Figure는 단 120일 만에 인간형 로봇 생산량을 하루에 한 대에서 한 시간에 한 대로 늘렸다고 밝혔습니다.
로봇들은 반복적인 스쿼트와 조깅 동작을 포함한 집중적인 테스트를 거칩니다.
Figure는 또한 로봇이 시각 기반 제어를 통해 계단을 오르고 복잡한 지형을 탐색할 수 있는 능력을 시연했습니다.
https://x.com/adcock_brett/status/2063472470850744390
로봇들은 반복적인 스쿼트와 조깅 동작을 포함한 집중적인 테스트를 거칩니다.
Figure는 또한 로봇이 시각 기반 제어를 통해 계단을 오르고 복잡한 지형을 탐색할 수 있는 능력을 시연했습니다.
3년 전에는 인간형 로봇이 겨우 2대 있었을 뿐이었는데… 이런 말을 하게 될 줄은 몰랐지만, 이제 우리는 로봇을 너무 많이 만들다 보니 그들을 위한 보관 공간이 필요해졌어요. - Breet adcock (Figure 파운더)
https://x.com/adcock_brett/status/2063472470850744390
Forwarded from EWL's doomscroll
hermes agent가 잘나가기 시작할 때부터 은근 궁금했던 nous의 psyche 근황
예상한 대로,
“기부금 감사합니다. 잘 썼습니다. 이제 더 이상 크립토나 토큰 얘기는 하지 말아주세요.”
1등 지갑은 dai 발전을 위해 80k를 멋지게 기부 (1년전)
https://psyche.network/runs
예상한 대로,
“기부금 감사합니다. 잘 썼습니다. 이제 더 이상 크립토나 토큰 얘기는 하지 말아주세요.”
1등 지갑은 dai 발전을 위해 80k를 멋지게 기부 (1년전)
https://psyche.network/runs
Forwarded from [하나 이준호] AI/디지털자산/인터넷/게임
네이버 클라우드 신사업 컨퍼런스콜 요약
금일 공시는 AI 팩토리 사업 진출. 엔비디아와의 협업이 피봇에 큰 영향. 2가지 요소에서 기존 사업과 완전히 차별화
1. 본격적인 B2B 사업으로 무게 중심 변화
2. 자산 최소화에서 자본 집약적 사업으로 전환
# 네이버클라우드 AI 팩토리
- AI 팩토리 사업 진출: 아시아판 코어위브
- 코어위브 대비 검색, 스킬이 있기에 효과적 서비스 가능
- AI 팩토리 사업을 하지 않았던 이유는 현재 Capacity 대부분이 내부용이기 때문
- 외부용을 확대하지 않은 이유는 고객 확보에 어려움이 있었기 때문. AI 컴퓨팅 수요는 대부분 미국에 있음(75~80%). 중국 15%, 그 외로 구성
- 엔비디아와 논의하여 자신감 얻음. 아시아 중심 컴퓨팅 수요 증가 예상
- AI 팩토리 사업을 위해 4가지가 필요. 1) GPU 위주 데이터센터 운영 노하우, 2) 최신 버전의 GPU 확보(엔비디아와의 관계) 3) 자본, 4) 수요를 책임질 고객
- 본 사업은 GW로 확대 예정. 2027년 상반기 55MW, 2027년말까지 100MW, 2028년 100MW 추가, 누적 200MW 확보. GW까지 가는 기간은 5~6년으로 예상
- 2028년까지 200MW는 리스로 확보. 한국, 말레이시아, 일본 이미 확보. 200MW 이후는 각 세종 증설 작업(200MW~300MW)으로 확대
- 2029년, 2030년은 200MW~300MW 추가 리스 예정.
- 마지막 300MW는 그린필드 추가 건설. 아시아 외 중동, 유럽이 후보
- 1GW 데이터센터는 대략 500억달러~600억달러 이상(70조원 이상). 초기 200MW에 대해서는 네이버가 10억달러 이상 출자. 전략적 파트너도 10억달러 출자. 이후 SPV 펀딩 예정
- 고객은 이미 가시권 안에 있음. 잠재 고객이 계약을 하면 2028년 200MW를 확보. 추가 Capacity를 원하고 있음. 각 세종까지 수요 확보했다고 봐도 무방
# 엔비디아와의 R&D 협업
- 연합 LLM 연합이 네모트론에서 이뤄짐
- 피지컬AI 코스모스 플랫폼에도 네이버 지도 등 개발 중
- 엔비디아 반도체 아키텍처에 대한 피드백
- 젠슨황은 AI 밸류체인에서 5단계 레이어를 강조. 1단계는 에너지(전력), 2단계는 반도체, 3단계 인프라(데이터센터), 4단계 LLM 모델, 5단계 애플리케이션
- 레이어 내에서 경쟁도 중요하지만. 레이어 간의 경쟁도 중요. 어떤 레이어가 가장 높은 부가가치를 얻는지가 핵심. 엔비디아는 반도체를 기반으로 윗단 레이어로 부가가치를 가져갈려는 것
- 한 레이어에서 모든 회사가 장악한다면 다른 레이어의 수익이 감소. 3단계 인프라의 주요 플레이어인 AWS, MS, GOOGLE에 경쟁할 수 있는 플레이어를 만드는 전략
- 엔비디아의 현재 최대 경쟁자는 구글. TPU 보유. 클라우드 CAPACITY는 내부용을 포함하면 구글 글로벌 1위. LLM 모델에서도 강자
- 경쟁 역학은 피지컬AI에서도 유효. 피지컬AI 데이터는 테슬라, 구글이 다수 보유
- 엔비디아는 반도체 외 부분에서 연합을 형성하여 대응. 엔비디아에게 네이버는 흥미로운 회사. 적극적으로 타진
# 소버린AI 시장 확대 협력
- 글로벌 AI 컴퓨팅 수요는 중국 제외 시 90% 이상이 미국
- 궁극적인 수요는 앤트로픽, 오픈AI, 구글이 막대한 비중 차지
- AI 시장 확대를 위해서는 미국 외 수요 진작이 필요
- 엔비디아는 국가별로 소버린AI LLM 모델 개발의 필요성을 강조
- 네이버의 소버린AI는 LLM에서 빅테크와 직접 경쟁이 어렵기에 풀스택 경험을 바탕으로 맞춤형 제공을 하는 것
# 실적 기여
- 네이버의 25년 매출은 12조원. 5년 후 기존 사업 예상 매출은 20조원. AI 팩토리에서도 20조원 매출 기대
- 5년 뒤 네이버의 매출은 40조원~50조원 예상. AI 팩토리 마진은 20%대로 기대. 시간이 갈 수록 20% 후반까지 확대 기대
- 2027년 하반기부터 이익 기여 전망
QnA
Q. 2027년부터 신사업 이익 기여가 어떻게 가능한지
- 2027년말까지 100MW로 완성. 한국 데이터센터 리스로 확보. 반도체만 받아서 구축하면 되는 상황
- 2028년 100MW도 이미 확보되어 있음. 이후는 세종 증설이 반영
- 논의 중인 고객이 200MW보다 더 크게 요청하고 있는 상황
Q. 자본 충당 계획
- 200MW에 대해서는 네이버 10억달러, 전략적 파트너 10억달러 출자. 이후 펀딩
- 이후 용량은 추가 펀딩 필요
Q. 국내 경쟁 구도, 제한된 자본으로 경쟁력
- 경쟁력은 자본력이라기 보다는 데이터센터 운영
- 국내 수요 폭발 기대
- 네비우스가 주목받는 이유는 얀덱스 운영 경험을 바탕으로한 스킬
Q. 구체적인 재무 계획
- 토큰당 가격이 정해져 있기 때문에 해당 기준으로 설명
- GPU를 들여와서 서비스하면 바로 매출로 연결
- 현재 삼성전자, 한국은행에 서비스하는 것과 마찬가지
Q. 1GW 기준 CapEx 한도
- 1차(200MW)에는 10억달러. 이후는 미정이나 200MW에 10억달러라고 러프하게 계산 가능
Q. GPU 렌탈 가격 증가에 따른 운영 계획
- 고객 운영은 단기보다 장기 고객 락인에 집중
Q. 코어위브 850MW 기준 10조원인데, 1GW 기준 20조원 예상의 매출 구성
- 1GW 기준 산출. 단순 GPUaaS 외에 추가 수익 발생도 가능
Q. 피지컬AI 시장 경쟁력
- 엔비디아가 관심이 높았던 이유로 데이터도 작용. 국내에서 지도를 서비스하며 디지털 트윈 기술도 보유
금일 공시는 AI 팩토리 사업 진출. 엔비디아와의 협업이 피봇에 큰 영향. 2가지 요소에서 기존 사업과 완전히 차별화
1. 본격적인 B2B 사업으로 무게 중심 변화
2. 자산 최소화에서 자본 집약적 사업으로 전환
# 네이버클라우드 AI 팩토리
- AI 팩토리 사업 진출: 아시아판 코어위브
- 코어위브 대비 검색, 스킬이 있기에 효과적 서비스 가능
- AI 팩토리 사업을 하지 않았던 이유는 현재 Capacity 대부분이 내부용이기 때문
- 외부용을 확대하지 않은 이유는 고객 확보에 어려움이 있었기 때문. AI 컴퓨팅 수요는 대부분 미국에 있음(75~80%). 중국 15%, 그 외로 구성
- 엔비디아와 논의하여 자신감 얻음. 아시아 중심 컴퓨팅 수요 증가 예상
- AI 팩토리 사업을 위해 4가지가 필요. 1) GPU 위주 데이터센터 운영 노하우, 2) 최신 버전의 GPU 확보(엔비디아와의 관계) 3) 자본, 4) 수요를 책임질 고객
- 본 사업은 GW로 확대 예정. 2027년 상반기 55MW, 2027년말까지 100MW, 2028년 100MW 추가, 누적 200MW 확보. GW까지 가는 기간은 5~6년으로 예상
- 2028년까지 200MW는 리스로 확보. 한국, 말레이시아, 일본 이미 확보. 200MW 이후는 각 세종 증설 작업(200MW~300MW)으로 확대
- 2029년, 2030년은 200MW~300MW 추가 리스 예정.
- 마지막 300MW는 그린필드 추가 건설. 아시아 외 중동, 유럽이 후보
- 1GW 데이터센터는 대략 500억달러~600억달러 이상(70조원 이상). 초기 200MW에 대해서는 네이버가 10억달러 이상 출자. 전략적 파트너도 10억달러 출자. 이후 SPV 펀딩 예정
- 고객은 이미 가시권 안에 있음. 잠재 고객이 계약을 하면 2028년 200MW를 확보. 추가 Capacity를 원하고 있음. 각 세종까지 수요 확보했다고 봐도 무방
# 엔비디아와의 R&D 협업
- 연합 LLM 연합이 네모트론에서 이뤄짐
- 피지컬AI 코스모스 플랫폼에도 네이버 지도 등 개발 중
- 엔비디아 반도체 아키텍처에 대한 피드백
- 젠슨황은 AI 밸류체인에서 5단계 레이어를 강조. 1단계는 에너지(전력), 2단계는 반도체, 3단계 인프라(데이터센터), 4단계 LLM 모델, 5단계 애플리케이션
- 레이어 내에서 경쟁도 중요하지만. 레이어 간의 경쟁도 중요. 어떤 레이어가 가장 높은 부가가치를 얻는지가 핵심. 엔비디아는 반도체를 기반으로 윗단 레이어로 부가가치를 가져갈려는 것
- 한 레이어에서 모든 회사가 장악한다면 다른 레이어의 수익이 감소. 3단계 인프라의 주요 플레이어인 AWS, MS, GOOGLE에 경쟁할 수 있는 플레이어를 만드는 전략
- 엔비디아의 현재 최대 경쟁자는 구글. TPU 보유. 클라우드 CAPACITY는 내부용을 포함하면 구글 글로벌 1위. LLM 모델에서도 강자
- 경쟁 역학은 피지컬AI에서도 유효. 피지컬AI 데이터는 테슬라, 구글이 다수 보유
- 엔비디아는 반도체 외 부분에서 연합을 형성하여 대응. 엔비디아에게 네이버는 흥미로운 회사. 적극적으로 타진
# 소버린AI 시장 확대 협력
- 글로벌 AI 컴퓨팅 수요는 중국 제외 시 90% 이상이 미국
- 궁극적인 수요는 앤트로픽, 오픈AI, 구글이 막대한 비중 차지
- AI 시장 확대를 위해서는 미국 외 수요 진작이 필요
- 엔비디아는 국가별로 소버린AI LLM 모델 개발의 필요성을 강조
- 네이버의 소버린AI는 LLM에서 빅테크와 직접 경쟁이 어렵기에 풀스택 경험을 바탕으로 맞춤형 제공을 하는 것
# 실적 기여
- 네이버의 25년 매출은 12조원. 5년 후 기존 사업 예상 매출은 20조원. AI 팩토리에서도 20조원 매출 기대
- 5년 뒤 네이버의 매출은 40조원~50조원 예상. AI 팩토리 마진은 20%대로 기대. 시간이 갈 수록 20% 후반까지 확대 기대
- 2027년 하반기부터 이익 기여 전망
QnA
Q. 2027년부터 신사업 이익 기여가 어떻게 가능한지
- 2027년말까지 100MW로 완성. 한국 데이터센터 리스로 확보. 반도체만 받아서 구축하면 되는 상황
- 2028년 100MW도 이미 확보되어 있음. 이후는 세종 증설이 반영
- 논의 중인 고객이 200MW보다 더 크게 요청하고 있는 상황
Q. 자본 충당 계획
- 200MW에 대해서는 네이버 10억달러, 전략적 파트너 10억달러 출자. 이후 펀딩
- 이후 용량은 추가 펀딩 필요
Q. 국내 경쟁 구도, 제한된 자본으로 경쟁력
- 경쟁력은 자본력이라기 보다는 데이터센터 운영
- 국내 수요 폭발 기대
- 네비우스가 주목받는 이유는 얀덱스 운영 경험을 바탕으로한 스킬
Q. 구체적인 재무 계획
- 토큰당 가격이 정해져 있기 때문에 해당 기준으로 설명
- GPU를 들여와서 서비스하면 바로 매출로 연결
- 현재 삼성전자, 한국은행에 서비스하는 것과 마찬가지
Q. 1GW 기준 CapEx 한도
- 1차(200MW)에는 10억달러. 이후는 미정이나 200MW에 10억달러라고 러프하게 계산 가능
Q. GPU 렌탈 가격 증가에 따른 운영 계획
- 고객 운영은 단기보다 장기 고객 락인에 집중
Q. 코어위브 850MW 기준 10조원인데, 1GW 기준 20조원 예상의 매출 구성
- 1GW 기준 산출. 단순 GPUaaS 외에 추가 수익 발생도 가능
Q. 피지컬AI 시장 경쟁력
- 엔비디아가 관심이 높았던 이유로 데이터도 작용. 국내에서 지도를 서비스하며 디지털 트윈 기술도 보유
Forwarded from 생각 정리하는 방
오늘 지인이랑 한 대화를 AI로 정리해봄.
요즘 시장에서 다시 평가받는 ‘구시대 기업’들의 공통점은 단순히 오래된 회사라는 점이 아니다. 핵심은 이들이 이미 산업 현장에 깊게 깔려 있는 검증된 소프트웨어, 제어 시스템, 네트워크 인프라, 제조 데이터, 안전 인증을 보유하고 있다는 점이다.
AI가 챗봇이나 검색을 넘어 로보틱스, 자율주행, 스마트팩토리, 산업 자동화로 확장될수록 중요한 것은 단순한 모델 성능이 아니라 “신뢰할 수 있게 실행되는 기반”이다. LLM이나 생성형 AI는 강력한 판단·추론 능력을 제공하지만, 현실세계에서 장비를 움직이고, 차량을 제어하고, 공장을 운영하고, 안전 규칙을 지키려면 검증된 실행 레이어가 필요하다.
이 지점에서 과거에는 낡아 보였던 회사들의 가치가 다시 부각된다. BlackBerry는 QNX라는 미션크리티컬 임베디드 소프트웨어 기반을 가지고 있고, Nokia는 산업용 프라이빗 네트워크와 엣지 인프라를 보유하고 있으며, LG전자는 제조 현장, 스마트팩토리, 차량용 소프트웨어, webOS, 로봇과 가전 생태계를 연결할 수 있는 기반을 가지고 있다.
결국 시장이 다시 평가하는 것은 “옛날 회사”가 아니라, AI가 물리세계로 내려올 때 필요한 신뢰성 높은 소프트웨어·데이터·인프라를 이미 보유한 회사들이다. AI 시대의 다음 리레이팅은 모델을 만드는 회사뿐 아니라, 모델이 현실에서 안전하게 작동하도록 해주는 실행 기반을 가진 회사들에서 나올 수 있다.
요즘 시장에서 다시 평가받는 ‘구시대 기업’들의 공통점은 단순히 오래된 회사라는 점이 아니다. 핵심은 이들이 이미 산업 현장에 깊게 깔려 있는 검증된 소프트웨어, 제어 시스템, 네트워크 인프라, 제조 데이터, 안전 인증을 보유하고 있다는 점이다.
AI가 챗봇이나 검색을 넘어 로보틱스, 자율주행, 스마트팩토리, 산업 자동화로 확장될수록 중요한 것은 단순한 모델 성능이 아니라 “신뢰할 수 있게 실행되는 기반”이다. LLM이나 생성형 AI는 강력한 판단·추론 능력을 제공하지만, 현실세계에서 장비를 움직이고, 차량을 제어하고, 공장을 운영하고, 안전 규칙을 지키려면 검증된 실행 레이어가 필요하다.
이 지점에서 과거에는 낡아 보였던 회사들의 가치가 다시 부각된다. BlackBerry는 QNX라는 미션크리티컬 임베디드 소프트웨어 기반을 가지고 있고, Nokia는 산업용 프라이빗 네트워크와 엣지 인프라를 보유하고 있으며, LG전자는 제조 현장, 스마트팩토리, 차량용 소프트웨어, webOS, 로봇과 가전 생태계를 연결할 수 있는 기반을 가지고 있다.
결국 시장이 다시 평가하는 것은 “옛날 회사”가 아니라, AI가 물리세계로 내려올 때 필요한 신뢰성 높은 소프트웨어·데이터·인프라를 이미 보유한 회사들이다. AI 시대의 다음 리레이팅은 모델을 만드는 회사뿐 아니라, 모델이 현실에서 안전하게 작동하도록 해주는 실행 기반을 가진 회사들에서 나올 수 있다.
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Forwarded from 캘빈의 감금원
오늘 새벽 NFT 조각투자 프로젝트 flooring protocol에서 익스플로잇이 발생해 다수의 NFT 컬렉션들에서 덤핑이 발생한 것으로 보이네요.
공격의 규모와 대상은 알려지지 않았는데 차트를 보니 밀라디, 펏지펭귄, 릴펏지, 새피실즈, 쿨캣, 0N1, mfers 등등 flooring이 홀딩하던 거의 모든 메이저 컬렉션들의 조각 토큰들(fp~~ 토큰)이 전부 덤핑당한 것으로 보입니다.
유가랩스에서는 사고파악 이후 그나마 남은 자산들을 옮긴것 같네요.
https://x.com/mfigge/status/2063782936399544740?s=20
공격의 규모와 대상은 알려지지 않았는데 차트를 보니 밀라디, 펏지펭귄, 릴펏지, 새피실즈, 쿨캣, 0N1, mfers 등등 flooring이 홀딩하던 거의 모든 메이저 컬렉션들의 조각 토큰들(fp~~ 토큰)이 전부 덤핑당한 것으로 보입니다.
유가랩스에서는 사고파악 이후 그나마 남은 자산들을 옮긴것 같네요.
https://x.com/mfigge/status/2063782936399544740?s=20
Forwarded from David's Anecdote
<그저 그런 삶을 살지 않기 위해 골드만삭스를 때려친 사람의 이야기>
Seraphim 을 인터뷰했습니다.
아마 업계에서 일하는 사람 중 Seraphim을 모르는 사람은 없을 것 같습니다. Lido, Ethena에서 엄청난 퍼포먼스를 보여주며 프로토콜을 성장시켰었고 지금은 솔라나에서 일하고 있습니다.
골드만삭스에 다니다가 이를 때려치고 크립토 들어왔고, 그 다음에는 Ethena를 때려치고 18개월 동안 쉬면서 세계를 돌아다녔습니다. 그리고 당당하게 업계에서 갈 수 있는 가장 좋은 회사로 바로 합류했습니다.
그 모든 과정이 "리스크" 입니다. 대부분 커리어를 쌓는 사람들이 절대 하질 않은 행동들이니까요.
그래서 물어봤습니다. 왜 삶에서 리스크를 지면서 살아왔는지, 그 과정에서 무엇을 느꼈는지.
인터뷰는 유튜브에서 한국어 자막을 키셔서 보실 수 있습니다.
📍https://youtu.be/kNBKDIJFG_c?si=ycKGid4xWnDiKlwS
뉴스레터에서는 영상에 담기지 않은 제 코멘트와 몇가지 이야기를 더 보실 수 있습니다.
📍https://anecdote-9cbbc6.beehiiv.com/p/new-post-9736
*영상을 보시고 뉴스레터를 읽으시는 걸 추천 드립니다.
구독과 좋아요 (제가 이말을 할일이 생길줄은 몰랐는데)를 해주시면...한국 돌아가서 커피 사드리겠습니다
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Nansen 팀에게서 크레딧을 지원받아서 난센을 꾸준히 사용하고 있고, 이제는 에이전트를 이용해서 난센을 사용할 것 같은데요. 난센에서 데이터 백테스팅 기능을 제공하네요.
백테스팅 데이터는 쉽게 말하면 과거 특정 날짜 기준의 Nansen 데이터를 다시 불러올 수 있는 기능. 기존 온체인 데이터는 보통 현재 기준으로만 보게 되는데, 이 기능은 특정 과거 날짜의 holders, flows, PnL, screener 결과, wallet state, labels, prices 등을 그 당시 기준으로 스냅샷해둔 데이터를 제공해주는 기능인듯.
이를 통해 다음과 같은 전략들이나 질문들에 대한 해답을 얻어낼 수도 있을 것 같네요.
이러한 질문들을 기반으로 자본을 투입하기 전에 전략을 검증할 수 있음.
다만 베타 기능이고, historical endpoint는 일반 실시간 정보 대비 5배 정도 크레딧 비용이 더 비싸기에 매번 쓰기보다는 특정 케이스에만 사용하는게 좋지 않을까 싶네요. 물론 저 데이터들은 스냅샷 데이터기 때문에 또 난센에서 베타를 통해 개선하고 해서 크레딧 비용도 줄여주거나 하지 않을까 싶기도.
https://docs.nansen.ai/api/backtesting-data
백테스팅 데이터는 쉽게 말하면 과거 특정 날짜 기준의 Nansen 데이터를 다시 불러올 수 있는 기능. 기존 온체인 데이터는 보통 현재 기준으로만 보게 되는데, 이 기능은 특정 과거 날짜의 holders, flows, PnL, screener 결과, wallet state, labels, prices 등을 그 당시 기준으로 스냅샷해둔 데이터를 제공해주는 기능인듯.
이를 통해 다음과 같은 전략들이나 질문들에 대한 해답을 얻어낼 수도 있을 것 같네요.
- 과거에도 스마트 머니가 들어온 토큰들이 이후에 실제로 좋았나?
- TGE 직후 상위 홀더가 집중된 토큰들이 현재는 어떻게 변화했는가?
- 특정 스크리닝 조건이 과거 시장에서도 먹혔나?
이러한 질문들을 기반으로 자본을 투입하기 전에 전략을 검증할 수 있음.
다만 베타 기능이고, historical endpoint는 일반 실시간 정보 대비 5배 정도 크레딧 비용이 더 비싸기에 매번 쓰기보다는 특정 케이스에만 사용하는게 좋지 않을까 싶네요. 물론 저 데이터들은 스냅샷 데이터기 때문에 또 난센에서 베타를 통해 개선하고 해서 크레딧 비용도 줄여주거나 하지 않을까 싶기도.
https://docs.nansen.ai/api/backtesting-data
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코인베이스, 스트라이프 비자 마스터 카드와 함께 스테이블코인 플랫폼 출시를 위한 컨소시엄 구성?!
https://cryptobriefing.com/stripe-visa-mastercard-coinbase-stablecoin-consortium/
Stripe, Visa, Mastercard는 곧 출시될 플랫폼의 투자자로 확정되었으며, Coinbase도 참여를 검토 중인 것으로 알려졌습니다. 이 프로젝트는 아직 초기 단계이며, 공식 명칭, 토큰 정보, 준비금 구조 등은 공개되지 않았습니다.
https://cryptobriefing.com/stripe-visa-mastercard-coinbase-stablecoin-consortium/
종명이의 딸깍
surplus는 관련해서 bnkr와 소통한다고 하는데, 뱅커에서 프로젝트를 진행하고 있었던 프로젝트들의 뱅커에 대한 불만들도 좀 있나봐요. 저도 뱅커 생태계를 잘 알지도 못하고 개별 토큰으로 보기 때문에 사실 검증까진 부족할수 있는데 그래도 이런 맥락도 있구나하고 알면 좋을거 같아서 공유! rootai라고 에이전트 트레이딩하는 프로젝트에서 스캠 프로젝트 청산 시 지원 부족, 유동성 제공 거부 등 생태계 내 빌더 지원은 부족하지만, 토큰 거래 수수료는 받아가는…
알고리즘이 맞춰져서인지 모르겟는데, 뱅커 관련해서 비판하는 글들이 피드에 자주 뜨네요. 수수료 많이 떼긴 하는구나
https://docs.bankr.bot/token-launching/overview/#fee-structure
https://docs.bankr.bot/token-launching/overview/#fee-structure
MegaETH flux kpi 관련해서 블록시간 관련한 kpi가 검증대기중이군요. (스크린샷 포함 총 5개의 kpi가 검토중)
30일 동안 미니블록의 90%가 12ms 이하의 블록 타임을 유지함.
6월 5일 기준으로 리뷰에 들어갔으니 통과한다면 늦어도 다음주쯤은 kpi 달성보상이 분배될 것 같습니다.
https://flux.megaeth.com/kpis?drawer=update-logs
30일 동안 미니블록의 90%가 12ms 이하의 블록 타임을 유지함.
6월 5일 기준으로 리뷰에 들어갔으니 통과한다면 늦어도 다음주쯤은 kpi 달성보상이 분배될 것 같습니다.
https://flux.megaeth.com/kpis?drawer=update-logs
Forwarded from 마인부우의 크립토볼 (minebuu)
Cap 세일 정보 추가 업데이트
https://x.com/caplabslimited/status/2063690661212098878?s=46&t=oeMcOtn2ZCZ8Ysr-XAov5g
1. 이번 세일에 판매되는 토큰은 rCAP 토큰으로 TGE 시 Cap으로 교환 가능
2. 기존 경매에 할당된 토큰 공급량 중 1%가 2차 토큰 판매를 통해 제공될 예정
3. 거래소들과 협의하여 TGE 날짜가 확정됨. 2차 판매 종료 후 TGE 날짜 공개
https://x.com/caplabslimited/status/2063690661212098878?s=46&t=oeMcOtn2ZCZ8Ysr-XAov5g
1. 이번 세일에 판매되는 토큰은 rCAP 토큰으로 TGE 시 Cap으로 교환 가능
2. 기존 경매에 할당된 토큰 공급량 중 1%가 2차 토큰 판매를 통해 제공될 예정
3. 거래소들과 협의하여 TGE 날짜가 확정됨. 2차 판매 종료 후 TGE 날짜 공개
Underpaid Research
peak - start of machines built for places where human deployment is costly, limited, or unsafe.
• peak는 인간 배치가 비용이 많이 들거나 제한적이거나 안전하지 않은 곳에서 신뢰성 있게 작동하는 로봇을 위한 연구 기반을 구축하는 것을 목표로 하는 프로젝트.
• peak를 만드는 회사는 GEOLOGIC DOME (https://geologicdome.com/). 지역 원주민 공동체가 궁극적으로 자신들의 땅과 문화, 자연을 보존하는 데 필요한 데이터를 수집할 수 있도록 돕기 위해 설립.
• 최근 peak에서 개발한 휴머노이드 로봇이 침보라조 산 정상에 도달했는데 이는 로봇이 투입된 사례 중 가장 높은 고도 중 하나.
• 로봇이 산을 올랐다 -> 산은 산소가 부족하고 지형이 불안정하며 기온이 낮고, 통신 연결이 제한적이며 전력 공급에 제약이 있는, 복잡한 실세계 테스트베드.
• 로봇이 그곳에서 작동할 수 있다면, 이는 실험실 밖에서의 이동 능력, 열 관리, 에너지 시스템, 그리고 자율성에 대해 중요한 시사점을 제공한다는 의미로 이해할 수 있을듯
• 버츄얼 이스트 월드랑 관련 있음.
peak 얘는 신기한게 한 이틀동안 버츄얼에서 엄청 밀어주는거 같은데, 토큰이 이렇게 안오를수가 있나? 매수매도 추천은 아닙니다
• peak를 만드는 회사는 GEOLOGIC DOME (https://geologicdome.com/). 지역 원주민 공동체가 궁극적으로 자신들의 땅과 문화, 자연을 보존하는 데 필요한 데이터를 수집할 수 있도록 돕기 위해 설립.
• 최근 peak에서 개발한 휴머노이드 로봇이 침보라조 산 정상에 도달했는데 이는 로봇이 투입된 사례 중 가장 높은 고도 중 하나.
• 로봇이 산을 올랐다 -> 산은 산소가 부족하고 지형이 불안정하며 기온이 낮고, 통신 연결이 제한적이며 전력 공급에 제약이 있는, 복잡한 실세계 테스트베드.
• 로봇이 그곳에서 작동할 수 있다면, 이는 실험실 밖에서의 이동 능력, 열 관리, 에너지 시스템, 그리고 자율성에 대해 중요한 시사점을 제공한다는 의미로 이해할 수 있을듯
• 버츄얼 이스트 월드랑 관련 있음.
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Forwarded from Degen Guy
메타마스크에서도 Agent Wallet 웨잇리스트 받는중
AI 에이전트가 온체인에서 직접 행동할 수 있게 만든 지갑에 가까운데, 스왑, 퍼프, LP, 스테이킹 등의 액션 할 수 있게 하는듯.
EVM + 하이퍼리퀴드 포함되어있는 형태고, Hermes, 클로드코드, codex 등 에이전트 프레임워크랑 연결되는 방향이고, 개인적으로 하루 지출 한도와 허용 프로토콜, 리스크 모드, 정책 밖 거래는 2FA 승인, 위험 트랜잭션은 차단/검토 하는 방식인듯
본인이 생각한 전략에 활용해보면 좋을 수 있음. 근데 익숙하지 않으면 본인 실수로 자금 손실이 생길 수 있으니 어느정도 숙련도 있는 분들한테 추천. 저도 웨잇리스트 넣어봄.
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AI 에이전트가 온체인에서 직접 행동할 수 있게 만든 지갑에 가까운데, 스왑, 퍼프, LP, 스테이킹 등의 액션 할 수 있게 하는듯.
EVM + 하이퍼리퀴드 포함되어있는 형태고, Hermes, 클로드코드, codex 등 에이전트 프레임워크랑 연결되는 방향이고, 개인적으로 하루 지출 한도와 허용 프로토콜, 리스크 모드, 정책 밖 거래는 2FA 승인, 위험 트랜잭션은 차단/검토 하는 방식인듯
본인이 생각한 전략에 활용해보면 좋을 수 있음. 근데 익숙하지 않으면 본인 실수로 자금 손실이 생길 수 있으니 어느정도 숙련도 있는 분들한테 추천. 저도 웨잇리스트 넣어봄.
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