돌비콩의 투자정복

6d ago

✋온체인 상의 모든 돈을 출금한 이유 1. 최근 신한, 국민, 하나은행까지 연이어 AI 에이전트 해킹으로 고객 정보가 유출되어버림. 외부 해킹 에이전트의 비상적 접근에서 비롯한 사고로, 기존 시스템이 AI에 어떻게 노출될 수 있는지 보여주는 사례 2. AI 발전으로 공격, 해킹이 쉬워지는(ㄹㅇ 스캐머 천국;) 것도 문제지만, 점점 더 많은 권한을 넘기게 된다는 것도 문제. 공격 도구만 강해지는 게 아니라, 사고가 났을 때 영향을 받는 범위까지 커지기 때문 3. 메타의 뮤즈는 대신 이메일을 보내고, 여행을 예약하고, 구매까지 처리함. 뮤즈도 이메일과 파일 등이 저장된 전용 환경에 공격자의 접근 취약점 보도가 나옴. 생활 서비스에서도 안전성을 계속 검증해야 함 4. 경계할 건 전부 위임해버리는 것. 편리함을 맛보면 결제도 맡기고, 업무 계정도 연결하고 싶어짐. 일을 능숙하게 처리하는 것과, 예외적 상황에서도 권한을 넘지 않고 정보를 지키는 건 다른 능력 5. AI의 실수가 줄어도 실제 피해까지 줄어든다고 단정할 수 없는 이유. 실수가 줄어드는 속도보다 맡기는 돈과 권한이 커지는 속도가 빠르면, 드물게 발생하는 한 번의 사고가 훨씬 치명적임 6. AI의 폭발적 진보를 기대한다면, 기존의 안전 기준도 그만큼 빨리 낡을 수 있음. 새로운 기능이 등장하는 속도에 맞춰 현장의 보안과 사고 대응까지 준비되기 어려운 것 7. 불확실성은 어떤 사고가 가능한지, 피해가 어디까지 번질지, 문제가 생기면 누가 책임질지부터 충분히 파악되지 않는다는 뜻. 이럴 때는 틀렸을 때 감당할 수 있는 범위로 노출을 제한하는 게 차선책임 9. AI는 적극 써보되 계정/자산까지 모두 연결할 필욘 없음. 조회/실행 권한을 나누고, 필요 접근만 허용, 중요 작업엔 확인을 남김. NCSC도 작은 범위로 시작하고, 감시/통제할 수 없는 건은 배포하지 말라고 권고 10. 디파이는 같은 맥락에서 더욱 치명적임. 추가 수익은 조금 얻으면서 사고 이후 회수 가능성이 불분명한 위험까지 떠안아야 하기 때문. 큰 회사나 유명 서비스라고 이 불안을 피할 수 없음 11. 블록체인과 직결되는 연구도 있음. Anthropic은 AI가 기존에 알려지지 않았던 컨트랙트 취약점을 발견 및 악용에 성공함. FVEY도 기존의 사이버보안 능력이 몇개월 만에 도태될 수 있다고 경고함 11. 블록체인, 디파이, 크립토 분야야 원체 자주 털렸지만, AI 본격 대두 후부터 더더욱 보안사고의 빈도가 잦아지고 있는 것을 다들 느끼고 있을 것. 그 어떤 체인, 브릿지, 디파이라도 털릴 가능성을 배제할 수 없음 12. 사고확률을 추정하기 어렵고, 보상도 확신할 수 없는 곳에는 자산을 둬선 안 됨. 온체인은 되돌리기 어렵고, 사후 보상을 기대하기 어려움. 기준은 뚫리면 [누가, 무슨 돈으로, 어디까지 책임지는가?]로 잡아야 함 12. 과도기를 조심해야. 기술은 지수적으로 발전하나, 안전/사회 합의도, 어디까지 맡길지, 사후 책임과 복구도 불분명. 크립토에 국한되는 얘기가 아님. 투자, 자산 보관, 개인정보, 권한 모두 방어적으로 접근하기 ✍️과도기에는 사고가 나도 손실이 제한되고 회수 경로가 남는 구조를 선택하는 게 타당함. 작은 추가 수익 때문에 떠안던 불투명하고 회복 불가능한 위험부터 없애는 것이 합리적

4.1K#AIAgents

4d ago

✋AI 비서가 흔드는 관성적 수익 source 1. 개인 AI 비서가 가격 비교, 구독 해지, 보험금 청구까지 대신하는 방향으로 발전하고 있음. 소비자가 귀찮아서 포기하던 일을 지속적으로 처리할 수 있다는 변화 2. 기업 입장에서는 고객의 관성에서 얻던 수익이 압박받을 수 있음. 사용하지 않는 구독료, 낮은 금리로 남겨둔 예수금, 청구하지 않은 보험금 등이 여기에 해당 3. 중요한 것은 이런 수익이 얼마나 오래 유지될 수 있느냐임. 비교와 전환이 쉬워지면 지금까지 안정적이라고 평가했던 이익의 지속성이 달라질 수 있음 4. 따라서 실적이 나빠지기 전에도 기업가치는 흔들릴 수 있음. 올해 같은 이익을 벌더라도 앞으로 10년간 유지할 수 있는 회사와 빠르게 줄어들 회사의 가치는 다르기 때문 5. 같은 구독 사업에서도 고객이 계속 쓰고 싶어서 남는 매출과, 해지하기 번거로워 남는 매출을 구분해야 함. 에이전트 확산은 두 매출의 차이를 더 선명하게 만듦 6. 물론 기업도 대응함. 가격을 조정하고, AI로 운영비를 줄이고, 고객에게 더 나은 상품을 제공하면 이탈을 줄일 수 있어 업종 전체의 몰락으로 연결할 필요는 없음 7. 먼저 확인할 것은 이익 중 관성에 의존하는 비중임. 실제 예수금 이동, 비활성 구독 해지, 보험금 청구 증가가 비용 절감과 신규 매출로 얼마나 상쇄되는지 봐야 함 ✍️AI 시대에는 올해 얼마나 벌었나에 더해, 고객이 충분히 비교하고 쉽게 떠날 수 있어도 이 이익이 유지되는지가 중요

1.5K#AIAgents

3d ago

🥇AI의 돈은 화면 밖으로 흐른다 (a16z) source · a16z는 AI가 저렴해질수록 더 많이 사용돼, 전체 컴퓨팅 수요는 오히려 커진다고 봄 · 구형 GPU의 임대료가 유지되는 현상도 이 논리를 뒷받침하는 근거로 제시 · 핵심은 AI 서비스의 성장이 반도체, 전력, 냉각, 데이터센터 투자로 이어진다는 것 ① 빅테크의 지출이 공급망의 매출로 - AI 인프라에 투입된 돈은 GPU와 메모리를 넘어 전력망, 통신, 건설로 흐름 - 투자 규모와 함께, 그 돈이 누구의 매출로 바뀌는지가 중요함 ② AI 도입 다음은 성과 증명 - S&P 500 기업의 69%가 실제 AI 운영을 보고함. 정량적 결과를 보고한 비중은 29%, 지속적으로 추적하는 지표를 공개한 비중은 2% - 도입 확대와 함께 반복 가능한 성과가 쌓이는지도 확인해야 함 ③ AI가 저렴해지면 사용량은 늘어남 - a16z는 낮아진 사용 단가가 새로운 업무와 에이전트 활용을 열어, 총 연산 수요를 키움 - 관전 포인트는 단가 하락 속도와 사용량 증가 속도 ④ 소프트웨어에는 성장의 증명이 필요 - 보고서의 상장 소프트웨어 표본에서 최근 12개월 매출이 20% 이상 성장한 기업은 30% - 고객이 계속 돈을 낼 이유와 AI가 제품의 가치를 높이는지가 중요 ⑤ 넓어지는 AI 병목 - GPU를 확보해도 전력, 메모리, 냉각, 통신 설비가 준비돼야 서비스를 확대할 수 있음 - 성능만큼 중요한 것은 설치하고 가동할 수 있는 조건

1.5K#AIAgents#Listing

5d ago

🌙에이전트 확산의 피해 기업들 (BlockRock) source 에이전트가 먼저 압박할 수 있는 것은 고객이 비교하고, 해지하고, 옮기기 번거로워서 유지되는 마진. 금융, 여행, 구독이라는 업종보다 이익 발생 구조가 중요 1. 트리바고 - 2분기 매출의 90%가 고객을 광고주에게 연결하는 Referral Revenue - 에이전트 안에서 호텔 비교가 끝나면 비교 사이트의 방문과 클릭이 감소 2. 찰스슈왑의 현금 스프레드 - 비서가 고객의 초과 예수금을 고수익 상품으로 옮기면 저원가 자금이 줄고 지급 이자가 증가 3. 익스피디아, 부킹의 소비자 유입층 - 여행 탐색이 개인 비서에서 시작되면 직접 방문과 고객 접점이 약해짐 4. 실사용이 낮은 구독과 통신 부가서비스 - 사용 여부를 점검/해지 비용이 낮아지면 자동연장에 기대던 매출이 압박 5. 사람 수에 따른 과금 소프트웨어 - 사람이 직접 처리하던 업무가 줄면 좌석 매출이 압박받음 - 다만 기업 데이터와 실행 규칙을 가진 회사는 에이전트 사용량을 과금 가능, MS도 좌석과 사용량을 결합하는 방향 6. 아마존·알파벳의 구매 직전 광고 접점 - 비서가 상품 선택을 끝내면 검색광고와 상품 진열의 가치가 압박 ✍️고객이 떠나기 귀찮아서 남는 이익은 압박. 실제 공급, 품질, 거래 지원으로 고객을 붙잡는 능력이 얼마나 남는지가 중요

1.4K#AIAgents