저자: Spencer Applebaum, Multicoin Capital 투자 파트너
편역: 大钳子
5년 전만 해도 탈중앙화 거래소(DEX)나 대출 프로토콜을 개발하려면 300만 달러를 조달하고 엔지니어 5명을 고용해 6개월 동안 최소 기능 제품(MVP)을 만들어야 했다. 하지만 이제 창업자는 Claude Code를 활용해 그 작업의 대부분을 주말 한 번이면 완료할 수 있다.
최첨단 AI 모델에 영구선물 거래소를 개발하라고 하면 매칭 엔진, 리스크 엔진, 거래 인터페이스, API 및 대부분의 필수 기본 기능을 곧바로 얻을 수 있다.
AI는 소프트웨어 산업 거의 모든 영역에서 경쟁 장벽을 낮추고 있지만, 금융 서비스는 상품화되기 가장 어려운 산업 중 하나일 수 있다. 금융 비즈니스에서 가장 가치 있는 부분은 소프트웨어 자체와 큰 관련이 없기 때문이다.
충성도 높은 고객층을 구축하고, 거대한 재무상태표를 축적하며, 독점 데이터와 리스크 평가 역량을 형성하려면 관계를 쌓고 실적 기록을 축적하며 신뢰를 얻는 데 수년이 걸린다. AI는 소프트웨어 개발 비용을 크게 낮출 수 있지만, 위 능력들을 더 쉽게 복제할 수 있게 해주지는 않는다.
다시 말해, 모델은 한나절 만에 대출 프로토콜을 작성할 수 있지만, 스마트 콘트랙트에 100억 달러의 스테이블코인 예치금을 허공에서 불어넣을 수도, 새로 설립된 디지털 은행에 2,800만 명의 고객을 끌어올 수도 없다.
우리는 이 트렌드가 DeFi에 매우 긍정적이라고 본다. 향후 10년간 수조 달러 규모의 금융 활동이 온체인으로 이동할 것이며, AI는 이러한 활동을 지원하는 제품의 개발 비용을 크게 낮출 것이다. 그러나 동시에 금융 기업의 가치와 경쟁 해자를 결정하는 핵심 요소는 더 쉽게 복제할 수 있게 되지 않았다.
DeFi 가치 포착 프레임워크의 새로운 기둥
우리는 수년간 DeFi 영역의 가치 포착 문제를 고민해 왔으며, 시장 발전에 따라 관점을 계속 조정해 왔다.
초기에는 애플리케이션 토큰이 작업 토큰(Work Tokens)과 소각-발행 균형(Burn-and-Mint Equilibrium, BME) 같은 모델을 통해 어떻게 가치를 포착하는지 주목했다. 이후에는 DeFi의 방어력과 '포크 불가능한 상태'(Unforkable State)로 초점을 옮겼다. 이 관점은 누구나 오픈소스 코드를 복제할 수 있지만 유동성과 네트워크 효과는 복제할 수 없다는 것이다.
최근에는 DeFi 프로토콜이 어떤 리스크를 인수하고 관리할 때에만 더 많은 가치를 포착할 수 있다고 제안했다. 이러한 관점들은 어느 정도 검증되었으며, 이 글은 우리의 사고를 한층 확장한다.
먼저 분명히 해둘 것은, DeFi가 중앙화 금융(CeFi)의 시장 점유율을 계속 잠식하고 궁극적으로 전통 금융 전반을 포괄하게 될 것이라고 본다는 점이다.
DEX의 중앙화 거래소(CEX) 대비 시장 점유율은 이미 사상 최고치를 기록했고 계속 성장하고 있다.
한편 미국 국채, 프라이빗 크레딧, 주식 등을 막론하고 토큰화 자산도 실제 시장 채택을 얻기 시작했다. 중요한 것은 이 성장을 이끄는 주체가 더 이상 네이티브 암호화폐 사용자만이 아니라는 점이다. 전통 금융기관, 핀테크 기업, 기관 자산운용사, 전통 증권사가 모두 온체인 상품을 구축하고 자사 고객을 온체인 세계로 끌어들이고 있다.
하지만 문제는 오늘날의 선두 DeFi 프로토콜이 반드시 이 성장 트렌드의 최종 수혜자가 되지는 못할 수 있다는 점이다. 소프트웨어 개발과 데이터 분석 비용이 계속 낮아지면서 가치는 소프트웨어가 창출할 수 없는 희소 자원을 보유한 참여자에게 흘러갈 것이다.
우리는 DeFi에 크게 세 가지 해자가 있다고 본다.
- 유통 능력(Distribution)
- 자본(Capital)
- 독점 데이터(Proprietary Data)
여기에 네 번째 요소인 리스크 감수 능력(Risk Tolerance)이 있다. 이는 작동 방식이 다르며, 시장에 진입하는 돌파구에 가깝다. 글 마지막에 다룬다.
해자 1: 유통 능력
거래소 및 기타 스테이블코인 유통업자
암호화폐 업계 초기 가장 영향력 있는 이론 중 하나는 Joel Monegro가 2016년 제시한 '팻 프로토콜(Fat Protocols)' 이론이다.
이 이론은 인터넷 가치의 대부분이 Google, Facebook, Amazon 같은 애플리케이션 계층에서 발생하지만, 블록체인은 이 관계를 뒤집어 가치의 대부분을 기반 프로토콜이 포착할 것이라고 주장했다.
그러나 현실은 반대 방향으로 흘러가고 있으며, 그 흐름은 가속화되고 있다.
프로토콜 개발 비용이 낮아질수록 가치는 고객 관계를 장악한 쪽으로 이동한다. 고객 관계를 가진 기업은 사용자와 자금을 수익성이 가장 높은 플랫폼으로 유도할 수 있다. 때로는 그 주체가 애플리케이션이고, 때로는 Hyperliquid처럼 애플리케이션 속성을 겸비한 블록체인 자체다.
우리의 유통 능력 정의는 간단하다. 주문 흐름 또는 자금 잔액의 흐름을 통제하는 것이다.
다만 모든 유통 능력이 동일한 수준의 사용자 락인 효과를 갖는 것은 아니다. 이미 자금이 예치되어 있고 이동하기 어려운 계정은 진정한 경쟁 해자를 형성하지만, 단순한 사용자 인터페이스는 경쟁 위협에 더 취약하다. 이에 대해서는 아래에서 더 다룬다.
스테이블코인 가치사슬은 유통 능력이 가장 분명하게 드러나는 사례다.
역사적으로 일정 규모에 도달하고 금리가 0에 가깝지 않다면 스테이블코인 발행은 매우 수익성이 높은 사업이었다.
Tether와 Circle은 달러 준비금을 보유하고 그 이자를 벌며, 대부분의 경우 코인 보유자에게 이자를 지급하지 않는다. Tether만 해도 2021년 이후 이 모델을 통해 200억 달러가 넘는, 거의 100%에 가까운 마진의 이자 수익을 얻었다.
하지만 Hyperliquid의 경우, 플랫폼에 60억 달러가 넘는 USDC가 파생상품 거래 담보로 예치되어 있다. 이 자금은 Circle과 그 유통 파트너에게 상당한 준비금 수익을 안겨준다.
Hyperliquid는 점차 자신의 플랫폼이 이런 USDC 잔액 형성을 가능하게 했다는 사실을 깨달았고, 따라서 협상력이 있다. Circle이 수익을 나누지 않으려 한다면 Hyperliquid는 수익을 공유하려는 다른 스테이블코인으로 USDC를 대체할 수 있고, 이론적으로는 자체 스테이블코인을 발행할 수도 있다.
올해 초 Hyperliquid는 Aligned Quote Asset(AQA, 기준 견적 자산) 프레임워크를 통해 Coinbase와 협력했다.
계약에 따라 Hyperliquid 플랫폼의 USDC 준비금 수익 중 약 90%가 Circle이나 Coinbase에 귀속되는 대신 프로토콜의 지원 기금(Assistance Fund)으로 유입되어 HYPE 매입에 사용된다.
국고에 보관된 55억 달러 규모의 USDC를 기준으로 계산하면, 그중 90%에 해당하는 수익은 현재 Hyperliquid에 약 1억 8,500만 달러의 수익을 안겨준다.
Hyperliquid는 토큰 발행·상환, 국고 관리, 규제 라이선스를 포함한 어떤 기반 인프라도 여기서 담당하지 않는다. Hyperliquid가 장악한 것은 유통 채널이며, 그것만으로도 더 많은 경제적 몫을 요구할 수 있었다.
지갑과 프런트엔드
지갑과 프런트엔드는 유통 능력의 또 다른 표현이다.
암호화폐 업계 초기 비수탁 지갑은 효과적인 수익화에 어려움을 겪었다. 이후 이들은 암호화폐 업계에서 가장 돈이 되는 사업이 거래라는 점을 깨닫고 몇 년 전부터 거래를 핵심 제품으로 삼기 시작했다.
거래 수수료 측면에서 MetaMask는 0.875%를 부과하고, Uniswap의 지난 12개월 평균 거래 수수료율은 0.13%에 불과하다. 게다가 Uniswap 거래 수수료의 대부분은 프로토콜이 아니라 유동성 공급자(LP)에게 돌아간다. 요컨대 지갑이 거래에서 얻는 수익은 실제로 거래를 집행하는 플랫폼보다 훨씬 많다.
반면 거래소는 유동성 공급자를 유치하고 복잡한 인프라를 유지하며 거래 집행 품질에서 경쟁해야 하지만, MetaMask는 고객 관계를 확보하고 유지하기만 하면 된다.
만약 어떤 DEX가 경쟁력 있는 가격을 제공하지 못하면 MetaMask는 거래를 다른 플랫폼으로 라우팅할 수 있다. 주문 흐름 규모가 커질수록 더 많은 거래를 내부화해 더 많은 수익을 확보할 수도 있다.
영구선물 거래 분야에서도 비슷한 트렌드가 나타나기 시작했다.
Phantom은 사용자가 Hyperliquid를 통해 영구선물을 거래하도록 허용하며, Hyperliquid가 부과하는 4.5bp 수수료에 5bp를 추가로 부과한다.
Hyperliquid는 리스크 엔진과 매칭 시스템을 운영하고 유동성을 제공하지만, Phantom은 사용자 인터페이스와 고객 관계만으로 더 많은 수익을 얻는다.
하지만 이 모델에도 한계가 있다.
현재 Hyperliquid 생태계의 개발팀들은 경쟁이 치열한 레드오션에 진입했고 가격 전쟁이 벌어지고 있으며, 각 팀은 사용자 유지율을 높이기 위해 수수료를 낮추고 있다.
다시 말해 프런트엔드 계층조차 상품화의 운명을 피할 수 없다.
더 넓게 보면 암호화폐 지갑 자체도 상대적으로 취약하다. 사용자의 전환 비용이 낮기 때문이다. 사용자는 프라이빗 키나 시드 문구를 다른 지갑에 가져오기만 하면 몇 분 만에 새 인터페이스를 통해 동일한 자금에 접근할 수 있다.
반면 은행이나 핀테크 서비스를 옮기는 일은 훨씬 복잡하다. 새 계좌를 개설하고 KYC를 완료하고 기존 결제 채널을 통해 자금을 이체하고 급여 계좌를 다시 연결해야 하며, 다른 연계 서비스도 업데이트해야 할 수 있다.
핀테크 기업과 디지털 은행
Robinhood를 예로 들면 현재 2,800만 개의 자금 입금 완료 계좌를 보유하고 있다.
현재 Uniswap은 Robinhood Chain의 주요 DEX이며 Robinhood는 이에 이의를 제기하지 않는다.
하지만 AI가 금융 소프트웨어 개발 비용을 낮추면서 Robinhood가 자체 DEX 프로토콜을 개발해 출시하고 사용자를 자사 플랫폼으로 유도하는 것을 막을 요인은 없다.
막대한 사용자 기반과 첨단 프로그래밍 도구를 갖춘 Robinhood는 사실상 하룻밤 사이에 DeFi에서 가장 큰 Layer 2 DEX 중 하나를 출시할 수 있다.
물론 Robinhood가 반드시 그렇게 할 것이라고 말하는 것은 아니다. 역사적으로 유동성 확보는 Robinhood의 최우선 목표가 아니었다. 다만 이 회사는 실제로 Kalshi에서 자사 예측 시장인 Rothera로 상당한 거래 흐름을 옮기기 시작했다.
우리가 강조하려는 핵심은 프로토콜 개발이 더 이상 가장 어려운 부분이 아니라는 것이다. 진정으로 어려운 것은 사용자, 자본, 독점 데이터를 끌어들이는 일이다.
이로써 DeFi 가치 배분 사슬이 형성되고 있다.
- 프런트엔드(예: Phantom)는 거래 플랫폼에서 더 많은 경제적 수익을 얻는다.
- 거래 플랫폼(예: Hyperliquid)은 스테이블코인 발행사(예: Circle)로부터 더 많은 수익을 얻는다.
이 모든 사례에서 유통 채널을 장악한 기업은 기반 인프라에 대해 더 강한 가격 결정권을 갖는다.
하지만 각 계층이 궁극적으로 얼마나 많은 가치를 보유할 수 있는지는 사용자가 떠나기 얼마나 어려운지에 달려 있다.
Hyperliquid는 약 90%의 준비금 수익을 확보하는 데 성공했고, Hyperliquid 생태계의 프런트엔드 앱들은 이미 가격 인하 경쟁을 통해 수수료를 한 자릿수 bp까지 낮추기 시작했다.
해자 2: 자본
앞부분에서 자연스럽게 하나의 결론이 나온다. 직접적인 사용자 접점이 없는 프로토콜과 백엔드 인프라는 불리한 위치에 있다.
어떤 경우에는 사실이다. 하지만 유통 능력 외에도 다른 해자가 존재하며, 그중 가장 중요한 것 중 하나가 자본이다.
자본은 금융 시장의 생명선이다. 트레이더는 레버리지를 사용하려면 자본이 필요하고, 마켓메이커는 지속적으로 호가를 제공하려면 자본이 필요하며, 대출 프로토콜은 대출을 내주려면 예치금이 필요하다.
AI는 코드 작성과 워크플로 자동화를 도울 수 있지만 자금을 무에서 창조할 수는 없으며, 이러한 금융 시스템은 바로 자금에 의존해 작동한다.
문제가 발생할 때, 예를 들어 Aave의 KelpDAO 사건이나 MakerDAO의 '검은 목요일' 사건에서는 누군가가 반드시 손실을 떠안아야 한다.
더 논의하기 전에 유동성부터 짚어보자.
유동성에는 로그(log(n))형 네트워크 효과가 있다. 트레이더는 유동성이 풍부한 곳으로 흘러가고, 유동성은 다시 트레이더를 따라 이동한다.
Hyperliquid의 미결제약정 규모는 진정한 경쟁 우위지만, 이 자본은 실제로 사용자 소유이므로 사용자는 언제든 다른 플랫폼으로 옮길 수 있다.
우리는 이미 DeFi의 유동성이 흔히 토큰 인센티브와 '뱀파이어 공격'(Vampire Attack)에 의해 한 프로토콜에서 다른 프로토콜로 이동하는 것을 목격했다. 그리고 그 인센티브가 사라지면 상당한 유동성도 대개 함께 빠져나간다.
다음 두 가지 자본 형태는 실제로 장기적 방어력을 지닌 가치를 창출할 수 있다.
DeFi 프라임 브로커
프라임 브로커(PB)는 전통 금융 시장의 핵심 참여자다.
이들은 레버리지를 제공하고 거래에 자금을 조달하며, 헤지펀드가 각 거래 플랫폼마다 별도로 담보를 제공하지 않고도 여러 시장과 전략에 걸쳐 동일한 자금 풀을 사용할 수 있게 해준다.
이는 규모가 매우 큰 사업이다.
헤지펀드 산업의 성장과 자금 조달에 의존하는 멀티매니저 '팟숍(Pod Shop)' 모델에 힘입어 업계 전체의 프라임 브로커 수익은 2020년 약 150억 달러에서 2024년 약 270억 달러로 증가했다.
우리는 DeFi의 기회가 오히려 더 클 수 있다고 본다.
전통 프라임 브로커는 소규모 고객을 서비스하는 운영 비용이 너무 높아 주로 대형 기관을 대상으로 한다. 반면 스마트 콘트랙트는 이러한 업무의 상당 부분을 자동화해 거래 금액이 500달러에 불과한 개인부터 Millennium에서 수억 달러를 운용하는 투자팀까지 모두에게 이런 서비스를 제공할 수 있게 한다.
현재 트레이더는 일반적으로 Hyperliquid, Aave, Lighter, Morpho, Variational, Kamino 등 플랫폼에 각각 담보를 제공해야 한다.
이 방식은 자본 효율성이 극히 낮다. 토큰화 주식, 미국 국채, 프라이빗 크레딧 및 기타 실물자산(RWA)이 계속 온체인으로 들어오면서 이 문제는 더욱 심각해질 뿐이다.
예를 들어 한 펀드가 한 플랫폼에서 토큰화 주식 롱 포지션을 보유하고 다른 플랫폼에서 주가지수 영구선물 숏 포지션을 보유한다면, 두 포지션의 리스크가 서로 상쇄될 수 있는 상황에서 두 포지션 각각에 대해 전액 담보를 제공하도록 요구받아서는 안 된다.
오늘날 이런 사업을 관리하는 소프트웨어를 구축하는 일은 점점 쉬워지고 있다. 진정으로 어려운 것은 이런 포지션에 자금을 조달할 충분한 재무상태표를 갖추고, 저비용 자금을 확보하며, 대규모 손실을 피하는 데 필요한 리스크 관리 역량을 갖추는 일이다.
시간이 지나면 더 낮은 비용의 자금을 보유한 프라임 브로커가 더 유리한 자금 조달 조건을 제공해 더 많은 고객을 유치하고, 규모의 우위를 활용해 자금 조달 비용을 더욱 낮출 수 있다.
요컨대 이 사업은 뚜렷한 규모의 경제 효과를 가져야 한다.
DeFi 프로토콜에 리스크 백스톱 제공
자본이 해자를 형성하는 두 번째 방식은 리스크에 대한 백스톱을 제공하는 것이다.
이는 DeFi DAO의 리스크 관리에 관한 우리의 이전 글과 직접 관련된다. 당시 우리는 리스크를 관리할 수 있는 프로토콜의 연관 토큰이 리스크를 관리하지 않는 프로토콜의 토큰보다 포크로 대체되기 어렵다고 주장했다. 예를 들어 Hyperliquid의 HLP 볼트는 마켓메이킹과 청산 포지션 인수를 통해 유동성을 제공한다.
예치자는 이익을 공유할 수 있지만 손실도 감수해야 한다. 2025년 3월 HLP는 규모가 큰 ETH 포지션을 청산하는 과정에서 약 400만 달러를 손실했고, 이후 발생한 JELLYJELLY 사건으로 추가 리스크에 노출됐다.
두 사건 모두 파생상품 DEX 보험 기금의 중요성을 부각했다.
Aave의 Umbrella도 비슷한 역할을 한다. 사용자는 부실 채권에 대한 백스톱을 제공하는 대가로 그에 상응하는 수익을 받는다.
누구나 HLP나 Umbrella의 스마트 콘트랙트를 복제할 수 있지만 그 안의 자본은 복제할 수 없다. 다만 여기에는 문제가 있다. 이 자본은 제3자로부터 온다. 예치자들이 다른 곳에서 더 높은 수익을 얻을 수 있다고 판단하면 자금을 빼낼 수 있다.
이에 대한 반론은 일부 자본에는 어느 정도 점성이 있다는 것이다. 토큰 보유자와 예치자 사이에 이해관계가 겹칠 수 있기 때문이다. 예를 들어 HYPE 보유자는 거래소의 안전성을 높이고 자신의 토큰 투자를 보호하기 위해 일부 달러 자금을 HLP에 남겨둘 의향이 있을 수 있다.
이 전략의 가장 지속 가능한 형태는 프로토콜이 유보 이익을 활용해 자체 재무상태표를 구축하는 것이다. 이런 자본은 더 새롭고 매력적인 수익 기회나 포인트 프로그램이 등장한다고 해서 쉽게 빠져나가지 않는다.
바이낸스의 최근 사례는 이러한 모델의 중요성을 보여준다.
10월 29일 해킹 공격으로 63억 달러의 손실을 입은 후, 바이낸스는 SAFU 준비금과 회사 자금(주로 후자)을 활용해 손실을 메우고 며칠 만에 출금을 재개했다.
결국 순유출 자산은 전체 자산의 3%에 불과했다.
아직 결론을 내리기는 이르지만, 초기 징후로 볼 때 시장의 재무상태표 건전성에 대한 신뢰가 바이낸스의 뱅크런을 막는 데 도움이 됐을 수 있다.
DeFi가 프라이빗 크레딧, 토큰화 주식 및 기타 실물자산 영역으로 점차 진출하면서 보험과 리스크 자본에 대한 수요는 계속 커질 것이다.
궁극적인 결과는 실제로 자본을 제공하고 관리하는 프로토콜이 단순히 소프트웨어만 제공하는 프로토콜보다 더 많은 가치를 포착하게 된다는 것이다.
해자 3: 독점 데이터
세 번째 해자는 정보지만, 여기에는 주의해야 할 전제가 있다.
DeFi는 금융 데이터가 공개되어야 한다는 이념 위에 구축됐으며, 이는 암호화폐 담보 대출과 현물 거래 같은 사업에 매우 효과적이다. 하지만 더 많은 실물자산이 온체인으로 들어오면서 우리는 비공개 정보를 기반으로 구축된 더 많은 사업을 보게 될 것이다.
진정한 해자는 독점 데이터와 그 데이터를 활용해 리스크를 평가하는 역량을 결합하는 데 있다.
크레딧 큐레이터
대출 사업은 이 트렌드가 가장 분명하게 드러나는 사례다. Morpho, Kamino, Euler 등 플랫폼의 큐레이터(Curators)는 현재 리스크를 평가하고 예치자의 자금을 관리하며, 총 운용 규모는 95억 달러에 달한다.
이 큐레이터들은 볼트 스마트 콘트랙트에 대한 제한적 통제 권한을 부여받아 자금을 어떤 대출 시장에 배분할지 조정하고, 리스크 매개변수를 설정하며, 담보 포지션을 모니터링할 수 있다.
이들이 총 95억 달러의 자금을 관리하지만 창출하는 수익은 매우 제한적이며, 특히 더 큰 재량권과 책임을 가진 전통 자산운용사와 비교하면 더욱 그렇다.
실제로 많은 운용사가 아예 수수료를 받지 않는다. 운용자산(AUM) 기준 DeFi 최대 리스크 큐레이터인 Steakhouse Financial의 운용 수수료율은 22bp에 불과하며, 전체 운용사의 평균 수수료율은 19bp다.
이런 현상의 일부 원인은 현재 DeFi의 리스크 조정 수익률이 매력적이지 않다는 점이며, 이는 어느 정도 Aave에 유휴 자본이 많기 때문일 수 있다. 또 다른 원인은 Morpho와 Kamino가 볼트 계층을 상품화하고 리스크 관리자와 예치자 사이에 위치한다는 점으로, 이는 앞서 논의한 유통 능력 문제를 다시 보여준다.
그러나 더 큰 문제는 리스크 관리자들이 사용하는 데이터가 대부분 동일하다는 데 있다.
ETH나 BTC를 대출 담보로 사용한다면 자산 가격, 청산 규칙, 담보 정보는 모두 공개되어 있다.
AI는 리스크 모델 복제를 매우 쉽게 만들기 때문에 리스크 관리자는 판단력(예: 리스크 감수 능력, 그중 상당 부분은 이미 알고리즘이 사전에 정의함)과 과거 실적 기록에 의존해 경쟁할 수밖에 없다.
충분히 긴 시간 범위에서 보면 이는 필연적으로 수수료 수준에 압력을 가할 것이다.
이와 비교해 OnRe는 다른 사례다.
OnRe는 온체인 재보험사로, 투자자로부터 자본을 모아 현실 세계의 보험 리스크를 인수한다. 이를 위해 과거 보험금 청구 데이터, 손실 확률, 보험 계약 자체가 필요하며, 이러한 데이터를 실제로 이해하는 전문 인력도 있어야 한다. 이런 정보는 모두 블록 탐색기에서 얻을 수 없다. 재보험 사업 데이터에 접근할 수 없는 최첨단 AI 모델은 아무리 똑똑해도 관련 리스크 인수 업무를 수행할 수 없다.
이것이 OnRe가 75bp의 운용 수수료에 추가로 20%의 성과 보수를 받을 수 있는 이유다. 현재 수익률을 기준으로 계산하면 연환산 수수료는 약 3%로, DeFi 리스크 관리자의 평균 수수료 수준의 16배다.
물론 이 둘은 리스크 특성이 다른 사업이며, 수수료 프리미엄의 일부는 자산의 유동성 부족과 잠재적 손실 리스크를 반영한다. 하지만 이는 바로 핵심을 보여준다. 독점 데이터, 리스크 인수 전문성, 고객 관계를 보유한 기업은 눈에 띄게 더 높은 수수료를 받을 수 있다.
자신이 보유한 데이터와 도구가 다른 모든 참여자와 완전히 같다면, 결국 동질적인 상품으로 전락할 가능성이 크다.
이것이 가치 포착에 무엇을 의미하는가?
이 프레임워크는 자연스럽게 한 가지 질문을 제기한다. DeFi가 장기적으로 크게 성장한다면 어떤 참여자가 가치를 포착할 가능성이 가장 높은가? 일부 집단은 수혜를 입겠지만, 다른 집단은 더 큰 수익화 어려움에 직면할 것이다.
L1과 L2
다소 비관적인 해석은 L1과 L2 등 인프라 토큰이 어려움에 처해 있다는 것이다. 과거에는 블록체인이 새로운 DeFi 애플리케이션에 위 세 가지 해자 중 두 가지, 즉 유통 능력과 자본을 제공할 수 있었기 때문이다.
역사적으로 블록체인이 유통 능력을 가졌던 이유는 DeFi 사용자들이 보통 자신이 가장 활발하게 활동하는 체인에 자산을 남겨두기 때문이다.
이더리움에서 앱을 개발하면 이더리움 사용자에게 접근할 수 있고, 솔라나에서 앱을 개발하면 솔라나 사용자에게 접근할 수 있다. 오늘날 Uniswap, Compound, Aave, Kamino, MakerDAO를 처음부터 만든다면 이러한 생태계 우위가 매우 중요하다.
왜냐하면 기존 고객도, 자산도, 금융 관계도 없기 때문에 사용자가 이미 모여 있는 생태계에서 프로젝트를 시작하면 창업 난이도를 크게 낮출 수 있기 때문이다. 하지만 오늘날 상호운용성 기술의 발전은 이 우위를 약화시키고 있다.
이제 사용자는 앱을 통해 DeFi에 직접 진입할 수 있으며, 기반 블록체인을 거의 고려하지 않고도 어떤 체인의 자산이든 거래할 수 있다.
점점 더 많은 신규 사용자도 Revolut, Nubank, Robinhood 같은 핀테크 기업을 통해 DeFi에 진입할 것이다. 이 플랫폼들은 이미 수천만 명의 고객을 보유하고 있으며, 사용자는 지갑에 먼저 자금을 넣지 않고도 관련 서비스를 이용할 수 있다.
L1은 생태계 부의 효과를 통해 자본도 제공한다. SOL과 ETH 가격이 오르면 사용자는 이 블록체인 위 애플리케이션에 투입할 더 많은 자금을 갖게 된다.
또한 과거에는 크로스체인 작업이 어려웠고 사용자가 특정 체인에 강한 소속감을 느끼는 경우가 많아 자본이 기존 생태계에 머무르기 쉬웠다.
하지만 이제 크로스체인 작업은 더 쉬워졌고 자본은 스테이블코인, 토큰화 자산, 기관 자금을 통해 DeFi로 유입될 수 있다. 따라서 신규 프로토콜이 특정 단일 토큰이 만들어내는 생태계 부의 효과에 의존하는 정도는 낮아지고 있다.
실물자산 발행사들도 자산을 모든 블록체인에 배포하기를 원하며, Securitize, Superstate, Ondo 같은 프로젝트가 이미 이런 트렌드를 보여주고 있다.
데이터 측면에서 블록체인은 애초에 그다지 강한 해자를 형성한 적이 없다. 거의 모든 온체인 금융 정보가 공개되어 있기 때문에 블록체인과 애플리케이션 자체는 경쟁 장벽을 구축하는 데 쓸 수 있는 독점 데이터를 거의 보유하지 못했다.
AI는 블록체인이 과거에 가졌던 또 다른 우위인 개발자 생태계도 약화시키고 있다.
이더리움이 솔라나나 Aptos 같은 신흥 블록체인에 비해 가진 큰 우위 중 하나는 성숙한 개발 도구, 감사를 거친 코드베이스, 풍부한 통합 솔루션이다. 하지만 AI가 애플리케이션을 서로 다른 가상 머신(VM) 간에 이전하기 쉽게 만들면서 이런 우위의 중요성도 낮아지고 있다.
더 넓게 보면 범용 블록체인은 유통 능력과 자본 측면의 우위를 잃어가고 있으며, 데이터 해자는 애초에 제대로 구축하지 못했다.
이는 결국 이들이 주로 실행과 결제 계층에서만 경쟁할 수 있게 된다는 뜻이며, 블록 공간은 공급이 풍부하고 거래 수수료는 계속 하락하고 있다. 하지만 이것이 블록체인 자체에 가치가 없다는 뜻은 아니다.
Tushar가 몇 년 전 서밋 연설에서 설명했듯이 L1 토큰은 자본 자산, 상품 자산, 가치 저장 자산의 속성을 동시에 지닌다. 솔라나가 궁극적으로 하루 10억 건의 결제 거래를 처리하고 건당 0.01달러의 수수료를 받는다면 연간 수익은 36억 5,000만 달러에 이를 것이다.
아래 그림에서 보듯 거래량은 계속 증가하고 있다.
핵심 결론은 L1과 L2의 가치 원천이 투자자들이 처음 예상했던 것과 완전히 다를 수 있다는 것이다.
애플리케이션과 프로토콜
애플리케이션의 경우 가장 많은 가치를 포착하는 기업은 최소한 다음 세 가지 해자 중 하나를 보유해야 한다.
- 유통 능력: Robinhood나 Hyperliquid처럼 쉽게 이전할 수 없는 직접적인 고객 관계를 보유한다.
- 자본: 손실을 감당할 수 있는 재무상태표를 보유한다.
- 정보: 다른 참여자가 접근할 수 없는 데이터를 활용해 리스크를 인수할 수 있는 역량을 보유한다.
AI 모델이 아무리 강력해져도 이 세 가지 역량은 소프트웨어 자체보다 훨씬 복제하기 어렵다.
우리는 가치가 궁극적으로 지분(에쿼티)으로 흘러가든 토큰으로 흘러가든 그 자체가 그렇게 중요하다고 보지 않는다. 우리의 관점은 둘 다 가치를 포착할 수 있다는 것이다.
SEC가 최근 발표한 가이던스와 규칙 제안은 토큰이 규정을 준수하는 방식으로 가치를 포착할 수 있는 경로를 마련했으며, 우리는 이 분야의 기회에 투자할 계획도 충분히 갖고 있다.
정말 중요한 것은 사업이 토큰이든 지분이든 어떤 형태를 취하든, 그것이 어떤 희소 자원을 보유하고 있는지, 그로 인해 가격 결정권을 갖는지, 그리고 그 우위를 투자자 수익으로 전환할 수 있는지다.
더 많은 금융 활동이 온체인으로 이동하면서 해자를 보유한 프로토콜과 소프트웨어만 보유한 프로토콜 사이의 격차는 더욱 벌어질 것이다.
이 분야의 대형 투자 기관 중 하나로서 우리는 전체 기술 스택에서 어떤 프로젝트가 실제로 이런 해자를 보유하고 장기적으로 유지할 수 있는지 연구하는 데 많은 시간을 투자한다.
결국 이 모든 것이 업계 거대 기업에게만 이득이 될까?
위 분석에서 합리적인 결론 하나를 쉽게 도출할 수 있다. 최종 승자는 기존 업계 거대 기업이 될 것이라는 점이다.
Robinhood는 고객을 보유하고, Goldman Sachs는 어떤 DeFi 프라임 브로커보다도 많은 자본을 보유했을 수 있으며, Moody's는 데이터와 관련 인허가를 장악하고 있다.
소프트웨어 개발이 무료에 가까워지고 진정한 해자가 바로 그 비싼 자원이라면, 이미 그 자원을 보유한 기업이 자연스럽게 경쟁 우위를 갖는다.
하지만 스타트업에는 여전히 한 가지 우위가 있다. 업계 거대 기업이 감수하려 하지 않는 리스크를 기꺼이 감수한다는 점이다.
그 이유 중 일부는 AI가 양방향으로 작용하기 때문이다. Robinhood가 주말 만에 DEX를 출시할 수 있게 하는 동일한 도구 세트는 직원 세 명뿐인 스타트업도 같은 일을 할 수 있게 한다.
경쟁력 있는 제품을 만드는 데 드는 비용이 계속 낮아지면서 스타트업의 진정한 기회는 업계 거대 기업이 진출하려 하지 않는 시장에 진입하고 아직 충분히 서비스를 받지 못한 고객을 공략하는 데 있다.
실제로 이미 설득력 있는 사례 몇 가지가 등장했다.
Ethena
Ethena는 델타 중립 헤지 전략을 중심으로 합성 달러 상품을 구축했다. 전통 금융기관은 베이시스 거래로 알려진 이 전략을 분명히 잘 알고 있지만, 암호화폐 거래소에 도입하는 것을 불가능하다고 여기거나 꺼려했다. 현재 Ethena의 운용자산(AUM)은 54억 달러에 달한다.
Pump.fun과 fomo
Pump.fun과 fomo는 등장과 함께 밈코인이라는 신흥 자산군을 중심으로 완전히 새로운 거래 경험을 창출했고, 이를 발판으로 거대한 유통 채널을 구축했다. 이제 이들은 이번 암호화폐 시장 사이클에서 가장 성공적인 프로젝트 중 하나가 됐다.
Hyperliquid
Hyperliquid는 Binance, Bybit, OKX가 주도하던 파생상품 시장에 뛰어들어 빠르게 시장 점유율을 빼앗았다. 또한 OpenAI와 Anthropic 같은 IPO 전 기업의 영구선물을 상장하기 시작했는데, 이는 전통 거래소가 진출하지 않는 영역이다. 이러한 시장은 새로운 트레이더와 유동성을 끌어들였다. SpaceX IPO 당일 생성된 지갑 수가 이를 보여준다.
자본 측면에서 Project 0는 전통 프라임 브로커가 받아들이려 하지 않는 DeFi 담보를 대상으로 자금 조달을 제공한다.
독점 데이터 측면에서 USD.ai는 GPU를 담보로 대출을 인수할 수 있으며, 은행은 이런 자산을 처리한 경험이 거의 없다.
이 사례들의 공통점은 모두 전통 업계 거대 기업이 아직 서비스하지 않는 시장에 진입했다는 것이다.
그 이유는 규제 제한, 운영 복잡성, 평판 리스크, 또는 단지 그 기회가 거대 기업 눈에 너무 작아 보이기 때문일 수 있다. 이런 상황이 지속되는 한 스타트업은 언제나 비대칭 경쟁 방식으로 시장에 진입할 기회를 갖는다. 암호화폐 업계의 역사가 이미 여러 번 이를 입증했으며, 우리는 앞으로도 그럴 것으로 예상한다.
이것이 AI와 DeFi의 결합이 그토록 매력적인 이유다. AI는 금융 상품 개발 비용을 크게 낮추고, DeFi는 스타트업이 금융 시스템 전체를 처음부터 다시 구축하지 않고도 고객에게 직접 닿고 자본을 확보할 수 있게 한다.
물론 리스크 감수 능력 자체는 지속적인 해자가 아니다.
규제는 결국 따라잡을 것이고, 업계 거대 기업도 시장이 검증된 후 경쟁에 뛰어들 것이다(비트코인 현물 시장이 한 예다). 하지만 스타트업은 설립 초기에 곧바로 해자를 구축할 필요가 없다. 업계 거대 기업이 진출하려 하지 않는 시장의 진입점을 찾고, 그 돌파구를 세 가지 해자 중 하나 이상으로 발전시킬 충분한 시간을 확보하면 된다.
그 후에는 자신의 우위를 축적하고 확대해 나갈 수 있다.
정리
우리는 향후 10년간 수조 달러 규모의 금융 활동이 온체인으로 이동하고, AI가 이러한 활동을 지원하는 금융 상품을 전례 없이 쉽게 개발할 수 있게 만들 것으로 본다. 그러나 소프트웨어가 점차 상품화되고 있어도 금융 기업의 가치를 결정하는 핵심 요소는 변하지 않았다.
고객, 자본, 독점 데이터는 여전히 확보하기 어렵고, 이런 자원을 장악한 기업은 가격 결정권을 갖게 될 것이다. 이것이 우리가 차세대 DeFi 기업을 그토록 긍정적으로 보는 이유다.
AI 개발 도구가 보편화되면서 스타트업은 이제 이전보다 더 빠르고 낮은 비용으로 업계 거대 기업과 경쟁할 수 있다. 신생 기업이 세 가지 해자 중 하나를 성공적으로 구축하면, 매우 지속적인 경쟁 우위를 지닌 기업을 만들 기회를 얻게 된다.
결국 코드를 복제할 수 있고, 최신·최첨단 AI 모델을 활용해 코드를 다시 생성할 수도 있다. 하지만 이런 해자를 직접 생성할 수는 없다. 바로 여기에 우리가 암호화폐 투자자로서 보는 기회가 있다.


