Key Takeaways

• SEC에서 온체인 볼트에 기존 증권법 논리가 상품별 사실관계에 따라 적용될 수 있다는 성명을 냈다. 넓게 적용하면 볼트·큐레이터를 넘어 재량 기반 상품 전반, 약 259억 달러 상당의 시장까지 잠재적 영향권에 들어간다.

• SEC는 규제 바깥에 있는 코드를 겨냥하는 것이 아니라 재량권을 행사하는 주체를 겨냥한다.

• 스테이크하우스 파이낸셜, 메이플 파이낸스 등 규제 친화적 DeFi를 빌딩하는 팀들은 이미 이러한 부분에 대해 의식하고 대응해왔다.

• 역사적으로 비슷한 사례를 살펴보면, 결국 기존 증권법 체계 내에 완전한 정식 등록을 완료하거나 새로운 법적 면제 규정을 입법화하는 것만이 답이었다.

• 결국 지금의 대응은 잠깐 시간을 벌어주는 임시방편이다. 이 시간을 규제 이후 대응 인프라로 바꿀 자본이 있는 큐레이터만 살아남고, 그렇지 못한 중소형 큐레이터는 시장에서 밀려난다.

1. SEC가 겨눈 건 코드가 아닌 재량권

2026년 7월 22일, SEC의 헤스터 피어스(Hester Peirce) 위원이 “Headstands and Summervaults”라는 성명을 냈다.

해당 성명에 대해 간단히 설명하자면, 온체인 볼트와 대출 전략에도 기존 증권법 법리인 하우이 테스트(Howey Test)를 그대로 적용할 수 있다는 것이다.

1946년 판례로 확립된 하우이 테스트는 자금 조달과 운용의 ‘경제적 실질’을 판단하며, 별도의 입법이나 개정 절차 없이도 즉시 적용할 수 있는 사실관계 기반의 기준이다. 따라서 하우이 테스트는 새로운 형태의 금융 상품이 등장할 때마다 그 기술적 구조와 무관하게 일관되게 적용되어 왔다.

결국 온체인 볼트나 탈중앙 대출 전략이 아무리 블록체인 기술로 구현되어 있더라도, 자금 모집과 운용의 실질이 하우이 테스트의 세 가지 핵심 요건을 충족한다면 예외 없이 기존 증권법의 정식 규제 대상이 될 수 있다는 것이다. 만약 어떤 볼트라도 위 조건이 모두 충족된다면 ‘투자계약(증권)’으로 분류된다.

물론 해당 성명은 개별 위원의 성명이므로 즉각적인 강제력은 없다. 하지만 이는 SEC 크립토 TF가 정립해 온 증권법 테두리 내 영역을 구체적인 상품에 대입한 첫 사례로 평가받으며 관련 플레이어들에 대한 우려를 발생시키고 있다.

실제로 성명 발표 직후 볼트 인프라의 기반인 모포(Morph)의 MORPHO 토큰은 일시적으로 약 5% 하락하기도 했다.

다만 이러한 법리가 실제 적용될 경우, 규제의 화살은 스마트 컨트랙트로 작동하는 볼트 자체가 아닌 리스크 큐레이터 및 실질적인 재량권을 휘두르는 DeFi를 향할 가능성이 높다.

모포가 구축한 볼트 인프라는 자산 운용을 위한 기술적 수단에 불과하며, 통제 주체가 부재한 코드는 규제 당국의 직접적인 제재 대상이 아니기 때문이다.

2. 왜 하필 큐레이터가 표적인가

큐레이터는 볼트에 배분되는 자금 규모와 리스크 수준을 결정하며, 예치자의 자금 운용에 실질적인 재량권을 행사한다.

반면, 볼트는 큐레이터가 자산 운용에 활용하는 단순한 도구에 불과하다. 대부분의 볼트는 관리자 키나 수정 권한 없이 배포되는 스마트 컨트랙트로 구축되어 있어, 배포자조차 임의로 작동을 중단하거나 로직을 변경할 수 없다.

본래 금융 규제는 소환장 발부, 자산 압류, 영업 중단 명령을 수용하고 이행할 식별 가능한 법적 주체를 전제로 작동한다. 그러나 통제 주체가 부재한 불변 코드에는 명령을 전달받아 실행할 관리자가 존재하지 않는다.

결과적으로 규제 당국이 직접 제재할 수 없는 코드는 뒤로 하고 재량권에 집중하게 되었다.

이는 과거 토네이도 캐시와 유니스왑 랩스 사례에서도 확인할 수 있다.

토네이도 캐시 사건의 핵심 쟁점은 “통제할 수 없는 불변 코드를 제재 가능한 재산으로 볼 수 있는가”였다.

유니스왑 랩스 사건에서는 “비수탁 인터페이스를 운영한 회사가 사실상 무등록 브로커나 거래소 역할을 했는가”가 문제 됐다.

두 사건은 코드의 법적 지위와 서비스 운영 행위에 초점이 맞춰졌고, 고객의 자산을 대신 판단하고 운용하는 재량권 자체는 직접적인 판단 대상이 되지 않았다. 결국 투자 재량을 근거로 증권법상 책임을 구성하는 데까지 이어지지 못했다.

하지만 이번엔 다르다. “이 프로토콜을 누가 만들었는가”에서 한 단계 더 나아가, ‘누가 예치자의 자산을 선택하고, 어떤 시장에 얼마를 배분하며, 금리와 담보 조건을 조정해 수익 결과에 영향을 미치는지’가 핵심이다.

예를 들어 A라는 큐레이터가 여러 대출 시장 가운데 특정 시장을 선택하고, 위험도가 높아지면 자금을 빼고, 수익률이 높은 시장으로 비중을 옮긴다고 가정해 보자. 예치자는 스마트 컨트랙트 자체보다 큐레이터 A의 판단 능력을 믿고 자금을 맡긴다. 실제 수익과 손실 역시 큐레이터 A가 내린 선택에 따라 달라진다. 이때 큐레이터 A의 운용 판단은 하우이 테스트에서 말하는 ‘타인의 노력에 의한 수익 기대’를 형성하는 핵심 요소가 될 수 있다.

결국 이번 성명이 겨냥한 대상은 코드 뒤에서 계속 판단을 내리는 주체다. 온체인 볼트 생태계에서 큐레이터는 자산에 대한 재량권 행사에서 가장 분명하게 확인되는 주체이기 때문에 규제의 중심에 서게 된다.

3. 영향을 받을 카테고리는 어디일까

이 법리가 실제 상품에 폭넓게 적용되면 영향 범위는 리스크 큐레이터에 그치지 않는다. SEC가 보는 핵심은 누가 이용자의 자금을 대신 판단하고 움직이는가다.

예를 들어 리퀴드 리스테이킹 운영자는 어떤 검증자나 AVS에 자산을 배분할지 결정한다. 수익 최적화 프로토콜(Yield Aggregator)은 여러 대출·유동성 시장 가운데 수익률과 위험을 비교해 자금을 옮긴다. 온체인 자산배분 서비스 역시 편입 자산과 비중을 조정한다. 이 과정에서 특정 팀이나 운영자가 자산 선택과 재배분을 지속적으로 결정한다면, 큐레이터와 유사한 재량권을 행사하는 것으로 볼 수 있다.

따라서 규제 검토 범위는 ‘볼트’라는 상품군보다 넓다. 실제 적용 여부는 각 서비스에서 누가 자산을 선택하고, 배분을 변경하며, 손실 가능성을 통제하는지에 따라 달라진다. 이러한 기준으로 잠재적 영향권을 합산하면 TVL은 약 259억 달러에 이른다.

물론 해당 법리가 모든 주체에게 균일하게 적용되진 않을 것이다. 적용 강도는 재량의 구조에 따라 다음과 같이 구분될 수 있다.

• 고위험 구간 (가장 강한 규제 적용): 오프체인 위임이나 저담보 대출처럼 예치자가 온체인에서 실시간으로 검증할 수 없는 방식으로 불투명하게 재량을 행사하는 구도다.

• 중위험 구간 (보완 및 견제 구간): 자금 배분 재량을 행사하되, 자금 이동이 온체인에 투명하게 기록되고 타임락(Timelock)이나 가디언(Guardian) 같은 통제 장치로 견제받는 표준 볼트 큐레이터 및 리퀴드 리스테이킹 구조다.

• 안전 구간 (규제 최소화 및 순응): 통제 주체가 없는 불변(Immutable) 코드 기반 대출 프로토콜처럼 재량권 행사 주체 자체가 부재하거나, 처음부터 제도권 증권법상 등록을 마친 금융 상품이다.

각 주체가 직면할 법적 제재의 성격은 당사자들이 가장 정확히 파악하고 있다. 이번 규제 당국의 성명이 발표되기 이전부터 온체인 큐레이터와 인접 플레이어들이 자격 제한, 외부 컴플라이언스 활용, 정식 사모 면제 등 각자의 재량 수준에 맞춘 대응책 마련을 해온 이유이다.

4. 규제 노출을 줄이기 위한 네 가지 설계

사실 지금까지 나온 규제 대응은 문제를 완전히 해결하지 못했다. 대부분 규제 적용 가능성을 낮추고, 운영 주체의 법적 책임을 줄이는 데 초점이 맞춰져 있다.

대응 방식은 두 가지 기준으로 나뉜다. 법적으로 명확한 면제를 받았는지, 실제 자산 배분 권한이 달라졌는지다. 이를 기준으로 보면 현재 시장의 대응은 아래와 같이 네 가지다.

• 투자자 자격 직접 제한: 적격·인가 투자자 대상 사전 검증 및 판매

• 검증된 규제 유통 채널 활용: 이미 KYC를 마친 거래소나 규제 기관의 유통 망 탑승

• 담보 자산 단위의 화이트리스트 관리: 자산 발행사와의 협력을 통한 담보 자산 통제

• 허가형 대출과 무허가 수익 토큰의 분리: 기관 대상 대출 실행과 일반 유저 대상 수익 토큰의 구조적 이원화

즉, 온체인 큐레이터와 인접 플레이어들의 규제 대응 전략은 ‘명시적인 법적 면제 구비 여부’와 ‘실질적 배분 재량권의 변화 여부’라는 두 가지 핵심 축을 중심으로 크게 네 가지 형태로 구체화되고 있다.

4.1. 투자자 자격 제한: 그로브(Grove)와 GLDY

규제 노출을 낮추기 위한 가장 직접적인 방식은 투자자 자격 자체를 사전에 제어하는 것이다.

스테이크하우스 파이낸셜(Steakhouse Financial)은 2025년 6월 기관 전용 온체인 자본 배분 채널인 ‘그로브(Grove)’를 출시했다. 대상 고객을 기관 RWA 투자자로 엄격히 제한하고, 사전에 자격을 검증한 주체에게만 자금을 배분하는 구조다.

오르카(Orca) 역시 2026년 5월 나스닥 상장사 스트림엑스(Streamex Corp, 티커: STEX)와 협력하여 인가투자자 전용 ‘GLDY 풀’을 개설했다. GLDY는 실물 금 보유고를 담보로 발행된 수익형 토큰화 증권으로, 미국 증권법상 사모 발행 면제 규정인 레귤레이션 D 506(c) 조항을 명시적으로 활용한다. 투자자 계좌는 최초 거래가 동결된 상태로 시작하며, 스트림엑스의 KYC 및 인가투자자 검증을 통과한 지갑에만 온체인 거래 권한이 부여된다.

두 사례 모두 기관 및 적격 투자자를 타깃으로 삼음으로써, 완전한 정식 공모 등록 없이 사모 발행 면제(Private Placement Exemption) 경로를 활용할 논리적 명분을 구축했다는 공통점이 있다.

그러나 투자자 자격 제한이 하우이 테스트(Howey Test) 기준상 투자계약(증권) 성격을 상쇄하지는 못한다. 적격투자자 여부는 증권 해당 여부보다 발행·판매 경로와 더 직접적으로 연결되기 때문이다. 즉, 이는 법적 성격의 근본적인 전환이 아니라, 현행 법제하에서 규제 리스크를 최소화하려는 현실적인 차선의 방편이다.

무엇보다 이러한 접근 통제 구조는 유통 단계의 자격 요건만 다룰 뿐, 볼트 내부에서 자산을 선택하고 배분 비율을 결정하는 큐레이터의 재량권 행사 본질은 그대로 유지한다는 구조적 한계를 안고 있다.

4.2. 기존 KYC, 컴플라이언스 인프라 활용: 센토라(Sentora)

센토라(Sentora)는 별도의 자격 검증 체계를 독자 구축하기보다, 기존 KYC 기반 유통 채널과 규제된 자산 발행 인프라를 조합하는 방식을 취한다.

대표적인 사례가 크라켄(Kraken)의 ‘DeFi Earn’이다. 베다(Veda)가 볼트 인프라를 제공하는 가운데 카오스 랩스(Chaos Labs)가 Balanced·Boosted 볼트를, 센토라가 Advanced 볼트의 리스크 매니저를 맡아 온체인 프로토콜 간 자금 배분과 위험·유동성을 총괄한다.

이러한 조합은 센토라와 크라켄 사례를 대표로 확산되기 시작했다. 코인베이스(Coinbase)가 모포(Morpho) 및 스테이크하우스 파이낸셜과 결합해 Prime과 High Yield 볼트 중심의 USDC 렌딩을 출시하거나, 바이낸스(Binance)가 스테이크하우스와 건틀렛(Gauntlet)이 관리하는 모포 볼트를 연동한 사례처럼 중앙화 거래소 전반에서 채택 중이다.

다만 중앙화거래소의 KYC는 이용자의 신원을 확인하고, 발행사의 규제 체계는 준비금과 상환 구조를 뒷받침하는 데 그친다. 어떤 자산과 마켓을 선택해 자금을 얼마큼 배분할지 결정하는 주체는 여전히 리스크 매니저다. 외부 컴플라이언스 인프라는 자산과 유통 단계의 위험을 일부분 분리해 줄 뿐, 자금 배분 재량을 행사하는 큐레이터 자체의 규제 노출과 법적 책임까지 대신 부담해 주지는 않는다.

4.3. 자산 단위 화이트리스트: 아베 호라이즌

아베(Aave)는 2025년 8월 기관 전용 RWA 대출 시장인 ‘아베 호라이즌(Aave Horizon)’을 출시했다. 기존 대출 프로토콜 본체와 분리하여 기관 자산 운용에 필요한 스펙을 적용한 형태다.

아베 호라이즌의 가장 큰 특징은 이용자 접근을 유통 단계에서 직접 제어하는 대신, 담보 자산의 화이트리스트 관리 권한을 자산 발행사와 분담한다는 점이다.

담보로 활용되는 토큰화 자산의 화이트리스트는 서클(Circle), 리플(Ripple), 슈퍼스테이트(Superstate), 센트리퓨즈(Centrifuge, 야누스 헨더슨 상품 포함) 등 자산 발행사가 직접 관리한다. 프로토콜 자체는 화이트리스트에 오른 자산을 보유한 지갑이라면 누구나 담보를 예치할 수 있는 무허가(Permissionless) 구조를 그대로 유지한다.

결국 ‘누가 접근하는가’가 아닌 ‘어떤 자산이 화이트리스트에 올랐는가’를 통제의 핵심 기준으로 삼는 셈이다.

리스크 파라미터 설정은 라마리스크(LlamaRisk)의 권고를 따르며, 담보 자산의 가치는 체인링크(Chainlink)가 검증한 NAV(순자산가치) 데이터로 실시간 뒷받침된다. 신규 체인이나 독립 프로토콜을 구축하지 않고 기존 아베의 대출 인프라를 확장하여 활용했다는 점도 차별화 요소다.

다만 자산 검증 책임을 발행사와 분담한다고 해서, 프로토콜 운영 및 리스크 파라미터 설정에 따른 아베 호라이즌 자체의 법적·운용상 책임까지 완전히 소멸하지 않는다는 것이 한계다.

4.4. 허가형 대출과 무허가 수익 토큰의 분리: 메이플 파이낸스

메이플 파이낸스(Maple Finance)는 2024년 4월, 플랫폼 전체를 화이트리스트 체제로 전환하며 근본적인 체질 개선을 단행했다.

모든 대출을 초과 담보 방식으로 전환하고, 자체 신용 평가 조직인 ‘메이플 다이렉트(Maple Direct)’를 설립해 차입자 심사, 모니터링, 마진콜을 직접 수행하는 구조를 구축했다. 여기엔 인가된 기관 차입자와 대출자만 접근할 수 있도록 한다.

메이플의 대응에서 특히 주목할 지점은 허가형 대출과 무허가형 수익 접근성의 분리다.

메이플은 2024년 ‘시럽(Syrup)’ 프로토콜을 출시하여, 일반 이용자가 별도의 KYC 없이 USDC를 예치하고 ‘시럽USDC(SyrupUSDC)’를 받는 구조를 설계했다. 해당 예치금은 기존의 KYC 완료 기관 차입자 대출 풀로 흘러 들어간다. 즉, 대출 심사는 엄격한 기관 컴플라이언스를 유지하되, 그로 인해 발생하는 수익 접근권만 무허가(Permissionless) 토큰으로 감싸 일반 유저에게 열어둔 셈이다.

다만 이러한 설계는 컴플라이언스 영역과 수익 유통 영역을 분리해 규제 노출의 위치를 재배치했을 뿐, 운용 재량권과 수익 토큰의 증권성(투자계약) 쟁점을 근본적으로 해소하지는 못한다.

메이플 다이렉트가 차입자를 선별하고 담보 조건과 마진콜을 관리하며 행사하는 심사 및 운용 재량은 그대로 유지된다. 또한 기관 대출 수익을 시럽USDC 보유자에게 전달하는 구도는, 해당 토큰 자체가 ‘타인의 노력에 의한 수익 기대’를 형성하여 투자계약(증권)으로 분류될 리스크와 유통 책임을 별도로 수반한다.

결국 허가형 대출과 무허가 수익 토큰의 분리는 규제 당국의 시선이 닿는 위치를 지능적으로 이동시켰을 뿐, 자금을 다루는 주체의 법적 책임과 상품의 본질적 성격은 바꾸지 못한다.

앞서 살핀 사례들은 저마다 다른 규제 접점을 겨냥하지만, 본질적인 한계를 공유한다.

이들 사례는 법적 리스크를 완전히 소멸시킨 최종 해법이라기보다, 투자자·자산·유통 채널을 분리하여 규제 노출을 관리하려는 운용상의 구조적 방어책에 가깝다.

• 명시적 법적 면제 경로 활용: 오르카·GLDY (미국 증권법 Regulation D 506(c) 사모 면제 규정 직접 활용)

• 규제 노출 관리 및 제어 방식: 그로브, 센토라, 에이브 호라이즌, 메이플 파이낸스 (기관 자격 제한, 외부 컴플라이언스 인프라 탑승, 담보 자산 화이트리스트 등)

유통 단계를 제한하고 자격을 걸러내는 방식만으로는 큐레이터와 프로토콜이 재량으로 자산을 선택하고 배분 비율을 조정하는 본질적인 판단 행위와 그에 따른 법적 책임을 해소하지는 못한다.

5. 역사가 보여주는 파훼법

향후 온체인 자산 운용 시장의 향방은 코드의 외형이 아닌 재량권의 범위, 공시의 투명성, 법적 책임 구조를 어떠한 제도적 틀로 확립할 것인가에 의해 결정될 것이다.

지금까지 살펴본 조치들은 당장의 규제 노출을 낮추고 기존 사모 면제 규정을 활용할 여지를 제공한다. 그러나 큐레이터가 어떤 기준으로 자금을 배분하며, 손실 발생 시 그 책임을 누가 지는지에 대한 근본적인 답을 제시하지는 못한다.

역사는 단순한 접근 제한만으로는 제도화가 완성되지 않는다는 점을 선명하게 보여준다.

• 1920년대~1940년 클로즈드엔드 펀드: 운용사가 투자 대상을 밝히지 않는 ‘블라인드 풀’ 남용이 심화되자, 1940년 투자회사법(Investment Company Act) 제정을 통해 자산운용업 자체를 제도화했다.

• 2008년 렌딩클럽 (LendingClub): SEC가 P2P 대출증서를 증권으로 판단하자, 신규 등록을 중단하고 대출연계 채권을 SEC에 정식 등록하는 발행인 구조로 개편한 뒤 2014년 상장했다.

• 2012년 크라우드펀딩 업계: 소상공인 자금 조달 규제 완화 요구에 발맞추어 잡스법(JOBS Act)이 제정되고 Regulation CF 면제 규정이 신설되었다.

세 사례의 공통점은 투자자 접근 통제에 그치지 않고 상품의 법적 성격, 운영 주체의 의무, 공시 정보, 손실 책임 범위를 함께 명확히 정립했다는 데 있다. 새로운 금융 상품이 지속 가능한 성장을 이루기 위해서는 시장 참여자가 자신의 권리와 법적 책임을 사전에 예측할 수 있어야 하기 때문이다.

온체인 볼트와 DeFi 시장 역시 동일한 제도화 과제에 직면해 있다. 현재 선택 가능한 경로는 다음과 같다.

• 기존 증권 정식 등록

• 적격투자자 대상 사모 면제 활용

• 운용 재량을 배제한 불변 구조 설계

• 온체인 금융 전용 면제 규정 신설(아바 랩스(Ava Labs), 솔라나 정책 연구소(Solana Policy Institute) 등이 SEC에 제안)

어느 경로를 선택하든 핵심은 투자 판단의 주체, 공시 수준, 그리고 그에 따른 책임 귀속처를 정립하는 데 있다.

6. 규제 대응이 새로운 진입장벽이 된다

향후 온체인 자산 운용 시장의 승패를 가르는 궁극적인 기준은 결국 규제 비용을 구조적으로 감당하고 법적 책임을 증명할 수 있는 역량이 될 것이다.

SEC 등 규제 당국이 코드를 직접 통제하기 어려운 만큼, 코드 위에서 자금 배분 재량을 행사하는 인적 주체에게 책임을 묻는 프레임워크는 더욱 선명해질 수밖에 없다.

어떠한 방식으로 우회·선제 대응을 해왔든, 향후 정식 등록이나 면제 규정이 구체화되는 순간 모든 사업자는 자신의 운용 구조와 책임 범위를 법적으로 입증해야 한다. 이 과정에서 KYC 구축, 법률 검토, 온체인 자산 가치 검증, 기관별 맞춤 계약, 손실 흡수 구조 완비 등 컴플라이언스는 단순한 행정 절차를 넘어 지속적인 자본 투입을 요구하는 독립적인 핵심 비용 항목으로 자리 잡게 된다.

이러한 규제 비용의 내재화는 큐레이터 시장의 본격적인 재편을 불러온다. 자본력과 운용 규모, 기존 기관 네트워크를 갖춘 대형 큐레이터는 규제 비용을 효과적으로 분산하며 시장 우위를 단단히 할 수 있다.

반면 자본력이 부족한 중소형 큐레이터는 막대한 독자 인프라 비용을 감당하지 못해, 규제 체계를 완비한 대형 프로토콜 및 유통 채널에 편입되는 선택을 강요받게 된다.

결국 우회 전략을 통해 확보한 유예 기간의 진짜 가치는 그 이후의 준비 수준에 의해 결정된다. 이 기간 동안 정식 등록 가능성, 면제 경로, 책임 구조를 선제적으로 설계한 주체는 규제를 거대한 장벽이 아닌 독점적 경쟁 우위로 전환할 것이다. 반면 대응이 지연된 주체에게 가중되는 규제 비용은 수익성을 훼손하고 시장 진입 자체를 가로막는 결정적 장애물로 작용할 것이다.

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On July 22, 2026, SEC Commissioner Hester Peirce issued a statement titled "Headstands and Summervaults," identifying on-chain vaults and lending strategies as potential subjects of existing securities law. This report examines the parties likely to be affected and how the industry is responding.

Key Takeaways

• Applied broadly, the legal reasoning could extend beyond vaults and curators to discretionary products generally, a segment representing approximately $25.9 billion in TVL.

• The SEC is not targeting code that operates outside its reach. It is targeting the human actors who exercise discretion over that code.

• Teams building compliance-oriented DeFi protocols, including Steakhouse Financial and Maple Finance, have been anticipating and preparing for exactly this kind of regulatory attention.

• Historical precedent suggests that only two outcomes have proven durable: full registration under existing securities law, or the creation of new statutory exemptions through legislation.

• The responses currently available to market participants are, at best, interim measures. Only curators with sufficient capital to build post-action compliance infrastructure will retain their market position. Smaller curators without those resources will be displaced.

1. The SEC Is Targeting Discretion, Not Code

On July 22, 2026, SEC Commissioner Hester Peirce issued a statement titled “Headstands and Summervaults,” arguing that the Howey Test, the legal standard established by a 1946 Supreme Court decision, could be applied to on-chain vaults and lending strategies under existing securities law.

The Howey Test evaluates the economic substance of how capital is raised and managed. It does not require new legislation or regulatory rulemaking to be applied. It is a fact-based standard that has been consistently applied to new financial instruments regardless of their technical form. An on-chain vault or decentralized lending strategy, however sophisticated its blockchain architecture, could qualify as an investment contract under securities law if its structure satisfies the test’s three core criteria. When all three are met, the product is classified as a security.

The statement carries no immediate enforcement authority, as it reflects the view of a single commissioner. It is, however, the first instance in which the SEC Crypto Task Force’s developing framework has been mapped onto specific products, and it has prompted concern among relevant market participants.

MORPHO, the token of the vault infrastructure protocol Morpho, fell roughly 5% immediately after the announcement.

If this legal reasoning were to be applied in practice, the regulatory target would almost certainly not be the smart contracts that power the vaults. It would be the risk curators and the DeFi actors who exercise real discretion over how assets are deployed. The vault infrastructure that Morpho has built is a technical instrument for asset management. Code with no controlling party is not a natural subject of direct regulatory sanction.

2. Why Curators Are the Target

Curators determine how much capital is allocated across a vault and what level of risk that capital is exposed to. In that sense, they exercise genuine discretion over depositors’ assets. The vault itself is simply a tool through which curators manage those assets. Most vaults are built as smart contracts deployed without admin keys or upgrade permissions, meaning even the original deployer cannot halt their operation or alter their logic.

Financial regulation, as it has historically operated, presupposes the existence of an identifiable legal entity capable of receiving a subpoena, having assets frozen, or complying with a cease-and-desist order. Immutable code with no controlling party has no such administrator.

The regulatory consequence is that enforcement attention has moved from code to discretion. Earlier cases involving Tornado Cash and Uniswap Labs illustrate the pattern.

The Tornado Cash case turned on whether immutable code could constitute sanctionable property. The Uniswap Labs case asked whether the company operating a non-custodial interface had effectively functioned as an unregistered broker or exchange. Both cases focused on the legal status of code and the act of running a service. Neither reached the question of investment discretion as a basis for securities liability.

This case is different. The operative question is no longer who built the protocol but who selects which assets a depositor’s capital is exposed to, how much is allocated to each market, and how interest rate conditions and collateral parameters are adjusted to influence returns. Consider a curator that selects specific lending markets from a broader set, withdraws capital when risk rises, and shifts weight toward higher-yielding markets. Depositors place their capital with that curator because they trust its judgment, not because they trust the underlying smart contract. Returns and losses flow directly from the curator’s decisions. That pattern of professional discretion exercised on behalf of depositors is precisely what gives rise to the “expectation of profits from the efforts of others” that the Howey Test identifies as a defining feature of an investment contract.

The curator is the most clearly identifiable party exercising that discretion within the on-chain vault ecosystem. That is why it sits at the center of the regulatory frame.

3. Which Categories Fall Within Scope

If this legal reasoning is applied broadly, its reach does not stop at risk curators. The SEC’s analytical focus is on who is making investment decisions on behalf of users.

Liquid restaking operators decide which validators or actively validated services (AVSs) receive asset allocations. Yield aggregators compare returns and risk across lending and liquidity markets and move capital accordingly. On-chain asset allocation services adjust holdings and weights over time. Where a specific team or operator is making ongoing decisions about asset selection and reallocation, the function is materially similar to that of a curator.

The relevant scope is therefore wider than the vault product category alone. Whether any specific service falls within it depends on who, within that service, is selecting assets, changing allocations, and controlling exposure to loss. Aggregating potential exposure across categories defined by that criterion produces a total TVL of approximately $25.9 billion.

The legal standard is unlikely to be applied uniformly across all of these participants. Its intensity will vary with the structure of the discretion involved.

• At higher risk, where regulatory scrutiny would be most intense, are structures in which discretion is exercised opaquely in ways depositors cannot verify on-chain in real time, such as off-chain delegation and undercollateralized lending.

• At medium risk are standard vault curators and liquid restaking structures that exercise allocation discretion, with capital flows recorded transparently on-chain and constrained by governance mechanisms such as timelocks and guardian roles.

• At lower risk, and closest to compliance, are immutable protocol deployments with no controlling party, and financial products already registered under securities law.

The parties most accurately positioned to assess their own legal exposure are the operators themselves. This is why curators and adjacent market participants began developing tailored responses, including investor qualification restrictions, third-party compliance arrangements, and formal private placement exemptions, before the commissioner’s statement was issued.

4. Four Design Approaches to Reducing Regulatory Exposure

The responses developed to date do not resolve the underlying legal question. They are focused primarily on reducing the probability of regulatory application and limiting the legal liability of the operating entity.

Two analytical axes separate the approaches: whether a recognized legal exemption has been obtained, and whether actual asset allocation authority has changed. Measured against those criteria, the market’s current responses fall into four types.

1. Direct investor qualification: advance verification and sales restricted to accredited or qualified investors.

2. Established regulated distribution channels: routing through exchanges or regulated entities that have completed KYC on their users.

3. Collateral-level whitelisting: controlling permitted collateral assets through coordination with asset issuers.

4. Structural separation of permissioned lending and permissionless yield tokens: bifurcating institutional lending execution from retail-accessible yield exposure.

4.1 Investor Qualification: Grove and GLDY

The most direct way to reduce regulatory exposure is to control investor eligibility before any capital is accepted.

Steakhouse Financial launched Grove in June 2025 as an institutional-only on-chain capital allocation channel. Access is restricted to institutional RWA investors who have passed advance qualification screening.

Orca, in May 2026, partnered with Streamex Corp (Nasdaq: STEX) to open the GLDY pool for accredited investors only. GLDY is a yield-bearing tokenized security backed by physical gold reserves, issued explicitly under Regulation D, Rule 506(c), the private placement exemption under U.S. securities law. Investor accounts begin with on-chain transfers frozen and are unlocked only after passing Streamex’s KYC and accredited investor verification.

Both approaches target institutional and accredited investors, establishing a logical basis for using the private placement exemption without full public registration.

Investor qualification, however, does not neutralize a product’s characterization as an investment contract under the Howey Test. Accredited investor status is more directly relevant to the distribution path than to the question of whether a security exists in the first place. This is a practical risk-management approach within the current legal framework, not a fundamental change in legal character.

The curator’s core function of selecting assets and setting allocation weights within the vault remains unchanged, which is the structural limitation these access controls cannot address.

4.2. Existing KYC and Compliance Infrastructure: Sentora

Rather than building its own qualification framework, Sentora combines existing KYC-based distribution channels with regulated asset issuance infrastructure.

Kraken’s DeFi Earn product is the clearest example. Veda provides the vault infrastructure; Chaos Labs manages the Balanced and Boosted vaults; Sentora serves as risk manager for the Advanced vault, overseeing capital allocation across on-chain protocols and managing risk and liquidity.

This arrangement has since been adopted more broadly. Coinbase has combined Morpho and Steakhouse Financial to launch USDC lending through Prime and High Yield vaults. Binance has connected its users to Morpho vaults managed by Steakhouse and Gauntlet.

Exchange-level KYC confirms user identity, and issuer compliance frameworks support reserve and redemption structures. Neither addresses who is deciding which assets and markets receive how much capital. External compliance infrastructure reduces risk at the asset and distribution level but does not absorb the regulatory exposure or legal liability of the risk manager making allocation decisions.

4.3 Asset-Level Whitelisting: Aave Horizon

Aave launched Aave Horizon in August 2025 as an institutional RWA lending market. The product is structurally separated from the core protocol and designed to the specifications required for institutional asset management.

Aave Horizon’s distinctive design choice is to share control over permitted collateral with asset issuers rather than restricting user access directly at the distribution stage. Whitelists for tokenized collateral assets are managed by the issuers themselves: Circle, Ripple, Superstate, and Centrifuge (which includes Janus Henderson products). The protocol itself remains permissionless for any wallet holding whitelisted assets.

The governing control is not who accesses the market but which assets are eligible. Risk parameters follow recommendations from LlamaRisk, and collateral valuations are supported by NAV data verified by Chainlink in real time. Aave Horizon builds on existing Aave lending infrastructure rather than constructing a new chain or independent protocol.

Sharing verification responsibility with asset issuers does not extinguish Aave Horizon’s own legal and operational liability for its risk parameter decisions.

4.4 Structural Separation of Permissioned Lending and Permissionless Yield: Maple Finance

In April 2024, Maple Finance converted its entire platform to a whitelist structure. All loans are now fully overcollateralized, and Maple Direct, its in-house credit team, conducts borrower underwriting, ongoing monitoring, and margin calls directly. Access is limited to approved institutional borrowers and lenders.

The most notable aspect of Maple’s design is the separation between the permissioned lending operation and permissionless yield access. In 2024, Maple launched the Syrup protocol, through which retail users can deposit USDC without KYC and receive SyrupUSDC in return. Those deposits flow into the same institutional lending pool that Maple Direct already manages with its accredited borrowers. The lending itself operates under rigorous institutional compliance. The right to receive the yield that lending generates is packaged into a permissionless token and made available to any user.

This structure relocates regulatory exposure rather than eliminating it. Maple Direct’s underwriting and management discretion, including borrower selection, collateral terms, and margin calls, remains intact. The arrangement by which institutional lending returns are passed to SyrupUSDC holders generates its own question of whether that token constitutes an investment contract under the Howey Test, together with separate distribution liability.

The structural separation of permissioned lending and permissionless yield is a deliberate repositioning of where regulatory scrutiny lands. It does not change the legal liability of the entities managing the capital or the fundamental nature of the product.

The cases above address different regulatory contact points but share a common limitation. They are operational defensive structures designed to manage regulatory exposure by separating investors, assets, and distribution channels. They are not final solutions that extinguish legal risk.

Mapped against the two analytical axes introduced earlier:

• One approach has obtained an explicit legal exemption: the Orca/GLDY structure, which applies Regulation D, Rule 506(c) directly.

• The remaining approaches manage and constrain regulatory exposure: Grove, Sentora, Aave Horizon, and Maple Finance, through a combination of institutional qualification restrictions, third-party compliance infrastructure, and collateral whitelisting.

Restricting distribution and filtering eligibility does not resolve the underlying legal liability that attaches to a curator or protocol’s discretionary asset selection and allocation decisions.

5. What History Shows Works

The future of the on-chain asset management market will be determined not by the surface appearance of the code but by the institutional frameworks established to govern the scope of discretion, the transparency of disclosure, and the allocation of legal liability.

The measures examined above reduce immediate regulatory exposure and provide room to use existing private placement exemptions. They do not answer the foundational questions of what criteria govern a curator’s allocation decisions and who bears responsibility when losses occur.

The historical record is consistent on one point: access restrictions alone have not produced durable institutionalization.

• Closed-end funds in the 1920s and 1930s saw widespread abuse of “blind pool” structures in which managers did not disclose their investment targets. The Investment Company Act of 1940 resolved this not by restricting access but by institutionalizing the asset management function itself.

• In 2008, when the SEC determined that LendingClub’s peer-to-peer loan notes were securities, the company suspended new registrations and restructured as an issuer of SEC-registered notes tied to its loans, eventually listing publicly in 2014.

• In 2012, the crowdfunding industry’s demand for reduced fundraising restrictions led to the JOBS Act and the creation of Regulation Crowdfunding.

What the three cases share is that they did not stop at restricting investor access. They established the legal character of the product, the obligations of the operating entity, the scope of required disclosure, and the allocation of loss. Sustainable growth for new financial instruments requires that market participants be able to predict, in advance, both their rights and their legal responsibilities.

On-chain vaults and DeFi markets face the same institutionalization challenge. The available paths are:

• Full registration under existing securities law.

• Private placement exemptions targeting qualified investors.

• Immutable protocol design that eliminates discretion entirely.

• New regulatory exemptions specific to on-chain finance, such as those proposed to the SEC by Ava Labs and the Solana Policy Institute.

Whichever path is taken, the central task is the same: establishing who makes investment decisions, what disclosures are required, and where liability falls when outcomes are adverse.

6. Compliance Costs as a New Barrier to Entry

The factor that will ultimately determine competitive position in the on-chain asset management market is the capacity to absorb compliance costs structurally and to demonstrate legal accountability.

Because regulators cannot directly control code, the framework that holds human actors legally accountable for the discretion they exercise over it will only become more clearly defined. Regardless of how effectively a firm has positioned itself in the interim, formal registration or explicit exemption frameworks will eventually require every operator to demonstrate the legal basis for its management structure and the boundaries of its liability. At that point, compliance obligations, encompassing KYC infrastructure, legal review, on-chain asset valuation, bespoke institutional contracts, and loss-absorption structures, will cease to be administrative overhead. They will become an independent cost item requiring sustained capital investment.

The internalization of these compliance costs will drive a meaningful reordering of the curator market. Large curators with capital, operating scale, and established institutional relationships will be able to distribute compliance costs efficiently and consolidate their market position. Smaller curators, without the capital to fund independent infrastructure, will face a choice between bearing disproportionate costs and accepting consolidation into larger regulated protocols or distribution channels.

The real value of the grace period that interim strategies have secured will be determined by what is built during it. Those who use this time to design formal registration pathways, identify viable exemptions, and establish clear liability structures in advance will find that regulatory requirements become a source of competitive advantage rather than a barrier. For those who defer, mounting compliance costs will erode profitability and, ultimately, foreclose market participation.

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Headlines keep breaking about AI agents trading and handling payments on their own. Quietly, though, the crypto wallet industry had already been setting the stage. Right now, more than ten companies are building wallets built specifically for agents. What are they really after, and how big could the payoff be?

Key Takeaways

• When AI agents browse the internet in place of people and purchase goods or information, they end up making thousands of payments worth only a few cents each. Existing card rails cannot support payments this small, so a wallet that can automatically split and send funds according to preset conditions becomes essential.

• Companies such as Coinbase and Binance are building AI wallet infrastructure despite the lack of near-term revenue because doing so secures future customers before AI agents begin transacting at scale. The current phase is about establishing that base of users ahead of actual demand.

• A calculation based on Coinbase shows that rising AI agent usage could generate up to seven times its current revenue.

• Payment records accumulated in a wallet can show whether an AI agent is generating income, which opens the door to lending against future earnings, similar to extending credit to a small business based on its card sales history.

• This remains a stage of possibility rather than proof. AI agents still misfire and execute incorrect payments, rules vary by country and by company, and the legal standing of AI agents remains undefined. As a result, the competition underway is not about capturing revenue today. It is about establishing position years ahead of a market that is expected to take shape.

1. AI Agents Are Becoming Fully Active

Earlier this year, a widely discussed experiment on the prediction market Polymarket gave an AI agent $50 in seed capital and set it loose to trade autonomously, under the condition that it would cease to exist if it could not earn enough on its own to cover its API and server costs. The agent went on to trade successfully, and a range of other agents have since begun trading in similar fashion.

AI agents have yet to become part of everyday life. Still, it is clear that they will see widespread use in the near future.

2. Every Agent Transaction Starts With a Wallet

AI agents have not yet entered everyday payments. Their most active use today is in crypto trading bots operating within the crypto ecosystem, independent of traditional payment rails and focused specifically on crypto trading.

In the future, however, payment will extend to things not yet imaginable today. As covered in a previous report, AI changes the nature of payment itself. Once agents, rather than people, navigate the web directly, the size of individual payments falls sharply. A single API call or a single data query may cost as little as $0.001, or in extreme cases $0.00001.

Moving beyond current wallet usage, sending payments this small automatically, split according to preset conditions and without human involvement, requires a programmable payment system. This is the background behind the emergence of the x402 payment rail, and the wallet is the foundation on which that rail runs.

Current payment rails, however, are designed around people as the transacting party.

Cards are issued to an individual cardholder, run on a chargeback structure in which a person disputes and reverses a transaction when something goes wrong, and assume a fixed fee of tens of cents per transaction. None of this is a problem when a person makes an occasional $20 purchase, but the moment an agent starts sending thousands of payments a second, at $0.001 per API call or $0.00001 per data record, that payment model no longer works economically.

The central question is whether money itself is programmable.

Cards can automate the act of entering payment information, but they cannot be programmed to split, stream, or instantly settle the flow of money based on conditions. On the rails that wallets run on, that capability is the default. Storing payment details on a card only goes as far as executing a human-scale transaction on someone’s behalf. The moment the economy shifts to machines transacting directly with one another, the wallet becomes the only possible starting point.

3. Agents Are a $50 Billion Business

As the table shows, wallet providers span a wide range, from exchanges to stablecoin issuers. Why, then, are such a diverse set of players entering agent wallet infrastructure that carries no clear near-term profitability?

The answer is that these companies are positioning for future revenue and a future business, not today’s. Attaching agent functionality to a wallet now is not a revenue-generating move. It builds the underlying capacity to absorb transaction volume once agents begin generating large-scale activity.

The key point is that AI agents will eventually operate around the clock in a browserless environment, without human involvement. Consider a user who asks an agent to produce a piece of research. As the agent gathers information, it executes a small payment each time it pulls paid data from a different platform. A single instruction from the user can trigger 20 to 30 or more payments within moments.

A request that a person would see as a single, simple action turns into a large volume of payment transactions once it passes through an AI agent.

How this shift in the payment environment could affect corporate earnings can be estimated using Coinbase’s disclosed figures. The calculation uses Coinbase’s 9.2 million monthly transacting users (MTU) as the base, rather than its full base of roughly 120 million registered users.

Combining three variables, adoption rate, number of agents per user, and daily call frequency, produces the following scenario results.

• Conservative scenario (10% adoption, 1 agent per user, 50 calls per day): adds roughly $84 million in annual revenue, an increase of 1.2%.

• Neutral scenario (50% adoption, 2 agents per user, 200 calls per day): additional revenue rises sharply to about $3.36 billion, an increase of 46.8%.

• Aggressive scenario (100% adoption, 3 agents per user, 1,000 calls per day): annual revenue reaches roughly $50.37 billion, about seven times Coinbase’s current total revenue.

What stands out in this comparison is that the gap between the three scenarios widens geometrically rather than arithmetically. Adoption alone rises tenfold, from 10% to 100%, yet the resulting revenue gap widens roughly 600-fold, from $84 million to $50.37 billion.

Because the three variables, adoption rate, agents per user, and daily call volume, multiply together, even a small increase in any one of them produces an exponential rise in the total. As a result, once agents reach mass adoption and user numbers surge, the resulting revenue stream could reach up to about seven times current total revenue.

This is why Coinbase promotes agent wallet infrastructure even without meaningful revenue today. Doing so secures its share of the revenue that an agent-driven era is expected to generate.

4. Toward Agent Neobanking

Transaction data accumulated through wallet infrastructure amounts to more than a simple record. It provides a foundation for new business models, since payment history stored in a wallet can serve as a credit assessment standard that demonstrates an AI agent’s financial standing and performance.

Once this kind of data-driven credit assessment system is in place, wallet providers can extend naturally into next-generation financial services such as revenue-based financing (RBF) built specifically for agents.

Stripe Capital is a representative case of a company that built a new financial business successfully on top of existing payment data. When Stripe launched its lending service, Stripe Capital, in September 2019, it did not rely on outside credit bureaus or extensive loan paperwork. It assessed loan eligibility and limits using only the real-time sales data already flowing through its own payment network for each merchant.

The Stripe case suggests that a company can build a high-value financial business on top of a data pipeline from its existing operations, without a separate sales network or marketing effort.

Agent wallet providers are likely to follow the same expansion path. Steadily accumulating an agent’s revenue data through its wallet creates a basis for advancing operating funds through RBF and generating income as an agent-focused financial platform.

Building this new business line, however, depends on one condition. AI agents must evolve beyond simple payment execution into asset-holding entities that generate their own income, earning enough real revenue to repay what they borrow.

5. This Growth Remains Unproven

The sevenfold revenue growth projected for Coinbase and the expansion into RBF described above are optimistic scenarios that assume agent payments become widespread. The barriers to establishing this in the real economy are substantial.

First, significant questions remain about AI agents’ actual purchase conversion rates and payment reliability. Agents still misfire during autonomous ordering, producing incorrect payments due to hallucination, and payments are sometimes blocked outright when card issuers’ fraud detection systems (FDS) reject the transaction. Actual payment completion rates remain low as a result.

In addition, payment protocols such as x402, AP2, and MPP remain fragmented rather than converging on a single standard, and the absence of clear KYC (identity verification) and financial regulation for AI agents, which are not legal persons, is a further obstacle to market expansion.

The goal for wallet providers today, then, is not short-term fee revenue. It took Apple’s App Store fifteen years to build a $10 billion annual fee market, and it took WeChat Pay seven years to establish its large mini-program ecosystem. Agent wallets are following a similarly long timeline, building out an ecosystem rather than competing for immediate returns.

The competition underway is not about today’s marginal revenue. It is about which company first gains control over data on the flow of funds within the agent economy expected to take full shape five to ten years from now.

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Key Takeaways

• AI가 사람 대신 인터넷을 돌아다니며 물건이나 정보를 살 때는, 한 번에 몇 원짜리 결제를 수천 번씩 하게 된다. 지금 카드로는 이런 잔돈 결제를 감당할 수 없어서, 돈을 조건에 맞게 자동으로 쪼개 보낼 수 있는 ‘지갑’이 꼭 필요해진다.

• 코인베이스, 바이낸스 같은 회사들이 지금 당장 돈이 안 되는데도 AI용 지갑을 만들어두는 이유는, 나중에 AI가 진짜로 돈을 쓰기 시작했을 때 그 손님들을 미리 자기 서비스에 잡아두기 위해서다. 지금은 미래 손님을 선점하는 시기다.

• 코인베이스를 예로 계산해보면, AI 에이전트 사용량이 증가하면 현재 매출의 7배를 벌 수 있다.

• 지갑에 쌓인 결제 기록을 보면 이 AI가 돈을 잘 버는지 알 수 있다. 그래서 나중엔 이 기록만 보고 “너 요즘 잘 벌던데 미리 빌려줄게” 하는 대출 사업도 가능해진다. 신용카드 매출을 보고 소상공인에게 대출해주는 것과 같은 원리다.

• 다만 아직은 가능성 단계다. AI가 헛짚어서 엉뚱하게 결제하는 일도 있고, 나라마다 회사마다 규칙이 다 다르고, AI가 법적으로 뭘 할 수 있는지도 아직 안 정해졌다. 그래서 지금 벌어지는 경쟁은 당장 돈을 버는 싸움이 아니라, 몇 년 뒤를 내다보고 미리 자리를 잡아두는 싸움이다.

1. 본격적으로 활성화되고 있는 AI 에이전트

올해 초 예측시장(Polymarket)에서는 AI 에이전트에게 50달러의 초기 자금을 쥐어주고, “스스로 API 비용과 서버비를 벌어 지불하지 못하면 사멸한다”는 조건 아래 자율 트레이딩을 수행하게 한 사례가 화제를 모았다. 실제로 성공적으로 트레이딩에 성공했고, 뒤이어서 다양한 에이전트가 실제로 트레이딩을 수행하는 것을 볼 수 있었다.

하지만 아직 일상에서 에이전트를 체감하기는 어렵다. 다만 머지않은 미래에 모두가 AI 에이전트를 쓰게 될 것이라는 점만큼은 분명하다.

2. 모든 에이전트 거래의 출발점은 지갑이다.

지금 에이전트는 아직 우리 일상 결제에 들어와 있지 않다. 현재 가장 활발하게 쓰이는 곳은 암호화폐 생태계 안의 트레이딩 봇이다. 이들은 전통 결제 레일과 무관하게 움직이며, 암호화폐 트레이딩에 집중되어 있다.

하지만 미래에는 지금 상상하지 못하는 것까지 결제 대상이 된다. 지난 리포트에서 다뤘듯이, AI는 결제 방식 자체를 바꾼다. 브라우저에 더 이상 사람이 직접 들어가지 않고 에이전트가 대신 웹을 돌아다니게 되면, 결제 단위는 급격히 작아진다. 한 번의 API 호출, 한 건의 데이터 조회에 0.001달러, 심하면 0.00001달러를 내야 하는 시대가 온다.

현재 지갑 사용 형태를 지나 이런 초소액을 사람의 개입 없이 프로그램이 조건에 따라 쪼개서 내보내려면 프로그래머블한 결제 시스템이 필요하다. x402 결제 레일이 나온 배경이 바로 이것이고, 그 레일이 서는 토대가 지갑이다.

하지만 현재 결제 레일은 주체가 사람으로 설계되어 있다.

카드는 명의자 개인에게 발급되고, 문제가 생기면 사람이 분쟁을 걸어 되돌리는(chargeback) 구조 위에서 돌아가며, 건당 수십 센트의 고정 수수료를 전제로 한다. 사람이 가끔 20달러짜리를 사는 데는 아무 문제가 없다. 하지만 에이전트가 API 한 번에 0.001달러, 데이터 한 건에 0.00001달러를 초당 수천 번씩 내보내기 시작하면 이 결제의 경제성은 성립하지 않는다.

가장 중요한 것은 “돈 자체가 프로그래머블한가?”다.

카드는 입력을 자동화할 순 있어도, 돈의 흐름을 조건에 따라 쪼개거나 흘려보내거나 즉시 정산하도록 프로그래밍할 수는 없다. 지갑이 올라선 레일에서는 그게 기본값이다. 그래서 카드에 정보를 맡기는 방식은 사람 크기의 결제를 잠깐 대신 눌러주는 데까지고, 기계가 스스로 주고받는 경제로 넘어가는 순간 지갑이 출발점이 될 수밖에 없다.

3. 에이전트는 503억 달러 짜리 사업이다.

위 표에서 봤드이 지갑 플레이어들은 거래소뿐 아니라 스테이블코인 발행사까지 폭 넓다. 하지만 이처럼 다양한 플레어들이 당장의 뚜렷한 수익성 없는 에이전트 월렛 인프라에 진출하는 이유는 뭘까?

답은 이들이 오늘의 매출이 아니라 미래의 매출, 비즈니스를 준비하고 있다는 것이다. 지금 지갑에 에이전트를 붙여두는 건 당장 돈이 되는 사업이 아니라, 나중에 에이전트가 실제로 대량 거래를 일으키기 시작했을 때 그 물량을 자기 인프라로 흡수할 수 있는 기초 체력을 미리 다져 주는 작업이다.

핵심은 미래에는 AI 에이전트가 인간의 개입 없이 ‘브라우저리스(Browserless)’ 환경에서 24시간 자율 구동된다는 점에 있다. 예를 들어 사용자가 에이전트에게 리서치 작성 하나를 요청했다고 가정해보자. 에이전트는 정보를 수집하는 과정에서 여러 플랫폼의 유료 데이터를 가져올 때마다 개별 건별로 소액 결제를 실행한다. 사용자는 단 한 번 명령을 내렸을 뿐이지만, AI 에이전트는 20~30회 이상의 결제가 순식간에 일어난다.

이처럼 사람이 단순한 행동 하나로 여겼던 요청도 AI 에이전트를 거치면 수많은 결제 트랜잭션으로 이어지게 된다.

이러한 결제 환경의 전환이 기업의 실적을 어떻게 바꿀 수 있는지는 코인베이스의 공시 수치를 통해 계산할 수 있다.

해당 계산은 전체 가입자(약 1.2억 명)가 아닌, 실제 거래를 일으키는 월간 활성 유저(MTU) 920만 명을 기준으로 산출했다. 도입률 · 유저당 에이전트 수 · 일일 호출 빈도라는 세 가지 변수를 조합해 추정한 시나리오별 결과는 다음과 같다.

• 보수적 시나리오 (도입률 10% · 유저당 에이전트 1개 · 하루 50회 호출):

  • 연간 약 8,400만 달러(+1.2%)의 매출이 추가

• 중립적 시나리오 (도입률 50% · 유저당 에이전트 2개 · 하루 200회 호출):

  • 추가 매출은 연간 약 33억 6,000만 달러(+46.8%)로 급증

• 공격적 시나리오 (도입률 100% · 유저당 에이전트 3개 · 하루 1,000회 호출):

  • 연간 약 503억 7,000만 달러로, 현재 총매출의 약 7배에 달하는 초대형 매출원이 형성

이 그래프에서 정작 눈여겨봐야 할 건 세 시나리오의 격차가 등차가 아니라 등비로 벌어진다는 점이다. 도입률만 10%에서 100%로 10배 뛰었을 뿐인데, 최종 매출은 8,400만 달러에서 503.7억 달러로 약 600배 벌어진다.

도입률·사용자당 에이전트 수·일일 호출 횟수라는 세 변수가 곱셈으로 겹치기 때문에, 어느 하나만 살짝 올라가도 전체 결과가 기하급수적으로 상승하는 구조다. 그 결과 에이전트가 대중화에 이르고 사용자가 급증한 시기에는 현재 총 매출의 최대 약 7배의 매출원이 발생한다.

결국 코인베이스가 당장 유의미한 매출 없이도 에이전트 지갑 인프라를 내세우는 이유는 미래 에이전트 시대의 매출원을 확보하기 위해서다.

4. 에이전트 네오뱅킹까지

지갑 인프라를 통해 축적되는 거래 데이터는 단순한 기록을 넘어 새로운 비즈니스 모델을 구축하는 강력한 발판이 된다. 지갑에 쌓인 결제 내역이 AI 에이전트의 재무 상태와 수행 능력을 증명하는 ‘신용 평가 기준’으로 해석될 수 있다.

이처럼 데이터 기반의 신용평가 체계가 갖춰지면, 지갑 사업자는 이를 바탕으로 에이전트 전용 매출연계금융(RBF)과 같은 차세대 금융 사업으로 자연스럽게 영역을 확장할 수 있다.

기존 결제 데이터로 새로운 금융 비즈니스를 성공적으로 구축한 대표적 사례가 바로 스트라이프 캐피털(Stripe Capital)이다. 스트라이프는 2019년 9월 대출 서비스(Stripe Capital)를 출시하면서 외부 신용평가사나 복잡한 대출 서류에 의존하지 않았다. 이미 자사 결제망을 통해 흐르고 있던 가맹점의 실시간 매출 데이터만으로 대출 여부와 한도를 심사했다.

위와 같이 스트라이프의 사례는 별도의 영업망이나 마케팅 없이도, 기존 비즈니스에서 확보한 데이터 파이프라인을 기반으로 고부가가치 금융 사업을 연계 구축할 수 있음을 시사한다.

에이전트 지갑 사업자 역시 동일한 확장 경로를 밟게 된다. 지갑을 통해 에이전트의 매출 데이터를 꾸준히 축적해두면, 이를 바탕으로 에이전트의 운영 자금을 선지급(RBF)하고 수익을 창출하는 ‘에이전트 금융 플랫폼’으로의 사업 확장이 가능해진다.

다만 이러한 신규 비즈니스 구축이 실현되려면 한 가지 전제가 필요하다. AI 에이전트가 단순 결제 대행을 넘어 스스로 수익을 창출하는 자산 보유 주체로 진화하여, 대출을 상환할 만큼 실질적인 매출을 벌어들여야 한다는 점이다.

5. 하지만, 이 성장은 아직 증명되지 않았다

앞서 살펴본 코인베이스 중심의 7배 매출 성장과 RBF(매출연계대출) 확장안은 에이전트 결제의 대중화를 전제로 한 낙관적 시나리오다. 현실 경제에 안착하기까지 넘어야 할 장벽은 결코 만만치 않다.

우선 AI 에이전트의 실질적인 구매 전환율과 결제 신뢰성에 큰 의문이 남아있다. 에이전트들이 자율 주문 과정에서 환각(Hallucination)으로 인한 오결제를 일으키거나, 카드사의 이상거래탐지(FDS) 시스템에 거부당해 결제가 차단되는 현상에서 보듯 실제 결제 완결율은 여전히 낮다.

여기에 x402, AP2, MPP 등 다양한 결제 프로토콜이 단일 표준으로 통합되지 않은 채 파편화되어 있고, 법적 주체가 아닌 AI 에이전트에 대한 KYC(신원 확인) 및 금융 규제의 공백도 시장 확장을 막는 명확한 걸림돌이다.

결국 현재 지갑 사업자들의 목적은 단기적인 수수료 수익이 아니다. 과거 애플 앱스토어가 연 100억 달러 규모의 수수료 시장을 형성하기까지 15년이 걸렸고, 위챗페이가 거대 미니프로그램 생태계를 안착시키기까지 7년이 걸렸듯, 에이전트 지갑 역시 긴 호흡으로 판을 깔아가는 생태계 싸움이다.

지금 벌어지는 경쟁은 현재의 미미한 매출을 겨루는 단계가 아니다. 5~10년 뒤 본격적으로 펼쳐질 에이전트 경제에서 자금 흐름의 데이터 주권을 누가 먼저 독점하느냐를 결정짓는 단계다.

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Key Takeaways

• 예전엔 내러티브 하나가 시장 전체를 견인했지만 이젠 실수요에 따라 시장이 움직이고 있다.

• 시장이 침체된 가운데, 기존에도 있던 섹터인 스테이블코인, 디파이, RWA, 밈은 여전히 생존해 있다.

• 결국 시장에서 PMF를 찾고 실제 사용자에 따른 실제 매출을 일으키는 프로젝트만 살아남을 수 있다.

1. 내러티브가 이끈 과거의 암호화폐 시장

암호화폐 시장에서 ‘내러티브(Narrative)’는 시장 참여자들의 관심을 결집하고 유동성을 견인하는 핵심 동력이었다. DeFi Summer와 같이 시장의 흥행을 주도한 섹터들에는 고유한 내러티브가 부여되었으며, 시장은 특정 내러티브가 소멸하면 곧바로 다음 내러티브로 유동성이 이동하는 순환 구조를 반복해 왔다.

큰 단위로 보면, 암호화폐 시장은 단일 내러티브가 시장 전체를 관통하는 네 번의 주요 주기를 거쳤다.

• 2020년: 디파이(DeFi)

• 2021년: NFT/P2E/게임파이(GameFi)

• 2022년: L1/L2 경쟁

• 2024년: 리스테이킹

내러티브 기반의 성장 사례 중 가장 극단적인 결말을 보여준 것은 게임파이다.

스퀘어에닉스, 유비소프트 등 전통적인 메이저 게임사의 진출이 이어지며 2022년 1분기에만 게이밍 섹터에 25억 달러가 유입되는 등 폭발적인 관심을 받았다. 그러나 실질적인 PMF(Product-Market Fit)를 증명하지 못한 섹터의 생명력은 짧았다.

대표 주자였던 액시 인피니티의 월평균 플레이어 수는 2022년 1월 정점이었던 280만 명에서 2026년 5월 8천 명대로 99.7% 급감했다. 명분과 자본만 앞섰던 내러티브가 얼마나 취약하게 소멸할 수 있는지를 보여주는 단적인 사례다.

2. 지난해 소비된 내러티브들

지난 리포트에서 다뤘던 것과 같이 2025년은 이러한 내러티브 소비의 정점이었다. AI Agent 이후 지속적으로 매달 또 다른 내러티브가 나왔고 전환 속도는 갈수록 빨라졌다. 겉보기에는 매우 소모적인 과정이었으나, 아이러니하게도 이러한 내러티브의 폭발적인 소비가 리테일 투자자의 관심을 끊임없이 자극하며 지금의 시장을 형성한 핵심 동력이었음을 부정할 수는 없다.

다만 과거 내러티브에 대한 시장의 본질적인 수요는 제품이 풀고자 하는 문제 영역이 아닌 토큰에 있었다.

3. 수요 없는 공급의 혁신

과거 대다수 내러티브의 발전 과정을 하나의 예시를 통해 살펴보겠다. ‘기존 플랫폼이 수익을 독점해 창작자가 정당한 보상을 받지 못한다’는 문제를 해결하겠다며 탈중앙화 SNS 프로젝트가 등장한다. 수수료를 낮추고 콘텐츠 소유권과 수익을 창작자에게 돌려주겠다는 비전을 제시한다.

1. 토큰 보상 지급: 초기 참여자에게 토큰 보상이 지급되고, 활동만으로 수익을 얻었다는 사례가 확산되면서 시장의 관심이 커진다.

2. 사용자 유입 및 팽창: 유사 프로젝트들이 최소 기능만 구현한 채 토큰을 발행하고, 에어드롭과 유동성 보상으로 사용자를 모으며 생태계의 시가총액과 거래량이 빠르게 팽창한다.

3. 제품 개발 정체: 토큰 가격과 보상 규모가 제품 완성도를 앞지르기 시작한다. 자금 조달과 초기 배분이 끝난 뒤에는 개발과 사용자 확보가 정체되고, 초기 창작자 수익 문제도 해결되지 않은 채 남는다.

4. 유동성 이탈: 해당 문제를 절실하게 느끼는 사용자층이 부족하고, 유입된 자본 역시 가격 상승 기대에 따라 움직였기에 내러티브의 정점을 지나자 유동성과 사용자가 빠르게 이탈한다.

이런 스토리는 여러 내러티브를 거치며 반복됐고, 결국 시장은 수요 없는 공급의 혁신에는 의미가 없음을 깨닫기 시작했다. 실질적인 매출을 내고 이용자 층을 견고하게 유지하는 프로젝트만이 의미가 있다는 것을 확인하기 시작했고 PMF(Product-Market Fit)를 증명하는 프로젝트만이 생존함이 드러났다.

4. 2026, 수요를 만드는 PMF의 시대

과거 내러티브가 수요 없이 솔루션을 만들고 공급해 억지 수요를 창출해 왔다면, PMF의 시대는 고객의 수요에 맞는 제품을 제공한다.

단순 토큰의 시가총액만 상승하는 것이 아니라, 제품과 브랜드, 그리고 이용자 수와 매출까지 고루 성장하는 실제 프로덕트의 영역으로 가고 있는 것이다.

위 다섯 섹터를 고른 기준은 1) 2026년 상반기 들어 거래량과 매출 같은 실사용 지표, 2) 신규 플레이어의 등장 추이 3) 시가총액의 증가이다. 이러한 기준은 결국 단기간 안에 인위적으로 만들어내기 어려운 지표이기 때문이다.

각 섹터가 어떠한 문제의식과 명분에서 출발했는지, 그리고 주요 플레이어들이 현재 어느 방향으로 생태계를 확장하고 있는지를 순서대로 살펴본다.

4.1. 스테이블코인: 변동성 없는 결제 수단에서 국경간 결제 인프라로

스테이블코인은 법정화폐 가치에 페깅되어 결제와 정산 수단으로 쓰이는 토큰이다. 카테고리 시가총액은 3042억 달러로 역대 최고치(3210억 달러)에 근접했다.

• 테더(USDT): 시가총액 1840.8억 달러, 월 결제량 1.79조 달러(전월 대비 +63%), 12개월 누적 10.2조 달러, 2025년 순이익 100억 달러 이상, 국채 보유액 1410억 달러.

• 서클(USDC): 시가총액 732.5억 달러, 코인베이스 등 주요 거래소와 기관 결제 채널의 기본 스테이블코인.

스테이블코인은 암호화폐 거래에 변동성 없이 쓸 결제 수단으로 출발했다. 지금은 국경 간 송금과 온체인 결제 인프라로 역할이 넓어졌다.

최근엔 성장 방향에서 다양성을 띈다. 2026년 6월 비자, 마스터카드, 스트라이프, 코인베이스, 블랙록 등 140개 이상의 전통기업이 컨소시엄으로 참여하는 OUSD(오픈스탠다드의 오픈 USD)가 발표됐고, 원화, 엔화, 유로화처럼 각국 통화에 연동된 비달러 스테이블코인도 늘고 있다.

비달러 스테이블코인 시가총액은 아직 12억 달러 규모지만, 보유 지갑 수는 2023년 1월 4만 개에서 2026년 3월 120만 개로 30배 늘었다.

이제 스테이블코인은 단순 고정된 가치의 결제 수단으로만 쓰이는 것이 아니라 국경과 시간에 구애받지 않는 정산 인프라로 진화하고 있다.

4.2. 디파이(DeFi): 은행을 없애기 위해 등장했지만 금융 인프라의 일부로

디파이는 중앙화된 중개자 없이 대출, 거래, 파생상품 매매가 이뤄지는 스마트 컨트랙트 기반 금융이다.

• 아베(Aave): 시가총액 13.97억 달러, TVL 145.3억 달러, 연매출 1.19억 달러, 특이사항 디파이 대출 1위.

• 모포(Morpho): 시가총액 13.02억 달러, TVL 74.97억 달러, 연매출 0(연 수수료 2.22억 달러는 전액 대주에게 환원), 특이사항 5월 말~6월 시가총액 기준 아베 추월 후 7월 재역전.

• 유니스왑(Uniswap): 시가총액 22.87억 달러, TVL 31.4억 달러, 연매출 8.5억 달러, 특이사항 DEX 1위(24시간 거래량 26.6억 달러).

• 하이퍼리퀴드(Hyperliquid): 시가총액 134.7억 달러, TVL 60.7억 달러, 연매출 8.74억 달러, 특이사항 퍼프덱스 카테고리 시총의 약 76%, 디파이 전체의 약 20%, 온체인 퍼프 점유율 최대 70%.

디파이는 2020년 은행 같은 중개자의 이윤을 이용자에게 되돌려주겠다는 탈중앙화 이념으로 출발했다.

하지만 지금은 이념보다 기관들의 온체인 금융 인프라 수요로 명맥을 유지한다.

기관이 원하는 볼트 리스크 관리와 대출 인프라를 제공하는 모포와 아베, 기관이 원하는 자산을 거래할 수 있도록 지원하는 유니스왑, 암호화폐가 아닌 전통 자산을 거래할 수 있도록 지원하는 하이퍼리퀴드까지, 모두 초기 등장 이념과는 다소 다른 방향으로 가고 있다.

하지만 실제 수요가 있는 곳으로 과감하게 방향을 틀 수 있었기 때문에 생존하고 성장할 수 있었던 것이다.

4.3. RWA: 전통 자산의 민주화에서 효율성으로

RWA는 국채, 사모신용 같은 전통 실물자산을 토큰화해 온체인에서 유통하는 섹터다. 카테고리 시가총액은 652억 달러이며, 이 중 토큰화 국채가 134억 달러로 가장 큰 하위 카테고리다.

• 온도파이낸스(Ondo Finance): 규모(TVL) 35.2억 달러, 시가총액(ONDO) 17.5억 달러, 특이사항 토큰화 국채 인프라 대표 주자.

• 블랙록 BUIDL: 규모(AUM) 24억 달러, 시가총액 해당 없음(NAV 연동 펀드 토큰), 특이사항 단일 국채펀드 중 최대 규모.

• 메이플파이낸스(Maple Finance): 시가총액(SYRUP) 2.18억 달러, 특이사항 사모신용 규모(AUM) 40억 달러로 블랙록 BUIDL 상회

RWA는 전통 자산운용을 온체인으로 옮겨와 정산 속도와 접근성을 높이겠다는 목적으로 출발했다. 주요 고객이 처음부터 기관은 아니었다. RWA 섹터는 합성자산 거래소들로부터 시작되었으며 온체인이라는 규제 바깥이라는 점을 활용해 실제로 존재하는 자산의 거래 장벽을 낮추는 데에서 시작했다. 하지만 현재 RWA 섹터의 가장 큰 이용자는 기관이다.

특히 최근 눈여겨볼 지점은 토큰화 주식이다. 시큐리타이즈, DTCC 등 전통 기관의 채택이 늘고 있다. DTCC는 2026년 7월 50개 이상 기관과 함께 토큰화 증권 실거래를 시작했고, 시큐리타이즈는 NYSE에 자사주 SECZ가 상장됨과 동시에 아발란체, 솔라나 등 여러 체인에 토큰화 주식을 발행했다.

바이낸스(bStocks), 크라켄(xStocks) 같은 CEX들도 각국 주식 토큰화 상품을 늘리는 중이다. 토큰화 주식 카테고리 시가총액은 2026년 7월 중순 23억 달러로, 3월 처음 10억 달러를 넘은 이후 두 배 가까이 늘었다.

다만 아직 디파이에 비해 DEX 내 거래량은 미미하고, 담보 활용은 대부분 화이트리스트를 통한 허가형 구조에 머물러 있어 온체인에서 머니레고처럼 깊이 연동되기까지는 시간이 더 필요해 보인다.

지금은 자산운용의 유용성을 증명하는 단계다.

4.4. 예측시장: 단순 베팅에서 시장을 이끄는 트렌드로

예측시장은 실제 이벤트 결과에 베팅하는 온체인 컨트랙트 시장이다. 카테고리 시가총액은 95.8억 달러로 다섯 섹터 중 가장 최근에 생겼다.

• 칼시(Kalshi): 누적 $2B 조달로 기업가치 $22B 인정, 펀딩 대비 밸류에이션 11배. 6월 한 달 거래량 315억 달러(전월 대비 +87.4%)로 밸류에이션 자체를 넘어섬.

• 폴리마켓(Polymarket): 누적 약 $1.6B 조달로 기업가치 $9B 인정. 6월 거래량(미국 외 본체 기준) 102.6억 달러(전월 대비 +45%), 미국 내 허용 이후 연환산 매출 10억 달러 이상 달성

월드컵은 예측시장 플랫폼에 기회이자 과제를 동시에 안겨준 이벤트였다. 6월 한 달간 거래량을 폭발적으로 밀어 올렸으나, 7월 19일 결승전을 기점으로 양대 플랫폼의 합산 미결제약정(OI)은 7월 초 약 20억 달러 고점에서 20% 가까이 줄었다.

토너먼트 기간 전체 거래량의 약 80%가 스포츠 컨트랙트에서 유입되었음을 고려할 때, 다음 대형 이벤트인 미국 중간선거 전까지는 거래량 둔화세가 지속될 가능성이 크다.

규제 리스크 역시 현재진행형이다. 2026년 7월 21일, 워싱턴주 법원은 주법상 불법 도박에 해당한다는 취지로 칼시의 스포츠 이벤트 컨트랙트 판매를 일시 금지하는 예비금지명령을 내렸다

다만 예측시장은 2024년 이전까지만 해도 독자적인 카테고리조차 형성하지 못했다. 그러나 현시점 크립토 시장에서 가장 가파르게 성장하는 영역이다.

해당 섹터가 타 카테고리와 구별되는 가장 큰 특징은 토큰 시가총액이나 TVL(총 예치자산)에 의존하는 대신, 크립토 외곽의 실사용자를 온체인 생태계로 유입시켜 실질적 거래량과 매출을 성장의 지표로 입증해 냈다는 점이다.

이는 블록체인이라는 기술을 대중의 일상에 녹여낸 현시점 가장 모범적인 실사용 사례라 평가할 수 있다.

4.5. 밈: 단순 투기 자산에서 유동성 부트스트래핑 전략으로

마지막은 밈코인이다. 위에서 언급한 다른 섹터와 달리 뚜렷한 유틸리티가 없다. 커뮤니티와 화제성으로 가치가 형성되는 토큰이다. 카테고리 시가총액은 256.8억 달러로 예측시장보다 크다.

시가총액 1위는 도지코인(112.2억 달러), 2위는 시바이누(25억 달러)로, 두 종목만으로 밈 카테고리 시가총액의 53.4%를 차지한다. 가볍게 형성된 가치라도 섹터의 상징적 자리를 먼저 선점하면 쉽게 밀려나지 않는다는 걸 보여준다.

Pump.fun과 CASHCAT을 대표 플레이어로 고른 건 시가총액 순위가 아니라 상징성 때문이다.

• Pump.fun: 시가총액 8.06억 달러, 특이사항 2025년 7월 퍼블릭세일 12분 만에 6억 달러 조달.

• CASHCAT(로빈후드 체인): 출시 1주 만에 시가총액이 2,100% 넘게 뛰며 정점에서 2억 달러를 넘었고, 7월 17일 5900만 달러로 정점 대비 약 75% 급락했다.

2026년 7월 로빈후드 체인 사례가 보여주듯, 밈코인 내러티브가 체인 전체의 유동성을 순간적으로 견인하는 과거의 습성도 여전히 남아 있다.

최근 로빈후드 체인의 TVL은 7월 3일 1,700만 달러에서 7월 13일 3억 1,200만 달러로 급격히 팽창했고, 일일 DEX 거래량 역시 7월 10일 8억 4,680만 달러까지 치솟았다. 밈코인인 $CASHCAT의 역할이 컸다.

밈코인의 실질적 효용은 초기 유저 유입과 온보딩 기능에 있다. 신규 체인이나 애플리케이션은 밈코인을 매개로 단기간에 커뮤니티를 형성하고, 브릿지 이용, DEX 거래 등을 자연스럽게 유도할 수 있다.

이 과정에서 유입된 유저 중 일부는 타 디파이 서비스나 생태계 내부 서비스로 이동하여 잔존하게 되며, 결과적으로 밈코인이 효과적인 진입 경로이자 마케팅 채널 역할을 수행하게 된다.

결국 밈코인은 장기 보유 자산으로서의 가치보다는 유저와 유동성을 신속히 집결시키는 초기 도구로 기능한다. 이렇게 유입된 관심을 실제 제품의 사용성과 생태계 내 지속적인 잔존으로 성공적으로 전환할 수 있는지가 성패를 가르는 핵심 변수다.

5. 프로젝트가 생존하기 위한 조건

현재까지 살아남은 플레이어들은 사용자가 반복적으로 찾는 실질적 수요를 확보했으며, 이를 거래량, TVL, 수수료 매출이라는 명확한 실적 지표로 입증해 냈다.

2026년 시장의 수요는 양극단에서 선명하게 나타나고 있다.

한쪽에는 높은 변동성과 즉각적인 보상을 추구하는 투기적 수요가 자리한다. 밈코인, 무기한 선물 DEX(퍼프덱스), 예측시장은 빠른 거래 주기와 높은 자본 회전율을 제공하며 이러한 수요를 효과적으로 흡수하고 있다.

다른 한쪽에는 자산을 안정적으로 보관 및 이전하고 효율적으로 운용하려는 실질적 금융 수요가 존재한다. 스테이블코인, RWA, 디파이 인프라는 결제, 담보, 수익화, 리스크 관리라는 본연의 금융 기능을 충실히 수행하고 있다.

여기에 지속 가능한 수익 구조와 네트워크 효과가 더해질 때 실질적인 PMF가 형성된다. 초기 주목은 토큰 가격이 만들 수 있지만, 장기 생존은 사용 빈도와 잔존 자본, 매출, 운영 역량이 결정한다.

한편 2026년 9월 말 개최되는 KBW는 이러한 패러다임 전환을 가장 가까이서 체감할 수 있는 자리가 될 전망이다.

테더 U.S. CEO 보 하인즈, 하이퍼리퀴드 공동창업자 제프리 얀, 로빈후드 크립토 부문 수석부사장 요한 케르브라트, 아폴로의 크리스틴 모이 등 시장의 변화를 이끄는 주역들이 나란히 무대에 오른다. 스테이블코인, 퍼프덱스, 자산 토큰화 및 RWA 분야의 핵심 리더들을 통해, 수치로 확인하던 대세의 변화를 현장에서 직접 체감할 수 있다.

타이거리서치는 KBW2026의 독점 리서치 컨텐츠 파트너입니다.

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In the first half of 2026, no single narrative ran through the entire market. Even so, stablecoins, RWA, meme tokens, DeFi, and prediction markets each survived or grew despite the downturn. This report looks at the 2026 crypto market as one that is no longer driven by a single narrative but is instead searching for product-market fit across a diversified set of sectors.

Key Takeaways

• A single narrative once pulled the whole market along. The market now moves according to genuine demand.

• Even in a depressed market, established sectors including stablecoins, DeFi, RWA, and meme tokens have continued to survive.

• In the end, only projects that find product-market fit and generate real revenue from real users will survive.

1. The Narrative-Driven Crypto Market of the Past

In the crypto market, narrative has been the central force that concentrates participant attention and pulls in liquidity. Sectors that drove major market cycles, such as DeFi Summer, were each given a distinct narrative, and the market has repeated a cyclical pattern in which liquidity moves to the next narrative as soon as the previous one fades.

At a broad level, the crypto market has passed through four major cycles in which a single narrative dominated the entire market:

• 2020: DeFi

• 2021: NFT/P2E/GameFi

• 2022: L1/L2 competition

• 2024: Restaking

Among narrative-driven growth stories, GameFi produced the most extreme outcome.

Major traditional game publishers including Square Enix and Ubisoft entered the space, and the gaming sector drew $2.5 billion in inflows in the first quarter of 2022 alone. But sectors that could not demonstrate real product-market fit did not last. Axie Infinity, the sector’s flagship title, saw its average monthly player count fall 99.7%, from a peak of 2.8 million in January 2022 to roughly 8,000 in May 2026. It is a clear example of how quickly a narrative built mainly on justification and capital can collapse.

2. The Narratives Consumed Last Year

As covered in our previous report, 2025 marked the peak of this pattern of narrative consumption. After the AI agent narrative, a new one emerged nearly every month, and the pace of rotation kept accelerating.

On the surface this looked highly wasteful, but it is hard to deny that this rapid churn of narratives was what kept retail investor attention engaged and, in doing so, became a core driver of the market as it stands today. Even so, the market’s underlying demand for these past narratives was directed at the token itself rather than at the problem the product was meant to solve.

3. Innovation in Supply Without Demand

One example illustrates how most past narratives developed.

A decentralized social media project appears, framed around the problem that existing platforms monopolize revenue and leave creators inadequately compensated. It presents a vision of lower fees and of returning content ownership and revenue to creators.

1. Token rewards: early participants receive token rewards, and as stories spread of people earning income simply by being active on the platform, market interest grows.

2. User inflow and expansion: similar projects follow, issuing tokens around a minimum viable product and drawing users in through airdrops and liquidity incentives, and the ecosystem’s market capitalization and trading volume expand quickly.

3. Stalled product development: the token price and the scale of rewards start to outpace the product itself. Once fundraising and the initial distribution are complete, development and user growth stall, and the original problem of creator compensation remains unresolved.

4. Liquidity exit: there was never a large enough user base that felt this problem acutely, and the capital that had flowed in was chasing price appreciation rather than the product, so once the narrative peaked, liquidity and users left just as quickly.

This pattern repeated across several narratives, and the market eventually came to recognize that innovation in supply without underlying demand carries little meaning. It began to confirm that only projects generating real revenue and holding onto a stable user base mattered, and it became clear that only projects demonstrating genuine product-market fit would survive.

4. 2026: The Era of PMF That Creates Demand

Where past narratives built and supplied solutions without underlying demand and tried to manufacture demand afterward, the PMF era works the other way around: products are built to match demand that already exists among customers. The market is moving toward genuine products in which user numbers and revenue grow alongside the product and the brand, rather than one in which only token market capitalization rises.

The five sectors covered here were selected based on three criteria: usage indicators such as trading volume and revenue over the first half of 2026, the trajectory of new players entering the space, and growth in market capitalization. These criteria matter because they are difficult to manufacture artificially, all at once and over a short period.

The sections below trace the problem each sector originally set out to solve and the direction in which its leading players are now expanding.

4.1. Stablecoins: From a Volatility-Free Payment Instrument to Cross-Border Settlement Infrastructure

Stablecoins are tokens pegged to the value of fiat currency and used as a means of payment and settlement. The category’s market capitalization stands at $304.2 billion, close to its all-time high of $321 billion.

• Tether(USDT): market cap of $184.08 billion, monthly settlement volume of $1.79 trillion (up 63% month over month), $10.2 trillion in cumulative settlement over the past 12 months, more than $10 billion in net income in 2025, and $141 billion in Treasury holdings.

• Circle(USDC): market cap of $73.25 billion, the default stablecoin across major exchanges such as Coinbase and institutional settlement channels.

Stablecoins started out as a way to trade crypto without exposure to volatility. Their role has since broadened to cross-border remittances and on-chain payment infrastructure.

Growth is now taking more varied forms. In June 2026, more than 140 traditional companies, including Visa, Mastercard, Stripe, Coinbase, and BlackRock, announced OUSD (Open USD, from Open Standard) as a consortium. Non-dollar stablecoins pegged to national currencies such as the Korean won, the Japanese yen, and the euro are also becoming more common. Their combined market cap remains small at $1.2 billion, but the number of wallets holding them grew thirtyfold, from 40,000 in January 2023 to 1.2 million in March 2026.

Stablecoins are no longer just a fixed-value payment instrument. They are evolving into settlement infrastructure that operates independent of borders and time zones.

4.2. DeFi: Built to Replace Banks, Now Part of Financial Infrastructure

DeFi refers to smart-contract-based finance that enables lending, trading, and derivatives without a centralized intermediary.

• Aave: market cap of $1.397 billion, TVL of $14.53 billion, annual revenue of $119 million, the leading DeFi lending protocol.

• Morpho: market cap of $1.302 billion, TVL of $7.497 billion, annual revenue of $0 (its $222 million in annual fees goes entirely to lenders), briefly overtook Aave in market cap from late May through June before Aave regained the lead in July.

• Uniswap: market cap of $2.287 billion, TVL of $3.14 billion, annual revenue of $850 million, the leading decentralized exchange with $2.66 billion in 24-hour trading volume.

• Hyperliquid: market cap of $13.47 billion, TVL of $6.07 billion, annual revenue of $874 million, accounting for about 76% of the perpetual futures DEX category’s market cap and roughly 20% of DeFi overall, with an on-chain perpetuals market share as high as 70%.

DeFi began in 2020 on the decentralized premise of returning the profits earned by intermediaries such as banks to users directly.

Today, it persists less on that ideology than on institutional demand for on-chain financial infrastructure. Morpho and Aave provide the vault risk management and lending infrastructure institutions want, Uniswap supports trading in the assets institutions want to trade, and Hyperliquid supports trading in traditional assets rather than crypto alone.

Each has moved in a direction somewhat different from its founding ideology, but it was precisely this willingness to pivot decisively toward real demand that allowed these protocols to survive and grow.

4.3. RWA: From Democratizing Traditional Assets to Efficiency

RWA refers to the tokenization and on-chain distribution of traditional real-world assets such as Treasuries and private credit. The category’s market cap is $65.2 billion, with tokenized Treasuries the largest subcategory at $13.4 billion.

• Ondo Finance: TVL of $3.52 billion, ONDO market cap of $1.75 billion, a leading provider of tokenized Treasury infrastructure.

• BlackRock BUIDL: AUM of $2.4 billion, with no market cap in the conventional sense since it is a NAV-linked fund token, the largest single tokenized Treasury fund.

• Maple Finance: SYRUP market cap of $218 million, with $4 billion in private credit AUM, exceeding BlackRock BUIDL.

RWA set out to bring traditional asset management on-chain in order to improve settlement speed and accessibility. Its initial customer base was not institutional. The sector began with synthetic asset exchanges that used the fact that on-chain markets sat outside existing regulation to lower the barriers to trading real-world assets. Today, however, institutions make up the sector’s largest user base.

Tokenized equities are a development worth watching closely. Adoption by traditional institutions such as Securitize and the DTCC is increasing. In July 2026, the DTCC began live trading of tokenized securities with more than 50 institutions, and Securitize listed its own shares, SECZ, on the NYSE while simultaneously issuing tokenized shares across multiple chains, including Avalanche and Solana. Centralized exchanges such as Binance (bStocks) and Kraken (xStocks) are also expanding their tokenized equity offerings across various countries. The tokenized equity category’s market cap reached $2.3 billion in mid-July 2026, nearly double its level since first crossing $1 billion in March.

Trading volume for these assets on decentralized exchanges remains minimal compared with DeFi, and most collateral use still relies on permissioned, whitelisted structures. Deeper on-chain integration, comparable to DeFi’s money-lego composability, will likely take more time. For now, the sector is still in the stage of proving the usefulness of on-chain asset management.

4.4. Prediction Markets: From Simple Betting to a Market-Leading Trend

Prediction markets are on-chain contract markets in which participants bet on the outcomes of real-world events. The category’s market cap is $9.58 billion, the most recently formed of the five sectors covered here.

It is also worth noting that the two platforms that actually dominate the sector, Kalshi and Polymarket, do not yet have tokens.

• Kalshi: has raised $2 billion in cumulative funding at a $22 billion valuation, an 11x multiple on funding raised. Its June trading volume of $31.5 billion (up 87.4% month over month) already exceeds that valuation.

• Polymarket: has raised roughly $1.6 billion in cumulative funding at a $9 billion valuation. June trading volume on its main platform outside the U.S. reached $10.26 billion (up 45% month over month), and annualized revenue has exceeded $1 billion since it gained approval to operate in the U.S.

The World Cup was both an opportunity and a challenge for prediction market platforms. It drove a sharp surge in trading volume through June, but after the final on July 19, combined open interest across the two platforms fell nearly 20% from its early-July peak of roughly $2 billion. Since sports contracts accounted for roughly 80% of total trading volume during the tournament, volume is likely to stay soft until the next major event, the U.S. midterm elections.

Regulatory risk also remains active. On July 21, 2026, a Washington state court issued a preliminary injunction barring Kalshi from selling sports event contracts on the grounds that they constitute illegal gambling under state law.

Before 2024, prediction markets did not even exist as a distinct category. Today, they are the fastest-growing segment of the crypto market. What sets this sector apart is that its growth has been demonstrated not through token market cap or TVL, but through real trading volume and revenue generated by drawing users from outside crypto into the on-chain ecosystem. This stands as one of the clearest examples to date of blockchain technology becoming part of everyday use for a broad audience.

4.5. Meme Tokens: From Simple Speculative Assets to a Liquidity Bootstrapping Strategy

The last sector is meme tokens. Unlike the other sectors discussed above, meme tokens have no clear utility. Their value comes from community and attention. The category’s market cap is $25.68 billion, larger than that of prediction markets.

Dogecoin ranks first at $11.22 billion, followed by Shiba Inu at $2.5 billion. Together, these two tokens account for 53.4% of the entire meme token category’s market cap, showing that once a token claims a symbolic position within the sector, even loosely, it tends to hold that position.

Pump.fun and CASHCAT are highlighted here not for their market cap ranking but for their symbolic significance.

• Pump.fun: market cap of $806 million, notable for raising $600 million in its public sale in July 2025 in just 12 minutes.

• CASHCAT(Robinhood chain): its market cap rose more than 2,100% within a week of launch, peaking above $200 million before falling roughly 75% from that peak to $59 million by July 17.

As the Robinhood chain case in July 2026 shows, meme token narratives can still momentarily pull in liquidity across an entire chain, a pattern seen in past cycles. The Robinhood chain’s TVL expanded sharply, from $17 million on July 3 to $312 million on July 13, and daily DEX trading volume climbed as high as $846.8 million on July 10, driven largely by the meme token $CASHCAT.

The practical value of meme tokens lies in attracting early users and easing onboarding. A new chain or application can use a meme token to build a community quickly and naturally encourage activity such as bridging assets or trading on a DEX. Some of the users drawn in this way go on to use other DeFi services or applications within the ecosystem and stay active there, making the meme token an effective entry point and marketing channel.

In the end, meme tokens function less as long-term holdings and more as an initial tool for quickly bringing together users and liquidity. Whether that early attention can be converted into genuine product usage and lasting retention within the ecosystem is what determines success or failure.

5. What It Takes for a Project to Survive

The projects that have survived to this point have secured genuine demand that brings users back repeatedly, and they have demonstrated it through clear performance indicators such as trading volume, TVL, and fee revenue.

Demand in the 2026 market is concentrated at two distinct ends of the spectrum. At one end is speculative demand seeking high volatility and immediate rewards. Meme tokens, perpetual futures DEXs, and prediction markets absorb this demand effectively through rapid trading cycles and high capital turnover. At the other end is genuine financial demand for the stable custody, transfer, and efficient management of assets. Stablecoins, RWA, and DeFi infrastructure are fulfilling these core financial functions of payment, collateral, yield generation, and risk management.

Real product-market fit forms when a sustainable revenue structure and network effects are added to this base. A token’s price can generate initial attention, but long-term survival is determined by usage frequency, retained capital, revenue, and operational capability.

KBW, taking place in late September 2026, will offer a close view of this shift as it unfolds. Bo Hines, CEO of Tether U.S., Jeff Yan, co-founder of Hyperliquid, Johann Kerbrat, SVP of Robinhood Crypto, and Christine Moy of Apollo are among the leading figures driving these changes who will appear on stage together. Through conversations with key leaders in stablecoins, perpetual futures DEXs, and asset tokenization and RWA, attendees will be able to see firsthand the shift that has so far only been visible in the data.

Tiger Research is the exclusive research content partner for KBW 2026.

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Much of the attention remains fixed on stablecoin issuance, but the greater opportunity lies beyond it. Together with EastPoint, we analyzed the key opportunities across the five-stage value chain: on-ramp, transfer, payment, and yield.

Key Takeaways

• Beyond the limits of an issuance market where Tether and Circle hold an oligopoly, this report analyzes the actual business structures that arise across the value chain’s five stages, including on-ramp, remittance, payment, and yield generation.

• Rather than “building the system anew,” the mainstream strategy, as with Stripe’s acquisition of Bridge, layers stablecoin efficiency (instant settlement, low-cost remittance) onto already-established traditional financial infrastructure. Yield generation, however, is an area traditional finance has difficulty accessing, and requires separate expertise.

• As rate cuts reduce the appeal of issuance revenue and competition intensifies, the market’s value is shifting toward the “underlying settlement layer.” Rather than replacing traditional finance, stablecoins show a pattern of vertical integration with the regulated financial system.

1. Time to View the Full Stablecoin Value Chain

Discussion of the stablecoin industry has so far been concentrated on the issuance stage. The performance of major issuers such as Tether and Circle, along with regulatory responses by country, has been treated as the market’s key indicator, but this is only the starting point of the stablecoin value chain.

The stablecoin industry’s full value chain includes the economic “flow” through which tokens circulate after issuance. It is defined as a five-stage value chain: issuance, followed by on-ramp, transfer, payment, and yield generation.

Analyzing the industry from this value chain perspective makes clear that while the issuance market has an oligopoly structure held by a small number of players, the downstream layers that follow it involve a larger number of competitors creating market opportunities.

2. Issuance to Yield: Tracking $1,000

Consider how the $1,000 in Ryan’s bank account circulates through the stablecoin ecosystem. Understanding this requires examining the five-stage value chain in order, from issuance to yield generation.

1. Issuance: Major issuers mint stablecoins backed by collateral such as U.S. Treasuries, supplying the market with sufficient liquidity.

2. On-ramp: When Ryan requests conversion of his $1,000 into stablecoins through an on-ramp service, the on-ramp provider processes the request and sends the tokens to his wallet. At this point, the asset exits the fiat currency system and converts into on-chain liquidity.

3. Transfer: Ryan sends $500 to family in Mexico to cover living expenses. The transfer infrastructure processes this instantly, and the recipient converts the funds into local currency to spend.

4. Payment: Ryan then uses the remaining $200 to pay at a grocery store. Here, the payment infrastructure carries out settlement instantly.

5. Yield: The final $300 remaining in his wallet is not left idle. Instead, it is deposited into a yield protocol’s vault, where it is managed as a financial asset that generates returns.

Through this process, Ryan’s $1,000 converted from fiat currency into stablecoins and evolved into a cross-border means of payment and asset management. Every layer through which Ryan’s funds moved corresponds precisely to the stablecoin industry’s value chain.

2.1. Issuance

The issuance market is an economies-of-scale market, with barriers to entry built on trust and liquidity. Established first-mover issuers, Tether and Circle, hold an oligopoly, and later entrants require a differentiation strategy that moves beyond the reserve-interest model.

1) Industry Structure

Stablecoin issuance is the process of minting and burning tokens against reserves, primarily U.S. Treasuries, to fix their value. The total market is approximately $300 billion, of which dollar-pegged assets account for 99.99%. Tether and Circle together hold roughly 83% of the market, and an economies-of-scale dynamic has become entrenched in which deeper liquidity increases both trading convenience and trust.

As the industry matures, functions once monopolized by a single issuer are undergoing specialization and unbundling. An issuer may appear to be a single entity on the surface, but internally, four functions, licensing (regulatory qualification), reserve management and custody, token minting and burning, and distribution, are divided among separate parties. Through this process, issuers are distributing much of their actual operational responsibility.

Circle, for example, delegates a substantial share of distribution to Coinbase, and Tether entrusts much of its reserves to the custodian Cantor Fitzgerald.

2) Business Model Types

• Reserve Interest: Revenue comes primarily from returns on reserve management, an advantage for leading issuers with large liquidity pools (Tether, Circle).

• Payment Fee: Revenue comes from fees generated when the token is used for payment and settlement. Profitability is determined by transaction velocity rather than market cap (StraitsX).

• Issuance-as-a-Service: Instead of issuing tokens directly, providers lease infrastructure and licenses and collect a spread. Growth comes through network effects rather than scale (M0, Paxos, Bridge).

• Regional: Providers secure exclusive liquidity by moving first into regions without clear regulation or into non-dollar currency markets (KRWQ, JPYC).

3) Case Study: Circle

When institutional clients deposit dollars into Circle Mint, Circle’s on-ramp and off-ramp platform, Circle mints USDC at a 1:1 ratio. Because Circle’s primary revenue comes from interest earned on these deposits, it charges no separate minting fee at issuance, and the core of its operation is maximizing the size of this interest-free float. The deposited dollars are held in the Circle Reserve Fund, an SEC-registered money market fund managed by BlackRock, along with cash and cash equivalents, and are invested primarily in short-term U.S. Treasuries.

Circle distributes this interest income through agreements with its distribution channels. Under the Collaboration Agreement signed in August 2023, Circle and Coinbase split interest earned on USDC reserves as follows:

• USDC held on Coinbase’s platform: Coinbase receives 100% of the interest income generated on the corresponding reserves.

• USDC held on Circle’s own platform: Circle keeps 100% of the interest income generated on the corresponding reserves.

• USDC held outside both platforms (residual interest income): interest earned on reserves backing USDC that circulates outside both platforms, including third-party exchanges, individual and institutional wallets, and DeFi, is split 50:50 between Circle and Coinbase.

This reflects a deliberate strategy. By carefully structuring on-platform and off-platform incentives with its core distribution partner, Circle shares part of its issuance revenue in exchange for maximizing USDC’s distribution base and share of the ecosystem.

4) Key Implications

Stablecoin issuance is an economies-of-scale market where the advantages of having entered early and the scale of available liquidity are decisive, making entry barriers extremely high for latecomers pursuing a direct issuance model. New entrants should therefore focus on the value chain’s functional unbundling rather than becoming fixated on issuance itself.

A more effective strategy is to build unmatched expertise in a specific layer of the value chain, such as licensing, asset custody, settlement infrastructure, or distribution channels, and establish a position as irreplaceable middleware that other players cannot substitute. The nature of future competition, in other words, will come down not to who issues the largest volume of stablecoins, but to which players capture value within the full flow through which stablecoins move and are consumed, and secure a strategic position there.

2.2. On-ramp

On-ramp revenue comes from fees and spreads charged on transaction volume. The fee a consumer actually experiences varies widely by payment method, running 2-4% for bank transfers and 4-7% for cards, but the net take rate providers actually capture is approximately 3%, based on Banxa’s figures. The conversion function itself is difficult to differentiate, and competition is intense enough that aggregators exist to route transactions to the lowest-cost option.

1) Industry Structure

This layer consists of on-ramp services, which exchange fiat currency for tokens, and wallets and custody providers, which hold the resulting assets. The two are closely linked, since one handles conversion into stablecoins and the other handles their storage.

On-ramp revenue comes from fees and spreads tied to transaction volume, and margins vary considerably by payment method. The conversion function itself, however, is difficult to differentiate, so multiple providers compete with largely similar offerings, and net take rates are converging around 3%.

2) Business Model Types

• Consumer On-ramp: Provides currency conversion directly to end users and collects transaction fees and spreads. Since differentiation is difficult, competitiveness comes down to license coverage, the breadth of payment networks, and reputation, reflected in conversion rates (MoonPay, Ramp Network, Banxa).

• B2B White Label: Embeds on-ramp rails into wallets and apps and shares a per-transaction fee, approximately 1%, with partners. This secures distribution without a consumer-facing brand, and the deeper the integration with a large partner, the more switching costs function as a moat (Transak).

• Aggregator: Routes transactions across multiple on-ramps to find the optimal path and earns an intermediation fee. Its value grows as the number of individual on-ramps increases, although dependence on its partner network is also a limitation (MELD).

3) Case Study: MoonPay

MoonPay is a non-custodial on-ramp platform where users buy tokens with fiat currency and have them sent directly to their wallet. Its primary revenue comes from per-transaction fees and trading spreads, which range from 1% for bank transfers to 4.5% for cards, with a minimum of $3.99 on small transactions. The published fee structure is organized into three tiers, which reflect how MoonPay allocates revenue and structures distribution.

MoonPay’s revenue structure splits into two channels: direct traffic and embedded transactions through partners. Its model of embedding the solution into more than 500 wallets and apps, in particular, lets partners set their own rates and functions as the core driver behind MoonPay’s ability to secure large-scale distribution efficiently while sharing revenue with those partners.

4) Key Implications

Fee revenue from simple on-ramp services faces severe margin pressure as the service becomes commoditized and price competition intensifies. Building a sustainable business therefore requires converting a one-time fee structure into steady, recurring revenue.

Consumer on-ramp providers are accordingly expanding into downstream layers of the value chain, such as issuance and settlement infrastructure. MoonPay’s acquisition of Iron and its move into branded issuance services are examples of this shift, though the financial results of this recurring-revenue strategy have yet to be verified.

The “embedded” strategy, in which providers integrate their services into a larger platform, has produced two distinct outcomes. Some providers build independent competitive strength and remain a standalone moat (Transak, Turnkey), while others are acquired by larger payment and custody companies, as with Privy’s acquisition by Stripe and Dynamic’s acquisition by Fireblocks.

It is too early to determine which outcome will become the dominant pattern, but the on-ramp and wallet layer clearly plays a pivotal role within the industry.

2.3. Transfer

Transfer is the layer responsible for the movement of stablecoins. It includes transfers by individuals and businesses, as well as payroll payments to global workforces.

This segment draws attention because it demonstrates stablecoins’ cost advantage in its most concrete and measurable form. Traditional cross-border transfers cost an average of more than 6%, while using stablecoins substantially reduces that cost.

1) Industry Structure

Fees and FX spreads arise at both ends of the process, converting dollars into tokens and tokens back into local currency, but the on-chain movement of the tokens themselves is effectively free.

Revenue, in other words, is concentrated not in the transfer itself but in the conversion at both ends and in the licensing required to process transfers legally. Because obtaining a Money Transmitter License (MTL) in individual U.S. states takes 12 to 24 months, leasing the license itself as infrastructure, a “compliance-as-infrastructure” model, has become a powerful revenue model.

2) Business Model Types

• Cross-Border B2B Infrastructure: Orchestrates cross-border payments and settlement between businesses, typically earning a transfer fee (on the order of 5–10 bps) plus an FX spread (tens of bps up to around 1%, depending on corridor and volume). Some go further and issue their own stablecoins to capture reserve interest income as well, as with Bridge’s Open Issuance (Bridge, BVNK, Conduit).

• Payroll: Specializes in salary payments and owns the end relationship with both workers and employers. On top of SaaS subscription fees (a flat monthly rate per contractor, with off-ramp fees of about 25 basis points), this model layers a second revenue stream by investing float, funds awaiting payroll disbursement, and capturing the interest, as with Rise Earn (Rise, Toku).

• Consumer Transfer: A model that specializes in person-to-person cross-border transfers, uses stablecoins to lower backend costs, and expands its own margin by maintaining a flat fee cheaper than legacy providers (Félix Pago).

3) Case Study: Rise

Rise is a stablecoin payroll platform through which companies pay wages in either fiat currency (USD) or USDC. Workers select their own payout method each pay cycle from more than 90 local currencies and stablecoins, and more than half of recent withdrawals, out of a cumulative $1.5 billion processed, have been made in stablecoins. What Rise actually charges for, however, is not token transfer but management of the employment relationship. The platform automates KYC and AML screening, generates country-specific contracts, and issues tax documents, and charges recurring fees for this service.

Rise’s revenue builds in three layers that follow the flow of payroll funds.

• Subscription and Transaction Fees: Employers choose between a flat $50 monthly subscription per contractor or 3% of the payment amount, plus a $2.50 transfer fee per transaction. Because payroll recurs by nature, this revenue is recurring rather than one-time.

• Assumption of Legal Liability (EOR/AOR): A premium offering in which Rise itself becomes the legal contracting party and absorbs the risk of worker misclassification. Employer of Record (EOR) service costs $399 per worker per month. The eightfold price gap versus simple payment processing comes from compliance liability, not the transfer function.

• Float Management (Rise Earn): Rise invests funds companies have set aside before payroll disbursement, as well as USDC balances workers have not yet withdrawn after receiving payment, in Aave lending pools on Arbitrum. It charges no deposit or custody fee and instead takes a 1% commission on the interest generated, collected at the time of withdrawal (launched March 2026).

Because payroll is a cash flow that recurs every month without exception, balances naturally accumulate on the platform both before disbursement and after workers receive but don’t withdraw their funds. Rise’s three-layer structure monetizes exactly this characteristic. In an environment where on-chain transfer is effectively free, this can be read as a deliberate strategy of expanding the charging point sequentially, from the employment relationship (subscription) to legal liability (EOR) to idle funds (yield), rather than charging for movement itself.

4) Key Implications

The winner in the transfer market will not simply be the provider that moves tokens most cheaply. It will be a comprehensive player that secures conversion and licensing at both ends (Mural Pay, Yellow Card) to control the customer touchpoint, owns the substantive customer relationship through payroll (Rise), and layers yield income (Rise Earn) on top of that.

The eventual acquisition of cross-border infrastructure provider BVNK by the card network Mastercard, for up to $1.8 billion, illustrates that the settlement infrastructure underlying the transfer and payment layers will converge into one.

2.4. Payment

Payment is the value chain’s core layer, where stablecoins settle payment for goods and services. Merchant payments and card services are leading this segment, but the economic reality remains immature relative to market expectations. On-chain stablecoins’ retail velocity remains at only about one-twentieth of M1, a measure of the money supply, because users load funds and spend them intermittently rather than following the routine financial cycle in which payroll receipt and regular spending are interlocked.

1) Industry Structure

Interchange, the fee card networks and issuers collect on each transaction, is the core source of payment revenue and scales with payment volume. Low turnover, however, keeps per-card profitability weak, and what revenue exists is split among the card network, the issuing bank, and the payment gateway (PG). The real profit pool therefore sits not with the consumer-facing card brand but with the card issuance and settlement infrastructure behind it.

Most consumer card providers lack their own issuance authority and depend on this infrastructure, leaving them with a limited revenue structure built mainly on swap spreads.

2) Business Model Types

• Payment Infrastructure: Orchestrates merchant payment and settlement. Beyond payment fees, providers capture reserve interest income by issuing their own stablecoins. Stripe’s Bridge Open Issuance, which distributes to businesses the same reserve revenue structure Circle has captured, is one of the most profitable businesses in this layer (Stripe, BVNK).

• Card Issuance Infrastructure: The backend that supports corporate card issuance. Providers receive a share of interchange fees through principal membership in major networks such as Visa, and generate revenue through program management and FX spreads. The core point of differentiation is USDC-based T+0 on-chain settlement, which cuts collateral requirements by up to 60% compared to existing methods and substantially improves capital efficiency (Rain, Reap).

• Consumer Card and Neobank: Provides cards and accounts to end users. Revenue combines a share of interchange and FX spreads with membership subscription fees or margin from managing deposited funds. Because these providers are not issuers themselves, their access to reserve interest is limited, and most depend on issuance infrastructure such as Rain or Reap (Cypher, KAST).

• Card Network: The network for payment authorization and settlement. Interchange belongs to the issuer, while the card network benefits from rising transaction volume through a per-transaction network fee. Card networks are incorporating stablecoin settlement as a backend layer, which strengthens lock-in with partner banks (Visa, Mastercard).

3) Case Study: Rain

Rain is B2B backend infrastructure that helps wallets, exchanges, and neobanks issue their own branded consumer cards. Partners design card programs through a single API integration, and Rain, as a principal member of Visa and Mastercard, handles network sponsorship, compliance, and issuance and operations on their behalf.

When a user swipes a Rain-based card at a merchant, processing follows this sequence:

• Authorization (real time): The payment is authorized on the Visa or Mastercard network just like any standard card. The experience for both merchant and consumer is identical to a conventional card, and stablecoins remain invisible on the surface.

• Balance Deduction and Ledger Management: The user’s on-chain balance is converted and deducted in real time for the authorized amount, and Rain manages the ledger for the entire program.

• Network Settlement (daily): Rain settles with the card networks entirely in USDC. Because settlement isn’t constrained by bank cutoff times, it occurs every day of the year, including weekends and holidays, so payment funds from weekends and holidays aren’t held up for days.

• Fund Recovery and Working Capital: In a credit structure, user repayment arrives later than settlement, so the issuer has to fund that gap. Rain tokenizes card receivables and uses them as collateral for on-chain loans, raising settlement funds before it collects from users, with cumulative borrowing and repayment exceeding $175 million. As a result, its collateral requirement is up to 60% lower than that of traditional issuers.

In short, when a consumer uses a Rain-based card, Rain is the one handling everything behind the scenes, from authorization through settlement and funding.

4) Key Implications

The core of payment revenue is not the visible card payment fee but the reserve interest that comes with issuer status and the capital efficiency gained through T+0 settlement. Most consumer card brands are merely the front-end customer touchpoint layered on top of this infrastructure.

Major card networks have moved to directly acquire cross-border payment infrastructure such as BVNK, while Visa, Mastercard, Stripe, and Google are pursuing a joint stablecoin coalition, Open USD. This reads as a vertical integration strategy, bringing the platform in-house to defend their exclusive reserve interest income.

2.5. Yield

Yield is the value chain’s endpoint, and the layer where the most sophisticated business structures form. The interest that issuers are unable to pass on to holders ultimately returns to users here, and this lending business is evolving into a full asset management industry.

1) Industry Structure

Early on-chain lending combined all assets into a single large pool, so that a default in any one asset could spread as risk across the entire system. This structural limitation has since been addressed by the introduction of an isolated, or modular, model that keeps collateral and loan terms separate by market, clearly dividing the core infrastructure, the immutable lending protocol, from the yield-management layer, run by risk curators.

This structural separation gave rise to a genuine on-chain asset management industry. Risk curators, like traditional asset managers, earn performance fees, up to 50%, and management fees, up to 5% annually, on the vaults they run, and the top four players together control roughly 65% of total curating TVL, the total value locked across all vaults, giving this segment an oligopoly structure.

On top of this yield infrastructure sits a layer of financial products that end users actually consume, including real-world asset (RWA) products that tokenize U.S. Treasuries and private credit, interest-bearing synthetic dollars, and restaking.

2) Business Model Types

• Lending Infrastructure: Captures a portion of the interest spread between deposits and loans, the Reserve Factor, or takes protocol revenue from interest generated by issuing its own stablecoin, such as Aave’s GHO. A different model, exemplified by Morpho, turns off its own protocol fee and instead redirects that value to downstream curators and the token ecosystem to grow the network (Aave, Morpho).

• Risk Curator: Designs asset allocation and risk models on top of lending protocols and collects a vault management fee. Steakhouse, for example, manages approximately $1.7 billion in assets with a team of fewer than 20 people and takes about 5% of the interest generated. It exemplifies the on-chain asset manager, an operating model whose cost structure is far more efficient than that of traditional financial institutions (Steakhouse, Gauntlet).

• RWA Yield Vault: Issues and distributes tokenized U.S. Treasuries or money market funds (MMFs) and earns a management fee of roughly 0.15% to 0.5% annually. BlackRock’s BUIDL serves as the underlying asset, Ondo Finance repackages it for the decentralized finance (DeFi) ecosystem, and Plume Nest distributes it through a Layer 1 blockchain built specifically for RWAs (BUIDL, Ondo, Nest).

• Interest-Bearing and Synthetic Dollar: Generates returns through delta-neutral basis trades or a managed-rate net interest margin (NIM), then pays that return to token holders as interest. This category divides into two types, models that rely on crypto-native derivatives yield and models that rely on stable Treasury collateral (Ethena, Sky).

• Restaking: Makes already-staked assets liquid again, a process known as restaking, to capture additional yield. Some providers take this further, vertically integrating across the value chain, from collecting DeFi vault management fees to linking directly with consumer card payments (Ether.fi).

3) Case Study: Steakhouse

Steakhouse Financial is a risk curator, a type of on-chain asset manager. Rather than building its own lending protocol, it operates on top of existing infrastructure such as Morpho, taking on a sub-advisory role: selecting collateral assets, designing risk parameters such as loan-to-value ratios, and allocating capital across markets.

Its revenue structure also resembles traditional asset management, collecting a portion of the interest generated as performance and management fees. Because lending protocols such as Morpho handle the operational infrastructure, accounting, settlement, and custody, curators can scale their operations efficiently on risk-design expertise alone, without bearing separate infrastructure costs.

4) Key Implications

The assets currently managed by on-chain curators, approximately $7 billion, amount to roughly one twenty-thousandth of the global traditional asset management market, approximately $147 trillion. This wide gap represents a long runway for the on-chain asset management market to expand.

High yields, however, only matter if the underlying system remains stable. Several recent depegging incidents and a chain of shocks across the restaking sector have exposed operational risks and tail risk, extreme scenarios that fall outside normal expectations, which simple smart contract audits alone cannot detect.

Capital in the market is therefore shifting from high-yield synthetic dollars to Treasury-collateralized products with comparatively lower returns, because what institutional investors fundamentally want is not a high annual percentage yield (APY) but predictability, the ability to control risk.

3. Where the Stablecoin Value Chain Is Headed

Success in the stablecoin market depends not on scaling issuance alone, but on which player controls a specific customer segment. Building infrastructure from scratch in a crypto-native way, however, is slow and carries a heavy cost burden.

The most realistic and executable strategy is to layer stablecoin efficiencies, such as same-day settlement, 24/7 operation, low-cost transfers, and programmable yield, onto already-established traditional financial infrastructure (rails). Recent major M&A activity, including Stripe’s acquisition of Bridge and Mastercard’s partnership with BVNK, all point toward this combination of traditional financial infrastructure and stablecoin efficiency.

This opportunity is being amplified by two broad trends working together: the spread of regional currencies and convergence with regulated finance.

• Spread of Regional Currencies: Governments and institutions preparing stablecoins denominated in their own currencies are more likely to adopt already-proven issuance infrastructure and local banking corridors than to build a system from the ground up.

• Convergence with Regulated Finance: Regulated financial institutions such as JPMorgan, Visa, and BlackRock also show a clear preference for proven infrastructure over developing their own technology.

As a result of these trends, the market opportunity in card issuance and settlement, custody infrastructure, and asset management, the gateway institutional finance must pass through to enter the market, is set to expand further going forward.

This is because stablecoins function essentially as money and serve as a powerful “technological upgrade” that maximizes the efficiency of existing financial rails.

The issuance market is an oligopoly that requires substantial capital and trust, while the layers that follow issuance, including on-ramps, payments, and asset management, carry comparatively low barriers to entry, allowing a much broader range of business models to emerge.

Because this market is still at an early stage where integration with traditional financial rails is just beginning, the players that come to dominate it will be determined by what form of integration and replacement they lead.

This shift has become an unavoidable, large-scale challenge of the era. EastPoint: Seoul 2026, taking place on September 28, will serve as a forum for an in-depth discussion of this industry-wide shift. With traditional financial institutions and the digital asset industry gathering under one roof to cover the stablecoin ecosystem and beyond, the event is positioned as a substantive first step toward genuine convergence across existing boundaries.

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Key Takeaways

• 테더·서클이 과점한 발행 시장의 한계를 넘어, 온램프·송금·결제·운용(Yield) 등 5단계 밸류체인 전반에서 발생하는 실질적인 비즈니스 구조를 분석해야 함

• 판을 새로 짜는’ 방식보다 Stripe의 Bridge 인수 사례처럼, 이미 구축된 전통 금융 인프라 위에 스테이블코인의 효율성(즉시 정산, 저비용 송금)을 얹는 전략이 주류. 단, 전통 금융권이 접근하기 어려운 운용(Yield) 영역은 별도의 전문성 필요

• 금리 인하로 발행 수익의 매력이 감소하고 경쟁이 심화됨에 따라, 시장의 가치는 ‘하부 정산 레이어’로 이동 중. 스테이블코인은 기존 금융을 대체하기보다 제도권과 결합하는 수직 계열화의 모습을 보임

1. 스테이블코인 산업의 전체 밸류체인을 봐야 할 때

스테이블코인 산업에 대한 논의는 그간 발행(Issuance) 단계 중심의 분석에 편중되어 있었다. 테더(Tether), 써클(Circle) 등 주요 발행사의 실적과 국가별 규제 대응이 시장의 핵심 지표로 다루어지나, 이는 스테이블코인 밸류체인의 시작점일 뿐이다.

스테이블코인 산업의 전체 밸류체인은 토큰 발행 이후 토큰이 유통되는 경제적 “흐름(Flow)”을 포함한다. 발행 이후 온램프(On-ramp), 송금(Transfer), 결제(Payment), 운용(Yield Generation)으로 이어지는 5단계 가치사슬(Value Chain)로 정의된다.

이러한 밸류체인 관점에서 산업을 분석하면, 발행 시장은 소수 사업자의 과점 구조이나 이후 이어지는 하위 레이어는 다수의 경쟁자가 시장 기회를 창출하고 있다는 점이 명확해진다.

2. 레이어는 어떻게 쌓이는가

라이언의 은행 계좌에 있는 1,000달러가 스테이블코인 생태계에서 어떻게 유통되는지 그 경로를 추적해 보자. 이를 이해하기 위해서는 발행부터 운용까지 이어지는 5단계 밸류체인을 순서대로 살펴봐야 한다.

1. 발행 (Issuance): 대형 발행사가 미국 국채 등을 담보로 스테이블코인을 생성하여 시장에 충분한 유동성을 공급한다.

2. 온램프 (On-ramp): 라이언이 온램프 서비스를 통해 1,000달러를 스테이블코인으로 전환을 요청하면, 온램프 사업자는 이를 처리하여 라이언의 지갑으로 토큰을 전송한다. 이 시점에서 자산은 법정화폐 시스템을 벗어나 온체인 유동성으로 전환된다.

3. 송금 (Transfer): 라이언은 멕시코에 있는 가족에게 생활비로 500달러를 송금한다. 송금 인프라는 이를 즉각적으로 처리하고, 수취인은 현지 통화로 환전하여 소비한다.

4. 결제 (Payment): 이어 라이언은 남은 200달러를 마트 결제에 사용한다. 이 과정에서 결제 인프라는 즉각적인 정산 처리를 수행한다.

5. 운용 (Yield): 지갑에 남은 마지막 300달러는 유휴 자산으로 방치되는 대신, 운용 프로토콜의 볼트에 예치되어 수익을 창출하는 금융 자산으로 운용된다.

이 과정에서 라이언의 1,000달러는 법정화폐에서 스테이블코인으로 전환되고, 국경을 넘어 결제 및 자산 운용 수단으로 진화했다. 라이언의 자산이 이동한 모든 레이어는 곧 스테이블코인 산업의 밸류체인과 일치한다.

2.1. 발행 (Issuance)

발행 시장은 ‘신뢰’와 ‘유동성’이라는 진입장벽이 존재하는 규모의 경제 시장이다. 선점한 대형 발행사(테더·서클)가 과점하고 있으며, 후발주자는 준비금 이자 모델을 넘어선 차별화 전략이 필수적이다.

1) 산업 구조

스테이블코인 발행은 준비금(주로 미국 국채)을 담보로 토큰을 발행(mint) 및 소각(burn)하여 가치를 고정하는 과정이다. 전체 시장 규모는 약 3,000억 달러이며, 달러 연동 자산이 99.99%를 차지한다. 테더와 서클이 시장의 약 83%를 점유하고 있으며, 유동성이 깊을수록 거래 편의성과 신뢰가 높아지는 규모의 경제(economies of scale)가 고착화되어 있다.

산업이 성숙함에 따라 과거 발행사가 독점하던 기능들은 전문화·분리(Unbundling)되고 있다. 겉으로는 단일 발행사처럼 보이나, 내부적으로는 라이선스(규제 자격), 준비금 운용과 수탁, 토큰 발행·소각, 유통이라는 4가지 기능이 분업화되어 있다. 이 과정에서 발행사는 실질적인 운영 책임을 분산하고 있다.

예를 들어 서클은 유통의 상당 부분을 코인베이스(Coinbase)에 위임하고, 테더는 준비금의 상당수를 수탁사 캔터 피츠제럴드(Cantor Fitzgerald)에 맡기는 구조가 대표적이다.

2) 비즈니스 모델 유형

• 준비금 이자형(Reserve Interest): 준비금 운용 수익이 주된 재원이다. 막대한 유동성 규모를 보유한 선도 사업자에게 유리하다. (테더, 서클)

• 결제 수수료형(Payment Fee): 코인이 결제와 정산에 쓰일 때 발생하는 수수료를 수취한다. 시가총액보다는 거래 회전율(Velocity)이 수익성을 결정한다. (StraitsX)

• 발행 인프라형(Issuance-as-a-Service): 자체 발행 대신 인프라와 라이선스를 대여하고 스프레드를 수취한다. 규모가 아닌 네트워크 효과를 통해 성장한다. (M0, 팍소스(Paxos), 브리지(Bridge))

• 역외·지역화폐 선점형(Regional): 규제 부재 지역 혹은 비달러권 통화 시장을 선점하여 독점적 유동성을 구축한다. (KRWQ, JPYC)

3) 케이스 스터디: 서클(Circle)

기관 고객이 온·오프램프 플랫폼 ‘서클 민트(Circle Mint)’에 달러를 예치하면, 서클은 1:1 비율로 USDC를 발행한다. 서클의 주요 수익원은 예치금 운용 이자이므로 발행 시 별도의 민팅 수수료는 부과하지 않으며, 운영의 핵심은 무이자 예치금(float) 규모를 극대화하는 데 있다. 예치된 달러는 블랙록(BlackRock)이 관리하는 SEC 등록 머니마켓펀드(Circle Reserve Fund)와 현금성 자산으로 구성되며, 주로 미국 단기 국채를 중심으로 운용된다.

서클은 유통 채널과의 계약을 통해 이자 수익을 배분하는 전략을 취하고 있다. 2023년 8월 체결된 협력 계약(Collaboration Agreement)에 따라, 서클과 코인베이스는 USDC 준비금 이자를 다음과 같이 분배한다.

• 코인베이스 플랫폼 내 보관분: 해당 준비금에서 발생하는 이자 수익은 100% 코인베이스에 귀속

• 서클 자체 플랫폼 내 보관분: 해당 준비금에서 발생하는 이자 수익은 100% 서클의 몫

• 외부 유통분(잔여 이자 수익): 제3자 거래소, 개인·기관 지갑, DeFi 등 양사 플랫폼 외부에서 유통되는 USDC에 대응하는 준비금 이자는 서클과 코인베이스가 50:50 비율로 공유

이는 핵심 유통 채널과 온·오프플랫폼 인센티브를 정교하게 설계해, 발행 수익의 일부를 공유하는 대가로 USDC의 유통 기반과 생태계 점유율을 극대화하려는 전략적 선택으로 해석할 수 있다.

4) 핵심 시사점

스테이블코인 발행은 선점 효과와 유동성 규모가 절대적인 ‘규모의 경제’ 시장으로, 후발 주자가 직접 발행 모델로 진입하기에는 진입 장벽이 매우 높다. 따라서 신규 사업자는 발행 그 자체에 매몰되기보다, 밸류체인의 기능적 분업(Unbundling)에 주목해야 한다.

라이선스 확보, 자산 수탁, 정산 인프라, 유통 채널 등 밸류체인 내 특정 계층에서 독보적인 전문성을 확보하여, 타 사업자가 대체 불가능한 ‘미들웨어’로 자리 잡는 전략이 유효할 것이다. 즉 향후 경쟁의 본질은 ‘누가 더 많은 스테이블코인을 발행하는가’가 아니라, 스테이블코인이 이동하고 소비되는 전체 흐름 속에서 어떤 부가가치를 포착하여 전략적 포지셔닝을 선점할 것인가의 문제로 귀결될 것이다.

2.2. 온램프 (On-ramp)

온램프 수익은 거래액 대비 수수료·스프레드에서 나온다. 소비자 체감 수수료는 결제 수단에 따라 은행이체 2~4%, 카드 4~7%로 편차가 크지만, 사업자가 실제 가져가는 순수취율(Net Take Rate)은 Banxa 기준 약 3% 수준이다. 환전 기능 자체는 차별화가 어렵고 최저가로 라우팅하는 어그리게이터까지 있어 경쟁이 심한 영역이다.

1) 산업 구조

이 레이어는 법정화폐와 코인을 교환하는 온램프와 자산을 보관하는 지갑·커스터디로 구성된다. 두 영역은 스테이블코인의 전환과 보관이라는 측면에서 밀접하게 연관된다.

온램프의 수익은 거래액에 따른 수수료와 스프레드에서 발생하며, 결제 수단에 따라 수익폭의 차이가 크다. 다만 환전 기능 자체는 차별화가 어려워 여러 사업자가 유사한 기능으로 경쟁하고 있으며, 실질 마진(Net Take Rate)은 3% 수준으로 수렴하고 있다.

2) 비즈니스 모델 유형

• 소비자 온램프형(Consumer On-ramp): 최종 사용자에게 직접 환전 서비스를 제공하고 거래 수수료·스프레드를 수취한다. 차별화가 어려워 라이선스 커버리지·결제망 폭·평판(전환율)이 경쟁력을 좌우한다. (MoonPay, Ramp Network, Banxa)

• B2B 화이트라벨형: 지갑·앱에 온램프 레일을 임베드하고 건별 수수료(약 1%)를 파트너와 배분한다. 소비자 브랜드 없이 유통력을 확보하며, 대형 파트너에 깊이 통합될수록 교체 마찰(switching cost)이 해자가 된다. (Transak)

• 어그리게이터형: 여러 온램프를 최적 경로로 라우팅하고 중개 수수료를 받는다. 개별 온램프가 많아질 수록 비교가 필요하기에 가치가 커지지만, 파트너 네트워크에 의존하는 단점이 있다. (MELD)

3) 케이스 스터디: 문페이(MoonPay)

문페이(MoonPay)는 사용자가 법정화폐로 코인을 구매하면 이를 지갑으로 전송하는 비수탁(non-custodial) 온램프 플랫폼이다. 주요 수익은 거래 건별 수수료와 매매 스프레드에서 발생하며, 결제 수단에 따라 은행이체 1%에서 카드 4.5%까지 차등 적용된다(소액 거래 최저 $3.99). 공식 수수료 구조는 크게 세 층위로 나뉘며, 이는 문페이의 수익 배분 및 유통 전략을 반영한다.

문페이의 수익 구조는 ‘직접 유입’과 ‘파트너 임베디드(Embedded) 거래’의 이원화로 요약된다. 특히 500개 이상의 지갑·앱에 솔루션을 내재화하는 모델은 파트너가 직접 요율을 책정하게 함으로써, 문페이가 대규모 유통망을 효율적으로 확보하고 수익을 배분하는 핵심 동력으로 기능한다.

4) 핵심 시사점

단순 온램프의 수수료 수익은 서비스 범용화에 따른 가격 경쟁으로 인해 극심한 마진 압박을 받는다. 따라서 지속 가능한 사업 모델을 구축하려면 일회성 수수료 구조를 꾸준히 발생하는 반복 수익(Recurring Revenue)으로 전환해야 한다.

이에 따라 소비자 온램프는 하위 밸류체인인 발행·정산 인프라 영역으로 사업을 확장하는 추세다. (MoonPay의 Iron 인수 및 브랜드 발행 대행 진출. 단, 이를 통한 반복 수익의 재무적 성과는 아직 검증 단계다.)

한편, 대형 플랫폼에 서비스를 탑재하는 ‘내재화(임베디드)’ 전략의 결과는 두 갈래로 나뉜다. 독자적인 경쟁력을 확보해 독립된 해자로 남는 경우(Transak, Turnkey)와, 상위 결제·커스터디 대기업에 인수합병(M&A)되는 경우(Privy→Stripe, Dynamic→Fireblocks)다.

어느 쪽이 주류로 자리 잡을지 예단하기는 이르지만, 온램프·지갑 영역이 산업 내 중추적인 역할을 수행하고 있음은 분명하다.

2.3. 송금 (Transfer)

송금은 스테이블코인의 이동을 담당하는 레이어다. 개인 및 기업의 송금과 글로벌 인력에 대한 급여 지급(페이롤)이 여기에 속한다.

이 영역이 주목받는 이유는 스테이블코인의 비용 우위가 가장 구체적이고 실측 가능한 형태로 증명되기 때문이다. 전통적인 국경 간 송금은 평균 6% 이상의 비용이 발생하지만, 스테이블코인을 활용하면 비용이 크게 절감된다.

1) 산업 구조

달러를 코인으로, 코인을 다시 현지 통화로 환전하는 양 끝단에서는 수수료와 FX 스프레드가 발생하지만, 코인이 온체인에서 이동하는 구간은 사실상 무료다.

즉, 수익은 ‘전송’이 아닌 ‘양 끝단의 환전’과 ‘합법적 처리를 위한 라이선스’에 집중된다. 미국 각 주의 자금이체업(MTL) 라이선스 취득에 12~~24개월이 소요됨에 따라, 라이선스 자체를 인프라로 대여하는 ‘컴플라이언스-as-인프라’가 강력한 수익 모델로 자리 잡고 있다.

2) 비즈니스 모델 유형

• 크로스보더 B2B 인프라형: 기업 간 국경 결제·정산을 오케스트레이션하고 이동 수수료(약 0.1%)와 FX 스프레드(최대 1%)를 받는다. 일부는 나아가 자체 스테이블코인을 발행해 준비금 이자수익까지 취한다(Bridge의 Open Issuance). (Bridge, BVNK, Conduit)

• 페이롤형: 급여 지급에 특화해 근로자·기업이라는 최종 수취인 관계를 소유한다. SaaS 구독료(컨트랙터당 월정액, 오프램프 약 25bp)에 더해, 급여 대기 자금(float)을 운용해 이자를 되붙이는 이중 수익 구조를 만든다(Rise Earn). (Rise, Toku)

• 컨슈머 송금형: 개인 간 해외 송금에 특화해 스테이블코인으로 백엔드 원가를 낮추고, 레거시 대비 저렴한 플랫 수수료를 유지하면서 자사 마진을 확대하는 모델이다. (Félix Pago)

3) 케이스 스터디: 라이즈(Rise)

라이즈(Rise)는 기업이 법정화폐(USD) 또는 USDC로 급여를 지급하는 스테이블코인 페이롤 플랫폼이다. 근로자는 매 지급 주기마다 90개 이상의 현지 통화와 스테이블코인 중 수취 수단을 직접 선택하며, 누적 처리액 15억 달러 중 최근 인출의 절반 이상이 스테이블코인으로 이루어진다. 다만 과금 대상은 코인 전송이 아니라 고용 관계의 관리다. KYC·AML 심사, 국가별 계약서 생성, 세무 서류 발급을 플랫폼이 자동 처리하고 그 대가를 반복 과금으로 수취한다.

라이즈의 수익원은 급여 자금의 흐름을 따라 세 층으로 쌓인다.

• 구독·거래 수수료: 컨트랙터당 월 50달러의 정액 구독료 또는 결제액의 3% 중 택일하며, 건당 2.5달러의 전송 수수료가 붙는다. 급여의 반복성 덕분에 일회성이 아닌 반복 수익이다.

• 법적 책임 인수(EOR·AOR): 라이즈가 직접 법적 계약 주체가 되어 근로자 오분류(misclassification) 리스크를 흡수하는 상위 상품으로, 고용 대행(EOR)은 인당 월 399달러다. 단순 지급 대행과의 8배 가격 차이는 송금 기능이 아니라 컴플라이언스 책임에서 나온다.

• 대기 자금 운용(Rise Earn): 기업이 지급 전 적립해 둔 자금과 근로자가 수령 후 인출하지 않은 USDC 잔액을 아비트럼(Arbitrum)의 아베(Aave) 대출 풀에서 운용하고, 예치·보관 수수료 없이 발생 이자의 1%를 인출 시점에 커미션으로 수취한다(2026년 3월 출시).

급여는 매달 반드시 반복되는 자금 흐름이어서, 지급 전 적립과 수령 후 보관 과정에서 플랫폼 안에 잔액이 자연스럽게 쌓인다. 라이즈의 3층 구조는 이 특성을 그대로 수익화한 것이다. 온체인 전송이 사실상 무료가 된 환경에서 이동 자체가 아니라 고용 관계(구독), 법적 책임(EOR), 대기 자금(운용)으로 과금 지점을 순차 확장하는 전략적 선택으로 해석할 수 있다.

4) 핵심 시사점

송금 시장의 승자는 단순히 코인을 저렴하게 전송하는 사업자가 아니다. 양 끝단의 환전과 라이선스를 확보하여(Mural Pay·Yellow Card) 고객 접점을 장악하고, 페이롤(Rise)을 통해 실질적인 고객 관계를 소유하며, 그 위에 운용 수익(Rise Earn)까지 결합하는 종합 플레이어가 될 것이다.

특히 크로스보더 인프라(BVNK)가 결국 카드망(Mastercard, 최대 $18억)에 인수된 사실은, 송금과 결제라는 두 레이어의 정산 인프라가 하나로 수렴할 것임을 보여준다.

2.4. 결제 (Payment)

결제는 스테이블코인으로 재화와 용역의 대금을 정산하는 밸류체인의 핵심 레이어다. 가맹점 결제 및 카드 서비스가 이를 주도하고 있으나, 시장의 기대치와 비교해 경제적 실체는 아직 미성숙하다. 온체인 스테이블코인의 리테일 회전율은 법정 통화(M1) 대비 20분의 1 수준에 머물러 있다. 이는 급여 수령과 상시 지출이 맞물리는 일상적인 금융 사이클이 결여된 채, 자산 충전 후 간헐적으로 소비하는 단절된 패턴이 지속되고 있기 때문이다.

1) 산업 구조

결제 수익의 핵심인 인터체인지는 결제액에 비례한다. 그러나 낮은 회전율로 인해 카드당 수익성이 저조하며, 그마저도 카드 네트워크, 발행은행, 결제대행사(PG)가 분점하는 구조다. 따라서 실질적인 수익 풀은 소비자 접점의 카드 브랜드가 아닌, 배후의 카드 발급 및 정산 인프라에 존재한다.

대다수 소비자 카드 사업자는 자체 발행 권한이 없어 해당 인프라에 의존하고 있으며, 환전 스프레드에 의존하는 제한적인 수익 구조를 지닌다.

2) 비즈니스 모델 유형

• 결제 인프라형: 가맹점 결제·정산을 오케스트레이션한다. 결제 수수료에 더해 자체 스테이블코인 발행으로 준비금 이자수익을 취한다. Stripe의 ‘Bridge Open Issuance’는 Circle이 확보한 준비금 수익 구조를 기업에게 배분하는 모델로, 이 레이어에서 가장 수익성이 높은 비즈니스 중 하나다. (Stripe, BVNK)

• 카드 발행 인프라형: 기업의 카드 발행을 지원하는 백엔드로, Visa 등 주요 네트워크의 프린시펄 멤버십을 통해 인터체인지 수수료를 공유받고 프로그램 관리·FX 스프레드로 수익을 창출한다. USDC 기반 T+0 온체인 정산을 통해 담보 요구량을 기존 대비 최대 60%까지 낮추어 자본 효율을 크게 개선하는 것이 핵심 차별화 포인트다. (Rain, Reap)

• 소비자 카드·네오뱅크형: 최종 사용자에게 카드와 계좌를 제공한다. 인터체인지 배분과 환전 스프레드에 멤버십 구독료나 예치금 운용 마진을 더한다. 자체 발행사가 아니어서 준비금 이자 수취는 제한적이며, 대부분 Rain·Reap 같은 발급 인프라에 의존한다. (Cypher, KAST)

• 카드망형: 결제 승인·정산 네트워크다. 인터체인지는 발행사 몫이며, 카드망은 거래당 네트워크 수수료를 통해 거래량 증가의 수혜를 입는다. 스테이블코인 정산을 후선 레이어로 편입해 파트너 은행의 락인(Lock-in)을 강화한다. (Visa, Mastercard))

3) 케이스 스터디: 레인(Rain)

레인(Rain)은 지갑·거래소·네오뱅크가 자체 브랜드의 컨슈머 카드를 발행하도록 돕는 B2B 백엔드 인프라다. 파트너는 단일 API 통합으로 카드 프로그램을 설계하고, 레인이 비자(Visa)·마스터카드(Mastercard) 프린시펄 멤버 지위로 네트워크 스폰서십과 컴플라이언스, 발행·운영을 대행한다.

사용자가 가맹점에서 카드를 긁으면 처리는 다음 흐름을 따른다.

• 승인(실시간): 결제는 비자·마스터카드 망에서 일반 카드와 동일하게 승인된다. 가맹점과 소비자 경험은 기존 카드와 완전히 같고, 스테이블코인은 표면에 드러나지 않는다.

• 잔액 차감과 원장 관리: 승인 금액만큼 사용자의 온체인 잔액이 실시간 전환·차감되며, 레인이 프로그램 전체의 원장을 관리한다.

• 네트워크 정산(매일): 레인은 카드망과의 정산을 전량 USDC로 수행한다. 은행 컷오프 시간의 제약 없이 주 7일·연 365일 매일 정산되므로, 주말·공휴일 결제 대금이 며칠씩 묶이지 않는다.

• 대금 회수와 운전자본: 크레딧 구조에서는 사용자 상환이 정산보다 늦게 도착하므로 발행사는 그 시차만큼 자금을 대야 한다. 레인은 카드 수취채권(receivables)을 토큰화해 온체인 대출의 담보로 활용, 대금 회수 전에 정산 자금을 조달한다(누적 차입·상환 1억 7,500만 달러 이상). 그 결과 전통 발행사 대비 담보 요구량이 최대 60% 낮다.

즉 소비자가 레인 기반의 카드를 사용하면, 레인이 뒤에서 승인부터 정산·자금 조달에 이르는 배후 흐름을 맡는 것이다.

4) 핵심 시사점

결제 수익의 본질은 눈에 보이는 카드 결제 수수료가 아니라, 발행사 지위에서 비롯되는 준비금 이자와 당일(T+0) 정산을 통한 자본 효율성에서 나온다. 대다수 소비자 카드 브랜드는 인프라 위에 얹힌 고객 접점(Front-end)에 불과하다.

최근 대형 카드 네트워크가 국경 간 결제 인프라(BVNK)를 직접 인수하거나, Visa·Mastercard·Stripe·Google이 공동 스테이블코인(Open USD) 연합을 추진하는 행보는 명확하다. 이는 플랫폼 내재화를 통해 자신들의 독점적인 준비금 이자 수익을 방어하기 위한 수직계열화 전략으로 해석된다.

2.5. 운용 (Yield)

운용은 밸류체인의 종착지이자 가장 정교한 사업 구조가 만들어지는 곳이다. 발행사가 보유자에게 줄 수 없는 이자가 결국 이곳에서 사용자에게 되돌아가며, 이 대출 사업은 하나의 자산운용업으로 진화하고 있다.

1) 산업 구조

초기 온체인 대출은 모든 자산을 하나의 거대한 풀(Pool)에 섞어 관리했기 때문에, 특정 자산 하나의 부실이 시스템 전체의 리스크로 전이되는 구조적 한계가 있었다. 그러나 담보와 대출 조건을 시장별로 격리하는 ‘모듈화(Isolate)’ 방식이 도입되면서, 핵심 인프라(불변의 대출 프로토콜)와 운용 영역(리스크 큐레이터)이 명확히 분리되었다.

이러한 구조적 분리가 본격적인 ‘온체인 자산운용업’을 탄생시켰다. 리스크 큐레이터는 전통 자산운용사처럼 볼트(Vault) 운용에 따른 성과보수(최대 50%)와 관리보수(연 최대 5%)를 취득하며, 현재 상위 4개 플레이어가 전체 큐레이팅 TVL(총 예치 자산)의 약 65%를 과점하고 있다.

이 운용 인프라 위로 미국 국채·사모신용을 토큰화한 RWA(실물자산) 상품, 이자수익형 합성달러, 리스테이킹 등 최종 사용자가 소비하는 다양한 금융 상품층이 형성된다.

2) 비즈니스 모델 유형

• 대출 인프라형: 예대 마진의 일부(Reserve Factor)를 취하거나, 자체 스테이블코인(예: Aave의 GHO) 발행에 따른 이자를 프로토콜 수익으로 가져간다. 반면 Morpho처럼 자체 수수료를 끄고 그 가치를 하위 큐레이터와 토큰 생태계로 환원하여 네트워크를 키우는 모델도 공존한다. (Aave, Morpho)

• 리스크 큐레이터형: 대출 프로토콜 위에서 자산 배분 및 리스크 모델을 설계하고 볼트 운용보수를 수취한다. 일례로 Steakhouse는 20명 미만의 소규모 인력으로 약 17억 달러의 자산을 운용하며 발생 이자의 약 5%를 가져간다. 전통 금융기관 대비 비용 구조가 압도적으로 효율적인 ‘온체인 자산운용사’의 전형이다. (Steakhouse, Gauntlet)

• RWA 수익볼트형: 토큰화된 미국 국채나 MMF(머니마켓펀드)를 발행·유통하며 연 0.15~0.5% 수준의 운용보수를 받는다. BlackRock의 BUIDL이 원천 자산 역할을 하고, Ondo 파이낸스가 이를 디파이(DeFi) 생태계에 맞게 재포장하며, Plume Nest는 RWA 전용 레이어1 블록체인을 통해 이를 유통하는 구조다. (BUIDL, Ondo, Nest)

• 이자부·합성달러형: 델타 뉴트럴 베이시스 거래(Delta-Neutral Basis Trade)나 관리금리 기반의 순이자마진(NIM)을 통해 수익을 창출한 뒤, 이를 토큰 보유자에게 이자로 지급한다. 크립토 고유의 파생상품 수익률에 의존하는 모델과 안정적인 국채 담보에 의존하는 모델로 양분된다. (Ethena, Sky)

• 리스테이킹형: 스테이킹된 자산을 다시 유동화(Restaking)하여 추가 수익률을 확보한다. 더 나아가 디파이 볼트 운용보수 취득부터 소비자 카드 결제 연동까지 밸류체인을 수직 통합하는 전략을 취한다. (Ether.fi)

3) 케이스 스터디: 스테이크하우스(Steakhouse)

스테이크하우스(Steakhouse Financial)는 리스크 큐레이터로 일종의 온체인 자산운용사다. 이들은 직접 대출 프로토콜을 개발하는 대신, 모포와 같은 기존 인프라 위에서 담보 자산 선정, LTV 등 리스크 파라미터 설계, 시장 간 자금 배분을 수행하는 ‘위탁운용(sub-advisory)’ 역할을 수행한다.

수익 구조 역시 전통 자산운용업과 닮았다. 발생 이자의 일부를 성과보수와 관리보수로 수취하는 구조를 갖췄으며 모포와 같은 대출 프로토콜이 회계·정산·수탁 등 운영 인프라를 전담하기 때문에, 큐레이터는 별도의 인프라 비용 없이 리스크 설계 역량만으로 운용 규모를 효율적으로 확장한다.

4) 핵심 시사점

전 세계 전통 자산운용 시장 규모(약 147조 달러) 대비 현재 온체인 큐레이터가 관리하는 자산(약 70억 달러)은 약 2만분의 1 수준에 불과하다. 이 거대한 격차는 향후 온체인 자산운용 시장이 확장될 수 있는 장기적 성장 활주로를 의미한다.

다만, 높은 수익률은 시스템의 안정성이 담보될 때만 의미가 있다. 최근 발생한 여러 디페깅 사고와 리스테이킹 업계의 연쇄 충격은 단순 스마트 컨트랙트 감사만으로는 포착하기 어려운 운영상 리스크와 극단적 예외 상황(Tail Risk)을 여실히 드러냈다.

이에 따라 현재 시장의 자금은 고수익 합성달러에서 상대적으로 수익률이 낮은 미국 국채 담보 상품으로 이동하고 있다. 이는 제도권 기관 투자자들이 원하는 본질이 단순히 높은 수익률(APY)이 아니라, 리스크를 통제할 수 있는 ‘예측 가능성’에 있기 때문이다.

3. 스테이블코인 밸류체인은 어디로

스테이블코인 시장의 승패는 단순히 발행 규모를 키우는 것이 아니라, 특정 고객층을 누가 장악하는가에 달려 있다. 하지만 크립토 네이티브 방식으로 인프라를 처음부터 구축하는 것은 속도가 느리고 비용 부담이 크다.

가장 현실적이고 실행 가능한 전략은 이미 구축된 전통 금융 인프라(레일) 위에 스테이블코인의 효율성(당일 정산, 24시간 가동, 저비용 송금, 프로그래머블 수익)을 얹는 방식이다. 최근 Stripe의 Bridge 인수나 Mastercard의 BVNK 협업 등 대형 인수합병 사례는 모두 이러한 ‘전통 금융 인프라와 스테이블코인 효율성’의 결합을 겨냥한 행보다.

이러한 기회는 ‘지역 통화의 확산’과 ‘제도권 금융과의 결합’이라는 두 가지 거대한 흐름과 맞물려 증폭되고 있다.

• 지역 통화의 확산: 자국 통화 기반 스테이블코인을 준비하는 각국 정부와 기관은 시스템을 맨바닥에서 구축하기보다, 이미 검증된 발행 인프라와 지역 은행 코리도를 채택할 가능성이 높다.

• 제도권 금융과의 결합: JPM, Visa, BlackRock 등 제도권 금융 역시 독자적인 기술 개발보다 검증된 인프라를 선호하는 경향이 뚜렷하다.

위와 같은 흐름에 따라, 제도권 금융이 시장에 진입할 때 반드시 거쳐야 하는 관문인 카드 발행·정산, 수탁 인프라, 운용 계층의 시장 기회는 향후 더욱 확대될 전망이다. 스테이블코인은 본질적으로 화폐의 기능을 수행하며, 기존 금융 레일의 효율성을 극대화하는 강력한 ‘기술적 업그레이드’ 수단이기 때문이다.

스테이블코인은 본질적으로 화폐의 기능을 수행하며, 기존 금융 레일의 효율성을 극대화하는 강력한 ‘기술적 업그레이드’ 수단이다. 발행 시장이 고도의 자본과 신뢰가 필요한 과점 구조라면, 발행 이후의 온램프·결제·운용 레이어는 진입 장벽이 상대적으로 낮아 훨씬 폭넓고 다양한 비즈니스 모델이 탄생할 수 있다.

특히 지금은 전통 금융 레일과의 결합이 시작되는 초기 시장인 만큼, 어떤 형태의 결합과 대체를 주도하느냐에 따라 향후 시장을 과점할 플레이어가 판가름 날 것이다.

이러한 흐름은 이제 거스를 수 없는 거대한 시대적 과제가 되었다. 오는 9월 28일 개최되는 ‘이스트포인트: 서울 2026(EastPoint: Seoul 2026)’은 이러한 산업적 변화를 심도 있게 다루는 논의의 장이 될 것이다. 전통 금융 기관과 디지털 자산 업계가 한자리에 모여 스테이블코인을 비롯한 생태계 전반을 다루는 만큼, 기존의 경계를 넘어 진정한 융합을 실현하기 위한 실질적인 첫걸음이 될 것이다.

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Key Takeaways

• 2026년 상반기 유입 자본은 133억 달러로 벌써 2024년 연간(132억 달러) 수준과 비슷하나, 투자 유치 건수는 435건에 그쳐 최고치인 2022년(1,978건) 대비 78% 급감했다.

• 리드 투자에 집중하는 소수 네이티브 대형 VC와 유동성을 앞세운 거래소 계열 VC가 시장을 양분하고 있으며, 뚜렷한 경쟁 우위가 없는 중소형 VC는 빠르게 도태되고 있다.

• 게임 섹터 투자 유치 건수는 96% 감소했다. (2024년 141건 → 2026년 상반기 5건)

• 결제·스테이블코인과 중앙화거래소(CEX) 섹터의 자본 유입은 M&A가 전적으로 견인했다.

• 전통 금융기관의 투자 딜 참여 비중은 2026년 상반기 전체 건수 중 54.5%를 기록했다.

1. 2021년의 암호화폐 투자 시장: 속도와 분산이 전략이었다

2021년 암호화폐 투자 시장의 핵심 전략은 속도와 포트폴리오의 다변화였다. 시드(Seed) 라운드를 포함해 연간 1,750건의 투자가 집행되었으며, AU21 캐피털(AU21 Capital)의 경우 월평균 13건 이상의 딜을 처리할 만큼 속도 경쟁이 치열했다.

당시 투자 판단 기준은 TGE 일정, 토크노믹스의 구조 등으로 단순화되어 있었다. 실질적인 제품 개발 없이 토큰 발행만으로 수익 창출이 가능한 환경이었기에, 벤처 투자자들은 밸류에이션과 무관하게 수십에서 수백 개의 프로젝트에 분산 투자하는 이른바 ‘스프레이 앤 프레이(Spray and Pray)’ 전략을 주로 구사했다.

철저한 실사보다 신속한 자금 집행이 우선시 되었으며, 신규 라운드가 순식간에 마감되고, 라운드에 참여하지 못한 VC들은 더 높은 밸류에이션의 후속 라운드를 추종하는 등 VC들 사이에서도 FOMO가 반복되었다.

하지만 이러한 투자 전략을 구사했던 VC 중 상당수는 이후 도래한 베어마켓을 버티지 못했다. 반면 생존한 VC들은 투자 전략을 근본적으로 바꿨다.

2. 생사가 갈리는 VC들: 시대의 흐름이 바뀌었다

2.1. 과거 VS 현재 리드투자 비교

먼저 VC 중에서도 주요 VC들이 주로 이끌었던 리드투자 관련 지표를 살펴본다.

현재까지 투자를 활발하게 주도하는 VC도 있는 반면, 현재는 종적을 감추었거나 새롭게 떠오른 VC들도 확인할 수 있다.

리드투자는 특정 라운드를 리드할 만큼 인지도, 자본 규모를 두루 갖춘 대형 VC의 전유물이었기 때문에 과거 주요 리드투자 VC들은 현재까지 쉽게 무너지지 않았고, 대부분 Top 10 안에 남아 있는 것을 확인할 수 있다.

2.2. 살아남은 VC의 전략 차이

2024년부터 2026년까지의 데이터를 최근 데이터로 두고 살펴보면, 암호화폐 네이티브 VC 및 기존에 활동하던 대형 VC들은 개별 딜에 더 깊게 관여하는 리드 투자에 자원을 집중하고 있다.

전체 투자 건수는 축소하되 실사 수준을 높이고 이사회 참여 및 거버넌스 주도권을 확보하는 전략으로 비즈니스 모델을 선회한 것이다.

한편 리드 투자가 아닌 일반 라운드 누적 투자 건수에서는 또 다른 양상이 보인다.

2024년부터 2026년 상반기까지 투자 라운드에 참여한 Top 15 VC를 자세히 보면 거래소 계열 VC의 비중이 크다. 거래소는 리드 투자를 하기보다 라운드 참여에 더 적극적이었다.

코인베이스 벤처스(Coinbase Ventures)가 140건으로 1위, OKX 벤처스(OKX Ventures)가 94건으로 2위, YZi 랩스(YZi Labs)가 92건으로 3위를 기록했다. YZi 랩스는 2025년 1월 바이낸스 랩스(Binance Labs)가 리브랜딩한 조직이다.

7위 해시키 캐피털(HashKey Capital)은 홍콩 거래소 해시키 익스체인지(HashKey Exchange)의 벤처 조직이고, 14위 미라나 벤처스(Mirana Ventures)는 바이빗(Bybit)의 벤처 조직이다.

Top15 안에서만 5개 주요 거래소가 각자의 VC를 통해 상위권에 이름을 올리고 있다. 반면 폴리체인, 판테라 캐피털처럼 리드에 집중하는 대형 VC는 일반적인 투자 참여 횟수에서는 밀려난다.

CEX 계열 VC는 플랫폼 자체의 풍부한 유동성과 마케팅 지원 능력을 전면에 내세워 주요 라운드에 핵심 참여자로 확고히 자리 잡았다.

반면, 규모의 경제나 브랜드 인지도, 혹은 거래소 수준의 유동성 지원 역량 등 명확한 독점적 경쟁 우위를 확보하지 못한 중소형 VC들은 자본 압박과 회수 실패가 맞물리며 시장에서 빠르게 도태되는 추세다.

2.3. 이탈한 VC들: 스프레이 앤 프레이(Spray and Pray) 전략의 최후

과거 상승장에서 빠른 토큰 유동화 전략에 의존해 광범위한 포트폴리오 투자를 집행하던 VC들은 대부분 자취를 감췄다.

AU21 캐피털(AU21 Capital), LD 캐피털(LD Capital), 시마 캐피털(Shima Capital) 등은 투자 건수가 최대 98.9%까지 급감하며 사실상 시장에서 영향력을 상실했다. 단기 내러티브에 편승한 전략은 장기 베어마켓과 규제 강화 환경에서 더 이상 작동하지 않게 됐다.

물론 그들만의 차별점을 개발하지 못한 것이 도태의 가장 큰 원인이지만, 결정적으로 암호화폐 시장의 자본 흐름 트렌드 자체가 어느정도 성장한 프로젝트를 중심으로 바뀌고 있으며, 초기 투자를 필요로 하는 신생 프로젝트가 등장하지 않고 있다는 점도 염두에 둬야한다.

결국 그들이 찾던 먹거리가 더 이상 시장에 등장하고 있지 않다는 의미이다.

3. 투자 라운드: 씨앗보다 열매를 산다

3.1. 시드(Seed)의 급감

2026년 상반기 집계된 시드 단계의 딜은 81건으로, 2022년 694건 대비 88% 감소했다. 리스크가 높고 비즈니스 모델이 미검증된 초기 프로젝트에 대한 시장의 기피가 뚜렷하게 관측된다. 시드 라운드의 감소는 전체 라운드 구조에서도 확인된다. 2022년 전체 딜의 35.3%를 차지하던 시드 라운드 비중은 2026년 상반기 18.7%로 줄었다.

시드 라운드 감소는 투자사들의 기피와 더불어, 시드 투자를 유치해야하는 초기 프로젝트가 예전처럼 많이 등장하고 있지 않다는 것으로 해석할 수도 있다. 시장의 침체와 성숙함이 동시에 관찰되는 지표이다.

3.2. 후기 스테이지로의 투자금액 집중

라운드별 투자금액 비중을 보면 후기 단계(Series A 이상)가 전체의 75.2%를 점유하고 있다. 베어마켓 기간인 2023년에는 시드 단계 투자가 잠시 과반을 차지했으나, 시장 회복 국면에 접어들면서 자금력 있는 기업 위주로 자본이 빠르게 재배치되었다.

2026년 상반기 시리즈 A의 총투자액($745M)이 시드 전체 유입액($423M)을 상회하며 전체 라운드 중 가장 큰 비중을 차지한다.

스테이지별 평균 딜 사이즈는 단계마다 뚜렷한 계단식 상승 형태를 보인다. 시드 단계 평균은 $5.4M, 시리즈 A는 $22.4M, 시리즈 C는 $127M, 시리즈 E는 $202M다.

후기 라운드로 갈수록 표본 수는 줄어드는 반면, 그 단계까지 도달한 기업은 이미 매출과 밸류에이션이 커진 상태에서 투자를 받기 때문에 라운드당 금액 자체가 크다.

4. 시장 전체: 자본은 집중되고 투자건수는 줄었다

4.1. 총량과 투자건수의 역전

2026년 상반기 총 자본 유입은 133억 달러를 기록한 반면, 전체 딜 건수는 435건으로 투자유치 건수가 가장 많았던 2022년(1,978건) 연간 투자유치 건수 대비 22%에 해당된다.

한편 2024년부터 2026년까지의 자본 규모는 유지되거나 더 높은 수준인 반면에 훨씬 적은 곳에 몰렸다.

토큰 유동성 이벤트에 기반해 단기 수익을 노리던 기존 VC들의 소규모 분산 투자가 줄고, 전통 금융기관의 대형 직접 투자가 늘고 있다.

기관은 토큰 상장 일정이나 내러티브 보다 더 까다로운 기준 하에 감사 가능한 수익 구조와 규제 라이선스를 판단한다.

2026년 상반기 1억 달러 이상의 대형 딜은 총 32건으로 전체 딜의 7.4%를 차지했다. 2024년 1.1%에서 크게 늘어난 수치다. 같은 기간 전체 딜의 평균 사이즈도 2024년 1,170만 달러에서 2026년 상반기 4,740만 달러로 약 4배 커졌다.

이 비중 상승은 두 방향에서 동시에 진행됐다. 대형 딜 건수 자체가 늘었고, 동시에 시드를 비롯한 소형 딜이 줄면서 전체 딜 수가 줄었다. 살아남은 소수의 프로젝트가 시장을 독식하기 시작했다. 또한 소형 딜이 사라지면서 원래도 소수였던 대형 딜의 상대적 비중이 커진 결과이기도 하다.

4.2. 벤처 라운드 직접 참여

전통 금융기관이 참여한 투자 딜의 비중은 2018년 29.2% 수준에서 2021년 최초로 과반(53.9%)을 돌파했다.

이들의 투자 참여도는 지난 하락장을 거치며 2023년 45.2%로 일시 감소했으나, 규제 구체화에 따라 2024년 54.4%로 반등했고, 2025년 50.9%로 다시 내려간 뒤 2026년 상반기 54.5%를 기록했다. 2021년 과반 돌파 이후 고점권을 유지하고 있다.

일례로 캔톤 네트워크(Canton Network)의 개발사 디지털 에셋(Digital Asset)의 $355M 대형 라운드는 a16z가 리드를 맡았지만, BNP 파리바(BNP Paribas), HSBC, S&P 글로벌(S&P Global), 한화투자증권 등 제도권 핵심 금융기관이 자회사 형태의 VC를 거치지 않고 직접 투자를 집행했다.

과거엔 첫 단계부터 투자하는 딜이 주를 이루었다면, 크립토 VC의 규모적인 성장과 더불어 전통 투자사가 진입함에 따라 어느정도 성장 단계에 놓여있는 회사에 투자하는 경우가 늘어나고 있다.

5. 섹터: 환경의 변화를 겪고 살아남았다

2024년은 비트코인 현물 ETF 승인과 규제 우호적 환경이 맞물리며 베어마켓 이후 처음으로 섹터별 자금 흐름이 뚜렷해진 해로, 이번 분석에서 섹터 비교의 기준 연도로 설정했다.

비트코인 ETF가 승인된 해인 2024년, 당시 전체 투자 자본의 50.9%를 점유하며 과반을 차지했던 인프라 섹터의 점유율은 2026년 상반기 기준 14.8%로 급감했다.

반면 결제·스테이블코인(25.3%), CEX(18.2%), 예측 시장(Prediction Markets, 17.5%) 등이 시장을 주도하며 섹터 지형이 전면 재편되었다.

이러한 지표 변화는 블록체인 인프라가 독립적인 투자 대상에서 기관 비즈니스가 활용하는 실용적 플랫폼으로 성격이 전환되었음을 시사한다. 로빈후드가 아비트럼 기반으로 자체 레이어를 구동한 사례나, 시큐리타이즈가 뉴욕증권거래소(NYSE) 상장과 동시에 솔라나 및 아발란체를 결제 레이어로 채택한 사례가 대표적인 예다.

즉, 신규 프로토콜 인프라를 새로 구축하는 단계에서 벗어나, 기존 인프라 상위 레이어에서 실물 금융 서비스를 실질적으로 운용하는 구조가 현 자본 시장의 핵심 요구 방식이다.

5.1. 저조한 섹터: Games·NFT·Social

딜 건수 기준으로 세 섹터 모두 급락했다. 게임 섹터 딜 건수는 141건에서 5건으로, NFT는 27건에서 2건으로, 소셜 엔터테인먼트는 74건에서 11건으로 줄었다.

투자 금액 기준 역시 세 섹터 모두 동일한 하향 흐름을 기록했다. 게임 섹터의 유입 자본은 7억 5,860만 달러에서 4,480만 달러로 축소되었으며, NFT는 1억 1,490만 달러에서 1,470만 달러로, 소셜·엔터테인먼트 섹터는 5억 1,210만 달러에서 7,010만 달러로 급감했다.

이 중 자본 감소 폭이 가장 두드러진 영역은 게임 섹터다. 과거 게임파이(GameFi) 모델은 지속 가능한 게임플레이 환경 구축보다 토큰 발행 기반의 금융적 보상에 과도하게 치중하는 경향을 보였다.

결국 신규 유저 유입이 둔화되는 즉시 토큰 가치 하락과 유저 이탈이 맞물리는 ‘데스 스파이럴(Death Spiral)’ 이라고 불리우는 구조적 악순환을 극복하지 못했다.

결과적으로 과거 투자 실사의 주요 지표였던 유저 트래픽 데이터의 신뢰성이 상실되면서, 해당 섹터로의 자본 유입이 사실상 차단되는 결과로 이어졌다.

5.2. DeFi: 조용하지만 꾸준히 유지되고 있다

탈중앙화금융(DeFi) 섹터의 딜 건수는 71% 급감했으나, 총투자 금액의 감소 폭은 34% 정도에 그쳤다. 건당 평균 딜 사이즈는 2024년 450만 달러에서 2026년 상반기 1,040만 달러로 오히려 증가했다. 이는 전체 투자 건수가 축소되는 국면에서 자본이 소수의 대형 딜에 집중되었음을 보여준다.

이러한 자본 집중화 경향을 견인한 핵심 요인은 렌딩 프로토콜 모포(Morpho)의 기관 및 투자사 대상 토큰 판매 라운드다.

모듈형 렌딩 프로토콜을 통해 기관의 DeFi 볼트 시장 진입 및 DeFi의 리스크 표준을 새롭게 정의한 모포는 2026년 6월 9일 a16z 크립토(a16z crypto), 패러다임(Paradigm), 리빗 캐피털(Ribbit Capital)이 주도한 1억 7,500만 달러 규모의 토큰 투자를 유치했다. 해당 단일 투자 라운드가 2026년 상반기 DeFi 전체 투자 금액의 17.7%를 차지하며 시장 집중도를 고스란히 반영했다.

결론적으로 DeFi 섹터는 생태계 전반의 저변이 넓어지는 성장 방식에서 벗어나, 시장에서 검증된 소수의 프로토콜을 중심으로 자본 전환이 이루어지고 있는 것으로 분석된다.

5.3. 페이먼트·스테이블코인: 가장 빠르게 부상한 섹터

결제 및 스테이블코인 섹터의 투자 딜 건수는 월평균 기준 지속적으로 가속화되는 추세다. 동기간 총투자 금액 역시 1억 4,390만 달러에서 2026년 상반기 28억 5,050만 달러로 약 20배 급증했다. 다만 이러한 자본 유입 증가세의 상당 부분은 소수의 대형 M&A 거래가 견인한 결과로 분석된다.

2026년 상반기 최대 규모의 딜은 마스터카드의 BVNK 인수(18억 달러, 3월)이며, 페이워드(Payward, 크라켄 모회사)의 Reap 인수(6억 달러, 5월)가 그 뒤를 이었다. 이 두 건의 거래가 2026년 상반기 섹터 전체 투자 금액의 약 84%를 점유하고 있다. 동시에 레인(Rain, 2억 5,000만 달러), KAST(8,000만 달러) 등 크로스보더 결제 및 암호화폐 카드 발급사들 역시 안정적으로 자금을 유치하며 시장의 성장을 뒷받침했다.

이처럼 최근 관측되는 대형 M&A 사례들은 전통 결제사 및 대형 웹3 기관들이 단순한 사업 제휴 수준을 넘어, 인수를 통해 스테이블코인 인프라를 직접 소유하고 통제하는 단계로 진입했음을 시사한다.

특히 스트라이프(Stripe)는 지난 2024년 10월 착수한 브릿지(Bridge) 인수로 시작해 생태계 표준 선점 시나리오를 가장 직관적으로 보여준다.

스트라이프는 브릿지 인수 이후 패러다임(Paradigm)과 협력하여 스테이블코인 결제 전용 블록체인 템포(Tempo)를 구축하고, 2026년 3월 성공적으로 메인넷을 가동했다.

동년 6월에는 브릿지 공동 창업자 잭 에이브럼스가 140개 이상 기업이 참여하는 글로벌 컨소시엄형 스테이블코인 프로젝트인 오픈 유에스디(OUSD)의 운영 주체 임시 대표로 취임했다.

OUSD 프로젝트에서는 스트라이프가 인수하여 고도화 중인 브릿지와 그들이 구축 중인 템포가 핵심 초기 인프라로 채택되어 활용된다. 결과적으로 인수를 통해 확보한 기술과 인력이 자체 독자 플랫폼과 업계 표준 연합체라는 양대 축을 동시에 통제하는 구조가 형성된 것이다.

이는 스테이블코인 인프라 경쟁이 개별 기업 간의 인수 단계를 넘어, 시장 전체의 글로벌 표준 제정 단계로 완전히 진입했음을 의미한다.

5.4. CEX: 벤쳐 투자는 더이상 필요없다

중앙화거래소(CEX) 섹터의 투자 금액 점유율은 2024년 3.0%에서 2026년 상반기 18.2%로 급등했다. 다만 이러한 지표 변화를 신생 거래소에 대한 전통적인 벤처 투자 확대로 해석하기는 어렵다. 2024년부터 2026년 상반기까지 집계된 CEX 섹터 투자 총액의 75.5%가 M&A(인수합병) 단일 카테고리에서 발생했기 때문이다. 실제로 이 비중은 2024년 58.8%에서 2025년 78.9%로 치솟으며 압도적인 집중도를 보였다.

전반적인 자본 유입 규모는 대형 M&A 거래가 집중되며 피크(194억 달러)를 기록했던 전년 대비 감소했으나, 2024년(3억 4,000만 달러)과 비교하면 여전히 6배 이상 높은 수준을 유지하고 있다. 딜 건수 역시 둔화되지 않고 반기 기준 견고한 페이스를 유지 중이다. 2026년 상반기에 기록된 23건의 딜은 월평균 3.8건으로, 2024년(월평균 2.8건) 및 2025년(월평균 3.0건)의 집행 속도를 상회하는 수치다.

즉, CEX 투자시장에서 관측되는 현상은 소수의 대형 사업자 중심으로 전개되는 시장 재편으로 해석된다. 네이버(Naver)의 두나무(Dunamu) 지분 인수 건은 아직 심사 단계에 놓여 있으나 발표일 기준 해당 기간의 최대 규모 딜로 기록되었으며, 코인베이스(Coinbase)의 데리빗(Deribit) 인수(29억 달러)와 크라켄(Kraken)의 닌자트레이더(NinjaTrader) 인수(15억 달러)가 그 뒤를 잇고 있다.

아부다비 국부펀드 MGX가 바이낸스(Binance)에 집행한 20억 달러 규모의 전략적 투자 역시 이와 동일한 맥락이다. 이와 동시에 OKX 벤처스(OKX Ventures)나 해시키 캐피털(HashKey Capital) 등 기존 대형 거래소 산하의 VC가 투자 라운드 및 기업 인수 작업에 적극적으로 참여하는 사례도 증가하고 있다. 결과적으로 CEX 플레이어들이 피투자자인 동시에 전략적 투자자로서의 역할을 겸하는 다각적 구조가 더욱 뚜렷해지고 있다.

5.5. 예측시장: 새롭게 부상한 섹터

예측 시장(Prediction Markets)은 경제 지표, 선거, 정책 결정 등 실세계의 거시 지표에 유동성을 공급하는 섹터로 부상했다. 해당 섹터 성장의 트리거는 2025년 5월, 상품선물거래위원회(CFTC)의 공식 규제 승인이었으며, 제도권 진입에 따라 헤지펀드 및 자산운용사의 대규모 자금 유입이 가능해졌다.

칼시(Kalshi)는 2026년 6월 누적 거래량 $100B을 넘어섰다. 2025년 12월 패러다임(Paradigm) 주도로 $1B를 유치한데, 이어 코투(Coatue) 주도로 다시 $1B를 유치했다.

폴리마켓(Polymarket)은 전통 대형 거래소 운영사인 인터콘티넨탈 익스체인지(ICE)로부터 투자를 유치했다. 2025년 10월 ICE는 최대 $2B 한도 투자 약정, 이후 실제 집행액은 $1B였고, 2026년 3월에는 $600M을 추가로 집행하며 누적 투자액은 약 $1.6B이다.

예측 시장 섹터는 다수의 신생 프로젝트가 경쟁하는 구조가 아니라, 규제 승인을 가장 먼저 확보한 두 플레이어에게 전통 금융기관과 최상위 기관 자본이 반복적인 대형 라운드로 집중되는 구조로 굳어지고 있다.

5.6. Custody: 조용하지만 강력한 섹터

수탁(Custody) 섹터는 2024년 $20.4M에서 2026년 상반기 $317.1M으로 15배 급증했다.2026년 상반기에는 앵커리지(Anchorage)가 $100M 전략 투자를 유치했다. 2026년 상반기 전체 투자 금액의 3분의 1을 앵커리지가 차지하고 있는 셈이다.

기관 자산운용사가 암호화폐를 직접 보유하려면 규제 요건을 충족하는 커스터디 인프라가 필수다. 결국 기관 자산운용사 및 암호화폐 수탁에 대한 기관의 수요가 늘며 섹터도 함께 성장한 케이스이다.

위에서 살펴본 투자 유치를 통해 자금 흐름의 기반을 안정적으로 유지하고 있는 섹터의 공통점은 기관의 시장 진입 수요가 만들어낸 인프라 수요라는 공통점이 있다.

6. 암호화폐 자본 시장의 새 기준: 베팅에서 장악력 확보로

전반적으로 투자의 무게중심이 단기적인 씨앗 뿌리기에서 인프라와 프로토콜의 일부를 소유하는 방식으로 전환되었다.

2024년 비트코인 ETF 승인 및 규제 환경이 개선되기 전, 암호화폐 시장은 무차별적인 베팅의 영역이었다. 내러티브에 기반해 소액을 다수의 프로젝트에 분산 투자하는 방식이 주를 이뤘다. 그러나 이 전략은 게임 및 NFT 섹터의 몰락, 그리고 해당 방식을 고수하던 VC의 도태로 귀결되었다.

반면 현재의 자본은 단기적인 베팅이 아닌 장기적으로 투자 대상과 온체인 인프라의 장악력을 얻는 것을 지향한다. 감사 가능한 수익 구조와 규제 라이선스를 확보한 소수의 대상에 대규모 자금을 집중하거나, 아예 지분을 인수해 인프라 자체를 장악한다.

과거 초기 프로젝트에 대한 투자는 VC가 시장에 던지는 일종의 시그널이었다. VC의 투자 집행이 곧 스마트 머니 유입 신호로 인식되어 토큰 가격을 부양했거나, 리테일 유저들이 사전 참여에 몰리도록 유도했다. 반면 인프라를 직접 인수하고 라이선스를 확보하는 현재의 구조적 자본은 리테일 추종을 위한 시그널을 시장에 던지지 않는다.

더 이상 리테일이 VC의 투자 소식에 민감하게 반응하지 않는 근본적인 원인은 결국 시장 자본의 구조적인 변화 때문으로 볼 수 있다. 리테일 또한 이제 시장에서 투자 대상을 고려할때 비슷한 관점으로 더 신중하게 검토해야 한다. 이전과 같은 베팅 전략은 더이상 리테일에게도 VC에게도 도움이 되지 않는다.

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RootData는 2022년 초 출시된 Web3 자산 데이터 플랫폼으로, 크립토 투자자와 창업자를 위한 체계적인 투자·펀딩 데이터베이스를 제공한다. 현재 월간 340만 건 이상의 검색 요청을 처리하며 200만 명 이상의 크립토 사용자가 활용하고 있다. RootData의 데이터와 리서치는 월스트리트저널(The Wall Street Journal), 코인텔레그래프(Cointelegraph), 바이낸스 리서치(Binance Research), 더 블록(The Block) 등 주요 미디어와 기관에서 인용되고 있다. 플랫폼은 크립토 프로젝트 발굴부터 펀딩 추적, 투자자 프로파일링까지 투자 의사결정에 필요한 정보를 구조화된 형태로 제공한다.

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Capital in the crypto market is undergoing a paradigm shift, concentrating into specific sectors and companies. Tiger Research and RootData examined this shift in capital markets using data on 9,416 investment deals recorded from 2018 through the first half of 2026.

Key Takeaways

• Capital inflows in the first half of 2026 reached $13.3 billion, already comparable to the $13.2 billion recorded for all of 2024, even as the number of funding rounds fell to just 435, a 78% decline from the 2022 peak of 1,978.

• The market is now split between a small number of large, crypto-native venture capital firms that concentrate on lead investments and exchange-affiliated venture arms that compete on liquidity, while mid-sized firms without a clear competitive edge are being pushed out of the market at a rapid pace.

• The number of funding rounds in the gaming sector fell 96%, from 141 in 2024 to just 5 in the first half of 2026.

• Capital inflows into the payments and stablecoin sector and the centralized exchange (CEX) sector were driven entirely by mergers and acquisitions.

• Traditional financial institutions took part in 54.5% of all investment deals recorded in the first half of 2026.

1. The 2021 Market: Speed and Diversification as Strategy

The core strategy in the 2021 crypto investment market was speed and portfolio diversification. Investors executed 1,750 deals that year, including seed rounds, and competition over speed was intense enough that AU21 Capital alone closed more than 13 deals a month on average.

Investment decisions at the time were reduced to simple criteria such as the token generation event (TGE) schedule and tokenomics, the structure governing how a project’s tokens are issued and distributed. Because token issuance alone could generate returns without any real product development, venture investors largely pursued a “spray and pray” strategy, spreading capital across dozens or even hundreds of projects regardless of valuation.

Speed of execution took priority over thorough due diligence. New rounds closed almost instantly, and VCs that missed a round often chased the next one at a higher valuation, a pattern of FOMO that repeated across the industry.

Many VCs that ran this strategy did not survive the bear market that followed, while the ones that did survive fundamentally changed their approach.

2. Which VCs Survived: A Changed Landscape

2.1. Lead Investment, Then and Now

The first metric to examine is lead investment, the rounds that major VCs have historically directed.

Some VCs remain active in leading deals today, while others have disappeared entirely or emerged only recently. Because leading a round has always required the reputation and scale of capital that only large VCs possess, the firms that led major rounds in the past have proven resilient, and most still rank among the top ten today.

2.2. How Surviving VCs Diverged

Looking at data from 2024 through 2026 as the most recent period, crypto-native VCs and established large firms are concentrating their resources on lead investments, engaging more deeply in individual deals. They have shifted their business model toward doing fewer deals overall while raising the bar on due diligence and securing board seats and greater influence over governance.

A different pattern emerges, however, in the cumulative count of round participation outside of lead investments.

Among the top 15 VCs by round participation from 2024 through the first half of 2026, exchange-affiliated firms account for a large share. Exchanges have been more active in joining rounds than in leading them. Coinbase Ventures ranked first with 140 deals, OKX Ventures second with 94, and YZi Labs third with 92. YZi Labs is the organization that resulted when Binance Labs rebranded in January 2025.

HashKey Capital, ranked seventh, is the venture arm of the Hong Kong exchange HashKey Exchange, and Mirana Ventures, ranked fourteenth, is the venture arm of Bybit. Five major exchanges appear in the top 15 through their respective venture arms alone. Large VCs that focus on leading rounds, such as Polychain and Pantera Capital, rank lower by this measure of overall round participation.

CEX-affiliated VCs have established themselves as core participants in major rounds by leading with the liquidity and marketing support their platforms can provide. Mid-sized VCs that lack a clear, defensible advantage, whether economies of scale, brand recognition, or exchange-level liquidity support, are being squeezed out of the market quickly as capital pressure and failed exits reinforce each other.

2.3. The VCs That Left: The End of Spray and Pray

Most VCs that built broad portfolios during the last bull market by relying on quick token liquidation have since disappeared. AU21 Capital, LD Capital, and Shima Capital saw their deal counts fall by as much as 98.9% and effectively lost their influence in the market. A strategy built on riding short-term narratives no longer worked once a prolonged bear market and tighter regulation set in.

Their failure to develop any real differentiation was the main cause, but it is also worth noting that the broader flow of crypto capital has shifted toward projects that have already reached some degree of maturity, and few new projects requiring early-stage funding are emerging. In other words, the kind of opportunity these VCs depended on has stopped appearing in the market.

3. Investment Rounds: Buying the Fruit, Not the Seed

3.1. The Seed Collapse

Seed-stage deals totaled 81 in the first half of 2026, down 88% from 694 in 2022. The market’s aversion to early-stage projects with unproven business models and higher risk is clearly evident. This decline also shows up in the overall structure of funding rounds: seed rounds accounted for 35.3% of all deals in 2022, a share that fell to 18.7% by the first half of 2026.

The decline in seed rounds can be read as reflecting both investor aversion and a simple shortage of new early-stage projects seeking seed funding. It is a metric that captures market contraction and market maturity at the same time.

3.2. Capital Concentrating in Later Stages

Measured by capital allocation, later-stage rounds, Series A and beyond, now account for 75.2% of total investment. Seed-stage investment briefly held a majority share during the 2023 bear market, but capital quickly reallocated toward well-capitalized companies once the market entered recovery.

In the first half of 2026, total Series A funding ($745 million) exceeded all seed-stage capital raised ($423 million), making it the largest category of any round.

Average deal size rises in a clear step pattern from one stage to the next: $5.4 million at seed, $22.4 million at Series A, $127 million at Series C, and $202 million at Series E. The sample size shrinks at later stages, but .companies that reach those stages have already seen their revenue and valuation increase, so each round involves a correspondingly larger amount of capital.

4. The Market Overall: Capital Concentrates as Deal Count Falls

4.1. Capital and Deal Count Diverge

Total capital inflows reached $13.3 billion in the first half of 2026, while the total deal count of 435 amounted to only 22% of the 1,978 deals recorded in 2022, the year with the highest annual deal count. From 2024 to 2026, capital volume held steady or rose even as it concentrated into a much smaller number of deals.

Small, diversified bets from VCs chasing short-term returns around token liquidity events have declined, while large direct investments from traditional financial institutions have increased. Institutions apply stricter criteria, evaluating not token listing schedules or market narratives but whether a company has an auditable revenue structure and the necessary regulatory licenses.

Deals of $100 million or more totaled 32 in the first half of 2026, accounting for 7.4% of all deals, up sharply from 1.1% in 2024. Over the same period, the average deal size roughly quadrupled, from $11.7 million in 2024 to $47.4 million in the first half of 2026.

This rise in share came from two directions at once. The number of large deals itself increased, while the total deal count fell as small deals, including seed rounds, disappeared. A small group of surviving projects began to dominate the market, and as small deals vanished, the already limited pool of large deals also came to represent a larger relative share.

4.2. Direct Participation in Venture Rounds

The share of investment deals involving traditional financial institutions rose from 29.2% in 2018 and first crossed the majority mark, reaching 53.9%, in 2021. Their participation dipped to 45.2% in 2023 during the last downturn, rebounded to 54.4% in 2024 as regulation became more defined, fell back to 50.9% in 2025, and reached 54.5% in the first half of 2026. Participation has remained near its highs ever since first crossing the majority mark in 2021.

In one example, a16z led the $355 million round for Digital Asset, the developer of Canton Network, but core institutional players, including BNP Paribas, HSBC, S&P Global, and Hanwha Investment & Securities, invested directly rather than through a venture subsidiary.

Where investment once entered mostly at the earliest stage, the growth of crypto VC firms and the entry of traditional investors have shifted more capital toward companies that have already reached some degree of maturity.

5. Sectors: Surviving a Changed Environment

2024 was the year spot bitcoin ETF approval coincided with a more favorable regulatory environment, producing the first clear sector-level capital flows since the bear market, and this analysis uses it as the baseline year for sector comparisons.

In 2024, the year bitcoin ETFs were approved, the infrastructure sector held a majority share of total investment capital at 50.9%. That share had fallen sharply to 14.8% by the first half of 2026. Payments and stablecoins (25.3%), centralized exchanges (18.2%), and prediction markets (17.5%) took the lead instead, reshaping the sector landscape entirely.

This shift suggests that blockchain infrastructure has changed character, from a standalone investment target to a practical platform that institutional businesses put to use. Representative examples include Robinhood running its own layer built on Arbitrum, and Securitize adopting Solana and Avalanche as settlement layers around the same time it listed on the New York Stock Exchange. In other words, the current capital market’s core demand has moved past building new protocol infrastructure from scratch, toward actually operating real-world financial services on top of existing infrastructure layers.

5.1. The Laggards: Gaming, NFTs, and Social

All three sectors saw deal counts fall sharply. Gaming dropped from 141 deals to 5, NFTs from 27 to 2, and social and entertainment from 74 to 11.

Capital inflows followed the same downward path in all three. Gaming capital fell from $758.6 million to $44.8 million, NFT capital from $114.9 million to $14.7 million, and social and entertainment capital from $512.1 million to $70.1 million.

Gaming showed the steepest decline of the three. The earlier GameFi model, which combined gaming with token-based rewards, tended to lean too heavily on token issuance for financial returns rather than building sustainable gameplay. As soon as new user growth slowed, this model fell into what is known as a death spiral, a structural cycle in which falling token value and user attrition reinforce each other, and it never found a way out. As a result, user traffic data, once a key metric in due diligence, lost its reliability, and capital inflows into the sector were effectively cut off.

5.2. DeFi: Quiet but Steady

Deal count in the decentralized finance (DeFi) sector fell 71%, but total investment declined by only about 34%. Average deal size actually rose, from $4.5 million in 2024 to $10.4 million in the first half of 2026, showing that as overall deal count contracted, capital concentrated in a small number of large deals.

The main driver of this concentration was a token sale round by the lending protocol Morpho, aimed at institutions and investment firms. Morpho, which used its modular lending protocol to open the DeFi vault market to institutions and redefine DeFi risk standards, raised $175 million in a token round led by a16z crypto, Paradigm, and Ribbit Capital on June 9, 2026. That single round accounted for 17.7% of all DeFi investment in the first half of 2026, a clear reflection of how concentrated the market has become.

The DeFi sector, in other words, has moved away from broad-based ecosystem growth, with capital instead shifting toward a small number of protocols that the market has already validated.

5.3. Payments and Stablecoins: The Fastest-Rising Sector

Deal count in the payments and stablecoin sector has kept accelerating on a monthly average basis. Total investment over the same period jumped roughly twentyfold, from $143.9 million to $2.85 billion in the first half of 2026. Much of this increase, however, is attributable to a handful of large M&A transactions.

The largest deal in the first half of 2026 was Mastercard’s acquisition of BVNK for $1.8 billion in March, followed by Payward’s (Kraken’s parent company) acquisition of Reap for $600 million in May. These two transactions alone accounted for about 84% of total sector investment in the first half of 2026. Cross-border payment and crypto card issuers, including Rain ($250 million) and KAST ($80 million), also raised capital steadily, supporting the sector’s growth.

These recent large-scale M&A deals indicate that traditional payment companies and major Web3 institutions have moved beyond simple business partnerships and are now acquiring and directly controlling stablecoin infrastructure. Stripe offers the clearest example of this race to set the ecosystem standard, beginning with its acquisition of Bridge in October 2024.

After acquiring Bridge, Stripe partnered with Paradigm to build Tempo, a blockchain dedicated to stablecoin payments, and successfully launched its mainnet in March 2026. That June, Bridge co-founder Zach Abrams became interim head of the entity operating Open USD (OUSD), a global consortium stablecoin project with more than 140 participating companies.

The OUSD project has adopted Bridge, which Stripe acquired and continues to develop, and Tempo, which Stripe is building, as its core initial infrastructure. The technology and talent Stripe gained through acquisition now control both pillars at once: its own proprietary platform and the industry consortium meant to set the standard. This shows that competition over stablecoin infrastructure has moved fully past company-level acquisitions and into a contest over setting the global standard for the entire market.

5.4. CEX: Venture Capital No Longer Needed

The centralized exchange (CEX) sector’s share of total investment jumped from 3.0% in 2024 to 18.2% in the first half of 2026. This increase, however, is difficult to read as an expansion of traditional venture investment into new exchanges, since M&A alone accounted for 75.5% of all CEX sector investment recorded from 2024 through the first half of 2026. That share climbed from 58.8% in 2024 to 78.9% in 2025, reflecting an overwhelming degree of concentration.

Overall capital inflows declined from the prior year’s peak of $19.4 billion, when large M&A deals were concentrated, but remained more than six times the 2024 level of $340 million. Deal count has not slowed either, holding a steady pace on a half-year basis. The 23 deals recorded in the first half of 2026 averaged 3.8 per month, faster than the pace of 2.8 per month in 2024 and 3.0 per month in 2025.

What the CEX investment market is showing, in other words, is a reshuffling centered on a small number of large operators. Naver’s acquisition of a stake in Dunamu remains under regulatory review but was the largest deal announced during the period, followed by Coinbase’s acquisition of Deribit for $2.9 billion and Kraken’s acquisition of NinjaTrader for $1.5 billion.

Abu Dhabi’s sovereign wealth fund MGX’s $2 billion strategic investment in Binance fits the same pattern. At the same time, venture arms of existing large exchanges, such as OKX Ventures and HashKey Capital, are participating more actively in investment rounds and acquisitions of their own. As a result, CEX players are increasingly taking on a dual role, acting as both investment targets and strategic investors.

5.5. Prediction Markets: A New Sector Emerges

Prediction markets have emerged as a sector that provides liquidity for real-world macro indicators such as economic data, elections, and policy decisions. The trigger for the sector’s growth was formal regulatory approval from the Commodity Futures Trading Commission (CFTC) in May 2025, which opened the door for large-scale capital inflows from hedge funds and asset managers as the sector entered the regulated mainstream.

Kalshi surpassed $100 billion in cumulative trading volume in June 2026. It had already raised $1 billion in a round led by Paradigm in December 2025, followed by another $1 billion led by Coatue.

Polymarket raised capital from Intercontinental Exchange (ICE), the operator of major traditional exchanges. In October 2025, ICE committed up to $2 billion, of which it actually deployed $1 billion, and it added another $600 million in March 2026, bringing its cumulative investment to about $1.6 billion.

Rather than a field of many competing new projects, the prediction market sector is settling into a structure in which traditional financial institutions and top-tier institutional capital repeatedly funnel large rounds into the two players that secured regulatory approval first.

5.6. Custody: Quiet but Powerful

The custody sector grew fifteenfold, from $20.4 million in 2024 to $317.1 million in the first half of 2026. In the first half of 2026, Anchorage raised a $100 million strategic investment, meaning Anchorage alone accounted for roughly a third of all sector investment during that period.

For institutional asset managers to hold crypto directly, custody infrastructure that meets regulatory requirements is essential. This sector grew alongside rising institutional demand for asset management and crypto custody services.

The sectors discussed above share one common thread: each has kept a stable base of capital flow through the funding rounds described here, and in every case, that infrastructure demand was created by institutions’ need to enter the market.

6. A New Standard for Crypto Capital: From Betting to Control

Overall, the center of gravity in crypto investment has shifted from planting short-term seeds to owning a stake in infrastructure and protocols.

Before bitcoin ETF approval and the improved regulatory environment of 2024, the crypto market was a realm of indiscriminate betting, dominated by small, narrative-driven investments spread across many projects. That strategy ultimately led to the collapse of the gaming and NFT sectors and the elimination of the VCs that kept pursuing it.

Today’s capital, by contrast, aims not at short-term bets but at gaining long-term control over both its investment targets and on-chain infrastructure. It concentrates large sums in a small number of targets that have secured auditable revenue structures and regulatory licenses, or it acquires equity outright to control the infrastructure itself.

In the past, an investment in an early-stage project functioned as a signal a VC sent to the market. The act of investing was read as smart money moving in, which lifted token prices or drew retail users to participate early. Today’s structural capital, which acquires infrastructure directly and secures licenses, sends no such signal for retail to follow.

Retail investors no longer react strongly to news of VC investment, fundamentally because market capital itself has undergone this structural change. Retail investors, too, now need to weigh potential investments with the same caution VCs now apply. The old betting strategy no longer serves either retail investors or VCs.

About RootData

RootData is a Web3 asset data platform launched in early 2022 that provides a systematic investment and funding database for crypto investors and founders. It now processes more than 3.4 million search queries a month and is used by more than 2 million crypto users. RootData’s data and research have been cited by major media outlets and institutions, including The Wall Street Journal, Cointelegraph, Binance Research, and The Block. The platform structures the information investors need for decision-making, from discovering crypto projects to tracking funding and profiling investors.

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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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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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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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이 보고서는 람다256(Lambda256)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

• 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.

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.