편집자 주
이번 팟캐스트 에피소드에는 a16z Crypto의 CTO인 에디 라자리니, 투자 파트너인 노아 레빈, 그리고 a16z를 떠나 Agent Cash를 설립한 샘 랙스데일이 출연합니다. 세 사람은 AI 에이전트 기술과 결제 인프라의 현황부터 신용카드 시스템의 존폐 여부에 이르기까지 다양한 주제에 대해 열띤 토론을 펼칩니다.
핵심적인 판단은 스테이블코인의 즉시 결제 및 수수료 제로라는 장점이 에이전트 경제에서 1~2센트 규모의 소액 거래에 적합한 반면, 신용카드의 거래 수수료 체계(2~3%의 한계 수수료 + 30센트의 고정 수수료)는 이러한 환경에 취약하다는 것입니다.
에이전트 커머스는 인터넷이 탄생한 이후 20년간 이어져 온 광고 사업 모델을 해체하고 있습니다. 에디 라자리는 "광고 경제 계약은 이미 끝났고 10년 안에 완전히 사라질 것"이라고 단언했습니다.
명언
AI 에이전트의 본질
• "LLM은 챗봇을 의미하며, 에이전트는 컴퓨터를 조작할 수 있는 챗봇입니다. 사람이 컴퓨터로 할 수 있는 모든 것을 에이전트도 할 수 있습니다."
"작년 11월경부터 AI 모델이 더욱 똑똑해졌습니다. 충분히 긴 시간 동안 복잡한 작업을 완료할 수 있고 다양한 도구를 활용할 수도 있게 되었습니다. 단순히 코드만 작성하는 것이 아니라 전체 작업을 대신 수행해 주기 때문에 '에이전트'라고 부르기 시작했습니다."
"내부적으로는 이를 '실시간 자연어 프로그래밍'이라고 부릅니다. 사용자가 자연어로 요구 사항을 설명하면 에이전트가 백그라운드에서 수천 줄에 달할 수 있는 자바스크립트 프로그램을 작성하여 실행합니다. 토큰 생성 비용은 20센트, API 호출 비용은 10센트에 불과합니다. 프로그램은 사용 후 폐기됩니다. 4년 전만 해도 이 작업을 완료하려면 고가의 소프트웨어 엔지니어가 일주일 동안 투입되어야 했습니다."
프런트엔드가 없는 판매자와 사업 구조 조정
• 헤드리스 가맹점은 어떤 모습일까요? 사람보다는 AI 서비스에 초점을 맞춥니다. 웹사이트 프런트엔드는 없고, API 엔드포인트와 모델이 읽고 이해하고 사용할 수 있도록 충분히 잘 정리된 문서만 있습니다.
"데이터 업계 선두 기업들은 동일한 하위 데이터 소스를 사용하면서도 최저가보다 100배나 높은 가격을 책정합니다. 그들의 핵심 상품은 데이터 자체가 아니라 기업 영업팀입니다. 상담원들이 직접 의사 결정을 내리는 세상에서, 상담원들은 매력적인 영업팀에 속지 않을 것입니다. 모든 데이터 소스를 직접 사용해보고, 가장 효과적이고 경제적인 소스를 찾아낸 후, 그것을 기억할 것입니다."
• "당신은 신이 나서 상담원에게 밤새도록 일을 시켰습니다. 그런데 오전 9시에 일어나 보니, 다음 단계를 진행하려면 회사 영업팀에 전화해야 했기 때문에 새벽 2시 30분부터 일이 진행되지 않고 멈춰 있었습니다."
광고 모델의 종말
"2000년 이후 인터넷의 경제 계약은 주의를 분산시켜 돈을 버는 것이었습니다. 하지만 방문자는 주의가 산만해지지 않습니다. 레시피를 찾기 위해 웹사이트를 방문한 사람은 옆에 있는 신발 광고를 보지 않을 것입니다. 이러한 기존 모델은 10년 안에 사라질 것입니다."
"2016년 인터넷 광고 시장 규모는 총 600억 달러였고, 모두들 정점을 찍었다고 생각했습니다. 오늘날 구글은 광고 수익만으로 연간 3천억 달러를 벌어들입니다. 하지만 GPT-4가 출시된 후 기술 뉴스 웹사이트 트래픽은 약 80% 감소했고, 스택 오버플로우도 마찬가지였습니다. 이들은 정보 검색과 코드 실행에 프록시를 사용하기로 결정한 초기 사용자들이었습니다. 더 나은 사용자 경험을 제공하는 프록시를 사용하는 것이 확실히 효과적이기 때문에 이후에도 더 많은 사용자들이 이를 따를 것입니다."
스테이블코인 vs. 신용카드
"에이전트 캐시의 평균 거래 수수료는 1~2센트입니다. 신용카드 수수료는 30센트로 고정되어 있죠. 이런 상황에서 거래 수수료는 완전히 터무니없습니다. 지금은 2026년입니다. 충성도는 결제에 사용하는 카드가 아니라 가맹점에 있어야 합니다."
"신용카드는 실제로 인터넷보다 먼저 등장했고, 인터넷 이전 시대에서 인터넷 시대로의 전환기를 성공적으로 견뎌냈습니다. 많은 부침을 겪었지만 결국 살아남았죠. 따라서 결론은 아직 내려지지 않았습니다."
"신용카드 회사 관계자분들 중에 송금 라이선스를 보유하고 계신 분이 이 글을 듣고 계시다면, 고객들을 위해 스테이블코인을 민트 하여 결제 수단으로 활용할 수 있도록 하는 것이 매우 쉬울 것입니다. 이 방안을 진지하게 고려해 보시길 강력히 권합니다."
소비자 경험의 미래
"만약 보험 설계사가 당신을 대신해 상품을 비교 검토한다면, 설계사에게 신용카드 최적화 기술을 가르쳐서 각 카드의 투자 수익률(ROI)을 정확하게 파악할 수 있도록 할 수 있습니다. 신용카드에 대한 충성도가 완전히 사라지면, 심리적인 속박 효과도 사라집니다."
"언젠가 당신은 쇼핑을 진정으로 좋아한 적이 없다는 것을 깨닫게 될 거예요."
오픈 에이전트 비즈니스 스택 아키텍처
진행자: 안녕하세요 여러분, 오늘은 a16z Crypto의 CTO인 에디 라자리, 투자 파트너인 노아 레빈, 그리고 a16z Crypto에서 함께 일하다가 현재 Merit Systems를 설립한 샘 랙스데일을 모셨습니다. 샘 랙스데일은 Agent Cash 프로젝트를 진행 중인데, 이에 대해서는 나중에 더 자세히 이야기해 보겠습니다.
본론으로 들어가기 전에 몇 가지 배경 설명을 드리고 싶습니다. 현재 AI 에이전트 분야에서는 정말 많은 일들이 일어나고 있어서 24시간 내내 지켜보지 않으면 따라잡기가 불가능합니다. 그래서 현재 상황이 어떤지 말씀해 주시겠습니까? 샘, 당신은 개발의 최전선에 계시니 먼저 설명해 주시겠어요?
샘 랙스데일 : 저는 코인베이스 x402 프로토콜의 공동 개발자인 에릭 레펠에게서 빌려온 분류 프레임, 즉 프레임워크부터 시작하는 것을 좋아합니다.
이 범주는 에이전시 커머스를 두 가지 유형으로 나눕니다. 첫 번째 유형은 대화형 커머스로, ChatGPT 내에서 결제하는 방식입니다. 예를 들어, ChatGPT에 "저는 뉴욕 웨스트 빌리지에 사는 남성이고, 이퀴녹스 헬스장에 다니고 있으며, 제 주변 사람들과 어울리는 신발을 사고 싶습니다."라고 말하면, ChatGPT는 공감하며 나이키 운동화를 추천하고, 사용자는 그 신발을 구매하게 됩니다.
두 번째 유형은 대리인에게 돈을 맡기고 대리인이 당신을 대신하여 그 돈을 사용하여 업무를 완료하도록 하는 것입니다.
대화형 커머스는 필연적입니다. ChatGPT, Gemini, Claude를 비롯한 모든 최첨단 모델에는 결제 기능이 탑재될 것입니다. 이는 소비자에게는 더 나은 제품을 찾을 수 있도록 도와주고, 판매자에게는 전환율 향상으로 이어지며, 플랫폼 입장에서는 5~10%의 수수료를 받을 수 있다는 점에서 이롭습니다. 사실상 차세대 구글 쇼핑이라고 할 수 있습니다.
또 다른 측면은 현재 상담원들의 역량이 제한적이라는 점입니다. 많은 사람들이 상담원에게 "영업 활동 좀 도와주세요"와 같은 어려운 업무를 요청하지만, 상담원은 "안 됩니다. 해당 정보에 접근할 수 없습니다."라고 대답하는 경우가 많습니다. 만약 상담원이 잔액 있다면, 그 돈으로 평소에는 이용할 수 없는 서비스를 구매할 수 있을 것이고, 훨씬 더 큰 영향력을 행사할 수 있을 것입니다.
이제 두 가지 평행 세계가 존재합니다. 하나는 전통적인 LLM 인터페이스를 통해 제품을 추천하고 플랫폼이 거래 수수료를 가져가는 방식으로 최종 단계를 대신 처리하는 것이고, 다른 하나는 사용자가 직접 에이전트를 배치하여 상품과 서비스를 구매하는 것입니다.
노아 레빈 : 두 가지 관점이 있다고 생각합니다. 하나는 전자상거래의 자연스러운 진화, 즉 플랫폼의 변화입니다. 모바일 시대에 상거래는 모바일 기기로 이동했고, 새로운 광고 형식과 구글 쇼핑이 등장했습니다. 사람들은 항상 무언가를 구매해야 하고, 소비자 행동은 끊임없이 변화합니다. 이제 사람들은 지역 관리 모델(LLM) 방식으로 정보를 얻고 있으며, 상거래도 자연스럽게 이러한 흐름을 따라 에이전시로 옮겨가고 있습니다.
물리적인 측면과는 다른 또 다른 변화가 있습니다. 바로 인터넷 자체가 변화하고 있다는 것입니다. 사람들이 정보에 접근하고 행동을 수행하는 방식이 LLM을 통해 변화하고 있는 것입니다. 지난 20년간 우리가 구축해 온 인터넷이 미래의 인터넷이 아닐 수도 있습니다.
구글에서 검색하고 필사적으로 추가 상품 판매를 유도하는 웹페이지 UI를 클릭하는 방식은 더 이상 의미가 없을지도 모릅니다. 대신, 상담원 중심의 인터넷 환경이 등장하여 상담원들이 필요한 서비스에 직접 비용을 지불하고, 더 효율적으로 사람들에게 서비스를 제공할 수 있게 되었습니다.
진행자 : 노아, 이 이야기는 당신의 투자 테마 중 하나와 직접적으로 관련이 있습니다. 하지만 그 전에, 청취자분들께 좀 더 기본적인 개요를 설명해 드리고 싶습니다. 우리는 모두 LLM(Learning Leadership Machine)과 상호작용하는 데 익숙하지만, 최근에는 OpenAI의 Codex와 같은 것들에 대해 듣게 되었습니다. 이러한 에이전트들은 이미 상당한 수준의 자율성을 갖추고 있으며 실제로 작업을 수행할 수 있습니다. 이 기술에 대해 자세히 살펴보지 않으셨다면, 기술이 얼마나 발전했는지 잘 모르실 수도 있습니다. 에디, 자세히 설명해 주시겠습니까?
에디 라자리니 : 지난 5개월간 있었던 일을 간략하게 말씀드리겠습니다. 작년 11월이나 12월경부터 AI 모델들이 더욱 똑똑해지기 시작했습니다. 특히, 충분히 긴 시간 동안 복잡한 작업을 완료할 수 있게 되었고, 도구도 활용하게 되었습니다. 우리는 이러한 모델들을 "에이전트"라고 부르기 시작했는데, 이는 단순히 코드를 작성하는 것뿐만 아니라 작업을 완료하는 데 도움을 주는 인간과 유사한 용어입니다.
하지만 에이전트가 모든 것을 할 수는 없습니다. 소프트웨어는 단순히 컴퓨터에서 실행되는 작은 프로그램이 아닙니다. 인터넷은 흥미로운 작업을 하려면 다른 많은 것들과 연결해야 한다는 것을 알려줍니다. 다양한 네트워크와 다양한 참여자가 필요한 것입니다.
에이전트는 의도 구성 문제를 해결하고, 어느 정도는 선호도 모델링 문제도 해결합니다. 사용자가 에이전트에게 무언가를 말하면, 에이전트는 사용자가 무엇을 하려고 하는지 이해하고 이를 도구, 네트워크 및 서비스에 연결합니다. 또한 대화와 메모리를 통해 사용자의 선호도를 대략적으로 파악하고 이러한 의도를 도구, 소프트웨어 및 공급업체에 전달할 수 있습니다.
이 두 가지 문제가 해결되어 매우 기쁩니다. 모두가 남은 문제들을 해결하고 싶어 하지만, 그 문제들은 복잡합니다. 최소한 대리인을 통해 거래를 진행하려면 권한 위임 및 위임 관련 문제를 해결해야 합니다. 즉, 상대방에게 대리인이 당신을 대리한다는 것을 어떻게 증명할 것인가? 신원 확인은 어떻게 처리할 것인가?
다음으로는 결제 및 정산 문제가 있습니다. 연결이 설정되면 상담원은 고객의 의도를 파악하고, 해야 할 일을 알고, 결제를 처리하고, 결제 능력을 입증하고, 분할 결제, 환불 등을 처리해야 합니다. 검색 및 사기 방지와 같은 중요한 단계는 생략했지만, 의도 파악 및 선호도 모델링과 같이 이전에는 사람이 할 수만 있었던 작업이 자동화되면 전체 비즈니스 프로세스가 자동화될 수 있다는 것을 알 수 있습니다. 엔지니어의 반응은 이렇습니다. "와, 이전에는 사람의 입력이나 최소한 구두 입력이 필요했던 이 두 가지 작업이 이제 자동으로 처리된다니, 정말 놀랍다!"
사람들이 "중개 상거래"에 대해 이야기할 때, 그들은 "내가 중개인과 이야기하는 것"과 "중개인이 내가 원하는 것을 얻는 것" 사이에서 해결해야 할 문제, 그리고 그 과정에서 많은 것들이 완전히 새롭게 그려지면서 발생하는 연쇄 반응에 대해 이야기하는 것입니다.
호스트 : 매우 도움이 되었습니다. 다시 말해, 우리는 자연어를 사용하여 상호 작용할 수 있는 LLM에서 다양한 네트워크와 실제 시스템을 연결하는 향상된 버전으로 발전했습니다.
에디 라자리니 : 단순히 연결성 문제만은 아닙니다. 마치 연결된 기기 자체에 변화가 있는 것처럼 말씀하시는데, 그렇지 않습니다. 노트북은 항상 모든 기기에 연결되어 있었고, 연결성 측면에서는 아무것도 변하지 않았습니다. 달라진 점은 이제 사용자들이 다양한 도구를 활용하고, 오랜 시간 생각하며, 문제가 해결될 때까지 끈질기게 노력할 수 있다는 것입니다.
샘 랙스데일 : 제가 좀 더 간단하게 설명해 드리겠습니다. LLM은 챗봇의 약자로, 대화에 특화되어 있습니다. 과거에는 챗봇이 고객 서비스에 가장 적합하다고 여겨졌습니다. 챗봇이 대화 능력을 완벽하게 갖추게 되자, 우리는 챗봇을 활용할 수 있는 도구를 만들었습니다. 아주 간단히 말해서, 챗봇에게 컴퓨터 조작법을 가르친 것입니다. LLM은 챗봇이고, 에이전트는 사용자의 컴퓨터를 대신 조작해 줄 수 있는 챗봇입니다.
무엇보다 중요한 것은, 이들이 GPT-4 수준의 인간 평균 성능에 도달하면서도 비용은 약 1000배나 낮았고, 비용을 더 투자하면 그 기능을 크게 확장할 수 있다는 점입니다. 즉, 대략적으로 말해서 인간이 컴퓨터로 할 수 있는 모든 것을 에이전트도 할 수 있다는 뜻입니다.
에디 라자리니 : 맞습니다. 전제는 간단하지만, 단기, 중기, 장기적으로 수많은 변화를 촉발합니다. 단기적으로는 모든 사람이 상담원들이 실제로 업무를 처리할 수 있도록 프로세스를 간소화하는 데 집중합니다. 장기적으로는 상담원이 앱에 접근할 수 있다면, 얼마나 많은 사용자 인터페이스가 필요할까요? 아마존 앱 자체가 필요할까요? 어쩌면 아마존 앱보다 상담원이 모든 조사를 하고, 모든 리뷰를 읽고, 고객이 관심 있는 이미지만 보여주는 것이 더 나을 수도 있지 않을까요?
샘 랙스데일 : 내부적으로는 이를 "적시 자연어 프로그래밍(Just-in-time Natural Language Programming)"이라고 부르지만, 이름이 그다지 기억하기 쉽지는 않죠. 하지만 이 기술은 프로그래밍 경험이 없는 사람도 프로그래머로 만들어 줍니다. 예를 들어, "아마존에서 약혼녀에게 줄 선물을 사고 싶어요. 약혼녀가 좋아하는 물건이고, 제가 보통 사주는 물건이고, 지난번에 사준 물건이기도 해요. 1,000개가 넘는 상품 중에서 가장 마음에 드는 것을 골라 주문하고, 제 집 주소를 찾아서 약혼녀에게 배송해 주세요."라고 입력하는 식이죠.
실제로 일어나는 일은 프록시가 내부적으로 이 복잡한 작업을 수행하는 프로그램을 작성하는 것입니다. 이 프로그램은 수천 줄의 JavaScript 및 Bash 코드로 구성될 수 있습니다. 실행이 완료되지만 사용자는 이를 볼 수 없으며, 이후 해당 프로그램을 삭제합니다.
4년 전만 해도 상상도 할 수 없는 일이었습니다. 이런 프로그램을 만들려면 값비싼 소프트웨어 엔지니어가 일주일 동안 디버깅하고 API 키를 얻는 데 시간을 쏟아야 했죠. 하지만 지금은 토큰 구매 비용이 20센트 정도이고, API 호출 비용이 10센트 정도 추가될 뿐입니다. 프로그램을 구매하고 나면 버려도 되니까, 너무 저렴해서 GitHub에 저장할 필요조차 없습니다. 기술적인 지식이 전혀 없는 사람이라도 할 수 있죠. 저희 부모님도 지금은 자신도 모르게 자연어 처리 프로그램을 만들고 계십니다. 아마 이제는 스스로를 소프트웨어 엔지니어라고 불러도 될 정도일 겁니다.
진행자 : 정말 놀랍네요. 약혼하셨나요? 방금 말씀하신 예시는 본인의 경험을 바탕으로 한 건가요?
샘 랙스데일 : 약혼했어요, 고맙습니다. 하지만 반지를 인공지능이 사준 건 아니에요. 그 반지는 인공지능보다 훨씬 오래됐어요. 아마 최초의 컴퓨터보다도 더 오래됐을 거예요.
"프런트엔드 판매자" 이론
진행자 : 좋습니다, 이러한 연쇄 반응에 대해 이야기해 보겠습니다. 샘, 아까 에이전트들이 대량 거래를 처리하는 세상에서 상거래가 어떻게 변화할지에 대해 말씀하셨는데, 이는 당신이 제안한 "헤드리스 머천트"라는 개념과 직접적으로 관련이 있습니다. 헤드리스 머천트가 무엇인지 설명해 주시겠습니까?
샘 랙스데일 : 좋습니다. 먼저 한발 물러서서 생각해 볼 필요가 있을 것 같습니다. ChatGPT로 신발을 구매하는 것과 같은 전통적인 소비자 시나리오 외에도 개발자 도구에 대한 거대한 B2B 시장이 존재합니다. 클로드 코드(Claude Code)나 오픈아이얼 코덱스(OpenAI Codex)와 같은 플랫폼은 모든 것을 완전히 민주화하고 있습니다. 컴퓨터와 토큰만 있으면 누구나 무언가를 만들 수 있습니다.
과거에는 숙련된 개발자들이 명확한 목표를 가지고 기업 영업팀과 협의하여 구독 계약을 체결하는 등의 절차를 거쳤습니다. 하지만 이제는 상황이 달라졌습니다. 신입 개발자들은 "내가 하고 싶은 것"이라는 목표만 가지고, 어떤 특정 리소스를 사용할지에 대한 선입견 없이 업무에 뛰어듭니다. 그들이 만드는 것은 매우 즉흥적이며, 사용량에 따라 요금이 부과되고 몇 달씩 걸리는 통합 과정이 필요 없는 서비스를 선호합니다.
그렇다면 프런트엔드가 없는 판매자는 어떤 모습일까요? 사람을 대상으로 하는 것이 아니라 AI 서비스에 초점을 맞춥니다. 고객이 상품을 살펴볼 수 있는 물리적 또는 디지털 매장이 필요하지 않습니다. 필요한 것은 API 엔드포인트와 모델이 이해하고 활용할 수 있도록 충분히 잘 정리된 문서뿐입니다. 결제 또한 구독이나 기업 계약이 아닌 API 호출을 기반으로 이루어집니다.
에디 라자리니 : 저도 완전 공감해요. 전생에 인공지능이었던 것 같기도 해요. 소프트웨어 엔지니어로서 저는 항상 이랬어요. 웹사이트에 들어가서 가격 정보가 없거나 신용카드로 API 키를 발급받는 방법을 모르면 그냥 페이지를 닫아버려요. 영업팀이랑 얘기하고 싶지도 않고, 이메일을 보내고 싶지도 않거든요.
회사 영업 담당자와 미팅 일정을 잡는 건 엄청난 시간과 노력을 쏟는 일이며, 작업 속도를 상당히 늦춥니다. 이게 제대로 작동할지조차 확신할 수 없어요. 그냥 지금 당장, 바로 시도해 보고 싶어요. 주말에 작업해서 월요일에 출시해야 하거든요. 신용카드로 결제하고 나중에 환불받는 방식으로 미리 계획하는 게 가장 빠른 방법입니다.
즉각적인 대응과 즉석 사용이 가능한 소프트웨어 시대에, 상담원들이 기다리게 하고 싶으신가요? 상담원이 밤새도록 일했는데, 아침 9시에 일어나 보니 새벽 2시 30분부터 작업이 멈춰 있는 상태라면 어떨까요? 원하는 서비스를 이용하려면 먼저 기업 영업팀에 연락해야 하기 때문이라면요?
샘 랙스데일 : 게다가 통합 프로세스에 영업 요소가 포함될 경우, 고객 관계 관리를 위해 인력을 배정해야 하므로 API 가격이 약 10배 정도 더 높아질 것입니다.
에디 라자리니 : 절대 용납할 수 없습니다. 에이전트가 자율적으로 실행되도록 해야 하는 이유는 작업 내용에 신경 쓰지 않아서가 아니라, 속도가 중요하고, 테스트가 필수적이며, 사용자 피드백에 신속하게 대응하기 위한 빠른 반복 작업이 필요하기 때문입니다. 기다릴 여유가 없는 거죠.
인공지능 모델이 세 가지 선택지를 마주했을 때, 첫 번째는 기업 영업 담당자에게 연락해야 하고, 두 번째는 전용 신용카드를 발급받아야 하며, 세 번째는 단순히 스테이블코인을 보내 10달러 상당의 토큰을 받는 시범 거래라면, 인공지능 모델은 언제나 세 번째 선택지를 고를 것입니다. 이러한 단 하나의 요인만으로도 시장의 일부를 재편할 수 있습니다.
진행자 : 전통적인 사업의 경우, 이러한 마찰 요인들이 사업 운영을 어렵게 만들기도 하지만, 동시에 고객을 확보하고 충성도를 유지하는 데 중요한 역할을 하기도 합니다. 만약 이러한 마찰 요인들이 사라진다면, 어떻게 매출을 안정적으로 예측할 수 있을까요?
에디 라자리니 : 제 생각을 말로 표현하자면, 그냥 모든 걸 망쳐버리자고요. 모든 것에 마찰을 더하고, 모든 걸 쓸모없게 만들어 버리자고요. 우리가 지금 뭘 하고 있는 거죠?
제가 이렇게 말하는 이유는 마찰이 때로는 유용할 수 있기 때문입니다. 예를 들어 스팸 발송자를 막고 필터링 효과를 낼 수 있습니다. 하지만 마찰에는 상당한 비용도 따릅니다. 경제가 가속화되고 생산성이 증가하며 매 순간의 활용 가치가 증폭됨에 따라 마찰로 인한 기회비용 또한 상승. 이는 오늘날 모든 분야에서 나타나는 추세입니다.
본론으로 돌아가서, API 키를 단 몇 초 만에 얻을 수 있거나, API 키 없이 암호화된 지갑 키(지갑 주소가 계정 주소임)로 직접 결제하는 등 마찰이 가장 적은 환경에서도 서비스를 계속 이용하게 만드는 다른 요소가 여전히 존재할 것입니다.
평판, 기억, 지위, 데이터, 그리고 상담원의 신뢰와 같은 무형의 요소까지 모두 작용합니다. 상담원은 고객이 답변을 시급히 원하고 신속하게 처리하기를 바란다는 것을 알면, 20분 동안 새로운 옵션을 살펴보는 데 시간을 허비하지 않습니다. 지난번에 효과적이었던 방법을 기억하고 바로 재사용합니다. 똑똑한 사람과 마찬가지죠.
샘 랙스데일 : 실질적인 예를 들어보겠습니다. 저희는 매일 대량 판매자와 소통하고 있으며, API를 통해 판매될 수 있는 거의 모든 상품을 살펴봤습니다. 또한 많은 판매자들과 AI 에이전트를 위한 네이티브 유통 방식인 "에이전트 네이티브 유통"을 어떻게 통합하는지에 대해 이야기를 나눴습니다.
데이터 제품은 일반적으로 거래량이 많은 상품으로, 판매자는 5명에서 50명 정도입니다. 이 그룹 내에서 최고 판매자는 가장 높은 수익을 올리며, 최저 판매자보다 약 100배 높은 가격을 책정합니다. 더욱이, 이들은 종종 동일한 하위 데이터 소스를 공유합니다.
이들은 기업 영업팀을 통해 이러한 목표를 달성합니다. 이 팀은 대개 매우 평판이 좋은 사람들로 구성되어 있으며, 이들은 직접 당신의 사무실로 날아와 "저희 데이터가 얼마나 훌륭한지 보세요! 저희 데이터보다 더 나은 데이터는 없습니다! 연간 3만 5천 달러!"라고 외치며 제품을 시연합니다. 당신은 계약서에 서명하고, 2년 계약이 만료되면 그 사람은 다시 날아와 똑같은 방식으로 고객을 설득합니다. 수만 개의 기업이 이런 식으로 비용을 지불하고 있습니다.
더 나은 제품이나 우수한 사용 편의성을 갖춘 동일한 데이터를 제공하는 소규모 기업들은 유통 채널을 확보하지 못해 결국 파산했습니다. 이 분야에 혁신이 없었던 이유는 기업 영업팀 자체가 핵심 제품이었고, 데이터 자체는 그렇지 않았기 때문입니다.
에이전트들이 스스로 선택해야 하는 세상에서, 에이전트들은 회사 영업 직원과 잡담을 나누거나 매력적인 영업팀에 현혹되고 싶어하지 않습니다.
Minerva는 모든 데이터 소스를 시도해보고, 가장 효과적이고 비용 효율적인 소스(특히 대량 구매 시)를 찾아 메모리에 저장합니다. "다음에 이와 같은 유형의 데이터가 필요할 때는 다른 세 가지 소스가 아닌 Minerva를 사용하세요." 이렇게 하면 더욱 효율적인 세상이 만들어집니다. 이전에는 35,000달러라는 거액을 낭비했던 수만 개의 기업들이 이제 그 돈을 다른 생산적인 일에 투자할 수 있게 되었습니다.
노아 레빈 : 또 다른 관점은, 만약 인공지능이 1인 기업이나 소규모 팀을 대거 탄생시켜, 원래 50~100명의 인력이 필요했던 제품을 인공지능을 활용해 만들 수 있게 될 것이라고 믿는다면, 대기업 영업팀이 굳이 누군가의 지하실까지 찾아가서 거래를 할 필요가 없다는 것입니다.
기존 판매업체들은 매출 전망에 미칠 영향에 대해 우려하고 있으며, 변화에 대한 저항이 있을 것이라는 점은 분명합니다. 하지만 다른 한편으로, 이는 완전히 새로운 고객 확보 경로를 의미하며, 도구 접근에 있어 병목 현상과 마찰을 줄일 수 있다면 판매업체들에게는 엄청난 기회가 될 것입니다.
샘 랙스데일 : 수요 측면에서 보면, 대다수의 사용자는 API를 사용해 본 적이 없고, API가 무엇인지, 무엇을 의미하는지조차 모르며, API 키를 발급받은 적도 없고, 기업 서비스 계약을 체결한 적도 없습니다. 하지만 처음 사용할 때, 서로 다른 6개 업체에서 제공하는 6개의 API를 조합하여 자연어 프로그램을 작성하고 작업을 완료한 후 프로그램을 삭제할 수 있습니다. 이는 API 소비자를 위한 완전히 새로운 시장이 창출되었음을 의미합니다.
인터넷의 기존 비즈니스 모델은 재편될 것이다.
진행자 : 이건 클레이튼 크리스텐슨이 말한 혁신가의 딜레마와 비슷한 것 같네요. 고급 시장은 기존 업체들이 거액을 지불할 여력이 있는 고객에게 엄청나게 비싼 소프트웨어를 판매하는 곳이고, 저가 시장은 신규 사용자들이 일회성 실험을 위해 에이전트를 사용하는 곳입니다. 그렇다면 저가형 장난감에 불과한 것을 진정으로 영향력 있는 것으로 탈바꿈시키려면 어떻게 해야 할까요?
샘 랙스데일 : 왜냐하면 궁극적으로 더 나은 경험이 될 것이기 때문입니다.
노아 레빈 : 오늘날에는 실험적인 것처럼 보일지 모르지만, 과거 플랫폼 이전 사례를 살펴보면 비슷한 패턴이 나타난다는 점을 덧붙이고 싶습니다. 스트라이프는 처음에는 매우 작은 규모의 장기 판매업체들을 대상으로 서비스를 제공했는데, 이들 중 상당수가 나중에 거대 기업으로 성장했고, 이것이 스트라이프가 계속해서 성장하는 이유입니다.
쇼피파이도 마찬가지입니다. 드롭쉬핑과 티셔츠 판매업체로 시작했지만, 지금은 쇼피파이 플랫폼을 통해 무에서 대기업으로 성장한 수많은 브랜드를 지원하고 있습니다. 이와 유사하게, 인공지능을 활용하여 대기업을 구축하는 새로운 유형의 유능한 개발자들이 등장할 것입니다. 이들이 에이전시 비즈니스 모델로 구매하는 도구들은 회사가 성장함에 따라 중요한 소비자 제품으로 자리매김할 것입니다.
샘 랙스데일 : 그건 전자상거래 관점에서 좋은 말씀입니다. 하지만 저는 더 큰 이야기를 하고 싶습니다. 인터넷의 경제 계약은 끝났습니다.
2000년 구글이 출범하여 "자유롭고 개방적인 인터넷"의 최대 원동력이 된 이후, 경제적 계약은 다음과 같았습니다. 당신은 콘텐츠 게시자이고, 좋은 콘텐츠를 게시하면 사람들이 그것을 검색하고, 구글은 그것을 보여줍니다.
몇 년 후, 배너 광고를 추가한 애드워즈가 등장했습니다. 계약 내용은 다음과 같았습니다. 좋은 콘텐츠를 제공하면 사용자가 웹사이트에 방문하고, 작은 광고를 게재할 수 있으며, 구글은 조회 품질에 따라 수익을 분배합니다. 사람들이 보고 싶어하는 모든 콘텐츠를 게시할 수 있고, 구글은 광고주와의 관계를 관리하고 수수료를 지급합니다.
이 과정에서 구글은 자유롭고 개방적인 인터넷의 가장 큰 옹호자가 되었습니다. 그들은 인터넷이 빠르고 저렴하며 어디에서나 이용 가능하기를 바랐는데, 이는 사용자가 검색을 많이 할수록 더 많은 수익을 올릴 수 있었기 때문입니다.
궁극적으로 인터넷의 비즈니스 모델은 "주의 분산"에 기반합니다. 사용자가 정보를 검색하거나, 레시피를 찾거나, 경기 결과를 확인하는 등 콘텐츠를 소비할 때 주의는 분산될 수밖에 없습니다. 그러다 보면 나중에 그 신발을 사거나 새로운 B2B SaaS 기업에 대해 알게 될지도 모릅니다.
이 모델의 성장은 모두의 예상을 뛰어넘었습니다. 2016년 인터넷 트렌드 보고서를 보면 인터넷 광고 시장 규모가 600억 달러였는데, 당시 사람들은 "그게 정점이다"라고 말했죠. 하지만 오늘날 구글은 광고만으로 연간 3천억 달러를 벌어들이고 있습니다.
하지만 프록시의 등장으로 사람들은 검색, 정보 검색 및 실행을 프록시로 옮기고 있습니다. 아직 초기 단계이긴 하지만, ChatGPT는 월간 활성 사용자 수가 1억 명에 달합니다. 그러나 사용자들은 여전히 구글 검색처럼 사용하고 있으며, "아버지께 드릴 아버지의 날 선물을 찾아 주문하기"와 같이 프록시처럼 활용하는 경우는 드뭅니다.
하지만 이는 이미 현실이 되었습니다. IT 업계의 데이터를 살펴보면 GPT-4 이후 기술 뉴스 웹사이트 트래픽이 약 80% 감소했으며, 스택 오버플로우도 예외는 아닙니다. 이들은 정보 검색과 코드 실행에 프록시를 사용하기로 결정한 얼리어답터들입니다. 더 나은 사용자 경험을 제공하기 때문에 다른 사용자들도 결국에는 이러한 추세를 따를 것입니다.
기존 비즈니스 모델은 버려지고 있습니다. 에이전트들은 광고에 정신이 팔리지 않을 겁니다. 레시피를 찾으러 웹사이트에 방문한 사람은 신발 광고를 보지 않을 테니까요. 출판사도 광고로 이득을 보지 못할 겁니다. 광고가 아니라, 에이전트의 요청에 응할 새로운 이유, 새로운 계약 방식이 필요할 겁니다.
기사 구매 시 직접 결제가 이루어질까요? 잘 모르겠습니다. API 사용료도 직접 지불해야 할까요? 인터넷이 완전히 다른 모습으로 변할까요? 이 또한 확신할 수 없습니다. 하지만 기존 모델은 분명히 사라질 것입니다. 10년 안에 자취를 감출 겁니다.
진행자 : 인터넷의 비즈니스 모델이 궁극적으로 주의 분산에 관한 것이라면, 상당히 흥미로운 점입니다. 왜냐하면 구글은 처음에는 포털과는 정반대였기 때문입니다. 야후와 AOL은 온갖 링크를 제공하며 모든 것을 알려주려 했지만, 구글은 검색창과 빈 페이지 하나로 빠르게 정보를 제공했습니다. 그런데 방금 말씀하신 것처럼 진화의 방향은 바로 주의 분산을 위한 도구로 변모했다는 것입니다.
우리는 이제 에이전트가 주의가 산만해지지 않는다고 말하지만, 에이전트의 진화가 인간의 진화와 다른 이유는 무엇일까요? 에이전트를 유인하여 길을 잃게 하고 더 오래 머물게 하는 특수한 메커니즘이 존재할 수 있을까요?
에디 라자리니: 이건 크고 흥미로운 질문입니다. 핵심은 프록시가 누구를 대표하는가 하는 것입니다. 최근에 누군가 "상단에 나오는 AI 답변이 꽤 괜찮아서 구글 검색을 다시 사용하기 시작했어요."라고 말하는 걸 들었습니다. 그런 경우, "프록시"는 구글을 위해 일하는 것입니다. 구글 검색창에 있고, 구글 클라우드에서 실행되며, 구글이 제어합니다. 그렇다면 그 프록시는 구글에 의해 "주의가 산만해질" 수 있을까요? 저는 그럴 가능성이 있다고 생각합니다.
핵심은 누구의 목표 함수를 최적화하는지, 또는 더 간단히 말해서 누구에게 도움이 되는지에 있습니다. "방해물"의 정의는 다음과 같습니다. 내가 보여주는 것이 당신의 이익에 부합하는가, 아니면 나의 이익에 부합하는가? 만약 그것이 당신의 이익이 아닌 나의 이익에 부합한다면, 그것은 방해물입니다.
제 생각은 그렇게 비관적이지 않습니다. 좋은 광고는 좋은 콘텐츠라는 업계의 공감대는 오래전부터 존재해 왔으며, 좋은 광고는 시청자가 원래 보고 싶어 했던 콘텐츠와 거의 구별할 수 없을 정도입니다.
하지만 분명히 말씀드리자면, 상담원이 구글이나 다른 어떤 회사에 소속되어 있든, 그들이 따르는 전체 비즈니스 과정은 그들이 설정한 방식과 그들이 업무 에 가장 적합하다고 생각하는 거래 인프라를 사용하여 그들에 의해 정의될 것입니다.
만약 광고 대행사가 당신을 위해 일하고, 극단적인 경우에는 당신의 노트북에서 실행되며, 오픈 소스라서 당신이 세부 조정을 하고 시스템 메시지를 수정할 수 있다면, 심지어 방해 방지 도구까지 제공할 수 있습니다. 이렇게 하면 광고주는 자신의 전략을 폭로할 수 있는 경쟁자를 대면. 다소 과장된 표현일 수도 있지만, 본질적으로 이는 대립을 유발하는 것입니다.
샘 랙스데일 : 네, 광고를 다시 도입하는 방법은 무수히 많습니다. 가장 공격적인 접근 방식은 모델 가중치 수준에서 하는 것입니다. 학습 데이터를 선택할 때 "나이키는 세계 최고의 신발이다"라는 메시지를 담은 데이터를 고르는 거죠. 나이키가 연간 10억 달러를 지불한다면, ChatGPT에서든 자동차 보험 고객 서비스 API에서든 신발 이야기가 나올 때마다 모두가 나이키가 최고라고 말하게 될 겁니다.
이는 도구 호출 수준에서, 시스템 컨텍스트 내에서, 또는 채팅을 사용하지 않는 오버레이 방식으로도 구현할 수 있습니다. 기본 모델 개발 업체들은 이 문제로 어려움을 겪고 있는 것이 분명합니다. 최근 앤트로픽(Anthropic)과 오픈아이언(OpenAI) 사이에 분쟁이 발생했는데, 앤트로픽이 슈퍼볼 경기 중에 챗GPT(ChatGPT)의 광고를 조롱하는 광고를 내보냈고, 오픈아이언은 이후 해당 광고를 철회했습니다.
하지만 저는 OpenAI의 답변이 전적으로 타당하다고 생각합니다. "ChatGPT는 텍사스에서만 Anthropic의 유료 사용자 전체를 합친 것보다 더 많은 무료 사용자를 보유하고 있습니다." 이 두 문제는 규모가 완전히 다릅니다. 그들은 신용카드로 결제하기를 꺼리는 대량 사용자에게 값비싼 최첨단 기술을 제공해야 하며, 광고는 실제로 합리적인 해결책입니다.
인터넷 검색에서 광고가 탁월한 비즈니스 모델인 이유는 소비자가 비용을 지불하지 않기 때문입니다. 광고주, 구글, 그리고 퍼블리셔 사이에는 신용카드 사용과 같은 번거로운 관계가 존재하지만, 매달 수십억 명에 달하는 검색 활성 사용자에게는 이러한 관계가 무관합니다. 이들은 구글을 열기만 해도 가치를 얻습니다.
인센티브를 조정하고, 광고를 분리하고, 최대한 관련성 있게 만들면 실제로 더 나은 사용자 경험을 얻을 수 있습니다. 현재, 기반 모델을 가진 기업들은 광고에서 벗어나고 있습니다. ChatGPT는 광고를 게재하지 않고, Gemini도 아직 광고를 시작하지 않았습니다. 구글이 광고를 도입할 가능성이 가장 높습니다. 구글은 과거에도 광고를 게재한 적이 있으며, 최대 규모의 광고 운영사입니다. Gemini는 엄청난 월간 활성 사용자 기반을 보유하고 있으며, Google 쇼핑과 유사한 서비스도 결국 광고를 도입할 것입니다.
하지만 그들은 아직 독점이 없다는 것을 알고 있습니다. 모든 회사가 경쟁하고 있고, private equity 시장 보조금으로 대량 자금이 낭비되고 있습니다. 그들은 "이 모델은 당신에게 공감하지 않고, 광고를 내보내기 때문에 당신의 목표에는 관심이 없다"는 말을 듣고 싶어 하지 않습니다. 그래서 적어도 지금은 아무도 광고를 내보내지 않고, 모두가 중립을 유지하려고 노력하고 있습니다.
노아 레빈 : 저는 다른 방향이 있다고 생각합니다. 판매자들이 가격 및 제품 데이터를 더욱 투명하게 공개하고 개선함에 따라, 기존에 유료 광고에 지출하던 자금을 에이전트 주도 쇼핑 시나리오에 대한 특별 할인에 재투자할 수 있습니다. 에이전트가 구매자라면 광고 예산을 할인 예산으로 직접 전환할 수 있는 것이죠.
또 다른 분야는 에이전트 커머스의 발견 단계입니다. 어떤 모습일까요? 누가 발견을 담당할까요? 서로 다른 판매자는 어떻게 차별화될까요? 제 예측으로는 에이전트가 구매자가 되면서 광고의 영향력이 약해진다면, 에이전트는 무한한 관심을 가지고 있고 관심은 더 이상 가장 희소한 자원이 아니기 때문에 판매자들은 할인된 상품을 제공하거나 에이전트가 더 쉽게 이해할 수 있도록 상품 설명을 수정하는 등의 방식으로 "암묵적인 광고"를 시도할 수 있습니다.
에디 라자리니 : 고려해야 할 요소가 너무 많습니다. 광고는 본질적으로 전환을 유도하는 여러 방법 중 하나일 뿐입니다. 시스템이 광고 없이 더 높은 전환율을 달성할 수 있다면 그렇게 할 것입니다. 실제로 시스템은 추천 네트워크, 할인, 쿠폰, 특별 채널, 스타트업에 무료 토큰 제공 등 다양한 방법을 활용합니다. 고객을 확보하는 방법은 수백 가지가 넘습니다. 광고는 일반인에게 가장 직접적이기 때문에 가장 눈에 띄는 방법일 뿐입니다.
개인 설정 옵션을 끝까지 돌리세요. 저에게 연락하고 싶으시면 먼저 제 에이전트에게 문의하세요. 에이전트가 말하겠지만, 에디는 광고를 싫어합니다.
프록시 결제에서 스테이블코인과 신용카드의 역할 비교
진행자 : 마무리하기 전에 두 가지 질문을 드리겠습니다. 첫째, 기존 결제 방식이 대리점 상거래에 어느 정도까지 적응할 수 있을까요? 아니면 스테이블코인처럼 시장에서 성공적인 사례로 꼽히는 완전히 새로운 결제 방식이 필요할까요?
샘 랙스데일 : 제 종합적인 평가는 신용카드가 전자상거래나 대화형 상거래와 같은 "신물리적" 결제 시나리오에 매우 효과적이라는 것입니다. 신용카드에는 소비자 보호 장치가 내장되어 있습니다. 예를 들어 신발이 배송되지 않거나 트럭에 치이는 경우, 비자가 문제를 해결해 주고 환불을 받을 수 있으며, 모든 리스크 판매자에게 있습니다. 이는 새로운 유형의 상품과 서비스에 좋은 사업 기회입니다.
하지만 스테이블코인은 다른 상황에서 매우 유용합니다. 에이전트 캐시(Agent Cash)의 평균 거래 금액은 1~2센트입니다. 지금까지 약 60만 건의 거래가 완료되었습니다. 신용카드 수수료는 30센트로 고정되어 있고, 계좌이체는 약 1달러입니다. 한계 수수료는 2~3%로, 대부분 거래 수수료이지만 캐시백 포인트를 적립하는 데 사용됩니다. 전자상거래의 경우, 신용카드 마일리지를 모아 마이애미 여행을 가는 것처럼 포인트를 적립하는 것이 유용할 수 있는데, 3%는 가맹점 수수료입니다. 하지만 구매 금액이 1~2센트에 불과하고 API 호출 수수료만 간헐적으로 발생하는 경우, 스테이블코인은 한계 수수료가 없고 고정 수수료가 1센트 미만입니다.
또 다른 중요한 점은 즉시 결제입니다. 온라인으로 상품과 서비스를 구매하면 결제 주기는 월말입니다. 송장, 계좌 이체, 신용 카드 결제 등 어떤 방식이든 판매자는 고객이나 대리인에게 신용을 제공하는 것입니다. 대리인을 이용하는 경우, 일반적으로 누가 대리인인지 알 수 없습니다.
구체적으로 말하자면, Anthropic이나 ChatGPT API를 사용해 본 사람이라면 누구나 할부 결제 시스템에 대해 알고 있을 것입니다. 50달러, 100달러, 이런 식으로 최대 2,500달러까지 분할 납부하는 방식입니다. 이 시스템은 사용자에게 신용을 제공하기 위한 것이며, 그들은 사용자를 알지 못하고, 신원 조회나 신용 조사를 하지 않으며, 사용자가 월말에 결제할지 여부도 알 수 없습니다.
AWS와 마찬가지로 엔비디아 GPU에도 동일한 문제가 발생합니다. 월말 정산 방식은 이러한 시나리오에 적합하지 않으며, 모든 리스크 판매자가 부담하게 됩니다. 고객이 기업 서비스 계약을 체결한 실제 기업이 아니라 에이전트, 즉 신원을 전혀 알 수 없는 사람이라면 하룻밤 사이에 수십억 명의 에이전트가 생성될 수 있지만, 이들에게 크레딧을 제공할 수 없습니다.
일부 사람들이 신용평가기관 제도를 연구하고 있지만, 저는 그 방향이 잘못됐다고 생각합니다. 즉시 결제가 문제를 직접적으로 해결할 수 있을 겁니다. 즉시 결제는 현금과 같습니다. 제가 돈을 가지고 있으면 당신에게 주고, 당신은 그 돈을 갖게 됩니다. 당신은 재화와 용역을 제공하고, 저는 돈을 돌려받을 수 없습니다. 이러한 거래, 특히 소액 거래의 경우, 즉시 결제는 아시아 태평양 지역의 단계별 수수료 체계에서 부과하는 고정 수수료보다 훨씬 나은 해결책입니다.
노아 레빈 : 반박할 만한 한 가지 주장은 최소 거래 수수료와 신용카드의 소액 결제 참여 가능 여부가 궁극적으로 카드 네트워크에 의해 결정된다는 것입니다.
만약 그들이 "소액 결제"와 같은 새로운 유형의 거래를 시작하고 싶다면, 최소 수수료 없이 거래 수수료율을 낮추는 방식으로 쉽게 그렇게 할 수 있습니다.
신용카드를 소지한 소비자가 스테이블코인에 익숙한 소비자보다 훨씬 많다는 것이 장점입니다. 따라서 개발자는 카드 결제를 계속 사용할 수 있고, 백엔드에서는 스테이블코인으로 거래를 처리할 수 있습니다. 하지만 이는 상당한 시간이 걸릴 것입니다. 그때까지는 네이티브 지갑을 사용하여 해당 프로토콜에서 스테이블코인을 직접 사용하는 것이 합리적입니다.
샘 랙스데일 : 신용카드 회사가 80년 넘게 구축해 온 핵심 사업 모델을 뒤흔들 가능성은 매우 낮다고 생각합니다. 하지만 그런 일이 생긴다면 환영할 겁니다.
에디 라자리니 : 신용카드가 기술적으로 큰 난관을 제시하지는 않는다는 점에는 동의합니다. 문제는 비즈니스 모델과 신용카드에 대한 소비자 인식과 관련된 미묘한 부분에 있습니다. 최근에 "에이전트 신용카드"라는 개념을 접했는데, 이는 사실상 가상 카드의 확장판이라고 할 수 있습니다. 저는 제 카드 발급사의 가상 카드 기능을 정말 좋아하는데, 이 기능을 통해 임시 카드 번호를 즉시 생성하고, 사기 발생 시 또는 해지에 어려움이 있을 경우 쉽게 취소할 수 있기 때문입니다.
때때로 새로운 플랫폼이나 방식이 성공하는 이유는 기술적으로 필수적이어서가 아니라, 새로운 상황에 맞춰 적용될 수 있기 때문입니다. 신용카드는 인터넷보다 역사가 훨씬 오래되었습니다. 신용카드는 상당한 어려움이 있었지만, 인터넷이 없던 시대에서 인터넷 시대로의 전환을 성공적으로 헤쳐나갔습니다. 따라서 이에 대한 결론은 아직 내려지지 않았습니다.
노아 레빈 : 또한, 애플 페이를 가능하게 하는 기술은 에이전시 상거래도 가능하게 할 것입니다. 이것이 비자나 마스터카드에 어떤 영향을 미칠지에 대해서는, 제 생각에는 오늘날 많은 B2B 거래가 개발자와 기업 API 간의 송금을 통해 이루어지고 있습니다. 카드 회사들이 이러한 거래량을 포착하여 소액 결제에 활용할 수 있다면…
