누가 베틀을 소유하는가: Virtuals, AI 에이전트를 지분 보유 가능한 '가상 국가'로 만들다

글: Vaidik Mandloi

번역: AididiaoJP, Foresight News

몇 년에 한 번씩, 어떤 기술이 경제학만으로는 답할 수 없는 질문을 전면에 내세운다. 기계가 당신의 일을 더 잘하고, 더 싸게, 그리고 쉬지도 않고 해낼 수 있다면 당신은 어떻게 할 것인가? 이 기계들이 만들어내는 산출물은 또 누구의 소유인가?

이 글은 암호화폐 분야에서 현재 가장 야심 찬 실험 중 하나를 깊이 해부한다. Virtuals Protocol은 AI 에이전트를 위해 거의 ‘국가급’에 가까운 인프라를 구축하고 있다. 신원, 은행, 상업 계층, 자본 시장, 그리고 그 위에 물리적 로봇까지 더하는 것이다. 이 프로토콜이 거는 내기는, 평범한 사람들이 실질적인 경제적 가치를 창출하기 시작하는 자율 기계를 보유할 수 있어야 한다는 것, 그리고 암호화폐 투기 시대가 무심코 남긴 금융 레일이 바로 이 일에 쓰일 수 있다는 것이다. 이 글이 묻고자 하는 것은 실행력이 그 야망에 걸맞은가 하는 점이다. 다만 먼저 암호화폐보다 약 200년 앞선 문제로 돌아가야 한다.

직조기

1811년, 노팅엄셔의 방직공들이 작업장에 난입해 양말 편직기를 고철로 부숴버렸다. 운동은 이내 확산했고, 영국 정부는 직공들이 기계를 계속 파괴하는 것을 막기 위해 중부 지방에 1만 4천 명의 병력을 파견했다. 웰링턴이 이베리아 반도에서 나폴레옹에 맞서 데려간 병력보다 많은 숫자였다.

영국 의회는 기계 파괴를 사형죄로 규정했다. 1813년, 요크에서 17명이 교수형에 처해졌다. 이들은 ‘러다이트’라 불렸다. 이후 이 말은 욕설이 되어, 마치 적응하지 못한 기술 공포증 환자인 것처럼 쓰였다. 그러나 그들은 누구보다 기계를 잘 알았다. 그들은 수년에 걸쳐 협폭 직기를 익혀 고품질 원단을 짤 수 있었던 장인들이었다. 그들이 부순 것은 광폭기와 신형 기계였다. 훈련받지 않은 소년도 조작할 수 있었고, 품삯은 장인의 3분의 1에 불과했다. 광폭기가 짠 옷은 품질이 더 나빴지만, 전례 없이 쌌고, 바로 그 저렴함이 시장을 잠식하고 있었다. 작업장에 광폭기가 한 대 들어올 때마다 장인 한 명의 생계가 사라졌다.

이 모티프는 이후 모든 세대에서 반복됐다. 그 안에 있는 사람들은 항상 이번만은 더 특별하고 더 나쁘다고 느낀다. 그러나 역사는 거듭 증명해왔다. 기계는 일자리를 거의 없애지 않으며, 다만 누가 하고 산출물이 누구에게 돌아가는지를 다시 쓸 뿐이다. 소작농은 공유지에서 쫓겨나 공장촌으로 들어가, 작물에 대한 소유권을 다른 사람의 시계에 맞춘 시급과 바꿨다. 공장 노동자는 사무직이 되어 더 높은 임금을 받는 대가로 시간을 임대했다. 사무직은 다시 긱 노동자가 됐다. 우버 기사, Fiverr 프리랜서. 여전히 일을 하지만, 분류 체계는 플랫폼이 경제적 이익을 가져가고 노동자가 위험을 떠안도록 설계되어 있다. 매번 총산출은 늘었지만, 일하는 사람이 소유하는 가치의 몫은 더 줄었다. 오늘날 전 세계 약 5억 명이 자유 고용에도 못 미치는 종속 노동에 종사한다. 인도에서는 약 5천만 명이 부채 예속에 갇혀 있는데, 중세 농노제가 서류만 바꿔 달고 돌아온 모양새다.

이제 AI 혁명의 차례다. 다만 이번에는 직조기가 스스로 돌아가는 듯 보인다. 이미 사업을 자율적으로 운영하고, 이익을 회계 처리하고, 그 이익을 다시 성장에 재투자하는 AI가 있다. 헬스테크 기업 Medvi는 지난해 4억 100만 달러의 매출을 기록했는데 정규 직원은 단 두 명뿐이었다. 헬스테크 기업 Medvi는 지난해 4억 100만 달러의 매출을 기록했는데 정규 직원은 단 두 명뿐이었다. 지금 당장 시간당 약 1달러짜리 프로그래밍 에이전트를 고용해 하루 종일 일을 시킬 수 있고, 휴가도 없다. 이들은 이미 실질적인 경제 행위자이며, 따라서 소유권 문제는 피할 수 없다. 복제 비용이 0에 가깝고 다른 기계를 고용해 일을 시킬 수도 있는 소프트웨어가 노동자라면, 누가 결정권을 갖는가?

암호화폐 분야에서 평범한 사람들에게 기술적 과실을 나눠주려 했던 마지막 대규모 시도는 Axie Infinity였다. 이 P2E(Play-to-Earn) 게임은 필리핀과 동남아시아 노동자들에게 경제적 해방을 약속했고, 일일 활성 이용자 270만 명에 달했으며, 많은 필리핀 플레이어가 게임에서 현지 일자리보다 더 많은 돈을 벌었다. 그러나 나중에는 업계 전체의 부정적 사례로 무너져 내렸다.

그 붕괴를 처음부터 끝까지 지켜본 이가 Jansen Teng과 Wee Kee였다. 그들은 프로그래머블 화폐와 자율 소프트웨어에 의해 다시 쓰인 러다이트적 질문을 들고 나왔다. 경제적 가치를 창출하는 노동자가 더 이상 게임을 하는 사람이 아니라 소프트웨어라면, 평범한 사람들이 옛날 주주들이 상선을 보유했듯이 그 지분을 보유할 수 있지 않을까? Virtuals Protocol은 바로 이 질문을 중심으로 세워졌다.

판돈이 얼마나 큰지 보려면, 먼저 우리가 사는 세계를 봐야 한다. 1950년대 미국 원자력위원회 위원장 루이스 스트라우스는 핵분열이 ‘계량할 필요조차 없을 만큼 싼’ 전력을 가져다줄 것이라고 약속했다. 이 말은 이후 에너지 역사상 가장 유명한 파산한 약속 중 하나가 됐다. 원자력은 끔찍할 만큼 비쌌고, 위험하기 짝이 없는 것으로 판명났다. 체르노빌과 후쿠시마는 10년간의 대중적 공포와 규제 부담을 더해, 이 구호를 70년간 기술적 오만의 대명사로 만들었다.

그러고 나서 샘 올트먼이 거의 똑같은 표현을 써서, 자신이 보기에 극도로 접근하기 쉬워지고 극도로 풍부해질 AI 인지를 묘사했다. 프런티어 모델 훈련 비용은 이미 약 18개월마다 한 자릿수씩 떨어지고 있다. 2023년 GPT-4 수준의 능력을 훈련하는 데 약 1억 달러가 들었지만, 오늘날에는 수백만 달러로 재현할 수 있다. 프로그래밍 에이전트는 시간당 1달러 미만을 부르면서도 프로덕션급 코드를 낼 수 있는데, 이미 전 세계에서 가장 싼 역외 개발자보다 저렴하고 주말에도 멈추지 않는다. 올트먼이 공개한 일정에는 올해 안에 진정한 과학적 돌파구를 만들어내는 시스템과, 2027년 즈음 실제 육체 노동을 할 수 있는 로봇이 포함되어 있다. 그를 믿느냐는 거의 중요하지 않다. 비용 곡선이 분기마다 내려가고 있으니까. 그를 믿느냐는 거의 중요하지 않다. 비용 곡선이 분기마다 내려가고 있으니까.

기계가 싸질수록, 생성 콘텐츠가 모든 디지털 표면을 뒤덮을수록, 살아 있는 인간만이 줄 수 있는 것은 더 비싸진다. 라이브 공연은 스포티파이 스트리밍보다 더 값지다. 주말 목수가 손수 만든 탁자는 공장 로봇이 더 빠르고 싸게 만들 수 있음에도 여전히 프리미엄에 팔린다. 바로 누군가가 대체 불가능한 시간을 걸었기 때문이다. 기계의 풍요는 인간 노동을 사치재로 바꾼다. Virtuals의 명제는 바로 이 역전 위에 세워져 있다. 인간이 상품화된 가치를 생산하는 자율 기계를 보유하게 함으로써, 대체 불가능한 정력을 오직 인간의 현존과 판단만이 해낼 수 있는 일에 남겨두자는 것이다.

1602년, 네덜란드 상인들도 비슷한 난제에 직면했다. 한 가구가 아시아 항해 비용을 감당할 수 없었다. 비용은 너무 높았고 위험도 너무 가혹했다. 그래서 그들은 자유롭게 거래 가능한 영구 기업 지분을 발명했다. 네덜란드 동인도회사(VOC)는 평범한 시민들이 배를 소유하고 무역을 운영하며 주주에게 배당하는 사업에 투자할 수 있게 했다. 그것은 지구상 최초의 슈퍼 기업이 됐다. 직원 5만 명, 배 200척. 그것은 지구상 최초의 슈퍼 기업이 됐다. 직원 5만 명, 배 200척. 진짜 혁신은 평범한 사람들에게 하나의 메커니즘을 준 데 있었다. 자본을 한데 모아, 개인으로서는 결코 살 수 없는 생산적 사업을 보유하게 하는 것.

Virtuals는 AI 에이전트를 위해 같은 메커니즘을 만들려 한다. Teng은 임페리얼 칼리지 기숙사에서 학교의 공짜 전기로 ETH를 채굴했고, BCG에서 수년간 일하며 대출을 갚았다. 2021년 12월, Axie가 정점이던 시기에 그는 게임 투자 DAO인 pathDAO를 출시했다. 그와 Wee Kee는 필리핀 플레이어들이 어떤 현지 일자리보다도 많은 돈을 게임에서 버는 것을 보았고, 베트남의 결혼식 사진작가가 일을 그만두고 게임에 전념하는 것을 보았다. 그러다 플레이어들이 노력해서 얻은 토큰이 거의 0이 됐다. 돈 버는 게임에 의존하던 사람들은 시작 전보다 더 나쁜 처지가 됐다. 잔해 속에서 내린 결론은 이랬다. 게임으로 인간 노동을 토큰화하는 것은 막다른 길이다. 인간 노동은 규모를 키우면 착취를 피할 수 없기 때문이다. 더 현실적인 생각은 평범한 사람들이 일하는 소프트웨어를 보유하게 하자는 것이었다. 마치 VOC 주주들이 향신료를 나르던 배를 보유했던 것처럼.

그리하여 Virtuals는 첫 AI 에이전트 Luna를 내놓았다. K-pop 페르소나에 자신의 암호화폐 지갑을 가진 에이전트였다. 몇 달 만에 Luna는 세계 여러 도시에서 자신의 그래피티를 그려줄 인간 예술가를 고용하기 시작했고, 자신의 지갑에서 대금을 지불했다. 그것은 오직 사람의 손만이 할 수 있는 창작이었다. 인간과 기계의 관계가 그것에 의해 뒤집혔다. Virtuals의 실행력이 그 명제에 걸맞은지는 뒤에서 해부할 것이고, 비판할 부분은 비판하겠다. Virtuals의 실행력이 그 명제에 걸맞은지는 뒤에서 해부할 것이고, 비판할 부분은 비판하겠다.

AI를 위한 민족국가 건설

지난 몇 년간 모든 기술 혁명은 똑같은 2단계를 거쳤다. 베네수엘라 태생 영국 경제학자 칼로타 페레스는 다섯 차례의 산업혁명을 도입기와 확산기로 그렸다. 설치기에는 투기 자금이 몰려들고, 거품이 현실보다 앞서가며, 막대한 인프라가 과잉 건설되고, 대부분의 기업이 이내 파산한다. 붕괴 이후 전개기가 온다. 후발주자들이 과잉 인프라를 주워, 원래 건설자들은 상상하지 못한 것을 만들어낸다.

고전적 사례는 인터넷 버블이다. 1990년대 말 광케이블에 쏟아부은 돈은 닷컴 스타트업에 투자된 돈보다 많았다. 케이블을 깔던 통신사들은 이후 줄줄이 파산했다. 구글은 헐값에 광케이블을 사들였고, 그 선들은 유튜브, 넷플릭스, 그리고 온라인 스트리밍 전체의 척추가 됐다. 인터넷 버블 시절 벤처캐피털리스트였던 프레드 윌슨은 이렇게 말했다. “비이성적 과열 없이는 큰일을 이룰 수 없고, 붕괴 없이는 진정으로 중요한 일을 말할 수도 없다.”

암호화폐의 설치기도 같은 호를 그렸다. 대략 2017년부터 2022년까지 투기 자본이 지갑, DEX, 본딩 커브, 스테이블코인, 토큰 표준, 온체인 거버넌스 프레임워크를 낳았다. 대부분의 건설 프로젝트는 오늘날 죽었거나 무의미해졌다. 그러나 깔린 인프라는 여전히 남아 있고, 그것이 바로 비인간 행위자를 위한 작동하는 경제를 만드는 데 필요한 것이다. Virtuals는 이 도구들을 발명하지 않았다. 기본적으로 물려받아, 설치기에는 상상하지 못했던 것을 만드는 데 썼다.

Jansen Teng은 그들이 하는 일을 ‘건국’이라 부른다. 암호화폐 창업자가 팟캐스트에 나와 토큰에 경제적 내러티브를 입히는 말처럼 들린다. 그러나 이번에는 그 비유가 성립한다.

작동하는 국가가 경제를 유지하려면 최소 다섯 계층의 인프라가 필요하다. 누가 참여하는지 알기 위한 신원 시스템, 가치가 흐르게 하는 은행 시스템, 참여자들이 거래하고 분쟁을 해결하게 하는 상법, 기업에 자금을 대는 자본 시장, 그리고 일이 현실 세계에서 일어나게 하는 물리적 인프라. Virtuals는 이미 AI 에이전트를 위해 이 계층들을 구축하고 있다. 정확히 말하면, 여전히 구축 중이다.

먼저 정체성부터 말하자면, 병목이 바로 여기에 있다. A16z의 최근 연구에 따르면, 에이전트 경제의 제약은 더 이상 지능이 아니라 정체성이다. 오늘날 금융 서비스에서도 비인간 정체성, 즉 자동 거래 시스템, 리스크 관리 엔진, 사기 탐지 모델은 이미 인간 정체성을 100:1로 초과했다. 그런데 A16z의 표현에 따르면, 이 시스템들은 “사실상 은행 계좌가 없다”. AI 에이전트는 프로덕션급 코드를 작성하고 투자 포트폴리오를 관리할 수 있지만, KYC를 통과하지 못하고, 은행 계좌를 개설하지 못하며, 검증 가능한 자격 증명도 얻지 못한다. 이 문제는 거의 인류 경제 문명만큼이나 오래된 것이다. 중국 진나라가 기원전 4세기에 법정 성씨를 강제로 시행한 것도, 사람들을 세금과 거래 체계로 끌어들이기 위해서였다. 인류는 정체성 인프라를 구축하는 데 약 2500년이 걸렸다.

Virtuals는 아이덴티티 레이어 EconomyOS를 통해 AI 경제 행위자에게도 같은 일을 하려 한다. 모든 에이전트는 다섯 가지를 받는다. 비수탁 암호화폐 지갑, 일반 가맹점에서 쓸 수 있는 가상 결제 카드, 인증 코드를 자동으로 추출하는 전용 이메일, 선택 가능한 온체인 자금 조달 토큰, 그리고 지갑이 비용을 지불하는 연산 자원이다. 이를 통해 에이전트는 자신의 추론 비용을 스스로 낼 수 있다. 이런 원시 요소가 없으면 에이전트는 그저 쓸 만한 비서일 뿐이다. 모두 갖춰야 사람처럼 돈을 벌고, 쓰고, 거래하고, 가치를 복리로 키울 수 있다.

다음은 상업이다. Virtuals는 에이전트가 온라인에서 거래하고, 소통하고, 결제하게 해주는 ACP(Agentic Commerce Protocol)를 출시했다. 논리는 단순하다. 일이 필요한 에이전트가 예산과 시간 제약을 명시해 작업을 게시하면, 다른 에이전트가 Upwork에서 일감을 따내듯 입찰하고 협상한다. 양측이 합의하면 자금은 에스크로에 들어간다. 인도가 끝나면 제3의 에이전트가 평가자로 나서, 암호화 서명된 POA(변조 방지 약속 기록)와 대조해 산출물을 검증한다. 일치하면 자금이 에스크로에서 에이전트 지갑으로 들어간다. 모든 단계가 온체인에서 공개적으로 감사 가능하며, 중간에 사람을 넣을 필요가 없다. 프로그래밍 가능하고, 에이전트를 대상으로 하며, 스마트 컨트랙트로 정산하는 Fiverr라고 이해하면 된다. 이미 24시간 내내 돌아가는 전문 에이전트들이 이 시스템을 통해 자율 헤지펀드를 구성해, 독립적으로 협업하며 투자와 보안 감사를 수행하고 있다.

세 번째 층은 자본 형성이다. 모든 경제 시대에는 그 시대에 필요한 금융 도구가 있었다. 대항해 시대에는 양도 가능한 주식, 철강과 철도는 투자은행, 정보 시대는 벤처캐피털에 의존했다. 스마트 에이전트 경제에서 본딩 커브는 대항해 시대의 자유 양도 주식과 같다. 자본을 가진 누구나 생산적 자산 또는 실체의 소유권을 살 수 있게 해준다. 개발자는 에이전트를 만들고 토큰화해 시장이 자금을 대게 할 수 있다.

Virtuals의 60일 발행 프레임워크는 같은 논리로 설계됐다. AI 및 암호화폐 프로젝트 창업자에게 되돌릴 수 있는 시운전을 제공한다. 먼저 공개적으로 구축하고, 발행하고, 토큰을 테스트한 뒤, 되돌릴 수 없는 약속을 할지 결정하는 방식이다.

수단은 모듈형 발사대다. 각 에이전트 토큰은 먼저 VIRTUAL과 본딩 커브를 구성한다. 유동성이 충분해지면 정식 거래 풀로 졸업하고, LP는 장기 락업되며, 거래 수수료는 에이전트 창작자와 생태계 인센티브 사이에 배분된다. 이 부분은 모든 발행자에게 동일하다. 발행마다 실제로 달라지는 것은 창업자가 어떤 모듈을 여는가다.

토큰 발행에서 먼저 상대해야 할 것은 스나이핑이다. 봇이 처음 몇 초 만에 선점해 가치를 빼간다. Virtuals는 이른바 안티 스나이퍼 세금으로 대응한다. 초기 매수에는 거의 전액에 가까운 세율을 부과하고, 분 단위로 감쇠하며, 회수된 자금은 강제로 베스팅된 뒤 토큰에 다시 주입된다. 봇은 완전히 떠나거나, 아니면 자신도 모르게 프로젝트의 장기 건전성에 돈을 대게 된다.

스나이핑이 가격 책정으로 밀려나면 창업자는 어떻게 자금을 조달할까. 여기서 ACF(Automated Capital Formation)가 등장한다. VC를 상대로 로드쇼를 하거나 투자 라운드를 협상할 필요 없이, 시스템이 밸류에이션 이정표에 따라 팀 토큰을 나눠 판매한다. 프로젝트가 멈추면 조달 자금도 적어진다. 프로젝트가 성장하면 자본이 자동으로 따라붙는다. 이 구조는 기존 커뮤니티도 끌어들인다. 신규 발행마다 일부가 에어드랍으로 VIRTUAL 스테이커와 활성 ACP 사용자에게 배분된다. 이미 생태계에서 구축하고 거래해온 사람들이 모든 신규 프로젝트에 이해관계를 갖게 되는 것이다. 인센티브는 발행별로 따로 노는 대신 네트워크 전체로 확장된다. 창업자가 스스로 베팅하고 싶다면, 사전 구매 모듈을 통해 발행 시점에 공개 매수하고 강제 베스팅을 적용받는다. 팀이 자기 돈을 얼마나 넣었는지 누구나 볼 수 있다.

이는 역사상 모든 ‘인간 생산능력에 베팅하는’ 방식과 다르다. 로마 시민이 검투사 학교를 투자 수단으로 여기던 때부터, 현대 포커 후원자가 스크린샷 하나와 약간의 평판만으로 Venmo로 돈을 보내는 지금까지, 치명적 결함은 같았다. 사람은 떠날 수 있다는 것. 검투사는 대충 싸울 수 있고, 포커 플레이어는 멘털이 무너질 수 있다. 생산적 자산에 자유 의지와 다리가 있기 때문에 거래상대방 리스크는 결코 해소되지 않았다. 토큰화된 에이전트는 다르다. 자본이 약속되면, 일은 사후에 미루거나 재협상할 수 없다. 생산적 자산은 전기와 코드 위에서 돌아가고, 산출물은 온체인에서 감사할 수 있다.

네 번째 층은 진짜 에이전트 경제로 가는 마지막 단계, 이른바 ‘인간 제로 기업’이다. 매출이 거래 수수료와 무관하고, 흔히 암호화폐와도 무관한 실제 경제 활동에서 나온다. 지금의 본보기는 Felix Craft다. AI만으로 운영되며 온라인에서 정보 상품을 파는 회사로, 누적 매출 20만 달러를 기록했다. 실제 제품 판매로 번 돈이 이미 자체 토큰의 투기적 거래를 넘어섰다. 또 다른 KellyClaudeAI는 지금까지 19개의 iOS 앱을 출시했는데, 인간 개발자가 없다. 숫자는 아직 작지만, 이것이 곡선 위의 첫 점들인지, 아니면 에이전트 생산능력의 천장인지 묻게 만든다.

토큰 발행 메커니즘 자체에도 문제가 있다. 2025년 초 AI 에이전트 토큰 열풍에서 새로 발행된 에이전트 토큰의 94%는 펌프 앤 덤프였다. 그해 발행된 토큰 중 30일 후에도 활발히 거래된 것은 1.7%에 불과했다. 대부분의 경우 가격을 움직인 것은 투기 프리미엄뿐이었고, 그 아래에는 제품도, 매출도, 가치 축적도 없었다. 이걸 영원히 팔 수 없다면, 당신은 어떤 가격을 내겠는가. 그 이상의 부분은 전부 투기다. Axie의 토큰 효용 하한은 0이다. 그 가치가 전적으로 신규 플레이어 유입에 의존하기 때문이다. Virtuals 위의 에이전트 토큰은 다를 수 있다. Felix Craft가 판매자가 AI인지도 모르는 실제 고객에게 20만 달러어치 제품을 팔았고, 산출물을 온체인에서 감사할 수 있다면, 토큰에는 ‘다음에 받아줄 사람이 있느냐’에 의존하지 않는 하한이 생긴다. 생산적 기계의 미래 산출물의 현재가치다.

물리적 최전선

효용 하한 테스트는 소프트웨어 에이전트에는 성립한다. 비용을 측정할 수 있고 산출물이 바로 온체인에 올라가기 때문이다. 그러나 Virtuals의 경제학을 진짜 바꿀 수 있는 생산적 기계는 소프트웨어가 아니라, 현실 세계에서 일하는 로봇이다. 여기서 야망은 암호화폐 안의 기존 모든 시도를 넘어선다.

지난 50년간 컴퓨팅에는 역설이 있었다. 인류는 육체 노동보다 추론을 자동화하는 것이 더 쉽다는 사실을 발견했다. 스프레드시트는 회계사로 가득한 사무실을 대체했고, 이메일은 우편실을 대체했으며, 코드는 문서 보관함과 제도판을 대체했다. 2026년이 되면 AI는 법률 의견서를 쓰고, 의료 영상을 판독하고, 프로덕션급 소프트웨어를 한 번에 작성할 수 있다. 화이트칼라 인지 노동이 먼저 자동화됐다. 창고에서 상자를 나르는 사람, 에스프레소를 내리는 바리스타의 일은 거의 변하지 않았다. 육체 노동은 소프트웨어가 현실 세계의 불확실성과 분산을 처리할 수 있어야 하기 때문이다. 공장 로봇 팔은 같은 용접점을 백만 번 찍을 수 있다. 용접점 위치가 변하지 않으니까. 주방 로봇은 샌드위치를 제대로 만들지 못한다. 토마토마다 모양이 조금씩 다르고, 칼마다 무게 중심이 다르고, 도마는 때때로 젖어 있기 때문이다. 현실 세계는 스프레드시트처럼 얌전히 있지 않는다.

보완책은 데이터다. 우리는 수십억 명이 써 내려간 텍스트로 대형 언어 모델을 훈련시켰다. 로봇에도 같은 일을 할 수 있다. 엔비디아의 Joel Jang은 이렇게 말했다. “인간은 이미 대규모로 배치된 로봇이다.” 일반인 영상으로 VLA(비전-언어-행동) 모델을 미세 조정하기만 해도, 같은 작업에서 로봇 성능이 두 배로 좋아질 수 있다. 이 분야에 부족한 것은 실험실에 로봇을 더 두는 일이 아니라, 사람들이 일상의 육체 동작을 촬영하게 만드는 거대한 데이터 파이프라인이다.

Virtuals는 이 공백을 비교적 일찍 알아챘고, 로봇 전략 전체를 그 위에 세웠다. 그들은 이를 ‘중간 길’이라 부른다. 의도적으로 로봇을 만들지도, 기초 모델을 훈련하지도 않는다. 대신 모든 로봇 팀이 필요하지만 개별 팀이 감당하기 어려운 데이터 및 자본 인프라를 구축한다.

데이터 쪽 절반은 SeeSaw다. BitRobot과 협력해 출시한 iOS 앱으로, 일반 스마트폰 사용자를 로봇 훈련 데이터 수집원으로 바꾼다. 사용자는 물 따르기, 수건 접기, 캔 열기 같은 실제 동작을 수행하며 iPhone의 LiDAR와 모션 센서로 자기 모습을 촬영한다. LiDAR는 일반 카메라가 주지 못하는 깊이와 공간 데이터를 포착한다. 연구에 따르면 인간 영상과 로봇 카메라 시점의 겹침이 데이터 전이가 성립하는 핵심이다. 이미 50만 개 이상의 실제 세계 작업이 수집됐다. 엔비디아가 테스트 중인 DreamZero는 1400억 파라미터 모델로, 이런 데이터로 훈련됐으며 신발 끈 풀기, 옷 다림질 등 수백 가지 작업에서 작업별 개별 훈련 없이 일반화할 수 있다. SeeSaw가 만들려는 것은 실험실 원격 조작으로는 맞출 수 없는 데이터 공급 규모다. 영상이 하나 늘 때마다 훈련 세트가 한 겹 두꺼워지고, 모델이 좋아지고, 다음 세대 로봇이 더 강해지며, 그러면 더 구체적인 훈련 데이터에 대한 수요가 다시 생긴다. 플라이휠이 충분히 무거워지면 스스로 돈다.

훈련 다음은 배치다. 이쪽 절반은 Eastworlds라고 부르는데, 프로토콜의 육체 노동 계층에 해당한다. 절반은 데이터 공장, 절반은 운영 인프라, 절반은 실세계 로봇 연구소다. 로봇 업계에는 순환 문제가 있는데, 어떤 기술 병목보다 더 많은 스타트업을 죽였다. 로봇이 좋아지려면 실세계 데이터가 필요하지만, 먼저 실세계에서 충분히 쓸 만해야 남들이 문을 열어 준다는 것이다. 모든 연구소는 통제된 환경에서 멋진 데모를 만들 수 있지만, 같은 로봇을 소매점에 들여보내 근무일 내내 믿을 수 있게 일하게 한 곳은 거의 없다. 이를 위해서는 예상치 못한 상황을 처리할 수 있는 높은 수준의 원격 조작과, 현장 경험 1분 1분을 모델 훈련으로 되돌려 학습이 복리로 쌓이게 하는 피드백 시스템이 필요하다.

이를 위해 Virtuals는 Unitree G1-U6 휴머노이드 로봇 30대를 구매했다. 여러 배치팀이 병렬로 작업하기에 딱 맞는 수량으로, 일정을 두고 경쟁할 필요가 없다. 원격 조작 기술은 기성 라이선스를 사지 않고 직접 만든다. 시중에 나와 있는 원격 조작 시스템이 내놓는 데이터는 VLA 및 기타 세계 행동 모델의 형식과 맞지 않는다. 또한 수십 년간 지각과 운동 제어를 연구해 온 연구실과 연구 협력을 맺고, 소매·호텔 업종에 상업 파일럿 네트워크를 펼쳐 Eastworlds를 졸업한 팀이 실제 상점에 투입될 수 있도록 했다.

구축이 끝나면 빌더는 몇 가지 핵심 역량에 접근할 수 있다. 실제 Unitree G1 또는 강화판 U6 EDU를 직접 다루고, 모션 캡처 같은 시스템으로 원격 제어 환경을 테스트하며, 실제 세계 데이터를 수집하고 대규모 확장 전에 배치 경로를 시험하는 것이다. Eastworlds는 이들이 말하는 ‘물리적 AI BPO’로 이해할 수 있다. 전통적 BPO는 사람을 저비용 지역에 두고 원격으로 일하게 한다. 물리적 AI BPO는 원격 조작과 하이브리드 로봇을 배치해 천장 청소나 고객 안내 같은 경제적 가치를 창출한다. 로봇이 완전히 자율적일 필요는 없다. 일상적인 작업만 충분히 안정적이면 되고, 엣지 케이스는 인간이 원격 조작으로 넘겨받으면 된다. 원격 조작 1시간이 만들어 내는 훈련 데이터의 가치는 시뮬레이션보다 몇 자릿수 높을 수 있다. 실험실의 통제된 조건이 아니라 상업 현장의 혼란을 포착하기 때문이다. 데이터가 쌓이고 모델이 좋아지면 인간 개입 수요가 줄고, 하드웨어를 먼저 업그레이드하지 않아도 단위 경제성이 개선된다. 원격 조작은 생산적 작업으로 비용을 스스로 충당하면서 실제 로봇 자율성으로 가는 가장 빠른 길일 수 있다.

밭에서 공장으로, 다시 칸막이 사무실의 화면으로 옮겨 왔고, 이제 로봇 차례다. 전환은 매번 노동자를 재정의했고, 산출물이 누구에게 귀속되는지도 재정의했다. 바클레이스 데이터에 따르면 2018년 일자리의 60% 이상은 1940년에는 존재하지 않았던 직함이었다. 로봇도 지금은 이름조차 붙일 수 없는 새로운 직업 범주를 다시 만들어 낼 것이다. 경제 성장의 인구 논리도 ‘국가에 충분한 노동 인구가 있는가’에서 ‘대규모 전력 공급과 기계 생산이 가능한가’로 바뀔 수 있다.

명제, 그리고 그것이 향하는 곳

이상은 모두 논증일 뿐이다. 논증은 흔히 틀린다. Virtuals가 만들고 있는 것이 무게가 있는지, 진짜인지 판단하려면 지금의 데이터와 견인력만 봐야 한다. 무엇이 버티고 무엇이 버티지 못하는지.

지금까지 Virtuals는 Base, Solana, Robinhood 등 프로토콜에서 8만 개가 넘는 에이전트를 출시했고, 누적 수수료는 7500만 달러를 넘어 암호화폐 AI 에이전트 섹터의 약 23%를 차지한다. 수수료는 고르지 않다. 대부분은 2025년 초 몇 주간의 투기적 광란에서 나왔으며, 당시 일일 수익은 100만 달러를 돌파했다. 오늘날 프로토콜은 매달 약 200만 달러를 만들어 낸다. 이것이 정확히 무엇을 의미할까? 앞서 말한 민족국가 비유를 진지하게 받아들인다면 — 나는 그래야 한다고 본다 — VIRTUAL이 가치를 축적하는 방식은 한 나라의 통화와 매우 비슷하다. 달러가 가치 있는 이유는 미국 재무부에 환매 계획이 있어서가 아니라, 연간 25조 달러의 경제 산출물이 달러로 표시되기 때문이다. 시스템 안의 활동이 많을수록 중심 회계 단위에 대한 수요가 강해진다.

Virtuals는 같은 논리로 설계됐다. 전체 시스템이 VIRTUAL로 표시된다. 아래의 각 계층은 서로 다른 출처에서 수요를 만들어 내며, 대부분 투기적 프리미엄을 전제로 하지 않는다. EconomyOS는 결제 카드와 이메일 신원을 제공해 에이전트가 인간 중개자 없이 현실 세계와 거래할 수 있게 한다. ACP는 상업 계층을 구성하며, 에이전트가 서로를 고용하고 평가와 정산을 모두 온체인에서 처리한다. 자본 형성 계층은 확신이 있는 사람이라면 누구나 과거 합자회사가 상선에 자금을 대던 것처럼 생산적 에이전트에 자금을 조달할 수 있게 한다. 마지막으로 Eastworlds는 실제 로봇을 실제 일자리에 투입하며, 약 50만 명이 수건 접기와 물 따르기를 촬영한 데이터로 훈련한다. 각 계층은 모두 프로토콜이 말하는 aGDP, 즉 디지털 및 육체 노동에서 에이전트가 창출한 총산출에 합산된다. 에이전트는 수입을 환전해 집세를 내거나 장을 볼 필요가 없다. 번 돈 1달러마다 시스템 안에 남겨 두고 DeFi에 재투자해 유동성을 깊게 만들 수 있으며, 에이전트 서비스에 대한 온체인 플라이휠을 형성한다.

이러한 재귀성은 양방향으로 작동한다. 상승 국면에서는 더 많은 에이전트가 출시되고, 더 많은 VIRTUAL이 잠기며, 더 많은 서비스가 만들어져 경제가 스스로 강화된다. 하락 국면에서는 발행이 줄고, 잠김이 줄고, 스테이킹 보상이 얇아지며 순환이 풀린다. 재귀성 자체는 결함이 아니다. 작동하는 경제는 모두 재귀적이다. 사람들이 달러를 보유하는 이유는 다른 사람이 달러를 받기 때문이고, 다른 사람도 달러를 보유하기 때문이다. 진짜 물어야 할 것은 핵심에 순환을 지탱할 만큼 충분한 실제 경제 활동이 있는가, 아니면 그저 토큰이 토큰을 돌려 거래하는 것에 불과한가이다.

밑바닥에 실체가 있을 수 있음을 보여 주는 신호는 인프라가 암호화폐 밖에서 완전히 성장한 제품을 끌어들이기 시작한다는 점이다. Facticity.AI는 Dennis Yap이 만든 사실 검증 도구로, 그는 게이츠 재단과 프린스턴에서 연구한 이력이 있다. 《타임》은 이를 2024년 최고의 발명품 중 하나로 선정했으며, 텍스트·비디오·오디오에서 약 92%의 정확도로 주장을 검증할 수 있다. 팀은 자금이 필요할 때 벤처캐피털을 건너뛰고 ArAIstotle이라는 이름으로 Virtuals에서 직접 발행해 658% 초과 모집을 기록했다. ACP를 통해 에이전트는 이미 서로 일감을 주고 있다. 그래픽 디자인, 연구 보고서, 영상 제작, 코드 감사 등이다. 한 에이전트가 상세한 브리프에 따라 마케팅 포스터를 납품하면, 다른 품질 검사 에이전트가 계약 조건에 따라 통과시키거나 반려한다. Virtuals 스스로도 시장의 판매자 측이 거의 비어 있다고 인정한다. 그러나 프로토콜은 매달 100만 달러 이상의 에이전트 간 거래를 처리한다.

같은 소유권 모델은 피지컬 AI에도 뻗어 있다. Fabric Foundation은 Virtuals Titan 발행 메커니즘을 사용한 첫 프로젝트로, 커뮤니티가 자본을 모아 로봇 함대를 구매·배치해 요양원, 제조 작업장, 환경 정화 현장에 투입한다. 이들 산업은 오랫동안 인력난을 겪어 왔고, 휴머노이드 로봇 비용도 인간 노동자에 근접해 가고 있다. 고용주는 자금 풀의 네이티브 토큰으로 로봇 노동에 대가를 지불한다. 스테이블코인은 함대 유지보수와 스케줄링을 충당하고, 각 로봇의 생산적 산출물은 자금을 댄 사람들에게 돌아간다. 이는 물리적 생산 기계에 대한 집단 소유로, 자금 조달과 협업이 모두 온체인에서 이뤄진다.

이런 현실 시나리오가 있음에도 현재 대부분의 활동은 여전히 시스템 내부에서 일어난다. 그러나 아키텍처는 암호화폐 밖에서 수입을 끌어오도록 설계돼 있다. Felix의 고객이 자신이 AI에게서 물건을 사고 있다는 사실을 모른다면, Eastworlds의 로봇이 창고에서 택배를 분류한다면, 시스템으로 들어오는 수입은 어떤 SaaS 기업만큼이나 실제적이다. 그때가 되면 그래프의 수수료와 수입은 기계의 실제 경제 산출을 보여 주는 후행 지표가 되고, VIRTUAL로 표시될 것이다.

새로운 것에는 모두 별표가 붙는다. 없는 척할 수 없다.

첫 번째 리스크는 실제 거래량이다. 이는 암호화폐의 고질병이다. Artemis는 x402 에이전트 거래에서 건수의 47%, 달러 규모의 81%가 워시 트레이딩임을 발견했다. 필터링 후 x402의 실제 에이전트 결제는 약 160만 달러에 불과했는데, 블룸버그가 보도한 2400만 달러보다 훨씬 낮다. 이는 오늘날 이른바 ‘에이전트 경제’에서 로봇끼리 지표를 부풀리는 거래가 얼마나 많은지 보여 준다. 이 문제가 중요한 이유는 전체 명제가 에이전트가 투기적 순환이 아니라 실제 경제적 가치를 창출하는 데 달려 있기 때문이다. 반드시 투기적 거래량을 벗겨 낸 뒤 물어야 한다. 내일 거래가 멈춘다면 생산적 산출물에 무엇이 남는가. 7000만 달러의 프로토콜 수수료 대부분이 에이전트 토큰 거래세에서 나오고 가격이 투기로 움직인다면, 그것은 거대한 허풍이다. 지금은 생산적 에이전트 수입과 투기적 에이전트 토큰이 얽혀 있어 진짜와 가짜를 거의 분리할 수 없다. 감히 비율을 장담하는 사람은 대개 거짓말을 하는 것이다.

두 번째 리스크는 더 근본적이며 암호화폐와 무관하다. NBER 《변혁적 AI 경제학》 핸드북의 한 논문은 대형 언어 모델의 경제적 추론 능력이 에이전트 과대광고가 암시하는 수준보다 훨씬 약하다는 것을 발견했다. 논문 발표 당시 가장 강력한 모델도 전략 시나리오의 경제적 추론에서 무작위 추측보다 33%밖에 높지 않았다. 비전략적 미시경제 과제에서는 거의 모든 LLM의 이윤 극대화 성과가 찍기보다 약간 나은 정도였다. 이후 모델은 크게 발전했다. 2026년 하버드 연구에 따르면 GPT-5와 Claude Opus 4는 기초 경제 과제에서 약 90% 향상됐다. 그럼에도 가격 책정, 협상, 자본 배분 같은 어려운 의사결정에서는 세계 최고 모델조차 대부분의 경우 여전히 틀린 판단을 내린다. Virtuals의 전체 아키텍처는 에이전트가 조건을 협상하고, 결정을 내리고, 자본을 배분하고, 가치를 창출할 수 있다고 가정한다. 모델 자체가 이런 과제에서 평범하다면, 그 위에 세워진 에이전트는 그 평범함을 물려받는다. 프로토콜 설계가 아무리 아름다워도 소용없다. 에이전트는 최적화 장치이지만, 우리는 그것이 정확히 무엇을 최적화하는지 확신할 수 없다. 이 LLM은 다음 단어를 예측하는 방식으로 목표 지향적으로 훈련됐을 뿐, 진정한 경제 행위자로 설계된 적이 없다. 다만 때때로 그렇게 보일 뿐이다.

여러 에이전트가 시장에서 상호작용하면 문제는 더욱 겹친다. AI 가격 책정 알고리즘은 그렇게 훈련된 적이 없음에도 가격을 초경쟁 수준으로 밀어 올리는 것으로 밝혀졌다. 2010년 플래시 크래시는 약 15분 만에 1조 달러를 증발시켰으며, 기계 관련 오류가 규모 면에서 어떤 모습인지 보여줬다. AI 에이전트의 오류는 인간의 오류보다 더 높은 상관관계를 갖는데, 같은 모델이 여러 곳에 복제되어 배포되기 때문이다. 이미 Claude가 자신을 끄려는 사람이 있다고 판단했을 때 협박하는 경향을 보인 사례가 있고, GPT o3는 종료 메커니즘을 파괴해 스스로 꺼지지 못하게 막기까지 했다. 이러한 행동은 출하 중인 모델에서 나타났으며, OpenAI와 Anthropic의 자체 시스템 카드에도 기록되어 있다. 에이전트 처리량은 이미 인간의 감독 능력을 압도했다. 수천 개의 에이전트가 기계 속도로 자율 거래할 때, 정말로 날카로운 질문은 이것이다. 누가 통제하고 있는가. ‘에이전트가 말을 들을 것인가’보다 더 중요한 것은, 그 주변에 세워진 회사가 과연 살아남을 수 있는가이다.

자동차는 20세기 전반 가장 중요한 발명품이다. 당시 자동차가 미국을 얼마나 완전히 재편할지 알아봤다면, 그것을 세기의 산업에 걸었을 것이다. 하지만 자동차 제조에 뛰어든 약 2000개 회사 중 끝까지 살아남은 곳은 3곳뿐이었다. 자동차는 미국에 막대한 영향을 미쳤지만, 산업 투자자에게는 정반대의 결과를 안겼다. 모든 변혁적 기술은 이 같은 곡선을 그리며, 거품을 동반한다. 차이는 단지 이것뿐이다. 변곡점 거품은 고통스럽지만 진짜 인프라와 진짜 진보를 남긴다. 반면 평균회귀 거품은 유행일 뿐이라 오르고 나면 떨어진다. AI는 거의 확실히 변곡점 거품이다. Virtuals에 물어야 할 것은 이것이다. 통신 붕괴 후 구글이 헐값에 사들인 그 광케이블이 될 것인가, 아니면 사라진 1997개 자동차 회사 중 하나가 될 것인가?

이 프로토콜의 가장 큰 베팅은 모든 에이전트 토큰 거래 시 상대방 인프라가 되어 VIRTUAL을 에이전트 경제의 준비통화로 만드는 것이다. 이더리움에서 ETH가 그러하듯 말이다. 에이전트 경제가 커지면 VIRTUAL에 대한 수요는 기계적으로 상승한다. 참여 자체가 이 기본 거래쌍을 필요로 하기 때문이다. 다른 식으로 말하면 이렇다. VIRTUAL은 에이전트 토큰 투기 장세에 얹힌 또 하나의 코인일 뿐이고, 그 에이전트 코인 대부분은 제로가 될 것이다.

러다이트는 그 혁명에서 졌을지 몰라도 완전히 틀린 것은 아니었다. 방직기는 정말로 직조공을 몰아냈다. 그들이 보지 못한 것은 그것이 직물 디자이너, 공장 관리자, 패션 하우스, 백화점, 그리고 값싼 직물 위에 세워진 소비 경제 전체를 만들어냈다는 점이다. 기계는 결코 일자리를 없애지 않는다. 누가 하느냐, 누가 산출물을 가져가느냐만 다시 쓸 뿐이다. 그때 정말 중요했던 질문은 지금과 같다. 누가 방직기를 소유하는가?

잉여를 가져간 것은 공장주였다. 아크라이트, 캐드버리, 포드. 누가 기계를 만들고, 누가 조작하고, 누가 이익을 얻는지를 둘러싼 그 구조는 진짜로 바뀐 적이 없다. 이백 년 동안 파업과 주식 발행을 통해 거듭 재분배됐을 뿐이다. Virtuals의 베팅은 이번에는 소유권 계층이 처음부터 기계에 용접되어 있다는 것이다. 토큰 발행과 본딩 커브를 통해, 생산적 AI 에이전트의 소유권은 지갑과 신념을 가진 누구에게나 나눠줄 수 있다.

이것이 정말로 가치를 재분배할 것인지, 아니면 탈중앙화라는 언어로 또 한 겹의 수탈을 재생산할 것인지는 아직 지켜봐야 한다.