학습
알고리즘 스테이블코인 해부: 궁극의 가이드

알고리즘 스테이블코인 해부: 궁극의 가이드

알고리즘 스테이블코인 해부: 궁극의 가이드

스테이블코인은 잘 알려진 디지털 자산입니다. 가치가 주로 미국 달러와 같은 명목 화폐에 직접적으로 연동되는 디지털 자산입니다. 하지만 이 페그(고정)는 어떻게 유지될까요? 테더와 서클의 USDTUSDC 스테이블코인은 실제 돈, 국채, 및 기타 실물 금융 자산으로 지원됩니다.

그러나 이제 새로운 얼굴이 등장합니다. 알고리즘 스테이블코인은 2025년에 암호화폐 세계를 정복하려고 합니다. 그것들은 어떻게 작동하며, 무엇이며, 그리고 당신은 그것들을 신뢰할 수 있을까요? 조사해봅시다.

알고리즘 스테이블코인의 이해

디지털 자산이 인기를 끌면서 광범위한 채택을 위한 주요 도전 과제는 변동성이었습니다. 사람들이 디지털 통화를 수용하기 주저한 것은 그 가치가 날마다 변동할 수 있었기 때문입니다. 활발히 가격 변동으로 돈을 버는 트레이더들에게 좋았던 것이, 미래를 위해 재산을 디지털 형태로 보존할 수 있음을 확신해야 하는 일반 사용자들에게는 나빴습니다.

그때 스테이블코인이 등장했습니다. 스테이블코인은 명목 화폐와 같은 기준 자산에 상대하여 안정적인 가치를 유지하도록 설계된 암호화폐입니다. 이러한 새로운 디지털 통화는 비트코인이나 이더리움과 달리 항상 일정한 가격을 가지고 있습니다.

스테이블코인은 거래, 무역을 용이하게 하고, 투자자를 시장 변동으로부터 보호하기 위해 암호화폐와 기존 금융 시스템 간의 필수적인 연결고리로 등장했습니다.

그러나 모든 스테이블코인이 동일한 것은 아닙니다. 가격 안정성을 달성하기 위한 접근 방식이 다릅니다. 알고리즘 기반, 암호 담보 기반, 및 명목 담보 기반 스테이블코인이라는 세 가지 주요 유형이 있습니다. 자산 준비금에 의존하는 대신, 알고리즘 스테이블코인은 수학적 공식과 스마트 계약을 통해 가치를 유지하려고 노력합니다.

알고리즘 스테이블코인은 담보 준비금 없이 안정성을 제공하려는 새로운 접근 방식입니다. 이는 효율성과 탈중앙화를 중시하는 산업에서 큰 진전입니다.

알고리즘 스테이블코인의 발전 과정은 성공과 실패, 실험을 통해 혼란스러웠습니다.

알고리즘 스테이블코인이란 무엇인가?

"알고리즘 스테이블코인"이라는 용어는 물리적 준비금을 보유하지 않고 스마트 계약과 알고리즘에 의존하여 가치를 일정하게 유지하는 암호화폐의 한 유형을 말합니다. 보통은 미국 달러와 같은 명목 화폐에 연동됩니다.

맞습니다, 알고리즘 스테이블코인은 실제 담보 없이 가치를 유지하려는 것입니다. 그런데도 이 개념은 작동합니다.

알고리즘 스테이블코인은 준비금 유지의 비효율성과 중앙화의 위험 등을 겪고 있는 담보화 스테이블코인이 직면한 문제에 대한 새로운 접근 방식으로 떠올랐습니다.

알고리즘으로 결정된 스테이블코인은 2017년의 베이시스와 같은 프로젝트에 뿌리를 두고 있습니다. 이는 중앙 은행의 메커니즘과 유사한 모델을 통해 동적 인플레이션과 수요를 제어하려고 했으며, 규제 우려로 종료되었지만 이후 알고리즘 스테이블코인의 기초를 마련했습니다.

공급 탄력성의 개념은 알고리즘 스테이블코인의 기본입니다.

프로토콜은 가격이 페그(고정)를 초과할 때 스테이블코인의 공급을 늘려 가격을 낮추기로 결정합니다. 가격이 페그보다 떨어지면 반대 방향으로 공급을 줄입니다. 대부분의 경우, 이는 자동으로 이러한 변경을 수행할 수 있는 온체인 거버넌스와 스마트 계약을 통해 이루어집니다.

알고리즘 스테이블코인은 다양한 블록체인에서 운영될 수 있습니다. 이더리움의 강력한 스마트 계약 기능은 시장에서 선두 주자로 만들었습니다. 하지만 낮은 거래 비용과 확장성을 활용하여 알고리즘 스테이블코인 프로젝트를 호스팅한 다른 플랫폼들도 있습니다. 솔라나와 바이낸스 스마트 체인이 그 예입니다.

이러한 스테이블코인은 암호화폐 생태계 내에서 다양한 목적으로 사용됩니다. 분산형 거래소(DEX)에서 거래를 용이하게 하고, 디파이(DeFi) 프로토콜에서 안정적인 교환 매체를 제공하며, 다른 암호화폐와 관련된 변동성이 없는 조건에서 국경 간 거래를 가능하게 합니다.

기술적으로, 알고리즘 스테이블코인은 화폐 발행 이익 수익(Seigniorage Shares), 리베이싱(Rebasing), 이중 토큰 모델과 같은 메커니즘을 사용합니다.

예를 들어, 이중 토큰 시스템에서 하나의 토큰은 스테이블코인 역할을 하고 다른 하나는 가격 변동성을 흡수합니다. 알고리즘이 지배하는 이들 두 토큰의 상호작용은 스테이블코인의 가격을 페그에 고정시키는 것을 목표로 합니다. 때때로 이 링크는 시스템의 약점이 되어 실패합니다. 이 부분에 대해서는 곧 이야기하겠습니다.

주요 알고리즘 스테이블코인

아래는 독특한 설계와 궤도를 가진 다섯 가지 주요 알고리즘 스테이블코인입니다. 그들의 이야기는 알고리즘 스테이블코인 모델의 다양성과 혁신, 그리고 남은 과제를 보여줍니다.

FRAX (프랙스 파이낸스)

FRAX는 하이브리드 알고리즘 스테이블코인의 독특한 예입니다. 이는 담보화 요소와 알고리즘 요소를 결합합니다.

이 프로젝트는 2020년 Sam Kazemian에 의해 시작되었습니다. 시장 수요에 기반하여 담보 비율을 동적으로 조정할 수 있는 부분 담보화 스테이블코인을 만드는 것이 목표였습니다. 이 토큰은 분산형 거버넌스 모델을 사용합니다. 모든 중요한 담보 수준에 대한 의사 결정은 Frax의 분산형 자율 조직(DAO)에 의해 결정됩니다.

Frax는 확장 가능한 접근 방식으로 돋보입니다. 2025년 4월 기준 FRAX의 시가 총액은 약 3억 1천 9백만 달러로, 현재 운영 중인 가장 큰 알고리즘 스테이블코인 중 하나입니다.

Frax는 이더리움 및 바이낸스 스마트 체인과 같은 여러 체인에서 운영되며, Aave 및 Curve와 같은 디파이(DeFi) 프로토콜에서 중요한 역할을 합니다.

Ampleforth (AMPL)

Ampleforth, 또는 AMPL은 가격 안정성을 유지하기 위해 순수한 알고리즘 접근 방식을 취합니다.

명목 화폐에 연동되는 대신, AMPL은 수요에 따라 매일 공급을 조정합니다. AMPL의 가격이 목표치($1)를 초과하면 공급이 증가하고, 가격이 하락하면 공급이 감소합니다.

이 “탄력적인 공급” 모델은 AMPL을 목표 가격에 상대하여 안정적으로 유지하도록 설계되었습니다.

2019년 Evan Kuo와 Stanford 연구팀에 의해 출시된 AMPL은 비담보 모델을 실험한 최초의 알고리즘 스테이블코인 중 하나였습니다. 그 탄력적인 특성 때문에 시장 시가 총액이 변동하며, 2025년 4월 기준 약 $33입니다. Ampleforth는 주로 Uniswap과 같은 분산형 거래소에서 거래됩니다.

Fei Protocol (FEI)

Fei Protocol은 2021년에 상당한 호응을 받으며 출시되었으며, 초기 유동성 이벤트 동안 13억 달러 이상의 이더리움을 모금했습니다.

Joey Santoro에 의해 창안된 Fei Protocol의 초기 목표는 담보화 스테이블코인보다 더 자본 효율적인 탈중앙화 스테이블코인을 제공하는 것이었습니다. 이는 과도한 담보 요구 없이 FEI를 $1에 가깝게 유지하기 위해 직접적인 인센티브를 사용하려는 시도를 했습니다.

그러나 Fei는 초기에 페그를 유지하는 데 어려움을 겪었으며, 출시 직후 FEI의 가격은 $1 이하로 크게 떨어졌습니다. 팀은 이후 담보화 증가를 포함한 변화를 도입하여 FEI를 안정화시켰습니다. 2025년 4월 기준, Fei의 시가 총액은 약 3백만 달러이며, Compound 및 Balancer와 같은 주요 디파이 플랫폼에 통합되어 있습니다.

Empty Set Dollar (ESD)

Empty Set Dollar (ESD)는 또 다른 초기 알고리즘 스테이블코인으로, 2020년에 출시되었습니다.

이는 시뇨리지 주식 모델을 기반으로 운영되며, ESD 토큰의 발행과 소멸을 통해 $1 페그(고정)를 유지하려고 시도합니다.

ESD가 $1 이상으로 거래될 때, 새로운 토큰이 발행되어 보유자에게 배포됩니다. 가격이 하락하면 프로토콜은 ESD의 가격이 안정될 때 나중에 ESD로 전환할 수 있는 채권을 제공합니다.

ESD는 처음으로 중앙 통제 없이 화폐 정책을 완전히 수용한 스테이블코인 중 하나로 혁신적이었습니다.

그러나 많은 알고리즘 스테이블코인과 마찬가지로, ESD는 장기적인 안정성을 유지하는 데 어려움을 겪었습니다. 시가 총액은 한때 1억 달러 이상이었으나, 이제는 관심이 감소하면서 약 1백만 달러에 변동하며, 디파이 역사에서 여전히 중요한 부분을 차지하고 있습니다.

USDD (탈중앙화 미화)

USDD는 TRON 블록체인의 스테이블코인입니다. Justin Sun이 2022년에 출시했습니다.

이는 수요에 맞춰 토큰을 소각하는 메커니즘을 사용하여 탈중앙화 및 알고리즘 스테이블코인을 지향합니다. USDD는 이들 유형의 다른 알고리즘 스테이블코인보다 더 많은 담보화를 통합합니다. 예를 들어, 페그 고정을 유지하기 위해 USDT와 같은 스테이블코인을 보유하고 BTC도 상당량 보유합니다.

2025년 4월 기준 USDD의 시가 총액은 약 33만 달러이며, TRON의 디파이(DeFi) 생태계의 구성 요소로 남아 있습니다.

테라/루나 붕괴: 사례 연구

2022년 5월, 암호화폐 세계는 알고리즘 스테이블코인에 대한 신뢰를 뒤흔든 극적인 사건을 목격했습니다: 테라USD (UST)와 그 자매 토큰 LUNA의 붕괴. 테라USD는 LUNA를 활용한 발행과 소각 메커니즘을 통해 미국 달러에 페그(고정)하려고 설계된 알고리즘 스테이블코인이었습니다.

UST가 $1 이상으로 거래되면 사용자는 UST를 더 많이 발행하여 LUNA를 소각하여 공급을 증가시키고 가격을 낮춥니다. 반대로 UST가 $1 이하로 떨어지면 사용자는 UST를 소각하여 LUNA를 발행하여 공급을 줄이고 가격을 다시 높입니다.

시스템은 시장 신뢰와 차익 거래 인센티브에 크게 의존했습니다. 그러나 2022년 5월, UST 유동성 풀에서 대규모 인출이 발생하면서 페그가 끊어졌습니다. 패닉이 발생했고 시스템 내 메커니즘은 안정성을 복구하는 데 실패했습니다. UST 보유자가 급히 교환할 때 LUNA의 공급은 급증했습니다.

Content: 퇴출로 인해 LUNA의 하이퍼인플레이션과 악순환으로 이어졌다.

The crash wiped out approximately $40 billion in market capitalization within days. Investors lost significant sums, and the event had ripple effects across the crypto market, leading to increased regulatory scrutiny and a loss of trust in algorithmic stablecoins.

The failure of Terra/Luna highlighted critical vulnerabilities:

- Over-reliance on Market Dynamics: The system assumed that arbitrage incentives would always restore the peg, which didn't hold true under extreme stress.

- Lack of Collateral: Without backing assets, there was no safety net to absorb shocks.

- Feedback Loops: The mint-and-burn mechanism created a negative feedback loop during the crisis, exacerbating the collapse.

- Confidence Crisis: Once trust was lost, no mechanism could prevent the mass exodus.

## 알고리즘 스테이블코인의 장단점

Let’s take a look at algorithmic stablecoins best features and weakest spots.

Pros:

1. 탈중앙화: 중앙 기관의 담보 준비금이 필요하지 않기 때문에 알고리즘 스테이블코인은 블록체인 기술의 탈중앙화 이념에 부합합니다.

2. 자본 효율성: 암호화폐 기반 스테이블코인이 요구하는 과도한 담보화를 피하고, 이를 통해 자본 효율성을 높일 수 있습니다.

3. 확장성: 알고리즘 모델은 담보의 한계 없이 공급을 조정할 수 있어 수요 증가에 따라 무한한 확장이 가능합니다.

4. 혁신: 금융 공학의 경계를 확장하여 새로운 경제 모델과 디파이(DeFi) 애플리케이션의 발전에 기여합니다.

5. 규제 리스크 감소: 법정화폐 준비금 보유가 없기 때문에, 자금 전송 및 준비금 감사와 관련된 규제 장애를 덜 겪을 수 있습니다.

Cons:

1. 가격 불안정성: 순전히 알고리즘을 통해 페그를 유지하는 것이 어려운 것으로 입증되었으며, 많은 알고리즘 스테이블코인이 심각한 가격 편차를 경험했습니다.

2. 신뢰 부족: 사용자들은 실질적인 담보가 없는 시스템을 신뢰하지 않을 수 있으며, 이로 인해 낮은 채택률과 유동성 문제가 발생할 수 있습니다.

3. 투기적 공격에 취약함: 조작자들은 페그를 유지하도록 설계된 메커니즘을 악용하여 급격한 평가절하를 초래할 수 있습니다.

4. 복잡성: 기본 메커니즘이 복잡하여 일반 사용자가 시스템을 이해하고 신뢰하기 어렵게 만들 수 있습니다.

5. 역사적 실패: 과거 알고리즘 스테이블코인의 붕괴는 안정적 가치 저장수단으로서의 신뢰성을 약화시켰습니다.

6. 규제 감시: 잠재적인 규제상의 이점에도 불구하고, 혁신적이고 시험되지 않은 특성으로 인해 주목을 끌 수 있으며, 이는 불확실한 법적 지위로 이어질 수 있습니다.

7. 시장 의존성: 지속적인 시장 참여와 신뢰가 필요하며, 이는 시장 침체 시 약화될 수 있습니다.

8. 스마트 계약 리스크: 코드에 의해 구동되기 때문에 스마트 계약 내의 버그 및 취약점에 취약할 수 있습니다.

9. 거버넌스 과제: 탈중앙화된 거버넌스로 인해 위기 시 문제에 대한 신속한 대응이 더욱 어려워질 수 있습니다.

10. 제한된 채택: 담보 기반 스테이블코인에 비해 알고리즘 스테이블코인은 주류 암호화폐 활동에서 아직 상당한 채택을 이루지 못했습니다.

## 알고리즘 스테이블코인의 미래

The Terra/Luna incident served as a cautionary tale, prompting a reevaluation of algorithmic stablecoins' role in the crypto ecosystem.

In contrast, traditional collateral-backed stablecoins like Tether (USDT) and USD Coin (USDC) maintained stability, reinforcing their perceived safety.

While there is no doubt that stablecoins will continue to grow in popularity and will become the most popular form of digital money, the question remains - can algorithmic stablecoins become a real challenge to collateralized stablecoins like USDT and USDC.

Collateralized Stablecoins Pros:

- Transparency and Trust: Backed by reserves of fiat currency or equivalent assets, providing a tangible guarantee of value.

- Regulatory Compliance: Increasingly aligning with regulatory requirements, offering audits and disclosures to build confidence.

- Market Dominance: USDT and USDC collectively hold the majority of the stablecoin market share, widely accepted across exchanges and platforms.

Algorithmic Stablecoins:

- Innovation Potential: Despite setbacks, they continue to explore new models for decentralized stability.

- Challenges Ahead: Must address issues of trust, robustness, and transparency to regain confidence.

- Hybrid Models: Projects like Frax suggest a middle ground, combining collateral with algorithmic elements.

Which Are Better?

Collateral-backed stablecoins currently offer great stability and acceptance, they are a default payment option now. And there is nothing to indicate that their popularity may soon decline.

In the meantime, algorithmic stablecoins represent an ongoing bold experiment in financial innovation. The future may see improved designs that mitigate past flaws, but widespread adoption will require overcoming significant hurdles.

## 결론

알고리즘 스테이블코인은 암호화폐 산업의 개척정신을 구현합니다. 무슨 정신이냐구요? 복잡한 문제를 혁신적인 해결책으로 해결하려는 그 정신입니다.

담보 없이 안정성을 추구하는 것은 자본 효율성과 탈중앙화의 기본 문제를 해결하는 것입니다.

그러나 그들이 직면한 도전은 간단하지 않습니다.

The Terra/Luna crash underscored the risks inherent in algorithmic approaches. It emphasized the need for robust mechanisms and perhaps a reevaluation of entirely non-collateralized models.

Collateral-backed stablecoins currently provide the reliability and trust required for widespread use. At the same time they benefit from transparency and regulatory compliance. As the crypto industry matures, these stablecoins play a crucial role in integrating digital assets with traditional finance.

The future of algorithmic stablecoins may lie in hybrid models that blend collateralization with algorithmic adjustments, aiming to harness the advantages of both systems.

Continued innovation, rigorous testing, and perhaps new regulatory frameworks will be essential for their development.

Ultimately, the stablecoin landscape will likely continue to diversify, offering various options to meet different needs within the crypto ecosystem. While algorithmic stablecoins have yet to prove they can deliver stability without collateral reliably, their ongoing evolution keeps them at the forefront of crypto's most intriguing experiments.
면책 조항: 본 기사에서 제공되는 정보는 교육 목적으로만 제공되며 금융 또는 법률 조언으로 간주되어서는 안 됩니다. 암호화폐 자산을 다룰 때는 항상 자체 조사를 수행하거나 전문가와 상담하십시오.
최신 학습 기사
모든 학습 기사 보기
관련 학습 기사