8월 22일, HYPE 가격이 80달러를 돌파하며 다시 한번 사상 최고치를 경신했습니다. 자금과 관심이 그에 따라 Hyperliquid로 돌아왔고, HyperEVM에서도 오랜만에 meme 열풍이 나타났습니다. egg와 joff라는 두 개의 높은 시가총액 종목이 등장했습니다.

열기는 빠르게 왔다가 더 빠르게 사라졌습니다.

이것은 거의 HyperEVM에서 meme의 고정된 시나리오가 되었습니다. 작년 6월 첫 번째 meme 시즌에서 BUDDY의 시가총액은 한때 3,500만 달러에 달했지만, 이후 지속적으로 이어질 수 있는 종목은 다시 나타나기 어려웠습니다. HyperEVM에는 베팅을 원하는 개인 투자자가 부족한 적이 없지만, 부족한 것은 이러한 투기 수요를 받아줄 수 있는 거래 인프라입니다.

HyperEVM은 이중 블록 아키텍처를 채택하여 HyperCore와 연결하면서도 개발자와 트레이더에게 복잡성을 남겼습니다. 네트워크가 혼잡할 때, 단순한 스왑의 gas 비용이 10달러를 초과할 수 있으며, 극단적인 경우 20달러에 달할 수도 있습니다. 신규 토큰이 발행된 후에는 AMM, 현물 유동성, 무기한 계약 시장을 각각 찾아야 하며, HyperEVM에는 이러한 단계를 연결해 줄 통합된 토큰 발행 플랫폼도 없습니다.

Kinetiq이 이 공백을 발견했습니다. Hyperliquid에서 가장 큰 유동성 스테이킹 프로토콜로서, Hyperliquid의 L2인 Elysium을 출시한다고 발표했습니다. 소식이 공개된 후, KNTQ 재평가, HYPE 가치 포착, 새로운 애플리케이션 마이그레이션에 대한 논의가 커뮤니티에 빠르게 확산되었습니다.

스테이킹 프로토콜에서 Hyperliquid 인프라로

Kinetiq은 처음에 HYPE 스테이킹 후의 유동성 문제를 해결했습니다. 사용자는 HYPE을 프로토콜에 맡겨 스테이킹하고, 스테이킹 보상을 누적할 수 있는 kHYPE을 받습니다. kHYPE은 다시 대출, 수익 전략 등의 DeFi 시나리오에 진입하여 동일한 자산이 동시에 스테이킹과 유동성 기능을 수행할 수 있게 합니다.

현재 Kinetiq의 TVL은 약 12억 1,400만 달러입니다. kHYPE 외에도 Kinetiq은 Earn, kmHYPE, Launch, Markets 등의 제품을 출시했습니다.

Kinetiq이 공개한 설계에 따르면, Elysium은 계속해서 HYPE을 gas로 사용할 것입니다. 사용자는 새로운 네트워크에 진입하기 위해 또 다른 기초 자산을 구매할 필요가 없으며, Elysium에서 발생하는 거래 수요는 HYPE의 사용 시나리오를 직접적으로 늘릴 것입니다.

성능은 첫 번째 레이어 개선이다. Kinetiq에 따르면, Elysium 출시 시 블록 속도와 처리량은 HyperEVM보다 수 배 이상 높을 것이며, 장기 목표는 블록 시간을 HyperCore에 근접하게 만드는 것이다. Kinetiq이 고빈도 현물 거래, 자동 마켓 메이킹, 그리고 연속적인 상태 업데이트가 필요한 애플리케이션이 사용 가능한 실행 환경을 구축하려는 것은 분명하다.

더 중요한 부분은 Elysium과 HyperCore의 연결이다.

HyperEVM의 기존 L1Read 프리컴파일 컨트랙트는 스마트 컨트랙트가 HyperCore 데이터를 읽을 수 있게 하지만, 확인할 수 있는 주문장 정보는 주로 최우선 매수/매도 호가다. Elysium은 L1Read를 개편하여 개발자에게 더 풍부한 시장 깊이와 블록 상단에 가까운 최신 호가를 제공할 계획이다.

일반 트레이더에게 이는 단지 몇 단계 더 깊은 호가를 읽는 것에 불과하다. 그러나 마켓 메이커에게는 의미가 완전히 다르다. Elysium의 AMM에서 지속적으로 호가를 제공하면서 동시에 HyperCore의 깊이와 가격을 읽어 헤지할 수 있다.

Kinetiq은 PropAMM을 Elysium이 가장 먼저 유치해야 할 애플리케이션 유형으로 보고 있다. 이러한 AMM은 전문 마켓 메이커의 자체 자금으로 호가를 제공하며, 지연 시간과 헤지 효율성에 매우 민감하다. Kinetiq이 공개한 데이터에 따르면, Solana에서 PropAMM이 처리하는 현물 거래량은 장기적으로 HyperCore보다 훨씬 높다. Elysium이 복제하려는 것은 바로 Hyperliquid이 놓친 이 현물 거래 수요다.

토큰 라이프사이클 재구축

Hyperliquid의 현재 현물 거래 약점은 단순히 거래 속도에만 국한되지 않는다.

HyperCore에서 현물 자산을 발행하려면 Ticker 경매에 참여하고 주문장을 다시 구축해야 한다. HyperEVM에서 토큰을 발행할 경우, 개발자는 다시 런치패드, AMM, 마켓 메이커를 직접 찾아야 한다. 신규 코인이 단기적으로 주목을 받더라도 이 유동성을 HyperCore로 계속 보내기는 어렵다. 현물과 무기한 계약이 같은 생태계에 속하는 것처럼 보이지만, 실제로는 분리된 두 경로를 따른다.

Elysium은 완전한 파이프라인을 제안한다: 신규 코인이 먼저 Elysium에서 생성되고, 롱테일 AMM을 통해 콜드 스타트를 완료한다. 유동성이 확대된 후 PropAMM에 진입한다. 이후 HyperCore 현물 주문장 구축을 선택하고, 최종적으로 HIP-3를 통해 무기한 계약 시장에 상장한다.

이것이 Kinetiq가 말하는 '가치 증대형 L2'입니다. 이더리움의 L2는 메인넷 활동과 수수료를 가로챈다는 비판을 자주 받는데, Elysium은 새로운 온체인 활동을 HyperCore로 되돌려 보내려고 합니다. Elysium은 HYPE를 가스로 사용하고, 자산은 HyperCore에서 현물 시장을 형성하며, 파생상품은 다시 HIP-3로 돌아갑니다. Elysium이 활발해질수록 HyperCore가 이론적으로 얻는 거래량이 많아집니다.

Kinetiq의 토큰 KNTQ도 별도의 가치 포착 경로를 가지고 있습니다. Elysium의 시퀀서 수익은 25%를 블록 공간을 소비하는 애플리케이션에 분배하고, 25%는 Kinetiq 금고로 들어가며, 나머지 50%는 공개 시장에서 KNTQ를 매수한 뒤 Hyperliquid Assistance Fund로 보내 소각할 계획입니다.

복잡한 애플리케이션 시나리오 수용

Elysium의 잠재적 사용 사례 중 meme이 가장 이해하기 쉬운 것일 뿐입니다. 실제로 이 체인의 한계를 시험할 수 있는 것은 PaperTrade와 같은 복잡한 결제 로직을 가진 새로운 형태의 Perp DEX입니다.

우리는 이전에 PaperTrade를 소개한 적이 있습니다. 이는 Hyperliquid 오더북 가격을 읽어 사용자가 공개 LP 풀과 직접 손익을 결제하도록 합니다. 거래는 HyperCore 매칭에 들어가지 않으며, 수익 대기열, LP 잔액 및 PAPER 토큰 발행 로직은 모두 HyperEVM 스마트 계약에서 실행됩니다.

이러한 설계는 본질적으로 고빈도 상태 업데이트에 의존합니다. 포지션 개시, 청산, 수익 대기열 진입 및 이후 상환은 모두 온체인에서 실행되어야 하는데, HyperEVM의 느린 거래 확인과 높은 가스는 제품 경험을 직접적으로 해칠 수 있습니다. 더 현실적인 문제는, 어떤 고성능 체인이라도 외부 가격 오라클을 연결하면 PaperTrade의 메커니즘을 복제하고 더 낮은 가스와 더 공격적인 토큰 인센티브를 제공할 수 있다는 점입니다. PaperTrade가 Hyperliquid를 선택한 이유는 네이티브 호가와 네이티브 사용자 덕분인데, HyperEVM의 성능이 이 두 가지 장점을 약화시키고 있습니다.

Elysium은 또 다른 가능성을 제시합니다. PaperTrade는 계속해서 HyperCore 가격을 읽고, 확장된 L1Read를 통해 더 풍부한 오더북 정보를 얻을 수 있으며, 동시에 결제와 토큰 로직을 더 빠른 실행 환경에 넣을 수 있습니다. Hyperliquid를 떠나 성능을 찾을 필요도 없고, 가장 중요한 가격 소스를 외부 오라클에 맡길 필요도 없습니다.

Kinetiq의 창립자 Omnia가 Elysium을 출시한 후 PaperTrade를 특별히 언급한 것도 당연하다. "이제 제대로 된 자리를 찾았다."

비슷한 기회는 옵션, 자동화 거래, 실시간 헤징이 필요한 대출 프로토콜에서도 나타날 것이다. HyperCore는 이미 체인에서 가장 활발한 트레이더와 깊은 유동성을 보유하고 있으며, Elysium이 추구하는 것은 개발자가 이 유동성 옆에서 더 복잡한 금융 로직을 실행할 수 있게 하는 것이다.

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