다이아몬드 핸드 DiamondHands: AVAX 완전 분석, 합의에서 서브넷까지, 최신 동향 및 프로젝트 공유
놀랍게도 핵심 운영 메커니즘은 매우 간단하지만, 이러한 프로토콜들은 이상적인 시스템 결과를 만들어내며 대규모 배포에 적합하다.
——Avalanche 플랫폼 백서
공용 블록체인 경쟁은 여전히 진행 중이며, 최근 ATH(최고가)를 기록한 Luna와 창시자 도권(DO Kwon)의 내기 계약 등으로 Terra가 큰 주목을 받았다. 불리한 시장 환경에서도 Cosmos는 여전히 견고한 모습을 보였으며, 다수의 에어드롭 기대감 덕분에 많은 관심을 얻었다.
반면 T1 수준의 공용 블록체인인 Avalanche는 최근 다소 침묵하고 있는 듯 보인다.
서브넷(subnet)에 대한 논의는 활발하지만, 시장이 서브넷의 잠재력이나 Avalanche 자체의 비전에 대해 명확한 이해를 가지고 있지는 않은 것 같다.
최근 Avalanche가 발표한 2.9억 달러 규모의 Multiverse 인센티브 계획에서도 일부 내용이 '시장'에 의해 무시되고 있다. 장기적으로 Avalanche를 주목해 온 한 개인 투자자로서, 우리가 주목하는 것은 바로 이러한 소홀히 여겨진 세부 사항들이 Avalanche의 확고한 비전과 성장 가능성을 입증한다는 점이다.
본 컨텐츠에서는 원리부터 출발하여 Avalanche란 무엇인지, 서브넷이 무엇인지, 최근 Avalanche의 시장 동향 및 주목할 만한 몇 가지 프로젝트를 소개한다. 본 내용은 개인적인 의견일 뿐이며 투자 조언이 아니다. 아래 댓글란에서 Avalanche 커뮤니티에 참여해 함께 소통해보자.
본 컨텐츠에서는 토큰 모델, 스테이킹 현황 등은 언급하지 않을 것이다. 해당 내용은 Galaxy Digital의 글 Galaxy Digital Research 분석 AVALANCHE에서 이미 매우 명확하게 설명되었으므로, 이 글과 함께 참고하면 더욱 좋다.
Avalanche란 무엇인가?
Snowball + DAG, Avalanche는 개방형 플랫폼이다.
Avalanche는 자신을 다음과 같이 정의한다. DApp과 기업용 블록체인 배포에 적합한 오픈 플랫폼이다. 또한 Avalanche는 다양한 블록체인 배포에 적합하기 때문에 L1 공용 블록체인을 비교할 때 장기적으로 보면 Polkadot나 Cosmos처럼 다중 체인이 병렬로 작동하는 프로젝트들과 비교하는 것이 더 타당하다.
물론 자체 블록체인 성능 측면에서도 Avalanche는 거래 속도와 탈중앙화 정도가 상대적으로 우수하다. 노드 수가 증가하더라도 체인상의 거래 속도와 보안성에는 거의 영향을 미치지 않는다. COSMOS와 비교했을 때, 후술할 전통 금융 자산의 블록체인 연동 노력 외에도 각 서브넷 생성 시 2,000 AVAX를 스테이킹해야 하기 때문에 Avalanche 네이티브 토큰의 가치 포집률이 더 높다.
Avalanche와 다른 공용 블록체인의 핵심 차이는 합의 프로토콜에 있으며, 우리는 이를 중심으로 설명을 시작하겠다.
Avalanche의 합의 프로토콜 진화
Slush → Snowflake → Snowball → Avalanche: 단순 반복 샘플링에서 완전한 합의로.
합의란 일련의 독립된 투표자들(즉 검증자들)이 하나의 결정에 대해 동의하는 과정을 의미한다.
기존 합의 프로토콜은 주로 두 가지로 나뉜다:
1. 고전적 합의 프로토콜(Classical Consensus Protocols)
2. 나카모토 합의 프로토콜(Nakamoto Consensus)
그러나 두 방식 모두 확장성, 거래 속도 등의 측면에서 타협을 해야 했고, 이것이 우리가 자주 언급하는 블록체인의 삼각형 딜레마(불가능 삼각형)의 원인이다. 즉 탈중앙화, 고성능, 고보안성을 동시에 만족시키는 것은 불가능하다.
반면 Avalanche의 합의 메커니즘은 블록체인의 불가능 삼각형 제약을 깰 수 있다고 주장한다. 다음은 공식적으로 제공된 다양한 합의 메커니즘의 비교표이다.
Avalanche의 합의 형성은 크게 네 단계로 나뉘며, Slush, Snowflake, Snowball 그리고 마지막으로 Snowball과 DAG가 결합된 Avalanche 합의 프로토콜이다.
합의 프로세스의 진화를 구체적으로 설명하기 전에, Avalanche를 아는 사람이라면 아마 들어봤을 용어가 있다. 바로 '아穩 상태(metastability)'다.
아穩 상태란 트리거가 특정 시간 내에 확정 가능한 상태에 도달하지 못하는 것을 말한다. 이것은 Avalanche의 지속적인 2차 샘플링(subsample)과 관련이 깊으며, 먼저 Slush부터 살펴보자.
첫 번째 단계 Slush: 아穩 상태 도입, 단순 반복 샘플링 수행.
이것이 Avalanche의 진화를 위한 기반이다. Slush는 유언 프로토콜(Gossip Protocol), 또는 유행병 프로토콜(Epidemic Protocol)에서 영감을 얻었으며, Bitcoin 역시 거래 및 블록 정보를 전파하기 위해 유언 프로토콜을 사용한다.
유언 프로토콜을 비유하자면, 유언이 퍼지는 과정 또는 여러분이 먹는 가십(이슈)의 전파 과정과 같다. 일반적으로 누군가가 처음으로 "무슨 일이 있었는가?"를 알려주고, 여러분은 그 정보를 다시 다른 사람들에게 전달하며 결국 모두가 그 사실을 알게 되는 것이다.
이미지 출처: Zhihu 사용자 @juniway
Slush는 위의 '가십 전파 과정'을 개선했다. 즉 주변 사람들에게 그 가십이 진짜인지 계속 확인함으로써 결국 믿을지 말지를 결정한다. 이 과정이 바로 반복 샘플링이다.
핵심적으로, 여러분이 세 가지 상태를 가진다고 가정하자:
1. 불확정 상태: 아직 정보를 전달받지 않아 무슨 일이 있었는지 모름;
2. 믿음 상태: 그 사건이 진짜라고 믿음;
3. 불신 상태: 그 사건이 거짓이라고 믿음.
먼저 정보를 모르는 상태에서 다음과 같은 과정을 통해 합의를 도출한다.
a) 믿거나 믿지 않는 기대를 가지고 샘플링을 시작;
b) 샘플링된 노드가 믿음 또는 불신 결과를 반환;
c) 소수는 다수에 복종하는 원칙에 따라, 다수가 믿는 경우(예: 믿음:불신 = 3:2) 샘플링 노드도 믿음을 선택하고, 다수가 믿지 않는 경우(예: 믿음:불신 = 1:4) 샘플링 노드는 불신을 선택한다.
노드 다이어그램 출처: Zhihu 사용자 @JoeQuant-Jackal
보안을 위해 여러 번 샘플링을 실시하며, 연속해서 몇 차례 동일한 결과가 나올 경우에만 노드는 자신의 상태를 변경한다. 동적 샘플링 과정은 다음과 같다:
이미지 출처: Zhihu 사용자 @JoeQuant-Jackal
몇 개의 노드를 선택할 것인지, 그리고 얼마나 연속적으로 동일한 샘플링 결과가 필요할지—백서에서 언급된 매개변수 k와 α다.
그러나 이러한 샘플링 과정은 문제에 직면할 수 있다.
악의적인 노드가 자신을 반대 상태로 설정하여 샘플링 노드가 올바른 상태에서 최종 확인을 완료하지 못하게 한다면, 네트워크 보안성이 취약해질 수 있다.
이러한 문제를 해결하기 위해 Snowflake 개념이 등장하였는데, Slush에 카운터(counter) 개념을 추가한 것이다.
두 번째 단계 Snowflake: Slush에 카운터 추가, 노드의 과거 합의 횟수 기록.
Slush의 특징 중 하나는 기억이 없다(memoryless)는 것으로, 노드는 최종 상태만 유지하지만 샘플링 이력은 기록하지 않는다. 반면 Snowflake는 노드가 '연속해서 동일한 샘플링 결과가 나온 횟수'를 저장하게 한다. 구체적인 실행 방식은 다음과 같다:
- 각 노드에 카운터 추가;
- 샘플링 결과가 이전 라운드와 다를 경우, 카운터를 0으로 재설정;
- 샘플링 결과가 이전 라운드와 동일할 경우, 카운터를 1 증가;
결국 '연속 동일 샘플링 횟수 α'가 시스템이 규정한 특정 값 β보다 클 경우 상태 확인이 완료된다.
이 방법의 장점은 중간에 오류 샘플링이 발생하더라도, 이전에 축적된 α 값이 β보다 크다면 여전히 상태 전환이 가능하다는 점이다.
그러나 이러한 확인 과정도 여전히 문제가 있다. 악의적인 노드가 자주 발생할 경우 카운터가 반복적으로 0으로 초기화되어 일부 노드가 합의에 도달하지 못하고 계속해서 샘플링을 반복하게 된다.
이 문제를 해결하기 위해 Snowball 개념이 등장하였으며, Snowflake의 카운터를 신뢰도(confidence) 개념으로 개선했다.
세 번째 단계 Snowball: Snowflake에 신뢰도 도입, 노드의 과거 검증 품질 평가.
Snowflake의 핵심 문제는 악의적인 노드로 인해 카운터가 반복적으로 0으로 돌아가 최종적으로 네트워크가 합의에 도달하지 못한다는 점이다.
'신뢰도 카운터'로 개선된 이후에는 단일 샘플링 결과가 이전과 다르다고 해서 상태를 변경하거나 카운터를 0으로 초기화하지 않고, 신뢰도를 낮추는 방식을 취한다. 결국 색상 변화는 신뢰도 수치에 따라 결정된다.
이것이 바로 Snowball 합의의 기원이며, Avalanche의 핵심 요소 중 하나이다.
관심 있는 독자는 Snowball 합의 형성 과정을 직접 체험해볼 수 있다. 매트릭스 그래프에서 마우스를 드래그하여 악의적인 노드를 시뮬레이션할 수 있다.
Avalanche는 여기에 한층 더 업그레이드를 추가했다.
네 번째 단계 Avalanche: Snowball에 DAG 개념 추가, 거래 효율성과 보안성 향상.
네트워크를 더욱 효율적이고 안전하게 만들기 위해 Avalanche는 Snowball에 DAG 개념을 추가했다.
DAG: Directed Acyclic Graph(방향성 비순환 그래프).
블록체인의 데이터 구조는 리스트(연결 리스트)이며 선형 구조에 속한다. 반면 DAG는 그래프 구조이므로 거래를 병렬로 처리할 수 있어 거래 속도를 높일 수 있다.
이미지 출처: Zhihu 사용자 Peter Wang Guangzhong
또 다른 특징은 각 거래마다 방향성 화살표(방향성 개념)가 있어 거래 간 부모-자식 관계가 얽히기 때문에, 한 거래를 위조하려면 더 높은 복잡도를 요구하며 악의적 행위의 비용이 증가한다는 점이다.
따라서 Snowball + DAG가 우리가 말하는 Avalanche 합의 프로토콜이다. 주의할 점은 Avalanche의 세 체인이 모두 Avalanche 합의를 사용하는 것은 아니라는 것이다.
P체인과 C체인의 데이터는 여전히 체인 형태 구조이기 때문에 Avalanche 합의는 X체인의 거래 시나리오에만 사용되며, P체인과 C체인은 Avalanche 기반으로 맞춤화된 선형 합의인 Snowman을 채택하고 있다.
Avalanche와 Snowman 합의를 기반으로 공식 테스트를 진행한 결과, 노드 수가 2,000개로 증가해도 처리량은 거의 변하지 않았다. 앞으로 노드 수가 더 늘어나더라도 Avalanche의 합의는 여전히 '반복 샘플링' 방식으로 이루어지기 때문에 이론적으로 네트워크는 여전히 빠른 속도를 유지할 수 있다.
이상이 Avalanche의 합의 메커니즘에 관한 핵심 소개이다. 물론 백서에는 거래 충돌 상황의 신속한 처리 방법, 노드 변화가 지연에 미치는 영향, Avalanche의 샤딩(sharding) 접근법 등 다른 세부 사항도 포함되어 있지만, 공간상 생략하겠다.
우리는 백서에 간단한 주석을 달았으며, 관심 있는 독자는 위챗 공식 계정에 'AVAX'를 답장하여 간단한 주석이 포함된 백서를 받아볼 수 있고 커뮤니티에 입장할 수 있다.
Avalanche 관련 개념 구분
X/P/C 체인, 프라이머리 네트워크(Primary Network), 검증자, 서브넷 및 블록체인의 관계.
시장에서 흔히 볼 수 있는 다이어그램은 다음과 같으며, 프라이머리 네트워크의 구조와 특징을 자세히 설명하고 있다.
간단히 말하면:
X체인: 주로 자산 생성 및 거래용;
P체인: Avalanche 네트워크의 메타데이터를 담당하며 검증자 조정 및 서브넷 생성에 사용;
C체인: EVM 호환 체인으로, EVM 관련 스마트 계약 생성에 사용.
여기서 주목할 점은 오직 X체인만이 Avalanche 합의를 사용하므로 X체인만이 AVM(Avalanche Virtual Machine)에 속한다는 것이다. 현재 사용자가 주로 이용하는 시나리오는 Avalanche 지갑과 거래소 지갑 간의 상호작용인데, 실제로 이는 X체인의 잠재력과 광범위한 활용 사례를 대표하지 못한다.
Avalanche는 더 많은 전통 금융 자산을 블록체인에 연결하려는 비전을 가지고 있다. 이를 위해서는 자산에 대한 정의가 필요하다. 예를 들어 이 자산은 특정 국가 국민만 거래할 수 있도록 하거나, 특정 시간대에만 거래 가능하도록 하거나, 기타 맞춤형 조건 하에서만 거래 가능하도록 설정하는 등의 방식이다.
X체인의 정의는 디지털 자산을 생성하고 거래하는 탈중앙화 플랫폼이다. 이러한 기능은 Avalanche의 비전 실현 가능성을 제공하며, 동시에 시장에서 널리 간과되는 Avalanche의 특징 중 하나이기도 하다.
서브넷에 대한 논의가 많아짐에 따라, 검증자, X/P/C 체인과의 관계 등 관련 개념을 더 완전한 다이어그램으로 정리할 필요가 있다.
프라이머리 네트워크, X/P/C 체인, 서브넷, 검증자의 관계를 아래와 같이 요약한 다이어그램을 준비하였다. 이 과정에서 몇 가지 사전 개념을 정리해야 한다:
1. 서브넷은 블록체인 합의를 위해 구성된 일련의 검증자들로 이루어진 네트워크이다;
2. 각 블록체인은 하나의 서브넷에 의해서만 검증될 수 있다;
3. 각 서브넷의 검증자는 여러 개의 서브넷을 검증할 수 있다;
4. 모든 서브넷은 프라이머리 네트워크의 일원이며, 2,000 AVAX를 스테이킹해야 한다.
다이어그램에는 Subnet1/2/3 세 개의 서브넷이 있으며, 각각 검증자 집합 A/B/C에 의해 검증된다.
서브넷에 깊이 들어가보면, 각 서브넷은 프라이머리 네트워크의 일원임을 알 수 있다. 프라이머리 네트워크의 P체인은 모든 서브넷을 위해 서비스를 제공하며, 따라서 맞춤형 서브넷을 구성하면서도 Avalanche 전체 네트워크의 보장을 누릴 수 있다.
또한 서브넷은 Subnet3이 Subnet2를 검증할 수 있지만 Subnet1은 검증하지 않을 수도 있다. 즉 각 사용자가 정의한 서브넷은 관심 있는 네트워크 데이터만 확인/검증하고, 관심 없는 네트워크를 검증함으로써 불필요한 부담을 줄일 수 있다.
이것이 서브넷의 구조적 특징이 가져오는 이점이다.
또한 서브넷의 핵심 잠재력은 네트워크 규칙을 직접 정의할 수 있다는 점에 있다. 이를 통해 체인을 자신의 비즈니스에 더 잘 맞출 수 있다. 앞서 언급한 특정 자산은 특정 국가 국민만 거래할 수 있도록 하는 것과 마찬가지로, 네트워크의 검증자 노드도 특정 국가의 장비만 접속 가능하도록 제한하거나 다른 제약 조건을 설정하여 자신만의 블록체인을 구축할 수 있다.
예를 들어 게임용 블록체인의 경우, 검증자 노드의 하드웨어 사양을 높게 요구할 수 있으며 관련 검증자들에게도 그러한 조건을 제시할 수 있다.
최근 주목받는 두 개의 게임 서브넷은 Crabada가 주도하는 Swimmer Network와 Defi Kingdom이 주도하는 DFK Chain이다. 네트워크 속도 향상과 인센티브 제공 외에도, 두 프로젝트 모두 주요 토큰을 새로운 공용 블록체인의 가스비(gas fee)로 사용함으로써 원생 토큰의 활용 범위(소비)를 확대하고 있다.
맞춤형 블록체인과 함께 맞춤형 가상 머신(Virtual Machine)도 정의할 수 있다. 위 다이어그램의 Subnet3과 같다. 현재 Avalanche의 C체인은 주로 EVM과 호환되지만, 이론적으로 개발자는 Avalanche를 통해 다양한 VM(가상 머신)을 정의할 수 있으며 Go 언어를 사용할 수도 있다.
현재 Avalanche 상에 서브넷 계획을 발표한 프로젝트는 많지 않다. 앞서 언급한 Crabada, Defi Kingdom 외에도 Ascenders, Shrapnel, Cryptoseal 등이 있으며 대부분 게임 관련 프로젝트이며 아직 개발 단계에 있다.
Avalanche는 이전에도 Deloitte 등의 기업과 협력해 맞춤형 블록체인을 구축한 적이 있지만, Avalanche 입장에서는 서브넷의 잠재력이 아직 진정으로 발휘되지 않았다. 현재 Avalanche의 서브넷 수를 참고하길 바라며, 관심 있는 독자는 지속적으로 추적해보기를 권장한다.
Avalanche의 최신 동향 및 프로젝트 소개
해커톤 대회 및 Multiverse 인센티브 계획.
현재 Avalanche가 진행 중인 주요 이벤트는 바르셀로나 정상회의(Summit), 아시아 해커톤 프로그램, 그리고 최근 발표된 2.9억 달러 규모의 Multiverse 인센티브 계획이다.
이러한 움직임들은 모두 Avalanche 생태계에 지속적으로 활력을 불어넣기 위한 것이다. 해커톤과 Multiverse에 대해서는 더 이상 설명하지 않으며, 관심 있는 독자는 직접 확인하시기 바란다.
여기서 특히 강조하고 싶은 점은 널리 간과되고 있는 사실 하나다. Multiverse 계획 문서에 따르면 Avalanche는 기관들을 위해 체인 상에서 원생 KYC 기능을 제공할 예정이다.
이러한 기능은 전통 금융 자산을 블록체인에 연결하려는 Avalanche의 또 다른 중요한 움직임이다.
Avalanche 및 서브넷 관련 주요 프로젝트.
GameFi/DeFi/NFT/DAO별로 소개한다.
GameFi
1. Crabada: Avalanche에서 가장 많은 사용자를 보유한 체인 게임으로, 개발 중인 서브넷 Swimmer Network가 이미 테스트를 시작했다;
2. Defi Kingdom: Multiverse 계획에서 첫 번째 게임 서브넷 프로젝트;
3. CryptoSeal: Avalanche 상의 Loot 구축을 목표로 하며, 현재 서브넷이 이미 테스트 중;
4. Ascenders: 최근 게임 부분의 데모 공개 테스트를 시작했으며, 전달 품질도 상대적으로 우수하다;
5. Wildlife: 세계 최대 모바일 게임 개발사 중 하나로, 그들의 서브넷 개발 진행 상황은 여전히 주목할 만하다.
DeFi (현재 공식 발표된 서브넷 프로젝트 없음, 추가 환영)
Trader Joe: Avalanche의 네이티브 대표 DeFi 프로젝트로, 사용자 수/TVL/수익 등이 항상 상위권을 유지하고 있다. 주목할 점은 Trader Joe가 경제 모델을 개편한 후 JOE 토큰의 가치 포집률이 높아졌다는 점이며, 공식적으로 NFT 마켓플레이스를 추가로 출시할 가능성도 있다. 만약 DeFi 분야에서 서브넷을 출시한다면 Trader Joe의 가능성이 가장 높다.
NFT (현재 공식 발표된 서브넷 프로젝트 없음, 추가 환영)
1. Kalao: Avalanche 네이티브 NFT 거래 플랫폼으로, 거의 모든 Avalanche 기반 NFT가 Kalao에 상장된다. 또한 Kalao는 VR 전시 기능도 제공하며, NFT 서브넷 프로젝트의 주도자가 될 가능성이 있다.
3. HopperGames: 최근 Avalanche에서 거래량 1위를 기록한 NFT로, 팀은 PartyAnimals 출신이다. Hopper NFT에 대해 매우 풍부한 게임 플레이를 설계했으며, 우리看来 프로젝트 팀은 NFT의 게임 방식 및 설계 로직 등을 더 많은 프로젝트에 개방하여 자체 NFT 서브넷을 구축할 수 있을 것이다.
DAO
1. Colony: 커뮤니티가 주도하는 Avalanche 기반 DAO 펀딩 기구(아직 완전한 DAO는 아님). Colony가 반드시 직접 서브넷을 개발하지는 않겠지만, 서브넷 스테이킹 계획에 참여할 것을 명확히 했다.
2. AVentures: Avalanche에서 비교적 유명한 투자형 DAO로, 커뮤니티 멤버는 대부분 Avalanche OG들이다. 현재는 주로 투자 자체에 집중하고 있지만, Avalanche DAO 프로젝트 중에서도 상위권에 속한다.
위 내용은 어떤 투자 조언도 아니며, 단지 서브넷과 연계될 가능성이 있는 프로젝트들을 개괄한 것이다. 위챗 공식 계정에 'AVAX'를 답장하여 커뮤니티에 참여하고 함께 소통하자.
AVAX의 기술 구성과 현재 서브넷의 가능성에 대해 이해한 후, Avalanche 전체에 대해 더 명확한 인식을 갖게 될 것이다. 또한 백서를 읽는 중 다음 문장이 매우 인상적이었다:
직역하면: "놀랍게도 핵심 운영 메커니즘은 매우 간단하지만, 이러한 프로토콜들은 매우 이상적인 시스템 결과를 만들어내며, 대규모 배포에 적합하게 한다."
웹3 언어로 번역하면: x*y=k (Uniswap의 핵심 원리, 일정 승수)
웹2 언어로 번역하면: 도리는 매우 간단하다.
매년 새로운 프로젝트가 나오지만, 사실 인프라의 진화 속도는 사람들이 생각하는 것만큼 빠르지 않다. 이는 놀랍게 들릴 수 있지만, 본질적으로 서로 다른 기술은 그리 많지 않다. — Ted Yin｜Avalanche 공동 창립자.
기술적 혁신은 쉽게 얻을 수 없으며, 일단 혁신이 창출되면 그 영향력은 상상을 초월할 수 있다.
시장이 진정으로 필요한 것은 혁신이며, 다양한 모방 프로젝트가 아니다. 우리가 혁신을 연구하고 탐구할 때, 그 과정이 우리 자신에게 가져다주는 가치 또한 우리의 예상을 뛰어넘을 것이다.
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