AMA 리뷰: 금융 데이터 시장은 매우 크며, Pyth는 차세대 DeFi 데이터 수요를 충족하기 위해 탄생했습니다
이번 주 월요일, $PYTH 토큰이 주요 거래소에 정식 상장했습니다. 오라클 분야의 새로운 스타로 떠오른 Pyth는 어떤 독특한 점을 가지고 있을까요? 또한 오라클 토큰 $PYTH은 어떤 혁신적인 가능성을 지니고 있을까요? 이번 주 수요일에는 Pyth Data Association의 Ande를 초청해 함께 이야기를 나눠봤습니다.
이번 대담은 크게 두 부분으로 나뉘었습니다. 첫 번째는 Pyth Network의 원리와 핵심 특징에 관한 질문들이었고, 두 번째는 최근 Pyth의 시장 동향, 상장 및 평가 등 시장에서 관심을 갖는 주요 이슈들에 대한 내용이었습니다. 아래는 이번 AMA 리뷰입니다.
TechFlow: 저는 TechFlow의 Zolo입니다. 오늘 Pyth Data Association의 Ande를 모시고 소중한 시간을 갖게 되어 매우 기쁩니다. 이번 주 월요일, Pyth가 주요 거래소에 상장되며 큰 주목을 받았는데요. 먼저 Ande님께 간단한 자기소개와 함께 Pyth Network가 무엇인지 설명 부탁드립니다.
Ande: 안녕하세요, 저는 Pyth Data Association의 Ande입니다. Pyth Network의 Contributor로서, 주로 마케팅과 파트너십 관련 업무를 맡고 있습니다. TechFlow의 초청을 받아 오늘 AMA에 참여하게 되어 영광입니다.
Pyth Network는 현재 블록체인 생태계에서 가장 큰 일차 데이터(First-party data) 오라클로서, 낮은 지연 시간(Low-latency)을 요구하는 금융시장 데이터 제공에 특화되어 있습니다. 우리는 이러한 금융 데이터를 직접적인 데이터 공급원으로부터 수집한 후, 체인상의 집계 알고리즘을 통해 처리하고 40개 이상의 블록체인에 배포합니다. 오라클 자체는 일종의 중간 인프라 역할을 하는데, 블록체인 세계는 본질적으로 폐쇄적이기 때문에 오프체인의 실제 세계 데이터를 직접 가져올 수 없습니다. 따라서 DeFi 앱처럼 실세계 데이터를 필요로 하는 탈중앙화 애플리케이션(dApps)들이 제대로 작동하려면 오라클을 통한 데이터 전달이 필수적입니다.
오라클은 바로 이 작업을 수행합니다. 오프체인의 실세계 데이터를 일정한 주기와 형식으로 체인상에 전달하여, dApp들이 이를 통합하고 활용할 수 있도록 합니다. 데이터 자체도 DeFi 혁신의 중요한 기반이자 핵심 요소이며, 오라클은 이 사이에서 핵심적인 역할을 담당합니다.
Pyth Network는 2021년 V1 버전을 출시하며 Solana에서 시작했고, 불과 1년 만에 Solana DeFi 시장 점유율의 90% 이상을 차지했습니다. 지난해 하반기에는 V2 버전을 출시하며 다중 체인 구조인 'Pythnet'을 도입했습니다. 약 1년 만에 Pyth의 가격 정보 피드(Feed)는 40개 이상의 다양한 블록체인에 제공되고 있으며, 각 체인에서는 200개 이상의 다양한 유형의 dApp이 Pyth 데이터를 통합하고 있습니다. 현재 Pyth는 350개 이상의 다양한 가격 정보를 제공하며, 이 모든 데이터는 40개 이상의 서로 다른 블록체인 생태계에서 사용 가능합니다.
TechFlow: Ande님 감사합니다. 개인적으로 저는 2021년에 처음 Pyth를 알게 되었는데, 당시만 해도 고객도 많지 않았고 지금처럼 큰 관심을 받지는 않았던 것으로 기억됩니다. 오라클이라고 하면 대부분 ChainLink가 떠오르는데요, 방금 말씀하신 것처럼 Pyth Network가 현재 블록체인에서 가장 큰 일차 데이터 오라클 네트워크라고 하셨습니다. ChainLink 같은 기존 오라클이 존재하는 상황에서 왜 Pyth가 필요한지, 그리고 Pyth가 핵심 원리상 어떤 점에서 차별화되는지 궁금합니다.
Ande: 핵심적으로 보면, Pyth는 중간 인프라로서 양방향 즉, 상류에 위치한 데이터 제공자(Data Provider)와 하류의 데이터 사용자 모두에게서 오라클 시장의 혁신 가능성이 열립니다.
데이터 공급원 측면에서 보면, 일반적으로 사람들은 금융 데이터가 무료이며 공개된 출처에서 누구나 쉽게 얻을 수 있다고 생각합니다. 하지만 현실은 반대입니다. 금융시장 데이터는 특별히 가치 있는 자산으로, 결코 무료가 아닙니다. 2023년 한 해 동안 전통 금융시장에서 금융 데이터만으로 창출된 시장 규모는 이미 60억 달러를 넘었습니다.
전통 금융 세계에서는 홍콩거래소(HKEX), 나스닥(Nasdaq), 또는 블룸버그(Bloomberg) 같은 전문 데이터 기관들이 데이터 사업을 주요 수익원으로 삼고 있습니다. 이러한 금융 데이터는 매우 귀중하며, 금융 종사자들이 사용하기 위해서는 반드시 비용을 지불해야 합니다. 따라서 데이터 자체에는 명확한 가치가 있으며, 인터넷 상에서 무료로 얻을 수 있는 일반 데이터와는 근본적으로 다릅니다. 그렇다면 이러한 고가치 데이터는 어디서 오는 것일까요?
금융 데이터는 다양한 거래소, 마켓 메이커(Market Maker), 그리고 헤지펀드 같은 금융기관들로부터 생성됩니다. 예를 들어, 증권 거래소는 매수/매도 호가와 실시간 자산 가격 정보를 제공할 수 있고, 고빈도 거래 기관(HFT)들은 주문 실행 시마다 발생하는 트레이딩 데이터를 비즈니스 운영의 일부로 생산합니다. 이들은 이러한 데이터를 상업화하고 수익화할 수 있는 능력을 갖추고 있으며, 그래서 전통 금융권의 데이터는 매우 높은 가치를 지닙니다.
같은 맥락에서 Crypto 또는 Web3 분야의 데이터 역시 일반적으로 무료라고 여겨지지만, 그 가치는 매우 큽니다. Pyth Network의 모든 데이터는 일차 출처에서 직접 수집됩니다. 예를 들어, 공개 노드에서 제삼자가 크롤링한 데이터를 사용하지 않습니다. 왜냐하면 그러한 노드는 누군가가 코드 한 줄로 여러 곳에서 데이터를 긁어와 게시할 수도 있기 때문입니다. 우리는 제삼자 출처에 의존하지 않고, 데이터의 근원지인 일차 데이터 보유자들을 직접 찾아, 그들이 네트워크에 지속적이고 빈번하게 금융 데이터를 제공하도록 초대합니다. 이를 통해 데이터의 정확성, 고주파 업데이트, 안정성을 확보할 수 있습니다.
이렇게 수집된 데이터는 Pythnet에서 집계 처리되어 최종적인 통합 가격 정보(Final Price Feed)를 생성합니다. 이 값은 여러 데이터 출처의 정보를 종합한 결과물입니다. 이후 집계된 데이터는 하류의 탈중앙화 애플리케이션들이 스마트 계약을 통해 Pythnet에서 요청해서 사용하게 됩니다. 여기서 중요한 점은, 기존 오라클 모델은 ‘푸시(Push)’ 방식이라는 것입니다. 즉, 데이터를 일정한 주기로 지속적으로 여러 블록체인의 dApp에 밀어넣는 형태죠.
하지만 이 푸시 모델은 확장성 문제를 안고 있습니다. 예를 들어, 현재 200개의 DeFi 앱에 데이터를 보내야 한다면, 혹은 50~60개의 블록체인 생태계에 동시에 전달해야 한다면, 오라클 입장에서 아직 감당 가능한 수준일 수 있습니다. 그러나 2,000개, 20,000개, 심지어 20만 개의 다양한 기관이나 DeFi 앱으로 확장된다면, 데이터 전송 비용은 선형 또는 지수적으로 증가하게 됩니다. 미래에 100~200개의 블록체인이 존재하게 된다면, 푸시 모델은 모든 생태계에 지속적으로 데이터를 밀어내야 하므로, 비용과 대역폭 부담이 막대해집니다. 결국 푸시 모델의 확장성은 매우 낮다고 볼 수 있습니다.
DeFi의 미래는 어마어마하게 클 것이며, 수십억, 수천억 달러 규모로 성장할 가능성이 있습니다. 이런 미래를 고려했을 때, 기존 푸시 모델 기반의 오라클은 더 이상 적합하지 않습니다. 그래서 Pyth는 ‘풀(Pull)’ 모델 기반의 혁신적인 오라클 구조를 도입했습니다. 우리는 특정 블록체인이나 dApp에 데이터를 계속해서 밀어넣지 않습니다. 대신, 모든 데이터를 Pythnet이라는 전용 애플리케이션 체인에 저장하고, 최신 상태로 유지합니다. 이제 각 생태계의 DeFi 앱들은 필요할 때 Pythnet에 직접 요청하여 데이터를 가져옵니다. 이렇게 함으로써 오라클의 확장성은 사실상 무한해지고, 비용 증가 없이도 무제한 확장이 가능해집니다. 오라클 자체의 처리 부담도 크게 줄어듭니다.
또한, 우리는 대규모 대역폭과 비용을 데이터 푸시에 소비하지 않기 때문에, 오히려 데이터 업데이트 빈도와 데이터 공급원 확보에 더 많은 자원을 투입할 수 있습니다. 이를 통해 매우 높은 빈도, 정확하고 안정적인 가격 업데이트를 보장함으로써 데이터 품질과 신뢰성을 높일 수 있습니다. 동시에 하류의 모든 DeFi 앱은 허가 없이(Peer-to-peer, Permissionless) 바로 Pythnet에서 데이터를 요청할 수 있어, 이 역시 Pyth의 중요한 혁신입니다.
요약하자면, 첫째, 데이터 공급원 측면에서 데이터의 안정성과 신뢰성을 보장합니다. 둘째, 하류의 확장성 측면에서, Pyth의 설계는 향후 수십억 개까지 확장될 수 있는 DeFi 생태계를 완벽히 지원할 수 있다는 점입니다. 이것이 우리가 강조하는 두 가지 핵심 혁신입니다.
TechFlow: 매우 흥미로운 점은, Pyth가 일차 데이터를 직접 확보하고, 더 큰 규모의 금융 데이터 및 DeFi 성장을 지원할 수 있다는 말씀이었습니다. 사용자 입장에서는 이러한 기술적 장점 덕분에 어떤 체감 차이가 있을까요? 예를 들어, 커뮤니티에서 사람들이 종종 '계약 거래를 할 때는 Pyth를 지원하는 프로토콜을 추천한다'고 말하는 것을 본 적 있는데, 아마도 업데이트 속도가 빠르기 때문일 것입니다. 사용자 관점에서 Pyth를 지원하는 프로토콜을 이용할 때 실제로 어떤 변화나 성능 향상을 경험할 수 있는지 사례를 들어 설명해주실 수 있나요?
Ande: 오라클의 혁신이 왜 필요한지, 또 DeFi 세계의 미래 발전을 이해하기 위해선, 다음과 같이 단계를 나누어 설명할 수 있습니다.
첫 번째 단계는 작년 혹은 2020년의 DeFi Summer 시절로 거슬러 올라갑니다. 이때 초기의 기본적인 DeFi 앱들이 등장했는데, DEX, 체인상 스왑, 기초 금융 상품, 일부 대출 프로토콜 등이 그것입니다. 이것이 DeFi의 태동기였죠. 이 세대의 DeFi에서는 체인상 거래 빈도가 낮기 때문에, 데이터 업데이트 빈도에 대한 요구도 상대적으로 낮습니다.
예를 들어, DEX에서 거래를 할 경우, 여러 유형의 DEX가 존재합니다. 중심화된 오더북을 운영하는 DEX라면 외부 오라클이 필요 없을 수도 있습니다. 혹은 AMM 기반의 스왑은 자체적으로 유동성 풀을 기반으로 가격을 결정하므로, 외부 가격 피드가 반드시 필요한 것은 아닙니다.
또한 체인상 스왑은 슬리피지(Slippage)를 허용합니다. 물론 지금은 새로운 기술이 나오고 있지만, 초기 구조에서는 실시간 가격 업데이트가 꼭 필요하지 않았습니다. 사용자가 설정한 가격 범위 내에서만 거래를 허용하기 때문에, 수요와 공급에 따라 슬리피지가 발생하는 방식이었습니다.
대출의 경우에도, 자산을 담보로 대출받을 때는 실시간 가격 업데이트가 매 순간 필요하지 않습니다. 다만 대출을 청산하거나 위험 평가가 필요한 순간에만 정확한 가격 정보가 필요했을 뿐입니다. 하지만 우리는 이제 두 번째 DeFi 시대로 접어들고 있습니다. 2021년 하반기부터 2022~2023년에 걸쳐, 체인상에서 더 진보된 혁신들이 나타났습니다. 그 중 가장 큰 혁신은 바로 Perps(영구계약)입니다. 영구계약은 파생상품으로서, 핵심 조건이 하나 있습니다. 바로 기초 자산의 실시간 정확한 가격을 지속적으로 추적해야 한다는 점입니다. 이 실시간 가격 정보가 있어야만 체인상에서 고빈도 파생상품 거래를 실행할 수 있습니다. 따라서 파생상품 거래는 외부 데이터 공급원이 지속적으로 기초 자산 가격을 제공해야만 정상적으로 작동할 수 있습니다.
이 단계에 이르러서는 데이터의 정확성과 고주파 업데이트가 DeFi에 있어 매우 중요해졌습니다. 그래서 우리는 기존 오라클 모델이 더 이상 충분하지 않다는 판단을 내렸습니다. 기존 오라클은 초기 DeFi 제품, 즉 고빈도 업데이트, 다중 체인, 극도로 정확한 데이터가 필요 없는 제품에 적합했지만, 새로운 DeFi 시대의 요구사항을 따라잡지 못했습니다.
Pyth는 이에 대응해 앞서 설명한 혁신적인 접근법을 도입했습니다. 즉, Pythnet에서 데이터를 지속적으로 업데이트하고 유지하며, dApp이 필요할 때 직접 요청하여 가져가는 풀 모델입니다. 이 모델의 장점은 지연 시간이 거의 없거나 매우 짧다는 점에서 최신의 정확한 금융 데이터를 즉시 획득할 수 있다는 것입니다.
체인상 Perps 거래를 예로 들겠습니다. Pyth의 가장 큰 데이터 사용자 중 하나인 Synthetix와 그 생태계의 프론트엔드인 Kwenta, Polynomial 등을 들 수 있습니다. Synthetix는 체인상 영구계약 상품을 제공합니다. 사용자가 거래를 실행할 때는 몇 가지 단계를 거칩니다.
먼저 거래 주문을 제출하면, Synthetix는 해당 주문에 대해 실시간으로 가격을 요청합니다. 주문 요청과 실시간 가격 업데이트가 동시에 이루어져야만 현재 가격 기반으로 정확한 거래 실행이 가능합니다. 만약 이 과정에서 가격 전달에 3~4초의 지연이 발생한다면, 사용자는 3~4초 전의 가격을 요청했지만, 3~4초 후의 가격으로 거래가 체결되는 모순이 생깁니다. 특히 고빈도 거래는 순식간에 변하는 시장 상황에서, 3~4초라는 시간 동안 가격이 크게 변동할 수 있으므로, 이러한 지연은 전혀 용납될 수 없습니다. 따라서 아까보다 더 빠른, 아울러 정확한 가격을 아세컨드(초 미만) 수준으로 전달할 수 있는 혁신적인 오라클 솔루션이 필요합니다.
Pyth는 Solana 기반의 기술 모델을 사용하기 때문에, 400밀리초마다, 즉 1초에 한 번 이상의 가격 업데이트를 가능하게 합니다. 이 아세컨드급 업데이트 주기와 풀 모델을 결합하면, 사용자가 거래를 실행할 때 Pythnet에 요청을 보내고, 1초 이내에 최신 데이터를 가져와 거래를 완료(settle)할 수 있습니다.
이 모든 과정은 아주 정확한 시점, 예를 들어 오전 8시 1분 1초의 가격으로 주문이 실행됩니다. 이렇게 되면 가격 지연으로 인한 거래 실행의 불확실성이 최소화됩니다. 이것이 바로 차세대 DeFi가 오라클과 데이터 자체에 제기하는 거대한 도전입니다. 저는 Pyth가 이러한 차세대 DeFi의 데이터 요구를 완벽히 충족할 수 있다고 확신합니다. 이것이 실제 사용자 사례로서 의미 있는 예시라고 생각합니다.
TechFlow: 최근 Pyth에 대한 논의가 점점 많아지고 있는데요, 많은 사용자들이 Pyth가 이미 200개 이상의 프로토콜을 지원하고 있다는 사실을 처음 알게 되는 경우도 많습니다. 저도 2021년 하반기에 처음 Pyth를 알게 되었는데요, 그 이후 2년여 동안 어떤 주요한 이정표를 달성하셨고, 어떻게 약세장을 극복하셨는지 궁금합니다. 또한 Pyth의 배경에 있는 팀 구성도 매우 흥미롭습니다. Ande님께서 Pyth의 지난 2년간의 여정과 팀에 대해 소개해주실 수 있나요?
Ande: 감사합니다. 팀에 관한 정보는 모두 공개되어 있습니다. Pyth Data Association의 공식 웹사이트를 방문하시면, Pyth의 핵심 기여자들(Core Contributors)의 명단을 확인하실 수 있습니다. 팀원들의 배경은 다양합니다. 예를 들어 CEO인 Mike Cahill은 전통 금융 출신으로, Morgan Stanley를 거쳐 Jump Trading에 합류해 전통 금융 상품의 증권화, 고빈도 거래, 유럽 지역의 금융 상품 개발 등을 담당하다가, 이후 블록체인 기반 금융 연구 분야로 전환했습니다.
개발팀의 많은 멤버들은 AWS, 마이크로소프트, 구글 같은 주요 IT 기업이나 고빈도 거래 기관 출신입니다. 팀의 배경은 다양하지만, 공통점은 모두 핀테크 또는 전통 금융 분야 출신이라는 점입니다. 모두 금융 시스템의 작동 원리를 깊이 이해하고 있습니다. 자신 있게 말씀드릴 수 있는 것은, Pyth 팀원 모두는 금융의 운용 로직에 대해 잘 알고 있다는 점입니다. 제가 처음 언급했듯이, 왜 일반적인 인식에서 데이터는 가치가 없다고 여겨지는지, 왜 인터넷에서 무료로 데이터를 얻을 수 있다고 생각하는지, 현실은 전혀 다르기 때문입니다.
실제로, 우리는 누구나 지금 이 순간의 미국 주식 시장 실시간 데이터를 무료로 얻을 수 없습니다. 공개 채널을 통해 무료로 제공되는 데이터는 보통 6시간 지연된 것입니다. 실시간 데이터를 원한다면, 나스닥 같은 데이터 소유자에게 비용을 지불해야 합니다. 나스닥은 데이터 판매만으로도 연간 수십억 달러의 수익을 올립니다.
이 핵심 인식이 바로 Pyth가 다른 오라클과 차별화되는 지점입니다. 우리는 금융 데이터 자체가 매우 귀중하다는 점을 인정하며, 정확하고 고빈도의 금융 데이터가 가지는 가치를 확실히 이해합니다. 이러한 전제 하에, 우리는 일차 데이터 제공자를 찾는 데 엄청난 노력을 기울입니다. 이를 통해 데이터의 근원부터 정확성을 확보하고, 이후의 모든 혁신이 가능해지는 것입니다.
요약하면, 팀은 금융을 잘 이해하며, 혁신적인 기술을 통해 전통 금융의 핵심 요소를 체인상에 통합하는 데 집중하고 있습니다. 우리는 항상 체인상 DeFi와 전통 금융(TradFi)은 대립 관계가 아니라 하나의 금융 생태계로 융합되어야 한다고 믿습니다. 언젠가 우리는 더 이상 TradFi와 DeFi를 구분하지 않을 것이며, 전통 금융은 블록체인 금융이 제공하는 편의성을 활용하게 될 것이고, DeFi는 전통 금융이 수백 년간 쌓아온 성숙한 경험, 기술, 제품을 배우고 통합해야만 모든 사용자에게 Web2 또는 전통 금융 수준의 사용자 경험을 제공할 수 있습니다. 이것이 우리가 그리는 미래입니다.
이러한 비전을 바탕으로, 팀은 적어도 5년 이상의 준비와 건설 과정을 거쳐 오늘날의 성과를 이루었습니다. 2021년 메인넷 출시 이전에도, Pyth는 1년 이상의 준비 기간을 거쳤기 때문에, 이후 생태계의 폭발적 성장이 가능했던 것입니다. 메인넷 출시 이후 V1에서 V2로의 전환을 통해 40개 이상의 블록체인으로 확장되었으며, 상류에는 90여 개의 일차 데이터 공급자, 하류에는 200개 이상의 dApp이 지속적으로 Pyth 데이터를 통합하고 있습니다.
성장 곡선이나 제품 혁신 속도를 살펴봐도, Pyth는 점점 더 빠르게 성장하고 있으며, 일정 규모에 도달하면 네트워크 효과가 발생해 성장 속도, 혁신 속도, 기술력 모두 더욱 가속화될 것입니다. 이것이 현재 Pyth의 성장 단계이자 이야기입니다.
TechFlow: Ande님의 설명 감사합니다. 다음은 시장이나 토큰과 관련된 질문입니다. Pyth는 긍정적인 선순환 비즈니스 로직을 중요하게 여기며, 토큰의 다양한 실용성(Utility)을 강조한다고 알고 있습니다. Pyth 토큰이 전체 모델에서 어떤 실용성을 가지는지 어떻게 평가하시나요? 혹은 $LINK와 비교했을 때 어떤 차이점이 있다고 보시나요?
Ande: 토큰 이코노믹스(Tokenomics) 및 토큰 설계에 관해서는, Pyth 백서와 공식 문서에서 토큰 배분 및 관련 정보를 자세히 설명하고 있습니다. 관심 있으신 분들은 해당 문서를 참고하시기 바랍니다.
간략히 요약하면, 첫째, Pyth는 현재 오라클 분야에서 유일하게 탈중앙화된 체인상 거버넌스를 운영하는 오라클 프로젝트입니다. 토큰 상장과 동시에 허가 없는(Permissionless) 거버넌스 시스템을 출시하였으며, 사용자는 PYTH 토큰을 스테이킹하면 1:1 비율로 거버넌스 권한을 획득할 수 있습니다. 다른 프로젝트들과는 다릅니다.
거버넌스는 우리에게 매우 중요한 사안입니다. Pyth DAO는 동종 업계에서 거의 유일하게 법적으로 등록된 DAO이며, DAO 형태로 설립된 조직입니다. 백서에서도 확인할 수 있듯이, 거버넌스는 Pyth 네트워크의 핵심 파라미터를 결정합니다. 예를 들어, 하류 프로토콜이 Pyth 데이터를 업데이트할 때 지불해야 하는 데이터 사용료는 거버넌스에서 결정됩니다.
둘째, Pyth가 새로운 가격 정보 피드를 추가할지 여부도 거버넌스가 결정합니다. 셋째, 새로운 데이터 공급자를 네트워크에 등재할지 여부도 거버넌스 투표로 결정됩니다. 넷째, Pyth가 새로운 제품이나 기능을 개발할지 여부도 거버넌스의 권한입니다.
따라서 PYTH 토큰을 스테이킹하면 매우 중요한 거버넌스 권한을 가지게 되며, 이는 토큰 홀더들에게 큰 의미를 갖습니다. 또한 Pyth의 비즈니스 모델은 기존 오라클과도 다릅니다. 전통적인 오라클은 Web2 방식에 가깝습니다. 즉, 프로토콜이나 팀이 오라클 데이터를 사용하고자 할 경우, 오라클 팀과 직접 계약을 체결하고, 계약에 따라 서비스를 제공받는 구조입니다. 이것은 익숙한 Web2의 전통적 비즈니스 로직, 즉 서비스 대가 지불의 구조입니다.
Pyth는 이와 달리 계약이 없습니다. Pyth는 본질적으로 Web3 네이티브 프로젝트입니다. 모든 통합은 허가 없이 가능합니다. 즉, 체인상의 dApp이나 앱이 Pyth 데이터를 사용하고자 할 경우, Pyth 팀에 연락할 필요가 없습니다. Pyth의 모든 데이터 인터페이스는 공개되어 있으며, 체인상의 어떤 스마트 계약이라도 팀의 승인 없이 바로 Pyth 데이터를 통합할 수 있습니다.
필요한 것은 단 하나, 가격을 업데이트할 때마다 체인상에서 데이터 사용료를 지불하는 것입니다. 이 사용료는 거버넌스에서 결정됩니다. Pyth의 비즈니스 모델은 체인상에서의 가격 업데이트 빈도가 많을수록 더 많은 수익을 창출하는 구조입니다. 즉, 더 많은 사람이 데이터를 업데이트할수록 더 많은 수수료를 얻게 됩니다. 이 수수료 수취 과정 역시 허가 없이 이루어지며, 계약 체결이나 행위 규제가 필요하지 않습니다. 모든 것이 투명하고 체인상에서 확인 가능합니다. 각각의 가격 업데이트는 체인상의 트랜잭션으로 기록되며, 블록 익스플로러를 통해 거래 세부 정보와 수수료를 직접 조회할 수 있습니다. 이것이 Pyth의 비즈니스 모델이 Web3 네이티브로서 혁신적인 이유입니다.
Pyth 토큰의 역할은 데이터 수수료 지불 수단으로서뿐 아니라, 향후 데이터 스테이킹, 클레임 등의 새로운 활용 사례가 거버넌스를 통해 결정될 수 있습니다. 예를 들어, 스테이킹이 더 많은 토큰 유틸리티를 창출하고 홀더들에게 수익을 제공할 수 있다고 판단되면, 거버넌스에서 스테이킹 제안을 제출할 수 있습니다. 거버넌스에서 승인된다면, 해당 기능이 네트워크 생태계에 추가될 수 있습니다.
TechFlow: 오늘 바이낸스에서 Pyth 선물 상장이 발표되며 가격이 이미 0.42를 돌파했습니다. 많은 사람들이 유통 시가총액이나 FDV를 기준으로 $LINK와 $PYTH를 비교하곤 하는데요, 이러한 비교에 어떤 문제가 있을까요? 또한 Pyth 토큰을 어떻게 평가하는 것이 더 적절하다고 보시나요?
Ande: 이 질문에 대해서는 우리가 입장을 밝히기 어렵고, 어떠한 재정적 조언도 드릴 수 없습니다. 우리는 오라클 시장의 일원일 뿐이며, 시장에서 자연스럽게 비교가 이뤄지는 것은 어쩔 수 없는 일입니다.
다만 다른 지표들도 참고해볼 수 있습니다. Pyth는 현재 가장 큰 일차 데이터 오라클이며, 전체 오라클 생태계에서 통합된 애플리케이션 수 기준으로 2위를 기록하고 있습니다. 이는 기본적인 정보입니다. 이를 바탕으로 Pyth의 토큰 이코노믹스와 기타 정보를 스스로 분석하고 판단하시면 좋겠습니다.
TechFlow: Pyth 토큰의 첫 상장이 큰 주목을 받았지만, 바이낸스에는 현물이 아닌 선물로만 상장되었고, 한국의 주요 거래소들에도 아직 상장되지 않았습니다. 향후 거래소 상장 계획에 대해 알려주실 수 있나요?
Ande: 거래소 상장은 일반적으로 생각하는 것처럼 사전 협의를 거치는 과정이 아닙니다. 바이낸스의 Pyth 선물 상장은 저희와 아무런 사전 협의 없이 진행되었습니다. 저희도 공지 직전까지는 바이낸스가 오늘 Pyth 선물을 상장한다는 사실을 몰랐습니다. 사실상 모든 거래소들이 Pyth 토큰을 직접 상장하는 방식을 선택하고 있습니다. 저희가 공개한 것은 11월 20일에 Pyth 에어드랍을 진행한다는 공지뿐이었습니다.
전체 과정은 밀도 있는 협의나 커뮤니케이션을 거치는 것이 아니라, 거래소들이 Pyth 토큰이 이미 시장에 유통되고 있다는 점(현재 유통량은 15%)을 인지하고, 그 시점에서 상장을 결정한 것입니다. 거래소들은 자신의 유동성에 자신감을 갖고 있거나, 상장에 대한 수요를 충분히 예측한 후에야 상장을 실행합니다.
저희가 할 수 있는 일은, 이 상장이 진짜라는 점을 분명히
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