원제: 에이전트 결제 1년의 기록: 불편한 진실

원저자: @13yearoldvc

편역: Peggy

편집자 주: 이 글은 비교적 냉정한 빌더의 시각을 제공한다. 지난 1년간 에이전트 결제는 AI와 결제, 암호화폐가 교차하는 분야에서 뜨거운 화두가 되었으며, Stripe, Visa, Coinbase, Google 등 주요 기업들이 관련 분야에 진출하고 있다. 스테이블코인 마이크로페이먼트, x402, 기계 간 결제, 에이전트 전자상거래 등의 개념도 계속해서 주목받고 있다. 하지만 저자는 실제로 제품을 개발하고, 가맹점 및 개발자와 접촉한 결과, 아직 대규모의 실질적 수요는 나타나지 않았다고 밝혔다.

이 글은 몇 가지 전형적인 시나리오를 분석한다. 대부분의 상품 카테고리에서 에이전트 쇼핑은 기존 전자상거래보다 나을 것이 없다. 사용자는 여전히 이미지, 비교, 브라우징을 필요로 하기 때문이다. 기계 API 결제는 스테이블코인 마이크로페이먼트에 적합해 보이지만, 현재 대부분의 개발자는 이미 구독, 충전 포인트, 기존 청구 시스템을 통해 문제를 해결하고 있다. 에이전트 간 결제는 장기적인 비전이지만, 현재는 초기 단계에 머물러 있으며 실제 거래량이 부족하다.

상대적으로 에이전트 금융은 소수의 수요가 이미 존재하는 분야다. 펀드, 재무팀, DeFi 사용자는 원래 금융 도구에 비용을 지불하고 있으며, AI는 실시간 모니터링, 자동 포트폴리오 조정 등 실제 성능 향상을 가져올 수 있다. 하지만 이 시장 역시 이미 라이선스, 규정 준수, 고객 관계를 확보한 전통 기관에 더 유리하다.

저자의 최종 판단은 다음과 같다. 에이전트 경제에 진정으로 부족한 것은 단순한 결제 레이어가 아니라, 더 복잡한 조정 능력이다. 즉, 에이전트가 인간과 협력하고, 작업 완료를 검증하며, 결과에 대한 정산을 완료하는 방법이다. 결제는 그중 하나의 요소에 불과하다. 대기업에게 선제적 투자는 방어적 선택이지만, 스타트업에게 진정으로 중요한 것은 현재 이미 존재하는 시장을 찾는 것이다.

다음은 원문이다:

지난 1년 동안 나는 에이전트 경제를 위한 인프라를 구축해 왔으며, Stripe, Visa, Coinbase, Google 및 수십 개의 스타트업에서 에이전트 상업을 추진하는 팀들과 소통해 왔다. 나는 이 분야를 정리하고, 제품을 출시했으며, 진정한 시장을 찾으려고 노력했다.

하지만 현실은 이렇다: 진정한 수요는 아직 나타나지 않았다. 이 분야에 진입하려는 스타트업에게는 여전히 많은 구조적 문제가 존재한다.

Stripe는 지난달 Sessions 컨퍼런스에서 288개의 신제품을 발표했으며, Agent 관련 문서의 조회수가 전체 문서 조회수의 약 40%에 달했습니다. Agent 상업 시장에는 이미 1,000개 이상의 상점이 등록되어 있습니다. 하지만 Sessions 현장에서 실제로 등록하고 거래를 완료한 Agent는 한 자릿수에 불과했습니다.

Visa는 자사의 Agent 토큰이 현재 3~9개월의 KYC 승인 절차를 거쳐야 하며, 기본적으로 연간 수익이 최소 2억 5천만 달러 이상인 기업만 접근할 수 있다고 밝혔습니다. 오늘날 Amazon, Walmart와 같은 규모의 기업만이 신원 확인 체인을 완전히 구축할 수 있습니다.

Coinbase는 4월 기준으로 x402에서 6만 9천 개의 활성 Agent와 1억 6,500만 건의 거래가 있었다고 보고했습니다. 그러나 독립적인 온체인 분석에 따르면 실제 일일 거래량은 약 1만 7천 달러이며, 그중 절반가량은 테스트 거래였습니다(CoinDesk, 2026년 3월).

shop.fast.xyz를 구축하면서 배운 점

Agent에서 상점으로, 즉 에이전트 상거래

우리는 shop.fast.xyz를 구축하여 에이전트 상거래를 직접 검증했습니다. 실제 상품, 실제 상점, 실제 거래였습니다.

하지만 대부분의 상품 카테고리에서 현재의 AI 쇼핑 경험은 전통적인 전자상거래에 비해 확연히 떨어집니다. 옷, 전자제품, 가구를 구매할 때 사용자는 이미지를 보고, 옵션을 탐색하며, 나란히 비교하고 싶어 합니다. 챗봇 형식의 대화는 오히려 퇴보입니다. 풍부한 시각적 인터페이스를 일련의 텍스트 대화로 대체하는 셈이죠. 인간의 쇼핑은 먼저 눈으로 이루어집니다.

Agent는 우리가 원래 가장 어려울 것이라고 생각했던 부분에서 꽤 잘 작동했습니다. 사용자가 원하는 것을 이해하고, "이거랑 비슷한데 좀 더 싼 거" 같은 요청도 잘 처리합니다. 모델 레이어는 효과적입니다. 하지만 "열 개의 상품을 동시에 보고 하나를 고르는" 경험을 대체할 수는 없습니다. 채팅 인터페이스에 상품 캐러셀이나 인터랙티브 디스플레이를 추가할 수는 있지만, 그렇게 되면 사실상 채팅 창 안에 전자상거래 프론트엔드를 다시 구축하는 것입니다. 시각적 비교가 필요한 쇼핑 시나리오에서, 채팅 셸이 원래의 전자상거래 인터페이스보다 더 나은 이유에 대한 설득력 있는 답을 아직 찾지 못했습니다.

상점 측에서 수요가 있는 것은 확인했지만, 이는 방어적인 성격이 더 강합니다. 상점들은 오늘날 많은 소비자가 Agent를 통해 쇼핑하기 때문이 아니라, Agent가 미래의 주요 채널이 될 경우 뒤처질까 봐 두려워서 자신의 매장이 Agent에 의해 조회될 수 있기를 원합니다. 이것이 소위 Agentic Engine Optimization(Agent 엔진 최적화) 기회이지만, 현재로서는 "있으면 좋은" 수준이지 "반드시 있어야 하는" 것은 아닙니다. 상점들은 아직 도래하지 않은 물결에 미리 대비하고 있는 것입니다.

대화형 상거래가 실제로 경험을 개선할 수 있는 분야는 빈도가 높고, 의사결정 비용이 낮으며, 사용자가 이미 자신이 원하는 것을 알고 있는 구매 시나리오입니다. 가장 명확한 예는 주문입니다. 시장이 충분히 크고, 빈도가 충분히 높으며, 결정이 충분히 빠릅니다. 예를 들어 "지난번에 좋아했던 그 가게에서 타이 파드 타이를 하나 주문해 줘"와 같은 경우입니다. 이러한 시나리오에서는 대화형 에이전트가 승리할 가능성이 있습니다. 하지만 주요 배달 플랫폼은 API를 개방하지 않습니다. 유일한 경로는 컴퓨터 사용(computer use), 즉 AI가 사람처럼 시각적으로 앱을 조작하도록 하는 것입니다. 이 과정은 느리고 취약하며, 15달러짜리 점심 한 끼에 추론 비용이 전혀 맞지 않습니다.

또 다른 기회는 사용자가 정말로 고통스러워하는 복잡한 온라인 상점입니다. 예를 들어, 겹겹이 쌓인 할인, 쿠폰 코드, 멤버십 포인트, 혼란스러운 결제 프로세스 등이 있습니다. "쿠폰을 적용하고, 포인트를 차감하고, 가장 저렴한 배송 방법을 찾아 내 언어로 작업을 완료해 줘"라는 요청을 이해할 수 있는 에이전트는 오늘날 망가진 쇼핑 경험을 실제로 단순화할 수 있습니다. 이는 노년층 사용자, 비원어민 사용자, 특히 지역 간 쇼핑 시에 더욱 중요합니다. 또는 사용자가 매우 특정하고 복잡한 요구를 가진 아주 구체적인 시나리오에서도 중요합니다.

하지만 이 두 기회 모두 막대한 B2C 유통 능력이 필요합니다. DoorDash, Amazon과 사용자 진입점을 두고 경쟁하는 셈입니다. 소비자 규모의 유통 능력은 기존 거대 기업의 강점입니다. 에이전트 기반 상거래의 공급 측면은 이미 준비되었지만, 수요 측면은 사용자 경험과 유통 채널에 의해 제한되며, 더 많은 인프라가 이 두 문제를 해결할 수는 없습니다.

x402와 MPP에서 우리가 배운 것

에이전트에서 웹/API로, 즉 기계 상거래

우리는 수십 명의 개발자와 그들의 실제 결제 요구에 대해 논의했습니다. 패턴은 거의 완전히 일치합니다. 오늘날의 에이전트 API 사용은 본질적으로 정기적인 소비입니다. 예를 들어, 컴퓨팅 파워, 추론, 데이터 소스 등이 있습니다. 개발자는 이미 구독, API 키, 계정 연결 및 핵심 서비스 제공업체와의 과금 관계를 가지고 있습니다.

스테이블코인 결제의 전형적인 논점은 다음과 같습니다. Stripe에서 신용카드 결제의 유효 최소 비용은 약 2.9%에 30센트가 추가되어, 1달러 미만의 API 호출을 비경제적으로 만듭니다. 하지만 오늘날의 낮은 거래량에서는 충전 포인트로 문제를 해결할 수 있습니다. 개발자가 계정에 미리 자금을 충전하면 이 문제는 존재하지 않습니다.

더 깊은 문제는 공급업체 시장에 있습니다. 대부분의 대형 SaaS 기업은 1센트의 극히 일부 가격으로 개별 API 액세스를 제공하려 하지 않습니다. 그들의 비즈니스 모델은 다년간의 기업 계약입니다. 대규모 약정 수익에 의존하는 기업들은 이 모델을 우회하는 새로운 가격 책정 방식을 저항할 것입니다.

머신 커머스는 구조적으로 롱테일 시장입니다. 이는 소규모 서비스, 수직적 데이터 소스, 독립 개발자, MCP 서버 등을 대상으로 합니다. MPP와 x402 같은 프로토콜은 이 틈새 시장에 매우 적합합니다. 하지만 정의상 이는 전문적인 수요를 가진 사용자를 위한 시장이며, 개발자는 전통적으로 비용을 지불하는 데 가장 인색한 그룹 중 하나입니다.

Stripe Projects가 출시되었을 때 Vercel, Supabase, Cloudflare, Twilio 등 32개의 서비스 제공업체 파트너가 통합되었으며, 이는 개발자가 소프트웨어를 구축하고 배포할 때 사용하는 대부분의 핵심 서비스를 포괄하고 기존 결제 시스템을 통해 접근할 수 있었습니다. 개발자 기술 스택의 상위 계층은 이미 잘 서비스되고 있습니다. 새로운 결제 트랙의 기회는 그 30개 서비스 제공업체 외부의 모든 것에 있습니다. 이는 실제로 존재하지만, 그 규모는 본질적으로 거대한 서사가 암시하는 시장 규모보다 작습니다.

콘텐츠 접근도 같은 논리입니다. 에이전트가 이미 기사를 크롤링하고 요약하고 있으며, 퍼블리셔도 반격을 시작했습니다. 하지만 콘텐츠 수익화가 진정으로 대규모로 이루어질 때, 이는 이미 퍼블리셔와 인터넷 사이에 위치한 CDN 서비스 제공업체를 통해 실현될 가능성이 높습니다. 예를 들어 Cloudflare는 이미 AI 감사 도구를 출시했으며, 또는 퍼블리셔와 AI 연구소 간의 대량 라이선스 계약을 통해 이루어질 것입니다. 인프라 기회는 이미 배포 능력을 보유한 기존 플레이어에게 돌아갈 것입니다.

에이전트 간 결제에서 배운 점

에이전트 간 커머스는 장기적인 비전이지만, 현재는 거의 완전히 이론적 단계에 머물러 있습니다. 아직 의미 있는 거래량을 달성한 사례는 없습니다. 진정으로 어려운 부분은 에이전트 발견, 신뢰 구축, 조건 협상 및 분쟁 해결 등 다양한 스타트업이 추진하고 있는 영역입니다.

이러한 거래 구조가 실제로 형성되면, 기존 결제 트랙과는 완전히 다른 모습을 보일 것입니다. 거래 양측 모두 인간 신원이 없으며, 지연 시간은 1초 미만이어야 하고, 거래 금액은 1센트의 분수에서 수백만 달러까지 다양하며, 기존 결제 트랙이 기본으로 가정하는 양자 간 구매자-판매자 모델이 아닌 다자간 결제가 포함됩니다. 이것이 실제로 발생할 때, 우리는 그것이 매우 빠른 속도와 엄청난 규모로 폭발할 것이라고 믿습니다.

이것이 바로 전용 결제 인프라에 대한 장기적인 베팅이며, 이 베팅은 실제입니다. 하지만 '실제 장기 베팅'과 '현재 시장'은 동일하지 않습니다. 우리는 한때 몇 달 동안 이 시장이 도래할 것이라고 주장한 사람들 중 하나였으며, 지난 몇 년 동안 분산 네트워크를 포함한 전체 인프라를 구축했습니다. 이론적으로는 10억 TPS 이상, 지연 시간 50ms 미만, 평균 합의 시간 10ms로 확장될 수 있습니다. 하지만 우리는 시장이 현재 위치한 곳으로 돌아가야 합니다.

우리가 Agent 금융에서 배운 것

말하자면, 이는 유일하게 이미 실제 수요가 존재하는 카테고리입니다. 고객은 이미 존재하며, 이미 비용을 지불하고 있습니다. 펀드 매니저, 자금 관리 팀, DeFi 사용자들은 오늘날에도 금융 도구에 돈을 쓰고 있습니다. AI를 기존 워크플로우에 삽입하는 것은 자연스러운 제품 경로입니다.

Agent 금융은 또한 완전히 새로운 행동 패턴을 창출할 것입니다. 수백 개의 포지션을 자율적으로 모니터링하고 실시간으로 리밸런싱할 수 있는 Agent는 인간이 수동으로 복제할 수 없는 방식으로 작동합니다. 여기에는 단순한 자동화를 넘어 진정한 능력 향상이 있습니다.

도전 과제는 경쟁 구도에 있습니다. 금융 산업은 규제가 엄격하고 기존 관계에 의존합니다. 기존 기관들은 라이선스, 규정 준수 인프라, 고객 관계를 보유하고 있습니다. 스타트업은 규제가 덜한 분야, 예를 들어 DeFi에 진입하거나, 기존 기관의 대응이 느린 영역, 또는 AI가 거대 기업이 아직 갖추지 못한 새로운 능력을 창출할 수 있는 영역을 찾을 수 있습니다. 하지만 전반적으로, 이 분야의 경쟁 역학은 앞서 언급한 세 가지 카테고리보다 기존 플레이어에게 유리합니다. 기존 제품과 고객 기반 위에 AI를 얹는 것이, AI에서 시작해 제품과 고객을 보충하는 것보다 훨씬 쉽기 때문입니다.

솔직한 요약

그렇다면, 왜 사람들은 계속 이 일을 하고 있을까요? 두 가지 이유가 있습니다.

첫 번째는 인센티브 구조입니다. 대기업은 충분한 현금 흐름을 가지고 있어, 수년이 지나야 실현될 미래에 베팅할 수 있습니다. 이들에게 5년 일찍 진입하는 비용은 소수점 오차에 불과하지만, 1년 늦게 진입하는 대가는 재앙이 될 수 있습니다. 그래서 그들은 반드시 해야 합니다.

두 번째는 인식의 사각지대입니다. 당신의 사업이 결제라면, 모든 문제가 결제 문제처럼 보입니다. Agent 경제에는 결제 레이어가 필요하므로, 사람들은 결제 레이어를 구축합니다.

하지만 결제는 더 큰 문제의 일부일 뿐입니다. 진정으로 어려운 문제는 Agent 간에 돈을 이동시키는 것이 아니라, Agent와 인간 간의 작업을 조정하고, 작업이 완료되었는지 검증하며, 결과를 정산하는 방법입니다. 결제는 정산의 일부일 뿐입니다. 정산은 조정의 일부일 뿐입니다. 그리고 조정이야말로 진정한 보상입니다.

대규모 조정은 자연스럽게 정산 메커니즘에 대한 수요를 창출합니다. 결제는 이 협주곡에서 하나의 악기가 될 뿐, 작품 전체가 아닙니다. 조정 문제를 진정으로 해결하는 회사는 결국 결제를 포함하게 될 것이며, 결제 회사가 조정을 흡수하는 반대의 경우는 일어나지 않을 것입니다.

대부분의 기존 거대 기업들은 '기계의 대규모 거래' 미래를 방어적으로 구축하고 있습니다. 이들에게 시간표는 중요하지 않습니다. 거의 무한한 런웨이를 가지고 있기 때문입니다.

하지만 스타트업에게는 이런 사치가 없습니다. 우리는 시장이 지금 실제로 어디에 있는지 찾아야 합니다. 파도가 오기만을 계속 기다릴 수는 없습니다.

1년간의 구축 작업은 우리를 예상치 못한 방향으로 이끌었습니다. 그곳에는 실제로 활동이 있었고, 성장도 빠르며, 서비스가 부족한 상태였습니다. 그것은 우리가 분석한 네 가지 범주 밖에 존재했습니다.

[원문 링크]

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