🔥 MegaETH 세일 나온김에 Fluffle 복기해보기

: 개당 1ETH (당시 $2,730)
: 최소 5%를 NFT에 할당할 예정이라고 함
: 만개중 5천개를 현재 민팅한 상태임

만개에 배정한다고 했을시에 $546M 정도고, 5천개에서 민팅을 배정한다고 했을때 $273M임. 현재 폴리마켓에서 아직 볼륨이 작지만 $2B가 넘는다는 예측에 대다수가 동의를 표함.

만약 실현될 경우 만개 배정이면 약 4배, 아닐시에는 약 8배로 가정할 수 있음. 왜 굳이 5천개가 될 수도 있냐고 생각하면, 얼마전에 Bing(사장)이랑 스몰톡 하다가 거의 10배네 축하해란 말 들음 (그런 5천개가 끝인가?)

결론: 어찌됐던 이득볼 것 같은데, 메가이더의 결단에 따라 천국행일 수도?

ENDGAME: MegaETH가 처리량(Throughput)과 분산화(Decentralization)를 연결하는 방법

MegaETH는 고성능 블록체인의 고질적인 문제인 '높은 처리량 <-> 비싼 검증 비용/낮은 분산화' 사이의 상충 관계(Trade-off)를 Stateless Validation으로 해결합니다. 이는 상태 저장(state storage)이 전혀 필요 없고 최소한의 하드웨어 사양만 요구하는 MegaETH의 검증 가능성 접근 방식입니다.

문제제기: 큰 처리량은 더 큰 하드웨어를 의미합니다

MegaETH는 SALT, 병렬처리, 제거된 가스한도, JIT 컴파일 등을 통해 극도의 효율성을 추구하고 있기에 매우 빠릅니다. 이러한 성능을 위해서는 데이터 센터급의 장비가 요구 됩니다. 또한 이러한 시퀸서로부터 보조데이터를 활용하여 트랜잭션을 더 효율적으로 재실행하는 고도로 최적화된 Full Nodes 조차도 높은 사양을 요구합니다.

하지만 모든 사용자들은 이러한 시퀸서와 Full Nodes로 이뤄진 시스템이 규칙을 따르고 있는지 trustless하게 확인할수 있는 힘을 가져야합니다. 분산화를 위해서는 많은 유저참여를 보장해야하는데 그러므로 누구나 실행할수 있는 사양에서 구동이 되어야합니다.

해결책: 스테이트리스 검증 (Stateless Validation)

바로 여기서 스테이트리스 검증이 등장하며, 고용량 체인의 검증에 필요한 저장 및 컴퓨팅 부담을 덜어줍니다. 스테이트리스 검증자는 작은 양의 추가 데이터와 경량의 증명(proof)만을 사용하여 각 새 블록이 이전 상태에 대해 유효한지만 확인하면 됩니다.

작동 방식은 다음과 같습니다.
• MegaETH 시퀀서는 스테이트리스 검증자에게 "증인(witness)"을 제공합니다. 이는 특정 블록의 트랜잭션을 실행하는 데 필요한 작은 상태 데이터 조각만을 포함하는 암호화 증명입니다.

스테이트리스 검증자는 이 증인을 사용하여 다음을 수행합니다.
• 제공된 상태 데이터가 진짜인지 확인
• 이 검증된 데이터를 사용하여 블록의 트랜잭션을 실행
• 새로운 상태 루트(state root)가 무엇이 되어야 하는지 계산
• 그것이 시퀀서가 주장하는 내용과 일치하는지 확인

검증자들은 어떠한 상태 데이터에도 접근하거나, 저장하거나, 쓰지 않고 상태 전환의 정확성을 확인할 수 있고, 검증이 노드 네트워크에 분산되어 있기 때문에, 각 스테이트리스 검증자는 새 블록의 일부만을 확인합니다. 이는 개별 검증자의 대역폭과 컴퓨팅을 크게 줄여줍니다.

Pi Squared를 통한 이중 클라이언트 검증 (Dual Client Validation)

일반적인 블록체인은 코드로 작성된 하나의 구현체를 사용하지만, MegaETH는 Pi Squared를 통해 '수학적 사양'을 컴파일한 두 번째 독립적인 구현체를 사용합니다. 이는 한 구현체의 버그나 오류를 다른 독립적인 시스템이 걸러내는 궁극의 오류 방지 시스템입니다.

한 블록이 유효하다고 인정받으려면, MegaETH의 스테이트리스 검증 시스템과 Pi Squared의 FastSet 네트워크가 모두 동일한 상태 루트에 도달해야 합니다.

악의적인 행위자가 상태를 조작하려면 서로 독립적인 두 시스템을 동시에 속여야 하므로, 수학적으로 보장되는 수준의 최고 안전성을 제공합니다.

결론

스테이트리스 검증은 MegaETH가 분산화라는 핵심 속성을 손상시키지 않고 대기 시간, 처리량 및 실행의 경계를 넓힐 수 있도록 하는 기반입니다.

우리는 검증 비용을 무시할 수 있는 수준으로 만들고 정확성을 수학적으로 보장함으로써, 소비자급 처리량과 사이퍼펑크 이상이 공존하는 최종 목표(endgame)를 실현하고 있습니다.

https://x.com/megaeth_labs/status/1978854478943256986

체인링크와 만드는 새로운 오라클 모델에 대한 소식이 진짜 중요한 이유는 기존 오라클의 지연시간(Latency)이 만들어 낼수 있는 MEV와 같은 비효율적인 상충관계를 해결할 수 있다는 것에 있음. 예측 시장이나 단기 거래에서는 이 몇 초의 지연시간이 곧 '조작 가능성'이자 '사용성 저하'로 이어질 수 있는 구조임.

메가이더는 체인링크 데이터 스트림을 네이티브 프리컴파일 오라클로 통합하는 방식으로 지연시간 제로에 가까운 데이터 정확성을 확보하고, 이 데이터를 기반으로 컨트랙트 내에서 구성 가능한(composable) 액션을 밀리초 단위로 실행할 수 있게 되는 미래를 그리고 있는 것임.

높은 TPS는 중요하지만, 외부 데이터 접근과 같은 필수 요소들이 이러한 TPS 속도를 따라가지 못하면 성능 정하로 이어짐. 두명이 도착해야 승리하는 게임에서 너무 느린 파트너와 함께 한다면 내가 아무리 빨라도 우승할 수 없음.

메가이더가 이전부터 계속 이야기 했던 실시간 베팅, 극한의 속도를 요구하는 단기 예측 시장, 정밀한 금융 청산 등 기존 블록체인에서는 상상만 했던 모든 '실시간 디파이'가 가능하기 위한 엄청엄청 중요한 통합이 아닐까 싶네요.

펀딩이나 세일 소식만큼 중요한 이야기 같은데 그렇게 안느껴지는것처럼 보이는게 아쉬워서 몇줄 더 써봄..

유의해제 => 축하빔
상폐 => 상폐빔

이 메커니즘인가...?

7. OpenMind: The Android of Robots - Chain Of Thought

https://chainofthought.xyz/p/openmind-the-android-of-robots

#robot

분석: LuBian 채굴 풀에서 개인 키를 생성하는 데 사용하는 난수 생성기의 규칙성으로 인해 해커는 오류 패턴을 발견하고 120,000 BTC를 훔쳤습니다. —🔗link

심지오 요블은 옛날에 XAI 가짜 컨트랙트 사태에도 자기 사비를 들여서 모두 보상해줬던 성인군자임

사실 스캐머가 잘못이었는데 요블이가 책임지고 억대로 사비 나간거로 아는데, 거의 유일하게 책임지는 왕부랄 상남자 (심지어 귀여움)였고, 업보의 신이 요블한테 과녁을 그렸고 크펑을 쐈다고 본다.

Karma Exist

안녕 (18세) 인생 조언
1. NFT 사지마라

관련해서 한경이랑 블루밍비트 기사도 나왔네요.

Still Big week.

https://www.hankyung.com/article/202510175178O
https://bloomingbit.io/feed/news/98979

감사하게도 MMT Deed 대상자로 선정되어서 모멘텀 NFT Nomination이 가능하게 되었습니다. 3자리 중 한자리는 같은 XIT 팀원인 도롱이에게 할당할 것 같고, 나머지 2자리를 대상으로 이벤트를 진행해보려고 합니다.

간단하게 이글을 인용하는 방식으로든 댓글로든 MMT와 함께한 최고의 순간을 남겨주세요!
채널 구독자이고 최고의 순간을 남겨주신 분들을 대상으로 2분 추천하겠습니다.

참여방법

• 종명이의 딸깍 입장 및 트위터 팔로우
• 글 인용이나 댓글로 MMT와 함께한 최고의 순간 남기기
• 구글폼 작성

일요일 자정까지만 받을게요~

ZKC 유의관련 이슈나 ZK 인프라, 그리고 프라이버시 섹터의 토큰들의 상승까지 프라이버시 내러티브가 국내외로 도는 느낌인데 이와 관련해서 AI와 프라이버시를 연결하는 핵심 플레이어 중 하나인 FLock도 놓치면 안되는 프로젝트라고 생각됨.

프라이버시 섹터 프로젝트들이 더 큰 수요와 관심을 얻기 위해선 단순히 기술적인 진보를 넘어서 실사용이 필요하고 조금 더 확장했을때 AI의 진위성, 금융보안 등 현실세계의 문제들을 해결하는데 사용되는 시도들이 필요하다고 생각됨. FLock은 바로 이 지점에서 연합학습(Federated Learning)을 통해 데이터 프라이버시를 보장하면서도, 더 강력하고 글로벌한 AI 모델을 구축하여 현실 문제를 해결하려는 시도에 특화되어 있음.

FLock의 구조는 AI 학습 데이터의 민감성을 보호하고, 데이터 소유자가 주권을 유지하며 AI 개발에 기여할 수 있도록 하고, 더 나아가 상용화된 모델에 기여한 정보 제공자, 연산 자원 제공자, AI 엔지니어 등 모든 참여자들이 최종적으로 발생하는 수익을 공정하게 분배받는 시스템을 구축하고 있음. 프라이버시를 AI 발전의 장애물이 아닌, 성장의 동력으로 전환시키는 명확한 비즈니스 모델을 제시하고 있기에 프라이버시 내러티브의 부상과 함께 FLock의 로드맵과 프로덕트에 주목해볼 필요가 있지 않을까....

#FLock

오늘은 요거 관련해서 최근에 공유드린 3가지 글 중에 하나 읽고 독후감 X에 남겨보는게 어떨까용

5. How do you trust a robot you’ve never met? - Jan Liphardt (Founder, Openmind)
https://fortune.com/2025/10/14/openmind-robotics-ceo-how-do-you-trust-robot/

6. America Cannot Lose the Robotics Race
https://a16z.com/america-cannot-lose-the-robotics-race/

7. OpenMind: The Android of Robots - Chain Of Thought
https://chainofthought.xyz/p/openmind-the-android-of-robots

살아남은건 금 뿐이구나.....
딴건 손절남..

시장 분위기가 매수하고 기다리는것보다 다음 농사지어야하는 분위기가 되는것 같음.

특정 이슈가 없으면 토큰들고 있기가 어려운것 같고 야핑이나 스테이블 파밍같은 안전플레이 해야할것 같네....어렵다.