빅 아이디어 2024 암호화폐 섹션 요약: 제도적 구성이 비트코인에 미치는 영향

글 0xxz@골든파이낸스

월스트리트의 유명 투자자 캐서린 우드와 그가 이끄는 ARK 인베스트먼트는 2017년부터 매년 초 '빅 아이디어' 보고서를 발표해 시장의 주목을 받아왔습니다.

이번 빅 아이디어 2023에서는 퍼블릭 체인, AI, 에너지 저장, 로봇 공학, 멀티 오믹스 시퀀싱 등 5가지 주요 기술 카테고리가 우리 시대를 정의할 것으로 예상했습니다.

"빅 아이디어 2024" 보고서는 163페이지 분량으로 15개 섹션으로 구성되어 있습니다. 기술 융합에 대한 일반적인 개요와 더불어 나머지 14개 섹션 중 4개 는 암호화폐와 Web3: AI, 비트코인 구성, 2023년 비트코인, 스마트 컨트랙트와 관련된 내용입니다.

"빅 아이디어 2024" 보고서는 2024년 중국 설날에 발표되었으며 보고서의 내용, 특히 암호화폐 관련 내용은 아직 중국어로 완전히 번역되지 않았습니다. 보고서의 내용, 특히 암호화폐 관련 내용은 아직 중국어 번역이 완료되지 않았습니다. 골든 파이낸스는 독자들의 편의를 위해 이 부분을 정리했습니다.

독자의 편의를 위해 비트코인 구성, 2023년 비트코인, 스마트 컨트랙트의 세 부분을 앞부분에 배치하고 마지막에 인공지능 부분을 배치했습니다.

비트코인 구성

비트코인과 같은 디지털 자산은 새로운 자산 클래스

ARK의 연구에 따르면 비트코인은 기관 포트폴리오에서 전략적 배분이 필요한 독립적인 자산 클래스로 떠올랐습니다.

비트코인은 장기적으로 모든 주요 자산을 능가

지난 7년 동안 비트코인의 연평균 수익률은 약 44%로, 다른 주요 자산의 평균 수익률이 5.7%에 불과한 것과 비교했을 때.

전반적으로, 비트코인을 장기 보유하는 투자자는 시간이 지날수록 이익을 얻습니다

"시간, 그리고 선택의 시간": 비트코인의 변동성은 장기 수익률을 가릴 수 있습니다. 단기간에 큰 폭의 상승 또는 하락이 발생할 수 있지만, 비트코인 투자의 핵심은 항상 장기적인 투자 기간입니다. "언제"라는 질문 대신 "얼마나 오래?"라는 질문이 더 나은 질문일 것입니다. 역사적으로 비트코인을 최소 5년 이상 구매하고 보유한 투자자들은 어느 시점이든 수익을 냈습니다.

비트코인과 전통 자산의 상관관계는 낮음

역사적으로 비트코인 가격 움직임은 다른 자산 클래스와 상관관계가 좋지 않았습니다. 지난 5년 동안 비트코인 수익률과 전통 자산군의 상관관계는 평균 0.27에 불과했습니다.

비트코인은 위험조정수익률을 극대화하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다

ARK의 연구는 전통적인 자산 클래스의 변동성과 수익률 프로필에 초점을 맞추고 있으며, 2023년 위험조정 수익률을 극대화하려는 포트폴리오가 비트코인에 19.4%를 할당해야 한다고 제안합니다.

5년 단위로 지난 9년간 비트코인에 할당하면 위험 조정 수익 극대화

분석에 따르면, 2015년에 에 따르면 위험 조정 수익을 극대화하는 최적의 자산 배분은 5년 기간 동안 0.5%였습니다. 그 이후 동일한 기준으로 비트코인에 대한 평균 비중은 4.8%였으며, 2023년에만 19.4%에 달했습니다.

최적의 비트코인 배분은 어떤 영향을 미칠까요?

250조 달러에 달하는 글로벌 투자 가능한 자산에서 비트코인을 할당하면 가격에 상당한 영향을 미칠 것입니다.

1% 할당 시 비트코인 가격은 12만 달러로, 4.8퍼센트 구성은 비트코인 가격을 550,000달러로, 19.4퍼센트는 비트코인 가격을 230만 달러로 끌어올릴 수 있습니다.

2023년 비트코인

비트코인 가격은 2023년에 155% 급등하여 시가총액이 8,270억 달러로 증가했습니다

비트코인 가격이 거의 4년 만에 처음으로 온체인 시장 평균을 돌파했습니다

온체인 시장 평균은 위험에 대한 원래 ARK 지표 중 하나입니다. 위험 회피형과 위험 선호형 비트코인 시장 사이의 신뢰할 수 있는 구분점입니다. 역사적으로 비트코인 가격이 시장 평균을 돌파하면 일반적으로 강세장의 초기 단계로 간주됩니다.

2023년은 2022년의 암호화폐 위기에 대한 중요한 답을 제공합니다

미국 지역 은행의 대규모 실패에도 안전한 피난처가 된 비트코인

2023년 초, 미국 지역 은행의 역사적인 실패가 발생한 동안 비트코인의 가격은 40% 이상 상승하며 거래상대방 위험에 대한 헤지 역할을 강조했습니다

비문 급증은 비트코인 네트워크에 거래 결제 이상의 역할이 있음을 시사

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2023년 1월에 출시된 비트코인 비문은 비트코인의 최소 단위인 '사토시'에 블록체인 내 위치에 따라 번호를 부여하는 고유 번호 시스템을 도입했습니다. 각 사토시는 식별이 가능하고 불변하므로 사용자는 데이터, 이미지 또는 텍스트를 사토시에 기록할 수 있습니다. 대체 불가능한 토큰에 스마트 콘트랙트가 필요한 다른 블록체인과 달리, 비트코인 비문은 비트코인 블록체인의 맨 아래에 위치합니다.

거래 크기와 블록 공간에 대한 비문의 영향은 논쟁을 불러일으켰습니다. 저희는 비문이 자유 시장의 산물이며 비트코인에 건강한 혁신을 가져올 것이라고 믿습니다.

비트코인의 펀더멘털은 2022년의 위기를 큰 탈 없이 극복했고 2023년에도 꾸준한 성장을 이어갈 것입니다

미국 상품 선물 거래소 CME, 암호화폐를 제치고 세계 최대 비트코인 선물 거래소로 부상

2022년 암호화폐 시장과 함께 폭락으로 더 규제되고 안전한 인프라에 대한 수요가 증가하면서 비트코인 시장 역학 관계는 미국으로 더 많이 이동했습니다.

비트코인, 신뢰할 수 있는 헤지 자산으로 진화하고 있다

전통적인 거시경제 불확실성이 증가함에 따라 "거시경제 불확실성이 증가함에 따라 비트코인이 대안으로 떠오르고 있습니다.

2024년 비트코인에 다가올 주요 촉매제:

비트코인 현물 ETF 발행, 비트코인 반감기, 기관의 수용, 규제 진행 상황

스마트 컨트랙트

퍼블릭 체인에 배포된 스마트 컨트랙트는 임대료를 받는 중개인과 기존 금융 인프라에 대한 글로벌하고 자동화된 감사 가능한 대안을 제공합니다.

스테이블코인, 토큰화된 국채, 확장 기술 등 여러 디지털 자산 솔루션이 2022년 '암호화폐 시장 위기' 이후 주목을 받고 있습니다.

온체인 금융 자산의 가치가 증가함에 따라 탈중앙화 애플리케이션과 관련된 시장 가치는 2023년 7750억 달러에서 2030년 5조 2000억 달러로 연간 32%씩 성장할 것으로 ARK는 전망했습니다.

인터넷 금융 시스템의 기반이 되는 스마트 계약

스마트 계약은 새로운 인터넷 네이티브 금융 시스템에 활력을 불어넣고 있습니다. 가장 큰 스마트 컨트랙트 블록체인인 이더를 필두로 여러 네트워크가 온체인 활동을 지원하고 시장 점유율을 놓고 경쟁하고 있습니다.

< strong>스테이블코인, 스마트 계약의 가치 제안을 강조

신흥 시장의 초인플레이션과 글로벌 불안정성 증가로 인해 달러에 도달하는 디지털 방식을 제공하는 스테이블코인에 대한 수요가 급증하고 있습니다. 전세계 일일 활성 스테이블코인 주소 수는 지난 3년간 매년 93%씩 증가하여 171,000개에서 120만 개로 늘어났으며 2023년에는 스테이블코인 송금이 마스터카드를 추월했습니다.

전통 금융 자산이 체인으로 이동하고 있습니다

토큰화를 통해 재무 담당자들은 퍼블릭 체인에서 기존 금융 시장보다 훨씬 쉽게 자금을 추적, 거래, 담보할 수 있습니다. 2023년 토큰화된 재무 자금은 8억 5천만 달러로 7배 이상 급증했습니다. 초기 펀드는 스텔라 블록체인에서 출시되었지만, 2023년에는 이더가 토큰화된 국채를 위한 가장 큰 시장이 되었습니다.

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약세장에서 프로토콜을 최적화하는 개발자들

2022년 암호화폐 시장 위기와 그 여파에 직면한 핵심 개발자들은 기술 로드맵을 발전시키고 다음 강세장을 지원하기 위해 프로토콜을 강화했습니다. 이더리움은 지분증명 합의 메커니즘으로 성공적으로 마이그레이션하고 솔라나는 연속 가동 시간 신기록을 세웠습니다.

< strong>L2 네트워크는 이미 이더 생태계에서 거래를 확장하고 있습니다

2021년 초부터 20개 이상의 L2 네트워크가 출시되어 이더는 훨씬 낮은 비용으로 일일 평균 거래량을 4배까지 확장할 수 있게 되었습니다. 초기 성공에도 불구하고 대부분의 L2 네트워크는 중앙에서 통제되고 있으며, L2의 확산은 사용자와 개발자의 경험을 복잡하게 만들고 있습니다.

< strong>비용 절감으로 온체인 참여도 증가

일일 활성 주소(DAU)와 월간 활성 주소(MAU)의 비율로 측정한 온체인 참여도는 거래 비용이 감소함에 따라 증가했습니다.

< strong>솔라나와 같은 모놀리식 체인은 수직적 확장에 대한 대안을 제공합니다

스마트 컨트랙트 네트워크 설계에는 트레이드오프가 필요합니다. 이더리움 생태계는 기본 탈중앙화를 우선시하여 확장을 더 복잡하게 만드는 반면, 솔라나는 단일 계층 확장성을 우선시하여 아키텍처를 단순하게 유지하고 사용자와 앱 개발자를 위한 견인력을 얻습니다.

< strong>스마트 계약으로 금융 서비스 비용을 획기적으로 줄일 수 있습니다

글로벌 경제 성장, 금융화, 자본 확대 등의 요인으로 인해 글로벌 금융 자산 가치는 2000년 140조 달러에서 2020년 510조 달러로 급증했습니다. 금융 자산 가치의 증가와 함께 글로벌 금융 시스템 운영 비용도 함께 증가했습니다. 연간 총 수익이 20조 달러에 달하는 금융 서비스 산업은 전체 금융 자산 가치의 3.3%를 차지합니다. 스마트 컨트랙트는 금융 부담을 크게 줄일 수 있습니다.

< strong>스마트 콘트랙트 네트워크는 2030년까지 4,500억 달러의 수수료를 창출할 수 있습니다

스마트 콘트랙트는 기존 금융 비용의 일부로 온체인 자산의 생성, 소유, 관리를 용이하게 할 수 있습니다. 금융 자산이 인터넷과 같은 블록체인 인프라로 이전되고 탈중앙화된 금융 서비스가 기존 금융 서비스의 1/3 수준으로 제공된다면, 스마트 콘트랙트는 2030년까지 연간 4,500억 달러 이상의 수수료를 창출하여 5조 달러 이상의 시장 가치를 창출하고 각각 78%와 32%의 연평균 성장률로 성장할 수 있을 것으로 예상됩니다.

AI

다양한 테스트에서 GPT-4와 같이 초인적인 수준의 성능을 발휘하는 AI 모델은 전례 없는 생산성 폭발을 가져올 것입니다. chatGPT의 '아이폰의 순간'은 기업을 놀라게 했고, 이제 기업들은 AI의 잠재력을 활용하기 위해 분주하게 움직이고 있습니다.

AI는 빠르게 하락하는 비용과 오픈 소스 모델의 등장 덕분에 효율성이라는 약속 이상의 것을 제공할 수 있습니다. 2030년까지 지식 근로자의 생산성이 4배로 증가할 수 있다면 향후 5~10년 동안 실질 GDP 성장이 가속화되어 기록을 경신할 수 있을 것으로 예상됩니다.

소비자를 만족시키고 기업을 놀라게 하는 ChatGPT

2017년 구글이 트랜스포머 아키텍처를 개발한 이후 수년간의 발전 끝에 ChatGPT는 제너레이티브 AI에 대한 대중의 이해를 촉진시켰습니다. 더 이상 개발자만을 위한 도구가 아닌 ChatGPT의 간단한 채팅 인터페이스를 통해 모든 언어의 사용자가 대규모 언어 모델(LLM)의 힘을 활용할 수 있습니다.

2023년에 기업들이 제너레이티브 AI를 이해하고 배포하기 위해 노력하고 있습니다.

AI는 이미 생산성을 획기적으로 향상시켰습니다

GitHub Copilot, Replit AI와 같은 코딩 어시스턴트는 소프트웨어 개발자의 생산성과 직무 만족도를 높인 초기 성공 사례로, AI 어시스턴트는 지식 근로자의 성과를 개선하고 있으며, 흥미롭게도 고성과자보다 저성과자에게 더 큰 혜택을 주고 있습니다.

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기본 모델이 여러 영역에서 개선되고 있습니다

더 큰 훈련 데이터 세트와 더 많은 파라미터를 갖춘 GPT-4는 GPT-3.5보다 성능이 훨씬 뛰어납니다. 기본 모델은 텍스트, 이미지, 오디오를 지원하는 '멀티모달'로 점점 더 진화하고 있습니다.

더 큰 훈련 데이터 세트와 더 많은 파라미터로 GPT-4가 GPT-3.5보다 훨씬 더 우수합니다.

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빈센느 모델은 그래픽 디자인을 재창조하고 있습니다

토론토 대학교의 연구진이 현대 빈센느 모델을 처음 도입한 지 8년 후, 이미지 모델의 결과물은 이제 전문 그래픽 디자이너의 작업과 견줄 수 있는 수준에 이르렀습니다. 인간 디자이너는 푸른 초원을 가로지르는 코끼리 무리의 이미지를 만드는 데 몇 시간 만에 수백 달러를 투자할 수 있습니다. 빈센 모델은 단돈 몇 푼으로 몇 초 만에 동일한 이미지를 생성할 수 있습니다. Adobe Photoshop과 같은 전문 앱과 Lensa 및 ChatGPT와 같은 소비자 앱은 이미지 모델을 제품 및 서비스에 통합합니다.

< strong>글 콘텐츠 제작 비용이 급감했습니다

글 콘텐츠 제작 비용은 지난 한 세기 동안 실질적으로 비교적 안정적이었습니다. 지난 2년 동안 LLM의 글쓰기 품질이 향상되면서 비용이 급감했습니다.

< strong>AI 학습 성능이 빠르게 개선되고 있습니다

AI 연구자들은 성능을 개선하고 비용을 절감하기 위해 학습 및 추론, 하드웨어, 모델 설계 전반에 걸쳐 혁신을 거듭하고 있습니다.

< strong>학습 비용은 매년 75%씩 계속 감소

라이트의 법칙에 따르면 가속 컴퓨팅 하드웨어의 개선으로 AI 상대 컴퓨팅 유닛(RCU)의 생산 비용이 매년 53%씩 감소하고 알고리즘 모델의 개선으로 학습 비용이 47%까지 더 감소할 수 있습니다. 즉, 하드웨어와 소프트웨어의 융합으로 2030년까지 AI 학습 비용을 연간 75%까지 낮출 수 있습니다.

< strong>프로덕션 사용 사례가 등장하면서 AI의 초점이 추론 비용으로 옮겨가고 있습니다

초기에는 LLM 학습 비용 최적화에 집중했던 연구자들은 이제 추론 비용에 우선순위를 두고 있습니다. 엔터프라이즈급 사용 사례에 따르면 추론 비용은 매년 약 86%의 비율로 감소하고 있으며, 이는 학습 비용보다 훨씬 빠른 속도로 감소하는 것으로 보입니다. 현재 GPT-4 Turbo와 관련된 추론 비용은 1년 전의 GPT-3보다 낮습니다.

오픈소스 커뮤니티가 비공개 모델과 경쟁

오픈AI와 구글의 비공개 모델에 도전하기 위해 오픈소스 커뮤니티와 거대 기업 메타는 생성형 AI에 대한 접근성을 민주화시키고 있습니다. 요컨대, 오픈 소스 모델은 최근 중국의 일부 모델에 힘입어 폐쇄 소스 모델보다 더 빠른 속도로 성능을 개선하고 있습니다.

< strong>언어 모델 성능 향상에는 미묘한 기술이 필요합니다

GPT-4는 수능부터 고급 수학능력시험까지 다양한 표준화된 교육 시험에서 평균적인 인간보다 훨씬 뛰어난 성능을 발휘합니다. 하지만 위노그란데가 측정한 상식적인 추론에서는 인간 수준보다 뒤처집니다. 스탠포드의 프레임워크인 언어 모델 종합 평가(HELM)는 가장 포괄적이고 지속적으로 업데이트되는 프레임워크 중 하나로, 80개 이상의 모델을 테스트하고 73개 시나리오와 65개 지표를 조합하여 평가했습니다.

< strong>언어 모델에 데이터가 부족하여 성능이 제한되나요?

컴퓨팅 성능과 고품질 학습 데이터는 모델 성능의 주요 원인으로 보입니다. 모델이 점점 더 커지고 더 많은 학습 데이터가 필요해짐에 따라 데이터 부족으로 인해 모델 성능이 정체되나요? Epoch AI는 책이나 과학 논문과 같은 고품질 언어/데이터 소스가 2024년까지 고갈될 것으로 예상하지만 아직 활용되지 않은 시각 데이터의 양은 여전히 많습니다.

< strong>맞춤형 AI 제품은 더 큰 가격 책정력을 가져야 합니다

오픈소스 대안이 등장하고 비용이 하락함에 따라 AI를 최종 사용 앱으로 맞춤화하는 소프트웨어 공급업체는 더 쉽게 수익을 창출할 수 있어야 합니다.

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