Stacy in Dataland (´⊙~⊙`)
Goldman Sachs set to acquire crypto income ETFs via Neos Investments deal – Link Goldman Sachs is reportedly set to secure Bitcoin and Ethereum income ETF products through a deal with Neos Investments. The move would expand institutional-grade yield-generating…
골드만삭스, 네오스 인베스트먼트와의 계약을 통해 암호화폐 수익 ETF 인수 추진 – 링크
골드만삭스는 네오스 인베스트먼트와의 계약을 통해 비트코인 및 이더리움 수익형 ETF 상품을 확보할 예정인 것으로 알려졌습니다. 이번 움직임은 기관 투자자를 위한 수익 창출형 암호화폐 관련 상품을 확대하는 것을 목표로 합니다.
중요한 이유: 이는 전통 금융 시장이 구조화된 암호화폐 상품에 대한 관심이 지속되고 있으며, 현물 ETF 외에도 더 넓은 범위의 기관 투자자들에게 암호화폐 시장에 대한 접근성을 높일 수 있다는 것을 시사합니다.
골드만삭스는 네오스 인베스트먼트와의 계약을 통해 비트코인 및 이더리움 수익형 ETF 상품을 확보할 예정인 것으로 알려졌습니다. 이번 움직임은 기관 투자자를 위한 수익 창출형 암호화폐 관련 상품을 확대하는 것을 목표로 합니다.
중요한 이유: 이는 전통 금융 시장이 구조화된 암호화폐 상품에 대한 관심이 지속되고 있으며, 현물 ETF 외에도 더 넓은 범위의 기관 투자자들에게 암호화폐 시장에 대한 접근성을 높일 수 있다는 것을 시사합니다.
Crowdfund Insider
Goldman Sachs Set to Secure Bitcoin and Ethereum Income ETFs via Neos Investments Deal
Goldman Sachs (NYSE:GS) is set to expand its presence in cryptocurrency-linked investment products through a major acquisition of Neos Investments. The Wall
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Forwarded from 돌비콩의 투자정복
🤔AI 과학자가 예측하는 앞으로 5년 (Ryan Greenblatt) source
2026년 말
- 2026년 최첨단 AI의 발전량은 2025년의 1.5배에 이를 것
- 대부분은 그동안 남아 있던 기술적 잠재력과 미활용 여지를 소진하면서 발생하고, 일부는 AI가 AI 연구개발을 가속하면서 만들어짐
- AI가 앤트로픽의 AI 연구개발 인력 생산성을 2.5배 높일 것
- 모든 연구자와 엔지니어가 기존보다 2.5배 빠르게 사고하고 일하는 것과 비슷한 효과
2027년 말
- AI 기업의 엔지니어링 업무는 완전 자동화되고, AI는 연구 업무 자동화에도 본격적으로 진입
- AI 연구개발 인력의 생산성은 8.5배 높아질 것
- 일각에선 2027년에 AI 연구개발이 완전 자동화됐다고 주장할 것
- 실제로 완전 자동화까지는 아니지만, 상황은 이미 비현실적으로 느껴지게 됨
- AI 기업은 극도로 자동화되고, 인간은 업무 과정에서 거의 배제되며, 연구개발 속도도 크게 빨라짐
- 최첨단 AI의 발전량은 2025년의 1.5배가 될 것으로 예상
- 대부분 AI 연구개발 가속에서 나오고, 일부는 기존에 축적된 기술적 잠재력을 활용하면서 발생
2028년
- 4월경 자동화 코더가 등장할 것
- 연구 엔지니어링과 소프트웨어 개발 업무를 완전히 자동화하는 AI
- 2028년 말에는 AI가 인간 AI 연구자와 동등한 수준에 도달
- 다만 이후에도 한동안 인간은 새로운 관점을 제시하고, AI가 놓친 사각지대나 오류를 지적하는 방식으로 가치를 더할 것
- 하반기에는 AI 발전 속도가 2025년의 1.6배로 올라갈 것
- 현실의 0.5년 동안 0.8년치에 해당하는 AI 발전이 이뤄지는 속도
2029년
- 연초에는 초인간적 AI 연구자가 등장
- 자동화 코더가 등장한 지 1년이 채 지나지 않은 시점
- 발전 속도는 더욱 빨라져 상반기 6개월 동안 1.3년치 AI 발전이 이뤄짐. 2025년 대비 2.6배 속도
- 연말에는 최고 전문가를 압도하는 AI 단계를 상당히 넘어서게 됨
- 하반기 6개월 동안 2.5년치 AI 발전이 이뤄지며, 발전 속도는 2025년의 5배
- 이 시점의 AI는 분야별 편차가 있겠지만, 인간을 크게 뛰어넘는 초인간적 능력을 갖게 됨
2030년
- 연중에는 극도로 초인간적인 AI, 즉 ASI 사이 어딘가에 도달해 상상하기 어려운 일들이 벌어질 것
- 로봇 확산의 결과로 컴퓨팅 자원은 4개월마다 두 배로 증가할 수
- 연말에는 이른바 특이점에 도달
- 경제 규모는 이미 여러 차례 두 배로 증가했으며, 컴퓨팅 자원은 2개월마다 두 배로 늘어날 수
2031년
- 연중에는 두 배 증가에 걸리는 시간이 2주까지 짧아질 수
- 이전에는 상상하기 어려웠던 완전히 새로운 기술들이 실제로 등장하고 활용되기 시작할 것
AI 연구개발 완전 자동화 시점은 2029년 중반. 향후 수년간 전개될 변화에 대한 최선의 예측은 다음과 같음:
2026년 말
- 2026년 최첨단 AI의 발전량은 2025년의 1.5배에 이를 것
- 대부분은 그동안 남아 있던 기술적 잠재력과 미활용 여지를 소진하면서 발생하고, 일부는 AI가 AI 연구개발을 가속하면서 만들어짐
- AI가 앤트로픽의 AI 연구개발 인력 생산성을 2.5배 높일 것
- 모든 연구자와 엔지니어가 기존보다 2.5배 빠르게 사고하고 일하는 것과 비슷한 효과
2027년 말
- AI 기업의 엔지니어링 업무는 완전 자동화되고, AI는 연구 업무 자동화에도 본격적으로 진입
- AI 연구개발 인력의 생산성은 8.5배 높아질 것
- 일각에선 2027년에 AI 연구개발이 완전 자동화됐다고 주장할 것
- 실제로 완전 자동화까지는 아니지만, 상황은 이미 비현실적으로 느껴지게 됨
- AI 기업은 극도로 자동화되고, 인간은 업무 과정에서 거의 배제되며, 연구개발 속도도 크게 빨라짐
- 최첨단 AI의 발전량은 2025년의 1.5배가 될 것으로 예상
- 대부분 AI 연구개발 가속에서 나오고, 일부는 기존에 축적된 기술적 잠재력을 활용하면서 발생
2028년
- 4월경 자동화 코더가 등장할 것
- 연구 엔지니어링과 소프트웨어 개발 업무를 완전히 자동화하는 AI
- 2028년 말에는 AI가 인간 AI 연구자와 동등한 수준에 도달
- 다만 이후에도 한동안 인간은 새로운 관점을 제시하고, AI가 놓친 사각지대나 오류를 지적하는 방식으로 가치를 더할 것
- 하반기에는 AI 발전 속도가 2025년의 1.6배로 올라갈 것
- 현실의 0.5년 동안 0.8년치에 해당하는 AI 발전이 이뤄지는 속도
2029년
- 연초에는 초인간적 AI 연구자가 등장
- 자동화 코더가 등장한 지 1년이 채 지나지 않은 시점
- 발전 속도는 더욱 빨라져 상반기 6개월 동안 1.3년치 AI 발전이 이뤄짐. 2025년 대비 2.6배 속도
- 연말에는 최고 전문가를 압도하는 AI 단계를 상당히 넘어서게 됨
- 하반기 6개월 동안 2.5년치 AI 발전이 이뤄지며, 발전 속도는 2025년의 5배
- 이 시점의 AI는 분야별 편차가 있겠지만, 인간을 크게 뛰어넘는 초인간적 능력을 갖게 됨
2030년
- 연중에는 극도로 초인간적인 AI, 즉 ASI 사이 어딘가에 도달해 상상하기 어려운 일들이 벌어질 것
- 로봇 확산의 결과로 컴퓨팅 자원은 4개월마다 두 배로 증가할 수
- 연말에는 이른바 특이점에 도달
- 경제 규모는 이미 여러 차례 두 배로 증가했으며, 컴퓨팅 자원은 2개월마다 두 배로 늘어날 수
2031년
- 연중에는 두 배 증가에 걸리는 시간이 2주까지 짧아질 수
- 이전에는 상상하기 어려웠던 완전히 새로운 기술들이 실제로 등장하고 활용되기 시작할 것
X (formerly Twitter)
Ryan Greenblatt (@RyanGreenblatt) on X
My median for full automation of AI R&D is around late 2030/early 2031. But my "modal"/best guess prediction for this milestone would be significantly earlier (mid 2029).
Here is a summary of my best guess prediction for what happens over the next few years:…
Here is a summary of my best guess prediction for what happens over the next few years:…
돌비콩의 투자정복
🤔AI 과학자가 예측하는 앞으로 5년 (Ryan Greenblatt) source AI 연구개발 완전 자동화 시점은 2029년 중반. 향후 수년간 전개될 변화에 대한 최선의 예측은 다음과 같음: 2026년 말 - 2026년 최첨단 AI의 발전량은 2025년의 1.5배에 이를 것 - 대부분은 그동안 남아 있던 기술적 잠재력과 미활용 여지를 소진하면서 발생하고, 일부는 AI가 AI 연구개발을 가속하면서 만들어짐 - AI가 앤트로픽의 AI 연구개발 인력 생산성을…
2031년 이후 AI 타임라인
2031
AI가 AI 연구를 인간보다 빠르게 수행
AI가 AI를 개선하는 자기강화 루프 본격화
2032
신약·신소재·반도체·에너지 연구 자동화
AI 연구소와 로봇 실험실 연결
2033
대부분의 지식노동에서 인간 전문가와 경쟁
기업 조직이 AI 에이전트 중심으로 재편
2034
AI가 인간이 찾지 못한 과학적 가설을 대규모 탐색
AI 설계 → 로봇 실험 → 자동 제조 루프 등장
2035
AI가 과학·의료·제조의 핵심 연구개발 주체로 자리잡음
기술 발전의 병목이 아이디어에서 컴퓨팅·에너지·제조로 이동
2036
AI가 인간 최고 전문가를 넘어서는 분야가 빠르게 증가
인간은 목표 설정과 검증 중심으로 이동
2037
AI + 로봇 + 자동화 공장이 하나의 시스템으로 연결
물리적 세계에서도 AI가 직접 생산성을 끌어올리기 시작
2038
AI가 새로운 에너지·소재·의약품을 연속적으로 발견
과학 발전 속도가 인간 연구 속도를 크게 추월
2039
AI가 만든 기술이 다시 AI 발전을 가속
기술 발전 속도 자체가 빠르게 증가
2040
AI가 경제·과학·의료·국방의 핵심 인프라로 자리잡음
인간이 AI의 연구 결과를 이해하지 못하는 영역 등장
2045
레이 커즈와일이 예상한 기술적 특이점 시점
인간 지능을 크게 뛰어넘는 비생물학적 지능 등장 가능성
2050
생산·연구·서비스 대부분이 AI와 로봇 중심으로 자동화
노동과 소득의 개념 자체가 재편될 가능성
2060
AI가 인간의 수명·건강·인지능력을 직접 확장
인간과 AI의 경계가 흐려지기 시작
2070
증강 인간과 일반 인간 사이의 능력 격차가 사회적 문제로 부상
AI가 현실과 가상세계의 경제활동을 통합
2080
AI가 국가·기업보다 큰 규모의 장기 의사결정을 수행할 가능성
인간 중심의 사회 시스템이 크게 재편
2100
현재의 인간이 미래 기술을 예측하는 방식 자체가 무의미해질 가능성
인간과 비생물학적 지능이 함께 존재하는 새로운 문명 구조
출처
Ryan Greenblatt · AI 2027 · Forecasting Research Institute · AI Impacts · Ray Kurzweil
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https://www.youtube.com/watch?v=uMUbbu3dwh0&t=2867s 와 내가 아는 두리안이랑 완전 다르네
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[SUB] 🚫아이린 시청금지🚫 이 언니가 왜 이리 무리해💦 [차린건 쥐뿔도 없지만] EP.48
🍻차린건 쥐뿔도 없지만 쉰다섯 번째 축복 대상🍻
대구의 자랑 🍎
12년째 동결 건조❄️ 미모 유지 중인 레전드 미인 ✨
2년 2개월 만에 ‘Surfin' Boy’로 컴백한
데뷔 1️⃣3️⃣년 차 레드벨벳 리더,
아이린이 놀러 왔어요~ ( ⸍ɞ̴̶̷ ·̫ ɞ̴̶̷⸌ )❤️
극 IIIIII 내향형 I린으로 입장했지만,, 🏠
술 한잔에 낯가림도 사르르➰🫠🍻
👩🏻🦰와 술게임까지 야무지게 즐기다 보니
극 EEEE 아E린으로 진화 完🤟🏻✨
(🔒다음 날 다시…
대구의 자랑 🍎
12년째 동결 건조❄️ 미모 유지 중인 레전드 미인 ✨
2년 2개월 만에 ‘Surfin' Boy’로 컴백한
데뷔 1️⃣3️⃣년 차 레드벨벳 리더,
아이린이 놀러 왔어요~ ( ⸍ɞ̴̶̷ ·̫ ɞ̴̶̷⸌ )❤️
극 IIIIII 내향형 I린으로 입장했지만,, 🏠
술 한잔에 낯가림도 사르르➰🫠🍻
👩🏻🦰와 술게임까지 야무지게 즐기다 보니
극 EEEE 아E린으로 진화 完🤟🏻✨
(🔒다음 날 다시…
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Forwarded from 돌비콩의 투자정복
1. 시장은 악재에 반응하지 않기 시작
- 커스터디 해킹, CLARITY Act 지연, 대형 보유자의 매도라는 악재가 겹쳤지만 비트코인은 오히려 상승
- Bitwise는 이를 추가 급락의 전조가 아니라 바닥 형성 신호로 해석
- 모두가 기다리는 마지막 투매는 이미 끝났을 가능성이 있음
2. 상승 동력은 20조 달러의 모델 포트폴리오
- Morgan Stanley, Wells Fargo, UBS, Merrill Lynch 등이 관리하는 고객 자산은 20조 달러
- 이들이 모델 포트폴리오에 비트, 이더를 ~2%만 편입해도~4,000억 달러의 배분 기반
- 개별 투자자 직접 매수가 아니라, 상품이 모델에 포함되는 순간 수천 명의 자문사를 통해 자동 자금 배분 구조
3. 기관이 ETH를 선택하는 이유
- 충분히 큰 시가총액, 높은 유동성과 수탁 인프라, ETF를 통한 규제된 접근성, 이미 수년간 진행된 투자자 교육
- Bitwise 고객이 실제 배분까지 결정하는 데는 평균 2년가량이 걸림
- 그 교육 과정이 이제 비트코인과 이더리움에서 본격적으로 끝나기 시작한 것
4. 다만 기관 자금의 알트코인 확산은 아님
- 수십조 달러를 운용하는 플랫폼은 수십억 달러 수준의 디파이 자산에 비중을 배분하기 어려움
- 매수가 시장 가격을 크게 움직이고, 충분한 유동성도 확보하기 어렵기 때문
- 기관의 매수는 BTC·ETH에 집중되고, Hyperliquid·Aave 같은 수익형 앱은 크립토 네이티브 투자자의 영역
- 즉, 오히려 대형 자산과 나머지 시장의 격차가 확대될 수 있다는 신호
5. Bitwise의 대형 자산에 대한 확신
- 2030년 비트코인 180k, 이더리움 8k도 보수적인 수준의 전망
- 반면 Hyperliquid, Zcash 등 시총이 작아질수록 답변은 급격히 보수적
- 기관에게 장기 확신이 형성된 영역과 투기적 가정에 가까운 영역의 경계가 명확
✍️결국 강세의 핵심 논리는 이더리움이 비트코인과 함께 월가의 자산배분 시스템에 들어갈 수 있는 유일한 크립토 자산이라는 점
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Matt Hougan & Ryan Rasmussen: Digital Assets To Hit $10 T Market Cap Before 2030 (How We Know)
Bitwise's CIO Matt Hougan and Head of Research Ryan Rasmussen break down why institutional ETF investors kept buying through the summer's 50% drawdowns and explain why they expect the next bull market to look a lot different than previous ones. They also…
돌비콩의 투자정복
최근 심상치 않다고 생각하는 부분 바이빗 이더해킹때는 비트 진짜 개박살 났었음 근데 콜드카드 해킹에 트레저 개인정보유출 겹으로 겹쳤는데 비트가 60K대임...
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Forwarded from 변창호 코인사관학교 BCH 🦅
Forwarded from 코인씨커의 일기장
예전부터 자기만의 대시보드를 만들라고 하는 이유는 쌓여가는게 중요하다고 생각하기 때문임.
어제 체형교정쌤도 원래 잘하시는거에 대시보드를 꼭 만들라고 알려드렸는데 그 이유는 다음과 같음.
AI 한테 무언가 일을 시키는데 예를 들어서 뭐 야심차게 유명한 프로젝트 같은걸 클론으로 해서 만들었음.
근데 그게 전혀 인기가 없음. 당연한게 홍보할 곳도 없고 동일한거 누구나 바로 따라 만들 수 있음.
차별점이 없다면 그런 앱은 망하는거.
그러다보니까 쌓이는게 AI 로 만들어진 쓰레기 앱이 쌓이는거임. 다 똑같고 대충봐도 다 비슷하지만 누구나 만들 수 있는거.
물론 이런거 만드는게 나쁜건 아닌데, 망해버리면 뭔가 시간 날린 기분 다들 느낄꺼라고 생각함.
그래서 이렇게 만든거를 최소한 자기 사이트에 포트폴리오 형태라도 남기면 그나마 남는거임.
이런거 만든거가 있고 내 이력에 한 줄이라도 추가되니까?
아니면 이러한거를 쉽게 만드는걸 이제 다 아니까, 이런걸 만드는 도구를 만들거나, 자기가 기존에 했던 일에 대한 대시보드화를 해서 관리하는거임.
계속 관리하는거가 자동화되는걸 만들다보면 이게 회사랑 다름이 없구나로 느껴짐.
직원은 없지만, AI 들이 일을 하는걸 확인하고 수정하고 점점 커가는 내 대시보드를 보다보면 뭔가 더 필요하겠구나 더 추가하면 좋겠구나라는 아이디어가 생김.
근데 이게 별개의 프로젝트들로 두다보면, 어떤거는 버려지고 다시 안들어갈 수도 있는데, 이러한 것들을 한 시스템안에 wiki 로도 등록하고 관리 가능한 형태로 대시보드화를 하면 이게 좀 달라짐.
만드는게 비록 실패하더라도 내 회사 포트폴리오가 생기는거거든.
대시보드라는게 이제 그냥 내 회사 조직도고 내 회사 시스템이 되는거.
지금 만드는 대시보드는 어떻게 보면 미래의 회사 구조의 개인화 시스템이라고 생각하면 됨.
이렇게 만들어진 대시보드는 회사와 같이 일을 할당하거나, 규칙을 정하기 용이하고 전체 만들어지는 앱이 정해진 규칙에 의해 만들어짐.
근데 유명하다는거 쫓아가면서 쓰다보면 규칙 파일 하나만으로는 설명하기 어려운 매번 셋업해야하는 일이 생김.
그럴때마다 그냥 이직한거랑 다를게 없음. 그동안 열심히 만든게 뭔가 날려먹은 기분일수도?
물론 경험은 쌓이는데, 이 경험보다는 눈에 보이는 내 시스템을 만드는데 쓰이면 상당히 좋음.
어제 체형교정쌤도 원래 잘하시는거에 대시보드를 꼭 만들라고 알려드렸는데 그 이유는 다음과 같음.
AI 한테 무언가 일을 시키는데 예를 들어서 뭐 야심차게 유명한 프로젝트 같은걸 클론으로 해서 만들었음.
근데 그게 전혀 인기가 없음. 당연한게 홍보할 곳도 없고 동일한거 누구나 바로 따라 만들 수 있음.
차별점이 없다면 그런 앱은 망하는거.
그러다보니까 쌓이는게 AI 로 만들어진 쓰레기 앱이 쌓이는거임. 다 똑같고 대충봐도 다 비슷하지만 누구나 만들 수 있는거.
물론 이런거 만드는게 나쁜건 아닌데, 망해버리면 뭔가 시간 날린 기분 다들 느낄꺼라고 생각함.
그래서 이렇게 만든거를 최소한 자기 사이트에 포트폴리오 형태라도 남기면 그나마 남는거임.
이런거 만든거가 있고 내 이력에 한 줄이라도 추가되니까?
아니면 이러한거를 쉽게 만드는걸 이제 다 아니까, 이런걸 만드는 도구를 만들거나, 자기가 기존에 했던 일에 대한 대시보드화를 해서 관리하는거임.
계속 관리하는거가 자동화되는걸 만들다보면 이게 회사랑 다름이 없구나로 느껴짐.
직원은 없지만, AI 들이 일을 하는걸 확인하고 수정하고 점점 커가는 내 대시보드를 보다보면 뭔가 더 필요하겠구나 더 추가하면 좋겠구나라는 아이디어가 생김.
근데 이게 별개의 프로젝트들로 두다보면, 어떤거는 버려지고 다시 안들어갈 수도 있는데, 이러한 것들을 한 시스템안에 wiki 로도 등록하고 관리 가능한 형태로 대시보드화를 하면 이게 좀 달라짐.
만드는게 비록 실패하더라도 내 회사 포트폴리오가 생기는거거든.
대시보드라는게 이제 그냥 내 회사 조직도고 내 회사 시스템이 되는거.
지금 만드는 대시보드는 어떻게 보면 미래의 회사 구조의 개인화 시스템이라고 생각하면 됨.
이렇게 만들어진 대시보드는 회사와 같이 일을 할당하거나, 규칙을 정하기 용이하고 전체 만들어지는 앱이 정해진 규칙에 의해 만들어짐.
근데 유명하다는거 쫓아가면서 쓰다보면 규칙 파일 하나만으로는 설명하기 어려운 매번 셋업해야하는 일이 생김.
그럴때마다 그냥 이직한거랑 다를게 없음. 그동안 열심히 만든게 뭔가 날려먹은 기분일수도?
물론 경험은 쌓이는데, 이 경험보다는 눈에 보이는 내 시스템을 만드는데 쓰이면 상당히 좋음.
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https://www.youtube.com/watch?v=MzObKXUaSbc&t=66s 이 영상에서 핵심은 15:47분부터
YouTube
Grok Bot 너무 좋습니다. Hermes, Openclaw 다 지웠어요.
오늘의 썸네일을 만든 AI 딱테잎: https://youtu.be/6WtHXFG7sQM
디자인까지 점령한 클로드! 클로드 디자인: https://youtu.be/1GFbmyDJgqk
디자인에 이어서 영상 편집까지 해주는 클로드: https://youtu.be/LNvBxBYvt28
단편소설 링크: https://docs.google.com/document/d/1axhqwU97spx-gtWTirUY_SKWHPx7t4QtIi0B9XcnFzc/edit?tab=t.0…
디자인까지 점령한 클로드! 클로드 디자인: https://youtu.be/1GFbmyDJgqk
디자인에 이어서 영상 편집까지 해주는 클로드: https://youtu.be/LNvBxBYvt28
단편소설 링크: https://docs.google.com/document/d/1axhqwU97spx-gtWTirUY_SKWHPx7t4QtIi0B9XcnFzc/edit?tab=t.0…
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Forwarded from BMT 파라다이스
Variational OI $1.5B 돌파
https://x.com/i/status/2088811126431818155
라이터를 예로들면 TGE 직전인 12월26일 기준 OI가 $1.53B였음. LIT FDV가 $2B 수준으로 상장했었으니까 베리나도 상장날 에드 25% 준다고 가정하고 적용해보면 포당 55불임
https://x.com/i/status/2088811126431818155
라이터를 예로들면 TGE 직전인 12월26일 기준 OI가 $1.53B였음. LIT FDV가 $2B 수준으로 상장했었으니까 베리나도 상장날 에드 25% 준다고 가정하고 적용해보면 포당 55불임
Forwarded from 돌비콩의 투자정복
1. 휴머노이드의 병목은 감속기
- 2025년 휴머노이드 생산량은 1.6만 대. 바퀴형 로봇 3,300만 대, 드론 1,600만 대와 비교하면 아직 극초기
- 현재 6개월마다 생산량이 두 배로 늘고 있지만, 기반이 워낙 작아 이 속도를 장기간 유지한다고 보기는 어려움
2. 로봇 보급은 소프트웨어처럼 늘 수 없음
- 중국도 신규 공장 건설에 ~9개월, 서구권은 통상 2년 이상
- 연간 1,000만 대 생산에는 테슬라 텍사스급 공장 20개가 필요
3. 부품 병목은 고정밀 감속기임
- 휴머노이드 한 대에 ~40개 필요
- 현재 전 세계 공급을 전부 로봇에 투입해도 연 50만 대 수준
- 카메라·배터리·센서보다 관절을 움직이는 정밀 기계부품이 부족
4. 2027년 말 로봇 수요 폭발 가정시
- 2030년 휴머노이드 생산량은, 연 150만~300만 대는 달성 가능
- 연 500만~1,000만 대는 공격적인 증설 시 가능
- 연 1,500만 대 이상은 공장과 감속기 공급이 빠르게 풀려야 가능
✍️로봇의 두뇌는 주 단위로 발전해도 몸은 공장과 공급망의 속도로 늘어남. Physical AI 초기 사이클에서는 완성 로봇보다 감속기, 모터, 정밀부품처럼 병목을 쥔 영역이 먼저 가격 결정력을 가짐
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Forwarded from 갱생코인
macos 업데이트 합시다.
https://www.theblock.co/news/defi/2026-08-16-hackers-exploited-macos-screen-sharing-flaw-to-install-monero-miners-dutch-cyber-agency-says-411932
네덜란드 국가사이버보안센터의 보고서에 따르면, 공격자들은 Apple의 화면 공유 기능에 존재하는 취약점을 악용해 인터넷에서 접근 가능한 여러 대의 Mac에 Monero 채굴기를 설치했다.
Apple은 해당 결함을 수정한 8월 6일자 업데이트를 배포했지만, 아직 업데이트하지 않은 Mac은 여전히 취약하다.
보안업체 Huntress는 수만 대의 Mac이 잠재적으로 노출됐으며, 이 중 상당수는 호스팅 업체에서 시간 단위로 대여한 컴퓨터였다고 밝혔다.
미국 당국은 CVSS 척도에서 이 취약점의 심각도를 10점 만점에 9.8점인 ‘치명적’ 수준으로 평가했다.
https://www.theblock.co/news/defi/2026-08-16-hackers-exploited-macos-screen-sharing-flaw-to-install-monero-miners-dutch-cyber-agency-says-411932
The Block
Hackers exploited macOS Screen Sharing flaw to install Monero miners, Dutch cyber agency says
U.S. officials rated the severity of the vulnerability a critical 9.8/10 on the CVSS scale, and experts are warning users to update their devices.
갱생코인
macos 업데이트 합시다. 네덜란드 국가사이버보안센터의 보고서에 따르면, 공격자들은 Apple의 화면 공유 기능에 존재하는 취약점을 악용해 인터넷에서 접근 가능한 여러 대의 Mac에 Monero 채굴기를 설치했다. Apple은 해당 결함을 수정한 8월 6일자 업데이트를 배포했지만, 아직 업데이트하지 않은 Mac은 여전히 취약하다. 보안업체 Huntress는 수만 대의 Mac이 잠재적으로 노출됐으며, 이 중 상당수는 호스팅 업체에서 시간 단위로 대여한 컴퓨터였다고…
코인 작업 하시는분들 사용하는 모든앱 2fa, 테일스케일, 윈도우는 디펜더, 맥같은 경우 ruru 까지는 하시는걸 권장드립니다
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AI 로 게임 만드는 방식이 또 한 단계 넘어가는 것 같습니다.
Gauntlet Loop:
https://somethingbig.ai/gauntlet-loop
MoonBase One:
https://moonbase.ryancampbell.com/
내가 하면 저런거 안 나오던데? 의 답이 건틀렛 프롬프트였군요
Ryan Campbell 이 이번 달에 Matt Shumer 의 Gauntlet Loop을 사용해서 게임 4 개를 만들었다고 합니다.
전부 Three.js 기반이고, 최신작인 MoonBase One 은 단일 프롬프트로 2 일 만에 제작했습니다.
재밌는 부분은 Gauntlet 프롬프트에 이전 게임에서 배운 점과 코드를 먼저 가져오라는 지시를 넣었다는 것.
즉 매번 처음부터 게임을 만드는 게 아니라,
이전 게임의 코드와 시행착오를 학습
새로운 게임을 생성
공통 기능을 라이브러리화
모노레포에서 여러 게임의 코드를 공유
다음 게임을 만들 때 필요한 작업량을 계속 줄이는 구조
로 가고 있습니다.
목표는 시간이 지날수록 새 게임을 만드는 데 필요한 인간의 개입을 계속 줄이는 것입니다.
더 재밌는 건 앞으로 FPS 까지 같은 방식으로 만들 계획이라는 점.
지금도 AI 에게 게임 하나를 만들어달라고 하는 수준을 넘어서, 게임을 계속 만들어내면서 스스로 개발 인프라와 코드베이스까지 개선하는 루프가 만들어지고 있습니다.
Ryan 은 앞으로 콘솔에서 게임을 구매하고 다운로드하는 대신,
“이런 게임 만들어줘”
라고 설명하고 생성될 때까지 기다리는 시대가 거의 왔다고 말합니다.
실제로 이번 사례처럼 프로시저럴 생성까지 붙이면 외부 에셋 없이도 게임 전체를 생성할 수 있습니다.
Gauntlet Loop:
https://somethingbig.ai/gauntlet-loop
MoonBase One:
https://moonbase.ryancampbell.com/
내가 하면 저런거 안 나오던데? 의 답이 건틀렛 프롬프트였군요
크립토메이지
궁금해서 바로 건틀렛루프로 만들어보는중
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
그록 4.6 으로만 돌리고 있는데 꽤 잘 만드네요.
터미널 작업 넣고 대기시간에 이런 나만의 멀티버스 하나 만들면서 남는 주간한도 쓰는것도 괜찮은듯?
건틀렛 루프의 진짜 장점은 비평가 모드 (Critic Mode)인 것 같습니다.
AI 가 결과물을 한 번 만들고 끝내는 게 아니라, 여러 카메라에서 스크린샷을 찍어 결과물을 직접 평가하고 개선점을 찾아냅니다.
예를 들어 목표 점수를 80 점으로 설정하면,
결과물 생성
여러 시점에서 스크린샷 촬영
비평가 모드로 문제점 분석
개선
다시 평가
이 과정을 반복하면서 80 점을 만족하기 전까지 다음 단계로 넘어가지 않는 구조입니다.
기존 AI 코딩이 "만들어줘 → 완성"이었다면, 건틀렛 루프는
만들기 → 평가 → 수정 → 재평가 → 기준 충족
을 자동으로 반복하는 방식에 가깝습니다.
특히 게임처럼 UI, 그래픽, 레이아웃을 직접 눈으로 확인해야 하는 작업에서는 이 방식이 상당히 강력해 보입니다.
터미널 작업 넣고 대기시간에 이런 나만의 멀티버스 하나 만들면서 남는 주간한도 쓰는것도 괜찮은듯?
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