예언자 전쟁, 왜 Flare가 저평가되었는가?

저자：Maelstrom，Arthur Hayes의 패밀리 오피스

편집：Felix, PANews

예측기 프로토콜은 탈중앙화 네트워크와 외부 데이터 소스 간의 중개 역할을 하여 안전하고 확장 가능한 방식으로 온체인 및 오프체인 데이터를 연결합니다. 여기에는 웹 API, 데이터베이스, 연결된 장치의 센서, 실시간 데이터 피드, 심지어 다른 블록체인 네트워크가 포함됩니다. 블록체인 애플리케이션이 점점 더 복잡해짐에 따라 이러한 오프체인 데이터는 새로운 사용 사례 개발에 점점 더 중요해지고 있습니다(예: 최근 인기를 끌고 있는 "기계 학습").

이 글에서는 세 가지 주요 예측기 프로토콜인 Chainlink, Pyth 및 Flare를 심층적으로 살펴보겠습니다. Chainlink는 현재 시장에서 선두를 달리고 있지만 지연 및 높은 처리량의 제한이 있습니다. 반면 Pyth는 금융 기관에 중점을 두고 있어 보편성 측면에서 부족합니다. 주목할 만한 점은 "다크 호스" 예측기 프로토콜인 Flare로, 이 프로토콜은 Chainlink 및 Pyth와 경쟁할 수 있는 기능과 완전한 주권을 가진 L1을 결합하여 독특한(아마도 과소평가된) 프로토콜입니다. 아래에서는 각 프로토콜과 이른바 "예측기 전쟁"에 대한 관점을 심층적으로 탐구합니다.

LINK

Chainlink는 예측기의 대명사로, 논란의 여지가 없는 시장 리더입니다. 강력한 탈중앙화 노드 네트워크 덕분에 Chainlink는 많은 dApp, DEX 및 DeFi 플랫폼의 선호 대상이 되었습니다. Chainlink의 신뢰성과 지속적으로 증가하는 파트너십은 기관 및 신생 프로젝트의 선호 대상이 되게 합니다. Chainlink의 탈중앙화 예측기 네트워크는 독특한 합의 메커니즘을 통해 운영되며, 여러 노드를 활용하여 실제 세계의 데이터를 수집하고 검증합니다. 이러한 다자 참여 방식은 투명성을 보장하고 조작 위험을 최소화합니다. 그러나 예측기 네트워크 자체는 탈중앙화되어 있지만, 분석가들은 Chainlink의 다중 서명이 프로토콜 가격 피드를 높은 수준으로 통제하고 있다고 지적합니다. 데이터의 정확성과 변조 방지를 보장하기 위해 Chainlink는 경제적 인센티브를 사용하여 노드 운영자와 사용자 간의 이익을 조정합니다.

2024년 5월 기준으로 Chainlink는 500개 이상의 DEX와 800개 이상의 DeFi 플랫폼에 통합되었습니다. 그 예측기는 5,000개 이상의 거래 쌍에 대한 가격 정보를 제공하며, 체인 및 자산에 따라 업데이트 시간은 몇 분에서 몇 시간 사이입니다. Chainlink heartbeats는 정기적으로 새로 고침되거나 가격이 정해진 범위를 초과하여 편차가 발생할 때(예: 1%) 새로 고침됩니다.

Chainlink 예측기는 현재 다양한 데이터 소스와 서비스에서 200억 달러 이상의 가치를 얻고 있습니다. LINK 토큰은 Chainlink 네트워크 내에서 스테이킹 및 평판에 사용되며, 시가총액은 700억 달러를 초과합니다. Coingecko 데이터에 따르면, Chainlink 토큰은 모든 예측기 시가총액의 70% 이상을 차지합니다. 전반적으로 Chainlink 예측기 서비스에 대한 수요는 토큰 보유자에게 가치를 창출하게 하며, LINK는 노드 운영자에게 서비스 비용을 지불하는 데 필요합니다.

예측기의 총 담보 가치 TVS 는 예측기 네트워크의 전체 경제적 영향과 채택 상황을 요약하는 데 자주 사용됩니다. 출처： DefiLlama

주목할 점은 예측기 시장의 판도가 고정되어 있지 않으며, 경쟁자들이 이 시장을 차지하기 위해 끊임없이 경쟁하고 있다는 것입니다.

PYTH

Pyth는 금융 사용 사례에 중점을 둔 새로운 예측기 프로토콜로, 90개 이상의 TradFi 및 암호화 금융 기관을 데이터 제공업체로 사용합니다(주식, 원자재 및 통화의 가격 데이터를 소스에서 직접 고려). Pyth의 혁신은 세 가지 측면에서 이루어집니다:

1. 불확실성 정량화: 보고된 가격에 신뢰 구간을 도입하여 사용자가 가격을 측정할 수 있을 뿐만 아니라 가격의 불확실성 정도를 측정할 수 있게 합니다. 이는 변동성이 큰 시장에서 매우 가치가 있습니다.
2. 멀티체인: Pyth의 데이터 소스는 거의 모든 체인에서 애플리케이션에 사용할 수 있습니다. Pyth Network는 처음에 Solana 및 자체 Pythnet(Solana 코드베이스의 분기)에서 출시되었으며, Wormhole과 같은 통합을 통해 비-Solana 체인에 대한 솔루션을 제공합니다.
3. 효율적인 가격 업데이트: Pyth Network가 도입한 또 다른 혁신은 Pull Oracle 아키텍처로, 전통적인 시스템에서 흔히 볼 수 있는 비효율적인 Push Oracle과는 달리 데이터 사용자가 요구하는 효율적이고 온디맨드 가격 업데이트를 구현합니다.

Pyth의 가격 새로 고침 속도는 일반적으로 300에서 500밀리초 사이로, 일부 경쟁자의 서비스보다 몇 배 빠르며 현대 금융의 요구(예: DEX)를 더 잘 충족합니다. 이러한 속도는 Pyth의 신뢰 모델 덕분으로, 이는 여러 대형 데이터 제공업체에 직접 의존하며 가격 정보를 제공합니다. Pyth의 신뢰 모델은 탈중앙화 정도가 낮은 모듈 중 하나입니다. Pyth는 Wormhole과 같은 중앙 집중식 엔티티에 의존하고 있어 과거에 쉽게 중단되는 영향을 받았습니다. Pyth는 또한 정확한 가격 제공 서비스를 유도하기 위해 데이터 제공업체의 스테이킹 요구 사항을 충족하기 위해 노력하고 있습니다.

그럼에도 불구하고, 대출 프로토콜의 추진으로 Pyth의 TVS는 지난 6개월 동안 5억 달러에서 40억 달러 이상으로 급증했습니다. Pyth는 Solana와의 협력이 매우 성공적이었으며, 빠른 데이터 처리와 Solana의 높은 처리량 인프라를 결합했습니다. 지난해 11월 성공적인 에어드롭 이후, Pyth는 160개 이상의 통합 dapp 파트너에게 1억 달러 가치의 Pyth 토큰을 제공할 계획입니다.

Pyth는 특정 시장에서 성공을 거두었지만, 금융 분야 외의 더 넓은 사용 사례로 확장할 수 있는 능력을 입증하지 못했습니다.

FLR

Flare는 예측기 분야의 신흥 경쟁자로, Chainlink, Pyth 및 기타 경쟁자와는 다른 접근 방식을 취하고 있습니다. 즉, Flare는 단순한 예측기 네트워크가 아니라 계산 능력을 갖춘 EVM 스마트 계약을 가지고 있습니다. Flare는 스마트 계약 플랫폼과 예측기 시스템을 결합하여 네트워크 합의 및 블록 생성을 검증하는 검증자가 네트워크에 데이터를 전송하는 역할도 수행합니다. 즉, 검증자는 네트워크에 정확한 데이터를 성공적으로 제공해야 검증 보상을 받을 수 있습니다. 구글 클라우드(Google Cloud)는 최근 Figment 및 Ankr와 함께 검증자 및 기여자로 Flare에 합류했습니다.

데이터 커넥터와 Flare 시계열 예측기(FTSO)는 Flare 시스템의 핵심입니다:

• 데이터 커넥터: 다른 블록체인 및 웹 서비스에서 Flare 블록체인으로 상태 데이터를 가져옵니다. 예를 들어 거래 정보입니다.
• FTSO: 여러 체인의 시계열 데이터를 Flare로 전송합니다. (진행 중인 업그레이드는 최종적으로 90초마다 최대 1000개의 데이터 소스를 제공하고 1-2개의 블록 업데이트를 구현할 것입니다)

이러한 독특한 조합은 Flare를 차별화시키며, 데이터 제공 및 증명은 Flare에서 직접 실행되는 dapp에 대해 무료입니다(Flare는 다른 곳의 데이터에 대해 요금을 부과합니다).

결론적으로, Flare는 과소평가되었을 수 있습니다.

Chainlink는 상당한 선발 우위를 가지고 있으며, 수많은 프로젝트가 이미 통합되었습니다. 그러나 Flare가 점점 더 많은 주목을 받으면서 Chainlink를 빠르게 따라잡을 가능성이 있습니다. FLR의 잠재력을 더 잘 설명하기 위해, 2024년 5월 1일 기준 FDV는 다음과 같습니다:

• FLR: 29억 달러
• PYTH: 50억 달러
• LINK: 127억 달러

다음 배경을 고려하면, 위의 비교는 크게 달라질 수 있습니다:

• Flare의 프로젝트 통합 수는 Chainlink의 10%에도 미치지 않으며, 이제 막 시작되었습니다.
• FLR의 토큰 경제학은 이해관계자와 보유자의 적극적인 참여를 유도합니다.
• Flare는 데이터와 계산 서비스를 동시에 제공하여 기존 예측기 프로토콜과는 완전히 다릅니다. 데이터 서비스에서 수익을 창출할 수 있을 뿐만 아니라 자체 네이티브 생태계를 구축할 수 있습니다.

Flare의 발전은 아직 초기 단계에 있지만, 발전 로드맵을 실현할 수 있다면, FLR의 상승 잠재력은 다음과 같은 다양한 경우에서 나타날 수 있습니다:

• PYTH와 동등: 약 1.7배
• LINK의 절반: 약 2.27배
• PYTH와 LINK의 중간값: 약 3.17배
• LINK의 75%: 약 3.3배

현재 시장 수요를 충족할 뿐만 아니라 차세대 도전에 대응할 수 있는 프로젝트가 예측기 전쟁에서 승리할 것입니다. Chainlink는 시장의 리더이지만, 지연 및 높은 처리량 사용 사례의 적합성에는 많은 개선이 필요합니다. 반면 Pyth는 금융 기관에 중점을 두어 예측기 분야에 독특한 차원을 제공하지만, 교차 사용 사례의 보편성에서는 많은 공백을 남깁니다. Flare는 이러한 특성을 L1의 특성과 결합하여 독특한 시장 위치를 차지하고 있습니다. 이 전쟁의 승자는 신뢰할 수 있는 최신 데이터를 제공하고 강력한 네트워크 효과를 창출하며 DeFi 생태계의 변화하는 요구에 적응할 수 있는 프로토콜(인공지능 등 신흥 생태계 포함)이 될 것입니다. 지금 결론을 내리기에는 이르지만, FLR은 동종 토큰에 비해 과소평가된 것으로 보입니다.