Multicoin Capital：가치 저장소의 네트워크 효과에 대한 논의

이 글은 Multicoin Capital에 게시되었으며, 저자는 Kyle Samani, 관리 파트너입니다.

이 글은 《스마트 계약 네트워크 효과의 오류》와 밀접한 관련이 있습니다. 비트코인은 네트워크 효과를 가지고 있습니다. 많은 암호화 기술의 전도자들은 비트코인의 네트워크 효과가 매우 강력하여, 과도한 비트코인화가 불가피할 것이라고 주장합니다. 하지만 이는 완전히 정확하지 않습니다. 비트코인이 디지털 금으로서의 네트워크 효과는 많은 사람들이 주장하는 것만큼 강력하지 않습니다. 네트워크 효과는 미묘하며, 종종 오해받습니다.

이 글에서는 비트코인이 디지털 금과 디지털 현금으로서의 네트워크 효과를 탐구할 것입니다. 또한 네트워크 효과가 없는 다른 경쟁적 방어선도 살펴보겠습니다. 일반적인 배경 지식을 얻고 싶다면, Medium의 이 블로그 글, a16z의 이 슬라이드, Techstars의 이 블로그 글, 그리고 데이터 네트워크 효과에 관한 이 글을 읽어보시기를 추천합니다. 네트워크 효과와 기술 플랫폼에 대한 보다 포괄적인 긴 글을 읽고 싶다면, Platform Scale와 Sangeet Choudary가 쓴 책을 참고하시기 바랍니다.

네트워크 효과의 기초 네트워크 효과는 다음과 같은 상황에서 발생하는 돌발 속성입니다: 즉, 점점 더 많은 사람들이 특정 제품이나 서비스를 사용할수록 기존 사용자에게의 가치도 증가합니다. 여러 가지 다른 네트워크 효과가 존재합니다: 직접 네트워크 효과 ------ 사용량의 증가가 가치의 직접적인 증가를 초래합니다.

직접 네트워크 효과가 유효한 이유는 기본 제품/서비스가 채택됨에 따라 기존 사용자가 점점 더 많은 사람들과 상호작용할 수 있기 때문입니다. 기본적으로 모든 폐쇄형 통신 네트워크는 Facebook과 Whatsapp과 같은 인터넷 기반 서비스가 이러한 네트워크 효과를 나타냅니다.

간접 네트워크 효과 ------ 제품 사용량의 증가가 점점 더 가치 있는 보완 제품의 생산을 촉진하여 원래 제품의 가치를 증가시킵니다. 운영 체제(OS)는 간접 네트워크 효과의 혜택을 받는 가장 유명한 제품 유형입니다. 애플리케이션 개발자는 운영 체제에 매력을 느끼고 이를 기반으로 구축하여 소비자에게 도달하려고 합니다; 특정 운영 체제가 애플리케이션을 구축한 후, 해당 운영 체제는 새로운 소비자에게 더 매력적이 되어 미래의 애플리케이션 개발자에게 더 큰 시장을 창출합니다.

양방향 네트워크 효과 ------ 한 그룹의 사용자 사용량 증가가 보완 제품의 다른 그룹 사용자에게 가치를 높이고, 그 반대도 마찬가지입니다. 몇 가지 유명한 예로는 eBay, 우버(Uber)와 Lyft, 에어비앤비(AirBnB)와 아마존(Amazon)의 시장 비즈니스가 있습니다. 이러한 네트워크에서 소비자는 공급자 간의 더 많은 선택과 경쟁으로부터 혜택을 받을 수 있으며, 이는 더 많은 소비자를 유도하여 더 많은 공급자를 끌어들입니다.

데이터 네트워크 효과 ------ 특정 제품이 머신 러닝의 도움을 받아 더 많은 데이터 사용자로부터 더 스마트하게 발전합니다. 데이터 네트워크 효과는 오늘날 대부분의 클라우드 기반 현대 애플리케이션에서 발생하며, 그 상대적 장점은 사용 사례와 복잡성에 따라 크게 다릅니다.

양적 네트워크 효과의 강도 측정 네트워크 효과의 정확한 강도를 측정하는 것은 상당히 어렵습니다. 이는 정밀한 과학이 아닙니다. 이 작업의 도전은 시스템에 새로 추가된 사용자의 한계 가치가 시간이 지남에 따라 변하기 때문에 특히 큽니다. 예를 들어, 최근 몇 년 동안 많은 친구들이 Facebook에서 자신의 프로필을 삭제하기 시작했지만, Facebook은 지금도 제게 3년 전과 거의 같은 가치를 제공합니다. Facebook 친구의 5% 또는 10%를 잃는 것은 Facebook에서의 제 경험에 상대적으로 작은 영향을 미칩니다. 왜냐하면 여전히 Facebook을 사용하는 500명의 친구가 있기 때문입니다.

사람들은 네트워크 효과와 밀접하게 관련된 기업의 방어선이 메트칼프 법칙(Metcalfe's Law)으로 정량화될 수 있다고 말합니다. 이 법칙은 네트워크의 가치는 사용자 수의 제곱에 비례한다고 명시합니다. 이해를 돕기 위해 이렇게 설명할 수 있습니다: 메트칼프 법칙에 의해 제약받는 기업의 네트워크 효과는 n\^2의 네트워크 효과를 가집니다. 메트칼프가 네트워크 가치의 실용적인 정의를 제시한 후, 이 정의의 오류에 대한 주장도 있었습니다. 현재까지 알려진 네트워크는 성장 과정에서 지속적으로 n\^2의 네트워크 효과를 나타내지 않습니다.

또한, n\^2를 구동하는 초기 가정은 네트워크 내의 모든 연결이 동일한 가치를 가진다고 가정하는 것입니다. 사실은 그렇지 않으며, 현재 대부분의 네트워크의 네트워크 효과는 n*log(n)에 더 가깝다고 일반적으로 여겨집니다. 이는 분명히 n\^2보다 더 합리적입니다(어떤 것도 영원히 제곱 법칙에 따라 성장할 수는 없습니다). 그러나 n*log(n)조차도 항상 초선형 곡선입니다.

우리가 현실에서 보는 상황은 그렇지 않으며, 모든 연결의 가치는 동일하지 않으며, 특정 지점에 도달한 후 시스템 내의 각 엣지 연결의 가치는 감소하기 시작합니다(예: 아시아에서 새로 추가된 1,000만 Facebook 사용자는 기존 미국 사용자에게 매우 작은 가치를 가집니다). 실제로 네트워크 효과의 최적 사례는 n\^2 또는 n*log(n)보다 S 곡선에 더 가깝습니다.

실제로 많은 사례가 네트워크 효과의 S 곡선 특성을 실증적으로 증명했습니다. 이것이 90년대에 애플 컴퓨터가 살아남은 이유입니다(만약 Windows의 네트워크 효과가 정말로 n\^2이었다면 애플은 생존하지 못했을 것입니다). 왜 그렇게 많은 메시징 애플리케이션(Whatsapp, Telegram, Facebook Messenger, Signal 등)이 존재하는지, 왜 Lyft가 우버와 효과적으로 경쟁할 수 있는지(내가 두 분 안에 차를 호출할 수 있다면, 어떤 애플리케이션이 얼마나 많은 드라이버를 고용했는지 신경 쓰지 않을 것입니다), 그리고 왜 그렇게 많은 전문 전자상거래 상점이 아마존과 경쟁할 수 있는지를 설명합니다. 사람들이 왜 항상 네트워크가 n\^2 또는 n*log(n) 네트워크 효과의 영향을 받는다고 말하는지? 왜냐하면 이 세 곡선에서 각 곡선의 가장 왼쪽 부분의 차이를 구별하기가 어렵기 때문입니다.

각 곡선의 오른쪽 절반에 도달할 때까지 ------ 이 부분은 네트워크가 임계 질량에 도달했을 때만 나타나며, 세 곡선은 실질적인 차이를 보이기 시작합니다. n\^2 곡선은 계속해서 이차적으로 가속합니다. n*log(n) 곡선도 영원히 가속하지만, 속도는 훨씬 느립니다. 반면, 네트워크가 특정 포화점을 지나면 S 곡선은 초선형에서 아선형으로 변합니다.

물론 모든 네트워크가 동일한 S 곡선에 적용되는 것은 아니며, 심지어 모든 네트워크가 최적의 경우 네트워크 효과 S 곡선의 영향을 받는 것도 아닙니다. S 곡선의 왼쪽 절반에서 볼 수 있듯이, 일부 네트워크 효과는 결코 지수형 네트워크 효과에 도달할 수 없습니다. 일부 네트워크는 처음부터 log(n) 네트워크 효과만을 받으며, 이는 그들이 영원히 아선형으로 남게 하고, 처음에는 초선형 S 곡선으로 나타나지 않게 합니다. log(n) 네트워크 효과의 가장 일반적인 예는 유동적이고 대체 가능한 상품의 거래입니다.

설사 우리가 각 신규 사용자가 일일 유동성을 증가시킨다고 가정하더라도, 모든 기존 사용자에게 추가 유동성의 한계 가치는 점점 낮아질 것입니다. 이는 네트워크의 초기 단계에서도 마찬가지입니다. 이 곡선은 결코 초선형이 아니며; 항상 아선형으로 나타납니다.

간단한 예를 고려해 보겠습니다. 이 예에서 각 신규 사용자가 대체 가능한 상품을 거래하면 해당 상품의 일일 유동성이 0.01% 증가합니다. 100명의 사용자가 있을 때, 일일 유동성은 상품 시가총액의 1%입니다. 1,000명의 사용자가 있을 때, 일일 유동성은 상품 시가총액의 10%입니다. 10,000명의 사용자가 있을 때, 일일 유동성은 상품 시가총액의 100%입니다. 100,000명의 사용자가 있을 때, 일일 유동성은 상품 시가총액의 1,000%입니다(일일 거래량 10배). 만약 한 사용자가 거래되는 상품의 0.1%를 소유하고 있다면, 각 한계 사용자가 제공하는 유동성의 가치는 점점 더 무가치해질 것입니다.

기술적으로, 슬라이드는 사용자 수의 증가에 따라 감소하므로 유동성도 증가하지만, 실제로 한계 유동성의 수익은 매우 낮아져, 특정 사용자뿐만 아니라 모든 기존 사용자에게도 감지하기 어려울 것입니다. 주어진 대체 자산의 모든 거래는 대략 log(n)의 네트워크 효과를 가지며, 이는 직관적으로 다음과 같이 표현될 수 있습니다:

대체 상품 거래의 네트워크 효과가 곡선의 어떤 지점에서 초선형이라면, 우리는 그렇게 많은 암호화 거래소가 존재하지 않을 것입니다. 우리가 관찰할 수 있는 것은, 만약 한 거래소가 일정한 유동성을 가지고 있다면 ------ 심지어 시장 선도자의 일부에 불과하더라도 ------ 일반적으로 이는 거래소가 운영되고 시장 참여자에게 합리적인 유동성을 제공하는 데 충분합니다.

디지털 금의 네트워크 효과 디지털 금은 어떤 네트워크 효과를 보여줍니까? 이 질문에 답하기 위해, 디지털 금을 사용하는 사용자의 메커니즘을 살펴보겠습니다. 디지털 금과 같은 가치 저장의 목적은…… 단순히 가치를 저장하여 나중에 소비하기 위함입니다. 디지털 금이 다른 것으로 전환되는 시간을 제외하고, 디지털 금은 그저 존재할 뿐, 아무것도 하지 않습니다. 그것은 신규 사용자 증가나 감소로부터 이익을 얻을 수 없습니다. 사용자가 다른 상품이나 서비스를 소비하기 위해 디지털 금을 청산하고자 할 때, 그녀는 유동성을 찾아야 합니다: 디지털 금을 구매할 의사가 있는 사람입니다. 이는 대체 디지털 금 거래를 전문으로 하는 거래소에서 이루어질 수 있습니다. 디지털 금의 유용성은 그 유동성의 함수입니다.

앞서 언급한 바와 같이, 이는 비트코인의 네트워크 효과가 대략 log(n)으로 근사될 수 있음을 의미합니다. 디지털 현금의 네트워크 효과 디지털 현금은 어떤 네트워크 효과를 보여줍니까? 이 질문에 답하기 위해, 디지털 현금을 사용하는 사용자의 메커니즘을 살펴보겠습니다. 디지털 현금의 목적은 가치를 저장하고 교환 매개체로 사용되는 것입니다.

또한, 디지털 현금은 계좌의 단위가 될 수 있습니다. 따라서 디지털 현금의 전체 유용성은 얼마나 많은 상인이 디지털 현금으로 상품과 서비스의 대금을 지불하는 것을 기꺼이 받아들이는지에 달려 있습니다. 이는 위에서 설명한 직접 네트워크 효과(전화 그래프)와 유사합니다. 디지털 현금 지불을 수용하는 사람이 많을수록, 더 많은 상인이 기존 사용자와 거래할 수 있습니다. 모든 주요 글로벌 통화는 각 관할권 내에서 이러한 네트워크 효과를 나타냅니다. 상인과 소비자는 각 관할권에서 자국의 법정 통화로 세금을 내야 하므로, 그들은 자국 법정 통화의 형태로 급여(직원)와 수익(기업)을 받는 것을 선택합니다. 이는 강력한 네트워크 효과를 생성합니다. 왜냐하면 자산 부채 위험을 감수하고자 하는 사람은 거의 없기 때문입니다. 이는 그들이 상품/서비스를 구매하고 세금을 내는 데 사용하는 통화에 비해 가격 변동의 영향을 받을 수 있습니다.

직관적으로, 이는 S 곡선 네트워크 효과의 영향을 받을 가능성이 높습니다. 처음 50%의 상인이 디지털 현금 지불을 수용하면, 이는 후 50%의 상인보다 더 유용하게 만듭니다. 가치 저장 대 유용성 비트코인의 극대화주의자들은 위의 주장이 의미론적이라고 주장할 것입니다. 구체적으로 그들은 "물론 신규 사용자는 비트코인을 더 가치 있게 만들 것입니다. 그들은 비트코인을 구매하고 보유할 것이며, 정의상 이는 더 가치 있게 만들 것입니다! 유동성에 대한 주장은 주의를 분산시키는 것입니다."라고 말할 것입니다. 비록 이것이 좁은 의미에서 맞지만, 경쟁의 현실을 간과하고 있습니다: 만약 다른 것이 디지털 현금으로 변하고 초선형 네트워크 효과를 실현한다면, 어떻게 될까요? 이것이 제가 표현하고자 하는 더 넓은 관점입니다.

단독으로 볼 때, 유동성의 아선형 네트워크 효과는 사람들의 주의를 분산시킬 수 있습니다. 그러나 만약 다른 것이 초선형 네트워크 효과를 가진 디지털 현금으로 변하고 비트코인이 여전히 아선형 네트워크 효과를 가진 디지털 금이라면, 비트코인은 초월될 것입니다. 암호화圈에서 이 프레임워크는 종종 가치 저장(SoV)과 유용성의 대결로 설명됩니다. SoV 관점은 자기 반사성에 기반합니다: 그것을 보유하는 사람이 많을수록, 그것은 더 가치 있게 되어 더 많은 사람들이 보유하도록 촉진합니다.

물론, 자기 반사성은 상하로 변동합니다. 이는 과도한 변동성을 초래하므로 불안정하며, 가치 저장의 목적에 완전히 반합니다. 가격이 계속 상승할 때, 사람들은 SoV 가설을 쉽게 믿습니다. 그러나 가격이 하락할 때, 유용성 가치의 잠재적 가치는 유기적인 가격 하한선을 생성합니다. 사람들은 이 사실을 쉽게 잊을 수 있습니다 ------ 암호화폐는 여전히 초기 단계에 있습니다. 지구상에는 70억 인구가 있습니다. 5천만 명도 안 되는 사람들이 암호화폐를 보유하고 있습니다. 우리의 글로벌 포화도는 1%도 되지 않습니다.

모든 기능이 복제될 수 있는 오픈 소스 소프트웨어 세계에서 승리의 열쇠는 가능한 한 빨리 네트워크 효과를 실현하는 것입니다. 이것이 잠재적인 네트워크 효과의 강도가 그렇게 중요한 이유입니다. 이러한 이점이 성공적으로 누적될 수 있다면, 수천만 또는 수억 명의 사용자를 가진 네트워크의 최종 가치는 큰 차이를 만들어낼 것입니다. 다른 방어선 네트워크 효과는 경쟁 방어선의 한 종류일 뿐입니다. 방어선에는 여러 가지 유형이 있습니다. 비트코인 극대화주의자들이 지지하는 다른 방어선은 "브랜드 인식"과 거래소, 자동 인출기, 기타 금융 제품, 하드웨어 및 모바일 지갑과 같은 제3자 생태계 통합입니다.

이러한 방어선의 힘을 탐구하기 위해, 비트코인과 이더리움을 비교해 보겠습니다. 이는 이더리움이 비트코인을 대체할 가능성이 있다는 것을 의미하지 않습니다. 저는 단지 이더리움을 예로 들어, 경쟁력 있는 네트워크가 출시 후 3년이 채 되지 않아 어떤 성과를 이룰 수 있는지를 보여주고자 합니다. 브랜드 인식은 확실히 방어선입니다.

비트코인은 암호화폐 중에서 두각을 나타냅니다. 그러나 비트코인의 브랜드가 어느 정도로 넘을 수 없는 것이라는 암시는 큰 잘못입니다. 어떤 브랜드도 넘을 수 없는 것은 없습니다. 비트코인과 같은 개방적이고 허가 없는 브랜드는 브랜드 가치를 측정할 좋은 방법이 없지만, 우리는 구글 트렌드를 대략적인 측정 도구로 사용할 수 있습니다.

비트코인은 파란색, 이더리움은 빨간색입니다. 차이가 가장 클 때, 비트코인의 검색 빈도는 이더리움의 약 11배였습니다. 오늘날 그 차이는 8배입니다. 이 분야가 이렇게 불안정하고 진화가 빠르기 때문에, 이 선도는 몇 년 내에 사라질 수 있습니다. 제3자 통합의 상황은 어떨까요?

이 점에서 이더리움은 비트코인과 거의 동등합니다: 거래소 ------ 모든 주요 거래소는 법정 화폐와 비트코인 및 이더리움 거래 쌍을 지원합니다. 하드웨어 지갑 ------ 모든 주요 하드웨어 지갑은 비트코인과 이더리움을 지원합니다. ATM ------ 제가 아는 한, 모든 암호화 자동 인출기는 이 두 가지 토큰을 지원합니다. 모바일 지갑 ------ 비트코인과 이더리움 모두 iOS와 Android에 적합한 모바일 지갑이 많이 있습니다. 기타 금융 제품 ------ 비트코인은 시카고 상품 거래소(CME), 시카고 옵션 거래소(CBOE) 및 나스닥 선물에서 우위를 점하고 있습니다.

하지만 이더리움의 발전 궤적을 고려할 때, 24개월 내에 동등한 위치를 차지할 가능성은 상당히 합리적으로 보입니다. 다시 말하지만, 제 주장은 이더리움이 비트코인을 반드시 초월할 것이라는 것이 아니라, 제3자 통합의 범위가 넘을 수 없는 것이 아니라는 것입니다. 결론 네트워크 효과와 경쟁 방어선은 종종 오해받습니다.

사람들이 일반적으로 인식하는 것과는 정반대로, 어떤 네트워크도 n\^2 네트워크 효과를 나타내지 않으며, 실제로 많은 네트워크가 log(n) 네트워크 효과를 나타내며, 이는 대체 자산 거래에서 특히 두드러집니다. 디지털 금으로서 비트코인은 영구적인 아선형 log(n) 네트워크 효과의 영향을 받을 것이며, 암호화폐의 채택 비율이 전 세계 인구의 1%에서 50%로 증가함에 따라 디지털 현금으로서 비트코인은 초선형 네트워크 효과를 실현할 수 있습니다.

정의상, 지배적인 가치 저장 암호화폐가 되기 위해서는 성장 과정에서 초선형 네트워크 효과를 나타내야 합니다. 또한, 브랜드 및 더 넓은 생태계 통합과 같은 다른 유형의 경쟁 방어선은 규모의 경제 증가를 보여주지 않으며, 초선형 네트워크 효과를 가진 경쟁 네트워크를 쉽게 극복할 수 있습니다.

우리는 이것이 옳다는 충분한 증거를 가지고 있습니다. 암호화 분야의 슈퍼 승자가 되기 위한 전투는 이제 막 시작되었습니다. 모든 네트워크 효과 곡선의 가장 왼쪽 1%에서 차이는 명확하지 않습니다. 사람들은 네트워크 효과가 실제로 발생하기 전에 이미 작용하고 있다고 쉽게 생각할 수 있습니다. 이 글에 대한 피드백을 주신 Chris Dixon과 Matt Huang에게 감사드립니다.