NFT 거래에서 AMM 모델 설계의 계승과 혁신

2023.08.03

NFT 거래에서 AMM 모델 설계의 계승과 혁신

제로에서 DEX를 설계하는 방법은?

2023.08.03 - 12:29:56

AMMNFT

Web3 심층 보도에 집중하고 흐름을 통찰

제로에서 DEX를 설계하는 방법은?

기사: @Buidler DAO

저자: @Joseph Xu

저자의 말

지난 1~2년 동안 시장에서 검증된 효과적인 AMM 모델 알고리즘은 거의 업데이트나 반복 개발이 이루어지지 않았다. AMM의 핵심 문제도 점차 효율적이고 합리적인 알고리즘 설계에서 벗어나 금융 시장의 본질인 유동성으로 돌아가고 있다. 현재 NFT라는 자산 유형 역시 마찬가지로 유동성 부족 등의 문제에 직면해 있다. 그러나 여전히 NFT 시장에는 유동성을 집약하는 관점에서 거래 체결과 가격 발견 문제를 진정으로 해결할 수 있는 효과적인 DEX가 존재하지 않는다. 오늘 우리가 다룰 주제는 AMM DEX에서 시작하여, Midaswap Protocol이라는 NFT 유동성 프로토콜을 설계하면서 기존 AMM 방식에서 영감과 시사점을 어떻게 얻었으며, 기존 솔루션들을 어떻게 개선하고 혁신하여 NFT 시장만의 고유한 고통점과 요구사항을 해결했는지를 공유하는 것이다.

— Joseph

Q3 이후로 NFT 시장은 극심한 변동을 겪었으며, 블루칩 NFT들이 줄줄이 폭락했다. 프로젝트 팀이나 발행 측의 다양한 조작 요인을 배제하더라도, 유동성은 여전히 NFT 시장에서 가장 중요한 문제다. 현재로서는 EVM 체인 상에서 NFT를 대략적으로 ETH의 파생상품 정도로 정의할 수 있다.

또한 NFT 거래에 직접 참여했든 하지 않았든, 모두 blur.io의 급속한 성공에 주목했을 것이다. 유동성 솔루션 측면에서 Blur는 중심화된 거래소/애그리게이터로서 높은 점수를 받은 것으로 보인다. 현재 이 플랫폼은 사실상 이 시장 내 최대 규모의 매수 유동성 점유율을 차지하고 있으며, 후발주자임에도 불구하고 오랜 기간 Opensea가 선두 자리를 지켜온 상황에서 이렇게 빠르게 부상한 것은 주목할 만하다. 실제로 Blur는 중심화된 유동성 솔루션을 매우 잘 구현했다고 할 수 있다. 하지만 중심화는 dApp 개발자 입장에서는 물론이고 각 공개 블록체인 생태계 입장에서도 일시적인 부분일 뿐이라고 생각한다. 우리는 체인 상에서 우리만의 NFT 거래소, 즉 NFT DEX를 구축하는 방법을 모색하고자 한다. 따라서 오늘 논의를 통해 다음의 질문들을 살펴보고자 한다:

탈중앙화된 NFT 거래소를 구축하기 위해 어떤 유동성 방안을 채택해야 하는가?
탈중앙화된 NFT AMM을 고민하고 설계할 때 기존 DEX의 AMM 방식 중 어떤 점을 참고할 수 있는가?
완전히 다른 자산 유형인 ERC721과 ERC20은 AMM 모델 설계에서 어떤 차이를 가져야 하는가?

오늘 우리는 이러한 질문들을 가지고 함께 탐구하고 학습하며, 동시에 우리의 제품인 Midaswap이 모델 설계 과정에서 겪었던 사고의 여정을 공유하고자 한다.

DEX를 처음부터 설계하는 법

먼저 다소 추상적인 질문부터 시작하자. DEX를 설계할 때 우리는 어떤 사상적 갈등을 겪어야 하며, 어떤 선택을 해야 하는가?

우선 대부분이 알고 있겠지만, AMM 곡선을 선택하는 것은 모든 AMM 설계자가 초기에 결정해야 할 중요한 방향이다. x+y=k 또는 x·y=k, 혹은 Balancer처럼 여러 종류의 토큰 풀에 적용되는 더 복잡한 형태의 일정 함수 등 모두 CFMM(Constant Function Market Maker), 즉 일정함수 기반 마켓메이커라고 부를 수 있다. 여기서 x와 y, 그리고 Balancer 공식의 b 등은 해당 시장 또는 유동성 풀 내 자산 잔액(즉 공급량)을 나타낸다. 이들은 공급량 간 비율이나 창의적으로 정의된 수량 관계를 기반으로 시장 내에서 가격을 재조정한다. 따라서 어떤 곡선을 선택할지는 그 유동성 프로토콜이 유치하고자 하는 목표 자산 유형과 밀접하게 관련된다. 예를 들어 Curve V2는 안정화폐 거래를 위해 혼합형 일정함수를 사용하는데, 균형점 근처에서는 일정합(x+y=k)에 가깝고, 멀어질수록 Uniswap v3의 일정곱(xy=k) 방식에 가까워진다. 결국 완벽한 AMM 곡선은 없으며, 자신만의 시장에 적합한 곡선을 찾는 것이 중요하다.

두 번째로 맞닥뜨리는 문제는 어떻게 유동성을 배치할 것인지다. 여기에는 두 가지 측면이 있다. 유동성이 전체 가격 범위에 걸쳐 배치될 것인지, 아니면 특정 고정 가격 구간 내에서 LP가 제공한 가격 범위 안에 배치될 것인지 여부다. 이것은 바로 Uni V2와 Uni V3의 차이점이다. Uni V2는 두 종류의 토큰을 전체 구간에 걸쳐 배치하며 xy=k라는 단순한 AMM 곡선을 엄격히 따른다. 그러나 이 방식은 곡선의 양 끝에서 자본 활용 효율이 크게 떨어진다는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 Uni V3는 혁신을 도입했는데, LP가 원하는 구간에 유동성을 제공할 수 있도록 'range order' 기능을 제공한다. 결과적으로 Uni V3의 AMM 곡선은 단순한 xy=k가 아니라 무수히 많은 xy=k 곡선의 중첩이다. 이런 유동성 구간 배치 선택에는 또 다른 숨겨진 질문이 있다. 즉, 당신은 유동성을 수평으로 배치할 것인지, 수직으로 배치할 것인지? 아직 이 두 개념의 차이를 직관적으로 설명할 방법은 없으나, 나중에 다시 설명하겠다.

세 번째이자 가장 중요한 문제는 어떻게 LP에게 인센티브를 제공할 것인지다. LP는 DEX 또는 게임에서 가장 중요한 참여자다. LP가 없으면 유동성 깊이도 없고, 좋은 거래 경험도 불가능하다. 따라서 모든 DEX는 LP를 어떻게 유치할 것인지라는 문제에 직면한다. 일반적으로는 거래 수수료 수익을 통해 LP를 유인한다. 일부 신생 유동성 프로토콜은 LP에게 추가적인 수익 기회를 제공하는데, 예를 들어 유동성 스테이킹이나 유동성 토큰의 조합적 활용 등을 들 수 있다. Paraspace는 Uniswap의 LP들이 대출을 통해 레버리지를 활용한 조합적 전략을 가능하게 한다. 이러한 모든 노력은 유동성 풀의 LP 유인력을 높이기 위한 것이다. 앞서 언급했듯이, LP는 유동성 프로토콜이라는 게임이 제대로 돌아가게 하는 핵심 요소다. LP를 유치할 수 있는 좋은 메커니즘이 없다면, 이 피드백 루프는 긍정적으로 작동할 수 없다.

네 번째 문제는 거래자들에게 어떻게 수수료를 부과할 것인지다. 기존 DEX들의 접근법은 비교적 일관되는데, 유동성 풀 생성자가 수수료율을 결정한다. Uniswap이나 Joe는 다단계 수수료를 제공한다. 참고로 Joe V2에서는 동적 수수료를 도입했고, Uni V4도 hook 방식으로 동적 수수료를 도입했다. 동적 수수료율은 보다 진보된 제품 설계로, 시장 균형을 유지하는 음의 피드백 시스템을 형성할 수 있을 뿐 아니라, LP의 무상 손실을 어느 정도 헤지할 수도 있다. 이 부분에 대해서는 깊이 다루지 않겠지만, AMM 설계자는 반드시 이 요소를 고려해야 한다.

마지막으로 LP의 증명서(LP Token) 형태를 선택해야 한다. 이에 대한 접근법은 다양하다. Uni V2는 ERC20을, Uni V3는 ERC721을, Joe V2는 ERC1155를 선택했다. 사실 LP 토큰의 형태는 앞서 언급한 네 가지 선택에 의해 결정된다. 유동성 배치 방식과 유동성의 정량화 방법이 궁극적으로 LP 토큰의 형식을 결정한다. Uni V2와 Uni V3의 차이를 예로 들면, Uni V2는 전 구간에 걸쳐 유동성을 분포시키므로, 같은 풀 내에서 두 LP가 제공한 자산의 전체 자산 대비 비율이 같다면 그 유동성은 동일 가치로 간주된다. 따라서 Uniswap v2의 LP 토큰은 동질적이다. 반면 Uni V3는 range order(지정가 유동성)를 도입하여 유동성 자체의 유효성을 새롭게 정의했다. 모든 유동성이 항상 시장 거래에 참여하는 것은 아니며, 가격 구간이 스캔되는 범위 내의 유동성만이 시장에 실제 자본 기여를 한다. 따라서 각 LP의 포지션을 비동질화하여 ERC721 토큰으로 감싸는 것이 현재로서는 가장 적절한 해결책이다. Uni V4가 어떻게 될지는 모르겠지만, 유동성 방식에 큰 변화가 없다면 ERC721이 여전히 최선의 선택일 것이다.

위의 다섯 가지 중요한 결정 과정을 거치면서 우리는 AMM 프로토콜의 대략적인 방향을 확립하게 된다. 이 과정은 독자들 스스로 머릿속에서 브레인스토밍을 할 수 있게 도와주는 것이다. 위의 다섯 항목에 문제가 없다면 비로소 AMM 모델 설계의 문을 열게 되며, 더 세부적인 문제들을 논의할 수 있게 된다.

NFT AMM의 삼각 고통

지금까지의 논의는 Uni, Curve, Balancer 등 현재 시장에서 주류를 이루는 ERC20 기반 AMM DEX들의 설계에 초점을 맞췄다. 그러나 오늘의 주제는 NFT AMM이다. NFT AMM의 경우 한쪽은 ERC721 NFT이고, 다른 쪽은 ERC20 또는 ETH 같은 동질화 토큰이다. 두 자산 유형을 하나의 AMM 유동성 풀에 함께 놓을 때, 근본적인 모순에 직면하게 된다.

첫째, 전통적인 NFT 거래 시장은 bid-ask 방식, 즉 주문장(book) 시장에 의존한다. 주문장 시장은 어느 한쪽 유동성이 부족할 경우 거래 속도가 극도로 저하된다. 따라서 NFT 시장은 충분한 마켓메이킹 도구와 매수 유동성의 부족에 시달린다. 오랫동안 NFT의 내재 가치가 부족하고, 매수 유동성이 어떤 공개 블록체인에서도 극심하게 부족하다는 비판이 있었다. 이로 인해 거래 회전율이 낮아져 유동성이 고갈되기 마련이다. 만약 기존 AMM DEX 시장에 아무런 수정 없이 NFT AMM을 도입한다면, ETH 측이나 ERC20 측의 유동성이 심각하게 부족한 문제에 직면할 가능성이 크다. 이것이 우리가 처음부터 직면하는 문제다.

둘째로 현실적인 문제는 NFT가 전체 단위로 거래된다는 점이다. NFT는 본질적으로 비동질적이며, 특별한 설계 없이 NFT 소유자가 자신의 NFT의 10%만 팔고 싶어하지 않는다. 자산의 특성상 그렇게 하는 것도 불가능하다. 이로 인해 문제가 발생하는데, 기존 AMM DEX는 토큰 정밀도 범위 내에서 무한히 세분화 가능하다. 일반적인 ERC20 토큰이 18자리 정밀도라면, 18자리 이내에서는 자유롭게 분할 가능하므로 가격 곡선은 연속 곡선에 무한히 근접할 수 있다. 반면 NFT는 점 형태의 유동성을 가지며, 이는 큰 유동성 격차를 의미한다. 우리는 어떤 곡선을 통해 이러한 점들을 연결해야 할까? 이 또한 중요한 문제다.

또 다른 관점에서 보면, 토큰 ID가 정수 단위로 거래되기 때문에 NFT의 거래 장벽은 상대적으로 높다. USDT로 ETH를 구매할 때, 전량을 살 여력이 없으면 100USDT 어치만 구매할 수 있다. 그러나 NFT가 1ETH일 때, 사용자는 100USDT로 NFT의 일부만 살 수 없다. 시장에서는 NFT에 프래그멘테이션(분할) 설계를 도입하는 유동성 프로토콜이 있었으나, 이는 삼각 고통의 세 번째 문제를 야기한다. 분할된 NFT는 여전히 NFT 고유의 거래 속성을 유지하는가?

NFT 컬렉션이 발행될 때, 메타데이터의 속성을 기반으로 특정 NFT ID 또는 그룹의 희귀도를 결정한다. 희귀도가 다르면 각 NFT 소유자의 가격 기대치도 달라진다. 그러나 프래그멘테이션은 이 모든 NFT를 동일시한다. 이미 분할된 유동성 풀 내에서는 특정 조각이 고희귀도 NFT에서 왔는지 알 수 없기 때문이다.

이것이 바로 NFT 탈중앙화 프로토콜이 반드시 직면하는 세 가지 핵심 고통점이다. 이 세 가지 문제 사이에서 적절한 타협 없이는 NFT AMM 설계가 큰 어려움을 겪을 것이다.

NFT AMM 시장의 기존 솔루션

기존 NFT AMM 시장에서 어느 정도 성숙한 해결책이 무엇이 있는지 살펴보자. 예를 들어 NFTX는 NFT를 무차별적으로 ERC20 형태로 분할한 후 Sushi Swap 풀을 통해 거래쌍을 구성한다. 이 방식은 토큰 소수점 충돌(Token Decimal Conflict) 문제를 단순히 우회하지만, NFT의 희귀도에 대한 거래자와 소유자의 차별적 판단과 가격 기대를 무시한다. 희귀도가 높은 NFT는 이러한 AMM 모델에서 제대로 된 가치 발견이 어렵다.

또 다른 프로젝트인 Sudoswap은 원시 NFT 자산을 기반으로 한 최초의 AMM형 DEX다. 왜 'AMM 유사'라고 표현하냐면, 일반적으로 이해되는 AMM의 역할 설정과 차이가 있기 때문이다. 간단히 소개하면, Sudoswap은 각 유동성 제공자를 거래자의 상대방으로 만든다. LP는 자신이 설정한 bonding curve에 따라 유동성 제공 방식을 디자인한다. 각 LP가 하나의 유동성 풀을 가지며, 그 풀이 양방향인지 단방향인지 결정한다. 양방향 풀은 NFT를 매수하거나 매도할 수 있으며, 유동성은 양측에 존재한다. 반대로 단방향 풀은 ETH만 제공하는 경우, 마치 LP가 NFT 매수 주문을 걸어놓은 것과 같다. 거래자는 이 순수 ETH 풀에 NFT를 판매할 수 있다. 반대로 순수 NFT 풀을 제공할 수도 있는데, 이는 NFT 매도 주문을 건 것과 유사하다.

이 과정에서 LP의 역할은 퇴색되며, LP는 거래자의 또 다른 형태에 가깝고, 일정한 맞춤형 거래 기능을 누릴 수 있을 뿐이다. 그러나 두 가지 문제가 있다. 첫째, 각 LP가 하나의 유동성 풀을 가지면, 각 풀 간 유동성을 통합할 수 없다. 앞서 언급했듯이 NFT 시장의 핵심 문제는 매수 유동성 부족이다. 이러한 상황에서 모든 유동성을 개별 LP의 풀로 분리하면, 결국 유동성의 고립화를 초래한다. 이는 AMM의 본래 목적 — 시장 내 유동성을 집약하여 더 나은 유동성 깊이를 제공하고 시장 정서에 부합하는 가격을 형성 — 에 반하는 것이다. 이 목적은 달성되지 못하며, 각 유동성 풀은 서로 분리되어 영향을 주지 않는다. 또 다른 문제는, 단일 유동성 풀 내에서 NFT의 희귀도가 동일하게 간주된다는 점이다. 즉 LP가 같은 풀에 3개의 NFT를 제공하더라도, 각각 따로 가격을 책정하지 않는다. LP가 희귀도가 다른 3개의 NFT를 갖고 있고 서로 다른 기대 가격을 원한다면, 세 개의 별도 풀을 만들어야 한다.

따라서 이 두 프로젝트는 NFT AMM 시장에서 어느 정도 성숙한 사례지만, 앞서 언급한 세 가지 문제 중 일부만 해결했으며, 자체적인 트레이드오프가 존재하며 일부 문제를 선택적으로 무시하거나 타협했다. 그렇다면 이 모든 문제를 잘 해결하거나, 적어도 사용자가 받아들일 수 있는 수준까지 해결할 수 있는 NFT 모델이 있는지 고민하게 된다.

Bonding Curves

다음으로 Bonding Curve를 자세히 설명하겠다. 이는 이후 자세한 솔루션 논의를 위한 기초다. Bonding Curve란 본질적으로 가격 발견을 실현하기 위한 일련의 수학적 함수다. 자산의 공급량을 자산 가격에 매핑하는 것이다. 위 두 그래프에서 왼쪽은 선형 Bonding Curve, 오른쪽은 지수함수형 Bonding Curve다. 그림에서 녹색 점은 포지션 내 ERC20의 위치를, 빨간색 점은 ERC721을 나타낸다. 왼쪽 그래프를 예로 들면, 이 유동성 풀 내에서 유동성은 어떻게 분포되는가? 가장 낮은 가격, 즉 설정된 시작 가격과 그 다음 두 번째 지점에는 FT(ERC20) 유동성이 배치되고, 위의 세 점에는 ERC721 유동성이 배치된다. 거래자가 이 풀에서 NFT를 구매하면, 중간의 빨간 점이 녹색으로 교체된다. 즉, 매번 NFT가 거래될 때마다 가격이 일정한 값만큼 선형적으로 증가하며, NFT를 판매할 때는 제공된 지표 가격(inDEX Price)이 일정한 값만큼 감소한다. 지수함수의 경우도 동일하나, 이때는 공차가 아닌 공비로 변경된다.

Sudoswap의 긍정적인 점은 Bonding Curve를 NFT 거래에 처음으로 도입했다는 점이며, 이는 유동성 제공자에게 훌륭한 마켓메이킹 자유도를 제공했다. 그러나 앞서 언급했듯이, 각 LP의 유동성 풀이 분리되어 있어 Bonding Curve가 시장 전체를 묘사하는 능력을 상실한다. 특정 유동성 풀만으로는 시장이 어디까지 거래되었는지 파악할 수 없으며, 그 풀의 inDEX Price는 전체 NFT 컬렉션 시장의 특성을 반영하지 못하고 "우물 안 개구리" 상태에 빠진다.

기존 DEX에서 얻은 영감

위의 고통점들과 기존 성숙 제품의 설계를 종합적으로 고려할 때, 어떤 NFT AMM이 이러한 문제들을 해결할 수 있을까? 먼저 시장의 주류인 ERC20 DEX를 돌아보며 영감을 줄 수 있는 요소들을 찾아보았다.

우선 우리는 Uniswap V3를 면밀히 연구했다. Uniswap V3는 중요한 영감을 제공했다. LP가 특정 가격 범위 내에서 유동성을 제공할 수 있다는 점은, Sudoswap에서 LP가 자신의 bonding curve를 설정하여 유동성을 제공하는 것과 유사하다. 따라서 우리는 다음과 같은 아이디어를 떠올렸다. LP가 우리의 유동성 풀 내에서 특정 bonding curve에 따라 자유롭게 유동성을 제공할 수 있지 않을까? 이 기반 위에서 우리는 Non-Fungible LP Token, 즉 ERC721 형태의 LP 증명서를 필요로 하며, 이를 통해 각 LP의 포지션이 서로 비동질적임을 보장할 수 있다.

또한 우리는 Joe V2의 프로토콜 설계를 심층적으로 조사했다. Joe V2는 Uni V3 기반에서 일부 업그레이드를 수행했다. 우선 LP의 곡선(Curve)을 사용자가 직접 정의할 수 있으며, 유동성의 밀집 정도를 선택할 수 있다. LP는 자신의 Range Order 가격 구간에 유동성을 전역적으로 배치할지, 점 형태로 제공할지 선택할 수 있다. 또한 Liquidity Book 설계를 통해 체인 상 거래를 미시적 수준에서 주문장 방식과 유사한 거래 모드를 구현한다. 이는 더욱 새로운 형태의 유동성 배치 방식이다.

이 두 ERC20 DEX로부터 얻은 가장 중요한 영감은 위 그림에서 언급된 네 가지다. 만약 ERC20 DEX가 NFT AMM 설계에 어떤 중요한 시사점을 준다면, 가장 중요한 것은 NFT 자체의 토큰 ID 간 차이를 무시해서는 안 되며, LP가 자신의 유동성에 대해 차별화된 기대를 가질 수 있도록 허용해야 한다는 점이다. 동시에 LP의 유동성을 각자의 개인 풀로 분리하지 말고, 매수 유동성을 통합해야 한다. 오직 통합된 유동성만이 거래자에게 더 나은 거래 경험, 낮은 슬리피지, 빠른 체결을 제공할 수 있다. 유동성이 부족하고 통합되지 않은 상황에서, 사용자가 NFT를 판매하려 할 때 경험은 매우 나쁠 것이다.

Midaswap AMM의 설계 사고

여기까지 설명하면서, 이제 우리가 어떻게 NFT AMM을 설계해야 할지 다시 논의할 수 있다. 그 전에 다소 관련이 덜한 질문 하나를 먼저 다뤄보자. Uniswap V3 관련 자료를 본 사람이라면 알겠지만, Uniswap V3는 자체적인 가격 표기 방식을 갖고 있는데, 이를 Tick 시스템이라고 부른다. Tick는 1.0001의 지수함수이며, Tick이 1 증가할 때마다 해당 가격에 1.0001을 곱한다. 즉 Tick와 가격은 일대일로 대응된다. 왜 이렇게 설계했을까? 모든 DEX는 자체적인 가격 척도를 갖고 있으며, 이는 거의 무한한 가격 중에서 AMM에 가장 효과적인 가격 범위를 추출하기 위한 것이다. 이러한 가격 척도 사이의 유동성은 무시되며, 유동성은 우리가 정의한 Tick에만 제공된다.

이와 대응되는 또 다른 주류 설계는 Liquidity Bin이다. Bin은 말 그대로 상자처럼 생겼다. 각 가격 척도 상의 유동성을 각 LP가 해당 가격의 유동성 깊이를 쌓아 올리는 상자의 높이로 볼 수 있다. 가장 간단한 예를 들면, 내가 LP로서 ETH가 1000USDC일 때 USDC 유동성을 1000 제공하면, 이 1000 가격의 Bin 위에 유동성 깊이를 1000만큼 쌓는다. 두 번째 사람이 2000을 제공하면, 유동성 깊이는 3000이 된다.

왜 이 내용을 설명하는가? Tick은 Uni V3의 유동성 인센티브 방식에 더 부합한다. 반면 Bin은 수직 방향으로 유동성을 쌓는 방식으로, 이산적인 NFT 유동성에 더 적합하다고 생각한다. NFT 유동성을 작은 상자로 이해하고, Bin의 가격 위에 쌓을 수 있다. 각 NFT 소유자 또는 LP가 특정 가격에 NFT 유동성을 제공할 때마다, 그 가격 위에 상자가 하나씩 쌓인다고 이해할 수 있다.

왜 단순히 특정 ERC20 DEX를 모방하는 것으로는 위 세 가지 문제를 동시에 해결할 수 없는가? 먼저 서로 다른 NFT 토큰 ID 간에는 희귀도 차이가 존재하며, 이로 인한 가치 기대 차이는 NFT 자산 유형의 본질적인 특성이다. 이 점에서 대부분의 ERC20 DEX와는 큰 차이가 있다. ERC20 DEX의 유동성 풀은 고정된 순간에 서로 다른 가격으로 거래가 성사될 수 없다. 따라서 복합적인 NFT 시장을 구축하고자 한다면, 중심화 거래소의 주문장 체결 방식과 DEX의 AMM 모델에서 유동성 집약 방법을 동시에 학습해야 한다.

그래서 우리는 다음과 같은 설계를 하게 되었다. 중심화된 NFT 시장만의 Best Offer와 Floor Price라는 두 개념을 다시 도입하는 것이다. 우선 Best Offer는 현재 시장에서 NFT에 대한 최고 입찰가, 즉 컬렉션에 대한 최고 이상 가격을 의미하며, Floor Price는 현재 시장에서 NFT 매도 주문의 최저 가격이다. 이 두 가격이 형성되면 유동성 시장의 분기점이 된다.