<Pudgy Penguins Interview> Pudgy Penguins (@pudgypenguins) has emerged as one of crypto’s most beloved IPs—bridging crypto culture with the mainstream through toys, memes, and storytelling. Led by CEO @LucaNetz , the project is now expanding into ETFs, Layer 2s, and global licensing. Tonight at 11PM KST, we’re joined by Luca to talk about the upcoming Pudgy ETF, their new L2 “Abstract,” and how Pudgy is turning cuteness into capital. 👉

<ZK는 왜 실패했는가, 그리고 Succinct는 무엇을 바꾸려 하는가?> 1. 문제의식 비트코인 창시자 사토시 나카모토는 영지식 증명(ZKP)에 대해 회의적인 입장을 보인 바 있습니다. “무언가가 존재하지 않는다는 걸 증명하려면 전체 거래를 알아야 한다”며, 블록체인에 ZKP를 적용하는 것은 구조적으로 어렵다고 판단했습니다. 다만 그는 동시에 “해결책을 찾게 된다면 훨씬 더 좋고, 쉽고, 편리한 비트코인 구현이 가능해질 것”이라고도 말했습니다. 즉, ZK에 대한 기술적 한계를 인식하면서도, 그것이 해결된다면 블록체인의 진화에 큰 전환점이 될 수 있음을 인정했던 것입니다. 그로부터 수년이 지난 지금, 사이퍼펑크 커뮤니티와 ZK 연구자들은 결국 그 해결책을 찾아냈습니다. Zcash는 ZKP를 실제 암호화폐에 처음 적용한 사례였고, 이후 StarkWare, zkSync, Scroll 같은 프로젝트들은 이 기술을 이더리움의 확장성과 검증 가능성을 높이는 핵심 수단으로 발전시켰습니다. 그러나 여전히 현실에는 간극이 존재합니다. zkEVM을 만들기 위해선 깊은 전문 지식과 수년의 개발 기간, 고성능 하드웨어가 필요하고, 대부분의 프로젝트는 직접 ZKP 인프라를 운영하는 대신 특정 증명 제공자에 의존하게 됩니다. 이로 인해 ZKP는 여전히 ‘누구나 쓸 수 있는 기술’이라기보다는, 소수만이 다룰 수 있는 복잡한 도구로 남아 있었습니다. 2. Succinct(써싱트)란? Succinct(@SuccinctLabs)는 바로 이 문제를 정면으로 해결하려는 시도입니다. ZKP를 모든 개발자가 쉽게 사용할 수 있는 인프라로 바꾸고, 복잡한 회로나 인프라 없이도 누구나 ‘신뢰 없는 시스템’을 만들 수 있도록 지원하는 것이 그 핵심입니다. Succinct는 블록체인이 추구해온 ‘Trustless(무신뢰성)’ 시스템의 이상을, 실제로 구현 가능한 현실로 전환시키는 인프라입니다. Trustless란 ‘신뢰할 수 없다’는 뜻이 아니라, 신뢰를 전제로 하지 않고도 스스로 작동하는 구조, 즉 제3자나 중앙 기관 없이도 수학적으로 검증 가능한 시스템을 말합니다. 하지만, 지금의 블록체인 생태계는 여전히 신뢰에 크게 의존하고 있습니다. 브릿지 해킹, 멀티시그 운영, 중앙화된 검증자 위임 등은 모두 우리가 아직도 사람이나 조직을 믿어야만 시스템이 작동하고 있다는 반증입니다. 이런 신뢰 기반의 한계를 정면으로 돌파하려는 시도가 바로 ZKP, 즉 Zero-Knowledge Proof (영지식 증명) 기술입니다. 누군가를 믿지 않고도 “이 계산은 맞다”는 사실을 수학적으로 증명할 수 있게 해주는 이 기술은 분명 탈중앙 시스템의 핵심 기반입니다. 문제는 ZKP가 실제로 쓰기엔 너무 복잡하고 무겁다는 점이었습니다. 3. ZKP는 왜 어렵게 느껴졌을까? ZKP 기술은 잠재력만큼이나 장벽도 높았습니다. 특히 zkEVM을 만들기 위해선 전문적인 팀과 수년의 개발 기간, 고비용의 인프라가 필요했습니다. 대부분의 zk 프로젝트들은 자체 회로를 설계하고, 전용 zkVM을 구축하며, 하드웨어까지 직접 운영해야 했습니다. 이 모든 과정을 거친 뒤에야 비로소 "ZK 롤업"을 자칭할 수 있었던 셈이죠. 게다가 기존 범용 zkVM은 증명을 생성하는 데 있어 매우 비효율적이었습니다. 보통 블록 하나를 증명하려면 고성능 머신 수십 대로 구성된 클러스터가 필요했고, 비용도 블록당 10~20달러에 달했습니다. 이처럼 기술적 부담과 운영 비용이 큰 탓에, 많은 프로젝트들이 ZKP 도입 자체를 포기하거나 일부 중앙화된 증명 제공자에게 의존하는 구조를 선택해버렸습니다. 4. Succinct의 시도 @SuccinctLabs 는 이러한 구조적 문제를 ‘인프라의 문제’로 바라봅니다. ZKP는 기술적으로는 충분히 강력하지만, 문제는 그것을 누가, 어떻게, 어떤 비용으로 구현하느냐에 있다는 것이죠. 그래서 Succinct는 개별 프로젝트들이 증명 인프라를 직접 운영할 필요 없이, 누구나 쉽게 접근할 수 있는 탈중앙화된 프로버 네트워크를 만들고 있습니다. 개발자는 복잡한 zkVM을 셋업하거나 하드웨어를 마련하지 않아도 됩니다. 증명 요청을 네트워크에 전송하면, 다양한 하드웨어를 보유한 프로버들이 경매 방식으로 입찰해 이를 처리합니다. 증명 비용은 경쟁을 통해 자연스럽게 낮아지고, 프로버들은 고성능 장비를 통해 효율적으로 증명을 생성합니다. 그 결과, 개발자에게는 빠르고 저렴한 증명이, 생태계 전체에는 고가용성과 검열 저항성을 갖춘 증명 인프라가 제공됩니다. Succinct는 단지 기술적인 가능성을 보여주는 데 그치지 않고, 실제 수요가 발생하는 영역에서 그 역할을 증명해 나가고 있습니다. 대표적인 예가 @celestia 생태계에서 등장한 ‘CLOBs on Blobs’ 흐름이다. 고성능 중앙한정 주문서(CLOB) 방식의 탈중앙 거래소들이 Celestia의 블롭 공간 위에 등장하면서, 대규모 데이터 처리와 빠른 상태 증명이 필수적인 인프라 요구로 이어지고 있습니다. Hyperliquid, @hibachi_xyz 같은 프로젝트들은 복잡한 오더북 거래와 가격 발견 로직을 온체인에서 구현하고 있으며, 이는 단순한 롤업 이상의 확장성과 성능을 요구합니다. 이때 필요한 것이 바로 Celestia의 고성능 데이터 가용성 레이어와 Succinct가 제공하는 탈중앙 ZK 증명 인프라입니다. 실제로 Celestia는 블롭 공간의 실사용률이 급격히 증가하고 있으며, 그 이면에는 Succinct 같은 ZK 인프라가 조용히 기여하고 있습니다. Celestia가 ‘검증 가능한 데이터 저장소’를 제공한다면, Succinct는 그 데이터 위에서 ‘검증 가능한 상태 전이’를 만들어내는 역할을 맡고 있습니다. 이 조합은 ZKP 기술이 추상적인 이론을 넘어, 현실에서 작동하는 시스템으로 전환되는 시작점이라 할 수 있습니다. 5. 누구나 다룰 수 있는 zkEVM, SP1과 SP1 Reth 이처럼 인프라의 접근성을 해결한 Succinct는 zkVM 자체의 진입 장벽도 낮추고자 직접 SP1 (Succinct Processor 1)이라는 오픈소스 zkVM을 개발했습니다. SP1은 Rust로 구현된 범용 zkVM으로, 기존 zkEVM처럼 복잡한 회로 설계 없이도 누구나 직접 사용할 수 있도록 설계되어 있습니다. SP1의 가능성을 보여주는 초기 사례가 바로 SP1 Reth입니다. SP1 Reth는 고작 2,000줄 정도의 Rust 코드만으로 구현된 type-1 zkEVM이며, 기존 이더리움 클라이언트 생태계(Reth, Revm, Alloy 등)의 구성 요소를 재사용해 손쉽게 구성됩니다. 더욱 놀라운 건 그 성능입니다. SP1 Reth는 평균 이더리움 트랜잭션당 증명 비용이 0.01~0.02달러 수준에 불과하며, 이는 L2에서 흔히 발생하는 데이터 가용성 비용보다도 낮습니다. 이러한 성능이 가능한 이유는 SP1이 가진 '프리컴파일' 시스템 덕분입니다. 해시 함수, 서명 검증처럼 계산량이 많은 연산을 미리 최적화된 구조로 처리해 zkVM이 소모하는 리소스를 대폭 줄였습니다. 지금까지는 zkVM으로 zkEVM을 구현하려면 블록당 $10~20에 달하는 비용이 들었지만, SP1 Reth는 이를 한 자릿수 단위로 낮추는 데 성공했습니다. SP1과 SP1 Reth는 모두 완전한 오픈소스로 공개되어 있으며, 누구나 포크해 자신만의 zkEVM을 만들거나 precompile을 추가해 성능을 개선할 수 있습니다. 이는 기존의 고비용, 고난이도 zk 개발 환경을 완전히 전복시키는 변화이며, Rust 개발자라면 누구나 zk 시스템에 참여할 수 있는 시대가 열린 셈입니다. 6. 결국 ZK는, 이제 누구나 사용할 수 있다 Succinct는 ZKP 기술의 기술적 잠재력뿐 아니라, 접근성과 실용성이라는 마지막 퍼즐 조각을 채워넣고 있습니다. 복잡한 회로나 전용 하드웨어 없이도, 누구나 ZKP를 활용한 애플리케이션을 만들 수 있고, 그 증명은 탈중앙 네트워크가 처리해줍니다. 모든 롤업이 ZK 롤업이 될 수 있는 시대, 그리고 진실(truth)만으로 작동하는 인터넷. 그 시작점에 Succinct와 SP1이 있습니다. 이제 ZKP는 일부가 아닌 모두의 기술입니다.

<이제 모델이 아니라, 데이터가 경쟁력이야> AI 산업의 핵심은 더 이상 컴퓨팅도, 모델도 아닌 '양질의 데이터'야. 과거 인류 문명이 석유를 통해 한 단계 고도화됐듯, AI도 더 나아가기 위해선 새로운 ‘연료’가 필요해. 2차 세계대전 전후에 석유가 에너지원이자 소재로 쓰이면서 공업화가 빠르게 진전된 것처럼 말이야. 이제는 누가, 어떻게 데이터를 확보하고 가공하느냐가 AI 시대의 주도권을 결정하게 될 거야. 일론 머스크도 올해 이런 얘길 했어. “우리는 인공지능 학습에서 인간 지식의 누적 합을 모두 소진했다.” GPT 같은 모델들이 웹사이트, 책, 코드, 이미지 같은 공개 데이터를 긁어모으면서 빠르게 성장해온 건 사실이야. 하지만 이제는 저작권이 걸려 있거나, 아예 존재하지 않는 새로운 형태의 데이터가 필요해졌어. 예를 들어 자율주행차, 로봇공학 같은 분야에서는 단순한 텍스트를 넘어, 카메라·레이더·라이다 등이 결합된 멀티센서 기반의 복합 데이터, 그리고 실제 환경에서 수집된 사례 데이터가 필요한데, 이런 데이터는 웹에 존재하지 않습니다. 더 큰 문제는 기술보다 ‘어떻게 잘 조합할 것이냐’야. 수천 명이 흩어진 채 데이터를 수집하고 라벨링하고 업데이트해야 하는데, 지금까지의 중앙집중형 방식으로는 이 다양성과 스케일을 감당하기 어려워. 그래서 요즘 AI 업계는 점점 분산형 방식이 해답이라는 데 의견이 모이고 있어. 바로 이 지점에서 등장하는 게 '포세이돈(@psdnai)'이야. 포세이돈은 그냥 데이터 창고가 아니라, 현실 데이터를 공급받아 검증하고 정제해서 저작권 걱정 없이 쓸 수 있는 학습용 데이터셋으로 만들어주는 인프라야. 비유하자면 포세이돈은 '석유 정제소'야. 날것의 데이터를 받아서, AI가 학습에 바로 쓸 수 있는 연료로 정제해주는 역할을 해. 이 모든 과정은 @StoryProtocol 위에서 돌아가. 누가 데이터를 제공했고, 어떤 조건으로 누가 썼는지를 온체인에 투명하게 기록하지. 데이터를 제공한 사람은 정당한 보상을 받고, AI 개발자는 안심하고 쓸 수 있는 구조야. GPU나 모델이 아니라, 데이터 레이어에서의 혁신을 이뤄낼 포세이돈은 웹3 기술을 웹2 산업에 가장 잘 적용한 사례가 될 수도 있다고 생각해.

<소닉은 왜 한국에 왔는가?> 올해 초 @SonicLabs는 디파이 디젠들의 가슴을 설레게 했어. 빠르게 재정비된 체인 위에, 오랜만에 향수를 불러일으킬 만한 디파이 프로덕트들이 등장했지. 당시에는 포인트 기준으로 약 2억 개의 $S 토큰을 뿌린다고 했고, 이는 전체 유통량의 약 6%에 해당하는 규모였기에 큰 하이프가 붙기도 했어. 하지만 디파이 특화 체인에 대한 글로벌 관심이 한풀 꺾인 만큼, 소닉도 이 물량을 받아줄 유저가 해외에는 많지 않다는 걸 알고 있을거야. 결국, 유일하게 반응을 기대할 수 있는 시장은 ‘한국’뿐이라는 판단 아래 이번 행사를 기획한 것이라 생각해. 다만, 이제는 한국 투자자들도 교육이 되어 예전만큼 쉽지는 않다는 걸 곧 체감하게 될 거야. 행사장에 모인 대부분은 에어드랍 파머이고, 야핑 참여자는 프로젝트 입장에서는 ‘부채’이기 때문이야. 결국, 예전처럼 디파이 정신이 깃든 진짜 프로덕트로 승부를 걸지 않는다면, 다시 주목받기 어렵다고 생각해. 개인적으로는 예전에 좋아하던 소닉이 베라처럼 관심 밖으로 밀려나는 모습을 보는 게 안타까워.

<Story, 새로운 동력을 얻다> 콘텐츠 산업을 IP 토큰화를 통해 재편하고 있는 @StoryProtocol 에 새로운 인물이 합류했습니다. 바로 UT Austin의 교수이자 AI·로보틱스·분산 시스템 전문가인 샌딥 친찰리 입니다. 샌딥 친찰리는 NASA 연구원 출신으로, 스탠퍼드에서 생성형 AI와 클라우드 로보틱스를 연구했으며, 현재는 자율주행 및 분산형 머신러닝 모델을 다루는 UT 오스틴에서 교수로 재직 중입니다. 연구 과정에서 차량에 직접 블랙박스를 설치해 현실 데이터를 수집하고, 그중에서도 ‘롱테일(long-tail)’로 불리는 희귀한 장면들을 분석해왔습니다. 이 데이터를 라벨링하고, 딥러닝용 TPU 하드웨어에서 경량 AI 모델을 직접 학습시키며, 데이터의 품질과 희소성이 얼마나 중요한지 깊이 체감했습니다. 그러던 중 그는 스스로에게 질문을 던졌다고 합니다. “AI가 현실에서 제대로 작동하려면, 단지 모델이 아닌 퀄리티 있는 데이터가 필요하다. 그리고 그 데이터를 자발적으로 모으기 위해선 효과적인 인센티브 구조가 필요하다.” 그리고 그 해답을 Story에서 찾았습니다. @StoryProtocol 는 데이터를 단순한 리소스가 아니라 IP로 정의하고, 온체인 보상 시스템을 구축 중입니다. 희귀한 데이터 수집 → 라벨링 → 합성 → 온체인 등록 → 로열티 분배 모든 과정을 체인 위에서 투명하게 추적합니다. 산디프 교수는 이를 다음과 같이 설명합니다. “내가 대시캠으로 찍은 희귀한 운전 장면을 Story에 등록하고, 친구가 라벨을 붙입니다. AI가 이를 바탕으로 합성 데이터를 만들면, 그 과정마다 연결된 IP가 생성되고, 로열티는 자동으로 모든 기여자에게 분배됩니다.” 샌딥 친찰리 교수는 Story의 Chief AI Officer로서 AI 전략 전반, 온체인 학습 데이터 인프라, 분산된 데이터 보상 시스템 설계를 주도하게 됩니다. 그리고 그는 데이터의 가치를 이렇게 정의합니다. “데이터야말로 새로운 IP입니다.”

<RedStone Interview> RedStone is a modular blockchain oracle project that delivers secure, fast, and cost-efficient data feeds for over 1,250 assets across more than 70 chains. Its architecture separates off-chain data collection from on-chain delivery, supporting both pull and push mechanisms. This design gives developers the flexibility to optimize between gas costs and real-time performance. Tonight at 10PM KST, we’ll be joined by the founder of RedStone to hear about their vision and strategies for the rapidly growing stablecoin and RWA markets. 👉

<AI가 만들어낸 콘텐츠, 진짜일까?> @Mira_Network 의 Verify는 이 질문에 답하는 인프라입니다. 하나의 모델이 아닌, 세 개의 전문화된 검증 모델을 통해 각각의 주장을 평가하고, 그 결과에 따라 ‘사실’, ‘거짓’, 혹은 ‘합의 없음(No Consensus)’으로 분류합니다. 모델들이 모두 같은 판단을 내릴 경우에는 신뢰할 수 있는 결과로 간주하고, 서로 다른 판단을 내리면 의심 신호를 띄웁니다. 단순한 정답 찾기가 아니라, ‘불확실성’ 자체를 데이터로 제공하는 것이죠. Verify는 단순한 데모가 아니라 ‘신뢰 인프라’입니다. API로 제공하는 백엔드로, 기업들이 AI 콘텐츠의 진위를 감지하고, 잘못된 정보를 자동으로 걸러내며, 필요 시 사람이 검토 가능케 연결할 수 있게 해줍니다.

<What I felt while watching Sharplink Gaming> It feels like ConsenSys has led the 'Ethereum financial strategy' as a big trend. Sharplink Gaming has raised about 500 billion won in funds through PIPE and is steadily accumulating Ethereum, and the difference from Bitcoin's financial strategy is that Ethereum can be profitable through asset management beyond simple holding. What I'm curious about here is how to use the Ethereum collected in this way. In @SharpLinkGaming case, you can see that Figment is managing assets based on LST or LRT. Figment is one of the top validators on Ethereum, and it operates a dedicated vault for institutional investors and provides stable staking income. And projects like @Obol_Collective are helping large operators like Figment make validation more reliable and efficient. The more institutions adopt the Ethereum strategy, the more the supply and demand of ether will inevitably flow into these institutional validators. For example, if you run a node with a single validator key and a natural disaster occurs, you can lose not only your future rewards but also your staking principal. To reduce this risk, the demand for Distributed Validator Technology (DVT), an infrastructure that distributes validator keys across multiple nodes, will continue to grow. The crucial infrastructure difference between Ethereum and Suina and Solana is the decentralized computing structure. Even if the world ends, it is designed to avoid a single point of failure through at least 5~6 clients. In order for institutions to really jump on this Ethereum narrative, they need to strategize to reduce single points of failure at the validator layer, and there is a project like @Obol_Collective at the center of it. After all, I think that the more companies choose Ethereum financing strategies, the more demand for projects that help them get better at validating or make asset management easier will naturally increase.

I didn't expect that interest in stablecoins would be so high in Korea. More than 300 employees of NH Nonghyup Bank alone participated. I feel once again that the crypto market is still in its infancy.

<The investment grammar of global VCs has changed> These days, global VCs are investing in companies that want to incorporate digital assets as strategic assets. Pantera recently created a DAT (Digital Asset Treasury) fund to invest in companies such as Cantor Equity Partners (CEP), which is said to be earning at a premium of 1.5 to 10 times its net asset value (NAV). In the end, a new meta centered on corporations and private equity funds was created. What we can think about here is to find out in advance which coins these companies will include as strategic assets in the future. For example, it seems that projects like @StoryProtocol may be included in the AI fund managed by Grayscale, and if VCs who are serious about AI like @DCGco create a separate AI ETF, there is a possibility that AI coins such as $IP, $TAO, and $Flock can be strategically included. Looking at the current Pantera example, we see major coins such as Bitcoin, Ethereum, Ripple, Avalanche, Hyperliquide, and Sui. So I think it would be more realistic to look for a candidate that a company or fund can include as a strategic asset among the mid/small caps.