동일한 거래량, 46배 적은 사용자: 빌더 코드 리텐션의 수수께끼

Phantom은 153,128명의 사용자와 함께 Hyperliquid를 통해 누적 $44.8B의 거래량을 기록했습니다. Insilico는 3,339명의 사용자로 $36.3B의 거래량을 달성했습니다. 거의 동일한 거래량, 그러나 46배 적은 사용자.

이 격차는 데이터 오류가 아닙니다. Hyperliquid 빌더 생태계에서 어떤 프론트엔드는 사용자를 붙잡아두고 어떤 것은 일회성에 그치는지를 보여주는 가장 명확한 신호입니다. 이 글의 수치는 모두 2026년 7월 기준이며, HyperTracker의 빌더 리더보드에서 가져온 것입니다.

Hyperliquid의 빌더 코드는 프론트엔드, 지갑, 트레이딩 툴을 위한 추천 태그처럼 작동합니다. 빌더 코드를 통해 체결된 모든 거래는 해당 빌더에게 수익을 발생시키므로, 빌더 코드는 제품 채택의 대리 지표가 됩니다. 얼마나 많은 사용자가 이 프론트엔드를 선택했는지, 얼마나 거래했는지, 얼마나 오래 머물렀는지를 보여주는 것입니다. 수익 기준 상위 15개 빌더 코드를 비교해보면, 사용자 수, 거래량, 사용자당 수익의 패턴에서 세 가지 뚜렷한 제품 유형이 드러납니다. 각 유형은 완전히 다른 방식으로 트레이더를 끌어들이고 유지합니다.

이 글에서는 실제 빌더 리더보드 데이터를 바탕으로 세 가지 유형을 분석하고, 사용자당 거래량이 단순 사용자 수보다 더 나은 리텐션 지표인 이유를 설명하며, 빌더 분석 데이터를 프로그래밍 방식으로 조회하는 방법을 안내합니다.

리더보드 한눈에 보기

누적 수익 기준 상위 15개 빌더 코드는 Hyperliquid 빌더 생태계의 대부분을 차지합니다. 수익, 온보딩 사용자 수, 라우팅 거래량 세 가지 기준으로 선두권을 비교하면 다음과 같습니다.

| 빌더 | 수익 | 사용자 | 거래량 | 사용자당 거래량 | | --- | --- | --- | --- | --- | | Phantom | $23.6M | 153,128 | $44.8B | $292K | | Based | $15.2M | 42,967 | $44.9B | $1.05M | | MetaMask | $8.1M | 52,534 | $9.0B | $172K | | PVP | $8.0M | 28,223 | $17.1B | $607K | | Insilico | $3.7M | 3,339 | $36.3B | $10.9M | | Infinex | $2.8M | 9,283 | $5.2B | $555K | | Axiom | $2.4M | 34,093 | $23.0B | $676K | | TreadFi | $2.2M | 4,835 | $11.1B | $2.3M |

핵심은 사용자당 거래량 열에 있습니다. Insilico의 사용자는 각각 평균 $10.9M의 누적 거래량을 기록합니다. Phantom 사용자는 평균 $292K입니다. Based는 그 사이인 $1.05M입니다. 이는 반올림 오차가 아니라, 완전히 다른 사용자 기반, 제품 유형, 리텐션 역학을 반영합니다.

빌더 생태계의 세 가지 유형

사용자당 거래량 지표는 빌더를 세 가지 명확한 범주로 구분합니다. 각 유형은 서로 다른 종류의 트레이더를 끌어들이고, 서로 다른 메커니즘으로 유지하며, 서로 다른 모델로 수익을 창출합니다.

관문형: 높은 사용자 수, 보통 수준의 사용자당 거래량

Phantom (사용자 153만명, 사용자당 $292K)과 MetaMask (사용자 52만명, 사용자당 $172K)는 지갑 중심 제품입니다. 사용자들이 Phantom을 찾는 이유는 Hyperliquid 무기한 선물을 거래하기 위해서가 아닙니다. Phantom이 자신들의 지갑이고, Hyperliquid는 그 지갑을 통해 상호작용하는 수많은 프로토콜 중 하나이기 때문입니다. 빌더 코드는 지갑을 통해 라우팅하는 모든 사용자를 포착합니다. 여기에는 한 달에 몇 번 거래하는 가벼운 트레이더부터 매일 거래하는 파워 유저까지 포함됩니다.

이 유형의 리텐션 메커니즘은 생태계 잠금 효과입니다. 사용자가 Phantom에 머무는 이유는 토큰 스왑, NFT 거래, 브릿징, 스테이킹, 그리고 무기한 선물까지 전체 DeFi 생활이 이 지갑을 중심으로 돌아가기 때문입니다. Hyperliquid는 더 큰 제품 안의 하나의 기능입니다. 사용자 대부분이 무기한 선물 전문가가 아니기 때문에 사용자당 거래량은 낮습니다. 잠깐 들어와서 거래하고 다른 활동으로 넘어가는 패턴입니다.

이 유형은 순수한 규모로 수익을 만들어냅니다. Phantom의 빌더 수익 $23.6M은 생태계에서 가장 큰 사용자 기반을 보유했기 때문입니다. 개별 사용자의 기여는 소박하지만, 153K명이 쌓이면 리더보드 1위가 됩니다.

전문 툴형: 적은 사용자, 극단적으로 높은 사용자당 거래량

Insilico (사용자 3,339명, 사용자당 $10.9M)와 TreadFi (사용자 4,835명, 사용자당 $2.3M)는 반대편에 위치합니다. 이들은 고빈도 또는 알고리즘 트레이더라는 좁은 타깃을 위해 만들어진 특화 트레이딩 툴입니다. 사용자 수가 적은 이유는 제품이 기술적이고, API 연동이 필요한 경우가 많으며, 일반 사용자를 위한 설계가 아니기 때문입니다.

리텐션 메커니즘은 성능 의존성입니다. Insilico 인프라를 통해 전략을 실행하는 알고 트레이더는 프론트엔드를 쉽게 바꾸지 않습니다. 바꾼다는 것은 실행 파이프라인 전체를 재설계해야 한다는 의미이기 때문입니다. 이탈 비용은 개발 시간과 전략 중단 시간으로 측정되며, 어떤 UI 개선도 따라올 수 없는 점착성을 만들어냅니다. 이 사용자들은 트레이딩이 본업이기 때문에 끊임없이 거래하고, 계정당 수백만 달러의 누적 거래량을 만들어냅니다.

Mass (사용자 1,054명, 사용자당 $2.4M)도 이 유형에 해당합니다. 사용자가 천여 명에 불과하지만 각자 평균 $2.4M의 거래량을 기록한다는 것은, 특정 기술적 기능 때문에 제품을 선택한 진지한 트레이더들이 밀집해 있음을 시사합니다.

하이브리드형: 균형 잡힌 사용자 수와 거래량

Based (사용자 43K명, 사용자당 $1.05M), PVP (사용자 28K명, 사용자당 $607K), Axiom (사용자 34K명, 사용자당 $676K)은 중간에 자리합니다. 이 제품들은 수만 명의 사용자를 유치하면서도 각 사용자가 의미 있는 거래량을 만들어냅니다. 비기술적인 트레이더도 온보딩할 수 있을 만큼 접근성이 높으면서도, 활성 트레이더를 붙잡아둘 수 있는 기능을 갖추고 있습니다.

Based가 가장 눈에 띕니다. 누적 거래량 $44.9B으로 Phantom과 어깨를 나란히 하지만, 사용자 수는 3.6배 적습니다. 즉, Based 사용자 한 명은 평균적으로 Phantom 사용자보다 약 3.6배 더 활발하게 거래한다는 뜻입니다. 자주 거래하고 꾸준히 머무는 트레이더를 끌어들이는 방법을 찾아낸 것으로, 이 생태계에서 가장 맞추기 어려운 균형입니다.

PVP의 위치도 주목할 만합니다. 2024년 7월에 합류해 상위 15개 빌더 코드 중 가장 오래된 축에 속하며, 28K명의 사용자로 $8M의 수익을 누적했습니다. 오랜 기간 지속적인 거래량을 유지했다는 것은 여러 시장 사이클을 겪고도 사용자 기반을 잃지 않은 제품임을 보여줍니다.

사용자당 수익이 총 수익과 다른 이야기를 전합니다

수익 순위와 리텐션 순위는 같지 않습니다. Phantom은 총 수익 $23.6M으로 1위지만, 사용자당 수익은 $154입니다. Insilico의 사용자당 수익은 $1,113으로 7배 이상 높습니다. Based는 사용자당 $354입니다.

자신의 제품 건전성을 평가하는 빌더에게 지속 가능성 측면에서 중요한 지표는 사용자당 수익입니다. 각각 $500의 빌더 수수료를 내는 사용자 1,000명을 보유한 프론트엔드는, 각각 $10을 내는 사용자 50,000명을 보유한 것보다 더 안정적입니다. 집중된 기반은 경쟁 제품 출시나 수수료 구조 변경에 반응해 이탈할 가능성이 낮기 때문입니다. 그 사용자들은 특정 기술적 필요 때문에 제품을 선택한 것이고, 그 기능적 의존성은 브랜드 인지도보다 흔들기 어렵습니다.

모든 빌더가 스스로에게 던져야 할 현실적인 질문은 이것입니다. 내 사용자들은 이 스펙트럼의 어디에 있는가? 관문형이라면 해자는 배포망입니다. 전문 툴형이라면 해자는 기술적 깊이입니다. 하이브리드형이라면 둘 다 필요하고, 어느 하나라도 흔들릴 위험이 항상 동기부여가 됩니다.

등록일이 드러내는 생태계 성숙도

빌더 리더보드에는 등록일이 포함되어 있어 리텐션 그림에 시간 차원을 더합니다. PVP (2024년 7월)와 Okto (2024년 4월)는 상위 15개 중 가장 초기 진입자입니다. Phantom, Based, Dreamcash는 2025년 중반에 합류했습니다. MetaMask, Infinex, Rabby는 2025년 8월에 도착했습니다. Minara AI는 2025년 12월에 가장 최근에 합류했습니다.

두 가지 패턴이 나타납니다. 첫째, 지갑 연동(Phantom, MetaMask, Rabby)은 모두 2025년 중후반에 몰려 들어왔는데, 이는 Hyperliquid가 그 시기에 지갑 기반 빌더 코드를 활성화하거나 장려했기 때문일 가능성이 높습니다. 둘째, 전문 툴(PVP, Insilico, Okto)은 초기에 자리를 잡았는데, 알고리즘 트레이더와 인프라 빌더가 새로운 프로토콜에 가장 먼저 구축하는 경향이 있다는 점에서 자연스러운 결과입니다.

수익 속도(활동 기간 대비 수익)도 비슷한 분포를 보입니다. Phantom은 2025년 6월부터 약 13개월간 활동하며 $23.6M을 벌었고, 월 약 $1.8M 수준입니다. PVP는 24개월 동안 $8M을 벌어 월 약 $333K입니다. Phantom의 월간 수익 실행률이 5배 높다는 사실은, 단순 수익 수치보다 지갑 배포망의 힘을 더욱 명확하게 보여줍니다.

빌더 리텐션 데이터를 직접 조회하는 방법

빌더 리더보드는 HyperTracker의 API를 통해 조회할 수 있습니다. /builders/list 엔드포인트는 모든 활성 빌더 코드와 함께 수익, 사용자 수, 거래량, 등록일을 반환합니다. 기간 필터(전체, 월별, 주별)를 사용해 상시 사용자와 일회성 방문자를 구분할 수 있습니다.

import requests

API_BASE = "https://ht-api.coinmarketman.com/api/external"
headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_JWT_TOKEN"}

# Get all-time builder leaderboard
builders = requests.get(
    f"{API_BASE}/builders/list/timeframe/all",
    headers=headers
).json()

# Calculate volume per user for each builder
for b in builders[:15]:
    vol_per_user = b["volume_usd"] / max(b["users"], 1)
    rev_per_user = b["revenue_usd"] / max(b["users"], 1)
    print(f"{b['refCode']:15s}  users={b['users']:>8,}  "
          f"vol/user=${vol_per_user:>12,.0f}  "
          f"rev/user=${rev_per_user:>8,.0f}")

리텐션 분석을 위해서는 전체 기간 엔드포인트와 월별 또는 주별 기간을 비교하는 것이 특히 유용합니다. 누적 사용자는 50,000명이지만 월 활성 사용자가 2,000명인 빌더 코드는, 누적 5,000명에 월 활성 4,000명인 코드와 완전히 다른 리텐션 프로필을 가집니다. 월간 대비 누적 사용자 비율은 점착성의 거친 대리 지표이며, 시간에 따라 추적하면 프론트엔드가 활성 기반을 키우고 있는지 아니면 과거 가입자에 의존하고 있는지를 알 수 있습니다.

빌더 데이터를 코호트 분석과 교차 참조할 수도 있습니다. 빌더 코드와 연결된 지갑을 가져온 뒤, 그 지갑들이 어떤 행동 코호트에 속하는지 확인하면 됩니다. Money Printer와 Smart Money 코호트에 사용자가 집중된 프론트엔드는 고가치 트레이더를 유지하고 있는 것입니다. Exit Liquidity와 Semi-Rekt 코호트에 집중된 프론트엔드는 수익을 내지 못하는 트레이더를 붙잡고 있는 것으로, 생태계 건전성 관점에서는 전혀 유지하지 않는 것보다 나쁜 결과일 수 있습니다.

빌더와 분석가를 위한 시사점

Hyperliquid에서 트레이딩 프론트엔드를 구축하고 있다면, 빌더 리더보드는 생태계에서 경쟁이 치열한 곳과 그렇지 않은 곳을 알려줍니다. 관문형은 엄청난 배포 우위를 가진 기존 지갑들이 장악하고 있습니다. 신규 진입자가 Phantom의 사용자 수를 따라가는 것은 현실적으로 어렵습니다. 기회는 전문 툴형과 하이브리드형에 있으며, 여기서는 기존 설치 기반보다 제품 차별화가 더 중요합니다.

분석가와 펀드 매니저에게 빌더 코드 데이터는 생태계 건전성의 선행 지표입니다. 대부분의 거래량이 소수의 빌더 코드에 집중된 프로토콜은, 거래량이 분산된 것보다 더 취약합니다. 상위 3개 빌더 코드가 전체 거래량의 절반을 차지한다면, 하나의 연동이 끊어지는 것만으로도 프로토콜의 유동성에 의미 있는 영향을 줄 수 있습니다. 시간에 따른 빌더 코드 집중도 추적은 표준 DEX 거래량 지표를 보완하는 유용한 방법입니다.

트레이더 입장에서는 자신이 사용하는 프론트엔드와 그 사용자 기반이 어떻게 행동하는지 파악하면 실행 환경에 대한 맥락을 얻을 수 있습니다. 사용자 3,000명의 전문 툴 프론트엔드는 당신과 함께 진지한 알고리즘 트레이더들이 거래하고 있는 환경입니다. 사용자 150,000명의 관문형은 전문 마켓메이커부터 소액 포지션을 여는 DeFi 입문자까지 모두와 함께하는 환경입니다. 실행 환경은 다르며, 변동성이 큰 장세에서는 체결 품질에 영향을 줄 수 있습니다.

빌더 코드 지표를 프로그래밍 방식으로 추적하기

HyperTracker의 API는 수익, 사용자, 거래량, 기간별 히스토리까지 포함한 전체 빌더 리더보드를 제공합니다. 빌더 코드를 조회하고, 지갑 코호트와 교차 분석하고, 우리 데이터 위에 리텐션 대시보드를 구축하세요.

무료 플랜 살펴보기

Hyperliquid에서의 리텐션은 가장 많은 사용자를 확보하는 것이 아닙니다. 자신의 제품 유형에 맞는 사용자를 찾고, 그들을 활성 상태로 유지하는 것입니다. Phantom은 폭으로 승부합니다. Insilico는 깊이로 승부합니다. Based는 균형으로 승부합니다. 빌더 코드 데이터는 이 모든 것을 가시화해주며, 이를 읽을 줄 아는 프론트엔드가 단순히 가입자 수만 세는 것보다 더 나은 제품을 만들 것입니다.