Stream Finance 붕괴 분석: 3,000만 달러 위기를 처리하는 데 걸린 96시간

스트림 파이낸스의 붕괴는 단발적인 사건이 아니었습니다. 10월 29일 첫 번째 이상 신호부터 11월 3일 위기 종식까지, 96시간에 걸친 이 위기 관리는 현재 디파이 생태계의 구조적 취약성을 드러냈습니다. 더 중요한 것은, 이 사건에 대한 다양한 이해관계자들의 다양한 대응이 디파이 위험 관리의 경계를 이해하는 데 있어 보기 드문 실질적인 사례를 제공한다는 것입니다.

유동성 고갈: 과소평가된 체계적 위험

10월 29일, Gearbox Protocol 팀원인 Ilya Desyatnik은 Plasma 플랫폼에서 Stream 관련 가용 유동성이 크게 감소한 것을 발견했습니다. 온체인 대출 시장에서 유동성 부족은 종종 연쇄 반응의 시발점이 됩니다. 거래 상대방 부족으로 청산 메커니즘이 실패하면 전체 시스템의 위험 가격 결정 논리가 무너집니다. 더 심각한 문제는 Stream의 자금 조달 구조에 있습니다. 부채는 약 2,400만 달러에 달하지만, 자금 조달 방식은 온체인에서 투명성이 크게 부족합니다. 경험 많은 위험 분석가라면 이러한 징후만으로도 경각심을 가질 수 있을 것입니다. 그러나 Invariant Group이 협상을 통해 문제를 해결하려는 초기 선택은 기존 금융에서는 타당할 수 있지만, 고도로 비선형적인 DeFi 환경에서는 더 큰 위험의 씨앗을 뿌립니다. DeFi 시장에서는 시간 비용이 심각하게 과소평가되는 경우가 많습니다.

기술적 관점에서 볼 때, DeFi 프로토콜은 본질적으로 위험 관리 도구 세트가 제한적입니다. 기존 금융 기관은 마진 콜, 규제 개입 또는 장외 협상에 의존하여 위험 노출을 통제할 수 있지만, 탈중앙화 프로토콜은 모든 작업을 사전 정의된 스마트 계약 메커니즘을 통해 실행해야 합니다. 이러한 제약 하에서 위험 관리의 효과는 도구 설계의 미래 지향적인 특성에 크게 좌우됩니다. 이 사건에서 램핑 LT(선형 청산 임계값 조정) 메커니즘은 실질적인 가치를 보여주었습니다. 이 메커니즘은 즉시 청산을 유발하지 않고 청산 임계값을 점진적으로 낮춰 차용자에게 청산할 수 있는 시간을 제공하는 동시에 유동성 부족 시 공황 매도를 방지합니다. 이러한 설계는 DeFi 시장의 미시 구조에 대한 깊은 이해를 반영합니다. 즉, 유동성 자체는 시시각각 변하며, 모든 상황에 맞는 단일 청산 전략은 역효과를 낼 수 있다는 것입니다. 이러한 점진적인 도구가 없었다면 10월 30일의 상황은 해결 불가능했을 것입니다. 만약 Invariants가 청산을 강요당한다면, 더 큰 슬리피지 손실에 직면할 수 있습니다. 만약 그들이 계속 기다린다면, 그들은 완전히 통제력을 잃을 것입니다.

다자간 게임에서의 시간적 압박과 정보의 비대칭성

10월 29일부터 11월 1일까지 Stream, Invariant Group, 그리고 다른 참여자들은 화폐의 시간 가치에 관한 비대칭적인 게임에 본질적으로 관여했습니다. Stream의 전략은 전형적인 위험 도박 논리를 드러냈습니다. 10월 30일 연 25%의 이자 비용에도 불구하고 포지션 청산을 거부한 것은 시장 반등 가능성이 지연 비용을 충당하기에 충분하다는 내부 평가를 반영한 것입니다. 이는 매우 위험한 결정이었습니다. 온체인 시장에서 유동성이 사라지면 모든 포지션이 즉시 청산 채널을 잃을 수 있기 때문입니다. Invariant Group은 더욱 복잡한 상충 관계에 직면했습니다. 큐레이터로서 그들은 LP의 이익 보호와 프로토콜 중립성 유지 사이의 균형을 찾아야 했습니다. 10월 31일 할당량 한도를 0으로 조정하고 여러 개의 Ramping LT 실행 계획을 준비한 것은 협상에서 집행으로 전략의 전환을 의미했습니다. 특히 이러한 변화는 Stream이 430만 달러를 최초 상환한 후에 이루어졌습니다. 이러한 부분 상환은 즉각적인 압박을 완화하는 동시에 후속 협상을 위한 심리적 레버리지를 제공했습니다.

이 과정 전반에 걸쳐 지속적인 온체인 데이터 모니터링은 의사 결정에 기반이 되는 기반을 제공했습니다. Gearbox 팀은 매시간 DEX 유동성 변화를 추적하고, 남은 상환 필요액을 계산하며, 청산 가능성을 평가했습니다. 이러한 겉보기에 기술적인 작업은 실제로 전체 위험 관리 프로세스의 기반 정보 계층을 형성했습니다. 불변 시장을 사용하는 프로토콜 중 하나인 Gearbox는 큐레이터에게 지속적으로 데이터 분석 및 위험 평가를 제공했습니다. 큐레이터의 결정에 직접적으로 개입할 권한은 없었지만, 이러한 정보 지원은 모든 당사자가 중요한 순간에 상황을 더욱 정확하게 평가하는 데 도움이 되었습니다. 11월 1일은 진정한 전환점이 되었습니다. Morpho Labs의 시장 금리가 85%까지 급등했을 때, 모든 참여자는 게임이 끝났음을 직감했습니다. 이 금리 수준에서는 어떤 DeFi 전략의 기대 수익률도 차입 비용을 감당할 수 없었고, 지속적인 지연은 파산을 가속화할 뿐이었습니다. Stream은 결국 전액 상환을 선택했습니다. 자금 출처는 공개되지 않았지만, 자금 규모(2천만 달러 이상)와 동원 속도(하루 만에 완료)는 의심할 여지 없이 복잡한 거래소 외부 조정을 수반했습니다. 이 과정에서 Invariant 회원사인 프라다가 수행한 역할은 종종 간과되는 사실을 다시 한번 확인시켜 줍니다. 분산형 시스템에서도 인간의 판단력, 협상 능력, 그리고 실행 효율성은 대체할 수 없는 요소입니다.

구조적 결함: 중앙집중식 가격 책정과 분산형 청산이 만나는 경우

11월 3일 Stream이 붕괴되었을 당시, 시스템 내 잔여 부채는 약 7만 달러에 불과했습니다. 3천만 달러에 달할 수 있는 잠재적 손실과 최종 5만 달러에 달하는 부실 부채의 차이는 극명했습니다. Gearbox Protocol의 경우, 이 사건의 영향은 미미했는데, 이는 주로 조기 경고와 시의적절한 위험 격리 조치 덕분이었습니다. 그러나 이 7만 달러의 처리 과정에서 더 심각한 시스템 문제가 드러났습니다. Invariant는 마지막 순간에 LT를 0으로 줄이는 거래를 시작했지만, 청산 메커니즘이 예상대로 작동하지 않았습니다. DEX 유동성이 고갈된 반면, xUSD 오라클 가격은 1.20에 머물러 실제 시가총액과 크게 차이가 났습니다. 이러한 가격 분리 현상으로 인해 청산 계약에서 적절한 거래 상대방을 찾을 수 없었고, 결국 Invariant는 자체 자금을 사용하여 청산의 일부를 완료해야 했습니다.

이 결과는 현재 DeFi가 직면한 핵심 모순을 드러냅니다. 중앙화된 구성 요소(팀 제어 오라클, NAV 기반 가격 책정, 중앙화된 거래소 유동성 풀)가 탈중앙화 프로토콜에 내장될 경우, 극단적인 경우 두 논리 간의 충돌이 심화될 수 있습니다. Stream의 근본적인 문제는 코드가 아니라 운영 아키텍처에 있습니다. 오라클 가격 업데이트는 내부 팀의 판단에 의존하고, 자금은 온체인과 오프체인에서 자유롭게 이체될 수 있으며, 독립적인 준비금 감사 메커니즘이 부족합니다. 이러한 특성으로 인해 외부 분석가가 온체인 데이터를 통해 실제 지급 능력을 정확하게 평가하는 것은 사실상 불가능합니다. Ilya는 계약 논리뿐만 아니라 자금 흐름의 전체 토폴로지에도 집중했기 때문에 조기에 경고할 수 있었습니다. 이러한 위험 식별 기능은 현재 체계적인 모니터링 프레임워크보다는 개인적인 경험에 크게 의존하고 있습니다.

산업 수준의 의미: 도구, 조기 경보 시스템 및 구조적 개혁

이 사건은 DeFi 업계에서 심도 있는 논의를 위한 몇 가지 영역을 제공합니다. 큐레이터 툴셋의 성숙도는 위험 관리 효율성에 직접적인 영향을 미칩니다. 모듈식 위험 관리 아키텍처(예: 시장 운영과 위험 제어 도구 분리)는 프로토콜 설계의 미래 트렌드가 될 수 있습니다. 허가 없는 대출 인프라인 Gearbox는 이러한 설계 방식을 채택합니다. 프로토콜 자체는 시장을 직접 관리하지 않지만, 큐레이터에게 금리 조정, 청산 임계값 제어, 자산 금지 메커니즘, Ramping LT와 같은 점진적 청산 도구를 포함한 완전한 위험 관리 툴킷을 제공합니다. 이 아키텍처는 전문적인 위험 관리 기능을 도입하는 동시에 탈중앙화를 유지합니다. 그러나 이는 새로운 의문을 제기합니다. 큐레이터의 인센티브가 LP의 이익과 완전히 일치하는가? 극단적인 경우, 큐레이터는 엄격한 조치를 시행하기 위해 평판 비용을 감당할 충분한 인센티브를 가지고 있는가?

조기 경보 메커니즘의 제도화 또한 시급히 필요합니다. 온체인 데이터 투명성은 실시간 모니터링을 위한 기술적 기반을 제공하지만, 현재 이러한 모니터링은 개인의 선제적 관심에 크게 의존하고 있습니다. 10월 29일의 초기 경고가 없었다면 모든 후속 조치가 지연되거나 누락되었을 수도 있습니다. 업계는 유동성 변화, 부채 집중도, 자금 흐름과 같은 다차원적 지표를 자동화된 모니터링 시스템에 통합하여 더욱 체계적인 이상 징후 탐지 프레임워크를 구축해야 합니다. 하이브리드 자산의 위험 평가 방법론 또한 시급히 마련되어야 합니다. 점점 더 많은 DeFi 상품이 CeFi 요소(수탁, 컴플라이언스, 법정화폐 채널)를 통합함에 따라 기존의 온체인 감사 방식은 효과가 없어졌습니다. 혁신의 여지를 유지하면서 이러한 하이브리드 프로토콜에 대한 효과적인 실사를 수행하는 방법은 업계 전체가 직면한 공통적인 과제입니다. 아마도 기존 금융과 유사한 계층적 정보 공개 시스템이 필요할 것이며, 하이브리드 프로토콜이 중앙화 정도와 주요 위험 요소를 명확하게 표시하도록 요구할 것입니다.

인지된 수익률과 위험 간의 불일치는 여전히 근본적인 문제로 남아 있습니다. 스트림이 단기간에 2,400만 달러를 유치한 것은 시장의 높은 수익률에 대한 갈증이 합리적인 위험 평가보다 훨씬 크다는 것을 보여줍니다. 청산 메커니즘이 즉각적인 유동성에 의존하는 매우 변동성이 큰 환경에서, 연 25%의 수익률은 투자 기회가 아닌 경고 신호로 받아들여야 합니다. 이러한 인지 편향을 바로잡으려면 투자자 교육뿐만 아니라 프로토콜 수준에서의 투명성 제고가 필요하며, 이를 통해 위험 가격 책정을 더욱 명확하게 해야 합니다.

위기 이후에는 실패를 피하는 것이 아니라 손실을 통제하는 것이 성숙의 기준입니다.

전체 사건을 돌이켜볼 때, 진정으로 주목할 만한 것은 스트림의 실패 자체가 아니라 위험을 관리 가능한 범위 내로 성공적으로 억제한 과정입니다. 3천만 달러의 잠재적 손실에서 5만 달러의 최종 잔여 부실 채권에 이르기까지, 이러한 결과는 도구의 완전성, 의사 결정의 시의성, 그리고 물론 운의 요소에 달려 있었습니다. 이 사건은 기존 위험 관리 메커니즘의 효과를 보여주었지만, 조기 경보가 시스템보다는 개인에 의존하고, 큐레이터 인센티브 메커니즘이 불완전하며, 하이브리드 자산에 대한 평가 기준이 부족하다는 등 여러 단점도 드러냈습니다. DeFi는 아직 금융 인프라 분야에서 초기 단계의 실험 단계에 있습니다. 프로토콜 설계의 합리성, 시장 참여자의 비합리성, 그리고 규제 공백의 모호한 영역 등 이러한 요소들이 서로 얽혀 있어, 단일 차원의 개선만으로는 시스템적 위험을 근절하기에 충분하지 않습니다. 진정한 성숙의 척도는 모든 실패를 피하는 것이 아니라, 실패 발생 시 신속한 대응, 효과적인 격리, 그리고 손실 통제가 가능한 메커니즘을 구축하는 것입니다.

시장 참여자들에게 이 사건의 실질적인 의미는 다음과 같습니다. 수익률 자체보다 수익률의 위험 구조가 더 중요합니다. 소위 "탈중앙화 프로토콜"에는 수많은 중앙화된 구성 요소가 포함될 수 있으며, 이러한 구성 요소는 하나하나 식별해야 합니다. 초기 경고 신호는 명확한 가격 변동보다는 유동성 및 자금 흐름의 변화와 같은 세부적인 요소에 숨겨져 있는 경우가 많습니다. 빠르게 변화하는 DeFi 시장에서는 96시간이 위기의 시작부터 발발까지 이어지는 전체 주기를 나타낼 수 있습니다. 이 기간 내에 올바른 판단을 내릴 수 있는지 여부가 손실의 규모를 결정하는 경우가 많습니다.