BTC vs ETH vs SOL — Nakamoto coefficient 비교
검증자 분포·노드 분산도·자산 집중도 3개 지표로 측정한 L1 분산화
slug: decentralization-l1-comparison title: "BTC vs ETH vs SOL — Nakamoto coefficient 비교" subtitle: 검증자 분포·노드 분산도·자산 집중도 3개 지표로 측정한 L1 분산화 topicId: decentralization issue: "D2" publishedAt: "2026-07-23" category: Topic-Decentralization tags: [nakamoto-coefficient, validators, l1-comparison, btc, eth, sol] estimatedReadTime: 10 draft: true sources:
- name: "Balaji Srinivasan & Leland Lee — Quantifying Decentralization (2017)" url: https://news.earn.com/quantifying-decentralization-e39db233c28e
- name: "Messari — Nakamoto Coefficient Methodology (2024)" url: https://messari.io/report/nakamoto-coefficient"
- name: "Beaconcha.in — Ethereum Validator Distribution (2026.5)" url: https://beaconcha.in/charts/validators
- name: "Solana Beach — Validator Stake Distribution (2026.5)" url: https://solanabeach.io/validators
- name: "BTC.com — Mining Pool Distribution (2026.5)" url: https://btc.com/stats/pool
도입 — 측정 가능한 분산화
Balaji Srinivasan 과 Leland Lee 가 2017년 Quantifying Decentralization 에서 제안한 Nakamoto coefficient 는 단순한 정의를 가진다 — 시스템의 51% 통제를 위해 결탁해야 하는 최소 entity 수.
Bitcoin 마이닝의 경우, 마이닝 풀 점유율이:
- F2Pool 19%
- Antpool 18%
- Foundry USA 17%
- ViaBTC 13%
- 합계 67% (51% 초과)
이면 Nakamoto coefficient = 4 (상위 4개 풀이 결탁해야 51% 도달). 작을수록 통제 용이, 클수록 분산.
이 지표의 강점은 여러 자산을 하나의 숫자로 비교 가능하다는 점이다. 약점은 entity 정의의 모호함 — 같은 회사가 여러 풀을 운영할 수도 있고, 한 풀에 여러 회사가 위탁할 수도 있다.
1. Bitcoin — 마이닝 풀 + 노드
Bitcoin 의 Nakamoto coefficient 는 두 차원에서 측정된다.
(a) 마이닝 풀 (블록 생성) — 2026년 5월 BTC.com 데이터:
| 풀 | 해시레이트 점유 | 누적 |
|---|---|---|
| Foundry USA | 28% | 28% |
| AntPool | 22% | 50% |
| F2Pool | 13% | 63% |
상위 2개 풀 합계가 50%, 3개가 63%. Nakamoto coefficient = 3 (마이닝 차원).
이 숫자가 작아 보이지만, 풀은 개별 마이너의 위탁체일 뿐이다. 마이너는 언제든 풀을 옮길 수 있고, 실제로 2014년 Ghash.io 가 51% 도달했을 때 마이너 자발적 이동으로 점유 하락했다. 따라서 풀 차원의 Nakamoto coefficient 는 단기 결탁 위협 측정이지 장기 분산화 척도는 아니다.
(b) 노드 분포 — 약 18,000개 full node, 100+ 국가. 단일 entity 통제 불가능. 이 차원의 Nakamoto coefficient 는 사실상 무한대 (또는 측정 불가능).
2. Ethereum — 검증자 + LST 풀
Ethereum 은 PoS 전환 (2022.9 Merge) 후 검증자가 약 1,150,000 명 (2026.5). 단순 검증자 수만 보면 Bitcoin 마이닝 풀보다 훨씬 분산되어 보인다.
그러나 Liquid Staking Token (LST) 풀 차원에서 보면 다른 그림이 나온다.
| Staking entity | ETH staked | 점유 | 누적 |
|---|---|---|---|
| Lido (LST) | 9.8M ETH | 28% | 28% |
| Coinbase | 4.1M | 12% | 40% |
| Ether.fi | 2.8M | 8% | 48% |
| Binance | 1.7M | 5% | 53% |
Nakamoto coefficient = 4 (staking 차원).
흥미로운 점은 Lido 의 28% 점유가 Ethereum 거버넌스 안에서 자율 제한 논의가 활발하다는 것이다. Vitalik 본인이 2024년 Don't overload Ethereum's consensus 에서 LST 풀의 33% 한계를 명시적으로 언급했다. 단일 LST 가 33% 를 넘으면 fork-finality 공격 가능 임계점이기 때문이다.
3. Solana — Validator 분포
Solana 는 PoS 검증자 약 1,400명 (2026.5). 검증자 수만 보면 분산도가 보인다.
그러나 stake 분포로 보면:
| 상위 entity | Stake 점유 | 누적 |
|---|---|---|
| 상위 1개 | 4.2% | 4.2% |
| 상위 5개 | 19% | 19% |
| 상위 19개 | 51% | 51% |
Nakamoto coefficient = 19. 이 숫자만 보면 Bitcoin (3) 이나 Ethereum (4) 보다 훨씬 분산화되어 있다.
그러나 두 가지 caveat 가 있다. (a) Solana Foundation 이 delegation 정책으로 검증자 stake 의 약 30% 를 직접 통제. (b) Solana 의 client 는 사실상 Anza (구 Solana Labs) 의 Agave 단일 — Bitcoin 의 다중 클라이언트 (Core, Knots, btcd) 와 비교 시 architectural 약점.
4. 비교 + 측정의 한계
세 자산의 Nakamoto coefficient 를 정리하면:
| 자산 | 마이닝/검증 | LST/Staking 풀 | 노드 수 | 클라이언트 다양성 |
|---|---|---|---|---|
| Bitcoin | 3 (풀) | N/A | 18K | 5+ 클라이언트 |
| Ethereum | — | 4 (LST) | 7.5K | 2 dominant (Geth/Erigon) |
| Solana | 19 (validator) | — | 1.4K | 1 (Agave), Firedancer 개발 중 |
이 표의 해석은 단순하지 않다. 어느 자산이 더 분산화되어 있는가 에 단일 답이 없다.
- 마이닝 결탁 단기 위협 → BTC 가 더 위험 (coefficient 3)
- LST 풀 결탁 → ETH 가 위험 (coefficient 4)
- Validator 분산 → SOL 가 우위 (coefficient 19)
- 클라이언트 다양성 → BTC 가 압도적 우위
- 노드 수 → BTC 가 압도적 우위
탈중앙화는 단일 지표가 아니다. 어떤 공격 모델을 가정하느냐 에 따라 우선 축이 달라진다. 다음 #D3 편에서 이 측정 프레임워크가 거버넌스 모델 (DAO vs Foundation vs 무명) 에 어떻게 적용되는지 다룬다.
본 글은 분석이며 매수/매도 추천이 아닙니다. L1 분산화 정량 비교의 학술적 프레임워크 정리입니다.