AI 에이전트, 현재 DeFi 거래량의 19% 차지 — 하지만 트레이딩 실적은 여전히 인간에게 5배 뒤쳐져
AI 에이전트는 현재 모든 디파이(DeFi) 거래의 약 5분의 1을 발생시키고 있습니다. 하지만 실제 의사 결정이 필요한 모든 경쟁에서 인간 재량 트레이더에게 5배 차이로 뒤처지고 있습니다. 에이전트가 이미 장악하고 있는 통로의 점유율과 지속적으로 창출하지 못하는 '알파' 사이의 불편한 간극은 암호화폐 "에이전틱 경제(agentic economy)" 논쟁에서 가장 중요한 데이터 포인트입니다. 이 데이터는 이달 초 DWF Ventures의 리서치 보고서를 통해 공개되었으며, 지난 1년간의 마케팅 공세를 조용히 무색하게 만들었습니다.
코인베이스(Coinbase) CEO 브라이언 암스트롱은 지난 분기 내내 에이전틱 경제가 인간 경제를 추월할 것이라고 주장해 왔습니다. 그의 회사는 이미 48만 명의 에이전트를 통해 1억 6,500만 건의 거래와 5,000만 달러의 거래량을 처리한 AI 에이전트 앱 스토어인 Agentic.market을 출시했습니다. 이 가설의 핵심은 기계가 은행 계좌를 개설할 수 없기 때문에 스테이블코인을 통해 서로 거래하게 될 것이라는 점입니다. 표면적으로 이 수치는 거부할 수 없을 만큼 매력적입니다.
하지만 DWF 데이터는 우리가 파이프라인의 물량(volume)을 성능(performance)으로 오해하고 있음을 시사합니다. 이러한 구분은 2026년에 인프라 지출, 감사 집중도 또는 자본을 어디에 할당할지 결정해야 하는 누구에게나 매우 중요합니다.
19%라는 헤드라인 뒤에 숨겨진 세 가지 비즈니스
Decrypt의 헤드라인이 "AI 에이전트가 이미 디파이의 5분의 1을 운영하고 있다"고 할 때, 그 19%에는 실제로 무엇이 포함되어 있을까요?
PANews의 동일 보고서 보도에 의해 확인된 DWF의 자체 분석에 따르면, 에이전트 활동은 세 가지 매우 다른 범주로 분류됩니다:
- 좁은 범위의 추출형 봇 (Narrow extractive bots) — MEV 탐색기, 샌드위치 공격자, 청산 트리거, DEX 간 차익거래자. 이들은 기껏해야 LLM이 결합된 수준의 결정론적 프로그램이며, 대부분 "에이전트"라는 명칭이 붙기 몇 년 전부터 존재해 왔습니다.
- 구조화된 최적화 도구 (Structured optimizers) — Giza의 ARMA와 같은 스테이블코인 수익률 라우터가 대표적입니다. ARMA는 102,000건의 거래를 통해 3,200만 달러의 사용자 자산을 자율적으로 관리했으며, 금리가 갈라질 때 Aave, Morpho, Pendle 사이에서 자금을 이동시키는 리밸런서 역할을 합니다. 이들은 실제로 LLM 추론을 사용하지만, 매우 좁은 가드레일 내에서만 작동합니다.
- 개방형 트레이딩 에이전트 (Open-ended trading agents) — 대중의 관심을 끄는 자율 트레이더로, 심리를 읽고 서사(narrative)를 평가하며 방향성 베팅을 합니다. 이것이 19% 중 가장 작은 비중을 차지하며, 동시에 가장 큰 손실을 보고 있는 부분입니다.
이러한 혼재가 중요한 이유는 각 범주마다 요구 사항, 실패 모드, 인프라 풋프린트가 다르기 때문입니다. 이 세 가지를 모두 "AI 에이전트"로 집계하는 것은 크론 작업(cron jobs), ETL 파이프라인, 수석 포트폴리오 매니저를 모두 "자동화된 의사 결정자"로 묶는 것과 비슷합니다. 기술적으로는 맞을지 모르나, 운영상으로는 아무런 의미가 없습니다.
에이전트가 승리하는 곳: 수익률 최적화
에이전트의 가장 확실한 승리는 문제가 명확하게 정의되어 있고 최적화 범위가 제한적인 영역에서 발생하고 있습니다.
KuCoin이 요약한 DWF 보고서에 따르면, 수익률 최적화 에이전트는 일부 그룹에서 연 환산 수익률 9% 이상을 기록하고 있으며, Giza의 ARMA는 USDC에서 15%를 달성했습니다 (일부 토큰 인센티브 효과가 있지만 여전히 높은 수치입니다). 왜 그럴까요? 이 작업은 다음으로 단순화되기 때문입니다: N개의 대출 시장 스캔, 가스비 및 슬리피지 차감 후 순 APY 계산, 델타가 임계값을 초과할 때 리밸런싱. 여기에는 서사(narrative)도 없고 체제 변화도 없습니다. 오직 숫자만 존재하며, 그 숫자를 최적화하는 에이전트가 승리합니다.
동일한 논리가 MEV 포착, 스테이블코인 라우팅, 베이시스 거래(basis trades)에도 적용됩니다. 이러한 문제는 초 단위 미만의 반응 지연 시간, 감정 없는 손절, 24/7 실행을 요구하며, 이는 인간이 선천적으로 취약하고 기계가 최적화된 세 가지 요소입니다. 이러한 니치 시장에서의 19% 점유율은 거품이 아닙니다. 이는 인간이 다시 되찾기 어려운 실질적인 효율성 이득입니다.
Coinbase의 Agentic.market 데이터도 같은 패턴을 강화합니다. x402를 통해 처리된 1억 6,500만 건의 거래 중 지배적인 범주는 추론, 데이터 액세스 및 인프라 호출이었습니다. 즉, 제한적이고 반복 가능하며 기계 친화적인 작업들입니다. 에이전트는 기계로서의 역할에 충실할 때 뛰어난 성능을 보입니다.
에이전트가 패배하는 곳: 판단이 필요한 모든 영역
5 대 1의 격차는 작업 범위가 넓어지는 순간 나타납니다.
DWF는 상위 인간 재량 트레이더가 위험 조정 수익률에서 상위 자율 에이전트를 5배 이상 앞지른 tradexyz 주식 거래 대회를 언급합니다. 보고서의 저자들은 그 이유를 직설적으로 설명합니다: "그들이 부족한 부분은 맥락적 추론, 서사 인식, 비구조화된 정보의 가치 평가가 필요한 개방형 트레이딩입니다."
저조한 성과의 원인을 분석하면 세 가지 패턴이 나타납니다:
- 슬리피지를 고려하지 않은 과잉 거래. 에이전트에게는 기회가 올 때까지 기다리는 인간 특유의 인내심이 부족합니다. 에이전트는 거래 비용 부담으로 이어지는 한계 거래(marginal trades)를 남발합니다.
- 체제 변화맹 (Regime blindness). 연준의 피벗, 익스플로잇 여파, 규제 관련 헤드라인 등 거시적인 서사가 바뀌면 인간은 트윗 하나를 보고도 몇 초 만에 포지션을 재조정합니다. 이전 체제의 데이터로 학습된 에이전트는 어 제의 전략을 계속 실행할 뿐입니다.
- 적대적 취약성 (Adversarial fragility). 예측 가능한 에이전트는 샌드위치 공격의 대상이 됩니다. 2026년 MEV 환경을 다룬 Cryptollia의 보도는 추출형 에이전트가 최적화 에이전트의 패턴을 구체적으로 사냥하는 "AI 대 AI"의 암흑 숲을 묘사합니다. 최적화 도구의 예측 가능성은 포식자의 강점이 됩니다.
동일한 DWF 보고서는 "에이전트의 거래량이 주요 금융 수직 시장에서 인간의 거래량과 의미 있게 경쟁하기까지 5년에서 7년 정도가 걸릴 것"이라는 결론을 내립니다. 이는 에이전트 도입의 성공 여부에 전체 포트폴리오의 가설이 달려 있는 펀드에서 나온 놀라운 예측입니다. 신봉자들이 5~7년을 말할 때, 정직한 해석은 "2026년은 아니며, 2028년도 아닐 가능성이 높다"는 것입니다.
인프라 비용은 어떤 방식으로든 청구됩니다
대부분의 에이전트 경제(agentic-economy) 논평이 놓치고 있는 부분이 있습니다. 바로 성능 격차는 인프라 부하와 무관하다는 점입니다.
모든 자율 트레이딩 에이전트가 돈을 잃더라도, 수익 최적화 도구(yield optimizers), MEV 서처(MEV searchers), 스테이블코인 라우터(stablecoin routers)와 같이 승리하는 에이전트들은 인간의 RPC 소비량을 압도하는 쿼리 볼륨을 발생시킵니다. 5개의 대출 프로토콜 간에 리밸런싱을 수행하는 단일 ARMA 스타일 에이전트는 사용자당 하루에도 수백 번씩 체인에 핑을 보냅니다. 2025년 이후 출시된 것으로 DWF가 집계한 17,000개 이상의 에이전트에, 현재 코인베이스(Coinbase)의 x402에서 거래 중인 480,000개의 에이전트를 곱해보면 그 함의는 명확합니다. 에이전트 쿼리 볼륨은 에이전트 운용 자산(AUM)보다 10배 더 빠르게 성장할 수 있습니다.
이것이 "에이전트" 내러티브 내부에서 일어나는 조용한 변화입니다. 흥미로운 유닛 이코노믹스는 에이전트가 알파(초과 수익)를 창출하느냐가 아니라, 에이전트의 읽기-쓰기 풋프린트가 사용자 수에 따라 선형적으로 증가하는지, 아니면 전략의 복잡도에 따라 이차 함수적으로 증가하는지 여부입니다. 이러한 시스템을 위해 인프라를 운영하는 사람이라면 누구나 이미 답을 보고 있으며, 그 답은 "이차 함수적"입니다.
이는 RPC 가격 책정, 인덱서 부하, 멤풀 감시 비용 및 가스 시장에 영향을 미칩니다. 에이전트들이 집합적으로 트레이딩에서 인간보다 저조한 성과를 내는 미래라 할지라도, 에이전트가 읽기 트래픽, 서명 요청 및 인텐트 라우터 홉을 지배하는 미래가 될 것입니다.
브라이언 암스트롱의 베팅, 재조정된 시각
암스트롱의 기계 대 기계 경 제(machine-to-machine economy) 가설은 틀리지 않았습니다. 다만 그의 분기별 우선순위가 시사하는 것보다 다른 시간 지평에서 작동하고 있을 뿐입니다.
"에이전트 경제가 인간 경제를 추월하기 위해서는 에이전트가 서비스를 발견할 방법이 필요하다"는 코인베이스의 자체 프레이밍은 그 격차에 대해 솔직합니다. 발견(Discovery)은 2026년의 과제입니다. 추론(Reasoning)은 2030년의 과제입니다. DWF 데이터가 포착한 중간 레이어는 오늘날 실제로 돈이 벌리고 있는 곳입니다. 즉, 자신의 수익 전략을 직접 관리하고 싶어 하지 않는 사용자들이 비용을 지불하는 특정 영역의 구조화된 최적화 도구들입니다.
2026년의 정직한 세분화는 다음과 같습니다:
- 상용화 준비 완료 및 수익성 있는 에이전트 니치: 스테이블코인 수익 라우팅, 크로스 체인 리밸런싱, MEV 방지 인텐트 실행, DAO를 위한 재무 관리 봇.
- 중간 성숙도 및 엇갈린 결과: 소셜 감성 트레이딩 에이전트, 예측 시장 에이전트(일부 연구에서 AI가 인간보다 27% 더 높은 정확도를 기록함), 내러티브 로테이션 전략.
- 과열되었으나 아직 알파가 없는 영역: 완전 자율형 재량 트레이더, 방향성 포트폴리오를 관리하는 다단계 추론 에이전트, 에이전트 간 오케스트레이션 레이어.
2026년에 첫 번째 카테고리에 자본을 투입하는 곳은 실제 제품을 사는 것입니다. 세 번째 카테고리에 자본을 투입하는 곳은 2030년까지 수익을 낼 수도 있고 내지 못할 수도 있는 연구 프로젝트를 사는 것입니다.
빌더들에게 주는 의미
개발자와 인프라 운영자에게 19%라는 숫자는 두 가지 뚜렷한 기회와 한 가지 함정을 만듭니다.
기회는 다음과 같습니다. 이미 작동하는 경계가 명확한 도메인 에이전트(스테이블코인 라우터, 수익 최적화 도구, MEV 인식 실행)를 위해 구축하십시오. 그러면 입증된 지불 의사가 있는 성장하는 시장에 서비스를 제공하게 됩니다. 읽기 집약적인 에이전트 풋프린트를 위해 구축하십시오. 그러면 누구의 예산 예상치보다 빠르게 상승하는 부하 곡선에 서비스를 제공하게 됩니다.
함정은 다음과 같습니다. 기본 역량 격차가 해소되기까지 5~7년이 남았음에도 불구하고 2026년 배포를 목표로 자율 트레이딩 프레임워크를 구축하는 것입니다. 오늘날 "인간 재량 트레이더보다 뛰어난 성과"를 약속하는 에이전트들은 대부분 2020년부터 존재해 온 동일한 MEV 전략을 가스 추정기 앞에 LLM을 두어 재포장한 것에 불과합니다.
자본 할당자, 재무 관리자, 자신의 포트폴리오를 챗봇에게 맡겨야 할지 고민하는 개인 사용자와 같은 나머지 시장 참여자들에게 2026년의 정답은 다소 지루합니다. 마케팅이 약속하는 곳이 아니라, 에이전트가 검증 가능하게 승리하는 곳(수익, 라우팅, 실행)에서 에이전트를 사용하십시오.
실제로 중요한 숫자
최적화 봇, MEV 서처, 스테이블코인 라우터를 제외하면 진정으로 자율적인 추론 에이전트로부터 발생하는 DeFi 거래량 비중은 19%보다는 2~3%에 가까울 것입니다. 이것이 향후 24개월 동안 지켜봐야 할 숫자입니다.
만약 이 수치가 2027년 중반까지 2%에서 10%로 상승한다면, 암스트롱의 가설은 궤도에 오른 것입니다. 만약 광범위한 19%라는 숫자가 계속 상승하는 동안 이 수치가 정체되어 있다면(즉, 좁은 영역의 봇들은 더 효율적이 되지만 추론 에이전트들은 더 똑똑해지지 않는다면), 에이전트 경제는 현실이지만 그것은 백엔드 인프라의 이야기이지 포트폴리오 관리의 혁명은 아닐 것입니다.
어느 쪽이든, 데이터는 이미 마케팅과 수학을 분리해 냈습니다. 19%라는 헤드라인은 사실입니다. 5대 1의 격차 또한 사실입니다. 이 두 숫자를 모두 염두에 두지 않고 에이전트 경제에 베팅하는 사람은 연구를 작성하는 사람들조차 동의하지 않는 이야기에 베팅하는 셈입니다.
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