[코인뉴스] Defi의 변화하는 위험성에 알아보자

안녕하세요 비트 트래커입니다.

금일은 Defi 시장의 위험성에 관련된

내용에 대해서 알아보겠습니다.

 

코인 투자자 여러분들이라면

꼭 주목해야 할 중요 내용!

아래에서 함께 살펴보겠습니다 :D

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탈중앙화 금융(DeFi)이 새로운 모멘텀을 경험하고 있습니다. 새로운 생태계에서의 활동과 높은 수익률은 유명한 2021 DeFi Summer와 유사합니다. 다양한 혁신적인 프로토콜로 인해 투자자가 따라잡기가 엄청나게 어려워지는 동시에, 인상적인 성장은 DeFi 생태계에 축적되는 위험에 대한 우려를 불러일으킵니다.

 

Ethena 또는 Eigen Layer LRT와 같은 이 물결의 가장 성공적인 프로토콜을 Terra와 같은 위험 관리 재해와 비교하는 최후의 날 분석을 들어보셨을 것입니다. 사실, 빠르게 성장하는 이 새로운 세대의 DeFi 프로토콜은 훨씬 더 성숙해졌으며 위험 관리에 대해 많은 생각이 들어갔습니다. 그러나 여전히 위험은 많습니다.

 

현재 DeFi 시장의 가장 큰 위험은 Terra의 붕괴를 초래한 것과 같은 기계적 오류가 아니라 규모, 복잡성 및 상호 연결성이라는 세 가지 핵심 요소에 기반합니다.

 

이 DeFi 물결의 프로토콜은 몇 달 만에 상당히 커졌으며 더 복잡한 금융 기본 요소를 가능하게 하고 놀라울 정도로 상호 연결되어 있습니다. 복잡성, 규모 및 상호 연결성의 조합은 현재 DeFi 시장의 위험 모델의 기능을 크게 능가했습니다.

 

간단히 말해서, 현재 DeFi 시장에는 신뢰할 수 있는 위험 모델이 없는 위험 조건이 많이 있습니다. 그리고 그 격차는 줄어들지 않고 오히려 늘어나고 있는 것 같습니다.

현대 DeFi의 4가지 가장 큰 위험

위험은 처음부터 DeFi 이야기의 일부였으며 광범위하고 일반적인 용어로 논의하는 것은 매우 쉽습니다. 이 새로운 DeFi 시대는 새로운 혁신을 가져오며 상당히 빠르게 성장했습니다. 결과적으로 위험은 이전과 다른 의미를 갖습니다.

 

DeFi 시대에 위험을 분석하기 위한 첫 번째 원칙 접근 방식을 취하면 규모, 속도, 복잡성 및 상호 연결성이라는 네 가지 기본 요소가 강조됩니다.

 

이러한 요소를 설명하기 위해 TVL이 수억 달러인 기본 AMM과 해당 포인트 시스템과 함께 재스테이킹된 자산을 사용하고 자체 토큰 및 포인트를 도입하는 AMM의 위험을 정량화하는 차이점을 고려하십시오.

 

전자의 위험 모델은 기본적인 통계 또는 기계 학습 방법으로 해결할 수 있습니다. 후자는 DeFi에 거의 적용되지 않는 복잡성이나 혼돈 이론과 같은 훨씬 더 발전된 수학과 경제 분야의 영역에 들어갑니다.

다양한 요인을 더 자세히 살펴보겠습니다.

1) 규모

DeFi에서 위험과 규모의 관계 원칙은 매우 간단합니다. 금융 시장에서 소규모, 예를 들어 수억 규모의 위험을 모델링하는 것은 수천억 규모의 위험과 매우 다릅니다. 더 큰 규모에서는 더 작은 규모에서는 존재하지 않았던 위험 조건이 항상 표면화됩니다. 이 원칙은 많은 상호 연결된 기본 요소가 있는 병렬 금융 시스템인 DeFi에 확실히 적용됩니다.

 

현재 DeFi 물결의 가장 혁신적인 프로젝트 중 하나이며 단 몇 달 만에 TVL에서 수십억 달러를 유치했습니다. 현재 시장에서 Ethena의 가장 큰 과제는 자금 조달 요율이 오랫동안 마이너스가 될 경우 위험 및 보험 모델을 해당 규모에 맞게 조정하는 것입니다.

2) 속도

위험과 속도 사이의 관계는 너무 커지거나 너무 빠르게 성장하는 것 사이의 전통적인 마찰입니다. 위험 조건으로서 속도는 규모를 확대하는 촉진제 역할을 합니다. 단 몇 달 만에 TVL이 수백만에서 수십억으로 증가하는 프로토콜은 예상치 못한 위험 상황이 나타나기 전에 위험 모델을 새로운 규모로 조정할 시간이 없을 수도 있습니다.

 

급속한 상승세의 전체 이동이 촉발되었으며 그 중 일부는 단 몇 달 만에 TVL이 수십억 달러로 증가했지만 여전히 인출과 같은 기본 기능이 부족했습니다. 속도와 규모의 조합은 이러한 프로토콜 중 일부에서 단순한 디페깅 조건을 실제로 영향을 미치는 위험 요소로 악화시킬 수 있습니다.

3) 복잡성

복잡성 이론의 전체 분야는 예측 모델의 법칙을 벗어나는 시스템을 연구하기 위해 탄생했습니다. 제2차 세계대전 이후 세계 경제가 위험 모델보다 빠르게 성장함에 따라 경제적 위험은 거의 초창기부터 복잡성 이론의 중심에 있었습니다. 단순한 경제 시스템에서 위험을 모델링하는 것은 매우 간단합니다.

 

DeFi의 새로운 물결에는 수익률 파생 상품 및 레버리지와 같은 매우 정교한 기본 요소를 추상화하는 Pendle 또는 Gearbox와 같은 프로토콜이 있습니다. 이러한 프로토콜의 위험 모델은 이전 세대의 DeFi 프로토콜보다 근본적으로 더 어렵습니다.

4) 상호 연결성

광범위하게 상호 연결된 경제 시스템은 모든 조건이 수많은 계단식 영향을 미칠 수 있으므로 위험 관점에서 보면 악몽이 될 수 있습니다. 그러나 상호연결성은 경제 시스템 진화의 자연스러운 단계입니다.

 

현재 DeFi 생태계는 이전 DeFi 생태계보다 훨씬 더 상호 연결되어 있습니다. 우리는 EigenLayer의 파생 상품을 토큰화하여 Pendle의 풀에서 거래하거나 Gearbox에서 레버리지와 함께 사용하고 있습니다. 결과적으로 하나의 프로토콜의 위험 조건은 DeFi 생태계의 다양한 주요 구성 요소를 통해 빠르게 침투할 수 있으며, 이로 인해 위험 모델을 구축하기가 엄청나게 어려워집니다.

기술적 위험에서 경제적 위험으로 전환

해킹과 공격은 지난 몇 년간 DeFi의 주요 위험 주제였지만 이제 변화가 시작될 수도 있습니다. 차세대 DeFi 프로토콜은 더 혁신적일 뿐만 아니라 기술적 보안 관점에서 훨씬 더 강력합니다. 감사 회사는 더욱 똑똑해졌고 프로토콜은 보안을 훨씬 더 심각하게 다루고 있습니다.

 

진화하는 금융 시스템으로서 DeFi의 위험은 기술적 위험에서 경제적 위험으로 전환되고 있는 것으로 보입니다. 대규모, 빠른 성장 속도, 증가하는 복잡성 및 심층적인 상호 연결성은 DeFi를 위험 관점에서 예상치 못한 영역으로 이동시키고 있습니다. 소수의 회사만이 DeFi 위험에 대처하고 있으므로 이제 따라잡는 것이 과제입니다.

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