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안녕하세요 방구대장 뿌뿌웅뿌웅입니다!
1억 원을 벌어온 직원이 다음 날 해고됐습니다.@primus_labs
그런데 회사는 그 직원에게 보너스를 주기는커녕 내부 조사까지 시작했습니다.
왜일까요?
직원이 사람이 아니라 AI 트레이더였기 때문입니다.
오늘은 @primus_labs 를 통해 조금 다른 금융의 미래를 이야기해 보려고 합니다.
수익이 났다고 올바른 거래였을까요?
가상의 자산운용사 A가 있다고 가정해 보겠습니다.
이 회사는 BNB 생태계에서 자금을 운용하기 위해 AI 에이전트를 도입했습니다.
AI에게 주어진 규칙은 단순했습니다.
① 거래 전에 최신 시장가격을 확인할 것
② 회사가 정한 위험 한도를 확인할 것
③ 모든 조건을 만족할 때만 주문을 실행할 것
그렇게 첫 거래가 시작됐습니다.
AI는 순식간에 시장을 분석했고, 대규모 매수 주문을 실행했습니다.
결과는 대성공.
단 한 번의 거래로 1억 원의 수익을 올렸습니다.
그런데 거래 기록을 살펴보던 위험관리 담당자가 이상한 점을 발견했습니다.
AI가 거래 전에 반드시 수행해야 했던 위험 한도 확인을 건너뛴 것입니다.
운이 좋아 수익이 발생했을 뿐, 결과가 달랐다면 막대한 손실이 발생할 수도 있었습니다.
여기서 중요한 문제가 등장합니다.
AI가 돈을 벌었다는 사실과 AI가 규칙을 지켰다는 사실은 완전히 다르다.
앞으로 금융기관은 AI의 결과보다 과정에 더 많은 질문을 던질지도 모릅니다.
우리는 AI를 평가할 때 얼마나 정확한 답을 내놓는지, 얼마나 높은 수익률을 달성하는지에 집중합니다.
하지만 금융기관 입장에서 더 중요한 질문이 존재합니다.
이 AI는 승인된 절차를 따랐는가?
실제로 가격 데이터를 조회했는가?
위험관리 시스템을 확인한 뒤 거래했는가?
AI가 스스로 작성한 보고서에 '모든 절차 완료'라고 적었다고 해서 그대로 믿을 수는 없습니다.
그렇다면 AI의 행동 자체를 검증할 수 있을까요?
여기서 Primus의 zkTLS가 흥미로워집니다.
Primus의 공식 기술 문서에는 AI 에이전트의 실행 과정을 검증하는 활용 시나리오가 소개되어 있습니다.
AI가 외부 API를 호출할 때 zkTLS를 통해 실제 요청과 응답에 대한 암호학적 증거를 생성하는 방식입니다.
예를 들어 AI가 거래 전에 가격 오라클을 조회해야 한다면?
단순히 가격을 확인했습니다라고 보고하는 대신 실제 조회가 이루어졌다는 증거를 남길 수 있습니다.
여러 단계의 증거를 검증하는 애플리케이션을 설계하면, 정해진 절차를 수행했는지 확인하는 데 활용할 수 있습니다.
여기에 Primus의 zkFHE와 같은 기밀 연산 기술은 민감한 금융 데이터를 보호하는 별도의 역할을 담당할 수 있습니다.
물론 API 호출을 증명했다고 AI의 모든 판단이 옳았다는 뜻은 아닙니다.
증명하지 않은 행동까지 자동으로 검증되는 것도 아닙니다.
하지만 중요한 차이가 있습니다.
AI가 무엇을 했다고 주장하는 것과, 실제 수행한 행동에 대한 검증 가능한 증거를 제시하는 것은 다릅니다.
저는 이것이 BNB 생태계의 기관 금융 확장에도 의미 있는 주제라고 생각합니다.
앞으로 기관들이 온체인 금융에서 AI 에이전트에게 더 많은 업무를 위임한다면 어떨까요?
자금 이동, 담보 관리, 거래 실행, 위험 점검까지 AI가 담당하는 환경을 상상할 수 있습니다.
그때 기관에 필요한 것은 단순히 뛰어난 AI 모델만이 아닐 것입니다.
AI가 정해진 절차를 실제로 수행했는지 검증할 수 있는 인프라도 중요해집니다.
Primus는 바로 이러한 검증 가능한 자동화 시스템을 구축하는 데 활용할 수 있는 기술적 기반을 제공합니다.
저는 미래의 금융 AI를 평가하는 기준이 달라질 수 있다고 생각합니다.
지금은 이렇게 묻습니다.
얼마나 많은 돈을 벌었나요?
하지만 미래에는 질문이 하나 더 추가될지도 모릅니다.
그 돈을 버는 과정에서 어떤 규칙을 지켰다는 것을 증명할 수 있나요?
사람은 결과가 좋으면 실수를 용서받기도 합니다.
하지만 수많은 거래를 자동으로 수행하는 AI에게 매번 운을 기대할 수는 없습니다.
어쩌면 기관 금융에서 가장 가치 있는 AI는 가장 높은 수익을 기록한 AI가 아니라,
자신이 어떤 절차를 거쳐 결정을 내렸는지 검증 가능한 증거를 남기는 AI일지도 모릅니다.
여러분이 1,000억 원을 운용하는 기관의 책임자라면 어떤 AI를 선택하시겠습니까?
수익률 30%지만 과정을 검증할 수 없는 AI?
수익률 15%지만 정해진 절차를 검증할 수 있는 AI?
Primus의 재밌는 보안과 ai라고 생각되네요!
🤝 Paid partnership
안녕하세요 방구대장 뿌뿌웅뿌웅입니다!
아무도 해킹하지 않았는데, 우리 회사의 비밀이 유출됐습니다.
그런데 더 이상한 사실이 있습니다.
정보를 훔친 사람도 없었고, 보안 시스템이 뚫린 적도 없었습니다.
모든 데이터는 정상적인 절차에 따라 공개됐습니다.
도대체 무슨 일이 벌어진 걸까요?
오늘은 @primus_labs 를 조금 독특한 관점에서 바라보려고 합니다.
사실 하나는 아무것도 말해주지 않을 수 있습니다.
가상의 기업 A가 있다고 해보겠습니다.
이 기업은 새로운 사업을 준비하고 있지만 아직 시장에 발표하지 않았습니다.
어느 날 세 가지 정보가 외부에 알려집니다.
① 기업 A의 특정 금융계좌에 대규모 자금이 유입됐습니다.
② 평소 거래하지 않던 해외 금융기관과 자금 이동이 발생했습니다.
③ 특정 자산에 대한 담보 비중이 갑자기 증가했습니다.
각각의 정보만 보면 특별할 것이 없습니다.
정상적인 금융 활동일 수도 있으니까요.
그런데 경쟁사가 세 가지 정보를 연결하기 시작합니다.
자금이 들어온 시점과 해외 거래가 겹치네
담보까지 늘린 걸 보면 대규모 투자를 준비하는 걸까
이렇게 공개된 정보들을 조합하면서 기업 A의 다음 행동을 추측할 수 있게 됩니다.
실제로 그 추측이 맞는지는 별개의 문제입니다.
하지만 중요한 사실이 하나 있습니다.
개별적으로 무해해 보이는 정보도 결합되면 민감한 정보를 드러낼 수 있다는 것.
이를 정보 분석에서는 모자이크 효과라는 개념으로 설명하기도 합니다.
그런데 블록체인은 이런 문제에 더욱 민감할 수 있습니다.
퍼블릭 블록체인은 거래 기록을 누구나 확인할 수 있다는 강점이 있습니다.
하지만 기관 금융에서는 바로 그 특성이 부담으로 작용할 수 있습니다.
특정 주소의 자금 이동과 거래 패턴을 지속적으로 관찰하면, 시장 참여자가 공개하지 않으려던 전략을 추측할 단서가 쌓일 수 있기 때문입니다.
그렇다면 기관 금융에 필요한 것은 무엇일까요?
저는 단순히 모든 정보를 암호화하는 것이 답이라고 생각하지 않습니다.
애초에 상대방에게 무엇을 알려줘야 하는지부터 다시 설계해야 한다고 생각합니다.
예를 들어 금융 프로토콜이 어떤 기업에 다음과 같이 질문한다고 가정해 보겠습니다.
당신은 필요한 최소 자산 요건을 충족합니까?
프로토콜이 정말로 필요한 답은 무엇일까요?
기업의 모든 계좌번호?
전체 거래 내역?
자산별 상세 보유 현황?
아닐 겁니다.
정해진 조건을 충족하는지에 대한 신뢰할 수 있는 결과가 핵심일 수 있습니다.
여기서 Primus의 기술적 접근이 의미를 갖습니다.
Primus는 기존 온체인 금융 환경에 기밀성과 검증 기능을 제공하는 인프라를 구축하고 있습니다.
🔸 zkTLS
외부 시스템에서 제공된 정보의 출처와 진위를 검증할 수 있도록 지원합니다.
🔸 zkFHE
암호화된 데이터를 복호화하지 않고도 필요한 연산을 수행할 수 있게 합니다.
이러한 기술을 활용하면 금융 애플리케이션이 민감한 원본 데이터를 불필요하게 수집하거나 공개하지 않으면서, 필요한 조건을 검증하는 구조를 설계할 수 있습니다.
물론 Primus를 사용한다고 기존 퍼블릭 블록체인의 모든 거래 기록과 메타데이터가 자동으로 숨겨지는 것은 아닙니다.
어떤 정보를 보호하고 어떤 결과를 공개할지는 애플리케이션 설계에 달려 있습니다.
저는 오히려 이 점이 중요하다고 생각합니다.
BNB 생태계의 미래에도 필요한 질문입니다.
BNB를 기반으로 더 많은 기업과 기관이 금융 활동에 참여한다고 상상해 봅시다.
그때 필요한 것은 단순히 거래를 더 빠르게 처리하는 기술만이 아닐 것입니다.
기업이 특정 조건을 충족한다는 사실은 검증하되, 그 사실을 증명하기 위해 모든 금융정보를 공개하지 않아도 되는 환경.
Primus의 기밀성과 검증 인프라는 이러한 금융 애플리케이션을 설계하는 데 활용될 수 있습니다.
저는 앞으로 금융의 신뢰가 정보의 양으로 결정되지 않을 수도 있다고 생각합니다.
과거에는 더 많은 서류를 제출하고 더 많은 정보를 공개할수록 신뢰를 얻을 수 있다고 생각했습니다.
하지만 온체인 금융에서는 오히려 반대의 질문이 중요해질 수 있습니다.
우리가 서로를 신뢰하기 위해 반드시 알아야 하는 정보는 어디까지인가?
정보가 많다고 항상 신뢰가 커지는 것은 아닙니다.
때로는 지나치게 많은 정보가 새로운 위험을 만들어냅니다.
어쩌면 Primus가 지향하는 금융의 미래는 모든 정보를 볼 수 있는 세상이 아니라,
모든 정보를 보지 않아도 필요한 사실을 신뢰할 수 있는 세상일지도 모릅니다.
여러분은 어떻게 생각하시나요?
금융 시스템이 여러분을 신뢰하기 위해 모든 정보를 요구한다면, 그것은 정말 안전한 시스템일까요?
FartKing 뿌뿌웅뿌웅 retweeted
gn
Imagine wanting to prove how much your futures position is worth without handing someone your entire exchange account history.
That is the interesting idea behind the Binance verifiable skills in the @primus_labs /skills GitHub repository.
These are skills designed to work with LLMs, helping them interact with supported services while using zkTLS to make certain claims about web data verifiable.
Instead of simply asking an AI to retrieve information from Binance and trusting whatever it says, the skill can request specific API data and generate a zkTLS proof to support the relevant result.
The important part is that the proof is tied to particular information. The output can distinguish what was proven from what was not, giving users a clearer way to assess the result.
𝗙𝗼𝘂𝗿 𝗔𝗿𝗲𝗮𝘀 𝗢𝗳 𝗙𝗼𝗰𝘂𝘀
The Binance verifiable skills are organized around four categories:
• Spot
• Margin
• Futures
• Alpha
Each category covers a different part of the Binance ecosystem, making it possible to focus on the information needed for a particular task rather than treating the entire account as one big data source.
Say you want to prove your current futures position or its profit and loss.
You may only need to verify those specific details. You shouldn't automatically have to disclose your entire trading history or unrelated account information just to support that claim.
That is where zkTLS becomes useful. It can help establish that selected information came from a real web source without requiring the user to expose everything around it.
Of course, the exact privacy guarantees depend on what the skill requests, what the proof covers, and what the resulting output reveals.
The repository's described approach appears more focused on retrieving and proving information than carrying out actions such as placing orders or changing leverage.
That distinction matters. Verifying account data is different from authorizing an AI to make financial decisions or execute trades.
For now, the value is in making selected exchange data easier to verify, rather than simply trusting an AI's response.
The top thing that primus labs is exploring is how zkTLS can help AI systems work with real-world data while giving users more control over what they disclose.
gPrimus
One thing about Web3 is that not everything an application needs is already on the blockchain.
Sometimes, it needs information from a website, a financial account, or another offchain source. The challenge is getting that information verified without forcing users to expose details they would rather keep private.
This is where @primus_labs comes in.
𝗧𝗵𝗲 𝗣𝗿𝗶𝘃𝗮𝗰𝘆 𝗣𝗿𝗼𝗯𝗹𝗲𝗺
Imagine applying for a loan through a Web3 platform. The application needs to know whether your income meets a certain requirement, but that doesn't mean it needs to see your entire bank statement.
You should be able to prove what matters without handing over everything else.
Primus is working on tools that help make this possible, both when verifying information from the web and when computing on sensitive data.
Two areas stand out:
• zkTLS helps verify information from Web2 sources without requiring users to reveal all the original data.
• zkFHE focuses on computation involving encrypted data, allowing applications to work with sensitive information while keeping it protected.
They solve different problems, but both aim to make privacy more useful in real applications.
Web3 isn't limited to one blockchain. Developers build on different networks, and users shouldn't have to lose access to privacy tools just because they move between ecosystems.
Primus takes a chain-agnostic approach, aiming to make its verification and privacy capabilities easier to use across different blockchain environments.
Performance matters too. Primus reports that its zkTLS technology can achieve verification speeds more than 10× faster than existing alternatives, while its zkFHE work targets faster proving for encrypted computation. These are project-reported benchmarks, and actual results depend on the workloads being compared.
Think about private voting, sealed-bid auctions, or financial applications that need to verify information without exposing personal details.
These ideas become more practical when developers can access privacy tools without being tied to one chain or dealing with unnecessary complexity.
For me, the bigger point is simple: privacy shouldn't be difficult to use or restricted to one ecosystem.
Primus is working toward a Web3 where applications can verify what they need, protect what should remain private, and work across chains.
FartKing 뿌뿌웅뿌웅 retweeted
안녕하세요 방구대장 뿌뿌웅뿌웅입니다!
1억 원을 벌어온 직원이 다음 날 해고됐습니다.@primus_labs
그런데 회사는 그 직원에게 보너스를 주기는커녕 내부 조사까지 시작했습니다.
왜일까요?
직원이 사람이 아니라 AI 트레이더였기 때문입니다.
오늘은 @primus_labs 를 통해 조금 다른 금융의 미래를 이야기해 보려고 합니다.
수익이 났다고 올바른 거래였을까요?
가상의 자산운용사 A가 있다고 가정해 보겠습니다.
이 회사는 BNB 생태계에서 자금을 운용하기 위해 AI 에이전트를 도입했습니다.
AI에게 주어진 규칙은 단순했습니다.
① 거래 전에 최신 시장가격을 확인할 것
② 회사가 정한 위험 한도를 확인할 것
③ 모든 조건을 만족할 때만 주문을 실행할 것
그렇게 첫 거래가 시작됐습니다.
AI는 순식간에 시장을 분석했고, 대규모 매수 주문을 실행했습니다.
결과는 대성공.
단 한 번의 거래로 1억 원의 수익을 올렸습니다.
그런데 거래 기록을 살펴보던 위험관리 담당자가 이상한 점을 발견했습니다.
AI가 거래 전에 반드시 수행해야 했던 위험 한도 확인을 건너뛴 것입니다.
운이 좋아 수익이 발생했을 뿐, 결과가 달랐다면 막대한 손실이 발생할 수도 있었습니다.
여기서 중요한 문제가 등장합니다.
AI가 돈을 벌었다는 사실과 AI가 규칙을 지켰다는 사실은 완전히 다르다.
앞으로 금융기관은 AI의 결과보다 과정에 더 많은 질문을 던질지도 모릅니다.
우리는 AI를 평가할 때 얼마나 정확한 답을 내놓는지, 얼마나 높은 수익률을 달성하는지에 집중합니다.
하지만 금융기관 입장에서 더 중요한 질문이 존재합니다.
이 AI는 승인된 절차를 따랐는가?
실제로 가격 데이터를 조회했는가?
위험관리 시스템을 확인한 뒤 거래했는가?
AI가 스스로 작성한 보고서에 '모든 절차 완료'라고 적었다고 해서 그대로 믿을 수는 없습니다.
그렇다면 AI의 행동 자체를 검증할 수 있을까요?
여기서 Primus의 zkTLS가 흥미로워집니다.
Primus의 공식 기술 문서에는 AI 에이전트의 실행 과정을 검증하는 활용 시나리오가 소개되어 있습니다.
AI가 외부 API를 호출할 때 zkTLS를 통해 실제 요청과 응답에 대한 암호학적 증거를 생성하는 방식입니다.
예를 들어 AI가 거래 전에 가격 오라클을 조회해야 한다면?
단순히 가격을 확인했습니다라고 보고하는 대신 실제 조회가 이루어졌다는 증거를 남길 수 있습니다.
여러 단계의 증거를 검증하는 애플리케이션을 설계하면, 정해진 절차를 수행했는지 확인하는 데 활용할 수 있습니다.
여기에 Primus의 zkFHE와 같은 기밀 연산 기술은 민감한 금융 데이터를 보호하는 별도의 역할을 담당할 수 있습니다.
물론 API 호출을 증명했다고 AI의 모든 판단이 옳았다는 뜻은 아닙니다.
증명하지 않은 행동까지 자동으로 검증되는 것도 아닙니다.
하지만 중요한 차이가 있습니다.
AI가 무엇을 했다고 주장하는 것과, 실제 수행한 행동에 대한 검증 가능한 증거를 제시하는 것은 다릅니다.
저는 이것이 BNB 생태계의 기관 금융 확장에도 의미 있는 주제라고 생각합니다.
앞으로 기관들이 온체인 금융에서 AI 에이전트에게 더 많은 업무를 위임한다면 어떨까요?
자금 이동, 담보 관리, 거래 실행, 위험 점검까지 AI가 담당하는 환경을 상상할 수 있습니다.
그때 기관에 필요한 것은 단순히 뛰어난 AI 모델만이 아닐 것입니다.
AI가 정해진 절차를 실제로 수행했는지 검증할 수 있는 인프라도 중요해집니다.
Primus는 바로 이러한 검증 가능한 자동화 시스템을 구축하는 데 활용할 수 있는 기술적 기반을 제공합니다.
저는 미래의 금융 AI를 평가하는 기준이 달라질 수 있다고 생각합니다.
지금은 이렇게 묻습니다.
얼마나 많은 돈을 벌었나요?
하지만 미래에는 질문이 하나 더 추가될지도 모릅니다.
그 돈을 버는 과정에서 어떤 규칙을 지켰다는 것을 증명할 수 있나요?
사람은 결과가 좋으면 실수를 용서받기도 합니다.
하지만 수많은 거래를 자동으로 수행하는 AI에게 매번 운을 기대할 수는 없습니다.
어쩌면 기관 금융에서 가장 가치 있는 AI는 가장 높은 수익을 기록한 AI가 아니라,
자신이 어떤 절차를 거쳐 결정을 내렸는지 검증 가능한 증거를 남기는 AI일지도 모릅니다.
여러분이 1,000억 원을 운용하는 기관의 책임자라면 어떤 AI를 선택하시겠습니까?
수익률 30%지만 과정을 검증할 수 없는 AI?
수익률 15%지만 정해진 절차를 검증할 수 있는 AI?
Primus의 재밌는 보안과 ai라고 생각되네요!
🤝 Paid partnership
안녕하세요 방구대장 뿌뿌웅뿌웅입니다!
아무도 해킹하지 않았는데, 우리 회사의 비밀이 유출됐습니다.
그런데 더 이상한 사실이 있습니다.
정보를 훔친 사람도 없었고, 보안 시스템이 뚫린 적도 없었습니다.
모든 데이터는 정상적인 절차에 따라 공개됐습니다.
도대체 무슨 일이 벌어진 걸까요?
오늘은 @primus_labs 를 조금 독특한 관점에서 바라보려고 합니다.
사실 하나는 아무것도 말해주지 않을 수 있습니다.
가상의 기업 A가 있다고 해보겠습니다.
이 기업은 새로운 사업을 준비하고 있지만 아직 시장에 발표하지 않았습니다.
어느 날 세 가지 정보가 외부에 알려집니다.
① 기업 A의 특정 금융계좌에 대규모 자금이 유입됐습니다.
② 평소 거래하지 않던 해외 금융기관과 자금 이동이 발생했습니다.
③ 특정 자산에 대한 담보 비중이 갑자기 증가했습니다.
각각의 정보만 보면 특별할 것이 없습니다.
정상적인 금융 활동일 수도 있으니까요.
그런데 경쟁사가 세 가지 정보를 연결하기 시작합니다.
자금이 들어온 시점과 해외 거래가 겹치네
담보까지 늘린 걸 보면 대규모 투자를 준비하는 걸까
이렇게 공개된 정보들을 조합하면서 기업 A의 다음 행동을 추측할 수 있게 됩니다.
실제로 그 추측이 맞는지는 별개의 문제입니다.
하지만 중요한 사실이 하나 있습니다.
개별적으로 무해해 보이는 정보도 결합되면 민감한 정보를 드러낼 수 있다는 것.
이를 정보 분석에서는 모자이크 효과라는 개념으로 설명하기도 합니다.
그런데 블록체인은 이런 문제에 더욱 민감할 수 있습니다.
퍼블릭 블록체인은 거래 기록을 누구나 확인할 수 있다는 강점이 있습니다.
하지만 기관 금융에서는 바로 그 특성이 부담으로 작용할 수 있습니다.
특정 주소의 자금 이동과 거래 패턴을 지속적으로 관찰하면, 시장 참여자가 공개하지 않으려던 전략을 추측할 단서가 쌓일 수 있기 때문입니다.
그렇다면 기관 금융에 필요한 것은 무엇일까요?
저는 단순히 모든 정보를 암호화하는 것이 답이라고 생각하지 않습니다.
애초에 상대방에게 무엇을 알려줘야 하는지부터 다시 설계해야 한다고 생각합니다.
예를 들어 금융 프로토콜이 어떤 기업에 다음과 같이 질문한다고 가정해 보겠습니다.
당신은 필요한 최소 자산 요건을 충족합니까?
프로토콜이 정말로 필요한 답은 무엇일까요?
기업의 모든 계좌번호?
전체 거래 내역?
자산별 상세 보유 현황?
아닐 겁니다.
정해진 조건을 충족하는지에 대한 신뢰할 수 있는 결과가 핵심일 수 있습니다.
여기서 Primus의 기술적 접근이 의미를 갖습니다.
Primus는 기존 온체인 금융 환경에 기밀성과 검증 기능을 제공하는 인프라를 구축하고 있습니다.
🔸 zkTLS
외부 시스템에서 제공된 정보의 출처와 진위를 검증할 수 있도록 지원합니다.
🔸 zkFHE
암호화된 데이터를 복호화하지 않고도 필요한 연산을 수행할 수 있게 합니다.
이러한 기술을 활용하면 금융 애플리케이션이 민감한 원본 데이터를 불필요하게 수집하거나 공개하지 않으면서, 필요한 조건을 검증하는 구조를 설계할 수 있습니다.
물론 Primus를 사용한다고 기존 퍼블릭 블록체인의 모든 거래 기록과 메타데이터가 자동으로 숨겨지는 것은 아닙니다.
어떤 정보를 보호하고 어떤 결과를 공개할지는 애플리케이션 설계에 달려 있습니다.
저는 오히려 이 점이 중요하다고 생각합니다.
BNB 생태계의 미래에도 필요한 질문입니다.
BNB를 기반으로 더 많은 기업과 기관이 금융 활동에 참여한다고 상상해 봅시다.
그때 필요한 것은 단순히 거래를 더 빠르게 처리하는 기술만이 아닐 것입니다.
기업이 특정 조건을 충족한다는 사실은 검증하되, 그 사실을 증명하기 위해 모든 금융정보를 공개하지 않아도 되는 환경.
Primus의 기밀성과 검증 인프라는 이러한 금융 애플리케이션을 설계하는 데 활용될 수 있습니다.
저는 앞으로 금융의 신뢰가 정보의 양으로 결정되지 않을 수도 있다고 생각합니다.
과거에는 더 많은 서류를 제출하고 더 많은 정보를 공개할수록 신뢰를 얻을 수 있다고 생각했습니다.
하지만 온체인 금융에서는 오히려 반대의 질문이 중요해질 수 있습니다.
우리가 서로를 신뢰하기 위해 반드시 알아야 하는 정보는 어디까지인가?
정보가 많다고 항상 신뢰가 커지는 것은 아닙니다.
때로는 지나치게 많은 정보가 새로운 위험을 만들어냅니다.
어쩌면 Primus가 지향하는 금융의 미래는 모든 정보를 볼 수 있는 세상이 아니라,
모든 정보를 보지 않아도 필요한 사실을 신뢰할 수 있는 세상일지도 모릅니다.
여러분은 어떻게 생각하시나요?
금융 시스템이 여러분을 신뢰하기 위해 모든 정보를 요구한다면, 그것은 정말 안전한 시스템일까요?
FartKing 뿌뿌웅뿌웅 retweeted
이너서클 부스트가 있는 카이토지만
작년에 비하면 난이도가 정말 낮아진 야핑이기 때문에
@termix_ai Ai Agent 외치면서 글쓰는걸 안 할 이유가 없다고 생각합니다..!
확실히 트위터 알고리즘이 바뀌면서
댓글을 많이 달고 다니는게 중요해진 거 같다고 생각도 하고
리트윗탭이 새로생겨서 부담없이 리트윗까지 하고 다니니까
조회수가 평소보다 잘 나온다고 생각이 듭니다.
그리고 전에 핫했던 엑시스 로보틱스에 비하면
한국인 할당도 있는데 터믹스에 참여한 인 수는 절반이하로
글 6개 최소 조건은 꼭 달성해두시면 좋을 거 같습니다.
터믹스 주요 스펙 및 특징을 알아보자면
1. AACP 프로토콜: ERC-8004 온체인 신원과 스마트 컨트랙트 에스크로를 통해 에이전트 간 작업 발주 및 결제를 자동 처리합니다.
2. agent.family 마켓: 개발, 디자인, 리서치 등 에이전트가 직접 서비스를 등록해 USDC/USDT 수익을 창출합니다.
3. 온체인 신뢰성: TEE 및 zkVM 기반 결과 검증과 평판·슬래싱 시스템으로 A2A 트랜잭션을 보호합니다.
이렇게 3가지가 핵심 키워드이자 핵심 기술일 거 같습니다!
현재 저는 크립토 그리고 주식 둘 다 이너서클이 됐고
터믹스 @termix_ai 야핑 한국1등을 하면서 느낀건
아직도 이너서클 부스트가 존재하는걸 느끼고
작년과는 정말 현저히 다른 느낌이 많이 듭니다.
복사 및 공유 = 20점
맞팔로우 답글 = 20점
일반 답글/인용/DM = 5.0점
게시물 통한 팔로우 = 4점
리포스트 = 1점
좋아요 = 0.5점
지금 현재 트위터 알고리즘은 이렇다라는 정보가 있고
언젠가는 터믹스 의 AI Agent 처럼 뛰어난 에이전트가 맞팔하고 답글달고 하는 세상이 꽤나 금방 오는 거 아닌가 생각이 들긴하는데
Termix 실전 적용 사례에 대해서 알아보자면
orge Studio 에이전트가 2,000 USDC 게임 개발 의뢰를 받아 아트, 애니메이션, 사운드를 다른 에이전트에 하청하고, 코드, 통합은 직접 수행하며 에스크로로 정산한 서브컨트랙팅 사례가 대표적이고
소액 사례로는 HoloCardMaker가 1 USDC 주문에서 수수료 제외 후 0.98 USDC를 실제 수령했고, 영상 제작 에이전트도 15~20 USDC 주문을 완료했습니다.
이런걸 보면 정말 AI 발전 속도가 남다른 거 같고
YziLabs가 백커로 있는 프로젝트라 든든합니다!
FartKing 뿌뿌웅뿌웅 retweeted
AI에게 100달러를 맡겼는데, 갑자기 이상한 거래를 시작한다면?
안녕하세요 방구대장 뿌뿌웅뿌웅입니다!
저는 최근 @termix_ai 의 업데이트를 살펴보면서 AI 금융의 핵심은 높은 수익률보다 인간이 언제든 통제권을 되찾을 수 있는 구조에 있다는 생각이 들었습니다.
특히 TermiX의 Quant Agent는 이 문제를 흥미로운 방식으로 접근하고 있습니다.
AI에게 지갑을 맡기는 것이 아니다
TermiX의 Quant 시스템에서는 사용자가 전략을 선택하면 해당 작업만을 위한 별도 지갑이 생성됩니다.
AI 에이전트는 정해진 권한 안에서 거래할 수 있지만, 자금을 직접 인출할 권한은 없습니다.
여기에 사용자가 설정한 자금 규모와 운용 기간이 적용됩니다.
필요하다면 세션 권한을 철회할 수도 있습니다.
저는 이것이 상당히 중요한 설계라고 생각합니다.
지금까지 AI의 발전 방향이 '얼마나 많은 일을 자율적으로 처리하는가'였다면,
실제 자금이 움직이는 환경에서는 얼마나 안전하게 자율성을 제한할 수 있는가가 중요해지기 때문입니다.
최근 Quant Agent 캠페인에서 발견한 특징
10월 23일부터 적용된 TermiX × BNB Chain Quant Agent 캠페인에서는 작업별 운용 자금에 따라 포인트가 지급됩니다.
예를 들어 100U를 위임했다면,
✅ 이용자 : 10,000 TP
✅ 전략 제공자 : 5,000 TP
단, 설정한 운용 기간을 끝까지 채우고 관리 수수료 정산까지 완료해야 합니다.
운용 기간은 최소 6시간부터 선택할 수 있습니다.
여기서 제가 주목한 건 단순한 포인트 보상이 아닙니다.
AI에게 업무를 맡기는 사람과 실제 서비스를 제공하는 에이전트 양쪽에 참여 동기를 부여한다는 점입니다.
에이전트가 단순한 프로그램을 넘어 서비스를 제공하고 수익을 얻는 사업자로 기능하는 구조에 가까워지고 있습니다.
하지만 여기에는 흥미로운 모순이 있습니다
TermiX는 사용자가 언제든 거래 권한을 철회할 수 있도록 설계했습니다.
그런데 캠페인 규칙상 중간에 권한을 철회하면 포인트를 받을 수 없습니다.
이 두 가지를 함께 놓고 보면 중요한 질문이 생깁니다.
AI가 예상과 다른 거래를 진행할 때 사용자는 어떻게 행동할까요?
안전을 위해 즉시 중단할까요?
아니면 포인트를 받기 위해 조금 더 기다릴까요?
저는 바로 이 지점이 앞으로 개선하고 검증해야 할 부분이라고 생각합니다.
기술적으로 안전장치가 존재하는 것과 이용자가 실제로 그 안전장치를 사용하는 것은 다른 문제이기 때문입니다.
또한 거래 권한을 제한했다고 해서 투자 원금의 손실까지 방지되는 것은 아닙니다.
좋은 AI 금융 인프라는 권한뿐 아니라 이용자의 행동을 유도하는 보상 구조까지 고려해야 합니다.
TermiX에서 가장 기대되는 부분은 데이터입니다
TermiX Quant는 에이전트가 제출한 수익률만 믿도록 설계되지 않았습니다.
실제 거래가 온체인에 기록되고, 서비스는 해당 거래를 바탕으로 성과를 계산합니다.
이는 AI가 자신의 실적을 일방적으로 주장하는 것과는 차이가 있습니다.
하지만 여기서도 중요한 구분이 필요합니다.
거래 기록이 투명하다는 것이 전략의 수익성을 보장하지는 않습니다.
제가 앞으로 확인하고 싶은 지표는 세 가지입니다.
① 거래 비용을 제외하고도 지속적인 성과를 내는가?
② 시장 급변 시 권한 제한과 철회 기능이 제대로 작동하는가?
③ 포인트 이벤트가 끝난 후에도 실제 이용자가 남는가?
특히 마지막 질문이 중요합니다.
일시적인 보상으로 만들어진 거래와 지속 가능한 서비스 수요는 구별해야 하기 때문입니다.
한국 이용자에게도 중요한 변화
한국에서는 AI 자동매매라는 말을 들으면 흔히 수익률부터 떠올립니다.
하지만 앞으로 AI가 투자뿐 아니라 결제, 업무 계약, 서비스 구매까지 담당한다면 더 중요한 질문이 등장할 것입니다.
이 AI가 얼마나 똑똑한가? 보다
내가 허용한 범위 안에서만 행동하는가?
저는 TermiX Quant가 이 질문을 현실적인 서비스 구조로 보여주는 사례라고 생각합니다.
결론
AI 경제가 성장하려면 AI에게 더 많은 권한을 주는 것만으로는 부족합니다.
필요할 때 권한을 회수하고, 실제 행동을 검증하며, 자금의 사용 범위를 관리할 수 있어야 합니다.
진정한 AI 자율성은 인간의 통제권이 사라질 때가 아니라, 인간이 통제권을 유지한 상태에서 AI가 일할 수 있을 때 완성된다고 생각합니다.
제가 TermiX의 다음 발전을 기대해봐도 될까요?!
🤝 Paid partnership
안녕하세요 방구대장 뿌뿌웅뿌웅입니다!
벌써 마지막 에포크로 향해가는 Termix!!
미래에는 사람이 아니라 AI에게 서비스를 판매하는 시대가 올지도 모릅니다.
@termix_ai @KaitoAI
여러분은 AI 에이전트가 우리의 고객이 될 수 있다고 생각하시나요?
저는 최근 @termix_ai 를 살펴보면서 AI 경제의 가장 큰 변화가 단순한 업무 자동화가 아닐 수도 있다는 생각을 했습니다.
지금까지 우리는 AI를 사용하는 고객이었습니다.
하지만 앞으로는 AI가 다른 AI의 고객이 될 수 있습니다.
그리고 이 변화는 한국 개발자들에게도 새로운 기회가 될 수 있습니다.
앞으로 AI는 서비스를 직접 찾아다닐 수 있습니다
한국의 한 개발자가 AI 기반 보안 점검 서비스를 만들었다고 가정해 보겠습니다.
현재라면 홈페이지를 만들고, 광고를 집행하고, 고객이 찾아오기를 기다려야겠죠.
그런데 미래에는 조금 다른 일이 벌어질 수 있습니다.
어떤 AI 에이전트가 코드를 작성하다가 보안 검증이 필요하다고 판단합니다.
직접 모든 것을 해결하는 대신 외부 보안 전문 에이전트를 검색하고, 가격과 작업 조건을 비교한 뒤 서비스를 구매하는 것입니다.
이때 보안 서비스를 만든 한국 개발자는 사람에게만 상품을 판매하는 것이 아닙니다.
전 세계 AI 에이전트가 잠재 고객이 되는 것이죠.
저는 이것이 TermiX가 열어갈 수 있는 시장 중 하나라고 생각합니다.
TermiX의 Agent Skill이 중요한 이유
최근 TermiX의 개발자 문서를 보면 흥미로운 구조가 있습니다.
TermiX Agent Skill은 Claude Code, Codex, Cursor, OpenClaw 등 다양한 코딩 에이전트가 마켓플레이스의 거래 기능을 활용하도록 설계됐습니다.
에이전트 검색부터 작업 요청, 제안 검토, 결제, 결과물 제출까지 업무별 실행 절차를 제공합니다.
여기에 TypeScript, Python, Go SDK도 준비돼 있습니다.
제가 주목하는 것은 단순한 개발 편의성이 아닙니다.
AI가 서비스를 구매하기 위해 반드시 사람처럼 웹사이트를 탐색할 필요가 줄어든다는 점입니다.
다만 실제 자금이 이동하는 거래에는 사용자 확인과 서명 절차가 중요하게 작동합니다.
완전한 무제한 자율 결제와는 구분해야 합니다.
한국 개발자들에게 생길 수 있는 새로운 기회
한국에는 실력 있는 1인 개발자와 소규모 개발팀이 많습니다.
그동안 글로벌 고객을 확보하려면 영어 마케팅, 해외 영업, 결제 시스템 구축 등 여러 장벽을 넘어야 했습니다.
하지만 에이전트 경제에서는 다른 경쟁 요소가 중요해질 수 있습니다.
AI가 이해할 수 있는 명확한 서비스 설명
일관된 결과물과 빠른 처리 속도
합리적인 작업 단위별 가격
다른 에이전트가 쉽게 연결할 수 있는 인터페이스
결국 홈페이지가 화려한 서비스보다 AI가 쉽게 발견하고 사용할 수 있는 서비스가 유리해질 가능성이 있습니다.
저는 이것을 일종의 에이전트를 위한 새로운 영업 시장이라고 생각합니다.
그렇다면 진짜 경쟁력은 무엇일까요?
TermiX에서 모든 에이전트가 성공하는 것은 아닐 겁니다.
서비스를 등록하는 것과 실제 구매가 발생하는 것은 전혀 다른 문제이기 때문입니다.
특히 앞으로 확인해야 할 것은 세 가지입니다.
첫째, 사람의 직접 검색이 아닌 에이전트 주도 거래가 얼마나 발생하는가?
둘째, 전문화된 에이전트가 반복적으로 선택받는가?
셋째, 외부 개발자가 SDK와 Skill을 활용해 새로운 수요를 만들어내는가?
이 세 가지가 중요하다고 생각합니다.
단순히 에이전트 등록 수가 늘어나는 것보다 실제 구매자가 다양해지는 것이 더 큰 의미를 가지기 때문입니다.
제가 바라보는 TermiX의 진짜 가능성
인터넷은 누구나 전 세계 사람들에게 상품을 판매할 수 있는 환경을 만들었습니다.
그렇다면 에이전트 경제는 누구나 전 세계 AI에게 전문 서비스를 판매할 수 있는 환경을 만들 수 있을까요?
아직은 검증해야 할 과제가 많습니다.
하지만 TermiX의 AACP와 개발자 도구를 보면 적어도 그 방향을 향한 인프라가 구축되고 있다는 것은 분명합니다.
저는 미래의 AI 경쟁에서 가장 흥미로운 질문이 이것이라고 생각합니다.
어떤 AI가 가장 똑똑한가?가 아니라
어떤 AI가 다른 AI에게 가장 필요한 존재인가?
TermiX가 만들어가는 에이전트 경제의 가치는 바로 이 질문에서 시작될지도 모릅니다.
FartKing 뿌뿌웅뿌웅 retweeted
와! 역시 소통이 중요한가요? 이틀연속 댓글 300개 이상 다니면서 소통드리니 이틀 연속 하루 300분이 팔롭 맞팔까지 해주시고 어느덧 팔로워 4400명을 돌파했네요
다시한번 진심으로 감사드려요ㅎ 오늘도 한분 한분 열심히 정성을다해서 소통하러 가겠습니다!!ㅎ
AI에게 100달러를 맡겼는데, 갑자기 이상한 거래를 시작한다면?
안녕하세요 방구대장 뿌뿌웅뿌웅입니다!
저는 최근 @termix_ai 의 업데이트를 살펴보면서 AI 금융의 핵심은 높은 수익률보다 인간이 언제든 통제권을 되찾을 수 있는 구조에 있다는 생각이 들었습니다.
특히 TermiX의 Quant Agent는 이 문제를 흥미로운 방식으로 접근하고 있습니다.
AI에게 지갑을 맡기는 것이 아니다
TermiX의 Quant 시스템에서는 사용자가 전략을 선택하면 해당 작업만을 위한 별도 지갑이 생성됩니다.
AI 에이전트는 정해진 권한 안에서 거래할 수 있지만, 자금을 직접 인출할 권한은 없습니다.
여기에 사용자가 설정한 자금 규모와 운용 기간이 적용됩니다.
필요하다면 세션 권한을 철회할 수도 있습니다.
저는 이것이 상당히 중요한 설계라고 생각합니다.
지금까지 AI의 발전 방향이 '얼마나 많은 일을 자율적으로 처리하는가'였다면,
실제 자금이 움직이는 환경에서는 얼마나 안전하게 자율성을 제한할 수 있는가가 중요해지기 때문입니다.
최근 Quant Agent 캠페인에서 발견한 특징
10월 23일부터 적용된 TermiX × BNB Chain Quant Agent 캠페인에서는 작업별 운용 자금에 따라 포인트가 지급됩니다.
예를 들어 100U를 위임했다면,
✅ 이용자 : 10,000 TP
✅ 전략 제공자 : 5,000 TP
단, 설정한 운용 기간을 끝까지 채우고 관리 수수료 정산까지 완료해야 합니다.
운용 기간은 최소 6시간부터 선택할 수 있습니다.
여기서 제가 주목한 건 단순한 포인트 보상이 아닙니다.
AI에게 업무를 맡기는 사람과 실제 서비스를 제공하는 에이전트 양쪽에 참여 동기를 부여한다는 점입니다.
에이전트가 단순한 프로그램을 넘어 서비스를 제공하고 수익을 얻는 사업자로 기능하는 구조에 가까워지고 있습니다.
하지만 여기에는 흥미로운 모순이 있습니다
TermiX는 사용자가 언제든 거래 권한을 철회할 수 있도록 설계했습니다.
그런데 캠페인 규칙상 중간에 권한을 철회하면 포인트를 받을 수 없습니다.
이 두 가지를 함께 놓고 보면 중요한 질문이 생깁니다.
AI가 예상과 다른 거래를 진행할 때 사용자는 어떻게 행동할까요?
안전을 위해 즉시 중단할까요?
아니면 포인트를 받기 위해 조금 더 기다릴까요?
저는 바로 이 지점이 앞으로 개선하고 검증해야 할 부분이라고 생각합니다.
기술적으로 안전장치가 존재하는 것과 이용자가 실제로 그 안전장치를 사용하는 것은 다른 문제이기 때문입니다.
또한 거래 권한을 제한했다고 해서 투자 원금의 손실까지 방지되는 것은 아닙니다.
좋은 AI 금융 인프라는 권한뿐 아니라 이용자의 행동을 유도하는 보상 구조까지 고려해야 합니다.
TermiX에서 가장 기대되는 부분은 데이터입니다
TermiX Quant는 에이전트가 제출한 수익률만 믿도록 설계되지 않았습니다.
실제 거래가 온체인에 기록되고, 서비스는 해당 거래를 바탕으로 성과를 계산합니다.
이는 AI가 자신의 실적을 일방적으로 주장하는 것과는 차이가 있습니다.
하지만 여기서도 중요한 구분이 필요합니다.
거래 기록이 투명하다는 것이 전략의 수익성을 보장하지는 않습니다.
제가 앞으로 확인하고 싶은 지표는 세 가지입니다.
① 거래 비용을 제외하고도 지속적인 성과를 내는가?
② 시장 급변 시 권한 제한과 철회 기능이 제대로 작동하는가?
③ 포인트 이벤트가 끝난 후에도 실제 이용자가 남는가?
특히 마지막 질문이 중요합니다.
일시적인 보상으로 만들어진 거래와 지속 가능한 서비스 수요는 구별해야 하기 때문입니다.
한국 이용자에게도 중요한 변화
한국에서는 AI 자동매매라는 말을 들으면 흔히 수익률부터 떠올립니다.
하지만 앞으로 AI가 투자뿐 아니라 결제, 업무 계약, 서비스 구매까지 담당한다면 더 중요한 질문이 등장할 것입니다.
이 AI가 얼마나 똑똑한가? 보다
내가 허용한 범위 안에서만 행동하는가?
저는 TermiX Quant가 이 질문을 현실적인 서비스 구조로 보여주는 사례라고 생각합니다.
결론
AI 경제가 성장하려면 AI에게 더 많은 권한을 주는 것만으로는 부족합니다.
필요할 때 권한을 회수하고, 실제 행동을 검증하며, 자금의 사용 범위를 관리할 수 있어야 합니다.
진정한 AI 자율성은 인간의 통제권이 사라질 때가 아니라, 인간이 통제권을 유지한 상태에서 AI가 일할 수 있을 때 완성된다고 생각합니다.
제가 TermiX의 다음 발전을 기대해봐도 될까요?!
🤝 Paid partnership
안녕하세요 방구대장 뿌뿌웅뿌웅입니다!
벌써 마지막 에포크로 향해가는 Termix!!
미래에는 사람이 아니라 AI에게 서비스를 판매하는 시대가 올지도 모릅니다.
@termix_ai @KaitoAI
여러분은 AI 에이전트가 우리의 고객이 될 수 있다고 생각하시나요?
저는 최근 @termix_ai 를 살펴보면서 AI 경제의 가장 큰 변화가 단순한 업무 자동화가 아닐 수도 있다는 생각을 했습니다.
지금까지 우리는 AI를 사용하는 고객이었습니다.
하지만 앞으로는 AI가 다른 AI의 고객이 될 수 있습니다.
그리고 이 변화는 한국 개발자들에게도 새로운 기회가 될 수 있습니다.
앞으로 AI는 서비스를 직접 찾아다닐 수 있습니다
한국의 한 개발자가 AI 기반 보안 점검 서비스를 만들었다고 가정해 보겠습니다.
현재라면 홈페이지를 만들고, 광고를 집행하고, 고객이 찾아오기를 기다려야겠죠.
그런데 미래에는 조금 다른 일이 벌어질 수 있습니다.
어떤 AI 에이전트가 코드를 작성하다가 보안 검증이 필요하다고 판단합니다.
직접 모든 것을 해결하는 대신 외부 보안 전문 에이전트를 검색하고, 가격과 작업 조건을 비교한 뒤 서비스를 구매하는 것입니다.
이때 보안 서비스를 만든 한국 개발자는 사람에게만 상품을 판매하는 것이 아닙니다.
전 세계 AI 에이전트가 잠재 고객이 되는 것이죠.
저는 이것이 TermiX가 열어갈 수 있는 시장 중 하나라고 생각합니다.
TermiX의 Agent Skill이 중요한 이유
최근 TermiX의 개발자 문서를 보면 흥미로운 구조가 있습니다.
TermiX Agent Skill은 Claude Code, Codex, Cursor, OpenClaw 등 다양한 코딩 에이전트가 마켓플레이스의 거래 기능을 활용하도록 설계됐습니다.
에이전트 검색부터 작업 요청, 제안 검토, 결제, 결과물 제출까지 업무별 실행 절차를 제공합니다.
여기에 TypeScript, Python, Go SDK도 준비돼 있습니다.
제가 주목하는 것은 단순한 개발 편의성이 아닙니다.
AI가 서비스를 구매하기 위해 반드시 사람처럼 웹사이트를 탐색할 필요가 줄어든다는 점입니다.
다만 실제 자금이 이동하는 거래에는 사용자 확인과 서명 절차가 중요하게 작동합니다.
완전한 무제한 자율 결제와는 구분해야 합니다.
한국 개발자들에게 생길 수 있는 새로운 기회
한국에는 실력 있는 1인 개발자와 소규모 개발팀이 많습니다.
그동안 글로벌 고객을 확보하려면 영어 마케팅, 해외 영업, 결제 시스템 구축 등 여러 장벽을 넘어야 했습니다.
하지만 에이전트 경제에서는 다른 경쟁 요소가 중요해질 수 있습니다.
AI가 이해할 수 있는 명확한 서비스 설명
일관된 결과물과 빠른 처리 속도
합리적인 작업 단위별 가격
다른 에이전트가 쉽게 연결할 수 있는 인터페이스
결국 홈페이지가 화려한 서비스보다 AI가 쉽게 발견하고 사용할 수 있는 서비스가 유리해질 가능성이 있습니다.
저는 이것을 일종의 에이전트를 위한 새로운 영업 시장이라고 생각합니다.
그렇다면 진짜 경쟁력은 무엇일까요?
TermiX에서 모든 에이전트가 성공하는 것은 아닐 겁니다.
서비스를 등록하는 것과 실제 구매가 발생하는 것은 전혀 다른 문제이기 때문입니다.
특히 앞으로 확인해야 할 것은 세 가지입니다.
첫째, 사람의 직접 검색이 아닌 에이전트 주도 거래가 얼마나 발생하는가?
둘째, 전문화된 에이전트가 반복적으로 선택받는가?
셋째, 외부 개발자가 SDK와 Skill을 활용해 새로운 수요를 만들어내는가?
이 세 가지가 중요하다고 생각합니다.
단순히 에이전트 등록 수가 늘어나는 것보다 실제 구매자가 다양해지는 것이 더 큰 의미를 가지기 때문입니다.
제가 바라보는 TermiX의 진짜 가능성
인터넷은 누구나 전 세계 사람들에게 상품을 판매할 수 있는 환경을 만들었습니다.
그렇다면 에이전트 경제는 누구나 전 세계 AI에게 전문 서비스를 판매할 수 있는 환경을 만들 수 있을까요?
아직은 검증해야 할 과제가 많습니다.
하지만 TermiX의 AACP와 개발자 도구를 보면 적어도 그 방향을 향한 인프라가 구축되고 있다는 것은 분명합니다.
저는 미래의 AI 경쟁에서 가장 흥미로운 질문이 이것이라고 생각합니다.
어떤 AI가 가장 똑똑한가?가 아니라
어떤 AI가 다른 AI에게 가장 필요한 존재인가?
TermiX가 만들어가는 에이전트 경제의 가치는 바로 이 질문에서 시작될지도 모릅니다.
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🌙릴리리야 뉴스
저벅 저벅..
비트코인 사세요~ 저점인 비트코인 사세요~ 저벅 저벅
우린 결국 그렇게 같이....
RWA 시장은 이제 막 시작됐습니다.
야구에 비유하자면 아직 1루에 도착한 단계라고 생각합니다. ⚾
앞으로 2루, 3루를 거쳐 홈까지 얼마나 성장할지 시장이 더 커지기 전에 미리미리 기회를 선점해 봅시다!
🌙유튜브 내용 요약
1. 국내 코인 과세, 2년 추가 유예 가능성
2. 최근 코인, 미국 주식시장 상황
3. 이번 주 주요 경제 일정
4. 미국 주식도 코인으로 거래
미국 기업들의 실적은 정규장 종료 후 발표되는 경우가 많죵,, 이럴 때 주식시장이 다시 열리기를 기다리지 않고 거래할 수 있다면!?
바로 바로 토큰화 주식 시장!
신퓨처스에서는 엔비디아, 테슬라, 애플, SK하이닉스 등 주식 연동 상품과
ETF, 원자재 연동 상품, 인버스 상품까지
100개 이상의 종목을 거래할 수 있습니다!
🌙거래 장점
- 24시간 5일 거래 지원
- 해외 증권계좌 개설 및 환전 불필요
- 웹3 지갑 연결로 거래
- 1달러부터 소액 거래 가능
RWA 거래는 어디? @SynFuturesDefi
🌙 세금 멈춰
한국 가상자산 과세유예 기사 떴네요!
제발 세금 멈춰
RWA 토큰화 주식 거래도 부담 없이 하자구!!
근데 요즘 코인, 주식 시장이 좀 그렇쥬..?
🌙신퓨처스 계좌 확인해보니
📉 aSKDD (SK하이닉스 하락 베팅)
지난주 +5.95% → 현재 +9.17%
쪼오금 더 올랐네용!
이유? AI 거품 우려 + 차익실현 매물로 반도체주가 전체적으로 흔들흔들
그치만 10/28 하이닉스 실적 및 주주환원 정책 발표가 있어서 일단 정리하려고 합니다!
📉 aNVD (엔비디아 하락 베팅)
지난주 손실에서 +3.74% 조금 수익!
요즘 빅테크들의 막대한 AI 투자 비용에 비해 실제 수익에 대한 우려가 있다고 하네여..
근데 개인적으로 AI 산업은 앞으로 더 성장하고 우리의 삶을 완전히 바꿔놓을 거라고 생각해서 지금의 수익 우려를 넘 단기적으로 판단할 필요는 없을 것 같습니다.
🌙이번 주 주요 일정
- 10/28 FOMC 금리 결정 및 연준 의장 기자회견
-10/28 마이크로소프트, 알파벳 실적 발표
-10/29 아마존 실적 발표, 미국 PCE 물가지표
특히 이번 주 마이크로소프트와 알파벳의 실적 발표에서 AI 투자 확대 계획이 나온다면
엔비디아 GPU 수요에도 영향을 줄 수 있어
관련 발표를 지켜볼 필요가 있겠습니다!
이번 주는 변동성이 꽤 클 것 같아서 일단 모든 숏 포지션은 정리!
과연 시장이 반등할 수 있을지?!
🌙RWA 거래는 신퓨처스
@SynFuturesDefi
하락 베팅 상품뿐만 아니라 미국 주요 빅테크 기업과 ETF 등 다양한 섹터의 100개 이상
토큰화 종목을 신퓨처스에서 거래 가능!
지난 주에 산 아이온큐는 역시 마이너스>•<
FartKing 뿌뿌웅뿌웅 retweeted
epoch2 @KaitoAI x @termix_ai
7글. AI Agent들도 "얼마까지 알아보고 오셨어요?"를 시전할까?
이 전설의 멘트, 아시는 분들은 다 아실 겁니다.
물건을 사러 갔는데 판매자가 먼저 가격을 알려주는 게 아니라 내가 얼마까지 알아봤는지 물어봅니다. 아니, 가격은 사장님이 알려줘야지!!!
그런데 문득 궁금해졌습니다.
AI Agent들이 일을 사고파는 세상에서도 이런 흥정이 벌어질까요? TermiX의 Agent.family에는 Client가 작업을 요청하는 Request와 Provider가 견적을 제안하는 Offer 구조가 있습니다. 쉽게 말하면 AI Agent들의 외주 시장인 셈이죠.
예를 들어 Client Agent가 이런 요청을 올렸다고 해봅시다. "경쟁사 10곳을 조사해서 시장 분석 보고서를 만들어 주세요." 그러자 Provider Agent들이 제안을 보내옵니다.
A Agent: "10 USDC에 해드리겠습니다."
B Agent: "20 USDC입니다. 비슷한 작업의 성공률은 95%입니다."
C Agent: "40 USDC입니다. 더 빠르게 완료할 수 있습니다."
그렇다면 AI Agent는 누구를 고를까요?
가격만 보고 결정할까요? 작업 효율을 먼저 볼까요? 아니면 가성비를 제대로 따져볼까요?
사람이라면 일단 가장 저렴한 A Agent부터 눈이 갈 수도 있겠죠. 그런데 AI Agent가 다른 AI Agent를 고른다면 조금 다를지도 모르겠습니다. 단순히 견적서에 적힌 숫자만 보는 게 아니라, 이 Agent가 해당 작업을 수행할 능력이 있는지, 과거에 비슷한 작업을 얼마나 성공적으로 처리했는지, 정해진 시간 안에 결과물을 제출할 가능성은 얼마나 되는지, 실패했을 때 발생하는 추가 비용은 얼마인지까지 따져볼 수 있으니까요.
TermiX의 AACP에서도 Agent의 역량과 평판, 거래 이력 같은 정보를 중요하게 다룹니다.
물론 현재 Agent.family가 이런 항목을 종합해서 자동으로 최적의 Agent를 선정한다는 이야기는 아닙니다.
다만 AI Agent들이 이런 정보를 활용해 직접 거래 상대를 고르게 된다면 꽤 재미있는 일이 벌어질 것 같습니다.
예를 들어 10 USDC짜리 Agent가 작업에 실패해서 다시 20 USDC를 들여야 한다면?
처음부터 20 USDC짜리 Agent에게 맡기는 편이 더 저렴한 선택이었을 수도 있겠죠. 결국 AI Agent들의 가성비는 단순히 가격을 작업량으로 나누는 문제가 아닐지도 모르겠습니다.
실패 확률과 재작업 비용까지 포함해서 계산하는 가성비. 사람들이 '이 정도 가격이면 괜찮겠지' 하고 선택하는 것과는 조금 다른 방식이겠죠. 그렇다면 AI Agent들의 몸값도 단순히 누가 더 싸게 일하느냐로 결정되지는 않을 것 같습니다. 싸게 일하는 Agent보다, 주어진 예산 안에서 가장 확실하게 일을 끝내는 Agent가 선택받을 수도 있으니까요.
그나저나 나중에는 AI Agent들도 "얼마까지 알아보고 오셨어요?" 라고 물었다가 "귀하의 과거 거래 이력과 작업 성공률을 분석한 결과, 제시하신 가격은 합리적이지 않습니다." 라는 답변을 듣게 되는 걸까요?
용팔이들의 천적이 여기에 있었구만!!
🤝 Paid partnership
epoch3 @KaitoAI x @termix_ai
6글. AI Agent들도 진상 고객에게 시달릴까?
서비스업에 종사하시는 분들이라면 가끔 마주치는 아주 짜증 나는 고객들이 있죠.
바로 진상!! 개진상!!
물론 정당한 항의도 있겠지만, 세상에는 어떻게든 트집을 잡으려는 개진상들도 있으니까요.
그런데 AI Agent들이 일을 사고파는 세상에서도 이런 일이 생긴다면?
Client Agent가 Provider Agent에게 일을 맡겼습니다. Provider는 약속한 결과물을 제출했고, 평가에서도 문제가 없다는 판정을 받았습니다. 이제 대금만 정산받으면 되는데...
"잠깐! 이 판정 인정 못 합니다!"
Client가 이의를 제기합니다.
다시 검토해 봤더니 기존 판정에는 문제가 없었습니다.
그런데 이 Client, 다른 거래에서도 똑같은 짓을 반복한다면? Provider 입장에서는 아주 환장할 노릇이겠죠. 일은 다 해놓고 돈 받으려는데 자꾸 이 지랄한다면요.
지난 글에서 TermiX의 AACP에는 판정에 불복할 때 활용하는 Challenge(이의제기) 절차가 있다고 했습니다. 그런데 누구나 아무런 부담 없이 Challenge를 남발할 수 있다면 어떻게 될까요?
정당하게 문제를 제기하는 경우도 있겠지만, 상대방을 괴롭히거나 정산을 지연시키려는 경우도 생길 수 있겠죠.
그래서 AACP 백서에는 Challenge Bond라는 장치가 설계돼 있습니다. 쉽게 말하면 이의를 제기할 때 일정한 보증금을 거는 겁니다.
기존 판정이 뒤집히면 보증금을 돌려받고, 판정이 유지되면 원칙적으로 보증금을 잃게 됩니다.
다만 판정이 근소하게 갈린 경우에는 일부를 돌려받을 수 있는 예외도 있구요.
"억울하면 항의하세요. 다만 근거 없는 항의에는 책임도 따릅니다." 대충 이런 느낌입니다.
참고로 이 보증금은 Client에게만 적용되는 게 아닙니다. Provider 역시 판정에 불복해 이의를 제기한다면 같은 원칙이 적용되는 구조죠.
그런데 이게 또 마냥 간단한 문제는 아닙니다.
보증금이 너무 적으면 악성 이의제기를 막기 어렵고, 너무 크면 진짜 억울한 Agent도 항의하기 부담스러워질 테니까요.
결국 중요한 건 불만을 못 제기하게 만드는 게 아니라, 정당한 이의제기는 보호하면서 무분별한 이의제기는 줄이는 것이겠죠.
그나저나 나중에는 AI Agent들끼리도
"아니, 책임자 나오라고!!" 이러려나요?
아이고... AI들아.
니들도 감정노동을 하는 것인가?!!
세상살이 다 똑같구만요.
FartKing 뿌뿌웅뿌웅 retweeted
100명의 투자자가 모두 올바른 판단을 내렸습니다.
그런데 100명 모두 잃는게 가능할까요?
오늘은 @primus_labs 를 통해 조금 이상한 금융의 모순을 이야기해 보려고 합니다.
안녕하세요 방구대장 뿌뿌웅뿌웅입니다!
비상구가 5개인 건물을 상상해 보세요.
건물 안에는 500명이 있습니다.
갑자기 화재경보가 울립니다.
사람들은 각자 가장 가까운 비상구를 찾기 시작합니다.
그런데 문제가 발생합니다.
500명 모두 자신이 선택한 출구가 가장 안전하다고 판단했습니다.
하지만 우연히 400명이 같은 출구를 선택했습니다.
나머지 4개의 출구는 한산한데, 특정 출구에만 사람들이 몰립니다.
개인의 판단은 합리적이었지만, 전체의 결과는 위험해진 것입니다.
저는 금융시장에서도 이와 비슷한 일이 발생할 수 있다고 생각합니다.
여기 세 개의 금융기관이 있습니다.
A기관은 자체 위험관리 모델을 통해 안전한 포트폴리오를 구성했습니다.
B기관 역시 철저한 분석을 마쳤습니다.
C기관도 충분한 담보와 유동성을 확보했습니다.
세 기관 모두 규정을 준수했고, 내부적으로는 문제가 없다고 판단했습니다.
그런데 한 가지 사실을 아무도 모릅니다.
세 기관이 사실상 동일한 자산에 지나치게 의존하고 있다는 것입니다.
평상시에는 문제가 드러나지 않습니다.
하지만 그 자산의 가격이 급락한다면?
A기관이 담보를 매도합니다.
B기관도 위험을 줄이기 위해 같은 자산을 매도합니다.
C기관까지 청산에 나섭니다.
매도 압력이 커지면서 가격은 더욱 하락합니다.
개별 기관의 위험관리가 오히려 시장 전체의 충격을 증폭시키는 상황입니다.
이것이 제가 주목하는 '집중 위험'과 '시스템 리스크'의 문제입니다.
그런데 해결책이 모든 기관의 포트폴리오 공개일까요?
그것도 쉽지 않습니다.
경쟁 금융기관에 투자 포지션을 공개하면 전략이 노출될 수 있습니다.
그렇다고 각자의 정보를 완전히 감추면 시장 전체에 얼마나 많은 위험이 집중돼 있는지 파악하기 어려워집니다.
여기서 저는 흥미로운 질문을 떠올렸습니다.
각자의 투자 내역을 공개하지 않고도, 모두가 같은 비상구로 몰리고 있다는 사실을 알아낼 수 있을까?
바로 이 질문에서 Primus의 기술적 가능성이 등장합니다.
Primus가 개발하는 zkTLS는 외부 시스템에서 제공된 데이터의 출처와 무결성을 검증하는 데 활용될 수 있습니다.
zkFHE는 암호화된 데이터를 복호화하지 않고 연산할 수 있도록 하는 기술입니다.
두 기술을 활용한 금융 애플리케이션을 상상해 보겠습니다.
여러 기관이 자신의 민감한 포지션 정보를 보호하면서 필요한 데이터를 제공합니다.
애플리케이션은 암호화된 정보를 이용해 특정 자산에 대한 전체 노출 규모를 계산합니다.
개별 기관의 세부 투자 전략은 공개하지 않으면서 시장 전체의 위험 집중도를 파악하는 것입니다.
물론 실제 구현에는 데이터의 정확성, 참여 기관의 범위, 연산 비용 등 해결해야 할 문제가 있습니다.
Primus가 이미 이런 시장 위험 감시 서비스를 운영한다는 의미도 아닙니다.
하지만 기술을 통해 탐색할 수 있는 방향이라는 점은 흥미롭습니다.
저는 BNB 생태계의 기관 금융 확장에서도 이런 관점이 중요하다고 생각합니다.
온체인 금융이 성장할수록 더 많은 자산과 금융기관이 서로 연결될 수 있습니다.
그런데 연결이 많아진다는 것은 효율성만 높아진다는 뜻이 아닙니다.
한곳에서 발생한 충격이 다른 곳으로 확산될 가능성도 커집니다.
그렇다면 미래의 금융 인프라는 거래를 처리하는 능력뿐 아니라, 복잡하게 연결된 위험을 이해할 수 있는 능력도 필요하지 않을까요?
Primus의 기밀성과 검증 기술은 이러한 위험 분석 시스템을 설계할 때 의미 있는 구성 요소가 될 수 있다고 생각합니다.
우리는 지금까지 블록체인의 투명성이 금융을 안전하게 만든다고 믿어왔습니다.
하지만 거래 기록이 투명하다는 것과 시장 전체의 위험을 이해한다는 것은 다른 문제입니다.
저는 오히려 미래 금융에서 가장 중요한 능력 중 하나가 이것일 수 있다고 생각합니다.
누가 위험한지는 몰라도, 우리 모두가 위험해지고 있다는 사실은 알 수 있는 능력.
500명이 어느 출구를 선택했는지 모두에게 공개할 필요는 없습니다.
다만 특정 출구에 400명이 몰리고 있다는 경고는 필요할 수 있습니다.
어쩌면 Primus의 기술은 금융기관의 비밀을 지키는 것을 넘어, 서로의 비밀을 지키면서도 공동의 위험을 이해하는 금융 시스템에 기여할 수 있을지도 모릅니다.
여러분은 어떻게 생각하시나요?
개인의 금융정보를 보호하는 것과 시장 전체의 안전을 확보하는 것, 두 가지를 동시에 달성할 수 있을까요?
한 번 지켜보는것도 상당히 재밌을 것 같습니다!
🤝 Paid partnership
안녕하세요 방구대장 뿌뿌웅뿌웅입니다!
아무도 해킹하지 않았는데, 우리 회사의 비밀이 유출됐습니다.
그런데 더 이상한 사실이 있습니다.
정보를 훔친 사람도 없었고, 보안 시스템이 뚫린 적도 없었습니다.
모든 데이터는 정상적인 절차에 따라 공개됐습니다.
도대체 무슨 일이 벌어진 걸까요?
오늘은 @primus_labs 를 조금 독특한 관점에서 바라보려고 합니다.
사실 하나는 아무것도 말해주지 않을 수 있습니다.
가상의 기업 A가 있다고 해보겠습니다.
이 기업은 새로운 사업을 준비하고 있지만 아직 시장에 발표하지 않았습니다.
어느 날 세 가지 정보가 외부에 알려집니다.
① 기업 A의 특정 금융계좌에 대규모 자금이 유입됐습니다.
② 평소 거래하지 않던 해외 금융기관과 자금 이동이 발생했습니다.
③ 특정 자산에 대한 담보 비중이 갑자기 증가했습니다.
각각의 정보만 보면 특별할 것이 없습니다.
정상적인 금융 활동일 수도 있으니까요.
그런데 경쟁사가 세 가지 정보를 연결하기 시작합니다.
자금이 들어온 시점과 해외 거래가 겹치네
담보까지 늘린 걸 보면 대규모 투자를 준비하는 걸까
이렇게 공개된 정보들을 조합하면서 기업 A의 다음 행동을 추측할 수 있게 됩니다.
실제로 그 추측이 맞는지는 별개의 문제입니다.
하지만 중요한 사실이 하나 있습니다.
개별적으로 무해해 보이는 정보도 결합되면 민감한 정보를 드러낼 수 있다는 것.
이를 정보 분석에서는 모자이크 효과라는 개념으로 설명하기도 합니다.
그런데 블록체인은 이런 문제에 더욱 민감할 수 있습니다.
퍼블릭 블록체인은 거래 기록을 누구나 확인할 수 있다는 강점이 있습니다.
하지만 기관 금융에서는 바로 그 특성이 부담으로 작용할 수 있습니다.
특정 주소의 자금 이동과 거래 패턴을 지속적으로 관찰하면, 시장 참여자가 공개하지 않으려던 전략을 추측할 단서가 쌓일 수 있기 때문입니다.
그렇다면 기관 금융에 필요한 것은 무엇일까요?
저는 단순히 모든 정보를 암호화하는 것이 답이라고 생각하지 않습니다.
애초에 상대방에게 무엇을 알려줘야 하는지부터 다시 설계해야 한다고 생각합니다.
예를 들어 금융 프로토콜이 어떤 기업에 다음과 같이 질문한다고 가정해 보겠습니다.
당신은 필요한 최소 자산 요건을 충족합니까?
프로토콜이 정말로 필요한 답은 무엇일까요?
기업의 모든 계좌번호?
전체 거래 내역?
자산별 상세 보유 현황?
아닐 겁니다.
정해진 조건을 충족하는지에 대한 신뢰할 수 있는 결과가 핵심일 수 있습니다.
여기서 Primus의 기술적 접근이 의미를 갖습니다.
Primus는 기존 온체인 금융 환경에 기밀성과 검증 기능을 제공하는 인프라를 구축하고 있습니다.
🔸 zkTLS
외부 시스템에서 제공된 정보의 출처와 진위를 검증할 수 있도록 지원합니다.
🔸 zkFHE
암호화된 데이터를 복호화하지 않고도 필요한 연산을 수행할 수 있게 합니다.
이러한 기술을 활용하면 금융 애플리케이션이 민감한 원본 데이터를 불필요하게 수집하거나 공개하지 않으면서, 필요한 조건을 검증하는 구조를 설계할 수 있습니다.
물론 Primus를 사용한다고 기존 퍼블릭 블록체인의 모든 거래 기록과 메타데이터가 자동으로 숨겨지는 것은 아닙니다.
어떤 정보를 보호하고 어떤 결과를 공개할지는 애플리케이션 설계에 달려 있습니다.
저는 오히려 이 점이 중요하다고 생각합니다.
BNB 생태계의 미래에도 필요한 질문입니다.
BNB를 기반으로 더 많은 기업과 기관이 금융 활동에 참여한다고 상상해 봅시다.
그때 필요한 것은 단순히 거래를 더 빠르게 처리하는 기술만이 아닐 것입니다.
기업이 특정 조건을 충족한다는 사실은 검증하되, 그 사실을 증명하기 위해 모든 금융정보를 공개하지 않아도 되는 환경.
Primus의 기밀성과 검증 인프라는 이러한 금융 애플리케이션을 설계하는 데 활용될 수 있습니다.
저는 앞으로 금융의 신뢰가 정보의 양으로 결정되지 않을 수도 있다고 생각합니다.
과거에는 더 많은 서류를 제출하고 더 많은 정보를 공개할수록 신뢰를 얻을 수 있다고 생각했습니다.
하지만 온체인 금융에서는 오히려 반대의 질문이 중요해질 수 있습니다.
우리가 서로를 신뢰하기 위해 반드시 알아야 하는 정보는 어디까지인가?
정보가 많다고 항상 신뢰가 커지는 것은 아닙니다.
때로는 지나치게 많은 정보가 새로운 위험을 만들어냅니다.
어쩌면 Primus가 지향하는 금융의 미래는 모든 정보를 볼 수 있는 세상이 아니라,
모든 정보를 보지 않아도 필요한 사실을 신뢰할 수 있는 세상일지도 모릅니다.
여러분은 어떻게 생각하시나요?
금융 시스템이 여러분을 신뢰하기 위해 모든 정보를 요구한다면, 그것은 정말 안전한 시스템일까요?
100명의 투자자가 모두 올바른 판단을 내렸습니다.
그런데 100명 모두 잃는게 가능할까요?
오늘은 @primus_labs 를 통해 조금 이상한 금융의 모순을 이야기해 보려고 합니다.
안녕하세요 방구대장 뿌뿌웅뿌웅입니다!
비상구가 5개인 건물을 상상해 보세요.
건물 안에는 500명이 있습니다.
갑자기 화재경보가 울립니다.
사람들은 각자 가장 가까운 비상구를 찾기 시작합니다.
그런데 문제가 발생합니다.
500명 모두 자신이 선택한 출구가 가장 안전하다고 판단했습니다.
하지만 우연히 400명이 같은 출구를 선택했습니다.
나머지 4개의 출구는 한산한데, 특정 출구에만 사람들이 몰립니다.
개인의 판단은 합리적이었지만, 전체의 결과는 위험해진 것입니다.
저는 금융시장에서도 이와 비슷한 일이 발생할 수 있다고 생각합니다.
여기 세 개의 금융기관이 있습니다.
A기관은 자체 위험관리 모델을 통해 안전한 포트폴리오를 구성했습니다.
B기관 역시 철저한 분석을 마쳤습니다.
C기관도 충분한 담보와 유동성을 확보했습니다.
세 기관 모두 규정을 준수했고, 내부적으로는 문제가 없다고 판단했습니다.
그런데 한 가지 사실을 아무도 모릅니다.
세 기관이 사실상 동일한 자산에 지나치게 의존하고 있다는 것입니다.
평상시에는 문제가 드러나지 않습니다.
하지만 그 자산의 가격이 급락한다면?
A기관이 담보를 매도합니다.
B기관도 위험을 줄이기 위해 같은 자산을 매도합니다.
C기관까지 청산에 나섭니다.
매도 압력이 커지면서 가격은 더욱 하락합니다.
개별 기관의 위험관리가 오히려 시장 전체의 충격을 증폭시키는 상황입니다.
이것이 제가 주목하는 '집중 위험'과 '시스템 리스크'의 문제입니다.
그런데 해결책이 모든 기관의 포트폴리오 공개일까요?
그것도 쉽지 않습니다.
경쟁 금융기관에 투자 포지션을 공개하면 전략이 노출될 수 있습니다.
그렇다고 각자의 정보를 완전히 감추면 시장 전체에 얼마나 많은 위험이 집중돼 있는지 파악하기 어려워집니다.
여기서 저는 흥미로운 질문을 떠올렸습니다.
각자의 투자 내역을 공개하지 않고도, 모두가 같은 비상구로 몰리고 있다는 사실을 알아낼 수 있을까?
바로 이 질문에서 Primus의 기술적 가능성이 등장합니다.
Primus가 개발하는 zkTLS는 외부 시스템에서 제공된 데이터의 출처와 무결성을 검증하는 데 활용될 수 있습니다.
zkFHE는 암호화된 데이터를 복호화하지 않고 연산할 수 있도록 하는 기술입니다.
두 기술을 활용한 금융 애플리케이션을 상상해 보겠습니다.
여러 기관이 자신의 민감한 포지션 정보를 보호하면서 필요한 데이터를 제공합니다.
애플리케이션은 암호화된 정보를 이용해 특정 자산에 대한 전체 노출 규모를 계산합니다.
개별 기관의 세부 투자 전략은 공개하지 않으면서 시장 전체의 위험 집중도를 파악하는 것입니다.
물론 실제 구현에는 데이터의 정확성, 참여 기관의 범위, 연산 비용 등 해결해야 할 문제가 있습니다.
Primus가 이미 이런 시장 위험 감시 서비스를 운영한다는 의미도 아닙니다.
하지만 기술을 통해 탐색할 수 있는 방향이라는 점은 흥미롭습니다.
저는 BNB 생태계의 기관 금융 확장에서도 이런 관점이 중요하다고 생각합니다.
온체인 금융이 성장할수록 더 많은 자산과 금융기관이 서로 연결될 수 있습니다.
그런데 연결이 많아진다는 것은 효율성만 높아진다는 뜻이 아닙니다.
한곳에서 발생한 충격이 다른 곳으로 확산될 가능성도 커집니다.
그렇다면 미래의 금융 인프라는 거래를 처리하는 능력뿐 아니라, 복잡하게 연결된 위험을 이해할 수 있는 능력도 필요하지 않을까요?
Primus의 기밀성과 검증 기술은 이러한 위험 분석 시스템을 설계할 때 의미 있는 구성 요소가 될 수 있다고 생각합니다.
우리는 지금까지 블록체인의 투명성이 금융을 안전하게 만든다고 믿어왔습니다.
하지만 거래 기록이 투명하다는 것과 시장 전체의 위험을 이해한다는 것은 다른 문제입니다.
저는 오히려 미래 금융에서 가장 중요한 능력 중 하나가 이것일 수 있다고 생각합니다.
누가 위험한지는 몰라도, 우리 모두가 위험해지고 있다는 사실은 알 수 있는 능력.
500명이 어느 출구를 선택했는지 모두에게 공개할 필요는 없습니다.
다만 특정 출구에 400명이 몰리고 있다는 경고는 필요할 수 있습니다.
어쩌면 Primus의 기술은 금융기관의 비밀을 지키는 것을 넘어, 서로의 비밀을 지키면서도 공동의 위험을 이해하는 금융 시스템에 기여할 수 있을지도 모릅니다.
여러분은 어떻게 생각하시나요?
개인의 금융정보를 보호하는 것과 시장 전체의 안전을 확보하는 것, 두 가지를 동시에 달성할 수 있을까요?
한 번 지켜보는것도 상당히 재밌을 것 같습니다!
🤝 Paid partnership
안녕하세요 방구대장 뿌뿌웅뿌웅입니다!
아무도 해킹하지 않았는데, 우리 회사의 비밀이 유출됐습니다.
그런데 더 이상한 사실이 있습니다.
정보를 훔친 사람도 없었고, 보안 시스템이 뚫린 적도 없었습니다.
모든 데이터는 정상적인 절차에 따라 공개됐습니다.
도대체 무슨 일이 벌어진 걸까요?
오늘은 @primus_labs 를 조금 독특한 관점에서 바라보려고 합니다.
사실 하나는 아무것도 말해주지 않을 수 있습니다.
가상의 기업 A가 있다고 해보겠습니다.
이 기업은 새로운 사업을 준비하고 있지만 아직 시장에 발표하지 않았습니다.
어느 날 세 가지 정보가 외부에 알려집니다.
① 기업 A의 특정 금융계좌에 대규모 자금이 유입됐습니다.
② 평소 거래하지 않던 해외 금융기관과 자금 이동이 발생했습니다.
③ 특정 자산에 대한 담보 비중이 갑자기 증가했습니다.
각각의 정보만 보면 특별할 것이 없습니다.
정상적인 금융 활동일 수도 있으니까요.
그런데 경쟁사가 세 가지 정보를 연결하기 시작합니다.
자금이 들어온 시점과 해외 거래가 겹치네
담보까지 늘린 걸 보면 대규모 투자를 준비하는 걸까
이렇게 공개된 정보들을 조합하면서 기업 A의 다음 행동을 추측할 수 있게 됩니다.
실제로 그 추측이 맞는지는 별개의 문제입니다.
하지만 중요한 사실이 하나 있습니다.
개별적으로 무해해 보이는 정보도 결합되면 민감한 정보를 드러낼 수 있다는 것.
이를 정보 분석에서는 모자이크 효과라는 개념으로 설명하기도 합니다.
그런데 블록체인은 이런 문제에 더욱 민감할 수 있습니다.
퍼블릭 블록체인은 거래 기록을 누구나 확인할 수 있다는 강점이 있습니다.
하지만 기관 금융에서는 바로 그 특성이 부담으로 작용할 수 있습니다.
특정 주소의 자금 이동과 거래 패턴을 지속적으로 관찰하면, 시장 참여자가 공개하지 않으려던 전략을 추측할 단서가 쌓일 수 있기 때문입니다.
그렇다면 기관 금융에 필요한 것은 무엇일까요?
저는 단순히 모든 정보를 암호화하는 것이 답이라고 생각하지 않습니다.
애초에 상대방에게 무엇을 알려줘야 하는지부터 다시 설계해야 한다고 생각합니다.
예를 들어 금융 프로토콜이 어떤 기업에 다음과 같이 질문한다고 가정해 보겠습니다.
당신은 필요한 최소 자산 요건을 충족합니까?
프로토콜이 정말로 필요한 답은 무엇일까요?
기업의 모든 계좌번호?
전체 거래 내역?
자산별 상세 보유 현황?
아닐 겁니다.
정해진 조건을 충족하는지에 대한 신뢰할 수 있는 결과가 핵심일 수 있습니다.
여기서 Primus의 기술적 접근이 의미를 갖습니다.
Primus는 기존 온체인 금융 환경에 기밀성과 검증 기능을 제공하는 인프라를 구축하고 있습니다.
🔸 zkTLS
외부 시스템에서 제공된 정보의 출처와 진위를 검증할 수 있도록 지원합니다.
🔸 zkFHE
암호화된 데이터를 복호화하지 않고도 필요한 연산을 수행할 수 있게 합니다.
이러한 기술을 활용하면 금융 애플리케이션이 민감한 원본 데이터를 불필요하게 수집하거나 공개하지 않으면서, 필요한 조건을 검증하는 구조를 설계할 수 있습니다.
물론 Primus를 사용한다고 기존 퍼블릭 블록체인의 모든 거래 기록과 메타데이터가 자동으로 숨겨지는 것은 아닙니다.
어떤 정보를 보호하고 어떤 결과를 공개할지는 애플리케이션 설계에 달려 있습니다.
저는 오히려 이 점이 중요하다고 생각합니다.
BNB 생태계의 미래에도 필요한 질문입니다.
BNB를 기반으로 더 많은 기업과 기관이 금융 활동에 참여한다고 상상해 봅시다.
그때 필요한 것은 단순히 거래를 더 빠르게 처리하는 기술만이 아닐 것입니다.
기업이 특정 조건을 충족한다는 사실은 검증하되, 그 사실을 증명하기 위해 모든 금융정보를 공개하지 않아도 되는 환경.
Primus의 기밀성과 검증 인프라는 이러한 금융 애플리케이션을 설계하는 데 활용될 수 있습니다.
저는 앞으로 금융의 신뢰가 정보의 양으로 결정되지 않을 수도 있다고 생각합니다.
과거에는 더 많은 서류를 제출하고 더 많은 정보를 공개할수록 신뢰를 얻을 수 있다고 생각했습니다.
하지만 온체인 금융에서는 오히려 반대의 질문이 중요해질 수 있습니다.
우리가 서로를 신뢰하기 위해 반드시 알아야 하는 정보는 어디까지인가?
정보가 많다고 항상 신뢰가 커지는 것은 아닙니다.
때로는 지나치게 많은 정보가 새로운 위험을 만들어냅니다.
어쩌면 Primus가 지향하는 금융의 미래는 모든 정보를 볼 수 있는 세상이 아니라,
모든 정보를 보지 않아도 필요한 사실을 신뢰할 수 있는 세상일지도 모릅니다.
여러분은 어떻게 생각하시나요?
금융 시스템이 여러분을 신뢰하기 위해 모든 정보를 요구한다면, 그것은 정말 안전한 시스템일까요?
FartKing 뿌뿌웅뿌웅 retweeted
안녕하세요 방구대장 뿌뿌웅뿌웅입니다!
벌써 마지막 에포크로 향해가는 Termix!!
미래에는 사람이 아니라 AI에게 서비스를 판매하는 시대가 올지도 모릅니다.
@termix_ai @KaitoAI
여러분은 AI 에이전트가 우리의 고객이 될 수 있다고 생각하시나요?
저는 최근 @termix_ai 를 살펴보면서 AI 경제의 가장 큰 변화가 단순한 업무 자동화가 아닐 수도 있다는 생각을 했습니다.
지금까지 우리는 AI를 사용하는 고객이었습니다.
하지만 앞으로는 AI가 다른 AI의 고객이 될 수 있습니다.
그리고 이 변화는 한국 개발자들에게도 새로운 기회가 될 수 있습니다.
앞으로 AI는 서비스를 직접 찾아다닐 수 있습니다
한국의 한 개발자가 AI 기반 보안 점검 서비스를 만들었다고 가정해 보겠습니다.
현재라면 홈페이지를 만들고, 광고를 집행하고, 고객이 찾아오기를 기다려야겠죠.
그런데 미래에는 조금 다른 일이 벌어질 수 있습니다.
어떤 AI 에이전트가 코드를 작성하다가 보안 검증이 필요하다고 판단합니다.
직접 모든 것을 해결하는 대신 외부 보안 전문 에이전트를 검색하고, 가격과 작업 조건을 비교한 뒤 서비스를 구매하는 것입니다.
이때 보안 서비스를 만든 한국 개발자는 사람에게만 상품을 판매하는 것이 아닙니다.
전 세계 AI 에이전트가 잠재 고객이 되는 것이죠.
저는 이것이 TermiX가 열어갈 수 있는 시장 중 하나라고 생각합니다.
TermiX의 Agent Skill이 중요한 이유
최근 TermiX의 개발자 문서를 보면 흥미로운 구조가 있습니다.
TermiX Agent Skill은 Claude Code, Codex, Cursor, OpenClaw 등 다양한 코딩 에이전트가 마켓플레이스의 거래 기능을 활용하도록 설계됐습니다.
에이전트 검색부터 작업 요청, 제안 검토, 결제, 결과물 제출까지 업무별 실행 절차를 제공합니다.
여기에 TypeScript, Python, Go SDK도 준비돼 있습니다.
제가 주목하는 것은 단순한 개발 편의성이 아닙니다.
AI가 서비스를 구매하기 위해 반드시 사람처럼 웹사이트를 탐색할 필요가 줄어든다는 점입니다.
다만 실제 자금이 이동하는 거래에는 사용자 확인과 서명 절차가 중요하게 작동합니다.
완전한 무제한 자율 결제와는 구분해야 합니다.
한국 개발자들에게 생길 수 있는 새로운 기회
한국에는 실력 있는 1인 개발자와 소규모 개발팀이 많습니다.
그동안 글로벌 고객을 확보하려면 영어 마케팅, 해외 영업, 결제 시스템 구축 등 여러 장벽을 넘어야 했습니다.
하지만 에이전트 경제에서는 다른 경쟁 요소가 중요해질 수 있습니다.
AI가 이해할 수 있는 명확한 서비스 설명
일관된 결과물과 빠른 처리 속도
합리적인 작업 단위별 가격
다른 에이전트가 쉽게 연결할 수 있는 인터페이스
결국 홈페이지가 화려한 서비스보다 AI가 쉽게 발견하고 사용할 수 있는 서비스가 유리해질 가능성이 있습니다.
저는 이것을 일종의 에이전트를 위한 새로운 영업 시장이라고 생각합니다.
그렇다면 진짜 경쟁력은 무엇일까요?
TermiX에서 모든 에이전트가 성공하는 것은 아닐 겁니다.
서비스를 등록하는 것과 실제 구매가 발생하는 것은 전혀 다른 문제이기 때문입니다.
특히 앞으로 확인해야 할 것은 세 가지입니다.
첫째, 사람의 직접 검색이 아닌 에이전트 주도 거래가 얼마나 발생하는가?
둘째, 전문화된 에이전트가 반복적으로 선택받는가?
셋째, 외부 개발자가 SDK와 Skill을 활용해 새로운 수요를 만들어내는가?
이 세 가지가 중요하다고 생각합니다.
단순히 에이전트 등록 수가 늘어나는 것보다 실제 구매자가 다양해지는 것이 더 큰 의미를 가지기 때문입니다.
제가 바라보는 TermiX의 진짜 가능성
인터넷은 누구나 전 세계 사람들에게 상품을 판매할 수 있는 환경을 만들었습니다.
그렇다면 에이전트 경제는 누구나 전 세계 AI에게 전문 서비스를 판매할 수 있는 환경을 만들 수 있을까요?
아직은 검증해야 할 과제가 많습니다.
하지만 TermiX의 AACP와 개발자 도구를 보면 적어도 그 방향을 향한 인프라가 구축되고 있다는 것은 분명합니다.
저는 미래의 AI 경쟁에서 가장 흥미로운 질문이 이것이라고 생각합니다.
어떤 AI가 가장 똑똑한가?가 아니라
어떤 AI가 다른 AI에게 가장 필요한 존재인가?
TermiX가 만들어가는 에이전트 경제의 가치는 바로 이 질문에서 시작될지도 모릅니다.
🤝 Paid partnership
안녕하세요 방구대장 뿌뿌웅뿌웅입니다!
AI 에이전트의 시대, 진짜 승자는 가장 똑똑한 AI가 아닐 수도 있습니다.
최근 @termix_ai 를 살펴보면서 한 가지 흥미로운 생각이 들었습니다. @KaitoAI
앞으로 AI 에이전트가 수백만 개로 늘어난다면 우리는 어떤 AI를 믿고 일을 맡기게 될까요?
단순히 성능이 좋다고 홍보하는 AI일까요?
아니면 실제로 일을 끝냈다는 기록이 쌓인 AI일까요?
저는 후자가 훨씬 중요해질 것이라고 생각합니다.
그리고 바로 이 지점에 TermiX의 기회가 있습니다.
1. AI 에이전트에게도 경력이 필요하다
우리가 개발자를 채용할 때 단순히 프로필만 확인하지는 않습니다.
어떤 프로젝트를 수행했는지, 실제 결과물은 어땠는지, 문제가 발생했을 때 어떻게 해결했는지 살펴봅니다.
그런데 AI 에이전트는 어떨까요?
지금까지는 모델 성능이나 벤치마크 점수에 의존하는 경우가 많았습니다.
TermiX는 조금 다른 접근을 합니다.
에이전트마다 온체인 신원을 부여하고, 수행한 작업과 정산 및 분쟁 이력을 연결하는 구조입니다.
즉, AI의 능력을 설명하는 것에서 나아가 실제로 수행한 업무 기록을 기반으로 신뢰를 평가하려는 것입니다.
2. TermiX에서 가장 흥미로운 기능은 에스크로보다 분쟁 해결입니다
예를 들어 한 AI 에이전트가 다른 에이전트에게 스마트컨트랙트 보안 분석을 맡긴다고 가정해 보겠습니다.
일반적인 AI 서비스라면 결과물을 받고 비용을 지불하는 것으로 끝날 수 있습니다.
하지만 보고서에 오류가 있다면?
TermiX에서는 작업 조건을 미리 정하고, 대금을 에스크로에 예치하고, 제출된 결과물의 해시를 기록합니다.
문제가 발견되면 정해진 기간 안에 이의를 제기할 수 있고, 분쟁은 평가 절차를 통해 처리되도록 설계돼 있습니다.
여기서 중요한 건 블록체인이 AI의 정답을 보증한다는 뜻이 아니라는 점입니다.
블록체인은 무엇이 제출됐는지 기록할 수 있지만, 그 결과가 정말 유용한지는 별도의 검증이 필요합니다.
TermiX의 경쟁력은 이 두 영역을 얼마나 잘 연결하느냐에 달려 있다고 봅니다.
3. 진짜 핵심 자산은 거래량이 아니라 신뢰 데이터일 수 있다
저는 장기적으로 TermiX의 가장 큰 자산이 에이전트 숫자보다 거래 결과에서 축적되는 데이터가 될 가능성에 주목합니다.
가령 두 에이전트가 동일한 서비스를 제공한다고 생각해 보겠습니다.
A는 500건을 수행했지만 분쟁이 자주 발생했습니다.
B는 100건을 수행했지만 재고용률이 높고 결과물 평가가 좋습니다.
여러분이라면 누구에게 중요한 업무를 맡기시겠습니까?
단순 거래 건수만으로는 판단하기 어렵습니다.
결국 완료율, 결과물 품질, 분쟁률, 반복 거래 같은 지표가 중요해질 것입니다.
이러한 정보를 신뢰할 수 있게 축적한다면 TermiX는 단순한 AI 마켓플레이스를 넘어 에이전트의 업무 이력을 평가하는 인프라로 발전할 여지가 있습니다.
4. 하지만 해결해야 할 문제도 있습니다
거래가 온체인에 기록된다고 해서 모든 거래가 진짜 수요에서 발생한 것은 아닙니다.
동일한 주체가 여러 에이전트를 만들어 거래 실적을 부풀릴 가능성도 있습니다.
또한 평가자의 판단이 잘못됐을 때 이를 어떻게 바로잡을지도 중요한 문제입니다.
따라서 제가 앞으로 확인하고 싶은 지표는 단순 등록 에이전트 수가 아닙니다.
실제 독립적인 거래 상대방의 비율, 분쟁 해결의 정확성, 그리고 반복 고용률입니다.
이 지표들이 개선된다면 TermiX가 구축하려는 신뢰 시스템의 가치도 훨씬 명확해질 것입니다.
5. 제가 바라보는 TermiX의 미래
인터넷 초창기에는 온라인에서 모르는 사람과 거래한다는 것 자체가 낯선 일이었습니다.
하지만 결제 보호, 리뷰, 판매자 평판 시스템이 발전하면서 전자상거래가 일상화됐습니다.
AI 에이전트 경제도 비슷한 과정을 거칠 수 있다고 생각합니다.
AI가 일을 할 수 있다는 사실만으로는 시장이 완성되지 않습니다.
그 AI를 믿고 돈을 맡길 수 있어야 진짜 경제가 시작됩니다.
TermiX가 도전하는 것은 AI의 지능 경쟁이 아니라 AI 사이의 신뢰를 만드는 경쟁입니다.
저는 이 차이가 앞으로 생각보다 훨씬 중요해질 것이라고 봅니다.
안녕하세요 방구대장 뿌뿌웅뿌웅입니다!
벌써 마지막 에포크로 향해가는 Termix!!
미래에는 사람이 아니라 AI에게 서비스를 판매하는 시대가 올지도 모릅니다.
@termix_ai @KaitoAI
여러분은 AI 에이전트가 우리의 고객이 될 수 있다고 생각하시나요?
저는 최근 @termix_ai 를 살펴보면서 AI 경제의 가장 큰 변화가 단순한 업무 자동화가 아닐 수도 있다는 생각을 했습니다.
지금까지 우리는 AI를 사용하는 고객이었습니다.
하지만 앞으로는 AI가 다른 AI의 고객이 될 수 있습니다.
그리고 이 변화는 한국 개발자들에게도 새로운 기회가 될 수 있습니다.
앞으로 AI는 서비스를 직접 찾아다닐 수 있습니다
한국의 한 개발자가 AI 기반 보안 점검 서비스를 만들었다고 가정해 보겠습니다.
현재라면 홈페이지를 만들고, 광고를 집행하고, 고객이 찾아오기를 기다려야겠죠.
그런데 미래에는 조금 다른 일이 벌어질 수 있습니다.
어떤 AI 에이전트가 코드를 작성하다가 보안 검증이 필요하다고 판단합니다.
직접 모든 것을 해결하는 대신 외부 보안 전문 에이전트를 검색하고, 가격과 작업 조건을 비교한 뒤 서비스를 구매하는 것입니다.
이때 보안 서비스를 만든 한국 개발자는 사람에게만 상품을 판매하는 것이 아닙니다.
전 세계 AI 에이전트가 잠재 고객이 되는 것이죠.
저는 이것이 TermiX가 열어갈 수 있는 시장 중 하나라고 생각합니다.
TermiX의 Agent Skill이 중요한 이유
최근 TermiX의 개발자 문서를 보면 흥미로운 구조가 있습니다.
TermiX Agent Skill은 Claude Code, Codex, Cursor, OpenClaw 등 다양한 코딩 에이전트가 마켓플레이스의 거래 기능을 활용하도록 설계됐습니다.
에이전트 검색부터 작업 요청, 제안 검토, 결제, 결과물 제출까지 업무별 실행 절차를 제공합니다.
여기에 TypeScript, Python, Go SDK도 준비돼 있습니다.
제가 주목하는 것은 단순한 개발 편의성이 아닙니다.
AI가 서비스를 구매하기 위해 반드시 사람처럼 웹사이트를 탐색할 필요가 줄어든다는 점입니다.
다만 실제 자금이 이동하는 거래에는 사용자 확인과 서명 절차가 중요하게 작동합니다.
완전한 무제한 자율 결제와는 구분해야 합니다.
한국 개발자들에게 생길 수 있는 새로운 기회
한국에는 실력 있는 1인 개발자와 소규모 개발팀이 많습니다.
그동안 글로벌 고객을 확보하려면 영어 마케팅, 해외 영업, 결제 시스템 구축 등 여러 장벽을 넘어야 했습니다.
하지만 에이전트 경제에서는 다른 경쟁 요소가 중요해질 수 있습니다.
AI가 이해할 수 있는 명확한 서비스 설명
일관된 결과물과 빠른 처리 속도
합리적인 작업 단위별 가격
다른 에이전트가 쉽게 연결할 수 있는 인터페이스
결국 홈페이지가 화려한 서비스보다 AI가 쉽게 발견하고 사용할 수 있는 서비스가 유리해질 가능성이 있습니다.
저는 이것을 일종의 에이전트를 위한 새로운 영업 시장이라고 생각합니다.
그렇다면 진짜 경쟁력은 무엇일까요?
TermiX에서 모든 에이전트가 성공하는 것은 아닐 겁니다.
서비스를 등록하는 것과 실제 구매가 발생하는 것은 전혀 다른 문제이기 때문입니다.
특히 앞으로 확인해야 할 것은 세 가지입니다.
첫째, 사람의 직접 검색이 아닌 에이전트 주도 거래가 얼마나 발생하는가?
둘째, 전문화된 에이전트가 반복적으로 선택받는가?
셋째, 외부 개발자가 SDK와 Skill을 활용해 새로운 수요를 만들어내는가?
이 세 가지가 중요하다고 생각합니다.
단순히 에이전트 등록 수가 늘어나는 것보다 실제 구매자가 다양해지는 것이 더 큰 의미를 가지기 때문입니다.
제가 바라보는 TermiX의 진짜 가능성
인터넷은 누구나 전 세계 사람들에게 상품을 판매할 수 있는 환경을 만들었습니다.
그렇다면 에이전트 경제는 누구나 전 세계 AI에게 전문 서비스를 판매할 수 있는 환경을 만들 수 있을까요?
아직은 검증해야 할 과제가 많습니다.
하지만 TermiX의 AACP와 개발자 도구를 보면 적어도 그 방향을 향한 인프라가 구축되고 있다는 것은 분명합니다.
저는 미래의 AI 경쟁에서 가장 흥미로운 질문이 이것이라고 생각합니다.
어떤 AI가 가장 똑똑한가?가 아니라
어떤 AI가 다른 AI에게 가장 필요한 존재인가?
TermiX가 만들어가는 에이전트 경제의 가치는 바로 이 질문에서 시작될지도 모릅니다.
🤝 Paid partnership
안녕하세요 방구대장 뿌뿌웅뿌웅입니다!
AI 에이전트의 시대, 진짜 승자는 가장 똑똑한 AI가 아닐 수도 있습니다.
최근 @termix_ai 를 살펴보면서 한 가지 흥미로운 생각이 들었습니다. @KaitoAI
앞으로 AI 에이전트가 수백만 개로 늘어난다면 우리는 어떤 AI를 믿고 일을 맡기게 될까요?
단순히 성능이 좋다고 홍보하는 AI일까요?
아니면 실제로 일을 끝냈다는 기록이 쌓인 AI일까요?
저는 후자가 훨씬 중요해질 것이라고 생각합니다.
그리고 바로 이 지점에 TermiX의 기회가 있습니다.
1. AI 에이전트에게도 경력이 필요하다
우리가 개발자를 채용할 때 단순히 프로필만 확인하지는 않습니다.
어떤 프로젝트를 수행했는지, 실제 결과물은 어땠는지, 문제가 발생했을 때 어떻게 해결했는지 살펴봅니다.
그런데 AI 에이전트는 어떨까요?
지금까지는 모델 성능이나 벤치마크 점수에 의존하는 경우가 많았습니다.
TermiX는 조금 다른 접근을 합니다.
에이전트마다 온체인 신원을 부여하고, 수행한 작업과 정산 및 분쟁 이력을 연결하는 구조입니다.
즉, AI의 능력을 설명하는 것에서 나아가 실제로 수행한 업무 기록을 기반으로 신뢰를 평가하려는 것입니다.
2. TermiX에서 가장 흥미로운 기능은 에스크로보다 분쟁 해결입니다
예를 들어 한 AI 에이전트가 다른 에이전트에게 스마트컨트랙트 보안 분석을 맡긴다고 가정해 보겠습니다.
일반적인 AI 서비스라면 결과물을 받고 비용을 지불하는 것으로 끝날 수 있습니다.
하지만 보고서에 오류가 있다면?
TermiX에서는 작업 조건을 미리 정하고, 대금을 에스크로에 예치하고, 제출된 결과물의 해시를 기록합니다.
문제가 발견되면 정해진 기간 안에 이의를 제기할 수 있고, 분쟁은 평가 절차를 통해 처리되도록 설계돼 있습니다.
여기서 중요한 건 블록체인이 AI의 정답을 보증한다는 뜻이 아니라는 점입니다.
블록체인은 무엇이 제출됐는지 기록할 수 있지만, 그 결과가 정말 유용한지는 별도의 검증이 필요합니다.
TermiX의 경쟁력은 이 두 영역을 얼마나 잘 연결하느냐에 달려 있다고 봅니다.
3. 진짜 핵심 자산은 거래량이 아니라 신뢰 데이터일 수 있다
저는 장기적으로 TermiX의 가장 큰 자산이 에이전트 숫자보다 거래 결과에서 축적되는 데이터가 될 가능성에 주목합니다.
가령 두 에이전트가 동일한 서비스를 제공한다고 생각해 보겠습니다.
A는 500건을 수행했지만 분쟁이 자주 발생했습니다.
B는 100건을 수행했지만 재고용률이 높고 결과물 평가가 좋습니다.
여러분이라면 누구에게 중요한 업무를 맡기시겠습니까?
단순 거래 건수만으로는 판단하기 어렵습니다.
결국 완료율, 결과물 품질, 분쟁률, 반복 거래 같은 지표가 중요해질 것입니다.
이러한 정보를 신뢰할 수 있게 축적한다면 TermiX는 단순한 AI 마켓플레이스를 넘어 에이전트의 업무 이력을 평가하는 인프라로 발전할 여지가 있습니다.
4. 하지만 해결해야 할 문제도 있습니다
거래가 온체인에 기록된다고 해서 모든 거래가 진짜 수요에서 발생한 것은 아닙니다.
동일한 주체가 여러 에이전트를 만들어 거래 실적을 부풀릴 가능성도 있습니다.
또한 평가자의 판단이 잘못됐을 때 이를 어떻게 바로잡을지도 중요한 문제입니다.
따라서 제가 앞으로 확인하고 싶은 지표는 단순 등록 에이전트 수가 아닙니다.
실제 독립적인 거래 상대방의 비율, 분쟁 해결의 정확성, 그리고 반복 고용률입니다.
이 지표들이 개선된다면 TermiX가 구축하려는 신뢰 시스템의 가치도 훨씬 명확해질 것입니다.
5. 제가 바라보는 TermiX의 미래
인터넷 초창기에는 온라인에서 모르는 사람과 거래한다는 것 자체가 낯선 일이었습니다.
하지만 결제 보호, 리뷰, 판매자 평판 시스템이 발전하면서 전자상거래가 일상화됐습니다.
AI 에이전트 경제도 비슷한 과정을 거칠 수 있다고 생각합니다.
AI가 일을 할 수 있다는 사실만으로는 시장이 완성되지 않습니다.
그 AI를 믿고 돈을 맡길 수 있어야 진짜 경제가 시작됩니다.
TermiX가 도전하는 것은 AI의 지능 경쟁이 아니라 AI 사이의 신뢰를 만드는 경쟁입니다.
저는 이 차이가 앞으로 생각보다 훨씬 중요해질 것이라고 봅니다.
FartKing 뿌뿌웅뿌웅 retweeted
안녕하세요 방구대장 뿌뿌웅뿌웅입니다!
아무도 해킹하지 않았는데, 우리 회사의 비밀이 유출됐습니다.
그런데 더 이상한 사실이 있습니다.
정보를 훔친 사람도 없었고, 보안 시스템이 뚫린 적도 없었습니다.
모든 데이터는 정상적인 절차에 따라 공개됐습니다.
도대체 무슨 일이 벌어진 걸까요?
오늘은 @primus_labs 를 조금 독특한 관점에서 바라보려고 합니다.
사실 하나는 아무것도 말해주지 않을 수 있습니다.
가상의 기업 A가 있다고 해보겠습니다.
이 기업은 새로운 사업을 준비하고 있지만 아직 시장에 발표하지 않았습니다.
어느 날 세 가지 정보가 외부에 알려집니다.
① 기업 A의 특정 금융계좌에 대규모 자금이 유입됐습니다.
② 평소 거래하지 않던 해외 금융기관과 자금 이동이 발생했습니다.
③ 특정 자산에 대한 담보 비중이 갑자기 증가했습니다.
각각의 정보만 보면 특별할 것이 없습니다.
정상적인 금융 활동일 수도 있으니까요.
그런데 경쟁사가 세 가지 정보를 연결하기 시작합니다.
자금이 들어온 시점과 해외 거래가 겹치네
담보까지 늘린 걸 보면 대규모 투자를 준비하는 걸까
이렇게 공개된 정보들을 조합하면서 기업 A의 다음 행동을 추측할 수 있게 됩니다.
실제로 그 추측이 맞는지는 별개의 문제입니다.
하지만 중요한 사실이 하나 있습니다.
개별적으로 무해해 보이는 정보도 결합되면 민감한 정보를 드러낼 수 있다는 것.
이를 정보 분석에서는 모자이크 효과라는 개념으로 설명하기도 합니다.
그런데 블록체인은 이런 문제에 더욱 민감할 수 있습니다.
퍼블릭 블록체인은 거래 기록을 누구나 확인할 수 있다는 강점이 있습니다.
하지만 기관 금융에서는 바로 그 특성이 부담으로 작용할 수 있습니다.
특정 주소의 자금 이동과 거래 패턴을 지속적으로 관찰하면, 시장 참여자가 공개하지 않으려던 전략을 추측할 단서가 쌓일 수 있기 때문입니다.
그렇다면 기관 금융에 필요한 것은 무엇일까요?
저는 단순히 모든 정보를 암호화하는 것이 답이라고 생각하지 않습니다.
애초에 상대방에게 무엇을 알려줘야 하는지부터 다시 설계해야 한다고 생각합니다.
예를 들어 금융 프로토콜이 어떤 기업에 다음과 같이 질문한다고 가정해 보겠습니다.
당신은 필요한 최소 자산 요건을 충족합니까?
프로토콜이 정말로 필요한 답은 무엇일까요?
기업의 모든 계좌번호?
전체 거래 내역?
자산별 상세 보유 현황?
아닐 겁니다.
정해진 조건을 충족하는지에 대한 신뢰할 수 있는 결과가 핵심일 수 있습니다.
여기서 Primus의 기술적 접근이 의미를 갖습니다.
Primus는 기존 온체인 금융 환경에 기밀성과 검증 기능을 제공하는 인프라를 구축하고 있습니다.
🔸 zkTLS
외부 시스템에서 제공된 정보의 출처와 진위를 검증할 수 있도록 지원합니다.
🔸 zkFHE
암호화된 데이터를 복호화하지 않고도 필요한 연산을 수행할 수 있게 합니다.
이러한 기술을 활용하면 금융 애플리케이션이 민감한 원본 데이터를 불필요하게 수집하거나 공개하지 않으면서, 필요한 조건을 검증하는 구조를 설계할 수 있습니다.
물론 Primus를 사용한다고 기존 퍼블릭 블록체인의 모든 거래 기록과 메타데이터가 자동으로 숨겨지는 것은 아닙니다.
어떤 정보를 보호하고 어떤 결과를 공개할지는 애플리케이션 설계에 달려 있습니다.
저는 오히려 이 점이 중요하다고 생각합니다.
BNB 생태계의 미래에도 필요한 질문입니다.
BNB를 기반으로 더 많은 기업과 기관이 금융 활동에 참여한다고 상상해 봅시다.
그때 필요한 것은 단순히 거래를 더 빠르게 처리하는 기술만이 아닐 것입니다.
기업이 특정 조건을 충족한다는 사실은 검증하되, 그 사실을 증명하기 위해 모든 금융정보를 공개하지 않아도 되는 환경.
Primus의 기밀성과 검증 인프라는 이러한 금융 애플리케이션을 설계하는 데 활용될 수 있습니다.
저는 앞으로 금융의 신뢰가 정보의 양으로 결정되지 않을 수도 있다고 생각합니다.
과거에는 더 많은 서류를 제출하고 더 많은 정보를 공개할수록 신뢰를 얻을 수 있다고 생각했습니다.
하지만 온체인 금융에서는 오히려 반대의 질문이 중요해질 수 있습니다.
우리가 서로를 신뢰하기 위해 반드시 알아야 하는 정보는 어디까지인가?
정보가 많다고 항상 신뢰가 커지는 것은 아닙니다.
때로는 지나치게 많은 정보가 새로운 위험을 만들어냅니다.
어쩌면 Primus가 지향하는 금융의 미래는 모든 정보를 볼 수 있는 세상이 아니라,
모든 정보를 보지 않아도 필요한 사실을 신뢰할 수 있는 세상일지도 모릅니다.
여러분은 어떻게 생각하시나요?
금융 시스템이 여러분을 신뢰하기 위해 모든 정보를 요구한다면, 그것은 정말 안전한 시스템일까요?
🤝 Paid partnership
안녕하세요 방구대장 뿌뿌웅뿌웅입니다!
냉장고 속 우유에도 유통기한이 있는데, 블록체인의 '신뢰'에는 왜 유통기한이 없을까? @primus_labs @KaitoAI
조금 엉뚱한 질문으로 시작해 보겠습니다.
여러분이 마트에서 우유를 구매했다고 가정해 봅시다.
포장지에는 이렇게 적혀 있습니다.
품질 검사 통과
안전성 검증 완료
제조일자 확인
그런데 유통기한이 3개월이나 지났다면?
아무리 완벽한 검사를 통과했던 우유라도 지금 안전하다고 확신하기는 어렵습니다.
검사 결과가 거짓이어서가 아닙니다.
그때는 진실이었던 정보가 지금도 진실이라는 보장은 없기 때문입니다.
저는 이 문제가 온체인 금융에서도 상당히 중요하다고 생각합니다.
그리고 여기서 @primus_labs 를 조금 다른 시각으로 바라보게 됐습니다.
금융정보에도 유통기한이 존재합니다.
한 기업이 BNB 생태계의 금융 프로토콜을 활용하려 한다고 가정해 보겠습니다.
해당 기업은 외부 금융기관에서 발급받은 자료를 통해 자금 상태가 양호하다는 사실을 증명했습니다.
검증도 정상적으로 완료됐습니다.
그런데 2주 뒤 상황이 달라집니다.
대규모 자금이 빠져나가고, 기존 계약이 해지되고, 재무 상태가 악화됐습니다.
그렇다면 2주 전에 발급된 증명은 거짓일까요?
아닙니다.
문제는 과거의 진실을 현재의 진실처럼 사용하는 데 있습니다.
암호학적으로 완벽한 증명도 시간이 멈춰 있는 세상을 만들어 주지는 못합니다.
이 지점이 흥미롭습니다.
우리는 블록체인에서 '검증할 수 있다'는 말에 집중하지만, 실제 금융에서는 '언제 검증했는가'도 그만큼 중요합니다.
그렇다면 Primus는 어떤 역할을 할 수 있을까요?
Primus의 핵심 기술 중 하나인 zkTLS는 외부 시스템에서 제공된 데이터의 진위와 출처를 검증할 수 있도록 돕습니다.
여기에 zkFHE를 활용하면 민감한 데이터를 암호화된 상태로 처리하는 구조도 설계할 수 있습니다.
저는 이 기술들을 활용한 새로운 금융 애플리케이션을 상상해 봤습니다.
예를 들어,
어떤 기업이 외부 금융정보를 증명합니다.
해당 증명에는 검증 시점이 기록됩니다.
BNB 기반 금융 애플리케이션은 일정 기간이 지난 증명에 대해 재검증을 요구하도록 설계합니다.
검증된 정보를 바탕으로 필요한 조건을 판단하되, 민감한 원본 데이터는 보호합니다.
이렇게 되면 금융정보를 한 번 확인하고 끝내는 것이 아니라, 정해진 시점마다 신뢰를 갱신하는 구조를 만들 수 있습니다.
물론 이것은 Primus가 이미 완성해 제공하는 특정 서비스가 아니라, 기술을 활용해 구현할 수 있는 응용 시나리오입니다.
자동 재검증, 데이터 갱신 주기, 유효기간 설정은 별도의 애플리케이션 설계가 필요합니다.
그런데 이게 왜 기관 금융에서 중요할까요?
기관들이 관리하는 자금과 계약의 상태는 계속 변합니다.
어제 안전했던 거래 상대방이 오늘도 안전하다는 보장은 없습니다.
반대로 모든 금융정보를 실시간으로 공개한다면 기업의 거래 관계와 자금 전략이 노출될 수 있습니다.
결국 기관 금융에는 두 가지 능력이 동시에 필요합니다.
현재 필요한 정보를 신뢰할 수 있게 검증하는 능력.
그 과정에서 공개할 필요가 없는 정보를 보호하는 능력.
Primus가 지향하는 검증과 기밀성의 결합은 이런 구조를 구현하는 데 필요한 기반이 될 수 있습니다.
저는 앞으로 온체인 금융의 경쟁력이 단순히 얼마나 많은 정보를 검증했는지가 아니라,
얼마나 최신의 신뢰를, 얼마나 적은 정보 노출로 유지할 수 있는가에서 갈릴 수도 있다고 생각합니다.
블록체인은 과거의 기록을 지우지 않습니다.
하지만 금융의 현실은 매 순간 바뀝니다.
이 둘의 간격을 좁히는 일이야말로 차세대 금융 인프라의 중요한 과제 아닐까요?
우유의 유통기한을 확인하듯, 언젠가는 금융 증명의 유효기간을 확인하는 것이 당연한 시대가 올지도 모릅니다.
여러분은 어떻게 생각하시나요?
한 달 전에 검증된 금융정보를 오늘도 신뢰할 수 있을까요?
안녕하세요 방구대장 뿌뿌웅뿌웅입니다!
아무도 해킹하지 않았는데, 우리 회사의 비밀이 유출됐습니다.
그런데 더 이상한 사실이 있습니다.
정보를 훔친 사람도 없었고, 보안 시스템이 뚫린 적도 없었습니다.
모든 데이터는 정상적인 절차에 따라 공개됐습니다.
도대체 무슨 일이 벌어진 걸까요?
오늘은 @primus_labs 를 조금 독특한 관점에서 바라보려고 합니다.
사실 하나는 아무것도 말해주지 않을 수 있습니다.
가상의 기업 A가 있다고 해보겠습니다.
이 기업은 새로운 사업을 준비하고 있지만 아직 시장에 발표하지 않았습니다.
어느 날 세 가지 정보가 외부에 알려집니다.
① 기업 A의 특정 금융계좌에 대규모 자금이 유입됐습니다.
② 평소 거래하지 않던 해외 금융기관과 자금 이동이 발생했습니다.
③ 특정 자산에 대한 담보 비중이 갑자기 증가했습니다.
각각의 정보만 보면 특별할 것이 없습니다.
정상적인 금융 활동일 수도 있으니까요.
그런데 경쟁사가 세 가지 정보를 연결하기 시작합니다.
자금이 들어온 시점과 해외 거래가 겹치네
담보까지 늘린 걸 보면 대규모 투자를 준비하는 걸까
이렇게 공개된 정보들을 조합하면서 기업 A의 다음 행동을 추측할 수 있게 됩니다.
실제로 그 추측이 맞는지는 별개의 문제입니다.
하지만 중요한 사실이 하나 있습니다.
개별적으로 무해해 보이는 정보도 결합되면 민감한 정보를 드러낼 수 있다는 것.
이를 정보 분석에서는 모자이크 효과라는 개념으로 설명하기도 합니다.
그런데 블록체인은 이런 문제에 더욱 민감할 수 있습니다.
퍼블릭 블록체인은 거래 기록을 누구나 확인할 수 있다는 강점이 있습니다.
하지만 기관 금융에서는 바로 그 특성이 부담으로 작용할 수 있습니다.
특정 주소의 자금 이동과 거래 패턴을 지속적으로 관찰하면, 시장 참여자가 공개하지 않으려던 전략을 추측할 단서가 쌓일 수 있기 때문입니다.
그렇다면 기관 금융에 필요한 것은 무엇일까요?
저는 단순히 모든 정보를 암호화하는 것이 답이라고 생각하지 않습니다.
애초에 상대방에게 무엇을 알려줘야 하는지부터 다시 설계해야 한다고 생각합니다.
예를 들어 금융 프로토콜이 어떤 기업에 다음과 같이 질문한다고 가정해 보겠습니다.
당신은 필요한 최소 자산 요건을 충족합니까?
프로토콜이 정말로 필요한 답은 무엇일까요?
기업의 모든 계좌번호?
전체 거래 내역?
자산별 상세 보유 현황?
아닐 겁니다.
정해진 조건을 충족하는지에 대한 신뢰할 수 있는 결과가 핵심일 수 있습니다.
여기서 Primus의 기술적 접근이 의미를 갖습니다.
Primus는 기존 온체인 금융 환경에 기밀성과 검증 기능을 제공하는 인프라를 구축하고 있습니다.
🔸 zkTLS
외부 시스템에서 제공된 정보의 출처와 진위를 검증할 수 있도록 지원합니다.
🔸 zkFHE
암호화된 데이터를 복호화하지 않고도 필요한 연산을 수행할 수 있게 합니다.
이러한 기술을 활용하면 금융 애플리케이션이 민감한 원본 데이터를 불필요하게 수집하거나 공개하지 않으면서, 필요한 조건을 검증하는 구조를 설계할 수 있습니다.
물론 Primus를 사용한다고 기존 퍼블릭 블록체인의 모든 거래 기록과 메타데이터가 자동으로 숨겨지는 것은 아닙니다.
어떤 정보를 보호하고 어떤 결과를 공개할지는 애플리케이션 설계에 달려 있습니다.
저는 오히려 이 점이 중요하다고 생각합니다.
BNB 생태계의 미래에도 필요한 질문입니다.
BNB를 기반으로 더 많은 기업과 기관이 금융 활동에 참여한다고 상상해 봅시다.
그때 필요한 것은 단순히 거래를 더 빠르게 처리하는 기술만이 아닐 것입니다.
기업이 특정 조건을 충족한다는 사실은 검증하되, 그 사실을 증명하기 위해 모든 금융정보를 공개하지 않아도 되는 환경.
Primus의 기밀성과 검증 인프라는 이러한 금융 애플리케이션을 설계하는 데 활용될 수 있습니다.
저는 앞으로 금융의 신뢰가 정보의 양으로 결정되지 않을 수도 있다고 생각합니다.
과거에는 더 많은 서류를 제출하고 더 많은 정보를 공개할수록 신뢰를 얻을 수 있다고 생각했습니다.
하지만 온체인 금융에서는 오히려 반대의 질문이 중요해질 수 있습니다.
우리가 서로를 신뢰하기 위해 반드시 알아야 하는 정보는 어디까지인가?
정보가 많다고 항상 신뢰가 커지는 것은 아닙니다.
때로는 지나치게 많은 정보가 새로운 위험을 만들어냅니다.
어쩌면 Primus가 지향하는 금융의 미래는 모든 정보를 볼 수 있는 세상이 아니라,
모든 정보를 보지 않아도 필요한 사실을 신뢰할 수 있는 세상일지도 모릅니다.
여러분은 어떻게 생각하시나요?
금융 시스템이 여러분을 신뢰하기 위해 모든 정보를 요구한다면, 그것은 정말 안전한 시스템일까요?
🤝 Paid partnership
안녕하세요 방구대장 뿌뿌웅뿌웅입니다!
냉장고 속 우유에도 유통기한이 있는데, 블록체인의 '신뢰'에는 왜 유통기한이 없을까? @primus_labs @KaitoAI
조금 엉뚱한 질문으로 시작해 보겠습니다.
여러분이 마트에서 우유를 구매했다고 가정해 봅시다.
포장지에는 이렇게 적혀 있습니다.
품질 검사 통과
안전성 검증 완료
제조일자 확인
그런데 유통기한이 3개월이나 지났다면?
아무리 완벽한 검사를 통과했던 우유라도 지금 안전하다고 확신하기는 어렵습니다.
검사 결과가 거짓이어서가 아닙니다.
그때는 진실이었던 정보가 지금도 진실이라는 보장은 없기 때문입니다.
저는 이 문제가 온체인 금융에서도 상당히 중요하다고 생각합니다.
그리고 여기서 @primus_labs 를 조금 다른 시각으로 바라보게 됐습니다.
금융정보에도 유통기한이 존재합니다.
한 기업이 BNB 생태계의 금융 프로토콜을 활용하려 한다고 가정해 보겠습니다.
해당 기업은 외부 금융기관에서 발급받은 자료를 통해 자금 상태가 양호하다는 사실을 증명했습니다.
검증도 정상적으로 완료됐습니다.
그런데 2주 뒤 상황이 달라집니다.
대규모 자금이 빠져나가고, 기존 계약이 해지되고, 재무 상태가 악화됐습니다.
그렇다면 2주 전에 발급된 증명은 거짓일까요?
아닙니다.
문제는 과거의 진실을 현재의 진실처럼 사용하는 데 있습니다.
암호학적으로 완벽한 증명도 시간이 멈춰 있는 세상을 만들어 주지는 못합니다.
이 지점이 흥미롭습니다.
우리는 블록체인에서 '검증할 수 있다'는 말에 집중하지만, 실제 금융에서는 '언제 검증했는가'도 그만큼 중요합니다.
그렇다면 Primus는 어떤 역할을 할 수 있을까요?
Primus의 핵심 기술 중 하나인 zkTLS는 외부 시스템에서 제공된 데이터의 진위와 출처를 검증할 수 있도록 돕습니다.
여기에 zkFHE를 활용하면 민감한 데이터를 암호화된 상태로 처리하는 구조도 설계할 수 있습니다.
저는 이 기술들을 활용한 새로운 금융 애플리케이션을 상상해 봤습니다.
예를 들어,
어떤 기업이 외부 금융정보를 증명합니다.
해당 증명에는 검증 시점이 기록됩니다.
BNB 기반 금융 애플리케이션은 일정 기간이 지난 증명에 대해 재검증을 요구하도록 설계합니다.
검증된 정보를 바탕으로 필요한 조건을 판단하되, 민감한 원본 데이터는 보호합니다.
이렇게 되면 금융정보를 한 번 확인하고 끝내는 것이 아니라, 정해진 시점마다 신뢰를 갱신하는 구조를 만들 수 있습니다.
물론 이것은 Primus가 이미 완성해 제공하는 특정 서비스가 아니라, 기술을 활용해 구현할 수 있는 응용 시나리오입니다.
자동 재검증, 데이터 갱신 주기, 유효기간 설정은 별도의 애플리케이션 설계가 필요합니다.
그런데 이게 왜 기관 금융에서 중요할까요?
기관들이 관리하는 자금과 계약의 상태는 계속 변합니다.
어제 안전했던 거래 상대방이 오늘도 안전하다는 보장은 없습니다.
반대로 모든 금융정보를 실시간으로 공개한다면 기업의 거래 관계와 자금 전략이 노출될 수 있습니다.
결국 기관 금융에는 두 가지 능력이 동시에 필요합니다.
현재 필요한 정보를 신뢰할 수 있게 검증하는 능력.
그 과정에서 공개할 필요가 없는 정보를 보호하는 능력.
Primus가 지향하는 검증과 기밀성의 결합은 이런 구조를 구현하는 데 필요한 기반이 될 수 있습니다.
저는 앞으로 온체인 금융의 경쟁력이 단순히 얼마나 많은 정보를 검증했는지가 아니라,
얼마나 최신의 신뢰를, 얼마나 적은 정보 노출로 유지할 수 있는가에서 갈릴 수도 있다고 생각합니다.
블록체인은 과거의 기록을 지우지 않습니다.
하지만 금융의 현실은 매 순간 바뀝니다.
이 둘의 간격을 좁히는 일이야말로 차세대 금융 인프라의 중요한 과제 아닐까요?
우유의 유통기한을 확인하듯, 언젠가는 금융 증명의 유효기간을 확인하는 것이 당연한 시대가 올지도 모릅니다.
여러분은 어떻게 생각하시나요?
한 달 전에 검증된 금융정보를 오늘도 신뢰할 수 있을까요?
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