지금쯤 다시 읽어봐도 좋은 글

이거 스캠임 메가이더 클레임인척 유도해서 드레인하려는거

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.

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

PayPal이 마이크로소프트의 Copilot Checkout 출시를 지원

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

수이 지갑주소 제출을 빼먹어서 추가했는데, 응답 수정 가능하게 변경해둬서 수이지갑주소도 추가로 제출 부탁드립니다!

구글폼 보기

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.

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

페가수스 런치패드 모니터링해야 다음번에 어떻게 접근할지 생각할 수 있을거 같아서 모니터링을 했었는데, 처음 런칭에는 100프로의 텍스부터 시작해서 1분이 지날때마다 1%씩 감소하는 방식으로 점차 손해를 덜보면서 구매할수 있는 구조.

다른 dex에서 구매하려고 하면 -100프로의 스왑비율이 나오는 것 같아서 버츄얼 홈페이지에 표기되는 tax를 포함한 실제 FDV를 보면서 버츄얼 런치패드에서 토큰을 스왑해야할듯

OKX에서 $sent TGE날짜 유출된거같네요.

날짜는 1월19일

지금은 삭제되긴했는데 진짜일지...

오마이가쉬

FLock은 꾸준히 마일스톤을 달성해 나가는중

패러다임의 변화: 규모(Scale)에서 에지(Edge)로

• 과거의 서사: 거대 데이터 센터, 엄청난 파라미터 수 등 '크기'만이 유일한 지표였던 중앙집중식 연산의 시대.
• 2026년의 전망: AI의 다음 단계는 단순히 크기가 아니라 프라이버시, 효율성, 그리고 전문성에 의해 정의되는 Edge의 해가 될것
• 시장 피벗: 낮은 지연 시간(Latency), 성능 향상, 개인정보 보호를 위해 클라우드 전용 구조에서 하이브리드 및 분산형 생태계로 대거 이동 중.

FLock의 실질적인 인프라 역할

• 프라이버시 보호 학습: 하드웨어 최적화가 개선됨에 따라, FLock은 프라이버시를 보존하는 Edge AI 학습을 확장할 수 있는 실질적인 인프라로 자리매김함.
• 분산형 연합 학습(Federated Learning): 전 세계 노드들이 협력하여 학습하되, 데이터는 로컬 기기에 그대로 머물러 보안을 유지하는 방식.
• 온체인 정렬: $FLOCK 토큰 경제(Tokenomics)를 통해 인센티브, 모델 수요, 거버넌스를 투명하게 조정.

광범위한 AI 산업 트렌드와의 일치

• 개방형 협업: 폐쇄적이고 독점적인 연구소 대신 개방형 협업이 주류가 됨.
• 경량화 모델: 고성능 경량 모델들이 거대 언어 모델(LLM)과의 격차를 줄이고 있음.
• 로컬 AI의 가시화: 추론(Inference)과 미세 조정(Fine-tuning)이 클라우드를 벗어나 로컬 환경에서 가능해짐.
• 알고리즘 효율성: 단순 컴퓨팅 파워만큼이나 알고리즘 자체의 효율성이 중요해짐.

성과 및 결론

• 검증된 확장성: 이더리움 레이어2인 Base(베이스) 네트워크에서 1년간 운영하며 분산형 및 프라이버시 우선 AI 개발 방식이 대규모로 작동할 수 있음을 입증.
• 공동 소유의 지능: FLock은 지능이 기여자들에 의해 학습되고, 그들에 의해 소유되는 개방형 조정 레이어(Open Coordination Layer) 로 거듭남.

FLock은 계속해서 프라이버시를 중요한 요소로 강조했고 AI가 데이터를 안전하게 공유하고 학습하는 데 아주 중요한 기반 기반이 되는 기술을 계속해서 개발해나가고 있음 + 실질적인 이용처들도 계속해서 만들고 있고.

2026년에 프라이버시 섹터가 중요하고 AI 가 계속해서 중요한 상황에서 꾸준히 소식을 팔로업 해봐야할듯. 프라이스액션은 대규모 AI 학습에 도입 혹은 FOMO (FLock Open Model Offering)의 활성화에서 나오지 않으려나 싶음

https://x.com/flock_io/status/2009164162044420115

gm

마지막으로 댓글을 다는 사람에게 1만 달러가 지급됩니다.

https://x.com/okx/status/2009256528759447789

Ethos는 시즌2를 앞두고 두가지 중에 선택을 해야하는데 선택지는 다음과 같음

- 경험치의 50%가 NFT로 교환되며, 시즌2 종료 시 보상으로 지급

- XP의 50%를 검증자에게 스테이킹하여 시즌2에서 본인(과 검증자)이 더 많은 XP를 획득하세요.

둘다 선택하지 않으면 경험치가 20% 슬래싱 된다고 하니 둘중에 하나 30일까지 선택하기!

https://app.ethos.network/contribute/the-decision

Ethos를 맨날 챙긴다챙긴다 하고서 매번 귀찮아서 까먹긴 하지만 새해에는 챙겨보려는 이유가

- 메가이더의 케이스처럼 앞으로 ICO에서 가중치를 판단하는 기준
- 이후 OTC 시장 등에서 신뢰있는 플랫폼이 될수도 있음

이 두개인거 같아요...다시 점수 올리기! 리뷰 남겨주실분들 있으면 감사하게,,,그리고 저도 가겟습니다!

https://app.ethos.network/profile/x/hyeon__dev

Cap Labs 리미티드 공식 계정

모든 캡 지지자들을 위해 이 계정에서 토큰 관련 정보를 확인할 수 있습니다 - Benjamin | cap

https://x.com/caplabslimited