ETHval v1.0 메이저 업데이트: 이더리움의 적정가치, 계산에서 검증으로

오랜만에 ETHval을 크게 업데이트했다.

https://ethval.com

Opus 4.5가 나오자마자 만들기 시작한 나의 첫 바이브코딩 프로젝트다. 이더리움의 적정가치를 직접 계산해보고 싶어 AI와 대화하며 만들었다. 처음에는 어디까지 구현할 수 있을지도 잘 몰랐다.

공개 이후 예상보다 많은 분이 이용해 주셨다. 그 무렵 나와 Hashed가 각각 Kaito 글로벌 랭킹과 VC 랭킹에서 1위에 오르기도 했다. 작은 시도에 과분한 관심을 받았다. 이후 업데이트 일정을 묻는 방문자들이 있었다. 꾸준히 찾아주시는 데 감사하면서도, 제때 개선하지 못한 점은 마음에 남았다.

작년 말 처음 만들었을 때와 지금의 이더리움 생태계는 많이 달라졌다. 스테이블코인과 RWA를 중심으로 기관의 채택이 활발해지고 있다. 블록체인 위에서 돈을 보내고 자산을 발행하는 일이 금융기관의 실제 업무 안으로 들어오고 있다.

가격이 그대로라고 내재가치나 적정가치까지 멈춰 있는 것은 아니다. 다만 기관이 더 많이 쓴다는 사실만으로 ETH의 가치 상승을 단정할 수도 없다. 사용이 늘어나는 곳과 그 대가가 쌓이는 곳은 다를 수 있다.

실제 리서치에서도 ETH를 바라보는 관점은 갈린다. VanEck은 거래 수수료와 MEV, 보안 제공에서 발생할 수익을 추산하고 미래 현금흐름을 현재가치로 환산한다. CoinShares는 여기에 화폐와 담보로서의 가치를 더해 스테이킹, 디파이, 기관 보유 수요를 함께 본다. 생태계의 규모와 네트워크 효과에 무게를 두는 접근도 있다. 차이는 계산법에만 있지 않다. ETH를 수익을 내는 자산으로 볼지, 보유해야 할 돈과 담보로 볼지에 따라 출발점부터 달라진다.

- VanEck: 이더리움 가치평가 방법론
https://www.vaneck.com/pl/en/blog/digital-assets/a-potential-valuation-methodology-for-ethereum/
- CoinShares: 이더리움 5년 가치평가 프레임워크
https://coinshares.com/corp/insights/research-data/ethereum-5-year-valuation-framework/

어떤 지표가 내부에서 바뀌고 있는지, 그 변화가 미래의 적정가치를 어떻게 형성할지. 현재의 가격을 넘어 가설을 세우고 검증하는 접근이 더 많이 필요하다. ETHval도 그중 하나가 되기를 바란다.

이번 v1.0에서는 결과를 만드는 가정과 한계를 살펴보는 데 집중했다.

1. 열두 개 모형이 열두 개의 증거는 아니다

여덟 개로 시작한 평가모형은 열두 개가 됐다. 하지만 같은 데이터에 기대는 모형을 늘린다고 근거까지 다양해지지는 않는다. 평균과 중앙값, 절사평균을 비교하고 모형 하나를 제외했을 때 결과가 얼마나 달라지는지 확인할 수 있게 했다. 숫자들의 합의가 얼마나 독립적인지 살펴보기 위해서다.

2. 목표가격보다 그 가격의 조건을 묻기

시나리오 시뮬레이터에서 수수료와 거래 활동, 스테이킹 등의 조건을 바꿀 수 있다. 화면의 입력과 실제 계산이 같은 의미를 갖도록 정비했다. 원하는 가격을 만드는 것과 그 가격에 필요한 조건이 현실적인지는 다른 문제다.

3. 전망에는 발표 당시의 맥락이 남아 있어야 한다

기관 전망에 원문과 발표일을 연결하고, 일부는 시뮬레이션의 출발점으로 활용할 수 있게 했다. 목표가격은 오래 유통되지만 그 전제는 먼저 낡기도 한다. 지금도 유효한 전망인지 판단하려면 언제, 어떤 조건에서 나온 것인지 확인해야 한다.

4. 과거에 맞는 설명과 당시 가능한 예측 사이

평가값과 시장가격의 차이가 컸던 구간 이후 30일, 90일, 180일 수익률을 표본 수와 함께 볼 수 있다. 오늘의 모형으로 재구성한 과거와 당시 실제로 남긴 평가도 구분했다. 지금 아는 것을 과거에도 알았던 것처럼 계산하면 성과는 쉽게 좋아 보인다.

5. 가격이 움직인 뒤에는 이유가 쉽게 붙는다

News Impact에서는 주요 사건과 가격 흐름을 같은 차트에 놓고 종류와 시기별로 살펴볼 수 있다. 나란히 놓는다고 인과관계가 밝혀지지는 않는다. 다만 뉴스보다 가격이 먼저 움직였는지 확인하는 것만으로도 사후적인 설명을 경계할 수 있다.

6. 시장이 오른 것과 판단이 맞은 것은 다르다

긍정적으로 평가한 뉴스 이후의 수익률을 BTC와 비교하고, 비슷한 사건의 중복과 부족한 표본을 구분하도록 했다. 시장 전체가 오른 시기에는 잘못된 해석도 맞아 보인다. 해당 판단 없이도 얻었을 결과를 함께 확인하려 했다.

7. 이름이 같은 지표도 같은 돈을 뜻하지 않는다

ETH와 BTC, SOL의 수수료와 수익 기반 상대평가를 추가했다. 사용자가 낸 돈, 검증자가 받은 돈, 토큰 보유자에게 돌아가는 가치는 같지 않다. 숫자를 한 표에 모으는 것보다 경제적 의미를 맞추는 일이 어려웠다. 비교할 근거가 부족한 값은 비워두었다.

8. 생태계의 성장과 토큰의 가치 사이를 추적하기

수수료와 소각, 스테이킹과 레이어2 활동을 금리와 달러 지표와 함께 읽도록 정리했다. 활동이 늘어도 거래당 비용이 낮아지면 수수료 수입은 줄 수 있다. 사용량 하나로 결론 내리지 않고, 그 변화가 ETH의 수요와 공급에 어떻게 전달되는지 살펴보려 했다.

9. 유창한 설명이 빈 데이터를 채워주지는 않는다

모형별 공식과 가정, 내려받을 수 있는 입력 데이터, 네 개 언어의 설명을 제공한다. AI 해설에는 생성 시점과 사용한 모델을 표시했다. 설명이 자연스러울수록 계산도 신뢰할 만하다고 느끼기 쉽다. 의문이 생기면 원자료까지 확인할 수 있도록 했다.

10. 공개된 분석에는 반론이 돌아올 길이 필요하다

공유 카드와 임베드, 월별 보고서를 추가했다. 처음 공개한 뒤 놓친 부분을 짚어주는 의견에서 많이 배웠다. 분석을 공유하는 기능도 결론을 확산하기보다 잘못된 가정을 발견하고 수정하는 데 기여하기를 바란다.

디자인과 로딩 속도, 데이터 정합성도 개선했다. 모바일과 데스크톱의 읽는 흐름을 정리하고, 과거의 달러 환산에는 그날의 가격을 적용하도록 했다. 정의가 다른 출처를 섞지 않고, 없는 값은 없는 채로 남기려 했다. 모형을 더하는 것보다 기본적인 구분을 바로잡는 일이 먼저인 경우도 있었다.

ETHval은 무료로 이용할 수 있다. X로 로그인하고 두 개 이상의 평가모형에 의견을 남기면 3년치 이력과 시뮬레이터를 열람할 수 있다. 이용 과정에서 발견한 오류나 보완이 필요한 관점에 대한 의견을 부탁드린다.

처음에는 AI와 대화하며 무언가를 만들 수 있다는 사실이 신기했다. 오랜만에 기능과 데이터를 전반적으로 정비하면서는 구현과 이해 사이의 거리가 더 잘 보였다. 계산은 빨라졌지만, 어떤 가정을 믿어야 할지는 여전히 쉽게 답하기 어렵다.

처음 던졌던 질문은 그대로다. 다만 그 질문에 답하려면 무엇을 더 살펴야 하는지가 조금 달라졌다.