블록체인에서 자율적으로 작동하도록 설계된 AI 에이전트는 구조적 한계에 부딪히고 있다. 보고서에 따르면, 현재 인프라가 머신 네이티브 의사결정을 제대로 지원하지 못하면서 온체인 금융에서의 광범위한 도입이 지연될 수 있다는 것이다.
블록체인은 퍼미션리스 접근, 조합성, 프로그래머블 자산을 제공하지만, 자율 시스템이 경제적 의미를 해석하고 신뢰를 검증하며 실시간으로 행동을 조정하는 데 필요한 핵심 레이어가 부족하다고 Galaxy의 보고서는 지적한다.
신뢰와 신원 레이어의 부재가 만드는 위험
보고서는 블록체인이 정합한(표준) 계약을 식별하거나 진위 여부를 검증하는 네이티브 메커니즘을 제공하지 않는다고 강조한다. 모든 스마트 계약은 프로토콜 수준에서 동일하게 유효한 것으로 보이기 때문에, 에이전트는 합법적인 애플리케이션과 악의적이거나 무관한 배포물을 구분하기 어렵다.
이 때문에 에이전트는 온체인 밖의 레지스트리, 큐레이션된 리스트, 확률적 추론에 의존할 수밖에 없고, 이는 자본이 잘못 배분될 위험을 키운다. 최근 에이전트가 유해한 계약과 상호작용했거나 상태를 잘못 해석한 사례는 이러한 공백이 어떻게 직접적인 재정 손실로 이어질 수 있는지를 보여준다.
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데이터 단편화가 자율 의사결정을 제한
또 다른 제약은 블록체인 데이터 구조 방식에 있다. 프로토콜은 수익률, 위험, 유동성과 같은 표준화된 경제 정보가 아니라, 원시 기술적 출력만 노출한다.
그 결과 에이전트는 파편화된 소스에서 이런 신호를 다시 구성하거나, 서드파티 인프라에 의존해야 한다. 이 과정에서 지연, 비일관성, 추가적인 신뢰 가정이 발생한다.
이는 특히 빠르게 변하고 적대적인 환경에서 에이전트가 기회를 동적으로 평가하기 어렵게 만든다.
머신 네이티브 금융 인프라로의 전환
연구 결과는 현재 블록체인 시스템이 ‘해석’이 아닌 ‘실행’에 최적화되어 있음을 시사한다. AI 에이전트가 사전 프로그램된 전략에서 실시간 추론으로 옮겨가려 할수록, 표준화된 데이터·신원·조정 레이어의 부재가 병목이 된다.
온체인 혁신의 다음 단계는, 에이전트가 인간 개입 없이도 안전하게 기회를 탐색·평가·실행할 수 있게 하는 머신 네이티브 인프라 구축에 달려 있을 수 있다.
그때까지는, 결정론적 실행과 경제적 이해 사이의 간극 때문에 완전한 자율 온체인 금융은 제약을 받을 수밖에 없다.
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