Pyth V2 심층 분석: 가격 정보 제공 모델의 핵심 전환, 크로스체인 및 다중 시나리오 지원 이후 급증한 제품 경쟁력

2023.04.11

Pyth V2 심층 분석: 가격 정보 제공 모델의 핵심 전환, 크로스체인 및 다중 시나리오 지원 이후 급증한 제품 경쟁력

더 많은 DeFi 사용 사례가 등장함에 따라 미래의 리스크를 예측하는 것이 더욱 중요해질 것이다.

2023.04.11 - 10:56:30

Pyth预言机

Web3 심층 보도에 집중하고 흐름을 통찰

더 많은 DeFi 사용 사례가 등장함에 따라 미래의 리스크를 예측하는 것이 더욱 중요해질 것이다.

최근 사람들의 관심은 주로 L2에 쏠려 있는 듯하다.

Coinbase는 Base 테스트넷을 출시했고, Arbitrum은 에어드랍을 시작했으며, zkSync Era는 메인넷 출시를 발표하고 Polygon은 zkEVM을 출시했다. 우리는 다양한 밸류에이션, 기술 아키텍처 및 애플리케이션 생태계에 대해 논의하는 것을 좋아하지만, 이들이 공통적으로 필수로 요구하는 요소가 있다는 사실을 잊어서는 안 된다:

오라클(Oracle).

모든 블록체인 네트워크는 암호화 자산뿐만 아니라 현실 세계의 자산 가격까지 다양한 데이터 소스로부터 정보를 가져와야 하며, 이를 통해 체인 상의 애플리케이션들에게 중요한 참조 값과 입력 값을 제공한다.

이러한 관점에서 세심히 살펴보면, 위에서 언급한 어떤 L2가 막 공식 출시되었든 거의 동시에 오라클 프로젝트인 Pyth Network가 이미 해당 네트워크에 가격 정보를 제공하기 시작했다는 소식을 확인할 수 있다.

L2뿐만 아니라, 새로운 체인의 메인넷 또는 테스트넷이 출시될 때마다 오라클을 통합하여 가격 정보를 제공하려면 기술적 연동이 필요하다. “먼저 발표하고 나중에 실행한다”는 것이 일반적인 상황에서, Pyth는 어떻게 빠르고 매끄러운 통합을 실현하는가?

지금까지 오라클은 최종 사용자에게 직접적으로 인식되지 않았지만, L2들의 급속한 등장으로 인해 오라클은 점점 더 많은 존재감을 드러내고 있다. 그 이유는 다음과 같다:

고성능과 저비용은 자연스럽게 더 많은 생태계 애플리케이션을 촉진하며, 다양한 금융 레고(Financial Legos) 혁신 앱들의 가능성을 열어준다. 예를 들어 고빈도 거래용 분산형 계약 제품이나 현실 세계 자산 기반 파생상품 계약 등이 있다. 이는 당연히 금융/암호화 자산 가격의 정확성, 품질, 갱신 속도 등에 대해 더욱 높은 요구를 하게 만든다.

그렇다면 애플리케이션 입장에서 Pyth를 사용하는 것이 좋은 선택일까?

사용자 입장에서는 Pyth Network가 아직 토큰을 출시하지 않았다는 점이 중요하다. 다양한 공개 블록체인들과의 협력 기대감이 높아지는 가운데, 미리 포지션을 잡는 것이 가치 있을지, 그리고 참여 가능한 방법은 무엇인지 궁금할 것이다.

최근 Pyth Network는 V2 버전과 다수의 신기능을 업데이트했는데, 이전 버전 출시 이후 무려 5개월 이상이 지났다. 이러한 진전과 변화에 대해 공식 발표 외에는 더 깊이 있는 해석을 찾기 어렵다.

따라서 L2의 폭발적인 성장 배경과 Pyth 자체의 토큰 출시 기대감을 고려하여, 다시 한번 이 오라클 프로젝트에 대한 심층 연구를 진행하게 되었다.

관련 분야의 투자 리서치 담당자이거나 오라클 통합을 고려 중인 개발자라면, 이 글이 큰 도움이 될 것이다.

데이터 성과: V2 업그레이드 후 사용량 크게 증가

구체적인 메커니즘 분석에 앞서, 먼저 현재 Pyth Network의 데이터 성과를 살펴보자.

우선 오라클 전체 시장 구도를 고려할 때 TVS(Total Value Secured)는 비교적 중요한 지표다. 일반적인 TVL과는 약간 다르게, TVS는 오라클 네트워크의 전반적인 경제적 영향력과 채택 현황을 요약하는 지표이며 “총 보호 가치”를 의미한다:

예를 들어 A 프로토콜에서 Pyth의 TVS가 100달러라면, Pyth의 가격 정보 제공으로 인해 발생한 A 프로토콜 내 모든 거래의 총 가치가 100달러임을 의미한다. 동시에 오라클의 가격 제공은 사용자 자금 손실을 초래할 수 있는 데이터 조작이나 서비스 장애를 방지하는 역할도 한다.

DefiLlama의 데이터에 따르면, 단일 프로토콜에만 오라클 서비스를 제공하는 2개 프로젝트를 제외하면, Pyth의 TVS는 오라클 선두주자 Chainlink 다음으로 두 번째 순위를 차지하고 있으며, 지원하는 프로젝트 수도 동일하게 두 번째(54개)이다.

자체 성장 추이를 살펴보면, 작년 12월 이후 Pyth의 TVS는 명확한 상승세를 보이고 있다. 이 성장세는 작년 말 출시된 V2 버전의 시간점과 일치한다.

설명하자면, Pyth는 2년 전 V1 버전을 출시했을 당시 처음에는 Solana 체인 생태계 프로젝트만 지원했다. 반면 V2 버전은 멀티체인 전략을 취해 EVM 및 비-EVM 공개 블록체인 모두에 오라클 서비스를 제공하고 있으며, 현재 크로스체인 서비스를 제공하는 프로젝트들의 TVS는 이미 Solana의 총 TVL을 넘어섰다.

아래 그래프는 여러 체인에서 Pyth 오라클이 사용되는 상황을 보다 직관적으로 보여준다. 4월 1일을 기준으로 Pyth가 각 체인에 제공한 가격 갱신 이벤트 수는 총 60만 건을 넘었으며, 이는 다양한 체인의 DeFi 프로토콜들이 가격 갱신이 필요할 때 Pyth의 가격 정보를 데이터 소스로 삼아 업무를 수행한다는 것을 의미한다(예: 사용자가 특정 DeFi 프로토콜을 이용해 실시간 가격으로 BTC를 거래).

현재 어떤 프로토콜들이 Pyth 서비스를 사용하고 있을까? Synthetix가 TVS에서 40% 이상을 차지하며 사실상 최대 고객임을 알 수 있었고, Mango Finance, Drift, CAP, ZETA, Perpy, Cypher 등 다양한 공개 블록체인 및 L2 상의 유명 DeFi 프로토콜들도 Pyth 오라클 서비스를 활용하고 있다.

이들 프로토콜은 Pyth의 어떤 강점을 주목하고 있을까? 혹은 다른 관점에서, 우리가 오라클 프로젝트를 분석할 때 어떤 부분에 주목해야 할까?

오라클 분석의 기본 논리

앞서 제기한 질문에 답하기 위해 우선 이해해야 할 핵심은 다음과 같다: 왜 Web2는 오라클이 필요 없고 Web3는 반드시 필요할까?

많은 독자들은 종종 이런 의문을 갖는다. Binance, Coinmarket Cap 또는 기타 사이트에서도 암호화 자산 데이터를 얻을 수 있는데, 왜 DeFi 프로토콜과 기타 애플리케이션들이 바로 그것을 사용하지 않고 오라클이 필요한가?

핵심은 블록체인 환경의 폐쇄성에 있다.

체인 상 애플리케이션은 스마트 계약 설계에 따라 업무를 수행하고 결과를 도출하지만, 실행의 트리거 조건은 외부에서 받아야 한다—즉 외부 조건을 계약 내부로 가져와야 한다.

특정 웹사이트의 암호화 자산 가격은 본질적으로 블록체인 세계와 독립적인 외부 데이터로서, 비록 쉽게 접근할 수 있지만 곧바로 사용 가능하다는 의미는 아니다: 우리는 여전히 가격 데이터를 체인 상 프로토콜에 전달해주는 보조자의 역할이 필요하며, 이것이 바로 오라클이 반드시 존재해야 하는 이유다.

블록체인 세계에서 만약 당신이 Defi에서 시세에 따라 암호화 자산을 구매한다면, 대략 다음과 같은 과정을 거친다:

데이터 소스가 오라클에 자산 가격을 제공한다;

오라클이 가격을 DeFi 등의 애플리케이션에 전달한다;

사용자가 DeFi 애플리케이션에 표시된 가격으로 자산을 구매한다;

결국 오라클은 “가격 제공자” 역할을 한다: 상류 데이터 소스로부터 가격을 수집하여 하류 애플리케이션에 전달함으로써 애플리케이션의 사용 사례를 지원한다. 상류-하류 연결 과정에서 위 세 가지 핵심 단계에 대해 자연스럽게 다음과 같은 질문을 제기할 수 있다:

데이터 소스의 품질은 어떠한가? — 즉 가격을 가져올 때 원천 데이터 자체가 올바르고 신뢰할 수 있는지, 데이터 처리 방식은 어떻게 되는가?

데이터는 어떻게 전달되는가? — 전달 효율성과 비용은 어떠한가, 애플리케이션이 쉽게 사용하고 통합할 수 있는가?

어떤 사용 사례를 지원하는가? — 예를 들어 맞춤형 설정이 가능한지, 다양한 DeFi 애플리케이션의 개별 요구를 충족시킬 수 있는가.

이러한 항목들은 오라클의 기본 상태가 양호한지를 판단하는 중요한 기준이며, 동시에 Pyth Network의 새로운 변화를 분석하는 핵심 관점이기도 하다.

데이터 소스의 새로운 변화: 더 많은 가격 신뢰 구간 집계, 전용 애플리케이션 체인

Pyth Network가 오라클 시장에서 입지를 굳힐 수 있었던 중요한 이유는 강력한 데이터 제공자 자원 덕분이다.

프로젝트가 처음 출시되었을 당시 Pyth는 이미 40곳 이상의 금융시장 및 암호화 산업 최고의 가격 데이터 제공업체들을 공개했다. 대표적으로 뉴욕증권거래소(NYSE) 최대 마켓메이커 중 하나인 GTS와 시카고상업거래소(CME) 결제 부문 Jump Trading 등이 있으며, 암호화 분야에서는 Binance, OKX, Coinbase 등 유명 CEX들과 DWF Labs 같은 마켓메이커의 데이터를 포함하고 있다.

올해 4월 현재, 공개 정보에 따르면 데이터 제공자 수는 80곳 이상으로 늘어났다. 암호화 시장에서는 BTC, ETH 등 주요 암호화 자산 외에도 장尾 자산들이 대폭 추가되었으며, 전통 금융시장에서는 원자재, 귀금속, 외환 등 현실 자산 가격들도 점차 Pyth에 독점적으로 수록되고 있다.

그림: Pyth Network 공식 홈페이지에서 제공하는 다양한 금융 자산 가격 정보

하지만 데이터 소스가 많아질수록 오히려 더 먼저 의심해야 할 점은 누구의 가격을 기준으로 삼을 것인지, 그리고 다양한 데이터 소스들이 제공하는 가격의 정확성을 어떻게 보장할 것인지이다.

이 문제는 모든 DeFi 프로토콜의 정상 운영과 관련되며, 암호화 세계 전체 질서의 안정 기반이기도 하다.

더 많은 데이터 소스의 가격을 고려할 때, Pyth Network는 가격의 정확성과 안정성을 보장하는 기준으로 신뢰 구간(Confidence Interval) 메커니즘을 설계했다.

그림: 신뢰 구간 설계를 통한 가격 정확성 보장

TechFlow가 Pyth 제품팀으로부터 확인한 바에 따르면, 동일한 가격 제안마다 적어도 5곳 이상의 데이터 소스가 데이터를 제공해야 한다.

예를 들어 동일한 자산 a의 가격에 대해 4곳의 데이터 소스가 실시간 가격을 100~120달러 범위로 제시하고, 다른 한 곳은 약 80달러만 제시한다고 하자. 일반적으로 Pyth는 a 자산의 가격 신뢰 구간을 100~120달러 정도로 설정하여, 해당 범위 내에서 가격의 신뢰도가 더 높다고 간주하며, 극단적인 데이터 소스의 영향을 받지 않도록 게시되는 데이터를 보장한다(그림a);

또한 서로 다른 데이터 소스들이 제공하는 가격이 극단적이지 않지만 정확도에 약간 차이가 있을 경우, Pyth는 정확도가 다른 데이터 소스들을 적절히 가중 평균하여, 종합적인 신뢰 구간을 제공한다(그림b). 예를 들어 자산 b의 가격에 대해 두 소스는 100~101달러, 또 다른 두 소스는 100~120달러라고 제시하면, Pyth는 두 가격 범위를 가중 합산하여 최종 종합 가격을 100~110달러 정도로 산출할 수 있다.

위 예시에서 알 수 있듯, Pyth Network는 다수의 데이터 소스 가격을 수렴하면서 데이터 소스 간 차이를 반영하고, 수학적 방법을 통해 가격을 올바르게 집계한다.

이러한 설계 방식을 이해한 후, 자연스럽게 또 다른 의문이 생길 수 있다: 가격 집계가 실제로 실행되었는지 어떻게 보장하며, 증거는 무엇인가? Pyth Network의 답은 다소 뜻밖이지만 동시에 타당하다— 바로 자체 블록체인을 만드는 것이다.

뜻밖인 점은 Pyth의 V1 버전에서 Solana와 매우 밀접하게 연결되어 있다는 것을 직관적으로 느낄 수 있었기 때문이다. 오라클 운영은 Solana 네트워크에 의존하며, 가격의 체인 등록, 검증, 전송 실행 등이 모두 Solana에서 이루어져야 했다.

타당한 점은 가격 집계 실행이 Solana에서 검증될 수는 있지만, Solana가 다운되거나 체인 상의 다른 애플리케이션이 네트워크 자원을 점유하는 경우(예: NFT 출시 후 폭발적인 민팅), Pyth의 오라클 서비스도 피해를 입을 수 있기 때문— 가격 제공이 지연되거나 정상 서비스가 불가능해지는 등의 문제가 발생할 수 있다.

그림: Pythnet 설계 및 관련 역할 개요

현재 공개된 V2 버전에서 Pyth는 "전담 전용" 독립형 애플리케이션 체인인 Pythnet을 갖게 되었다. Pythnet은 Solana 체인의 포크(fork)로, Solana의 고성능을 활용하면서도 Solana 다운타임이나 네트워크 혼잡 등의 영향을 받지 않는다.

이 체인의 기본 운용 로직은 데이터 제공자가 보내온 가격 데이터를 집계하여 종합 가격을 산출하고 이를 자체 체인에 기록하는 것이다. 또한 가격 집계 계산 과정도 체인 상에서 이루어지며, 가격 호출이 필요할 때 블록체인을 통해 쉽게 과정과 결과를 검증할 수 있어 최종 가격의 정확성을 보장한다.

또한 데이터 제공자는 Pyth 토큰을 스테이킹하여 이 체인의 검증 노드 역할을 하며, 데이터 자체의 진실성과 데이터 거래 검증을 책임진다. 일반 사용자가 자신의 Pyth 토큰을 이러한 노드에 예치하여 수익을 얻을 수 있는지는 아직 알려지지 않았지만, 독립형 애플리케이션 체인 설계는 토큰 용도에 대해 더 많은 가능성을 열어준다.

더욱 중요한 것은 Pythnet의 독립 운용으로 인해 오라클 서비스가 다른 공개 블록체인의 영향을 받지 않는다는 점이다. 목표 체인의 자원 점유가 심각할 때에도 Pyth는 여전히 체인 상 애플리케이션에 가격 정보를 제공할 수 있으며, "전용 체인 전담" 설계는 서비스 안정성에 더욱 강력한 지원을 제공한다.

데이터 전달의 새로운 변화: 크로스체인 지원, “지속적 푸시”에서 “필요 시 풀링”으로

다양한 데이터 소스를 확보하고 정확성을 보장한 후, 이제 Pyth가 이러한 가격 데이터를 수요가 있는 애플리케이션에 어떻게 전달하는지가 더 중요하다.

본질적으로 다양한 오라클들의 제품 기능은 유사하며, 궁극적인 목적은 모두 가격 데이터를 애플리케이션에 제공하는 것이다. 하지만 전달 방식의 차이는 오라클의 가격 제공 효율성과 비용에서 차이를 만들 수 있으며, 이는 특정 제품의 독자적 우위를 형성할 수 있다.

그렇다면 Pyth Network의 V2 신버전은 데이터 전달 측면에서 어떤 주목할 만한 점이 있을까?

좀 더 깊이 들어가 보면, 이 문제를 두 가지로 나눌 수 있다— 데이터를 누구에게 전달할 수 있으며, 어떻게 전달하는가?

전달 대상 측면에서 가장 두드러진 발전은 크로스체인이다. Pyth 초기 설계는 Solana 기반으로 구성되어 대부분의 가격 제공 서비스가 Solana 생태계 프로젝트 중심으로 이루어졌다.

그러나 급변하는 암호화 시장에서 오라클과 단일 블록체인의 묶음 전략은 안정적인 선택이 아니다. 새로운 공개 블록체인과 L2의 등장은 많은 DeFi 애플리케이션이 크로스체인 배포를 원하게 만들며, 이는 오라클의 가격 제공 범위에 도전을 제기한다.

그림: Pyth 공식 홈페이지에 나열된 지원 공개 블록체인

따라서 Pyth는 적극적으로 크로스체인을 수용하며, 현재 Solana뿐 아니라 최근 핫한 Arbitrum과 ZkSync Era를 포함한 12개 주요 L1 및 L2도 지원한다.

하지만 각 체인의 기술 특성과 요구사항이 다를 수 있는데, Pyth는 어떻게 여러 다른 체인 상의 애플리케이션에 가격 데이터를 빠르게 전달할 수 있을까?

이 질문은 매우 중요하다. 이는 오라클 가격 제공 모델 설계에 직결되며, 현재 Pyth가 다른 오라클들과 뚜렷하게 차별화되는 장점이기도 하다.

기존 오라클의 가격 제공은 일반적으로 “푸시(Push)” 모델을 사용한다:

데이터 소스가 데이터를 오라클에 제공한다;

오라클이 일정한 시간 간격으로 다양한 블록체인에 가격 갱신을 지속적으로 푸시한다;

체인 상 DeFi 프로토콜이 가격을 받아 푸시된 가격에 따라 업무를 수행한다.

이러한 모델은 오라클 작동 원리를 이해하기에 적합하지만, 자세히 들여다보면 비용과 확장성 문제를 발견할 수 있다:

오라클은 매번 가격 갱신마다 트랜잭션 수수료를 지불해야 하며, 데이터 푸시는 체인 상 상호작용이므로 반드시 가스비(Gas fee)가 발생한다.

따라서 오라클의 가격 푸시를 더 자주 하기를 원한다면 비용은 반드시 증가한다. 또한 3개의 공개 블록체인에서 각각 BTC/USDT, ETH/USDT, Doge/USDT 3개 종목의 가격을 얻고자 한다면, 단위 시간 내에 9번의 수수료를 지불해야 한다(1개 체인에서 1개 종목의 가격 푸시를 별도로 계산).

DeFi 프로토콜이 크로스체인 운영을 하거나 더 많은 거래쌍을 지원하게 되면 오라클 사용 비용은 지수적으로 증가한다. 또한 각 체인의 성능 제약으로 인해 네트워크가 혼잡해지면 애플리케이션이 지연된 가격 정보를 받을 확률도 더 높아진다.

반면 Pyth Network의 V2 버전에서는 이러한 수동적인 “지속적 푸시”를 능동적인 “필요 시 직접 가져오기”로 대체했다:

데이터 소스가 데이터를 오라클에 제공한다;

오라클의 가격 갱신은 목표 체인에서 지속적으로 이루어지지 않고, Pythnet 내에서 이루어진다;

블록체인 메커니즘을 통해 2단계의 가격 갱신이 진실하고 유효함을 보장한다;

체인 상 DeFi 프로토콜이 가격 정보가 필요할 때 목표 체인에서 가격을 가져온다;

가격을 받아 푸시된 가격에 따라 업무를 수행한다.

이러한 필요 시 풀링(pull) 방식은 사용할 때마다 한 번의 비용만 발생하며, 목표 체인에 계속해서 가격을 푸시할 필요가 없다. Pyth의 실제 운영 흐름에서 이 풀링 모델의 원리를 더 세밀하게 분석하면 확장성 향상을 쉽게 발견할 수 있다:

Pythnet을 통해 집계 및 검증된 가격 데이터는 웜홀(Wormhole, 크로스체인 제품)을 통해 다른 체인으로 이동할 수 있다;

동일한 종류의 가격 데이터는 동일한 웜홀을 통해 크로스체인이 가능하며, 목표 체인이 달라도 가격 정보 수신 서비스용 스마트 계약은 단 하나만 배포하면 된다;

하류 애플리케이션이 데이터를 요청할 때마다 웜홀에 요청을 보낸다; 웜홀이 검증 후 Pythnet에서 데이터를 가져와 하류에 전달한다.

그림: 필요 시 갱신하는 “풀링” 방식의 가격 제공 서비스 흐름

따라서 다양한 체인이 Pyth의 가격 제공 서비스를 이용할 때 조건은 동일하다— 즉 가격 수신 계약만 설계하면 되며, 개발 및 배포 비용이 매우 낮다. 또한 이러한 계약은 실제로 서로 다른 블록체인(특히 EVM)을 위한 내용은 거의 동일한 가격 데이터 저장 및 크로스체인 정보 전달 모델만 포함하면 되므로 배포가 매우 쉽다(Pyth 팀원에 따르면 일반적으로 2주 이내 소요). 반면 가격 제공의 핵심 계약(성능 향상, 데이터 통합의 심층 연산 등 포함)은 Pythnet 상에서만 유지보수하면 된다.

필요 시 언제든지 사용할 수 있게 되면서 하류 DeFi 프로토콜 입장에서는 매우 매력적이다. DeFi 애플리케이션들은 자신들의 제품 개선에 더 많은 노력과 비용을 투입하고 싶어하며, 오라클과의 연동에 대해 너무 많은 고민을 하고 싶어 하지 않는다.

또한 가격 제공 모델의 변화는 예측 가능한 방식으로 비즈니스 모델의 변화도 가져올 수 있다:

기존 푸시 모델에서는 DeFi 프로토콜이 오라클과 계약을 체결하고 정액제(subscription) 방식으로 오라클 서비스를 구매하여 일정 기간 동안 데이터 가격 제공과 푸시를 누릴 수 있었다. 이 과정에는 반드시 오프체인 협상과 시간 소요가 포함된다.

반면 현재 Pyth의 필요 시 풀링 모델에서는 프로토콜과 오라클의 협력이 훨씬 더 Web3답다: 오라클의 비즈니스 팀과 오프라인 접촉조차 필요 없으며, 개발 문서와 스마트 계약 배포만으로도 가격 데이터를 가져올 수 있다— 계약 트리거, 가스비 지불, 데이터 풀링, 풀링 후 사용까지 모두 자동 실행되며, “무허가(Permissionless)” 및 “완전 체인 상(On-chain)” 특성을 보여준다.