1kx 리서치 보고서: DePIN 프로젝트의 핵심은 노드 운영자의 비용 평가에 있다
저자: 1kx
번역: TechFlow
요약
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주요 포인트
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DePIN이란 무엇이며, 왜 비용을 논해야 하는가?
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비용 산정 프레임워크 제안:
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1단계: 네트워크 기여자 식별
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2단계: 비용 구성 요소 평가
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3단계: 비용 구조 및 집계 차이점 평가
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부록 사례
주요 포인트
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탈중앙화 물리 인프라 네트워크(DePIN)에서 노드의 지속적인 참여를 보장하기 위해 네트워크 운영자(창립자, DAO 멤버 등)는 노드 운영자가 발생시키는 비용을 고려해야 한다.
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어떤 경우에는 비용 최적화 결정이 매우 간단하다. 예를 들어 Livepeer는 2022년 이더리움에서 Arbitrum으로 전환함으로써 정산 비용을 95% 이상 절감했다. R&D 자원이 제한된 DePIN 운영자에게는 외부 도움이 노드 운영 비용 평가에 유용할 수 있다.
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노드가 지속적으로 손실을 본다면 운영자는 노드 운영을 중단하게 되고, 전체적으로 노드 공급이 줄어들게 된다. DePIN 네트워크의 운영 비용과 그 주요 원동력을 이해하면 네트워크 운영자가 거버넌스 토론을 시작할 수 있으며, 서비스 공급 감소를 방지하기 위한 노드 운영 비용 절감 R&D 작업에 근거를 제공할 수 있다.
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기여자들이 일반적으로 익명이며(이러한 네트워크는 대개 허가 없이 누구나 언제든지 가입하거나 탈퇴할 수 있음) 비용 관련 공개 데이터가 부족하기 때문에 프로토콜 운영자 입장에서는 네트워크 운영 비용을 추정하는 것이 어렵다.
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운영자의 의사결정을 지원하기 위해 우리는 다음과 같은 비용 산정 프레임워크를 제안한다:
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현재 비용의 총괄적 추정 외에도, 이 프레임워크는 다음을 제공한다:
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각 역할과 비용 구성 요소별 상세 분류를 통해 가장 큰 비용 원동력을 식별할 수 있음
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수요 또는 네트워크 용량 증가에 따른 다양한 시나리오와 가정 하에 어떻게 변화하는지를 보여줌
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사례들은 이 프레임워크를 어떻게 적용할 수 있는지를 보여줄 것이다. 예를 들어 POKT Network와의 공동 조사 결과, 노드 운영자들은 서비스 노드 확장에 지속적인 노력을 기울이고 있었다. 그러나 탈중앙화 게이트웨이를 통해 규모의 경제 문제(수요 창출 포함)를 해결하였다.
서론: DePIN이란 무엇이며, 왜 비용을 논하는가?
DePIN은 하드웨어 리소스(물리 인프라)를 다양한 애플리케이션(예: 컴퓨팅, 스토리지, 무선 네트워크 또는 데이터 측정)에 제공하는 노드들로 구성된 탈중앙화 네트워크이다. DePIN은 웹3 인센티브 모델(즉, 토큰 보상 시스템)을 활용하여 물리 인프라 네트워크 구축을 유도한다. 2024년 5월 기준, 모든 DePIN 토큰의 시가총액은 290억 달러에 달한다.
DePIN은 디지털 및 물리 자원 네트워크에 기여한다:
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물리 자원 네트워크(PRN)에서는 기여자가 위치에 의존하는 하드웨어를 배치하여(비대체 가능한) 서비스를 제공한다. 여기에는 다음이 포함된다:
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무선 네트워크 (예: Helium, World Mobile, XNET, Nodle)
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센서 네트워크 (예: Dimo, Hivemapper, Silencio, Onocoy)
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에너지 네트워크 (예: Starpower, PowerLedger, Arkreen)
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디지털 자원 네트워크(DRN)에서는 기여자가 하드웨어를 이용해(대체 가능한) 디지털 자원을 제공하며, 물리적 위치는 주요 기준이 아니다. 여기에는 다음이 포함된다:
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컴퓨팅 (예: ICP, Livepeer*, Akash Network, POKT Network*, Covalent*, Lit protocol*)
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인공지능 (예: Bittensor, Fetch.ai, Modulus Labs*)
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초기 DePIN 프로젝트들은 토큰 설계 구조로 인해 큰 관심을 끌었다. 예를 들어 Helium은 HNT 토큰으로 핫스팟을 운영해 무선 네트워크에 기여하는 사용자들에게 보상을 제공했으며, Filecoin은 여분의 저장 공간을 임대할 수 있도록 했다. 많은 DePIN 프로젝트들이 출발점으로서 이 정도면 충분했지만, 토큰 보상만으로는 노드가 네트워크 내에서 장기적으로 참여하도록 유지하기에 부족할 수 있다.
노드 운영이 수익성이 없어진다면, 노드 운영자는 더 이상 DePIN 인프라를 운영할 동기를 가지지 못하게 된다. 따라서 DePIN 창립팀은 노드 운영자의 비용 최적화를 돕도록 해야 한다.
DePIN 플라이휠
전형적인 DePIN 토큰 경제학 플라이휠은 다음과 같다:
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저장 공간 또는 5G 안테나와 같은 서비스 공급 측면을 구축
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인플레이션성 토큰 보상이 수요가 아직 비용을 충당하기에 부족한 시기에 필요한 인프라 제공을 유도
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수요 증가에 따라 네트워크 활동을 통한 수익화가 노드 운영자의 수입을 늘릴 수 있으며, 토큰 보상이 줄어들더라도 마찬가지
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네트워크 활동의 지속적인 수익화와 노드 운영자 수입 증가는 추가적인 공급을 유도하여 DePIN 플라이휠을 형성
DePIN 플라이휠 다이어그램:
우리가 보상 발행 일정 분석에서 설명했듯이, 이러한 토큰 보상의 달러 가치(토큰 가격)는 전반적인 시장 심리에 크게 영향을 받는다. 따라서 다음과 같이 나타날 수 있다:
또는 다음처럼, 당신이 호황기에 진입한 시점에 따라 다르다:
그렇다면, 토큰 보상 발행과 비용 사이에는 어떤 관계가 있는가?
위에서 언급했듯이, 토큰 보상과 사용자 수요로부터의 수입이 손익분기점을 달성하기에 불충분하다면 노드 운영자는 네트워크 지원을 중단할 가능성이 있다. DePIN의 대부분의 운영 비용은 법정통화로 지불되므로 토큰 보상의 달러 가치가 중요하며 전반적인 시장 성과와 연동된다. 토큰 발행 계획이 잘 세워져 있어도, 최악의 경우 다이내믹은 다음과 같을 수 있다:
이는 노드 운영자의 이탈로 이어져 지연 시간 증가, 신뢰성 저하 및 사용자 경험 악화를 초래한다. 결국 수요 정체가 플라이휠을 중단시킨다.
좋은 소식은 이런 상황을 대처할 방법이 많다는 것이다. 한 가지 방법은 KPI 기반 발행처럼 네트워크 수익화에 더 부합하도록 토큰 발행을 더욱 유연하게 만드는 것이다(참조). 다른 방법은 비용 문제를 해결하여 전체 네트워크를 더욱 효율적으로 만들어 토큰 가격 하락에 대한 민감도를 낮추는 것이다. 우리의 접근법은 다음과 같을 것이다:
핵심 주장: 만약 당신이 DePIN 네트워크 운영 비용과 그 주요 원동력을 알고 있다면, 노드 운영 비용을 줄이고 네트워크 서비스 공급 감소를 방지하기 위한 거버넌스 논의와 R&D 작업을 시작할 수 있다.
DePIN의 탈중앙화 및 허가 없는 특성을 고려하면 비용 기반 평가는 결코 쉬운 일이 아니다. 토큰 기반 보상 및 수입은 일반적으로 체인 상에서 추적되지만, 노드 운영과 관련된 다른 비용들은 공개되지 않는다(예: 인프라 청구서). 즉, 가정과 추정을 통해 사용 가능한 데이터 포인트를 처리해야 한다.
본 문서에서는 이러한 과제를 해결하고 여러분을 위한 산정 프레임워크를 소개하겠다.
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1단계: 네트워크 기여자
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2단계: 비용 구성 요소
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3단계: 네트워크 기여자의 비용 구조 평가
프레임워크
우리는 DePIN 네트워크 운영자를 위한 다음의 프레임워크를 제안하며, 인프라 노드 운영과 관련된 운영 비용을 평가하는 방법으로 삼는다.
이 프레임워크를 사용하면 DePIN의 비용 산정은 세 단계로 나뉜다:
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네트워크 기여자 식별
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비용 구성 요소 평가(예: 하드웨어, 인건비)
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상기비용 구조를 평가하고 이를 집계하여 총비용 추정치 도출
1단계: 네트워크 기여자 식별
DePIN은 컴퓨팅, 네트워크 커버리지, 모바일 데이터 등 다양한 서비스를 제공하지만, 이러한 서비스를 제공하는 데 필요한 역할은 동일하다(30개 이상의 네트워크에서 DePIN 공급자 역할 개요 참조):
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서비스 노드/생산자: 서비스 및 필요한 물리 인프라(예: 서버, 안테나, 블랙박스 등)를 제공한다. 예를 들어 Filecoin의 스토리지 제공자, Helium의 핫스팟, Livepeer의 트랜스코더 등이 있다.
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검증자/관찰 노드/어부: 서비스 노드가 수행한 작업을 직접 또는 원장 계층을 통해 검사한다. 이 검사 결과는 이후 원장 계층으로 전송된다. 예로는 Filecoin의 스토리지 제공자(타 제공자의 스토리지 증명도 검증하기 때문), Helium의 핫스팟 및 오라클(다른 핫스팟의 커버리지 증명 수행) 등이 있다.
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원장 계층: 제공된 작업/서비스의 흐름과 상태 및 해당 결제를 추적한다. 참고로 프로토콜은 자체적으로 원장 로직을 정의하며, 예를 들어 작업과 결제를 블록체인 상에서 어떻게 추적하고 저장하는지를 의미한다(이 부분은 별도의 글에서 다룰 예정). 예로는 Livepeer의 Arbitrum 또는 POKT 네트워크의 POKT 체인(POKT 검증 노드 운영) 등이 있다.
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게이트웨이: 사용자, 서비스 노드 및 원장 계층 사이에서 조정자/로드 밸런서 역할을 하며, 접근 관리 또는 서비스 집계(예: 센서 네트워크의 데이터)를 담당한다. 예를 들어 Livepeer의 조정자 또는 POKT 네트워크의 게이트웨이 등이 있다.
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위임자: 서비스 노드 또는 관찰 노드의 경제에 스테이킹을 통해 참여할 수 있다.
수요 측면과 관련된 역할(예: 영업팀)은 아직 흔하지 않으며, 거버넌스 비용과 같은 프로토콜 운영과 관련된 비용 평가는 또 다른 독립된 주제이다.
모든 DePIN이 위임과 게이트웨이를 갖는 것은 아니며, 모든 역할이 반드시 분리될 필요는 없다. 예를 들어 Filecoin의 스토리지 제공자(SP)는 서비스 노드이자 검증자로 분류되며 Filecoin 체인도 운영하므로 원장 계층도 형성한다. Arweave 마이너 역시 마찬가지이다.
2단계: 비용 구성 요소 평가
상기 각 역할은 노드를 통해 수행되며, 이 노드들의 비용은 다음 네 가지 구성 요소 중 하나 혹은 여러 개에서 발생한다:
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하드웨어/인프라: 블랙박스와 같은 실제 물리 인프라와 관련된 비용
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인건비: 인프라 설정 및 운영과 관련된 시간 비용
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대역폭, 전력 및 기타 운영 비용: 데이터 교환 및 기타 운영 비용과 관련된 비용(예: 전기료, 데이터센터 임대료)
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스테이킹: 다른 곳에 투자하지 않은(기회)비용
마지막 항목은 자본 비용과 관련된다. 광범위하게 보면, 이러한 사업과 관련된 부채/자금조달 비용 정보를 얻는 것은 거의 불가능하다. 그러나 자본 비용의 일부를 평가할 수 있다. 많은 DePIN이 스테이킹을 통한 접근(stake for access, 워크 토큰) 모델을 따르며, 노드 운영자가 참여 자격을 얻기 위해 일정량의 토큰을 스테이킹해야 한다. 이러한 토큰을 확보하는 것은 투자이며, 네트워크를 떠날 때 이 금액을 회수할 수 있다고 가정하더라도, 이 토큰을 보유하는 것은 자금을 다른 곳에 투자하는 것과 비교할 때 기회비용이 존재한다.
원장 계층과 관련된 거래 비용을 포함하지 않는다면, 비용 구성 요소 평가는 불완전할 것이다. 이를 평가하는 것은 간단하지 않으며, 여러 동적 요인에 따라 달라진다. 일반적으로 네트워크는 오프체인 원장 기록의 정도를 결정한다. 그러나 정산 계층 기록 및 체인 상 거래의 경우 세 가지 선택지가 있다:
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자체 L1：네트워크가 자체 블록체인을 운영한다. 예를 들어 Arweave, Filecoin, POKT 네트워크 등이 있다. 일반적으로 서비스 및 검증 노드도 이 역할을 맡으므로 관련 비용도 포함된다(다만 가능하다면 분리하려 노력한다—POKT 네트워크 사례 참조).
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자체 L2，일명 앱 체인 또는 앱 전용 롤업: 롤업 인프라(정렬기 등) 및 인접 인프라(블록 탐색기, 지갑 통합 등)의 비용은 네 가지 구성 요소에 매핑할 수 있다. 롤업 애즈 어 서비스(RaaS) 제공업체 사용과 같이 명확하지 않은 경우는 대역폭 및 기타 비용에 매핑된다.
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공용 L1/L2：정산 계층을 외주하여 네트워크가 하드웨어 및 인건비를 지불하지 않는다. 그러나 서비스 및 검증 노드(및 사용자/지불자)는 직접 사용료를 지불한다. 이러한 거래의 네트워크 관련 비용을 평가하는 데는 몇 가지 도전 과제와 제한 사항이 있다. 모든 거래가 원장 계층과 관련된 것은 아니며(예: 스왑이나 기타 DeFi 거래), 이러한 거래를 분리하는 것도 일반적으로 쉽지 않다. 우리는 이러한 비용을 대역폭 및 기타 비용에 매핑한다.
이 모든 부분을 종합하여 비용 추정치를 만드는 것은 도전적인 작업이다. 우리는 네트워크 내 각 역할의 각 비용 구성 요소에 대해 추정치를 산출할 뿐 아니라, 모든 노드 운영자가 동일한 비용 구조를 갖지 않는다는 점도 고려해야 한다. 총비용 추정치를 산출하는 것은 단순히 전체 네트워크 노드 운영자 수에 하나의 노드 운영자 추정치를 곱하는 것보다 훨씬 복잡하다.
3단계: 비용 구조 평가
비용 구조라는 말은 비용에 영향을 미치는 핵심 차이점을 의미한다. 이러한 핵심 차이점들 때문에 가정이 필요하게 된다. 물론 이것은 타협이다. 가정을 하는 것은 과정을 단순화하지만 정확성의 희생을 수반할 수 있다. 그럼에도 불구하고 관련 요인이 많기 때문에 실현 가능한 이론을 위해 반드시 해야 할 가정들이 있다.
비용 구조를 평가할 때 세 가지 주요 고려 사항이 있다:
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설정 차이: 한 운영자가 베어메탈 서버를 사용하고 다른 운영자는 클라우드에서 실행하는 것(구매 vs 임대)이 전형적인 예이다. 우리가 네트워크 전체에서 노드의 해당 비중을 알게 되면 일반적으로 이러한 차이를 고려할 수 있다. 이는 또한 자본 비용(예: 임대 또는 자금조달 계약)과 관련이 있다. 우리는 이러한 차이를 무시하고 자본 비용이 없다고 가정할 것을 제안한다.
또 다른 비용 차이는 구매 시점(시간이 지남에 따라 저장 비용은 저렴해지지만 H100 구매은 그렇지 않을 수 있음) 또는 운영 장소와 관련된다. 우리는 현재 가격을 사용하여 시간 요소를 반영할 것을 제안한다. 인건비의 경우 장소가 중요하다: DePIN은 전 세계 기여자들로부터 자원을 얻을 수 있으며, 현지 임금은 크게 다를 수 있다. 그럼에도 불구하고 우리의 프레임워크 버전에서는 모든 노드 운영자에게 통일된 시간당 임금을 가정하여 단순화한다.
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효율성 차이: 노드 운영자는 동일한 설정을 가지고 있을 수 있지만, 한 운영자가 더 많은 동일한 노드를 운영한다면 규모의 경제로 인해 단일 노드 비용이 낮을 수 있다. 우리의 프레임워크에서는 이러한 영향을 고려하기 위한 첫 번째 단계로 노드 운영자의 분포를 평가해야 한다. 그런 다음 대규모 및 소규모 운영자들과의 조사를 통해 또는 홍보된 대량 할인 등의 다른 사용 가능한 데이터 포인트를 활용하여 비용 영향을 이해하고 추정해야 한다.
또 다른 예는 네트워크의 장기적 지원자들로, 새로 가입한 사람들과 비교해 학습 곡선 상에서 더 앞서 있기 때문에 운영 효율성이 더 높다는 것이다. 조사에서 직접적인 데이터 포인트를 얻지 못한다면 이 측면은 무시한다.
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귀속 및 회계 차이: 전술한 두 가지 측면에서 노드 운영자가 동일하더라도 그들의 기여에 대한 인식이 다를 수 있고, 이로 인해 비용 기반에 차이가 생길 수 있다. 예를 들어 한 사람은 자신의 참여를 부업으로 간주하여 시간 비용을 추적하지 않는 반면, 다른 사람은 주된 사업으로 간주하며 프로젝트 시간에 기반한 임금을 지급할 수 있다. 우리는 "부업" 측에 대해 더 넓은 오차 범위를 설정하여 이러한 차이를 고려한다(일반적으로 과소평가되기 때문). 하지만 모든 노드 운영자가 노드 당 투입 시간은 유사하다고 가정한다(규모의 경제 참조).
이는 DePIN에서 흔한 공유 경제와 관련이 있다: 운영자는 동일한 설정(따라서 하드웨어, 인력 및 대역폭, 전력 및 기타 운영 비용)을 여러 네트워크에서 활용할 수 있다. 예를 들어 Livepeer는 이더리움과 Filecoin을 운영하고, io.net은 Render, Filecoin 및 기타 GPU 네트워크를 운영한다. 하드웨어 운영이 중요한 경우, 공유 경제와 관련된 비용 절감 효과는 고려하지 않는다. 이는 식별하기 어렵고, 어느 네트워크가 비용 측면에서 가장 큰 혜택을 받는지, 그리고 절감분을 어떻게 분배할지 정량화하기도 어렵기 때문이다. 회계 측면에서는 총비용을 월 단위 금액으로 분해하고자 한다. 간소화를 위해 공통 주기를 가정하고, 해당 기간 동안 총 금액을 감가상각하여 모든 노드 운영자에게 월별 수명 주기 금액을 평균 분배한다.
물론 더 많은 미묘한 차이들이 있으며, 이는 DePIN 레포지토리에서 발표될 긴 논문에서 더 깊이 있게 다룰 예정이다. 이는 60가지 다른 조합을 고려한 "실행 계획"에 세 번째 차원을 추가한다:
전반적으로 이 공식은 매우 포괄적이며 다양한 비용 구조 옵션을 제공하지만, 단일 시점보다는 여러 다른 시점에 적용할 때 가장 유용하다. 가장 강력한 모델은 운영 비용을 네트워크 용량과 연결하는 것이다. 이를 통해 생산량 또는 가동률 변화에 따라 비용이 얼마나 변하는지 이해할 수 있다. 네트워크의 용량은 네트워크가 제공하는 서비스와 관련된다. 예를 들어 POKT의 RPC 요청 수, Arweave 또는 Filecoin의 스토리지 용량, Hivemapper의 도로망 맵핑 비율 등이 있다.
이 공식은 많은 공개 정보를 필요로 하며, 네트워크에서 제공하는 문서, 포럼/Discord 게시글, 그리고 가능하다면 설문조사를 통해 정보를 수집할 것을 제안한다.
결론 및 후속 단계
DePIN이 급속도로 발전함에 따라 다양한 DePIN의 비용 구성 요소를 추정하는 것은 도전적인 과제이다. 알려진 하드웨어 비용과 시간이 지남에 따라 변화하는 용량의 멱법칙 외에도, 정산 계층의 가스비 및 처리량 용량과 같은 암호화 특정 비용을 추정하는 것은 간단하지 않다.
현재 비용과 보상 발행 및 수요 측 수입과의 관계, 가정에 따라 주요 비용 원동력이 어떻게 변화하는지, 수요 증가에 따라 비용이 어떻게 증가하는지를 이해하는 것은 모두 유용한 지표이다.
DePIN 경제 설계의 거버넌스 결정을 안내하기 위해 비용 추정은 보상 발행 및 사용 수입과 연계되어야 한다. 나는 더 많은 DePIN 비용 추정 사례를 제공할 계획이지만, 제안된 프레임워크, 그 가정과 단순화, 그리고 비용 추정 개선 가능성에 대한 피드백을 환영한다.
부록 - 프레임워크 적용 사례
Livepeer 네트워크
Livepeer 네트워크는 라이브 스트리밍 및 VOD 스트리밍을 위한 탈중앙화 비디오 인프라를 제공한다. 최근 Livepeer는 유휴 GPU 자원을 AI 모델 훈련용 사례에 활용하기 시작했다(자세히 보기).
프레임워크를 단계별로 적용한 예시는 여기에서 확인할 수 있다. 대부분의 비용 추정은 2023년 여름에 노드 운영자(즉, 오케스트레이터)들을 대상으로 한 설문조사와 커뮤니티 정보(예: 여기)를 기반으로 한다.
Livepeer 네트워크 운영의 총 추정 비용은 월 약 85,000달러이다. 평균 비용 분해에 따르면 하드웨어와 인건비가 각각 약 40%의 비중을 차지한다. 스프레드시트에 설명된 인건비 추정의 불확실성을 고려하면, 네트워크의 100개 오케스트레이터, 그들의 트랜스코더, Arbitrum 상의 정산 비용의 월간 비용은 약 40,000달러이며, 낮은 수준의 추정치도 약 40,000달러이다. 주목할 점은 현재 월 5~10ETH(ETH 가격 3~4천 달러 기준)에 달하는 수수료 수입과 40,000달러의 월간 비용이 크게 차이 나지 않는다는 것이다. 그러나 오케스트레이터들은 실제로 상당 부분의 수입이 스테이킹 보상에서 나오기 때문에 손익이 마이너스는 아니다³.
Livepeer의 거래는 Arbitrum에서 정산되기 때문에 원장 계층 비용은 월 0.5~2ETH 정도이다. 이는 2022년 1분기 Arbitrum으로 마이그레이션하기 전보다 95% 이상 절감된 비용이다. 게다가 오늘날 기준으로 Livepeer의 거래량은 Arbitrum으로 마이그레이션하기 전보다 2~3배 증가했다. 상대적으로 원장 계층은 현재 비용의 약 5%를 차지하지만, 마이그레이션 전에는 주요 비용 원동력이었으며(비용의 약 80% 차지)였다.
최근에는 오케스트레이터가 제공하는 픽셀당 가격을 더 많이 고려하는 작업 분배 알고리즘이 조정되었다. 이는 트랜스코딩 가격에 하락 압력을 가하며 수요 촉진에 기여할 수 있다(참조). 그러나 포럼의 논의에 따르면 가격 수준은 추가로 낮아질 필요가 있다. 반면 최근 출시된 AI 서브넷은 네트워크에 추가적인 수익화 경로를 제공할 수 있다.
추정 스프레드시트에서 제시된 잠재적 시나리오는 트랜스코딩 분 수요가 3배 증가할 경우 총비용은 20%만 증가한다는 것이다. 주목할 점은 대역폭이 비용 증가의 주요 원동력이라는 것이다.
유사한 가격 수준(1ETH = 3,000달러)을 가정하면, 이는 네트워크가 손익분기점에 도달하기에 충분할 것으로 보인다. 그러나 트랜스코딩 가격이 50% 하락한다면 네트워크 수준의 수수료 수입은 월 약 45,000달러로, 비용 추정의 하한선 아래에 머무를 것이다. AI 비디오 생성과 같은 새로운 사용 사례(따라서 수익화 기회 증가)가 등장함에 따라 Livepeer 네트워크의 비용 및 수입 역학이 어떻게 변화할지 주목할 필요가 있다.
POKT 네트워크
POKT 네트워크의 핵심은 탈중앙화된 원격 프로시저 호출(RPC) 엔드포인트를 제공하는 것이다. 최근 P
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