Tiger Research: AI 에이전트 지갑이 암호화폐의 새로운 전장으로, Coinbase 등 거대 기업들이 소액 결제를 미리 준비하다

작성자: Tiger Research

뉴스 헤드라인은 AI 에이전트가 자율적으로 거래하고 결제를 처리하는 사례를 연일 보도하고 있습니다. 사실 암호화폐 지갑 업계는 이미 오래전부터 이를 위한 기반을 조용히 다져왔습니다. 현재 10곳이 넘는 기업이 에이전트 전용 지갑을 개발하고 있습니다. 이들이 진정 원하는 것은 무엇일까요? 잠재적 수익은 얼마나 될까요?

핵심 요약

AI 에이전트가 사람을 대신해 웹을 검색하고, 상품이나 정보를 구매할 때, 수백에서 수천 건에 달하는 몇 센트, 혹은 그 이하의 소액 결제가 발생합니다. 기존의 카드 결제 시스템은 이러한 규모를 감당할 수 없습니다. 따라서 사전 설정된 조건에 따라 자동으로 자금을 쪼개어 송금할 수 있는 지갑이 필요합니다.
단기적으로는 수익이 거의 보이지 않음에도 코인베이스(Coinbase), 바이낸스(Binance) 등 기업들은 AI 지갑 인프라에 투자를 늘리고 있습니다. 이유는 간단합니다. 에이전트의 대규모 거래가 시작되기 전에 미래의 사용자 기반을 선점하기 위해서입니다. 지금은 실제 수요가 폭발하기 전에 유리한 위치를 선점하는 단계입니다.
코인베이스의 데이터로 추산하면, AI 에이전트 사용량이 증가할 경우 매출이 현재의 최대 약 7배까지 증가할 수 있습니다.
지갑에 축적된 결제 기록은 특정 AI 에이전트가 수익을 창출하고 있는지 직관적으로 보여줍니다. 이는 중소기업의 카드 매출 내역을 바탕으로 신용을 제공하는 것처럼, 미래 수익을 기반으로 한 대출의 가능성을 열어줍니다.
그러나 이 모든 것은 아직 검증된 사실이 아닌 가능성의 영역에 머물러 있습니다. AI 에이전트는 여전히 오류를 일으키거나 잘못된 결제를 실행하기도 합니다. 국가별, 기업별 규정도 다르고 에이전트의 법적 지위 역시 명확하지 않습니다. 따라서 현재 경쟁의 핵심은 오늘 당장의 수익이 아니라, 2~3년 앞서 곧 형성될 시장에서 자리를 확보하는 것입니다.

AI 에이전트의 전면적인 활약

올해 초, 예측 시장 폴리마켓(Polymarket)에서 주목받은 실험이 있었습니다. 한 AI 에이전트에게 50달러의 시드 머니를 주고 자율 거래를 맡기되, API 및 서버 비용을 충당할 만큼 충분히 벌지 못하면 '사라지는' 조건을 건 것입니다. 결과적으로 이 에이전트는 거래에 성공했습니다. 이후 비슷한 방식으로 거래하는 일련의 에이전트들이 등장했습니다.

AI 에이전트는 아직 일상에 깊숙이 파고들지는 않았지만, 머지않아 대규모로 사용될 것이라는 점은 분명합니다.

모든 에이전트 거래는 지갑에서 시작된다

현재 AI 에이전트는 일상적인 결제 시나리오에 진입하지 못했습니다. 가장 활발하게 활용되는 분야는 여전히 암호화폐 생태계의 트레이딩 봇으로, 전통적인 결제 레일과는 별개로 암호화폐 거래에 집중하고 있습니다.

앞으로 결제는 현재로서는 상상하기 어려운 영역까지 확장될 것입니다. 이전 보고서에서 지적했듯이, AI는 결제의 본질을 바꾸고 있습니다. 사람이 아닌 에이전트가 직접 네트워크에서 활동하게 되면, 건당 결제 금액이 급격히 낮아집니다. 한 번의 API 호출이나 데이터 조회 비용이 0.001달러까지 낮아질 수 있으며, 극단적인 경우 0.00001달러에 불과할 수도 있습니다.

현재의 지갑 사용 방식을 넘어, 사전 설정된 조건에 따라 자동으로 자금을 쪼개어 사람의 개입 없이 실행하는 소액 결제를 구현하려면, 반드시 프로그래밍 가능한 결제 시스템이 필요합니다. 이것이 바로 x402 결제 레일이 등장한 배경이며, 지갑은 이 레일이 작동하기 위한 기반입니다.

그러나 기존 결제 레일은 '사람'을 거래 주체로 설계되어 있습니다.

은행 카드는 특정 소지자에게 발급되며, 차지백(chargeback) 메커니즘을 통해 문제가 발생하면 사람이 이의를 제기하고 거래를 취소합니다. 또한 건당 수십 센트의 고정 수수료가 부과됩니다. 사람이 가끔 20달러짜리 물건을 살 때는 이 모든 것이 문제가 되지 않습니다. 하지만 에이전트가 초당 수천 건의 결제를 발생시키고, API 호출당 0.001달러, 데이터 기록당 0.00001달러가 되면, 이 결제 모델은 경제적으로 완전히 작동 불능에 빠집니다.

핵심 문제는 이것입니다. 돈 자체를 프로그래밍할 수 있는가?

카드는 결제 정보를 자동으로 입력할 수 있지만, 조건에 따라 자금을 분할하고, 스트리밍 방식으로 지급하거나, 실시간으로 결제하도록 프로그래밍할 수는 없습니다. 반면, 지갑이 작동하는 레일은 기본적으로 이러한 능력을 갖추고 있습니다. 카드에 결제 정보를 저장하는 것은 기껏해야 사람을 위해 '인간 규모'의 거래 한 건을 실행하는 데 그칩니다. 경제가 기계 대 기계의 직접 거래로 전환되면, 지갑이 유일한 출발점이 될 수밖에 없습니다.

에이전트, 500억 달러 규모의 비즈니스가 될 수 있다

관련 표에서 볼 수 있듯, 지갑 제공 업체는 거래소부터 스테이블코인 발행사까지 매우 광범위합니다. 이렇게 다양한 유형의 플레이어들이 단기적으로는 수익이 거의 보이지 않는 에이전트 지갑 인프라에 뛰어드는 이유는 무엇일까요?

답은 그들이 오늘의 수익이 아닌 미래의 수익과 비즈니스를 설계하고 있다는 데 있습니다. 지금 지갑에 에이전트 기능을 추가하는 것은 당장 돈을 벌기 위한 것이 아니라, 에이전트가 대규모로 활동할 때 막대한 거래량을 흡수할 수 있는 역량을 미리 구축해 두는 것입니다.

중요한 점은 AI 에이전트가 궁극적으로 브라우저가 없는 환경에서 24시간 내내 가동되며, 사람의 개입이 전혀 필요하지 않게 된다는 것입니다. 사용자가 에이전트에게 연구 보고서 작성을 지시한다고 가정해 봅시다. 에이전트는 정보를 수집하는 과정에서 유료 데이터를 가져올 때마다 플랫폼별로 소액 결제를 실행할 것입니다. 사용자의 단 하나의 명령이 순식간에 20~30건, 혹은 그 이상의 결제를 유발할 수 있습니다.

사람이 보기엔 단순해 보이는 한 번의 조작 요청이, AI 에이전트를 거치면 방대한 양의 결제 트랜잭션으로 바뀌는 것입니다.

이러한 결제 환경의 변화가 기업 매출에 어떤 영향을 미칠까요? 코인베이스가 공개한 데이터를 이용해 추산해 볼 수 있습니다. 계산은 코인베이스의 약 1억 2천만 등록 사용자 수가 아닌, 920만 명의 월간 활성 트레이딩 사용자(MTU)를 기준으로 합니다.

채택률, 사용자당 에이전트 수, 일일 호출 빈도라는 세 가지 변수를 조합하면 다음과 같은 시나리오가 나옵니다.

보수적 시나리오 (채택률 10%, 사용자당 1개 에이전트, 하루 50회 호출): 연간 매출 약 8,400만 달러 증가, 증가율 1.2%.
중립적 시나리오 (채택률 50%, 사용자당 2개 에이전트, 하루 200회 호출): 추가 매출 약 33억 6천만 달러로 대폭 증가, 증가율 46.8%.
공격적 시나리오 (채택률 100%, 사용자당 3개 에이전트, 하루 1,000회 호출): 연간 매출 약 503억 7천만 달러, 코인베이스 현재 총매출의 약 7배.

이 비교에서 가장 두드러진 점은 세 시나리오 간의 격차가 단순 합산이 아닌 기하급수적으로 확대된다는 사실입니다. 채택률이 10%에서 100%로 단 10배 증가했을 뿐인데, 매출 격차는 8,400만 달러에서 503억 7천만 달러로 약 600배나 확대됩니다.

채택률, 사용자당 에이전트 수, 일일 호출량이라는 세 가지 변수가 서로 곱연산 관계이기 때문에, 아주 작은 증가만으로도 총량이 기하급수적으로 증가하는 것입니다. 따라서 에이전트가 대규모로 채택되고 사용자 수가 급증할 경우, 이로 인해 발생하는 매출 흐름은 현재 총매출의 최대 약 7배에 달할 수 있습니다.

이것이 코인베이스가 오늘날 관련 매출이 거의 없음에도 불구하고 에이전트 지갑 인프라를 강력하게 추진하는 이유입니다. 에이전트 시대에 예상되는 수익의 몫을 미리 확보하려는 것입니다.

에이전트 뉴 뱅크(New Bank)를 향해

지갑 인프라를 통해 축적된 거래 데이터는 단순한 기록 이상의 가치를 지닙니다. 이는 새로운 비즈니스 모델의 기반을 제공합니다. 지갑에 저장된 결제 이력은 AI 에이전트의 재무 상태와 성과를 평가하는 신용 기준이 될 수 있습니다.

이러한 데이터 기반의 신용 평가 체계가 확립되면, 지갑 제공 업체는 자연스럽게 에이전트 전용 수익 기반 파이낸싱(RBF)과 같은 차세대 금융 서비스로 영역을 확장할 수 있습니다.

스트라이프 캐피털(Stripe Capital)이 대표적인 사례입니다. 이는 기존 결제 데이터 위에 새로운 금융 비즈니스를 성공적으로 구축했습니다. 2019년 9월, 스트라이프가 대출 서비스인 스트라이프 캐피털을 출시했을 때, 외부 신용 평가 기관이나 번거로운 대출 서류 없이 자사 결제 네트워크에 있는 각 판매자의 실시간 매출 데이터를 직접 활용하여 대출 자격과 한도를 평가했습니다.

스트라이프의 사례는 한 기업이 기존의 운영 데이터 파이프라인 위에 추가적인 영업 네트워크나 마케팅 투자 없이도 높은 가치의 금융 비즈니스를 구축할 수 있음을 보여줍니다.

에이전트 지갑 제공 업체들도 동일한 확장 경로를 걸을 가능성이 높습니다. 지갑을 통해 에이전트의 수익 데이터를 지속적으로 축적하면, RBF를 통해 운영 자금을 제공하고 에이전트 중심의 금융 플랫폼으로서 수익을 창출할 수 있는 기반이 마련됩니다.

다만, 이 새로운 사업 라인이 현실화되기 위한 전제 조건이 있습니다. AI 에이전트가 단순한 결제 실행자를 넘어 스스로 수익을 창출하는 자산 보유 주체로 진화하여, 대출금을 상환할 수 있을 만큼 충분한 실제 수익을 벌어들여야 한다는 점입니다.

아직 검증되지 않은 성장

앞서 언급한 코인베이스 매출 최대 7배 성장과 RBF로의 확장은 모두 에이전트 결제가 광범위하게 보급될 것이라는 낙관적인 시나리오를 가정한 것입니다. 이를 현실 경제에 실제로 적용하기에는 여전히 큰 장벽이 존재합니다.

먼저, AI 에이전트의 실제 구매 전환율과 결제 안정성에는 여전히 큰 의문이 남아 있습니다. 에이전트가 자율적으로 주문을 실행할 때 여전히 '환각(hallucination)' 오류를 일으켜 잘못된 결제를 하기도 하고, 때로는 카드 발급사의 사기 탐지 시스템(FDS)에 의해 결제가 차단되기도 합니다. 이 때문에 실제 결제 완료율은 여전히 낮습니다.

또한 x402, AP2, MPP 등 결제 프로토콜은 파편화된 상태로 아직 통일된 표준으로 수렴되지 못했습니다. 그리고 AI 에이전트는 법적 주체가 아니어서 KYC(신원 확인)와 금융 규제가 명확하지 않다는 점도 시장 확장을 가로막는 요인입니다.

따라서, 지갑 제공업체의 현재 목표는 단기적인 수수료 수입이 아닙니다. 애플 앱스토어는 연간 100억 달러 규모의 수수료 시장을 구축하는 데 15년이 걸렸고, 위챗페이는 방대한 미니프로그램 생태계를 구축하는 데 7년이 걸렸습니다. 스마트 컨트랙트 지갑 역시 이와 유사한 긴 시간선 위에 있습니다. 이들은 당장의 수익을 쫓기보다 생태계를 구축해 나가고 있습니다.

지금의 경쟁은 오늘의 그 적은 한계 수입을 위한 것이 아니라, 향후 5~10년 후 에이전트 경제가 완전히 형성된 뒤의 자금 흐름 데이터를 어느 기업이 먼저 장악하느냐에 달려 있습니다.