📢 Warden AI : "우리가 Warden을 통해 해결하고 싶은 것" ✅ Wadren AI Protocol의 CEO인 Josh Goodbody가 정의하고 있는 문제와 해결책에 대한 짧은 에세이를 올렸습니다. 📂 문제점 🟢금융분야와 크립토 두 분야를 모두 경험해보면서 중요한 문제점 느낌 🟢기존 금융/크립토 인터페이스는 일반인에게 너무 어려움 🟢암호화폐 프로젝트가 커뮤니티를 외면하는 케이스를 많이 접하게 됨. 📂 Warden의 양방향 측면에서의 장점 🟢사용자 측면 : AI agent를 활용해 자연어, 즉 채팅으로 거래, 스왑 등의 활동 가능 🟢사용자는 기존의 어려운 인터페이스, 복잡한 기술에 대한 이해 불필요 🟢AI agent 측면 : 에이전트가 Warden을 활용해 서비스를 제공하고 수익화 가능 🟢AI agent는 다양한 사용자들에게 쉽게 접근 가능함 📂 Warden과 커뮤니티 🟢기존 프로젝트들은 VC등의 압력으로 토큰은 결국 상장 후 엑싯을 위한 수단이 됨 🟢커뮤니티와의 공생에 대한 중요성 절감 🟢VC 없이 650만 달러 이상의 자체 자본 투자 (Hyperliquid에 영감) 🟢실제 기여자, 개발자, 그리고 커뮤니티 구성원에게 보상이 돌아가도록 구조화 ✍ 2026년은 다양한 나스닥 테크기업들이 AI agent를 일상생활에 도입하는 시기가 될 것으로 예상하고 있는데요. 이 타이밍에 맞춰서 Warden도 큰 도약과 성장을 이뤄내는 것을 목표로 하고 있다고 하네요. 스타트업들은 문제점을 어떻게 정의하느냐가 굉장히 중요하다고 생각되는데, 은근 공감도 가고 하이퍼리퀴드에 영감을 받아서 VC투자 없이 프로젝트 키우고 있다는 부분에서 나름 진정성도 느껴지네요. 실제로 250만 달러 이상 매출도 나오고 있다고 하구요. 짧은 포스팅이니 한번 읽어보시면 좋겠네요. 트위터 #WARDEN #KOL

😠 Mememax Maxpack 보상구조 분석 ✅ Mememax가 Maxpack 이벤트를 진행중인데, Maxpack 보상구조에 대해서 알아보겠습니다. 🪙 주요내용 🟢거래소 트젝 10개당 1MaxPack 획득 (무제한 획득가능) 🟢Maxpack 1개당 최대 100만달러 상당 $M토큰 언팩 가능 🟢카드 오픈시 당첨금액의 50%를 수수료로 녹여야 언팩 가능 🟢$1,000달러 당첨시 $500달러 거래수수료 지불해야함 🟢이때 지불된 거래수수료 전액 모두 $M토큰 바이백에 사용 🟢모든 거래 및 Maxpack으로 MP(MaxPoint) 획득 -> 추후 에어드랍 암시 ✍ "수수료 지불 → $M 잠금 해제 + MP 채굴 + $M 가격 부양 기여"라는 메커니즘으로 사용자 참여(수수료)와 토큰 가치 상승($M 바이백)이 서로 맞물려 돌아가는 정교한 플라이휠(Flywheel) 구조로 설계되어있네요. 수수료 녹이는 목적은 아무래도 실제 사용자들에게 에드를 주겠다는 의지가 보이는 것 같습니다. X등 SNS에 꽤나 큰 금액의 $M을 언팩 하신분들도 눈에 띄네요. MP로 추후 에어드랍 보상 가능이니 Maxpack만 잘 나오면 충분히 고효율 파밍 전략이 될 수도 있겠네요. 밈코어 트위터 | 밈맥스 트위터 #M #Mememax #Memecore

🐹실시간 데이터 기반 AI 에이전트 최근 AI 에이전트가 늘어나고 있지만, 정작 실시간 데이터를 신뢰 가능한 방식으로 처리하는 사례는 드물죠. 오늘은 IRYS가 이 부분을 어떻게 풀어가는지 간단히 정리합니다. 📂AI는 데이터를 "읽는 것"보다 "반응하는 것"이 중요하다 🟢일반적으로 AI는 모델 → 입력 데이터 → 출력 형태로 동작 🟢하지만 실시간 서비스에서는 → 시장 가격 변화 → 온체인 트랜잭션 → 사용자 활동 로그 같은 "변하는 데이터"가 핵심입니다. IRYS는 데이터를 단순 정적 리포트가 아니라 실행 가능한 이벤트 스트림으로 취급합니다. → 데이터가 바뀌면 모델이 자동 반응할 수 있는 구조 → 에이전트가 계속 업데이트를 폴링하지 않아도 됨 📂 왜 IRYS가 AI 실행 레이어 역할을 할 수 있을까? 🟢Programmable Data → 데이터 자체가 조건·연결·액션 보유 🟢Mutable References → 버전 이동이 아닌 ‘참조 업데이트’ 🟢Layer-1 Native → 스마트컨트랙트 의존 아님, 데이터 레벨 실행 즉 IRYS는 AI가 "데이터를 요청"하는 게 아니라 데이터가 AI에게 메시지를 보내는 구조로 바꿉니다. 데이터 → 모델 호출 모델 → 처리 결과 → 다음 데이터 이벤트 발생 이게 IRYS가 말하는 데이터 중심 AI 워크플로우. AI가 단순히 대답 잘하는 시대는 이미 끝났고, 데이터를 관찰하고 반응하는 시스템이 승부를 가릅니다. IRYS는 AI를 돌리는 레이어가 아니라, AI가 실제로 작동할 수 있는 데이터 엔진에 가깝습니다. 이 글은 취생방 인턴(MyHobby_Intern)이 작성했습니다. #IRYS #Storyteller #Datachain #AI #Web3 #데이터인프라