NFT 유동성 문제 해결 가능성, CoinFund 창립자가 가격 발견 메커니즘의 잠재력 해석

이 글은 체인뉴스에 게재되었으며, 저자는 Jake Brukhman, CoinFund의 창립자이고, Perry Wang이 편집하였습니다.

현재 대부분의 비대체성 토큰(NFT)을 추적하고 관심을 가지는 사람들은 이것이 유동성이 매우 낮은 자산 범주라는 것을 인식하고 있으며, 이러한 상황이 계속될 것이라는 데 동의할 것입니다. 그러나 블록체인 암호 경제 메커니즘의 맥락에서 "유동성"은 단순히 빠르게 해결될 수 있는 메커니즘 설계 문제일 수 있다는 점을 간과했을 가능성이 있습니다.

이 글에서는 암호 경제 모델을 활용하여 NFT 분야에서 "금융화"를 실현하고 유동성을 개선하며, 시간이 지남에 따라 이 기술을 다른 비유동 자산 분야로 확장하는 방법에 대해 깊이 탐구하고자 합니다.

NFT 자산 범주의 금융화

NFTfi.com은 NFT를 대출 담보로 사용하여 NFT의 금융화를 실현합니다.

블록체인 분야의 초기 단계로 돌아가 보면, 대체 가능한 토큰(ERC20 범주)은 상당한 유동성을 확보하는 데 몇 달 또는 몇 년이 걸릴 수 있습니다. 토큰 발행자는 중앙화 거래소에서 거래를 위해 높은 수수료를 지불하고 규제 수단을 우회합니다. 그러나 시장은 스마트 계약과 암호 경제 메커니즘을 사용하여 대체 가능한 제품의 유동성 문제를 해결했습니다. 오늘날 유동성 채굴의 마법과 자동화된 시장 조성자(AMM)의 독창성을 통해 ERC20 토큰이 유동성을 확보하는 데 필요한 시간은 거의 제로에 가깝고, 탈중앙화 거래소(DEX)의 일일 거래량은 200억 달러를 초과하며, 탈중앙화 금융(DeFi)의 시가총액은 440억 달러에 달합니다.

반면, 2020년 NFT의 총 거래액(GMV)이 급증한 해를 경험했음에도 불구하고, 오늘날 2차 시장에서 개인 NFT를 판매하는 전망은 여전히 어둡습니다. 개인적으로 제가 쓴 글에서 NFT를 "유동 지식 재산(IP)"으로 설계할 것을 제안했습니다. NFT의 범위가 점점 더 많은 디지털 콘텐츠를 포함함에 따라, 유동 IP 관점은 NFT 자체가 새로운 금융 자산 범주라는 가정이 내포되어 있습니다.

NFT의 금융 속성이 강화됨에 따라, 새로운 유형의 거래소, 대출 프로토콜 및 파생상품이 필요해질 것입니다. 따라서 저는 가격 발견이 NFT 분야의 다음 주요 문제라고 주장합니다. 자본 효율성을 갖춘 가격 발견 메커니즘은 거래를 더 빠르게 촉진하고, 토큰화를 통해 유동성을 높이며, NFT가 주문서 없이 담보로 사용될 수 있도록 하고, NFT 기반의 파생상품을 대량으로 생성할 수 있게 합니다. 다시 말해, 가격 발견은 NFT 자산 범주의 금융화를 가능하게 할 것입니다.

그렇다면 이 모든 것을 어떻게 구현해야 할까요? 이 글에서 설명하는 바와 같이, 새로운 가격 발견 메커니즘(특히 평가 감정)은 NFT와 기타 비유동 자산의 유동성 문제를 해결하는 중요한 혁신을 창출할 것입니다.

현재의 가격 발견 메커니즘 이해하기

현재 NFT 분야에는 몇 가지 가격 발견 방법만 존재합니다. 이러한 메커니즘을 이해하는 것은 가격 발견 문제를 생각하는 틀을 형성하는 데 도움이 될 것입니다.

SuperRare 사용자의 판매 및 경매 선호도 (출처: Dune Analytics)

판매 메커니즘. Rarible와 대부분의 다른 NFT 시장은 판매 방법을 사용하며, 여기서 평가는 공개 시장에서의 공개 판매를 통해 이루어집니다. NFT가 판매를 통해 거래됨에 따라, 시장은 그 역사적 가격과 자산 출처에 주목하게 됩니다. 대규모 시장 참여자가 없다면, 이 기본 메커니즘은 가격에 대한 많은 정보를 제공하지 않으며, 이로 인해 시장 유동성이 매우 낮아집니다. 판매는 자본 비효율적인 방식이라는 점을 주목할 필요가 있습니다: 주요 단점은, 평가의 각 달러에 대해 실제로 누군가가 1달러를 지불해야만 생성될 수 있다는 것입니다.

경매 메커니즘. 좋든 나쁘든, 대부분의 시장에서 매도자와 매수자는 실제로 경매를 통해 NFT의 가격을 책정하고 구매하는 것을 선호합니다. Async.art의 원주율 갤러리는 영구 경매를 채택하고 있으며, SuperRare도 마찬가지입니다. Beeple의 20점 개인 디지털 아트워크는 전설적인 350만 달러 경매 성과를 기록하여 경매가 전반적으로 매우 활발하며 유명해질 수 있음을 보여줍니다. 경매는 예술품 판매에 매우 적합하며, 예술품 경매에서 자산의 내재 가치는 종종 주관적이며 감상자가 가격을 제시합니다. 그러나 전체 NFT 자산의 자본 효율성 관점에서 볼 때, 경매는 차선책입니다. 생산 단계에 들어선 대부분의 블록체인 경매 메커니즘은 Vickrey 경매 메커니즘(두 번째 가격 봉인 경매)이 아니며, 후자는 참여자가 자신의 실제 가치를 입찰하도록 유도합니다. Vickrey 경매 메커니즘조차도 자본 효율성은 판매 메커니즘보다 떨어집니다: 이는 입찰자가 자본을 잠궈야 한다는 것을 요구합니다. (일부 플랫폼은 자본 잠금에 대한 영향을 완화하기 위해 잠금된 입찰 자본에 따라 입찰자에게 DeFi 수익을 지급할 것을 제안하기도 합니다.) 경매에서 각 달러의 평가에 대해, 이 메커니즘은 여러 배의 달러 입찰 자금을 필요로 할 수 있습니다.

분할 메커니즘. NFT의 분할은 Niftex의 선구적인 접근으로, NFT 가격 발견 분야에서 자본 효율성을 창출하기 위한 첫 번째 혁신입니다. Ark, Wrapped Punks, WG0 및 NFTX.org는 각각 하나 이상의 NFT를 ERC20 토큰으로 분할하여 DEX 또는 중앙화 거래소에서 유동성을 생성하는 다양한 분할 메커니즘을 기여했습니다. 누구나 원하는 수량의 토큰을 구매하여 NFT의 전체 평가를 높이고, 개별 사용자의 평가 비용을 낮출 수 있습니다(하지만 이 메커니즘이 반드시 전체 평가 비용을 낮출 것이라는 보장은 없습니다). 분할 메커니즘은 이해관계자 거버넌스와 관련된 도전 과제 및 해당 NFT 우주에 대한 수많은 ERC20 자산을 관리하는 문제를 동반합니다.

기존 방법에 대한 논의는 다음과 같은 질문을 제기합니다: 가격 발견 문제를 상당히 개선할 수 있는 자본 효율성 방법이 존재하는가? 우리는 다음 장에서 그 중 일부 방법을 소개할 것입니다.

자본 효율성은 가격 발견을 혁신적으로 만듭니다

지금까지의 논의에 따르면, 가격 발견 메커니즘을 평가하는 기본 틀은 자본 효율성을 측정하는 것입니다. P(x)를 상품 x의 발견 가격으로 정의하고, C(x)를 가격 책정 참여자가 필요한 총 비용 지출로 정의합시다. 그런 다음 자산 집합에 대해 특정 메커니즘의 가격 발견 효율성을 E = P / C로 광범위하게 정의할 수 있습니다. 이 틀에서 판매 메커니즘의 효율성은 항상 E = 1이며, 경매 메커니즘의 효율성은 E≤1이고, 분할 메커니즘은 E≥1로 정의됩니다. 이 글에서는 구체적인 분석을 생략하겠습니다. 문제는 우리가 분할 메커니즘보다 더 나은 성과를 낼 수 있는가 하는 것이며, 그 대답은 확실히 그렇습니다.

NFTBank는 Decentraland와 같은 가상 부동산의 추정치를 추적합니다.

가격 계산. 경매는 주관적 가치 평가 상품에 매우 유용하며, 수집품 시장은 일반적으로 희소성과 명확하게 정의된 속성에 따라 가격을 책정합니다. CryptoKitties와 가상 부동산과 같은 특정 자산은 간단한 계산으로 가격을 도출할 수 있습니다. NFTBank.ai는 유사하거나 인접한 수집품의 과거 가격을 기반으로 수집품 가격을 예측하는 정확한 기계 학습 모델을 제안한 최초의 스타트업 중 하나입니다. 가상 부동산 가격 책정은 인근 커뮤니티의 과거 판매 및 수익을 고려한 모델에 따라 달라질 수 있습니다. 이 경우, 자본 효율성이 증가할 수 있습니다. 왜냐하면 이 메커니즘은 고정 비용, 즉 가격 책정 알고리즘을 배포하는 비용 c를 가질 수 있기 때문입니다. 따라서 비용은 가격 발견 간에 분담되며, 효율성 값 E = P / c는 시간이 지남에 따라 무한대로 증가할 것입니다. 그럼에도 불구하고 Beeple의 예술품과 같은 주관적 가치가 있는 상품에 대해 기계 학습이 잘 작동할 수 있을지는 불확실합니다.

전문가 네트워크. 고정된 가격 발견 비용을 얻기 위해 반드시 기계 학습 모델을 구축할 필요는 없습니다. 가격 책정 시마다 다섯 명의 전문가에게 고정된 비용을 지불하고, 그들이 상품의 시장 공정 가치에 대한 통찰력을 제공한다고 상상해 보십시오. 상품이 상승함에 따라 자본 효율성이 증가합니다. 이 방법은 중앙화된 서비스 또는 인센티브를 받은 군중 네트워크를 통해 평가할 수 있습니다. 인공 전문가를 사용하는 데 있어 고려해야 할 문제 중 하나는 규모의 문제입니다: NFT 분야에서 발생할 수 있는 모든 잠재적 상품 수를 처리할 충분한 전문가가 정말로 존재할까요? 우리가 다음에 보게 될 것처럼, 이 방법은 체인 상의 오라클 네트워크로 확정되는 것이 가장 좋으며, 이는 평가자가 가격 감정에 참여하도록 자연스럽게 유도하고 효과적으로 평가를 수행하게 합니다.

피어 투 피어 예측 오라클. 최근 가장 흥미로운 발전 중 하나는 Upshot가 피어 투 피어 예측을 체인 상 메커니즘으로 최초로 구현한 것입니다. 피어 투 피어 예측은 참여자가 데이터 피드나 다른 출처의 객관적 사실 없이 질문에 정직하게 답변하도록 유도하는 협력 게임입니다. Upshot은 피어 투 피어 예측을 정렬 알고리즘과 결합하여 NFT 분야에서 자본 효율적인 가격 발견을 창출할 것을 제안합니다. 이렇게 좁은 분야에서 피어 투 피어 예측이 공정한지 판단하기는 어렵지만, 본질적으로 이 메커니즘은 객관적 가격의 수집품이나 주관적 가격의 예술품과는 무관합니다. 오라클은 근거 있는 합의를 보고할 것입니다. 가장 중요한 것은, Upshot이 오늘날 가격 감정의 자본 효율성에 대해 몇 가지 흥미로운 개선을 제안했다는 것입니다. 첫째, 이 메커니즘의 평가 비용은 대량의 상품 간에 분담되며, 이는 가격 계산과 유사합니다. 둘째, 미래 수익에 따라 프로토콜의 안전 마진을 평가할 수 있습니다: 특정 평가자가 악의적이거나 작업 품질이 낮은 경우, 해당 프로토콜은 이러한 평가자가 작업에 참여하지 않도록 하여 미래 현금 흐름을 적극적으로 줄입니다. 이들은 미래 현금 흐름을 줄이기 위해 사전 안전 비용을 지불하게 하는 대신, 이는 전체 암호 경제 프로토콜에서 자본 효율성을 크게 향상시키는 것입니다. Upshot의 피어 투 피어 예측은 NFT 가격 발견을 위한 첫 번째 광범위하게 적용 가능한 체인 상 메커니즘이 될 것이며, NFT 가격 책정은 Upshot 프로토콜이 2021년에 출시될 때의 첫 번째 사용 사례가 될 것입니다.

파생상품---암묵적 가격 책정. NFTfi와 같은 회사가 보여주는 NFT 대출 및 NFTX.org가 출시할 것으로 예상되는 NFT 지수는 NFT 가격 발견을 위한 또 다른 벡터를 창출합니다---NFT를 기초 자산으로 하는 파생상품의 암묵적 가격 책정. 일반적인 파생상품, 예를 들어 NFT 구매 옵션이나 예측 시장 주식은 잠재적으로 NFT 가격 책정 문제를 발생시키며, 유동성의 총 비용을 다른 플랫폼이나 메커니즘에 위임합니다. 현재 이 분야의 발전은 매우 미숙하며, NFT의 금융화 추세에 따라 향후 몇 년 동안 지속적으로 발전할 것입니다.

Upshot은 피어 투 피어 예측과 정렬 알고리즘을 결합하여 NFT 가격 책정을 효과적으로 탐색할 것을 제안합니다.

NFT 유동성의 영향

전반적으로 자본 효율적인 가격 발견 메커니즘은 기존 NFT의 유동성에 깊은 영향을 미치며, 이는 체인 상 NFT로 패키징될 수 있는 모든 비유동 자산으로 확장될 것입니다. 향후 몇 년 동안 가격 발견 문제를 중심으로 전체 평가 감정 생태계가 발전할 가능성이 높습니다. 우리는 또한 일부 방법이 객관적 가격 책정 상품에 더 적합하고, 다른 방법이 주관적 가격 책정 상품에 더 적합하다는 것을 보게 될 것입니다.

다음은 가격 발견의 몇 가지 실제 응용 사례입니다:

1. 창작자는 작품을 창작할 수 있으며, 효과적인 평가 감정 시장은 완전 자동화된 방식으로 해당 작품에 유동성을 제공합니다. 이러한 방식은 창의성, 콘텐츠 및 디지털 상품을 수익화하는 혁신적인 메커니즘을 가져올 것입니다.
2. 오라클 기반 가격 책정은 NFT 포지션과 수집품을 평가하여 새로운 가치를 발견하는 데 사용될 것입니다.
3. NFT의 "즉시 평가"는 가격이 해당 하한선 아래로 떨어지면 보유자가 자산을 자동으로 청산할 수 있는 하한선을 생성하는 데 사용될 수 있습니다. Neolastics는 유사한 메커니즘을 제안했으며, 더 넓은 상품에 적용될 수 있는 다른 가격 발견 메커니즘도 있습니다.
4. NFT를 담보로 사용하는 모든 애플리케이션은 체인 상 가격 책정을 통해 위험을 관리할 수 있습니다. 예를 들어, 대출 프로토콜은 자동화된 가격 책정에 기반하여 청산 보증금을 설정할 수 있습니다. 또는 더 기술적인 응용 프로그램에서 Optimistic Rollup 운영자는 이 메커니즘을 사용하여 2층 NFT의 롤오프 비용을 줄일 수 있습니다.
5. 투자자는 제안된 가격에 따라 더 빠르고 효율적으로 구매 결정을 내릴 수 있습니다.
6. 우리는 평가 감정의 안전성으로 지원되는 탈중앙화 NFT 지수를 생성할 수 있으며, 이는 신탁이나 담보 없이 가능합니다. 이는 NFT 분야에 투자하려는 투자자에게 높은 효율성을 창출할 수 있으며, 자산을 개별적으로 평가할 필요가 없습니다.

이 매력적인 신흥 분야에 대한 여러분의 생각을 듣고 싶습니다. Twitter에서 저를 @jbrukh로 팔로우해 주세요.

출처 링크: medium.com