2,301 XRP면 상위 10%…“XRP 초강세 시나리오, 수천 개 보유도 인생 바꾼다”
XRP(리플)의 지갑 보유 분포를 분석한 결과, 단 2,301 XRP만 보유해도 전체 지갑 기준 상위 10%에 해당하는 것으로 나타났다. XRP 전문 분석가 리바이(Levi)는 최근 동영상을 통해 XRP의 ‘초강세 시나리오’를 제시하며, 비교적 소액의 XRP 보유도 향후 가격 상승에 따라 큰 부를 가져다줄 수 있다고 주장했다.
그는 온체인 데이터를 기반으로 XRP 보유 규모와 전 세계 결제 시장 잠재력을 둘러싼 다양한 가정들을 설정해, 향후 가격과 보유 수량별 부의 레벨을 모델링했다. 이번 분석은 XRP가 글로벌 결제 수단으로 자리잡을 경우를 전제로 하며, 투자자들 사이에서 가치를 재평가하는 계기로 주목받고 있다.
“지갑 90%는 500 XRP도 안 돼…상위 1% 진입에는 약 4.8만 개 필요”
리바이는 XRP 네트워크의 지갑 분포를 분석하며, 대부분의 개인 투자자들이 생각보다 적은 XRP를 보유하고 있다고 설명했다. 약 360만 개의 지갑이 0~100 XRP 사이 보유 중이며, 2,500만 개는 20~500 XRP 구간에 해당한다. 1,000 XRP 이상 보유한 지갑은 상대적으로 드물다는 의미다.
그는 보다 구체적으로 상위 퍼센트 기준을 제시했다. 상위 10%에 진입하려면 단 2,301 XRP(약 336만 원), 상위 5%는 약 8,000 XRP(약 1,169만 원), 상위 1%는 약 47,999 XRP(약 7,012만 원)가 필요하다. 그는 이 같은 '보유량 기반 등급' 기준이 향후 XRP의 가치가 상승할 때 투자자들의 자산격차를 가를 핵심 지표가 될 수 있다고 평가했다.
“XRP가 SWIFT 대체하고 달러급 통화 된다면 개당 500달러도 가능”
리바이는 특히 미국의 M2 통화공급량과 XRP 유통량을 비교하는 시나리오에 기반해, 극단적인 상승 가능성도 제시했다. 그는 2025년 12월 기준 미국의 M2 공급량 약 22.4조 달러(약 3경 2,758조 원)와 XRP 통용량 약 608억 개 기준, XRP 시가총액이 12.4조 달러(약 1경 8,136조 원)에 도달할 경우를 가정했다. 이 경우 XRP 1개 가격은 약 368달러(약 53만 7,448원)에 이르며, 2,717 XRP만 보유해도 100만 달러(약 14억 2,502만 원) 자산가로 진입할 수 있다는 계산이다.
또한 SWIFT를 대신해 XRP 기반의 주문형 유동성(ODL) 시스템이 전 세계 결제의 50%를 처리할 경우, XRP 가격은 약 250달러(약 36만 5,250원)에 이를 수 있으며, 극단적으로는 500달러(약 73만 500원)도 가능하다고 전망했다.
다만 그는 “이 시나리오는 매우 투기적이며, XRP가 실제 수천조 원대 시총이 되지 않아도 높은 활용도로 인해 시장에서 폭넓게 사용될 수 있다”고 밝혔다. XRP의 전송 속도와 거래 유동성을 고려할 때, 실물 자산과 같은 거대한 시총이 없어도 전 세계 결제를 처리하는 통화 역할을 할 수 있다는 의미다.
고래보다 중요한 건 ‘비율’…소액 투자자도 상위권 진입 가능
리바이는 이번 분석에서 단순한 개수보다 ‘보유 순위 비율’에 주목했다. 전체 지갑 대비 나의 위치가 얼마만큼 상위인지에 따라 향후 가치 상승에서 얻는 수혜가 달라질 수 있다는 것이다. 그는 자신은 상위 0.1% 진입을 목표로 XRP를 꾸준히 매입 중이라고 전했다.
그는 동영상 말미에서 “지갑 분포를 봤을 때도 이미 XRP는 상당히 보유가 집중된 자산이다. 글로벌 채택이 현실화한다면, 지금의 평범한 수량도 시장에서 큰 의미를 가질 수 있다”고 강조했다.
결국 이 분석의 핵심은 특정 가격 도달 가능성보다도 XRP의 보유량이 생각보다 희소하며 글로벌 결제 채택 시 구조적 가치 상승 가능성이 있다는 점이다. 투자자라면 현 시점에서 자신의 XRP 비중이 전체 네트워크 내에서 어느 수준인지 점검해 볼 만하다.
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XRP 상위 10% 진입에 2,301개, 상위 1%엔 4.8만 개가 필요한 시대. 수량의 절대적 크기보다 '위치'를 보는 안목이 중요해지고 있습니다. 지금 보유한 당신의 XRP가 시장 내 어떤 의미를 가지는지, 그리고 가격이 오를 때 '누가 웃을지'를 판단하려면 데이터를 정확히 읽을 수 있어야 합니다.
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