너무 간결하게 설명할 위험을 무릅쓰고 말하자면, 자산에는 크게 두 가지 유형이 있습니다.
1. 현금흐름 자산 - 주로 주식과 채권. 이러한 자산은 투자자가 가치를 부여하는 현금흐름을 창출합니다.
2. 수요와 공급 자산 — 주로 상품과 외환에 적용됩니다. 가격은 수요와 공급에 따라 변동합니다.
최근 암호화폐는 주목을 기반으로 가치가 결정되는 새로운 유형의 자산을 탄생시켰습니다. 오늘날 "주목 자산"은 주로 NFT, 크리에이터 코인, 밈코인과 같은 사용자 생성 자산(UGA)입니다. 이러한 자산은 문화적 관심의 흐름을 나타내는 셸링 포인트 역할을 하며, 가격을 통해 그 흐름을 반영합니다.
밈코인은 문화적 관점에서는 흥미롭지만, 재정적 관점에서는 아쉬운 점이 많습니다. 효율적인 관심 자산은 시장 참여자들이 무언가에 대한 직접적인 관심에 대한 재정적 노출을 확보할 수 있도록 해야 합니다. 이를 통해 시장 참여자들은 가격이 잘못 매겨졌다고 생각하는 자산을 거래할 유인을 갖게 되고, 시장은 관심에 대한 예측을 반영하는 가격을 집단적으로 형성할 수 있습니다 .
우리는 적절한 구조가 구축된다면 어텐션 자산이 진정한 자산군으로 발전할 수 있다고 믿습니다. 이러한 아이디어를 가속화하기 위해, 본 에세이에서는 어텐션 오라클(Attention Oracles)이라는 새로운 오라클 구조를 제안합니다. 어텐션 오라클은 트레이더들이 문화적 자산에 대한 롱 포지션 또는 숏 을 취할 수 있는 새로운 도구인 어텐션 퍼프(Attention Perp)를 가능하게 할 것입니다.
숏 말해, 어텐션 오라클은 특정 주제에 대한 이진 예측 시장을 활용하여 가격, 유동성, 그리고 시간적 범위를 활용하여 어텐션 변화를 포착하는 가중 집계 지수를 생성합니다. 제대로 작동하려면 관련성 있는 실제 어텐션 입력값을 나타내도록 기초 시장을 신중하게 선택해야 합니다. 어텐션 오라클의 입력값으로 예측 시장을 사용하면 조작 비용이 발생하는데, 이는 이론적으로 적대적 트레이더가 지수에 영향을 미치기 위해 자본 투자해야 하기 때문에 조작을 완화하는 효과가 있습니다.
왜 우리는 범죄자들의 관심이 필요한가
UGA는 순수한 추측에서 제품-시장 적합성을 찾았으며, 새로운 인터넷 트렌드와 밈과 같이 0에서 시작하는 것에 대한 관심을 추적하는 데 매우 능숙합니다.
UGA가 해결하는 문제는 기존 금융 시스템에서는 존재할 수 없는 자산을 창출하는 것입니다. 기존의 자산 발행 과정은 느리고 비용이 많이 들며, 규제가 높아 발행 가능한 자산의 종류가 제한적입니다. 주의: 자산은 세계적 시대정신에 발맞추기 위해 인터넷 속도에 맞춰 운영되어야 합니다. 비허가형(Permissionless) 토큰 발행, 본딩 커브와 같은 기발한 가격 결정 메커니즘, 그리고 DEX의 조합을 통해 누구나 무료로 자산을 생성하고, 유동성을 확보하여 다른 사람들이 거래할 수 있도록 세상에 공개할 수 있습니다.
UGA에 대한 한 가지 관찰 결과는 가격이 일반적으로 0에서 시작한다는 것입니다. 이는 버그라기보다는 기능적인 측면입니다. 왜냐하면 새로운 밈(meme) 처음부터 만들어낸다면, 그 밈(meme) 에 대한 관심은 생성 시점에는 0이기 때문입니다. 직관적으로 낮은 가격에 진입할 수 있다는 것은 당연합니다. 또한, 이는 트렌드를 조기에 포착하는 데 능숙한 사람들이 저비용 기반 자산을 창출하여 수익을 창출할 수 있도록 해줍니다. 그러나 이러한 점 때문에 UGA는 이미 존재하고 많은 관심을 받고 있는 것들에 대한 재정적 노출을 확보하기에는 불완전한 수단입니다.
예를 들어, 르브론 제임스의 관심을 롱 포지션으로 잡고 싶다고 가정해 보겠습니다. 미미코인을 만들 수도 있지만, 이미 수십 개의 르브론 토큰이 있습니다. 어떤 것을 사야 할까요? 또한, 새로운 르브론 미미코인은 거의 0에서 시작하지만, 르브론은 세계에서 가장 유명한 인물 중 한 명입니다. 직관적으로 그의 관심은 매우 높아야 하며, 숏 에 100배까지 증가할 수는 없습니다. 마지막으로, 그의 관심을 숏 잡고 싶다면 어떻게 해야 할까요? 미미코인은 이를 지원하기 어려울 것입니다.
그렇다면 기존의 관심 있는 주제에 대한 자산은 어떤 모습일까요?
일부 요구 사항은 다음과 같습니다.
- 양방향이어야 하므로 트레이더가 롱 포지션과 숏 취할 수 있습니다.
- 주의 측정을 위해 실제 세계의 진실 소스에 연결되어야 합니다.
- 0에서 시작해서는 안 됩니다
한 걸음 물러나 이러한 요건들을 자세히 살펴보면 영구 선물 계약(perp)이 매우 적합하다는 것을 금방 알 수 있습니다. 영구 선물 계약은 양방향이며, 오라클(진실의 원천)을 가지고 있고, 파생 상품이기 때문에 0에서 시작하지 않습니다. 가장 어려운 문제는 어텐션 퍼프(Attention Perp)를 위한 오라클을 구축하는 것입니다.
Noise 와 같은 몇몇 팀이 이미 이 문제를 연구하고 있습니다. Noise에서 트레이더는 MegaETH와 Monad와 같은 특정 암호화폐 프로젝트의 마인드셰어를 매수 또는 숏 할 수 있습니다. Noise는 Kaito를 오라클로 사용하여 소셜 미디어와 뉴스 데이터를 집계하여 특정 주제의 마인드셰어를 나타내는 수치를 생성합니다.
하지만 이 디자인은 개선될 여지가 있습니다. 어텐션 오라클의 목표는 어텐션 관련 데이터를 입력으로 받고, 데이터에 함수를 적용하여 트레이더가 롱 또는 숏 포지션을 취할 수 있도록 값을 출력하는 것입니다.
소셜 미디어를 입력 자료로 사용하는 것의 문제점은 소셜 미디어가 조작하기 쉽다는 것입니다.굿하트의 법칙 과 유사한 측면이 있습니다. 적대적인 시장에서 트레이더들은 가격 결정에 필요한 입력 자료를 조작하려 할 것입니다. 카이토는 이미 이 문제를 해결하기 위해 리더보드와 스팸 방지 필터를 재설계 해야 했습니다.
게다가 소셜 미디어는 완벽한 방식으로 관심을 끌지 못합니다. 오타니 쇼헤이를 예로 들어 보겠습니다. 쇼헤이는 다양한 소셜 미디어 앱을 사용하는 글로벌 팬층을 보유하고 있는데, 카이토가 모든 앱을 색인화하지는 않을 수 있습니다. 쇼헤이가 월드 시리즈에서 다시 우승한다면 그는 더 큰 스타가 되겠지만, 팔로워 수나 소셜 미디어에서의 언급 횟수가 반드시 선형적으로 증가하는 것은 아닙니다.
주의 오라클: 시장 기반 접근 방식
LeBron James의 예로 돌아가서 LeBron의 관심을 거래하고 싶다고 가정해 보겠습니다.그를 위한 관심 오라클을 구축하려면 첫 번째 단계는 LeBron에 대한 주제에 대한 여러 이진 예측 시장을 수집하거나(존재하지 않으면 새로 만드는 것) "LeBron James가 이달 말까지 X백만 명이 넘는 팔로워를 확보할까요?", "LeBron James가 2026년에 챔피언십에서 우승할까요?", "LeBron James가 2026년에 MVP를 수상할까요?" 이더리움 클래식(ETC) 같이 수집하는 것입니다.적절한 LeBron 관심 오라클은 훨씬 더 많은 기초 시장을 사용하지만 이 예시에서는 이 세 가지 시장을 사용하겠습니다.지수 가격은 각 개별 시장의 가격, 유동성, 해결 시간 및 중요도를 가중 집계하여 계산됩니다.
각 시장에 대해 가격, 유동성, 해결 시간, 그리고 유의성 점수가 있습니다. 예시를 위해 가중치를 계산하는 매우 간단한 공식을 사용해 보겠습니다. 각 시장은 1부터 10까지의 유의성 점수와 유동성 및 시간 요소를 다음과 같이 갖습니다.
세 시장의 중요도를 각각 8, 2, 10으로 평가한다고 가정해 보겠습니다. 각 시장의 가중치는 다음과 같습니다.
그리고 최종 주의 번호는 다음과 같습니다.
각 시장의 해결 시간을 각각 180일, 20일, 180일로 가정하고 각 시장의 중요도를 8일, 2일, 10일로 가정하면 위의 내용을 종합하면 다음과 같습니다.
거래량 대신 미결제 거래량 사용하거나, 상관관계가 있는 이벤트를 고려하거나, 시장 심도를 조정하거나, 변수 간의 비선형 관계를 적용하는 이더리움 클래식(ETC) 주의 지표를 계산하는 더욱 정교한 방법들이 분명히 존재합니다. 저희는 독자들이 실시간 Kalshi 시장을 활용하여 자신만의 지수를 만들 수 있도록 이 인터랙티브 웹사이트를 만들었습니다.
이 예측 시장 기반 오라클 구축의 주요 이점은 조작에는 상당한 비용이 따른다는 것입니다. 만약 트레이더가 르브론의 롱 포지션을 보유하고 있고 가격을 조작하여 상승시키고 싶다면, 기초 이진 예측 시장 포지션을 매수해야 합니다. 기초 시장에 충분한 유동성이 있다고 가정할 때, 이는 시장에서 고평가되었다고 판단하는 가격에 포지션을 매수하는 것을 의미합니다.
이러한 시장이 성장함에 따라 매우 중요해질 것으로 예상되는 또 다른 이점은 이진 예측 시장이 시장 조성자에게 헤지할 수 있는 현물 시장을 제공한다는 것입니다. 시장 메이커 관심 지수를 숏 하면, 관심 지수를 구성하는 기초 예측 시장 포지션을 매수함으로써 노출을 헤지할 수 있습니다.
Adjacent는 Kalshi의 실시간 유동 시장을 활용하여 민주당 대 공화당의 집권 여부 와 뉴욕 시장 선거 와 같은 정치적 동향을 추적하는 지수를 개발했습니다. 이와 유사한 방법론을 임의의 주제에 대한 관심도 추적에도 적용할 수 있을 것으로 예상합니다. 예측 시장이 성장함에 따라 활용 가능한 주제의 범위도 확대될 것입니다.
주의 오라클 디자인 공간
우리의 오라클 구축에는 상충 관계가 따릅니다. 주의 오라클을 더 광범위하게 고려할 때, 다음과 같은 주요 고려 사항이 있습니다.
- 입력 내용은 얼마나 관련성이 있나요?
- 입력 자료를 얻는 것이 얼마나 실용적인가?
- 입력 내용은 얼마나 조작/게임화할 수 있나요?
- 주의 숫자를 계산하기 위해 입력에 어떤 함수를 적용합니까?
제안된 오라클의 가장 분명한 단점은 입력값을 얻기 어렵다는 것입니다. 르브론 제임스 어텐션 오라클을 구축하려면 먼저 르브론 관련 주제에 대한 다양한 유동 예측 시장을 생성해야 합니다. 또한, 이러한 시장은 시간이 지남에 따라 유동적이어야 하며, 기존 시장이 소멸되고 관련성이 떨어지면 유동 시장으로 대체되어야 합니다. 따라서 이 설계는 이미 강력한 예측 시장을 보유한 소수의 유명 주제(예: 도널드 트럼프 또는 테일러 스위프트)에 가장 적합하다고 생각합니다.
또 다른 단점은 시장 상황이 어떻게 전개되든 관심이 높아질 수 있다는 것입니다. 예를 들어, 르브론이 또 한 번 우승하지 못하더라도, 사람들이 그의 경기력에 의문을 제기하면서 그에 대한 관심이 높아질 수 있습니다. 르브론이 결국 나이가 들었는가, 아니면 감각을 잃어가는 것인가에 대한 논의가 활발해질 수 있습니다. 마찬가지로, 현실 세계에서는 예상치 못한 사건에 관심이 쏠리는 반면, 예측 시장은 특정 사건 발생에 대한 기대치를 측정합니다. 만약 시장이 르브론의 MVP 수상을 예상하지만 실제로 수상하지 못한다면, 관심은 높아지는 반면 지수는 하락할 수 있습니다. 팬과 전문가들은 르브론이 어떻게 MVP를 빼앗겼는지, 또는 MVP가 얼마나 부당하게 결정되었는지에 대해 논의할 것입니다.
최고의 오라클 설계는 예측 시장, 소셜 미디어 데이터, 그리고 기타 출처의 조합으로 귀결될 수 있습니다. Google Trends는 최근 개발자들이 API를 통해 검색 트렌드 데이터에 접근할 수 있도록 알파 프로그램을 공개했습니다. 특정 주제에 대한 인터넷 검색 거래량 관심도와 분명히 연관되어 있으며, Google Trends는 중복 검색을 걸러내기 때문에 소셜 미디어 지표보다 조작에 더 강할 수 있습니다. 또 다른 출처는 LLM을 사용하여 스팸을 걸러내기 위해 조작하기 쉬운 입력값을 분석하는 것입니다. 예를 들어, 주요 뉴스 매체의 헤드라인이나 X의 인기 게시물을 기반으로 관심도를 평가하는 LLM이 있습니다.
Kalshi와 Polymarket과 같은 기존 거래소는 이미 유동적인 기초 시장과 신규 상장 시장에서 거래할 사용자를 다수 보유하고 있기 때문에 Attention Perps를 제공하기에 가장 적합한 위치에 있다고 생각합니다. 하지만 Attention Assets의 기회가 대형 거래소에만 국한되지는 않을 것이라고 생각합니다.
한 가지 구성은 특정 주제에 대해 롱/ 숏 포지션을 취하도록 위임된 예측 시장을 거래하는 볼트(vault)를 구축하는 것입니다. 예를 들어, 롱 테일러 스위프트 볼트는 톱 10 곡 진입, 슈퍼볼 공연 이더리움 클래식(ETC) 같은 이벤트에 대한 YES 계약을 매수합니다. 볼트 관리자는 어떤 시장이 관심 증가와 상관관계가 있는지 판단해야 합니다.
또 다른 예로 Hyperliquid의 빌더 기반 영구 자산을 사용하는 것이 있습니다. HIP-3는 시장 배포자가 오라클을 정의할 수 있는 유연성을 제공합니다. HIP-3 시장은 Kalshi/Polymarket의 가격, 소셜 미디어 지표, Google 트렌드, 뉴스 헤드라인 이더리움 클래식(ETC) 을 조합하여 사용할 수 있습니다.
자산 클래스로서의 주의
아이러니하게도, 주의 경제가 최초로 성숙하게 적용된 곳은 주식 시장일 가능성이 있습니다. 주식 가격은 DCF 가치(즉, 내재 가치)와 밈 가치, 두 가지 요소로 구성됩니다.
역사적으로 대부분의 주식은 유의미한 밈적 가치를 지니지 못했습니다. 하지만 최근 몇 년 동안 WallStreetBets와 Robinhood와 같은 24x5 소매 거래 플랫폼 덕분에 더 많은 종목이 밈적 가치를 유지하고 있습니다.
주식 리서치 애널리스트의 목표는 주식 가격을 결정하는 것입니다. DCF(현금흐름할인) 요소를 계산하는 기존 방법이 있지만, 밈적 요소는 어떨까요? 더 많은 자산이 밈적 가치에 따라 거래됨에 따라, 밈적 가치를 모델링하는 방법을 개발해야 할 것입니다. 숙련된 투자자들은 이미 팔로워, 좋아요, 노출 등을 활용하여 심리를 측정하고 있습니다. 예측 시장과 기타 오라클 구조는 주식에 대한 관심을 측정하고 더 나은 거래 모델을 도출하는 데 유용한 도구가 될 수 있습니다.
하지만 어텐션 에셋(Attention Assets)의 기회는 주식 가격 결정에만 국한되지 않습니다. 저희는 어텐션 예측이 경제적으로 가치 있는 활동이라고 생각합니다. 어텐션은 소비자 선호도와 지출을 나타내는 선행 지표입니다. 기업들은 어텐션이 어디로 향하는지에 따라 R&D, 채용, 마케팅 예산을 배분합니다. 이러한 흐름을 모델링하기 위한 새로운 휴리스틱을 찾아내는 것이 관건입니다.
Attention Assets 또는 Attention Asset Infrastructure를 구축하고 있다면 문의해 주세요 .
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