미국 정부 여러분께,

국가 안보에 중대한 이유로 Fable과 Mythos를 차단하신 이후로, 미국 국민에게 비슷한 위협을 가하는 다른 도구들을 아래에 몇 가지 나열하겠습니다:

- Microsoft Teams
- SAP
- Salesforce
- Jira
- Outlook

미국을 구하기 위해 필요한 조치를 취해 주시기 바랍니다.

https://x.com/IntCyberDigest/status/2065802370122985705

일단 조금만 샀었어요 펀딩 뉴스보고 좀 더 샀던거 같네…이제 숨돌리면서 올리기

최근 Claude 접근 제한 이슈 보면서 재밌는 지점 하나는 그동안 FLock이 계속 강조하던 게 “AI도 결국 소버린 인프라가 필요하다”는 이야기였는데, 이게 예전엔 약간 크립토식 거대담론처럼 들렸다면 이번에는 꽤 현실적인 문제로 다가온 느낌.

이번 이슈의 핵심은 좋은 모델을 누가 만들었냐보다 그 모델에 대한 접근권이 특정 기업/정부/관할권에 의해 언제든 제한될 수 있다는 점. 그러면 국가나 기업 입장에서는 당연히 이런 질문을 하게 되는것 같음.

- 우리 데이터는 어디에 있지?
- 모델 접근권은 누가 쥐고 있지?
- 컴퓨트는 누구 인프라에 의존하지?
- 정책이 바뀌면 우리는 계속 쓸 수 있나?

FLock이 말하는 Decentralized Federated Learning 은 여기서 나오는 문제를 정면으로 겨냥하는데,

- 데이터는 로컬에 두고,
- 모델 학습/검증은 분산된 노드들이 참여하고,
- 인센티브와 거버넌스는 온체인으로 조정하는 구조.

물론 이러한 모델들이 당장 OpenAI나 Anthropic을 대체할수는 없겠지만, AI 모델 성능만 보던 시장이 이제는 AI 접근권, 데이터 주권, 컴퓨트 주권, 거버넌스까지 보기 시작했다는 게 중요한 의의가 있다고 생각됨.

결국 소버린 AI는 국가가 자체 LLM 하나 만드는 문제에서 끝나는 게 아니라,

- 누가 데이터를 통제하고
- 누가 컴퓨트를 제공하고
- 누가 모델 접근권을 결정하고
- 그 구조가 얼마나 검열/차단에 강한가

위의 문제들로 확장되는 중이고, 그런 의미에서 FLock이 계속 밀던 DeAI 내러티브는 이번 Claude 이슈 이후로 훨씬 설명하기 쉬워진 듯하네요.

https://x.com/flock_io_korea/status/2065827907327738117

아주 약한 소버린 빔이 나온걸까요. 항상 FLock의 방향성은 좋았던듯.

GLM 5.2 모델의 경우는 성능이슈가 꽤 심한가보네요.

같은 작업 + 같은 프롬프트 + 같은 설정 아래에서

- Opus 4.8: 작업 완성 / 150만 토큰 미만 / 주간 한도의 2%와 7시간 한도의 7%를 사용
- GLM 5.2: 작업 미완성 / 5,300만 토큰에 도달 / 주간 한도의 20%와 5시간 한도의 100%를 소모

https://x.com/Da7_Tech/status/2065798799839072507

hitone이 시즌1 종료를 발표했네요. 접속했을때 포인트 클레임하는 창이 나와서 저는 포인트 클레임을 했는데, 사용하셨던 분들은 혹시 모르니 한번 접속하셔서 체크해보시면 좋을거 같네요.

https://app.hit.one/

해달은 손실본 vault 자산 그대로 100% 보상예정

https://x.com/HaedalProtocol/status/2065990668154257814

이거 최대 수혜자는 TAO인걸로..

Coindesk에서 스테이블코인은 money로는 성공했지만, capital로는 아직 실패했다는 내용의 글을 작성했네요.

현재 스테이블코인 규모는 약 3,150억 달러 수준까지 커졌지만, 많은 자금이 여전히 지갑, 거래소, 기업 트레저리에 그냥 디지털 현금처럼 머물러 있는 상태. 전통 금융에서는 놀고 있는 현금이 MMF, 단기채, 신용시장 등으로 자동으로 흘러가 수익을 만들지만, 크립토에서는 아직 상당 부분이 그냥 유동성만 있고 생산성은 없는 상태라는 내용.

과거 DeFi yield는 이 문제를 해결하는 것처럼 보였지만, 대부분은 토큰 인센티브, 레버리지, 신규 유입에 의존한 순환 수익에 가까웠기 때문에, 그래서 이제 다음 단계는 더 복잡한 DeFi yield가 아니라 온체인 달러를 실제 자산과 연결하는 것이 될 것이라는 것.

국채, MMF, 회사채, 신용상품 같은 RWA를 바탕으로 스테이블코인이 이동성과 담보 기능은 유지하면서 유휴성을 최대한 낮추고 조용히 수익을 만들어내는 구조. 이게 현실화 된다면 스테이블코인은 단순한 디지털 현금이 아니라 은행 예금, MMF, 현금관리계좌와 직접 경쟁하는 상품이 될 수 있겠네요.

결국 이 싸움은 기술 문제를 넘어서서 디지털 달러의 경제성을 누가 가져가느냐의 문제에 가까워지고 있고, 미국 은행권이 스테이블코인에 이자나 리워드를 주는 걸 제한하려는 것도 당연한 수순이 아닐까. 스테이블코인이 결제 레이어를 차지하면서 꾸준히 영역을 넓혀 나가고 있는데 또 하나 주목해야할 부분은 “놀고 있는 온체인 달러를 누가 생산적인 자본으로 바꾸느냐”의 영역일 것이고 그런 방향성에서 RWA를 꾸준히 살펴보려 합니다.

https://www.coindesk.com/opinion/2026/06/13/stablecoins-were-meant-to-disrupt-finance-instead-they-became-idle-cash

Airdrop in 2026

https://x.com/0xvietnguyen/status/2066103933123310073

자오 아줌마 어디다 돈 넣었는지 말고....프라이빗 딜 들어가서 몇백배 먹은거 올려달라구요.....

이란 이슬람 공화국과의 협정이 이제 완료되었습니다. 모두에게 축하드립니다! 저는 호르무즈 해협의 통행료 무료 개방을 전적으로 승인하며, 동시에 미 해군 봉쇄를 즉시 해제할 것을 승인합니다. 세계의 배들이여, 엔진을 가동하십시오. 기름이 흐르도록 하세요! 도널드 J. 트럼프 대통령
https://truthsocial.com/@realDonaldTrump/posts/116750587569914985

🟢 주말간 크립토를 달궜던 'Zinc 논란'

✅ 실패와 대성공

-25년 10월, 솔라나용 프라이버시 믹서 ZKLSOL이 $ZKFG 출시를 위해 MetaDAO를 통해 약 $969,000 모금 성공

-프로덕트는 시장수요 없어서 대실패하고 $ZKFG도 멸망

-ZKLSOL은 의무는 없으나 투자자 중 원하는 사람에게 $500,000 가량의 환불 진행

-이후 피봇하다가 26년 5월 프라이버시 기반 PoW Mining 게임 'Zinc' 런칭 후 대성공 (솔라나 수익 상위 2위)

✅ $ZKFG 홀더들의 주장

-ZKFG 홀더들은 ZKLSOL이 Zinc 런칭시 수익의 1%를 ZKFG 트렛셔리에 주겠다는 약속했다고 주장

-그러나 Zinc가 성공했음에도 트렛셔리에 $217,000 정도만 남아있을뿐 거의 안들어왔다고 함

✅ Zinc 팀의 입장

-ZKLSOL($ZKFG)과 Zinc는 별개의 프로젝트이며 Zinc와 연결된 계약서나 문서가 없다 주장

-500K 환불해준걸로 선의는 충분히 보여줬다고 함

✅ MetaDAO 거버넌스 발의

-MetaDAO는 내에서 위 사항이 논란되면서 투자자 보호 거버넌스가 발의

-거버넌스 내용: Zinc 홀더 + Zinc 파운더가 $ZKFG 토큰을 개당 $0.15에 바이아웃하고 프라이빗한 프로젝트로 전환

-이 거버넌스가 진행 될 경우 현재 $0.08 수준의 $ZKFG 홀더들은 약 77% 정도의 프리미엄 가격에 판매 가능

-Zinc 파운더 및 팀은 이를 MetaDAO를 통한 적대적 인수 조치라고 비난하며 공개반대 의지 표명

Free AI에서 AI tokenomics로?

- OpenAI, Google, Microsoft, Anthropic 등이 모두 usage/token 기반 과금 쪽으로 이동하는 상황에서 토큰 사용량이 폭증한다는 건 AI 인프라 기업에는 좋지만 기업 고객 입장에서는 AI 비용이 폭증한다는 의미. AI는 더 이상 공짜처럼 쓰는 소프트웨어가 아니라, 사용량이 바로 비용으로 연결되는 compute utility.

- compute의 기본 비용이 더 투명해지고, 결과치와 직접 연결되면, AI ROI 논쟁은 수백만 사용자와 use case에서 실시간으로 답이 나올 것. AI가 생산성을 올린다 / 직원들이 더 빠르게 일한다 / 코딩 속도가 올라간다 / 고객지원 비용이 줄어든다의 담론에서 agent가 한 작업의 비용이 얼마인지 / 작업이 만들어낸 가치측정 / 모델의 유효성 및 대체 가능성 등으로 전환되면서 AI 비용 최적화 산업으로 전환이 이뤄질수 있음.

- 이는 기존의 직원들에게 AI를 자유롭게 사용하게 풀어주던 정책에서, use case별로 얼마나 token budget을 줄지 정하는 방식으로 바뀔 수 있음. 특정 업무에만 frontier model을 허용하고, 단순하거나 반복적인 작업은 오픈소스/저가 모델로 처리하게 하는 식의 전환. 결국 기업 내부 AI 정책은 AI를 쓰게 하자에서 어떤 업무에 어떤 모델을 어느 비용 한도 안에서 쓰게 할 것인가로 넘어갈 가능성이 존재함.

- 기업들은 AI 사용량과 비용을 추적해야 하기에 자연스럽게 model observability, token usage monitoring , cost attribution, model routing, policy enforcement, AI governance, workflow별 ROI tracking 등이 주목받는 영역일 수 있음. 이때부터 AI는 직원들의 생산성 향상자이기도 하지만, 예산 경쟁자의 성격을 가질수 있음. 오픈소스나 로컬모델, 중국의 저가모델 등의 발전이 병행이 있기도 하고. AI 사용량이 늘어나는 건 맞다. 근데 그 비용은 누가 내고, 누가 가격으로 전가하고, 누가 효율화로 마진을 지키는가?

- 위의 의미들이 AI 트레이드가 끝났다는 뜻은 아님. 빅테크 기업의 매출 성장, 최신 모델의 토큰 사용량 증가, 금융·기술·고객지원 등 고부가가치 분야에서의 AI 도입을 바탕으로 AI 롱트레이드는 지속될 수 있음. 다만 AI 비용 증가에 따라 핵심 강조점이 비용 절감과 효율성으로 이동하면서, 앞으로는 로컬 및 온디바이스 추론, 모델 경량화, 스마트 라우팅, 관측 가능성, 효율적인 아키텍처, 오픈소스 기반 저비용 특화 모델 등이 새로운 중요 테마가 될 수 있음. AI 사용량 증가는 계속되지만, 모든 사용량이 hyperscaler data center로 가지는 않을 수 있다는 의미.

- 그리고 이러한 최적화 과정에서 AI 비용을 고객에게 전가하지 못하는 SaaS, AI 기능은 넣었지만 매출보다 inference cost가 더 빨리 늘어나는 회사, AI로 대체 가능한 인력 기반 서비스, 기존의 인원수 기반 소프트웨어 제공 모델이 usage based AI 모델로 잠식되는 회사, 데이터/콘텐츠 제공자이지만 value capture는 못 하고 비용만 부담하는 회사 등은 AI loser 포지션으로 전락하게 됨.

- 관련해서 메모리 비용 최적화 / DRAM 효율화 / HBM 병목 / 대체 아키텍처 영역으로 확장해서 볼 수 있을 것 같고, 온디바이스 AI, 오픈소스/저가 모델, AI 비용 모니터링/거버넌스 쪽도 같이 봐야 할 듯.

http://citriniresearch.com/p/state-of-the-themes-june-2026

Aerodrome이 꽤 흥미로운 업그레이드를 준비중이네요. 7월에 Predictive Allocation이라는 메커니즘을 출시할 예정인데, 쉽게 말하면 DEX의 liquidity incentive 배분에 prediction market 구조를 붙이는 것.

기존에는 보통 과거 거래량이나 히스토리컬 퍼포먼스를 보고 어느 풀에 인센티브를 줄지를 정했는데, Predictive Allocation의 방식에서는 앞으로 어디에 유동성이 필요할지를 잘 예측한 참여자가 프로토콜 레비뉴를 더 많이 가져가는 구조 => DeFi의 유동성 인센티브가 과거 볼륨을 따라가는 후행적 보상에서 미래 유동성 수요를 예측하는 시장으로 바뀌는 실험이라고 볼 수 있을듯.

유동성 싸움에 가까웠던 DeFi 인센티브 설계 방식에서는 TVL을 끌어오기 위해 토큰을 뿌리고, 거래량이 생긴 풀에 보상을 주고, 다시 그 인센티브가 줄면 유동성이 빠지는 구조가 반복 됐는데, 이번 설계를 통해 앞으로 어떤 페어, 풀, 마켓에 유동성이 필요할지 참여자들이 예측하고, 그 예측이 맞으면 더 큰 revenue share를 받는 방식으로 전환하려는 시도가 될 것 같음.

개인적으로는 이게 Base 생태계에서 꽤 중요한 실험일 수 있다고 보는데, Base는 지금 Coinbase, USDC, x402, agent payment 쪽 내러티브가 붙고 있고, 만약 Base 위에서 더 많은 agentic payment / onchain activity / stablecoin flow가 생긴다면, 어디에 유동성이 필요해질지를 예측하는 시장 자체가 꽤 재미있고 변동성도 있는 요소가 되지 않을까 싶네요.

정리하면, DeFi liquidity 인센티브가 단순히 과거 거래량을 보상하는 구조에서 미래 수요를 예측하고 자본을 미리 배치하는 구조로 가는 실험이 될 것 같고, 성공하면 다른 DEX들도 비슷한 인센티브 구조를 트라이해볼 수 있지 않을까.

prediction market + AMM + liquidity allocation

https://www.wublockchain.xyz/news/aerodrome-launches-predictive-allocation-prediction-markets-liquidity-19545

제미니에게 물어보기와 그록에게 물어보기 조합이 트위터 볼때는 꽤나 쓸만하다죠