Jeff Feng은 벤처 투자자이자 효율적인 디지털 자산 교환을 위해 설계된 레이어 1 블록체인인 Sei의 공동 창립자입니다.

교육

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

경력

Feng의 기술 경력은 주 내 학생들에게 비용 효율적인 UC 버클리에서 시작되었습니다. 2014년경 Feng은 암호화폐 세계를 연구하기 시작하여 기숙사에서 사용할 수 있는 무료 전기와 학비 마련을 위해 라이트코인으로 채굴을 처음 탐색했습니다. 그의 관심사는 대학 시절 동안 암호화폐를 넘어 교육 및 의료와 같은 다양한 분야에서 스타트업을 시작하게 되었습니다. 졸업 후 Feng은 Goldman Sachs에서 기술 투자 은행가로 근무하면서 대기업의 어려움과 관련된 관료적 장애물에 대한 통찰력을 얻었습니다. ^[2]

2020년 Feng은 Goldman Sachs를 떠나 VC 회사 CO2에서 근무하면서 핀테크, 소프트웨어 및 암호화폐 투자에 참여하여 Fireblocks, Alchemy 및 X Stripe와 같은 회사의 성장에 기여했습니다. 같은 시기에 그는 10년 동안 기술 스타트업을 구축하고 자금을 지원해 온 공동 창립자 Jayendra Jog와 협력하기 시작하여 2022년에 Sei를 공동 창립하게 되었습니다. ^[2]

인터뷰

Sei 네트워크

2023년 11월 Voice of Crypto와의 인터뷰에서 Feng은 Sei가 어떻게 작동하는지, 그리고 회사가 블록체인 공간에서 무엇을 추구하는지에 대해 논의했습니다. 5년 후 블록체인 도입을 어떻게 보느냐는 질문에 그는 Sei가 무엇인지에 대한 간단한 설명으로 시작하여 그 기초와 논제를 설명했습니다. ^[3]

“Sei에 대해 생각하는 간단한 방법은 우리에게 단 하나의 논제만 있다는 것입니다. 저와 나머지 팀, 재단의 스타일로 알게 될 것은 암호화폐에서 가능한 한 많은 소음을 줄이고 가장 중요한 것이 무엇인지 정확히 파악하는 것입니다. 그래서 너무 많은 과장 광고, 너무 많은 무리, 너무 많은 이야기가 사람들이 다른 시점에서 흥분하는 데 소비합니다. 모든 흥분을 뚫고 나가는 것은 정말 어렵습니다.”

“Sei의 간단한 논제는 모든 블록체인의 핵심 가치 제안은 디지털 자산의 교환일 뿐이라고 믿는다는 것입니다. 그게 전부입니다. 다른 많은 것들이 사람들을 흥분시킬 수 있지만 결국 업계의 큰 부분을 움직이는 것은 일종의 디지털 자산을 교환하는 것입니다. NFT, DeFi 토큰, 게임 자산, 부동산 자산 등 무엇이든 상관없습니다. 일종의 자산을 교환하는 것입니다. 그렇다면 지금까지 Web3에서 성공한 모든 앱을 살펴보면 결국 자산 교환으로 돌아갑니다.”

그는 자산 교환 인프라를 변경하는 것이 전체 거래의 미래에 큰 영향을 미칠 것이라고 말하면서 다음과 같이 말했습니다. ^[3]

“사람들은 스테이블코인이 제품 시장에 적합하다고 말합니다. 그들의 제품 시장 적합성은 거래 쌍으로서, 일종의 교환하는 것입니다. 따라서 Sei의 인프라가 해결할 수 있다면 업계의 큰 부분을 열어줄 큰 문제가 될 것입니다. 가치 팝에 대해 생각하는 쉬운 방법은 오늘날 모든 종류의 탈중앙화 앱을 구축하면 절충안이 극복할 수 없다는 것입니다. 탈중앙화 거래소로 가고 싶다면 그것과 Coinbase 사이의 사용자 경험 차이는 웃음거리가 될 것입니다. 얼마나 큰지 말입니다. Sei가 이 문제를 해결하는 데 성공하면 절충안이 없을 것입니다.”

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

“현실은 자산 교환이 가능한 모든 유형의 애플리케이션에 매우 중요하다는 것입니다. Sei에 대한 일반적인 오해 중 하나는 매우 금융 중심적인 인프라라는 것이지만 사람들은 거래가 일반적인 목적이라는 것을 잘 깨닫지 못합니다. 게임을 구축하든, NFT를 구축하든, 소셜 앱을 구축하든 자산 교환은 더 넓은 DeFi만큼 해당 애플리케이션에 중요합니다. 예, 게임 자산을 교환해야 합니다. 사용자 경험에 중요합니다.”

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

“AI로 인해 상황이 정말 흥미로워지는 것은 이러한 강력하고 생산 준비가 된 모델을 구축하는 데 필요한 입력을 제공하도록 사람들에게 어떻게 인센티브를 제공하느냐입니다. 사진 라벨링, 데이터 라벨링, 단어 라벨링과 같은 간단한 수동 작업을 수행하기 위해 사람들이 참여, 토큰, 최종 제품에 대한 소유권으로 그렇게 하도록 어떻게 인센티브를 제공합니까? 따라서 그것이 가장 실용적이고 합리적인 영역일 것이며, 인센티브가 제자리에 들어가는 것을 단계별로 볼 수 있습니다.”

“수동 행동에 인센티브를 제공하는 데 사용되는 토큰 및 디지털 자산의 교환을 어떻게 쉽게 교환할 수 있도록 허용합니까? 그리고 그것은 더 많은 사람들이 간단한 데이터를 라벨링하도록 인센티브를 받도록 이끌 것입니다. 쉬운 예는 웹 3 규모의 AI와 같습니다. 좋아요, Scale AI는 데이터를 라벨링하기 위해 막대한 노동력을 고용하거나 네트워크에서 소유권을 가진 토큰으로 동일한 노동력에 인센티브를 제공할 수 있습니다. 그것이 우리가 흥분하고 자금 지원에 흥분하는 가장 쉽고 낮은 매달린 과일 중 하나입니다.”