오픈클로의 에이전트 기반 경제로 인해 어떤 자산이 이익을 얻고 어떤 자산이 손해를 볼까요?

저자: Changan I Biteye 콘텐츠 팀

이전에는 AI가 말만 할 수 있는 인턴과 같았지만, 이제 OpenClaw는 바로 실무에 투입될 수 있는 노련한 베테랑과 같습니다.

이전에는 AI에게 티켓 예매 방법을 물어보면 여행 팁을 제공했지만, 이제는 "상하이에 가고 싶어요"라고 말하면 AI가 직접 가격을 비교하고, 주문을 하고, 좌석까지 선택해 줍니다. 첸원(Qianwen)의 자동 음식 배달 주문 기능에서 볼 수 있듯이, AI는 다양한 앱에서 실질적인 성과를 내기 시작했습니다.

이러한 변화는 많은 기업에서 조용히 자금을 빼앗아 가고 있으며, 이는 기업 가치 하락으로 이어지고 있습니다.

본 논문에서는 생산성 혁명으로 인해 발생한 자산 재가격 책정 논리를 다음과 같은 측면에서 분석합니다.

가치 붕괴: 인적 자본 프리미엄과 정보 비대칭에 의존하는 기존 자산 중 어떤 자산이 경쟁 우위를 잃어가고 있는지 분석합니다.
가치 이동: 컴퓨팅 파워, 에너지, 암호화 결제 프로토콜 및 스마트 하드웨어에 자금이 어떻게 흐르는지 탐구합니다.
실용 가이드: 최첨단 제품 경험을 바탕으로 개인에게 대처 전략을 제공합니다.

I. 가치 하락: 어떤 기존 자산들이 경쟁력을 잃어가고 있는가?

1. SaaS 소프트웨어 회사 주식

소프트웨어 산업은 기능 중심에서 실행 중심 접근 방식으로 전환되고 있습니다. 이전에는 사용자들이 소프트웨어에 비용을 지불하는 주된 이유는 사용자 인터페이스가 조작을 간소화하고 마우스 클릭만으로 작업을 완료할 수 있도록 해주기 때문이었습니다.

하지만 AI 에이전트가 기본 로직을 직접 구동하고 결과를 도출할 수 있게 되면, 운영 진입점으로서 기존 소프트웨어의 가치는 무너지기 시작합니다. 사용자는 더 이상 복잡한 소프트웨어 인터페이스가 필요하지 않고, 명령만 내리면 에이전트가 기본 수준에서 작업을 완료할 수 있습니다.

제 개인적인 경험으로는 Gemini Nano Banana의 사진 편집 기능이 Meitu Xiu Xiu보다 더 좋습니다.

이러한 논리적 변화는 자본 시장에 공황을 불러일으켰습니다. 미국 소프트웨어 부문은 현재 심각한 가치 평가 조정을 겪고 있습니다.

업종 폭락 : 2026년 1월 말, S&P 북미 소프트웨어 지수는 한 달 만에 약 15% 급락하여 2008년 금융 위기 이후 최대 월간 하락폭을 기록했습니다.
거대 기업들이 쇠퇴하다 : 지난 며칠간의 거래 기간 동안 미국 소프트웨어 부문의 시가총액이 8천억 달러 이상 증발했다.

투자자들은 단순한 기능만 제공하고 핵심 데이터 경쟁력이 부족한 SaaS 기업들이 AI에 의해 심각한 타격을 받고 있다는 사실을 깨닫고 있습니다. 현재 전 세계 상장 소프트웨어 기업의 89%가 주가수익비율(PER)이 10배 미만으로 떨어졌으며, 평균 주가는 33% 하락했습니다.

 (이미지 출처: @afc)

2. 기본 중개 플랫폼의 주식

전통적인 비즈니스 모델에서 정보 통합 플랫폼은 파편화된 정보를 통합하고, 정보 비대칭성을 활용하며, 트래픽 유입 경로를 통제함으로써 수익을 창출합니다. 이들은 판매자로부터 수수료를 받고 사용자에게 광고를 표시함으로써 본질적으로 중개자 역할을 합니다.

하지만 OpenClaw는 이러한 패턴을 완전히 뒤집어 놓았습니다.

중개 단계 우회: 에이전트가 자동으로 가격 협상을 하고 직접 주문을 처리할 수 있게 되면, 더 이상 중개 플랫폼의 인터페이스를 거칠 필요가 없습니다. 에이전트는 최하위 서비스 제공업체(예: 항공사 또는 호텔 공식 웹사이트)에 직접 연결하여 중개 플랫폼이 부과하는 수수료를 피할 수 있습니다.
광고 모델이 실패하고 있습니다. 과거에는 판매자들이 광고 노출을 위해 트래픽을 구매했지만, 이제 광고 담당자들은 광고를 보지 않습니다. 구매한 게재 위치에 의존하여 상위 순위를 유지하는 스팸 광고는 완전히 잠재 고객을 잃게 될 것입니다.

사례 비교: 현재 동일 상품에 대해 여러 전자상거래 플랫폼에서 가격이 제각각인 현상이 심각합니다. 같은 상품이라도 샤오홍슈나 더우인에서는 동영상 광고로 인한 프리미엄 때문에 핀둬둬보다 가격이 높은 경우가 많습니다. 그러나 AI 시대에는 에이전트가 절대적인 합리성을 바탕으로 네트워크 전체에서 가장 낮은 가격을 직접 책정하게 되므로, 정보 비대칭에 의존하던 플랫폼의 프리미엄 공간이 빠르게 사라질 것입니다.

골드만삭스가 "2026년 글로벌 인터넷 재평가 보고서"에서 밝혔듯이, 2026년은 중개 플랫폼이 데이터 수집자에서 데이터 제공자로 변모하는 전환점이 될 것입니다.

골드만삭스 최고정보책임자(CIO) 마르코 아르젠티는 AI 에이전트가 기존 트래픽에 직접 침투하여 의사 결정을 내릴 수 있기 때문에 광고 구매를 통해 고객을 확보하는 플랫폼은 수수료 경쟁 우위를 잃어가고 있다고 지적합니다.

3. 부동산 관련 펀드 및 주식(특히 상업용 부동산)

생산성을 좌우하는 수단이 사람에서 코드로 이동하고 있습니다. 사람에게는 물리적인 사무 공간과 주거 공간이 필요하지만, 상담원에게는 서버실, 전력, 하드웨어만 있으면 됩니다. 이러한 생산 관계의 재편은 전통적인 부동산 자산의 가치 논리에 변화를 가져오고 있습니다.

1. 사무 공간 수요 감소

과거에는 대기업들이 주요 입지에 있는 사무실 건물을 임대하는 주된 목적이 직원들을 수용하는 것이었습니다. 그러나 2026년 인공지능(AI) 에이전트가 대규모 상업 응용 분야에 진입함에 따라 물리적 작업 공간에 대한 수요가 급격히 감소하기 시작했습니다.

골드만삭스는 인공지능(AI)의 발달로 인해 미국에서 2026년까지 매달 약 2만 개의 전통적인 행정 및 전문 서비스 일자리가 사라질 것으로 예측합니다.

2. 자본 이동: 상업용 토지에서 에너지 및 컴퓨팅 파워로의 자본 이동

자본이 주요 입지의 부동산에서 전기료가 저렴하고 전력망이 안정적이며 냉각 효율이 높은 데이터 센터 자산으로 이동하고 있습니다.

2026년 초 모건 스탠리 보고서는 인공지능(AI) 확장의 주요 병목 현상이 칩 공급을 넘어 에너지 공급으로 바뀌었다고 지적했습니다. 이는 토지의 가치가 더 이상 비즈니스 중심지와의 거리에 따라 결정되는 것이 아니라, 저렴한 전기와 광섬유 기간망에 대한 접근성에 따라 결정된다는 것을 의미합니다.

2026년 초까지 미국 도시의 사무용 건물 평균 가격은 이전 최고치 대비 약 50% 하락할 것으로 예상됩니다. 이러한 하락세는 원격 근무와 AI 자동화라는 두 가지 요인이 시장에 미친 최종적인 영향을 반영합니다.

미국 전역의 사무실 공실률은 2024년 말 기준 20%를 넘어섰으며, 이는 1986년과 1991년에 세워진 역대 최고치를 경신한 수치입니다. 특히 기술 및 행정직 일자리 감소가 심각한 지역에서는 이 수치가 경고선인 35%에 근접하고 있습니다.

4. 인적 자원 서비스 회사 (아웃소싱 및 컨설팅 자산)

과거에는 이러한 기업들의 가치 평가 논리가 직원 규모가 생산성과 직결된다는 전제에 기반했습니다. 그러나 에이전트들이 초급 분석가, 프로그래머, 법률 보조원 등을 매우 낮은 비용으로 대체할 수 있게 되면서, 많은 직원은 자산이 아닌 막대한 운영 부담으로 변모하고 있습니다.

액센츄어(ACN)와 인포시스(INFY)와 같은 노동집약적인 전문 서비스 분야에서 자본이 빠르게 빠져나가고 있습니다. 이러한 기업들은 주니어 프로그래머에 크게 의존해 왔지만, 이제 인공지능(AI)이 대부분의 표준화된 코딩 작업을 처리할 수 있습니다.

FilmHurricane은 케냐 현지에서 학술 논문 대필 산업에 대한 현장 조사를 진행했습니다. 한때 수십만 명의 지역 주민들을 부양했던 이 인력 아웃소싱 산업은 인공지능(AI)의 등장으로 심각한 타격을 입고 있습니다.

주문량 급감: 현지 전문가들은 영상에서 학생들이 인공지능(AI)을 이용해 논문을 작성하는 쪽으로 전환하면서 에세이 대필 주문량이 급감했다고 밝혔습니다. 아프리카 작가들이 예전에는 수백 달러를 들여야 했던 작업들이 이제 AI를 이용하면 거의 무료로 완료될 수 있게 되었습니다.

기술의 가치가 제로로 전락하다: 영어 구사 능력과 학술 논문 작성 능력은 한때 핵심 역량이었지만, 인공지능의 등장으로 이러한 기본적인 지적 노동의 가치는 급격히 떨어졌습니다. 이는 개별 작가들에게만 위기가 아니라, 업워크(Upwork)나 파이버(Fiverr)처럼 개인의 노동력에 의존하는 플랫폼에도 부정적인 영향을 미치고 있습니다.

자본 시장은 더 이상 직원 규모를 경쟁 우위 요소로 보지 않습니다. 인력 증대를 핵심 성장 동력으로 삼는 기업은 인공지능(AI)에 생산성과 효율성이 완전히 가려질 위험에 처해 있습니다. 미래의 고가치 자산은 코드를 통해 대규모 에이전트 운영을 구동할 수 있는 경량화된 시스템에 집중될 것입니다.

II. 그 돈은 다 어디로 갔나요?

1. 생산 요소 재편: 컴퓨팅 파워 수요 및 에너지 안정성

기존 자산이라는 해자가 무너지면 부는 사라지는 것이 아니라, 에이전트의 운영을 뒷받침하는 기초 인프라로 흘러들어간다.

에이전트의 작동은 본질적으로 지속적인 전력 및 컴퓨팅 파워 소모를 수반합니다. 기업들은 원래 직원 숙소(예: 사무실 임대료)에 사용되던 물리적 사무실 비용을 컴퓨팅 파워 구독료 및 에너지 보안 비용으로 전환하고 있습니다.

토큰 수수료는 비즈니스 운영에 상당한 부담이 되고 있습니다. 현재 최상위 모델(예: Claude Code/Seedance 2.0)은 추론 비용이 지나치게 높아 복잡한 작업 하나에 수천 달러가 소요됩니다. 이러한 높은 비용으로 인해 업계는 추론 비용을 높이는 경쟁에 뛰어들고 있습니다.

전용 추론 칩과 오픈 소스 모델(예: DeepSeek 및 Kimi)의 적용으로 단일 추론 비용이 지속적으로 감소함에 따라 전력 할당량은 희소하고 대체 불가능한 생산 요소가 될 것입니다.

이러한 가치 변동의 물결 속에서 특정 공급 특성을 지닌 하드웨어 및 에너지 자산이 가장 큰 수혜자가 되었습니다.

핵심 컴퓨팅 하드웨어: NVIDIA와 AMD. 이들은 에이전트 실행에 필요한 컴퓨팅 성능의 기반을 제공하며 AI 생산성의 핵심 공급업체입니다.
에너지 및 유틸리티: 비스트라(Vistra Corp), 컨스텔레이션 에너지(Constellation Energy). 안정적인 전력 공급을 확보하는 기업들은 전통적으로 방어적인 업종에서 벗어나 AI 공급망에서 프리미엄 자산으로 재평가되고 있습니다.
디지털 인프라 REIT(부동산 투자 신탁): 에퀴닉스, 디지털 리얼티. 이들의 데이터 센터는 원래 전통적인 오피스 빌딩으로 흘러가던 자본을 흡수하고 있습니다.

결론적으로, 자산의 가격 결정권은 사무 공간을 제공하는 임대인에서 컴퓨팅 파워를 제공하는 공급업체로 이동하고 있습니다.

2. AI 기반 자동 결제 시스템: 수동 확인에서 자동 코드 정산으로의 전환.

앞서 언급했듯이, 에이전트는 네트워크 전체의 가격을 비교함으로써 기존의 중개 플랫폼을 무용지물로 만들었지만, 가격 비교는 단지 첫 단계일 뿐입니다. 에이전트가 최적의 가격을 확보한 후에는 독립적으로 거래를 완료할 수 있어야 합니다. 기존 결제 시스템의 한계로 인해 이러한 폐쇄 루프 프로세스가 불가능해지면서 자금은 코드 기반 암호화 프로토콜로 몰리고 있습니다.

최근 통이첸원(Tongyi Qianwen)이 선보인 "자동 밀크티 주문" 기능을 예로 들어보겠습니다. AI는 이미 여러 앱 간의 선택 및 주문 작업을 수행할 수 있어 의사 결정 및 상호 작용 측면에서 AI의 성숙도를 입증했습니다. 그러나 실제 구현에서는 기존 은행 시스템이 여전히 수동 안면 인식, SMS 인증 코드 또는 실물 신분 확인을 요구하기 때문에 최종 결제 단계에서 자동화 프로세스가 종종 실패합니다.

의사 결정은 가능하지만 결제는 불가능한 이러한 격차가 바로 X402와 같은 프로그래밍 가능한 거래 프로토콜의 가치가 있는 지점입니다.

유익한 자산:

프로그래밍 가능한 거래 프로토콜(예: X402) 은 에이전트에게 개인 키 관리 및 자금 접근 기능을 제공하여 기존 결제 인터페이스를 우회하고 코드를 통해 직접 금융 거래를 실행할 수 있도록 합니다.
USDT 및 USDC와 같은 스테이블코인은 연중무휴 24시간 온라인 무인 결제 환경을 제공하며 에이전트 비즈니스 활동의 결제 기준 역할을 합니다.
고성능 퍼블릭 블록체인(예: Kite AI): 에이전트에 최적화된 레이어 1 블록체인으로, 지연 시간이 짧은 실행 환경을 제공합니다. 프로그래밍 가능한 거버넌스와 신원 인증을 통해 에이전트에게 합법적인 신원과 접근 제어 권한을 부여하여, 에이전트를 고립된 도구에서 자율적인 의사 결정, 협업, 수익 창출이 가능한 경제적 주체로 변화시킵니다. 에이전트 거래량의 폭발적인 증가에 따라, 핵심 협업 인프라인 Kite AI는 최근 시장에서 높은 가격 상승률을 보이고 있습니다.

현재 에이전트들이 가격 비교는 할 수 있지만 결제는 할 수 없는 상황은 암호화된 결제 시스템의 성장을 촉진했습니다. 자동 결제 인터페이스 프로토콜을 장악하는 기업들이 기존 금융 중개기관들이 잃어버린 거래량을 가져갈 것입니다.

3. 생산성 모델의 진화: 구현된 지능과 물리적 실행 하드웨어

인공지능이 논리적 의사 결정과 소프트웨어 상호작용 문제를 해결하게 되면, 이러한 지능을 지원할 수 있는 물리적 실체에 자본이 유입되기 시작합니다. 원래 "기본적인 지적 노동력" 구매에 할당되었던 예산이 물리적 실행 능력을 갖춘 하드웨어 자산으로 재배정되는 것입니다.

인공지능이 임계점에 도달하면, 그 효과를 제한하는 유일한 병목 현상은 물리적 형태에 국한됩니다. 인공지능의 실세계 실행에서의 한계를 극복하기 위해 로봇 하드웨어에 대한 투자가 활발히 이루어지고 있습니다.

확장되는 업무 시나리오: 에이전트의 적용 범위가 컴퓨터 화면을 넘어 물리적 공간으로 확장되고 있습니다. OpenClaw를 논리 제어에 활용하면 AI는 가정 관리(청소 모니터링 및 숙제 지도 등)와 산업 생산에 개입할 수 있습니다.
자본 지출 대체: 기업과 가계는 비용 구조를 바꾸고 있습니다. 과거에는 인력 보조원이나 아웃소싱된 하급 직원에게 지급했던 비용이 이제는 가정용 서비스 로봇이나 산업용 로봇과 같은 지능형 기기 구매를 위한 고정 자산 지출로 전환되고 있습니다.

특정 이점을 가진 자산 클래스

구현된 지능의 핵심 구성 요소: 2026년 초, 로봇 관절(감속기, 서보 모터) 및 촉각 센서와 같은 분야에서 가격이 크게 상승했습니다. 이러한 구성 요소는 에이전트가 코드에서 물리적 실행으로 나아가기 위한 하드웨어 기반을 형성합니다.
프로그래밍 가능한 자동화 장비: 기본 인터페이스를 개방하여 에이전트가 직접 접근하고 제어할 수 있는 지능형 공장 장비 및 스마트 홈 단말기.

골드만삭스는 에이전트와 로봇의 결합이 자본 지출에 세대교체를 촉발하고 있다고 지적합니다. 에이전트가 하드웨어 투자 수익률을 크게 향상시키기 때문에, 이전에는 인적 자원 아웃소싱에 투입되던 예산이 이제 매년 25%씩 로봇 자산 구매에 사용되고 있다는 것입니다.

에이전트는 하드웨어에 사고 능력을 부여하는 반면, 하드웨어는 에이전트가 수익을 창출할 수 있는 물리적 형태를 제공합니다. 이러한 상호보완성은 에이전트의 진화가 필연적으로 물리적 액추에이터 자산의 재평가로 이어질 것임을 시사합니다.

III. 주요 오피니언 리더(KOL) 의견 요약

Teddy@DeFiTeddy2020 (XHunt 랭킹: 1742)

의견: 오픈클로(OpenClaw)가 주도하는 에이전시 경제는 AI 에이전트가 API를 직접 호출하고, 자율적으로 검색 및 가격 협상을 수행하며, 물리적인 사무실이 필요하지 않기 때문에 SaaS 소프트웨어 주식, 중개 플랫폼 주식, 상업용 부동산 관련 자산의 가치를 크게 하락시킬 것입니다. 전통적으로 인간의 행동에 의존해 온 자산들은 체계적인 재평가를 맞이하게 될 것입니다.

https://x.com/DeFiTeddy2020/status/2020762007625248925?s=20

Haotian@tmel0211 (XHunt 랭킹: 1202)

의견: AI와 암호화폐의 결합은 웹2와 웹3의 경계를 초월하는 거대한 흐름이 될 것입니다. 이는 에이전트 경제(Agentic Economy)의 발전 추세에 따른 필연적인 결과입니다. AI가 분산화되면 신뢰할 수 있는 결제, 신원 확인, 계약 등이 필요해지는데, 암호화폐는 이러한 모든 분야에서 탁월한 성능을 발휘합니다. 앞으로의 발전을 기대해 볼 만합니다.

https://x.com/tmel0211/status/2020319970908074021?s=20

Dov @dov_wo (XHunt 랭킹: 1843)

의견: 중대한 전환점이 도래했습니다. SaaS 및 소프트웨어 회사의 주가가 폭락하고 있으며, Chegg와 같은 회사는 GPT-4에 의해 심각한 타격을 입었습니다. ClaudeCode와 OpenClaw는 월스트리트 애널리스트나 변호사와 같은 고소득 직종을 무너뜨리고, 3년 안에 전체 노동력의 절반 이상이 해고될 것입니다. 전통적인 교육은 무용지물이 되고, 졸업 후에는 10배의 효율성과 2배의 효과를 가진 AI가 학생들을 대체할 것입니다. 이는 새로운 세대가 이전 세대의 부와 의미를 약탈하는 것입니다. 인간은 휴식이 필요하지만, AI는 저렴하고 끊임없이 발전할 것이며, 모든 것이 종말을 맞이할 것입니다. 사람들은 Notion과 같은 문서 도구를 사용하는 대신, AI를 통해 기존 세계와 새로운 세계를 연결해야 할 것입니다.

https://x.com/dov_wo/status/2020045763330601007?s=20

BuccoCapital Bloke@buccocapital (XHunt 순위: 3935)

의견: 현재 SaaS 약세장의 주요 원인이 "내부 개발"은 더 이상 아니지만(많은 기업들이 여전히 기성 SaaS에 의존하고 있기 때문), AI 에이전트 경제는 여러 구조적 압력을 가중시켜 SaaS 기업의 장기적인 가치 평가에 대한 압박을 초래할 것입니다. 플랫폼 차별화가 거의 사라지면서 고객 확보 비용이 크게 증가하고, 가치가 에이전트 계층으로 이동하고 있으며, 지역 AI 스타트업들이 고객 생애 가치(LTV)를 잠식하는 성과 기반 솔루션을 제공하고 있습니다. 또한, 좌석당 수익 모델이 붕괴되고, "좌석당 요금"에서 "성과 기반 요금"으로의 전환이 어려워지고 있으며, 가격 결정력과 총 마진이 악화되고 있습니다. 유기적 트래픽 감소로 고객 획득 비용(CAC)이 더욱 상승하고 있으며, AI 인재 확보 경쟁 심화로 운영 비용이 증가하고 있습니다. 투자자들은 이러한 약세 요인들의 강도와 시기를 명확히 파악해야 합니다.

https://x.com/buccocapital/status/2015603777420607967?s=20

알렉스 클레이튼@afc (XHunt 랭킹: 31467)

의견: 현재 상장 소프트웨어 기업의 기업 가치 평가 배수는 매우 저조합니다. 100개 이상의 기업 중 89%가 향후 12개월 매출의 10배 미만으로 거래되고 있으며, 20배를 넘는 기업은 단 3개뿐입니다. 대부분의 기업은 매출 성장이 정체되어 있으며, 연평균 반복 매출(ARR) 성장률 중간값은 15%에 불과하여 Anthropic과 같은 AI 스타트업에 크게 뒤처지고 있습니다. AI가 일부 예산을 대체할 수는 있지만, 이것이 근본적인 원인은 아닙니다. 진짜 문제는 대부분의 SaaS 업체들이 고객이 기꺼이 비용을 지불할 만한 AI 제품을 개발하지 못했다는 점입니다. 혁신을 이루고 AI의 시장성을 입증하지 못한다면, 이러한 전통적인 기업들은 저성장, 낮은 기업 가치, 그리고 점진적인 쇠퇴를 계속해서 겪게 될 것입니다. 지금은 이들의 AI 전환에 있어 매우 중요한 시기입니다.

https://x.com/afc/status/2014133417538130351?s=20

IV. 결론: 우리 같은 평범한 사람들은 무엇을 해야 할까요?

자산 가격 재조정에 직면했을 때, 일반인들이 참여할 수 있는 가장 효과적인 방법은 최첨단 제품을 직접 경험하고 생산성의 변화하는 경계를 인지하는 것입니다.

1. 마스터 바이브 코딩: 반복적 개발 패러다임 구현

Claude Code 2.0과 같은 도구들은 소프트웨어 개발의 근본적인 논리를 바꿔놓았습니다.

개발의 초점이 코드 한 줄 한 줄을 작성하는 것에서 거시적인 아키텍처 최적화로 옮겨갔습니다. 과거에는 팀 협업으로 일주일이 걸리던 기능을 이제는 AI의 도움을 받아 개인이 몇 시간 만에 완성할 수 있습니다. 이는 인력 규모에 기반한 수익을 내는 기존 소프트웨어 아웃소싱 자산의 가치 평가 방식에 대한 재검토가 필요함을 의미합니다.

AI를 통해 절약된 시간을 개인 생산성 향상이라는 추가적인 이점으로 전환하려고 노력함으로써.

2. 비디오 제작 비용의 변곡점 파악: Seedance 2.0을 사례로 살펴봅니다.

Seedance 2.0과 같은 비디오 생성 모델의 광범위한 도입은 시각 콘텐츠 제작 비용의 구조적 하락을 의미합니다.

물리적 자산 위험 평가: 복잡한 광고 스토리보드를 제작해 보면, AI가 생성한 영상의 완성도가 실사 영상에 근접할수록 고가의 촬영 장비를 보유한 렌탈 업체와 전통적인 영화 및 TV 촬영장의 자산 가치가 하락할 것이라는 사실을 알 수 있습니다.
시장 변화를 파악하세요: 고도로 통합된 발전 도구를 경험함으로써, 어떤 시장이 정리 단계에 있고 어떤 시장이 기술적 발전으로 인해 점진적인 성장을 이루고 있는지 구분할 수 있습니다.

3. 비즈니스 루프에서 누락된 연결 고리 파악: 결제 병목 현상 관점에서 거래 프로토콜 검토.

통이첸원(Tongyi Qianwen)의 자동 밀크티 주문과 같은 시나리오에서의 성능은 에이전트의 의사 결정과 실행 사이의 격차를 드러냅니다.

성장 기회를 파악하십시오: 일상적인 운영에서 AI가 의사 결정을 내릴 수는 있지만 거래를 완료할 수는 없는 지점을 찾아보세요. 이러한 지점이 미래의 핵심 성장 영역입니다.
온체인 결제 로직 검증: 에이전트가 기존 은행 시스템을 통해 결제를 완료할 수 없는 경우, 자금은 필연적으로 프로그래밍 가능한 온체인 프로토콜로 흘러가게 됩니다. 이는 X402 및 관련 인프라가 투기성 자산이 아니라 에이전트의 비즈니스 루프를 완성하는 데 필수적인 연결 고리임을 입증합니다.

핵심 권장 사항: 업무와 생활 모두에서 고급 도구를 지속적으로 적용하여 생산성 변화에 대한 민감도를 유지하십시오. 2026년에는 개인의 영역 간 통합 능력과 AI 산업 사슬의 핵심 요소(에너지, 컴퓨팅 파워, 결제 및 실행)에 대한 깊이 있는 이해가 가장 강력한 자산이 될 것입니다.