연결해서 말하면 이제는 사람뿐만 아니라 AI에게 어떻게 내 제품이나 서비스를 팔지를 고민해봐야하는 시대인듯.
이제 소비자들은 최저가 리스트를 훑으며 시간을 낭비하지 않고 대신 GPT에게 질문하는 경우가 많음. "~에 가장 적합한 제품을 찾아줘." 직접 검색의 시대가 저물고 있는 느낌. 이제 브랜드가 생존하기 위해 설득해야 할 대상은 인간의 감각이 아니라, 수조 개의 파라미터로 무장한 LLM의 논리 구조가 될것이고, AI의 답변 리스트에 포함되지 못하는 제품은 디지털 세상에서 존재하지 않는 것이나 마찬가지일듯.
이러한 변화는 에이전틱 웹(Agentic Web)으로의 진화를 가속화함. 미래의 비즈니스는 사람이 제품을 사고파는 것이 아니라, 사용자의 예산을 쥐고 있는 AI 에이전트와 브랜드의 판매 에이전트가 데이터로 협상하는 구조가 될 것. 우리는 이제 인간 고객(B2C)이 아닌, AI 에이전트(B2A, Business to AI)를 대상으로 한 새로운 마케팅 문법을 정립해야 할 것임. AI가 어떤 데이터를 신뢰하고, 어떤 우선순위로 추천 리스트를 구성하는지에 대한 메커니즘을 파헤치는 것이 비즈니스의 성패를 가를 것 같음.
이건 아마 과거 블로그 알고리즘을 분석해 상단 노출을 보장하던 이들이 시장을 선점했듯, 이제는 LLM의 추론 프로세스 안에 제품의 가치를 반영시키는 LLM 검색 알고리즘에 대한 강의를 파는 사람들을 만들어내지 않을까 싶음. 언제든 그 정보의 블랙박스구간을 활용해서 돈을 벌고 싶어하는 사람들은 생겨나니깐.
뭐 결론은, LLM이 학습하는 방대한 데이터 소스 속에서 우리 서비스가 어떻게 권위 있는 정보로 인식될 것인가, 그리고 에이전트 간의 결제가 발생하는 인프라에서 어떻게 최우선 순위를 점유할 것인가를 고민해봐야할듯.
https://x.com/hyeon__dev/status/2009120525885558898
이제 소비자들은 최저가 리스트를 훑으며 시간을 낭비하지 않고 대신 GPT에게 질문하는 경우가 많음. "~에 가장 적합한 제품을 찾아줘." 직접 검색의 시대가 저물고 있는 느낌. 이제 브랜드가 생존하기 위해 설득해야 할 대상은 인간의 감각이 아니라, 수조 개의 파라미터로 무장한 LLM의 논리 구조가 될것이고, AI의 답변 리스트에 포함되지 못하는 제품은 디지털 세상에서 존재하지 않는 것이나 마찬가지일듯.
이러한 변화는 에이전틱 웹(Agentic Web)으로의 진화를 가속화함. 미래의 비즈니스는 사람이 제품을 사고파는 것이 아니라, 사용자의 예산을 쥐고 있는 AI 에이전트와 브랜드의 판매 에이전트가 데이터로 협상하는 구조가 될 것. 우리는 이제 인간 고객(B2C)이 아닌, AI 에이전트(B2A, Business to AI)를 대상으로 한 새로운 마케팅 문법을 정립해야 할 것임. AI가 어떤 데이터를 신뢰하고, 어떤 우선순위로 추천 리스트를 구성하는지에 대한 메커니즘을 파헤치는 것이 비즈니스의 성패를 가를 것 같음.
이건 아마 과거 블로그 알고리즘을 분석해 상단 노출을 보장하던 이들이 시장을 선점했듯, 이제는 LLM의 추론 프로세스 안에 제품의 가치를 반영시키는 LLM 검색 알고리즘에 대한 강의를 파는 사람들을 만들어내지 않을까 싶음. 언제든 그 정보의 블랙박스구간을 활용해서 돈을 벌고 싶어하는 사람들은 생겨나니깐.
뭐 결론은, LLM이 학습하는 방대한 데이터 소스 속에서 우리 서비스가 어떻게 권위 있는 정보로 인식될 것인가, 그리고 에이전트 간의 결제가 발생하는 인프라에서 어떻게 최우선 순위를 점유할 것인가를 고민해봐야할듯.
B2A라는 단어를 자주 보게 되지 않으려나...
https://x.com/hyeon__dev/status/2009120525885558898
❤2
Forwarded from wise
실제로 안데르센 호로위츠도 GEO over SEO 관련 글을 작년에 냈었죠 ㅋㅋ
https://a16z.com/geo-over-seo/
https://a16z.com/geo-over-seo/
Andreessen Horowitz
How Generative Engine Optimization (GEO) Rewrites the Rules of Search | Andreessen Horowitz
Traditional search was built on links; GEO is built on language. A new paradigm is emerging, one driven not by page rank, but by AI models.
❤3
Suuuiplash 제네시스 NFT 화리 6자리 이벤트
• 페블에서 만든 SuiFrens, Prime Machin 등 수이 IP 활용한 게임
• 뱀파이어 서바이벌 느낌의 로그라이크 서바이벌 장르 게임
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• 발행량: 총 888개 (화이트리스트 only)
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• 일정: 1월 22일 예정
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수이플래시 및 NFT 소개
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참여방법
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18일까지 받고 추첨후 공지하겠습니다!!
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Forwarded from Steve’s Catallaxy
크립토 VC에서 GOAT 투자자는 누구인가?
어제 드래곤플라이의 하셉이 재미있는 글을 올렸습니다.
그 주제는 바로 “크립토 VC에서 누가 GOAT 투자자인가? 나의 탑3는 누구인가?”에 대한 글인데요.
그 탑3 투자자들이, 제가 보기엔 성향도 다 다르고 성격도 다르기 때문에 흥미로운 부분이라고 할 수 있습니다.
일단 제일 먼저 꼽은 사람은 파라다임(Paradigm)의 댄 로빈슨입니다.
두 번째는 안드레센 호로위츠(a16z)의 크리스 딕슨입니다.
대망의 넘버 1은 멀티코인(Multicoin Capital)의 카일 사마니입니다.
이에 대한 제 생각을 공유하자면,
일단 자신들의 경쟁자를 이렇게 "찬양"하는 것은, 하셉 본인도 좋지 않다고 했지만 전 오히려 브랜딩 측면에서 굉장히 똑똑하게 플레이 하는거라고 생각합니다. 결국 경쟁자들의 장점을 분석하고 배울줄 안다는 것을 부각하면, 본인을 더 매력적인 투자자로 만들 수 있으니까요.
물론 VC투자자에 한정해서 선정한 것이지만, 크립토 투자를 떠나서 투자에 관심이 있으신 분들은 각각의 투자자들의 성향을 잘 살펴보고 배울 점이 있으면 배워보는 것도 좋은 거 같습니다. 늘 느끼는 것이지만 투자에도 정답은 없다고 생각하는 쪽이라서, 각자의 성향을 잘 파악한 다음에 성향에 맞는 롤모델을 만드는 것도 좋은 거 같아요.
저는 개인적으로 카일을 되게 좋아했고, 예전에 투자를 할 때도 카일과 비슷한 방식의 투자를 하려고 노력했었는데 지금은 또 저만의 방향성을 찾고있는 거 같다는 생각도 들고요.
또, 이들 모두 찬양의 대상이지만 우상화는 하면 안되는게. 크리스 딕슨도 그렇고 카일도 그렇고 뇌절 투자를 하는 경우도 많기 때문에 무조건 이들이 하는 것을 우상화 하는 것도 위험하다고 생각합니다. 그럼에도 VC 업의 본질은 1개의 대박이 9개의 뇌절을 상쇄하고도 남는 것에 있기 때문에. 뇌절을 잘 하는 것 또한 투자자의 덕목인가 싶기도 하네요.
하셉의 원문은 여기서 보실 수 있습니다: https://x.com/hosseeb/status/2008562546853261497?s=46&t=HsLVoWShV6YaRZiwG2br3Q
어제 드래곤플라이의 하셉이 재미있는 글을 올렸습니다.
그 주제는 바로 “크립토 VC에서 누가 GOAT 투자자인가? 나의 탑3는 누구인가?”에 대한 글인데요.
그 탑3 투자자들이, 제가 보기엔 성향도 다 다르고 성격도 다르기 때문에 흥미로운 부분이라고 할 수 있습니다.
일단 제일 먼저 꼽은 사람은 파라다임(Paradigm)의 댄 로빈슨입니다.
“댄 로빈슨은 말 그대로 자신의 포트폴리오에 어마어마한 밸류에드를 해주는, 밸류에드 끝판왕 형태의 투자자이다.”
대표적인 예시로, 댄 로빈슨은 유니스왑에 투자하고 유니스왑 V3를 핵심 연구자로서 함께 연구하였으며, MEV 옥션의 선두주자였던 플래시봇에서도 창립 컨트리뷰터로 활동했습니다.
또 플라즈마 초창기(스테이블코인 플라즈마가 아닌, 이더리움 사이드체인의 원조 격인 조셉 푼의 플라즈마)에 리서치로 초기 기여를 했던 것이 결국 옵티미즘에 대한 시드 투자로 이어졌습니다.
그냥 사람 자체로만 봐도 어나더 레벨급의 커리어를 가지고 있기도 합니다.
첫 커리어를 보안 관련 변호사로 시작했지만, 프로토콜 설계와 수학을 독학했고, 지금은 투자자로서의 역량까지 독학해 그 기량을 뽐내고 있습니다.
드래곤플라이가 패러다임과 경쟁하다가 패러다임에게 딜을 뺏기는 경우가 많은데, 그럴 때마다 파운더들은
“드래곤플라이도 너무 좋지만, 우리는 댄이랑 일을 해야 한다. 미안하다.”
라는 답변을 종종 받는다고 합니다.
두 번째는 안드레센 호로위츠(a16z)의 크리스 딕슨입니다.
“OG들의 OG, 말 그대로 크립토 VC의 뼈대를 만든 사람.”
전통 VC 업계에 있는 구루 중에서 사실상 제일 먼저 크립토의 가능성을 알아채고, 공개적으로 자신의 레퓨테이션을 걸고 투자를 감행했던 투자자입니다.
사실상 지금 크립토 VC들이 IC(투자위원회)에서 하는 모든 것들이 크리스 딕슨이 만든 매뉴얼의 변형이라고 봐도 될 정도입니다.
크리스 딕슨의 대표적인 투자는 코인베이스 시리즈 B와 유니스왑 시리즈 A 투자가 있겠습니다.
이 둘 모두 지금에서 봤을 때는 너무 “당연한” 투자이지만, 당시만 하더라도 많은 투자자들이 기피하던 투자 딜이었고, 결국 지금은 크립토 업계에서 가장 뼈대가 되는 사업들을 이 두 회사(프로토콜)가 이끌고 있습니다
대망의 넘버 1은 멀티코인(Multicoin Capital)의 카일 사마니입니다.
“투자는 스포츠와 같다. 결국 숫자로 증명해야 한다. 그렇다면 과연 크립토 업계에서 카일을 이길 수 있는 투자자가 있을까?”
카일은 이상한 소리도 많이 하고 사람들을 많이 긁는 괴짜이지만, 그가 솔라나에 투자해 벌어들인 PnL과 그 투자를 위해 그가 해야만 했던 일들을 생각해 보면, 먼 훗날 누군가가 “책을 써도 될 만큼”의 엄청난 일이었습니다.
카일은 전형적인 비주류적 관점을 내는 투자자(Contrarian)입니다.
많은 사람이 자신 역시 비주류 관점을 내는 투자자라고 말하지만, 이는 엄밀히 말해서 틀린 이야기입니다.
여러분이 글을 썼을 때 사람들이 공감하고 공유한다면, 그것은 이미 비주류가 아니라는 뜻이지요.
하지만 솔라나에 처음 투자하고, 솔라나에 대한 컨빅션을 가지고 팔지 않고 홀딩했으며, FTX 붕괴 이후의 데스 밸리를 투자자로서 함께 건너간 것은 그를 크립토 업계의 최고 투자자로 불러도 손색없게 만듭니다.
이에 대한 제 생각을 공유하자면,
일단 자신들의 경쟁자를 이렇게 "찬양"하는 것은, 하셉 본인도 좋지 않다고 했지만 전 오히려 브랜딩 측면에서 굉장히 똑똑하게 플레이 하는거라고 생각합니다. 결국 경쟁자들의 장점을 분석하고 배울줄 안다는 것을 부각하면, 본인을 더 매력적인 투자자로 만들 수 있으니까요.
물론 VC투자자에 한정해서 선정한 것이지만, 크립토 투자를 떠나서 투자에 관심이 있으신 분들은 각각의 투자자들의 성향을 잘 살펴보고 배울 점이 있으면 배워보는 것도 좋은 거 같습니다. 늘 느끼는 것이지만 투자에도 정답은 없다고 생각하는 쪽이라서, 각자의 성향을 잘 파악한 다음에 성향에 맞는 롤모델을 만드는 것도 좋은 거 같아요.
저는 개인적으로 카일을 되게 좋아했고, 예전에 투자를 할 때도 카일과 비슷한 방식의 투자를 하려고 노력했었는데 지금은 또 저만의 방향성을 찾고있는 거 같다는 생각도 들고요.
또, 이들 모두 찬양의 대상이지만 우상화는 하면 안되는게. 크리스 딕슨도 그렇고 카일도 그렇고 뇌절 투자를 하는 경우도 많기 때문에 무조건 이들이 하는 것을 우상화 하는 것도 위험하다고 생각합니다. 그럼에도 VC 업의 본질은 1개의 대박이 9개의 뇌절을 상쇄하고도 남는 것에 있기 때문에. 뇌절을 잘 하는 것 또한 투자자의 덕목인가 싶기도 하네요.
하셉의 원문은 여기서 보실 수 있습니다: https://x.com/hosseeb/status/2008562546853261497?s=46&t=HsLVoWShV6YaRZiwG2br3Q
Forwarded from 에어드랍코리아 (Airdropkorea)
OG NFT 1개 = 40,000 $ZAMA 를 $55M에 구매 가능권한을 부여함 풀캡구매시 200불
현재 폴리마켓에서는 $600M 이상은 갈 것으로 예측
600M을 간다면 55M에 200불치 구매한 토큰이 11배정도 오른거니 대략 $2,000 정도 수익
만약 1B를 간다면 18배오른거니 $3500 정도 수익
얼마전 조선생님 유튜브 채널을 통해 OG NFT 100개를 뿌리셨었는데, 야핑이나 조선생님 이벤트를 통해서 당첨되었다면 1월 12일 퍼블릭 세일 시작하니 잊지말고 세일참여 꼭 하셔야합니당
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종명이의 딸깍
2025년 휴머노이드 로보틱스 투자 가이드 휴머노이드 로봇이 연구실을 벗어나 실제 현장에 배치되기 시작하면서, 2025년은 개인 투자자부터 전문 투자자까지 로보틱스 섹터에 접근할 수 있는 다양한 방법이 열리고 있음. (3월쯤 나온 리포트인데, 현재도 꽤 통용되는 정보인것 같아서 리마인드) 상장 기업 주식 (Publicly Traded Companies) 가장 접근하기 쉬운 방법으로, AI와 제조 역량을 갖춘 글로벌 대기업들이 주도하고 있습니다. •…
X (formerly Twitter)
XMAQUINA (@xmaquina) on X
The $VIRTUAL allocation is 100% sold out.
You can now only bid in $USDC
Over $3M swapped in the first 15 minutes.
Bidding is open → https://t.co/QobbMJGjnA
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Forwarded from Facta non verba.
[KR Contents] 최근 토큰화에 대해 드는 여러 가지 생각들
1. Tokenization 시장은 두 갈래로 갈라지고 있다.
하나는 기존 금융기관들이 이미 잘 돌아가던 상품을 운영 효율 개선 차원에서 온체인으로 옮기는 경우이고, 다른 하나는 규제된 디지털 인프라를 활용해 기존에는 풀기 어려웠던 실물 자금 흐름이나 구조적 문제를 해결하는 경우다.
겉보기엔 비슷해 보여도, 실제로 가치가 쌓이는 지점은 완전히 다르다.
2. 운영 효율 목적의 토큰화는 스타트업이 아니라 기존 강자가 이득을 본다.
토큰화가 인터페이스나 결제 및 정산 레일 개선에 그칠 경우, 수익과 지배력은 자산을 가진 쪽에 남는다.
이 구조에서 토큰화 플랫폼 스타트업은 상품의 주인이 아니라 순수한 인프라 공급자로 경쟁하게 되고, 마진은 제한적일 수밖에 없다.
3. 기관 중심 토큰화는 DeFi의 연장선이 아니다.
이 시장은 퍼미션드(permissioned) 시장이며, 규제 및 유통 채널 중심으로 움직인다.
탈중앙화나 크립토 네이티브 성장 논리는 여기서 잘 작동하지 않는다.
오히려 규제 이해도와 신뢰, 기존 네트워크가 핵심 경쟁력이 된다.
4. 눈에 띄는 기능들은 과대평가되기 쉽다.
24/7 유동성이나 온체인 접근성은 기관 입장에서 부가적인 장점일 뿐, 본질적인 수요 요인은 아니다.
토큰화의 진짜 가치는 “있으면 좋은 것”이 아니라, 없으면 구조 자체가 성립하지 않는 경우에서 가장 잘 드러난다.
5. 모두가 토큰화를 하게 되면, 토큰화 자체는 더 이상 비즈니스가 아니다.
자산운용사, 대형 크립토 플랫폼, 정부까지 모두 너도나도 토큰화에 뛰어들 것이지만, 토큰화 자체는 차별화라기보다 전제 조건에 가까울 것이다.
결국 가치는 단순히 자산을 토큰화하는 주체가 아니라, 누가 유통을 장악하고, 규제 관계를 관리하며, 리스크를 어떻게 가져가거나 피하는지에 따라 결정될 것이다.
특히 자산을 직접 보유하지 않으면서 규제 친화적 인프라를 중심으로 유통 채널을 짜는 플레이어가 장기적으로 유리할 수 있다고 본다.
1. Tokenization 시장은 두 갈래로 갈라지고 있다.
하나는 기존 금융기관들이 이미 잘 돌아가던 상품을 운영 효율 개선 차원에서 온체인으로 옮기는 경우이고, 다른 하나는 규제된 디지털 인프라를 활용해 기존에는 풀기 어려웠던 실물 자금 흐름이나 구조적 문제를 해결하는 경우다.
겉보기엔 비슷해 보여도, 실제로 가치가 쌓이는 지점은 완전히 다르다.
2. 운영 효율 목적의 토큰화는 스타트업이 아니라 기존 강자가 이득을 본다.
토큰화가 인터페이스나 결제 및 정산 레일 개선에 그칠 경우, 수익과 지배력은 자산을 가진 쪽에 남는다.
이 구조에서 토큰화 플랫폼 스타트업은 상품의 주인이 아니라 순수한 인프라 공급자로 경쟁하게 되고, 마진은 제한적일 수밖에 없다.
3. 기관 중심 토큰화는 DeFi의 연장선이 아니다.
이 시장은 퍼미션드(permissioned) 시장이며, 규제 및 유통 채널 중심으로 움직인다.
탈중앙화나 크립토 네이티브 성장 논리는 여기서 잘 작동하지 않는다.
오히려 규제 이해도와 신뢰, 기존 네트워크가 핵심 경쟁력이 된다.
4. 눈에 띄는 기능들은 과대평가되기 쉽다.
24/7 유동성이나 온체인 접근성은 기관 입장에서 부가적인 장점일 뿐, 본질적인 수요 요인은 아니다.
토큰화의 진짜 가치는 “있으면 좋은 것”이 아니라, 없으면 구조 자체가 성립하지 않는 경우에서 가장 잘 드러난다.
5. 모두가 토큰화를 하게 되면, 토큰화 자체는 더 이상 비즈니스가 아니다.
자산운용사, 대형 크립토 플랫폼, 정부까지 모두 너도나도 토큰화에 뛰어들 것이지만, 토큰화 자체는 차별화라기보다 전제 조건에 가까울 것이다.
결국 가치는 단순히 자산을 토큰화하는 주체가 아니라, 누가 유통을 장악하고, 규제 관계를 관리하며, 리스크를 어떻게 가져가거나 피하는지에 따라 결정될 것이다.
특히 자산을 직접 보유하지 않으면서 규제 친화적 인프라를 중심으로 유통 채널을 짜는 플레이어가 장기적으로 유리할 수 있다고 본다.
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Forwarded from Degen Guy
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멍청한 도박꾼이 되지 않는 법
당신이 돈을 잃는 이유는 단순히 종목을 잘못 골라서가 아닐 수도 있습니다. 시장 자체가 평균적인 참여자가 돈을 잃도록 구조적으로 설계되어 있기 때문입니다.
당신에게 아무런 우위가 없고, 거래 비용이 없는세상에 살고 있다고 가정해 봅시다. 매일 100개의 다른 주식을 아무런 근거 없이 거래한다면, 장기적으로 본전은 찾을 수 있을까요?
불행히도 그렇지 않습니다. 주식을 살 때는 매도 호가를 지불하고, 팔 때는 매수 호가를 받습니다. 그 차이가 바로 호가 스프레드입니다. 거래 수수료가 없더라도 당신은 사실상 이 비용을 계속 지불하고 있는 셈입니다.
대부분은 이 스프레드를 단순히 '거래 비용'이나 수수료의 다른 이름 정도로 생각하지만, 사실 이건 이전 메커니즘입니다. 즉, 당신 같은 사람들로부터 당신보다 더 많이 아는 사람들에게로 돈을 옮기도록 설계된 장치입니다. 거래할 때마다 당신은 이 메커니즘에 의해 돈을 잃고 있습니다.
이를 피할 수 있는 유일한 방법은 거래를 덜 하는 것뿐입니다.
시장에는 다양한 참여자가 있습니다. 어떤 이들은 포트폴리오 리밸런싱, 현금 확보 등 필요에 의해 거래합니다. 이들은 가격이 어디로 갈지 안다고 주장하지 않습니다.
반면 정보를 가진 트레이더가 있습니다. 이들은 남들보다 더 많은 숙제를 마친 사람들이며, 시장이 아직 가격에 충분히 반영하지 않은 '무언가'를 알 때만 거래합니다. 시장은 모든 사람의 예측이 자금력에 따라 가중 평균되어 반영되는 '예측 기계'라는 점을 기억하세요. 가격이 어디로 갈지에 대한 '2차 예측' 없이는 시장을 이길 수 없습니다.
정보를 가진 트레이더는 여러 형태가 있습니다. 기업의 펀더멘털을 깊이 분석해 놓친 통찰을 찾아내는 가치 투자자일 수도 있고, 뉴스에 누구보다 빠르게 반응하는 이들일 수도 있으며, 미세한 가격 괴리를 찾아내는 정교한 모델을 구축한 퀀트일 수도 있습니다.
단순히 말해, 정보를 가진 트레이더는 우위가 있는 사람입니다. 거의 모든 기관 투자자는 스스로를 정보를 가진 트레이더라고 생각하며, 그것이 곧 그들의 직업입니다.
이들의 공통점은 간단합니다. 우위가 있을 때만 거래한다는 것입니다. 이들의 매수와 매도는 가격을 현실에 가깝게 밀어붙이며, 이는 시장 가격이 실제 가치를 반영하게 만드는 가치 있는 일입니다. 문제는 누군가는 이들에게 돈을 잃어줘야 한다는 것이며, 그 '누군가'가 바로 당신일 수 있다는 점입니다.
당신이 거래할 때 정보를 가진 트레이더와 직접 거래하는 경우는 드뭅니다. 마켓 메이커가 이 문제를 해결해 줍니다. 이들은 당신이 팔고 싶을 때 사고, 사고 싶을 때 팔아주기 위해 언제나 대기하는 기업들입니다.
이들은 매수 호가와 매도 호가를 동시에 제시하며, 그 차이를 챙깁니다. 스프레드는 즉각적인 체결을 위해 당신이 내는 통행료와 같습니다. 하지만 스프레드 안에는 단순한 수수료 이상의 것이 들어있습니다.
스프레드는 두 가지 비용이 합쳐진 것입니다.
1. 거래 비용 요소: 컴퓨터, 인력, 자본 유지 비용 및 가격 변동 위험에 대한 보상.
2. 역선택 요소: 보험업에서 유래한 용어로, 보험 청구를 할 가능성이 가장 높은 사람이 보험에 가입하려 하는 현상을 말합니다. 트레이딩에서도 마켓 메이커는 자신들을 상대로 수익을 낼 확률이 가장 높은 사람들과 거래하게 되는 위험에 처합니다.
마켓 메이커는 누가 정보를 가진 트레이더인지 알 수 없습니다. 주문은 익명이기 때문입니다. 정보를 가진 트레이더들은 주문을 쪼개거나 무작위처럼 보이게 알고리즘을 사용하여 정체를 숨깁니다.
결국 마켓 메이커는 눈을 가린 채 거래합니다. 정보를 가진 트레이더가 그들에게서 주식을 사간다면, 가격이 곧 오를 것이기 때문입니다. 마켓 메이커는 손해를 봅니다. 그래서 마켓 메이커는 스프레드를 넓혀서 스스로를 보호합니다.
대다수의 거래자는 정보가 없는 트레이더입니다. 마켓 메이커는 이들 모두에게 더 넓은 스프레드를 적용함으로써 대다수에게서 초과 수익을 거두고, 소수에게 입은 손실을 메웁니다. 결국 당신은 거래할 때마다 마켓 메이커를 경유하여 정보를 가진 트레이더들의 수익을 보전해주고 있는 셈입니다.
개별 거래의 스프레드는 몇 센트에 불과해 보이지만, 이 비용은 체계적입니다. 당신은 거의 모든 거래에서 손실을 보고 시작합니다.
한 달에 한 번 거래하면 연간 비용은 1~2% 수준이겠지만, 매일 거래하면 시장이 제자리걸음이라도 자산의 상당 부분이 거래 비용과 역선택 비용으로 증발합니다. 우위가 없는 상태에서의 모든 거래는 기대값이 마이너스()인 도박입니다. 판을 많이 벌릴수록 당신의 패배는 확실해집니다.
1. 거래를 줄이십시오.
모든 거래에서 손해를 본다면 해결책은 거래 횟수를 줄이는 것뿐입니다. 이것이 인덱스 펀드 투자가 성공하는 이유입니다. 한 번 사서 영원히 보유하면 거래 비용이 거의 발생하지 않습니다.
2. 도박을 하고 싶다면 변동성이 큰 종목을 택하십시오.
변동성이 큰 주식은 위험해 보이지만, 우위가 없는 상태에서는 차라리 낫습니다. 스프레드 비용은 상대적으로 고정되어 있지만(예: 0.1%), 변동성이 큰 주식은 하루에 3~5%씩 움직입니다.
운 좋게 큰 수익을 낼 '공간'이 더 많기 때문입니다. 기대값은 여전히 마이너스지만, 결과의 범위를 키워 한 번의 큰 행운을 노리는 것입니다. 이는 즐거움을 위해 카지노 입장료를 내는 것과 같습니다.
3. 재평가 이벤트를 노리십시오.
기업 승인, 인수합병(M&A), 규제 승인, 법적 판결 등 가격이 수직 상승하거나 폭락할 수 있는 이벤트를 앞둔 종목을 노리세요. 이런 극단적인 변동성은 스프레드 비용을 압도할 수 있습니다.
결론
호가 스프레드에는 정보가 없는 자의 돈을 정보가 있는 자에게 전달하는 역선택 비용이 숨어 있습니다. 이를 이기는 유일한 방어책은 거래를 줄이는 것이며, 만약 도박을 해야 한다면 무작위적인 움직임이 고정된 스프레드 비용을 뚫고 올라갈 수 있는 고변동성 자산을 선택하는 것입니다.
도박을 할 거라면, 똑똑하게 하십시오.
출처
당신이 돈을 잃는 이유는 단순히 종목을 잘못 골라서가 아닐 수도 있습니다. 시장 자체가 평균적인 참여자가 돈을 잃도록 구조적으로 설계되어 있기 때문입니다.
당신에게 아무런 우위가 없고, 거래 비용이 없는세상에 살고 있다고 가정해 봅시다. 매일 100개의 다른 주식을 아무런 근거 없이 거래한다면, 장기적으로 본전은 찾을 수 있을까요?
불행히도 그렇지 않습니다. 주식을 살 때는 매도 호가를 지불하고, 팔 때는 매수 호가를 받습니다. 그 차이가 바로 호가 스프레드입니다. 거래 수수료가 없더라도 당신은 사실상 이 비용을 계속 지불하고 있는 셈입니다.
대부분은 이 스프레드를 단순히 '거래 비용'이나 수수료의 다른 이름 정도로 생각하지만, 사실 이건 이전 메커니즘입니다. 즉, 당신 같은 사람들로부터 당신보다 더 많이 아는 사람들에게로 돈을 옮기도록 설계된 장치입니다. 거래할 때마다 당신은 이 메커니즘에 의해 돈을 잃고 있습니다.
이를 피할 수 있는 유일한 방법은 거래를 덜 하는 것뿐입니다.
정보를 가진 트레이더란 무엇인가?
시장에는 다양한 참여자가 있습니다. 어떤 이들은 포트폴리오 리밸런싱, 현금 확보 등 필요에 의해 거래합니다. 이들은 가격이 어디로 갈지 안다고 주장하지 않습니다.
반면 정보를 가진 트레이더가 있습니다. 이들은 남들보다 더 많은 숙제를 마친 사람들이며, 시장이 아직 가격에 충분히 반영하지 않은 '무언가'를 알 때만 거래합니다. 시장은 모든 사람의 예측이 자금력에 따라 가중 평균되어 반영되는 '예측 기계'라는 점을 기억하세요. 가격이 어디로 갈지에 대한 '2차 예측' 없이는 시장을 이길 수 없습니다.
정보를 가진 트레이더는 여러 형태가 있습니다. 기업의 펀더멘털을 깊이 분석해 놓친 통찰을 찾아내는 가치 투자자일 수도 있고, 뉴스에 누구보다 빠르게 반응하는 이들일 수도 있으며, 미세한 가격 괴리를 찾아내는 정교한 모델을 구축한 퀀트일 수도 있습니다.
단순히 말해, 정보를 가진 트레이더는 우위가 있는 사람입니다. 거의 모든 기관 투자자는 스스로를 정보를 가진 트레이더라고 생각하며, 그것이 곧 그들의 직업입니다.
이들의 공통점은 간단합니다. 우위가 있을 때만 거래한다는 것입니다. 이들의 매수와 매도는 가격을 현실에 가깝게 밀어붙이며, 이는 시장 가격이 실제 가치를 반영하게 만드는 가치 있는 일입니다. 문제는 누군가는 이들에게 돈을 잃어줘야 한다는 것이며, 그 '누군가'가 바로 당신일 수 있다는 점입니다.
중간 관리자: 마켓 메이커
당신이 거래할 때 정보를 가진 트레이더와 직접 거래하는 경우는 드뭅니다. 마켓 메이커가 이 문제를 해결해 줍니다. 이들은 당신이 팔고 싶을 때 사고, 사고 싶을 때 팔아주기 위해 언제나 대기하는 기업들입니다.
이들은 매수 호가와 매도 호가를 동시에 제시하며, 그 차이를 챙깁니다. 스프레드는 즉각적인 체결을 위해 당신이 내는 통행료와 같습니다. 하지만 스프레드 안에는 단순한 수수료 이상의 것이 들어있습니다.
‘스프레드’의 이해
스프레드는 두 가지 비용이 합쳐진 것입니다.
1. 거래 비용 요소: 컴퓨터, 인력, 자본 유지 비용 및 가격 변동 위험에 대한 보상.
2. 역선택 요소: 보험업에서 유래한 용어로, 보험 청구를 할 가능성이 가장 높은 사람이 보험에 가입하려 하는 현상을 말합니다. 트레이딩에서도 마켓 메이커는 자신들을 상대로 수익을 낼 확률이 가장 높은 사람들과 거래하게 되는 위험에 처합니다.
마켓 메이커는 누가 정보를 가진 트레이더인지 알 수 없습니다. 주문은 익명이기 때문입니다. 정보를 가진 트레이더들은 주문을 쪼개거나 무작위처럼 보이게 알고리즘을 사용하여 정체를 숨깁니다.
결국 마켓 메이커는 눈을 가린 채 거래합니다. 정보를 가진 트레이더가 그들에게서 주식을 사간다면, 가격이 곧 오를 것이기 때문입니다. 마켓 메이커는 손해를 봅니다. 그래서 마켓 메이커는 스프레드를 넓혀서 스스로를 보호합니다.
대다수의 거래자는 정보가 없는 트레이더입니다. 마켓 메이커는 이들 모두에게 더 넓은 스프레드를 적용함으로써 대다수에게서 초과 수익을 거두고, 소수에게 입은 손실을 메웁니다. 결국 당신은 거래할 때마다 마켓 메이커를 경유하여 정보를 가진 트레이더들의 수익을 보전해주고 있는 셈입니다.
빈번한 거래가 당신을 파괴하는 이유
개별 거래의 스프레드는 몇 센트에 불과해 보이지만, 이 비용은 체계적입니다. 당신은 거의 모든 거래에서 손실을 보고 시작합니다.
한 달에 한 번 거래하면 연간 비용은 1~2% 수준이겠지만, 매일 거래하면 시장이 제자리걸음이라도 자산의 상당 부분이 거래 비용과 역선택 비용으로 증발합니다. 우위가 없는 상태에서의 모든 거래는 기대값이 마이너스()인 도박입니다. 판을 많이 벌릴수록 당신의 패배는 확실해집니다.
실전 권고 사항
1. 거래를 줄이십시오.
모든 거래에서 손해를 본다면 해결책은 거래 횟수를 줄이는 것뿐입니다. 이것이 인덱스 펀드 투자가 성공하는 이유입니다. 한 번 사서 영원히 보유하면 거래 비용이 거의 발생하지 않습니다.
2. 도박을 하고 싶다면 변동성이 큰 종목을 택하십시오.
변동성이 큰 주식은 위험해 보이지만, 우위가 없는 상태에서는 차라리 낫습니다. 스프레드 비용은 상대적으로 고정되어 있지만(예: 0.1%), 변동성이 큰 주식은 하루에 3~5%씩 움직입니다.
운 좋게 큰 수익을 낼 '공간'이 더 많기 때문입니다. 기대값은 여전히 마이너스지만, 결과의 범위를 키워 한 번의 큰 행운을 노리는 것입니다. 이는 즐거움을 위해 카지노 입장료를 내는 것과 같습니다.
3. 재평가 이벤트를 노리십시오.
기업 승인, 인수합병(M&A), 규제 승인, 법적 판결 등 가격이 수직 상승하거나 폭락할 수 있는 이벤트를 앞둔 종목을 노리세요. 이런 극단적인 변동성은 스프레드 비용을 압도할 수 있습니다.
결론
호가 스프레드에는 정보가 없는 자의 돈을 정보가 있는 자에게 전달하는 역선택 비용이 숨어 있습니다. 이를 이기는 유일한 방어책은 거래를 줄이는 것이며, 만약 도박을 해야 한다면 무작위적인 움직임이 고정된 스프레드 비용을 뚫고 올라갈 수 있는 고변동성 자산을 선택하는 것입니다.
도박을 할 거라면, 똑똑하게 하십시오.
출처
❤3
Forwarded from Cointelegraph
종명이의 딸깍
연결해서 말하면 이제는 사람뿐만 아니라 AI에게 어떻게 내 제품이나 서비스를 팔지를 고민해봐야하는 시대인듯. 이제 소비자들은 최저가 리스트를 훑으며 시간을 낭비하지 않고 대신 GPT에게 질문하는 경우가 많음. "~에 가장 적합한 제품을 찾아줘." 직접 검색의 시대가 저물고 있는 느낌. 이제 브랜드가 생존하기 위해 설득해야 할 대상은 인간의 감각이 아니라, 수조 개의 파라미터로 무장한 LLM의 논리 구조가 될것이고, AI의 답변 리스트에 포함되지 못하는…
PayPal이 마이크로소프트의 Copilot Checkout 출시를 지원
• 소비자가 MS 코파일럿(Copilot) 앱/사이트를 떠나지 않고, 대화창 안에서 상품 검색부터 결정, 페이팔을 통한 결제까지 한 번에 완료하는 서비스
• 페이팔의 역할: 상점의 인벤토리(재고) 노출, 브랜드 결제창 제공, 게스트 체크아웃 및 신용카드 처리 등 모든 금융 인프라를 담당.
• 기술적 기반: 페이팔이 최근 런칭한 에이전틱 커머스 서비스(Agentic Commerce Services)를 활용하며, 스토어 싱크(Store Sync) 기능을 통해 상점의 상품 카탈로그를 AI 에이전트에 실시간 연결
검색 -> 비교 -> 결제 파이프라인의 단축
• 기존에는 GPT나 코파일럿에서 정보를 얻은 뒤, 다시 해당 쇼핑몰로 이동해 로그인을 하고 결제를 하는 구조.
• 이제는 "이 방에 어울리는 소파 추천해줘" → "이거로 살게, 페이팔로 결제해줘" 의 과정으로 쇼핑경험이 전환됨.
• 이 과정에서 발생하는 전환율(Conversion)은 일반적인 여정보다 194%나 높다는 통계
인간이 아닌 '에이전트'를 위한 결제망 (B2A의 실체화)
• 페이팔은 스스로를 '에이전틱 프로토콜'을 지원하는 개방형 플랫폼으로 정의
• 이제는 인간의 눈에 예쁜 UI뿐만 아니라, AI 에이전트가 읽기 편한 데이터(Store Sync) 를 제공해야함
신뢰의 전이
• AI가 추천하는 제품을 믿고 살 수 있느냐의 핵심은 결제 보안
• 페이팔은 25년간 쌓아온 구매자 보호 정책(Buyer Protection)을 AI 에이전트 결제에 그대로 이식함으로써, 심리적 장벽을 제거하려는 노력을 함
결제 인프라까지 LLM 내부에 안착하는 순간, AI의 선택을 받지 못한 제품은 아예 결제 단계까지 도달조차 할 수 없는 상황이 발생할 것 같음. 이렇게 AI의 컨텍스트 윈도우(Context Window)가 곧 세상에서 가장 비싼 임대료를 지불해야 하는 최상급 상권이 되는것.
AI가 특정 브랜드를 추천하는 빈도와 긍정도를 측정하는 에이전트 점유율 분석 도구가 마케팅의 필수 지표가 될 것 같고, 생성 엔진 최적화 에이전시, 상위노출을 위한 추가비용, AI 모델의 편향성을 이용한 방식들의 출현 등이 예상됨. 결국 AI 모델 개발을 위해서 데이터가 중요하듯이 구매전환률이 높은 데이터를 가지기 위한 경쟁이 계속될 것이고, 쉽지는 않겠지만 기존 기업들이 가진 우위를 깨뜨리는 기업이 유니콘이 되지 않을까 싶음.
https://newsroom.paypal-corp.com/2026-01-08-PayPal-Powers-Microsofts-Launch-of-Copilot-Checkout
코파일럿 체크아웃(Copilot Checkout)
• 소비자가 MS 코파일럿(Copilot) 앱/사이트를 떠나지 않고, 대화창 안에서 상품 검색부터 결정, 페이팔을 통한 결제까지 한 번에 완료하는 서비스
• 페이팔의 역할: 상점의 인벤토리(재고) 노출, 브랜드 결제창 제공, 게스트 체크아웃 및 신용카드 처리 등 모든 금융 인프라를 담당.
• 기술적 기반: 페이팔이 최근 런칭한 에이전틱 커머스 서비스(Agentic Commerce Services)를 활용하며, 스토어 싱크(Store Sync) 기능을 통해 상점의 상품 카탈로그를 AI 에이전트에 실시간 연결
비즈니스적 의의
검색 -> 비교 -> 결제 파이프라인의 단축
• 기존에는 GPT나 코파일럿에서 정보를 얻은 뒤, 다시 해당 쇼핑몰로 이동해 로그인을 하고 결제를 하는 구조.
• 이제는 "이 방에 어울리는 소파 추천해줘" → "이거로 살게, 페이팔로 결제해줘" 의 과정으로 쇼핑경험이 전환됨.
• 이 과정에서 발생하는 전환율(Conversion)은 일반적인 여정보다 194%나 높다는 통계
인간이 아닌 '에이전트'를 위한 결제망 (B2A의 실체화)
• 페이팔은 스스로를 '에이전틱 프로토콜'을 지원하는 개방형 플랫폼으로 정의
• 이제는 인간의 눈에 예쁜 UI뿐만 아니라, AI 에이전트가 읽기 편한 데이터(Store Sync) 를 제공해야함
신뢰의 전이
• AI가 추천하는 제품을 믿고 살 수 있느냐의 핵심은 결제 보안
• 페이팔은 25년간 쌓아온 구매자 보호 정책(Buyer Protection)을 AI 에이전트 결제에 그대로 이식함으로써, 심리적 장벽을 제거하려는 노력을 함
개인적인 생각
결제 인프라까지 LLM 내부에 안착하는 순간, AI의 선택을 받지 못한 제품은 아예 결제 단계까지 도달조차 할 수 없는 상황이 발생할 것 같음. 이렇게 AI의 컨텍스트 윈도우(Context Window)가 곧 세상에서 가장 비싼 임대료를 지불해야 하는 최상급 상권이 되는것.
AI가 특정 브랜드를 추천하는 빈도와 긍정도를 측정하는 에이전트 점유율 분석 도구가 마케팅의 필수 지표가 될 것 같고, 생성 엔진 최적화 에이전시, 상위노출을 위한 추가비용, AI 모델의 편향성을 이용한 방식들의 출현 등이 예상됨. 결국 AI 모델 개발을 위해서 데이터가 중요하듯이 구매전환률이 높은 데이터를 가지기 위한 경쟁이 계속될 것이고, 쉽지는 않겠지만 기존 기업들이 가진 우위를 깨뜨리는 기업이 유니콘이 되지 않을까 싶음.
https://newsroom.paypal-corp.com/2026-01-08-PayPal-Powers-Microsofts-Launch-of-Copilot-Checkout
종명이의 딸깍
Suuuiplash 제네시스 NFT 화리 6자리 이벤트 수이플래시 및 NFT 소개 • 페블에서 만든 SuiFrens, Prime Machin 등 수이 IP 활용한 게임 • 뱀파이어 서바이벌 느낌의 로그라이크 서바이벌 장르 게임 제네시스 NFT 민팅 정보 • 발행량: 총 888개 (화이트리스트 only) • 민팅가격 : $100 • 일정: 1월 22일 예정 • 유틸리티: 토큰 리워드 지급 예정, 매 시즌 캐릭터 NFT 에어드랍 (해당 캐릭터로 토큰 인게임…
Google Docs
수이플래시 제네시스 NFT 화리 6자리 이벤트
수이플래시 및 NFT 소개
• 페블에서 만든 SuiFrens, Prime Machin 등 수이 IP 활용한 게임
제네시스 NFT 민팅 정보
• 발행량: 총 888개 (화이트리스트 only)
• 민팅가격 : $100
• 일정: 1월 22일 예정
• 유틸리티: 토큰 리워드 지급 예정, 매 시즌 캐릭터 NFT 에어드랍 (해당 캐릭터로 토큰 인게임 재화 획득)
참여방법
• 디스코드 (https://discord.com/invite/c6QZUzzaF8) 가입…
• 페블에서 만든 SuiFrens, Prime Machin 등 수이 IP 활용한 게임
제네시스 NFT 민팅 정보
• 발행량: 총 888개 (화이트리스트 only)
• 민팅가격 : $100
• 일정: 1월 22일 예정
• 유틸리티: 토큰 리워드 지급 예정, 매 시즌 캐릭터 NFT 에어드랍 (해당 캐릭터로 토큰 인게임 재화 획득)
참여방법
• 디스코드 (https://discord.com/invite/c6QZUzzaF8) 가입…
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Stormrae - AI 개발을 위한 글로벌 참여 레이어 (The Participation Layer for AI Development)
스톰레이는 폐쇄적인 AI 개발 환경을 전 세계 누구나 참여할 수 있는 개방형 생태계로 전환하려는 프로젝트. 단순히 모델을 만드는 것을 넘어, 전 세계 사용자의 활동을 고품질 데이터와 적대적 테스트(Adversarial Testing) 자원으로 변환하여, 가장 효율적이고 확장 가능한 오픈 AI 월드의 인프라를 구축하려고 함.
• 참여의 데이터화: 소비자의 복잡한 작업 수행 과정을 AI 학습을 위한 고신호(High-signal) 데이터로 전환
• 엔터프라이즈 급 성능: 대규모 데이터 라벨링, 실세계 행동 데이터, 적대적 테스트를 기업에 제공
• 개발자 생태계: 누구나 AI 모델과 dApp을 만들고 수익화할 수 있는 풀스택 도구를 제공
스톰레이는 총 5개의 레이어를 통해 사용자 참여부터 기업용 솔루션까지 통합하려는 시도를 할 것
Layer0 파운데이션 (The Foundation) - 플랫폼의 인터페이스이자 기반.
• 모든 경험을 하나로 통합하는 투명한 인터페이스를 제공하며, 전 세계의 참여를 하나의 우산 아래로 모으는 역할
Layer1 소비자 앱 (Consumer Apps) - 데이터 획득 레이어 (Acquisition Layer).
• 사용자들이 즐겁게 참여할 수 있는 앱 경험을 통해 다양하고 강력한 신호를 가진 데이터를 생성
Layer2 개발자 플랫폼 (Developer Platform) - 개발 도구 및 레일 (Developer Tool Suite).
• 스톰레이의 인프라 위에서 누구나 맞춤형 모델을 배포하거나 데이터 기여 방식을 설정할 수 있는 환경을 제공
Layer3 엔터프라이즈 레이어 (Enterprise Layer) - 통합 액세스 포인트 (Unified Access Point).
• 대규모 인적 자원을 활용한 테스트 및 데이터 서비스를 기업이 즉시 활용할 수 있도록 스케일링을 지원.
Layer4 B2B SaaS (SaaS Evaluation Tools) - 평가 및 안전 도구 레이어.
• 스톰레이만의 독점적인 기여 데이터를 실시간 안전 도구 및 AI 평가 시스템에 통합하여 B2B 형태로 제공.
스톰레이(Stormrae) 프로젝트의 방대한 로드맵을 핵심 가치 중심으로 아주 간결하게 요약해 드립니다.
Phase1. 실전 데이터 확보
• 자율 에이전트 가동: 실제 자산(Treasury)을 운용하는 에이전트로 경제적 실효성 입증.
• 고품질 데이터 생산: 실제 돈이 움직이는 과정에서 발생하는 '진짜' 학습 데이터와 적대적 데이터셋 확보.
Phase 2. 개발자 플랫폼 개방
• 인프라 배포: SDK 및 오픈소스 공개를 통해 외부 개발자 유입.
• 생태계 구축: 에이전트 마켓플레이스와 런칭패드로 누구나 에이전트를 빌드하는 환경 조성.
Phase 3. B2B 수익 모델 본격화
• 기업용 솔루션: 안전성 SaaS(보안 모니터링) 및 기업용 API 출시.
• 데이터 라이선싱: 검증된 고품질 데이터셋을 대형 AI 연구소(AI Labs)에 판매.
Phase 4. 글로벌 AI 인프라로의 도약
• 평가 표준 수립: AI의 성능과 안전성을 투명하게 검증하는 독보적인 인프라 레이어 선점.
• 업계 표준화: 스톰레이의 데이터와 도구를 전 세계 AI 산업의 표준(Standard)으로 안착.
https://x.com/stormrae_ai
스톰레이는 폐쇄적인 AI 개발 환경을 전 세계 누구나 참여할 수 있는 개방형 생태계로 전환하려는 프로젝트. 단순히 모델을 만드는 것을 넘어, 전 세계 사용자의 활동을 고품질 데이터와 적대적 테스트(Adversarial Testing) 자원으로 변환하여, 가장 효율적이고 확장 가능한 오픈 AI 월드의 인프라를 구축하려고 함.
핵심 가치
• 참여의 데이터화: 소비자의 복잡한 작업 수행 과정을 AI 학습을 위한 고신호(High-signal) 데이터로 전환
• 엔터프라이즈 급 성능: 대규모 데이터 라벨링, 실세계 행동 데이터, 적대적 테스트를 기업에 제공
• 개발자 생태계: 누구나 AI 모델과 dApp을 만들고 수익화할 수 있는 풀스택 도구를 제공
The Stormrae Stack
스톰레이는 총 5개의 레이어를 통해 사용자 참여부터 기업용 솔루션까지 통합하려는 시도를 할 것
Layer0 파운데이션 (The Foundation) - 플랫폼의 인터페이스이자 기반.
• 모든 경험을 하나로 통합하는 투명한 인터페이스를 제공하며, 전 세계의 참여를 하나의 우산 아래로 모으는 역할
Layer1 소비자 앱 (Consumer Apps) - 데이터 획득 레이어 (Acquisition Layer).
• 사용자들이 즐겁게 참여할 수 있는 앱 경험을 통해 다양하고 강력한 신호를 가진 데이터를 생성
Layer2 개발자 플랫폼 (Developer Platform) - 개발 도구 및 레일 (Developer Tool Suite).
• 스톰레이의 인프라 위에서 누구나 맞춤형 모델을 배포하거나 데이터 기여 방식을 설정할 수 있는 환경을 제공
Layer3 엔터프라이즈 레이어 (Enterprise Layer) - 통합 액세스 포인트 (Unified Access Point).
• 대규모 인적 자원을 활용한 테스트 및 데이터 서비스를 기업이 즉시 활용할 수 있도록 스케일링을 지원.
Layer4 B2B SaaS (SaaS Evaluation Tools) - 평가 및 안전 도구 레이어.
• 스톰레이만의 독점적인 기여 데이터를 실시간 안전 도구 및 AI 평가 시스템에 통합하여 B2B 형태로 제공.
스톰레이(Stormrae) 프로젝트의 방대한 로드맵을 핵심 가치 중심으로 아주 간결하게 요약해 드립니다.
로드맵
Phase1. 실전 데이터 확보
• 자율 에이전트 가동: 실제 자산(Treasury)을 운용하는 에이전트로 경제적 실효성 입증.
• 고품질 데이터 생산: 실제 돈이 움직이는 과정에서 발생하는 '진짜' 학습 데이터와 적대적 데이터셋 확보.
Phase 2. 개발자 플랫폼 개방
• 인프라 배포: SDK 및 오픈소스 공개를 통해 외부 개발자 유입.
• 생태계 구축: 에이전트 마켓플레이스와 런칭패드로 누구나 에이전트를 빌드하는 환경 조성.
Phase 3. B2B 수익 모델 본격화
• 기업용 솔루션: 안전성 SaaS(보안 모니터링) 및 기업용 API 출시.
• 데이터 라이선싱: 검증된 고품질 데이터셋을 대형 AI 연구소(AI Labs)에 판매.
Phase 4. 글로벌 AI 인프라로의 도약
• 평가 표준 수립: AI의 성능과 안전성을 투명하게 검증하는 독보적인 인프라 레이어 선점.
• 업계 표준화: 스톰레이의 데이터와 도구를 전 세계 AI 산업의 표준(Standard)으로 안착.
현재 웨잇리스트 등록 (종퍼럴) 을 통해서 shard 라는 자체 포인트를 획득할 수 있는 것 같음. 새벽부터 해외에서 많은 사람들이 얼리프로젝트라고 언급해서 꽤 많은 팔로워가 늘어난 상태.
버너지갑(반드시 버너지갑!!)이랑 트위터 이용해서 등록해두면 손해볼거는 없을거 같아서 소개드립니다!
https://x.com/stormrae_ai