SIMD-228: 비판적 분석

실행 가능한 인사이트

• Solana의 현행 인플레이션 일정은 연 8%에서 시작해 매년 15%씩 감소하며 최저 1.5%에 도달하는 고정 시간 기반 모델입니다. 현재 인플레이션은 ~4.68%입니다. SIMD-228은 이를 스테이킹 비율에 따라 인플레이션을 동적으로 조정하는 공식으로 대체하려 합니다.
• 영향 시뮬레이션에 따르면 최선 및 중간 시나리오에서 SIMD-228은 인플레이션을 안정시키고 스테이킹과 수익률을 유지합니다. 최악의 시나리오에서는 낮은 스테이킹과 높은 인플레이션이 네트워크 보안을 위협할 수 있으며, 이는 현재도 마찬가지입니다.
• 영향 시뮬레이션에 따르면 SIMD-228은 스테이킹 비율이 높은 시나리오에서 매도 압력을 최소화하고 충격에 적응하며 궁극적으로 인플레이션을 낮춰 시장 기반 발행이라는 목표를 달성합니다.
• 영향 시뮬레이션에 따르면 SIMD-228의 주요 약점은 스테이크가 적고 페널티가 인센티브를 좌우하는 환경, 즉 검증인의 공격적인 언스테이킹 같은 경제적 압력에서 나타납니다. 이러한 인센티브는 네트워크 안정성을 위협하고 토큰 발행량을 늘리며 더 많은 검증인의 이탈을 유발하는 피드백 루프를 만들 수 있습니다. 다른 조건이 없다면 어떤 곡선도 이런 상황에서는 어려움을 겪습니다. 다만 제안된 곡선은 현재의 비탄력적 인플레이션 곡선보다 빠르게 회복합니다.
• 검증인 1,316개 중 647개(49%)의 스테이킹 보상 수수료율이 0이므로 인플레이션 변화가 경제적 생존 가능성에 미치는 직접적인 영향은 작습니다. 초과다수 밖의 검증인에서는 이 비율이 51%로 소폭 증가하며, 1,243개 중 635개의 스테이킹 보상 수수료율이 0입니다.
• 검증인 경제 모델에 따르면 SIMD-228 인플레이션 곡선 도입으로 검증인 집합이 소폭 축소될 수 있습니다. Solana 롱테일 검증인의 경제성에 훨씬 큰 영향을 미치는 요인은 SOL 가격, 네트워크 활동, 블록 보상 배분율, 투표 비용입니다.
• 투표 비용은 여전히 검증인의 주요 지출입니다(에포크당 ~2 SOL). 현재 프로토콜은 스테이크 가중치와 관계없이 모든 투표 트랜잭션에 동일한 기본 수수료를 부과합니다. Anza는 투표 비용을 크게 낮추는 방안을 개발 중이며, 연말까지 메인넷에 도달할 것으로 예상되는 새로운 투표 포함 크레딧 SIMD가 활용될 수 있습니다.
• 롱테일 검증인은 다른 검증인 집단보다 스테이킹 보상 수수료율이 낮고 인플레이션 수수료 의존도도 낮은 경향이 있습니다. 여기에는 거래소 운영 검증인과 기관 중심 검증인이 포함됩니다. 100% 고정 요율을 적용하는 비공개 검증인을 제외한 현재 평균 인플레이션 수수료율은 2.75%입니다. 초과다수 밖에서는 2.68%로 조금 더 낮습니다.
• 향후 검증인 수익원을 예측한 결과, SIMD-96 이후 연환산 수익의 20% 이상을 인플레이션 수수료에서 얻는 검증인은 175개에 불과합니다.
• SIMD-228의 원래 10에포크 전환 기간에 대한 우려가 제기됐으며, 현재는 50에포크로 연장됐습니다. 시뮬레이션에 따르면 전환 기간이 길어지거나 지연될수록 SIMD-228의 효과가 줄어들어 높은 인플레이션이 더 오래 지속되고, 최악의 시나리오에서 스테이킹과 수익률을 안정시키는 능력이 약화될 수 있습니다.
• Solana의 현행 시간 기반 인플레이션 일정은 처음에 Cosmos 같은 유사 네트워크를 본떠 설계됐으며, 동적인 시장 원리 대신 고정 매개변수에 의존합니다. 이상적으로 인플레이션은 자의적인 인간의 결정이 아니라 SOL 스테이킹 수익률의 수요 곡선에 따라 결정돼야 합니다. 시장은 본질적으로 가격 발견에 더 효율적입니다.
• 많은 관할권에서 스테이커는 세금을 납부하기 위해 보상을 매도해야 하므로 높은 토큰 인플레이션은 매도 압력을 만듭니다. 현재 연환산 인플레이션율 ~4.69%와 완전 희석 가치 800억 달러를 기준으로 연간 발행액은 약 37억 5천만 달러입니다. 발행량을 조금만 줄여도 매년 수억 달러의 가치 유출을 막을 수 있습니다.

SIMD-228이란?

SIMD-228: 시장 기반 발행 메커니즘은 Multicoin Capital의 Tushar Jain, Vishal Kankani, Anza의 Max Resnick이 제안한 Solana 개선 문서(SIMD)입니다. 현행 고정 디스인플레이션 일정을 네트워크 참여에 더 민감하게 반응하는 동적 모델로 대체해 시장 기반 인플레이션 메커니즘을 도입하려 합니다. Solana의 현행 인플레이션은 연 8%에서 시작해 매년 15%씩 감소하며 최저 1.5%에 도달하는 고정 모델입니다. 현재는 ~4.68%입니다.

SIMD-228은 다음 공식을 사용해 스테이킹 비율, 즉 검증인이 스테이킹한 SOL 토큰의 비율에 따라 인플레이션을 동적으로 조정하는 공식으로 이를 대체하려 합니다. 

i(s) = r * (1 - √s + c * max(1 - √(2s), 0)), 각 항은 다음과 같습니다.

• s는 스테이킹 비율입니다.
• r는 정적 인플레이션율입니다(4.68%에서 시작해 1.5%까지 감소하는 시간 감쇠 함수에서 도출).
• c는 인플레이션 조정을 미세 조정하는 상수입니다(~3.146, 약 π). 이 상수는 스테이킹 비율이 50% 미만일 때 곡선을 가파르게 만들며, 33%에서는 정적 비율을 넘어섭니다.

현행 일정에서 제안된 일정으로 원활하게 전환하기 위해 SIMD-228은 다음 공식을 사용해 50에포크에 걸쳐 기존 비율과 새 비율을 보간할 것을 제안합니다.

i(s) = r * (1 - 𝛼√s + 𝛼c * max(1 - √(2s), 0)), 각 항은 다음과 같습니다.

• 𝛼는 최초 50에포크 동안 0.1에서 1로 증가합니다.

이 제안은 네트워크가 성숙함에 따라 스테이커가 블록 보상과 MEV 같은 다른 출처에서도 더 많은 SOL을 얻게 된다고 주장합니다. 그 결과 스테이킹 수요에 비해 발행량이 과도해졌으며, 소유권 중앙화, 높은 인플레이션율에 따른 DeFi 내 SOL 사용 감소, 가격 하락 압력으로 이어질 수 있습니다. 핵심 목표는 높은 스테이킹이 강력한 네트워크 참여를 나타낼 때 인플레이션을 낮추고, 스테이킹이 낮을 때 인플레이션을 높여 참여를 장려하고 네트워크 보안을 유지함으로써 토큰 발행과 매도 압력을 최소화하는 것입니다. 따라서 SIMD-228은 네트워크 보안에 필요한 최소 필요량(MNA)으로 발행량을 줄이려 합니다. 이를 통해 탈중앙화를 유지하면서 매도 압력을 낮추고 DeFi에서 SOL 사용을 촉진할 수 있습니다. 

검토한 대안

다른 네 가지 대안도 평가했지만 한계 때문에 채택하지 않았습니다.

• 고정 비율 조정: 예를 들어 커뮤니티 의견을 통해 새로운 고정 발행률을 설정합니다. 그러나 시장 대응성이 없고 자의적인 결정의 위험이 있으며, 커뮤니티 의사결정 과정에 대한 신뢰를 떨어뜨립니다. 실시간 스테이킹 동향을 무시해 합의 안전성을 훼손할 수도 있습니다.
• MEV를 반영한 고정 목표 스테이킹 수익률: 목표 수익률을 유지하기 위해 MEV 팁의 30일 이동평균을 기준으로 발행량을 조정합니다. 시장 상황과 연계할 수 있지만 추적을 피하려는 대체 MEV 결제 방식을 유도해 설계가 무력화될 수 있습니다. 이 제안은 MEV 측정을 명시적으로 피하고 스테이킹 기반 발행에만 집중합니다.
• 비례 제어 함수: 제어 함수로 발행량을 정해 스테이킹 참여 변동에 동적으로 대응합니다. 그러나 스테이킹 참여가 자연스럽게 목표 비율 아래로 내려가도 발행량이 늘어날 위험이 있습니다.
• 단일 항 공식: 제안된 SIMD-228 공식의 첫 번째 항만으로 발행량을 결정합니다. 하지만 스테이킹 비율이 계속 하락하고 최종 인플레이션이 1.5%에 도달하는 극단적 사례를 해결하지 못합니다. 이런 상황에서는 두 번째 항이 인플레이션을 현행 곡선보다 높입니다.

SIMD-228의 잠재적 영향 모델링

여기에서 확인할 수 있는 다음 코드는 SIMD-228과 Solana 인플레이션에 미칠 잠재적 영향을 모델링합니다. 누구나 이 시뮬레이션을 실행해 결과를 직접 검증할 수 있습니다.

코드는 다음 섹션으로 나뉩니다.

• 시간 감쇠 함수
• 현행 Solana 인플레이션율
• SIMD-228 인플레이션율
• 스테이킹 비율 조정
• 시뮬레이션 함수
• 시각화 함수

시간 감쇠 함수(`time_decay_static_rate`)

이 함수는 정해진 에포크 수(dynamic_epochs)에 걸쳐 정적 인플레이션율을 초기값(r0, 예: 8%)에서 최솟값(r_floor, 예: 1.5%)까지 점진적으로 낮춥니다.

선형 감쇠 공식을 사용해 시간에 따른 인플레이션의 통제된 감소를 시뮬레이션합니다.

현행 Solana 인플레이션율(`current_inflation_rate`)

이 함수는 Solana의 기존 인플레이션 모델을 나타냅니다. 8%에서 시작해 최저 1.5%에 도달할 때까지 매년 15%씩 감소합니다.

고정 일정입니다.

SIMD-228 인플레이션율(`simd228_inflation_rate`)

이 함수는 제안된 SIMD-228 인플레이션 공식을 구현합니다.

i(s) = r * (1 - √s + c * max(1 - √(2s), 0))

• s: 스테이킹 비율, 즉 스테이킹된 토큰의 비율
• r: 시간 감쇠 함수에서 산출한 정적 인플레이션율
• c: 곡선을 조정하는 상수(~3.146, 약 π)

이 공식은 스테이킹이 높을 때 인플레이션을 낮추고 낮을 때 높이는 방식으로 작동할 것으로 예상됩니다. 인플레이션이 네트워크 참여에 반응하도록 설계됐습니다.

스테이킹 비율 조정(`adjust_staking_rate`)

스테이킹 비율 조정은 스테이킹 수익률에 따라 스테이킹 비율을 동적으로 조정합니다. 실효 수익률과 목표 수익률을 비교합니다. 수익률이 벗어나면 급격한 변동을 막기 위해 에포크당 변동 폭을 제한하면서 스테이킹 비율을 변경합니다.

시뮬레이션 함수(`simulate_with_delay`)

시뮬레이션 함수는 정해진 에포크 수(total_epochs)에 걸쳐 전체 시뮬레이션을 실행합니다. 지정된 에포크 수(delay_epochs) 동안 현행 인플레이션 모델을 사용한 뒤, 지연 기간이 끝나면 SIMD-228 공식으로 전환합니다.

미리 정의된 에포크(shock_epochs)에서 스테이킹 비율을 특정 계수(shock_factor, 예: 20% 감소 시 0.8)만큼 낮춰 간헐적 충격을 시뮬레이션합니다. 간헐적 충격은 동적 기간에 일시적으로 적용되는 스테이킹 비율 감소로 정의합니다. 실제 충격을 모방해 스트레스 상황에서 인플레이션 모델의 회복력을 테스트합니다.

실효 수익률이 임계값(예: 3.5%) 아래로 내려가면 추가 “페널티”를 적용합니다. 페널티를 통해 특정 사건에 대응한 검증인의 공격적인 언스테이킹 같은 경제적 결과를 모방합니다.

시각화 함수

plot_scenario는 단일 시나리오에서 지연 기간별 결과(예: 인플레이션, 스테이킹 비율, 토큰 공급량)를 표시합니다.

compare_Scenarios는 고정 지연 기간에 대한 최선, 중간, 최악의 시나리오를 비교합니다.

sensitivity_analysis는 매개변수 변경(예: c, 조정 속도, 초기 스테이킹 비율)이 결과에 미치는 영향을 테스트합니다.

이 시뮬레이션을 어떻게 해석해야 할까요? 

코드는 세 가지 기간(6개월, 12개월, 24개월), 여러 지연 기간, 다양한 시나리오에 대한 그래프를 생성합니다. 시나리오는 다음과 같습니다.

• 최선:  초기 스테이킹 비율 70%, 페널티 없음, 충격 없음, 검증인 수수료 5.87%
• 중간: 초기 스테이킹 비율 65%, 페널티 없음, 200에포크에 스테이킹 비율을 20% 낮추는 충격, 검증인 수수료 4.38%
• 최악: 초기 스테이킹 비율 30%, 페널티 3%, 100 및 300에포크에 스테이킹 비율을 30% 낮추는 충격, 검증인 수수료 3.66%
• 최악-페널티 없음: 초기 스테이킹 비율 30%, 페널티 없음, 100 및 300에포크에 스테이킹 비율을 30% 낮추는 충격
• 최악-낮은 페널티: 초기 스테이킹 비율 30%, 낮은 페널티 1%, 100 및 300에포크에 스테이킹 비율을 30% 낮추는 충격

주요 지표는 다음과 같이 해석할 수 있습니다.

총공급량

• 보여주는 내용: 5억 5천만 SOL에서 시작하는 토큰 공급량 증가
• 해석:
  • 지연 기간: 현행 디스인플레이션 모델, 즉 8%에서 시작해 매년 15%씩 감소하는 모델에 따라 공급량이 증가합니다.
  • 동적 기간: 지연 이후 SIMD-228이 인플레이션을 낮추면, 즉 스테이킹이 높아 인플레이션이 낮아지면 증가 속도가 둔화됩니다.
• 예시: 페널티, 충격 및 기타 영향 조건이 비슷하다면 최선 시나리오, 즉 스테이킹 70%에서의 공급량 증가가 최악 시나리오, 즉 30%보다 느려야 합니다.

스테이킹 비율

• 보여주는 내용: 스테이킹된 토큰의 비율
• 해석:
  • 지연 기간: 일정합니다.
  • 동적 기간: 수익률에 따라 조정됩니다. 높은 수익률은 스테이킹을 늘리고, 낮은 수익률이나 페널티는 줄입니다.
• 예시: 최악의 시나리오에서는 충격(shock_std=01)과 페널티(yield < 3.5%)가 변동성이나 하락 추세를 유발할 수 있습니다.

인플레이션율

• 보여주는 내용: 연간 인플레이션율(%)
• 해석:
  • 지연 기간: 현행 모델을 따라 4.68%에서 1.5%로 하락합니다.
  • 동적 기간: SIMD-228로 전환하며, 1 - √s를 통해 스테이킹 비율이 인플레이션을 낮춥니다.
• 예시: 중간 시나리오, 즉 스테이킹 65%는 최악 시나리오, 즉 30%보다 완만하게 하락해야 합니다.

스테이킹 수익률

• 보여주는 내용: 검증인의 수수료 0% 제공 추세에 맞춰 수수료를 4.12%로 가정한 후 스테이커가 얻는 연간 실효 수익률입니다.
• 해석:
  • 지연 기간: 수익률은 현행 인플레이션율을 스테이킹 비율로 나눈 값을 반영합니다.
  • 동적 기간: 인플레이션과 스테이킹 변화에 따라 수익률이 조정됩니다. 스테이킹이 높으면 인플레이션을 낮추면서도 수익률을 유지할 수 있습니다.
• 예시: 최선 시나리오는 안정적인 스테이킹 덕분에 높은 수익률을 더 오래 유지해야 합니다.

민감도 분석

• 매개변수 c:
  • c가 높을수록(예: 2.5와 3.5 비교) 스테이킹이 인플레이션에 미치는 영향이 커집니다. 수익률을 지나치게 억제하는지 확인해야 합니다.
• 조정 계수:
  • 값이 클수록(예: 0.01과 0.1 비교) 스테이킹이 더 민감하게 반응합니다. 진동이나 반응 지연이 있는지 살펴봐야 합니다.
• 초기 스테이킹:
  • 시작 비율이 높을수록(예: 30%와 70% 비교) 인플레이션은 낮고 수익률은 높아집니다. 시스템이 이 값에 얼마나 의존하는지 평가해야 합니다.

시뮬레이션이 보여주는 결과

이 분석에서는 기간을 향후 24개월로 한정했습니다. 모델링 코드를 자유롭게 수정하고 새 시나리오를 추가해 다른 기간의 그래프를 만들어 보세요. 이 시나리오는 MEV, 네트워크 활동, 그리고 SIMD-228이 통과할 경우 구현 전에 제안 및 구현될 수많은 다른 SIMD를 고려하지 않은 ceteris paribus 조건입니다. 여기서는 SIMD-228의 장점과 다양한 조건에서 인플레이션에 대응하는 방식만 평가합니다. 더 포괄적인 검증인 집합의 경제성은 이후 섹션에서 다룹니다.

다음 차트는 Python 스크립트가 Matplotlib으로 그린 여러 시나리오 중 일부의 스크린샷입니다.

매개변수를 계속 조정하고 차트를 그려 다양한 잠재적 조건을 시뮬레이션할 수 있습니다. 하지만 추세는 명확합니다. 시뮬레이션에서 다음을 확인할 수 있습니다.

• SIMD-228은 최선 및 중간 시나리오에서 인플레이션을 안정시키고 스테이킹과 수익률을 유지합니다.
• 최악의 시나리오에서는 낮은 스테이킹과 높은 인플레이션이 네트워크 보안을 위협할 수 있으며, 이는 현재도 마찬가지입니다.
• 시나리오 비교에서 보듯 구현 지연이 길수록 초기 토큰 공급량이 늘고 수익률이 낮아져, 특히 최악의 시나리오에서 이러한 위험이 커집니다. 
• 대형 검증인은 최선 및 중간 시나리오의 안정성에서 이익을 얻지만, 소형 검증인은 최악의 시나리오에서 심각한 위험에 처합니다. 수수료 차감 후 수익률이 수익성 기준보다 낮아지기 때문입니다(2~3.5% 대 롱테일 3.66%). 투표 비용 절감이나 다른 인센티브가 없다면 검증인은 이탈하거나 통합하거나 다른 수익원을 찾아야 할 가능성이 큽니다.
• SIMD-228은 스테이킹 비율이 높은 시나리오에서 매도 압력을 최소화하고 충격에 적응하며 궁극적으로 인플레이션을 낮춰 시장 기반 발행이라는 목표를 달성합니다.
• 시뮬레이션에 따르면 SIMD-228의 주요 약점은 스테이크가 적고 페널티가 인센티브를 좌우하는 환경, 즉 검증인의 공격적인 언스테이킹 같은 경제적 압력에서 나타납니다. 이러한 인센티브는 네트워크 안정성을 위협하고 토큰 발행량을 늘리며 더 많은 검증인의 이탈을 유발하는 피드백 루프를 만들 수 있습니다. 다른 조건이 없다면 어떤 곡선도 이런 상황에서는 어려움을 겪습니다. 다만 제안된 곡선은 현재의 비탄력적 인플레이션 곡선보다 빠르게 회복합니다.

원칙적으로 SIMD-228은 의도한 대로 작동하며 유망한 혁신입니다. 그러나 가능한 부정적 시나리오를 완화하기 위한 보완 조치가 뒤따르지 않으면 소형 검증인에게 해로울 수 있습니다. 따라서 검증인 집합의 경제성을 논의해야 합니다.

검증인 집합 경제성 모델링

분석을 확장하기 위해 미래의 여러 시나리오에서 검증인 집합의 경제성도 모델링했습니다. 주요 목표는 SIMD-228이 검증인 집합 규모에 미칠 잠재적 영향을 더 잘 이해하는 것이었습니다. 검증인 경제성은 복잡하고 변수가 많으므로 기본 사항에 익숙하지 않은 독자는 이전 Helius 블로그 게시물을 참고하면 도움이 됩니다. 이 모델은 Blockworks Solana 대시보드에서 가져온 지난 12개월의 실제 경제 데이터와 Stakewiz API의 현행 검증인 집합 데이터를 사용합니다.

이 분석의 공개 버전은 이 Google Sheet에서 확인할 수 있습니다. 초기 버전의 분석을 개발한 Pine Stake 검증인 팀에 감사드립니다.

검증인 집합 시나리오

검증인 경제 모델은 낮은, 중간, 높은 스테이킹 비율 시나리오를 다룹니다. SIMD-228에서 낮은 스테이킹 비율은 발행량과 수수료 수익을 늘리므로 검증인 경제성에 긍정적입니다. 모델은 인플레이션 수수료, 블록 보상, MEV 수수료라는 세 가지 주요 수익원을 고려해 검증인을 수익, 손실, 손익분기 세 범주로 분류합니다. 손익분기는 연간 이익 -10 SOL~10 SOL로 정의합니다.

현행 시나리오

• 스테이킹 비율: 현재 ~63%
• 현행 인플레이션 곡선
• 모델 추정치: 수익 검증인 706개, 손익분기 13개

낮은 스테이킹 비율 시나리오

• 스테이킹 비율: 35%
• SIMD-228 인플레이션 곡선
• 모델 추정치: 수익 검증인 706개, 손익분기 12개

중간 시나리오

• 스테이킹 비율: 50%
• SIMD-228 인플레이션 곡선
• 모델 추정치: 수익 검증인 689개, 손익분기 8개

높은 스테이킹 비율 시나리오

• 스테이킹 비율: 70%
• SIMD-228 인플레이션 곡선
• 모델 추정치: 수익 검증인 685개, 손익분기 10개

검증인 집합 모델의 가정

모든 검증인이 동일한 효율로 운영된다고 가정합니다. 실제로는 그렇지 않지만 현실의 운영상 차이를 반영하면 분석이 불필요하게 복잡해집니다.

이 모델은 검증인 간 현재 스테이크 비율이 일정하게 유지된다고 가정합니다. 이 비율은 전체 블록 보상, 인플레이션 수수료, MEV 수수료에서 각 검증인이 차지하는 상대적 몫을 결정합니다. 현재 시점의 비율을 스냅샷으로 확보한 뒤, 시나리오별로 SIMD 및 네트워크 활동과 관련된 주요 매개변수를 조정합니다. 스테이크 조정이 검증인 집합 전체에 균일하게 발생한다고 모델링했지만 실제로는 가능성이 낮습니다. 그래도 이 근사치는 합리적인 추정치를 제공할 수 있습니다.

지난달 메인넷에서 SIMD-96이 활성화되면서 블록 보상의 50%가 더 이상 소각되지 않습니다. 이 모델은 트랜잭션 비용과 사용자 경험이 변하지 않으므로 우선순위 수수료와 Jito 팁 중 하나를 선택하는 사용자 행동도 변하지 않는다고 가정합니다. 이 가정에 따르면 앞으로 검증인은 동일한 네트워크 활동 수준에서 SIMD96 이전보다 두 배 많은 우선순위 수수료를 받습니다. 따라서 향후 검증인 경제성을 모델링할 때 블록 보상의 역할은 이전보다 커졌습니다.

현행 인플레이션 일정과 쉽게 비교하고 추론할 수 있도록 모델은 SIMD-228이 즉시 시행된다고 가정합니다. 하지만 제안이 통과되더라도 실제 메인넷 활성화에는 최소 몇 분기가 걸립니다.

또한 이 분석은 다음 요인을 고려하지 않습니다.

• 블록 보상을 공유하는 비공개 계약
• 샌드위치 공격 수익
• 스테이크 풀 수수료
• Solana Foundation Delegation Program(SFDP) 보조금
• 발행, 블록 보상, Jito MEV 이외의 대체 수익원

시나리오와 관계없이 많은 롱테일 검증인이 손실을 보며 운영된다는 점을 확인할 수 있습니다. 이유는 다양할 수 있습니다. 

• 곧 수익을 낼 수 있으리라 기대하며 손실을 감수하는 검증인
• 대체 클라이언트 소프트웨어 구성을 실행하는 테스트 검증인
• Solana Foundation Delegation Program에서 투표 비용을 지원받는 검증인
• 대체 수익원(예: 샌드위치 공격)을 보유한 검증인

검증인 집합 경제성 모델링에서 확인한 사항

데이터에서 확인한 첫 번째 사실은 롱테일 검증인이 스테이킹 보상 수수료로 큰 수익을 얻지 않는다는 것입니다. 롱테일 독립 검증인과 생태계 팀 검증인은 거래소 운영 및 기관 중심 검증인을 비롯한 다른 검증인 집단보다 스테이킹 보상 수수료율이 낮고 인플레이션 수수료 의존도도 낮은 경향이 있습니다.

• 검증인 1,316개 중 647개(49%)의 인플레이션 수수료율이 0이므로 인플레이션 변화가 경제적 생존 가능성에 영향을 주지 않습니다. 
• 초과다수 밖의 검증인에서는 이 비율이 51%로 소폭 증가하며, 1,243개 중 635개의 인플레이션 수수료율이 0입니다.
• 100% 고정 요율을 적용하는 비공개 검증인을 제외한 현재 평균 인플레이션 수수료율은 2.75%입니다. 초과다수 밖에서는 2.68%로 조금 더 낮습니다.
• 향후 검증인 수익원을 예측한 결과, 네트워크 활동이 지난 12개월과 같은 수준으로 유지된다고 가정할 때 SIMD-96 이후 수익의 20% 이상을 인플레이션 수수료에서 얻는 검증인은 175개에 불과합니다.
• 스테이킹 비율이 낮은 35% 시나리오에서 수익 및 손익분기 검증인 수는 현재보다 1개만 줄어듭니다. 중간인 50% 시나리오에서는 22개(3%), 높은 70% 시나리오에서는 24개(3.4%) 줄어듭니다.

모델에 따르면 SIMD-228 인플레이션 곡선 도입 시 검증인 집합이 축소될 가능성이 크지만 그 영향은 제한적일 것으로 예상됩니다(높은 스테이킹 시나리오에서 3.4%). Solana 롱테일 검증인의 경제성에 더 큰 영향을 미치는 요인은 SOL 가격, 네트워크 활동, 블록 보상 배분율, 투표 비용이며, 이 모델에서는 해당 변수를 고정했습니다.

SIMD-228 반대 논거

검증인의 경제적 위험

많은 소형 검증인은 SIMD-123이 통과되면 블록 보상을 두고 “제로 경쟁”이 벌어져 운영 수익성이 낮아질 것을 우려합니다. SIMD-228까지 통과되면 롱테일 검증인의 수익성이 더 악화될 수 있습니다. 검증인 집합 경제성 모델에서 확인했듯 많은 롱테일 검증인은 손실을 보며 운영됩니다. 이들은 다른 경제적 경로를 찾거나 스테이크 풀에 가입하고, 보조금을 받거나, 네트워크와 이해관계가 일치하지 않는 대체 수익원을 찾거나, 운영을 완전히 중단해야 할 수 있습니다.

Laine과 Solana Compass 같은 독립 검증인은 생태계에 크게 기여했지만, 검증인이 다른 경제적 경로를 찾도록 기대하는 것이 최선의 대안은 아닐 수 있습니다. 약 50만 개의 스테이크를 보유한 검증인 Chainflow는 X 게시물(구 Twitter)에서 가치를 빼내는 대신 순기여자가 되어 “스테이크를 유치하려 최선을 다했음에도 운영을 계속하려면 여전히 SFDP 위임에 크게 의존한다”고 밝혔습니다. 이는 올해 초 Helius 블로그에 게시한 Solana Foundation Delegation Program(SFDP) 분석과 일치합니다. 소형 검증인이 스테이크를 유치할 현실적인 방법은 많지 않아 보입니다.

롱테일 검증인에게 투표 비용은 여전히 주요 지출이며, 발행 수수료 수익을 넘어서는 경우가 많습니다. 현재 프로토콜은 스테이크 가중치와 관계없이 모든 검증인 투표 트랜잭션에 동일한 기본 수수료를 부과합니다. 이 부담을 줄이기 위해 Anza 연구진은 투표 비용을 대폭 낮추는 방안을 개발 중이라고 밝혔습니다. 새로운 투표 포함 크레딧 SIMD가 포함될 수 있는 업그레이드는 연말까지 메인넷에 도달할 것으로 예상됩니다. 그러나 SIMD-228이 통과될 경우 구현 시점에 따라 이러한 비용 절감이 너무 늦을 수 있다는 우려가 있습니다. 핵심 문제를 의미 있게 해결하기 위해 기존 투표 트랜잭션을 완전히 개편하는 장기적 해결책에는 시간이 걸립니다.

경제적 안정성 위험

이 제안은 Jito 팁 형태의 MEV 보상이 발행 의존도를 낮춘다고 가정하지만 이를 명시적으로 측정하지는 않습니다. 제안이 이 가정에 의존함에도 이를 제외하면 스테이커 수익을 과소평가할 위험이 있습니다. 제안서에 언급된 2024년 1~4분기 Jito 팁 변동(4,200만 달러에서 4억 3천만 달러)이 보여주듯, MEV가 예상치 못하게 감소하면 과도하게 발행하고 급증하면 너무 적게 발행해 검증인 경제성과 SOL 시장 안정성을 훼손할 수 있습니다.

또한 스테이킹 비율이 50% 미만일 때 가파르고 33%에서 정적 비율을 넘어서는 제안의 곡선은 최악의 시나리오에서 보듯 낮은 스테이킹 조건에서 인플레이션을 과도하게 높일 수 있습니다. 발행량이 MNA를 넘어 SIMD-228의 목표와 충돌할 수 있습니다.

구현 및 예측 가능성 우려

SIMD-228은 더 복잡한 시장 기반 공식을 도입하므로 Solana의 예측 가능한 인플레이션 일정에 익숙한 일반인이 혼란을 느낄 수 있습니다. 에포크 전환 기간과 c 상수의 미묘한 영향까지 더해져, 모델의 동작을 잘못 해석하거나 신뢰하지 않으면 커뮤니티 신뢰가 약화될 수 있습니다. 즉, 이 공식은 “1.5%가 될 때까지 매년 숫자가 내려간다”보다 훨씬 이해하기 어렵습니다.

에포크 전환 기간은 특히 우려되는 부분입니다. 일부는 최초 10에포크 전환이 너무 급격하며 사실상 Solana 발행의 “규칙을 바꾼다”고 지적합니다. 하지만 시뮬레이션에 따르면 전환 기간이 길어지거나 지연될수록 SIMD-228의 효과가 줄어들어 높은 인플레이션이 더 오래 지속되고, 최악의 시나리오에서 스테이킹과 수익률을 안정시키는 능력이 약화될 수 있습니다. 이후 전환 기간은 50에포크로 변경됐으며, Vishal도 X 게시물에서 이를 공개적으로 발표했습니다. 

SIMD-228 찬성 논거

새는 양동이: 인플레이션의 숨은 비용

SIMD-228을 지지하는 핵심 논거는 인플레이션이 “새는 양동이”처럼 작동한다는 것입니다. Anza 연구원 Max Resnick이 최근 X 글에서 강조한 개념입니다. 높은 토큰 인플레이션의 주요 단점 중 하나는 매도 압력 증가입니다. 특히 일부 관할권의 스테이커는 스테이킹 보상을 일반 소득으로 보고 세금을 납부하기 위해 일부를 매도합니다. 현재 연환산 인플레이션 ~4.69%와 완전 희석 가치 800억 달러를 기준으로 신규 발행액은 연간 약 37억 5천만 달러입니다. 미국의 개인소득세 최고세율은 37%, 장기 자본이득세율은 20%이므로 발행량에 사실상 ~17%의 “새는 양동이” 세금이 부과됩니다. 법인은 소득과 자본이득에 동일한 세율을 적용받지만 자본손실로 소득을 상쇄할 수 없으므로, SOL 시가총액이 그대로라면 발행량에서 21%가 줄어듭니다.

정부뿐 아니라 중앙화 거래소와 수탁업체도 반경쟁적 관행을 통해 스테이킹 보상의 상당 부분을 가져갑니다. Binance와 Coinbase 같은 대형 거래소는 스테이킹에 8%의 수수료를 부과합니다. 현재의 경쟁 환경에서 소형 검증인이라면 상상하기 어려운 비율입니다. 이들 플랫폼은 사용자 종속을 활용해 Solana 발행량에서 더 많은 가치를 추출합니다. Solana가 매년 ~2,800만 SOL, 현재 가격으로 ~38억 달러를 발행하는 상황에서 발행량을 조금만 줄여도 네트워크는 매년 수억 달러를 절감할 수 있습니다.

인플레이션의 시장 왜곡과 가격 신호의 힘

네트워크 보안에 필요한 수준을 넘어선 과도한 인플레이션은 지속적인 가격 하락 압력을 만들어 시장 신호를 왜곡하고 공정한 가격 비교를 방해합니다. 전통 금융의 관점에서 PoS 인플레이션은 상장사가 이틀마다 소규모 주식 분할을 실행하는 것과 같습니다. 차트, 대시보드, 일반 관찰자, 개인 투자자를 비롯한 많은 시장 참여자는 분석에 이러한 인플레이션을 반영하지 않아 가격을 잘못 인식합니다.

건전한 가격 차트는 모든 생태계에서 가장 효과적인 마케팅 수단 중 하나이며, 트레이더뿐 아니라 모든 참여자에게 영향을 줍니다. 심리에 좌우되는 암호화폐 시장에서 가격은 생태계의 전반적 건전성을 나타내는 핵심 지표인 셸링 포인트 역할을 합니다.

시장 주도 시스템의 우수성

Helius 공동 창업자 Mert Mumtaz를 비롯한 많은 사람이 현실의 피드백을 반영하는 시장 기반 시스템의 필요성을 강조했습니다. Solana의 현행 시간 기반 인플레이션 일정은 처음에 Cosmos 같은 유사 네트워크를 본떠 설계됐으며, 동적인 시장 원리 대신 고정 매개변수에 의존합니다. 이상적으로 인플레이션은 자의적인 인간의 결정이 아니라 SOL 스테이킹 수익률의 수요 곡선에 따라 결정돼야 합니다. 시장은 본질적으로 가격 발견에 더 효율적이며, 현실의 조건에 적응하지 못하는 시스템은 취약해집니다. 수십억 달러의 가치를 보호하는 네트워크에는 용납할 수 없는 위험입니다. 시장 주도 조정이 없다면 Solana는 중앙 계획, 숨은 취약점, 장기 침체의 위험에 처합니다.

네트워크 사용에 대한 불이익

높은 인플레이션은 유동성 풀 참여, NFT 거래, 오더북 매수 주문 등 SOL의 적극적인 온체인 사용에 불이익을 줍니다. Solana의 성숙하고 견고한 유동 스테이킹 토큰(LST) 인프라는 희석 없이 SOL을 적극적으로 사용할 수 있게 해 이런 부정적 영향을 일부 완화할 수 있지만 추가 비용도 발생시킵니다. 사용자 경험의 마찰, 토큰 간 유동성 파편화, LST로 전환하거나 되돌릴 때 발생할 수 있는 슬리피지, 희석이라는 간접 비용을 피하기 위해 사용자가 스테이킹 메커니즘을 이해해야 하는 부담이 포함됩니다.

Kamino 공동 창업자 Marius도 같은 관점을 밝혔습니다. “스테이킹은 축적을 장려하고 금융 활동을 줄입니다… 어떤 면에서는 연준이 금리를 올리고 금융 여건을 긴축하는 것과 비슷합니다.”

분석 마비 피하기: 반복적 발전의 근거

Sol Strategies의 CTO Max Kaplan은 최근 X 게시물에서 정확하게 틀리는 것보다 대략적으로 맞는 편이 낫다고 주장합니다. 완벽한 모델은 없으므로 현실에서 실험하는 것이 모델을 개선하는 최선의 방법입니다. 변경 전에 이상적인 데이터를 기다리면 과도한 숙고가 행동을 막는 분석 마비에 빠집니다. Kaplan은 이런 성향이 역사적으로 대기업의 발목을 잡아 더 빠르게 움직이는 경쟁사가 시장 점유율을 차지하게 했다고 지적합니다.

암호화폐 환경은 빠르게 진화하며 Solana도 이 경쟁 환경에 맞춰 적응해야 합니다. 첫 시도가 완벽하지 않을 수 있음을 인정하면서 합리적으로 가능한 한 빠르게 발전해야 합니다. 지속적인 반복과 학습은 정체보다 훨씬 낫습니다. 이 접근 방식은 실용주의, 빠른 반복, 엔지니어링 중심 혁신이라는 Solana 커뮤니티의 정신을 반영합니다.

이런 관점에서 일부는 Solana를 주권 경제를 가진 국민국가로 봅니다. 이들은 Solana의 가치가 자본을 활용해 “새로운 사용 사례와 기존 사용 사례의 더 효율적인 구현을 가능하게 하는 능력”에서 나온다고 주장합니다. 대부분의 토큰이 스테이크 계정에 잠겨 있으므로 Solana에는 자본 효율성이 필요합니다. 대신 SOL은 스왑과 거래, 유동성 공급, NFT 구매, RWA 투자 등에 사용돼야 합니다. 스테이킹 비율보다 유휴 자본이라는 비축 자금을 활용하는 데 집중해야 합니다. 

더 나아가 Solana는 인터넷 자본시장, 즉 자본주의의 다음 진화가 자리 잡는 곳으로 여겨집니다. 일부는 “자본주의를 선택하고 Solana를 선택하라”고까지 말합니다. Toly가 그리는 Solana는 Nasdaq 속도로 작동하는 블록체인입니다. 체인이 더 나은 금융, 자본 형성과 효율성, 디지털 주권, 민간 화폐, 자본주의 자체라는 개념과 점점 더 긴밀하게 연결되면서 사람들이 Solana의 통화 정책을 개선하려는 이유도 명확해집니다. 좋은 시장에는 좋은 정책이 필요하며 사람들은 현 상황에 만족하지 않습니다. SIMD-228의 구체적인 세부 사항에는 이견이 있어도 인플레이션이 너무 높고 변화가 필요하다는 데는 동의합니다. 따라서 SIMD-228은 철학적으로 Solana의 사명과 일치한다고 여겨집니다. 

결론

이 글에서는 SIMD-228의 잠재적 영향을 명확히 보여주는 두 가지 모델을 소개하고 제안에 대한 주요 찬반 논거를 살펴봤습니다. 이 제안을 둘러싼 광범위한 논의와 토론은 긍정적인 발전을 보여줍니다. Solana 거버넌스가 활발하게 작동하고 있습니다. 네트워크는 다양한 이해관계자가 최선이라고 생각하는 방향을 두고 토론하고 지지하며 미래를 적극적으로 만들어가는 단계로 성숙했습니다.

추가 자료

• Solana의 인플레이션은 너무 높을까요? - Helius 블로그
• Solana Foundation Delegation Program과 롱테일 검증인이 직면한 과제 - Helius 블로그