암호화 기업이 제공하는 AI 서비스는 무엇인가?
글쓴이: Tiger Research
번역·편집: AididiaoJP, Foresight News
FOMO(놓치면 후회할 것 같다는 두려움)가 암호화폐 업계 전반에 퍼지고 있다. 거래소에서 보안 기업에 이르기까지 다양한 기관들이 인공지능(AI) 기반 서비스를 잇달아 출시하고 있다. 본 기사에서는 각 기업이 현재 시점에 이러한 전략을 수립한 이유를 탐구한다.
핵심 포인트
- 거래소, 보안, 결제, 리서치 등 다양한 분야의 암호화폐 기업들이 동시에 AI 관련 서비스를 출시하고 있다.
- 이전 사이클과 달리, 이번 주도 기업은 코인베이스(Coinbase), 바이낸스(Binance) 등 이미 성숙한 수익 모델을 갖춘 선두 기업들이다. AI는 이제 단순한 개념적 화제를 넘어 운영 차원에서 필수적인 역량으로 진화했다.
- 각 산업 분야별로 AI 도입 동기가 다르다. 거래소는 사용자 이탈률 감소를 목표로 하고 있으며, 보안 기업은 감사의 사각지대를 메우고자 하며, 결제 인프라는 새로 떠오르는 ‘에이전트 경제(agent economy)’를 겨냥하고 있다.
- 기능 출시와 실제 적용 사이에는 여전히 간극이 존재한다. AI에 대한 FOMO와 경쟁 압박이 기업들을 실제 수요를 초월하는 속도로 빠르게 움직이게 만들고 있다.
- 진정한 수요와 경쟁에 대한 불안이 이 물결을 공동으로 이끌고 있다. 핵심 질문은, 실제로 가치를 창출하는 응용 사례와 겉만 번드르르한 ‘브랜드링(branding)’ 행위를 어떻게 구분할 것인가에 있다.
암호화폐 기업들이 AI 서비스를 속속 출시하고 있다
AI는 현재 전 세계적으로 가장 주목받는 분야다. 챗GPT(ChatGPT), 클로드(Claude) 같은 범용 도구들이 일상생활에 깊이 스며들었으며, 오픈클로(OpenClaw) 같은 플랫폼은 에이전트(agent) 구축 기술 장벽을 한층 더 낮추었다.
암호화폐 업계는 이 물결에 다소 늦게 반응했으나, 현재는 각 수직 분야에서 AI 역량 통합을 급속도로 가속화하고 있다.
그렇다면 이 기업들은 구체적으로 어떤 AI 서비스를 출시했을까? 그리고 왜 지금 이 시점에 이 분야에 진입하려는 것일까?
암호화폐 기업들의 AI 활용 방식
리서치 분야
출처: Surf AI
암호화폐 리서치는 구조적 문제를 안고 있다. 체인 상 데이터, 시장 심리, 핵심 지표 등이 서로 다른 플랫폼에 흩어져 있고, 검증 또한 어렵다. 범용 AI는 암호화폐 관련 질문에 대해 종종 부정확한 답변을 제공한다.
이러한 현실에 대응해 서프(Surf) 등 프로젝트는 암호화폐 전문 AI 리서치 도구를 출시하여 분산된 데이터 소스를 통합하고 있다. 암호화폐 분야의 모든 AI 응용 사례 중, 리서치 도구는 일반 사용자 입장에서 가장 낮은 진입 장벽을 갖추고 있으며, 프로그래밍이나 거래 경험 없이도 바로 사용할 수 있다.
거래 분야
출처: Bitget
거래소는 AI 응용 면에서 가장 앞서 나가고 있다.
각 거래소의 접근 방식은 제각각이다. 일부는 사용자에게 자체 거래 데이터를 직접 공개하고, 또 다른 곳은 자연어로 AI 에이전트에게 명령을 내리면 분석부터 실행까지 일괄 처리해주는 방식을 채택하고 있다.
거래소가 API 서비스를 제공한 지는 오래됐다. 현재의 변화는 여기에 새로운 상호작용 계층이 추가되었다는 점이다. MCP, AI Skills 등 인터페이스를 통해 개발자가 아니더라도 AI 에이전트를 활용해 거래소 기능을 호출할 수 있게 되었다. 원래 개발자만을 위한 도구가 이제 자연어만으로도 조작이 가능해진 것이다.
이 변화는 사용자 집단의 진화 방향과도 일치한다. 프로그래밍 배경이 없는 사용자들이 점차 증가하면서, 이제 그들은 AI 에이전트를 활용해 자동화 거래 전략을 스스로 구성하고 있다. 사용자는 단지 전략의 아이디어만 설명하면, 에이전트가 알고리즘을 설계하고 실행까지 해준다.
거래소 입장에서는 이 추세가 기회이자 도전이다. AI 기반 사용자층이 확대될수록, 그들의 단일 플랫폼에 대한 충성도는 오히려 하락할 수 있다. 왜냐하면 에이전트는 여러 거래소 간 유연하게 거래를 수행할 수 있기 때문이다. 따라서 거래소가 AI에 적극 투자하는 핵심 동기는, 신규 사용자를 신속히 유치하고 플랫폼 내 활성도를 높이는 데 있다.
정보 조회용 애플리케이션과 달리, 거래는 실질적인 자산 관리를 수반하므로 판단력과 책임 메커니즘에 대한 요구 수준이 훨씬 높다. 그러나 사용 편의성이 점차 개선됨에 따라 이 영역 역시 일반 사용자들에게 문을 열고 있다.
보안 및 감사 분야
출처: CertiK
스마트 계약 감사는 전통적으로 인력이 코드를 일일이 검토하는 방식으로 이루어졌으며, 이는 느린 속도, 높은 비용, 그리고 감사자의 역량 차이에 따른 품질 편차 등 여러 한계를 안고 있었다. 현재는 AI를 업무 프로세스에 도입하여, 먼저 AI가 코드를 스캔한 후, 감사 담당자가 그 결과를 바탕으로 심층적으로 재검토하는 방식을 채택함으로써, 인력을 대체하지 않으면서도 효율성과 커버리지를 향상시키고 있다.
CertiK은 이 분야의 대표적인 기업이다. 이 회사는 일부 감사 프로젝트 이후 실제 보안 사고가 발생했던 사례로 인해 논란을 빚기도 했다. 그러나 이와 같은 사고 대부분은 감사 범위 밖에서 발생한 것으로, 감사는 특정 시점의 코드만을 대상으로 하며 지속적인 모니터링은 포함되지 않는다.
CertiK은 AI를 통해 이 공백을 메웠다. 감사 완료 후 실시간 모니터링 메커니즘을 도입하고, 이를 공개 패널을 통해 외부에 노출하고 있다. 이 확장된 모니터링 능력은 AI 기반으로 구현되므로 대규모 인력 투입 없이도 가능하며, 이는 CertiK과 감사 대상 모두에게 이득이 된다.
보안 분야에서 AI의 활용 목적은 기존 서비스를 혁파하려는 것이 아니라, 인간의 작업 범위를 확장하는 데 있다. 즉, 감사 단계의 정확성을 높이고, 감사 후 단계의 모니터링 사각지대를 해소하는 것이다. 블록체인 보안 기업에게 AI는 새로운 사업 방향이 아니라, 기존 업무의 고통 포인트를 해결해주는 도구일 뿐이다.
결제 인프라 분야
출처: Coinbase
AI 에이전트가 경제 활동에 참여하려면 API 사용료 납부, 데이터 구매, 다른 에이전트로부터 서비스 구매 등 가능한 결제 채널을 확보해야 한다. 에이전트에게 가장 적합한 결제 방식은 스테이블코인과 연동된 체인 상 월렛이다.
현재는 크게 두 가지 모델이 존재한다. 하나는 HTTP 요청에 결제 기능을 내장하는 범용 프로토콜로, 에이전트가 유료 API를 호출할 때 체인 상 결제도 동시에 완료된다. 또 다른 하나는 에이전트 전용 결제 플러그인으로, 인간 사용자가 미리 설정한 권한과 한도 내에서만 결제를 실행하도록 제한한다.
결제 인프라는 스테이블코인과 가장 밀접하게 연결된 분야이다. 다만 결제 주체가 자연인이 아닌 AI 에이전트이기 때문에, 아직 완전히 성숙한 운영 모델은 존재하지 않는다.
출처: Circle
USDC 발행사 서클(Circle) 역시 시장의 주목을 받고 있다. 이 회사는 자사의 게이트웨이(Gateway) 결제 인프라를 x402 프로토콜과 연동하는 계획을 발표했으며, 개발자와 연구자들에게 해당 프로토콜의 검토 및 공동 개발을 요청했다.
이 분야는 아직 성숙 단계에 이르지 못했으나, 시장은 이미 관련 기대를 가격에 반영하기 시작했다. 서클 주가 상승의 주요 요인 중 하나가 바로 AI 에이전트 결제에 관한 서사(narrative)이다. 앞서 언급한 분야들에 비해 결제 인프라의 실현은 더 오랜 시간이 걸릴 것으로 예상되지만, 현재 시장에서 가장 중요한 거시적 주제 중 하나로 자리잡았다.
왜 지금 암호화폐 기업들이 AI 분야에 진입하는가?
챗GPT는 2022년 11월 출시 당시, AI와 암호화폐 산업 모두 성숙 단계에 이르지 못했다. AI 모델은 어느 정도 능력을 보여주었으나, 신뢰할 수 있는 작업 수행은 어려웠고, 암호화폐 산업은 FTX 붕괴 사태로 인해 심각한 신뢰 위기에 처해 있었다.
그 후 AI 기술은 눈부신 발전을 이루었다. 지난 1년간 주요 모델들의 능력은 크게 향상되었고, 실용성도 명확히 강화되었다. 반면 암호화폐 산업은 같은 기간 동안 AI 개념을 ‘빌려쓰는’ 단계에 머물렀다. AI 테마 므밈코인(meme coin), 실제 기능이 부재한 AI 에이전트, 마케팅 중심의 화려한 표현 등이 그것이다. 탈중앙화 AI 인프라 프로젝트는 계속해서 쏟아져 나오고 있으나, 동일한 분야의 원생 AI 서비스와 비교할 때 제품 품질 면에서 명백한 격차가 존재한다.
현재 이 격차는 더욱 벌어지고 있다. AI 분야에서는 MCP(에이전트가 외부 도구를 직접 호출할 수 있도록 지원), 오픈클로(노코드로 에이전트를 구축할 수 있도록 지원) 등 인프라가 성숙함에 따라, ‘에이전트 시대’가 단순 개념에서 현실로 옮겨가고 있다. 암호화폐 기업들은 이제야 비로소 실질적인 뒤쫓기를 시작하고 있다.
이번 변화의 핵심은 행동 주체의 변화에 있다. 선두를 달리는 주체는 더 이상 AI 개념을 이용해 브랜드 포장만 하는 신생 프로젝트가 아니라, 안정적인 수익 모델을 이미 갖춘 거대 기업—코인베이스, 바이낸스, 비트겟(Bitget) 등—이다. 이 기업들은 AI 서비스를 단순한 마케팅 수단으로 활용할 동기가 없다. 그들의 행동을 이끄는 핵심 요인은 당장의 수익이 아니라, 업계 발전에 뒤처질 것에 대한 불안, 즉 FOMO이다.
출처: FORTUNE
이런 긴박감은 코인베이스 CEO 브라이언 암스트롱(Brian Armstrong)의 조치에서도 드러난다. 그는 전 직원 엔지니어에게 일주일 내 AI 코딩 도구 사용법을 익히도록 명령하고, 기한 내 미달성자에 대해서는 해고 조치를 취하겠다고 발표했다.
그러나 동시에 신중한 판단 역시 필요하다. 예컨대 거래 자동화를 살펴보면, AI 에이전트는 가격 조회 및 전략 제안은 할 수 있지만, 실제로 자신의 자금을 에이전트에 맡겨 실전 거래를 수행하려는 사용자는 얼마나 될까? x402 프로토콜은 이미 실전 적용 단계에 진입했는가?
전반적으로 볼 때, 암호화폐 업계의 AI 전략은 단기적 유행을 쫓는 것이 아니다. AI 시대의 윤곽이 점차 선명해짐에 따라, 각 기업은 자신들의 업계 내 입지를 공고히 하기 위해 서둘러 움직이고 있다. 기능 출시와 실제 적용 사이에는 여전히 간극이 존재하지만, 행동 주체의 정체성 자체가 이미 매우 의미 있는 신호이다.
AI 산업을 차곡차곡 물을 채우는 수영장에 비유하자면, 초기에 들어간 이들 중 상당수는 단지 수영을 잘 아는 척하는 사람이었다. 현재 들어서는, 오랜 기간 축적된 전문성과 실력을 갖춘 숙련된 선수들이다. 수위가 얼마나 높아질지, 그리고 수영장이 바다로 확장될지 여부는 아직 알 수 없다. 다만 분명한 것은, 암호화폐 업계가 이 물결 속에서 주변부로 밀려나지는 않을 것이라는 점이다.
TechFlow 공식 커뮤니티에 오신 것을 환영합니다
Telegram 구독 그룹:https://t.me/TechFlowDaily
트위터 공식 계정:https://x.com/TechFlowPost
트위터 영어 계정:https://x.com/BlockFlow_News
@tiger_research
