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 페이팔, 비자, 마스터카드, 스트라이프, 아마존과 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 새롭게 정의될 것이며, 심지어 새로운 범주, 즉 에이전트 커머스(지능형 커머스)가 등장할 것입니다.

암호화폐 세계의 대부분의 사용자와 거래자 마차에서 증기 기관으로, PC 인터넷에서 모바일 인터넷으로의 전환에 비견되는 이러한 패러다임의 변화를 아직 인지하지 못하고 있습니다. 이러한 지능형 비즈니스의 변화는 많은 사람들이 알고 있듯이 단순히 "전자상거래"의 지능형 확장에 그치지 않습니다.

OKX Ventures의 이 연구 보고서는 독자(특히 암호화폐 독자, 왜냐하면 여러분도 실제로 이 게임에 참여하고 있기 때문이죠!)에게 지능형 비즈니스에 대한 포괄적인 관점을 제공하고, 기술적 구조와 경로를 체계적으로 정리하고, 이 변화의 상업적 혁신을 분석하고, 최종 구현 과정에서 직면하는 핵심적인 어려움을 탐구하고, 마지막으로 암호화폐가 필수적인 기반 시설이 될 수 있는 이유를 보여주는 것을 목표로 합니다.

1. 에이전트 커머스란 무엇인가요?

Agentic Commcerce와 Agentic Payment에 대한 다음 회사의 설명을 참조합니다: Stripe( Stripe Issuing 출시), Visa( Intelligent Commerce 개념과 지원 API 제안), Mastercard( Agent Pay 출시), Coinbase( x402 지불 프로토콜 출시) 및 다음과 같은 간단한 정의를 내립니다.

Agentic Commerce는 사용자를 대신하여 제품 검색, 옵션 비교, 추천 제공, 구매 완료 등 다양한 작업을 수행할 수 있는 AI 에이전트가 구동하는 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. 현재 가장 잘 알려진 사례로는 Amazon의 "Buy for Me" 기능(AI 에이전트가 사용자의 서드파티 브랜드 상품 구매를 지원)과 OpenAI의 "Operator" 도구(온라인 쇼핑 작업을 자동으로 완료)가 있습니다.

현재 Agentic Commerce는 아직 신흥 분야이며, 공개된 업무 또는 상업 데이터가 많지 않습니다. 가트너 의 2024년 보고서에 따르면, 전자상거래 기업이나 가맹점 중 1% 미만이 Agentic AI를 자사의 업무 이나 서비스에 도입했지만, 시장은 이 기술에 대해 매우 우려하고 있습니다. 2025년 전자상거래 통계 조사 에 따르면, 전자상거래 기업의 90%가 Agentic AI를 자사 사업에 통합하는 방법을 배우고자 하는 것으로 나타났습니다.

기존 결제 대기업들은 Agentic Commerce가 널리 사용되기 전인 작년과 올해, 지능형 시나리오에 맞춰 다양한 신규 결제 상품을 공동 출시한 이유는 무엇일까요? 그들은 그 이면에 큰 가능성을 보았을까요?

1.1 인간 사용자의 역할이 "실행자"에서 "클라이언트"로 바뀌었고, 주요 비즈니스 의사 결정 링크가 "체크아웃 페이지"에서 "의도 계층"으로 이동되었습니다.

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

이제 새로운 에이전트 커머스(Agentic Commerce) 세상을 상상해 보세요. 이커머스 웹사이트를 하나하나 탐색하거나, 가격 대비 성능을 비교하거나, 직접 주문할 필요가 없습니다. AI 비서에게 "런닝화 한 켤레 사줘"와 같은 모호한 지시만 내리면 됩니다. AI는 즉시 수많은 판매자를 검색하고, 제품을 선별하고, 가격, 리뷰, 물류를 분석하고, 심지어 공급망의 환경 친화성까지 고려합니다. 이 모든 과정에서 화면을 한 번도 터치하거나 비밀번호를 한 번도 입력하지 않아도 됩니다.

핵심적인 변화는 사용자의 역할이 "실행자"에서 "클라이언트"로 바뀌었고, 상업적 행동의 핵심이 "클릭 스트림"에서 "의도 스트림"으로 격상되었다는 것입니다. 소비는 더 이상 일련의 개별적인 선택이 아니라 궁극적인 목표를 향한 전체적인 승인입니다. (인간 사용자는 AI 비서에게 "지중해 스타일로 집을 새롭게 꾸미고 싶은데, 자재 선택 도와주세요"라고 직접 말할 수 있습니다.)

비즈니스 의사 결정이 "결제 페이지"에서 "의도 계층"으로 이동하게 되면 기존 비즈니스 시스템은 엄청난 충격에 직면하게 될 것입니다. 마케팅부터 사용자 성장 전략까지, 수십 년간 인간 행동 분석에 기반을 둔 기존 전자상거래 비즈니스 로직의 근간은 AI 에이전트의 합리적인 의사 결정으로 인해 뒤집혔습니다.

A/B 테스트: AI는 수십 개의 옵션을 밀리초 단위로 비교할 수 있으므로, 어느 버튼 아이콘 색상의 전환율이 더 높은지 테스트하는 데 2주를 보내는 것은 무의미합니다.

개인화된 추천: 인간의 검색 기록에 기반한 기존의 모든 추천 알고리즘은 더 이상 유효하지 않으며, AI의 의사결정 논리를 기반으로 추천 모델을 재구성해야 합니다.

쇼핑 카트 회복: AI의 의사결정은 다양한 경험이나 주관적 또는 객관적인 이유로 인간처럼 "망설임"이나 "포기"하는 일이 없을 것입니다. 쇼핑 카트 포기율과 그에 따른 다양한 최적화 전략은 이제 과거의 유물이 될 것입니다. (현재 전 세계 평균 쇼핑 카트 포기율은 70% 입니다.)

기존 마케팅은 "시선 경제"에 의존합니다. 아름다운 사진, 감각적인 영상 광고, "기간 한정 세일"을 위한 빨간 버튼 등이 대표적입니다. 인간의 충동 소비를 자극하는 이러한 전략들은 모두 판매자의 의도를 인간 행동 심리학에 숨겨줍니다. 반면 AI는 충동적이지 않습니다. AI는 절대적으로 합리적인 의사 결정 에이전트입니다. API에서 반환된 데이터가 명확한지, 매개변수가 완전한지 여부에만 주의를 기울입니다. 제품 사양, 과거 가격, 물류 적시성, 사용자 리뷰, 심지어 공급망 탄소 발자국까지 냉정하게 비교할 것입니다. 이제 더 이상 "사용자의 마음을 사로잡는" 일은 없을 것입니다.

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

그러나 지능형 에이전트가 인간이 위임한 목표와 "출력 의도"에 따라 신속하게 추론하고 결정을 내려 최종 목표인 "상거래 완료"를 향해 빠르게 나아가기 전에, 기존 지불 시스템에서 견고한 벽에 부딪혀 멈추게 됩니다.

2. 치명적인 비호환성: 기존 금융 시스템이 Agentic Commerce에 걸림돌이 되는 이유

지능형 에이전트는 정보 수집, 분석, 그리고 의사결정을 완벽하게 수행할 수 있지만, 비즈니스 폐쇄 루프의 마지막 고리에 도달하면 큰 벽에 부딪히게 됩니다. 바로 우리가 수십 년간 구축하고 전적으로 인간을 위해 설계해 온 금융 결제 시스템입니다.

현대의 결제 및 위험 관리 시스템 전체는 본질적으로 "반자동화 시스템"입니다. 핵심 설계 철학은 자동화가 사기와 동일하다고 가정하는 것입니다.

기존 결제 프로세스의 각 링크에 대해 생각해 보세요.

CAPTCHA: 기계가 이해하기 어려운 질문을 사용해 당신이 "인간"임을 증명하세요.

SMS 인증 코드/2단계 인증(2FA): SMS를 수신하고 수동으로 인증 코드를 입력할 수 있는 물리적 장치가 있다고 가정하더라도 프로그램이 이러한 동작을 수행하는 것은 매우 어렵습니다.

3D 보안: 이 기능을 사용하면 완전히 새로운 은행 페이지로 이동하여 고유한 거래 비밀번호를 입력해야 하므로 모든 자동화 프로세스가 완전히 중단됩니다.

위험 관리 행동 분석: 고급 위험 관리 시스템은 거래의 진위 여부를 판단하기 위해 마우스 움직임 궤적, 타이핑 속도, 장치 지문 및 기타 "인간적 특성"까지 분석합니다.

이러한 모든 "안전 조치"는 Agentic Commerce 시대의 "족쇄"가 되었습니다. "당신은 인간입니까?"와 같은 모든 종류의 질문은 우리가 보낸 자율적이고 지능적인 에이전트를 차단합니다.

따라서 결제의 미래는 더 이상 "결제 페이지"가 아니라 "프로토콜"입니다. 이는 신뢰 및 승인 메커니즘의 혁명입니다. 사용자가 AI 에이전트에게 명확한 범위, 시간 제한 및 금액 제한을 가진 "프로그래밍 가능한 승인"을 안전하게 발급할 수 있도록 하는 새로운 디지털 신원 확인 시스템이 필요합니다.

Agentic Payment는 이 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 에이전트가 구독 및 정기 결제를 완료하도록 지원합니다. PayPal의 AgentToolkit은 AI 에이전트가 결제 프로세스를 처리할 수 있도록 지원합니다. Visa와 Stripe에도 유사한 도구가 있습니다. Stripe의 최근 Perplexity 실험은 이 두 가지를 결합한 것입니다. 사용자는 Perplexity를 인터페이스로 사용하여 새 집 장식에 대한 지침을 직접 제공하고, 포괄적인 제안을 제시하고 특정 제품을 제공할 수 있습니다. 사용자가 원하는 솔루션이라고 확인하면 에이전트는 Stripe에서 구축한 Agent 결제 백그라운드를 직접 사용하여 자동 결제 및 배송을 완료합니다.

VISA나 Mastercard 같은 거대 기업들이 Agentic Commerce에 맞춰 개발된 결제 솔루션을 출시하려는 이유를 대충 이해하실 수 있을 겁니다. 왜냐하면 그들은 차세대 "머신 네이티브" 결제 프로토콜을 정의할 게임 메이커가 누가 될지에 모두 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 Commerce의 원활한 경험을 지원하는 금융 인프라를 구축하는 데 있어 구체적으로 어떤 어려움이 있습니까? 어떻게 해야 합니까?

3.1 핵심 과제: 신뢰, 의도 및 자동화

대리 결제 시스템을 구축하는 데 있어 어려움은 단순한 기술적 구현이 아니라 패러다임 전환으로 인해 발생하는 근본적인 문제에 대한 해결책입니다.

1. "누가 할 수 있는가": 기존 결제 인증의 과제부터 대리 상거래 허가까지

결제 분야에서 최종 사용자에 대해 이야기할 때, 일반적으로 승인보다는 신원 확인에 중점을 둡니다. 전자상거래 웹사이트에서 "구매"를 클릭하면 명시적으로 승인을 한 것으로 간주되어 이의를 제기하기 어렵습니다(신용카드 정보를 입력하고 버튼을 클릭했기 때문입니다). 따라서 기존 결제의 핵심은 "개인 식별"에 기반하며, 그 핵심 질문은 "운영자가 본인인지 어떻게 확인할 수 있나요?"입니다. 즉, 신원 확인이 필요합니다.

하지만 미래의 AI 기반 비즈니스 시대에는 결제 분야가 중대한 변화를 맞이하게 될 것입니다. 승인이 결제 프로세스의 핵심 고리가 되고 있으며, 사용자 승인 절차가 기존 전자상거래의 "구매 버튼을 클릭"하는 단순한 절차만큼 명확하지 않기 때문에 승인 문제는 더욱 복잡하고 흥미로워 보입니다. 인간 사용자는 다양한 방식으로 결제 의사를 표현할 수 있습니다. 또 다른 복잡한 문제는 결제 요청 시 누구에게 승인을 요청하는가 하는 것입니다. 인간 사용자, 에이전트, 아니면 에이전트를 개발하는 회사 중 누구를 승인하는 것일까요?

지능형 결제 시나리오에서 생각할 수 있는 권한 문제는 다음과 같습니다.

신원 고스트: 이 "거래 요청자"는 최종 사용자, AI 모델, 지능형 애플리케이션 개발자, 아니면 이를 실행하는 서버 중 어느 쪽이어야 할까요? "기계"를 위해 설계된 검증 가능한 신원 표준이 부족하여 모든 링크에 보안 취약점이 발생할 수 있습니다.

승인 경계: AI에게 재정 권한을 안전하게 위임하는 방법은 무엇일까요? 승인의 경계(금액, 시간, 가맹점)를 정확하게 정의하고 엄격하게 적용하는 방법, 그리고 승인 자체가 변조되거나 남용되지 않도록 하는 방법 또한 새로운 문제입니다.

책임: 지능형 에이전트가 실수를 저지르거나 악의적으로 악용되어 손실을 초래할 경우, 누가 책임을 져야 하는지는 매우 까다로운 문제입니다. 책임 소재의 불분명함은 대규모 애플리케이션의 가장 큰 장애물입니다.

2. 대처 방법: 의도 검증 격차

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

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

AI 행동 제약: 우리에게 필요한 것은 AI의 생각을 이해할 수 있는 결제 시스템이 아니라, 강력한 "가드레일"을 갖춘 시스템입니다. 구조화된 데이터, API 레벨의 엄격한 규칙, 심지어 스마트 계약 로직을 통해 AI의 행동을 제한하여 실행 결과가 사용자가 설정한 "안전 영역" 내에 있도록 보장할 수 있습니다. 예를 들어, 스타벅스에서 10달러 이하로만 지출할 수 있도록 하는 규칙은 AI의 "환각"으로 인한 고액 거래나 오류 거래를 효과적으로 방지할 수 있습니다.

3. 머신 기반 펀드 보관 및 결제 방식

앞서 언급했듯이 기존 결제 시스템은 본질적으로 "반자동화"적입니다. 기존 GUI용으로 설계된 모든 보안 조치는 에이전트 상거래 환경에서 완전 자동화를 저해하는 족쇄가 될 것입니다. 따라서 머신용으로 설계된 새로운 결제 API 및 정산 네트워크가 필요하며, 여기에는 다음과 같은 기능이 포함될 수 있습니다.

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

마찰 없는 결제: 거래는 거의 지연 없이, 그리고 비용도 없이 완료되어야 하며, 특히 기계 경제를 뒷받침하는 데 중요한 소액 거래의 경우 더욱 그렇습니다.

데이터 이동성: 거래는 전통적인 결제처럼 단순한 거래 금액과 판매자 이름만이 아니라 자동화된 조정, 감사 및 보다 진보된 금융 서비스 구축을 위해 풍부하고 구조화된 메타데이터를 포함할 수 있어야 합니다.

3.2 혁신을 향한 길: 자율금융을 향한 3단계

이러한 과제 대면 업계는 "지원"에서 "대리인", 그리고 "자율"로 이어지는 진화적 경로를 모색하고 있습니다. 이 세 단계는 우리가 진정한 지능형 경제에서 얼마나 멀리 떨어져 있는지를 분명히 보여줍니다.

1단계: 인간의 감독 하에 있는 보조 에이전트

현재 가장 대중적인 모델입니다. AI는 모든 지루한 프런트엔드 작업을 담당하는 고급 "자동 양식 작성 도구" 역할을 하지만, 중요한 순간에는 "브레이크를 밟고" 최종 의사 결정권을 인간에게 돌려줍니다.

구현: 상담원은 검색, 가격 비교, 정보 입력 등 모든 프런트엔드 작업을 완료할 수 있지만, 가장 중요한 결제 링크에서 "중단"하고 담당자에게 제어권을 넘깁니다. 예를 들어, 상담원이 신용카드 정보를 자동으로 입력하지만 CVV 코드를 직접 입력해야 합니다. 또는 PayPal이나 Stripe 로그인 페이지로 안내하고 최종 승인은 담당자가 직접 완료합니다.

핵심 기술: 기본적으로 브라우저 자동화(인간의 행동을 시뮬레이션) 또는 저장된 자격 증명을 미리 채우는 것(예: ApplePay/Google Pay)입니다.

핵심적인 문제: 가장 큰 문제는 단편화된 경험입니다. 지능형 에이전트가 제공하는 효율성 향상은 마지막 단계에서 갑자기 중단되어 진정한 "종단 간 자동화"를 달성하지 못합니다.

2단계: 권한 범위 내의 통제 대리인(대리인으로서의 대리인)

이는 비자, 마스터카드, 스트라이프와 같은 거대 결제 기업들이 치열하게 경쟁하는 전장입니다. 이들은 가상 카드와 전용 결제 API를 핵심으로 하는 지능형 엔티티를 위한 "통제형 디지털 지갑"을 구축하고자 합니다. 사용자는 자신의 지능형 엔티티에 대해 엄격한 제한이 적용된 하나 이상의 가상 카드를 생성할 수 있습니다. 가상 카드는 단일/총 지출 한도, 특정 가맹점 유형(예: 항공권 결제에만 사용), 유효 기간 등을 설정할 수 있습니다.

구현: 에이전트는 전용 API(예: Stripe의 Order Intent API)를 사용하여 이 가상 카드를 호출하여 결제를 시작합니다. 전체 프로세스에는 사용자 개입이 거의 필요하지 않습니다. Perplexity Pro와 Stripe의 협력이 대표적인 사례입니다.

기술적 핵심: 신뢰 관계를 "불확실한 AI를 신뢰하는 것"에서 "카드 발급사가 제어하는 특정 매개변수를 가진 결제 도구를 신뢰하는 것"으로 전환합니다. 이는 현명한 리스크 전가입니다.

·핵심적인 문제점: 신용카드 시스템에 연결된 기존 가맹점은 어떠한 변경도 할 필요가 없고, 사용자는 가상 카드를 보유하지 않기 때문에 전체 프로세스의 변화를 제대로 인지하지 못하기 때문에 대규모 애플리케이션에 가장 적합한 솔루션이라고 생각합니다. 그러나 향후 지능형 비즈니스(예: B2B 에이전트 비즈니스)에서 에이전트 기반 네이티브(agentic-native) 시나리오가 더욱 확대되면, 승인 정보의 프로그래밍 가능성과 은행 카드의 정보 데이터 양 제한이 개발 제약 요소가 될 것입니다. 또한, 일부 업계 연구원들은 Stripe의 가상 카드와 유사한 솔루션이 여전히 "카드 정보를 수동으로 입력하는" 기존 시스템에 본질적으로 의존한다고 주장합니다. 화면 캡처나 헤드리스 브라우저 자동 GUI 상호 작용과 같은 일부 우회책을 통해 "민감하지 않게" 만들 수 있지만, 이러한 방법은 여전히 기술 및 규정 준수 리스크 높은 솔루션입니다. 또한 Stripe의 수수료 구조는 초소액 거래(고정 거래 수수료 $0.35 + 추가 수수료 2.5%)에는 적합하지 않습니다.

올해 Stripe와 Perplexity가 공동으로 출시한 Agentic Commerce 협업을 예로 들어보겠습니다(사용자는 Perplexity 인터페이스에서 AI에게 직접 제품을 찾도록 지시하고 Stripe가 출시한 해당 Agentic Payment 서비스를 통해 결제 구매를 완료할 수 있습니다).

1단계(최초 결제): 사용자는 처음으로 표준 Stripe Checkout 절차를 거치게 됩니다. 구매를 완료할 뿐만 아니라, 더 중요한 것은 결제 정보와 자금을 플랫폼에 승인(Stripe Balance에 결제)하는 것입니다. 2단계(후속 비접촉식 결제): 이것이 핵심 절차입니다. 사용자가 다시 결제를 요청하면 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: 사용자 결제 정보와 승인을 안전하게 수집하는 초기 진입점 역할을 합니다.

Stripe Balance: 플랫폼의 자금 풀로서, 이후의 모든 가상 카드 결제는 여기에서 지급됩니다.

Stripe 발급: 이는 전체 프로세스의 "엔진"으로, 수요에 따라 통제된 지불 수단(가상 카드)을 생성하고 불확실한 AI 동작을 결정적이고 제어 가능한 지불 이벤트로 변환합니다.

가맹점 검증 메커니즘(가맹점이 AI가 사용자의 AI인지 확인하는 방법): 가맹점은 "AI가 사용자"인지 직접 검증하지 않고 Stripe의 백그라운드 검증을 활용합니다. Stripe는 가상 카드의 유효 여부(한도 내, 만료 여부 불문)와 거래가 승인된 플랫폼에서 시작되었는지 여부를 확인합니다. 플랫폼(예: Perplexity Pro)이 해킹된 경우, Stripe의 웹훅 및 한도 제어 기능을 통해 이상 징후를 감지하고 거래를 중단할 수 있습니다.

3단계: 네이티브 지갑을 갖춘 자율 경제(경제 행위자로서의 에이전트)

이것이 바로 에이전트 커머스의 궁극적인 형태이며, 암호화폐가 핵심적인 역할을 하는 단계입니다. AI는 더 이상 인간 계좌의 종속자가 아니라, 자체적인 독립적인 지갑과 신원을 가진 고유한 디지털 경제 참여자입니다. AI는 기계를 위해 설계된 새로운 경제 네트워크에 자율적으로 참여할 수 있습니다. 핀테크 브레인푸드 의 "에이전트는 스테이블코인 지갑 안에 존재할 수 있다"라는 명제를 바탕으로 이러한 기술적 해결책을 구상해 보겠습니다. 구현 과정은 다음과 같습니다.

승인 — 규칙 거버넌스/정책 계층: 사람이 스마트 계약을 승인합니다. 사람은 AI와 직접 상호 작용하여 승인을 하지 않습니다. 대신, 사람은 AI의 실행 동작에 대한 경계를 설정하는 규칙 거버넌스/정책 스마트 계약을 배포합니다. (예: X, Y, Z가 동시에 충족되면 AI 에이전트가 자금을 사용할 수 있음)

· 핵심 안전(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 두뇌가 결제 결정을 내리면 이 결정을 TEE 내부의 지갑 모듈 에 전달하고, 지갑 모듈 내부 개인 키로 거래에 서명합니다.

거래 실행 및 결제: 서명된 거래는 TEE에서 브로드캐스트되어 온체인 으로 전송되거나 다른 AI 에이전트와 상호 작용합니다(예를 들어, 판매자는 앞으로 자체 AI 에이전트를 갖게 될 것입니다).

4. 미래 스마트 비즈니스의 금융 인프라를 구성하는 핵심 요소, Agentic Payment 프로젝트 분석

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

Skyfire는 Agentic Commerce를 위한 표준화된 "승인" 프로토콜 세트를 정의하는 데 전념하고 있습니다. 이 팀은 향후 B2B Agentic의 적용 시나리오 우선순위를 정하는 데 더욱 집중하고 있습니다. 향후 AI 에이전트 간의 자율적인 B2B 거래(예: 구매 데이터 및 API 호출)에 대한 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 신원 인증 표준인 JWT/JWKS를 기반으로 개발된 머신 네이티브 승인 프로토콜 세트입니다. 이 프로토콜 세트의 일반적인 기술적 논리는 다음과 같습니다. Skyfire는 신뢰할 수 있는 중앙 집중식 기관으로서 네트워크에 등록된 모든 에이전트에게 암호화되고 시간 및 범위가 제한된 "결제 자격 증명"을 발급합니다. 이 자격 증명은 모든 제3자 서비스를 통해 독립적으로 오프라인에서 검증될 수 있으므로, 보안을 희생하지 않고 효율적이고 저렴하며 프로그래밍 가능한 머신 간 비즈니스 상호작용을 구현하여 개방형 Agentic B2B 네트워크 구축의 기반을 마련합니다.

에이전트 간 프로토콜에 중점을 두는 Skyfire와 달리, Payman은 에이전트 애플리케이션 계층, 즉 위에서 언급한 인텐트 검증 갭(Intent Verification Gap) 문제에 더 가까운 "인간의 지시 및 에이전트 제어"라는 골치 아픈 문제 해결에 집중합니다. Payman 팀은 AI 애플리케이션의 폭발적인 성장과 함께 개발자에게 가장 시급한 요구는 완전히 새로운 거래 프로토콜이 아니라, 복잡한 금융 업무를 크게 단순화하고 모든 애플리케이션에 안전하게 내장할 수 있는 "금융 기능 계층"이라는 점을 명확히 인지하고 있습니다. 이러한 목적을 위해 Payman이 개발한 핵심 제품은 추상 함수 payman.ask()와 그 이면에 있는 복잡한 금융 인텐트 정의 및 금융 거래 기능 집합입니다. 이 제품의 일반적인 기술적 논리는 다음과 같습니다. 강력한 자연어 인터페이스를 통해 인텐트 분석, 전략 실행, 리스크 관리, 은행 도킹과 같은 모든 "지루하고 지루한 작업"이 캡슐화되어 개발자가 자연어 코드 한 줄만으로 AI 비서 또는 자동화 도구에 강력한 금융 기능을 제공할 수 있습니다. 현재 팀에서 언급한 주요 적용 시나리오로는 AI 급여, 자동 상환, 다중 에이전트 승인 등이 있습니다.

카테나 랩스는 에이전트 커머스의 권한 부여 문제 해결에도 주력하고 있습니다. 카테나 랩스는 에이전트 경제를 위한 개방적이고 규정을 준수하며 암호화 기반 신뢰 및 거래 인프라를 구축하는 데 전념하고 있습니다. 카테나 랩스는 AI 에이전트의 "신원 위기"와 "거래 장벽"을 완전히 해결하기 위해서는 중앙 기관에서 발급하는 자격 증명에만 의존할 수 없으며, 더욱 기본적이고 진정으로 탈중앙화 신원 표준으로 회귀해야 한다고 생각합니다. 이를 위해 카테나 랩스의 핵심 제품은 W3C의 탈중앙화 식별자와 검증 가능한 자격 증명을 심층적으로 통합한 오픈 소스 프로토콜 프레임 인 에이전트 커머스 키트(ACK)입니다. 이 프레임워크는 주로 신원 계층(ACK-ID)과 결제 계층(ACK-Pay)의 두 가지 표준 세트를 포함합니다. 카테나 랩스의 권한 부여 계층 솔루션의 특징은 단일 기관에서 권한을 정의하는 방식보다 권한 부여 측면에서 더욱 탈중앙화 있다는 것입니다.

5. 블루오션 탐험: 지능형 비즈니스의 상용화 모델

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

과거에는 가치가 두 곳에서 생성되었습니다. 발견의 시작점(예: 구글 검색)과 거래의 종착점(예: 아마존 결제 페이지)입니다. 벤 톰슨의 "집계 이론"은 사용자(트래픽)를 모으는 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 결정력의 중심은 사용자와 그들이 선호하는 AI 비서 간의 상호작용 인터페이스인 "의도 계층"입니다. 30년 동안 기존 GUI(인터넷 그래픽 사용자 인터페이스)에 기반했던 모든 기존 비즈니스 로직과 생산 관계는 무너지고 새로운 다층적 비즈니스 생태계가 부상하고 있습니다.

OpenAI와 같이 주류 AI 비서를 보유한 기업들은 사용자 의도를 파악하는 데 능숙하며 새로운 비즈니스 생태계의 "문지기" 역할을 하고 있습니다. 시장에서는 이들의 비즈니스 모델 분석에 대한 많은 논의가 있었습니다. 거래 수수료/제휴 마케팅(수수료/제휴 모델), 프리미엄 기능 구독(구독 모델), 플랫폼 API 제품(API-as-a-Product)이 이들의 주요 상용화 경로입니다. 이는 본 글의 초점이 아니며, 더 이상 자세히 다루지 않겠습니다.

5.1 지능형 상거래 맥락에서 상인과 서비스 제공자의 과제와 기회

상품을 판매하고 서비스를 제공하는 기업들의 경우, 경쟁의 초점이 "운영 사용자"에서 "서비스 기계"로 이동하게 될 것이며, 이는 소비자와 브랜드 간의 직접적인 연결고리를 약화시키는 직접적인 원인이 될 것입니다. 미래에는 충성도가 특정 전자상거래 플랫폼이나 브랜드가 아닌, 자신과 그 회사를 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, 제품과 서비스의 "AI 가독성"입니다. 제품 데이터는 구조화되어 있습니까? API는 안정적이고 효율적이며 잘 문서화되어 있습니까? 가격 및 재고 정보를 AI가 실시간으로 정확하게 얻을 수 있습니까? 이러한 요소들이 새로운 해자가 될 것입니다. 가맹점은 AI 에이전트가 검색, 비교 및 호출할 수 있도록 기계가 더 쉽게 읽을 수 있는 프로토콜로 자체 업무 캡슐화해야 합니다(MCP에 관심 있는 친구들은 올해 이와 관련하여 많은 논의를 했습니다).

성과 기반 입찰: 판매자는 키워드 광고를 구매하는 대신, 의도 계층 플랫폼에 비용을 지불하여 특정 분야(예: "이코노미석 티켓 구매" 또는 "미슐랭 레스토랑 예약")의 "선호 공급업체" 또는 "인증 공급업체"가 됩니다. 판매자는 AI 비서가 자사 솔루션을 도입하여 실제 매출 또는 유효 리드를 창출할 때만 비용을 지불하면 됩니다.

API 우선 서비스: 기업은 핵심 업무 역량(물류, 디자인, 콘텐츠 제작, 법률 컨설팅 등)을 표준 API로 캡슐화하여 다른 AI 에이전트에게 직접 판매하여 호출할 수 있으며, 머신 경제에서 "기능 모듈"이 되어 사용량이나 주문형 기준으로 비용을 지불할 수 있습니다.

기존 사업망에서 "네트워크 효과"를 구축해 온 기업들의 사업 장벽이 무너지고 시장이 더욱 개방될 수 있습니다. 더욱 강력한 시장 동력은 비즈니스 가격 책정 모델에 변화를 가져올 것이며, 더욱 역동적이고 유연한 가격 책정 모델이 등장할 것입니다. 지능형 경험은 의사 결정을 위해 명확한 비용-편익 정보를 필요로 하며, 기존 비즈니스 세계의 가격 책정 모델 또한 변화할 것입니다.

5.2 금융 및 신탁 인프라 제공자를 위한 비즈니스 경로

에이전트 커머스에서 가장 중요한 과제는 거래 시작 전 권한 부여 및 의도 검증입니다. 한편으로, 시스템은 "에이전트 간" 신뢰 문제, 즉 AI 에이전트에게 검증 가능한 디지털 신원 세트를 제공하여 상호작용의 적법성과 보안을 보장해야 합니다. 현재 대부분의 에이전트 결제 회사는 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 "재무 역량 서비스" 모델이 탄생했는데, 서비스 제공자는 이러한 역량을 API 또는 SDK에 캡슐화하고, 통화 또는 거래 흐름의 수에 따라 요금을 청구하거나, 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 있어 AI 기반 고빈도, 소액, 프로그래밍 가능한 거래를 처리할 때 비용 및 효율성 병목 현상에 직면합니다. 이러한 측면에서 각 회사의 기술 솔루션은 서로 다를 수 있지만(가상 카드 솔루션, 결제 API, 지능형 엔티티가 온체인 지갑을 보유할 수 있도록 하는 방식 등), 비즈니스 모델 측면에서는 비즈니스 로직이 일관성을 유지할 수 있습니다. 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 부가 가치 서비스를 제공함으로써 경쟁 우위를 강화할 수 있습니다.

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

6.1 Stripe, Visa 등 기존 결제 회사의 솔루션이 최종 솔루션이 아닐 수도 있습니다.

앞서 언급했듯이, 미국의 주요 결제 회사들은 지능형 엔터티에 더 적합하고 기존 금융 시스템의 큰 변화를 요구하지 않는 솔루션을 구축하고 있습니다(이를 2단계: 승인 범위 내의 통제된 대리인으로 분류합니다). 가장 대표적인 솔루션은 Stripe가 출시한 가상 카드 솔루션입니다.
발행은 가능하지만 이러한 솔루션은 중간 영역에 더 가깝고 최종 게임의 완전 자율형 지능형 지불과는 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 간극을 해소하지는 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 중심적인 상호작용을 중심으로 설계되었습니다. 화면 캡처나 헤드리스 브라우저를 사용하여 사람의 작업을 시뮬레이션하는 것은 법적으로 모호하며, 업계에서는 기술적으로 취약하다는 점에 의문을 제기하고 있습니다. 따라서 이는 기술적 문제뿐만 아니라 규정 준수 측면에서도 어려운 문제입니다.

자동화 방지 및 사기 방지 메커니즘의 보편화: 대부분의 웹사이트는 자동화된 상호작용을 방지하기 위해 인증 코드와 같은 복잡한 봇 방지 시스템을 여전히 사용하고 있습니다. 이러한 메커니즘으로 인해 상담원이나 스크립트가 거래를 완료하기 어려워지고, 이를 우회하려면 여전히 사람의 개입이 필요합니다. 동시에, 자동화된 거래는 사기 방지 알고리즘에 의해 태그 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 인간의 명시적인 동의와 책임에 기반합니다. 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 자동화하는 것은 일반적으로 웹사이트의 서비스 약관을 위반하는 것입니다. 또한, 기존 PCI 규정 준수는 스마트 프록시 소프트웨어에 신용카드 번호(가상 카드도 신용카드임)를 저장하는 행위를 허용하지 않습니다. PCI는 카드 데이터의 처리, 저장 및 전송에 대한 엄격한 관리 규정을 가지고 있기 때문입니다.

요약하자면 Stripe와 Visa와 같은 기존 결제 회사의 솔루션이 직면한 핵심 과제는 기존 회사가 기계의 행동을 인간을 위해 설계된 프레임 에 맞추려고 시도하고 근본적으로 "기계 기반" 솔루션을 제공하는 데 실패한다는 것입니다.

6.2 Crypto는 지능형 비즈니스를 위한 기본 인프라를 제공합니다.

암호화, 특히 셀프 호스팅 지갑과 공개-개인 키 시스템은 Agentic Commerce의 핵심 과제에 대한 "머신 네이티브" 솔루션을 제공합니다. 첫째, 탈중앙화 신원(DID)과 같은 개방형 표준을 통해 각 AI 에이전트에게 독립적이고 검증 가능한 디지털 신원을 제공하여 기존 중앙 집중식 시스템의 "신원 고스트(identity ghost)" 문제를 근본적으로 해결합니다. 이를 기반으로, 승인은 더 이상 엄격하고 불투명한 배경 규칙에 의존하지 않고 스마트 계약을 통해 프로그래밍 가능하고 정교하며 완전히 투명한 메커니즘으로 업그레이드됩니다. 사용자는 특정 금액, 가맹점 범주, 유효 기간 등 여러 조건을 포함하여 변조 불가능한 AI 에이전트에 대한 승인 지침을 설정할 수 있습니다. 이러한 제어 세분성은 기존 금융 상품을 훨씬 능가하며 신뢰 리스크 크게 줄입니다.

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 대량 마찰을 제거합니다. 스테이블코인 기반의 저비용 거래는 AI 간의 고빈도 소액 결제를 경제적으로 가능하게 하는데, 이는 기존 결제 시스템에서는 달성하기 어렵습니다. 더 중요한 것은 온체인 결제와 정산이 동시에 발생하는 원자적 연산으로, 기존 금융 시스템의 복잡한 청산 및 조정 프로세스를 제거할 뿐만 아니라 AI 에이전트 간의 실시간 경제적 상호작용을 위한 기반을 마련한다는 것입니다. 모든 거래는 온체인 기록되어 공개적으로 추적 가능한 감사 추적을 형성하여 사후 추적 및 분쟁 해결에 전례 없는 투명성과 신뢰성을 제공합니다.

6.3 암호화 지갑을 보유한 AI 에이전트의 구현 및 리스크

AI 에이전트가 암호화폐 지갑을 관리할 수 있게 되면 일련의 심각한 기술적, 운영 리스크 발생합니다. 가장 직접적인 위협은 AI 시스템 자체에 대한 공격, 예를 들어 AI 에이전트 또는 운영 환경을 변조하거나 관리하는 개인 키를 직접 도난당하는 것입니다. 이러한 문제를 해결하기 위한 핵심 아이디어는 AI 에이전트가 전체 개인 키를 직접 보관하는 것을 방지하고 대신 MPC 및 TEE와 같은 기술을 채택하여 키 관리 및 거래 승인을 분산 또는 프로그래밍 방식으로 제어하여 단일 지점 리스크 제거하는 것입니다. 또한, 전송 과정에서 사용자의 권한 부여 의도가 변조되거나 권한 부여에 사용된 사용자 자신의 지갑이 도난당하는 등 상호 작용 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.

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

7. 더 많은 생각들

첫 번째 원칙부터 시작한다면, 주권 경제 주체를 만드는 데는 무엇이 필요할까요?

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

주권 지갑: 중개자의 허가 없이 가치를 보관하고 전송할 수 있는 기능입니다. 공개-개인 키 암호화와 자체 보관형 지갑이 바로 이러한 기능을 제공합니다.

주권적 규칙 집합: 투명하고, 불가침적이며, 프로그래밍 방식으로 시행 가능한 규칙 집합에 따라 운영될 수 있는 능력. 이것이 바로 스마트 계약이 제공하는 것입니다.

위의 추론을 바탕으로 우리는 미래에 대한 예측을 할 수 있습니다.

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

Stripe와 Visa가 대표하는 "통제 에이전트" 솔루션(가상 카드 등)은 단기적으로 성공을 거둘 것입니다. 그 이유는 간단합니다. 탁월한 하위 호환성을 갖추고 있으며, AI 에이전트는 생태계 반대편의 변화를 기다릴 필요 없이 이미 신용카드를 사용하는 전 세계 수백만 개의 가맹점과 즉시 거래를 시작할 수 있기 때문입니다. 이는 초기 시장의 "닭이 먼저냐 달걀이 먼저냐" 문제를 해결하고 AI 실행을 상업적 가치로 신속하게 전환할 수 있습니다. 신속한 구현을 추구하는 대부분의 애플리케이션 개발자에게는 이 옵션이 가장 저항이 적고 가장 빠른 결과를 가져올 수 있지만, 이는 초기 교육 시장이 기계 경제의 새로운 비즈니스 패러다임의 도래를 환영하기 전의 과도기일 뿐입니다.

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

Agentic Commerce의 규모가 기하급수적으로 증가함에 따라, 2단계 솔루션의 "핵심적인 문제점"인 기존 카드 네트워크에 대한 의존도가 점점 더 감당하기 어려워지고, 새로운 Agentic 네이티브 경제( B2B Agentic , A2A)에 적응하지 못하는 데 따른 여러 제약이 두드러질 것입니다. 프로그래밍 승인 시스템의 부재(승인 문제의 중요성에 대해 오랫동안 논의해 왔습니다), 충분한 신원 정보를 지원하는 휴대용 Agentic ID 구축의 어려움, 높은 거래 수수료(특히 수조 건의 소액 거래), 그리고 느린 국가 간 결제는 전체 지능형 경제 발전에 큰 걸림돌이 될 것입니다. 그때쯤이면 시장의 관심은 자연스럽게 머신 네이티브 경제와 더욱 자연스럽게 연계되는 대안으로 쏠릴 것입니다. 암호화폐가 제공하는 인프라, 즉 스테이블코인, 스마트 계약, 탈중앙화 신원, 그리고 검증 가능한 자격 증명은 더 이상 단순히 "더 나은 결제 채널"이 아니라, 진정한 자율 경제에 필요한 "주권"을 제공할 수 있는 유일한 기술 패러다임입니다.

부인 성명:

본 기사는 참고용입니다. 본 기사는 저자의 관점 만을 나타내며 OKX의 입장을 대변하지 않습니다. 본 기사는 (i) 투자 조언 또는 투자 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 리스크 수반하며 상당한 변동성을 가질 수 있습니다. 본인의 재정 상황에 따라 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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