대출 시장은 주관자 모델이 필요하지 않다

핵심 관점

블록비츠

2025-12-10 22:24:11

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코드를 통해 중개가 가능해지면 더 이상 인간의 개입이 필요하지 않다.

원문 제목：CLOB Lending: Markets Don't Need Curators

원문 저자：@0xJaehaerys, Gelora Research

원문 번역：EeeVee, SpecialistXBT, BlockBeats

편집자의 말：Stream Finance와 USDX가 연이어 폭락한 후, DeFi 커뮤니티는 고통스러운 탈마법화를 겪고 있습니다. Morpho와 Euler와 같은 프로토콜이 도입한 '큐레이터(Curator)' 모델은 유동성 단절 문제를 해결하기 위한 것이었지만, 의도치 않게 '인간'의 도덕적 위험을 다시 체인으로 불러왔습니다. 본문 저자는 현재의 대출 프로토콜이 '위험 정의'와 '주문 매칭'을 잘못 결합하고 있다고 지적합니다. 전통 금융의 주문서 모델을 참고하여, 본문은 큐레이터 없이 알고리즘이 자동으로 라우팅하는 새로운 패러다임을 구축합니다.

대출 시장의 진화 논리

체인 상 거래의 진화사를 되돌아보면 대출 시장을 이해하는 데 도움이 됩니다.

상수 함수 기반의 AMM(예: Uniswap)은 기본적인 문제를 해결했습니다: 활발한 시장 조성자가 없는 상황에서 어떻게 시장을 만들 수 있을까요? 답은 불변 함수로 유동성의 '형태'를 미리 설정하는 것입니다. 유동성 제공자는 미리 전략을 동의하고, 프로토콜이 자동으로 실행합니다.

이것은 거래 분야에서 매우 효과적입니다. 거래는 상대적으로 간단하기 때문입니다: 매수자와 매도자가 특정 가격에서 만나는 것만으로 충분합니다. 하지만 대출은 훨씬 복잡합니다. 하나의 대출은 여러 차원을 포함합니다:

이자율
담보 유형
대출 가치 비율 (LTV)
기간 (고정 vs 변동)
청산 메커니즘

대출의 매칭은 위의 모든 차원의 제약을 동시에 충족해야 합니다.

초기 DeFi 대출은 AMM과 유사한 솔루션을 직접 사용했습니다. Compound와 Aave와 같은 프로토콜은 이자율 곡선을 미리 설정하고, 대출자는 공유 자금 풀에 참여합니다. 이는 대출 시장이 활발한 대출자가 없는 상황에서도 운영될 수 있게 합니다.

하지만 이 비유에는 치명적인 결함이 있습니다. DEX의 거래에서 상수 함수 곡선의 형태는 실행 품질(슬리피지, 깊이)에 영향을 미치지만, 대출에서는 이자율 곡선의 형태가 직접적으로 위험을 결정합니다. 모든 대출자가 하나의 풀을 공유할 때, 그들은 풀에서 수용하는 모든 담보의 위험을 공유하게 됩니다. 대출자는 특정 위험만 감수하고 싶다는 의사를 표현할 수 없습니다.

거래 분야에서는 주문서가 이 문제를 해결합니다: 시장 조성자가 자신의 '곡선 형태'를 정의할 수 있게 합니다. 각 시장 조성자는 자신이 편안한 가격에 가격을 제시하고, 주문서는 이러한 가격을 집계하여 통합된 시장을 형성하지만, 각 시장 조성자는 여전히 자신의 위험 노출을 통제합니다.

대출도 같은 방법을 사용할 수 있을까요? 'Avon'이라는 프로젝트가 이 질문에 답하고자 합니다.

유동성 단절 문제

대출자에게 통제권을 부여하기 위한 DeFi의 첫 번째 시도는 시장 격리였습니다.

Morpho Blue, Euler 등의 프로토콜은 누구나 특정 매개변수를 가진 대출 시장을 생성할 수 있게 합니다: 지정된 담보, 대출 자산, 고정된 청산 대출 가치 비율 (LTV) 및 이자율 곡선. 대출자는 자신의 위험 선호에 맞는 시장에 자금을 예치합니다. 하나의 시장에서 발생한 불량 채권은 다른 시장에 영향을 미치지 않습니다.

이는 대출자에게 완벽합니다. 그들은 원하는 위험 격리를 얻었습니다.

하지만 대출자에게는 단절을 초래합니다.

ETH-USDC 대출을 예로 들면, 열 개 이상의 서로 다른 시장이 존재할 수 있습니다:

시장 B: 300만 유동성, 86% LTV, 5.1% 이자율

시장 C: 200만 유동성, 91% LTV, 6.8% 이자율

……그리고 다른 9개의 유동성이 더 낮은 시장

800만 달러를 대출받고자 하는 사용자는 단일 시장에서 이를 충족할 수 없습니다. 그들은 수동으로 가격을 비교하고 여러 거래를 실행하며 분산된 포지션을 관리하고 서로 다른 청산 임계값을 추적해야 합니다. 이론적으로 최적의 해결책은 대출을 네 개 이상의 시장으로 분할해야 합니다.

실제로는 아무도 그렇게 하지 않습니다. 대출자는 일반적으로 하나의 시장만 선택합니다. 자금은 단절된 풀에서 비효율적으로 사용됩니다.

시장 위험 격리는 대출자의 문제를 해결했지만, 대출자의 문제를 만들어냈습니다.

큐레이터 금고의 한계

큐레이터 금고 모델은 이 간극을 메우고자 합니다.

그 개념은 전문 큐레이터가 자금 흐름을 관리하는 것입니다. 대출자는 금고에 자금을 예치하고, 큐레이터는 자금을 하위 시장에 분배하여 수익을 최적화하고 위험을 관리합니다. 대출자는 여전히 단절된 시장에 직면하지만, 적어도 대출자는 스스로 포지션을 조정할 필요는 없습니다.

이는 '편안하게' 지내고 싶은 대출자에게 도움이 되지만, DeFi가 본래 제거하고자 했던 것을 도입합니다: 재량권.

큐레이터는 어떤 시장이 자금을 받을지를 결정하고 언제든지 재분배할 수 있습니다. 대출자의 위험 노출은 큐레이터의 결정에 따라 변하며, 예측하거나 통제할 수 없습니다. 어떤 트위터 사용자가 말했듯이: "큐레이터는 대출자와 PvP를 하고 있지만, 대출자는 자신이 수확당하고 있다는 것을 알지 못합니다."

이러한 비대칭성은 전략뿐만 아니라 기본 인터페이스의 정확성에서도 나타납니다. Morpho의 UI는 때때로 "300만 달러의 유동성이 사용 가능합니다"라고 표시하지만, 실제 실행 시 저이자율 자금은 거의 없고, 대부분의 자금은 고이자율 구간에 위치합니다.

유동성 조정이 인간의 결정에 의존할 때, 투명성은 손상됩니다.

자금 배분자는 시장의 즉각적인 수요가 아닌 그들의 일정에 따라 시장 유동성을 조정합니다. 금고는 '재조정'을 통해 대출자의 단절 문제를 해결하고자 하지만, 재조정은 가스 비용이 필요하고 큐레이터의 의지에 의존하며 종종 지연됩니다. 대출자는 여전히 차선의 이자율에 직면합니다.

위험과 매칭 분리

대출 프로토콜은 두 가지 전혀 다른 모듈을 혼동하고 있습니다.

사용자가 위험을 정의하는 방법: 서로 다른 대출자는 담보 품질과 레버리지에 대한 견해가 다릅니다.

프로토콜이 대출을 매칭하는 방법: 이는 기계적입니다. 사용자 주관적 판단이 필요 없으며, 효율적인 라우팅만 필요합니다.

자금 풀 모델은 두 가지를 결합하여 대출자가 통제권을 잃게 만듭니다.

격리 풀 모델은 위험 정의를 분리하지만, 매칭을 포기하여 대출자가 최적 경로를 수동으로 찾아야 합니다.

큐레이터 금고 모델은 큐레이터의 역할을 통해 매칭을 다시 추가하지만, 큐레이터에 대한 신뢰 가정을 도입합니다.

인간의 개입 없이 자동으로 매칭할 수 있을까요?

거래 분야의 주문서는 이를 실현했습니다. 시장 조성자는 가격을 정의하고, 주문서는 깊이를 집계하며, 매칭은 결정적입니다(최고 가격 우선). 아무도 주문이 어디로 가는지를 결정하지 않으며, 메커니즘이 모든 것을 결정합니다.

CLOB 대출은 신용 시장에 동일한 원칙을 적용합니다:

대출자는 격리된 전략으로 위험을 정의합니다.

전략은 공유된 주문서에 가격을 게시합니다.

대출자는 통합된 유동성과 상호작용합니다.

매칭은 자동으로 발생하며, 큐레이터의 개입이 필요 없습니다.

위험은 대출자에게 남아 있으며, 조정은 기계화됩니다. 어떤 단계에서도 제3자에 대한 신뢰가 필요하지 않습니다.

이중 구조

Avon은 두 개의 독특한 계층을 통해 주문서 대출을 구현합니다.

전략 계층

하나의 '전략'은 매개변수가 고정된 격리 대출 시장입니다.

전략 생성자는 다음 매개변수를 정의합니다: 담보/대출 자산, 청산 LTV, 이자율 곡선, 오라클, 청산 메커니즘.

배포 후, 이자율 곡선의 형태는 변경할 수 없습니다. 대출자는 예치하기 전에 규칙을 정확히 알고 있습니다.

자금은 각 전략 간에 이동하지 않습니다.

전략 A에 자금을 예치하면, 당신의 자금은 인출할 때까지 전략 A에 머무릅니다. 큐레이터가 없고, 재조정이 없으며, 갑작스러운 위험 노출 변화가 없습니다.

여전히 누군가(전략 관리자)가 매개변수를 설정하지만, 그들은 큐레이터와 본질적으로 다릅니다: 큐레이터는 자금 배분자(돈이 어디로 가는지 결정)이고, 전략 관리자는 실제 위험 관리자(규칙을 정의하지만 돈을 움직이지 않음)입니다. 자금 배분의 결정권은 항상 대출자에게 있습니다.

시스템은 시장 변화에 어떻게 적응할까요? 경쟁에 의존합니다, 매개변수 수정이 아니라. 무위험 이자율이 급등하면, 이는 구식 전략이 퇴출되고(자금 유출), 새로운 전략이 생성되도록(자금 유입) 강제합니다. '재량권'은 '자금이 어디로 가야 하는지'(큐레이터 결정)에서 '어떤 전략을 선택해야 하는지'(대출자 결정)로 전환됩니다.

매칭 계층

전략은 대출자에게 직접 서비스를 제공하지 않고, 공유 주문서에 가격을 게시합니다.

주문서는 모든 전략의 가격을 통합된 보기로 집계합니다. 대출자는 자신의 담보를 수용하는 모든 전략의 종합 깊이를 봅니다.

대출자가 주문을 내면, 매칭 엔진은:

호환성에 따라 가격을 필터링합니다(담보 유형, LTV 요구).
이자율에 따라 정렬합니다.
가장 저렴한 것부터 거래를 성사시킵니다.
원자적인 거래에서 결제합니다.

하나의 전략이 전체 주문을 충족할 수 있다면, 그것은 전부 포함됩니다; 그렇지 않으면, 주문은 자동으로 여러 전략으로 분할됩니다. 대출자는 단지 하나의 거래로 인식합니다.

중요한 점: 주문서는 전략 상태를 읽기만 하며, 수정할 수 없습니다. 그것은 접근을 조정하는 역할만 하며, 자본을 배분할 권한이 없습니다.

RWA의 복음

DeFi는 기관 채택에서 구조적 모순에 직면해 있습니다: 규제 요구는 격리를 요구하지만, 격리는 유동성을 억압합니다.

Aave Arc는 '벽 정원' 모델을 시도하여, 규제 준수 참여자가 자신의 풀을 갖게 했습니다. 결과는 유동성이 얕고, 이자율이 나빠졌습니다. Aave Horizon은 '반개방' 모델을 시도했으며(RWA 발행자는 KYC가 필요하지만 대출은 면허가 필요 없음), 이는 진전을 이루었지만, 기관 대출자는 여전히 Aave의 320억 달러 유동성에 접근할 수 없었습니다. 일부 프로젝트는 허가형 롤업을 탐색했습니다. KYC 프로세스는 인프라 수준에서 완료됩니다. 이 방법은 특정 사용 사례에 적합하지만, 네트워크 수준에서 유동성이 분산됩니다. 체인 A의 규제 준수 사용자는 체인 B의 유동성에 접근할 수 없습니다.

주문서 모델은 제3의 길을 제공합니다.

전략 계층은 어떤 접근 통제(KYC, 지역 제한, 적격 투자자 검사)도 시행할 수 있습니다. 매칭 엔진은 단지 매칭하는 역할만 합니다.

규제 전략과 면허가 없는 전략이 모두 호환되는 조건을 제공하면, 둘 다 동시에 동일한 대출을 충족할 수 있습니다.

기업 재무부가 담보화된 토큰화된 국채로 1억 달러를 대출받는 상황을 상상해 보십시오:

3000만 달러는 기관 KYC가 필요한 전략(연금 기금 LP)에서
2000만 달러는 적격 투자자 인증이 필요한 전략(가족 사무소 LP)에서
5000만 달러는 완전히 면허가 없는 전략(소액 투자자 LP)에서

자금은 출처에서 결코 혼합되지 않으며, 기관은 규제를 준수하지만, 유동성은 전 세계적으로 통합됩니다. 이는 '규제가 곧 격리'라는 악순환을 깨뜨립니다.

다차원 매칭 메커니즘

주문서는 하나의 차원에서만 매칭합니다: 가격. 가장 높은 입찰가와 가장 낮은 매도 가격이 일치합니다.

대출 주문서는 여러 차원에서 동시에 매칭해야 합니다:

이자율: 대출자가 수용할 수 있는 상한보다 낮아야 합니다.
LTV: 대출자의 담보 비율이 전략 요구를 충족해야 합니다.
자산 호환성: 통화 일치.
유동성: 시장의 유동성이 충분해야 합니다.

대출자가 더 많은 담보(더 낮은 LTV)를 제공하거나 더 높은 이자율을 수용하면 더 많은 전략에 매칭될 수 있습니다. 엔진은 이 제약 공간에서 가장 저렴한 경로를 찾습니다.

대규모 대출자에게 주의해야 할 점이 있습니다. Aave에서는 10억 달러의 유동성이 단일 자금 풀입니다. 그러나 주문서 대출에서는 10억 달러가 수백 개의 전략에 분산될 수 있습니다. 1억 달러의 대출은 전체 주문서를 신속하게 소모하며, 가장 저렴한 전략부터 시작하여 점차 가장 비싼 전략으로 채워집니다. 슬리피지가 분명합니다.

자금 풀 기반 시스템에서도 슬리피지가 발생하지만, 표현 방식이 다릅니다: 사용률의 급증은 이자율을 높입니다. 차이점은 투명성입니다. 주문서에서는 슬리피지가 사전에 가시적입니다. 그러나 자금 풀에서는 거래 실행 후에야 슬리피지가 나타납니다.

변동 이자율과 재가격 책정

DeFi 대출은 변동 이자율을 사용합니다. 사용률이 변함에 따라 이자율도 변합니다.

이는 동기화 문제를 초래합니다: 전략 사용률이 변했지만, 주문서의 가격이 업데이트되지 않으면 대출자는 잘못된 가격으로 거래를 체결하게 됩니다.

해결책: 지속적인 재가격 책정.

전략 상태가 변경되면 즉시 주문서에 새로운 가격을 게시합니다. 이는 매우 높은 인프라 성능을 요구합니다:

매우 빠른 블록 생성 시간.
매우 저렴한 거래 비용.
원자적인 상태 읽기.

이것이 Avon이 MegaETH 위에 구축하기로 선택한 이유입니다. 이더리움 메인넷에서는 가스 비용이 너무 높아 이 구조가 불가능합니다.

존재하는 마찰:

시장 이자율이 변동하지만 전략의 고정 곡선이 적응하지 않으면 '진공(Dead Zone)'이 발생합니다 ------ 대출자가 비싸서 대출하지 않고, 대출자는 수익이 없습니다. Aave에서는 곡선이 자동으로 조정되지만, CLOB 모델에서는 대출자가 수동으로 인출하고 새로운 전략으로 이동해야 합니다. 이는 통제권을 얻기 위해 치러야 할 대가입니다.

다전략 포지션 관리

하나의 대출이 여러 전략으로 채워질 때, 대출자는 실제로 다전략 포지션을 보유하게 됩니다.

인터페이스에서는 하나의 대출처럼 보이지만, 기본적으로는 독립적입니다:

독립적인 이자율: 구성 요소 A의 이자율은 전략 A의 사용률 상승으로 인해 상승할 수 있으며, 구성 요소 B는 변하지 않습니다.
독립적인 건강 비율(Health Ratio): 암호화폐 가격이 하락할 때, LTV 제한이 더 엄격한 구성 요소가 먼저 부분 청산됩니다. 당신은 한 번에 폭락하지 않고, '잠식'당하는 것처럼 일련의 부분 청산을 경험하게 됩니다.

경험을 단순화하기 위해, Avon은 통합된 포지션 관리(한 번의 클릭으로 담보 추가, 자동으로 비율에 따라 분배)와 한 번의 클릭으로 재융자 기능(플래시 론을 통해 자동으로 새로 빌려서 갚기, 항상 시장 최적 이자율 잠금)을 제공합니다.