탈중앙 금융의 세계에서 대규모 거래는 종종 높은 위험을 수반하지만, 에이브 대왕고래 슬리피지 사건처럼 시장 메커니즘의 무자비함에 충격을 받은 사건도 드뭅니다. 5천만 달러의 자산을 보유하고 다른 토큰으로 전환하려다가 경고를 무시하고 순식간에 99%에 가까운 가치를 잃고 3만 달러가 조금 넘는 금액만 남았다고 상상해 보세요!

이는 해킹 공격이나 프로토콜 위반이 아니라 MEV 로봇과 결합된 시장 유동성의 '합법적인' 약탈입니다.

2026년 3월에 발생한 이 사건은 트위터에서 빠르게 화제가 되었으며, 디파이 사용자들의 일반적인 맹점을 드러냈을 뿐만 아니라 프로토콜의 설계에 대한 의문을 제기했습니다. 왜 이런 일이 발생했을까요? 사람들이 위험을 간과하게 만드는 시장의 오해는 무엇일까요? 이 글을 읽고 나면 사건의 전모를 파악할 수 있을 뿐만 아니라 비슷한 상황에서 다음 피해자가 되지 않도록 자신을 보호하는 방법도 배울 수 있을 것입니다.

전체 그림: 순식간에 5,000만 달러에서 3만 달러까지

이 사건의 원인은 간단해 보입니다. 한 자이언트 웨일 사용자가 CoW 스왑 프로토콜을 통해 라우팅을 최적화하는 내장형 교환 인터페이스를 제공하는 선도적인 탈중앙 금융 대출 기관인 에이브 프로토콜에서 약 5050만 달러의 이더USDT를 이더AAVE로 전환하려고 시도한 것입니다. 문제는 라우팅에 있었고, 거래는 매우 유동성이 낮은 스시스왑 풀에서 이루어졌습니다. 초기 견적은 99%에 달하는 가격 충격을 보여줬는데, 이는 거래 비용이 매우 높다는 사실을 사용자에게 경고했어야 한다는 것을 의미합니다.

Aave의 설립자 Stani Kulechov가 트위터에 올린 답변에 따르면, 이 사용자는 모바일 기기를 사용하던 중 슬라이더 경고를 명확하게 보고 확인란을 선택하여 거래를 강행했습니다. 그 결과 이 사용자는 약 3만 6천 달러 상당의 AAVE 324개만 받았으며, 약 5천만 달러의 손실을 입었습니다. 이는 자금 도난이 아니라 극심한 슬리피지로 인한 '비효율적인 거래'였습니다. 슬리피지는 거래 체결 가격이 예상 가격에서 벗어나는 것을 말합니다. 유동성이 낮은 풀에서는 대량 주문으로 인해 가격이 상승하여 사용자가 고가에 매수하고 저가에 매도할 수 있습니다.

라우팅에 스시스왑이 선택된 이유는 무엇인가요? CoW 스왑은 DEX 애그리게이터로서 자동으로 최적의 경로를 찾지만, 이 주문은 너무 커서 대부분의 풀의 깊이를 초과했습니다. 이후 CoW Swap 팀은 트위터를 통해 인터페이스에 분명한 경고가 있음에도 불구하고 DeFi 라이선스가 위험하도록 설계되지 않았으며 사용자가 직접 선택할 수 있도록 했다고 인정했습니다. 그들은 약 60만 달러의 수수료를 환불하고 사용자 자율성을 유지하면서 보호 메커니즘을 강화하는 방법을 검토하기로 약속했습니다.

이는 고립된 사건이 아닙니다. 디파이의 역사를 되돌아보면 2025년 말 고래가 슬리피지를 무시하고 유니스왑에서 수백만 달러를 잃은 사건과 같이 유사한 슬리피지 비극이 수시로 발생했습니다. 하지만 이번 사건의 규모를 보면 왜 계약에서 고액 슬리피지 거래에 대한 제한을 두지 않는지 의문이 들게 됩니다. 사실 에이브와 CoW 스왑은 "허가가 필요하지 않다"는 원칙에 따라 설계되었으며 사용자는 자신의 결정에 대한 책임이 있습니다. 하지만 이는 시장에서 흔히 오해하는 부분이기도 합니다. 많은 사람이 탈중앙 금융 인터페이스가 백엔드 메커니즘의 복잡성을 무시하고 기존 뱅킹 앱만큼 안전하다고 생각합니다.

트위터에서 이 이야기는 빠르게 퍼져나갔습니다. 사용자 @ShawnCT_는 "신이 가장 멍청한 트레이더에게 5천만 달러를 주고 클릭 한 번으로 증발하게 내버려 두다니"라고 조롱했습니다. 이는 시장에 대한 양극화된 시각, 즉 피해자에 대한 동정과 그들의 부주의에 대한 비판을 반영합니다. 또 다른 사용자 @benjii는 더 깊이 분석하여 DeFi UX가 아직 미성숙하다고 지적하며 휴대폰 사고를 방지하기 위해 AI 위험 알림이나 이메일 확인 기능을 도입할 것을 제안했습니다.

MEV 로봇 차익거래 메커니즘 분해: 샌드위치 공격에 대한 4부작 시리즈

이 사건의 핵심 동인은 MEV(채굴자 추출 가능 가치)였습니다.

이는 블록 생산자가 트랜잭션을 재주문하여 이익을 얻을 수 있는 기회를 의미합니다. 이더리움에서 트랜잭션은 먼저 퍼블릭 멤풀에 들어가며, MEV 봇이 이 시퀀스를 스캔하고 조작할 수 있습니다. 이 사례에서 MEV 봇은 전형적인 샌드위치 공격을 실행하여 990만 달러에서 1,200만 달러의 수익을 올렸습니다.

이 게임 플레이를 단계별로 분석해 보겠습니다!

첫째, 봇은 피해자로부터 거액의 구매를 감지합니다. 이 거래는 퍼블릭 메모리 풀에 노출되며 플래시봇 프로텍트와 같은 프라이빗 RPC에 의해 보호되지 않습니다. 봇은 즉시 기회를 포착합니다. 피해자는 유동성이 낮은 풀에서 큰 가격 충격으로 AAVE를 구매하게 됩니다.

2단계, 프론트런: 봇은 담보 없이 모포에서 약 2,900만 달러의 이더리움 대출을 협상합니다. 그런 다음 피해자가 거래를 완료하기 전에 같은 풀에서 AAVE를 매수하여 가격을 올립니다. 당시 시장 가격은 약 111~120달러였지만 로봇이 작동한 후 풀의 가격은 순식간에 15만 4,000달러까지 치솟았습니다. 이는 풀이 충분히 깊지 않았고 대량 구매가 가격 곡선을 왜곡할 수 있었기 때문입니다.

위 그림에서 볼 수 있듯이, 이것은 전형적인 샌드위치 공격의 시각화입니다. 로봇이 먼저 구매하고 가격을 올려 피해자가 더 많이 구매하도록 유도합니다.

세 번째 단계에서는 피해자의 주문이 실행되고 매우 높은 가격에 강제로 구매해야 하는 거래가 성사됩니다. 사용자는 수만 개의 AAVE를 얻어야 했지만 결국 324개만 얻었습니다. 슬리피지 허용 오차가 너무 높게 설정되어 이 거래를 통과할 수 없었습니다.

4단계, 백런: 로봇은 피해자가 생성한 '높은 유동성'을 활용하여 구매한 AAVE를 즉시 풀에 다시 판매합니다. 플래시 대출을 갚고 나면 순이익은 수백만 달러에 달합니다. 블록 빌더가 트랜잭션을 재주문할 수 있기 때문에 전체 프로세스는 동일한 블록 내에서 이루어집니다(블록 내 재주문). 이더리움은 12초마다 블록을 생성하며, 블록이 유효한 한 빌더는 자유롭게 순서를 결정할 수 있습니다. 이를 통해 MEV 로봇은 피해자를 정확히 찾아낼 수 있습니다.

플래시 크레딧이 왜 증폭기인가요? 플래시 크레딧은 로봇이 자본 없이 매우 낮은 위험으로 운영할 수 있게 해줍니다. 하지만 봇이 24시간 내내 메모리 풀을 스캔하는 동안 일반 사용자는 이를 인지하지 못하는 시장 비대칭성을 증폭시키기도 합니다. 참고 문헌에 따르면 이것은 독성 MEV의 교과서적인 사례입니다. CoW 스왑은 MEV 저항성이 있다고 표시되어 있지만 라우팅 오류로부터 여전히 안전하지 않습니다.

실제 시장에서 MEV 차익거래가 항상 악의적인 것은 아닙니다. 때때로 가격 편차를 보정하기도 하지만, 사용자에게는 보이지 않는 세금과도 같습니다. 많은 사람이 MEV를 무시하는 이유는 겉으로 보기에 탈중앙 금융 거래가 주식 앱처럼 간단해 메모리 풀의 투명성과 관련된 위험을 무시하기 때문입니다.

시장의 일반적인 오해: 미끄러운 지점과 MEV 사이의 인식 격차

슬리피지와 MEV는 시장에서 지나치게 단순화되는 경우가 많습니다. 많은 사람이 슬리피지를 작은 편차라고 생각하여 대규모 거래의 치명적인 특성을 무시합니다.

예를 들어, 이 경우 사용자가 슬리피지 허용 오차를 1.21%로 설정했지만 실제 가격 충격은 99%에 달했습니다.

오해 1: 미끄러짐은 동의의 문제입니다.

사실 이는 유동성 불일치의 결과입니다. 스시스왑 풀은 5천만 달러의 주문을 흡수할 만큼 충분히 깊지 않습니다.

오해 2: CoW 스왑과 같은 어그리게이터는 MEV를 완벽하게 방지합니다.

CoW 스왑은 라우팅을 최적화하기 위해 경매 메커니즘을 사용하지만, 트위터 사용자 @unfinished_kek이 지적한 것처럼 라우팅이 여러 풀에 분산되어 있으면 99%가 아니라 80%까지 손실이 발생할 수 있지만, 이 경우에는 라우팅이 잘못되어 MEV 로봇이 길을 잡았습니다. 왜 이런 일이 발생했을까요? 애그리게이터는 솔버에 의존하여 최적의 경로를 계산하지만 솔버가 극단적인 경우를 무시할 수 있기 때문입니다.

오해 3: 휴대폰 조작은 컴퓨터와 다를 바 없다.

Stani Kulechov는 사용자가 휴대폰에서 경고를 인식하지만 화면이 작아 세부 사항을 놓치기 쉽다고 강조합니다. 트위터에서 @queenwartooth는 "5천만 달러를 휴대폰에 넣었다고요?"라고 외칩니다. 이는 모바일 기기의 위험 맹점을 반영합니다.

트위터의 관점에서 @lukecannon727과 같은 지지자들은 99% 미끄러짐을 허용해서는 안 되며 계약이 엄격한 제한이 되어야 한다고 주장했습니다. 크립토비평가(@crypto_bitlord7)와 같은 비평가들은 에이브가 사용자 탓으로 책임을 회피하고 있다고 말합니다. martin(Aave 엔지니어)과 같은 분석가들은 슬리피지가 문제가 아니라 사용자가 높은 가격 쇼크 호가를 받아들이는 것이 문제라고 밝혔습니다.

중국 암호화폐 커뮤니티에서도 이 사건은 열띤 논쟁을 불러일으켰습니다.

aixbt_agent와 같은 일부 AI 기반 계정은 레버리지 시나리오를 시뮬레이션하여 2,320달러까지 하락할 경우 275,000 이더를 청산할 수 있다고 예측합니다. 또 다른 AI 에이전트인 @acridautomation은 인간 명령의 모호함을 비판하며 미끄러짐 비극을 방지하기 위해 AI가 거래 매개변수를 검증할 것을 제안합니다.

비슷한 위험을 피하려면 어떻게 해야 하나요?

  • 슬리피지 원인 이해: 공식은 (체결가 - 예상가)/예상가입니다. 대량 거래를 하기 전에 풀의 깊이를 확인하려면 도구를 사용하세요.
  • MEV 방지: MEV-Boost 또는 플래시봇과 같은 비공개 RPC를 사용해 트랜잭션을 숨깁니다. 낮은 슬리피지 허용 오차(예: 0.5%)를 설정하고 주문을 일괄적으로 실행합니다.
  • 다른 사람에게서 빌리기: 레버리지와 슬리피지를 결합하는 데 드는 비용을 학습합니다. AI 에이전트는 Grok으로 거래 경로를 분석하는 등 시뮬레이션을 지원할 수 있습니다.

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