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기계가 인간을 앞지를 때: AI 에이전트가 이미 암호화폐 거래량을 장악하고 있습니다

· 약 9 분
Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

2026년 1월, 조용한 이정표가 세워졌습니다. 이제 AI 기반 트레이딩 봇이 암호화폐 거래량의 58 % 를 차지하며, AI 에이전트는 예측 시장 활동의 30 % 이상을 기여하고 있습니다.

질문은 더 이상 자율적인 경제 참여자가 인간의 거래량을 추월할 것인지가 아닙니다. 문제는 그 완전한 전환이 언제 일어날 것인지, 그리고 그 다음에 무엇이 올 것인지입니다.

수치는 극명한 이야기를 들려줍니다. 암호화폐 트레이딩 봇 시장은 2025년에 474.3억 달러에 도달했으며, 2026년에는 540.7억 달러에 이를 것으로 예상되며, 2035년까지 2,001억 달러를 향해 가속화되고 있습니다.

한편, 예측 시장은 주간 59억 달러의 거래량을 처리하고 있으며, 파이퍼 샌들러 (Piper Sandler) 는 올해 명목 가치 2,225억 달러에 달하는 4,450억 건의 계약을 전망하고 있습니다.

이러한 수치 뒤에는 근본적인 변화가 있습니다. 인간이 아닌 소프트웨어가 온체인 경제 활동의 주요 동력이 되고 있습니다.

자율 DeFi 에이전트의 부상​

2020-2022년의 단순한 차익 거래 봇과 달리, 오늘날의 AI 에이전트는 기관 트레이딩 데스크에 필적하는 정교한 전략을 실행합니다.

현대의 DeFAI (Decentralized Finance AI) 시스템은 Aave, Morpho, Compound, Moonwell과 같은 프로토콜 전반에서 자율적으로 작동하며, 한때 분석가 팀이 필요했던 작업들을 수행합니다.

포트폴리오 리밸런싱: 에이전트는 유동성 깊이, 담보 건전성, 펀딩 비율 및 크로스 체인 조건을 동시에 평가합니다. 전통적인 ETF의 주간 또는 월간 주기 대신 하루에도 여러 번 리밸런싱을 수행합니다. ARMA와 같은 플랫폼은 인간의 개입 없이 가장 높은 수익률을 내는 풀에 자금을 지속적으로 재배분합니다.

보상 자동 복리: Beefy, Yearn, Convex와 같은 프로토콜은 이자 농사 보상을 수확하여 동일한 포지션에 재투자하는 자동 복리 볼트 (vault) 를 개척했습니다. Yearn의 yVaults는 수동 청구 및 재스테이킹 주기를 완전히 제거하여 알고리즘 효율성을 통해 복리 수익을 극대화했습니다.

청산 전략: 자율 에이전트는 담보 비율을 24시간 내내 모니터링하여 청산 이벤트를 방지하기 위해 포지션을 자동으로 관리합니다. Fetch.ai 에이전트는 유동성 풀을 관리하고 복잡한 거래 전략을 실행하며, 일부는 더 나은 수익률이 발생할 때마다 풀 간에 USDT를 이체하여 연간 50-80 % 의 수익을 올리고 있습니다.

실시간 리스크 관리: AI 에이전트는 온체인 유동성, 펀딩 비율, 오라클 가격 피드, 가스 비용 등 여러 신호를 분석하고 사전 정의된 정책 제약 내에서 동적으로 행동을 조정합니다. 이러한 실시간 적응은 인간 트레이더가 대규모로 복제하는 것이 불가능합니다.

이러한 기능을 지원하는 인프라는 빠르게 성숙해졌습니다. 코인베이스 (Coinbase) 의 x402 프로토콜은 누적 5,000만 달러 이상의 에이전트 기반 결제를 처리했습니다. Pionex와 같은 플랫폼은 월간 600억 달러의 거래량을 처리하며, Hummingbot은 보고된 거래량 중 52억 달러 이상을 지원합니다.

AI 에이전트가 인간 트레이더를 압도하는 이유​

폴리마켓 (Polymarket) 에서 진행된 17일간의 실시간 거래 실험에서, 주요 LLM을 기반으로 구축된 AI 에이전트들이 그 우위를 증명했습니다. Anthropic의 Claude를 기반으로 하는 Kassandra는 29 % 의 수익률을 기록하며 구글의 Gemini와 OpenAI의 GPT 기반 에이전트 모두를 앞질렀습니다.

이러한 우위는 인간이 따라올 수 없는 능력에서 비롯됩니다.

  • 15분 차익 거래 윈도우: 에이전트는 인간이 기회를 분석하는 것보다 빠르게 플랫폼 간의 가격 차이를 이용합니다.
  • 다중 소스 데이터 통합: 학술 논문, 뉴스 피드, 소셜 감정 및 온체인 지표를 동시에 스캔하여 수초 만에 구조화된 연구 신호를 생성합니다.
  • 감정 없는 실행: FOMO나 패닉 셀링에 취약한 인간 트레이더와 달리, 에이전트는 시장 변동성에 관계없이 사전 정의된 전략을 실행합니다.
  • 24/7 가동: 시장은 결코 잠들지 않으며, 여러 시간대에 걸쳐 포지션을 모니터링하는 AI 에이전트도 마찬가지입니다.

그 결과는 어떨까요? 현재 글로벌 암호화폐 거래량의 약 70 % 가 알고리즘 방식이며, 기관용 봇이 대다수를 차지하고 있습니다. BingX와 같은 플랫폼은 6억 7,000만 달러 이상의 선물 그리드 (Futures Grid) 봇 할당량을 처리하고 있으며, Coinrule은 20억 달러 이상의 사용자 거래를 촉진했습니다.

완전한 자율성을 가로막는 인프라 격차​

이러한 발전에도 불구하고, 중요한 인프라 격차로 인해 AI 에이전트가 완전한 자율성을 달성하는 데 제약이 있습니다.

2026년의 연구는 세 가지 주요 병목 현상을 식별합니다.

1. 인터페이스 레이어의 부재​

현재의 에이전트 아키텍처는 "두뇌" (LLM) 와 "손" (트랜잭션 실행기) 을 분리하고 있지만, 그 사이의 연결은 여전히 취약합니다. 최적의 스택은 다음을 포함합니다.

  • 로직 레이어: GPT-4o 또는 Claude와 같은 LLM이 작업을 분석하고 결정을 생성합니다.
  • 툴링 레이어: LangChain 또는 Coinbase AgentKit과 같은 프레임워크가 지침을 블록체인 트랜잭션으로 변환합니다.
  • 결제 레이어: 엄격한 권한 제어가 있는 Gnosis Safe와 같은 강화된 지갑입니다.

문제는 무엇일까요? 이러한 레이어에 표준화된 API가 부족하여 개발자가 각 프로토콜에 대해 맞춤형 통합을 구축해야 한다는 점입니다.

신뢰가 필요 없는 AI 에이전트 조정을 위한 신흥 표준인 ERC-8004는 이를 해결하는 것을 목표로 하지만 아직 도입 초기 단계에 있습니다.

2. 검증 가능한 정책 집행​

자율적인 지갑 접근 권한을 가진 AI 에이전트가 자금을 모두 소진하거나 의도치 않은 거래를 실행하지 않도록 어떻게 보장할 수 있을까요?

현재의 솔루션은 온체인 규칙을 통해 에이전트의 권한을 제한하는 Zodiac 모듈이 포함된 Safe (Gnosis) 지갑에 의존하고 있습니다. 그러나 복잡한 다단계 전략(예: "수익률 차이가 2% 를 초과하고 가스비가 20 gwei 미만인 경우에만 리밸런싱 수행")을 집행하려면 대부분의 프로토콜에 부족한 정교한 스마트 컨트랙트 로직이 필요합니다.

에이전트의 의사 결정에 대한 암호학적 검증이 없다면, 사용자는 AI의 프로그래밍을 신뢰해야만 합니다. 이는 무신뢰 금융(trustless finance)에서 용납할 수 없는 타협입니다.

3. 확장성 및 자본 제약​

AI 에이전트는 여러 체인에서 동시에 트랜잭션을 실행하기 위해 신뢰할 수 있고 지연 시간이 낮은 RPC 접근이 필요합니다. 더 많은 에이전트가 블록 공간을 점유하기 위해 경쟁함에 따라 가스비가 급증하고 실행 지연이 증가합니다.

Fetch.ai 및 ASI Alliance와 같은 프로젝트는 하이브리드 모델을 탐색하고 있습니다. 즉, AI 에이전트는 블록체인 기반의 신원 및 결제 레일을 사용하면서 고성능 오프체인 컴퓨팅에서 실행되고, 그 결과는 온체인에서 암호학적으로 검증하는 방식입니다.

자본 또한 제약 요소입니다. 2025년에 282개의 크립토 × AI 프로젝트가 자금을 지원받았지만, 인프라가 성숙해지지 않는다면 확장성 격차와 규제 불확실성으로 인해 크립토 AI는 틈새 사용 사례에 머물 위험이 있습니다.

에이전트가 거래량의 대부분을 차지하면 어떤 일이 벌어질까?​

분석가들은 자율 에이전트 경제가 2030년까지 30조 달러에 달할 것으로 전망합니다.

이러한 궤적이 유지된다면 몇 가지 변화가 불가피해집니다:

유동성 파편화: 인간 트레이더는 특정 프로토콜이나 전략에 집중하는 반면, AI 에이전트는 고빈도 매매(HFT)와 차익 거래를 지배할 수 있습니다. 이는 서로 다른 유동성 특성을 가진 2계층 시장을 형성할 수 있습니다.

프로토콜 설계의 진화: DeFi 프로토콜은 인간의 UX가 아닌 에이전트와의 상호작용에 최적화될 것입니다. 프로그래밍 가능한 지출 한도, 정책 집행 지갑, 기계가 읽을 수 있는 문서와 같은 "에이전트 네이티브" 기능을 기대할 수 있습니다.

규제 압박: 에이전트가 수십억 달러의 자율 거래를 실행함에 따라 규제 당국은 책임을 요구할 것입니다. AI 에이전트가 시장 조작 신호를 발생시켰을 때 누가 책임을 져야 할까요? 개발자일까요? 이를 배포한 사용자일까요? 아니면 LLM 제공자일까요?

시장 효율성의 역설: 모든 에이전트가 동일한 신호(최고 수익률, 최저 슬리피지)에 최적화된다면, 군집 행동으로 인해 시장은 오히려 덜 효율적이 될 수 있습니다. 2026년 동기화된 알고리즘 매도로 인해 발생한 플래시 크래시(flash crashes)는 이러한 위험을 잘 보여줍니다.

앞으로의 방향: 에이전트 우선 인프라​

블록체인 개발의 다음 단계는 에이전트 우선 인프라를 우선시해야 합니다:

  • 표준화된 에이전트 지갑: Base를 위한 Coinbase AgentKit이나 Solana Agent Kit과 같은 프레임워크가 크로스 체인 호환성을 갖추고 보편화되어야 합니다.
  • 무신뢰 실행 레이어: 정산 전 에이전트의 결정을 검증하기 위해 영지식 증명(ZKP) 또는 신뢰 실행 환경(TEE)이 도입되어야 합니다.
  • 에이전트 레지스트리: 24,000개 이상의 에이전트가 검증 프로토콜을 통해 등록되었습니다. 탈중앙화 레지스트리는 평판 시스템을 통해 사용자가 신뢰할 수 있는 에이전트를 식별하고 악의적인 에이전트를 차단하는 데 도움이 될 수 있습니다.
  • RPC 인프라: 노드 제공업체는 대규모의 멀티 체인 에이전트 실행을 위해 100ms 미만의 지연 시간을 제공해야 합니다.

인프라 격차는 좁혀지고 있습니다. ElizaOS와 Virtuals Protocol은 "지능(LLMs)", 메모리 시스템 및 자체 지갑을 갖춘 자율 AI 에이전트를 구축하기 위한 선도적인 프레임워크로 부상했습니다.

이러한 도구들이 성숙해짐에 따라 인간과 에이전트 거래 사이의 구분은 완전히 모호해질 것입니다.

결론: 자율 경제는 이미 도래했다​

"언제 AI 에이전트가 인간의 거래량을 추월할 것인가?"라는 질문은 핵심을 놓치고 있습니다. 많은 시장에서 이미 추월했기 때문입니다. 진짜 질문은 소프트웨어가 대부분의 금융 의사 결정을 실행하는 경제에서 인간과 에이전트가 어떻게 공존할 것인가입니다.

트레이더에게 이는 실행 속도가 아니라 전략과 리스크 관리에서 경쟁해야 함을 의미합니다.

개발자에게는 자율적인 행위자를 주요 사용자로 가정하는 에이전트 네이티브 프로토콜을 구축해야 함을 의미합니다.

규제 당국에게는 인간의 의사 결정을 위해 설계된 책임 프레임워크를 재고해야 함을 의미합니다.

자율 경제는 다가오고 있는 것이 아닙니다. 그것은 바로 지금 작동하고 있으며, 대부분의 참여자가 인지하지 못하는 사이에 수십억 달러의 트랜잭션을 처리하고 있습니다.

기계는 단순히 도착한 것이 아니라, 이미 판을 주도하고 있습니다.

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