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1. On-Chain Data Is Not Ready for Use

The digital asset market is advancing rapidly. Stablecoins already process trillions of dollars a year in payments and remittances, and tokenization of traditional assets such as stocks and bonds is gaining momentum. Blockchain’s role now spans the financial value chain, from issuance and distribution to payment and settlement.

The question institutions ask has shifted from whether blockchain works to how to run it within existing accounting, tax, audit, and compliance workflows. Blockchain may sit at a new infrastructure layer, but institutional finance still holds it to the same procedures, controls, and standards.

This shift exposes a data challenge. Legacy systems run on standardized, structured records, but on-chain data is raw execution data, the direct output of state transitions, and institutions must index, decode, and normalize it before they can use it. It looks less like a tidy ledger and more like an unsorted pile of receipts.

Institutions therefore need a dedicated data pipeline that collects transaction data from distributed ledgers, refines it for business use, and stores and retrieves tens of terabytes on demand. On-chain data is public, but public access does not make it usable for institutional operations.

2. On-Chain Data Infrastructure: Reality and Limits

In the early stage of the digital asset market, this data access problem drew limited attention, since most digital asset services were small-scale pilots for a narrow set of participants. JPMorgan’s deposit token project, for example, functioned as a restricted payment instrument for a small group of institutional clients. In an environment where participants and use cases were clearly defined, transaction types stayed simple, and real-time precision carried limited importance.

On-chain data faced a lower bar at the time, since operations did not need every state to match in real time. Eventual consistency, the final state converging after a short delay, was often enough. A limited number of self-hosted nodes, an external RPC (Remote Procedure Call) endpoint, or a basic on-chain data API could support most operational needs in this environment.

This approach breaks down as on-chain environments expand. Asset types have diversified and transaction volumes have grown quickly, and data infrastructure now has to process more data, faster and more accurately. As digital asset services move into full-scale operation, the technical bar has risen from simple data lookup to something far more precise, timely, and reliable.

3. Institutional-Grade On-Chain Data Infrastructure Requirements

This higher bar requires a different standard for evaluating infrastructure. Tiger Research identifies three core requirements for on-chain data infrastructure that institutional finance can trust and use: completeness, consistency, and stability. On-chain data has to meet all three before institutions can actually rely on it in production.

3.1. Completeness: Capturing Every Transaction

Completeness is the most basic requirement for on-chain data infrastructure. It measures whether every transaction recorded on the blockchain ledger is collected and carried through processing without gaps. In institutional finance, a single missing transaction can change a balance calculation, an accounting entry, or a settlement result.

Gaps can first appear at the collection stage. A blockchain groups transactions from a given period into blocks and writes them to the ledger, and data infrastructure collects and processes these blocks in order. If node failures or network issues interrupt block collection for a stretch, the transactions in that stretch go missing along with it. This type of gap is comparatively easy to catch and fix, because a backfill operation can recollect the missing blocks and close the gap.

A second problem arises after infrastructure has collected all the raw block data. An indexer extracts the needed transaction records from that raw data and converts them into a queryable form, and records can be lost here if the parsing is incomplete. Consider indexing token transfer data on Solana, which runs an original token standard alongside an extended standard. An indexer built to parse only the original standard will miss the transfer history of tokens issued under the extended one.

High-performance chains raise the bar for completeness further. Shorter block times and higher transaction throughput both increase the volume of data the pipeline has to process within a short window. Even flawless collection and processing logic can fall behind if real-time processing cannot keep pace with the chain’s speed, and new transactions then take longer to show up. Completeness, in the end, means more than capturing every transaction. It means keeping pace with how fast a chain moves and how often it changes.

3.2. Consistency: Matching the Ledger

While completeness checks for missing data, consistency checks whether the data collected matches the blockchain ledger. It matters just as much as completeness in institutional finance, because a single bad data point can distort every calculation built on it.

On-chain data is probabilistic until finality. Traditional financial systems record and manage data on a central server, while blockchains update the ledger through multiple participants who validate blocks and reach consensus independently. Network delays or differences in validation timing can make two different blocks appear valid at the same time.

A block initially treated as valid can later drop out of the final ledger and get replaced by another, an event known as a reorg. Transactions in the dropped block can then fall out of the final ledger entirely or reappear in a different block. Data collected at one point in time can therefore diverge from the ledger state that is eventually finalized. This is a consistency problem.

Consistency problems can also originate in the node client, the core software that runs a blockchain node and functions much like the blockchain’s operating system. A flaw in this software can produce errors when it interprets and calculates ledger data. Major Ethereum node clients have, in fact, produced errors in transaction processing and fee calculation. This resembles a financial service that misreports a customer’s assets or settles fees incorrectly.

Collecting data alone does not guarantee consistency. Data captured at one point can diverge from the ledger that later finalizes, and node client defects can cause ledger data to be misread. Using on-chain data as institutional finance’s source of truth therefore requires continuously checking the collected data against the ledger.

3.3. Stability: Maintaining Operation at Scale

While completeness and consistency verify data quality, stability checks whether data collection, processing, and retrieval can continue without interruption at scale. This is a non-negotiable requirement in an industry where a single outage or delay can cause serious damage. On-chain infrastructure also runs on a network that never stops, which raises the bar for stability even further.

Large-scale operation means handling many requests at once. Traditional server infrastructure raises throughput through load balancing, which spreads requests across multiple servers. Blockchain infrastructure cannot get the same result just by running multiple nodes, because nodes can sit at different points in block sync and return different results for the same query.

Consider a user checking whether a transaction has processed right after sending it. The node that first received the transaction may have confirmed it, while another node handling the query hasn’t caught up yet. The infrastructure has responded correctly in both cases, but the user sees two different states for the same transaction.

Stability gets harder to maintain as data volume grows. Checking the current state isn’t enough for institutional finance, which also needs to calculate an asset’s state at a specific point in time and trace the transaction history behind it. This requires an archive node that preserves historical records, and depending on the chain, that record can run to tens of terabytes. Storing and querying data at this scale raises the risk of query delays and system bottlenecks.

Ongoing maintenance is another key piece of stability. Blockchains keep changing through hard forks, chain upgrades, and node client updates even while running in production. If the data pipeline can’t keep up with these changes, infrastructure that had been working fine can stop without warning. Stability, in the end, isn’t something a system secures once at launch. It has to be maintained by continuously adapting to changes in the chain environment.

4. Lambda256: On-Chain Data Infrastructure for Institutional Finance

Companies preparing to launch a digital asset business rarely build every layer of infrastructure themselves. Most choose a proven global chain infrastructure and build their business model on top of it. On-chain data infrastructure deserves the same approach, since meeting the completeness, consistency, and stability bar outlined above takes more than building a database.

A complex multi-chain environment requires indexing each chain’s data structure in real time while holding up under heavy traffic. It also demands constant adaptation to new standards and chain upgrades. On-chain data infrastructure isn’t a short development project. It’s closer to a large-scale infrastructure business that takes substantial capital, time, and operational experience.

A proven infrastructure partner lets a company focus on its core business. That’s a more realistic path than building everything in-house. This is why Lambda256 has become a technology partner for major digital asset businesses in Korea. Lambda256, the blockchain technology subsidiary of Dunamu, provides blockchain infrastructure to exchanges, financial institutions, and Web3 companies and has built operational experience in the Korean market along the way.

Building on this experience, Lambda256 launched Nodit, a Web3 development platform, in 2024. Datashare, Nodit’s recently unveiled on-chain data infrastructure product, was built around the data quality and operating standards institutional finance demands. Lambda256 ran a data warehouse version of the service for select partners for more than two years before the official launch, so the infrastructure has already been tested under live conditions.

4.1. Technical Edge: An In-House Indexing Engine and High-Performance Pipeline

Datashare’s technical edge lies in turning fragmented multi-chain data into datasets that fit existing workflows. Each chain has its own data structure and recording method, so collection and processing rules have to be built around each chain’s specifics. New standards and network upgrades keep changing each chain’s operating environment on top of that, and the more that happens, the harder data infrastructure is to manage. Datashare handles these chain-specific differences and ongoing changes through domain experts, an in-house indexing engine, and a high-performance data pipeline. Further details on Datashare’s technical differentiation can be found in an article jointly authored by Lambda256 and Decipher, Seoul National University’s blockchain technology society.

This structure only holds up if the node infrastructure feeding it raw data holds up too. Datashare runs on Nodit's Hyper Node architecture, which lets it handle heavy request volumes and node failures with flexibility. The Hyper Node architecture maintains a minimum threshold of available nodes and controls latency and recovery thresholds, so a problem on one node doesn't spread through the rest of the collection process. It also keeps running without interruption through mainnet upgrades and node software swaps.

Another key differentiator is that collected data goes through a separate verification process. Datashare checks the data against the chain state on an ongoing basis. It flags discrepancies from reorgs, node client errors, and chain upgrades, and confirms that each transaction’s outcome matches the resulting event record and balance change. This cross-check against the chain cuts data gaps and processing errors and gives Datashare the reliability it needs to serve as a source of truth within existing workflows.

Accuracy alone isn’t enough to put on-chain data to work. Institutions also need broad coverage across chains and data types. Datashare supports 13 core chains with high market demand by default and can extend to custom datasets built on the 50-plus chains Nodit already operates. Lambda256 plans to add labeled data next, combining exchange wallet addresses, DeFi smart contracts, and pricing data. That would extend the use cases beyond accounting and tax into risk management and anomaly monitoring.

4.2. Operational Edge: Compliance and Workflow Integration

Using on-chain data in institutional finance takes compliance, not just data quality. Korean financial institutions in particular apply strict standards, such as network segregation, access controls, and internal network operating rules, when they bring in outside data infrastructure. Datashare supports on-premise deployment within domestic IDCs to meet these requirements and holds SOC 2 certification to back up its security management framework. This lets financial institutions adopt on-chain data within their own security policies and regulatory guidelines.

It also matters that financial institutions can manage where their data lives and who can access it. Datashare supports an architecture that sends on-chain data straight to the cloud storage an institution already uses. It can load on-chain data in real time into an institution’s own environment, AWS S3, for example, so institutions get an outside infrastructure solution while keeping data management and access control in-house.

Datashare also plans to keep strengthening its integration with the data analysis tools financial institutions already run. It supports major data warehouses and analytics platforms such as Snowflake, BigQuery, and Databricks, so on-chain data connects organically into existing workflows.

Lambda256’s operational support is another strength. On-chain data infrastructure runs on a blockchain network that never stops, so catching and responding to outages or delays quickly matters. Datashare provides round-the-clock monitoring and dedicated technical support through a domestic team, and this cuts the operational load financial institutions would otherwise carry themselves. Institutions can then manage and use on-chain data reliably without significantly expanding their own blockchain infrastructure teams.

5. Where On-Chain Data Infrastructure Matters

Scenario 1: Tracking On-Chain Holders of Tokenized Stocks

A growing number of institutions are issuing listed stocks on chain as tokens alongside their traditional listings. Galaxy Digital, a global digital asset firm, tokenized its common stock as $GLXY and issued it on Solana. Securitize, an asset tokenization company, issued its own stock ($SECZ) on Solana the same day it listed on the NYSE. Solana’s speed and low cost have made it the go-to infrastructure for financial firms tokenizing listed stocks in a regulatory-compliant form.

Institutions handling both traditional assets and on-chain tokenized securities face a new operational challenge. Broker-dealers need to track token holders and beneficial owners on the blockchain accurately and prove that record to regulators and auditors. This work repeats not just at closing but at every dividend record date and voting record date. Missing data or a miscalculated balance at any of these points can lead to serious risks, including misdirected payments, disclosure errors, and failed audits.

The problem is that Solana’s data structure makes this hard. Solana wins on cost and speed, but it stores transaction records across a large number of separate accounts. A single DeFi transaction can scatter data across token accounts, liquidity pools, and fee accounts. Solana’s archive nodes also hold hundreds of terabytes of accumulated data, which makes it impractical for most institutions to reconstruct historical holder records and transaction history at a given point in time on their own.

Integrating Solana-based tokenized assets into institutional finance therefore requires data infrastructure built for immediate analysis, with no further processing needed. Datashare refines fragmented source data into a normalized form institutions can query directly in their existing data warehouses. It has optimized its pipeline for Solana's sub-0.4-second block times, which gives it the throughput to process roughly 20,000 transactions per second per chain in real time and keeps indexing delay to a minimum.

Scenario 2: Risk Management in Agentic Payment Settlement

A market for agentic payments, where AI agents decide and execute payments on a user’s behalf, is emerging. Since Coinbase launched its on-chain payment protocol x402, stablecoin-based autonomous payment infrastructure has picked up real momentum.

For agent-to-agent autonomous payments to work as a commercial financial service, the quality of the on-chain data behind each decision matters above all else. As human review drops out of the loop, the system has to judge available balance, transaction finality, and fraud risk from data alone. Missing or distorted on-chain data at this stage can cause serious errors across both payment approvals and rejections.

Several concrete factors in real blockchain environments drive this kind of data loss and distortion. The most significant is transactions that fail to execute. Depending on network congestion, more than 20% of all blockchain transactions fail, and on Solana specifically, the failure rate among non-vote transactions can exceed 40%.

If a payment system mistakes one of these failed transactions for a successfully processed one, it treats the balance as reduced even though no payment actually went through, then rejects the next payment over a balance mismatch that shouldn’t exist. Block reorgs are another critical factor that deepens this distortion, because a transaction that looked approved at one point can later get cancelled and pulled from the record.

To address this reliability problem at the source, Datashare filters for data with confirmed finality and supplies payment systems only with transactions confirmed as successful. It runs unconfirmed transactions and failure records from the raw blockchain data through real-time verification at the pipeline stage and indexes and delivers only the refined dataset. This removes the risk of malfunction from on-chain distortion.

Datashare is also extending its coverage to major local blockchains at home and abroad, such as GIWA and Kaia, which broadens its business versatility. This matters because it gives agentic payment infrastructure a stable data foundation that isn’t locked into a single global mainnet, and lets it adapt flexibly to each region’s service environment and regulatory requirements.

6. Conclusion

A digital asset business succeeds or fails on how accurately it handles data, because on-chain data now underpins every financial process, from issuance to payment to settlement. Missing or incorrect data can therefore erode trust in a service and trigger serious regulatory risk. Datashare functions as the infrastructure that reduces this operational risk and connects institutional finance to on-chain data it can actually use in its workflows.

Financial institutions can also extend their systems with Lambda256’s other financial technology solutions beyond Datashare. SCOPE, for digital asset settlement and operations, and CLAIR, for regulatory compliance, can be added as the business grows and build out a more complete system over time. This lets institutions add the functions they need in stages, without rebuilding their infrastructure from scratch.

As a result, financial institutions can offload complex infrastructure management and system maintenance and focus on their core business, service innovation and product differentiation. It lowers the barrier to entry while giving institutions a stable way to add capabilities as the business grows and regulations change.

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This report was produced with the support of Lambda256.
Nodit, featured in this report, is Lambda256's SOC 2 Type II–certified on-chain data infrastructure. For consultation or inquiries about adopting the solution, please use the button below.

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This report was partially funded by Lambda256. It was independently produced by our researchers using credible sources. The findings, recommendations, and opinions are based on information available at publication time and may change without notice. We disclaim liability for any losses from using this report or its contents and do not warrant its accuracy or completeness. The information may differ from others’ views. This report is for informational purposes only and is not legal, business, investment, or tax advice. References to securities or digital assets are for illustration only, not investment advice or offers. This material is not intended for investors.

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1. 디지털자산이 마주한 벽, 불친절한 온체인 데이터

디지털자산 시장이 빠르게 발전하고 있다. 스테이블코인은 이미 연간 수조 달러 규모의 거래를 처리하며 결제와 송금 영역에서 활용되고 있고, 주식과 채권 등 전통 금융 자산의 토큰화(Tokenization)도 본격화되고 있다. 이는 블록체인 기술의 역할이 자산의 발행과 유통, 결제와 정산에 이르는 금융 밸류체인(Value Chain) 전반으로 확대되고 있음을 보여준다.

이제 블록체인은 가능성을 논의하는 단계를 넘어 실질적인 인프라 구축 단계로 진입한 것이다. 이에 논의의 초점 역시 기술 도입의 필요성을 증명하는 것이 아니라, 제도권 금융 안에서 이를 어떻게 운영할 것인가로 이동하고 있다. 특히, 블록체인 인프라를 기존의 회계, 세무, 감사, 컴플라이언스 등 워크플로우와 어떻게 통합할 것인가다. 블록체인이 새로운 기반 인프라로 작동하더라도, 제도권 금융이 요구하는 절차와 기준은 여전히 유지되기 때문이다.

문제는 블록체인 인프라를 기존 금융 워크플로우에 통합하는 과정이 까다롭다는 점이다. 레거시 금융 시스템은 표준화된 정형(Structured) 데이터를 기반으로 구동되나, 온체인(On-chain) 데이터는 별도의 인덱싱, 디코딩, 그리고 정규화 작업이 필요한 원시(Raw) 데이터에 가깝기 때문이다. 비유하자면 잘 정돈된 회계 장부가 아니라 분류되지 않은 방대한 영수증 더미와 같다.

따라서 온체인 데이터를 활용하기 위해서는 별도의 데이터 파이프라인이 필수적이다. 분산된 원장에서 거래 기록을 수집하고, 이를 목적에 맞게 정제해야 한다. 나아가 수십 테라바이트에 달하는 데이터를 안정적으로 저장하고, 필요한 시점에 빠르게 조회할 수 있는 인프라도 갖춰야 한다. 결국 온체인 데이터는 누구에게나 공개되어 있지만, 그 자체로 쉽게 활용할 수 있는 데이터는 아닌 것이다.

2. 온체인 데이터 인프라 구축의 현실과 한계

다만 디지털자산 시장의 규모와 활용 범위가 제한적이었던 초기에는 이러한 데이터 접근성 문제가 크게 부각되지 않았다. 디지털자산 서비스 대부분이 제한된 참여자를 대상으로 한 소규모 실험에 가까웠기 때문이다. 일례로, 글로벌 투자은행 JP모건의 예금토큰 프로젝트는 소수의 기관 고객만을 위해 설계된 제한적 결제 수단이었다. 참여자와 사용 목적이 명확한 환경에서는 처리해야 할 거래의 종류도 단순했고, 데이터의 실시간성이나 정밀함도 그리 중요하지 않았다.

당시에는 온체인 데이터에 요구되는 기준 자체가 비교적 느슨했다. 모든 상태가 실시간으로 엄격하게 일치하지 않더라도, 일정 시간이 지난 뒤 결과적으로 정합성만 맞으면 운영상 큰 문제가 없었기 때문이다. 즉, 최종 일관성(Eventual Consistency)에 기반한 처리 방식도 충분히 수용 가능한 수준이었다. 이러한 환경에서는 자체 노드를 제한적으로 운영하거나 외부 RPC 엔드포인트, 혹은 단순 온체인 데이터 API를 연동하는 방식으로도 무리 없이 대응할 수 있었다.

하지만 온체인 환경이 확장되면서 기존 방식만으로는 더 이상 감당하기 어렵게 되었다. 다루는 자산군이 다양해지고 거래 규모가 빠르게 증가하면서 데이터의 처리 범위가 급격히 커졌기 때문이다. 이에 따라 데이터 인프라가 갖춰야 할 기술적 요건 역시 단순 조회 수준을 넘어 훨씬 정교하고 실시간성이 보장되는 형태로 고도화되고 있다. 본격적인 운영 단계로 접어들면서, 인프라에 요구되는 기준이 근본적으로 달라진 것이다.

3. 제도권 금융을 위한 온체인 데이터 인프라 요건

이처럼 높아진 요구 수준을 충족하기 위해서는 인프라를 평가하는 기준부터 달라져야 한다. 타이거리서치는 제도권 금융이 신뢰하고 활용할 수 있는 온체인 데이터 인프라의 핵심 기준으로 완전성(Completeness), 정합성(Consistency), 안정성(Stability) 세 가지를 제시한다. 이는 온체인 데이터가 실제 서비스의 기준 원장으로 기능하기 위해 반드시 충족해야 할 필수 요건이다.

3.1. 완전성(Completeness): 모든 거래 내역이 포함되었는가

완전성은 온체인 데이터 인프라의 가장 기본적인 요건이다. 이는 블록체인 원장에 기록된 거래 내역이 빠짐없이 수집되고, 이후 처리 과정에서도 누락 없이 반영되었는지를 판단하는 기준이다. 제도권 금융에서는 거래 하나의 누락만으로도 잔액 산정, 회계 처리, 정산 결과가 달라질 수 있다.

데이터의 누락은 먼저 수집 단계에서 발생할 수 있다. 블록체인은 일정 시간 동안 발생한 거래를 블록 단위로 묶어 원장에 기록한다. 데이터 인프라는 이 블록을 순서대로 수집해 처리한다. 그러나 노드 장애나 네트워크 문제로 특정 구간의 블록 수집이 중단되면, 해당 구간에 포함된 거래 기록도 함께 누락될 수 있다. 다만 수집 단계의 누락은 비교적 명확하게 확인하고 대응할 수 있다. 누락된 블록 구간을 다시 수집하는 백필(Backfill) 작업을 통해 데이터를 채울 수 있기 때문이다.

또 다른 문제는 원본 블록 데이터를 모두 수집한 뒤의 처리 과정이다. 인덱서(Indexer)는 원본 데이터에서 필요한 거래 기록을 추출해 조회 가능한 형태로 변환한다. 이때 데이터를 제대로 파싱하지 못하면 일부 기록은 처리 과정에서 유실될 수 있다. 예를 들어 예를 들어 솔라나(Solana)의 토큰 전송 데이터를 인덱싱한다고 가정하자. 솔라나에는 기존 토큰 표준 외에도 확장 표준이 존재한다. 만약 인덱서가 기존 표준만 파싱하도록 설계되어 있다면, 확장 표준으로 발행된 토큰의 이동 내역은 누락될 수 있다.

고성능 체인에서는 완전성을 유지하는 부담이 더 커진다. 블록 생성 주기가 짧고 트랜잭션 처리량이 많을수록, 데이터 파이프라인이 짧은 시간 안에 처리해야 하는 데이터량도 함께 늘어나기 때문이다. 수집과 처리 로직 자체에 결함이 없더라도, 실시간 처리가 체인의 속도를 따라가지 못하면 그 사이에 발생한 거래 기록의 반영이 지연될 수 있다. 결국 완전성은 데이터를 빠짐없이 가져오는 것을 넘어, 체인의 변화와 속도에 지속적으로 대응할 수 있어야 유지되는 요건이다.

3.2. 정합성(Consistency): 수집된 데이터는 정확한가

완전성이 데이터 누락 여부를 검증한다면, 정합성은 수집된 데이터가 블록체인 원장과 일치하는지를 판단하는 기준이다. 제도권 금융에서는 완전성 못지않게 정합성도 중요하다. 데이터 하나가 잘못되면, 이를 기반으로 한 모든 계산과 판단 역시 왜곡될 수 있기 때문이다.

블록체인에서는 원장이 확정되는 과정에서 데이터가 일시적으로 달라질 수 있다. 기존 금융 시스템은 중앙 서버를 기준으로 데이터를 기록하고 관리하지만, 블록체인은 여러 참여자가 각자 블록을 검증하고 합의를 거쳐 원장을 업데이트한다. 이 과정에서 네트워크 지연이나 검증 시점의 차이로 서로 다른 블록이 동시에 유효한 것처럼 보이는 상황이 발생할 수 있다.

이 과정에서 처음에는 유효한 것으로 처리된 블록이 이후 최종 원장에서 제외되고, 다른 블록으로 대체되는 블록 재조정(Reorg)이 발생할 수 있다. 이때 해당 블록에 포함되었던 트랜잭션이 최종 원장에서 제외되거나, 이후 다른 블록에 다시 포함될 수 있다. 이 경우 특정 시점에 수집한 데이터가 이후 확정된 원장 상태와 달라지면서 정합성 문제가 발생할 수 있다.

정합성 문제는 노드 클라이언트에서도 발생할 수 있다. 노드 클라이언트는 블록체인 노드를 구동하는 핵심 소프트웨어로, 쉽게 말해 블록체인의 운영체제(OS)에 가깝다. 이 소프트웨어에 결함이 생기면 원장 데이터를 해석하고 계산하는 과정에서 오류가 발생할 수 있다. 실제로 이더리움의 주요 노드 클라이언트에서도 거래 처리나 수수료 계산 과정에서 오류가 발생한 사례가 있다. 이는 금융 서비스에서 고객 자산이 잘못 표기되거나, 수수료가 잘못 정산되는 사고와 유사하다.

이처럼 온체인 데이터의 정합성은 단순히 데이터를 수집하는 것만으로 보장되지 않는다. 특정 시점에 수집한 데이터가 이후 확정된 원장과 달라질 수 있고, 노드 클라이언트의 결함으로 원장 데이터가 잘못 해석될 수도 있다. 따라서 온체인 데이터를 제도권 금융의 기준 데이터로 활용하려면, 수집된 데이터가 원장과 일치하는지 지속적으로 대조하고 검증할 수 있어야 한다.

3.3. 안정성(Stability): 대규모 운영 환경에서도 안정적인가

완전성과 정합성이 데이터의 품질을 검증하는 기준이라면, 안정성은 대규모 운영 환경에서도 데이터 수집과 처리, 조회가 중단 없이 이어질 수 있는지를 판단하는 기준이다. 단 한 번의 장애나 지연도 치명적인 타격으로 이어지는 산업 특성상 이는 타협할 수 없는 요건이다. 특히 온체인 인프라는 24시간 내내 멈추지 않는 네트워크를 전제로 하기에, 안정성에 대한 요건은 더 높을 수밖에 없다.

대규모 운영 환경에서는 동시에 많은 요청을 처리해야 한다. 전통적인 서버 인프라에서는 여러 서버로 요청을 분산하는 로드밸런싱(Load Balancing)을 통해 처리량을 높일 수 있다. 그러나 블록체인 인프라에서는 복수의 노드를 운영하는 것만으로 같은 효과를 기대하기 어렵다. 각 노드의 블록 동기화 시점이 다를 수 있어, 동일한 조회 요청에도 서로 다른 결과가 반환될 수 있기 때문이다.

예를 들어 사용자가 트랜잭션을 전송한 직후 처리 여부를 조회한다고 가정해보자. 처음 요청을 받은 노드는 해당 트랜잭션을 확인했지만, 조회 요청을 받은 다른 노드는 아직 이를 반영하지 못했을 수 있다. 이 경우 인프라는 정상적으로 응답했더라도, 사용자는 하나의 트랜잭션에 대해 서로 다른 상태를 확인하게 된다.

데이터 규모가 커질수록 안정성 확보도 어려워진다. 제도권 금융에서는 최신 상태를 확인하는 것만으로는 충분하지 않다. 특정 시점의 자산 상태를 산정하고, 그 상태가 어떤 거래 이력을 거쳐 형성되었는지도 함께 확인해야 한다. 이를 위해서는 과거 기록을 보존하는 아카이브 노드(Archive Node)가 필요하지만, 체인에 따라 그 규모는 수십 테라바이트에 달한다. 이처럼 방대한 데이터를 저장하고 조회해야 하는 환경에서는 조회 지연과 시스템 병목이 발생할 가능성도 커진다.

지속적인 유지보수도 안정성의 중요한 요건이다. 블록체인은 운영 중에도 하드포크(Hard Fork), 체인 업그레이드, 노드 클라이언트 업데이트 등으로 계속 변화한다. 이때 데이터 수집과 처리 파이프라인이 이러한 변화에 대응하지 못하면, 기존에 정상적으로 작동하던 인프라도 순식간에 멈출 수 있다. 결국 안정성은 초기 구축만으로 확보되지 않으며, 체인 환경의 변화에 지속적으로 대응할 수 있어야 유지된다.

4. 람다256: 제도권 금융을 위한 온체인 데이터 인프라

디지털자산 사업을 준비하는 기업이 모든 기반 인프라를 독자적으로 구축하는 경우는 드물다. 대개는 기술력이 검증된 글로벌 체인 인프라를 선택하고, 그 위에서 사업 모델을 구체화한다. 온체인 데이터 인프라도 같은 관점에서 볼 필요가 있다. 앞서 제시한 완전성, 정합성, 안정성을 갖춘 온체인 데이터 인프라는 단순한 데이터베이스를 구축하는 과제가 아니기 때문이다.

복잡한 멀티체인 환경에서는 체인마다 다른 데이터 구조를 실시간으로 인덱싱해야 하며, 대규모 트래픽 속에서도 높은 안정성과 처리 성능을 유지해야 한다. 여기에 신규 표준, 체인 업그레이드가 발생할 때마다 지속적으로 대응해야 한다. 결국 온체인 데이터 인프라는 단기간에 끝나는 개발 과제가 아니라, 막대한 자본과 시간, 실무 운영 경험이 요구되는 대규모 인프라 사업에 가깝다.

따라서 기업 입장에서는 모든 인프라를 직접 개발하기보다, 검증된 인프라 파트너를 선택하고 본연의 사업에 집중하는 접근이 현실적이다. 람다256이 국내 주요 디지털자산 사업자들의 기술 파트너로 자리 잡은 배경도 여기에 있다. 두나무의 블록체인 기술 자회사인 람다256은 거래소, 금융기관, 웹3 기업을 대상으로 블록체인 인프라를 제공하며 국내 시장에서 운영 경험을 축적해왔다.

람다256은 이러한 경험을 바탕으로 2024년 웹3 개발 플랫폼 ‘노딧(Nodit)‘을 출시했다. 최근 공개한 ‘데이터셰어(DataShare)‘는 노딧의 온체인 데이터 인프라 제품으로, 제도권 금융이 요구하는 데이터 품질과 운영 환경을 고려해 설계되었다. 정식 공개에 앞서 일부 파트너사를 대상으로 2년 이상 데이터 웨어하우스 형태의 서비스를 제공해왔다는 점에서, 이미 실전 환경에서 검증 과정을 거친 인프라로 볼 수 있다.

4.1. 기술적 차별성: 자체 인덱싱 엔진, 그리고 고성능 데이터 파이프라인

데이터셰어의 기술적 차별성은 멀티체인 환경의 파편화된 데이터를 기존 워크플로우에 맞는 데이터셋으로 제공하는 데 있다. 멀티체인 환경에서는 체인마다 데이터 구조와 기록 방식이 다르기 때문에, 수집과 처리 기준도 체인별 특성에 맞춰 설계되어야 한다. 여기에 신규 표준 도입이나 네트워크 업그레이드처럼 각 체인의 운영 환경이 계속 변한다는 점까지 더해지면, 데이터 인프라의 관리 난도는 더욱 높아진다. 데이터셰어는 도메인 지식을 갖춘 전문 인력과 자체 인덱싱 엔진, 고성능 데이터 파이프라인을 바탕으로 이러한 체인별 차이와 운영 변화에 지속적으로 대응할 수 있는 구조를 갖췄다. 데이터셰어의 기술적 차별성에 대한 보다 자세한 내용은 람다256과 디사이퍼(서울대 블록체인 기술학회)가 공동 작성한 아티클에서 확인할 수 있다.

이 구조가 안정적으로 작동하기 위해서는 원천 데이터를 가져오는 노드 인프라 환경도 함께 뒷받침되어야 한다. 데이터셰어는 노딧의 하이퍼노드(Hyper Node) 아키텍처 위에서 서비스되기 때문에, 대규모 요청이나 노드 장애 상황에서도 유연하게 대응할 수 있다. 최소 가용 노드 기준을 관리하고, 지연·복구 임계값을 제어해 특정 노드의 문제가 전체 수집 과정으로 확산되지 않도록 설계했다. 또한 메인넷 업그레이드나 노드 소프트웨어 교체와 같은 환경 변화에도 인프라 단에서 중단 없이 대응할 수 있는 구조를 갖추고 있다.

수집된 데이터가 별도의 검증 과정을 거친다는 점도 데이터셰어의 중요한 차별점이다. 데이터셰어(DataShare)는 수집된 데이터가 실제 체인 상태와 일치하는지 자체 검증 프로세스를 통해 지속적으로 확인한다. 이 과정에서 블록 재조정이나 노드 클라이언트 오류, 체인 업그레이드 이후 발생할 수 있는 데이터 차이를 점검하고, 개별 트랜잭션의 처리 결과가 이벤트 기록과 잔액 변화에 일관되게 반영되었는지도 함께 확인한다. 즉, 체인에 기록된 내용과 데이터셰어가 가공한 결과를 교차 검증함으로써 데이터 누락이나 처리 오류를 줄이고, 기존 워크플로우에서 기준 데이터로 활용할 수 있는 신뢰도를 확보하는 구조다.

다만 온체인 데이터를 실제 업무에 활용하려면 데이터의 정확성뿐 아니라, 필요한 체인과 데이터 유형을 폭넓게 제공할 수 있어야 한다. 데이터셰어는 현재 시장 수요가 높은 13개 핵심 체인을 기본 지원하며, 노딧이 운영해온 50개 이상의 멀티체인을 바탕으로 맞춤형 데이터셋 확장도 지원할 수 있다. 향후에는 거래소 지갑 주소, 디파이(DeFi) 스마트 컨트랙트, 가격 데이터 등을 결합한 라벨링 데이터를 제공할 계획이다. 이를 통해 회계, 세무뿐 아니라 리스크 관리와 이상거래 모니터링까지 활용 범위를 넓힐 수 있다.

4.2. 운영 차별성: 컴플라이언스 대응, 그리고 기존 워크플로우 통합

제도권 금융에서 온체인 데이터를 활용하기 위해서는 데이터의 품질뿐 아니라 컴플라이언스 요건도 함께 충족해야한다. 특히 국내 금융권은 망분리, 접근 통제, 내부망 운영 기준 등 외부 데이터 인프라를 도입할 때 적용하는 기준이 엄격하다. 데이터셰어는 이러한 환경을 고려해 국내 IDC 내 온프레미스(On-premise) 구축을 지원하며, SOC2 인증을 통해 보안 관리 체계에 대한 신뢰성도 확보하고 있다. 이를 통해 금융기관은 내부 보안 정책과 규제 가이드라인에 맞춰 온체인 데이터를 도입할 수 있다.

데이터의 저장 위치와 접근 권한을 금융기관이 직접 관리할 수 있다는 점도 중요하다. 데이터셰어는 온체인 데이터를 금융기관이 사용하는 클라우드 저장소로 직접 전송하는 아키텍처를 지원한다. 예를 들어 AWS S3와 같은 기관 내부 데이터 환경에 온체인 데이터를 실시간으로 적재함으로써, 외부 인프라 솔루션을 활용하면서도 데이터 관리와 접근 통제의 주도권은 기관 내부에 유지할 수 있다.

나아가 데이터셰어는 금융기관이 기존에 사용하는 데이터 분석 환경과의 연동성도 지속적으로 강화할 계획이다. 스노우플레이크(Snowflake), 빅쿼리(BigQuery), 데이터브릭스(Databricks) 등 주요 데이터웨어하우스 및 분석 플랫폼과의 연동을 지원함으로써, 온체인 데이터가 기존 워크플로우와 유기적으로 연결될 수 있도록 하는 것이 핵심이다.

람다256의 운영 지원 체계도 데이터셰어의 강점이다. 온체인 데이터 인프라는 24시간 가동되는 블록체인 네트워크를 기반으로 하기 때문에, 장애나 지연을 빠르게 감지하고 대응하는 역량이 중요하다. 데이터셰어는 국내 전문 인력을 통해 상시 관제와 전담 기술 지원을 제공하며, 금융기관이 직접 감당해야 하는 운영 부담을 줄여준다. 금융기관은 이를 통해 별도의 블록체인 인프라 조직을 크게 확대하지 않고도 온체인 데이터를 안정적으로 관리하고 활용할 수 있다.

5. 온체인 데이터 인프라가 필요한 순간들

시나리오 1: 토큰화 주식, 온체인 보유자 현황을 정확히 추적하는 문제

제도권 금융에서는 상장 주식을 온체인에서 토큰 형태로 동시 발행하는 사례가 늘고 있다. 글로벌 디지털자산 기업 갤럭시 디지털(Galaxy Digital)이 보통주를 토큰화($GLXY)하여 솔라나 블록체인 위에 발행한 것이 대표적이다. 자산 토큰화 기업 시큐리타이즈(Securitize) 역시 뉴욕증권거래소(NYSE) 상장과 동시에 자사 주식($SECZ)을 솔라나 위에 발행한 바 있다. 빠른 처리 속도와 낮은 비용을 강점으로 하는 솔라나는, 이처럼 상장 주식을 규제 준수 형태로 토큰화하려는 금융사들의 주요 인프라로 선택받고 있다.

이처럼 전통 자산과 온체인 토큰 증권을 함께 취급하는 금융기관은 새로운 운영 과제를 마주한다. 증권사는 블록체인에 기록된 토큰 보유자 현황과 실소유주를 정확히 추적하고, 이를 규제 당국과 감사인에게 증명할 수 있어야 한다. 이는 결산 시점뿐만 아니라 배당 기준일, 의결권 산정일마다 반복되는 핵심 업무다. 만약 데이터가 누락되거나 특정 시점의 잔액이 잘못 산정되면 오지급, 공시 오류, 감사 대응 실패 등 치명적인 리스크로 이어질 수 있다.

문제는 솔라나의 독특한 데이터 구조가 이러한 금융 업무를 어렵게 만든다는 점이다. 솔라나는 비용과 속도 면에서 유리하지만, 거래 기록이 수많은 계정(Account)에 분산되어 저장되는 구조를 취한다. 디파이(DeFi) 거래 하나만 발생해도 토큰 계정, 유동성 풀, 수수료 계정 등에 데이터가 파편화된다. 여기에 솔라나 아카이브 노드의 누적 데이터 규모가 수백 테라바이트에 달한다는 점까지 더해지면, 과거 특정 시점의 보유자 현황과 거래 이력을 역추적해 재구성하는 일은 개별 기관이 직접 감당하기에 현실적인 한계가 크다.

따라서 솔라나 기반의 토큰화 자산을 제도권 금융에 통합하려면 가공 없이 즉시 분석할 수 있는 데이터 인프라가 필수적이다. 데이터셰어는 파편화된 원천 데이터를 정제하여 금융기관의 기존 데이터 웨어하우스에서 즉시 쿼리할 수 있는 정규화된 형태로 제공한다. 특히 블록 생성 주기가 0.4초 미만인 고속 환경에 맞춰 파이프라인을 최적화함으로써, 체인당 초당 약 2만 개의 트랜잭션을 실시간으로 처리할 수 있는 성능 기반을 확보하고 인덱싱 지연을 최소화했다.

시나리오 2: 에이전틱 페이먼트, 온체인 결제 시 리스크 관리 문제

AI 에이전트가 사용자를 대신해 결제를 판단하고 실행하는 에이전틱 페이먼트(Agentic Payment) 시장이 부상하고 있다. 코인베이스(Coinbase)가 온체인 결제 프로토콜 x402를 출시한 이후, 스테이블코인을 기반으로 한 자율 결제 인프라 구축도 본격화되고 있다.

다만 에이전트 간 자율 결제가 상용 금융 서비스로 안착하려면 판단의 기준이 되는 온체인 데이터의 품질이 무엇보다 중요하다. 사람의 확인 절차가 줄어들수록, 시스템은 사용 가능한 잔액과 거래 확정 여부, 이상거래 가능성을 오직 데이터만으로 판별해야 하기 때문이다. 만약 이 과정에서 온체인 데이터가 누락되거나 왜곡된다면, 결제 승인과 거절 전반에 걸쳐 치명적인 오류가 발생할 수 있다.

그렇다면 실제 블록체인 환경에서 이러한 데이터 누락과 왜곡을 유발하는 구체적인 요인은 무엇인가. 가장 대표적인 원인으로는 실행에 실패한 트랜잭션을 꼽을 수 있다. 블록체인은 네트워크 혼잡도에 따라 전체 트랜잭션의 20% 이상이 실패하며, 특히 솔라나의 경우 비투표 트랜잭션(Non-vote transaction) 기준 실패율이 40%를 상회하기도 한다.

결제 시스템이 이처럼 실패한 거래를 정상 처리된 것으로 오인할 경우, 실제 결제가 수반되지 않았음에도 잔액이 차감된 것으로 판별하여 차후의 결제를 거절하는 잔액 불일치 오류가 발생한다. 아울러 특정 시점에 승인된 것처럼 보였던 거래가 사후에 취소되는 블록 재조정(Reorg) 현상 역시 데이터 왜곡을 심화시키는 치명적인 변수로 작용한다.

데이터셰어는 이러한 데이터 신뢰성 문제를 원천적으로 해결하기 위해 완결성(Finality)이 확보되고 최종 성공이 확정된 데이터만을 선별하여 결제 시스템에 공급한다. 블록체인 원천 데이터에 포함된 미확정 트랜잭션이나 실패 기록을 파이프라인 단계에서 실시간으로 검증하고, 오직 정제된 데이터셋만을 인덱싱하여 제공함으로써 온체인 왜곡에 따른 오작동 우려를 해소하는 방식이다.

나아가 기와(GIWA), 카이아(Kaia) 등 국내외 주요 로컬 블록체인으로 지원 범위를 지속해서 확장하며 비즈니스 범용성도 확보하고 있다. 이는 에이전틱 페이먼트 인프라가 특정 글로벌 메인넷에 종속되는 한계를 극복하고, 각 지역의 서비스 환경과 규제 요구사항에 맞춰 유연하게 다변화될 수 있도록 안정적인 데이터 기반을 제공한다는 점에서 핵심적인 가치를 지닌다.

6. 마치며

디지털 자산 사업의 성패는 데이터를 얼마나 정확하게 다루느냐에 달려 있다. 자산의 발행부터 결제, 정산에 이르는 모든 금융 과정이 온체인 데이터를 중심으로 재편되고 있기 때문이다. 따라서 데이터의 누락이나 오류는 서비스 신뢰도 저하를 넘어, 치명적인 규제 리스크를 초래할 수 있다. 데이터셰어는 이러한 운영 리스크를 줄이고, 제도권 금융이 온체인 데이터를 업무 기준에 맞게 활용할 수 있도록 연결하는 기반 인프라로 기능한다.

뿐만 아니라, 금융기관은 데이터셰어 외에도 람다256의 다양한 금융 기술 솔루션들을 활용해 필요한 기능을 맞춤형으로 확장해 나갈 수 있다. 예를 들어, 디지털 자산 정산·운영을 위한 스코프(SCOPE)나 규제 준수를 위한 클레어(CLAIR) 등을 비즈니스 성장 단계에 맞춰 도입하며 시스템의 완성도를 높이는 것이 가능하다. 즉, 처음부터 인프라를 전면 재구축하는 부담 없이, 기존 환경에 필요한 기능을 단계적으로 결합해 나가는 방식이다.

결과적으로 금융기관은 복잡한 인프라 관리나 시스템 유지보수 같은 운영 부담을 완전히 덜어내고, 서비스 혁신과 제품 차별화라는 본연의 비즈니스 가치에 집중할 수 있게 된다. 초기 진입 장벽을 낮추면서도 향후 비즈니스 확장과 규제 변화에 발맞춰 필요한 기능을 언제든 안정적으로 확보할 수 있는 구조가 완성되는 것이다.

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Key Takeaways

• Prediction markets have become a mainstream industry, with $14 billion in monthly volume and Meta’s own “Arena” project signaling recognition from major tech companies.

• The mechanism is simple: a contract settles at $1 if an event occurs and $0 if it does not, so its trading price serves as a real-time probability, and an oracle confirms the outcome after expiry.

• This rests on skin in the game: participants lose money if they are wrong, which lends credibility to the information they provide.

• Western markets have brought prediction markets into the formal system, while Asia’s limited engagement is costing it capital outflow, loss of informational sovereignty, and unprotected users.

• Asia’s task now is not to block these markets but to determine how to use this data responsibly within the formal system, since avoiding the discussion is already ceding leadership abroad.

1. Prediction Markets Have Found Product-Market Fit

Prediction markets stayed largely conceptual for years. That changed around 2020, when a handful of smaller projects began accumulating meaningful trading volume and clearing regulatory barriers one at a time, marking the point at which prediction markets started to take shape as an industry.

Growth has accelerated since then. Monthly trading volume now exceeds $140 billion, and the valuations of the leading platforms have reached roughly $40 billion.

Meta’s entry has made the shift beyond the early stage more apparent. The New York Times recently reported that Mark Zuckerberg is personally leading a team developing a prediction market app called Arena. A large technology company committing resources at this level indicates that the industry has moved past experimentation and established a business model with validated product-market fit.

2. Where Did Prediction Markets Begin?

Prediction markets are not a recent invention. They were used informally in academic and financial circles for decades before blockchain technology brought them to a broader public and helped establish them as an industry.

2.1. Informal Use

The term “prediction market” itself is more recent than its history suggests. Through the 1980s, the concept went by various names, including information market and decision market, before a 2004 economics paper fixed “prediction market” as the standard term.

The underlying practice, however, predates the terminology by centuries. Its earliest form was political betting on election outcomes. In 18th-century London, coffeehouses hosted wagers on parliamentary scandals and changes in the prime minister, with the resulting odds sometimes reported in newspapers. In 19th-century New York, informal futures markets predicting presidential election results operated actively in the curb markets near Wall Street.

2.2. Academic Use

In academia, the starting point was a 1988 effort at the University of Iowa. Three economists, puzzled that opinion polls had failed to predict Jesse Jackson’s win in the Michigan caucus, designed a market where people could trade on election outcomes themselves. This became the Iowa Electronic Markets (IEM).

In 1992 and 1993, the IEM received approval from the CFTC to operate for research purposes. Open to anyone willing to put in $5, the IEM outperformed traditional polling roughly three-quarters of the time between 1988 and 2004, functioning as a working laboratory for aggregating collective judgment into a price. Even so, no regulatory framework existed that would have allowed it to operate as a public market.

2.3. Binary Options

These early prediction markets closely resemble binary options in financial markets: contracts that pay out based on a yes-or-no bet over whether a price will cross a given threshold by a set time. That structure, settling at 1 if the event occurs and 0 if it does not, is identical to the logic underlying prediction markets.

Binary options also found their way into regulated exchanges. The American Stock Exchange’s Fixed Return Options in 2007 and the Chicago Board Options Exchange’s S&P 500-based binary options in 2008 are notable examples. Frequent fraud on offshore platforms led several major jurisdictions to ban retail sales of these products between 2017 and 2021. Despite that setback, the basic contract structure, a binary bet on yes or no, remains the same logic that prediction markets operate on today.

3. How Are Prediction Markets Traded Today?

The range of topics covered by prediction markets today extends to nearly any event imaginable.

Sports draws the largest volume of any category, supported by a continuous calendar of leagues and global events, with the ongoing World Cup currently driving additional interest. Politics, geopolitics, and macroeconomics have expanded beyond indicators such as inflation data to include forecasts of private company valuations, turning information itself into a tradable asset. Cryptocurrency and stock prices, along with smaller gossip-driven events, round out a spectrum that spans both popular interest and demand for specialized information.

Every contract in a prediction market settles on a binary yes-or-no basis. Consider a market on whether J.D. Vance will be the Republican presidential nominee in 2028. If Vance is confirmed as the nominee, the contract pays $1 to those who bet YES. If he is not, it pays $1 to those who bet NO.

The simplest way to understand this structure is to treat one dollar as 100 percent. A contract pays $1, or 100 percent, if the event happens and $0 if it does not, so the price at which it trades in between naturally reflects a probability. A contract trading at 40 cents represents 40 percent of that dollar, meaning the market prices the event’s likelihood at 40 percent, and the cent value can be read directly as a percentage. This reading, however, assumes that spreads and transaction costs are ignored.

Prices form through an order book rather than through any central party. Buy orders, such as an offer to buy at 39 cents, and sell orders, such as an offer to sell at 40 cents, accumulate at each price level, and trades execute where the two sides meet. The price, and by extension the implied probability, emerges in real time from the combined capital of many participants pushing against each other, and traders can sell their position before expiration to lock in a gain or limit a loss, effectively trading their view on an event for money.

Outcomes are recorded through an oracle. However precisely a contract has been priced, someone still has to determine whether the outcome was YES or NO once the event concludes, and the oracle is the mechanism responsible for that determination. In the example above, this is the final step that establishes whether Vance was in fact confirmed as the Republican nominee.

Oracles operate in one of two ways.

1. Decentralized oracle: a proposer posts a bond and submits a proposed outcome, which becomes final if no one disputes it within a set window. If a dispute is raised, the outcome goes through a re-proposal process, and only if a further dispute follows does the matter go to a vote.

2. Centralized: the criteria for judging the outcome are set in advance, and once the event concludes, the exchange applies the official result directly and settles the market immediately. This structure places full authority over the determination with a single exchange.

Limitless, for example, finalizes results according to predetermined rules once the deadline passes. An oracle, a service that reports real-world outcomes onto the blockchain, handles this reporting: for most markets, such as those tracking crypto prices or stocks, the outcome is reported automatically through Pyth Network, while custom markets covering sports or politics are judged manually by the operating team within 24 to 72 hours.

Prediction markets such as Limitless are best understood as an information system that compresses the views of a large number of participants into a single number reflected in price, and that, once an event concludes, determines according to predetermined rules whether that prediction was correct.

4. Skin in the Game and the Evolution Toward Information Finance

Prediction markets have evolved beyond simple betting platforms into core infrastructure for information finance, the conversion of future uncertainty into real-time price information. What fundamentally distinguishes these markets from traditional polling or expert forecasting is the skin in the game mechanism, meaning that participants commit their own capital to the positions they take.

Under conventional methods, an expert who is wrong faces little reputational cost, and opinion polls cannot filter out respondent indifference or strategic misreporting. Prediction market prices carry a real cost for being wrong, since a mistaken position loses money, which pushes participants to verify their convictions against the most objective and current information available. That willingness to bear a cost translates directly into market reliability.

How this skin-in-the-game mechanism plays out in actual data can be seen across several areas.

• Accuracy in financial and monetary policy forecasting: a Federal Reserve economist’s research published in February 2026 illustrates why prediction markets perform well. Since 2022, prediction market rate expectations ahead of FOMC meetings have aligned statistically with actual outcomes, outperforming both fed funds futures and the Bloomberg consensus. The reason is that participants face an immediate loss of capital if they are wrong, which leads them to analyze available information more rigorously and price it accordingly.

• Transparent probability estimates in politics and elections: during South Korea’s local elections in June 2026, Polymarket correctly called the winner in 14 of 16 metropolitan and provincial races. Where exit polls could only describe a race as too close to call, prediction markets offered real-time prices reflecting probabilities that participants had staked their own money on, a result of collective judgment across many participants pricing in a wide range of variables rather than a simple forecast.

• Responsiveness to market events and corporate valuation: when the issue of capping stablecoin interest income emerged in March 2026, prediction markets immediately priced a 97.6 percent probability of a decline in Coinbase’s stock price, functioning as a real-time risk indicator rather than retrospective analysis and demonstrating how sensitively participants respond when their own capital is at stake. Academic research has reached similar conclusions: a 2015 study examining internal prediction markets at companies including Google and Ford found that they reduced forecasting error by as much as 25 percent compared to official forecasting models, indicating that predictive accuracy improves when insider knowledge is combined with capital at risk.

Information asymmetry remains a limitation. A January 2026 case involving Venezuela showed an insider trading on confidential information, exposing a real weakness in these markets. The fact that this attempt to exploit privileged information to distort prices was identified and prosecuted as a crime, however, also demonstrates that the market is designed to operate on a transparent and accountable basis.

In areas where information is broadly distributed, prediction markets function as a precise analytical tool. In areas where information is concentrated among a few participants, they function as a monitoring mechanism capable of identifying that concentration itself. Because participant capital is genuinely at stake, the prices these markets generate constitute objective information relevant to assessing the value of financial assets.

5. Prediction Markets Absent From the Asian Policy Conversation

The character and trajectory of prediction markets differ sharply depending on each country’s regulatory framework. The United States has brought prediction markets into the regulated financial system through judicial rulings, while major Asian jurisdictions have largely continued to treat them as a category of traditional gambling.

In the United States, litigation resolved much of the regulatory uncertainty. The Commodity Futures Trading Commission attempted to classify Kalshi’s election prediction contracts as gambling and sanction the platform, but the court ruled that election prediction is not a game of chance and that the regulator lacked authority to prohibit it. That ruling shifted the regulatory posture and became a decisive catalyst for traditional financial institutions, including ICE, Robinhood, and CME, to enter the market.

In major Asian jurisdictions, by contrast, the prevailing view treats the binary settle-on-outcome structure of prediction markets as equivalent to traditional gambling. The dominant regulatory lens is gambling control and public order rather than financial policy, and while individual countries have taken different approaches, prediction markets remain largely outside formal policy discussion in the region, with India and Indonesia as exceptions.

The divide in how prediction markets are treated ultimately comes down to whether regulators view the market as financial innovation or as a matter for social control.

6. Prediction Markets at the Crossroads of Regulatory Dilemma and Institutionalization

Prediction markets have already become a core part of global financial and information infrastructure. A significant gap has opened between this global trend and the rigid posture of Asian regulators. At a point when the boundary between technology and finance has largely dissolved, attempts to constrain a new market within older regulatory frameworks face inherent limits. The regulatory approach currently followed by major Asian jurisdictions carries three significant problems.

The first is the paradox of regulatory arbitrage.

Prediction markets operate on borderless digital networks, so blocking a platform or restricting users in one country does not eliminate underlying demand. Users instead migrate to offshore platforms outside any regulatory reach, accepting greater risk in doing so. Capital flows out of the jurisdiction, and regulators lose both oversight of the market and the tax revenue associated with it, a dynamic that weakens financial competitiveness in the region over time.

The second is the loss of sovereignty over national information infrastructure.

Prediction markets function as a sophisticated information infrastructure that converts complex social issues into precise numerical estimates, not merely as a venue for betting. Recent elections across Asia have shown prediction markets reading public sentiment faster and more accurately than traditional polling. While these markets are excluded under the banner of regulation, the data that most directly reflects a given society’s sentiment accumulates instead on servers located abroad. The result is an imbalance in which foreign media and institutions gain a clearer picture of a domestic society than domestic analysts do.

The third is the abandonment of user protection.

Users are left in a blind spot with no institutional safeguards. A policy that simply denies the market without sufficient prior discussion only exposes users to risk and pushes them outside the system.

The center of this discussion needs to shift entirely.

The question is no longer how to block this market but how to make healthy use of this data within the formal system. This shift in perspective requires dedicated research, but discussion in this area remains limited so far.

In this space, Limitless Research is filling that gap by processing prediction data from Asian markets such as Korea and Japan into information assets. More participants will need to take on this role of building a healthy data ecosystem going forward.

Regulation should function not as a dam that blocks the flow but as a channel that directs it correctly.

What Asia needs now is not stricter enforcement but the start of a forward-looking discussion that responds to this shift. Pushing transactions that are already taking place into the shadows is the worst possible policy. Bringing this activity into the formal system through constructive discussion, establishing a transparent oversight system, and returning the data generated in the process as a national and social asset will require sustained effort

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Key Takeaways

• 예측 시장은 월간 거래량 140억 달러, 저커버그의 ‘아레나’ 개발 소식까지 겹치며, 빅테크가 인정한 성숙한 산업으로 자리 잡았다.

• 예측 시장의 원리는 단순하다. 사건이 일어나면 1달러, 아니면 0달러로 정산되는 계약이 호가창에서 거래되면서 그 가격이 곧 실시간 확률이 되고, 만기 후 오라클이 최종 결과를 판정해 값을 확정한다.

• 즉 참가자가 틀리면 돈을 잃는 ‘스킨 인더 게임’, 자신의 자본을 넣어 정보에 신뢰를 더하는 것에 기반한다.

• 서구권은 이미 예측 시장을 제도권에 편입시켰지만, 아시아는 예측 시장에 대한 논의가 미진해 자본 유출과 정보 주권 상실, 이용자 방치라는 세 가지 대가를 치르고 있다.

• 지금 아시아에 필요한 질문은 “이걸 어떻게 막을 것인가”가 아니라 “이 데이터를 제도권 안에서 어떻게 건강하게 쓸 것인가”다. 예측 시장에 대한 논의 자체를 피하는 동안, 주도권은 해외로 넘어가고 있다.

1. 명확한 PMF를 찾은 예측 시장

예측 시장은 오랜 기간 개념적인 수준에 머물러 있었다. 그러나 2020년 무렵부터 여러 소규모 프로젝트가 유의미한 거래량을 축적하고 규제 장벽을 하나씩 돌파하며, 비로소 하나의 산업으로 자리 잡기 시작했다.

최근 시장의 성장세는 더욱 가파르다. 월간 거래량은 140억 달러를 넘었으며, 시장을 주도하는 플레이어들의 기업 가치도 400억 달러 수준까지 도달했다.

예측 시장이 초기 단계를 넘어섰다는 점은 메타의 진입으로 더욱 분명해졌다. 최근 NYT는 마크 저커버그가 직접 팀을 이끌고 예측 시장 앱 ‘아레나(Arena)’를 개발 중이라고 보도했다. 이렇듯 빅테크가 가세했다는 것은 이 시장이 명확한 PMF(Product-Market Fit)를 검증받은 성숙한 비즈니스 모델로 자리 잡았음을 방증한다.

2. 예측 시장은 어디서 시작됐는가?

예측 시장은 어느 날 갑자기 등장한 발명품이 아니다. 오래전부터 학계와 금융권을 중심으로 비공식적으로 활용되어 왔으나, 최근 블록체인 기술과 결합하며 비로소 대중에게 공개되고 하나의 산업으로 정착했을 뿐이다.

2.1. 비공식적인 사용

‘예측 시장(prediction market)’이라는 용어가 공식적으로 자리 잡은 것은 생각보다 최근의 일이다. 1980년대에는 정보 시장(information market), 의사결정 시장(decision market) 등 다양한 이름으로 불리다가 2004년 한 경제학 논문을 통해 지금의 명칭이 굳어졌다.

사실 이 개념은 더 오래 전부터 실제 베팅으로 이뤄졌었다. 가장 고전적인 형태는 선거 결과를 두고 돈을 거는 정치 베팅이었다. 18세기 런던의 커피하우스에서는 의회 스캔들이나 총리 교체 여부를 놓고 베팅이 오갔고, 그 배당률이 신문에 보도되기도 했다. 19세기 뉴욕 월스트리트 인근 장외 거래장에서도 대선 결과를 예측하는 비공식 선물 시장이 활발히 운영되었다.

2.2. 학술적으로 사용

학술적인 영역에서는 1988년 아이오와 대학교의 시도가 시발점이 되었다. 당시 경제학자 세 명이 여론조사가 제시 잭슨의 미시간 코커스 승리를 예측하지 못한 것에 의문을 품고, 선거 결과를 사고파는 시장을 직접 설계했다. 이것이 아이오와 전자시장(IEM)의 탄생이다.

1992년과 1993년에는 CFTC로부터 연구 목적의 거래를 허용받기도 했다. 5달러로 누구나 참여할 수 있었던 IEM은 1988년부터 2004년 사이 전통 여론조사를 약 4분의 3의 비율로 앞서며, ‘집단지성을 가격으로 집계하는 실험실’ 역할을 톡톡히 해냈다. 하지만 여전히 대중을 상대로 운영할 제도적 기반이 전무했다.

2.3. 바이너리 옵션 상품

이러한 예측 시장은 금융시장 내 ‘바이너리 옵션(Binary Option)’과 크게 유사하다. 특정 시점에 가격이 기준선을 넘는지 여부를 두고 ‘예’ 또는 ‘아니오’에 베팅하는 구조로, 사건 발생 시 1, 아니면 0으로 정산되는 예측 시장의 원리와 완벽히 일치한다.

이 상품은 제도권 거래소에서도 활발히 도입되었다. 2007년 미국증권거래소(Amex)의 고정수익옵션(FRO), 2008년 시카고옵션거래소(CBOE)의 S&P 500 기반 바이너리 옵션 등이 대표적인 예다. 다만 역외 플랫폼에서 사기성 거래가 빈번해지며 2017년부터 2021년 사이 주요 국가들이 개인 판매를 금지하는 등 우여곡절을 겪기도 했다. 그럼에도 ‘예 아니면 아니오’라는 계약의 본질은 오늘날의 예측 시장과 그대로 맥을 같이하고 있다.

3. 오늘날의 예측 시장이 거래되는 방식은?

현재 예측 시장에서 다루는 주제는 사실상 세상 모든 일에 가깝다.

가장 많은 자금이 몰리는 스포츠 분야는 연중 끊이지 않는 각종 리그와 글로벌 이벤트 덕분에 압도적인 거래량을 자랑한다. 특히 현재 월드컵이 진행되며 더 큰 관심을 받고 있다. 또한 정치, 지정학, 매크로 분야에서는 물가지수 같은 지표를 넘어 비상장 기업의 가치 예측까지 영역을 넓히며 데이터로 가치를 주고 있다. 암호화폐 및 주식의 가격, 가십성 미시 이벤트까지 포함하여, 예측 시장은 대중적 관심사와 전문적 정보 수요를 모두 아우르는 폭넓은 스펙트럼을 보여준다.

이러한 예측 시장의 모든 계약은 기본적으로 ‘예/아니오(YES/NO)’ 바이너리 정산 방식을 따른다. “2028년 공화당 대선 후보가 J.D. 밴스일 것인가”라는 시장을 예로 들어 보자. 만약 실제로 밴스가 공화당 후보로 확정되면 YES에 건 사람에게, 실현되지 않으면 NO에 건 사람에게 1달러가 정산된다.

이 구조를 직관적으로 이해하는 방법은 1달러를 100%로 놓고 보는 것이다. 사건이 일어나면 1달러(100%), 일어나지 않으면 0달러(0%)를 받으니, 그 사이에서 거래되는 가격은 자연스럽게 확률을 나타내는 숫자가 된다. 40센트에 거래되는 계약은 100% 중 40%, 즉 시장이 그 사건의 실현 확률을 40%로 보고 있다는 뜻이다. 즉, 센트 단위를 그대로 퍼센트로 읽으면 된다. (다만, 이는 스프레드와 거래 비용이 무시될 때를 가정한 내용이다.)

가격 결정은 중앙의 개입 없이 ‘호가창(Order Book)’을 통해 이루어진다. “39센트에 사겠다”는 매수 주문과 “40센트에 팔겠다”는 매도 주문이 가격대별로 쌓이고, 이들이 일치하는 지점에서 거래가 체결된다. 즉, 가격과 확률은 수많은 참가자가 자본을 걸고 밀고 당기는 실시간 계산 결과로 참여자는 만기 전이라도 계약을 되팔아 이익을 확정하거나 손실을 줄이며 특정 사건에 대한 의견이 돈으로 오간다.

결과는 오라클을 통해 기록된다. 가격이 아무리 정교해도, 사건이 끝나면 누군가는 “그래서 YES인가 NO인가”를 최종 확정해야 한다. 이 판별을 맡는 장치가 오라클(oracle)이다. 앞선 예에서, 밴스가 실제로 공화당 후보로 확정됐는지를 가리는 마지막 절차가 바로 여기서 이뤄진다.

오라클은 크게 두 가지 방식으로 작동한다.

1. 탈중앙 오라클: 누군가 보증금을 걸고 결과를 제안하면, 일정 기간 안에 반박이 없는 한 그대로 확정된다. 이의가 제기되면 재제안을 거치고, 그래도 또 이의가 붙으면 그때 비로소 투표로 가린다.

2. 중앙 집중형: 판정 기준을 미리 작성하고, 사건이 끝나면 중앙에서 해당 공식 발표를 그대로 적용해 즉시 정산한다. 대신 판정 권한을 거래소 한 곳에 전적으로 맡기는 구조다.

예를 들어, 리미트리스(Limitless)는 데드라인이 지나면 사전에 정해진 규칙에 따라 결과를 확정한다. 이때 오라클이 결과를 보고하는데, 크립토나 주식 같은 대다수 마켓은 Pyth Network를 통해 자동으로, 스포츠나 정치 등 커스텀 마켓은 운영 팀이 24~72시간 내에 수동으로 판정하게 된다.

이처럼 리미트리스를 비롯한 예측 시장은 수많은 참여자의 의견을 하나의 숫자로 압축하여 가격에 반영하고, 나아가 사건 종료 후 정해진 규칙에 따라 그 예측의 적중 여부까지 가리는 정보 체계에 가깝다.

4. 스킨 인더 게임이 만드는 ‘정보 금융(Information Finance)’으로의 진화

예측 시장은 단순한 사행성 플랫폼을 넘어, 미래의 불확실성을 실시간 가격 정보로 변환하는 ‘정보 금융(Information Finance)’의 핵심 인프라로 진화했다. 이 시장이 기존의 여론조사나 전문가 전망과 근본적으로 차별화되는 지점은 바로 참가자들이 자신의 자본을 걸고 의사결정을 내리는 ‘스킨 인더 게임(Skin in the Game)’ 메커니즘에 있다.

기존의 방식에서 전문가는 틀려도 명성에는 큰 타격이 없으며, 여론조사는 응답자의 무관심이나 전략적 거짓말(Strategic Response)을 걸러내지 못한다. 그러나 예측 시장의 가격은 ‘틀리면 돈을 잃는다’는 확실한 비용이 발생하기에, 참가자들은 자신의 확신을 검증하기 위해 가장 객관적이고 최신의 정보를 반영하게 된다. 이러한 자발적 비용 지출은 곧 시장의 신뢰도로 직결된다.

이러한 ‘스킨 인더 게임’의 원리가 실제 데이터에서 어떻게 구현되는지 살펴보면 다음과 같다.

• 금융 및 통화 정책 예측의 정확성: 2026년 2월 발표된 연준(Fed) 소속 경제학자의 연구는 예측 시장이 왜 강력한지 보여준다. 2022년 이후 연준 회의 직전, 예측 시장의 금리 전망치는 실제 결과와 통계적으로 일치했다. 이는 기존 금융권의 연방기금 선물이나 블룸버그 컨센서스보다 더 정밀했는데, 그 이유는 시장 참여자들이 틀렸을 때 즉각적인 자산 손실을 보기 때문에 어떠한 정보든 더 엄밀하게 분석하고 가격에 반영하기 때문이다.

• 정치 및 선거의 투명한 확률 산출: 2026년 6월 한국 지방선거 당시, 폴리마켓은 전국 16개 광역단체장 선거 중 14곳의 당선자를 적중시켰다. 기존 출구조사가 ‘경합’이라는 모호한 결과만 내놓을 때, 예측 시장은 참여자들이 자신의 돈을 걸고 평가한 ‘확률’을 실시간 가격으로 제시했다. 이는 단순 예측을 넘어, 시장이라는 거대한 집단 지성이 수많은 변수를 가격에 녹여낸 결과물이다.

• 시장 이벤트 및 기업 가치 반영: 2026년 3월 스테이블코인 이자 수익 제한 이슈 당시, 예측 시장은 코인베이스 주가의 하락 확률을 97.6%로 즉각 반영했다. 이는 사후적인 분석이 아닌 실시간 위기 감지 지표로서, 시장 참여자들이 자신의 자산을 보호하기 위해 얼마나 민감하게 대응하는지를 보여준다. 학계 역시 2015년 구글, 포드 등 주요 기업의 사례를 통해 사내 예측 시장이 공식 전망 모델 대비 예측 오차를 최대 25%까지 줄인다는 연구 결과를 내놓은 바 있는데, 이는 내부자들의 지식과 자본이 결합할 때 예측력이 극대화됨을 증명한다.

물론 정보의 비대칭성은 항상 존재한다. 2026년 1월 베네수엘라 사태에서 기밀 정보를 가진 내부자의 베팅 사례는 시장의 한계를 보여주기도 했다. 그러나 역설적으로, 정보를 독점해 가격을 왜곡하려던 행위가 범죄로 적발된 사실은 이 시장이 투명하고 신뢰할 수 있는 근거 위에서 작동하도록 설계되었음을 증명한다.

결론적으로 예측 시장은 정보가 평등하게 분산된 영역에서는 가장 정밀한 분석 도구로, 정보가 독점된 영역에서는 그 독점 자체를 식별하는 감시 장치로 기능한다. 참여자들의 자본이 걸려 있는 이상, 시장이 제시하는 가격은 무시할 수 없는 가장 객관적인 정보이자 금융 자산의 가치를 판단하는 필수적인 지표다.

5. 아시아 논의 테이블에 올라오지 못한 예측 시장

국가별 규제 프레임워크에 따라 예측 시장의 성격과 발전 양상은 극명하게 갈린다. 미국이 사법적 판단을 통해 예측 시장을 제도의 영역으로 편입시킨 반면, 아시아 주요국은 여전히 이를 전통적인 도박의 범주 내에서 규제하려는 경향이 강하다.

미국은 법적 분쟁을 통해 규제의 불확실성을 해소했다. 상품선물거래위원회(CFTC)가 칼시(Kalshi)의 선거 예측 계약을 사행성 행위로 규정해 제재하려 했으나, 법원은 “선거 예측은 사행성 게임이 아니며, 규제 당국이 이를 막을 권한이 없다”고 판결했다. 이 사법적 판단은 규제 당국의 태도 변화를 끌어냈으며, 결과적으로 ICE, 로빈후드, CME 등 전통 금융 자본이 시장에 진입하는 결정적인 촉매제가 되었다.

반면 아시아 주요국은 ‘이벤트 실현 시 정산’이라는 예측 시장의 이진법적 구조를 전통적 도박과 동일시하는 시각이 지배적이다. 금융 정책적 관점보다는 도박 규제 및 치안 유지 차원에서 접근하고 있으며, 국가별로 상이한 대응 방식을 취하고 있으나 여전히 인도·인도네시아를 제외하고는 논의 테이블에도 올라오지 못한 산업으로 인식하고 있다.

결국 예측 시장을 대하는 태도는 규제 당국이 이 시장을 ‘금융 혁신’으로 볼 것인가, 아니면 ‘사회적 통제 대상’으로 볼 것인가에 따라 극명하게 나뉜다.

6. 규제의 딜레마와 제도화의 기로에 선 예측 시장

예측 시장은 이미 글로벌 금융과 정보 인프라의 핵심 축으로 진입했다. 그러나 이러한 세계적인 흐름과 아시아 규제 당국의 경직된 대응 사이에는 심각한 괴리가 존재한다. 기술과 금융의 경계가 무너진 시대임에도, 과거의 규제 프레임으로 새로운 시장을 가두려는 시도는 한계에 봉착할 수밖에 없다. 현재 아시아 주요국이 고수하는 규제 방식은 세 가지 측면에서 치명적인 오류를 범하고 있다.

첫째, 규제 차익(Regulatory Arbitrage)의 역설이다.

예측 시장은 국경 없는 디지털 네트워크 위에서 작동한다. 특정 국가나 지역이 플랫폼을 차단하거나 이용자를 단속한다고 해서 수요 자체가 소멸하지 않는다. 이용자들은 더 높은 위험을 감수하면서 해외의 규제 사각지대 플랫폼으로 이동할 뿐이다. 결국, 자본은 국경 밖으로 유출되고 규제 당국은 시장을 감독할 권한은 물론 조세 주권마저 상실하는 ‘규제의 역설’에 빠지게 된다. 이는 아시아 내 금융 경쟁력을 스스로 갉아먹는 결과로 이어진다.

둘째, 국가적 정보 인프라의 주권 상실이다.

예측 시장은 단순한 베팅 공간이 아니라, 복잡한 사회 이슈를 정밀한 숫자로 변환하는 고도의 ‘정보 인프라’다. 최근 아시아 각국에서 일어난 선거 결과가 보여주듯, 예측 시장은 기존 여론조사보다 훨씬 빠르고 정확하게 민심의 향방을 읽어내고 있다. 우리가 규제라는 이름으로 이를 배척하는 동안, 해당 사회를 가장 잘 보여주는 핵심 데이터는 해외 서버에 쌓인다. 결과적으로 우리 사회를 분석할 데이터의 주도권을 해외 미디어와 기관에 헌납하고, 정작 자국 내에서는 통찰력을 잃어버리는 정보의 불균형이 초래되고 있다.

셋째, 이용자 방치다.

이용자들은 어떠한 제도적 보호 장치도 없는 사각지대에 방치된다. 시장에 대한 충분한 논의 없이 단지 부정하는 정책은 이용자를 위험에 노출시키고 시스템 밖으로 밀어내는 결과를 초래할 뿐이다.

이제 논의의 중심을 완전히 바꿔야 한다.

“이 시장을 어떻게 막을 것인가”가 아니라, “이 데이터를 어떻게 제도권 내에서 건강하게 활용할 것인가”를 고민할 시점이다. 이러한 관점의 전환을 위해서는 전문적인 연구가 필수적이지만, 아직 해당 영역에 대한 논의는 미진하다.

해당 영역에서 ‘리미트리스 리서치(Limitless Research)’는 한국과 일본 등 아시아 시장에서 예측 데이터를 정보 자산으로 가공하며 이러한 공백을 메우고 있다. 앞으로 이와 같은 건강한 데이터 생태계를 이끌어갈 주체들이 더욱 많아져야 할 것이다.

규제는 흐름을 막는 댐이 아니라, 물길을 올바르게 인도하는 수로가 되어야 한다.

지금 아시아에 필요한 것은 단속이 아니라 시대적 흐름에 부응하는 전향적인 논의의 시작이다. 이미 일어나는 거래를 음지로 밀어내는 것은 최악의 정책이다. 건강한 논의를 통해 제도권 안으로 포섭하여 투명한 감독 시스템을 구축하고, 여기서 발생하는 데이터를 국가적·사회적 자산으로 환원하는 노력이 필요할 것이다.

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이 보고서는 리미트리스(Limitless)로부터 일부 원고료 지원을 받았으나, 신뢰할 수 있는 자료를 바탕으로 독립적인 조사를 통해 작성되었습니다. 하지만 이 보고서의 결론과 권고사항, 예상, 추정, 전망, 목표, 의견 및 관점은 작성 당시의 정보를 바탕으로 하며 예고 없이 변경될 수 있습니다. 이에 당사는 본 보고서나 그 내용을 이용함에 따른 모든 손실에 대해 책임을 지지 않으며 정보의 정확성, 완전성, 그리고 적합성을 명시적으로나 암시적으로 보증하지 않습니다. 또한 타인 및 타조직의 의견과 일치하지 않거나 반대될 수 있습니다. 이 보고서는 정보 제공의 목적으로 작성되었으며, 법률, 사업, 투자, 또는 세금에 관한 조언으로 간주되어서는 안 됩니다. 또한 증권이나 디지털 자산에 대한 언급은 설명을 위한 것일 뿐, 투자 권고나 투자 자문 서비스 제공을 제안하는 것이 아닙니다. 이 자료는 투자자나 잠재적 투자자를 대상으로 하지 않았습니다.

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• 리브랜딩은 대체로 반등 신호로 볼 이벤트가 아니라, 기존 전략의 실패를 인정하는 이벤트에 가깝다. 과거 사례들은 이름을 바꿔도 제품, 사용자, 유동성이 돌아오지 않으면 결국 실패로 귀결된다는 것을 보여준다.

• 다만 가격만으로 실패를 단정하면 오판이 생긴다. 리브랜딩 이후에도 온체인 실행 근거가 남아 있다면 실패로 보기에는 이르다.

• 진짜 성공 기준은 이더렌드(ETHLend)가 아베(Aave)로 넘어갈 때처럼 사용자, TVL이 먼저 성장하고 가격이 뒤따라온다.

• Story의 $IP → $DATA 피벗이 재편인지 최후의 마케팅인지는 앞으로의 실행이 증명한다.

1. 리브랜딩에 반응한 시장, 하지만 청신호가 아닐 수 있다

출처: 코인게코

지난 6월 25일, 스토리 프로토콜(Story Protocol)은 ‘DATA Foundation’으로의 전환을 발표하며 토큰을 $IP에서 $DATA로 스왑한다고 밝혔다. a16z가 리드 투자를 연이어 이끈 프로젝트인 만큼 기대는 컸지만, 베어마켓을 견디지 못한 $IP 가격은 전고점 대비 약 -98% 하락했다.

결국 최저가를 갱신하고 얼마 후 리브랜딩을 발표했고, 발표 후 토큰 가격 상승이 동반됐지만 이내 역대 최저가 부근으로 돌아왔다.

사실 리브랜딩을 프로젝트의 장기적 청신호로 보기엔 무리가 있다. 오히려 프로젝트 입장에선 리브랜딩 발표를 통해 그들이 막다른 길에 놓여 있다는 것을 간접적으로 인정한 셈이다.

브랜드 자산을 전면 전환하는 과정에서 막대한 유무형의 비용이 발생한다. 기존 브랜드 인지도 구축을 위해 투입한 시간과 자본의 일부가 매몰될 뿐만 아니라, 토큰 티커 및 프로젝트명 변경에 따른 대내외 커뮤니케이션 비용, 온체인 자산 마이그레이션 리스크가 동반된다.

결국 이는 단순한 외관 변경을 넘어 온·오프체인 전반의 인프라 개편을 의미하므로 의사결정의 무게가 무겁다.

따라서 티커 변경으로 인한 단기적 자산 가치 반등을 기대하기에 앞서, 그간 축적한 브랜드 가치를 포기하고 리브랜딩을 감행해야 했던 근본적인 원인이 무엇이었는지 생각해봐야 한다.

2. 실패로 끝나는 리브랜딩의 공통점

리브랜딩은 피상적으로 프로젝트 명칭과 티커의 변경으로 보이지만 실상 제품 및 핵심 아이디어의 전환에 해당한다. 리브랜딩에 실패한 사례 데이터에 따르면, 실질적인 지표 개선을 증명하지 못한 프로젝트들은 대부분 시장에서 도태되었다.

• MultiversX (Elrond → MultiversX): 기존 티커(EGLD)를 유지한 채 메타버스 테마로 서사를 전환했으나, 리브랜딩 시점 대비 자산 가치가 약 -94% 하락했다.

• Golem (GNT → GLM): 토큰 마이그레이션을 동반한 리브랜딩을 추진했다. 그럼에도 불구하고 고점대비 -92.7% 가격 하락 및 거래량과 개발 활성도가 급감하며 사실상 관심이 소멸했다.

• Cortex (CTXC) 및 Oasis (ROSE): AI 블록체인 서사의 쇠퇴와 함께 코텍스는 사실상 가치가 소멸했으며, AI 프라이버시로 방향을 전환한 오아시스 역시 리브랜딩 시점 대비 약 -94%의 하락을 기록했다.

• OMG Network: 보바(Boba) 네트워크 스핀오프 이후 본체 개발 및 생태계 관리가 방치되며 시장에서 소외되었다.

이러한 실패 사례들의 공통점은 리브랜딩 이후 제품 고도화, 유저 유입, 유동성 공급의 실질적 변화가 일어나지 않았다는 점이다. 내러티브의 수정과 비즈니스의 실행력은 별개의 영역이다.

3. 토큰 가격만으로 판단할 수 없는 이유

물론 자산 가격의 하락률만으로 프로젝트의 성패를 단정하는 것은 한계가 있다. 리브랜딩 이후의 수익률에는 거시 약세장 환경과 그에 따른 시장 침체가 혼재되어 있기 때문이다.

리브랜딩 이후에도 실행 데이터가 견고하게 유지되는 프로젝트까지 실패군으로 분류하는 오류를 방지하기 위해 아래 사례들을 소개한다.

3.1. 운영이 이어지고 있는 사례

출처: 카이아 트위터

• Kaia (KLAY·FNS → KAIA): 합병 이후 가격은 약 -73% 하락했으나, KB 국민은행, BNK부산은행과의 원화 스테이블코인 관련 협업 및 라인(LINE) 미니댑 출시 첫 달 만에 유저 3,500만 명, 신규 지갑 730만 개를 확보하며 강력한 활동 근거를 증명했다.

• Polygon (MATIC → POL): 리브랜딩 이후 약 -81% 하락했으나, 멀티체인 정산 인프라인 아그레이어(AggLayer)의 가동과 대형 생태계 풀 유지로 비즈니스 실체를 지속 중이다.

• Render (RNDR → RENDER) 및 ASI: 시장 성과는 부진하나, AI 컴퓨팅 파워 공급 및 핵심 AI 제품군 운용이라는 확실한 실물 유즈케이스와 기술 실행력을 담보하여 실패군에서 제외된다.

3.2. 리브랜딩이 성공적으로 이루어진 사례

리브랜딩의 성공적인 벤치마크는 이더렌드(ETHLend)에서 아베(Aave)로 전환된 사례에서 도출된다.

출처: 디파이라마

아베는 2020년 명칭 변경 이후 꾸준히 TVL이 증가했고, 대출 자산 다변화 등 제품군이 확장되었으며 사용자 수가 유의미하게 성장했다. 대출 프로토콜하면 먼저 떠오르는 한 섹터의 대명사가 되기도 했으며 온체인에서 대출 금리의 기준을 담당하는 중앙 은행의 역할을 하기도 한다.

비즈니스의 지표 개선이 브랜드 가치 상승을 견인한 전형적인 구조다.

메이커다오(MakerDAO)에서 스카이(Sky)로의 전환 사례 역시 리브랜딩 이후 약 -20% 하락한 토큰 가격 자체보다는 거시 시장 대비 상대적 성과와 탈중앙화 스테이블코인(USDS,sUSDS) 운영이라는 실행 방향의 명확성을 보여준다.

결국 이러한 사례들은 리브랜딩에서 제시한 명분이 실행되고 있고, 리브랜딩 이후 상황이 어떻냐에 초점을 두고 평가해야 한다는 근거를 제공한다.

본질적인 지표 성장이 결여된 리브랜딩은 단기 마케팅 효과 소멸 후 시장에서 도태된다.

4. 스토리 프로토콜의 리브랜딩

스토리의 기존 $IP 토큰은 2025년 2월 상장 이후 동년 9월 역대 최고가(ATH) 약 14.78달러를 기록했으나 이후 성장 정체기에 진입했다.

주목할 점은 타이밍이다. 이들은 사상 최저가인 0.275달러를 기록한 직후(2026년 6월 10일), 불과 2주 만인 6월 25일에 AI 학습 데이터 인프라로의 사업 전환을 발표했다.

역대 최저점 부근에서 감행된 이번 리브랜딩에 대해 시장은 ‘자산 가격 부양을 위한 마지막 카드가 아니냐’는 의구심을 제기하고 있다. 결국 스토리가 리브랜딩의 당위성을 증명하기 위해서는 향후 세 가지 지표를 추적해야 한다.

1. 토큰의 시장 대비 상대 강도(Relative Strength) 회복 여부

2. 토큰 스왑 이후 온체인 유동성 및 거래대금 유입 경로

3. 새로운 AI 데이터 서사가 실질적인 온체인 이용자 수 및 정산 매출로 연계되는지 여부

한편 핵심 리더십 개편 구조에도 주목할 필요가 있다. 기존 서사를 주도했던 이승윤 대표가 재단 운영 전면에서 물러나 전략 총괄(Adviser)로 이동하고, 기존 CPO였던 안드레아 무토니(Andrea Muttoni)가 DATA 재단의 신임 CEO로 취임했다.

이승윤 대표가 개발사인 PIP Labs의 CEO 직은 유지하나, 재단 전면에 서지 않는다는 것은 기존 ‘스토리($IP)’와 a16z의 리드 투자를 연속 세 번 이끌어낸 한국인 대표 이승윤 중심의 서사가 일단락되었음을 시사한다.

현재까지의 데이터만 놓고 보면 $DATA로 리브랜딩은 장기적인 재편보다 방어적 피벗에 가까워 보인다. 이러한 인식을 뒤집으려면 토큰 스왑 이후 유동성, 사용자, 정산 매출에서 성과를 얻어야만 한다.

그렇지 못한다면 과거 잠깐 반짝했던 영광을 뒤로한 채 리브랜딩 실패 사례로 남게 될 것이다.

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• Rebranding is usually not a signal of recovery. It is closer to an admission that the existing strategy has failed. Past cases show that when a name change fails to bring back the product, its users, and its liquidity, the outcome is ultimately failure.

• Judging failure by price alone, however, can lead to a misreading. If on-chain evidence of execution remains after the rebrand, calling it a failure is premature.

• The real test of success is the pattern seen when ETHLend became Aave: users and TVL, total value locked, grow first, and price follows.

• Whether Story’s pivot from $IP to $DATA amounts to a genuine restructuring or one last marketing push will be proven by its execution going forward.

1. The Market Reacted to the Rebrand: Not Necessarily a Good Sign

Source: Coingecko

On June 25, Story Protocol announced its transition to the DATA Foundation, revealing plans to swap its token from $IP to $DATA. Expectations were high given that a16z had led the project’s funding rounds one after another, but the $IP price could not withstand the bear market and fell about 98% from its all-time high.

The token went on to set a new all-time low, and the rebrand was announced not long after. Price rose briefly in response to the announcement, but it soon drifted back toward that record low.

In fact, it is difficult to read the rebrand as a positive long-term signal for the project. If anything, the announcement amounts to an indirect admission that the project had reached a dead end.

Overhauling a brand entirely carries substantial tangible and intangible costs. Some of the time and capital already invested in building brand recognition becomes a sunk cost, and changing the token ticker and project name brings additional internal and external communication costs along with the risk of migrating on-chain assets. This means the decision carries real weight, because a rebrand is not a cosmetic change but a reworking of infrastructure across both on-chain and off-chain systems.

Before expecting a short-term rebound in token value from the ticker change, it is worth asking what fundamental problem forced the project to give up the brand equity it had built and go through with the rebrand in the first place.

2. What Failed Rebrands Have in Common

On the surface, a rebrand looks like a change of project name and ticker, but it actually amounts to a shift in the product and its core idea. Data on failed rebrands show that most projects unable to demonstrate real improvement in their metrics were eventually pushed out of the market.

• MultiversX (Elrond to MultiversX): The project kept its existing ticker, EGLD, and shifted its narrative to a metaverse theme, but its token value has fallen about 94% since the rebrand.

• Golem (GNT to GLM): The project carried out a rebrand that included a token migration. Even so, the price fell 92.7% from its peak, and trading volume and development activity dropped sharply, leaving the project with essentially no remaining interest.

• Cortex (CTXC) and Oasis (ROSE): As the AI blockchain narrative faded, Cortex’s value effectively disappeared, and Oasis, which pivoted toward AI privacy, also recorded a decline of about 94% since its rebrand.

• OMG Network: After spinning off the Boba Network, development of the core network and management of its ecosystem were neglected, and the project was left behind by the market.

What these failures have in common is that no real change followed the rebrand in product development, user acquisition, or liquidity supply. Revising the narrative and executing the business are separate matters.

3. Why Token Price Alone Is Not Enough

There are limits, of course, to judging a project’s success or failure by its price decline alone, because post-rebrand returns are entangled with the broader bear market and the accompanying downturn. To avoid the error of classifying as failures those projects whose execution data has remained solid even after rebranding, the following cases are worth examining.

3.1. Cases Where Operations Have Continued

Source: Kaia Twitter

• Kaia (KLAY and FNS merging into KAIA): The token price fell about 73% after the merger, but the project demonstrated strong underlying activity through partnerships with KB Kookmin Bank and BNK Busan Bank on a Korean won stablecoin, and through its LINE mini-dApp, a decentralized application on LINE, which reached 35 million users and 7.3 million new wallets in its first month.

• Polygon (MATIC to POL): The token fell about 81% after the rebrand, but the project has kept its underlying business running through the operation of AggLayer, its multichain settlement infrastructure, and by retaining a large ecosystem.

• Render (RNDR to RENDER) and ASI: Market performance has been weak, but both are excluded from the failure category because they have a clear real-world use case, supplying AI computing power and operating core AI products, backed by demonstrated technical execution.

3.2. Cases Where Rebranding Succeeded

The benchmark for a successful rebrand comes from the transition of ETHLend into Aave.

Source: Defillama

Since its name change in 2020, Aave has seen steady growth in TVL, expanded its product lineup by diversifying the assets it supports for lending, and grown its user base meaningfully. It has become virtually synonymous with the lending protocol sector, the name that comes to mind first, and it plays a role akin to a central bank in setting benchmark lending rates on-chain. This is a typical case of improving business metrics driving an increase in brand value.

The transition from MakerDAO to Sky tells a similar story: what matters is not the roughly 20% decline in token price since the rebrand, but the project’s performance relative to the broader market and the clarity of its execution, running the decentralized stablecoins USDS and sUSDS. These cases suggest that a rebrand should be judged by whether the rationale given for it is actually being carried out, and by what happens afterward, not by the price movement alone. Rebrands that lack genuine growth in their underlying metrics are ultimately pushed out of the market once their short-term marketing effect wears off.

4. Story Protocol’s Rebrand

Story’s original $IP token listed in February 2025 and reached an all-time high (ATH) of about $14.78 that September, after which it entered a period of stagnation.

The timing stands out. The token hit an all-time low of $0.275 on June 10, 2026, and just two weeks later, on June 25, the project announced its shift toward AI training data infrastructure.

Because the rebrand came near an all-time low, the market has raised doubts about whether it is simply a last card played to prop up the token price. For Story to prove the rebrand was justified, three indicators need to be tracked going forward.

1. Whether the token’s relative strength against the broader market recovers

2. The path of on-chain liquidity and trading volume following the token swap

3. Whether the new AI data narrative translates into an actual increase in on-chain users and settlement revenue

The restructuring of core leadership also deserves attention. Seung Yoon Lee, who had led the project’s original narrative, has stepped back from running the foundation and moved into an advisory role overseeing strategy, while Andrea Muttoni, the former CPO, chief product officer, has taken over as the new CEO of the DATA Foundation.

Lee remains CEO of PIP Labs, the project’s development company, but his stepping back from the foundation suggests that the chapter built around him, the Korean founder who secured a16z’s lead investment three times running under the original Story ($IP) narrative, has come to a close.

Based on the data available so far, the rebrand to $DATA looks more like a defensive pivot than a long-term restructuring. Reversing that impression will require actual results in liquidity, users, and settlement revenue following the token swap. If it does not, the project will be left behind as another failed rebrand, its brief moment of past glory behind it.

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Summary

What the market calls asset tokenization is only the visible tip of the iceberg. Beneath the surface lies a market worth hundreds of trillions of dollars that stands to restructure the foundational rails of conventional finance.

Many observers treat the placement of U.S. Treasuries onchain as the whole of the RWA market, but that view captures only the surface of a far larger capital market. The real transformation is taking place not in the visible digitization of assets, but in the wholesale reconstruction of the financial infrastructure that has long remained submerged: the clearing systems, settlement layers, and liquidity networks that underpin every transaction.

The scale of activity already underway makes this concrete. According to Broadridge, the firm processes roughly $7.7 trillion in onchain repo transactions each month, and the DTCC has moved into Treasury tokenization, with both operating not as pilot experiments but as live components of financial market structure. The Hong Kong government’s issuance of HKD 6 billion in digital green bonds through HSBC Orion, combined with the immediate deployment of repo collateral, demonstrates a future in which issuance and distribution form a single, uninterrupted process.

These developments share a common foundation: the Canton Network. Canton was designed from the outset for institutional use. It protects commercially sensitive information through Daml, its smart contract language, while eliminating counterparty risk through atomic settlement, the simultaneous exchange of assets and payment in real time. Its public permissioned structure satisfies Basel Committee on Banking Supervision (BCBS) requirements, giving global financial institutions a compliant path into the onchain ecosystem without material balance sheet burden.

Having built a substantial record of institutional deployments in Western markets, Canton is now extending its reach into Asia. Korea is emerging as a focal point: following the passage of security token offering (STO) legislation in 2026, which establishes the legal standing of distributed ledgers, major institutions including Hanwha Investment Securities, Shinhan Securities, Shinhan Asset Management, and KB Securities have moved quickly to join the Canton ecosystem in order to establish positions in global issuance and distribution networks.

The infrastructure layer of a new financial standard is being assembled now, and the institutions that engage at this stage will have shaped its architecture before later entrants arrive.

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1. The Internet of 1996 and the RWA Market

Larry Fink, CEO of BlackRock, wrote in his 2026 shareholder letter: “We believe tokenization today may be at a similar point as the internet in 1996.”

1996 was an inflection point. The internet existed, but most enterprises held back. Only 26% of Fortune 500 companies had integrated online commerce at the time. When early adopters demonstrated success, the rest rushed in, but by then, the early movers had already entrenched their positions.

The RWA tokenization market is at a similar juncture. Many institutions remain on the sidelines, yet leading cases are already emerging. The most prominent is BlackRock’s BUIDL (BlackRock USD Institutional Digital Liquidity Fund), a tokenized fund holding U.S. Treasuries onchain. Launched in March 2024, it expanded to seven blockchains within 18 months and, according to rwa.xyz, the fund grew to approximately $2.5 billion in market cap.

Scale alone does not capture the shift. The market has moved past simply putting real-world Treasuries onchain. New financial services are now being layered on top of issued assets. Multiple DeFi protocols have adopted BUIDL as a base asset, and Binance officially accepted BUIDL as trading collateral.

According to rwa.xyz, onchain-issued assets (Distributed Assets) stood at approximately $34 billion as of May 2026, more than 20 times the $1.5 billion recorded in early 2020. Adding Represented Assets, where physical assets remain with custodians, but ownership is recorded onchain, brings the total to approximately $360 billion.

2. The RWA Market Has Already Started

Tokenizing an asset is not just a matter of converting existing financial products into a digital format. It changes how those products work, including settlement speed, post-trade infrastructure, and the full processing stack. The approach is not to replace legacy systems but to build faster and more precise rails on top of them.

Most discussions of RWA tokenization stop at BlackRock’s BUIDL, a tokenized fund that issues U.S. Treasuries as tokens on a blockchain. BUIDL is a landmark case in the RWA market, but a single example is not enough to answer why tokenization matters.

Finance spans far more than bond issuance. The repo market, securities settlement, and capital raising each carry distinct structural inefficiencies, and the value tokenization can unlock in each differs considerably. To understand why tokenization matters, each sub-market needs to be examined on its own terms.

Short-Term Funding (Repo)

A repo (repurchase agreement) is the defining transaction of short-term funding markets. An institution pledges bonds as collateral to borrow cash, then returns the cash plus interest at maturity in exchange for the bonds. Most contracts are overnight. The collateral is safe, the rates are low, and the transaction is routine.

Problem

Limited operating hours

Repo markets operate only within system hours. On weekdays, settlement runs once a day. On weekends and holidays, it stops entirely. But risk does not stop with it.

If adverse news hits over the weekend, mark-to-market losses accumulate without settlement. When markets open Monday, the entire weekend’s accumulated exposure hits as a single margin call. Meeting that call immediately is not realistic. Selling bonds or monetizing them via repo takes time. The only solution is pre-positioned cash held in reserve, capital that sits idle precisely because the settlement infrastructure cannot move continuously.

Solution

Onchain repo solves this problem at the structural level. The core is the DvP (Delivery versus Payment) mechanism. It works on the same principle as paying for an item at the cash register: collateral and cash are exchanged simultaneously, and it is structurally impossible for one side to transfer first.

In practice, the transaction works as follows. The party seeking funds posts the amount, rate, and maturity terms, and the counterparty accepts. Both sides deposit their respective assets into a smart contract, a digital agreement that executes automatically when conditions are met. The cash borrower deposits tokenized bonds; the cash lender deposits tokenized cash. The moment both confirmations are received, the exchange completes automatically.

Tokenized bonds and stablecoins move onchain 24 hours a day. Because they do not depend on legacy settlement infrastructure, collateral can be moved on a Friday afternoon or a Sunday morning. The constraint of system operating hours disappears.

Settlement frequency changes as well. Under the legacy system, manual confirmation limited settlement to once a day. Smart contracts automatically trigger margin calls and settlement the moment a position incurs a loss. With no gaps, there is less reason to pre-position excess cash reserves.

Case Study: Broadridge DLR

Broadridge is a global capital markets infrastructure firm that handles settlement and clearing processes for banks and broker-dealers through technology. The company launched DLR (Distributed Ledger Repo), a distributed ledger-based repo trading platform built on the Canton Network as its underlying blockchain.

Because DLR is blockchain-based, it is not bound by the operating hours of legacy settlement infrastructure. Collateral movement and settlement are available on weekends and public holidays, and repo transactions can be initiated and closed at any point in the day. The risks that arose from limited system operating hours are structurally reduced. Smart contracts also automate the full repo lifecycle, reducing settlement failures and disputes while improving collateral reusability.

As of April 2026, DLR processes $7.7 trillion in monthly settlement volume and $368 billion in average daily volume. HSBC, UBS, and Société Générale are among the global banks already participating on the platform.

Securities Settlement Infrastructure

Securities settlement is the stage after a trade is executed, where the buyer delivers payment and the seller delivers the securities. T refers to the trade date. Under standard practice, settlement occurs on T+1 or T+2, meaning funds do not move until at least one to two days after the trade.

Problems

Problem 1: Settlement Lag and Counterparty Risk

A real estate transaction is a useful analogy. Signing a purchase contract does not transfer the title or the final payment. Those happen days later. The trade and the asset transfer occur at different points in time.

As noted above, the current securities settlement infrastructure creates a time gap between trade execution and asset transfer. If a counterparty defaults during that window, significant losses follow.

Central Counterparty Clearinghouses (CCPs) exist to prevent this. A CCP interposes itself between buyer and seller so that if one side defaults, the other does not absorb the loss directly. In the United States, the NSCC fills this role. In Korea, it is the clearing and settlement division of the Korea Exchange (KRX).

Historically, no CCP has reached outright default. The systemic consequences of a CCP failure are severe enough that member institutions and governments have intervened before that point. CCPs have, however, been pushed to their limits under extreme market conditions.

During Black Monday in 1987, the Hong Kong Futures Exchange clearinghouse was brought to the brink of insolvency by mass margin call failures. The Hong Kong government injected public funds and halted trading for four days before the situation was resolved. In the 2008 Lehman Brothers collapse and the 2018 Nasdaq Clearing crisis, portions of loss-absorption funds were actually depleted.

Problem 2: Fragmented Ledgers and Reconciliation Costs

When a single equity trade is executed, the issuer, custodian, clearinghouse, and settlement institution each record it separately in their own ledgers. The same transaction is entered four times across four institutions. As these ledgers do not synchronize in real time, they are matched up retroactively using standardized message formats. This process is called reconciliation.

The ledgers do not always match. Each institution processes the same trade at different times, and differences in internal system formats mean data can be lost or altered during message conversion. When records differ, staff must manually identify and correct the discrepancy. Some steps are automated, but errors persist.

This is why ongoing operational headcount and systems costs for reconciliation and position breaks remain a permanent fixture. Corporate actions, events that affect company structure or shareholder rights such as dividends, stock splits, and mergers, add further complexity. Each institution must update its ledger independently and run reconciliation again, multiplying the workload.

Solution

Moving securities settlement infrastructure onchain changes two things. All participants see the same ledger, and trade execution and asset transfer happen simultaneously.

Moving securities settlement infrastructure onchain addresses both problems through a single structural change: all participants share one authoritative ledger, and trade execution and asset transfer occur within the same transaction. The shared ledger means every participant’s data updates simultaneously when a trade is recorded, eliminating retroactive reconciliation. The unified environment for cash and securities removes the settlement lag that creates counterparty exposure.

When cash and securities are both onchain, trade execution and asset transfer can be bundled into a single transaction. Today, cash moves through the banking system and securities move through the central securities depository separately. Onchain, both exist in the same environment and execute simultaneously.

This is Atomic Settlement. If all conditions are met, the entire transaction succeeds. If any single condition fails, the entire transaction is cancelled.

Case Study: DTCC

Onchain securities settlement is already operating in live transactions. The London Stock Exchange Group (LSEG) deployed its digital settlement platform DiSH on Canton and applied it to securities settlement. Lloyds Bank completed a transaction purchasing tokenized UK gilts with tokenized deposits. From issuance to settlement, the entire process was handled onchain.

The most significant case is DTCC. The Depository Trust & Clearing Corporation is the core infrastructure of U.S. securities settlement, processing the clearing and settlement of most securities traded in the United States.

Partnering with Digital Asset, the company behind the Canton Network, DTCC received a no-action letter from the SEC in December 2025, a regulatory pre-commitment not to take action against a specified activity. The target is an MVP (minimum viable product) launch in the first half of 2026.

For an institution where a single settlement failure could trigger license revocation, the decision to adopt onchain infrastructure is not a casual experiment. It reflects a considered judgment that the risks embedded in the current settlement architecture outweigh the operational risk of moving to new rails.

Capital Raising

The capital raising market is where governments and corporations issue bonds and equities to raise funds. It divides into a primary market, where new securities are issued, and a secondary market, where issued securities are traded and utilized among investors. A bond represents a promise to repay borrowed principal plus interest at maturity; an equity grants the holder an ownership stake in the issuing company.

Problems

Problem 1: Issuance Process Delays

The longer the preparation period, the more variables outside the issuer’s control accumulate. Hedging costs accrue, investor demand can shift, and in the worst case the deal falls apart entirely. Each week added to the timeline is a week of exposure to conditions the issuer cannot control.

Problem 2: Fragmented Collateral Systems

Institutional investors buy assets for the yield. The issue is what comes next. If purchased assets can be deployed in repo, posted as collateral, or linked to other transactions, capital keeps working. The smoother those connections, the more transactions the same asset can support, and the more valuable the asset becomes from the issuer’s perspective.

But even when counterparties have agreed on collateral utilization, execution is difficult. A collateral transaction requires eligibility verification, haircut calculation, and title transfer to proceed in sequence, with a different institution involved at each step.

These institutions’ systems are not connected to one another. At each stage, staff must send messages and wait for confirmation. In this structure, the volume of issued assets has little bearing on what can actually be put to work, which is a considerably smaller figure.

Solution

Onchain issuance approaches both problems differently.

The entire issuance process runs on smart contracts. Within regulatory parameters, agreed issuance terms are defined in code. After KYC and AML verification, subscriber registration, allocation, and payment settlement are processed automatically. The steps where staff manually confirmed and converted messages are eliminated, compressing the issuance cycle significantly.

The post-issuance utilization structure changes as well. Tokenized assets exist in an environment where all participating institutions share the same data in real time on the same network. Eligibility verification, haircut calculation, and title transfer for collateral transactions are handled within a single flow, without passing between separate systems. The ledgers that issuers, underwriters, depositories, and collateral managers once maintained separately consolidate into one. Once an asset is issued and adopted, it can immediately serve as collateral or an underlying asset for other transactions.

One prerequisite must be addressed for this model to take hold. Issuance privacy. Issuance terms, underwriter allocations, subscription prices, and investor lists are data that cannot be exposed to the market. If that information leaks, market prices move in advance and issuers absorb more expensive terms. Existing public permissionless blockchains conceal only wallet addresses while exposing all transaction data to everyone. For onchain issuance to scale, it must operate on permissioned infrastructure where transaction data is visible only to the parties involved.

Case Study: HSBC Orion

HSBC is a UK-based global bank with $3 trillion in assets. One of the leading institutions in bond underwriting and issuance, it launched its own digital asset platform, HSBC Orion, in 2023 to serve as digital bond issuance infrastructure. HSBC Orion operates on the Canton Network.

In February 2024, the Hong Kong government issued HKD 6 billion (approximately USD 770 million) in digital green bonds through HSBC Orion. It was the first government-issued digital bond denominated in multiple currencies simultaneously, covering HKD, CNH, EUR, and USD. More than 50 global investors across eight nationalities participated, an unusually large participation base for an early-stage digital bond issuance. The settlement cycle was compressed from T+5 to T+1.

The significance of this issuance lies not in the issuance itself but in what followed. Within days of completion, HSBC and the Bank of East Asia (BEA) entered into a repo transaction using the digital green bond as collateral. The moment the bond was live in the market, it was immediately put to use as collateral on the same network. It was the first confirmed instance of issuance and utilization connecting without interruption.

The structure works as follows. When HSBC Orion issues a digital green bond, the bond is recorded as a token in a Bond Registry on Canton. When HSBC and BEA execute a repo transaction, a separate application on the same Canton network takes the token as collateral and settles payment simultaneously.

The Hong Kong government did not treat this issuance as a one-off. Following the transaction, the HKMA launched the Digital Bond Grant Scheme, committing to subsidize half the issuance costs for issuers who issue digital bonds. The intent is to convert a single experiment into a standard for market infrastructure.

Digital Payment Currency (Stablecoins & Payments)

Stablecoins are digital currencies pegged 1:1 to the US dollar. Unlike conventional cryptocurrencies, their value is largely stable, making them function as currency moving on a blockchain. USDC and USDT are the leading examples.

Problems

Problem 1: Public Transaction Data

On public blockchains, all transactions are visible to anyone. Who sent what amount to whom, when, and with what balance can be retrieved instantly by searching a single wallet address on a block explorer, a tool for querying blockchain transaction records.

Analyzing a company’s stablecoin payment history reveals unit prices negotiated with counterparties, seasonal revenue patterns, new market entry timing, M&A fund flows, and executive compensation.

There are clear efficiency gains in payment. Full public exposure of transaction data, however, is a structural limitation.

Problem 2: Disconnection from Internal Systems

When a company receives a stablecoin payment, the funds arrive in a blockchain wallet that sits entirely outside its accounting system, ERP, and treasury platform. Before that money can be used, the treasury team must manually withdraw it to a bank account, book the accounting entries, and route it to wherever it needs to go. Each of those steps requires manual intervention and time. A payment that arrived in seconds can take hours or days to become operationally available, erasing the speed advantage entirely.

Solution

Changing the blockchain infrastructure design addresses both problems structurally.

Transaction data is visible only to the parties involved. Payment amounts, counterparties, and balances are not exposed externally. Only authorized regulators and compliance partners can access the records. Privacy and oversight operate together.

When a payment arrives, it connects directly to the ERP and accounting system, putting the funds to work immediately without intermediate steps.

Case Study: Bitwave

Bitwave is a US-based digital asset accounting and treasury platform. It integrates with major ERPs including NetSuite, QuickBooks, and Sage Intacct. Bitwave built a private stablecoin-based B2B payment infrastructure on the Canton Network.

When an invoice is issued, Bitwave generates a payment via smart contract on the network. The moment the payment executes, revenue is automatically recorded in the sender’s ERP and a payable is recorded in the recipient’s ERP. SOC compliance audits run on the same data. Payment, accounting, and compliance are completed within a single workflow.

Transaction data does not leave the network. Only the two parties and authorized auditors can view the records. Other participants in the network cannot see the transaction at all. Commercial information such as counterparty pricing, revenue patterns, and transaction frequency is fully protected. This is the result of Daml, Canton’s smart contract language, being designed to block transaction visibility to non-parties by default.

3. Where All These Cases Converge: Canton Network

The cases covered above span different sectors and involve different institutions. All of them run on the Canton Network because the infrastructure satisfies the three conditions that institutions require.

Condition 1: Transaction-Level Privacy

In government bond repo transactions, participating institutions saw only the transactions they were party to. Stablecoin payments concluded without balances or counterparty information being exposed to the market.

If transaction data is open to everyone, positions are visible to the market and participants are exposed to front-running risk. Blocking all information prevents regulators from oversight. What is needed is a structure where the parties to a transaction see everything, regulators see what they need for supervision, and all other participants are blocked from information irrelevant to them.

The Canton Network implements sub-transaction privacy at the protocol level, with smart contracts delivering to each participant only the portion of a transaction relevant to them. In an exchange involving securities and cash, the bank sees only the cash movement and the securities registry sees only the securities movement, while the seller, buyer, and transaction application see both sides. This selective visibility aligns directly with regulatory audit requirements.

Elliptic and TRM Labs are connected as Super Validators and integration partners, conducting AML oversight and maintaining compatibility with major jurisdictions’ reporting requirements.

Condition 2: Atomic Settlement and Cross-Application Interoperability

In government bond repo transactions, tokenized government bonds and cash were exchanged in a single transaction. The digital green bond issued by HSBC was immediately used as repo collateral by BEA within days of issuance.

For these transactions to work, atomic settlement is required. Every step must complete simultaneously or cancel simultaneously. Selling a government bond and receiving cash typically takes two days, passing sequentially through a clearinghouse, custodian bank, and settlement system. If one party has already transferred its asset and the counterparty becomes insolvent, the party that performed first absorbs the loss. The Lehman Brothers collapse illustrated the consequence: unsettled trades locked up markets for weeks precisely because one side had already transferred assets when the other became insolvent.

Atomic settlement eliminates the problem. When a transaction is initiated, all parties verify the validity of their respective positions and send approval signals. Execution requires unanimous approval. If any single party rejects, the entire transaction is cancelled. Once confirmed, a transaction cannot be reversed.

Condition 3: Public Permissioned Structure

There is a reason conservative global financial institutions such as HSBC, UBS, Société Générale, and LSEG appear repeatedly across Canton use cases.

In December 2022, the Basel Committee on Banking Supervision (BCBS) divided tokenized assets into two classifications. Group 1 covers tokenized traditional assets and stablecoins, subject to the same capital requirements as their underlying assets. Group 2 covers assets issued on permissionless blockchains, carrying a risk weight of up to 1,250%. That is the equivalent of holding capital equal to the full value of the asset.

The same bond carries an entirely different capital burden depending on which blockchain it sits on. A fund like BlackRock’s BUIDL, which grew on Ethereum, was viable because its primary holders were exchanges, DeFi protocols, and crypto funds, entities outside the Basel regulatory perimeter.

For regulated global banks to hold the same asset on their balance sheets, two options exist. Permissionless chains are classified as Group 2, creating significant capital pressure. Closed private chains avoid regulatory friction but sever institutional connectivity.

The Canton Network aims to address this through a public permissioned structure. Application providers define participant verification standards and access permissions directly. Each transaction is validated only by the nodes that are parties to that transaction.

By seeking to mitigate the core risk factors that Basel identified in permissionless chains, the network is designed to align with characteristics generally associated with BCBS Group 1 treatment.

4. Canton Network’s Institutional Design Architecture

The Canton Network was designed for institutional finance from the ground up. Digital Asset, the company that developed the Canton protocol and the Daml smart contract language, received investment from global institutions including JPMorgan, Citi, Goldman Sachs, and DTCC. It then gained firsthand experience of what institutional finance actually requires by executing projects such as the ASX settlement system replacement and the DTCC credit derivatives infrastructure rebuild, translating that field experience directly into the technology.

Daml: Authorization and Privacy Built Into the Language

In institutional finance, access control is not a peripheral requirement. It is the substance of the transaction itself. In bond issuance, if underwriter allocation data leaks, market prices move in advance. In repo, if collateral size is exposed, the counterparty loses negotiating leverage. Authorization is not an add-on to a transaction. It is part of the transaction.

The Canton Network uses Daml to define data permissions at the code level. When writing a contract, the same code specifies who is a signatory, who is an observer, and who is a controller authorized to execute specific actions. Business logic and privacy policy are not managed separately. The contract itself defines who can do what.

Canton Protocol: Consensus Validated Only by the Parties to a Transaction

If Daml defines authorization, the next question is how that authorization is enforced in actual transactions. Standard blockchains record every transaction identically across tens of thousands of nodes worldwide. If transaction data can be read through any node, the privacy defined earlier becomes meaningless.

Canton resolves this by limiting visibility and validation to the parties with a stake in the transaction.

• Sub-transaction Privacy: Within a single transaction, each party receives only the portion relevant to them. Transaction data is end-to-end encrypted, and decryption keys are delivered only to those with the appropriate permissions as defined by Daml.

• Proof-of-Stakeholder: The parties to a transaction are its validators. Third parties cannot see the data. False validation does not hold. If the transaction records of both sides do not match, the discrepancy is immediately surfaced. If either party rejects, the transaction does not proceed.

Those who should not see, neither see nor validate. Those who should see, validate only what they can see.

Network of Networks: An Internet-Like Architecture of Connected Subnets

Each institution has different authorization policies, governance structures, and fee models. There is no reason for one institution to adopt another’s rules wholesale. The Canton Network allows each participant to build subnets in the structure they require.

Participants are controlled via whitelist. Governance policy determines whether transaction approval rests with a single operator or a consortium majority. Fee structures, processing speed, and compliance check timing are all configured differently per subnet.

With multiple subnets, the question is how transactions between them are handled. A standard bridge locks assets on one side and mints new ones on the other. If a single set of custodial keys is compromised, the entire asset pool collapses. The combined losses from the Ronin, Wormhole, and Nomad hacks alone exceeded $1 billion. Canton does not move assets. It leaves assets in place on each subnet and updates ownership on both ledgers simultaneously.

Take the HSBC and BEA collateral transaction as an example. The bond issued by HSBC remains on the HSBC subnet. BEA’s repo application executes the transaction using that bond as collateral directly. HSBC validates the bond leg under its subnet rules; BEA validates the cash leg under its own. When both subnets send their approval signals, ownership on both ledgers updates simultaneously.

Global Synchronizer: Infrastructure That Synchronizes Transactions Without Seeing the Data

With multiple subnets, there needs to be infrastructure that determines the order of transactions between them. But if that infrastructure can read the transaction data, the entire privacy architecture collapses. A structure where data is hidden from the parties but visible to the operator exposes the most sensitive information to the widest possible audience.

The Global Synchronizer resolves this contradiction. It orders transactions without the authority to decrypt their contents. Like a postal service delivering sealed envelopes, it receives messages, assigns order, and delivers to the destination without knowing what is being transacted.

The validation structure operates in two layers.

1. Validators: Verify application-level transactions and see only the transactions in which they are a party.

2. Super Validators: Operate the Global Synchronizer and reach consensus on transaction ordering, but cannot see transaction data.

According to Canton Network data, Super Validators are restricted to identity-verified institutions and have expanded to more than 45 as of April 2026, keeping infrastructure operation and data access structurally separate.

CIP-56: The Standard That Assets Follow

If the preceding four components are infrastructure, CIP-56 is the ruleset that assets on top of that infrastructure must follow. Assets that do not conform to a standard are incompatible with wallets, exchanges, and payment applications. If compliance procedures such as KYC cannot be embedded within the standard, institutions must operate separate systems alongside.

CIP-56 is the interface standard defining the issuance and transfer of tokens on Canton. It is the Canton equivalent of Ethereum’s ERC-20, with three additions built for the institutional environment.

1. Privacy-preserving balance management: Balances and transaction history are visible only to authorized parties. Unlike ERC-20, wallet balances are not publicly exposed.

2. Multi-party transfer approval: A transfer is completed only after both the token issuer and the recipient provide approval. KYC and whitelisting are embedded within the token standard itself.

3. Native atomic DvP support: Assets and cash are exchanged simultaneously within a single transaction. In ERC-20, this requires a separate smart contract or DEX infrastructure.

Assets conforming to CIP-56 operate as-is across all compatible wallets, exchanges, and applications. Bitwave’s USDCx payments and the real-time onchain repo of U.S. Treasuries against USDC executed by Tradeweb in December 2025 were both built on CIP-56.

5. The Canton Network Expands Into Asia

Canton Network has spent the past several years building its institutional infrastructure base and establishing its presence in the United States and Europe through a growing body of real-world cases. That expansion is now extending into Asia.

Korea stands out for the pace of activity. Amendments to the Capital Markets Act and the Electronic Securities Act, establishing a legal framework for security token offerings (STOs), passed the National Assembly on January 15, 2026, as announced by the Financial Services Commission of Korea. Distributed ledgers are now formally recognized as electronic registration account books with legal effect, giving rights recorded on blockchain the same legal standing as those under existing electronic securities law. The amendments take effect in January 2027.

The government has also designated “digital asset ecosystem development” as one of the 123 national policy priorities under the Financial Services Commission’s mandate, and has signaled that it will move quickly to establish a legal framework for won-denominated stablecoins.

Institutions did not wait for the legislation to be finalized. Major brokerages including Mirae Asset, Korea Investment Securities, and NH Investment Securities have already completed system builds through STO consortia. Banks are forming custody alliances and positioning for leadership in the space.

Hanwha Investment & Securities has been among the most active on Canton. In its February 2026 recruitment drive for its RWA division, the firm’s job postings listed “experience with or understanding of Daml script development on Canton Network” as a preferred qualification for Web3 back-end roles, a signal that suggests growing internal capability development around Canton-related infrastructure.

Momentum accelerated further in June 2026. Shinhan Asset Management and Shinhan Securities had each signed separate memoranda of understanding with the Canton Foundation. Both entities will participate directly in Canton Network governance and work jointly to connect Korean financial products with overseas investors.

KB Securities joined shortly after, agreeing to a joint review with the Canton Foundation and blockchain infrastructure firm Wavebridge on how to apply distributed ledger infrastructure to domestic capital markets transactions. The stated objective is to issue and distribute products backed by domestic financial assets in global markets.

Parallel developments are visible across the rest of Asia. In Japan, JSCC, Nomura Holdings, and Mizuho Financial Group launched a joint tokenization proof-of-concept in April 2026 focused on using Japanese government bonds (JGBs) as collateral on Canton. In Hong Kong, HKFMI has integrated Canton technology into the Central Moneymarkets Unit (CMU) for government bond settlement. HKFMI operates as the settlement institution under the Hong Kong Monetary Authority, making this one of the first cases of Canton adoption at the level of a monetary authority. In Singapore, Hydra X has completed live validation by launching a structured product SVT on Canton within the MAS regulatory framework.

The regulatory scaffolding is taking shape, and institutions are already building on it.

6. How to Get Started

The market is already moving. Institutions considering entry need to answer two questions: what form participation will take, and how long each stage will require. Without a defined entry mode, resources scatter across competing priorities. Without a realistic timeline, decisions get deferred.

What Form of Participation?

The right starting point depends on where an institution stands today. There are five broad entry paths into Canton, arranged here in ascending order of complexity.

The choice of entry path follows from an institution’s current position. Starting directly with asset issuance is not a realistic first step. The natural entry point is node operation or foundation membership, which allows an institution to gain direct experience with Canton’s ecosystem and direction before layering on asset issuance, infrastructure integration, and eventually proprietary application development. These five options are not mutually exclusive alternatives. They are better understood as a cumulative architecture, where an institution begins where it can and builds toward a more complete presence over time.

How Long Does Each Stage Take?

The trajectory observed among overseas institutions, from initial review to operational stability, follows a broadly consistent pattern. Each phase takes no more than a year in most cases, and institutions that move quickly can advance to the next phase in as little as three months.

LSEG’s DiSH platform, for example, completed a POC on Canton with a consortium of Digital Asset and financial institutions before launching formally in January 2026. SBI Digital Asset Holdings, meanwhile, assumed a Super Validator role in July 2024 and secured Canton Foundation Premier membership at the same time, establishing itself as a core participant in the network.

Each phase must be completed in order, and no phase can be bypassed. The full progression typically takes about a year. Of all the phases, the first, assessment and learning, is the most important. While the stated goal of this phase is to evaluate Canton’s technical architecture and infrastructure design, the more fundamental work is internal.

An institution needs to determine which assets it intends to tokenize, which business units they sit in, and whether the internal decision-making structures are in place to act on that. Entering Phase 2 without answers to those questions tends to produce a return to Phase 1. Institutions considering a Canton entry should address these internal questions before anything else.

7. The Window Is Open

Thirty years ago, the internet reshaped capital markets infrastructure, and once that infrastructure was built, it did not change easily. The governance structures, token standards, and Super Validator rosters being established on the Canton Network today will form the backbone of the next generation of capital markets. Institutions that join while those standards are still being set will hold structural advantages that are difficult to replicate once the architecture has hardened.

The first step does not need to be large. Delegating a validator node, sending a developer through Daml certification, or committing to a one-to-three-month evaluation are all viable entry points. The world’s leading financial institutions have already established positions on the same infrastructure, and the network’s expansion into Asia is adding to the momentum.

In 1996, the institutions that moved early on internet infrastructure were not making a speculative bet. They were responding to evidence that the technology worked and that the cost of delay was rising. That same evidence exists today.

Leadership Insights

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This report was partially funded by Canton Network. It was independently produced by our researchers using credible sources. The findings, recommendations, and opinions are based on information available at publication time and may change without notice. We disclaim liability for any losses from using this report or its contents and do not warrant its accuracy or completeness. The information may differ from others’ views. This report is for informational purposes only and is not legal, business, investment, or tax advice. References to securities or digital assets are for illustration only, not investment advice or offers. This material is not intended for investors.

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요약

지금 시장이 주목하는 자산 토큰화는 수면 위로 드러난 빙하의 일각일 뿐입니다. 그 아래에는 전통 금융의 레일을 근본적으로 재편할 수천조 원 규모의 거대한 시장이 숨겨져 있습니다.

많은 이들이 미국 국채를 온체인에 올리는 것을 RWA 시장의 전부로 인식하곤 합니다. 하지만 이는 거대한 자본시장이라는 빙하의 표면만 보는 것에 불과합니다. 진짜 변화는 눈에 보이는 ‘자산의 디지털화’ 너머, 그동안 수면 아래 갇혀 있던 천문학적 규모의 금융 인프라를 바탕부터 재구성하는 과정에서 일어납니다.

1996년 인터넷 도입을 주저하다 시장 주도권을 빼앗겼던 과거 기업들의 전철을 밟지 않으려면, 이제는 눈앞의 작은 토큰이 아니라 그 뒤에 숨겨진 무한한 유동성 연결망의 잠재력을 꿰뚫어 보아야 합니다.

이미 수면 아래의 움직임은 시장의 지형도를 바꾸고 있습니다. 예를 들어 브로드리지의 월 7.7조 달러 규모 온체인 레포 거래와 미국 증권결제소(DTCC)의 국채 토큰화는 단순한 기술 실험을 넘어 이미 금융 시장의 한 축으로 작동 중입니다. 여기에 더해 HSBC 오리온을 통한 홍콩 정부의 60억 홍콩달러 규모 디지털 그린본드 발행과 레포 담보 즉시 활용 사례는 발행과 유통이 끊김 없이 이어지는 미래 금융의 잠재력을 명확히 증명하고 있습니다.

이러한 예시들은 모두 캔톤 네트워크(Canton Network)를 중심으로 만들어지고 있습니다. 캔톤 네트워크는 철저히 기관을 위한 설계로 출발했습니다. 스마트컨트랙트(Daml)로 민감한 영업 비밀을 보호하는 동시에, 자산과 대금을 실시간 동시 교환하는 원자적 결제(Atomic Settlement)로 거래 위험을 원천 차단합니다. 특히 바젤위원회(BCBS) 규제를 충족하는 퍼블릭 퍼미션드 구조를 채택해, 글로벌 금융기관들이 재무적 부담 없이 온체인 생태계로 진입할 수 있는 최적의 통로를 마련했습니다.

서구권에서 수많은 성공 사례를 만든 캔톤 네트워크는 이제 아시아로 무대를 넓히고 있습니다. 특히 한국은 2026년 토큰증권(STO) 법제화 통과로 분산원장의 법적 지위가 보장됨에 따라, 한화투자증권과 신한투자증권, 신한자산운용, KB증권 등 대형 금융사들이 글로벌 발행 및 유통망을 선점하기 위해 캔톤 생태계에 급격히 합류하고 있습니다.

현재 새로운 금융 표준이 다시 정립되고 있습니다. 인프라의 골격이 짜이는 지금, 이 거대한 흐름에 올라타는 것은 이제 선택이 아닌 생존의 문제입니다.

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1. 1996년의 인터넷과 RWA 시장

래리 핑크(Larry Fink) 블랙록(BlackRock) CEO는 2026년 주주서한에 이런 문장을 남겼다. “우리는 오늘날의 토큰화가 1996년의 인터넷과 비슷한 위치에 있을 수 있다고 생각한다.”

1996년 당시는 시대가 변화하는 지점에 있었다.

인터넷이라는 새로운 기술이 이미 나왔으나, 정작 많은 기업들은 이 기술을 사용하는 것을 주저하고 있었다. 1996년 조사 기준으로 포춘 500대 기업 중 온라인 거래를 접목시킨 곳은 단 26%뿐이었다. 이후 성공 사례가 나오자 나머지 기업들도 뒤늦게 시장에 뛰어들었으나, 그 사이 기업의 순위는 이미 바뀐 뒤였다.

그때처럼 RWA 토큰화 시장도 변화의 한가운데 있다. 많은 기업이 여전히 주저하고 있지만, 선도적인 사례는 이미 나오고 있다. 가장 대표적인 사례가 블랙록의 BUIDL(BlackRock USD Institutional Digital Liquidity Fund)이다. 미국 국채를 온체인에 올린 토큰화 펀드로, 2024년 3월 출시 후 1년 반 만에 7개 블록체인으로 확장하며, rwa.xyz 기준 약 25억 달러 규모로 성장했다.

규모만이 전부가 아니다. 현실 세계의 국채를 온체인으로 옮겨 파는 것만이 아니라, 발행된 자산 위에 새로운 금융 서비스가 쌓이는 단계로 시장이 넘어갔다. 다수의 디파이 프로토콜이 BUIDL을 기반 자산으로 활용하고, 바이낸스는 BUIDL을 거래 담보로 공식 인정했다.

시장 자체도 자연스럽게 커지고 있다. rwa.xyz 기준, 투자자가 지갑에서 직접 보유하고 거래하는 온체인 발행 자산(Distributed Asset)은 2026년 5월 기준 약 340억 달러다. 2020년 초 15억 달러에서 시작해 6년 만에 20배 이상 커진 수치다. 여기에 실물은 수탁기관이 보관하되 소유권을 체인에 기록한 온체인 표상 자산(Represented Asset)까지 합산하면 규모는 약 3,600억 달러로 뛴다.

2. 이미 시작된 RWA 시장

자산을 토큰화한다는 것은 기존 금융 상품을 단순히 디지털로 바꾸는 작업이 아니다. 작동하는 방식 자체를 바꾸는 일이다. 결제 처리 속도와 거래 후 정산 구조까지 전부. 기존 시스템을 뜯어내는 것이 아니라, 그 위에 더 빠르고 정확한 레일을 새로 깔아 올리는 방식이다.

그런데 많은 논의가 블랙록 BUIDL에서 멈춘다. BUIDL은 미국 국채를 블록체인 위에서 토큰으로 발행한 상품이다. RWA 시장에서 BUIDL이 상징적 사례인 것은 맞다. 하지만 사례 하나로 “토큰화를 왜 해야 하는가”를 설득하기는 어렵다.

금융은 크다. 채권 발행 너머에 레포 시장이 있고 수많은 상품과 구조가 존재한다. 금융 시장이라는 큰 시장 아래 세부 시장별로 가진 문제가 다르고, 이를 해결하면서 만들어낼 가치도 다르다. 더 넓게 봐야 한다.

단기 자금 시장

단기 자금 시장의 대표 거래인 레포(Repo) 거래는 기관이 보유한 채권을 담보로 단기 자금을 조달하는 거래다.

쉽게 풀면 이렇다. 집을 담보로 은행에서 돈을 빌리듯, 기관들은 금고에 쌓인 채권을 다른 기관에 잠깐 넘기고 현금을 빌린다. 채권을 받은 쪽은 안전한 담보를 손에 쥔 셈이라 안심하고 현금을 빌려준다. 약속한 날이 되면 채권을 돌려주고 현금에 이자를 더해 되받는다.

기간은 대부분 하루짜리, 즉 오늘 맺고 내일 갚는 익일물(overnight)이다. 급하면 더 짧게, 필요하면 수주에서 수개월짜리 계약도 있다. 채권이라는 안전한 담보가 있고, 금리도 낮아 자주 사용되는 거래다.

문제

문제. 제한된 시스템 운영 시간

레포 거래에서 담보는 시스템이 운영되는 시간 안에서만 움직인다. 평일엔 하루 한 번, 주말과 공휴일엔 아예 멈춘다. 하지만 시스템이 멈춰 있는 동안에도 리스크는 잔존한다.

주말 사이 시장에 악재가 터져도, 가격 고시와 정산이 멈춰 있기 때문에 손익은 확정되지 않는다. 문제는 월요일 개장 순간이다. 금요일 종가 대비 크게 불리한 가격이 나오면, 주말 동안의 변동분이 한꺼번에 마진콜로 청구된다. 주말 내내 계산되지 않고 쌓인 리스크가 월요일 아침 한 번에 정산되는 구조다.

마진콜이 청구되는 순간 즉시 유동성을 마련하기는 현실적으로 어렵다. 채권을 팔거나 레포로 현금화하는 데는 시간이 걸리고, 마진콜 대응은 그 자리에서 이루어져야 한다. 결국 미리 쌓아 둔 현금이 필요하다. 유동성을 마련했지만 여분의 현금을 별도로 두는 이유가 여기에 있다.

솔루션

온체인 레포는 이 문제를 구조에서 해결한다. 핵심은 DvP(Delivery versus Payment) 메커니즘이다. 담보로 채권을 맡기는 순간과 현금을 받는 순간을 완전히 일치시키는 방식이다. 편의점에서 물건을 집는 순간 결제가 동시에 되는 것처럼, 채권과 현금이 한 번에 교환된다. 한쪽만 먼저 내주는 일이 구조적으로 불가능하다.

실제 거래는 이렇게 돌아간다. 자금이 필요한 쪽이 금액·금리·만기 조건을 올리면 상대방이 수락한다. 양측이 각자의 자산을 스마트컨트랙트, 즉 조건이 충족되면 자동으로 실행되는 디지털 계약에 맡긴다. 채권을 가진 쪽은 토큰화된 채권을, 현금을 가진 쪽은 토큰화된 현금을 각각 맡기고, 양쪽 확인이 끝나는 순간 교환이 자동으로 완료된다.

토큰화된 채권과 스테이블코인은 블록체인 위에서 24시간 움직인다. 기존 결제 인프라에 의존하지 않아서 금요일 오후든 일요일 새벽이든 담보를 움직일 수 있다. 시스템 운영 시간의 제한이 사라진다.

정산 주기도 바뀐다. 기존에는 수작업 확인이 필요해 정산이 하루 한 번으로 제한됐다. 스마트컨트랙트는 포지션 손실이 발생하는 순간 담보 요청과 정산을 자동으로 실행한다. 공백이 없으니 처음부터 여유분을 쌓을 이유도 줄어든다.

케이스 스터디 (Broadridge DLR)

브로드리지(Broadridge)는 은행과 증권사의 결제·정산 과정을 기술로 처리하는 글로벌 자본시장 인프라 기업이다. 이 회사가 캔톤 네트워크를 기반 블록체인으로 삼아 DLR(Distributed Ledger Repo), 즉 분산원장 기반 레포 거래 플랫폼을 출시했다.

DLR은 블록체인 기반이라 기존 결제 인프라의 운영 시간에 묶이지 않는다. 주말이나 공휴일에도 담보 이동과 정산이 가능하고, 하루 중 어느 시점에도 레포 거래를 개시하고 종료할 수 있다. 시스템 운영 시간의 제한으로 발생하던 리스크가 구조적으로 줄어드는 것이다. 또한 스마트컨트랙트로 레포 거래 전 주기를 자동화해 결제 오류와 분쟁이 줄고, 담보 재활용성도 높아졌다.

2026년 4월 기준 DLR의 월간 총 결제 규모는 7.7조 달러, 일평균 결제 규모는 3,680억 달러다. HSBC, UBS, 소시에테 제네랄 등 글로벌 주요 은행들이 이미 플랫폼에 참여 중이다.

증권 결제(Settlement) 인프라

증권 결제(Settlement)란 거래가 체결된 뒤 매수자가 대금을 내고 매도자가 증권을 넘기는 단계다. 여기서 T는 거래일(trade date)을 의미한다. 일반적으로 T+1, T+2로 오늘 거래해도 자금 이동은 최소 하루에서 이틀이 요구된다. 쉽게 비유하면 부동산 매매와 비슷하다. 매매 계약을 맺어도 등기 이전과 잔금 지급은 며칠 뒤다. 거래와 자산 이동의 시점이 다른 것이다.

문제

문제 1. 결제 시차와 거래 상대방 리스크

위에서 언급한 것처럼 현 증권 결제 인프라는 거래와 자산 이동 사이의 시차가 존재한다. 때문에 그 사이 거래 상대방이 파산한다면 큰 손실이 생기게 된다.

이를 막기 위해 중앙청산소(CCP)가 존재한다. CCP는 매수자와 매도자 사이에 끼어들어 한쪽이 부도나도 상대방이 손실을 직접 떠안지 않게 한다. 미국은 NSCC, 한국은 한국거래소(KRX) 청산결제본부가 그 역할을 한다.

하지만 역사적으로 CCP가 최종 부도에 이른 사례는 없다. CCP가 무너지면 해당 국가 금융 시스템 전체가 흔들리기 때문에 회원사와 정부가 적극적으로 개입해왔다. 다만 극단 장세에서 한계를 드러낸 사례는 있다.

1987년 블랙먼데이 당시 홍콩선물거래소 청산소가 대규모 마진콜 미납으로 지급불능 직전까지 몰렸고, 홍콩 정부가 공적자금을 투입하고 거래소를 4일간 폐쇄한 뒤 수습됐다. 2008년 리먼브라더스 파산, 2018년 나스닥 클리어링 사태에서도 손실보전기금 일부가 실제로 소진됐다.

문제 2. 파편화된 장부와 대사 비용

주식 한 건이 거래되면 발행사, 수탁사, 청산소, 결제기관이 각자 자기 장부에 따로 기록한다. 같은 거래를 네 곳이 각자 적는 셈이다. 각 기관의 장부는 즉시 동기화되지 않아, 표준 메시지 형식으로 사후에 맞춘다. 이 과정을 대사(reconciliation)라 한다.

문제는 장부가 항상 일치하지 않는다는 점이다. 각 기관이 같은 거래를 처리하는 시점이 다르고, 내부 시스템 형식이 달라 메시지를 변환하는 과정에서 데이터가 누락되거나 바뀌기도 한다. 때문에 데이터가 맞지 않으면 담당자가 직접 확인하고 수동으로 정정해야 한다. 자동화된 부분도 있지만 여전히 오류가 존재한다.

대사와 포지션 불일치를 처리하는 운영 인력과 시스템 비용이 계속해서 필요한 이유다. 배당, 분할, 합병처럼 기업 구조나 주주 권리에 영향을 주는 이벤트, 즉 코퍼레이트 액션(Corporate Action)이 생기면 각 기관이 장부를 따로 업데이트하고 다시 대사를 맞춰야 해서 작업량은 더 늘어난다.

솔루션

증권 결제 인프라가 온체인으로 이동하게 되면 두 가지가 바뀐다. 모든 참여자가 같은 장부를 보게 되고, 거래 체결과 자산 이동이 동시에 일어난다.

지금은 발행사, 수탁사, 청산기관, 결제기관이 각자 장부를 따로 쓴다. 같은 거래를 네 곳이 각자 기록하고 사후에 맞춘다. 온체인에서는 블록체인 하나가 모든 참여자의 공식 장부가 된다. 거래가 생기는 순간 전원의 데이터가 동시에 갱신된다. 대사(reconciliation) 과정이 사라진다.

같은 장부 위에 대금과 증권이 함께 올라오면 거래 체결과 자산 이동을 하나의 트랜잭션으로 묶을 수 있다. 지금은 대금은 은행 시스템, 증권은 예탁결제원 시스템에서 따로 움직인다. 온체인에서는 둘이 같은 환경에 있어 동시에 실행된다. 이를 원자적 결제(Atomic Settlement)라 한다. 모든 조건이 충족되면 전체가 성공하고, 하나라도 실패하면 전체가 취소된다.

케이스 스터디 (DTCC)

온체인 증권 결제는 이미 실제 거래에서 작동하고 있다. 런던증권거래소그룹(LSEG)은 디지털 결제 플랫폼 DiSH를 Canton 위에 올려 증권 결제에 적용했고, 영국 Lloyds Bank는 토큰화된 영국 국채를 토큰화된 예금으로 매입하는 거래를 완료했다. 발행부터 결제까지 온체인에서 처리된 사례다.

가장 결정적인 사례는 DTCC다. DTCC(Depository Trust & Clearing Corporation)는 미국 증권 결제의 핵심 인프라로, 미국에서 거래되는 증권의 청산과 결제 대부분이 이 기관을 거쳐 처리된다. 캔톤 네트워크를 만든 디지털 에셋(Digital Asset)과 손잡고, 2025년 12월 SEC로부터 노액션 레터(특정 행위에 대해 제재하지 않겠다는 규제 당국의 사전 확약)를 받아 DTC 수탁 미국 국채를 캔톤 네트워크 위에서 토큰화하는 작업에 착수했다. 2026년 상반기 MVP(최소기능제품) 출시가 목표다.

DTCC가 움직였다는 사실 자체가 변화의 신호다. 결제 실패 한 번이 라이선스 취소로 이어질 수 있는 기관이 온체인 인프라를 선택했다는 것은, 현 결제 아키텍처에 내재된 리스크가 새로운 레일로 이전하는 운영 리스크보다 크다는 판단을 내렸음을 의미한다.

자금 조달 (Capital Raising)

자금 조달 시장은 정부나 기업이 채권·주식을 발행해 자금을 모으는 시장이다. 발행 단계의 1차 시장과 이미 발행된 증권이 투자자 간에 거래/활용되는 2차 시장으로 나뉜다.

예를 들어, 정부가 도로를 깔거나 기업이 공장을 짓기 위해 자금이 필요하다고 하자. 자기 돈으로 감당할 수 없으니 투자자에게 손을 벌린다. “이 돈을 빌려주면 만기에 이자와 함께 갚겠다”고 약속하는 증서가 채권이고, “이 회사의 지분을 갖겠다”고 내주는 증서가 주식이다.

문제

문제 1. 발행 프로세스 지연

투자등급 무담보채 한 건을 발행하려면 발행사, 인수단, 법무법인 등이 관여하며, 발행 결정부터 청약·배정·결제까지 통상 수주, 구조화 상품의 경우 수개월이 걸린다.

새 아파트 분양과 비슷하다. 시행사가 분양을 결정해도 인허가·모집 공고·청약·당첨자 발표·계약·잔금 단계마다 다른 주체들이 필요하며, 단계별로 늦어지는 이유가 계속 생긴다.

준비 기간이 길어질수록 발행사가 통제할 수 없는 변수가 쌓인다. 헤지 비용이 붙고, 투자자 수요 변동 가능성이 커지며, 최악의 경우 딜 자체가 무산된다. 발행을 결정한 뒤로 상황은 변하기에 시간이 곧 리스크다.

문제 2. 파편화된 담보 시스템

기관 투자자가 자산을 사는 이유는 수익이다. 문제는 그다음이다. 산 자산을 레포에 활용하거나 담보로 넣거나 다른 거래와 연결할 수 있으면 자본을 계속해서 활용할 수 있다.

하지만 담보물 활용에 대해 상대방과 합의가 됐더라도 실행이 어렵다. 담보 거래는 적격 확인, 할인율 계산, 소유권 이전이 순서대로 맞아떨어져야 하고, 단계마다 다른 기관이 개입한다. 그런데 이 기관들의 시스템은 서로 연결되어 있지 않다. 각 단계마다 담당자가 메시지를 보내고 확인을 기다려야 한다. 하루에 수십 건이면 며칠이 걸린다. 이 구조에서는 발행된 자산이 아무리 많아도 실제로 굴릴 수 있는 자산은 따로 있다.

솔루션

온체인 발행은 위 두 문제에 다르게 접근한다.

발행 단계 전체가 스마트 컨트랙트 위에서 진행된다. 규제 범위 안에서 합의된 발행 조건이 코드로 정의되고, KYC·AML 확인 이후 청약자 등록부터 배정·대금 결제까지 자동으로 처리된다. 사람이 끼어들어 확인하고 메시지를 변환하던 단계가 사라지니 발행 사이클이 크게 단축된다.

발행 후 활용 단계도 구조가 바뀐다. 토큰화된 자산은 같은 네트워크 위에 모든 참여 기관이 같은 데이터를 실시간으로 공유하는 환경에 놓인다. 담보 거래의 적격 확인, 할인율 계산, 소유권 이전이 별도 시스템 사이를 오가지 않고 하나의 흐름 안에서 처리된다. 발행사·인수단·예탁기관·담보관리기관이 따로 보던 장부가 한 장부로 통합되니, 자산이 발행된 후 채택만 된다면, 다른 거래의 담보나 기초자산으로 바로 쓸 수 있다.

다만 이 모델이 자리 잡으려면 풀어야 할 전제 조건이 하나 있다. 발행 정보의 프라이버시다. 발행 조건, 인수단 배정, 청약 가격, 투자자 명단은 시장에 나와서는 안 되는 데이터다. 정보가 유출되면 시장 가격이 미리 움직이고, 발행사는 더 비싼 조건을 부담하게 된다. 기존 퍼블릭 무허가 블록체인은 지갑 주소만 가려질 뿐 모든 거래 내역이 모두에게 공개되는 구조라 이 조건을 충족하지 못한다. 온체인 발행이 본격화되려면, 거래 정보가 당사자에게만 보이는 허가형 인프라 위에서 작동해야 한다.

케이스 스터디 (HSBC Orion)

HSBC는 자산 규모 3조 달러의 영국계 글로벌 은행이다. 채권 인수와 발행 주관 분야에서 주요 기관 중 하나로, 2023년 자체 디지털 자산 플랫폼 HSBC Orion을 출시해 디지털 채권 발행 인프라로 운영하고 있다. HSBC Orion은 금융기관 전용 허가형 블록체인 네트워크인 캔톤 네트워크 위에서 작동한다.

2024년 2월, 홍콩 정부는 HSBC Orion을 통해 60억 홍콩달러(약 1조 원) 규모의 디지털 그린본드를 발행했다. 정부 발행 디지털 채권 중 사상 첫 다통화(HKD, CNH, EUR, USD) 발행이었고, 8개 국적의 50여 개 글로벌 투자자가 참여했다. 디지털 채권 발행 초기 사례로는 이례적인 참여 규모다. 결제 사이클은 기존 T+5에서 T+1로 단축됐다.

이 발행이 갖는 의미는 발행 자체보다 그 다음에 일어난 일에 있다. 발행 완료 후 수일 내, HSBC와 BEA(Bank of East Asia)는 이 디지털 그린본드를 담보로 환매조건부거래(레포)를 체결했다. 발행된 채권이 시장에 풀리자마자, 같은 네트워크 위에서 즉시 담보로 활용된 것이다. 발행과 활용이 끊김 없이 이어지는 흐름이 처음 확인된 사례다.

구조는 이렇다. HSBC Orion이 디지털 그린본드를 발행하면, 그 채권은 캔톤 위 자산 등록부(Bond Registry)에 토큰 형태로 기록된다. HSBC와 BEA가 레포 거래를 체결하면, 같은 캔톤 위 다른 애플리케이션이 이 토큰을 담보로 잡고 대금을 동시에 정산한다.

홍콩 정부는 이 발행을 단발성으로 두지 않았다. HKMA는 이 발행 이후 ‘Digital Bond Grant Scheme’을 출범시켜, 디지털 채권을 발행하는 발행사에 발행 비용의 절반을 보조하기로 했다. 일회성 실험을 시장 인프라의 표준으로 완성하겠다는 것이다.

디지털 결제 통화 (Stablecoins & Payments)

스테이블코인은 1달러에 1대1로 가치가 고정된 디지털 통화다. 일반 암호화폐와 달리 시세 변동이 거의 없어, 사실상 블록체인 위에서 움직이는 화폐로 작동한다. USDC, USDT가 대표적이다.

문제

문제 1. 공개 거래 정보

퍼블릭 블록체인은 모든 거래가 누구에게나 열려 있다. 누가 누구에게 얼마를 보냈는지, 언제 보냈는지, 잔액이 얼마인지를 블록 익스플로러(블록체인 거래 내역 조회 도구)에서 지갑 주소 하나만 검색하면 즉각적으로 확인할 수 있다.

기업이 스테이블코인으로 결제한 내역을 분석하면, 거래처와 협상한 단가, 매출 시즌 패턴, 신규 시장 진출 타이밍, 인수합병 자금 흐름, 경영진 급여 등 모든 것을 알 수 있다.

즉, 분명한 결제 효율은 있지만 데이터 전면 공개라는 점에서 한계점이 존재한다.

문제 2. 내부 시스템과의 분리

기업이 스테이블코인 결제를 받으면 자금은 블록체인 위 지갑에 들어온다. 이 지갑은 회계 시스템, ERP(전사적 자원관리 시스템), 운용 플랫폼과 이어져 있지 않다.

기업의 자금 관리 부서는 USDC를 은행 계좌로 빼낸 뒤 회계 처리하고, 운용 상품에 넣는다. 결제는 수초 안에 왔는데, 그 돈을 사용하기까지는 시간이 걸린다. 빠른 결제의 실효성이 없어지는 것이다.

솔루션

블록체인 인프라 설계를 바꾸면 두 문제가 구조적으로 달라진다.

거래 정보는 당사자끼리만 본다. 송금 금액, 거래 상대, 잔액이 외부에 안 보이고, 권한을 받은 규제 기관과 컴플라이언스 파트너만 내역을 확인한다. 프라이버시와 감독이 같이 작동한다.

결제 자금이 들어오는 순간 ERP, 회계 시스템과 바로 붙는다. 중간 단계 없이 곧장 처리된다. 자금이 도착하는 순간 바로 일한다.

케이스 스터디 (Bitwave)

Bitwave는 미국의 디지털 자산 회계·재무 플랫폼이다. NetSuite, QuickBooks, Sage Intacct 같은 주요 ERP와 연동된다. Bitwave는 캔톤 네트워크 위에 스테이블코인 기반 비공개 B2B 결제 인프라를 올렸다.

인보이스가 발행되면 Bitwave가 캔톤 네트워크 위 스마트컨트랙트로 결제를 생성한다. 결제가 실행되는 순간 송금자 ERP에는 매출이, 수취자 ERP에는 매입이 자동 기록된다. SOC 컴플라이언스 감사도 같은 데이터 위에서 그대로 돌아간다. 결제, 회계, 컴플라이언스가 한 워크플로우에서 끝난다.

거래 정보는 외부로 새지 않는다. 두 거래 당사자와 권한을 받은 감사 기관만 내역을 본다. 다른 캔톤 네트워크 참여자에게는 거래 자체가 보이지 않는다. 거래처 단가, 매출 패턴, 거래 빈도 같은 영업 정보가 그대로 보호된다. Daml이 거래 가시성을 당사자 외에는 기본으로 차단하도록 설계한 결과다.

3. 모든 사례가 모이는 곳: 캔톤 네트워크

앞서 살펴본 사례들은 분야가 다르고 참여 기관도 다르지만, 모두 캔톤 네트워크 위에서 작동한다. 기관들이 요구하는 조건 세 가지를 이 인프라가 동시에 갖췄기 때문이다.

조건 1: 거래 단위 프라이버시

국채 레포 거래에서 참여 기관들은 자신이 관여한 거래만 봤다. 스테이블코인 결제도 잔액과 거래 상대방 정보가 시장에 노출되지 않은 채 마무리됐다.

거래 정보가 모두에게 열리면 포지션이 시장에 드러나 프런트러닝 위험에 놓인다. 그렇다고 정보를 전부 막으면 규제 당국이 들여다볼 수 없다. 거래 당사자는 전체를, 규제 당국은 감독에 필요한 부분을, 그 외 참여자는 자신과 무관한 정보를 차단하는 구조가 필요하다.

캔톤 네트워크는 프로토콜 레벨에서 거래 단위 프라이버시(Sub-transaction Privacy)를 구현한다. 스마트컨트랙트가 각 참여자에게 자신에게 해당하는 부분만 전달한다. 증권과 현금을 동시에 교환하는 거래에서 은행은 현금 이동만, 증권 등록 기관은 증권 이동만 본다. 매도자, 매수자, 거래 앱만 양쪽을 본다. 이 감사 가능성은 규제 요건과도 맞닿아 있다.

Elliptic과 TRM Labs가 슈퍼 밸리데이터 및 통합 파트너로 직접 연결돼 AML 감독을 수행하고, 주요국 보고 요건과도 호환된다.

조건 2: 원자적 결제와 앱 간 상호운용성

국채 레포에서 토큰화된 국채와 현금이 단일 트랜잭션으로 교환됐다. HSBC가 발행한 디지털 그린본드는 발행 직후 BEA의 레포 담보로 바로 쓰였다.

이런 거래가 가능하려면 원자적 결제가 필요하다. 모든 단계가 동시에 완료되거나 동시에 취소돼야 한다. 국채를 팔고 현금을 받는 과정이 청산기관, 수탁은행, 결제 시스템을 순서대로 거치며 보통 이틀이 걸린다. 한쪽은 이미 자산을 넘겼는데 상대방이 지급 불능에 빠지면 먼저 이행한 쪽이 손실을 떠안는다. 리먼브라더스 파산 때 미결제 거래들이 수주간 시장을 묶어놓은 것도 이 구조 때문이었다.

원자적 결제는 이 문제를 없앤다. 거래가 시작되면 모든 당사자가 자기 몫의 유효성을 확인하고 승인 신호를 보낸다. 전원이 승인해야 실행된다. 하나라도 거부하면 전체가 취소된다. 한 번 확정된 거래는 되돌리지 않는다.

조건 3: 퍼블릭 퍼미션드 구조

HSBC, UBS, 소시에테 제네랄, LSEG 같은 보수적인 글로벌 금융기관들이 캔톤 위 사례에 반복 등장하는 데는 이유가 있다.

바젤위원회(BCBS)는 2022년 12월 토큰화 자산을 두 분류로 나눴다. Group 1은 토큰화 전통 자산과 스테이블코인으로, 기초 자산과 동일한 자본 적립 기준이 적용된다. Group 2는 퍼미션리스 블록체인에서 발행된 자산으로, 최대 1,250%의 위험 가중치가 붙는다. 자산 금액 전체를 자본으로 쌓아야 하는 수준이다.

같은 채권이라도 어느 블록체인 위에 있느냐에 따라 재무 부담이 완전히 달라진다. 블랙록 BUIDL처럼 이더리움 위에서 성장한 펀드는 주요 보유자가 거래소, 디파이, 크립토 펀드 등 바젤 규제 밖 주체였기에 가능했다. 규제 대상인 글로벌 은행이 같은 자산을 장부에 담으려면 선택지가 두 개다. 퍼미션리스 체인은 Group 2로 분류돼 자본 부담이 커지고, 폐쇄형 프라이빗 체인은 규제를 피하지만 기관 간 연결이 끊긴다.

캔톤 네트워크는 퍼블릭 퍼미션드(Public Permissioned) 구조로 이 딜레마를 푼다. 앱 제작사가 참여자 검증 기준과 접근 권한을 직접 정의하고, 각 트랜잭션은 해당 거래의 이해당사자 노드들만 검증한다.

캔톤은 바젤이 퍼미션리스 체인에서 지적한 핵심 위험 요소를 완화함으로써, BCBS Group 1에 일반적으로 연관된 특성에 부합하도록 설계됐다.

4. 캔톤 네트워크의 기관 설계 구조

캔톤 네트워크는 처음부터 기관 금융을 위해 설계됐다. 출발선부터 달랐다. 캔톤 네트워크의 기반 기술인 캔톤 프로토콜과 Daml 스마트컨트랙트 언어를 개발한 디지털 에셋(Digital Asset)은 실제로 JP모건, 시티, 골드만삭스, DTCC 같은 글로벌 기관들에게 투자를 받기도 했다.

이후 디지털 에셋은 호주증권거래소(ASX) 결제 시스템 교체, DTCC 신용파생상품 인프라 재구축 같은 프로젝트를 직접 수행하며 기관 금융이 실제로 요구하는 조건을 현장에서 체득하고 이를 실제 기술로 전환했다. 즉, 캔톤 네트워크는 처음부터 기관용으로 설계된 인프라다.

Daml: 권한과 프라이버시가 코드에 들어가 있는 언어

기관 금융에서 “누가 무엇을 볼 수 있는가”는 거래의 본질이다. 채권 발행에서 인수단 배정 정보가 새면 시장 가격이 미리 움직이고, 레포 거래에서 담보 규모가 노출되면 상대방이 협상력을 잃는다. 권한은 거래에 부속된 요구사항이 아니라, 거래 그 자체의 일부다.

캔톤 네트워크는 Daml을 통해 데이터 권한을 코드단에서 설정한다. 컨트랙트를 작성할 때 누가 서명자(signatory)이고 누가 관찰자(observer)이며 누가 특정 액션을 실행할 통제자(controller)인지까지 같은 코드 안에 명시한다. 비즈니스 로직과 프라이버시 정책이 따로 관리되지 않는다. 컨트랙트가 곧 권한 명세서다.

Canton Protocol: 거래 당사자만 검증하는 합의

Daml이 권한을 정의했다면, 그 권한이 실제 거래에서 어떻게 집행되는지가 다음 질문이다. 일반 블록체인은 거래 한 건을 전 세계 수만 개 노드에 동일하게 기록한다. 노드를 통해 정보를 확인할 수 있다면, 앞서 설정한 프라이버시는 무용지물이다.

따라서 캔톤은 거래의 이해당사자만 보고 검증하는 방식으로 이 문제를 풀었다.

• 거래 단위 프라이버시(Sub-transaction Privacy): 한 거래 안에서도 당사자별로 자기에게 해당하는 부분만 받아본다. 거래 데이터는 종단간 암호화되고, Daml이 정한 권한 규칙에 따라 필요한 사람에게만 복호화 키가 전달된다.

• 이해당사자 기반 합의(Proof-of-Stakeholder): 거래 당사자가 곧 검증자다. 제3자는 데이터를 못 본다. 거짓 검증도 통하지 않는다. 양측이 기록한 거래 내용이 맞지 않으면 즉시 드러나고, 한쪽이 거부하면 거래 자체가 성립하지 않는다.

보지 않아도 될 사람은 보지도 검증하지도 않는다. 봐야 할 사람이 본 만큼만 검증한다.

네트워크의 네트워크(Network of Networks): 서브넷이 연결된 인터넷 구조

기관마다 권한 정책, 거버넌스, 수수료 구조가 다르다. 한 기관이 다른 기관의 룰을 그대로 따를 이유가 없다. 캔톤 네트워크는 각자 원하는 구조로 서브넷을 만들 수 있도록 지원한다.

참여자는 화이트리스트로 통제하고, 거래 승인을 단일 운영자에게 둘지 컨소시엄 다수결로 둘지 거버넌스 정책으로 결정한다. 수수료, 처리 속도, 컴플라이언스 체크 시점도 서브넷별로 다르게 설정한다.

서브넷이 여러 개라면 그 사이 거래는 어떻게 처리되느냐가 문제다. 일반 브릿지는 한쪽에서 자산을 잠그고 다른 쪽에서 새로 발행한다. 보관소 키 한 세트만 뚫리면 전체 자산이 무너지는 구조다. 로닌, 웜홀, 노매드 해킹 피해만 합쳐도 10억 달러가 넘는다. 캔톤은 자산을 옮기지 않는다. 각 서브넷에 자산을 그대로 두고 양쪽 장부의 소유권만 동시에 갱신한다.

HSBC와 BEA의 담보 거래를 예로 들면, HSBC가 발행한 채권은 HSBC 서브넷에 그대로 있다. BEA의 레포 앱이 그 채권을 담보로 잡는 거래를 직접 실행하고, HSBC는 채권 부분을, BEA는 현금 부분을 각자 서브넷 룰로 검증한다. 두 서브넷이 각자 OK 신호를 보내면 양쪽 장부의 소유권이 동시에 갱신된다.

Global Synchronizer: 데이터를 보지 않고 거래를 동기화하는 인프라

서브넷이 여러 개라면 주문을 받는 키오스크가 많아지는 것과도 같다. 따라서 그 사이 거래의 순서를 정하는 인프라가 필요하다. 하지만 그 인프라가 거래 데이터까지 들여다본다면 프라이버시 설계 전체가 무너진다. 당사자에게는 가려놓고 운영자에게는 다 보이는 구조라면, 가장 민감한 정보가 가장 넓은 범위에 노출되는 셈이다.

Global Synchronizer는 이 모순을 푼다. 거래 내용을 복호화할 권한 없이 순서만 정한다. 봉인된 봉투를 배달하는 우체국처럼, 무엇이 거래되는지 모른 채 메시지를 받아 순서를 정하고 목적지에 전달한다.

검증 구조는 두 단계다.

1. 검증자(Validator): 애플리케이션 단 거래를 검증하며, 자신이 이해당사자인 거래만 본다.

2. 슈퍼 검증자(Super Validator): Global Synchronizer를 운영하며 거래 순서를 합의하지만, 거래 데이터는 보지 못한다.

특히, 슈퍼 검증자는 신원이 검증된 기관만 맡으며, 2026년 4월 기준 45곳 이상으로 확장됐다. 즉, 인프라 운영과 데이터 접근이 분리된 구조로 캔톤은 인프라를 공유하면서도 프라이버시를 잃지 않는다.

CIP-56: 토큰이 따르는 표준

앞의 네 기술이 인프라라면, CIP-56은 그 위 자산이 지켜야 할 규칙이다. 자산이 표준을 따르지 않으면 지갑, 거래소, 결제 앱과 호환되지 않는다. KYC 같은 컴플라이언스 절차를 표준 안에 담지 못하면 기관은 별도 시스템을 따로 운영해야 한다.

CIP-56은 캔톤 위 토큰의 발행과 이동을 정의하는 인터페이스 표준이다. 이더리움의 ERC-20에 해당하며, 기관 환경에 맞춰 세 가지가 추가됐다.

1. 프라이버시 보존형 잔액 관리: 잔액과 거래 이력을 권한 있는 당사자만 본다. ERC-20처럼 모든 지갑 잔고가 공개되지 않는다.

2. 다단계 이체 지원: 토큰 발행자와 수신자가 각자 승인해야 이체가 완료된다. KYC와 화이트리스트가 토큰 표준 안에 내장된 셈이다.

3. 원자적 DvP 네이티브 지원: 자산과 현금이 한 트랜잭션에서 동시에 교환된다. ERC-20은 별도 스마트컨트랙트나 DEX 인프라가 있어야 가능하다.

CIP-56을 따르는 자산은 호환되는 모든 지갑, 거래소, 앱에서 그대로 작동한다. Bitwave의 USDCx 결제, 2025년 12월 Tradeweb이 성사시킨 미국 국채 대 USDC 실시간 온체인 레포가 모두 CIP-56 기반이었다.

5. 아시아로 확장하는 캔톤 네트워크

이렇듯 캔톤 네트워크는 기관향 인프라 기반을 다지고, 미국과 유럽에서 먼저 자리를 잡으며 수많은 케이스를 만들어 왔다. 그리고 이제 아시아로 확장하고 있다.

특히 한국에서 활동의 눈에 띈다. 한국 토큰증권(STO) 제도화를 골자로 한 자본시장법 및 전자증권법 개정안이 2026년 1월 15일 국회 본회의를 통과했다. 분산원장이 법적 효력을 갖는 전자등록계좌부로 공식 인정되면서, 블록체인 위에 기록된 권리가 기존 전자증권과 동일한 법적 지위를 갖게 됐다. 시행은 2027년 1월이다.

또한 정부는 123대 국정과제에 ‘디지털자산 생태계 구축’을 금융위원회 소관 과제로 명시하고, 원화 스테이블코인 제도화도 조속히 추진하겠다는 방침을 밝혔다.

법이 완성되기를 기다리지 않고 기관들은 이미 움직였다. 미래에셋, 한국투자, NH투자증권 등 주요 증권사들은 STO 컨소시엄을 통해 시스템 구축을 완료했다. 은행들은 수탁 동맹을 구축하며 주도권을 확보하는 중이다.

특히 한화투자증권은 캔톤 네트워크를 기반으로 빠르게 움직이고 있다. 2026년 2월 RWA 부문 대규모 채용에서 Web3 Back-end 우대 조건으로 “Canton Network 기반 Daml 스크립트 개발 경험 또는 이해를 가진 분”을 명시했다. 탐색 단계를 지나 실제 빌딩 과정에 접어든 것이다. 이후 2026년 4월, Digital Asset과 MOU를 체결했다.

2026년 6월 들어 움직임은 더 빨라졌다. 신한자산운용과 신한투자증권이 각각 캔톤 재단(Canton Foundation)과 양해각서를 맺었다. 두 회사는 캔톤 네트워크의 거버넌스에 직접 참여하고, 한국 금융상품을 해외 투자자에게 연결하는 방안을 함께 찾기로 했다.

KB증권도 곧바로 합류했다. 캔톤 재단, 디지털자산 인프라 기업 웨이브릿지와 함께 국내 자본시장 거래에 분산원장 기반 인프라를 적용하는 방안을 공동 검토하기로 했다. 국내 금융자산을 기초로 한 상품을 글로벌 시장에서 발행하고 유통하는 것이 목표다.

한국 외 아시아 각 지역에서도 협력 내용을 계속해서 확인할 수 있다. 일본에서는 JSCC·노무라홀딩스·미즈호파이낸셜그룹이 캔톤 위에서 일본 국채(JGB)를 담보로 활용하는 토큰화 PoC를 2026년 4월 공동 착수했다.

홍콩은 이미 한 발 앞서 있다. HKMA 산하 결제기관 HKFMI가 홍콩 채권결제기관(CMU)에 캔톤 기술을 직접 통합해 국채 결제 인프라에 적용했다. 통화당국 수준에서 인프라 전환이 이루어진 사례다. 싱가포르에서는 Hydra X가 MAS 규제 환경 안에서 캔톤 위 구조화 상품 SVT를 출시하며 실물 검증을 마쳤다.

제도가 만들어지고 있고, 기관들은 움직이고 있다. 선점의 가치가 가장 큰 시점이 지금이다.

6. 어떻게 시작할 것인가?

시장은 이미 움직이고 있다. 그럼 어떻게 시작해야 할까. 두 가지를 먼저 정해야 한다. 어떤 방식으로 참여할 것인가, 단계별로 얼마나 걸리는가. 참여 방식이 불분명하면 자원이 흩어지고, 분명한 타임라인이 없으면 의사결정이 늘어진다.

어떤 방식으로 참여할 것인가?

기관의 현재 위치에 따라 출발점이 달라진다. 캔톤 진입 경로는 크게 다섯 가지로, 난도가 낮은 순서로 정리했다.

경로 선택의 기준은 기관의 현재 상황이다.

당초부터 기관이 자산 발행부터 시작할 수는 없다. 자연스러운 출발은 노드 운영 또는 재단 멤버십이다. 캔톤 안에서 실제 사례와 방향성을 먼저 경험하고, 그 위에 자산 발행을 더하고, 인프라를 통합하고, 자체 앱을 올린다. 다섯 경로 중 하나를 고르는 것이 아니다. 지금 가능한 자리에서 시작해 완성형을 향해 쌓아가는 구조로 봐야 한다.

단계별로 얼마나 걸리는가?

해외 기관들이 처음 검토에서 운영 안착까지 걸린 시간을 보면 단계별 흐름이 대체로 비슷하다. 각 단계는 길어야 1년 안쪽이고, 빠르면 3개월이면 다음 단계로 넘어간다.

예를 들어, 런던증권거래소그룹 산하 DiSH는 디지털에셋·금융기관 컨소시엄과 캔톤 위에서 PoC를 마치고 2026년 1월 정식 출범했다. 또한 SBI Digital Asset Holdings는 2024년 7월 슈퍼 검증인을 맡으면서 캔톤 재단 Premier 멤버십까지 확보하며 네트워크의 핵심 주체로 올라섰다.

이 처럼 각 단계는 니즈에 맞게 순서대로 밟아야 한다. 단계 간 시차가 있고, 앞 단계 없이 다음 단계는 없다. 전체 흐름에 통상 1년 안팎이 걸린다. 그 출발점인 평가·학습 단계가 가장 중요하다. 캔톤의 기술 구조와 인프라 설계를 검토하는 것이 이 단계의 목표지만, 내부 검토가 그에 앞선다. 어떤 자산을 어느 사업 부문에 적용할 것인지, 내부 의사결정 체계는 갖춰져 있는지. 이 질문에 답이 없는 채로 넘어가면, 시간이 지나 첫 단계로 다시 돌아오게 된다. 캔톤 진입을 검토하는 기관이라면 이 지점부터 먼저 점검해야 한다.

7. 제언

30년 전 인터넷이 그랬듯, 자본시장 인프라는 한 번 만들어지면 쉽게 바뀌지 않는다. 지금 캔톤 네트워크 위에서 결정되고 있는 거버넌스 구조와 토큰 표준, 슈퍼 검증인 명단이 다음 세대 자본시장의 골격이 된다. 표준이 만들어지는 시기에 합류한 기관과 표준이 굳어진 뒤에 따라잡으려는 기관 사이의 격차는 시간이 갈수록 좁히기 어렵다.

첫걸음은 작아도 된다. 검증인 노드 한 대를 위탁하는 결정, Daml 인증 과정에 개발자 한 명을 보내는 결정, 1~3개월의 평가 단계에 들어가는 결정. 무엇이든 좋다. 다만 그 첫걸음을 떼는 파트너로 캔톤 네트워크를 고려할 이유는 분명하다. 글로벌 주요 금융기관이 이미 같은 인프라 위에 자리를 잡았고, 아시아로 확장되는 흐름이 그 선택을 뒷받침한다.

1996년의 과거 그리고 오늘, 당신은 어떤 선택을 할 것인가?

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이 보고서는 캔톤 네트워크(Canton Network)로부터 일부 원고료 지원을 받았으나, 신뢰할 수 있는 자료를 바탕으로 독립적인 조사를 통해 작성되었습니다. 하지만 이 보고서의 결론과 권고사항, 예상, 추정, 전망, 목표, 의견 및 관점은 작성 당시의 정보를 바탕으로 하며 예고 없이 변경될 수 있습니다. 이에 당사는 본 보고서나 그 내용을 이용함에 따른 모든 손실에 대해 책임을 지지 않으며 정보의 정확성, 완전성, 그리고 적합성을 명시적으로나 암시적으로 보증하지 않습니다. 또한 타인 및 타조직의 의견과 일치하지 않거나 반대될 수 있습니다. 이 보고서는 정보 제공의 목적으로 작성되었으며, 법률, 사업, 투자, 또는 세금에 관한 조언으로 간주되어서는 안 됩니다. 또한 증권이나 디지털 자산에 대한 언급은 설명을 위한 것일 뿐, 투자 권고나 투자 자문 서비스 제공을 제안하는 것이 아닙니다. 이 자료는 투자자나 잠재적 투자자를 대상으로 하지 않았습니다.

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Key Takeaways

• RWA 시장은 급성장 중이나 다수의 지역이 규제 미비라는 난관에 직면해 있어, 규제가 미비한 지경의 금융사는 자국 법제화 대기, 샌드박스 활용, 해외 진출 중 전략적 선택이 필요함.

• 해외 RWA 사업은 고도의 정밀함이 요구되므로, 거점 확보, 라이선스, 자산 설정, 투자자 정의, 결제 및 운영 구조 설계 등 6가지 핵심 과제에 대한 철저한 준비가 선행되어야 함.

• 규제가 정비된 국가로의 선제적 진출(정공법)과 온체인 네이티브 플랫폼을 활용한 기술적 우회 전략 등 상황에 맞는 경로를 택해 실전 운영 역량을 축적하는 것이 핵심임.

1. 기다릴 것인가, 실험할 것인가, 나갈 것인가

2026년 상반기 기준 실물자산(RWA) 토큰화 시장은 약 250억~360억 달러 규모로 성장했다. 특히 토큰화를 통한 이자 지급 및 상환 자동화, 결제 기간 단축, 고객층 확대 등 명확한 효율을 증명하며 기관투자자의 주목을 받고 있다.

그러나 금융사는 규제 공백이라는 실질적 난관에 직면해 있다. 명시적 금지는 없으나 분산원장 기록의 법적 효력을 뒷받침할 제도가 미비하여 권리 보호가 불확실하기 때문이다. 이에 대응하는 금융사의 전략은 크게 세 가지로 나뉜다.

• 자국 법제화 대기: 리스크 관리에는 유리하나 시장 선점 기회를 상실할 위험이 크다.

• 규제 샌드박스 활용: 제한적 실험은 가능하나 조각투자 등에 국한되어 정형증권 발행에는 확장성 한계가 있다.

• 해외 시장 선제 진출: 규제가 정비된 국가에서 디지털 채권을 우선 발행해 성과를 입증하며 해외에서 선제적으로 레퍼런스를 쌓으며 유리한 고지를 만든다.

특히 RWA 시장은 본질적으로 글로벌 사업이기에 다양한 규제 환경 속에서 운영 역량을 확보하는 것이 필수적이다. 이에 국외 진출에는 여러 현실적 제약이 따르지만, 규제 미비 지역의 금융사일수록 해외 시장에서 실전 경험을 선제적으로 축적해야 한다.

2. 토큰화는 마법이 아니다: 진출 전 점검할 6개 요건

해외 RWA 사업은 단편적인 결정의 결과가 아니다. 일련의 전략적 선택이 사슬처럼 엮여 있어, 앞선 단계의 결과가 다음 단계의 경로를 결정한다. 또한 토큰화는 마법이 아니다. 기존 금융 상품을 새로운 인프라로 옮기는 과정이기에, 오히려 더 고도의 정밀함이 요구된다.

따라서 본격적인 진출에 앞서 기업은 다음 6가지 핵심 과제를 통해 자사의 준비도(Readiness)를 냉정하게 진단해야 한다.

• 해외 거점 확보: 홍콩·싱가포르·미국 등 핵심 거점 활용 방안을 확정해야 한다. 기존 법인을 활용할지, 신설할지, 현지 파트너와 제휴할지 결정한다. 신설은 통제권 확보에 유리하나 리소스 투입이 크고, 제휴는 신속하지만 핵심 역량 내재화에 한계가 있다.

• 라이선스 획득 방식: 판매 대상 지역의 라이선스 요건을 충족해야 한다. 시간과 비용이 소요되는 직접 취득과 기존 플랫폼의 라이선스를 활용하는 방식을 저울질해야 한다. 후자는 신속하나 발행 구조를 플랫폼 규격에 맞춰야 하는 제약이 따른다.

• 판매 자산 설정: 무엇을 토큰화할지에 따라 진입 장벽이 달라진다. 채권 등 정형 증권은 표준화된 구조로 진입이 용이하지만, 부동산이나 매출채권 등 비정형 자산은 법적 검토와 구조화에 훨씬 긴 시간이 소요된다.

• 목표 투자자 정의: 통상 전 지역을 대상으로 하되 미국은 제외한다. 미국 밖 투자자를 대상으로 하면 Reg S로 역외 판매 면제를 받을 수 있으나, 미국 투자자를 받으려면 Reg D 등 별도 요건이 걸려 구조가 복잡해진다. 여기에 더해 일반적인 STO/RWA 플랫폼들은 공인 투자자 혹은 기관 투자자만을 대상으로 판매할 수 있는 경우가 다수이기에 판매 전략도 동시에 설정해야 한다.

• 결제 통화와 대금 흐름: 현지 통화, 달러, 스테이블코인, 도매용 CBDC 중 무엇으로 결제받을지 정해야 한다. 이는 단순 통화의 선택이 아니라, 투자자 접근성과 수탁 구조, 나아가 수익까지도 결정짓는 핵심 설계 요소다. 스테이블코인으로 받는다면 환전이 필요하며 비용이 추가적으로 발생할 수도 있기 때문이다.

• 기타 운영 준비 검토: 형태에 따라 다르지만 블록체인 선택, 수탁, 온체인 운영, 발행 이후의 관리 구조까지 고려할 사항들이 많다. 특히 기존 금융 상품과 같이 이자 지급과 상환, 명부 관리, 사고 시 강제 이전이나 동결을 누가 통제할지 역시 확인해야 한다.

다시 한 번 토큰화는 마법이 아니다. 결국 구조를 완성하더라도 판매를 해야 하며 투자자를 찾는 것까지가 완성이다.

3. 어디서 할 것인가?

관할권 선택은 규제 적합성과 운영 효율성을 동시에 고려해야 하는 전략적 결정이다.

하지만 이미 해외 거점을 보유한 기업이라면 해당 관할권을 우선 검토하는 것이 효율적이다. 국외 토큰화 전략의 주 목적이 “선제적 실전 경험”에 있다면, 새로운 관할권에 거점을 구축하는 것은 막대한 시간과 비용을 요구하는 높은 문턱이 되기 때문이다.

• 홍콩: 규제의 완결성과 실행력
  실행 단계가 가장 앞선 ‘퍼스트 무버’ 시장이다. 증권형 토큰은 기존 SFO 체계 내에서 규율되며, 2026년 4월 SFC 회람을 통해 라이선스 가상자산 거래소에서의 2차 거래가 허용됨으로써 발행과 유통의 고리가 완성되었다. HSBC Orion 등 인프라가 이미 구축되어 있고, HKMA의 발행 비용 보조 등 정책적 지원도 강력하다. 단, 2026년 중 예정된 가상자산 딜러·수탁 라이선스 신설 법안이 입법되면 경과 규정 준수에 유의해야 한다.

• 싱가포르: 정밀한 제도와 명확성
  “동일 활동, 동일 위험, 동일 규제” 원칙 아래 증권선물법을 엄격히 적용한다. 2025년 12월 개정된 MAS의 토큰화 가이드는 명확한 가이드라인을 제공하며, 특히 변동자본회사(VCC)를 활용한 자산 격리가 용이해 펀드 구조 설계에 최적화되어 있다. 단, 역외 대상 서비스에도 엄격한 라이선스를 요구하며, 진입 문턱이 높다는 점을 고려해야 한다.

• 미국: 규제 명확성 확보와 효율적 경로
  SEC와 CFTC의 2026년 공동 해석 이후 자산 분류 기준이 명확해졌다. 발행사가 직접 라이선스를 갖추는 것은 여전히 비용 부담이 크지만, Securitize와 같은 수직 통합형 플랫폼을 활용하면 Reg D(미국 적격투자자)와 Reg S(역외 투자자) 면제 구조를 통해 효율적인 발행이 가능하다. BlackRock의 BUIDL이 대표적인 사례다.

각 관할권에는 현지 진출을 가속화하는 핵심 플랫폼들이 존재한다. 이들은 지역 내 라이선스를 취득한 플랫폼으로 규제 당국과의 라이선스 조율, 플랫폼 내 투자자 네트워크를 활용한 자금 조달, 그리고 발행부터 청산까지의 전 과정을 아우르는 운영 인프라를 통합 제공한다.

따라서 특정 지역 진출을 검토할 때, 방대한 규제 문서를 먼저 파헤치는 것보다 해당 지역 선도 플랫폼과의 미팅을 통해 비즈니스 실행 가능성을 타진하는 것이 전략적으로 훨씬 효율적인 접근이다.

4. 관할권을 건너뛰는 법

앞선 파트가 특정 관할권에 법적·물리적 거점을 구축하고 라이선스를 확보하는 정공법을 다뤘다면, 이 전략은 완전히 다른 접근 방식을 취한다. 처음부터 온체인(On-chain) 환경을 기반으로 발행과 유통을 설계하는 ‘온체인 네이티브(On-chain Native)’ 방식이다. 이는 물리적인 거점 확보에 막대한 시간과 비용을 투입하는 대신, 이미 규제 대응 구조를 갖춘 온체인 플랫폼을 활용하거나 그 설계 방식을 차용하여 시장 진입 장벽을 기술적으로 우회하는 전략이다. 거점 중심의 3번 전략이 ‘어디서 운영할 것인가’를 묻는다면, 이 방식은 ‘어떻게 구조를 짤 것인가’를 묻는 설계 중심의 전략이다.

대표적인 사례는 아래와 같다.

• Ondo Global: 미국 증권을 온체인화하면서 영국령 버진아일랜드에 도산격리된 특수목적법인(SPV)을 세워, 역외 판매 면제(Reg S)를 활용해 미국 규제 마찰을 최소화한다. 자체 유통 시장 Ondo Global Markets로 발행 토큰의 거래까지 직접 맡는다.

• Plume Nest: 플룸(Plume)의 버뮤다 자회사 KDAB(Kimber Digital Assets Bermuda)가 버뮤다 통화청(BMA)의 Class M DABA 라이선스 승인을 받아 규제적격 온체인 볼트를 운영한다. 자체 플랫폼 Nest에서 KYB/KYC 심사를 거친 투자자만 진입하도록 통제하며, 별도 계열사의 SEC transfer agent 등록까지 더해 소유원부 관리와 유통을 이중으로 커버한다. 물론 탈중앙화에 맞게 라이선스 밖 상품화도 가능하나, 규제 내 사업자에게 적합하진 않다.

이러한 온체인 네이티브 전략의 구조는 본질적으로 관할권 내 토큰화와 유사하나, 실행 전략 면에서 차별점이 명확하다. 최대 장점은 시장 진입의 속도와 도달 범위다. 특정 거점에 구속되지 않고 이미 검증된 인프라에 편승하여 진입 시점을 앞당길 수 있다. 특히 폐쇄적인 생태계로 인해 2차 시장 유동성 확보에 제약이 있는 관할권 기반 플랫폼과 달리, 확장성을 우선시하는 온체인 네이티브 플랫폼은 DeFi 유동성 풀과 유기적으로 연결된다는 점이 강력한 이점이다.

반면, 설계의 복잡성은 고려해 볼 만한 리스크다. 플랫폼이 개방적인 만큼 상품의 다양성은 넓을 수 있으나, 발행 구조와 같은 핵심 설계에 있어 관할권 기반의 정공법처럼 확립된 규제 가이드라인이 부재하다. 또한 지역보다 플랫폼 기준으로 상이한 구조를 취하고 있어 전통 금융사에게 운영상 부담으로 작용할 수 있기에, 지역 내 해당 플랫폼의 담당자가 있는지 검토해야 한다.

5. 규제를 기다리지 마라. 시장은 기다려주지 않는다

현재 미국의 대형 금융사들은 자체 플랫폼을 만들거나 캔톤(Canton), 솔라나(Solana), 이더리움(Ethereum) 위에서 직접 사례를 쌓으며 시장을 주도하고 있다.

반면 규제가 미비한 지역의 금융사가 국외 RWA 사업을 전개하려면, 거점 확보부터 유통에 이르는 전체 밸류체인을 현지에서 재설계해야 한다. 준비 기간은 통상 6개월에서 1년 이상 소요된다. 홍콩에 법인을 둔 중견 증권사 ‘A사’가 단기 투자등급 채권을 토큰화하여 역외 기관에 판매하는 과정을 예로 들어 정리한다.

• 1단계: 거점 활용 및 라이선스 검토
  기존 거점(예: 홍콩 법인)을 활용해 신설 시간과 비용을 절감한다. 단, 기존 라이선스가 토큰화 사업을 포괄하는지는 별개의 문제다. 현지 법률 자문을 통해 인가 범위를 검토하고, 필요시 규제 당국(예: SFC)에 사전 문의를 거쳐 라이선스 조건 변경이나 추가 신고 필요 여부를 확정한다.

• 2단계: 플랫폼 및 인프라 선정
  직접 라이선스 취득에 소요되는 시간을 단축하기 위해 기존 플랫폼(예: DigiFT) 활용을 검토한다. 벤더 실사를 통해 플랫폼의 라이선스 실효성, 지원 자산 범위, 수탁 파트너, 투자자 제한 등을 확인한다. 계약 단계에서는 플랫폼 규격에 맞춘 발행 구조 설계와 책임 소재, 준거법 조율 등 법률적 검토가 수반된다.

• 3단계: 규제 대응 및 상품 설계
  토큰화할 채권의 상품 구조를 확정하는 단계다. 기초자산, 투자자 권리, 준거법을 설계한다. 미국을 배제한 역외 기관 대상 Reg S 면제 전략이 일반적이며, 판매 대상 지역마다 현지 증권법 적법성 의견서를 확보해야 한다. 특히 자국 거주자 배제 로직이 증권법상 적법한지 검증한 뒤, 발행 문서 초안 및 승인 절차에 들어간다.

• 4단계: 수탁 구조와 온체인 운영 설계
  글로벌 수탁은행(실물 자산)과 전문 인프라(온체인 토큰)를 결합한 이원 수탁 구조를 구축한다. 로펌을 통해 관련 의견서를 확보한다. 또한 이자 지급 주기, 결제 통화(달러 또는 스테이블코인), 상환 등 상세 내용을 설계한다.

• 5단계: 발행 및 검증
  확정된 구조에 따라 실제 발행과 판매를 집행한다. 이후 설계된 매뉴얼에 따라 이자 지급과 상환 등 운영 절차가 정상 작동하는지 확인한다. 구조 설계는 시작일 뿐이며, 투자자 모집과 판매 완료까지가 사업의 실질적 완결이다.

위 사례와 같은 국외 토큰화 전략은 특정 관할권에 거점을 구축하는 정공법에만 국한되지 않는다. 온체인 네이티브 방식처럼 관할권의 경계를 유연하게 우회하는 등, 실현 가능한 경로는 사실상 무한하게 열려 있다.

물론 어떤 방식을 택하든 법적 검토는 사업에서 가장 큰 시간과 비용을 요구하는 문턱이 될 것이다. 그러나 제도가 완비될 때까지 기다리는 것만이 정답은 아니다. 가능한 경로를 빠르게 탐색하고, 실전 경험을 쌓는 실행력이 그 무엇보다 중요하다. 토큰화 사업의 본질은 기술적 설계가 아닌, 온전한 판매 과정의 완수에 있기 때문이다.

규제 정비 시점은 누구도 예단할 수 없으며, 시장은 기다려주지 않는다. 지금 움직여야 한다.

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Key Takeaways

• The RWA market is growing rapidly, but many jurisdictions still lack adequate regulation. Financial institutions in those jurisdictions must make a strategic choice among waiting for domestic legislation, using a regulatory sandbox, or entering a foreign market.

• International RWA operations demand a high degree of precision. Thorough preparation is required across six core areas before entry, covering jurisdiction selection, licensing, asset definition, investor scope, and the design of settlement and operational arrangements.

• The central objective is to build real operational experience by choosing the path that fits the situation. The two main options are direct entry into a jurisdiction with established regulation and a technical route using on-chain native platforms.

1. Wait, Experiment, or Go Abroad

As of the first half of 2026, the real-world asset (RWA) tokenization market has grown to roughly $25 billion to $36 billion. It has drawn the attention of institutional investors by demonstrating clear efficiency gains through tokenization, including automated interest payments and redemptions, shorter settlement periods, and a broader customer base.

Financial institutions nonetheless face a practical obstacle in the regulatory vacuum. Although nothing explicitly prohibits tokenization, the legal framework needed to give distributed-ledger records binding legal effect remains underdeveloped, leaving investor rights without adequate protection. In response, financial institutions have converged on three broad strategies.

• Waiting for domestic legislation: This is favorable for risk management but carries a significant risk of losing the chance to secure an early market position.

• Using a regulatory sandbox: This allows limited experimentation but is confined to areas such as fractional investment and does not scale to the issuance of standardized securities.

• Entering foreign markets first: This means issuing digital bonds in jurisdictions where regulation is already in place, demonstrating results there, and building a track record offshore early to establish a competitive position.

Because the RWA market is inherently a global business, building operational capability across varied regulatory environments is essential. International expansion involves real practical constraints, but financial institutions in jurisdictions that still lack regulation have all the more reason to begin accumulating hands-on experience in foreign markets ahead of their peers.

2. Tokenization Is Not Magic

International RWA operations are not the product of isolated decisions. The choices involved form a chain, where the outcome of each step determines the path available at the next. Tokenization is not magic: it is a process of migrating existing financial instruments onto new infrastructure, and that process demands a higher degree of precision than traditional issuance, not a lower one.

Before committing to entry, institutions should assess their own readiness honestly against the following six requirements.

• Establishing an offshore base: The institution must determine how it will use key jurisdictions such as Hong Kong, Singapore, or the United States, and whether it will work through an existing entity, establish a new one, or partner with a local firm. A new entity offers greater control but requires significant resource investment; a partnership allows faster entry but limits how deeply the institution can internalize core capabilities.

• Licensing: The institution must satisfy the licensing requirements of the jurisdictions where it intends to sell. The choice is between direct acquisition, which takes time and capital, and leveraging the license of an existing platform, which is faster but requires structuring the issuance to fit that platform’s specifications.

• Defining the asset: The choice of what to tokenize determines the height of the entry barrier. Standardized securities such as bonds have well-established structures and are relatively straightforward to bring to market, while non-standard assets such as real estate or trade receivables require considerably more time for legal review and structuring.

• Defining the target investor: The typical approach is to target all jurisdictions except the United States. Selling to non-US investors allows the issuer to rely on Regulation S for an offshore exemption, but including US investors triggers separate requirements such as Regulation D, adding structural complexity. Beyond this, many STO and RWA platforms restrict sales to accredited or institutional investors, so the sales strategy must be set at the same time as the investor perimeter.

• Settlement currency and payment flow: The institution must decide whether to accept settlement in local currency, US dollars, stablecoins, or wholesale CBDC. This is not simply a choice of currency: it determines investor accessibility, custody structure, and ultimately revenue. Accepting stablecoins, for instance, introduces conversion requirements and the potential for additional costs.

• Other operational requirements: Depending on the structure, a wide range of additional considerations apply, including blockchain selection, custody, on-chain operations, and post-issuance governance. In particular, the institution must confirm who controls interest payments and redemptions, registry management, and the ability to force-transfer or freeze tokens in the event of an incident, all of which parallel the operational requirements of traditional financial instruments.

Tokenization is not magic. Even after a structure is complete, the work is not finished until the securities are sold and investors are found.

3. Where to Operate

Jurisdiction selection is a strategic decision that requires weighing regulatory fit and operational efficiency at the same time.

For institutions that already have an offshore presence, however, the most efficient starting point is to assess that existing jurisdiction first. If the primary objective of an offshore tokenization strategy is to accumulate hands-on experience early, establishing a foothold in an entirely new jurisdiction imposes a high threshold in terms of time and capital.

• Hong Kong: Regulatory completeness and enforceability
  Hong Kong is the most advanced first-mover market in terms of implementation. Security tokens are regulated within the existing Securities and Futures Ordinance framework, and an April 2026 SFC circular permitted secondary trading on licensed virtual asset exchanges, completing the link between issuance and distribution. Infrastructure such as HSBC Orion is already operational, and policy support is strong, including HKMA subsidies for issuance costs. Institutions should note, however, that if legislation introducing new virtual asset dealer and custody licenses proceeds as planned during 2026, compliance with any transitional provisions will require attention.

• Singapore: Precise framework and regulatory clarity
  Singapore applies the Securities and Futures Act strictly under the principle of “same activity, same risk, same regulation.” MAS revised its tokenization guidelines in December 2025 to provide clearer guidance, and the Variable Capital Company (VCC) structure makes asset segregation straightforward, making Singapore well suited for fund structuring. The jurisdiction does, however, impose stringent licensing requirements even for services directed at offshore customers, and the entry threshold is high.

• United States: Regulatory clarity and an efficient path to market
  The joint SEC-CFTC interpretation issued in 2026 has clarified the asset classification framework. Obtaining licenses directly as an issuer remains costly, but working through a vertically integrated platform such as Securitize allows efficient issuance under the Regulation D exemption for US accredited investors and the Regulation S exemption for offshore investors. BlackRock’s BUIDL fund is the most prominent example of this approach.

Each jurisdiction has established platforms that can accelerate local entry. These are licensed operators that provide integrated access to regulatory coordination, investor networks for fundraising within the platform, and the operational infrastructure covering the full lifecycle from issuance through settlement.

When assessing entry into a specific jurisdiction, meeting with the leading local platforms to test business feasibility is strategically more efficient than working through extensive regulatory documentation first.

4. Bypassing the Jurisdiction

Where the previous section covered the direct approach of establishing a legal and physical presence in a specific jurisdiction and obtaining the necessary licenses, this section addresses a fundamentally different method. The on-chain native approach designs issuance and distribution from the outset around an on-chain environment.

Rather than investing the time and capital required to secure a physical base, it works with or borrows the structural logic of on-chain platforms that already have regulatory compliance built in, using that infrastructure to reduce the barriers to market entry. Where the jurisdiction-based approach in the previous section asks “where will we operate,” the on-chain native approach asks “how will we structure the deal.”

Representative examples are as follows.

• Ondo Global: Ondo tokenizes US securities through a bankruptcy-remote special purpose vehicle (SPV) incorporated in the British Virgin Islands, using the Regulation S offshore exemption to minimize friction with US securities regulation. It also operates its own secondary market, Ondo Global Markets, to handle trading of its issued tokens directly.

• Plume Nest: Plume’s Bermuda subsidiary, KDAB (Kimber Digital Assets Bermuda), holds a Class M DABA license from the Bermuda Monetary Authority and operates a regulated on-chain vault. Access to the Plume Nest platform is restricted to investors who have passed KYB and KYC screening, and a separate affiliate’s registration as an SEC transfer agent provides a second layer of coverage for ownership registry management and distribution. Tokenization outside the licensed structure is also possible given the platform’s decentralized design, though that path is not well suited to regulated financial institutions.

The structure of an on-chain native strategy closely resembles jurisdiction-based tokenization in substance, but the difference in execution is clear. The primary advantage is speed of entry and breadth of reach: rather than being tied to a specific base, an institution can use already-proven infrastructure to move to market sooner. A further advantage, particularly in contrast to jurisdiction-based platforms whose closed ecosystems can constrain secondary market liquidity, is that on-chain native platforms built around scalability connect organically with DeFi liquidity pools.

The complexity of the structural design, however, is a risk worth considering. The open nature of these platforms allows for a wider range of products, but the established regulatory guidelines that exist for the direct jurisdiction-based approach are absent when it comes to core structural decisions such as issuance design. Because these platforms also operate under structures that differ by platform rather than by jurisdiction, they can create operational burdens for traditional financial institutions, and it is worth assessing whether a local point of contact for the relevant platform is available in the target region.

5. Do Not Wait for Regulation. The Market Will Not Wait.

Large US financial institutions are already leading the market, either by building proprietary platforms or by accumulating direct experience on Canton, Solana, and Ethereum.

For financial institutions in jurisdictions that still lack regulation, launching an offshore RWA business requires redesigning the entire value chain locally, from establishing a base through to distribution. The preparation period typically runs from six months to over a year. The following example traces that process through a mid-sized securities firm, “Firm A,” with an existing Hong Kong entity, tokenizing short-duration investment-grade bonds for sale to offshore institutional investors.

• Step 1: Assessing the existing base and licensing position. The firm uses its existing entity, in this case its Hong Kong subsidiary, to avoid the time and cost of incorporating a new one. Whether the existing license covers tokenization activities is a separate question. Local legal counsel reviews the scope of the current authorization, and where necessary the firm makes a preliminary inquiry to the regulator, here the SFC, to confirm whether a license condition change or additional filing is required.

• Step 2: Selecting a platform and infrastructure. To reduce the time that direct licensing would require, the firm considers working through an established platform such as DigiFT. Vendor due diligence covers the platform’s license validity, the range of supported assets, custody partners, and investor restrictions. At the contract stage, legal review addresses issuance structure design to fit the platform’s specifications, allocation of liability, and governing law.

• Step 3: Regulatory compliance and product design. This step finalizes the product structure of the bond to be tokenized, covering the underlying asset, investor rights, and governing law. The standard approach targets offshore institutional investors outside the United States using the Regulation S exemption. A legal opinion on compliance with local securities law must be obtained for each target jurisdiction. The firm also verifies that its logic for excluding domestic residents is sound under securities law before moving into drafting and approval of the offering documents.

• Step 4: Designing the custody structure and on-chain operations. The firm establishes a dual custody arrangement combining a global custodian bank for the physical asset and specialized infrastructure for the on-chain token. Legal opinions are obtained through external counsel. The firm also finalizes the operational details, including interest payment schedule, settlement currency (US dollars or stablecoins), and redemption mechanics.

• Step 5: Issuance, execution, and verification. The firm executes the actual issuance and sale in accordance with the finalized structure, then confirms that operational procedures such as interest payments and redemptions function as designed. Structural design is the starting point; the business is not complete until investors are secured and the sale is closed.

An offshore tokenization strategy of this kind is not limited to the direct approach of building a base in a specific jurisdiction. Routes such as the on-chain native approach, which navigates around jurisdictional boundaries with greater flexibility, mean that the range of viable paths is effectively open.

Legal review will be the single most time-consuming and costly threshold in any approach taken. Waiting for a complete regulatory framework is not, however, the only answer. The ability to map viable paths quickly and build experience through execution matters more than anything else, because the substance of a tokenization business lies not in technical design but in completing the full sales process.

No one can predict when regulation will be finalized, and the market will not wait. The time to act is now.

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Key Takeaways

• OUSD는 써클이 독점하던 준비금 수익 구조를 업계 기본값으로 바꿨다. 아직 출시 전인데도 써클 주가가 17% 빠진 건 점유율을 빼앗겨서가 아니라 수익 모델의 전제를 흔드는 발표였기 때문이다.

• 같은 구조의 USDG가 있었지만 코인베이스가 빠져 위협이 되지 못했다. OUSD가 다른 건 써클이 USDC를 실제로 유통시키던 코인베이스를 파트너로 데려왔다는 점이다.

• 관건은 세 가지다. 8월 코인베이스 재협상에서 OUSD가 실질적 압박 카드가 되는지, 써클이 CPN과 아크(Arc)로 이자 의존도를 얼마나 빨리 줄이는지, 그리고 전통 기업 140곳의 로고가 실제 유통량으로 증명되는 데 걸리는 시간이다.

2026년 6월 30일, Open USD(OUSD)가 공식 출범했다. 비자, 마스터카드, 스트라이프, 블랙락 등 140여 개 기업이 참여하는 공동 발행 스테이블코인이다.

발행사가 시장을 통제하는 기존 모델과 달리, 참여사가 무료로 발행 및 상환하고 준비금 수익을 배분받는 구조를 채택했다. 발행사가 수익권을 쥐고 파트너와 개별 협상하던 기존의 USDC 모델과는 근본적으로 다른 ‘수익 공유 표준’을 제시한 것이다.

이날 소식이 전해지자마자 써클(Circle)의 주가는 17% 급락하며 4개월 만에 최저치를 기록했다. 아직 OUSD는 출시 전으로 거래량조차 없는 상태다. 실질적인 점유율 이동은 없었지만, 시장은 이미 써클의 기존 수익 비즈니스 모델이 흔들릴 것을 예견한 것이다.

왜 지금인가

이 상황을 이해하려면 ‘수익 공유의 방식’을 봐야 한다. 기존의 써클은 강력한 파트너(코인베이스 등)와 비공개 협상을 통해 선별적으로 수익을 나눠왔다. 이는 써클이 유통망을 사기 위해 지불하는 ‘비용’이자 경쟁자를 따돌리는 ‘진입장벽’이었다. 즉, 써클에게 수익 공유는 경쟁 우위를 지키기 위한 전략적 선택이었다.

하지만 OUSD는 이 ‘전략적 선택’을 ‘업계의 기본값(Default)’으로 강제하고 있다. 파트너사 입장에서 써클은 협상을 거쳐야 하는 비싼 공급자였지만, OUSD는 조건 없이 수익을 돌려주는 공공재로 등장했다. 시장은 써클이 가진 독점적 파트너십의 가치가 누구나 무료로 가져다 쓸 수 있는 OUSD의 등장으로 인해 순식간에 희석될 것을 두려워하고 있다.

쉽게 이해하기

세계 어디에나 있는 놀이터를 떠올려보자. 그 놀이터 옆에는 아이스크림 트럭이 딱 한 대 서 있다. 이 트럭 주인이 써클이다.

이 트럭은 장사를 잘하려고 인기 많은 아이들 몇 명에게만 몰래 이렇게 말했다. “네가 친구들을 데려와서 아이스크림을 많이 팔아주면, 판 돈의 일부를 너한테 나눠줄게.” 인기 많은 아이는 신나서 다른 트럭은 쳐다도 안 보고 이 트럭 것만 팔았다. 주인에게 이 돈 나눠주기는 아까운 일이 아니라, 다른 트럭이 못 들어오게 막는 든든한 울타리였다.

그런데 어느 날 새 트럭(OUSD)이 나타났다. 이 트럭은 특별한 아이만 골라 돈을 주는 게 아니라, 온 세상 누구에게나 이렇게 외쳤다. “우리 아이스크림을 파는 사람은 어느 나라, 어느 동네 아이든 다 똑같이 돈을 나눠줄게. 인기가 많든 적든 상관없어.”

그러자 인기 많던 아이는 생각한다. “어? 나만 받던 특별 대접이 이제 아무것도 아니네. 세상 누구나 받을 수 있으면 내가 굳이 저 비싼 트럭이랑 약속할 이유가 있나?”

아직 새 트럭은 문도 안 열었고 아이스크림 하나 안 팔았다. 그런데도 전 세계 사람들이 벌써 “예전 트럭은 이제 힘들어지겠다”며 수군거리기 시작했고, 그래서 그 트럭 주인의 인기가 하루 만에 뚝 떨어진 것이다. 실제로 손님을 뺏긴 게 아니라, 앞으로 뺏길 게 뻔해 보여서 미리 그렇게 판단한 것이다.

새롭지 않은 구조, 하지만 써클의 높은 의존성

팍소스(Paxos)가 출시한 USDG는 OUSD와 구조적으로 같다. 준비금 이자를 기여도에 따라 파트너에게 배분하는 방식인데, 현재 유통량은 약 11억 달러 수준이다. 1,850억 달러 규모의 USDT나 728억 달러 규모의 USDC와 비교하면 시장에서 차지하는 비중은 미미하다.

USDG의 파트너는 크라켄, 로빈후드 등 암호화폐 중심의 플레이어였으나, 써클의 핵심 유통망인 코인베이스는 없었다. 때문에 지금까지 USDG의 성장이 써클의 주가 및 사업에 큰 영향을 주지 못했다.

하지만 써클 수익의 상당 부분을 점유하고 있는 코인베이스가 OUSD 창립 멤버로 합류했다. 공교롭게도 써클과의 유통 계약은 3년 주기로, 첫 만료 시점은 2026년 8월이다. 재협상을 앞둔 시점에서 코인베이스는 ‘우리에게는 이제 OUSD라는 대안도 있다’는 강력한 협상 카드를 쥔 셈이다.

결국 이번 주가 급락은 단순한 점유율 이동에 대한 공포가 아니다. 써클 수익 모델을 지탱하던 힘의 균형이 코인베이스 쪽으로 크게 기울었음을 시장이 확인했기 때문이다. 최근 써클이 자체 채널 비중을 1년 만에 6%에서 17.2%까지 끌어올리며 1분기 RLDC 마진을 41.4%로 높인 성과는, 역설적으로 파트너사에 대한 기존 의존도가 그만큼 컸음을 반증한다.

앞으로의 관전 포인트

1. 코인베이스 재협상

하나는 8월 코인베이스 재협상이다. 코인베이스가 OUSD를 카드로 활용해 이자 배분을 자신들에게 유리하게 당기는지, 아니면 기존 파트너십을 유지하는지가 OUSD의 실질적인 영향력을 가를 것이다. 말뿐인 연합인지 실질적인 압박인지를 이번 결과가 보여줄 것이다. 다만, 코인베이스는 써클의 주요 주주이자 핵심 파트너라는 점에서 전면적인 이탈보다는 OUSD를 협상 카드로 활용해 이자 배분율 등 기존 계약 조건을 개선하는 데 집중할 가능성이 높다.

2. 써클의 대응

써클의 대응은 명확하다. 매출의 94%를 차지하는 준비금 이자를 포기하며 경쟁사와 똑같이 배분 구조로 회귀하지 않을 것이다. 대신 써클은 이자 공유가 필요 없는 자체 채널(CPN) 비중을 높이고, 이자 수익에 의존하지 않는 새로운 플랫폼인 L1 ‘아크(Arc)’를 키우는 데 집중할 것이다. 아크 메인넷이 올여름 런칭을 앞두고 있는 만큼, 이 새로운 수익원이 시장에서 얼마나 빠르게 안착하느냐가 써클의 핵심 방어 논리가 될 것이다.

3. 배포의 속도

OUSD 파트너 140곳의 대다수는 암호화폐 기업이 아닌 전통 기업들이다. 규제 검토와 실제 비즈니스 통합, 유의미한 거래량이 발생하기까지는 긴 시간이 소요될 수밖에 없다. ‘로고 숫자’가 실제 ‘유통량’으로 증명되기 전까지는 OUSD가 시장을 즉각적으로 대체하기 어렵다.

스테이블코인 시장의 무게추가 조금씩 바뀌고 있는 것은 분명하다. 하지만 컨소시엄이 실질적으로 작동하는 것은 매우 어려우며 선두효과가 사라지는데에는 시간이 오래 걸릴 것으로 써클의 하락은 공포에 가깝다.

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Key Takeaways

• OUSD turned the reserve-yield structure that Circle once held exclusively into an industry default. The stock fell 17 percent even before launch, not because Circle lost market share but because the announcement unsettled a core premise of its revenue model.

• A stablecoin with the same structure already existed in USDG, but it never became a threat because Coinbase stayed out. What sets OUSD apart is that it brought in Coinbase, the partner that actually distributed USDC for Circle.

• Three questions matter. The first is whether OUSD becomes real leverage for Coinbase in the August renegotiation. The second is how quickly Circle can reduce its dependence on interest income through CPN and Arc. The third is how long it takes for the logos of 140 traditional companies to translate into actual circulating supply.

On June 30, 2026, Open USD (OUSD) launched as a jointly issued stablecoin backed by more than 140 companies, including Visa, Mastercard, Stripe, and BlackRock.

Unlike the traditional model in which the issuer controls the market, OUSD adopts a structure in which participants can issue and redeem at no cost and receive a share of reserve income. This represents a fundamentally different standard from the USDC model, where the issuer holds revenue rights and negotiates terms with each partner individually.

When the announcement broke, Circle’s stock fell 17 percent to its lowest level in four months. OUSD had not yet launched and carried no transaction volume. No share had changed hands in the stablecoin market, yet the market had already concluded that Circle’s existing revenue model was under threat.

Why Now

To understand the reaction, the question is not what OUSD does but how it changes the terms on which revenue is shared across the stablecoin industry.

Circle built its distribution through private negotiations with key partners, most notably Coinbase. Those revenue-sharing arrangements served two purposes simultaneously: they were the cost Circle paid to secure distribution, and the barrier that kept rivals from matching its reach. Revenue sharing was, in this sense, a strategic instrument, one Circle deployed selectively to protect its competitive position.

OUSD converts that instrument into an industry default. Where Circle required negotiation, OUSD distributes reserve income as a matter of course, without conditions. Partners who previously had to bargain with Circle for a share of yield can now access equivalent economics freely.

The market’s concern is not that OUSD has already taken share from Circle; it is that the exclusive value of Circle’s partnership network, built over years of selective deals, can be replicated by any participant from the moment OUSD goes live.

Simple Analogy

Picture a playground with a single ice cream truck parked beside it. The owner of that truck is Circle.

To build sales, the owner quietly approached the most popular kids and made each one a private offer: bring your friends, sell more ice cream, and you will receive a cut of the proceeds. Those kids stopped looking at any other truck and pushed this one exclusively. Sharing revenue was not a concession for the owner; it was a barrier that kept rival trucks from getting close.

Then a new truck appeared, OUSD. Rather than selecting a few popular kids for private deals, it made the same offer to everyone: sell this ice cream, from any neighborhood, and you receive the same share, regardless of how popular you are or where you come from.

The popular kids reconsidered. The arrangement they had received was no longer exclusive, because the same terms were now available to anyone. The incentive to stay loyal to the older, more expensive truck had weakened considerably.

The new truck had not yet opened its window or sold a single cone. People were already saying the old truck was in trouble, and the owner’s standing fell in a single day. No customers had actually left. The market simply concluded that they were likely to, and priced that in ahead of time.

A Familiar Structure, and Circle’s Exposure

Paxos’s USDG is structurally identical to OUSD: reserve interest distributed to partners in proportion to their contribution. Its circulating supply stands at roughly $1.1 billion, a negligible share compared to USDT’s $185 billion and USDC’s $72.8 billion.

USDG’s partners have been crypto-native platforms such as Kraken and Robinhood. Coinbase, the central node in Circle’s distribution network, was absent, and that absence is precisely why USDG’s growth never translated into meaningful pressure on Circle’s stock or business.

OUSD changes that calculus. Coinbase has joined as a founding member, and the timing matters: Circle’s distribution agreement with Coinbase operates on a three-year cycle, with the first expiration falling in August 2026. Entering a renegotiation as a founding partner of a competing stablecoin gives Coinbase a credible alternative, and with it, considerably more leverage at the table.

The stock decline, then, reflects something more specific than fear of market share loss. It reflects the market’s recognition that the balance of power underpinning Circle’s revenue model has shifted materially toward Coinbase. Circle’s recent progress on self-distribution, raising its proprietary channel share from 6 percent to 17.2 percent over a single year and lifting Q1 RLDC margin to 41.4 percent, underscores the point: the improvement is real, but its scale implies how significant the prior dependence on partners was.

What to Watch

1) The Coinbase Renegotiation

The August renegotiation with Coinbase is the most immediate test. Whether Coinbase uses OUSD as leverage to pull revenue-sharing terms in its favor, or elects to maintain the existing partnership largely intact, will determine how much real-world weight OUSD carries. The outcome will clarify whether this coalition is substantive pressure or an announcement without follow-through. That said, Coinbase is both a major Circle shareholder and a core distribution partner, which makes a full break unlikely. The more probable outcome is that Coinbase uses OUSD as a negotiating instrument to improve specific contract terms, such as the revenue-sharing rate, rather than to exit the relationship.

2) Circle’s Response

Circle’s path is not difficult to read. It will not abandon the reserve interest that accounts for 94 percent of its revenue to match OUSD’s distribution structure. Instead, Circle will concentrate on two things: expanding its Circle Payments Network, which generates revenue without sharing yield with partners, and accelerating the development of Arc, its Layer 1 platform designed to support revenue streams that do not depend on interest income. Arc’s mainnet launch is expected this summer, and how quickly that platform gains traction in the market will be the central test of Circle’s ability to reorient its business.

3) The Speed of Distribution

The majority of OUSD’s 140 partners are traditional companies rather than crypto-native platforms. Regulatory review, operational integration, and the development of meaningful transaction volume take time. The partner count is a signal of intent, but it will not translate into a market position until it is reflected in circulating supply. Until that proof exists, OUSD cannot credibly displace existing stablecoins in day-to-day use.

The balance of the stablecoin market is shifting. How quickly and how far remains the open question. Consortia of this kind are difficult to operate in practice, and incumbent network effects erode slowly.

The severity of Circle’s stock decline looks closer to fear than to a measured assessment of near-term damage.

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Crypto card payments have grown sharply to more than $1.5 billion a month. This report asks whether that marks crypto cards as genuine financial infrastructure or a model that is still maturing.

Key Takeaways

• Crypto cards resemble debit cards just before their 1990 commercialization, since both use existing payment networks to skip the merchant acceptance bottleneck. The primary-account relationship, salary deposits and recurring expenses, remains unbuilt.

• RedotPay alone leads a market of roughly $18 billion in annualized volume, with users concentrated in emerging markets. This makes crypto cards a supplementary tool for underserved, dollar-scarce regions rather than universal financial infrastructure.

• Payment volume growth alone does not secure crypto cards’ place as financial infrastructure. The market will likely be reshaped by who controls the flow of funds, claims regions large institutions haven’t reached, and owns the everyday financial relationship above the infrastructure layer.

1. The 1990 Debit Card Parallel

In September 1958, Bank of America mailed cards to 65,000 residents of Fresno, California. Issued as the first payment card without any supporting infrastructure, it produced a dismal result within a year, a 22% delinquency rate and $20 million in losses. Building the electronic settlement system took 15 years, and the debit card took 17 years to arrive, while Visa’s path to becoming the global standard took 20 years in total.

The largest difference lies in whether an everyday financial relationship has taken hold.

The debit card, which first appeared in 1975, became a core instrument of the primary bank account only in the 1990s, once salary deposits spread in earnest. Today’s crypto card, by contrast, begins with a stablecoin deposit. Most crypto wallets still lack the everyday financial relationships of recurring salary deposits and fixed expenses, which places crypto cards somewhere around the stage the debit card occupied around 1990.

Whoever leads in crypto cards will be determined less by the number of cards issued than by who first builds the account that is used in daily life, or a growth trigger of that kind.

2. $1.5 Billion in Monthly Payments Does Not Yet Signal a Settled Stage

According to Artemis, crypto cards’ monthly payment volume grew from around $100 million in early 2023 to $1.5 billion at the end of 2025, which exceeds $18 billion on an annualized basis. The figure differs somewhat from a simple annualization depending on the scope of on-chain tracking, but the rapid increase in payment volume is clear.

A closer look at the indicators shows a pronounced concentration in particular services and regions. A single service, RedotPay, accounts for more than half of all transactions, and its top countries by web traffic are concentrated mainly in emerging markets, including Bangladesh at 11%, India at 8%, Egypt at 6%, and Nigeria at 6%. The US accounts for only 4%.

Real demand for crypto cards today therefore comes not from mainstream developed markets but from underserved regions with limited dollar access.

The scale gap with established financial networks remains wide. Visa and Mastercard process $24 to $25 trillion in annual payments, whereas crypto cards’ annualized payment volume stands at only about $18 billion. This makes the difference in weight class with the established market clear. .

Indicators of use as an everyday payment instrument are also low. Velocity measures how many times, on average, a given asset is used for payments over a set period, and a higher figure means the asset is used more actively for spending than for holding.

Visa’s tracking of on-chain stablecoin transactions put retail velocity at 0.08, roughly one-twentieth of the 1.65 velocity of standard fiat money (M1). Users are therefore treating stablecoins less as something received like a salary, spent in daily life, and replenished, and more as a balance loaded once and drawn down only occasionally.

Quantitative growth in payment volume does not by itself mean broad settlement in the market. A substantial share of current crypto card volume comes from users in emerging markets with limited access to dollar accounts. For these users, crypto cards do function as a meaningful instrument for everyday finance to some degree.

In developed markets, however, crypto cards have not yet secured clear product-market fit (PMF), nor have they formed the close account relationships that come from recurring salary deposits and automatic transfers.

Considering the inflow paths of funds and the nature of the spending, today’s crypto card is therefore closer to a supplementary tool that serves specific countries’ use cases than to universal financial infrastructure. Building on this growth, however, major players are emerging that are advancing each part of the model.

3. The Major Players Leading the Crypto Card Sector

The crypto card sector divides broadly into four business models, and players compete to establish an early position in different layers. The forms vary widely, from firms that focus on providing back-end infrastructure to models that borrow only the card format while fully differentiating the underlying structure.

3.1. Issuance Infrastructure Model

Visa and Mastercard, the familiar networks, also serve as the payment networks in the crypto card ecosystem. Below them sits the issuance infrastructure layer, which extends down to the consumer card. As shown in the figure above, two structures coexist within the issuance infrastructure layer. The first is the traditional two-tier structure, in which the program manager handling operations is separate from the issuing bank handling membership and settlement. The second is the full-stack issuer, such as Rain and Reap, which compresses the two into one.

A comparison of three program managers that form a two-tier structure together with a bank follows.

Cards that appear to be separate brands on the surface converge on a small number of program managers once you look at the back end. Phantom Card, MetaMask Card, and Gnosis Pay are representative examples.

Card brands such as Kast, Ether.fi, Tria, and Plasma One also appear to be independent services, but in practice they run on a small number of infrastructure providers, as shown above. Rain in particular has most consumer cards connected to it.

Because the issuance infrastructure layer concentrates many brands in this way, traditional neobanks that already hold the relevant expertise are also entering the market.

Nium launched a stablecoin card issuance platform in March 2026 that can issue cards on both Visa and Mastercard. Other traditional fintech infrastructure players include Bridge, which Stripe acquired for $1.1 billion in early 2025, and BVNK, which Mastercard agreed to acquire for up to $1.8 billion in March 2026.

As a result, this layer has become one where full-stack issuers, existing program managers, and newly entering fintechs compete at the same time, and issuance alone is becoming harder to maintain as a barrier to entry.

Rain, for instance, differentiates itself with a daily settlement structure. Where established card companies settle over several days, Rain settles in stablecoins through Visa each day, which speeds up the cash turnover of issuers such as Ether.fi. It recently launched an Agent Control Layer that lets AI agents issue single-use virtual cards programmatically, extending its functions beyond basic card issuance infrastructure.

The issuance models that succeed will be those that go beyond providing payment infrastructure to secure and deliver differentiated functions that traditional infrastructure cannot provide quickly.

3.2. Exchange-Based Model

For exchanges, the card is less a direct revenue source than a tool for preventing user attrition. By connecting a card on top of an existing user base, balances, and transaction data, exchanges aim to keep users from leaving the platform. The actual revenue comes not from card payments themselves but from trading fees, lending, and the management of deposits.

Exchanges aim to use the card as an entry point into a financial super-app. Paying cashback in a proprietary token, however, carries the risk that the effective cashback rate becomes unstable as the token’s price fluctuates.

Switching to stablecoin cashback or interest on balances is cited as an alternative, but in the US, the GENIUS Act’s prohibition on interest payments stands as an obstacle to market expansion.

3.3. DeFi-Based Model

Built on the idea that the wallet itself is the account, this model holds assets directly on-chain rather than custodying them with a centralized exchange, and settles card payments from there. It provides a credit line while assets remain pledged as collateral.

The user, however, must manage a number of items directly, including setting up vaults, managing collateral, and tracking liquidation risk, which raises the cognitive cost involved. This is the main reason the DeFi-based model has formed a limited user base.

The DeFi-based model converts assets in the wallet into fiat in real time at the moment of payment and settles on that basis. Because this process runs on-chain, each transaction incurs gas fees (network fees), and on blockchains with low throughput or high congestion, fees can exceed the payment amount or approval can be delayed.

This is why MetaMask Card adopted Linea, its own layer 2 (L2) network. Cutting per-transaction gas fees to around $0.01 eased the fee burden and processing delays for small payments. Tria’s gasless top-up function takes a similar approach, with the platform covering the gas fee incurred at top-up, which removes the cognitive cost users would otherwise bear in choosing a network and calculating fees.

Until a user experience that satisfies both non-custodial asset holding and payment convenience is simplified to the level of a conventional debit card, however, the user base is likely to remain limited to users already familiar with crypto.

3.4. Stablecoin Neobank Model

This model currently accounts for the majority of crypto card market volume and focuses on the function of the account rather than the card itself. It links foreign exchange, remittance, and savings functions to a stablecoin balance, with the card layered on top as a spending instrument. It holds a strong competitive position in emerging markets where local currency value is unstable, remittance costs are high, and dollar access is limited.

For this model to keep growing, it needs to move beyond an experience equivalent to a prepaid card, in which users buy stablecoins themselves and load the balance.

As the table shows, cashback strategy diverges by market position. RedotPay, with its dominant share, and Revolut, which carries a strong traditional fintech identity, do not run cashback programs at all, while later entrants such as Kast and Plasma One actively push USD or proprietary token cashback to attract users.

Benefits alone, however, cannot sustain crypto cards’ integration into everyday use.

4. A Single Payment Function Is Not Enough

As the precedents of traditional cards and neobanks show, a plain payment service has a clear ceiling on the value and profitability it can generate. These businesses turned profitable only after incorporating structures such as the primary-account concept and the deposit-lending margin into their business models. The crypto card sector now faces the same threshold, but global regulation, including the GENIUS Act in the US and MiCA in Europe, restricts the paths to paying interest and managing assets through stablecoins, which makes finding a breakthrough difficult.

Reading this macro-level pressure in reverse yields three core strategic requirements that crypto card players will need to secure in order to survive going forward.

Players that fail to take direct control of the flow of funds, defend their use case in emerging markets, or build a proprietary account relationship that infrastructure providers cannot replace are likely to fall behind as market standards take shape.

After the introduction of the debit card, the players that ultimately came to lead the market were not those that issued the most cards but those that established an early position in the actual bank account. The crypto card sector today faces the same underlying question.

Crypto card players need to take direct control of the flow of funds upstream of the Visa payment step, secure an early position in niche markets, and capture consumer infrastructure in the way the primary bank account emerged in traditional finance. Doing so means establishing a global standard without an existing precedent to follow.

Crypto cards that fail to do so will remain not an essential element woven into daily life, but simply a prepaid card used by a limited group of people because the rewards happen to be somewhat better.

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Key Takeaways

• 크립토 카드는 기존 결제망을 활용해 가맹점 구축 병목을 건너뛰었다는 점에서 1990년 직불카드의 상용화 직전 구조와 유사하다. 다만 급여 입금이나 고정 지출 등 일상 금융과 밀착된 주거래 계좌 관계 구축은 여전한 과제로 남아있다.

• 연환산 180억 달러 규모의 시장에서 리닷페이(RedotPay) 단일 서비스가 압도적으로 시장을 주도하며, 주요 유저가 신흥국에 집중되어 있다. 이는 글로벌 보편 금융 인프라라기보다 달러 접근성이 낮은 소외 지역의 특정 유즈케이스를 충족하는 보조적 도구에 가깝다.

• 결제 볼륨의 양적 성장이 크립토 카드의 금융 인프라 안착을 보장하지 않는다. 향후 시장 자금 흐름 구간의 직접 소유, 대형 기관 미진출 지역 선점, 그리고 인프라 상위의 일상 금융 관계 직접 장악 여부에 따라 재편될 것이다.

1. 크립토 카드는 1990년의 직불카드와 유사하다

1958년 9월, 뱅크오브아메리카(Bank of America)는 캘리포니아주 프레즈노 주민 6만 5,000명에게 카드를 우편으로 발송했다. 그러나 인프라가 없는 상태에서 발행된 최초의 결제 카드는 1년 만에 연체율 22%, 손실 2,000만 달러라는 처참한 결과로 돌아왔다. 이후 전자 정산 시스템 구축에 15년, 직불카드 등장에 17년, 비자(Visa)가 글로벌 표준이 되기까지는 총 20년이 걸렸다.

가장 큰 차이는 ‘일상적 금융 관계’의 정착 여부에 있다.

1975년 처음 등장한 직불카드는 1990년대 들어 본격적으로 급여 입금이 확산되면서 비로소 주거래 은행 계좌의 핵심 수단이 됐다. 반면 현재의 크립토 카드는 스테이블코인 예치에서 출발한다. 아직 대부분의 크립토 지갑에는 반복적인 급여 입금이나 고정 지출 같은 일상적 금융 관계가 존재하지 않는다. 그렇기 때문에 1990년의 직불카드의 전후 단계에 놓여 있다고 볼 수 있다.

결국 크립토 카드의 패권은 카드 발급 수보다 일상 속에서 활용되는 계좌, 혹은 이와 같은 성장 트리거를 누가 먼저 만드느냐에 따라 가져갈 수 있다.

2. 월 15억달러 결제에도 불구하고 안착 단계로 보긴 어렵다

아르테미스(Artemis)에 따르면 크립토 카드의 월간 결제 볼륨은 2023년 초 1억 달러 수준에서 2025년 말 15억 달러로 늘었으며, 연환산 기준으로는 180억 달러를 넘어섰다. 온체인 추적 범위에 따라 단순 연환산 값과는 다소 차이가 있으나 결제 볼륨이 빠르게 증가하고 있다는 것은 명확히 드러난다.

다만 지표를 상세히 들여다보면 특정 서비스와 지역에 대한 편중이 두드러진다. 리닷페이(Redotpay)라는 단일 서비스에서 과반수 이상의 거래가 발생하고 있으며, 해당 서비스의 웹 트래픽 상위 국가는 방글라데시(11%), 인도(8%), 이집트(6%), 나이지리아(6%) 등 주로 신흥국에 집중되어 있다. 반면 미국의 비중은 4%에 불과하다.

즉, 현재 크립토 카드의 실질적인 수요는 선진국 주류 시장이 아닌 달러 접근성이 낮은 소외 지역에서 발생하고 있다.

기존 금융 네트워크와의 규모 격차는 여전히 크다. 비자와 마스터카드의 연간 결제 처리 규모가 24~25조 달러에 달하는 반면, 크립토 카드의 연환산 결제 볼륨은 180억 달러 수준에 불과하다. 이는 기존 시장과의 체급 차이를 명확히 보여준다.

일상 결제 수단으로서의 활용도를 나타내는 지표 역시 낮다. 거래 속도는 특정 자산이 일정 기간 동안 결제에 평균 몇 번 쓰였는지를 나타내는 지표로, 수치가 높을수록 그 자산이 보유보다 지출에 활발히 쓰인다는 뜻이다.

비자의 온체인 스테이블코인 거래 추적 결과에 따르면 리테일 거래 속도는 0.08에 그쳤다. 이는 일반 법정화폐(M1)의 유통 속도인 1.65와 비교해 약 20분의 1 수준이다. 즉 사용자들이 스테이블코인을 급여처럼 받아 일상적으로 쓰고 다시 채우기보다는, 한 번 충전해두고 가끔씩만 꺼내 쓰는 방식으로 다루고 있다는 뜻이다.

이처럼 결제 볼륨의 양적 성장이 곧 보편적인 시장 안착을 의미하지는 않는다. 현재 크립토 카드 볼륨의 상당 부분은 달러 계좌 접근성이 낮은 신흥국 사용자층에서 발생하고 있다. 물론 이들에게는 크립토 카드가 어느정도 실질적인 생활 금융 수단으로 기능하고 있다.

다만 선진국 시장에서는 아직 뚜렷한 시장 적합성(PMF, Product-Market Fit)을 확보하지 못했을 뿐만 아니라, 급여의 반복 입금이나 자동이체 같은 긴밀한 계좌 관계도 형성되지 않은 상태다.

결과적으로 자금의 유입 경로와 지출 성격을 고려할 때, 현재의 크립토 카드는 보편적인 금융 인프라라기보다는 특정 국가의 유즈케이스를 충족하는 보조적 도구에 가깝다.

다만 이러한 성장세를 발판삼아 각 영역을 고도화하는 주요 플레이어들이 생겨나고 있다.

3. 크립토 카드 섹터를 이끄는 주요 플레이어 소개

크립토 카드 섹터는 크게 네 가지 비즈니스 모델로 분류되며, 각 플레이어는 서로 다른 레이어를 선점하기 위해 경쟁하고 있다.

백엔드 인프라 제공에 집중하는 기업부터, 카드 형태만 차용하고 뒷단의 구조를 완전히 차별화한 모델까지 그 형태가 다양하다.

3.1. 발급 인프라 모델

먼저 흔히 아는 비자와 마스터카드가 크립토카드 생태계에서도 결제망으로 존재한다. 그리고 그 아래에는 발급 인프라 레이어가 있으며 소비자 카드까지 내려간다.위 그림처럼 발급 인프라 레이어 안에는 두 가지 구조가 공존한다. 1) 프로그램 매니저(운영)와 발급은행(멤버십·정산)이 분리된 전통적 2단 구조, 2) 레인·립처럼 이 둘을 하나로 압축한 풀스택 발급사다.

먼저 은행과 함께 2단 구조를 이루는 프로그램 매니저 세 곳을 비교하면 다음과 같다.

표면적으로는 별개 브랜드인 카드들도 뒷단을 들여다보면 소수의 프로그램 매니저로 수렴한다. 팬텀 카드, 메타마스크 카드, 노시스 페이가 대표적인 예다.

카스트(KAST), 이더파이(EtherFi), 트리아(Tria), 플라즈마 원(Plasma One) 등의 카드 브랜드들도 외견상 독립된 서비스로 보이지만 실제로는 위와 같이 소수의 인프라 위에서 구동된다. 특히 레인에 대부분의 소비자 카드가 연결되어 있는 걸 확인할 수 있다.

이처럼 발급 인프라 레이어에 여러 브랜드가 집중되는 구조이다 보니, 이미 관련 노하우를 갖춘 전통 네오뱅크 또한 시장에 진입하고 있는 상황이다.

니움(Nium)이 2026년 3월 비자·마스터카드 양쪽에서 카드를 발급할 수 있는 스테이블코인 카드 발급 플랫폼을 출시했다. 그 외에도 스트라이프(Stripe)가 2025년 초 11억 달러에 인수를 완료한 브릿지(Bridge), 마스터카드가 2026년 3월 최대 18억 달러에 인수하기로 합의한 비브이엔케이(BVNK)와 같은 전통 핀테크 인프라 플레이어들이 있다.

결과적으로 이 레이어에는 풀스택 발급사·기존 프로그램 매니저·신규 진입 핀테크가 동시에 경쟁하는 구도가 만들어지면서, 단순 발급 기능만으로는 진입 장벽을 유지하기 어려워지는 추세다.

실제로 레인은 차별점으로 기존 카드사들이 며칠에 걸쳐 정산하는 것과 달리 매일 비자를 통해 스테이블코인으로 정산해 이더파이와 같은 발급사의 자금 회전 속도를 높이는 일일 정산 구조를 내세우고 있다. 최근에는 AI 에이전트가 프로그래밍 방식으로 일회용 가상 카드를 발급할 수 있는 에이전트 컨트롤 레이어(Agent Control Layer)를 출시하며 단순 카드 발급 인프라를 넘어선 기능 확장에 나섰다.

결국 결제 인프라를 제공하는 걸 넘어, 전통 인프라가 신속하게 제공하지 못하는 차별화된 기능을 확보하고 제공하는 발급 모델이 성공하게 될 것이다.

3.2. 거래소 기반 모델

거래소에서 카드는 직접적인 수익원이라기보다 사용자 이탈 방지를 위한 도구이다. 이미 확보한 유저 베이스, 잔고, 거래 데이터를 기반으로 카드를 연동함으로써 플랫폼 이탈을 방지하는 효과를 노린다. 실제 수익은 카드 결제 자체가 아닌 거래 수수료, 대출, 예치금 운용 등에서 발생한다.

거래소들은 카드를 금융 슈퍼앱의 진입점으로 활용하고자 하는 목적을 가진다. 그러나 캐시백을 자사 토큰으로 지급할 경우 토큰 가격 변동에 따라 실질 캐시백률이 불안정해지는 리스크가 존재한다.

스테이블코인 캐시백이나 잔고 이자 수익으로의 전환이 대안으로 꼽히지만, 미국의 경우 지니어스 법(GENIUS Act)의 이자 지급 금지 규제가 시장 확장의 걸림돌로 작용하고 있다.

3.3. DeFi 기반 모델

‘지갑이 곧 계좌’라는 개념을 바탕으로, 자산을 중앙화 거래소에 수탁하지 않고 온체인에서 직접 보관하며 카드로 결제하는 모델이다. 자산 담보를 유지하면서 신용 한도를 제공하는 구조인 것이다.

그러나 볼트(Vault) 설정, 담보 관리, 청산 리스크 추적 등 사용자가 직접 관리해야 할 항목이 많아 인지적 비용이 높다. 이는 DeFi 기반 모델이 제한적인 사용자층을 형성하는 주요 원인이다.

DeFi 기반 모델은 결제 시점에 지갑 내 자산을 실시간으로 법정화폐로 변환하여 정산하는 구조다. 이 과정이 온체인 상에서 실행되기 때문에 거래마다 가스비(네트워크 수수료)가 발생하며, 처리 속도가 낮거나 혼잡도가 높은 블록체인에서는 수수료가 결제 금액을 초과하거나 승인이 지연되는 한계가 존재한다.

메타마스크 카드가 자체 레이어 2(L2) 네트워크인 리네아(Linea)를 채택한 원인이 여기에 있다. 건당 가스비를 0.01달러 수준으로 절감해 소액 결제 시의 수수료 부담과 처리 지연 문제를 완화했다. 트리아의 가스리스 충전 기능 역시 충전 시 발생하는 가스비를 플랫폼이 대납함으로써 네트워크 선택 및 수수료 산정 과정에서 발생하는 사용자의 인지적 비용을 제거하는 방식을 취한다.

다만 자산의 비수탁과 결제 편의성을 동시에 충족하는 사용자 경험이 기존 직불카드 수준으로 간소화되기 전까지는 이용자층이 암호화폐에 친숙한 유저에 한정될 가능성이 높다.

3.4. 스테이블코인 네오뱅크 모델

현재 크립토 카드 시장 볼륨의 과반수를 점유하고 있는 모델로, 카드보다 ‘계좌’의 기능에 초점을 맞춘다. 스테이블코인 잔고를 기반으로 외환, 송금, 저축 기능을 연계하고 카드는 지출 수단으로 얹는 구조다. 자국 통화 가치가 불안정하고 송금 비용이 높으며 달러 접근성이 제한된 신흥국 시장에서 강력한 경쟁력을 가진다.

해당 모델이 지속적으로 성장하기 위해서는 사용자가 스테이블코인을 직접 구매해 충전하는 선불카드 수준의 경험에서 벗어나야 한다.

표에서 드러나듯 캐시백 전략은 시장 지위에 따라 갈린다. 압도적 점유율의 리닷페이와 전통 핀테크 정체성이 강한 레볼루트는 캐시백 자체를 운영하지 않는 반면, 카스트·플라즈마 원 같은 후발 주자는 USD 또는 자체 토큰 캐시백을 적극적으로 내세워 사용자를 끌어들이고 있다.

하지만 혜택만으로는 지속적으로 일상적인 사용에 크립토카드를 녹아들게 할 수 없다.

4. 결제 단일 기능만으로는 부족하다

전통 카드 및 네오뱅크의 선례에서 보듯, 단순 결제 서비스만으로는 가치 창출과 수익성 확보에 명확한 한계가 존재한다. 이들이 흑자 전환에 성공한 시점은 주거래 계좌 개념의 등장, 예대마진 등의 구조를 비즈니스 모델에 결합한 이후였다. 현재 크립토 카드 섹터 역시 동일한 임계점에 직면해 있으나, 미국의 지니어스 법이나 유럽의 MiCA 등 글로벌 규제가 스테이블코인을 통한 이자 지급 및 자산 운용 경로를 제한하고 있어 돌파구 마련이 쉽지 않은 상황이다.

이러한 거시적 환경의 압박을 역으로 분석하면, 향후 크립토 카드 플레이어들이 생존하기 위해 확보해야 할 세 가지 핵심 전략 요건이 도출된다.결국 자금 흐름을 직접 장악하거나, 신흥국 시장의 유즈케이스를 방어하거나, 인프라 공급자가 대체할 수 없는 고유의 계좌 관계를 형성하지 못한 플레이어는 시장의 표준이 정립되는 과정에서 도태될 가능성이 높다.

직불카드 도입 이후 최종적으로 시장을 장악한 주체는 결국 더 많은 카드를 발급한 곳이 아니라 실질적인 ‘은행 계좌’를 선점한 플레이어들이었다. 현재 크립토 카드 섹터 역시 동일한 본질적 질문 앞에 서 있다.

결국 비자 결제 이전 단계의 자금 흐름을 직접 통제하고, 틈새시장을 선점하고 전통에서 주거래 계좌가 등장한 것 처럼 소비자 인프라를 장악해야 한다. 아무도 걸어오지 않은 길에서 글로벌 표준을 직접 만들어야 하는 것이다.

그렇게 하지 못하는 크립토 카드는 우리 일상에 녹아드는 필수 요소가 아닌, 단순 혜택이 좀 더 좋아서 일부의 사람들만 사용하는 선불형 카드에 지나지 않을 것이다.

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The AI industry continues its upward trajectory with no sign of cooling. The blockchain AI sector tells a different story. Why has it failed to attract comparable attention?

Key Takeaways

• Amid the AI boom, the blockchain industry needs to be evaluated from a demand-side perspective: what problems does it solve that incumbent systems cannot, and what distinct capabilities does it bring to bear?

• Decentralized computing and storage carry legitimate rationales around data sovereignty and cost competitiveness. The barrier is that neither has yet demonstrated a technical advantage compelling enough to justify the switching risk for buyers already committed to existing cloud infrastructure.

• Model verification and privacy technology do not address problems that enterprises feel urgently enough to act on voluntarily. Demand in this category is more likely to follow regulatory mandates than to precede them. The EU AI Act illustrates the pattern: standards come first, and market adoption follows.

• In the agent framework category, the constraint is not technological. Mainstream enterprises remain focused on internal workflow automation, while blockchain projects are already building the infrastructure layer that comes after. Demand needs time to reach the technology.

• Agent payments is the one area where blockchain and traditional finance stand on equal footing. Neither has solved the problem yet, making this the only category in which both sides are confronting the same challenge at the same moment.

• The blockchain AI sector as a whole is not struggling because the combination is incoherent. It is struggling because of a mismatch: each of the four categories faces its own distinct reason why demand has not yet materialized, and only agent payments is currently in a position to compete.

1. Blockchain Projects Left Behind in the AI Boom

The AI industry is experiencing an unprecedented concentration of capital and infrastructure investment. Large language model ecosystems led by major technology companies have become a standard feature of both daily life and industrial operations. Within this rapid expansion, the crypto industry has also been evolving quickly, seeking points of technical connection with AI.

Early efforts centered on supplementing or replicating segments of the traditional AI value chain: decentralized GPU supply, data ownership recovery, and cryptographic verification. More recently, the focus has shifted toward filling gaps that centralized architectures struggle to address, including autonomous on-chain activity by AI agents and real-time machine-to-machine settlement.

Describing this space generically as “AI plus blockchain” obscures more than it reveals. A rigorous demand-side analysis is needed: which problems does each sub-sector target, and does the blockchain-native approach offer a genuinely differentiated solution?

2. What Each Category Does

2.1. Decentralized Computing

The cloud market today is structurally dependent on a small number of major technology companies that control compute resources. High-performance GPUs are both difficult to procure and prohibitively expensive, creating a steep entry barrier for AI startups and research teams that cannot access large-scale infrastructure.

Centralized systems concentrate resources toward the largest buyers, and there is no neutral channel for redistributing the substantial volume of idle GPU capacity that exists across the market.

Decentralized computing addresses this concentration and inefficiency through two approaches. Under a shared-economy model, projects aggregate idle GPU resources held by individuals and small data centers into a unified network, creating a more flexible supply chain outside the incumbent technology monopoly.

Under a distributed computing model, users can access and lease compute resources globally without dependence on any single provider’s infrastructure, raising utilization of dormant hardware and lowering the entry threshold for high-performance compute.

2.2. Decentralized Storage

Current data storage architecture is almost entirely dependent on centralized cloud infrastructure operated by companies such as Google and Meta. When users upload data to these platforms, ownership effectively transfers to the platform, entrenching monopoly control over AI training data. Centralized infrastructure also introduces operational risk: policy changes, service disruptions, or platform failures can cut off data access or result in data loss.

Decentralized storage addresses these structural problems through two approaches. A shared-economy model, exemplified by Filecoin and Arweave, pools idle storage space across individual participants into a network capable of substituting for incumbent centralized cloud.

A permanent storage model replicates data across distributed nodes, ensuring persistence regardless of the operational status of any individual server and reducing dependence on any single platform.

2.3. Data Marketplaces

AI developers require training data, but the current data distribution market operates as a closed system in which large platforms such as Hugging Face and cloud vendors capture the economics and control pricing. Data creators receive little compensation, and the mechanisms for rewarding data collection and contribution lack transparency.

On-chain marketplaces eliminate intermediaries through smart contracts and establish transparent transaction terms. In a direct-trading model such as Ocean Protocol, data owners and AI developers transact directly through smart contracts, with compensation distributed transparently. In a contribution-reward model such as Grass, individuals connect idle bandwidth to AI data collection and receive compensation proportionate to the value of their contribution.

2.4. Model and Inference Verification / Privacy

Conventional AI systems operate as black boxes, providing no external means to verify that a model ran correctly or that sensitive user data was handled securely.

Zero-knowledge machine learning (ZKML) introduces a cryptographic verification layer into AI inference, enabling both privacy protection and auditability. In this architecture, models run off-chain in the conventional manner, but the computation generates a cryptographic proof that the process was executed correctly according to defined rules.

This proof is recorded on-chain rather than the underlying data. To illustrate: in an automated medical insurance reimbursement service, a hospital would submit only a proof that the AI model ran correctly, rather than sharing the full medical record. The insurer can verify the legitimacy of the claim without accessing the original data.

2.5. AI Agent Frameworks

As AI agents become the primary locus of traffic and value creation, they are evolving from tools into autonomous economic actors. The existing financial system was designed around human consumption patterns and is structurally incompatible with a machine-centric payment environment.

The agent economy requires microtransactions, high-frequency settlement, and cross-border payments executed at millisecond speeds, and incumbent financial infrastructure cannot accommodate this.

On-chain agent infrastructure addresses this through two mechanisms. An autonomous execution and control mechanism assigns unique wallets and identities to AI agents, enabling them to sign transactions directly, with configurable spending limits and safeguards to prevent unintended behavior.

A protocol-based settlement mechanism uses stablecoin payment protocols such as x402 to settle microtransactions and high-frequency payments in real time, bypassing currency conversion and approval workflows.

3. Where Blockchain AI Diverges from the AI Value Chain

The AI value chain has formed around the sequential removal of bottlenecks. As AI demand grows, memory shortages emerge, and power and data transmission capacity come under strain. Companies that solve these problems quickly, such as HBM manufacturers and power infrastructure providers, attract enormous capital and substantial market appreciation. The market assigns clear value to solutions that remove barriers to growth.

Blockchain AI projects have identified real problems, yet they have not captured anything like the same level of market interest. If these problems were as urgent as claimed, they would already have driven measurable shifts in the market.

The reason blockchain AI projects cannot attract mainstream capital despite advancing legitimate goals such as reducing GPU concentration and restoring data sovereignty is a pronounced gap between the priorities of the technology suppliers and those of the buyers who control capital allocation.

The AI industry moves on a competitive timeline, and buyers, primarily large technology companies and enterprise clients, invest at scale in whatever resolves their immediate operational bottlenecks most quickly. They do not spend time evaluating unproven infrastructure. Their priorities are computational performance, infrastructure reliability, and demonstrable return on investment.

To illustrate: when data transmission speeds became a bottleneck during model training, substantial capital moved into fiber optic infrastructure as a replacement for copper. When memory bandwidth emerged as the primary constraint, buyers identified it as the critical problem, and SK Hynix and Samsung Electronics gained global prominence by solving it with high-bandwidth memory. The pattern is consistent: capital follows whoever removes the constraint that is actively limiting progress.

The underlying problem for blockchain AI is one of framing. Buyers with large capital budgets are focused exclusively on near-term performance gains and cost reduction. Blockchain AI, by contrast, has concentrated on problems that buyers regard as secondary or future-state concerns.

The technical ambitions of the supply side do not align with the immediate operational requirements of the demand side.

3.1. Technical Limitations

Several projects have used benchmarks to demonstrate the potential and design philosophy of decentralized infrastructure. The more fundamental problem is that this work has not yet produced a technical leap decisive enough to displace entrenched incumbents in the mainstream market.

For a new technology to take share from centralized cloud providers such as AWS or GCP, which already command massive capital and infrastructure, it must deliver a performance advantage so substantial that the gap with incumbents becomes irrelevant.

When Apple transitioned from Intel to M1 chips, absorbing the significant risk of breaking software compatibility, the move was justified by a threefold improvement in power efficiency, a gap large enough to make the transition worthwhile.

Blockchain AI has not yet offered enterprise buyers, who require petabyte-scale data synchronization and ultra-low latency as baseline conditions, a sufficiently clear case to accept the switching risk.

3.2. Demand Mismatch

In decentralized computing, some projects have introduced service level agreements as a risk mitigation mechanism, yet enterprise buyers remain unpersuaded. The reason is structural rather than contractual. Major cloud providers supply controlled, dedicated data centers. Blockchain networks rely on fragmented, anonymous node participation.

If a node drops out and interrupts a model training run worth hundreds of millions of won, no combination of token refunds or financial compensation can recover the opportunity cost and time lost. For enterprise buyers operating on competitive timelines, system stability is not a negotiable parameter.

Even with hedging mechanisms in place, the residual uncertainty is not a risk most buyers have any incentive to absorb.

3.3. Demand Not Yet Formed

Blockchain agent frameworks are designed for sophisticated ecosystems in which multiple AI agents collaborate autonomously, but there is a maturity gap between that vision and the current state of the mainstream market.

Enterprise adoption of AI agents is accelerating, led by companies such as Microsoft and Salesforce, but the current focus is firmly on workflow automation operating within controlled internal networks. The infrastructure that blockchain projects are building addresses the stage that follows: independent AI agents operating autonomously across external networks beyond any organization’s perimeter. Most enterprises today are still focused on establishing the stability and return on investment of the AI systems they have already deployed. Multi-agent collaboration across external networks is not yet a priority on enterprise infrastructure roadmaps.

The limited demand at this stage reflects timing rather than technical failure. This is better understood as a long-range infrastructure investment in anticipation of the agent economy, rather than a near-term revenue opportunity.

3.4. Regulatory Prerequisite

Zero-knowledge proofs and privacy-preserving technology represent core solutions for establishing AI trustworthiness, but practical enterprise demand for privacy infrastructure has been limited in the early stages of AI adoption. Voluntary adoption by enterprises is unlikely to drive meaningful uptake; the more probable path is that regulatory standards create the demand that the technology is then positioned to meet.

The growing specificity of global regulatory frameworks, including the EU AI Act, is a favorable development in this respect. As legal requirements around data provenance and security become concrete, blockchain’s advanced verification capabilities stand to become a compliance requirement rather than an optional feature in enterprise deployments.

Regulatory development in this space is better understood as a catalyst for market formation than as a constraint. Clear regulatory standards reduce market uncertainty, and in doing so, create a stable path through which blockchain AI can establish mainstream demand within an institutional framework.

3.5. Insufficient Use Cases

These structural factors combine to produce a more fundamental problem: the absence of a defining success case that demonstrates value at scale. The traditional AI industry built its current position through the adoption flywheel that ChatGPT initiated, using a concrete, widely visible product to attract the capital and talent necessary to sustain further growth.

Blockchain AI projects have not yet produced comparable evidence of product-market fit at scale. Beyond early community enthusiasm, none has demonstrated adoption at the level of enterprise operations or consumer daily life in a way that commands serious attention from mainstream capital. The absence of a compelling reference case remains the most significant barrier to attracting the conservative institutional investment that would accelerate broader adoption.

4. Does the Combination Have Value?

Blockchain AI has not yet found stable footing in the mainstream AI value chain, independent of market expectations. Does that mean the combination is without merit?

It does not.

The fundamental reason blockchain AI projects are currently overlooked is not that the combination is internally contradictory. It is that a mismatch exists in each sub-category between what incumbent industry requires and what the technology is oriented toward delivering.

The priorities of the traditional AI industry are clear: near-term performance, cost optimization, and rigorous infrastructure reliability. Many current blockchain AI proposals, by contrast, are centered on data ownership, computational transparency, and decentralization.

These are not problems that established industry participants treat as immediate bottlenecks, and pursuing them often requires accepting performance overhead that is too costly relative to the benefit.

Before the AI boom, power infrastructure companies were broadly classified as mature, slow-growth businesses. The data-center-driven surge in power demand changed that, and they have since attracted significant market attention. The current indifference to blockchain AI may reflect a similar lag, the period just before a new paradigm creates the conditions that reveal the value of the infrastructure being built ahead of it.

What matters during this transitional period is how the sector responds to what the market actually requires.

The path forward divides into two directions: adapting actively to the standards of the established AI value chain and closing the near-term performance gaps, or holding to present capabilities while continuing to build the infrastructure that a future generation of AI deployment will need.

The outcome will depend on which of those choices proves more aligned with where demand goes next.

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AI 산업의 호황은 식을 줄 모르고 상승하고 있습니다. 하지만 블록체인 산업에서의 AI 섹터는 사뭇 다릅니다. 블록체인 AI 섹터는 관심받지 못하고 있을까요?

Key Takeaways

• AI 산업의 호황 속에서 우리는 블록체인 산업이 기존 산업이 풀어내지 못하는 문제를 어떤 차별점으로 해결하려 하는지 ‘수요의 관점’에서 파악해야 한다

• 분산 컴퓨팅과 스토리지는 데이터 주권과 가격 경쟁력이라는 명분을 갖췄다. 그러나 수요자가 전환 리스크를 감수할 만큼 기존 클라우드를 압도하는 기술적 격차는 아직 없다.

• 모델 검증과 프라이버시 기술은 기업이 자발적으로 채택할 만큼 당장 급한 문제가 아니다. EU AI Act처럼 규제가 먼저 기준을 세워야 수요가 따라온다. 기술은 준비됐지만, 시장을 여는 열쇠는 규제다.

• 에이전트 프레임워크는 기술이 문제가 아니다. 주류 기업들이 사내 업무 자동화 수준에 머무는 동안, 블록체인은 그 다음 단계의 인프라를 먼저 깔고 있다. 수요가 기술을 따라잡는 데 시간이 필요할 뿐이다.

• 에이전트 결제만 출발선이 같다. 전통 금융과 블록체인 모두 아직 이 문제를 풀지 못했고, 처음으로 같은 시점에 같은 문제를 마주하고 있는 영역이다.

• 블록체인 AI 카테고리 전체가 외면받는 이유는 결합의 모순이 아니라 미스매치다. 4개 영역은 각자의 이유로 수요가 무르익을 시간이 필요하고, 에이전트 결제만이 지금 당장 싸울 수 있는 링 위에 있다.

1. AI 호황 속 외면받고 있는 블록체인 프로젝트

현재 AI 산업은 전례 없는 자본과 인프라 집중으로 기록적인 호황을 누리고 있으며, 빅테크가 주도하는 거대언어모델(LLM) 생태계는 일상과 산업의 표준으로 자리 잡았다. 이러한 AI 시장의 비약적인 팽창 속에서, 암호화폐 산업 역시 기술적 접점을 모색하며 빠르게 진화하고 있다.

초기에는 분산형 GPU 연산력 공급, 데이터 소유권 회복, 암호학적 검증 등 전통 AI의 밸류체인을 보완하거나 모방하는 시도가 주를 이루었다. 그러나 최근에는 AI 에이전트의 자율적인 온체인 활동 및 에이전트 간 실시간 결제(M2M Economy)와 같이, 기존 중앙집중형 구조가 해결하기 어려운 새로운 공백을 파고드는 방향으로 중심축이 이동하고 있다.

따라서 단순히 ‘AI + 블록체인’이라는 모호한 수식어로 이 섹터들을 일반화하기보다, 기존 산업이 풀지 못하는 난제를 어떤 차별화된 문법으로 해결하려 하는지 ‘수요의 관점’에서 엄밀하게 파악할 필요가 있다.

2. 다섯 영역은 각각 무엇을 하는가?

2.1. 분산 컴퓨팅

현재 클라우드 시장은 소수 빅테크 기업의 자원 독점 구조에 전적으로 의존하고 있으며, 이는 구조적인 한계를 안고 있다. 먼저 고성능 GPU는 확보 자체가 극도로 어려울 뿐만 아니라 천문학적인 비용이 소요되어, AI 스타트업이나 연구팀이 거대 인프라에 접근하는 것 자체를 가로막는 높은 진입 장벽으로 작용한다. 또한 중앙화된 인프라는 특정 거대 수요자에게만 자원을 편중시키며, 시장에 잠자고 있는 수많은 유휴 GPU 자원이 있음에도 이를 효율적으로 유통하고 활용할 수 있는 중립적인 채널이 부재하다는 결함을 지닌다.

분산 컴퓨팅은 이러한 자원 독점과 인프라 비효율을 극복하고 연산 자원의 민주화를 이루기 위해 두 가지 접근 방식을 제시한다.

• 유휴 자원 공유 모델: 개인이나 소규모 데이터센터의 유휴 GPU 자원을 하나의 네트워크로 통합함으로써, 기성 빅테크의 독점 구조를 깨뜨리는 유연한 공급망을 구축한다.

• 탈중앙 연산 분담 모델: 특정 기업의 인프라에 종속되지 않고 필요한 사용자가 전 세계의 컴퓨팅 자원을 즉시 대여·활용하게 하여, 잠자고 있는 하드웨어의 효율성을 극대화하고 고성능 연산 인프라의 진입 장벽을 낮춘다.

2.2. 분산 스토리지

현재 데이터 저장 구조는 구글, 메타 등 빅테크 기업이 운영하는 중앙 집중형 클라우드에 전적으로 의존하고 있으며, 이는 구조적인 한계를 안고 있다. 먼저 사용자가 생성한 데이터가 플랫폼에 업로드되는 즉시 귀속되면서 데이터 주권이 상실되고, 이는 AI 학습 데이터 시장의 독점 구조를 고착화하는 원인이 된다.

또한 중앙 집중형 인프라의 특성상 플랫폼의 정책 변화나 서비스 장애가 발생할 때 데이터 접근이 차단될 수 있으며, 데이터가 소실될 위험도 존재한다. 분산 스토리지는 이러한 중앙 집중형 인프라의 폐해를 극복하고 데이터 소유권을 개인에게 환원하기 위해 두 가지 접근 방식을 제시한다.

• 공유 경제 모델: Filecoin, Arweave와 같이 개인의 유휴 저장 공간을 네트워크로 통합함으로써, 기존 중앙 클라우드를 대체할 수 있는 컴퓨팅 자원 공유 모델을 구축한다.

• 영구 보존 모델: 데이터를 여러 분산 노드에 복제 및 저장하여 특정 서버의 가동 여부와 관계없이 데이터의 영속성을 보장하고 플랫폼 종속에서 탈피한다.

결국 분산 스토리지는 중앙화된 인프라의 한계를 극복하고, 사용자가 자신의 데이터를 온전히 관리할 수 있는 ‘데이터 주권 회복’ 환경을 조성하는 것을 최종 목표로 한다.

2.3. 데이터 마켓플레이스

AI 개발자에게 학습 데이터는 필수적이지만, 현재의 데이터 유통 시장은 Hugging Face와 같은 대형 데이터 마켓이나 클라우드 벤더가 중간에 개입하여 수익과 가격 결정권을 독점하는 폐쇄적 형태를 띠고 있다. 이로 인해 데이터 생성자가 정당한 보상을 받기 어려울 뿐만 아니라, 데이터 수집 및 기여에 대한 보상 체계가 투명하게 산정되지 않는 구조적 비효율이 발생하고 있다.

온체인 마켓플레이스는 스마트 컨트랙트를 통해 중간자를 배제하고 거래의 투명성을 확보하는 방식을 취한다.

• 직접 거래: Ocean Protocol과 같이 데이터 소유자와 AI 개발자가 스마트 컨트랙트로 직접 거래하여 보상을 투명하게 배분한다.

• 기여형 보상: Grass와 같이 개인의 유휴 대역폭을 AI 데이터 수집에 연결하고, 기여자에게 데이터 가치에 상응하는 보상을 직접 반환한다.

결국 데이터 마켓플레이스는 중간자를 단순히 삭제하는 것이 아니라, 중간자 없이도 거래와 보상이 원활하게 이루어지는 효율적인 직접 가치 교환 구조를 설계하는 것을 목표로 한다.

2.4. 모델·추론 검증 / 프라이버시

기존 AI 시스템은 내부 프로세스를 파악하기 어려운 ‘블랙박스’ 구조를 지니고 있다. 이로 인해 실제 구동된 모델의 연산 정확성이 어느 정도인지, 혹은 사용자의 민감한 데이터가 안전하게 처리되었는지 여부를 외부에서 검증할 수 있는 방법이 부재하다는 문제가 있다.

ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning, 영지식 머신러닝)은 AI의 추론 과정에 암호학적 검증 레이어(Verification Layer)를 도입하여 프라이버시 보호와 검증 가능성을 동시에 확보한다.

• 오프체인 실행과 온체인 증명: 모델 자체는 오프체인(Off-chain)에서 기존처럼 실행하되, 연산이 정의된 규칙대로 올바르게 수행되었다는 ‘암호학적 증명’만을 생성하여 온체인에 기록하는 이중 구조를 취한다.

• 프라이버시 보호 기반의 신뢰 구축: 예를 들어 의료 보험금 자동 지급 서비스에서 병원이 민감한 의료 기록 전체를 제출하는 대신, AI 모델이 올바르게 구동되었다는 증명서(Proof)만 블록체인에 게시하면 보험사는 원본 데이터 없이도 정당성을 검증하고 신뢰할 수 있게 된다.

결국 모델·추론 검증 영역은 AI 구동 과정과 결과의 정당성을 암호학적으로 입증하여, 데이터 유출 위험 없이 연산의 신뢰성을 보장하는 환경을 구축하는 것을 최종 목표로 한다.

2.5. AI 에이전트 프레임워크

AI 에이전트가 트래픽과 가치의 중심이 되는 ‘Agent-first’ 시대로 진입하면서, AI는 단순한 도구를 넘어 자율적인 경제 주체로 부상하고 있다. 하지만 현재의 금융 시스템은 인간의 소비 패턴을 전제로 설계되어 있어, 기계 중심(Machine-centric)의 결제 환경과 근본적인 ‘구조적 미스매치’를 유발하는 폐쇄적 형태를 띠고 있다. 이로 인해 초소액(Microtransaction), 고빈도(High Frequency), 국경 없는(Borderless) 정산이 필수적인 에이전트 생태계에서 밀리초(ms) 단위의 기계 거래 속도를 수용하지 못하는 구조적 비효율이 발생한다.

온체인 에이전트 인프라는 독립적인 신원과 머신 네이티브(Machine-native) 금융 레이어를 도입하여 중간자 없이 에이전트의 자율적인 활동과 정산을 보장하는 방식을 취한다.

• 자율 실행 및 통제: 고유한 지갑과 신원을 부여하여 AI가 직접 거래에 서명하게 하되, 지출 한도 설정 등의 안전장치로 돌발 행동을 방지한다.

• 프로토콜 기반 정산: 스테이블코인 기반 결제 프로토콜(x402 등)을 통해 복잡한 환전이나 승인 절차 없이 초소액·고빈도 거래를 실시간으로 즉시 정산한다.

결국 AI 에이전트 프레임워크와 결제 인프라는 사람의 개입을 배제하는 것이 아니라, 인간의 개입 없이도 AI 스스로 거래와 정산을 완수하는 효율적인 자율적 경제 구조를 설계하는 것을 목표로 한다.

3. AI 밸류체인과 블록체인은 어떤 괴리가 있는가?

AI 밸류체인은 ‘병목 해소’와 함께 만들어지고 있다.

AI 수요가 늘면서 메모리 숏티지가 발생하고, 전력과 데이터 통신 수요가 폭증한다. 이 문제를 즉각적으로 해결하는 기업(HBM 제조사, 전력·인프라 기업 등)이 시장의 주인공이 되며 천문학적인 자본과 주가 상승이 뒤따른다. 즉, 시장은 성장을 가로막는 병목을 제거하는 솔루션에 확실한 가치를 부여한다.

하지만 명확한 문제를 정의한 블록체인 AI 생태계는 정작 이만큼의 각광을 받지 못하고 있다. 만약 정말 문제였다면 이미 시장의 큰 변화를 이끌어냈어야 한다.

블록체인 AI 생태계가 ‘GPU 독점 완화’나 ‘데이터 주권’과 같은 명분 있는 의제를 던지고도 주류 시장의 선택을 받지 못하는 근본 원인은, 기술을 주도하려는 ‘공급자’와 실제 자본을 집행하는 ‘수요자’ 간의 극명한 우선순위 격차에 있다.

현재의 AI 산업은 철저하게 거대 수요자(빅테크 및 엔터프라이즈)가 직면한 현실적 병목을 가장 빠르게 해결하는 방향으로 혁신이 이루어지고 있다. AI 산업은 속도전이다. 수요자는 새로운 플레이어를 검증하며 시간을 보내기보다, 당장의 연산 속도 개선, 인프라의 안정성, 그리고 확실한 투자 대비 효용(ROI)에 천문학적인 자본을 투입한다.

예를 들어, AI 모델 학습 시 데이터 전송 속도가 한계에 부딪히자 구리선 대신 광통신망으로의 전환에 대규모 자본이 투입되었다. 또한, 연산 병목을 해소하기 위해 수요자들이 ‘메모리 대역폭’ 문제를 최우선 과제로 제시하자, 이를 HBM(고대역폭 메모리)으로 해결해 낸 한국의 SK하이닉스와 삼성전자가 글로벌 시장의 각광을 받고 있다.

결국 ‘공급자적 문제 해석’이 문제였다. 막대한 자본을 쥔 수요자의 유일한 관심사는 ‘당장의 연산 성능 한계 돌파와 비용 절감’이다. 반면, 블록체인과 AI의 결합은 다음 과제로 볼 수 있는 것들에만 몰두했다. 수요자의 현실적인 당면 과제와 공급자의 기술적 이상이 엇갈린 셈이다.

이러한 공급자의 기술적 포커스와 수요자 니즈 간의 엇갈림은 블록체인 AI 생태계의 세부 영역별 직면 과제를 분석해 보면 더욱 명확히 드러난다.

3.1. 기술 한계

여러 프로젝트가 벤치마크를 통해 탈중앙화 인프라의 잠재력과 철학적 가치를 나름대로 증명해 내고는 있다. 하지만 정작 주류 시장에 진입하기엔 기존 체제를 흔들 만한 실질적인 기술적 도약이 부족하다는 점이 진짜 문제다.

신생 기술이 이미 거대 자본과 인프라를 구축한 중앙화 클라우드(AWS, GCP 등)를 대체하거나 의미 있는 점유율을 뺏어오려면, 기존 기업들과의 격차를 무의미하게 만들 만큼의 압도적인 성능 우위나 파괴적 혁신을 보여주어야 한다.

과거 애플이 소프트웨어 호환성을 뒤엎는 리스크를 감수하고 인텔에서 M1으로 전환한 것도 3배의 전력 효율이라는 파괴적 성능 격차가 있었기 때문이다. 반면 현재 블록체인 AI는 페타바이트급 데이터 동기화와 초저지연이 생명인 엔터프라이즈 수요자에게 ‘전환 리스크’를 감수할 만큼의 확실한 설득력을 전혀 주지 못하고 있다.

3.2. 수요 불일치

분산 컴퓨팅 영역에서 일부 프로젝트가 SLA(서비스수준협약)라는 안전장치를 제시함에도 수요자가 외면하는 이유는 본질적인 ‘구조적 위험’ 때문이다. 빅테크 클라우드는 통제된 전용 데이터센터를 제공하지만, 블록체인은 익명의 개인들이 참여하는 파편화된 노드 기반이다.

만약 노드 이탈로 수십억 원짜리 모델 학습이 도중에 중단된다면, 그로 인한 ‘기회비용과 시간 손실’은 사후 토큰 환불이나 금전적 보상으로 메울 수 없다. 속도전이 생명인 엔터프라이즈 수요자에게 1분 1초의 시스템 안정성은 타협 불가능한 생존의 영역이다.

결국 전통 산업군 입장에서는 리스크 헷지 수단이 존재하더라도, 굳이 감당할 이유가 없는 치명적인 불확실성일 뿐이다.

3.3. 수요 미형성

블록체인 진영의 ‘에이전트 프레임워크’는 여러 AI가 자율적으로 협업하는 고도화된 생태계를 지향하지만, 현재 주류 시장의 현실과는 ‘성숙도의 시차’가 존재한다.

최근 빅테크(MS, 세일즈포스 등) 중심의 에이전트 도입이 급성장하고 있으나, 이는 어디까지나 사내망 안에서 안전하게 작동하는 업무 자동화에 집중되어 있다. 반면 블록체인이 구축하려는 인프라는 사내망을 넘어 개별 AI들이 독립성을 갖고 외부 네트워크와 자율적으로 연결되는 다음 단계의 생태계다.

지금 기업들은 도입한 AI의 안정성을 확보하고 당장의 투자 효용(ROI)을 증명하는 과제가 최우선이다. 따라서 시스템을 벗어난 복잡한 다중 에이전트 협업망은 현재 기업들의 인프라 도입 우선순위에 아직 닿지 않는 것이 현실이다.

결국 지금 수요가 마땅치 않은 것은 기술의 한계 때문이 아니라, 시장이 무르익기까지 시간이 필요해서다. 당장 눈앞의 큰 매출을 기대하기 어렵지만, 머지않아 열릴 AI 에이전트 시대를 선제적으로 준비하며 인프라의 기초 체력을 다지는 장기적인 포석으로 이해하는 것이 자연스럽다.

3.4. 규제 선행

영지식 증명(ZKP)과 프라이버시 보호 기술은 AI의 신뢰성을 담보할 핵심 솔루션이지만, 냉정하게 AI 초기 시장에서 프라이버시에 대한 실질적 니즈는 크지 않다. 따라서 기업의 자발적 채택에 의존하기보다, 제도적 기준이 먼저 마련될 때 수요가 본격적으로 견인되는 특징을 보인다.

최근 유럽연합(EU)의 AI 법(AI Act) 도입 등 글로벌 규제 가이드라인이 구체화되는 흐름은 매우 긍정적인 신호다. 데이터 출처와 보안에 대한 법적 기준이 명확해짐에 따라, 블록체인의 고도화된 검증 기술이 엔터프라이즈 시장의 필수 요건으로 부각되고 있기 때문이다.

결국 글로벌 규제 선행은 이 영역에 걸림돌이 아닌 ‘새로운 시장이 열리는 촉매제’다. 규제라는 명확한 기준이 시장의 불확실성을 해소해 줌으로써, 블록체인 AI가 제도권 안에서 주류 수요를 안정적으로 확보하는 결정적 기회가 될 것이다.

3.5. 케이스 부족

위의 모든 조건들이 맞물린 결과, 시장의 판도를 바꿀 압도적인 성공 사례(Killer Use Case)의 부재로 이어진다. 기존 AI 밸류체인은 챗지피티(ChatGPT)로 시작하여 사례를 증명해 ‘준거 집단’을 통해 천문학적인 자본과 인재를 끌어모았다.

반면, 블록체인 AI 프로젝트들은 초기 커뮤니티의 기대감을 넘어 실제 엔터프라이즈의 업무 환경이나 대중의 일상에서 실질적인 프로덕트 마켓 핏(PMF)을 대규모로 입증한 사례를 아직 만들지 못했다. 시장에 임팩트를 줄 확실한 레퍼런스가 없다는 점은, 보수적인 주류 자본의 유입을 가로막는 가장 결정적인 장벽으로 작용하고 있다.

4. 블록체인과 AI의 결합은 무가치한가?

시장의 기대감과는 별개로, 현재 블록체인 AI는 주류 산업의 밸류체인에 제대로 안착하지 못하고 있다. 그렇다면 이 결합은 정말 무가치한 것일까?

결론부터 말하면 그렇지 않다.

현재 블록체인 AI 프로젝트들이 시장에서 외면받는 본질적인 이유는 결합 자체의 모순이라기보다, 각 카테고리 영역망에서 기성 산업의 요구사항과 기술의 지향점 사이에 ‘미스매치’가 존재하기 때문이다.

전통 AI 산업은 명확하다. 이들은 당장 눈앞의 성능, 비용 최적화, 그리고 엄격한 인프라 안정성을 요구한다. 반면 현재 제안되는 많은 블록체인 AI 시도들은 데이터 소유권이나 연산의 투명성, 탈중앙화 같은 담론에 치중해 있다. 문제는 이러한 가치들이 기성 산업 입장에서는 ‘당장 해결해야 할 시급한 병목’이 아니거나, 이를 얻기 위해 감수해야 하는 퍼포먼스 저하(오버헤드)가 지나치게 크다는 점이다.

우리는 본격적인 AI 붐이 터지기 전, 전통 굴뚝산업으로 분류되며 성장성이 정체되었던 전력 인프라 기업들이 데이터센터발 전력 병목 현상과 함께 시장에서 큰 주목을 받고 있다. 지금 블록체인 AI가 겪고 있는 냉담함 역시 넥스트 패러다임이 열리기 직전에 거치는 유사한 ‘비즈니스적 시차’의 과정일 수 있다.

관건은 이 과도기를 지나는 동안 시장의 냉정한 요구에 어떻게 응답하느냐다.

결국 앞으로 어떤 전략을 취하느냐에 따라 이 기술의 향방은 두 갈래로 나뉠 것이다. 기성 AI 밸류체인의 기준을 적극적으로 수용하며 당장의 성능 공백을 현실적으로 메우는 길과, 지금의 가치를 고수하며 다가올 다음 세대의 인프라를 계속 닦아 나가는 길이다.

미래는 아무도 알 수 없다. 하지만 확실한 것은 블록체인 산업의 DNA는 늘 눈앞의 오늘이 아닌, 다음 패러다임의 미래를 선제적으로 바라보고 준비하는 데 있다는 점이다.

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Compliance hiring is growing even as overall crypto hiring declines. What has changed in a market where new postings have fallen sharply?

Key Takeaways

• The crypto job market has not recovered to its 2022 peak. According to Coincub, new crypto jobs reached 66,494 in 2025, a 47% rebound from the prior year, but still below the 2022 high.

• The contraction deepened in 2026, with new postings on major job boards falling roughly 80% year-over-year in January.

• Among 2,932 active postings in H1 2026, engineering ranks first at 34.1% and compliance/legal ranks second at 10.4%. Active postings are concentrated in regulatory compliance and technical development.

• By sector, CEX (30.8%) and stablecoins/payments (13.4%) together account for nearly half of all postings. Gaming and NFTs represent 2.4%.

• In a market driven by token sales, demand was concentrated in community and token sale roles. As the market has shifted toward institutional participation, the ability to manage product operations and regulatory compliance has become more important.

1. The 2021-2022 Hiring Peak and Where the Market Stands Today

The most active hiring period in crypto was the stretch from late 2021 through the first half of 2022. Bitcoin and Ethereum reached all-time highs, NFT trading volumes surged, and DeFi TVL reached hundreds of billions of dollars.

Centralized exchanges expanded aggressively to support global operations. At the time, Coinbase had more than 250 open roles, Kraken more than 300, and Binance more than 600. DeFi protocols and NFT marketplaces absorbed engineers and marketers simultaneously, and the GameFi boom drew game studios into the hiring pool as well. Expansion took precedence over proving profitability.

New postings fell sharply from the second half of 2022 onward. Crypto-related jobs declined roughly 40% between 2022 and 2023 across most countries in North America and Europe. The collapse of FTX in November 2022 deepened the slowdown, and the market has not recovered to its peak since.

To assess the current state of crypto hiring and read market direction from the data, Tiger Research compiled a proprietary dataset of 2,932 active postings as of June 2026. The data was collected through manual tracking of web3.career, cryptocurrencyjobs.co, direct career pages of major firms (Greenhouse, Ashby, and Lever), and Korean local job platforms (Wanted and Jobkorea). DAO contributor roles, freelance positions, and contractor arrangements are excluded.

2. Major Crypto Firms Continue to Cut Headcount in H1 2026

Restructuring had been underway well before the first half of 2026. Consensys carried out layoffs in the second half of 2025, and the trend extended into 2026 across major exchanges including Coinbase, Gemini, Crypto.com, and Kraken.

March saw the highest concentration of layoff announcements in H1 2026, with six firms: Gemini, Crypto.com, Algorand, OP Labs, PIP Labs, and Messari all disclosing cuts in the same month. The first quarter of 2026 brought a combination of rising geopolitical tensions stemming from Iran and broader market weakness, and firms that needed to reset their strategic direction appear to have converged on March as the moment to act.

The stated rationale varied by firm. Algorand cited the macro environment and declining token prices. Crypto.com and Gemini pointed to AI integration. Coinbase announced a pivot toward becoming an “AI-native company.”

For some firms, repeated rounds of cuts ended in an acquisition at a fraction of their former valuation. Messari conducted three consecutive rounds of layoffs beginning in 2023 and was acquired by Blockworks in June 2026 for approximately $10 million. Having once been valued at $300 million, Messari’s trajectory captures the reality of the market in concentrated form.

3. Hiring Is Concentrating in Specific Regions

Crypto remains an industry with a high proportion of remote work. Among active postings in H1 2026, remote positions account for the largest share at 40.2%, or 1,180 postings.

Excluding remote roles, office-based hiring is concentrated in jurisdictions with established regulatory frameworks or limited regulatory unpredictability, including the United States (21.8%), Singapore (5.9%), and Hong Kong (4.2%).

The crypto industry once positioned itself as borderless, but as it has evolved into one that requires active regulatory engagement and local operations, its hiring structure is gradually consolidating around established regulatory hubs.

4. Compliance Roles Are on the Rise

Engineering ranks first among H1 2026 active postings at 34.1%, or 999 postings, indicating that demand for technical development has held up even as the broader crypto market has contracted.

The more notable shift is compliance and legal settling into a clear second place. This category was not tracked as a separate line item in the Tiger Research 2023 Global Crypto Jobs Report, yet within three years it has grown to account for one in ten of all active postings.

The pattern is sharper within exchanges. Among 904 exchange postings, engineering leads with 275 openings (30.4%), followed by compliance and legal at 145 (16.0%) and BD/sales at 61 (6.7%). Compliance postings outnumber BD/sales by a factor of 2.4, suggesting that exchanges are allocating more headcount to regulatory defense than to business expansion.

The compliance hiring trend can be traced in part to the full implementation of the EU’s MiCA framework, which made CASP licensing mandatory as of December 30, 2024. European exchanges and asset managers have been expanding their compliance teams around the same period.

The same dynamic is visible in Korea. Following the implementation of the Virtual Asset User Protection Act in July 2024, domestic exchanges have seen rising demand for compliance personnel. This helps explain why Korea’s share of compliance postings (18.4%) is nearly double the global average (10.4%).

The roles workers most want to see automated are equally clear.

In a survey conducted by CryptoJobsList, content creation and community management were most commonly identified as the functions workers want to see automated. Both involve repetitive tasks and emotional labor rather than high technical complexity, making them candidates for early displacement. Survey data also identifies them as the roles practitioners believe should be displaced by AI agents first. Hiring demand for these functions is declining at the same time that those already in the field identify them as prime automation targets.

5. CEX Dominance and the Rise of the Stablecoin Sector

CEX accounts for 904 postings, or 30.8% of the total, representing close to one-third of all active roles. Major exchanges including OKX (267 postings), Bybit (138), and Binance (135) drive this sector.

Stablecoins and payments ranks second at 392 postings (13.4%). However, Tether alone accounts for 224 of those postings (57.1%), with Ripple contributing a further 104 (26.5%). Together the two firms hold 83.6% of the sector, which means the figures reflect concentration among a small number of large firms rather than broad-based hiring growth across the sector. The second half of the year may look different. With stablecoin-related legislation advancing in the United States, the hiring environment for this sector is expected to shift materially in H2.

Market making and trading has reached 101 postings (3.4%), enough to constitute a standalone sector. Key firms include B2C2, GSR, Keyrock, and Wintermute. This category did not appear as a separate classification in the 2023 report. Its emergence reflects the entrenchment of institutional liquidity provision and asset management within crypto market infrastructure.

Gaming and NFTs account for just 71 postings (2.4%). This sector led hiring across the market during the GameFi boom of 2022 and 2023, but its share has since fallen below that of market making, which was a minor category at the time.

Hiring within the market is no longer driven by cyclical sensitivity. It has consolidated around sectors that emphasize structural stability: exchanges, payments, and regulatory infrastructure.

6. The Crypto Hiring Market After AI Adoption

The AI industry points in the opposite direction over the same period. The PwC 2026 Global AI Jobs Barometer, which analyzed more than one billion job postings across six continents, found that U.S. postings requiring AI-related skills reached approximately 1.12 million in 2025, up 66% year-over-year and representing 2.8% of all postings.

Crypto is following a similar pattern. The share of crypto job postings that mention AI skills rose from 23% in early 2025 to 53.1% by March 2026.

Taken together, AI is generating new roles across industries broadly, while the crypto market is restructuring toward higher productivity with a smaller workforce.

7. Contraction and Selectivity in the Crypto Hiring Market

The global crypto hiring market has not simply contracted in scale; the nature of the work being hired for has changed fundamentally.

The center of gravity has shifted from marketing to regulatory compliance and infrastructure operations. Roles focused on promoting tokens and growing communities, which were prevalent during the bull market, have declined sharply. Demand for people who work with operating systems directly, whether in exchange operations, stablecoin infrastructure, or on-chain risk management, has remained stable or grown.

Conversations with practitioners in the field reflect the same shift. Projects no longer describe themselves as looking for “degen” hires. Having moved past the early stage when few understood the industry, the blockchain sector is now applying the kind of rigorous, exacting hiring standards long associated with traditional finance and fintech.

The changes underway in the crypto hiring market reflect an industry that has passed through a speculative phase and is settling into the institutional mainstream. The market no longer seeks people who build elaborate illusions; it seeks specialists who can construct and demonstrate real infrastructure.

Appendix: Data Sources

Proprietary Data (2,932 postings) — web3.career / cryptocurrencyjobs.co / direct career pages (Greenhouse, Ashby, Lever, Polymer) / manual tracking of Korean platforms / manual LinkedIn sample / collection date: June 18, 2026

External Sources

• LinkedIn, January 2022: crypto job postings up 395% versus 2020

• CFTE, 2022: crypto and Web3 accounted for 67% of new tech hires

• Coincub Blockchain Jobs Report 2023: blockchain hiring in North America and Europe down approximately 40% between 2022 and 2023

• LinkedIn Jobs on the Rise 2026

• LinkedIn 2026 Grad’s Guide: AI Engineer ranked first in growth; U.S. AI postings up 639,000 (AI Engineer up 75,000)

• WEF/LinkedIn 2026: AI created 1.3 million new jobs; AI expert roles exceeded 3% of all LinkedIn postings

• CoinDesk, March 21, 2026 (original data: Up Top, William Burleson): new postings in January 2026 down approximately 80% year-over-year, averaging 6.5 per day

• Coincub Web3 Jobs Report 2025: 66,494 postings, up 47% year-over-year, below 2022 peak

• CryptoJobsList 2026 Web3 Workforce Report: share of postings mentioning AI rose from 23% to 53.1%

• web3.career 2025 Intelligence Report: remote postings down 50% year-over-year

• GENIUS Act: signed into law by President Trump on July 18, 2025

• Tiger Research 2023 Global Web3 Jobs Report

• Official layoff announcements by individual companies (2025–2026)

• Blockworks acquisition of Messari announced June 12, 2026; Surf: layoff data verification

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Key Takeaways

• 암호화폐 채용 시장은 2022년 이후 고점을 회복하지 못하고 있다. Coincub 기준 2025년 암호화폐 신규 일자리는 66,494건으로 전년 대비 47% 반등했으나, 2022년 고점에는 미치지 못했다.

• H1 2026 활성 공고 2,932건 기준, 엔지니어링은 34.1%로 1위, 컴플라이언스/법률은 10.4%로 단독 2위다. 현재 활성화된 공고는 규제 대응과 기술 개발에 몰려 있다.

• 섹터별로는 CEX(30.8%)와 스테이블코인·결제(13.4%)가 전체의 절반 가까이를 차지한다. 게임·NFT는 2.4%로 완전한 침체를 보인다.

• 토큰 세일 위주의 시장에선 커뮤니티와 토큰 세일 관련 직무에 대한 수요가 많았지만, 현재 기관 위주의 시장으로 변화하며 제품 운영, 규제 준수와 같은 업무를 수행할 인재가 더 중요해졌다.

1. 역대 최고점이었던 2022년과 지금의 채용 시장

암호화폐 시장에서 채용이 가장 활발했던 시기는 2021년 말에서 2022년 상반기였다. 비트코인과 이더리움이 최고가를 찍었고, NFT 거래량이 폭발적으로 늘었다. DeFi TVL은 수천억 달러 규모였다.

중앙화 거래소들은 글로벌 운영 확장을 위해 공격적으로 인력을 늘렸다. 당시 코인베이스는 250개 이상, 크라켄은 300개 이상, 바이낸스는 600개 이상의 채용 공고를 올려둔 상태였다. DeFi 프로토콜과 NFT 마켓플레이스는 엔지니어와 마케터를 동시에 흡수했고, GameFi 붐으로 게임 스튜디오들도 관련 인력을 채웠다. 수익성 검증보다 확장이 우선이던 시기였다.

하지만 2022년 하반기를 기점으로 신규 채용 공고가 급격히 줄었다. 글로벌 암호화폐 관련 일자리가 북미와 유럽 대부분 국가에서 2022년에서 2023년 사이 약 40% 급감했다. 2022년 11월에 일어난 FTX 붕괴 사태 이후 채용 시장 또한 침체되었고 결국 피크 시점을 회복하지 못한 채 지금에 이른다.

암호화폐 채용 시장의 현재 상황과 더불어 채용 데이터로 시장의 방향성을 분석하기 위해 타이거리서치에서 2026년 6월을 기준으로 활성화된 공고 2,932건을 자체 조사했다. web3.career, cryptocurrencyjobs.co, 주요 기업 직접 채용 페이지(Greenhouse·Ashby·Lever), 한국 로컬 채용 페이지(Wanted, Jobkorea) 수동 트래킹에서 확보한 데이터이며, DAO 컨트리뷰터, 프리랜서, 컨트랙터 방식의 고용은 포함되지 않는다.

2. 주요 암호화폐 기업들의 지속적인 감원 추세

본격적인 구조조정은 2026년 상반기 이전부터 이어져 왔다. 컨센시스(Consensys)는 2025년 하반기에 감원을 단행했고, 2026년 들어 코인베이스(Coinbase), 제미니(Gemini), 크립토닷컴(Crypto.com), 크라켄(Kraken) 등 주요 거래소로 확산됐다.

2026년 상반기 감원 사례 중 건수가 가장 많이 집중된 시기는 3월이다. 제미나이, 크립토닷컴, 알고랜드(Algorand), OP 랩스, PIP 랩스, 메사리(Messari) 등 6개 기업이 같은 달 감원을 발표했다.

2026년 1분기는 이란발 지정학적 긴장 고조와 시장의 침체가 맞물렸다. 이로인해 사업 방향을 재설정해야 하는 기업들의 결정이 3월에 집중된 것으로 보인다.

다만 감원 명분은 기업마다 달랐다. 알고랜드는 매크로 환경과 토큰 가격 하락을 이유로 들었고, 크립토닷컴과 제미니는 AI 통합을 전면에 내세웠다. 코인베이스는 “AI 네이티브 기업”으로의 전환을 선언했다.

반복되는 감원 끝에 고점 대비 30분의 1 가치로 인수된 기업도 있다. 메사리는 2023년부터 3차례 연속 감원을 단행했고, 2026년 6월 블록웍스(Blockworks)에 약 1,000만 달러에 인수됐다. 한때 3억 달러 밸류에이션까지 받았던 메사리는 시장의 현실을 압축적으로 보여준다.

3. 규제 정비 지역으로의 채용 쏠림 현상 심화

암호화폐 시장은 여전히 원격 비중이 높은 산업이다. H1 2026 활성 공고 기준 리모트 근무 형태의 포지션이 40.2%(1,180건)로 가장 많다. 리모트 근무 형태를 제외한 오피스 기반 채용은 미국(21.8%), 싱가포르(5.9%), 홍콩(4.2%)처럼 규제 체계가 정비됐거나 예측 불가능한 규제 리스크가 적은 지역에 몰려있다.

한때 무국적 산업을 표방했던 암호화폐 시장이 규제 대응과 현지 운영이 필요한 산업으로 바뀌면서, 고용 구조도 점차 규제 허브 중심으로 자리를 잡아가고 있다.

4. 규제 대응(컴플라이언스) 직무의 급부상

2026년 상반기 채용 공고 중 엔지니어링 직무가 34.1%(999건)로 1위다. 암호화폐 시장이 위축되는 동안에도 기술 개발 수요는 유지됐다고 볼 수 있다.

눈에 띄는 변화는 컴플라이언스/법률의 단독 2위 안착이다. 타이거리서치 2023 글로벌 암호화폐 채용 시장 리포트에서 별도 항목으로 집계되지 않았던 직군이 3년 만에 전체 채용의 10분의 1을 차지하는 상위 직군이 됐다.

거래소 내부를 보면 이 변화가 더 선명하다. 거래소 공고 904건 중 엔지니어링이 275건(30.4%)으로 1위, 컴플라이언스/법률이 145건(16.0%)으로 2위, BD/영업은 61건(6.7%)으로 3위다. 컴플라이언스가 BD/영업보다 2.4배 많다. 거래소들이 사업 확장보다 규제 방어에 더 많은 인력을 쓰고 있다는 것으로 해석 가능하다.

추가적인 컴플라이언스 채용 증가의 배경으로 꼽을 수 있는 건 EU MiCA 전면 시행(2024년 12월 30일 CASP 라이선스 의무화)이다. 유럽 거래소와 자산 운용사가 비슷한 시기에 채용을 늘려가고 있기 때문이다.

한국도 마찬가지다. 가상자산이용자보호법(2024년 7월) 시행 이후 국내 거래소의 준법감시 인력 수요가 높아졌고, 한국의 컴플라이언스 채용 비중(18.4%)이 글로벌 평균(10.4%)을 두 배 가까이 웃도는 배경이 됐다.

반면 대체하고 싶은 직무도 뚜렷해졌다.

크립토 잡리스트(CryptoJobList)는 콘텐츠 제작과 커뮤니티 관리 같은 직무를 “가장 AI로 대체하고 싶은 직무”로 꼽았다. 업무 난이도 자체는 높지 않지만 감정적인 소모가 발생하며 반복 업무를 수행하기 때문에 대체 가능성이 높은 직무다. AI 에이전트에 의해 가장 먼저 대체되어야 한다는 설문 결과 또한 존재한다. 해당 직무들은 채용 수요가 줄어듦과 동시에 현업자들이 뽑은 자동화 대상 직군이라고 볼 수 있다.

5. 거래소의 독주, 스테이블코인 시장의 성장

섹터별 채용 공고는 중앙화 거래소에서 904건(30.8%)으로 전체 비중의 3분의 1 가까이를 차지한다. OKX(267건), Bybit(138건), Binance(135건) 등 대형 거래소들이 이 섹터를 이끈다.

스테이블코인·결제는 392건(13.4%)으로 2위다. 다만 테더(Tether)가 이 섹터 내 224건(57.1%)을 차지하고 리플(Ripple)이 104건(26.5%)으로 뒤를 잇는다. 두 기업이 섹터 전체의 83.6%를 점유하기 때문에 섹터 전반의 채용 확장이라기보단, 소수 대형사 집중 효과에 가깝다고 볼 수 있다. 하반기는 또 다른 모습이 예상된다. 미국 내 스테이블코인 관련 법안에 속도가 붙고 있기에 스테이블코인 관련 채용 환경이 크게 변화할 것으로 예상된다.

마켓메이킹·트레이딩은 101건(3.4%)으로 독립 섹터를 형성할 규모가 됐다. B2C2, GSR, 키락(Keyrock), 윈터뮤트(Wintermute) 등이 주요 기업이다. 2023년 리포트에는 별도 분류가 없었던 카테고리다. 기관 유동성 공급과 자산 운용에 대한 수요가 암호화폐 시장에 자리 잡은 결과다.

게임·NFT는 71건(2.4%)에 불과하다. 2022~2023년 GameFi 붐 당시 시장 내 채용을 이끌었던 섹터지만 지금은 그 비중이 과거 마이너 영역이었던 마켓메이킹보다 낮아졌다.

결국 시장 내 채용은 더 이상 사이클 민감도에 의존하지 않고 거래소, 결제, 규제 인프라 등 안정성을 강조하는 섹터에 남아 안착하고 있다.

6. AI 인재 수요의 증가

같은 기간 AI 산업의 채용은 반대 방향을 가리킨다. PwC 2026 Global AI Jobs Barometer는 6개 대륙의 10억 개 이상 채용공고를 분석했다. 미국에서 AI 관련 스킬을 요구하는 채용공고는 2025년 약 112만 건으로 전년 대비 66% 늘었고, 전체 공고의 2.8%를 차지했다.

암호화폐 시장도 같은 상황이다. 관련 공고 내 AI 스킬 언급 비율은 2025년 초 23%에서 2026년 3월 53.1%로 상승했다.

결국 AI는 전 산업군에 걸쳐 새로운 직무를 만들어내는 동시에, 암호화폐 시장은 더 적은 인력으로 더 높은 생산성을 요구하는 방향으로 재편되고 있다.

7. 줄어든 규모와 달라진 업무, 디젠들은 어디로?

글로벌 암호화폐 채용 시장은 이제 단순히 사람을 적게 뽑는 것을 넘어, 채용하는 업무 자체가 완전히 달라졌다.

과거 마케팅 위주였던 채용의 중심이 이제는 ‘규제 준수’와 ‘인프라 운영’으로 완전히 이동했다. 과거 호황기처럼 토큰을 홍보하고 커뮤니티를 키우던 마케팅 직무는 크게 줄어들었다. 반면 거래소 운영, 스테이블코인 인프라 구축, 온체인 리스크 관리처럼 실질적인 시스템을 다루는 인력 수요는 여전히 탄탄하거나 오히려 늘고 있는 상황이다.

실제로 많은 프로젝트 현장의 목소리를 들어보면 그들은 더 이상 ‘디젠(Degen)’ 채용을 원하지 않는다. 모두가 시장이 대해 잘 몰랐던 초기 단계를 지나 산업의 틀을 갖추기 시작하면서, 블록체인 업계도 전통 금융이나 핀테크 기업처럼 까다로운 채용 기준을 적용하기 시작한 것이다.

결국 암호화폐 채용 시장의 이 같은 변화는 산업이 투기의 시대를 지나 제도권 안으로 안착하고 있음을 보여준다. 시장은 이제 화려한 신기루를 만드는 사람 대신, 단단한 현실의 인프라를 구축하고 증명해낼 진짜 전문가만을 원하고 있다.

별첨: 데이터 출처

자체 수집 (2,932건)
web3.career / cryptocurrencyjobs.co / 직접 채용 페이지(Greenhouse·Ashby·Lever·Polymer) / 한국 수동 트래킹 / LinkedIn 수동 샘플 / 수집 기준일: 2026년 6월 18일

외부 인용

• LinkedIn 2022.01: 암호화폐 채용 공고 2020년 대비 395% 증가

• CFTE 2022: 암호화폐·Web3가 기술 신규 채용의 67% 차지

• Coincub Blockchain Jobs Report 2023: 2022~2023년 북미·유럽 블록체인 채용 약 40% 감소

• LinkedIn Jobs on the Rise 2026

• LinkedIn 2026 Grad’s Guide: AI Engineer 성장률 1위, 미국 AI 공고 +639,000건 (AI Engineer +75,000건)

• WEF·LinkedIn 2026: AI 신규 일자리 130만 개, AI expert 비중 LinkedIn 전체 공고의 3% 초과

• CoinDesk 2026.03.21 (원 데이터: Up Top, William Burleson): 2026년 1월 신규 공고 전년比 약 -80%, 하루 6.5건

• Coincub Web3 Jobs Report 2025: 66,494건, 전년比 +47%, 2022년 고점 미회복

• CryptoJobsList 2026 Web3 Workforce Report: AI 언급 기준 23%→53.1%

• web3.career 2025 Intelligence Report: Remote 공고 전년比 50% 감소

• GENIUS Act: 2025년 7월 18일 트럼프 대통령 서명 발효

• Tiger Research 2023 Global Web3 Jobs Report

• 각사 공식 감원 발표 (2025~2026년)

• Blockworks-Messari 인수 발표 (2026년 6월 12일)

• Surf: Layoff 데이터 검수

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Summary

Crypto has crossed from experimentation into industry. The form that industry is taking is the Internet Capital Markets, or ICM: a structure in which asset issuance, trading, and settlement all complete on a single public blockchain.

Capital markets today still run on infrastructure designed before the internet. Even a simple stock transaction passes through clearinghouses and depositories, and settlement takes at least a day. The ICM removes that lag entirely, because assets move across a single ledger rather than through a chain of institutional records. It is the next stage of capital market architecture.

The United States is moving fastest to set the standard. Congress defined the legal status of stablecoins through the GENIUS Act, and in March 2026 the SEC and CFTC classified 16 assets, including Solana (SOL), as digital commodities, clearing much of the regulatory uncertainty that had been holding capital back. The pattern repeats: the jurisdiction that sets the standard sets the terms of the market, and that pattern is now playing out in the ICM.

Solana is the network where that shift is taking concrete form. It is accumulating both institutional case studies and regulatory design simultaneously. Major financial institutions, including J.P. Morgan, State Street, and Citi, have built cases on Solana. The Solana Policy Institute, established in Washington, DC, did not wait for rules to be finalized; it submitted the Project Open pilot framework directly to the SEC, building precedent rather than waiting for it.

As the standard consolidates in the United States, the window for Asian institutions narrows. The first-mover phase, in which every piece of infrastructure had to be designed from scratch, has already passed. The practical path now is to adopt proven infrastructure and regulatory references, reducing trial and error. For institutions whose home regulators are moving slowly, jurisdictions such as Singapore and the UAE, where frameworks are already in place, offer a route to engage with Solana’s validated model first.

The question of whether and on what timeline to engage remains a policy and risk judgment for each institution and its regulator. Among public chains, Solana has accumulated a significant number of institutional pilots and live transactions. This report does not benchmark it against private or permissioned ledgers.

📥 Download Report

1. Crypto: From Experiment to Industry

New technologies generally move through a consistent set of stages as they pass from experiment to industry, as the internet, fintech, and AI each illustrate.

1. Experimentation: a small group of developers and early users validate the technology in a regulatory vacuum.

2. Overheating: as the potential becomes widely known, capital floods in and cycles of mania and collapse repeat.

3. Regulatory intervention: once the market reaches scale, authorities step in to set institutional boundaries.

4. Industry formation: as regulatory risk and practical utility are confirmed, the technology combines with existing industries to form an industry of its own.

The internet, the most prominent of these technologies, passed through experimentation in the 1990s and the overheating of the dot-com bubble, then settled into today’s industry as regulation and standards took shape after the bubble burst. Fintech moved from the experiments and investment frenzy of early startups into mainstream finance as governments built electronic-banking and simple-payment regimes. AI has passed the peak of expectations around generative models and now sits in the intervention stage, where governments are drafting regulatory frameworks. Each follows the same path from experiment to industry, differing only in pace and form.

Crypto today sits between the third and fourth stages. After Bitcoin appeared, a small group of developers tested its use for payment and settlement (experimentation). Investors rushed in and out each time the potential became visible, as in the 2017 ICO boom and the 2021 DeFi wave (overheating). The 2022 collapse of FTX was both the peak and the turning point. Through repeated collapses, speculative demand was filtered out and real use cases were proven, and once the market reached systemic scale, US regulators turned toward formalization rather than neglect or crackdown (regulatory intervention).

Because crypto seeks to replace the core financial functions of settlement, payment, and issuance directly, it met friction with conventional financial institutions and took longer to be absorbed. Only now has crypto reached the stage between regulatory intervention and industry formation.

On the regulatory side, there has been notable progress in recent years. The US Congress passed the GENIUS Act, which defined the legal status of stablecoins, and in March 2026 the SEC and CFTC confirmed 16 assets, including SOL, as digital commodities. Much of the regulatory uncertainty that had blocked capital has lifted. Core measures that would govern the overall market structure, including the CLARITY Act, remain under discussion.

As the industry-formation stage begins, institutional adoption within the crypto landscape continues to increase. Asset managers are putting funds on-chain, and banks are settling funds on-chain. The tokenized real-world asset (RWA) market grew about 257% in 15 months, from $5.4 billion in early 2025 to $19.3 billion at the end of March 2026, and including stablecoins, on-chain assets reach roughly $300 billion (rwa.xyz, as of June 10, 2026).

This is not yet large enough to call a full-scale industry, but industry formation is beginning alongside the buildout of regulation.

2. The Future of the Crypto Industry: Internet Capital Markets (ICM)

The future toward which crypto is heading, now that it has entered the industry stage, is the reconstruction of the capital market itself. This future can be defined as Internet Capital Markets (ICM). It is a capital market in which the issuance, trading, and settlement of assets all take place on a single public blockchain.

Today’s capital market runs on a structure designed before the internet. Buying and selling a single share is a clear example. At the moment of execution, the asset and the cash do not change hands immediately. A clearinghouse stands between buyer and seller and absorbs the risk that one side fails to perform before settlement. In return, the clearinghouse requires margin from both sides, and that money is locked until settlement completes. In the US, the book transfer at the depository is only finalized on the business day after execution.

Because brokers, exchanges, clearinghouses, depositories, and custodians each keep their own separate ledgers, they must check those ledgers against one another every business day to reconcile them, and any discrepancy delays settlement. For cross-border trades, currency conversion and the depositories of each country are added, so settlement can stretch to T+3 or longer. This structure was designed for an era when counterparties could not be trusted, and that design is now itself a cost.

In Internet Capital Markets, code takes over the role the clearinghouse played. The buyer’s payment and the seller’s asset are placed into a smart contract at the same time, and the two transfers execute as a single transaction. If either side’s condition is not met, the entire transaction is canceled. A case where only the buyer’s payment leaves or only the asset transfers cannot occur technically. Because counterparty performance risk is removed at the level of code, no clearinghouse is needed to require margin. Because all participants share the same ledger in real time, there is no reconciliation between institutions. Execution and settlement complete together within seconds.

The actors driving this change are expanding from crypto startups to conventional financial institutions. The very institutions that earned revenue from the layered intermediation structure are now taking part. This movement reflects a pattern in which, at each tipping point, institutions that followed late paid higher costs or lost their leading position.

The shift to electronic trading in the 1990s is a clear example. Large institutions built on floor trading initially resisted electronic platforms such as Island ECN and Instinet, and only after these became the standard did they follow late, through acquisition and absorption. The fintech shift followed the same pattern. Only after digital banking had taken their customers did conventional banks launch their own apps or acquire fintech firms. Each time they faced the same choice, to design the new infrastructure and redefine their role, or to accept a structure designed by others. Infrastructure replacement that has passed the tipping point is hard to reverse, and institutions are moving because they know that cost.

This change is happening fastest in the US. As the center of global capital markets, the US has shown through history that whoever sets the standard in financial infrastructure designs the market.

After the dollar became the reserve currency under the 1944 Bretton Woods system, trade and financial transactions worldwide were priced and settled in dollars. CHIPS, designed by US private banks, processes more than $2.2 trillion in domestic and international payments each business day, and the NYSE and Nasdaq serve as the reference venues where global companies raise capital (The Clearing House, June 2026). The SEC’s disclosure standards became the reference for capital-market regimes in other countries. Whoever set the standard defined the terms of the market, and the rest had to follow their rules.

The US is working to create the same pattern in Internet Capital Markets, and that movement has already begun. It established regulatory standards first, and on top of them institutions have begun building cases. More than 99% of stablecoins worldwide are dollar-denominated, and the base unit of on-chain transactions is also the dollar (rwa.xyz, June 10, 2026).

In the RWA market, US Treasuries came on-chain earliest and in the greatest volume, and large global financial institutions began their on-chain practice earlier in the US. The range of assets eligible for tokenization, the settlement standards, and investor-protection requirements are all being decided first in the US.

Asia is aware of this change as well. Financial authorities in Singapore, Hong Kong, and Japan are building out digital-asset regulatory frameworks, and large institutions in the region have begun to consider adopting on-chain infrastructure. The US is clearly ahead, however, in the pace of regulatory clarity and the density of institutional practice references.

This is why Asian institutions are increasingly visiting the US in person. An institution that does not take part in the process of forming the standard ends up having to accept the finished standard. The change has become a question not of whether to act but of how quickly.

3. Internet Capital Markets in Practice: Solana

The network that shows a concrete implementation of US Internet Capital Markets is Solana. Within a single ecosystem, the building of institutional practice references and the design of the regulatory framework are proceeding at the same time.

Solana built its technical foundation in the retail market. It treated the network overload caused by concentrated DeFi demand in 2021 as an occasion to improve performance, and it proved its throughput and stability by handling the heavy traffic of the 2023 memecoin cycle.

In October 2025, when a market crash coincided with an AWS outage, fees on other chains rose to as much as $100 per transaction while Solana operated without interruption at $0.0013 per transaction. The infrastructure stability that institutional finance requires was secured first through stress tests in the retail environment.

In 2025, Solana declared “building Internet Capital Markets” as its official strategy and shifted its focus to institutional payments and asset tokenization. The Token-2022 standard introduced for this purpose embeds seizure, freezing, allowlist management, and confidential-balance functions as code in the token itself. An issuer can implement compliance requirements inside the token without going through an external system. It resolves finance’s essential requirements for eligibility to hold and trade assets at the protocol layer.

On this infrastructure, US financial institutions carried out working transactions. Seven large institutions, J.P. Morgan, State Street, Citi, Franklin Templeton, Visa, PayPal, and Western Union, have initiated PoC or have executed working transactions on Solana. This includes three of the eight US global systemically important banks (G-SIBs).

At the same time, Solana made its participation in regulatory design concrete. The Solana Policy Institute (SPI), founded in Washington, DC, in spring 2025, recruited the former CEO of the DeFi Education Fund and the former CEO of the Blockchain Association and is carrying out policy work.

Notably, instead of waiting for legislation to pass and reacting afterward, SPI chose to submit a pilot framework called Project Open directly to the US Securities and Exchange Commission (SEC). The strategy is to propose a regulatory precedent first and thereby advance both business diversification and the setting of regulation at once.

Solana is thus pursuing technical stability, the building of working cases by large institutions, and the setting of regulatory standards at the same time within a single ecosystem. This is why Solana is identified as core infrastructure when reading the current structure and the future regulatory direction of US Internet Capital Markets.

4. Institutions on Solana: Sector Case Analysis

Institutional engagement with Solana-based Internet Capital Markets is developing across multiple fronts, though not all participants share the same objective. Entry strategies vary considerably depending on each institution’s strategic priorities and operating constraints. Making sense of this layered activity requires an analytical framework built around two core axes.

First axis: Regulatory posture

• Compliance-Driven: Institutions in this category work within established regulatory frameworks, accepting existing legal guidelines to achieve capital efficiency quickly. J.P. Morgan’s same-day settlement of commercial paper is representative.

• Frontier-Defining: Institutions in this category operate in areas where clear rules do not yet exist, encoding compliance requirements directly into smart contracts through programmable compliance and establishing new precedent in the process. Orca’s permissioned pool illustrates this approach.

Second axis: Depth of value chain integration

• Wrapper: The entry-level stage, in which existing financial infrastructure remains in place and the token functions as a simple certificate of record.

• Native: The advanced stage, in which issuance, clearing, and settlement all complete on a single ledger. Intermediary structures are replaced by smart contracts, enabling T+0 settlement and eliminating counterparty performance risk.

Together, these two axes form a matrix that provides a clear reference point for assessing where institutions stand in their on-chain positioning. This report maps that framework across four functional areas of the capital markets to examine which cost structures and constraints of conventional infrastructure each institution has addressed, and what strategic conclusions follow from those choices.

The four sectors are: 1) banking and capital markets, 2) payments and stablecoins, 3) real-world asset tokenization (RWA), and 4) infrastructure buildout.

4.1 Banking and Capital Markets

The banking and capital markets sector covers bond issuance, trade finance, and treasury management. It is the set of processes by which institutions raise funds, send and receive trade payments, and put idle capital to work. It is a core revenue source for conventional financial institutions and the area where the cost savings from the shift to Internet Capital Markets appear earliest and most directly.

All three areas in this sector share the same critical problem. There is a time gap between the moment a trade is executed and the moment the funds actually move, that is, settlement.

• Bond issuance: completing an issuance requires the arranger, clearinghouse, depository, and custodian each to record their own ledgers separately and then cross-check them afterward, a complex manual process.

• Trade finance: processing a single bill of exchange consumes days to weeks before funds are disbursed, as the issuer, bank, guarantor, and payee verify the ledger in sequence.

• Treasury management: large idle funds held by an institution stay locked in the system, unable to convert into yield-bearing assets outside standard business hours, which is why liquidity freezes at night and on weekends.

In a high-rate environment, this settlement delay creates a large opportunity cost by tying up funds across the capital market. During a one-day settlement gap (T+1), substantial funds sit idle in the infrastructure and cannot move.

By our analysis, the cost of capital left idle because of this delay reaches approximately $32 billion a year in the US Treasury market alone, and widening the view to the entire US fixed-income market, the annual opportunity cost exceeds $45 billion. In effect, the speed limits of the existing financial system impose large hidden costs on market participants.

On Internet Capital Markets infrastructure, this chronic time gap disappears. This is due to atomic settlement, known as delivery versus payment (DvP), in which the asset transfer and the payment are bundled into one transaction and processed in real time. Because if one side of the trade is not performed the other side does not execute either, the clearinghouse that absorbed performance risk in the middle is no longer needed, and the reconciliation process that each institution ran separately disappears. As a result, execution and clearing complete within seconds (T+0).

State Street x Galaxy: On-Chain Treasury Management (SWEEP)

Launched on Solana on May 5, 2026, the State Street Galaxy On-chain Liquidity Sweep Fund (SWEEP) is an on-chain fund for institutional investors that takes in stablecoins (PYUSD, USDC) or fiat currency and invests in safe assets such as short-term US Treasuries to generate yield. Leading institutions from conventional finance and the Web3 ecosystem established a structure of separated custody and operation based on their respective expertise, raising reliability. The specific division of roles is as follows.

• State Street: handles custody of conventional assets such as short-term US Treasuries and fund administration, bringing established asset-management capability to the on-chain environment.

• Galaxy Digital: as a financial firm specializing in digital assets, leads the fund’s issuance and the structuring of on-chain liquidity.

• Anchorage Digital: as a regulated digital-asset custodian, is responsible for the secure, separated custody of on-chain assets, namely stablecoins and the issued tokens.

As its name shows, the fund draws on the sweep account concept from conventional finance. A sweep account is a financial service that automatically invests a company’s or institution’s funds in short-term bonds or MMFs to earn yield once the funds are deposited. SWEEP implements this delegated treasury function as an on-chain fund on the blockchain, supporting institutions’ advanced treasury management.

It is a new opportunity in particular for Web3 foundations that hold large amounts of stablecoins. Under existing infrastructure, using conventional financial services required converting stablecoins into dollars first before subscribing, which incurred friction costs in the form of conversion and transfer fees and unnecessary time delay.

In a future macro environment where the global stablecoin supply is expected to expand further, SWEEP enables direct deposits into and withdrawals from a Treasury-yield asset from an institution’s wallet, with issuer-controlled eligibility enforced on-chain.

Treasury management is of course possible through Treasury-tokenization products such as BlackRock’s BUIDL or Franklin Templeton’s BENJI, but simply investing in a single asset and automated treasury management, in which the system manages the funds on its own, differ clearly in capital efficiency. SWEEP operates in three stages.

• Stage 1, subscriptions: around the clock, when an investor deposits stablecoins (PYUSD, USDC) from an on-chain wallet or transfers dollars, SWEEP tokens are issued in proportion to the value at that moment.

• Stage 2, asset allocation: most of the deposits are invested in safe assets such as short-term US Treasuries to produce steady yield. At the same time, a set portion is held as a liquidity buffer in stablecoins so the fund can meet redemption requests at any time, with State Street holding the conventional assets and Anchorage Digital holding the on-chain assets in separated custody.

• Stage 3, DeFi utilization: the issued SWEEP tokens are used as collateral or lending assets in external DeFi protocols to mobilize capital further. The specific uses and synergies here will diversify with how the connected DeFi ecosystem expands.

As an example, Ondo Finance’s flagship fund OUSG made an anchor investment of approximately $200 million in SWEEP at launch, representing around 26% of its TVL at the time (State Street IR, December 2025). This commitment reflects confidence in the asset’s reliability as an on-chain cash management product, and as that utility becomes more firmly established, synergies within the ecosystem are likely to broaden.

The key point is that, on Solana, this is not merely a proof of concept (PoC) but a commercial-proof stage in which real, large-scale capital is moving. Asian institutions, many of which remain at the pilot stage, can treat this as a live-operation reference point for the next-generation infrastructure they are building.

For such a proven system to operate, however, the regulatory groundwork must come first. In the end, what matters is not a technology race but the pace at which regulation is formalized. In Asia, the timing of an equivalent product depends on when each jurisdiction establishes the legal basis for locally regulated stablecoins and on-chain Treasury management.

Citi x PwC: Tokenizing Trade Finance (Bill of Exchange)

Existing trade finance has kept a low-efficiency structure in which funds take days to weeks to be disbursed, passing through extensive paper documentation and multiple layers of intermediaries. The time delay and intermediary fees in this process have been a main drag on companies’ asset productivity and a major obstacle to gaining visibility into the cash flow that disbursement depends on.

The bill of exchange, central to international trade, is a security through which an exporter demands payment from an importer and a key credit-settlement instrument. In effect, after shipping goods, the exporter issues a document to the importer specifying a payment deadline. Because the exporter can present this document to a bank and borrow against it before maturity, it serves as one of the most important means of securing trade financing. Reducing the time it takes to process this bill of exchange is therefore central to corporate cash-flow management.

Under the current paper-based system, however, a physical time gap arises at every step as the bill moves back and forth and the bank verifies it before paying out, so funds inevitably get tied up. If this bill of exchange could be verified and circulated instantly on a digital ledger, a company could secure the cash it needs in real time without waiting.

To resolve this structural capital friction and test the possibility of supplying real-time liquidity across the supply chain, Citi worked with PwC and Solana to complete an internal proof of concept (PoC) that converts a conventional bill of exchange into a tokenized digital asset. The roles of the participating institutions are as follows.

• Citi: led the project and designed and ran the full on-chain lifecycle of the bill of exchange (issuance, financing, circulation, and settlement) in a simulation environment.

• PwC: as a collaborating partner, supported the project’s simulation process throughout.

In the simulation environment built on this collaboration, the full lifecycle of the bill of exchange is automated through smart contracts on Solana rails. By streamlining the complex conventional process on-chain, settlement time that previously took days was reduced to minutes, and the cost of manual reconciliation was recorded at zero, according to the participants.

The case is significant for demonstrating that the bill-of-exchange settlement cycle, the oldest bottleneck in trade finance, can be shortened to minutes and the manual reconciliation process removed. It is a key indicator of how far tokenizing off-chain assets can raise the liquidity of corporate treasury assets and the efficiency of treasury management.

Because this project is at the stage of an internal PoC in a simulation environment, the move to actual commercial operation will likely take time.

The structure carries strong implications for Asian finance, where global trade hubs are concentrated. For regional institutions preparing to adopt next-generation supply-chain finance and trade capital markets, the technical results of this PoC and its ledger-integration mechanism will serve as a concrete reference for how to build on-chain infrastructure.

J.P. Morgan x Galaxy: Issuing Commercial Paper (USCP)

US commercial paper (USCP) is the most widely used instrument for companies raising short-term operating funds. The existing issuance and trading and liquidity infrastructure carried a structural inefficiency. Because they had to pass through multiple intermediaries such as clearinghouses and custodians, the funds arriving and the books matching, that is, settlement and reconciliation, normally took one to two days (T+1 to T+2).

To resolve this friction, in December 2025 J.P. Morgan arranged a $50 million issuance of US commercial paper on the Solana public blockchain. This was not a simple simulation (PoC) but among the first live debt-security transactions on a public blockchain, completed by combining real institutional capital with stablecoin (USDC) settlement. The division of roles among participants was clear, as follows.

• J.P. Morgan (arranger): as arranger, created the USCP tokens directly on the Solana blockchain and oversaw the atomic settlement of the primary issuance.

• Galaxy (issuer and structuring agent): the parent, Galaxy Digital Holdings LP, served as the actual issuer of the paper, while its investment-banking affiliate, Galaxy Digital Partners LLC, acted as structuring agent, keeping the two roles clearly separated.

• Coinbase and Franklin Templeton (buyers and infrastructure support): Coinbase and Franklin Templeton stepped in as lead investors and buyers. Coinbase in particular provided private-key custody and wallet services for the newly issued USCP tokens and handled the USDC on/off-ramp infrastructure.

By combining this stablecoin payment network with on-chain atomic settlement (DvP), J.P. Morgan was able to turn a corporate funding cycle that took days on the existing financial network into an immediate, real-time settlement system.

• Stage 1, token creation: following the terms designed by the structuring agent (Galaxy Digital Partners LLC), the arranger J.P. Morgan created the on-chain USCP tokens directly on the Solana blockchain.

• Stage 2, funding: the lead investor Coinbase and the buyer Franklin Templeton sourced the stablecoin (USDC) issued by Circle to pay for the paper and prepare settlement. Future redemption payments are also made in USDC.

• Stage 3, custody and infrastructure: Coinbase Institutional provided private-key custody and wallet services for the newly issued USCP tokens and handled the USDC on/off-ramp infrastructure essential to live settlement.

• Stage 4, on-chain atomic settlement: under J.P. Morgan’s arrangement, the delivery of the USCP tokens and the payment of USDC were processed as atomic settlement (DvP). The clearing process that normally took T+1 to T+2 through multiple intermediaries completed instantly on-chain.