波场 TRON 산업 주간 보고서: “매파 금리 인하”의 여파가 가라앉았지만 반등은 여전히 지속적인 QE에 의존, V 신이 세계 최초로 Web2 실시간 성능을 갖춘 MegaETH를 지원하다

# 1. 전망

1. 거시적 요약 및 미래 예측

지난주, 미국의 거시 경제는 "고용 둔화 + 성장 하향 조정 + 인플레이션 검증 대기"의 틀 안에서 계속해서 냉각 신호를 보였습니다. 정부의 셧다운이 연기됨에 따라 발표된 3분기 GDP의 두 번째 수정치는 소폭 하향 조정되었고, 기업 투자와 재고 기여도가 약화되어 경제의 동력이 감소하고 있음을 반영합니다. 이에 따라 매주 초 실업 수당 청구 건수는 소폭 증가하여 고용 둔화 추세를 더욱 확인시켰습니다. 전체적으로, 지난주 데이터 조합은 전형적인 "수요 약화, 노동 시장 완화, 성장 압력 증가"의 모습을 보였습니다.

미래를 전망할 때, 10월 PCE가 여전히 재발표를 기다리고 있어 시장은 인플레이션 추세에 대해 신중을 기하고 있으며, 정책 기대치의 차이가 커지고 있습니다. 현재 미국 경제는 "인플레이션 하락 속도 불확실, 성장 확실히 둔화"의 중요한 단계에 진입하고 있으며, 향후 몇 주간의 재발표 데이터는 시장 동향과 정책 방향에 결정적인 영향을 미칠 것입니다.

2. 암호화폐 산업 시장 변동 및 경고

지난주, 암호화폐 시장은 전반적으로 계속 약세를 보였고, 비트코인은 9.5만 달러 저항선을 반복적으로 시도했으나 실패한 후 다시 하락하여 최저 8.7만 달러를 넘는 수준에 도달했습니다. 시장 감정은 다시 공포 구역에 빠졌습니다. 자금 상황은 여전히 긴축적이며, ETF 유입은 시장 내 매도 압력을 상쇄하기에 부족하고, 기관들은 계속해서 관망 태도를 유지하고 있습니다. 체인 상의 활동도 감소하고, 스테이블코인의 순유입은 증가하여 더 많은 자금이 위험 자산에서 철수하는 모습을 보입니다. 알트코인들은 더욱 부진한 성과를 보였고, 여러 인기 분야에서 두 번째 바닥을 형성하는 모습이 나타났습니다. 간헐적인 반등이 있더라도 지속성과 거래량의 지지가 부족하여 전체적으로 구조적 약세가 뚜렷합니다.

거시적 측면에서, 주요 인플레이션 및 고용 데이터가 곧 재발표될 예정이며, 만약 미국 경제의 회복력이 여전히 강하거나 인플레이션의 지속성이 증가한다면 암호 자산의 반등 공간을 더욱 억제할 것입니다. 반대로, 만약 경제가 명백히 약화되고 시장이 다시 금리 인하 기대를 거래하게 된다면 단기적으로는 회복 창구가 열릴 수 있습니다. 그러나 명확한 유동성 개선이 나타나기 전까지 암호 시장 전체는 다시 이전 저점으로 하락하거나 하락폭이 확대될 위험에 여전히 경계해야 합니다.

3. 산업 및 트렌드 핫이슈

총 자금 조달 980만 달러, Pantera가 주도하고 OKX가 참여 ------ 기관급 DeFi를 위한 데이터 검증 레이어 Accountable은 데이터 검증 가능성을 핵심으로 하는 종합 플랫폼을 구축했습니다; Waterdrip 및 IoTeX가 참여 ------ AI를 블록체인의 검증 가능한 공공 시설 DGrid.AI로 만들어 품질 증명 메커니즘을 기반으로 분산형 AI 추론 라우팅 네트워크를 구축하여 AI의 미래를 재정의하고 있습니다.

# 2. 시장 핫이슈 및 당주 잠재 프로젝트

1. 잠재 프로젝트 개요

1.1. 총 자금 조달 980만 달러, Pantera가 주도하고 OKX가 참여 ------ 기관급 DeFi를 위한 프라이버시와 투명성을 겸비한 데이터 검증 레이어 Accountable

소개

Accountable은 금융 구조를 재편성하고, 프라이버시를 희생하지 않으면서 금융 시스템에 투명성과 신뢰를 다시 가져오고 있습니다.

그의 통합 생태계는 최첨단 프라이버시 보호 기술과 금융 시장에 대한 깊은 이해를 결합하여 데이터 검증 가능성을 핵심으로 하는 종합 플랫폼을 구축하여 사용자가 신뢰할 수 있는 데이터를 기반으로 유동성을 확보하고 맞춤형 금융 인프라를 구축할 수 있도록 합니다.

Accountable 생태계는 DVN → VaaS → YieldApp의 세 가지 구조로 상호 지원됩니다:

• DVN은 "프라이버시 + 신뢰할 수 있는" 데이터 검증 기반을 제공합니다;

• VaaS는 빠르고 안전한 수익 금고 배치를 실현합니다;

• YieldApp은 검증된 데이터를 실제 유동성과 투자 기회로 전환합니다.

핵심 메커니즘 간략 설명

데이터 검증 네트워크 (DVN)

DVN은 "투명성과 프라이버시를 동시에 가질 수 없다"는 역설을 해결하기 위해 암호학적 증명 메커니즘을 통해 "검증 가능하지만 비공개"인 금융 데이터의 투명성을 실현합니다.

1. 프라이버시 보호 데이터 검증 솔루션 (Privacy-Preserving Data Verification)

기술 솔루션은 다음을 포함합니다:

1. 로컬 처리 (On-Premise Processing)

• 모든 민감한 데이터는 사용자 제어 환경에서 처리됩니다; API 키, 지갑 주소는 로컬에만 저장됩니다.

1. 검증 가능한 계산 (Verifiable Computation)

• 데이터 수집 및 보고서 생성 과정에 암호화 증명 (ZKPs)이 포함되어 출처의 진실성과 결과의 신뢰성을 보장합니다.

1. 선택적 공개 (Selective Disclosure)

• 사용자가 어떤 정보를 공유할지, 공유 대상 및 범위를 결정합니다 (P2P, 제한된 보고서, 공개 대시보드).

1. 신뢰할 수 있는 실행 환경 (Trusted Execution)

• 하드웨어 보안 실행 환경 (SGX, Nitro, SEV-SNP, TDX)을 지원합니다.

DVN은 로컬 계산 + 암호화 증명 + 선택적 공개를 통해 데이터 프라이버시와 검증 가능성을 동시에 충족시켜 금융 기관에 "신뢰할 수 있는 투명성"의 새로운 기준을 제공합니다.

2. DVN의 작동 원리 (How DVN Works)

핵심 메커니즘:

• DVN은 프라이버시 계산과 암호학적 증명을 결합한 실시간 데이터 검증 네트워크입니다.

• 각 참여자는 로컬 노드를 운영하여 신뢰할 수 없지만 허가된 (trustless & permissioned) 네트워크를 형성합니다.

• 실시간 모니터링 및 스냅샷식 데이터 공유를 지원합니다.

구성 구조:

• 데이터 검증 플랫폼 (DVP): DVN의 로컬화된 백엔드 + 개인 dApp을 연결합니다.

• 안전한 로컬 백엔드 (On-prem Backend): 승인된 접근만 가능하며, 방화벽으로 보호됩니다.

• 개인 dApp 프론트엔드: 로컬 노드와 연결되며, 데이터 유출이 없습니다.

데이터 처리 흐름:

1. 다수의 출처 데이터 (체인 상, 거래소, 은행, 수탁 기관)에서 자산 및 부채 정보를 수집합니다.

2. 암호화 서명을 통해 검증하고 저장합니다.

3. 네트워크 내에서 보고서를 공유하거나 API, 공개 체인을 통해 게시할 수 있습니다.

3. Accountable이 증명할 수 있는 것?

검증 범위:

• 자산 (Assets): 체인 상 및 체인 외 자산 (법정 화폐, 현물, 선물, 옵션, 주식, 국채, DeFi, RWA 등)을 지원하며, 암호화 증명을 통해 출처의 진실성을 확인합니다.

• 계좌 소유권 (Ownership): 서명 또는 API를 통해 계좌 소유권을 검증합니다.

• 감사 증명 (Attestations): 감사 기관과 결합하여 주기적으로 "경량 감사" + 연간 "전체 감사"를 수행합니다.

• 부채 (Liabilities): 자동으로 대출 시스템 및 프로토콜 데이터를 집계하고, ZK 검증을 통해 숨겨진 부채를 검증합니다.

4. 검증 가능성 수준 (Verifiability Levels)

핵심 사상:
"검증 가능성은 이원적이지 않고 연속 스펙트럼이다." DVN은 데이터 출처의 신뢰도에 따라 계층화됩니다:

5. 포괄적인 로컬 보고서

데이터 검증 후, 시스템은 사용자에게 투자 포트폴리오 성과 및 위험을 포괄적으로 파악할 수 있도록 고도로 맞춤화된 집계 보고서, 실시간 대시보드 및 고급 경고 기능을 제공합니다.

특징:

• 종합 로컬 보고서

• 집계 보고서 및 분석: 투자 포트폴리오 위험 노출, 수탁자 구성, 스테이블코인 비율 등의 집계 보고서를 생성합니다; 역사적 성과부터 복잡한 위험 모델까지 맞춤형 보고서를 지원합니다; 플러그인을 통해 제3자 지표를 통합할 수 있습니다; 실시간 위험 관리 대시보드를 제공합니다.

• 고급 경고 시스템: 데이터 검증 가능성, 총 한도, 집중도 위험 등을 능동적으로 모니터링합니다; 대출 양측에 대해 사용자 정의 가능한 경고를 제공합니다.

6. 통제된 안전 데이터 공유

데이터 암호화 안전성을 보장하는 전제 하에, 선택적 공유, 실시간 데이터 흐름 게시를 포함한 유연한 데이터 공유 메커니즘을 제공하며, 비밀 상태에서 여러 대출자에게 공동 보고서를 생성할 수 있도록 지원합니다.

• 특징:

• 통제되고 안전한 데이터 공유

• 선택적 보고서 공유: 대출자는 대출자와 전체 보고서 또는 특정 데이터 증명을 공유할 수 있으며, 증명을 공개적으로 공유할 수 있습니다.

• 스냅샷 및 실시간 보고서: 일회성 스냅샷 또는 맞춤형 빈도의 연속 보고서를 지원합니다.

• 오라클 게시: 준비금 데이터 흐름을 제3자 오라클에 전송하거나 직접 체인에 게시하여 지급 능력을 증명할 수 있습니다.

• 비밀의 다수 대출자 보고서: 각 대출자의 데이터 기밀을 보장하면서 대출자에게 개별 및 집계된 위험 뷰를 제공합니다.

7. 지급 능력 증명 및 배치

네트워크의 핵심 기능은 암호학적 보증의 지급 능력 증명을 생성하는 것이며, 규모에 도달한 후 거래 출처에 통합하여 원활한 프라이버시 보호 검증을 실현할 계획입니다.

• 특징:

• 지급 능력 증명

• 준비금 증명: 머클 트리와 제로 지식 증명을 활용하여 검증 가능한 자산 및 부채 전경을 구축하고, 자동으로 보고서를 생성하며 부채 오류를 검증하고, 감사인 통합 검증을 지원합니다.

• 출처 배치: 임계 규모에 도달한 후, 거래 출처에 배치하여 권한 부여 토큰을 통해 프로세스를 간소화하여 프라이버시 보호 검증을 실현합니다.

8. 생태 통합 및 미래 발전

이 네트워크는 Accountable 생태계의 기초로, 금고 투명 보고를 지원하고 유동성과 연결됩니다. 미래에는 프라이버시 보호 거래, 고급 리스크 관리 및 더 많은 자산 범주로 확장할 예정입니다.

• 특징:

• Accountable 생태계와 통합

• 생태 기반으로: "금고 서비스" 통합 검증 보고서를 지원하여 투명성을 강화합니다; 사용자는 YieldApp을 통해 유동성을 확보할 수 있습니다.

• 미래 발전 계획: 프라이버시 보호 견적 요청, 고급 거래 및 리스크 관리, 부채 추적 기능을 개발하고 지원하는 자산 범주 및 커넥터를 확장합니다.

Tron 평가

장점:

• 기술 신뢰: "제로 지식 증명" 및 "전동태 암호화"와 같은 첨단 기술을 사용하여 전통적인 상업적 신뢰를 대체하여 더 강력한 보안 보장 및 프라이버시 보호를 제공합니다.

• 핵심 문제 해결: DeFi 분야의 "투명한 지급 능력 증명 부족" 및 "기관의 기밀 데이터 공유 필요"라는 두 가지 주요 문제를 직접 겨냥합니다.

• 유연성: 간단한 보고서 공유에서 복잡한 체인 통합까지 지원하여 다양한 사용자 요구를 충족합니다.

단점:

• 기술 복잡성: 강력한 기술 뒤에는 구현의 복잡성이 있으며, 이는 비기술 사용자의 이해와 채택을 저해할 수 있습니다.

• 네트워크 효과 의존: 플랫폼형 서비스로서, 그 가치는 사용자 수 (특히 대출 기관 및 대출 기관)와 밀접하게 관련되어 있으며, "콜드 스타트" 문제를 안고 있습니다.

• 시장 수용 불확실성: 프로젝트의 성공은 궁극적으로 시장의 수용도와 기관 사용자의 규모화 사용에 달려 있음을 명확히 지적합니다.

1.2. Waterdrip 및 IoTeX가 참여 ------ AI를 블록체인의 검증 가능한 공공 시설 DGrid.AI로 만드는 것에 대한 간략 분석

소개

DGrid.AI는 품질 증명 메커니즘을 기반으로 분산형 AI 추론 라우팅 네트워크를 구축하여 AI의 미래를 재정의하고, AI 추론이 더 자유롭고 효율적으로 흐를 수 있도록 하고 있습니다. 전통적인 중앙 집중형 AI 시스템과는 달리, DGrid 네트워크는 각 노드가 참여할 수 있도록 하여, 각 호출이 추적 가능하게 만들어 AI가 블록체인 세계의 기본 능력이 되도록 합니다.

DGrid는 AI RPC, LLM 추론 및 분산 노드 네트워크를 결합하여 중앙 집중형 AI의 높은 비용, 서비스 통제 불가능, 단일 실패 지점 등의 핵심 문제를 해결하고, Web3 AI의 통합 인터페이스 및 신뢰할 수 있는 추론 환경 부족이라는 주요 공백을 메우고 있습니다.

구조 개요

DGrid.AI는 노드, 프로토콜 및 분산 기반 시설로 상호 연결된 생태계를 통해 Web3 AI의 주요 공백 및 중앙 집중형 AI의 한계를 해결합니다.

표준화된 AI RPC 인터페이스, 분산 추론 노드, 스마트 라우팅, 체인 상 정산 및 안전한 저장소를 통합하여 신뢰할 필요 없이 확장 가능하고 사용자 중심의 대형 언어 모델 추론 네트워크를 구축하여 AI를 블록체인 응용 프로그램의 원주율 능력으로 만듭니다. DGrid 솔루션의 핵심은 세 가지 기본 구성 요소를 통합하여 분산형 AI 추론을 재정의하는 것입니다: 품질 증명 메커니즘을 사용하여 모델의 분산 노드가 결과의 신뢰성을 보장하고, 보편적인 접근을 위한 표준화된 프로토콜을 실현하며, 투명성을 보장하는 체인 상 메커니즘을 구현합니다.

이러한 요소들은 중앙 집중형 공급업체에 대한 의존성을 제거하여 AI가 개방적이고 커뮤니티 거버넌스에 의해 운영되는 공공 사업으로 작동할 수 있도록 합니다.

DGrid의 솔루션

DGrid 노드: 분산형 추론 실행
DGrid 노드는 커뮤니티에 의해 운영되는 노드로, 하나 이상의 대형 언어 모델을 통합하여 네트워크의 계산 핵심을 형성합니다. 이러한 노드는:

• 사용자에게 추론 작업을 실행하고, 입력 (예: 텍스트 프롬프트 또는 스마트 계약 쿼리)을 처리하며, 미리 로드된 모델을 통해 출력을 생성합니다. 동시에 품질 증명 메커니즘을 통해 추론 결과의 품질을 검증하여 출력의 신뢰성과 정확성을 보장합니다.

• 다양한 하드웨어 능력에 적응할 수 있으며, 운영자는 자신의 서버 사양에 맞는 모델을 선택할 수 있습니다 (기본 GPU에서 실행되는 경량 70억 매개변수 모델부터 고성능 하드웨어에서 실행되는 700억 이상의 매개변수 모델까지).

• 실시간으로 DGrid 어댑터 노드에 지표 (지연 및 계산 단위 소비 포함)를 보고하여 스마트 라우팅에 데이터 지원을 제공하여 작업의 최적 분배를 실현합니다.

추론 작업을 수천 개의 독립 노드에 분산시킴으로써 DGrid는 단일 실패 지점을 제거하고 지리적 중복성을 보장합니다 ------ 이는 24/7 높은 신뢰성이 필요한 Web3 응용 프로그램에 매우 중요합니다.

DGridRPC: 일반 접근 및 요청 검증

• DGridRPC: 사용자와 네트워크 내 모델 간의 접근을 간소화하는 표준화된 JSON-RPC 프로토콜입니다. 이는 모든 LLM (노드 또는 모델 유형에 관계없이)을 호출하기 위한 통합 API를 제공하며, 사용자 요청을 검증하기 위해 EIP-712 서명을 통합하여 승인된 및 선불된 작업만 처리되도록 보장합니다.

• DGridRPC는 Web3 AI의 "인터페이스 단편화" 문제를 해결하여 LLM 통합을 스마트 계약 호출처럼 간단하고 직접적으로 만듭니다.

PoQ: 추론 결과의 신뢰 보장
PoQ는 DGrid 생태계의 핵심 메커니즘으로, LLM 추론 결과의 신뢰성을 보장합니다. 이는 분산 노드 및 GridRPC와 협력하여 "요청-실행-검증"의 폐쇄 루프를 형성합니다:

• 다차원 품질 평가: PoQ는 세 가지 주요 차원에 따라 DGrid 노드가 생성한 추론 결과를 객관적으로 평가합니다: "정확성 일치" (표준 답변 또는 참조 결과와의 비교), "응답 일관성" (동일 요청에 대한 서로 다른 노드의 출력 편차), "형식 준수" (사용자 요청에서 지정한 출력 형식 요구 사항 준수).

• 체인 상 검증 가능한 증명 생성: 노드가 추론 작업을 완료한 후, 추론 과정 로그 및 PoQ 점수 데이터를 네트워크에 업로드하여 변조 방지 품질 증명을 생성해야 합니다. 사용자는 체인 상에서 이러한 증명을 조회하여 결과의 신뢰성을 빠르게 검증할 수 있습니다.

청구 계약 및 AI DA 레이어: 체인 상 투명성

• 청구 계약: 블록체인에 배포된 스마트 계약으로, 사용자와 노드 간의 $DGAI 토큰 결제를 자동으로 완료합니다. 이 계약은 계산 단위 및 지연에 따라 요금을 계산하고, x402 프로토콜을 통해 사용자 계좌에서 비용을 차감하며, 보상을 노드 운영자에게 분배하여 중개 단계를 제거합니다.

• AI DA 레이어: 모든 추론 요청 데이터에 PoQ 지원이 첨부되어 감사 가능성을 보장하는 분산 저장 네트워크입니다. 사용자는 청구 세부 정보를 검증할 수 있으며, 노드는 작업 완료 상태를 증명할 수 있어 분쟁 해결 또는 규정 준수 감사의 투명성을 강화합니다.

보안 메커니즘
DGrid.AI는 기술 보장과 체인 상 투명성을 결합하여 분산 네트워크에서 신뢰할 필요 없는 환경을 보장하는 포괄적인 보안 프레임워크를 구축했습니다:

• 신뢰할 수 있는 추론 환경

• 변경 불가능한 실행 시간: DGrid 노드 운영자는 LLM 가중치 또는 실행 환경을 수정할 수 없어, 전체 네트워크에서 모델 행동의 일관성을 보장합니다.

• 자원 제어: CPU, GPU 및 네트워크 사용에 대한 엄격한 제한 (노드에 의해 강제 실행됨)을 통해 서비스 거부 공격을 방지합니다.

• 체인 상 감사 및 책임

• 변경 불가능한 기록: 모든 주요 활동 ------ 노드 등록, 추론 메타데이터 (입력/출력), 비용 정산 및 보상 ------은 청구 계약을 통해 체인 상에 기록되며, AI DA 레이어에 보관됩니다.

• 자동 처벌: DGrid 노드는 노드 행동을 모니터링합니다; 악의적인 행위자 (예: 허위 결과 제출)는 스테이킹된 토큰 몰수 또는 감금의 처벌을 받게 되며, 이는 스마트 계약에 의해 강제 실행됩니다.

• 분산 거버넌스: $DGAI 토큰 보유자는 프로토콜 업그레이드, 요금 구조 및 보안 매개변수 등에 대해 투표하여 네트워크가 커뮤니티 이익 방향으로 발전하도록 보장합니다.

안전한 추론 환경, 체인 상 투명성 및 커뮤니티 거버넌스를 결합함으로써 DGrid.AI는 네트워크가 안전하고 신뢰할 필요 없는 방식으로 운영되도록 보장하여 사용자에게 견고한 분산형 AI 추론 서비스를 제공합니다.

dToken: 인센티브 및 거버넌스
$DGAI는 네트워크의 경제 엔진으로, 전체 생태계의 이익을 조정합니다:

• 지불: 사용자는 $DGAI를 사용하여 추론 작업 비용을 지불하며, 비용은 청구 계약을 통해 동적으로 조정됩니다.

• 보상: 노드 운영자는 기여 품질 (예: 낮은 지연, 높은 온라인 비율) 및 검증 참여에 따라 $DGAI를 획득합니다.

• 스테이킹: DGrid 노드는 네트워크에 참여하기 위해 $DGAI를 스테이킹해야 하며, 부정행위 시 토큰 몰수를 초래합니다.

• 거버넌스: 토큰 보유자는 프로토콜 매개변수 (예: 요금 구조, 모델 화이트리스트)에 대해 투표하여 네트워크 발전을 안내합니다.

이러한 구조는 확장 가능하고 (누구나 노드를 운영할 수 있음), 신뢰할 필요 없으며 (체인 상 증명이 중개에 대한 의존성을 대체함) Web3를 원주율적으로 지원하는 솔루션을 제공합니다. 분산 실행, 스마트 조정, 안전한 추론 및 투명한 정산을 통합함으로써 DGrid.AI는 LLM 추론을 Web3의 기본 능력으로 전환하여 DeFi 전략 분석기부터 체인 상 챗봇까지 다양한 응용 범위를 제공합니다.

Tron 평가

장점:

• 신뢰 및 투명성: "품질 증명" 및 "체인 상 정산"은 전통 AI 서비스와의 차별화된 핵심으로, 결과의 검증 가능성을 제공합니다.

• 신뢰성 및 감사 저항: "분산 구조"는 단일 실패 지점과 단일 회사의 통제를 피합니다.

• Web3 원주율: 블록체인 및 스마트 계약과 직접 통합되어 기존 Web3 프로젝트의 AI 통합 문제를 해결합니다.

단점:

• 성능 도전: 분산 네트워크는 조정 및 일관성 측면에서 본질적으로 중앙 집중형 시스템보다 복잡하여 응답 속도 및 복잡한 작업 처리 능력에 영향을 미칠 수 있습니다.

• 의존성 및 네트워크 효과: 이는 양면 시장 모델로, 건강한 생태계를 형성하기 위해 충분한 노드와 사용자가 필요하며, 초기 시작 및 성장이 주요 도전 과제가 됩니다.

• 기술 성숙도: 혁신적인 구조로서, 그 안정성과 강건성은 대규모 실험을 통해 검증되어야 합니다.

2. 당주 주요 프로젝트 상세 분석

2.1. 세 차례의 자금 조달 총 7955만 달러, V신이 후원하고 지원 --- 세계 최초 Web2 실시간 성능을 갖춘 EVM 블록체인 MegaETH

소개

MegaETH는 EVM과 호환되는 블록체인으로, Web2 수준의 실시간 성능을 암호 세계에 처음으로 도입합니다. 우리의 목표는 성능을 하드웨어 한계까지 끌어올려 블록체인과 전통적인 클라우드 컴퓨팅 서버 간의 격차를 해소하는 것입니다.

MegaETH는 높은 거래 처리량, 충분한 계산 능력 등 여러 독특한 특성을 제공하며, 가장 독특한 점은 ------ 높은 부하에서도 밀리초 수준의 응답 시간을 실현할 수 있다는 것입니다. MegaETH를 통해 개발자는 제한 없이 가장 도전적인 응용 프로그램을 구축하고 조합할 수 있습니다.

구조 간략 설명

MegaETH에는 네 가지 주요 역할이 있습니다: 정렬기 (sequencer), 증명자 (prover), 전체 노드 (full node) 및 복제 노드 (replica node).

• 정렬 노드 (Sequencer nodes)는 사용자 거래를 정렬하고 실행하는 역할을 합니다. 그러나 MegaETH는 언제나 하나의 활성 정렬기만 존재하여 정상 실행 과정에서 합의 비용을 제거합니다.

• 복제 노드 (Replica nodes)는 P2P 네트워크를 통해 해당 정렬기로부터 상태 차이 (state diffs)를 수신하고, 이러한 차이를 직접 적용하여 로컬 상태를 업데이트합니다. 주목할 점은 이들이 거래를 다시 실행하지 않고, 증명자 (provers)가 제공하는 증명을 통해 간접적으로 블록을 검증한다는 것입니다.

• 전체 노드 (Full nodes)는 전통적인 블록체인과 유사한 방식으로 운영됩니다: 이들은 각 거래를 다시 실행하여 블록을 검증합니다. 이 메커니즘은 빠른 확정성을 필요로 하는 일부 고수요 사용자 (예: 브릿지 운영자 및 시장 조성자)에게 매우 중요합니다.

• 증명자 (Provers)는 상태 비저장 검증 방식 (stateless validation scheme)을 사용하여 비동기적이고 무질서한 방식으로 블록을 검증합니다.

아래 그림은 MegaETH의 기본 구조와 주요 구성 요소 간의 상호 작용 관계를 보여줍니다. 주의할 점은 EigenDA가 EigenLayer 위에 구축된 외부 구성 요소라는 것입니다.

그림: MegaETH의 주요 구성 요소 및 상호 작용 관계

노드 역할 전문화 (Node specialization)의 주요 장점은 각 노드 유형에 대해 독립적으로 하드웨어 요구 사항을 설정할 수 있다는 것입니다.
예를 들어, 정렬 노드는 실행의 주요 부담을 지고 있으므로 이상적으로는 고성능 서버에 배치되어 전체 성능을 향상시켜야 합니다. 반면, 복제 노드는 검증 증명의 계산 비용이 매우 적기 때문에 하드웨어 요구 사항을 낮게 유지할 수 있습니다.
또한, 전체 노드는 여전히 거래를 실행해야 하지만, 정렬기가 생성한 보조 정보를 활용하여 더 효율적인 방식으로 거래를 다시 실행할 수 있습니다.

이러한 구조의 의미는 매우 깊습니다: Vitalik이 그의 "Endgame" 글에서 설명한 바와 같이, 노드 전문화는 블록 생산이 중앙 집중화되는 경향이 있는 동안에도 블록 검증이 신뢰할 필요 없는 (trustless) 및 높은 분산화 (highly decentralized)를 유지할 수 있도록 보장합니다.

아래 표는 MegaETH 각 유형의 노드에 대한 예상 하드웨어 요구 사항을 나열합니다:

표에서 ZK 증명 노드 (ZK prover nodes)는 특정 증명 시스템 (proof stack)에 따라 하드웨어 요구 사항이 크게 달라질 수 있으므로 생략되었습니다.

각 유형의 가상 머신의 시간당 비용 데이터는 instance-pricing.com에서 가져왔습니다. 주목할 점은 노드 역할 전문화 (node specialization)가 시스템 전체 경제성을 유지하면서 성능을 최적화할 수 있게 해준다는 것입니다:

• 정렬 노드의 비용은 일반 Solana 검증 노드의 20배에 이를 수 있지만, 성능 향상은 5~10배에 이를 수 있습니다;

• 전체 노드 (Full node)의 운영 비용은 여전히 이더리움 L1 노드와 유사할 수 있습니다.

이 설계는 높은 성능 실행을 실현하면서도 네트워크 운영의 분산화와 비용 통제를 유지합니다.

MegaETH는 강력한 중앙 집중형 정렬기 (sequencer)에만 의존하여 성능을 향상시키지 않습니다. MegaETH를 고성능 서버에 비유하는 것은 그 잠재력을 이해하는 데 도움이 되지만, 이러한 비유는 그 뒤에 있는 연구 및 엔지니어링 복잡성을 심각하게 과소평가합니다.

MegaETH의 성능 돌파는 단순히 하드웨어 스택에서 오는 것이 아니라 블록체인 기본 구조에 대한 깊은 최적화에 의존합니다. 예를 들어, 실험에서 512GB 메모리가 장착된 고급 서버를 사용하더라도 Reth (이더리움 실행 클라이언트)는 이더리움 최신 블록을 실시간으로 동기화할 때 약 1000 TPS (약 100 MGas/s)만 달성할 수 있었습니다. 성능 병목 현상은 주로 머클 패트리샤 트리 (MPT) 업데이트의 비용에서 발생하며, 이 부분의 계산 비용은 거래 실행의 10배에 달합니다.

이는 다음을 의미합니다:

• 단순히 하드웨어 성능을 높이는 것만으로는 블록체인 실행 속도를 근본적으로 향상시킬 수 없습니다.

• 블록체인 성능 최적화의 핵심은 기본 데이터 구조 및 실행 논리의 혁신적 설계에 있습니다.

비록 노드 전문화 (node specialization)가 실제로 큰 성능 향상 잠재력을 가져오지만, "초고성능, 실시간 응답" 블록체인 시스템을 실제로 구현하는 것은 여전히 완전히 해결되지 않은 엔지니어링 문제입니다.

1. MegaETH의 구조 설계 논리

모든 복잡한 계산 시스템과 마찬가지로 블록체인의 성능 병목 현상은 종종 여러 상호 연결된 구성 요소에 분포되어 있습니다. 단일 최적화는 엔드 투 엔드 성능 향상을 가져올 수 없으며, 병목 현상이 가장 중요한 것이 아니거나 다른 구성 요소로 전이될 수 있습니다.

MegaETH의 연구 개발 이념:

1. 먼저 측정하고, 그 다음 구축하기 (Measure, then build)
   성능 분석을 통해 실제 문제를 파악한 후 시스템적 해결책을 설계합니다.

2. 하드웨어 한계 추구 (Hardware-limit design)
   작은 수정을 하지 않고, 제로에서 시작하여 하드웨어 이론 한계에 가까운 새로운 구조를 구축합니다. 목표는 블록체인 기반 시설이 "성능 극한점"에 가까워지도록 하여 산업 자원을 다른 혁신 분야로 해방시키는 것입니다.

거래 실행의 핵심 도전 과제

그림: 사용자 거래의 처리 흐름 (RPC 노드는 전체 노드 또는 복제 노드일 수 있음)

정렬기 (Sequencer)는 거래를 정렬하고 실행하는 역할을 합니다. EVM이 성능이 낮다고 자주 비판받지만, 실험 결과 revm은 14,000 TPS에 도달할 수 있으며, EVM이 근본적인 병목 현상이 아닙니다.
실제 성능 문제는 주로 다음 세 가지에서 발생합니다:

1. 상태 접근 지연 (State access latency)

2. 병렬 실행 부족 (Lack of parallelism)

3. 해석기 오버헤드 (Interpreter overhead)

노드 전문화를 통해 MegaETH의 정렬기는 메모리 내에서 전체 상태 (약 100GB)를 저장하여 SSD 접근 지연을 제거하고 상태 접근이 거의 병목 현상이 되지 않도록 합니다.

그러나 병렬성 및 실행 효율성 측면에서는 여전히 문제점이 존재합니다:

• 병렬도 제한:
  실험적으로 이더리움 블록의 중앙 병렬도는 2에 미치지 못하며, 배치 실행을 병합하더라도 2.75로 증가합니다. 이는 대부분의 거래 간에 긴 의존 체인이 존재하여 Block-STM과 같은 병렬 알고리즘의 가속 잠재력을 제한함을 나타냅니다.

• 컴파일 최적화 수익 제한:
  AOT/JIT 컴파일 (예: revmc, evm-mlir)이 계산 집약형 계약에서 효과적이지만, 생산 환경에서는 약 절반의 실행 시간이 이미 Rust로 구현된 "시스템 명령" (예: keccak256, sload, sstore)에 소요되므로 전체 가속이 제한되며 최대 향상은 약 2배에 불과합니다.

그림: 블록 20000000에서 20010000 사이의 사용 가능한 병렬도

실시간 블록체인의 추가 도전 과제

진정한 "실시간성"을 실현하기 위해 MegaETH는 두 가지 주요 난제를 극복해야 합니다:

1. 극히 높은 블록 생성 빈도 (약 10밀리초마다 한 블록)

2. 거래 우선 순위 조정 (Transaction prioritization), 높은 부하에서도 중요한 거래가 즉시 실행될 수 있도록 보장합니다.

따라서 전통적인 병렬 실행 프레임워크 (예: Block-STM)는 처리량을 높일 수 있지만 초저지연 (ultra-low latency) 설계 목표를 충족할 수 없습니다.

2. 상태 동기화 (State Sync)의 병목 현상 + MegaETH의 솔루션

병목 현상 회고

• 전체 노드는 정렬기 또는 네트워크에서 최신 상태 변경 (state diffs)을 동기화하여 체인 상 상태를 따라잡아야 합니다.

• 높은 처리량 시나리오 (예: 초당 100,000건의 ERC-20 전송 또는 스왑)는 대량의 상태 변경을 생성합니다: 예를 들어 초당 100,000건의 ERC-20 전송은 약 152.6 Mbps의 대역폭이 필요하며; 초당 100,000건의 Uniswap 스왑은 약 476.1 Mbps의 대역폭이 필요합니다.

• 노드 네트워크 링크가 100 Mbps로 표시되더라도 100% 활용률을 보장할 수 없으며, 여유를 남겨야 하고 새로운 노드가 시작될 때도 따라잡을 수 있어야 합니다.

• 따라서 상태 동기화는 성능 최적화에서 과소평가되지만 실제로는 심각한 병목 현상이 됩니다.

MegaETH의 솔루션

1. 노드 전문화 (Node Specialization): MegaETH는 노드를 정렬기 (Sequencer), 복제 노드 (Replica nodes), 전체 노드 (Full nodes), 증명자 (Provers) 등으로 분류합니다. 복제 노드는 모든 거래를 다시 실행하는 것이 아니라 "상태 차이 (state diffs)"를 수신하고 적용하여 동기화 부담을 줄입니다.

2. 상태 차이 대신 전체 재실행: 복제 노드는 정렬기로부터 상태 변경 (state diffs)을 직접 수신하여 각 거래를 다시 실행하지 않고도 로컬 상태를 업데이트할 수 있습니다. 이를 통해 동기화 시 필요한 계산량과 대역폭을 크게 줄일 수 있습니다.

3. 압축된 상태 차이 데이터 + 전용 동기화 프로토콜: MegaETH는 초당 100,000건의 대량 작업에 대응하기 위해 상태 차이 압축 (예: 19배 압축률을 언급함)을 사용하여 동기화 대역폭 요구를 낮추는 것을 명확히 언급했습니다.

4. 효율적인 P2P 프로토콜 및 데이터 가용성 레이어: MegaETH는 전용 P2P 네트워크를 활용하여 상태 변경을 배포하고, 데이터 가용성 (DA, Data Availability)을 EigenDA/EigenLayer에 위임하여 안전성을 보장하면서 동기화 효율성을 높입니다.

3. 상태 루트 업데이트 (State Root Updates)의 병목 현상 + MegaETH의 솔루션

병목 현상 회고

• 블록체인 (예: 이더리움)은 Merkle Patricia Trie (MPT)와 유사한 데이터 구조를 사용하여 상태 (state root)를 약속합니다.

• 상태 루트를 업데이트하는 것은 일반적으로: 리프 노드를 수정한 후 경로를 따라 모든 중간 노드를 업데이트해야 하며, 이는 대량의 무작위 디스크 I/O를 발생시킵니다.

• 실험에서 Reth 클라이언트에서는 이 부분의 오버헤드가 거래 실행 오버헤드의 10배에 달한다고 지적했습니다.

• 높은 업데이트 속도 시나리오 (예: 초당 수십만 개의 key-value 업데이트)가 필요할 경우, 캐시 최적화를 사용하더라도 I/O 요구는 일반 SSD의 능력을 훨씬 초과합니다.

MegaETH의 솔루션

1. 사용자 정의 새로운 상태 Trie 구조: MegaETH는 공식 웹사이트에서 이를 명확히 언급했습니다.

2. 메모리 상태 (In-memory state) + 대용량 RAM: 정렬기 노드는 전체 상태를 메모리에 저장하여 (자주 디스크를 읽지 않고) 상태 접근 지연 및 I/O 비용을 크게 줄입니다.

3. 최적화된 백엔드 저장소 (Write-Optimized Storage Backend): 높은 쓰기 속도에 대응하기 위해 MegaETH는 저장소 백엔드를 최적화했습니다 (예: MDBX의 높은 쓰기 확대 및 단일 쓰기 잠금 문제를 대체하여 쓰기 성능을 향상시키고 지연을 줄입니다).

4. 병렬 실행 + JIT/AOT 컴파일: 비록 이것이 주로 실행 계층 최적화에 해당하지만, 상태 루트 업데이트 압력을 간접적으로 줄이는 데도 기여합니다 (일부 논리가 더 빨라지고 처리해야 할 상태 변경이 더 빨라지기 때문입니다). MegaETH는 JIT를 사용하여 EVM 바이트코드를 머신 코드로 컴파일하고 "2단계 병렬 실행" 전략을 채택한다고 언급했습니다.

3. 블록 가스 제한 (Block Gas Limit)의 병목 현상 + MegaETH의 솔루션

병목 현상 회고

• 블록 가스 제한은 합의 메커니즘의 "조절기"로, 단일 블록 내에서 최대 얼마만큼의 가스를 소비할 수 있는지를 규정하여 모든 노드가 블록 시간 내에 데이터를 처리할 수 있도록 보장합니다.

• 실행 엔진이 10배 빨라지더라도 가스 제한이 여전히 낮게 설정되어 있다면 체인의 전체 처리량은 여전히 제한됩니다.

• 가스 제한을 높이는 것은 신중해야 하며, 최악의 상황 (긴 의존 체인, 낮은 병렬도 계약, 노드 성능 차이)을 고려해야 하며 평균 성능만을 기준으로 할 수 없습니다.

• 병렬 EVM, JIT 컴파일은 가속을 가져오지만 현실에서는 제한됩니다: 예를 들어 병렬도의 중앙값이 2 미만이며, JIT는 생산 환경에서의 가속도 제한됩니다 (~2배).

MegaETH의 솔루션

1. 노드 전문화 + 고사양 정렬기: MegaETH는 단일 고성능 정렬기 (Sequencer)를 사용하여 블록을 생성하여 전통적인 다수 노드 합의 지연을 제거하고, 논리적으로 낮은 가스 제한에 의존해야 할 필요성을 줄입니다.

2. 블록 구조 및 데이터 가용성 레이어 분리: MegaETH는 EigenDA와 같은 분리된 데이터 가용성 레이어를 사용하여 실행과 데이터 게시를 분리하여 가스 제한이 전통적인 L1 모델에 의해 제한되지 않도록 합니다. 상태 차이, 실행 결과, 증명 등을 효율적으로 DA 레이어에 게시하여 높은 처리량과 높은 빈도의 블록 생성을 위한 경로를 열어줍니다.

3. 가격 모델 및 병렬 실행 메커니즘 재설계: MegaETH는 문서에서 언급했습니다: 가스 제한은 전통적인 메커니즘이지만, 그 구조는 정렬기 노드에서 "내부" 블록 가스 제한을 더 높게 설정할 수 있으며, JIT, 병렬 실행, 상태 메모리화를 통해 각 거래의 자원 점유를 줄여 단위 가스의 실행 효율성을 크게 높일 수 있습니다.

4. 압축된 상태 차이 + 복제 노드 경량화: 더 빠른 동기화 및 더 효율적인 데이터 전파는 노드 처리 능력 (따라서 가스 제한 유지의 최소 요구 사항)에 대한 완화로 이어지며, 노드 운영이 더 경량화되어 안전하게 처리량을 높일 수 있습니다.

Tron 평가

장점:
MegaETH는 "실시간 블록체인"을 목표로 하여 노드 전문화, 메모리 상태, 병렬 실행, 상태 차이 동기화 등의 혁신적인 구조를 통해 EVM의 실행 성능과 응답 속도를 크게 향상시켜 밀리초 수준의 블록 생성 및 높은 처리량 (Web2 수준에 도달)을 실현했습니다. "하드웨어 극한에서 출발"하는 설계 이념은 시스템이 이더리움 호환성을 유지하면서도 지연과 자원 낭비를 크게 줄여 고실시간성 응용 프로그램 (예: 체인 게임, AI, 금융 중개 등)을 구축하는 데 적합합니다.

단점:
이러한 극단적인 최적화는 일정한 중앙 집중화 경향 (예: 단일 정렬기 설계), 높은 하드웨어 장벽 (고급 서버 지원 필요), 그리고 생태 초기 단계에서의 분산 검증, 네트워크 내결함성 및 경제적 인센티브 메커니즘 등의 도전에 직면하게 됩니다. 또한, 그 높은 성능은 전용 구조 및 외부 구성 요소 (예: EigenDA)에 의존하고 있어 크로스 체인 호환성과 커뮤니티 보급에 있어 시간이 필요합니다.

# 3. 산업 데이터 분석

1. 시장 전체 성과

1.1. 현물 BTC vs ETH 가격 추세

BTC

ETH

2. 공공 블록체인 데이터

# 4. 거시 데이터 회고 및 다음 주 주요 데이터 발표 일정

고용 측면에서, 11월 ADP 민간 고용 증가가 예상보다 크게 낮았고, JOLTS 직무 공석이 거의 3년 만에 최저로 떨어져 기업의 채용 의지가 지속적으로 축소되고 있음을 보여줍니다; 매주 초 실업 수당 청구 건수가 소폭 증가하여 노동 시장이 "긴축"에서 "약화"로 전환되고 있음을 더욱 확인시켰습니다. 성장 측면에서는 정부의 셧다운 지연으로 인해 3분기 GDP의 두 번째 수정치가 발표되었고, 경제 성장률이 하향 조정되었으며, 기업 투자 동력이 약하고 재고 기여도가 감소했으며, 제조업 수요도 뚜렷한 개선이 없었습니다.

이번 주 주요 데이터 발표:

12월 11일: 미국 12월 10일 기준 연방준비제도 금리 결정 (상한선)

# 5. 규제 정책

미국: 주요 입법 절차가 카운트다운에 들어감

• 핵심 입법이 곧 표결에 부쳐질 예정: 비트코인과 이더리움을 "상품"으로 명확히 하고 주로 미국 상품선물거래위원회 (CFTC)가 규제하는 "디지털 자산 시장 구조" 법안이 12월 하순에 상원 은행위원회에서 투표될 것으로 예상됩니다.

• 규제 기관의 의제가 명확해짐: 미국 증권거래위원회 (SEC)는 12월 16일 "암호화폐 원탁 회의"를 개최하여 거래 규칙을 논의할 계획입니다. 동시에 SEC는 2026년 1월 새로운 "암호화 혁신 면제" 계획을 시작할 예정이며, 이는 규정 준수 기업에 더 명확한 운영 지침을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.

한국: 스테이블코인 입법이 마지막 기한에 직면

• 입법 추진 압박: 한국 집권당은 정체된 스테이블코인 규제 법안에 대해 "마지막 통첩" 형식의 기한을 설정하고, 관련 기관이 12월 10일 이전에 해당 법안을 제출하고 처리할 것을 요구하고 있습니다. 현재 규제 기관과 한국 중앙은행은 원화 스테이블코인 발행 주체에 대해 여전히 이견이 존재합니다.

러시아: 암호화폐 거래 제한 완화 고려

• 정책 전환 신호가 나타남: 러시아 중앙은행은 암호화폐 거래에 대한 엄격한 제한을 해제하는 방안을 고려하고 있습니다. 이는 국제 제재로 인해 러시아인이 국경을 넘어 거래하기 어려워진 상황에 대응하기 위한 것입니다.

유럽: 디지털 유로 프로젝트가 순조롭게 진행 중

• 시범 사업이 결정 단계로 나아감: 유럽 중앙은행 (ECB)은 상업 은행 및 결제 제공업체와의 시범 사업이 성공적으로 완료된 후 디지털 유로 프로젝트의 공식 시작 여부를 결정하는 단계로 들어간다고 확인했습니다. 현재 테스트의 초점은 프라이버시 기능, 오프라인 결제 능력 및 유로존 내 상호 운용성입니다.