Web3 프로젝트는 어떻게 성숙한 비즈니스 모델과 토큰 경제를 설계할까요?

원문 제목：《성공적인 다음 Web3 주기를 위한 성숙도: 토큰 엔지니어링의 사례》

저자：Achim Struve, Outlier Ventures

편집：aididiaojp.eth, Foresight News

최근 FTX 폭락으로 촉발된 암호화폐 시장의 붕괴는 Web3 프로젝트의 비즈니스 모델과 토큰 설계의 취약성을 드러냈습니다. 본 문서는 특정 실패 프로젝트에 대한 구체적인 분석을 진행하지 않고, Web3 토큰 경제가 다음 채택 주기에서 충분히 성숙해지기 위한 필요 조건에 초점을 맞춥니다. 오늘날 더 나은 사용자 경험과 낮은 기술 장벽은 중요한 "프론트엔드" 문제입니다. 반면 "백엔드"는 토큰 엔지니어링을 통해 더 나은 정량 모델을 실현해야 합니다. 좋은 마케팅, 채택률 및 사용자 경험이 없다면 완전히 최적화된 토큰 설계를 가진 Web3 프로젝트도 성공할 수 없으며, 반대로 해당 프로젝트가 최고의 사용자 인터페이스와 사용 경험을 제공하고 풍부한 커뮤니티 마케팅 활동을 진행하더라도 정량적 기반에서 깊이 있는 토큰 설계가 없다면 여전히 성공하지 못할 것입니다.

토큰 설계를 어떻게 최적화할까요?

토큰 엔지니어링은 비교적 젊은 분야로, 2018년에 처음으로 널리 주목받았습니다[1]. 토큰 엔지니어링은 학제 간 접근 방식을 통해 토큰 기반 경제 모델을 설계, 모델링, 검증 및 최적화하는 것을 의미합니다. Sayama에 따르면, 토큰 경제는 두 가지 핵심 개념인 출현과 자기 조직화로 구성된 복잡한 시스템입니다[2]:

"출현은 시스템의 미시적 및 거시적 속성 간의 중요한 관계입니다. 미시적 성질을 통해 거시적 성질을 간단히 설명하기 어려울 때, 거시적 성질을 출현이라고 합니다."

"자기 조직화는 시간이 지남에 따라 시스템이 자발적으로 재균형된 거시적 구조나 행동을 형성하는 동적 과정입니다."

이 두 개념은 암호 경제 모델에 존재하며, 이는 개별 노드 또는 전체 이해관계자 집단의 상호 작용 결정의 결과로서 시스템이 예측할 수 없는 상태로 수렴하는 것으로 볼 수 있습니다. 이러한 자기 조직화 행동은 유틸리티 프로토콜과의 실시간 상호 작용에서 발생할 수 있으며, 거버넌스 단계에서 제안 및 투표에 참여함으로써 발생할 수 있습니다. 따라서 이러한 복잡한 상호 의존 관계를 이해하기 위해 토큰 엔지니어는 데이터 시뮬레이션을 수행해야 합니다.

그림 1은 토큰 엔지니어가 암호 경제 모델을 분석할 때 사용해야 하는 다양한 학문을 설명합니다. 본 문서에서 "토큰 경제"와 "암호 경제"는 동일한 의미로 사용됩니다.

그림 1: Voshmgir와 Zargham[3]에서 언급된 암호 경제 시스템 관련 학문

암호 경제 시스템은 서로 다른 목표와 인센티브 패턴을 가진 다양한 주체들로 구성된 복잡한 적응 네트워크로, 서로 블록체인에 배포된 암호화폐를 통해 연결됩니다. "암호 경제"라는 용어는 이더리움 개발자 커뮤니티에서 처음 언급되었으며, 이는 서로 다른 노드가 신뢰할 필요 없는 스마트 계약을 기반으로 상호 작용할 수 있는 분산형 블록체인 네트워크를 포괄합니다. 이러한 스마트 계약은 코드 형태로 블록체인에 배포되어 서로 다른 노드 간의 모든 거래가 완전히 투명하고 변경 불가능하도록 보장합니다. 대부분의 경우, 네트워크 내의 일부 노드는 자신의 단기 또는 장기 재정 상태를 최적화하려고 시도합니다. 그러나 분산 거버넌스 구조가 존재하는 경우, 일부 에이전트는 더 많은 투표권을 얻는 것을 주요 최적화 목표로 삼습니다. 투표권은 그들이 조직을 자신의 이익에 맞는 방향으로 이끌 수 있게 해줍니다. Eyal의 채굴자 딜레마 예시는 생태계에 미치는 영향을 고려하지 않고 단기 최대 이익을 최적화하는 것이 장기 이익을 해칠 수 있음을 보여줍니다[4].

다양한 시장 조건에서 시스템의 안정성과 지속 가능성을 유지하기 위한 최적의 의사 결정 모델을 찾기 위해, 엔지니어는 그림 1에 표시된 일부 또는 모든 학문 지식을 활용하여 데이터 기반 모델 또는 디지털 쌍둥이를 생성합니다. Zhang 등은 노드 기반 암호 생태계의 모델링 방법을 제안했습니다. 그들은 기술 시스템 내에서 노드가 준수해야 하는 기본 규칙과 행동 전략의 일반 모델을 개발했습니다[5]. 그림 2는 해당 모델의 고급 수학적 설명을 보여줍니다.

그림 2: 상태 및 행동 외의 다양한 요인에 대한 노드 신념 및 정책의 일반화된 모델, 개인 신호 σ, 개인 목표 V(·), 부분적으로 관찰 가능한 상태 X, 관찰 가능한 부분 공간 Y⊆X, 및 잠재적으로 알려지지 않은 분포에서 추출된 추가 환경 랜덤 프로세스 δ 포함

그림 3은 다양한 기본 실체와 그들이 토큰 생태계에서 수행하는 역할의 영향을 보다 구체적이고 단순화된 방식으로 설명합니다. 그림 2와 일치하게, 실체 간의 상호 의존 관계는 단방향, 순환 또는 재귀적일 수 있으며, 이는 비선형 복잡한 상호 작용 시스템을 초래합니다. 그림 3의 단방향 관계는 거시 경제 및 지정학적 관점에서 기업이 시장에서 표현하는 감정을 관찰한 것입니다. 채택자의 거래는 토큰 가치의 영향을 받으며, 토큰 가치는 토큰 공급 분포의 영향을 받고, 토큰 공급 분포는 매매에 의존하여 폐쇄 루프를 형성합니다. 재귀적 관계를 통해 채택자는 비즈니스 및 토큰 가치에 대한 자신의 견해에 따라 시장을 전환할 수 있습니다. 물론 이러한 예시적 상호 작용 장면에서 더 많은 요인이 작용하고 있습니다.

그림 3: 분산 거버넌스 구조가 없는 토큰 경제 시스템에서 서로 다른 주체 간의 다양한 영향 요인의 개요 및 단순화된 설명.

엔지니어는 다양한 암호 생태계를 모델링할 수 있으며, 여기에는 다양한 레이어의 블록체인, DeFi 프로토콜, GameFi, 메타버스 및 NFT 프로젝트 등이 포함됩니다. 예를 들어, 동질적 토큰 기반의 일반적인 Web3 비즈스에 대해 엔지니어는 모델에서 생태계 및 시장 반응에 대한 다양한 설계 선택과 가정을 해야 합니다. 예를 들어:

• 토큰 공급 유형: 고정 또는 인플레이션
• 전체 비즈니스 모델의 통화 가정
• 유동성 설계
• 계획된 토큰 재매입
• 투자자 토큰 분배, 해당 할인 및 잠금 일정
• 토큰 분배 및 관리
• 채택 가정 및 시장 감정
• 유틸리티
• 에이전트 수준의 세분화 및 행동

모델의 결과는 그 기본 가정 및 입력 데이터와 밀접하게 관련되어 있으며, 가능하다면 모든 매개변수는 의문을 제기하고 검증해야 합니다. 토큰의 관점에서, 깊이 있는 비즈니스 모델은 그 내재 가치와 수요에 관한 문제를 고려해야 하며, 강력한 목표 진술, 스마트 설계의 유틸리티, 가치 흐름도 및 이해관계자 매핑 등의 요소를 포함해야 합니다. 토큰 엔지니어가 이 그림을 완성하면 전체 암호 비즈니스는 더 명확하고 구체적인 정량적 수준으로 나아갈 수 있습니다. 안정적이고 지속 가능하며 수익성 있는 미래의 Web3 비즈니스나 프로젝트를 원하는 모든 이에게 이 단계는 간과할 수 없는 것입니다.

토큰 엔지니어링 없이는 지속 가능성이 없다

소규모 시가총액의 토큰에 대해, 거시 시장 감정은 일반적으로 높은 변동성으로 나타나며, 따라서 암호 시장의 약세장은 결함이 있는 소규모 암호 회사의 퇴출을 가속화하는 역할을 합니다. 토큰 가격 하락은 Web3 기업이 걱정해야 할 유일한 문제가 아니며, 토큰의 가격 행동 자체가 전체 가치 포착 능력을 나타내지 않지만, 이는 중요한 시장 지표입니다. 그림 4는 Web3 비즈니스의 단순화된 정량적 토큰 모델 예시의 결과를 보여줍니다. 빨간 원은 회사의 준비금이 약 8년 후에 토큰을 소진하는 시점을 나타냅니다. 이는 고정 공급 토큰 설계의 전형적인 사례이지만, 토큰 엔지니어링 방법을 통해 적절한 수치 예측이 이루어지지 않았습니다.

그림 4: 정량적 토큰 모델을 통한 토큰 공급 예측 예시. 이 사례는 약 8년 후에 준비금 풀이 토큰을 소진하는 지속 불가능한 생태계를 보여줍니다.

암호 경제가 더욱 성숙해지기 위해서는 안정성과 지속 가능성을 높이는 것이 암호 프로토콜의 필수 요구 속성입니다. 이것이 바로 Web3 기업이 자신의 생태계에 대한 정량적 분석을 피할 수 없는 이유입니다. 지속 가능성은 다양한 종류를 포함하는 다면적인 용어입니다.

토큰 생태계의 지속 가능성은 토큰 공급과 토큰의 가치 포착과 직접적으로 관련이 있습니다. 공급 지속 가능성은 기업 지갑에 항상 다양한 이해관계자 집단에 부여할 수 있는 충분한 토큰이 있어야 함을 의미합니다. 장기적으로 공급 지속 가능성을 보장하기 위해, L1 프로토콜인 Ethereum, Cardano, Solana, Avalanche 등은 종종 토큰 발행 능력을 가지고 있습니다. 대부분의 경우, L1 프로토콜은 토큰 발행의 희석 효과에 맞서기 위해 소각 메커니즘을 구현하며, 장기적인 디플레이션을 목표로 합니다. 그러나 인플레이션율과 네트워크 지원 인센티브는 정량적 수준에서 예측되어야 하며, 항상 충분한 인센티브가 있어 검증 노드를 운영할 수 있도록 하여 분산화와 보안을 높여야 합니다. 이러한 Layer 1 위에 구축된 프로젝트는 고정된 토큰 공급을 선택하는 경향이 있으며, 이는 투자자들에게 지분이 희석되지 않는 프로젝트가 더 매력적이기 때문입니다. Web3 비즈니스는 항상 충분한 토큰을 지급할 수 있도록 신중하게 계획하고 정량적 예측을 완료해야 하며, 안정적이거나 가치 상승을 목표로 하는 토큰 가치는 그들의 이익에 부합해야 합니다. McConaghy는 성공적인 Web2 비즈니스와 국가 경제에서 배운 Web3 지속 가능성 순환 모델을 제안했으며, 이는 참고하고 배울 가치가 있습니다[6]. 마케팅 관점에서, 토큰 가격 하락은 부정적인 일이 될 수 있지만, 이는 반드시 보유자가 적절한 토큰 보상을 받으면 그들의 지분이 희석되는 것을 의미하지는 않습니다. 또한 모든 정확한 시스템 상태와 매개변수 집합은 생태계 내에서 다양한 시장 조건에 대해 테스트되어야 하며, 이는 한 이해관계자 집단이 생태계 내에서 다른 이해관계자 집단을 잠재적으로 이용하는 것을 방지하는 데에도 중요합니다. 토큰 공급과 가치 측면에서 Web3 비즈니스의 성공은 매우 중요하며, 토큰 엔지니어링의 데이터 기반 특성은 이 점에서 필수적입니다.

모든 시나리오의 이익 예측

토큰 엔지니어가 고려해야 할 또 다른 요소는 프로토콜 참여 인센티브입니다. Web3 기업은 항상 고객이 자사의 토큰을 구매하고 보유하며 사용하는 동기를 고려해야 합니다. 토큰 생태계 모델은 기업의 잠재적 이익을 예측하는 데 도움이 될 뿐만 아니라, 다양한 이해관계자의 잠재적 이익을 예측하는 데도 도움을 줄 수 있습니다. 토큰과 Web3 비즈니스의 채택은 이해관계자에 대한 금전적 인센티브에 크게 의존합니다. 토큰 보유자는 토큰 스테이킹 메커니즘을 통해 거버넌스 참여, 제품 사용 할인 또는 토큰 지급을 받을 자격을 얻을 수 있습니다. 토큰 스테이킹 참여는 토큰 보유자가 Web3 계획에 대한 신뢰를 표현하며, 따라서 보유자는 보상을 받을 수 있습니다. 토큰 스테이킹 메커니즘은 유통 공급을 줄이고 희소성을 창출할 수 있으며, 핵심은 채택자를 위한 보상 수익을 어떻게 설계하는가입니다.

보유자는 일반적으로 지급된 보상에서 현금을 실현하려고 하므로, 보상 수익은 가까운 미래에 시장 매도 압력을 증가시킬 수 있으며, 이는 토큰 가격 하락으로 이어질 수 있습니다. 일단 참여자가 이러한 상황이 계속되면, 점점 더 많은 이해관계자가 스테이킹을 해제하고 자신의 토큰을 판매하여 프로토콜에서 탈퇴할 수 있으며, 이는 토큰 가격의 나선형 하락을 초래할 수 있습니다. 잠금 기간에 따라 스테이커의 보상 수익이 너무 낮으면 사람들에게 프로토콜 및 스테이킹에 참여할 충분한 인센티브를 제공하지 못할 수 있으며, 이는 해당 스테이킹의 예상 효과를 감소시킬 수 있습니다. 토큰 엔지니어는 이러한 다양한 시나리오에서 이해관계자 행동을 모델링하여 예기치 않은 토큰 유출을 방지해야 합니다.

다양한 각도와 가정에서 L1 블록체인을 검토하기 위해, CADLabs는 오픈 소스 이더리움 radCAD 모델[7]을 사용하여 많은 사전 실험을 수행했습니다. 모델의 주어진 병합[8] 날짜를 과거의 특정 날짜로 조정함으로써, 이더리움 재단은 모든 지분 증명(PoS) 검증자가 네트워크에서 스테이킹한 ETH 총량과 달러로 평가된 ETH 가격이 다른 경우의 예상 수익률을 보여줄 수 있습니다. 그림 5의 색상 매핑에서 볼 수 있습니다.

그림 5는 스테이킹된 ETH 수량이 증가하면 생태계가 검증자에게 제공하는 이익이 감소함을 보여줍니다. 이는 더 높은 네트워크 검증자 참여도를 의미하며, 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. Buterin은 이러한 효과가 검증자의 수를 건강한 균형 상태로 유지해야 하며, 항상 네트워크의 분산화를 유지하기 위해 충분한 검증자가 있어야 한다고 언급했습니다. 만약 스테이킹된 ETH가 적다면, 수익률이 증가하고, 반면에 참여자가 과도하게 많아지는 것을 방지할 수 있습니다[9]. 토큰 엔지니어가 제공하는 모델의 도움 없이는 이러한 통찰력을 정량화하기 어려울 것입니다.

결론

본 문서는 다음 Web3 주기에서 토큰 엔지니어가 정량적 방법을 기반으로 더 성숙한 암호 생태계를 설계해야 함을 강조합니다. 토큰 엔지니어링 분야는 이러한 시스템 내에서 다양한 중요한 관계 작용 과정을 시뮬레이션하는 것을 목표로 합니다. 토큰 생태계 설계는 블록체인, 체인 게임, NFT, DeFi, 메타버스 등 Web3 분야와 밀접하게 관련되어 있습니다. 정량적인 방식으로 암호 생태계를 모델링하는 것은 자기 조직화된 에이전트 행동에 의해 강제되는 잠재적 긴급 영향을 예측하는 유일한 방법이며, 본 문서는 토큰 공급 및 가치 지속 가능성의 예시를 보여주며, 토큰 엔지니어가 데이터 분석을 통해 데이터 기반 지식 기반을 유지하는 방법을 필요로 합니다.

전반적으로 정량적 모델링 및 예측은 Web3 프로젝트의 성공에 필수적입니다. 우리는 암호 산업이 다음 Web3 주기에서 충분히 성숙해질 수 있을지 확신할 수 없지만, 다행히도 토큰 개발자 커뮤니티, 플랫폼, 도구 및 회사가 성장하고 있으며, 이는 사람들이 본 문서에서 개요한 사실에 대한 인식이 증가하고 있음을 나타냅니다. 이는 주관적 직관에 의존하는 것에서 생태계 매개변수를 설정하기 위해 결정적이고 합리적이며 정량적 분석을 사용하는 것으로 전환하려는 Web3 기업에 일정한 압력을 가하고 있습니다.