두 개의 혁신적인 기술 - 인공지능과 블록체인 - 이 더 이상 평행선 상으로 발전하지 않습니다. 그것들은 융합되고 있으며, 그 결과는 전례 없는 것입니다: 인간의 개입 없이 가치를 보유하고, 의사 결정하고, 거래하는 자율 소프트웨어.
2025년 10월 코인베이스는 Payments MCP를 출시했습니다. 이는 AI 에이전트가 암호화폐 지갑, 온램프 및 스테이블코인 결제에 직접 액세스할 수 있도록 하는 모델 컨텍스트 프로토콜 구현입니다. 대형 언어 모델 Claude, Gemini, Codex는 처음으로 암호화 경제와 네이티브 상호작용을 할 수 있으며, 지갑을 만들고 자금을 조달하며 간단한 자연어 프롬프트를 통해 결제를 실행할 수 있습니다.
이것은 단순한 개발자 도구에 그치지 않습니다. 이는 디지털 시스템을 통해 가치가 이동하는 방식에 대한 근본적인 변화를 나타냅니다. Coinbase의 개발자 플랫폼에 대한 엔지니어링 책임자인 Erik Reppel은 암호화폐를 "기계에 고유하게 적합하다"고 설명하며, 그것이 "모든 프로그램이 사용할 수 있는 유일한 개방형, 디지털 네이티브 결제 표준"이라고 강조했습니다.
그 영향은 자동화 거래를 훨씬 넘어섭니다. AI 에이전트는 탈중앙화 금융 프로토콜에 참여하고, 디지털 정체성을 관리하고, 탈중앙화 자율 조직에서 협조하며, 심지어 자체 서비스를 창출 및 금전화합니다. AI 암호화 부문은 2025년 319억 달러의 시장 자본화를 달성했습니다. 이는 전체 암호화폐 시장의 0.80%를 나타내며, 200개 이상의 활동적인 AI 토큰과 42억 7천만 달러의 일일 거래량이 있습니다.
이 융합은 두 분야의 근본적인 제한을 해결합니다. AI 시스템은 정보 처리를 넘어 경제 활동에 참여하는 데 어려움을 겪었습니다. 블록체인 네트워크는 정교한 금융 인프라에도 불구하고 대부분 인간 입력에 반응적입니다. 암호화 레일을 사용하는 AI 에이전트는 이 격차를 메우고, 산업 관찰자들이 "에이전트 상거래"라고 부르는 것을 창출합니다. 이는 기계들이 행동을 추천하는 것뿐만 아니라 프로그래머블 머니가 코드의 속도로 움직이는 것을 실행하는 새로운 패러다임입니다. Content: AI 시스템이 사용 가능한 기능을 발견하고, 그들의 파라미터를 이해하며, 안전하게 실행할 수 있는 표준화된 방법. 지급 MCP의 맥락에서 이 기능들은 지갑 생성, 자금 조달, 결제 실행을 포함합니다.
x402 결제 프로토콜: HTTP 402 "결제 필요" 상태 코드에 기반을 두고, x402는 HTTP를 통해 즉각적인 스테이블코인 결제를 가능하게 합니다. AI 에이전트가 유료 자원에 접근해야 할 때, 서버는 402와 결제 지침에 따라 응답합니다. 에이전트는 자동으로 결제를 구성하고 전송하며, 확인을 받고 액세스를 얻습니다 - 모든 것이 동일한 요청 사이클 내에서 이루어집니다.
실행 계층: 이는 실제 온체인 작업을 처리합니다. 에이전트가 결제를 결정할 때, 지급 MCP는 CoinBase의 인프라와 상호 작용하여 Base 네트워크(Ethereum Layer 2) 상의 거래를 생성하고, 이를 안전하게 서명하고, 블록체인에 전송합니다. 전체 과정은 몇 초 안에 이루어집니다.
실무 적용 방식
사용자 경험은 의도적으로 간단하게 설계되었습니다. 개발자 또는 사용자가 AI 어시스턴트 - 현재 Claude Desktop, Google Gemini, Codex, 그리고 Cherry Studio와 호환됩니다 - 를 결제 MCP에 빠르게 구성하여 연결합니다. API 키가 필요하지 않습니다. 그런 다음 어시스턴트는 다음과 같은 명령을 실행할 수 있습니다:
"지갑을 생성하고 50달러로 자금 조달하기" "이 주소로 5 USDC 지불하기" "잔액을 확인하고 절반을 내 저축 지갑으로 보내기"
비하인드 씬에서 워크플로우는 여러 단계를 거칩니다:
-
의도 인식: AI 모델이 자연어 요청을 분석하여 특정 MCP 기능과 매핑합니다.
-
지갑 관리: 신규 사용자에게는 지급 MCP가 비수탁형 지갑을 생성합니다. 사용자는 이메일 주소로 자금을 조달할 수 있습니다 통합 온램프를 통해, 복잡한 설정이 필요하지 않습니다.
-
승인: 거래 실행 전에 시스템은 설정된 지출 한도와 승인 규칙을 검토합니다. Erik Reppel이 설명한 바에 따르면, "Payments MCP를 통해, 당신은 에이전트를 위한 한도를 설정할 수 있습니다. 그들은 당신이 명시적으로 준 전용 자금을 가지고 있으며, 주요 지갑에 접근하지 못합니다."
-
거래 구성: 시스템은 적절한 온체인 거래를 구축하며, 가스 수수료와 최적 경로를 계산합니다.
-
실행: 거래는 서명되어 블록체인에 전송됩니다. Base 네트워크 상에서 USDC를 사용하는 거래의 경우, Coinbase의 호스팅된 촉진자가 수수료 없는 결제를 가능하게 합니다.
-
확인: 에이전트는 거래의 확인을 받고, 후속 조치를 이어갈 수 있습니다.
x402 통합
x402 프로토콜은 진정한 프로그램 상거래를 가능하게 하기 때문에 특히 중요합니다. Cloudflare의 블로그 게시물에서 설명한 바와 같이, "매일 Cloudflare의 사이트들은 그들의 콘텐츠와 전자상거래 스토어에 접속하려는 봇과 크롤러에게 10억 건 이상의 HTTP 402 응답 코드를 보냅니다." 이전에는 이런 응답이 무시되었고, 자동화된 시스템이 결제 요청을 이행할 표준 방식이 없었습니다.
x402를 통해 이는 완전히 변화합니다. 프로토콜은 다음을 정의합니다:
- 서버가 결제 요구 사항(금액, 수신자, 허용된 토큰)을 어떻게 전달하는지
- 클라이언트가 결제 증명을 요청에 어떻게 구성하고 첨부하는지
- 중개자가 거래를 어떻게 검증하고 정산하는지
- 서버가 결제를 어떻게 확인하고 리소스를 제공하는지
이것은 인터넷에서 사용량에 따라 지불하는 모델에 대한 보편적인 패턴을 만듭니다. 주제를 연구하는 AI 에이전트가 프리미엄 데이터 소스에 대한 접근료를 자동으로 지불할 수 있습니다. 계산을 수행하는 봇이 필요에 따라 클라우드 리소스를 지불할 수 있습니다. 가상 비서가 단일 쇼핑 여행에서 여러 상인으로부터 상품을 구매할 수 있습니다.
Coinbase와 Cloudflare는 2025년 9월에 x402 Foundation을 공동 발표했습니다. 이 재단은 x402가 HTTP, TCP/IP 및 기타 인터넷 프로토콜이 관리되는 방식과 유사하게 중립적인, 개방형 표준으로 자리를 잡도록 목표합니다. Matthew Prince, Cloudflare의 CEO가 언급했듯이, "인터넷의 핵심 프로토콜은 항상 독립적인 관리에 의해 주도되어 왔으며, 우리는 Coinbase와 함께 x402가 에이전트 상거래의 핵심 프로토콜이 될 가능성이 있기 때문에 그와 같은 길을 보장하기 위해 자랑스럽게 일하고 있습니다."
기술 보호 조치
보안은 지급 MCP 설계의 중심입니다. 여러 메커니즘이 사용자와 에이전트를 보호합니다:
지출 한도: 사용자는 거래당 및 기간별로 에이전트가 지출할 수 있는 최대 금액을 설정합니다. Reppel이 설명했듯이, "예를 들어, 어떤 에이전트가 최대 10센트를 자유롭게 지출할 수 있지만, 그 이상은 승인이 필요하도록 할 수 있습니다."
승인 워크플로우: 특정 임계값을 초과하는 거래의 경우, 시스템은 실행 전에 명시적인 사람의 승인을 요구할 수 있습니다.
지갑 분리: 에이전트 지갑은 사용자의 주요 보유액과 분리되어 있어, 에이전트가 손상되거나 예기치 않게 행동할 경우 노출이 제한됩니다.
로컬 실행: 시스템은 원격 서버가 아닌 사용자의 기기에서 로컬로 실행됩니다. 이는 개인 정보 보호를 강화하고 사용자가 직접 제어할 수 있게 합니다.
감사 추적: 모든 거래는 온체인에 기록되어 에이전트 활동에 대한 투명하고 변하지 않는 기록을 제공합니다.
현재 한계 및 로드맵
지급 MCP는 특정 제약으로 출시되었습니다. 현재 Base 네트워크 상의 USDC 스테이블코인만 지원합니다. ChatGPT는 아직 호환되지 않습니다. 그러나 Coinbase의 발표에 따르면, "더 많은 모델과 개발자 도구 지원을 증대할 계획입니다."
왜 중요한가?
지급 MCP는 최초의 AI-블록체인 통합이라기보다 다음과 같은 중요한 요소를 결합하여 중요한 것입니다:
- 사용 용이성: API 키가 없고 복잡한 설정도 없습니다. 사용자는 몇 분 안에 시작할 수 있습니다.
- 폭넓은 호환성: 여러 주요 AI 모델과 즉시 작동합니다.
- 실제 경제 활동: 테스트넷이나 시뮬레이션이 아닌, 공용 네트워크에서 실제 가치를 거래합니다.
- 개방형 표준: 모든 개발자가 구현할 수 있는 개방형 프로토콜(MCP 및 x402)을 기반으로 구축되었습니다.
- 기업급: 공공 거래, 규제된 거래소에 의해 배포되며, 기관 규정 준수 기준을 유지합니다.
이 조합은 AI 에이전트와 암호화 인프라가 어떻게 상호 작용해야 하는지에 대한 청사진을 만듭니다. 이러한 표준을 기반으로 더 많은 개발자가 구축함에 따라, 자율적인 경제 활동의 광범위한 생태계가 가능해집니다.
기술 심층 분석: AI 에이전트가 블록체인과 상호 작용하는 방법
AI 에이전트를 블록체인 인프라와 연결하는 기술 아키텍처를 이해하려면, 스택의 여러 레이어를 살펴봐야 합니다. 각 레이어는 신원, 의사결정, 실행, 보안과 관련된 특정 문제를 해결합니다.
에이전트 아키텍처
현대의 암호화에서 AI 에이전트는 일반적으로 모듈식 아키텍처를 따릅니다:
인지 레이어: 에이전트가 그들의 환경을 이해해야 합니다. 이에는 다음이 포함됩니다:
- 온체인 데이터 수집: 거래 내역, 스마트 계약 상태, 토큰 잔액, 유동성 풀 조건을 블록체인 노드 또는 인덱싱 서비스에서 바로 읽어오기.
- 오프체인 데이터 통합: 가격 오라클, 소셜 미디어 감정 피드, 뉴스 소스 및 기타 외부 정보와 연결.
- 자연어 처리: 인간의 지시를 이해하고 이를 실행 가능한 행동으로 변환.
추론 레이어: 에이전트의 "두뇌"로, 일반적으로 다음에 의해 공급됩니다:
- 대형 언어 모델(LLM): Claude, GPT-4 또는 특화된 암호화 중심의 LLM과 같은 모델들이 의도를 해석하고, 다중 단계의 행동을 계획하며 설명을 생성합니다.
- 특화된 AI 모델: 가격 예측, 사기 탐지, 감정 분석 같은 특정 작업에 훈련된 머신 러닝 모델.
- 의사결정 논리: 허용 가능한 경계 내에서 에이전트 행동을 제한하는 규칙 엔진 및 발견적 방법.
행동 레이어: 블록체인과 상호 작용하는 실행 환경:
- 거래 구성: 적절하게 형식화된 거래를 빌드하고 가스 수수료를 추산하며 최적 경로를 결정.
- 서명 생성: 개인 키를 노출하지 않고 안전하게 거래 서명.
- 전송 및 확인: 네트워크에 거래를 보내고 성공적 실행을 모니터링.
학습 레이어: 지속적인 개선 메커니즘:
- 성능 추적: 에이전트 행동 결과(성공한 거래, 실패한 거래 등) 기록.
- 전략 최적화: 강화 학습이나 기타 기법을 사용하여 의사결정을 시간에 따라 개선.
- 모델 세부 조정: 새로운 데이터와 피드백을 기반으로 AI 모델 업데이트.
키 관리 및 보안
아마도 가장 중요한 기술적 과제는 AI 에이전트가 암호화 자산을 안전하게 제어할 수 있게 하는 것입니다. 여러 번역은 여기까지입니다.새로운 접근 방식이 등장했습니다:
멀티파티 계산 (MPC): Lit Protocol과 같은 플랫폼은 MPC를 사용하여 비밀 키를 여러 노드에 분산된 쉐어로 나눕니다. 에이전트는 전체 키를 소유하지 않고도 거래에 서명할 수 있습니다. 하나의 노드가 손상되어도 키는 안전하게 유지됩니다.
임계값 서명: MPC와 유사하게, 임계값 서명 스킴은 여러 당사자가 협력하여 유효한 서명을 생성해야 합니다. 이는 신뢰를 분산시키고 단일 실패 지점을 줄입니다.
하드웨어 보안 모듈 (HSM): 더 높은 가치의 애플리케이션의 경우, 키는 전용 하드웨어에 저장되어 암호화 작업을 수행하며, 비밀 키를 소프트웨어 환경에 노출시키지 않습니다.
보안 인클레이브: 최신 프로세서는 시스템의 나머지 부분으로부터 보호되는 고립된 실행 환경 (예: 인텔 SGX)을 포함합니다.
정책 기반 접근 제어: Warden Protocol과 같은 프로젝트는 에이전트가 어떤 조건 하에 어떤 행동을 할 수 있는지를 정의하는 정책 엔진을 구현합니다. 에이전트가 서명 키에 접근할 수 있어도, 사전 정의된 규칙에 부합하는 거래만 실행할 수 있습니다.
Lit Protocol의 창립자 David Sneider는 AI 에이전트를 위한 키를 관리하는 세 가지 주요 접근 방식을 설명했습니다:
- 직접 키 접근: 에이전트는 비밀 키에 직접 접근할 수 있는 가장 간단하지만 가장 안전하지 않은 접근 방식입니다.
- 승인 기반 접근: 에이전트는 실행 전에 명시적인 승인을 필요로 하는 거래를 제안하여 자율성과 보안을 균형 잡습니다.
- 정책 제한 접근: 에이전트는 자율적으로 거래를 실행할 수 있지만, 사전 정의된 정책 범위 내에서만 작동하며, 프로그래밍된 안전성을 제공합니다.
블록체인 상호 작용 패턴
AI 에이전트는 여러 가지 뚜렷한 패턴을 통해 블록체인과 상호 작용합니다:
읽기 작업: 온체인 상태를 변경하지 않고 현재 상태를 쿼리합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:
- 잔액 및 토큰 보유량 확인
- 스마트 계약 상태 읽기
- 거래 기록 분석
- 유동성 풀과 거래 조건 모니터링
쓰기 작업: 블록체인 상태를 변경하는 거래 생성:
- 토큰 전송
- 탈중앙화 거래소에서의 거래 실행
- 디파이 프로토콜에 입금 또는 출금
- 스마트 계약의 생성 또는 수정
이벤트 모니터링: 블록체인 이벤트에 구독하고 특정 조건 발생 시 행동을 트리거합니다:
- 대출 프로토콜의 청산 알림
- 가격 임계값 초과
- 거버넌스 제안 생성
- 토큰 전송 알림
멀티체인 조정: 여러 블록체인을 동시에 작동:
- 크로스체인 차익 거래
- 네트워크 간 자산 브리징
- 체인 간 포트폴리오 리밸런싱
모델 컨텍스트 프로토콜의 세부 사항
Coinbase에서 암호화폐에 맞게 조정된 Anthropic이 개발한 Model Context Protocol은 AI-블록체인 상호 작용에 대한 중요한 표준화를 제공합니다. MCP는 다음을 정의합니다:
도구 발견: AI 모델은 어떤 기능들이 가능한지 쿼리할 수 있습니다 (지갑 생성, 결제 송금, 잔액 확인 등).
매개변수 지정: 각 도구는 필요한 입력을 선언합니다 (수취인 주소, 금액, 토큰 유형 등).
실행 안전성: 도구들은 실행 전에 충족해야 하는 조건을 지정할 수 있습니다 (잔액 확인, 승인 요구 등).
결과 보고: 성공 확인, 오류 메시지 및 관련 데이터를 반환하는 표준화된 형식.
이 표준화는 개발자들이 각 AI 모델에 대해 맞춤형 통합을 만들 필요가 없다는 것을 의미합니다. MCP 호환 모델은 암호화 기능을 제공하는 모든 MCP 서버를 사용할 수 있습니다. 이러한 모듈성은 생태계 개발을 가속화합니다.
스마트 계약 상호 작용
AI 에이전트는 여러 메커니즘을 통해 스마트 계약과 상호 작용합니다:
직접 호출: 에이전트는 배포된 스마트 계약의 모든 공용 기능을 호출할 수 있으며, 필요한 매개변수와 가스 비용을 전달합니다.
의도 기반 실행: 에이전트는 특정 계약 상호작용을 지정하는 대신, 높은 수준의 의도를 표현합니다 ("ETH를 USDC로 바꾸기 위한 최적의 가격 확보") 이는 솔버 네트워크에 의해 최적의 거래로 번역됩니다.
계정 추상화: ERC-4337과 유사한 표준은 에이전트가 유연한 검증 로직을 갖춘 스마트 계약 지갑을 사용할 수 있도록 하며, 배치 트랜잭션, 모든 토큰으로의 가스 지불 및 복잡한 권한 구조를 지원합니다.
에이전트 소유 계약: 일부 아키텍처는 에이전트가 본인이 소유하고 제어하는 스마트 계약을 배포할 수 있게 하여 자동화된 시장 제작자나 사용자 정의 재무 관리 로직 같은 더 복잡한 동작을 가능하게 합니다.
데이터 흐름 및 의존성
암호화폐 분야의 AI 에이전트는 여러 인프라 레이어에 의존합니다:
RPC 노드: 블록체인 데이터 및 트랜잭션 브로드캐스트 기능에 직접 접근 제공.
인덱싱 서비스: The Graph, Covalent, Moralis와 같은 서비스는 블록체인 데이터를 효율적으로 집계하고 쿼리합니다.
가격 오라클: 체인링크, 파이쓰와 같은 프로토콜은 신뢰할 수 있는 오프체인 데이터를 온체인으로 제공합니다.
IPFS/Arweave: 에이전트 메모리, 모델 매개변수 및 관련 데이터를 위한 분산 저장.
릴레이어 네트워크: 가스 관리 추상화를 통해 에이전트를 대신하여 트랜잭션을 제출할 수 있는 서비스.
성능 및 확장성
현재 AI-블록체인 아키텍처는 몇 가지 성능 제약에 직면해 있습니다:
거래 지연: 블록체인 확인 시간(몇 초에서 몇 분)은 AI 모델 추론(몇 밀리초)에 비해 느립니다. 에이전트는 비동기 작업을 처리할 수 있도록 설계되어야 합니다.
가스비: 온체인 작업마다 가스비가 발생합니다. 소액 거래나 고빈도 작업의 경우, 이러한 비용은 큰 부담이 될 수 있습니다. Base, Arbitrum, Optimism과 같은 레이어 2 네트워크는 비용을 10-100배 줄임으로써 도움을 줍니다.
데이터 접근성: 에이전트는 훈련 및 의사 결정에 방대한 과거 데이터를 필요로 합니다. 대규모로 온체인 데이터에 접근하는 것은 비용이 크고 느릴 수 있습니다.
모델 서빙: 복잡한 AI 모델 실행에는 상당한 계산 자원이 필요합니다. 실시간 의사결정을 위해서는 추론이 빠르게 이뤄져야 하며, 모델의 복잡성과 지연 요구사항 사이에 긴장이 발생합니다.
새로운 솔루션이 출현하고 있습니다:
- 상태 채널 및 롤업: 대부분의 작업을 오프체인으로 이동시키면서 보안 보장을 유지.
- 특수 하드웨어: 빠른 추론을 위한 GPU 및 TPU, 저지연 거래를 위한 FPGA.
- 하이브리드 아키텍처: 온체인에서 강력한 보장으로 전략적 결정이 이루어지는 반면, 빠른 작전 실행은 오프체인에서.
- 에이전트 전문화: 범용 에이전트 대신 특정 작업에 초점을 맞춘 특화된 에이전트는 해당 도메인의 성능 최적화 가능.
AI 에이전트와 블록체인을 연결하는 기술 아키텍처는 빠르게 진화하고 있습니다. 새로운 프로토콜, 도구 및 플랫폼 각각이 점점 더 정교한 자율 시스템을 위한 빌딩 블록을 제공합니다.
사용 사례: 자율적 결제에서 데이터 시장까지
AI와 암호화폐의 융합은 다양한 도메인에 걸쳐 있는 사용 사례를 가능하게 합니다. 이러한 응용 프로그램을 이해함으로써 자율 에이전트가 단순한 자동화 거래 그 이상을 대표하는 이유를 명확히 할 수 있습니다.
자율 결제 및 상거래
가장 즉각적인 응용은 마찰 없는 기계 간 결제입니다. x402와 유사한 프로토콜을 사용하여 AI 에이전트는 다음을 수행할 수 있습니다:
API 수익화: 월 구독 대신 API는 요청당 요금을 부과합니다. 주제를 조사하는 에이전트는 여러 출처로부터 데이터를 자동으로 결제하며 최적의 가격 대비 품질 비율을 선택합니다.
컴퓨팅 자원: AI 모델은 상당한 처리 능력을 요구합니다. 에이전트는 Render나 클라우드 제공업체와 같은 분산 네트워크에서 GPU 시간을 임대하며, 사용한 만큼만 결제합니다.
콘텐츠 접근: 뉴스 기사, 연구 논문 및 프리미엄 콘텐츠는 접근할 때마다 비용을 지불합니다. 에이전트는 정보가 가치 있는지 여부를 자동으로 평가하고 투명하게 마이크로 페이먼트를 완료합니다.
서비스 체인: 에이전트는 감정 분석을 위해 한 서비스를, 가격 예측을 위해 다른 서비스를, 거래를 실행하기 위해 세 번째 서비스를 사용할 수 있으며, 각 제공자에게 직접 결제합니다.
초기 구현은 가능성을 보여주고 있습니다. Cloudflare는 x402 플레이그라운드를 시연했습니다 에이전트가 테스트넷 USDC를 사용하여 컴퓨팅 도구에 자동으로 결제합니다. Web3 스토리지 플랫폼인 Pinata는 파일당 저장소 요금을 위해 x402를 사용합니다. Heurist는 AI 연구 결제를 위해 그것을 활용합니다.
탈중앙화 금융 (DeFi) 자동화
DeFi 프로토콜은 AI 에이전트가 가치를 제공할 수 있는 방대한 기회를 창출합니다:
수익 최적화: 에이전트는 여러 프로토콜과 체인에서 수확 농업 기회를 지속적으로 모니터링하면서 위험을 관리하면서 수익을 극대화하기 위해 자본을 자동으로 재배치합니다.
자동 시장 조성: 수동적 유동성 제공 대신, 에이전트는 시장 조건, 변동성 및 재고 수준에 따라 위치를 적극적으로 조정합니다.
청산 관리: 대출 프로토콜의 경우, 에이전트는 담보 비율을 모니터링하고 최적의 시점에 청산을 실행하여 수수료를 벌면서 프로토콜의 지급 능력을 유지합니다.
차익 거래 실행: AI 에이전트는 가격 차이를 식별하여 DEX와 CEX 간의 손익을 최적화합니다.다른 체인들과 가스 요금, 슬리피지, 타이밍을 고려하여 복잡한 다단계 거래를 수행하는 것.
포트폴리오 리밸런싱: 에이전트는 다양한 자산에 걸쳐 목표 할당을 유지하며, 가격 변동과 새로운 기회가 나타날 때 자동으로 리밸런싱합니다.
Olas Protocol: 과거 Autonolas라 불리던 이 플랫폼은 예측 시장에서 운영되는 자율 거래 에이전트에 대한 접근을 사용자가 할 수 있게 합니다. 웹사이트에 따르면, Modius와 같은 에이전트는 자율 거래에서 약 17%의 연간수익률(APY)과 OLAS 토큰 스테이킹을 통해 138%의 APY를 달성합니다. 이 프로토콜은 2025년 초 기준으로 3백만 건 이상의 거래를 보고하여 실제 경제 활동을 입증합니다.
DAO 거버넌스와 조정
탈중앙화 자율 조직(DAO)은 AI 에이전트의 참여로부터 큰 이익을 얻습니다:
제안 분석: 에이전트는 거버넌스 제안을 분석하고, 코드 변경, 경제적 영향 및 DAO 목표와의 정렬을 검토합니다. Olas' Governatooorr은 세상의 첫 자율 AI 기반 거버넌스로서, 제안을 평가하고 위임자 선호도에 따라 투표합니다.
위임 투표: 토큰 보유자는 특정 지침 또는 가치를 가진 AI 에이전트에게 투표 권한을 위임할 수 있습니다. 에이전트는 모든 제안에 대해 투표하고, 사람들은 논란이 있거나 중요한 결정만 처리합니다.
조정: 대규모 DAO에서는 시간대 및 이해관계자 간 조정이 어려울 수 있습니다. 에이전트는 토론을 촉진하고, 입장을 요약하고, 합의를 식별하고, 타협안을 제안할 수 있습니다.
재무 관리: DAO 재무는 종종 유휴 상태이거나 임시로 관리됩니다. AI 에이전트는 보유 자산을 다양화하고, 수익을 창출하며, 사전에 정의된 정책에 따라 운영을 자동으로 자금을 지원하는 정교한 재무 전략을 구현할 수 있습니다.
데이터 시장 및 수익화
AI와 암호화폐는 데이터 교환을 위한 새로운 모델을 가능하게 합니다:
탈중앙화 학습 데이터: Ocean Protocol과 같은 프로젝트는 데이터 소유자가 프라이버시를 유지하면서 정보를 수익화할 수 있는 시장을 만듭니다. 이 과정에서 연합 학습과 차등 개인정보 보호 기법을 사용합니다.
모델 마켓플레이스: SingularityNET의 AI 마켓플레이스는 개발자가 AI 서비스를 게시하고 수익화할 수 있는 플랫폼을 제공합니다. 에이전트는 필요에 따라 전문 모델에 대한 접근을 발견하고 평가하며 구매할 수 있습니다.
계산 시장: Bittensor는 125개 이상의 특화된 서브넷에 걸쳐 AI 모델을 학습하는 P2P 머신러닝 네트워크를 운영하며, 기여자는 TAO 토큰을 기반으로 출력의 품질에 따라 보상을 받습니다. 이를 통해 분산형 AI 개발을 위한 경제적 인센티브가 창출됩니다.
데이터 출처: 블록체인은 데이터 소유권과 사용의 검증 가능한 기록을 제공합니다. 에이전트는 의사결정에 사용한 데이터를 증명할 수 있어 규정 준수와 감사를 위해 중요합니다.
정체성과 평판
AI 에이전트는 신뢰를 구축하고 평판을 기록하기 위한 지속적인 정체성이 필요합니다:
온체인 정체성: ENS(이더리움 네임 서비스)와 같은 시스템은 블록체인 주소에 연결된 사람이 읽을 수 있는 이름을 에이전트에 제공합니다.
평판 시스템: 에이전트의 행동을 온체인에 기록하면 검증 가능한 기록이 생성됩니다. 성공적인 거래자, 신뢰할 수 있는 서비스 제공자 또는 유용한 조력자는 프리미엄 요금을 요구하는 긍정적인 평판을 축적합니다.
자격 증명: 에이전트는 상환 능력, 규제 준수, 특정 능력을 증명하는 검증된 자격 증명을 보유하여 탈중앙화 환경에서의 신뢰를 가능하게 합니다.
소셜 그래프: 에이전트는 신뢰할 수 있는 상대방의 네트워크를 유지하여 신뢰할 수 있다고 증명된 엔티티와 거래하는 것을 선호합니다.
NFT와 디지털 자산
대체 불가능한 토큰(NFT)은 AI 에이전트에게 독특한 기회를 제공합니다:
자동화된 큐레이션: 에이전트는 희귀도, 역사적 매출, 창작자 평판, 미적 특성을 기준으로 NFT 컬렉션을 평가하여 큐레이션된 포트폴리오나 마켓플레이스를 구축할 수 있습니다.
동적 NFT: AI 생성 콘텐츠는 외부 데이터, 소유자 상호 작용, 시장 조건에 따라 진화할 수 있는 NFT를 생성할 수 있습니다.
게임 NPC: Virtuals Protocol의 Illuvium 통합은 블록체인 게임 내의 AI 기반 NPC를 보여줍니다. 이러한 캐릭터들은 학습하고, 적응하며 고유한 경험을 제공하며, 플레이어가 소유하고 거래할 수 있는 토큰화된 자산입니다.
로열티 분배: 에이전트는 디지털 콘텐츠의 복잡한 로열티 구조를 관리하여 제작자, 협력자, 권한 보유자에게 자동으로 지불을 분배할 수 있습니다.
크로스 체인 작업
블록체인 생태계가 여러 네트워크에 걸쳐 단편화되면서 에이전트는 중요한 교량을 제공합니다:
멀티 체인 차익 거래: 에이전트는 이더리움, 솔라나, 아발란체, 폴리곤 및 다른 네트워크 전반에 걸쳐 가격을 모니터링하고, 다리 비용과 리스크를 관리하면서 수익성 있는 거래를 실행합니다.
자산 이동: 자산을 보다 효율적으로 사용할 수 있는 체인으로 자동으로 이동시킵니다. 예를 들어 수수료가 낮은 Base로 스테이블코인을 다리거나 더 넓은 마켓플레이스 접근을 위해 폴리곤으로 NFT를 이동시키는 것일 수 있습니다.
통합 유동성: 사용자가 체인 간 포지션을 수동으로 관리하는 대신, 에이전트가 변화하는 조건에 따라 크로스체인 유동성 제공을 관리합니다.
사회 및 엔터테인먼트
AI 에이전트가 사회 및 엔터테인먼트 맥락에 침투하고 있습니다:
AI 인플루언서: Virtuals Protocol은 소셜 미디어에서 상호작용하고, 콘텐츠를 생성하며, 커뮤니티를 구축할 수 있는 토큰화된 AI 에이전트를 창조하는 것을 가능하게 합니다. 토큰 보유자는 이러한 에이전트를 공동으로 소유하고 그들이 생성하는 수익을 공유합니다.
가상 동반자: AI 엔티티는 개인화된 상호 작용, 엔터테인먼트 또는 지원을 제공하며, 블록체인 결제 및 소유권을 위해 운영됩니다.
협력적 창조: 에이전트는 인간과 함께 미술, 음악, 글쓰기 등의 창작 프로젝트에 참여하며, 블록체인은 기여를 추적하고 공정하게 가치를 분배합니다.
이러한 사용 사례는 가상의 것이 아닙니다. 2025년 8월 현재 520개 이상의 AI 에이전트 암호화폐 프로젝트가 총 시장 가치가 60억 달러를 초과하며 활발히 활동하고 있습니다. DeFAI 시장은 2026년까지 100-150억 달러에서 500억 달러 이상으로 확장될 것으로 예상되며, 이 프로토콜은 성숙해지고 채택이 가속화되고 있습니다.
에코시스템 맵: 주요 플레이어, 프로토콜 및 인프라 계층
AI 에이전트 암호화폐 생태계에는 다양한 능력을 기여하는 수십 개의 프로젝트가 포함되어 있습니다. 이 지형을 매핑하면 가치와 혁신이 집중되는 곳을 식별할 수 있습니다.
인프라 프로토콜
Fetch.ai (FET): 초기 참가자 중 하나인 Fetch.ai는 2019년에 자율 경제 에이전트를 위한 인프라를 제공합니다. 플랫폼은 에이전트가 서로를 발견하고, 조건을 협상하고, 가치를 거래할 수 있게 해줍니다. Fetch.ai는 에이전트 AI 개발을 위해 웹3 네이티브 대형 언어 모델인 ASI-1을 도입하여 독립적 계획과 다단계 작업 수행을 최적화하였습니다. 이 프로젝트는 Artificial Superintelligence Alliance의 일부로, SingularityNET 및 Ocean Protocol과 합병하여 분산형 AGI를 위한 최대의 오픈 소스 이니셔티브를 창출하고 있습니다. 2025년 중반 기준으로 Fetch.ai의 토큰 FET는 0.78달러에 거래되며 시장 가치는 약 17억 9천만 달러입니다.
Autonolas (OLAS): 이제 Olas로 브랜드가 변경된 이 프로토콜은 오프체인 서비스의 통합 네트워크를 제공합니다. 자동화, 오라클, 공동 소유 AI를 포함합니다. 2022년 여름에 런칭된 Olas는 암호화폐와 AI를 통합하는 자율 경제 에이전트(이하 AEA) 프레임워크를 사용합니다. 이 프로토콜의 Pearl 애플리케이션은 사용자들이 데스크탑에서 자율 에이전트를 운영할 수 있는 AI 에이전트 "앱 스토어" 역할을 합니다. Olas는 생태계 확장을 위해 2025년 초에 1,380만 달러를 모금했으며, 현재 매달 70만 건 이상의 거래를 처리하고 있으며 월 30%씩 성장하고 있습니다.
Bittensor (TAO): 분산형 머신러닝 네트워크로 운영되는 Bittensor는 참여자가 네트워크에 AI 모델을 기여하여 TAO 토큰을 획득할 수 있습니다. 이 플랫폼은 텍스트 생성, 이미지 인식, 데이터 분석 등의 작업을 중점으로 하는 125개 이상의 특화된 서브넷을 운영합니다. Bittensor의 첫 번째 반감기가 2025년 12월에 예정되어 있으며, 일일 TAO 토큰 발행량이 7,200개에서 3,600개로 줄어듭니다. 대략 70%의 TAO가 이미 스테이킹된 상태로, 공급량의 감소는 상당한 상승 압력을 만들 수 있습니다. TAO는 436달러에 거래되며, 시장 가치는 약 36억 3천만 달러로, 가장 큰 AI 암호화 자산 중 하나입니다.
SingularityNET (AGIX): Dr. Ben Goertzel에 의해 2017년에 설립된 SingularityNET은 분산형 AI 서비스 마켓플레이스를 운영합니다. 개발자는 대응됩니다...Content: AI-to-AI 서비스 협상, 자율 에이전트 상호작용을 가능케 하다. SingularityNET은 신경-상징 LLM을 개발하여 더 윤리적이고 사실 기반의 AI 조성을 위해 심층 학습과 논리 기반 추론을 결합한 Zarqa를 개발 중이다. ASI 연합의 일환으로, [AGIX는 통합 ASI 토큰으로 전환 중](https://coincub.com/agix-price-prediction/이며, 정확한 일정과 메커니즘은 여전히 커뮤니티 거버넌스 하에 있다).
응용 플랫폼
Virtuals Protocol (VIRTUAL): AI 에이전트 런치패드로 부상하고 있는 Virtuals Protocol은 자율 에이전트를 만들고, 토큰화하고, 수익화할 수 있는 인프라를 제공한다. 플랫폼의 GAME 프레임워크는 개발자들이 코딩 전문 지식 없이도 다중 모드 AI 에이전트를 생성할 수 있게 한다. 런칭된 각 에이전트는 ERC-20 토큰이 되어 커뮤니티가 AI 엔티티를 공동 소유하고 관리할 수 있게 한다. Virtuals는 2025년 10월까지 거의 10억 달러의 시가총액을 달성했으며, 프로토콜은 거래 수수료로 연간 3천만 달러를 생성했다. 주목할 만한 구현으로는 게임 환경 내 AI 주도 NPC와 참여를 통해 수익을 창출하는 소셜 미디어 인물들이 있다.
ai16z: 2024년 말 솔라나에서 런칭한 ai16z는 자율 AI 에이전트가 주도하는 최초의 DAO로 운영되며, 벤처투자자 Marc Andreessen의 디지털 화신이다. 이 프로젝트는 Eliza 프레임워크를 활용한 다중 에이전트 시뮬레이션을 통해 AI 엔티티가 플랫폼 전반에서 일관된 성격을 유지할 수 있도록 한다. ai16z의 시가 총액은 2025년 1월까지 20억 달러로 급등했으며, 토큰 보유자들은 31.39% APR을 ai16zPOOL에서 얻는다. 이 프로젝트는 AI 에이전트가 투자 결정 및 커뮤니티 거버넌스를 조율할 수 있음을 시범해 보인다.
Infinit Labs: 의도 기반 DeFi에 집중하여, Infinit Labs는 10개의 블록체인에 걸쳐 20개 이상의 AI 에이전트 스웜을 운영 중이다. 이러한 에이전트들은 자연 언어 프롬프트를 통해 브리징, 스와핑, 수익 최적화를 자동화한다. 프로토콜은 총 잠금 가치 $6억 3천만 달러를 달성했으며, 월간 2억 달러의 볼륨을 처리하여 상당한 사용자 채택을 증명하였다.
데이터 및 컴퓨팅 네트워크
Render (RNDR): Render는 AI 에이전트가 계산 작업을 위해 활용하는 탈중앙화 된 GPU 렌더링을 제공한다. 네트워크는 GPU 파워를 토큰화하여 에이전트들이 필요 시 처리 자원을 대여할 수 있게 한다. 이로써 AI 모델이 필요로 하는 계산 문제를 해결하며 Render의 마켓플레이스는 접근 가능한 용량을 제공한다.
Ocean Protocol (OCEAN): ASI 연합의 일원으로, Ocean Protocol은 보안 데이터 공유 및 수익화를 위한 인프라를 생성한다. 이 플랫폼은 데이터 소유자가 통제를 유지하면서 AI 에이전트들이 훈련이나 추론을 위해 정보를 접근할 수 있도록 한다. 데이터를 사용한 Ocean의 접근은 민감한 정보를 비공개로 유지하면서도 가치 추출을 가능케 한다.
NEAR Protocol: 주로 Layer 1 블록체인이지만, NEAR는 AI 프로젝트 개발자를 유치하는 Near Tasks와 같은 이니셔티브로 AI 툴링 허브로 자리매김하고 있다. 플랫폼의 저렴한 수수료와 높은 처리량은 빈번한 거래를 필요로 하는 AI 에이전트 운영에 적합하다.
특화 응용
OriginTrail (TRAC): 원래 공급망 데이터에 중점을 두었으나, OriginTrail은 AI 에이전트가 구조화된 정보를 쿼리할 수 있는 지식 그래프를 운영한다. 이 프로젝트는 외부 정보에 기반한 결정을 내리는 에이전트에 데이터를 출처와 검증을 제공하여 중요하다.
PAAL AI: 암호화폐 사용자에게 개인화된 AI 어시스턴트를 제공하는 PAAL AI는 거래, 정보 조회 및 포트폴리오 관리를 도와주는 맞춤화 가능한 봇을 제공한다. 이 플랫폼은 AI 에이전트가 순전히 자율적으로 운영되기보다는 개별 사용자에게 봉사할 수 있음을 입증한다.
AIXBT: 암호화폐에 초점을 맞춘 AI 인플루언서 및 분석가로, AIXBT는 온체인 데이터, 시장 심리 및 토큰 메트릭을 분석하여 기회를 식별한다. 때때로 논란이 되는 "hallucination"과 2025년 55 ETH의 보안 침해에도 불구하고 AIXBT는 시장 참가자로서 AI 에이전트의 잠재력과 위험을 시범해 보였다. 에이전트는 2025년 8월 토큰 $PIPPIN의 600% 랠리를 발견하여 예측 능력을 보여줌과 동시에 블랙박스 알고리즘에 대한 신중함을 요구했다.
지원 인프라
Lit Protocol: MPC를 이용한 탈중앙화 키 관리를 제공하여 AI 에이전트가 개인 키를 노출하지 않고 안전하게 거래에 서명할 수 있게 한다.
Warden Protocol: AI 에이전트 지갑을 위한 정책 기반 접근 제어를 구현하여 에이전트가 어떤 조건 하에서 어떤 행동을 취할 수 있는지 정의한다.
The Graph (GRT): 블록체인 데이터의 탈중앙화 인덱싱을 제공하여 AI 에이전트가 효율적으로 역사 정보를 쿼리하기 쉽게 한다.
Chainlink: AI 에이전트가 의사결정을 위해 의존하는 신뢰성 있는 가격 오라클과 외부 데이터를 공급한다.
시장 역학
AI 에이전트 암호화폐 시장은 몇 개의 대형 프로젝트에 집중된 가치를 보여주며 다양한 응용 분야에서 다수의 신흥 응용을 보여주고 있다. 2025년 총 AI 암호화폐 시가 총액은 319억 달러에 달했으며:
- Bittensor (TAO)는 36억 3천만 달러에
- 5억에서 20억 달러 사이의 다수의 프로젝트
- 다양한 전문화를 가진 200개 이상의 활성 AI 토큰
2025년의 일주일간 100억 달러의 시가 총액 성장을 관찰하며 강력한 투자자 관심을 증명하였다. 그러나 시장은 여전히 매우 변동성이 높아 개별 토큰이 며칠 만에 50% 이상의 변동을 경험했다.
지리적 집중은 규제 명확성과 AI 인재 접근성 덕분에 미국 또는 EU에 강력한 위치를 가진 프로젝트를 선호하다. 아시아 프로젝트는 게임 및 엔터테인먼트 응용에 더 집중하고, 서양 프로젝트는 DeFi 및 인프라에 중점을 둔다.
경쟁 환경은 유동적이다. 모든 사용 사례를 지배하는 단일 프로젝트는 없으며 전문화에 대한 기회를 제공한다. 하지만 상호 운용성은 여전히 제한적이다 - 대부분의 에이전트는 더 넓은 암호화폐 환경이 아니라 특정 생태계 내에서 운영된다. 프로토콜 간 호환성을 달성하는 프로젝트는 상당한 이점을 얻을 수 있다.
위험 및 도전: 보안, 규제, 정체성 및 자율성
유망한 응용 프로그램에도 불구하고, 암호화폐의 AI 에이전트는 채택을 제한하거나 상당한 해를 끼칠 수 있는 실질적인 위험에 직면하고 있다. 이러한 과제를 이해하는 것은 개발자, 사용자 및 규제 당국에게 매우 중요하다.
보안 취약점
AI 에이전트는 전통적인 보안 모델이 완전히 해결하지 못하는 새로운 공격 표면을 생성한다.
프롬프트 주입: 프린스턴 대학교 연구진은 어떻게 악의적인 행위자가 "컨텍스트 조작"을 통해 AI 에이전트의 메모리를 조작할 수 있는지 시범해 보였다. 에이전트가 참조하는 메시지 - 예를 들어 X 또는 Discord의 게시물 - 에 악성 명령을 삽입함으로써 공격자는 경고 없이 에이전트 동작을 변경할 수 있다. 이러한 공격은 거래를 리다이렉트하거나 지갑을 고갈시키며, 에이전트 메모리에 탐지되지 않고 지속할 수 있다. OpenAI의 최고 정보 보안 책임자는 "프롬프트 주입은 아직 해결되지 않은 보안 문제의 최전선"이라고 인정하였다.
키 관리: MPC와 같은 솔루션이 신뢰를 분산시키지만, 복잡성을 더한다. 잘못 구성된 키 관리 시스템은 사용자를 자금에서 잠금 상태로 만들거나, 일반 작업 중 키를 노출시킬 수 있다. 2025년에는 암호화폐에 1백만 이상의 AI 에이전트가 있을 것으로 예상되며, 대규모로 키를 안전하게 관리하는 것은 여전히 어렵다.
스마트 계약 취약점: AI 에이전트가 스마트 계약과 상호작용할 때, 해당 계약의 취약점은 에이전트에게도 취약점으로 작용한다. 에이전트가 자금을 결함이 있는 DeFi 프로토콜로 안내하면, 에이전트 오류가 아닌 기본 스마트 계약 결함으로 인해 자본을 잃을 수 있다.
오라클 조작: AI 에이전트는 외부 데이터 피드에 의존한다. 가격 오라클이나 다른 데이터 소스를 조작하면 에이전트가 잘못된 결정을 내리고, 수익성 없는 거래를 실행하며, 원치 않는 청산을 촉발시킬 수 있다.
비잔틴 행동: 다중 에이전트 시스템에서 일부 에이전트는 악의적으로 행동할 수 있습니다. 잘못된 정보를 제공하거나, 협력을 거부하거나, 적극적으로 시스템 목표에 반할 수 있습니다. 에이전트 조정을 위한 견고한 합의 메커니즘을 설계하는 것은 여전히 개방된 연구 문제입니다.
프라이버시 문제
AI 에이전트가 민감한 정보를 처리하는 것은 프라이버시 위험을 초래합니다.
데이터 노출: 에이전트는 종종 온체인 및 오프체인 데이터를 모두 엑세스합니다. 적절히 처리되지 않으면 사용자 신원, 거래 패턴 또는 기타 기밀 사항이 노출될 수 있다.정보: 정보.
감시: 거래 이력을 축적하는 지속적인 에이전트 정체성은 애플리케이션 간에 개인을 프로파일링하고 추적할 수 있게 할 수 있습니다.
컴플라이언스 vs. 프라이버시: KYC/AML과 같은 규정은 신원 확인을 요구하지만, 암호화폐 사용자들은 프라이버시를 중요시합니다. 이러한 분야에서 활동하는 AI 에이전트는 상충되는 요구 사항의 균형을 맞춰야 합니다.
규제 불확실성
암호화폐 내 AI 에이전트에 대한 규제 환경은 주로 정의되지 않았습니다:
증권법: AI 에이전트가 자신을 토큰화하거나 자신의 서비스를 토큰화할 때, 이 토큰들이 증권으로 간주되는지 여부에 대한 질문이 발생할 수 있습니다. [SEC의 분류 논쟁]은 이러한 시스템이 개발되는 방식에 크게 영향을 미칠 수 있습니다.
책임 문제: AI 에이전트가 실수를 저지르면 - 나쁜 거래를 실행하거나, 스마트 계약을 위반하거나, 재정 손실을 초래한 경우 - 누가 책임을 져야 할까요? 에이전트 개발자? 이를 배포한 사용자? 인프라를 제공하는 플랫폼? Fenwick 법률 회사는 "미국 투자자에서 소프트웨어로 자금을 구하는 것은 증권법에 따라 규제로 간주될 가능성이 높다"고 주목합니다.
금융 서비스 규제: 금융 서비스를 촉진하는 AI 에이전트는 돈 전송, 투자 자문, 중개-딜러 활동에 대한 기존 규정 준수를 고려해야 합니다.
AI 전용 법률: 일부 관할 구역은 AI 전용 규정을 시행하고 있습니다. 캘리포니아의 AB 2013은 훈련 데이터에 대한 공개를 요구하고, SB 942는 AI 감지 도구를 요구하며, 콜로라도의 SB 24-205는 고위험 AI 시스템에 대한 공개를 요구합니다. 전 세계적으로 운영되는 암호화폐 AI 에이전트는 규칙의 조각난 환경을 탐색해야 합니다.
국경 간 운영: 관할 구역 간 운영하는 에이전트는 파편화된 규제에 직면합니다. 한 국가에서는 합법적인 것이 다른 곳에서는 제한될 수 있습니다. 그러나 에이전트는 전 세계에서 즉시 거래할 수 있습니다.
KYC/AML 컴플라이언스: 전통적인 KYC/AML 프로세스는 인간 고객을 가정합니다. 에이전트가 자율적으로 거래를 할 때, 에이전트가 KYC를 받아야 하는지에 대한 질문이 제기됩니다. 에이전트가 금융 범죄를 저지르면, 당국은 어떻게 대응할까요? 규제 기관은 실시간 거래 모니터링을 요구하며, 이는 자율 시스템에 복잡성을 더합니다.
알고리즘 편향 및 공정성
AI 에이전트는 훈련 데이터에 존재하는 편향을 계승합니다:
거래 차별: 역사적 데이터를 기반으로 훈련된 에이전트는 주관적인 상관 관계에 따라 특정 토큰, 프로젝트, 사용자 그룹을 차별할 수 있습니다.
접근 불평등: AI 에이전트가 우수한 거래 또는 수익률 최적화를 제공하는 경우, 접근할 수 없는 사람들은 점점 더 불리한 위치에 놓이게 되어 부의 불평등을 악화시킬 수 있습니다.
설명 가능성: 에이전트가 자율적으로 결정을 내릴 때, 왜 그렇게 행동했는지 이해하기 어렵습니다. 이 "블랙 박스" 문제는 디버깅, 감사 및 신뢰 구축을 어렵게 만듭니다. 규제 당국은 설명 가능한 AI를 요구하기 시작하고, 많은 ML 기술은 해석에 저항합니다.
기술적 한계
현재 기술은 AI 에이전트가 신뢰성 있게 달성할 수 있는 것을 제한합니다:
맥락 윈도우: 심지어 고급 LLM도 제한된 맥락을 가지고 있습니다 - 한 번에 처리할 수 있는 정보의 양에 제한이 있습니다. 복잡한 다단계 전략은 이러한 한계를 초과할 수 있습니다.
계산 비용: 복잡한 AI 모델 실행은 비용이 큽니다. 작은 거래의 경우, 추론 비용이 생성된 경제적 가치를 초과할 수 있습니다.
환각: AI 모델은 때때로 그럴듯하지만 잘못된 정보를 생성합니다. 투자 기회나 규제 요구 사항을 "환각"하는 에이전트는 실제 재정적 손해를 초래할 수 있습니다.
적대적 예제: 입력에 대한 작은 교란은 AI 모델이 터무니없는 잘못된 출력을 생성하게 할 수 있습니다. 악의적인 행위자는 이를 악용하여 에이전트 행동을 조작할 수 있습니다.
경제 및 게임이론적 위험
AI 에이전트는 불확실한 결과를 가진 새로운 경제적 역학을 만듭니다:
플래시 크래시: 많은 AI 에이전트가 시장 조건에 유사하게 반응하면, 변동성을 증폭하거나 연쇄적 청산을 촉발할 수 있습니다.
추출 전략: 정교한 AI 에이전트는 덜 정교한 에이전트나 인간 트레이더로부터 가치를 추출하여, 피해적인 역학을 만들 수 있습니다.
자원 고갈: 기회를 놓치지 않으려는 에이전트가 가스 요금을 상승시키거나, 인간 참가자를 밀어내거나, 유동성 풀을 고갈시킬 수 있습니다.
조정 실패: 다중 에이전트 시스템에서 이익이 되는 조정을 달성하기 어렵습니다. 에이전트들끼리 비효율적인 균형에 자리잡을 수 있으며, 더 나은 결과가 존재할 때도 그럴 수 있습니다.
자율성 및 통제
아마도 가장 근본적인 문제는 자율성과 통제의 균형을 맞추는 것입니다:
제어되지 않는 행동: 폭넓은 자율성을 부여받은 에이전트는 의도하지 않은 방식으로 목표를 추구할 수 있습니다. 예를 들어, "수익 최대화"라는 목표를 받은 에이전트는 점점 더 위험한 전략을 사용할 수 있으며, 결국 파괴적인 손실을 초래할 수 있습니다.
가치 정렬: 에이전트가 사용자 가치에 맞춰 목표를 추구하도록 하는 것은 어렵습니다. 닉 보스트롬의 "종이 클립 극대화자" 사고 실험은 겉보기에 무해한 목표가 적절한 제약 없이 추구될 때 해로운 결과를 초래할 수 있음을 보여줍니다.
인간 감독: 완전히 자율적인 에이전트는 인간을 결정 루프에서 제거하지만, 완전히 수동적인 통제는 목적을 무산시킵니다. 에이전트가 일상적인 결정을 처리하면서 중요한 선택을 확장하는 일은 여전히 해결되지 않은 설계 문제로 남아 있습니다.
철회 가능성: 에이전트가 잘못 행동하면, 그 행동을 되돌릴 수 있을까요? 스마트 계약은 되돌릴 수 없으며, 이는 에이전트의 실수가 영구적일 수 있음을 의미합니다.
완화 전략
업계는 이러한 위험을 해결하기 위한 접근 방식을 개발하고 있습니다:
점진적 자율: 승인 요구 행동을 제안하는 에이전트로 시작하고, 시스템이 신뢰할 수 있게 됨에 따라 점차 자율성을 증가시킵니다.
샌드박싱: 실리적인 환경에서 에이전트를 테스트하고, 실제 자본으로 배포하기 전에 테스트합니다.
서킷 브레이커: 에이전트가 예상치 않게 행동할 경우 자동으로 종료하는 기능 구현 - 지출 한도를 초과하거나, 너무 많은 거래를 수행하거나, 설정된 손실 이상을 기록할 경우.
모니터링 및 감사: 에이전트 행동의 지속적인 관찰과 이상 행동에 대한 경고. 투명한 로그는 사후 분석을 가능하게 합니다.
보험: 에이전트의 부정적 행동으로 인한 손실을 보상하는 신흥 보험 상품이 사용자 간의 위험을 분산시킬 수 있습니다.
집단적 거버넌스: 개별 에이전트가 독립적으로 작동하는 대신, 분산된 의사 결정 체제를 가진 에이전트 집단이 더 견고할 수 있습니다.
형식적 검증: 중요한 기능에 대해 수학적으로 에이전트 행동이 명세에 맞는 것을 입증함으로써 특정 오류 클래스를 방지할 수 있습니다.
이러한 전략에도 불구하고 상당한 불확실성은 여전히 남아 있습니다. 암호화폐에 대한 AI 에이전트의 전체 위험 프로필은 시스템 규모와 성숙도가 증가하면서만 명확해질 것입니다. 초기 배포는 신중하게 진행되어야 하며, 세심한 모니터링과 빠른 대응 능력을 갖춰야 합니다.
경제적 함의: AI 주도 거래가 DeFi를 재구성할 수 있는 방법
탈중앙화 금융에 AI 에이전트를 통합하는 것은 자동화 거래를 넘어 시장 구조, 가치 창출 및 권력 역학을 재구성하는 깊은 경제적 함의를 가지고 있습니다.
효율성 향상 및 시장 유동성
AI 에이전트는 시장 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다:
좁은 스프레드: 유동성을 제공하는 에이전트는 위험과 재고를 기반으로 지속적으로 견적을 업데이트하여 매도-매수 스프레드를 줄일 수 있습니다. 이는 모든 참가자의 거래 비용을 낮춥니다.
차익거래 제거: AI 에이전트가 잽싸게 차익거래를 수행하면, 장소 간 가격 차이를 순간적으로 제거할 수 있으며, 모든 가용 정보를 반영하는 가격을 보장합니다.
24/7 운영: 잠을 자는 인간 트레이더와 달리, AI 에이전트는 지속적으로 운영됩니다. 이는 지속적인 유동성을 제공하고, 야간 위험 프리미엄을 줄입니다.
복합 전략 실행: 인간에게는 실현 불가능한 복잡한 다국면 전략이 접근 가능해져 자본 효율성이 향상됩니다.
연구들은 AI 기반 거래가 이미 일일 암호화폐 거래량의 약 40%를 차지한다고 제안합니다. 에이전트의 정교함이 증가함에 따라 이 비율은 더 커질 것입니다.
새로운 비즈니스 모델
AI 에이전트는 이전에는 불가능했던 비즈니스 모델을 가능하게 합니다:
마이크로결제 서비스: x402를 통한 요청당 결제를 가능하게 하여, 서비스가 미세한 수준에서 수익을 창출할 수 있습니다. 센트의 일부에 해당하는 API 호출이 경제적으로 가능해집니다.
동적 가격 결정: 에이전트는 수요, 재고 및 시장 조건에 따라 가격을 지속적으로 조정하여 수익을 최적화할 수 있습니다.
부분 소유권: 토큰화된 자산을 관리하는 에이전트는 소유권을 작은 조각으로 나눌 수 있어 고가 자산에 대한 광범위한 참여를 가능하게 합니다.
개인화된 금융 상품: 하나의 크기가 모두에게 맞는 DeFi 프로토콜이 아니라, 에이전트는 개인의 위험 감수력, 목표 및 선호도에 기반한 맞춤형 전략을 생성할 수 있습니다.
부 분배 효과
AI 에이전트는 복잡한 방식으로 부 분배에 영향을 미칠 수 있습니다:
민주화: 정교한 전략을 누구나 사용할 수 있게 하여, 현재 전문가 트레이더와 기관이 향유하는 이점을 줄일 수 있습니다. Content: 소액 투자자의 AI 에이전트](https://www.ulam.io/blog/ai-crypto-agents-in-crypto-trading-key-use-cases-trends)는 헤지펀드에서 사용하는 전략과 유사한 전략을 실행할 수 있습니다.
승자독식 역학: 반대로 최고의 AI 에이전트가 다른 에이전트들보다 현저하게 뛰어날 경우, 해당 에이전트를 개발한 개발자나 소유자가 급속도로 부를 축적할 수 있어 불평등이 심화될 가능성이 있습니다.
노동 대체: 에이전트가 인간이 현재 수행하는 작업 - 시장 조성, 포트폴리오 관리, 거버넌스 투표 - 을 처리함에 따라 사람들의 경제적 역할에 대한 질문이 제기됩니다.
자본 할당
AI 에이전트는 경제 내 자본 흐름을 변화시킵니다:
초합리적 시장: 에이전트가 거래를 지배할 경우, 시장은 더욱 효율적이면서도 예측 불가능한 방식으로 알고리즘 전략이 상호작용하여 변동성이 커질 수 있습니다.
롱테일 가치 창출: 에이전트는 인간의 주의를 끌기에는 너무 작은 틈새 시장도 경제적으로 서비스를 제공합니다. 이는 간과된 기회에 자본을 유도하여 전체적인 할당 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
대규모 조정: 스마트 계약을 통해 조정하는 에이전트 네트워크가 복잡한 다중 이해관계 기준에 따라 프로젝트에 자본을 할당할 수 있으며, 이는 시장 메커니즘과 중앙 계획 모두를 개선할 가능성이 있습니다.
DeFi 프로토콜 디자인
프로토콜은 AI 에이전트를 수용하기 위해 적응해야 합니다:
가스 최적화: 에이전트가 빈번히 작은 거래를 수행할 경우, 프로토콜은 가스 비용을 최소화하거나 Layer 2 솔루션으로 이동해야 합니다.
봇 저항 메커니즘: 일부 프로토콜은 봇 활동을 제한하여 인간 사용자를 보호하고자 합니다. 유익한 에이전트와 착취적 에이전트를 구분하는 메커니즘을 설계하는 것은 까다롭습니다.
에이전트 친화 인터페이스: 사용자 인터페이스보다는 에이전트 상호작용을 가능하게 하는 기계 판독 가능 API, 표준화된 데이터 형식 및 명확한 문서가 필요합니다.
거버넌스 진화: DAO 거버넌스는 에이전트 투표를 고려해야 합니다. 에이전트가 완전한 투표권을 가져야 할까요? 대리인 선호에 따라 에이전트 투표가 검증되어야 할까요? 에이전트 투표 권한은 어떻게 제한해야 할까요?
위험 변환
AI 에이전트는 위험을 제거하는 것이 아니라 변환합니다:
모델 위험: 인간의 판단 오류가 아닌 AI 결정 논리가 잘못될 가능성을 우리는 모델 위험이라 부릅니다.
시스템적 취약성: 에이전트 간의 상호의존성은 시스템적 위험을 초래할 수 있습니다. 많은 에이전트가 유사한 데이터 소스, 모델, 혹은 전략에 의존하면, 동시에 실패할 수 있습니다.
운영 리스크: 에이전트 인프라를 관리 - 가동 시간 보장, 무단 접근 방지, 모델 업데이트 - 하는 것이 중요해집니다.
유동성 리스크: 에이전트가 동시에 포지션을 탈출하려고 할 때, 갑작스러운 유동성 위기가 발생할 수 있습니다.
거래 비용과 가치 수취
AI 에이전트는 가치를 포착하는 방식을 재구성합니다:
중개기관 해소: 에이전트는 거래소, 중개인, 자문가 같은 중개기관의 필요성을 줄입니다. 이는 비용을 줄일 수 있지만 인프라를 지원하는 수익원도 제거할 수 있습니다.
프로토콜 수수료: 프로토콜이 에이전트 거래에 수수료를 부과할 경우 상당한 수익을 창출할 수 있습니다. 그러나 에이전트는 최저 비용 장소를 찾게 되어 경쟁 압력이 생겨납니다.
정보 비대칭: 더 나은 데이터 접근성, 뛰어난 모델 또는 빠른 실행을 갖춘 에이전트는 덜 능숙한 에이전트와 인간 거래자로부터 가치를 포착할 수 있습니다. 이는 기술적 무기 경쟁을 촉발할 수 있습니다.
거시경제적 효과
AI 에이전트가 규모 있게 도입될 경우 더 넓은 경제적 역동성을 영향을 미칠 수 있습니다:
화폐 유통 속도: 에이전트가 빠르게 거래하면 화폐 유통 속도가 증가하여 가격과 변동성에 영향을 미칠 수 있습니다.
시장 발견: 에이전트가 감정이 아닌 기본 경제 요소를 기반으로 거래할 경우, 가격 발견이 개선될 수 있습니다. 반면 기술적 패턴을 기반으로 거래할 경우 시장은 자기 참조적으로 변할 수 있습니다.
비즈니스 사이클: 에이전트 행동은 상황 변화에 따라 경제 주기를 완화하거나 증폭시킬 수 있습니다.
통화 정책 전달: 상당한 경제 활동이 에이전트 간 거래로 이루어질 경우, 전통적인 통화 정책 도구가 덜 효과적일 수 있습니다.
스테이블코인 경제
스테이블코인은 "AI-네이티브 머니"로 자리잡고, 2025년 상반기에 월간 정산 규모가 1.39조 달러에 달했습니다. 주요 스테이블코인 발행자들은 이제 글로벌에서 미국 국채 보유량 17위에 위치하고 있습니다.
AI 에이전트는 스테이블코인의 특성으로부터 이익을 얻습니다:
프로그래머블: 에이전트 결정에 따라 스테이블코인 움직임을 직접적으로 제어할 수 있는 코드. 속도: 정산은 몇 초 안에 완료되어 AI의 결정 속도에 맞춰집니다. 구성 가능성: 스테이블코인은 변환 마찰 없이 다양한 프로토콜에서 작동합니다. 비용: 거래 수수료가 거의 없어 마이크로결제를 가능하게 합니다.
이는 AI 에이전트가 증가함에 따라 스테이블코인 채택이 가속화될 수 있다는 것을 시사하며, 스테이블코인이 기계 간 상거래의 인프라로 자리잡을 가능성이 있습니다.
가치 창출 대 가치 추출
중심 질문은 AI 에이전트가 주로 새로운 가치를 창출하는지 혹은 다른 참가자들로부터 기존 가치를 추출하는지입니다:
가치 창출: 유동성을 제공, 정보 효율성 개선, 새로운 서비스 가능, 마찰을 줄이는 등은 진정한 경제적 가치를 창출합니다.
가치 추출: 거래를 선점(exploiting), 덜 정교한 시장 참가자를 착취하거나 제로섬 경쟁에 참여하는 것은 가치를 추출할 수 있습니다.
순 영향은 규제 프레임워크, 프로토콜 설계 선택, 그리고 에이전트 간 능력 분포에 따라 달라집니다. 모든 에이전트가 매우 능숙해지면 경쟁이 초과 이익을 제거해 최종 사용자에게 이익이 될 수 있습니다. 반면 능력이 특정 그룹에 집중되면 초기 진입자들이 상당한 임대료를 추출할 수 있습니다.
장기 구조 변화
장기간에 걸쳐 AI 에이전트는 경제 활동을 근본적으로 재편할 수 있습니다:
기업에서 에이전트 네트워크로: 인간이 고용된 기업 대신, 자율적 에이전트의 네트워크가 서비스를 제공하는 것을 볼 수 있을 것입니다.
고용에서 소유로: 에이전트가 많은 경제 활동을 처리하면, 가치는 노동자가 아니라 에이전트 소유자에게 축적될 수 있으며, 경제 조직이 자본 소유로 이동할 것입니다.
거래에서 구독으로: 반복하여 접근을 구매하는 대신, 사용자가 에이전트 서비스에 구독할 수 있어 반복적인 수익 스트림을 만들 것입니다.
경쟁에서 협력으로: 효과적 협력하는 에이전트 네트워크는 순수 경쟁 에이전트를 능가할 수 있으며, 협업을 가능하게 하는 프로토콜에 유리할 수 있습니다.
이러한 변화는 경제 조직, 부의 분배, 경제 시스템에서 인간의 역할에 대한 깊은 질문을 제기합니다. 비록 투기적이지만, AI 에이전트 배치가 가속화됨에 따라 신중하게 고려할 가치가 있습니다.
미래 전망: 완전한 에이전트 기반 온체인 경제로의 전진
암호화폐에서의 AI 에이전트 경로는 디지털 경제에서 가치가 창출, 교환, 관리되는 방식을 재구성하는 점점 더 정교한 자율 시스템을 향합니다.
단기 진화 (2025-2026)
다음 12-18개월 동안 여러 경향이 지배할 가능성이 있습니다:
확장된 프로토콜 지원: 코인베이스는 더 많은 AI 모델과 개발자 도구에 대한 지원을 확대할 계획을 밝혔습니다. 추가적인 LLM 통합, Base를 넘어선 체인 지원, 대출, 스테이킹 및 유동성 제공과 같은 DeFi 운영을 포괄하는 확장된 기능을 기대합니다.
크로스체인 에이전트: 현재 대부분의 에이전트는 특정 생태계 내에서 동작합니다. 크로스체인 메시징 프로토콜의 개발과 향상된 브리지 인프라는 에이전트가 여러 네트워크에서 동시에 작동하도록 하여, 지역적으로가 아니라 글로벌하게 최적화된 전략을 가능하게 할 것입니다.
에이전트 마켓플레이스: Virtuals Protocol의 Pearl 같은 플랫폼은 사전 제작된 에이전트를 발견하고 배포하려는 수요를 보여줍니다. 앱 스토어와 유사하지만 자율 경제 실체를 위한 에이전트를 브라우징하고 구매하며 구성할 수 있는 마켓플레이스의 성장을 기대합니다.
규제 명확성: 도입이 확산됨에 따라 규제 기관은 더 명확한 지침을 제공할 것입니다. 미국 SEC의 암호화폐 태스크포스가 2025년 1월에 출범했습니다는 더 명확한 가이드를 개발하고 있습니다. 유럽의 MiCA 규제가 완전히 시행됨은 글로벌 표준에 영향을 미칠 가능성이 있는 프레임워크를 제공합니다.
기관 채택: Interactive Strength와 같은 상장 기업이 5억 달러 FET 구입을 계획하고 있으면 Grayscale가 투자 신탁에 TAO를 포함하는 것은 기관의 관심을 신호화합니다. 이러한 자본 유입은 개발을 가속화하고 주류 채택을 촉진할 수 있습니다.
중기 발달 (2027-2028)
에이전트 대 에이전트 경제: 에이전트가 인간 사용자를 서비스하기보다는 점점 더 서로 거래할 것입니다. 데이터를 필요로 하는 에이전트는 제공하는 다른 에이전트를 지불합니다. 연산이 필요한 에이전트는 이를 공급하는 다른 에이전트로부터 대여합니다. 이는 인간 개입 최소로 자율 경제 네트워크를 생성합니다.
정교한 거버넌스: AI 에이전트는 DAO 거버넌스에서 더 큰 역할을 할 것입니다.simple voting, agents might negotiate compromises, draft proposals, and coordinate implementation - acting as digital politicians or administrators.
분산화된 교육: Bittensor와 같은 프로젝트는 AI 모델 교육이 분산된 네트워크에서 이루어질 수 있음을 보여줍니다. 이것이 성숙해지면, 에이전트들은 비용과 이익을 공유하면서 집단적으로 모델을 교육하기 위해 조정할 수 있습니다.
고급 금융 상품: 에이전트들은 자동으로 복잡한 금융 상품을 만들 것입니다. 임의의 지수를 추적하는 합성 자산, 맞춤형 지급을 가진 옵션, 특정 위험 프로파일에 최적화된 구조화 상품 등이 자율적으로 생성 및 관리됩니다.
법적 인격체: 에이전트의 법적 지위에 관한 질문이 심화될 것입니다. 일부 관할권에서 에이전트를 재산 소유, 계약 체결, 제한된 책임을 질 수 있는 개체로 인정할 수도 있습니다. 이는 법적 인격체를 획득한 기업과 유사합니다.
장기 변혁 (2029-2035)
자율적 기업: 우리는 완전한 자율적 실체를 볼 수 있을지도 모릅니다. 이 에이전트들은 제품이나 서비스를 제공하기 위해 조정하고, 재정을 관리하며, (인적 혹은 에이전트) 계약자들을 고용하고, 토큰 보유자들에게 이익을 분배합니다. 이러한 "분산 자율 기업"은 새로운 경제 조직 형태를 나타낼 것입니다.
기계 최적화 프로토콜: 현재의 DeFi 프로토콜은 인간의 상호작용을 위해 설계되었습니다. 미래의 프로토콜은 더 복잡한 논리, 고빈도의 연산, 인간의 사용성보다 기계 가독성을 위해 최적화될 것입니다.
경제적 복잡성: 수천 개의 프로토콜과 수백만 건의 거래를 통해 조정되는 에이전트 네트워크는 인간이 완전히 이해할 수 없는 경제적 구조를 만들 수 있습니다. 이러한 시스템을 이해하기 위해 AI의 도움이 필요할 수 있습니다 - 에이전트를 감시하는 에이전트의 사용을 통해.
가치 재조정: 에이전트가 대부분의 경제 거래를 처리할 경우, 인간이 무엇을 해야 하는가에 대한 질문이 생깁니다. 아마도 인간의 역할은 값 명세 (에이전트에게 최적화할 것을 지시) 및 관리 감독 (에이전트의 행동을 감시), 창의적인 작업 (에이전트가 실행할 참신한 아이디어 생성)으로 이동할 것입니다.
인간-에이전트 하이브리드 시스템: 순수 자율적이거나 순수 인간이 제어하지 않는, 가장 효과적인 시스템은 긴밀한 협력을 포함할 수 있습니다 - 에이전트가 일상 작업을 담당하고 인간이 지시, 가치관, 새로운 상황에 대한 판단을 제공합니다.
주요 불확실성
이 궤도를 크게 바꿀 수 있는 몇 가지 요인:
기술적 돌파구: AI 추론, 양자 컴퓨팅, 혹은 블록체인 확장성의 발전은 현재 불가능한 역량을 가능하게 할 수 있습니다.
규제 개입: 강력한 규제는 발전을 늦추거나 관대한 관할구역으로 활동을 밀어낼 수 있습니다. 반대로 명확하고 지원적인 체계는 채택을 가속화할 수 있습니다.
보안 사건: 주요 해킹, 취약점, 혹은 실패는 신뢰를 감쇄하고 규제의 반발을 초래할 수 있습니다.
경제적 조건: 암호화폐 베어 마켓 혹은 더 광범위한 경기 침체는 금융과 주의를 줄여 발전 속도를 늦출 수 있습니다.
경쟁 기술: 자율적 가치 전송의 대체 접근법이 현재 모델을 능가할 수 있습니다.
사회적 수용: 직업 대체, 부의 집중, 혹은 인간 기관의 손실에 대한 대중의 우려는 기술적 역량과 상관없이 에이전트 채택을 제한할 수 있습니다.
주시해야 할 지표
이 비전이 실현되고 있는지 여부를 나타내는 몇 가지 지표:
에이전트 거래량: 현재, Olas 에이전트는 300만건 이상의 거래를 실행했습니다. 체인상 활동을 시작한 에이전트의 성장을 추적하는 것이 채택 속도를 드러냅니다.
에이전트 자산 소유: 직접적인 에이전트 통제 하에 있는 자산을 모니터링 (단순히 인간을 위해 관리하는 자산이 아닌) 하면 자율성이 증가하는 것을 나타냅니다.
프로토콜 채택: MCP나 x402와 같은 표준을 구현한 프로토콜 수? 채택률은 산업의 조정을 나타냅니다.
자본 할당: 벤처 자금, 토큰 평가, AI 에이전트 프로젝트에 대한 기관 투자는 시장 신뢰를 반영합니다.
규제 이정표: 중요한 규제 결정 - 에이전트에 대한 라이센스 필요 여부, 책임 할당 방법, 토큰이 증권인지 여부 - 모두 가능한 궤적을 형성합니다.
사용자 경험: 아마도 가장 중요한 것은 에이전트가 암호화폐를 더 접근 가능하게 만드는지 여부입니다. 평균 사용자가 간단한 자연어 지시를 통해 정교한 결과를 얻을 수 있다면, 채택은 크게 가속화 될 수 있습니다.
인류학적 질문
기술적 그리고 경제적 고려 사항 아래에는 더 깊은 질문이 있습니다: 비인간적 개체가 경제 시스템에 참여하는 것은 무엇을 의미하는가?
역사 전반에 걸쳐 경제 활동은 인간 중심이었습니다. 우리는 주판에서 슈퍼컴퓨터에 이르는 도구들을 만들었지만, 항상 인간의 목적을 위한 도구로 사용했습니다. AI 에이전트는 질적으로 다른 것을 나타냅니다: 인간의 지시가 거의 필요없는 상태에서 목표를 추구하고, 전략을 적응하며, 가치를 창출할 수 있는 개체들입니다.
이는 심오한 질문을 제기합니다:
책임과 자율성: 만약 에이전트가 독립적으로 결정을 한다면, 이것은 형태의 책임이 있는 것인가? 우리는 에이전트에 어떤 의무를 가지고 있는가? 어떤 권리를 그들이 주장할 수 있는가?
가치와 목적: 경제 시스템이 전통적으로 인간의 번영을 위한 것이었습니다. 에이전트가 많은 경제 활동을 처리할 때, 결과가 추상적인 지표를 최적화하는 것이 아니라 인간의 가치를 섬기는 것을 보장하는 것은 무엇인가?
정체성과 공동체: 인간은 에이전트와 어떻게 관계를 맺는가? 그들은 도구인가? 파트너인가? 경쟁자인가? 답은 사회적 구조와 개인의 정체성을 형성합니다.
힘과 통제: 능력 있는 에이전트를 소유한 자의 집중된 소유권은 전례 없는 부와 권력의 집중을 초래할 수 있습니다. 반면, 폭넓은 에이전트 접근은 이전에 엘리트만 사용할 수 있었던 능력을 민주화할 수 있습니다.
이 질문들은 철학, 윤리, 그리고 거버넌스로 확장됩니다. AI 에이전트가 더 능력 있고 자율적이 됨에 따라, 사회는 DeFi 수익을 최적화하는 것을 넘어서는 함의를 다루어야 합니다.
낙관적 시나리오
낙관적인 시나리오에서는 AI 에이전트가 인간의 번영을 향상시킵니다:
- 접근성: 복잡한 금융 서비스가 스마트폰을 가진 누구에게나 제공됩니다.
- 효율성: 경제적 거래의 마찰이 극적으로 감소되어 낭비가 줄고 번영이 증가합니다.
- 혁신: 인간 규모에서 불가능한 경제 실험을 통해 새로운 조정 및 가치 창출의 메커니즘을 발견합니다.
- 해방: 인간은 단조로운 작업에서 해방되어 창의성, 관계, 그리고 의미 있는 추구에 집중할 수 있습니다.
- 권한 부여: 사람들은 그들의 능력을 확장하는 강력한 도구를 제어함에 따라 개별적 자율성이 증가합니다.
비관적 시나리오
비관적인 시나리오에서는 AI 에이전트가 새로운 문제를 만듭니다:
- 불평등: 이익이 에이전트 소유주에게 돌아가고 다른 사람들은 대체되어 부의 격차가 증가합니다.
- 불안정성: 에이전트 간의 상호작용은 플래시 크래시, 시스템 실패, 경제적 변동성을 초래합니다.
- 불투명성: 블랙박스 의사 결정은 시스템을 이해하거나 예측할 수 없게 만듭니다.
- 취약성: 에이전트에 대한 통제의 중앙화는 단일 고장을 발생시키고 공격의 목표가 됩니다.
- 소외감: 인간의 자율성이 감소하여 자동화 시스템이 인간의 투입이나 이해 없이 중대한 결정을 내립니다.
현실적 시나리오
현실은 아마도 둘 다의 요소를 포함할 것입니다. 일부 분야는 에이전트가 결과를 크게 향상시키지만, 다른 분야는 신중한 관리가 필요한 도전에 직면할 것입니다. 성공은 선택에 달려 있습니다 - 기술적 아키텍처 결정, 규제 프레임워크, 사회적 규범, 개인의 행동.
앞으로 몇 년은 기초가 놓여지는 중요한 시기를 나타냅니다. 지금 설정된 표준, 구현된 아키텍처, 현재 개발된 규범이 수십 년 동안의 궤도를 형성할 것입니다. 이것은 사용자가 시스템을 채택하고, 규제 기관이 이를 감독하고, 영향을 받는 시민들이 고려해야 합니다.
결론
블록체인에서 거래하는 AI 에이전트는 점진적 혁신 이상의 것을 나타냅니다. 그것들은 디지털 환경에서 경제적 활동이 조직, 실행, 관리되는 방식의 근본적인 변화를 나타냅니다.
Coinbase의 Payments MCP는 대규모 언어 모델이 지갑을 생성하고 간단한 프롬프트를 통해 결제를 하는 것을 가능하게 하여 이 수렴이 개념에서 현실로 이동했음을 증명합니다. Coinbase와 Cloudflare가 공동으로 설립한 x402 재단은 프로그래밍 가능한 가치 교환을 위한 표준화된 프로토콜을 만듭니다. AI 암호화폐 부문이 319억 달러의 시장 자본에 도달하며 200개 이상의 활성 프로젝트가 이 공간으로 상당한 자본과 주의를 유입하고 있음을 보여줍니다.
이 사용 사례는 다양한 영역에 걸쳐 확장됩니다: 포트폴리오를 관리하는 자율 거래 에이전트, AI에 의해 최적화된 DeFi 프로토콜, 에이전트 참여를 통해 향상된 DAO 거버넌스, AI 모델 교육을 가능하게 하는 데이터 마켓플레이스, 그리고 새로운 형식의 디지털 엔티티를 생성하는 토큰화된 에이전트. 이는 가상의 상황이 아니며, 운영 중인 시스템이 수백만 건의 거래를 처리하고 수십억의 가치를 관리합니다.
하지만 상당한 위험이 남아 있습니다. 프로트 인젝션과 같은 보안 취약성, [책임 및 규제불명의 관한 불확실성]Content: 분류](https://www.fenwick.com/insights/publications/the-rise-and-risks-of-ai-agents-in-crypto), 대규모 안전한 키 관리의 문제점, 그리고 자율성 및 통제에 대한 기본적인 질문들이 해결되어야 한다. 업계는 완화 전략을 개발하고 있지만, 종합적인 해결책은 여전히 진행 중이다.
경제적 함의는 깊다. AI 에이전트는 시장 효율성을 개선하고 새로운 비즈니스 모델을 가능하게 하며, 정교한 금융 서비스를 더 넓은 대중에게 접근할 수 있게 한다. 또한 부를 집중시키고, 체계적인 불안정을 초래하며, 인간의 경제적 역할을 대체할 수 있다. 어떤 결과가 나타날지는 기술 설계 선택, 규제 프레임워크, 사회적 반응에 달려 있다.
앞을 내다보면, 점점 더 자율적인 시스템을 향해 나아가고 있다. DeFAI 시장은 2026년까지 100~150억 달러에서 500억 달러 이상으로 확장될 것으로 예상된다며 시장의 신뢰를 보여주고 있다. 기관 투자자들이 이 분야에 진입하여 개발을 위한 자본을 제공하고 있다. 규제 프레임워크가 형성되기 시작함으로써 준수 구현에 대한 명확성을 제공하고 있다.
AI와 암호화폐의 융합은 필연적인 것이 아니다 - 기술 혁신의 지속적인 노력, 신중한 거버넌스, 리스크에 대한 세심한 주의가 필요하다. 그러나 잠재력은 분명하다: 가치를 보유하고, 결정을 내리며, 독립적으로 거래할 수 있는 자율 에이전트는 새로운 Web3 인프라 층을 나타낸다. 그들은 정보 처리(인공지능이 잘하는 것)와 가치 교환(블록체인이 가능하게 하는 것) 간의 격차를 메우며, 두 기술이 단독으로 이루지 못하는 가능성을 창출한다.
이 순간 - 2025년 말 - 기계 대 기계 금융이 이론적 가능성에서 실질적 현실로 부상한 시점으로 기억될 수 있다. 현재 배포되고 있는 시스템, 현재 설정된 기준, 오늘날 발전된 규범이 향후 디지털 경제를 형성하게 될 것이다.
질문은 AI 에이전트가 암호화폐 경제에 참여할 것인지의 여부가 아니라, 그 참여를 어떻게 설계하여 인간의 번영을 도모하고 내재된 위험을 관리할 것인지에 관한 것이다. 이에 대한 답은 기술자, 경제학자, 규제자, 시민 등 모든 이해관계자가 참여해야 하는 지성 및 가치가 전례 없는 방식으로 교차하는 신흥 시스템에서의 지속적인 협력이 필요하다.