집합, 정산, 실행 계층이 삼각편대로 자리 잡은 상황에서, 이 레이어 내 프로젝트들의 가치는 어떻게 평가할 수 있을까?
글쓴이: Bridget Harris
번역: TechFlow
모듈화 스택의 각 구성 요소들이 주목받는 정도와 혁신 수준이 동일하지는 않다. 과거에는 데이터 가용성(DA) 및 정렬(sequencing) 계층에 대한 혁신을 추구하는 많은 프로젝트가 있었지만, 최근까지 실행 계층과 결제 계층은 모듈화 스택의 일부로서 상대적으로 소홀히 다뤄져 왔다.
공유 정렬기 시장에서는 Espresso, Astria, Radius, Rome, Madara 등의 다양한 프로젝트들이 시장 점유율을 놓고 경쟁하고 있으며, 여기에는 Caldera와 Conduit 같은 RaaS(Rollup-as-a-Service) 제공업체들도 포함된다. 이들 RaaS 제공업체들은 롤업 구축을 위한 공유 정렬기를 개발하며, 기본적인 비즈니스 모델이 정렬 수익에 전적으로 의존하지 않기 때문에 롤업에 더 유리한 수수료 분배를 제공할 수 있다. 이러한 모든 제품들은 정렬 수익을 확보하기 위해 자체 정렬기를 운영하고 점차 탈중앙화하려는 롤업들과 함께 공존한다.
정렬기 시장은 DA 분야와 차별화된 특성을 지닌다. DA 분야는 본질적으로 Celestia, Avail, EigenDA 세 곳으로 구성된 과점 시장이다. 이로 인해 기존 3대 업체 외부의 소규모 신규 진입자가 시장을 뒤엎기란 매우 어렵다. 프로젝트들은 원하는 기술 스택과 정합성에 따라 "기존" 선택지인 이더리움을 활용하거나, 이미 자리 잡은 DA 계층 중 하나를 선택하게 된다. DA 계층을 사용하면 상당한 비용 절감 효과를 얻을 수 있지만, 정렬기 외주화는 (보안보다는 수수료 관점에서) 명백한 선택지는 아니다. 그 이유는 발생하는 수수료를 포기함으로써 생기는 기회비용 때문이다. 또한 많은 이들이 DA는 상품화될 것이라고 생각하지만, 암호화폐 분야에서는 초강력 유동성 보호와 독특하면서도 복제하기 어려운 핵심 기술이 결합되어 있어 특정 계층의 상품화가 더욱 어렵다는 사실을 이미 목격하고 있다. 이러한 논쟁과 변화 속에서도 많은 DA 및 정렬기 솔루션이 실제 운영 중이며, 간단히 말해 어떤 모듈화 스택에서는 "각 서비스마다 여러 경쟁자가 존재한다"().
실행 계층과 결제 계층(또한 증명 집계 계층 포함)은 비교적 덜 개발되어 왔으나, 이제 모듈화 스택의 나머지 부분과 더 잘 조화되는 새로운 방식으로 반복 개선되기 시작했다.
실행+결제 계층 관계 되돌아보기
실행 계층과 결제 계층은 긴밀하게 연결되어 있으며, 결제 계층은 상태 실행의 최종 결과를 정의하는 장소 역할을 할 수 있다. 또한 결제 계층은 실행 계층의 결과에 강화 기능을 추가하여 실행 계층을 더욱 견고하고 안전하게 만들 수 있다. 실무적으로는 결제 계층이 실행 계층의 사기 분쟁 해결, 증명 검증, 다른 실행 계층 간 크로스체인 브리징 등을 수행할 수 있다는 의미가 될 수 있다.
또한 일부 팀들이 여론 형성형 실행 환경을 직접 자신의 프로토콜 내에 구현하고 있다는 점도 언급할 만하다. 예를 들어 Repyh Labs는 Delta라는 L1을 구축 중인데, 이는 본질적으로 모듈화 스택과 반대되는 설계이지만 통합된 환경에서 유연성을 제공하며, 각 모듈화 컴포넌트를 수작업으로 통합할 필요가 없어 기술적 호환성 측면에서 이점을 갖는다. 물론 단점은 유동성이 제한되고, 설계에 가장 적합한 모듈화 계층을 선택할 수 없으며, 고비용이라는 점이다.
다른 팀들은 특정 핵심 기능이나 애플리케이션에 특화된 L1을 구축하기도 한다. 대표적인 예로 Hyperliquid는 주요 로컬 애플리케이션인 영속계약 거래 플랫폼을 위해 특별히 설계된 L1을 구축했다. 사용자들이 Arbitrum에서 브릿지를 통해 오야 하긴 하지만, 코스모스 SDK나 기타 프레임워크에 의존하지 않는 핵심 아키텍처 덕분에 주요 사용 사례에 대해 반복적 맞춤화 및 극도의 최적화가 가능하다.
실행 계층의 진척
그 이전 사이클의 전신은 기본적으로 더 높은 처리량 외에는 이더리움을 능가할 기능이 거의 없는 범용 알트-L1이었다. 즉, 역사적으로 성능을 크게 향상시키려는 프로젝트들은 이더리움 자체가 아직 해당 기술을 보유하지 못했기 때문에 기본적으로 처음부터 자체적인 대안 L1을 구축해야 했다. 과거에는 효율성 메커니즘을 범용 프로토콜에 직접 내장하는 것이 전부였다. 그러나 이번 사이클에서는 이러한 성능 개선이 모듈화 설계를 통해 이루어지며, 대부분 가장 주요한 스마트 계약 플랫폼인 이더리움 위에서 달성되고 있다. 이를 통해 기존 및 새로운 프로젝트 모두 이더리움의 유동성, 보안성, 커뮤니티 장벽을 희생하지 않고도 새로운 실행 계층 인프라를 활용할 수 있게 되었다.
현재 우리는 공유 네트워크의 일부로서 다양한 가상 머신(실행 환경)들을 혼합·매칭하는 사례도 더 많이 목격하고 있다. 이는 개발자들에게 보다 유연하고 향상된 실행 계층 맞춤화를 가능하게 한다. 예를 들어 Layer N은 개발자가 공유 상태 머신 위에서 범용 롤업 노드(SolanaVM, MoveVM 등 실행 환경으로서) 및 애플리케이션 특화 롤업 노드(perps DEX, orderbook DEX 등)를 실행할 수 있도록 한다. 또한 서로 다른 VM 아키텍처 간의 완전한 상호 운용성과 공유 유동성을 실현하기 위해 노력하고 있는데, 이는 역사적으로 대규모로 구현하기 어려웠던 체인 상의 공학적 문제였다. Layer N 상의 각 애플리케이션은 일반적으로 암호화 분야에서 발생하는 문제인 지연 없이 컨센서스 측면에서 서로 비동기적으로 메시지를 전달할 수 있다. 각 xVM은 RocksDB, LevelDB, 또는 새로 제작한 사용자 정의 동기화 DB 등 서로 다른 DB 아키텍처를 사용할 수도 있다. 상호 운용성 부분은 Chandy-Lamport 알고리즘과 유사한 '스냅샷 시스템'을 통해 작동하며, 이 시스템에서는 시스템을 일시 중지하지 않고도 체인이 새 블록으로 비동기적으로 전환할 수 있다. 보안 측면에서는 상태 전환이 잘못된 경우 사기 증명(fraud proof)을 제출할 수 있다. 이러한 설계를 통해 실행 시간을 최소화하면서 전체 네트워크 처리량을 극대화하는 것을 목표로 한다.
Layer N
맞춤화 측면의 이러한 발전과 일치하게, Movement Labs는 Aptos 및 Sui 등의 네트워크에서 사용되는 Move 언어(Facebook이 개발)를 VM/실행에 활용한다. 다른 프레임워크들과 비교할 때 Move는 보안성과 개발자 유연성/표현력이라는 구조적 장점을 갖고 있는데, 이는 오늘날 체인 구축 시 존재하는 두 가지 주요 문제였다. 중요한 것은 개발자들이 솔리디티만 작성하여 Movement 위에 배포할 수 있다는 점이다. 이를 위해 Movement는 Move 스택과 함께 사용 가능한 완전한 바이트코드 호환 EVM 런타임을 생성했다. 그들의 롤업인 M2는 BlockSTM 병렬화를 활용하여 더 높은 처리량을 달성하면서도 여전히 이더리움의 유동성 장벽에 접근할 수 있다(역사적으로 BlockSTM은 EVM 호환성이 명확히 부족한 Aptos 같은 알트-L1에만 사용되었다).
MegaETH 역시 특히 병렬화 엔진과 메모리 DB를 통해 실행 계층 분야의 진전을 이끌고 있다. 정렬기들은 전체 상태를 메모리에 저장할 수 있다. 아키텍처 측면에서 다음을 활용한다:
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네이티브 코드 컴파일을 통해 L2의 성능을 향상시킨다(컨트랙트가 계산 집약적일 경우 큰 가속을 얻을 수 있으며, 계산 집약적이지 않더라도 약 2배 이상의 가속을 얻을 수 있음).
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비교적 집중된 블록 생산과 비교적 분산된 블록 검증.
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효율적인 상태 동기화로, 전체 노드가 트랜잭션을 다시 실행할 필요 없이 상태 증분만 이해하면 로컬 DB에 적용할 수 있다.
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메르클 트리 업데이트 구조(일반적으로 트리 업데이트에는 많은 저장 공간이 필요함). 그들의 방법은 메모리 및 디스크 효율성이 뛰어난 새로운 트리플렛 자료 구조이며, 메모리 연산에서 체인 상태를 메모리에 압축할 수 있으므로 트랜잭션 실행 시 디스크가 아닌 메모리에만 접근하면 된다.
모듈화 스택의 일부로서 증명 집계(proof aggregation)는 최근 계속 탐색되고 반복되는 또 다른 설계인데, 여러 간결한 증명들로부터 하나의 간결한 증명을 생성하는 증명기로 정의된다. 우선 집계 계층과 그것의 암호화 기술에서의 역사 및 현재 동향을 전반적으로 살펴보자.
집계 계층에 가치 부여하기
과거에 암호화되지 않은 시장에서는 플랫폼이나 시장보다 집계기(aggregator)가 더 작은 시장 점유율을 차지했다.
CJ Gustafson
암호화폐에 이 규칙이 적용되는지 확신할 수는 없지만, 탈중앙화 거래소(DEX), 크로스체인 브리지, 대출 프로토콜의 경우에는 분명히 그러하다. 예를 들어 주요 DEX 집계기인 1inch과 0x의 시가총액은 약 10억 달러로, Uniswap의 약 76억 달러에 비해 현저히 낮다. 크로스체인 브리지 분야에서도 마찬가지다: Across와 같은 플랫폼에 비해 Li.Fi, Socket/Bungee 등의 크로스체인 브리지 집계기들은 시장 점유율이 더 작아 보인다. Socket은 15개의 서로 다른 브리지를 지원하지만 실제로 Across와 유사한 총 브리징 금액을 기록하고 있다(Socket - $22억, Across - $17억). 다만 Across는 최근 Socket/Bungee의 거래량에 비해 훨씬 적은 비중을 차지하고 있다.
대출 분야에서는 Yearn Finance가 최초의 분산형 대출 수익 집계 프로토콜로서 등장했으며, 현재 시가총액은 약 250만 달러이다. 반면 Aave(약 14억 달러) 및 Compound(약 560만 달러)와 같은 플랫폼 제품들은 시간이 지남에 따라 더 높은 평가와 더 큰 관련성을 얻었다.
전통 금융시장도 유사한 방식으로 작동한다. 예를 들어 미국의 ICE(주간거래소)와 CME Group은 각각 약 750억 달러의 시가총액을 보유하고 있는 반면, Charles Schwab과 Robinhood 같은 '집계기'는 각각 약 1320억 달러, 150억 달러의 시가총액을 지닌다. Schwab 내부에서는 ICE 및 CME를 포함한 여러 장소를 통해 거래가 이루어지며, 이들의 거래량은 시가총액 비중과 비례하지 않는다. Robinhood는 매월 약 1.19억 건의 옵션 계약을 처리하는 반면 ICE는 약 3500만 건을 기록하는데, 옵션 계약은 Robinhood 비즈니스 모델의 핵심 조차 아니다. 그럼에도 불구하고 ICE의 공개 시장 가치는 Robinhood보다 약 5배 높다. 따라서 Schwab과 Robinhood는 다양한 거래소를 통해 고객 주문 흐름을 라우팅하는 애플리케이션 수준 집계 인터페이스 역할을 하지만, 각각의 거래량이 크더라도 ICE와 CME만큼의 평가는 받지 못한다.
소비자로서 우리는 집계기에 더 적은 가치를 부여한다.
집계 계층이 제품/플랫폼/체인 내에 직접 내장된다면, 암호화폐에서는 이 규칙이 성립하지 않을 수도 있다. 집계기가 체인에 직접 밀접하게 통합된다면, 분명히 이는 다른 아키텍처이며, 어떻게 발전할지 매우 궁금하다. 예를 들어 Polygon의 AggLayer는 개발자가 자신의 L1과 L2를 하나의 네트워크에 쉽게 연결할 수 있도록 하며, 이 네트워크는 증명을 집계하고 CDK 기반 체인에서 통합 유동성 계층을 실현한다.
AggLayer
이 모델은 Avail의 Nexus 상호 운용성 계층과 유사하게 작동하며, 증명 집계 및 정렬기 경매 메커니즘을 포함하여 Avail의 DA 제품을 더욱 견고하게 만든다. Polygon의 AggLayer와 마찬가지로, Avail과 통합된 모든 체인 또는 롤업은 Avail 기존 에코시스템 내에서 상호 운용 가능하게 된다. 또한 Avail은 이더리움, 모든 이더리움 롤업, 코스모스 체인, Avail 롤업, Celestia 롤업, Validiums, Optimiums, Polkadot 평행체인 등의 다양한 블록체인 플랫폼 및 롤업에서 정렬된 거래 데이터를 수집한다. 어떤 에코시스템의 개발자라도 Avail의 DA 계층 위에서 허가 없이 구축할 수 있으며, Avail Nexus는 에코시스템 간 증명 집계 및 메시지 전달에 사용될 수 있다.
Avail Nexus
Nebra는 특히 증명 집계 및 결제에 집중하고 있으며, 서로 다른 증명 시스템 간에 집계할 수 있다. 예를 들어 xyz 시스템 증명과 abc 시스템 증명을 집계하여 agg_xyzabc를 생성할 수 있다(증명 시스템 내에서 집계하는 것이 아님). 이 아키텍처는 UniPlonK를 사용하여 회로 시리즈의 검증자 작업을 표준화함으로써 다양한 PlonK 회로의 증명을 검증하는 것을 더욱 효율적이고 실현 가능하게 한다. 핵심은 제로지식 증명 자체(재귀적 SNARK)를 활용하여 검증 작업을 확장하는 것이다. 이는 일반적으로 이러한 시스템의 병목 지점이다. 고객 입장에서는 결제의 마지막 단계가 훨씬 쉬워지며, Nebra가 모든 일괄 집계 및 결제를 처리하므로 팀은 API 계약 호출만 변경하면 된다.
Astria는 공유 정렬기가 증명 집계와 어떻게 작동하는지에 대해 흥미로운 설계를 진행하고 있다. 실행 부분은 롤업 자체에 맡기며, 롤업은 공유 정렬기의 주어진 네임스페이스 상에서 실행 계층 소프트웨어를 실행하는데, 본질적으로 '실행 API'로서 롤업이 순서 계층 데이터를 수락하는 방식이다. 또한 여기에 EVM 상태 머신 규칙을 위반하지 않는지 확인하기 위한 유효성 증명 지원을 쉽게 추가할 수 있다.
Josh Bowen
여기서 Astria와 같은 제품은 #1→#2 프로세스(무순서 거래→정렬된 블록)를 담당하며, 실행 계층/롤업 노드는 #2→#3을, Nebra와 같은 프로토콜은 마지막 단계 #3→#4(실행된 블록→간결한 증명)를 담당한다. Nebra(또는 Aligned Layer)는 이론적으로 다섯 번째 단계로서 증명이 집계된 후 검증되는 단계가 될 수 있다. Sovereign Labs도 마지막 단계와 유사한 개념을 연구하고 있으며, 증명 집계 기반 크로스체인 브리징이 그들의 아키텍처 핵심이다.
Sovereign Labs
전반적으로 일부 애플리케이션 계층이 하위 인프라를 소유하기 시작하고 있는데, 그 이유는 하위 스택을 통제하지 않으면 고수준 애플리케이션만 유지하는 데도 인센티브 문제가 발생하고 높은 사용자 채택 비용이 들기 때문이다. 반면, 경쟁과 기술 발전으로 인해 인프라 비용이 지속해서 감소함에 따라 애플리케이션/앱체인이 모듈화 컴포넌트와 통합하는 비용이 더욱 현실화되고 있다. 필자는 현재 시점에서 후자의 동력이 훨씬 더 강력하다고 믿는다.
이러한 모든 혁신—실행 계층, 결제 계층, 집계 계층을 통해 더 높은 효율성, 더 쉬운 통합, 더 강력한 상호 운용성, 더 낮은 비용이 가능해지고 있다. 실제로 이러한 모든 것이 사용자에게 더 나은 애플리케이션을, 구축자에게 더 나은 개발 경험을 제공할 것이다. 이는 더 많은 혁신과 빠른 혁신 속도를 이끄는 성공적인 조합이며, 앞으로의 발전이 기대된다.
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