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OpenMythos — Claude의 내부 구조를 공개 논문만으로 역추적해본 오픈소스 시도 → Claude "Mythos" 아키텍처를 공개된 연구 문헌만 가지고 처음부터 다시 조립해본 이론적 재구성 프로젝트입니다. → 핵심 가설은 Mythos가 같은 레이어를 여러 번 돌리는 Recurrent-Depth Transformer(Looped Transformer)라는 것입니다. → Chain-of-Thought처럼 중간 토큰을 뱉는 방식이 아니라, 한 번의 forward pass 안에서 잠재 공간(latent space)에서 조용히 반복 추론이 일어납니다. → 깊이는 looping으로, 영역 간 넓이는 MoE(Mixture of Experts)로 해결한다는 것이 저자의 설명입니다. → PyTorch 구현과 함께 안정성 증명, 스케일링 법칙, 루프 인덱스 임베딩 같은 보조 아이디어까지 정리되어 있습니다. 기존 Transformer와 뭐가 다른가 기존 Transformer는 서로 다른 수백 개의 레이어를 직렬로 쌓아 깊이를 확보합니다. OpenMythos가 재구성한 Looped Transformer는 구조를 세 덩어리로 나눕니다. Prelude(입력 인코딩) → Recurrent Block(반복 실행) → Coda(출력 정리)의 흐름인데, 중간의 Recurrent Block을 같은 가중치로 여러 번 돌립니다. 더 어려운 문제일수록 loop 수를 늘려서 더 깊이 생각하게 만드는 구조입니다. 핵심 업데이트 규칙 매 loop마다 hidden state는 h_{t+1} = A·h_t + B·e + Transformer(h_t, e) 식으로 업데이트됩니다. 여기서 중요한 점은 원래 입력 e가 매 loop마다 다시 주입된다는 것입니다. 이게 없으면 반복이 길어질수록 원본 신호가 흐려져버리는데, input injection이 그걸 막아줍니다. 왜 Mythos가 이 구조일 거라고 보는가 저자는 네 가지 근거를 제시합니다. 첫째, Looped Transformer는 훈련 중 본 적 없는 조합을 다루는 systematic generalization을 통과합니다. 둘째, 5-hop 추론으로 학습해도 inference 시 loop를 늘리면 10-hop 문제를 풀어내는 depth extrapolation이 관찰됩니다. 셋째, 각 loop는 continuous latent space에서의 CoT 한 단계에 해당하며, 이는 Saunshi 등(2025) 논문에서 형식적으로 증명되었습니다. 넷째, k개 레이어를 L번 돌리면 kL개 레이어 모델과 비슷한 품질을 내므로 파라미터 폭발 없이 깊이를 확보할 수 있습니다. 주의사항 이 저장소는 어디까지나 공개 문헌을 기반으로 한 이론적 재구성이며, Anthropic이 Mythos를 실제로 이 구조로 만들었는지는 확인되지 않았습니다. 리포지토리는 MIT 라이선스이며 PyTorch 예제 코드와 API 문서가 포함되어 있습니다. 실행에는 attention type(mla 또는 gqa) 선택과 MythosConfig 설정이 필요합니다. #LoopedTransformer #ClaudeMythos #MoE #AIArchitecture #OpenSource
MOE
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MiroFish — 군집지능(Swarm Intelligence) 프로젝트 정리 메인 프로젝트: github.com/666ghj/MiroFish (원본) - 한 줄 요약: "간결하고 범용적인 군집지능 엔진, 만물을 예측한다" - GitHub Stars: 53,000+ (2026년 3월 출시 이후 글로벌 트렌딩 1위) - 개발자: Guo Hangjiang (20세 중국 학생), 10일 만에 바이브코딩으로 완성 - 투자: 출시 24시간 만에 3,000만 위안 (약 $4.1M) 확보 (Shanda Group 지원) 동작 원리 1. 시드 입력: 뉴스 기사, 재무 보고서, 정책 초안, 소설 등 원본 문서 제공 2. 지식 그래프 구축: 엔티티와 관계를 추출하여 디지털 세계 자동 생성 3. 에이전트 시뮬레이션: 수천~100만 개의 독립적 AI 에이전트(고유 성격, 장기 기억, 행동 로직)가 자유롭게 상호작용 및 사회적 진화 4. 예측 도출: "신의 시점"에서 변수를 동적 주입하여 미래 전개를 추론 기술 기반 OASIS(Open Agent Social Interaction Simulations) — 100만 에이전트까지 확장 가능, 23가지 소셜 액션(팔로우, 댓글, 리포스트, 좋아요, 뮤트 등) 참고/의존한 레포 (기술 계보) 레이어: 개념적 조상 레포: joonspk-research/generative_agents (Stanford Smallville) 역할: 2023년 ChatGPT 기반 25 에이전트 마을 시뮬레이션 — 개념의 출발점 ──────────────────────────────────────── 레이어: 핵심 엔진 레포: camel-ai/oasis 역할: 실제 시뮬레이션 엔진 (최대 100만 에이전트, 23가지 소셜 액션). MiroFish는 OASIS 위에 얹은 프로덕트 레이어 ──────────────────────────────────────── 레이어: 메모리 레포: Zep Cloud 역할: 에이전트 장기 기억 ──────────────────────────────────────── 레이어: 지식 그래프 레포: GraphRAG 역할: 시드 문서 → 엔티티/관계 추출 ──────────────────────────────────────── 레이어: 스택 레포: Vue 프론트 + Python/FastAPI 백엔드 역할: 제품화 레이어 관련 Fork/파생 프로젝트 1. github.com/ByeongkiJeong/MiroF... / 비공식 한국어 버전 2. github.com/nikmcfly/MiroFish-O... / 오프라인 실행 버전 (Neo4j + Ollama 로컬 스택) 3. github.com/ChinmayShringi/Micr... / 영어 번역 포크 4. github.com/parety/Miro-Fish / 커뮤니티 포크 바이럴 이후 스타 성장: 18K (3월 초) → 28K → 33K+ → 일부 집계 53K, 포크 1,900+ 버전: v0.1.2에서 에이전트 상한 70만 → 100만으로 확장 인사이트 사례: - 개발자가 Polymarket 봇에 연결, 거래 전 2,847명 시뮬레이션 → 338거래 $4,266 수익 보고 - 홍루몽 전 80회 입력 → 잃어버린 결말 예측 데모 (캐릭터 역학 기반) - 기업 적용: 여론 위기 시뮬레이션, 공급망 충격 시장 반응 예측 한계: 초단기(15분 이하) 금융 마이크로구조·주문 흐름 예측은 불가 — "공공 여론 형성"에 특화 조직: 궈항장은 인턴 → CEO로, 샨다그룹(천톈차오)이 인큐베이팅 ───── Salon de l'IA (AI 살롱) :항상 도움되는 정보, 다양한 인사이트들을 전달하기 위해 노력하겠습니다! 🙏 #AI #Mirofish #군집지능 #궈항장
BZZ
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04-17
Opus 4.7보다 Mythos가 궁금하다. Opus 4.7의 빠른 등장으로 커뮤니티가 시끌시끌하지만, Anthropic은 슬며시 Mythos의 압도적인 지표를 함께 공개했습니다. Opus 4.6에서 4.7로의 변화는 전반적으로 안정적인 개선이었습니다. SWE-bench Pro 기준 53.4%에서 64.3%로 약 11%p, Terminal-Bench는 65.4%에서 69.4%로 4%p 정도 올랐습니다. 한 세대 업그레이드답게 고르게 끌어올렸지만, 벤치마크마다 한 자릿수에서 열 자릿수 초반의 상승폭으로 "꾸준한 진보" 정도입니다. 반면 Opus 4.7에서 Mythos Preview로의 점프는 스케일이 다릅니다. SWE-bench Pro는 64.3%에서 77.8%로 13.5%p, Terminal-Bench는 69.4%에서 82.0%로 12.6%p 뛰었고, SWE-bench Verified는 이미 87.6%라는 고점에서 93.9%까지 올라갔습니다. 높은 점수대에서의 추가 상승은 난이도가 기하급수적으로 올라가는 영역이라, 단순 수치 이상의 의미가 있습니다. Humanity's Last Exam에서도 with tools 기준 54.7%에서 64.7%로 10%p 상승하며 표 내 전 모델 최고점을 기록했고, Cybersecurity 벤치마크는 4.6에서 4.7 사이에 오히려 소폭 하락했다가 Mythos에서 83.1%로 단숨에 10%p를 끌어올렸습니다. 아직 Mythos는 Preview 단계이고 Scaled tool use, Financial analysis, Multilingual Q&A 등 일부 벤치마크에서 측정값 자체가 없어 범용 모델로서의 완성도는 검증이 필요합니다. 그러나 측정된 영역만 놓고 보면, Opus 4.7이 4.6의 점진적 진화였다면 Mythos는 우리가 정말 희망하는 다음 세대 모델로 보입니다. Mythos 존버.. #AI #Opus4.7 #Mythos #Anthropic #Claude
OPUS
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04-15
AI를 사용할 수록 이 기회를 잡아야 된다는 생각이 너무 명확하게 느껴지고, 크립토를 경험한 세대라면 초기에 개인의 역할, 조직의 역할이 얼마나 중요한지 체감이 될 것이라고 생각합니다. 기술 사이클의 초기로 말도 안되는 기업가치를 인정 받는 소규모 조직들이 생길 것이고, AI 에이전트를 빌려주는 형태로 높은 연봉을 받는 사람들(AI Agent 채용시대)이 생길 수도 있습니다. 이러한 포모들이 생기면 AI를 잘 활용하는 인재에 대한 가치는 더욱 높아질 것입니다. 지인의 평을 가져오면 4,000만원 연봉 5명보다 2억 원 연봉 1명이 더 저평가로 보일 수도 있는 시장이 올 것입니다. "Jeffrey Yan이 설립한 Hyperliquid가 단 11명의 직원으로 9억 달러 이상의 수익을 창출한 것으로 알려졌으며, 이는 직원 1인당 수익 기준으로 세계에서 가장 수익성이 높은 스타트업 중 하나가 되었습니다." 이런 소식처럼 인재 당 생산성이 더 중요한 지표가 될 것입니다. 살아남기 위해선 "대체 불가능한 사람(Non Fungible Human)"이 되어야합니다. 뛰어난 학습력, 창의력, 통찰력, 실행력을 통해 대체될 수 없는 인재로 성장할 시기입니다. 학습하고 있나요? 실행하고 있나요? 창의성을 유지하기 위해 컨디션 관리를 하고 다양한 경험들을 하고 있나요? 통찰력을 기르기 위해 독서를 하거나 다양한 인사이트들을 접하고 있나요? 스스로 고민해보면 좋을 것 같습니다. 조직도 살아남기 위해선 "대채 불가능한 조직"도 되어야 합니다. 끝임없이 다같이 배우고 나눠야합니다. 생산 비용이 줄어든 만큼 수많은 새로운 시도를 하고, 실행해야합니다. 그리고 그럴 수 있는 환경을 제공해야 합니다. 위기는 곧 기회라는 말처럼 AI 산업 충격으로 인핸 고용 불안 시대에 스스로를 발전 시킬 수 있길 바랍니다. ─────────────────── Salon de l'IA (AI 살롱) :항상 도움되는 정보, 다양한 인사이트들을 전달하기 위해 노력하겠습니다! 🙏 #AI #대채불가능한사람 #기술사이클
AI
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04-08
선다 피차이 구글 CEO 인터뷰 ✍️팩트 및 요약 www.youtube.com/watch?v=bTA8sj... 1. 인프라: 막대한 자본과 물리적 병목 - TPU 기반의 수직 계열화: 구글은 현재 7세대 TPU를 운용 중이며, 칩부터 모델, 데이터 센터까지 자체 최적화하는 '풀 스택' 전략을 통해 타사 대비 압도적인 추론 속도와 효율성을 확보하고 있습니다. - 실질적 물리적 병목: 자본은 충분하지만, 웨이퍼 생산 능력, 전력 수급, 부지 허가, 심지어 숙련된 전기 기술자 부족이 성장의 실질적인 제약 요소로 작용하고 있습니다. - 메모리 공급의 임계점: 2026~2027년에는 전 세계 메모리 공급량이 수요를 따라가지 못할 것이며, 이 '공급 제약' 기간 동안 효율적인 모델을 만드는 팀이 격차를 벌릴 것으로 내다봤습니다. 2. AI 에이전트: 검색의 종말이 아닌 진화 - 피차이는 검색이 사라지는 것이 아니라, 사용자의 복잡한 과업을 대신 수행해 주는 '에이전트 매니저'로 진화할 것이라고 강조했습니다. - 비동기적 과업 수행: 단순히 쿼리에 답하는 단발성 검색에서 벗어나, 여행 계획을 짜거나 데이터를 분석하는 등 오래 걸리는 태스크를 백그라운드에서 실행하는 형태로 바뀝니다. - 2027년 변곡점: 2027년에는 기업 내 비재무적 프로세스(예: 자동 예측, 데이터 통합 등)에서 에이전트가 인간의 개입 없이 결과물을 내놓는 '완전한 에이전틱' 전환이 본격화될 것으로 예측했습니다. 3. 베팅하고 있는 신사업: 우주, 자율주행, 로보틱스, 바이오, 물류, 양자컴퓨터 - 우주 데이터 센터: 지상의 전력 및 부지 제약을 해결하기 위해 우주에 데이터 센터를 구축하는 프로젝트를 소규모 팀으로 시작했습니다. 구글은 스페이스X의 지분 10%가량을 보유한 주요 주주로서 시너지를 기대합니다. - 로보틱스: 과거에는 AI 기술이 부족해 실패했지만, 이제는 제미나이 모델의 공간 추론 능력을 결합해 보스턴 다이내믹스, 애자일 등과 협력하며 로보틱스 분야에서 다시 세계 최고 수준의 성과를 내고 있습니다. - 바이오: 알파폴드로 단백질 구조를 예측하는 수준을 넘어, 실제 신약 후보 물질을 디자인하고 임상 성공 확률을 획기적으로 높이는 것에 집중 - 드론 배송: 미국인 4,000만 명이 윙의 드론 배송 서비스권 내에 들어오게 될 것이라고 밝혔습니다 - 양자컴퓨터: 기상 예측이나 분자 시뮬레이션처럼 현대 컴퓨터로 불가능한 영역을 해결하기 위해 지속적으로 투자하고 있으며, 최근 의미 있는 결과물을 내놓으며 실용화에 다가가고 있습니다. 💡의견 - 하드웨어 병목이나 AI 에이전트 검색 진화는 다 아는 이야기고. 구글이 주력하고 있는 신사업이 참고할 만한 내용 - 향후 스페이스X와 어떤 시너지를 낼 수 있을지 궁금. 엘론 머스크는 구글 AI와 경쟁하는데 우주 분야에서는 협력할수도 - 노벨상 수상팀이 소속된 알파폴드를 보유한 구글은 바이오테크에서 대박을 낼 가능성이 가장 높은 빅테크
TON
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04-06
AI의 대명사, ChatGPT를 만든 OpenAI의 증명의 시간 OpenAI가 디즈니의 10억 달러 투자까지 약속되어 있던 Sora를 중단했다. 출시 6개월 만이다. 공식적인 이유는 컴퓨팅 자원의 전략적 재배치였지만, 그 이면에는 치열해진 경쟁 구도가 있다. 영상 생성 분야에서 Google의 Veo, ByteDance의 Seedance 등이 빠르게 치고 올라오는 상황에서, 하루 100만 달러씩 소모하며 사용자는 50만 명 이하로 떨어진 Sora를 유지하는 건 전략적으로 맞지 않았을 거다. 지금 QnA 형태의 대화형 AI 챗봇에서는 ChatGPT가 가장 많은 사용자를 확보하고 있다. 하지만 이미지 생성, 영상 생성, 음악 생성 같은 멀티모달 생성 AI에서는 Google이 Gemini 3 시리즈와 Veo, Nano Banana 등으로 더 넓은 영역을 빠르게 장악해가고 있다. Anthropic의 Claude는 코드와 에이전트를 만드는 실무 영역에서 가장 큰 영향력을 발휘하고 있다. Claude Code의 압도적인 성능 덕분에 개발자들 사이에서 사실상 표준 도구로 자리잡았고, WSJ에 따르면 이게 Sora 중단의 직접적인 배경이기도 했다. 여기서 OpenAI의 선택이 흥미롭다. Google과의 멀티모달 경쟁보다 Anthropic과의 코딩·에이전트 경쟁을 택한 거다. Codex를 전면에 내세우며 GPT-5.4까지 투입하고, 데스크톱 앱, CLI, IDE 확장, 클라우드까지 전방위로 확장하고 있다. Sora에 쓰던 컴퓨팅 자원을 여기에 집중하겠다는 메시지다. AI 시장의 판이 바뀌고 있다. "누가 가장 많은 것을 할 수 있는가"에서 "누가 가장 실질적인 가치를 만드는가"로. AI는 결국 한정적 자원을 쓰기 때문에 모든 걸 할 수 있지 않다. 선택과 집중이 필요하다. + OpenAI의 다각화는 투자받은 자산으로 생태계를 만들 수 있는 기업을 인수 합병하는데 쓰고 있다. (샘이 가장 잘하는 VC의 영역, Anthropic은 모델 연구라는 엔지이너 영역에서 각 대표의 집중이 더 보여지는 상황)
ANTHROPIC
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04-06
샘 알트만 인터뷰 (Sora 중단, 오픈AI 3대 집중 영역, IPO, AI 미래) ✍️팩트 및 요약 www.youtube.com/watch?v=mJSnn0... 1. 소라(Sora) 중단 이유 - 컴퓨팅 자원의 전략적 재배치: 영상 생성에 소모되는 막대한 연산 능력(Compute)을 더 높은 가치를 창출할 차세대 지능형 모델 개발에 집중하기 위해 중단을 결정했습니다. - 비즈니스 우선순위 변경: 디즈니와의 대형 파트너십에도 불구하고, 단순 콘텐츠 생성을 넘어선 '인공지능 연구원' 등 사회 근간을 바꿀 프로젝트가 더 시급하다고 판단했습니다. 2. OpenAI 3대 집중 영역 - 자동화된 연구자 (Automated Researcher): 10년 치의 과학적 진보를 1년 만에 이뤄낼 수 있는 시스템을 구축하여 질병 치료, 에너지 혁명 등 인류의 난제를 해결하는 데 주력합니다. - 자동화된 기업 운영: 코딩부터 운영까지 AI가 수행하여 단 한 명이 운영하는 '1인 유니콘 기업'이 가능해지는 경제 생태계 구축을 목표로 합니다. - 개인 에이전트 (Super Assistant): 사용자의 모든 맥락을 파악하고 웹 서핑, 메시지 처리 등을 선제적으로 수행하여 일상의 마찰을 줄여주는 '보이지 않는 비서'를 구현합니다. 3. IPO (기업 공개) 및 지배구조 - 상장 가능성 시사: 올해 내 IPO 가능성에 대해 "일어날 수도 있지만 확정된 바는 없다"며 유동적인 입장을 보였으나, 기업 가치는 이미 조 단위(Trillion)로 평가받고 있습니다. - 책임 경영의 강조: CEO 직무가 기술적으로 대체되더라도, 사회적으로 중요한 의사결정을 내리고 책임질 '인간 리더'에 대한 세상의 요구는 계속될 것이라고 보았습니다. 4. AI의 미래 - 인지적 역량의 대전환: 조만간 데이터 센터 내부의 AI가 전 세계 인간의 뇌보다 더 많은 지적 활동을 수행하게 되며, 이는 인류 역사의 거대한 변곡점이 될 것입니다. - 풍요와 새로운 사회 계약: AI가 가져올 자원의 풍요를 공유하기 위해 '보편적 기본 소득'이나 '시민 지분 소유'와 같은 새로운 경제 및 조세 체계의 도입이 필요함을 역설했습니다. 💡의견 - 예전에 오픈 AI SNS에 월드코인을 적용한다는 루머가 있었는데 무산된 듯. - 월드코인은 샘 알트만 이름 빌려서 기본소득 홍채 인식 어쩌구 하던 코인. Go to zero
SORA
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04-03
분쟁 탐색기(dispute explorer) 한 유저가 의문을 제기합니다. 대부분의 L2에는 7일간의 챌린지 기간(challenge period)이 있습니다 실제로 분쟁 해결에 성공한 사례가 있었나요? L2BEAT의 Head of Research인 donnoh가 9시간 만에 분쟁 탐색기를 만들어서 공유했습니다. 분쟁 탐색기(dispute explorer) 작성을 막 마쳤습니다. 몇 가지 통계는 다음과 같습니다: - @Optimism , @base , @inkonchain , @unichain 사이에서 121개의 상태 루트(state roots)가 경합 중입니다. - 가장 깊은 이분법 게임(bisection game)은 5단계까지 진행되었으며, 0.57 ETH가 스테이킹되었습니다. - 현재 @Optimism 에서 활발한 분쟁이 진행 중입니다. 출처 disputes.slopo.net L2BEAT 팀은 항상 멋지네요.
OP
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04-02
Defillama상 Plume TVL 폭락 사건의 전말. 0. Defillama가 Provenance랑 한판 함. Provenance + Figure 쪽에서 $12B RWA TVL 주장하면서 사건 시작. (Defillama상 전체 TVL이 $80-120B 쯤 하니까 걍 엄청 큰 액수임). 근데 DefiLlama가 실제 온체인 기준으로 검증해보니까 말이 안 맞음. 확인된 온체인 데이터 보면 - 거래에 쓰이는 자산: BTC $5M, ETH $4M - 자체 스테이블코인 YLDS: $20M - RWA 이동: 대부분 보유자 지갑이 아니라 별도 계정이 대신 처리 즉 실제 온체인에서 유저들이 자산을 들고 거래하는 구조가 아니라 오프체인에서 돌아가는 걸 블록체인에 기록만 하는 형태. 때는 Figure가 IPO를 할 때쯤이었음. Defillama 대표 0xngmi는 Figure가 숫자를 뻥튀기해서 주식 가격을 올리려는 수작이 아니냐고 말함. X에 엄청 긴 아티클을 적음. zkSync도 같이 까임. 대충 비슷한 이유. DefiLlama 입장에서는 이게 문제. - 유저가 직접 본인의 키로 자산을 들고 움직이지 않음 - 온체인 유동성 거의 없음 그래서 그 이후론 Defillama도 좀 손을 봄. - RWA TVL 전반에 대한 due diligence 강화 - unproductive / unverifiable 자산 제거 정책 도입 1. Plume에게로 뛴 불똥 DefiLlama가 2025년 말부터 TVL 기준을 바꿈. 기존엔 컨트랙트에 자산 들어있으면 다 TVL이었는데, 실제 경제활동 없는 유동성은 전부 제거시킴. 대표적으로 single depositor vault, 거래 없는 LP, borrower 없는 lending pool, 검증 안 된 wrapper 자산 등 다 제외됨. Defillama가 하다보니 Plume 데이터도 정리하게 됐나봄. Plume을 살펴보니 초기 TVL 상당 부분이 Pell 같은 프로토콜에 집중돼 있었는데, 이게 소수 지갑 기반 vault + 실제 사용자 활동 거의 없음으로 판정됨. DefiLlama가 이걸 unproductive liquidity로 분류하면서 대거 제거됨. 그 결과 당시 Plume의 $150M였던 TVL이 $20M대로 급락함. 엄청 자세히 말하자면, Pell network esBTC vault은 0xD7a3ecd8086100C9cD3E50B33Ba3061a9f3AFFE3 <— 이 지갑 하나가 총 $100M..을 예치함. explorer.plume.org/tx/0x639ceb... ($10M) explorer.plume.org/tx/0xa29388... ($20M) explorer.plume.org/tx/0x989381... ($20M) explorer.plume.org/tx/0xa4988e... ($10M) explorer.plume.org/tx/0x120858... ($20M) explorer.plume.org/tx/0xf52b0e... ($20M) Pell network YBTC.B vault도 마찬가지. 0xE8ccbb36816e5f2fB69fBe6fbd46d7e370435d84가 혼자 $34M 정도 예치. explorer.plume.org/tx/0xa0ffd1... ($6.8M) explorer.plume.org/tx/0xf4fb7f... ($13.7M) explorer.plume.org/tx/0xb4a70f... ($13.7M) 그니까 다시 말하자면 지갑 두개가 총 $134M어치의 BTC를 Plume상 Pell network 에 넣어놨던 것. 참고로 똑같은 날에 Pell Network TVL도 박살남. $200M+ 에서 그냥 거의 0으로 수직 하강. Pell Network에 진짜 예치하는 사람이 몇 명 없었나봄..? 그러니까, 결국엔 내가 한달 쯤 했던 말이 반절은 맞았음. 모종의 딜이 Plume/Pell <-> 예치작 하는 고래 사이에 오고간 건진 아직도 모르겠지만 (근데 내 추측상 아마 거의 그랬을 것..), 두개의 지갑밖에 사용되지 않았으니, 반은 평생 모를거고 반은 맞았음. 물론 Plume TVL이 수직하강한건 예치작 하던 고래가 갑자기 출금한 게 아니라 Defillama가 TVL 산정 방식을 바꿔서 그런거지만. 숫자도 얼추 맞아 떨어짐. 150M -> 20M 하강인데 134M가 계산에서 빠졌으니. 결론은 어쩌다보니 대충 맞았음. 2. rwa.xyz와 defillama의 TVL 계산 방식 차이 RWA.xyz는 DefiLlama랑 완전히 다르게 측정. DefiLlama는 DeFi 프로토콜 안에 완전히 들어가 있는 자본만 보는데, RWA.xyz는 체인 위에 존재하는 전체 실물자산 가치 자체를 측정함. 즉, 토큰화된 국채, 펀드, 크레딧 같은 자산이 지갑에만 있어도 전부 포함됨. 심지어 일부는 오프체인 데이터까지 결합해서 NAV 기준으로 계산함. 그래서 DefiLlama는 DeFi 활동성 지표, RWA.xyz는 자산 발행/유통 규모 지표라서 같은 체인인데도 수십배 차이 나는 게 정상적인 구조임. Plume은 Distributed asset 기준으로 했을때 rwa.xyz에서는 오늘 기준 $349M의 RWA value, 모든 체인 중 9등을 유지하고 있음. 3. Plume이 추구하는 방향성 Provenance 사태가 터지기 바로 전, 혹은 직후(과거 일이라 타임라인이 확실하지 않음)에 Plume에서 "TVL Is Meaningless"라는 글을 적음: 파트 1 / 파트 2 Plume Network는 TVL보다 RWA 들고있는 지갑 수 / DAU 같은 지표에 더 집중. 특히 RWA는 자산이 지갑에 보관만 돼도 의미가 있기 때문에, 단일 지갑에 몰린 TVL은 아무 의미 없음. 수많은 유저가 작은 금액이라도 실제로 보유, 활용하면 adoption으로 볼 수 있음. 단지 지갑 수도 조작하고 싶으면 얼마든지 조작이 가능하기에 arkham 같은 툴을 사용해서 자세히 알아봐야 할듯. 재단 측에서 진짜 조작까지 하진 않겠지만. 4. 결론 rwa.xyz와 defillama 둘 중 누가 틀리고 맞았는지에 대한 정답은 없음. 오히려 어떤 상황에 어떤 방법론을 사용하는게 적절한지를 연구해야 할듯. 토큰화가 대중화되지 않았을 때엔 그냥 머리 비우고 tvl만 보면 됐는데, 이제는 시대가 달라져서 이런 문제가 생김. 이게 진짜 문제인게, 일단 나 같은 고인물인 경우엔 못 들어보던 프로토콜이나 블록체인을 알게 되면 defillama 들어가서 tvl 확인부터 함. 이게 거의 첫인상 테스트로 자리잡았는데, 근데 이게 다는 아니란 거. 고인물들도 인식을 좀 바꿔야 함. 링크 - 0xngmi 트윗 전문 - Plume Network의 TVL이 왜 갑작스레 감소했냐는 질문 + 0xngmi의 답변 원본 - Pell Network 박살난 TVL - rwa.xyz Plume 페이지 - Defillama TVL 방법론 *조사된 내용이 틀렸다면 언제든지 알려주세요. 저번엔 리서치도 제대로 안해보고 그냥 올려서 죄송합니다. *리플에서 데브렐 활동하며 알게 된 리플 생태계 플젝 대표님께서 마케팅 인턴을 구합니다: 공고 확인. 서류는 sivax@sivax.io로 보내주세요.
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