비트코인, 이더리움·솔라나보다 탈중앙화 우위 — ARK 분석

ARK Invest와 Glassnode는 9월 1일 공동 연구를 발표하여, 비트코인과 이더리움 모두에서 측정된 블록 생산 임계값을 넘을 수 있는 주체는 3개이며, 솔라나는 19개가 필요하다는 사실을 발견했습니다.

32페이지 분량의 '탈중앙화 스펙트럼: 디지털 자산의 설계 트레이드오프'라는 제목의 보고서는 소유권, 이탈 유동성, 검증 비용, 핵심 복원력, 재구축 비용, 인프라 분포 측면에서 네트워크를 비교합니다.

이 결과가 3개 회사가 비트코인이나 이더리움을 통제한다는 의미는 아닙니다. 기반 하드웨어, 지분 또는 노드 운영자가 자원을 회수하거나 이동할 수 있는 별도의 참여자에 속하더라도 이 지표는 채굴 풀과 스테이킹 플랫폼을 주체로 간주합니다.

비트코인의 3개 풀 임계값은 소유권과 다릅니다

보고서는 비트코인에 51% 해시레이트 임계값을 적용했습니다. Foundry USA가 측정된 해시레이트의 27.27%를 차지했고, AntPool이 17.06%, F2Pool이 16.96%로 뒤를 이었습니다. 이 세 풀을 합치면 61%를 넘습니다.

이로써 나카모토 계수는 3이 되었습니다. 나카모토 계수는 네트워크의 핵심 생산 임계값을 넘기 위해 필요한 최소 측정 주체 수로 정의됩니다. ViaBTC가 추가로 9.50%를 통제했고, SpiderPool은 5.82%를 차지했습니다.

채굴 풀은 블록 생성을 조율하고 보상을 분배하지만, 해시레이트를 생산하는 기계를 반드시 소유하지는 않습니다. 독립 채굴자들은 더 안정적인 수입을 얻기 위해 풀에 연결하며, 컴퓨팅 파워를 다른 곳으로 이동할 수 있습니다.

이러한 이동성은 풀 집중도를 영구적인 통제와 동일시하는 정도를 제한합니다. 보고서는 비트코인 채굴자가 1% 해시레이트 지분을 약 29초 만에 전환할 수 있다고 추정했습니다. 조율된 공격이나 검열 시도가 발생하면 참여자들이 해당 풀을 떠날 수 있습니다.

여전히 풀은 일반적으로 채굴자가 사용하는 블록 템플릿을 제공하기 때문에 거래 포함과 순서에 영향을 미칩니다. 따라서 풀 집중도는 기반 채굴 소유권의 집중도를 과장하더라도 운영상의 위험을 나타냅니다.

이 문제는 새로운 것이 아닙니다. 이전 보도에 따르면 2022년 말 두 개의 채굴 풀이 샘플링된 비트코인 블록의 대부분을 생산했습니다. 이후 풀 점유율은 변했지만, 생산은 여전히 여러 대형 코디네이터에게 집중되어 있습니다.

이더리움은 풀링된 지분을 통해 더 낮은 임계값을 넘습니다

ARK와 Glassnode는 이더리움에 33% 지분 임계값을 적용했는데, 스테이킹된 ETH의 3분의 1을 통제하는 참여자가 최종성을 방해할 수 있기 때문입니다. 이는 비트코인의 51% 과반 임계값과 다르므로 두 계수는 동일한 권력을 설명하지 않습니다.

보고서의 7월 데이터에서 Lido는 스테이킹된 ETH의 23.04%를 차지했습니다. Binance는 8.88%, Kraken은 6.91%를 통제했습니다. 이 세 주체를 합치면 약 38.8%로, 이더리움은 선택된 임계값을 넘어섭니다.

Lido는 단일 검증자가 아닙니다. 여러 노드 운영자에게 지분을 분배하지만, 해당 운영자들은 공통 프로토콜과 거버넌스 프레임워크를 통해 참여합니다. 따라서 보고서는 Lido를 모든 검증자를 직접 통제하는 하나의 기계나 회사가 아니라 경제적 가중치를 집계하는 공유 인프라로 취급합니다.

이더리움의 이탈 메커니즘도 검증자 이동성을 제한합니다. 보고서는 현재 조건에서 1% 지분을 이탈하는 데 약 14.6일이 걸리고, 심각한 혼잡 시 최대 55.6일이 걸릴 수 있다고 추정했습니다. 이는 비트코인 해시레이트를 이동하는 것보다 훨씬 느립니다.

클라이언트 다양성은 또 다른 복원력 계층을 제공합니다. 연구에 따르면 Geth의 실행 클라이언트 점유율은 34.88%였고, Nethermind가 26.96%, Reth가 18.98%로 뒤를 이었습니다. Lighthouse는 합의 클라이언트의 54.16%를 차지했습니다.

서로 다른 클라이언트는 이더리움의 규칙을 독립적으로 구현하여 하나의 소프트웨어 결함에 노출되는 네트워크 부분을 줄입니다. 이더리움 노드와 소프트웨어 클라이언트 간의 관계는 검증자 집중도만으로는 네트워크의 전체 실패 위험을 설명할 수 없음을 의미합니다.

솔라나의 19개 검증자 결과에는 인프라 비용이 따릅니다

솔라나는 선택된 블록 생산 임계값에 대해 가장 높은 나카모토 계수를 기록했습니다. 보고서에 따르면 위임된 지분의 33% 이상을 통제하려면 19개의 검증자가 필요합니다.

Figment가 3.78%로 가장 큰 개별 검증자였고, Helius가 3.69%, Jupiter가 2.91%, Binance Staking이 2.81%, Ledger by Figment가 2.16%로 뒤를 이었습니다. 나머지 84.65%는 다른 검증자들에게 분산되어 있습니다.

보고서의 한 구절에서는 솔라나에 20개 주체가 필요하다고 말하지만, 보고서의 차트, 비교 표, 발표된 Glassnode 요약은 모두 계수를 19로 보고합니다. 표에는 이 수치가 2026년 3월의 18에서 증가했다고도 나와 있습니다.

솔라나의 검증자 분포는 이 특정 지표에서 좋은 성과를 보였지만, 물리적 인프라는 더 집중되어 있었습니다. 연구자들이 측정한 인프라의 약 100%가 상업용 데이터 센터에서 운영되었습니다. 약 68%는 유럽에, 21%는 북미에 있었습니다.

TeraSwitch가 측정된 지분의 30.23%를 호스팅했고, 상위 2개 호스팅 회사가 약 35.7%를 서비스했습니다. 공통 인프라는 검증자 집합에 많은 별도 운영자가 있더라도 상관관계가 있는 실패를 만들 수 있습니다.

이 위험은 8월에 TeraSwitch 라우팅 문제로 699개 솔라나 검증자 중 102개가 투표를 중단하면서 드러났습니다. 솔라나는 계속 거래를 처리했지만, 이 사건은 하나의 인프라 실패가 여러 독립적인 검증자에게 영향을 미칠 수 있음을 보여주었습니다.

보고서는 솔라나 지리 데이터를 2024년 11월부터 사용했지만, 대부분의 비트코인과 이더리움 인프라 데이터는 2026년 7월부터 나왔습니다. 이러한 시기 차이는 직접 비교를 제한하고 솔라나의 분포가 변경되었을 여지를 남깁니다.

비트코인은 인프라 복원력과 감사 가능성에서 앞섭니다

비트코인은 연구에서 검증 요구 사항이 가장 저렴했습니다. 연구자들은 풀 노드용 하드웨어를 289달러로 추정했는데, 이더리움은 730달러, 솔라나 RPC 노드 또는 검증자급 구성은 21,478달러였습니다.

비트코인의 측정된 전체 체인 저장 요구 사항은 753기가바이트였습니다. 이더리움은 전체 아카이브 설정에 약 2테라바이트가 필요했고, 솔라나의 기록 재구축은 과거 데이터가 일반적으로 외부 제공자에게 오프로드되기 때문에 480테라바이트로 추정되었습니다.

비트코인은 또한 가장 분산된 호스팅 프로필을 가졌습니다. 측정된 인프라의 16%만 데이터 센터에서 운영되었고, 노드의 63%는 Tor를 사용했습니다. 또 다른 15%는 주거용 또는 자체 호스팅이었습니다.

이더리움은 실행 계층 노드의 약 49%를 클라우드 환경에, 45%를 자체 호스팅 설정에 배치했습니다. AWS만 약 20%를 호스팅했고, 상위 2개 제공자가 약 27%를 차지했습니다.

솔라나의 더 높은 하드웨어 및 대역폭 요구는 처리량에 대한 집중을 반영합니다. 트레이드오프는 일반 사용자가 소비자 장비를 사용하여 전체 네트워크 기록을 독립적으로 재생성하거나 검증하기 어렵다는 것입니다.

단일 점수로 블록체인 탈중앙화를 확정할 수 없습니다

보고서는 궁극적으로 비트코인을 세 네트워크 중 전반적으로 가장 탈중앙화된 것으로 순위를 매겼고, 이더리움과 솔라나가 그 뒤를 이었습니다. 비트코인은 소유권 분포, 감사 가능성, 지리적 복원력에서 앞섰습니다.

이더리움은 일반적으로 6개 차원에서 중간을 차지했습니다. 솔라나는 핵심 복원력 임계값과 검증자 참여에서 강점을 보였지만, 소유권 분포, 검증 접근성, 인프라 다양성에서는 낮은 순위를 기록했습니다.

방법론은 주체를 그룹화하는 방식에 여전히 민감합니다. 거래소는 많은 고객의 토큰을 보유할 수 있고, 채굴 풀은 독립 채굴자를 집계하며, 스테이킹 프로토콜은 여러 운영자를 조정합니다. 지갑 크기 구간도 마찬가지로 수천 명의 사용자에게 속한 수탁 자산을 결합할 수 있습니다.

따라서 이 비교는 확정적인 순위보다는 별도의 집중 위험 지도로 더 유용합니다. 네트워크는 블록 생산을 광범위하게 분배하면서도 여러 호스팅 회사, 소프트웨어 클라이언트 또는 거버넌스 조직에 크게 의존할 수 있습니다.

향후 버전에서는 동기화된 데이터 날짜를 사용하고, 풀을 기반 자원 소유자와 분리하며, 검열 임계값과 확정된 기록을 다시 쓸 수 있는 임계값을 구분함으로써 비교 가능성을 개선할 수 있습니다.