
현금흐름 기반 가치 평가 HyperLiquid: $HYPE의 실제 가치, 385달러에 달할 수 있을까?
저자:G3ronimo
번역: TechFlow
HyperLiquid은 대부분의 순수수수료를 '지원 기금(Assistance Fund, 이하 AF)'을 통해 프로그래밍 방식으로 직접 토큰 홀더에게 분배하는 암호화 네이티브 거래소로 성장했다. 이러한 설계 덕분에 $HYPE는 현금흐름을 기반으로 평가할 수 있는 소수의 토큰 중 하나가 되었다. 지금까지 HyperLiquid에 대한 대부분의 평가는 Coinbase 및 Robinhood와 같은 성숙한 금융 플랫폼과 비교하여 EBITDA 또는 수익 배수를 기준으로 하는 전통적인 배수법에 의존하고 있다.
전통적인 기업 주식과 달리, 기업 경영진은 일반적으로 자신의 판단에 따라 수익을 보유하고 재투자하지만, HyperLiquid는 지원 기금을 통해 거래 수수료의 93%를 시스템적으로 토큰 홀더에게 직접 반환한다. 이러한 모델은 예측 가능하고 정량화 가능한 현금흐름을 창출하며, 정적인 배수 비교보다는 세부적인 현금흐름 할인(DCF) 분석에 적합하다.
우리의 접근법은 먼저 $HYPE의 자본비용을 결정한 후, 현재 시장 가격을 역산하여 시장이 암시하는 미래 수익을 도출한다. 마지막으로 이러한 수익 흐름에 성장 예측을 적용하고, 산출된 내재 가치를 오늘날의 시장 가격과 비교함으로써 현재 가격과 기본 가치 사이의 평가 격차를 드러낸다.
왜 배수법 대신 현금흐름 할인(DCF)을 선택했는가?
다른 평가 방법들이 HyperLiquid를 Coinbase 및 Robinhood와 EBITDA 배수를 기준으로 비교하지만, 이러한 방법들은 다음과 같은 한계를 지닌다:
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기업과 토큰 구조의 차이점: Coinbase와 Robinhood는 이사회가 지도하는 자본 배분 구조를 갖춘 기업 주식이며, 수익은 경영진이 자율적으로 보유 및 재투자한다. 반면 HyperLiquid는 지원 기금을 통해 거래 수수료의 93%를 시스템적으로 토큰 홀더에게 직접 반환한다.
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직접적인 현금흐름: HyperLiquid의 설계는 예측 가능한 현금흐름을 생성하며, 정적인 배수법보다 DCF 모델에 훨씬 더 적합하다.
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성장 및 리스크 특성: DCF는 다양한 성장 시나리오와 리스크 조정을 명확하게 모델링할 수 있지만, 배수법은 성장과 리스크 동향을 충분히 반영하지 못할 수 있다.
적절한 할인율 결정하기
자본비용을 결정하기 위해 공개시장 기준 데이터를 활용하고, 암호화폐 고유의 리스크를 반영해 조정한다:
자본비용 (r) ≈ 무위험 금리 + β × 시장 리스크 프리미엄 + 암호화/비유동성 프리미엄
Beta 분석
S&P 500 지수와의 회귀 분석 기반:
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Robinhood (HOOD): Beta 값은 2.5, 암시되는 자본비용은 15.6%;
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Coinbase (COIN): Beta 값은 2.0, 암시되는 자본비용은 13.6%;
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HyperLiquid (HYPE): Beta 값은 1.38, 암시되는 자본비용은 10.5%.
표면적으로 보면 $HYPE의 Beta가 낮아 HOOD 및 COIN보다 자본비용이 낮다. 그러나 R² 값은 중요한 제약 사항을 드러낸다:
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HOOD: S&P 500이 그 수익의 50%를 설명함;
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COIN: S&P 500이 그 수익의 34%를 설명함;
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HYPE: S&P 500이 그 수익의 5%만 설명함.
$HYPE의 낮은 R²는 전통적인 주식시장 요인이 그 가격 변동을 설명하기에 부족하며, 암호화 네이티브 리스크 요인을 고려해야 함을 나타낸다.
리스크 평가
$HYPE의 Beta가 낮음에도 불구하고, 다음 이유들로 인해 할인율을 10.5%에서 13%로 조정하였다(COIN의 13.6%, HOOD의 15.6%보다 다소 보수적임):
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낮은 거버넌스 리스크: 수수료의 93%를 프로그래밍 방식으로 직접 분배함으로써 기업 거버넌스 관련 우려를 줄였다. 반면 COIN과 HOOD는 주주에게 수익을 전혀 환원하지 않으며, 자본 배분은 경영진이 결정한다.
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높은 시장 리스크: $HYPE는 암호화 네이티브 자산으로서 추가적인 규제 및 기술 불확실성을 안고 있다.
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유동성 고려사항: 토큰 시장은 일반적으로 성숙한 주식시장보다 유동성이 낮다.
시장 암시 가격(MIP) 산출하기
설정한 13% 할인율을 사용하면 현재 약 $54 수준의 $HYPE 토큰 가격에서 시장이 암시하는 수익 전망을 역산할 수 있다:
현재 시장 전망:
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2025년: 총 수익 7억 달러
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2026년: 총 수익 14억 달러
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종기 성장률: 이후 매년 3% 지속 성장

이러한 가정 하에 도출된 내재 가치는 약 54달러로 현재 시장가격과 일치한다. 이는 시장이 현재 수수료 수준을 기반으로 다소 보수적인 성장을 반영하고 있음을 의미한다.
여기서 우리는 다음 질문을 해야 한다: 시장 암시 가격(MIP)은 미래 현금흐름을 반영하고 있는가?
대체 성장 시나리오
@Keisan_Crypto는 매력적인 2년 및 5년 장기 호황 시나리오를 제안했다.

2년 장기 호황 전망
@Keisan_Crypto의 분석에 따르면, HyperLiquid가 다음 목표에 도달한다면:
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연간 수수료: 36억 달러
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지원 기금 수익: 33.5억 달러(수수료의 93%)
결과: HYPE의 내재 가치는 128달러(현재 가격 대비 140% 저평가)

5년 장기 호황 시나리오
5년 장기 호황 시나리오(관련 링크)에서 그는 수수료가 연간 100억 달러에 도달하고, 이 중 93억 달러가 $HYPE에 귀속될 것으로 예측했다. 또한 HyperLiquid의 글로벌 점유율이 현재 5%에서 2030년에는 50%로 증가할 것으로 가정했다. 50% 점유율에 미달하더라도, 글로벌 거래량이 계속 증가한다면 더 작은 점유율로도 이러한 수치를 달성할 수 있다.

5년 장기 호황 전망
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연간 수수료: 100억 달러
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지원 기금 수익: 93억 달러
결과: HYPE의 내재 가치는 385달러(현재 가격 대비 600% 저평가)

이 평가액은 Keisan의 1000달러 목표보다 낮지만, 차이는 우리가 이후 매년 수익 성장률이 정상화되어 3%가 된다고 가정한 반면 Keisan의 모델은 현금흐름 배수를 사용했기 때문이다. 멀리 떨어진 미래 가치를 예측하는 데 현금흐름 배수를 사용하는 것은 문제가 있다고 본다. 왜냐하면 시장 배수는 변동성이 크며 시간이 지남에 따라 크게 바뀔 수 있기 때문이다. 게다가 배수 자체가 성장 가정을 포함하고 있으며, 5년 후에도 1-2년과 동일한 현금흐름 배수를 사용하는 것은 2030년 이후의 성장률이 2026/2027년 수준과 동일하다는 것을 암시한다. 따라서 배수법은 단기 자산 가격 책정에 더 적합하다. 그러나 어떤 모델을 사용하든 $HYPE는 여전히 저평가되어 있으며, 이것은 미묘한 차이일 뿐이다.
추가 가치 드라이버: USDH
네이티브 마켓 모델 하에서 USDH는 안정화폐 수익의 50%를 지원 기금과 유사한 방식으로 자사주 매입에 사용할 것이다. 따라서 $HYPE는 연간 1억 달러(2억 달러의 50%)의 자유현금흐름을 추가로 확보할 수 있다.
앞으로 5년간 USDH의 시가총액이 250억 달러에 도달한다면(현재 USDC의 1/3 수준이며, 5년 후 안정화폐 시장 전체에서 차지하는 비중은 그보다 더 작을 것임), 연간 수익은 10억 달러에 이를 것으로 예상된다. 동일한 50% 배분 구조에 따라, 이는 지원 기금에 연간 5억 달러의 추가 자유현금흐름을 제공하게 되며, 각 토큰의 가치를 400달러를 넘게 만들 것이다.
제외된 가치 드라이버: HIP-3 및 HyperEVM
본 DCF 분석은 현금흐름 모델링에 적합하지 않은 두 가지 중요한 잠재적 가치 드라이버를 의도적으로 제외했다. 분명히 이들은 추가적인 가치를 제공하므로, 다른 평가 방법으로 별도 평가한 후 본 분석 결과에 더할 수 있다.
요약
우리의 DCF 분석은 HyperLiquid가 성장 궤도와 시장 입지를 유지할 수 있다면 $HYPE 토큰의 가치가 상당히 저평가되어 있음을 보여준다. 프로그래밍 방식 수수료 분배라는 독특한 특성 덕분에 $HYPE는 현금흐름 기반 평가법에 특히 적합하다.
방법론 참고사항
본 분석은 @Keisan_Crypto 및 @GLC_Research의 연구 성과를 기반으로 구성되었다.
DCF 모델은 오픈소스이며, 아래 링크에서 수정할 수 있다:
https://valypto.xyz/project/hyperliquid/oNQraQIg
시장 데이터와 예측은 변동될 수 있으므로 최신 정보에 따라 모델을 주기적으로 업데이트해야 한다.
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