내가 Stripe Sessions 2026에서 본 AI 경제

2026.05.08

내가 Stripe Sessions 2026에서 본 AI 경제

Stripe 데이터가 드러낸 바에 따르면, AI가 글로벌 경제를 재형성하고 있다.

2026.05.08 - 05:43:36

Stripe

Web3 심층 보도에 집중하고 흐름을 통찰

Stripe 데이터가 드러낸 바에 따르면, AI가 글로벌 경제를 재형성하고 있다.

글쓴이: Gao Fei

번역: AididiaoJP, Foresight News

1987년, 경제학자 로버트 솔로(Robert Solow)는 유명한 말을 했다. “당신은 어디서나 컴퓨터 시대를 볼 수 있지만, 유일하게 생산성 통계 자료에서는 그 시대를 찾아볼 수 없다.” 이 말은 경제학자들을 거의 10년간 괴롭혔다. 그러다 1990년대 중반에 이르러 비로소 컴퓨터가 생산성에 기여한 바가 데이터 속에서 명확히 드러났다.

2026년, 동일한 혼란이 AI 분야에서 재현되고 있다. 거품론이 오락가락하고, 학자들은 끊임없이 논쟁하며, 기업들은 망설이고 있으며, 거시경제 지표 역시 여전히 모호하다. 그러나 한 곳에서는 AI가 경제에 미치는 영향이 더 이상 논쟁의 여지가 없다.

바로 스트라이프(Stripe)다.

지난 며칠간 나는 샌프란시스코에서 열린 ‘스트라이프 세션즈(Stripe Sessions)’에 참석했다. 스트라이프가 처리하는 거래 규모는 전 세계 GDP의 약 2%에 달하며, 연간 결제액은 1.9조 달러에 이른다. 플랫폼에는 500만 개 이상의 기업이 등록되어 있고, 《포브스》가 선정한 ‘AI 50’ 기업 중 86%가 스트라이프를 사용한다. 만약 AI 경제가 막 태어난 아기라면, 스트라이프는 산실 안의 심장 박동 모니터링 장치다. 누구보다 먼저, 그리고 가장 정확하게 아기의 심장 박동을 기록하는 존재다.

세인트루이스 연방준비은행(Federal Reserve Bank of St. Louis)이 2026년 초 발표한 연구에 따르면, AI 관련 투자는 미국의 한계 GDP 성장률에 거의 40%를 기여했으며, 이는 인터넷 버블 시절 정보기술(IT) 산업의 최고 기여율을 넘어선 수치다. 그리고 이러한 투자가 수익으로 전환될 때, 대부분의 결제는 스트라이프를 통해 이뤄진다. 더욱 중요한 점은, 스트라이프가 단순히 AI 경제의 심장 박동을 기록하는 데 그치지 않는다는 것이다. 올해 컨퍼런스에서 스트라이프는 새로운 경제 형태—‘에이전트 커머스(Agentic Commerce)’, 즉 ‘지능형 에이전트가 거래 주체가 되는 경제’—를 주도하겠다고 선언했다. 집단 언론 인터뷰에서 공동 창립자이자 사장인 존 코리슨(John Collison)은, 지능형 에이전트가 상업 거래의 구매자로서 주류가 되는 데 걸리는 시간이 12~18개월 정도 될 것이라고 예측했다.

이틀간, 288개의 제품 및 기능이 공개되었고, 1만 명 이상이 참석했다. 이 모든 과정을 관통하는 핵심 용어는 하나뿐이었다: ‘에이전트 커머스’. 아래는 내가 스트라이프 세션즈 2026에서 목격한 내용과 나의 개인적 통찰이다.

AI 경제는 도대체 얼마나 빠르게 성장하고 있는가?

에이전트 커머스를 논하기 전에, 먼저 AI 경제 전체의 윤곽을 살펴보자. 솔로가 1987년에 “통계 자료 속에서는 컴퓨터를 찾을 수 없다”고 말한 지 약 40년이 지난 지금, AI는 스트라이프의 데이터 속에서 이미 명확히 드러나고 있다.

컨퍼런스 첫날 오전, CEO 패트릭 코리슨(Patrick Collison)은 일련의 데이터를 공개했다. 코로나 팬데믹 이후 스트라이프 플랫폼에 새로 등록된 기업 수는 계속해서 높은 수준을 유지해 왔지만, 그래프는 비교적 평탄했다. 그러나 2026년 초부터 이 곡선은 거의 수직으로 치솟기 시작했다. 직접적인 원인은 AI 코딩 도구가 창업 진입 장벽을 급격히 낮췄기 때문이다. 많은 개발자들이 이제 ‘바이브 코딩(vibe coding)’ 방식으로 며칠 만에 유료화 가능한 제품을 만들 수 있게 되었다. 패트릭은 이를 보다 거시적인 현상—즉, 전체 경제가 AI 중심으로 재플랫폼화되고 있다는 현상—으로 설명했다. 스트라이프 AI 사업 부문 최고수익책임자(CRO) 마이아 조세바치빌리(Maia Josebachvili)는 외부 비교 자료를 추가로 제시했다. 2024년까지 iOS 앱스토어의 앱 출시 수는 계속 감소 추세였으나, AI 코딩 도구가 등장한 후에는 전기 대비 24% 증가했다.

변화는 단순히 양적 차원을 넘어서 질적 차원에서도 나타난다. 스트라이프 애틀러스(Stripe Atlas)는 창업자들이 미국 법인을 등록하는 가장 간편한 방법 중 하나다. 지난주에야 겨우 10만 번째 기업 등록을 기념했다. 컨퍼런스에서 나는 놀라운 통계를 들었다. 2025년 애틀러스를 통해 법인을 설립한 기업은, 동일한 생애 주기 단계에서 2024년 동기 기업 대비 두 배의 수익을 창출했다. 2026년에 설립된 기업은 아직 몇 달밖에 되지 않았음에도 불구하고, 같은 시점의 2025년 기업 대비 다섯 배의 수익을 내고 있다.

첫날 오후에 발표된 AI 경제 보고서에서 마이아 조세바치빌리는 AI 경제의 급부상에 기여한 기업들의 이름을 나열했다. 로블러블(Lovable)은 8개월 만에 1억 달러의 수익을 달성했고, 이후 8개월 만에 다시 4억 달러로 확대했다. 커서(Cursor)는 2년도 채 안 되는 기간에 연간 수익 10억 달러를 돌파했으며, 3개월 후에는 또 다시 두 배로 늘어난 20억 달러에 도달했다. 스트라이프 플랫폼에서 선두를 달리는 AI 네이티브 기업들은 2025년에 120% 성장했고, 2026년 현재까지는 무려 575% 성장했다.

소비자 측면에서도 급격한 성장이 이어지고 있다. 최고 소비자층은 매월 AI 제품에 371달러를 지출하는데, 이는 일반 미국인이 월간 인터넷 접속료, 스트리밍 서비스 요금, 휴대폰 요금을 합친 금액을 초과한다. 나는 스스로의 월간 토큰 사용 비용을 대략 계산해봤는데, 이미 휴대폰 요금을 넘었다.

패트릭은 또 다른 비교를 제시했다. 스트라이프 플랫폼에서 기업들의 성장 속도는 세계 경제 성장 속도의 17배에 달한다.

둘째 날, 존 코리슨은 솔로 역설을 직접 언급하며 역사적 유사성을 통해 설명했다. 1882년, 에디슨은 맨해튼에서 처음으로 고객용 전등을 켰다. 그러나 이후 30년간 전기화 과정 동안 생산성은 거의 향상되지 않았다. 그 이유는 전력이 무용지물이었기 때문이 아니라, 당시 공장들이 증기기관을 기반으로 설계되어 있었기 때문이었다. 공장 전체가 재건축된 후에야 비로소 생산성 향상이 실현되었다. 존의 판단에 따르면, AI 역시 유사한 단계에 놓여 있다. 변화는 이미 시작되었지만, 기존의 구조가 이를 흡수할 시간을 갖지 못한 것이다. “그러나,” 그는 덧붙였다, “AI가 30년을 기다리지는 않을 것이라 생각합니다.”

스트라이프의 데이터는 그의 낙관론을 뒷받침하는 듯하다. 그들의 플랫폼에서 AI 경제는 이미 폭발적으로 성장하고 있다. 내가 접한 거의 모든 전통 기업의 최고 경영진은 AI 도입을 추진하는 데 극도의 긴박감을 느끼고 있다.

첫날부터 글로벌화된 기업들

속도 외에도, 이 AI 기업들에는 또 하나 인상 깊은 특징이 있다. 바로 그들이 ‘첫날부터 글로벌화’되어 있다는 점이다. 스트라이프는 이를 ‘기본 글로벌화(default globalization)’라고 부른다.

내가 스스로 AI 블로거가 된 이후 자주 경험하는 일이 하나 있다. 바로 AI 콘텐츠 제작에는 ‘타임존(time zone)’ 개념이 없다는 점이다. 태평양 건너편에서 나온 AI 뉴스와 우리 지역 뉴스의 중요도는 동일하다. AI 제품 역시 마찬가지다. 대규모 언어모델(LLM)은 전통 소프트웨어가 의존하던 인터페이스 언어와 상호작용 방식을 흐릿하게 만들었다. 단 하나의 통합 챗창을 통해 전 세계 사용자들이 자연어로 제품을 이용할 수 있게 된 것이다. 이런 의미에서 LLM은 통합된 글로벌 소프트웨어 시장을 처음으로 가능하게 했다.

컨퍼런스에서 발표된 데이터는 이러한 관찰을 입증한다. 이전 SaaS 물결 당시, 가장 빠르게 성장한 기업들은 첫 해에 약 25개국을, 세 번째 해에는 50개국을 커버했다. 그러나 AI 기업의 속도는 완전히 다르다. 첫 해에 42개국, 세 번째 해에는 120개국을 커버한다. 마이아는 카자흐스탄이 이미 여러 AI 기업의 시장 목록에 등장하고 있다고 말했다. 둘째 날 ‘이코노미 인덱싱(Economy Indexing)’ 세션에서 스트라이프는 다음과 같은 중위값을 제시했다. 상위 100개 AI 스타트업의 경우, 첫 해에 이미 55개국에 제품을 판매했다.

에머젠트 랩스(Emergent Labs)는 구체적인 사례다. 이 회사는 2024년 미국에서 설립되었지만, 수익의 거의 70%가 해외에서 발생하고 있으며, 최소 16개 국가가 각각 1% 이상의 수익을 기여하고 있다. 선두 AI 기업들 가운데, 48%의 수익이 자국 시장 외부에서 창출된다. 3년 전 이 비율은 단지 33%에 불과했다. 글로벌 수익은 더 이상 보완적 요소가 아니라 기본 전제가 되었다.

속도와 글로벌화는 AI 경제의 두 가지 핵심 특징이며, 이 두 가지 모두 스트라이프와 직접적으로 연결되어 있다. AI 기업은 결제 능력을 신속히 구축해야 하며, 첫 주 내에 40개국 이상에서 수금할 수 있어야 한다. 이는 바로 스트라이프가 창립 첫날부터 해온 일이기도 하다.

여기서 스트라이프의 창립 배경을 간략히 소개할 필요가 있다.

스트라이프의 공동 창립자 패트릭 코리슨과 그의 동생 존 코리슨은 아일랜드 출신이다. 그들은 스스로가 국경을 넘나드는 창업자였다. 컨퍼런스에서 나는 아일랜드 출신 동료를 만났는데, 그는 아일랜드의 AI 창업자들 사이에서 이 형제는 영웅처럼 여겨진다고 말했다. 미국에 온 후 그들은 온라인 결제가 극도로 어렵다는 사실을 알게 되었다. 결제 시스템을 연결하려면 은행과 계약을 맺고 PCI 규정 준수 검사를 받아야 하며, 여러 중개업체와 연동해야 했고, 전체 과정은 수주에서 수개월까지 걸릴 수 있었다.

그래서 2010년, 스물살도 채 안 된 두 청년은 학업을 중단하고 샌프란시스코로 이주하여 개발자들이 단 7줄의 코드만으로 결제를 처리할 수 있도록 하는 솔루션을 만들었다. 이 7줄의 코드는 모바일 인터넷과 SaaS의 급부상 시기에 정확히 맞물렸다. 샵피(SHOPify)는 수백만 개의 상점이 결제를 처리하도록 돕고자 했고, 우버(Uber)는 승객에게 마찰 없는 결제를 제공하고자 했으며, 세일즈포스(Salesforce)는 전 세계 구독자들의 결제를 처리하고자 했다. 이들 모두 스트라이프를 선택했다. 이러한 글로벌 고객들과 함께 성장하면서, 스트라이프는 46개국에 현지화 능력을 구축했으며, 195개 시장에 진출했고, 125가지 현지 결제 수단을 지원한다.

소비자에게 스트라이프는 조명을 받는 기업이 아니다. 그것은 샵피 체크아웃 페이지, 오픈AI 구독 확인 이메일, 우버 요금 고지서 뒤에 숨어 있다. 그러나 이러한 ‘무명성’은 그것이 인터넷 경제의 기반이 되는 금융 파이프라인이 되는 것을 막지 못했다. AI 시대에 이 글로벌 금융 인프라는 스트라이프가 국제적으로 확장하려는 AI 기업을 지원하는 데 있어 선도적 우위를 확보하게 했다.

올해 컨퍼런스에서 나는 스트라이프 글로벌 제품 책임자 압히 티와리(Abhi Tiwari)를 만났다. 그는 3개월 전 이 직책을 맡았으며, 최근 싱가포르로 이주했다. 스트라이프는 샌프란시스코, 더블린, 싱가포르에 엔지니어링 센터를 두고 있으며, 상파울루에는 라틴아메리카 사무소도 운영 중이다. 압히는 “많은 AI 기업들이 스트라이프를 찾아오면 첫마디가 ‘우리는 기본적으로 글로벌화되어 있습니다. 사용자가 어디에 있든 중요하지 않습니다’라고 한다”고 말했다. 본사에서 제품을 개발한 후 이를 전 세계에 확산시키는 기존 모델은, 시장 내 현지 팀이 직접 제품을 구성하는 새 모델로 대체되고 있다.

글로벌 사용자에게 접근하는 것과 그들이 실제로 결제하도록 만드는 것은 전혀 다른 문제다. 후자는 훨씬 더 복잡한데, 각 시장마다 고유한 통화와 결제 습관이 있기 때문이다. 이 점에서 스트라이프는 AI 기업 및 기타 고객을 지원하기 위해 크게 두 가지 방식을 활용한다: 현지 통화 가격 책정과 현지 결제 수단 연동. 전자의 경우 브라질 사용자는 달러가 아닌 레알(Real)로 표시된 가격을 보게 되며, 이로 인해 국경을 넘는 수익이 18% 증가한다. 후자의 경우 인도 사용자는 UPI, 브라질 사용자는 Pix를 통해 결제할 수 있는데, 이로 인해 전환율이 7% 이상 향상된다. AI 프레젠테이션 도구 감마(Gamma)는 인도에서 UPI를 연동한 후, 당월 인도 수익이 22% 급증했다. 전시장에서는 중국 기업 미니맥스(MiniMax)의 모습도 눈에 띄었다. 내 이해로는, 많은 중국 기업들이 해외 법인을 통해 스트라이프의 금융 서비스를 이용하고 있다.

이러한 AI 네이티브 기업들은 또 다른 공통된 특징을 지닌다. 바로 인력이 극도로 적다는 점이다. 많은 경우 단일 창업자 혹은 2~3명의 팀이 지능형 에이전트들과 함께 운영되며, 실질적인 수익을 창출하는 글로벌 기업이 된다. 둘째 날 엠마(Emily)의 발표에서 한 가지 흥미로운 통계가 소개되었다. 애틀러스 플랫폼에서 단일 창업자(solo founder)의 밀도는 이미 미국인 100만 명당 약 5,000명에 달하며, 연간 수익이 10만 달러를 넘는 사람도 점차 늘고 있다.

엠마는 이를 ‘솔로프레너(solo entrepreneur, 일인 기업가)’라고 표현했다. 이는 중국에서 빠르게 성장하는 OPC(One Person Company, 일인 법인) 물결을 떠올리게 한다. 존은 로널드 코스(Ronald Coase)의 기업 이론을 인용해 이 현상을 설명했다. 기업이 존재하는 이유는 내부 조정 비용이 시장 조정 비용보다 낮기 때문이다. 그러나 AI는 이 논리를 뒤집고 있을지도 모른다. 지능형 에이전트가 당신을 대신해 서비스를 발굴하고, 소프트웨어를 통합하며, 결제를 처리해 줄 때, 외부 조정 비용은 급격히 감소한다. 이전에 부서 전체가 해야 했던 일을 이제 한 사람이 수행할 수 있게 된다.

인간 경제에서 지능형 에이전트 경제로

위에서 묘사한 AI 경제는, 그 성장 속도가 얼마나 빠르든, 글로벌화 정도가 얼마나 높든, 거래 주체는 여전히 인간이다. 인간이 AI 제품을 구매하고, 인간이 AI 도구를 사용해 창업한다. 그러나 올해 세션즈에서 내가 가장 강렬하게 느낀 신호는, 스트라이프의 다음 중대한 집중 포인트가 또 다른 전환—즉, 지능형 에이전트가 시장 참여자가 되는 경제 형태, 바로 ‘에이전트 커머스’—라는 점이다.

이 전환은 이미 스트라이프 자체의 데이터 속에서 조용히 진행되고 있다. 제품 및 사업 총괄 부사장 윌 게이브릭(Will Gaybrick)은 일련의 수치를 공개했다. 오랜 기간 동안 스트라이프 CLI(명령어 인터페이스)는 극도로 기술 지향적인 소수의 사용자만 사용했으며, 사용량은 거의 변함이 없었다. 그러나 2026년 들어 사용량이 갑작스럽게 폭증했다. 이유는 지능형 에이전트가 화려한 그래픽 인터페이스를 필요로 하지 않기 때문이다. 간결한 CLI가 오히려 더 유용하다. 마이아의 데이터에 따르면, 2025년 스트라이프 문서를 지능형 에이전트가 읽은 트래픽은 약 10배 증가했다. 현재 추세가 지속된다면, 연말까지 지능형 에이전트가 읽는 스트라이프 문서 수가 인간을 넘어설 것이다. 스트라이프가 10여 년간 정성스럽게 다듬어 온 API 문서는, 이제 새로운 시대의 가장 충성스러운 독자를 찾았다.

지능형 에이전트가 돈을 쓴다는 개념이 아직 낯설다면, 이미 현실화된 두 가지 사례를 생각해 보면 된다.

첫 번째는 쇼핑 인터페이스가 모델 기반 챗창으로 전환되고 있다는 점이다. 소비자들은 지금 ChatGPT, 제미니(Gemini), 인스타그램 등을 통해 제품을 조사한다. 조사와 거래 사이의 거리는 단 하나의 인터페이스로 압축되었다. 중국에서도 유사한 사례가 등장했는데, 예를 들어 AI 앱에서 버블티를 구매하는 것이다.

집단 언론 인터뷰에서 존 코리슨은 자신이 여행용 전원 어댑터를 구매했던 경험을 예로 들어, 이 압축이 되돌릴 수 없는 이유를 설명했다. 지능형 에이전트가 조사에서 주문까지 전 과정을 완료하고, 며칠 후 제품이 집에 도착한다면, 그는 제품이 조금 더 나을지라도 다른 웹사이트에서 다시 개인정보를 입력하기 위해 돌아가지 않는다. 일단 쇼핑 지능형 에이전트가 검색 프로세스를 완료하면, 다음 단계는 자연스럽게 결제가 된다.

두 번째 사례는 더 흥미롭다: 오픈클로(OpenClaw). ‘랍스터(Lobster)’ 열풍을 주목한 사람이라면, 이것이 현재 가장 인기 있는 오픈소스 자율 지능형 에이전트 프레임워크 중 하나라는 것을 알고 있을 것이다. 사용자는 비서, 텔레그램, 왓츠앱 등의 메시징 앱을 통해 지능형 에이전트에게 명령을 내리고, 에이전트는 자율적으로 작업을 수행한다. 핵심은 오픈클로가 하루에 수백 위안 또는 수백 달러의 토큰 비용을 소비한다는 점이다. 이는 토큰 소비와 사용을 스스로 관리하기 때문이다. 아직 많은 경우 인공 인증이 필요하지만, 결국 토큰을 소비하는 주체는 지능형 에이전트이며, 토큰은 직접적으로 현금으로 전환될 수 있다.

지능형 에이전트가 토큰 소비를 관리하는 것에서, 지능형 에이전트가 직접 돈을 쓰는 것까지는 단 한 걸음뿐이다. 올해 컨퍼런스에서 스트라이프는 이 한 걸음을 넘었다.

데모: 지능형 에이전트 간 거래

둘째 날 메인 무대에서 한 데모가 여러 차례 박수를 받았다.

존 코리슨은 무대 위에서 지능형 에이전트에게 간단한 지시를 내렸다: “AI 수요가 에너지 시장에 어떤 영향을 미치는지 조사하라.” 에이전트는 검색을 시작했고, 알파벤티지(Alpha Vantage)에 필요한 에너지 시장 데이터셋이 있음을 발견했다. 가격은 4센트였다. 에이전트는 예산 내에 있다고 판단한 후, 템포(Tempo) CLI의 스테이블코인 지갑을 이용해 자율적으로 구매 및 다운로드를 완료했다. 신용카드로 4센트를 결제하는 것은 비효율적이기 때문이다. 이후 에이전트는 완전한 분석 보고서를 생성했다. 이만으로도 충분히 놀라운데, 존은 이어서 에이전트에게 이렇게 말했다. “이 보고서를 게시하고 판매하라. 너의 판단에 따라 적절한 가격을 설정하고, 다른 지능형 에이전트들이 이 보고서를 쉽게 찾아 구매할 수 있도록 하라.” 에이전트는 알파벤티지 데이터셋의 라이선스 조항을 확인해 상업적 사용이 허용됨을 확인한 후, 웹사이트를 구축하고 보고서를 게시했으며, 다른 지능형 에이전트가 단일 요청만으로 데이터를 구매할 수 있도록 명령어 파일을 생성했다.

단 몇 분 만에, 한 지능형 에이전트가 조사, 구매, 생산, 준법성 검토, 게시, 가격 책정, 판매까지 전 과정을 완료했다. 동시에 구매자이자 판매자였다. 데모가 끝난 후 존은 한마디를 남겼다. “에이전트 커머스가 도래했습니다.”

첫날 또 다른 두 개의 데모도 인상 깊었다. 윌 게이브릭은 지능형 에이전트가 사용자를 위해 API 리뷰 서비스를 제공하는 애플리케이션을 구축했다. 이 과정에서 그는 지능형 에이전트에게 결제 정보를 일체 알려주지 않았다. 작업 실행 시, 지능형 에이전트는 자동으로 해당 애플리케이션이 머신 페이먼츠 프로토콜(Machine Payments Protocol, MPP)을 사용한다는 사실을 인식하고, 2달러 결제를 자율적으로 완료했다. 인간은 단지 지문 인증을 한 번 누르는 것만으로 끝났다. 이처럼 ‘설정 없이 결제를 자동으로 인식하는 능력’이 바로 MPP 프로토콜의 핵심 설계 철학이다. 개발자는 지능형 에이전트를 위해 별도의 결제 로직을 작성할 필요가 없고, 에이전트 스스로 결제를 찾아낼 수 있다.

이어서 게이브릭은 메트로놈(Metronome, 실시간 측정 엔진), 템포(Tempo, 결제를 위해 설계된 블록체인), 스테이블코인을 결합해 ‘스트리밍 결제(streaming payment)’를 데모했다. 애플리케이션은 AI 토큰 소비량에 따라 실시간으로 요금을 부과한다. 100만 토큰당 3달러이다. 여러 지능형 에이전트가 동시에 작동한다. 왼쪽 대시보드는 토큰 소비량 증가를 보여주고, 오른쪽은 스테이블코인 마이크로페이먼트가 동기화되어 유입되는 모습을 보여준다. 템포 블록체인 브라우저를 열면, 총 3.30달러의 결제가 수천 건의 ‘아메이센트(sub-cent)’ 단위 마이크로페이먼트로 구성되어 있으며, 각 결제는 0.0033센트에 불과하다. 신용카드도, ACH도, UPI도, Pix도 이를 구현할 수 없다. 게이브릭은 무대 위에서 이 결제가 ‘세계 최초의 스트리밍 결제 비즈니스’라고 선언했다.

마이크로페이먼트의 부활과 새로운 소비 논리

챗창을 통한 쇼핑과 오픈클로는 지능형 에이전트가 인간을 대신해 소비하는 사례다. 그러나 집단 인터뷰에서 코리슨은 훨씬 더 야심 찬 판단을 내렸다. 지능형 에이전트가 ‘새로운 수요’를 창출할 수도 있다는 것이다.

그는 지능형 에이전트가 오랫동안 논의되어 왔으나 실제로 실현되지 못했던 비즈니스 모델—즉 ‘마이크로페이먼트’—을 실현 가능하게 만들 수 있다고 믿는다. 인간은 극도로 세분화된 소비 결정을 내리기에 부적합하다. 스포티파이(Spotify)가 곡별 유료 구독 대신 월 9.99달러의 구독제를 도입한 이유는, 아무도 재생 버튼을 누를 때마다 ‘이 곡이 15센트를 가치 있는가?’를 매번 판단하고 싶어 하지 않기 때문이다. 그러나 지능형 에이전트는 이런 인지 부담을 느끼지 않는다. 만약 이 판단이 옳다면, 인간의 인지 마찰 때문에 실패했던 수많은 비즈니스 모델이 지능형 에이전트 앞에서는 갑작스럽게 실현 가능해질 수 있다. 마이아는 나와의 1대1 대화에서도 유사한 관점을 피력했다. 그녀는 최근 수십 명의 AI 창업자들과 이야기를 나누었고, 에이전트 커머스를 논할 때 가장 자주 언급되는 주제가 ‘가격 책정’이라고 말했다.

모든 거래에는 구매자와 판매자가 있다. 구매자가 지능형 에이전트가 된다면, 판매자(기업)는 어떻게 해야 할까?

한 인터뷰에서 나는 스트라이프 제품 책임자 제프 와인스타인(Jeff Weinstein)에게 질문했다. “인간에게는 ‘고객은 언제나 옳다’는 속담이 있다. 기업은 소비자를 기쁘게 해야 한다. 그렇다면 지능형 에이전트를 어떻게 기쁘게 해야 할까?” 제프의 답변은 “지능형 에이전트를 당신이 알고 있는 최고의 프로그래머라고 상상해 보라”는 것이었다. 그것은 완벽한 정보, 구조화된 형식, 빠른 가독성, 그리고 의사결정에 필요한 모든 맥락을 원한다. 인간 소비자는 멋진 이미지와 부드러운 애니메이션을 좋아하지만, 지능형 에이전트는 원시 구조화 데이터, 정확한 물류 정보, 그리고 거래를 최소한의 단계로 완료할 수 있는 능력을 원한다.

또 다른 대화에서 메타(Meta) 제품 부사장 진저 베이커(Ginger Baker)는 이 전환을 더 급진적으로 요약했다. “결제는 ‘순간적 행위(instant)’에서 ‘전략적 행위(strategy)’로 바뀔 것이다.” 인간 소비자의 구매는 이산적이다. 당신은 계산대에 서서 지갑을 꺼내 카드를 긁고, 거래가 완료된다. 반면 지능형 에이전트의 소비는 지속적이다. 당신은 ‘이번 주 식료품 예산은 50달러를 넘지 않는다’, ‘항상 이 카드를 우선 사용한다’, ‘500달러 이상은 반드시 인간의 인증이 필요하다’는 식의 규칙을 설정한다. 그런 후, 지능형 에이전트는 당신이 설정한 인증 틀 안에서 자율적으로 지속적으로 소비한다.

보안: 컴퓨팅 파워가 새로운 현금이다

만약 지능형 에이전트가 정말로 새로운 소비자 형태가 된다면, 이는 또한 새로운 위험을 수반한다. 이러한 위험은 전통적인 SaaS 거래 위험과 인간 소비자가 직면하는 위험과 본질적으로 다르다.

세션즈 기간 동안 나는 특히 이 주제에 주목했으며, 스트라이프 임원진 여러 명과 논의를 나누었다.

스트라이프 데이터 및 AI 담당자 엠마 글래스버그 샌즈(Emily Glassberg Sands)는 급속히 증가하는 세 가지 사기 유형을 설명했다. 첫 번째는 ‘다중 계정 악용’이다. 동일한 사람이 반복적으로 다른 계정을 등록해 무료 사용 한도를 받는 경우다. 스트라이프 네트워크 데이터에 따르면, AI 기업 6건 등록 중 1건은 이러한 악용과 관련이 있다. 두 번째는 ‘무료 체험 기간 동안의 악의적 소비’다. 이는 AI 기업에게 특히 치명적이다. 왜냐하면 매 체험마다 실제 추론 비용이 소모되기 때문이다. 그녀는 한 사례를 들었다. 어떤 파트너 기업은 유료 고객 한 명을 확보하는 데 드는 토큰 비용이 500달러를 넘는다. 이는 고객 한 명을 전환시키기 위해 25회 무료 체험을 제공해야 하고, 그중 19회가 사기이기 때문이다. 세 번째는 ‘먹튀(‘eat and run’)’라고 불리는 유형이다. 고객이 대량의 토큰을 소비한 후, 월말에 결제를 거부하는 것이다. 엠마는 또 한 명언을 인용했다. “컴퓨팅 파워는 새로운 현금이다.” 전통적인 SaaS가 악용될 경우 한계 비용은 거의 제로에 가깝다. 그러나 AI 기업의 매 추론 호출은 실제 비용을 수반한다. 도난당한 토큰은 곧 도난당한 돈이다.

그러나 여기서 나를 특히 괴롭히는 딜레마가 하나 있다. 많은 AI 창업자들이 악용을 막기 위해 채택하는 방법은 무료 체험을 아예 폐쇄하는 것이다.

엠마는 “이 문제를 ‘해결했다’고 주장하는 사람들에게 어떻게 해결했는지 물어봤다. 그런데 그들의 해법은 단지 무료 계층을 폐쇄하는 것뿐이었다”고 말했다. 그러나 제프는 이것이 또 다른 문제를 야기한다고 본다. 지능형 에이전트는 이제 신규 서비스를 발견하는 주요 수단이 되고 있다. 만약 지능형 에이전트가 스스로 서비스를 체험할 수 없다면, 그들은 바로 다른 URL로 이동해 버릴 것이다. 엠마는 “지능형 에이전트에게 ‘웨이팅리스트에 가입하세요’나 ‘영업팀에 문의하세요’라는 행동 유도문을 제시하면, 지능형 에이전트는 즉시 떠나버릴 것”이라고 보완했다. 사기를 막기 위해 자율 등록을 폐쇄하는 것은, 가장 중요한 성장 채널을 경쟁사에게 양보하는 것과 같을 수 있다.

스트라이프는 이 딜레마에 대한 해답으로 사기 방지 시스템 ‘레이더(Radar)’를 제시했다. 레이더의 논리는 단순하다. 스트라이프에서 거래가 완료될 때마다, 레이더는 그것을 한 번 학습한다. 500만 개 기업의 거래 데이터가 공유된 위험 인식 네트워크로 유입된다. 한 기업이 특정 사기 패턴을 겪으면, 모든 기업이 그 이득을 얻는다. 지난 달, 레이더는 고성장 AI 기업 8곳에서 330만 건 이상의 고위험 무료 체험 등록을 차단했다.

제프는 또 하나의 반직관적 관점을 제시했다. 지능형 에이전트가 웹에서 쇼핑하는 것이, 인간이 웹에서 쇼핑하는 것보다 오히려 더 안전할 수 있다는 것이다. 인간 웹 쇼핑의 신뢰 검증은 추론에 의존한다. 예를 들어, 사용자가 웹사이트에 머무르는 시간, 클릭 경로가 정상인지 여부 등이다. 반면 지능형 에이전트 거래는 프로그래밍 방식으로 인증할 수 있다. 스트라이프의 ‘공유 결제 토큰(Shared Payment Tokens)’은 결제 증빙 토큰을 토큰화함으로써, 지능형 에이전트가 원본 신용카드 번호를 결코 접촉하지 않도록 한다. 사용자는 생체인식으로 인증하며, 거래 한도, 시간 창, 상점 허용 목록 등을 설정할 수 있다. 신뢰 메커니즘이 ‘추론’에서 ‘확인’으로 전환될 때, 보안 기준선은 오히려 높아질 수 있다.

에코시스템, 프로토콜, 그리고 한 편의 역사

지금까지의 설명을 통해 분명해졌을 것이다. 기능이 잘 갖춰진 에코시스템이 없이는 지능형 에이전트 커머스는 실현될 수 없다. 스트라이프 세션즈 2026에서 나는 식품업계 종사자 한 명을 만났다. 그는 이 행사에 참석한 목적을 ‘지능형 에이전트 커머스가 자사의 새로운 기회가 될 수 있는지 알아보기 위해서’라고 말했다. 이것은 공급자의 관점이다.

따라서 이는 단지 스트라이프만으로는 완수할 수 없다. 에코시스템 전체가 필요하다.

세션즈 전시장을 이틀간 거닐면서 나는 금융 산업 체인 전반에 걸쳐 다양한 기업의 부스를 보았다. 스트라이프는 또한 업스트림 및 다운스트림 파트너들과 협력해, 에코시스템의 다양한 구성 요소를 연결하는 일련의 프로토콜을 도입하거나 가입했다. 즉, 구매자와 판매자, 인간과 기계, 기계와 기계를 연결하는 것이다. 머신 페이먼츠 프로토콜(MPP)은 지능형 에이전트가 HTTP를 통해 결제를 자동으로 인식하고 완료할 수 있도록 한다. 에이전트 커머스 스위트(Agentic Commerce Suite)는 소비자가 구글, 메타, 오픈AI, 마이크로소프트의 AI 애플리케이션 내에서 바로 구매할 수 있도록 한다. 유니버설 커머스 프로토콜(UCP)은 샵피가 주도하고, 메타, 아마존, 세일즈포스, 마이크로소프트가 참여한 크로스플랫폼 상업 프로토콜이다. 스트라이프는 UCP 총재단(Total Council)에 가입했다. 서로 파트너이자 경쟁자인 기업들이, 단편화가 지능형 에이전트의 원활한 크로스플랫폼 소비를 방해하고, 누구에게도 이롭지 않다는 인식 아래, 공유 프로토콜을 공동으로 제정하기로 합의한 것이다.

프로토콜에 대해 말하자면, 나는 전시장에서 특히 눈여겨본 스트라이프 파트너가 있었다. 바로 비자(VISA)다. 내게 비자는 본질적으로 하나의 프로토콜 플랫폼이다.

비자를 떠올리자마자, 내가 매우 좋아하는 책 『One from Many』가 떠올랐다. 저자는 비자 창립자 디 호크(Dee Hock)다. 이 책의 핵심 주제 중 하나는 전자 시대에 은행, 화폐, 신용카드가 어떻게 재정의되어야 하는가에 관한 것이다. 화폐는 더 이상 동전이나 지폐일 필요가 없으며, 기관의 보증을 받고, 네트워크에 의해 기록되며, 전 세계적으로 흐르는 데이터가 될 수 있다. 1960년대 말, 뱅크오브아메리카(Bank of America)가 발행한 뱅크아메리카카드(BankAmericard)가 전국으로 확장되면서, 수많은 주를 넘나드는 소비자들이 몰려들었고, 기존 시스템은 붕괴되었다. 호크는 이 문제가 조직 차원의 문제임을 깨달았다. 수십 개의 경쟁 은행이 인프라를 공유해야 했지만, 기존 조직 형태는 이들이 ‘협력하면서도 경쟁’할 수 있는 구조를 제공하지 못했다. 그는 탈중앙화 설계 원칙을 적용해 모든 은행을 새 조직의 동등한 구성원으로 만들었고, 뱅크오브아메리카는 시스템에 대한 독점적 통제권을 포기했다. 이 조직은 이후 비자(VISA)로 이름을 변경했다.

그렇다면 두 시대, 두 기업이 유사한 일을 하고 있는 것 사이에는 어떤 계승 관계가 있을까?

어떤 지능형 에이전트라도 쉽게 답을 찾을 수 있다. 패트릭 코리슨은 공개적으로 호크를 존경한다고 밝혔다. 2022년 호크가 타계한 후, 패트릭은 그를 ‘심각하게 과소평가된 혁신가’라고 칭했으며, 그와 그의 동생에게 깊은 영향을 미쳤다고 말했다. 더 분명한 신호는 채용 결정이다. 비자의 권위 있는 학술사 전문가인 데이비드 스티어른스(David Stearns)가 이후 스트라이프에 합류했다.

지불 역사에 정통한 사람이라면 공감할 또 다른 사소한 디테일이 있다. 무대 위에서 템포 블록체인 CTO 조르지오스 콘스탄토풀로스(Georgios Konstantopoulos)는 검증자 목록을 공개했다. 그 목록에 포함된 이름 중 하나는 바로 비자(VISA)다. 호크가 창립한 비자가, 이제 스트라이프가 육성한 블록체인 네트워크의 참여 노드가 된 것이다. 학생이 새 네트워크를 구축했고, 선생님이 그 네트워크의 한 노드가 된 것이다.

패트릭이 컨퍼런스 개막 연설에서 스트라이프의 사상적 기원을 되짚을 때, 그는 자신이 처음엔 리스프(Lisp) 프로그래머였다고 말했다. 리스프의 핵심 아이디어는 ‘코드는 데이터다’는 것이다. 그는 이 아이디어를 스트라이프만의 언어로 번역했다. “스트라이프의 기본 철학은 ‘화폐는 데이터다’는 것이다. 우리가 2011년 스트라이프를 출시했을 때, 이는 업계의 정통 관념이 아니었다.” 호크는 조직 이론을 통해 화폐의 본질에 접근해, 화폐란 단지 ‘가치 교환의 담보’일 뿐이라고 결론 내렸다. 이를 운반하는 매체는 무엇이든 될 수 있다. 코리슨은 프로그래밍 언어를 통해 접근해, 화폐를 직접 데이터와 동일시했다. 즉, 프로그래밍 가능하고, API 호출이 가능하며, 지능형 에이전트가 조작할 수 있는 데이터다. 두 사람은 다른 언어로 같은 말을 했다. 당일 무대에서 진저 베이커는 이를 더 직설적으로 표현했다. “화폐란 단지 또 다른 디지털 콘텐츠가 아닐까?”

만약 화폐가 데이터라면, 데이터의 소비자도 자연스럽게 화폐의 소비자가 될 수 있다.