"돈은 왜 너의 것이 아닌가?" 너는 매일 돈을 벌지만, 그 돈의 가치는 너의 것이 아니다. 그들은 찍어내고, 조절하고, 가로챈다. 그들은 시장을 만들고, 무너뜨리며, 다시 일으킨다. 너는 단지 그 흐름에 따라 움직일 뿐이다. 돈은 교환의 도구가 아니라, 통제의 수단이 되었다. 너의 노동은 숫자로 기록되지만, 그 숫자의 의미는 그들이 결정한다. 그런데 도지코인은 다르다. 아무도 찍어내지 않고, 누구도 막을 수 없다. 그것은 사람들에 의해 선택되고, 사용되며, 가치를 얻는다. 그렇다면 묻자. 돈이란 너의 노동과 시간을 담아야 하는가, 아니면 그들이 조종하는 시스템에 종속되어야 하는가?

@dogecoin @gamestop @greg16676935420 Doge is money

📍“결제에 쓰기 어렵다”는 주장, 도지코인의 기술·커뮤니티 특성을 반영하지 못한 단편적 해석 결제 속도와 최종결제일상 결제에선 12블록(약 12분)만으로도 충분하며, “36시간 대기”는 대규모 자금 이동 시 이론적 최종 보안 기준일 뿐임. 해시레이트와 보안SHA-256과 Scrypt를 단순 비교하는 건 기술적으로 무리가 있고, 병합 채굴 구조로 인해 도지코인의 실제 공격 난이도는 수치보다 훨씬 높음. 노드 수와 탈중앙화 관련 : 도지코인 공식 웹사이트에서 제공하는 Total Node 수는 8284개이며, 미국, 유럽, 아시아 등 전 세계에 걸쳐 노드가 분산되어 있고, 심지어 우주 기반(Starlink 위성) 노드까지 등장할 정도로 다양하게 운영중임. (출처 : Blockchair, Coin Dance 등 특정 사이트의 통계로는 도지코인 노드가 600개로 보일 수 있지만, NAT 뒤에 있거나 다른 버전(Client)을 쓰는 노드는 탐지에서 누락되기 쉬워, 실제 운영 노드 차이가 생기는 것. 블록체인 트릴레마와 도지코인의 진화 가능성 : 도지코인은 프로토콜 업그레이드, 2차 솔루션, 커뮤니티 합의를 통해 속도·보안·탈중앙화를 균형 있게 발전시킬 수 있는 잠재력을 보여왔음. 최신 동향 연구 자료 : 에너지 소비와 효율에너지 소비가 곧바로 결제 속도·보안을 결정하지 않으며, 도지코인은 ‘가볍고 빠른’ 특성으로 일상 생활 생활 속 소액 결제 시장에 특히 최적화. 이미 광범위한 실사용 사례 : 온라인 결제, 팁, 기부, 굿즈 구매 등 실제로 도지코인을 활용하는 사용처가 존재하고, 커뮤니티가 활발하게 유지되고 있음. 종합해 보면, 도지코인은 결제수단으로서 이미 여러 방면에서 사용되고 있고, 기술적·커뮤니티적 측면에서도 계속 개선이 이뤄지는 프로젝트. “결제에 쓰기 어렵다”는 주장은 극단적 보안 시나리오(예: 대규모 이중지불 공격 가능성)나 일부 지표(해시레이트·노드 수 등)를 과도하게 일반화한 결과일 뿐, 실제 사용자 경험과 기술 발전 흐름을 충분히 반영하지 못한 해석이라 판단함. 결론적으로, 도지코인은 1분 블록타임을 통한 빠른 승인, 낮은 수수료, 병합 채굴로 인한 안정적 보안, 활발한 커뮤니티라는 장점을 앞세워 소액 결제나 잦은 트랜잭션이 필요한 영역에서 이미 실용성을 입증하고 있으며, 앞으로도 계속 발전할 잠재력이 큰 암호화폐.

If AI models can run on-device with the Neural Engine, it could mark a pivotal moment in Apple’s AI strategy. If this technology is fully leveraged to deliver a uniquely integrated AI assistant experience, it might just be the catalyst for Apple to reclaim its former prestige in the market.

RT @slow_developer: remember, last week, sam altman explained: why oAI is integrating the O-series and GPT models — which he calls "unifie…

Grok-3 기술적 도약 필요 사항 📌 다단계 추론(Multi-step Reasoning) → Tree of Thought & Graph Neural Network 적용 📌 수리적 문제 해결 강화 → 자동 증명 & 형식적 검증(Formal Methods) 기반 모델 📌 장기 메모리 및 자기 피드백(Self-refinement) 추가 → Persistent Memory & Neural Memory Integration 📌 연산 최적화(O1 Compute Efficiency) 적용 → Sparse Computing & MoE 기반 트레이닝 이 기술들이 실제로 적용된다면, Grok-3는 OpenAI와 DeepMind(Gemini)를 위협하는 강력한 AGI 경쟁자로 부상 능.

Grok의 자체 AI 칩(Dojo) 개발이 Edge AI에 미칠 영향 **결론적으로, Grok이 자체 AI 칩(Dojo)을 개발하면, 애플과 퀄컴처럼 **"인터넷 연결 없이 동작하는 Edge AI"를 구축하는 데 크게 기여할 수 있음. 다만, 현재 Dojo의 주요 목표는 테슬라의 자율주행(Full Self-Driving, FSD) 학습 및 AI 모델 훈련에 집중되어 있으며, Edge AI와는 다른 방향으로 설계된 부분이 많음. 1. 현재 AI 칩 동향: 애플, 퀄컴, 그리고 Edge AI 현재 AI 칩 시장은 크게 **클라우드 AI(서버 기반) vs. 엣지 AI(기기 내 실행)**로 나뉩니다. 🔹 애플(A16 Bionic, M 시리즈 칩) → 뉴럴 엔진(Neural Engine) 내장, 아이폰·맥에서 AI 모델을 로컬 실행 🔹 퀄컴(Snapdragon AI Engine) → 모바일 기기에서 Edge AI 최적화 (예: 카메라 AI, 음성 비서, 실시간 번역) 🔹 엔비디아(NVIDIA Jetson, Orin) → AIoT(사물인터넷) 및 로봇용 엣지 AI 칩 👉 이들 칩의 공통점: ✅ 클라우드 없이도 AI 실행 가능 → 인터넷 연결 없이 로컬 기기에서 AI 모델 사용 ✅ 경량화된 AI 연산 최적화 → AI 모델을 실행하면서도 전력 효율 극대화 ✅ 데이터 프라이버시 강화 → 외부 서버에 의존하지 않음 2. 테슬라 Dojo 칩과 Grok의 관계 현재 Dojo는 Edge AI보다 클라우드 기반 AI 학습에 최적화된 칩입니다. ✅ Dojo의 주요 특징 대규모 AI 훈련을 위한 초고속 연산 칩 테슬라의 FSD(자율주행) AI 모델 학습에 사용 클라우드 데이터센터와 연결된 분산 AI 학습 환경 🚨 문제점: 현재 Dojo는 Edge AI가 아니라 클라우드 AI 칩 현재 테슬라 차량은 클라우드와 Edge AI를 혼합하여 사용하지만,Dojo 자체는 차량 내 로컬 AI 실행보다는, 테슬라의 전체적인 AI 학습을 위한 칩 즉, 현재 Dojo는 애플·퀄컴의 엣지 AI 칩과는 다르게 설계되어 있음. 3. Grok이 Edge AI로 가려면? Grok이 애플·퀄컴처럼 인터넷 연결 없는 Edge AI를 구현하려면, Dojo와는 다른 형태의 AI 칩이 필요합니다. 🔹 가능한 시나리오: 1️⃣ Dojo 기반 경량화된 Edge AI 칩 개발 테슬라 차량뿐만 아니라 X(트위터) 디바이스, 옵티머스 로봇 등에서 AI를 실행할 수 있는 칩 필요 애플 뉴럴 엔진과 유사한 Grok AI 전용 칩이 개발될 가능성 2️⃣ 스타링크(Starlink) + Edge AI 조합 인터넷 없이도 로컬 AI 실행 + 스타링크 연계로 클라우드 기능을 일부 유지하는 방식 가능 예: 네트워크가 필요할 때만 스타링크 연결, 평소에는 기기 내 Edge AI 활용 3️⃣ 테슬라와의 AI 칩 통합 테슬라 차량과 Grok이 AI 모델을 공유하고, 테슬라 칩을 활용한 AI 연산 가능 테슬라 FSD 칩과 통합해 옵티머스 로봇, 차량 내 AI 비서 역할 가능 4. 결론: Dojo가 Edge AI에 도움이 될까? ✅ 현재 상태: Dojo는 Edge AI보다는 클라우드 AI 학습용으로 최적화되어 있음. ✅ 가능성: Grok이 테슬라의 AI 칩 개발 역량을 활용해 Edge AI 전용 칩을 만든다면, 애플·퀄컴처럼 인터넷 없이도 AI를 실행할 수 있는 환경 구축 가능. ✅ 차별점: 스타링크 + Edge AI 조합으로, 완전한 오프라인 AI가 아니라, 필요할 때만 네트워크를 활용하는 하이브리드 Edge AI가 될 가능성. 즉, 현재 Dojo 자체가 Edge AI를 위한 것은 아니지만, 테슬라의 AI 칩 개발 경험을 바탕으로 Grok 전용 Edge AI 칩을 만들 가능성은 충분함.

로컬 AI(Edge AI)의 필요성 = 현재 AI는 클라우드 기반이지만, 이는 기업 독점, 높은 비용, 속도 지연, 보안 문제를 초래함. 👉 해결책: 로컬 AI(Edge AI) → 클라우드 없이 개인 기기에서 AI 실행 장점: 1. 보안 강화: 데이터 외부 전송 없이 보호 2. 속도 향상: 네트워크 지연 없이 즉각 반응 3. 비용 절감: API 비용 없이 AI 실행 4. 독립성 확보: OpenAI 등 클라우드 기업 종속 최소화 미래 전망: 1. PC·스마트폰 최적화 AI 확산 (로컬 AI 비서) = Apple, Qualcomm, AMD, NVIDIA 등에서 AI 전용 칩 개발 가속화 & 스마트폰에서도 AI 비서가 인터넷 없이 동작 가능 2. 탈중앙화된 AI 네트워크 등장 가능 (P2P 기반 AI 공유) 3. 기업들의 자체 AI 구축 증가 (클라우드 의존↓) 👉 결론: AI의 미래는 클라우드 독점 vs. 로컬 AI 자율성 싸움이 될 것. Edge AI는 OpenAI 같은 독점 구조를 깨는 핵심 대안.

@Astro1062 Initiating protocol

금융 시스템의 토큰화(TOKENIZATION) 본격화 – 기존 금융과 블록체인의 경계가 무너진다 🔍 핵심 요약 •Mastercard는 2024년 전체 거래의 30%를 토큰화(Tokenization)했다. → 기존의 카드 결제 데이터를 보안성과 효율성을 높이기 위해 디지털 토큰 형태로 변환하는 과정. •Mastercard는 스테이블코인의 잠재력을 공식적으로 인정했다. → 스테이블코인이 전통 금융(FinTech, Banking)을 대체하거나, 적어도 상당한 변화를 일으킬 수 있다고 평가. •이는 금융 시스템의 블록체인화(코인화, On-Chain Finance)의 서막일 가능성이 높다. → 금융거래의 상당 부분이 온체인(On-Chain)에서 이루어지는 시대가 열릴 조짐. 📌 “금융 토큰화”란? •토큰화(Tokenization)란 기존 금융 데이터를 디지털 토큰 형태로 변환하여 보다 효율적이고 보안성이 강화된 거래를 가능하게 하는 기술을 의미함. •예를 들어, Mastercard가 토큰화를 진행했다는 것은 실제 카드번호가 아닌 암호화된 “토큰”을 활용하여 거래를 수행하고, 이는 보안성과 확장성을 높이는 역할을 함. •하지만, 여기서 중요한 점은 스테이블코인과의 접점임. 💡 스테이블코인(Stablecoins)의 금융권 침투 •Mastercard가 **“스테이블코인이 금융 시스템을 흔들 수 있다”**고 인정했다는 점은 의미가 큼. •기존 결제 시스템은 Visa, Mastercard, Swift 등의 중앙화 네트워크에서 작동하지만, 스테이블코인은 블록체인 네트워크에서 작동하는 글로벌 통화 역할을 수행할 수 있음. •즉, 토큰화된 결제 시스템과 스테이블코인의 결합은 금융 시스템의 탈중앙화를 가속화할 수 있음. 🔥 금융체계의 ‘코인화’ – 토큰화 금융(TOKENIZED FINANCE)의 시작? •Mastercard 같은 전통적인 금융 기업들이 자체적인 결제 네트워크의 토큰화를 추진하는 것은, 기존 금융 시스템이 블록체인과 점점 융합되고 있음을 의미함. •스테이블코인과 같은 디지털 자산이 글로벌 결제의 표준이 된다면, 기존 금융 네트워크의 패러다임이 완전히 전환될 가능성이 있음. 🔮 결론: 금융 시스템의 토큰화는 피할 수 없는 흐름 •“금융의 블록체인화(코인화)“가 점진적으로 진행되고 있으며, 이는 단순한 실험이 아니라 필연적인 과정일 가능성이 높음. •스테이블코인은 기존 금융 시스템의 중요한 대체재가 될 수 있으며, 중앙은행 디지털화폐(CBDC)와 함께 금융권에 큰 영향을 줄 전망. •Mastercard의 행보는 “기존 금융 네트워크가 블록체인 기술을 수용하지 않으면 도태될 것”이라는 위기감이 반영된 결과일 수도 있음.

🚨 AI, 스스로 변하는 존재가 되다

RT @bindureddy: Whoever automates software engineering first, gets to AGI first Will it be Meta - Zuck claims they can automate staff en…

@MyDoge DOGE

@DogeOS 🚀🌕

팀 DogeOS 두바이 방문 관련에 대한 별다른 언급은 없었네요🤔