인공지능이 주도하는 변화의 물결은 비즈니스 세계의 근간을 조용히 재편하고 있습니다. "AI 2027"에서 언급했듯이, "2025년 이후 인공지능은 단순한 비서가 아닌 자율적인 존재로 점차 변화할 것으로 예상됩니다." 우리는 이제 지능형 에이전트가 의존할 수 없는 평범한 도구에서 자율적인 지능형 에이전트로 변모하는 전환점에 서 있습니다.

AI와 핀테크 세계를 적극적으로 주시하는 독자라면 2024년 말부터 Paypal, Visa, Mastercard, Stripe, Amazon과 같은 인터넷, 결제, 전자상거래 거대 기업들이 "지능형 비즈니스"와 "지능형 결제"를 도입하기 시작했다는 사실을 알게 될 것입니다. 이러한 현상의 논리는 매우 명확합니다. 기존 비즈니스 세계에서 이러한 추세가 점점 더 뚜렷해지고 있으며, 에이전트 인터페이스의 대규모 적용은 지난 30년간 기존 GUI(인터넷 그래픽 사용자 인터페이스)에 기반한 모든 비즈니스 로직과 생산 관계를 전복할 것입니다. 이를 기반으로 기존 전자상거래 운영, 광고 마케팅, 금융 결제 로직은 완전히 재편되고, 심지어 새로운 범주인 에이전트 커머스(지능형 커머스)가 등장할 것입니다.

암호화폐 세계의 대부분의 사용자와 거래자는 마차에서 증기 기관으로, PC 인터넷에서 모바일 인터넷으로 패러다임이 전환된 것과 같은 이러한 패러다임 전환을 아직 인지하지 못하고 있습니다. 이러한 에이전트 커머스의 변화는 많은 사람들이 알고 있는 "전자상거래"의 단순한 확장이 아닙니다.

OKX Ventures의 이 연구 보고서는 독자(특히 암호화폐 독자 여러분, 여러분도 실제로 참여하고 있기 때문에!)에게 에이전트 커머스에 대한 포괄적인 관점을 제공하고, 기술적 구조와 경로를 체계적으로 정리하며, 이러한 변화의 상업적 혁신을 분석하고, 최종 구현 과정에서 직면하는 핵심적인 어려움을 탐구하며, 궁극적으로 암호화폐가 필수적인 기반 인프라가 될 수 있는 이유를 증명하는 것을 목표로 합니다.

1. 에이전트 커머스란 무엇인가요?

다음 회사에 대한 포괄적인 참조를 만들었습니다: Stripe(Stripe Issuing 출시), Visa(Intelligence Commerce 개념 및 지원 API 제안)), Mastercard(Agent Pay 출시), Coinbase(x402 출시 결제 프로토콜) Commcerce와 Agentic Payment에 대한 설명은 다음과 같이 간단하게 정의되어 있습니다.

에이전트 커머스는 AI 에이전트가 사용자를 대신하여 제품 검색, 옵션 비교, 추천 제공, 구매 완료 등 다양한 작업을 수행하는 비즈니스 모델입니다. 이러한 AI 에이전트는 전자상거래 플랫폼과 상호 작용하고, 거래를 처리하고, 전체 쇼핑 프로세스를 관리하여 쇼핑 경험을 더욱 개인화하고, 안전하고, 편리하게 만드는 것을 목표로 합니다. Amazon의 "Buy for Me" 기능(AI 에이전트가 사용자의 서드파티 브랜드 상품 구매를 지원)과 OpenAI의 "Operator" 도구(온라인 쇼핑 작업을 자동으로 완료)가 가장 잘 알려진 사례입니다.

현재 에이전트 커머스는 아직 신생 분야이며, 공개된 비즈니스 또는 상업 데이터는 많지 않습니다. 가트너의 2024년 보고서에 따르면 전자상거래 기업이나 판매자 중 1% 미만이 에이전트 AI를 비즈니스 또는 서비스에 도입했습니다. 그러나 시장은 이 기술에 주목하고 있습니다. 2025년 전자상거래 통계 조사에 따르면, 전자상거래 기업의 90%가 Agentic AI를 비즈니스에 통합하는 방법을 배우고자 하는 것으로 나타났습니다. Agentic Commerce가 널리 사용되기 전, 기존 결제 대기업들은 왜 작년과 올해 지능형 시나리오에 맞춰 다양한 신규 결제 상품을 공동 출시했을까요? 그들은 이 상품에 큰 잠재력을 보고 있었을까요?

1.1 인간 사용자의 역할이 "실행자"에서 "고객"으로 바뀌었고, 핵심 비즈니스 의사 결정 링크는 "결제 페이지"에서 "의도 계층"으로 이동했습니다.

기존 온라인 쇼핑은 잘 설계된 가상 슈퍼마켓을 방문하는 것과 같습니다. 소비자는 진열대를 둘러보고, 제품을 비교하고, 마지막으로 결제를 합니다. 전체 과정은 "적극적인 탐색"을 중심으로 이루어집니다. 판매자의 최적화 목표는 정교한 인터페이스, 정확한 추천, 빠른 결제를 통해 이 과정을 원활하게 만들고 사용자의 구매 망설임을 줄이는 것입니다.

이제 새로운 에이전트 커머스(Agentic Commerce) 세상을 상상해 보세요. 전자상거래 웹사이트를 하나하나 탐색하거나, 가격 대비 성능을 비교하거나, 직접 주문할 필요 없이 AI 비서에게 "런닝화 한 켤레 사줘"와 같은 모호한 명령만 내리면 됩니다. 그러면 AI가 수많은 판매자를 검색하고, 제품을 선별하고, 가격, 리뷰, 물류를 분석하고, 심지어 공급망의 환경 친화성까지 고려합니다. 이 모든 과정에서 여러분은 화면을 한 번도 터치하거나 비밀번호를 한 번도 입력하지 않았을지도 모릅니다.

핵심적인 변화는 사용자의 역할이 "실행자"에서 "클라이언트"로 바뀌고, 비즈니스 행동의 핵심이 "클릭 스트림"에서 "의도 스트림"으로 업그레이드되었다는 것입니다. 소비는 더 이상 일련의 개별적인 선택이 아니라 궁극적인 목표에 대한 전체적인 승인입니다. (인간 사용자는 AI 비서에게 "집을 지중해 스타일로 꾸미고 싶은데, 자재 선택을 도와주세요"라고 직접 말할 수 있습니다.)

비즈니스 의사 결정이 "결제 페이지"에서 "의도 계층"으로 이전되면 기존 비즈니스 시스템은 엄청난 충격에 직면하게 될 것입니다. 마케팅부터 사용자 성장 전략까지, 수십 년 동안 인간 행동 분석에 기반을 둔 기존 전자상거래 비즈니스 로직의 기반은 AI 에이전트의 합리적 의사 결정에 의해 전복되었습니다.

· A/B 테스트: AI는 수십 개의 솔루션을 밀리초 단위로 비교할 수 있으며, 어느 버튼 아이콘 색상의 전환율이 더 높은지 2주 동안 테스트하는 것은 의미가 없습니다.

· 개인 맞춤형 추천: 인간의 검색 기록에 기반한 모든 기존 추천 알고리즘은 무효하며, 추천 모델은 AI 의사 결정 로직을 기반으로 재구성되어야 합니다.

· 쇼핑 카트 복구: AI 의사 결정은 다양한 경험이나 기타 주관적 또는 객관적 이유로 인해 인간과 유사한 "주저함"이나 "포기"가 발생하지 않습니다. 장바구니 포기율과 그에 따른 다양한 최적화 전략은 이제 역사 속으로 사라질 것입니다(현재 전 세계 평균 장바구니 포기율은 70%).

기존 마케팅은 아름다운 사진, 감각적인 영상 광고, 그리고 "기간 한정 구매"를 위한 빨간 버튼과 같은 "시선 경제"에 의존합니다. 인간의 충동 소비를 자극하는 이러한 전략들은 모두 인간 행동 심리학에 대한 판매자의 의도를 감춥니다. 반면 AI는 충동적이지 않을 것입니다. AI는 절대적으로 합리적인 의사 결정 에이전트입니다. API에서 반환된 데이터가 명확하고 매개변수가 완전한지만 고려합니다. 제품 사양, 과거 가격, 물류 적시성, 사용자 리뷰, 심지어 공급망 탄소 발자국까지 냉정하게 비교할 것입니다. 이제 더 이상 "사용자의 마음을 사로잡는" 일은 없을 것입니다.

미래에 Agentic Commerce 마케팅은 더 이상 눈길을 끄는 광고 제작이 아닌, "기계가 읽을 수 있는 신뢰 이력서"를 만드는 것이 될 것입니다. "제품-에이전트 적합성"이 "제품-시장 적합성"을 대체할 것입니다. 제품이 주류 AI 지능형 바디 생태계(예: MCP 서버 및 A2A 프로토콜)에서 쉽게 색인되고, 이해되고, 추천될 수 있는지 여부가 시장의 생존을 좌우할 것입니다.

그러나 지능형 에이전트가 인간이 부여한 목표와 "출력 의도"를 바탕으로 신속하게 추론과 결정을 내려 최종 목표인 "상업적 행동 완료"를 향해 빠르게 나아가기 전에, 지능형 에이전트는 기존 결제 시스템이라는 견고한 장벽에 부딪히고 멈춰 서게 됩니다.

2. 치명적 비호환성: 기존 금융 시스템이 에이전트 상거래(Agentic Commerce)에 걸림돌이 되는 이유

지능형 에이전트는 정보 수집, 분석, 그리고 의사결정을 완벽하게 완료할 수 있지만, 비즈니스 폐쇄 루프의 마지막 고리에 도달하면, 수십 년에 걸쳐 구축해 온, 전적으로 인간을 위해 설계된 금융 결제 시스템이라는 견고한 장벽에 부딪히게 됩니다.

현대의 결제 및 위험 관리 시스템은 본질적으로 "반자동화 시스템"입니다. 핵심 설계 철학은 자동화가 사기와 동일하다는 가정입니다.

기존 결제 프로세스의 각 링크에 대해 생각해 보세요.

·그래픽 확인 코드(CAPTCHA): 기계가 인식하기 어려운 질문을 사용하여 사용자가 "인간"임을 증명합니다.

·SMS 확인 코드/2단계 인증(2FA): SMS를 수신하고 수동으로 확인 코드를 입력할 수 있는 물리적 장치가 있다고 가정할 때, 이러한 동작은 프로그램에 매우 어렵습니다.

·3D 보안 인증: 새 은행 페이지로 이동하고 별도의 거래 비밀번호를 입력하도록 요구하여 모든 자동화된 프로세스를 완전히 중단합니다.

·위험 관리 행동 분석: 고급 위험 관리 시스템은 마우스 움직임 궤적, 타이핑 속도, 장치 지문 등과 같은 "인간적 특징"까지 분석하여 거래의 진위 여부를 판단합니다.

이러한 모든 "보안 조치"는 Agentic Commerce 시대에 "족쇄"가 되었습니다. "당신은 인간입니까?"와 같은 모든 종류의 심문은 우리가 보내는 자율 에이전트를 차단합니다.

따라서 미래의 결제는 더 이상 "결제 페이지"가 아니라 "프로토콜"이어야 합니다. 이는 신뢰 및 승인 메커니즘의 혁명입니다. 사용자가 명확한 범위, 시간 제한 및 금액 제한을 가진 "프로그래밍 가능한 승인"을 AI 에이전트에게 안전하게 발급할 수 있도록 하는 새로운 디지털 자격 증명 시스템이 필요합니다.

Agentic Payment는 이러한 프로토콜 집합에 속하며, Agentic Commerce의 최종 결제 링크에 속합니다. AI 에이전트는 토큰화된 자격 증명과 같은 안전하고 효율적인 방법을 사용하여 사용자를 대신하여 거래를 수행합니다. 이를 통해 결제 프로세스가 원활하고 안전하게 진행되며, 일반적으로 신뢰와 보안을 유지하기 위해 사용자가 설정한 제한 및 제어 기능이 있습니다. Mastercard의 "AgenticTokens"는 AI 상담원이 구독 및 정기 결제를 완료하도록 지원합니다. PayPal의 AgentToolkit은 AI 상담원이 결제 프로세스를 처리하도록 지원합니다. Visa와 Stripe도 유사한 도구를 제공합니다. Stripe의 최근 Perplexity 실험은 이 두 가지를 결합한 것입니다. 사용자는 Perplexity를 인터페이스로 사용하여 새 집 인테리어에 대한 지침을 직접 제공하고, 포괄적인 제안을 제공하며, 특정 제품을 제공할 수 있습니다. 사용자가 원하는 솔루션이라고 확인하면, 상담원은 Stripe에서 구축한 Agent 결제 백엔드를 직접 사용하여 자동 결제 및 배송을 완료합니다.

VISA와 Mastercard 같은 거대 기업들이 Agentic Commerce에 적합한 결제 솔루션을 출시하려는 이유를 대략적으로 이해하실 수 있을 것입니다. 이들은 차세대 "머신 네이티브" 결제 프로토콜을 정의할 게임 메이커가 누가 될지에 베팅하고 있기 때문입니다. 이는 미래 비즈니스 세계의 기반 인프라를 완벽하게 구축하기 위한 과감한 시도이며, 이러한 변화의 궁극적인 목표는 결제의 본질, 즉 무의미한 가치 흐름으로 돌아가는 것입니다.

3. Agentic Commerce를 위한 원활한 경험을 지원하는 금융 인프라를 구축하는 데 있어 구체적인 과제는 무엇이며, 어떻게 구현할 수 있을까요?

3.1 핵심 과제: 신뢰, 의도, 자동화

Agentic 결제 시스템 구축의 딜레마는 단순한 기술 구현이 아니라 패러다임 전환에서 비롯되는 근본적인 문제입니다.

1. "누가 할 수 있는가": 기존 결제의 인증부터 대리 상거래 승인의 어려움까지

결제 분야에서 최종 사용자에 대해 이야기할 때, 일반적으로 승인보다는 인증에 초점을 맞춥니다. 전자상거래 웹사이트에서 "구매"를 클릭하면 명시적으로 승인을 한 것이며, (신용카드 정보를 입력하고 버튼을 명시적으로 클릭했기 때문에) 이의를 제기하기 어렵습니다. 따라서 기존 결제의 핵심은 "사람 인식"에 기반하며, 그 핵심 질문은 "운영자가 본인인지 어떻게 확인할 수 있는가?"입니다. - 즉, 신원 확인입니다.

하지만 미래의 AI 기반 비즈니스 시대에는 결제 분야가 중요한 변화를 겪게 될 것입니다. 승인이 결제 프로세스의 핵심 고리가 되고 있으며, 사용자 승인 지침이 기존 전자상거래의 "구매 버튼을 클릭"하는 단순한 방식만큼 명확하지 않고, 인간 사용자는 다양한 방식으로 결제 의사를 표현할 수 있기 때문에 승인에 대한 질문은 더욱 복잡하고 흥미로워 보입니다. 또 다른 복잡한 문제는 결제 요청이 전송될 때 누구에게 승인을 요청하는가 하는 것입니다. 인간 사용자, 지능형 에이전트, 아니면 지능형 에이전트를 개발하는 회사 중 누구를 승인하는 것일까요?

현재 지능형 에이전트 결제 시나리오에서 발생하는 승인 문제는 다음과 같습니다.

· 신원 고스트: 이 "거래 요청자"는 최종 사용자, AI 모델, 지능형 애플리케이션 개발자, 또는 이를 실행하는 서버 중 어느 쪽이어야 할까요? "머신"용으로 설계된 검증 가능한 신원 표준이 부족하여 모든 링크에서 보안 취약점이 발생할 수 있습니다.

· 권한 부여 경계: AI에 재무 권한을 안전하게 위임하는 방법은 무엇일까요? 권한 부여의 경계(금액, 시간, 가맹점)를 정확하게 정의하고 엄격하게 적용하는 방법, 그리고 권한 부여 자체가 변조되거나 남용되지 않도록 하는 방법 또한 새로운 문제입니다.

· 책임 귀속: 지능형 에이전트가 실수를 하거나 악의적으로 악용되어 손실을 발생시킬 경우, 누가 책임을 져야 하는지는 매우 까다로운 문제입니다. 불분명한 권한과 책임은 대규모 애플리케이션의 가장 큰 장애물입니다.

2. "무엇을 해야 할까": 의도 검증 격차

의도 검증 문제는 실제로 권한 부여 문제에서 파생된 것입니다. LLM의 확률론적 특성은 금융의 결정론적 요구 사항과 본질적으로 모순됩니다. 결제 계층이 AI의 "환상"을 해결할 수는 없지만, 잘 설계된 금융 시스템은 AI 출력과 사용자의 진정한 의도 사이의 격차를 메울 수 있어야 합니다.

지시에서 의도로: 기존 결제 시스템은 "결제 지시"(가맹점 X에게 50달러 지불)를 처리하며, 이는 지시가 정확하다고 가정합니다. 지능형 결제는 "거래 의도"("중간 크기 오트밀 라떼 한 잔 사줘")를 처리해야 합니다. 결제 시스템은 최종 결제 지시를 원래 자연어 의도로 검증할 수 있어야 합니다.

AI 행동 제약: 우리에게 필요한 것은 AI의 생각을 읽을 수 있는 결제 시스템이 아니라, 강력한 "가드레일"을 갖춘 시스템입니다. 구조화된 데이터, API 수준의 엄격한 규칙, 심지어 스마트 계약 로직을 통해 AI의 동작을 제한하여 실행 결과가 사용자가 미리 설정한 "안전 영역" 내에 있도록 할 수 있습니다. 예를 들어, 스타벅스에서 10달러 이하로만 소비하도록 허용하는 규칙은 AI의 "환각"으로 인한 높은 거래 또는 오류 거래를 효과적으로 방지할 수 있습니다.

3. 머신 네이티브 자금 보관 및 결제 방식

위에서 언급했듯이 기존 결제 시스템은 본질적으로 "반자동화"적이며, 기존 GUI용으로 설계된 모든 보안 조치는 에이전트 기반 상거래 시나리오에서 완전 자동화를 저해하는 족쇄가 될 것입니다. 따라서 머신 네이티브용으로 설계된 새로운 결제 API 및 결제 네트워크 세트가 필요하며, 여기에는 다음 기능이 포함될 수 있습니다.

· 프로그래밍 우선: 모든 상호작용은 GUI에서 사람의 클릭을 시뮬레이션하는 대신 구조화된 API를 통해 이루어져야 합니다.

· 마찰 없는 결제: 특히 기계 경제를 뒷받침하는 데 중요한 소액 거래의 경우, 거래는 거의 0에 가까운 지연 시간과 비용으로 완료되어야 합니다.

· 데이터 이동성: 거래는 기존 결제 방식처럼 단순한 거래 금액과 가맹점 이름만 제공하는 것이 아니라, 자동화된 조정, 감사 및 더욱 진보된 금융 서비스 구축을 위해 풍부하고 구조화된 메타데이터를 포함할 수 있어야 합니다.

3.2 혁신: 자율 금융을 향한 3단계

위와 같은 과제에 직면하여 업계는 "지원"에서 "대리인"으로, 그리고 "자율성"으로 나아가는 진화적 경로를 모색하고 있습니다. 이 세 단계는 진정한 지능형 경제가 실현되기까지 얼마나 시간이 남았는지 분명히 보여줍니다.

1단계: 인간의 감독 하에 있는 지원 에이전트

이는 현재 가장 널리 사용되는 모델입니다. AI는 모든 번거로운 프런트엔드 작업을 담당하는 고급 "자동 양식 작성 도구" 역할을 하지만, 중요한 순간에는 "브레이크를 밟고" 최종 결정을 사람에게 넘깁니다.

· 구현 방식: 지능형 에이전트는 검색, 가격 비교, 정보 입력 등 모든 프런트엔드 작업을 완료할 수 있지만, 가장 중요한 결제 링크에서 "멈추고" 제어권을 사람에게 넘깁니다. 예를 들어, 신용카드 정보는 자동으로 입력하지만 CVV 코드를 직접 입력해야 하거나, PayPal 또는 Stripe 로그인 페이지로 이동하여 최종 승인을 직접 완료하도록 안내합니다.

· 핵심 기술: 기본적으로 브라우저 자동화(인간 작업 시뮬레이션) 또는 저장된 자격 증명(예: ApplePay/Google Pay)을 사용한 사전 입력 방식입니다.

· 핵심적인 어려움: 가장 큰 어려움은 단편화된 사용자 경험입니다. 지능형 에이전트가 가져온 효율성 향상은 마지막 단계에서 갑자기 중단되며, 진정한 "종단 간 자동화"는 달성되지 않습니다.

2단계: 권한 범위 내에서 대리 역할을 하는 통제된 에이전트

이는 Visa, Mastercard, Stripe와 같은 결제 대기업들이 치열하게 경쟁하는 전장입니다. 이들은 가상 카드와 전용 결제 API를 핵심으로 하는 지능형 에이전트를 위한 "통제된 디지털 지갑"을 구축하고자 합니다. 사용자는 자신의 지능형 에이전트에 대해 엄격한 제한이 있는 하나 이상의 가상 카드를 생성할 수 있습니다. 가상 카드는 단일/총 소비 한도, 특정 가맹점 카테고리(예: 항공권 결제에만 사용), 유효 기간을 설정할 수 있습니다.

·구현 방식: 에이전트는 특수 API(예: Stripe의 Order Intent API)를 통해 이 가상 카드를 호출하여 결제를 시작하며, 기본적으로 프로세스 전반에 걸쳐 사용자 개입이 필요하지 않습니다. Perplexity Pro와 Stripe의 협력이 대표적인 사례입니다.

·기술 핵심: 신뢰 관계를 "불확실한 AI를 신뢰하는 것"에서 "특정 매개변수를 가지고 카드 발급사가 제어하는 결제 도구를 신뢰하는 것"으로 전환합니다. 이는 현명한 위험 전가 방식입니다.

·핵심적인 문제점: 신용카드 시스템에 연결된 기존 가맹점은 어떠한 변경도 할 필요가 없고, 사용자는 가상 카드를 보유하지 않기 때문에 전체 프로세스의 변화를 잘 인지하지 못하기 때문에 현재 대규모 애플리케이션에 가장 적합한 솔루션이라고 생각합니다. 그러나 향후 지능형 비즈니스(예: B2B Agentic Business)에서 Agentic 네이티브 시나리오가 더욱 확대되면, 승인 정보의 프로그래밍 가능성과 은행 카드의 정보 데이터 양 제한이 개발 제약 요소가 될 것입니다. 또한, 업계 일부 연구자들은 Stripe의 가상 카드와 유사한 솔루션이 여전히 "카드 정보를 수동으로 입력하는" 기존 시스템에 의존하고 있다고 주장합니다. 화면 캡처나 헤드리스 브라우저 자동화 GUI 상호작용을 통해 "민감하지 않게" 만들 수는 있지만, 이러한 방식은 기술 및 규정 준수 측면에서 여전히 고위험 솔루션입니다. 또한 Stripe의 수수료 구조는 초소액 거래(고정 거래 수수료 $0.35 + 추가 수수료 2.5%)에는 적합하지 않습니다.

올해 Stripe와 Perplexity가 협력하여 출시한 Agentic Commerce를 예로 들어 보겠습니다. 사용자는 Perplexity 인터페이스에서 AI가 Stripe에서 출시한 Agentic Payment 서비스를 통해 제품을 검색하고 결제를 완료하도록 지시를 내릴 수 있습니다.

1단계(최초 연결): 사용자는 처음으로 표준 Stripe Checkout 절차를 거치게 됩니다. 구매를 완료할 뿐만 아니라, 더 중요한 것은 플랫폼에 자신의 결제 정보와 자금을 승인(Stripe Balance에 정산)하는 것입니다. 2단계(후속 비접촉식 결제): 이것이 핵심 절차입니다. 사용자가 다시 지시를 내리면 플랫폼(예: Perplexity)은 더 이상 사용자를 방해하지 않고 Stripe Issuing(Stripe 카드 발급 서비스)에 엄격한 위험 관리 규칙(금액, 가맹점 유형 등)이 적용된 일회용 가상 카드를 직접 요청합니다. Stripe가 전체 체인에서 하는 역할은 다음과 같습니다.

·Stripe Checkout: 최초 입력 시 사용자의 결제 정보와 승인을 안전하게 수집합니다.

·Stripe Balance: 플랫폼의 자본 풀로서, 이후 가상 카드 결제는 여기에서 사용됩니다.

·Stripe Issuing: 전체 프로세스의 "엔진"으로, 필요에 따라 제어 가능한 결제 도구(가상 카드)를 생성하고 불확실한 AI 동작을 결정적이고 제어 가능한 결제 이벤트로 변환합니다.

·판매자 검증 메커니즘(판매자가 AI가 사용자의 AI인지 확인하는 방법): 판매자는 "AI가 사용자"인지 직접 검증하지 않고 Stripe의 백그라운드 검증에 의존합니다. Stripe는 가상 카드의 유효 여부(한도 내, 만료되지 않음), 거래가 승인된 플랫폼에서 시작되었는지 여부를 확인합니다. 플랫폼(예: Perplexity Pro)이 해킹당하면 Stripe의 웹훅과 제한 제어 기능이 이상 징후를 감지하고 거래를 중단할 수 있습니다.

3단계: 경제 주체로서의 에이전트

이는 에이전트적 상거래의 궁극적인 형태이며, 암호화폐가 핵심적인 역할을 하는 단계입니다. AI는 더 이상 인간 계좌의 종속자가 아니라, 자체적인 독립적인 지갑과 신원을 가진 디지털 경제 참여자입니다. AI는 기계를 위해 설계된 새로운 경제 네트워크에 자율적으로 참여할 수 있습니다. 핀테크 브레인푸드(Fintech Brainfood)가 제시한 "에이전트는 스테이블코인 지갑 내부에 존재할 수 있다"는 개념을 바탕으로 이러한 기술적 해결책을 구상했으며, 구현 과정은 다음과 같습니다. 승인 - 규칙 거버넌스/정책 계층: 인간은 스마트 계약을 승인합니다. 인간은 승인을 위해 AI와 직접 상호 작용하지 않습니다. 승인 방식은 인간이 규칙 거버넌스/정책 스마트 계약을 배포하여 AI의 실행 동작에 대한 경계를 설정하는 방식입니다(예: X, Y, Z가 동시에 충족될 경우 AI 에이전트는 자금을 사용할 수 있음). 핵심 안전 장치(TEE 및 기타 기술): AI의 의사결정 두뇌와 AI의 네이티브 온체인 지갑 개인 키는 외부에서 접근할 수 없는 TEE의 하드웨어 보안 블랙박스에 캡슐화됩니다. TEE 내부 프로세스: AI 두뇌는 결제 결정을 내리고 이를 TEE 내부의 지갑 모듈로 전달합니다. 지갑 모듈은 내부 개인 키로 거래에 서명합니다.

·거래 실행 및 정산: 서명된 거래는 TEE에서 브로드캐스트되어 블록체인으로 전송되거나 다른 AI 에이전트와 상호 작용합니다(예: 향후 가맹점은 자체 AI 에이전트를 보유하게 될 것입니다).

4. 미래 스마트 비즈니스를 위한 금융 인프라의 시드 플레이어, Agentic Payment 프로젝트 분석

지능형 비즈니스 분야에서 이러한 프로젝트들을 비교해 보면, 미래 Agentic Payment 인프라 구축에 있어 각기 다른 경로와 초점을 선택했음을 알 수 있습니다. 일반적으로 이러한 혁신은 주로 세 가지 핵심 과제를 중심으로 이루어집니다. 안전하고 효과적인 승인 수행 방법, AI 에이전트가 사용자가 설정한 경계 내에서 작동하도록 보장하는 방법, 그리고 결제 정산을 달성하는 방법. 다음은 Skyfire, Payman, 그리고 Catena Labs의 세 가지 프로젝트에 대한 간략한 분석입니다.

Skyfire는 Agentic Commerce를 위한 표준화된 "승인" 프로토콜을 정의하는 데 전념하고 있습니다. 이 팀은 향후 B2B Agentic의 적용 시나리오를 우선순위화하는 데 더욱 집중하고 있습니다. 연구진은 향후 AI 에이전트 간의 자율적인 B2B 거래(구매 데이터, API 호출 등)에 가장 큰 장애물은 광범위하게 검증 가능한 머신 네이티브 신원(machine-native identity)의 부재라는 점을 발견했습니다. 이를 위해 Skyfire의 핵심 제품은 기존의 성숙하고 개방적인 인터넷 인증 표준인 JWT/JWKS를 기반으로 개발된 머신 네이티브 승인 프로토콜입니다. 이 프로토콜의 일반적인 기술적 논리는 다음과 같습니다. Skyfire는 신뢰할 수 있는 중앙 기관으로서 네트워크에 등록된 모든 에이전트에게 암호화되고 시간 및 범위가 제한된 "결제 자격 증명"을 발급합니다. 이 자격 증명은 모든 제3자 서비스를 통해 독립적으로 오프라인으로 검증될 수 있으므로, 보안을 희생하지 않고 효율적이고 저렴하며 프로그래밍 가능한 머신 간 비즈니스 상호작용을 달성하여 개방형 Agentic B2B 네트워크 구축의 기반을 마련합니다.

에이전트 간 프로토콜에 중점을 두는 Skyfire와 달리, Payman은 에이전트 애플리케이션 계층, 즉 앞서 언급한 의도 검증 갭(Intent Verification Gap) 문제에 더 가까운 "에이전트에 대한 인간의 명령 및 제어"라는 문제점 해결에 집중합니다. Payman 팀은 AI 애플리케이션의 폭발적인 성장과 함께 개발자에게 가장 시급한 요구는 새로운 거래 프로토콜이 아니라 복잡한 금융 운영을 크게 단순화하고 모든 애플리케이션에 안전하게 내장할 수 있는 "금융 기능 계층"임을 명확히 인지하고 있습니다. Payman이 이러한 목적을 위해 개발한 핵심 제품은 추상 함수 payman.ask()와 그 이면에 있는 복잡한 재무 의도 정의 및 금융 거래 기능 집합입니다. 이 제품의 일반적인 기술적 논리는 다음과 같습니다. 강력한 자연어 인터페이스를 통해 의도 분석, 전략 실행, 위험 관리, 은행 도킹과 같은 "지루하고, 더럽고, 지루한 작업"을 모두 캡슐화하여 개발자가 자연어 코드 한 줄만으로 AI 비서 또는 자동화 도구에 강력한 재무 기능을 제공할 수 있도록 합니다. 팀이 언급한 주요 적용 시나리오로는 AI 급여, 자동 상환, 다중 상담원 승인 등이 있습니다.

Catena Labs는 또한 에이전트 커머스의 권한 부여 문제 해결에 중점을 두고 있습니다. 이 팀은 에이전트 경제를 위한 개방적이고 규정을 준수하며 암호화 네이티브 신뢰 및 거래 인프라를 구축하는 데 전념하고 있습니다. AI 에이전트의 "신원 위기"와 "거래 장벽"을 완전히 해결하려면 중앙 기관에서 발급하는 자격 증명에만 의존할 수 없으며, 보다 기본적이고 진정으로 분산된 신원 표준으로 회귀해야 한다고 생각합니다. 이를 위해 Catena Labs의 핵심 제품은 Agent Commerce Kit(ACK)(W3C의 분산 식별자 및 검증 가능한 자격 증명을 심층적으로 통합)이라는 오픈 소스 프로토콜 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 주로 신원 계층(ACK-ID)과 결제 계층(ACK-Pay)의 두 가지 표준 세트를 포함합니다. 약간 특별한 점은 그들의 권한 부여 계층 솔루션이 단일 기관에서 권한을 정의하는 방식보다 권한 부여 측면에서 더욱 분산화되어 있다는 것입니다.

5. 블루 오션 탐험: 지능형 비즈니스의 상용화 모델

지능형 비즈니스는 지난 20년 동안 인터넷 비즈니스의 초석이었던 전자상거래와 검색 엔진 광고에 구조적인 영향을 미칠 것입니다. 이러한 변화를 이해하기 위해서는 "의도 계층 이론(Intent Layer Theory)"이라고 불리는 새로운 이론적 틀이 필요합니다.

과거에는 가치가 두 곳에서 생성되었습니다. 발견의 시작점(예: 구글 검색)과 거래의 종착점(예: 아마존 결제 페이지)입니다. 벤 톰슨의 "집계 이론(aggregation theory)"은 사용자(트래픽)를 수집하는 플랫폼이 어떻게 막대한 가격 결정력을 얻는지 완벽하게 설명합니다. 지능형 개체 시대에서 가치의 핵심은 "발견"과 "거래"에서 "의도의 표현과 실행"으로 상류로 이동하고 있습니다. 이 새로운 가격 결정권의 중심은 바로 "의도 계층"입니다. 사용자와 그들이 선호하는 AI 비서 간의 상호작용 인터페이스인 이 계층은 30년 동안 이어져 온 기존 GUI(인터넷 그래픽 사용자 인터페이스) 기반의 비즈니스 로직과 생산 관계가 모두 무너지고 새로운 다층적 비즈니스 생태계가 부상하고 있습니다.

OpenAI와 같은 주류 AI 비서를 보유한 기업들은 사용자 의도에 대한 접근 방식을 완벽하게 숙지하고 있으며, 새로운 비즈니스 생태계의 "문지기" 역할을 하고 있습니다. 시장에서는 이들의 비즈니스 모델 분석에 대한 많은 논의가 있었습니다. 거래 수수료/제휴 마케팅(수수료/제휴 모델), 고급 기능 구독(구독 모델), 플랫폼 API 제품(API-as-a-Product)이 이들의 주요 상용화 경로입니다. 이는 본 글의 초점이 아니므로 자세히 설명하지는 않겠습니다.

5.1 지능형 비즈니스 환경에서 가맹점 및 서비스 제공업체의 과제와 기회

상품을 판매하고 서비스를 제공하는 기업의 경우, 경쟁의 초점이 "운영 사용자"에서 "서비스 머신"으로 이동하게 되며, 이는 소비자와 브랜드 간의 직접적인 접촉을 약화시키는 직접적인 원인이 될 것입니다. 미래에는 충성도가 특정 전자상거래 플랫폼이나 브랜드가 아닌, 자신과 그 기반 기업을 가장 잘 이해하는 AI 비서에게 집중될 수 있습니다.

·"UX 최적화"에서 "API(MCP) 최적화"로: 가맹점 경쟁의 초점은 더 이상 웹사이트의 시각적 디자인이나 사용자 경험이 아니라, 제품 및 서비스의 "AI 가독성"입니다. 제품 데이터는 구조화되어 있습니까? API는 안정적이고 효율적이며 명확하게 문서화되어 있습니까? AI가 가격 및 재고 정보를 실시간으로 정확하게 수집할 수 있습니까? 이것들은 새로운 해자가 될 것이며, 판매자는 AI 에이전트가 자신의 사업을 발견하고, 비교하고, 호출할 수 있도록 기계가 읽을 수 있는 프로토콜에 자체 사업을 캡슐화해야 합니다(MCP에 관심 있는 친구들은 올해 관련 논의를 많이 했습니다).

· 성과 기반 입찰: 판매자는 더 이상 키워드 광고를 구매하지 않고, 특정 분야(예: "이코노미석 티켓 구매" 또는 "미슐랭 레스토랑 예약")에서 "선호 공급업체" 또는 "인증 공급업체"가 되기 위해 인텐트 레이어 플랫폼에 비용을 지불합니다. 판매자는 AI 비서가 솔루션을 도입하여 실제 판매 또는 유효 리드를 생성할 때만 비용을 지불하면 됩니다.

·API 우선 서비스: 기업은 핵심 비즈니스 역량(물류, 디자인, 콘텐츠 제작, 법률 컨설팅 등)을 표준 API에 캡슐화하여 다른 AI 에이전트에게 직접 판매하여 호출할 수 있습니다. 이를 통해 머신러닝 경제의 "기능 모듈"이 되어 사용량 기반 또는 온디맨드 방식으로 비용을 지불할 수 있습니다.

기존 비즈니스 체인에서 "네트워크 효과"를 구축해 온 기업들의 사업 장벽이 허물어지고 시장이 더욱 개방될 것입니다. 더욱 강력한 시장 동인은 비즈니스 가격 책정 모델에 변화를 가져오고, 더욱 역동적이고 유연한 가격 책정 모델이 등장할 것입니다. 에이전트는 의사 결정을 위해 명확한 비용-편익 정보를 필요로 하며, 기존 비즈니스 환경의 가격 책정 모델 또한 변화할 것입니다.

5.2 금융 및 신탁 인프라 제공업체의 사업 경로

에이전트 커머스에서 가장 중요한 과제는 거래 시작 전 권한 부여 및 의도 검증입니다. 한편으로, 시스템은 "에이전트 간" 신뢰 문제를 해결해야 합니다. 즉, AI 에이전트에게 검증 가능한 디지털 신원 세트를 제공하여 상호작용의 적법성과 보안을 보장해야 합니다. 대부분의 에이전트 결제 회사는 현재 이 문제 해결에 주력하고 있습니다. 이는 서비스 제공업체가 AI 신원 자격 증명의 발급 및 검증 비용을 청구하거나, 기업 수준의 AI 신원 관리 플랫폼을 제공하여 구독 수익을 창출할 수 있는 "AI 신원 인증 서비스"와 유사한 비즈니스 모델을 탄생시킬 수 있습니다. 다른 한편으로, 시스템은 인간의 모호한 지시와 기계가 실행하는 금융 작업 간의 "의도 차이"를 메우고, 자연어를 정확한 API 호출로 안전하게 변환해야 합니다. 이로 인해 "금융 서비스로서의 역량(Financial-Capability-as-a-Service)" 모델이 탄생했습니다. 서비스 제공업체는 이러한 기능을 API 또는 SDK에 캡슐화하거나, 호출 또는 거래 흐름 수에 따라 요금을 부과하거나, 특정 시나리오(예: AI 자동 상환)에 대한 솔루션을 제공할 수 있습니다.

승인 및 의도 검증 외에도, 마지막 과제는 진정한 머신 네이티브(machine-native) 기반이며 자동화된 거래를 지원하는 결제 정산 및 신뢰 인프라를 구축하는 것입니다. 기존의 금융 거래 시스템은 인간 중심적으로 설계되어 AI 기반 고빈도, 소액, 프로그래밍 가능한 거래를 처리할 때 비용 및 효율성 병목 현상에 직면합니다. 이러한 측면에서 각 회사의 기술 솔루션은 서로 다르겠지만(가상 카드 솔루션, 결제 API, 지능형 엔티티가 온체인 지갑을 보유할 수 있도록 하는 솔루션 등), 비즈니스 모델 측면에서는 비즈니스 로직이 일관될 수 있으며, 핵심은 자동화된 가치 흐름(거래 흐름 공유, 사용량 기반 과금)에 대한 권한과 신뢰 제공에 대한 요금을 부과하는 것입니다. 또한, AI 행동에 대한 프로그래밍 가능한 동적 위험 관리 전략, 자동화된 규정 준수 및 감사 도구, 교차 자산 유동성 관리 솔루션 제공 등 부가가치 서비스를 제공함으로써 경쟁 우위를 강화할 수 있습니다.

6. 궁극적인 인프라: 암호화폐가 지능형 비즈니스에 최적의 파트너인 이유는 무엇일까요?

6.1 Stripe 및 Visa와 같은 기존 결제 회사의 솔루션은 최종 목표가 아닐 수 있습니다.

위에서 언급했듯이, 주요 미국 결제 회사들은 지능형 엔터티에 더 적합하고 기존 금융 시설의 대대적인 변경을 요구하지 않는 솔루션을 구축하고 있습니다(본 연구에서는 이를 2단계: 승인 범위 내의 통제된 에이전트로 분류합니다). 가장 대표적인 솔루션은 가상 카드 솔루션인 Stripe Issued이지만, 이러한 솔루션은 중간 단계에 가깝고 완전 자율 지능형 엔터티 결제라는 최종 목표와는 아직 거리가 멉니다.

· 기본 결제 API 인터페이스 및 인간-컴퓨터 상호작용 설계 부족: 현재 API 호출을 통해 직접 결제할 수 있는 방법은 없습니다. 가상 카드는 잠재력이 있지만 이러한 공백을 메우지는 못합니다. 가상 카드 API는 가상 카드의 발급 및 관리를 지원하지만, 여전히 카드 정보(예: 카드 번호, 만료일, CVV)를 가맹점의 결제 인터페이스에 수동으로 입력해야 합니다. 결제 시스템은 본질적으로 프로그래밍 방식 실행보다는 인간 중심의 상호작용을 중심으로 설계되었습니다. 화면 캡처나 헤드리스 브라우저를 사용하여 인간의 작업을 시뮬레이션하는 것은 법적으로 모호하며, 업계에서는 기술적으로 취약하다는 의문을 제기하고 있습니다. 따라서 이는 기술적 문제일 뿐만 아니라 규정 준수 문제이기도 합니다.

· 자동화 방지 메커니즘 및 사기 방지 메커니즘의 만연: 현재 대부분의 웹사이트는 자동화된 상호작용을 방지하기 위해 인증 코드와 같은 복잡한 로봇 방지 시스템을 사용하고 있습니다. 이러한 메커니즘으로 인해 에이전트나 스크립트가 거래를 완료하기 어렵고, 이를 우회하려면 여전히 인간의 개입이 필요합니다. 동시에, 자동화된 거래는 사기 방지 알고리즘에 의해 플래그가 지정되는 경우가 많아 결제 거부, 계정 잠금 또는 심지어 폐쇄로 이어질 수 있습니다.

· 인간 중심의 규정 준수 및 모호한 책임으로 인한 규정 준수 과제: 수십 년에 걸쳐 구축된 비즈니스 프로세스 및 규정 준수 시스템은 명시적인 인간의 동의와 책임을 기반으로 합니다. 모든 전자상거래 또는 셀프서비스 API 구매는 인간을 위해 설계된 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 이루어지므로, 모든 사람이 판매 시점에 수동으로 구매를 수락하고 약관에 서명하고 특정 비즈니스 계약 절차를 완료해야 합니다. 이러한 프로세스를 자동화하면 일반적으로 웹사이트의 서비스 약관을 위반하게 됩니다. 또한, 기존 PCI 규정 준수는 스마트 에이전트 소프트웨어에 신용카드 번호(가상 카드도 신용카드임)를 저장하는 행위를 선호하지 않습니다. PCI는 카드 데이터의 처리, 저장 및 전송에 대한 엄격한 관리 규정을 가지고 있기 때문입니다.

요약하자면, Stripe나 Visa와 같은 기존 결제 회사의 이러한 솔루션이 직면한 핵심 과제는 기존 기업들이 기계의 행동을 인간을 위해 설계된 프레임워크에 맞추려다 근본적으로 "기계 기반" 솔루션을 제공하지 못한다는 것입니다.

6.2 암호화는 Agentic Commerce를 위한 기본 인프라를 제공합니다.

암호화 기술, 특히 셀프 호스팅 지갑과 공개-개인 키 시스템은 Agentic Commerce의 핵심 과제에 대한 일련의 "기계 기반" 솔루션을 제공합니다. 첫째, 분산 ID(DID)와 같은 개방형 표준을 통해 각 AI 에이전트에게 독립적이고 검증 가능한 디지털 ID를 제공하여 기존 중앙 집중식 시스템의 "ID 고스트(identity ghost)" 문제를 근본적으로 해결합니다. 이를 통해 권한 부여는 더 이상 엄격하고 불투명한 배경 규칙에 의존하지 않고, 스마트 계약을 통해 프로그래밍 가능하고 정교하며 완전히 투명한 메커니즘으로 업그레이드됩니다. 사용자는 특정 금액, 가맹점 카테고리, 유효 기간 등 여러 조건을 포함하여 변조 불가능한 AI 에이전트에 대한 승인 지침을 설정할 수 있습니다. 이러한 제어 세분성은 기존 금융 상품보다 훨씬 뛰어나며 신뢰 위험을 크게 줄여줍니다.

결제가 실행되면 온체인 지갑을 갖춘 AI 에이전트는 진정으로 자동화되고 원활한 거래를 구현할 수 있습니다. 더 이상 신용카드 정보를 입력하기 위해 사람의 행동을 시뮬레이션할 필요가 없으며, API를 통해 블록체인과 직접 상호 작용하여 기존 결제 프로세스의 많은 마찰을 제거합니다. 스테이블코인 기반의 저비용 거래는 AI 간의 고빈도 소액 결제를 경제적으로 가능하게 하는데, 이는 기존 결제 시스템에서는 달성하기 어렵습니다. 더 중요한 것은 블록체인에서 결제와 정산이 동시에 이루어지는 원자적 연산으로 이루어지기 때문에 기존 금융 시스템의 복잡한 청산 및 조정 절차를 제거할 뿐만 아니라 AI 에이전트 간의 실시간 경제적 상호작용을 위한 기반을 마련한다는 것입니다. 모든 거래는 변경 불가능한 체인에 기록되어 공개적으로 추적 가능한 감사 추적을 형성하여 사후 추적 및 분쟁 해결에 있어 전례 없는 투명성과 신뢰성을 제공합니다.

6.3 암호화폐 지갑을 소유한 AI 에이전트의 구현 및 위험

AI 에이전트가 암호화폐 지갑을 제어할 수 있게 되면 일련의 심각한 기술적 및 운영적 위험이 발생합니다. 가장 직접적인 위협은 AI 시스템 자체에 대한 공격, 즉 AI 에이전트 또는 운영 환경을 변조하거나 관리하는 개인 키를 직접 도용하는 것입니다. 이러한 문제를 해결하기 위한 핵심 아이디어는 AI 에이전트가 전체 개인 키를 직접 보관하는 것을 방지하고, MPC 및 TEE와 같은 기술을 도입하여 키 관리 및 거래 승인을 분산 또는 프로그래밍 방식으로 제어함으로써 단일 지점 위험을 제거하는 것입니다. 또한, 전송 과정에서 사용자의 권한 부여 의도가 변조되거나 권한 부여에 사용된 사용자 지갑이 도용되는 등 상호작용 체인의 다른 링크에서도 공격이 발생할 수 있습니다. 따라서 강력한 의도 검증 메커니즘을 구축하고 주요 작업 중에 다중 요소 인증을 도입하여 종단 간 보안을 구축하는 것이 중요합니다.

기술적인 보안 문제 외에도 법과 규정의 모호성이라는 더 근본적인 장애물이 있습니다. 인간 행위자를 위해 설계된 현재의 법적 체계는 AI 에이전트의 법적 지위를 정의하기 어렵게 만들어 "책임 공백"을 초래합니다. 스마트 계약에 취약점이 있거나 AI 에이전트가 "착각"으로 인해 잘못된 결정을 내려 자산 손실을 초래하는 경우, 책임 소재(사용자, AI 개발자 또는 플랫폼)를 묻는 것은 까다로운 문제가 됩니다. 대규모 애플리케이션을 구현하기 위해 암호화폐의 온체인 투명성과 거래 추적성은 이를 위한 견고한 데이터 기반을 제공하지만, 업계는 규제 기관과 긴밀히 협력하여 "머신 투 머신(M2M)" 경제에 적응하는 새로운 법률 및 규정 준수 체계를 모색해야 합니다.

7. 추가 고려 사항

첫 번째 원칙부터 시작한다면, 주권 경제 주체를 구축하기 위해 무엇이 필요할까요?

주권적 신원: 중앙 플랫폼에서 발급하고 폐기하는 신원이 아닌, 스스로 소유하고 관리하는 신원. 이것이 바로 DID가 제공하는 것입니다.

주권 지갑: 중개자의 허가 없이 가치를 보관하고 전송할 수 있는 능력입니다. 공개-개인 키 암호화와 자체 보관 지갑이 이를 제공합니다.

주권 규칙: 투명하고 위배되지 않으며 프로그래밍 가능한 규칙에 따라 운영할 수 있는 능력입니다. 스마트 계약이 이를 제공합니다.

위의 추론을 바탕으로 미래에 대한 예측을 내릴 수 있습니다.

향후 3~5년: Stripe, Visa 등이 주도하는 솔루션이 초기 시장을 장악할 것입니다.

Stripe와 Visa가 대표하는 "통제 에이전트" 솔루션(가상 카드 등)은 단기적으로 성공을 거둘 것입니다. 이유는 간단합니다. 탁월한 하위 호환성을 갖추고 있어 AI 에이전트는 생태계 반대편의 변화를 기다릴 필요 없이 이미 신용카드를 사용하는 전 세계 수백만 개의 가맹점과 즉시 거래를 시작할 수 있습니다. 이는 초기 시장의 "닭이 먼저냐 달걀이 먼저냐" 문제를 해결하고 AI의 실행 기능을 상업적 가치로 빠르게 전환할 수 있습니다. 빠른 구현을 원하는 대부분의 애플리케이션 개발자에게 이는 가장 적은 저항과 가장 빠른 결과를 제공하는 옵션입니다. 하지만 이는 초기 교육 시장이 기계 경제의 새로운 비즈니스 패러다임의 도래를 맞이하는 과도기일 뿐일 수 있습니다.

5년 이상: 머신 경제 네이티브 솔루션의 가치가 더욱 두드러지고 전환점에 도달할 것입니다.

회사 A의 에이전트가 회사 B의 에이전트로부터 데이터 서비스를 구매하는 B2B 시나리오에 대한 Skyfire의 비즈니스 데모

Agentic Commerce가 기하급수적으로 확장됨에 따라 두 번째 단계 솔루션의 "핵심적인 문제점"인 기존 카드 네트워크에 대한 의존성이 점점 더 견딜 수 없게 되고 새로운 에이전트 네이티브 경제(B2B 에이전트, A2A의 많은 제한 사항)에 적응할 수 없게 될 것입니다. 프로그래밍 기능 권한 부여 시스템 부족(우리는 권한 부여 문제가 얼마나 중요한지 오랫동안 논의했습니다), 충분한 신원 정보를 지원하는 휴대용 에이전트 ID를 구축하는 어려움, 높은 거래 수수료(특히 수조 건의 소액결제와 느린 국경 간 결제는 지능형 경제 전체의 발전에 큰 걸림돌이 될 것입니다. 그때쯤이면 시장의 관심은 자연스럽게 기계 기반 경제에 더 자연스럽게 부합하는 대안으로 쏠릴 것입니다. 암호화폐가 제공하는 인프라, 즉 스테이블코인, 스마트 계약, 탈중앙화 신원, 검증 가능한 자격 증명은 더 이상 단순한 "더 나은 결제 수단"이 아니라, 진정한 자율 경제에 필요한 "주권"을 제공할 수 있는 유일한 기술 패러다임입니다.

면책 조항:

본 기사는 참고용입니다. 본 기사는 작성자의 견해만을 나타내며 OKX의 입장을 대변하지 않습니다. 본 기사는 (i) 투자 조언 또는 추천, (ii) 디지털 자산의 매수, 매도 또는 보유에 대한 제안 또는 권유, (iii) 재무, 회계, 법률 또는 세무 관련 조언을 제공하기 위한 것이 아닙니다. 당사는 이러한 정보의 정확성, 완전성 또는 유용성을 보장하지 않습니다. 디지털 자산(스테이블코인 및 NFT 포함)을 보유하는 것은 높은 위험을 수반하며 상당한 변동성을 가질 수 있습니다. 본인의 재정 상황을 고려하여 디지털 자산의 거래 또는 보유가 적합한지 신중하게 고려해야 합니다. 구체적인 상황에 대해서는 법률/세무/투자 전문가와 상담하십시오. 해당 지역의 관련 법률 및 규정을 이해하고 준수할 책임은 본인에게 있습니다.

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