원저자: 가능성 결과
원본 편집: Deep Chao TechFlow
소개
ETH 스테이킹 수익이 약 3%로 떨어지면서 투자자들은 ETH 표시 수익을 높이기 위해 LRT(Liquid Restake Token)라는 토큰화된 리스테이킹 풀로 눈을 돌렸습니다. 그 결과 LRT의 가치는 100억 달러로 치솟았 습니다. 이러한 추세의 주요 동인은 레버리지 운영을 위한 담보로 사용되는 약 23억 달러 입니다. 그러나 이 전략에는 위험이 없는 것은 아닙니다. LRT의 각 구성 요소에는 모델링하기 어려운 고유한 위험이 있으며, 대규모 슬래싱 이벤트에서 효과적인 청산을 지원하기에는 온체인 유동성이 부족합니다.
이더리움(ETH) 스테이킹 수익률이 약 3%로 떨어지면서 투자자들은 더 높은 이더리움 수익률을 찾기 위해 LRT(Liquid Re-stakeing Token)라는 토큰화된 풀로 눈을 돌리고 있습니다. 그 결과 LRT의 가치는 1,000억 달러로 폭발적으로 증가했습니다. 이러한 추세는 주로 레버리지 운영에 사용되는 약 230억 달러의 담보에 의해 주도됩니다. 그러나 여기에는 위험도 따릅니다. LRT의 개별 포지션은 예측하기 어려운 독특한 위험을 안고 있으며, 대규모 축소 이벤트에서 효과적으로 청산하기에는 온체인 유동성이 부족합니다.
LRT의 현재 상황은 2008년 금융 위기 이전 상황과 일부 유사합니다. 2003년에는 연방기금 금리가 50년 만에 최저인 1%로 떨어졌습니다. 투자자들은 더 높은 달러 수익을 추구하기 위해 미국 부동산 시장으로 몰려들고 있습니다. 개별 모기지는 비유동적이었기 때문에 금융 엔지니어들은 이를 모기지 담보 증권(MBS)으로 패키지화했습니다. 2008년 폭락의 핵심 문제는 MBS의 과도한 레버리지와 비유동성이었습니다. MBS에는 LRT와 마찬가지로 예측하기 어려운 특이한 위험이 내포되어 있었습니다. 나쁜 모기지 관행으로 인해 채무 불이행이 증가했을 때 청산, 공황 및 유동성 부족의 연쇄 반응은 세계 경제에 심각한 불황을 촉발했습니다.
이러한 유사점을 고려하여 우리는 반성하고 대답해야 합니다. 과거의 교훈에서 무엇을 배울 수 있습니까?
2008년의 간략한 역사
(참고: 여기에 언급되지 않은 내용이 더 많이 있지만, 주제를 계속 다루기 위해 우리 이야기와 가장 관련이 있는 몇 가지를 선택했습니다.)
2008년 경기 침체를 초래한 원인을 간략하게 설명하면 다음과 같습니다.
대출 개시자와 증권사에 대한 인센티브
주택담보부증권(MBS)에 대한 수요 증가는 자연스럽게 주택담보대출 공급 증가를 유인합니다. 그 결과, 시작 및 배포 모델의 인기가 높아졌습니다. 이를 통해 모기지 대출 기관(원설자)은 채무 불이행 위험을 증권사에 신속하게 이전할 수 있으며, 증권사는 다시 더 높은 수익률을 추구하는 거래자(배포자)에게 이를 이전할 수 있습니다. 위험을 이전함으로써 대규모 대차대조표와 효과적인 위험 관리 없이도 모기지 부채를 신속하게 생성하고 판매할 수 있으므로 대출 개시 프로세스의 확장성이 향상됩니다.
여기에 첫 번째 본인-대리인 문제가 있습니다. 모기지 발행인은 자신이 시작한 대출의 위험을 부담할 필요가 없기 때문에 위험이 거의 없이 더 많은 모기지를 발행할 수 있는 수단과 인센티브가 있습니다. 이러한 인센티브 시스템의 결과로 부도를 위한 설계 대출로 알려진 특히 나쁜 유형의 모기지가 출현했습니다.
평가 기관 인센티브
그러나 모기지 발행자와 증권사 외에도 이러한 겉보기에 안정적인 수입원을 지원하는 평가 기관이 있습니다. 평가기관의 참여도 중요한 역할을 했다. 각 특정 모기지 담보 증권(MBS)의 구조에 따라 평가 기관은 어떤 증권이 우량(AAA)하고 어떤 것이 고위험(B 이하)인지 평가할 책임이 있습니다. 신용 평가 기관의 참여는 두 가지 측면에서 금융 위기의 시작을 가속화했습니다.
신용 평가 기관 수수료는 모기지 포장 및 유동화를 담당하는 기관이 지불합니다. 이러한 이해 상충으로 인해 평가 기관은 더 많은 사업을 수주하기 위해 평가 기준을 낮추기 위해 경쟁하게 되었습니다. 예를 들어, 신용 평가 기관인 Fitch는 AAA 등급을 거의 부여하지 않았기 때문에 MBS 등급 사업의 거의 모든 부분을 잃었습니다.
당시 위험 모델에는 결함이 있었습니다 . 특히 채무 불이행 위험이 서로 다른 모기지 간에 독립적이라고 잘못 가정했습니다. 결과적으로 증권회사는 위험에 따라 MBS 등급을 지정하여(부도 발생 시 가장 위험한 트랜치부터 먼저 X% 손실을 부담) CDO(부채담보부채무)를 생성할 수 있습니다. 위험도가 가장 낮은 트렌치는 AAA 등급을 받을 가능성이 더 높으며, 위험도가 가장 높은 트렌치는 재포장, 재분류 및 다시 평가될 수 있습니다. 이러한 새로운 CDO의 상위 트랜치는 AAA 등급으로 재지정되는 경향이 있습니다(기본 확률은 독립적이지 않음).
과도한 레버리지 사용
1988년에는 국제적으로 활동하는 은행에 대한 자본 요구 사항을 규정하는 바젤 I 자본 협정이 승인되었습니다. 자본 요건은 은행이 보유하고 있는 위험 가중 자산 1달러당 얼마나 많은 자본을 확보해야 하는지를 나타냅니다. 간단히 말해서 이는 은행의 최대 레버리지 비율을 12.5:1로 효과적으로 제한합니다. 암호화폐 대출 프로토콜에 익숙하다면 위험 가중 자본 요구 사항을 다양한 자산의 가치 대비 대출 비율과 유사하다고 생각하십시오. 그러나 실제로 위험 가중치는 항상 위험을 줄이는 것이 아니라 은행이 다른 목표를 추구하도록 장려하는 도구로 사용되기도 합니다. 은행이 주택 모기지 자금 조달을 장려하기 위해 주택 모기지 관련 증권을 상업 대출 위험의 절반(50%)으로 설정했습니다. 이는 은행이 레버리지를 두 배(25:1) 사용할 수 있음을 의미합니다. 2007년까지 바젤 II는 AAA 등급 모기지 담보 증권(MBS)의 위험 가중치를 더욱 줄여 은행이 레버리지 비율을 62.5:1로 높일 수 있도록 했습니다(참고: 낮은 등급 MBS의 레버리지 비율은 더 낮음)(정부 회계감사원) 모기지 관련 자산에 대한 보고).
자본 요구 사항에도 불구하고 은행은 특별 투자 수단(SIV)을 통해 등급 및 규제 차익거래를 달성함으로써 추가 레버리지 제한을 회피했습니다. SIV는 은행이 후원하는 별도의 법인체이지만 별도의 대차대조표를 가지고 있습니다. SIV는 자체 신용 기록이 거의 없지만 후원 은행이 손실이 발생할 경우 지원을 제공하는 것으로 널리 인식되기 때문에 자산 구매를 위해 더 낮은 이자율로 대출을 받을 수 있습니다. 실제로 은행과 이러한 부외 SIV는 거의 동일하며 동일합니다.
장기적으로 은행은 SIV 부채에 대한 자본 요구 사항을 충족할 필요가 없습니다. 규제 당국이 이 문제를 다시 살펴보기 시작한 것은 엔론이 주가를 지탱하기 위해 정교한 부외 상품에 부채를 숨겨 붕괴된 이후였습니다. 그러나 그럼에도 불구하고 실질적인 규제 변화는 없습니다. SIV는 여전히 후원 은행의 자본 요구 사항의 10%만 적용받습니다. 레버리지 비율로 표현하면, 은행은 SIV를 통해 AAA 등급 MBS(모기지 담보 증권)에 대해 여전히 625:1의 레버리지를 사용할 수 있습니다. (참고: 이는 은행이 반드시 레버리지를 극대화하거나 MBS만 보유한다는 의미는 아니며 단지 그렇게 할 수 있는 능력이 있다는 의미입니다.)
그 결과, SIV는 빠르게 글로벌 금융 시스템에서 모기지 자금 조달을 위한 가장 지배적인 채널이 되었습니다(Tooze 60).
복잡성에 따른 불투명성
우리는 또한 이로부터 복잡성에 대한 중요한 교훈을 배울 수 있습니다. 금융은 단순하지 않으며, 핵심적으로 일부 참여자는 다른 참여자보다 위험을 더 잘 평가하고 감수합니다. 정부 채권 자체의 가치를 평가하는 것은 상대적으로 쉽습니다. 모기지는 조금 더 복잡하지만 여전히 이유가 있습니다. 하지만 복잡한 가정을 바탕으로 한 모기지 풀에 직면하게 된다면 어떻게 될까요? 아니면 더 많은 가정을 기반으로 한 위험 계층화입니까? 아니면 여러 번 다시 포장하고 계층화한 모기지 풀입니까? 이것은 의심할 여지없이 혼란스럽습니다.
이러한 복잡한 패키징 및 레이어링 프로세스에서 많은 사람들은 이러한 파생상품에 대한 상세한 실사를 수행하는 대신 위험 평가 작업을 시장에 맡기는 쪽을 선택할 것입니다.
파생상품 시장에서 복잡성을 추구하는 것 뒤에는 엄청난 이익 동기가 있습니다. 이러한 복잡성은 종종 현명한 투자자에게 이익이 되고 경험이 없는 투자자에게 불리한 결과를 가져옵니다. 금융 엔지니어이자 Goldman Sachs 직원인 Fabrice fabulous Fab Tourre가 누가 합성 CDO를 구매할 것인지 물었을 때 그의 대답은 벨기에의 과부와 고아였습니다(Blinder 78).
그러나 “월스트리트의 탐욕!”이라는 이야기는 너무 단순합니다. 실제로 시장이 가장 열광했던 기간인 2004년부터 2007년까지 발행된 AAA 등급 채권의 손실은 궁극적으로 미미했습니다. 2011년까지의 누적 손실은 17bp에 불과했습니다. 그러나 글로벌 시장은 전례 없는 붕괴를 경험했습니다. 이는 과도한 레버리지와 불량한 담보만이 원인이 아닐 수 있음을 시사합니다.
신용 위기(The Credit Crisis) 에서 Gorten과 Ordonez는 담보의 품질에 대한 정보를 공개하는 데 비용이 발생하면 일상적인 시장 변동조차도 경기 침체를 촉발할 수 있다고 주장합니다. 모델에 따르면 큰 충격 없이 시장이 장기화될수록 대출 기관은 등급 정보에 지출하는 비용이 줄어듭니다. 그 결과 품질은 낮고 등급 비용은 높은 담보를 보유한 차입자가 점차 시장에 진입했습니다(예: SIV에 보유된 서브프라임 모기지 담보부 증권). 등급 하향으로 인해 차입 비용이 낮아지고, 결과적으로 차입자가 더 낮은 비용으로 담보를 얻을 수 있게 되어 시장 활동이 활성화됩니다. 그러나 특정 고위험 담보의 가치가 약간 하락한 경우 채권자는 평가 비용을 지불하기로 다시 선택할 수 있습니다. 그 결과, 대출 기관은 품질이 좋지 않더라도 평가 비용이 많이 드는 담보를 기피하기 시작했습니다. 이러한 신용 경색은 시장 활동의 심각한 감소로 이어질 수 있습니다(Gorton 및 Ordonez).
MBS(모기지 담보 증권)와 LRT(유동성 반환 수단)의 유사점
암호화폐 시장(특히 이더리움)에서 안전한 ETH 수익에 대한 요구는 전통적인 금융에서 안전한 USD 수익을 추구하는 것과 유사합니다. 2003년 미국 달러화 국채 수입과 유사하게 ETH 스테이킹 수입도 점차 압축되고 있다. ETH 공급량의 약 30%가 스테이킹되어 있어 현재 수익률은 약 3%로 낮아졌습니다.
2008년 MBS(모기지 담보부 증권)와 유사하게 모기지 수익률 하락으로 인해 시장은 더 큰 수익을 위해 더 위험한 투자 기회를 찾게 되었습니다. 이 비유는 새로운 것이 아닙니다. 특히 Alex Evans와 Tarun Chitra의 기사 What PoS and DeFi Can Learn from Mortgage-Backed Securities 에서 그들은 유동 담보 토큰(LST)을 MBS에 비유했습니다. 이 기사에서는 LST가 스테이커가 스테이킹 혜택과 DeFi 혜택을 동시에 획득하여 둘 사이의 경쟁을 피하면서 네트워크 보안을 보장하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 설명합니다. 그 이후로 LST 보유자는 주로 차입을 통해 레버리지를 늘렸습니다.
그러나 MBS(모기지 담보 증권)와 Liquid Rehyping Token(LRT) 간의 관계는 더 복잡해 보입니다.
stETH와 같은 LST는 상대적으로 동일한 위험을 가진 검증인을 하나로 모으는 반면(상대적으로 안정적인 프로토콜을 검증하므로) 재스테이킹 시장은 완전히 다릅니다. 재스테이킹 프로토콜은 다양한 AVS(Active Verification Services)에 대한 스테이킹의 동시 집계를 용이하게 합니다. 사용자가 입금하도록 장려하기 위해 이러한 AVS는 스테이커와 운영자에게 수수료를 지불합니다. 일반 ETH 스테이킹과 비교하여 ETH를 다시 스테이킹할 수 있는 기회는 무제한이지만 고유한 위험(예: 고유한 페널티 조건)이 있을 수 있습니다.
위험을 추구하는 암호화폐 시장은 높은 수익률로 인해 예금으로 몰려들었으며, 이 글을 쓰는 시점에 총 가치(TVL)는 약 140억 달러 로 고정되어 있습니다. 이러한 성장의 상당 부분(약 100억 달러 )은 재담보 포지션 풀의 주식을 토큰화하는 유동 재담보 토큰(LRT)에 의해 설명되었습니다.
한편으로, 일반적인 ETH 스테이킹 수익은 정부가 발행하고 지원하는 것처럼 느껴집니다. 예를 들어, 대부분의 스테이커는 아마도 이더리움이 대규모 합의 오류를 초래하는 경우 하드 포크를 겪을 것이라고 가정할 것입니다.
반면에 재스테이킹 수익금은 어떤 출처에서든 나올 수 있습니다. 그들은 지속적인 보안을 장려하기 위해 프로토콜에서 ETH 발행에 의존할 수 없습니다. 이더리움의 하드포크는 사용자 정의 페널티 조건의 구현 결함이 발생할 경우 더 많은 논란을 불러일으킬 것입니다. 상황이 충분히 심각하다면 DAO 해킹으로 인한 하드포크가 너무 커서 실패할 수 없다고 간주되거나 글로벌 금융 시스템에 해를 끼칠 수 있는 은행 구제와 관련된 도덕적 해이를 초래했는지 확인할 수 있습니다. 시스템적인 위험을 초래합니다.
LRT 발행자 및 ETH 재채권자에 대한 인센티브는 더 높은 수익률을 추구하는 모기지 증권사 및 은행에 대한 인센티브와 유사합니다. 결과적으로 암호화폐 분야에서 채무불이행을 고려한 대출이 가능할 뿐만 아니라 일반화되는 것을 볼 수 있습니다. 특정 유형의 채무불이행 대출을 NINJA 대출이라고 합니다. 차용인에게는 소득도 없고 직업도 없고 자산도 없기 때문입니다. 리스테이킹에서 이러한 현상은 토큰 인플레이션으로 인한 단기 이익을 얻기 위해 품질이 낮은 AVS(Active Validation Services)가 대량의 LRT 담보를 획득하는 것으로 나타납니다. 다음 장에서 논의하겠지만, 이러한 일이 대규모로 발생하면 몇 가지 중요한 위험이 있습니다.
실제 위험
가장 중요한 재정적 위험은 LRT의 가치가 다양한 신용 계약의 청산 기준점 이하로 떨어지는 사태가 발생하는 것입니다. 이러한 사건은 LRT의 청산을 초래하고 LRT의 자산이 잠금 해제되어 보다 안정적인 자산으로 판매되므로 기본 자산 가격에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 초기 청산 이벤트가 충분히 클 경우 다른 자산 청산의 연쇄 반응을 유발할 수 있습니다.
실제로 이런 일이 발생할 수 있는 두 가지 시나리오를 생각해 볼 수 있습니다.
새로 구현된 페널티 조건의 허점. 새로운 프로토콜에는 새로운 페널티 조건이 적용됩니다. 이는 수많은 운영자에게 영향을 미치는 새로운 취약점이 발생할 수 있음을 의미합니다. AVS(Active Verification Services)의 기본 설계가 매우 일반화되면 이러한 결과가 발생할 가능성이 높습니다. 즉, 처벌 이벤트의 규모도 중요합니다. 현재 AAVE(작성 당시 LRT 담보로 22억 달러 보유 )는 weETH(가장 인기 있는 LRT)에 대해 ETH를 빌릴 때 청산 기준점을 95%로 설정했습니다. 즉, 익스플로잇으로 인해 5% 이상의 담보가 필요하다는 의미입니다. 첫 번째 청산을 시작하기 위한 페널티 이벤트가 발생할 수 있습니다.
사회 공학 공격. 공격자(프로토콜 또는 운영자)는 다양한 LRT가 자본을 투자하도록 설득할 수 있습니다. 그런 다음 그들은 LRT(그리고 아마도 ETH 및 기타 파생상품)에서 대규모 매도 포지션을 구축할 것입니다. 자본이 그들에게 속하지 않기 때문에 평판을 제외하면 위험에 처할 여지가 별로 없습니다. 빌더나 운영자가 사회적 평판에 신경 쓰지 않고(아마도 익명이기 때문에) 숏 포지션과 공격 보너스로 얻는 이익이 충분히 크다면 꽤 괜찮은 수익을 낼 수 있을 것입니다.
물론, 이 모든 것은 페널티 메커니즘이 활성화된 경우에만 가능합니다. 항상 그런 것은 아닙니다. 그러나 페널티 메커니즘이 활성화되기 전에는 프로토콜의 경제적 보안에 대한 재투자로 인한 이점이 최소화되므로 페널티가 발생할 위험에 대비해야 합니다.
과거의 실수를 피하라
따라서 가장 큰 질문은 남아 있습니다. 과거로부터 무엇을 배울 수 있습니까?
인센티브 메커니즘이 중요하다
현재 유동성 재스테이킹 토큰화 간의 경쟁은 ETH에서 가장 높은 수익률을 제공하는 데 중점을 두고 있습니다. 고위험 주택담보대출에 대한 수요 증가와 마찬가지로 고위험 AVS(Active Verification Services)에 대한 수요도 있을 것입니다. 이는 대부분의 벌금(및 청산) 위험이 있는 곳입니다. 위험자산 자체는 크게 문제가 되지 않지만, 유동성이 충분하지 않은 상태에서 과도한 레버리지를 사용하는 경우 문제가 될 수 있습니다.
과도한 레버리지를 제한하기 위해 대출 프로토콜은 프로토콜이 담보로 허용할 수 있는 특정 자산의 양을 결정하는 공급 한도를 부과합니다. 공급 한도는 이용 가능한 유동성에 크게 좌우됩니다. 유동성이 거의 없으면 청산인이 청산된 담보를 스테이블코인으로 전환하는 것이 더 어려워집니다.
은행이 포트폴리오의 명목 가치를 높이기 위해 과도한 레버리지를 사용하는 것과 유사하게, 대출 프로토콜은 더 많은 레버리지를 위해 모범 사례를 위반하는 상당한 인센티브를 가질 수 있습니다. 우리는 시장이 이것을 완전히 피하기를 바라지만, 2008년과 같은 사건과 같은 역사를 보면 사람들이 이익을 약속하고 정보 공개 비용이 높을 때 실사를 다른 사람들에게 위임하는 경향이 있음을 알 수 있습니다. 다른 것(또는 완전히 무시).
과거의 실수(예: 평가 기관 인센티브)를 통해 우리는 다양한 담보 유형과 대출 프로토콜, 특히 유동성 재담보(LRT) 및 그에 따른 계약 전반에 걸쳐 위험을 평가하고 조정하는 데 도움이 되는 편견 없는 제3자를 구축하는 것이 매우 도움이 될 것임을 알 수 있습니다. 보증. 위험 평가를 사용하여 안전한 업계 전반의 청산 임계값 및 공급 한도를 권장합니다. 프로토콜이 이러한 권장 사항에서 벗어나는 정도는 모니터링할 수 있도록 공개되어야 합니다. 이상적으로 이 조직은 고위험 매개변수로 이익을 얻을 수 있는 사람들이 아니라 정보에 입각한 결정을 내리기를 원하는 사람들로부터 자금을 지원받아야 합니다. 아마도 이는 크라우드소싱 이니셔티브, 이더리움 재단 보조금 또는 개별 대출자와 대출자에게 서비스를 제공하는 영리 목적의 도구를 사용하고 네트워크를 유지하는 프로젝트일 수 있습니다.
L2 Beat는 Ethereum Foundation 보조금의 지원을 받아 레이어 2에서 유사한 이니셔티브를 관리하는 훌륭한 업무를 수행했습니다. 따라서 비슷한 일이 재스테이킹에 성공할 수 있다는 희망이 있습니다. 예를 들어 레버리지에 대한 정보는 아직 없지만 Gauntlet (Eigenlayer Foundation에서 자금 지원)이 시작된 것 같습니다. 그러나 그러한 프로젝트가 수립되더라도 위험이 완전히 제거될 가능성은 낮지만 적어도 시장 참여자가 정보를 얻는 데 드는 비용은 줄어들 것입니다.
이는 또한 두 번째 관련 사항으로 이어집니다.
모델 부족 및 유동성 부족
우리는 이전에 신용 평가 기관과 모기지 증권 회사가 모기지 채무 불이행으로부터의 독립성을 어떻게 과대평가하는지 논의했습니다. 여기서 우리가 배운 교훈은 국가의 한 지역의 주택 가격 하락이 국가 내 다른 지역뿐만 아니라 전 세계적으로 다른 지역의 주택 가격에 극적인 영향을 미칠 수 있다는 것입니다.
왜?
소규모의 대형 플레이어 그룹이 글로벌 경제 활동에서 대부분의 유동성을 제공하고 이들 플레이어는 모기지 담보 증권(MBS)도 보유하고 있기 때문입니다. 열악한 모기지 대출 관행으로 인해 MBS 가격이 하락하면 이러한 대형 업체들이 시장에 유동성을 제공하는 능력이 감소합니다. 대출 상환을 위해 비유동 시장에서 자산을 판매해야 했기 때문에 모기지 관련 여부와 관계없이 모든 곳의 가격도 하락했습니다.
공유 유동성에 대한 유사한 과대평가는 대출 및 차용 프로토콜 매개변수 설정에서 의도치 않게 발생할 수 있습니다. 공급 한도는 프로토콜의 담보가 파산을 초래하지 않고 청산될 수 있도록 설정됩니다. 그러나 유동성은 청산 시 지급 능력을 보장하기 위해 각 신용 프로토콜이 의존하는 공유 자원입니다. 한 프로토콜이 특정 순간의 유동성을 기준으로 공급량을 제한하는 경우 다른 프로토콜은 사례별로 자체 공급량 결정을 내릴 수 있으므로 사용 가능한 유동성에 대한 이전 가정이 정확성을 잃을 수 있습니다. 따라서 대출 프로토콜은 (유동성에 대한 우선권이 없는 경우를 제외하고) 독립적인 결정을 내리는 것을 피해야 합니다.
안타깝게도 누구에게나 언제든지 무허가로 유동성에 접근할 수 있다면 프로토콜이 매개변수를 안전하게 설정하기 어려울 것입니다. 그러나 특정 상황에서 유동성에 우선적으로 접근할 수 있다면 이러한 불확실성은 해소될 수 있습니다. 예를 들어, 담보로 사용되는 자산의 현물 시장은 교환이 발생할 때마다 청산이 가능한지 확인하기 위해 대출 프로토콜을 쿼리하는 후크를 설정할 수 있습니다. 청산이 진행 중인 경우 시장에서는 대출 프로토콜 자체의 메시지 호출을 통해서만 자산 판매가 실행되도록 허용합니다. 이 기능을 통해 대출 프로토콜은 거래소와 협력하여 공급 한도를 보다 확실하게 설정할 수 있습니다.
사례 연구:
우리는 이미 LRT 시장의 발전을 관찰할 수 있는 사례 연구를 갖고 있을 수도 있습니다.
AAVE 체인에는 22억 달러가 넘는 weETH 담보가 제공되지만 Gauntlet의 대시보드 에 따르면 wstETH, wETH 또는 rETH로의 출구 경로가 있는 온체인 유동성은 3,700만 달러에 불과합니다(이는 슬리피지나 USDC도 고려하지 않음). 이탈하여 실제 유동성이 악화됩니다).
다른 대출 프로토콜이 weETH 담보를 허용하기 시작하면(예를 들어 Spark는 현재 총 weETH가 1억 5천만 달러 이상 잠겨 있음) 소량의 유동성을 두고 경쟁이 심화될 것입니다.
weETH가 담보로 제공하는 ETH 차입의 청산 기준은 95%입니다 . 이는 LRT 담보의 5% 이상의 청산 이벤트가 첫 번째 청산 물결을 유발하기에 충분해야 함을 의미합니다. 결과적으로 수억 달러에서 수십억 달러에 달하는 매도 압력이 시장에 넘쳐날 것입니다. 이는 청산인이 자산을 USDC로 전환함에 따라 wstETH 및 ETH에 대한 매도 압력으로 이어질 것이 거의 확실하며, 이에 따라 ETH 및 관련 자산에 대한 청산 물결이 발생할 위험이 있습니다. 그러나 앞서 언급했듯이 청산이 발생하지 않는 한 위험은 최소화됩니다. 따라서 AAVE 및 기타 신용 계약의 예금은 현재 안전해야 하며 청산 위험이 없습니다.
주요 차이점
몇 가지 주요 차이점을 논의하지 않고 LRT와 MBS(그리고 오늘날의 암호화폐와 2008년 이전 금융 시스템)의 유사점에 대한 전체 기사를 작성하는 것은 적절하지 않습니다. 이 기사에서는 MBS와 LRT 간의 일부 유사점을 전달하지만 분명히 차이점이 있습니다.
가장 중요한 차이점 중 하나는 은행 및 섀도우 뱅킹 레버리지의 특성과 비교하여 온체인 레버리지의 개방성, 과도한 담보, 알고리즘 구동 및 투명성입니다. 과잉 담보의 자본 비효율성은 몇 가지 중요한 이점을 가져옵니다. 예를 들어, 차용인이 채무를 불이행하는 경우(그리고 충분한 유동성이 있는 경우) 대출 기관은 항상 돈을 회수할 수 있을 것으로 기대해야 합니다. 이는 과소담보 대출의 경우에는 해당되지 않습니다. 또한 개방적이고 알고리즘 중심적인 특성을 통해 자산을 즉시 청산할 수 있으며 누구나 청산에 참여할 수 있습니다. 그 결과, 신뢰할 수 없는 수탁자와 수상한 거래상대방은 청산을 지연하거나, 자신의 가치보다 낮은 가격으로 청산을 실행하거나, 동의 없이 담보를 재담보하는 등 유해한 조치를 취할 수 없습니다.
투명성은 중요한 장점입니다. 프로토콜 잔액 및 담보 품질에 대한 온체인 정보는 누구나 확인할 수 있습니다. 이전에 논의된 Gorten과 Ordonez의 연구 맥락에서 우리는 DeFi가 담보 품질을 평가하는 데 비용이 덜 드는 환경에서 운영된다고 말할 수 있습니다. 따라서 부수적인 품질 정보를 공개하는 데 드는 비용이 낮아져야 시장이 더 낮은 비용으로 더 자주 조정할 수 있습니다. 실제로 이는 대출 프로토콜과 사용자가 주요 매개변수 선택에 대한 결정을 내릴 수 있는 더 풍부한 정보 자원을 보유한다는 것을 의미합니다. 그러나 재스테이킹의 경우 코드 품질, 팀 배경 등 주관적인 오프체인 요소가 여전히 존재하며 이 정보를 얻는 데 드는 비용이 더 높다는 점은 주목할 가치가 있습니다.
일화적인 징후 중 하나는 BlockFi, Chelsea 등의 붕괴 이후 온체인 대출 활동이 증가한 것으로 보인다는 것입니다. 특히 AAVE와 Morpho에서는 예금이 크게 증가했지만 이전 주기에서 볼 수 있었던 규모의 오프체인 대출 운영은 거의 없었습니다. 그러나 현재 오프체인 대출 시장의 규모에 대한 구체적인 데이터를 얻는 것은 쉽지 않습니다. 이는 상당한 규모의 성장이 있을 수 있지만 널리 알려지지 않은 성장이 있을 수 있음을 의미합니다. 대출 프로토콜의 직접적인 해킹을 제외하고 다른 조건이 동일하다면 위의 이유로 온체인 레버리지 구현은 더 탄력적이어야 합니다.
LRT가 축소될 위험이 증가함에 따라 우리는 투명하고, 과도하게 담보되며, 개방적이고, 알고리즘에 따라 구동되는 대출의 장단점을 직접 볼 수 있는 절호의 기회를 다시 한 번 갖게 될 것입니다. 마지막으로 아마도 가장 큰 차이점은 예상치 못한 일이 발생할 경우 우리를 구제할 정부가 없다는 것입니다. 또한 대출 기관을 위한 정부 지원이나 케인스주의 토큰 경제학도 없습니다. 코드와 해당 상태, 해당 상태에 대한 변경 사항만 있습니다. 그러므로 우리는 불필요한 실수를 피하도록 노력해야 합니다.
