Jeff Feng는 벤처 투자자이자 효율적인 디지털 자산 교환을 위해 설계된 1계층 블록체인인 Sei의 공동 창립자입니다.

교육

Feng은 캘리포니아 대학교 버클리 캠퍼스에서 경영학 학사 학위를 받았습니다. ^[1]

경력

Feng의 기술 분야 경력은 주(州) 학생에 대한 비용 효율성 때문에 UC 버클리에서 시작되었습니다. 2014년경, Feng은 기숙사에서 제공되는 저렴한 전기와 등록금을 벌기 위해 Litecoin으로 채굴을 탐색하는 등 암호화폐 세계를 조사했습니다. 그의 관심사는 대학 시절 동안 암호화폐를 넘어 교육 및 의료와 같은 다양한 분야에서 스타트업을 설립하게 했습니다. 졸업 후, Feng은 골드만삭스(Goldman Sachs)에서 기술 투자 은행가로서 대기업의 어려움과 관련된 관료적 장애에 대한 통찰력을 얻었습니다. ^[2]

2020년, Feng은 골드만삭스(Goldman Sachs)를 떠나 핀테크, 소프트웨어 및 암호화폐 투자에 참여하여 Fireblocks, Alchemy, X Stripe와 같은 회사의 성장에 기여한 VC 회사 CO2에서 일했습니다. 같은 시기에 그는 10년 동안 함께 기술 스타트업을 구축하고 자금을 조달했던 공동 창립자인 Jayendra Jog과 협력하여 2022년에 Sei를 공동 설립했습니다. ^[2]

인터뷰

Sei 네트워크

2023년 11월 Voice of Crypto와의 인터뷰에서 Feng은 Sei의 작동 방식과 회사가 블록체인 분야에서 추구하는 목표에 대해 논의했습니다. 5년 후 블록체인 채택에 대한 전망을 묻자 그는 Sei가 무엇인지에 대한 간단한 설명으로 시작하여 기반과 논지를 설명했습니다. ^[3]

“Sei에 대해 간단히 생각해 보면, 우리는 하나의 논지만 가지고 있습니다. 저 자신, 팀의 나머지 구성원, 재단의 스타일에서 알 수 있듯이, 블록체인과 암호화폐의 과도한 정보를 제거하고 가장 중요한 것에 집중하는 것입니다. 많은 과장 광고, 혼란, 사람들이 열광하는 여러 가지 이야기들이 있습니다. 이러한 열광을 뚫고 나가는 것은 정말 어렵습니다.”

“Sei의 간단한 논지는 모든 블록체인의 핵심 가치 제안은 단순히 디지털 자산의 교환이라는 것입니다. 다른 많은 것들이 사람들을 흥분시킬 수 있지만, 결국 업계의 큰 부분을 움직이는 것은 어떤 종류의 디지털 자산을 교환하는 것입니다. NFT, DeFi 토큰, 게임 자산, 부동산 자산 등 무엇이든 상관없습니다. 자산을 교환하는 것입니다. 그러면 질문은, 지금까지 Web3에서 성공한 모든 앱을 살펴보면, 결국 자산 교환으로 돌아간다는 것입니다.”

그는 자산 교환 인프라의 변화가 전체 거래의 미래에 큰 영향을 미칠 것이라고 말했습니다. ^[3]

“스테이블코인이 많은 시장 적합성을 가지고 있다고 사람들은 말합니다. 그들의 시장 적합성은 거래 쌍으로서, 일종의 교환 대상입니다. 따라서 Sei의 인프라가 해결할 수 있다면 업계의 엄청난 부분을 해결할 수 있는 큰 문제가 될 것입니다. Sei가 이 문제를 해결하는 데 성공한다면, 트레이드오프가 없습니다.”

Feng은 또한 Sei 인프라에 대한 오해를 해소하고 Sei와 같은 네트워크에서 자산 거래의 중요한 측면을 설명했습니다. 그는 다음과 같이 말했습니다. ^[3]

“현실은 자산 교환이 모든 유형의 애플리케이션에 매우 중요하다는 것입니다. Sei에 대한 일반적인 오해 중 하나는 매우 금융 중심적인 인프라라는 것입니다. 하지만 사람들은 거래가 범용적이라는 것을 잘 모릅니다. 게임을 만들든, NFT를 만들든, 소셜 앱을 만들든, 자산 교환은 광범위한 DeFi만큼 그 애플리케이션에 중요합니다. 게임 자산을 교환해야 합니다. 사용자 경험에 중요합니다.”

그는 또한 Web3 네트워크에서 AI 구현에 대한 생각을 공유했습니다. ^[3]

“AI가 정말 흥미로운 부분은 이러한 강력하고 실제로 사용 가능한 모델을 구축하는 데 필요한 입력을 제공하도록 사람들을 어떻게 유인할 수 있는가입니다. 사진 라벨링, 데이터 라벨링, 단어 라벨링과 같은 단순한 수동 작업을 수행하는 방법, 참여, 토큰, 최종 결과물에 대한 소유권을 통해 사람들을 어떻게 유인할 수 있을까요? 이것이 아마도 가장 실용적이고 합리적인 영역이며, 인센티브가 어떻게 자리 잡는지 단계별로 볼 수 있는 영역입니다.”

“이러한 종류의 토큰과 디지털 자산의 교환을 어떻게 허용하여 수동적인 행동을 유도할 수 있을까요? 그리고 그것은 점점 더 많은 사람들이 단순한 데이터에 라벨을 붙이도록 유도할 것입니다. 간단한 예로 web 3 규모의 AI가 있습니다. Scale AI는 데이터에 라벨을 붙이기 위해 거대한 노동력을 고용하거나, 네트워크의 소유권을 가진 토큰으로 동일한 노동력을 유인할 수 있습니다. 이것은 우리가 기대하고 자금 지원을 하고 있는 가장 쉬운, 즉시 얻을 수 있는 결과 중 하나입니다.”