한 문장으로 이해하는 블록체인 데이터 비즈니스 현황과 미래 발전 방향

소개

비트코인의 공식 배포를 산업 탄생의 원년으로 본다면, 블록체인 산업은 14년의 발전 과정을 거치면서 처음의 단순한 과열과 투기 거래에서 점차 실제 응용 시나리오를 가진 기술 개념으로 진화했습니다. 특히 분산 금융(DeFi) 개념이 사용자에게 인정받고 수용된 이후, 가치가 체인으로 돌아오게 되었고, 체인 상의 데이터는 투자자와 개발자들이 주목하는 초점이 되었습니다.

《타임스》 2009년 1월 3일자 1면 기사 제목 - 재무장관이 두 번째 은행 구제의 경계에 서다

현재 인터넷의 대규모 데이터와 비교할 때 블록체인 데이터의 규모는 여전히 제한적이며, 원시 데이터도 다소 단순하지만, 실제 분석 및 해석 과정에서는 데이터 입력 측이 상대적으로 자유롭고 이해하기 어려운 바이트 코드가 포함되어 있어 많은 분석가와 개발자들이 이를 해석하고 사용하는 데 많은 시간을 소모해야 합니다. 필자의 업무 경험에 비추어 볼 때, 블록체인 데이터를 비즈니스 측면에서 분류하여 더 잘 이해할 수 있다고 생각합니다:

체인 상의 거시적
프로젝트 프로토콜
주소 분석

블록체인 네트워크는 거시적에서 미시적으로 세 가지 측면으로 나눌 수 있으며, 네트워크 측면은 여러 프로토콜로 구성되고, 각 프로토콜은 여러 주소의 활동으로 구성됩니다. 현재 소비자를 위한 블록체인 데이터 분석 제품은 대개 이 세 가지 측면의 특정 시나리오에 깊이 파고들고 있습니다. 다음으로 필자는 각 측면에 해당하는 비즈니스 논리와 응용 형태에 대해 설명하겠습니다.

체인 상의 거시적

네트워크 계층에서 더 세분화할 수 있습니다:

비트코인 (UTXO 모델)
이더리움 기반의 이더리움 가상 머신 (EVM)
기타 비 EVM 구조의 퍼블릭 체인(예: Rust 언어로 개발된 솔라나, 모듈화 퍼블릭 체인 코스모스 생태계, 리브라의 Move 언어 체계 등).

일반적으로 비교를 위해, 우리는 사용자 수, 거래 수, 거래 가치 및 거래 수수료 이 네 가지 지표를 조사하고, 이를 바탕으로 이차 분석을 진행할 수 있습니다. 몇 가지 간단한 예를 들어보겠습니다:

배포된 계약의 사용자 수와 거래 수를 기준으로 개발자가 해당 네트워크에서 얼마나 활발한지를 평가합니다;
거래의 시간 간격을 통해 초당 거래 수(TPS)를 계산하여 네트워크의 거래 처리 성능을 판단합니다;
거래 금액과 거래 수의 비율을 계산하여 평균 거래 금액을 얻습니다. 너무 많은 저가 거래는 실제로 네트워크에 부담이 됩니다;
일정 기간 내의 거래 수수료 총액을 관찰하여 네트워크의 활성도를 평가합니다. 거래 수와는 달리, 거래 수수료의 저점은 사용자 거래의 긴급성이 낮음을 나타냅니다.

데이터 출처: Dune

데이터 사용자의 입장에서 네트워크 측면의 데이터는 여러 퍼블릭 체인 중에서 선택할 때 도움을 줄 수 있으며, 자신의 상황에 맞는 더 적합한 퍼블릭 체인을 선택하여 개발하거나 사용하고, 최적의 시기에 참여할 수 있습니다.

프로젝트 프로토콜

프로젝트 프로토콜의 분류는 매우 광범위하며, DeFi, 게임, 대체 불가능한 토큰(NFT), 분산 신원(DID) 등을 포함합니다. 새로운 범주도 지속적으로 등장하고 있으므로, 여기서 특정 범주에 대해 구체적으로 다루기보다는 프로젝트 프로토콜 데이터 분석 과정에서의 몇 가지 경험을 이야기하겠습니다:

일반적으로 완전한 프로토콜은 여러 비즈니스 계약으로 구성되며, 대부분 문서를 깊이 읽어야(문서가 명확하고 적시에 업데이트되는 것이 중요합니다) 자신의 사용과 결합하여 프로젝트를 더 잘 이해할 수 있습니다.
동일한 분야의 제품 비즈니스 논리는 유사해지며, 예를 들어 모든 DEX의 비즈니스 핵심은 거래와 유동성입니다. 주요 제품을 이해한 후 전체 분야의 다른 프로젝트를 분석하는 것이 상대적으로 쉬워집니다. 또는 프로젝트 측에서 그들 자신의 데이터에 대해 비교적 익숙하지만, 경쟁자와 산업 현황을 더 알고 싶어하는 경우, 이때 수직 분야의 데이터는 매우 가치가 있습니다.
현재 대부분의 프로젝트는 팀 및 자금 조달 정보, 소셜 미디어 데이터, 사용자 웹사이트 조작 데이터, 내부 주문 정보 등 많은 오프 체인 데이터를 포함하고 있으며, 일부는 공개되고 일부는 비공개입니다. 이는 프로젝트 분석 시 한계가 될 수 있습니다. 그러나 산업 발전에 따라 더 많은 비즈니스 데이터가 점차 체인에 올라갈 것이며, 사용자가 블록체인을 사용하는 목적 중 하나는 더 공개적이고 투명하게 만드는 것입니다.

데이터 출처: Dune

전형적인 예로 DeFi 여름 동안 SushiSwap이 UniSwap에 도전했으며, 두 플랫폼의 체인 상 거래액과 거래 수는 한때 비슷했지만, 심층 분석을 통해 UniSwap의 독립 사용자 수가 SushiSwap보다 훨씬 높다는 것을 발견할 수 있었습니다. 즉, SushiSwap의 대부분 거래와 유동성은 적은 수의 사용자로부터 발생했습니다. 이는 Sushi Token의 발행 메커니즘이 자금 유입을 자극했지만, 이후 경제 모델이 지속 가능하지 않아 자금이 다시 Uniswap으로 돌아갔기 때문입니다. 현재 OpenSea와 Blur의 데이터에서도 유사한 상황이 반영되고 있으며, 전자는 소액 거래가 많고 후자는 전문 사용자 거래가 많습니다. (주의! 여기서는 프로젝트에 대한 가치 판단을 하지 않으며, 데이터에서 사용자 행동의 차이를 반영할 수 있음을 설명합니다.)

데이터 출처: Dune

주소 분석

현재 인기 있는 EVM 구조의 퍼블릭 체인에서 주소는 두 가지 유형으로 나뉩니다: 외부 소유 계정(EOA) 및 계약 계정(CA). 주소에 대한 데이터 제품의 현재 비즈니스 형태는 주로 다음과 같습니다:

자산 대시보드(주로 지갑의 자산 상황을 표시하는 데 사용됨)
거래 기록(주로 배지 및 보상 증명 표시, 예: 에어드랍 또는 DID)
태그 시스템(다차원 태그를 통한 추천 또는 리스크 관리)

데이터 출처: DeBank

여기서는 태그라는 차원에 대해 주로 이야기하겠습니다. 현재 소비자 데이터 제품에서 태그는 매우 중요합니다. 예를 들어 사용자에게 0xd8dA6BF26964aF9D7eEd9e03E53415D37aA96045는 그 의미를 이해할 수 없지만, vitalik.eth(이더리움 창시자)로 표시되면 즉시 인식할 수 있습니다. 물론 이것은 많은 태그 차원 중 하나일 뿐입니다. 필자는 주소 태그의 몇 가지 차원을 정리했습니다:

실체 태그(누구를 나타내는지)
행동 태그(무엇을 했는지)
상태 태그(현재 또는 과거 상태)
예측 태그(미래에 무엇을 할 가능성이 있는지)
기타 태그(사용자 정의 및 분류하기 어려운 태그)

현재 대부분의 데이터 제품은 단순히 실체 태그를 표시한 다음 행동 및 상태 태그를 통해 자금 흐름을 보여줍니다. 심층 분석이 부족합니다. 예를 들어 거래 시작 시 상대방 주소의 연령, 자산 및 거래 대상 수를 표시하여 사용자에게 위험을 주의하도록 알리거나, 사용자의 과거 거래 행동에 따라 유사한 프로젝트를 추천하는 것입니다. 예를 들어 여러 NFT의 민팅에 참여한 주소는 오늘 가장 많은 주소가 민팅하고 있는 NFT를 추천받을 수 있어 사용자의 검색 시간을 절약할 수 있습니다. 풍부한 데이터 지원은 제품에 더 강력한 알고리즘 서비스를 제공할 수 있습니다.

개인 의견

마지막으로 필자는 향후 1-2년 내에 비즈니스 데이터 측면에서 개인적으로 주목하고 있는 세 가지 방향에 대해 이야기하고 싶습니다:

비트코인 Layer 2(기타 확장 솔루션에서 발생하는 데이터 포함)
이더리움 스테이킹(비콘 체인 데이터)
계정 추상화(ERC-4337 제안 기반의 계정 추상화 및 다중 서명 주소 데이터)

비트코인 Layer 2

Ordinals와 같은 비트코인 네트워크의 최소 단위 "sat"에 번호를 매기는 솔루션에 대해 비트코인 커뮤니티의 의견은 분분하지만, 이는 비트코인 생태계에 상상 공간과 채굴자 수익(거래 수수료)을 추가했습니다. 블록 공간과 거래 수량 측면에서 Ordinals는 한때 거래 수수료가 블록 수익을 초과하게 만들었지만, 비트코인 네트워크는 명백히 더 많은 사용자가 자산 거래를 완료할 수 있도록 수용할 수 없습니다. 비트코인의 P2P 결제 이야기가 디지털 금 합의로 대체되었더라도, 블록 보상이 반으로 줄어들면서 비트코인 네트워크의 해시 파워는 큰 도전에 직면할 것입니다. 수익이 감소하고 경쟁이 심화되면 일부 해시 파워는 필연적으로 퇴출될 것입니다. 블록 보상이 거의 무시될 수 있을 때, 거래 수수료는 채굴자의 주요 수익원이 될 것입니다. 네트워크 거래량과 수수료가 안정적으로 증가하지 않으면, 현실적으로 채굴자 수익이 불안정해지고, 이는 네트워크의 다양성과 강건성에 영향을 미칠 것입니다. 이러한 상황에서 미래의 신뢰할 수 있는 확장은 특히 중요해지며, 현재 커뮤니티에서 비교적 많은 합의가 이루어진 것은 라이트닝 네트워크(Lightning Network) 솔루션입니다.

이더리움 스테이킹

이더리움 생태계의 가장 기초적인 가치 저장소인 비콘 체인의 데이터는 가장 많은 자금을 담고 있는 데이터 비즈니스 중 하나라고 할 수 있지만, 합의 계층과 실행 계층의 구조가 다르기 때문에 기존 데이터 플랫폼은 두 계층 간의 자금 흐름 관계를 잘 나타내지 못하고 있습니다. 현재 이더리움의 스테이킹 비율은 약 20%로, POS 합의 메커니즘에서는 상대적으로 낮은 비율입니다. 특히 상하이 업그레이드 이후 스테이킹 인출이 가능해진 이후, 스테이킹의 순유입량은 서서히 증가하고 있어, 필자는 이 부분의 시장이 장기적으로 자금을 흡수할 가능성이 크고, 발전 가능성이 매우 크다고 생각합니다.

계정 추상화 (Account Abstraction)

현재 데이터 분석 관점에서 대부분의 프로젝트 프로토콜은 EOA 주소만을 사용자 계정으로 간주하지만, 자산 안전성과 사용 장벽이 높아짐에 따라 프로그래머블 계정이 추상화되기 시작했습니다. 비즈니스 관점에서 CA는 사용자 계정으로서 분석 논리에 일부 변화를 가져왔습니다. CA는 EVM에서 자발적으로 거래를 시작할 수 없으므로, EOA가 CA를 호출하여 다른 CA를 호출해야 합니다. 이 EOA는 서로 다른 주소일 수도 있고 CA의 다중 서명 주소 중 하나가 아닐 수도 있습니다. 이러한 거래에 대해서는 분석 논리가 변화하게 됩니다. 물론 현재 ERC-4337은 초안 단계에 있어 대부분의 개발자는 단지 문서나 회의에서 들어본 것일 뿐, 실제로 사용하기 시작한 것은 아닙니다. 체인 상 데이터 비즈니스에서 이는 여전히 초기 단계의 수직 분야입니다.

마지막으로, 그리 엄밀하지 않은 비유를 하자면, 만약 한 산업의 데이터 시장이 최종적으로 이 산업의 총 규모의 8%를 차지하게 된다면, 현재 1조 달러의 시가총액(2020년 초부터 2021년 말까지 2000억에서 2조 달러로 10배 증가한 기간)인 암호화 산업은 약 800억 달러를 수용할 수 있으며, 이는 미래에 매우 큰 사용자와 자금 증가 공간이 있습니다. 데이터 분야는 현재 데이터 저장의 탈중앙화만 완료했으며, 데이터 계산, 데이터 검증 및 데이터 처리 등 많은 단계에서 더 많은 창의성이 필요합니다.