밋큐

🇰🇷🇺🇸 경제적 망명 중인 보트 피플 🌊🚣🏻🌊 인프라 투자 애호가
$ASTS 🛰️ $IONQ ⚛️ $RKLB 🚀 $BMNR 🏦 $ETH 🪙 강세론자🐂 ◀ 이것들 모두 인프라 주식 맞습니다

[밋큐 @mitqyu]

$BMNR: 새로운 시대의 디지털 기간 사업자

X에서는 그냥 동네 북에 가깝지만, BMNR에 대해 제 의견을 공유합니다. 저는 BMNR의 본질을 단순히 '가상자산 사모으는 기업' 이 아닌 '디지털 인프라 기간 사업자' 라는 생각을 갖고 있습니다. 농담처럼 써놓았지만, 제 프로필의 설명처럼, BMNR은 새로운 금융 생태계의 뼈대를 세우는 기업입니다.

1) ‘데이비드 샤버트’ 영입이 던지는 강력한 시그널
지난 25년 8월, BMNR은 아메리칸 타워 $AMT 에서 17년간 이사로 재직한 ‘데이비드 샤버트(David Sharbutt)’를 영입했습니다. 그는 초기 무선 서비스 시장을 개척한 인물입니다.

AMT는 통신 인프라라는 '희소 자산'을 선점해 다수의 고객에게 임대하며 막대한 수익과 성장을 거둔 역사적인 기업입니다. (제가 $ASTS 에 투자한 이유 역시 AMT가 초기 투자자로서 보여준 안목에 있습니다.) 무선 통신의 시대에 AMT가 통신 타워로 약 20년 간 43,000% 이 넘는 성장을 기록했다면, 이제 그 바통은 디지털 영토로 넘어오고 있다고 봅니다.

<대충 찍어서 43,000%>

2) 물리적 타워에서 '디지털 검증자 네트워크'로
AMT가 구축한 타워에 통신사들이 입주해 서비스를 제공하듯, BMNR은 ‘자체 검증자 네트워크(MAVAN)’라는 토양을 만듭니다.

- ETH 매수 및 노드 증설: 이는 디지털 영토에 '통신탑'을 세우는 것과 같습니다.
- 운영 레버리지: 공유 경제의 시초인 AMT 모델처럼, 하나의 검증자 인프라를 통해 다수의 기관 고객에게 서비스를 제공함으로써 낮은 비용으로 높은 매출을 창출하는 구조를 갖게 됩니다.

<AMT의 운영 레버리지 구조>

3) RWA 시대, '미국 기반 인프라'라는 유일무이한 프리미엄
미국의 주요 자산들이 RWA (실물 자산 토큰화) 를 통해 이더리움 생태계로 진입하고 있습니다. 과거 화웨이 사태에서 보았듯, 국가적 금융 인프라를 신뢰할 수 없는 주체에게 맡길 수는 없습니다. 안전하게 뒷받침할 '미국 기업'의 존재는 필수적이며, BMNR은 그 지점에서 이미 유일 무이한 위치를 점하고 있다고 보입니다.

결론적으로, 제가 바라보기에, BMNR 은 새로운 시대의 배당 성장주입니다. 앞서 AMT의 성공 신화를 쓴 유능한 인사가 합류했다는 것은, PR에서도 드러나듯, BMNR이 그들의 성장 궤적을 그대로 따라가겠다는 강력한 의지와 자신감의 표현입니다.

비아냥, 걱정을 가장한 조롱, 모두 괜찮습니다. 그것들과 마찬가지로 이것도 소위 제 뇌피셜과 이긴 하니까 말입니다. 각자의 로직을 갖고 건승하시길 기원드립니다.

[밋큐 @mitqyu]

비트마인 $BMNR 의 본질이 디지털 인프라 기업을 드러내는 중요한 인재 영입

"아메리칸 타워는 지난 20년간 가장 큰 주주 수익 사례 중 하나입니다. 투자자들은 무선 타워 기업들이 필수적이고 희소한 자산임을 인지했고, 현재 미국 최대 규모의 부동산 투자신탁(REIT) 중 하나입니다."

"펀드스트랫 조사에 따르면, 이 무선 타워 기업의 가치는 2003년 EV/EBITDA의 6배에서 2020년에는 30배 이상으로 확대되었습니다."

"마찬가지로, ETH Treasuries는 자체 스테이킹을 통해 이더리움 네트워크 에 보안 서비스를 제공하고 있으며 , 따라서 비트마인은 이더리움의 중요한 디지털 인프라 파트너입니다."

David Sharbutt to Join BitMine (BMNR) Board of Directors https://t.co/NGJ5F1Cdl6

[밋큐 @mitqyu]

@CatSE___ApeX___ Japan Rising sun = Germany Hakenkreuz

[マックスむらい @entrypostman]

リークがッ、、、！！！！！

$ASTS

日本版スターリンクに楽天勢　自前衛星通信、総務省が1500億円補助 - 日本経済新聞 https://t.co/1Z95ks0DvN

[Serenity @aleabitoreddit]

$NVDA, Siemens, and $FLNC develop reference power architectures for Vera Rubin N72.

This comes at the time FLNC has 2 likely hyperscaler deals coming up.

Just in case why you’re wondering it’s up 36%.

[Jukan @jukan05]

I don’t have any position in $POET, and I never have, but this company is honestly ridiculous.

They had already been notified by Marvell on the 23rd that the contract was being terminated, yet they sat on it until today?

What about the shareholders who bought in while the stock was rising in the meantime?

You deserve to be sued by your shareholders.

[Shay Boloor @StockSavvyShay]

I said on last Friday’s Futurum Equities Podcast that $POET was one photonics name I would not touch due to management red flags and paid influencer promotion.

Today it’s down 45% after $MRVL canceled the Celestial AI orders due to a breach of confidentiality.

[M. V. Cunha @mvcinvesting]

A few years ago, $POET was paying YouTubers to pump the stock as the next big thing.

That alone was enough for me to never bother looking into it.

[4FIRE @netcreat]

https://t.co/vvddVzqzby

HARQ는 특정 양자컴퓨터 업체를 뽑는 프로그램이 아니라, 서로 다른 큐비트와 시스템을 어떻게 하나의 구조로 통합할지를 정의하는 단계입니다.

그래서 플랫폼 대표를 모두 모은 것이 아니라, 연결·연산·소프트웨어·인터페이스 등 기능별 역할 중심으로 팀이 구성되었습니다.

IonQ는 이온트랩 대표라기보다, 실제로 네트워크 연결이 가능한 노드 역할로 선정된 것입니다.

반면 Infleqtion은 연결 주체가 아니라 대규모 병렬 연산 구조를 대표하는 샘플로 MOSAIC에 포함되었습니다.

초전도나 광자 업체가 전면에 보이지 않는 이유는 배제된 것이 아니라, 아직 인터페이스 기술이 완전히 성숙하지 않아 초기 구조 정의 단계에서 제외된 것으로 볼 수 있습니다.

즉 HARQ는 완성된 이기종 시스템이 아니라, 이를 가능하게 하는 최소 구조를 먼저 설계하는 과정입니다.

결국 이 프로그램은 양자컴 경쟁이 단일 QPU 성능이 아니라, 네트워크·아키텍처·소프트웨어를 포함한 시스템 경쟁으로 이동하고 있음을 보여줍니다.

핵심은 IonQ의 네트워킹 기술이 어느 기반, 어느 업체보다 앞서 있다는 것을 DARPA가 증명해 준셍입니다.

[Dr J Rould @jrouldz]

$IONQ

What a difference 2 days can make when we have technical + fundamental + sentiment + macro confluence ✍️

[가을바람(Shawn Kwon) @ShawnKwon11]

$IonQ just had a fantastic interview with IonQ @NiccoloDeMasi
it’ll take a few weeks before I can share it!

[IonQ @IonQ_Inc]

IonQ has been awarded a contract in the Defense Advanced Research Projects Agency (@DARPA)’s Heterogeneous Architectures for Quantum Program (HARQ).

Our contribution to the program focuses on quantum memories. Learn more: https://t.co/NQAxumbmMb

#WorldQuantumDay

[IonQ @IonQ_Inc]

A foundational technical milestone: In a joint project with @AFResearchLab we’ve photonically interconnected two independent trapped-ion quantum systems - the first demonstration of connected, commercial quantum computers.

Learn more: https://t.co/rqVQUT9OT2

#WorldQuantumDay

[Eleanor Terrett @EleanorTerrett]

While @coinbase has yet to comment directly on where it stands on the current stablecoin yield compromise, this is a strong indicator that negotiations have concluded in a place they can live with.

[TechInnovation @TechInnovationz]

$IonQ David Allcock just took on the newly created role of VP Science for Compute at IonQ . Based in Boulder. Joined January 2026.

His trajectory: Scientific Advisor to Oxford Ionics from November 2021 to June 2024. Director of Science for North America at Oxford Ionics from June 2024 to January 2026. In parallel, Assistant Professor at the University of Oregon from September 2018 to September 2025, then Associate Professor since September 2025 a role his LinkedIn still shows as active alongside the IonQ position.

Per his post, he'll work alongside Oxford Ionics CTO and co-founder Thomas Harty, and Director Ken Wright, leading a Science team across four time zones: College Park, Oxford, Boulder, Seattle.

The key line:

"The ion traps that will be coming out of SkyWater Technology are going to fundamentally reset expectations around scaling. These are the designs we drew on napkins in grad school thinking 'if only someone could actually build these'."

He attached his actual 2011 napkin sketch.

One thing worth flagging on the timing:

→ The SkyWater merger isn't closed yet. S-4 declared effective March 31. DEFM14A mailed. Shareholder vote May 8. Expected close Q2–Q3 2026. A senior IonQ scientist is publicly framing the post-merger fab output as a step-change in scaling before the deal is legally final.

The thesis Allcock articulates lines up with what Inder Singh said at Cantor: trap geometries that external foundries wouldn't or couldn't build become feasible when you control the fab. The 2011 napkin sketch is the personal version of that argument designs that have existed for 15 years, waiting on a manufacturing path.

$IONQ $SKYT #IonQ #QuantumComputing

[밋큐 @mitqyu]

AI가 양산하는 글을 읽기 싫다는 생각이 있었는데, 요즘엔 사람이 배설하는 글이 더 읽기 싫다는 생각이다.

양산 vs 배설

진짜 쉽지 않다.

[테선생은 무딱 인사이트 @Tesense4680]

해킹 당하셨는지요?

[Mario Nawfal @MarioNawfal]

🚨🇮🇱🇮🇷 In what might be some of the most powerful footage to come out of today, Israelis and Iranians are dancing and celebrating side by side in the streets of London.

[The White House @WhiteHouse]

"Khamenei, one of the most evil people in History, is dead. This is not only Justice for the people of Iran, but for all Great Americans, and those people from many Countries throughout the World, that have been killed or mutilated by Khamenei..." - President Donald J. Trump

[Wall St Engine @wallstengine]

Oppenheimer Upgrades $ORCL to Outperform from Perform, PT to $185

Analyst comments: " Oracle Corporation Stock Selloff Brings Expectations to Levels That Better Reflect Business Transition Risks. While our call may be early, we see a favorable risk/reward after the stock's multiples have been cut by more than half since September.

Our rating upgrade is premised on the following:

1) Strong EPS compounder. Our base case haircuts management’s revenue guidance by 25% and EPS still doubles by FY30E.

2) Mitigating risks. Counterparty, financing, and execution risks are starting to mitigate from ORCL's recent capital raise and mega-customer announcements (OpenAI, TikTok).

3) AI winner. Despite negative SaaS sentiment overhanging valuation, Oracle is relatively immune from AI disruption.

4) Sentiment shift. ORCL is broadly underowned by institutional investors.

In our bull (10% guidance haircut) and base (25% haircut) cases, Oracle’s EPS nearly triples and more than doubles by FY30E, respectively.

These EPS growth trajectories, even after discounting guidance, put ORCL in the upper echelon among large-cap companies for EPS growth. As Oracle demonstrates superior EPS growth, it should catalyze better investor sentiment and trigger greater appreciation for the stock."

Analyst: Brian Schwartz

[DONS @dons_korea]

https://t.co/Lw2dvVrFff

[Yoonsoo Kim@Neuradex @neuradex_ysk]

프리랜스로 인공지능 응용 프로덕트를 계속해서 수주해서 개발하고있고 온톨로지에 영감을 얻어 인공지능에게 인간과 유사한 기억 체계를 부여하기위해 연구 개발하고 있는 엔지니어입니다.

평소 개발할때도 인공지능을 엄청나게 이용합니다. 팔란티어 FDE가 거품이라고 온톨로지가 AI에 무너질거라고 하는 사람들이 많은데 제 생각과 너무 달라서 여기다가 생각 적어봅니다.

일단 FDE에 대하여. 인공지능시대의 도래로 인해서 소프트웨어 기업이 전부 종말을 맞이 할거라는 말이 많습니다. 개발자는 과제를 코드를 통해 해결하는 사람들인데 코드를 적는 부분이 사실상 많이 필요가 없어졌습니다. 누구나 소프트웨어를 쉽게 만들어 내죠. 하지만 많은 플젝에 참가하며 느낀 바, 소프트웨어는 만들어낸다고 다가 아닙니다.
소프트웨어의 품질은, 해결하고자 하는 과제에 대한 이해가 얼마나 높은가에 따라 갈립니다. 현재까지 많은 SI업계는 고객에게 과제를 설명듣고 어떻게 하고싶다는 요구를 듣고 그걸 코드로써 구현하는 사람들이죠. 근데 실제로 현업에 있으면 어떤 소리가 들리냐면, 발주한 고객 (보통은 발주처의 간부나 높은 레이어 사람들) 이 만들어서 현장에 넘기면 현장에서는 불만이 터져나온다는겁니다. 실제로 어떻게 일하는지도 모르면서 돈낭비해왔다고. 정부나 공기관이 만드는 앱 있죠? 딱 그런 느낌입니다.

하지만 현재까지의 SI란, "그냥 그런" 것이었습니다. 그러면 이 전제에서 인공지능 시대로 넘어가면 당연히 그런 레거시 SI는 박살납니다. 왜냐면 현장에 있는 사람들이 직접 인공지능을 구사해서 시스템을 만들어서 쓰거든요. "과제"에 대한 니즈가 분명하니까요. 그러면 SaaS는 다 망하고 다들 그렇게 만들어 쓰면 해피엔딩 일까요? 그런데 여기에도 사실 근본적인 문제가 있습니다. 인공지능은 스스로 능동적으로 과제를 찾지 못합니다. 결국 의뢰가 와야만 수행하는거죠. 그리고 많은 사람들은 자신이 가지고 있는 과제가 정보기술로 해결이 되는것인지 조차 모릅니다.

참고로 여기서 말하는 SaaS가 다 망한다는 얘기는 아닙니다. 실제로 잘 나가는 SaaS들을 보면, 대부분 해당 업계에서 현업 경험이 있는 사람이 만든겁니다. FDE가 과제를 가진 현장에 들어가는 거라면, 이건 그 반대로 과제를 가진 사람이 개발 쪽으로 넘어온 케이스죠. Invert Deployed라고나 할까요. 어쨌든 핵심은 같습니다. 현업의 과제를 깊이 이해하고 있었기 때문에 과제의 구조화에 성공했고, 그 높은 싱크로율이 좋은 제품을 만들어낸겁니다. 레거시 SI가 만든 시스템과 잘 나가는 SaaS의 차이는 기술력이 아니라 이 동기화율의 차이입니다. 하지만 SaaS에도 근본적인 한계가 있습니다. SaaS를 만든 사람의 현장 경험은 만든 시점에서 멈춰있습니다. 현장은 계속 변하는데, SaaS 안에 있는 사람은 더 이상 현장에 있지 않거든요. 그래서 결국 주변 사람을 통해 업데이트를 받거나, 본인이 다시 현장에 나가서 FDE 비슷한 일을 하거나, 겸업으로 돌리거나 하는 식으로 돌아가고 있는게 대부분입니다.
그리고 그 SaaS를 쓰고 있는 현업자들 입장에서는, SaaS 이용 경험을 통해 과제의 구조화가 어느 정도 포착이 됩니다. 인공지능 시대가 되니까 "이 정도는 나도 만들 수 있겠는데?"가 되는 거죠. 그래서 돈내고 쓰는 SaaS에 약간 덧칠한 정도의 것을 만들게 되는겁니다. 하지만 거기까지입니다. 정보기술에 대한 이해가 부족하면 시야가 좁아서 무엇을 정보기술로 해결할 수 있는지 자체가 안 보이거든요. 그 너머를 찾아가서 스스로 열어주겠다는 것이 FDE입니다.

과제를 해결할 능력이 있는 사람과, 과제를 갖고있는 사람의 싱크가 높을수록 좋은 제품이 나오는겁니다. 이건 여러분 모두가 잘 아시겠지만 세상에서 현재 가장 빠르고 놀라운 성장을 계속해서 이뤄내고 있는 분야가 어딘지 생각해보시면 됩니다.

바로 코딩분야입니다. 이게 과제를 가진자, 과제를 해결하는자의 싱크로율이 100%(동일인)일때 어떤일이 일어나는지를 보여주는 좋은 결과입니다. 이것을 다른 업계에 가져가서 하려고 하는게 FDE입니다. FDE가 그냥 사람을 보내서 인력으로 개발을 하는거니까 뭐가 다른거냐고요? 인공지능시대라는것을 망각한 발언입니다. 컨설팅이랑 뭐가다르냐고요? 다릅니다. 위에 말한 동기화율이 다릅니다. 컨설팅은 근본적으로 레거시 SI가 가지고 있는 문제를 해결하지 못합니다. 실제 업무를 모르니까요.

FDE를 의심하는 사람들 중에 "결국 사람이 가야하니까 스케일이 안된다"고 하는 사람들이 있는데, 두 가지를 간과하고 있습니다.

첫째, AI 시대의 개발은 이전과 차원이 다르게 스케일합니다. 이전에는 한 명의 엔지니어가 한 프로젝트에 몇 달씩 붙어야 했지만, 지금은 AI와 함께 일하면 한 사람이 처리할 수 있는 범위와 속도가 비교할 수 없을 정도로 커졌습니다. 저 같은 경우도 현재 외주 프로젝트 5개에 개인 개발까지 합치면 동시에 8개 정도를 수행하고 있는데, 이건 인공지능 시대가 아니면 말이 안 되는 상황입니다. FDE 한 명의 생산성이 이전의 몇 배, 몇십 배가 되는 시대입니다. 그러면 "사람이 가야 하니까 스케일이 안 된다"는 전제 자체가 흔들립니다.

그리고 여기서 더 중요한 점이 있습니다. AI로 인해 코드를 짜는 데 쓰는 시간이 줄어든다는 건, 단순히 빨리 끝난다는 의미가 아닙니다. 그 절약된 시간을 과제 자체를 이해하는 데 쓸 수 있다는 뜻입니다. 현장에 더 깊이 들어가고, 실제로 일하는 사람들과 더 많이 대화하고, 업무의 해상도를 더 높일 수 있게 됩니다. 위에서 말한 "싱크로율"이 올라가는 거죠. 이전에는 개발 자체에 시간을 다 뺏겨서 과제 이해가 얕을 수밖에 없었는데, AI 시대의 FDE는 그 반대입니다. 개발은 AI와 함께 빠르게 처리하고, 본질인 과제의 해상도를 높이는 데 집중할 수 있습니다.
둘째, FDE는 단순한 인력 파견이 아닙니다. 현장에 들어가서 업무를 이해하고, 거기서 얻은 지식을 플랫폼에 내재화하는 피드백 루프입니다. 팔란티어로 치면 FDE가 현장에서 발견한 패턴이 AIP 플랫폼에 녹아들고, 그게 다음 고객에게는 더 빠른 전개를 가능하게 합니다. 나가면 나갈수록 플랫폼이 강해지는 구조입니다. 이건 컨설팅 회사가 절대 가질 수 없는 복리 효과입니다.

그리고 하나 더. 이건 전혀 논리적인 관점이 아닌데, FDE가 가지는 또 하나의 이점이 있습니다. 현장에 들어가면 그곳 사람들과 인연이 생깁니다. 인공지능이 아무리 발전해도 사람과 사람 사이의 신뢰와 관계는 대체할 수 없습니다. 인공지능 시대라고 해서 이 부분이 사라지는게 아니라, 오히려 모든것이 자동화될수록 이런 인간적인 연결의 가치는 더 커질 겁니다.

저는 일본에 사는데요. 얼마전에 앤트로픽이 일본에서 FDE를 모집한다고 공고를 내서 일본 개발자 커뮤니티가 크게 들썩였습니다. FDE 그게 대체 뭐냐고. 그리고 얼마전에는 또 OpenAI가 프론티어라고 하는 이름의 FDE를 시작한다고 하더군요. OpenAI도 도쿄에서 FDE를 채용하고 있습니다. 실제로 2025년 1월부터 9월까지 FDE 관련 채용공고가 800% 이상 증가했다는 데이터도 있습니다. 인공지능이 FDE를 무너뜨릴거라고 하는 사람들이 있는데, 아이러니하게도 인공지능을 제일 잘 아는 기업들부터 FDE를 하고 있습니다. 인공지능만으로는 안 된다는걸 그들이 제일 먼저 깨달았다는 뜻이겠죠. FDE를 의심하는 사람들은 대부분 개발이 어떻게 진행이 되는지, 인공지능이 뭔지 잘 모른채로 말하고 있습니다. 그리고 FDE를 제일 잘하는 기업은 팔란티어입니다. 팔란티어가 기존방식으로만 FDE를 하지 않겠죠. 팔란티어도 인공지능과 함께 일할것입니다. 그러면 FDE끼리의 경쟁에서 중요해지는것은 기술력이나 자본이 아닌 FDE 그 자체의 노하우입니다. 그래서 저는 팔란티어의 FDE를 의심하지 않습니다.

다음은 온톨로지에 대하여. AI의 추론능력이 올라가면 온톨로지가 필요없어진다고 하는 사람들이 있는데, 이건 완전히 잘못된 착각입니다. 인과관계를 거꾸로 이해하고 있습니다.

팔란티어가 구축한 온톨로지 자체가 거대한 추론 레이어입니다. AI의 추론력이 올라가니까 온톨로지가 필요없어지는게 아니라, 온톨로지를 AI에 갖다 붙임으로써 AI의 추론력을 증강시키고 할루시네이션을 막을 수 있게 되는겁니다. 방향이 정반대죠.

저도 이 방향으로 직접 연구개발을 하고 있는 사람인데, 온톨로지가 왜 중요한지 좀 더 설명하겠습니다. 현재의 AI는 아무리 똑똑해져도 결국 "질문이 들어오면 자기가 알고 있는 것 안에서 답을 생성"하는 구조입니다. 학습 데이터에 없으면 모르고, 알더라도 엔티티 간의 관계나 조건, 규칙 같은 것을 명시적으로 이해하고 있는게 아니라 확률적으로 추론하는거죠. 그래서 할루시네이션이 발생합니다. 온톨로지는 이 문제를 근본적으로 해결합니다. 세상의 지식을 엔티티와 관계로 구조화하고, 조건과 규칙을 명시적으로 정의해두면, AI는 그 위에서 논리적으로 추론할 수 있게 됩니다. "추측"이 아닌 "추론"을 하게 되는 겁니다.

그리고 이게 완성될 때, 지금처럼 GPU를 태우며 경쟁하는 인공지능 파라미터 싸움은 종지부를 찍게 될 것입니다. 오히려 온톨로지가 얼마나 잘 구축되어 있느냐에 따라 더 경량의 인공지능을 사용해도 충분히 훌륭한 추론을 할 수 있는 길이 열리게 됩니다. 1000억 파라미터짜리 모델이 아니라, 잘 구축된 지식 구조 위에서 동작하는 경량 모델이 더 정확한 답을 내는 시대가 올 수 있다는 거죠. 그때가 되면 인공지능 시대의 주도권이 뒤집어진다고 생각합니다.

팔란티어는 이 부분에 대해 많이 말을 하지 않지만, 한국에서 비슷한 것을 시도하는 솔트룩스라는 회사가 있습니다. 자체 LLM인 루시아와 온톨로지를 결합해서 경쟁사 대비 10분의 1 수준의 운영비용으로 동등한 추론 성능을 낸다고 발표하고 있습니다. "에이전틱 AI의 마지막 퍼즐, 온톨로지"라는 제목으로 세미나도 열었습니다. 궁금하신분은 유튜브 영상보면 이해가 될겁니다.

결국 FDE도 온톨로지도, 인공지능 시대 이전에는 "왜 저걸 저렇게까지 하지?"라는 소리를 들었던 것들입니다. 사람을 현장에 보내서 개발하는게 스케일이 되겠냐, 온톨로지 같은 구시대적인 걸 왜 아직도 하냐. 그런데 인공지능 시대가 오니까 정반대가 됐습니다. FDE는 인공지능의 생산성 폭증과 만나서 비로소 스케일이 가능해졌고, 온톨로지는 인공지능의 추론 레이어로서 비로소 그 가치가 폭발하고 있습니다. 둘 다 인공지능 시대가 와야만 빛나는 것들이었던 겁니다. 그리고 이걸 한참 전부터 해오고 있었던 팔란티어의 선구안에는 놀랄 따름입니다.

그래서 저는 팔란티어의 FDE도, 온톨로지도 의심하지 않습니다.