전통적인 금융에서 대출 시장은 일반적으로 유동성이 높고 리스크 가 낮은 자산에 대해 단기 차입 기회를 제공하여 안전과 최고의 수익률을 제공하는 것을 목표로 합니다. 탈중앙화 금융(DeFi)에서 이 개념은 주로 특정 시간 제한 없이 탈중앙화 및 무허가 환경에서 다양한 디지털 자산을 빌려주고 빌릴 수 있는 능력을 지칭하도록 발전했습니다. 이러한 플랫폼을 통해 사용자는 암호화폐를 프로토콜에 입금할 수 있으며, 차용자는 충분한 담보를 제공하는 대가로 예금자에게 이자를 지불합니다.
대출 시장은 동적 금리 모델을 사용하여 특정 시장이나 풀의 유동성 활용도에 따라 대출 금리를 자동으로 조정합니다. 이러한 모델은 유동성이 부족할 때 차용인이 빌린 자산을 반환하도록 장려하는 동시에 자본의 효율적인 배분을 보장합니다. 이 이자율 모델의 주요 특징은 활용도가 특정 임계 값에 도달하면 시스템의 레버리지를 제어하기 위해 이자율이 크게 상승하기 시작하는 " 상승 포인트"입니다. 활용도가 상승 이자율도 점진적으로 증가하지만, 변곡점을 넘으면 금리가 급등해 차입비용이 크게 늘어난다.
대출 시장은 무담보 대출 과 다르다는 점에 유의해야 합니다 . 대출 시장 에서는 대출 기간 동안 언제든지 상환될 수 있도록 대출을 확보하기 위해 차용인에게 담보를 제공해야 합니다 . 대출 )을 통해 고객은 담보를 제공하지 않고(또는 부분 담보 또는 기타 보증만 제공) 돈을 빌릴 수 있으며, 대출 상환은 신용 점수 및 이를 보장하는 법적 채널에 의존합니다.
대출 시장: DeFi 생태계의 기본 “레고”
DeFi에서 대출 시장의 중요성은 주로 사용자가 유휴 자산에서 수익을 얻고 보유 자산을 판매하지 않고도 유동성을 확보할 수 있도록 돕는 능력에 반영됩니다. 이 기능은 DeFi 자본 효율성에 중요한 역할을 합니다. 특정 토큰에 대해 차입할 수 있는 능력은 업계에서 가장 많이 찾는 기능 중 하나이며 암호화폐 자산이 "블루칩" 자산인지 여부를 결정하는 중요한 기준이 되는 경우가 많습니다.
이 기능을 통해 사용자는 낮은 비용으로 레버리지를 얻을 수 있어 고액 순자산 보유자(HNWI)가 세금 계획에 자산을 통합하는 데 도움이 되는 동시에 자산이 풍부하지만 비유동성인 그룹이 국고 및 보유 자산을 담보로 사용하여 차입 할 수 있습니다 . 그리고 그 과정에서 담보에 대한 이자를 얻습니다(예를 들어 지난 몇 년간 Curve와 Maker가 대표적인 예입니다).
또한 대출 시장은 CDP(담보부 채무 포지션), 이자 농사 전략(“델타 중립”에 가까운 많은 전략 지원) 및 온체인 보증금 거래와 같은 다른 DeFi 도구의 중추 역할을 합니다. 따라서 대출 시장은 "펀딩 빌딩 블록"이라고도 알려진 DeFi의 가장 중요한 빌딩 모듈 중 하나입니다.
모든 사람이 이러한 대출 시장의 규모를 보다 명확하게 이해할 수 있도록 하기 위해 아래 차트에 표시된 것처럼 암호화폐 대출 프로토콜에 고정된 총 가치(TVL)는 현재 326억 달러를 초과합니다.
출처: 디필라마
암호화폐 대출 시장을 위한 설계 결정: 공유 및 분리된 유동성 풀
암호화폐 대출 시장은 모두 동일한 기본 목적을 제공하지만 유동성 구조 설계에는 상당한 차이가 있습니다. 가장 큰 차이점은 단일 공유 유동성 풀(예: @Aave)을 사용하는 시장과 분리된 유동성 풀(예: 컴파운드 v3 )을 사용하는 시장 간의 차이입니다. 각 모델에는 유동성 깊이, 자산 유연성 및 리스크 관리와 같은 요소에 영향을 미치는 자체 장단점이 있습니다.
격리된 유동성 풀: 유연성 및 리스크 격리
분리된 유동성 풀 모델에서는 각 시장이나 자산이 자체적인 독립적인 유동성 풀 내에서 운영됩니다. 이 접근 방식은 컴파운드 v3 와 같은 프로토콜 과 더 극단적인 예인 Rari Capital (붕괴 전)과 같은 플랫폼에서 채택되었습니다.
분리된 유동성 풀의 주요 장점은 하위 시장 구축의 유연성 입니다 . 이러한 유연성을 통해 프로토콜은 특정 자산 클래스 또는 사용자 요구에 맞는 시장을 만들 수 있습니다. 예를 들어, 분리된 유동성 풀은 밈 토큰과 같은 특정 자산 그룹을 지원하도록 특별히 설계되거나 고유한 리스크 특성이나 요구 사항으로 인해 특정 유형의 토큰만 존재하도록 허용할 수 있습니다.
이러한 사용자 정의는 분리된 유동성 시스템의 가장 큰 장점 중 하나입니다. 이를 통해 프로젝트를 공유 유동성 풀의 더 넓은 프레임 에 맞지 않을 수 있는 특정 커뮤니티나 회로에 맞게 조정할 수 있습니다. 이러한 장점은 LRT(유동성 반환 도구) 및 USDe와 같은 토큰화된 기본 거래소의 등장으로 특히 강조되었습니다. 많은 사용자는 높은 수익률을 활용하고 싶어하지만 새로운 자산과 관련된 리스크 감수하기를 꺼려합니다.
유연성 외에도 분리된 유동성 풀은 더 나은 리스크 격리를 제공합니다 . 각 시장을 분리함으로써 특정 자산의 리스크 해당 유동성 풀로 제한됩니다. 이는 특정 토큰의 가격이 급격하게 떨어지거나 변동성이 커지면 잠재적인 영향은 해당 시장으로 제한되고 프로토콜의 다른 부분에는 파급되지 않는다는 것을 의미합니다.
그러나 유동성 분리는 양날의 검이며 이는 유동성 풀의 단편화를 의미하므로 이러한 이점에는 비용도 따릅니다.
고립된 시장의 경우, 모든 시장은 "콜드 스타트" 문제 대면 해야 합니다. 이는 단지 일회성 문제 가 아니라 새로운 시장이 창출될 때마다 대면 해야 하는 문제입니다. 각 시장은 자체 참여자에게만 의존할 수 있으며 유동성은 대규모 대출 활동을 지원하기에 충분하지 않을 수 있습니다.
출처: Solend — 고립된 시장에서 제한된 유동성 이용 가능
앞서 언급했듯이 일부 프로토콜은 분리된 대출 시장 개념을 극단적으로 채택하여 무허가 시장 창출을 가능하게 했습니다.
Rari 또는 @Solendprotocol과 같은 경우 사용자는 자신만의 무허가 시장을 만들고, 화이트리스트에 등록된 자산을 결정하고, 리스크 매개변수(예: 가치 대비 대출 비율 및 담보 비율)를 설정하고 해당 인센티브를 관리할 수 있습니다.
공유 유동성 풀: 첫날부터 깊은 유동성
반면 단일 공유 유동성 풀은 처음부터 깊고 준비된 유동성을 제공합니다. 모든 자산을 통합 풀로 통합함으로써 공유 유동성 시스템은 새로 추가된 자산에 대해서도 유동성 제약이 적은 대규모 대출 활동을 지원할 수 있습니다.
대출 기관도 공유 풀의 혜택을 누릴 수 있습니다. 유동성 기반이 크면 더 많은 차용자를 끌어들이고, 결과적으로 더 높은 수익률을 얻을 수 있으며, 이는 다양한 차입 수요에 의해 뒷받침되기 때문에 일반적으로 더 안정적입니다.
이것이 유동성 공유 모델의 가장 큰 장점이며, 유일한 장점임에도 불구하고 그 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 모든 시장에서 유동성이 가장 중요하지만 암호화폐 시장에서는 유동성이 더욱 중요합니다.
그러나 공유 유동성 풀의 주요 단점은 시스템 리스크 입니다. 모든 자산이 동일한 풀에 묶여 있기 때문에 하나의 자산에 문제가 발생하면(예: 갑작스러운 평가 절하) 일련의 청산이 발생할 수 있으며, 이는 불량 부채가 발생하면 전체 시스템에 영향을 미칠 수 있습니다.
결과적으로 이러한 풀은 특히 유동적이고 확립된 토큰에 비해 틈새 시장이나 실험적인 자산에 적합하지 않습니다.
마지막으로, 공유 유동성 시스템의 거버넌스 및 리스크 모니터링은 일반적으로 프로토콜 변경이 더 큰 리스크 수반하므로 더 복잡합니다.
모델 결합: 하이브리드 패턴 탐색
분리된 유동성 풀과 공유된 유동성 풀 사이의 장단점은 상당히 다양하며 어느 접근 방식도 완벽하지 않습니다. 이것이 바로 시장이 성숙해짐에 따라 공유 풀의 유동성 이점과 분리된 시장이 제공하는 맞춤화 및 리스크 격리 간의 균형을 맞추기 위해 대출 시장이 점진적으로 하이브리드 모델(또는 적어도 하이브리드 기능 도입)로 이동하고 있는 이유입니다.
하이브리드화의 전형적인 예는 @LidoFinance 및 @Ether_Fi 와 같은 플랫폼 과 협력하는 Aave가 도입한 맞춤형 격리 시장입니다 . Aave의 시스템은 일반적으로 단일 공유 유동성 풀을 사용하여 주요 자산에 깊은 유동성을 제공합니다. 그러나 Aave는 다양한 리스크 특성이나 적용 시나리오가 있는 자산을 지원할 때 더 큰 유연성이 필요하다는 점을 인식하여 특정 토큰이나 협업 프로젝트를 위한 시장을 창출합니다.
이러한 추세에 맞는 @Aave의 또 다른 주요 기능은 eMode 디자인입니다. eMode는 기초 자산을 거래할 때 자본 효율성을 최적화 하도록 설계되었습니다 . 특히 eMode를 사용하면 사용자는 가격 상관관계가 더 높은 자산에 대해 더 높은 레버리지와 차입 기능을 잠금 해제할 수 있어(따라서 이러한 자산의 청산 리스크 크게 감소함) 특정 포지션을 격리함으로써 자본 효율성이 크게 향상됩니다.
전통적으로 공유 유동성 범주에 속했던 @BenqiFinance 및 @VenusProtocol과 같은 다른 프로토콜은 특정 하위 트랙에 대해 분리된 풀을 도입함으로써 중요한 진전을 이루었습니다. 이러한 경우, 분리된 시장은 주류 풀의 운영에 영향을 주지 않으면서 GameFi, RWA(Real World Assets) 또는 "생태계 토큰"과 같은 틈새 영역에 맞게 조정됩니다.
한편, 컴파운드(Compound)나 솔렌드(Solend)와 같은 분리된 시장 대출 플랫폼은 일반적으로 공유 유동성 풀 역할을 하는 "마스터 풀"을 갖습니다. 또는 컴파운드의 경우 최근 가장 유동성이 높은 풀에 더 많은 것을 추가하기 시작했습니다. 실제로 자산도 이동하고 있습니다. 하이브리드 모델 방향으로.
참고 : Solend는 처음에 공유 유동성 모델을 채택한 후 나중에 설계를 변경했습니다.
암호화폐 대출 시장의 비즈니스 모델
암호화폐 대출 시장의 핵심 비즈니스 모델은 대출, 채무 담보 포지션(CDP)과 관련된 다양한 메커니즘을 통해 수익을 창출하는 것입니다 .
1. 금리차 : 대출시장의 주요 수입원은 대출금리차이다. 사용자는 자신의 자산을 프로토콜에 예치하여 이자를 얻을 수 있으며, 차용자는 유동성을 얻기 위해 이자를 지불합니다. 이 프로토콜은 차용자가 빌리기 위해 지불하는 이자율과 예금자가 예금에 대해 받는 이자율 간의 차이로 돈을 벌 수 있습니다. 이 확산은 일반적으로 작지만 더 많은 사용자가 프로토콜에 참여할수록 혜택이 누적됩니다. 예를 들어 Aave v3의 이더 시장에서 $ETH의 예치율은 1.99%인 반면 차입율은 2.67%로 스프레드는 0.68%입니다.
2. 청산수수료 : 대출시장 역시 청산수수료를 통해 추가적인 수익을 창출합니다. 시장 변동성으로 인해 차용자의 담보가 필수 임계값 아래로 떨어지면 프로토콜은 시스템의 지급 능력을 유지하기 위해 청산 프로세스를 시작합니다. 청산인은 할인된 담보를 대가로 차용인의 채무 중 일부를 상환합니다. 일반적으로 프로토콜은 이 보상의 일부를 받으며, 경우에 따라 프로토콜 자체가 청산 봇을 실행하여 시기적절한 청산을 보장하고 추가 수익을 창출합니다.
3. CDP 관련 수수료 : 일부 프로토콜은 CDP(담보 채무 포지션) 상품에 대해 특정 수수료를 부과합니다. 이 수수료는 시간 또는 일회성 수수료(또는 둘 다)를 기반으로 할 수 있는 차용된 CDP 자산에 대한 이자에서 발생합니다. ).
4. 플래시 론(Flash loan) 수수료 : 대부분의 프로토콜을 통해 사용자는 작지만 매우 수익성이 높은 수수료로 플래시 론(Flash loan) 할 수 있습니다. 플래시 론(Flash loan) 본질적으로 동일한 거래에서 갚아야 하는 대출이므로 사용자는 특정 작업(예: 청산)을 수행하는 데 필요한 자본에 즉시 접근할 수 있습니다.
5. 재무부 수익: 프로토콜은 때때로 수익을 얻기 위해 재무부를 사용하며 일반적으로 가장 안전한 반환 방법을 선택합니다.
대출 시장을 가장 수익성이 높은 프로토콜 중 하나로 만드는 것은 바로 이러한 메커니즘입니다.
이러한 수수료는 때때로 거버넌스 토큰과 공유되거나, 인센티브 메커니즘을 통해 재분배되거나, 운영 비용을 충당하는 데 사용됩니다.
리스크 <> 대출 시장
앞서 언급했듯이 암호화폐 대출 시장을 운영하는 업무 가장 수익성이 높지만 가장 리스크 사업 업무 하나일 수 있습니다.
신흥 대출 시장이 직면한 첫 번째 과제 중 하나는 '콜드 스타트 ' 문제입니다.
콜드 스타트 문제는 새로운 프로토콜이나 시장에서 유동성을 시작하는 데 어려움이 있음을 의미합니다. 얼리 어답터는 비유동성, 제한된 차입 기회 및 잠재적인 보안 위반에 대한 우려로 인해 아직 충분히 크지 않은 풀에 돈을 투자하는 것을 꺼리는 경우가 많습니다. 초기 예치금이 충분하지 않으면 이자율이 너무 낮아 차입자를 유치할 수 없으며, 차입자는 필요한 대출을 받을 수 없거나 유동성 변화로 인해 금리 변동성이 너무 심해질 수 있습니다.
프로토콜은 종종 유동성 채굴 인센티브를 통해 콜드 스타트 문제를 해결합니다 . 여기서 사용자는 유동성 제공 또는 유동성 차용에 대한 기본 토큰으로 보상을 받습니다( 한 당사자의 인센티브가 다른 당사자에게 간접적으로 영향을 미치는 경우, 특히 반복 대출이 가능한 경우 ). 그러나 이러한 인센티브가 효과적으로 관리되지 않으면 지속 불가능한 토큰 발행으로 이어질 수 있으며, 이는 프로토콜이 출시 전략을 설계할 때 고려해야 할 절충안입니다.
신속한 청산은 계약의 지급 능력을 유지하는 데 있어 또 다른 중요한 요소입니다. 차용자의 담보 가치가 특정 임계값 아래로 떨어지면 프로토콜은 추가 손실을 방지하기 위해 이를 청산해야 합니다. 이는 주로 두 가지 문제에 직면합니다.
첫째, 이 프로세스의 성공은 계약 당사자가 운영하든 제3자가 관리하든 상관없이 계약을 실시간으로 모니터링하고 신속하게 청산을 실행해야 하는 청산인에게 크게 좌우됩니다.
출처: Chaos Labs Benqi 위험 대시보드
청산이 원활하게 진행될 수 있도록 청산인은 청산 보상을 통해 충분한 인센티브를 받아야 하며, 이는 프로토콜 수익과 균형을 이루어야 합니다.
둘째, 청산이 경제적으로 안전할 때 청산 프로세스가 시작되어야 합니다. 압류된 담보의 가치가 미결제 채무 와 유사하거나 거의 같을 경우 해당 포지션이 불량 부채 영역에 빠질 리스크 높아집니다. 이 프로세스에서는 안전한 최신 리스크 매개변수(예: 대출 가치 비율, LTV, 담보 비율, CR 및 이러한 매개변수와 청산 임계값 사이에 청산 버퍼 설정)를 정의하는 것이 중요합니다. 동시에 플랫폼의 자산 화이트리스트는 엄격한 선택 과정을 거쳐야 합니다.
또한, 프로토콜의 원활한 운영을 보장하고 시기적절한 청산을 보장하며 사용자의 기능 남용을 방지하기 위해 대출 시장은 담보의 실시간 가치 평가를 제공하고 대출 상태의 상태를 간접적으로 반영하는 기능적 오라클 에 크게 의존합니다. 조건 및 유동성 .
오라클 조작은 특히 단일 소스 오라클 에 의존하는 유동성이 낮은 자산이나 프로토콜에서 중요한 리스크 입니다. 공격자가 가격을 왜곡하여 청산을 유발하거나 잘못된 담보 수준으로 차용할 수 있습니다. 과거에도 비슷한 사건이 많이 있었습니다. 가장 유명한 사례는 Eisenberg가 Mango Markets 취약점을 악용한 것입니다.
대기 시간과 대기 시간 도 핵심 요소입니다. 시장 변동성 또는 네트워크 정체 기간 동안 가격 업데이트가 지연 되면 담보 평가가 부정확해지며 청산이 지연되거나 가격이 잘못 책정되어 궁극적으로 불량 부채가 발생할 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 프로토콜은 종종 다중 오라클 전략을 채택하여 정확성을 높이기 위해 여러 데이터 소스의 정보를 집계하거나 기본 데이터 소스에 장애가 발생할 경우 오라클 설정하는 동시에 시간 가중 가격을 사용하여 필터 가격을 제공합니다. 조작이나 이상값 으로 인한 자산 가치의 급격한 변화를 방지합니다 .
마지막으로 보안 리스크 고려해야 합니다 . 공격을 받는 프로젝트 중 통화 시장은 일반적으로 크로스체인 브리지 이후 주요 피해자입니다.
대출 시장을 관장하는 코드는 매우 복잡하며, 소수의 프로토콜만이 이 분야에서 완벽한 배경을 가지고 있다고 자랑스럽게 주장할 수 있습니다. 동시에 우리는 많은 프로토콜, 특히 일부 복잡한 대출 상품의 포크 원본 코드를 수정하거나 처리할 때 여러 보안 취약점에 직면하는 것을 확인했습니다. 이러한 리스크 줄이기 위해 프로토콜은 일반적으로 버그 현상금 및 정기적인 코드 감사 같은 조치를 취하고 엄격한 프로세스를 사용하여 프로토콜 수정을 승인합니다. 그러나 어떤 보안 조치도 완벽할 수는 없으며 취약성 공격의 가능성은 항상 팀이 주의해야 할 지속적인 리스크 요소입니다.
손실을 처리하는 방법?
청산 실패로 인한 불량 부채나 해커 공격과 같은 예상치 못한 사건으로 인해 프로토콜에 손실이 발생하는 경우 일반적으로 손실을 할당하기 위한 표준 메커니즘이 마련되어 있습니다. Aave의 접근 방식이 전형적인 예로 사용될 수 있습니다.
Aave의 안전 모듈 프로토콜에서 발생할 수 있는 자금 격차를 메우기 위한 예비 메커니즘 역할을 합니다. 사용자는 보안 모듈 에 AAVE 토큰을 스테이킹 하고 보상을 받을 수 있지만, 필요한 경우 부족분을 충당하기 위해 스테이킹 토큰을 최대 30%까지 삭감할 수 있습니다. 이는 보험 메커니즘에 해당하며 최근 stkGHO 도입으로 더욱 강화되었습니다 .
이러한 메커니즘은 본질적으로 사용자에게 "리스크, 고보상" 기회를 제공하고 사용자의 이익을 프로토콜 전체의 이익과 일치시킵니다.
