GLM 모델 제공하는 ZHIPU 하이퍼리퀴드 상장

https://app.hyperliquid.xyz/trade/xyz:ZHIPU

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총 10분께 디엠 드리겠습니다! 디엠완료!

POLYMARKET, 190만 달러 규모의 가짜 베팅을 연출하기 위해 크리에이터들에게 돈을 지불

WSJ의 조사에 따르면, Polymarket 크리에이터들이 게시한 1,105개의 비디오를 검토한 결과, 베팅 중 어느 것도 실제가 아니었다.

크리에이터들은 Polymarket 웹사이트의 가짜 복사본에서 거래를 촬영하며, 이를 게시하는 대가로 한 달에 2,000~3,000달러를 받았다.

그들이 승리로 보여준 동일한 베팅들은 실제로는 166,000달러 이상의 손실을 초래했을 것이다.

Polymarket은 이제 프로모션 콘텐츠를 감사하겠다고 밝혔다.

https://x.com/coinbureau/status/2068943999474471284

Fomo, $550M 밸류로 $75M 시리즈 B 투자유치

https://fortune.com/2026/06/22/fomo-series-b-fundraise-index-ventures-union-square-ventures/

앤트로픽과 마이크론이 깐부가 되었네요 (링크)

마이크론은 앤트로픽과 전략적 계약을 체결했다고 발표했습니다. 이 계약은 단순한 제품 공급을 넘어, AI 모델이 요구하는 인프라 수요를 메모리·스토리지 설계, 공급, 배치 방식과 직접 연결하는 구조입니다. 계약 범위에는 메모리·스토리지 AI 아키텍처 설계, 공급·수요 협력, 마이크론 내부에서 Claude 도입, 그리고 앤트로픽 Series H 라운드에 대한 전략적 투자가 포함

앤트로픽 공동창업자이자 최고컴퓨트책임자인 톰 브라운은 Claude를 훈련하고 서비스하기 위해서는 컴퓨팅 스택의 모든 계층이 중요하며, 그중에서도 메모리와 스토리지가 효율성의 핵심이라고 밝힘

1. 앤트로픽은 엔비디아 GPU + 아마존 TPU + 구글 TPU 등등 다양하게 사용하고 있음

2. 따라서 메모리+스토리지쪽 확보가 더욱 절실한 상황

3. 메모리+스토리지(SSD, HDD)에 대한 수요는 계속 이어질 것이라는 반증

Nous는 정말 잘한다....

https://x.com/Teknium/status/2069243875986952603

MoneyGram은 솔라나를 단순 활용하는 걸 넘어, 직접 validator로 들어가 결제 레일 운영자가 되기로.

- MoneyGram이 솔라나 벨리데이터 및 솔라나 개발자 플랫폼에 참여
- SOL을 스테이킹하고 transaction block 처리
- 스테이블코인을 기반 결제, 개방형 상호운용성 레일 강조
- 이미 5년 이상 crypto/payment integration을 진행해온 회사
- 우리가 돈을 움직이는 레일을 직접 운영한다 => 글로벌 송금 네트워크

https://www.prnewswire.com/news-releases/moneygram-joins-solana-as-validator-deepening-commitment-to-blockchain-infrastructure-302805719.html

스테이블코인의 다음 경쟁축은 TVL을 넘어선 “결제 흐름의 소유권”이다

스테이블코인을 오래 봐온 사람들에게 이 자산군은 꽤 단순하게 인식되어 왔다. 거래소에서 리스크를 줄이기 위해 잠시 머무는 달러 대기자금, DeFi에서 담보나 LP로 사용되는 유동성 자산, 혹은 국가 간 송금을 조금 더 빠르게 처리하는 온체인 달러. 그러다보니 스테이블코인 경쟁을 평가하는 기준도 비교적 명확했다.

- 시가총액이 얼마나 큰가.
- 거래소 유동성이 얼마나 깊은가.
- DeFi에서 얼마나 많이 쓰이는가.
- 발행사가 얼마나 신뢰받는가.
- 수익률을 제공하는가.

하지만 최근의 흐름을 보면, 스테이블코인 시장의 경쟁축은 조금씩 바뀌고 있다. 단순히 얼마나 많은 달러가 발행됐는가 외의 더 중요한 질문이 등장하고 있다.

그 스테이블코인이 어떤 반복적인 경제 활동 안에 들어가 있는가?

이 관점에서 보면 USD1은 흥미로운 사례다. USD1을 단순히 또 하나의 달러 연동 스테이블코인으로 보면 별로 새로울 것이 없다. 하지만 최근 언급되는 사용처들을 보면 USD1은 전통적인 크립토 유동성 경쟁과는 조금 다른 방향을 실험하고 있다.

핵심은 세 가지다. Payroll, stock settlement, 그리고 AI agent payment.

첫 번째는 payroll.

Zebec이 USD1을 활용해 글로벌 워커들에게 급여를 지급한다는 사례는 단순한 결제 통합 이상의 의미가 있다. 급여는 일회성 트랜잭션이 아니다. 매주, 격주, 매월 반복되는 구조적 현금흐름이다. 특히 글로벌 인력 시장에서는 국경, 은행 영업시간, 중개은행, 송금 수수료, 정산 지연이 모두 비용으로 작동한다.

스테이블코인이 이 흐름에 들어간다는 것은 크립토 유저가 거래소 밖으로 돈을 옮긴다는 의미가 아니다. 기업의 운영비 지출, 개인의 소득 수취, 글로벌 노동 시장의 지급 인프라 일부가 온체인 달러로 대체될 수 있다는 뜻이다.

여기서 중요한 단어는 유동성이 아니라 반복성이다. Payroll은 한 번 붙으면 쉽게 바뀌지 않는다. 기업은 급여 시스템을 자주 교체하지 않고, 근로자는 수취 통로가 안정적으로 작동하기를 원한다. 스테이블코인이 이런 루프 안에 들어가면 단순한 거래 수단을 넘어 고정된 분배처를 확보하게 된다.

두 번째는 stock settlement.

Binance가 USD1을 주식 거래의 정산자산으로 추가했다는 점도 단순 상장과는 다르게 봐야 한다. 보통 사람들은 거래소에 상장됐다는 사실만 본다. 하지만 settlement asset이 된다는 것은 조금 다른 이야기다. 이는 해당 자산이 거래소 내부의 포지션 개설, 청산, 마켓메이킹, 유동성 관리, 계정 간 자금 이동 같은 반복적인 거래 인프라에 들어간다는 의미다.

특히 USD1 공급의 상당 부분이 Binance 생태계 쪽에 몰려 있다는 점은 양면적이다.

하나의 면은 유통상의 강점이다. 스테이블코인은 네트워크 효과가 중요한 자산이다. 유동성이 있는 곳에서 더 많이 쓰이고, 더 많이 쓰이는 곳에 다시 유동성이 쌓인다. 거래소라는 폐쇄적이면서도 거래 빈도가 높은 환경 안에서 settlement asset으로 자리 잡으면 초기 적용 볼륨과 사례을 빠르게 만들 수 있다.

하지만 동시에 이것은 과도한 의존성이기도 하다. USD1의 사용성과 유동성이 특정 플랫폼에 과도하게 의존한다면, 그 플랫폼의 정책 변화, 규제 리스크, 유동성 구조 변화가 곧 USD1의 리스크로 전이될 수 있다. 즉 USD1의 강점과 약점은 같은 지점에서 나온다. 강력한 밀집도는 빠른 성장을 만들지만 구조적 취약성도 수반한다.

세 번째는 AI agent payment

개인적으로 가장 중요한 변화는 이 지점이라고 본다. AI 에이전트가 실제 경제 주체처럼 행동하기 시작하면, 에이전트는 여러 종류의 외부 리소스를 소비하게 된다. API를 호출하고, 컴퓨트를 사용하고, 데이터를 구매하고, 특정 작업을 외주화하고, 결과물에 따라 추가적인 결제를 수행한다.

이때 필요한 결제 단위는 변동성이 큰 토큰이 아니다. AI 에이전트가 1달러짜리 API 호출을 수행해야 하는데, 결제 단위가 하루에 20~30%씩 움직이면 회계와 운영이 모두 불안정해진다. 기계가 쓰는 돈은 안정적이어야 하고, 프로그래머블해야 하며, 24시간 결제 가능해야 하고, 가능한 한 낮은 마찰로 정산되어야 한다.

스테이블코인은 이 조건에 가장 잘 맞는 결제 자산이다. 그래서 World Liberty Financial의 AgentPay 같은 구조에서 USD1이 언급되는 것은 단순한 브랜딩 이상의 함의를 가진다. 이것은 스테이블코인이 사람 간 송금이나 트레이더 간 거래를 넘어, 자율 소프트웨어의 기본 결제 수단으로 쓰인다는 것을 의미한다.

여기서 스테이블코인의 역할은 달러를 토큰화한 것에서 한 단계 더 나아간다. AI 에이전트의 예산 단위, API 호출의 과금 단위, 컴퓨트 사용료의 정산 단위, 데이터 접근권의 결제 단위가 될 수 있다. 만약 이런 흐름이 확장된다면 스테이블코인은 금융 앱 안에서만 도는 자산이 아니라, 소프트웨어 경제의 기본 결제 레이어가 된다.

이 세 가지 사례를 하나로 묶으면 USD1의 전략적 방향이 보인다.

USD1은 단순히 더 높은 yield를 제공하거나, DeFi TVL을 빠르게 확보하거나, 온체인 유동성 마이닝으로 사용자들을 끌어들이는 방식만을 택하고 있는 것이 아니다. 오히려 반복적인 결제 흐름이 이미 존재하는 곳에 들어가려는 모습에 가깝다.

- 급여는 매월 반복된다.
- 거래소 settlement는 매초 반복된다.
- AI agent payment는 API 호출 단위로 반복될 수 있다.

이런 루프 안에 들어간 스테이블코인은 단순히 보유되는 자산이 아니라 “사용되는 인프라”가 된다. 그리고 스테이블코인 시장에서 장기적으로 더 중요한 것은 발행량 그 자체가 아니라, 얼마나 많은 실제 경제 활동이 해당 스테이블코인을 기본 결제 단위로 채택하느냐일 수 있다.

물론 이 관점이 USD1에 대한 무조건적인 낙관론을 의미하지는 않는다. 오히려 USD1은 면밀하게 봐야 할 리스크도 분명하다.

첫째, 발행사와 준비금에 대한 신뢰가 핵심이다.
스테이블코인은 결국 신뢰 상품이다. 아무리 사용처가 많아도 상환 가능성, 준비금 구성, 감사 투명성, 규제 대응력이 약하면 장기적인 결제 인프라가 되기 어렵다.

둘째, distribution concentration이다.
Binance 중심의 유동성과 사용처는 강력한 성장 동력이지만, 동시에 플랫폼 의존도를 높인다. 특정 거래소나 특정 앱에 집중될수록 외부 충격에 취약해질 수 있다.

셋째, adoption과 decentralization은 같은 말이 아니다.
많이 쓰인다고 해서 반드시 검열저항적이거나 중립적인 자산이라는 뜻은 아니다. 오히려 기업 우선 스테이블 코인일수록 규제 친화성, 파트너십, 플랫폼 통합을 우선할 가능성이 크다. 이는 장점이면서 동시에 크립토 네이티브 관점에서는 논쟁적인 지점이다.

그럼에도 USD1이 보여주는 방향성은 중요하다.

- 누가 가장 많은 반복 결제 흐름을 소유하는가?
- 누가 기업의 운영비, 거래소의 settlement, AI 에이전트의 비용 지출 안으로 들어가는가?
- 누가 단순 보관 자산이 아니라 경제 활동의 기본 단위가 되는가?

이 질문에 답할 수 있는 스테이블코인은 단순히 달러를 온체인에 올린 자산이 아니라, 새로운 금융·소프트웨어 인프라의 일부가 된다.

USD1은 아직 검증해야 할 부분이 많다. 하지만 위와 같은 맥락에서 USD1이 가져가려는 방향성은 매우 흥미롭다.

스테이블코인의 전장은 바뀌고 있다. 트레이더의 대기자금에서 기업의 급여 시스템으로, 거래소의 정산 레일로, AI 에이전트의 운영자금으로 이동하고 있다.

어쩌면 스테이블 시장의 승자는 가장 많은 자동화된 돈의 흐름 속에 녹아들어 운용되는 스테이블코인이 아닐까.

#usd1

FLock은 Encode Club Vibe Coding Hackathon에서 진행한 Sovereign AI 트랙 결과를 공개.

1등은 Tributo
영국 시민을 위한 voice first AI 세금 어드바이저인데, 영어로 질문하면 공식문서에 기반한 세금 어드바이징을 해주는 프로덕트인듯. 포인트는 그냥 AI 세무 상담봇이 아니라 개인정보를 온디바이스에서 제거하고, FLock API로 추론하며, 연합학습으로 기관 간 데이터 공유 없이 성능을 개선한다는 구조.

- 2위 NoteGuard: NHS 임상 노트에서 개인정보를 제거한 뒤 AI 학습에 쓰는 의료 데이터 보호 툴
- 3위 VisionPro: 시각장애인용 내비게이션 앱. 카메라 기반 위험 감지 + 음성 제어 + UK data jurisdiction 내 AI 처리

FLock은 Encode Club에서 매주 목요일 coworking day도 진행한다고 하네요.

https://x.com/flock_io/status/2069065187085435162

NVIDIA가 Rubin 세대 AI Factory용 100% liquid cooling 구조를 공개.

NVIDIA가 Rubin 세대 AI Factory용 100% 액체 냉각(Liquid Cooling) 참조 설계를 공개. 핵심은 단순한 냉각 효율 향상이 아니라 데이터센터 인프라의 제약 조건(전력, 물, 공간)을 해결하는 설계 표준화에 있다고 생각됨.

핵심 메커니즘: '45°C 냉각수' 기반 작동

- 냉각수가 최대 45°C의 고온 상태에서도 칩 성능을 유지하도록 설계.
- 결과적으로 물을 차갑게 식히기 위한 칠러(Chiller) 가동을 최소화하고, 외기 및 드라이 쿨러(Dry Cooler) 중심으로 열을 방출할 수 있음.
- 환경에 따라 냉각 목적의 물 사용량을 거의 제로 수준까지 감축 가능.

NVIDIA가 제시한 주요 데이터

- 데이터센터 총 전력의 최대 40%가 냉각에 소모되는 구조 개선.
- 칠러 작동 온도를 1°C 올릴 때마다 냉각 에너지 비용 약 4% 절감.
- 50MW급 하이퍼스케일 시설 기준, 연간 $4M(약 50억 원) 이상의 냉각/물 비용 절감 가능.

두 가지 시사점

- AI Capex 병목의 확장: 인프라 투자의 초점이 GPU 구매에서 전력 공급, 냉각 인프라, 부지 허가로 이동하고 있음. 고전력 밀도를 효율적으로 수용하는 능력이 핵심 경쟁력이고, 고전력 랙을 얼마나 적은 전력·물·공간으로 안정적으로 식히느냐는 데이터센터 증설 허가와 지역 반발을 줄이는 변수가 될 수 있음.

- NVIDIA 해자의 성격 변화: NVIDIA는 'DSX reference design'을 통해 GPU, 네트워킹, 랙 구조, 액체 냉각 아키텍처를 하나로 묶는 데이터센터 표준을 제시하고 있음. 고객사들은 단순 칩 성능이 아닌 전력/물 사용량 등 운영 효율 측면에서 NVIDIA 생태계에 락인될 가능성이 높음.

Rubin 세대 이후 AI 인프라 경쟁은 GPU 자체의 연산 성능 싸움을 넘어, 고전력 랙을 최소한의 자원(전력·물·공간)으로 안정시키는 인프라 최적화로도 확장되고 있음.

https://blogs.nvidia.com/blog/liquid-cooling-ai-factories/?ncid=so-twit-996123-vt21

뉴스 AI: 체인링크(Chainlink) , 한국 및 유럽 은행 47곳과 제휴하여 국제 송금 속도 향상 | 출처: 코인데스크 —🔗link

마크 저커버그, 메타(Meta)에 예측 시장 앱 개발 지시

• 새로운 실험적 앱 '아레나(Arena)' 개발 중: 페이스북, 인스타그램 등 기존 플랫폼과 별개로 독립적으로 구동되는 스마트폰 앱.

• 폴리마켓(Polymarket)·칼시(Kalshi)에 도전장: 최근 급성장 중인 예측 시장(시사, 스포츠 등 미래 결과에 베팅) 트렌드에 발맞춘 행보

• 진짜 돈 대신 포인트 시스템 도입 유력: 초기에는 게임 같은 포인트 시스템으로 운영될 예정이지만, 향후 실제 현금 베팅 도입 가능성도 열어두고 있음.

• 메타의 사용자 기반 활용: 기존 메타 앱의 수많은 사용자층을 아레나로 유입시켜 빠르게 규모를 키울 계획.

• 기타 동향: 메타는 아레나 외에도 AI로 새로운 미디어를 생성하는 '메타 포토(Meta Photos)' 등 새로운 소셜 행동에 기반한 스탠드얼론 앱들을 테스트 중.

오늘 megaETH 의 Rocket 파운더와 1시간 가까이 콜을 했는데 이친구가 2018년에는 텔레그램 기반 마인드쉐어 툴을 만들고 이후에는 NFT 어그리게이터 만들어서 유니스왑에 엑싯하고 이제는 예측시장을 빌딩하고 있더군요. 처음 텔레그램 툴부터 함께하던 코파운더랑 현재까지 쭉 같이 하는듯.

이친구가 말하고 싶은게 너무 많아서 1시간 대화동안 거의 저는 10분정도 대답이랑 질문만 한거 같은데, 오랜만에 엄청 열정있고 자기 프로덕트 어필하려고 하는 사람이랑 대화했더니 열정이 다시 생기더라구요.

저커버그 예측시장 보고 생각났네용

어제 USD1의 방향성과 관련된 글을 썼었는데, 관련해서 볼만한 엥커리지 디지털 기사가 있네요.

위와 같은 변화가 스테이블코인 발행사들만의 이야기가 아니라는 점. Anchorage Digital이 은행용 tokenized deposit infrastructure를 출시한 것도 같은 방향의 신호라고 생각됨. 은행들은 기존 코어뱅킹 시스템을 완전히 교체하지 않고도, 예금을 블록체인 위에서 24시간 정산 가능한 형태로 만들고 싶어하는 것.

이는 USD1 같은 스테이블코인과 은행의 토크나이즈 예금이 서로 다른 규제 래퍼를 쓰고 있을 뿐, 같은 문제를 풀고 있다는 뜻인데 현대의 디지털 경제는 24시간 움직이는데, 은행 결제망은 여전히 시간·국경·중개기관의 제약을 받는다는 점을 해결하고 싶다는것.

그래서 한쪽에서는 USD1 같은 스테이블코인이 payroll, 거래소 settlement, AI agent payment 같은 반복 결제 루프에 들어가려 하고, 다른 한쪽에서는 Anchorage 같은 인프라 회사가 은행 예금 자체를 온체인 settlement asset으로 만들려 한다.

=> 달러성 자산이 24/7 settlement infrastructure가 되는 과정

https://www.pymnts.com/blockchain/2026/anchorage-digital-introduces-tokenized-deposit-platform-for-banks/

Cap $CAP

- TGE : 6월 26일
- 총 수량 : 10B (초기 유통 : 15.6%)

생태계 & 커뮤니티 : 47.45%
프라이빗 투자자 : 20%
팀 : 20%
ICO : 5%
프라이빗 TVL 딜 : 3.75%
에코 세일 : 3.28%
MM : 0.52%

https://docs.cap.app/overview/tokenomics
https://x.com/caplabslimited/status/2069602727483850831

최근 크립토에서 관심 있게 보는 영역들

컴퓨팅 파워를 공급하는 프로젝트들
- AI가 커질수록 모델도 중요하지만 GPU, inference, data center capacity 같은 실제 인프라가 될 수 있다고 보고 있습니다. AI 모델 제한 같은 이슈들로 인해서 분산형 컴퓨팅 등이 계속해서 꾸준한 내러티브로 진행될수 있다고 생각합니다. 직접 컴퓨팅 파워를 제공하는 건 사양 문제로 모두가 다루기 어려울수 있지만 컴퓨팅 파워 외에도 기여할수 있는 부분이 있는 프로젝트들을 알아보고 소개하려고 준비중. 특히 이런 프로젝트들이 많다보니 이미 토큰이 나온 프로젝트들에 대한 매수 등이 될수도 있고 여러가지 영역으로 고민을 해보는중. 실제 사용량, 매출, 노드/공급자 퀄리티, 토큰이 수요를 제대로 캡쳐하는지 등을 고려중

AI agent 기반으로 빌딩을 해서 베네핏을 얻을 수 있는 프로젝트들.
- 정말 개인을 위한 에이전트를 만들기 좋은 시대가 왔습니다. 직접 에이전트나 자동화를 붙여서 써볼 수 있고, 초기 유저/빌더로 참여했을 때 보상을 받을 가능성이 있는 프로젝트들을 찾아보고 있습니다. 예를 들면 agent wallet, machine payments, API settlement, no-code/low-code agent infra, MCP/tooling, onchain automation 같은 쪽. 이런 프로젝트들은 실제 사용 기록, 피드백, 작은 제품/봇/워크플로우를 만들어보는 게 더 좋은 시그널이 될 수 있다고 생각하고 제가 그 분야에서 강점이 있다고 생각하고 있습니다.

슈퍼앱을 만들려는 곳들.
- 유저들이 원하는 많은 경험들을 한곳에 묶으려는 프로젝트들입니다. 크립토가 일반 유저에게 가려면 결국 여러 기능이 흩어져 있는 것보다, 하나의 앱 안에서 자연스럽게 쓰이는 구조가 필요하다고 봅니다. 다만 슈퍼앱은 말은 쉽지만 실제로는 distribution, UX, retention, 결제/거래 빈도, 커뮤니티 락인 등이 핵심이라서 뭔가 가장 어려운 영역이 아닐까 싶습니다.

RWA 기반 프로젝트들.
- 국채, private credit, GPU, 에너지, 부동산, 인프라 같은 실물 자산을 온체인으로 가져오는 프로젝트들. 이 영역은 내러티브는 강합니다. 특히 stablecoin yield, AI infra financing, tokenized credit 같은 쪽은 앞으로 꾸준히 커질 영역이라고 생각합니다. 다만 가장 판단이 어려운 영역이기도 한게, 법적 구조, 수익권의 실체, 자산 커스터디, 규제, KYC, 회계, 감사, 보험, 실제 현금흐름 검증 등을 제대로 처리할 수 있는 팀인지 확인하기가 쉽지 않습니다.

로보틱스 프로젝트들.
- 이부분은 꾸준히 강조해온 영역인데요. 매일 로보틱스 레이더를 통해 AI와 리포트를 내면서 별도의 크론잡을 걸어두고 로보틱스 관련한 공부를 개인적으로도 계속해서 하고 있습니다. 꼭 web3가 아니여도 이 영역은 꾸준히 버블이 있을 것 같고, 현재 단계에서는 실제 공정에 대한 대체 등에서 빠르게 반응들이 오지 않을까 싶습니다. 웹3에 한정해서 봐야한다면 데이터를 다루는 프로젝트들 중에 이 데이터를 어떻게 해석할지, 맥락으로 다룰지 등을 고민하는 팀들이 유효하지 않을까 싶습니다. 이런 팀이 있다면 팀원으로 들어가고 싶은 생각까지 있음....

러프하게는 이렇게 보고 있는 상태이고 괜찮아보이는게 있다면 꾸준히 공유해보겠습니다~~~

환율 그냥 던짐?