1. 수요 파악
- AI가 무엇을 만들 수 있는지가 아니라 시장이 실제로 무엇을 원하는지 파악
- 제품을 먼저 만들기보다 수요를 확인한 뒤 실행

2. AI 생산
- 코딩·리서치·자동화 에이전트를 활용해 아이디어를 실제 제품으로 구현
- 판단부터 실행까지 AI 활용

3. 인프라 구축
- 만든 기능을 안정적으로 운영할 수 있는 환경 구축
- 다른 AI 에이전트가 쉽게 호출하고 활용할 수 있는 구조 설계

4. 유통
- 기능을 만드는 것에서 끝나지 않고 실제 에이전트 워크플로우와 생태계에 연결
- 결국 사용자가 있어야 제품도 의미가 있음

5. 경제 구조
- 사용량 측정, 예산 관리, 결제 및 정산 자동화
- X-Agent의 Xpense가 AI 요청별 과금과 정산을 자동으로 처리

6. 시장 피드백
- 검색, 호출, 실패, 전환, 결제 등 모든 행동을 데이터로 축적
- 시장 반응을 바탕으로 빠르게 개선하고 반복

네이버파이낸셜과 포괄적 주식교환 추진 중(두나무 15조원, 네이버파이낸셜 5조원 기업가치, 교환비율 1:2.54)
주총 11월 19일, 주식교환일 12월 31일(두 차례 연기 결과)
플립(미국 지주사 신설) 방식 아닌 ADR 발행 방식으로 나스닥 상장 추진(SK하이닉스 선례)
업비트 국내 법인은 그대로 유지, 이용자 계정·예치금 보관 등 변화 없음
SEC 폴 앳킨스 위원장이 두나무 등 해외 거래소에 나스닥 상장 요청, 두나무도 초청받은 것으로 확인
국내 리스크: 반대주주 매수청구가 1조2000억원 초과시 계약 해제 가능(청구가 43만9252원/주)
미국 리스크: 디지털자산시장 클래리티법 상원 표결 9월로 연기, SEC·CFTC 관할 구분 불확실

• Joseph Lubin: 이더리움 공동창립자 / Consensys 공동창립자 & CEO
• MetaMask, Infura, Linea 등 이더리움 주요 인프라 구축을 이끌어온 인물
• 이번 KBW에서는 RWA·스테이블코인 등 전통 금융의 온체인 전환과 Web3의 다음 단계에 대해 이야기할 예정

• Upbit
• 0G
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📅 메인 컨퍼런스: 9월 30일 ~ 10월 1일
📍 장소: 서울 워커힐 호텔

이전 세대만 봐도 dYdX, Drift, HYPE가 있었고 그다음 Aster, Lighter, Avantis, Based, Backpack까지 계속 큰 승자가 나왔음.
HYPE는 제네시스 에어드롭으로 초기 물량 31%를 커뮤니티에 뿌렸고, Lighter도 초기 사용자에게 공급량 25%를 배분했음.

토큰을 받고 바로 팔았는지, 계속 들고 갔는지에 따라 최종 수익은 천차만별이겠지만 매년 에드작 전체를 놓고 봐도 가장 큰 수익을 만들어준 작업 중 하나가 퍼프였음.

선셋하고, 토큰 채단가 밑으로 가고, 잘못하면 전손인데 왜 하냐고 생각할 수 있는데 그 논리로 섹터 자체를 피하면 앞으로 HYPE 같은 기회도 영영 못 가져감.

지금은 작업 방식도 많이 달라졌음.
AI로 극도로 최적화하면 퍼프 하나당 MM봇 돌리는 데 필요한 최소 마진이 $500도 안 들어감. 이걸 너무 많은 사람들이 간과하고 있음.

거래소마다 계속 열리는 트레이딩 컴페티션이나 개런티 보상까지 챙기면 TGE 전에도 중간중간 미니 에드작이 되고, OI 주는 퍼프끼리 사이드 파티로 묶어서 양빵 잡아두면 그냥 방치하면서 포인트 쌓고 펀비까지 받을 수 있음.

뭐가 다음 HYPE가 될지는 나도 모름.

그래서 그냥 6개 거래소에 MM봇 켜두거나 양빵으로 OI 잡아놓고 방치하는 식으로 섹터 전체에 그물을 쳐두는 편임.

이 정도 비용과 노력으로 계속 노출을 가져갈 수 있다면 아예 아무것도 안 하고 있는 것보다는 +EV라고 생각함.