AI agents는 더 이상 실험실 개념이 아니다. 지금 이 순간에도 이들은 사람이 “확인” 버튼을 누르지 않아도, 트레이드를 실행하고, 프로토콜 재무금을 관리하며, 여러 블록체인에 걸쳐 결제를 라우팅하고 있다.
이 변화는 블록체인이 설계될 때 아무도 완전히 해결하지 못한 문제를 만든다.
지금 존재하는 모든 지갑, 가스 모델, 서명 표준은 키보드 앞에 앉아 있는 인간을 전제로 만들어졌다. 하지만 AI 에이전트는 인간이 아니며, 이 불일치는 대부분의 크립토 투자자가 생각하는 것보다 훨씬 심각하다.
자율 에이전트가 전용 온체인 인프라를 필요로 하는 이유를 이해하는 것은 두 가지를 동시에 이해하는 열쇠다.
첫째, 왜 NEAR Protocol (NEAR)과 Bittensor (TAO) 같은 프로토콜이 지금 개발자의 관심을 끌고 있는지.
둘째, 왜 AI-크립토 내러티브가 단순 토큰 투기를 넘어 실제 아키텍처 논쟁 단계로 진입했는지다.
요약
- AI 에이전트는 지속적인 정체성, 시드 문구 보관, 기계 속도의 가스 마찰 처리 능력이 없어 기존 암호화폐 지갑을 사용할 수 없다.
- 프로그래밍 가능한 에이전트 계정, 가스 없는 실행, 체인 간 인텐트 라우팅 등 전용 에이전트 인프라를 구축하는 블록체인 프로젝트가 등장하고 있다.
- AI-크립토 내러티브를 지켜보는 투자자는 AI 토큰이 아니라 인프라 레이어에 집중해야 한다. 지갑과 실행 프리미티브가 실제 병목 지점이기 때문이다.
크립토 맥락에서 AI 에이전트란 무엇인가
“AI 에이전트”라는 용어는 느슨하게 쓰이므로, 온체인에서 실제로 무엇을 의미하는지 명확히 할 가치가 있다.
블록체인 맥락에서 AI 에이전트는 입력을 인지하고, 목표를 설정하며, 시간에 걸쳐 자율적으로 트랜잭션을 실행할 수 있는 소프트웨어다. 단순히 호출에 응답만 하는 스마트 컨트랙트와 달리, 스스로 행동을 시작할 수 있다는 점에서 다르다. 또한 고정된 스크립트를 따르며 동작하는 전통적인 의미의 봇과도 다르다. AI 에이전트는 추론하고, 전략을 조정하며, 고정된 스크립트 없이 여러 프로토콜과 상호작용할 수 있다.
에이전트는 대략적인 계층 구조로 나눌 수 있다.
단순한 에이전트는 대출 풀을 모니터링하다가 비율이 벗어나면 포지션을 재조정할 수 있다. 더 복잡한 에이전트는 다른 에이전트와 협상하고, 오라클로부터 온 오프체인 데이터를 평가하며, 세 체인에 걸친 결제를 단일한 조정 시퀀스로 분할해 실행할 수도 있다.
가장 야심 찬 설계는 한층 더 나아간다. 서로에게 하위 작업을 위임하고, 수백만 달러에 달하는 자산을 집단적으로 관리하는 에이전트 네트워크다.
블록체인 위의 AI 에이전트는 트랜잭션에 응답만 하는 것이 아니라, 트랜잭션을 스스로 시작할 수 있는 소프트웨어다. 이 단 하나의 차이가 기존 지갑 설계에 내재된 거의 모든 가정을 깨뜨린다.
이들 모두를 묶는 공통점은, 에이전트가 무언가 유용한 일을 하려면 온체인에서 가치를 보유하거나 접근할 수 있어야 한다는 점이다. 가스를 지불해야 하고, 서명 키가 필요하며, 트랜잭션에 걸쳐 지속되는 일종의 정체성이 필요하다. 그리고 이 모든 일을 사람의 개입 없이, 잠재적으로 하루 수천 번씩, 기계 속도로 처리해야 한다.
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표준 지갑이 에이전트에 실패하는 세 가지 이유
크립토 생태계는 지난 10년간 사용자 지향 지갑을 구축하는 데 집중해 왔다. 하드웨어 지갑, 브라우저 확장, 모바일 앱, 멀티시그 설정 등은 모두 하나의 핵심 문제를 해결한다. 인간의 개인 키 를 안전하게 보관하면서, 그 인간이 트랜잭션에 서명하기 편리하게 만드는 것이다. 모든 설계 가정은 이 인간-참여 모델에서 나온다.
AI 에이전트는 이 가정들 가운데 세 가지를 즉시 깨뜨린다.
키 보관이 첫 번째 문제다. 기존 지갑은 시드 문구나 개인 키를 어딘가 안전한 곳에 보관해야 한다. 인간에게 “안전”이란 하드웨어 지갑이거나 비밀번호 관리자다. 클라우드 인프라에서 동작하는 AI 에이전트에게 안전이란, 제3자가 침해하거나 교체하거나 접근할 수 있는 환경에 키를 내장해야 한다는 의미다. 에이전트는 시드 문구를 암기할 수 없고, 생체 인증을 사용할 수도 없다. 반드시 프로그램적으로 키를 보유해야 하며, 이때마다 에이전트 하나하나가 잠재적인 공격 표면이 된다.
가스 마찰이 두 번째 문제다. 모든 Ethereum (ETH) 트랜잭션은 보낸 사람이 가스를 위해 ETH 를 보유해야 한다. 에이전트가 열 개 체인에서 실행된다면, 열 개의 네이티브 가스 토큰을 보유하고, 각 체인별 잔고를 관리하며, 잔고가 줄어들 때마다 보충해야 한다. 인간 시간 규모에서는 그럭저럭 관리 가능하다. 하지만 기계 시간 규모에서는, 에이전트가 작업 도중 가스 잔고를 다 써버리고도 조용히 실패해, 복구 경로가 없는 다단계 작업을 망가뜨릴 수 있다.
트랜잭션 속도와 논스 관리가 세 번째 문제다. 이더리움 스타일 계정은 재실행 공격을 막기 위해 순차적인 논스를 사용한다. 대부분의 네트워크에서 하나의 계정은 동시에 하나의 보류 중 트랜잭션만 가질 수 있다. 하나의 계정에서 초당 50개의 트랜잭션을 쏴야 하는 에이전트는 스스로의 대기열에 막혀 버린다. 여러 에이전트가 하나의 계정을 공유하면 문제는 기하급수적으로 악화된다.
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블록체인 프로젝트는 에이전트 인프라 문제를 어떻게 해결하고 있나
크립토 업계는 이 문제를 여러 방향에서 동시에 접근하고 있고, 해결책은 몇 가지 공통 프리미티브로 수렴하는 중이다.
프로그래밍 가능한 에이전트 계정이 가장 기초적인 해결책이다. 에이전트에 표준 외부 소유 계정을 주는 대신, 새로운 계정 모델은 개발자가 계정 수준에서 규칙을 붙일 수 있게 해 준다. 이 규칙은 에이전트가 무엇을 할 수 있는지, 시간당 얼마의 가치를 이동할 수 있는지, 어떤 프로토콜과 상호작용할 수 있는지, 어떤 조건에서 인간이 개입해 오버라이드할지 등을 지정할 수 있다. NEAR Protocol 의 체인 추상화 레이어는 여기서 가장 앞선 사례 중 하나로, 단일 에이전트 정체성이 여러 체인에 걸친 키와 계정을 제어할 수 있게 해 주며, 에이전트가 각 체인의 네이티브 키 포맷을 별도로 관리할 필요가 없다.
가스 없는 실행과 페이마스터는 멀티 토큰 가스 문제를 제거한다. 이더리움의 계정 추상화 표준인 ERC-4337은 “페이마스터”라는 개념을 도입했다. 이는 사용자나 에이전트를 대신해 가스를 후원하는 제3자다. 에이전트가 서명된 인텐트를 보내면, 페이마스터가 ETH 로 가스를 지불하고, 에이전트는 자신이 보유한 어떤 토큰으로든 페이마스터에게 상환한다. AI 에이전트에게 이는, Arbitrum (ARB)에서 작업을 수행하는 에이전트가 ARB 나 ETH 를 별도로 보유할 필요가 없음을 의미한다. 하나의 국고 토큰만으로 운영하고, 페이마스터 인프라가 변환을 처리하게 맡길 수 있다.
인텐트 기반 라우팅이 세 번째 기둥이다. 에이전트가 트랜잭션의 모든 단계를 구체적으로 지정하는 대신, “이 다섯 개 DEX 에서 1,000 USD Coin (USDC) 을 최적의 레이트로 스왑해 Solana (SOL) 체인에서 정산하라” 같은, 달성하고자 하는 목표를 방송한다. 그러면 솔버 네트워크가 그 인텐트를 충족하기 위해 경쟁하면서, 체인 간 복잡성을 스스로 처리한다. 이는 에이전트가 자연스럽게 추론하는 방식, 즉 실행 단계가 아니라 “목표” 단위 사고와 잘 맞는다.
NEAR 의 체인 추상화는 하나의 에이전트 정체성이 Bitcoin (BTC), 이더리움, 솔라나에 걸쳐 세 개의 서로 다른 키 포맷을 관리하지 않고도 동작하게 해 준다. 이는 단순 마케팅이 아닌, 진짜로 새로운 인프라다.
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Bittensor 서브넷 모델이 보여주는 에이전트 간 경제
Bittensor 는 문제를 다른 방향에서, 그러나 상호 보완적인 방향에서 접근한다. 이 프로젝트는 지갑과 실행 레이어를 풀려 하지 않는다. 대신 경제 레이어를 다룬다. AI 모델이 제공하는 지능에 대해 어떻게 대가를 받으며, 다른 에이전트나 사용자는 어떻게 중앙화된 API 제공자를 거치지 않고 그 지능에 비용을 지불할 수 있을까?
각 Bittensor 서브넷을 특화된 AI 마켓으로 생각할 수 있다. 검증자는 결과물의 품질에 따라 마이너를 점수화하고, 기여한 가치에 비례해 TAO 가 마이너에게 흘러 간다.
따라서 언어 모델 추론, 이미지 인식, 금융 예측이 필요한 AI 에이전트는 관련 서브넷을 쿼리하고 TAO 로 지불하면 된다. OpenAI 나 Google 계정이 필요 없다. 신용카드도, 기업용 약관 동의도 필요 없다.
이렇게 열리는 에이전트-대-에이전트 결제 루프가, Bittensor 를 토큰 가격 이상의, 아키텍처 차원에서 흥미롭게 만드는 지점이다.
디파이 포트폴리오를 관리하는 에이전트 A가 Bittensor 서브넷에서 동작하는 에이전트 B를 고용해 리스크 분석을 맡기는 장면을 상상해 보자. 에이전트 B는 에이전트 A에게 TAO 로 인보이스를 발행한다. 전체 트랜잭션은 온체인에 기록되고, 감사 가능하며, 사람의 개입이 필요 없다. 이것이 인프라 레벨의 에이전트-대-에이전트 커머스다.
Bittensor 가 여전히 풀어야 할 과제는 지연 시간이다. 온체인 결제는 수 초에서 수 분이 걸리는 반면, 많은 AI 에이전트 작업은 1초 미만 응답이 필요하다. 프로토콜은 이 격차를 줄이기 위해 결제 채널과 오프체인 청산을 구축 중이지만, 현재로서는 실시간 애플리케이션에 실질적인 제약으로 남아 있다.
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Venice Token 과 프라이빗 AI 추론의 역할
에이전트 인프라에서 가장 간과되는 요소 중 하나가 프라이버시다. When an AI agent processes sensitive financial data, manages a user's portfolio strategy, or handles personal communications, routing that data through a centralized inference provider creates a serious privacy and security risk. The provider can log, sell, or be compelled to disclose the data.
Venice Token (VVV)는 프라이빗 AI 추론을 프로토콜의 기본 요소로 구축하고 있다. 핵심 아이디어는 추론이 검증 가능하고 검열 저항적이어야 한다는 것이다. 즉, 어떤 중앙 주체도 입력값을 들여다보거나 출력값을 억압할 수 없어야 한다. 고가치 금융 포지션을 관리하는 AI 에이전트에게 이는 사치 기능이 아니라, 필수 요구사항이다. 대규모 거래를 집행하는 에이전트는 제3자가 운영하는 서버 팜에 자신의 전략을 미리 노출해서는 안 된다.
좀 더 넓은 관점에서 보면, 에이전트 인프라는 단일 레이어로 해결되는 문제가 아니다. 실행(지갑과 가스), 라우팅(인텐트와 크로스체인), 경제(에이전트 간 결제), 그리고 프라이버시(감시 없는 추론)가 모두 함께 작동해야 자율 에이전트가 의미 있는 자본을 프로덕션 규모에서 운용할 수 있다. 현재 이 네 가지를 모두 제공하는 단일 프로토콜은 없다. 이 레이어들을 조합할 수 있는 프로젝트들이 가장 방어력 높은 포지션을 구축하고 있는 셈이다.
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누가 지금 당장 이 내용을 이해해야 하는가
이것은 개발자만을 위한 주제가 아니다. 2026년 암호화폐 시장에 자본을 배분하는 누구든, AI 에이전트 인프라에 대한 작동 가능한 멘탈 모델이 필요하다. 이 내러티브가 실제 토큰 흐름과 실제 프로토콜 개발을 동시에 견인하고 있기 때문이다.
개인 투자자들은 AI-크립토 트렌드를 따라가면서 이름이나 마케팅에 "AI"가 붙은 토큰에 주로 주목하는 경향이 있다. 더 지속력 있는 질문은 어느 프로토콜이 핵심 인프라를 소유하느냐이다. 예를 들어 에이전트 계정 표준, 페이마스터 네트워크, 인텐트 라우팅 레이어, 검증 가능한 추론 등이 그것이다. 이런 것들이 AI 에이전트 경제에서 곡괭이와 삽에 해당하는 포지션이다.
DeFi 참여자들은 AI 에이전트가 많은 프로토콜에서 지배적인 카운터파티 계층이 되어가고 있음을 이해해야 한다. 예를 들어 Hyperliquid (HYPE)는 이미 선물 거래량의 상당 부분이 알고리즘 및 반자율 시스템에서 나오고 있다. 완전 자율형 에이전트가 고도화될수록, 에이전트 친화적인 트랜잭션 패턴을 수용하는 프로토콜이 그렇지 않은 프로토콜보다 더 깊은 유동성을 끌어오게 될 것이다.
어느 스마트 컨트랙트 플랫폼 위에서든 개발을 하는 개발자들은, 자신이 겨냥하는 에이전트 사용 사례를 해당 플랫폼의 계정 모델과 가스 시스템이 제대로 지원할 수 있는지 평가해야 한다. NEAR의 체인 추상화와 이더리움의 ERC-4337은 이를 해결하기 위한 두 개의 경쟁적 비전이며, 이 선택은 다른 어떤 아키텍처 결정만큼이나 중요하다.
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결론
크립토에서의 AI 에이전트 내러티브는 실제로 존재하지만, 그 깊이는 일상적으로 과소평가된다.
대화는 흔히 "AI 토큰이 오르고 있다"는 수준에서 멈춘다. 더 중요한 이야기는 온체인 자율 에이전트를 위한 기반 인프라가 바로 지금, 블록 하나하나 쌓이며 구축되고 있다는 점이다.
표준 지갑, 순차 논스, 멀티 토큰 가스 요구사항은 인간을 위해 설계되었다. 하루에 몇 건의 트랜잭션을 실행하는 사람 입장에서는 사소한 마찰이지만, 수천 건을 실행하는 기계에게는 치명적이다.
이 마찰을 해소하려면 새로운 계정 모델, 새로운 결제 표준, 에이전트 간 상거래를 위한 새로운 경제적 프리미티브가 필요하다.
NEAR의 체인 추상화, Bittensor의 서브넷 경제, Venice의 프라이빗 추론 레이어는 각각 이 문제의 다른 한 모퉁이를 다룬다. 그 어느 것도 단독으로 완전한 해답은 아니다.
이번 사이클에서 진정으로 중요한 프로젝트들이 반드시 가장 거대한 언어 모델을 갖고 있다거나, 가장 화려한 데모를 선보이는 것은 아니다.
모든 AI 에이전트가 결국 필요로 하게 될 인프라 레이어를 구축하는 프로젝트들이다. 무언가에 비용을 지불하고, 자신이 누구인지 기억하며, 그러는 와중에도 자신의 전략을 제3자에게 노출하지 않게 해주는 그런 레이어 말이다.
AI-크립토 내러티브의 다음 주요 국면이 전개되기 전에, 이해해 둘 가치가 있는 베팅이 바로 이것이다.
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