가치저장 수단의 네트워크 효과에 관하여

이 게시물은 <스마트 컨트랙트의 네트워크 효과에 대한 진실>에서 영감 받아 작성되었습니다.

비트코인에는 네트워크 효과가 있습니다. 많은 암호자산 전도사들은 비트코인의 네트워크 효과가 매우 강력하여, 하이퍼-비트코인화(Hyperbitcoinization)가 필연적이라고 주장하고 있습니다.

하지만 이는 정확하지는 않습니다. 디지털 금으로서의 비트코인 네트워크 효과는 많은 이들이 주장하는 바와 다릅니다. 네트워크 효과가 강조는 되고 있지만 종종 잘못 이해되고 있습니다.

이번 에세이에서는 디지털 금과 디지털 현금으로서 비트코인의 네트워크 효과에 대해 탐구하고, 네트워크 효과가 말고도 어떤 경쟁 요인(Moat)이 있는지에 대하여 살펴보겠습니다.

기본적인 배경지식으로는 다음과 같은 미디엄 포스트, a16z 슬라이드쇼, Techstar 포스트, 데이터 네트워크 효과에 대한 포스트를 추천드립니다. 기술 플랫폼과 네트워크 효과에 대한 더 자세한 참고자료로는 Sangeet Choudary의 저작들과 플랫폼 스케일(Platform Scale)을 추천드립니다.

네트워크 효과의 근간

네트워크 효과는 제품이나 서비스가 더 많은 사람들에게 사용될 때 기존 사용자들에게 가치가 부가되는 현상입니다.

네트워크 효과에는 다음과 같은 종류들이 있습니다.

직접적 네트워크 효과: 사용량의 증가가 가치의 직접적 상승으로 이어지는 경우

직접적 네트워크 효과는 기반 제품/서비스가 더 보편적으로 도입됨에 따라 기존 사용자가 증가하는 수의 사람들과 소통할 수 있게 되면서 이루어집니다. 기본적으로 모든 폐쇄 루프 환경 기반 네트워크가 이러한 네트워크 효과를 보여주며, 여기에는 페이스북이나 왓츠앱 등이 포함됩니다.

간접적 네트워크 효과: 제품의 사용증가가 더 가치 있는 보완재의 생산으로 이어지고, 결과적으로 기존 제품의 가치 상승을 불러오는 현상입니다. 운영체제(OS)는 간접적 네트워크 효과를 통해 이득을 본 가장 유명한 사례입니다. 앱 개발자들은 시장 접근성을 위해 운영체제 상에서 앱을 제작하도록 유도되며, 해당 운영체제는 플랫폼 상에 앱이 제작되면서 새로운 소비자들에게 매력도를 높일 수 있고 미래 앱 개발자들에게 더 큰 시장을 만들어주게 됩니다.

양면 네트워크 효과: 한 무리의 사용자들에 의한 사용량 증가가 특정 보완재의 가치를 다른 사용자 무리에게 높여주게 되고, 역으로도 마찬가지의 효과가 나타나는 현상입니다. 이와 관련된 유명한 사례들은 이베이, 우버, 리프트, 에어비앤비, 아마존 마켓플레이스 등이 있습니다. 각 시장의 소비자들은 더 많은 선택지와 공급자 경쟁으로 혜택을 보게 되며, 더 많은 소비자들을 유인하게 되고, 시장 크기 확장으로 더 많은 공급자들을 끌어들이게 됩니다.

데이터 네트워크 효과: 흔히 머신 러닝으로 구동되는 이러한 제품들은 데이터 사용자를 더 많이 확보할수록 더욱 성능이 향상됩니다. 데이터 네트워크 효과는 오늘날 대부분의 최신 클라우드 기반 앱에서 발생합니다. 하지만 그 위력은 적용 사례와 복잡성에 따라 상당히 다양합니다.

네트워크 효과의 측정

네트워크 효과의 힘을 정확한 측정하는 것은 상당히 어렵습니다. 수치상으로 완전하게 나타낼 수 있는 분야가 아닙니다.

특히 더 어려운 이유는 시스템상에서 사용자 추가에 따른 단위 효용이 시간에 따라 변화하기 때문입니다. 예를 들어 제 주변 친구들 중 상당 수가 지난 몇 년간 페이스북 계정을 삭제하기 시작했습니다. 제게 페이스북의 효용성은 약 3년 전과 지금 거의 유사합니다. 페이스북 친구의 숫자가 약 5%에서 10%정도 감소하더라도 제게 500여명의 페이스북 친구가 남기 때문에 해당 감소폭이 제 페이스북 사용 경험에 미치는 영향이 미미해지는 것입니다.

사람들은 흔히 네트워크 효과에 국한된 사업의 방어 요인은 Metcalfe의 법칙을 통해서 정량화가 가능하다고 이야기합니다. Metcalfe의 법칙은 네트워크의 가치가 사용자 숫자의 제곱에 비례한다고 이야기합니다. 이해를 돕자면 Metcalfe의 법칙에 해당하는 비즈니스들의 네트워크 효과는 n 제곱의 네트워크 효과가 있다고 이야기할 수 있습니다.

Metcalfe가 이러한 네트워크 가치의 실용적인 정의를 제안한 후 철저하게 뒤집혔습니다(Debunked). 확장하면서 n2의 네트워크 효과가 지속적으로 나타난 네트워크는 존재하지 않습니다. 나아가 n2의 기존 가정은 네트워크 상의 모든 연결은 동등하게 가치가 있다는 것입니다. 더 일반적으로 통용되는 개념은 대부분 네트워크들의 네트워크 효과는 n2 보다는 n*log(n)에 더 근접하다는 것입니다.

이것이 n2(거듭제곱으로 영구적으로 증가할 수는 없음)보다는 더 설득력 있지만, n*log(n)도 영구적으로는 초선형 곡선을 띄게 됩니다. 현실 세계에서는 모든 연결의 가치가 동등하지 않을 뿐만 아니라 특정 지점을 지나면 시스템 안에서 증가하는 연결의 단위 효용이 감소합니다(예를 들어 향후 추가되는 천만명의 아시아권 페이스북 사용자들의 가치는 기존 미주권 사용자들의 가치보다 매우 떨어짐).

최선의 네트워크 효과는 실상에서는 n2 혹은 n*log(n)보다는 S-커브를 닮았습니다.

다수의 실사례들이 네트워크 효과의 성질이 실제로는 S-곡선이라는 점을 실증적으로 보여주고 있습니다. 매킨토시가 90년대를 살아남은 것도 이러한 이유 때문입니다(만약 윈도우의 네트워크 효과가 n2였다면 애플은 아마도 살아남지 못했을 것). 수많은 메시지 앱(왓츠앱, 텔레그램, 페이스북 메신져, 시그널 등)이 공존하는 것도, 리프트가 효과적으로 우버와 경쟁할 수 있는 것(사용자는 2분안에 차를 배정받을수만 있다면 얼마나 많은 운전수가 도로에 있는지 전혀 상관하지 않음), 수많은 특수 전자상거래업자들이 아마존과 경쟁할 수 있는 것 모두 같은 이유 때문입니다.

왜 사람들은 계속해서 주요 사례들이 반대의 논리를 시사하고 있음에도 네트워크 효과가 n2 혹은 n*log(n) 곡선을 따른다고 이야기 할까요? 왜냐하면 세개 곡선 그래프 모두에서 좌측 끝 단을 구별해내는 것이 굉장히 어렵기 때문입니다.

곡선의 우측 후반부(네트워크가 임계치에 도달한 후의 곡선)에 도달해야 세개의 곡선 그래프가 서로 분리되기 때문입니다. N2 그래프는 계속해서 제곱근으로 상승합니다. N*log(n) 그래프는 그 증가율은 상당히 떨어지지만, 상승 곡선이 계속됩니다. 이에 반해 S-곡선은 네트워트가 일정한 포화지점을 통과하면 초선형에서 저선형으로 변화합니다.

물론 모든 네트워크가 동일한 S-곡선에 해당되는 것은 아닙니다. 모든 네트워크 효과가 S-그래프 상에서의 최선의 지점에 해당되는 것도 아닙니다.

네트워크 효과들 중 S-curve 상의 전반부와 같은 기하급수적인 성장을 달성하지 못하는 경우도 있습니다. 일부 네트워크는 처음에 초선형으로 상승하는 S-curve와 달리 처음부터 오직 log(n) 네트워크 효과에 해당하여 계속 저선형으로 이어지는 경우도 있습니다.

Log(n) 네트워크 효과의 대표적 예시는 유동성이 있거나 대체 가능한(Fungible) 재화와의 교환입니다. 만약 한 명의 사용자가 추가될 때마다 일일 유동성을 증가시킨다는 공격적인 가정을 한다고 해도 추가되는 유동성이 기존 사용자에게 부가하는 단위 가치는 지속적으로 떨어집니다. 이는 네트워크 초기에 두드러집니다. 이 그래프 곡선은 초선형을 띄지 않으며, 항상 저선형입니다.

대체 가능한 재화를 거래하는 새로운 사용자 한 명이 추가될 때마다 0.01%의 일일 유동성이 증가한다고 가정해봅시다.

만약 100명의 새로운 사용자가 있다면 일일 유동성은 재화의 전체 시가총액의 1%에 해당합니다.

만약 1000명의 새로운 사용자가 있다면 일일 유동성은 재화의 전체 시가총액의 10%에 해당합니다.

만약 10,000명의 새로운 사용자가 있다면 일일 유동성은 재화의 전체 시가총액의 100%에 해당합니다.

만약 100,000명의 새로운 사용자가 있다면 일일 유동성은 재화의 전체 시가총액의 1000%에 해당합니다(매일 10배씩 증가).

만약 사용자가 거래되는 재화의 0.1%를 소유한다면, 추가적인 사용자가 제공하는 유동성의 가치는 점점 더 낮아지게 됩니다. 엄밀히 따지자면 슬리피지(Slippage)는 사용자 숫자에 따라 감소할 것이고 유동성은 증가하겠지만, 추가 인원에 따른 유동성 향상의 단위 가치가 너무 작아서 해당 사용자 뿐만 아니라 전체 사용자 모두가 인지하기 어려울 정도일 것입니다.

주어진 대체 가능한 자산의 거래는 모두 대략적으로 log(n)의 네트워크 효과를 가지며, 다음과 같이 도식화할 수 있습니다.

이러한 도식을실증적으로 증명할 수 있는 충분한 증거가 있습니다. 만약 대체가능한 재화 거래의 네트워크 효과가 초선형인 부분이 있었다면 이렇게 많은 암호화폐 거래소가 탄생할 수 없었을 것입니다. 관찰 가능한 부분은 거래소가 어느 정도의 유동성을 갖추고 있으면(시장 선도자와 비교했을 때 매우 적더라도) 거래소를 건전하게 유지하고 시장 참여자에게 합리적인 유동성을 제공할 수 있다는 점입니다.

디지털 금의 네트워크 효과

디지털 금은 어떠한 종류의 네트워크 효과를 보여줄까요?

이 질문들에 대답하기 위해서는 사용자가 디지털 금을 어떻게 이용하는지에 대해 먼저 알아봅시다.

디지털 금과 같은 가치 저장 수단의 목적은 추후에 소비하기 위하여 가치를 저장해놓는 것입니다. 시간이 지나 디지털 금이 다른 것으로 거래되기 이전까지 해당 물품은 그 어떠한 효용도 없습니다. 새로운 사용자의 유입 혹은 유출로 어떠한 이득도 보지 않는다는 것입니다.

사용자가 다른 재화나 서비스를 소비하기 위해 디지털 금을 처분하려 할 때는 유동성, 즉 디지털 금을 구매하고자 하는 인원이 필요해집니다. 이와 같은 유동성은 대체 가능한 디지털 금을 전문적으로 다루는 거래소에서 제공해줄 수 있습니다.

디지털 금의 효용성은 그 유동성에 비례합니다. 위에서 언급했듯이, 이는 비트코인의 네트워크 효과가 log(n)으로 수렴한다는 것을 의미하비다.

디지털 현금의 네트워크 효과

그렇다면 디지털 현금은 어떠한 종류의 네트워크 효과를 보일까요?

이 질문에 대답하기 위해서는 사용자들이 디지털 현금을 어떻게 사용하는지를 먼저 살펴봐야 합니다.

디지털 현금은 가치저장수단 및 거래의 매개체로서 활용됩니다. 추가적으로 통화 단위로서의 역할을 수행하는 경우도 있습니다.

따라서 디지털 현금의 총 효용은 얼마나 많은 상인들이 재화나 서비스의 대가로 디지털 현금을 받길 원하는가와 비례합니다.

이는 앞서 설명한 직접적 네트워크 효과(전화기 도식)에 해당됩니다. 디지털 현금 지급 방식을 수용하는 사람들의 수가 증가할수록 기존 사용자가 비즈니스를 할 수 있는 상인이 증가한다는 것입니다.

모든 주요 법정화폐가 각 관할지역에서 이러한 네트워크 효과를 보이고 있습니다. 상인과 소비자들은 해당 국가의 법정화폐로 세금을 납부해야하기 때문에 임금(직원)과 매출(기업)을 해당 지역의 명목화폐로 지급 받습니다. 소비 및 납부의 기준이 되는 법정화폐와 대응했을 때 변동성이 생기는 화폐는 대차대조표 리스크(Balance Sheet Risk)를 동반하기 때문에 법정화폐에 대한 강력한 네트워크 효과가 발생합니다.

직관적으로 판단했을 때 이는 S-곡선 그래프에 해당될 가능성이 높습니다. 처음 디지털 현금을 받는 50%의 상인들은 그 이후 유입될 50% 상인과 비교했을 때 디지털 현금의 효용 가치를 훨씬 더 폭발적으로 더합니다.

가치 저장 vs 효용

비트코인 과격론자들은 위의 내용들이 이론상으로만 유의미하다고 주장할 것입니다. 더 자세하게는 ‘당연히 새로운 사용자가 비트코인을 더욱 가치있게 만들겠죠. 비트코인을 구매하고 보유함으로써 자연스레 더 가치있게 만드는 겁니다! 유동성에 대한 논리는 논지를 흐리는, 즉 레드헤링(Red Herring)입니다’라고 주장할 것입니다.

이는 좁은 의미에서는 사실이긴 하지만, 상대적 현실을 무시하고 있습니다. 만약 다른 무언가가 디지털 현금이 되어 초선형 네트워크 효과를 달성하면 어떻게 될까요? 이렇게 더 넓은 관점에서 생각해보고 있는 것입니다. 유동성의 저선형 네트워크 효과만 봤을 때는 레드헤링이 맞습니다. 그러나 비트코인이 저선형 네트워크 효과를 가진 디지털 금의 지위를 유지하는 가운데 만약 다른 무언가가 디지털 현금이 되어 초선형 네트워크 효과를 갖춘다면, 비트코인은 추월 당할 것입니다.

크립토 세계에서 이러한 구도를 흔히 가치저장 (SoV) 대(對) 효용성 논쟁으로 부릅니다. 가치저장을 옹호하는 사람들은 더 많은 인원들이 보유할수록 가치가 상승하여 더욱 더 많은 사람들이 보유하도록 만든다는 논지의 재귀성 이론을 토대로 주장을 펼칩니다.

물론 재귀성도 양방향으로 작용합니다. 과도한 변동성이 형성되면 가치저장수단의 목적 자체를 퇴색시키는 불안정성을 불러올 수도 있습니다. 가격이 상승하는 경우 이러한 가치저장 가설을 신뢰하기는 굉장히 쉽지만 가격이 하락하는 경우 근본적인 효용가치가 유기적인 저점을 형성합니다.

암호화폐가 얼마나 초기단계에 있는지 간과하기 쉬운 것 같습니다. 지구상에는 70억명정도의 사람들이 살아가지만, 그중 암호화폐를 보유한 인원은 5천만명도 안됩니다. 전세계적 수용도가 1%도 안되는 지점인 것입니다. 모든 것이 복제될 수 있는 오픈소스 소프트웨어의 세상에서 우위를 점하기 위해서는 최대한 빠르게 네트워크 효과를 달성하는 것은 굉장히 중요하기 때문에 기저에 깔린 네트워크 효과의 효력이 중요합니다. 수천만명의 사용자들 사이에서 이러한 가치 통합의 성공 여부에 따라 네트워크의 최종적 가치에 중대한 차이가 나타납니다.

다른 요인들

네트워크 효과는 하나의 경쟁 요인에 불과합니다. 이외에도 다양한 요인들이 있습니다.

비트코인 과격론자들이 옹호하는 다른 요인들은 “브랜드 인지도” 및 거래소, ATM, 기타 금융상품, 하드웨어, 모바일 지갑 등의 제3자 생태계와의 연결성입니다.

이러한 요인들의 영향력을 살펴보기 위해서 비트코인과 이더리움을 비교해 보겠습니다. 이더리움과 비교하는 이유는 비트코인을 넘어설 것 같아서가 아니라 경쟁력 있는 네트워크가 출시 3년만에 얼마만큼을 이루어낼 수 있는지를 보여주기 위해서입니다.

브랜드 인지는 분명 중요한 요인입니다. 비트코인은 암호화폐의 선두주자입니다. 하지만 이 브랜드가 넘볼 수 없는 수준이라는 것은 어폐입니다. 무적인 브랜드는 없습니다.

비트코인과 같이 공개된, 무허가성(Permissionless) 브랜드의 가치를 정량화하는 좋은 방법은 없지만, 대략적인 측정을 위해 구글 트렌드를 활용할 수는 있겠습니다.

비트코인은 청색이고 이더리움은 적색입니다. 가장 차이가 많이 날 때는 비트코인의 검색횟수는 이더리움의 11배에 달했습니다. 현재 그 차이는 8배에 해당합니다. 크립토 생태계의 변동성과 급격한 성장추세를 고려했을 때, 이 정도 우위는 수년 안에 완전히 사라질 수도 있습니다.

제3자와의 통합성은 어떨까요? 이 영역에서 이더리움은 비트코인과 거의 동일한 수준을 보이고 있습니다.

거래소 — 모든 주요 거래소는 비트코인, 이더리움 법정화폐 쌍을 지원하고 있습니다.

하드웨어 지갑 — 모든 주요 하드웨어 지갑들은 비트코인과 이더리움을 지원합니다.

ATM — 알려진 한도 내에서는 모든 암호화폐 ATM 기기는 양쪽 모두를 지원합니다.

모바일 지갑 — 비트코인과 이더리움 모두 상당수의 iOS/안드로이드 모바일 지갑을 가지고 있습니다.

기타 금융상품 — 비트코인은 CME, CBOE, 그리고 나스닥 선물시장등에 먼저 진출해 있습니다. 하지만 이더리움의 현 추세를 봤을 때 향후 24개월 내에 비슷한 수준으로 진출해 있을 것으로 추론할 수 있습니다.

다시 한번 말하지만, 이더리움이 비트코인을 추월할 것이라는 주장이 아닙니다. 다만 비트코인의 제3자 통합 범위가 결코 따라잡히지 못할 수준은 아니라는 점입니다.

결론

네트워크 효과와 경쟁 요인들에 대해 잘못 이해되는 경우들이 많습니다. 대중의 믿음과는 반대로 n2의 네트워크 효과를 실제로 보여주는 네트워크는 없으며, 대체 가능 자산 거래소 등 대부분의 경우 log(n)의 네트워크 효과가 나타납니다. 디지털 금으로서의 비트코인은 영구적으로 저선형 log(n) 네트워크 효과를 보일 것이며, 디지털 현금으로서의 비트코인은 암호화폐 보급이 전세계 인구의 1퍼센트 미만에서 50퍼센트를 달성하는 시점에 네트워크 효과가 초선형으로 나타날 것입니다. 가치저장수단으로서 지배적인 지위를 갖는 암호화폐는 성장함에 따라 초선형 네트워크 효과를 보여줄 것입니다.

브랜드 및 생태계 연결성과 같은 경쟁 요인들은 규모 수익이 상승하는 양상이 아니며, 초선형 네트워크 효과를 띄는 경쟁력 있는 네트워크 효과로 쉽게 추월당할 수 있습니다. 위 내용이 사실이라는 점을 증명하는 다양한 증거들이 이미 나타나고 있습니다.

크립토 생태계의 진정한 승자를 가리기 위한 전쟁은 이제 막 시작됐습니다. 네트워크 효과 그래프의 좌측 1%상에서 차이점을 구별해내는 것은 쉽지 않습니다. 네트워크 효과가 이제 막 전초전에 진입하기 시작했다고 생각하는 것이 더 이해하기 수월할 것입니다.

이 에세이에 대한 피드백을 제공해준 Chris Dixon과 Matt Huang에게 감사를 표합니다.