오랫동안 분산된 유동성과 유휴 자본은 DeFi 부문이 극복하고자 노력해 온 두 가지 주요 과제였습니다. 시장에는 수만 개의 유동성 풀이 존재하지만, 수십억 달러의 대부분은 프로토콜에 잠복해 있어 통합하기가 어렵습니다.

11월 17일, 선도적인 DEX 애그리게이터인 1inch는 자체 유동성 프로토콜 Aqua의 출시를 발표했습니다. Aqua의 목적은 "깨어나는" 역할을 수행하고 DeFi를 더욱 정교한 유동성 관리로 전환하는 것입니다.

Aqua는 통합업체에서 인프라 제공업체로 전환했으며 현재는 개발자에게 개방되어 있습니다.

아쿠아 출시는 1인치의 최근 전략적 변화에 있어 전환점을 의미합니다. 1인치는 초기에 DEX 통합 기능으로 유명했으며, 사용자를 위해 여러 DEX에서 최적의 거래 링크와 가격을 통합하는 데 중점을 두었습니다. 그러나 최근 몇 년 동안 1인치의 전략적 초점은 단순한 소매 통합 서비스에서 B2B 인프라 제공업체로 전환되고 있습니다.

Aqua의 초기 릴리스는 일반 소매 사용자를 직접 대상으로 하지 않았습니다. 대신 SDK, 라이브러리, 기술 문서를 포함한 개발자 도구 제공에 주로 초점을 맞췄습니다. 이러한 개발자 우선 전략은 1inch가 Aqua를 기반 프로토콜로 자리매김하고 있음을 보여줍니다.

Aqua는 기존 모델처럼 별도의 유동성 풀에 고정되는 것이 아니라, 여러 DeFi 프로토콜에서 동시에 동적으로 자산에 접근하고 불러올 수 있는 새로운 공유 유동성 모델을 채택합니다 .

1인치 공동 창립자 안톤 부코프는 이번 계약을 발표하며 아쿠아가 마켓메이커들에게 제공하는 핵심 가치를 강조했습니다. "아쿠아는 유효 자본의 승수 효과를 촉진함으로써 마켓메이커들의 유동성 파편화 문제를 해결합니다. 이제 자본 효율성의 유일한 한계는 전략 그 자체일 것입니다."

또 다른 공동 창립자인 세르게이 쿤츠는 아쿠아를 "확장 가능하고 자본 효율적인 DeFi 기반 아키텍처"로 정의합니다. 기존 DeFi 자본 효율성은 일반적으로 단일 유동성 풀 내에 자본을 모으는 능력으로 정의되지만, 아쿠아는 효율성을 더 높은 차원으로 끌어올리고자 합니다. 즉, 여러 프로토콜과 정책에 걸쳐 동시 호출을 수행할 수 있는 능력을 의미합니다.

자체 보관형 AMM이 있어 유동성이 더 이상 묶여 있지 않습니다.

아쿠아(Aqua) 이전에는 주류 AMM(자동화 마켓 메이커) 모델이 "풀드 커스터디(pooled custody)" 방식을 널리 채택했는데, 이는 유동성 공급자(LP)가 프로토콜에 자산을 예치하고 고정해야 하는 방식이었습니다. 그러나 이러한 방식은 두 가지 구조적 비효율성을 초래했습니다.

1. 유휴 자본: 사용자 자금은 단일 전략만 실행할 수 있습니다. Aqua 백서에 공개된 데이터에 따르면, LP 자본의 최대 85%가 거래 발생이나 가격 변동을 수동적으로 기다리는 유휴 상태입니다.
2. 효용성 고갈: 자산이 고정되면 다른 DeFi 활동에 동시에 사용할 수 없어 높은 기회비용이 발생합니다. 유한책임사원(LP)은 다양한 DeFi 활동 간에 균형을 맞춰야 하며, 이는 자본 효용 고갈로 이어집니다.

Aqua는 TVU(총 잠금 해제 가치)라는 새로운 지표를 도입했습니다. 즉, 사용자 자금은 더 이상 DeFi 프로토콜 내에서 물리적으로 잠기지 않고 대신 라이선스 메커니즘을 통해 동적으로 관리됩니다.

기존의 풀드 커스터디 시스템과 달리, 사용자 자금은 항상 개인 지갑에 보관됩니다. 실제 거래 또는 전략 실행이 발생할 때만 사전 정의된 권한에 따라 이체되거나 사용됩니다.

아쿠아는 셀프 커스터디 모델을 활용하여 자본에 승수 효과를 창출하는 것을 목표로 합니다. 사용자 자금은 셀프 커스터디 상태를 유지하면서도 여러 DeFi 활동에 참여할 수 있습니다. 예를 들어, 동일한 자산으로 AMM에 유동성을 제공하고, 프로토콜 내 DAO 거버넌스 투표에 참여하고, 대출 프로토콜에서 담보 역할을 동시에 수행할 수 있습니다. 이러한 설계는 자본 효율성과 적용 시나리오를 크게 개선하여, 여러 방식을 함께 사용할 경우 승수 ​​효과를 창출합니다.

아쿠아의 핵심 기술 혁신은 자산 소유권과 사용권을 분리하는 설계인 레지스트리 승인 시스템입니다 . 아쿠아는 자산을 직접 보유하지 않고, 내부 레지스트리 내 다양한 ​​DeFi 전략의 LP(투자자)에게 가상 잔액을 할당합니다. 이 가상 잔액은 각 전략이 접근할 수 있는 기초 자산의 비율을 결정합니다. 이러한 설계를 통해 다양한 DeFi 애플리케이션(예: AMM, 대출, 스테이블코인 유동성 풀)이 동일한 기초 자본에 동시에 접근할 수 있어, LP가 풀 간에 자금을 분할하거나 이체할 필요 없이 유동성을 공유할 수 있습니다.

유한책임조합원(LP)의 경우, 이 메커니즘은 세분화된 권한 부여 및 위험 관리 기능을 제공합니다. 각 전략에 대해 명확한 승인 및 자본 한도를 설정하여 자금 사용을 제한할 수 있습니다. 전략 매개변수는 일단 설정되면 변경할 수 없으므로 코드 보안 및 통합 안정성을 향상시키고 위험을 특정 승인된 정책 범위 내에서 유지하는 데 도움이 됩니다.

선도적인 DEX 프로토콜인 유니스왑 V3와 달리, 아쿠아는 전략 간 유동성 분산 문제 해결에 주력합니다. 유니스왑 V3의 중앙화된 유동성 모델은 유동성 공급원(LP)이 특정 가격 범위 내에서 유동성을 집중시켜 풀의 자본 효율성을 개선할 수 있도록 하여, 해당 가격 범위 근처에서 거래 시 슬리피지(Slippage)를 낮출 수 있도록 합니다. 그러나 V3는 여전히 NFT(대체불가 토큰)로 표현되는 포지션에 자금을 고정해야 하므로, 유동성은 분산되고 고정된 상태를 유지합니다.

V3가 "풀에서 자본을 더 효율적으로 사용하는 방법"이라는 문제를 해결했다면, Aqua는 "동일한 자본을 가진 여러 풀에 동시에 유동성을 제공하는 방법"이라는 문제를 해결했습니다. 두 가지 기술은 근본적으로 다른 기술적 접근 방식입니다.

혁신에는 여러 가지 한계가 있으며, 토큰은 아직 이러한 한계에서 이익을 얻지 못했습니다.

아쿠아는 수많은 기술적 혁신을 이루었지만, 건축적 디자인 역시 새로운 위험과 변수를 가져왔습니다.

첫째, 거래 복잡성과 지연 시간 문제가 있습니다. 기존 AMM 단일 전략 거래의 복잡성과 달리, Aqua의 공유 유동성 모델은 여러 전략과의 상호작용을 수반하여 거래 복잡성을 증가시킵니다. 특히 대규모 또는 고빈도 거래에서 거래 지연이 발생하여 사용자 경험에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

둘째, 경로 의존적 손실이 발생합니다. 여러 전략이 동시에 동일한 기초 자산에 콜을 했지만, 지갑의 실제 잔액이 모든 전략이 약속한 가상 잔액의 합보다 낮은 경우, 해당 거래는 롤백됩니다. 그러나 Aqua는 전략 호가를 자동으로 일시 정지하지 않으므로, 가격 변동 시 불필요한 손실이 증폭되는 것과 유사하게 불리한 노출이 발생할 수 있습니다. LP는 실시간으로 상황을 모니터링하고 전략을 수동으로 취소해야 합니다.

셋째, 보안 벡터 위험이 있습니다. 1) 레지스트리는 ERC-20 권한 부여에 의존하고 변경 불가능하기 때문에 배포 후에는 정책 매개변수를 수정할 수 없습니다. 초기 구성 오류는 되돌릴 수 없으므로, 정식 출시 전에 100% 감사를 올바르게 수행해야 합니다. 그렇지 않으면 결함이 계속 발생하는 상태로 운영될 것입니다. 2) 셀프 호스팅은 스마트 계약 취약점으로 인한 단일 장애 지점 위험을 줄여주지만, 악의적이거나 버그가 있는 정책은 여전히 ​​사용자 권한 범위 내에서 자금을 훔칠 수 있습니다.

마지막으로, 토큰 가치 확보의 부족이 있습니다. 백서는 Aqua가 1inch 제품을 지원하고 생태계 유동성을 강화할 것이라고 강조합니다. 1inch 인프라 혁신의 변곡점인 Aqua는 애그리게이터 호출을 증가시켜 1inch의 사용량을 간접적으로 증가시키고, 이를 통해 1INCH 토큰 수요를 뒷받침할 수 있습니다. 그러나 백서는 수수료 소각이나 직접적인 수익 배분과 같은 1INCH의 직접적인 역할에 대해서는 언급하지 않아 토큰 가치 상승 잠재력을 제한할 수 있습니다.

아쿠아는 DeFi 유동성 관리의 방향을 제시합니다. "얼마나 잠겼는가"에서 "얼마나 사용되었는가"로 전환하는 것입니다. 하지만 아직 방향이 명확하지 않다는 것은 구현의 어려움을 의미합니다. 프런트엔드가 2026년 1분기에 출시되면 시장은 실제 데이터를 검증하여 자본 효율성의 향연인지, 아니면 복잡성에 얽매인 또 다른 이야기인지 판단하게 될 것입니다. 정답이 공개되기 전까지는 합리적인 접근과 과감한 실험이 현재 가장 안전한 접근 방식입니다.