무시된 모듈화 분야: 집합, 정산 및 실행 층

원문 제목：《Aggregation, settlement, execution》

저자：Bridget Harris

편집：Chris，Techub News

관심도와 혁신 측면에서 모듈화 스택의 각 부분은 다르며, 이전에 많은 프로젝트가 데이터 가용성(DA) 및 정렬 계층에서 혁신을 이루었지만, 최근에야 실행 계층과 결제 계층이 모듈화 스택의 일부로서 주목받기 시작했다.

공유 정렬기 분야의 경쟁 유인으로 Espresso, Astria, Radius, Rome 및 Madara와 같은 많은 프로젝트가 시장 점유율을 놓고 경쟁하고 있으며, Caldera 및 Conduit와 같은 RaaS 제공업체도 포함되어 있다. 이들은 그 기반 위에 구축된 롤업을 위해 공유 정렬기를 개발하고 있다. 이러한 RaaS 제공업체는 정렬 수익에 완전히 의존하지 않는 기본 비즈니스 모델 덕분에 롤업에 더 유리한 요금을 제공할 수 있다. 또한 많은 롤업이 발생하는 수익을 얻기 위해 자체 정렬기를 운영하기로 선택하고 있다.

데이터 가용성(DA) 분야와 비교할 때, 정렬기 시장은 독특하다. 데이터 가용성(DA) 분야는 기본적으로 Celestia, Avail 및 EigenDA로 구성된 과점 시장이다. 이로 인해 세 거대 기업 외의 작은 신규 진입자가 이 분야를 성공적으로 전복하기가 어렵다. 프로젝트는 '기존' 선택(이더리움)을 활용하거나, 자체 기술 스택 유형 및 일관성에 따라 성숙한 DA 계층 중 하나를 선택해야 한다. DA 계층을 사용하면 상당한 비용을 절감할 수 있지만, 정렬기 부분을 아웃소싱하는 것은 명백한 선택이 아니다(안전성 측면이 아니라 비용 측면에서), 주로 정렬기 수익을 포기하는 기회 비용 때문이다. 많은 사람들은 DA가 상품화될 것이라고 생각하지만, 우리는 암호화폐에서 강력한 유동성 방어선과 독특한(복제하기 어려운) 기본 기술이 결합되어 스택의 특정 계층을 상품화하는 것이 극히 어렵다는 것을 보았다. 이러한 논쟁이 어떻게 전개되든, 많은 DA 및 정렬기 제품이 출시되고 있다. 간단히 말해, 일부 모듈화 스택에서는 '각 서비스마다 몇 개의 경쟁자가 있다.'

나는 실행 및 결제(그리고 집계) 계층이 상대적으로 충분히 탐구되지 않았다고 생각하지만, 이들은 모듈화 스택의 나머지 부분과 더 잘 일치하도록 새로운 방식으로 반복하기 시작하고 있다.

실행과 결제 계층의 관계

실행 계층과 결제 계층은 밀접하게 연결되어 있으며, 결제 계층은 상태를 정의하고 최종 결과를 실행하는 장소로 기능한다. 결제 계층은 실행 계층의 결과에 대한 기능을 강화할 수 있어 실행 계층의 기능과 안전성을 높인다. 실제로 이는 결제 계층이 여러 역할을 수행할 수 있음을 의미하며, 예를 들어 실행 계층의 사기 분쟁 해결, 증거 검증 및 다른 실행 계층 환경과의 연결 등이 있다.

주목할 점은 일부 팀이 자신의 프로토콜의 네이티브 환경에서 사용자 정의 실행 환경을 직접 지원하기로 선택했다는 것이다. 예를 들어 Repyh Labs는 Delta라는 L1을 구축하고 있다. 이는 본질적으로 모듈화 스택의 역설계이지만 여전히 유연성을 제공하며, 팀이 모듈화 스택의 각 부분을 수동으로 통합하는 데 시간을 낭비할 필요가 없다는 기술적 호환성의 이점이 있다. 물론 단점은 유동성 측면에서 고립되어 있어 가장 적합한 설계를 위한 모듈화 계층을 선택할 수 없고, 비용이 너무 높다는 것이다.

다른 팀은 특정 핵심 기능이나 애플리케이션을 위해 L1을 구축하기로 선택했다. Hyperliquid가 그 예로, 그들은 자사의 플래그십 네이티브 애플리케이션(영구 계약 거래 플랫폼)을 위해 전용 L1을 구축했다. 그들의 사용자는 Arbitrum을 통해 크로스 체인 작업을 수행해야 하지만, 그들의 핵심 아키텍처는 Cosmos SDK나 다른 프레임워크에 의존하지 않기 때문에 주요 사용 사례에 맞게 반복적으로 맞춤화하고 최적화할 수 있다.

실행 계층의 발전

지난 주기 동안, 범용 대체 Layer1(alt-L1)이 이더리움보다 유일하게 우수한 기능은 더 높은 처리량이었다. 이는 프로젝트가 성능을 크게 향상시키고자 한다면 기본적으로 자신의 Layer1을 처음부터 구축해야 한다는 것을 의미하며, 주로 이더리움 자체가 이 기술을 갖추지 못했기 때문이다. 역사적으로 이는 효율성 메커니즘을 범용 프로토콜에 직접 내장하는 것을 의미했다. 현재 주기에서는 이러한 성능 개선이 모듈화 설계를 통해 이루어졌으며, 주요 스마트 계약 플랫폼인 이더리움에서 구현되었다. 이렇게 함으로써 기존 프로젝트와 신규 프로젝트 모두 새로운 실행 계층 인프라를 활용할 수 있으며, 이더리움의 유동성, 안전성 및 커뮤니티 방어선을 희생하지 않을 수 있다.

현재 우리는 공유 네트워크의 일환으로 서로 다른 가상 머신(VM)의 혼합 및 매칭이 점점 더 많아지고 있으며, 이는 개발자에게 유연성과 실행 계층에서 더 나은 맞춤화를 제공한다. 예를 들어, Layer N은 개발자가 공유 상태 머신 위에서 범용 롤업 노드(예: SolanaVM, MoveVM 등 실행 환경으로)와 애플리케이션에 특화된 롤업 노드(예: 영구 DEX, 주문서 DEX)를 실행할 수 있도록 한다. 그들은 또한 이러한 서로 다른 VM 아키텍처 간의 완전한 조합 가능성과 공유 유동성을 실현하기 위해 노력하고 있으며, 이는 역사적으로 대규모로 완료하기 어려운 체인 상의 엔지니어링 문제이다. Layer N의 각 애플리케이션은 합의 측면에서 지연 없이 비동기적으로 메시지를 전달할 수 있으며, 이는 일반적으로 암호화폐의 '통신 오버헤드' 문제이다. 각 xVM은 RocksDB, LevelDB 또는 처음부터 생성된 사용자 정의 동기/비동기 데이터베이스와 같은 서로 다른 데이터베이스 아키텍처를 사용할 수 있다. 상호 운용성 부분은 '스냅샷 시스템'(Chandy-Lamport 알고리즘과 유사한 알고리즘)을 통해 작동하며, 체인은 시스템을 중단하지 않고도 새로운 블록으로 비동기적으로 전환할 수 있다. 안전성 측면에서 상태 전환이 올바르지 않은 경우 사기 증명을 제출할 수 있다. 이러한 설계를 통해 그들의 목표는 실행 시간을 최소화하고 전체 네트워크 처리량을 최대화하는 것이다.

Layer N

맞춤화의 진전을 촉진하기 위해 Movement Labs는 Move 언어를 사용하여 VM/실행을 수행하고 있으며, 이 언어는 원래 Facebook에 의해 설계되어 Aptos 및 Sui와 같은 네트워크에서 사용된다. 다른 프레임워크와 비교할 때 Move는 주로 안전성과 개발자 유연성 측면에서 구조적 이점을 가지고 있다. 역사적으로 기존 기술을 사용하여 체인 상의 애플리케이션을 구축하는 두 가지 주요 문제는 안전성과 개발 유연성이다. 중요한 것은 개발자가 Solidity만 작성하고 Movement에 배포할 수 있다는 것이다. 이를 위해 Movement는 완전히 호환되는 바이트코드 EVM 런타임을 생성했으며, 이 런타임은 Move 스택과 함께 사용할 수 있다. 그들의 롤업 M2는 BlockSTM 병렬화를 활용하여 더 높은 처리량을 허용하며, 여전히 이더리움의 유동성 방어선에 접근할 수 있다(역사적으로 BlockSTM은 Aptos와 같은 alt L1에서만 사용되었으며, Aptos는 명백히 EVM 호환성이 부족하다).

MegaETH도 실행 계층 분야의 발전을 촉진하고 있으며, 특히 그들의 병렬화 엔진과 메모리 데이터베이스를 통해 정렬기가 전체 상태를 메모리에 저장할 수 있도록 한다. 아키텍처 측면에서 그들은 다음을 활용하고 있다:

• 네이티브 코드 컴파일로 L2의 성능을 더욱 향상시킨다(계약의 계산 집약도가 높을 경우 프로그램은 크게 가속화될 수 있으며, 계산 집약도가 높지 않을 경우에도 약 2배 이상의 가속을 얻을 수 있다).

• 상대적으로 중앙 집중화된 블록 생산이지만, 분산된 블록 검증 및 확인이 이루어진다.

• 효율적인 상태 동기화로, 전체 노드는 거래를 다시 실행할 필요가 없지만, 상태 증분을 이해해야 하므로 이를 로컬 데이터베이스에 적용할 수 있다.

• Merkle 트리 업데이트 구조, 그들의 접근 방식은 메모리와 디스크 효율성이 높은 새로운 트라이 데이터 구조이다. 메모리 계산을 통해 그들은 체인 상태를 메모리에 압축할 수 있으므로 거래를 실행할 때 디스크에 접근할 필요 없이 메모리에서만 접근할 수 있다.

모듈화 스택의 일환으로 최근 탐색되고 반복된 또 다른 설계는 증명 집계이다: 여러 간결한 증명을 단일 간결한 증명으로 생성하는 증명기를 정의한다. 먼저, 집계 계층과 암호화 분야의 역사 및 현재 추세를 전체적으로 살펴보자.

집계 계층의 가치

역사적으로 비암호화폐 시장에서 집계기의 시장 점유율은 플랫폼보다 낮았다:

이것이 암호화폐의 모든 경우에 적용되는지는 확실하지 않지만, 탈중앙화 거래소, 크로스 체인 브리지 및 대출 프로토콜에 대해서는 여전히 이 결론이 적용된다.

예를 들어, 1inch와 0x(두 주요 DEX 집계기)의 총 시가총액은 약 10억 달러로, Uniswap의 약 76억 달러 시가총액의 일부에 불과하다. 크로스 체인 브리지도 마찬가지이다: Across와 같은 플랫폼에 비해 Li.Fi 및 Socket/Bungee와 같은 크로스 체인 브리지 집계기의 시장 점유율은 더 작다. Socket은 15개의 서로 다른 크로스 체인 브리지를 지원하지만, 그들의 총 크로스 체인 거래량은 실제로 Across와 유사하다(소켓 --- 22억 달러, Across --- 17억 달러), 반면 Across는 Socket/Bungee의 최근 거래량의 일부에 불과하다.

대출 분야에서 Yearn Finance는 최초의 탈중앙화 대출 수익 집계 프로토콜로, 현재 시가총액은 약 2.5억 달러이다. 반면 Aave(약 14억 달러) 및 Compound(약 5.6억 달러)와 같은 플랫폼의 가치는 더 높다.

전통 금융 시장의 상황도 유사하다. 예를 들어, ICE(인터컨티넨탈 거래소) US와 시카고 상업 거래소 그룹의 각각 시가총액은 약 750억 달러이며, Charles Schwab 및 Robinhood와 같은 '집계기'는 각각 약 1,320억 달러와 약 150억 달러의 시가총액을 보유하고 있다. ICE와 CME와 같은 여러 장소를 통해 라우팅되는 Charles Schwab의 경우, 이들이 라우팅하는 거래량 비율은 그들의 시가총액 점유율과 비례하지 않는다. Robinhood는 매달 약 1.19억 개의 옵션 계약을 처리하며, ICE는 약 3,500만 개에 불과하다. 옵션 계약은 Robinhood의 비즈니스 모델의 핵심 부분이 아니다. 그럼에도 불구하고 ICE는 공개 시장에서 Robinhood보다 약 5배 높은 평가를 받고 있다. 따라서 애플리케이션 수준의 집계 인터페이스로서 Charles Schwab과 Robinhood는 고객 주문 흐름을 여러 장소로 라우팅하지만, 그들의 거래량이 많음에도 불구하고 ICE와 CME만큼 높은 가치는 아니다.

소비자로서 우리는 집계기에 대한 가치를 낮게 평가한다.

만약 집계 계층이 제품/플랫폼/체인에 내장된다면, 이는 암호화폐에서는 성립하지 않을 수 있다. 만약 집계기가 체인에 직접 밀접하게 통합된다면, 이는 분명히 다른 아키텍처이며, 나는 그것이 어떻게 발전할지 궁금하다. 한 예로 Polygon의 AggLayer가 있으며, 개발자는 그들의 L1 및 L2를 네트워크에 쉽게 연결할 수 있으며, 이 네트워크는 증명을 집계하고 CDK를 사용하는 체인 간에 통합된 유동성 계층을 구현할 수 있다.

AggLayer

이 모델은 Avail의 Nexus 상호 운용성 계층과 유사하게 작동하며, 여기에는 증명 집계 및 정렬 경매 메커니즘이 포함되어 있어 DA 제품을 더욱 강력하게 만든다. Polygon의 AggLayer와 마찬가지로 Avail과 통합된 각 체인이나 롤업은 Avail의 기존 생태계 내에서 상호 운용할 수 있다. 또한 Avail은 이더리움, 모든 이더리움 롤업, Cosmos 체인, Avail 롤업, Celestia 롤업 및 Validiums, Optimiums 및 Polkadot 평행 체인과 같은 다양한 혼합 구조에서 오는 정렬된 거래 데이터를 집계한다. 어떤 생태계의 개발자도 Avail Nexus를 사용하면서 Avail의 DA 계층 위에서 허가 없이 구축할 수 있으며, Avail Nexus는 생태계 간의 증명 집계 및 메시징에 사용될 수 있다.

Avail Nexus

Nebra는 증명 집계 및 결제에 집중하고 있으며, 이들은 서로 다른 증명 시스템 간에 집계할 수 있다. 예를 들어, xyz 시스템 증명과 abc 시스템 증명을 집계하여 aggxyzabc를 생성할 수 있다(증명 시스템 내에서 집계하는 것이 아니라 aggxyz 및 agg_abc를 생성하는 것이다). 이 아키텍처는 UniPlonK를 사용하여 전기 회로 시리즈의 검증자 작업을 표준화하여 서로 다른 PlonK 회로 간의 증명 검증을 더욱 효율적이고 실행 가능하게 만든다. 본질적으로 이는 제로 지식 증명 자체(재귀 SNARK)를 사용하여 검증 부분(일반적으로 이러한 시스템의 병목 현상)을 확장한다. 고객에게는 '마지막 1마일' 결제가 더욱 용이해지며, Nebra가 모든 배치 집계 및 결제를 처리하므로 팀은 API 계약 호출만 변경하면 된다.

Astria는 그들의 공유 정렬기가 증명 집계와 어떻게 함께 작동하는지에 대한 몇 가지 흥미로운 설계를 연구하고 있다. 그들은 실행 부분을 롤업 자체에 남겨두며, 롤업은 공유 정렬기의 주어진 네임스페이스에서 실행 계층 소프트웨어를 실행한다. 본질적으로 이는 롤업이 정렬 계층 데이터를 수용하는 방법인 '실행 API'이다. 그들은 또한 여기에서 유효성 증명 지원을 쉽게 추가하여 블록이 EVM 상태 머신 규칙을 위반하지 않도록 할 수 있다.

여기서 Astria와 같은 제품은 #1 → #2 프로세스(무질서 거래 → 정렬된 블록)를 수행하고, 실행 계층/롤업 노드는 #2 → #3이며, Nebra와 같은 프로토콜은 마지막 1마일 #3 → #4(실행 블록 → 간결한 증명)를 수행한다. Nebra는 또한 이론적으로 다섯 번째 단계가 될 수 있으며, 여기서 증명이 집계되고 검증된다. Sovereign Labs는 마지막 단계와 유사한 개념을 연구하고 있으며, 증명 집계를 기반으로 한 크로스 체인 브리지가 그들의 아키텍처의 핵심이다.

전반적으로 일부 애플리케이션 계층은 기본 인프라를 갖추기 시작했으며, 부분적으로는 그들이 기본 스택을 통제하지 않으면 상위 애플리케이션만 유지하는 것이 유인 문제와 높은 사용자 채택 비용을 초래할 수 있기 때문이다. 반면, 경쟁과 기술 발전이 지속적으로 인프라 비용을 낮추면서 애플리케이션/애플리케이션 체인과 모듈화 구성 요소 통합 비용이 더욱 저렴해졌다. 나는 이러한 역동성이 더욱 강력해질 것이라고 믿으며, 적어도 현재로서는 그렇다.

이 모든 혁신(실행 계층, 결제 계층, 집계 계층)을 통해 더 높은 효율성, 더 쉬운 통합, 더 강한 상호 운용성 및 더 낮은 비용이 가능해졌다. 이러한 모든 것이 궁극적으로 사용자에게 더 나은 애플리케이션을 제공하고 개발자에게 더 나은 개발 경험을 제공할 것이다. 이는 더 많은 혁신과 더 빠른 혁신 속도를 가져올 수 있는 성공적인 조합이다.