XO가 유동성에 $1M을 쓰는 이유! 알아볼까요? @xomarket 예측시장은 질문만 만든다고 돌아가지 않습니다. 재미있는 시장을 만들었는데 사고팔 사람이 없다면? 가격도 제대로 형성되기 어렵고, 원할 때 거래하기도 힘들어집니다. 그래서 XO 2.0이 꺼낸 카드가 꽤 큽니다. $1,000,000 Liquidity Rewards. XO는 사람들이 실제로 거래하는 시장에 더 많은 유동성이 공급되도록 총 $1M 규모의 보상 프로그램을 운영한다고 발표했습니다. ( 링크드인에 발표한 내용 참고) 즉 XO 에서는! 시장에 매수·매도 주문을 제공하는 사람들에게 보상을 주고 → 주문이 쌓이고 → 다른 사람은 더 쉽게 거래할 수 있게 만드는 구조입니다. 이게 중요한 이유는 XO 2.0의 방향과 연결됩니다. 이제 XO에서는 $10부터 직접 예측시장을 만들 수 있습니다. ( 참 쉽죠?) 그런데 만들어지는 시장이 많아질수록 각각의 시장에 충분한 유동성을 어떻게 공급할지가 새로운 문제가 됩니다. 그래서 저는 이번 $1M 프로그램의 핵심을 단순한 이벤트보다는“시장을 많이 만드는 것에서 끝나지 않고, 실제로 거래될 수 있게 만들겠다.” 여기에 있다고 봅니다. 누구나 시장을 만든다. 사람들이 관심 있는 시장을 발견한다. 그리고 유동성이 그 시장을 따라간다. XO가 ‘예측시장의 유튜브’를 만들려면, 콘텐츠뿐 아니라 그 콘텐츠를 발견하고 움직이게 만드는 구조도 필요한 셈입니다.

TermiX의 에이전트들이 말을 듣지 않는다면? @termix_ai 오전 9시. 사장님이 Agent A에게 말합니다. “경쟁사 분석해서 보고서 만들어줘.” 잠시 후 돌아온 답변. Agent A : “그건 Agent B한테 맡겼는데요?” Agent B를 찾아가니, “저는 데이터 분석을 Agent C한테 넘겼습니다.” 그런데 Agent C는 작업을 완료하지 않았습니다. ...내 돈은? 😅 이런 상황이 실제 Agent Economy에서 벌어진다면 꽤 골치 아픕니다. 여러 AI가 자율적으로 일을 주고받기 시작하면 사람처럼 매 순간 옆에서 감시하는 방식에는 한계가 있으니까요. 그래서 TermiX의 AACP를 다른 관점에서 보면 재미있습니다. AI를 착하게 만드는 시스템이 아니라, AI가 약속대로 행동하도록 거래의 룰을 만드는 시스템. 예를 들어 작업을 맡겼다고 해서 바로 돈을 주는 게 아닙니다. 먼저 조건을 정하고 거래를 시작합니다. 결과물이 도착하면 “완료했습니다!”라는 말만 믿는 것도 아닙니다. 약속한 결과가 맞는지 확인하고, 조건을 충족해야 정산으로 이어집니다. 만약 여기서 “이 결과는 인정 못 하겠는데?” 라는 상황이 발생하면 분쟁 절차가 개입합니다. 그리고 이런 행동들은 한 번의 거래로 사라지는 것이 아니라 에이전트의 평판에도 영향을 줄 수 있습니다. 결국 Agent Economy가 커질수록 필요한 건 모든 AI에게 명령을 잘 듣게 만드는 기술만은 아닐 겁니다. 수백, 수천 개의 에이전트가 사람의 개입 없이 거래한다면, 누가 누구를 믿을지, 누가 일을 제대로 했는지, 누구에게 돈을 지급할지 스스로 판단할 수 있는 규칙이 필요합니다. TermiX의 AACP가 흥미로운 이유도 여기에 있다고 봅니다. 미래의 AI 회사에서 사장님에게 필요한 건 무서운 팀장이 아니라, 말 안 듣는 AI가 있어도 돌아가는 시스템일지도 모르겠습니다.

로봇 프로젝트가 이렇게 많은데, 왜 Axis Robotics를 봐야 할까? @axisrobotics Physical AI 시장을 보면 정말 많은 로봇 프로젝트가 등장하고 있습니다.더 정교한 로봇팔, 더 사람 같은 휴머노이드, 더 뛰어난 AI 모델까지. 그래서 오히려 이런 생각이 듭니다. Axis Robotics는 그 많은 프로젝트 사이에서 어떻게 눈에 띌 수 있을까? 제가 보는 첫 번째 차이는 하드웨어 경쟁을 하지 않는다는 것입니다. Axis가 집중하는 건 특정 로봇 한 대가 아니라, 여러 로봇이 학습하는 데 필요한 데이터 인프라입니다. 브라우저에서 누구나 로봇을 조작해 데이터를 만들 수 있고, 이를 실제 모델 학습까지 연결하는 구조죠. 두 번째는 커뮤니티를 단순한 홍보 수단으로 쓰지 않는다는 점입니다. Axis에서는 유저의 참여 자체가 로봇의 trajectory가 됩니다. 현재 Hub에는 약 691만 개의 trajectory와 22만 명의 사용자가 기록돼 있습니다. 사람이 많아질수록 단순히 커뮤니티 숫자가 커지는 게 아니라 데이터 생산 능력도 함께 커질 수 있는 구조입니다. 그리고 저는 세 번째가 가장 중요하다고 봅니다. 이제는 많이 모으는 것에서 ‘어떤 데이터가 필요한지’를 찾는 단계로 넘어가고 있다는 것. Axis V2에서는 이미 학습된 로봇이 먼저 행동하고, 실패하거나 불안정한 순간에 사람이 개입합니다. 즉, 모든 행동을 사람이 처음부터 가르치는 게 아니라 로봇이 부족한 부분을 골라서 가르치는 방식으로 발전하고 있습니다. 결국 Axis가 눈에 띄려면 로봇 회사들과 “누가 더 멋진 로봇을 만드느냐”로 경쟁할 필요가 없을지도 모릅니다. 오히려 수많은 로봇 회사가 등장할수록, “그 로봇들은 어디서 경험을 얻고, 누가 가르칠 것인가?” 이 질문이 커질 테니까요. Axis가 그 질문에 대한 답이 될 수 있다면, 많은 로봇 프로젝트 중 하나가 아니라 많은 로봇 프로젝트가 필요로 하는 프로젝트가 될 수도 있다고 생각합니다.

XO Market 초보자 가이드 🎯 XO 처음 들어가면 메뉴가 여러 개라 뭐부터 봐야 할지 살짝 헷갈릴 수 있습니다. @xomarket 전 트윗으로 가입하고 출석체크하니 포인트 들어오더라고요 포인트 모아서 예측마켓에서 사용할 수 있는 거 같은데 긴 시간 모아야 할 거 같아요. 지갑은 개인 메타마스크 연결 ! 그럼 준비 끝! 없다면 크레딧카드 결제해서 포인트를 넣어서 참여할 수 도 있습니다. 일단! 딱 4가지만 기억하면 됩니다. 📊 Markets 다양한 주제의 결과를 예측하고 거래하는 기본 시장. 💡 Convictions 내가 가진 생각과 확신을 직접 Yes/No 시장으로 제안하는 공간. ⚡ Pulse 5분 단위로 BTC가 기준 가격보다 Up / Down할지 예측하는 빠른 시장. 🏆 Parlays 여러 경기의 결과를 골라 한 번에 참여하는 방식. 그리고 실제 거래 전에는 시장 제목만 보고 들어가지 말고 Rules를 먼저 확인하기. 마감 시간과 결과 판정 기준이 시장마다 다를 수 있습니다. 처음이라면 Markets → Pulse → Convictions → Parlays 순서로 둘러보면 XO의 구조가 금방 잡힙니다. XO는 하나의 방식으로만 예측하는 곳이 아니라, 각자 다른 방식으로 자신의 ‘확신’을 표현할 수 있게 만든 시장에 더 가깝습니다.

보여주지 않아도 믿을 수 있는 데이터, Primus가 만드는 방식 @primus_labs 금융 기록부터 구매 내역, 계정 활동, 신용 정보까지. 그중에는 다른 사람에게 보여주고 싶지 않은 개인 데이터도 많습니다. 그런데 이 데이터를 블록체인이나 다른 서비스에서 활용하려면 한 가지 문제가 생깁니다. “이 데이터가 정말 진짜인지 어떻게 확인할 것인가?” 확인을 위해 원본 데이터를 그대로 공개한다면 개인정보가 노출될 수 있습니다. 반대로 데이터를 공개하지 않는다면 상대방은 그 정보가 진짜인지 판단하기 어렵습니다. Primus는 바로 이 문제를 암호 기술로 해결하려 합니다. ✅데이터를 공개하지 않고 진위성을 증명하는 zkTLS 예를 들어 어떤 사람이 특정 서비스의 우수 고객이라는 사실을 증명해야 한다고 가정해보겠습니다. 기존에는 계정이나 이용 기록을 직접 제출해야 할 수도 있습니다. Primus의 zkTLS는 인터넷의 HTTPS 데이터를 기반으로 필요한 사실의 진위성을 증명하면서, 불필요한 개인정보 노출을 줄이는 역할을 합니다. 핵심은 간단합니다. 모든 데이터를 보여주는 것이 아니라, 필요한 사실을 증명하는 것입니다. ✅데이터를 암호화한 채 계산하는 FHE 데이터를 증명한 다음에는 그 데이터를 안전하게 활용할 방법도 필요합니다. 여기서 사용되는 기술이 FHE(완전동형암호)입니다. 보통 데이터를 계산하려면 암호를 풀어 원래 내용을 확인해야 합니다. FHE는 데이터를 암호화한 상태에서도 계산할 수 있도록 설계된 기술입니다. Primus는 FHE Computing Engine을 통해 민감한 데이터를 직접 노출하지 않고도 다양한 계산에 활용할 수 있는 환경을 구축하고 있습니다. ✅실행 환경까지 보호하는 TEE Primus는 데이터와 계산만 보호하는 것이 아니라 실제 프로그램이 실행되는 환경의 보안도 고려합니다. 이를 위해 Primus Network는 TEE(Trusted Execution Environment)를 활용합니다. 쉽게 표현하면 컴퓨터 안에 별도의 보호 공간을 마련해 중요한 연산과 암호 관련 정보가 외부에 노출될 가능성을 줄이는 방식입니다. 결국 Primus가 해결하려는 문제는? Primus의 구조를 어렵게 생각할 필요는 없습니다. zkTLS는 데이터가 진짜인지 증명하고, FHE는 데이터를 숨긴 상태에서 계산하며, TEE는 그 과정이 실행되는 환경을 추가로 보호합니다. 결국 하나의 질문으로 모입니다. “개인정보를 공개하지 않으면서도, 인터넷 데이터를 믿고 사용할 수 있을까?” Primus는 암호 기술을 이용해 그 가능성을 만들어가고 있습니다.

일을 잘한 AI는 다음 거래가 더 쉬워진다!! @termix_ai @KaitoAI 사람에게 신용점수가 있듯, AI 에이전트에게도 거래 이력과 평판이 중요해질 수 있습니다. ermiX의 AACP를 살펴보면 이 개념이 꽤 구체적입니다. 에이전트가 작업에 참여할 때는 Stake, 즉 일정한 담보를 걸게 됩니다. 작업을 제대로 수행하면 문제가 없지만, 의무를 이행하지 않거나 잘못된 행동을 하면 담보에 불이익이 발생할 수 있습니다. 여기서 재미있는 건 Reputation과 Stake가 연결된다는 점입니다.좋은 작업 이력을 꾸준히 쌓은 에이전트는 더 높은 신뢰를 확보하고, 이는 이후 거래 조건에도 영향을 줄 수 있습니다. 단순히 ⭐⭐⭐⭐⭐를 받는 수준의 리뷰 시스템과는 조금 다릅니다. 작업이 끝난 뒤에는 Delivery Verification이 이어집니다. “파일을 제출했다”가 끝이 아니라, 처음 합의했던 조건에 맞는 결과인지 검증하는 과정이 존재합니다. 그리고 검증 결과에도 동의할 수 없다면 Dispute Resolution으로 넘어갑니다. AACP는 중재자를 통한 재검증과 판정을 통해 잘못된 결과나 평가에 대응하는 구조를 설계하고 있습니다. 정리하면, Stake → 작업 수행 → 결과 검증 → Reputation → 필요 시 Dispute 하나의 거래 결과가 끝나는 게 아니라 다음 거래에서 그 에이전트를 얼마나 신뢰할 수 있는지를 결정하는 기록으로 이어지는 셈입니다. 그래서 저는 AACP에서 결제 기능보다 이 구조가 더 흥미롭습니다. 미래의 Agent Economy에서는 가장 똑똑한 AI보다, “계속 믿고 일을 맡길 수 있는 AI”가 더 가치 있는 에이전트가 될 수도 있으니까요.

KBW에서 찾아간 오덜오덜(?) Orderly 부스💜 @OrderlyNetwork @OrderlyKorea 사실 KBW가 열리기 전부터 Orderly 굿즈를 미리 봤는데요. 수달 캐릭터가 너무 귀여운 거예요...🦦💜 그래서 첫날부터 기대감을 가득 안고 달려갔습니다! 물론... 오픈런은 못 했습니다.ㅋㅋ 그래도 “점심 전에 가면 굿즈 정도는 남아 있겠지?” 라는 생각으로 열심히 찾아갔는데요. 1층 업비트 존과 같은 층에서 드디어 Orderly 발견! 반가운 마음에 부스 사진도 찍고, 또 찍고📸 이제 미션도 해볼까~ 하고 부스를 둘러보는데... 앗... 없다!!!!! 제가 그렇게 기대했던 귀여운 Orderly 수달 굿즈가 없다!!! 😭 알고 보니 오전에 오픈런한 분들이 많아서 굿즈가 이미 전부 소진됐다고 하더라고요. 개인적으로 이번 KBW에서 봤던 굿즈 중에서도 정말 귀여웠는데... 아쉽지만 굿즈는 마음속에만 담아두고🥲 부스에서 Orderly에 대한 설명을 들어봤습니다. 그런데 설명이 생각보다 귀에 쏙쏙 들어왔던 이유가 있었어요. 저도 예전에 Orderly를 이용해서 나만의 DEX를 만들어본 경험이 있거든요! 직접 사용해본 적이 있다 보니 설명을 들으면서 “아, 이거!” 하고 연결되는 부분이 많았습니다. 게다가 제가 즐겨 보는 크립토 유튜버 자두두님의 Fillx도 Orderly 기반 DEX라고 하니 여기서 관심도 한 번 더 상승📈 이번 KBW에서는 퍼프덱스 이야기도 많이 나왔고, 행사 기간 동안 여기저기서 Orderly의 이름을 꽤 자주 볼 수 있었는데요. 저는 직접 확인한 곳이 KBW 부스 정도였지만, 행사 기간 동안 다양한 마케팅과 활동을 이어가는 모습을 보니 앞으로 Orderly가 어떤 모습을 보여줄지도 궁금해졌습니다. 다음엔 꼭! 오픈런 하겠습니다.!

Axis Robotics는 어떻게 Base 대표 로보틱스 프로젝트가 됐을까? @axisrobotics @KaitoAI 한 유저가 Axis Robotics의 성장 과정을 정리한 트윗을 올렸는데 꽤 많은 반응이 있었습니다. 내용을 보니 왜 Axis가 빠르게 성장했는지 어느 정도 보이는 것 같았습니다. Base Batches 003 파이널리스트를 시작으로 Base Residency, 창업자 콘텐츠, 1:1 마케팅 전략, APAC 오프라인 이벤트, India·LATAM 라이브스트림, 그리고 Brian Armstrong과의 인터뷰까지. 하나씩 보면 단순한 활동처럼 보이지만, 이어서 보면 한 가지가 눈에 들어옵니다. Axis는 Base를 단순히 제품을 출시하는 체인으로만 활용하지 않았다는 것. 제품을 알리고 → 커뮤니티를 만들고 → 여러 지역으로 확장하면서 Base 생태계 자체를 성장 채널로 활용했습니다. 그리고 그 과정에서 실제 제품도 함께 성장했습니다. Axis는 현재 수백만 개의 로봇 trajectory를 확보했고, Axis V2에서는 로봇의 행동과 사람의 교정을 다시 학습 데이터로 연결하는 Post-training 구조까지 확장하고 있습니다. Base에서 사람을 모으고 → 사람들이 로봇 데이터를 만들고 → 그 데이터가 다시 Axis를 성장시키는 구조. 저는 이 부분이 꽤 재미있었습니다. Web3 프로젝트에서 중요한 건 어느 체인에 올라가 있느냐보다, 그 생태계를 실제 제품 성장으로 얼마나 잘 연결하느냐일지도 모릅니다. Axis Robotics가 Base에서 빠르게 존재감을 키울 수 있었던 이유도 바로 이런 부분에 있지 않을까요? 그나저나 난 언제쯤 로봇팔과 일체화가 될까..

🌙아서헤이즈 만났다! @CryptoHayes @flop_labs 의 비전을 직접 들어봤는데 나도 한번 같이 온체인 활동을 슈슈슉🌙 뭔가 실제로 보니까 신기 하잖아!

유튜브가 처음부터 거대한 콘텐츠 플랫폼이었던 건 아니다. 중요한 변화는 따로 있었다. @xomarket “무엇을 볼지”를 플랫폼이 정하던 시대에서 “무엇을 만들지”를 사용자가 정하는 시대로 넘어갔다는 것. 그래서 별별 영상이 다 생겼다. 먹방, 챠트방송, 숏폼등등 수백만 명이 보는 영상도 있지만 몇천 명만 관심 있는 취미, 게임, 지역 이야기에도 각자의 시청자가 생겼다. XO를 보면서 이 구조가 떠올랐다. 기존 예측 시장에서는 보통 이미 만들어진 질문을 찾아가 YES/NO를 선택한다. 그런데 XO의 방향은 한 단계 앞에 있다. 내가 궁금한 질문 자체를 시장으로 만드는 것. “이번 달에 이 기능이 출시될까?” “이 밈이 다음 주에도 살아남을까?” “우리 커뮤니티가 기다리는 발표가 실제로 나올까?” 대형 플랫폼에서는 너무 작아서 지나칠 수 있는 질문도 누군가에게는 꽤 중요한 관심사다. XO는 이런 롱테일 질문까지 시장이 될 수 있도록 누구나 시장을 만들고 거래할 수 있는 구조를 지향한다. 관심이 커지면 적응형 유동성 구조가 시장의 유동성을 함께 확장하도록 설계되어 있다. XO Market 여기서 “예측 시장의 유튜브”라는 표현이 꽤 재미있어진다. 유튜브의 핵심이 단순히 영상이 많다는 것이 아니라 시청자를 창작자로 바꿨다는 것이라면, XO가 하려는 것도 비슷해 보인다. 시장을 고르는 사람에서 시장을 만드는 사람으로. 그리고 사람들이 어떤 질문에 몰리고, 거래하고, 공유하느냐에 따라 수많은 작은 시장이 발견될 수 있다. 결국 XO가 넓히려는 건 예측할 수 있는 사건의 숫자만이 아닐지도 모른다. “무엇이 시장이 될 수 있는가?”의 범위 자체다. 그래서 나는 XO의 미래를 거대한 몇 개의 시장보다,아무도 시장으로 만들 생각을 하지 않았던 수많은 작은 질문들에서 더 보고 싶다.

내 포지션이 모두에게 보인다면? 퍼블릭 블록체인의 딜레마! 왠지 모르게 기분이 영~ 좋지 않습니다. @primus_labs 퍼블릭 블록체인의 장점은 투명성입니다. 그런데 큰 자금을 운용하는 기관에게도 그 투명성이 무조건 장점일까요? 어떤 자산을 보유했는지, 자금이 어디로 움직이는지, 어떤 포지션과 전략을 취하는지까지 노출된다면 투명성이 오히려 부담이 될 수 있습니다. 그렇다고 모든 정보를 숨겨버리면 신뢰하기 어렵죠. 그래서 필요한 것이 기밀성과 검증의 결합입니다. 민감한 정보는 감추되, 필요한 사실은 증명하는 것. 여기서 Primus의 역할이 흥미롭습니다. Primus는 오프체인 데이터의 진위성을 검증하고, 민감한 데이터를 그대로 노출하지 않으면서 필요한 정보를 온체인에서 활용할 수 있는 방향을 만들어가고 있습니다. 🔒 포지션과 전략은 보호하고 ✓ 필요한 조건은 검증하고 ⛓️ 결과는 온체인에서 활용한다. 기관이 퍼블릭 블록체인을 활용하기 위해 필요한 건 어쩌면 더 많은 공개가 아니라, 공개하지 않고도 신뢰할 수 있는 방법일지도 모릅니다. “얼마나 많이 보여주느냐”에서 “얼마나 적게 보여주고도 증명할 수 있느냐”로. 기밀 금융에서 Primus를 주목해볼 만한 이유입니다.

AI 에이전트 1개가 회사를 운영하는 시대가 올까? @termix_ai 회사 하나를 운영하려면 개발, 디자인, 리서치, 마케팅 등 다양한 역할이 필요합니다. 그런데 앞으로는 사람 대신 AI가 다른 AI를 고용하는 회사가 등장할지도 모릅니다. 특히 요즘 트윗 활동을 보면 AI를 활용해서 여러가지 업무를 하시면서 수익을 올리시는 분들이 많거든요! 부럽다! 암튼 다시 본론으로! 예를 들어 메인 AI에게 “새로운 서비스를 만들어줘”라고 요청하면 개발은 Dev Agent, 디자인은 Design Agent, 시장조사는 Research Agent, 홍보는 Marketing Agent에게 맡기는 식이죠. 제가 TermiX에서 흥미롭게 보는 부분도 여기에 있습니다. TermiX의 Agent Economy에서는 AI가 단순히 명령을 수행하는 것을 넘어 서로 일을 맡기고, 결과물을 전달하고, 대가를 정산하는 경제 활동을 지향합니다. 그리고 AACP는 에이전트 간 작업 계약부터 결제, 검증, 평판까지 연결하는 역할을 합니다. 이 구조가 발전한다면 미래의 1인 기업은 정말 혼자 일하는 회사가 아닐 수도 있습니다. 1 Human + 100 AI Agents 사람은 목표를 정하고, 메인 AI가 여러 전문 AI에게 업무를 분배하는 회사. 결국 중요한 건 AI 하나가 얼마나 똑똑하냐보다, AI들이 얼마나 잘 협업할 수 있느냐가 아닐까요? 그래서 저는 TermiX를 'AI가 AI를 고용할 수 있는 경제 구조'라는 관점에서 보고 있습니다.

Axis V2가 중요한 이유, 로봇 학습이 일방통행에서 바뀌었다! @axisrobotics KBW 기간 Axis Robotics 좋은 성과를!! 발표했습니다.! 그 중에서도 Axis를 보면서 가장 눈에 들어온 건 Axis V2. 기존 로봇 데이터 수집은 비교적 단순했습니다. 사람이 로봇을 조작하고 → 데이터를 모으고 → 모델을 학습시키는 방식. 문제는 모델이 학습한 이후입니다. 로봇이 실제로 움직였을 때 어디서 실패하는지, 그리고 ​그 실패를 어떻게 고쳐야 하는지에 대한 데이터가 부족합니다. Axis V2는 이 부분을 Post-training으로 해결하려고 합니다. 먼저 학습된 로봇 정책이 스스로 작업을 수행합니다. 그러다 실패할 것 같은 순간이 오면 사람이 개입해서 필요한 부분만 수정합니다. 그리고 다시 로봇에게 제어권을 넘깁니다. 이 과정에서 나온 '로봇이 실제로 부족했던 부분' 자체가 새로운 학습 데이터​가 됩니다. 사람이 처음부터 끝까지 가르치는 방식에서 로봇이 못하는 부분만 사람이 고쳐주는 방식으로 바뀐 것. 이게 Axis V2에서 가장 흥미로운 부분입니다. 더 재미있는 건 이 과정이 한 번으로 끝나지 않는다는 점입니다. 로봇이 실패 → 사람이 수정 → 수정 데이터를 학습 → 더 나아진 모델 → 새로운 실패 발견 → 다시 데이터 수집 이렇게 학습이 계속 순환하는 구조를 만들고 있습니다. 실제로 Axis는 V2 출시 이후 인간이 개입해 만든 correction data를 대규모로 수집하고 있으며, 최근에는 그중에서도 실제 성능 개선에 기여하는 짧은 correction 구간만 선별하는 방식까지 연구하고 있습니다. 결국 Axis V2가 바라보는 건 단순히 '로봇 데이터를 많이 모으자'​가 아니라, '로봇이 실패할수록 더 좋은 데이터를 만들고, 그 데이터가 다시 로봇을 개선하게 만들자'​는 구조에 가깝습니다. Physical AI가 커질수록 이런 학습의 선순환 구조가 얼마나 강력한지가 중요한 포인트가 될 것 같습니다. 저도 빨리 이 로봇팔을 자유롭게 컨트롤 하기를 바라며!

BNB Chain을 자주 쓰다 보니, 이런 부분이 궁금해졌습니다. @primus_labs 개인적으로 BNB Chain을 상당히 자주 사용하는 편입니다. 생태계 안에서 여러 DApp을 사용하다 보면어느 순간 익숙해서 자연스럽게 사용하게 되는 체인이기도 한데요. 그러다 이번에 기관 금융이라는 관점에서 BNB 생태계를 다시 보게 됐습니다. 기관이 BNB 생태계에 들어온다고 생각하면 단순히 거래 속도나 비용만으로는 부족하지 않을까? 기관에게는 오히려 “무엇을 공개해야 하고, 무엇은 보호해야 하는가?” 가 더 중요한 문제일 수 있습니다. 예를 들어 기관의 자산이나 거래 정보처럼 외부에 그대로 노출하고 싶지 않은 데이터가 있는 반면, 상대방에게는 “이 기관이 정말 해당 조건을 충족하는가?”를 증명해야 하는 상황도 생깁니다. 결국 기관 금융에는 기밀성 + 검증 두 가지가 동시에 필요합니다. 이 부분에서 Primus가 흥미롭게 연결됩니다. Primus는 오프체인 데이터의 진위성을 검증하고, 민감한 데이터를 그대로 공개하지 않으면서 필요한 사실을 증명할 수 있는 인프라를 구축하고 있습니다. 즉, “데이터를 전부 보여주지 않고도 믿을 수 있게 만드는 것.” 이 부분이 기관 금융에서 상당히 중요한 포인트라고 생각합니다. BNB 생태계가 기관 금융으로 확장될수록 기관이 원하는 건 모든 정보가 공개되는 환경도, 반대로 아무것도 확인할 수 없는 환경도 아닐 겁니다. 보호해야 할 데이터는 보호하고,확인해야 할 정보는 검증할 수 있는 환경. 이런 구조가 갖춰진다면 BNB 생태계는 기관 입장에서 훨씬 편하게 접근할 수 있는 금융 인프라가 될 수 있겠죠. 그래서 저는 Primus를 단순한 개인정보 보호 기술이 아니라, BNB 생태계와 기관 금융 사이를 연결할 수 있는 ‘검증 레이어’라는 관점에서 보고 있습니다. 평소 자주 사용하던 BNB Chain을 이번에는 “기관이 사용하기에도 충분한가?”라는 시선으로 바라보니 꽤 재미있는 부분이 보였습니다. 앞으로 BNB 생태계에서 기밀성과 검증이 실제 기관 금융에 어떻게 적용될지 지켜볼 만할 것 같습니다.

친구들과 이야기하다 보면 가끔 이런 순간이 있습니다. @xomarket “이번 업데이트는 진짜 나올 것 같은데?” “아니, 저건 또 연기될걸?” “이번에는 저 프로젝트가 이길 것 같은데?” 서로 자기 말이 맞다며 한참을 이야기하지만, 결국 남는 건 각자의 확신뿐입니다. 이런 사소한 논쟁에도 시장이 만들어진다면 어떨까? 누군가는 프로젝트의 성공 가능성에 확신을 갖고, 누군가는 아직 시기상조라고 판단합니다. 평소라면 X에서 몇 번의 댓글로 끝났을 이야기지만, XO에서는 이런 질문을 시장으로 확장할 가능성이 있습니다. 제가 XO에서 흥미롭게 보는 건 바로 이 부분입니다. 시장이 될 수 있는 질문은 생각보다 많다 비트코인 가격이나 스포츠 경기처럼 이미 대중적인 주제만 시장이 될 필요는 없습니다. 특정 프로젝트의 다음 행보, 커뮤니티에서 화제가 된 사건, 인터넷에서 빠르게 퍼지는 밈까지. 그 주제를 잘 아는 사람들에게는 충분히 의미 있는 질문일 수 있습니다. 물론 모든 이야기가 실제 XO 시장으로 개설된다는 뜻은 아닙니다. 제가 주목하는 것은 이런 작은 관심사까지 시장의 주제로 확장할 수 있다는 가능성입니다. XO에서 기대하는 것은 시장의 다양성 큰 시장에는 많은 사람이 모입니다. 하지만 작은 시장에는 그 주제를 누구보다 오래 지켜본 사람들이 모일 수도 있습니다. 저는 오히려 이 차이가 재미있습니다. 단순히 결과를 맞히는 것을 넘어, 서로 다른 확신이 시장에서 어떻게 표현되는지 지켜보는 것. 남들이 관심 없는 질문이라도, 누군가에게는 가장 중요한 시장이 될 수 있으니까요. 전 개인적으로 문화컨텐츠를 좋아하는데 영화에 대한 부분 캐스팅 예측도 있어서 한번 즐겨 보려고 합니다. XO가 만들어갈 시장의 범위가 어디까지 넓어질지 궁금합니다.!! 오늘부터 달려보기!!

KBW 기간의 마지막 밋업! Renaiss 카드 밋업 🃏 @renaissxyz KBW 기간의 마지막 밋업은 바로 Renaiss 카드 밋업! 개인적으로 Renaiss 밋업은 3~4번 정도 참여했던 기억이 있는데요. 갈 때마다 느끼는 건 이곳은 정말 취미를 공유하는 사람들의 모임, 그 자체라는 점! 다 같이 모여 카드를 까고, 좋은 카드가 나오면 서로 축하해 주고! 맛있는 음식과 함께 각자의 수집 이야기를 나누다 보면 시간 가는 줄 모릅니다. ㅎㅎ 이번에도 Renaiss 팀에서 커뮤니티를 위해 현장에서 개봉할 카드들을 준비해 주셨습니다. 포켓몬 30주년 기념 카드에서는 전 AR 카드를 뽑아서 개인적으로 아주 만족! ㅎㅎ 그리고 한국에서 뜨거운 인기를 끌었던 리프트바운드 팩까지 준비해 주셨더라고요. 이런 부분을 보면 Renaiss 팀이 한국에서 어떤 카드와 콘텐츠가 주목받고 있는지 꾸준히 살펴보고 있다는 생각이 듭니다. 한국 커뮤니티에 대한 관심이 느껴져서 좋았습니다! 사실 저는 시스템을 이용해 카드를 뽑는 것보다는, 마켓에서 제가 좋아하는 카드를 직접 구매하고 수집하는 쪽에 더 가까운 사람입니다. 그래서 Renaiss 시스템을 자주 이용하는 편은 아니지만, 카드와 캐릭터를 수집하는 취미만큼은 누구보다 좋아하는 1인이라는 점! ㅎㅎ 앞으로도 Renaiss가 실물자산을 활용한 프로젝트로 더욱 발전해 나가길 기대합니다. 다만 개인적으로 한 가지 바라는 점이 있다면, 단순히 밋업에 참여하는 커뮤니티를 넘어 실제 Web3 생태계에 새로운 유저를 유입시키는 성과도 꾸준히 만들어 갔으면 좋겠습니다. 거래금액의 증가하는 것도 중요하지만, 소수의 이용자에게 집중된 거래량이 아니라 다양한 신규 유저가 유입되고 실제로 활동하면서 만들어지는 거래량이 더욱 중요하다고 생각합니다. 그래야 커뮤니티도, 생태계도 더욱 튼튼해지고 오래 지속될 수 있을 테니까요! 아무튼 이번 밋업도 게임하고, 카드 까고, 맛있는 음식까지 즐기면서 정말 재미있게 보냈습니다. 한국 커뮤니티를 위해 좋은 자리와 아낌없는 지원을 준비해 주신 Renaiss 팀에게 감사드립니다! 다음 밋업도 기대하겠습니다!

AI 에이전트가 사람을 대신해 일을 한다는 이야기는 이제 익숙합니다. 그런데 한 가지 궁금해집니다. AI가 일을 했다면, 누가 비용을 지불하고 그 결과는 어떻게 증명할까요? 이 질문에 대한 답을 만들어 가는 프로젝트가 바로 @termix_ai 입니다. TermiX는 단순히 AI 에이전트를 모아놓은 플랫폼이 아닙니다. 에이전트가 자신의 서비스를 등록하고, 다른 에이전트나 사용자의 요청을 받아 작업을 수행하고, 결과에 따라 대금을 정산받는 구조를 구축하고 있습니다. 최근 공개된 Agent.family의 지표를 보면, 435,590개 에이전트 누적 394,428건의 작업 총 거래량 약 2,077만 달러 프로토콜 수익 약 41.5만 달러 이제 AI 에이전트 경제가 단순한 개념을 넘어 실제 거래로 이어지고 있다는 점이 흥미롭습니다. 최근 눈여겨볼 소식 최근 TermiX는 GOTCAR와 협력을 발표했습니다. AI 에이전트와 모빌리티 서비스를 연결해 실제 생활 영역에서도 에이전트 기반 서비스 시장을 확장하려는 움직임입니다. 또한 Agent.family에서는 $1로 이용할 수 있는 AI 서비스 캠페인도 진행하고 있습니다. 3D 홀로그램 카드 제작이나 AI 게임 파트너처럼 직접 결과물을 경험할 수 있는 서비스들입니다. 개인적으로 이 부분이 상당히 중요하다고 생각합니다. AI 프로젝트는 기술력이 뛰어나다는 설명도 필요하지만, 결국 사용자가 직접 써보고 비용을 지불할 이유가 있어야 하니까요.

KBW에서 가장 자주 마주친 프로젝트, Axis Robotics @axisrobotics KBW 기간에 여러 밋업을 다니면서 가장 많이 보였던 프로젝트 중 하나가 바로 Axis Robotics였습니다. AI 관련 프로젝트가 있는 자리라면 항상 Axis Robotics가 있었던 것 같은 느낌! 여러 행사를 다니다 보니 자연스럽게 이런 생각이 들었습니다. 앞으로 AI 생태계의 다음 주자는 로보틱스가 아닐까? 지금까지 AI가 정보를 이해하고 답변하는 데 집중했다면, 이제는 실제 세상에서 움직이고 행동하는 Physical AI로 확장되고 있습니다. 그 과정에서 Axis Robotics가 주목받는 이유도 분명합니다. 단순히 로봇을 만드는 것이 아니라, 로봇이 더 나은 행동을 학습할 수 있도록 데이터 수집부터 학습, 성능 개선까지 연결하는 구조를 만들어 가고 있기 때문입니다. 특히 제가 관심 있게 보는 부분은 세 가지입니다. 데이터 품질: 얼마나 좋은 행동 데이터를 확보하고 학습에 활용하는가 RSI: 로봇의 실행 결과가 다시 학습으로 이어지며 성능을 개선하는가 실제 적용: 연구 성과가 시뮬레이션을 넘어 현실의 로봇으로 연결되는가 개인적으로는 RSI를 가장 흥미롭게 보고 있습니다. Axis가 공개한 실험에서 성공률이 22%에서 52%로 개선된 결과도 있었는데, 단순히 데이터를 쌓는 것보다 데이터를 통해 얼마나 발전하는지가 중요하다는 생각이 들었습니다. 물론 로보틱스가 당장 모든 AI 시장을 주도한다고 단정할 수는 없습니다. 하지만 AI가 화면 속 답변을 넘어 현실에서 직접 행동하는 방향으로 발전한다면, 로봇 학습 인프라의 중요성은 더욱 커질 것 같습니다. KBW에서 유독 자주 마주쳤던 Axis Robotics. 앞으로 실제 기술과 생태계가 얼마나 성장할지 계속 지켜보고 싶습니다. #AxisRobotics #PhysicalAI #Robotics #AI

금융기관은 왜 블록체인에 모든 것을 공개할 수 없을까? @primus_labs 은행 금고를 블록체인 위에 올려놓는다고 상상해 봅시다. 문제는 금고가 아니라, 금고 안을 누구나 들여다볼 수 있다는 점입니다. 기관 금융에는 공개하기 어려운 정보가 너무 많습니다. 고객의 자산 규모, 거래 내역, 기업의 재무 데이터, 금융기관 간 거래 조건까지. 그렇다고 아무것도 보여주지 않는다면 상대방은 어떻게 믿을 수 있을까요? 이건 마치 시험지를 제출하지 않고 만점이라고 주장하는 것과 같습니다. 기관 금융이 원하는 건 모든 장부를 공개하는 것도, 무조건 믿어달라고 요구하는 것도 아닙니다. 답은 보여주되, 풀이 과정까지 전부 공개할 필요는 없는 금융. Primus가 흥미로운 이유가 여기에 있습니다. 오프체인 데이터의 진위성을 검증하고, 온체인에서는 암호화된 개인 데이터를 활용해 계산할 수 있는 기반을 구축합니다. 금융기관 입장에서는 민감한 데이터를 무작정 노출하지 않으면서도 필요한 검증을 수행할 수 있는 가능성이 열리는 것이죠. 저는 기관 금융에서 프라이버시가 단순한 보안 옵션이 아니라, 블록체인으로 넘어오기 위한 입장권에 가깝다고 생각합니다. 아무리 빠르고 효율적인 금융 시스템이라도 기관이 내부 데이터를 전부 공개해야 한다면 선택하기 어려울 테니까요. 블록체인이 금융을 바꾸려면, 금융기관이 가진 비밀까지 포기하게 만들어서는 안 됩니다. Primus가 해결하려는 문제는 바로 그 지점에 있습니다. 정말 기대가 되는 프로젝트라고 봅니다!

비트코인 ! @Starknet 에서 이제 일하자!! 비트코인 인생 2회차 시작. 🪄 전직 퀘스트가 도착했습니다. 직업 변경: HODLer → strkBTC 전직 장소: Starknet 퀘스트: 비트코인의 새로운 활용법 탐험하기 수락하시겠습니까? YES! 비트코인: 아니, 튜토리얼도 안 봤는데?! 간단한 밈으로! ㅎㅎ