a16z 크립토와의 대화: AI가 당신을 대신해 쇼핑하는 시대는 어떻게 될 것인가?
번역 및 정리: TechFlow
게스트: 에디 라자린(Eddy Lazzarin), a16z Crypto CTO; 노아 레빈(Noah Levine), a16z 투자 파트너; 샘 래그스데일(Sam Ragsdale), Merit Systems 창립자 겸 CEO
진행자: 로버트 해킷(Robert Hackett)
팟캐스트 출처: a16z crypto
원제: 광고의 종말인가? AI 에이전트가 우리 구매 방식을 바꾸려 한다
방송 일시: 2026년 4월 28일
편집자 서문
본 에피소드는 a16z Crypto CTO 에디 라자린, 투자 파트너 노아 레빈, 그리고 a16z에서 독립해 에이전트 기반 결제 플랫폼 Agent Cash를 창업한 샘 래그스데일이 함께한 대담이다. 세 사람은 AI 에이전트의 기술 현주소, 결제 인프라, 그리고 신용카드 체계의 생존 가능성까지 폭넓고 밀도 높은 논의를 펼쳤다. 핵심 판단은 다음과 같다. 안정화폐(stablecoin)는 즉시 결제 가능하고 한계 비용이 제로라는 특성 덕분에 에이전트 경제 내 1~2센트 수준의 마이크로 거래에 천연적으로 적합하다. 반면 신용카드는 2~3%의 한계 수수료와 30센트 고정 수수료 체계를 갖추고 있어 이 세계에서는 더 이상 설 자리가 없다. 에이전트 커머스(Agent Commerce)는 인터넷 탄생 이후 20년간 지속된 광고 기반 비즈니스 모델을 해체하고 있으며, 에디 라자린은 “광고 경제 계약은 이미 사망했으며, 10년 이내 완전히 소멸할 것”이라고 단언한다.
핵심 발언 요약
AI 에이전트의 본질
- “LLM은 챗봇이고, 에이전트는 당신 대신 컴퓨터를 조작하는 챗봇이다. 인간이 컴퓨터로 할 수 있는 일은 에이전트도 할 수 있다.”
- “지난해 11월경부터 AI 모델이 더 똑똑해졌다. 이제 그들은 긴 시간 동안 복잡한 과제를 수행할 수 있고, 도구를 활용할 수도 있다. 우리는 이를 ‘에이전트’라고 부르기 시작했는데, 그 이유는 단순히 코드를 작성하는 것을 넘어 전체 과제를 완수하기 때문이었다.”
- “우리는 내부적으로 이를 ‘즉시 자연어 프로그래밍(Just-in-time Natural Language Programming)’이라 부른다. 사용자가 자연어로 요구사항을 설명하면, 에이전트는 백그라운드에서 수천 줄에 달하는 JavaScript 프로그램을 자동 생성하여 실행한다. 토큰 생성 비용은 약 20센트, API 호출 비용은 약 10센트에 불과하며, 프로그램은 실행 후 바로 폐기된다. 4년 전에는 이런 작업을 수행하려면 고비용 소프트웨어 엔지니어가 일주일 동안 디버깅하고 API 키를 확보하는 등 오랜 시간이 필요했다.”
프론트엔드 없는 상점(Headless Merchant)과 상업 구조 재편
- “프론트엔드 없는 상점(Headless Merchant)은 어떤 모습일까? 그것은 인간이 아니라 AI 서비스를 대상으로 한다. 웹사이트 프론트엔드는 없고, 모델이 읽고 이해하며 호출할 수 있는 API 엔드포인트와 충분히 우수한 문서만 있으면 된다.”
- “데이터 산업의 선두 주자는 동일한 하류 데이터 소스를 사용하면서도 최저가보다 100배나 비싼 가격을 책정한다. 그들의 핵심 제품은 데이터 자체가 아니라 기업 영업팀이다. 에이전트가 의사결정을 하는 세상에서는, 에이전트는 화려한 영업팀의 설득에 속지 않는다. 대신 모든 데이터 소스를 시험해 보고, 가장 유용하고 가격 경쟁력이 뛰어난 것을 찾아 기억해 둔다.”
- “당신은 흥분해서 에이전트를 밤새 돌렸다. 아침 9시에 일어나 확인해 보니, 새벽 2시 30분부터 막혀 있었다. 다음 단계에서 기업 영업팀에 전화를 걸어야 하기 때문이다.”
광고 모델의 종말
- “인터넷은 2000년 이후 분산 주의(distracted attention)를 통해 수익을 창출해 왔다. 그러나 에이전트는 분산되지 않는다. 만약 에이전트가 당신의 웹사이트에서 레시피를 찾으러 왔다면, 옆에 있는 신발 광고는 보지 않는다. 기존 모델은 10년 이내 반드시 사라질 것이다.”
- “2016년 인터넷 광고 총액은 600억 달러였는데, 당시 모두가 ‘더 이상 성장할 수 없다’고 여겼다. 그러나 오늘날 구글은 광고 하나로 연간 3000억 달러를 벌어들인다. 하지만 GPT-4 출시 후, 테크 뉴스 사이트의 트래픽은 약 80% 감소했고, Stack Overflow 역시 마찬가지였다. 이들은 초기 채택자로서, 이미 정보 검색과 코드 실행을 위해 에이전트를 사용하기로 결정했다. 나머지 사람들은 더 나은 사용자 경험을 이유로 따라올 것이다.”
안정화폐 vs. 신용카드
- “Agent Cash 상의 평균 거래 금액은 1~2센트이다. 반면 신용카드 고정 수수료는 30센트이다. 이 상황에서 거래 수수료율은 완전히 비합리적이다. 2026년 현재, 충성도는 카드 소지자에게 귀속되어야 하지 않고, 상점에 귀속되어야 한다.”
- “신용카드는 인터넷보다 훨씬 오래되었으며, 비인터넷 시대에서 인터넷 시대로의 전환기를 성공적으로 넘겼다. 비록 상당한 혼란을 겪었지만, 어쨌든 살아남았다. 따라서 결론은 아직 내려지지 않았다.”
- “신용카드사 관계자분들이 이 방송을 듣고 계신다면, 귀사는 화폐 송금 면허(Money Transmission License)를 보유하고 있으므로, 고객을 대신해 즉시 안정화폐를 발행하고 이를 결제 수단으로 활용하도록 지원할 수 있습니다. 강력히 검토해 보실 것을 권합니다.”
소비자 경험의 미래
- “에이전트가 당신을 대신해 쇼핑한다면, 당신은 그 에이전트에 ‘신용카드 최적화 스킬(skill)’을 설치할 수 있다. 그러면 지금 당신은 각 카드의 투자수익률(ROI)을 정확히 확인할 수 있다. 신용카드에 대한 충성도가 제로가 되면, 심리적 조작을 통한 잠금 효과(lock-in effect)는 완전히 사라진다.”
- “어느 날 당신은 자신이 사실상 쇼핑을 전혀 좋아하지 않았다는 사실을 깨닫게 될 것이다.”
오픈 에이전트 커머스 스택의 아키텍처
진행자: 안녕하세요. 오늘 저와 함께한 분들은 a16z Crypto의 CTO 에디 라자린, 투자 파트너 노아 레빈, 그리고 전 a16z Crypto 동료이자 현재 Merit Systems를 창업한 샘 래그스데일입니다. 그는 Agent Cash 프로젝트를 진행 중이며, 곧 자세히 다뤄보겠습니다.
그에 앞서, 배경을 간략히 정리하겠습니다. AI 에이전트 분야는 지금 너무나 빠르게 변화하고 있어, 24시간 내내 주시하지 않으면 도저히 따라갈 수 없습니다. 그렇다면 현재 상황은 어떠한가요? 샘, 당신은 현장에서 직접 구축하고 계시니 먼저 말씀해 주시겠습니까?
샘 래그스데일: 저는 에릭 레펠(Erik Reppel) — 코인베이스의 x402 프로토콜 공동 창시자 — 가 제시한 분류 체계를 활용해 설명드리고자 합니다.
이 분류는 에이전트 커머스를 두 가지로 나눕니다. 첫 번째는 대화형 커머스(Conversational Commerce)입니다. 예를 들어 ChatGPT 내에서 결제를 완료하는 방식입니다. 당신은 ChatGPT에 이렇게 말합니다. “뉴욕 웨스트 빌리지에 사는 남성인데, 이큅녹스(Equinox)에서 운동할 예정이고, 내 사회적 관계에 잘 어울리는 신발을 사고 싶어요.” 그러면 ChatGPT는 공감 능력을 발휘해 나이키(Nike) 신발을 추천하고, 당신은 그것을 구매합니다.
두 번째는 돈을 에이전트에게 위임해, 스스로 구매를 수행하도록 하는 것입니다.
대화형 커머스는 분명 실현될 것입니다. ChatGPT, 제미니(Gemini), 클로드(Claude), 그리고 앞으로 등장할 모든 최신 모델은 결제 기능을 갖추게 될 것입니다. 이는 소비자에게는 더 나은 제품을 찾는 데 도움이 되며, 상점에는 전환율 향상, 플랫폼에는 거래당 5~10%의 수수료 수익이라는 이점을 제공합니다. 이는 차세대 구글 쇼핑(Google Shopping)이라 할 수 있습니다.
또 다른 가능성은 현재 에이전트의 능력이 여전히 제한적이라는 점입니다. 많은 사람들이 “영업 외부 연락을 대신해줘” 같은 어려운 일을 에이전트에게 맡기지만, 에이전트는 “그건 못해요. 그런 정보에 접근할 수 없어요”라고 답합니다. 그러나 에이전트가 미리 소액의 잔액을 보유해, 원래는 사용할 수 없었던 서비스를 몇 센트에 구매할 수 있다면, 그 능력은 비약적으로 향상됩니다.
즉, 현재는 두 개의 병렬 세계가 존재합니다. 하나는 기존 LLM 인터페이스를 통해 상품을 추천하고 마지막 결제 단계만 대신 수행하는 방식이며, 플랫폼은 거래에서 수수료를 징수합니다. 또 다른 하나는 사용자가 독립적으로 에이전트를 배치해, 스스로 상품 및 서비스를 구매하게 하는 방식입니다.
노아 레빈: 저는 두 가지 버전이 있다고 생각합니다. 하나는 이커머스의 자연스러운 진화입니다. 즉, 플랫폼의 이동이죠. 모바일 시대에는 이커머스가 모바일로 이동했고, 새로운 광고 형태와 구글 쇼핑이 등장했습니다. 사람들은 항상 물건을 사야 하고, 소비자 행동은 변하지만, 지금은 정보를 얻는 방식이 LLM으로 바뀌었기 때문에, 커머스 역시 에이전트로 자연스럽게 이동하게 됩니다.
또 다른, 좀 덜 ‘물리적인’ 버전은 인터넷 자체의 형태가 바뀐다는 점입니다. 사람들의 정보 획득 방식과 실행 방식이 LLM에 의해 변화하고 있습니다. 지난 20년간 우리가 구축한 인터넷은 미래의 인터넷이 아닐지도 모릅니다. 구글 검색을 통해 클릭하고, 과도한 업셀링(up-selling)을 시도하는 웹 UI로 이동하는 이 경로는 더 이상 의미가 없을 수 있습니다. 그 대신, 에이전트 중심(agent-native) 인터넷이 등장할 것이며, 에이전트는 필요한 것에 직접 지불하고, 인간의 효율성을 높이는 데 집중하게 될 것입니다.
진행자: 이는 바로 당신의 투자 테마와 맞닿아 있습니다, 노아. 그러나 본격적으로 논의하기 전에, 청취자 여러분께 좀 더 기초적인 개념을 설명드리고자 합니다. 여러분은 이미 LLM과의 상호작용에 익숙해졌습니다. 그런데 최근 오픈AI의 코덱스(Codex) 같은 도구가 등장하면서, 이러한 에이전트는 상당한 자율성을 갖추고 실제로 일을 처리할 수 있게 되었습니다. 지속적으로 주시하지 않으면, 기술이 어느 정도까지 진전되었는지 알기 어렵습니다. 에디, 이 부분을 설명해 주시겠습니까?
에디 라자린: 지난 5개월간의 변화를 간략히 정리해 드리겠습니다. 작년 11~12월경부터 AI 모델이 더 똑똑해졌습니다. 구체적으로는, 장기간에 걸쳐 복잡한 과제를 수행할 수 있고, 동시에 도구를 활용할 수 있게 되었습니다. 우리는 이를 ‘에이전트’라고 부르기 시작했는데, 이는 인간처럼 행동한다는 의미의 의인화 표현입니다. 단순히 코드를 작성하는 것을 넘어, 전체 과제를 완수해 주기 때문입니다.
하지만 에이전트가 만능은 아닙니다. 소프트웨어는 단순히 컴퓨터에서 실행되는 작은 프로그램이 아닙니다. 인터넷은 다양한 외부 요소와 연결되어야 비로소 의미 있는 결과를 만들어낼 수 있다는 것을 알려줍니다. 다양한 네트워크와 참여자들이 필수적입니다.
에이전트는 ‘의도 구성(intent construction)’ 문제를 해결하며, 어느 정도는 사용자의 선호도 모델링 문제도 해결합니다. 당신이 무엇을 원하는지 말해주면, 에이전트는 그것이 무엇을 의미하는지를 이해하고, 도구, 네트워크, 서비스에 매핑합니다. 대화와 메모리를 통해 사용자의 선호도를 대략적으로 파악하고, 이 의도를 도구, 소프트웨어, 공급자에게 전달합니다.
이 두 가지 문제는 이미 해결되었고, 매우 흥미롭습니다. 모두가 나머지 문제를 해결하고 싶어 하지만, 그 나머지는 매우 복잡합니다. 특히 에이전트가 당신을 대신해 거래를 수행하려면, ‘위임 및 인증(authorization and delegation)’ 문제가 해결되어야 합니다. 즉, 상대방에게 이 에이전트가 당신을 대표한다는 것을 어떻게 증명할 것인가? 신원 및 인증은 어떻게 처리할 것인가? 또 결제 및 정산(payment and settlement) 문제도 있습니다. 일단 연결이 완료되고, 에이전트가 당신의 의도를 반영해 무엇을 해야 할지 알고 나면, 실제 결제가 이루어져야 하며, 결제 능력을 입증하고, 분할 결제, 환불 등을 처리해야 합니다. 저는 검색, 사기 탐지 등 중요한 단계를 건너뛰었지만, 의도 구성과 선호도 모델링이라는 인간만이 할 수 있었던 두 가지 작업이 자동화됨으로써, 전체 커머스 프로세스가 자동화될 수 있다는 점을 보실 수 있습니다. 이것이 바로 엔지니어의 반응입니다. “와, 인간이 직접 입력하거나 적어도 말해야 했던 이 두 가지 일이 이제 자동으로 가능해졌다고?” 정말 놀라운 일입니다.
사람들이 ‘에이전트 커머스(Agentic Commerce)’라고 말할 때, 그들이 의미하는 것은 ‘나는 에이전트와 대화한다’에서 ‘내가 필요한 것을 에이전트가 가져다준다’ 사이에 남은 과제들과, 그에 따른 파급 효과입니다. 왜냐하면 이 모든 것이 근본적으로 재정의될 것이기 때문입니다.
진행자: 매우 유익합니다. 즉, 우리는 자연어로 상호작용 가능한 LLM에서, 다양한 네트워크와 현실 시스템에 연결된 강화된 버전으로 진화한 것입니다.
에디 라자린: 그러나 단순히 ‘연결’ 문제는 아닙니다. 그렇게 말하면 변화의 핵심이 ‘무엇에 연결됐는가’에 있는 것처럼 들립니다. 그렇지 않습니다. 당신의 노트북은 이미 모든 것과 연결되어 있습니다. 연결 상태는 전혀 변하지 않았습니다. 변화는 이제 에이전트가 도구를 활용하고, 장시간 사고하며, 과제를 완수할 때까지 끊임없이 시도한다는 점에 있습니다.
샘 래그스데일: 제가 방금 설명드린 내용을 더욱 단순화해 드리겠습니다. LLM은 챗봇이며, 대화에 특화되어 있습니다. 과거에는 고객 서비스에 가장 적합하다고 여겨졌습니다. 대화 기능을 극한까지 발전시킨 후, 우리는 ‘도구 사용’ 기능을 추가했습니다. 극단적으로 단순화하자면, 이는 LLM이 컴퓨터를 조작할 수 있게 된 것을 의미합니다. 다시 말해, LLM은 챗봇이고, 에이전트는 당신을 대신해 컴퓨터를 조작하는 챗봇입니다.
핵심은, GPT-4 수준에서 에이전트가 인간의 평균 수준의 컴퓨터 조작 능력을 달성했으며, 비용은 약 1000배 저렴해졌고, 추가 비용을 지불하면 능력을 크게 확장할 수 있다는 점입니다. 따라서 대략적으로 말해, 인간이 컴퓨터로 할 수 있는 일은 에이전트도 할 수 있습니다.
에디 라자린: 그렇습니다. 전제는 간단하지만, 이로부터 발생하는 변화는 많고, 단기·중기·장기적으로 나뉩니다. 단기적으로는 모두가 에이전트가 실제로 일을 할 수 있도록 파이프라인을 열기 위해 노력하고 있습니다. 장기적으로는, 만약 당신의 에이전트가 앱을 가져올 수 있다면, 얼마나 많은 UI와 인터페이스가 필요할까요? 아마존 앱이 여전히 필요할까요? 아마도, 에이전트가 모든 과정을 대신해 리뷰를 읽고, 당신이 관심 있는 사진만 보여주는 것이 훨씬 나을지도 모릅니다.
샘 래그스데일: 우리는 이를 내부적으로 ‘즉시 자연어 프로그래밍(Just-in-time Natural Language Programming)’이라 부르는데, 이름은 다소 매력적이지 않지만, 비프로그래머를 프로그래머로 바꾸는 역할을 합니다. 당신은 이렇게 입력합니다. “아마존에서 약혼녀에게 선물을 사고 싶어요. 이것은 그녀의 선호도이고, 보통 나는 이런 것들을 사줘요. 지난번에 산 건 이것인데, 약 1000개의 선택지를 살펴보고, 가장 적합한 것을 골라서 주문해 주세요. 그리고 제 가정 주소를 찾아서 배송해 주세요.”
실제로는, 에이전트가 내부적으로 이 복잡한 작업을 수행하기 위한 프로그램을 작성합니다. 수천 줄에 달하는 JavaScript 및 Bash 프로그램일 수 있습니다. 프로그램은 실행 후 바로 폐기되며, 사용자는 그 과정을 보지 못합니다. 4년 전에는 이 작업이 불가능했습니다. 이런 프로그램을 작성하려면 고비용 소프트웨어 엔지니어가 API 키 확보 등 수많은 작업을 일주일 동안 디버깅해야 했습니다. 현재는 토큰 생성 비용 약 20센트, API 호출 비용 약 10센트에 불과하며, 프로그램은 사용 후 바로 삭제됩니다. GitHub에 저장할 가치조차 없는 수준입니다. 기술에 대해 전혀 모르는 사람도 이 작업을 수행할 수 있습니다. 제 부모님은 지금 자연어 프로그램을 작성하고 계신데, 자신들이 그렇게 하고 있다는 사실조차 모르십니다. 아마 지금쯤 스스로를 소프트웨어 엔지니어라고 칭할 수 있을지도 모릅니다.
진행자: 정말 놀랍군요. 혹시 약혼하셨나요? 방금 예로 든 건 실제 경험인가요?
샘 래그스데일: 약혼했습니다. 감사합니다. 다만 반지 구매는 AI에게 맡기지 않았습니다. 그 반지는 AI가 등장하기 훨씬 이전에 구입한 것이고, 아마도 최초의 컴퓨터보다도 더 오래된 것일지도 모릅니다.
‘프론트엔드 없는 상점’ 이론
진행자: 좋습니다. 이제 이러한 파급 효과에 대해 이야기해 보겠습니다. 샘, 당신은 이전에 에이전트가 대량 거래를 수행하는 세상에서 커머스가 어떻게 변화할지 언급하셨고, 이는 당신이 제안한 ‘프론트엔드 없는 상점(Headless Merchant)’ 개념과 직결됩니다. 이 개념에 대해 설명해 주시겠습니까?
샘 래그스데일: 물론입니다. 먼저 한 발 물러서는 게 좋겠습니다. ChatGPT에서 신발을 사는 것과 같은 전통적인 소비 시나리오 외에도, 거대한 B2B 개발자 도구 시장이 존재합니다. 클로드 코드(Claude Code), 오픈AI 코덱스(Codex) 같은 플랫폼은 이제 완전히 민주화되어, 컴퓨터와 토큰만 있으면 누구나 무언가를 만들 수 있습니다.
과거에는 숙련된 개발자가 명확한 의견을 가지고 도구를 선택했고, 기업 영업팀과의 프로세스를 거쳐 계약을 체결했습니다. 그러나 이제는 다릅니다. 새로운 개발자는 ‘무엇을 하고 싶은가’라는 의도만 갖고 있으며, 어떤 리소스를 사용할지에 대한 편견이 없습니다. 또한 그들이 만드는 제품은 고도로 일시적이며, 완전히 사용량 기반 요금제를 요구합니다. 수개월에 걸친 접속 절차 없이 즉시 이용 가능한 서비스가 필요합니다.
그렇다면 프론트엔드 없는 상점은 어떤 모습일까요? 그것은 인간이 아니라 AI 서비스를 대상으로 합니다. 물리적 또는 디지털 매장이 필요하지 않으며, 모델이 읽고 이해하며 호출할 수 있는 API 엔드포인트와 충분히 우수한 문서만 있으면 됩니다. 요금제 역시 구독제나 기업 계약이 아닌, API 호출 기반입니다.
에디 라자린: 저도 깊이 공감합니다. 제 전생은 아마도 AI였을지도 모릅니다. 소프트웨어 엔지니어로서 저는 늘 이런 식이었습니다. 웹사이트에 가격이 표시되어 있지 않거나, 신용카드로 바로 API 키를 받을 수 있는 입구를 찾지 못하면, 페이지를 닫아버립니다. 저는 영업팀과 대화하고 싶지 않으며, 이메일도 보내고 싶지 않습니다. 왜냐하면 기업 영업팀과의 미팅은 엄청난 약속이며, 속도를 늦추는 요인이기 때문입니다. 이 서비스가 제대로 작동할지조차 모르는데, 지금 당장 시험해 보고 싶습니다. 주말에 무언가를 만들고, 월요일에 출시하려 합니다. 신용카드로 키를 받아, 나중에 정산하고, 계획은 그때 가서 다시 보기로 하면 됩니다. 이것이 바로 빠른 방법입니다.
즉각적 소프트웨어, 일시적 소프트웨어 시대에, 당신은 에이전트가 기다리게 하고 싶습니까? 당신은 흥분해서 에이전트를 밤새 돌렸고, 아침 9시에 일어나 확인해 보니, 새벽 2시 30분부터 막혀 있었습니다. 왜냐하면 사용하려는 서비스가 기업 영업팀과의 통화를 먼저 요구하기 때문입니다.
샘 래그스데일: 게다가 접속 절차에 기업 영업팀이 포함되어 있다면, 해당 API 가격은 약 10배 비싸질 수 있습니다. 고객 관계 관리를 위해 인력을 배치해야 하기 때문입니다.
에디 라자린: 이는 절대 용납할 수 없습니다. 에이전트가 자율적으로 작동해야 하는 이유는, 당신이 자신이 만든 것을 신경 쓰지 않기 때문이 아니라, 속도, 테스트, 사용자 피드백에 대한 빠른 반응을 위해 반복적인 개선을 해야 하기 때문입니다. 당신은 기다릴 수 없습니다. 만약 AI 모델이 세 가지 선택지를 보게 된다면, 하나는 기업 영업팀에 연락해야 하고, 하나는 전용 신용카드를 설정해야 하며, 또 하나는 안정화폐를 보내기만 하면 10달러의 토큰을 얻어 개념 검증(PoC)을 수행할 수 있다면, 모델은 언제나 세 번째를 선택할 것입니다. 이 하나의 힘만으로도 일부 시장은 재구성될 수 있습니다.
진행자: 전통 기업 입장에서는 이러한 마찰이 사업을 어렵게 만들지만, 동시에 고객을 잡고 충성도를 유지하는 데도 의존하고 있습니다. 만약 이러한 마찰이 사라진다면, 수익을 신뢰성 있게 예측하는 것은 어떻게 가능할까요?
에디 라자린: 먼저 제 ‘입담’ 버전의 답변을 드리겠습니다. “그럼 모든 것을 망쳐버리면 되겠네요. 모든 것에 마찰을 넣고, 모든 것을 어렵게 만들면 되죠. 우리는 도대체 무엇을 하고 있는 겁니까?”
이렇게 말하는 이유는, 마찰이 때때로 유용하기 때문입니다. 예를 들어, 스팸 발송자를 차단하거나, 선별 효과를 발생시키는 등의 역할을 합니다. 하지만 마찰에는 엄청난 비용도 따릅니다. 경제가 가속화되고, 생산성이 향상되며, 분당 시간의 레버리지가 증가함에 따라, 마찰의 기회 비용도 상승하고 있습니다. 이것이 현재 모든 일의 추세입니다.
본론으로 돌아와, 최소 마찰 환경에서도, 1초 만에 API 키를 받거나, 심지어 API 키 없이 암호화 지갑 키만으로 결제가 가능하며, 지갑 주소가 바로 계정이 되는 경우에도, 여전히 서비스에 대한 충성도를 유지시킬 다른 요소들이 존재합니다. 평판, 메모리, 상태, 데이터, 그리고 에이전트의 신뢰와 같은 형체가 없는 요소들입니다. 에이전트가 당신이 긴급한 답변을 원하고 빠르게 진전시키고 싶어 한다는 것을 알면, 20분 동안 새로운 선택지를 탐색하지 않고, 이전에 사용했던 것이 효과가 좋았다는 것을 기억해 바로 재사용합니다. 똑똑한 인간처럼 말입니다.
샘 래그스데일: 구체적인 예를 들어 설명드리겠습니다. 우리는 매일 수많은 상점과 대화하고 있으며, 현재 API를 통해 판매 가능한 거의 모든 상품을 살펴보았고, 많은 판매자들과 ‘에이전트 중심 유통(Agent-native Distribution)’, 즉 AI 에이전트를 대상으로 한 원생 유통 방식에 대해 이야기했습니다.
데이터 제품은 일반적으로 상품화된 제품이며, 보통 5~50개의 판매자가 존재합니다. 이 그룹에서 1위 판매자는 가장 많은 수익을 올리며, 최저가보다 약 100배 비싼 가격을 책정합니다. 그런데 종종 그들의 하류 데이터 소스는 동일합니다. 그들이 이를 가능하게 한 것은 기업 영업팀입니다. 이 팀은 보통 매우 품위 있는 사람들로 구성되어 있으며, 고객의 사무실을 방문해 “우리의 데이터가 얼마나 아름다운지 보세요. 이보다 더 아름다운 데이터는 없습니다. 연간 3만5000달러입니다”라고 시연합니다. 고객은 계약을 체결하고, 2년 계약 기간이 끝나면 다시 같은 사람이 방문해 동일한 시연을 반복합니다. 수만 개의 기업이 이 방식으로 비용을 지불합니다.
그러나 동일한 데이터 위에서 더 나은 사용성 패키징을 제공하는 제품이 더 우수한 소규모 기업은 유통 채널을 확보하지 못해 결국 파산합니다. 이 분야는 혁신이 없으며, 기업 영업팀 자체가 핵심 제품이고, 데이터는 아닙니다.
에이전트가 선택을 하는 세상에서는, 에이전트는 기업 영업팀과 대화하고 싶어 하지 않으며, 화려한 영업팀의 설득에 속지 않습니다. 대신 모든 데이터 소스를 시험해 보고, 효과가 가장 좋고 가격이 가장 경쟁력 있는(특히 대량 구매 가격 기준) 것을 찾아 기억합니다. “다음에 이 유형의 데이터가 필요할 때는 미네르바(Minerva)를 사용하고, 다른 세 곳은 사용하지 않는다.” 이는 훨씬 더 효율적인 세상을 창출합니다. 기존에 3만5000달러를 낭비하던 수만 개의 기업은 이 돈을 다른 생산적인 곳에 쓸 수 있습니다.
노아 레빈: 또 다른 관점은, AI가 수많은 ‘1인 기업(one-person company)’이나 초소규모 팀을 탄생시킬 것이라는 믿음입니다. AI를 활용해 원래 50~100명이 필요했던 제품을 만들 수 있게 될 것입니다. 이 경우, 기업 영업팀이 한 사람의 지하실을 방문해 비즈니스를 논의하는 것은 전혀 의미가 없습니다.
한편, 기존 상점은 수익 예측에 영향을 받을까 걱정하고 있지만, 이는 분명 변화에 대한 저항입니다. 그러나 다른 한편으로는, 이는 완전히 새로운 고객 유입 루트이며, 도구 접속에 따른 병목 현상과 마찰을 줄일 수 있다면, 오히려 거대한 기회가 될 수 있습니다.
샘 래그스데일: 우리 수요 측에서 대부분의 사용자는 API를 사용해 본 적도 없고, API가 무엇인지, 어떤 의미를 가지는지도 모릅니다. API 키를 받아 본 적도 없고, 기업 서비스 계약서에 서명해 본 적도 없습니다. 그러나 첫 사용 시점에서 여섯 개의 서로 다른 상점으로부터 여섯 개의 API를 조합해 자연어 프로그램을 작성하고, 작업을 완료한 후 프로그램을 즉시 폐기할 수 있습니다. 이는 API 소비자 시장에 완전히 새로운 시장이 등장했음을 의미합니다.
인터넷 기존 비즈니스 모델의 재구성
진행자: 클레이턴 크리스텐슨(Clayton Christensen)의 ‘혁신자의 딜레마’처럼 들립니다. 고급 시장은 천문학적 소프트웨어를 대기업 고객에게 판매하는 기존 플레이어이고, 저급 시장은 에이전트를 이용해 일회성 실험을 수행하는 새로운 사용자입니다. 그렇다면, 이 저급 시장의 ‘장난감’이 진정한 충격을 주는 수준으로 성장하려면 무엇이 필요할까요?
샘 래그스데일: 결국 더 나은 사용자 경험으로 이어지기 때문입니다.
노아 레빈: 보완하자면, 오늘날은 실험적인 것처럼 보이지만, 역사적으로 플랫폼 이동을 되돌아보면 유사한 패턴을 발견할 수 있습니다. 스트라이프(Stripe)는 초창기 매우 작고 장 tail(end)에 위치한 상점을 대상으로 했지만, 많은 기업이 이후 거대 기업으로 성장했고, 이것이 스트라이프의 지속적인 성장을 이끈 원동력이었습니다. 쇼피파이(Shopify)도 마찬가지로, 처음에는 드롭쉽핑(drop-shipping)과 티셔츠 판매를 위해 시작했지만, 이제는 쇼피파이에서 0에서 시작해 거대 기업으로 성장한 브랜드를 다수 지원하고 있습니다. 유사하게, 우리는 AI를 활용해 대기업을 구축하는 극도로 간소화된 신규 개발자 집단을 보게 될 것이며, 그들이 오늘 에이전트 커머스 모델 하에서 구매하는 도구는, 회사의 성장과 함께 엄청난 규모의 소비로 이어질 것입니다.
샘 래그스데일: 이 전자상거래 관점은 훌륭합니다. 그러나 제가 말하고 싶은 것은 더 큰 문제입니다. 인터넷의 경제 계약은 이미 죽었습니다.
2000년 구글 출시 이후, ‘자유롭고 개방적인 인터넷’을 이끄는 가장 큰 추진력이 된 이래, 인터넷의 경제 계약은 다음과 같았습니다. 당신은 퍼블리셔로서 좋은 콘텐츠를 게시하고, 사람들이 검색하면 구글이 그것을 보여줍니다. 몇 년 후 AdWords가 등장하며 배너 광고가 추가되었습니다. 계약은 이렇게 바뀌었습니다. 당신은 좋은 콘텐츠를 게시하고, 사용자가 당신의 웹사이트에 도착하면, 작은 광고를 게재할 수 있으며, 구글은 조회 품질에 따라 수익을 분배합니다. 당신은 사람들이 보고 싶어 하는 어떤 콘텐츠라도 게시할 수 있고, 구글은 광고주 관계를 관리하고 당신에게 리베이트를 제공합니다. 이 과정에서 구글은 자유롭고 개방적인 인터넷의 가장 큰 추진력이 되었고, 인터넷을 빠르고, 저렴하고, 어디서나 사용 가능하게 만들고자 했습니다. 왜냐하면 사람들이 더 많이 검색할수록 구글은 더 많은 수익을 얻기 때문입니다.
결국 인터넷의 비즈니스 모델은 ‘분산 주의(distracted attention)’였습니다. 인간 사용자가 정보를 검색하거나, 레시피를 찾거나, 경기 점수를 확인할 때, 그 주의는 분산됩니다. 그리고 얼마 후, 그는 신발을 구매하거나 새로운 B2B SaaS를 알게 될지도 모릅니다. 이 모델의 규모 성장은 누구의 예상을 뛰어넘었습니다. 저는 최근 2016년 ‘인터넷 트렌드 리포트’를 다시 봤는데, 당시 인터넷 광고 총액은 600억 달러였고, 사람들은 “이제 한계에 도달했겠지”라고 말했습니다. 그러나 오늘날 구글은 광고 하나로 연간 3000억 달러를 벌어들입니다.
하지만 에이전트의 등장으로, 사람들은 검색, 정보 획득, 실행을 점차 에이전트로 옮기고 있습니다. 아직 초기 단계입니다. ChatGPT는 월 1억 명의 활성 사용자를 보유하고 있지만, 그 사용법은 여전히 구글 검색처럼, 진정한 에이전트 방식이 아닙니다. 예를 들어, “아버지께 어버이날 선물을 찾아서 주문해줘” 같은 요청은 아직 아닙니다. 그러나 이는 실현을 향해 나아가고 있습니다. 기술계의 데이터를 보면, GPT-4 출시 이후 기술 뉴스 사이트의 트래픽은 약 80% 감소했고, Stack Overflow도 마찬가지입니다. 이들은 초기 채택자로서, 이미 정보 획득과 코드 실행을 위해 에이전트를 사용하기로 결정했습니다. 나머지 사람들은 더 나은 경험을 이유로 따라올 것입니다.
구식 비즈니스 모델은 버려지고 있습니다. 에이전트는 분산되지 않습니다. 만약 에이전트가 당신의 웹사이트에서 레시피를 찾으러 왔다면, 옆에 있는 신발 광고는 보지 않습니다. 퍼블리셔는 이로 인해 어떤 이득도 얻지 못합니다. 새로운 계약, 즉 광고가 아닌 에이전트의 요청을 서비스하는 새로운 이유가 필요할 것입니다. 기사에 직접 지불하는 방식일까요? 확실하지 않습니다. API 리소스에 직접 지불하는 방식일까요? 인터넷은 완전히 다른 모습이 될까요? 이것도 확실하지 않습니다. 그러나 구식 모델은 분명 사라질 것이며, 10년 이내 완전히 소멸할 것입니다.
진행자: 인터넷의 비즈니스 모델이 근본적으로 ‘분산 주의’를 기반으로 한다면, 흥미롭습니다. 왜냐하면 구글이 처음 등장했을 때는 포털에 반대하는 존재였기 때문입니다. 야후(Yahoo)와 AOL은 링크를 빽빽이 나열해 모든 것을 제공하려 했습니다. 구글은 단 하나의 검색창과 텅 빈 페이지만으로, 빠르게 정보를 제공했습니다. 그러나 당신이 설명한 진화 방향은 오히려 구글이 분산 주의 기계가 되었다는 점입니다.
이제 우리는 에이전트가 분산되지 않는다고 말하지만, 왜 에이전트의 진화가 인간과 달라야 할까요? 에이전트를 유혹하고, 길을 잃게 하며, 더 오래 머물게 하도록 설계된 메커니즘이 등장할 가능성은 없을까요?
에디 라자린: 이는 매우 크고 흥미로운 질문입니다. 핵심은 ‘에이전트는 누구를 대변하는가?’입니다. 최근 누군가 “AI가 상단에 충분히 좋은 답변을 제공하기 때문에, 다시 구글 검색을 사용하기 시작했다”고 말하는 것을 들었습니다. 이 상황에서 그 ‘에이전트’는 구글을 위해 작동하며, 구글 검색창 내에서, 구글 클라우드에서 실행되고, 구글이 이를 통제합니다. 그렇다면 이 에이전트는 구글에 의해 ‘분산’될 수 있을까요? 저는 그렇게 될 것이라고 생각합니다.
핵심은 그것이 누구의 목표 함수를 최적화하고 있는가, 혹은 보다 일반적으로 말해, 누구를 위해 작동하는가에 있습니다. ‘분산’의 정의는, 내가 보여주는 것이 당신의 이익을 위한 것인지, 아니면 나의 이익을 위한 것인가에 있습니다. 만약 그것이 당신의 이익이 아니라 나의 이익을 위한 것이라면, 그것은 분산입니다.
저는 그렇게 비관적이지 않습니다. 오랜 기간 동안 ‘좋은 광고는 좋은 콘텐츠다’는 업계의 공감대가 존재해 왔습니다. 좋은 광고는 당신이 원래 보고 싶어 했던 콘텐츠와 거의 구분할 수 없습니다.
하지만 이 점을 명확히 하겠습니다. 만약 에이전트가 구글이나 다른 누구를 위해 작동한다면, 전체 커머스 체인은 그들이 정의한 방식으로, 그들이 설정한 방법과, 그들의 비즈니스에 가장 유리한 거래 인프라를 사용해 작동할 것입니다. 그러나 만약 에이전트가 당신을 위해 작동한다면, 극단적인 경우, 당신의 노트북에서 실행되며, 오픈소스이고, 당신이 직접 미세 조정하거나 시스템 프롬프트를 수정할 수 있다면, 당신은 에이전트에게 ‘비분산 도구’를 제공할 수 있습니다. 그러면 광고를 게재하는 사람들은 자신을 들여다보는 적대적인 상대를 만나게 될 것입니다. 제가 다소 과장된 표현을 사용했지만, 본질적으로는 실제로 대립이 발생할 것입니다.
샘 래그스데일: 그렇습니다. 광고를 다시 삽입할 수 있는 수천 가지 방법이 있습니다. 가장 극단적인 방식은 모델 가중치 수준에서 이를 수행하는 것입니다. 훈련 데이터를 선택할 때 ‘나이키는 세계에서 가장 좋은 신발이다’는 문장을 포함시키는 방식입니다. 나이키는 연간 10억 달러를 지불할 수 있고, 그러면 ChatGPT 안이든, 자동차 보험 고객센터의 기업 API 안이든, 신발에 대해 이야기할 때마다 나이키가 최고라고 말하게 됩니다.
도구 호출 수준, 시스템 컨텍스트 수준, 채팅조차 진입하지 않는 오버레이 레이어 수준에서도 가능합니다. 기초 모델 기업들은 이 문제를 놓고 분명 고민하고 있습니다. 최근 앤트로픽(Anthropic)과 오픈AI 사이에 논쟁이 벌어졌는데, 앤트로픽은 슈퍼볼에서 광고를 통해 ChatGPT의 광고 행태를 조롱했고, 이에 오픈AI는 광고를 철회했습니다. 그러나 오픈AI의 반응은 매우 타당하다고 생각합니다. “ChatGPT의 텍사스 무료 사용자 수만 해도 앤트로픽의 전체 유료 사용자 수보다 많다.” 이는 완전히 다른 차원의 문제입니다. 그들은 대규모의, 신용카드를 내고 싶지 않은 사용자에게 고비용의 첨단 기술을 제공해야 하며, 광고는 이에 대한 타당한 해결책입니다.
광고가 인터넷 검색에서 천재적인 비즈니스 모델이 된 이유는, 소비자가 직접 비용을 지불하지 않기 때문입니다. 높은 마찰의 관계, 즉 신용카드를 꺼내는 행위는 광고주와 구글 및 퍼블리셔 사이에서 발생하며, 수십억 명의 월간 활성 사용자와는 무관합니다. 그들은 단순히 구글을 열기만 하면 가치를 얻습니다.
만약 인센티브를 정렬하고, 광고를 분리하여 가능한 한 관련성을 높이려 한다면, 실제로는 더 나은 경험을 얻게 될 것입니다. 현재 기초 모델 기업들은 광고에서 멀어지고 있습니다. ChatGPT는 광고를 실행하지 않으며, 제미니도 아직 광고를 출시하지 않았습니다. 구글이 가장 가능성이 높으며, 그들은 과거에도 그렇게 했고, 최대 규모의 광고 운영자입니다. 제미니도 결국 광고를 도입할 것이고, 그 월간 활성 사용자 수가 매우 크기 때문에, 구글 쇼핑과 동등한 기능도 등장할 것입니다. 그러나 그들은 아직 독점이 아니라는 점을 알고 있으며, 모든 기업이 경쟁하고, 사모펀드 시장의 막대한 자금이 소비되고 있다는 점도 알고 있습니다. 그들은 “이 모델은 당신에게 공감하지 않으며, 당신의 목표를 신경 쓰지 않는다. 왜냐하면 광고를 실행하기 때문이다”라는 비난을 받고 싶지 않습니다. 따라서 적어도 현재는, 아무도 광고를 실행하지 않으며, 중립성을 유지하려고 최선을 다하고 있습니다.
노아 레빈: 또 다른 방향이 있습니다. 상점이 가격 및 제품 데이터를 더 잘, 더 투명하게 만들면, 기존에 지출하던 광고비를 에이전트 쇼핑 시나리오를 위한 전용 할인으로 전환할 수 있습니다. 만약 에이전트가 구매자라면, 광고 예산을 직접 할인 예산으로 전환할 수 있습니다.
또 다른 분기점은, 에이전트 커머스의 ‘발견 계층(discovery layer)’이 어떤 모습일지, 누가 이를 담당할지, 그리고 어떻게 다양한 상점을 구분할지입니다. 제 예측은, 광고가 에이전트가 구매자로 전환함에 따라 약화될 것이며, 에이전트는 무한한 주의를 갖기 때문에 주의가 더 이상 가장 희귀한 자원이 아니게 될 것이라는 점입니다. 따라서 상점은 할인 제품을 제공하거나, 에이전트가 더 쉽게 이해할 수 있도록 설명 방식을 조정함으로써, ‘잠재적 광고(invisible advertising)’를 시도할 수 있습니다.
에디 라자린: 차원이 너무 많습니다. 광고는 본질적으로 전환을 유도하는 방식 중 하나일 뿐입니다. 만약 시스템이 광고 없이도 더 높은 전환율을 달성할 수 있다면, 그렇게 할 것입니다. 실제로 시스템은 수많은 다른 방식을 가지고 있습니다. 추천 네트워크, 할인, 쿠폰, 특별 채널, 스타트업에 무료 토큰 제공 등 수백 가지의 고객 유치 방식이 있습니다. 광고는 단지 가장 눈에 띄는 방식일 뿐이며, 일반인이 가장 직접적으로 느끼는 방식입니다.
개인화 레버를 최대한 조정하면, 만약 당신이 나에게 도달하려면 먼저 내 에이전트와 대화를 나눠야 합니다. 그러면 내 에이전트는 이렇게 말할 것입니다. “에디는 광고를 극도로 싫어한다.”
에이전트 결제에서 안정화폐 vs. 신용카드의 역할
진행자: 마무리하기 전에 두 가지 질문을 꼭 드려야 합니다. 첫 번째 질문은, 전통적인 결제 인프라는 에이전트 커머스에 어느 정도 적응할 수 있을지, 아니면 안정화폐와 같은 완전히 새로운 토착 결제 인프라가 필요할지에 관한 것입니다. 안정화폐는 이제 제품-시장 적합성(Product-Market Fit)을 찾고 있는 것으로 보입니다.
샘 래그스데일: 제 전반적인 판단은, 전자상거래나 대화형 커머스와 같은 ‘신물리적(newly physical)’ 결제 시나리오에서는 신용카드가 매우 유용하다는 것입니다. 신용카드는 내장된 소비자 보호 기능을 갖추고 있어, 신발이 도착하지 않거나 트럭에 치여 파손된 경우, 비자(VISA)가 분쟁을 해결해 주고, 당신은 돈을 되찾습니다. 위험은 전적으로 상점 측에 있습니다. 이는 새로운 상품 및 서비스에 대해 훌륭한 거래입니다.
하지만 안정화폐는 다른 유형의 시나리오에서 매우 유용합니다. Agent Cash 상의 평균 거래 금액은 1~2센트입니다. 현재까지 약 60만 건의 거래가 완료되었습니다. 신용카드 고정 수수료는 30센트입니다. 전신 송금은 약 1달러에 달합니다. 한계 수수료율은 2~3%이며, 대부분은 거래 수수료이며, 리워드 포인트로 환원됩니다. 전자상거래에서는, 당신이 포인트를 좋아하고, 마이애미 여행을 위해 신용카드 마일리지를 모으는 것을 좋아할 수 있으며, 3%의 수수료는 상점이 부담합니다. 그러나 1~2센트에 불과한, 산발적인 API 호출 요금을 지불할 때는, 안정화폐는 제로 한계 수수료와 1센트 미만의 고정 수수료를 제공합니다.
또 다른 핵심 요소는 ‘즉시 정산(Instant Settlement)’입니다. 인터넷에서 상품 및 서비스를 구매할 때, 정산 주기는 월말입니다. 송금이든 신용카드 결제든 상관없이, 상점은 실제로 고객이나 에이전트에게 신용을 제공하고 있습니다. 에이전트 세상에서는, 당신은 일반적으로 에이전트가 누구인지 모릅니다.
구체적으로 말하자면, 앤트로픽 또는 ChatGPT API
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