왜 대부분의 고속 블록체인은 이미 쓰고 있는 앱을 망가뜨릴까

몇 달에 한 번씩, 이전 모든 것보다 더 빠르다고 주장하는 새로운 블록체인이 등장합니다. 이들 대부분은 지금 쓰고 있는 툴, 지갑, 스마트 콘트랙트를 버리라고 요구합니다.

Monad는 지금 크립토 커뮤니티 전반에서 화제가 되고 있습니다. Ethereum의 (ETH) 기존 생태계와의 호환성을 유지하면서도 초당 1만 건의 트랜잭션을 처리할 수 있다고 다르게 주장하기 때문입니다. 이 조합이 실제로 구현된다면, 지난 5년간 블록체인 확장을 규정해 온 핵심 긴장을 해소하게 됩니다. 이 글에서는 Monad가 주장하는 성능을 실제로 어떻게 달성하는지, “EVM 호환”이 실무에서 정확히 무엇을 뜻하는지, 그리고 이 차이가 개발자부터 일반 토큰 보유자까지 모두에게 왜 중요한지를 자세히 설명합니다.

요약

Monad는 트랜잭션을 병렬 실행하면서도 이더리움 개발 도구와 스마트 콘트랙트와 완전 호환을 유지해 1만 TPS를 목표로 합니다.

대부분의 고속 블록체인은 속도와 EVM 호환성 중 하나를 선택하게 만듭니다. Monad는 합의·실행 레벨에서 이 트레이드오프를 없애려는 구조를 택했습니다.

사용자 입장에서는 MetaMask 같은 이더리움 지갑이 그대로 동작하고, 기존 디파이 코드도 재작성 없이 배포 가능하며, 가스비는 거의 0에 가깝게 유지됩니다.

실제 사용자에게 “EVM 호환”이 의미하는 것

Ethereum Virtual Machine(EVM)은 이더리움에서 스마트 콘트랙트를 실행하는 소프트웨어 엔진입니다. 모든 이더리움 애플리케이션이 그 위에서 돌아가는 운영체제라고 보면 됩니다. 어떤 블록체인이 스스로 EVM 호환이라고 부를 때, 그 말은 동일한 운영체제(혹은 그것을 속일 수 있을 정도로 유사한 것)가 그 체인 위에서 돌아간다는 뜻입니다.

실질적인 측면에서 이것은 엄청나게 중요합니다. 개발자가 이더리움에서 코드를 작성·테스트·배포할 때 사용하는 Hardhat, Foundry, Remix 같은 모든 도구가, 수정 없이 그대로 EVM 호환 체인에서도 작동합니다. 사용자가 보유한 MetaMask, Rainbow, Coinbase Wallet 같은 지갑도 자동으로 연결됩니다. 이더리움에서 이미 감사를 마친 스마트 콘트랙트는 한 줄도 다시 쓰지 않고 그대로 복사해 실행할 수 있습니다.

EVM 호환성은 사실상 프랜차이즈 라이선스에 가깝습니다. EVM 호환성 테스트를 통과한 체인은 1일 차부터 이더리움 전체 소프트웨어 생태계를 상속받습니다.

Solana와 Aptos가 택한 대안적 경로는 완전히 다른 가상머신을 만드는 것이었습니다. 이들 체인은 인상적인 속도 향상을 이뤘지만, 개발자가 새로운 프로그래밍 언어를 배우고 사용자가 새로운 지갑을 설치해야 했습니다. 모든 애플리케이션을 처음부터 다시 만들어야 했죠. 이 마찰은 실제로 존재하고 측정 가능한 수준이며, 기저 기술이 정말로 우수하더라도 생태계 성장을 역사적으로 느리게 만들었습니다.

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왜 이더리움 자체는 1만 TPS로 동작할 수 없는가

Monad가 왜 주목받는지 이해하려면, 먼저 이더리움이 왜 느린지 알아야 합니다. 현재 이더리움 베이스 레이어는 초당 약 15~30건의 트랜잭션을 처리합니다. 이 상한은 우연이 아닙니다. 이더리움이 트랜잭션을 처리하는 방식, 즉 엄격한 순차 실행 방식 때문입니다.

이더리움 네트워크의 모든 노드는 모든 트랜잭션을 동일한 순서로 처리하며, 각 트랜잭션을 검증한 뒤에야 다음으로 넘어갑니다. 이 순차 실행 모델 덕분에 트랜잭션 간 충돌을 피하기는 매우 쉽습니다. 동시에 동일한 상태에 접근하는 두 트랜잭션이 없기 때문입니다. 구조는 단순하고 안전하지만, 속도는 매우 느립니다.

Optimism, Arbitrum 같은 Layer 2 롤업은 이더리움 바깥에서 수천 건의 트랜잭션을 묶어 처리한 뒤, 압축된 번들 형태로 이더리움에 정산함으로써 이더리움의 실효 처리량을 끌어올립니다. 하지만 이 솔루션들은 EVM을 다시 설계하는 대신 이더리움의 EVM을 그대로 상속합니다. 또 네이티브 L1에는 없는 지연, 브리지 리스크, 출금 지연 같은 요소를 도입합니다.

이더리움의 순차 실행이 핵심 병목입니다. 모든 스케일링 방식은 이것을 우회하거나 아예 교체합니다.

이더리움 베이스 레이어가 처리하는 양과 현대 금융 애플리케이션이 필요로 하는 처리량 사이에는 엄청난 격차가 있습니다. 바쁜 거래소, 실시간 게임, 실시간 예측 시장 등은 초당 수천 번의 상태 변경을 발생시킬 수 있습니다. 이더리움 베이스 레이어는 그 1% 정도만 네이티브하게 처리합니다.

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Monad는 어떻게 EVM 규칙을 깨지 않으면서 병렬 실행을 구현하는가

Monad의 핵심 혁신은 EVM 트랜잭션의 병렬 실행입니다. 트랜잭션을 하나씩 순차적으로 처리하는 대신, 여러 실행 스레드에 걸쳐 다수의 트랜잭션을 동시에 처리한 뒤, 결과를 확정하기 전에 충돌을 정리합니다.

이 시스템이 가능한 이유는 실제로 대부분의 트랜잭션이 서로 충돌하지 않기 때문입니다. 한 사용자가 탈중앙 거래소에서 토큰을 스왑하고, 다른 사용자가 NFT를 민팅하는 경우를 생각해보면, 두 작업은 완전히 다른 블록체인 상태를 건드립니다. 이 둘이 서로를 기다려야 할 논리적 이유는 없습니다. Monad는 낙관적 병렬 실행이라는 기법을 사용해 사전에 이런 비충돌 트랜잭션을 식별하고, 이를 동시에 실행한 뒤, 실제로 동일한 상태를 건드렸는지 검사합니다. 충돌이 발생했을 때만 해당 트랜잭션을 순차적으로 다시 실행합니다. 그렇지 않은 경우, 즉 일반적인 경우에는, 보통 트랜잭션 한 건을 처리하는 시간 동안 여러 건을 처리하게 됩니다.

이 접근법은 MonadBFT라는 새 합의 레이어와 결합됩니다. 이는 HotStuff 계열 BFT 합의를 변형한 것으로, 블록 제안과 투표 단계를 파이프라인화해 검증자들이 라운드 사이에 놀지 않도록 설계했습니다.

세 번째 축은 MonadDB입니다. 이는 EVM 실행이 만들어내는 접근 패턴에 맞춰 특별히 설계된 커스텀 스토리지 백엔드입니다. LevelDB 같은 범용 데이터베이스는 이더리움이 상태를 읽고 쓰는 방식에 맞춰 설계되지 않았습니다. MonadDB는 디스크에 상태 데이터를 저장하는 방식을 재구성해, 특히 Monad가 만들어내는 병렬 워크로드 하에서 실행을 느리게 만드는 읽기 지연을 최소화합니다.

병렬 실행, 파이프라인 합의, 목적 특화 스토리지라는 이 세 가지 변화가 결합되어, 이더리움이 실행하는 것과 동일한 EVM 바이트코드를 실행하면서도 1만 TPS를 목표로 할 수 있게 됩니다.

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Monad는 다른 고속 레이어 1 블록체인과 어떻게 다른가

고처리량 L1 공간은 이미 붐비는 상태입니다. Monad의 위치를 이해하려면, 다른 프로젝트들이 속도를 얻기 위해 실제로 무엇을 포기했는지 알아야 합니다.

Solana는 비 EVM 접근법의 가장 대표적인 예입니다. Sealevel이라는 병렬 실행 모델을 사용하며, 실제 운영 환경에서 초당 1,000건 이상, 이론상 그보다 훨씬 높은 처리량을 보여줬습니다. 다만 Solana는 Rust 언어와 자체 가상머신을 사용합니다. 이더리움 개발자는 기존 콘트랙트를 그대로 배포할 수 없습니다. 사용자는 MetaMask 대신 Phantom 지갑이 필요합니다. 생태계를 처음부터 다시 쌓아야 했고, 이는 수년이 걸렸습니다.

Avalanche는 서브넷 구조를 사용하며, C-Chain이라는 EVM 호환 체인을 운영합니다. 이더리움보다는 빠르지만, 베이스 처리량이 극적으로 높은 수준은 아닙니다. 이들의 확장 전략은 앱 특화 서브넷을 여러 개 배포하는 데 의존하는데, 이는 유동성을 쪼개고 사용자 경험을 복잡하게 만듭니다.

Aptos와 Sui는 Meta에서 개발된 Move 언어를 기반으로 한 가상머신을 사용합니다. 이들 역시 인상적인 TPS 수치를 달성하며, 개념적으로 Monad와 비슷한 병렬 실행 모델을 채택했습니다. 하지만 둘 다 EVM 호환이 아니며, Solana가 겪었던 것과 같은 생태계 부트스트래핑 문제에 직면했습니다.

현재 트렌딩 데이터에 함께 등장하는 MegaETH는 또 다른 접근을 택합니다. 단일 시퀀서 모델을 사용해 극단적으로 높은 TPS를 추구하는 방식입니다. 이런 구조는 검증자에 분산된 Monad의 방식과 달리 중앙집중화에 대한 우려를 낳습니다.

Monad는 다른 어느 쪽도 차지하지 못한 위치를 주장합니다. 분산된 검증자 세트 위에서, 진짜 병렬 실행 속도와 진짜 EVM 호환성을 동시에 실현한다는 것입니다. 이 주장이 실제 운영 규모의 스트레스 테스트를 견뎌낼지는 아직 미지수지만, 아키텍처는 일관성이 있고, 설계 선택은 실제 엔지니어링 트레이드오프에 기반하고 있습니다.

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MON 토큰의 역할과 네트워크 구조

MON(MON)은 Monad의 네이티브 토큰으로, 네트워크 내에서 세 가지 주요 기능을 수행합니다.

첫째, MON은 트랜잭션 수수료 지불에 사용됩니다. 이더리움에서 ETH를 사용하는 것과 마찬가지로, Monad에서의 모든 작업에는 소량의 MON이 필요합니다. 더 높은 처리량 덕분에, 보통 환경에서는 이 수수료가 거의 0에 가깝게 유지되도록 설계되어 있습니다.

둘째, MON은 staking에 사용됩니다. 검증자는 합의에 참여하기 위해 경제적 담보로 MON을 예치해야 합니다. 이는 네트워크를 공격하는 비용을 높이는 메커니즘입니다.

부정직하게 행동한 검증자는 슬래싱을 통해 예치한 MON을 잃을 위험을 감수합니다. 슬래싱은 프로토콜이 잘못 행동한 검증자의 지분 일부를 몰수하는 과정입니다.

셋째, MON 보유자는 직접 인프라를 운영하지 않고도 토큰을 검증자에게 위임해, 자기 지분에 비례하는 블록 보상을 나눠 받을 수 있습니다. 이는 Cosmos 기반 체인과, 머지 이후 이더리움 검증자들이 사용하는 스테이킹 모델과 유사합니다.

Monad는 수억 건의 테스트 트랜잭션을 기록한 장기간의 테스트넷을 거쳐 2025년에 메인넷을 출시했습니다. 2026년 5월 현재 MON의 시가총액은 약 3억 4,800만 달러 수준입니다. and a 24-hour trading volume near $85 million, reflecting genuine market interest rather than thin speculative positioning.

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Who Actually Benefits From A Fast EVM Chain

Not every crypto user needs 10,000 TPS. A person holding Bitcoin (BTC) in cold storage has no practical use for faster smart contract execution. Understanding who Monad actually serves helps calibrate whether it belongs in your attention or your portfolio.

DeFi traders benefit most immediately. High-frequency arbitrage, liquidation bots, and on-chain order books all become viable when block times are sub-second and throughput is abundant. On slow chains, these strategies are economically unworkable because gas fees consume the margin and transaction latency destroys the timing edge.

Game developers and gaming users represent a second major category. Blockchain games that require hundreds of on-chain state changes per user session are currently impractical on Ethereum base layer. On a 10,000 TPS chain with near-zero fees, a real-time game where every move is recorded on-chain becomes technically feasible.

Existing Ethereum developers looking to scale without relearning their stack are a third group. A developer who has spent three years writing Solidity contracts, building deployment pipelines, and auditing EVM bytecode does not want to throw that knowledge away to chase throughput. Monad lets that developer move their application to a faster environment without changing the language, the tooling, or the security assumptions.

Ordinary token holders have less direct exposure to the technical details. What matters for them is ecosystem growth: more applications attract more users, more users create more demand for blockspace, and more blockspace demand creates fee revenue that supports the token's value over time. The EVM compatibility story is directly relevant here because it shortens the time between chain launch and a mature application ecosystem.

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The Risks And Open Questions That Still Surround Monad

Honest analysis requires naming what Monad has not yet proven. The 10,000 TPS figure comes from benchmarks and testnet performance. Mainnet conditions introduce variables that benchmarks do not capture: adversarial transaction patterns, sudden liquidity events that spike write contention, and the social complexity of a large, decentralized validator set with heterogeneous hardware.

Parallel execution, while conceptually clean, creates new categories of bugs. The optimistic execution model depends on accurate conflict detection. A flaw in that detection logic could allow two transactions to modify the same state without the system catching the conflict, producing corrupted results. This class of bug does not exist in sequential EVM execution, so the auditing community has less experience identifying it.

The validator economics also need time to stabilize. A chain with 10,000 TPS capacity but low actual usage will generate low fee revenue, which may make it difficult to attract enough validators to achieve meaningful decentralization in the early period.

Finally, the EVM compatibility claim deserves scrutiny at the edges.

"EVM-compatible" exists on a spectrum. A chain can be compatible with 95% of deployed Ethereum contracts while breaking on specific opcodes or precompiles. Developers migrating complex DeFi protocols will stress-test those edges in ways that simple token transfers do not.

None of these concerns invalidate Monad's design. They are the normal uncertainties that accompany any genuinely novel Layer 1 in its early production phase. The honest framing is that Monad has solved the architectural problem of parallel EVM execution on paper and in testing. The practical question of whether the architecture holds under real-world adversarial conditions is still being answered.

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Conclusion

Monad's core proposition is straightforward: take the execution model that made high-throughput non-EVM chains fast, apply it to an EVM-compatible environment, and give the Ethereum developer ecosystem a path to scale without starting over.

The architecture, built on parallel execution, pipelined consensus through MonadBFT, and purpose-built storage in MonadDB, is technically credible and addresses real bottlenecks that existing fast chains either ignored or solved by abandoning compatibility.

The broader significance sits at the intersection of two trends. The crypto industry has been running a years-long experiment to determine whether speed or compatibility matters more in a Layer 1. Chains that chose speed without compatibility built impressive technology but slow ecosystems. Chains that preserved compatibility without redesigning execution stayed slow. Monad's bet is that the right answer is both, and that the engineering required to get there is harder but worth doing.

For anyone building in Web3, investing in high-throughput infrastructure narratives, or simply trying to understand why certain Layer 1 chains attract developer attention while others do not, Monad is one of the most instructive case studies available right now. It represents a clear thesis, a testable architecture, and a live market verdict still being written.