Forwarded from 갱생코인
First Squawk
RECENT COLLEGE GRADUATES SEE SHARPEST RISE IN UNEMPLOYMENT AMONG ALL LABOR GROUPS: INVESTOPEDIA
Recent college graduates are facing the biggest increase in unemployment compared with other segments of the labor force, highlighting a weakening entry-level job market as employers slow hiring and increasingly adopt AI and automation, according to Investopedia.
Recent college graduates are facing the biggest increase in unemployment compared with other segments of the labor force, highlighting a weakening entry-level job market as employers slow hiring and increasingly adopt AI and automation, according to Investopedia.
최근 대학 졸업생들의 실업률이 다른 모든 노동 집단 중에서 가장 큰 폭으로 증가하고 있습니다. 투자피디아(Investopedia)에 따르면, 이는 기업들이 채용을 줄이고 인공지능(AI) 및 자동화 기술을 적극적으로 도입하면서 신입 사원 채용 시장이 약화되고 있기 때문입니다.
Forwarded from 변창호 코인사관학교 BCH
Forwarded from 저스트코인
https://h00d.trade/
정식은 아니고 맛뵈기. 불안정할 수 있음.
토큰 런치 기능, 유동성 제거 감지, 실시간성 확대 등등
잡다한거 다 때려넣음.
비전공자가 만들수록 UI/UX 가 가장 어려운 것 같음.
현재도 여전히 수정중….
Arc도 해야 할지 굉장히 고민이네
정식은 아니고 맛뵈기. 불안정할 수 있음.
토큰 런치 기능, 유동성 제거 감지, 실시간성 확대 등등
잡다한거 다 때려넣음.
비전공자가 만들수록 UI/UX 가 가장 어려운 것 같음.
현재도 여전히 수정중….
Arc도 해야 할지 굉장히 고민이네
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Forwarded from 디젠의 트레이딩 일지
사모펀드 다니는 친구가 이 글에 대해 반박한 건데 너무 좋아서 올립니다.
- 외인이 매도했는데도 올랐었던 건 한국 시장의 체급이 바뀐 걸 내포. 작년 상법개정 후에 코스피 자체가 리레이팅에 들어가고 기관도 국내주식 비중 늘리고 개인도 전례없는 시장참여 폭증을 보였음. 상법개정으로 코스피에 외인이 들어오며 불을 지핀 건 맞지만 결국 외인이 삐지면서도 지수를 9000까지 불지핀 데 큰 공을 세운 건 개인의 역대급 주식시장 진입 (부동산 규제에 따라 개인의 주식시장 참여 증폭과 레버상품 출시는 이 효과를 더욱 확대). 근데 재료가 소진되고 믿음이 흔들리니 외인이 먼저 빼고, 매번 주식이 잘될 때마다 주식시장에 발 디디는 개인들은 더 흔들려서 수급이 무너짐
- 2018년도 수요는 견조했는데 주가는 떨어졌다. 그 당시 메모리 장은 스마트폰, 노트북 판매 급등에 따라 낸드가 급격히 많이 필요했던 것. 중국 전자기기 시장의 성장과 후퇴도 영향이 컸음. 자동차 산업도 2019년정도 글로벌 차량 판매가 꺾이기 시작했는데, 전세계 주요국은 돈이 많아 전자기기와 차량을 구매할 구매력이 있어서 이미 다 사놓은 상태에서, 중국이란 초대규모 시장에서 중국 경제가 성장하고 중산층이 생겨나며 전자기기와 차량 시장의 신성장동력이 됐음. 그게 꺾이면서 메모리도, 자동차도 수요가 부진해진 것. 결국 사람이 소비하는 데 한계가 발생한 것. 사람이 핸드폰이나 차가 많아봤자 3대 이상 사지는 않으니까. 근데 지금 짓는 데센의 메모리 수요는 인구수에 국한된 게 아님. Ai 모델을 만드는데는 엄청난 메모리가 필요한데, 아직 구현하고 싶은 목표 지점까지 기술을 발전시키지 못함. Ai가 내놓는 답변의 정확도를 99%에서 99.9%까지 구현하는 데는 훨씬 많은 메모리가 필요할 것
- 메모리 계약구조. 마이크론은 hbm 물량의 20-30%를 장기계약으로 2Q26 수준에 가격을 묶어뒀지만 하닉은 상방을 열어두는 계약을 하고 삼전은 장기계약을 하지 않았음. 하닉과 삼전은 hbm 가격 상방이 열려있다는 것. 만약 dram 가격이 더 높아지면 dram을 더 생산해서 영업이익을 올릴 수 있음. Hbm이 꼬꾸라질 수 있다는 게 엔비디아가 루빈에 탑재될 기판 구현이 현실적으로 어려워서 생산 목표량을 보수적으로 잡은 거라 하는데, 시장은 루빈 200만장 생산을 기대하다 이제와서 25% 낮은 150만장 목표를 발표하니 실망한 것. 근데 그러면 루빈 50만장어치에 들어갈 hbm 생산라인을 dram으로 돌려서 supply glut이 발생하냐? 이게 포인트인데 나는 이건 지켜봐야 한다는 생각. 2000년대 광통신 인터넷, 2018년대 스마트폰으로 상승한 dram 수요는 각각 전방시장인 인터넷 설비와 스마트폰 수요에 의한 것이였음. 인터넷이 처음 나올 때 새로운 시장이 펼쳐진다는 허상이 많았는데, 반면 지금은 ai모델뿐 아니라 sovereign ai, 자율주행차, 로봇처럼 실제로 dram이 쓰여질 대상들이 존재 (실제 도입 시기는 지켜봐야겠지). 여기서 28년 신규 fab 가동 시점에서 추가로 수요가 나오면 만약 현재 hbm 생산라인을 dram 생산라인으로 바꿔도 추가 생산 dram에 대한 수요는 발생하여 supply-demand parity 혹은 demand surplus는 유지될 수도 있을 것 같음
- 외인이 매도했는데도 올랐었던 건 한국 시장의 체급이 바뀐 걸 내포. 작년 상법개정 후에 코스피 자체가 리레이팅에 들어가고 기관도 국내주식 비중 늘리고 개인도 전례없는 시장참여 폭증을 보였음. 상법개정으로 코스피에 외인이 들어오며 불을 지핀 건 맞지만 결국 외인이 삐지면서도 지수를 9000까지 불지핀 데 큰 공을 세운 건 개인의 역대급 주식시장 진입 (부동산 규제에 따라 개인의 주식시장 참여 증폭과 레버상품 출시는 이 효과를 더욱 확대). 근데 재료가 소진되고 믿음이 흔들리니 외인이 먼저 빼고, 매번 주식이 잘될 때마다 주식시장에 발 디디는 개인들은 더 흔들려서 수급이 무너짐
- 2018년도 수요는 견조했는데 주가는 떨어졌다. 그 당시 메모리 장은 스마트폰, 노트북 판매 급등에 따라 낸드가 급격히 많이 필요했던 것. 중국 전자기기 시장의 성장과 후퇴도 영향이 컸음. 자동차 산업도 2019년정도 글로벌 차량 판매가 꺾이기 시작했는데, 전세계 주요국은 돈이 많아 전자기기와 차량을 구매할 구매력이 있어서 이미 다 사놓은 상태에서, 중국이란 초대규모 시장에서 중국 경제가 성장하고 중산층이 생겨나며 전자기기와 차량 시장의 신성장동력이 됐음. 그게 꺾이면서 메모리도, 자동차도 수요가 부진해진 것. 결국 사람이 소비하는 데 한계가 발생한 것. 사람이 핸드폰이나 차가 많아봤자 3대 이상 사지는 않으니까. 근데 지금 짓는 데센의 메모리 수요는 인구수에 국한된 게 아님. Ai 모델을 만드는데는 엄청난 메모리가 필요한데, 아직 구현하고 싶은 목표 지점까지 기술을 발전시키지 못함. Ai가 내놓는 답변의 정확도를 99%에서 99.9%까지 구현하는 데는 훨씬 많은 메모리가 필요할 것
- 메모리 계약구조. 마이크론은 hbm 물량의 20-30%를 장기계약으로 2Q26 수준에 가격을 묶어뒀지만 하닉은 상방을 열어두는 계약을 하고 삼전은 장기계약을 하지 않았음. 하닉과 삼전은 hbm 가격 상방이 열려있다는 것. 만약 dram 가격이 더 높아지면 dram을 더 생산해서 영업이익을 올릴 수 있음. Hbm이 꼬꾸라질 수 있다는 게 엔비디아가 루빈에 탑재될 기판 구현이 현실적으로 어려워서 생산 목표량을 보수적으로 잡은 거라 하는데, 시장은 루빈 200만장 생산을 기대하다 이제와서 25% 낮은 150만장 목표를 발표하니 실망한 것. 근데 그러면 루빈 50만장어치에 들어갈 hbm 생산라인을 dram으로 돌려서 supply glut이 발생하냐? 이게 포인트인데 나는 이건 지켜봐야 한다는 생각. 2000년대 광통신 인터넷, 2018년대 스마트폰으로 상승한 dram 수요는 각각 전방시장인 인터넷 설비와 스마트폰 수요에 의한 것이였음. 인터넷이 처음 나올 때 새로운 시장이 펼쳐진다는 허상이 많았는데, 반면 지금은 ai모델뿐 아니라 sovereign ai, 자율주행차, 로봇처럼 실제로 dram이 쓰여질 대상들이 존재 (실제 도입 시기는 지켜봐야겠지). 여기서 28년 신규 fab 가동 시점에서 추가로 수요가 나오면 만약 현재 hbm 생산라인을 dram 생산라인으로 바꿔도 추가 생산 dram에 대한 수요는 발생하여 supply-demand parity 혹은 demand surplus는 유지될 수도 있을 것 같음
아무리 봐도 흐름은 좋아보이는데 조정오는게 답답해서 에이전트한테 물어봣는데 너무 길어서 복붙
주식 왜케 어렵죠?
핵심은 이거야.
메모리 수요가 좋다는 것과 메모리 주도주 주가가 계속 오른다는 것은 별개다.
수요는 절대 수준이고, 주가는 기대의 변화율을 반영하기 때문.
수요와 별개로 주가 하방이 생기는 이유
1. 좋은 수요가 이미 가격에 반영됨
- 시장이 HBM·AI 서버 수요를 미리 반영했다면 실제 실적이 좋아도 추가 상향이 없을 때 주가는 조정될 수 있음.
- “좋다”보다 “예상보다 더 좋아지는가”가 중요함.
2. 수요보다 공급 증가 속도가 빨라질 가능성
- 증설, 수율 개선, 공정 전환으로 bit supply가 빠르게 늘면 수요가 성장해도 공급 부족 프리미엄은 낮아짐.
- 특히 경쟁사 HBM 인증·양산이 본격화되면 가격 협상력이 약해질 수 있음.
3. HBM 호황과 범용 메모리 가격은 다를 수 있음
- HBM 수요가 강해도 일반 DRAM·NAND의 PC·스마트폰·소비자 수요가 약하거나 재고가 늘면 blended ASP와 마진이 눌릴 수 있음.
- 회사 전체 실적은 HBM 하나만으로 결정되지 않음.
4. 고객의 이중 주문과 재고 축적
- 공급 부족을 우려한 고객이 필요 이상으로 주문했을 수 있음.
- 실제 소비보다 주문이 앞서 있었다면 어느 순간 재고 조정이 발생하며 출하와 가격이 동시에 흔들릴 수 있음.
5. 장기계약 가격의 재협상
- 현재 HBM 가격이 높아도 다음 계약에서 고객이 물량 확대를 조건으로 가격 인하를 요구할 수 있음.
- 판매량이 늘어도 ASP 하락폭이 크면 이익 증가율은 둔화됨.
6. CAPEX 증가와 잉여현금흐름 부담
- 수요 대응을 위한 팹·장비·패키징 투자가 커지면 회계상 이익과 별개로 현금흐름이 약해질 수 있음.
- 시장은 “성장”보다 투자금 회수 기간과 ROIC를 다시 보기 시작함.
7. AI 고객 집중도
- 일부 GPU 업체와 하이퍼스케일러의 구매 일정에 의존하면 고객의 플랫폼 전환·출시 지연·CAPEX 조정이 메모리 업체 실적에 크게 전이됨.
8. 멀티플 압축
- 금리 상승, 반도체 위험회피, AI 밸류에이션 조정이 오면 실적 추정치가 유지돼도 적용 P/E·P/B가 낮아지며 주가가 빠질 수 있음.
9. 포지셔닝과 수급
- 외국인·기관 쏠림, 레버리지 ETF, 옵션 포지션, 지수 리밸런싱 때문에 펀더멘털 변화 없이도 단기 낙폭이 커질 수 있음.
- 주도주일수록 차익실현 때 매도 물량도 큼.
10. 사이클 고점 선반영
- 메모리 주가는 통상 현재 실적보다 업황의 변곡점을 먼저 움직임.
- 실적이 최고치를 경신하는 시점에도 시장이 다음 해 ASP·마진 둔화를 보기 시작하면 주가는 먼저 하락할 수 있음.
한 문장으로 정리하면
메모리 수요가 강해도 공급 증가, 가격 협상력 약화, 재고 조정, CAPEX 부담이 이익 증가율을 낮출 수 있고, 주가는 수요의 절대 수준보다 ‘기대가 더 좋아지는 속도’에 반응한다.
메모리 주도주를 볼 때는 단순 수요보다 아래 순서가 중요해.
최종 수요 → 고객 재고 → bit supply → ASP → 원가 절감 → 영업이익 추정치 변화 → 밸류에이션·수급
즉, 가장 중요한 질문은 “수요가 좋은가?”가 아니라 “현재 주가가 가정한 것보다 수요·가격·마진이 더 좋아질 수 있는가?”야.
주식 왜케 어렵죠?
❤1
Kimi는 최대 6개월 내에 출시될 수 있는 홍콩 IPO를 준비하기 위해 기업 구조를 재구성하고 있습니다 - 중국 본토 언론이 보도했습니다.
https://x.com/whaleinsider/status/2078432293970985200
https://x.com/whaleinsider/status/2078432293970985200
Forwarded from Followin 속보
BONK 재무부 공격자들은 약 111만 달러에 해당하는 4천억 BONK를 추가로 코인베이스로 이체했습니다. —🔗link
Solana의 JTX Perp Dex는 에어드롭이 없습니다. 그리고 이는 JIP-38에서 직접 나온 내용이지, 추측이 아닙니다. (제안 링크를 아래에 공유합니다)
여러분 중 많은 분들이 JTX 토큰을 기다리며 JTX를 파밍하고 계실 겁니다. 제가 제안을 읽어봤으니 여러분이 읽지 않아도 됩니다. 그 토큰은 아마 나오지 않을 거예요. 솔직히 말해서, 그게 좋은 일입니다. 설명해 드릴게요.
특히 JTX에 대해:
-> JTX 플랫폼 수수료의 80%가 DAO로 흘러갑니다
-> 나머지 20%는 JTX 자체에 재투자됩니다
-> 그리고 핵심 부분: 그 DAO 수익 공유의 100%가 JTO 매입 및 소각에 전념되며, 최소 1년 동안, 2027년 4분기까지입니다
따라서 독립적인 JTX 토큰은 전체 논리에 직접적으로 모순됩니다. 그들은 JTX의 성공을 새로운 코인으로 가치 분산시키는 대신, 의도적으로 JTO로 유입되도록 선택했습니다.
이제 왜 이게 실제로 강세 신호인지, 실망이 아닌지 설명하겠습니다.
JTX에서 하시는 모든 거래가 수수료를 생성합니다. 그 수수료는 오픈 마켓에서 JTO를 매입하고 소각하는 데 사용됩니다. 그래서 JTX를 단순히 사용함으로써, 여러분은 “아마도 나올 에어드롭”을 파밍하는 게 아닙니다. 이미 존재하고, 유동성이 있으며, 오늘 당장 거래 가능한 토큰의 매입 압력과 공급 감소를 직접적으로 유발하는 거예요.
에어드롭 파밍은 아무도 확인하지 않은 숫자에 대한 베팅입니다. 이는 이미 라이브 상태이고, 온체인이며, 매 에포크마다 검증 가능한 메커니즘입니다.
그래서 전략은 결코 “JTX 토큰을 위해 JTX를 파밍하라”가 아니었습니다. Jito가 구축하는 것에 믿음이 있다면, 진짜 전략은 JTO입니다. JitoSOL부터 BAM, Block Engine에 이르기까지 모든 수익 흐름이 공급하는 자산이 JTO예요. 이제 JTX가 그 위에 올라탑니다.
DYOR
https://x.com/louisdives/status/2078408040462819728
여러분 중 많은 분들이 JTX 토큰을 기다리며 JTX를 파밍하고 계실 겁니다. 제가 제안을 읽어봤으니 여러분이 읽지 않아도 됩니다. 그 토큰은 아마 나오지 않을 거예요. 솔직히 말해서, 그게 좋은 일입니다. 설명해 드릴게요.
JIP-38은 Jito를 공식적으로 “토큰 중심 네트워크”로 확인합니다. 간단히 말해: 네트워크가 생성하는 모든 수익 흐름이 DAO로 흘러가고, 하나의 자산인 JTO에 의해 포착됩니다. 가치가 다른 곳에 풀링되는 별도의 구조는 없습니다. 제안서에서 말하듯, JTO는 네트워크의 유일한 가치 포착 자산입니다.
특히 JTX에 대해:
-> JTX 플랫폼 수수료의 80%가 DAO로 흘러갑니다
-> 나머지 20%는 JTX 자체에 재투자됩니다
-> 그리고 핵심 부분: 그 DAO 수익 공유의 100%가 JTO 매입 및 소각에 전념되며, 최소 1년 동안, 2027년 4분기까지입니다
따라서 독립적인 JTX 토큰은 전체 논리에 직접적으로 모순됩니다. 그들은 JTX의 성공을 새로운 코인으로 가치 분산시키는 대신, 의도적으로 JTO로 유입되도록 선택했습니다.
이제 왜 이게 실제로 강세 신호인지, 실망이 아닌지 설명하겠습니다.
JTX에서 하시는 모든 거래가 수수료를 생성합니다. 그 수수료는 오픈 마켓에서 JTO를 매입하고 소각하는 데 사용됩니다. 그래서 JTX를 단순히 사용함으로써, 여러분은 “아마도 나올 에어드롭”을 파밍하는 게 아닙니다. 이미 존재하고, 유동성이 있으며, 오늘 당장 거래 가능한 토큰의 매입 압력과 공급 감소를 직접적으로 유발하는 거예요.
에어드롭 파밍은 아무도 확인하지 않은 숫자에 대한 베팅입니다. 이는 이미 라이브 상태이고, 온체인이며, 매 에포크마다 검증 가능한 메커니즘입니다.
그래서 전략은 결코 “JTX 토큰을 위해 JTX를 파밍하라”가 아니었습니다. Jito가 구축하는 것에 믿음이 있다면, 진짜 전략은 JTO입니다. JitoSOL부터 BAM, Block Engine에 이르기까지 모든 수익 흐름이 공급하는 자산이 JTO예요. 이제 JTX가 그 위에 올라탑니다.
JTX를 사용하세요. 왜냐하면 Solana의 핵심 인프라를 구축한 팀의 진정으로 훌륭한 제품이기 때문입니다. 에어드롭을 기대하며 사용하지 마세요. 모든 것을 포착하는 토큰을 지원하고 있다는 사실을 알면서 사용하세요.
에어드롭은 없습니다. 하지만 여러분이 실제로 파밍하는 90% 프로젝트들보다 더 명확한 가치 흐름이 있습니다.
DYOR
https://x.com/louisdives/status/2078408040462819728
종명이의 딸깍
Solana의 JTX Perp Dex는 에어드롭이 없습니다. 그리고 이는 JIP-38에서 직접 나온 내용이지, 추측이 아닙니다. (제안 링크를 아래에 공유합니다) 여러분 중 많은 분들이 JTX 토큰을 기다리며 JTX를 파밍하고 계실 겁니다. 제가 제안을 읽어봤으니 여러분이 읽지 않아도 됩니다. 그 토큰은 아마 나오지 않을 거예요. 솔직히 말해서, 그게 좋은 일입니다. 설명해 드릴게요. JIP-38은 Jito를 공식적으로 “토큰 중심 네트워크”로 확인합니다.…
JTX 에어드랍 안나올 확률 높다는 글이네요.
수익 80%가 지토로 가는 구조라고 하니깐...JTX에 불리시한 뷰면 지토 사는게 가장 베스트 전략일듯?
https://x.com/louisdives/status/2078408040462819728\
수익 80%가 지토로 가는 구조라고 하니깐...JTX에 불리시한 뷰면 지토 사는게 가장 베스트 전략일듯?
https://x.com/louisdives/status/2078408040462819728\
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Forwarded from 석학들의 마켓 (인)사이트 PRO
KIMI3는 핑계다. 진짜 문제는 로컬 LLM 모델 (허깅페이스에서 로컬 모델 써보면 앎...)
빅테크 기업들이 열광하던 초거대 AI의 환상이 깨지고 있다. 인공지능 모델의 압도적인 천재성보다 지치지 않는 노동력이 더 중요해졌기 때문이다. 기업들이 주목하는 에이전트의 실체는 대단한 혁신 기술이 아니라 퇴근 시간이 없는 24시간 초저임금 주니어 사원이다. 일정 수준 이상의 성능을 갖춘 대중적인 공개 모델만으로도 기업이 요구하는 실무의 대부분은 차고 넘치게 구현된다. 특히 주니어 직원 한 명의 연봉 수준이면 사내에 자체적인 로컬 모델을 충분히 구축할 수 있는데, 이 모델 하나가 직원 단 두 명의 인건비만 절감시켜 주어도 기업 입장에서는 이미 몇 배 남는 장사가 된다. 굳이 천문학적인 비용을 들여 빅테크의 최고 성능 AI를 고집할 이유가 완전히 사라진 것이다.
최근 기업들의 실제 에이전트 활용 방식은 소름 돋게 합리적이다. 인간 직원이 퇴근하며 업무를 멈추는 대신, AI 에이전트에게 수만 건의 데이터 분류와 서류 작성, 기초 회계 처리를 지시하고 회사를 나선다. 과거 엑셀이 없던 286 컴퓨터 시절 밤새 성적 처리를 기계에 맡겨두고 다음 날 결과를 확인했듯, 이제는 수십 개의 저비용 AI가 밤새워 병렬로 실무를 토해낸다. 다음 날 아침 출근한 시니어 직원은 커피를 마시며 밤새 AI가 끝내놓은 결과물을 이메일 열어보듯 검토하고 결재만 하면 된다. 신입 사원이 밤을 새워가며 처리해야 할 기초 업무와 그들의 일자리 자체가 로컬 AI 작동으로 증발해버리는 것이다.
이러한 서늘한 패러다임 변화는 비용 절감에 민감한 회계 및 컨설팅 업계를 거쳐 투자은행의 날카로운 시선을 통해 시장에 이미 스며들었다. 최근 불거진 키미 3 쇼크는 시장 하락을 촉발한 단순한 트리거였을 뿐, 사태의 핵심은 로컬 에이전트 활성화로 인해 완전히 뒤바뀐 기업들의 스탠스에 있다. 기업들 입장에서는 보안 위험을 감수하면서까지 굳이 외부의 클라우드 AI를 쓸 이유가 전혀 없으며, 이에 따라 막대한 자금이 투입되는 데이터센터 구축을 통한 이익 실현 가능성 또한 상당히 낮아진 상황이다. 앞으로 기업의 조직도는 소수의 시니어가 무한대의 AI 에이전트를 통제하는 구조로 재편될 것이다. 로컬 AI 수요가 증가한다고 하더라도 데이터센터만큼의 스펙이 필요하지도 않은 게 현실이고 글로벌 빅테크들이 사활을 걸던 조 단위의 인프라 투자와 무의미한 모델 스펙 경쟁은 차갑게 식어갈 수밖에 없다.
빅테크 기업들이 열광하던 초거대 AI의 환상이 깨지고 있다. 인공지능 모델의 압도적인 천재성보다 지치지 않는 노동력이 더 중요해졌기 때문이다. 기업들이 주목하는 에이전트의 실체는 대단한 혁신 기술이 아니라 퇴근 시간이 없는 24시간 초저임금 주니어 사원이다. 일정 수준 이상의 성능을 갖춘 대중적인 공개 모델만으로도 기업이 요구하는 실무의 대부분은 차고 넘치게 구현된다. 특히 주니어 직원 한 명의 연봉 수준이면 사내에 자체적인 로컬 모델을 충분히 구축할 수 있는데, 이 모델 하나가 직원 단 두 명의 인건비만 절감시켜 주어도 기업 입장에서는 이미 몇 배 남는 장사가 된다. 굳이 천문학적인 비용을 들여 빅테크의 최고 성능 AI를 고집할 이유가 완전히 사라진 것이다.
최근 기업들의 실제 에이전트 활용 방식은 소름 돋게 합리적이다. 인간 직원이 퇴근하며 업무를 멈추는 대신, AI 에이전트에게 수만 건의 데이터 분류와 서류 작성, 기초 회계 처리를 지시하고 회사를 나선다. 과거 엑셀이 없던 286 컴퓨터 시절 밤새 성적 처리를 기계에 맡겨두고 다음 날 결과를 확인했듯, 이제는 수십 개의 저비용 AI가 밤새워 병렬로 실무를 토해낸다. 다음 날 아침 출근한 시니어 직원은 커피를 마시며 밤새 AI가 끝내놓은 결과물을 이메일 열어보듯 검토하고 결재만 하면 된다. 신입 사원이 밤을 새워가며 처리해야 할 기초 업무와 그들의 일자리 자체가 로컬 AI 작동으로 증발해버리는 것이다.
이러한 서늘한 패러다임 변화는 비용 절감에 민감한 회계 및 컨설팅 업계를 거쳐 투자은행의 날카로운 시선을 통해 시장에 이미 스며들었다. 최근 불거진 키미 3 쇼크는 시장 하락을 촉발한 단순한 트리거였을 뿐, 사태의 핵심은 로컬 에이전트 활성화로 인해 완전히 뒤바뀐 기업들의 스탠스에 있다. 기업들 입장에서는 보안 위험을 감수하면서까지 굳이 외부의 클라우드 AI를 쓸 이유가 전혀 없으며, 이에 따라 막대한 자금이 투입되는 데이터센터 구축을 통한 이익 실현 가능성 또한 상당히 낮아진 상황이다. 앞으로 기업의 조직도는 소수의 시니어가 무한대의 AI 에이전트를 통제하는 구조로 재편될 것이다. 로컬 AI 수요가 증가한다고 하더라도 데이터센터만큼의 스펙이 필요하지도 않은 게 현실이고 글로벌 빅테크들이 사활을 걸던 조 단위의 인프라 투자와 무의미한 모델 스펙 경쟁은 차갑게 식어갈 수밖에 없다.
AGIBOT이 세계인공지능대회 2026에서 발표한 신제품 4종과 실제 적용 성과
AGIBOT 소개
신제품 4종 출시
실제 산업 및 상업 현장 도입
https://www.agibot.com/article/231/detail/85.html
AGIBOT 소개
AGIBOT은 이동(Locomotion), 상호작용(Interaction), 조작(Manipulation) 지능을 하나로 결합한 차세대 물리 AI(Physical AI) 생태계를 구축하고 있으며, 2026년 6월 기준 통산 15,000번째 로봇 생산 출하를 기록
신제품 4종 출시
AGIBOT은 일회성 시연을 넘어 실제 제조, 인도, 통합이 가능한 로봇을 목표로 대형 휴머노이드, 산업용 로봇, 정밀 조작 시스템 등 라인업을 확장.
• AGIBOT A3 Ultra: 공공·상업·서비스 환경용 풀사이즈 휴머노이드 로봇 (높이 1.74m, 무게 60kg). 51개의 자유도와 최대 8시간 연속 작동을 지원하며 엔비디아 토르(NVIDIA Thor) 칩셋을 탑재했습니다.
•AGIBOT X2 Edu: 교육, 경진대회 및 연구용 휴머노이드 플랫폼. 모듈형 구조로 설계되어 자유로운 분해, 조립 및 2차 개발이 가능합니다.
• AGIBOT G2 Max: 자사 최초의 고중량·힘 제어형 산업용 로봇. 물류 이송 및 팔레타이징 등에 적합하며, 무인 충전과 배터리 교체로 연속 생산 라인에 최적화되었습니다.
• OmniHand 3 Ultra-M: 인간의 손 크기에 20개의 자유도를 구현한 정밀 그리퍼(다목적 로봇 손). 손가락 끝 비주얼 촉각 센서로 복잡한 조작과 부드러운 힘 조절이 가능합니다.
실제 산업 및 상업 현장 도입
단순한 동작 기술 시연을 넘어 기존 제조 공정이나 서비스 환경에 신속하게 녹아드는 실용성을 입증
• 제조업 분야: 롱치어 테크놀로지 태블릿 PC 생산 라인에 G2 로봇을 도입했습니다. 36시간 만에 라인 구축을 완료했으며, 교대 근무당 약 3,000대를 처리하며 가동 중단율을 4% 미만으로 유지했습니다.
• 상업·관광 분야: 광저우 철도, 사천 문화관광 프로젝트 등과 협력하여 관광 안내, 경로 유도, 정보 제공 등의 실질적인 서비스 업무를 수행하고 있습니다.
https://www.agibot.com/article/231/detail/85.html
인공지능이 이끄는 제조업의 대전환, 2030년 청사진 나왔다
정부는 인구 감소와 글로벌 경쟁 격화로 인한 제조업 위기를 극복하기 위해, AI를 접목한 '제조AX'를 통해 제조업 재도약을 추진합니다. 국가인공지능전략위원회와 관계부처가 합동으로 「대한민국 제조업 대전환의 길 : 제조AI 2030 전략」을 공개했습니다.
• 투자 규모: 2030년까지 민·관 합동으로 20조 원 이상 투자
• 경제적 효과: 경제적 부가가치 100조 원 이상 창출 기대
• 목적: 인구 감소 및 글로벌 경쟁 심화에 대응하기 위해, 한국의 강점(반도체·자동차 등 주력 산업, 대·중소 가치사슬, 현장 노하우)과 AI를 결합하여 제조업의 AI 전환(제조AX)을 달성합니다.
• 국가 차원의 핵심 제조데이터 관리·활용 체계 구축
• 제조업에 특화된 AI 두뇌 개발
• 지역 제조AI 확산
① 기초 단계 (데이터 관리 및 인프라 구축)
• 국가 제조데이터 라이브러리 구축: 철통 보안 시스템을 갖춘 국가 주도의 직접 관리 체계를 마련. 기업 간 데이터 공유 시 자산 가치가 훼손되거나 해외로 유출되지 않도록 보호.
• 독자 AI 파운데이션 모델 개발: 제조업 전반에서 범용으로 활용할 수 있는 제조 특화 AI 두뇌를 개발
② 고도화 단계 (무인화 및 제조피지컬AI)
• 풀스택 AI 팩토리(Full-Stack AI Factory): 공장·제품 설계부터 시생산, 운영, 물류까지 제조 전반을 대형 AI 에이전트로 제어·관리. 단순·위험 작업은 장비 무인화와 휴머노이드를 투입하여 사람의 개입을 최소화.
• 로봇산업 생태계 강화: 실·가상 데이터로 학습된 제조 특화 휴머노이드 투입을 확대(업종별 실증 거점을 25년 7개 업종에서 27년 누적 100개소로 확대)하고 액추에이터, 로봇손 등 핵심 부품을 개발.
• 제조피지컬AI 원천 기술 확보: 물리법칙 연계 월드모델, 저지연·고신뢰 통신망, 전주기 융합보안 기술 등 공장 자율 운영을 위한 기반 기술을 개발
③ 확산 단계 (지역 산단 중심 확산 및 해외 진출)
• 지역산단별 M.AX 클러스터 구축: 테스트베드, 종합지원센터, 엣지 컴퓨팅, 공용 AI 인프라를 집약한 클러스터를 조성.
• 보급 모델 다각화: 1단계(산단별 선도공장 육성) → 2단계(협력·유사기업군 확산) → 3단계(풀스택 AI 팩토리 발전 및 수출)로 연계합니다. 소규모 연산·데이터 저장설비, 제조로봇을 포함한 오픈랩과 네트워크 인프라를 지원.
④ 생태계 조성 단계 (지속 가능한 기반 마련)
• 정부 협력 및 민간 투자 확대: 산업부, 과기정통부, 중기부 등 관계부처의 협업 체계를 가동 및 민간 투자 장려
• 전문기업 및 인력 육성: 제조 특화 AI 전문기업을 육성하고 현장에 즉시 투입 가능한 전문 인력을 양성.
• 법제 정비: 기술 검증과 데이터 공유가 안전하게 이뤄질 수 있도록 관련 제도를 정비.
https://www.motir.go.kr/attach/viewer/095a2dda9c864e1d90d751f7668a1117/d5fe8163f9e070262e3516f3cd765de1/9a9db098b587ee18b321c826f3707a49
정부는 인구 감소와 글로벌 경쟁 격화로 인한 제조업 위기를 극복하기 위해, AI를 접목한 '제조AX'를 통해 제조업 재도약을 추진합니다. 국가인공지능전략위원회와 관계부처가 합동으로 「대한민국 제조업 대전환의 길 : 제조AI 2030 전략」을 공개했습니다.
투자 및 기대 효과
• 투자 규모: 2030년까지 민·관 합동으로 20조 원 이상 투자
• 경제적 효과: 경제적 부가가치 100조 원 이상 창출 기대
• 목적: 인구 감소 및 글로벌 경쟁 심화에 대응하기 위해, 한국의 강점(반도체·자동차 등 주력 산업, 대·중소 가치사슬, 현장 노하우)과 AI를 결합하여 제조업의 AI 전환(제조AX)을 달성합니다.
3대 핵심 과제
• 국가 차원의 핵심 제조데이터 관리·활용 체계 구축
• 제조업에 특화된 AI 두뇌 개발
• 지역 제조AI 확산
단계별 핵심 과제 및 실행 계획
① 기초 단계 (데이터 관리 및 인프라 구축)
• 국가 제조데이터 라이브러리 구축: 철통 보안 시스템을 갖춘 국가 주도의 직접 관리 체계를 마련. 기업 간 데이터 공유 시 자산 가치가 훼손되거나 해외로 유출되지 않도록 보호.
• 독자 AI 파운데이션 모델 개발: 제조업 전반에서 범용으로 활용할 수 있는 제조 특화 AI 두뇌를 개발
② 고도화 단계 (무인화 및 제조피지컬AI)
• 풀스택 AI 팩토리(Full-Stack AI Factory): 공장·제품 설계부터 시생산, 운영, 물류까지 제조 전반을 대형 AI 에이전트로 제어·관리. 단순·위험 작업은 장비 무인화와 휴머노이드를 투입하여 사람의 개입을 최소화.
• 로봇산업 생태계 강화: 실·가상 데이터로 학습된 제조 특화 휴머노이드 투입을 확대(업종별 실증 거점을 25년 7개 업종에서 27년 누적 100개소로 확대)하고 액추에이터, 로봇손 등 핵심 부품을 개발.
• 제조피지컬AI 원천 기술 확보: 물리법칙 연계 월드모델, 저지연·고신뢰 통신망, 전주기 융합보안 기술 등 공장 자율 운영을 위한 기반 기술을 개발
③ 확산 단계 (지역 산단 중심 확산 및 해외 진출)
• 지역산단별 M.AX 클러스터 구축: 테스트베드, 종합지원센터, 엣지 컴퓨팅, 공용 AI 인프라를 집약한 클러스터를 조성.
• 보급 모델 다각화: 1단계(산단별 선도공장 육성) → 2단계(협력·유사기업군 확산) → 3단계(풀스택 AI 팩토리 발전 및 수출)로 연계합니다. 소규모 연산·데이터 저장설비, 제조로봇을 포함한 오픈랩과 네트워크 인프라를 지원.
④ 생태계 조성 단계 (지속 가능한 기반 마련)
• 정부 협력 및 민간 투자 확대: 산업부, 과기정통부, 중기부 등 관계부처의 협업 체계를 가동 및 민간 투자 장려
• 전문기업 및 인력 육성: 제조 특화 AI 전문기업을 육성하고 현장에 즉시 투입 가능한 전문 인력을 양성.
• 법제 정비: 기술 검증과 데이터 공유가 안전하게 이뤄질 수 있도록 관련 제도를 정비.
https://www.motir.go.kr/attach/viewer/095a2dda9c864e1d90d751f7668a1117/d5fe8163f9e070262e3516f3cd765de1/9a9db098b587ee18b321c826f3707a49
Moonshot AI, Kimi K3 모델 출시 후 48시간 만에 폭발적 수요로 GPU 용량이 한계에 달해 신규 구독을 일시 중단
기존 구독자는 영향을 받지 않으며 용량 확대와 함께 웹/앱용·코딩용으로 멤버십을 분리해 안정적 서비스를 제공할 계획
https://x.com/Kimi_Moonshot/status/2078855608565207130
기존 구독자는 영향을 받지 않으며 용량 확대와 함께 웹/앱용·코딩용으로 멤버십을 분리해 안정적 서비스를 제공할 계획
https://x.com/Kimi_Moonshot/status/2078855608565207130
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Ahboyash Reads
HYPERLIQUID TO ENABLE PERMISSIONLESS DEPLOYMENT OF HIP-4 OUTCOME MARKETS ON TESTNET BEFORE MAINNET ROLLOUT WITH VALIDATOR-APPROVED TEMPLATES
Hyperliquid는 validator의 승인을 받은 템플릿을 사용하여, 메인넷 출시 전에 테스트넷에서 HIP-4 결과 예측 시장을 별도의 권한 없이 배포할 수 있도록 지원합니다.
Forwarded from 크립토메이지
Robinhood Chain 에서 AI 에이전트 생태계가 예상보다 빠르게 성장하고 있습니다.
이번 주 기준 주요 지표입니다.
Builder 모금액: $230 만+
AI 에이전트 거래량: $1.5 억+
출시된 에이전트: 4,500 개+
특히 주목할 점은 속도입니다.
Robinhood Chain 에서 첫 $1 억 에이전트 거래량을 달성하는 데 2 주가 걸렸는데, $1 억 → $1.5 억까지는 단 3 일밖에 걸리지 않았습니다.
이번 주 주요 업데이트
- Binance Wallet Meme Rush 에서 Robinhood Chain 의 모든 Virtuals 에이전트 검색 지원
- Tom Lee(Fundstrat) 와 Virtuals CEO 라이브 대담 예정
- Hyperliquid 연동 AI 트레이딩 앱 (VEX) 출시
- iOS·안드로이드 기반 RWA 거래 앱 Karma 거래량 $300 만 돌파
- Privacy Hood 프라이버시 결제·스텔스 주소·비공개 스왑 출시
- AI 기반 트레이딩 터미널 Mission 출시
- 밈코인·토큰화 주식을 담보로 USDG 대출 지원
- Robinhood Chain 전용 LP 터미널 Alps 출시
- AI 포트폴리오 자동 구성 서비스 Convik 출시
- Hyperliquid AI 자동매매 Root Edge 베타 공개
- AI 기반 LP 자동 운용 (리밸런싱·복리·손절) Quiver 출시
- Robinhood 주식 토큰을 자연어로 매수하는 Otto AI 출시
- 500 개 이상의 토큰화 주식·ETF 를 AI 에이전트가 바로 활용 가능하도록 지원
로보틱스 분야도 확장 중입니다.
- Unitree Robotics 와 공식 파트너십
- AI 에이전트와 로봇 연동
- GPU 컴퓨팅 마켓플레이스 출시
- 로보틱스 투자 DAO 지속 확대
Robinhood Chain 는 단순한 밈 체인을 넘어 AI Agent, RWA, 로보틱스까지 빠르게 확장하는 모습입니다.
아직 초기 단계인 만큼 실제 사용자와 거래량이 계속 증가하는지 지켜볼 필요는 있지만, AI 에이전트를 핵심 내러티브로 밀고 있다는 점은 분명해 보입니다.
GalbotRobotics에서 공개한 WAM-TTT(World Action Model Test Time Training)는 인간 시연 영상만으로 로봇이 새로운 환경에 적응할 수 있는 AstraBrain 기술
로봇 행동 데이터나 주석 없이 인간 비디오를 활용해 테스트 타임 학습을 수행하며, 기존 원격 조작 기반 방식보다 비용을 크게 줄이고 빠른 실세계 배포를 가능하게 되는 효과가 있음.
데이터 연구와 분석에서 75.6% 성능 유지율을 달성
https://x.com/GalbotRobotics/status/2078762990111981954
로봇 행동 데이터나 주석 없이 인간 비디오를 활용해 테스트 타임 학습을 수행하며, 기존 원격 조작 기반 방식보다 비용을 크게 줄이고 빠른 실세계 배포를 가능하게 되는 효과가 있음.
데이터 연구와 분석에서 75.6% 성능 유지율을 달성
https://x.com/GalbotRobotics/status/2078762990111981954