디파이의 초석: 머니 마켓이 암호화폐 금융 혁신을 이끄는 방법

저자: 카오스 랩스 출처: X, @chaos_labs 번역: Good Oba, Golden Finance

전통 금융에서 머니 마켓은 일반적으로 유동적이고 위험도가 낮은 자산을 대상으로 단기 차입 및 대출 기회를 제공하며, 안전성을 염두에 두고 최대한 높은 수익을 제공하는 것을 목표로 합니다. 반면 탈중앙화 금융(DeFi)에서는 이 개념이 주로 특정 시간 제한 없이 다양한 디지털 자산을 허가 없이 탈중앙화하여 대출 및 차용하는 것을 의미하도록 발전해 왔습니다. 이러한 플랫폼에서는 사용자가 암호화폐를 계약에 예치하고 대출자가 지불하는 이자를 통해 수익을 얻을 수 있으며, 대출자는 충분한 담보를 담보로 제공해야 합니다.

암호화폐 시장은 특정 시장이나 자금 풀의 유동성 활용도에 따라 대출 및 대출 금리를 자동으로 조정하는 동적 이자율 모델을 사용합니다. 이러한 모델은 유동성이 부족할 때 차입자가 최대한 빨리 자산을 반환하도록 인센티브를 제공하면서 자본이 효율적으로 배치되도록 합니다. 금리 곡선의 주요 특징은 활용도가 특정 임계값에 도달하고 시스템에서 레버리지를 제어하기 위해 금리가 크게 상승하기 시작하는 '변곡점'으로, 활용도가 증가하면 금리가 점진적으로 상승하다가 변곡점을 넘어 급격히 상승하여 차입 비용이 크게 증가합니다.

자금 시장은 무담보 대출과 다르다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 자금 시장은 대출자가 대출 기간 동안 지급 능력을 보장하기 위해 담보를 제공해야 하는 반면, 전통적인 의미의 대출은 일반적으로 신용 점수나 다른 형태의 담보에 의존하는 무담보 대출이라는 점에 유의해야 합니다.

머니 마켓이 디파이 '레고' 모듈의 핵심인 이유

다음은 다음과 같습니다. 사용자가 유휴 자산을 팔지 않고도 수익을 올리고 유동성을 확보할 수 있게 해주는 머니 마켓은 DeFi의 자본 효율성에 중요한 역할을 합니다. 특정 토큰을 기반으로 빌리고 빌려주는 기능은 업계에서 수요가 많은 기능으로, 암호화폐 자산이 '블루칩' 자산으로 간주되는지 여부를 결정하는 경우가 많습니다.

암호화폐 시장을 통해 사용자는 저렴한 비용으로 자산을 활용할 수 있고, 고액 자산가는 자산을 세금 계획에 통합할 수 있으며, 자본은 풍부하지만 유동성이 부족한 팀은 자산을 담보로 대출하여 프로젝트 자금을 조달하는 동시에 담보 포지션에서 이자를 얻을 수 있습니다(지난 몇 년 동안 Curve와 Maker가 이러한 사례에 해당합니다). 지난 몇 년 동안 이 모델의 대표적인 사례는 Curve와 Maker입니다).

또한 머니 마켓은 담보부 부채 포지션(CDP), 일드 애그 전략(다양한 유사 시장 중립 전략을 지원), 온체인 마진 거래 등 다른 탈중앙 금융 도구의 기반이 됩니다.

따라서 머니 마켓은 "금융 레고"로 불리는 탈중앙 금융의 가장 중요한 구성 요소 중 하나로 간주됩니다. 규모 측면에서 보면, 아래 차트에서 볼 수 있듯이 암호화폐 공간에서 대출 계약의 총 락인 가치(TVL)는 326억 달러를 넘어섰습니다.

암호화폐 시장에서의 설계 선택: 공유 유동성 풀 대 독립 유동성 풀

암호화폐 시장은 동일한 기본 목표를 공유하지만, 특히 유동성 구조와 관련해서는 설계 선택이 크게 다를 수 있습니다. 가장 큰 차이점은 단일 공유 유동성 풀을 사용하는 암호화폐 시장(예: 에이브)과 별도의 유동성 풀을 구현하는 시장(예: 컴파운드 v3)의 차이입니다. 각 모델에는 장단점이 있으며, 유동성 깊이, 자산 유연성, 리스크 관리 등의 영향 요인이 있습니다.

독립 유동성 풀링: 유연성 및 리스크 분리

독립 유동성 풀링 모델에서는 각 시장 또는 자산이 자체 유동성 사일로에서 운영됩니다. 이 접근 방식은 Compound v3와 Rari Capital과 같은 일부 극단적인 플랫폼에서 채택했습니다(후자는 실패했지만).

독립형 유동성 풀의 주요 장점은 특정 자산 클래스나 사용자 요구에 맞게 시장을 조정할 수 있는 유연성입니다. 예를 들어, 독립형 풀은 특정 자산 그룹(예: 모달 코인) 또는 특정 고유한 위험 특성이나 요구 사항만 포함된 토큰을 지원할 수 있습니다. 이러한 커스터마이징을 통해 독립형 유동성 시스템은 광범위한 공유 유동성 풀링 프레임워크에서는 달성할 수 없는 특정 커뮤니티나 도메인의 요구를 충족할 수 있습니다.

또한 독립 유동성 풀은 더 나은 리스크 분리를 제공합니다. 각 시장을 분할함으로써 특정 자산과 관련된 위험은 해당 자산이 위치한 시장에만 국한됩니다. 특정 토큰의 가치가 급격히 하락하거나 지나치게 변동하는 경우, 잠재적 영향은 해당 시장으로 제한되며 전체 프로토콜로 확산되는 것을 방지할 수 있습니다.

그러나 이러한 이점에는 대가가 따릅니다. 독립적인 유동성은 파편화를 의미합니다. 독립형 시장의 경우, 각 시장은 자체 참여자에게만 의존할 수 있고 유동성이 중요한 대출 활동을 지원하기에 충분하지 않을 수 있으므로 새로운 시장이 생성될 때마다 콜드 스타트 문제를 반복적으로 해결해야 합니다.

앞서 언급했듯이 일부 프로토콜은 독립형 대출 마켓플레이스의 개념을 극도로 발전시켜 사용자가 라이선스 없이도 이러한 마켓플레이스를 만들 수 있도록 했습니다.

이러한 경우 Rari 또는 Solendprotocol과 같이 사용자는 자체 자산 화이트리스트, 위험 매개변수(예: 담보가치 대비 대출 비율(LTV) 및 담보비율(CR)), 자체 위험 프로필을 사용하여 라이선스가 없는 자체 마켓플레이스를 만들 수 있습니다. LTV 및 담보 비율 CR)를 설정하고 그에 따라 인센티브를 관리합니다.

공유 유동성 풀: 첫날부터 풍부한 유동성

반면, 단일 공유 유동성 풀은 첫날부터 충분한 유동성 지원을 제공합니다. 공유 유동성 시스템은 모든 자산을 단일 풀로 통합함으로써 유동성 제약이 적고 신규 추가 시에도 대규모 대출 활동을 지원할 수 있습니다.

유동성을 제공하는 사용자에게도 공유 풀은 똑같이 유익합니다. 유동성 기반이 커지면 더 많은 대출자를 유치할 수 있고, 다양한 대출 수요에 힘입어 더 높고 안정적인 수익을 창출할 수 있기 때문입니다.

이것이 공유 유동성 모델의 주요 장점이며, 핵심 장점은 하나에 불과하지만 그 중요성을 과소평가할 수는 없습니다. 유동성은 모든 시장에서 가장 중요한 요소이며, 특히 암호화폐 시장에서는 더욱 그렇습니다.

그러나 공유 유동성 풀의 가장 큰 단점은 시스템 리스크입니다. 모든 자산이 동일한 유동성 풀에 연결되어 있기 때문에 한 자산에 문제(예: 갑작스러운 평가절하)가 발생하면 특히 부실채권이 발생하면 전체 시스템에 영향을 미칠 수 있는 청산 연쇄반응이 일어날 수 있습니다.

따라서 이러한 풀은 유동성이 높은 기존 토큰보다 틈새 자산이나 실험적 자산에 적합하지 않거나 완전히 부적합합니다.

마지막으로, 프로토콜 변경의 영향이 클 수 있으므로 공유 유동성 시스템의 거버넌스와 리스크 모니터링은 종종 더 복잡합니다.

모델의 하이브리드화 추세는?

독립형과 공유 유동성 풀 간의 장단점은 상당하며 완벽한 단일 접근 방식은 없습니다. 그렇기 때문에 시장이 성숙해짐에 따라 공유 풀의 유동성 혜택과 독립형 시장의 맞춤화 및 위험 분리 기능의 균형을 맞추는 하이브리드 모델을 채택하거나 최소한 하이브리드 기능을 도입하는 경향이 커지고 있습니다.

Aave의 접근 방식은 이러한 트렌드를 보여주는 완벽한 예로, LidoFinance 및 Ether_Fi와 같은 플랫폼과 제휴를 맺었습니다. Aave 시스템은 일반적으로 단일 공유 유동성 풀로 운영되며, 주요 자산에 대한 유동성을 제공합니다. 그러나 다양한 위험 프로필이나 사용 시나리오를 가진 자산을 지원하기 위해 더 큰 유연성이 필요하다는 것을 인식한 Aave는 특정 토큰 또는 파트너십을 위한 마켓플레이스를 만들었습니다.

이러한 추세에 부합하는 또 다른 주요 기능은 자본 효율성을 최적화하기 위해 상관관계가 높은 자산을 처리하도록 설계된 Aave의 eMode입니다. eMode를 사용하면 가격 상관관계가 밀접한 자산(따라서 유동화 위험이 훨씬 적은)을 잠금 해제할 수 있습니다. 더 높은 레버리지와 차입 능력을 통해 특정 포지션을 분리하여 자본 효율성을 크게 개선할 수 있습니다.

유사하게, BenqiFinance와 VenusProtocol 같은 프로토콜도 전통적으로 공유 유동성 범주에 속하지만, 별도의 풀을 도입하여 특정 하위 영역의 요구를 충족시켰습니다. 특정 하위 부문의 니즈에 부합합니다. 예를 들어, 이러한 독립형 마켓플레이스는 메인 풀의 운영에 영향을 주지 않으면서 게임파이, 실물자산(RWA) 또는 "생태계 토큰"과 같은 틈새 영역에 집중할 수 있습니다.

한편, 독립 시장 내 암호화폐 시장(예: Compound 또는 Solend)에는 일반적으로 공유 유동성 풀 역할을 하는 "메인 풀"이 있습니다. ". 컴파운드의 경우 최근 가장 유동성이 높은 풀에 더 많은 자산을 추가하기 시작하여 사실상 하이브리드 모델로 나아가고 있습니다.

암호화폐 시장의 비즈니스 모델

암호화폐 시장의 핵심 비즈니스 모델은 대출 및 담보부채무(CDP)와 관련된 다양한 메커니즘을 통한 수익 창출을 중심으로 이루어집니다. 수익을 창출하는 것입니다.

1. 이자율 스프레드

- 메커니즘: 암호화폐 시장의 주요 수익원은 다음과 같습니다. 대출 금리와 차입 금리의 차이입니다.

- 프로세스: 사용자는 계약에 자산을 예치하여 이자를 얻고, 대출자는 유동성을 위해 이자를 지불합니다. 계약은 차용자에게 부과되는 이자율과 예금자에게 지급되는 이자율의 차이로 수익을 얻습니다.

- 예시: Aave v3 이더리움에서 현재 $ETH 예치 이자율은 1.99%이고 차입 이자율은 2.67%이므로 이자율 차이는 0.68%입니다. 차이는 작지만 사용자 수가 증가함에 따라 수익이 발생합니다.

2. 청산 수수료

- 메커니즘: 차입자의 담보가 시장 변동성으로 인해 필요한 임계값 아래로 떨어질 경우 시장 변동성으로 인해 필요한 임계값 아래로 떨어지면 계약은 시스템의 지급 능력을 유지하기 위해 청산 프로세스를 시작합니다. 청산자는 채무의 일부를 정산하는 대가로 차입자의 담보 일부를 할인된 가격으로 받습니다.

- 수익 흐름: 일반적으로 프로토콜은 청산 인센티브의 일부를 삭감합니다. 때때로 합의는 적시에 청산하고 추가 수익을 창출하기 위해 자체 청산 봇을 운영하기도 합니다.

3. CDP 관련 수수료

- 수수료: 프로토콜은 다음과 같은 상품에 대해 수수료를 부과할 수 있습니다. CDP 상품에 대해 수수료를 부과할 수 있으며, 일회성 또는 시간에 따라 누적되거나 둘 다 부과될 수 있습니다.

4. 라이트닝 대출 수수료

- 메커니즘: 대부분의 계약은 사용자가 다음을 수행할 수 있도록 허용합니다. 소액이지만 매우 상당한 수수료로 라이트닝 대출을 이용할 수 있습니다.

- 기능: 플래시 대출은 동일한 거래에서 상환해야 하는 대출로, 사용자가 특정 작업(예: 청산)을 수행하는 데 필요한 자본을 즉시 이용할 수 있습니다.

5. 자금 운용 수익

- 운영: 계약은 일반적으로 자금을 사용하여 다음을 수행합니다. 안전한 수입원을 찾아 수익을 더 늘릴 수 있습니다.

이러한 메커니즘으로 인해 대출 시장은 암호화폐에서 가장 수익성이 높은 프로토콜 중 하나가 되었습니다.

이 수수료는 거버넌스 토큰과 공유되거나 인센티브 형태로 회수되거나 운영비로만 사용되기도 합니다.

리스크 및 암호화폐 시장

상술했듯이 암호화폐 머니 마켓 운영 비즈니스는 은 가장 수익성이 높은 사업 중 하나이지만, 의심할 여지 없이 가장 위험한 사업이기도 합니다.

새로운 암호화폐 시장이 직면한 첫 번째 장애물은 콜드 스타트 문제입니다. 이는 새로운 계약이나 시장에서 유동성을 공급하는 데 어려움을 겪는 것을 말합니다. 얼리 어답터들은 낮은 유동성, 대출 기회 감소, 잠재적인 보안 침해에 대한 우려로 인해 아직 임계치에 도달하지 않은 풀에 자금을 입금하는 것을 꺼려합니다. 초기 예치금이 충분하지 않으면 이자율이 너무 낮아 대출자를 유치할 수 없고, 대출자는 원하는 대출을 받지 못하거나 유동성 변화로 인해 지나치게 변동성이 큰 이자율에 직면할 수 있습니다. 프로토콜은 일반적으로 유동성 채굴 인센티브를 통해 콜드 스타트 문제를 해결하는데, 사용자는 유동성을 제공하거나 유동성을 빌린 것에 대한 보상으로 네이티브 토큰을 받습니다(특히 순환이 가능한 경우 한 쪽의 인센티브가 다른 쪽에 간접적으로 반영됩니다). 그러나 이러한 인센티브에 의존하는 것은 신중하게 관리하지 않으면 지속 불가능한 배출을 초래할 수 있으며, 이는 프로토콜이 시작 전략을 설계할 때 고려해야 할 상충 관계입니다.

적절한 청산은 계약의 지급 능력을 유지하는 데 있어 또 다른 핵심 요소입니다. 차입자의 담보 가치가 특정 임계값 이하로 떨어지면 계약은 추가 손실을 방지하기 위해 포지션을 청산해야 합니다. 여기에는 두 가지 주요 문제가 있습니다. 첫째, 이 프로세스의 성공 여부는 합의에 의해 운영되거나 제3자가 관리하는 청산인이 합의를 모니터링하고 신속하게 청산을 실행하는지에 따라 크게 달라집니다.

이러한 목표를 실현하기 위해서는 청산 보너스로 충분한 인센티브를 제공해야 하며, 이는 합의된 수입과 균형을 이뤄야 합니다. 둘째, 청산 절차는 경제적 관점에서 포지션을 안전하게 청산할 수 있는 시점에 개시되어야 합니다. 압류된 담보물의 가치가 청산 대상 미결제 부채와 너무 비슷하거나 같으면 포지션이 부실채권으로 분류될 위험이 높습니다. 이와 관련하여 안전하고 최신의 리스크 파라미터(LTV, CR, 이러한 파라미터와 청산 임계값 사이에 청산 버퍼를 설정)를 정의하고 플랫폼에서 사용할 수 있는 자산을 화이트리스트에 올리는 엄격한 선택 프로세스를 적용하는 것이 근본적인 역할을 합니다.

또한 프로토콜이 원활하게 실행되고 적시에 청산이 이루어지며 사용자가 기능을 남용하지 않도록 하기 위해 머니 마켓은 담보의 실시간 평가와 간접적으로 대출 포지션의 건전성과 유동성을 제공하는 기능적 예후 예측자에 크게 의존하고 있습니다.

예측 머신 조작은 특히 비유동성 자산이나 단일 소스 예측 머신에 의존하는 프로토콜의 경우 공격자가 가격을 왜곡하여 잘못된 담보 수준에서 청산이나 대출을 유발할 수 있는 중대한 문제입니다. 이는 과거에 여러 번 발생했으며, 특히 아이젠버그의 망고 마켓 취약점이 대표적입니다. 시장 변동성이 크거나 네트워크가 혼잡할 때 가격 업데이트가 지연되면 담보 평가가 부정확해져 청산이 지연되거나 가격이 잘못 책정되어 부실채권으로 이어질 수 있기 때문에 지연과 대기 시간도 중요합니다. 이를 보완하기 위해 프로토콜은 일반적으로 다중 예후 예측자 전략을 사용하여 여러 소스의 데이터를 집계하여 정확도를 개선하거나 기본 소스가 다운타임에 대비해 백업 예후 예측자를 생성하고 시간 가중 가격 피드를 사용하여 조작이나 이상값으로 인한 자산 가치의 급격한 변화를 필터링합니다.

마지막으로, 보안 위험이 있습니다. 브릿지 다음으로 취약성의 주요 피해자는 머니 마켓입니다.

머니 마켓을 처리하는 코드는 매우 복잡하여 완벽한 과정을 자랑하는 프로토콜은 소수에 불과하며, 많은 프로토콜, 특히 복잡한 대출 상품의 포크가 원본 코드를 편집하거나 잘못 처리할 때 여러 취약점을 만드는 것을 보아왔습니다. 프로토콜은 취약점 포상금, 정기적인 코드 감사, 복잡한 프로세스를 통한 프로토콜 변경 승인 등의 조치를 통해 이러한 위험을 완화합니다. 그러나 완벽한 보안 조치는 없으며, 취약점 악용 가능성은 여전히 팀이 주의해야 할 지속적인 위험 요소입니다.

손실은 어떻게 처리되나요?

청산 실패로 인한 부실채권이나 해킹과 같은 예상치 못한 사건으로 인해 프로토콜에 손실이 발생하면 일반적으로 손실을 배분하는 표준 조항이 있습니다. aave의 접근 방식도 이에 대한 예로 사용할 수 있습니다. aave의 보안 모듈은 잠재적인 프로토콜 부족분을 충당하는 예비 메커니즘으로 작동합니다. 사용자는 보안 모듈에 AAVE 토큰을 담보로 제공하고 보상을 받을 수 있지만, 필요한 경우 담보로 제공한 토큰이 최대 30%까지 삭감되어 적자를 충당할 수 있습니다. 이는 보험 레이어 역할을 하며, 최근 stkGHO의 도입으로 더욱 강화되었습니다. 이러한 메커니즘은 본질적으로 사용자에게 "더 높은 위험, 더 높은 보상"의 자세를 도입하고 사용자의 이익을 프로토콜 전체의 이익과 일치시킵니다.

카오스 랩스 머니 마켓

카오스 랩스는 돈에 대한 총체적인 접근 방식을 제공합니다. 총체적인 접근 방식, 즉 프로토콜을 최적화하고 보호하는 통합 솔루션으로 고객을 지원합니다. 가장 혁신적인 것은 카오스 랩이 개발한 에지 리스크 오라클로, 프로토콜의 파라미터 업데이트를 최적화하는 프로세스를 자동화하여 탈중앙화 금융 플랫폼과 중앙화된 금융 플랫폼 간의 사용자 경험(UX)과 자본 효율성 격차를 해소합니다. 카오스는 엣지 출시와 함께 위험 모니터링에 대한 팀의 전문성을 활용하여 정확하고 안전한 가격 데이터 피드와 실시간 이상 징후 감지를 통해 정확성과 신뢰성을 보장하는 예후 제공 영역으로 확장했으며, 카오스 랩은 또한 메커니즘 설계 검토, 자산 온보딩, 신규 및 기존 자산에 대한 파라미터 추천을 수행하여 철저한 위험 평가를 거친 후에만 적절한 자산을 통합하고 대출 가치 비율과 같은 변수의 안전한 최적화를 제공하기 전에 리스크 평가를 수행하며, 세부 대시보드를 통해 실시간 리스크 모니터링을 제공하고 지속 가능한 성장과 사용자 참여를 유도하고 콜드 스타트 문제와 시장 경쟁을 해결하는 유동성 인센티브 체계를 설계하는 것이 카오스의 고유한 접근 방식입니다.