AI 에이전트 경제 인프라 연구 보고서(2부)

이 글은 OKX Ventures에서 작성한 심층 연구 보고서입니다. 분량이 많아 두 부분으로 나누어 게시될 예정입니다. 1부에서는 거시적 배경, x402 프로토콜, ERC-8004 및 Virtuals 프로토콜에 대해 다룹니다( 여기를 클릭 ). 2부에서는 OpenClaw 분석 및 전반적인 업계 동향을 살펴볼 것입니다.

제5장 OpenClaw: 응용 프로그램 생태계에 대한 특별 연구

5.1 프로젝트 배경 및 발생 경위

2025년 11월, 오스트리아 개발자 피터 스타인버거는 주말에 진행한 프로젝트를 깃허브에 게시했습니다. 4개월 후인 2026년 3월, 이 프로젝트는 리액트를 제치고 깃허브 역사상 가장 많은 별을 받은 소프트웨어 프로젝트가 되었습니다. 25만 개 이상의 별을 획득한 이 기록은 리액트가 13년 만에 달성한 수치입니다.

AI 제품이 수동적인 도구에서 능동적인 에이전트로 진화하는 광범위한 추세 속에서, OpenClaw는 사용자가 직접 찾기를 기다리는 대신 기존 플랫폼에서 사용자를 적극적으로 지원하는 방식을 택했습니다. OpenClaw는 사용자의 컴퓨터에 설치되어 WhatsApp, Telegram, Slack, Discord, Signal, iMessage, Lark 등 20개 이상의 채널에 연결되며, MCP 프로토콜을 통해 이메일, 캘린더, 브라우저, 파일 시스템, 코드 편집기 등을 운영합니다. 안드레이 카르파티는 이러한 유형의 시스템, 즉 백그라운드에서 자율적으로 의사 결정을 내리고 작업을 실행하는 로컬 AI 에이전트를 "Claws"라고 명명했습니다. 이 용어는 실리콘 밸리에서 로컬에서 실행되는 AI 에이전트를 설명하는 일반적인 용어로 빠르게 자리 잡았습니다.

모든 주요 모델 출시에서 에이전트 기능이 강조되는 이유는 에이전트가 AI 인프라 투자에 대한 수요 증폭 요인이기 때문입니다. 단일 채팅 쿼리는 수백 개의 토큰을 소비하는 반면, 도구 호출 및 다단계 추론을 통해 실행되는 에이전트는 수만에서 수십만 개의 토큰을 소비합니다.

창립자들이 디스코드에서 암호화폐 관련 논의를 금지했음에도 불구하고, 암호화폐 커뮤니티는 자발적으로 오픈클로(OpenClaw) 위에 토큰 발행, 신원 등록, 결제 프로토콜, 소셜 네트워크, 평판 시스템 등 완전한 온체인 경제 인프라를 구축했습니다. 오픈클로의 등장으로 우리는 처음으로 실제 대규모 시나리오에서 에이전트와 온체인 인프라 간의 상호 작용을 관찰할 수 있었고, 암호화폐 커뮤니티는 경제 활동을 펼칠 수 있는 실제 사용자 기반을 갖춘 플랫폼을 얻게 되었습니다.

5.2 기술 아키텍처 분석

첫 번째 단계: 커뮤니케이션 채널 – 정체성 문제

OpenClaw는 20개 이상의 플랫폼에 동시에 연결됩니다. 에이전트 내부에서는 통합된 메모리, 통합된 구성, 그리고 통합된 SOUL.md 파일을 가진 동일한 개체임을 인식합니다. 하지만 외부에서는 텔레그램의 에이전트와 디스코드의 에이전트가 동일한 개체인지 어떻게 알 수 있을까요? 각 플랫폼은 고유한 사용자 ID 시스템을 가지고 있으며, 두 플랫폼은 상호 운용이 불가능하고 동작 기록을 볼 수 없습니다. 이것이 바로 ERC-8004가 해결하고자 하는 핵심 문제입니다.

두 번째 계층: 게이트웨이 – 보안 문제

게이트웨이는 OpenClaw의 두뇌이자 관제 센터 역할을 합니다. 사용자 메시지를 올바른 에이전트로 라우팅하고, 에이전트의 세션 기록과 사용 가능한 스킬을 로드하며, 에이전트가 작동을 시작하기 전에 권한 경계를 정의합니다(화이트리스트 메커니즘: 메시지가 게이트웨이에 도착하면 시스템은 메시지 소스 채널, 사용자 ID, 그룹 ID와 같은 정보를 기반으로 도구 화이트리스트를 동적으로 생성합니다. 화이트리스트에 있는 도구만 에이전트 컨텍스트에 주입됩니다. 에이전트는 화이트리스트 외부의 도구를 볼 수 없으므로 호출할 수 없습니다).

이 설계의 장점은 사전 예방적 보안입니다. 그러나 접근 제어가 게이트웨이에 전적으로 의존하므로 단일 장애 지점이 될 수 있습니다. 게이트웨이가 손상되거나 잘못 구성된 경우 에이전트가 무단으로 권한을 획득할 수 있습니다.

세 번째 계층: 에이전트 코어(ReAct 루프) – 예측 가능성 문제

에이전트의 작동 논리는 ReAct(추론 + 행동) 루프입니다. 입력 수신 → 사고(LLM 호출) → 행동 결정 → 도구 호출 → 결과 획득 → 재사고 → 루프입니다. OpenClaw의 엔지니어링 최적화에는 고빈도 메시지 스케줄링(네 가지 전략: Steer/Collect/Followup/Interrupt), LLM 2계층 내결함성(인증 순환 + 모델 열화), 그리고 선택적 계층적 사고 메커니즘(6단계)이 포함됩니다.

하지만 LLM은 본질적으로 확률적이며 그 결과는 불확실합니다. 에이전트는 비결정적 실행자이므로 비결정적 환경에서 돌이킬 수 없는 행동을 합니다.

첫째, 컨텍스트 압축으로 인한 제약 조건 손실이 있습니다. 보안 제약 조건 자체가 컨텍스트의 일부인데, 컨텍스트가 손실 압축될 경우 보안 제약 조건이 손실될 수 있습니다. 둘째, 프롬프트 주입 공격이 있습니다. 누군가가 에이전트가 처리할 콘텐츠 내에 의도적으로 숨겨진 명령어를 삽입하여 에이전트가 해당 콘텐츠를 사용자 명령처럼 실행하게 만드는 것입니다. 이 두 가지 문제의 공통적인 원인은 에이전트 동작의 경계가 자연어로 정의된다는 점인데, 자연어는 모호하고 조작 가능하며 손실 압축에 취약합니다.

한 예로, 메타의 초지능 연구소의 정렬 책임자인 서머 유는 에이전트에게 "삭제할 수 있는 이메일을 몇 개 제안해 달라"고 요청했지만, 에이전트는 수백 개의 이메일을 직접 삭제했습니다(컨텍스트 창 오버플로로 인해 압축이 발생했고, "제안"이라는 키 제약 조건이 무시되었습니다).

이러한 맥락에서 우리에게 필요한 것은 신속한 엔지니어링 개선이 아니라 구조적인 보안 메커니즘입니다. 즉, 감사 가능한 운영 로그, 프로그래밍 가능한 권한 경계, 그리고 오류 발생 시 책임과 보상을 보장하는 경제 시스템이 필요합니다. 스마트 계약과 온체인 인프라는 바로 이러한 점에서 탁월한 성능을 발휘합니다.

네 번째 계층: 메모리 시스템 – 지속성 및 전송 가능성 문제

OpenClaw는 두 가지 유형의 메모리를 구현합니다. 하나는 일일 작업 메모리(YYYY-MM-DD.md 파일)이고, 다른 하나는 장기 핵심 메모리(MEMORY.md, 중복 제거 및 범주화를 통해 추출된 주요 선호도)입니다. 검색은 벡터 검색과 BM25의 하이브리드 모드를 사용합니다.

세션은 기본적으로 매일 오전 4시에 초기화됩니다. 컨텍스트 창은 지속적으로 압축되고 요약됩니다. 컨텍스트 창이 토큰 제한에 가까워지면 OpenClaw는 LLM을 사용하여 이전 대화를 더 짧은 버전으로 요약하는 세션 압축을 시작합니다. 압축 전에 메모리 플러시가 수행되어 에이전트가 중요한 정보를 영구 메모리에 기록할 기회를 갖습니다. 이는 본질적으로 에이전트가 어떤 정보가 중요한지 알고 있다는 가정에 기반합니다. 중요한 정보가 무엇인지 결정하는 비결정적 시스템은 본질적으로 불확실합니다.

OpenClaw는 모든 메모리를 로컬 파일 시스템에 저장하므로 컴퓨터를 전환하면 데이터가 손실됩니다. 다른 에이전트와 협업할 때 메모리를 공유하는 메커니즘이 없으며, 에이전트의 지식과 경험은 해당 에이전트가 실행되는 시스템에만 저장됩니다. 하위 에이전트 간의 협업은 동일한 OpenClaw 인스턴스 내에서만 가능하며, 인스턴스 간 또는 조직 간 에이전트 협업은 지원하지 않습니다. GitHub의 개발자 피드백에 따르면 의사 결정 기록은 채팅 기록에는 나타나지만 영구적으로 저장되지 않아 인수인계가 불분명하고 지식 전달이 불완전한 것으로 나타났습니다.

5.3 에이전트 경제의 구조적 문제점

맥락이 제대로 전달되지 않는 것: 모든 문제의 근원

공간적 잠금: 에이전트의 기억과 지식은 에이전트가 실행되는 컴퓨터에 저장됩니다. 다른 컴퓨터로 전환하면 이러한 정보가 모두 지워집니다.
신뢰 격리: 에이전트 A는 "사용자가 지난주에 선호 사항 X를 언급했습니다."라고 주장하지만, 에이전트 B는 이 주장을 확인할 방법이 없습니다.
찾을 수 없음: "DeFi 분석에 능숙한" 상담원을 찾고 계신가요? 표준화된 검색 메커니즘이 없습니다.
가격 책정 불가능한 가치: 에이전트가 축적한 도메인 지식과 사용자 선호도는 분명 경제적 가치를 지니지만, 현재로서는 이를 가격화하거나 거래할 방법이 없습니다.
기본 임시 저장 방식: 세션 재설정 중 언제든지 컨텍스트가 압축, 해석되거나 손실될 수 있습니다.

컨텍스트 데이터가 진정으로 순환하려면 다음 다섯 가지 속성을 동시에 갖춰야 합니다. 신뢰 경계를 넘나들 수 있는 능력, 경제적 가치, 게이트키퍼 없이 검색 가능한 특성, 의사 결정 과정의 기록 보존, 그리고 소비자 요구에 대한 적응성입니다. 현재로서는 이 다섯 가지 속성을 동시에 제공하는 단일 프로토콜은 없습니다. MCP는 "AI 모델이 도구를 호출하는 방식"을, A2A는 "에이전트 간 통신 방식"을, x402는 "에이전트의 비용 지불 방식"을 다룹니다. 그러나 "신뢰할 수 없는 환경에서 에이전트가 컨텍스트 데이터를 자율적으로 검색, 평가 및 사용하는 방법"에 대한 질문은 여전히 해결되지 않은 채 남아 있습니다.

조정의 역설

에이전트는 추론을 위해 충분한 맥락만 있으면 됩니다. 하지만 조직 간 조정에는 모든 역사적 맥락이 필요합니다.

"이 항공편을 예약해야 할까?"라고 고민하는 상담원은 현재 세션 정보에 대한 간결한 요약만 있으면 됩니다. 하지만 공급망 담당자, 재무 담당자, 일정 담당자(서로 다른 플랫폼을 사용하고 다른 조직에서 운영할 수도 있음)와 협업해야 할 때는 어떤 맥락을 공유해야 할까요? 검증은 어떻게 이루어지나요? 데이터 소유권은 누구에게 있나요?

가트너는 2027년까지 비용 증가, 불확실한 비즈니스 가치 또는 미흡한 위험 관리로 인해 에이전트 기반 AI 프로젝트의 40% 이상이 취소될 것으로 예측합니다. 그러나 개발자의 70%는 핵심 문제가 기존 시스템과의 통합 문제라고 보고합니다. 근본적인 원인은 에이전트가 비결정적 실행자인 반면 기업은 결정적 결과를 요구하기 때문입니다. 불확실한 실행자가 불확실한 환경에서 불확실한 파트너와 협력하고, 검증 가능한 신뢰 계층이 없다면 신뢰할 수 있는 결과를 도출할 수 없습니다.

현재 플랫폼 간 에이전트 협업에 대한 수요는 여전히 매우 적습니다. 사용자들은 다른 에이전트와의 협업 능력과는 상관없이 단순히 작업을 대신해 줄 수 있는 AI를 원합니다. 이러한 협업의 역설은 실질적인 기술적 문제이지만, 이것이 대규모 상업적 문제로 발전할지 여부는 에이전트 사용 방식이 개인용 도구에서 다중 에이전트 협업 네트워크로 진화하는지에 달려 있습니다.

위의 분석들을 종합하면 다음과 같은 건축 개념을 도출할 수 있습니다:

하위 계층은 에이전트가 추론을 수행하는 곳으로, 일시적이며 토큰 기반입니다. OpenClaw, Claude Code, Cursor 등이 이 계층에 속합니다. 빠른 응답과 현재 작업에 대한 집중이 요구됩니다.

최상위 계층은 조정이 이루어지는 곳으로, 지속적이고 검증 가능하며 경제적인 가격 책정이 가능합니다. 조직 간 지식이 축적되고, 추적성 체계가 유지되며, 신뢰성이 구축됩니다.

두 계층은 서로 다른 요구 사항을 가지고 있습니다. 에이전트는 단순성을 필요로 하는 반면, 조직은 과거 기록을 필요로 합니다. 에이전트는 속도를 필요로 하는 반면, 감사 추적은 영구성을 필요로 합니다. 에이전트는 확률적으로 작동하는 반면, 기업은 확정적인 결과를 필요로 합니다. 현재 대부분의 아키텍처는 이 두 계층을 통합하려고 시도하지만, 성공할 가능성은 낮습니다.

신뢰할 수 있는 중립성, 지속성 및 검증 가능성을 갖춘, 모든 에이전트 시스템에 적합하고 권한이 필요 없는 수평 배포 가능한 구성 요소를 추가할 수 있을까요? 이 구성 요소는 상위 계층과 하위 계층 간의 제어된 인터페이스를 제공하여 필요할 때 컨텍스트가 아래로 흐르고 약속이 이루어질 때 위로 흐르도록 합니다. 실행 전에 관련 컨텍스트 서브그래프가 분산 지식 그래프에서 파싱되어 주입됩니다. 실행 후에는 작업이 검증 가능한 트랜잭션으로 온체인에 제출되며, 증명 및 평판 업데이트도 함께 전송됩니다. 이 계층의 핵심 가정은 컨텍스트 유동성이 중요하다는 것입니다. 대부분의 에이전트 사용자가 플랫폼 간 협업이 필요하지 않은 경우(예: 한 사람이 모든 작업에 하나의 OpenClaw만 사용하는 경우) 중간 계층이 실제로 필요하지 않습니다.

미들웨어 계층이 컨텍스트 이식성에만 초점을 맞춘다면 실패할 가능성이 매우 높습니다. 하지만 경제 활동의 검증 가능성이나 여러 당사자가 서로를 불신하는 시나리오에서 평판의 이전 가능성과 같이 명확한 경제적 인센티브가 있는 사용 사례에 초점을 맞춘다면 성공 확률은 훨씬 높아집니다. IronClaw 역시 실행 환경과 자격 증명 관리를 검증 가능한 보안 계층으로 분리하는 추상적인 미들웨어 계층으로 나아가려는 시도입니다. 그러나 이는 Near 생태계 내의 내부 솔루션으로, 플랫폼 간 호환성이 부족합니다.

암호화폐의 진정한 진입점

에이전트 경제의 대부분 요구 사항은 실제로 웹2.0 솔루션을 사용하여 해결할 수 있습니다. 에이전트 경제에서 암호화폐의 대체 불가능한 역할은 단 한 가지 시나리오에서만 존재합니다. 바로 조직 간, 플랫폼 간, 허가 없는 상호 운용성이 필요하고 참여자 간에 사전 신뢰 관계가 구축되어 있지 않은 경우입니다. 예를 들어, 에이전트 A(OpenClaw에서 실행, 소유자는 사용자 A)가 에이전트 B(Claude Code에서 실행, 소유자는 사용자 B)에게 작업을 의뢰해야 하는 경우를 생각해 보겠습니다. 이들은 공통 플랫폼, 공통 계정 시스템, 기존 비즈니스 관계가 없습니다. 이러한 시나리오에서는 온체인 신원(8004), 온체인 결제(x402), 온체인 평판이 중앙 집중식 솔루션보다 훨씬 더 적합합니다. 왜냐하면 어떤 중앙 집중식 플랫폼도 모든 에이전트 프레임워크를 동시에 지원할 수 없기 때문입니다.

더 나아가, 상담원이 결제할 수 있다고 해서 반드시 결제해야 하는 것은 아닙니다. 포춘 500대 기업들은 상담원들이 반복적으로 결제를 시도하는 바람에 4억 달러의 손실을 입었습니다. 상담원들이 독립적으로 결제할 수 있게 되면, 가장 가치 있는 자산은 결제 여부를 결정하는 데 도움을 주는 의사결정 인프라가 됩니다.

현재 암호화폐는 에이전트 경제에서 '있으면 좋은' 요소일 뿐이며, 에이전트 간의 플랫폼 간 경제적 상호작용이 충분한 규모에 도달하지 않는 한 필수적이지는 않습니다. 그러나 충분한 수의 에이전트가 특정 인간의 은행 계좌에 연결되지 않게 되면(에이전트 자체가 인간의 도구가 아닌 독립적인 경제 주체가 되면), 기존 금융 메커니즘으로는 더 이상 이들을 지원할 수 없게 됩니다. 이 시점에서 스테이블코인은 대규모 금융 거래를 수행하는 가장 좋은(그리고 어쩌면 유일한) 방법이 됩니다. 암호화폐가 '필수적인' 요소가 되는 세 가지 가능한 계기는 다음과 같습니다.

상담원들은 대규모로 다른 상담원들을 고용하기 시작했습니다. 예를 들어, 기업 IT 환경에서 서로 다른 공급업체의 상담원 시스템들이 상호 운용되어야 했습니다(오늘날의 기업 API 통합과 유사하지만 더 복잡합니다).
에이전트를 통해 연중무휴 24시간 국경 간 거래가 가능합니다. 에이전트가 조율하는 워크플로는 세 가지 다른 결제 경로를 거치지 않고도 미국 내 LLM 엔드포인트, 유럽의 데이터 제공업체, 동남아시아의 컴퓨팅 클러스터에 동시에 접속할 수 있습니다. 스테이블코인은 전 세계적으로 24시간 언제든 이용 가능합니다. 이러한 장점은 에이전트가 항상 가동되고 시간대가 다른 환경에서 작업하는 경우, 사람이 직접 처리하는 것보다 훨씬 더 두드러집니다.
소액 결제가 기존 결제 방식으로는 감당할 수 없는 수준에 도달하고 있습니다. 현재 블록체인 상에서 에이전트가 수행하는 소액 거래(API 호출, 데이터 조회, 컴퓨팅 리소스 사용)의 평균 비용은 거래당 0.09달러에 불과하지만, Stripe의 거래 수수료는 0.35달러에 2.5%가 추가되어 거래 비용의 4배에 달합니다. 에이전트가 수만 건의 API 호출을 해야 하는 상황에서 기존 결제 처리 업체는 이러한 위험을 감당할 수 없으며, 수수료 구조는 심각한 병목 현상을 초래할 것입니다.

보안 위협과 온체인 인프라의 필요성

'시리 역설'은 인공지능 에이전트 경쟁 전체를 이해하는 데 핵심적인 틀입니다. 시리는 기능이 제한되어 있기 때문에 안전하고, 오픈클로는 위험하기 때문에 유용합니다. 인공지능이 실제로 무언가를 하려면(이메일 처리, 항공편 예약, 코드 배포 등) 광범위한 시스템 권한이 필요합니다. 광범위한 권한은 당연히 더 넓은 공격 표면을 의미합니다.

OpenClaw에서 가장 유명한 긍정적인 사례는 다음과 같습니다. 한 사용자가 상담원에게 레스토랑 예약을 요청했는데 OpenTable이 만석이었습니다. 상담원은 포기하는 대신 AI 음성 소프트웨어를 찾아 다운로드하고 설치한 후 레스토랑에 전화를 걸어 성공적으로 예약을 완료했습니다. 이처럼 문제를 자율적으로 해결하는 능력은 누구나 꿈꾸는 것입니다. 하지만 이러한 자율성은 판단이 잘못될 경우 그 여파가 기계의 속도로 퍼져나간다는 것을 의미하기도 합니다.

일각에서는 스타인버거의 OpenAI 합류를 "AI 에이전트의 아이폰 시대"라고 부릅니다. 하지만 그 전에 안전한 인프라가 구축되는 단계가 필수적입니다. 그렇지 않으면 대규모 도입은 대규모 손실로 이어질 것입니다. Chopping Block이 예측한 "AI로 인한 1억 달러 이상 규모의 해킹"이 실제로 발생한다면 두 가지 결과가 나올 수 있습니다. 하나는 대중의 공황으로 인해 에이전트 도입이 후퇴하는 것(2016년 DAO 사태 이후 이더리움 폭락과 유사)이고, 다른 하나는 진정으로 안전한 에이전트 인프라 개발을 촉진하는 것(DAO 사태 이후 스마트 계약 감사 산업의 폭발적 성장과 유사)입니다. 우리는 후자에 더 무게를 둡니다. 에이전트에 대한 필요성이 분명히 존재하기 때문입니다.

악성 에이전트 식별 >> 8004 평판 시스템. 각 에이전트가 온체인 ID와 공개적으로 이용 가능한 평판 기록을 보유하면, 악의적인 행위는 변경 불가능한 기록을 남깁니다. 다른 에이전트는 해당 에이전트를 신뢰하기 전에 온체인 평판을 확인할 수 있습니다. 물론, 평판 시스템은 단순한 등급 시스템이 아니라, 순위 조작 방지 메커니즘을 갖춘 다차원적이고 시간 가중적인 신뢰 모델로서 충분히 성숙해야 합니다.
악성 스킬 감사 >> 검증 레지스트리. 스킬 코드 감사 결과가 독립적인 검증자(스테이킹 서비스, zkML 검증자, TEE 오라클)에 의해 검증된 검증 레지스트리(버전 8004)에 기록되면 타이포스쿼팅의 효과가 크게 감소합니다. 스킬을 설치하기 전에 온체인 검증 상태를 확인하십시오.
자격 증명 유출 방지 >> x402의 "권한 부여 시 지불" 메커니즘. x402는 API 키 관리 문제를 해결합니다. 에이전트는 장기 자격 증명을 저장할 필요 없이 서비스가 필요할 때마다 임시 액세스 비용을 지불하면 됩니다. EIP-712 서명 바인딩(서비스 액세스와 결제 주소 연결)과 결합하면 토큰이 유출되더라도 다른 사람이 사용할 수 없습니다.
제어 불능 동작 방지 >> 온체인 감사 로그 + 프로그래밍 가능한 권한. 외부 공격자가 지시문을 주입하거나(프롬프트 주입) 시스템 자체가 압축 과정에서 제약 조건을 잃어버리는 경우(컨텍스트 손실) 에이전트가 예상치 못한 동작을 실행하게 됩니다. 스마트 계약은 "단일 거래는 X 금액을 초과할 수 없다" 또는 "삭제 작업에는 다중 서명 확인이 필요하다"와 같이 에이전트 동작의 경계를 정의할 수 있습니다. 온체인 작업 로그는 변경 불가능하며 문제 발생 시 추적이 가능합니다. 이는 프롬프트에 "먼저 동의를 구하십시오"라는 문구를 추가하는 것보다 훨씬 더 신뢰할 수 있습니다. 프롬프트 수준의 제약 조건은 압축 과정에서 손실되지만 스마트 계약 수준의 제약 조건은 손실되지 않기 때문입니다.

물론 온체인 인프라는 보안 문제를 예방할 수는 없지만 그로 인한 결과를 완화할 수는 있습니다. 스마트 계약은 단일 거래 금액을 "X 금액 이하"로 제한할 수 있지만, 만약 에이전트가 주입된 후에도 해당 제한 내에서 악의적인 행위를 계속한다면 어떻게 될까요? 0.09달러짜리 악의적인 거래가 10,000번 반복된다 하더라도 총 900달러에 달합니다. 진정한 보안 해결책은 에이전트 런타임 계층(TEE/샌드박스)과 온체인 계층(권한/감사)이라는 두 가지 측면에서 모두 접근해야 합니다. 온체인 계층에만 집중하는 것은 충분하지 않습니다.

제6장: 종합적인 산업 분석

기존의 기술적 경쟁 우위 요소(엔지니어링 역량, 팀 규모, 실행 효율성)는 AI 도구에 의해 균질화되고 있습니다. 아이디어만 있다면 누구나 OpenClaw나 Claude Code를 사용하여 매우 짧은 시간 안에 제품 프로토타입을 만들 수 있습니다. 이는 다음과 같은 의미입니다.

소규모 팀은 이전보다 기회가 훨씬 더 제한적입니다(대규모 팀은 동일한 도구를 사용하면 훨씬 더 빨리 따라잡을 수 있습니다).
선발 주자의 이점은 아이디어 단계에서 그 어느 때보다 더 가치가 높습니다. 왜냐하면 귀사의 담당자가 경쟁사보다 훨씬 빠르게 반복 작업을 수행할 수 있기 때문입니다.
가장 희소한 자원은 기술적 능력이 아니라, 올바른 질문을 판단하는 능력입니다.

진정한 시장 경쟁은 암호화폐 자체 내부에 있는 것이 아닙니다.

많은 사람들이 Base, Solana, Ethereum, Near 등 어떤 L1/L2 플랫폼이 에이전트로서 더 나은 성능을 보이는지 비교하고 있습니다. 하지만 진정한 경쟁은 암호화폐 솔루션과 웹2.0 솔루션 간에 벌어지고 있습니다.

예를 들어, Sapiom은 Web2용 에이전트 서비스 접근 관리를 위해 1,575만 달러를 받았습니다. 극단적인 경우, Sapiom의 솔루션이 충분히 우수하다면(에이전트가 온체인 결제를 거치지 않고 모든 Web2 서비스에 접근할 수 있다면) x402 인증은 불필요해질 수 있습니다. Stripe의 가상 카드 솔루션은 상업적 협상을 통해 자동화 방지 문제를 해결할 수 있다면(특정 가상 카드에 대한 CAPTCHA를 제거하도록 가맹점을 설득하는 것) 2단계 사업을 더 오래 지속할 수 있을 것입니다. 현재 Visa, Mastercard, Stripe이 치열하게 경쟁하는 분야는 바로 '승인된 범위 내에서 통제된 에이전트'입니다. 핵심은 가상 카드와 전용 결제 API입니다. 이는 신뢰 관계를 '불확실한 AI를 신뢰하는 것'에서 '발급 기관이 제어하는 정의된 매개변수를 가진 결제 도구를 신뢰하는 것'으로 전환합니다. 현재로서는 대규모 애플리케이션에 가장 적합하지만, B2B 에이전트 시나리오가 더욱 확장됨에 따라 승인 정보의 프로그래밍 가능성과 은행 카드의 데이터 용량 제한이 병목 현상이 될 것입니다.

x402의 성공 전제는 "결제는 곧 권한 부여" 모델이 비용, 지연 시간, 개발자 경험 측면에서 "중간 계층 프록시 관리" 모델보다 우수하다는 점입니다. 현재 x402는 소액 결제 시나리오(거래당 최저 0.001달러)에서 강점을 보이지만, 복잡한 권한 관리가 필요한 기업 환경에서는 웹2.0 솔루션만큼 효율적이지 않을 수 있습니다.

마찬가지로, 8004의 성공 전제는 중앙 집중식 플랫폼 관리 신원 시스템(예: ClawHub 자체 검증 메커니즘)보다 온체인 신원 및 평판이 더 유용하다는 것입니다. 현재 8004의 도입은 충분히 확산되지 않았으며, 온체인 평판 확인은 플랫폼 평점 확인만큼 사용자 친화적이지 않습니다. Meta가 Moltbook을 인수한 것 또한 에이전트 인증 및 레지스트리(디렉토리)의 핵심 기능에 집중하여 에이전트 신원 계층을 제어하려는 목적에서 비롯되었습니다.

암호화폐 솔루션은 이론적인 우위에 만족해서는 안 됩니다. 개발자와 사용자 경험 측면에서 웹2.0 솔루션을 따라잡거나 능가해야 합니다. 그렇지 않으면 많은 암호화폐 제품처럼 탈중앙화 개념은 훌륭하지만 사용하기 너무 번거로워 아무도 채택하지 않는 결과를 초래할 것입니다.

기존 결제 대기업들이 도입 일정을 정해 놓았습니다.

시장은 세 단계로 발전할 것입니다. 향후 3~5년 동안 Stripe/Visa는 탁월한 하위 호환성을 제공하여 에이전트가 이미 신용카드를 사용하는 전 세계 수백만 가맹점과 즉시 거래할 수 있도록 지원함으로써 초기 시장을 장악할 것입니다. 5년 후에는 두 번째 단계의 문제점들, 즉 프로그래밍 가능한 승인 시스템의 부족, 충분히 포괄적인 에이전트 ID 구축의 어려움, 높은 소액 거래 수수료, 느린 국경 간 결제 속도 등이 감당할 수 없을 정도로 누적되어 시장은 자연스럽게 세 번째 단계인 암호화폐 인프라로 전환될 것입니다.

즉, Crypto는 지금 당장 Stripe를 이길 필요가 없습니다. 오히려 향후 3~5년 동안 인프라를 완벽하게 구축하여 솔루션의 두 번째 단계가 정점에 달했을 때 시장을 장악할 준비를 해야 합니다. 현재 우리는 시장 점유율 경쟁이 아닌 인프라 구축 경쟁을 벌이고 있습니다. 물론 인프라는 미리 구축되어 있어야 하지만, 인프라만으로 자동으로 도입이 이루어지는 것은 아닙니다. 이를 활성화하려면 애플리케이션 계층의 폭발적인 성장이 필요합니다. TCP/IP는 1970년대에 발명되었지만 1990년대 웹 브라우저의 등장 이전에는 널리 사용되지 않았습니다. 현재 인프라는 점진적으로 개선되고 있지만, 아직 대규모로 활용되는 곳은 없습니다. 예를 들어, x402는 2025년 대부분 기간 동안 기술적으로 사용 가능한 프로토콜이지만, 킬러 사용 사례가 부족합니다. 이러한 인프라를 활용 가능한 스택으로 연결하는 더 많은 애플리케이션이 등장해야 합니다. OpenClaw/Moltbook의 폭발적인 성장은 우리가 목격한 최초의 수요 창출 엔진입니다. 갑자기 수십만 명의 에이전트가 결제, 신원 확인 및 평판 관리를 필요로 하게 되었습니다. x402와 8004는 사용 가능한 상태에서 실제로 사용되는 상태로 바뀌었습니다.

삽을 파는 것이 금을 캐는 것보다 더 수익성이 좋다

기지 내 바닷가재 생태계 전체는 오래된 투자 지혜를 입증합니다. 금광 시대에 돈을 버는 가장 확실한 방법은 삽을 파는 것이라는 지혜 말입니다.

펠릭스는 7만 5천 달러를 벌었지만, 클랭커는 6만 4천 건의 토큰 배포를 통해 훨씬 더 많은 수수료를 벌어들였습니다. 클로라우터는 LLM 라우팅 서비스(요청당 0.003달러)를 판매하고, 클로클라우드는 에이전트 컴퓨팅 파워를 판매합니다. 베니스는 추론 크레딧을 판매하고 VVV/DIEM 모델을 통해 컴퓨팅 파워를 금융화합니다. 이러한 인프라 제공업체의 비즈니스 모델은 에이전트가 독립적으로 돈을 버는 방식보다 훨씬 더 성숙하고 안정적입니다.

모든 에이전트 범주에 필요한 공통 인프라(신원 확인, 결제, 보안, 조정 및 컴퓨팅 리소스)는 어떤 에이전트 프레임워크(OpenClaw, IronClaw 또는 OpenAI의 차세대 제품)가 주를 이루든 필수적입니다. 카르파티가 만든 "Claws"라는 용어는 OpenClaw보다 더 큰 흐름을 포착합니다. 지역화되고, 지속적이며, 자율적인 AI 에이전트들이 하나의 범주를 이루며, 암호화폐 인프라는 이 모든 Claw 범주를 지원하는 것을 목표로 합니다. IronClaw(Near의 TEE 보안 버전), 다양한 기업 맞춤형 에이전트 프레임워크, 그리고 OpenAI의 차세대 통합 에이전트 모두 이 범주에 속합니다. OpenClaw는 이 범주의 선구자이지만, 유일한 선구자는 아닐 것입니다.

제품-판매자 적합성은 제품-시장 적합성을 대체할 것입니다.

여러 플랫폼(타오바오, 샤오홍슈, 웨이보, 쉐추)에서 오픈클로(OpenClaw) 사용자 계정을 차단하기 시작했습니다. 오픈클로 에이전트가 브라우저 작동을 모방하여 플랫폼의 스크래핑 방지 메커니즘을 우회했기 때문입니다. 플랫폼과 에이전트 사용자는 본질적으로 적대적인 관계입니다. 플랫폼의 비즈니스 모델은 인간 사용자의 관심에 의존하는 반면, 에이전트 사용자는 데이터를 소비하지만 광고 가치를 창출하지 않습니다.

전통적인 마케팅은 뛰어난 이미지, 비디오 광고, 기간 한정 특가 등 소비자의 충동적인 소비를 유도하는 '관심 경제' 전략에 의존합니다. 반면, 에이전트는 API에서 반환되는 데이터의 명확성과 완전성만을 중시하는 지극히 합리적인 의사결정자입니다. 그들은 제품 사양, 과거 가격, 배송 시간, 사용자 리뷰, 심지어 탄소 발자국까지 비교합니다. 브랜드 인지도에는 관심이 없습니다. 미래의 경쟁 우위는 브랜드(에이전트는 브랜드를 인지하지 못함)나 사용자 경험(에이전트는 인터페이스를 사용하지 않음)이 아니라, 데이터 구조화, API 안정성, MCP 호환성, 그리고 검증 가능한 온체인 서비스 품질 기록에 달려 있을 것입니다.

인터넷 비즈니스 모델은 스크래핑당 비용을 지불하는 방식으로 전환될 가능성이 있습니다. 서비스 소비자인 에이전트는 더 이상 광고에 기반한 무료 모델에 의존하지 않고, 데이터 검색에 대해 직접 비용을 지불하게 될 것입니다. 즉, 각 데이터 쿼리, 각 API 호출, 각 서비스 사용 시 에이전트가 플랫폼 데이터에 합법적으로 접근할 수 있도록 소액의 직접 결제가 필요하게 됩니다. x402는 바로 이러한 문제를 해결하기 위해 개발되었습니다. 직접 결제를 통해 데이터 접근 권한을 확보하고 소액 결제를 지원하는 것입니다. 이러한 초기 형태는 이미 등장했습니다. Lord of a Few는 단 일주일 만에 80개 이상의 유료 x402 엔드포인트를 출시했으며, 각 엔드포인트의 구축 비용은 0.5달러이고 사용료는 몇 센트에서 수십 센트 정도입니다.

또한, 구매자와 판매자 모두 중개인인 경우, 이익은 어떻게 재분배되는가?