토큰경제학의 위험: 모델이 실패하는 이유와 미래에 대한 교훈

토큰경제학은 종종 성공적인 블록체인 프로젝트를 추진하는 엔진으로 알려져 있습니다. 사용자를 조정하는 인센티브와 구조를 설계함으로써

Tokenomics is often touted as the driving force behind successful blockchain projects. By aligning incentives and creating structures that benefit users, developers, and investors, tokenomics can be a powerful tool for growth and sustainability. However, as evidenced by the spectacular crashes of several cryptocurrency projects, not all tokenomics models are created equal.

토큰경제학은 성공적인 블록체인 프로젝트의 원동력으로 종종 평가됩니다. 인센티브를 조정하고 사용자, 개발자 및 투자자에게 이익이 되는 구조를 생성함으로써 토큰경제학은 성장과 지속 가능성을 위한 강력한 도구가 될 수 있습니다. 그러나 여러 암호화폐 프로젝트의 엄청난 충돌에서 알 수 있듯이 모든 토큰경제학 모델이 ​​동일하게 생성되는 것은 아닙니다.

From unsustainable incentives to liquidity crises, the failure of certain projects offers valuable lessons on what not to do. In this article, we'll delve into the key reasons why tokenomics models fail and explore how future projects can learn from these mistakes.

지속 불가능한 인센티브부터 유동성 위기까지, 특정 프로젝트의 실패는 무엇을 하지 말아야 하는지에 대한 귀중한 교훈을 제공합니다. 이 기사에서는 토큰경제학 모델이 ​​실패하는 주요 이유를 살펴보고 향후 프로젝트가 이러한 실수로부터 어떻게 배울 수 있는지 살펴보겠습니다.

The Perils of Unsustainable Incentives One of the most glaring causes of tokenomics failures is the use of unsustainable incentive structures. Early crypto projects often enticed participants with sky-high rewards for staking, mining, or providing liquidity, but these rewards came at a steep cost.

지속 불가능한 인센티브의 위험 토큰경제학 실패의 가장 눈에 띄는 원인 중 하나는 지속 불가능한 인센티브 구조의 사용입니다. 초기 암호화폐 프로젝트는 종종 스테이킹, 채굴 또는 유동성 제공에 대한 높은 보상으로 참가자를 유혹했지만 이러한 보상에는 엄청난 비용이 소요되었습니다.

Take the example of Terra's UST and LUNA collapse in 2022. The system promised outsized returns through its Anchor Protocol, which offered a near-20% yield on stablecoin deposits. This led to an unsustainable influx of capital, and when market sentiment shifted, the entire ecosystem unraveled.

2022년 Terra의 UST와 LUNA 붕괴를 예로 들어 보겠습니다. 이 시스템은 스테이블코인 예금에 대해 거의 20%에 가까운 수익률을 제공하는 앵커 프로토콜을 통해 엄청난 수익을 약속했습니다. 이로 인해 지속 불가능한 자본 유입이 발생했고, 시장 정서가 바뀌자 전체 생태계가 무너졌습니다.

Investors panicked as UST de-pegged from the dollar, triggering a death spiral that wiped out tens of billions in value. The problem here wasn't just the algorithmic nature of Terra's stablecoin—it was the fact that the tokenomics relied on constant growth to sustain rewards.

UST가 달러에서 페그를 해제하고 수백억 달러의 가치를 휩쓸어 버리는 죽음의 소용돌이를 촉발하자 투자자들은 당황했습니다. 여기서 문제는 Terra 스테이블코인의 알고리즘적 특성뿐만 아니라 토큰경제학이 보상을 유지하기 위해 지속적인 성장에 의존한다는 사실이었습니다.

When the market couldn't meet those growth expectations, the incentive structure turned toxic. The lesson is clear: tokenomics models that hinge on unsustainable returns inevitably fail. Sustainable projects need to offer incentives that scale with real economic activity, not speculative mania.

시장이 이러한 성장 기대치를 충족하지 못하자 인센티브 구조는 독성을 띠게 되었습니다. 교훈은 분명합니다. 지속 불가능한 수익에 의존하는 토큰경제학 모델은 필연적으로 실패합니다. 지속 가능한 프로젝트는 투기적 열풍이 아닌 실제 경제 활동에 맞춰 확장되는 인센티브를 제공해야 합니다.

Liquidity Black Holes Liquidity is the lifeblood of any token economy. Without sufficient liquidity, users can't easily buy or sell tokens, and prices become volatile. In some cases, tokenomics models have exacerbated liquidity issues by locking up too much of a project's supply in staking or vesting schedules, creating what I call "liquidity black holes."

유동성 블랙홀 유동성은 모든 토큰 경제의 생명선입니다. 유동성이 충분하지 않으면 사용자는 토큰을 쉽게 사고 팔 수 없으며 가격은 변동성이 커집니다. 어떤 경우에는 토큰경제학 모델이 ​​프로젝트 공급량의 너무 많은 부분을 스테이킹 또는 베스팅 일정에 묶어 유동성 문제를 악화시켜 소위 "유동성 블랙홀"을 만들어냈습니다.

One of the more notorious examples of this phenomenon is the Iron Finance collapse, which brought down prominent investor Mark Cuban. Iron Finance's partially collateralized stablecoin lost its peg when large withdrawals drained liquidity.

이 현상의 가장 악명 높은 사례 중 하나는 저명한 투자자 Mark Cuban을 무너뜨린 Iron Finance 붕괴입니다. Iron Finance의 부분 담보 스테이블 코인은 대규모 인출로 인해 유동성이 고갈되면서 페그를 잃었습니다.

The system's design forced it to mint more tokens to maintain the peg, flooding the market with supply and causing prices to plummet. What made this worse was that much of the project's token supply was locked in various protocols, preventing a healthy, liquid market response.

시스템 설계로 인해 페그를 유지하기 위해 더 많은 토큰을 발행해야 했고, 이로 인해 시장에 공급이 넘쳐 가격이 급락했습니다. 상황을 더욱 악화시킨 것은 프로젝트의 토큰 공급 중 상당 부분이 다양한 프로토콜에 묶여 있어 건전하고 유동적인 시장 반응을 방해한다는 점이었습니다.

Tokenomics models must carefully balance token lockups with sufficient liquidity. While locking tokens can incentivize holding and stability, too much lockup can lead to illiquid markets, especially during periods of stress. Projects should aim for models that encourage liquidity provision, rather than restricting it.

토큰경제학 모델은 충분한 유동성과 토큰 락업의 균형을 신중하게 유지해야 합니다. 토큰을 잠그면 보유와 안정성이 향상될 수 있지만, 너무 많은 잠금은 특히 스트레스가 심한 기간 동안 비유동적인 시장으로 이어질 수 있습니다. 프로젝트는 유동성 공급을 제한하기보다는 장려하는 모델을 목표로 해야 합니다.

The Speculation Trap One of the most pervasive issues in failed tokenomics models is over-reliance on speculation. While speculation is a natural part of any market, tokenomics should be designed to reduce excessive speculation rather than fuel it.

투기의 함정 실패한 토큰경제학 모델에서 가장 만연한 문제 중 하나는 투기에 대한 과도한 의존입니다. 투기는 모든 시장에서 자연스러운 부분이지만 토큰경제학은 투기를 촉진하기보다는 과도한 투기를 줄이도록 설계되어야 합니다.

Projects like BitConnect, a Ponzi scheme disguised as a cryptocurrency, were entirely built on speculation, promising users guaranteed returns through a "trading bot" that never existed. By the time regulators shut down BitConnect in 2018, billions of dollars had vanished.

암호화폐로 위장한 폰지(Ponzi) 사기인 BitConnect와 같은 프로젝트는 완전히 추측에 기초하여 구축되었으며, 존재하지 않는 "트레이딩 봇"을 통해 사용자에게 수익을 보장할 것을 약속했습니다. 2018년 규제 당국이 BitConnect를 폐쇄했을 때 수십억 달러가 사라졌습니다.

The problem here was that BitConnect's tokenomics were designed not to create real value, but to feed speculative fervor. The project's high returns attracted massive investments, but there was no underlying economic activity to back those returns.

여기서 문제는 BitConnect의 토큰경제학이 실제 가치를 창출하는 것이 아니라 투기적 열정을 불러일으키기 위해 설계되었다는 것입니다. 프로젝트의 높은 수익으로 인해 대규모 투자가 유치되었지만 이러한 수익을 뒷받침할 근본적인 경제 활동이 없었습니다.

This "pump-and-dump" mentality is something we've seen in several other projects, from OneCoin to the short-lived hype around SafeMoon.

이러한 "펌프 앤 덤프" 사고방식은 OneCoin부터 SafeMoon에 대한 일시적인 과대 광고에 이르기까지 여러 다른 프로젝트에서 볼 수 있는 것입니다.

To avoid the speculation trap, projects need to ensure that their tokenomics models are tied to actual utility and value creation, not just speculative price movements. Tokens should have clear use cases within the ecosystem—whether for governance, access to services, or payments—rather than existing solely as instruments for speculation.

투기의 함정을 피하려면 프로젝트는 토큰경제학 모델이 ​​투기적인 가격 변동뿐만 아니라 실제 유틸리티 및 가치 창출과 연결되어 있는지 확인해야 합니다. 토큰은 투기를 위한 수단으로만 존재하기보다는 거버넌스, 서비스에 대한 액세스 또는 지불 등 생태계 내에서 명확한 사용 사례를 가져야 합니다.

Over-Reliance on Algorithmic Stability Algorithmic stablecoins have long been an area of innovation, but they've also been a source of significant failure.

알고리즘 안정성에 대한 과도한 의존 알고리즘 스테이블코인은 오랫동안 혁신의 영역이었지만 심각한 실패의 원인이기도 했습니다.

Projects like Basis, which shut down in 2018, and Terra's UST in 2022, both attempted to create algorithmic mechanisms to maintain stability without sufficient collateral backing. The idea was that the protocol itself could adjust supply and demand to maintain a stable price.

2018년에 종료된 Basis와 2022년 Terra의 UST와 같은 프로젝트는 모두 충분한 담보 지원 없이 안정성을 유지하기 위한 알고리즘 메커니즘을 만들려고 시도했습니다. 프로토콜 자체가 안정적인 가격을 유지하기 위해 수요와 공급을 조정할 수 있다는 아이디어였습니다.

However, these models often fail because they rely too heavily on market confidence and the assumption that demand for the token will remain high enough to support the algorithm. When confidence erodes, these systems are vulnerable to runs, as we saw with UST.

그러나 이러한 모델은 시장 신뢰도에 너무 크게 의존하고 토큰에 대한 수요가 알고리즘을 지원할 만큼 충분히 높을 것이라는 가정 때문에 실패하는 경우가 많습니다. UST에서 본 것처럼 신뢰도가 저하되면 이러한 시스템은 실행에 취약해집니다.

Once the peg breaks, it becomes nearly impossible to restore, as the system floods the market with supply, driving down the token's value further.

일단 페그가 깨지면 시스템이 시장에 공급을 넘치게 하여 토큰의 가치를 더욱 떨어뜨리기 때문에 복원이 거의 불가능해집니다.

The lesson here is that algorithmic stability models are inherently fragile without sufficient collateral or external support mechanisms. While some projects, like MakerDAO's DAI, have successfully incorporated

여기서 얻을 수 있는 교훈은 알고리즘 안정성 모델이 충분한 담보나 외부 지원 메커니즘이 없으면 본질적으로 취약하다는 것입니다. MakerDAO의 DAI와 같은 일부 프로젝트는 성공적으로 통합되었지만