XREAL 5월 두번째 주 뉴스레터💌
  
테라의 생태계는 “탈중앙화된 화폐를 만들고 싶다”는 비전으로 시작되었습니다.
사진 출처 : CNBC
담보 없이 알고리즘 기반으로 탈중앙화된 화폐를 만들었다고 알려지며, 급격하게 성장한 테라 생태계는 ‘담보 없이 탈중앙화된 화폐’라는 똑같은 이유로 몰락하게 되었습니다.

테라 사태 요약📖

테라에 향한 공격은 아래와 같이 치밀하게 전개되었습니다.

  • 3월
    • 테라는 10조 원 가량의 비트코인을 매수해서 UST를 안정화하는데 사용한다고 발표했습니다.
  • 4월
    • 테라는 1.6조 원 가량의 비트코인을 축적합니다.
    • 4pool이라는 새로운 스테이블 코인 pool을 공개하며 UST도 합류한다고 발표합니다.
  • 5월
    • 7일에 테라는 Curve 스와핑 프로토콜에서 1500억 원 어치의 UST를 4pool로 이전 시키기 위해 뺍니다.
    • 10분 후, 공격자는 Curve에 남은 모든 UST(3500억 원)를 모두 매수하고 Binance에 매도합니다.
    • UST는 조금씩 페깅이 깨지기 시작하며 트위터에서는 테라를 공격하는 트윗들이 나오기 시작합니다.
    • 페깅은 어느정도 회복되지만 불안감이 고조되며 9일 저녁부터 다시 페깅이 깨지기 시작하여 10일 오전에 $0.694까지 떨어집니다.
    • 그 뒤로 3일간 UST는 큰 변동폭을 보이면서 회복하는 듯한 움직임도 있었지만 결국 Luna와 UST 가격이 동시에 폭락하며 일부 거래소들은 거래를 중단하기 시작합니다.
    • 12일, 테라의 블록체인이 멈춥니다.

알고리즘 스테이블 코인과 UST의 치명적인 단점🤷‍♂️

‘담보 기반 스테이블 코인’과 달리 ‘알고리즘 기반 스테이블 코인’은 University of Calgary의 경영학 교수 Ryan Celemnts의 논문 Build to Fail에서 많은 문제점들이 지적되었습니다.

Clements는 위의 논문에서 알고리즘 스테이블 코인의 가장 큰 문제 중 하나로 이들에 대한 수요가 있어야만 작동한다는 점을 꼽았습니다. Clements 교수는 UST에 관해서 “UST는 스테이블한 적이 없었고 다른 화폐를 통해 완전히 담보되지 않는다. 그리고 테라 생태계 내 UST의 유틸리티에 대해 지속적인 관심이 유지된다는 가정 하에 운영된다.”고 덧붙였습니다.

[테라 생태계의 주요 프로토콜들]

실질적으로 테라 생태계에서 앵커 프로토콜은 꾸준히 TVL(Total Value Locked, Defi에서 자본의 유입량을 의미하는 용어)의 50% 이상을 차지해 왔기 때문에 테라는 온전히 앵커 프로토콜로 만들어진 UST 수요로 성장했습니다. 앵커 프로토콜⛓️은 사용자들이 담보를 기반으로 대출할 수 있는 프로토콜로 유동성 공급자에게 20% APR(Annual Percentage Rate, 이자와 같은 개념)을 주며 Defi 프로토콜들 중 독보적으로 많은 APR을 주면서 수많은 UST를 축적했습니다. 그렇게 앵커는 한때 20조 원 규모의 TVL을 확보하여 테라 생태계는 이더리움 다음으로 TVL이 많은 블록체인으로 급부상하지만, 이 체계는 지속 가능하지 않으며 폰지라고 규명한 의견들도 많이 있었습니다.

[앵커 Reserve 변화]
실제로 대출에 대한 수요가 유동성 공급자의 수요를 따라잡지 못해 테라의 앵커 reserve는 올해 초 350억 원이 빠졌으며, 2월 18일에 Do Kwon이 4500억 원을 reserve에 다시 집어넣으며 살리려는 시도를 했습니다. 결국 테라 생태계의 성장은 오로지 UST의 수요에 기대왔지만 가장 많은 자금이 유입된 앵커 프로토콜은 LFG가 reserve를 태우면서 유지했습니다. 결국 테라는 사용자들에게 돈을 주면서 확보한 UST의 인위적인 수요에 기반했기에 흔들릴 수 밖에 없는 구조였습니다.

테라는 이 사태를 피할 수 있었을까🤨?

공격에 이른 복합적인 요인들

Defi 회사인 Intelligible Technology의 VP, Ronald AngSiy는 이번 공격이 분명한 공매도 공격이라고 평했습니다. 이 공격의 타이밍은 복합적인 요인들을 감안하여 굉장히 치밀하게 진행되었습니다. AngSiy는 이번 공격에 영향을 준 요인들을 아래와 같이 꼽았습니다. [더 읽기📖]

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