정체성, 추적, 귀속: 차세대 AI 에이전트 경제의 3대 돌파점을 해독하다
글: Decentralised.co
번역: AididaoJP, Foresight News
『인터넷 가격 책정』이라는 글에서 우리는 계량 기반 지불이 마찰 없이 이루어질 경우 머신은 자동으로 지불하게 될 것이라고 설명한 바 있다. 인간은 미세지불(micro-payment)을 완전히 받아들이지 못하는데, 그 이유는 계량 과정에 주의를 기울이는 것이 정신적 에너지와 인지 자원을 소모하기 때문이다. 그러나 머신은 다르다. 그들은 오직 1과 0만을 본다. 인지 용량이나 작업 전환이 수행 능력에 영향을 미치지 않는다. 만약 센트 이하 단위까지 세분화하는 것이 프로세스를 더 효율적으로 만든다면, 인간과 달리 머신은 그렇게 할 것이다.
이전 글의 마지막에는 이렇게 질문을 던졌다. 대리인이 일을 망쳤을 때 어떻게 해야 할까? 대리인의 의도가 옳았는지는 중요하지 않다. 핵심은 우리가 대리인의 모든 행동을 끊임없이 감시할 수 없다는 점이다.
이러한 상황은 우리를 딜레마에 빠뜨린다. 새로운 기술은 기존 인프라가 가지고 있던 중요한 장점 — 예를 들어 오류 발생 시 지불을 취소할 수 있는 능력 — 을 계승하지 못하고 있다는 것이다. 본문에서는 바로 이 문제를 다룰 것이다. 대리인이 자율성을 갖추기 위해 무엇이 필요한지, 누가 그 기반을 구축하고 있는지, 그리고 왜 블록체인 지불 채널과 자율 대리인의 교차점에 신생 기업들이 등장하고 있는지를 살펴볼 것이다.
등장하는 표준들
모든 상업 활동은 세 당사자로 구성된다: 구매자, 판매자, 그리고 거래를 가능하게 하는 중개자. 중개자는 아마존 같은 플랫폼 또는 시장일 수 있고, Visa처럼 결제를 처리하는 카드 네트워크일 수도 있다.
구매자
소비자 애플리케이션은 일반적으로 자금이나 거래를 처리하며 그에 따라 수수료를 받는다. 하지만 소비자가 우리를 대신해 행동하는 AI라면 어떨까? 현재 몇 가지 새로운 표준들이 이 질문에 답하고자 시도하고 있다.
ChatGPT는 7억 명의 활성 사용자를 보유하고 있으며, 이들은 모두 AI를 통해 정보나 서비스를 얻으려 하고 있다. 아직 대리인 인터페이스를 통해 직접 상품을 사고팔진 않지만, 이미 상품을 '발견'하는 데는 이를 광범위하게 활용하고 있다. 러닝화를 사거나 엘 칼라파테에서 호텔을 찾을 때조차 나는 AI를 이용해 가격 비교를 한다. 동일한 인터페이스 내에서 바로 구매할 수 있다면 훨씬 더 편리할 것이다. 이것이 바로 OpenAI와 Stripe가 협력하여 자율 대리인 상업 프로토콜(ACP)을 출시한 목적이다.
출처: OpenAI
현재로서는 대리인이 자금을 처리하는 가장 직접적인 방식이다: 사용자가 전 과정을 통제한다. 사용자가 주문하면 ChatGPT는 ACP를 통해 필수 정보를 상점 백엔드에 전송한다. 이후 상점은 주문을 수락하거나 거부하고, 기존 결제 서비스 제공자를 통해 결제를 처리하며, 기존처럼 배송 및 고객 서비스를 수행한다.
ACP 상업을 다음과 같이 상상할 수 있다. 고정된 예산 범위 내에서 일하도록 위임받은 인턴에게 권한을 부여하고, 최종적으로 어떤 제품/서비스를, 어디서, 어느 공급업체로부터 구입할지 결정하고 지불을 완료하는 것은 당신이다.
OpenAI와 Stripe는 ACP를 보유하고 있으며, Google은 반면에 에이전트 페이먼트 프로토콜(AP2)을 출시했다. AP2를 깊이 있게 살펴보기 전에 한 발 물러서서 생각해보자. Google이 해결하고자 하는 것은 '상호 운용성(interoperability)' 문제이다. 현재 AI 에이전트들은 서로 분리되어 운영되고 있다: Gemini는 Claude와 대화하지 않고, ChatGPT도 Perplexity에서 무슨 일이 벌어지고 있는지 알지 못한다.
이상적으로, 복잡한 작업이 여러 에이전트의 협업을 필요로 할 때 우리는 이들이 공통 언어로 소통하기를 원한다. 이를 위해 Google은 A2A(에이전트 간 프로토콜)를 개발하여 서로 다른 에이전트들이 의사소통하고 조율할 수 있도록 했다.
하지만 말을 나누는 것만으로는 충분하지 않다. 에이전트들은 도구를 사용하고 API 및 서비스에 접근할 수 있어야 한다. 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 에이전트가 Google 캘린더, Notion, Figma 등의 도구를 사용할 수 있게 한다.
출처: Level Up Coding
MCP는 보편적인 언어를 정의한다. MCP를 '말하는' 한, 에이전트는 추가 맞춤 코드 없이도 어떤 도구라도 사용할 수 있다. 이 프로토콜은 Anthropic이 만들었지만, 사양은 공개되어 있으며 다양한 기업들에 의해 빠르게 채택되고 있다. MCP 서버는 본질적으로 회사의 기존 API 앞에 위치한 번역 계층으로, 서비스를 모든 MCP 호환 에이전트가 표준 형식으로 사용할 수 있도록 노출시킨다.
AP2로 돌아오면, 이렇게 간단히 이해할 수 있다: MCP는 에이전트에게 데이터, 파일, 도구 접근 능력을 제공하고, A2A는 서로 대화할 수 있는 목소리를 주며, AP2는 안전하게 돈을 쓸 수 있는 지갑을 준다.
이 모든 프로토콜들은 사용자를 중심에 두고 있으며, 에이전트는 제한된 소비 권한만을 가진다. 이는 분배와 프로세스 문제를 해결하지만, 여전히 "에이전트가 실수했을 때 어떻게 할 것인가?"라는 문제는 해결하지 못한다.
판매자
이야기는 구매자 측에만 국한되지 않는다. 판매자 측에서도 새로운 표준들이 등장하고 있으며, 머신이 API, 데이터, 콘텐츠 접근에 대해 어떻게 비용을 지불할지를 중심으로 한다.
현재 가장 주목받는 것은 Coinbase가 개발한 오픈 프로토콜인 x402 표준이다. 이는 1997년에 정의되었으나 실제로 사용되지 않았던 HTTP 상태 코드 402 — 즉 '결제 필요(Payment Required)' — 를 부활시킨 것이다. x402는 이 상태 코드를 스테이블코인 결제와 결합함으로써 마이크로 페이먼트가 경제적으로 효율적으로 정산될 수 있도록 하여, 이 상태 코드에 다시 생명을 불어넣었다.
x402는 HTTP 요청을 유료 요청으로 변환한다. 결제가 필요할 때마다 서버는 이를 요구한다. 에이전트는 사전 설정된 예산을 갖고 있으므로, 동일한 프로세스 내에서 서버에 지불하고 데이터를 획득할 수 있다. 이를 통해 머신 간 거래에서 '요청당 지불' 또는 '호출당 지불'이 가능해진다.
x402를 통해 에이전트는 현재 필요한 것에 대해서만 정확히 지불할 수 있다. 예를 들어, 유료 기사를 보기 위해 2센트를 지불하거나, API 호출 한 번에 센트의 일부를 지불하는 식이다. 거래는 체인 상에서 몇 초 내에 정산되며, 장기적인 관계를 구축할 필요가 없다.
출처: Coinbase의 x402 논문
Cloudflare는 이 개념을 차용하여 더욱 구체적인 '크롤링당 지불(pay-per-crawl)' 시스템을 구축했다. 그 기반도 HTTP 402를 사용하지만, 핵심은 Cloudflare의 시장에서의 지배적인 위치에 있다. 전 세계 20%의 웹 트래픽이 Cloudflare 네트워크를 통과하므로, 이는 막대한 영향력을 의미한다.
'크롤링당 지불'은 Cloudflare의 엣지 네트워크를 활용하여 AI 크롤러에게 콘텐츠를 제공하기 전에 지불을 요구한다. 이를 통해 콘텐츠 접근이 강제적인 계량 시스템으로 전환된다. 출판사들은 트래픽 급감에 직면해 있는데, 사람들이 검색엔진에서 사이트로 접속하는 대신 AI가 생성한 요약을 직접 읽기 때문이다. 이 시스템을 통해 출판사는 크롤러가 매번 방문할 때마다 AI 연구실에 직접 요금을 부과할 수 있다.
카드 네트워크들도 에이전트 거래를 처리하기 위해 기존 결제 채널을 확장하려 시도하고 있다. Visa는 MCP 서버와 에이전트 수용 툴킷을 출시했다. Mastercard는 '에이전트 페이먼트(agent payments)'라는 이름의 프로젝트를 진행 중이다. 둘 다 초기 시범 단계에 있지만, 중요한 이유는 Visa와 Mastercard가 이미 글로벌 유통망, 발행기관 관계, 광범위한 가맹점 수용 네트워크를 보유하고 있기 때문이다. 기본 아이디어는: 에이전트를 등록하고 소비 제어를 설정하여, 기존의 인간용 신용카드 결제 네트워크에서 거래를 시작할 수 있도록 하는 것이다.
신뢰 격차를 메우기 위한 시급한 필요
위의 모든 표준들은 지불이 순조롭게 진행되고 결과가 예상대로 나올 것이라고 전제한다. ACP와 AP2는 체크아웃 단계에서 인간이 참여함으로써 어느 정도 안전성을 제공한다. x402 변형은 기계 간 데이터 접근을 처리하며, 일반적으로 리스크가 낮다. 카드 네트워크는 익숙한 보호 메커니즘을 확장하지만, 그 대가로 정산 속도가 느리고 수수료가 높다는 단점이 있다.
대규모 마이크로 페이먼트를 실현하기 위해 속도는 최우선 목표이다. 카드 결제 네트워크는 정산에 며칠이 걸리며, 가맹점은 거래액의 몇 퍼센트를 수수료로 지불해야 한다. 암호화폐 채널은 몇 초 만에 정산되며 비용은 1센트 미만이다. 그러나 이러한 효율성은 되돌릴 수 없는 특성과 함께 온다. 암호화폐 결제는 일단 완료되면 취소할 수 없다.
기존 상업은 '문제가 생길 수 있다'는 전제 아래 전체 인프라를 구축했다. 신용카드 쇼핑에서 문제가 생기면 따라야 할 절차가 있다: 은행에 연락하고, 이의를 제기하고, 카드사가 조사하여 자금을 임시 보류한 후, 결국 환불 여부를 결정하거나 상인을 지원한다. 2025년에는 총 2.61억 건의 거래에서 이의가 제기되었으며, 그 가치는 340억 달러에 달했다.
그러나 스테이블코인 채널에서 작동하는 에이전트들은 이러한 보호 장치를 전혀 갖추고 있지 않다.
에이전트들이 서로 협력하기 시작하면 문제는 더욱 복잡해진다. 수백, 수천 개의 다중 에이전트 워크플로우가 얽힐 때 책임을 규명하는 것은 악몽이 될 수 있다.
카드 네트워크는 이런 리스크를 감수하지 않을 것이며, 적어도 현재 수익 모델 하에서는 그러지 않을 것이다. Visa와 Mastercard의 에이전트 프로젝트는 여전히 표준 교환 수수료를 부과하며 정산은 며칠이 걸린다. 즉시 스테이블코인 정산으로 전환할 수는 있지만, 그건 자신의 수수료 기반인 이의 처리 시스템을 포기한다는 것을 의미한다.
전통 금융의 이의 해결 메커니즘은 태생적으로 존재했던 것이 아니다. 최초의 신용카드(다이너스 클럽)는 1950년대에 등장했지만, 소비자들이 거래 이의 제기권을 얻기까지는 24년이 더 걸렸다. 오늘날 우리가 당연하게 여기는 현대 인프라는 문제 발생에 따라 점진적으로 구축된 것이다.
자율 에이전트 상업은 이렇게 많은 시간을 낭비할 여유가 없다. API 요청은 이미 Cloudflare가 처리하는 동적 HTTP 트래픽의 60%를 차지하고 있다. 로봇 및 자동화 트래픽은 거의 절반의 웹 트래픽을 차지하고 있다. ChatGPT의 7억 사용자는 이미 ACP를 통해 Etsy에서 직접 결제할 수 있으며, Shopify 통합도 곧 출시될 예정이다. 거래량은 이미 존재하며, 사용자들은 에이전트를 통해 작업을 처리하고자 하는 잠재적 수요를 가지고 있다. 에이전트의 상업적 활용은 머지않은 미래다.
따라서 우리는 선택을 해야 한다: 전통 금융 인프라가 느린 정산을 계속 유지할 것인가, 아니면 빠른 블록체인 정산에 맞춰 의도적으로 신뢰 인프라를 구축할 것인가? 전자는 에이전트의 잠재력을 제한할 것이며, 후자는 기회이며 자율 에이전트 상업 발전의 자연스러운 연장선이다.
그렇다면 구체적으로 어떻게 해야 할까?
예상대로, 이것은 거래 전과 거래 후 두 부분으로 나뉜다.
거래 전: 에이전트 거래를 허용할 것인가?
이것은 다음 세 가지에 달려 있다: 거래 상대방 식별, 사기 탐지, 평판 점수를 활용한 가격 책정 및 접근 권한 결정.
미국에서 Plaid는 거의 절반의 은행 계좌를 연결하며, 매일 수백만 건의 계좌 검증을 처리한다. Venmo에서 본인 인증을 할 때 사용하는 것이 바로 Plaid이다.
현재 API와 상호작용하거나 웹페이지를 크롤링하거나 결제를 시작하는 모든 에이전트는 상호 인증을 위한 동등한 수단을 갖추고 있지 않다. 서버가 보는 것은 지갑 주소나 API 키 같은 흐릿한 ID뿐이며, 호출자가 누구인지 알 수 없다. 서비스 간 공통의 신원이 없으므로 평판을 축적할 수 없으며, 모든 상호작용은 '제로 트러스트(zero trust)' 상태에서 시작된다.
2024년 미국 성인은 신원 사기로 약 470억 달러를 손실했다.
금융기술(FinTech)에 신원 인프라를 제공하는 Plaid와 유사한 '당신의 에이전트를 아세요(KYA)' 계층이 필요하다. 이 계층은 에이전트를 그 뒤에 있는 인간 또는 조직과 연결시키기 위해 영구적이면서도 철회 가능한 증명서를 발급해야 한다.
카드 네트워크는 수십 년간 수백만 건의 거래에서 이상 패턴을 식별하는 시스템을 구축해왔다. 그들은 정상적인 인간 소비 행동을 이해하며 이상 징후를 실시간으로 탐지할 수 있다. 만약 에이전트가 해킹되어 여러 가맹점에서 무단 소비를 한다면, 이를 발견할 수 있는 공유된 사기 그래프는 현재 존재하지 않는다.
Visa는 2019~2024년 동안 보안 강화에 110억 달러를 투자한 결과, 400억 달러의 사기 시도를 차단했다고 밝혔다. Stripe는 연간 1.4조 달러 이상의 결제를 처리하며, 이를 기반으로 Radar 반사기 시스템을 훈련시켰다. 2024년 블랙 프라이데이와 사이버 먼데이 기간 동안 Radar는 2090만 건의 사기 거래를 차단하여 9.17억 달러의 손실을 방지했다.
에이전트 거래는 현재 이러한 사기 탐지 계층을 갖추고 있지 않다. 에이전트가 x402 결제를 할 때, 소비 급증이나 빈도 이상 같은 비정상적 행동을 탐지할 수 있는 공유 시스템은 없다.
영구적 신원과 평판이 없다면, 모든 에이전트 상호작용은 제로에서 시작된다. 평판은 인간 상업에 깊이 각인되어 있다: 당신이 보는 광고는 검색 기록을 기반으로 하며, Uber 평점은 기사의 주单 수령에 영향을 미치고, 신용 점수는 모든 금융기관에서 당신을 따라다닌다. 에이전트에게도 마찬가지여야 한다.
거래 후: 문제가 생겼을 때 어떻게 할 것인가?
청구 거절(refund chargeback)은 카드 네트워크가 이의를 처리하는 방식이다: 고객이 은행을 통해 거래에 이의를 제기하면, 자금이 상인으로부터 회수된다. 그러나 이는 종종 남용되기도 한다. 2023년에 청구 거절로 인해 상인은 약 1174.7억 달러의 손실을 입었다. 1달러의 환불 손실 당 상인은 수수료, 상품 손실, 행정 비용 등을 포함해 일반적으로 3.75~4.61달러의 추가 비용을 부담한다.
출처: Coinbase의 x402 논문
상인이 적극적으로 이의를 제기하는 사건에서 승소율은 8.1%에 불과하다. 고객의 84%는 상인에게 환불을 요청하는 것보다 은행에 직접 청구 거절을 제기하는 것이 더 쉽다고 생각한다.
에이전트가 시작한 스테이블코인 거래는 몇 초 만에 정산되며 현재는 취소할 수 없다. Cloudflare는 x402에 대한 지연 정산 확장을 제안하여, 자금이 최종 이전되기 전에 '대기 기간(wait period)'을 설정할 수 있도록 했다.
개발자들은 이미 이러한 인프라의 원형을 구축하고 있다. ETHGlobal 부에노스아이레스 해커톤에서 한 팀은 Private-Escrow x402를 만들었다. 이 에스크로 계획은 구매자가 자금을 스마트 계약에 선지불하고, 결제 시 체인 외에서 '지불 의도'에 서명하는 것이다. 조정자는 수백 개의 그러한 서명을 하나의 정산 거래로 묶어 가스 비용을 28배 절감했다.
하지만 이것은 여전히 기초 구성 요소일 뿐이며, 이를 제품화할 필요가 있다.
누가 이것들을 모두 구축할 것인가?
이런 상황은 내가 통신 사업자가 산업을 지배하던 시대를 떠올리게 한다. 그들은 모든 휴대폰 사용자의 청구 관계를 보유하고 있었지만, 스마트폰이 창출한 가치를 놓쳐버렸다. 앱 유통과 모바일 광고는 수천억 달러의 수익을 창출했는데, 이는 본래 사업자가 가져갔어야 할 것이었다.
카드 네트워크는 지금 비슷한 상황에 직면해 있다. Visa와 Mastercard가 수십 년간 구축한 것은 바로 자율 에이전트 경제가 결여하고 있는 신뢰 인프라이다. 그러나 그들의 비즈니스 모델은 교환 수수료에 완전히 의존하며, 이 수수료는 자신들이 결제 채널을 장악하고 있다는 전제 위에 성립한다. 그들은 거래액의 몇 퍼센트에서 나오는 자금을 바탕으로 이 시설을 유지하기 위해 막대한 비용을 지출한다. 스테이블코인 거래에 소비자 보호를 제공한다면, 이는 자신의 수입으로 경쟁자의 결제 채널을 보조하는 것이 된다.
카드 네트워크가 하지 않는다면, 다음 후보는 OpenAI, Google, Anthropic 같은 AI 연구소들이다. 그들은 모두 자신의 에이전트가 널리 사용되기를 원한다. 그러나 중앙집중식 신원 등록 기관을 운영한다는 것은 에이전트가 잘못 행동할 때 책임을 져야 한다는 것을 의미한다. 그들은 당신이 '호텔을 잘못 예약했을 때' 판결 법정이 되고 싶지 않다.
그들은 오늘날 결제나 검색엔진을 접속하듯이, 직접 연결할 수 있는 제3자에 의해 신원 및 추적 인프라가 구축되기를 원한다.
Cloudflare는 독특한 위치에 있다. 이미 방대한 네트워크 트래픽을 처리하고 있으며, 크롤러 탐지 시스템을 운영 중이고, 'AI 감사(AI Audit)' 도구를 통해 게시자가 크롤러의 방문을 추적할 수 있게 한다. '로봇 식별'에서 '에이전트 신원과 평판 검증'으로 나아가는 것은 기술적으로 큰 도약이 아니다.
하지만 Cloudflare는 항상 중립적인 인프라라고 주장해왔다. 신뢰 점수를 부여하거나 분쟁을 판정하기 시작하면, 그것은 규제 기관처럼 보이게 되며, 이는 다른 비즈니스 모델과 책임을 의미한다.
스타트업의 세 가지 진입점
당신은 모델 품질로 OpenAI를 이길 수 없으며, 트래픽에서 Cloudflare를 능가할 수도 없다. 당신은 기술 스택에서 그들의 비즈니스 모델이 (적어도 현재는) 건드리지 못하지만 여전히 가치가 있는 부분을 찾아야 한다. 나는 세 가지 진입점을 본다: 신원, 추적, 귀속.
에이전트 신원은 가장 직접적이다. 등록 모델은 이미 검증되었다. Plaid가 전형적인 사례이지만 매우 적절하다: 그들은 은행 계좌에 대한 신원 확인을 했다. 스타트업은 에이전트에게도 같은 일을 할 수 있다: 증명서를 발급하고, 평판을 축적하며, 상인이 수취 전에 평판 점수를 확인할 수 있게 한다. 그들의 경쟁 우위는 네트워크 효과에서 비롯된다: 충분히 많은 상인이 당신의 등록부를 통해 확인하게 되면, 에이전트는 반드시 좋은 평판 기록을 유지해야 한다.
추적 메커니즘은 더 어렵다. 왜냐하면 리스크를 감수해야 하기 때문이다. 이를 보험처럼 볼 수 있다: 각 거래에서 소액의 수수료를 받고, 문제가 생겼을 때 손실을 부담한다. 규모가 핵심이다. 카드 교환 수수료는 1.5~3%이며, 여기에는 분쟁 처리 비용이 포함되어 있다. 스테이블코인 채널의 비용은 이보다 훨씬 낮으므로, 추적 계층은 0.5%의 수수료로도 비교 가능한 보호를 제공하면서도 이윤을 낼 수 있다.
귀속 메커니즘은 가장 선구적이지만 결국 반드시 등장할 것이다. 에이전트가 구매 결정에 영향을 주기 시작하면, 브랜드는 추천 콘텐츠에 영향을 미치기 위해 비용을 지불할 것이다. 경매 메커니즘을 설계할 수 있다. 그러나 '냉시동(cold start)' 문제가 있으며, 브랜드, 에이전트, 상인이 함께 시장을 구성해야만 작동한다. 반면 앞의 두 진입점은 그런 문제가 없다.
이 세 진입점의 중요성은 에이전트 경제의 발전 단계에 따라 달라진다:
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신원은 에이전트가 사람의 일일 승인 없이도 거래를 수행할 때 중요해진다.
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추적은 에이전트가 실제 자금을 처리하기 시작할 때 필수적이다.
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귀속은 에이전트 간 거래량이 광고 시장을 뒷받침할 만큼 커졌을 때 비로소 시작된다.
이것은 실제적인 발전 궤적을 이끌어낸다:
출처 — Claude가 생성한 차트
스타트업이 에이전트 경제 인프라의 일부를 구축할 것이다
에이전트의 발전은 세 단계로 나눌 수 있다:
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인터랙션 인터페이스로서
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인간의 감독 하에 실행
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서로 자율적으로 거래
우리는 현재 1단계에 있다. ChatGPT의 Etsy 결제 통합은 좋은 예이다: 우리는 채팅 인터페이스를 통해 상품을 탐색하며(항상 그렇지는 않지만), 에이전트가 옵션을 추천하지만 최종 결정은 인간이 내린다. 신뢰는 완전히 기존 인프라를 빌려온다.
이 단계는 기존 거물들에게 속한다. 왜냐하면 이는 사용자 진입 포인트를 둘러싼 유통 게임이기 때문이다. 가치는 구매 결정 인터페이스를 가진 플레이어에게 축적된다.
2단계의 특징은 에이전트가 더 많은 자율성을 얻는 것이다. 에이전트는 더 이상 여행 일정을 제안하는 데 그치지 않고, 항공권, 렌터카, 호텔을 직접 예약한다. 우리는 목표나 제약을 제시하고, 에이전트가 실행하며, 우리는 결과를 검토한다.
이때 신뢰 계층이 필수적이게 된다. 추적 메커니즘이 없다면 사용자는 에이전트에게 권한을 부여하지 않을 것이며, 신원 인증이 없다면 상인은 에이전트의 지불을 수용하지 않을 것이다.
이正是 스타트업의 기회이다. 기존 거물들은 스테이블코인 채널에 대한 신뢰 인프라를 구축할 충분한 동기를 갖추지 못할 수 있다. 현재 단계(자신들이 여전히 주도하고 있음)에서 이미 큰 성장 잠재력을 가지고 있기 때문이다. OpenAI는 올해 매출 130억 달러를 기록했다. 반면 Tether는 2025년 10개월 만에 100억 달러의 이익을 올렸으며, 연간 이익은 더 높을 것으로 예상된다.
신원, 추적, 귀속 계층은 새로운 회사들에 의해 구축될 것이며, 이들은 에이전트의 능력과 사용자 권한의 경계를 해결하는 데 집중할 것이다.
3단계는 자율 에이전트 상업이다. 당신의 에이전트는 일상적인 결정을 위해 매번 허락을 구하지 않아도 되며, 다른 에이전트와 협상하고, 컴퓨팅 자원을 입찰하고, 광고 경매에 참여하며, 수천 건의 마이크로 거래를 지속적으로 정산할 수 있다. 머신 간 거래에 필요한 규모, 속도, 세밀함 때문에 스테이블코인이 기본 정산 계층이 될 것이다.
이 단계의 경쟁 초점은 더 이상 최고의 모델이나 가장 빠른 퍼블릭 체인이 아니라, 누구가 가장 신뢰받는 인프라를 구축했는지가 될 것이다: 에이전트의 '여권', 분쟁을 판정하는 '법정', 초과 잔액 거래를 허용하는 '신용 시스템'. 이러한 소프트웨어 서비스 기관들이 어떤 에이전트가 어떤 조건으로 경제에 참여할 수 있는지를 결정할 것이다.
맺음말
우리는 에이전트가 '돈을 쓰는' 파이프라인은 마련해두었지만, '왜 돈을 써야 하는지'를 검증할 메커니즘은 아직 구축하지 못했다. HTTP 402는 30년간 잠들어 있다가 마이크로 페이먼트가 가능해지면서 깨어났다. 기술적 문제는 해결되었다. 그러나 신원 인증, 사기 탐지, 분쟁 해결과 같은 인간 상업을 뒷받침하는 신뢰 인프라는 여전히 에이전트 버전이 부족하다. 우리는 쉬운 부분만 해결했다. 에이전트들이 마음 놓고 거래하려면 아직 시간이 필요하다.
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