깅알남

PF 터지길 희망함, 테슬라, 비트코인, 깅코

[깅알남 @PF_alling]

@Ginkgo 알려주는 남자

1. AI와 생물학의 만남
- AI는 강력함 vs 생물학적 문제는 매우 어려움
- 이 두개의 결합이 어디까지 발전될수 있는가?

2. 효소 엔지니어링 사례로 알아보자.
- 자연에서 발견된 효소를 AI로 개선해 새로운 생물학적 반응을 수행
- 7번의 반복 실험을 통해 효소 성능을 개선 (활성도 증가). 8주동안 진행
- 매 라운드마다 다양한 효소 변형체(새로운 버전)을 실험하고 이 데이터를 AI 모델에 피드백으로 제공 --> 다음 버전을 설계.

3. 결과
- 초기에는 효소 성능이 빠르게 향상. 이후 몇번의 라운드에서 성장세가 줄어드는 듯했으나, 나중에 다시 큰 향상이 관찰됨.
- 최종적으로 자연 상태 효소보다 195배 향상된 효소를 얻음

4. 무슨일이 일어난거지?
- 전통적 방법: 자연 효소의 기존 구조에서 작은 변화를 시도
- AI 활용: 더 넓은 Sequence Space를 탐색 가능. 자연 효소의 다양한 변종을 조사하고, 더 많은 돌연변이를 설계. (전역 최적화)

5. 의미
- 생물학적 한계는 존재. 하지만 AI는 국지적 한계를 뛰어넘음
- AI와 생물학의 결합은 효소 설계뿐 아니라 생물공학 전반에서 혁식적인 변화를 가져올 잠재력을 가짐.

출처: https://t.co/zG06YbCpMn

[head77x @brandonchung75]

한국에서 어처구니 없는거 기대하는 테슬람들께.

안녕하세요?
한국 국토부 공무원 개새들 좃문가 브랜든입니다.

니들이 FSD가 한국에서 풀릴꺼라고
당연스럽게 예상하고 있는게 좋나 웃겨서 알려드려요.

엉아는 테슬라 전모델 구매 예약했다가
한국 뜨면서 전부 취소한 일인입니다.
현재는 중국에서 짜바리 모델3나 몰고 있지만 말이죠.
중국에서 FSD오픈은 당연히 손꼽아 기다리는 중.

하지만, 한국에서 FSD를 기다린다구요?

1. 니네 한국에서 GPS, 네비게이션 관련 서비스 하려면 뭔 짓 해야 하는지 모르지요?
2. 니네 FSD 오픈해줘서 국토부 공무원 개개인 새끼들이 얻는게 뭐가 있을꺼 같나요?

니네 한국이 공무원때문에 망한거 모르죠? ㅋㅋㅋㅋ

한번 FSD로 좋나 괴로운 인생들 살아봐라.

엉아가 진심으로 충고하는데,
한국에서 FSD기대하고 테슬라 구입하지 마라.
어느 세월에 한국 공무원 애들이 풀어줄지 모르니까.
거기다 싸캡??? 한국에서??? 풉.

그냥 니들은 테슬라 주식이나 투자해.
헛것 기대하지들 말고 아랐지?

[누라두의 세계주식 @NURadu_]

https://t.co/mvmvX8zD9f

[Anant Vinjamoori, MD @dranantmd]

If you have an opinion about peptides, you need to read this.

Everyone's arguing about what happens to peptides next.

All of them are missing the point.

AI can already generate plausible therapeutic ideas faster than our trial system can test them. Phase I/II/III takes years, enormous capital, and multiple phases before most patients see anything. That pathway has merit. But it can't be the only way we learn.

Peptides force us to confront this gap directly, and consider what the next generation of medicine could be.

The peptide evidence base looks a lot like what compounds in the future may quickly have: promising signal with real unknowns.

Yet, we have the ability to measure with greater resolution at lower cost than ever before. Biomarkers, symptoms, dose, timing, side effects, adherence, sleep, nutrition, stress can be measured for a fraction of the cost and twice the speed of even 5 years ago. This isn't the thalidomide era.

Patients don't respond like RCT averages. They respond as individuals, with their own biology.

So the real question isn't whether peptides are safe or not. It's whether we can build the infrastructure to introduce promising therapies carefully, track outcomes in real time, and course correct at the individual level.

Faster medicine doesn't have to mean less rigorous medicine. It means more personal, more responsive, and built on real world patient data.

That's what Next Generation Medicine is all about.

[깅알남 @PF_alling]

이때 아니면 언제 즐기겠습니까

[아스피날 @sonsarang3814]

오세훈 서울시장의 주식 라인업.

쫒아가기만 해도 중간 이상은 간다.

[Tiland @Tiland2]

내년 혹은 내후년을 위한 로봇종목

1. 하모닉 드라이브 시스템즈(일본)
2. 나브테스코(일본)
3. 뤼디시에보(중국)
4. 로보티즈(한국)

약간 나만의 로봇 etf 같은 느낌으로 종목비중 조절해서 보유할려고 합니다

[Serenity @aleabitoreddit]

Yeah… I think all your upstream semi supply chain companies are going much higher.

Goldman now expects a combined $5.3 trillion of capex spending for the four largest hyperscalers $GOOGL / $META / MSFT / $AMZN from 2025 to 2030.

Revised up from $4.5T from Q1 earnings.

“Aggregate capex est. $7.6 trillion between 2026 and 2031.”

And it flows upward to these tiny chokepoints like $SIVE for CPO lasers/ $SOI for Silicon Photonics substrates. Leaderdrive/Harmonic for Humanoids components.

And so on…

Ai names don’t move in a straight line up,
but is just the beginning of the next Industrial Revolution as we move from R&D/compute buildout into commercialization from Agents -> Physical AI -> discovery.

[Tesla Robotaxi @robotaxi]

Unsupervised Robotaxi now in the entire Austin Metro area

[Xber J @bogusjack]

메모리 가격 하락은 갑작스럽게 찾아옴.

그리고 한 순간에 일어남.

[ByungJun Ahn @dubidubabap]

이번에 AI·바이오 업계에서 꽤 중요한 공개서한이 나왔음.

내용은 미국에서 합성 DNA/RNA 같은 핵산 합성 주문에 대해 스크리닝과 기록 보관을 의무화하자는 것임.

서명자 라인업도 꽤 강함.

Demis Hassabis / Google DeepMind

Sam Altman / OpenAI

Dario Amodei / Anthropic

Alexandr Wang / Meta, Scale AI

Paul Graham / Y Combinator

여기에 생명과학자, 바이오보안 전문가, 합성생물학 기업 관계자들까지 같이 서명했음.

이게 중요한 이유는 AI 발전으로 실제 이런 문제가 점점 현실화되고 있기 때문임.

이제 AI는 단순히 글을 쓰거나 코딩을 도와주는 수준을 넘어서고 있음.

논문을 읽고,

실험 절차를 요약하고,

단백질 구조를 예측하고,

유전자 서열과 생명과학 지식을 설명하고,

전문가가 아니어도 고급 생명과학 정보에 접근할 수 있게 만들고 있음.

물론 이것이 곧바로 “AI가 생물무기를 만든다”는 뜻은 아님.

그렇게 쓰면 과장임.

하지만 방향성은 분명함.

AI가 발전할수록 과거에는 전문 연구자와 대형 연구기관에만 있던 지식 장벽이 낮아질 수 있음.

그리고 생명과학에서 지식 장벽이 낮아진다는 것은 좋은 쪽과 나쁜 쪽을 동시에 의미함.

좋은 쪽으로는 신약 개발, 백신, 단백질 설계, 유전자 치료, 기초 연구가 빨라질 수 있음.

하지만 나쁜 쪽으로는 악의적인 사람이 위험한 생물학적 지식에 접근하거나, 합성 DNA/RNA 주문 시스템을 악용하려는 리스크도 커질 수 있음.

그래서 이번 공개서한의 핵심은 AI 모델 자체를 막자는 것이 아님.

핵심은 “디지털 지식과 설계가 실제 생물학적 물질로 넘어가는 공급망”을 관리하자는 것임.

쉽게 말하면,

AI가 어떤 생명과학 지식을 설명할 수 있다면,

그 지식이 실제 DNA/RNA 합성 주문으로 이어지는 단계에서 안전장치가 필요하다는 논리임.

그래서 공개서한은 합성 DNA/RNA 주문을 받을 때 다음을 의무화하자고 주장함.

주문된 서열이 위험한지 스크리닝
고객이 정당한 연구자인지 확인
주문 기록과 서열 데이터를 보관
문제가 생기면 추적 가능하게 만들기

여기서 중요한 단어는 추적 가능성임.

위험한 주문을 사전에 막는 것도 중요하지만, 혹시 문제가 생겼을 때 누가 무엇을 주문했는지 추적할 수 있어야 한다는 것임.

즉 AI 시대의 바이오보안은 단순히 모델을 규제하는 문제가 아니라,

합성 DNA/RNA 공급망,

고객 검증,

서열 스크리닝,

기록 보관,

벤치탑 합성 장비 관리,

바이오보안 소프트웨어까지 연결되는 문제로 커지고 있음.

투자 관점에서도 이 부분이 중요함.

많은 사람들이 AI 바이오라고 하면 바로 “AI가 만든 신약이 FDA 승인됐나?”를 먼저 봄.

그런데 현재까지 완전한 의미의 AI-discovered / AI-designed drug이 FDA 최종 승인까지 간 사례는 아직 없다고 보는 게 맞음.

있는 것은 AI 의료기기 승인,

AI 기반 임상시험 도구 인정,

AI를 일부 활용한 신약개발 제출,

AI가 설계했다고 주장하는 임상 단계 후보들임.

즉 AI 신약은 아직 FDA 승인으로 검증된 테마가 아님.

가장 앞선 후보들도 아직 임상 단계임.

그래서 순수 AI 신약개발주는 조심해야 함.

임상 실패,

현금소진,

희석,

과장된 파이프라인,

파트너십 의존 리스크가 큼.

오히려 이번 공개서한에서 더 현실적인 투자 포인트는 “AI가 만든 약”보다 “AI 시대에 DNA/RNA 합성 공급망을 누가 안전하게 통제하느냐”에 가까워 보임.

관련해서 볼 수 있는 영역은 크게 세 가지임.

첫째, 합성 DNA/RNA 공급업체.

예를 들면 Twist Bioscience 같은 회사가 있음.

둘째, 대형 생명과학 인프라 기업.

Danaher, Thermo Fisher 같은 회사는 핵산 합성, 실험실 장비, 생명과학 공급망에 노출돼 있음.

셋째, 바이오보안 소프트웨어와 주문 스크리닝 시스템.

이쪽은 아직 비상장 기업도 많지만, 앞으로 규제가 강화되면 고객 검증, 서열 스크리닝, 기록 보관, compliance automation 수요가 커질 수 있음.

다만 이것을 바로 특정 종목 수혜 확정으로 쓰면 안 됨.

규제는 대형 업체에게 진입장벽이 될 수도 있지만, 동시에 비용 부담이 될 수도 있음.

이미 스크리닝 체계를 갖춘 대형 업체는 유리해질 수 있지만, 중소 업체는 compliance cost가 커질 수 있음.

결국 이번 공개서한의 의미는 이거라고 봄.

AI가 생명과학을 더 강력하게 만들수록, 사회는 두 가지를 동시에 해야 함.

좋은 쪽으로는 신약, 백신, 단백질 설계, 유전자 치료를 더 빠르게 만들고,

나쁜 쪽으로는 위험한 생물학적 설계가 실제 물질로 전환되는 경로를 막아야 함.

한 줄로 정리하면,

AI 신약은 아직 FDA 승인으로 검증된 단계가 아님.

하지만 AI가 생명과학 지식 장벽을 낮출수록, 실제 DNA/RNA 합성 공급망은 더 중요한 규제 chokepoint가 될 가능성이 높음.

이번 공개서한은 그 흐름이 본격화되고 있다는 신호로 보임.

[Antonio Linares @alc2022]

$RXRX deep dive now live

Tomorrow's future trillion dollar companies are learning to read and write Biology

I believe $RXRX is a strong next-gen trillion dollar company candidate

$RXRX is a drug factory that designs itself

https://t.co/EzA2XFq5np

[하워드🍟⚡️ @Notesfor_X]

그러니까 미국 재무부 장관은

“미국이 비트코인 좀 사게 도와줘”

라고 말하고 있고

개미들은

“세일러가 비트코인 팔았대! 비트코인 망한듯?”

라고 말하면서 던지고 있다는 거죠? 👀 bitcoin:native

[₿ig Picture @BtcPicture]

미국은 전략적 비트코인 비축을 더 이상 논의만 하지 않음. 이미 진행 중임.

미 재무장관 스콧 베센트가 의회에서 "모든 절차를 신중하고 신속하게 진행하고 있다"며 직접 확인함.
달러를 찍는 나라가, 정작 자기가 찍을 수 없는 돈을 국가 차원에서 쌓기 시작하는 것임.

1. 말이 아니라 집행 단계.
미 재무장관 스콧 베센트가 의회에서 전략적 비트코인 비축을 직접 언급함. 검토하겠다는 약속이 아니라, 이미 진행 중인 절차를 보고하는 자리였음. 새로운 기술, 새로운 영역이라며 모든 과정을 신중하고 신속하게, 지속 가능한 방식으로 밟고 있다고 밝힘. 경제 안보가 곧 국가 안보라는 틀 안에서, 비트코인 보유가 국가 전략으로 올라선 것임.

2. 찍을 수 없는 준비금.
정부가 쥔 보통의 준비금은 자국 통화나 국채임. 모자라면 더 찍거나 더 발행하면 됨. 비트코인 준비금은 다름. 2,100만 개 상한 앞에서, 국가조차 시장에서 사 모으는 것 말고는 늘릴 방법이 없음. 발행국이 발행할 수 없는 자산을 비축한다는 건, 통제할 수 없어서 오히려 갖고 싶다는 뜻임.

3. 마지막 매수자가 합류한 자리.
이미 상장 기업들이 1위 보유를 다투고, 현물 ETF로 자본이 들어오는 중임. 여기에 국가라는 가장 큰 매수자가 전략 비축으로 합류함. 모두가 같은 고정된 공급을 두고 경쟁하는 구도임. CLARITY 법안까지 여름에 통과되면, 규칙과 자본과 국가 수요가 한 방향으로 정렬됨.

한 나라가 무엇을 비축하느냐는, 그 나라가 무엇을 진짜 돈으로 보는지를 드러냄. 달러를 찍는 손이 굳이 찍을 수 없는 돈을 모으기 시작했다면, 그건 자기 화폐의 수명을 누구보다 정확히 아는 쪽의 행동임.
전략 비축은 비트코인에 거는 베팅이 아니라, 무한히 찍히는 돈에서 빠져나갈 출구를 국가가 먼저 확보하는 일임.

[Andrew Curran @AndrewCurran_]

Sam Altman, Dario Amodei, Demis Hassabis and many others have signed a letter urging Congress to increase security on orders of synthetic nucleic acids - and the equipment needed to make them - as models continue to become increasingly bio-capable.

[Mgoes (bio/acc 🤖💉) @m_goes_distance]

biotech is starting to move like AI did 3 years ago

and the smart money is moving fast

- Brian Armstrong's NewLimit just hit a $3.1B valuation
- Jeff Bezos put $3B behind Altos Labs
- Demis Hassabis raised $2.1B for Isomorphic Labs
- Anthropic acquired Coefficient Bio for $400M
- NVIDIA is backing companies building programmable biology
- longevity biotech raised $3.74B in Q1 2026 alone. 56% ahead of Q1 2025.

the interesting part is not the funding

it is what the funding is chasing

for the first time in history we are building tools that can read, model, and modify human biology at scale

Eli Lilly became one of the largest companies on earth from a single peptide category

imagine what happens when the entire stack becomes programmable

the smart money is not speculating anymore

it is positioning

Superhuman Fund II is open for whoever wants in

bio/acc

[깅알남 @PF_alling]

https://t.co/BKb7NpkKLG

모두 조심히 하시길 바랍니다.

강력한 포상금 제도 도입: 정부는 부동산 탈세 제보를 활성화하기 위해 중요 증빙을 제출한 제보자에게 탈루 세액에 따라 최대 40억 원의 포상금을 지급하고 있습니다. 이는 시장의 음성적 거래를 차단하고 투명성을 강화하는 강력한 방어 기제가 될 것으로 전망됩니다.

부동산 탈세 신고센터에서 신고 가능성이 높은 공통 패턴 10개를 뽑아봤습니다.

1. 명의는 A, 돈은 B
집 명의자는 자녀인데 계약금·잔금·대출상환은 부모가 한 경우.

2. 계약서는 A금액, 실제 돈은 B금액
다운계약, 업계약, 프리미엄 별도 수령, 현금 뒷돈.

3. 전세·월세 계약서와 실제 조건이 다름
계약서는 전세인데 실제로는 월세를 현금으로 받는 경우.

4. 차용증은 있는데 이자·상환이 없음
부모·연인·사실혼 배우자에게 빌렸다고 하지만 갚을 능력도, 갚은 흔적도 없는 경우.

5. 보증금·대출·세금을 부모가 대신 갚음
부담부증여, 전세금 반환, 대출상환, 취득세·수수료 대납.

6. 주소만 옮기고 실제로는 안 삶
1세대 1주택 비과세, 거주요건, 세대분리 혜택을 위한 위장전입.

7. 타인 명의로 사놓고 실제 수익은 본인이 가져감
직원·조카·친구·배우자 명의 부동산, 임대료는 실소유자가 수령.

8. 법인 명의지만 가족이 사용
직원숙소·사무실 명목인데 대표 가족이 거주하거나 별장처럼 사용.

9. 임대료를 가족 계좌·현금으로 받음
월세, 상가 임대료, 관리비 초과분, 권리금 등을 신고하지 않는 경우.

10. 시장교란으로 얻은 돈을 신고하지 않음
허위매물, 가격담합, 리딩방, 유튜버 홍보비, 중개 리베이트 등.

[박우현 @gfIjd7gfEeTgwDz]

2026년 5월 아시아 테슬라 판매 현황

[깅알남 @PF_alling]

빅테크들이 공통으로 꽂히는 “실행 백엔드”가 되어가고 있다.

매우 꽂히는 멘트

[Infinity Equity @Infinity0Equity]

$DNA $MSFT

이번 발표 내용

마이크로소프트가 Build 2026에서 발표한 건 크게 두 가지.

첫째는 R&D용 에이전트 AI 플랫폼 Microsoft Discovery의 정식 출시(GA)
둘째는 개인·소규모 랩이 가볍게 쓸 수 있는 로컬 데스크톱 앱 프리뷰.

Discovery는 단순 챗봇이 아니라
“가설→실험설계→분석→재반복”이라는 연구 루프를 돌리는 시스템이고, ‘Discovery Engine’이 인용·근거 추적과 재현성을 보장하는 게 핵심.
쉽게 말해 MS는 연구의 두뇌(설계·추론 레이어) 자리를 잡으려는 것.

발표에는 Yale·Georgia Tech·PNNL·GSK·BHP·Causaly·Wiley 등 여러 파트너가 함께 소개됐는데, 투자 관점에서 의미 있는 건 깅코와의 협력.

내가 생각하는 핵심은 MS Discovery에서 실험을 기획·설계하면, 그것을 자체 자동화 설비 없이 깅코 Cloud Lab에서 바로 실행할 수 있게 한다는 것. 즉 MS가 두뇌(설계)를, 깅코가 손발(실제 웻랩 실험)을 맡는 분업 구조.
발표에 나온 여러 파트너 중 사용자가 실제 물리 실험을 주문해 돌릴 수 있는 상용 실행처는 깅코가 사실상 유일함.

단, 이건 서명된 매출 계약이 아니라 통합 로드맵 발표
(본문 표현도 “Soon”)

——

다른 대형사들과의 협력 관계

깅코 Cloud Lab은 MS만의 것이 아니라,
빅테크들이 공통으로 꽂히는 “실행 백엔드”가 되어가고 있다.

OpenAI : GPT-5가 6개월간 36,000건의 무세포 단백질 합성 실험을
깅코 클라우드랩에서 자율로 설계·실행·반복했고, 표준 단백질(sfGFP) 생산 비용을 그램당 422달러로 약 40% 절감. 프런티어 모델을 자율 랩과 대규모로 연결한 첫 사례 로 평가.

Amazon : Amazon Bio Discovery 플랫폼에 깅코를 통합 웻랩 파트너로 포함.

Microsoft : 이번 발표. 설계는 Discovery, 실행은 Cloud Lab.

미국 에너지부 / PNNL : PNNL의 97대 로봇 자율 랩을 깅코가 건설 중(2030년 가동 목표) 입니다. MS 발표에 등장한 PNNL 자동화 인프라의 토대 자체가 결국 깅코인 셈.

ProQR 등 바이오 기업 : ProQR과 Amazon이 Cloud Lab의 트랙션 사례로 언급 .

정리하면, AI 두뇌 경쟁(OpenAI·MS·Amazon)에서 누가 이기든 실제 실험은 깅코 자율 랩으로 모이는 구조로 보고 있다. 특정 진영 편이 아니라 모두에게 웻랩 실행을 파는 중립 포지션(picks-and-shovels)을 노리는 전략. 이번 MS 발표는 그 퍼즐의 세 번째 빅테크 연결이라는 게 보는게 맞아보임.

[깅알남 @PF_alling]

@Infinity0Equity 독한놈이 매력적입니다 ㅋㅋㅋㅋㅋ