편집자 주: 이 기사의 출처는블록 비트 BlockBeats (ID: BlockBeats), 승인을 받아 Odaily에서 재인쇄했습니다.

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블록 비트 BlockBeats (ID: BlockBeats)

, 승인을 받아 Odaily에서 재인쇄했습니다.

이제 NFT에 주목하는 거의 모든 사람들이 유동성이 좋지 않다는 것을 잘 알고 있으며 사람들은 NFT가 이래야 한다고 생각하는 것 같고 이 문제를 해결할 방법이 없습니다. 그러나 암호화 분야에서는 블록체인의 암호화된 경제 시스템에서 "유동성"의 문제는 메커니즘 설계를 통해 해결할 수 있습니다. 이 기사에서는 NFT 공간의 유동성이 금융화를 통해 개선될 수 있는지 여부를 탐구하고 이 접근 방식을 시간이 지남에 따라 다른 비유동 자산으로 확장할 것입니다.

NFT 자산 클래스의 금융화

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NFTfi.com, NFT를 대출 담보로 금융화

블록체인 기술 개발의 초기 단계에서 ERC-20 토큰의 유동성도 충분해지기까지 몇 개월 또는 몇 년이 걸립니다. 토큰 발행인은 중앙 집중식 거래 플랫폼에 상장하고 높은 상장 수수료를 지불하며 감독을 피하려고 노력할 것이며 시장은 스마트 계약과 암호화된 경제 메커니즘을 적용하여 동종 토큰의 유동성 문제를 해결할 것입니다. 오늘날 유동성 채굴의 천재성과 자동화된 마켓 메이커 메커니즘의 탄생으로 ERC-20 토큰은 거의 즉시 충분한 유동성을 얻을 수 있으며 DEX는 DeFi의 시장 가치를 4400억 달러로 밀어 올렸으며 일일 거래량은 최고 2000억원이 넘는다.

NFT가 점점 더 금융화됨에 따라 새로운 유형의 거래 플랫폼, 대출 프로토콜 및 파생 상품도 필요합니다. 따라서 NFT 가격 발견이 다음으로 해결해야 할 큰 문제가 될 것이라고 생각합니다. 자본 시장의 효율적인 가격 발견 메커니즘을 통해 참가자는 더 빠르게 거래하고, 토큰화를 통해 유동성을 높이고, 주문서 없이 NFT를 담보로 사용할 수 있으며, 풍부한 NFT 지원 토큰을 만들 수 있습니다. 즉, 가격 발견은 NFT 자산 클래스의 금융화를 가능하게 할 것입니다.

그렇다면 NFT의 가격 발견을 실현하는 방법은 무엇입니까? 다시 말하지만, 이 게시물에서 설명한 것처럼 새로운 가격 발견 메커니즘, 특히 평가 메커니즘은 NFT의 유동성 및 기타 비유동 자산 문제를 해결할 전례 없는 혁신을 가져올 것입니다.

현재 가격 발견을 이해하는 방법

오늘날 NFT의 가격을 알아보는 방법은 몇 가지뿐입니다. 이러한 메커니즘에 대한 확실한 이해는 먼저 우리 마음에 틀을 구축하고 가격 발견 문제에 대해 더 잘 생각하는 데 도움이 될 것입니다.

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SuperRare 사용자 판매 및 경매 선호도 비교(데이터 출처: Dune Analytics)

1. 과거 거래를 통한 가격 책정

Rarible 및 대부분의 다른 NFT 마켓플레이스에서 사용하는 거래 방법에서 평가는 공개 시장의 거래에 의해 결정됩니다. NFT가 거래될 때 시장은 자산의 역사적 가격과 출처를 기록합니다. 시장 참가자 수가 적으면 이 기본 메커니즘은 효과적인 가격 정보를 많이 얻지 못하고 시장의 유동성도 매우 열악합니다. 우리가 본 것처럼 NFT의 거래 효율성은 매우 낮습니다. 주로 NFT의 가치를 누군가가 인정하고 기꺼이 입찰해야 하기 때문입니다.

2. 경매를 통한 가격

대부분의 시장에서 판매자와 구매자는 현재 경매를 통해 NFT를 구매하고 가격을 책정하는 것을 선호합니다.

Async.art는 SuperRare와 마찬가지로 웹 사이트 갤러리에 영구 경매를 사용합니다. Beeple의 350만 달러 경매는 아직 초기 단계이지만 경매가 충분히 번창하고 있음을 입증했습니다. NFT 자산의 본질적인 가치는 더 주관적인 경향이 있고 더 많은 사람들이 방관하는 경향이 있기 때문에 경매는 예술품 판매에 매우 도움이 된다는 점을 언급할 가치가 있습니다.

그러나 자본 시장 효율성의 관점에서 NFT를 경매로 판매하는 것은 차선책입니다. 블록체인의 대부분의 경매 메커니즘은 Vickery 경매를 사용하지 않으며, Vickery 경매는 구매자의 마음에 있는 컬렉션의 가치를 가장 잘 반영할 수 있는 경매 방법입니다(리듬 참고: Vickery 경매는 차순위 봉인 입찰 경매입니다. 다른 사람의 입찰가를 모르고 최고가 입찰자가 낙찰되지만 그 다음으로 높은 입찰가만 지불합니다.)

그들은 입찰자가 자본을 잠그도록 요구하기 때문에 훨씬 덜 자본 시장 효율적인 코인 판매입니다. 이 문제를 해결하기 위해 일부 플랫폼은 이 문제를 해결하기 위해 입찰 자본을 잠그는 입찰자에게 DeFi 수익금을 지불할 것을 제안하기도 했습니다. 경매에서 각 입찰의 가치는 책에 표시된 것보다 훨씬 높을 수 있습니다.

3. 세분화된 가격 책정

Ark, Wrapped Punk, WG0 및 NFTX와 같은 프로젝트와 함께 조각화는 하나 이상의 NFT를 DEX 또는 중앙 집중식 거래소에서 거래할 수 있는 ERC-20 토큰으로 분할할 수 있습니다. 이러한 방식으로 누구나 NFT의 전체 평가를 설정하는 데 도움이 되는 토큰을 얼마든지 구매할 수 있으며 단일 사용자의 평가 비용을 줄일 수 있습니다(그러나 전체 메커니즘의 비용은 반드시 감소하지는 않습니다). NFT의 파편화로 인해 사용자는 이해 관계자 거버넌스 및 ERC-20 자산 평가 관리라는 문제에 직면해야 합니다.

기존 접근 방식에 대한 논의는 가격 발견 문제에 대한 자본 시장의 효율성을 크게 개선할 수 있는 방법이 있는지 여부를 고려하도록 자극합니다. 아래에서 이러한 방법 중 일부를 설명합니다.

가격 발견의 파괴적 요소로서의 자본 시장 효율성

지금까지의 논의를 바탕으로 가격 발견 메커니즘의 장점을 판단하는 기본 틀은 자본 시장 효율성을 측정하는 것입니다. P(x)를 상품 x의 발견 가격으로 정의하고 C(x)를 참가자가 가격을 책정하기 위해 지불해야 하는 총 비용으로 정의하겠습니다. 그런 다음 메커니즘의 가격 발견 효율성을 E=P/C로 대략적으로 정의할 수 있습니다. 이것은 특정 자산 집합에 대한 효율성입니다. 이 프레임워크에서 판매 메커니즘의 효율성은 항상 E=1이고 경매 메커니즘의 효율성은 E≤1이며 조각화는 여기에서 더 자세한 분석이 필요합니다. E≥ 1 . 문제는 조각화보다 더 잘할 수 있는지 여부이며 대답은 '예'입니다.

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NFTBank는 Decentraland 소포와 같은 가상 부동산을 추적하고 추정합니다.

1. 가격 계산

경매는 주관적 가치가 높은 항목에 적합하지만 수집품 시장은 종종 희소성과 정의된 속성에 따라 가격이 책정됩니다. CryptoKitties 및 가상 부동산과 같은 이러한 자산 중 일부는 간단한 계산으로 가격이 책정될 수 있습니다.

NFTBank.ai는 유사하거나 인접한 수집품의 과거 가격을 기반으로 수집품의 가격을 예측하기 위한 정확한 기계 학습 모델을 제시한 최초의 스타트업 중 하나였습니다. 가상 부동산의 가격은 과거 판매 및 인근 지역의 잠재적 소득 창출을 고려한 모델에 따라 달라질 수 있습니다.

이 경우 가격 책정 알고리즘을 배포하는 고정 비용 c가 있는 메커니즘을 생각할 수 있기 때문에 자본 시장의 효율성이 크게 향상됩니다. 따라서 비용은 가격 발견 시 상각되고 효율성 E=P/c는 시간이 지남에 따라 무한대가 됩니다. 그러나 기계 학습이 Beeple의 예술 작품과 같이 풍부하고 주관적인 가치가 높은 상품에 잘 작동하는지 여부는 아직 두고 봐야 합니다.

2. 전문가 네트워크

가격 발견의 고정 비용을 달성하기 위해 반드시 기계 학습 모델을 구축할 필요는 없습니다.

우리가 가격을 정할 때마다 5명의 전문가에게 일정 금액을 지불하여 품목의 공정한 시장 가치에 대한 의견을 제공한다고 상상해 보십시오. 원자재 가격이 상승하면 자본 시장 효율성이 높아집니다. 이 접근 방식은 중앙 집중식 서비스 또는 인센티브화된 인간 네트워크를 사용하여 평가를 생성할 수 있습니다. 인간 전문가를 사용하는 데 있어 한 가지 우려 사항은 규모입니다. NFT 공간에서 생성될 수 있는 잠재적인 전체 상품 양을 처리할 수 있는 충분한 전문가가 정말로 있습니까?

다음에 살펴보겠지만 이 접근 방식의 가장 좋은 형태는 온체인 오라클 네트워크로 변환될 수 있으며, 이는 에이전트가 검증에 참여하도록 자연스럽게 인센티브를 제공하고 효과적으로 검증을 수행합니다.

3. 피어 예측 오라클 머신

오라클에서 가장 흥미로운 최근 개발은 Upshot의 피어 예측을 온체인 메커니즘으로 선구적으로 구현한 것입니다.

Peer Prediction은 참가자가 데이터 피드나 객관적 진실의 다른 출처 없이 정직하게 질문에 답하도록 장려하는 협력 게임입니다. Upshot은 NFT에 대한 자본 효율적인 가격 발견을 생성하기 위해 정렬 알고리즘과 결합된 동료 예측을 적용할 것을 제안합니다.

이 작은 분야에서 피어 예측 정의를 수행하는 것은 어렵지만 메커니즘은 본질적으로 객관적으로 가격이 책정된 수집품 또는 주관적으로 가격이 책정된 예술 작품 간에 불가지론적입니다. 오라클은 견해에 동의하는 법을 배웁니다.

첫째, 이 메커니즘의 평가 비용은 가격 계산과 유사하게 많은 상품에 대해 상각됩니다. 둘째, 프로토콜의 안전 마진은 미래 소득에서 평가할 수 있습니다. 일부 감정인이 악의적이거나 성능이 좋지 않은 경우 프로토콜은 미래 현금 흐름을 적극적으로 줄이고 평가 작업을 위해 선택하지 않습니다. 에이전트가 보안 비용을 선불로 지불하도록 하는 대신 미래 현금 흐름을 삭감하여 에이전트에게 불이익을 주는 것은 암호경제 프로토콜 전반에 걸쳐 자본 시장 효율성을 크게 향상시키는 것입니다.

Upshot의 피어 예측은 NFT 가격 발견을 위한 최초의 널리 적용 가능한 온체인 메커니즘이 될 것이며 NFT 가격 책정은 2021년에 출시되는 Upshot 프로토콜의 첫 번째 애플리케이션이 될 것입니다.

4. 파생상품의 묵시적 가격

NFTfi와 같은 회사에서 제공하는 NFT 대출 서비스와 NFTX.org에서 구상한 NFT 지수는 NFT 가격 발견을 위한 또 다른 수단을 만들었습니다. 미래에 NFT를 구매할 수 있는 권리 또는 예측 시장 점유율과 같은 맞춤형 파생 상품은 잠재적으로 NFT 가격을 책정하면서 유동성 통합 비용을 다른 플랫폼이나 메커니즘에 위임할 수 있습니다. 이 분야는 아직 초기 단계에 있으며 NFT 금융화 추세가 계속됨에 따라 향후 몇 년 동안 더 크게 발전할 것입니다.

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Upshot은 피어 예측과 대중적인 알고리즘을 사용하여 NFT의 효율적인 가격 책정을 제안합니다.

NFT 유동성의 영향

전반적으로 자본 시장에서 효율적인 가격 발견 메커니즘의 잠재력은 기존 NFT의 유동성과 온체인 불변 자산으로 표현될 수 있는 비유동 자산에 깊은 영향을 미칩니다. 우리는 향후 몇 년 안에 가격 발견 문제를 중심으로 가치 평가 방법의 전체 생태계가 발전하는 것을 보게 될 것입니다. 우리는 또한 일부 방법이 객관적으로 가격이 책정된 상품에 더 적합하고 일부 방법이 주관적으로 가격이 책정된 상품에 더 적합하다는 것을 확인했습니다.

다음은 가격 발견의 몇 가지 실용적인 응용 프로그램입니다.

1. 크리에이터는 작품을 제작할 수 있으며, 효율적인 감정 시장은 완전 자동화된 방식으로 작품에 대한 유동성을 제공합니다. 따라서 이것은 아이디어, 콘텐츠 및 디지털 상품을 수익화하는 완전히 파괴적인 메커니즘이 될 것입니다.

2. NFT 포트폴리오 및 수집품은 새로운 가치를 발견하기 위해 오라클 기반 가격 책정을 사용하여 평가됩니다.