만자 연구|USD.AI의 InfraFi 모델 분석: AI 자금 조달과 DeFi 수익 두 가지 난제를 어떻게 해결할 것인가?
출처: stablewatch, [《GPU-Backed Credit: How USD.AI Channels Onchain Capital for AI Compute Financing》](https://x.com/stablewatchHQ/status/1981361473327620296)
저자: @_kabat_
편집: momo, ChainCatcher
편집자 주 :
Plasma가 가져온 부의 효과로 인해 Framework Ventures가 주도한 USD.AI가 시장의 주목을 받고 있습니다. 이 프로젝트는 올해 8월에 1,300만 달러의 A 라운드 자금을 조달했으며, Framework Ventures가 주도하고 Dragonfly, Bullish 및 Arbitrum이 참여했습니다. 이후 YZi Labs의 새로운 투자도 받았습니다. 강력한 자본 지원은 시장의 FOMO를 유발했으며, USD.AI는 여러 차례 예치금 한도를 단기간에 매진시켰습니다. 그 중 10월 9일에 개방된 7,500만 달러 한도는 52초 만에 매진되었습니다.
또한 최근 실리콘밸리 101 x RootData 연례 회의에서 USD.AI는 "RootData List 2025 연간 목록 Top100 프로젝트"에 성공적으로 선정되었습니다. 그 배후의 가치 논리를 탐구하기 위해 본문에서는 USD.AI의 프로토콜 위치, 핵심 모듈 및 미래의 도전을 심층 분석합니다.
핵심 요약
USD.AI 프로토콜은 DeFi의 중대한 구조 혁신으로, "InfraFi" 모델을 창출하여 온체인 유동성과 AI 컴퓨팅의 자본 집약적 수요를 연결합니다. 이는 AI 산업의 빠른 자본 배치에 대한 긴급한 요구와 DeFi 생태계의 지속 가능하고 비투기적 수익 추구라는 양면 시장의 고통을 정면으로 다룹니다. 수익원은 실제 경제 활동에 기반해야 합니다. USD.AI는 공공 블록체인을 통해 현금 흐름 자산의 자금을 조달하는 투명하고 효율적인 솔루션을 제공합니다.
프로토콜의 핵심은 세 가지 혁신 모듈에 의해 구동됩니다. 첫째는 CALIBER로, 실물 자산의 토큰화를 위한 표준화된 법률 및 기술 프레임워크를 제공합니다. 둘째는 FiLo Curator로, 자산 발행자가 초기 손실 책임을 지도록 요구하여 인센티브를 정렬하는 확장 가능하고 위험 격리된 보험 모델입니다. 마지막으로 QEV는 경매 기반의 상환 메커니즘으로, 비유동 담보에 대해 취약한 즉각적인 유동성 약속을 배제하고 예측 가능하고 시간 가격의 유동성을 제공합니다. 이는 전통적인 자산 지원 프로토콜의 자산-부채 불일치 문제를 해결합니다.
프로토콜의 실행 가능성은 하나의 핵심 담보 가정에 기반합니다: NVIDIA GPU의 지속적인 경제적 가치입니다. 새로운 세대의 훈련 하드웨어로 대체되더라도, GPU는 높은 수요의 추론 작업에서 여전히 긴 꼬리 가치를 지니며, 예측 가능하지만 급격한 감가상각이 있는 지속 가능한 자산 범주를 형성합니다.
이 모델은 DeFi의 전형적인 위험 특성을 뒤집고 암호 자산의 가격 변동을 피하며, 대신 전통 금융의 알려진 위험인 신용 부도, 운영 실행 및 법적 집행 가능성을 도입합니다. 이를 해결하기 위해 프로토콜의 보험 프레임워크는 하드웨어의 점진적인 노후화 감가상각과 새로운 기술 주기가 초래하는 갑작스러운 재평가 충격을 고려하여 미래의 경제 가치를 예측합니다.
USD.AI는 단순한 스테이블코인 프로토콜이 아니라, 현실 세계의 인프라 구축을 지원하기 위해 글로벌 분산 원장에 의해 자금을 조달하는 범용 금융 프레임워크입니다. 혁신 개념에서 대규모 금융 원리로의 전환은 온체인 논리와 오프체인 법률, 운영 및 규제 프레임워크의 통합 능력에 달려 있습니다. 본 분석에서는 USD.AI의 구조를 분해하고 AI 시대의 새로운 금융 원리가 될 잠재력을 평가합니다.
1. 두 가지 고통의 충돌: AI 자본 부족과 DeFi 지속 가능성 문제
USD.AI 프로토콜의 탄생은 이중 수요의 촉발에서 비롯되었습니다: 한편으로는 AI 산업의 막대한 자본 수요가 전통 금융의 수용 능력을 초과하고 있으며, 다른 한편으로는 점점 성숙해가는 DeFi 생태계가 현실 세계에서 지속 가능한 수익을 확보해야 할 필요성이 있습니다. 이 두 가지 수요가 교차하면서 독특한 경제적 기회를 창출하고, 이를 통해 두 가지를 연결하는 혁신적인 금융 도구가 탄생했습니다.
AI 산업의 핵심 고통은 빠른 성장과 경직된 자본 간의 모순입니다. 계산 자원은 AI 모델 훈련과 운영의 기초로, 수요가 급격히 증가하고 있습니다. Brookfield 시장 분석에 따르면, 현재 최전선 모델 개발이 수요의 80%를 차지하지만, 시장 구조는 곧 반전될 것입니다. 2030년까지 추론 작업(기존 모델에서 쿼리를 실행하는 것)은 시장의 75%를 차지할 것으로 예상되며, 2034년에는 시장 규모가 연간 2,500억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이는 AI가 연구 분야에서 글로벌 비즈니스에 통합되는 보편적 도구로 전환됨을 나타냅니다.

이러한 확장은 하드웨어(주로 NVIDIA GPU)에 대한 수요를 매우 절실하게 만듭니다. GPU는 AI 열풍의 "삽과 곡괭이"로 불립니다. 그러나 중소형 운영자는 이러한 자산을 자금 조달하는 데 있어 시스템적인 장애물에 직면해 있습니다. 하드웨어 업데이트 주기는 일반적으로 12-18개월에 불과하며, 전통 은행 대출 및 자산 자금 조달 프로세스는 느리고, 보험 모델은 이러한 자산에 적합하지 않으며, 위험 특성도 기존 신용 시스템에 맞지 않습니다. 이로 인해 시장 공급이 부족해지고, 사모 채권 펀드는 공백을 메우려 하지만 효율적이고 확장 가능한 인프라가 부족합니다. 결과적으로 혁신이 제한되고, 많은 잠재력 있는 운영자는 전통 금융의 제약으로 인해 생산적 자산을 확보할 수 없습니다.
동시에 DeFi 생태계도 자신의 고통에 직면해 있습니다. 스테이블코인 시장의 총 가치는 3,000억 달러에 가까우며, DeFi는 방대한 온체인 유동 자본을 보유하고 있습니다. 그러나 핵심 도전 과제는 지속 가능하고 비투기적인 수익을 창출하는 방법입니다. 수년 동안 수익은 주로 암호 생태계 내부 메커니즘에서 발생했습니다: 토큰 교환의 유동성 제공, 투기적 레버리지, 토큰 인센티브, 그리고 최근 유동성 스테이킹을 통해 이루어진 복잡한 스테이킹 보상입니다.
이러한 수익은 혁신적이지만, 암호 시장의 감정과 가격 변동에 크게 의존합니다. 온체인 유동성과 현실 세계 자산(RWA)을 연결하려는 시도는 낯설지 않지만, 문제는 많습니다. 이전의 노력은 종종 하나의 핵심 고통으로 인해 실패했습니다: 자산과 부채의 불일치. 프로토콜은 즉각적이고 필요에 따라 유동성을 제공하려고 했지만(DeFi 화폐 시장은 ETH 또는 USDC와 같은 유동 자산의 특성에 기반함), 그 뒤에는 본질적으로 비유동적인 현실 자산이 있었습니다.
이러한 구조적 결함은 시스템을 취약하게 만들며, 약간의 상환 압박만으로도 기본 담보를 즉시 청산할 수 없는 문제를 드러냅니다. 시장은 하나의 핵심 고통으로 정의됩니다: 많은 자본이 안정적인 현실 수익을 갈망하지만, 비유동 자산의 유동성 문제를 해결하지 못한 구조에 제한받고 있습니다.
USD.AI의 가치는 이러한 고통을 직접적으로 해결하는 데 있습니다. AI 산업은 대량의 생산적 현금 흐름 자산을 보유하고 있으며, 유연한 자금 조달이 절실합니다. DeFi 생태계는 방대한 안정적인 자본 풀을 보유하고 있으며, 의미 있는 현실 수익을 갈망합니다. USD.AI는 두 가지를 연결하는 다리가 되고자 합니다. 즉, 하나의 생태계의 유동성을 다른 생태계의 인프라 자금 조달로 유도하여 진정한 윈-윈 경제 순환을 구축하는 것입니다.
2. 추론 시대의 GPU: 지속 가능한 자산 범주
모든 자산 대출 프로토콜이成立하기 위해서는 하나의 핵심 전제가 필요합니다: 그 담보는 장기적인 경제적 내구성을 가져야 합니다. USD.AI와 같은 고성능 계산 하드웨어를 담보로 하고 다년기 대출을 제공하는 프로토콜에게 이 요구는 특히 중요합니다. 이 프로토콜의 전체 위험 모델은 "최신 GPU만이 실제 가치를 지닌다"는 일반적인 오해를 반박하는 구체적이고 다소 반직관적인 투자 논리에 기반합니다. 이 논리는 AI 하드웨어 시장이 단일한 시장이 아니라 두 개의 경제적 동력이截然히 다른 세분 시장으로 나뉘고 있다는 것을 보여줍니다: 최전선 모델 훈련과 대중 시장 추론입니다.
최전선 모델 훈련의 세계는 계산 능력의 패권을 위한 군비 경쟁입니다. 이 분야는 마이크로소프트, 구글, 아마존과 같은 클라우드 거대 기업들이 주도하며, 이들은 점점 더 큰 모델을 구축하기 위해 최첨단 하드웨어가 필요합니다. 여기서는 기술 진화의 속도가 빠르고 잔인합니다. GPU의 가치는 이전 제품에 대한 성능 우위에 직접적으로 의존하며, 새로운 세대의 더 강력한 아키텍처가 출시되면 그 경제적 효용은 빠르게 감소합니다. 이러한 환경은 비트코인 채굴과 유사하며, 구형 하드웨어는 기술 발전의 물결 속에서 빠르게 수익성을 잃게 됩니다. 만약 이것이 GPU의 유일한 시장이라면, 이를 담보로 삼아 3년 기한의 대출을 제공하는 것은 설득력이 없는 주장일 것입니다.
그러나 추론 시장의 운영 논리는 완전히 다릅니다. 이 분야는 이미 훈련된 모델에서 쿼리를 실행하여 결과를 생성하는 것으로, 극단적인 원시 계산 능력을 추구하기보다는 처리량, 신뢰성 및 비용 효율성에 더 중점을 둡니다. 대부분의 상업적 AI 응용 프로그램(챗봇 구동, 이미지 생성, 실시간 분석 제공 등)에서 핵심 지표는 특정 GPU 모델이 아니라, 각 토큰 생성의 비용과 응답 지연입니다.
이러한 경제적 효율성(단순한 계산 능력이 아닌)에 대한 중점은 이전 세대 하드웨어에 지속적인 긴 꼬리 시장을 창출합니다. NVIDIA A100이나 H100과 같은 칩은 새로운 세대 제품이 출시되더라도 즉시 가치가 없어지지 않습니다; 그들의 역할은 단지 변화할 뿐입니다 ------ 훈련 분야의 최고 도구에서 추론 분야의 높은 비용 효율성을 가진 주력으로 전환되며, 출시 후 몇 년 동안 지속적으로 상당한 수익을 창출합니다.
USD.AI의 대출 구조는 이러한 시장 현실을 활용하기 위해 맞춤 설계되었습니다. 3년 기한의 분할 상환 대출로 설계된 USD.AI는 하드웨어가 추론 시장에서 경제적 효율성이 가장 높은 단계와 자금을 조달하는 모델을 일치시킵니다. 이러한 자금 조달은 빠르게 가치가 하락하는 기술에 대한 투기적 도박이 아니라, 가장 생산적인 해에 지속적으로 현금 흐름을 생성할 수 있는 내구성 있는 도구에 대한 합리적인 보증입니다. 이 모델은 30년 기한의 주택 담보 대출과는 다르며, 오히려 3년 기한의 고성능 자동차 임대 계약과 유사합니다: 높은 가치, 빠른 회전, 지속적인 업데이트.
결국, USD.AI의 모델은 하드웨어 업데이트 주기를 두려워하지 않고, 오히려 이를 핵심 특성으로 간주합니다. 하드웨어의 빠른 회전은 오히려 프로토콜의 활력 원천이 되며, 예측 가능한 새로운 자금 조달 기회를 창출하고 프로토콜이 관리하는 담보 풀을 항상 현대화하고 경제적 관련성을 유지합니다. 이러한 하드웨어 감가상각과 프로토콜 자금 조달 간의 공생 관계는 USD.AI가 대출자에게 안정적이고 장기적인 수익을 제공하는 동시에, 전 세계의 핵심 AI 인프라 구축의 물결을 지속적으로 지원할 수 있게 합니다.
3. USD.AI의 세 가지 핵심 모듈
USD.AI 프로토콜의 핵심은 세 가지 상호 의존적인 핵심 모듈로 구성된 엔진입니다. 이들은 각각 자산 지원 금융에서의 고유한 문제를 정밀하게 해결하며, 현실 세계 자산에 대한 인수, 규모화 및 유동성을 제공하기 위한 완전한 프레임워크를 형성합니다.
이전의 프로토콜은 비유동성 자산을 유동 자산을 위해 설계된 구조에 억지로 끼워 넣으려 했지만, USD.AI는 첫 번째 원리에서 출발하여 자금 조달 자산에 맞춤형으로 설계된 원주율 시스템을 제공합니다. 아래에서는 CALIBER, FiLo Curator 및 QEV 이 세 가지 핵심 모듈을 심층 분석하여 그 협력 작동 메커니즘과 이들이 어떻게 "InfraFi"라는 새로운 패러다임을 지탱하는지 밝혀보겠습니다.

CALIBER: 자산 토큰화 핵심 모듈
CALIBER(전문명 "담보 자산 장부: 보험, 보관, 평가 및 상환")은 프로토콜의 기초입니다. 이는 오프체인 실물 자산을 상호 교환 가능한 온체인 금융 도구로 변환하기 위한 표준화된 법률 및 기술 프레임워크를 제공합니다. 그 핵심 사명은 자산의 권리 확립 및 법적 집행이라는 근본 문제를 해결하는 것입니다.

자금을 조달받는 각 GPU는 《통일상법전》 제7조의 원칙을 준수해야 합니다. 이 조항은 보관 증명서(즉, 물품 보관 관계를 확인하는 법적 문서)의 법적 근거입니다. 이 조항을 준수함으로써, 신뢰할 수 있는 보험이 있는 보관자는 디지털 증명서를 발행하고 NFT 형태로 토큰화하여 법적으로 인정된 물리적 하드웨어에 대한 소유권을 나타냅니다. 이로 인해 생성된 토큰화된 증명서는 프로토콜이 실물 자산에 대한 채권이 오프체인 세계에서도 법적 강제 집행력을 갖도록 보장합니다.
하드웨어는 신뢰할 수 있는 제3자 데이터 센터에 의해 보관되며, 지속적인 물리적 안전 및 운영 모니터링을 보장합니다. 프로토콜은 모든 하드웨어가 법적 보호가 잘 되어 있고 보험이 가능한 최고 데이터 센터에 위치해야 한다고 강제합니다. 이 요구 사항을 충족하는 것은 절대적인 전제 조건입니다. 왜냐하면 포괄적인 보험이 실물 GPU를 온체인 자금 조달이 가능한 은행급 자산으로 변환하는 데 핵심이기 때문입니다.

법적 및 물리적 현실이 보장된 후, 경제적 가치가 온체인으로 도입됩니다. 프로토콜은 하드웨어를 담보로 대출을 발행하며, 차입자의 상환 의무는 sUSDai로 토큰화됩니다. 명확히 해야 할 점은, sUSDai 토큰이 특정 시리얼 번호의 GPU에 대한 디지털 소유권 증명서를 나타내지 않는다는 것입니다. 그런 도구는 유동성이 매우 낮고 위험이 집중되어 있습니다. 반대로, sUSDai는 프로토콜의 모든 대출로 구성된, 다각화되고 지속적으로 진화하는 자산 풀에 대한 권리를 나타냅니다. 이로 인해 발생하는 현금 흐름은 비례적으로 수익권을 갖습니다.
이 설계는 중요한 추상화를 실현합니다: 수천 개의 독립적이고 비유동적인 신용 포지션을 통합된, 상호 교환 가능하며 이자를 발생시키는 토큰으로 변환하여 유동적이고 확장 가능한 금융 핵심 모듈을 창출합니다.
FiLo Curator: 위험 인수 핵심 모듈
CALIBER가 단일 자산에 대한 토큰화 프레임워크를 제공한다면, FiLo Curator(초손실 큐레이터) 핵심 모듈은 위험 격리 방식으로 새로운 자산을 도입하여 시스템의 규모 확장을 실현하는 메커니즘을 제공합니다. 이는 많은 위험 공유 대출 모델이 직면하는 두 가지 핵심 도전 과제를 해결하는 것을 목표로 합니다: 역선택 및 위험 전염. FiLo 모델은 프로토콜이 자산 기반을 확장할 수 있도록 하며, 새로 도입된 검증되지 않은 담보 풀의 위험이 기존의 성과가 좋은 대출 포트폴리오와 혼합되지 않도록 보장합니다.

이 구조의 작동 방식은 독립적인 대출 스택을 관리하는 것과 유사합니다. 새로운 자산 발행자(즉, "큐레이터")가 GPU 지원 대출을 프로토콜에 도입하고자 할 때, 그들은 새로운 독립 스택을 시작해야 합니다. 해당 큐레이터는 자신의 스택에 초손실 자본을 제공해야 합니다. 이 자본은 "면책금"에 해당하며, 초기 부도 손실을 흡수하여 프로토콜의 주류 대출자 자본이 영향을 받지 않도록 보호합니다.
정상적으로 운영될 때, 자산에서 발생하는 이자는 큐레이터와 대출자에게 동시에 분배됩니다. 그러나 부도가 발생하면 상환 우선 순위는 절대적입니다: 대부분의 자본을 제공한 고급 대출자는 큐레이터가 자신의 하위 자본을 회수하기 전에 우선적으로 전액 상환되어야 합니다. 이러한 인센티브 구조는 매우 중요합니다: 이는 담보와 차입자의 상황을 가장 잘 아는 큐레이터가 자신이 발행한 자산과 장기적으로 "이익을 묶어야" 한다는 것을 강제합니다.
큐레이터의 재무 성공을 그가 발행한 자산의 성과와 직접 연결함으로써, FiLo 모델은 강력하고 분산화된 확장 가능한 인수 프로세스를 창출합니다. 이는 프로토콜이 각 대출에 대해 중앙 집중식 인수를 수행하지 않고도 전문 파트너 네트워크를 통해 비즈니스를 확장할 수 있게 하며, 모든 위험이 각 독립 스택 내에서 엄격히 제한되도록 보장합니다.
QEV: 유동성 핵심 모듈
QEV 상환 메커니즘은 프로토콜에서 가장 혁신적인 요소로, 장기적인 안정적 운영의 기초입니다. 이는 자산과 부채의 불일치라는 근본적인 결함(이로 인해 많은 현실 세계 자산 프로토콜이 비정상적으로 취약해졌던 원인)을 해결하기 위한 새로운 솔루션을 제공합니다. 다른 프로토콜이 본질적으로 비유동적인 담보에 즉각적인 유동성을 제공하겠다고 약속하면서 실패할 때, QEV는 "상환"이라는 핵심 개념을 재설계하여 예측 가능하고 시간 가격의 유동성으로 취약한 즉각적인 유동성 약속을 대체합니다.
프로토콜이 보유한 자산은 GPU로 보증된 분할 상환 대출이며, 스마트 계약 내의 유동성 토큰이 아닙니다. 차입자가 매월 상환함에 따라 이러한 대출은 예측 가능한 안정적인 현금 흐름을 생성하며, 매월 약 3-4%의 미상환 원금 총액이 프로토콜로 유입됩니다. 이 지속적인 유입 자금은 상환 작업의 자연스러운 유동성 원천입니다. 따라서 핵심 도전 과제는 자산이 부족한 것이 아니라 정렬 문제입니다: 어떻게 공정하고 효율적으로 이 고정 유입 자금을 상환을 원하는 sUSDai 보유자에게 배분할 것인가, 특히 수요가 높은 시기에.

QEV 메커니즘은 이 정렬 문제를 시간 선호에 대한 공개적이고 투명한 시장으로 전환합니다. 이는 심각한 혼잡을 초래할 수 있는 단순 선착순 대기열을 채택하지 않고, 지속적인 입찰 기반의 상환 대기열 우선권 시스템을 구현합니다. 모든 입찰은 제로 지식 증명을 통해 비공개를 유지하며, 결과는 대기열 내에서 배분을 용이하게 하기 위해 부드럽게 처리됩니다.
sUSDai 보유자가 상환을 원할 때, 그들은 대기열에 들어갑니다. 기본적으로 그들은 기다릴 수 있으며, 프로토콜의 자연 현금 흐름이 도착함에 따라 자신의 토큰을 액면가로 상환받습니다. 그러나 더 긴급한 유동성이 필요한 사람들을 위해 시스템은 그들이 대기열에서 우선권을 얻기 위해 소액의 우선 수수료를 지불할 수 있도록 허용합니다. 이 수수료는 프로토콜에 지급되어, 다른 인내심 있는 참여자에게 보상을 제공합니다.

이러한 희소 자원에 대한 우선권을 경매하는 설계는 개념적으로 블록체인 아키텍처의 최대 추출 가치(MEV)와 일맥상통합니다. MEV 경매가 검증자가 블록 내 거래의 순서를 판매할 수 있도록 허용하는 것처럼, QEV는 고정 자금 흐름 내에서 상환 순서를 위한 투명한 시장을 창출합니다. 이 두 시스템에서 가치는 기본 자산 자체에서 오는 것이 아니라, 그것을 얻는 순서에서 발생합니다. 이는 QEV를 정교한 금융 공학으로 만들어, 오랜 역사를 지닌 온체인 개념을 자산 지원 금융의 새로운 문제를 해결하는 데 적용합니다.
"즉각성"의 비용을 분리함으로써, QEV 모델은 유동성 압박에 직면한 대출 프로토콜이 일반적으로 채택하는 방법과 근본적으로 다릅니다. 이는 모든 차입자에게 자금 비용을 전가하는 동적 금리를 사용하지 않으며, 기본 담보를 강제로 매각해야 하는 상황에 처하지도 않습니다. QEV 모델은 즉각성의 비용을 완전히 격리시키며, 재정적 부담은 즉각적인 탈퇴를 요구하는 쪽이 전적으로 부담하게 되어, 핵심 대출 포트폴리오의 안정성과 정상 상환 차입자에 대한 대출 조건이 일시적인 탈퇴 요구의 영향을 받지 않도록 보장합니다.
그 결과, 동적이고 공정한 시장이 형성되며, 시간 선호 자체가 거래 가능한 자산이 됩니다. 시간 선호가 낮은 사용자는 안심하고 대기하며, 더 급한 사용자가 지불한 우선 수수료를 통해 "기다리기 위해 보상을 받는" 효과를 누릴 수 있습니다. 시간 선호가 높은 사용자는 시장 주도 가격을 지불하여 조기 탈퇴할 수 있으며, 이는 그들이 대기열에서 앞서게 해준 인내심 있는 보유자에게 보상하는 것입니다.
이는 "즉각성"의 비용을 명확하고 시장 주도적인 메커니즘으로 만드는 시스템입니다. 이러한 방식으로, QEV는 자산과 부채의 불일치 문제를 해결하고, 예측 가능한 방식으로 상환 의무를 이행할 수 있는 지속 가능한 시스템을 창출합니다.
4. 이중 토큰 모델
USD.AI 프로토콜은 정교하게 설계된 이중 토큰 구조를 채택하여, 다양한 사용자 요구에 따라 위험을 분급하고 기능을 구분합니다. 이 시스템은 두 가지 다른 자산을 중심으로 구축됩니다: USDai, 합성 달러; 그리고 sUSDai, 수익형 스테이블코인입니다.
USDai는 낮은 위험과 높은 유동성의 거래 매개체 역할을 하며, 안정성과 거래를 위해 설계되었습니다. 이는 토큰화된 국채(통해 M0의 wM)로 1:1로 충분히 담보되며, 이 담보는 사용자가 예치한 USDC 또는 USDT와 같은 자산에서 발생합니다. USDai는 설계상 유동성 풀을 통해 거의 즉각적으로 1:1로 이러한 스테이블코인으로 상환될 수 있습니다.
반면, sUSDai는 프로토콜 내의 스테이킹 포지션을 나타냅니다. sUSDai의 보유자는 기본 GPU 대출 포트폴리오에서 발생하는 높은 수익을 얻지만, 그 대가로 프로토콜의 핵심 자산-부채 위험을 명확히 부담합니다. 이 위험은 주로 QEV 상환 메커니즘을 통해 관리됩니다. 이러한 분리는 사용자가 위험 노출을 선택할 수 있게 합니다: USDai를 사용하여 단순한 안정성을 추구하거나, 이를 스테이킹하여 sUSDai를 발행함으로써 시스템의 위험-보상 계약에 적극 참여할 수 있습니다.
많은 DeFi 프로토콜이 보상을 분배하기 위해 변동 기반이나 직접적인 토큰 발행을 사용하는 것과 달리, sUSDai의 수익은 그 내재 가치의 안정적 증가를 통해 축적됩니다. 하나의 sUSDai 토큰은 항상 지속적으로 성장하는 기본 자산 풀(즉, 대출 포트폴리오의 원금 및 발생 이자)에 대한 청구권을 나타냅니다. 따라서 차입자가 지속적으로 상환함에 따라, 각 sUSDai 토큰의 상환 가치는 점차 상승합니다. 이러한 비인플레이션 모델은 수익이 대출 포트폴리오의 실제 성과를 직접 반영하도록 보장합니다.
이 설계 선택은 보유자에게 잠재적인 세금 혜택을 가져다줍니다. 왜냐하면 이로 인해 발생하는 수익은 일반적으로 상환 시 실현되는 자본 이득으로 분류될 가능성이 높기 때문입니다. 이는 변동 기반 모델을 채택한 토큰과 미세하지만 중요한 차이를 만듭니다.
5. 점진적 자본 배분
이 프로토콜은 두 가지 다른 단계를 통해 자본 배분을 관리하여 수익을 최적화하고 효율 손실을 줄입니다.
첫 번째 단계는 "창세" 단계 또는 유휴 상태로, 자금이 예치된 후 최종적으로 이미 인수된 GPU 대출에 배분되는 자연적인 시간 차이를 해결하는 데 중점을 둡니다. 이 부분의 미배치 자금이 효율 손실을 초래하고 전체 수익을 희석하는 것을 방지하기 위해, 프로토콜은 이 자금을 미국 국채에 배분합니다. 이 과정은 M0 프로토콜을 통합하여 이루어지며, 이 프로토콜은 국채 수익을 얻기 위한 온체인 인프라를 제공합니다.
자격을 갖춘 대출이 준비되면, 자본은 두 번째 단계인 "확장" 단계 또는 활성 상태로 전환됩니다. 이 단계에서는 자본이 자금 풀에서 인출되어 GPU 대출을 발급하는 데 사용되며, 차입자가 지불하는 이자에서 발생하는 높은 수익이 sUSDai 보유자에게 직접 축적되기 시작합니다. 이는 시스템이 주요 가치 창출 주기로 진입함을 나타냅니다.
프로토콜이 최종적으로 성숙한 상태에서는, 그 저장 자산은 주로 하드웨어 지원 대출로 구성됩니다. 이는 sUSDai 보유자에게 높은 연간 수익률(13%-17%+)을 가져다주지만, 동시에 이 토큰이 완전히 합성된 달러로 작동하게 되며, 상환 주기가 더 길고 가변적이며 QEV 메커니즘에 크게 의존하게 됩니다.
고전적인 "닭이 먼저냐, 달걀이 먼저냐"의 딜레마를 해결하기 위해, 즉 수익을 창출할 수 있는 강력한 대출 포트폴리오를 구축하기 전에 충분한 총 잠금 가치(TVL)를 유치하는 방법에 대해, 프로토콜은 "Allo" 포인트 프로그램을 출시했습니다. 이 조치는 초기 예치자에게 포인트를 보상하여(이 포인트는 미래 토큰 발행에 대한 청구권을 나타냅니다) 초기 유동성을 유도하는 것을 목표로 합니다.

높은 유동성을 가진 USDai 토큰을 보유한 사용자는 5배의 포인트 배수를 받을 수 있으며, 이 분배는 KYC가 필요한 전통적인 최초 토큰 발행(ICO) 구조를 대상으로 합니다. 동시에, 이미 스테이킹된 sUSDai 토큰을 보유한 사용자는 프로토콜의 기본 수익 외에도 2배의 포인트 배수를 받을 수 있습니다. 이 두 번째 경로는 KYC가 필요 없는 에어드롭 모델과 일치하며, 자본을 잠그고 처음부터 프로토콜의 핵심 수익 생성 메커니즘을 수용하려는 사용자에게 보상을 주기 위한 것입니다.
6. 자금 공급에서 상환 탈퇴까지
이 이중 토큰 경제 시스템 내의 상호 작용을 이해하는 가장 좋은 방법은 주요 참여자의 전체 경로를 추적하는 것입니다.
수익을 추구하는 자본 제공자의 경우, 이 과정은 명확한 두 단계로 이루어집니다. 첫째, USDT와 같은 스테이블 자산을 예치하면, 프로토콜은 이에 상응하는 높은 유동성의 스테이블코인 USDai를 발행합니다. 프로토콜의 핵심 수익을 얻으려면, 보유자는 자신의 USDai를 스테이킹하여 수익형 토큰 sUSDai로 교환해야 합니다. 이 새롭게 스테이킹된 자본은 프로토콜에 의해 활성 대출 포트폴리오에 배분되어, 차입자가 GPU 하드웨어를 확보하는 데 필요한 자금을 제공합니다. 이후 sUSDai 보유자는 이러한 대출의 이자 지급에서 자동으로 수익을 축적하며, 그들이 보유한 sUSDai는 다각화되고 수익을 창출하는 현실 세계 기반 시설 자산 풀에 대한 유동성 채권을 나타냅니다.
차입자(주로 GPU 운영자 또는 데이터 센터)의 경우, 그들의 여정은 오프체인에서 시작되어, 검토된 FiLo Curator와 협력해야 합니다. 큐레이터는 포괄적인 실사를 수행하고 대출 구조를 설계하며 CALIBER 프레임워크에 따라 자산 담보를 준비합니다. 승인을 받으면, 대출은 프로토콜에 의해 온체인으로 발급되며, 차입자는 USDai로 평가된 자금을 받아 하드웨어를 구매합니다. 이후, 그들은 대출 조건에 따라 정기적으로 프로토콜에 원금과 이자를 상환하기 시작합니다. 최종적으로 그들은 전통적인 자금 조달 경로보다 더 유연하고 가격이 더 높은 시장 수요에 맞춰 비즈니스를 확장할 수 있는 글로벌화된, 필요에 따라 제공되는 유동성 풀에 접근하게 됩니다.

생애 주기의 마지막 단계는 상환입니다. sUSDai 보유자가 포지션에서 탈퇴하고 기본 USDC를 상환하고자 할 때, 그들은 상환 요청을 시작하여 QEV 대기열에 들어갑니다.
여기서 그들은 명확한 선택에 직면하게 되며, 이 선택은 그들의 시간 선호에 따라 달라집니다. 그들은 대기열에서 인내심을 가지고 기다릴 수 있으며, 대출 상환이 계속되면서 프로토콜의 유동성 준비금이 보충됨에 따라, 그들의 sUSDai는 액면가로 상환됩니다. 또는 즉각적인 유동성이 필요한 경우, 그들은 시장 주도 가격으로 우선 수수료를 지불하여 대기열에서 다른 참여자보다 앞서게 할 수 있습니다.
"즉각성"의 비용을 명확히 함으로써, QEV 메커니즘은 즉각적인 탈퇴를 원하는 사용자와 전체 시스템에 이 비용을 강요하지 않으면서, 탈퇴 유동성을 제공하는 인내심 있는 보유자에게 보상을 제공합니다.
7. 위험 관리 프레임워크
전형적인 DeFi 원리를 평가하는 것과 비교할 때, USD.AI 프로토콜과의 상호 작용은 위험 평가에서 근본적인 변화를 요구합니다. 이 프로토콜은 암호 원주율의 위험 노출, 즉 담보 자산 가격의 극단적인 변동이나 온체인 오라클 조작을 피하고자 합니다. 이러한 요소들은 분산 대출 프로토콜의 주요 실패 원인이었습니다.
반대로, USD.AI의 위험 상태는 전통 금융에서 직접 도입된 프레임워크에 의해 주도됩니다. 주요 위험 고려 사항은 더 이상 블록체인 원주율의 시장 동력이 아니라, 신용 위험, 운영 완전성 및 법적 계약 집행







