머니 프론티어 2026 카운트다운 7일, 정상 회의 하이라이트 미리 보기

Money Frontier 2026은 7월 27일부터 28일까지 홍콩 합화 호텔에서 개최되며, 업계 주요 기업, 선도 플랫폼, 투자자, 정책 연구자 및 1선 운영자들이 모여 시장, 제품 및 산업 현장에서의 실제 관찰과 실전 경험을 공유합니다.

이번 정상 회담은 Web3와 AI의 거시적 트렌드에 대한 논의가 아니라, 이미 발생하고 있으며 산업을 재편하고 있는 구체적인 변화에 초점을 맞추어 참석자들이 새로운 시장 구조를 명확히 보고, 기회가 어떻게 형성되는지, 위험이 어디에 숨겨져 있는지를 이해하고 실행 가능한 판단을 구축하는 데 도움을 줍니다.

공개 시장과 암호 시장이 가속화되면서 자금 가격이 오히려 더 불균형해지는 이유는 무엇일까요? 전통적인 고수익 기회가 점차 사라지는 가운데, 투자자들은 어디에서 위험을 통제할 수 있는 기회를 찾을 수 있을까요? AI 선두주자들이 참여하기 어려워지거나 평가가 지나치게 높아진 상황에서, 일반 투자자들은 정말로 이번 기회를 놓친 것일까요?

의제 하이라이트 미리보기

하이라이트 1: 최신 규제 정책 동향

미국 국가 전략 비트코인 비축, 다음 단계는 무엇을 주목해야 할까요?

오랜 기간 미국 비트코인 정책 연구 및 제안에 참여해온 Bitcoin Policy Institute는 미국의 전략 비트코인 비축 및 관련 정책의 최신 진행 상황을 공유할 것입니다. 이 기관은 정책 입안자들을 대상으로 비트코인 연구 및 공공 정책 제안을 지속적으로 진행하며, 전략 비축 관련 연구를 지속적으로 발표하고 있습니다.

주목해야 할 것은 비트코인 법안이 통과될지 여부뿐만 아니라, 전략 비축이 어떤 제도적 경로로 추진될 것인지, 자산은 어디에서 오는지, 의회와 행정부가 어떻게 조정할 것인지, 그리고 이러한 정책 변화가 기관 배치, 시장 유동성 및 다른 국가의 디지털 자산 정책에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지입니다. 이번 발표는 참가자들이 뉴스 제목을 넘어서 정책 추진의 실제 리듬, 주요 저항 및 잠재적 시장 영향을 이해하는 데 도움을 줄 것입니다.

홍콩 입법회의원도 홍콩에서 디지털 자산의 미래 발전 방향에 대한 공유를 할 것입니다.

하이라이트 2: 새로운 시장 구조 이해하기

DeFi와 CeFi가 지속적으로 발전함에 따라, 디지털 자산 재무 회사(DAT), RWA, 자산 토큰화 및 새로운 자산 발행 플랫폼이 공개 시장과 암호 시장을 가속화하여 연결하고 있습니다.

하지만 연결이 시장을 통합하지는 않았고, 오히려 유동성 분할을 확대했습니다. 서로 다른 플랫폼에서 자금 비용, 접근 조건, 담보 규칙, 상환 메커니즘, 거래 시간 및 사법 관할권에 차이가 있기 때문에, 동일한 자산이 서로 다른 플랫폼 및 디지털 자산과 전통 금융 시장 간에 서로 다른 금리, 가격 및 유동성을 형성할 수 있습니다.

국제 결제 은행은 RWA와 토큰화가 시장의 단편화를 악화시키고 자금 조달 비용을 높일 수 있다고 지적했습니다; 연방준비제도의 연구도 디지털 통화 시장과 전통 금융 시장 간에 여전히 시장 간 가격 마찰과 시장 분할이 존재한다고 보여줍니다.

따라서 자금 배치는 더 이상 플랫폼 선택이나 명목 수익 비교에 그치지 않고, 서로 다른 시장 간의 마찰과 경계를 인식하고, 다양한 유형의 제품 구조를 이해하며, 가격 차이가 시장 접근, 유동성, 신용, 레버리지 및 보조금에서 오는지, 아니면 명확히 표시되지 않은 위험에서 오는지를 판단하고, 이를 바탕으로 자금 비용, 상환, 보관, 상대방, 스마트 계약 및 규제 위험을 관리해야 합니다.

7월 27일, Ethena, Spark(MakerDAO) 등 여러 주요 프로토콜의 창립자 및 CEO가 그들의 제품 구조, 수익 출처 및 플랫폼 운영 메커니즘을 깊이 분석할 것입니다. Strive의 CEO 겸 의장도 STRC, SATA 등 비트코인을 기반으로 한 새로운 신용 제품에 대해 그 제품 구조, 수익 논리 및 잠재적 위험을 공유할 것입니다.

여러 전통 금융 기관과 디지털 자산 산업의 경력 높은 임원들도 서로 다른 시장 및 비즈니스 관점에서 1선 관찰 및 독특한 판단을 제공할 것입니다.

하이라이트 3: AI가 모든 사람을 공격할 가치가 있는 목표로 만드는 경우

AI가 개념에서 현실로 나아가면서, 보안 문제는 더 이상 대형 기관, 거래 플랫폼 또는 고액 자산 보유자만의 문제가 아닙니다.

신원, 계좌, 자산, 통신 기록 및 사회적 관계가 공격의 진입점이 될 수 있습니다. 더 낮은 비용, 대규모 및 고도로 개인화된 공격 방식에 직면했을 때, 전통적인 보안 습관은 여전히 유효할까요?

이번 정상 회담에서는 AI가 공격자가 목표를 선택하고 정보를 얻고 공격을 실행하는 방식을 어떻게 변화시키는지, 개인과 기관이 신원 확인, 자산 보관, 장치 권한 및 내부 보안 프로세스를 어떻게 재검토해야 하는지를 논의할 것입니다.

핵심 질문은 단순히 "AI가 위험한가?"가 아니라, "공격 비용이 빠르게 하락할 때, 우리는 공격자의 비용을 어떻게 높일 수 있을까?"입니다.

하이라이트 4: AI 물결 속에서 기회와 성장 경로 찾기

AI 물결을 이미 놓쳤다고 걱정하나요? 사실 그럴 필요는 없습니다. AI에 대한 더 나은 투자 진입점은 기술 혁신 이전에 있을 수 있으며, 기술이 시장에서 검증되고 빠른 성장이 산업 병목 현상을 드러내기 시작할 때일 수 있습니다.

대부분의 투자자에게 기회는 다음 AI 응용 프로그램을 미리 예측하는 데서 오지 않을 수 있습니다. 검증되지 않은 기술에 대량의 시간과 자금을 투자하는 것은 종종 자신이 우위를 가지지 않는 위험을 감수하는 것을 의미합니다.

더 현실적인 경로는 기술이나 트렌드가 시장 검증을 완료하고 빠른 확장 단계에 들어간 후, 성장 과정에서 드러나는 산업 병목 현상을 찾는 것입니다. 수요가 급증할 때, GPU, 메모리, 데이터 센터, 전력 등 핵심 자원은 종종 동시 확장이 불가능하여 공급과 수요의 불균형이 발생합니다.

누가 다음 승자가 될지를 예측하는 것보다, 이미 실제 수요에 의해 검증되었지만 공급 능력에 의해 제한된 단계가 일반 투자자에게 더 명확한 판단 근거와 참여 경로를 제공할 수 있습니다.

어떤 부족은 단지 일시적인 주기적 불일치일까요? 어떤 병목 현상은 수년간 지속될 수 있을까요? 어떤 자산은 AI 산업 체인에 위치해 있지만, 실제로 산업 성장을 공유할 수 없을까요? 그리고 가격 권한, 생산 확대 장벽 및 실제 고객 수요를 갖춘 핵심 단계를 어떻게 식별할 수 있을까요?

이 모든 질문에 대한 답변은 7월 27일 의제에서 찾을 수 있습니다.

별빛 등 여러 유명 투자자들이 최전선 기술 1차 시장에서의 투자 경험과 판단 프레임을 공유할 것이며; 선도적인 트렌드에 대한 판단을 실행 가능한 개인 선택과 실천으로 전환하는 방법을 공유하는 《제2의 인생 실천 매뉴얼》도 계속해서 제공될 것입니다.

둘째 날: GPU에서 전력까지, AI 컴퓨팅 인프라 전 산업 체인 분석

하이라이트 1: 국산 칩이 지능형 컴퓨팅 센터에 가속 진입, 새로운 산업 창이 열리고 있습니다

대형 모델 추론과 산업 AI 응용이 가속화됨에 따라, 국산 컴퓨팅의 경쟁은 더 이상 단일 기술 경로에 국한되지 않습니다. 국산 범용 GPU가 어떻게 지능형 컴퓨팅 센터와 실제 비즈니스 장면에 더 깊이 들어갈 수 있을까요? 중국의 산업 체인 이점을 활용하여 해외 GPU 거대 기업의 시장 구조를 흔들 수 있을까요? 특정 AI 작업에 최적화된 ASIC이 성능, 에너지 효율, 비용 및 대규모 배치 간의 새로운 돌파구를 형성할 수 있을까요? 이번 정상 회담에서는 모어 스레드 산업 대표와 국산 AI ASIC 개발에 오랜 경험을 가진 "신눈" 브랜드를 출시한 연구 극 전자 창립자 양조흥 박사를 초청하여, 다양한 기술 경로에서 국산 지능형 컴퓨팅 칩의 연구 개발 진행 상황, 실천 사례 및 산업화 방향을 공유하고, 본토 컴퓨팅 생태계에서 열리고 있는 새로운 기회를 함께 관찰할 것입니다.

하이라이트 2: 국산 오픈 소스 대형 모델이 혁신 장벽을 낮추고, 에이전트가 실제 응용으로 나아갑니다

ChatGLM 5.2, Kimi K3 등 고성능 오픈 소스 대형 모델의 출현으로, 점점 더 많은 기업들이 최전선 수준의 모델 능력을 직접 얻을 수 있게 되었습니다. 모델은 더 이상 소수의 주요 기업의 전유물이 아니며, AI 산업의 경쟁 초점도 "누가 더 큰 모델을 훈련할 수 있는가"에서 "누가 모델을 기반으로 실제 사용 가능한 제품과 시스템을 구축할 수 있는가"로 전환되고 있습니다.

이는 에이전트에게 새로운 발전 창을 가져왔습니다. 모델 능력이 호출 가능한 기본 능력이 되었을 때, 기업은 데이터를, 도구를, 비즈니스 프로세스를 어떻게 더 연결할 수 있을까요? 어떤 에이전트가 개념 시연을 넘어 실제 생산 장면으로 나아갔을까요? 어떤 응용이 지속적인 수요, 지불 능력 및 대규모 복제 가능성을 갖추고 있을까요? 모델 능력, 컴퓨팅 비용 및 비즈니스 모델 간에 어떻게 폐쇄 루프를 형성할 수 있을까요?

이번 정상 회담은 "지능형 에이전트 물결: 기술 진화에서 산업 신시대의 전면적 재편" 및 "모델에서 지능형 에이전트로: AI 원주율 응용의 실현, 컴퓨팅 및 자본화 경로" 등의 주제를 통해, 텐센트 클라우드, BytePlus 홍콩, KUAI.CLOUD 및 AI 창업 및 투자 기관의 게스트를 초청하여 에이전트의 실제 사례와 발전 방향을 공유하고, 기술 진화, 제품 실현, 컴퓨팅 지원 및 상업화 경로 등 다양한 차원에서 국산 오픈 소스 모델이 촉발하고 있는 새로운 세대 AI 응용 생태계를 관찰할 것입니다.

하이라이트 3: 데이터 센터 해외 진출에서 AI 공장까지, 엔지니어링 능력이 핵심 장벽이 됩니다

AI 데이터 센터는 전통적인 서버실에 GPU를 단순히 추가하는 것이 아닙니다. 단일 캐비닛의 전력 밀도가 지속적으로 증가함에 따라, 전력 공급, 냉각, 네트워크 연결, 장비 배치 및 운영 시스템이 재설계되어야 합니다. 토지, 전력, 장비 및 운영 능력을 안정적이고 효율적이며 지속 가능하게 확장할 수 있는 시스템으로 조직할 수 있는지가 컴퓨팅 산업의 진정한 엔지니어링 장벽이 되고 있습니다.

데이터 센터의 해외 진출은 더 복잡한 현실 문제를 의미합니다: AI 부하에 적합한 공원 및 전력 조건을 어떻게 선택할까요? 건설 주기와 납품 비용을 어떻게 통제할까요? 서로 다른 시장에서 인프라, 공급망 및 운영 환경 간에 어떤 차이가 있을까요? 전통적인 데이터 센터는 AI 훈련 및 추론을 위한 "AI 공장"으로 진화하기 위해 어떤 업그레이드를 완료해야 할까요?

"데이터 센터 해외 진출", "전통 데이터 센터를 넘어: AI 공장과 지능형 컴퓨팅의 부상" 등의 주제를 중심으로, canaan, 칩과 지능, Skyward Digital, JDK Capital, Goodvision AI 등 기업과 한국 대통령 직속 인공지능 국가 전략 위원회의 특별 작업 그룹 책임자 등 산업 게스트가 1선 프로젝트 경험을 바탕으로 데이터 센터의 계획, 건설, 해외 진출 및 운영에서의 주요 경로를 분석하고, 어떤 경험이 복제 가능하며, 어떤 기술 및 건설 위험이 가장 쉽게 간과될 수 있는지를 논의할 것입니다. 의제는 전력 신뢰성, 캐비닛 전력 밀도, 냉각 시스템, 네트워크 연결 및 운영 능력 등 핵심 요소에 중점을 두고 있습니다.

하이라이트 4: POW에서 AI로, 전력 자원의 가치 경계가 재정의되고 있습니다

GPU가 컴퓨팅 성능을 결정하고 데이터 센터가 컴퓨팅의 수용 방식을 결정한다면, 전력은 전체 컴퓨팅 시스템의 가장 하위 자원 제약을 구성합니다. AI 컴퓨팅 수요가 지속적으로 증가함에 따라, AI 데이터 센터와 POW는 안정적이고 가격 경쟁력이 있는 전력, 고밀도 장비 배치에 적합한 장소, 장기 비용을 잠글 수 있는 전력 계약 등 동일한 희소 자원을 놓고 경쟁하고 있습니다.

이러한 배경 속에서 전력은 더 이상 데이터 센터의 운영 비용 중 하나가 아니라, 독립적으로 구성되고 운영되며 재평가되어야 할 전략 자산이 될 수 있습니다. 서로 다른 유형의 컴퓨팅 부하가 시장 수요에 따라 유연하게 전환될 수 있을까요? 기존 POW 인프라가 AI 계산을 더 수용할 수 있을까요? 단위 메가와트 전력 자원이 창출하는 컴퓨팅 가치를 어떻게 높일 수 있을까요? 전력, 공원 및 부하 조정과 관련하여 어떤 새로운 자산 형태와 비즈니스 모델이 형성될 수 있을까요?

이번 정상 회담은 "POW에서 AI로", "POW가 해결한 문제는 무엇인가? 다음 문제는 무엇인가?" 등의 주제를 통해 기존 컴퓨팅 산업 경험을 바탕으로 전력 자원의 배치 효율성, 수익 탄력성 및 미래 기회로 더욱 확장할 것입니다. 기존의 AI 계산 서비스나 토큰 분배 메커니즘이 광산 풀에서 컴퓨팅을 분배하는 것처럼 효율적이고 투명하며 대규모로 자원을 조직할 수 있을지는 여전히 산업의 추가 검증이 필요합니다. KuPool은 POW가 이미 해결한 문제를 중심으로, 다음 단계의 컴퓨팅 산업이 직면해야 할 새로운 과제를 탐구할 것입니다: 칩과 모델이 지속적으로 진화할 때, 실제로 산업 확장의 경계를 결정하는 것은 전력 자원 그 자체뿐만 아니라, 컴퓨팅을 조직하고 조정하며 거래하는 능력일 것입니다.