인투더블록 CEO: 현대 디파이의 네 가지 리스크

글 작성자: IntoTheBlock CEO Jesus Rodriguez, CoinDesk, 정리: Tao Zhu, Golden Finance

탈중앙화 금융(DeFi)이 새로운 모멘텀을 경험하고 있습니다. 새로운 생태계의 활동과 높은 수익률은 2021년 여름의 유명한 디파이 열풍과 비슷합니다. 혁신적인 프로토콜의 다양성으로 인해 투자자들이 따라잡기 어려운 반면, 인상적인 성장으로 인해 디파이 생태계의 위험 축적에 대한 우려도 커지고 있습니다.

에테나나 아이겐 레이어 LRT와 같은 가장 성공적인 프로토콜을 테라와 같은 리스크 관리 재앙과 비교하는 종말론적 분석에 대해 들어보셨을 텐데요, 실제로 유사성에 대한 신뢰할 만한 증거를 제시하지는 못했습니다. 사실 빠르게 진화하는 차세대 탈중앙 금융 프로토콜은 훨씬 더 성숙해졌고 리스크 관리에 많은 노력을 기울이고 있습니다. 그러나 여전히 상당한 위험이 존재합니다.

현재 디파이 시장의 가장 큰 위험은 테라를 붕괴시킨 것과 같은 기계적 실패가 아니라 규모, 복잡성, 상호 연결성이라는 세 가지 핵심 요소에 기반하고 있습니다.

이번 디파이의 프로토콜은 불과 몇 달 만에 규모가 상당히 커졌고, 더 복잡한 금융 기본 요소를 지원하며, 놀라울 정도로 상호 연결되어 있습니다. 이러한 복잡성, 규모, 상호 연결성의 조합은 현재 디파이 시장 리스크 모델의 역량을 훨씬 뛰어넘었습니다. 간단히 말해, 현재 DeFi 시장에는 방대한 리스크 프로필이 존재하지만 신뢰할 수 있는 리스크 모델이 없습니다. 그리고 그 격차는 좁혀지기는커녕 더 커지고 있는 것 같습니다.

현대 디파이의 네 가지 위험

위험은 처음부터 디파이 이야기의 일부였으며, 광범위하고 일반적인 용어로 이야기하기 쉽습니다. 디파이의 새로운 시대는 새로운 혁신과 상당한 성장을 가져왔습니다. 그 결과 리스크는 이전과는 다른 의미를 갖게 되었습니다. 이러한 디파이 시대에서 제1원칙 접근법으로 위험을 분석할 때는 규모, 속도, 복잡성, 상호연결성이라는 네 가지 기본 요소를 강조합니다.

이러한 요소를 설명하기 위해 수억 개의 TVL을 사용하는 기본 AMM과 리플리드 자산과 해당 포인트 시스템을 사용하고 자체 토큰과 포인트를 도입하는 AMM 간의 리스크 정량화 차이를 생각해 보겠습니다. 전자의 리스크 모델은 기본적인 통계 또는 머신러닝 방법을 사용하여 해결할 수 있습니다. 후자는 복잡성이나 카오스 이론과 같은 수학 및 경제학의 고급 분야로 들어가며, 이는 탈중앙 금융에서는 사용되지 않습니다.

다양한 요소들을 좀 더 자세히 살펴보겠습니다.

1) 크기

디파이에서 위험과 크기의 관계에 대한 원리는 매우 간단합니다. 금융 시장에서 작은 규모(예: 수억 달러)의 리스크를 모델링하는 것과 수천억 달러 규모의 리스크를 모델링하는 것은 매우 다릅니다. 규모가 커지면 작은 규모에는 존재하지 않는 위험 프로필이 항상 존재합니다. 이 원칙은 상호 연결된 많은 기본 요소가 있는 병렬 금융 시스템인 디파이에도 확실히 적용됩니다.

에테나는 현재 디파이의 물결에서 가장 혁신적인 프로젝트 중 하나로, 불과 몇 달 만에 수십억 개의 TVL을 유치했습니다. 현 시장에서 에테나가 직면한 가장 큰 과제는 장기간의 마이너스 펀딩 금리 상황에서 리스크 및 보험 모델을 조정하는 것입니다. 그리고 이러한 규모에 맞게 리스크 및 보험 모델을 조정하는 것입니다.

2) 속도

리스크와 속도의 관계는 너무 빨리 너무 크게 성장하는 것 사이의 마찰입니다. 위험의 조건으로서 속도는 확장의 촉진제입니다. 단 몇 달 만에 TVL을 수백만 달러에서 수십억 달러로 늘린 계약은 예상치 못한 위험 조건이 발생하기 전에 위험 모델을 새로운 규모에 맞게 조정할 시간이 없을 수 있습니다.

이겐레이어의 급격한 증가는 LRT 전반에 걸쳐 움직임을 촉발했고, 그중 일부는 불과 몇 달 만에 수십억 TVL로 성장했지만 여전히 인출과 같은 기본적인 기능이 부족했습니다. 속도와 규모의 조합은 일부 계약에서 단순한 디커플링 조건을 진정으로 영향력 있는 위험 요소로 악화시킬 수 있습니다.

3) 복잡성

예측 모델의 법칙을 벗어나는 시스템을 연구하기 위해 복잡성 이론 분야 전체가 탄생했습니다. 2차 세계대전 이후 세계 경제의 급속한 성장을 위험 모델로는 수용할 수 없었기 때문에 경제 위험은 거의 처음부터 복잡성 이론의 중심에 있었습니다. 단순한 경제 시스템에서 위험을 모델링하는 것은 매우 간단합니다.

새로운 디파이의 물결에는 수익률 파생상품이나 레버리지와 같이 상당히 복잡한 기본 요소를 추상화한 펜들 또는 기어박스와 같은 프로토콜이 있습니다. 이러한 프로토콜의 리스크 모델은 이전 세대의 디파이 프로토콜의 리스크 모델보다 근본적으로 더 어렵습니다.

4) 상호연결성

리스크 관점에서 볼 때, 광범위하게 상호 연결된 경제 시스템은 특정 상황에서 발생할 수 있는 수많은 연쇄 효과 때문에 악몽이 될 수 있습니다. 그러나 상호 연결성은 경제 시스템의 진화 과정에서 자연스러운 단계입니다.

현재의 디파이 생태계는 이전보다 더 많이 연결되어 있습니다. 우리는 고유 레이어에서 파생상품을 리플렛지하고, 펜들에서 풀을 토큰화하여 거래하거나 기어박스에서 레버리지를 사용합니다. 그 결과 한 프로토콜의 위험 조건이 탈중앙 금융 생태계의 여러 주요 구성 요소에 빠르게 스며들어 위험 모델링을 매우 어렵게 만들 수 있습니다.

기술적 위험에서 경제적 위험으로 전환

해킹과 취약점 악용은 지난 몇 년 동안 디파이의 주요 리스크 주제였지만, 이제 변화가 시작될 수 있습니다. 차세대 디파이 프로토콜은 더 혁신적일 뿐만 아니라 기술적 보안 측면에서도 더 견고합니다. 감사 회사는 점점 더 스마트해지고 있고 프로토콜은 보안을 더욱 중요하게 여기고 있습니다.

진화하는 금융 시스템으로서 디파이의 위험은 기술에서 경제로 이동하고 있는 것으로 보입니다. 엄청난 규모, 성장, 복잡성, 상호 연결성으로 인해 DeFi는 리스크 측면에서 예기치 못한 영역으로 밀려나고 있습니다. 소수의 기업만이 디파이 영역에서 리스크에 전념하고 있는 상황에서 이제 과제는 따라잡는 것입니다.