1. 충분한 데이터가 없는 디파이
- 신용 스프레드, 기대손실, 리스크 프리미엄 같은 개념은 전혀 새롭지 않음
- Bühlmann, Duffie-Singleton, Moody’s 같은 프레임워크는 이미 수십 년 전부터 존재
- TradFi는 수십 년간 디폴트 데이터와 등급 커브를 쌓아왔음
- DeFi의 문제는 수학이 없던 게 아니라, 넣을 데이터가 부족했다는 것
2. DeFi는 이제 입력값이 생기는 중
- 온체인에서는 디폴트, 손실 경로, 담보 상태, 이용률, 청산 구조를 실시간으로 볼 수 있음
- 어떤 담보가 위험한지, 어떤 프로토콜 구조가 취약한지, 어떤 큐레이터가 리스크 관리를 잘하는지 데이터화 가능
- 과거에는 APY만 봤다면, 이제는 그 APY가 어떤 리스크에서 나오는가를 볼 수 있음
- 프레임워크보다 늦게 온 것은 모델이 아니라 입력값임
3. 지금 DeFi 수익률은 너무 뭉개져 있음
- Prime USDC, 장기꼬리 담보, LRT 노출, 브릿지 리스크가 있는 상품이 비슷한 APY로 거래됨
- 그런데 실제 손실분포는 전혀 같지 않음
- 4%짜리 안정형 상품과 10%를 받아야 할 위험 상품이 같은 시장 안에서 구분되지 않는 상태
- 그래서 DeFi에는 신용 커브가 필요함
4. 다음 단계는 온체인 신용평가 시장
- Credora, Gauntlet, Steakhouse, kpk, Morpho, Aave 같은 플레이어들이 각자 리스크 레이어를 만들고 있음
- 중요한 건 개별 리포트가 아니라, 이 데이터들이 하나의 가격 체계로 연결되는 것
- DeFi가 진짜 인터넷 자본시장이 되려면 리스크별 금리가 먼저 생겨야 함
- 시장은 아직 입력값을 제대로 가격에 반영하지 못하고 있음