종명이의 딸깍
World Computer Netizens 이라고 메가이더 생태계에서 출시하려는 NFT 프로젝트가 있는데, fluffle 보유자는 이미 라운드1에 등록되어있는 상태임. Echo 투자자들도 Echo 투자 증서와 함께 @milady4989 에게 DM을 보내주면 라운드1 리스트에 등록해준다고 하네요. (무조건 사야하는건 아니니 관심있으신 분들은 등록해두면 어떨까 싶어서 공유드립니다~) we want to include echo investors in phase…
WCN 디테일이 공개 됏네요.
• 2월 11일 오전 0시
• MegaETH 메인넷
• 공급량 : 4,520
• 발행 가격: 1단계 0.03ETH, 2단계 및 일반 판매 0.036ETH
• 2월 11일 오전 0시
• MegaETH 메인넷
• 공급량 : 4,520
• 발행 가격: 1단계 0.03ETH, 2단계 및 일반 판매 0.036ETH
Ethos는 계속해서 메가이더쪽의 신뢰와 평판 도구로 동작할것 같네요. 이번에는 blackhaven 관련 부스트를 제공.
https://x.com/ethos_network/status/2017471146321379417
https://x.com/ethos_network/status/2017471146321379417
종명이의 딸깍
Ethos는 계속해서 메가이더쪽의 신뢰와 평판 도구로 동작할것 같네요. 이번에는 blackhaven 관련 부스트를 제공. https://x.com/ethos_network/status/2017471146321379417
이글에 에토스 파운더 Serpin이 웃긴 댓글을 달았는데, 레퍼럴 링크 안달았다고 아무것도 모른다고 댓글을 남김
https://x.com/serpinxbt/status/2017471483769938043
lol intern didn't even use his ref link smh taught you nothing kid
https://x.com/serpinxbt/status/2017471483769938043
😁1
스내치의 스웨덱스
몰랐는데, Canton network에 1월초부터 업비트가 벨리데이터로 들어와있네요. $CC
주식은 온체인으로, 규칙은 법으로 : RWA 토큰화와 적폐 CANTON - @Toby0_0
https://dopamine125x.super.site/article/%ec%a3%bc%ec%8b%9d%ec%9d%80-%ec%98%a8%ec%b2%b4%ec%9d%b8%ec%9c%bc%eb%a1%9c-%ea%b7%9c%ec%b9%99%ec%9d%80-%eb%b2%95%ec%9c%bc%eb%a1%9c-rwa-%ed%86%a0%ed%81%b0%ed%99%94%ec%99%80-%ec%a0%81%ed%8f%90-canton-snatch
https://dopamine125x.super.site/article/%ec%a3%bc%ec%8b%9d%ec%9d%80-%ec%98%a8%ec%b2%b4%ec%9d%b8%ec%9c%bc%eb%a1%9c-%ea%b7%9c%ec%b9%99%ec%9d%80-%eb%b2%95%ec%9c%bc%eb%a1%9c-rwa-%ed%86%a0%ed%81%b0%ed%99%94%ec%99%80-%ec%a0%81%ed%8f%90-canton-snatch
주식은 온체인으로, 규칙은 법으로 : RWA 토큰화와 적폐 CANTON @snatch
작성자 : @0x_snatch
👍2
Forwarded from 스내치의 스웨덱스
1. 지금 크립토 프로젝트들의 밸류에이션을 웹2 잣대로 들이대면? MAU, 매출, 순이익 기준으로 정당화되는 토큰이 몇 개나 될까? 대다수의 알트코인이 우하향하는 게 전혀 이상해보이지 않음. (비정상의 정상화 단계)
2. 또 2024~25년 한 해 동안 런치패드에서 나온 토큰들의 평균 수익률을 보면, 초기 투자자(시드/프라이빗 라운드)와 퍼블릭 세일 참여자의 수익률 격차가 10배 이상 벌어지는 경우가 허다했음. VC들은 80~95% 할인된 가격에 물량을 받아서 TGE 직후 언락되는 물량만으로도 본전을 뽑는 상황이 발생함. (이제는 똑똑이 투자자들이 이 모든 사실을 잘 알고 있음)
3. 과거 시총 2-3천억 이하면 잡코로 분류했던 버블 시대를 지나, 지금은 수십억~수백억대의 알트코인만 즐비함. 코인마켓캡에서 1000위권 밖으로 밀려난 토큰들의 평균 거래량? 하루 $10,000도 안 됨. 사실상 유동성이 증발한 디지털 묘지임.
4. DTCC의 증권 토큰화 승인이 시사하는 것처럼 블록체인의 미래는 새로운 금융 시스템이 아니라 기존 금융 시스템의 백엔드 업그레이드가 될 가능성이 높음.
이 방향에서 기회가 있는 영역은
1. 스테이블코인 결제 레일: Circle의 USDC, PayPal의 PYUSD처럼 전통 금융과 연결되는 스테이블코인 인프라
2. 크로스보더 정산: Swift를 대체할 수 있는 실시간 정산 네트워크
3. 자산 토큰화 플랫폼: 부동산, 채권, 사모펀드 지분의 토큰화를 제도권 내에서 수행하는 플레이어들
5. 이제는 규제를 적으로 보면 안 됨. MiCA(유럽), SEC의 점진적 명확화, 홍콩/싱가포르의 라이센스 체계... 규제는 이제 피할 수 없는 현실임. 하지만 규제는 동시에 진입 장벽이기도 함. 라이센스를 확보한 플레이어들(Coinbase, Robinhood, Bitstamp)이 구조적 우위를 갖게 되는 시대가 왔음. 규제 아비트라지로 연명하던 오프쇼어 거래소들의 시간은 얼마 남지 않았음.
6. 커뮤니티 ≠ 텔레그램 떼거지
커뮤니티 중심이라며 텔레그램과 디스코드에 밈을 뿌리는 건 더 이상 유효한 전략이 아님. 진짜 커뮤니티는 1) 실제 프로덕트 유저: 투기가 아닌 실사용 목적으로 프로토콜을 이용하는 사람들 2) 개발자 생태계: 그 위에서 뭔가를 빌딩하는 사람들 3) 제도권 파트너십: 기업, 금융기관과의 실질적 협업으로 이뤄질거임.
7. 앞으로 돈을 버는 건 1) 전통금융의 블록체인 전환을 수행하는 인프라 제공자들 2) 라이센스와 규제 장벽을 넘어선 제도권 거래소들 3) 실제 매출과 이익을 창출하는 프로토콜(거래소 토큰, 수익 공유형 DeFi) 4) 그 사이를 연결하는 체인들과 미들웨어일 가능성이 높음.
느리지만 확실하게 가치가 축적되는 공간을 잘 찾아봐야 하는 해가 아닐까
2. 또 2024~25년 한 해 동안 런치패드에서 나온 토큰들의 평균 수익률을 보면, 초기 투자자(시드/프라이빗 라운드)와 퍼블릭 세일 참여자의 수익률 격차가 10배 이상 벌어지는 경우가 허다했음. VC들은 80~95% 할인된 가격에 물량을 받아서 TGE 직후 언락되는 물량만으로도 본전을 뽑는 상황이 발생함. (이제는 똑똑이 투자자들이 이 모든 사실을 잘 알고 있음)
3. 과거 시총 2-3천억 이하면 잡코로 분류했던 버블 시대를 지나, 지금은 수십억~수백억대의 알트코인만 즐비함. 코인마켓캡에서 1000위권 밖으로 밀려난 토큰들의 평균 거래량? 하루 $10,000도 안 됨. 사실상 유동성이 증발한 디지털 묘지임.
4. DTCC의 증권 토큰화 승인이 시사하는 것처럼 블록체인의 미래는 새로운 금융 시스템이 아니라 기존 금융 시스템의 백엔드 업그레이드가 될 가능성이 높음.
이 방향에서 기회가 있는 영역은
1. 스테이블코인 결제 레일: Circle의 USDC, PayPal의 PYUSD처럼 전통 금융과 연결되는 스테이블코인 인프라
2. 크로스보더 정산: Swift를 대체할 수 있는 실시간 정산 네트워크
3. 자산 토큰화 플랫폼: 부동산, 채권, 사모펀드 지분의 토큰화를 제도권 내에서 수행하는 플레이어들
5. 이제는 규제를 적으로 보면 안 됨. MiCA(유럽), SEC의 점진적 명확화, 홍콩/싱가포르의 라이센스 체계... 규제는 이제 피할 수 없는 현실임. 하지만 규제는 동시에 진입 장벽이기도 함. 라이센스를 확보한 플레이어들(Coinbase, Robinhood, Bitstamp)이 구조적 우위를 갖게 되는 시대가 왔음. 규제 아비트라지로 연명하던 오프쇼어 거래소들의 시간은 얼마 남지 않았음.
6. 커뮤니티 ≠ 텔레그램 떼거지
커뮤니티 중심이라며 텔레그램과 디스코드에 밈을 뿌리는 건 더 이상 유효한 전략이 아님. 진짜 커뮤니티는 1) 실제 프로덕트 유저: 투기가 아닌 실사용 목적으로 프로토콜을 이용하는 사람들 2) 개발자 생태계: 그 위에서 뭔가를 빌딩하는 사람들 3) 제도권 파트너십: 기업, 금융기관과의 실질적 협업으로 이뤄질거임.
7. 앞으로 돈을 버는 건 1) 전통금융의 블록체인 전환을 수행하는 인프라 제공자들 2) 라이센스와 규제 장벽을 넘어선 제도권 거래소들 3) 실제 매출과 이익을 창출하는 프로토콜(거래소 토큰, 수익 공유형 DeFi) 4) 그 사이를 연결하는 체인들과 미들웨어일 가능성이 높음.
느리지만 확실하게 가치가 축적되는 공간을 잘 찾아봐야 하는 해가 아닐까
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스내치의 스웨덱스
1. 지금 크립토 프로젝트들의 밸류에이션을 웹2 잣대로 들이대면? MAU, 매출, 순이익 기준으로 정당화되는 토큰이 몇 개나 될까? 대다수의 알트코인이 우하향하는 게 전혀 이상해보이지 않음. (비정상의 정상화 단계) 2. 또 2024~25년 한 해 동안 런치패드에서 나온 토큰들의 평균 수익률을 보면, 초기 투자자(시드/프라이빗 라운드)와 퍼블릭 세일 참여자의 수익률 격차가 10배 이상 벌어지는 경우가 허다했음. VC들은 80~95% 할인된 가격에 물량을…
4번과 7번 뷰가 제가 Kite와 CC를 보유하게 된 계기라 아주 공감하면서 읽었습니다!
MegaETH의 스트레스 테스트 공식종료 및 정리
메인넷 런칭 후 빌더들에게만 공개되었던 환경을 7일간 개방하여, 사용자들과 함께 체인을 극한의 한계까지 밀어붙인 테스트. 고부하 상황에서도 사용자들은 1센트 미만의 비용으로 끊김 없는 반응성을 경험.
MegaETH는 이번 테스트를 통해 EVM(이더리움 가상 머신) 호환 체인 중 누적 트랜잭션 수 1위를 기록함 (아발란체 생태계 전체 합계보다 높은 수치)
• 총 트랜잭션 수 : 11.4 B
• 평균 처리량 : 15.5k TPS (초당 트랜잭션)
• 가스 처리량 : 1.6 GGas/s
• "블록체인은 이미 충분히 빠르다"는 오해: 시장에는 이미 블록공간이 충분하다는 인식이 있지만, 실제로는 고성능 블록공간이 심각하게 부족함. MegaETH는 기존보다 10~100배의 도약이 필요하다고 믿고 있음.
• 개발자의 상상력 해방: 앱이 성공했을 때 체인이 그 부하를 견디지 못해 서비스가 망가지는 '성공의 피해자'가 되지 않도록, 하드웨어 성능이 아닌 오직 앱의 품질만이 한계가 되는 환경을 제공하려 함.
이번 테스트는 단순히 큰 숫자를 보여주기 위한 "보여주기식(Larp)" 행사가 아니었음. 블록체인 기술이 한 단계 더(10x) 도약할 수 있음을 증명하고, 이를 통해 사용자들의 전환 비용과 빌더들의 꿈을 정당화하려는 시도였음. 이제 스트레스 테스트를 마치고 메인넷으로.
https://x.com/megaeth/status/2017673294867238993
메인넷 런칭 후 빌더들에게만 공개되었던 환경을 7일간 개방하여, 사용자들과 함께 체인을 극한의 한계까지 밀어붙인 테스트. 고부하 상황에서도 사용자들은 1센트 미만의 비용으로 끊김 없는 반응성을 경험.
주요 통계 수치 (7일간의 기록)
MegaETH는 이번 테스트를 통해 EVM(이더리움 가상 머신) 호환 체인 중 누적 트랜잭션 수 1위를 기록함 (아발란체 생태계 전체 합계보다 높은 수치)
• 총 트랜잭션 수 : 11.4 B
• 평균 처리량 : 15.5k TPS (초당 트랜잭션)
• 가스 처리량 : 1.6 GGas/s
테스트의 진짜 목적
• "블록체인은 이미 충분히 빠르다"는 오해: 시장에는 이미 블록공간이 충분하다는 인식이 있지만, 실제로는 고성능 블록공간이 심각하게 부족함. MegaETH는 기존보다 10~100배의 도약이 필요하다고 믿고 있음.
• 개발자의 상상력 해방: 앱이 성공했을 때 체인이 그 부하를 견디지 못해 서비스가 망가지는 '성공의 피해자'가 되지 않도록, 하드웨어 성능이 아닌 오직 앱의 품질만이 한계가 되는 환경을 제공하려 함.
결론
이번 테스트는 단순히 큰 숫자를 보여주기 위한 "보여주기식(Larp)" 행사가 아니었음. 블록체인 기술이 한 단계 더(10x) 도약할 수 있음을 증명하고, 이를 통해 사용자들의 전환 비용과 빌더들의 꿈을 정당화하려는 시도였음. 이제 스트레스 테스트를 마치고 메인넷으로.
https://x.com/megaeth/status/2017673294867238993
Forwarded from Continuous Learning_Startup & Investment
직무 변화는 현실인듯. 이제 PM/디자이너의 비중이 확줄고 개발자들이 PM하는 게 일반화될 것 같네. 스포티파이도 계층 다 없애고 빌더+의사결정권자로 바꿨던데 조직을 AI Agent First로 설계하지 않으면 살아남을수 없다.
—
제품 관리자(PM): 더 이상 정확히 무엇을 만들지 지시하지 않습니다. 대신 고객의 니즈를 가장 높은 수준에서 명확히 하고 "Why(이유)의 수호자" 역할을 합니다. 그들은 직접 프로토타이핑을 하고 엔지니어와 함께 코드를 확인하는 등 실무에 참여해야 합니다.
엔지니어 & 디자이너: 역할이 합쳐지고 있습니다. 모델이 너무 빠르게 진화하기 때문에 엄격한 명세서는 작동하지 않습니다. 제품은 엔지니어, 연구원, PM이 코드 상에서 직접 작업하며 만들어집니다.
디자이너의 경우: 기업들은 엔지니어 대비 디자이너 채용을 줄이고 있습니다. 디자인 시스템이 확립되면 AI가 그 언어를 활용해 작업을 수행할 수 있기 때문입니다. PM/디자이너 대 엔지니어의 비율은 1:3 또는 1:10에서 1:20으로 이동하고 있습니다.
소프트웨어가 "비결정론적(non-deterministic)"이 되고 있다고 언급했습니다. 이것이 제품 관리에 의미하는 바는 무엇입니까?
과거에 소프트웨어는 결정론적이었습니다. 사용자가 X를 하면 Y가 발생했죠. 지금은 사용자가 X를 하면 Y가 발생하지만, 미세한 차이로 인해 완전히 다른 결과가 나올 수도 있습니다. 이로 인해 평가(Evals)가 필요합니다. 다양한 사용 사례에서 소프트웨어의 출력이 합리적인지 누군가 평가해야 합니다. PM은 이제 이러한 평가를 담당하며, 사람이 수동으로 확장할 수 없기 때문에 다른 AI의 결과를 평가하기 위한 AI 스크립트를 직접 작성하기도 합니다.
AI 생성 속도가 빨라짐에 따라, 미래에도 유효한 인간의 기술은 무엇입니까?
판단력(Judgment)입니다. AI 엔진이 무한한 양의 코드("AI slop" - AI가 쏟아내는 저질 코드/부산물)를 생산해낼 때, 중요한 질문은 "이 중 무엇이 중요한가?"가 됩니다.
제품 측면: 무엇을 만들지 결정하고 결과물의 품질을 평가하는 데 판단력이 필요합니다.
엔지니어링 측면: AI가 작성했더라도 버그와 취약점을 검토하기 위해 판단력이 필요합니다.
디자인 측면: 결과물이 더 넓은 디자인 시스템에 부합하는지 확인하기 위해 판단력이 필요합니다.
무한한 생산성의 시대에, 판단력은 우리가 '무엇에' 생산적이어야 하는지를 결정합니다.
Q: 제품 관리에 대한 당신의 핵심 철학은 무엇입니까?
A: 제품 관리자의 업무는 고객의 니즈와 비즈니스 니즈의 균형을 맞추는 것입니다. 그들은 "Why"의 파수꾼입니다.
왜 이것을 만드는가? (고통의 강도와 깊이)
이것이 회사에 어떻게 가치를 더하는가?
고객은 좋아하지만 비즈니스 가치를 파괴하는 것이나, 비즈니스에는 도움이 되지만(예: 가격 인상) 고객에게 해를 끼치는 것을 만드는 것은 피해야 합니다.
Q: 제품의 성공을 어떻게 정의합니까?
A: 성공은 결과(Outcomes), 구체적으로는 고객 행동(Customer Behavior)으로 정의됩니다. 고객 행동은 비즈니스 성과의 선행 지표입니다. 모든 기능 출시는 행동 변화에 근거한 가설(예: "이것을 출시하면 고객이 X를 하던 것에서 Y를 하는 것으로 바뀔 것이다")을 가지고 있어야 합니다.
Q: 오늘날 창업자들은 새로운 AI 애플리케이션 구축을 어떻게 공략해야 합니까?
깊고 설득력 있는 문제 찾기: 고임금을 받는 사람들이 반복적인 업무를 하는 산업(예: 법률, 건축)을 찾으세요.
고가치 워크플로우 타겟팅: 워크플로우는 깊고 복잡하며 맞춤형 데이터가 필요해야 합니다.
내구성(Durability) 목표: 만약 "가벼운" 것을 만든다면, 파운데이션 모델(Gemini나 ChatGPT 등)이나 수평적 도구들이 당신을 집어삼킬 것입니다. 당신의 솔루션이 상당히 깊지 않다면, CIO들은 자체 엔지니어와 수평적 도구를 사용할 것입니다.
Q: AI 시대에 "내구성" 또는 "접착성(Stickiness)"을 구성하는 요소는 무엇입니까?
A: 넷-뉴(net-new) 소프트웨어를 만드는 마찰이 매우 낮아졌기 때문에 생존하려면 다음과 같은 특정 자산이 필요합니다.
희소 자산 소유: 라이선스, 특정 규제에 대한 통찰력, 또는 독보적인 인재(예: 누구와도 미팅을 잡을 수 있는 Brett Taylor를 보유한 Sierra).
통제 지점(Control Points): 사람들이 돈이나 데이터와 상호작용하는 방식을 통제하는 것.
하드웨어: 교체하기 어려운 것(예: Toast의 POS 기기).
필수 워크플로우: 운영 깊숙이 내재화되는 것.
네트워크 효과: DoorDash(소비자, 식당, 배달원)와 같은 것.
Q: 레거시 "기록 시스템(System of Record)" 기업들(Salesforce, Slack 등)은 AI 스타트업에 어떻게 반응하고 있습니까?
A: 그들은 AI 스타트업이 자신들을 "멍청한 데이터베이스" 취급하는 것을 막기 위해 반격하고 있습니다. 그들은 다음과 같은 조치를 취합니다.
API 접근 차단(예: Slack이 Glean을 차단).
자체 AI 에이전트 무료 번들링 제공.
데이터 접근에 높은 비용 부과.
결과: AI 스타트업은 더 이상 레거시 소프트웨어 위에 "행동 시스템(System of Action)"만 구축할 수 없습니다. 기록 시스템 전체를 대체하는 것을 목표로 해야 합니다.
Q: 레거시 소프트웨어 기업들의 리스크는 무엇입니까?
고위험: 유틸리티/좌석(seat) 기반으로 가격을 책정하는 기업(예: Zendesk). AI 에이전트가 인간 상담원의 필요성을 줄이면 매출이 급감합니다. 그들은 성과 기반 가격 책정으로 전환해야 하는데, 상장 기업으로서 이는 어려운 전환입니다.
저위험: 불변의 데이터를 보유한 기업(예: NetSuite 같은 ERP). CIO가 ERP를 뜯어고치는 것은 커리어에 치명적일 수 있으므로 접착성이 높습니다.
Q: AI 스타트업은 어떻게 Salesforce처럼 접착성 높은 레거시 시스템과 경쟁합니까?
A: 마이그레이션 도구를 구축해야 합니다. 기존 시스템의 데이터를 당신의 시스템으로 매끄럽게 옮기는 스크립트를 만드는 것은 엄청난 노력(종종 1~2년의 엔지니어링)이 듭니다. 고객은 자신의 기록을 남겨두고 떠나야 한다면 움직이지 않을 것입니다.
Q: 리더는 팀과 어떻게 소통해야 합니까?
주간 전체 회의(All-Hands): 작은 팀이라도 문화 형성에 필수적입니다.
주간 CEO 이메일: 이것은 매우 중요합니다. 세 부분으로 구성되어야 합니다.
화두(Top of Mind): 제품, 비즈니스, 팀과 관련해 CEO가 고민하는 것 (이메일의 60-70% 할애).
성과 업데이트: 회사가 어떻게 하고 있는지 투명한 지표 공유.
기타: 팀원 인정, 고객 인용구 등.
조언: 솔직해지세요. 메시지가 스며들기 위해서는 반복이 필요합니다.
Q: 이 새로운 시대에 어떤 유형의 사람이 성공합니까?
A: 실행가(Doers)와 빌더(Builders). 가장 가치 있는 기술은 수많은 AI 에이전트를 지휘할 수 있는 기능 전문가가 되는 것입니다.
기업은 사람 관리만 하는 관리자 채용을 중단해야 합니다.
관리 범위(Span of Control): 관리자는 10명 이상을 관리하거나, 개별 기여자(IC)가 되어야 합니다. 좁은 관리 범위는 비효율적입니다.
Q: 이러한 특성을 어떻게 면접에서 확인합니까?
A: 실무 과제(Work Projects)를 부여하세요(엔지니어뿐만 아니라).
예시: 기업 개발(Corp Dev) 후보자에게 인수할 회사를 식별하고 시너지를 분석하도록 요청하세요.
찾아야 할 것: 주체성(Agency)과 고객의 목소리를 보여주는 후보자.
최고의 답변: 직접 고객과 대화해 보니 그 기능을 원하지 않는다고 말하며, 과제의 전제 자체를 거부하는 후보자.
https://youtu.be/JUsb1FYOstA
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제품 관리자(PM): 더 이상 정확히 무엇을 만들지 지시하지 않습니다. 대신 고객의 니즈를 가장 높은 수준에서 명확히 하고 "Why(이유)의 수호자" 역할을 합니다. 그들은 직접 프로토타이핑을 하고 엔지니어와 함께 코드를 확인하는 등 실무에 참여해야 합니다.
엔지니어 & 디자이너: 역할이 합쳐지고 있습니다. 모델이 너무 빠르게 진화하기 때문에 엄격한 명세서는 작동하지 않습니다. 제품은 엔지니어, 연구원, PM이 코드 상에서 직접 작업하며 만들어집니다.
디자이너의 경우: 기업들은 엔지니어 대비 디자이너 채용을 줄이고 있습니다. 디자인 시스템이 확립되면 AI가 그 언어를 활용해 작업을 수행할 수 있기 때문입니다. PM/디자이너 대 엔지니어의 비율은 1:3 또는 1:10에서 1:20으로 이동하고 있습니다.
소프트웨어가 "비결정론적(non-deterministic)"이 되고 있다고 언급했습니다. 이것이 제품 관리에 의미하는 바는 무엇입니까?
과거에 소프트웨어는 결정론적이었습니다. 사용자가 X를 하면 Y가 발생했죠. 지금은 사용자가 X를 하면 Y가 발생하지만, 미세한 차이로 인해 완전히 다른 결과가 나올 수도 있습니다. 이로 인해 평가(Evals)가 필요합니다. 다양한 사용 사례에서 소프트웨어의 출력이 합리적인지 누군가 평가해야 합니다. PM은 이제 이러한 평가를 담당하며, 사람이 수동으로 확장할 수 없기 때문에 다른 AI의 결과를 평가하기 위한 AI 스크립트를 직접 작성하기도 합니다.
AI 생성 속도가 빨라짐에 따라, 미래에도 유효한 인간의 기술은 무엇입니까?
판단력(Judgment)입니다. AI 엔진이 무한한 양의 코드("AI slop" - AI가 쏟아내는 저질 코드/부산물)를 생산해낼 때, 중요한 질문은 "이 중 무엇이 중요한가?"가 됩니다.
제품 측면: 무엇을 만들지 결정하고 결과물의 품질을 평가하는 데 판단력이 필요합니다.
엔지니어링 측면: AI가 작성했더라도 버그와 취약점을 검토하기 위해 판단력이 필요합니다.
디자인 측면: 결과물이 더 넓은 디자인 시스템에 부합하는지 확인하기 위해 판단력이 필요합니다.
무한한 생산성의 시대에, 판단력은 우리가 '무엇에' 생산적이어야 하는지를 결정합니다.
Q: 제품 관리에 대한 당신의 핵심 철학은 무엇입니까?
A: 제품 관리자의 업무는 고객의 니즈와 비즈니스 니즈의 균형을 맞추는 것입니다. 그들은 "Why"의 파수꾼입니다.
왜 이것을 만드는가? (고통의 강도와 깊이)
이것이 회사에 어떻게 가치를 더하는가?
고객은 좋아하지만 비즈니스 가치를 파괴하는 것이나, 비즈니스에는 도움이 되지만(예: 가격 인상) 고객에게 해를 끼치는 것을 만드는 것은 피해야 합니다.
Q: 제품의 성공을 어떻게 정의합니까?
A: 성공은 결과(Outcomes), 구체적으로는 고객 행동(Customer Behavior)으로 정의됩니다. 고객 행동은 비즈니스 성과의 선행 지표입니다. 모든 기능 출시는 행동 변화에 근거한 가설(예: "이것을 출시하면 고객이 X를 하던 것에서 Y를 하는 것으로 바뀔 것이다")을 가지고 있어야 합니다.
Q: 오늘날 창업자들은 새로운 AI 애플리케이션 구축을 어떻게 공략해야 합니까?
깊고 설득력 있는 문제 찾기: 고임금을 받는 사람들이 반복적인 업무를 하는 산업(예: 법률, 건축)을 찾으세요.
고가치 워크플로우 타겟팅: 워크플로우는 깊고 복잡하며 맞춤형 데이터가 필요해야 합니다.
내구성(Durability) 목표: 만약 "가벼운" 것을 만든다면, 파운데이션 모델(Gemini나 ChatGPT 등)이나 수평적 도구들이 당신을 집어삼킬 것입니다. 당신의 솔루션이 상당히 깊지 않다면, CIO들은 자체 엔지니어와 수평적 도구를 사용할 것입니다.
Q: AI 시대에 "내구성" 또는 "접착성(Stickiness)"을 구성하는 요소는 무엇입니까?
A: 넷-뉴(net-new) 소프트웨어를 만드는 마찰이 매우 낮아졌기 때문에 생존하려면 다음과 같은 특정 자산이 필요합니다.
희소 자산 소유: 라이선스, 특정 규제에 대한 통찰력, 또는 독보적인 인재(예: 누구와도 미팅을 잡을 수 있는 Brett Taylor를 보유한 Sierra).
통제 지점(Control Points): 사람들이 돈이나 데이터와 상호작용하는 방식을 통제하는 것.
하드웨어: 교체하기 어려운 것(예: Toast의 POS 기기).
필수 워크플로우: 운영 깊숙이 내재화되는 것.
네트워크 효과: DoorDash(소비자, 식당, 배달원)와 같은 것.
Q: 레거시 "기록 시스템(System of Record)" 기업들(Salesforce, Slack 등)은 AI 스타트업에 어떻게 반응하고 있습니까?
A: 그들은 AI 스타트업이 자신들을 "멍청한 데이터베이스" 취급하는 것을 막기 위해 반격하고 있습니다. 그들은 다음과 같은 조치를 취합니다.
API 접근 차단(예: Slack이 Glean을 차단).
자체 AI 에이전트 무료 번들링 제공.
데이터 접근에 높은 비용 부과.
결과: AI 스타트업은 더 이상 레거시 소프트웨어 위에 "행동 시스템(System of Action)"만 구축할 수 없습니다. 기록 시스템 전체를 대체하는 것을 목표로 해야 합니다.
Q: 레거시 소프트웨어 기업들의 리스크는 무엇입니까?
고위험: 유틸리티/좌석(seat) 기반으로 가격을 책정하는 기업(예: Zendesk). AI 에이전트가 인간 상담원의 필요성을 줄이면 매출이 급감합니다. 그들은 성과 기반 가격 책정으로 전환해야 하는데, 상장 기업으로서 이는 어려운 전환입니다.
저위험: 불변의 데이터를 보유한 기업(예: NetSuite 같은 ERP). CIO가 ERP를 뜯어고치는 것은 커리어에 치명적일 수 있으므로 접착성이 높습니다.
Q: AI 스타트업은 어떻게 Salesforce처럼 접착성 높은 레거시 시스템과 경쟁합니까?
A: 마이그레이션 도구를 구축해야 합니다. 기존 시스템의 데이터를 당신의 시스템으로 매끄럽게 옮기는 스크립트를 만드는 것은 엄청난 노력(종종 1~2년의 엔지니어링)이 듭니다. 고객은 자신의 기록을 남겨두고 떠나야 한다면 움직이지 않을 것입니다.
Q: 리더는 팀과 어떻게 소통해야 합니까?
주간 전체 회의(All-Hands): 작은 팀이라도 문화 형성에 필수적입니다.
주간 CEO 이메일: 이것은 매우 중요합니다. 세 부분으로 구성되어야 합니다.
화두(Top of Mind): 제품, 비즈니스, 팀과 관련해 CEO가 고민하는 것 (이메일의 60-70% 할애).
성과 업데이트: 회사가 어떻게 하고 있는지 투명한 지표 공유.
기타: 팀원 인정, 고객 인용구 등.
조언: 솔직해지세요. 메시지가 스며들기 위해서는 반복이 필요합니다.
Q: 이 새로운 시대에 어떤 유형의 사람이 성공합니까?
A: 실행가(Doers)와 빌더(Builders). 가장 가치 있는 기술은 수많은 AI 에이전트를 지휘할 수 있는 기능 전문가가 되는 것입니다.
기업은 사람 관리만 하는 관리자 채용을 중단해야 합니다.
관리 범위(Span of Control): 관리자는 10명 이상을 관리하거나, 개별 기여자(IC)가 되어야 합니다. 좁은 관리 범위는 비효율적입니다.
Q: 이러한 특성을 어떻게 면접에서 확인합니까?
A: 실무 과제(Work Projects)를 부여하세요(엔지니어뿐만 아니라).
예시: 기업 개발(Corp Dev) 후보자에게 인수할 회사를 식별하고 시너지를 분석하도록 요청하세요.
찾아야 할 것: 주체성(Agency)과 고객의 목소리를 보여주는 후보자.
최고의 답변: 직접 고객과 대화해 보니 그 기능을 원하지 않는다고 말하며, 과제의 전제 자체를 거부하는 후보자.
https://youtu.be/JUsb1FYOstA
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He Built The Revenue Engines for Google, Facebook & Square
Gokul Rajaram joins Patrick to discuss the seismic shift in product building driven by AI. As a legendary operator (Google, Facebook, Square, DoorDash) and prolific investor, Gokul breaks down how tools like Claude are merging design and engineering roles…
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Continuous Learning_Startup & Investment
직무 변화는 현실인듯. 이제 PM/디자이너의 비중이 확줄고 개발자들이 PM하는 게 일반화될 것 같네. 스포티파이도 계층 다 없애고 빌더+의사결정권자로 바꿨던데 조직을 AI Agent First로 설계하지 않으면 살아남을수 없다. — 제품 관리자(PM): 더 이상 정확히 무엇을 만들지 지시하지 않습니다. 대신 고객의 니즈를 가장 높은 수준에서 명확히 하고 "Why(이유)의 수호자" 역할을 합니다. 그들은 직접 프로토타이핑을 하고 엔지니어와 함께 코드를…
직무 역할이 변하고 있으며, PM/디자이너 비중이 줄고 엔지니어 중심으로 조직이 재편되고 있다.
PM은 'Why'를 명확히하고 제품 가치를 보장하는 역할로 진화한다.
소프트웨어가 비결정론적이 되면서 PM은 AI의 결과를 평가하는 역할도 수행한다.
판단력은 무한한 AI 생산 속도에서도 인간의 핵심 기술로 남는다.
창업 성공을 위해서는 고가치 문제를 타겟팅하고 내구성 있는 솔루션을 구축해야 한다.
조직에서는 실행가와 빌더형 인재를 채용해야 하며, 이들을 면접 과제로 평가해야 한다.
PM은 'Why'를 명확히하고 제품 가치를 보장하는 역할로 진화한다.
소프트웨어가 비결정론적이 되면서 PM은 AI의 결과를 평가하는 역할도 수행한다.
판단력은 무한한 AI 생산 속도에서도 인간의 핵심 기술로 남는다.
창업 성공을 위해서는 고가치 문제를 타겟팅하고 내구성 있는 솔루션을 구축해야 한다.
조직에서는 실행가와 빌더형 인재를 채용해야 하며, 이들을 면접 과제로 평가해야 한다.
Continuous Learning_Startup & Investment
제품 관리자(PM): 더 이상 정확히 무엇을 만들지 지시하지 않습니다. 대신 고객의 니즈를 가장 높은 수준에서 명확히 하고 "Why(이유)의 수호자" 역할을 합니다. 그들은 직접 프로토타이핑을 하고 엔지니어와 함께 코드를 확인하는 등 실무에 참여해야 합니다.
엔지니어 & 디자이너: 역할이 합쳐지고 있습니다. 모델이 너무 빠르게 진화하기 때문에 엄격한 명세서는 작동하지 않습니다. 제품은 엔지니어, 연구원, PM이 코드 상에서 직접 작업하며 만들어집니다.
디자이너의 경우: 기업들은 엔지니어 대비 디자이너 채용을 줄이고 있습니다. 디자인 시스템이 확립되면 AI가 그 언어를 활용해 작업을 수행할 수 있기 때문입니다. PM/디자이너 대 엔지니어의 비율은 1:3 또는 1:10에서 1:20으로 이동하고 있습니다.
엔지니어 & 디자이너: 역할이 합쳐지고 있습니다. 모델이 너무 빠르게 진화하기 때문에 엄격한 명세서는 작동하지 않습니다. 제품은 엔지니어, 연구원, PM이 코드 상에서 직접 작업하며 만들어집니다.
디자이너의 경우: 기업들은 엔지니어 대비 디자이너 채용을 줄이고 있습니다. 디자인 시스템이 확립되면 AI가 그 언어를 활용해 작업을 수행할 수 있기 때문입니다. PM/디자이너 대 엔지니어의 비율은 1:3 또는 1:10에서 1:20으로 이동하고 있습니다.
한창 회사와 채널을 병행할때, 스타트업이다보니 프론트 개발을 하면서 디자인과 PM의 역할도 간간히 수행했던 경험이 있는데 이때 늘었던 것은 개발자의 언어를 일반유저, 실무자에게 전환해서 설명할 수 있었던 능력이었던 것 같음.
언어간 번역하는 직업인 번역가라는 직업은 어느순간 AI 발전으로 없어져보일 수 있지만, 다른 형태의 번역가에 대한 수요가 생길 것 같음. 조금 자세히 말해보면, 어려운 기술문서들은 정제하고 쉽게 변환해서 전달할 수 잇는 것도 일종의 번역의 형태고, AI와 로봇 등이 점점 상용화 되면서 기술과 인간 사이의 간극을 메우는 '새로운 형태의 번역가'가 필요하지 않을까라는 생각을 개인적으로 계속 하고 있음.
현재의 프롬프트 엔지니어링도 인간의 모호한 의도를 AI가 이해할 수 있는 명확한 명령어로 변환하는 과정이고, 사람들이 원하는건 0과 1, 그리고 복잡한 구조로 이뤄진 코드가 아니라 그 기술이 만들어내는 결과물과 그로인한 삶의 변화가 아닐까 싶음. 그리고 지금 하고 있는 채널도 그런 새로운 형태의 번역가로서의 능력을 계속해서 다듬는 길이 아닐까...
언어간 번역하는 직업인 번역가라는 직업은 어느순간 AI 발전으로 없어져보일 수 있지만, 다른 형태의 번역가에 대한 수요가 생길 것 같음. 조금 자세히 말해보면, 어려운 기술문서들은 정제하고 쉽게 변환해서 전달할 수 잇는 것도 일종의 번역의 형태고, AI와 로봇 등이 점점 상용화 되면서 기술과 인간 사이의 간극을 메우는 '새로운 형태의 번역가'가 필요하지 않을까라는 생각을 개인적으로 계속 하고 있음.
현재의 프롬프트 엔지니어링도 인간의 모호한 의도를 AI가 이해할 수 있는 명확한 명령어로 변환하는 과정이고, 사람들이 원하는건 0과 1, 그리고 복잡한 구조로 이뤄진 코드가 아니라 그 기술이 만들어내는 결과물과 그로인한 삶의 변화가 아닐까 싶음. 그리고 지금 하고 있는 채널도 그런 새로운 형태의 번역가로서의 능력을 계속해서 다듬는 길이 아닐까...
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저는 저스틴이 TRX를 창업하던 초기 시절에 그의 여자친구였습니다.
저는 그가 여러 직원의 신원과 휴대전화를 사용하여 수많은 바이낸스 계정을 등록하고, 이를 통해 바이낸스 거래소에서 조직적인 매매를 통해 TRX 가격을 인위적으로 부풀린 후, 대규모 매도를 통해 개인 투자자들에게 가격을 떠넘겨 막대한 불법 이익을 취득했다는 증거를 확보하고 있습니다.
저는 SEC 조사에 전적으로 협조할 의향이 있으며, 그의 시장 조작 행위를 입증하는 모든 관련 위챗 채팅 기록과 그의 직원들이 제공한 증거를 제출하겠습니다.
미국 사법 당국이 저에게 연락해 주시기를 요청하며, 이 정보를 가능한 한 널리 전달해 주시기를 정중히 부탁드립니다.
https://x.com/tenten19901107/status/2017798141492539642
저는 그가 여러 직원의 신원과 휴대전화를 사용하여 수많은 바이낸스 계정을 등록하고, 이를 통해 바이낸스 거래소에서 조직적인 매매를 통해 TRX 가격을 인위적으로 부풀린 후, 대규모 매도를 통해 개인 투자자들에게 가격을 떠넘겨 막대한 불법 이익을 취득했다는 증거를 확보하고 있습니다.
저는 SEC 조사에 전적으로 협조할 의향이 있으며, 그의 시장 조작 행위를 입증하는 모든 관련 위챗 채팅 기록과 그의 직원들이 제공한 증거를 제출하겠습니다.
미국 사법 당국이 저에게 연락해 주시기를 요청하며, 이 정보를 가능한 한 널리 전달해 주시기를 정중히 부탁드립니다.
완연한 하락장이구나.....
https://x.com/tenten19901107/status/2017798141492539642
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Forwarded from Manbull (구, AI 버블이 온다) 공지방 (Manbull | IQ0 .xx)
주피터는 지금 쿠알라룸푸르에서 자체 컨퍼런스 진행중
이런 저런 세션을 라이브로 봐도 지금까지 재밌어보이는건 딱히 없고 그나마 GUM 이 제일 흥미로워 보이네요.
https://gum.jup.net/waitlist
원래 주피터의 로드맵이었던 SVM L1? 이랑 유사한 로드맵같은데 베이스/BSC 등등에 있는 자산들도 솔라나에서 거래할 수 있게 해주는 인프라 역할을 할거 같아요.
일단 웨잇리스트 신청해봤네요.
개인적으로 DTF 다음타자 발표를 기대했는데 아직까진 아닌듯
근데, 진짜 자체 컨퍼런스를 열어서 사람들을 데리고 올 수 있는 프로젝트가 몇개나 있지... 하면 떠오르는게 몇개 없는데, 매년매년 사람들 모아서 컨퍼런스를 크게크게 하는게 참 신기하긴 하네요
이런 저런 세션을 라이브로 봐도 지금까지 재밌어보이는건 딱히 없고 그나마 GUM 이 제일 흥미로워 보이네요.
https://gum.jup.net/waitlist
원래 주피터의 로드맵이었던 SVM L1? 이랑 유사한 로드맵같은데 베이스/BSC 등등에 있는 자산들도 솔라나에서 거래할 수 있게 해주는 인프라 역할을 할거 같아요.
일단 웨잇리스트 신청해봤네요.
개인적으로 DTF 다음타자 발표를 기대했는데 아직까진 아닌듯
근데, 진짜 자체 컨퍼런스를 열어서 사람들을 데리고 올 수 있는 프로젝트가 몇개나 있지... 하면 떠오르는게 몇개 없는데, 매년매년 사람들 모아서 컨퍼런스를 크게크게 하는게 참 신기하긴 하네요