블록체인 처리량을 높이려면 단순히 gas limit만 키우면 될까요?
직관적으로는 맞아 보입니다. 한 블록에 더 많은 가스를 담을 수 있게 하면 더 많은 트랜잭션을 처리할 수 있기 때문입니다. 하지만 Ethereum에서 블록 하나를 만들고 검증하는 과정은 단순한 계산 작업이 아닙니다. 스마트컨트랙트 실행, 블록 데이터의 네트워크 전파, 그리고 영구 상태 저장이라는 서로 다른 자원이 동시에 소비됩니다.
문제는 지금까지 이 비용들이 대부분 하나의 gas 가격 안에 묶여 있었다는 점입니다.
하나의 블록에는 세 가지 비용이 있다
Ethereum 트랜잭션은 대체로 다음 세 종류의 자원을 사용합니다.
| 자원 | 실제로 하는 일 | 병목이 되는 이유 |
|---|---|---|
| 실행(Execution) | 스마트컨트랙트 계산, 상태 읽기·수정 | 노드의 CPU와 검증 시간이 필요 |
| 데이터(Data) | 트랜잭션·블록 정보를 네트워크에 전파 | 블록이 커질수록 전파 지연과 검증 부담 증가 |
| 상태 생성(State Creation) | 계정, 컨트랙트 코드, 스토리지 슬롯을 영구 추가 | 모든 노드가 장기간 저장·관리해야 함 |
예를 들어 DeFi 거래는 복잡한 계산을 많이 수행할 수 있습니다. 반면 Rollup은 상대적으로 적은 실행만으로도 대량의 데이터를 Ethereum에 게시할 수 있습니다. 또 어떤 애플리케이션은 새 계정이나 스토리지를 계속 생성해 네트워크의 영구 상태를 빠르게 늘릴 수 있습니다.
이 세 작업은 비용 구조도, Ethereum 네트워크에 주는 부담도 다릅니다. 그런데 단일 gas fee 체계에서는 이 차이가 하나의 가격 신호로 압축됩니다.
한 자원의 혼잡이 모두의 가스비를 올린다
단일 가격 모델에서는 특정 자원만 부족해져도 전체 수수료 시장이 영향을 받습니다.
가령 상태 생성 수요가 급증했다고 가정해 보겠습니다. 새 스토리지와 계정이 빠르게 늘어나면 노드의 장기 저장 부담이 커집니다. 이때 상태 증가를 억제하려면 비용을 높여야 합니다. 그러나 기존 구조에서는 그 가격 변화가 계산 중심의 트랜잭션에도 함께 적용될 수 있습니다.
즉, 실행 자원에는 여유가 있어도 사용자는 더 높은 비용을 부담하게 됩니다.
반대 상황도 가능합니다. 데이터 전파가 블록의 진짜 병목인데 실행 기준으로만 수수료가 조정되면, 블록은 계산량보다 네트워크 전파 용량 때문에 먼저 한계에 도달할 수 있습니다. gas limit를 무작정 올렸을 때 블록이 커지고 전파가 늦어지는 이유가 여기에 있습니다.
Blockchain의 확장성 문제는 “블록에 얼마나 많이 담을 수 있는가”만의 문제가 아닙니다.
어떤 자원이 먼저 포화되는지, 그리고 그 자원에 정확한 가격이 붙어 있는지의 문제입니다.
gas limit 인상만으로 해결되지 않는 이유
gas limit를 높이면 실행 가능한 작업량은 늘어날 수 있습니다. 하지만 동시에 블록 검증 환경에는 여러 부담이 쌓입니다.
- 더 많은 트랜잭션 데이터가 피어 네트워크를 통해 전파됩니다.
- 검증 노드는 더 많은 계산을 수행해야 합니다.
- 새로 생성된 상태는 이후에도 노드가 계속 보관해야 합니다.
- 블록 전파가 지연되면 블록 제안과 검증의 안정성, 탈중앙화 수준에도 영향을 줄 수 있습니다.
특히 영구 상태는 일회성 비용이 아닙니다. 오늘 생성된 스토리지 슬롯은 미래의 노드 운영자도 관리해야 할 데이터가 됩니다. 따라서 단기 처리량을 높이기 위해 상태 생성을 무분별하게 허용하면, 장기적으로는 노드 운영 비용이 올라가고 네트워크 참여 장벽이 높아질 수 있습니다.
이 때문에 Ethereum이 주목하는 방향은 단순한 블록 크기 확대가 아닙니다. 실행, 데이터, 상태를 각각 측정하고, 각 자원의 혼잡도에 따라 별도 가격을 부여하는 다차원 수수료 시장입니다.
하나의 가격이 아니라, 자원별 가격으로
이 접근의 핵심은 명확합니다.
- 계산이 부족하면 execution fee가 반응합니다.
- 데이터 전파가 부족하면 data fee가 반응합니다.
- 영구 상태가 과도하게 늘어나면 state fee가 반응합니다.
이렇게 하면 특정 자원의 과도한 수요가 다른 자원의 사용자에게 불필요하게 비용을 전가하는 문제를 줄일 수 있습니다. 동시에 네트워크는 각 병목을 더 직접적으로 제어할 수 있습니다.
물론 자원이 완전히 독립적인 것은 아닙니다. 실행과 상태 작업은 추가적인 블록 데이터를 만들고, 이 데이터는 다시 전파 용량을 사용합니다. 하지만 중요한 변화는 이러한 연결 비용을 숨기지 않고 측정 가능한 비용으로 드러낸다는 데 있습니다.
Ethereum의 차세대 가스 모델은 결국 하나의 질문에서 출발합니다. 서로 다른 자원을 정말 같은 가격으로 거래하는 것이 공정하고 효율적인가?
다차원 수수료 시장은 그 질문에 대해, 이제는 그렇지 않다고 답하는 기술적 전환입니다.
Blockchain의 세 개의 자원, 세 개의 가격표
상태 저장이 갑자기 인기를 얻었을 때, 실행 자원에는 여유가 있는데도 실행 수수료까지 함께 오르면 비효율적이지 않을까요?
기존 Ethereum의 단일 gas 가격 체계에서는 실제로 이런 일이 발생할 수 있습니다. 스마트컨트랙트 실행, 블록 데이터 전파, 영구 상태 저장은 서로 다른 비용과 병목을 갖지만, 하나의 gas 단위와 하나의 base fee로 묶여 있기 때문입니다.
다차원 수수료 모델은 이 문제를 해결하기 위해 Blockchain 자원을 세 가지 시장으로 나눕니다.
| 자원 | 무엇에 쓰이나 | 별도 가격이 필요한 이유 |
|---|---|---|
| Execution | 스마트컨트랙트 연산, 기존 상태 읽기·수정 | CPU 처리 시간과 검증 비용을 반영 |
| Data | 트랜잭션 데이터와 블록 전파 | 네트워크 대역폭 및 전파 지연을 반영 |
| State creation | 계정, 스토리지 슬롯, 컨트랙트 코드의 영구 추가 | 노드의 장기 저장·동기화 부담을 반영 |
핵심은 간단합니다. 계산을 많이 쓰는 거래는 실행 가격을 더 많이 내고, 데이터를 많이 전파하는 거래는 데이터 가격을 더 많이 내며, 영구 상태를 늘리는 거래는 상태 저장 가격을 부담해야 합니다.
하나의 가격표가 만들던 왜곡
단일 수수료 모델에서는 특정 자원의 수요 급증이 전체 거래 비용에 영향을 미칩니다.
예를 들어 NFT 민팅, 대규모 컨트랙트 배포, 온체인 게임 데이터 기록처럼 상태 생성을 많이 유발하는 활동이 늘었다고 가정해 보겠습니다. 이때 장기적으로 보관해야 할 state가 빠르게 증가하면 네트워크의 저장 및 동기화 부담도 커집니다.
하지만 기존 구조에서는 이 부담이 하나의 gas 가격에 섞입니다. 그 결과, 단순히 토큰을 전송하거나 이미 존재하는 상태만 읽는 사용자의 실행 거래도 더 비싸질 수 있습니다. 실행 처리 능력 자체는 남아 있어도, 상태 생성 수요가 전체 수수료 시장을 밀어 올리는 셈입니다.
이는 마치 전력, 수도, 인터넷 요금을 하나의 공과금으로 합산하는 구조와 비슷합니다. 인터넷 사용량이 급증했다고 해서 물 사용료까지 같은 비율로 올라가는 것은 합리적이지 않습니다.
다차원 수수료의 해법: 자원별 base fee
EIP-7999 계열의 다차원 모델은 각 자원에 독립적인 요소를 둡니다.
- 자원별 gas meter
- 자원별 base fee
- 자원별 target
- 자원별 block limit 또는 공급 제약
따라서 실행 수요가 높으면 execution base fee가 반응하고, 데이터 전파량이 증가하면 data base fee가 반응하며, 영구 상태 생성이 늘면 state base fee가 조정됩니다.
이 구조에서는 상태 저장 수요가 급증해도 실행 자원에 여유가 있다면, 실행 가격까지 불필요하게 급등할 가능성을 줄일 수 있습니다. 반대로 계산 집약적인 DeFi 거래가 몰려도, 상태 생성이 적은 사용자는 state 비용 상승의 영향을 직접 받지 않습니다.
세 시장은 분리되지만, 완전히 독립적이지는 않다
여기서 중요한 기술적 포인트가 있습니다. 세 가격표가 생긴다고 해서 세 자원이 완전히 분리되는 것은 아닙니다.
Ethereum의 실행 및 상태 작업은 BAL(Block-level Access List) 데이터를 생성할 수 있습니다. 이 데이터는 블록에 포함되고 네트워크를 통해 전파되어야 합니다. 즉, 실행량이 늘어나면 데이터 사용량도 함께 증가할 수 있습니다.
이를 거래 비용 관점에서 단순화하면 다음과 같습니다.
총 비용 = 실행 비용 + 데이터 비용 + 상태 생성 비용 + BAL로 인한 추가 데이터 비용
예를 들어 실행 gas가 저렴하더라도 data base fee가 높다면, BAL 데이터를 많이 만드는 거래의 실제 비용은 올라갈 수 있습니다. 데이터 전파 용량이 블록 한도에 도달하면 실행 자원이 남아 있어도 더 많은 거래를 담지 못할 수도 있습니다.
다차원 수수료의 진짜 의미는 자원 간 연결을 없애는 데 있지 않습니다. 오히려 이전에는 보이지 않던 연결 비용을 측정하고, 각 비용을 적절한 사용자에게 배분하는 것에 있습니다.
사용자는 더 복잡해질까?
표면적으로는 그렇습니다. 사용자는 하나의 gas price 대신 실행·데이터·상태 관련 비용을 함께 고려해야 할 수 있습니다. 그러나 이 복잡성을 사용자가 직접 감당할 필요는 없습니다.
지갑, dApp, L2 시퀀서, 수수료 추정 도구가 자원별 비용을 자동 계산해 하나의 예상 수수료로 보여준다면, 사용자 경험은 유지할 수 있습니다. 반면 프로토콜 내부에서는 훨씬 정교한 가격 신호가 작동합니다.
결국 다차원 수수료는 “거래 수수료를 복잡하게 만드는 변화”라기보다, 각 거래가 실제로 점유하는 Blockchain 자원의 비용을 더 정확하게 반영하려는 변화입니다.
Blockchain 독립 가격의 역설: 데이터가 실행을 멈출 때
실행할 여유가 충분한데도 블록에 트랜잭션을 더 넣지 못하는 상황이 생길 수 있습니다. 원인은 계산 능력 부족이 아닐 수 있습니다. 스마트컨트랙트 실행 과정에서 함께 생성되는 BAL(Block-level Access List) 데이터가 데이터 전파 한도를 먼저 채우기 때문입니다.
이 지점이 Ethereum의 다차원 수수료 모델을 이해할 때 가장 중요한 역설입니다. execution, data, state에 각각 독립된 가격을 붙인다고 해서 세 자원이 완전히 분리되는 것은 아닙니다. 오히려 자원 간 연결 비용이 더 명확하게 드러납니다.
실행 트랜잭션에는 보이지 않는 데이터 비용이 있다
EIP-7999 구조에서 execution은 자체 execution-gas와 execution base fee를 가집니다. 하지만 실행이 끝나면 그 과정에서 어떤 계정과 스토리지에 접근했는지를 기록하는 BAL 데이터가 생성될 수 있습니다.
즉, 실행 트랜잭션의 실제 비용은 단순히 계산 비용으로 끝나지 않습니다.
실행 비용 = execution-gas 비용 + 실행이 생성한 BAL의 data-gas 비용
예를 들어 스마트컨트랙트가 여러 계정과 스토리지 슬롯을 읽고 쓴다면, 계산 자체는 execution limit 안에 충분히 들어올 수 있습니다. 그러나 접근 기록이 커질수록 BAL 데이터도 증가합니다. 이 데이터는 블록에 포함되고 네트워크 전체에 전파돼야 하므로, data-gas와 data base fee의 영향을 받습니다.
결국 “실행 공간”이 남아 있어도 “데이터 공간”이 부족하면 트랜잭션은 블록에 들어가지 못합니다.
데이터 가격이 실행 수요를 억제하는 구조
다차원 수수료 체계에서는 data target이 낮거나 data 수요가 급증하면 data base fee가 상승합니다. BAL을 생성하는 execution 트랜잭션은 이 상승한 데이터 비용을 함께 부담합니다.
이때 나타나는 흐름은 비교적 명확합니다.
- 데이터 사용량이 target을 넘는다.
- data base fee가 상승한다.
- BAL을 포함하는 실행 트랜잭션의 총비용이 증가한다.
- 일부 사용자는 트랜잭션 제출을 미루거나 포기한다.
- execution 자원은 남아 있지만 실제 execution throughput은 낮아진다.
이는 단일 gas 가격 체계에서 보기 어려운, 더 정교한 병목 현상입니다. Blockchain 네트워크가 계산을 처리할 능력은 있어도, 그 계산이 생성하는 데이터의 전파 비용이 높아지면 실행 수요 자체가 줄어들 수 있습니다.
용량을 늘려도 해결되지 않는 이유
직관적으로는 data limit를 높이면 문제가 해결될 것처럼 보입니다. 하지만 data capacity를 과도하게 확대하면 블록 전파 시간이 길어지고, 검증자가 블록을 처리할 수 있는 시간 예산이 줄어듭니다.
연구 결과에서도 data propagation 시간을 약 4초까지 늘릴 때는 execution 처리량이 개선됐습니다. 반면 그 이상으로 전파 시간 비중을 높이면, 이번에는 execution 처리 시간이 부족해져 execution limit가 새로운 병목이 됐습니다.
즉, 최적화해야 할 것은 하나의 숫자가 아닙니다.
| 조정 대상 | 기대 효과 | 지나칠 때의 문제 |
|---|---|---|
| Data target 상향 | BAL 데이터 수용량 확대, 실행 수요 회복 | 데이터 전파 부담 증가 |
| Data limit 상향 | 블록당 더 많은 데이터 포함 | 블록 검증·전파 시간 증가 |
| Execution limit 상향 | 계산 처리량 확대 | 실행 검증 시간이 병목으로 전환 |
| State 가격 조정 | 장기 상태 증가 억제 | 상태 생성형 앱 비용 증가 |
다차원 수수료의 핵심은 모든 자원을 최대치로 늘리는 데 있지 않습니다. 실행, 데이터 전파, 상태 저장이 공유하는 검증 시간과 네트워크 자원을 어떻게 배분할지 결정하는 데 있습니다.
독립 가격은 분리가 아니라 ‘정확한 청구’에 가깝다
EIP-7999식 설계는 execution·data·state를 완전히 독립된 세계로 만들지 않습니다. 실행이 데이터를 만들고, 상태 생성도 데이터를 만들며, 데이터는 결국 네트워크 전파와 검증 시간을 소비합니다.
다만 기존의 단일 gas 모델처럼 이 비용들을 하나의 가격에 숨기지 않습니다. 어떤 트랜잭션이 계산을 많이 했는지, 데이터를 많이 전파해야 하는지, 영구 상태를 얼마나 늘리는지를 각각 측정하고 가격에 반영합니다.
이것이 독립 가격의 진짜 의미입니다. Blockchain의 자원을 분리하는 것이 아니라, 서로 얽힌 자원 소비를 더 정확하게 측정하고 청구하는 것입니다.
Blockchain 430,605개 블록이 보여준 처리량의 가능성
다차원 수수료 모델의 가치는 단순한 이론에 머물지 않는다. 연구진은 Ethereum 메인넷에서 실제로 생성된 430,605개 연속 블록을 바탕으로, 단일 수수료 시장과 EIP-7999식 다차원 수수료 시장을 비교 시뮬레이션했다.
분석 범위는 2026년 4~5월의 블록 24,788,193번부터 25,218,797번까지다. 평균값만 비교한 것이 아니라, 실제 네트워크에서 발생하는 거래 수요의 급증, 블록별 데이터량 변화, 상태 생성량, BAL(Block-level Access List) 데이터까지 반영했다. 즉, “이론적으로 가능하다”가 아니라 실제 Ethereum 활동 패턴에서 어떤 결과가 나오는지를 검증한 셈이다.
낮은 혼잡도를 유지하며 실행 처리량 4~34% 개선
시뮬레이션 결과는 분명했다. execution, data, state에 별도의 가격을 매기면, 기존 단일 gas fee 모델보다 실행 처리량이 약 4~34% 높아질 가능성이 나타났다.
핵심은 모든 자원을 한꺼번에 늘리는 방식이 아니다. 기존 모델에서는 state 생성이나 데이터 전파 수요가 증가하면 하나의 base fee가 전체 거래 비용에 영향을 준다. 계산 자원에 여유가 있어도 실행 중심 트랜잭션의 비용이 함께 상승할 수 있다.
반면 다차원 구조에서는 자원별 수요가 각자의 가격에 더 직접적으로 반영된다.
- 실행 수요가 높으면 execution base fee가 조정된다.
- 데이터 전파 부담이 커지면 data base fee가 반응한다.
- 영구 상태를 많이 생성하면 state base fee가 높아진다.
이 구조 덕분에 특정 자원의 혼잡이 다른 자원의 활용을 불필요하게 억제하는 현상을 줄일 수 있다. 결과적으로 Blockchain 네트워크는 비슷하게 낮은 혼잡도 수준을 유지하면서도, 남아 있는 실행 자원을 더 효율적으로 활용할 여지가 생긴다.
처리량 증가는 공짜가 아니다
다만 더 많은 처리량에는 분명한 대가가 따른다. 연구에서도 높은 처리량 설정일수록 블록이 한도에 가까워지는 비율이 증가했고, 최소 수수료 수준에 머무는 블록의 비중도 높아졌다.
이는 평상시에는 더 많은 거래를 처리할 수 있지만, 갑작스러운 수요 폭증이 발생했을 때 네트워크의 완충 공간이 줄어들 수 있음을 뜻한다. 블록이 이미 높은 수준으로 채워진 상태라면, 예상치 못한 대규모 mint, 청산, 에어드롭, NFT 발행 같은 이벤트에서 수수료 변동성이 더 커질 가능성도 있다.
특히 data capacity를 늘린다고 해서 execution 처리량이 무한히 증가하지는 않는다. 연구에서는 데이터 전파 시간을 약 4초까지 늘릴 때 실행 처리량이 개선됐지만, 그 이상에서는 실행 검증에 사용할 시간이 줄어들면서 execution limit가 다시 병목이 됐다.
즉, Ethereum의 확장성은 다음 세 가지를 동시에 맞춰야 한다.
- 스마트컨트랙트 실행에 필요한 계산 시간
- 블록 데이터와 BAL을 네트워크에 전파하는 시간
- 장기적으로 노드가 감당할 수 있는 상태 증가량
숫자가 보여주는 핵심 변화
이번 결과에서 중요한 점은 “블록 크기를 키우면 TPS가 오른다”는 단순한 결론이 아니다. 다차원 수수료는 각 자원의 병목을 구분하고, 부족한 자원에만 더 정확한 가격 신호를 보내려는 접근이다.
예를 들어 data target이 너무 낮으면 data base fee가 올라가고, BAL 데이터를 수반하는 실행 거래까지 비싸진다. 반대로 data target을 과도하게 높이면 수수료는 낮아질 수 있지만, 블록 전파 용량 자체가 제한되어 거래 포함이 어려워진다. 더 많은 용량과 더 낮은 수수료가 언제나 같은 방향으로 움직이지 않는 이유다.
430,605개 실제 블록을 활용한 시뮬레이션은 이 복잡한 균형을 수치로 보여준다. 다차원 수수료는 Ethereum Blockchain의 실행 처리량을 높일 잠재력이 있지만, 성공 여부는 단순한 gas limit 상향이 아니라 execution·data·state의 target과 limit를 얼마나 정교하게 설계하느냐에 달려 있다.
Blockchain 수수료의 미래는 ‘더 많은 gas’가 아니라 ‘더 정확한 가격’
사용자가 지갑에서 하나의 gas 가격만 확인하던 시대는 끝날 수 있습니다. Ethereum의 다차원 수수료 모델이 현실화되면, 거래 비용은 더 이상 단순한 gas used × gas price가 아닙니다. 실행 연산, 데이터 전파, 영구 상태 생성이 각각 다른 가격을 갖고, 거래 유형에 따라 최종 비용도 달라집니다.
이 변화의 핵심은 단순합니다. Blockchain이 더 많은 거래를 처리하려면 모든 자원을 한꺼번에 풀어주는 대신, 부족한 자원에 정확한 가격을 매겨야 한다는 것입니다.
지갑과 앱이 새로 계산해야 할 것
기존 Ethereum 지갑은 대체로 실행 gas와 우선 수수료만 추정하면 됐습니다. 하지만 EIP-7999식 구조에서는 최소 세 가지 비용을 함께 고려해야 합니다.
| 계산 대상 | 의미 | 사용자·앱에 미치는 영향 |
|---|---|---|
| Execution fee | 스마트컨트랙트 실행과 상태 읽기 비용 | DeFi 스왑, NFT 민팅, 게임 로직처럼 연산이 많은 거래에 중요 |
| Data fee | 트랜잭션과 BAL 데이터의 전파 비용 | Rollup 게시, 대용량 calldata, 데이터 집약형 앱에 중요 |
| State fee | 새 계정·스토리지·컨트랙트 상태를 영구적으로 만드는 비용 | 새 토큰, 저장소 확장, 장기 기록형 서비스에 중요 |
특히 Block-level Access List(BAL)는 실행과 상태 작업이 데이터 비용을 함께 만들 수 있음을 보여줍니다. 즉, 사용자는 “계산을 많이 했는가”뿐 아니라 “이 거래가 네트워크에 얼마나 많은 검증·전파 데이터를 추가하는가”까지 간접적으로 가격을 지불하게 됩니다.
이를 개념적으로 표현하면 다음과 같습니다.
최종 거래 수수료
= 실행 비용
+ 데이터 전파 비용
+ 상태 생성 비용
+ 각 자원이 유발하는 BAL 관련 데이터 비용
따라서 미래의 지갑은 하나의 추천 gas price 대신, 자원별 base fee와 예상 사용량을 결합한 통합 견적을 제공해야 합니다. 사용자에게 복잡한 숫자를 그대로 보여주기보다, “현재는 데이터 혼잡으로 비용이 높습니다” 또는 “새 저장공간 생성 비용이 증가했습니다”처럼 원인을 설명하는 UX가 중요해집니다.
더 많은 처리량과 노드 지속 가능성의 균형
단순히 gas limit를 높이면 단기적으로는 더 많은 거래를 담을 수 있습니다. 그러나 모든 Ethereum 노드는 더 큰 블록을 전파하고, 더 많은 실행을 검증하며, 늘어난 상태를 장기간 저장해야 합니다. 처리량만 높인 Blockchain은 시간이 지날수록 노드 운영 비용이 커지고, 결국 탈중앙화가 약화될 수 있습니다.
다차원 가격화는 이 문제를 자원별로 나눠 다룹니다.
- 실행 자원은 계산 능력과 검증 시간을 보호합니다.
- 데이터 자원은 블록 전파 지연과 네트워크 대역폭 부담을 관리합니다.
- 상태 자원은 디스크 저장공간, 동기화 시간, 장기적인 노드 운영 비용을 반영합니다.
이 구조에서는 state creation 수요가 급증해도 모든 거래의 실행 수수료가 같은 방식으로 왜곡될 필요가 없습니다. 반대로 데이터 전파가 병목이라면, 해당 비용을 데이터 사용량이 큰 거래에 더 직접적으로 반영할 수 있습니다. 연구에서 다차원 구조가 비슷한 혼잡도 조건에서 execution throughput을 약 4~34% 높일 수 있었던 이유도 여기에 있습니다.
정확한 가격은 복잡성도 만든다
물론 가격을 세분화한다고 해서 문제가 자동으로 해결되지는 않습니다. data target이 너무 낮으면 data base fee가 올라가고, BAL을 생성하는 실행 거래도 비싸집니다. 반대로 데이터 용량을 과도하게 늘리면 전파 시간이 길어지고, 실행 검증에 쓸 시간이 줄어들 수 있습니다.
결국 Ethereum이 찾아야 할 균형은 다음과 같습니다.
- 사용자가 감당할 수 있는 예측 가능한 거래 비용
- Rollup과 dApp이 요구하는 충분한 실행·데이터 처리량
- 장기적으로 노드를 운영할 수 있는 상태 증가율
- 수요 급증에도 네트워크가 안정적으로 작동할 수 있는 여유
수수료 시장의 미래는 “gas를 얼마나 더 넣을 것인가”라는 단순한 확장 경쟁이 아닙니다. 실행, 데이터, 상태라는 서로 다른 자원을 정확히 계량하고, 각각의 실제 비용을 가격에 반영하는 일이 더 중요해집니다. Ethereum의 다차원 수수료 모델은 바로 그 전환점에 서 있습니다.
