1:05 Perps on Solana
대화는 먼저 Solana에서 퍼프가 “오랫동안 잘 안 됐다”는 평가로 출발한다. 이유로는 주문서 기반 퍼프 운영의 난이도(초저지연 매칭·청산·리스크 관리)와 유동성 부트스트래핑 문제를 깔고, 최근의 변화로 프로프AMM/하이브리드 구조가 Solana 퍼프의 해답이 될 수 있다는 관점을 제시한다. Ellipsis Labs(구 Suilend/기술팀 맥락 언급)와 Phoenix DEX 같은 인프라가 “클로즈드 형태의 CLOB”보다 확장성 있는 구조로 작동할 수 있으며, 이를 통해 Solana 퍼프가 재시험대에 올랐다는 분위기다. 또한 Hyperliquid가 발표한 cross-portfolio margin(교차 포트폴리오 마진)은 전통 파생시장에선 일반적이나 크립토 온체인에서는 구현이 어려웠던 기능으로, 델타-뉴트럴 캐리 트레이드(현물 담보+퍼프 숏 등)와 담보 효율을 크게 올릴 수 있는 진전으로 평가된다.
3:10 The Rise of Equity Perps
여기서부터 본격적으로 “왜 주식 퍼프인가”를 옵션 대비 구조적 장점으로 설명한다. Shaunda는 옵션을 예로 들어 콜옵션이 행사가·만기·내재변동성(IV)에 의해 가격이 결정되는 복합 상품임을 짚는다. 즉 사용자는 사실상 “가격 방향성(델타)”만 원해도, 시간가치·IV·그릭스 등 원치 않는 요소까지 비용으로 지불한다. 반면 퍼프는 델타-1로 기초자산 가격을 1:1로 추종하며 구조가 단순하다.
퍼프의 핵심은 (1) 오라클 가격(기초)과 (2) 마크 가격(거래되는 선물 가격)의 괴리를 (3) 펀딩레이트로 조정하는 메커니즘이다. 선물이 현물(오라클) 대비 비싸면 롱이 숏에게 펀딩을 내고, 싸면 숏이 롱에게 지불해 마켓메이커가 양쪽 포지션으로 스프레드를 먹으며 괴리를 메우게 된다. 이 “단순성”이 크립토 리테일에 잘 맞는 이유로, 패널들은 옵션은 복잡해서 리테일이 선호하지 않고(슬라이더로 레버리지 조절하는 퍼프의 UX), 전통시장에서는 옵션이 레버리지의 ‘거의 유일한 수단’이었기 때문에 커졌다는 대비를 든다. 또한 흥미로운 데이터로 S&P 옵션 거래에서 리테일 비중이 과반(약 61% 언급)이라는 점을 들어, “리테일이 옵션을 쓰는 건 좋아서가 아니라 대안이 없어서”라는 해석을 강화한다.
다만 “퍼프는 투자상품으로 부적합”이라는 반론도 다룬다. 장기 보유 시 펀딩 비용이 누적되기 때문에, 진짜 투자 목적이면 토큰화 주식(spot tokenized stock)이 더 적합할 수 있다. 실제로 초기 시장에서는 펀딩이 비정상적으로 높을 수 있는데, 이는 새로운 시장에서 마켓메이킹이 어렵고(특히 주식은 주말·휴장 문제) 그 리스크를 가격(펀딩/스프레드)에 반영하기 때문이다. Shaunda는 시간이 지나면 펀딩이 안정화될 가능성이 크고, 옵션 프리미엄(옵션의 ‘비용’)과 비교하면 “원치 않는 요소까지 포함된 옵션 비용”보다 퍼프가 유리해질 여지가 있다는 뉘앙스를 준다.
주말 문제는 토론 내내 반복된다. 한 패널은 실제 사용 경험으로 “주말에 거래했더니 체결 비용이 1%처럼 느껴질 정도로 불리했다”고 말하며, 이는 마켓메이커가 헤지를 못 하는 시간대에는 스프레드를 넓히고 포지션을 보수적으로 가져갈 수밖에 없다는 현실을 강조한다. 여기서 장기적으로는 (a) 토큰화 스팟 주식이 24/7로 성장해 주말에도 기준 가격이 생기거나, (b) 오라클이 온체인 토큰화 주식 가격을 참조하게 되면, 주말 리스크가 완화돼 시장이 더 ‘크립토화’될 수 있다는 연결이 나온다.
22:46 The Equity Perps Landscape Today
현재 지형은 “Hyperliquid 중심, HIP-3 기반의 외부 deployer 경쟁”으로 정리된다.
- Trade.xyz: Hyperliquid의 토큰화 레이어인 Unit(UBTC/UT 등) 팀과 같은 라인으로 설명되며, 현재 Hyperliquid 내 equity perps 거래의 대부분(대화에서는 95% 수준 언급)을 가져가는 것으로 묘사된다.
- Felix: HyperEVM 네이티브 팀으로, CDP/대출 등 툴링을 만들던 곳이 equity perps를 출시. 핵심 차별점은 USDH(하이퍼 생태계 스테이블)로 거래해 향후 수수료 할인/리베이트를 더 강하게 받을 수 있다는 점. 다만 당시 Hyperliquid가 “growth mode”로 수수료를 90% 깎고 있어 단기 체감은 제한적일 수 있다는 언급이 나온다. 레버리지도 Trade.xyz(예: 10x)와 Felix(예: 3x)처럼 상이할 수 있다.
- Ostium: 주문서가 아니라 pool 기반(peer-to-pool) 구조로, 트레이더가 오라클 가격에 더 가깝게 체결되는 장점이 있지만 LP가 방향성 리스크를 부담할 수 있어 HLP처럼 “항상 우상향”이 아닌 수익곡선이 나타날 수 있다는 트레이드오프를 말한다.
- Bests(언급된 다른 접근): 트레이더와 풀을 상대하는 구조를 쓰면서 오프체인 헤지로 리스크를 관리하는 형태도 언급된다.
핵심 논점은 “각 팀이 결국 크게 차별화할 수 있는 건 오라클/리스크 모델/담보(USDC vs USDH) 정도이며, 나머지는 Hyperliquid의 단일 프론트엔드에 얹히는 구조라 제품이 빠르게 동질화될 수 있다”는 것이다. 동시에 Hyperliquid가 HIP-3를 통해 “상품 실험은 외부에 맡기고, 코어 인프라(오더북·매칭·마진)만 직접 만든다”는 전략을 취한다는 평가가 나온다.
29:56 Prediction Markets For IPOs
대화는 pre-IPO/프리마켓(예: Vensuals류)에 대해 회의적 시각을 공유한다. 근본적으로 프라이빗 자산은 “연속적으로 가격이 형성되는 시장”이 아니라, 라운드별로 몇 년 간격으로 밸류에이션이 점프하는 성격이 강해 퍼프(상시 레버리지/상시 가격 발견)와의 궁합이 나쁠 수 있다는 주장이다. 또한 이런 상품은 헤지 수단이 제한적이라, 퍼프 구조를 유지하려면 높은 펀딩/큰 스프레드로 마켓메이커를 유인할 수밖에 없다. 결과적으로 “뉴스 트레이딩” 정도를 제외하면, 높은 비용(예: 연 50%급 펀딩을 가정한 뉘앙스)을 감당하며 롱을 들고 있을 유인이 약해진다는 비판이다.
이 맥락에서 “IPO 이벤트성 베팅은 예/아니오 구조의 예측시장(prediction market)이 더 적합하지 않냐”는 문제제기도 나온다. 다만 프리마켓 OTC 거래가 점점 활발해지고 있다는 외부 흐름도 언급되며, 장기적으로는 유동성 증가가 퍼프 구조의 실현 가능성을 높일 수 있다는 정도로 정리된다.
대화는 먼저 Solana에서 퍼프가 “오랫동안 잘 안 됐다”는 평가로 출발한다. 이유로는 주문서 기반 퍼프 운영의 난이도(초저지연 매칭·청산·리스크 관리)와 유동성 부트스트래핑 문제를 깔고, 최근의 변화로 프로프AMM/하이브리드 구조가 Solana 퍼프의 해답이 될 수 있다는 관점을 제시한다. Ellipsis Labs(구 Suilend/기술팀 맥락 언급)와 Phoenix DEX 같은 인프라가 “클로즈드 형태의 CLOB”보다 확장성 있는 구조로 작동할 수 있으며, 이를 통해 Solana 퍼프가 재시험대에 올랐다는 분위기다. 또한 Hyperliquid가 발표한 cross-portfolio margin(교차 포트폴리오 마진)은 전통 파생시장에선 일반적이나 크립토 온체인에서는 구현이 어려웠던 기능으로, 델타-뉴트럴 캐리 트레이드(현물 담보+퍼프 숏 등)와 담보 효율을 크게 올릴 수 있는 진전으로 평가된다.
3:10 The Rise of Equity Perps
여기서부터 본격적으로 “왜 주식 퍼프인가”를 옵션 대비 구조적 장점으로 설명한다. Shaunda는 옵션을 예로 들어 콜옵션이 행사가·만기·내재변동성(IV)에 의해 가격이 결정되는 복합 상품임을 짚는다. 즉 사용자는 사실상 “가격 방향성(델타)”만 원해도, 시간가치·IV·그릭스 등 원치 않는 요소까지 비용으로 지불한다. 반면 퍼프는 델타-1로 기초자산 가격을 1:1로 추종하며 구조가 단순하다.
퍼프의 핵심은 (1) 오라클 가격(기초)과 (2) 마크 가격(거래되는 선물 가격)의 괴리를 (3) 펀딩레이트로 조정하는 메커니즘이다. 선물이 현물(오라클) 대비 비싸면 롱이 숏에게 펀딩을 내고, 싸면 숏이 롱에게 지불해 마켓메이커가 양쪽 포지션으로 스프레드를 먹으며 괴리를 메우게 된다. 이 “단순성”이 크립토 리테일에 잘 맞는 이유로, 패널들은 옵션은 복잡해서 리테일이 선호하지 않고(슬라이더로 레버리지 조절하는 퍼프의 UX), 전통시장에서는 옵션이 레버리지의 ‘거의 유일한 수단’이었기 때문에 커졌다는 대비를 든다. 또한 흥미로운 데이터로 S&P 옵션 거래에서 리테일 비중이 과반(약 61% 언급)이라는 점을 들어, “리테일이 옵션을 쓰는 건 좋아서가 아니라 대안이 없어서”라는 해석을 강화한다.
다만 “퍼프는 투자상품으로 부적합”이라는 반론도 다룬다. 장기 보유 시 펀딩 비용이 누적되기 때문에, 진짜 투자 목적이면 토큰화 주식(spot tokenized stock)이 더 적합할 수 있다. 실제로 초기 시장에서는 펀딩이 비정상적으로 높을 수 있는데, 이는 새로운 시장에서 마켓메이킹이 어렵고(특히 주식은 주말·휴장 문제) 그 리스크를 가격(펀딩/스프레드)에 반영하기 때문이다. Shaunda는 시간이 지나면 펀딩이 안정화될 가능성이 크고, 옵션 프리미엄(옵션의 ‘비용’)과 비교하면 “원치 않는 요소까지 포함된 옵션 비용”보다 퍼프가 유리해질 여지가 있다는 뉘앙스를 준다.
주말 문제는 토론 내내 반복된다. 한 패널은 실제 사용 경험으로 “주말에 거래했더니 체결 비용이 1%처럼 느껴질 정도로 불리했다”고 말하며, 이는 마켓메이커가 헤지를 못 하는 시간대에는 스프레드를 넓히고 포지션을 보수적으로 가져갈 수밖에 없다는 현실을 강조한다. 여기서 장기적으로는 (a) 토큰화 스팟 주식이 24/7로 성장해 주말에도 기준 가격이 생기거나, (b) 오라클이 온체인 토큰화 주식 가격을 참조하게 되면, 주말 리스크가 완화돼 시장이 더 ‘크립토화’될 수 있다는 연결이 나온다.
22:46 The Equity Perps Landscape Today
현재 지형은 “Hyperliquid 중심, HIP-3 기반의 외부 deployer 경쟁”으로 정리된다.
- Trade.xyz: Hyperliquid의 토큰화 레이어인 Unit(UBTC/UT 등) 팀과 같은 라인으로 설명되며, 현재 Hyperliquid 내 equity perps 거래의 대부분(대화에서는 95% 수준 언급)을 가져가는 것으로 묘사된다.
- Felix: HyperEVM 네이티브 팀으로, CDP/대출 등 툴링을 만들던 곳이 equity perps를 출시. 핵심 차별점은 USDH(하이퍼 생태계 스테이블)로 거래해 향후 수수료 할인/리베이트를 더 강하게 받을 수 있다는 점. 다만 당시 Hyperliquid가 “growth mode”로 수수료를 90% 깎고 있어 단기 체감은 제한적일 수 있다는 언급이 나온다. 레버리지도 Trade.xyz(예: 10x)와 Felix(예: 3x)처럼 상이할 수 있다.
- Ostium: 주문서가 아니라 pool 기반(peer-to-pool) 구조로, 트레이더가 오라클 가격에 더 가깝게 체결되는 장점이 있지만 LP가 방향성 리스크를 부담할 수 있어 HLP처럼 “항상 우상향”이 아닌 수익곡선이 나타날 수 있다는 트레이드오프를 말한다.
- Bests(언급된 다른 접근): 트레이더와 풀을 상대하는 구조를 쓰면서 오프체인 헤지로 리스크를 관리하는 형태도 언급된다.
핵심 논점은 “각 팀이 결국 크게 차별화할 수 있는 건 오라클/리스크 모델/담보(USDC vs USDH) 정도이며, 나머지는 Hyperliquid의 단일 프론트엔드에 얹히는 구조라 제품이 빠르게 동질화될 수 있다”는 것이다. 동시에 Hyperliquid가 HIP-3를 통해 “상품 실험은 외부에 맡기고, 코어 인프라(오더북·매칭·마진)만 직접 만든다”는 전략을 취한다는 평가가 나온다.
29:56 Prediction Markets For IPOs
대화는 pre-IPO/프리마켓(예: Vensuals류)에 대해 회의적 시각을 공유한다. 근본적으로 프라이빗 자산은 “연속적으로 가격이 형성되는 시장”이 아니라, 라운드별로 몇 년 간격으로 밸류에이션이 점프하는 성격이 강해 퍼프(상시 레버리지/상시 가격 발견)와의 궁합이 나쁠 수 있다는 주장이다. 또한 이런 상품은 헤지 수단이 제한적이라, 퍼프 구조를 유지하려면 높은 펀딩/큰 스프레드로 마켓메이커를 유인할 수밖에 없다. 결과적으로 “뉴스 트레이딩” 정도를 제외하면, 높은 비용(예: 연 50%급 펀딩을 가정한 뉘앙스)을 감당하며 롱을 들고 있을 유인이 약해진다는 비판이다.
이 맥락에서 “IPO 이벤트성 베팅은 예/아니오 구조의 예측시장(prediction market)이 더 적합하지 않냐”는 문제제기도 나온다. 다만 프리마켓 OTC 거래가 점점 활발해지고 있다는 외부 흐름도 언급되며, 장기적으로는 유동성 증가가 퍼프 구조의 실현 가능성을 높일 수 있다는 정도로 정리된다.
32:02 Hyperliquid Buybacks
여기서는 Hyperliquid 생태계 운영 철학(바이백, 외부 팀 인센티브 구조, 토큰 가치 귀속)이 집중적으로 논의된다. 핵심은 두 가지다.
첫째, 바이백(약 99% 수준 언급)은 “가치가 토큰으로 귀속된다”는 강력한 시그널로 기능한다. 크립토에서는 팀이 수익을 남기면 곧바로 “팀이 돈을 빼간다”는 의심을 받기 쉬워, 과도하더라도 바이백이 신뢰 장치로 작동한다는 진단이 나온다. 동시에 일부 패널은 “100% 바이백이 항상 효율적이진 않다(보험기금, M&A, 신규 제품 투자 등 대안 존재)”며, 장기적으로는 70/30 같은 더 정교한 재무 운영이 등장할 것이라고 본다.
둘째, Hyperliquid의 더 큰 차별점은 ‘돈으로 사람을 사는’ 방식 대신, 토큰·구조로 참여자에게 직접 수익 기회를 열어주는 방식이라는 주장이다. 예로 builder code는 외부 프론트엔드/지갑/터미널이 Hyperliquid 유동성을 연결해 수익을 얻도록 설계됐고, 실제로 일부 builder가 “단순 통합만으로도 월 수백만 달러 수준의 수익”을 벌 수 있다는 뉘앙스가 나온다. 이런 구조 때문에 Hyperliquid는 직접 마케팅/리베이트로 돈을 태우지 않고도 유통망이 확장되며, HIP-3처럼 외부 팀이 새 시장(주식 퍼프 등)을 개척해도 그 수익이 다시 HYPE 바이백으로 돌아오면(Trade.xyz가 수익을 바이백에 사용한다는 언급) “프로토콜이 수익을 외주화했다”는 비판이 약화된다는 논리다.
다만 이는 동시에 “외부 팀이 영원히 100% 바이백만 할까?”라는 지속가능성 질문을 남긴다. 토론에서는 결국 시간이 지나면 일정 비율은 운영/확장에 남길 수밖에 없고, 그때는 투명한 커뮤니케이션(예: 바이백 99%→96%로 낮추고 그 재원을 FX/신규 라인 구축에 쓰겠다고 명시)이 중요하다는 결론 쪽으로 흐른다.
42:38 Crypto Platforms
Hyperliquid가 어디까지 직접 만들고 어디를 외부에 맡길지에 대한 “경계선”을 논한다. Shaunda의 견해는 비교적 명확하다. Hyperliquid는 코어 인프라(오더북, 매칭엔진, 마진/담보 시스템, 교차담보 등)는 직접 구축해야 하고, 반면 소비자 접점(프론트엔드)·상품 실험(새로운 perps, 지수/테마, 프리마켓 등)은 외부가 더 빠르게 확장할 수 있으니 맡기는 편이 맞다는 것이다.
다만 builder code 전략에는 역설적 리스크도 있다. 지갑/터미널 같은 프론트엔드는 본질적으로 “최적 호가를 찾아주는 라우터(aggregator)”가 될 수 있다. 스왑에서 Phantom/Rabby가 여러 DEX를 라우팅하듯, 향후 퍼프도 “최저 수수료·최고 체결”을 주는 거래소로 주문을 흘릴 수 있다. 그렇게 되면 Hyperliquid는 엔드유저를 소유하지 못하고 가격결정력(수수료)을 잃을 수 있다. 이 우려를 완화하기 위해 Hyperliquid가 HIP-3로 생긴 파생 시장들을 하나의 Hyperliquid 프론트엔드 안에 호스팅하는 선택을 했다는 해석이 나온다(유동성 파편화·UX 분절을 통제하려는 목적). 또한 “프론트엔드가 DEX보다 3배 더 많은 수익을 가져간다”는 관찰을 들어, 장기적으로는 인프라 레이어가 프론트엔드에 종속될 수 있다는 구조적 리스크를 지적한다.
56:00 Competing on Fees
수수료 경쟁은 equity perps 성장의 또 다른 변수로 논의된다. HIP-3 구조에서는 기본적으로 Hyperliquid 수수료 + HIP-3 수수료 + (경우에 따라) builder code 수수료가 누적될 수 있어 “체감상 3중 과금”이 될 위험이 있다. 성장 초기에는 Hyperliquid가 growth mode로 90% 수수료 감면을 적용해 부담이 덜하지만, 정상화되면 “주식 퍼프에서 9bp 같은 수준은 높다”는 문제제기가 나온다.
다만 “사용자는 완전한 가격 민감적 존재가 아니다”라는 반론도 제시된다. 브랜드 신뢰, 안전성, UX, 생태계 잠금효과 때문에 수수료가 0%인 경쟁자가 나와도 모든 유동성이 즉시 이동하지는 않는다는 것이다. 그럼에도 장기적으로는 경쟁(예: Lighter 같은 신규 거래소의 저수수료/0수수료 전략)이 심화될 수 있어, Hyperliquid 또는 HIP-3 deployer가 수수료를 인하하거나, 구조를 단순화(예: 특정 deployer가 수수료를 낮추고 그 수익을 HYPE 바이백으로 환원)하는 방식의 진화 가능성을 열어둔다.
핵심은 “equity perps가 진짜로 커지려면 (1) 주말·휴장 리스크를 가격에 과도하게 전가하지 않으면서도 (2) 마켓메이커가 생존 가능한 경제성(펀딩·스프레드·수수료)을 마련해야 한다”는 균형 문제로 정리된다.
1:02:02 Closing Comments
마무리에서는 시장 기회 규모가 다시 강조된다. 크립토 파생이 결국 BTC/ETH에 거래가 집중되는 한계가 있는데, 주식 시장의 거래 명목 규모는 훨씬 크기 때문에(대화 중 “86T vs 1.6T” 식의 스케일 비교) 아주 작은 점유율만 확보해도 프로토콜 매출이 크게 뛴다는 논지를 편다. Shaunda가 공유한 간단한 추정으로는 “주식 거래 노셔널의 0.5%만 가져와도(수수료 4bp 가정) 연환산 수익이 수십억 달러까지 뛸 수 있다”는 식의 결론이 제시된다. 마지막으로 Hyperliquid의 확장 방식은 “내부 팀이 모든 상품을 직접 만들기보다, 외부 디벨로퍼/디플로이어가 새로운 시장을 실험하고 유통망이 builder code로 확장되는 구조”이며, 이를 통해 토큰 바이백과 생태계 성장이 한 방향으로 정렬된다는 점이 핵심 메시지로 남는다.
https://youtu.be/ZH9qKBdymts 1시간 전 업로드 됨
여기서는 Hyperliquid 생태계 운영 철학(바이백, 외부 팀 인센티브 구조, 토큰 가치 귀속)이 집중적으로 논의된다. 핵심은 두 가지다.
첫째, 바이백(약 99% 수준 언급)은 “가치가 토큰으로 귀속된다”는 강력한 시그널로 기능한다. 크립토에서는 팀이 수익을 남기면 곧바로 “팀이 돈을 빼간다”는 의심을 받기 쉬워, 과도하더라도 바이백이 신뢰 장치로 작동한다는 진단이 나온다. 동시에 일부 패널은 “100% 바이백이 항상 효율적이진 않다(보험기금, M&A, 신규 제품 투자 등 대안 존재)”며, 장기적으로는 70/30 같은 더 정교한 재무 운영이 등장할 것이라고 본다.
둘째, Hyperliquid의 더 큰 차별점은 ‘돈으로 사람을 사는’ 방식 대신, 토큰·구조로 참여자에게 직접 수익 기회를 열어주는 방식이라는 주장이다. 예로 builder code는 외부 프론트엔드/지갑/터미널이 Hyperliquid 유동성을 연결해 수익을 얻도록 설계됐고, 실제로 일부 builder가 “단순 통합만으로도 월 수백만 달러 수준의 수익”을 벌 수 있다는 뉘앙스가 나온다. 이런 구조 때문에 Hyperliquid는 직접 마케팅/리베이트로 돈을 태우지 않고도 유통망이 확장되며, HIP-3처럼 외부 팀이 새 시장(주식 퍼프 등)을 개척해도 그 수익이 다시 HYPE 바이백으로 돌아오면(Trade.xyz가 수익을 바이백에 사용한다는 언급) “프로토콜이 수익을 외주화했다”는 비판이 약화된다는 논리다.
다만 이는 동시에 “외부 팀이 영원히 100% 바이백만 할까?”라는 지속가능성 질문을 남긴다. 토론에서는 결국 시간이 지나면 일정 비율은 운영/확장에 남길 수밖에 없고, 그때는 투명한 커뮤니케이션(예: 바이백 99%→96%로 낮추고 그 재원을 FX/신규 라인 구축에 쓰겠다고 명시)이 중요하다는 결론 쪽으로 흐른다.
42:38 Crypto Platforms
Hyperliquid가 어디까지 직접 만들고 어디를 외부에 맡길지에 대한 “경계선”을 논한다. Shaunda의 견해는 비교적 명확하다. Hyperliquid는 코어 인프라(오더북, 매칭엔진, 마진/담보 시스템, 교차담보 등)는 직접 구축해야 하고, 반면 소비자 접점(프론트엔드)·상품 실험(새로운 perps, 지수/테마, 프리마켓 등)은 외부가 더 빠르게 확장할 수 있으니 맡기는 편이 맞다는 것이다.
다만 builder code 전략에는 역설적 리스크도 있다. 지갑/터미널 같은 프론트엔드는 본질적으로 “최적 호가를 찾아주는 라우터(aggregator)”가 될 수 있다. 스왑에서 Phantom/Rabby가 여러 DEX를 라우팅하듯, 향후 퍼프도 “최저 수수료·최고 체결”을 주는 거래소로 주문을 흘릴 수 있다. 그렇게 되면 Hyperliquid는 엔드유저를 소유하지 못하고 가격결정력(수수료)을 잃을 수 있다. 이 우려를 완화하기 위해 Hyperliquid가 HIP-3로 생긴 파생 시장들을 하나의 Hyperliquid 프론트엔드 안에 호스팅하는 선택을 했다는 해석이 나온다(유동성 파편화·UX 분절을 통제하려는 목적). 또한 “프론트엔드가 DEX보다 3배 더 많은 수익을 가져간다”는 관찰을 들어, 장기적으로는 인프라 레이어가 프론트엔드에 종속될 수 있다는 구조적 리스크를 지적한다.
56:00 Competing on Fees
수수료 경쟁은 equity perps 성장의 또 다른 변수로 논의된다. HIP-3 구조에서는 기본적으로 Hyperliquid 수수료 + HIP-3 수수료 + (경우에 따라) builder code 수수료가 누적될 수 있어 “체감상 3중 과금”이 될 위험이 있다. 성장 초기에는 Hyperliquid가 growth mode로 90% 수수료 감면을 적용해 부담이 덜하지만, 정상화되면 “주식 퍼프에서 9bp 같은 수준은 높다”는 문제제기가 나온다.
다만 “사용자는 완전한 가격 민감적 존재가 아니다”라는 반론도 제시된다. 브랜드 신뢰, 안전성, UX, 생태계 잠금효과 때문에 수수료가 0%인 경쟁자가 나와도 모든 유동성이 즉시 이동하지는 않는다는 것이다. 그럼에도 장기적으로는 경쟁(예: Lighter 같은 신규 거래소의 저수수료/0수수료 전략)이 심화될 수 있어, Hyperliquid 또는 HIP-3 deployer가 수수료를 인하하거나, 구조를 단순화(예: 특정 deployer가 수수료를 낮추고 그 수익을 HYPE 바이백으로 환원)하는 방식의 진화 가능성을 열어둔다.
핵심은 “equity perps가 진짜로 커지려면 (1) 주말·휴장 리스크를 가격에 과도하게 전가하지 않으면서도 (2) 마켓메이커가 생존 가능한 경제성(펀딩·스프레드·수수료)을 마련해야 한다”는 균형 문제로 정리된다.
1:02:02 Closing Comments
마무리에서는 시장 기회 규모가 다시 강조된다. 크립토 파생이 결국 BTC/ETH에 거래가 집중되는 한계가 있는데, 주식 시장의 거래 명목 규모는 훨씬 크기 때문에(대화 중 “86T vs 1.6T” 식의 스케일 비교) 아주 작은 점유율만 확보해도 프로토콜 매출이 크게 뛴다는 논지를 편다. Shaunda가 공유한 간단한 추정으로는 “주식 거래 노셔널의 0.5%만 가져와도(수수료 4bp 가정) 연환산 수익이 수십억 달러까지 뛸 수 있다”는 식의 결론이 제시된다. 마지막으로 Hyperliquid의 확장 방식은 “내부 팀이 모든 상품을 직접 만들기보다, 외부 디벨로퍼/디플로이어가 새로운 시장을 실험하고 유통망이 builder code로 확장되는 구조”이며, 이를 통해 토큰 바이백과 생태계 성장이 한 방향으로 정렬된다는 점이 핵심 메시지로 남는다.
https://youtu.be/ZH9qKBdymts 1시간 전 업로드 됨
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The Rise of Equity Perps | Livestream
We went live to discuss the emergence of equity perps in crypto, focusing on their structure, advantages over traditional options, and implications for platforms like Hyperliquid and Solana. Shaunda Devens explains market mechanics, oracle design, funding…
How to Trade Prediction Markets Without an Opinion on the Event
Unchained
3줄 요약
1. 예측시장은 ‘의견’이 아니라 확률·옵션(원터치 배리어) 관점에서 가격(센트)을 해석하면 구조적 기회가 보인다.
2. 폴리마켓/칼시 경쟁의 본질은 유저 수보다 “유동성(마켓메이킹)과 온보딩 마찰”이며, 토큰(특히 POLY 에어드랍)이 네트워크 효과를 증폭시킬 수 있다.
3. 가장 ‘돈이 되는’ 구간은 롱샷이 아니라 만기 임박·수학적으로 불가능에 가까운 이벤트를 페이드하는 엔드게임/시간가치(타임디케이) 수확 전략이다.
00:00 Introduction
진행자 로라 신은 본 에피소드가 투자조언이 아니며, 오늘은 기존 광고 대신 스폰서(월러스) 인터뷰 클립이 중간중간 삽입된 포맷이라고 공지한다. 이후 게스트로 10x Research CEO 마르쿠스 틸렌이 출연해 예측시장(Polymarket, Kalshi)의 성장, 경쟁구도, 그리고 “사건에 대한 의견 없이” 수익을 추구하는 수학적 트레이딩 접근을 설명한다.
Unchained
3줄 요약
1. 예측시장은 ‘의견’이 아니라 확률·옵션(원터치 배리어) 관점에서 가격(센트)을 해석하면 구조적 기회가 보인다.
2. 폴리마켓/칼시 경쟁의 본질은 유저 수보다 “유동성(마켓메이킹)과 온보딩 마찰”이며, 토큰(특히 POLY 에어드랍)이 네트워크 효과를 증폭시킬 수 있다.
3. 가장 ‘돈이 되는’ 구간은 롱샷이 아니라 만기 임박·수학적으로 불가능에 가까운 이벤트를 페이드하는 엔드게임/시간가치(타임디케이) 수확 전략이다.
00:00 Introduction
진행자 로라 신은 본 에피소드가 투자조언이 아니며, 오늘은 기존 광고 대신 스폰서(월러스) 인터뷰 클립이 중간중간 삽입된 포맷이라고 공지한다. 이후 게스트로 10x Research CEO 마르쿠스 틸렌이 출연해 예측시장(Polymarket, Kalshi)의 성장, 경쟁구도, 그리고 “사건에 대한 의견 없이” 수익을 추구하는 수학적 트레이딩 접근을 설명한다.
03:07 Why Markus says prediction market adoption is still in its infancy
마르쿠스는 예측시장 도입은 아직 “초기(its infancy)”라고 본다. 최근 거래량은 주간 약 10억 달러 수준으로 높아졌고(거의 일정하게 유지), 유저 활동도 증가했다고 언급한다(주간 사용자 7만 → 25만 수준으로 증가했다는 관찰). 다만 전체 거래의 약 90%는 스포츠 베팅에 집중돼 있어, 크립토/매크로 이벤트 계약은 아직 니치에 가깝다. 그럼에도 트래픽 관점에서 폴리마켓 방문자 수가 큰 폭으로 증가해(월 방문자 비교에서 폴리마켓이 상당히 큰 수치를 기록했다고 주장) “주류 금융 앱과 견줄 정도의 관심”이 생기고 있음을 근거로 든다. 트럼프 대선 국면이 첫 대규모 모멘텀을 만들었고, 2026년으로 갈수록 확장 요인이 많다고 본다.
06:23 Are speculators abandoning Bitcoin for prediction markets?
비트코인 가격 하락 구간과 예측시장 거래 증가가 겹쳤다는 진행자의 질문에 마르쿠스는 “인과로 보기 어렵고 우연에 가깝다”고 선을 긋는다. 크립토는 일일 수백억~수천억 달러 규모의 유동성을 갖는 반면, 예측시장은 개별 계약의 베팅 단위가 작고 깊이가 얕아 “BTC 트레이더가 대거 이동했다”는 가설은 과장이라는 입장이다. 다만 시장의 ‘게이미피케이션’—사람들이 금융을 엔터테인먼트로 소비—흐름 속에서 새로운 도구로 자리잡는다고 본다.
08:10 How trading prediction markets differ from crypto markets
예측시장은 본질적으로 “이진(event) 계약”이며, 옵션 용어로는 원터치(Barrier/One-touch) 구조에 가까운 ‘예측형 외생 옵션’이라고 설명한다. 크립토 현물/퍼프처럼 “참여자 모두가 같이 이길 수 있는” 구조가 아니라, yes/no로 결과가 확정되고 제로섬에 가깝다. 따라서 트레이딩 핵심은 내러티브보다 확률·가격화(센트 가격 = 암묵적 확률)와 뉴스 플로우 대응 속도다. 특히 전문 트레이더는 헤드라인을 보고 몇 분 내 포지션을 재조정해 확률 재평가를 선점한다는 점을 강조한다(예: 차기 연준의장 후보 관련 FT 헤드라인 이후 특정 후보 확률이 수분 내 80%→70%로 재가격).
11:48 How Polymarket and Kalshi compare in strengths and weaknesses
폴리마켓 강점은 크립토 네이티브 온보딩이다. 비(非)미국 사용자는 이메일 인증 수준으로 2분 내 계정 생성, 지갑 생성 후 스테이블코인 입금으로 즉시 거래가 가능하다고 한다. 반면 규제 준수 기반의 미국 플랫폼은 KYC·승인·대기열 등 마찰이 크다. 또한 글로벌 유저 기반 차이로 시장 구성(예: 미국 스포츠 vs 글로벌 관심 이벤트)도 달라질 수 있다고 본다. 다만 장기적으로는 어디에 거래량이 몰리느냐에 따라 두 플랫폼 모두 상품 구성이 수렴할 가능성이 크고, 유저가 직접 베팅 주제를 제안하는 기능을 통해 계약이 확장되면서 가격 차이가 발생하면 그 자체가 차익거래 기회가 된다고 본다.
15:12 Why Markus thinks Polymarket and Kalshi are likely to remain the dominant players
마르쿠스는 “결국 승부는 유동성”이라고 단언한다. 거래가 성립하려면 초기부터 마켓메이커가 필요하고, 얕은 유동성은 스프레드 확대→체결 비용 증가→유저 이탈로 이어진다. 이는 과거 크립토 거래소 성장사(초기 BitMEX가 레버리지 수요를 내세워 기관/프로 트레이더를 반대편으로 끌어들였던 구조)와 유사하다고 비유한다. 대형 플레이어가 유동성-네트워크 효과를 선점하면 후발 주자는 이를 깨기 어렵고, 따라서 폴리마켓/칼시가 지배적 지위를 유지할 가능성이 높다고 본다.
19:15 What traders should consider when choosing a prediction market platform
개인 트레이더 관점에서 플랫폼 선택의 핵심은 (1) 온보딩/자금 이동 속도, (2) 수수료 구조(칼시는 비교적 높은 수수료, 폴리마켓은 상대적으로 낮거나 다른 구조), (3) 무엇보다 해당 계약의 유동성(스프레드/호가 두께)이다. 거래 방식 자체는 전통적 리밋오더북과 크게 다르지 않으나, 유동성이 얕으면 스프레드 비용이 ‘구조적 손실’로 누적된다는 점을 반복 강조한다. 또한 거래소가 직접 또는 제휴 마켓메이커를 통해 유동성을 ‘설계’하는 메커니즘이 존재하며, 이는 크립토 거래소의 초기 유동성 구축과 동일한 현실이라고 말한다.
23:05 How the POLY airdrop could give Polymarket an edge
폴리마켓의 POLY 토큰(에어드랍 방식) 예고는 “유저 리워드 + 마케팅 엔진”으로 작동할 수 있다고 본다. 온체인 기반이라 지갑 주소/거래 활동 데이터를 분석해 에어드랍 설계가 비교적 쉽고, 토큰 보유자가 곧 플랫폼의 홍보자가 되는 네트워크 효과가 기대된다는 논리다. 특히 거래량이 일부 상위 플레이어에 집중돼 있어, 과거에는 5만 달러 정도의 누적 거래만 해도 상위 1%에 들어갈 수 있었다는 관찰을 제시하며(즉 ‘상위 유저’가 되기 위한 허들이 생각보다 낮았다), 지금이야말로 참여 유인이 커질 수 있다고 말한다. 에어드랍 시점은 “빠르면 내년 1분기 말”을 추정한다.
26:39 Will other prediction markets launch a token?
칼시 같은 규제 기반 플랫폼이 토큰을 발행하더라도 “크립토 네이티브의 효용(수수료 할인, 리워드, 온체인 인센티브, 생태계 연동)을 설계하기가 더 어렵다”고 본다. 반대로 크립토 거래소 토큰은 역사적으로(FTT 같은 예외를 제외하면) 리베이트/티어/바이백 등과 결합해 성과가 좋았던 사례가 많고, 올해처럼 알트가 부진한 구간에도 일부 거래소 토큰들이 상대적으로 아웃퍼폼했다는 경험칙을 든다(BNB 외에도 여러 거래소 토큰이 언급됨). 결론적으로 폴리마켓 같은 온체인 플랫폼에 토큰은 ‘자연스러운 확장’이지만, 타 플랫폼은 따라하기가 쉽지 않다는 시각이다.
33:19 How risks in trading prediction markets differ from crypto markets
예측시장의 가장 큰 리스크 차이는 “만기(종료)가 명확하다”는 점이다. 크립토 현물은 무기한 보유로 기회가 열려 있지만, 예측계약은 특정 날짜에 yes/no로 정산된다. 예를 들어 “BTC가 연말까지 10만 달러 도달” 베팅은 1월 1일에 10만 달러를 찍어도 이미 패배가 확정된다. 또한 확률은 뉴스에 의해 급변하므로(차기 연준 의장 후보 확률이 헤드라인으로 수분 내 재가격된 사례) 정보 처리 속도가 곧 엣지이며, 캐주얼 트레이더는 변화를 뒤늦게 인지해 불리해질 수 있다.
36:31 Markus walks through a “near certain” Bitcoin trade paying 63% annualized
마르쿠스가 제시한 “거의 확실(near certain)” 트레이드는 폴리마켓의 비트코인 ETF 누적 유입 관련 계약이다. 질문은 “2025년 ETF 유입이 2024년(33.6B)을 넘어설 것인가?”인데, 당시 2025년 누적은 약 22B로 11B가 부족했다. 남은 거래일이 14~15일 정도이고(연말/크리스마스 휴일 포함), 남은 기간에 하루 평균 7억 달러 수준 유입이 필요하다는 산술을 제시하며 “현실적으로 불가능에 가깝다”고 본다. 그는 몬테카를로 시뮬레이션(20만 경로)을 돌리면 그 확률이 소수점 아래 7자리 수준까지 내려간다고 주장한다. 그런데도 시장 가격이 완전히 0으로 수렴하지 않아 약 4% 정도의 수익 기회가 남아 있었고, 이를 연율화하면 약 63%로 보인다는 계산이다. 핵심은 “불가능에 가까운 이벤트라도 시장 미세 비효율 때문에 남는 센트(확률 프리미엄)를 수확”하는 접근이다.
마르쿠스는 예측시장 도입은 아직 “초기(its infancy)”라고 본다. 최근 거래량은 주간 약 10억 달러 수준으로 높아졌고(거의 일정하게 유지), 유저 활동도 증가했다고 언급한다(주간 사용자 7만 → 25만 수준으로 증가했다는 관찰). 다만 전체 거래의 약 90%는 스포츠 베팅에 집중돼 있어, 크립토/매크로 이벤트 계약은 아직 니치에 가깝다. 그럼에도 트래픽 관점에서 폴리마켓 방문자 수가 큰 폭으로 증가해(월 방문자 비교에서 폴리마켓이 상당히 큰 수치를 기록했다고 주장) “주류 금융 앱과 견줄 정도의 관심”이 생기고 있음을 근거로 든다. 트럼프 대선 국면이 첫 대규모 모멘텀을 만들었고, 2026년으로 갈수록 확장 요인이 많다고 본다.
06:23 Are speculators abandoning Bitcoin for prediction markets?
비트코인 가격 하락 구간과 예측시장 거래 증가가 겹쳤다는 진행자의 질문에 마르쿠스는 “인과로 보기 어렵고 우연에 가깝다”고 선을 긋는다. 크립토는 일일 수백억~수천억 달러 규모의 유동성을 갖는 반면, 예측시장은 개별 계약의 베팅 단위가 작고 깊이가 얕아 “BTC 트레이더가 대거 이동했다”는 가설은 과장이라는 입장이다. 다만 시장의 ‘게이미피케이션’—사람들이 금융을 엔터테인먼트로 소비—흐름 속에서 새로운 도구로 자리잡는다고 본다.
08:10 How trading prediction markets differ from crypto markets
예측시장은 본질적으로 “이진(event) 계약”이며, 옵션 용어로는 원터치(Barrier/One-touch) 구조에 가까운 ‘예측형 외생 옵션’이라고 설명한다. 크립토 현물/퍼프처럼 “참여자 모두가 같이 이길 수 있는” 구조가 아니라, yes/no로 결과가 확정되고 제로섬에 가깝다. 따라서 트레이딩 핵심은 내러티브보다 확률·가격화(센트 가격 = 암묵적 확률)와 뉴스 플로우 대응 속도다. 특히 전문 트레이더는 헤드라인을 보고 몇 분 내 포지션을 재조정해 확률 재평가를 선점한다는 점을 강조한다(예: 차기 연준의장 후보 관련 FT 헤드라인 이후 특정 후보 확률이 수분 내 80%→70%로 재가격).
11:48 How Polymarket and Kalshi compare in strengths and weaknesses
폴리마켓 강점은 크립토 네이티브 온보딩이다. 비(非)미국 사용자는 이메일 인증 수준으로 2분 내 계정 생성, 지갑 생성 후 스테이블코인 입금으로 즉시 거래가 가능하다고 한다. 반면 규제 준수 기반의 미국 플랫폼은 KYC·승인·대기열 등 마찰이 크다. 또한 글로벌 유저 기반 차이로 시장 구성(예: 미국 스포츠 vs 글로벌 관심 이벤트)도 달라질 수 있다고 본다. 다만 장기적으로는 어디에 거래량이 몰리느냐에 따라 두 플랫폼 모두 상품 구성이 수렴할 가능성이 크고, 유저가 직접 베팅 주제를 제안하는 기능을 통해 계약이 확장되면서 가격 차이가 발생하면 그 자체가 차익거래 기회가 된다고 본다.
15:12 Why Markus thinks Polymarket and Kalshi are likely to remain the dominant players
마르쿠스는 “결국 승부는 유동성”이라고 단언한다. 거래가 성립하려면 초기부터 마켓메이커가 필요하고, 얕은 유동성은 스프레드 확대→체결 비용 증가→유저 이탈로 이어진다. 이는 과거 크립토 거래소 성장사(초기 BitMEX가 레버리지 수요를 내세워 기관/프로 트레이더를 반대편으로 끌어들였던 구조)와 유사하다고 비유한다. 대형 플레이어가 유동성-네트워크 효과를 선점하면 후발 주자는 이를 깨기 어렵고, 따라서 폴리마켓/칼시가 지배적 지위를 유지할 가능성이 높다고 본다.
19:15 What traders should consider when choosing a prediction market platform
개인 트레이더 관점에서 플랫폼 선택의 핵심은 (1) 온보딩/자금 이동 속도, (2) 수수료 구조(칼시는 비교적 높은 수수료, 폴리마켓은 상대적으로 낮거나 다른 구조), (3) 무엇보다 해당 계약의 유동성(스프레드/호가 두께)이다. 거래 방식 자체는 전통적 리밋오더북과 크게 다르지 않으나, 유동성이 얕으면 스프레드 비용이 ‘구조적 손실’로 누적된다는 점을 반복 강조한다. 또한 거래소가 직접 또는 제휴 마켓메이커를 통해 유동성을 ‘설계’하는 메커니즘이 존재하며, 이는 크립토 거래소의 초기 유동성 구축과 동일한 현실이라고 말한다.
23:05 How the POLY airdrop could give Polymarket an edge
폴리마켓의 POLY 토큰(에어드랍 방식) 예고는 “유저 리워드 + 마케팅 엔진”으로 작동할 수 있다고 본다. 온체인 기반이라 지갑 주소/거래 활동 데이터를 분석해 에어드랍 설계가 비교적 쉽고, 토큰 보유자가 곧 플랫폼의 홍보자가 되는 네트워크 효과가 기대된다는 논리다. 특히 거래량이 일부 상위 플레이어에 집중돼 있어, 과거에는 5만 달러 정도의 누적 거래만 해도 상위 1%에 들어갈 수 있었다는 관찰을 제시하며(즉 ‘상위 유저’가 되기 위한 허들이 생각보다 낮았다), 지금이야말로 참여 유인이 커질 수 있다고 말한다. 에어드랍 시점은 “빠르면 내년 1분기 말”을 추정한다.
26:39 Will other prediction markets launch a token?
칼시 같은 규제 기반 플랫폼이 토큰을 발행하더라도 “크립토 네이티브의 효용(수수료 할인, 리워드, 온체인 인센티브, 생태계 연동)을 설계하기가 더 어렵다”고 본다. 반대로 크립토 거래소 토큰은 역사적으로(FTT 같은 예외를 제외하면) 리베이트/티어/바이백 등과 결합해 성과가 좋았던 사례가 많고, 올해처럼 알트가 부진한 구간에도 일부 거래소 토큰들이 상대적으로 아웃퍼폼했다는 경험칙을 든다(BNB 외에도 여러 거래소 토큰이 언급됨). 결론적으로 폴리마켓 같은 온체인 플랫폼에 토큰은 ‘자연스러운 확장’이지만, 타 플랫폼은 따라하기가 쉽지 않다는 시각이다.
33:19 How risks in trading prediction markets differ from crypto markets
예측시장의 가장 큰 리스크 차이는 “만기(종료)가 명확하다”는 점이다. 크립토 현물은 무기한 보유로 기회가 열려 있지만, 예측계약은 특정 날짜에 yes/no로 정산된다. 예를 들어 “BTC가 연말까지 10만 달러 도달” 베팅은 1월 1일에 10만 달러를 찍어도 이미 패배가 확정된다. 또한 확률은 뉴스에 의해 급변하므로(차기 연준 의장 후보 확률이 헤드라인으로 수분 내 재가격된 사례) 정보 처리 속도가 곧 엣지이며, 캐주얼 트레이더는 변화를 뒤늦게 인지해 불리해질 수 있다.
36:31 Markus walks through a “near certain” Bitcoin trade paying 63% annualized
마르쿠스가 제시한 “거의 확실(near certain)” 트레이드는 폴리마켓의 비트코인 ETF 누적 유입 관련 계약이다. 질문은 “2025년 ETF 유입이 2024년(33.6B)을 넘어설 것인가?”인데, 당시 2025년 누적은 약 22B로 11B가 부족했다. 남은 거래일이 14~15일 정도이고(연말/크리스마스 휴일 포함), 남은 기간에 하루 평균 7억 달러 수준 유입이 필요하다는 산술을 제시하며 “현실적으로 불가능에 가깝다”고 본다. 그는 몬테카를로 시뮬레이션(20만 경로)을 돌리면 그 확률이 소수점 아래 7자리 수준까지 내려간다고 주장한다. 그런데도 시장 가격이 완전히 0으로 수렴하지 않아 약 4% 정도의 수익 기회가 남아 있었고, 이를 연율화하면 약 63%로 보인다는 계산이다. 핵심은 “불가능에 가까운 이벤트라도 시장 미세 비효율 때문에 남는 센트(확률 프리미엄)를 수확”하는 접근이다.
39:58 Strategies to trade prediction markets without having an opinion
마르쿠스는 “사건에 대한 의견 없이도” 가능한 10가지 전략을 제시한다. 공통분모는 (1) 확률의 잘못된 가격화, (2) 유동성/스프레드 구조, (3) 다른 시장(옵션·다른 플랫폼) 대비 상대가치다.
- Cross-market arbitrage(플랫폼 간 차익거래): 칼시와 폴리마켓의 동일/유사 계약 확률이 다르게 움직일 때 양쪽에 헤지 포지션을 구성해 스프레드만 먹는 방식. 다만 자금 이동 속도, 수수료(칼시 수수료 고려), 입출금 마찰 때문에 완전 자동화된 크립토식 차익거래만큼 쉽지는 않다고 한다.
- Endgame sweep / Late-stage arbitrage(만기 임박 비효율 수확): 만기가 가까워져 결과가 사실상 정해졌는데도 가격이 완전히 수렴하지 않는 계약을 공략. 앞의 ETF 예시처럼 “수학적으로 거의 불가능”한 구간에서 남는 몇 %를 수확하는 유형.
- Time decay capture(시간가치 수확): 옵션의 세타처럼 시간이 지나면서 사건 발생 확률이 자연 감쇠하는데도 시장이 변동성을 과대평가하는 구간을 공략. 예시로 “올해 BTC가 금 수익률을 이길까?” 같은 질문에서, 금이 연초 대비 크게 상승하고 연말이 가까워질수록 역전 가능성이 급감하는데도 일정 프리미엄이 남으면 이를 페이드해 수익을 얻는 방식으로 설명한다.
- Maker spread harvesting(메이커 스프레드 수확): 변동성이 크고 유동성이 얕을 때, 시장가 주문(급한 테이커)이 스프레드를 지불하는 구조를 이용해 리밋(메이커)로 스프레드를 수확. 다만 이는 트레이딩 엔진/호가 관리가 필요한 “프로 성격”이 강하다고 말한다.
- Pro probability compression play(확률 압축/재수렴 베팅): 확률이 한쪽으로 과도하게 쏠렸다가(혹은 급락했다가) 다시 균형 수준으로 되돌아오는 패턴을 공략. 예로 FOMC 이후 12월 금리인하 확률이 80~90%에서 30%로 급락했다가, 뉴욕 연은 윌리엄스 발언 후 다시 80%대로 복귀한 흐름을 든다. “연준은 시장 기대를 50:50 근처로 관리하려는 유인이 있다”는 해석을 전제로 한 확률 되돌림 트레이드다.
- Liquidity imbalance trading / Follow whale flow(고래 플로우 추종): “군중의 지혜”가 아니라 “군중 속의 지혜(wisdom within the crowd)”—즉 정보우위가 있는 대형 플레이어의 베팅을 추적한다. 폴리마켓은 온체인이라 지갑·포지션을 더 쉽게 추적할 수 있어(크립토의 ‘스마트 머니 월렛 추적’과 유사) 특정 카테고리에서 꾸준히 이기는 계정을 선별해 따라가는 전략이 가능하다고 한다. 칼시에서는 이런 추적이 제한적이라고 언급한다.
- Price sensitivity screening(가격 민감도/옵션 상대가치 스크리닝): 예측시장의 yes/no 계약은 원터치 배리어 옵션에 가깝고, 같은 레벨(예: BTC 100k 터치)을 Deribit 옵션·IBIT 옵션 등의 내재변동성/확률과 비교하면 예측시장이 과열(확률 과대)인 경우가 있다고 본다. 예시로 폴리마켓에서 BTC 100k 도달 확률이 60%로 거래되는 동안, 옵션시장의 암묵 확률(구조 차이를 조정해도)이 훨씬 낮다면 폴리마켓을 매도(혹은 반대 포지션)하고 다른 시장에서 헤지하는 식의 상대가치 거래가 가능하다는 논리다.
- Conditional hedging(조건부 헤징): 실물/사업 리스크를 예측계약으로 보험처럼 헤지하는 접근. 선물·실물 인수도 같은 복잡성을 줄이고, “정의된 이벤트의 yes/no”로 정산되는 장점을 활용한다는 취지다.
- Event calendar positioning(이벤트 캘린더 포지셔닝): FOMC, 정치 이벤트 등 캘린더상 변동성 이벤트를 전후로 확률이 어떻게 재가격될지(혹은 유동성이 어디서 얇아질지)를 이용한다. 조건부 헤징이 “경제적 이해관계 기반”이라면, 이쪽은 “일정 기반의 포지셔닝/재가격 패턴”에 방점을 둔다고 구분한다.
마르쿠스는 이 중에서도 일반 트레이더에게 “가장 현실적인 수익 원천”은 엔드게임 스윕과 타임디케이 캡처처럼 고확률 영역이라고 강조한다.
51:48 Why Markus avoids “moon shot” trades
그는 롱샷(10센트 이하, 발생확률 10% 미만)을 “로또형”이라고 규정하며, 패자들이 잃는 돈의 60%가 이런 저확률 베팅에서 나온다는 관찰을 소개한다. 낮은 확률이 주는 ‘20배/100배’ 기대감 때문에 과잉 베팅이 발생하지만, 장기적으로 기대값이 불리하고(하우스/스프레드/재가격 리스크), 프로들은 오히려 고확률에서 작은 이익을 반복 수확한다고 주장한다. 다만 롱샷이라도 “만기까지 보유”가 아니라 “확률 재가격(리프라이싱) 구간에서 차익 실현”하는 방식이라면 일부 전술적 활용 여지는 있음을 시사한다.
54:11 How to trade by finding “wisdom within the crowd”
예측시장은 표면적으로 ‘군중의 지혜’를 팔지만, 실제 알파는 “군중 속 특정 주체의 정보 우위”에서 나온다고 본다. 즉, 진짜로 잘하는 플레이어(고래, 전문팀, 특정 카테고리 강자)를 식별해 그 플로우를 해석하거나 추종하는 것이 유리하다. 폴리마켓처럼 온체인 투명성이 있는 곳에서는 지갑 추적·성과 트랙레코드 분석이 가능해 이 전략이 더 실현 가능하다고 강조한다. 이는 크립토에서 ‘스마트 머니 월렛 트래킹’을 알파 소스로 활용하는 것과 같은 사고방식이다.
1:00:17 How prediction markets enable hedging against real-world outcomes
예측시장은 단순 투기뿐 아니라 실물경제 이벤트의 헤지 수단이 될 수 있다고 정리한다. 규제기관(CFTC) 관점에서도 예측계약은 특정 결과를 정의해 정산하기 때문에(yes/no) 전통 파생상품의 인수도·기초자산 정의·롤오버 등의 복잡성을 줄이며, 특정 리스크(정책/가격/규제/공급망 등)에 대한 “보험형 포지션”을 만들기 쉽다는 논리다.
1:02:34 Final thoughts on how traders should approach prediction markets
마르쿠스는 예측시장을 엔터테인먼트로 접근하면 “입장료를 내는 것”과 같으니 손실을 당연시해야 한다고 말한다. 반대로 확률·옵션 가격화 관점으로 접근하면, 프로 트레이더가 이미 들어와 있는 시장에서도 구조적 비효율(만기 임박 수렴 지연, 과대변동성, 플랫폼 간 가격차, 옵션시장 대비 확률 괴리)을 찾아 고확률 수익을 노릴 수 있다고 주장한다. 또한 2026년으로 갈수록 경쟁(로빈후드·제미니 등 신규 진입)과 마케팅 자본이 커지며 시장이 더 커질 가능성이 높고, 폴리마켓의 POLY 에어드랍은 크립토 네이티브 네트워크 효과를 강화하는 촉매가 될 수 있다는 전망을 덧붙인다.
https://youtu.be/WHM5wW5s9uk 2시간 전 업로드 됨
마르쿠스는 “사건에 대한 의견 없이도” 가능한 10가지 전략을 제시한다. 공통분모는 (1) 확률의 잘못된 가격화, (2) 유동성/스프레드 구조, (3) 다른 시장(옵션·다른 플랫폼) 대비 상대가치다.
- Cross-market arbitrage(플랫폼 간 차익거래): 칼시와 폴리마켓의 동일/유사 계약 확률이 다르게 움직일 때 양쪽에 헤지 포지션을 구성해 스프레드만 먹는 방식. 다만 자금 이동 속도, 수수료(칼시 수수료 고려), 입출금 마찰 때문에 완전 자동화된 크립토식 차익거래만큼 쉽지는 않다고 한다.
- Endgame sweep / Late-stage arbitrage(만기 임박 비효율 수확): 만기가 가까워져 결과가 사실상 정해졌는데도 가격이 완전히 수렴하지 않는 계약을 공략. 앞의 ETF 예시처럼 “수학적으로 거의 불가능”한 구간에서 남는 몇 %를 수확하는 유형.
- Time decay capture(시간가치 수확): 옵션의 세타처럼 시간이 지나면서 사건 발생 확률이 자연 감쇠하는데도 시장이 변동성을 과대평가하는 구간을 공략. 예시로 “올해 BTC가 금 수익률을 이길까?” 같은 질문에서, 금이 연초 대비 크게 상승하고 연말이 가까워질수록 역전 가능성이 급감하는데도 일정 프리미엄이 남으면 이를 페이드해 수익을 얻는 방식으로 설명한다.
- Maker spread harvesting(메이커 스프레드 수확): 변동성이 크고 유동성이 얕을 때, 시장가 주문(급한 테이커)이 스프레드를 지불하는 구조를 이용해 리밋(메이커)로 스프레드를 수확. 다만 이는 트레이딩 엔진/호가 관리가 필요한 “프로 성격”이 강하다고 말한다.
- Pro probability compression play(확률 압축/재수렴 베팅): 확률이 한쪽으로 과도하게 쏠렸다가(혹은 급락했다가) 다시 균형 수준으로 되돌아오는 패턴을 공략. 예로 FOMC 이후 12월 금리인하 확률이 80~90%에서 30%로 급락했다가, 뉴욕 연은 윌리엄스 발언 후 다시 80%대로 복귀한 흐름을 든다. “연준은 시장 기대를 50:50 근처로 관리하려는 유인이 있다”는 해석을 전제로 한 확률 되돌림 트레이드다.
- Liquidity imbalance trading / Follow whale flow(고래 플로우 추종): “군중의 지혜”가 아니라 “군중 속의 지혜(wisdom within the crowd)”—즉 정보우위가 있는 대형 플레이어의 베팅을 추적한다. 폴리마켓은 온체인이라 지갑·포지션을 더 쉽게 추적할 수 있어(크립토의 ‘스마트 머니 월렛 추적’과 유사) 특정 카테고리에서 꾸준히 이기는 계정을 선별해 따라가는 전략이 가능하다고 한다. 칼시에서는 이런 추적이 제한적이라고 언급한다.
- Price sensitivity screening(가격 민감도/옵션 상대가치 스크리닝): 예측시장의 yes/no 계약은 원터치 배리어 옵션에 가깝고, 같은 레벨(예: BTC 100k 터치)을 Deribit 옵션·IBIT 옵션 등의 내재변동성/확률과 비교하면 예측시장이 과열(확률 과대)인 경우가 있다고 본다. 예시로 폴리마켓에서 BTC 100k 도달 확률이 60%로 거래되는 동안, 옵션시장의 암묵 확률(구조 차이를 조정해도)이 훨씬 낮다면 폴리마켓을 매도(혹은 반대 포지션)하고 다른 시장에서 헤지하는 식의 상대가치 거래가 가능하다는 논리다.
- Conditional hedging(조건부 헤징): 실물/사업 리스크를 예측계약으로 보험처럼 헤지하는 접근. 선물·실물 인수도 같은 복잡성을 줄이고, “정의된 이벤트의 yes/no”로 정산되는 장점을 활용한다는 취지다.
- Event calendar positioning(이벤트 캘린더 포지셔닝): FOMC, 정치 이벤트 등 캘린더상 변동성 이벤트를 전후로 확률이 어떻게 재가격될지(혹은 유동성이 어디서 얇아질지)를 이용한다. 조건부 헤징이 “경제적 이해관계 기반”이라면, 이쪽은 “일정 기반의 포지셔닝/재가격 패턴”에 방점을 둔다고 구분한다.
마르쿠스는 이 중에서도 일반 트레이더에게 “가장 현실적인 수익 원천”은 엔드게임 스윕과 타임디케이 캡처처럼 고확률 영역이라고 강조한다.
51:48 Why Markus avoids “moon shot” trades
그는 롱샷(10센트 이하, 발생확률 10% 미만)을 “로또형”이라고 규정하며, 패자들이 잃는 돈의 60%가 이런 저확률 베팅에서 나온다는 관찰을 소개한다. 낮은 확률이 주는 ‘20배/100배’ 기대감 때문에 과잉 베팅이 발생하지만, 장기적으로 기대값이 불리하고(하우스/스프레드/재가격 리스크), 프로들은 오히려 고확률에서 작은 이익을 반복 수확한다고 주장한다. 다만 롱샷이라도 “만기까지 보유”가 아니라 “확률 재가격(리프라이싱) 구간에서 차익 실현”하는 방식이라면 일부 전술적 활용 여지는 있음을 시사한다.
54:11 How to trade by finding “wisdom within the crowd”
예측시장은 표면적으로 ‘군중의 지혜’를 팔지만, 실제 알파는 “군중 속 특정 주체의 정보 우위”에서 나온다고 본다. 즉, 진짜로 잘하는 플레이어(고래, 전문팀, 특정 카테고리 강자)를 식별해 그 플로우를 해석하거나 추종하는 것이 유리하다. 폴리마켓처럼 온체인 투명성이 있는 곳에서는 지갑 추적·성과 트랙레코드 분석이 가능해 이 전략이 더 실현 가능하다고 강조한다. 이는 크립토에서 ‘스마트 머니 월렛 트래킹’을 알파 소스로 활용하는 것과 같은 사고방식이다.
1:00:17 How prediction markets enable hedging against real-world outcomes
예측시장은 단순 투기뿐 아니라 실물경제 이벤트의 헤지 수단이 될 수 있다고 정리한다. 규제기관(CFTC) 관점에서도 예측계약은 특정 결과를 정의해 정산하기 때문에(yes/no) 전통 파생상품의 인수도·기초자산 정의·롤오버 등의 복잡성을 줄이며, 특정 리스크(정책/가격/규제/공급망 등)에 대한 “보험형 포지션”을 만들기 쉽다는 논리다.
1:02:34 Final thoughts on how traders should approach prediction markets
마르쿠스는 예측시장을 엔터테인먼트로 접근하면 “입장료를 내는 것”과 같으니 손실을 당연시해야 한다고 말한다. 반대로 확률·옵션 가격화 관점으로 접근하면, 프로 트레이더가 이미 들어와 있는 시장에서도 구조적 비효율(만기 임박 수렴 지연, 과대변동성, 플랫폼 간 가격차, 옵션시장 대비 확률 괴리)을 찾아 고확률 수익을 노릴 수 있다고 주장한다. 또한 2026년으로 갈수록 경쟁(로빈후드·제미니 등 신규 진입)과 마케팅 자본이 커지며 시장이 더 커질 가능성이 높고, 폴리마켓의 POLY 에어드랍은 크립토 네이티브 네트워크 효과를 강화하는 촉매가 될 수 있다는 전망을 덧붙인다.
https://youtu.be/WHM5wW5s9uk 2시간 전 업로드 됨
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How to Trade Prediction Markets Without an Opinion on the Event
Prediction markets are all the rage, but how do you trade them without a leg up on information? Markus Thielen says it’s about math and “the wisdom within the crowd.”
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How DTCC's SEC Approval Changes Everything For Onchain Finance with Sam Kazemian and Rob Montgomery
The Rollup
3줄 요약
1. DTCC가 SEC ‘노액션 레터’를 받으면서, 99.99% 미국 증권 결제 인프라가 토큰화 실험을 공식 레일로 열었고 “규제 시장 ↔ DeFi”의 합성적 컴포저빌리티가 현실 단계로 진입했다.
2. 테라 붕괴는 알고리즘 스테이블코인의 ‘성배 서사’를 끝냈고, Frax는 이를 계기로 “가장 안전한 디지털 달러(은행계좌 기반)”가 결국 주류가 된다는 산업적 학습을 강조한다.
3. 2026년은 비(非)달러 스테이블코인의 해가 될 가능성이 크며, KRW·BRL·TRY 등 온체인 FX 유동성과 무역/인보이스 파이낸싱(연 12~24%대)이 결합되면 결제 체인의 승자독식이 더 강해진다.
The Rollup
3줄 요약
1. DTCC가 SEC ‘노액션 레터’를 받으면서, 99.99% 미국 증권 결제 인프라가 토큰화 실험을 공식 레일로 열었고 “규제 시장 ↔ DeFi”의 합성적 컴포저빌리티가 현실 단계로 진입했다.
2. 테라 붕괴는 알고리즘 스테이블코인의 ‘성배 서사’를 끝냈고, Frax는 이를 계기로 “가장 안전한 디지털 달러(은행계좌 기반)”가 결국 주류가 된다는 산업적 학습을 강조한다.
3. 2026년은 비(非)달러 스테이블코인의 해가 될 가능성이 크며, KRW·BRL·TRY 등 온체인 FX 유동성과 무역/인보이스 파이낸싱(연 12~24%대)이 결합되면 결제 체인의 승자독식이 더 강해진다.
도권 15년, 그리고 ‘테라 이후’ 스테이블코인 설계 철학의 전환
대화는 도권이 15년형을 받았다는 이야기로 시작하며, 진행자는 테라 붕괴(약 400억 달러 규모)를 “7분마다 4만 달러씩 갚는 셈”이라는 계산으로 비유해 사건의 파괴력을 강조한다. Sam Kazemian은 Frax가 과거 ‘하이브리드 알고리즘 스테이블코인’(탈중앙·무블랙리스트·온체인·은행계좌 비의존)이라는 성배를 추구하던 흐름의 한 축이었음을 인정하면서도, 테라 사태가 업계 집단지성을 바꿨다고 진단한다. 결론은 “결국 블록체인 위의 디지털 달러는 은행계좌(오프체인 준비금) 기반의 극단적으로 안전한 형태가 주류가 된다”는 쪽으로 기울었고, 순수 크립토-에토스의 비수탁 자산은 BTC/ETH가 담당하는 구조가 더 자연스럽다는 인식이 굳어졌다는 설명이다. 또한 2022년 당시 커브(3pool/4pool 등) 유동성 불균형이 위기 징후로 관찰되곤 했지만, 정작 내부자들이 “사전에 확실히 알았다”기보다는 폭발이 매우 급격했고 시장 전체가 즉시 반응한 사건으로 묘사된다.
DTCC의 SEC 노액션 레터: ‘결제 독점 인프라’가 토큰화를 공식화한 의미
이 에피소드의 핵심 축은 DTCC의 SEC 승인(노액션 레터)이다. 진행자는 DTCC 규모를 “트릴리언이 아니라 쿼드릴리언 단위”라고 강조하며, 토큰화가 더 이상 스타트업 실험이 아니라 ‘규제 결제 시스템의 본체’가 움직이는 사건으로 규정한다. Sam은 DTCC가 미국 증권의 사실상 전부(대화에서는 99.99%라는 표현)를 결제하는 민간 독점적 구조 자체가 흥미롭다고 짚는다. 과거 물리적 주식증서(증권 실물)를 한 곳에 보관하고 결제 효율을 올리면서 중앙화가 굳어진 역사적 맥락을 상기시키며, “질서 있는 시장”을 만든다는 규제가 결과적으로 결제 레이어의 초독점을 낳았다는 비판적 관찰을 덧붙인다.
논점은 “DTCC가 토큰화한 증권이 어떤 형태로 유통될 것인가”로 이어진다. 브로커-딜러 간 결제 내부에서만 제한적으로 움직이는 ‘화이트리스트형’ 토큰인지, 아니면 L1/L2로 더 자유롭게 흘러나올 수 있는지에 따라 온체인 금융의 지형이 달라진다. 진행자는 CUSIP(북미 증권 식별 코드)가 규제 시장에서 결제·청산을 위해 부여되는 ‘스탬프’였듯, 토큰화 증권에도 동일한 식별/표준화가 적용되면 블록체인 쪽으로 확장되는 통로가 생긴다고 해설한다. Rob(InfiniFi)은 이번 사건을 “규제 시장과 DeFi 시장 간 컴포저빌리티가 열린다”는 신호로 해석하고, 그 결과 RWA 담보 대출·차입이 2026년 전후로 크게 늘 수 있다고 본다.
‘어디에서 결제될 것인가’보다 중요한 것: 규제 자산의 온체인 유통과 유동성 페어 전쟁
진행자는 DTCC가 하이퍼레저 기반 컨소시엄 체인을 써왔다는 점을 언급하며, “특정 퍼블릭 L1이 곧바로 결제 볼륨을 가져가긴 어렵다”는 관점을 제시한다. 반면 Rob은 장기적으로는 합성 브리징·유동성 경로를 통해 ETH L1으로 자본이 ‘스며들 듯’ 유입될 가능성이 높다고 본다. 이유는 단순하다: 가장 큰 유동성과 가장 높은 장기 안정성(정착된 보안/사회적 합의)이 있는 곳으로 규제 자산의 온체인 파생 유동성이 귀결되기 쉽다는 것이다. “L1/L2 게임에 지친 시장”이라는 표현도 나오며, 최종 정산 신뢰가 중요한 RWA 영역에서 ETH로의 중력장이 작동할 수 있다고 주장한다.
Sam은 여기서 “다음 세대의 유동성 페어는 무엇인가”로 논의를 끌고 간다. USDT가 과거 CEX에서 BTC/알트 페어의 즉시 결제를 가능케 하며 ‘슬리피지 감소·효율 극대화’ 문제를 풀었고, USDC가 DeFi에서 유사한 역할을 했듯이, 토큰화 주식/채권(특히 듀레이션이 있는 자산) 시대의 핵심은 “어떤 스테이블코인이 결제 페어를 먹느냐”라는 관점이다. 그는 Frax가 Q1에 RWA/토큰화 자산과 FRXUSD를 결합한 유동성 전략을 공개할 것처럼 암시하며, DTCC 토큰이 화이트리스트 구조라면 “발행사/체인 단위로 승인된 프록시(브리지/체인)가 유통 경로가 될 수 있다”는 가능성을 시사한다.
RWA ‘청산(liquidation)’이 새 수익원이 되는 이유: InfiniFi의 듀레이션 창고 전략
Rob은 RWA 온체인화의 1차 기회를 “RWA 구독(subnoscription)과 청산(liquidation)”에서 찾는다. 구독은 비교적 직관적이다. 토큰화된 국채·크레딧 등에서 발생하는 이자수익을 안정적으로 흡수해 구조화 상품처럼 수익을 만들 수 있다. 더 흥미로운 포인트는 청산이다. 많은 RWA 토큰은 “상환(리뎀션)까지 대기 기간”이 존재한다. 즉, 담보 청산이 발생해도 즉시 현금화가 어렵고, 커브 풀처럼 깊은 AMM 유동성이 형성되기 전에는 ‘듀레이션을 창고처럼 보관할 플레이어’가 필요하다. Rob은 InfiniFi가 “만기까지 보유(hold-to-maturity)”를 핵심 비즈니스로 설계했기 때문에, 청산 시점에 할인 매수→상환 완료까지 보유→스프레드 수취가 가능하다고 말한다. 이때 할인율/청산 프리미엄이 상당할 수 있어(대화에서는 평균 40% 수준이라는 강한 표현) RWA 시장 확장기에 ‘필수 유동성 제공자’가 될 수 있다는 논리다.
2026년은 비달러 스테이블코인의 해: KRW·BRL·TRY의 온체인화가 결제 체인을 바꾼다
진행자는 “내년(2026년)이 비달러 스테이블코인의 해”라는 큰 가설을 제시한다. 유럽 은행들의 유로 스테이블코인 컨소시엄 움직임, 라틴아메리카 지역(아르헨티나·브라질·콜롬비아·베네수엘라 등)에서의 복수 통화 스테이블코인 발행 시도 등을 언급하며, 달러 스테이블코인 독점이 구조적으로 일부 깨질 가능성을 강조한다. Sam은 Frax가 KRWQ(대화에서는 “가장 많이 거래되는 한국 원화 스테이블코인”으로 지칭)와 협업하며 발행·인프라 제공자 역할을 한다고 설명한다. 특히 한국은 규제/시장 구조상 KRW 페어가 강제되는 측면이 있어, 암호화폐 거래에서 원화가 매우 큰 비중을 차지한다는 맥락이 나온다. 그는 “달러가 글로벌 무역의 80%라면, 비달러는 20%만 차지해도 현재 대비 20배 성장 여지”라는 식으로 시장 크기를 직관화한다.
또한 Sam은 예측시장 사례(오랜 기간 실패 → Polymarket로 폭발)를 들며, “지금 99%가 USD 스테이블코인이라는 차트는 미래의 기회(비달러의 급성장)를 반대로 보여준다”고 주장한다. 즉, 아직 작다고 무시하던 영역이 UX·유동성·분배(Distribution)로 임계점을 넘으면 단기간에 지배적 서사가 바뀔 수 있다는 맥락이다.
온체인 FX의 실물 수요: 인보이스/무역금융이 ‘12~24% APR’로 연결되는 메커니즘
Rob은 비달러 스테이블코인의 가장 강력한 실사용을 “글로벌 무역과 매출채권(Trade receivables) 기반 인보이스 파이낸싱”에서 찾는다. 전통 국제송금은 고정 수수료(예: 국제 와이어 45달러)와 결제 지연(수일)이 존재해, 평균 2,000달러 수준의 소액 인보이스에는 수익 구조를 망가뜨린다. 하지만 스테이블코인으로 송금하고, 온체인 FX 유동성으로 헤지(선물/포워드 유사 노출)를 자동화하면, 단기 대출/매출채권 할인(예: 1,800달러 선지급→월말 2,000달러 수취) 같은 거래가 규모화될 수 있다. Rob은 브라질 헤알(BRL) 기반 모델링에서 연 24% APR 수준이 가능하다고 언급하며, 터키 리라(TRY)처럼 고금리 국가 통화 스테이블코인이 등장할수록 이런 기회가 커질 수 있다고 본다. 핵심은 “온체인 FX + 결제 즉시성 + 자동화”가 결합될 때만 전통 레일의 고정비를 이길 수 있다는 점이다.
대화는 도권이 15년형을 받았다는 이야기로 시작하며, 진행자는 테라 붕괴(약 400억 달러 규모)를 “7분마다 4만 달러씩 갚는 셈”이라는 계산으로 비유해 사건의 파괴력을 강조한다. Sam Kazemian은 Frax가 과거 ‘하이브리드 알고리즘 스테이블코인’(탈중앙·무블랙리스트·온체인·은행계좌 비의존)이라는 성배를 추구하던 흐름의 한 축이었음을 인정하면서도, 테라 사태가 업계 집단지성을 바꿨다고 진단한다. 결론은 “결국 블록체인 위의 디지털 달러는 은행계좌(오프체인 준비금) 기반의 극단적으로 안전한 형태가 주류가 된다”는 쪽으로 기울었고, 순수 크립토-에토스의 비수탁 자산은 BTC/ETH가 담당하는 구조가 더 자연스럽다는 인식이 굳어졌다는 설명이다. 또한 2022년 당시 커브(3pool/4pool 등) 유동성 불균형이 위기 징후로 관찰되곤 했지만, 정작 내부자들이 “사전에 확실히 알았다”기보다는 폭발이 매우 급격했고 시장 전체가 즉시 반응한 사건으로 묘사된다.
DTCC의 SEC 노액션 레터: ‘결제 독점 인프라’가 토큰화를 공식화한 의미
이 에피소드의 핵심 축은 DTCC의 SEC 승인(노액션 레터)이다. 진행자는 DTCC 규모를 “트릴리언이 아니라 쿼드릴리언 단위”라고 강조하며, 토큰화가 더 이상 스타트업 실험이 아니라 ‘규제 결제 시스템의 본체’가 움직이는 사건으로 규정한다. Sam은 DTCC가 미국 증권의 사실상 전부(대화에서는 99.99%라는 표현)를 결제하는 민간 독점적 구조 자체가 흥미롭다고 짚는다. 과거 물리적 주식증서(증권 실물)를 한 곳에 보관하고 결제 효율을 올리면서 중앙화가 굳어진 역사적 맥락을 상기시키며, “질서 있는 시장”을 만든다는 규제가 결과적으로 결제 레이어의 초독점을 낳았다는 비판적 관찰을 덧붙인다.
논점은 “DTCC가 토큰화한 증권이 어떤 형태로 유통될 것인가”로 이어진다. 브로커-딜러 간 결제 내부에서만 제한적으로 움직이는 ‘화이트리스트형’ 토큰인지, 아니면 L1/L2로 더 자유롭게 흘러나올 수 있는지에 따라 온체인 금융의 지형이 달라진다. 진행자는 CUSIP(북미 증권 식별 코드)가 규제 시장에서 결제·청산을 위해 부여되는 ‘스탬프’였듯, 토큰화 증권에도 동일한 식별/표준화가 적용되면 블록체인 쪽으로 확장되는 통로가 생긴다고 해설한다. Rob(InfiniFi)은 이번 사건을 “규제 시장과 DeFi 시장 간 컴포저빌리티가 열린다”는 신호로 해석하고, 그 결과 RWA 담보 대출·차입이 2026년 전후로 크게 늘 수 있다고 본다.
‘어디에서 결제될 것인가’보다 중요한 것: 규제 자산의 온체인 유통과 유동성 페어 전쟁
진행자는 DTCC가 하이퍼레저 기반 컨소시엄 체인을 써왔다는 점을 언급하며, “특정 퍼블릭 L1이 곧바로 결제 볼륨을 가져가긴 어렵다”는 관점을 제시한다. 반면 Rob은 장기적으로는 합성 브리징·유동성 경로를 통해 ETH L1으로 자본이 ‘스며들 듯’ 유입될 가능성이 높다고 본다. 이유는 단순하다: 가장 큰 유동성과 가장 높은 장기 안정성(정착된 보안/사회적 합의)이 있는 곳으로 규제 자산의 온체인 파생 유동성이 귀결되기 쉽다는 것이다. “L1/L2 게임에 지친 시장”이라는 표현도 나오며, 최종 정산 신뢰가 중요한 RWA 영역에서 ETH로의 중력장이 작동할 수 있다고 주장한다.
Sam은 여기서 “다음 세대의 유동성 페어는 무엇인가”로 논의를 끌고 간다. USDT가 과거 CEX에서 BTC/알트 페어의 즉시 결제를 가능케 하며 ‘슬리피지 감소·효율 극대화’ 문제를 풀었고, USDC가 DeFi에서 유사한 역할을 했듯이, 토큰화 주식/채권(특히 듀레이션이 있는 자산) 시대의 핵심은 “어떤 스테이블코인이 결제 페어를 먹느냐”라는 관점이다. 그는 Frax가 Q1에 RWA/토큰화 자산과 FRXUSD를 결합한 유동성 전략을 공개할 것처럼 암시하며, DTCC 토큰이 화이트리스트 구조라면 “발행사/체인 단위로 승인된 프록시(브리지/체인)가 유통 경로가 될 수 있다”는 가능성을 시사한다.
RWA ‘청산(liquidation)’이 새 수익원이 되는 이유: InfiniFi의 듀레이션 창고 전략
Rob은 RWA 온체인화의 1차 기회를 “RWA 구독(subnoscription)과 청산(liquidation)”에서 찾는다. 구독은 비교적 직관적이다. 토큰화된 국채·크레딧 등에서 발생하는 이자수익을 안정적으로 흡수해 구조화 상품처럼 수익을 만들 수 있다. 더 흥미로운 포인트는 청산이다. 많은 RWA 토큰은 “상환(리뎀션)까지 대기 기간”이 존재한다. 즉, 담보 청산이 발생해도 즉시 현금화가 어렵고, 커브 풀처럼 깊은 AMM 유동성이 형성되기 전에는 ‘듀레이션을 창고처럼 보관할 플레이어’가 필요하다. Rob은 InfiniFi가 “만기까지 보유(hold-to-maturity)”를 핵심 비즈니스로 설계했기 때문에, 청산 시점에 할인 매수→상환 완료까지 보유→스프레드 수취가 가능하다고 말한다. 이때 할인율/청산 프리미엄이 상당할 수 있어(대화에서는 평균 40% 수준이라는 강한 표현) RWA 시장 확장기에 ‘필수 유동성 제공자’가 될 수 있다는 논리다.
2026년은 비달러 스테이블코인의 해: KRW·BRL·TRY의 온체인화가 결제 체인을 바꾼다
진행자는 “내년(2026년)이 비달러 스테이블코인의 해”라는 큰 가설을 제시한다. 유럽 은행들의 유로 스테이블코인 컨소시엄 움직임, 라틴아메리카 지역(아르헨티나·브라질·콜롬비아·베네수엘라 등)에서의 복수 통화 스테이블코인 발행 시도 등을 언급하며, 달러 스테이블코인 독점이 구조적으로 일부 깨질 가능성을 강조한다. Sam은 Frax가 KRWQ(대화에서는 “가장 많이 거래되는 한국 원화 스테이블코인”으로 지칭)와 협업하며 발행·인프라 제공자 역할을 한다고 설명한다. 특히 한국은 규제/시장 구조상 KRW 페어가 강제되는 측면이 있어, 암호화폐 거래에서 원화가 매우 큰 비중을 차지한다는 맥락이 나온다. 그는 “달러가 글로벌 무역의 80%라면, 비달러는 20%만 차지해도 현재 대비 20배 성장 여지”라는 식으로 시장 크기를 직관화한다.
또한 Sam은 예측시장 사례(오랜 기간 실패 → Polymarket로 폭발)를 들며, “지금 99%가 USD 스테이블코인이라는 차트는 미래의 기회(비달러의 급성장)를 반대로 보여준다”고 주장한다. 즉, 아직 작다고 무시하던 영역이 UX·유동성·분배(Distribution)로 임계점을 넘으면 단기간에 지배적 서사가 바뀔 수 있다는 맥락이다.
온체인 FX의 실물 수요: 인보이스/무역금융이 ‘12~24% APR’로 연결되는 메커니즘
Rob은 비달러 스테이블코인의 가장 강력한 실사용을 “글로벌 무역과 매출채권(Trade receivables) 기반 인보이스 파이낸싱”에서 찾는다. 전통 국제송금은 고정 수수료(예: 국제 와이어 45달러)와 결제 지연(수일)이 존재해, 평균 2,000달러 수준의 소액 인보이스에는 수익 구조를 망가뜨린다. 하지만 스테이블코인으로 송금하고, 온체인 FX 유동성으로 헤지(선물/포워드 유사 노출)를 자동화하면, 단기 대출/매출채권 할인(예: 1,800달러 선지급→월말 2,000달러 수취) 같은 거래가 규모화될 수 있다. Rob은 브라질 헤알(BRL) 기반 모델링에서 연 24% APR 수준이 가능하다고 언급하며, 터키 리라(TRY)처럼 고금리 국가 통화 스테이블코인이 등장할수록 이런 기회가 커질 수 있다고 본다. 핵심은 “온체인 FX + 결제 즉시성 + 자동화”가 결합될 때만 전통 레일의 고정비를 이길 수 있다는 점이다.
온체인 FX는 달러 라우팅을 깨나? ‘승자독식’이 더 강해진다는 결론
진행자는 온체인 FX 반대 논리로 “유동성이 얕은 통화쌍은 결국 USD를 거쳐 라우팅해야 한다”는 지적을 요약하고, A→USD→B 구조가 수십 년짜리 달러 네트워크 효과라 쉽게 무너지지 않을 수 있다고 문제를 제기한다. Sam은 각국의 자본통제·은행 인프라 제약(예: 원화는 해외 계좌로 직접 이동이 어렵다는 류의 제약) 때문에 USD가 ‘가장 자유롭게 연결되는 라우팅 자산’이 된 역사적 이유를 인정한다. 다만 그의 결론은 역설적으로 “그래서 비달러 스테이블코인은 더더욱 승자독식”이라는 것이다. 각 통화권에서 실사용/규제 적합/유동성의 임계점을 먼저 넘는 ‘사실상 표준 1개’가 생기면, 후발 2등은 설 자리가 거의 없고(“한국 원화 테더는 하나만 남는다”는 식의 주장), 국가별로 1개에 가까운 지배적 발행자가 굳을 가능성이 높다는 전망이다. Rob도 ‘winner-take-most’에 가깝다고 동의하며, 특히 해외에서 USDT를 저축수단으로 쓰는 대중 사례(아르헨티나 등)를 언급하면서, 카드 결제 시 비자/마스터가 가져가는 FX 스프레드가 온체인 풀로 대체되면 기존 결제 거대기업이 피해를 볼 수 있다고 본다.
스테이블코인 체인 전쟁(Tempo·Stable·Plasma·Arc): 가스리스 이후의 수익모델은 ‘플로우(흐름)’
후반부는 스테이블코인 특화 체인 경쟁으로 넘어간다. 진행자는 Stripe 계열로 보이는 Tempo의 배포력(Distribution)과 기술력을 높게 평가하며 “결제 체인을 먹으러 올 수 있다”는 위기감을 드러낸다. Sam은 Tempo 테스트넷의 설계에서 특히 “가스가 특정 네이티브 토큰(ETH 유사 자산)로 고정되지 않는다”는 점을 흥미롭게 본다. 즉 EVM이지만 가스 지불 통화가 스테이블코인/검증인 선택에 따라 달라질 수 있고, 지갑 UI에서 흔히 보이는 ‘ETH 가스 잔고’ 개념 자체가 Tempo에서는 성립하지 않는 구조라는 설명이 나온다. 이는 결제 UX 관점에서 강력한 차별점이다.
진행자는 “가스리스 전송이 보편화되면 체인은 어떻게 돈을 버나?”를 직접 묻고, Sam은 “완전한 무한 무료 트랜잭션은 불가능하며, 가스리스는 결국 보조금(subsidy)로 플로우를 끌어오는 전략”이라고 정리한다. 그리고 스테이블코인 발행사(USDC의 경우 Circle 등)와 체인 간의 이해관계 정렬이 핵심이라고 본다. 발행사는 TVL(스테이블 잔고, AUM)을 통해 수익을 내고, 체인은 거래 ‘흐름(결제·정산 플로우)’을 통해 수익을 낸다. 결국 누구와 결합해 어떤 결제/유통 채널을 확보하느냐가 승패를 가른다는 관점이다. Rob은 Plasma는 “DeFi 진입을 돕는 네오뱅크/단일 진입점” 성격이 강하고, Stable·Arc는 “트랜잭션/정산” 성격이 더 강하다는 식으로 포지셔닝을 구분한다.
마지막으로 Rob은 Tempo 같은 ‘기존 강자(incumbent)의 역습’이 성공할지에 대해 회의적 시각을 덧붙이며, 기술 전환기에 기존 지배자가 뒤늦게 따라오다 실패하는 패턴(『혁신가의 딜레마』)을 언급한다. 즉, 결제 체인의 분배력을 가진 플레이어가 온체인으로 확장하더라도, 이미 다른 승자가 정해졌을 수 있다는 고전적 논리로 토론을 마무리한다.
https://youtu.be/JEPpr3V5MIg 3시간 전 업로드 됨
진행자는 온체인 FX 반대 논리로 “유동성이 얕은 통화쌍은 결국 USD를 거쳐 라우팅해야 한다”는 지적을 요약하고, A→USD→B 구조가 수십 년짜리 달러 네트워크 효과라 쉽게 무너지지 않을 수 있다고 문제를 제기한다. Sam은 각국의 자본통제·은행 인프라 제약(예: 원화는 해외 계좌로 직접 이동이 어렵다는 류의 제약) 때문에 USD가 ‘가장 자유롭게 연결되는 라우팅 자산’이 된 역사적 이유를 인정한다. 다만 그의 결론은 역설적으로 “그래서 비달러 스테이블코인은 더더욱 승자독식”이라는 것이다. 각 통화권에서 실사용/규제 적합/유동성의 임계점을 먼저 넘는 ‘사실상 표준 1개’가 생기면, 후발 2등은 설 자리가 거의 없고(“한국 원화 테더는 하나만 남는다”는 식의 주장), 국가별로 1개에 가까운 지배적 발행자가 굳을 가능성이 높다는 전망이다. Rob도 ‘winner-take-most’에 가깝다고 동의하며, 특히 해외에서 USDT를 저축수단으로 쓰는 대중 사례(아르헨티나 등)를 언급하면서, 카드 결제 시 비자/마스터가 가져가는 FX 스프레드가 온체인 풀로 대체되면 기존 결제 거대기업이 피해를 볼 수 있다고 본다.
스테이블코인 체인 전쟁(Tempo·Stable·Plasma·Arc): 가스리스 이후의 수익모델은 ‘플로우(흐름)’
후반부는 스테이블코인 특화 체인 경쟁으로 넘어간다. 진행자는 Stripe 계열로 보이는 Tempo의 배포력(Distribution)과 기술력을 높게 평가하며 “결제 체인을 먹으러 올 수 있다”는 위기감을 드러낸다. Sam은 Tempo 테스트넷의 설계에서 특히 “가스가 특정 네이티브 토큰(ETH 유사 자산)로 고정되지 않는다”는 점을 흥미롭게 본다. 즉 EVM이지만 가스 지불 통화가 스테이블코인/검증인 선택에 따라 달라질 수 있고, 지갑 UI에서 흔히 보이는 ‘ETH 가스 잔고’ 개념 자체가 Tempo에서는 성립하지 않는 구조라는 설명이 나온다. 이는 결제 UX 관점에서 강력한 차별점이다.
진행자는 “가스리스 전송이 보편화되면 체인은 어떻게 돈을 버나?”를 직접 묻고, Sam은 “완전한 무한 무료 트랜잭션은 불가능하며, 가스리스는 결국 보조금(subsidy)로 플로우를 끌어오는 전략”이라고 정리한다. 그리고 스테이블코인 발행사(USDC의 경우 Circle 등)와 체인 간의 이해관계 정렬이 핵심이라고 본다. 발행사는 TVL(스테이블 잔고, AUM)을 통해 수익을 내고, 체인은 거래 ‘흐름(결제·정산 플로우)’을 통해 수익을 낸다. 결국 누구와 결합해 어떤 결제/유통 채널을 확보하느냐가 승패를 가른다는 관점이다. Rob은 Plasma는 “DeFi 진입을 돕는 네오뱅크/단일 진입점” 성격이 강하고, Stable·Arc는 “트랜잭션/정산” 성격이 더 강하다는 식으로 포지셔닝을 구분한다.
마지막으로 Rob은 Tempo 같은 ‘기존 강자(incumbent)의 역습’이 성공할지에 대해 회의적 시각을 덧붙이며, 기술 전환기에 기존 지배자가 뒤늦게 따라오다 실패하는 패턴(『혁신가의 딜레마』)을 언급한다. 즉, 결제 체인의 분배력을 가진 플레이어가 온체인으로 확장하더라도, 이미 다른 승자가 정해졌을 수 있다는 고전적 논리로 토론을 마무리한다.
https://youtu.be/JEPpr3V5MIg 3시간 전 업로드 됨
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How DTCC's SEC Approval Changes Everything For Onchain Finance with Sam Kazemian and Rob Montgomery
Do Kwon's getting 15 years. DTCC just unlocked quadrillions for tokenization. And the stablecoin chain wars are heating up.
In this episode of Stabled Up, Sam Kazemian of Frax Finance and Rob Montgomery of InfiniFi break down how DTCC's SEC approval changes…
In this episode of Stabled Up, Sam Kazemian of Frax Finance and Rob Montgomery of InfiniFi break down how DTCC's SEC approval changes…
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LIVE: Equity Perps with Shaunda Devens | 0xResearch
0xResearch
3줄 요약
1. ‘Equity Perps(주식 퍼프)’는 옵션보다 단순한 델타-1 레버리지 도구라서, 트래드파이의 주식/지수 레버리지 수요를 “크립토식 퍼프 UX”로 흡수할 가능성이 크다.
2. 다만 주말·휴장·규제·헤지 불가능성이 시장조성 리스크를 키워 스프레드/수수료/펀딩이 비싸질 수밖에 없고, 오라클 구조가 프로덕트 성패를 좌우한다.
3. Hyperliquid는 HIP-3로 “마켓(상장) 자체를 외주화”해 확장하고, 단일 프론트엔드에 모으면서도 빌더코드로 유통을 늘리는 특이한 플랫폼 전략을 밀고 있다.
0xResearch
3줄 요약
1. ‘Equity Perps(주식 퍼프)’는 옵션보다 단순한 델타-1 레버리지 도구라서, 트래드파이의 주식/지수 레버리지 수요를 “크립토식 퍼프 UX”로 흡수할 가능성이 크다.
2. 다만 주말·휴장·규제·헤지 불가능성이 시장조성 리스크를 키워 스프레드/수수료/펀딩이 비싸질 수밖에 없고, 오라클 구조가 프로덕트 성패를 좌우한다.
3. Hyperliquid는 HIP-3로 “마켓(상장) 자체를 외주화”해 확장하고, 단일 프론트엔드에 모으면서도 빌더코드로 유통을 늘리는 특이한 플랫폼 전략을 밀고 있다.
Hyperliquid의 ‘Cross-Portfolio Margin’과 퍼프 인프라 고도화
Hyperliquid가 크로스-포트폴리오 마진(교차 증거금)을 발표한 것을 두고, 패널들은 “전통 거래소에서는 흔하지만 크립토에서는 비효율적으로 구현되던 기능”이 본격적으로 들어온다는 점을 강조한다. 특히 Solana 쪽에서 언급된 ‘Project Zero’(주요 가치제안이 크로스-콜래터럴)나 Ellipsis Labs(현 Phoenix 팀)의 퍼프 구축 움직임과 맞물려, “퍼프가 제대로 되려면 결국 증거금/리스크 엔진이 한 단계 더 올라가야 한다”는 맥락이다. 델타-뉴트럴 캐리(spot을 담보로 short 퍼프, 담보수익+펀딩을 결합) 같은 구조가 더 깔끔해진다는 기대도 나온다.
또한 Solana는 빠른 체인이라 퍼프에 적합하지만 과거에는 퍼프가 크게 성공하지 못했다는 평가가 깔리며, 해법으로 ‘proprietary AMM/PMM(프로프 AMM)’ 계열 설계가 유효할 수 있다는 코멘트가 나온다. 즉 “속도는 충분하지만 유동성/마켓메이킹 구조가 관건”이라는 문제의식이다.
왜 ‘주식 퍼프’가 옵션보다 직관적인가: 델타-1 vs 옵션의 복잡성
Shaunda Devens는 주식 퍼프가 흥미로운 이유를 “옵션 중심인 트래드파이 레버리지 시장을, 더 단순한 델타-1 상품으로 재구성할 수 있기 때문”으로 설명한다. 옵션은 가격 외에도 만기(Time to expiry), 내재변동성(IV) 등 변수들이 프리미엄을 좌우한다. 예컨대 “BTC를 6개월 후 10만 달러에 살 수 있는 콜옵션”은 시간가치와 변동성 프리미엄이 붙고, 이 ‘옵셔널리티’를 원치 않아도 비용으로 지불해야 한다.
반면 퍼프는 오라클 가격(현물 기준)과 마크 가격(거래소 내 퍼프 가격)을 펀딩으로 앵커링해 델타-1 노출을 제공한다. 가격이 오라클 대비 비싸면 롱이 펀딩을 내고, 싸면 숏이 내는 구조로 시장조성자가 스프레드를 먹으며 수렴시키는 메커니즘이다. 패널들은 “리테일 관점에서 레버리지 슬라이더(예: 50x)로 끝나는 UX가 옵션보다 훨씬 쉽다”는 점을 반복해서 강조한다.
흥미로운 데이터 포인트로, 트래드파이 옵션 시장조차 리테일 비중이 상당하다는 언급이 나온다(대략 61%가 리테일 기여라는 발언). 즉 “리테일이 레버리지를 원한다”는 전제가 강하고, 이를 더 단순한 델타-1 상품으로 제공하면 시장 확장 여지가 크다는 논리다.
‘투자’에는 불리한 주식 퍼프: 높은 펀딩과 초기 비효율(그래도 시간이 답?)
주식 퍼프의 약점으로는 “장기 보유(투자)에는 부적합”이 지적된다. 펀딩이 비용이기 때문에 1년 이상 보유한다면 토큰화 주식(spot tokenized equity)이나 다른 구조가 낫다는 것. 특히 초기에는 펀딩이 비정상적으로 높을 수밖에 없다고 본다. 이유는 단순하다: 주식은 (1) 헤지 레그가 트래드파이에 있고 (2) 주말/휴장이 있으며 (3) 신규 시장이라 마켓메이커가 인벤토리를 들고 가기 어렵다. 따라서 더 높은 펀딩(혹은 더 넓은 스프레드/수수료)로 “위험 부담을 떠안는 대가”를 지불해야만 유동성이 공급된다.
다만 시간이 지나면 시장조성 경쟁, 구조 개선, 유동성 증가로 펀딩/스프레드가 내려갈 여지가 있고, “옵션 프리미엄(옵셔널리티 비용) vs 퍼프 펀딩(보유비용)” 비교에서 어떤 쪽이 장기적으로 더 저렴해질지가 핵심 질문으로 제시된다.
주말·휴장 리스크: ‘가격 기준이 사라지는 시간’이 만든 1% 수수료와 스프레드 확대
가장 현실적인 난제로 “주말/휴장에는 현물(정규시장) 가격 기준이 부재”하다는 점이 반복된다. 한 패널은 주말에 equity perp를 거래하다가 거래비용이 1% 수준으로 체감됐다고 말하며, 이는 사용자에게 불리해 보이지만 마켓메이커 입장에서는 “기준가격 불확실성+헤지 불능 구간을 견디기 위한 생존 비용”이라는 설명이 뒤따른다.
이 대목에서 중요한 관찰은, 크립토가 BTC/ETH는 24/7이고 오라클도 풍부하지만, 주식은 레그가 트래드파이에 걸려 있어 주말에 포지션 조정이 어려워진다는 점이다. 따라서 (1) 스프레드 확대 (2) 인벤토리 축소 (3) 수수료 인상 (4) 내부가격/모델가격 의존 등이 발생하며, 이는 상품이 성숙하기 전까지는 피하기 어렵다는 톤이다.
토큰화 주식(Spot)이 퍼프를 도울까: ‘온체인 현물’이 오라클의 대안이 되는 시나리오
해결책으로 “트래드파이 주식 가격을 오라클로 쓰는 대신, 온체인 토큰화 주식의 현물 가격을 기준으로 삼는” 시나리오가 제시된다. 이렇게 되면 주말에도 현물시장이 열려 있는 셈이어서, 퍼프 마켓메이킹이 BTC/ETH처럼 단순해질 수 있다. 다만 단기적으로는 토큰화 주식 현물이 충분한 거래량/신뢰를 확보해야 하고, 크립토 오라클이 바이낸스 같은 ‘가장 유동적인 레퍼런스’에 기대는 구조처럼, 토큰화 주식도 “어느 시장이 레퍼런스가 될 것인가” 문제가 남는다.
또한 규제 환경 논의에서 “오프체인을 24/7로 바꾸고 온체인이 따라오는” 경로보다, 오히려 “온체인 인프라를 이용해 오프체인(기존 금융) 운영을 바꾸는” 경로(예: Solana 위에서 주식 발행/거래를 실험)가 더 그럴듯하다는 시각도 나온다.
규제는 장벽인가, 기회인가: ‘컴플라이언트 equity perp’는 오래 걸리고 그 사이 디파이가 창구가 된다
Dan은 equity perp가 사실상 규제 아비트라지(특히 미국 리테일 기준) 성격이 강하다고 짚고, Robinhood/전통 거래소도 24/7로 가려는 움직임이 있으니 “이 내러티브가 얼마나 지속가능한가”를 질문한다. Shaunda는 오히려 규제가 “중앙화 대형 플레이어가 빠르게 복제해 시장을 쓸어가기 어렵게 만들기 때문에, 디파이/오프쇼어/탈중앙 프론트엔드에게는 시간 창(window of opportunity)”가 된다고 본다.
예시로, 미국에서 ‘만기 28일 이상’ 상품은 선물로 분류되어(발언 기준) 브로커–거래소–클리어링하우스 3단 구조의 협업과 보호장치가 필요해, 크립토처럼 “거래소가 마음대로 상장”하기가 어렵다고 설명한다. BTC 퍼프조차 컴플라이언스로 들어오는 데 시간이 걸렸고(코인베이스 퍼프가 5년 만기 등 변형을 거쳤다는 언급), equities(증권)는 더 복잡하니 “합법 equity perp가 대중화되기까지는 수년”이라는 관점이다.
현재 시장 지형(Hyperliquid 중심): Trade.xyz/Unit, Felix, Ostium, 그리고 다양한 아키텍처
패널들은 “지금은 Hyperliquid가 핵심 무대”라고 전제한다. HIP-3(외부 팀이 마켓을 배포) 구조에서 Trade.xyz가 대부분의 volume을 가져가고 있는데, 이 팀은 Unit(UBTC/UE 등의 토큰화 레이어)와 같은 계열이라 구조적 우위가 있다는 평가다(대화에서는 hyper equities volume의 95% 수준을 차지한다는 언급). Felix는 HyperEVM 네이티브 팀으로, USDH(얼라이언스 스테이블) 기반으로 수수료 할인/리베이트를 차별점으로 내세운다. 다만 당시에는 Hyperliquid의 ‘growth mode(수수료 90% 감면)’ 때문에 USDH vs USDC 차이가 크게 체감되진 않는다는 뉘앙스가 나온다. 레버리지도 차별점으로 언급되는데, Felix는 3x, Trade.xyz는 10x 같은 식의 스펙 차이가 존재한다.
Ostium은 완전히 다른 “peer-to-pool(풀 상대 거래)” 모델로 소개된다. 사용자는 오라클 가격으로 체결되어 “트래드파이 수준의 실행(oracle execution)”을 얻는 대신, LP가 방향성 리스크를 더 많이 떠안는 구조라 풀 수익률이 HLP처럼 일방향 우상향이 아닐 수 있다는 점이 트레이드오프로 나온다. 추가로 ‘Best’ 같은 곳은 자체 풀로 트레이더를 상대하고 오프체인에서 헤지하는 구조도 언급되며, “오더북 vs 풀 vs 오프체인 헤지”로 아키텍처가 갈라지는 모습이 정리된다.
Hyperliquid가 크로스-포트폴리오 마진(교차 증거금)을 발표한 것을 두고, 패널들은 “전통 거래소에서는 흔하지만 크립토에서는 비효율적으로 구현되던 기능”이 본격적으로 들어온다는 점을 강조한다. 특히 Solana 쪽에서 언급된 ‘Project Zero’(주요 가치제안이 크로스-콜래터럴)나 Ellipsis Labs(현 Phoenix 팀)의 퍼프 구축 움직임과 맞물려, “퍼프가 제대로 되려면 결국 증거금/리스크 엔진이 한 단계 더 올라가야 한다”는 맥락이다. 델타-뉴트럴 캐리(spot을 담보로 short 퍼프, 담보수익+펀딩을 결합) 같은 구조가 더 깔끔해진다는 기대도 나온다.
또한 Solana는 빠른 체인이라 퍼프에 적합하지만 과거에는 퍼프가 크게 성공하지 못했다는 평가가 깔리며, 해법으로 ‘proprietary AMM/PMM(프로프 AMM)’ 계열 설계가 유효할 수 있다는 코멘트가 나온다. 즉 “속도는 충분하지만 유동성/마켓메이킹 구조가 관건”이라는 문제의식이다.
왜 ‘주식 퍼프’가 옵션보다 직관적인가: 델타-1 vs 옵션의 복잡성
Shaunda Devens는 주식 퍼프가 흥미로운 이유를 “옵션 중심인 트래드파이 레버리지 시장을, 더 단순한 델타-1 상품으로 재구성할 수 있기 때문”으로 설명한다. 옵션은 가격 외에도 만기(Time to expiry), 내재변동성(IV) 등 변수들이 프리미엄을 좌우한다. 예컨대 “BTC를 6개월 후 10만 달러에 살 수 있는 콜옵션”은 시간가치와 변동성 프리미엄이 붙고, 이 ‘옵셔널리티’를 원치 않아도 비용으로 지불해야 한다.
반면 퍼프는 오라클 가격(현물 기준)과 마크 가격(거래소 내 퍼프 가격)을 펀딩으로 앵커링해 델타-1 노출을 제공한다. 가격이 오라클 대비 비싸면 롱이 펀딩을 내고, 싸면 숏이 내는 구조로 시장조성자가 스프레드를 먹으며 수렴시키는 메커니즘이다. 패널들은 “리테일 관점에서 레버리지 슬라이더(예: 50x)로 끝나는 UX가 옵션보다 훨씬 쉽다”는 점을 반복해서 강조한다.
흥미로운 데이터 포인트로, 트래드파이 옵션 시장조차 리테일 비중이 상당하다는 언급이 나온다(대략 61%가 리테일 기여라는 발언). 즉 “리테일이 레버리지를 원한다”는 전제가 강하고, 이를 더 단순한 델타-1 상품으로 제공하면 시장 확장 여지가 크다는 논리다.
‘투자’에는 불리한 주식 퍼프: 높은 펀딩과 초기 비효율(그래도 시간이 답?)
주식 퍼프의 약점으로는 “장기 보유(투자)에는 부적합”이 지적된다. 펀딩이 비용이기 때문에 1년 이상 보유한다면 토큰화 주식(spot tokenized equity)이나 다른 구조가 낫다는 것. 특히 초기에는 펀딩이 비정상적으로 높을 수밖에 없다고 본다. 이유는 단순하다: 주식은 (1) 헤지 레그가 트래드파이에 있고 (2) 주말/휴장이 있으며 (3) 신규 시장이라 마켓메이커가 인벤토리를 들고 가기 어렵다. 따라서 더 높은 펀딩(혹은 더 넓은 스프레드/수수료)로 “위험 부담을 떠안는 대가”를 지불해야만 유동성이 공급된다.
다만 시간이 지나면 시장조성 경쟁, 구조 개선, 유동성 증가로 펀딩/스프레드가 내려갈 여지가 있고, “옵션 프리미엄(옵셔널리티 비용) vs 퍼프 펀딩(보유비용)” 비교에서 어떤 쪽이 장기적으로 더 저렴해질지가 핵심 질문으로 제시된다.
주말·휴장 리스크: ‘가격 기준이 사라지는 시간’이 만든 1% 수수료와 스프레드 확대
가장 현실적인 난제로 “주말/휴장에는 현물(정규시장) 가격 기준이 부재”하다는 점이 반복된다. 한 패널은 주말에 equity perp를 거래하다가 거래비용이 1% 수준으로 체감됐다고 말하며, 이는 사용자에게 불리해 보이지만 마켓메이커 입장에서는 “기준가격 불확실성+헤지 불능 구간을 견디기 위한 생존 비용”이라는 설명이 뒤따른다.
이 대목에서 중요한 관찰은, 크립토가 BTC/ETH는 24/7이고 오라클도 풍부하지만, 주식은 레그가 트래드파이에 걸려 있어 주말에 포지션 조정이 어려워진다는 점이다. 따라서 (1) 스프레드 확대 (2) 인벤토리 축소 (3) 수수료 인상 (4) 내부가격/모델가격 의존 등이 발생하며, 이는 상품이 성숙하기 전까지는 피하기 어렵다는 톤이다.
토큰화 주식(Spot)이 퍼프를 도울까: ‘온체인 현물’이 오라클의 대안이 되는 시나리오
해결책으로 “트래드파이 주식 가격을 오라클로 쓰는 대신, 온체인 토큰화 주식의 현물 가격을 기준으로 삼는” 시나리오가 제시된다. 이렇게 되면 주말에도 현물시장이 열려 있는 셈이어서, 퍼프 마켓메이킹이 BTC/ETH처럼 단순해질 수 있다. 다만 단기적으로는 토큰화 주식 현물이 충분한 거래량/신뢰를 확보해야 하고, 크립토 오라클이 바이낸스 같은 ‘가장 유동적인 레퍼런스’에 기대는 구조처럼, 토큰화 주식도 “어느 시장이 레퍼런스가 될 것인가” 문제가 남는다.
또한 규제 환경 논의에서 “오프체인을 24/7로 바꾸고 온체인이 따라오는” 경로보다, 오히려 “온체인 인프라를 이용해 오프체인(기존 금융) 운영을 바꾸는” 경로(예: Solana 위에서 주식 발행/거래를 실험)가 더 그럴듯하다는 시각도 나온다.
규제는 장벽인가, 기회인가: ‘컴플라이언트 equity perp’는 오래 걸리고 그 사이 디파이가 창구가 된다
Dan은 equity perp가 사실상 규제 아비트라지(특히 미국 리테일 기준) 성격이 강하다고 짚고, Robinhood/전통 거래소도 24/7로 가려는 움직임이 있으니 “이 내러티브가 얼마나 지속가능한가”를 질문한다. Shaunda는 오히려 규제가 “중앙화 대형 플레이어가 빠르게 복제해 시장을 쓸어가기 어렵게 만들기 때문에, 디파이/오프쇼어/탈중앙 프론트엔드에게는 시간 창(window of opportunity)”가 된다고 본다.
예시로, 미국에서 ‘만기 28일 이상’ 상품은 선물로 분류되어(발언 기준) 브로커–거래소–클리어링하우스 3단 구조의 협업과 보호장치가 필요해, 크립토처럼 “거래소가 마음대로 상장”하기가 어렵다고 설명한다. BTC 퍼프조차 컴플라이언스로 들어오는 데 시간이 걸렸고(코인베이스 퍼프가 5년 만기 등 변형을 거쳤다는 언급), equities(증권)는 더 복잡하니 “합법 equity perp가 대중화되기까지는 수년”이라는 관점이다.
현재 시장 지형(Hyperliquid 중심): Trade.xyz/Unit, Felix, Ostium, 그리고 다양한 아키텍처
패널들은 “지금은 Hyperliquid가 핵심 무대”라고 전제한다. HIP-3(외부 팀이 마켓을 배포) 구조에서 Trade.xyz가 대부분의 volume을 가져가고 있는데, 이 팀은 Unit(UBTC/UE 등의 토큰화 레이어)와 같은 계열이라 구조적 우위가 있다는 평가다(대화에서는 hyper equities volume의 95% 수준을 차지한다는 언급). Felix는 HyperEVM 네이티브 팀으로, USDH(얼라이언스 스테이블) 기반으로 수수료 할인/리베이트를 차별점으로 내세운다. 다만 당시에는 Hyperliquid의 ‘growth mode(수수료 90% 감면)’ 때문에 USDH vs USDC 차이가 크게 체감되진 않는다는 뉘앙스가 나온다. 레버리지도 차별점으로 언급되는데, Felix는 3x, Trade.xyz는 10x 같은 식의 스펙 차이가 존재한다.
Ostium은 완전히 다른 “peer-to-pool(풀 상대 거래)” 모델로 소개된다. 사용자는 오라클 가격으로 체결되어 “트래드파이 수준의 실행(oracle execution)”을 얻는 대신, LP가 방향성 리스크를 더 많이 떠안는 구조라 풀 수익률이 HLP처럼 일방향 우상향이 아닐 수 있다는 점이 트레이드오프로 나온다. 추가로 ‘Best’ 같은 곳은 자체 풀로 트레이더를 상대하고 오프체인에서 헤지하는 구조도 언급되며, “오더북 vs 풀 vs 오프체인 헤지”로 아키텍처가 갈라지는 모습이 정리된다.
프리마켓(Pre-IPO) 퍼프에 대한 회의: ‘헤지 불가능 자산’에 퍼프가 맞는 도구인가
대화 중간에 Ventuals(프리마켓/프라이빗 자산 퍼프) 사례가 나오는데, 패널들은 상당히 회의적이다. 핵심 논점은 (1) 프라이빗 자산은 근본적으로 유동성이 낮고 (2) 다음 밸류에이션 리프레이싱이 3년 뒤일 수도 있으며 (3) 현물 헤지가 거의 불가능하다는 점이다. 주식 퍼프의 난제(주말/휴장, 레그 분리)를 “10배로 악화”시킨 버전이라는 평가가 나온다. 이런 시장에서 펀딩/스프레드는 더 높아질 수밖에 없고, 결국 “뉴스 트레이딩 정도 외에 퍼프로 장기 롱을 잡는 게 합리적인가”가 질문으로 남는다.
또한 가격 산정이 내부 추정치+거래소 내 거래가격 혼합(대화에서는 50% 내부가격, 50% Hyperliquid 거래)처럼 보인다는 언급이 나오며, “이게 정말 ‘시장 가격’인가”에 대한 의문도 제기된다. 예측시장(IPO 여부 같은 이진 이벤트)에 더 적합할 수 있지 않냐는 문제 제기도 이어진다.
Hyperliquid의 ‘외주화 전략’(HIP-3)과 수익 공유: 50%를 내줘도 되는 이유
Bicacio는 Hyperliquid이 equity perps/spot 배포를 제3자에게 맡기는 것이 리스크(“매출의 50%를 외부에 주는 셈”)일 수 있다고 던지지만, Shaunda는 Unit/Trade.xyz 같은 팀이 벌어들인 수익을 HYPE 바이백에 재투입하는 패턴을 들며 “토큰 가치로 다시 환류된다면 문제는 작아진다”고 본다. 다만 장기적으로는 외부 팀도 운영자금/성장을 위해 일정 비율을 남기게 될 가능성이 있고, Hyperliquid 본체도 언젠가 99% 바이백에서 일부를 R&D/재무로 전환할 수 있다는 논의가 나온다.
여기서 중요한 포인트는 Hyperliquid이 “직접 모든 상품을 만들기보다, 코어 인프라(매칭엔진/오더북/증거금/리스크)를 만들고, 소비자 레이어(프론트엔드·디스트리뷰션)는 빌더들이 가져가며, 마켓 배포는 디플로이어가 맡는” 분업 구조로 스케일한다는 점이다. 패널들은 이 구조가 특히 오더북 구축 난이도를 감안하면(최근 오더북 설계 논쟁이 활발하다는 언급) 매우 강력한 확장 방식이라고 평가한다.
프론트엔드·빌더코드의 역설: 유통 확대 vs ‘애그리게이터에 종속’ 리스크
Shaunda는 빌더코드가 Hyperliquid 성장의 핵심(외부 프론트엔드에서 유입되는 트래픽이 상당하다는 언급—대화에서는 50% 수준)이라고 보면서도, 장기적으로는 이 모델이 스팟 DEX 시장처럼 “프론트엔드/터미널이 백엔드 유동성 소스를 애그리게이션하며 가격결정력을 가져가는” 구조로 변질될 수 있다고 경고한다. 예컨대 Phantom/Rabby 같은 프론트엔드는 유저에게 최적 라우팅을 제공하는데, perp도 여러 거래소가 동일한 API/인센티브를 제시하면 “가장 좋은 호가/낮은 수수료”로 라우팅이 이동해 Hyperliquid이 가격결정력과 마진을 잃을 수 있다는 우려다.
그래서 Hyperliquid이 단일 공식 프론트엔드에서 HIP-3 마켓을 모두 보여주게 한 결정(유동성/UX 통합)은 이런 리스크를 완화하는 방향으로 해석된다. 다만 HIP-3가 늘어나면 USDH/USDC, 오라클/리스크 파라미터, 레버리지 조건이 달라지며 동일 기초자산의 유동성이 쪼개질 수 있는 “유동성 단편화” 문제도 함께 제기된다.
수수료 구조 논쟁: HIP-3 + Hyperliquid + 빌더코드 = ‘3중 과금’이 될 수 있다
주식 퍼프가 아직 초기라 비효율이 남아 있다는 지점으로 “수수료 스택”이 거론된다. HIP-3 수수료와 Hyperliquid 수수료가 겹치고, 빌더코드까지 더해지면 사용자는 사실상 2~3중으로 비용을 낼 수 있다. 패널들은 growth mode(수수료 90% 감면)가 이 문제를 일시적으로 덮고 있지만, 장기적으로는 (1) Hyperliquid이 일부 수수료를 낮추거나 (2) HIP-3 구현자들이 자체 수수료를 낮추거나 (3) 특정 마켓에서 사실상 수수료를 0에 가깝게 가져가며(예: 수익을 HYPE 바이백으로 환류) 실질 비용을 낮추는 식의 조정이 필요할 수 있다고 본다.
다만 Dan은 “유저가 완전히 가격 민감적이지 않다”는 점(브랜드/신뢰/락인/UX)도 함께 강조한다. 즉 경쟁이 수수료를 압박하더라도, 항상 ‘제로 수수료로 수렴’하는 단순 결말은 아닐 수 있다는 반론이다.
시장 규모가 모든 것을 설명한다: ‘0.5%만 먹어도’ 수익이 폭증하는 게임
마지막으로 Shaunda는 주식 시장의 거래대금 규모가 크립토보다 훨씬 크다는 점을 들어(대화에서 크립토 1.6T vs 주식 86T 같은 비교 언급), Hyperliquid이 아주 작은 점유율만 가져와도 매출이 크게 뛸 수 있다고 주장한다. Bicacio가 공유한 모델에서는 “월간 주식 거래대금의 0.5%를 4bps로 과금하면 연환산 매출이 약 20억 달러” 같은 시나리오가 제시된다. 결론적으로, 펀딩/수수료/오라클/주말 가격결정 같은 미시적 이슈가 단기 마찰을 만들더라도, 시장 크기와 제품 단순성(델타-1 레버리지)이 주식 퍼프 카테고리를 매력적으로 만든다는 톤으로 대화가 마무리된다.
https://youtu.be/oHTaUk8wUL0 7시간 전 업로드 됨
대화 중간에 Ventuals(프리마켓/프라이빗 자산 퍼프) 사례가 나오는데, 패널들은 상당히 회의적이다. 핵심 논점은 (1) 프라이빗 자산은 근본적으로 유동성이 낮고 (2) 다음 밸류에이션 리프레이싱이 3년 뒤일 수도 있으며 (3) 현물 헤지가 거의 불가능하다는 점이다. 주식 퍼프의 난제(주말/휴장, 레그 분리)를 “10배로 악화”시킨 버전이라는 평가가 나온다. 이런 시장에서 펀딩/스프레드는 더 높아질 수밖에 없고, 결국 “뉴스 트레이딩 정도 외에 퍼프로 장기 롱을 잡는 게 합리적인가”가 질문으로 남는다.
또한 가격 산정이 내부 추정치+거래소 내 거래가격 혼합(대화에서는 50% 내부가격, 50% Hyperliquid 거래)처럼 보인다는 언급이 나오며, “이게 정말 ‘시장 가격’인가”에 대한 의문도 제기된다. 예측시장(IPO 여부 같은 이진 이벤트)에 더 적합할 수 있지 않냐는 문제 제기도 이어진다.
Hyperliquid의 ‘외주화 전략’(HIP-3)과 수익 공유: 50%를 내줘도 되는 이유
Bicacio는 Hyperliquid이 equity perps/spot 배포를 제3자에게 맡기는 것이 리스크(“매출의 50%를 외부에 주는 셈”)일 수 있다고 던지지만, Shaunda는 Unit/Trade.xyz 같은 팀이 벌어들인 수익을 HYPE 바이백에 재투입하는 패턴을 들며 “토큰 가치로 다시 환류된다면 문제는 작아진다”고 본다. 다만 장기적으로는 외부 팀도 운영자금/성장을 위해 일정 비율을 남기게 될 가능성이 있고, Hyperliquid 본체도 언젠가 99% 바이백에서 일부를 R&D/재무로 전환할 수 있다는 논의가 나온다.
여기서 중요한 포인트는 Hyperliquid이 “직접 모든 상품을 만들기보다, 코어 인프라(매칭엔진/오더북/증거금/리스크)를 만들고, 소비자 레이어(프론트엔드·디스트리뷰션)는 빌더들이 가져가며, 마켓 배포는 디플로이어가 맡는” 분업 구조로 스케일한다는 점이다. 패널들은 이 구조가 특히 오더북 구축 난이도를 감안하면(최근 오더북 설계 논쟁이 활발하다는 언급) 매우 강력한 확장 방식이라고 평가한다.
프론트엔드·빌더코드의 역설: 유통 확대 vs ‘애그리게이터에 종속’ 리스크
Shaunda는 빌더코드가 Hyperliquid 성장의 핵심(외부 프론트엔드에서 유입되는 트래픽이 상당하다는 언급—대화에서는 50% 수준)이라고 보면서도, 장기적으로는 이 모델이 스팟 DEX 시장처럼 “프론트엔드/터미널이 백엔드 유동성 소스를 애그리게이션하며 가격결정력을 가져가는” 구조로 변질될 수 있다고 경고한다. 예컨대 Phantom/Rabby 같은 프론트엔드는 유저에게 최적 라우팅을 제공하는데, perp도 여러 거래소가 동일한 API/인센티브를 제시하면 “가장 좋은 호가/낮은 수수료”로 라우팅이 이동해 Hyperliquid이 가격결정력과 마진을 잃을 수 있다는 우려다.
그래서 Hyperliquid이 단일 공식 프론트엔드에서 HIP-3 마켓을 모두 보여주게 한 결정(유동성/UX 통합)은 이런 리스크를 완화하는 방향으로 해석된다. 다만 HIP-3가 늘어나면 USDH/USDC, 오라클/리스크 파라미터, 레버리지 조건이 달라지며 동일 기초자산의 유동성이 쪼개질 수 있는 “유동성 단편화” 문제도 함께 제기된다.
수수료 구조 논쟁: HIP-3 + Hyperliquid + 빌더코드 = ‘3중 과금’이 될 수 있다
주식 퍼프가 아직 초기라 비효율이 남아 있다는 지점으로 “수수료 스택”이 거론된다. HIP-3 수수료와 Hyperliquid 수수료가 겹치고, 빌더코드까지 더해지면 사용자는 사실상 2~3중으로 비용을 낼 수 있다. 패널들은 growth mode(수수료 90% 감면)가 이 문제를 일시적으로 덮고 있지만, 장기적으로는 (1) Hyperliquid이 일부 수수료를 낮추거나 (2) HIP-3 구현자들이 자체 수수료를 낮추거나 (3) 특정 마켓에서 사실상 수수료를 0에 가깝게 가져가며(예: 수익을 HYPE 바이백으로 환류) 실질 비용을 낮추는 식의 조정이 필요할 수 있다고 본다.
다만 Dan은 “유저가 완전히 가격 민감적이지 않다”는 점(브랜드/신뢰/락인/UX)도 함께 강조한다. 즉 경쟁이 수수료를 압박하더라도, 항상 ‘제로 수수료로 수렴’하는 단순 결말은 아닐 수 있다는 반론이다.
시장 규모가 모든 것을 설명한다: ‘0.5%만 먹어도’ 수익이 폭증하는 게임
마지막으로 Shaunda는 주식 시장의 거래대금 규모가 크립토보다 훨씬 크다는 점을 들어(대화에서 크립토 1.6T vs 주식 86T 같은 비교 언급), Hyperliquid이 아주 작은 점유율만 가져와도 매출이 크게 뛸 수 있다고 주장한다. Bicacio가 공유한 모델에서는 “월간 주식 거래대금의 0.5%를 4bps로 과금하면 연환산 매출이 약 20억 달러” 같은 시나리오가 제시된다. 결론적으로, 펀딩/수수료/오라클/주말 가격결정 같은 미시적 이슈가 단기 마찰을 만들더라도, 시장 크기와 제품 단순성(델타-1 레버리지)이 주식 퍼프 카테고리를 매력적으로 만든다는 톤으로 대화가 마무리된다.
https://youtu.be/oHTaUk8wUL0 7시간 전 업로드 됨
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There’s No Such Thing As A Free +10% DeFi Yield: Bits + Bips
Unchained
3줄 요약
1. “연 1% 더 먹자고 원금 전부 날릴 확률 10%를 사는 건 말이 안 된다”는 관점에서, DeFi 수익률은 결국 ‘업사이드’가 아니라 ‘리스크 커브’ 관리 게임이다.
2. Steakhouse는 Morpho 등에서 기관용 ‘리스크 큐레이션(담보·오라클·가드레일·거버넌스)’로 금리와 파산확률을 트레이드오프하며, 최근 Stream Finance 붕괴는 “고수익=숨은 시스템 리스크”를 재확인시켰다.
3. 스테이블코인 대폭발이 오면 “규제 준수 스테이블코인은 자체적으로 이자를 줄 수 없다”는 제약 때문에, 온체인 머니마켓(레포/대출)이 수익의 배관이 될 가능성이 크고 비(非)USD 스테이블 확장도 베팅하고 있다.
0:00 Intro
진행자 Steve Ehrlich(언체인드)과 Steakhouse Financial 공동창업자 Sebastien Derivaux가 최근 변동성 장세에서 “추가 수익률 몇십~몇백bp를 위해 어떤 종류의 꼬리위험(tail risk)을 떠안는가”를 중심으로, DeFi 금리의 본질이 레버리지 수요·담보 품질·오라클·거버넌스 설계에 의해 결정된다는 점을 짚는다. 대화의 톤은 ‘고수익 디파이=좋다/나쁘다’가 아니라, 기관 자금이 요구하는 리스크 예측가능성(규칙·권한·비상절차)을 어떻게 온체인에서 구현하는가에 맞춰져 있다.
Unchained
3줄 요약
1. “연 1% 더 먹자고 원금 전부 날릴 확률 10%를 사는 건 말이 안 된다”는 관점에서, DeFi 수익률은 결국 ‘업사이드’가 아니라 ‘리스크 커브’ 관리 게임이다.
2. Steakhouse는 Morpho 등에서 기관용 ‘리스크 큐레이션(담보·오라클·가드레일·거버넌스)’로 금리와 파산확률을 트레이드오프하며, 최근 Stream Finance 붕괴는 “고수익=숨은 시스템 리스크”를 재확인시켰다.
3. 스테이블코인 대폭발이 오면 “규제 준수 스테이블코인은 자체적으로 이자를 줄 수 없다”는 제약 때문에, 온체인 머니마켓(레포/대출)이 수익의 배관이 될 가능성이 크고 비(非)USD 스테이블 확장도 베팅하고 있다.
0:00 Intro
진행자 Steve Ehrlich(언체인드)과 Steakhouse Financial 공동창업자 Sebastien Derivaux가 최근 변동성 장세에서 “추가 수익률 몇십~몇백bp를 위해 어떤 종류의 꼬리위험(tail risk)을 떠안는가”를 중심으로, DeFi 금리의 본질이 레버리지 수요·담보 품질·오라클·거버넌스 설계에 의해 결정된다는 점을 짚는다. 대화의 톤은 ‘고수익 디파이=좋다/나쁘다’가 아니라, 기관 자금이 요구하는 리스크 예측가능성(규칙·권한·비상절차)을 어떻게 온체인에서 구현하는가에 맞춰져 있다.
0:27 Understanding Steakhouse Financial and its growth rate
Steakhouse는 2022~2023년 회사 형태로 정비됐고, “스테이블코인 경제(stablecoin economy)” 확장을 전제로 온체인 자산운용 툴을 만든다고 소개한다. 구체적으로는 Morpho(대출 인프라)에서 ‘크리에이터/큐레이터’로서 볼트를 구성하고, Solana의 Kamino에서도 유사 역할을 수행한다. 수치로는 총 30억달러 규모를 언급하며, 이 중 15억달러는 Sky(MakerDAO 후신 생태계로 이해되는 맥락) 쪽 Grove가 기관 크레딧에 배분 중이라고 설명한다. Morpho에 약 13억달러, Kamino에 약 2억달러가 잡혀 있고, 특히 Coinbase와의 파트너십으로 “코인베이스 앱에서 USDC를 렌딩하는 볼트”가 4억달러를 막 넘겼다고 말한다. (핵심은 ‘리테일 직접판매’가 아니라 B2B/B2B2C 채널로 기관 성격의 자금을 온체인 머니마켓으로 연결한다는 점.)
2:27 What “risk curation” actually means and why Steakhouse focuses on institutions
Derivaux가 말하는 “리스크 큐레이션”은 단순히 금리를 높이는 전략이 아니라, (1) 어떤 담보를 받을지, (2) 담보·오라클·청산 메커니즘을 어떤 규칙으로 묶을지, (3) 비상시 어떤 통제장치로 손실을 제한할지를 패키징하는 일에 가깝다. 기관 중심을 표방하는 이유로는 “연 1% 더 벌자고 원금 전액 손실 확률 10%를 사는 건 비합리적”이라는 문장을 직접 들며, 롱테일 담보(유동성/가격발견 취약 자산)를 섞어 몇십bp 더 먹는 관행을 경계한다. 또한 자동화·모니터링을 강조하며, 담보가 위험해지면 가능한 빨리 볼트를 “안전한 포지션”으로 옮기는 운영 역량이 핵심이라고 설명한다. 고객군은 헤지펀드/트레이딩펌 같은 크립토 네이티브 기관부터, 핀테크·월렛(예: Ledger, Trust Wallet, Lemon Cash)처럼 B2B2C로 리테일을 상대하는 사업자까지 넓게 잡는다(단, Steakhouse가 리테일에 직접 판매하지는 않는다는 선을 긋는다). “주간 콜로 시장 상황을 업데이트한다”는 언급은, 온체인 프로토콜임에도 기관 세일즈/IR에 가까운 운영이 병행된다는 신호로 읽힌다.
5:20 How Steakhouse vaults generate stablecoin yields
Steakhouse가 구성하는 스테이블코인 수익은 기본적으로 “레포(repurchase) 성격의 담보대출 시장”에서 나온다는 설명이다. 프라임(상대적으로 보수적) 볼트의 금리는 미 국채 3개월 T-bill 금리 혹은 SOFR 근처에서 움직이며, 레버리지 수요에 따라 위아래로 흔들린다고 말한다. 예를 들어 BTC/ETH 가격이 급등하면 더 많은 레버리지를 원해 담보대출 수요가 늘고, 그 결과 대출자(예치자)가 받는 금리가 올라간다. 반대로 가격 하락/약세면 레버리지 수요가 줄어 금리가 내려간다. 변동폭은 “대략 ±50bp, 때론 +100bp” 정도로 묘사한다. 반면 하이일드 볼트는 무위험금리 대비 “+100~400bp” 정도 더 줄 수 있지만, 그만큼 담보·구조 리스크를 더 끌어안는다고 구분한다. 여기서 중요한 포인트는 ‘스테이블 수익’이라도 본질은 스테이블코인 발행사의 T-bill 이자 이전이 아니라, 온체인 담보금융에서 발생하는 신용/청산/오라클 리스크 프리미엄이라는 점이다.
8:07 What risk curators can—and can’t—control in a decentralized environment
Morpho를 “순수 인프라”로 규정하며, 프로토콜 자체 거버넌스가 만질 수 있는 것은 수수료(일종의 fee switch) 정도로 제한적이라고 설명한다. 큐레이터(스테이크하우스)가 주로 할 수 있는 건 볼트에 어떤 마켓(담보/대출쌍)을 추가·제거할지, 오라클을 어떤 것으로 쓸지 같은 구성 변경이다. 다만 ‘비수탁’과 ‘권한 남용 방지’를 위해, 프라임 볼트에서는 변경 제안 후 예치자들이 7일 동안 “거부권(veto)”을 행사할 수 있는 구조를 넣었다고 말한다(Aragon DAO를 사용). 이 설계의 의미는 두 가지다. 첫째, 큐레이터가 실수로 위험 담보를 넣는 것을 커뮤니티/기관 LP가 제동할 수 있다. 둘째, 큐레이터 멀티시그가 해킹·장악되는 “적대적 이벤트”가 생겨도, 다른 예치자(특히 ‘스마트한’ 기관 LP)가 거부권을 행사해 볼트를 안전지대로 옮길 시간을 번다. 실제로 거부권이 행사된 적이 있냐는 질문에는, 초기 테스트를 제외하면 없었고(나쁜 변경을 시도한 적도 없다는 맥락), 오히려 “볼트 안에 시장을 보는 큰 기관 LP가 있으면, 그들이 감시자 역할을 해준다”는 네트워크 효과를 강조한다.
12:56 What recent volatility revealed about DeFi vaults and the collapse of Stream Finance
최근 변동성 국면을 두 사건으로 나눠 설명한다. 첫 번째(10월 10일 전후로 언급)는 BTC 급락/시장 충격이 있었지만 Morpho·Kamino 같은 담보대출 인프라에서는 “오픈 리퀴데이션(누구나 청산 가능)”이 작동해, 차입자는 청산됐어도 예치자(대출자) 손실은 없었다는 평가다. 두 번째가 핵심 사건으로, Stream Finance와 Elixir(DeFi 스테이블코인)가 얽힌 연쇄 리스크다. Stream Finance는 “규제되지 않은 헤지펀드 같은 성격”으로 고수익(연 10~30%)을 내세우며 레버리지 루핑 등 고위험 전략에 돈을 굴렸고, 결과적으로 약 8천만달러 손실 및 파산 절차로 이어졌다는 설명이 나온다. 문제는 Stream 관련 토큰(XUSD로 언급)이 1달러 페그처럼 보이도록 설계/표시되었거나, 최소한 오라클이 실거래 가격이 아닌 ‘프로토콜이 제공하는 NAV(1.1로 증가하는 형태)’를 참조해 청산이 촉발되지 못했다는 점이다. 즉 유동성 얕은 자산을 “$1짜리 안전자산”처럼 오라클에 꽂는 순간, 시장가격 붕괴가 와도 담보가치가 떨어진 신호가 시스템에 전달되지 않아 청산 메커니즘이 무력화되고, 결국 누군가가 손실을 떠안게 된다. 이 사건 이후 Steakhouse 하이일드 볼트는 AUM이 “2.5억달러→0.6억달러”로 며칠 만에 급감했다가, 리스크 재평가 후 “1.5억달러”까지 회복 중이라고 언급한다. 프라임 볼트도 “실제 리스크는 낮지만, 내부 리스크위원회/매니지먼트가 불안해해서 잠시 자금을 뺀” 기관들이 있었다고 말해, 기술적 손실보다 ‘거버넌스/평판/내부통제’가 기관 자금에는 더 큰 변수가 될 수 있음을 드러낸다.
17:01 Whether “safe” high yield is even possible
Derivaux는 현재 DeFi에서 “4~8%”대의 렌딩 금리는 레포 시장 특성상 비교적 단순·투명하지만, 사람들이 원하는 “최소 10%+” 수익을 제공하려면 만기·구조·운용이 복잡해지고 종종 블랙박스가 된다고 말한다. Stream Finance가 그 극단 사례로 제시되며, “고수익 상품은 시간이 지나야 시장이 ‘좋은 리스크’와 ‘나쁜 리스크’를 구분하게 된다”는 학습 과정을 강조한다. 이 맥락에서 2026년에 “6개월 등 만기( duration risk )를 받아들이는 대신 더 높은 보상”을 주는 구조를 만들겠다는 계획을 암시한다. 지금은 모두가 사실상 12초 단위로 유동성(언제든 출금)을 기대하는데, 만기구조를 넣으면 투자자가 감내하는 유동성 제약만큼 금리곡선(yield curve)이 생기고, 그게 기관형 상품 설계의 기반이 된다는 문제의식이다.
Steakhouse는 2022~2023년 회사 형태로 정비됐고, “스테이블코인 경제(stablecoin economy)” 확장을 전제로 온체인 자산운용 툴을 만든다고 소개한다. 구체적으로는 Morpho(대출 인프라)에서 ‘크리에이터/큐레이터’로서 볼트를 구성하고, Solana의 Kamino에서도 유사 역할을 수행한다. 수치로는 총 30억달러 규모를 언급하며, 이 중 15억달러는 Sky(MakerDAO 후신 생태계로 이해되는 맥락) 쪽 Grove가 기관 크레딧에 배분 중이라고 설명한다. Morpho에 약 13억달러, Kamino에 약 2억달러가 잡혀 있고, 특히 Coinbase와의 파트너십으로 “코인베이스 앱에서 USDC를 렌딩하는 볼트”가 4억달러를 막 넘겼다고 말한다. (핵심은 ‘리테일 직접판매’가 아니라 B2B/B2B2C 채널로 기관 성격의 자금을 온체인 머니마켓으로 연결한다는 점.)
2:27 What “risk curation” actually means and why Steakhouse focuses on institutions
Derivaux가 말하는 “리스크 큐레이션”은 단순히 금리를 높이는 전략이 아니라, (1) 어떤 담보를 받을지, (2) 담보·오라클·청산 메커니즘을 어떤 규칙으로 묶을지, (3) 비상시 어떤 통제장치로 손실을 제한할지를 패키징하는 일에 가깝다. 기관 중심을 표방하는 이유로는 “연 1% 더 벌자고 원금 전액 손실 확률 10%를 사는 건 비합리적”이라는 문장을 직접 들며, 롱테일 담보(유동성/가격발견 취약 자산)를 섞어 몇십bp 더 먹는 관행을 경계한다. 또한 자동화·모니터링을 강조하며, 담보가 위험해지면 가능한 빨리 볼트를 “안전한 포지션”으로 옮기는 운영 역량이 핵심이라고 설명한다. 고객군은 헤지펀드/트레이딩펌 같은 크립토 네이티브 기관부터, 핀테크·월렛(예: Ledger, Trust Wallet, Lemon Cash)처럼 B2B2C로 리테일을 상대하는 사업자까지 넓게 잡는다(단, Steakhouse가 리테일에 직접 판매하지는 않는다는 선을 긋는다). “주간 콜로 시장 상황을 업데이트한다”는 언급은, 온체인 프로토콜임에도 기관 세일즈/IR에 가까운 운영이 병행된다는 신호로 읽힌다.
5:20 How Steakhouse vaults generate stablecoin yields
Steakhouse가 구성하는 스테이블코인 수익은 기본적으로 “레포(repurchase) 성격의 담보대출 시장”에서 나온다는 설명이다. 프라임(상대적으로 보수적) 볼트의 금리는 미 국채 3개월 T-bill 금리 혹은 SOFR 근처에서 움직이며, 레버리지 수요에 따라 위아래로 흔들린다고 말한다. 예를 들어 BTC/ETH 가격이 급등하면 더 많은 레버리지를 원해 담보대출 수요가 늘고, 그 결과 대출자(예치자)가 받는 금리가 올라간다. 반대로 가격 하락/약세면 레버리지 수요가 줄어 금리가 내려간다. 변동폭은 “대략 ±50bp, 때론 +100bp” 정도로 묘사한다. 반면 하이일드 볼트는 무위험금리 대비 “+100~400bp” 정도 더 줄 수 있지만, 그만큼 담보·구조 리스크를 더 끌어안는다고 구분한다. 여기서 중요한 포인트는 ‘스테이블 수익’이라도 본질은 스테이블코인 발행사의 T-bill 이자 이전이 아니라, 온체인 담보금융에서 발생하는 신용/청산/오라클 리스크 프리미엄이라는 점이다.
8:07 What risk curators can—and can’t—control in a decentralized environment
Morpho를 “순수 인프라”로 규정하며, 프로토콜 자체 거버넌스가 만질 수 있는 것은 수수료(일종의 fee switch) 정도로 제한적이라고 설명한다. 큐레이터(스테이크하우스)가 주로 할 수 있는 건 볼트에 어떤 마켓(담보/대출쌍)을 추가·제거할지, 오라클을 어떤 것으로 쓸지 같은 구성 변경이다. 다만 ‘비수탁’과 ‘권한 남용 방지’를 위해, 프라임 볼트에서는 변경 제안 후 예치자들이 7일 동안 “거부권(veto)”을 행사할 수 있는 구조를 넣었다고 말한다(Aragon DAO를 사용). 이 설계의 의미는 두 가지다. 첫째, 큐레이터가 실수로 위험 담보를 넣는 것을 커뮤니티/기관 LP가 제동할 수 있다. 둘째, 큐레이터 멀티시그가 해킹·장악되는 “적대적 이벤트”가 생겨도, 다른 예치자(특히 ‘스마트한’ 기관 LP)가 거부권을 행사해 볼트를 안전지대로 옮길 시간을 번다. 실제로 거부권이 행사된 적이 있냐는 질문에는, 초기 테스트를 제외하면 없었고(나쁜 변경을 시도한 적도 없다는 맥락), 오히려 “볼트 안에 시장을 보는 큰 기관 LP가 있으면, 그들이 감시자 역할을 해준다”는 네트워크 효과를 강조한다.
12:56 What recent volatility revealed about DeFi vaults and the collapse of Stream Finance
최근 변동성 국면을 두 사건으로 나눠 설명한다. 첫 번째(10월 10일 전후로 언급)는 BTC 급락/시장 충격이 있었지만 Morpho·Kamino 같은 담보대출 인프라에서는 “오픈 리퀴데이션(누구나 청산 가능)”이 작동해, 차입자는 청산됐어도 예치자(대출자) 손실은 없었다는 평가다. 두 번째가 핵심 사건으로, Stream Finance와 Elixir(DeFi 스테이블코인)가 얽힌 연쇄 리스크다. Stream Finance는 “규제되지 않은 헤지펀드 같은 성격”으로 고수익(연 10~30%)을 내세우며 레버리지 루핑 등 고위험 전략에 돈을 굴렸고, 결과적으로 약 8천만달러 손실 및 파산 절차로 이어졌다는 설명이 나온다. 문제는 Stream 관련 토큰(XUSD로 언급)이 1달러 페그처럼 보이도록 설계/표시되었거나, 최소한 오라클이 실거래 가격이 아닌 ‘프로토콜이 제공하는 NAV(1.1로 증가하는 형태)’를 참조해 청산이 촉발되지 못했다는 점이다. 즉 유동성 얕은 자산을 “$1짜리 안전자산”처럼 오라클에 꽂는 순간, 시장가격 붕괴가 와도 담보가치가 떨어진 신호가 시스템에 전달되지 않아 청산 메커니즘이 무력화되고, 결국 누군가가 손실을 떠안게 된다. 이 사건 이후 Steakhouse 하이일드 볼트는 AUM이 “2.5억달러→0.6억달러”로 며칠 만에 급감했다가, 리스크 재평가 후 “1.5억달러”까지 회복 중이라고 언급한다. 프라임 볼트도 “실제 리스크는 낮지만, 내부 리스크위원회/매니지먼트가 불안해해서 잠시 자금을 뺀” 기관들이 있었다고 말해, 기술적 손실보다 ‘거버넌스/평판/내부통제’가 기관 자금에는 더 큰 변수가 될 수 있음을 드러낸다.
17:01 Whether “safe” high yield is even possible
Derivaux는 현재 DeFi에서 “4~8%”대의 렌딩 금리는 레포 시장 특성상 비교적 단순·투명하지만, 사람들이 원하는 “최소 10%+” 수익을 제공하려면 만기·구조·운용이 복잡해지고 종종 블랙박스가 된다고 말한다. Stream Finance가 그 극단 사례로 제시되며, “고수익 상품은 시간이 지나야 시장이 ‘좋은 리스크’와 ‘나쁜 리스크’를 구분하게 된다”는 학습 과정을 강조한다. 이 맥락에서 2026년에 “6개월 등 만기( duration risk )를 받아들이는 대신 더 높은 보상”을 주는 구조를 만들겠다는 계획을 암시한다. 지금은 모두가 사실상 12초 단위로 유동성(언제든 출금)을 기대하는데, 만기구조를 넣으면 투자자가 감내하는 유동성 제약만큼 금리곡선(yield curve)이 생기고, 그게 기관형 상품 설계의 기반이 된다는 문제의식이다.
19:06 The liquidity problem with tokenized credit funds onchain
토큰화 크레딧(프라이빗 크레딧)의 “온체인 유동성 환상”을 현실적으로 짚는 구간이다. 사례로 Midas의 MF1(= Fasanara의 사모대출 펀드 익스포저 토큰)을 언급한다. 특징은 온체인에서 원자적(atomic)으로 매수해 바로 토큰을 받는 진입 편의성인데, 환매는 10% 유동성 슬리브가 있어 여유가 있을 때는 즉시 가능하되 1% 헤어컷이 있고, 유동성이 부족하면 사모대출 특성상 30~90일이 걸릴 수 있다고 설명한다. 논란이 된 이벤트는 해당 펀드가 올해 대형 부정/파산 이슈(First…로 발음되는 사건을 언급) 익스포저로 인해 펀드 가치가 2% 마크다운되면서, MF1 차트가 매일 조금씩 우상향하다가 ‘갑자기 2% 점프다운’해 투자자들이 패닉에 빠진 것이다. Derivaux는 사모대출의 가치평가가 “매일 가격발견으로 흔들리는 ETF”가 아니라, 기본적으로 이자 발생분을 누적(ACCRUAL)하다가 디폴트/충당금 설정 시점에 한 번에 평가손을 반영하는 구조라서 이런 형태의 점프가 자연스럽다고 해명한다. 또한 그 2% 손실이 있어도 “최근 6개월 누적 4% 수익”이었다는 식으로 기간 수익률 관점의 해석을 제시한다. 더 중요한 디테일은, 이를 담보로 한 대출에서는 오버콜래터럴/헤어컷이 있어 2~4% 가격 하락이 곧바로 대출자(예치자) 손실로 이어지지 않도록 설계된다는 점이다. 다만 그는 “크립토는 12초 블록타임으로 즉시 반응을 요구하는데, 트래드파이의 펀드 평가/행정은 월 단위 프로세스”라는 시간축 불일치가 오해를 키웠다고 인정하며, 밸류에이션 정책/커뮤니케이션 개선 여지를 시사한다. 같은 시기에 Stream은 ‘무규제·블랙박스’에서 사실상 전손급 붕괴가 났고, MF1은 ‘규제된 관리자·펀드 관리자(펀드 어드민)’가 있는 구조에서 2% 손실이 났다는 대비를 통해, “리스크를 0으로 만들 수는 없지만 리스크가 어디서 오는지(규제·평가·유동성·오라클)를 명시하는 게 기관 시장에 중요하다”는 결론을 강화한다.
27:16 How Steakhouse is positioning for the stablecoin boom
GENIUS Act(미국 스테이블코인 규제 틀) 맥락에서, 규제 준수 스테이블코인은 구조상 “이자를 지급할 수 없다”는 점을 기회로 본다. 발행사가 T-bill에서 얻는 수익을 이용자에게 패스스루할 수 없으면, 이용자는 별도의 온체인 수익 경로(렌딩/레포)에 자금을 올려야 하므로 Steakhouse 같은 ‘리스크 큐레이션된 머니마켓’ 수요가 커진다는 논리다. 그는 여러 스테이블코인 발행사들과 논의 중이라고 말하면서도, 시장이 “서로 호환되지 않는 1,000개의 스테이블코인”으로 쪼개질 위험을 지적한다. 일부 발행사(Agura, M0, Stripe 등 언급)는 화이트라벨 방식으로 발행하되 동일 생태계 내에서 상호대체 가능하도록 설계하려는 움직임이 있다는 뉘앙스를 준다. 결국 ‘스테이블코인 발행’이 확산될수록, (1) 상호운용성/펀저빌리티, (2) 스테이블코인 보유자의 수익 욕구를 만족시키는 온체인 배관이 경쟁력의 핵심이 된다는 관점이다.
28:52 How stablechains like Tempo and Plasma could change the game
Tempo, Arc, Plasma 같은 “스테이블코인 중심 체인(stablechain)”이 등장하면, 그 위에서도 반드시 레포/대출 인프라가 필요하다고 단언한다. 이유는 전통 금융에서 레포 시장이 일일 수조 달러 규모로 시스템 유동성의 기반이듯, 온체인 스테이블 경제에서도 담보대출이 기본 레이어가 되어야 하기 때문이다. Steakhouse는 신규 체인 확장에 적극적이며, 예로 Morpho의 Monad 체인에서 “유일한 볼트”를 운영 중이라고 언급한다. 다만 모든 체인을 다 할 수는 없어서, 기관 친화적 성격의 체인(Tempo/Arc 등)에 더 집중할 가능성을 시사한다. 이 구간은 “스테이블코인=상품”이 아니라 “스테이블코인 경제=결제+대출+담보관리+청산”의 풀스택이라는 인식을 전제로 한다.
30:15 Why Steakhouse plans to integrate tokenized deposits
JP모건이 Base에서 시범 중인 토큰화 예금(tokenized deposits)을 긍정적으로 평가한다. 은행 관점에서 스테이블코인은 100% 준비금(혹은 국채)로 묶여 자본 효율이 떨어질 수 있지만, 토큰화 예금은 은행의 부분지급준비/예금 구조를 유지하며 더 자본 효율적일 수 있다는 문제의식에 동의한다. 또한 토큰화 예금은 “누가 보유자인지(퍼미션/신원)”를 은행이 알 수 있어, 자산·부채 관리(ALM) 측면에서 유동성 프로파일을 더 정확히 설계할 수 있다고 말한다. 다만 퍼미션이 강해질수록 퍼미션리스 블록체인이 보여준 ‘조합 가능한 속도(매일 누군가가 새로 빌드)’가 느려지는 트레이드오프도 함께 지적한다. 흥미로운 디테일로, 일부 유로 스테이블(예: Société Générale 계열 유로 스테이블로 맥락상 이해)은 사실상 은행예금을 담보로 한다는 점을 들어 “현실에서는 스테이블과 예금 토큰의 경계가 정책/규제에 따라 흐려질 수 있다”는 뉘앙스도 깔린다.
32:23 Steakhouse’s 2026 bet on non-USD stablecoins
2026년 로드맵을 두 갈래로 제시한다. 첫째는 “Morpho V2 같은” 만기 구조/금리곡선을 가진 상품으로, 현재의 12초 단위 변동금리 대출만으로는 기관이 6개월 단위 계획을 세우기 어렵기 때문에, 기간을 고정하거나 구간화해 yield curve를 만들겠다는 구상이다(과거에도 시도한 프로토콜들이 있었지만 PMF를 못 찾았던 이유로 ‘규모 부족’을 언급). 둘째는 비(非)USD 스테이블코인 확장이다. 이미 싱가포르달러(SGD) 볼트를 런칭했고, 앞으로 USD 이외 통화를 늘려 “크로스커런시 레포”를 가능하게 하겠다는 목표를 말한다. 프랑스 거주자라 유로 유동성이 필요하다는 개인적 사례를 들며, 신흥국 사용자들이 USD 스테이블만 쓰는 현실이 있지만 일상 결제에는 로컬통화 스테이블이 더 자연스러울 수 있다는 문제의식도 제시한다. 이는 장기적으로 스테이블코인 시장이 ‘달러 단일화’로만 가지 않고, 통화 블록별 온체인 머니마켓이 생길 가능성에 대한 베팅으로 읽힌다.
https://youtu.be/oWi6PtfQCe4 3시간 전 업로드 됨
토큰화 크레딧(프라이빗 크레딧)의 “온체인 유동성 환상”을 현실적으로 짚는 구간이다. 사례로 Midas의 MF1(= Fasanara의 사모대출 펀드 익스포저 토큰)을 언급한다. 특징은 온체인에서 원자적(atomic)으로 매수해 바로 토큰을 받는 진입 편의성인데, 환매는 10% 유동성 슬리브가 있어 여유가 있을 때는 즉시 가능하되 1% 헤어컷이 있고, 유동성이 부족하면 사모대출 특성상 30~90일이 걸릴 수 있다고 설명한다. 논란이 된 이벤트는 해당 펀드가 올해 대형 부정/파산 이슈(First…로 발음되는 사건을 언급) 익스포저로 인해 펀드 가치가 2% 마크다운되면서, MF1 차트가 매일 조금씩 우상향하다가 ‘갑자기 2% 점프다운’해 투자자들이 패닉에 빠진 것이다. Derivaux는 사모대출의 가치평가가 “매일 가격발견으로 흔들리는 ETF”가 아니라, 기본적으로 이자 발생분을 누적(ACCRUAL)하다가 디폴트/충당금 설정 시점에 한 번에 평가손을 반영하는 구조라서 이런 형태의 점프가 자연스럽다고 해명한다. 또한 그 2% 손실이 있어도 “최근 6개월 누적 4% 수익”이었다는 식으로 기간 수익률 관점의 해석을 제시한다. 더 중요한 디테일은, 이를 담보로 한 대출에서는 오버콜래터럴/헤어컷이 있어 2~4% 가격 하락이 곧바로 대출자(예치자) 손실로 이어지지 않도록 설계된다는 점이다. 다만 그는 “크립토는 12초 블록타임으로 즉시 반응을 요구하는데, 트래드파이의 펀드 평가/행정은 월 단위 프로세스”라는 시간축 불일치가 오해를 키웠다고 인정하며, 밸류에이션 정책/커뮤니케이션 개선 여지를 시사한다. 같은 시기에 Stream은 ‘무규제·블랙박스’에서 사실상 전손급 붕괴가 났고, MF1은 ‘규제된 관리자·펀드 관리자(펀드 어드민)’가 있는 구조에서 2% 손실이 났다는 대비를 통해, “리스크를 0으로 만들 수는 없지만 리스크가 어디서 오는지(규제·평가·유동성·오라클)를 명시하는 게 기관 시장에 중요하다”는 결론을 강화한다.
27:16 How Steakhouse is positioning for the stablecoin boom
GENIUS Act(미국 스테이블코인 규제 틀) 맥락에서, 규제 준수 스테이블코인은 구조상 “이자를 지급할 수 없다”는 점을 기회로 본다. 발행사가 T-bill에서 얻는 수익을 이용자에게 패스스루할 수 없으면, 이용자는 별도의 온체인 수익 경로(렌딩/레포)에 자금을 올려야 하므로 Steakhouse 같은 ‘리스크 큐레이션된 머니마켓’ 수요가 커진다는 논리다. 그는 여러 스테이블코인 발행사들과 논의 중이라고 말하면서도, 시장이 “서로 호환되지 않는 1,000개의 스테이블코인”으로 쪼개질 위험을 지적한다. 일부 발행사(Agura, M0, Stripe 등 언급)는 화이트라벨 방식으로 발행하되 동일 생태계 내에서 상호대체 가능하도록 설계하려는 움직임이 있다는 뉘앙스를 준다. 결국 ‘스테이블코인 발행’이 확산될수록, (1) 상호운용성/펀저빌리티, (2) 스테이블코인 보유자의 수익 욕구를 만족시키는 온체인 배관이 경쟁력의 핵심이 된다는 관점이다.
28:52 How stablechains like Tempo and Plasma could change the game
Tempo, Arc, Plasma 같은 “스테이블코인 중심 체인(stablechain)”이 등장하면, 그 위에서도 반드시 레포/대출 인프라가 필요하다고 단언한다. 이유는 전통 금융에서 레포 시장이 일일 수조 달러 규모로 시스템 유동성의 기반이듯, 온체인 스테이블 경제에서도 담보대출이 기본 레이어가 되어야 하기 때문이다. Steakhouse는 신규 체인 확장에 적극적이며, 예로 Morpho의 Monad 체인에서 “유일한 볼트”를 운영 중이라고 언급한다. 다만 모든 체인을 다 할 수는 없어서, 기관 친화적 성격의 체인(Tempo/Arc 등)에 더 집중할 가능성을 시사한다. 이 구간은 “스테이블코인=상품”이 아니라 “스테이블코인 경제=결제+대출+담보관리+청산”의 풀스택이라는 인식을 전제로 한다.
30:15 Why Steakhouse plans to integrate tokenized deposits
JP모건이 Base에서 시범 중인 토큰화 예금(tokenized deposits)을 긍정적으로 평가한다. 은행 관점에서 스테이블코인은 100% 준비금(혹은 국채)로 묶여 자본 효율이 떨어질 수 있지만, 토큰화 예금은 은행의 부분지급준비/예금 구조를 유지하며 더 자본 효율적일 수 있다는 문제의식에 동의한다. 또한 토큰화 예금은 “누가 보유자인지(퍼미션/신원)”를 은행이 알 수 있어, 자산·부채 관리(ALM) 측면에서 유동성 프로파일을 더 정확히 설계할 수 있다고 말한다. 다만 퍼미션이 강해질수록 퍼미션리스 블록체인이 보여준 ‘조합 가능한 속도(매일 누군가가 새로 빌드)’가 느려지는 트레이드오프도 함께 지적한다. 흥미로운 디테일로, 일부 유로 스테이블(예: Société Générale 계열 유로 스테이블로 맥락상 이해)은 사실상 은행예금을 담보로 한다는 점을 들어 “현실에서는 스테이블과 예금 토큰의 경계가 정책/규제에 따라 흐려질 수 있다”는 뉘앙스도 깔린다.
32:23 Steakhouse’s 2026 bet on non-USD stablecoins
2026년 로드맵을 두 갈래로 제시한다. 첫째는 “Morpho V2 같은” 만기 구조/금리곡선을 가진 상품으로, 현재의 12초 단위 변동금리 대출만으로는 기관이 6개월 단위 계획을 세우기 어렵기 때문에, 기간을 고정하거나 구간화해 yield curve를 만들겠다는 구상이다(과거에도 시도한 프로토콜들이 있었지만 PMF를 못 찾았던 이유로 ‘규모 부족’을 언급). 둘째는 비(非)USD 스테이블코인 확장이다. 이미 싱가포르달러(SGD) 볼트를 런칭했고, 앞으로 USD 이외 통화를 늘려 “크로스커런시 레포”를 가능하게 하겠다는 목표를 말한다. 프랑스 거주자라 유로 유동성이 필요하다는 개인적 사례를 들며, 신흥국 사용자들이 USD 스테이블만 쓰는 현실이 있지만 일상 결제에는 로컬통화 스테이블이 더 자연스러울 수 있다는 문제의식도 제시한다. 이는 장기적으로 스테이블코인 시장이 ‘달러 단일화’로만 가지 않고, 통화 블록별 온체인 머니마켓이 생길 가능성에 대한 베팅으로 읽힌다.
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There’s No Such Thing As A Free +10% DeFi Yield: Bits + Bips
Why chasing yield can be dangerous, how institutional risk curation works onchain, and whether the future of stablecoins will be USD-only.
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Why AI Agents Still Fail at Simple Tasks with Teng Yan
The Rollup
3줄 요약
1. AI 에이전트가 “비행기표를 대신 끊는” 단계로 못 가는 핵심 이유는 모델 성능이 아니라, 여러 단계가 연결될 때 실패확률이 급증하는 ‘체인 리스크’와 인간 행동 데이터의 부족이다.
2. 프롬프트 엔지니어링은 신화에 가까워지고 있으며(역할극이 성능을 올리지 않는다는 연구 언급), 이제는 “원하는 최종 산출물 정의 + 충분한 컨텍스트 제공”이 실전에서 가장 큰 레버리지다.
3. 데이터센터 투자 경쟁은 AGI/초지능이라는 ‘빅 프라이즈’를 향한 뮤지컬체어 게임이고, 스케일링 법칙이 꺾이는 순간이 오면 버블이 터질 수 있다는 불확실성이 시장의 핵심 변수다.
Teng Yan의 배경: ‘전통 ML → 크립토 → AI로 회귀’
Teng Yan은 ChatGPT 이전(2015년) 헬스케어 AI 회사를 공동창업해 임상 노트 같은 비정형 텍스트에서 전통적 머신러닝을 적용했고, 이를 통해 제약사 연구(스터디) 효율화 플랫폼을 만들었다고 설명한다. 이후 크립토로 넘어가 Deli Digital에서 컨설팅/리서치를 하며 소비자 앱, 게임, NFT 중심으로 활동했지만, 약 2년 전 GPT-3.5/ChatGPT의 “예상 밖 능력”을 직접 체감하며 다시 AI에 시간을 집중했다고 말한다. 그가 AI×크립토 교차점으로 빨려 들어가게 만든 직접 계기는 BitTensor였고, 조사/글쓰기를 시작하자 “빠져나오기 어려운 래빗홀”이 됐다는 표현으로 산업의 학습 곡선과 변화 속도를 강조한다.
The Rollup
3줄 요약
1. AI 에이전트가 “비행기표를 대신 끊는” 단계로 못 가는 핵심 이유는 모델 성능이 아니라, 여러 단계가 연결될 때 실패확률이 급증하는 ‘체인 리스크’와 인간 행동 데이터의 부족이다.
2. 프롬프트 엔지니어링은 신화에 가까워지고 있으며(역할극이 성능을 올리지 않는다는 연구 언급), 이제는 “원하는 최종 산출물 정의 + 충분한 컨텍스트 제공”이 실전에서 가장 큰 레버리지다.
3. 데이터센터 투자 경쟁은 AGI/초지능이라는 ‘빅 프라이즈’를 향한 뮤지컬체어 게임이고, 스케일링 법칙이 꺾이는 순간이 오면 버블이 터질 수 있다는 불확실성이 시장의 핵심 변수다.
Teng Yan의 배경: ‘전통 ML → 크립토 → AI로 회귀’
Teng Yan은 ChatGPT 이전(2015년) 헬스케어 AI 회사를 공동창업해 임상 노트 같은 비정형 텍스트에서 전통적 머신러닝을 적용했고, 이를 통해 제약사 연구(스터디) 효율화 플랫폼을 만들었다고 설명한다. 이후 크립토로 넘어가 Deli Digital에서 컨설팅/리서치를 하며 소비자 앱, 게임, NFT 중심으로 활동했지만, 약 2년 전 GPT-3.5/ChatGPT의 “예상 밖 능력”을 직접 체감하며 다시 AI에 시간을 집중했다고 말한다. 그가 AI×크립토 교차점으로 빨려 들어가게 만든 직접 계기는 BitTensor였고, 조사/글쓰기를 시작하자 “빠져나오기 어려운 래빗홀”이 됐다는 표현으로 산업의 학습 곡선과 변화 속도를 강조한다.
2025~2026 모델 개선 가속의 본질: 데이터·컴퓨트·알고리즘 ‘3축 스케일링’
그는 지난 1년 체감 성능 향상의 원인을 “모델이 똑똑해졌기 때문”으로 단순화하지 않고, AI 모델을 구성하는 3요소(데이터, 컴퓨트, 알고리즘)가 동시에 전진하고 있다고 정리한다. 구체적으로는 (1) 더 나은 데이터와 특정 태스크용 합성 데이터(synthetic data) 생산, (2) 더 큰 데이터센터 구축을 통한 대규모 학습 런 확장, (3) 학습 효율을 높이는 알고리즘적 개선이 함께 작동한다는 관점이다. 이 3축이 모두 진전되며 “스케일링 법칙이 여전히 유효”하다는 판단을 내리고, 2026에도 주요 랩(OpenAI 등)의 정기적 모델 릴리즈 약속이 ‘개선의 리듬’을 더 촘촘하게 만들 것이라고 본다. 또한 에이전트 성능은 결국 이를 구동하는 베이스 모델 능력의 함수이기 때문에, 모델 고도화는 에이전트 생태계 확장의 전제라고 연결한다.
Gemini 3 체감 포인트: ‘지시 순서 준수’가 좋아지면 에이전트가 열린다
그는 ChatGPT는 “쉬운 쿼리”, Gemini는 “더 복잡한 작업”에 분산 사용한다고 밝히며, 최신 Gemini 3가 특히 “여러 단계를 순서대로 수행하라”는 지시를 더 잘 따른다는 점을 체감 개선으로 꼽는다. 이는 에이전트 관점에서 매우 중요한데, 에이전트는 단일 답변 생성보다 “계획→실행→검증”처럼 연쇄적인 행동을 요구하기 때문이다. 즉, 모델이 지시 순서를 덜 놓치고 작업 상태를 덜 잃어버리면(집중 유지/컨텍스트 유지), 에이전트가 실제 업무를 수행할 확률이 올라간다는 함의를 제공한다.
프롬프트 엔지니어링 ‘신화’와 실전 원칙: 역할극보다 ‘목표 명시 + 컨텍스트’
Teng Yan은 1년 전만 해도 유행했던 프롬프트 엔지니어링이 과대평가됐다고 본다. 모델이 고도화되며 “길고 복잡한 지시 없이도 의도 파악”이 가능해졌고, 특히 ‘역할극 프롬프트(예: 세계 최고 마케터처럼 행동해라)’가 성능을 올리지 않는다는 연구 사례를 언급한다. 예시로, 물리학자 역할을 주고 수학 문제를 물어도, 변호사 역할을 주고 같은 질문을 해도 결과가 비슷할 수 있다는 식이다. 대신 그가 강조하는 실전 원칙은 두 가지다. 첫째, 최종 산출물(Outcome)을 매우 명확히 정의하라(결과물의 형태/기준/제약조건). 둘째, 모델이 “왜 이 작업을 하는지/어떻게 쓸 건지”에 대한 컨텍스트를 주면 품질이 급상승한다는 점이다. 도메인 전문가일수록 중간 작업 단계까지 세밀한 체크리스트 형태로 지시하면 더 좋고, 비전문 영역이면 모델이 스스로 탐색·요약하도록 넓은 지시를 주는 편이 효율적이라고 구분한다.
컨텍스트 제공의 실제 사례: ‘트위터 300계정 요약’을 개인화 필터로 바꾸기
그가 든 구체적 사례는 크립토/AI 리서처에게 특히 현실적이다. 200~300개 계정의 트위터 리스트에서 쏟아지는 트윗을 그대로 모델에 넣고 “중요한 것만 뽑아줘”라고 하면 모델은 “내가 중요하다고 추정한 것”을 반환한다. 하지만 사용자가 중요 기준을 컨텍스트로 제공하면(예: “5M 달러 이상 펀딩”, “신제품/메인넷 런칭”, “중요 이벤트 공지” 등), 모델은 그 기준에 맞춰 신호를 랭킹하고 노이즈를 제거한 ‘개인화된 리서치 터미널’처럼 동작한다. 이는 금융 리서치 관점에서, 모델을 단순 요약기가 아니라 “규칙 기반 이벤트 탐지 + 우선순위 큐레이션” 도구로 만드는 방법론에 가깝다.
멀티-LLM 운용과 ‘모델 성격 차이’: 크로스체크가 필요한 이유
Teng Yan은 동일 프롬프트라도 ChatGPT/Gemini/Grok에서 답이 달라지는 “모델별 성격(personality)”을 강조한다. 예컨대 Grok은 창의적이지만 때로 “너무 언힌지드(과격/불안정)”해서 프로페셔널한 답에 부적합할 수 있다고 말한다. 중요한 쿼리의 경우 여러 모델에 동시에 질의해 비교하는 방식(예: 여러 모델의 답을 또 다른 모델이 평가해 최종 답을 고르는 구조)도 언급한다. 이는 금융/리서치 워크플로우에서 ‘단일 모델 의존 리스크’를 줄이는 실전 전략으로 읽히며, 리서치 메모나 투자 판단에서 출처·논리·정합성 크로스체크의 자동화를 시사한다.
AI 프라이버시 위기: “지금은 안 보이지만, 2026엔 체감된다”
그는 현재 대다수 사용자가 프라이버시를 크게 신경 쓰지 않는 이유를 “AI가 주는 가치가 프라이버시 가치보다 당장 더 크기 때문”이라고 진단한다. 다만 위기가 ‘눈에 보이게’ 드러나는 순간은, 모델이 장기간 축적한 대화/질의 데이터를 기반으로 사용자의 취향·관심·행동을 정교하게 프로파일링하고, 결국 인터넷의 전통적 수익모델인 광고/세일즈로 연결되는 시점이라고 본다. 즉, 지금은 학습 데이터로만 쓰이는 듯 보여도, 커머스/쇼핑 기능이 붙고 개인화 추천·광고가 대화 인터페이스에 직접 삽입되면 사용자는 “내 데이터가 나를 겨냥해 팔리고 있다”를 체감하게 된다는 흐름이다. 그는 정부가 데이터 제공을 요구하는 상황은 아직 ‘테스트되지 않았다’고도 말하며, 실제로 법적·정치적 요청이 현실화될 때 기업들이 어디까지 저항할지(혹은 형식적 저항 후 제공할지)가 프라이버시 리스크의 현실적 분기점이 될 수 있다고 본다.
에이전트가 ‘단순한 일도’ 실패하는 이유: 1% 오류의 복리(체인 리스크)
그는 AI 에이전트가 비행기 예약처럼 “웹 탐색→정보 수집→예약 페이지 이동→결제 정보 입력” 같은 다단계 작업에서 실패하는 핵심을 신뢰성 문제로 설명한다. 단일 단계에서 모델이 99% 성공률을 보여도, 이를 여러 단계로 체인하면 전체 성공률이 기하급수적으로 떨어진다(각 단계의 실패확률이 누적). 사용자는 50~60% 성공하는 에이전트를 ‘제품’으로 받아들이지 않기 때문에, 에이전트의 상용화는 단순 성능 향상 이상의 “연쇄 행동에서의 안정성”이 관건이라는 주장이다. 이는 금융 자동화(주문 실행, 리밸런싱, 공시 기반 트리거 등)에서도 동일하게 적용되는 문제로, 한 번의 오류가 손실로 직결되는 영역은 더 높은 안정성/검증 레이어가 필수라는 함의를 준다.
에이전트 문제는 ‘학습 데이터 문제’이기도 하다: 인간의 화면 조작 데이터 부족
그는 OpenAI의 컴퓨터 사용 에이전트(화면을 보고 클릭하는 형태)가 흥미롭지만 “느리고 자주 멈추며 아직 별로”라고 평가한다. 그 이유 중 하나로 “인간이 실제로 화면에서 어떤 순서로 클릭하고 입력하는지”에 대한 대규모 행동 데이터셋이 충분히 존재하지 않는다는 점을 든다. 텍스트는 풍부하지만, GUI 상호작용은 별도의 데이터가 필요하고 이를 수집·학습시키는 시간이 걸린다는 논리다. 따라서 2026년 에이전트 발전은 모델 파라미터만이 아니라, GUI/행동 로그 데이터의 축적과 학습 파이프라인 성숙도에 크게 좌우될 것이라는 전망이 된다.
2026, ‘에이전트의 해’ 가능성: 모델 진화 + 데이터 축적의 교차점
그는 2026년을 “AI 에이전트의 해”로 보는 쪽에 무게를 둔다. 근거는 (1) 모델 릴리즈 주기가 빨라지고, (2) 에이전트가 잘하는 영역(리서치, 코딩 등)이 이미 확실히 존재하며, (3) 컴퓨터 사용/브라우저 상호작용 같은 새로운 데이터가 쌓이면 성능이 ‘갑자기’ 뛸 수 있다는 점이다. 다만 이는 “완전 자율”이라기보다, 반복적 업무에서 점진적으로 인간 개입이 줄어드는 형태로 먼저 현실화될 가능성이 크다는 뉘앙스다.
그는 지난 1년 체감 성능 향상의 원인을 “모델이 똑똑해졌기 때문”으로 단순화하지 않고, AI 모델을 구성하는 3요소(데이터, 컴퓨트, 알고리즘)가 동시에 전진하고 있다고 정리한다. 구체적으로는 (1) 더 나은 데이터와 특정 태스크용 합성 데이터(synthetic data) 생산, (2) 더 큰 데이터센터 구축을 통한 대규모 학습 런 확장, (3) 학습 효율을 높이는 알고리즘적 개선이 함께 작동한다는 관점이다. 이 3축이 모두 진전되며 “스케일링 법칙이 여전히 유효”하다는 판단을 내리고, 2026에도 주요 랩(OpenAI 등)의 정기적 모델 릴리즈 약속이 ‘개선의 리듬’을 더 촘촘하게 만들 것이라고 본다. 또한 에이전트 성능은 결국 이를 구동하는 베이스 모델 능력의 함수이기 때문에, 모델 고도화는 에이전트 생태계 확장의 전제라고 연결한다.
Gemini 3 체감 포인트: ‘지시 순서 준수’가 좋아지면 에이전트가 열린다
그는 ChatGPT는 “쉬운 쿼리”, Gemini는 “더 복잡한 작업”에 분산 사용한다고 밝히며, 최신 Gemini 3가 특히 “여러 단계를 순서대로 수행하라”는 지시를 더 잘 따른다는 점을 체감 개선으로 꼽는다. 이는 에이전트 관점에서 매우 중요한데, 에이전트는 단일 답변 생성보다 “계획→실행→검증”처럼 연쇄적인 행동을 요구하기 때문이다. 즉, 모델이 지시 순서를 덜 놓치고 작업 상태를 덜 잃어버리면(집중 유지/컨텍스트 유지), 에이전트가 실제 업무를 수행할 확률이 올라간다는 함의를 제공한다.
프롬프트 엔지니어링 ‘신화’와 실전 원칙: 역할극보다 ‘목표 명시 + 컨텍스트’
Teng Yan은 1년 전만 해도 유행했던 프롬프트 엔지니어링이 과대평가됐다고 본다. 모델이 고도화되며 “길고 복잡한 지시 없이도 의도 파악”이 가능해졌고, 특히 ‘역할극 프롬프트(예: 세계 최고 마케터처럼 행동해라)’가 성능을 올리지 않는다는 연구 사례를 언급한다. 예시로, 물리학자 역할을 주고 수학 문제를 물어도, 변호사 역할을 주고 같은 질문을 해도 결과가 비슷할 수 있다는 식이다. 대신 그가 강조하는 실전 원칙은 두 가지다. 첫째, 최종 산출물(Outcome)을 매우 명확히 정의하라(결과물의 형태/기준/제약조건). 둘째, 모델이 “왜 이 작업을 하는지/어떻게 쓸 건지”에 대한 컨텍스트를 주면 품질이 급상승한다는 점이다. 도메인 전문가일수록 중간 작업 단계까지 세밀한 체크리스트 형태로 지시하면 더 좋고, 비전문 영역이면 모델이 스스로 탐색·요약하도록 넓은 지시를 주는 편이 효율적이라고 구분한다.
컨텍스트 제공의 실제 사례: ‘트위터 300계정 요약’을 개인화 필터로 바꾸기
그가 든 구체적 사례는 크립토/AI 리서처에게 특히 현실적이다. 200~300개 계정의 트위터 리스트에서 쏟아지는 트윗을 그대로 모델에 넣고 “중요한 것만 뽑아줘”라고 하면 모델은 “내가 중요하다고 추정한 것”을 반환한다. 하지만 사용자가 중요 기준을 컨텍스트로 제공하면(예: “5M 달러 이상 펀딩”, “신제품/메인넷 런칭”, “중요 이벤트 공지” 등), 모델은 그 기준에 맞춰 신호를 랭킹하고 노이즈를 제거한 ‘개인화된 리서치 터미널’처럼 동작한다. 이는 금융 리서치 관점에서, 모델을 단순 요약기가 아니라 “규칙 기반 이벤트 탐지 + 우선순위 큐레이션” 도구로 만드는 방법론에 가깝다.
멀티-LLM 운용과 ‘모델 성격 차이’: 크로스체크가 필요한 이유
Teng Yan은 동일 프롬프트라도 ChatGPT/Gemini/Grok에서 답이 달라지는 “모델별 성격(personality)”을 강조한다. 예컨대 Grok은 창의적이지만 때로 “너무 언힌지드(과격/불안정)”해서 프로페셔널한 답에 부적합할 수 있다고 말한다. 중요한 쿼리의 경우 여러 모델에 동시에 질의해 비교하는 방식(예: 여러 모델의 답을 또 다른 모델이 평가해 최종 답을 고르는 구조)도 언급한다. 이는 금융/리서치 워크플로우에서 ‘단일 모델 의존 리스크’를 줄이는 실전 전략으로 읽히며, 리서치 메모나 투자 판단에서 출처·논리·정합성 크로스체크의 자동화를 시사한다.
AI 프라이버시 위기: “지금은 안 보이지만, 2026엔 체감된다”
그는 현재 대다수 사용자가 프라이버시를 크게 신경 쓰지 않는 이유를 “AI가 주는 가치가 프라이버시 가치보다 당장 더 크기 때문”이라고 진단한다. 다만 위기가 ‘눈에 보이게’ 드러나는 순간은, 모델이 장기간 축적한 대화/질의 데이터를 기반으로 사용자의 취향·관심·행동을 정교하게 프로파일링하고, 결국 인터넷의 전통적 수익모델인 광고/세일즈로 연결되는 시점이라고 본다. 즉, 지금은 학습 데이터로만 쓰이는 듯 보여도, 커머스/쇼핑 기능이 붙고 개인화 추천·광고가 대화 인터페이스에 직접 삽입되면 사용자는 “내 데이터가 나를 겨냥해 팔리고 있다”를 체감하게 된다는 흐름이다. 그는 정부가 데이터 제공을 요구하는 상황은 아직 ‘테스트되지 않았다’고도 말하며, 실제로 법적·정치적 요청이 현실화될 때 기업들이 어디까지 저항할지(혹은 형식적 저항 후 제공할지)가 프라이버시 리스크의 현실적 분기점이 될 수 있다고 본다.
에이전트가 ‘단순한 일도’ 실패하는 이유: 1% 오류의 복리(체인 리스크)
그는 AI 에이전트가 비행기 예약처럼 “웹 탐색→정보 수집→예약 페이지 이동→결제 정보 입력” 같은 다단계 작업에서 실패하는 핵심을 신뢰성 문제로 설명한다. 단일 단계에서 모델이 99% 성공률을 보여도, 이를 여러 단계로 체인하면 전체 성공률이 기하급수적으로 떨어진다(각 단계의 실패확률이 누적). 사용자는 50~60% 성공하는 에이전트를 ‘제품’으로 받아들이지 않기 때문에, 에이전트의 상용화는 단순 성능 향상 이상의 “연쇄 행동에서의 안정성”이 관건이라는 주장이다. 이는 금융 자동화(주문 실행, 리밸런싱, 공시 기반 트리거 등)에서도 동일하게 적용되는 문제로, 한 번의 오류가 손실로 직결되는 영역은 더 높은 안정성/검증 레이어가 필수라는 함의를 준다.
에이전트 문제는 ‘학습 데이터 문제’이기도 하다: 인간의 화면 조작 데이터 부족
그는 OpenAI의 컴퓨터 사용 에이전트(화면을 보고 클릭하는 형태)가 흥미롭지만 “느리고 자주 멈추며 아직 별로”라고 평가한다. 그 이유 중 하나로 “인간이 실제로 화면에서 어떤 순서로 클릭하고 입력하는지”에 대한 대규모 행동 데이터셋이 충분히 존재하지 않는다는 점을 든다. 텍스트는 풍부하지만, GUI 상호작용은 별도의 데이터가 필요하고 이를 수집·학습시키는 시간이 걸린다는 논리다. 따라서 2026년 에이전트 발전은 모델 파라미터만이 아니라, GUI/행동 로그 데이터의 축적과 학습 파이프라인 성숙도에 크게 좌우될 것이라는 전망이 된다.
2026, ‘에이전트의 해’ 가능성: 모델 진화 + 데이터 축적의 교차점
그는 2026년을 “AI 에이전트의 해”로 보는 쪽에 무게를 둔다. 근거는 (1) 모델 릴리즈 주기가 빨라지고, (2) 에이전트가 잘하는 영역(리서치, 코딩 등)이 이미 확실히 존재하며, (3) 컴퓨터 사용/브라우저 상호작용 같은 새로운 데이터가 쌓이면 성능이 ‘갑자기’ 뛸 수 있다는 점이다. 다만 이는 “완전 자율”이라기보다, 반복적 업무에서 점진적으로 인간 개입이 줄어드는 형태로 먼저 현실화될 가능성이 크다는 뉘앙스다.
영리 AI 기업의 윤리와 시장 구조: 혁신은 시장이 만들되, 독점은 경계해야 한다
그는 기본적으로 자유시장과 민간자본이 혁신을 촉진해왔다는 점(자율주행 등)을 들어 영리 모델 자체를 부정하지 않는다. 다만 AI는 데이터센터·전력·칩 등 자본집약적 산업이라 지속적인 학습 비용을 감당하려면 투자금이 필요하고, 투자에는 수익 요구가 붙기 때문에 영리화는 구조적으로 불가피하다고 본다. 윤리적 리스크는 “누가 AI를 독점하느냐”에 있다고 보고, 다행히 현재는 여러 랩의 모델이 비슷한 수준으로 경쟁해 단일 기업이 절대적 지배를 하긴 어렵다고 진단한다. 또 현 시점에서는 모델 접근 비용이 상대적으로 낮거나(무료 제공) 구독료 대비 가치가 크기 때문에 소비자 환경은 아직 괜찮지만, 향후 접근이 과도하게 비싸지거나 특정 집단에만 제한되면 그때가 우려의 시점이라고 선을 긋는다.
데이터센터 ‘우주 경쟁’은 버블인가: 스케일링이 멈추는 순간이 분기점
그는 데이터센터 붐을 인류가 수행 중인 “가장 큰 실험”으로 묘사한다. 핵심은 스케일링 법칙이 언제 꺾일지 아무도 모른다는 불확실성이다. 컴퓨트/데이터를 더 넣어도 성능 개선이 더 이상 유의미하지 않은 지점이 확인되면, 그 순간 “추가 지출이 무의미해진다”는 인식이 확산되며 버블이 터질 수 있다고 본다. 그 전까지는 빅테크가 시장 지배력을 유지하기 위해 칩과 데이터센터를 확보해야 하므로, 모두가 경쟁을 멈출 수 없는 ‘뮤지컬체어(자리를 놓치면 게임에서 퇴장)’ 게임을 할 수밖에 없다는 비유를 쓴다. 이는 투자 관점에서 데이터센터/전력/반도체 밸류체인이 “AGI 기대”라는 단일 내러티브에 과도하게 레버리지되어 있다는 경고이자, 동시에 단기적으로는 경쟁이 지속될 수밖에 없는 구조적 이유를 설명한다.
크립토×AI에서 ‘진짜 트랙션’ 보는 법: PMF·개발자·매출, 그리고 지속가능한 경제
그는 크립토×AI 프로젝트 평가를 “일반 테크 스타트업 평가와 동일”하게 해야 한다고 말한다. 즉 사용자/PMF, 인프라라면 그 위에 실제 앱이 올라오는지(개발자 활동), 그리고 무엇보다 AI는 인퍼런스 비용이 비싸므로 매출/수익모델로 비용을 감당하는 지속가능성이 핵심 지표가 된다는 주장이다. 아직은 인프라(에이전트 결제, 탈중앙 컴퓨트, 탈중앙 학습 등) 구축 단계가 많고, 메인넷과 개발 생태계가 성숙하면서 앱 레이어가 따라올 것이라는 ‘순서론’을 제시한다.
BitTensor 해석: ‘토큰 하나로 60~100개 AI 스타트업에 베팅하는 인큐베이터’
그는 BitTensor를 일종의 인큐베이터/엑셀러레이터로 본다. BitTensor에 투자하는 것은 60~100개에 달하는 서로 다른 AI 서브넷/스타트업 묶음에 포트폴리오식으로 노출되는 것과 유사하다는 설명이다. 당연히 대부분은 실패할 수밖에 없지만, 일부가 의미 있는 매출/비즈니스 모델에 도달하면 전체 네트워크 가치로 반영될 수 있다는 논리다. 동시에 현재 일부 서브넷이 “꽤 괜찮은 매출”을 내는 조짐이 있지만, 이것이 토큰 인센티브(보조금)에 의해 왜곡될 수 있음을 짚으며 경제적 지속가능성 설계가 남은 과제라고 덧붙인다. 이는 크립토 리서처 관점에서 “실수요 매출 vs 토큰 보조 매출”을 분해해 봐야 한다는 체크리스트로 읽힌다.
https://youtu.be/GzyUc9wRhIQ 31분 전 업로드 됨
그는 기본적으로 자유시장과 민간자본이 혁신을 촉진해왔다는 점(자율주행 등)을 들어 영리 모델 자체를 부정하지 않는다. 다만 AI는 데이터센터·전력·칩 등 자본집약적 산업이라 지속적인 학습 비용을 감당하려면 투자금이 필요하고, 투자에는 수익 요구가 붙기 때문에 영리화는 구조적으로 불가피하다고 본다. 윤리적 리스크는 “누가 AI를 독점하느냐”에 있다고 보고, 다행히 현재는 여러 랩의 모델이 비슷한 수준으로 경쟁해 단일 기업이 절대적 지배를 하긴 어렵다고 진단한다. 또 현 시점에서는 모델 접근 비용이 상대적으로 낮거나(무료 제공) 구독료 대비 가치가 크기 때문에 소비자 환경은 아직 괜찮지만, 향후 접근이 과도하게 비싸지거나 특정 집단에만 제한되면 그때가 우려의 시점이라고 선을 긋는다.
데이터센터 ‘우주 경쟁’은 버블인가: 스케일링이 멈추는 순간이 분기점
그는 데이터센터 붐을 인류가 수행 중인 “가장 큰 실험”으로 묘사한다. 핵심은 스케일링 법칙이 언제 꺾일지 아무도 모른다는 불확실성이다. 컴퓨트/데이터를 더 넣어도 성능 개선이 더 이상 유의미하지 않은 지점이 확인되면, 그 순간 “추가 지출이 무의미해진다”는 인식이 확산되며 버블이 터질 수 있다고 본다. 그 전까지는 빅테크가 시장 지배력을 유지하기 위해 칩과 데이터센터를 확보해야 하므로, 모두가 경쟁을 멈출 수 없는 ‘뮤지컬체어(자리를 놓치면 게임에서 퇴장)’ 게임을 할 수밖에 없다는 비유를 쓴다. 이는 투자 관점에서 데이터센터/전력/반도체 밸류체인이 “AGI 기대”라는 단일 내러티브에 과도하게 레버리지되어 있다는 경고이자, 동시에 단기적으로는 경쟁이 지속될 수밖에 없는 구조적 이유를 설명한다.
크립토×AI에서 ‘진짜 트랙션’ 보는 법: PMF·개발자·매출, 그리고 지속가능한 경제
그는 크립토×AI 프로젝트 평가를 “일반 테크 스타트업 평가와 동일”하게 해야 한다고 말한다. 즉 사용자/PMF, 인프라라면 그 위에 실제 앱이 올라오는지(개발자 활동), 그리고 무엇보다 AI는 인퍼런스 비용이 비싸므로 매출/수익모델로 비용을 감당하는 지속가능성이 핵심 지표가 된다는 주장이다. 아직은 인프라(에이전트 결제, 탈중앙 컴퓨트, 탈중앙 학습 등) 구축 단계가 많고, 메인넷과 개발 생태계가 성숙하면서 앱 레이어가 따라올 것이라는 ‘순서론’을 제시한다.
BitTensor 해석: ‘토큰 하나로 60~100개 AI 스타트업에 베팅하는 인큐베이터’
그는 BitTensor를 일종의 인큐베이터/엑셀러레이터로 본다. BitTensor에 투자하는 것은 60~100개에 달하는 서로 다른 AI 서브넷/스타트업 묶음에 포트폴리오식으로 노출되는 것과 유사하다는 설명이다. 당연히 대부분은 실패할 수밖에 없지만, 일부가 의미 있는 매출/비즈니스 모델에 도달하면 전체 네트워크 가치로 반영될 수 있다는 논리다. 동시에 현재 일부 서브넷이 “꽤 괜찮은 매출”을 내는 조짐이 있지만, 이것이 토큰 인센티브(보조금)에 의해 왜곡될 수 있음을 짚으며 경제적 지속가능성 설계가 남은 과제라고 덧붙인다. 이는 크립토 리서처 관점에서 “실수요 매출 vs 토큰 보조 매출”을 분해해 봐야 한다는 체크리스트로 읽힌다.
https://youtu.be/GzyUc9wRhIQ 31분 전 업로드 됨
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Teng Yan: How To Capitalize on The Biggest AI Bubble Ever (...And Who's Winning Already)
AI is in the biggest bubble we've ever seen...or is it? AI promises autonomous agents that book flights and handle tasks, but we're not quite there yet.
Teng Yan says AI in 2026 will change everything. In this episode of AI Supercycle, we sit down with…
Teng Yan says AI in 2026 will change everything. In this episode of AI Supercycle, we sit down with…
Be Careful With Your Taxes If You Have Crypto ETFs: Bits + Bips
Unchained
3줄 요약
1. 크립토는 ‘재산(property)’이라 매도·스왑·리워드 수령이 전부 과세 이벤트가 되며, 주식과 닮았지만 워시세일 같은 핵심 규정은 미묘하게 다르다.
2. 연말 절세는 ‘손실확정(택스 로스 하베스팅)’이 핵심이지만, 크립토 워시세일 “미적용”을 과도하게 밀어붙이면 경제적 실질(economic substance) 문제로 역공을 맞을 수 있다.
3. 2026년부터 1099‑DA가 본격화되면 “거래소가 주는 종이”만 믿고 신고했다가 비용기준 누락·회계방법 불일치·ETF/ETP 숨은 과세까지 겹쳐 큰 오류가 날 가능성이 커진다.
0:00 Intro
진행자 스티븐 얼릭(언체인드)과 CoinTracker 세무전략 책임자(CPA) 셰한 찬드라세케라가 연말 크립토 세금 체크리스트를 점검한다. 특히 2026년을 기점으로 신고 인프라(1099‑DA)와 상품(크립토 ETF/ETP)이 겹치며 “단순히 거래소 1099만 보고 끝내던 방식”이 깨질 수 있다는 문제의식을 깔고 대화를 시작한다. (중간에 다음 게스트 예고가 있으나 본 대화는 셰한 인터뷰 중심)
Unchained
3줄 요약
1. 크립토는 ‘재산(property)’이라 매도·스왑·리워드 수령이 전부 과세 이벤트가 되며, 주식과 닮았지만 워시세일 같은 핵심 규정은 미묘하게 다르다.
2. 연말 절세는 ‘손실확정(택스 로스 하베스팅)’이 핵심이지만, 크립토 워시세일 “미적용”을 과도하게 밀어붙이면 경제적 실질(economic substance) 문제로 역공을 맞을 수 있다.
3. 2026년부터 1099‑DA가 본격화되면 “거래소가 주는 종이”만 믿고 신고했다가 비용기준 누락·회계방법 불일치·ETF/ETP 숨은 과세까지 겹쳐 큰 오류가 날 가능성이 커진다.
0:00 Intro
진행자 스티븐 얼릭(언체인드)과 CoinTracker 세무전략 책임자(CPA) 셰한 찬드라세케라가 연말 크립토 세금 체크리스트를 점검한다. 특히 2026년을 기점으로 신고 인프라(1099‑DA)와 상품(크립토 ETF/ETP)이 겹치며 “단순히 거래소 1099만 보고 끝내던 방식”이 깨질 수 있다는 문제의식을 깔고 대화를 시작한다. (중간에 다음 게스트 예고가 있으나 본 대화는 셰한 인터뷰 중심)
1:10 How crypto fits into existing tax law
IRS 관점에서 비트코인, NFT를 포함한 크립토는 ‘통화’가 아니라 재산(property) 으로 분류된다. 따라서 과세 트리거는 (1) 현금화, (2) 크립토↔크립토 스왑, (3) 스테이킹/리워드/보상 등 새로 취득(earned) 으로 폭넓게 잡힌다. 셰한은 이해를 돕기 위해 “주식 과세와 매우 유사하다”고 비유하지만, 이후 구간에서 드러나듯 ETF/ETP 구조나 워시세일 적용 여부 같은 디테일에서 주식과의 차이가 실제 신고 리스크로 번질 수 있음을 전제한다.
2:14 What investors should be thinking about before year-end—and how tax loss harvesting works
연말(특히 12월)에 가장 먼저 보라는 것은 택스 로스 하베스팅(손실확정 매도) 이다. 지갑/거래소별로 보유 자산을 “원가(cost basis) 대비 현재가”로 훑고, 원가 이하로 내려간 종목은 매도해 손실을 실현하면 그 손실로 같은 해의 크립토·주식 등 자본이익(capital gains) 을 상계할 수 있다.
핵심 디테일로, 진행자가 “손실은 연 3,000달러 제한”을 언급하자 셰한이 구조를 정확히 정리한다. 예를 들어, (A) 연간 자본이익이 없고 손실만 1만 달러면 그해에는 3,000달러만 공제되고 7,000달러는 이월된다. 반면 (B) 자본이익 8,000달러, 손실 1만 달러라면 8,000달러 전액 상계가 가능하고 잔여 2,000달러만 이월된다. 즉 “3,000달러 제한”은 자본이익이 0일 때만 강하게 체감되는 제한이며, 이익이 있으면 손실 상계는 사실상 ‘무제한’에 가깝게 작동한다.
4:54 The wash sale rule: Is it safe to use in crypto?
워시세일(wash sale)은 주식에서 대표적으로 문제 되는 규정으로, 손실 매도 후 30일 내 동일 종목 재매수 시 그 손실을 즉시 공제하지 못하게 막는다(손실 이연 및 원가 조정). 그런데 크립토는 IRS 코드 1091상 “주식/증권(stocks & securities)” 에만 직접 적용되고, 크립토는 재산으로 분류되므로 기술적으로는 크립토에 워시세일 규정이 미적용이라는 ‘틈’이 생긴다. 이 때문에 “비트코인을 손실로 팔고 곧바로 다시 사는” 전략이 시장에서 회자돼 왔다.
다만 셰한은 “그렇다고 1초 만에 다시 사는 식으로 남용하면 안 된다”고 선을 긋는다. 워시세일 규정이 직접 적용되지 않더라도, IRS의 다른 원칙(경제적 실질 부족, 순수 조세회피 목적 거래 등)이 걸릴 수 있다는 취지다. 실무적으로는 ‘합리적인 시간 간격(예: 며칠)’ 을 두는 보수적 접근을 제안한다. 크립토는 변동성이 커서 짧은 기간 내 재진입이 투자적으로 정당화될 여지도 있지만, “너무 노골적인 패턴”은 위험할 수 있다는 경고로 읽힌다.
9:27 How upcoming legislation could change crypto taxes
워시세일 ‘미적용’은 영구적이지 않을 수 있다. 셰한은 수년간 여러 드래프트 법안에서 크립토에도 워시세일을 적용하려는 시도가 반복돼 왔다고 언급한다. 다만 시점과 통과 가능성은 불명확하며, Genius Act는 주로 스테이블코인 쪽이라 워시세일과 직접 연결되진 않는다고 정리한다. 결론적으로 “현재는 허용되는 것처럼 보이는 틈이지만, DC에서 언젠가 닫힐 가능성이 크다”는 시그널이며, 연구·운용 관점에서는 ‘규정 공백을 알파로 삼는 전략’의 지속가능성을 낮게 봐야 한다는 함의가 있다.
11:22 Stablecoins and taxes: Are there any special rules?
스테이블코인도 예외 없이 재산(property) 이라, 사용·교환 자체가 원칙적으로는 보고 대상이다. 1달러 페그를 목표로 하지만 실제로는 미세하게 흔들릴 수 있고, 그 변동에 따른 소액 손익이 생길 수 있다. 다만 세금 신고는 소수점 한계 등으로 실제 계산 시 “라운딩되며 0에 수렴”하는 경우가 많다고 설명한다.
중요 포인트는 손익이 사실상 0이어도 거래 자체를 8949에 보고해야 한다는 점이다. 예시로 “USDC 5달러로 커피를 샀다” 같은 일상 결제도 보고 의무가 생긴다는 취지다. 진행자는 디미니미스(소액 면제) 논의—예: 일정 금액 이하 결제는 보고 면제—가 과거부터 있었고 최근까지도 언급돼 왔지만, 현재는 면제가 없다고 확인한다. 즉, 스테이블코인의 ‘결제 수단’ 확산이 곧바로 세무·컴플라이언스 부담(거래 수의 폭증)으로 이어질 수 있다는 현실을 짚는다.
13:47 The hidden tax complexity of trading crypto ETPs and ETFs
가장 “숨은 함정”으로 셰한이 강조한 파트는 크립토 ETP/ETF(특히 그랜터 트러스트 구조) 의 이중 과세 계산이다. 투자자는 브로커를 통해 ETF를 주식처럼 사고팔고, 브로커가 1099‑B를 주며 여기까지만 보면 끝난 것 같지만 문제가 하나 더 있다.
그랜터 트러스트는 운용 과정에서 펀드 비용(운영비, 인건비 등) 을 충당하려고 보유 중인 비트코인(또는 디지털자산)을 주기적으로 매각할 수 있는데, 이 매각은 펀드 레벨에서 끝나지 않고 투자자에게 지분 비례로 ‘할당(allocable share)’ 되는 과세 계산 이슈가 생긴다. 즉 투자자는 (1) ETF 지분 매매 손익(브로커 1099‑B)뿐 아니라, (2) 펀드가 내부적으로 매각한 디지털자산에 대한 자기 몫의 손익을 펀드 웹사이트 자료를 내려받아 별도 계산해야 한다.
요지는 “ETF는 더 간단할 것”이라는 직관과 반대로, 특정 구조에서는 브로커 서류만 믿으면 과세소득/손익이 누락될 수 있다는 것이다. 크립토 현물 ETF 확산 국면에서 기관/리서처가 특히 주의해야 할 실무 포인트로, 상품 구조(그랜터 트러스트 vs 다른 형태)와 공시자료 접근성까지 포함해 워크플로우를 설계해야 한다.
IRS 관점에서 비트코인, NFT를 포함한 크립토는 ‘통화’가 아니라 재산(property) 으로 분류된다. 따라서 과세 트리거는 (1) 현금화, (2) 크립토↔크립토 스왑, (3) 스테이킹/리워드/보상 등 새로 취득(earned) 으로 폭넓게 잡힌다. 셰한은 이해를 돕기 위해 “주식 과세와 매우 유사하다”고 비유하지만, 이후 구간에서 드러나듯 ETF/ETP 구조나 워시세일 적용 여부 같은 디테일에서 주식과의 차이가 실제 신고 리스크로 번질 수 있음을 전제한다.
2:14 What investors should be thinking about before year-end—and how tax loss harvesting works
연말(특히 12월)에 가장 먼저 보라는 것은 택스 로스 하베스팅(손실확정 매도) 이다. 지갑/거래소별로 보유 자산을 “원가(cost basis) 대비 현재가”로 훑고, 원가 이하로 내려간 종목은 매도해 손실을 실현하면 그 손실로 같은 해의 크립토·주식 등 자본이익(capital gains) 을 상계할 수 있다.
핵심 디테일로, 진행자가 “손실은 연 3,000달러 제한”을 언급하자 셰한이 구조를 정확히 정리한다. 예를 들어, (A) 연간 자본이익이 없고 손실만 1만 달러면 그해에는 3,000달러만 공제되고 7,000달러는 이월된다. 반면 (B) 자본이익 8,000달러, 손실 1만 달러라면 8,000달러 전액 상계가 가능하고 잔여 2,000달러만 이월된다. 즉 “3,000달러 제한”은 자본이익이 0일 때만 강하게 체감되는 제한이며, 이익이 있으면 손실 상계는 사실상 ‘무제한’에 가깝게 작동한다.
4:54 The wash sale rule: Is it safe to use in crypto?
워시세일(wash sale)은 주식에서 대표적으로 문제 되는 규정으로, 손실 매도 후 30일 내 동일 종목 재매수 시 그 손실을 즉시 공제하지 못하게 막는다(손실 이연 및 원가 조정). 그런데 크립토는 IRS 코드 1091상 “주식/증권(stocks & securities)” 에만 직접 적용되고, 크립토는 재산으로 분류되므로 기술적으로는 크립토에 워시세일 규정이 미적용이라는 ‘틈’이 생긴다. 이 때문에 “비트코인을 손실로 팔고 곧바로 다시 사는” 전략이 시장에서 회자돼 왔다.
다만 셰한은 “그렇다고 1초 만에 다시 사는 식으로 남용하면 안 된다”고 선을 긋는다. 워시세일 규정이 직접 적용되지 않더라도, IRS의 다른 원칙(경제적 실질 부족, 순수 조세회피 목적 거래 등)이 걸릴 수 있다는 취지다. 실무적으로는 ‘합리적인 시간 간격(예: 며칠)’ 을 두는 보수적 접근을 제안한다. 크립토는 변동성이 커서 짧은 기간 내 재진입이 투자적으로 정당화될 여지도 있지만, “너무 노골적인 패턴”은 위험할 수 있다는 경고로 읽힌다.
9:27 How upcoming legislation could change crypto taxes
워시세일 ‘미적용’은 영구적이지 않을 수 있다. 셰한은 수년간 여러 드래프트 법안에서 크립토에도 워시세일을 적용하려는 시도가 반복돼 왔다고 언급한다. 다만 시점과 통과 가능성은 불명확하며, Genius Act는 주로 스테이블코인 쪽이라 워시세일과 직접 연결되진 않는다고 정리한다. 결론적으로 “현재는 허용되는 것처럼 보이는 틈이지만, DC에서 언젠가 닫힐 가능성이 크다”는 시그널이며, 연구·운용 관점에서는 ‘규정 공백을 알파로 삼는 전략’의 지속가능성을 낮게 봐야 한다는 함의가 있다.
11:22 Stablecoins and taxes: Are there any special rules?
스테이블코인도 예외 없이 재산(property) 이라, 사용·교환 자체가 원칙적으로는 보고 대상이다. 1달러 페그를 목표로 하지만 실제로는 미세하게 흔들릴 수 있고, 그 변동에 따른 소액 손익이 생길 수 있다. 다만 세금 신고는 소수점 한계 등으로 실제 계산 시 “라운딩되며 0에 수렴”하는 경우가 많다고 설명한다.
중요 포인트는 손익이 사실상 0이어도 거래 자체를 8949에 보고해야 한다는 점이다. 예시로 “USDC 5달러로 커피를 샀다” 같은 일상 결제도 보고 의무가 생긴다는 취지다. 진행자는 디미니미스(소액 면제) 논의—예: 일정 금액 이하 결제는 보고 면제—가 과거부터 있었고 최근까지도 언급돼 왔지만, 현재는 면제가 없다고 확인한다. 즉, 스테이블코인의 ‘결제 수단’ 확산이 곧바로 세무·컴플라이언스 부담(거래 수의 폭증)으로 이어질 수 있다는 현실을 짚는다.
13:47 The hidden tax complexity of trading crypto ETPs and ETFs
가장 “숨은 함정”으로 셰한이 강조한 파트는 크립토 ETP/ETF(특히 그랜터 트러스트 구조) 의 이중 과세 계산이다. 투자자는 브로커를 통해 ETF를 주식처럼 사고팔고, 브로커가 1099‑B를 주며 여기까지만 보면 끝난 것 같지만 문제가 하나 더 있다.
그랜터 트러스트는 운용 과정에서 펀드 비용(운영비, 인건비 등) 을 충당하려고 보유 중인 비트코인(또는 디지털자산)을 주기적으로 매각할 수 있는데, 이 매각은 펀드 레벨에서 끝나지 않고 투자자에게 지분 비례로 ‘할당(allocable share)’ 되는 과세 계산 이슈가 생긴다. 즉 투자자는 (1) ETF 지분 매매 손익(브로커 1099‑B)뿐 아니라, (2) 펀드가 내부적으로 매각한 디지털자산에 대한 자기 몫의 손익을 펀드 웹사이트 자료를 내려받아 별도 계산해야 한다.
요지는 “ETF는 더 간단할 것”이라는 직관과 반대로, 특정 구조에서는 브로커 서류만 믿으면 과세소득/손익이 누락될 수 있다는 것이다. 크립토 현물 ETF 확산 국면에서 기관/리서처가 특히 주의해야 할 실무 포인트로, 상품 구조(그랜터 트러스트 vs 다른 형태)와 공시자료 접근성까지 포함해 워크플로우를 설계해야 한다.
16:39 What the new 1099-DA form is—and what it will (and won’t) tell the IRS
1099‑DA는 2021년 인프라 법안 흐름에서 나온 “크립토 거래소를 주식 브로커처럼 만들겠다”는 방향의 산물이다. 목표는 거래소가 사용자에게 연말 세금 명세를 제공해 신고를 단순화하는 것이지만, 셰한은 첫 도입 국면에서 오히려 혼란이 커질 수 있다고 본다.
- 2025 과세연도(= 2026년 초 수령): 1099‑DA가 “신규 양식”으로 발급되지만, 첫 해에는 proceeds(매각대금)만 표시되고 cost basis(취득가) 미포함이다. 예컨대 비트코인을 10만 달러에 팔았으면 양식에는 10만 달러만 찍히며, 실제 취득가(예: 5만 달러)는 납세자가 별도로 맞춰야 한다. 이 때문에 (1) 납세자가 양식을 오해해 “10만 달러 전액이 과세”처럼 착각하거나, (2) 실제로 소프트웨어/장부 없이 신고하면 이익이 과대계상될 수 있다.
- 진행자가 든 케이스(같은 거래소에 BTC 2개, 각각 2.5만·5만에 매수했을 때 무엇을 판 걸로 보나?)에 대해, 셰한은 “거래소가 2025년엔 코스트를 안 주므로 결국 본인 장부/소프트웨어의 회계방법(예: HIFO) 으로 특정한다”고 답한다. 즉 “DA는 부분 진실” 이고, 나머지는 납세자 책임이다.
- 2026 과세연도(= 2027년 초 수령): 거래소가 proceeds + cost basis를 보고하기 시작하지만, 거래소 내부에서 취득→내부에서 매도한 경우에만 완전해질 가능성이 크다. 만약 자산을 셀프커스터디/다른 거래소에서 전송(inbound transfer) 해 와서 매도하면, 거래소는 그 취득가를 모를 수 있어 여전히 cost basis 공백이 남는다.
- 또 하나의 큰 리스크는 회계방법 불일치다. 사용자는 CoinTracker 같은 툴에서 HIFO로 세금 최적화를 해왔는데, 거래소 세금센터에 같은 방법을 설정하지 않으면 거래소는 기본값(또는 다른 로직)으로 매도 lots를 잡아 DA의 비용기준과 납세자 계산이 충돌할 수 있다. 이 경우 신고 단계에서 “무엇을 기준으로 정정/조정할지”를 스스로 설명 가능하게 맞춰야 한다.
- 게다가 DA가 커버하지 않는 거래 유형이 존재한다는 점도 강조한다. 예로 1만 달러 미만 스테이블코인 거래(보고 제외 범주), NFT(기준금액 언급: 600달러), 래핑·렌딩 등 특정 타입, 해외 비미국 거래소 이용분(예: binance.com), 그리고 DeFi 전반은 기본적으로 납세자 장부 책임이 남는다. 결론은 “DA가 있어도 전체 거래의 일부만 자동화될 뿐”이며, 기관·헤비 트레이더일수록 데이터 통합이 필수라는 메시지다.
22:31 The key things Shehan says crypto investors should watch closely
마무리 조언은 두 가지로 압축된다. 첫째, 절세는 4월 15일에 하는 게 아니라 12월에 한다는 관점에서, 지금 당장 택스 로스 하베스팅을 검토하라는 것. 둘째, 2026년(정확히는 2026년 1월 1일 이후)부터 거래소가 회계방법을 기본 FIFO로 디폴트할 수 있으니, 각 거래소의 Tax Center에서 HIFO/FIFO/LIFO 등 본인 전략에 맞는 회계방법을 미리 설정하라는 것이다. 이는 단순 편의 설정이 아니라, 1099‑DA 시대에 “거래소가 IRS에 보고한 숫자”와 “본인 신고 숫자”의 괴리를 줄여 향후 질의·불일치 리스크를 낮추는 실무적 방어선으로 작동한다.
https://youtu.be/oqkwljerwSg 1시간 전 업로드 됨
1099‑DA는 2021년 인프라 법안 흐름에서 나온 “크립토 거래소를 주식 브로커처럼 만들겠다”는 방향의 산물이다. 목표는 거래소가 사용자에게 연말 세금 명세를 제공해 신고를 단순화하는 것이지만, 셰한은 첫 도입 국면에서 오히려 혼란이 커질 수 있다고 본다.
- 2025 과세연도(= 2026년 초 수령): 1099‑DA가 “신규 양식”으로 발급되지만, 첫 해에는 proceeds(매각대금)만 표시되고 cost basis(취득가) 미포함이다. 예컨대 비트코인을 10만 달러에 팔았으면 양식에는 10만 달러만 찍히며, 실제 취득가(예: 5만 달러)는 납세자가 별도로 맞춰야 한다. 이 때문에 (1) 납세자가 양식을 오해해 “10만 달러 전액이 과세”처럼 착각하거나, (2) 실제로 소프트웨어/장부 없이 신고하면 이익이 과대계상될 수 있다.
- 진행자가 든 케이스(같은 거래소에 BTC 2개, 각각 2.5만·5만에 매수했을 때 무엇을 판 걸로 보나?)에 대해, 셰한은 “거래소가 2025년엔 코스트를 안 주므로 결국 본인 장부/소프트웨어의 회계방법(예: HIFO) 으로 특정한다”고 답한다. 즉 “DA는 부분 진실” 이고, 나머지는 납세자 책임이다.
- 2026 과세연도(= 2027년 초 수령): 거래소가 proceeds + cost basis를 보고하기 시작하지만, 거래소 내부에서 취득→내부에서 매도한 경우에만 완전해질 가능성이 크다. 만약 자산을 셀프커스터디/다른 거래소에서 전송(inbound transfer) 해 와서 매도하면, 거래소는 그 취득가를 모를 수 있어 여전히 cost basis 공백이 남는다.
- 또 하나의 큰 리스크는 회계방법 불일치다. 사용자는 CoinTracker 같은 툴에서 HIFO로 세금 최적화를 해왔는데, 거래소 세금센터에 같은 방법을 설정하지 않으면 거래소는 기본값(또는 다른 로직)으로 매도 lots를 잡아 DA의 비용기준과 납세자 계산이 충돌할 수 있다. 이 경우 신고 단계에서 “무엇을 기준으로 정정/조정할지”를 스스로 설명 가능하게 맞춰야 한다.
- 게다가 DA가 커버하지 않는 거래 유형이 존재한다는 점도 강조한다. 예로 1만 달러 미만 스테이블코인 거래(보고 제외 범주), NFT(기준금액 언급: 600달러), 래핑·렌딩 등 특정 타입, 해외 비미국 거래소 이용분(예: binance.com), 그리고 DeFi 전반은 기본적으로 납세자 장부 책임이 남는다. 결론은 “DA가 있어도 전체 거래의 일부만 자동화될 뿐”이며, 기관·헤비 트레이더일수록 데이터 통합이 필수라는 메시지다.
22:31 The key things Shehan says crypto investors should watch closely
마무리 조언은 두 가지로 압축된다. 첫째, 절세는 4월 15일에 하는 게 아니라 12월에 한다는 관점에서, 지금 당장 택스 로스 하베스팅을 검토하라는 것. 둘째, 2026년(정확히는 2026년 1월 1일 이후)부터 거래소가 회계방법을 기본 FIFO로 디폴트할 수 있으니, 각 거래소의 Tax Center에서 HIFO/FIFO/LIFO 등 본인 전략에 맞는 회계방법을 미리 설정하라는 것이다. 이는 단순 편의 설정이 아니라, 1099‑DA 시대에 “거래소가 IRS에 보고한 숫자”와 “본인 신고 숫자”의 괴리를 줄여 향후 질의·불일치 리스크를 낮추는 실무적 방어선으로 작동한다.
https://youtu.be/oqkwljerwSg 1시간 전 업로드 됨
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Be Careful With Your Taxes If You Have Crypto ETFs: Bits + Bips
From tax loss harvesting to ETFs and the new 1099-DA form, CoinTracker’s Shehan Chandrasekera explains why crypto taxes are getting more complicated—and how to avoid costly mistakes.
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Fundamentals Are The New King of Crypto | Smac & Noah Goldberg
Empire
3줄 요약
1. “다음 사이클은 하이프가 아니라 현금흐름·내구성·밸류에이션이 결정한다”는 문제의식이 두 펀드의 공통 결론이다.
2. 내러티브는 가격을 ‘직접’ 움직이기보다 자본·인재를 끌어와 결국 펀더멘털을 바꾸는 경로로 더 중요해졌고, 전통시장도 점점 크립토처럼 내러티브 민감해졌다.
3. 크립토가 다시 ‘가장 빠른 말’이 될지 회의적이며, 앞으로는 베타가 아니라 자산 간 디스퍼전(선별적 초과수익)이 커지는 시장을 예상한다.
Empire
3줄 요약
1. “다음 사이클은 하이프가 아니라 현금흐름·내구성·밸류에이션이 결정한다”는 문제의식이 두 펀드의 공통 결론이다.
2. 내러티브는 가격을 ‘직접’ 움직이기보다 자본·인재를 끌어와 결국 펀더멘털을 바꾸는 경로로 더 중요해졌고, 전통시장도 점점 크립토처럼 내러티브 민감해졌다.
3. 크립토가 다시 ‘가장 빠른 말’이 될지 회의적이며, 앞으로는 베타가 아니라 자산 간 디스퍼전(선별적 초과수익)이 커지는 시장을 예상한다.