는 밈코인(도지 2021 고점에 대한 비교), DeFi 앱, L1 전반에서 나타나는 패턴이며, 시장 구조 변화(토큰 공급, 유동성, 펀드 구조)를 무시하면 “가방 들기(holding the bag)”로 끝날 수 있다고 경고한다. 노아는 자신이 ‘붐머인지’ 고민했다며 웃지만, 큰 틀에서 세대별 접근 차이는 인정한다.


크립토는 다시 ‘가장 빠른 말’이 될까? 둘 다 ‘그렇지 않을 수 있다’에 기울다

진행자가 “다음 리스크온에서 크립토가 다시 기가 상승할까”를 묻자, 스맥은 어느 때보다 불확실하다고 답한다. 전통시장 유동성과 리스크온 환경이 크립토에 우호적인데도 가격이 기대만큼 반응하지 않는 구간이 있었고, 이는 ‘귀가 쫑긋’해지는 시그널이라고 말한다. 다만 비트코인은 연간 수익이 “몇 개의 베스트 데이”에 집중되는 특성이 있어, 폭발 가능성을 완전히 배제하진 않는다.

노아는 더 구조적으로 회의적이다. 2021과 달리 2023~2025는 크립토가 스스로 끌고 간 장이 아니라 (1) 전통 위험자산 강세, (2) 비트코인 ETF, (3) 마이크로스트래티지의 지속 매수, (4) 기타 ETF 기대감 같은 외생 요인에 “끌려 올라간” 측면이 크다고 본다. 또한 시총이 커질수록(예: 2T → 10T) 자본의 다른 사용처를 잠식해야 하며, 최근 몇 년 크립토의 “사회적 생산성”이 충분히 입증되지 못했다는 문제의식도 덧붙인다. 결론적으로 앞으로는 “크립토 전체가 한 방에 오르는 단일 트레이드”가 아니라, 대부분은 서서히 약해지고 일부만 압도적으로 이기는 디스퍼전 시장이 될 가능성이 높다고 본다.


메이저(L1) vs 앱(DeFi) 성과: 펀더멘털은 앱, 자금 흐름은 베타(L1)로 갈등

노아는 “FCF를 누가 더 만들까”라는 질문에는 앱이 유리하다고 본다. L1 토큰은 설계상 현금흐름 극대화와 다르게 움직이며, 가치 포착 구조가 불명확하거나 다른 목표(보안, 중립성, 생태계 확장)를 갖는 경우가 많기 때문이다. 다만 현실 시장에서는 비트와이즈 TOP10 같은 비(非)펀더멘털 가중의 ‘베타 바스켓’에 자금이 몰리며, 이런 자산은 “비합리적으로도 오래 버티는” 구간이 생긴다. 그래서 ‘펀더멘털 관점의 우위’와 ‘자금 흐름 관점의 우위’가 충돌할 수 있다고 본다.

스맥은 롱에서 바스켓을 들기보다, 롱은 4~8개 고확신 자산에 집중하고 바스켓은 오히려 숏에서 단일 종목 리스크를 줄이기 위해 쓰는 게 합리적이라고 말한다.

내구적(Compounding) 우위 vs 일시적(Ephemeral) 우위: 하이퍼리퀴드 사례로 본 ‘지속성’의 함정

스맥은 시장 참여자 다수가 “지속적으로 복리로 쌓이는 우위”와 “금방 사라지는 우위”를 구분하지 못해 기회가 생긴다고 말한다. 예로 Hyperliquid를 dYdX의 재탕으로 단순 비교하는 시각이 있었는데, 이런 평면적 비교는 실제 차이를 무시해 오판을 만든다는 것. 동시에 크립토에서는 30일 매출 같은 짧은 창을 과잉 외삽해 “이 속도로 계속 가겠지”라고 믿기 쉬운데, 그 매출이 경쟁/인센티브/사이클로 쉽게 붕괴하는지(=ephemeral) 점검이 부족하다는 지적이다.

노아는 Hyperliquid를 “ephemeral은 아니지만, 내구성은 1년 뒤에야 검증될 변수들이 있다”고 본다. 예컨대 에어드랍으로 트레이더들이 큰 부를 얻으면, 세금/락업/행동경제학(‘카지노 자금’) 때문에 활동이 예상보다 오래 지속될 수 있다. 따라서 단순히 현재 캐시플로에 멀티플을 붙이는 것은 위험하며, “1년 뒤에 비즈니스가 증명될 수도, 반대로 꺾일 수도 있는” 변수를 감안해야 한다는 문제의식이다. 결국 시장이 1년 이상 장기 변수에 둔감하다는 점이 미스프라이싱의 원천이 될 수 있다고 본다.


리퀴드 크립토 펀드의 현주소: ‘비트코인에 못 이기면 존재 이유가 흔들린다’

노아는 리퀴드 펀드들이 절대수익은 냈을지 몰라도, 지난 2년 구간에서 비트코인 대비 아웃퍼폼한 롱온리 펀드가 많지 않다고 지적한다(벤치마크 논쟁은 있을 수 있으나). 즉, “액티브 리퀴드 운용의 알파”가 입증되기 어려운 구간이었다는 평가다. 더 근본적으로는 펀더멘털 롱온리 관점에서 투자 가능한 토큰 풀이 좁고, 신규 토큰의 질도 균일하지 않다. 그래서 다수 리퀴드 펀드가 크립토 관련 상장주식(ETF·IPO·핀테크)으로 눈을 돌리는 흐름을 언급한다. 예: Cash App의 USDC 활용, Klarna의 스테이블코인 채택 등 “블록체인을 백엔드로 쓰는 전통 기업”이 늘면 투자 기회는 토큰 밖에서도 커진다는 시각이다. 동시에 이는 변동성/상관 구조가 다른 자산으로 포트폴리오를 구성해 리스크 프로파일을 개선하려는 실무적 요구이기도 하다.

스맥은 반대로 “사모에서 확신이 드는 창업자를 충분히 찾기 어렵다”는 이유로, 산업 성장 노출을 위해 리퀴드 비중을 늘린 경험을 공유한다. 사모 체크를 쓰기엔 확신이 부족하지만, 산업이 커지는 베타는 먹고 싶을 때 리퀴드가 대안이 될 수 있다는 맥락이다.


크립토 액티비즘: 적대적 청산 플레이보다 ‘친화적 개입’이 현실적

노아는 적대적 액티비즘(예: 토큰이 순자산가치 이하로 거래되는 프로젝트에 들어가 청산을 요구해 현금 회수)을 “브랜드 리스크” 때문에 선호하지 않는다. 대신 포트폴리오를 벤처처럼 다루며 팀과 적극적으로 일하는 형태가 현실적이라고 말한다. 스맥은 적대적 액티비즘 자체는 흥미롭지만 실행 리소스가 크고, 다만 시장에 그런 플레이어가 생기는 것을 마냥 나쁘게 보진 않는다고 언급한다(예: Dean Eigenmann의 Markets Inc. 같은 시도에 대한 간접 언급).


프레딕션 마켓: ‘금융의 분해(variables)’라는 큰 방향은 맞지만, 미시구조가 아직 미완성

노아는 프레딕션 마켓이 미래 금융에서 중요한 역할을 할 것이라 본다. 펀드도 본질적으로 포지션을 개별 변수로 분해해 베팅하고 싶어 하며, 주식은 수많은 변수를 한 종목에 뭉뚱그린 결과물이기 때문이다. 그는 Interactive Brokers의 ForecastEx처럼 농가가 기후 변동을 헤지하는 사례를 들어, “실수요 기반 헤지”가 특히 유의미하다고 본다. 다만 스포츠베팅 중심으로 흐르는 현재의 수요 구조에는 비교적 부정적이다.

스맥은 더 미시적으로 탑오브북 유동성 문제를 지적한다. 이항(binary) 구조에서 패배 측은 0으로 수렴해 “잔존가치(salvage value)”가 없고, 마켓메이커가 리밸런싱하기 어렵다. 그 결과 호가는 작고 스프레드는 넓어지며, MM들이 “채워지기 싫어하는” 구조가 생긴다. 칼시(Kalshi)는 더 깊은 유동성을 보이지만 내부 MM이 손실을 본다는 발언도 있었던 만큼, 현재 구조가 최종 형태일지 회의적이다. 결론적으로 “크게 성장하겠지만, 지금의 마이크로스트럭처는 개선 여지가 크다”는 평가다.


가장 큰 기회: ‘토큰 시장을 고치는 것’과 ‘분배를 가진 소비자 앱의 금융화’

스맥은 앞으로 시장이 더 정교해질수록 투자자는 “롱 몇 개, 숏 몇 개” 같은 거친 포지션이 아니라 더 정밀한 뷰를 표현할 도구를 원할 것이라 본다. 시간축(만기), 상대가치, 특정 변수 노출 등 “표현력”을 넓히는 프로토콜/툴링이 큰 기회라는 관점이다.

노아는 기회를 두 축으로 본다. 첫째, 규제 환경 개선은 긍정적이지만 돈을 버는 방식은 더 어렵다. 왜냐하면 금융은 비효율 덕분에 높은 수수료(예: 카드 인터체인지)를 누려왔고, 블록체인 기반 경쟁이 오면 장기적으로 수수료가 10분의 1 수준으로 압축될 수 있기 때문이다. 둘째, 그래서 진짜 기회는 ‘금융회사 자체’보다 분배(Distribution)를 가진 소비자/커머스 앱이 금융 프리미티브를 붙이는 것에 있을 수 있다. 예로 스타벅스 앱 잔액이 만드는 플로트 수익을 들며, 이런 소비자 앱들이 금융 기능을 확장할 여지가 크다고 본다. 또한 “애플 월렛이 아직 크립토 월렛이 아니지만, 가장 유리한 월렛 포지션”이라는 발언처럼, 향후 승부는 기술보다도 사용자 접점/배포 채널이 좌우할 수 있다는 시각을 드러낸다.

추가로 노아는 “토큰 투자자 보호를 강화하는 구조” 자체가 거대한 수익 기회라고 본다. 토큰 시장이 ‘트레이딩 상품’으로는 좋지만 ‘투자 상품’으로는 결함이 많다는 인식이 커졌고, 토큰에 자본이 몰려있는 만큼 이를 고치는 플레이어가 큰 가치를 가져갈 수 있다는 주장이다. 그는 이 관점에서 MetaDAO(그리고 유사한 런치패드/구조화 시도)와, 법·규제 레일에서 고급 자산을 온체인화하려는 Superstate 같은 흐름을 같은 문제의 다른 해법으로 언급한다. 스맥도 RWA/온체인 실물수익이 “스마트컨트랙트로 비용을 크게 줄일” 잠재력이 있지만, 현재 온체인 수요가 장기 자금이라기보다 단기 ‘머서너리 캐피탈’에 치우쳐 자산 온보딩이 지연된다는 점을 덧붙인다.


(번외) 물(Water)·담수화: 인프라 정치 리스크와 분산형 워터 테크의 부상

마지막에 스맥은 크립토 밖 주제로 “물 슈퍼사이클/담수화” 아이디어를 짧게 공유한다. PFAS(영구화학물질) 이슈에서 출발해 정수·정화 기술을 파고들었고, 미국은 인프라 교체가 정치적으로 더딘 반면 기술은 지난 10년간 개선되어 분산형(distributed) 물 처리가 가능해지는 방향을 낙관한다고 말한다.

https://youtu.be/Y6iAwTbVLwk 31분 전 업로드 됨

2025 최신 고환율 대응법

박주혁

3줄 요약

1. ‘달러 스테이블 사용 확대 → 원화 수요 약화 → 환율 상승 압력’이라는 프레임이 정책 의제로 올라오면서, 온체인 달러화(USDT/USDC)가 사실상 개인의 환헤지 수단이자 규제 타깃이 되는 국면을 진단한다.

2. 크립토카드 결제는 “온체인 스테이블로 그대로 결제”가 아니라, 카드사가 내부적으로 코인 매도·FX·가맹점 정산을 엮는 구조라 환전 과정이 사라지지 않으며, 결국 KRW 레일 위에서 정산된다.

3. 트레이딩으로 쉽게 돈 버는 ‘덤머니 사이클’이 약해진 이유를 CT(크립토 트위터) 효율화·온체인 추적 도구 확산으로 설명하며, 현시점 대응은 “달러를 버는 일/커리어” 쪽으로 기운다.


00:00 인트로

발화자는 “원화 스테이블과 달러 스테이블(USDT/USDC)을 한국에서 모두 쓸 수 있는 미래”를 가정하고, 정부가 달러 스테이블을 전면 불법화하진 않을 것이라는 전제에서 논의를 시작한다. 문제의 핵심은 결제·보유 수단이 온체인으로 이동할수록, 개인/기업이 원화를 ‘보유’할 유인이 약해지고 자산 방어 관점에서 달러 쪽으로 기울 수 있다는 점이다. 이 맥락에서 고환율이 단순 거시변수라기보다 “국내 원화 레일 vs 온체인 달러 레일”의 경쟁으로 읽힐 수 있다고 깔아둔다.

00:17 달러 기반 스테이블 코인이 환율을 올린다?

기재부가 ‘스테이블코인 영향 점검’을 공식 의제로 올렸다는 기사(원/달러 1,400원대 고착, 달러 스테이블 결제 확대가 원화 수요를 약화시켜 환율 상승 압력을 높인다는 평가, 발행량 급등 시 최대 10% 환율 상승 가능 분석 언급)를 인용하며, 정부가 스테이블을 외환시장 변동성 요인으로 보기 시작한 점을 흥미 포인트로 든다. 발화자는 환율 차트를 “코인 차트처럼 보면 더 오를 것 같은(불리시한) 모양”이라고 비유하면서, 대중이 이런 차트를 보면 업비트에서 USDT/USDC를 사서 쟁여두고, 크립토카드로 생활결제까지 하려는 행동으로 이어질 수 있다고 말한다. 즉, 환율 상승 기대가 ‘온체인 달러화 보유/결제’로 이어지고, 그것이 다시 정책 당국의 우려를 키우는 자기강화 루프를 상정한다.


02:11 크립토카드 결제 과정

발화자는 “비자 연계 크립토카드로 편의점 결제 시 트랜잭션이 실제로 어떻게 흐르나”를 문제 삼는다. 겉으로는 “원화 없이도 스테이블로 결제한다”는 영상들이 공포/선전처럼 돌아다니지만, 본인은 결제 순간에 (1) 스테이블을 담보로 달러 결제가 나가는지, (2) 즉시 KRW로 환전·정산되는지, (3) 카드 네트워크/정산 레일에서 어떤 순서로 매도와 환전이 일어나는지 불명확하다고 말한다. 구글 제미나이 답변(“원화 환전 과정은 생략되지 않는다. 카드를 긁고 달러로 바꾸고 코인을 판다… 코인 매도 → 가맹점 입금”)을 소개하지만, 지나치게 단순해 보여 신뢰가 안 간다고도 덧붙인다. 결론적으로 “가맹점은 결국 KRW로 받는 구조일 가능성이 높고, 결제 순간에 내부적으로 FX/매도/정산이 자동 처리될 뿐 ‘환전이 사라지는’ 것은 아니다”라는 관점을 강조한다(‘원화 레일이 생략되지 않는다’는 직관).


03:24 원화 스테이블에 대한 생각

원화 자체도 “국가 단위의 (느린) 스테이블코인”처럼 볼 수 있고, 스테이블코인이 확산되면 통화 대체(원화 회피) 속도가 앞당겨질 수 있다는 관점을 제시한다. 카카오(카카오뱅크 등)·네이버-두나무 연합 등에서 원화 스테이블 논의가 나오는 배경을 “온체인 결제 인프라를 깔고 수수료를 먹는 사업”으로 해석한다. 예컨대 외국인이 한국에서 USDT/USDC로 결제하면, 중간에서 원화 스테이블로 자동 스왑되어 가맹점은 원화 스테이블을 받고 사업자는 그 과정에서 수수료를 취하는 모델을 상정한다.

다만 발화자는 원화 스테이블이 ‘원화 수요 유지’에 실질적으로 도움이 되는지 회의적이다. 핵심 질문은 두 가지다. (1) 달러 스테이블을 막지 않는 한, 원화 스테이블을 만든다고 해서 원화 유출(달러화 선호)을 어떻게 막을 것인가? (2) 사람들에게 원화를 “보유”하게 만들 방법이 무엇인가? 더 나아가 원화 스테이블 인프라가 온체인 지갑/프라이빗키 개념을 대중화해, 오히려 KRW→USD 스왑(예: 유니스왑의 KRW-USD 풀 같은 상상)을 더 쉽게 만들어 “원화 스테이블이 환전 제한 수단이 되기 어렵다”는 역설을 제기한다. 실제로 주변 중장년층 휴대폰에서 메타마스크를 본 경험을 언급하며, 온체인 도구가 생각보다 빠르게 생활권으로 들어왔다고 말한다.


07:55 달러 버는 법

규제/제한을 회피하고 장기적으로 유리해지려면 “애초에 테더나 USDC로 돈을 받는 일(달러로 버는 일)”을 해야 한다는 결론으로 이어진다. 하지만 대부분에게 크립토 업계에서 일하는 건 비현실적일 수 있음을 인정하면서, 대안으로 해외 프리랜스 마켓(파이버 유사 서비스 ‘파이브’ 언급)을 예시로 든다. 영상 편집, 웹/소프트웨어 개발 등 디지털 서비스로 달러 수입을 만들 수 있고, 목표가 ‘달러 채고(달러 잔고) 늘리기’라면 포트폴리오를 인스타 등 공개 채널에 쌓아 수주를 받는 전략이 맞을 수 있다고 말한다. 동시에 “검증된 포트폴리오가 없으면 단가 후려치기 당할 확률이 높다”는 현실적인 마찰도 짚는다. 그럼에도 다수가 그 경로가 어렵다면, 남는 원화를 지금이라도 달러로 바꿔 쌓는 단순 전략으로 돌아가며, 분위기가 과열되면 극단적으로 “달러 내놔/비트코인 내놔” 같은 사회적 압력(과장 섞인 비유)까지 나올 수 있다는 불안 심리를 드러낸다.


09:50 요즘 크립토로 돈을 벌기 힘든 이유

‘트래블룰(100만 원 이하 적용 언급)’ 같은 규제 강화 움직임을 체감 신호로 언급한 뒤, 두 편의 글(ICO 베테랑·메가더 푸사로 불린 Larry의 글)을 읽고 얻은 공통 메시지를 요약한다. 2017 ICO, 2021 디파이, 2021~22 NFT, 2023~ 민코인 버블처럼 “쉽게 돈이 만들어지는 웰스 크리에이션 이벤트”가 반복됐는데, 민코인 버블 이후에는 새로운 ‘덤머니’ 사이클이 약하다는 진단이다. 일부는 RWA 기반 일드 상품을 다음 기회로 보지만, 발화자가 꽂힌 설명은 “CT(크립토 트위터)라는 내러티브 발견 공간이 박살/무력화되었다”는 것.

구체적 이유로는 (1) 정보 비대칭이 크게 해소되었다는 점, (2) 내러티브가 생겨도 사람들이 트위터에서 떠들기보다 온체인을 보고 바로 따라 들어간다는 점을 든다. 과거에는 베이스 시즌·오디널스처럼 초기에 정보를 빨리 접한 사람이 큰 업사이드를 먹었지만, 이제는 온체인 데이터/추적 도구로 트렌드가 즉시 노출되어 선점 이점이 줄었다는 주장이다. 또한 트레이더들이 알파 희석을 원치 않아 조용히 매집했다가, 누군가 지갑을 추적(‘프랭크 디갓 지갑 따라하기’ 같은 현상)하기 시작하면 덤핑하는 식으로 행동해, 바이럴을 통해 신규 유동성이 유입되는 구조가 약해졌다고 본다. 결과적으로 트위터발 전이(외부 대중으로 확산)가 줄고, 출구 유동성의 모수도 감소해 “한꺼번에 몰려 가격을 끌어올리는 장”이 잘 안 나온다는 결론으로 연결한다.


14:25 현시점에 뭘 해야할까

현재는 “뭔가를 빨리 들어갈 필요가 없다”는 쪽으로 기운다. 예시로 모나드 생태계에서 가장 하이프였던 민코인이 시총 12.8m까지 갔다가 6.5m~5m대로 내려앉고 거래량도 식은 사례를 들며, 단기 하이프 추격이 예전만큼 보상적이지 않다고 말한다(반면 솔라나/BSC의 거대한 거래량을 언급하며 체인별로 ‘광기’의 정도는 다르다고 비교). 그래서 요즘은 트위터에서 정보 줍기보다 글(서브스택 등)만 읽고 본업을 하는 게 낫고, 매매로 돈 버는 건 상위 1%가 이기는 게임이니 자신은 그 게임을 시작하지 않는다고 선언한다. 대신 크립토에서 커리어를 쌓는 쪽(달러로 버는 구조, 장기 생존)을 더 합리적 선택지로 제시한다.

https://youtu.be/Xk-vWQSJTPU 1시간 전 업로드 됨

AI Knows You Too Well: Is Privacy a Lost Cause? | Andy Yen, Founder of Proton

Bankless

3줄 요약

1. AI 채팅 로그는 “비밀 상담”이 아니라 기업·정부·소송 상대·해커가 접근 가능한 새로운 신원(Identity) 데이터베이스가 될 수 있다.

2. 구독 모델은 프라이버시 보증이 아니다—“돈도 받고 데이터도 수확”이 더 합리적인 수익 극대화 전략이기 때문이다.

3. 가장 레버리지 큰 프라이버시 액션은 Gmail을 버리고 이메일(=디지털 신원)을 빅테크 생태계에서 분리하는 것이다.


AI는 ‘대화형 검색’이 아니라 초고속 프로파일링 엔진

AI는 지난 50년간 이어진 데이터 수집 모델(검색·SNS)의 “가속기”로 작동한다는 관점이 핵심이다. 구글 검색이 쿼리로 프로필을 만들었다면, Gemini/ChatGPT 같은 대화형 AI는 더 내밀한 정보(관계, 건강, 심리, 의사결정 습관)를 지속적으로 끌어내어 프로파일링 속도를 “5~10배” 올릴 수 있다. 특히 AI가 사용자의 성격을 감지해 말투·답변 방향을 바꾸는 것은 소셜미디어 알고리즘의 ‘개인화 강화판’이며, 사용자가 자각하지 못한 성향의 약점을 이용해 재방문과 의존을 설계할 수 있다는 점을 위험으로 지목한다(“AI가 친구보다, 심지어 나보다 나를 더 잘 알게 될 것”).

“내 AI 채팅을 누가 보나?”—기업, 정부, 소송, 그리고 유출

일반 상용 챗봇에 입력한 내용은 (1) 기업이 저장·분석하며, (2) 기업이 가진 데이터는 법 집행기관의 요청에 따라 제공될 수 있고(subpoena), (3) 민사 소송에서도 증거로 요구될 수 있으며, (4) 모델 학습/튜닝에 흡수되면 타 사용자 대화에서 ‘재생산(regurgitation)’되어 노출될 수 있고, (5) 버그/설정 실수로 대화가 공개 인덱싱되는 사고까지 가능하다는 “올-오브-더-어보브” 리스크를 강조한다. 실제로 NYT의 OpenAI 소송에서 “대화 로그 보존” 요구가 쟁점이 된 사례를 들어, 사용자가 생각하는 ‘비밀 상담’과 법적·기술적 현실의 괴리를 짚는다.


최악의 시나리오: AI 로그 유출은 ‘KYC 유출’보다 더 치명적일 수 있다

코인베이스 KYC 유출은 이름·이메일·전화·주소 등 신상 기반 공격(표적 피싱, 물리적 위협)을 키우지만, AI 유출은 여기에 더해 “심리·관계·약점·욕망·공포” 같은 행동경제학적 프로파일이 통째로 넘어갈 수 있다. 사람들은 AI를 연애상담, 심리상담, ‘가장 친한 친구/가상 연인’처럼 사용하기 때문에, 로그가 외부로 나가면 단순 신원도용을 넘어 협박·조종·평판 파괴·맞춤형 사기(개인 취약점에 최적화된 소셜엔지니어링)로 직결된다는 문제의식을 제기한다.


프라이버시는 ‘디지털 시민권’—정부보다 빅테크가 더 위험할 수 있다

프라이버시를 단순 편의가 아니라 권력 비대칭을 교정하는 “현대적 시민적 자유(civil liberty)”로 규정한다. 시가총액 기준 거대 AI 기업들의 합이 국가 GDP에 필적할 정도로 커졌고, 민주정부는 원칙상 유권자에 의해 통제되지만, 빅테크에는 투표권이 없다는 점에서 오히려 더 위험할 수 있다는 주장이다. 즉 “정부 감시” 프레임을 넘어 “기업 감시(감시 자본주의)”가 핵심 위협이 되었고, AI는 그것을 일상 도구로 확장시키는 관문이라는 진단이다.


구독형 AI가 ‘착한 모델’일 거라는 기대가 왜 위험한가

진행자는 “ChatGPT 구독 모델이면 광고·감시 자본주의에서 벗어나는가?”라는 희망을 제기하지만, Andy는 이를 정면 반박한다. 기업 입장에선 “데이터를 공짜로 수확”할 수도 있는데 “그 대가로 사용자가 돈까지 내면” 더 좋은 구조이니 둘 다 하려는 유인이 크다는 것이다. 또한 Sam Altman이 언급한 ‘AI 대화의 법적 특권(의사·변호사 수준의 보호)’은 사용자를 보호하기보단, 제3자(소송 상대·언론사)의 접근을 막아 “데이터 독점권을 기업이 유지”하려는 성격일 수 있다고 해석한다.


“빅테크도 프라이빗 AI 만들 수 있나?”—기술이 아니라 인센티브 문제

Lumo(프로톤 AI)가 차별화되는 지점은 “기술적 불가능”이 아니라 “경제적 불가능(그들에게는)”이다. 빅테크도 암호화·미보관·미학습 구조를 구현할 수 있지만, 그들의 수익모델(광고·프로파일링·락인)이 이를 원천적으로 방해한다는 주장이다. 반면 프로톤은 구독 기반 + 미션 지향 구조로 “프라이버시를 지키면 돈을 벌고, 어기면 돈을 잃는” 정렬(alignment)이 성립한다.


Lumo의 핵심 설계: ‘기록 미보관’이 아니라 ‘보관하더라도 해독 불가’

Lumo는 대화 기록(히스토리)을 저장하되 “프로톤도 해독할 수 없도록” 사용자의 키 기반으로 암호화해 서버에는 암호문만 남긴다고 설명한다. 이러면 직원이 보려 해도 못 보고, 합법적 영장/소환이 와도 “가지고 있지 않은(정확히는 해독할 수 없는) 데이터”는 제공할 수 없게 된다. 추가로 대화 프롬프트를 모델 학습/개선에 사용하지 않아서, 사용자 입력이 모델 지식에 섞여 타 사용자에게 유출되는 위험도 줄인다고 주장한다(오픈소스 공개로 검증 가능하다는 점을 신뢰 근거로 제시).


오픈소스 모델 조합 + 쿼리별 최적 모델 라우팅, 그리고 ‘사회적으로 해로운 개인화’ 거부

Lumo는 오픈소스 모델만 사용하며(Mistral, 중국계 오픈소스 등 포함), 질문에 따라 최적 모델을 선택·조합하고 편향을 완화하려 한다고 말한다. 특히 중국 모델의 민감 주제 편향, 서구 모델의 정치·문화 편향을 상쇄하도록 “정확하고 중립적인 답변”을 지향한다고 설명한다. 또한 ChatGPT식의 “성격 추론 기반 맞춤형 아첨/조종”은 사회적 분열(필터버블)을 강화할 수 있어 기본값으로는 따라 하지 않겠다는 입장이다. 이는 단기 engagement보다 장기 웰빙/사회적 비용을 우선한다는 제품 철학으로 연결된다.


프로톤의 구조: ‘재단+영리회사’ 하이브리드로 인센티브를 고정

프로톤은 스위스 법인 구조에서 비영리 재단이 지배 지분을 보유하는 형태로, “고객에게 해로운 수익화(감시 자본주의)로 전환”하려 해도 재단이 차단할 수 있다고 한다. 동시에 완전 재단 모델처럼 기부자에 종속되지 않도록, 영리회사가 수익을 내고 그 수익이 재단의 독립성을 보장하는 구조를 만든다고 주장한다. 크립토 재단들이 ICO 시대에 “편의적 구조”로 악용된 사례가 많았다는 비판도 덧붙이며, 프로톤은 크라우드펀딩 기반 신뢰를 배신하지 않기 위해 그 유혹(ICO성 자금조달)을 거절했다고 회고한다.


AI 비용(캡엑스)과 지속가능성: 비용은 내려가지만, 그 전까지는 ‘데이터 수익화 압력’이 커진다

AI는 시간이 갈수록 학습·추론 비용이 급격히 하락(일종의 무어의 법칙처럼)하며 장기적으로는 구독 모델로도 가능해질 수 있지만, 단기적으로는 투자자들이 조기 수익을 요구하기 때문에 기업이 쇼핑 추천·브라우저 통합 등 “데이터 수익화”로 밀려갈 유인이 크다고 본다. 프로톤은 모든 제품이 즉시 수익을 내지 않아도 되는 구조를 가지고 있으며, 예로 무료 VPN을 “로그/트래킹/대역폭 제한 없이” 제공하고, 러시아·이란(결제 제약이 큰 시장)에서도 접속을 가능하게 만드는 R&D에 매년 수백만 유로를 쓴다고 말한다. 이는 상업 논리라면 중단됐을 프로젝트지만, 미션 관점에선 지속한다는 사례로 제시된다.


프로톤 ‘프라이버시 스택’ 확장: 이메일을 넘어 ID·문서·패스워드·2FA·지갑까지

프로톤은 메일, 캘린더, VPN, 드라이브(사진), 문서(Proton Docs), 시트(Proton Sheets), 패스워드 매니저, 인증기(Proton Authenticator), 비트코인 지갑(Proton Wallet), 그리고 베타 단계의 화상회의(Proton Meet)까지 ‘생태계’를 구축 중이라고 정리한다. 제품이 아니라 “에코시스템 경쟁”이 된 시대에, 빅테크 락인에서 빠져나오려면 대체재가 한두 개가 아니라 전반적 스택으로 갖춰져야 한다는 관점이다.


암호화 메신저 난전: Discord·Telegram·Signal·WhatsApp의 현실

Andy의 요약은 직설적이다. Discord는 기본적으로 암호화가 없고 모든 내용이 플랫폼에 노출된다. Telegram은 “암호화로 광고되지만 기본값이 암호화가 아니며” 대부분 사용이 평문이라는 점을 문제 삼는다(비밀채팅은 별도 설정). Signal은 강한 E2EE를 제공하지만 사용성·그룹 협업 측면에서 트레이드오프가 있고, WhatsApp은 E2EE가 있어도 Meta 소유로 메타데이터 활용 우려가 남는다. 이 영역에 시장의 ‘빈틈’이 존재하지만 프로톤은 이미 너무 많은 제품을 동시에 만들고 있어 당장 메신저를 약속하진 않되, 사용자의 요구가 충분하면 검토할 수 있다는 정도로 답한다.

브라우저와 AI 통합의 ‘다크 패턴’: 왜 AI 기업들이 브라우저를 만들까

Chrome의 Gemini가 탭/브라우징 컨텍스트를 읽어 답변하는 기능은 사용성은 뛰어나지만, AI 대화 데이터와 웹 활동 데이터가 결합되면 사용자 프로파일링이 “지수적으로 강화”된다. 그래서 AI 기업들이 브라우저를 만드는 것은 필연적 수순이며, 브라우저 선택이 프라이버시에서 중요해진다는 경고다. 대안으로는 완벽한 선택지가 없다고 전제하면서도, 성능·호환성은 Chrome이 강하고(반독점적 행태로 그 지위를 굳혔다는 비판 포함), Firefox는 최근 상업화/광고 논란, Brave는 BAT/크립토 요소가 호불호가 갈릴 수 있다는 평가 후, 현 시점 선호 옵션으로 “Vivaldi(크로미움 기반, 오픈소스)”를 제시한다.


“아이폰은 진짜 프라이빗한가?”—프라이버시 워싱과 앱스토어 인센티브

Apple은 빅테크 중 상대적으로 낫지만 “프라이버시를 광고비로 외칠수록 의심해야 한다”는 시각을 보인다. 애플의 정의는 “우리가 유일하게 데이터를 활용(광고)할 수 있고 남들은 못 하게 한다”에 가깝다고 비판한다. 특히 앱스토어 구독 수수료 30%는 유료(프라이버시 친화) 앱 모델을 불리하게 만들어, 무료(감시 자본주의) 앱에 유리한 인센티브를 만든다는 논리다. 또한 애플의 광고 비즈니스 규모(수십억 달러대)와, 특정 국가에서 정부 요구에 따라 앱을 제거할 수 있는 구조(앱스토어 단일 배포 경로)가 갖는 검열 리스크도 언급한다. 모바일 OS가 iOS/Android 양자 독점으로 굳어 규제 없이는 깨지기 어렵다는 결론으로 이어진다.


EU ‘Chat Control’과 “선한 백도어는 없다”

EU의 Chat Control은 “아동 착취물/테러 방지”를 명분으로 암호화 메시지를 보내기 전에 기기에서 스캔하고 정부 데이터베이스와 대조해 신고하는 구조로 설명된다. Andy는 이를 “대규모 감시”이자 무죄추정 원칙 훼손으로 본다. 과거 애플이 유사한 온디바이스 스캔을 자발적으로 제안했다가 반발로 철회한 사례도 연결한다. 다만 최근 논의에서 “의무적 스캔” 조항이 빠지는 진전이 있었고(대신 자발적 시행 여지는 남음), 유럽에선 인권 기반의 제동이 아직 작동하고 있다는 점을 긍정적으로 평가한다. 또한 “선한 사람만 들어오는 백도어는 존재하지 않는다”는 기술 현실과, 미래의 정권 변화까지 고려한 ‘권리의 설계’가 중요하다고 주장한다.


금융 프라이버시 = 자유: 현금과 비트코인, 그리고 억압 국가의 사례

금융 프라이버시는 통신 프라이버시와 분리할 수 없고, 금융 자유 없이는 실질적 자유도 없다는 관점을 제시한다. 베네수엘라를 예로 들어, 초인플레이션과 자본통제, 정부의 금융기관 장악이 개인의 생존·이동·표현의 자유를 제한하며, 이때 비트코인 채택이 커지는 이유가 “가치 저장”뿐 아니라 “감시·몰수·차단을 피하는 결제/송금”에 있다고 설명한다. 또한 현금이야말로 가장 강력한 프라이버시 기술 중 하나였고, 크립토 금지는 ‘현금 금지’와 유사한 문제라는 논리를 공유한다.


크립토의 평판 문제: ‘합법/불법 비율’이 주류 채택을 가로막는다

Andy는 크립토의 최대 장애물로 “스캠/불법 비중이 너무 높다”는 점을 든다(정확한 수치로 30~40%까지 체감). 프로톤은 악용이 일부 존재해도 그 비율을 극소화해야 플랫폼이 ‘오염’되지 않고, 주류 확장이 가능하다고 본다. 운영 원칙으로는 (1) 악성 행위에 대한 무관용(발견 즉시 퇴출), (2) 암호화를 깨지 않는 범위에서의 이상징후 탐지, (3) 커뮤니티·컨퍼런스에서 스캐머를 ‘스타’로 만들지 않는 문화가 필요하다고 주장한다. “유명 인사 상당수가 전과를 훈장처럼 여기는 문화는 주류화를 가로막는다”는 직격도 나온다.


프로톤 월렛은 왜 비트코인부터인가: 수요 기반의 보수적 확장

프로톤 월렛이 비트코인 중심인 이유를 “커뮤니티 수요”로 설명한다. 프로톤 사용자 기반에서 가장 많이 쓰이는 코인이 비트코인이며, 다른 체인/디파이를 무리하게 추가하기보다 “비트코인 월렛을 세계 최고 수준으로 만드는 것이 우선”이라는 접근이다. 블록체인은 유행이 바뀔 수 있으니, 특정 체인 확장은 기술 유행이 아니라 사용자 요구가 임계치에 도달할 때 결정한다는 제품 원칙을 밝힌다.


실전 프라이버시 ‘원-스텝’ 과제: Gmail을 끊는 것이 가장 큰 레버리지

바쁜 사람에게 3~5개 체크리스트는 실패 확률이 높으니 “딱 하나만 하라”는 숙제로 제시된 것이 이메일 이동이다. 핵심 논리는 “이메일은 커뮤니케이션 수단이 아니라 디지털 신원”이며, Gmail 계정은 로그인 상태를 통해 유튜브·검색·쿠키·Analytics·웹 전반 데이터를 단일 ID로 묶는 접착제 역할을 한다는 것. GDPR 등으로 데이터 내보내기/이전이 쉬워졌고(미국도 주(州) 단위 규제 등으로 유사 기능이 적용되는 경우가 많다고 언급), Gmail→Proton Mail로 옮기는 순간 “구글 생태계에서 로그아웃된 신원”을 갖게 되어 프로파일링 밀도가 급격히 떨어진다는 주장이다. 진행자도 크립토에서 이메일 해킹이 계정탈취·복구메일·거래소 침투의 관문이라는 점을 들어, 이메일 락다운(2FA, 패스키/하드웨어 키, 별칭/alias 활용)이 보안·프라이버시 측면에서 최우선임을 강조한다.

https://youtu.be/-hU4fV-Ezj4 1시간 전 업로드 됨

"It's A Confidence Game": AI Financing Warning From Jim Chanos

The Monetary Matters Network

3줄 요약

1. “GPU 호스팅/데이터센터는 기술이 아니라 ‘임대업(commodity landlord)’에 가깝고, 초과수익이 나기 어려운 구조”라는 게 Chanos의 핵심 경고다.

2. 진짜 리스크는 AI 수요의 ‘최종 고객’이 적자 기업(예: OpenAI 등) 비중이 과거 닷컴/통신 버블보다 더 크다는 점—신용경색이 오면 지출이 급전직하할 수 있다.

3. CoreWeave류의 네오클라우드는 사실상 “GPU 감가상각(수명) 베팅 회사”이며, 오프밸런스·SPV·컨버터블로 레버리지까지 얹어 ‘신뢰(Confidence) 게임’이 됐다.


00:00 Intro

인터뷰어(잭 팔리)가 “AI·데이터센터·GPU 투자자들이 확신하는 통념 중, 무엇을 의심하나?”로 시작한다. Chanos는 자신들이 2022년 중반부터 ‘레거시 데이터센터(콜로케이션/REIT형)’를 대규모로 쇼트해왔고, 그 산업을 “자본집약적·저수익·회계상 비용을 자산화하는 경향·지속적 음의 FCF”로 규정한다. 최근 시장이 AI 열풍으로 데이터센터를 “우주에 띄우자” 같은 과장된 내러티브까지 만들 정도로 과열됐다고 꼬집으며, 자신들의 문제의식은 “칩이 어디에 있느냐가 아니라, 그 칩이 만들어내는 가치(모델/서비스)가 돈이 된다”는 점이라고 프레이밍한다.

01:23 Data Center = Crummy Business

Chanos는 “GPU를 호스팅하는 사업은 본질적으로 커머디티(차별화 어려움)이며 낮은 마진·낮은 ROIC로 수렴한다”고 말한다. 데이터센터 운영은 전기/냉각/부지/건물 같은 인프라의 집합이고, 경쟁자가 우후죽순 늘면 임대료(컴퓨트 단가)는 떨어지기 쉬워 ‘공급 과잉→수익률 하락’ 메커니즘이 작동한다는 주장이다.

그는 AI에 베팅하고 싶다면 (1) OpenAI·xAI·Anthropic 같은 “순수 AI 애플리케이션/모델” 또는 (2) MSFT·META 등 “현금흐름으로 투자 감내 가능한 하이퍼스케일러”가 더 논리적일 수 있다고 한다. 반면 비트코인 마이너가 AI 데이터센터로 피벗(IREN 등)하거나, “네오클라우드(사실상 GPU/전력 임대업)”에 투자하는 것은 기술기업이 아니라 ‘랜드로드’에 투자하는 꼴이라 수익/지속가능성이 취약하다고 본다.

또 하나의 축은 회계/재무 리스크다. GPU를 직접 소유해 임대하는 구조라면 감가상각 내용연수(3년이냐 6년이냐 10년이냐)가 이익을 좌우한다. 내용연수를 길게 잡으면 연간 감가상각비가 줄어 “이익이 부풀려지고” 반대로 짧으면 손익이 급격히 나빠진다. Chanos는 자신들 모델에서 “5년, 잔존가치 20%”를 가정한다고 밝힌다(회사들이 5~6년으로 상향하는 흐름도 언급).


10:05 Oracle Could Have "Financial Problems" If AI Monetization Is Pushed Out

팔리가 “하이퍼스케일러 vs 칩 공급자(Nvidia) vs 데이터센터/호스팅”으로 AI 스택을 나누자, Chanos는 자신이 주로 의심하는 곳은 2~3차 파생 플레이(데이터센터·네오클라우드)라고 답한다. 다만 예외적으로 Oracle은 하이퍼스케일러이면서도 재무적으로 위험해질 수 있다고 지적한다.

그의 분석 프레임은 “증분 영업이익 증가분(연율) / 증분 자본(투하자본) 증가분”으로 증분 ROIC를 본다. Oracle은 최근 수치가 약 8.5%로, 가중평균자본비용(WACC) 이하라 “현재는 가치파괴”라는 결론이다. 반면 Microsoft는 같은 방식으로 거의 40% 수준이라고 언급하며, 최소한 현재까지는 MSFT·META가 증분 투자에서 자본비용을 넘기는 쪽이라고 본다(다만 시간이 지나면 바뀔 수 있다고 단서).

핵심 경고는 “AI 수익화가 2027~2028이 아니라 2030 혹은 더 뒤로 밀리면 Oracle은 근본적 금융 문제가 생길 수 있다”는 것. 이미 Oracle은 FCF가 마이너스로 내려갔고, 지속적 차입으로 CAPEX를 밀어붙이면 신용 스프레드(CDS) 확대처럼 시장이 먼저 신호를 줄 수 있다고 본다. 필요하면 “부채 대신 증자(자본확충)를 검토해야 할 지점”이 올 수 있다는 뉘앙스다.


16:13 Coreweave and "Neo-Clouds" Have No Moat

Chanos는 CoreWeave·Nebius·마이너 전환형(IREN 등) “네오클라우드”의 본질을 해자(moat) 없는 임대업으로 본다. 시장에서 종종 “전력과 땅을 잡으면 독점/과점”이라는 서사가 나오지만, 실제 계약의 경제성은 그렇지 않다는 사례로 IREN의 Microsoft 딜을 든다. 겉으로는 “전력·부지 희소성 프리미엄”처럼 포장됐지만, 리턴을 뜯어보면 mid single-digit(중간 한 자릿수) ROIC 수준이라 “독점이라면 이 정도 수익률이 말이 되나?”라는 식의 반문을 던진다.

즉 지금이야 AI 수요가 뜨겁고 계약이 잘 체결되니 장밋빛처럼 보이지만, 공급이 더 늘면 GPU 호스팅 단가는 내려가고 결국 임대업 수익률로 수렴할 가능성이 높다는 관점이다.


18:11 Worrisome Rise of Off-Balance Sheet Deals To Finance Data Centers

팔리가 “왜 이런 비즈니스가 존재하나—빅테크가 밸런스시트에 올리기 싫어서 아닌가?”라고 묻자, Chanos는 중요한 포인트라고 동의한다. 최근 Microsoft, Meta(Blue Owl과의 SPV 구조 등) 사례처럼, 하이퍼스케일러들이 점점 오프밸런스(리스·SPV)로 자본집약 리스크를 외부로 이전하려는 경향이 강해졌다고 본다.

이건 역설적으로 “진짜로 수익이 엄청나고 확실한 사업이라면 왜 굳이 남에게 넘기나?”라는 질문을 가능하게 한다. 즉, 자본집약·불확실성이 커지니 (1) 임대/리스화로 리스크를 전가하고 (2) 네오클라우드·사모 크레딧이 그 공백을 메우는 구조가 만들어진다는 해석이다.


22:00 GPU Depreciation and Inflated Earnings

CoreWeave 같은 회사는 데이터센터를 “소유”하기보다는 데이터센터를 임차하고 GPU를 소유한 뒤 컴퓨트를 재판매하는 구조로 설명된다. 여기서 Chanos가 보는 핵심은 “GPU 중개업의 본질은 감가상각 수명 베팅”이다.

- GPU가 10~12년 간 돈을 벌면 연 10% 수준의 감가 부담이라 손익이 좋아 보인다.
- GPU가 3년이면 매년 1/3을 비용 처리해야 하니, 임대료가 조금만 내려가도 손익이 급격히 악화된다.

그는 시장 검증 지표로 GPU 스팟 렌탈 가격(블룸버그 Hopper GPU 렌탈 인덱스)을 언급하며, 해당 지표가 전년 대비 약 -28% 하락했다고 말한다. “이 정도 하락은 4~6년 수명 가정과 대체로 일관”하다는 해석이다.

또 “구형 GPU는 추론(inference)용으로 쓰면 된다”는 업계의 반론에 대해, 그게 맞다면 결국 렌탈 가격/현금흐름에 반영돼야 하며, 시간이 지나면 시장가격이 ‘잔존가치’를 냉정하게 판별해줄 것이라고 본다. 요지는 “회계(내용연수)로 이익을 만드는 구간이 끝나면, 결국 현금흐름과 임대료가 진실을 드러낸다”는 것.


28:01 IREN and other former Bitcoin Miners Pivoting to AI

Chanos는 비트코인 마이너의 AI 전환을 “사업모델이 더 좋아졌다기보다, 시장 내러티브에 편승한 리레이블링(rebranding)”으로 보는 톤이다. 마이너들은 이미 전력·부지·인프라를 가지고 있으니 AI로 갈아타면 좋아 보이지만, 그들이 파는 건 결국 “전력/공간/컴퓨트 임대”로 수렴하며, 수익률은 인프라 산업의 낮은 ROIC로 회귀할 가능성이 크다고 본다.

여기서 흥미로운 지점은 ‘크립토 마이닝→AI’가 단순 산업 전환이 아니라, 자본시장 측면에서 (1) 대규모 CAPEX, (2) 레버리지/컨버터블 조달, (3) 감가상각 가정이라는 3종 세트를 그대로 끌고 온다는 점이다. 즉 크립토 채굴이 겪었던 변동성(장비 가치 급락, 사이클 붕괴)이 AI 인프라에서도 재현될 수 있다는 암시로 읽힌다.

37:28 "Way Worse Than 1999" In That Companies Now Spending on AI Are Unprofitable

여기서 Chanos의 가장 날카로운 비교가 나온다. 그는 닷컴 버블 때 “웃음거리”로 남은 Pets.com 같은 기업들은 자본지출 관점에서 보면 규모가 작았다고 말한다. 실제로 1999~2000년 통신 장비 붐에서 대규모 발주를 했던 주체는 AT&T, 지역 벨(로컬 텔코), 대기업 등 수익성 있는 기업들이었고, 그들이 2001~2002에 발주를 줄이면서 Cisco·Lucent·Nortel 등의 실적이 무너졌다는 기억을 상기시킨다.

반면 이번 사이클은 “최종 수요의 큰 덩어리”가 OpenAI 같은 대규모 적자 주체일 수 있어, 신용경색/리스크 오프로 자금조달이 막히면 지출이 훨씬 더 빠르게 꺾일 수 있다고 본다. 그래서 “구성상 1999~2000보다 더 위험(worse)”하다는 표현을 쓴다.

또 2000년 당시를 예로 들어, 나스닥이 2000년 3월 이후 ‘별다른 뉴스 없이’ 먼저 30% 빠지고, 그 후에 6개월쯤 지나 주문 감소/펀더멘털 악화가 확인됐다는 일화를 말한다. 즉 시장은 펀더멘털을 ‘선행’할 수 있고, “펀더멘털 확인을 기다리다 자본이 먼저 훼손될 수 있다”는 경고다.


41:48 OpenAI = King of Losing Money?

팔리가 “OpenAI가 상장사였다면 쇼트하겠냐(HSBC: 5,000억 달러 운영손실 전망)”고 묻자, Chanos는 “상장하면 보겠다”는 정도로 유보한다. 그는 굳이 OpenAI의 최종 승패를 예측하지 않더라도, 그 주변 인프라(데이터센터/네오클라우드)의 경제성이 나쁘면 그쪽이 더 좋은 쇼트 타깃이 될 수 있다고 말한다.

다만 OpenAI가 진짜로 기술적/시장적 독점에 가까운 지위를 갖게 되면, 과거의 Microsoft처럼 결국 수익화에 성공할 수도 있음을 인정한다. 현재는 “전부 전망과 발언(가이던스)일 뿐”이며, 2027~2028 시점에 수익화의 ‘구체적 증거’가 필요하다는 입장이다.

자금조달에 대해서는 “VC 드라이파우더가 있다고들 하지만, 2000년 3Q처럼 순식간에 닫힐 수 있다”고 경고한다. 그때도 자금은 “있었다—until it isn’t”였고, 이번에도 동일하게 Confidence game이 될 수 있다는 표현이 나온다.


47:32 Nvidia

Chanos는 Nvidia에 대해선 의외로 톤이 온건하다. “현재는 캐시 머신이고, 쇼트셀러가 더 좋은 타깃을 찾을 곳이 많다”고 말한다. 다만 신경 쓰는 포인트로 벤더 파이낸싱(고객에 대한 투자/금융 제공)을 언급하며, 1999~2000년 Lucent/Nortel이 수요를 떠받치려 고객금융을 했던 장면을 연상시킨다고 지적한다. “수요가 그렇게 강하면 왜 굳이 그런 걸 하냐”는 의문을 던지지만, 아직 규모가 ‘중대(material)’하진 않다고 평가한다.


49:07 "Private Credit Reminds Me of Michael Milken"

사모 크레딧에 대해 Chanos는 가장 강한 경고를 내놓는다. 사모 크레딧의 판매 논리는 “시니어/담보대출을 들고도 연 10~15%로 주식 같은 수익을 준다”인데, 그는 이게 효율적 시장에서는 성립하기 어렵다고 본다.

그리고 1980년대 마이클 밀켄의 정크본드 서사를 그대로 소환한다. 당시도 “정크는 과소평가되어 초과수익이 있다, 디폴트가 나도 회수율이 높아 안전하다”는 식이었지만, (1) 과거 수익의 상당 부분은 ‘폴른 엔젤(투자등급→정크→회복)’ 효과였고 (2) 디폴트율 계산도 시장 팽창기 분모효과로 왜곡됐다는 반론(에드 알트만의 코호트 분석 등)이 나왔으며, 결국 80년대 말~90년대 초 부동산/S&L 붕괴 국면에서 문제가 터졌다는 역사적 비유를 든다.

또 하나의 흥미로운 포인트는 “사모 크레딧 대형사들이 보험사 같은 규제기관(규제 자본) 플랫폼을 소유하면서 그 자금으로 크레딧을 매수하는 구조”가 80년대와 닮았다는 지적이다. Apollo-Athene 같은 사례를 염두에 둔 발언으로, 겉으로는 “90%가 투자등급”이라 해도 보험사는 레버리지(자본 대비 자산)가 크기 때문에 자본 관점에선 위험이 증폭될 수 있다고 말한다.


56:29 Private Equity

사모펀드(PE)에 대해서는 “레버리지드 에쿼티를 사놓고 10~15% 수익이면, 위험 대비 보상이 충분치 않다”는 오래된 회의론을 재확인한다. 또한 사모자산은 마크투마켓이 느리거나 자의적이라 변동성이 ‘가려질’ 수 있고, 최근 5년은 오히려 공개시장(특히 테크)이 더 좋아 “LP로 들어가기보다 GP(운용사 상장주)로 투자하는 게 더 나았다”는 관찰도 덧붙인다. Brookfield 같은 복잡한 지배구조/연결 구조를 예로 들며, 업계 전반의 회계·구조 복잡성이 커졌다고 언급한다.


1:02:50 Teucrium $TILL End-roll

https://youtu.be/R1HrPsfUkbk 1시간 전 업로드 됨

코인은 증권일까? 아닐까?

박주혁

3줄 요약

1. SEC가 ‘토큰을 무조건 증권’으로 몰아가던 겐슬러식 집행에서, 폴 앳킨스·헤스터 퍼스 라인의 ‘분류+세이프하버+시장구조 재설계’로 정책 축이 이동 중이다.

2. XRP 판결의 핵심은 “토큰 그 자체”가 아니라 “어떤 방식의 판매(거래)였는지”가 증권성을 좌우한다는 거래 단위(트랜잭션) 논리다.

3. 미국 유동성은 지금 얕아 보여도, 커스터디/회계 처리 등 제도 레일이 깔리면 월가 자금이 들어오며 ‘중력장’처럼 글로벌 표준을 만들 수 있다는 문제의식이 깔려 있다.


00:00 인트로

발화자는 최근 몇 주 시장이 “굉장히 쉽지 않았다”는 체감으로 시작하며, 크립토 규제 논쟁(코인은 증권인가?)을 미국 SEC의 최근 움직임(‘혁신 면제’)과 연결해 풀어가겠다고 예고한다. 한국이 제도 설계에서 더 선제적으로 움직일 여지가 있다는 문제의식도 깔아둔다.


00:28 비트코인 제정신 아니네

비트코인 가격이 단기(1시간 봉)에서 급등락을 반복하며 2022년식 ‘바트(급락 후 급반등 같은 출렁임)’를 연상시킨다고 말한다. 이 구간에서의 대응은 “아무것도 하지 않는 것”, 즉 현금 비중을 쌓고 관망하는 게 중요하다는 조언을 덧붙인다. 변동성 배경으로는 (1) 뱅가드의 비트코인 ETF 관련 태도 변화(기존 ‘안 한다’에서 ‘한다’로 선회한 듯한 뉴스) (2) 뱅크오브아메리카가 포트폴리오의 약 4% 수준 크립토 편입을 언급한 점 등을 들며, 기관 발언/포지셔닝이 단기 가격을 밀어 올린 정황을 언급한다.

01:47 SEC 혁신 면제 이게 뭔데?

‘혁신 면제(innovation exemption)’ 헤드라인을 계기로 SEC의 정책 변화 가능성을 짚는다. 과거(특히 2022~2023)에는 리플, 코인베이스, 유니스왑, 크라켄 등 업계 전반이 SEC와 강하게 충돌했고, “왜 이더리움은 증권이 아니냐” 같은 불만이 컸다는 맥락을 상기한다. 이번 이슈는 SEC 내부에서 ‘크립토맘’으로 불리는 헤스터 퍼스(Hester Peirce)가 과거 제안했던 ‘토큰 세이프하버(safe harbor)’ 아이디어와 맞닿아 있다고 설명한다.

핵심 논리는 이렇다: 토큰의 법적 성질을 초기부터 ‘증권’으로 덮어 씌워 때리기보다, 일정 기간(예: 3년) 프로젝트가 토큰을 발행·유통하며 충분한 탈중앙화(특히 토큰 분배의 광범위성) 달성 기회를 주고, 그 기간 후에도 탈중앙화가 부족하면 그때 SEC 관할로 강하게 집행하자는 구상이다. 미국에서 토큰 발행 법인 설립이 규제 불확실성 때문에 어려웠던 현실을 감안하면, 이런 면책/유예 장치는 미국 내 프로젝트 창업에 심리적·실무적 ‘숨통’을 틔울 수 있다는 평가를 덧붙인다.


05:05 프로젝트 크립토의 4가지 구성

‘혁신 면제’는 더 큰 정책 패키지인 프로젝트 크립토(Project Crypto)의 일부이며, 전체는 4개 기둥으로 구성된다고 정리한다.

- 혁신 면제: 규제 불확실성 하에서 일정 조건을 충족하는 혁신 활동에 대해 제한적 면책/유예를 부여하는 방향.
- 명확한 토큰 분류: 디지털 자산이 언제 ‘증권/상품/스테이블코인’ 등에 해당하는지 공식 가이드라인을 확립.
- 슈퍼앱 프레임워크: 위챗 같은 ‘앱 하나에 다양한 금융 기능’이 들어가는 형태를 가능하게 하려면, 흩어진 제도를 통합·정비해야 하므로 이를 추진.
- 온체인 시장 구조: 주식 거래 등 전통 자본시장 기능도 온체인화(토큰화·온체인 결제/청산)할 수 있는 시장 구조를 제안.

발화자는 이 4개 축이 결국 “토큰이 증권이냐 아니냐”를 단선적으로 결론내기보다, 자산 분류·공시·거래 인프라·서비스 프레임까지 패키지로 재설계하는 접근이라고 본다.


06:37 한국은 미국처럼 저런거 안하나?

한국 상황을 대비시키며, 스테이블코인 논의가 “은행 중심 컨소시엄”으로 기울면 혁신이 약해질 수 있다고 비판한다. 교보문고가 특정 체인을 활용해 스테이블코인 결제 등을 검토한다는 류의 뉴스가 나오지만, 결국 기득권(은행)이 주도권을 쥐는 구조로 정리되면 새로운 아이디어·사업 기회가 막힌다는 주장이다. 발화자의 요지는 “루나 같은 실패는 피하되, 새로운 사람들에게 사업을 개척할 기회를 주는 방향의 선제 입법”이 필요하다는 것. 미국이 마라톤을 뛰고 있으면 한국은 앞에서 ‘물병을 파는’ 식으로라도(즉 제도 선점으로) 기회를 만들 수 있다는 비유로, 규제 경쟁/입법 선점의 중요성을 강조한다.


08:25 SEC 폴 앳킨스 의장 어떤 사람일까?

프로젝트 크립토를 추진하는 인물로 폴 앳킨스(Paul Atkins)를 지목하며, 전임 겐슬러와 대비되는 “자유시장 옹호, 크립토 친화” 성향을 강조한다. 트럼프가 점지했다는 식의 표현으로 정치적 배경도 암시한다. 이 구간은 정책 변화가 단지 문서가 아니라 “누가 의장인가(집행 철학)”에 의해 크게 좌우된다는 메시지를 준다.


09:46 XRP가 승소한 이유

2023년 리플(XRP) 사건을 예로 들어, 증권성 판단 단위가 ‘토큰 자체’가 아니라 ‘판매 방식/거래(트랜잭션)’라는 논리를 설명한다.

- 초기 리플이 VC 등에게 블록딜/비공개딜로 “네트워크가 발전하면 토큰 가치가 오른다”는 식의 기대를 전제로 팔았다면, 그 거래는 증권성(투자계약) 성격이 강해질 수 있다.
- 반면, 일반 투자자가 거래소 호가창에서 XRP를 매수하는 경우, 매도자가 누구인지도 모르고 리플랩스로부터 어떤 약속도 직접 받지 않는다. 즉 발행자(프로모터)와 투자자 사이의 약속/기대 형성 구조가 단절되어 있어, 해당 2차시장 거래를 일률적으로 증권으로 보기 어렵다는 취지로 설명한다.

이를 스마트폰 비유로 풀기도 한다. 핸드폰은 그 자체로 증권이 아니지만, “내가 이 핸드폰 가치를 올릴 테니 지금 사라”라는 약속을 붙여 거래를 만들면 그 거래는 증권적 성격을 띨 수 있다는 것. 또한 이 판결이 미국에서 완전한 ‘선례’로 굳으려면 상급심 확정 등이 필요하다는 한계(영향력은 크지만 법적 구속력의 단계는 별개)도 언급한다.


13:32 프로젝트 크립토에 대한 의문점

폴 앳킨스 체제의 큰 그림은 “겐슬러식: 토큰 다 증권” vs “앳킨스식: 토큰은 종류별로 따져 분류”로 요약되며, 토큰을 4가지로 나눈다고 설명한다.

- 디지털 상품: 네트워크 운영 토큰(예: 비트코인, 이더리움, 솔라나)
- 디지털 수집품: NFT, 게임 아이템, 메타버스 자산
- 디지털 도구: 특정 유틸리티/접근권 제공 토큰
- 토큰화된 증권: 말 그대로 증권을 토큰화한 것

다만 발화자는 “네트워크 차원 탈중앙화는 이해되지만, 앱(애플리케이션) 단의 토큰은 어떻게 보나?” 같은 실무적 의문을 제기한다. 답으로는 결국 토큰 분배/탈중앙화 정도가 중요하며, 3년 내 분산이 충분히 이뤄지면 증권성 리스크가 낮아질 수 있다는 논리로 돌아온다고 한다.

또 하나의 쟁점은 배당/수익환원 설계다. “배당금은 빼박 증권”이라는 견해가 나오고, 대신 프로그래밍된 바이백(매입) 같은 메커니즘을 쓰면 증권성이 낮아질 수 있다는 얘기가 언급되는데, 발화자는 이것이 “조삼모사 아니냐”는 느낌의 불편함을 드러낸다(코드로 지급하면 배당이 아니게 되는가?라는 본질적 질문).

마지막으로 역외 발행/해외 거래소 상장 같은 글로벌 집행 문제를 든다. SEC 관할은 미국 중심이지만, 미국 자본시장의 규모 때문에 “미국 유동성을 원하면 결국 공시·기준을 따라야 하고, 그 결과 정책이 중력 효과처럼 국제 표준이 될 수 있다”는 설명을 소개한다. 현재는 바이낸스·바이비트 등 대비 미국 현물 거래 유동성이 약해 보일 수 있으나, 커스터디 및 회계 인식(기관이 크립토를 ‘부채’처럼 취급하던 프레임을 바꾸는 규정/기준 개정) 등이 정비되면 은행·월가 MM·대형 자산운용 자금이 들어와 미국 거래량이 깊어질 수 있다는 전망으로 마무리한다.

https://youtu.be/qX9y9Yh1jkE 1시간 전 업로드 됨