몇 달전 어느 대기업 부장님께 회사 사업 모델을 설명 드리는 자리가 있었다.  Pabii 사업 모델에 주어진 도전을 크게 3가지로 구분할 수 있는데, 첫째는 스마트폰의 OS가 막아놓은 일부 정보를 불법적이지 않게 받아오는 개발자의 도전, 둘째는 그 데이터를 개인정보보호법에 저촉되지 않도록 가공처리한 후에도 타게팅 광고가 돌아가는 알고리즘에 대한 도전, 셋째는 우리 앱을 많이 설치하도록 유도하는 도전이다.

그동안 만나뵈었던 대기업 부장님과는 다르게 굉장히 뛰어난 직관으로 사업 모델을 빠르게 이해하셔서 참 반가웠는데, 앱 설치 유도하는 방법이 Pabii 홈페이지에 올려놓은 “매달 5,000원 돌려준다”는 말이냐고 질문을 하시더라. 아무리 작은 스타트업이라도 관계자랑 만나는 자리니까 최대한 많은 정보를 습득하고 오신게 느껴져서 고마운 마음이 일었다. (하긴, 이렇게 작은 일에도 필요한 리서치를 다 하고 나타나는 비지니스 마인드를 갖춘 분이니까 대기업에서 부장까지 승진하실 수 있었을 것이다. 블로그 글 하나 대충 읽고 메일이나 댓글 쓰는 사람들과 참 대비되지 않나?)

따라나오는 질문이, 그럼 혹시 코인으로 보상하는거냐고 질문하시던데, 기존의 포인트, 사이버 머니같은 방식으로 충분히 해결할 수 있는 문제를 굳이 코인으로 처리하려고 속도 & 확장성에 고민을 많이 담아야하는 블록체인에 의존할 필요가 없지않냐고 말씀드렸다.

재직하시는 대기업에서도 블록체인, 암호화폐에 대한 논의가 여러번 나왔는데, 굳이 블록체인이 아니더라도 대부분 구현이 가능한 사업 모델에 속도와 확장성, 장기간 관리에 이슈가 있는 블록체인을 강제로 도입할 필요가 있냐는 결론을 내리셨다는 말씀을 해 주시더라.

 

굳이 블록체인이어야 할까?

비트코인 가격 폭등 때문에 관심 집중의 대상이 되었다가, 버블 폭락 이후 코인 매니악들이 시장을 떠나면서 자연스레 Smart Contract로 관심이 이동하게 되었다. 더불어 블록체인으로 코인을 찍어내는데 초점을 맞출 것이 아니라, 블록체인이 뒤에서 작동하고 있는 사업모델이 나와야한다는 관점으로 시장 분위기가 바뀌고 있는 걸 감지할 수 있다.

요컨대, 블록체인”으로도” 할 수 있는 서비스가 아니라, 블록체인”이어야” 할 수 있는 서비스를 찾아내야 한다는게 요즘 트렌드라는데, 당장 눈에 띄는 사업은 2015년말에 필자가 처음 실리콘밸리에서 Job Interview를 다니던 무렵에 봤던 “은행 송금” 관련 서비스들이다.  다만 실물 화폐보다는 가상 화폐 송금쪽으로 서비스가 더 집중되어 있다. (ex. 비트베리) 더 나아가서 가상 화폐로 실물 상품을 결제할 수 있도록 해 주는 서비스도 나온다. (ex. 테라)

근데, 이런 서비스들은 지금까지 나와있는 “온라인 머니” or “포인트”들로도 다 할 수 있는 것들이었다. 도대체 블록체인으로 만들어놓은 플랫폼이라는 점을 제외하면 서비스 사용자 입장에서 뭐가 다를까? 실물 자산으로 결제할 수 있도록 해 주려면 실물 판매측에서는 현금으로 보상을 받기를 원할텐데, 또 거래량이 늘어나면 더 많은 코인을 찍어내야하고, 더더욱 실물 화폐로 된 준비금을 늘려야할텐데, 이런 간단한 경제학의 논리는 인지를 하고 있는걸까? 도대체 준비금은 어디서 더 채워넣을려고 하는거지? 더 코인을 발행해서 신규 자금을 모으겠다면, 발행 코인은 늘어나는데 준비금 관리에 쓰이는 인건비, 관리비 등의 현금 유출 때문에 준비금은 계속 감소하는 사태가 발생할 것이다. 정부 기관처럼 무슨 세금을 거둬들일 것도 아니고, 생태계를 구축하겠다는 사람들이 현금 유입될 구석은 다 마련해놓고 저런 서비스를 내놓는 걸까?

 

탈중앙화를 포기하는 블록체인 서비스들

카카오의 블록체인 연구개발 자회사인 그라운드X를 이끌고 있는 한재선 대표님이 카이스트에서 박사하시던 시절에 했던 프로젝트들을 보면 Byzantine Generals’ Problem (속칭 BGP)를 어떻게 풀어내는지에 대한 고민을 굉장히 많이 하신 분이라는 걸 알 수 있다. 다른 글에서 이미 언급했듯이, 블록체인이 탈중앙화를 선택한 탓에 검증이라는 걸 네트워크 구성원 모두에게 의지하는 방식으로 작동하는 구조다보니 BGP를 풀어내는 방식이 결국 블록체인의 검증 작업과 일치하는 측면이 있다. 고민하셨던 부분을 대단히 높게 평가하지만, (짝퉁) Game Theorist 입장에서 그 문제를 Incentive 문제로 풀려고하지않고, Mesh Network를 포기하는 형태로 접근하는게 너무 공학도스럽다고 슬쩍 어깃장을 놨던 기억이 난다.

스타트업들 투자하는 VC를 거쳐서, 국내 굴지의 IT회사 블록체인 팀 전체를 이끌고 계신 그 분의 요즘 언론 인터뷰를 보면, 코인 투기 이야기는 그만하고, 실제로 사람들이 쓸 수 있는 블록체인 앱이 나와야 한다는 사실을 인지하고 있는게 보인다. 참고로 블록체인을 활용한다는 앱들의 공식적인 명칭은 탈중앙화 앱 (Decentralized Application, DApp)이다.

카카오에서 내년에 출시한다는 블록체인 플랫폼 (클레이튼, Klaytn)을 보면, 속도를 위해서 탈중앙화 시스템, 즉 Mesh Network을 포기하겠다는게 확연히 드러난다.

한 대표는 현 시점에서 실사용되는 앱들이 나오기 위해서는 블록체인이 직면한 느린 처리 속도 문제를 해결해야 한다고 지적했다. 한 대표는 “파이널리티(최종완결성)가 부족하면 크리티컬한 서비스를 담기 힘들다”며 “클레이튼은 이를 1초 안팎으로 만들려 하고 있다”고 설명했다. 현재 비트코인 블록체인에서는 하나의 거래(transaction)이 성사되는데 10분이 걸리며, 거래 성사 이후에도 5개의 후속 블록생성 작업이 이뤄져야 되돌릴 수 없이 거래가 최종 완결된다. 하나의 거래가 최종완결 되려면 비트코인의 경우 1시간이 걸리는 셈인데, 클레이튼에서는 이를 1초 안팎으로 줄이겠다는 계획이다.

그는 이를 위해 클레이튼의 운영방식에서 탈중앙화라는 특징을 덜어내는 방식으로 속도를 강화하겠다는 구상을 밝혔다. 한 대표는 “노드를 하나 추가한다고 성능이 개선되지는 않고 가장 좋지 않은 노드에 성능이 고정되어버린다”라며 “클레이튼은 서로 다른 서비스를 일종의 샤딩인 서비스체인으로 분류해 병렬화하고 확장성을 높였다”고 말했다. 한 대표는 이런 맥락에서 “탈중앙화는 툴(tool)이지 목표가 아니다”라고 강조했다.  (서울경제, 2018년 9월 13일 기사)

구체적인 설계를 본 적이 없기 때문에 함부로 말할 단계는 아니지만, 아마도 Extended Star Network를 구성해서 결제 처리는 중앙화된 구조에서 진행하고, 사후에 정보만 중앙 밖에 있는 Node들에 전해주는 방식으로 블록체인 시스템을 운영할 것 같다. 서버간 정보 전송 속도라는 하드웨어적인 제한이 있는 상태에서 기술적으로 저 문제를 처리한다고 했을 때 다른 방법은 보이질 않는데, 나중에 시스템 설계가 공개되면 관심을 갖고 읽어보고 싶어지긴 한다.

만약 필자의 짐작이 맞다면, 블록체인 서비스, DApp이라고 이름은 달아놨지만 사실은 중앙집권화된 데이터 처리방식으로 앱을 만들고, 코인이라는 것도 중앙화된 구조를 유지하는데 필요한 블록 생성에 대한 대가로 지불될 것 같아 보인다.

결국, 이름만 바꾸고, 처리방식만 살짝 바꿨지, 사실은 예전의 포인트 시스템과 크게 다르지 않다는 뜻이다.

(추가: Pabii 수업을 몇번씩이나 듣고 가신 보안 전문가 분에 따르면, Private Blockchain이라고, 신뢰기관(Trust)를 여러개 두는 방식으로 해결한다는데, 결국은 “탈”중앙화를 포기하고 중앙을 여러개 두는 방식으로 실제 업무에 적용되는 타협점을 찾았다는 뜻이다. 암호처리하는 사람 입장에서 이러느니 차라리 “중앙화”된 시스템에서 암호 고도화를 시키는 쪽이 훨씬 더 나을 것 같단다. – 김승재님 감사드립니다)

 

포인트 시스템 vs. 블록체인 방식의 가상화폐 – 1.세금 & 2.거래소

Pabii앱을 설치해 Pabii에 더 많은 유저 데이터를 주는 분께 더 많은 보상을 돌려주는 보상형 광고 서비스를 설계하면서, 포인트 시스템을 운영할 때 사용자에게 돌려줄 수 있는 보상에 대한 여러가지 법적 제약들을 확인할 수 있었다. 당장 일정 금액 이상의 보상을 제공하면 소득세를 내야한다. 블록체인 기반의 “코인”으로 보상을 받으면, 그래서 그 코인으로 다른 실물 상품을 구매해도 현금 소득으로 잡히질 않았기 때문에 소득세를 내지 않아도 된다.

성인물 스타트업인 스팽크체인은 방송하는 BJ의 컨텐츠가 19금인 경우인데, 모델들이 스팽크체인에서 훨씬 더 고수익을 올리고 있다는 점을 들어 홍보를 한다. 다른 서비스들은 수수료를 30%, 40%씩 떼어가는데, 스팽크체인은 수수료가 5%란다. 거기다 수익을 전액 스팽크 코인으로 돌려주는데, 이 중 일부를 이용해 실물 상품을 구매하는데 활용한다는 내용을 볼 수 있었다. 저렇게 돈을 번 모델들은 그 코인으로 집세나 공과금을 낼 수 있으면 좋겠다는데, 만약 실물 화폐로 전환되는데 소득세를 걷게되면 과연 지금처럼 고수익을 올릴 수 있을까? 수수료를 5%만 떼어가도 회사가 유지될 수 있게 될까?

지금은 코인 구매하는 순간 모두 회사 수익으로 잡히고, 그 코인이 현금으로 환원될 때만 회사 지출로 잡는데 (보통은 안 해주지 않나…), 정부가 추적하고 세금을 매기려고하면 모델들에게 돌려주는 95%의 코인이 회사 지출로 잡혀야 한다. 최초 코인 판매할 때 거래 비용, 모델에게 지급하는 코인을 빼고나면 5% 수수료만 받다가는 적자가 생길게 뻔하다. (괜히 다른 서비스들이 수수료를 30%, ,40%씩 떼어가는게 아니다)

소득세를 비롯한 세제상의 제약, 법적인 제약과 더불어 포인트 시스템과 블록체인 방식의 가상화폐간 또 하나의 차이가 있다면 코인 거래소의 존재 유무다. 내가 번 코인을 실물 화폐로 바꾸기 위해서 거래소를 활용해야하기 때문이다. (발행한 회사들이 현금화 해주질 않으니까ㅋ) 근데, 거래소에서 코인 가격이 너무 많이 출렁거리는 탓에 얼마전 실리콘밸리에서는 StableCoin이라는, 일종의 헷지 상품 형태의 코인마저 출시되었다. 금융시장으로 치면 가치를 안전하게 보장해주는 금괴 같은 상품이라고 생각하면 이해하기 쉬울 것 같은데, 가치보장해주겠다던 StableCoin의 가격이 대폭락했던 탓에 큰 파장이 있었다.(The Economist지 기사 참조)

일반인이 주식거래로 번 소득에 바로 소득세를 적용하겠다고 말만 흘러나와도 주가는 대폭락하고, 거래량이 급감한다. 가상화폐 거래소들에도 분명히 같은 현상이 나타날 것이다.

회계사 분들께 질문한다. 사이버 머니나 블록체인 기반 가상화폐나 경제적 실체가 위와 같다면, 발행한 회사 입장에서는 부채 계정 중 하나인 이연 수익이나 무담보 채권 (Non-collateral debt)으로 보는게 맞지 않나? 일단 경제적 실체는 사이버 머니와 거의 같으니까 이연 수익이 맞을 것 같고, 회사가 당장 현금화 주질 않고 거래소가 존재하니까, 주식만 거래소 상장되는 것도 아니고, 어차피 채권도 거래소에서 거래되긴 되니까. (싱가폴 채권 거래소 참조. 물론 Off-the-run이면 거래하기 힘들긴 하겠지만)

근데 “블록체인 전문가”라는 사람들은 이걸 왜 주식발행처럼 자본금 계정에 포함시키려고 하는거지? 왜 암호화폐 발행해놓고 “자본금을 조달”했다고 하는거지? 그냥 채권발행 안 하고 돈 빌린거랑 똑같은거 아닌가?

 

(가상)화폐 생태계 조성

카카오의 클레이튼, 라인의 링크체인, 두나무의 루니버스 등 최근 디앱 개발에 필요한 네트워크 노드부터 코인발행까지 차근차근 메인넷 설계를 하고 있는 서비스들을 보면 우선 업무 협조를 할 회사들 리스트를 늘려서 내부적인 가상화폐 생태계를 조성하는데 힘을 기울이고 있다.

근데, 이걸 현금으로 바꿔서 결제할 수 있도록해주면 굳이 저런 가상화폐 생태계를 조성해야할 필요가 있을까?

현금은 정부가 보증하는 생태계, 모든 거래처에서 받아주는 생태계를 갖추고 있는데?

저런 가상화폐 생태계가 의미가 있을려면 그 코인이 정말 희귀해서 어마어마하게 큰 돈을 줘야하는 귀중품 자산이거나, 아니면 저 생태계 속에서는 세금이라는게 없어야한다.

얼마전 탈모로 고생하는 친구하나가 의사 처방없이도 치료약을 판매해주는 해외의 이더리움 결제 사이트를 썼던 이야기를 해 줬다. 그 웹사이트는 현금으로 결제가 이뤄졌을 때 기록이 남고, 법적 분쟁이 생기는 문제, 또 소득 신고 문제 및 소득세 회피 목적으로 가상화폐 결제를 유도했을 것이 틀림없다. 이런식의 불법 거래에 암호화폐가 얼마나 많이 쓰였으면, 일본 경찰청은 암호화폐 거래추적 프로그램을 개발하겠다고 나섰다.

카카오, 라인, 두나무 같은 업체가 발행하는 코인이 없어서 못 구하는 귀중품 자산도 아니고, 그런 대형 회사들이 기록이 남아 법적 분쟁이 생기는걸 회피하려는 이유도 없을테니, 남는 설명은 결국 소득세 회피다. 그 대형 IT회사들이 법인세를 내고 안 내고의 문제라기 보다는, 일반 서비스 이용자가 보상으로 받은 코인을 쓸 때 소득세를 회피할 수 있도록 해주는 구조가 바로 핵심이라는 뜻이다.

정부는 현금 화폐 경제에서 부가세들을 합산해 국가 GDP도 계산하고, 산업별 경제동향도 파악하고, 세금 정책, 지원 정책, 복지 정책들을 세운다. 근데 저런식의 가상화폐 생태계에서 부가세, 소득세도 제대로 추적하지 못하는 상황이 오면 정부는 손 놓고 가만히 있을까? 언제나 정부 무능론을 주장하는 시장주의자지만, 정부가 그정도로 멍청하지는 않다고 생각한다.

주식처럼 거래되지만 현실에서 상품 구매도 가능해서 실물화폐를 대체할 수 있는 화폐라고 암호화폐를 엄청 찍어놨는데, 국가 단위로 발행하는 화폐도 금본위 or 정부보증이 들어가는 판국에 보증하는 구석은 하나도 없이 “그냥 믿고 쓰시면 됩니다”는 공허한 메아리만으로 시스템이 돌아가도록 만들 수 있나? 이런거보면 블록체인에 매달리는 개발자들은 세상 돌아가는 이치를 모르는 철부지같다.

 

나가며 – 1인 미디어 시대의 명암

요즘 번화가를 가보면 카메라 하나를 들고 1인 미디어용 컨텐츠를 만드는, 이른바 “유투버”들을 흔히 볼 수 있다. 그들 중 일부는 월 수익이 수억이 넘는다고 하고, 자신만의 컨텐츠를 개발해 그런 방송을 찍는사람, 심지어는 그냥 잘생긴 얼굴만 보여주고 공부하는 모습만 보여줘서 스타덤에 오르는 사람들도 있다.

그런 사람들이 지금은 자기 컨텐츠를 제공한 대가로 수수료 일부를 플랫폼에 떼어주고 현금 수익을 얻고 있는데, 요즘 나오는 블록체인 쓴다는 사업 모델들이 딱 여기에 현금대신 코인을 준다는 사업 모델이다. (ex. 카카오의 클레이튼을 쓰는 COSMEE)

위에서 언급한대로, 그런 사업들에서 코인을 받는게 소득세 면세나 거래소 접근가능한 자산이라는 측면을 제외하고 도대체 무슨 이득이 있는지도 잘 모르겠고, 서비스 업체들이 블록체인 시스템 위에 저런 서비스를 구현하려고 고생하면서 내는 비용 대비 장점은 얼마나 되는지도 잘 모르겠다.

혹시 중앙서버 안 쓰고 저런 체인형 서버쓰면 보안상에 어마어마하게 큰 장점이 있나? 달리 뭔가 큰 장점이 있으면 좀 일침을 받고 싶다.

 

블록체인 시리즈

몇 달전 어느 대기업 부장님께 회사 사업 모델을 설명 드리는 자리가 있었다.  Pabii 사업 모델에 주어진 도전을 크게 3가지로 구분할 수 있는데, 첫째는 스마트폰의 OS가 막아놓은 일부 정보를 불법적이지 않게 받아오는 개발자의 도전, 둘째는 그 데이터를 개인정보보호법에 저촉되지 않도록 가공처리한 후에도 타게팅 광고가 돌아가는 알고리즘에 대한 도전, 셋째는 우리 앱을 많이 설치하도록 유도하는 도전이다.

보통의 대기업 부장님과는 다르게 굉장히 뛰어난 직관으로 사업 모델을 빠르게 이해하셔서 참 반가웠는데, 앱 설치 유도하는 방법이 홈페이지에 올려놓은 “매달 5,000원 돌려준다”는 말이냐고 질문을 하시더라. 아무리 작은 스타트업이라도 관계자랑 만나는 자리니까 최대한 많은 정보를 습득하고 오신게 보여서 고마운 마음이 일었다. (하긴, 이렇게 작은 일에도 필요한 리서치를 다 하고 나타나는 비지니스 마인드를 갖춘 분이니까 대기업에서 부장까지 승진하실 수 있었을 것이다. 블로그 글 하나 대충 읽고 질문 메일이나 댓글 쓰는 사람들 피하고 이런 분과 사업 이야기만 하고 싶다.)

따라나오는 질문이, 그럼 혹시 코인으로 보상하는거냐고 질문하시던데, 기존의 포인트, 사이버 머니같은 방식으로 충분히 해결할 수 있는 문제를 굳이 코인으로 처리하려고 속도 & 확장성에 고민을 많이 담아야하는 블록체인에 의존할 필요가 없지않냐고 말씀드렸다.

재직하시는 대기업에서도 블록체인, 암호화폐에 대한 논의가 여러번 나왔는데, 굳이 블록체인이 아니더라도 대부분 구현이 가능한 사업 모델에 속도와 확장성, 장기간 관리에 이슈가 있는 블록체인을 강제로 도입할 필요가 있냐는 결론을 내리셨다는 말씀을 해 주시더라.

 

왜 블록체인이어야 하는가?

비트코인 가격 폭등 때문에 관심 집중의 대상이 되었다가, 버블 폭락 이후 코인 매니악들이 시장을 떠나면서 자연스레 Smart Contract로 관심이 이동하게 되었다. 더불어 블록체인으로 코인을 찍어내는데 초점을 맞출 것이 아니라, 블록체인이 뒤에서 작동하고 있는 사업모델이 나와야한다는 관점으로 시장 분위기가 바뀌고 있는 걸 감지할 수 있다.

요컨대, 블록체인”으로도” 할 수 있는 서비스가 아니라, 블록체인”이어야” 할 수 있는 서비스를 찾아내야 한다는게 요즘 트렌드라는데, 당장 눈에 띄는 사업은 2015년말에 필자가 처음 실리콘밸리에서 Job Interview를 다니던 무렵에 봤던 “은행 송금” 관련 서비스들이다.  다만 실물 화폐보다는 가상 화폐 송금쪽으로 서비스가 더 집중되어 있다. (ex. 비트베리) 더 나아가서 가상 화폐로 실물 상품을 결제할 수 있도록 해 주는 서비스도 나온다. (ex. 테라)

근데, 이런 서비스들은 지금까지 나와있는 “온라인 머니” or “포인트”들로도 다 할 수 있는 것들이었다. 도대체 블록체인으로 만들어놓은 플랫폼이라는 점을 제외하면 서비스 사용자 입장에서 뭐가 다를까? 실물 자산으로 결제할 수 있도록 해 주려면 실물 판매측에서는 현금으로 보상을 받기를 원할텐데, 또 거래량이 늘어나면 더 많은 코인을 찍어내야하고, 더더욱 실물 화폐로 된 준비금을 늘려야할텐데, 이런 간단한 경제학의 논리는 인지를 하고 있는걸까? 도대체 준비금은 어디서 더 채워넣을려고 하는거지? 더 코인을 발행해서 신규 자금을 모으겠다면, 발행 코인은 늘어나는데 준비금 관리에 쓰이는 인건비, 관리비 등의 현금 유출 때문에 준비금은 계속 감소하는 사태가 발생할 것이다. 정부 기관처럼 무슨 세금을 거둬들일 것도 아니고, 생태계를 구축하겠다는 사람들이 현금 유입될 구석은 다 마련해놓고 저런 서비스를 내놓는 걸까?

 

탈중앙화를 포기하는 블록체인 서비스들

카카오의 블록체인 연구개발 자회사인 그라운드X를 이끌고 있는 한재선 대표님이 카이스트에서 박사하시던 시절에 했던 프로젝트들을 보면 Byzantine Generals’ Problem (속칭 BGP)를 어떻게 풀어내는지에 대한 고민을 굉장히 많이 하신 분이라는 걸 알 수 있다. 다른 글에서 이미 언급했듯이, 블록체인이 탈중앙화를 선택한 탓에 검증이라는 걸 네트워크 구성원 모두에게 의지하는 방식으로 작동하는 구조다보니 BGP를 풀어내는 방식이 결국 블록체인의 검증 작업과 일치하는 측면이 있다. 고민하셨던 부분을 대단히 높게 평가하지만, (짝퉁) Game Theorist 입장에서 그 문제를 Incentive 문제로 풀려고하지않고, Mesh Network를 포기하는 형태로 접근하는게 너무 공학도스럽다고 슬쩍 어깃장을 놨던 기억이 난다.

스타트업들 투자하는 VC를 거쳐서, 국내 굴지의 IT회사 블록체인 팀 전체를 이끌고 계신 그 분의 요즘 언론 인터뷰를 보면, 코인 투기 이야기는 그만하고, 실제로 사람들이 쓸 수 있는 블록체인 앱이 나와야 한다는 사실을 인지하고 있는게 보인다. 참고로 블록체인을 활용한다는 앱들의 공식적인 명칭은 탈중앙화 앱 (Decentralized Application, DApp)이다.

카카오에서 내년에 출시한다는 블록체인 플랫폼 (클레이튼, Klaytn)을 보면, 속도를 위해서 탈중앙화 시스템, 즉 Mesh Network을 포기하겠다는게 확연히 드러난다.

한 대표는 현 시점에서 실사용되는 앱들이 나오기 위해서는 블록체인이 직면한 느린 처리 속도 문제를 해결해야 한다고 지적했다. 한 대표는 “파이널리티(최종완결성)가 부족하면 크리티컬한 서비스를 담기 힘들다”며 “클레이튼은 이를 1초 안팎으로 만들려 하고 있다”고 설명했다. 현재 비트코인 블록체인에서는 하나의 거래(transaction)이 성사되는데 10분이 걸리며, 거래 성사 이후에도 5개의 후속 블록생성 작업이 이뤄져야 되돌릴 수 없이 거래가 최종 완결된다. 하나의 거래가 최종완결 되려면 비트코인의 경우 1시간이 걸리는 셈인데, 클레이튼에서는 이를 1초 안팎으로 줄이겠다는 계획이다.

그는 이를 위해 클레이튼의 운영방식에서 탈중앙화라는 특징을 덜어내는 방식으로 속도를 강화하겠다는 구상을 밝혔다. 한 대표는 “노드를 하나 추가한다고 성능이 개선되지는 않고 가장 좋지 않은 노드에 성능이 고정되어버린다”라며 “클레이튼은 서로 다른 서비스를 일종의 샤딩인 서비스체인으로 분류해 병렬화하고 확장성을 높였다”고 말했다. 한 대표는 이런 맥락에서 “탈중앙화는 툴(tool)이지 목표가 아니다”라고 강조했다.  (서울경제, 2018년 9월 13일 기사)

구체적인 설계를 본 적이 없기 때문에 함부로 말할 단계는 아니지만, 아마도 Extended Star Network를 구성해서 결제 처리는 중앙화된 구조에서 진행하고, 사후에 정보만 중앙 밖에 있는 Node들에 전해주는 방식으로 블록체인 시스템을 운영할 것 같다. 서버간 정보 전송 속도라는 하드웨어적인 제한이 있는 상태에서 기술적으로 저 문제를 처리한다고 했을 때 다른 방법은 보이질 않는데, 나중에 시스템 설계가 공개되면 관심을 갖고 읽어보고 싶어지긴 한다.

만약 필자의 짐작이 맞다면, 블록체인 서비스, DApp이라고 이름은 달아놨지만 사실은 중앙집권화된 데이터 처리방식으로 앱을 만들고, 코인이라는 것도 중앙화된 구조를 유지하는데 필요한 블록 생성에 대한 대가로 지불될 것 같아 보인다.

결국, 이름만 바꾸고, 처리방식만 살짝 바꿨지, 사실은 예전의 포인트 시스템과 크게 다르지 않다는 뜻이다.

(추가: Pabii 수업을 몇번씩이나 듣고 가신 보안 전문가 분에 따르면, Private Blockchain이라고, 신뢰기관(Trust)를 여러개 두는 방식으로 해결한다는데, 결국은 “탈”중앙화를 포기하고 중앙을 여러개 두는 방식으로 실제 업무에 적용되는 타협점을 찾았다는 뜻이다. 암호처리하는 사람 입장에서 이러느니 차라리 “중앙화”된 시스템에서 암호 고도화를 시키는 쪽이 훨씬 더 나을 것 같단다. – 김승재님 감사드립니다)

 

포인트 시스템 vs. 블록체인 방식의 가상화폐 – 1.세금 & 2.거래소

Pabii앱을 설치해 Pabii에 더 많은 유저 데이터를 주는 분께 더 많은 보상을 돌려주는 보상형 광고 서비스를 설계하면서, 포인트 시스템을 운영할 때 사용자에게 돌려줄 수 있는 보상에 대한 여러가지 법적 제약들을 확인할 수 있었다. 당장 일정 금액 이상의 보상을 제공하면 소득세를 내야한다. 블록체인 기반의 “코인”으로 보상을 받으면, 그래서 그 코인으로 다른 실물 상품을 구매해도 현금 소득으로 잡히질 않았기 때문에 소득세를 내지 않아도 된다.

성인물 스타트업인 스팽크체인은 방송하는 BJ의 컨텐츠가 19금인 경우인데, 모델들이 스팽크체인에서 훨씬 더 고수익을 올리고 있다는 점을 들어 홍보를 한다. 다른 서비스들은 수수료를 30%, 40%씩 떼어가는데, 스팽크체인은 수수료가 5%란다. 거기다 수익을 전액 스팽크 코인으로 돌려주는데, 이 중 일부를 이용해 실물 상품을 구매하는데 활용한다는 내용을 볼 수 있었다. 저렇게 돈을 번 모델들은 그 코인으로 집세나 공과금을 낼 수 있으면 좋겠다는데, 만약 실물 화폐로 전환되는데 소득세를 걷게되면 과연 지금처럼 고수익을 올릴 수 있을까? 수수료를 5%만 떼어가도 회사가 유지될 수 있게 될까?

지금은 코인 구매하는 순간 모두 회사 수익으로 잡히고, 그 코인이 현금으로 환원될 때만 회사 지출로 잡는데 (보통은 안 해주지 않나…), 정부가 추적하고 세금을 매기려고하면 모델들에게 돌려주는 95%의 코인이 회사 지출로 잡혀야 한다. 최초 코인 판매할 때 거래 비용, 모델에게 지급하는 코인을 빼고나면 5% 수수료만 받다가는 적자가 생길게 뻔하다. (괜히 다른 서비스들이 수수료를 30%, ,40%씩 떼어가는게 아니다)

소득세를 비롯한 세제상의 제약, 법적인 제약과 더불어 포인트 시스템과 블록체인 방식의 가상화폐간 또 하나의 차이가 있다면 코인 거래소의 존재 유무다. 내가 번 코인을 실물 화폐로 바꾸기 위해서 거래소를 활용해야하기 때문이다. (발행한 회사들이 현금화 해주질 않으니까ㅋ) 근데, 거래소에서 코인 가격이 너무 많이 출렁거리는 탓에 얼마전 실리콘밸리에서는 StableCoin이라는, 일종의 헷지 상품 형태의 코인마저 출시되었다. 금융시장으로 치면 가치를 안전하게 보장해주는 금괴 같은 상품이라고 생각하면 이해하기 쉬울 것 같은데, 가치보장해주겠다던 StableCoin의 가격이 대폭락했던 탓에 큰 파장이 있었다.(The Economist지 기사 참조)

일반인이 주식거래로 번 소득에 바로 소득세를 적용하겠다고 말만 흘러나와도 주가는 대폭락하고, 거래량이 급감한다. 가상화폐 거래소들에도 분명히 같은 현상이 나타날 것이다.

회계사 분들께 질문한다. 사이버 머니나 블록체인 기반 가상화폐나 경제적 실체가 위와 같다면, 발행한 회사 입장에서는 부채 계정 중 하나인 이연 수익이나 무담보 채권 (Non-collateral debt)으로 보는게 맞지 않나? 일단 경제적 실체는 사이버 머니와 거의 같으니까 이연 수익이 맞을 것 같고, 회사가 당장 현금화 주질 않고 거래소가 존재하니까, 주식만 거래소 상장되는 것도 아니고, 어차피 채권도 거래소에서 거래되긴 되니까. (싱가폴 채권 거래소 참조. 물론 Off-the-run이면 거래하기 힘들긴 하겠지만)

근데 “블록체인 전문가”라는 사람들은 이걸 왜 주식발행처럼 자본금 계정에 포함시키려고 하는거지? 왜 암호화폐 발행해놓고 “자본금을 조달”했다고 하는거지? 그냥 채권발행 안 하고 돈 빌린거랑 똑같은거 아닌가?

 

(가상)화폐 생태계 조성

카카오의 클레이튼, 라인의 링크체인, 두나무의 루니버스 등 최근 디앱 개발에 필요한 네트워크 노드부터 코인발행까지 차근차근 메인넷 설계를 하고 있는 서비스들을 보면 우선 업무 협조를 할 회사들 리스트를 늘려서 내부적인 가상화폐 생태계를 조성하는데 힘을 기울이고 있다.

근데, 이걸 현금으로 바꿔서 결제할 수 있도록해주면 굳이 저런 가상화폐 생태계를 조성해야할 필요가 있을까?

현금은 정부가 보증하는 생태계, 모든 거래처에서 받아주는 생태계를 갖추고 있는데?

저런 가상화폐 생태계가 의미가 있을려면 그 코인이 정말 희귀해서 어마어마하게 큰 돈을 줘야하는 귀중품 자산이거나, 아니면 저 생태계 속에서는 세금이라는게 없어야한다.

얼마전 탈모로 고생하는 친구하나가 의사 처방없이도 치료약을 판매해주는 해외의 이더리움 결제 사이트를 썼던 이야기를 해 줬다. 그 웹사이트는 현금으로 결제가 이뤄졌을 때 기록이 남고, 법적 분쟁이 생기는 문제, 또 소득 신고 문제 및 소득세 회피 목적으로 가상화폐 결제를 유도했을 것이 틀림없다. 이런식의 불법 거래에 암호화폐가 얼마나 많이 쓰였으면, 일본 경찰청은 암호화폐 거래추적 프로그램을 개발하겠다고 나섰다.

카카오, 라인, 두나무 같은 업체가 발행하는 코인이 없어서 못 구하는 귀중품 자산도 아니고, 그런 대형 회사들이 기록이 남아 법적 분쟁이 생기는걸 회피하려는 이유도 없을테니, 남는 설명은 결국 소득세 회피다. 그 대형 IT회사들이 법인세를 내고 안 내고의 문제라기 보다는, 일반 서비스 이용자가 보상으로 받은 코인을 쓸 때 소득세를 회피할 수 있도록 해주는 구조가 바로 핵심이라는 뜻이다.

정부는 현금 화폐 경제에서 부가세들을 합산해 국가 GDP도 계산하고, 산업별 경제동향도 파악하고, 세금 정책, 지원 정책, 복지 정책들을 세운다. 근데 저런식의 가상화폐 생태계에서 부가세, 소득세도 제대로 추적하지 못하는 상황이 오면 정부는 손 놓고 가만히 있을까? 언제나 정부 무능론을 주장하는 시장주의자지만, 정부가 그정도로 멍청하지는 않다고 생각한다.

주식처럼 거래되지만 현실에서 상품 구매도 가능해서 실물화폐를 대체할 수 있는 화폐라고 암호화폐를 엄청 찍어놨는데, 국가 단위로 발행하는 화폐도 금본위 or 정부보증이 들어가는 판국에 보증하는 구석은 하나도 없이 “그냥 믿고 쓰시면 됩니다”는 공허한 메아리만으로 시스템이 돌아가도록 만들 수 있나? 이런거보면 블록체인에 매달리는 개발자들은 세상 돌아가는 이치를 모르는 철부지같다.

 

나가며 – 1인 미디어 시대의 명암

요즘 번화가를 가보면 카메라 하나를 들고 1인 미디어용 컨텐츠를 만드는, 이른바 “유투버”들을 흔히 볼 수 있다. 그들 중 일부는 월 수익이 수억이 넘는다고 하고, 자신만의 컨텐츠를 개발해 그런 방송을 찍는사람, 심지어는 그냥 잘생긴 얼굴만 보여주고 공부하는 모습만 보여줘서 스타덤에 오르는 사람들도 있다.

그런 사람들이 지금은 자기 컨텐츠를 제공한 대가로 수수료 일부를 플랫폼에 떼어주고 현금 수익을 얻고 있는데, 요즘 나오는 블록체인 쓴다는 사업 모델들이 딱 여기에 현금대신 코인을 준다는 사업 모델이다. (ex. 카카오의 클레이튼을 쓰는 COSMEE)

위에서 언급한대로, 그런 사업들에서 코인을 받는게 소득세 면세나 거래소 접근가능한 자산이라는 측면을 제외하고 도대체 무슨 이득이 있는지도 잘 모르겠고, 서비스 업체들이 블록체인 시스템 위에 저런 서비스를 구현하려고 고생하면서 내는 비용 대비 장점은 얼마나 되는지도 잘 모르겠다.

혹시 중앙서버 안 쓰고 저런 체인형 서버쓰면 보안상에 어마어마하게 큰 장점이 있나? 달리 뭔가 큰 장점이 있으면 좀 일침을 받고 싶다.

 

블록체인 시리즈

12월 27일 18:38 UTC (한국시간 기준 12월 28일 오전 3시 38분) 경, 비트멕스는 거래 엔진 이용이 불가능했던 약 1분 동안의 일시적인 거래 중지를 겪었습니다. 이 시간 동안 데이터 업데이트는 웹소켓 API를 통해 게시되지 않았습니다.

또한 거래 관련 데이터에 대한 REST API 조회 (주문 관리 요청이 아닌 읽기 전용 HTTP GET 요청)는 18:13 UTC부터 18:36 UTC (한국시간 기준 오전 3:13분부터 오전 3:36분)까지 23분 동안 평소보다 반환하는 데 더 오랜 시간이 걸렸습니다.

두 문제의 근본적인 원인들이 확인되었으며, 저희는 재발 방지를 위해 영구적인 수정 작업 중에 있습니다. 향후 이에 대한 업데이트 사항이 게시될 예정입니다.

해당 사항과 관련해 불편을 끼쳐드려 죄송합니다. 만일 질문이 있으시면 고객 지원팀에 문의해주십시오

비트코인 가격 (대)폭락으로 코인에 대한 일반 대중의 관심은 많이 시들해졌지만, 여전히 “차세대” 코인이라는 이더리움 (Ethereum) 류의 가상화폐에는 관심이 남아있는 걸 종종 보게 된다.

“앞으로 기술이 더 발전하면 나아지지 않을까?”

라는 뒷맛을 남기는 코멘트에는 언제나 이더리움이 등장하더라. 이더리움이 Smart Contract를 상징하는 대표 코인이라는 점을 미뤄볼 때, 슬슬 블록체인 Hype이 한풀 꺾이고, 요즘은 Smart Contract가 대세로 자리잡고 있는 것 같다.

(Source: SmartContract)

 

Smart Contract? 사실은 Dumb contract아닌가?

잠깐, 그전에 비트코인이 Smart Contract를 지원해주지 못하는 블록체인이었는지 확인하고 넘어가자. 아니 그 전에, Smart Contract라는게 뭔지, 정말로 Smart한 부분이 있어서 그런 표현을 쓰는건지 확인해보고 넘어가자.

Smart Contract란 블록체인 시리즈 초반부터 강조했던 “중간 매개체”가 없는 거래를 말한다. 엥? 그럼 비트코인도 같은 종류의 Smart Contract 지원하는거 아니냐고 반문할 수 있을 것이다. (실제로 Bitcoin의 Script는 Stacking 기반의 Smart contract 시스템 중의 초기 버젼이다.)

Bitcoin과 Ethereum의 가장 큰 차이점은 단순한 계약 (x원 송금, y 상품 수령)을 위한 Smart Contract인지, 좀 더 복잡한 계약을 위한 구성을 해 놨는지의 차이, 이걸 기록 & 처리하는 방식을 직선형 vs. 순환형으로 해 놓았는지다. 혹시나 Turing Complete이라는 표현을 들어봤는지 모르겠는데, 시스템의 계산이 자기 완결성을 갖는 구조 (고교 수학 개념을 빌리면 닫힌 집합)를 말하고, Ethereum의 순환형 기록 & 처리 방식이 처음과 끝을 연결하는 자기 완결성을 갖는 Turing Complete 구조를 갖는다.

(참고로 이미지 인식에 쓰는 CNN에서 GAN 시스템을 Turing Complete 구조를 갖는 시스템이라고 부르기도 한다.)

블록체인 작동 방식을 이해하고 보면 결국 어느 코인을 쓰건 Smart Contract를 지원하고 있고, Ethereum 같은 “차세대” 코인들은 거래를 기록 & 처리하는 구조가 약간 달라졌을 뿐, 본질적인 차이는 없다는 것을 알 수 있다.

왜 Dumb contract냐고? 단순한 계약밖에 못 처리하기 때문에? 복잡한 계약을 처리할 수 있다는 Ethereum은 진정한 “Smart” Contract 맞는거 아니냐고?

어떤 계약이 복잡하다는 것은 Uncertainty가 많다, 고려해야하는 경우의 수가 많다는 뜻이다. 금융시장에는 단순한 주식, 채권 거래 말고, 그런 기초 금융상품들이 특정 가격 조합일 때만 가치를 갖는 파생상품이라는 것들이 있고, 이런 파생 상품도 수많은 조합이 나오면서 거래 내용이 굉장히 복잡해질 수 있다. 비슷한 맥락의 복잡한 계약을 처리할 수 있다고 주장하는 것이 바로 Smart Contract의 핵심이다.

 

Smart Contract이 그렇게 어렵나?

세상의 어떤 실물 계산 시스템도 완벽하게 Turing Complete을 만족시키지 못한다. 단순 사칙 연산하는 계산기는 가능한거 아니냐고? 계산기의 메모리 사이즈를 넘어서는 숫자간 계산을 입력해보시라. 계산 결과에 에러가 나오면서 자기 완결성을 유지하는데 실패한다.

자, 이제 고려해야하는 경우의 수가 그렇게 많다는 Smart Contract들을 처리해준다는 Ethereum을 생각해보자. 단순 사칙연산도 10^n으로 큰 값이 되면 메모리가 작아서 문제가 되는 경우가 있는데, 복잡한 계약을 모두 Ethereum으로 처리할 수 있다고 확신하는건 도대체 무슨 근거에서일까? 예를 들어 Turing Complete으로 Smart Contract을 기록 & 처리하는 시스템을 카드 결제 승인 & 처리하는데 활용하겠다는 것은, 내가 짠 프로그램이 그 어떤 환경에서도 버그가 생기지 않고, 업데이트를 할 필요도 없고, 처리 속도도 굉장히 빠르다는 주장과 같다. (VISA 카드는 1,500만번 계산하는 동안 Ethereum은 15번…)

Ethereum의 (느린) 처리 속도에 대한 언급은 이전 글에서 했으니 패스하고, 복잡한 계약을 처리하는 프로그램이 bug-free라고 쉽게 단언할 수 있는 개발자 분 나와보시라. Bitcoin 방식의 단순 거래 기록 stack도, 소프트웨어적인 이슈가 아니더라도 하드웨어적으로 문제가 있을 가능성이 충분히 있는 판국인데, 더 복잡한 계약들을 처리하면서 Bug-free라고?

투자 건으로 변호사들을 만나보면, 경력, 실력, 내공에 따라 계약서의 급이 휙휙 달라지고, 완벽한 계약서 하나 쓰려면 오랜 세월의 내공이 필요한 걸 법알못인 필자도 느낄 수 있는데, 그런 복잡한 계약을 정리할 수 있다고 주장하는 컴퓨터 프로그램에 대한 신뢰도가 높아지려면 어떤 방식의 “머신러닝” or “인공지능”을 활용해야할까?

Bitcoin은 차라리 Turing Complete을 포기했기 때문에 쉽게 어떤 계약이었고, 어떤 문제가 있었는지 찾아볼 수 있다. 그러나 Ethereum은 외부인이 문제를 이해하고 조사할 수 있는 접근권이 Turing Complete 때문에 우선 배제된다. 하나하나 Stack 되어 있는 정보를 추적해서 누가 잘못된 정보를 입력했는지 볼 수 있도록 풀어놓은 시스템이 아니라, 처음과 끝이 일치하면 OK가 떨어지도록 해 놨기 때문에 외부인이 중간 확인을 하기가 어렵기 때문이다. 결국, Smart Contract을 쓰고 있는 당사자가 모든 위험 부담을 다 감수해야한다. 차라리 중간 매개체가 있어서 잘못될 가능성들을 잘 설명해주는 편이 더 좋지 않나?

(왠지 모든 보안 문제를 사용자에게 전가하는 한국의 금융기관들 같은 시스템이다….)

 

개발자들의 망상: 코드는 법이다 (Code is Law)

Ethereum의 Smart Contract 처리방식은 당사자가 모든 위험을 다 부담하는 방식이기 때문에, 제 3자가 절대 개입할 수 없다. 말을 바꾸면, 니가 코드 잘 못 쳤으면 다 니 책임이다는 뜻이다.

Decentralized Autonomous Organization (DAO)라는 Ethereum 투자 펀드가 만들어졌다. (이름에서 뽕맞고 헤롱헤롱하며 권위에 저항하는 집시 분위기의 캘리포니아와 자동화에 광적으로 집착하는 공학도의 만남이 느껴지지 않나? ㅋㅋ) 개인들에게서 Crowd funding으로 총 1억 5천만 달러에 육박하는 Ethereum 투자를 받은 DAO 펀드는 보안 미비와 해커들의 공격 때문에 결국 파산하게 된다. 근데, 처음에는 보안 설비 문제로 인한 해커들의 공격인줄 알았는데, 다시 보니 Smart Contract 기록 방식을 악용하는 사람들의 장난질 때문이었다.

결국 Ethereum은 “Code is Law” 정책을 포기하고 DAO 펀드를 청산하게 된다. 금융시장 용어로 정리하면, Smart Contract을 만들어내던 개발자가 시스템을 악용할 수 있는 여지를 남겨놓은 구조를 만들었고, DAO 펀드 투자자들이 내용도 이해못하고 묻지마 투자를 했기 때문에 대규모 손실이 발생했고, Ethereum이 직접 구제금융을 해 준 것과 같다.

(금융시장 개방할 수 있는 역량이 안 된다는 경고를 무시하고 WTO 가입을 위해서 억지로 시장 개방한 후, 외국의 투기 자금 때문에 자산 가격 일시 폭등이 일어나는 착시 효과에 속아서 저 이자율 단기채로 고 이자율 장기채를 갚고 Rolling 전략을 취했던 한국의 수준낮은 금융인력 덕분에 우리나라는 1997년 12월에 IMF에 구제금융을 신청하러 갔었다.)

이 사건 이후로 Ethereum 관련 개발자들은 Turing Complete에 대한 집착을 버렸다.  Turing Complete과 보안을 공존시키는 것이 매우 어렵다는 것을 깨달은 것이다.

(한국 금융시장도 1990년대 후반부터 복잡한 금융 상품을 이해하고 시스템 설계를 제대로 할 수 있는 인력을 뽑아야 한다는 사실을 인지하기 시작했다. 인지하고 실행으로 옮긴것같지는 않지만…)

 

Oracle Problem

별로 Smart 해 보이지는 않지만, 어쨌건 Smart Contract를 이용해서 단순한 100원짜리 상품말고 집 같은 대형 재산을 거래한다고 생각해보자. 비트코인 1,000개를 내고 강남에 있는 집을 한 채 구입했다고 하자. 보통은 집 판매자가 실제 집 소유주인지 확인하기 위해서 등기사항을 확인하고, 부동산 중개인이 여러가지 관련 서류들을 제공해주는 작업, 집 구매 후 신규 등기, 매각 후 양도소득세 신고, 거주지 이전 등등의 여러가지 작업을 다양한 종류의 “중간 매개체”와 진행하게 된다.

만약 이런 중간 매개체 없이 코인 1,000개로 집을 산다고 했을 때, 어떻게 계약의 확실성을 담보할 수 있을까? 코인 1,000개에 집의 로고를 그려놓은들 지금 거래되는 코인 1,000개가 집이라는 걸 확실하게 보증할 수 없다. 블록체인에서는 이런 문제를 Oracle problem이라고 부른다. 정말 그 코인이 집과 동등한 가치를 가진다는, 전자 상품에 대한 권리와 실제 상품에 대한 권리가 동등한 권리라는 담보가 없기 때문에, Oracle 이 아닌 이상 누가 알겠냐는 것이다.

이런 문제가 현실 집 거래에서도 나타나는 것 아니냐고? 사기꾼들이 돈 받고 도망가면 어떻게 잡냐, 중고나라 사기꾼들이 득시글한 것도 현실 화폐나 가상화폐가 모두 확증 담보가 불가능하다는 공통의 문제점 때문에 생기는 것 아니냐고 반문할 수 있다. 사소한 여러가지 차이가 있지만, 가장 큰 차이는 Central authority의 유무다. 정부, 경찰, 사법, 중간상인 등의 중간 매개체를 거칠 수 있고, 권리 침해에 대한 피해보상을 처리해주는 기관이 현실에는 엄연히 존재하지만, 가상화폐에는 존재하지 않는다. 애시당초 “Decentralized”가 핵심이었기 때문이다.

가상화폐 시장에서 사기꾼을 쫓아내기 위해서는 어쩔 수 없이 Central authority가 필요하다. 그런데, Central authority가 필요한 화폐는 이미 수백년, 수천년간 인류에게 잘 쓰이고 있다. Then, what good do you find in crypto currencies?

 

나가며 – 인지적 구두쇠 (Cognitive miser)

머신러닝 Hype, 딥러닝 Hype, 인공지능 Hype에 이어서, 블록체인 Hype, ICO Hype이 생기더니, 요즘은 Smart Contract Hype이 시장을 휩쓸고 있다. 그동안 데이터 사이언스는 통계학을 다른 방식으로 쓰는거라는 일관된 주장을 했던 것과 같은 맥락으로, Crypto currency는 결국 게임 머니에 불과하고, 블록체인은 Torrent 방식의 정보 저장 & 전달 체계에 지나지 않는다는 사실을 강조하고 싶다.

용어가 Hot하다는 이유로 잘 모르지만 입에 올리면서 자기가 Hip한 인간이라는 걸 강조하려는 사람도 많고, 잘 몰라서 괜히 움츠려들고 도망가는 사람도 많다. 또 버블을 만들어내서 “한탕”하자는 투기꾼들도 모여들고, 잘 모르지만 어쨌건 트렌드니까 이걸로 사업하겠다는 사람들도 부지기수다. 어떻게 하면 제대로 이해하고, 안 속으면서 살 수 있냐고? 묻기 전에 직접 공부하시는건 어떨까?

가능한 생각을 적게해서 신속하게 판단하려는 사람들을 ‘인지적 구두쇠’ (Cognitive miser)라고 한단다. 얼마나 게을렀으면 몸 움직이는 건 고사하고 생각도 안 하려고 하는 걸까? ICO하는 회사들의 백서 내용은 하나도 이해 못하고, 그냥 거기에 학벌 좋은 사람이 있다니까, 사람 얼굴 사진과 학벌만 믿고 투자하겠다는 ICO 매니악들 (or 벤쳐 캐피탈들)이 오버랩된다. 인지적 구두쇠의 투자는 도전도, 모험도 아니고 도박일 뿐이다. 뱅킹 시절, 사회 초년병이었던 필자의 눈에도 Super Mega Ultra 인지적 구두쇠로 보였던 이사님은 오래 못 버티고 쫓겨나시더라. ICO 매니악들이 판치는 한국 시장과 4차산업의 관계는 어떻게 될까?

루비니 NYU 교수가 이야기했듯이, 블록체인은 인류 역사에서 가장 과장된 쓸모없는 기술이었다.

 

블록체인 시리즈

언론사 기자 분이 취재 요청이 왔다. 요청 내용 중에 빅데이터 시대가 끝나고 스몰데이터 시대가 온다는 주장에 대한 코멘트를 해달라고 하시더라. 모르는건 모른다고 시원하게 지르고, 전화를 끊으면서 스몰데이터가 뭔지 구글링을 해 봤다. 이미 단순 대용량 데이터가 빅데이터가 아니라는 주장, 개인화 + 동적 데이터가 결합되어서 Multi-pattern을 추적할 수 있는 데이터일 때 “빅데이터”라는 Label을 붙일 수 있다는 주장을 했었던 만큼, 제대로 오지도 않았던 빅데이터 시대가 끝난다고 주장하는 건 또 무슨 소리일까, 이번엔 누가 스몰데이터라는 이름으로 대형 사기를 치고 있을까 궁금해졌다.

어느 백인 마케터 아저씨 한 분이 스몰데이터로 책을 냈는데, 레고가 망할뻔하다가 기사회생한 이유가, 레고 마니아 + 스케이트 보드 마니아인 소년이 가장 자랑하는 물건이 다 헤어진 신발이었다는 사실을 직접 미팅으로 알게 되었고, 덕분에 스케이트 보드 전문가가 되기 위해서 얼마나 노력을 많이 했는지 자랑할 수 있는 상징물을 찾아내는 관점으로 마케팅 전략을 변경했기 때문이라며 스몰데이터는 이런 데이터란다.

그 마케터 아저씨의 기준에 따르면, 빅데이터는 DB에 찍혀있고, 사무실에서 모니터 스크린으로만 보는 (별 쓸모없는) 데이터고, 스몰데이터는 직접 고객과 스킨쉽을 하면서 얻게되는 직감같은 (매우 중요한) 데이터일 것이다.

일단 빅데이터에 대한 정의를 제대로 모르니까, 반대 이름이라고 붙여놓은 스몰데이터에 대한 정의도 엉망으로 끼워넣어놨는데, 수학, 통계학은 커녕 IT의 기본도 모르는 전형적인 백인 마케터가 입으로 뭔가를 강조하려고 붙인 이름이라고 보면 된다. (이게 딱 경제학 하는 사람들이 사회학을 보는 관점이기도 하다.)

어그로성 Naming이 좀 불편하기는 하지만, 스몰데이터의 중요성을 주장하는 맥락들을 보면 왜 밖에 알려진 빅데이터라는 정의 (대용량, 빠른 속도…)가 잘못되었고, 필자가 정하는 정의 (Multi pattern, 개인화)가 좀 더 산업 연관도가 높은지 설명할 수 있을 것 같아 보인다.

 

1. Insight 가 풍부한 데이터

위의 레고 예제에서 다 헤어진 신발에 집착하는 어린 아이의 마음을 빅데이터에서는 찾을 수 없을 것이라고 하는게 스몰데이터의 논거일 것이다.

일단 여기서 2가지 포인트를 지적할 수 있는데, 1.정말 다 헤어진 신발에 집착하는 어린 아이의 마음을 DB에 기록된 데이터로 볼 수 없어서 직접 방문을 해야한다면, 그 방문 정보는 “데이터”인가? 그냥 인터뷰 정리자료 아닌가? 왜 “스몰”데이터라고 부르는거지?

2.빅데이터로 정말 그런 개인의 감정 정보를 찾는건 불가능할까? 빅데이터를 단순한 대용량 데이터, (단순 무식하게) 대형 Neural Net에 입력하면 뭔가 대단한 Insight가 툭 튀어나올 데이터라고만 생각했다면 불가능하게 보일 것이다.

근데, 그 어린아이가 다니는 (온라인) 쇼핑몰에서 모든 구매 데이터를 다 갖고 있으면 정말 그런 정보를 못 찾았을까? 스케이트 보드를 샀으면 신발을 교체하는 주기가 빨라질텐데, 안 빨라진 유저들 대부분은 스케이트 보드를 방치하는 사람들일 것이고, 그 소년처럼 스케이트 보드를 험하게 타고 있으면 유지 및 보수를 위한 여러 관리 제품을 사게 될 것이다. 그렇게 관리 제품을 계속 샀으면 분명히 신발을 교체해야할텐데, 왜 교체 안 하는걸까? 뭔가 이상하다고 판단할 수 있을만큼의 데이터가 쌓이지 않았을까?

물론 실생활에서는 구매하는 채널이 여러가지고, 소년의 부모님이 구매를 대신해주는 바람에 포괄적인 정보를 모으지 못할 수는 있다.

(같은 맥락으로 “스몰데이터”를 모으겠답시고 저런 방문 이벤트로 다 헤어진 신발을 애지중지하는 소년을 만날 수 있는 가능성은 얼마나 될까?)

요컨데, 데이터 베이스에 쌓여있는 빅데이터로는 못하는 작업이고, 실제 현장에서 고객의 소리를 들은 스몰데이터로는 얻을 수 있는 그런 정보는 아니라는 뜻이다. 굳이 따지자면 그런 Insight를 찾아내는 작업을 빅데이터로 훨씬 더 논리적으로 진행할 수 있다. 이전 글에 기업 강의 요청에서 겪는 답답한 점을 정리하면서 언급했던 온라인 쇼핑몰에서 빅데이터를 이용해 수요곡선을 정확하게 계산해낼 수 있는 예제가 딱 여기에 해당 될 수 있다.

본인이 실력이 없어서 빅데이터의 장점을 활용 못 해놓고, 모니터 속에서만  찾을 수 있는 데이터는 안 좋은 데이터라고 공격할 필요는 없지 않을까? 고객과의 만남 시간 잡고, 솔직한 이야기를 찾아 듣는게 얼마나 힘들고 돈이 많이 드는 일인지 겪어본 사업가라면 다 알꺼라고 생각한다.

 

2. 핵심적인 action을 찾아낼 수 있는 데이터

빅데이터가 쓸데없이 용량만 많고, 정작 중요한 정보는 거의 없다는 식의 폄하하는 발언도 봤었는데, 정말 그럴까?

빅데이터는 기본적으로 여러가지 행동 패턴 정보가 섞여있는 데이터 셋을 말한다. 스몰데이터가 어떤 데이터인지 모르겠지만, 정말 학교 교실에서나 만날 수 있는 그런 간단한 데이터라면, 그런 데이터를 다룰 수 있는 능력이 있어야 “빅”데이터도 다룰 수 있게 된다는 어느 통계 전문가의 이야기는 좋은 설명이라고 할 수 없다. 1개의 결과값에 이르는 K개의 다른 방식을 찾아내는 작업을 기존의 통계학에서 다루지 않기 때문이다.

통계학은 1개의 Action에 대한 설명에 초점이 맞춰져 있다. 그게 과거 데이터에서 R-squared 값을 구하는 작업이건, 미래에 대한 예측이건 상관없이.

빅데이터는 N개의 Action을 Chain으로 묶은 다음, 그 중 도달점이 같은 Chain들이 얼마나 자주 나타나는지를 쳐다보는 관점이다. 물론 데이터로 작업을 하고 있기 때문에 기본 통계학을 정확하게 알고 있어야하겠지만, 그와는 별개로 새로운 계산법을 새로운 철학으로 공부해야할 부분이 분명히 존재한다.

근데 빅데이터가 쓸모없다고 주장하려면, 그렇게 Chain으로 엮은 데이터가 아무런 쓸모가 없다는 결론이 났다고 주장해야지, 본인이 데이터 처리도 하지 않고 단순하게 아무 모델이나 넣어봤는데 잘 안 되더라는 이유를 들이대서는 안 되는거 아닐까? 애시당초 빅데이터의 정의를 제대로 알고 있었다면….

 

3. 기초 통계학이 중요하다는 데이터

위의 논리를 좀 더 확대해보자. 어느 블로그에서 만난 글인데, 미국내 대표적인 배달앱 면접 중에 그 회사 데이터를 받아서 이런저런 작업을 해 보는 경쟁을 붙었는데, 다른 면접자들은 별다른 생각없이 Random Forest 하나 돌려서 실패한 데이터 분석 작업에, 일부 지원자들은 Time Series decomposition을 해서 효과를 봤다는 이야기였다.

습관적으로 알고리즘을 대입하기만 하면 좋은 결과를 얻을 수 없다는 결론을 내면서 스몰데이터를 강조하던데, 필자의 관점으로는 스몰데이터를 이야기할게 아니라, 기초 통계학도 모르고, 데이터 전처리의 중요성도 모르고 Data Scientist 면접을 봤던 사람들을 놀리고 비웃고 무시하고 경멸해야되는 상황이 아닌가 싶다.

요즘이야 머신러닝 붐이 불어서 너도나도 (구시대적인 지식이라는) 통계학은 내팽겨치고 머신러닝 계산법(Random Forest도 그 중 하나)을 배우고 있지만, 필자처럼 통계학으로 첫 발을 뗀 사람 입장에서 Time Series decomposition은 꽤나 기초적인 영역에 속한다. 내 데이터가 Stationarity를 (최소한 Weakly Stationary를) 만족하는지 확인해보고, 그게 깨질 때 데이터를 필터링 해줘야한다는 건 시계열 수업 초반부에 만나는 지식이다. 필터링의 가장 기본이 Seasonal decomposition인데, 그걸 해볼 생각도 안 한 상태에서 바로 Random Forest를 쓸 생각을 했다는건 Data Scientist 자격이 없다고 봐야한다.

더 어이없는 사실은, Linear programming을 배우고 난 다음에 Non-linear programming을 배우는게 맞는 순서일텐데, Linear programming에서 좀 고급 지식에 해당하는 Time Series decomposition은 아예 모르는 상태에서 다음 레벨 지식인 Non-linear programming 중에서도 꽤나 높은 수준의 지식에 해당하는 Random Forest를 쓸 줄 안다(?)는 것이다. 머신러닝이라고 불리는 응용통계학 모델군은 모두 Non-linear programming 작업의 일환이라는 사실, 그런 작업에 적합한 데이터 그룹이 따로 정해져 있다는 사실, 그런 방법론을 이용하기 위해서는 통계학을 착실하게 다져야한다는 사실을 제대로 인지하지 못한채 80% 정확도, 90% 정확도, 95% 정확도 같은 숫자만 보는 아마추어이 회사 면접에 나타난다는 사실이 황당할 뿐이다.

사실 많은 (짝퉁) Data Scientist들, 특히 통계학 기초 실력 없이 그냥 Non-linear programming 모델들에 해당하는 머신러닝 테크닉 몇 개만 주워들은 수 많은 사람들이 위와 같은 문제점을 가진 채 일을 하고 있을 것이다. 글을 쓰던 중에 0~100 scale로 움직이는 종속변수(y)를 0~50으로 줄였더니 RMSE가 줄었다고 환호하는 대기업 Data Scientist의 질문도 받았다. y값 범위를 줄였으니 오차 크기도 당연히 줄어드는거 아닌가?? 그래도 지적해주니 바로 잘못을 인지하시는거보고 다행이라고 생각했었다. 경험상 그런걸 지적해줘도 모를 정도로 심각한 사람도 (대부분 “전산”직렬 사람들이다..) 국내 초일류 지식인 집단에서 Data Scientist 타이틀 달고 있는 경우가 널려있는 판국이니까….(Pabii 직원이었으면 그런 “아마추어” Data Scientist는 물론이고, 뽑은 부서장도 해고할꺼다.)

아마 제대로 훈련을 받은 Data Scientist에게는 “해보고 싶은게 너무 많아보이는” 데이터 셋을 들고 있는 많은 회사들이 “빅데이터 해봐야 소용없더라”는 이야기를 하는 가장 큰 이유는 그 회사에 재직 중인 Data Scientist들의 역량이 부족한 부분이 제일 클 것이다.

 

나가며 – 차라리 빅데이터를 제대로 정의하자

스몰데이터를 정의할 수 있는 여러가지 Context를 한번 정리해보자.

  • Insight 가득한 데이터,
  • 핵심적인 Action을 찾아낼 수 있다는 데이터,
  • 기초 통계학이 중요하다는 데이터

위에서 지적했듯이, 빅데이터에 대한 정의를 대용량에서 Multi-pattern을 담고 있는 개인 데이터의 집합으로 바꾸면 위의 맥락들은 모두 빅데이터에서 해결이 된다. 실제로 필자가 오랫동안 Pabii 블로그에서 주장해왔던 내용, 이런 데이터가 진짜 빅데이터라고 했던 그 내용이기 때문이다.

스몰데이터라는 새로운 컨셉이 나와서 그걸 또 배워야하는게 아니라, 기존의 빅데이터 활용한다는 Data Scientist들의 역량이 부족하기 때문에, 나아가 빅데이터라는 용어가 잘못 정의되어 있기 때문에 저런 비판이 나왔다고 생각된다. 데이터를 다루는데 통계학을 모른다는 것은 말이 안 되는 이야기인데도 불구하고 통계학은 구시대 기술이라고 폄하하면서 대충대충 배우는 사람들이 많지 않았다면 저런 이야기가 나올 이유가 없었을 것이다.

괜히 새로나온 컨셉이라고 쫄지말고, 지금처럼 통계학 공부만 착실하게 하시면 된다.

2018년 12월 17일, 2019년 3월 분기별 ADA, BCH, EOS, ETH, LTC, TRX 및 XRP의 선물 계약 상품이 출시됩니다:

  • 비트멕스 카르다노 / 비트코인 만기일: 2019년 3월 29일 (ADAH19)
  • 비트멕스 비트코인 캐시 / 비트코인 만기일: 2019년 3월 29일 (BCHH19)
  • 비트멕스 이오스 토큰 / 비트코인 만기일: 2019년 3월 29일 (EOSH19)
  • 비트멕스 이더리움 / 비트코인 만기일: 2019년 3월 29일 (ETHH19)
  • 비트멕스 라이트코인 / 비트코인 만기일: 2019년 3월 29일 (LTCH19)
  • 비트멕스 트론 / 비트코인 만기일: 2019년 3월 29일 (TRXH19)
  • 비트멕스 리플 / 비트코인 만기일: 2019년 3월 29일 (XRPH19)

같은 날, 2019년 6월 분기별 비트코인 선물 계약 상품이 출시됩니다:

  • 비트멕스 비트코인 / 미화 달러 만기일: 2019년 6월 28일 (XBTM19)

개요: 지난 몇 주 동안 암호화폐의 가격이 엄청나게 하락했습니다. 이 글에서 저희는 이러한 가격 하락이 마이닝 업계에 미칠 수 있는 영향을 분석할 것입니다. 비트코인 해시래이트는 2018년 11월 초 이후 31% 감소했으며, 해당 수치는 비트메인 S9 채굴기 약 130만 대의 해시래이트와 동일합니다. 저희는 많은 마이너들이 이런 상황 속에서 고군분투 중이라 결론지었지만, 모든 마이너들이 마이닝을 위해 동일한 비용을 투자하는 것은 아니며, 가격 하락에 따라 채굴기 작동을 먼저 중단하는 쪽은 더 높은 비용을 투자한 마이너들이라는 점에 주목하고 있습니다.

개요

2018년 11월 초부터 비트코인의 가격은 약 45% 하락했으며, 같은 기간 비트코인 네트워크의 마이닝 파워는 약 31%까지 감소했습니다. 저희 추론에 따르면, 이는 약 130만 개의 비트메인 S9 채굴기가 꺼져있었음을 나타냅니다. 이에 따라 현재 마이닝 업계는 암호화폐 가격 하락으로 인해 상당한 압박을 받고 있을 것입니다.

이러한 가격 변동은 지금까지 11월 16일과 12월 3일에 비트코인에 각각 7.4%와 15.1%라는 두 차례의 막대한 하향 난이도 조정을 야기했습니다. 7.4%의 조정은 2013년 1월 이후 가장 대규모였으며 15.1%의 조정은 2011년 10월 이후 가장 큰 규모의 조정이었습니다. 아래 도표는 일일 체인 작업량을 기반으로 하여 네트워크 난이도 (network difficulty) 변화를 반영합니다.

가격 하락 대비 비트코인의 일일 작업량

(출처: BitMEX Research, 폴로닉스)

일일 마이닝 수익 및 비용

아래 도표에서 볼 수 있듯, 비트코인 마이닝 업계의 일일 수익은 11월 초 미화 약 1천 3백만 달러에서 12월 초에는 미화 약 6백만 달러로 감소했습니다. 이러한 인센티브의 감소는 난이도 조정 방식 지연으로 인해 비트코인 가격 하락보다 훨씬 심각했습니다. 12월 3일자로 끝나는 6일의 기간 동안 마이너들이 난이도 조정 전에 네트워크를 떠났기 때문에, 일일 예상치인 144개보다 21.8% 적은 블록이 발견되었고, 결과적으로 예상보다 더 적은 블록이 확보되었습니다. 이에 따라, 단기적으로는 가격 하락의 영향에 더해 마이닝 인센티브가 21.8% 감소했습니다.

일일 비트코인 마이닝 수익 및 예상 소비 전력 – 미화 백만 달러 기준

(출처: BitMEX Research, 폴로닉스)

(공지사항: KWH 당 전기요금은 미화 0.05 달러 및 시중에 출시된 비트메인 S9 모델 사양으로 가정함)

 

비트코인 캐시 ABC 일일 마이닝 수익 및 예상 전기요금 – 미화 1백만 달러 기준

(출처: BitMEX Research, 폴로닉스)

(공지사항: KWH 당 전기요금은 미화 0.05 달러 및 시중에 출시된 비트메인 S9 모델 사양으로 가정함)

 

이더리움 일일 마이닝 수익 및 예상 전기요금 – 미화 1백만 달러 기준

(출처: BitMEX Research, 폴로닉스)

(공지사항: KWH 당 전기요금은 미화 0.05 달러 및 200W에 32Mh/s일 때를 가정함) 

마이너의 수익 마진

아래 도표는 최근 가격 폭락 이전 암호화폐 업계의 총 수익 마진이 약 50% (이 수치는 전기세가 총 수익에 포함된 유일한 비용이라고 가정한 것임)였지만, 가격 폭락 후 비트코인은 약 30%, 이더리움은 약 15%까지 총 수익 마진이 하락했음을 보여줍니다.

마이너의 수익 마진

(출처: BitMEX Research, 폴로닉스 가격 참고)

이더리움 마이닝의 수익성

해당 기간 동안 이더리움 해시래이트는 비트코인 (약 150만 개의 고급 그래픽 카드에 해당하는)보다 훨씬 낮은 20% 밖에 떨어지지 않은 반면, 가격은 비트코인보다 훨씬 심각한 수준인 54%가 하락했습니다. 결과적으로 이더리움의 총 수익 마진은 비트코인 보다 훨씬 더 급격히 감소했지만 이 같은 현상의 이유는 정확히 알 수 없습니다.

이와 관련해 몇 가지 가능성있는 이유들이 있습니다. 이더리움 마이너들이 수익 창출에 집중하기 보다는 취미로 이더리움을 생각할 수도 있고, 또는 비트코인보다 높은 총 수익 마진 포지션에서 이더리움 거래를 시작했어야 했을 수도 있기 때문에 이들은 네트워크를 감시하고 필요 시 채굴기 작동을 중단하는 경향이 낮습니다. 해당 데이터가 보여주듯, 이더리움 마이너의 총 수익 마진은 지난 며칠 동안 15%로 떨어지면서 비트코인보다 현저히 낮아진 것으로 보이며, 이에 따라 위에서 언급한 내용은 변경될 수 있습니다. (공지사항: 이 분석에는 전기요금만 포함되어 있으며, 기타 요금 포함 시 마이닝은 손실을 초래하는 수 있습니다).

비트코인 캐시 ABC 마이닝의 수익 마진

위 도표가 보여 주듯, 비트코인 캐시 ABC의 총 수익 마진은 비트코인 캐시 ABC와 비트코인 캐시 SV라는 두 개의 코인으로 분할되는 동안 음수를 기록했습니다. 두 진영은 가장 활발하게 작업 중인 체인 (the most work chain)을 얻기 위한 경쟁에서 수익이 없는 비경제적인 방식으로 마이닝했습니다. 체인 분할 10일 후인 11월 25일, 비트코인 캐시 ABC 마이닝의 수익성이 비트코인과 거의 같은 수준으로 빠르게 상승했습니다. 이는 완전히 무의미하게 판명된 “해시 전쟁”의 종말을 의미하는 것으로 보입니다. 그 이유는 해시 전쟁의 결말이 암호화폐 또는 그 가치에 뚜렷한 영향을 미치지 않았기 때문입니다.

아래 표의 최신 데이터가 보여 주듯이, 두 진영은 분할 이후 전체 작업량과 관련해 관련성이 다시 높아지고 있으며 수익성이 없는 비경제적인 마이닝이 재개되고 있습니다.

비트코인 캐시 ABC 비트코인 캐시 SV
로그2(작업증명방식) 87.753365 87.747401
블록 수                          560,091                              560,081
분할 이후 누적 합계
로그2(작업증명방식) 82.189 81.875
블록 수                                   3,325                                   3,315
마이닝 전기요금 $7,939,318 $6,389,264
코인 가격 (폴로닉스) $108 $94
마이닝 총 수익 /
(손실) 추정치 
($3,450,568) ($2,494,139)
총 수익 마진 (76.9%) (64.0%)
임대된 해시래이트 기반으로 가정 시
예상 임대 비용 $14,608,345 $11,756,245
마이닝 총 수익 /
(손실) 추정치
($10,119,595) ($7,861,120)

(출처: BitMEX Research, 폴로닉스 가격 참고)

위 분석의 결함

위의 총 수익 마진 도표는 완벽하다고 말할 수 없습니다. 수익의 수치가 정확할 수 있지만 해당 수치에 포함된 유일한 비용은 전기요금뿐입니다. 마이너들은 유지 보수 및 설계 비용과 같은 기타 비용뿐만 아니라, 기계를 위한 투자금도 소비해야 합니다. 이에 따라 아래 도표는 전기요금만을 고려했을 때 암호화폐 업계의 수익성이 높다는 사실을 보여줄 뿐, 다른 기타 비용들을 감안하면 최근의 가격 폭락으로 인해 거의 모든 마이너들이 적자를 내고 있을 가능성이 크다고 할 수 있습니다.

균일하게 적용되지 않는 전기요금

위 분석에 반영되지 않은 또 다른 중요한 변수는 전기요금의 차이입니다. 위 도표는 원가인 KwH 당 미화 0.05센트를 기반으로 가정한 것입니다. 그러나 모든 마이너들이 동일한 전기요금을 부담하지는 않으며, 이에 대한 분배 (distribution)가 있을 것입니다. 저희가 앞서 언급한 바와 같이 해당 기간에 해시래이트의 31%가 감소했으며 논리적으로는 가장 높은 전기요금을 내는 마이너들이 기계의 가동을 더 빨리 중단해야 했습니다. 이에 따라 네트워크의 평균 전기요금은 지난 달에 상당히 감소했어야 합니다.

아래의 도표는 상술한 내용을 설명해줍니다. 전기요금은 일반적으로 KwH 당 미화 0.01 달러의 표준 편차로 분배되며, 고비용의 마이너들은 기계의 가동을 먼저 중단하는 것으로 가정합니다. 이 가정은 매우 부정확할 가능성이 높고 일반적으로 에너지 비용은 마이닝 업계 전반에 걸쳐 분배되지 않지만, 거시적 관점에서는 한 가지 중요한 사실을 보여주며 위의 도표보다 더 정확할 수 있습니다.

해당 분석을 통해 평균 비트코인 마이닝의 총 마진은 약 50%에서 40%로 감소했고 남아있는 마이너들에게 업계의 상황이 예상보다 훨씬 더 양호한 상황임을 알 수 있습니다.

비트코인 마이닝의 총 수익 마진 (설명 및 예시 목적 목적)

(출처: BitMEX Research, 폴로닉스 가격 참고)

비트코인 가격 하락에 내재되어 있는 부정적 영향을 평가할 때, 분석가들은 때때로 모든 마이너들이 동일한 비용을 소비하지 않고 있다는 사실을 간과합니다. 이러한 마이너 간 비용의 차이를 통해 급격한 대규모 가격 하락에도 불구하고 네트워크가 계속 원활하게 작동할 수 있도록 하는 것은 물론, 난이도 조정을 가능케해야 합니다.

가격 폭락의 원인은?

마이너들이 많은 비용이 드는 비트코인 캐시 해시 전쟁에 자금을 조달하기 위해 비트코인을 팔았다는 몇몇 사람들의 이야기를 포함해 그 동안 비트코인의 가격 폭락 원인을 둘러싼 많은 추측이 있어왔습니다. 암호화폐 전문 지능형 모니터링 플랫폼인 Boltzmann은 비트코인 캐시가 분할되기 몇 일 전인 11월 12일, 그들이 이례적으로 대규모의 비트코인 매각을 감지했다고 저희에게 알려왔습니다.

Boltzmann은 마이너들의 순 비트코인 판매량이 “최근 3개월 연속 평균치” 보다 낮은 17.5의 표준 편차를 보였음을 알아냈습니다. 추가적인 분석에 따르면 해당 마이너들은 유명 비트코인 채굴 조합의 하나인 슬러시 풀 (slush pool)의 일원인 것으로 추측됩니다.

비트코인 마이너의 순 거래 흐름 및 가격

(출처: Boltzmann, 마이너의 순 거래 흐름 – 12시간 동안 집계)

결론 및 가격에 대한 논평

비트코인 캐시 해시 전쟁의 손실을 지원하기 위해 비트코인을 판매하는 마이닝 풀이 비트코인 가격 하락의 기폭제였을 수도 있지만, 저희는 위 추측의 영향이 부풀려지기 쉽다고 생각합니다. 우리는 하락장 가운데 서있으며, 뉴스 또는 투자 흐름에 상관없이 가격은 떨어지고 있습니다.

또한 하락장에서 가격은 좋은 뉴스에 상관없이 화제거리가 아닌 것, 나쁜 뉴스에 떨어지고 상승장에서는 이와 반대의 상황이 펼쳐집니다. 저희는 비트코인 캐시의 분할 이전에 어떠한 마이너가 비트코인을 판매했는지에 상관없이 비트코인 가격은 약세였을 것이라 생각합니다. 암호화폐의 경우, 거래자의 투자 심리가 가장 우선시 됩니다.

이 시기는 마이닝 업계에 매우 힘든 시기가 될 것입니다. 하지만 상대적으로 낮은 비용을 소비하는 마이너들에게 저희의 기본적인 분석은 시장 상황이 예상보다 더 좋을 수 있음을 보여줍니다. 만일 마이너들이 비트메인에서 장비를 원가 이하로 구입할 수 있다면, 감가상각비 및 기타 운영 비용을 포함하더라도 흑자를 낼 수 있을 것입니다.

오랜만에 WorkingUS.com을 들어가봤다. 미국에서 일하는 한인들의 모임인데, 가끔은 Data Science 관련 분야에 대한 질문 & 답변도 올라오고, 한국 상황이 아니라 미국 상황에 맞는 답변이 많기 때문에 필요하신 분은 참고하시면 좋겠다. 링크의 어느 댓글을 보다가 필자기 2016년에 받았던 여러가지 질문들이 생각나서 한번 정리해본다.

참고로 링크를 보면 느끼게 되겠지만, 한국처럼 코딩을 얼마나 해 봤냐, C언어는 쓸 줄 아느냐, 알고리즘 한번 짜봐라 같은 개발자 면접스러운 질문을 받는 일은 절대 없다. Data Scientist라고 타이틀을 달아놓은 Data Analyst 면접이라면 Tableau 같은 Data Visualization tool을 얼마나 잘 쓰느냐고 묻겠지만, 정말 Data Scientist 면접은 수리통계학에 직간접적으로 관련 있는 질문들 밖에 없었다는 점을 다시한번 강조한다.

Q1. In a n-dimensional vector space, how do you describe dimensionality reduction? How is it related to projection matrix? How have you used it in your previous work?

박사 시절 썼던 논문 중 한 부분에 Markovian 시뮬레이션 10억개를 묶은 데이터 처리를 하느라 Dimensionality reduction을 썼던 부분을 살짝 언급했더니 나왔던 질문이었다. 머신러닝 공부가 탄탄하게 잘 된 분들은 바로 감을 잡겠지만, PCA를 Vector Space 로 설명할 수 있는지에 대한 테스트다. 결국 N개의 Linearly independent vector가 만든 공간에서 Eigen vector를 찾아내는 작업이 공간을 재구성하는 작업이라는 점, 이왕 재구성되는 공간이면 서로간 orthogonal vector를 만들어내야 가장 효율적인 차원 축소가 된다는 점을 설명하고, 추가질문에 답변하는 방식으로 인터뷰가 진행되었다.

Q2. Why is OLS the Best Linear Unbiased Estimator and when does it break down?

학부 고학년이나 석사 1학년 정도에 배우는 내용이다. 데이터 y값이 정규분포를 따를 때, MLE가 Best Unbiased Estimator이고, 이 값이 OLS와 일치한다는 점, 오차항 제곱의 최소값을 찾는 작업이 결국 Variance가 가장 작은 예측치를 찾는 작업이 된다는 걸 간단한 수식을 써가면서 증명했다. 당연히 Break down 되는 경우는 종속변수 y값이 iid 가정 (Independent, Identically Distributed)을 만족시키지 못할 때, Heteroskedasticity가 있을 때, ARIMA 형태의 시계열 시퀀스 에러가 있을 때 등등을 들고, 각각에 해당하는 예제, 실제로 데이터 모델링을 할 때 어떤 테스트들로 확인할 수 있는지 등등에 대한 질문이 이어졌다.

iid가정은 시뮬레이션 데이터로 작업할 때는 전혀 고려할 필요가 없었다. 내가 정하는 시뮬레이션 기준대로 데이터가 생성되기 때문이다. 실제데이터로 테스트해보고 싶다면, 가장 쉬운 방법으로 sub sample을 5개 정도 뽑은 다음 두 사건이 각각 일어날 확률과 동시에 일어날 확률을 비교해서 독립사건 조건을 충족시키는지, sub sample들이 분포가 (거의)일치하는지 정도 확인해보면 될 것 같다.

Heteroskedasticity나 Autocorrelation은 그런 특징이 존재하는지 여부를 귀무가설 vs. 대립가설로 놓고 2개의 Regression을 비교하면 된다. 간단하게 쓰는 F-test부터 White test나 Durbin-Watson test가 모두 그런 종류의 테스트들이다. 실제로 자주 쓰냐고?

데이터 작업을 할 때 제일 간단한 작업은 Regression 명령어 한 줄을 치는 작업이고, 제일 어려운 작업은 내 결과가 얼마나 합리적인지를 보충설명해주는 100개의 다른 가능성을 고려하는 작업이다.

Q3. In what context do you prefer MLE?

어차피 분포함수만 알고 있으면 MLE 쓰는게 제일 “짱”이지 않냐고 농담조로 답변했을 때 나온 추가 질문이다. 간단히 비교하자면 OLS는 평균 (Mean)을 찾는 작업이고, MLE는 최빈값(Mode)를 찾는 작업이라고 할 수 있다. 정규분포를 비롯해 평균 = 최빈값 조건을 만족하는 많은 분포함수들에서 OLS와 MLE가 (거의) 같다. (“거의”가 빠지려면 분산 쪽에 대한 추가적인 가정이 있어야함)

그럼 분포함수가 좌우대칭으로 생겼으면 MLE를 쓴다고 대답해야할까?

아니다. 좀 더 정확하게 이야기하면, 데이터의 분포를 모를 때는 Least Square 가 제일 단순하면서도 틀릴 확률이 낮은 방법이고, 분포를 알 때는 무조건 MLE를 쓰는게 맞다. Poisson 분포는 오른쪽 skewedness가 심할 때 평균 = 최빈값이 깨지는거 아니냐고? 계산하는 사람 입장에서 평균이 더 필요한가? 아니면 최빈값이 더 필요한가?

Q4. For what data set do you consider a Poisson distribution?

이건 Criteo 재직시절, 필자가 Impression이 아예 없었던 데이터, Click이 아예 없었던 데이터를 처리하는 작업 중에 그 분포가 Poisson인지, Truncated Poisson인지를 놓고 리서치 했던 결과물을 우리 팀 Data Scientist들에게 발표하던 중에 했던 질문이고, 그 미팅 이후에 신규 채용에도 몇 차례 비슷한 질문을 던졌다.

Poisson distribution은 이항분포에서 확률을 1/2로 놓는게 아니라 0.0001로 놓는 경우라는 것을 수학적으로 증명할 수 있다. 말을 바꾸면, 매우 드물게 일어나는 사건, 근데 숫자 1개, 2개로 헤아릴 수 있는 사건들을 Poisson으로 표현할 수 있다는 뜻이다. 박사 연구하던 시절에는 금융 시장에서 기습적인 대폭락이 일어나는 이벤트를 수학 모델에 포함시키는데 활용했고, 온라인 광고에서는 광고를 클릭하는 확률이 낮으니까 같은 맥락에서 활용할 수 있다.

Q5. How is SVM different from Logit?

Logit은 각각의 데이터 포인트들을 기준으로 Decision boundary와의 거리 or 오차를 계산하고, SVM은 0/1 그룹으로 나뉜 데이터, “그룹”을 기준으로 Decision boundary와의 거리를 계산한다. SVM이 수학적으로 더 Elegant한 부분이 많지만, Outlier들에 굉장히 취약할 수 밖에 없는 구조, Non-linear boundary를 잡아내기 위해 Kernel 함수를 써야하는 구조도 결국엔 data points vs. data groups 라는 철학적인 차이에서 비롯되었다.

Q6. In what context would you prefer Deep Neural Network to other models?

K대 산업공학과 대학원 들어간다는 친구가 자기네 학교 교수님 중 한 분이 위와 비슷한 시험 문제를 냈었단다. 선형 회귀분석 모델, Logistic regression 모델, 그리고 Deep Neural Network 모델을 비교, 설명하는 내용을 요구하는 문제가 나왔었다는데, 그 이야길 들으면서 요즘 같은 시대에 참 적합한 시험 문제라는 생각이 들었다. Logit이라는게 결국 선형 회귀분석 모델의 결과값만 Sigmoid function으로 바꾼, 일종의 Kernel 하나를 쓴 작업이고, Deep Neural Network라는 모델은 그런 Logit을 Ensemble 모델과 결합한 내용에 지나지 않으니까. (이미 이 블로그에서 여러번 이야기했던 내용이고, 기 수강자 분들은 인지하겠지만 데이터 사이언스 기본 강좌에서 자세하게 다룬다.)

일반적인 선형 회귀모델은 Regression 돌린 값을 다시 Regression 돌려봐야 선형 관계식이 바뀌지 않는다.

y = a(ax+b) + b

와 같은 방정식을 생각해보면, 처음에 ax+b 라는 선형식을 얻고, 그 위에 다시 ax’ + b라는 함수를 만드는데 여기서 x’ = ax + b 였다. 저 위의 식은 어떻게 바뀔까?

y = a^2 x + ab + b

a와 b 값은 바뀔지 모르지만, 전체 식의 모양은 전혀 변화가 없다.

Logit은? 상황이 크게 바뀌지 않는다. 단지 0/1을 구분한다는 맥락 때문에 함수 형태가 바뀐다는 것을 제외하면 맥락은 같다.

그런데 Neural Net은 1개의 Logit만 계속 덧대는게 아니라, 여러개의 Logit을 묶는 작업이 반복된다. 즉, 0/1 구간을 여러개 만드는 작업인 것이다. 언제 이런 작업이 제일 필요할까? 데이터에 0/1 구간이 여러개 필요한 데이터는 뭐가 있을까?

Random 데이터, 특히 분포함수가 정규분포인 데이터는 굳이 머신러닝의 Non-linear model들 없이 MLE나 OLS로 계산하는게 충분하다는 말이 다시 등장한다. 얼굴 이미지 인식, 자연어 처리 등의 작업은 여러 단계에 걸쳐 0/1을 구분해야할 필요가 있다 (ex. 눈, 코, 입, 얼굴형 등등) 딥러닝이 이런 종류의 데이터에서만 강한 성능을 보이는건, 이렇게 수학적으로 볼 때 너무나 당연한 결론을 내릴 수 있다.

나가며 – 면접 방식 & 준비

실리콘 밸리라고해서 무슨 프로젝트 뛰어봤다는 종류의 질문 & 대답보다 위의 이론 질문들에 더 집착하는건 아니다. 하지만, 면접 중에 무슨 프로젝트 해 봤다고하면 설명을 시켜놓고 반드시 저런 종류의 추가 질문이 나온다. 제대로 알고 그런 모델을 썼는지, 아니면 그냥 남들이 했다고 하니까 그대로 카피했는지 확인하고 싶기 때문이다. 화이트 보드에 증명을 해보라거나, 순서도를 그려보라거나는 추가 질문이 나오는 것도 같은 이유다. 이해했으면, 정확하게 알고 있으면 겁날게 없는 질문들이니까. 그렇게 알고 있어야 제대로 일을 할 수 있으니까.

이런 종류의 면접 준비는 어떻게 하냐고? 면접 질문들 구해서 답만 외우면 되냐고? 아니, 그런 사람한테 면접 시간 쓰는거 너무 싫다. 실수로 뽑았어도 수습 기간에 바로 해고한다.

당연히 수리통계학으로 깊은 내공을 쌓아야한다. 학부 졸업생이 쉽게 읽을 수 있는 책인지는 모르겠지만, Data Scientist 면접관도 면접자도 모두 기준으로 삼는 책은 The Elements of Statistical Learning (PDF 링크)다. 만약에 이거보다 더 고급 수학이 들어갈 면접을 준비해야하면 Pattern Recognition and Machine Learning (PDF링크)를 추천한다.

(A meme for fun)

 

여담 – 좋은 Data Scientist 뽑는 법

요즘 가까운 친구들이 좋은 Data Scientist 뽑고 싶은데 뭘 봐야하냐고 물어보면 이렇게 대답해준다.

“Neural Network 관련해서 모델 많이 안다고 자랑하는 애들 말고, 데이터 전처리하느라 머리 쥐어뜯어봤던 경험담을 늘어놓는 애들을 뽑아”라고.

그 전에, 본인들이 좀 똑똑해야 될 것 같다는 생각도 문득 든다. 내가 만났던 “Data 팀” 팀장급들 중엔 Correlation 공식도 제대로 이해 못하는 바보 멍청이도 있었고, 모델링 토론은 커녕 머신러닝, 딥러닝이 요술봉인 줄 아는 사람들도 많았다. 수식 볼 줄 안다고 전문가라고 착각하길래 더닝 크루거 효과*를 지적해준 적도 있었다. 어느 학교 마케팅 교수도 내가 만드는 모델이 Customer Lifetime Value (CLV) 모델인 줄 알고 있던데, 그게 기초 모델이 되긴 하겠지만, 1990년대에 통신사에서 가입자들 가치 평가용으로 쓰던 모델을 2010년대 후반에 그대로 갖다 쓰는건 아니지 않나? 보통은 잘 모르니까 이게 공대생들이 하는 작업인 줄 아는데, 아마도 전공 이름에 관계없이 Quantitative 전공으로 석박사 하면서 데이터로 모델 만들어 본 사람들이 하는 작업이라는 걸 인지할 수 있는 경험이 없었기 때문일거라고 생각한다.

*더닝 크루커 효과 (Dunning-Kruger effect): 능력이 없는 사람이 잘못된 결정을 내려 잘못된 결론에 도달하지만, 능력이 없기 때문에 자신의 오류를 알아차리지 못하는 현상을 가리킨다. 즉, 무식하면 용감하다. (박사시절, 지도 교수님이 매번 날 까면서 쓰신 표현이다 ㅠㅠ)

끝으로 개인적인 경험 하나만 덧붙인다. 밥 한번 먹자고 부르더니 자기네 회사에 오라던 스타트업 대표들 많이 만났는데, 근데말야, 니네가 회사를 나보다 먼저 만든거지, 나보다 잘난 인간은 아니지 않냐? (너무 오만방자한 표현인가?ㅋ) 나는 너 고용할 생각없고, Pabii 커져도 니네 회사 인수할 생각도 없는데?? 내가 널 고용하고 싶고, 그 회사 인수하고 싶어져야 니네 회사 들어갈 생각이 들지 않겠냐? Criteo 들어갈 때, 구글, 페북보다 더 좋은 알고리즘을 갖고 있다고 했기 때문에 오퍼에 싸인했었다.

똑똑한 인간을 뽑고 싶으면, 금전적으로나 기회 제공이라는 측면에서 비교 불가능한 보상을 해주거나, 아니면 본인이 더 똑똑한 인간이라는 걸 보여줘야한다고 들었다. 우리나라에서 좋은 Data Scientist라고 불릴만한 사람들이라면 그 정도 능력+자존심은 있는 사람일 것이다.

블록멕스를 기억하세요? 이 회사는 수년 간 절뚝거리며 맥없이 버텨왔습니다. 이들은 다양한 비즈니스 모델을 시도했지만 그 중 어떤 것도 수익을 가져다 주지 못했습니다. 하지만 이 부분은 크게 문제가 되지 않습니다. 벤처 캐피탈 회사들은 계속해서 이 회사에 현금을 쏟아 부을 것이고, 이로 인해 회사의 가치평가는 계속 상승할 것입니다. 블록멕스의 대표는 새로운 방안을 내놓았습니다. 최근 열린이사회 회의에서 있던 대화를 들어보겠습니다.  

Billy – Billy는 블록멕스의 CEO입니다. 그는 블록멕스의 전직 대표가 해임을 당한 후에 합류했습니다. 현금의 대부분을 공급하는 벤처 캐피탈 회사인 The Blind Fund는 더 나은 경영을 할 것으로 예상되는 Billy를 지지하며 전직 대표를 해임하였습니다.

Kaiser Soze – The Blind Fund의 무한책임사원 (general partners) 중 한 명.

Kaiser Soze – Billy씨, 앞으로 나아갈 회사의 추동력을 위해서 무엇을 할 것입니까? 4년이 지났지만 블록멕스는 여전히 수익이 나고 있지 않습니다. 회사로써는 새로운 무언가를 해야 할 때인 같습니다.

Billy – 음, 저에게 새로운 방안이 있습니다. ICO는 치명적입니다. 해당 프로젝트들은 쓰레기이고 규제당국은 이를 혐오합니다. 그렇다면 Securities Token Offerings의 약자인 STO (증권형 암호화폐공개) 는 어떨까요?

Kaiser Soze – 더 자세히 말씀해주시기 바랍니다.

Billy – 좋아요, 그럼 일단 여러분이 부동산의 일부를 사고 싶다는 상상을 해보시길 바랍니다. 그리고 나서 여러분은 토큰으로 표시되는 일부 소유권을 거래할 수 있습니다.

Kaiser Soze – 저를 옛날 사람이라고 하셔도 좋습니다만, 그것이 곧 부동산 투자 신탁 (REIT) 이 아닌가요? 전 세계 대부분의 주식 시장에는 이미 유사한 상품이 있습니다.

Billy – 하지만 REIT (부동산 투자 신탁)가 블록체인 상에 있을까요? 또한 타이틀의 기록을 보관하기 위해 분산원장기술을 사용할까요?

Kaiser Soze – 아니요, 하지만 해당 상품들은 현재 하루에 수십억 달러에 거래되고 있고 전 세계 거의 모든 지역의 중개인과 쉽게 거래할 수 있습니다.

Billy – 아직 이해를 못하신 것 같습니다. 만일 토큰이 이더리움 프로토콜처럼 블록체인 상에 존재할 수 있다면, 저축할 곳이 없는 불쌍한 북한의 투자자들처럼 누구에게든지 어디에서나 도움을 줄 수 있습니다. 그들은 토큰을 소유할 수 있게될 것입니다.

Kaiser Soze – 정말 누구든지요?!! 이것이 증권인 게 확실한 거죠, 그렇죠?

Billy – 네, 그렇습니다.

Kaiser Soze – 이는 해당 상품들이 규제된다는 것을 의미하고, 대부분의 곳에서 거래소는 일종의 면허가 필요합니다.

Billy – 네, 맞습니다.

Kaiser Soze – 현존하는 거래소에서 이미 소유하고 있는 것과 같은 면허를 말씀하시는 거죠?

Billy – 맞습니다.

Kaiser Soze – 그리고 매칭 엔진을 작동시키는 기술 스택도 규제당국의 승인을 받아야 하는거죠?

Billy – 맞습니다.

Kaiser Soze – 그럼 동일한 클라이언트 베이스를 얻기 위해 동일한 기술을 복제하고, 동일한 면허를 취득한다는 말씀이신가요?

Billy – 맞습니다.

Kaiser Soze – 좋습니다, 승산이 있어 보이네요. 저희는 계속해서 돈을 쏟아 부어 양으로 승부할 수 있습니다. [The Blind Fund 사는 그들이 선호하지 않는 사업에서 총 마진이 음수인 경우를 한 번도 경험한 적이 없습니다.]

Billy – 바로 그것이 제 생각입니다. 모든 사람들이 STO 와 그 미래에 대해 이야기하고 있습니다. STO의 또 다른 유형은 신생 기업의 주식을 공모하는 것입니다.

Kaiser Soze – 이것이 IPO 시행과는 어떻게 다른가요?

Billy – 요즘 많은 회사들이 비상장 (private) 상태로 운영되고 있는데, 특히 중소기업들에게는 IPO를 시행하는 데 드는 비용 및 규제 준수 비용이 매우 큰 부담입니다. 소규모 기술 회사들이 몇몇 유형의 주식을 판매하여 자금을 조달할 수 있는 방법이 있어야 합니다.

Kaiser Soze – 이런 회사들이 큰 수익을 올릴 수 있을까요? 저는 이 회사들이 수익성 없는 회사라고 생각합니다.

Billy – 이들은 큰 수익을 올릴 필요가 없을 뿐만 아니라, 감사를 받은 계좌 또는 투자자를 위해 그 어떤 것도 설명할 의무가 없을 것입니다.

Kaiser Soze – 와, 정말 놀랍습니다. 이 STO가 대차대조표 상에 어떻게 들어맞을까요?

Billy – 그 부분은 아직 확실하지 않습니다.

Kaiser Soze – 전통적인 금융 이론은 현금 흐름이 없기 때문에 이 토큰은 무용지물이라고 이야기 하고 있습니다.

Billy – 이 봐요 Kaiser. 우리는 이미 이 일을 경험해보았습니다. 전통적인 금융은 죽었습니다. 저희는 새로운 패러다임에 들어왔습니다. 너무 반대만 하지 말아주십시오.

Kaiser Soze – 알겠습니다. 하지만 만일 증권처럼 주식을 팔고 있다면, 국가 규제당국에 등록해야 하지 않을까요?

Billy – 쉬..아무에게도 말하지 마세요. 저희는 이것을 어떻게든 끼워 맞출 생각입니다. 저희는 블록체인 또는 분산원장기술을 사용하기 때문에 앞서 언급한 규칙은 적용되지 않습니다. 가장 좋은 부분은 투자자들에게 그들이 실제로 아무런 권리도 없는 것을 살 때 이 점을 고지해줌으로써, 저희는 어떠한 법적 책임으로부터 자유롭다는 것입니다.

Kaiser Soze – 와, 이 블록체인이라는 것, 매우 흥미롭습니다! 뭐든지 가능하네요.

Billy – 정말 그렇죠? 아마도 저희가 할 수 없는 유일한 건 수익적인 면에서 양수가 될 수 없는 것입니다.

Kaiser Soze – 그 부분은 걱정하지 마세요. 저는 똑똑한 사람들의 수 보다 많은 현금을 가진 목마른 사막의 사람들을 알고 있습니다. 그들은 저희를 실망시키지 않을 것입니다.

최근 열린 폴리 포켓 투자자의 날에 어떤 이야기가 오갔는지 함께 들어보시죠..

폴리 포켓은 폴리 포켓 캐피탈의 자산관리 파트너 사이며, 자금 투자는 토큰으로만 가능합니다.

Schmuck는 폴리 포켓 자금의 투자자입니다.

Polly – 투자자의 날에 오신 여러분, 환영합니다. 2018년은 저희 자금에 어려움이 많은 한 해였지만, 현재 저희는 장기적으로 훌륭한 수익을 낼 자신이 있습니다.

Schmuck – 수익창출능력에 관해 말하자면, 폴리 포켓 자금 현황에 대한 더 실질적인 정보를 알 수 있을까요?

Polly – 좋은 질문입니다. 아시다시피 저희는 저희의 자금 보유 현황을 정확히 공개하지 않습니다만 조금의 정보는 드릴 수 있습니다. 저희 자금은 상장 토큰과 비상장 토큰 두 가지로 나누어져 있습니다.

Schmuck – 그런데 상장 토큰과 비상장 토큰은 어떤 의미가 있습니까? 저는 귀사의 규제가 자금이 증권거래소와 같이 2차 시장에서 거래되는 토큰에만 투자하도록 허용하는 줄 알았습니다.

Polly – 음, 그건 사실입니다. 하지만 저희는 몇몇의 엄청난 거래를 보았고 그 후로 저희만의 사이드 포켓 (side pocket, 호주머니)을 하나 만들었습니다. 이 안에는 저희가 투자한 모든 pre-ICO 거래가 들어있습니다.

Schmuck – 흠…그렇다면 귀사는 기본적으로 자금 규제에 상관없이 투자하고 싶은 곳에 얼마든 투자할 수 있는 거군요?

Polly – 한마디로 말하면, 맞습니다.

Schmuck – 정말 대단하군요. 비유동적이고 상장되지 않은 토큰의 가치를 평가하는 방법은 무엇입니까?

Polly – 아시다시피 대단한 인맥덕에 저희는 일반 소액 투자자들이 몰려들기 전에 먼저 거래를 할 수 있습니다. 해당 토큰의 대부분의 신규 구매는 마지막 라운드에 이루지며 저희는 통상적으로 70%에서 90%의 할인 혜택을 받습니다. 그 다음 마지막 라운드의 가격으로 토큰의 가치를 매깁니다.

Schmuck – 그렇다면 1달러를 투자했을 때, 마지막 라운드에서 전체 유동자금 (total float)의 아주 작은 부분일 수 있는 10달러에 판매되면 10배의 수익을 기록하는 것입니까?

Polly – 맞습니다.

Schmuck – 그렇다면 이는 저에게 10배 가치만큼의 자산관리 수수료 (management fee)가 부과된다는 뜻입니까?

Polly – 그렇습니다.

Schmuck – 귀사의 유동성 토큰 포트폴리오는 올해 큰 성과를 거두었죠?

Polly – 맞습니다.

Schmuck – 그렇다면 현재 귀사가 관리 중인 자산 (AUM, Asset Under Management)은 사이드 포켓 속 거래의 가격 표기를 위해 엄청난 속도로 빠져나가겠군요. 제가 2차 시장이 없는 가격이 10배 오른 비유동성 토큰에 2%를 투자해도 실제로 해당 토큰이 언제 상장될 것인지에 대한 것은 알 수 없겠군요.

Polly – 음, 제가 생각한 것 보다 훨씬 심각하게 들리긴 하지만, 선생님의 말씀은 본질적으로 옳습니다.

Schmuck – 유동성도 없고 정확한 상장 시점도 알 수 없는 현재의 가치평가 방식에 변화를 줄 생각은 없습니까?

Polly – 없습니다. 저희는 여기에 엄청난 가치가 있고 그 가치가 마지막 라운드 가격에 반영된다고 생각합니다. 당사의 토큰 전문가 팀은 이러한 것들의 가치를 평가하는 방법을 아주 잘 알고 있습니다.

Schmuck – 만약의 얘기지만 사이드 포켓 투자에 지불된 자산관리 수수료가 투자자 자본의 전체 가치를 소비해 버릴수도 있습니다. 이 때, 제가 상환을 원한다면 어떤 일이 발생할까요?

Polly – 먼저 저희의 유동성 토큰을 매도할 것입니다. 하지만 자본 풀이 텅 비고나면, 저희는 선생님의 요청을 들어드릴 수 없을 것입니다.

Schmuck – 여러 프로젝트들의 이자를 매도할 다른 방법은 없습니까? 시도해 보신적은요?

Polly – 법적으로 불가능합니다. SAFT 조항을 보면 토큰 상장 이전에는 이자를 송금할 수 없다고 명시되어 있습니다.

Schmuck – 그렇다면 지금 당신은 마치 제가 노도 없이 물살이 센 계곡에 있는 것 처럼 곤경에 처해있다고 말하고 있는 거군요?

Polly – 음.. 저라면 그렇게 표현하지는 않겠어요. 저희는 때때로 유동성과 관련된 문제를 겪을 뿐이죠.

솔직한 이야기

비트멕스 리서치 팀은 미화 5천만 달러 이상을 모금했으나 아직 상장하지 않은 토큰 리스트를 제작했습니다.

 

위 거래들은 엄청난 가치평가를 지니고 있으며 가장 추앙받는 다수의 토큰 펀드들은 거대한 양으로 나누어집니다. 그러나 이러한 거래가 언제 2차 시장에 나타날 지는 미지수입니다.

엄청난 토큰 공급량을 고려했을 때, 이런 쓰레기같은 토큰을 구매할 사람이 있을까요?

이러한 투자액을 마지막 라운드 가격으로 표기할 수 있을까요?

SAFT 이자를 매도하려는 자금에 대한 비공식 보고서가 있는데 보고서에 따르면 제공된 가격은 마지막 라운드 가격보다 훨씬 낮았습니다.

2019년은 다수의 기금 모금 프로젝트에게 바로미터의 한 해가 될 것입니다. 여러분은 1년 동안 무언가를 잘못된 수준으로 가격을 매길 수도 있습니다. 하지만 이 미터는 1월 1일 새롭게 시작됩니다. 이 기간이 시장에 오면, 여러 자금 프로젝트들이 가지고 있는 엄청난 손실을 숨기기 위한 속임수도 사라질 것입니다.