USDai

USDai란 무엇인가?

USDai(표기상 USD.AI)는 “현금 유사” 유동성과 “신용 유사” 수익을 분리하는 온체인 합성 달러 시스템이다. USDai는 1달러에 가깝게 거래되고 즉시 상환 가능하도록 설계되어 있으며, 별도의 토큰인 sUSDai는 수익을 제공하는 상품으로, 단기 미 재무부 채권 익스포저와 수익을 창출하는 AI/컴퓨트 및 DePIN 인프라 운영자에 대한 담보 대출을 혼합한 포트폴리오에서 수익을 얻는다.

이 시스템이 겨냥하는 핵심 문제는 DeFi가 원하는 것(고도로 유동적이고 조합 가능한 달러)과, 실제 생산 자산이 가진 특성(현금 흐름이 상각 구조를 가지는 비유동성 설비, 그리고 언더라이팅 리스크) 간의 불일치다. USD.AI가 주장하는 진입장벽은, 이 인프라의 현금 흐름을 2토큰 구조, 표준화된 언더라이팅/큐레이션 및 오라클 설계, 그리고 수익 토큰에 대한 상환/큐 구조를 통해 DeFi 관점에서 해석 가능하게 만들어, 비유동성 담보의 무질서한 청산을 초래하지 않도록 설계했다는 점이다.

프로젝트 문서에서는 USDai가 수익 토큰이 아니며, 인프라 신용 리스크는 USDai가 아닌 sUSDai에 저장된다고 명확히 밝히고 있다. 이 분리는 프로토콜 문서와 FAQ에서 설명되며, 인프라 대출이 확장되는 동안 재무부 채권이 “유휴 자본”의 기준선 역할을 한다는 내용도 포함한다.

프로젝트의 documentation과 USDai vs sUSDai에 대한 설명을 참고할 수 있다.

시장 구조 관점에서 보면, USD.AI는 전통적인 결제 스테이블코인이라기보다는 DeFi 내 “RWA/신용” 코너에 더 가깝다. 소매 결제의 회계 단위가 되기보다, Arbitrum 네이티브 DeFi에 플러그인할 수 있고, 자체 기술 자료에 따르면 더 넓게 브리지 가능한 조합형 담보 및 수익 프리미티브가 되는 것을 목표로 한다.

2026년 초 기준으로, 서드파티 대시보드는 이 프로토콜의 TVL이 수억 달러 규모이며, Arbitrum에 집중되어 있고, 수수료 및 수익 추정치는 순수 AMM이나 L1이라기보다 신용 중개 사업에 더 가까운 모습을 보인다고 집계한다.

DefiLlama의 USD AI protocol page는 TVL과 수수료/수익 추이를 보여주는 최신 스냅샷을 제공하며, 주요 가격 추적 사이트(스테이블코인 순위와 시가총액 산정 방법론은 서로 다를 수 있다)들은 CoinMarketCap의 CoinMarketCap과 CoinGecko의 CoinGecko에 반영된 대로, 수억 개 발행량을 가진 중형 온체인 달러로 USDai를 나란히 기재하고 있다.

USDai는 누가 언제 설립했는가?

USD.AI는 Arbitrum USDai 토큰 컨트랙트의 Arbiscan 상 엔티티 이름으로 표시되는 Permian Labs가 개발해 왔으며, 프로젝트의 공개 커뮤니케이션에 따르면 토큰화된 T-빌, “RWA” 대출, AI 컴퓨트 파이낸싱이 모두 나란히 빠르게 성장하던 2024–2026 사이클에 맞춰 프로토콜이 출시된 것으로 포지셔닝하고 있다.

팀은 DeFi 네이티브 제품 론칭과 병행해 비교적 전통적인 VC 기반 성장 경로를 사용했다. 2025년 8월에는 Framework Ventures가 주도하고 여러 대형 크립토 펀드가 참여한 시리즈 A 라운드를 발표했으며, GPU 담보 인프라 파이낸싱을 수익형 스테이블코인 모델을 통해 확장하는 것을 명시적인 투자 논리로 내세웠다.

이 발표는 프로젝트의 게시물 “USD.AI Raises $13M to Scale AI Infrastructure”에 문서화되어 있다.

프로젝트의 내러티브는 RWA-신용 프로토콜에서 흔히 볼 수 있는 방식으로 진화해 왔다. 초기 메시징은 “생산 자산에서 나오는 실질 수익”이라는 상위 개념을 강조했으나, 이후 자료에서는 점차 구조화된 크레딧 스택(재무부 채권 기반층 + 인프라 대출), 거버넌스/법적 구조, 스트레스 상황에서 유동성을 관리하기 위한 메커니즘을 구체적으로 설명하는 방향으로 발전했다.

2026년 1월 팀은 USD.AI Foundation and a planned $CHIP governance token의 설립을 발표하며, 재단을 법/규제 및 계약 관련 사안을 담당하는 오프체인 스튜어드로 설명했고, CHIP을 향후 파라미터 거버넌스 및 보험 스테이킹 자산으로 포지셔닝했다.

이 게시물은 또한 신용 발굴, 서비스, 집행에 대한 온체인/오프체인 경계를 형식화하려는 프로토콜의 시도를 강조한다. 이는 RWA 시스템에서 실제로 “탈중앙화” 주장에 가장 취약한 영역이기도 하다.

USDai 네트워크는 어떻게 작동하는가?

USDai는 자체 합의를 가진 독립 L1 또는 L2 네트워크가 아니며, 기존 스마트 컨트랙트 플랫폼(특히 제공된 컨트랙트 주소와 DefiLlama 상 체인 집중도를 통해 확인되는 Arbitrum)에 배포된 ERC-20 토큰 시스템이다.

따라서 보안 모델은 기반 체인의 합의 및 탈중앙화 특성(예: Arbitrum 롤업 보안 가정과 이더리움 결제)에 더해, USD.AI 자체 컨트랙트와 특권 역할의 정확성과 거버넌스를 상속받는다.

온체인 구성 요소는 USDai를 민팅/상환하고 sUSDai를 수익 수취 토큰으로 발행하는 금고-전략 시스템으로 설명하는 것이 가장 적절하다. sUSDai 상환은, 상환이 항상 패리티로 즉시 이뤄지도록 약속하기보다는, 기반 전략의 유동성 프로파일에 맞추기 위해 비동기식 상환 메커니즘을 채택한다.

기술적으로, 프로젝트 문서에 따르면 sUSDai는 예치 시에는 ERC-4626 스타일 금고, 인출 시에는 ERC-7540 스타일의 비동기 상환 플로우로 동작하며, FIFO 상환 큐와, 유동성이 사용 가능할 때 호출할 수 있는 “service redemptions” 기능을 포함한다.

문서에서는 또한 큐를 주기적으로 처리하는 관리자 역할이 존재함을 인정한다. 큐 규칙이 온체인으로 강제된다 해도, 전략 청산 시점에 대한 운영상의 지연과 재량이 스트레스 상황에서 실현 유동성에 영향을 줄 수 있기 때문에 이는 실질적인 중앙집중화 벡터다.

이러한 메커니즘은 technical protocol overview와 보다 구체적인 technical overview에 설명되어 있다. 가격 책정 및 회계 측면에서, USD.AI는 포지션을 USDai 기준으로 환산하기 위해 체인링크 기반 오라클 인터페이스를 사용한다고 밝히고 있으며, USDai/sUSDai 환율과 USDai/USD 시장 환율에 대해 체인링크 가격 피드를 채택했다고 공개했다. 자세한 내용은 “USDAI Adopts Chainlink As Its Official Oracle”와 Chainlink ecosystem directory의 리스트에서 확인할 수 있다.

USDai의 토크노믹스는 어떠한가?

USDai의 토크노믹스는 상한 공급을 가진 암호 자산이라기보다, 재무제표상 부채에 구조적으로 더 가깝다. 공급량은 민팅/상환 수요에 따라 확대·축소되고, 주요 트래커들은 최대 공급량이 고정되지 않았다고 기재한다. 2026년 초 기준으로, 서드파티 사이트들은 유통 공급량을 수억 토큰 규모로 보고 있으며, 스테이블코인과 유사한 상품답게 사실상 공급 상한이 없다고 설명한다.

관련 내용은 CoinMarketCap과 CoinGecko의 공급 항목에서 확인할 수 있다. 이런 의미에서, USDai는 L1 토큰처럼 의미 있는 “인플레이션형” 또는 “디플레이션형” 자산이 아니다. 공급은 프로토콜의 담보와 달러 수요에 내생적으로 결정되며, 리스크 관점에서 핵심 질문은 발행률이 아니라 담보 자산의 품질, 듀레이션, 유동성, 그리고 그 자산에 대한 청구권의 법적 집행 가능성이다.

유틸리티와 가치 포착 방식 역시 가스 토큰과는 다르다.

USDai는 조합성과 2차 시장 유동성을 위한 비수익·고유동 단위로 포지셔닝되어 있으며, 시스템 내부 보유 인센티브는 수익을 적립하는 sUSDai에 집중된다. sUSDai의 수익은 전략 세트(재무부 채권 + 인프라 신용 스프레드, 수수료 공제 후)에서 발생한다.

프로토콜은 USDai를 즉시 상환 가능하고 “완전 담보”로 프레임하면서, 기반 대출이 덜 유동적이라는 점을 감안해 sUSDai에는 상환 기간/큐를 두고 있다. 이 분리는 모든 사용자가 신용 듀레이션 리스크를 떠안지 않으면서도 USDai를 패그 근처에 유지할 수 있다는 USD.AI의 핵심 논리다.

자세한 내용은 프로토콜의 core docs와 buy/redeem and staking을 설명하는 앱 가이드를 참고하라.

또 하나의 중요한 점은, USD.AI가 자신들이 “M0에 의해 구동된다”고 공개적으로 밝히고 있다는 것이다. 이는 USDai가 재무부 채권으로 담보된 M0의 $M 스테이블코인 빌딩 블록 위에 구축된 확장(Extension)으로 기능하며, 공용 유동성과 민트/상환 인프라를 위해 M0를 활용한다는 의미다. 이 아키텍처는 USD.AI의 게시물 “USD.AI is Powered by M^0”와 M0의 $M and extensions 및 Build with M 관련 자료에서 설명된다.

누가 USDai를 사용하는가?

온체인 사용자는 크게 두 집단으로 나뉜다. (1) DEX 풀에서 달러 레그로 USDai를 사용하고 DeFi에서 담보로 활용하는 트레이더 및 유동성 공급자, (2) 재무부 캐리와 인프라 대출에서 발생하는 수익으로 마케팅되는 수익을 얻기 위해 sUSDai에 자금을 배분하는 수익 추구자들이다.

평시에는 이 두 집단이 상관관계를 보일 수 있지만, 스트레스 국면에서는 행태가 크게 갈린다. 트레이딩 유동성은 빠르게 사라질 수 있는 반면, 수익 토큰에 대한 대기 상환 수요는 급증할 수 있다.

2026년 초 기준으로, 주요 토큰 트래커 페이지에 따르면 Arbitrum에서 무시할 수 없는 수준의 트랜잭션 히스토리와 수천 명의 보유자가 기록되어 있다. 다만 “실질 사용성”을 평가하려면 USDai가 DeFi 내 어디에 자리 잡고 있는지(DEX 풀, 머니마켓, 구조화 상품 등), 그리고 sUSDai 증가가 단순한 재무부 캐리만이 아니라 투명한 대출 발굴 및 서비스 데이터와 함께 이뤄지고 있는지를 살펴봐야 한다. CoinMarketCap은 USDai page에서 보유자 수와 기본 시장 데이터를 보고하고 있으며, Arbitrum 상 활동은 직접 조회할 수 있다. Arbiscan.

기관 및 엔터프라이즈 대상 도입과 관련해 가장 구체적이고 소문에 그치지 않는 신호는 “파트너십” 헤드라인보다는 인프라 제공업체와의 통합, 그리고 스테이블코인 인프라(결제·청산 구조) 선택이다.

USD.AI는 스테이블코인 인프라 측면에서 M0, 오라클 데이터 피드 측면에서 Chainlink와의 통합을 공식적으로 발표했으며, 둘 다 실제 기술적 표면적을 가진 신뢰할 수 있는 생태계 의존성이다. 또한 시리즈 A 라운드의 벤처 투자자를 공개했는데, 이는 엄밀히 말해 “도입(adoption)”은 아니지만 일정 수준의 기관 실사와 언더라이팅 및 법무 구축을 위한 자금 여력을 시사한다.

시리즈 A 관련 공지는 USD.AI 웹사이트에서 확인할 수 있다. 특정 신용 한도(credit facility)나 대출 수요 파이프라인에 대한 주장은, 검증 가능한 온체인 대출 데이터, 감사 재무제표, 법적 구속력이 있는 공시 등이 수반되지 않는 한 방향성 정도로만 받아들여야 한다. 프로젝트는 재단/거버넌스 발표에서 신용 한도와 파이프라인을 언급하고 있으나, 여전히 미래 전망에 가깝다. 관련 내용은 “Announcing the USD.AI Foundation and $CHIP”을 참고할 수 있다.

USDai의 위험과 과제는 무엇인가?

USDai는 온체인 달러 프로젝트로서는 이례적으로 다층적인 규제 노출을 가진다. 그 이유는 이 상품이 스테이블코인 발행, 수익(yield) 상품, 실물 자산 담보 기반의 실물 신용(Real-World Credit) 창출을 동시에 아우르기 때문이다.

USDai 자체가 무이자, 국채 담보형 상품으로 포지셔닝된다 하더라도, 시스템의 경제적 중심은 sUSDai와 관련 신용 언더라이팅에 있다. 규제 당국 입장에서는 관할 지역, 공시 수준, 유통 방식 등에 따라 이를 유동화 채권(securitized note)이나 펀드 지분과 유사하게 볼 수 있다.

프로토콜이 재단을 공식적으로 설립하고 금리, 담보 파라미터, 보험 모듈에 영향을 미치는 거버넌스 토큰을 도입하려는 움직임은 거버넌스 측면에서 중요한 이정표지만, 동시에 누가 실제로 신용 비즈니스를 운영하며 그 역할에 어떤 법적 의무가 수반되는지에 대한 질문을 더욱 선명하게 만든다.

재단의 역할에 대한 프로젝트 측 설명은 foundation and CHIP announcement에 정리돼 있다.

한편, USD.AI가 상환 서비스 및 전략 운영을 위해 기술 개요에서 밝힌 특권 역할(privileged roles)에 의존한다는 점은 중앙집중화 리스크 벡터로 작용한다. 스마트 컨트랙트가 상환 대기열의 순서를 강제한다 하더라도, 유동성 이벤트 상황에서는 이러한 중앙화 요소가 중요해질 수 있다. 자세한 내용은 technical protocol overview를 참고할 수 있다.

경쟁 리스크는 두 층위에서 동시에 존재한다. “캐시” 레이어에서 USDai는 이미 높은 유동성과 광범위한 거래소·DeFi 배포망을 가진 법정화폐 담보 스테이블코인 및 국채 토큰 래퍼들과 경쟁한다. “수익” 레이어에서 sUSDai는 유동성, 투명성, 언더라이팅 기준을 서로 다른 조합으로 제공하는 광범위한 온체인 신용 및 RWA 수익 상품과 경쟁한다.

가장 까다로운 경제적 위협은 다른 스테이블코인의 페그가 아니라 AI/컴퓨트 경제의 경기 순환성이다. GPU 렌탈 요율이 하락하거나, 카운터파티 부도가 증가하거나, 하드웨어 담보 가치가 급락할 경우, sUSDai를 지탱하는 신용 스프레드가 상환 수요가 증가하는 시점에 맞춰 증발할 수 있다.

일반 미디어 보도에서도 수탁 구조, 토큰화, 출금 관리에 대한 프로토콜의 시도를 설명하면서, 이러한 “AI 호황/불황” 민감도를 명시적 리스크로 지적하고 있다.

예를 들어 Tom’s Hardware의 서드파티 분석은 1차 재무 공시는 아니지만, 이 모델이 지속적인 AI 컴퓨트 수요에 강하게 의존하고 있음을 강조한다.

USDai의 향후 전망은 어떠한가?

단기 로드맵 중 1차 자료에서 실제로 검증 가능한 부분은 새로운 체인이나 합의 알고리즘 업그레이드보다는 거버넌스 정식화와 유동성 메커니즘에 가깝다.

2026년 1월 발표에 따르면, $CHIP 거버넌스 토큰의 ICO/TGE를 2026년 1분기에 진행한다는 기대를 제시하고 있으며, CHIP을 파라미터, 큐레이터 승인, 보험 모듈을 제어하는 “컨트롤 플레인”으로 정의한다. 이 계획이 실행된다면 프로토콜의 탈중앙화 내러티브에 의미 있는 변화를 가져오겠지만, 동시에 거버넌스 토큰에 흔히 수반되는 리스크—투표 참여 저조, 대규모 보유자에 의한 장악, 보험 백스톱에서의 꼬리위험(market tail risk) 오가격(mispricing)—도 함께 발생한다.

이 계획은 프로젝트의 foundation/CHIP post에 정리되어 있다. 제품 측면에서 USD.AI의 기술 자료는 상환 대기열 포지션에 대한 향후 경매 메커니즘 도입을 예고하고 있으며, 이는 상환이 제약되는 상황에서 유동성을 시장 기반 방식으로 배분하는 설계에 해당한다. 문서에는 상환 대기열 설계에서 경매 방식으로의 전환이 언급된다.

자세한 내용은 technical overview와, 상환 및 유동성 설계를 다루는 문서에서 논의하는 대기열 최적화 개념에 대한 보다 광범위한 설명을 참고할 수 있다.

구조적으로 가장 큰 난제는 USD.AI가 인프라 대출 규모를 확대하면서도 USDai가 가진 “현금 유사(cash-like)” 속성에 대한 신뢰를 유지할 수 있는지, 그리고 이 과정에서 지나치게 상관된 리스크를 불투명한 오프체인 프로세스에 밀어 넣지 않을 수 있는지 여부다.

프로토콜이 밝힌 접근법—기본 레이어에서는 M0 기반 확장 모델을 통해 규모 확장 가능한 유동성을 제공하는 국채 중심 구조를 두고, 대출 발굴(origination)이 성숙해짐에 따라 점진적으로 장비 담보 대출 비중을 늘려가는 방식—은 원리적으로는 가능하다. 하지만 실제 평가는 공시의 질, 경기 하강 국면에서의 손실 이력, 서비스·집행(담보 회수) 운영의 견고함, 그리고 스트레스 상황의 2차 시장에서도 “즉시 상환 가능성”이 어느 정도 유지되는지에 의해 결정될 것이다.

오라클 및 회계 레이어(예: 금리와 시장 가격을 위한 Chainlink 피드)의 신뢰성은 필요조건이지만 충분조건은 아니다. 최종 제약은 결국 기초 신용 포트폴리오의 유동성과 회수 가능성에 놓인다. 프로젝트 자체의 M0 통합 설명은 “USD.AI is Powered by M^0”에 제시되어 있으며, M0의 익스텐션 모델은 M0 documentation에 설명돼 있다.