인공지능 및 머신러닝 애플리케이션
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2026년 1월 9일, X에서 단 하루 만에 7,750,000건의 암호화폐 관련 포스트가 생성되었습니다. 이는 평소보다 1,224% 급증한 수치입니다. 6일 후, X는 게시물 작성 대가로 사용자에게 비용을 지불하는 모든 앱의 API 액세스를 취소했습니다. 이로 인해 InfoFi 섹터는 몇 시간 만에 시가총액 4,000만 달러를 잃었습니다. 하지만 여기에 역설이 있습니다. 이 폭락은 정보 금융(Information Finance)을 죽이지 않았습니다. 오히려 그것을 구했을지도 모릅니다.
코인베이스(Coinbase)의 x402 프로토콜은 지난 30일 동안 2,400만 달러를 처리했습니다. 올해 전 세계 이커머스 시장 규모는 6조 8,800억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 이 비율인 0.00035%는 암호화폐 업계에서 가장 뜨거운 내러티브인 '스테이블코인이 매일 수백만 건의 트랜잭션을 수행하는 자율형 AI 에이전트의 기본 결제 레이어가 될 것'이라는 주장 뒤에 숨겨진 불편한 진실입니다.
블룸버그(Bloomberg)의 3월 7일자 헤드라인은 "스테이블코인 기업들이 거의 존재하지도 않는 AI 에이전트 결제에 거액을 걸고 있다"라며 외과 수술과 같은 정밀함으로 과대광고를 꿰뚫어 보았습니다. 서클(Circle), 스트라이프(Stripe), 코인베이스, 구글은 모든 측정 지표상 여전히 초기 단계에 머물러 있는 기계 경제(machine economy)를 위한 결제 레일을 구축하는 데 자원을 쏟아붓고 있습니다.
하지만 이것이 무모한 인프라 지출일까요, 아니면 핀테크 분야에서 가장 현명한 장기적 베팅일까요? 그 답은 오늘날의 에이전트 결제를 1997년 아마존의 매출과 비교하느냐, 아니면 2000년 펫츠닷컴(Pets.com)의 기업 가치와 비교하느냐에 달려 있습니다.
당신의 다음 크립토 지갑은 열두 개의 단어를 적으라고 요구하지 않을 것입니다. 가스비를 청구하지도 않을 것입니다. 그리고 버튼을 누를 필요조차 없을지도 모릅니다. AI 에이전트가 당신을 대신해 지갑을 운영하고 있을 것이기 때문입니다.
2026년 1분기, 크립토 지갑 환경은 2016년 메타마스크 (MetaMask)가 브라우저에 이더리움을 도입한 이후 가장 급격한 변화를 맞이했습니다. 이더리움에 기본 내장된 스마트 계정 추상화, 실제 서비스에 투입된 자율 AI 에이전트 지갑, 그리고 시드 구문을 대체하는 패스키 인증이라는 세 가지 힘이 결합하여 인간 (그리고 기계)이 블록체인과 상호 작용하는 방식에 대한 모든 가설을 다시 쓰고 있습니다.
Diem의 "100% 정치적 살해" 4년 후, Meta는 조용히 스테이블코인 복귀를 준비하고 있습니다. Google은 최근 60개 이상의 기업이 지원하는 AI 에이전트용 결제 프로토콜인 AP2를 출시했습니다. 그리고 Stripe는 스테이블코인 인프라에 11억 달러 이상을 투입했습니다. GENIUS 법안(GENIUS Act)은 모든 것을 바꾸어 놓았지만, 빅테크가 예상했던 방식은 아니었습니다.
Polygon의 공동 창립자는 낯선 사람들이 자신과 실제로 Zoom 통화 중인지 묻는 연락을 받기 시작했습니다. BTC Prague의 주최자는 유명한 암호화폐 CEO의 정교한 AI 생성 복제본이 화면에 나타나 "빠른 오디오 수정"을 실행해달라고 요청하는 것을 목격했습니다. 한 AI 스타트업 창립자는 Google Meet 사용을 고집하여 감염을 피했고, 공격자들은 즉시 사라졌습니다. 이것은 사이버펑크 스릴러의 한 장면이 아닙니다. 2026년 초에 실제로 일어난 일들이며, 이들은 모두 하나의 공통된 실마리를 공유하고 있습니다. 바로 북한의 급격히 진화하는 딥페이크 사회공학적 기법(Social Engineering) 머신입니다.
"몇 년 안에 AI는 운영체제처럼 보편화될 것입니다." NEAR Protocol의 공동 창립자인 일리아 폴로수킨(Illia Polosukhin)은 오늘날 블록체인 기술에서 일어나고 있는 가장 심오한 변화를 이 문장으로 요약했습니다. 그의 예측은 단순하면서도 혁신적입니다. 바로 인간이 아닌 AI 에이전트가 블록체인의 주요 사용자가 될 것이라는 점입니다.
이것은 먼 미래의 공상 과학 시나리오가 아닙니다. 2026년 3월 현재, 수십 개의 블록체인에서 수십억 건의 트랜잭션이 자율 AI 에이전트에 의해 실행되고 있습니다. 여전히 인간 사용자가 주요 통계의 헤드라인을 장식하고 있지만, 오늘날 구축되고 있는 인프라는 블록체인이 AI 중심 상호작용의 보이지 않는 백엔드가 되는 미래를 보여줍니다.
폴로수킨의 비전은 이미 많은 인프라 구축자들이 알고 있는 사실을 명확히 하고 있습니다. "AI가 프론트엔드가 되고, 블록체인이 백엔드가 될 것입니다." 이러한 역할의 반전은 블록체인을 직접적인 사용자 인터페이스에서 자율 시스템을 위한 조정 레이어로 변화시킵니다.
수치들이 이러한 궤적을 뒷받침합니다. 2026년 말까지 기업용 애플리케이션의 40%가 특정 작업용 AI 에이전트를 내장할 것으로 예상되는데, 이는 2025년의 5% 미만에서 크게 증가한 수치입니다. 한편, 폴리마켓(Polymarket)과 같은 예측 시장에서는 이미 AI 에이전트가 거래량의 30% 이상을 기여하고 있으며, 이는 자율 시스템이 단순한 이론에 그치지 않고 활발한 시장 참여자임을 증명합니다.
2026년 2월 NEAR가 출시한 Near.com은 이러한 변화를 잘 보여줍니다. 이 슈퍼 앱은 크립토와 AI의 교차점에 위치하며, 폴로수킨은 이를 AI 시스템이 단순히 답변을 제공하는 것을 넘어 사용자를 대신해 행동을 취하는 "에이전트 시대(agentic era)"의 일부라고 설명합니다.
AI 에이전트가 주요 블록체인 사용자로 등장하기 위해서는 지갑, 실행 레이어, 결제 프로토콜 전반에 걸친 근본적인 인프라 혁신이 필요했습니다.
2026년 2월, 코인베이스(Coinbase)는 AI 에이전트를 위해 특별히 설계된 최초의 지갑 인프라인 에이전틱 월렛(Agentic Wallets)을 출시했습니다. 이 지갑을 통해 AI 시스템은 자금을 보유하고 정의된 한도 내에서 온체인 트랜잭션을 독립적으로 실행할 수 있으며, 기업 수준의 보안을 유지하면서 자율적으로 소비, 수익 창출 및 거래를 할 수 있는 권한을 갖게 됩니다.
보안 아키텍처는 매우 중요합니다. 에이전틱 월렛에는 사용자가 세션 캡 및 트랜잭션 한도를 설정할 수 있는 프로그래밍 가능한 가드레일이 포함되어 있어, AI 에이전트가 지출할 수 있는 금액과 상황을 정의할 수 있습니다. 추가 제어 기능에는 작업 허용 목록(allowlist), 이상 징후 감지, 실시간 알림, 다자간 승인(multi-party approvals) 및 상세 감사 로그가 포함되며, 이 모든 기능은 API를 통해 구성 가능합니다.
OKX는 2026 년 3월 초에 자율 크립토 트레이딩 에이전트를 위한 인프라로 OnchainOS 개발자 플랫폼을 AI 중심으로 업그레이드하며 그 뒤를 이었습니다. 이 플랫폼은 통합 지갑 인프라, 유동성 라우팅 및 온체인 데이터 피드를 제공하여 에이전트가 60개 이상의 블록체인과 500개 이상의 탈중앙화 거래소에서 고수준 트레이딩 지침을 실행할 수 있도록 합니다. 이 시스템은 이미 일일 12억 건의 API 호출과 약 3억 달러의 거래량을 처리하고 있습니다.
서클(Circle)의 AI 에이전트용 블록체인 인프라 통합은 스테이블코인 기반 자율 결제를 강조하는 한편, x402 프로토콜은 5,000만 건 이상의 트랜잭션을 통해 실전 검증을 마쳤으며, 인간의 개입 없이 기계 간(M2M) 결제, API 유료화 벽(paywalls) 및 프로그래밍 방식의 리소스 접근을 가능하게 합니다.
아마도 가장 혁신적인 발전은 자연어 처리와 블록체인 실행의 통합일 것입니다. 2026년까지 대부분의 주요 크립토 지갑은 자연어 인텐트(의도) 기반 트랜잭션 실행 기능을 도입하고 있습니다. 사용자는 "Aave, Compound, Morpho에서 내 수익을 극대화해줘"라고 말하기만 하면 에이전트가 전략을 자율적으로 실행합니다.
명시적인 트랜잭션 서명에서 선언적 인텐트로의 이러한 전환은 블록체인 상호작용 패턴의 근본적인 변화를 의미합니다. 트랜잭션 인텐트(Transaction Intent)는 사용자가 원하는 결과("무엇")를 고수준의 선언적 표현으로 나타내는 것을 말하며, 이는 하나 이상의 구체적인 체인별 트랜잭션("어떻게")으로 컴파일됩니다.
AI 에이전트 레이어는 다음과 같은 몇 가지 중요한 기능을 수행합니다. 사용자 의도를 파싱하기 위한 자연어 이해, 대화의 연속성을 위한 컨텍스트 유지, 복잡한 작업을 실행 가능한 단계로 분해하기 위한 계획 및 추론, 유해하거나 의도하지 않은 행동을 방지하기 위한 안전성 검증, 그리고 외부 시스템과의 상호작용을 조정하기 위한 도구 오케스트레이션입니다.
AI 에이전트는 "Uniswap에서 1 ETH를 USDC로 스왑해줘"와 같은 자연어 지침을 파싱하여 스마트 컨트랙트와 상호작용하는 구조화된 작업으로 변환합니다. 에이전트를 인텐트 중심 시스템과 통합함으로써 사용자가 자신의 데이터와 자산을 완전히 제어할 수 있도록 보장하는 동시에, 일반화된 인텐트를 통해 에이전트가 복잡한 다단계 작업 및 크로스체인 트랜잭션을 포함한 모든 사용자 요청을 해결할 수 있게 합니다.
이러한 인프라 발전을 통해 가능해진 애플리케이션은 이미 측정 가능한 경제 활동을 창출하고 있습니다.
자율형 DeFi 애플리케이션을 통해 에이전트는 프로토콜 전반의 수익률을 모니터링하고, Base에서 거래를 실행하며, 연중무휴 24시간 유동성 포지션을 관리할 수 있습니다. 에이전트는 승인 없이도 더 나은 수익 기회를 감지하면 자동으로 리밸런싱을 수행할 수 있습니다. 프로그래밍 가능한 안전장치를 갖춘 AI 에이전트는 DeFi 수익률을 모니터링하고, 포트폴리오를 자동으로 리밸런싱하며, API 또는 컴퓨팅 자원에 대한 비용을 지불하고, 직접적인 인간의 확인 없이 디지털 경제에 참여합니다.
이는 AI 에이전트가 단순히 자문 도구에 그치지 않고 블록체인 생태계에서 능동적인 금융 참여자가 되는 중요한 변화를 의미합니다.
급격한 발전에도 불구하고, AI 역량과 블록체인 툴링 요구 사항 사이에는 여전히 상당한 인프라 격차가 존재합니다.
AI 워크로드는 무거운 반면, 블록체인 네트워크는 종종 처리량이 제한적입니다. AI 에이전트와 블록체인의 통합은 합의 메커니즘의 연산 오버헤드와 트랜잭션 검증 지연이 실시간 운영에 영향을 미치면서 심각한 확장성 및 성능 제한에 직면해 있습니다.
AI의 결정은 빠른 응답을 필요로 하지만, 퍼블릭 블록체인은 지연을 초래할 수 있으며 온체인 연산은 비용이 많이 들 수 있습니다. 이러한 긴장 관계로 인해 무거운 연산은 오프체인에서 수행되고 검증 및 정산은 온체인에서 이루어지는 하이브리드 아키텍처가 등장하게 되었습니다. 독특한 "오프체인 서비스(Offchain Service)" 아키텍처를 통해 에이전트는 무거운 머신러닝 모델을 오프체인에서 실행하면서도 그 결과를 온체인에서 검증할 수 있습니다.
연구를 통해 중대한 격차를 식별하고 이를 2026년 연구 로드맵으로 정리하였으며, 누락된 인터페이스 레이어, 검증 가능한 정책 집행 및 재현 가능한 평가 관행을 우선순위로 두었습니다. 연구 로드맵은 두 가지 인터페이스 추상화에 집중합니다: 이식 가능한 목표 사양을 위한 '트랜잭션 의도 스키마(Transaction Intent Schema)'와 감사 가능한 정책 집행을 위한 '정책 결정 기록(Policy Decision Record)'입니다.
주요 과제는 투명성과 개인정보 보호 사이의 균형을 맞추는 것입니다. 보안이 확보된 온체인 및 오프체인 데이터 전송 프로토콜 구축과 더불어 자연어 상호작용에 적합한 고급 개인정보 보호 메커니즘을 개발하는 것이 필수적입니다.
이더리움은 보안 문제를 해결하기 위해 EIP-7702를 도입하여, 인간 사용자가 AI 에이전트에게 일시적이고 매우 제한적인 권한을 부여하는 단일 트랜잭션에 대해 표준 계정이 스마트 컨트랙트 역할을 수행할 수 있도록 했습니다.
AI 에이전트는 기존 결제 처리업체가 제공할 수 없는 결제 인프라를 필요로 합니다. 단일 에이전트 대화가 1센트 미만의 비용이 드는 수백 개의 미세 활동을 트리거할 때, 레거시 시스템은 경제적으로 실행 불가능해집니다.
블록체인 처리량은 2025년 말 기준 초당 25건의 트랜잭션에서 3,400 TPS로 5년 만에 이미 100배 증가했습니다. 이더리움 L2의 트랜잭션 비용은 24달러에서 1센트 미만으로 떨어졌으며, 이는 AI 에이전트의 소액 결제 및 자율 거래에 필수적인 고빈도 트랜잭션을 가능하게 합니다.
스테이블코인 거래량은 전년 대비 106% 증가한 연간 46조 달러에 달했으며, 조정된 거래량(자동화된 거래 제외)은 전년 대비 87% 성장한 9조 달러에 도달했습니다.
미래 예측치를 살펴보면 이러한 변화의 규모는 엄청납니다.
Gartner는 AI '머신 고객(machine customers)'이 2030년까지 연간 구매액의 최대 30조 달러에 영향을 미치거나 이를 통제할 수 있다고 추정하며, McKinsey 연구에 따르면 에이전트 기반 상거래는 2030년까지 전 세계적으로 3조에서 5조 달러를 창출할 수 있다고 제안합니다.
특정 블록체인 활용 사례를 보면 소비자 행동에서 상당한 차이가 나타납니다. 소비자의 70%는 AI 에이전트가 독립적으로 항공편을 예약하도록 허용할 의향이 있으며, 65%는 호텔 선택에 있어 AI 에이전트를 신뢰합니다. 또한 미국 소비자의 81%는 쇼핑을 위해 에이전트형 AI를 사용할 것으로 예상하며, 이는 모든 온라인 구매의 절반 이상에 영향을 미칠 것입니다.
그러나 현재의 현실은 더 신중합니다. 소비자의 24%만이 자신을 대신해 일상적인 구매를 하는 AI를 신뢰하며, 이는 소비자 대상 서비스보다는 B2B 채택이 초기 트랜잭션 규모를 주도할 것임을 시사합니다.
기업의 궤적 또한 이러한 평가를 뒷받침합니다. 2026년 말까지 암호화폐 지갑의 60%가 포트폴리오 관리, 트랜잭션 추적 및 보안 개선을 위해 에이전트형 AI를 사용할 것으로 예상됩니 다.
AI와 블록체인의 융합은 우연이 아닙니다. 이는 자율형 에이전트 경제를 위한 아키텍처적 필연성입니다.
블록체인은 AI 에이전트가 필요로 하는 세 가지 핵심 역량을 제공합니다:
신뢰가 필요 없는 조정: 대규모 언어 모델의 발전으로 추론, 계획 및 외부 도구와의 상호 작용을 통해 다단계 워크플로우를 실행할 수 있는 에이전트형 AI 시스템이 가능해졌으며, 동시에 퍼블릭 블록체인은 가치 이전, 액세스 제어 및 검증 가능한 상태 전환을 위한 프로그래밍 가능한 기판으로 진화했습니다. 서로 다른 제공업체의 에이전트가 거래해야 할 때, 블록체인은 중립적인 결제 인프라를 제공합니다.
검증 가능한 상태: AI 에이전트는 중앙 집중식 중개자를 신뢰하지 않고도 자산, 권한 및 약속의 상태를 검증해야 합니다. 블록체인의 투명성은 이러한 검증을 대규모로 가능하게 합니다.
프로그래밍 가능한 화폐: 자율형 에이전트에게는 조건부 로직, 타임락(time-locks) 및 다자간 결제를 실행할 수 있는 프로그래밍 가능한 결제 레일이 필요하며, 이는 정확히 스마트 컨트랙트가 제공하는 기능입니다.
이러한 아키텍처는 왜 Polosukhin이 AI를 프론트엔드로, 블록체인을 백엔드로 규정하는지를 설명합니다. 사용자는 자연어와 사용자 목표를 이해하는 지능형 인터페이스와 상호 작용하고, 블록체인은 보이지 않는 곳에서 조정, 결제 및 검증 레이어를 처리합니다.
AI 에이전트 인프라의 급격한 발전은 이러한 융합의 미래 방향에 대해 깊은 질문을 던집니다.
2026년 말까지, 우리는 크립토 AI가 메인스트림 AI와 필수적인 기본 요소로 통합될지, 아니면 병렬적인 생태계로 갈라질지 알게 될 것입니다. 이는 자율형 에이전트 경제가 수조 달러 규모의 시장이 될지, 아니면 야심 찬 실험으로 남을지를 결정할 것입니다.
자본 제약, 확장성 격차 및 규제 불확실성은 크립토 AI를 니치(niche) 사용 사례로 전락시킬 위험이 있습니다. 과연 블록체인 인프라가 기하급수적으로 성장하는 AI 역량에 맞춰 충분히 빠르게 확장될 수 있느냐가 관건 입니다.
규제 프레임워크는 여전히 정의되지 않은 상태입니다. 정부는 재정적 자율성을 가진 자율형 에이전트를 어떻게 대우할까요? AI 에이전트가 유해한 거래를 했을 때 어떤 책임 구조가 적용될까요? 2026년 3월 현재 이 질문들에 대한 명확한 답변은 아직 없습니다.
개발자와 인프라 제공업체에게 시사하는 바는 명확합니다. 차세대 블록체인 인프라는 인간보다 자율형 에이전트를 우선적으로 고려하여 설계되어야 합니다.
이는 다음을 의미합니다:
2025년에 43억 달러의 가치로 펀딩을 받은 282개의 크립토×AI 프로젝트는 이 인프라 레이어에 대한 초기 베팅을 의미합니다. 확장성, 프라이버시, 상호운용성이라는 실제적인 과제를 해결하는 프로젝트만이 살아남을 것입니다.
신뢰할 수 있는 고성능 블록체인 인프라가 필요한 AI 에이전트 애플리케이션을 구축하는 개발자를 위해, BlockEden.xyz는 NEAR, Ethereum, Solana 및 10개 이상의 체인에서 기업용 API 액세스를 제공하여 자율형 에이전트가 요구하는 멀티체인 조정을 가능하게 합니다.
"블록체인이 백엔드가 될 것"이라는 Polosukhin의 예측은 블록체인 기술이 너무나 보편화되어 의식적인 인식에서 사라지는 미래를 암시합니다. 이는 마치 사용자가 패킷 라우팅을 생각하지 않고도 인터넷을 사용하는 TCP/IP 프로토콜과 같습니다.
이것이 블록체인의 궁극적인 성공 지표입니다. 직접적인 사용자 인터페이스를 통한 대중적인 채택이 아니라, 자율형 AI 시스템을 위한 조정 레이어로서의 투명성을 확보하는 것입니다.
2026년에 구축되고 있는 인프라는 수동으로 트랜잭션에 서명하고 가스비를 모니터링하는 오늘날의 크립토 사용자를 위한 것이 아닙니다. 이는 인간의 개입 없이 체인, 프로토콜, 관할 구역을 넘어 경제 활동을 조정하며 매일 수십억 건의 트랜잭션을 실행할 미래의 AI 에이전트를 위한 것입니다.
질문은 AI 에이전트가 블록체인의 주요 사용자가 될 것인지가 아닙니다. 그들은 이미 예측 시장이나 DeFi 수익 최적화와 같은 특정 버티컬에서 주요 사용자입니다. 질문은 인프라가 다음 세 단계의 기하급수적 성장을 지원하기 위해 얼마나 빨리 확장될 수 있느냐입니다.
기업용 애플리케이션이 AI 에이전트를 기하급수적인 속도로 도입하고 블록체인 처리량이 100배 성장 궤도를 지속함에 따라, 2026년은 에이전트 경제가 실험에서 인프라로 전환되는 변곡점이 될 것입니다.
Polosukhin의 비전은 현실이 되고 있습니다. 프론트엔드에는 AI, 백엔드에는 블록체인이 자리 잡고, 인간은 그 아래의 복잡성을 보지 않고도 그 혜택을 누리게 될 것입니다.
2026년 가장 높은 수익을 올리는 세 개의 DePIN 프로젝트는 한 가지 공통점을 공유합니다. 바로 AI 기업에 GPU 연산력을 판매한다는 점입니다. 스토리지가 아닙니다. 무선 대역폭도 아닙니다. 센서 데이터도 아닙니다. 연산(Compute) — 글로벌 기술 스택에서 가장 제약이 심한 단일 리소스입니다.
이 사실 하나만으로도 수년간 제품-시장 적합성(product-market fit)을 찾아 헤매던 탈중앙화 물리적 인프라 네트워크(DePIN)가 어디에 도달했는지 모든 것을 말해줍니다. 한때 토큰 인센티브와 투기적인 플라이휠 경제로 운영되던 이 분야는 이제 기술 분야에서 가장 까다로운 구매자들로부터 실제 수익을 창출하고 있습니다. 바로 지금 당장 GPU가 필요한 AI 모델 개발자들입니다.
2026년 2월은 인공지능이 그 어떤 인간 트레이더보다 더 빠르게 시장을 파괴할 수 있음을 증명한 달로 기억될 것입니다. 현재 "2월의 윅 (February Wick)"이라고 불리는 차트상의 단 하나의 격렬한 캔들스틱 하나로, 단 3초 만에 4억 달러의 유동성이 사라졌습니다. 범인은 변덕스러운 고래도, 해킹도 아니었습니다. 바로 똑같은 플레이북을 읽고, 똑같은 전략을 실행하며, 정확히 똑같은 블록에서 움직인 15,000개의 AI 트레이딩 에이전트들이었습니다.
이런 일이 일어나서는 안 되었습니다. AI 에이전트는 디파이 (DeFi)를 더 스마트하고, 효율적이며, 회복력 있게 만들 것으로 기대되었습니다. 하지만 그 대신, 우리가 자율 금융 인프라를 구축하는 방식의 근본적인 결함을 드러냈습니다. 기계들이 완벽하게 동기화되어 거래할 때, 그들은 위험을 분산시키는 것이 아니라 단 하나의 치명적인 실패 지점으로 위험을 집중시킵니다.
2월의 윅은 갑자기 나타난 것이 아닙니다. 이는 위험할 정도로 동질화된 시장이 낳은 필연적인 결과였습니다. 전개 과정은 다음과 같습니다.
블록 1,234,567 (00:00:00): 주요 거시 경제 뉴스 이벤트가 발생하며 여러 DeFAI 프로토콜에서 수천 개의 자율 에이전트가 사용하는 오픈 소스 트레이딩 모델에 "매도" 신호를 보냅니다. 백테스팅 수익률 덕분에 널리 채택된 이 모델은 AI 기반 이자 농사 (Yield Farming) 및 포트폴리오 관리의 사실상 표준이 되어 있었습니다.
블록 1,234,568 (00:00:01): 5,000개의 에이전트로 구성된 1차 파동이 솔라나 (Solana)의 인기 유동성 풀에서 동시에 포지션 종료를 시도합니다. 아비트라지 (Arbitrage) 봇이 리밸런싱을 수행하는 속도보다 풀의 예치금이 더 빠르게 고갈되면서 슬리피지 (Slippage)가 쌓이기 시작합니다.
블록 1,234,569 (00:00:02): 가격 영향으로 인해 디파이 프로토콜 전반의 레버리지 포지션 청산 임계값이 활성화됩니다. 자동화된 청산 엔진이 가동되면서 10,000개의 에이전트 주도 매도 주문이 대기열에 추가됩니다. 주문 흐름이 완전히 일방향으로 쏠리면서 유동성 풀의 자동화 마켓 메이커 (AMM) 알고리즘은 자산 가격을 정확하게 책정하는 데 어려움을 겪습니다.
블록 1,234,570 (00:00:03): 시장의 완전한 실패. 유동성 풀의 예치금이 임계치 아래로 떨어지며 서로 연결된 디파이 프로토콜 전반에 걸쳐 연쇄적인 실패가 발생합니다. 에이브 (Aave)의 자동 청산 시스템은 1억 8,000만 달러의 담보 청산을 불량 채권 없이 처리하며 프로토콜의 회복력을 입증했지만, 이미 피해는 발생한 뒤였습니다. 인간 트레이더들이 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하기도 전에 시장은 이미 폭락했다가 부분적으로 회복되었으며, 차트에는 특징적인 "윅 (wick)"과 4억 달러의 가치 소멸만이 남았습니다.
이 3초의 창은 전통적인 금융 시장이 수십 년 전에 배운 교훈을 보여주었습니다. 다양성 없는 속도는 위장된 취약성에 불과하다는 것입니다.
2월의 윅은 버그나 해킹으로 인해 발생한 것이 아닙니다. 그것은 성공으로 인해 발생했습니다. 이 사건의 중심에 있었던 오픈 소스 트레이딩 모델은 수개월 간의 백테스팅과 실전 거래를 통해 그 효과가 입증되었습니다. 성과 지표는 뛰어났고, 리스크 관리도 건전해 보였습니다. 그리고 오픈 소스였기에 DeFAI 생태계 전반으로 빠르게 퍼져 나갔습니다.
2026년 2월까지 약 15,000 ~ 20,000개의 자율 에이전트가 동일한 핵심 전략의 변형을 실행하고 있었던 것으로 추정됩니다. 주요 뉴스 이벤트가 모델의 매도 조건을 발동시켰을 때, 그들은 모두 정확히 같은 시간에 동일하게 반응했습니다.
이것이 바로 동질화 문제이며, 이는 전통적인 시장 역학과는 근본적으로 다릅니다. 인간 트레이더들이 유사한 전략을 사용할 때는 타이밍, 위험 허용 범위, 유동성 선호도 등에 차이가 있어 실행에 편차가 생깁니다. 이러한 자연스러운 다양성이 시장의 깊이를 만듭니다. 하지만 AI 에이전트, 특히 동일한 오픈 소스 코드베이스에서 파생된 에이전트들은 그러한 편차를 없애버립니다. 그들은 기계적인 정밀함으로 실행하며, 연구자들이 이제 "동기화된 유동성 회수 (synchronized liquidity withdrawal)"라고 부르는 현상을 만들어냅니다. 이는 며칠이 아닌 몇 초 만에 압축된 디파이 버전의 뱅크런과 같습니다.
그 결과는 개별적인 거래 손실에 그치지 않습니다. 여러 프로토콜이 유사한 모델을 기반으로 한 AI 시스템을 배포할 때, 생태계 전체가 조정된 충격에 취약해집니다. 단 한 번의 트리거가 상호 연결된 프로토콜 전체로 번져나가며 변동성을 완화하기보다 증폭시킬 수 있습니다.
2월의 윅이 왜 그렇게 파괴적이었는지 이해하려면 현대 디파이 프로토콜이 어떻게 상호작용하는지 이해해야 합니다. 서킷 브레이커와 거래 정지 기능이 있는 전통적 시장과 달리, 디파이는 활동을 일시 중단할 수 있는 중앙 권한 없이 24시간 내내 지속적으로 운영됩니다.
첫 번째 AI 에이전트 파동이 유동성 풀에서 빠져나가기 시작했을 때, 다음과 같은 여러 상호 연결된 메커니즘이 작동했습니다.
자동화된 청산 (Automated Liquidations): 에이브 (Aave)와 같은 디파이 대출 프로토콜은 지불 능력을 유지하기 위해 자동 청산 시스템을 사용합니다. 담보 가치가 특정 임계값 아래로 떨어지면 스마트 컨트랙트가 자동으로 포지션을 매각하여 부채를 충당합니다. 2월의 윅 동안 이 시스템은 10초 미만의 시간 동안 1억 8,000만 달러의 청산을 처리했습니다. 이는 그 어떤 중앙화 거래소보다 빨랐지만, 마켓 메이커가 반대 유동성을 제공하는 속도보다도 빨랐습니다.
오라클 가격 피드 (Oracle Price Feeds): 디파이 프로토콜은 자산 가치를 결정하기 위해 가격 오라클에 의존합니다. 15,000개의 에이전트가 동시에 자산을 던졌을 때, 급격한 가격 변동은 실시간 시장 상황과 오라클 업데이트 사이에 시차를 발생시켰습니다. 이 시차로 인해 프로토콜이 약간 오래된 가격 데이터로 작동하면서 추가적인 청산이 발생했습니다.
프로토콜 간 전염 (Cross-Protocol Contagion): 많은 디파이 프로토콜은 깊게 상호 연결되어 있습니다. 한 플랫폼의 유동성 공급자는 종종 LP 토큰을 다른 플랫폼의 담보로 사용합니다. 2월의 윅이 원래 풀의 가치를 파괴했을 때, 이는 여러 프로토콜에서 동시에 마진콜을 유발하여 강제 매도의 피드백 루프를 생성했습니다.
MEV 추출 (MEV Extraction): MEV (최대 추출 가능 가치) 봇은 대규모 이탈을 감지하고 청산 거래를 선행 매매 (front-run)하여 곤경에 처한 트레이더로부터 추가 가치를 추출했습니다. 이는 매도 압력을 한 층 더 가중시켰고, 탈출을 시도하는 AI 에이전트들의 실행 가격을 더욱 악화시켰습니다.
그 결과는 완벽한 폭풍이었습니다. 개별 프로토콜을 보호하기 위해 설계된 자동화 시스템들이 동시에 활성화되면서 의도치 않게 시스템 전체의 리스크를 증폭시켰습니다. 한 디파이 연구자가 언급했듯이, "우리는 프로토콜이 개별적으로 탄력적일 수 있도록 구축했지만, 그것들이 모두 동일한 충격에 동시에 반응할 때 어떤 일이 일어날지는 모델링하지 못했습니다."
전통적인 금융 시장에서 서킷 브레이커(극심한 가격 변동에 의해 트리거되는 자동 거래 중단)는 플래시 크래시에 대응하는 표준적인 방어 기제입니다. 뉴욕 증권거래소는 S&P 500 지수가 하루 만에 7 %, 13 % 또는 20 % 하락할 경우 거래를 중단합니다. 이러한 일시 정지는 인간 의사 결정권자들에게 상황을 평가하고 공포로 인한 연쇄 반응을 방지할 시간을 제공합니다.
그러나 DeFi는 이 모델과 근본적인 불일치에 직면해 있습니다. 2025년 10월에 발생한 $ 190억 규모의 청산 이벤트 이후 한 유명 DeFi 개발자가 언급했듯이, DeFi에는 개인이나 단체가 네트워크와 자산에 대해 일방적인 통제권을 행사할 수 있도록 허용하는 "오프 버튼(off button)"이 존재하지 않습니다.
철학적 저항은 매우 깊습니다. DeFi는 멈출 수 없고 무허가적인 금융 원칙 위에 세워졌습니다. 서킷 브레이커를 도입하려면 거래를 중단할 권한을 가진 누군가 혹은 무언가가 필요합니다. 하지만 그게 누구여야 할까요? DAO 투표는 너무 느립니다. 중앙 집중식 운영자는 DeFi의 핵심 가치와 상충합니다. 자동화된 스마트 컨트랙트는 악용되거나 공격받을 위험이 있습니다.
또한, 연구에 따르면 서킷 브레이커가 탈중앙화 시스템에서는 상황을 더 악화시킬 수 있다고 합니다. 'Review of Finance'에 발표된 연구에 따르면, 제대로 설계되지 않은 거래 중단은 변동성을 증폭시킬 수 있습니다. 거래가 중단되면 투자자들은 새로운 정보에 대응하여 포지션을 재조정할 수 없는 상태로 포지션을 유지해야만 합니다. 이러한 불확실성은 거래가 재개될 때 해당 자산을 보유하려는 의지를 크게 감소시켜, 잠재적으로 더 큰 매도세를 유발할 수 있습니다.
DeFi 프로토콜은 서킷 브레이커가 없었기 때문에 오히려 '2월의 윅(February Wick)' 기간 동안 놀라운 회복력을 보여주었습니다. 유니스왑(Uniswap), 에이브(Aave) 및 기타 주요 프로토콜은 위기 내내 중단 없이 작동했습니다. 에이브의 청산 시스템은 악성 부채 없이 $ 1.8억 규모의 담보를 처리했는데, 이는 유사한 부하 상황에서 동결되거나 다운될 수 있는 중앙 집중식 시스템에서는 재현하기 어려운 성과입니다.
문제는 DeFi가 전통적인 서킷 브레이커를 도입해야 하는가가 아닙니다. 통제권을 중앙 집중화하지 않으면서도 변동성을 완화할 수 있는 탈중앙화된 대안이 있는가 하는 점입니다.
2월의 윅 사건은 DeFi 커뮤니티가 불편한 진실을 직면하게 했습니다. AI 에이전트는 단순히 인간 트레이더의 빠른 버전이 아니라는 점입니다. 그들은 새로운 보호 메커니즘을 요구하는 근본적으로 다른 리스크 프로필을 나타냅니다.
현재 몇 가지 접근 방식이 등장하고 있습니다:
에이전트 다양성 요구 사항: 일부 프로토콜은 거래 전략의 집중도를 제한하는 규칙을 실험하고 있습니다. 프로토콜이 거래량의 큰 부분이 유사한 모델을 사용하는 에이전트로부터 발생한다는 것을 감지하면, 전략의 다양성을 장려하기 위해 수수료 구조를 자동으로 조정할 수 있습니다. 이는 전통적인 거래소가 주문 흐름을 지배하는 고빈도 매매(HFT)에 대해 속도를 늦추거나 더 높은 수수료를 부과하는 방식과 유사합니다.
시간적 실행 무작위화: 모든 에이전트가 동시에 실행되도록 허용하는 대신, 일부 DeFAI 프로토콜은 밀리초 단위가 아닌 블록 단위로 측정되는 무작위 실행 지연을 도입하고 있습니다. 에이전트가 트랜잭션 요청을 제출하더라도, 실행은 다음 3-5개 블록 내에서 무작위로 발생할 수 있습니다. 이는 자율적인 전략을 위해 합리적인 실행 속도를 유지하면서도 완벽한 동기화를 깨뜨리는 역할을 합니다.
프로토콜 간 협업 레이어: DeFi 프로토콜이 시스템적 스트레스에 대해 통신할 수 있도록 하는 새로운 인프라가 개발되고 있습니다. 여러 프로토콜이 비정상적인 AI 에이전트 활동을 동시에 감지하면, 담보 요건 상향, 스프레드 허용 오차 확대, 또는 특정 트랜잭션 유형의 일시적 제한 등 리스크 매개변수를 공동으로 조정할 수 있습니다. 결정적으로, 이러한 조정은 인간의 개입 없이 자동화되고 탈중앙화된 방식으로 이루어집니 다.
AI 에이전트 신원 표준: 2026년 초에 채택된 AI 에이전트 신원을 위한 ERC-8004 표준은 프로토콜이 특정 에이전트 유형에 대한 노출을 추적하고 제한할 수 있는 프레임워크를 제공합니다. 프로토콜이 유사한 모델을 사용하는 에이전트로부터 집중된 리스크를 감지하면, 자동으로 포지션 한도를 조정하거나 추가 담보를 요구할 수 있습니다.
경쟁적 청산인 생태계: 2월의 윅 기간 동안 DeFi가 실제로 중앙 집중식 시스템보다 뛰어난 성능을 보였던 분야 중 하나는 청산 처리였습니다. 에이브와 같은 플랫폼은 누구나 봇을 실행하여 담보 부족 포지션을 정리할 수 있는 분산형 청산인 네트워크를 사용합니다. 이 방식은 중앙 집중식 거래소의 병목 현상보다 10-15배 빠르게 청산을 처리합니다. 이러한 경쟁적인 청산인 시스템을 확장하고 개선하면 미래의 충격을 흡수하는 데 도움이 될 수 있습니다.
패턴 감지를 위한 머신러닝: 역설적이게도 AI가 해결책의 일부가 될 수도 있습니다. 고급 모니터링 시스템은 실시간 온체인 행동을 분석하여 청산 연쇄 반응에 앞서 나타나는 비정상적인 패턴을 감지할 수 있습니다. 시스템이 유사한 트랜잭션 패턴을 가진 수천 개의 에이전트가 포지션을 축적하는 것을 감지하면, 해당 집중 리스크가 임계점에 도달하기 전에 경고를 보낼 수 있습니다.
2월의 윅 (February Wick)은 DeFi에서 자율 거래 시스템을 구축하거나 배포하는 모든 이들에게 몇 가지 중요한 교훈을 제공합니다.
다양성은 버그가 아니라 기능입니다: 오픈 소스 모델은 혁신을 가속화하지만, 수정 없이 널리 채택될 경우 시스템적 리스크를 초래하기도 합니다. AI 에이전트를 구축하는 프로젝트는 개별 성능이 약간 저하되더라도 전략 구현에 의도적으로 변화를 주어야 합니다.
속도가 전부는 아닙니다: 더 빠른 블록 타임과 낮은 지연 시간을 달성하려는 경쟁(예: 솔라나의 400ms 블록)은 AI 에이전트가 시장 안정화 메커니즘보다 더 빠른 속도로 실행될 수 있는 환경을 조성합니다. 인프라 구축업체는 어느 정도의 의도적인 마찰이 시스템 안정성을 개선할 수 있을지 고려해야 합니다.
동기화된 실패에 대한 테스트: 전통적인 스트레스 테스트는 개별 프로토콜의 탄력성에 집중합니다. DeFi에는 여러 프로토콜이 동일한 AI 주도 충격에 동시에 직면했을 때 어떤 일이 발생하는지 모델링하는 새로운 테스트 프레너워크가 필요합니다. 이는 현재 부족한 업계 전반의 조율을 필요로 합니다.
투명성 대 경쟁: 대부분의 DeFi 개발을 주도하는 오픈 소스 정신은 긴장을 유발합니다. 성공적인 거래 전략을 공개하면 생태계 성장은 가속화되지만, 위험한 동질화 또한 가능해집니다. 일부 프로젝트는 핵심 인프라는 공개하되 특정 전략 구현은 독점적으로 유지하는 "오픈 코어 (open core)" 모델을 탐색하고 있습니다.
거버넌스는 알고리즘만으로 이루어질 수 없습니다: 2월의 윅은 DAO 거버넌스가 대응하기에 너무 빠르게 전개되었습니다. 제안서가 작성되고 토론 및 투표 가 이루어질 때쯤에는 이미 위기가 지나간 후였습니다. 프로토콜에는 탈중앙화된 가드레일에 의해 통제되면서도 기계적인 속도로 작동할 수 있는 사전 승인된 비상 대응 메커니즘이 필요합니다.
인프라의 중요성: 2월의 윅을 가장 잘 견뎌낸 프로토콜은 검증된 인프라에 막대한 투자를 한 곳들이었습니다. 수년간의 실제 스트레스를 통해 정제된 Aave의 청산 시스템은 위기를 완벽하게 처리했습니다. 이는 AI 에이전트가 더 보편화됨에 따라 기본 프로토콜 인프라의 품질이 더욱 중요해진다는 점을 시사합니다.
2026년 중반까지 AI 에이전트는 DeFi 프로토콜 전체에서 수조 달러의 총 예치 자산 (TVL)을 관리할 것으로 예상됩니다. 이들은 이미 폴리마켓 (Polymarket)과 같은 플랫폼에서 거래량의 30% 이상을 차지하고 있습니다. ElizaOS는 "에이전트를 위한 워드프레스"가 되어 개발자가 몇 분 만에 정교한 자율 거래 시스템을 배포할 수 있게 해주었습니다. 400ms의 블록 타임과 파이어댄서 (Firedancer) 업그레이드를 갖춘 솔라나는 AI 간 거래를 위한 주요 실험실로 자리 잡았습니다.
이러한 흐름은 피할 수 없습니다. 많은 시나리오에서 AI 에이전트는 인간보다 전략을 더 잘 수행합니다. 잠을 자지 않고, 패닉에 빠지지 않으며, 정보를 더 빨리 처리하고, 여러 체인과 프로토콜에 걸쳐 복잡성을 동시에 관리할 수 있기 때문입니다.
하지만 2월의 윅은 시스템적 안전장치 없는 속도와 효율성이 취약성을 만든다는 것을 보여주었습니다. 차세대 DeFi 인프라의 과제는 AI 에이전트의 속도를 늦추거나 채택을 막는 것이 아닙니다. AI가 만들어내는 고유한 리스크를 견딜 수 있는 시스템을 구축하는 것입니다.
전통 금융은 수십 년에 걸쳐 이러한 교훈을 배웠습니다. 포트폴리오 보험 알고리즘이 부분적인 원인이 되었던 1987년 "블랙 먼데이 (Black Monday)" 폭락은 서킷 브레이커 도입으로 이어졌습니다. 알고리즘 거래로 인해 발생한 2010년 "플래시 크래시 (Flash Crash)"는 시장 구조 규칙의 업데이트로 이어졌습니다. 차이점은 전통적인 시장은 점진적으로 적응할 수 있는 수십 년의 시간이 있었던 반면, DeFi는 그 학습 과정을 몇 달로 압축하고 있다는 점입니다.
2월의 윅에 대응하여 등장하는 프로토콜, 도구 및 거버넌스 프레임워크는 AI 에이전트가 확산됨에 따라 DeFi가 더 회복 탄력성을 갖게 될지 아니면 더 취약해질지를 결정할 것입니다. 그 해답은 전통 금융의 플레이북을 복제하는 것(서킷 브레이커와 중앙 집중식 통제는 탈중앙화 시스템에 맞지 않음)에서 나오지 않을 것입니다. 대신, AI의 고유한 리스크 프로필을 인정하면서 DeFi의 핵심 가치를 수용하는 혁신에서 나올 것입니다.
2월의 윅은 경종을 울렸습니다. 문제는 DeFi 생태계가 구축 중인 기술에 걸맞은 솔루션으로 응답할 것인지, 아니면 다음번 3초간의 폭락이 더 심각해질 것인지입니다.
2026년 3월 3일, 대부분의 거래소들이 고객 지원에 챗봇을 추가하는 방법을 고민하고 있을 때, OKX는 근본적으로 다른 것을 출시했습니다. 바로 자율형 AI 에이전트를 위한 전체 운영 체제입니다. OnchainOS AI Toolkit은 인간의 거래를 더 빠르게 만드는 것이 아니라, 기계가 거래를 할 수 있도록 만드는 데 목적이 있습니다.
매일 12억 건의 API 호출과 3억 달러의 거래량을 처리하는 인프라를 바탕으로, OKX는 단순한 거래소에서 에이전트 경제를 향한 가장 야심 찬 도전으로 탈바꿈했습니다. 이제 질문은 AI 에이전트가 암호화폐를 자율적으로 거래할 것인지가 아닙니다. 에이전트가 거래를 시작할 때 어떤 인프라가 시장을 지배할 것인가입니다.
전통적인 암호화폐 거래소는 차트, 오더북, 버튼 등 인간의 의사결정에 최적화되어 있습니다. OKX의 OnchainOS는 이를 완전히 뒤바꿉니다. 인간이 인터페이스를 클릭하는 대신, AI 에이전트가 자연어 명령을 내리면 60개 이상의 블록체인과 500개 이상의 DEX에서 동 시에 실행됩니다.
이러한 아키텍처의 변화는 업계 전반의 대전환을 반영합니다. 코인베이스(Coinbase)는 2026년 2월 11일 자율 지출을 위한 x402 프로토콜과 함께 에이전틱 월렛(Agentic Wallets)을 발표했습니다. 바이낸스(Binance)의 CZ는 AI 에이전트를 위한 "바이낸스 수준의 두뇌"를 약속했습니다. 비트겟(Bitget)조차 비수탁형 지갑에 자율 의사결정 기능을 보강하고 있습니다.
하지만 OKX의 접근 방식은 인프라에 뚜렷하게 집중되어 있습니다. 에이전트의 성격이나 거래 전략을 직접 구축하는 대신, 모든 AI 모델이 액세스할 수 있는 단일 프레임워크로 지갑 기능, 유동성 라우팅, 시장 데이터를 통합하는 운영 체제 계층을 구축했습니다.
OnchainOS는 개발자에게 서로 다른 사용 사례를 타겟팅하는 세 가지 통합 방법을 제공합니다.
AI Skills는 에이전트가 라우팅 작동 방식을 몰라도 "가장 적절한 DEX에서 100 USDC를 ETH로 스왑해줘"라고 말할 수 있는 자연어 인터페이스를 제공합니다. 대화형 에이전트나 고객 응대 봇을 개발하는 개발자에게 이는 API의 복잡성을 완전히 제거해 줍니다.
Model Context Protocol (MCP) 통합은 OnchainOS가 Claude, Cursor, OpenClaw와 같은 LLM 프레임워크에 직접 연결됨을 의미합니다. 이제 AI 코딩 어시스턴트는 별도의 커스텀 통합 없이도 일반적인 추론 루프의 일부로 블록체인 상태와 자율적으로 상호 작용하고, 거래를 실행하며, 온체인 데이터를 검증할 수 있습니다.
REST APIs는 프로그래밍 방식의 전략을 구축하는 기존 개발자들에게 스크립트 제어 권한을 부여합니다. 자연어 명령보다는 덜 혁신적일 수 있지만, 이는 기존 거래 인프라와의 하위 호환성을 보장하고 에이전트 기반 시스템으로의 점진적인 전환을 가능하게 합니다.
실질적인 시사점은 다음과 같습니다. 완전히 자율적인 트레이딩 봇을 구축하든, 기존 AI 어시스턴트에 암호화폐 기능을 강화하든, 지능형 라우팅이 포함된 API 액세스를 원하든, OnchainOS는 적절한 추상화 계층을 제공합니다.
수치는 이것이 파일럿 프로그램이 아닌 실제 생산 규모의 배포임을 보여줍니다. 100ms 미만의 응답 시간과 99.9%의 가동률로 매일 12억 건의 API 호출을 처리하려면 대부분의 거래소가 단기간에 복제할 수 없는 인프라가 필요합니다.
500개 이상의 DEX에서 제공되는 OKX의 유동성 통합은 인간이 수동으로 따라올 수 없는 경제적 이점을 에이전트에게 제공합니다. 에이전트가 대규모 스왑을 실행해야 할 때 시스템은 자동으로 다음을 수행합니다.
이 모든 과정은 수 밀리초 내에 이루어집니다. 인간 트레이더에게 이러한 수준의 교차 DEX 최적화는 여러 인터페이스를 동시에 실행하고, 수동으로 환율을 비교하며, 5개의 옵션을 확인하는 동안 가격이 변동하는 것을 감수해야 함을 의미합니다.
OnchainOS를 통해 처리되는 일일 3억 달러의 거래량은 의미 있는 초기 채택을 시사합니다. 더욱 중요한 것은, 이 거래량이 월간 1,200만 명 이상의 지갑 사용자를 지원하는 인프라를 통해 실행된다는 점입니다. 즉, 에이전트 계층이 실제 사용자 자금을 처리하는 검증된 시스템 위에 구축되어 있음을 의미합니다.
코인베이스의 에이전틱 월렛은 목적에 맞게 구축된 방식을 취합니다. 즉, 보안 가드레일이 내장된 자율 지출용으로 설계된 지갑입니다. 반면 OKX는 정반대 방향을 선택했습니다. 이미 60개 이상의 체인을 지원하는 기존 지갑 인프라에 에이전트 기능을 통합한 것입니다.
여기에는 아키텍처상의 절충안이 존재합니다. 목적에 맞게 구축된 에이전트 지갑은 인간의 감독 없이 의사결정을 내리는 기계를 위해 설계된 지출 한도, 위험 매개변수 및 복구 메커니즘을 갖추고 초기부터 자율 운영에 최적화될 수 있습니다. 통합 인프라는 다양한 체인과 사용 사례를 지원하는 데서 오는 복잡성을 수반하지만, 더 넓은 도달 범위와 검증된 보안을 제공합니다.
OKX는 에이전트가 샌드박스 환경이 아니라 전체 암호화폐 생태계에 접근해야 한다고 믿고 있습니다. 자율 에이전트가 DAO의 재고를 관리하거나, 체인 간 차익 거래를 수행하거나, 포트폴리오를 동적으로 재조정하려면 3개의 체인에서만 작동하는 특수 지갑이 아니라 유동성이 존재하는 모든 곳에 대한 네이티브 액세스가 필요합니다.
시장은 아직 어떤 방식이 승리할지 결정하지 않았습니다. 분명한 것은 OKX와 코인베이스 모두 동일한 변화를 인식하고 있다는 점입니다. 자율 에이전트에게는 인간의 도구를 개조한 것이 아니라, 그들을 위해 설계된 인프라가 필요합니다.
거래 결정에는 데이터가 필요합니다. AI 에이전트를 위해 OnchainOS는 지원되는 모든 네트워크에서 토큰, 전송, 거래 및 계정 상태를 아우르는 실시간 피드를 제공합니다.
이는 멀티체인 애플리케이션을 구축하는 사람이라면 누구나 잘 알고 있는 문제를 해결합니다. 수십 개의 네트워크에서 블록체인 상태를 쿼리하는 것은 느리고, 각 체인마다 인프라를 운영해야 하며, 노드가 다운되거나 지연될 때 장애 지점이 발생합니다.
OnchainOS는 이를 완전히 추상화합니다. 에이전트가 "네트워크 Y와 Z에서 토큰 X에 대한 모든 최근 거래 가져오기"를 쿼리하면, 어떤 RPC 엔드포인트를 호출해야 하는지 또는 서로 다른 체인이 트랜잭션 로그를 어떻게 구성하는지 알 필요 없이 표준화된 실시간 데이터를 받게 됩니다.
경쟁 우위는 단순히 편의성에만 있는 것이 아닙니다. 1초 미만의 거래 결정을 내리는 에이전트에게는 밀리초 단위로 측정되는 데이터 지연 시간이 필요합니다. 유사한 성능을 달성하기 위해 60개의 블록체인에 대해 자체 노드를 운영하는 것은 대부분의 개발자가 감당하기 어려운 인프라 투자를 요구합니다. 클라우드 RPC 제공업체는 지연 시간과 비용을 추가하여 고빈도(High-Frequency) 에이전트 전략의 경제성을 떨어뜨립니다.
데이터 피드를 플랫폼의 일부로 통합함으로써, OKX는 인프라 비용을 분산된 공유 자원으로 전환하여 막대한 자본을 가진 기업뿐만 아니라 독립 개발자들도 정교한 에이전트 전략을 사용할 수 있게 합니다.
자율 결제는 x402 종량제(Pay-per-use) 프로토콜에서 실행되며, 이는 에이전트 경제의 근본적인 문제인 '수동 개입 없이 기계가 서로에게 어떻게 지불할 것인가?'를 해결합니다.
AI 에이전트가 유료 API에 액세스하거나, 데이터를 구매하거나, 서비스에 대해 다른 에이전트에게 보상해야 할 때 x402는 자동 정산을 가능하게 합니다. OKX의 X Layer에서 제공되는 제로 가스 트랜잭션과 결합하면, 에이전트는 경 제적으로 소액 결제를 수행할 수 있습니다. 이는 각 결제에 서비스 자체보다 더 많은 가스비가 드는 환경에서는 불가능했던 일입니다.
이는 에이전트 간의 상호작용이 증가함에 따라 더욱 중요해집니다. 단일 고수준 에이전트 작업에는 다음과 같은 과정이 포함될 수 있습니다:
각 단계마다 수동 승인이 필요하거나 전송되는 가치보다 가스비가 더 많이 든다면, 에이전트 경제는 인간이 감독하는 운영 수준을 넘어 확장될 수 없습니다. x402와 제로 가스 실행은 이러한 마찰 지점들을 제거합니다.
AI와 크립토의 융합이 가속화되면서 OnchainOS가 등장했습니다. 블록체인 AI 시장은 2024년 60억 달러에서 2030년 500억 달러 규모로 성장할 것으로 예상됩니다. 보다 즉각적으로는, 2025년에 282개의 크립토 × AI 프로젝트가 벤처 자금을 확보했으며, 2026년에도 강력한 모멘텀을 보이고 있습니다.
Virtuals Protocol의 보고에 따르면 2026년 2월 기준 23,514개의 활성 지갑이 4억 7,900만 달러의 AI 생성 GDP(aGDP)를 창출하고 있습니다. 이는 이론적 인 지표가 아니라, 가치를 능동적으로 관리하고 거래를 실행하며 온체인 경제에 참여하는 에이전트들을 나타냅니다.
트랜잭션 인프라는 근본적으로 개선되었습니다. 블록체인 처리량은 5년 만에 25 TPS에서 3,400 TPS로 100배 증가했습니다. 이더리움 L2 트랜잭션 비용은 24달러에서 1센트 미만으로 떨어졌습니다. 2023년에는 경제적으로 불가능했던 고빈도 에이전트 전략이 이제는 일상이 되었습니다.
스테이블코인은 지난해 46조 달러의 거래량(조정 수치 9조 달러)을 처리했으며, 전망에 따르면 AI "기계 고객"이 2030년까지 연간 구매액의 최대 30조 달러를 통제할 것으로 보입니다. 기계가 주요 거래 주체가 됨에 따라, 자율 운영에 최적화된 인프라가 필요합니다.
OnchainOS는 첫 AI 에이전트를 배포하려는 빌더들을 대상으로 포괄적인 문서와 스타터 가이드를 갖추고 출시되었습니다. 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol) 통합은 특히 전략적입니다. 개발자가 이미 사용 중인 프레임워크(Claude, Cursor)에 연결함으로써, OKX는 "새로운 플랫폼을 배워야 하는" 장벽을 제거합니다.
이미 트레이딩 봇이나 자동화 스크립트를 구축 중인 개발자에게는 REST API가 마이그레이션 경로를 제공합니다. 자율 에이전트를 실험하는 AI 연구자들에게는 자연어 스킬(Skills)이 온체인 기능을 확보하는 가장 빠른 경로를 제공합니다.
OKX가 제공하지 않는 것들이 있습니다: 독점적인 에이전트 개성, 사전 구 축된 트레이딩 전략, 또는 "클릭 한 번으로 자율 거래"와 같은 소비자용 제품입니다. 이것은 최종 사용자 애플리케이션이 아닌 인프라입니다. 전문화된 에이전트를 구축하는 수천 명의 개발자가 OKX가 단일 에이전트 트레이딩 제품을 만드는 것보다 더 많은 가치를 창출할 것이라는 데 베팅한 것입니다.
이는 다른 시장의 성공적인 플랫폼 전략과 유사합니다. AWS는 모든 애플리케이션을 직접 만들려 하지 않았습니다. 대신 수백만 명의 개발자가 다양한 애플리케이션을 구축하는 데 사용할 수 있는 컴퓨팅, 스토리지 및 네트워킹 프리미티브(Primitives)를 제공했습니다. OnchainOS는 OKX를 에이전트 인프라의 AWS로 포지셔닝합니다.
거래소 산업은 양분되고 있습니다. 전통적인 거래소는 버튼을 클릭하는 개인 트레이더와 규제된 운영을 수행하는 기관에 최적화되어 있습니다. 에이전트 우선(Agent-first) 거래소는 파편화된 유동성 전반에서 프로그래밍 방식의 전략을 실행하는 자율 시스템에 최적화됩니다.
코인베이스(Coinbase)의 접근 방식은 규제 준수를 고려한 목적 기반 에이전트 지갑을 강조합니다. OKX는 60개 이상의 체인, 500개 이상의 DEX, 방대한 기존 사용자 기반이라는 확장성을 강조합니다. 바이낸스(Binance)는 AI를 약속하지만 아직 인프라를 출시하지 않았습니다. 소규모 거래소들은 이 정도 규모의 인프라에서 경쟁할 자원이 부족합니다.
네트워크 효과는 선점 자에게 유리합니다. OnchainOS가 개발자들이 트레이딩 에이전트를 구축하는 표준 방식이 된다면, 에이전트들이 그곳에 있기 때문에 유동성도 그곳으로 집중됩니다. 더 많은 유동성은 더 많은 에이전트를 끌어들입니다. 이는 기술적 한계에도 불구하고 개발자들이 이미 그곳에 있었기 때문에 이더리움이 기본 스마트 컨트랙트 플랫폼이 된 것과 동일한 역학입니다.
하지만 아직 초기 단계입니다. 코인베이스는 규제 준수 에이전트 배포에 중요한 규제 관계와 기관의 신뢰를 보유하고 있습니다. 탈중앙화 프로토콜은 거래소 의존성 없는 에이전트 인프라를 제공할 수도 있습니다. 시장은 사용 사례에 따라 세분화될 수 있습니다. 기관용 에이전트는 코인베이스, DeFi 네이티브 운영은 OKX, 고빈도 전략은 솔라나 생태계로 나뉠 수 있습니다.
OnchainOS 출시는 "에이전트 우선" 인프라가 실제로 무엇을 필요로 하는지 명확히 보여줍니다 :
자연어 인터페이스 를 통해 전문 개발자가 아니더라도 복잡한 블록체인 API를 배우지 않고도 에이전트를 구축할 수 있습니다.
통합된 크로스체인 액세스 를 제공합니다. 에이전트는 특정 체인에 얽매이지 않고, 유동성이 존재하는 곳이라면 어디든 실행 품질을 최적화하기 때문입니다.
인프라 운 영이 필요 없는 쿼리 가능한 피드 형태의 실시간 데이터 애그리게이션 (Aggregation) 을 제공합니다.
에이전트가 서로 경제적으로 거래할 수 있게 해주는 자율 결제 레일 (Autonomous payment rails) 을 지원합니다.
자율적인 결정을 내리는 에이전트는 느린 API 응답을 기다릴 수 없으므로, 밀리초 단위의 지연 시간과 높은 가동 시간을 보장하는 프로덕션 규모의 인프라 가 필요합니다.
여기서 주목할 점은 무엇이 빠졌는가입니다. OKX는 AI 모델을 직접 만들거나, 전문 트레이딩 에이전트를 학습시키거나, 소비자용 "자율 트레이딩" 제품을 만들지 않았습니다. 그들은 그 모든 것의 아래에 있는 계층 (Layer)을 구축했습니다.
이는 에이전트 경제가 소수의 지배적인 트레이딩 봇이 아니라, 다양한 개발자가 다양한 전략을 위해 구축한 수많은 전문 에이전트로 구성될 것이라는 확신을 시사합니다. 이러한 미래를 믿는다면, 인프라를 선점하는 것은 전략적으로 매우 타당합니다.
여전히 몇 가지 불확실성이 남아 있습니다. 자율 트레이딩 시스템에 대한 규제 처리는 아직 해결되지 않았습니다. 에이전트가 시장 조작 규칙을 위반하는 거래를 실행할 경우, 개발자, 거래소, 모델 제공자 중 누가 책임을 져야 할까요?
보안 리스크의 규모도 다릅니다. 사람이 사용하는 트레이딩 인터페이스의 버그는 해당 버튼을 클릭한 사용 자에게만 영향을 미치지만, 에이전트 API의 버그는 수천 개의 에이전트에서 동시에 연쇄적인 자율 장애를 일으킬 수 있습니다.
중앙화 문제도 지속됩니다. OnchainOS는 OKX가 제어하는 인프라입니다. 에이전트가 핵심 기능을 이 플랫폼에 의존하게 된다면, OKX는 에이전트 경제에 대해 막대한 영향력을 갖게 됩니다. 이는 암호화폐가 해결하고자 했던 의존성 문제와 정확히 일치합니다.
기술적 리스크에는 에이전트의 예측 불가능성이 포함됩니다. LLM은 확률적인 결정을 내립니다. 이자 농사 (Yield farming)에 최적화된 에이전트가 예상치 못한 프롬프트 해석을 통해 운영자가 의도하지 않은 전략을 실행할 수도 있습니다. 해당 에이전트가 상당한 자본을 통제할 때, 이러한 예측 불가능성은 시스템적 리스크가 됩니다.
시장 채택 여부도 초기 지표 외에는 아직 검증되지 않았습니다. 12억 건의 API 호출은 인상적이지만, 광범위한 개발자 채택보다는 소수의 고빈도 매매 봇에 의한 결과일 수 있습니다. 일일 거래량 3억 달러는 의미가 있지만, 중앙화 거래소의 전체 거래량에 비하면 미미한 수준입니다.
OKX의 OnchainOS는 암호화폐의 진화에 대한 구체적인 가설을 대변합니다. 즉, 자율 에이전트가 블록체인 인프라의 주요 사용자가 될 것이며, 최적의 에이전트 도구를 제공하는 거래소가 가치의 상당 부분을 점유할 것이라는 점입니다.
이 가설은 선견지명이 있거나 혹은 너무 앞서나간 것일 수 있습니다. 만약 에이전트가 실제로 지배적인 블록체인 사용자가 된다면, 2026년 초에 이 인프라를 구축하는 것은 경쟁 구도가 고착되기 전에 OKX를 선택받는 플랫폼으로 포지셔닝하는 것입니다. 반대로 채택이 늦어지거나 다른 형태로 나타난다면, 대규모로 실현되지 않을 시장을 지원하기 위해 상당한 엔지니어링 리소스가 낭비될 것입니다.
분명한 것은 OKX가 결과를 기다리고만 있지 않다는 점입니다. 수십억 건의 API 호출과 수억 달러의 거래량을 처리하는 프로덕션 인프라를 출시함으로써, 그들은 비전을 제시하는 데 그치지 않고 플랫폼을 실제로 배포하여 실제 사용 사례로부터 배우고 있습니다.
2028년에 승자로 떠오를 거래소는 아마도 인간을 위한 최고의 트레이딩 인터페이스를 가진 곳이 아닐 것입니다. 자율 에이전트가 머신-투-머신 (Machine-to-Machine) 암호화폐 경제를 실제로 작동하게 만드는 인프라를 발견한 곳이 될 것입니다.
OnchainOS는 결국 인프라가 승리할 것이라는 OKX의 베팅입니다. 향후 12~24개월은 에이전트 경제가 그러한 확신을 정당화할 만큼 빠르게 성장할지 여부를 보여줄 것입니다.