전문 인터뷰 Trusta Labs: 에어드랍의 혼란과 질서

저자: Azuma, Odaily 스타일보

LayerZero가 주도한 역사상 최대 규모의 마녀 사냥 활동이 공식적으로 종료되었습니다.

지난 한 달 가까운 시간 동안, 마녀들이 15%의 에어드랍 비율을 유지하기 위해 자발적으로 신고하도록 촉구하는 것부터, 공식적으로 Chaos Labs, Nansen 등 데이터 분석 기관과 협력하여 적극적으로 선별하는 것, 그리고 10%의 비율을 보상으로 제공하여 사냥꾼들이 적극적으로 신고하도록 유도하는 것까지, LayerZero의 모든 행동은 항상 커뮤니티의 주목을 받았습니다.

특히 마지막 신고 단계에서는, 이것이 LayerZero의 독창적인 아이디어는 아니지만(이전에 Hop Protocol 등에서도 이와 같은 설계가 있었습니다), 시장에서 가장 주목받는 잠재적 에어드랍 프로젝트 중 하나로서 LayerZero가 일으킨 파장은 선배들보다 훨씬 더 컸습니다. 이익의 유인에 따라 수많은 사냥꾼들이 LayerZero에 수천 건의 마녀 보고서를 제출했으며, 이로 인해 Github은 계정 정지 조치를 통해 서버 압박을 완화해야 했습니다. 심지어 활동이 Commonwealth로 이전되고 0.5 ETH의 보증금 요구가 추가된 이후에도, 사냥꾼들은 단 3일 만에 3000건이 넘는 마녀 보고서를 제출했습니다.

결과적으로 볼 때, LayerZero는 이 커뮤니티를 동원한 활동에서 원하는 결과를 얻은 것처럼 보입니다 ------ 방대한 데이터 샘플을 확보하여 이를 바탕으로 에어드랍 세부 사항을 조정할 수 있게 되었습니다 ------ 그러나 커뮤니티의 피드백을 보면, 이번 활동을 둘러싼 논란과 의문은 결코 사라지지 않았습니다. 사냥꾼들이 제출한 보고서의 합리성부터, 전문 기관이 사냥꾼으로 변신해 사냥에 나설 가능성, LayerZero가 심사 및 판별자로서 효율성과 공정성을 모두 충족할 수 있을지, 그리고 최종 마녀 명단이 이후 프로젝트에서 재사용될 가능성에 이르기까지, 시장에 존재하는 많은 문제들은 여전히 효과적으로 해결되지 않았습니다.

전 대기업 반사기 팀의 Web3 재창업 프로젝트인 Trusta Labs는 AI를 통해 Web3 신원 및 신뢰 기반 시설을 구축하는 데 전념하고 있으며, 업계 최초의 Web3 사용자 가치 평가 시스템인 MEDIA Score와 지갑 분석 도구인 TrustGo를 출시하였고, Celestia, Manta, Starknet 등 주요 프로젝트에서 에어드랍 사용자 선별을 위한 온체인 분석 기준으로 채택되었습니다.

LayerZero는 대규모 사회 실험을 진행했지만, 결과는 과연 어땠을까?

에어드랍 설계의 발전 역사를 되돌아보면, 본질적으로 프로젝트 측과 사용자(마녀 포함) 간의 동적 게임의 역사입니다. Uniswap의 클래식 에어드랍이 시작된 이후, 이후 TGE를 맞이한 프로젝트들은 규칙 설계에 있어 "고심하며 각자의 기량을 발휘"해 왔으며, 현재의 고조된 LayerZero에 이르기까지, 전체적으로 프로젝트 측의 마녀에 대한 공격 강도는 계속해서 증가해 왔습니다.

그 이유를 살펴보면, Trusta Labs는 근본적인 원인이 점점 더 많은 사용자(마녀 포함)가 유입됨에 따라 에어드랍 시장에서 "승자와 패자"의 상태가 이미 형성되었고, 이는 계속해서 심화되고 있다는 점에 있다고 봅니다. 사용자의 높은 기대와 프로젝트 측이 제공할 수 있는 보상 간의 불일치가 존재합니다. 이러한 추세에 따라 후속 프로젝트들은 마녀에게서 음식을 빼앗고, 프로젝트 측이 인정하는 정상 사용자에게 더 많은 보상을 쟁취하기 위해 공격 강도를 높일 수밖에 없었습니다.

LayerZero와 같은 수백만 개의 상호작용 주소를 가진 프로젝트에게는 더욱 그러합니다. 다만 LayerZero는 Arbitrum, Starknet 등과 같은 초기 주요 프로젝트들처럼 특정 전문 기관에 에어드랍 설계를 위탁하지 않고, "직접" 거의 한 달에 걸친 대규모 사회 실험을 시작하여 마녀를 보다 철저하게 사냥하려고 했습니다.

그러나 Trusta Labs의 관점에서 볼 때, LayerZero의 이 실험은 계획 및 실행 측면에서 일정한 문제를 가지고 있으며, 이는 커뮤니티의 반응이 이렇게 큰 근본적인 이유이기도 합니다.

계획 측면에서 가장 큰 문제는 LayerZero가 사전적으로 토큰 경제 모델 및 에어드랍 비율 계획을 명확히 하지 못했다는 점입니다. 간단히 말해, 에어드랍이 도대체 얼마나 발행될지, 어떤 주소가 자격이 있는지 아무도 모릅니다. 자발적으로 신고하면 원래 비율의 15%를 유지할 수 있고, 신고하면 10%를 받을 수 있지만, 원래 비율이 얼마인지도 아무도 모릅니다; 차감된 토큰이 구체적으로 어떻게 분배될지도 세부 사항이 없습니다… 불투명함은 조작의 여지를 의미하며, 커뮤니티가 신뢰하기 어렵습니다.

실행 측면에서 자발적 신고, 선별, 신고 등 세 가지 주요 단계의 유효성도 논의의 여지가 있습니다.

첫째, 자발적 신고 단계에서 Trusta Labs는 이 형식이 실제로 큰 효과를 발휘하기 어렵다고 봅니다. 자발적으로 신고한 주소는 일반적으로 많은 비율을 받을 수 없기 때문에 전체 보상 분배에 미치는 영향이 상대적으로 적고, 사후적으로 자발적으로 신고한 주소의 비율도 높지 않았습니다. 또한 LayerZero의 본래 의도는 자발적 신고 주소의 행동 논리를 통해 선별 메커니즘을 개선하려는 것이었지만, 자발적으로 신고한 주소가 상대적으로 분산되어 있고, 마녀는 일반적으로 집단 형태로 나타나 동일한 행동 논리를 가지고 있기 때문에, 분산된 샘플을 통해 통일된 논리를 도출하기는 매우 어렵습니다.

다음은 공식 선별 단계입니다. LayerZero는 Chaos Labs와 Nansen에 마녀 논리 분석을 의뢰했지만, 해당 명단이 발표된 이후 많은 사용자들이 자신의 유일한 주소가 마녀로 표시되었다고 피드백했습니다. LayerZero는 이후 재검토를 위한 "항소" 통로를 개설해야 했습니다. 이에 대해 Trusta Labs는 LayerZero가 샘플 선택 시 너무 많은 저비율 주소를 포함시켜 모델에 편향이 생겼고, 마녀 식별에서 일정한 논리적 누락이 발생했을 것이라고 추측합니다.

가장 큰 문제는 신고 단계에서 발생합니다. LayerZero가 커뮤니티를 적극적으로 동원한 본래 의도는 작업 부담을 줄이고, 집단 지성을 통해 효율성을 높이려는 것이었지만, 실제로 LayerZero는 3000건이 넘는 보고서를 하나하나 검토해야 했고, 이는 오히려 더 많은 시간과 노력을 요구하는 작업이 되었습니다. 대충 선별하면 쉽게 누락될 수 있고, 세밀하게 선별하려면 많은 인력과 시간 비용이 필요합니다 ------ 사실 LayerZero의 창립자 Bryan Pellegrino 본인도 이러한 일을 처리할 시간이 더 있었으면 좋겠다고 한 바 있습니다. 게다가 신고 단계에서 악의적인 신고, 명단 도용, 주소 투기 등의 행위가 발생하여 인간의 악한 면이 충분히 드러났고, 커뮤니티의 불만 감정도 점차 고조되었습니다.

Odaily 주: Pellegrino는 X에서 글을 올리며, 이러한 일을 세밀하게 검토할 수 있는 시간이 두 달 더 있었으면 좋겠다고 언급했습니다.

결론적으로, LayerZero는 업계에서 전례 없는 마녀 청소 대실험을 시작했으며, 이러한 용기와 노고는 칭찬받을 만하지만, 사후 분석을 통해 이 실험의 계획 및 실행에는 여전히 많은 최적화 공간이 존재할 수 있습니다.

LayerZero가 나무를 심고, zkSync가 그늘을 누리나?

LayerZero의 실험이 끝난 후, 누군가는 이렇게 한 달 동안 고생한 팀이 과연 누가 이득을 보았는지 질문했습니다.

이 질문에 대해 Trusta Labs가 제시한 답변은 다소 의외였습니다 ------ zkSync …… Trusta Labs의 관점에서 볼 때, LayerZero의 이번 실험의 최대 성과는 최종적으로 도출된 마녀 명단이며, 이후 프로젝트들은 이를 무료로 이용할 수 있게 되어, 오히려 커뮤니티의 소란은 LayerZero에 집중될 것입니다.

Trusta Labs는 앞으로 TGE 계획이 있는 프로젝트들이 LayerZero의 구체적인 명단을 기다렸다가 자신의 선별 규칙과 대조하여 재검토할 가능성이 높다고 예측합니다. 예를 들어 zkSync는 최근 주목받고 있는 또 다른 에어드랍 대기 프로젝트로서, 해당 팀은 LayerZero의 명단을 그대로 사용하여 상대적으로 부드러운 방식으로 엄격한 마녀 선별을 수행할 수 있으며, 상표 문제로 인한 분노를 피할 수 있습니다.

LayerZero의 3단계 대청소 모델이 미래의 에어드랍 새로운 패러다임이 될 것인지에 대해서는 Trusta Labs는 그렇게 생각하지 않습니다.

프로젝트 측의 관점에서 볼 때, LayerZero의 사례는 이것이 간단한 작업이 아니라는 것을 증명했습니다. 첫째, 시간과 노력이 많이 들고, 둘째, 팀의 인간 통찰력 및 압박 능력에 대한 큰 시험이 됩니다. 암호화폐 산업 전반을 살펴보면, Pellegrino처럼 마녀의 생각을 통찰하고 에너지가 넘치는 창립자를 찾기란 쉽지 않습니다 ------ 전직 프로 포커 선수인 Bryan은 매일 X나 Telegram에서 커뮤니티와 다국어로 고빈도로 소통하며, 심지어 스스로도 이를 즐깁니다 ------ 따라서 다른 프로젝트들이 이를 쉽게 모방하기는 어렵습니다.

어떻게 합리적인 에어드랍을 설계할 것인가?

현재 시장의 여러 프로젝트의 에어드랍 계획을 살펴보면, 대체로 "급진적"과 "중도적" 두 가지 흐름으로 나눌 수 있습니다.

"급진적" 파의 대표적인 예는 모든 마녀를 제거하려는 LayerZero입니다. 이러한 프로젝트가 고조된 행동을 선택하는 주된 이유는 규칙 설계를 완벽하게 하고, 다가오는 TGE를 위한 분위기를 조성하기 위해 더 많은 관심을 끌기 위한 것입니다. 그러나 앞서 언급한 바와 같이, 이러한 행동은 프로젝트 자체의 에너지와 압박 능력에 대해 높은 요구를 하며, 복제 난이도가 높습니다.

또한, 최근 1년 동안 빠르게 부상한 EigenLayer, Blast 등의 포인트 기반 에어드랍 계획도 어떤 의미에서는 "급진적" 파에 속합니다. 포인트 기반을 선택한 프로젝트는 일반적으로 개발 초기 단계에 있으며, 핵심 제품이 출시되지 않아 상호작용 데이터를 축적할 수 없기 때문에, 더 간단한 지표(TVL)를 사용하여 VC를 기쁘게 하거나 시장을 설득해야 합니다 ------ "PoW에서 PoS로", 포인트를 통해 더 큰 TVL과 더 많은 시장 관심을 미리 유도하려는 것입니다. 그러나 Trusta Labs의 관점에서 볼 때, "포인트는 무한히 발행할 수 있는 토큰"이며, 이는 프로젝트 측에 더 큰 주도권과 더 유연한 조작 공간을 부여합니다. 시장에는 이미 반감이 존재하며, 향후 포인트 기반이 계속 존재하려면 더 투명한 방향으로 발전해야 할 것입니다. 예를 들어 Trusta Labs와 Linea가 협력하여 추진하는 순수 온체인 포인트 계획이 있습니다.

더 많은 프로젝트는 여전히 상대적으로 전통적인 "중도적" 방식을 선택할 것입니다. 즉, 자신이 조용히 선별 작업을 진행하다가 어느 날 갑자기 에어드랍 공지를 발표하는 것입니다. 이러한 프로젝트의 경우, 가장 큰 난점은 주소 분석에 집중됩니다. 결국 데이터 샘플을 어떻게 합리적으로 선별할 것인지, 마녀의 행동 논리를 어떻게 판단할 것인지 등은 결코 쉬운 일이 아닙니다.

이에 대해 Trusta Labs의 제안은, 프로젝트 측이 가장 직접적이고 효율적인 방법으로 에어드랍 설계에서 전문적인 부분을 전문 기관에 위탁하는 것입니다. 기관은 프로젝트 측의 요구와 경향에 따라 프로젝트 측과 협력하여 규칙 설계를 완료할 것입니다.

합리적인 에어드랍을 설계하려면, 프로젝트 측은 에어드랍에 대한 상향식 설계 사고를 가지고 데이터 기반, 규칙 투명성, 공정성 및 포용성 등의 기본 원칙을 준수해야 합니다. 첫 번째 단계는 토큰 경제 모델 및 분배 비율을 명확히 하는 것입니다; 두 번째 단계는 다양한 사용자 그룹(개발자, 초기 사용자, 활동 사용자, 기타 생태계 참여자 등)을 프로파일링하고, 중점을 두어 각 그룹의 분배 비율을 결정하는 것입니다; 세 번째 단계에서야 구체적인 마녀 선별 작업이 이루어집니다.

마녀와 일반 사용자(소위 "양털당")의 구분 문제에 대해 Trusta Labs는 비교적 명확한 구분 방안을 제시합니다. 이 기관에 따르면, 마녀는 일반적으로 스튜디오를 주체로 하여 스크립트를 사용해 대량의 계정을 조작하여 온체인 상호작용을 수행하는 주소 집합을 의미하며, 행동 경로가 강하게 일치하는 집단입니다; 반면 소위 "양털당"(에어드랍 농부)은 에어드랍 목적을 위해 자신의 인식과 계획에 따라 상호작용하는 개인을 의미하며, 이러한 사용자의 주소는 상대적으로 적고 일반적으로 수동으로 조작됩니다. 선별 작업에 있어서는 "마녀"에 중점을 두어야 합니다.

전문 기관이 "미끼 거래"를 하거나 "사냥에 나설" 가능성이 있을까?

앞서 언급했듯이, Trusta Labs는 지난 몇 개월 동안 Celestia, Starknet, Manta 등 여러 주요 프로젝트의 에어드랍 설계를 직접 수행했습니다. 이에 대해 일부 사용자는 Trusta Labs와 같은 전문 기관이 기회를 이용해 "미끼 거래"로 이익을 얻을 가능성이 있는지 의문을 제기했습니다.

최근 LayerZero의 신고 단계에서 47만 개 주소를 포함한 신고 명단이 커뮤니티 내에서 큰 파장을 일으켰습니다(사후 커뮤니티는 Dune의 제3자 데이터를 기반으로 해당 47만 주소 중 대부분이 LayerZero의 상호작용 순위 상위 60만 주소라는 사실을 발견했습니다. 이는 특정 개인이 대량으로 조작하기에는 매우 어려운 일입니다). 일부는 이 명단이 Trusta Labs의 손에서 나왔을 것이라고 의심했습니다.

이러한 의문에 대해 Trusta Labs는 다음과 같이 응답했습니다: "Trusta Labs는 비즈니스를 간단하고 투명하며 전문적으로 유지하고자 하며, 절대적으로 자신의 기술적 우위를 이용해 비공식적인 일을 하지 않을 것이고, C단 사용자와 이익을 다투지 않을 것입니다. 그렇지 않으면 자신의 비즈니스의 장기적인 지속 가능성에도 좋지 않고, 산업의 공정한 발전에도 좋지 않습니다."

예를 들어 "미끼 거래" 문제는 단기적으로 이익을 얻을 수 있지만, 일단 노출되면 기관의 명성에 돌이킬 수 없는 영향을 미쳐 향후 비즈니스 진행에 영향을 줄 것입니다; 또 다른 예로 "보상 사냥꾼" 문제는 마녀를 신고할 때 일반적으로 행동 논리에 대한 설명이 필요하며, 이는 기관의 마녀 알고리즘이 노출될 수 있는 위험을 초래할 수 있습니다. 이러한 잠재적 단점은 작은 이익보다 훨씬 더 큽니다.

Trusta Labs는 LayerZero 신고 단계에서 발생한 47만 주소를 포함한 보고서에 대해 특별히 언급했습니다: "조금만 아는 사용자라면 누구나 그 보고서가 터무니없다는 것을 알 수 있습니다. 우리는 그렇게 부끄러운 것을 쓸 수 없습니다…"

에어드랍이 점점 더 치열해지는데, 일반 사용자에게 기회가 있을까?

에어드랍 시장의 발전 역사를 되돌아보면, "양털당" 개념이 점점 더 보편화되고, 과학자, 스튜디오 등 강력한 역할이 계속해서 등장함에 따라 에어드랍을 얻는 문턱이 점점 더 높아지고 있는 것 같습니다. 많은 독자들이 2024년의 에어드랍이 이미 많은 수익을 가져다주었지만, 전체 수익이 오히려 예전의 한두 번의 "대양털" 수준에도 미치지 못하고 있으며, "반양털"의 빈도도 크게 증가하고 있다고 피드백했습니다.

일반 사용자에게 있어 에어드랍의 부의 효과는 점차 사라지고 있는 것 같습니다. 이에 대해 Trusta Labs는 자신의 경험을 바탕으로 독특한 제안을 제시합니다.

Trusta Labs의 관점에서 볼 때, "양털당"은 사용자들이 프로젝트를 이해하는 최고의 방법 중 하나입니다. 사용자는 이를 대안적인 투자 연구 방법으로 간주할 수 있으며, 상호작용 과정에서 자신의 인식과 미적 기준에 부합하는 적절한 대상을 찾았다면, 특히 소수의 고잠재력 프로젝트에 대해서는 이를 통해 투자 결정을 지원할 수 있습니다. Trusta Labs의 경험에 따르면, 해당 기관은 Celestia의 에어드랍 설계를 도와주면서 후자의 비즈니스 모델 및 생태 잠재력을 체계적으로 이해하였고, TIA가 출시된 후 얼마 지나지 않아 대량으로 매수하여 2차 시장에서 큰 수익을 올렸습니다.

에어드랍 시장은 점점 더 치열해지고 있으며, 앞으로도 더욱 치열해질 것입니다 ------ 요리사들(프로젝트 측)이 케이크를 만드는 속도가 식객들(사용자)의 증가 속도를 따라잡지 못하고, 개인이 분배받을 수 있는 보상 수량은 집단이 계속 확대됨에 따라 상대적으로 줄어들 것입니다. 일반 플레이어인 우리는 이러한 추세를 바꿀 수는 없지만, 어쩌면 약간의 조작 사고를 전환할 수 있을 것입니다.