진정한 철수는 ‘물 풀기’다: 암호화폐 벤처 캐피탈이 에이전트 네트워크 효과를 선점하는 순간
저자: @zuoyeweb3
AI는 네르드(Nerd)의 기회이며, Agent는 돈(Money)의 기회다
벤처 캐피탈(Venture Capital, VC)은 A16Z 등 메가펀드(MegaFund)가 늘 강조해온 대로 주기성과 엑싯(Exit)에 관한 이야기이지만, 솔로 GP(Solo General Partner)의 관점에서는 오히려 ‘신호(Signal)’와 ‘구조(Structure)’ 간의 공진(Resonance)에 가깝다. 진짜 규칙은 그들이 말하지 않은 것들 속에 숨어 있다.
2021년, a16z는 LP(Limited Partner)들에게 125억 달러의 수익을 환급했고, DPI(Distribution to Paid-in Capital)는 이전 10년간의 총합보다 높았다. 동시에 2021년은 미국 VC 산업의 재앙이 시작된 해이기도 하다. 실적 기반 DPI를 제외하면, 나머지는 단지 ‘종이 위의 이익(Paper Gain)’일 뿐이다.
즉, 2021년은 엑싯의 황금기였으며, LP들은 실제로 현금을 받아갈 수 있었다. 그러나 만약 LP들이 그 자금을 다시 투자했다면, 지금까지 이어지는 고통스러운 기간을 겪어야 했다.
그림 설명: 유동성 공급이야말로 진정한 엑싯이다
출처: @jasonlk @PeterJ_Walker
이 모든 상황은 정반대의 내러티브를 전달한다. 암호화폐 시장의 요동도 이와 동조하며, 2022년 메타버스 개념은 웹3 생태계를 급격히 과열시켰고, 심지어 불확실한 강세장(Bull Market)을 인위적으로 연장하기까지 했다. 그러다 2025년 초, 바이낸스(Binance)가 ‘친구 코인(Friend Coin)’ 논란을 통해 VC 코인 시대에 종지부를 찍었다.
현재 대부분의 VC는 침묵 모드에 접어들었으며, 규모의 경제(Economies of Scale)는 컴퓨팅 파워와 데이터 중심의 고자본 집약형 모델로 전락해 회수 기간이 지연되고 있다. 블록체인 상에서의 네트워크 효과는 사실상 존재하지 않으며, VC는 기관화 및 SaaS 채널 수수료 의존으로 버티는 실정이다.
그러나 벤처 캐피털의 역사 전체를 살펴보면, 매번 금리 인상·인하 주기마다 유동성 공급은 서로 다른 VC 모델을 낳아왔다. 우리는 끊임없이 위험에 대한 평가 논리를 새로 발명하고, 암호화폐 시장의 상대적 자유는 이 분야의 민첩한 참여자들에게 가장 수익성 높은 신호 메커니즘을 발굴할 기회를 준다.
VC가 더 이상 모험을 하지 않을 때
“모든 열정은 외부 사물이 감각기관에 충격을 주면서 시작되며, 이를 통해 동물 정신(Animal Spirit)이 신경을 따라 움직이게 된다.”
기억나는가? 2021년 3월과 4월, 로블록스(Roblox)와 @coinbase는 일반적인 IPO 대신 직접상장(Direct Listing) 방식으로 상장했다. 직접상장은 기존 주식만 매각하고, 주관사 없이, 잠금기간(Lock-up Period)도 없다는 점에서 차별화된다.
흥미로운 점은 두 기업의 리드 투자자가 모두 A16Z라는 사실이다. 눈부신 DPI 수치 아래, A16Z는 2021년 6월 세 번째 암호화폐 펀드로 22억 달러를 조달했고, 2022년 1월에는 90억 달러 규모의 신규 펀드를 조성했다.
그러면 대가는 무엇인가?
코인베이스(Coinbase) 주가는 2023년 고점 대비 90% 폭락했으며, A16Z의 미국 증권시장 역할은 암호화폐 VC와 본질적으로 동일하다고 단언할 수 있다. 문제는, A16Z가 여전히 2024년에는 72억 달러, 2026년에는 151억 달러 규모의 펀드를 조달할 수 있다는 점이다.
더욱이 2026년 5월, A16Z의 다섯 번째 암호화폐 펀드는 22억 달러 이상을 모집했고, 암호화폐 펀드 누적 조달액은 약 100억 달러에 육박한다.
시장은 선택을 강요한다. A16Z의 LP가 되어 유동성 공급 시점의 놀라운 DPI를 기다릴 것인가, 아니면 놀라운 DPI의 원천이 되어 A16Z의 ‘대가’가 될 것인가.
하지만 여기서 또 다른 문제가 발생한다. A16Z는 시장의 신호 탐지에 민감하지 않다. 즉, 각 주기의 VC 선두주자는 규모의 저주(Curse of Scale)를 피할 수 없으며, 지나치게 큰 규모는 초창기 패러다임, 특히 진화가 아닌 혁명적 메커니즘을 탐색할 동기를 약화시킨다.
- 현대 벤처 캐피털의 아버지 아서 록(Arthur Rock)은 데뷔와 동시에 정점을 찍었으며, 패어차일드(Fairchild)와 인텔(Intel)을 통해 실리콘밸리의 VC 모델을 개척했다.
- KP(Kleiner Perkins)와 시퀀오이아(Sequoia)는 VC의 기관화 모델을 도입했으나, PC와 모바일 인터넷 교차 주도권 경쟁 속에서 우위를 점했다.
- YC(Y Combinator)는 VC를 확률 기반의 대량 생산 체계로 전환하여, 멱법칙(Power Law) 아래의 중간 규모 유니콘들을 양산했다.
- 손정의와 소프트뱅크는 알리바바 중국 상장 신화를 통해 VC를 초대규모의 유사 폰지 게임으로 전환시켰다.
이처럼 기존 거대 기업이 과거 영광에 안주하는 사이, 새로운 야심가들은 제도적 혁신을 통해 자신만의 독보적 통찰력을 입증하고, 저렴한 자금을 유치해 스스로의 모험 시대를 열게 된다.
그림 설명: VC 주기의 변화
출처: @zuoyeweb3
심지어 평판 자체가 자금 조달의 수단이 되기도 한다. 파라다임(Paradigm)의 공동 창립자 매트 황(Matt Huang)은 바이트댄스(ByteDance)에 성공적으로 투자했고, 비록 바이트댄스는 상장되지 못했지만, 파라다임은 암호화폐로 전환해 새로운 기회를 포착했다. 최신 소식에 따르면, 그들은 이제 AI와 로보틱스로 전략을 확장 중이다.
답을 정정하자면, 당신이 A16Z의 LP가 되고 싶지 않고, 또 A16Z의 ‘대가’가 되고 싶지도 않다면, 아직 확대되지 않은 새로운 신호를 찾아내고, 기존 선배들을 제치기 위한 새 메커니즘을 창출해야 한다.
틈새는 이미 열렸다. 2021년 A16Z는 앤트로픽(Anthropic)의 펀딩에 ‘참여 허가’를 받지 못했고, 대신 자율적인 개인 투자자들이 초기에 베팅했다. 예를 들어, 스카이프(Skype) 공동 창립자 야안 탈린(Jaan Tallinn), 구글 전 CEO 에릭 슈미트(Eric Schmidt) 등이 A라운드를 리드했고, FTX의 SBF는 2022년에 합류해 오래도록 기억될 ‘암호화폐 × AI’의 또 다른 상상을 제공했다.
그림 설명: 포지셔닝 경쟁이 막 시작됐다
출처: @zuoyeweb3
A16Z는 더 이상 모험할 필요가 없고, SBF는 소매 투자자의 자금을 ‘효율적으로 활용(A\ Effectively)’했다. 솔로 GP에게 가장 타당한 출발점이 있다면, 클로드(Claude)의 창업 역사는 가장 전형적이다.
개인 엔젤 투자자와 달리, 솔로 GP는 전적으로 자기 연구 능력에 기반해 VC 전 과정을 운영한다. Agent 시대는 개념적으로 이해하기 쉬우나, 실천은 인간이 먼저 이행해야 한다. YC의 광범위한 베팅 모델과 달리, 솔로 GP는 여전히 각 프로젝트에 깊이 관여해야 하며, 투자 한 건 한 건이 DPI에 중대한 영향을 미친다.
A16Z는 시장 자체의 지표가 되었고, 새로운 기술 트렌드가 등장할 때마다, 후발 주자들은 A16Z보다 조금 더 빨리 행동하려 한다. 대규모 언어모델(LLM) 외에도, 그들의 관심은 이제 Agent로 옮겨갔다.
여기서 위험한 도약이 하나 있다. 즉, 규모의 경제는 대규모 언어모델에서 실현되기 어렵다. 사용자 한 명이 추가될 때마다 서버 비용이 증가하며, 소프트웨어처럼 비용을 분담할 수 없기 때문에, Agent에서도 기대했던 네트워크 효과가 나타나지 않는다. Agent 간 호출(Calling) 역시 여전히 이상적인 상태일 뿐이다.
비인간적 네트워크 효과
“1784년, 와트(Watt)는 회전식 증기기관을 개량했고, 1824년 프랑스인 카르노(Carnot)가 증기기관의 완전한 이론을 정립했다.
AI는 전부 블랙박스다. 스케일링 법칙(Scaling Law)은 바이두에서 관찰한 ‘아디왕(Adi Wang)’이 발견했고, 트랜스포머(Transformer)에 필요한 수학은 석사 수준을 넘지 않지만, 왜 석사 수준을 넘어서는 성능을 낼 수 있는지는 여전히 미스터리다.
AI는 네르드의 기회다. 당신은 최첨단 연구자들에게 자금을 전달하고, ‘힘의 기적(Miracle of Force)’을 기다리기만 하면 된다. 실리콘밸리에서 유행하는 인재 인수(M&A of Talent)가 바로 그 최고의 증거이며, 연구자(Researcher) > 데이터 > 모델 순서가 여전히 유효하다.
그러나 대규모 언어모델 자체는 수익을 회수하기 어렵다. 규모의 경제에 대한 반대 현상을 다시 강조하자면, 훈련에서 추론(Inference)으로, 대화에서 작업(Task)으로 전환하더라도 이 흐름을 막을 수 없다.
대규모 언어모델의 유일한 생존 전략은 AWS나 Cloudflare처럼 트래픽 중심 플랫폼이 되는 것이다. 생산 측 비용 감축이 불가능하다면, 반드시 소비 측의 무한한 성장을 달성해야 한다.
Agent는 돈의 기회다. 반드시 Agent를 소비 주체로 만들어야 한다. ‘주체 무한 × 소비 무한’이야말로 Agent 간 호출이 주류 담론이 된 근본 이유다.
그러나 상당한 정도에서 Agent와 Bot은 명확히 구분되지 않으며, 정확히 무엇이 Agent인지 정의하기 어렵다. 어쩌면 Bot은 이미 오래전부터 존재해 왔을지도 모른다.
그림 설명: Bot은 Agent가 아니다
출처: @Cloudflare
만약 Agent를 강제로 정의해야 한다면, 강화학습(Reinforcement Learning)에서의 ‘평가 에이전트(Evaluator Agent)’가 이번 기술 물결의 원점이다. 딥마인드(DeepMind)의 접근법에 따르면, 에이전트가 스스로 훈련 성공 여부를 평가하도록 만드는 것이 다음 단계의 지능 진화 핵심이다.
이는 클로드가 코딩 역할을 기준으로 한 분류와 크게 다르다. 코딩 관점에서의 Agent는 실질적으로 인간 프로그래머의 역할을 투영한 것이며, 우리가 ‘에이전틱 코딩(Agentic Coding)’이라고 말할 때, 이는 알파제로(AlphaZero)의 Agent 개념과 이미 완전히 이탈해 있다.
그림 설명: Agent의 고부가가치 시나리오
출처: @zuoyeweb3
이 관점에서만, Agent가 인간을 대체하고 클로드가 SaaS를 위협한다는 주장이 설득력을 갖는다. 이는 단지 인력 아웃소싱 메커니즘의 계속된 진화일 뿐이다:
- 고부가가치 시나리오로 진출: 프로그래머 다음은 회계사와 애널리스트다.
- 정규직 직원 수를 줄이는 방향: 아웃소싱 다음은 여러 Agent의 호출 수수료다.
그러나 여전히 한 가지 문제가 남아 있다. Agent는 인간의 사회적 관계를 보여주지 않으며, 실제 비즈니스 관계가 Agent 도입으로 부드러워지지도 않는다. 인간은 여전히 인간과의 교류를 선호한다.
우리는 분명 더 많은 Agent 시나리오를 창출해냈고, ‘내부’ 협업에서는 효과가 좋다. 예컨대 대기업에서 GPU로 인한 인력 감축이 잘 작동한다.
그림 설명: 고부가가치 시나리오에서는 인간이 필요 없다
출처: @trueupio
그러나 ‘외부’ 협업에서는 주의해야 한다. 이는 아직 검증되지 않았다. 2026년 5월 미국 고용이 강력히 증가했고, 비농업 고용 증가 인원은 17.2만 명으로, 주로 여가·음식·의료 등 블루칼라 분야였다. 반면 금융업계는 2.2만 명 감소했다.
인간 사회가 Agent에 대해 느끼는 공포는 현실적이지만, 과도하게 과장되어 있다.
물론, 사하라 사막에 신발이 필요한가 하는 질문처럼, 이는 모델 지능을 계속 강화하고 Agent 능력을 지속적으로 확장시키며 로보틱스에 투자하라는 신호가 될 수도 있다.
즉, Agent 경제학은 이론상으로만 성립할 뿐, 소비 측의 무한한 성장은 실현되지 않았다. 그렇다면 Agent 간 호출을 활성화하고 네트워크 효과를 창출하기 위해선 어떻게 해야 할까?
암호화폐가 Agent 시대를 선점한다
“진화는 항상 복잡성이 증가하는 방향으로 진행되지 않으며, 항상 상승세를 유지하지도 않는다.”
우리가 알고 있는 것을 정리함으로써, 미지의 위험에 대한 경고를 발령하자.
벤처 캐피탈은 기술 신호를 효과적으로 탐지하는 수단이 될 수 없으며, 이는 이제 소수의 용기 있는 이들의 게임이 되었다.
Agent는 대규모 언어모델의 생산 비용 절감을 기대하며 대량으로 억지로 생성되었으나, 이들 사이에는 자연스러운 호출 관계가 형성되지 않는다.
이 두 가지 일견 모순되는 진술은, Agent 호출을 촉진하는 신호 메커니즘을 찾는다는 점에서 교묘하게 조율된다.
단순히 Agent 자산을 발행하거나 DeFi 프로토콜을 Agent화하는 것은 무의미하다. 블록체인 상에서는 사람보다 봇이 많고, 스마트 계약 호출을 더해도 기술적 리스크만 증가할 뿐이며, 이 길은 결코 평탄하지 않다.
실천적으로 보면, 인간의 ‘제1성(First Nature)’은 Agent에 의해 대체되지 않는다. 역할 투영은 비즈니스 관계에 의존하기 때문이며, 국산 정보기술(信创)은 RTX 4090을 사지 않으며, 중미는 서로를 구매하지 않으며, 기술의 한계는 우리가 생각하는 것보다 훨씬 좁다.
그림 설명: Agent 경제 포지셔닝 경쟁
출처: @zuoyeweb3
엑사(Exa)는 Agent가 실시간·고품질 데이터를 요구하는 니즈를 타깃으로 삼아, 한번 정제한 데이터를 여러 차례 호출할 수 있도록 설계했는데, 이는 진정한 규모의 경제이지만, 클로드와 코덱스(Codex) 간 호출을 유도하기는 어렵다.
카테나(Catena)는 B2B 간 Agent의 규제 준수 금융 수요를 충족시키며, OCC(Office of the Comptroller of the Currency) 라이선스까지 신청해 B2B 규제 준수를 용이하게 하고자 한다. 이는 특수화된 네트워크 효과이지만, 규모 사용 비용을 낮추기는 어렵다.
한편, 스테이블코인을 대표로 하는 다양한 결제 프로토콜은 C2C 진입 포인트 및 정산 출구 수요를 타깃으로 하며, 경량화된 프로토콜로 사용 비용을 낮추고 마이크로페이먼트로 협업 비용을 절감한다.
하지만 이 정도로는 충분치 않다. 궁극적으로 A2A(Agent-to-Agent)의 일상적 소통을 실현하려면, 인간이 ‘영혼을 바치고’ 참여해야 한다. 트루노스(Truenorth)의 3단계 전략이 바로 이를 설명한다:
- 사람이 Agent를 활용해 거래를 수행하도록 유도한다.
- Agent가 사람의 거래 참여 방식을 학습하도록 한다.
- Agent가 블록체인 상의 거래를 주도하도록 한다.
클로드가 IBKR(International Brokers and Traders)에 접속하는 데 따르는 정책 및 법적 제약은 단지 CoPilot 수준에 머무르게 하지만, 트루노스가 하이퍼리퀴드(Hyperliquid)를 이용해 실전 거래를 수행하는 것은 비교적 어렵지 않다.
그러나 인간이 기꺼이 Agent의 지시를 따르도록 만드는 일은 여전히 매우 먼 미래의 이야기이며, VC의 상상력보다 훨씬 더 멀다.
그림 설명: 결제+거래 > 수익
출처: @zuoyeweb3
Agent와 금융의 결합 시도에서, ‘결제에 우선 투자하고, 다음으로 거래에 투자한다’는 전략이 압도적인 주류 구조를 차지한다.
결제는 매우 확실하다. 페이팔(PayPal)과 스트라이프(Stripe)의 시장 점유율은 모두 스테이블코인화될 것이며, 스테이블코인 역시 Agent화될 것이다.
거래는 전망이 밝다. 심슨스(Simons)에서 제인 스트리트(Jane Street), 그리고 양성은(梁聖恩)이 아직도 갚지 못하는 환팡(Huāng Fāng,幻方)에 이르기까지, VC에게는 무한한 상상력을 자극한다.
그러나 이 모든 것들은 우리가 상상하는 ‘Agent가 결제와 거래를 장악한다’는 개념과는 다르다.
양적 투자(Quant)는 ‘컴퓨팅 파워 패권’을 구축하며, 이는 여전히 인간 대비 속도 우위이며, 거래는 ‘채널 우위’를 확보하는데, 이는 여전히 은행 대비 수수료 우위다.
이러한 격차가 바로 문제다. VC는 인간이 Agent에 의해 능동적으로 대체되기를 바라지만, A16Z는 이에 무력하다. 자금 투입만으로는 새로운 소셜 플랫폼인 클럽하우스(Clubhouse)나 타운스 프로토콜(Towns Protocol)의 성공을 이끌 수 없었듯, 훨씬 복잡한 금융 Agent 시나리오에서는 그냥 ‘완전히 포기’할 수밖에 없다.
DeFi의 성공 사례를 참고한다면, Agent가 자금에 직접 접근하도록 하여, 저빈도·소액으로 가능성을 검증한 후, 비로소 고빈도·대액의 일상적 사용으로 확대해 나가야 한다.
예를 들어, 도로 위에 FSD 기반 테슬라 로보택시(Robotaxi)만 가득 차 있다면, 인간과 AI가 혼합 운행하는 것보다 오히려 더 안전할 수 있다. 그러나 이를 실현하기 위해선, 오히려 인간이 먼저 실험 대상이 되어야 한다:
- 소수의 사람이 AI 보조 운전을 사용함으로써, 인간 운전자에 대한 기술적 평등을 확립한다.
- 소수의 사람이 AI 보조 운전을 사용할 때의 사망·부상률을 낮추고, 보상 메커니즘을 마련한다.
즉, Agent가 ‘돈을 만지는’ 메커니즘을 구축하는 것이, Agent가 ‘돈을 버는’ 것보다 사용자 전환을 더 쉽게 유도한다. Agent가 충분한 자금 관련 경험을 축적해야만, 인간은 더 이상 고민하지 않고 ‘확인’ 버튼만 계속 누르게 된다.
Agent가 시장에 능동적으로 참여해야만 시장의 효율성과 안전성이 향상된다. 이를 다음과 같이 이해할 수 있다. Agent가 수익을 추구하는 과정 자체가 곧 시장 효율성 향상의 과정이며, 점진적으로 자립(self-bootstrapping)해 C++로 C++을 작성하고, Agent로 Agent를 최적화한다.
거래는 Agent의 종착지이지만, 그 이전에는 긴 타원형 트랙을 돌며 준비해야 한다.
금융이라는 고부가가치 분야에서, 블록체인은 개방형 금융 실험장이며, 스테이블코인은 Agent가 시장을 최적화하는 과정을 증명하는 증서다. 이는 규모나 자원 투입과 무관하며, 오직 메커니즘의 설계와 확장과 관련 있다.
맺음말
“인생 어디에도 주기가 없지 않으며, 주기가 없다면 우리의 시대적 배당금도 없다. 언제나 새 세대가 구세대를 능가한다.”
VC는 점점 더 작아지고, 더 개인화되고 있다. 솔로 GP也好, OPC(Offshore Private Company)也好, 현재까지 솔로 GP가 OPC에 투자하는 것이 주류가 된 사례는 관측되지 않았다. 기술 물결의 불확실한 흐름 속에서, 어떤 패러다임이 주류가 될지 아무도 모른다.
‘소프트웨어가 세상을 집어삼킨다(Software is eating the world)’는 말은, 2000년대 초 인터넷 버블 이후 오히려 20년 이상의 장기 배당금을 가져왔다. 이제 우리는 ‘Agent가 소프트웨어를 집어삼키는’ 새 시대에 접어들었다.
Agent 자체는 개발 도구이며, 생산성 진화의 상징이지만, 아직 Agent로 개발된 소프트웨어가 국민적 애플리케이션이 된 사례는 없다. 이는 사실이다. @SpaceX, OpenAI, @AnthropicAI의 세 차례 IPO 이후, 베이스 모델(Base Model)의 포지셔닝 경쟁은 종료되었다.
만약 이것이 새로운 장기 배당금이라면, @dragonfly_xyz, ParaFi, Haun, @paradigm, a16z 등 최근 자금을 조달한 암호화폐 VC들은 계속해서 규모를 확장할 것인가, 아니면 5cc와 같은 특정 예측 시장 전문 펀드가 등장할 것인가—이 모든 것은 새로운 투자 열풍 속에서 실력을 드러낼 것이다.
심지어 전체 DeFi 산업도 새로운 패러다임 업데이트를 겪게 될 것이다. 지난 두 개의 콘드라티예프(Kondratiev) 주기 동안, 금융 시스템의 혁신은 계속해서 진화해왔고, 이번엔 Agent와 스테이블코인이 이중 혁명의 새 출발점이 될 것이다.
암호화폐는 작다. 그러나 세상은 크다. 함께 지켜보자!
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