작성자: 타이거 리서치
작성: AididiaoJP, Foresight News
암호화폐 업계에 '놓치는 것에 대한 두려움(FOMO)'이 확산되고 있습니다. 거래소 부터 보안 회사에 이르기까지 다양한 조직들이 인공지능(AI) 기반 서비스를 출시하고 있습니다. 이 글에서는 이러한 기업들이 지금 이 시점에 AI 기반 서비스를 도입하는 이유를 살펴보겠습니다.
핵심 사항
- 암호화폐 거래소, 보안, 결제, 연구 등 다양한 분야를 아우르는 암호화폐 기업들이 인공지능 관련 서비스를 동시에 출시하고 있다.
- 이전 투자 유치 주기와 달리 이번 투자 라운드는 코인베이스, 바이낸스와 같이 이미 안정적인 수익 모델을 보유한 기업들이 주도하고 있습니다. 인공지능은 단순한 유행에서 벗어나 필수적인 운영 역량으로 발전했습니다.
- 인공지능 도입 동기는 산업별로 다양합니다. 거래소 사용자 이탈률 감소를 목표로 하고, 보안 회사는 감사 사각지대 해소에 집중하며, 결제 인프라 업체는 새롭게 부상하는 지능형 에이전트 경제를 겨냥합니다.
- 기능 출시와 실제 적용 사이에는 격차가 존재합니다. 인공지능 분야에서 뒤처질지도 모른다는 두려움과 경쟁 압력 때문에 기업들은 실제 필요량을 넘어서는 속도로 도입을 가속화하고 있습니다.
- 진정한 수요와 경쟁에 대한 불안감이 이러한 흐름을 주도하고 있습니다. 핵심 과제는 진정한 가치를 창출하는 애플리케이션과 단순히 표면적인 OEM(주문자 생산 방식) 활동을 구분하는 것입니다.
암호화폐 기업들이 잇따라 인공지능 서비스를 출시하고 있다.
인공지능은 현재 세계 시장에서 가장 주목받는 분야입니다. ChatGPT나 Claude와 같은 범용 도구들이 일상생활에 통합되었고, OpenClaw와 같은 플랫폼은 지능형 에이전트 구축에 대한 기술적 장벽을 더욱 낮췄습니다.
암호화폐 업계는 이러한 흐름에 다소 느리게 대응해 왔지만, 이제는 다양한 산업 분야에 걸쳐 인공지능 기능을 통합하는 속도를 높이고 있습니다.
이 회사들이 출시한 구체적인 AI 서비스는 무엇인가요? 그리고 이들이 이 분야에 진출하게 된 동기는 무엇인가요?
암호화폐 기업들이 인공지능을 활용하는 방법
연구 분야
출처: Surf AI
암호화 연구는 구조적인 문제에 직면해 있습니다. 온체인 데이터, 시장 정서, 주요 지표들이 여러 플랫폼에 분산되어 있어 검증이 어렵습니다. 또한, 범용 인공지능은 암호화 관련 문제를 다룰 때 부정확한 결과를 제공하는 경우가 많습니다.
이러한 상황에 대응하여 Surf와 같은 프로젝트들은 파편화된 데이터 소스를 통합하는 암호화폐 분야 전용 AI 연구 도구를 출시했습니다. 암호화폐 분야의 모든 AI 애플리케이션 중에서 연구 도구는 일반 사용자가 프로그래밍이나 거래 경험 없이도 사용할 수 있어 진입 장벽이 가장 낮습니다.
거래장
출처: Bitget
거래소 는 인공지능 응용 분야에서 선두에 서 있습니다.
각 거래소 의 접근 방식은 다양합니다. 어떤 거래소는 자체 거래 데이터를 사용자에게 직접 공개하는 반면, 다른 거래소는 사용자가 자연어로 AI 에이전트에 명령을 내리면 에이전트가 분석 및 실행을 한 번에 완료하도록 합니다.
거래소 오랫동안 API 서비스를 제공해 왔습니다. 이번 변화의 핵심은 상호작용 계층이 추가되었다는 점입니다. MCP나 AI 스킬과 같은 인터페이스를 통해 개발자가 아닌 사용자도 인공지능 에이전트를 이용해 거래소 기능을 활용할 수 있게 되었습니다. 기존에 개발자만 사용할 수 있었던 도구들을 이제 자연어를 사용하여 조작할 수 있게 된 것입니다.
이러한 변화는 진화하는 사용자 기반에 발맞춘 것입니다. 프로그래밍 경험이 없는 사용자들이 AI 에이전트를 활용하여 자동화된 거래 전략을 구축하는 사례가 점점 늘어나고 있습니다. 사용자는 전략을 설명하기만 하면 AI 에이전트가 알고리즘을 구축하고 실행할 수 있습니다.
거래소 입장에서 이러한 추세는 기회와 도전 과제를 동시에 제시합니다. 인공지능 기반 사용자 기반이 지속적으로 성장함에 따라, 지능형 에이전트가 여러 거래소 에서 유연하게 거래를 실행할 수 있기 때문에 사용자들이 단일 플랫폼에 머무르는 경향이 줄어들고 있습니다. 거래소 핵심 동기는 사용자를 빠르게 유치하고 플랫폼 내 사용자 활동을 늘리는 것입니다.
정보 검색 앱과는 달리, 거래는 실제 자산 관리를 수반하기 때문에 더 높은 수준의 판단력과 책임감을 요구합니다. 하지만 진입 장벽이 점차 낮아짐에 따라, 이 분야 또한 일반 사용자들에게 문을 열고 있습니다.
보안 및 감사
출처: Certik
스마트 계약 감사 전통적으로 수작업으로 코드 한 줄 한 줄을 검토하는 방식에 의존해 왔는데, 이는 느리고 비용이 많이 드는 프로세스이며 실행자에 따라 감사 품질이 일관되지 않았습니다. 최근에는 인공지능(AI)이 워크플로에 통합되어 AI가 먼저 코드 스캔을 수행하고, 그 후 감사 특정 부분을 집중적으로 검토합니다. 이러한 접근 방식은 감사 대체하지 않고도 효율성과 감사 범위를 향상시킵니다.
CertiK는 이 분야의 대표적인 기업입니다. 이 회사는 과거 일부 감사 프로젝트 이후 발생한 보안 사고로 인해 조사를 받은 바 있습니다. 그러나 이러한 사고는 대부분 감사 범위 밖에서 발생한 것으로, 감사 특정 시점의 코드만을 대상으로 했으며 지속적인 모니터링은 포함하지 않았습니다.
CertiK는 인공지능을 활용하여 이러한 단점을 해결합니다. 감사 완료된 후 실시간 모니터링 메커니즘을 도입하고 대시보드를 통해 결과를 공개적으로 표시합니다. AI 기반의 확장된 모니터링 기능 덕분에 사람의 개입이 대량 되어 CertiK와 감사 기업 모두에게 이점이 됩니다.
보안 분야에서 인공지능의 적용은 기존 서비스를 파괴하기 위한 것이 아니라, 오히려 인간 업무의 범위를 확장하는 데 목적이 있습니다. 즉, 감사 프로세스의 정확도를 높이고 사후 감사 단계에서 모니터링의 사각지대를 메우는 데 활용됩니다. 블록체인 보안 기업에게 인공지능은 새로운 업무 방향이 아니라 기존 업무 의 문제점을 해결하는 도구입니다.
결제 인프라 부문
출처: 코인베이스
AI 에이전트가 경제 활동에 참여하려면 API 사용료 지불, 데이터 구매, 다른 에이전트로부터 서비스 구매 등과 같은 결제 채널이 필요합니다. 이러한 에이전트에게 가장 적합한 결제 방식은 스테이블코인과 연동된 온체인 지갑입니다.
현재 크게 두 가지 모델이 있습니다. 첫 번째는 HTTP 요청에 결제 기능을 내장하는 일반 프로토콜로, 에이전트가 결제 API를 호출할 때 온체인 정산을 동기적으로 완료할 수 있도록 합니다. 두 번째는 에이전트용 결제 플러그인으로, 에이전트는 사람이 미리 설정한 한도 및 권한 내에서만 결제 작업을 수행합니다.
결제 인프라는 스테이블코인과 가장 밀접하게 관련된 분야입니다. 하지만 결제 주체가 자연인이 아닌 AI 에이전트이기 때문에 아직 완전히 성숙한 운영 모델은 존재하지 않습니다.
출처: 서클
스테이블코인 USDC를 발행하는 서클(Circle) 역시 시장의 주목을 받고 있습니다. 서클은 자사의 게이트웨이 결제 인프라를 x402 프로토콜과 통합하는 방안을 제안하고, 개발자와 연구원들에게 검토 및 공동 개발에 참여해 줄 것을 요청했습니다.
이 분야는 아직 성숙 단계에 이르지 않았지만, 시장은 이미 관련 기대치를 반영하기 시작했습니다. 서클(Circle) 주가 상승의 주요 동력 중 하나는 AI 기반 결제에 대한 기대감입니다. 앞서 언급한 분야들에 비해 결제 인프라 구축에는 더 오랜 시간이 걸리겠지만, 이미 현재 시장에서 가장 중요한 거시적 테마 중 하나로 자리매김했습니다.
암호화폐 기업들이 지금 이 시점에 인공지능 분야에 진출하는 이유는 무엇일까요?
ChatGPT가 2022년 11월에 출시되었을 당시, 인공지능과 암호화폐 산업 모두 아직 초기 단계였습니다. AI 모델은 일부 기능을 보여주었지만, 아직 안정적으로 작업을 완료할 수는 없었고, 암호화폐 산업은 FTX 폭락으로 인해 심각한 신뢰 위기에 직면해 있었습니다.
그 이후로 인공지능 기술은 상당한 발전을 이루었습니다. 지난 한 해 동안 모든 주요 모델의 기능이 크게 향상되었고 실용성도 현저히 높아졌습니다. 반면, 같은 기간 동안 암호화폐 업계는 인공지능 개념을 '빌려 쓰는' 단계에 머물러 있었으며, AI를 주제로 한 밈 코인, 실질적인 기능이 부족한 AI 에이전트, 마케팅 중심의 홍보성 발언 등이 그 예입니다. 탈중앙화 AI 인프라 프로젝트는 계속 등장하고 있지만, 그 제품 품질은 유사한 네이티브 AI 서비스에 비해 크게 뒤처져 있습니다.
현재 그 격차는 계속해서 벌어지고 있습니다. 인공지능 분야에서는 MCP(지능형 에이전트가 외부 도구를 직접 호출할 수 있도록 함)나 OpenClaw(지능형 에이전트를 코드 없이 구축할 수 있도록 지원)와 같은 인프라가 성숙해지면서 지능형 에이전트 시대가 개념에서 현실로 바뀌었습니다. 암호화폐 기업들은 이제 막 본격적으로 이러한 흐름을 따라가기 시작했습니다.
이러한 변화의 핵심은 주체들의 변화에 있습니다. 이제 AI 개념을 브랜딩 수단으로 활용하는 신생 프로젝트들이 주도권을 쥐고 있는 것이 아니라, 코인베이스, 바이낸스, 비트겟 등 안정적인 수익 모델을 갖춘 기존 기업들이 그 자리를 차지하고 있습니다. 이들 기업은 AI 서비스를 마케팅 수단으로 활용할 유인이 없습니다. 그들의 행동을 이끄는 핵심 동기는 현재의 수익이 아니라, 업계 발전에 뒤처지지 않으려는 불안감, 즉 '놓치는 것에 대한 두려움'입니다.
출처: 포춘
이러한 절박감은 코인베이스 CEO 브라이언 암스트롱의 행동에서 분명하게 드러납니다. 그는 모든 엔지니어에게 일주일 안에 AI 코딩 도구에 대한 실습 교육을 이수하도록 요구했고, 요구 조건을 충족하지 못한 사람들은 해고했습니다.
하지만 신중한 판단력을 유지하는 것 또한 매우 중요합니다. 거래 자동화를 예로 들어보겠습니다. AI 에이전트는 가격 견적과 전략 제안을 제공할 수 있지만, 실제로 얼마나 많은 사용자가 자신의 자금을 이러한 에이전트에 맡겨 실시간 거래를 진행할까요? x402 프로토콜은 실용적인 적용 단계에 진입했을까요?
전반적으로 암호화폐 업계의 인공지능 진출은 단기적인 이슈 추구가 아닙니다. AI 시대의 윤곽이 점차 명확해짐에 따라 기업들은 업계 내 입지를 강화하기 위한 노력을 가속화하고 있습니다. 기능 출시와 실제 적용 사이에는 여전히 격차가 존재하지만, 관련 기업들의 정체성은 매우 중요한 의미를 지닙니다.
인공지능 산업은 마치 물이 차오르는 수영장과 같습니다. 초기에 진입한 기업들은 그저 수영하는 흉내만 냈을 뿐입니다. 하지만 현재 진입한 기업들은 풍부한 경험을 가진 노련한 플레이어들입니다. 물 높이가 얼마나 올라갈지, 그리고 이 수영장이 바다로 확장될지는 두고 봐야 할 일입니다. 하지만 한 가지는 분명합니다. 암호화폐 산업은 이러한 흐름 속에서 결코 소외되지 않을 것입니다.
