BlockBeats에 따르면, 애널리스트 머피는 6월 24일 비트코인이 6월 26일(금요일) 옵션 만기일을 앞두고 6만 달러 부근에서 강력한 지지선을 형성하고 있어 큰 폭의 하락은 없을 것이라고 언급했습니다. 해당 감마 차트에서 5만 9천 달러에서 6만 2천 달러 사이 구간은 뚜렷한 양의 감마 값을 보여주는데, 이는 시장 조성자들의 헤징 활동이 변동성을 억제하여 가격을 이 영역 내에 고정시킬 가능성을 시사합니다. 또한, 6만 달러 행사가격에는 상당한 규모인 4,620 BTC의 풋옵션 미결제 약정이 누적되어 강력한 풋옵션 벽을 형성하고 있으며, 이는 가격이 이 수준에 접근할 때 상당한 매수 압력을 발생시키고 견고한 지지선 역할을 할 것으로 예상됩니다.

역사적으로 이와 유사한 옵션 구조는 주로 하락세의 바닥이나 조정 국면의 끝자락에서 나타났습니다. 애널리스트 머피는 6만 달러가 단기적으로 여전히 강력한 지지선이라고 판단하며, 단기 시장 전망에 대해 조심스럽게 낙관적인 입장을 보이고 있습니다.

BlockBeats에 따르면, 뱅크오브아메리카는 6월 24일 인공지능(AI)으로 인한 반도체 수요가 2028년까지 지속될 것이라는 보고서를 발표했으며, 세계 반도체 시장 규모 전망치를 2030년까지 2조 7천억 달러로 상향 조정했습니다. 이 보고서는 DRAM과 NAND의 수급 비율이 2028년까지 110% 이상을 유지할 것으로 예측하며, 공급 과잉 위험은 크지 않을 것으로 전망했습니다. 또한, HBM 시장 규모는 2025년 약 350억 달러에서 2030년 약 2,460억 달러로 성장할 것으로 예상했습니다.

한편, 반도체 장비(WFE) 지출은 2028년에 2,500억 달러에 달할 것으로 예상되며, 이는 이전 전망치보다 23% 증가한 수치입니다. 이러한 분석을 바탕으로 뱅크 오브 아메리카는 마이크론의 목표 주가를 950달러에서 1,500달러로 상향 조정했습니다.

BlockBeats에 따르면, 맥쿼리는 6월 24일 금 가격이 3분기에는 온스당 4,450달러로 이전 전망치보다 3.3% 하락할 것으로 예상했고, 4분기에는 온스당 4,300달러로 2.3% 하락할 것으로 전망했습니다.

BlockBeats에 따르면 6월 24일 소식통들은 퀄컴(QCOM.O)이 바이트댄스와 맞춤형 칩 설계 서비스 제공에 대해 논의 중이라고 밝혔습니다.

BlockBeats에 따르면, 6월 24일 Hyperinsight 모니터링 결과 서부 텍사스산 원유(WTI)와 브렌트유 가격이 최근 하락세를 이어가며 약 4개월 만에 최저치를 기록했습니다. Hyperliquid에서 WTI 원유는 지난 24시간 동안 약 1.63% 하락했고, 브렌트유는 약 1.46% 하락하여 미국과 이란 간의 갈등이 시작된 이후 기록했던 상승분을 대부분 반납했습니다.

주소 0x17c3의 Hyperliquid 고래 투자자가 현재 CL과 BRENTOIL에 대해 4일 전에 개설한 공매도 포지션을 보유하고 있으며, 현재 130만 달러의 수익을 실현하고 있습니다. CL 공매도 포지션은 평균 진입 가격 75.32달러로 약 2198만 달러 규모이며, BRENTOIL 공매도 포지션은 평균 진입 가격 79.34달러로 약 1371만 달러 규모입니다.

주소: 0x17c3c8fdbcb7d1b240ce08965e09b1fc91cba868

Beating의 모니터링에 따르면, 알리바바 클라우드는 QoderWork용 "피크 토큰" 출시를 발표했습니다. 오후 10시부터 다음 날 오전 8시까지 사용되는 토큰은 자동으로 할인을 제공하며, Qwen3.7-Max 모델은 최대 20%까지 할인됩니다. 이러한 야간 할인은 QoderWork, QoderDesktop, CLI 및 기타 제품에 적용됩니다. 사용자는 낮에 예약 작업을 설정하거나 취침 전에 장기 작업 명령을 제출하여 에이전트가 밤새도록 전체 프로세스를 자율적으로 실행하고 아침에 검증을 완료하도록 할 수 있습니다. 포인트 소모량은 낮 시간대의 20~40%에 불과합니다.

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BlockBeats는 6월 24일, Serenity가 Reddit의 고위험 거래 커뮤니티에서 유행하는 미국 패스트푸드 체인 웬디스(Wendy's)를 겨냥한 최근 밈 주식 운동을 조롱하는 트윗을 올렸다고 보도했습니다. Bitget 데이터에 따르면 웬디스(WEN)는 현재 야간 거래에서 20% 이상 상승했지만, 지난 5년 동안 73% 이상 하락했습니다. Reddit의 고위험 거래 커뮤니티는 "웬디스가 파산하면 우리 모두 실직하고, 거래로 모든 것을 잃은 후에는 웬디스 쓰레기통 뒤에서 일해야 할 것이다"라고 장난스럽게 경고했습니다. Serenity는 나중에 자신은 웬디스 주식을 보유하고 있지 않으며 단지 재미있다고 생각했을 뿐이라고 해명하면서, 해당 운동이 성공할지 여부는 알지 못한다고 덧붙였습니다.

웬디스는 레딧의 월스트리트베츠 커뮤니티에서 특별한 문화적 위상을 지니고 있으며, 수년 동안 "웬디스 쓰레기통 뒤에서 일한다"는 말은 개인 투자자들이 손실을 조롱하기 위한 단골 농담이었습니다.

BlockBeats에 따르면 OKX는 6월 24일에 ARXUSD와 UBUSD 무기한 계약을 출시할 예정입니다. ARXUSD 무기한 계약은 6월 24일 베이징 시간 14시 30분에, UBUSD 무기한 계약은 6월 24일 베이징 시간 14시 45분에 거래가 시작됩니다.

BlockBeats에 따르면, 6월 24일 OnchainLens 모니터링 결과 고래 주소 "0x913"이 SOL에 대한 공매도 포지션을 더욱 늘려 현재 20배 레버리지로 624,680 SOL을 보유하고 있으며, 포지션 가치는 약 4,340만 달러, 청산 가격은 8,284달러인 것으로 나타났습니다.

BlockBeats에 따르면, 6월 24일 Yield Yak 웹사이트가 프런트엔드 공격을 받았습니다. 해당 웹사이트의 서브도메인에는 현재 11개의 드레이너 코드가 포함되어 있습니다. 이 공격 방식은 이전에 Gitcoin에서 발생했던 공격 방식과 유사합니다.

BlockBeats에 따르면, 6월 24일 Arthur Hayes 패밀리 오피스가 소유한 Maelstrom Solana 생태계 거래 플랫폼인 Collector Crypt의 토큰 CARDS 에 대한 심층 분석 보고서에서 여름 말까지 목표 가격을 4달러로 설정했습니다. GMGN 에 따르면, CARDS는 현재 0.272달러에 거래되고 있으며, 시가총액은 약 5억 5천만 달러입니다.

온체인 토큰화된 포켓몬 트레이딩 카드 시장이 최근 몇 달간 폭발적인 성장을 보였습니다. 상위 7개 플랫폼은 5월 한 달 동안 가샤폰 판매로 2억 3천만 달러를 벌어들였는데, 이는 작년 같은 기간의 3천2백만 달러에 비해 10배 이상 증가한 수치입니다. 이러한 성장의 핵심 동력은 가샤폰 기계 메커니즘입니다. 사용자들은 자금을 투자하여 카드 뒷면의 NFT를 무작위로 획득할 수 있으며, 이를 통해 실물 카드를 개봉하는 것과 유사한 경험을 하면서 즉각적인 유동성을 확보할 수 있습니다. Collector Crypt의 설립자인 투옴 홀름버그는 이전에 가샤폰 기계가 회사 매출의 90~95%를 차지한다고 밝혔으며, 플랫폼 출시 후 18개월 만에 누적 매출이 10억 달러를 돌파했습니다. 작년 전 세계 실물 트레이딩 카드 시장 규모는 158억 달러에 달했으며, 2030년에는 235억 달러까지 성장할 것으로 예상됩니다. 암호화폐 시장에서 NFT 열풍은 다소 사그라들었지만, 토큰화 기술은 트레이딩 카드 투기 시장의 핵심 인프라로 다시금 주목받고 있습니다.

Beating 에 따르면, 통이첸원(Tongyi Qianwen) 팀은 오늘 Qwen-AgentWorld를 공식 출시했습니다. 이 모델은 범용 모델을 나중에 적용하는 방식이 아니라, 사전 학습 단계부터 환경 모델링을 학습 목표로 설정한 최초의 네이티브 언어 기반 에이전트 모델입니다. 단일 프레임워크 내에서 텍스트 기반 환경(MCP, 검색, 터미널, SWE)과 GUI 기반 환경(웹, OS, 안드로이드) 등 7개 도메인을 지원합니다. 1천만 건 이상의 실제 상호작용 데이터를 기반으로 CPT→SFT→RL의 세 단계 학습을 거쳐 도메인 간 지식 전이를 구현했습니다. AgentWorldBench 벤치마크도 동시에 오픈소스로 공개되었습니다. 각 테스트 샘플에는 실제 실행에서 얻은 관찰 데이터가 포함되어 있습니다. 모델과 벤치마크는 현재 Hugging Face와 ModelScope에서 이용 가능합니다.

AgentWorldBench 벤치마크에서 Qwen-AgentWorld-397B-A17B는 GPT-5.4, Claude Opus 4.8, Gemini 3.1 Pro를 능가하는 최고의 시뮬레이션 품질을 달성했습니다. 연구팀은 또한 에이전트 훈련에서 세계 모델링의 두 가지 응용 경로를 탐구했습니다. 첫째, 분리된 환경 시뮬레이터로서 제어 가능한 시뮬레이션 강화 학습(RL)은 에이전트의 행동을 형성하고 실제 환경에서만 훈련된 RL보다 훨씬 뛰어난 성능을 보일 수 있습니다. 둘째, 통합 에이전트 기반 모델로서 LWM 사전 훈련은 7개의 벤치마크를 포함하는 다중 라운드 에이전트 작업에 적용될 수 있으며, 이 중 3개는 훈련 세트에 전혀 포함되어 있지 않고 에이전트 작업에 대한 RL 미세 조정이 필요하지 않습니다. 이는 언어 세계 모델이 더 강력한 에이전트 기반 모델로서의 잠재력을 가지고 있음을 예비적으로 검증한 것입니다.

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