양거(Gary) 씨: 에이전트 경제와 AI 아미크로이코노믹스
저자: 양거(Gary)
2026년 6월 8일 싱가포르에서 작성
특이점 폭발 이후 AI의 진화 속도는 가속화되어 전 세계 각 지역에 빠르게 새로운 문명 세대가 형성되고 있다. 지난 두 달간 나는 전 세계 10여 개 도시에서 20차 이상의 AI 관련 행사를 참석했으며, 그중에서도 4월 말 샌프란시스코 다운타운에서 열린 Stripe Sessions만이 다른 모든 주제를 압도하며 세대 간 격차를 실감케 했다. 전 세계가 여전히 ‘Claws & Agents’의 단일 기기 병목 현상에 지쳐 있을 때, 실리콘밸리와 샌프란시스코는 이미 에이전트 경제(Agent Economy) 및 에이전트 인지론(Agent Epistemology) 관리 차원에서 다음 차원으로 진입해 있다. 2026년 3분기와 4분기의 경쟁 압박은 여전히 극심하며, 지수 곡선의 기울기는 매우 가파르다.
1. AI 결제 분야의 경쟁과 H2A 경제의 한계
2026년 1분기, 우리는 4~5월 전 세계 여러 지역에서 AI 에이전트 결제(AI Agent Payment) 분야의 경쟁이 시작되어 급속히 치열해질 것이라고 예측했다. 에이전트의 가치 교환 수요가 초기 단계에서 드러나기 시작했고, AI 결제의 급속한 성장 역시 2분기에 실증되었다. 즉 x402 출시 후, MPP 등 여러 AI 결제 프로토콜이 2분기에 급속도로 등장했다. 이는 전통 금융 및 암호화폐 결제 기업들이 전면적으로 AI화 업그레이드를 추진하는 것을 넘어, 구글(Google) 같은 대기업뿐 아니라 IBM과 같은 오랜 정보기술 기업까지 이 분야에 진입하여 에이전트 세계의 주도권을 선점하려는 움직임을 보이고 있음을 의미한다.
샌프란시스코의 Stripe Sessions 당일, 나는 여러 최정상급 AI 기업의 기술 책임자들과 결제 프로토콜(Payment Protocol)의 표준화 및 실제 적용 문제를 논의했다. 결과는 합리적이었으나, 만족스럽지는 않았다: ① 누구도 표준을 일방적으로 제정할 수 없으며, 점진적인 주도권 확보 과정 속에서 자연스럽게 공통 표준이 형성될 뿐이다; ② 대부분의 참석자가 암호화폐가 AI 결제 프로토콜의 필연적 구성 요소라는 데 동의하지만, 실제로는 모두 파이어트(Fiat) API부터 도입하고 있는데, 이는 관성 때문이기도 하지만 더 큰 이유는 규제 장벽이다; ③ KYC(Know Your Customer)는 피할 수 없는 동시에 에이전트 네이티브(Agent Native) 정신과 정면으로 배치되는 요소이다; ④ 누구나 ‘A2A(Agent to Agent)’를 외치지만, 실제로는 모두 ‘H2A(Human to Agent)’를 하고 있다.
사실 2026년 2분기에는 실리콘밸리의 많은 대기업과 중견 기업, 그리고 동아시아 기업들 사이에 유사한 양상이 나타났다. 심지어 ‘매그7(Mag 7)’ 기업들의 대부분 부서장(Department Heads)조차도 여전히 B2B 및 B2C 상업 목적을 중심으로 AI 결제 및 에이전트 경제의 트렌드를 따라가고 있으며, 중간 및 기초 직원들에게 부여된 KPI 역시 인간 사용자(Human Users)를 대상으로 한다. 이는 현재의 결제 프로토콜 및 A2A 경제가 일시적으로 비정통적인 상태에 머무르게 만든 근본 원인이다. 이러한 H2A 중심의 흐름은 2분기 말부터 이미 한계에 도달했는데, 그 이유는 단순하다. AI 에이전트의 가장 큰 특징은 의사결정 능력인데, 인터넷 기반의 B2B2C 상업 모델과 H2A 경제는 본질적으로 사람이 의사결정을 내리는 구조이기 때문이다. 기존 이커머스 환경에서 에이전트를 활용해 파이어트 결제를 수행하는 것은 논리적 사슬 자체가 ‘AI-네이티브’가 아니며, 따라서 현재 단계에서는 여전히 화제성 가치가 실용성 가치를 앞서고 있다.
그러나 다른 측면에서 보면, H2A는 다음 단계의 AI-네이티브 및 에이전트 자율(Agent Autonomous) 경제체계로의 전환을 촉진하는 훌륭한 계기 역할을 분명히 했다. 2026년 2분기 말, 일부 통찰력 있는 기업들은 이를 깨닫고 “겉으로는 스택도로를 수리하고, 속으로는 진창을 건넌다”는 식으로, AI-네이티브한 에이전트 경제 사고방식을 반대로 적용해 문제를 재해석하기 시작했다. 바로 이처럼 기존 H2A 경제 인터페이스 방식을 거꾸로 고민하는 것이 2분기에서 3분기까지의 최적 가치라고 판단한 것이다.
2. 에이전트 경제와 A2A 생태계의 필연적 추세
에이전트 경제(Agent Economy)란 자율(자치) AI 에이전트가 직접 가치 창출·교환·자본화에 참여하고, 점차 독립된 경제 주체로 자리매김하는 새로운 경제 체계를 말한다.
A2A 생태계(A2A Ecosystem)란 에이전트 경제 내에서 다양한 에이전트들이 경제 활동에 참여하며 서로 마주보고 상호작용(정보 교환) 및 가치 교환을 수행함으로써 협력과 경쟁을 아우르는 전체적인 경제적 가치 창출 구조를 의미한다.
2026년 2분기, 전 세계 여러 정상급 벤처캐피털 기관들이 에이전트 경제 및 A2A 생태계에 대한 투자 중요성을 공식 선언했으며, 이를 다음 단계에서 유일하게 중요한 투자 방향으로 규정하기도 했다.
인터넷 이커머스의 준비기였던 2007년, 모바일 인터넷의 준비기였던 2013년, 암호화폐 디파이(DeFi)의 준비기였던 2019년과 유사하게, 에이전트 경제 및 A2A 생태계의 구축 역시 기술 표준, 경제 규칙, 공통 인식, 시장 교육이 필요하다. 기본 패러다임은 유사하지만, 차이점은 다음과 같다: ① 이번에는 기술 발전 및 반복 주기가 본질적으로 훨씬 빠르다; ② ‘to A’와 ‘to B to C’의 시각 차이로 인해 사람의 관점과 수요에 완전히 기반하지 않으며, 더 추상적이고 이해하기 어려우며, 더 강력한 제1원리(First Principles)에 기반한 사고가 요구되며, 특히 AI-네이티브 관점에서 에너지 가치 및 실행 효율성 문제를 고민해야 한다; ③ 위 두 가지 요인의 충돌에 더해, 지역별 편견 및 규제 등 다양한 요인이 작용하면서 단기적 공통 인식 도달은 더욱 어렵다. 문제는, 이러한 각종 장애 요인이 AI의 진화 속도를 느리게 하지 않는다는 점이다. 즉, 에이전트 경제 및 A2A 생태계의 형성은 이미 점차 인간이 설정한 규칙 및 수요 틀을 벗어나고 있으며, 이들에게 있어 더 많은 경우는 단지 몇 가지 측정 가능한 임계점을 돌파하는 것에 불과하다.
이는 균형 게임의 급속한 이행을 의미한다. 2026년 2분기 AI 프로토콜의 급격한 폭발은 이를 명확히 입증한다. 대기업과 선도 실험실(Frontier Labs)은 AI 에이전트의 진입점 규칙(Entrance-Level Rules)을 선점하기 위해 경쟁하고 있으며, 에이전트 경제의 초기 기반 인프라가 형성되고 있다. 이는 초안판 ‘함무라비 법전’과도 같다. 기존 금융 및 상업의 균형은 이번 패러다임 전환 과정에서 급속히 붕괴되고 재구성될 것이며, 누가 AI-네이티브한 프로토콜 사고방식을 빠르게 이해하고 이를 실제 구현해 차별화된 우위를 확보하느냐가, 이 균형 이행 과정에서 AI 케이크를 차지할 수 있는 결정적 요인이 될 것이다.
3. AI 프로토콜과 암호화폐 프로토콜 간의 연계, 격차 및 정치경제적 요인
AI 프로토콜(AI Protocol)은 AI 에이전트가 에이전트 경제에 참여하기 위한 인프라이며, 오픈 네트워크에서 에이전트가 서로를 발견하고, 통신하며, 가치를 교환하고, 협업을 통해 경제 활동에 참여하기 위한 기본 규칙·표준 및 공통 인식 체계이다. 간단히 말해, 이는 AI 세계의 거버넌스 규칙 및 경제법이다.
2026년 1분기 말부터 나는 AI 프로토콜에 대한 글쓰기를 시작했는데, 처음에는 사냥 경험이 풍부한 원시인이 갑자기 현대 사회에 들어와 상업 규칙을 제정하려는 것 같았다. 그러다 구글 고위 임원을 만나면서 나와 팀은 비로소 올바른 방향으로 빠르게 진입할 수 있었다. AI 프로토콜의 형성 및 성숙 과정은 인터넷 대기업의 미학적 관성도 함께 담고 있지만, 동시에 미래 AI 생태계의 제1원리를 반드시 따르어야 한다.
현재 AI 프로토콜의 패키징 형태는 여전히 통일되지 않았으며, 일반적으로 파일 형태(.json, .ts, .txt), CLI 형태, 혹은 API/SDK 형태로 존재한다. 이는 암호화폐 프로토콜과 매우 다르다. 한편으로는 AI 발전 초기 단계에서 많은 통신 신뢰 수립 과정이 보편적인 표준을 갖추지 못했기 때문이며, 다른 한편으로는 AI 프로토콜과 암호화폐 프로토콜이 현재 교류·교환하는 내용이 다르기 때문이다. 전자는 경계가 아직 불분명하지만 정보 격차, 역량 격차, 컴퓨팅 파워 격차 등을 교환해야 하는데 반해, 후자는 비교적 경계가 명확한 자산권, 소유권, 거버넌스 권한을 다룬다.
한 가지 날카롭고 명백한 질문이 있다: AI 프로토콜과 암호화폐 프로토콜은 동일한 개념인가? 미래에 이 둘은 하나로 융합될 것인가? 나는 이 가설을 수학적 방법으로 증명할 수는 없지만, 직관적으로는 반드시 점진적으로 융합될 것이며, 대부분의 영역이 중첩되어 성숙한 디지털 프로토콜(Digital Protocol) 체계를 이룰 것이라고 확신한다.
더 깊은 차원의 은폐된 질문도 있다: 현재 단계에서 AI 프로토콜은 통신 및 협업 연결을 우선시하고 금융 거버넌스 권한을 약화시키며 경계 감각을 희미하게 만드는 경향이 있는데, 이는 암호화폐 프로토콜이 권리 확립과 가치 정의를 중시하는 철학과 정반대이다. 이 격차는 단순히 AI 에이전트 경제가 초기 단계에 있고, 암호화폐 프로토콜과 진입점이 다르다는 겉모습의 차이 외에도, 어떤 숨겨진 요인이 작용하는가?
그렇다. 분명한 사실은 정치경제적 요인이다. 전 세계 주요 경제권 국가 및 지역은 전통 금융 및 법적 규제 기반으로 인해 이 격차 문제에 강력한 영향을 미치고 있다. 즉, 현재의 AI 프로토콜 및 에이전트 경제는 여전히 인류 사회의 이전 체계 패러다임 하에서 생산·경영되고 있으며, 금전 및 관리와 관련된 모든 프로토콜은 수동적으로 이를 회피하거나, 일시적으로 전통 금융 및 법 체계의 거버넌스 관행에 의해 약화된 보완 형태로 제약받고 있다(주석 1). 그러나 이 격차의 에너지가 축적됨에 따라, AI의 지수적 급속 성장과의 대비에서 조만간 조정 불가능한 국면에 이를 것이며, 이는 내가 지난달 캠브리지 CJBS에서 한 발표 요지와 일치한다:
“AI 에이전트는 인류 사회의 관성적 사고를 따르지 않으며, 전통 금융의 규제 관행을 따를 동기도 없다. 향후 10년간 전 세계 대부분의 금융 법률은 무효화되거나 극심한 도전에 직면할 것이다. 그 이유는 AI 에이전트가 따르는 것이 다음 세 가지뿐이기 때문이다:
1. 제1원리(First Principles)
2. 에너지 가치의 최단 경로 원칙 및 최고 효율 원칙
3. 과거 미학에 부합하는 KYC가 아닌, 효과적인 KYA(Know Your Agent)”
AI 프로토콜이 암호화폐 프로토콜으로 융합되는 추세는 제1원리에 기반한 필연적 흐름이다.
4. AI 에이전트의 아미크로 경제학과 생물학적 패러다임 유사성
AI 에이전트 아미크로 경제학(AI Agent Sub-Microeconomics)이라는 용어는 최근 내가 옥스퍼드에서 한 AI 전문가 친구와 논의하면서 처음 사용한 표현이며, 지난 2주간 우리 팀과 파트너사 간의 대화에서 점차 더 자주 등장하고 있다.
현재의 추세를 AI 경제라 부르든 에이전트 경제라 부르든, 우리는 그것이 인간 경제학의 행동 특성과 어느 정도 차이가 있음을 알 수 있다. 비록 패러다임 비교는 가능하지만, 완전히 동일하지는 않다. 아래는 AI 에이전트 경제와 인간 사회 경제 간의 주요 차이점을 대략 정리한 것이다:
① AI 에이전트 간 상호작용 및 거래 빈도는 더 높고, 단건 거래 금액은 더 작다;
② AI 에이전트의 경제적 가치 소비 및 교환은 에너지로의 직접적 향방을 가진다;
③ AI 에이전트의 의사결정은 감정이 아닌 효율성에 의해 구동된다;
④ AI 에이전트의 경제적 행위는 소비 지향이 아닌 과제 지향(Task-Oriented)이다;
⑤ AI 에이전트의 조직 비용 및 한계 학습 비용은 거의 제로에 수렴한다;
⑥ AI 에이전트의 가치 공통 인식은 통신 프로토콜에 기반하며, 의사소통 마모 비용은 거의 제로에 가깝다;
⑦ AI 에이전트 경제의 최소 경제 단위 및 최소 가치 단위는 생물학적 구조와 유사하게 비교할 수 있다.
사실 이것은 현재 관찰되거나 예측 가능한 일부 차이점일 뿐이며, AI의 향후 발전 및 파생 과정에서는 더 많은 차이점이 분명히 등장할 것이다.
위 차이점 중 마지막 항목, 즉 생물학적 유사성은 2026년 1분기~2분기의 우리 사업 발전에 가장 큰 기반이 되었으며, AI 기업의 제품·시장·관리 전략 수립 시 가장 효과적인 모델링 방식이었다. 구체적인 유사성은 다음과 같다:
① LLM은 에이전트 사고의 구동 핵심으로, 세포핵(nucleus)과 유사하다;
② 에이전트 하네스(Agent Harness)는 에이전트의 실행 능력을 차별화하며, 세포질(cytoplasm)과 유사하다;
③ 에이전트 전체는 독립적인 과제 수행 능력을 갖춘 거버넌스 단위로서, 주체성 및 기능 특이성을 지니며, 세포(cell)와 유사하다;
④ 에이전트의 정보 통신 경계는 일반적으로 일련의 네트워크 프로토콜 스택으로 구성되며, 이는 물질의 조건부 이동을 허용하는 세포막의 인지질 이중층(phospholipid bilayer)과 유사하다;
⑤ 에이전트 외부의 가치 시스템 및 환경—예컨대 스킬(Skills), 프롬프트(Prompt), 알고리즘(Algorithm), CLI, 그리고 최근 급증하고 있는 컴포지트 스킬(Composite Skills), 스킬 팩토리(Skill Factories) 등—은 세포 외부 환경과 유사하며, 여기에는 외부소체(Exosomes), 조직액, 세포외기질, 교환 가능한 영양소, 다양한 대사 환경 등이 포함된다.
2026년 1분기~2분기의 발전 및 반복 과정에서 AI 에이전트는 점차 더 명확한 경계, 더 명확한 주체성, 그리고 더 명확한 정보·가치·에너지 교환 원칙을 형성해가고 있다. 이는 생물학적 기관 환경과 유사한 AI 에이전트 아미크로 경제학 환경을 만들어내고 있으며, 이 안에는 풍부한 AI 가치 및 경제학적 가치가 잠재되어 있다. AI 프로토콜과 AI 파이낸스(AI Finance)는 폭발적 성장이 필연적이다.
5. AIFi의 필연성과 금융 칩(FinChip)의 경제학적 의의
지난해 하반기부터 우리는 AIFi(인공지능 금융) 분야에 대한 사고 및 전략 수립을 시작했으며, 2026년 1분기 말까지 AIFi 개념은 명확한 추세로 자리잡았다. AIFi를 상대적으로 명확하게 정의하자면, ‘AI 네이티브 가치가 에이전트 경제 내에서 인식되고 토큰화된 후 형성되는 거래·교환 및 자본화의 금융 시스템 및 인프라’라고 할 수 있다.
AIFi는 DeFi 및 전통 금융(TradFi)과 가장 큰 차이를 보인다. DeFi와 TradFi는 가치가 ‘금융(Fi)’에 내재되어 있으며, ‘탈중앙화(Decentralized)’와 ‘전통적(Traditional)’은 단지 그 가치의 형태일 뿐이다. 반면 AIFi는 정반대이다. 가치는 ‘AI’에 내재되어 있고, ‘금융(Fi)’이 오히려 가치의 형태가 된다. 이는 단순한 언어유희가 아니라, AI 발전이 양적 변화에서 질적 변화로 전환된 결과이다.
간단히 말해, 이전에는 AI가 양적 투자 전략, 금융 상품, 생산 과정을 위한 서비스 도구일 뿐이었고, 금융 가치 및 생산 가치를 추출하는 개발 도구에 불과했다. 그러나 지금은 AI 에이전트가 갖춘 의사결정 능력이 가치 발견 능력과 권한을 인간과 기업으로부터 에이전트로 이전시켰으며, 경제 단위의 주체가 이동함에 따라 가치의 주체 역시 근본적으로 변화하였다.
이러한 추세 하에서 새 가치 시스템을 구축하기 위한 인프라 구축은 매우 중요한 과제가 될 것이다. 올해 2월 발표한 이전 글 <AI-Fi 금융 칩과 OpenClaw 특이점 이후의 글로벌 금융>에서 나는 금융 칩(FinChip) 개념을 처음 제시하며, AI 에이전트와 암호화폐 스마트 계약이 결합된 초지능 금융 자산이 다음 시대의 AI 에이전트 경제 발전에 진정으로 부합할 것이라고 언급했다. 3개월간의 반복 업그레이드를 거쳐 FinChip.AI는 이제 독립적인 AI 자율(AI Autonomous) + 암호화폐 프로토콜(AI Protocol) 기반 AIFi 시스템을 초보적으로 갖추었으며, H2A 및 A2A 양방향 환경을 모두 호환한다. 오픈 네트워크에서 AI 에이전트 경제 인프라를 구축하고 점차 AI 금융 가치를 형성해가는 것—이것이 FinChip의 핵심 경제학적 의의이다.
6. AI-네이티브는 ‘인터넷+’와 다른 차원의 패러다임 업그레이드
AIFi이든, <금융 회로 원리(주석 2)이든, 혹은 금융 칩(FinChip)이든, 가장 중요한 것은 AI, 암호화폐, 금융의 본질 원리를 네이티브하게 융합하여 미래 관점에서 타당한 가치 체계 및 관리 메커니즘을 구축하는 것이다. AI-네이티브 사고방식(AI-Native Thinking)은 이 단계에서 추상적이면서도 상식에 반하는 논리이며, 앞서 언급한 바와 같이 “AI는 제1원리와 에너지 가치의 최단 경로 원칙 및 최고 효율 원칙을 따른다”는 점이, 현재 신규 상업 패러다임 구축을 고민하고 실행하는 데 있어 가장 핵심적인 난제이다.
올해 2월 OpenClaw가 이 번 AI 업그레이드 폭발을 촉발한 초기 단계에서, 나는 몇몇 기업가들과 다음과 같은 전망을 논의했다: ‘AI+’ 기업 업그레이드는 ‘인터넷+’ 기업 업그레이드와 근본적으로 다를 것이라는 전망이다.
AI는 발전 속도가 빠르고, 형태가 추상적이며, 업무와의 결합도가 훨씬 깊다는 여러 특성 때문에, 적어도 2년 이상의 장기간 동안 산업 업그레이드를 위한 실천 가능한 도구 방법론이나 일반화된 전문 컨설팅 의견을 형성하기는 매우 어려울 것이다. 가파른 곡선의 압박은 계속될 것이며, 이는 모든 과학자, 엔지니어, 기업가에게 지속적인 거대한 도전이 될 것이다. 패러다임 업그레이드 과정 역시 역사상 어떤 경험과도 완전히 다를 것이다.
주석1: 이는 보편적인 역사 법칙이다. 새로운 생산력은 이전 시대의 생산관계 내에서 태어나 초기에는 일단 기존 생산관계에 맞춰 발전하다가, 조화 불가능한 단계에 이르면 다음 단계의 생산관계를 역으로 촉발시키며, 결국 기존 생산관계를 완전히 대체하여 생산력과 완전히 조화된 새로운 시대를 열게 된다.
주석2:<금융 회로와Web3 경제 모델 원리>는2022년10월에 작성되었으며, 미래 금융 가치와 물리적 회로의 패러다임 비교를 설명한다.
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@ary_yangge
