해당 공식 의 분자 ‘보상 (t)’는 특정 기간 t 동안 의 트랜잭션 수수료 의 총합 입니다.
이는 기간 t 동안 네트워크 에서 이루어진 모든 트랜잭션 의 가치에 프로토콜 수수료율을 곱한 값 입니다.
따라서 ‘보상 (t)’는 ‘트랜잭션 볼륨 (t)’ * ‘수수료율 (t)’로 나타낼 수 있습니다.
분모 ‘스테이 킹 된 루나 총합 (t)’은 특정 기간 t 에서 네트워크 에 스테이 킹 된 루나 의 총 갯수 입니다.
이는 기간 t 에서 의 루나 총 공급량에 스테이 킹 비율을 곱한 값 입니다.
따라서 ‘스테이 킹 된 루나 (t)’ 는 ‘루나 공급량 (t)’ * ‘스테이 킹 비율 (t)’로 나타낼 수 있습니다.
앞서 다룬 요소 들을 고려 하여 N 년차 의 스테이 킹 보상 을 구하기 위해서는, 우리 가 앞서 이야기 한 ‘연간 트랜잭션 성장률’ ‘연간 스테이 킹 비율 성장률’ ‘연간 루나 인플레이션 률’을 각각 1 년차 의 요소 들 에 N-1 번씩 곱 해줘야 합니다.
이를 종합 한 N 년차 의 스테이 킹 보상 을 구하는 공식 은 다음 과 같습니다.
해당 공식 의 분자 인 ({(1 년차 트랜잭션 볼륨) * 연간 트랜잭션 성장률 ^ (N-1)} * 트랜잭션 수수료) 는 그 해 의 수수료 보상 의 총합 을 의미 합니다.
해당 공식 의 분모 인 (루나 공급량 * {(연간 루나 인플레이션) ^ (N-1)} * (1 년차 스테이 킹 비율) * {(연간 스테이 킹 비율 성장률) ^ (N-1)}) 는 해당 기간 에 스테이 킹 된 루나 의 총 갯수 를 의미 합니다.
저희 는 위 공식 을 바탕 으로 앞서 다룬 스테이 킹 보상 에 영향 을 미치는 요소 들을 사용해 향후 5 년간 의 스테이 킹 보상 에 대한 시나리오 분석 을 진행 했습니다. 저희 는 스테이 킹 보상 의 6 가지 핵심 요소 들의 변화 에 따라서 스테이 킹 보상 이 어떻게 변화 하는지 분석 하였습니다.
표의 첫 번째 열에 있는 각각 의 요소 들 에 대해, 저희 는 두 번째 열 에서 해당 요소 에 대한 가능한 세가지 값 들을 설정 했습니다. 이때, 중간 에 있는 값 이 해당 요소 에 대한 기준값 입니다. 각각 의 시나리오 에서는 다른 기준값 들은 변화 시키지 않고, 요소 하나 의 값만 변화 시킵니다. 예 를 들어, 0.25% 의 평균 트랜잭션 수수료 를 고려한 시나리오 에서는, 해당 값 이외 의 다른 값 들은 모두 기준값 으로 설정 한 후 향후 5 년간 의 스테이 킹 보상 을 계산 합니다. 즉 1 년차 트랜잭션 볼륨 은 50 억 달러 로, 트랜잭션 성장률 역시 기준값 인 100% 로, 1 년차 스테이 킹률 을 15% 로, 스테이 킹 성장률 을 30% 로 그리고 루나 인플레이션 을 1% 로 설정 합니다. 위 표의 보상 들은 달러 로 계산 된 값 들이며, 유의 해야 할 부분 은 루나 의 제네시스 공급량 이 10 억 개로 고정 된다는 점 입니다.
위 테이블 에서 볼 수 있는 예측값 들을 통해 우리 는 먼저 스테이 킹 보상 이 시간 에 따라서 급속히 증가 한다는 것을 알 수 있습니다. 또한, 트랜젝션 볼륨 과 스테이 킹률 이 스테이 킹 보상 에 가장 민감 하게 영향 을 주는 요소 라는 것을 알 수 있습니다.
여타 PoS 블록 체인 들 과 다르게, 테라 는 PoS 블록 체인 임에도 불구 하고 인플레이션 보상 이 존재 하지 않습니다. 인플레이션 보상 이란, 특정 토큰 을 스테이 킹 했을 때, 해당 토큰 을 새로 찍어 내어 보상 으로 지급 하는 것을 의미 합니다.
예 를 들어, 가상 의 PoS 블록 체인 에서 스테이 킹 토큰 ‘솔라’ 를 스테이 킹 했을 때, 연간 10% 의 보상 을 인플레이션 을 통해 보장 한다고 가정 해 보겠습니다. 만일 앨리스 가 ‘솔라’ 토큰 10 개 를 1 년 동안 스테이 킹 한다면, 네트워크 는 새로운 ’솔라‘ 토큰 1 개 를 발행 하여 이를 보상 으로 줄 것 입니다. 만일 밥 이 ‘솔라’ 토큰 10 개 를 같은 기간 동안에 스테이 킹 하지 않고 가지고 있다면, 보상 을 받지 못할 것 입니다. 이때, 네트워크 에서 의 앨리스 의 지분 은 증가 했지만 (Sol 의 전체 발행량 에 대비 하여), 밥 은 감소 했습니다. 즉, 네트워크 는 ‘솔라’ 토큰 의 소유권 을 재분배 하기 위해서 인플레이션 을 사용 했고, 밥 처럼 스테이 킹 하지 않는 사람들 에게 세금 을 걷은 것 입니다.
만일 모두 가 스테이 킹 을 하게 된다면 어떨까요? (이때 Sol 토큰 을 가지고 있는 사람 은 앨리스, 밥 둘 뿐이라고 가정 합니다.) 앨리스, 밥 모두 네트워크 의 소유권 을 유지 하게 됩니다. 따라서 그들의 순 인플레이션 수익 은 0 이 됩니다. 즉, 인플레이션 은 보상 을 위한 수단 이라기 보다는, 소유권 희석 을 방지 하기 위한 수단 이며, 스테이 킹 하지 않은 것에 대한 처벌 의 수단 에 더 가깝 습니다.
반면, 테라 블록 체인 은 대부분 의 다른 PoS 블록 체인 들과는 달리, 인플레이션 을 통한 보상 이 없습니다. 테라 블록 체인 의 주된 스테이 킹 보상 은 트랜잭션 수수료 에 기인 하며, 이 트랜잭션 들은 대부분 Chai 를 통한 전자 상거래 결제 트랜잭션 이기 때문에, 네트워크 외부 (전자 상거래 결제) 에서 유입 되는 가치 의 일부 가 스테이 킹 보상 이 됩니다. 또한, Chai 를 통한 트랜잭션 은 스 테이블 코인 인 테라 를 사용한 트랜잭션 이기 때문에, 스테이 킹 보상 은 대부분 명목 화폐 의 가치 를 추종 하는 테라 스 테이블 코인 의 형태 로 분배 됩니다. 따라서 루나 는 네이티브 토큰 을 인플레이션 보상 으로 지급 하는 다른 PoS 블록 체인 의 토큰 들 과 다르게, 가치 평가 를 위한 객관적인 기준 을 만들기 용이 합니다.
이번 글 에서는 루나 의 스테이 킹 보상 에 영향 을 미치는 주요한 요인 들 에 대해서 분석 하고, 각 요인 들 에 대해서 가능한 값 의 범위 를 예상 했습니다. 이후 해당 범위 의 값 들을 통해 각 년도 별 예상 되는 스테이 킹 보상 을 제시 하여, 루나 를 스테이 킹 한 사람들 이 향후 몇년 동안 현실적으로 기대할 수 있는 보상 에 대한 인사이트 를 제공 했습니다. 마지막 으로 는 인플레이션 보상 이 아닌, 외부 가치 에 기반한 보상 을 통해 루나 의 가치 평가 가 상대적 으로 다른 PoS 코인 들 에 비해서 용이 하다는 점 을 이야기 해 보았습니다. 스테이 킹 보상 분석 의 원본 페이퍼 가 궁금 하신 분들 은 여기 에서 확인 하실 수 있습니다.
테라 스테이 킹 보상 이 가진 한가지 단점 은, 네트워크 초기 에 스테이 킹 에 참여 하는 사람들 에 대한 보상 이 매우 부족 하다는 점이 였습니다. 이를 개선 하기 위해, 2019 년 8 월 9 일, 테라 팀 에서는 ‘Project Santa’ 를 통해 재단 이 보유한 루나 를 사용해 초기 스테이 킹 보상 의 수익률 을 개선 시켰 습니다! 자세한 내용 은 여기 에서 확인 하실 수 있습니다.
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