来源：Tiger Research

编译 및 정리：BitpushNews

헤드라인 뉴스는 AI 에이전트(AI Agent)가 자율적으로 거래하고 결제를 처리하는 사례를 끊임없이 보도하고 있다. 그러나 암호화폐 지갑 업계는 이미 오래전부터 이를 위한 기반을 조용히 다져왔다. 현재 10곳 이상의 기업이 AI 에이전트 전용 맞춤형 지갑을 개발하고 있다. 이들은 과연 무엇을 추구하는가? 궁극적인 기대 수익은 얼마나 될까?

핵심 요점

AI 에이전트가 인간을 대신해 인터넷을 탐색하고 상품이나 정보를 구매할 때, 건당 몇 센트에 불과한 수천 건의 소액 결제가 발생하게 된다. 기존의 카드 결제망(Card Rails)으로는 이처럼 극도로 작은 결제 규모를 지원할 수 없기 때문에, 사전 설정된 조건에 따라 자금을 자동으로 분할해 송금할 수 있는 지갑이 필수적이다.
당장의 단기 수익성은 부족하지만, 코인베이스(Coinbase)나 바이낸스(Binance) 같은 기업들은 AI 지갑 인프라를 적극적으로 구축하고 있다. 이는 AI 에이전트가 대규모 거래를 시작하기 전에 미래의 고객층을 선점할 수 있기 때문이다. 현 단계의 핵심은 실제 수요가 폭발하기 전에 사용자 기반을 확보하는 데 있다.
코인베이스 데이터를 바탕으로 계산한 결과, AI 에이전트 사용률 증가는 현재 수익의 최대 7배에 달하는 매출 성장을 가져올 수 있다.
지갑에 축적된 결제 기록은 AI 에이전트가 수익성을 갖추고 있는지를 입증해 주며, 이는 미래 수익을 기반으로 한 대출의 길을 열어준다. 이는 소상공인의 카드 매출 이력을 바탕으로 신용 대출을 제공하는 것과 유사한 원리다.
이는 아직 ‘검증된 사실’이 아니라 ‘가능성’ 단계에 머물러 있다. 현재 AI 에이전트는 작동 오류를 일으키거나 잘못된 결제를 실행하기도 하며, 국가와 기업마다 관련 규정이 다르고 AI 에이전트의 법적 지위도 명확하지 않다. 따라서 지금의 경쟁은 현재의 수익을 확보하려는 것이 아니라, 앞으로 형성될 거대 시장에서 유리한 위치를 몇 년 앞서 선점하기 위한 것이다.

1. AI 에이전트의 거센 확산세

올해 초, 예측 시장 폴리마켓(Polymarket)에서 큰 주목을 받은 실험 하나가 진행되었다. 한 AI 에이전트에 50달러의 시드 머니를 제공하고 자율적으로 거래하도록 한 것이다. 실험 조건은 자체 수익을 통해 API 및 서버 비용을 스스로 감당하지 못하면 존재를 멈춘다는 것이었다. 이 에이전트는 거래에 성공했고, 그 후로 다른 여러 에이전트들도 비슷한 방식으로 거래를 시작하게 되었다.

AI 에이전트가 아직 완전히 일상에 녹아들지는 않았지만, 머지않아 광범위하게 적용될 것이라는 점은 의심의 여지가 없다.

2. 에이전트의 모든 거래는 지갑에서 시작된다

현재 AI 에이전트는 일상적인 결제 영역에 진입하지 못했다. 가장 활발하게 활용되는 분야는 암호화폐 생태계 내부에서 작동하는 트레이딩 봇이다. 이 봇들은 전통적인 결제 네트워크와 독립적으로 특화된 암호화폐 거래만을 수행한다.

그러나 미래의 결제는 오늘날 상상하기 어려운 영역까지 확장될 것이다. 이전 보고서에서 소개했듯이, AI는 결제의 본질 자체를 변화시키고 있다. 인간이 아닌 에이전트가 직접 네트워크에서 상호 작용하고 탐색하게 되면, 건당 결제 금액은 급격히 낮아진다. 한 번의 API 호출이나 데이터 조회 비용은 0.001달러까지 떨어질 수 있으며, 극단적인 경우 0.00001달러에 불과할 수도 있다.

현재의 지갑 사용 시나리오를 뛰어넘어, 인간의 개입 없이 사전 설정된 조건에 따라 이처럼 작은 금액의 결제를 자동으로 분할하고 전송하려면 프로그래머블 결제 시스템(Programmable Payment System)이 필요하다. 이는 x402 결제 네트워크가 등장하게 된 배경이며, 지갑은 바로 그 네트워크가 작동하는 근간이다.

그러나 기존의 결제 네트워크는 ‘사람’을 거래 주체로 설계되어 있다.

신용카드는 개인 카드 소지자에게 발급되며, 문제가 발생했을 때 사람이 이의를 제기해 거래를 취소하는 ‘차지백(Chargeback)’ 구조 위에서 작동한다. 또한 거래 건당 최대 몇십 센트에 달하는 고정 수수료가 부과된다. 사람이 20달러씩 간헐적으로 결제하는 경우에는 전혀 문제가 없다. 하지만 에이전트가 API 호출당 0.001달러, 데이터 레코드당 0.00001달러 수준의 결제를 초당 수천 건씩 전송하기 시작하면, 이 결제 모델은 경제적으로 더 이상 성립할 수 없게 된다.

핵심 문제는 자금 자체가 ‘프로그래밍 가능성’을 갖추고 있느냐는 것이다.

카드는 결제 정보를 자동으로 입력할 수는 있지만, 특정 조건에 따라 자금 흐름을 분할하거나 실시간 스트리밍(Streaming)하거나 즉시 결제하도록 프로그래밍할 수는 없다. 반면 지갑이 운영되는 네트워크에서는 이러한 능력이 기본적으로 내재되어 있다. 카드에 결제 명세를 저장하는 것은 기껏해야 인간의 규모 내에서 인간을 대신해 거래를 실행하는 수준에 그친다. 경제 형태가 기계 간 직접 거래로 전환되면, 지갑은 유일하게 실행 가능한 출발점이 된다.

3. 에이전트는 500억 달러 규모의 비즈니스다

위 그림에서 볼 수 있듯이, 지갑 제공업체는 거래소부터 스테이블코인 발행사에 이르기까지 매우 광범위하다. 그렇다면 왜 이렇게 다양한 참여자들이 현재 뚜렷한 단기 수익성이 없는 에이전트 지갑 인프라 영역에 속속 뛰어드는 것일까?

그 답은 이 기업들이 오늘이 아닌 미래의 수익과 미래의 사업 기회를 위해 움직이고 있다는 데 있다.

현재 지갑에 에이전트 기능을 탑재하는 것은 당장 수익을 내는 조치가 아니다. 이는 에이전트가 대규모 활동을 시작할 때 그 트래픽을 흡수할 수 있는 기반 인프라를 구축하는 것이다.

중요한 점은, AI 에이전트가 결국 인간의 개입 없이 브라우저리스 환경(Browserless Environment)에서 24시간 연중무휴로 작동하게 된다는 사실이다. 사용자가 에이전트에 연구 보고서 작성을 지시했다고 가정해 보자. 에이전트가 정보를 수집하는 과정에서 여러 유료 플랫폼의 데이터를 가져올 때마다 소액 결제가 실행된다. 사용자의 단순한 지시 하나가 순식간에 20~30건, 심지어 그 이상의 결제를 촉발할 수 있는 것이다.

인간에게는 단순한 하나의 작업이 AI 에이전트를 거치면 엄청난 결제 트래픽으로 전환된다.

이러한 결제 환경의 변화가 기업 수익에 어떤 영향을 미칠지는 코인베이스(Coinbase)의 공개 데이터를 통해 추산해 볼 수 있다. 이 계산은 코인베이스의 전체 등록 사용자 약 1억 2천만 명이 아닌, 920만 명의 월간 거래 사용자(MTU)를 기준으로 삼았다.

채택률, 1인당 에이전트 수, 일일 호출 빈도라는 세 가지 변수를 조합하면 다음과 같은 시나리오를 예측할 수 있다.

보수적 시나리오 (채택률 10%, 1인당 에이전트 1개, 일일 50회 호출): 연간 약 8,400만 달러의 신규 매출 발생, 1.2% 성장.
중립적 시나리오 (채택률 50%, 1인당 에이전트 2개, 일일 200회 호출): 신규 매출이 약 33억 6,000만 달러로 급증, 46.8% 성장.
공격적 시나리오 (채택률 100%, 1인당 에이전트 3개, 일일 1,000회 호출): 연간 매출이 약 503억 7,000만 달러에 달해 코인베이스 현재 총매출의 약 7배에 이름.

이 대비에서 두드러지는 점은, 세 시나리오 간 격차가 산술급수가 아닌 기하급수적으로 확대된다는 사실이다. 채택률 자체는 10%에서 100%로 10배 증가했을 뿐이지만, 그로 인한 매출 격차는 8,400만 달러에서 503억 7,000만 달러로 약 600배나 벌어진다.

‘채택률’, ‘1인당 에이전트 수’, ‘일일 호출량’이라는 세 변수가 곱셈으로 연결되기 때문에, 이 중 하나라도 조금만 증가해도 총량이 지수적으로 치솟는 것이다. 따라서 에이전트의 대규모 보급이 현실화되고 사용자 수가 폭증하는 순간, 창출되는 매출 흐름은 최대 현재 총매출의 약 7배에 이를 수 있다.

이것이 바로 코인베이스가 현재 가시적인 수익이 없음에도 불구하고 에이전트 지갑 인프라를 적극적으로 추진하는 이유다. AI 에이전트가 주도하는 시대가 도래했을 때 자사의 시장 점유율을 확보하기 위한 전략적 포석인 것이다.

4. 에이전트 네오뱅킹(Neobanking)을 향하여

지갑 인프라를 통해 축적되는 거래 데이터는 단순한 기록 이상의 가치를 지닌다. 이는 완전히 새로운 비즈니스 모델의 토대를 마련해 준다. 지갑에 저장된 결제 이력이 신용 평가 기준으로 활용되어 AI 에이전트의 재무 건전성과 사업 실적을 증명할 수 있기 때문이다.

이러한 데이터 기반 신용 평가 시스템이 확립되면, 지갑 제공업체는 자연스럽게 에이전트 전용 수익 기반 금융(Revenue-Based Financing, RBF)과 같은 차세대 금융 서비스로 영역을 확장할 수 있게 된다.

스트라이프 캐피털(Stripe Capital)은 기존 결제 데이터 위에서 새로운 금융 사업을 성공적으로 구축한 대표적인 사례다. 스트라이프가 2019년 9월 대출 서비스인 스트라이프 캐피털을 출시했을 때, 외부 신용 평가 기관이나 복잡한 대출 서류에 의존하지 않았다. 자체 결제 네트워크를 통해 흐르는 가맹점의 실시간 매출 데이터만을 이용해 대출 자격과 한도를 산출했다.

Stripe의 사례는 한 회사가 별도의 판매 네트워크를 구축하거나 추가적인 마케팅 확장 없이도 기존 비즈니스의 데이터 파이프라인 위에서 고부가가치 금융 사업을 충분히 만들어낼 수 있음을 보여줍니다.

Agent 지갑 제공업체는 동일한 확장 경로를 밟을 가능성이 높습니다. 지갑을 통해 Agent의 수익 데이터를 지속적으로 축적하면, RBF를 통한 운영 자금 선지급의 근거를 마련할 수 있으며, Agent에 특화된 금융 플랫폼으로 전환하여 수익을 창출할 수 있습니다.

그러나 이 새로운 사업 부문을 구축하려면 하나의 전제 조건이 충족되어야 합니다. AI Agent가 단순한 결제 실행 도구를 넘어, 스스로 수익을 창출하는 자산 보유 주체로 진화하고 대출을 상환할 만큼 충분한 실질 수익을 올려야 합니다.

5. 이러한 성장은 아직 입증되지 않았습니다

앞서 코인베이스에 대해 예측한 7배의 매출 성장과 RBF로의 사업 확장은 모두 'Agent 결제가 보편화된다'는 가정에 기반한 낙관적인 시나리오입니다. 현실 경제에서 이 시스템을 구축하기에는 여전히 큰 장애물이 존재합니다.

우선, AI Agent의 실제 구매 전환율과 결제 신뢰성에 중대한 의문이 남아 있습니다. Agent는 자율 결제 과정에서 오작동을 일으키고 '환각(Hallucination)'으로 인해 잘못된 결제를 하기도 합니다. 때로는 카드 발급사의 사기 탐지 시스템(FDS)에 의해 거래가 거부되어 곧바로 차단되기도 합니다. 따라서 현재 실제 결제 완료율은 여전히 낮은 수준입니다.

또한 x402, AP2, MPP와 같은 결제 프로토콜은 여전히 분열된 상태로, 단일 표준으로 통합되지 못했습니다. 이와 동시에 법적 주체가 아닌 AI Agent에 대한 명확한 KYC(신원 확인) 및 금융 규제 정책의 부재 역시 시장 확장을 가로막는 또 다른 큰 장벽입니다.

따라서 현재 지갑 제공업체의 목표는 단기적인 수수료 수입이 아닙니다. 애플의 앱 스토어는 연간 100억 달러 규모의 수수료 시장을 구축하는 데 15년이 걸렸고, 위챗페이는 방대한 미니 프로그램 생태계를 구축하는 데 7년이 걸렸습니다. Agent 지갑 역시 이와 유사한 장기적인 타임라인을 따라, 당장의 단기적 보상을 쫓기보다 생태계 구축에 집중하고 있습니다.

현재 벌어지고 있는 이 경쟁의 목표는 오늘의 근소한 한계 수입이 아닙니다. 5년에서 10년 후 완전히 성숙할 에이전트 경제에서, 누가 먼저 자금 흐름 데이터의 통제권을 확보하느냐에 달려 있습니다.

Whale Evaded는 MSFT와 PLTR 포지션을 116만 달러 손실로 청산하고 ZEC에 대한 롱 포지션을 개설했습니다.

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