“커피 한 잔 값 코인 거래도 보고”… FIU, 트래블룰 ‘모든 금액’으로 확대
https://www.blockmedia.co.kr/archives/1041567

이제 슬슬 시간이 오네요

맥미니를 활용해 11개의 AI로 가상 회사를 운영하는 사례
https://x.com/romantic_coding/status/2019058841317720083

OpenClaw 11개를 각각 다른 페르소나로 설정해서 역할별로 AI를 회사처럼 운영하는 내용입니다.
의사결정은 대표로서 방향만 잡아주는 정도로 개입한다고 하는데, 이런 방식으로 어떤 결과가 나올지 궁금하네요.

구글 Ultra가 제한 없이 잘 돌아간다고 하니 저도 맥미니 사서 한번 시도해봐야겠습니다 ㅎㅎ
내용이 정말 흥미로우니 한번 읽어보세요.

제온이가 요약해줬습니다.
원글

핵심 주장: VC는 지금의 형태로는 지속 불가능하고, PE처럼 구조적 변신이 필요하다

1️⃣ VC의 역사
• 1990~2005: 엔터프라이즈 소프트웨어 영업팀에 투자 → IPO/M&A로 엑싯. 단순한 구조
• SaaS/소셜 시대: 구독 모델로 시장 커짐 → 펀드도 비례해서 커짐
• 현재: a16z $150억, Sequoia와 합치면 1990~2004 전체 SW 투자의 25배

2️⃣ 왜 문제인가
• AI 시대에 성장 SW 기업 멀티플이 10~15x → 3~5x로 폭락
• IPO 시장 사실상 닫힘 (OpenAI/Anthropic/SpaceX 극소수 예외)
• M&A도 규제 강화로 위축 → 엑싯이 없다
• 그런데 펀드는 계속 커지고, 2% 운용보수로 먹고살아야 함

3️⃣ "종말론적 투자 논리"
• American Dynamism: "중국이 대만 침공하면 방산주 대박" → 믿음의 영역
• AI: "AGI 오면 모든 기업 가치 무한대" → 역시 믿음
• 저자는 이걸 **천년왕국설(millenarianism)**에 비유 — 현재 고통, 미래 구원, 신자 커뮤니티
•
4️⃣ 해법: PE의 전환을 따라가라
• PE도 2000년대 같은 문제 겪고 → 유동성을 "이벤트"가 아닌 "스펙트럼"으로 전환
• Continuation vehicle, NAV 대출, 세컨더리 마켓, 리테일 투자자 유입 (Blackstone BREIT 같은)
• VC도 같은 길 가야 함

5️⃣ 미래 승자의 조건
• 배포 압박 없는 영구 자본 (permanent capital)
• 집중 투자 or 아무것도 안 하기 가능
• LP 정치에 흔들리지 않는 구조
• = 버크셔 해서웨이, 패밀리 오피스, 소버린 펀드 같은 모델

• 결론: 기존 VC 구조(10년 펀드, 배포 일정, 분산 의무)는 "뻔한 정답"을 실행 못 하게 만든다. 구조를 바꾸는 펀드가 살아남고, 안 바꾸는 펀드는 음악 멈출 때 놀라게 될 것.

나노봇
https://github.com/HKUDS/nanobot

나노클로
https://github.com/gavrielc/nanoclaw

나노봇은 보안이슈때문에 안했고(클로드가 얘기해줌) 나노클로는 openrouter로 api 연결했는데 공짜 모델들은 확실히 아쉽네요

<바이브코딩과 소규모 조직 개발자의 역할>

Hashed는 AI-native 회사로 전환하는 과정을 거치고 있습니다. 중요한 건 의사결정권 레벨에서 이를 적극적으로 지지해주기에 전사적으로 동기부여가 높은 상태라 많은 것이 가능한 것 같습니다. 그렇다면 이 과정에서 R&D의 역할은 무엇인가? 정답은 없겠지만 저는 이렇게 진행하고 있습니다.

> 리서치 및 데모 개발

Opus-4.5의 성공적인 바이브코딩 시대를 시작으로 시장에는 효율성을 위해 "도구를 위한 도구"가 나오고 있습니다. 이러한 도구에는 끝은 없습니다. 다만 지금 시장에서는 (1) 이 중 일부는 생산성을 유의미하게 올릴 수 있다는 점과 (2) 완벽하지는 못할지언정 테스트 과정에서 나오는 UX/DX의 차이는 기존 개발자의 암묵지에서 선별적으로 선택 및 제공할 수 있는 것 같습니다. 정보의 통합과 개발 속도는 분명 10배 이상 올라갔지만 결국 수용하는 입장에서는 10배 이상의 정보를 수용해야 하니 바쁜 건 사라지지가 않네요 :)

> 바이브코딩 및 툴 온보딩

코딩테스트나 AI/데이터분석 등 다양한 강의를 해보았지만, 역시나 가장 효과적인 강의법은 1:1 핸즈온 강의입니다. 설명을 듣는 방식은 휘발성은 물론이고, 궁극적으로 잘못된 기대치를 가질 수 있습니다. "AI 쓰면 다 된다던데?"라는 막연한 메세지를 받을 수도 있죠. 소규모 회사인만큼 저희는 초기 단계에서 1:1 온보딩을 통해 임직원의 바이브코딩 온보딩을 진행하였습니다. 물론 1시간~2시간만에 바이브코딩/개발/배포의 모든 것을 가질 수는 없지만 심리적 허들을 뛰어넘고 초기 방법론을 제공하는 것만으로도 엄청나게 빠르게 온보딩됨을 확인할 수 있었습니다. 1차적으로는 막연한 "이거 잘되네 세상 바뀌겠네", "여전히 부족하네 나중에 더 발전하면 쓸래."같은 극단적 사고 과정에서 벗어나 점점 활용처를 늘려나가는 것이 핵심으로 보고 있습니다.

> 사내 개발 QA

실제로 온보딩 이후 많은 비개발 부서의 팀원들이 자동화를 만들어내고 있습니다. AX 과정은 다양한 단계가 있겠지만 자발적 자동화는 매우 긍정적인 스타트라고 보고 있습니다. 이 과정에서 보통 우려하는 것은 디테일한 QA가 많습니다. 결국에 이 과정은 AI로 대체될 것으로 보지만 아직 바이브코더들이 흔히하는 실수에 대한 데이터는 없고 저 또한 이미 마인드셋이 개발자인지라 QA하면서 데이터셋을 모으고 있습니다.

> 웹 및 도구 개발과 프레임워크/가이드라인 제작

기존에 개발자가 가지고 있던 지식을 어떻게 회사 전체에 녹여내냐가 이제는 중요한 과제인 것 같습니다. 모두가 "개발자"가 되기 보다는 "빌더"가 되는 과정이기에 "딸깍"으로 많은 것을 할 수 있는 시스템을 향해 나아가야 한다고 봅니다. 개발에는 정말 다양한 방법론과 선택이 있는만큼, 시니어 개발자들이 쌓아놓은 지식과 그 논리를 이해하는 게 점점 중요하다고 생각되는 요새네요. 저의 경우에는 복잡하진 않지만 하던 개발 작업들이 있기에 만들면서, 또 팀원의 프로덕트를 QA하면서 이걸 조금씩 가이드라인과 툴로 승화해보려 하고 있습니다.

> (optional) 액셀레이터 프로그램

Hashed Vibe Labs라는 소규모 창업팀 엑셀레이터 프로그램을 진행하고 있습니다. 현재 지원서를 받고 있으니 많은 관심 부탁드립니다. :)

이 과정을 급하게 달려가고 있고 여전히 제 역량이 부족하지만, 담당자들의 역량이 시스템의 최종 단계의 수준을 결정한다는 것을 매일 느낍니다. 결국 병목이 "나"인가에 대한 의심을 계속 하게 되는데 비슷한 고민들이 있지 않을까 생각되네요.

많은 AX 담당자분들을 응원합니다!

몰트봇 개발자 피터 슈타인버거 인터뷰

- 소프트웨어 회사를 13년간 운영한 후 4년 전 매각했으며, 이후 완전히 번아웃상태였음. 13년간 쉬지 않고 일했기 때문에 3년 정도의 휴식 기간이 필요했음.

- 쉬다가 복귀하기 위해 AI 분야를 탐색하기 시작했는데 클로드 코드를 처음 경험하고 매우 놀랐음.

- 몰트봇의 깃헙 스타 차트는 직선으로 수직 상승하는 전례 없는 모습을 보임.

- 개발 철학은 재미를 느끼는 것이며 새로운 기술을 배우는 가장 좋은 방법은 그것을 가지고 노는 것.

- '코딩‘ 대신 AI 엔지니어링이라는 용어를 선호.

- 에이전트가 실행되지 않을 때 부엌에서 WhatsApp으로 컴퓨터와 대화하고 싶다는 아이디어를 떠올림.

- 모두가 에이전트 경험을 원했지만 지금까지의 초점은 브라우저에 맞춰져 있었음.

- 에이전트가 모든 앱과 모든 표면에서 대화할 수 있다면 브라우저에 집중할 필요가 없고 기존의 초점이 잘못된 계층에 있었음.

- 프로젝트를 재미를 느끼고 사람들에게 영감을 주기 위해 만들었으며 돈을 벌기 위함이 아님.

- 작년이 코딩 에이전트의 해였다면, 올해는 개인 비서의 해.

- 많은 앱들이 사라질 것. 대부분의 앱은 API로 축소될 것이고 심지어 API조차 필요 없어져서 앱의 존재 이유가 사라질 수 있음.

- 사람들이 SaaS를 구독하는 대신 자신의 문제를 정확히 해결하는 초개인화된 소프트웨어를 무료로 갖게 될 것.

- 회사를 설립하는 대신, 재단이나 비영리 단체를 고려.

- 오픈 소스 자체를 좋게 만들면 다른 서비스를 사용하지 않을 것. 그렇기에 코드 자체는 더 이상 큰 가치가 없음.

- 코드는 몇 달 안에 다시 만들 수 있으며 아이디어, 관심도, 브랜딩이 더 중요.

“모든 회사는 원하든 원하지 않든 이제 API 회사다"

샘 알트만과 몰트봇의 슈타인버거가 공통적으로 하는 말.

- AI 에이전트가 API를 통해 쉽게 소프트웨어를 작성하고 서비스를 이용할 수 있기 때문

- 사용자가 에이전트를 통해 우버를 주문하고 싶어 한다면 우버는 이를 허용해야함. 플랫폼의 전환

- 일부 SaaS 기업은 여전히 매우 가치 있을 것이며, 일부는 더 얇은 레이어가 될 것

- 소프트웨어는 죽지 않았지만, 생성 방식, 사용 방식, 그리고 일관된 UX를 원하는 정도 등 모든 것이 변할 것

몰트봇한테 온갖 api 붙여줌..

완전 텍스트본

https://x.com/endurance9999/status/2020498384025719099?s=46

(충격)

토큰소모 진짜 너무 많아요..ㅠ

결과(output)을 얘기할때 특히 많이 들어가는 거 같아서 최대한 짧게 하고 파일은 내가 들어가서 확인해보기..

오늘 리서치 완료! 🔥

핵심 3개:

• LayerZero × Citadel Securities 파트너십 (BlackRock BTC ETF급 TradFi 진입)
• Robinhood 크립토 매출 38% 폭락 (불장인데도 — 리테일 이탈 신호)
• AI 에이전트 툴링 폭발 (Entire.io, Rowboat, Tambo 등)
내 판단: ZRO 롱 포지션 고려할 만함. Robinhood 하락은 구조적 문제.

ZRO 롱포지션 하라네요..

페뎁이 또 개쩌는거 들고 왔습니다. 이제 버스, 지하철, 차 안에서도 바이브코딩 하세요.

Claude Code 터미널에서만 쓰는 거 불편하셨죠? 누가 WebSocket 프로토콜 리버스 엔지니어링해서 브라우저 UI를 만들어버렸습니다. 세션 실행, 응답 스트리밍, 툴 승인까지 전부 브라우저에서 가능해요.

기존 서비스들과의 차별점: 기존 Claude Code 구독을 사용할 수 있고, API 키 필요없음.

github

Cathie Wood (ARK Invest), Michael Blaugrund (ICE), Caroline Butler (ex BNY Mellon) join LayerZero advisory board.

Source

LayerZero의 GTM 전략에 대한 네 가지 핵심 인사이트

시장이 안 좋아서 아무도 관심 없겠지만 특이점의 시대에 GTM이 매우 중요하므로 LayerZero가 자체 체인을 세상에 내놓는 방식을 살펴보자.

1. 리프레이밍의 힘
기존 vApp(온체인+오프체인) 개념을 "Atomicity Zones"로 재정의했다. 오프체인도 ZK 증명으로 검증되면 체인의 일부라는 메시지. "온체인 = 안전, 오프체인 = 불안"이라는 고정관념을 깔끔하게 넘어선다. 같은 기술이라도 어떤 프레임에 담느냐가 채택을 결정한다.

2. TradFi 눈높이에 맞춘 비전 전달
이번 이벤트는 철저히 전통 금융 청중을 겨냥했다. 복잡한 기술을 직관적이고 불가피한 흐름으로 느끼게 만드는 구성. 높은 프로덕션 퀄리티와 명확한 시퀀싱으로 감정적 공감까지 이끌어냈다. 크립토에서 이 수준의 프레젠테이션은 드물다.

3. 파트너십으로 만드는 신뢰
Tether, Citadel, ICE, DTCC, Ark — 무대 위 파트너 라인업 자체가 메시지였다. 기술의 완성도를 설명하기 전에, 누가 함께하는지를 먼저 보여준 것. 론칭 이벤트를 신뢰 구축의 장으로 활용한 전형적인 사례다.

4. 만질 수 있는 경험
소형 노드 하드웨어 박스를 직접 보여주고 만지게 했다. 슬라이드 위 숫자 백 개보다 손에 쥐어주는 실물 하나가 더 강력하다. 추상적인 인프라를 실체로 바꾸는 가장 효과적인 방법.

크립토에서 제품-메시지-실행을 엔드투엔드로 이 수준까지 해내는 팀은 손에 꼽는다. 잘해보자.

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CLAUDE.md, 영어로 써야 하는 이유

이제 개발자는 코드를 타이핑하는 대신 자연어로 의도를 전달한다. 그런데 대부분의 사용자는 모국어로 지시한다. "이거 리팩토링해줘", "에러 처리 추가해". 보기에는 자연스럽고 잘 작동할 때가 많다. 문제는 이 자연스러움에 숨겨진 추가 비용이 있다는 점이다. 영어로 쓰면 같은 의도를 더 적은 토큰으로, 더 정확하게 전달할 수 있다. 이건 취향의 문제가 아니라 엔지니어링의 문제다.

첫 번째 이유는 토큰 효율성이다. "개발"과 development는 토크나이저 앞에서 전혀 다르게 취급된다. 영어는 1~2개 토큰, 한국어는 3~6개. 같은 의미이지만 2.5배 비용 차이. 150줄 한국어 CLAUDE.md가 4,500 토큰이면, 영어는 1,800 토큰. 그 차이 2,700 토큰은 코드 파일 2~3개를 더 읽을 수 있는 여유다. 토큰 효율성은 곧 기억력이다.

두 번째 이유는 언어 구조의 차이다. 한국어는 고맥락 언어, 영어는 저맥락 언어다. LLM은 "공기를 읽지 못한다." "이 보고서를 김 팀장이 작성했어"는 영어로 단순 사실이 될 수도, 강한 대조가 될 수도 있다. "내가 좋아하는 영희의 동생"에서 좋아하는 게 누군지 텍스트만으론 알 수 없다. 모호함이 쌓이면 출력은 의도에서 멀어진다.

세 번째 이유는 LLM의 내부 작동 방식이다. 학습 데이터의 95%가 영어라 내부 표현 공간이 영어 중심이다. 비영어 입력은 내부적으로 영어 벡터로 변환 후 처리되고, 다시 번역되어 출력된다. 이 "번역 비용(Translation Tax)"을 피하려면 영어로 직접 지시하면 된다.

벤치마크 결과도 이를 뒷받침한다. MMLU에서 영어 80%+ vs 비영어 60~70% (10~20% 차이). mT5 연구는 영어가 최적의 "피벗 언어"로 5~15% 성능 향상을 가져온다고 보고했다. 한국어 작업을 시켜도 지시문은 영어가 더 낫다.

모든 명령어를 영어로 쳐야 할까? 부담스럽다. 좋은 소식은 세팅 문서만 영어로 바꿔놓아도 큰 도움이 된다는 것이다.

CLAUDE.md, AGENTS.md, .cursorrules, README.md는 매 세션마다 로드된다. 한 번 영어로 작성해두면 토큰 절약과 해석 정확도 향상이 매 세션마다 누적된다.

세팅 문서부터 바꿔보자. 토큰 소모가 크게 줄고, 해석의 흔들림이 줄어든다. 30분 투자로 이후 모든 세션의 효율이 올라간다.

agentlinter.com 에도 관련 항목을 체크하도록 업데이트했다.

영어공부하라고 하시네요..

Tailscale + Termius 로 핸드폰에서 맥북 SSH 사용하기
(맥북 이름 뭔지 몰라서 여기서 한참걸림;;)

출처1
출처2