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진정한 병목 현상은 연산 속도가 아니라 신원입니다. Ryze Labs의 매니징 파트너인 매튜 그레이엄(Matthew Graham)의 이 통찰은 AI 동반자와 블록체인 신원 시스템의 교차점에서 일어나고 있는 근본적인 변화를 포착합니다. AI 동반자 시장이 2030년까지 1,407억 5천만 달러로 폭발적으로 성장하고, 탈중앙화 신원이 오늘날 48억 9천만 달러에서 10년 말까지 417억 3천만 달러로 확장됨에 따라, 이 기술들은 진정으로 소유되고, 휴대 가능하며, 프라이버시를 보호하는 AI 관계라는 새로운 패러다임을 가능하게 하기 위해 수렴하고 있습니다. 그레이엄의 회사는 구체적인 자본을 투입했습니다. Amiko의 개인 AI 플랫폼을 인큐베이팅하고, 42만 달러 규모의 Eliza 휴머노이드 로봇에 자금을 지원하며, EdgeX Labs의 30,000개 이상의 TEE 인프라에 투자하고, 500만 달러 규모의 AI Combinator 펀드를 출시하여, Ryze를 그레이엄이 "디파이 여름 이후 가장 중요한 혁신의 물결"이라고 부르는 것의 선두에 세웠습니다.

이러한 융합이 중요한 이유는 AI 동반자가 현재 폐쇄형 생태계에 갇혀 플랫폼 간에 이동할 수 없으며, 사용자는 자신의 AI 관계나 데이터에 대한 진정한 소유권을 가지고 있지 않기 때문입니다. 동시에 블록체인 기반 신원 시스템은 이론적 프레임워크에서 20억 달러 이상의 AI 에이전트 시가총액을 관리하는 생산 인프라로 성숙했습니다. 이들이 결합되면, 토큰화된 신원은 AI 동반자가 부족한 소유권 레이어를 제공하고, AI 에이전트는 블록체인의 사용자 경험 문제를 해결합니다. 그 결과는 다음과 같습니다. 기업 감시가 아닌 암호화 증명을 통해 진정으로 소유하고, 어디든 가져갈 수 있으며, 비공개로 상호 작용할 수 있는 디지털 동반자입니다.

매튜 그레이엄의 비전: 신원 인프라를 기초 레이어로​

그레이엄의 지적 여정은 2013년 비트코인 애호가에서 51개 포트폴리오 회사를 관리하는 암호화폐 VC로, 그리고 2024년 Terminal of Truths를 통해 "모든 것을 멈추는 순간"을 경험한 AI 동반자 옹호자로 업계의 진화를 추적합니다. 그의 발전은 해당 부문의 성숙을 반영하지만, 그의 최근 전환은 더 근본적인 것을 나타냅니다. 즉, 연산 능력이나 모델 정교함이 아니라 신원 인프라가 자율 AI 에이전트가 대규모로 작동할 수 있는지 여부를 결정한다는 인식입니다.

2025년 1월, 그레이엄은 Amiko의 "진정한 도전은 속도가 아니다. 그것은 신원이다"라는 선언에 대해 "와이푸 인프라 레이어"라고 언급했습니다. 이는 그의 사고의 정점을 찍는 것이었습니다. AI 기능에 초점을 맞추는 것에서 표준화된 탈중앙화 신원 시스템 없이는 AI 에이전트가 스스로를 검증하고, 안전하게 거래하며, 플랫폼 전반에 걸쳐 지속될 수 없다는 인식을 갖게 된 것입니다. Ryze Labs의 포트폴리오 전략을 통해 그레이엄은 이 인프라 스택을 체계적으로 구축하고 있습니다. EdgeX Labs의 분산 컴퓨팅을 통한 하드웨어 수준 프라이버시, Amiko를 통한 신원 인식 AI 플랫폼, Eliza Wakes Up을 통한 물리적 구현, 그리고 AI Combinator의 10-12개 투자를 통한 생태계 개발입니다.

그의 투자 논지는 세 가지 수렴하는 신념에 중점을 둡니다. 첫째, AI 에이전트는 자율 운영을 위해 블록체인 레일이 필요합니다. "그들은 거래, 소액 거래, 무엇이든 해야 할 것입니다... 이것은 매우 자연스러운 암호화폐 레일 상황입니다." 둘째, AI의 미래는 기업 클라우드가 아닌 사용자 소유 장치에 로컬로 존재하며, "탈중앙화될 뿐만 아니라 물리적으로 분산되어 로컬에서 실행될 수 있는" 탈중앙화 인프라가 필요합니다. 셋째, 동반자 관계는 "오늘날 세계에서 가장 미개척된 심리적 필요 중 하나"를 나타내며, AI 동반자를 단순한 오락이 아닌 사회적 인프라로 포지셔닝합니다. 그레이엄은 자신의 계획된 디지털 트윈을 "마티(Marty)"라고 명명했으며, 모든 사람이 자신을 친밀하게 아는 매우 개인적인 AI를 갖는 세상을 envisions합니다. "마티, 당신은 나에 대해 모든 것을 알고 있어요... 마티, 엄마는 무엇을 좋아해요? 엄마를 위한 크리스마스 선물을 주문해 줘."

그레이엄의 지리적 전략은 또 다른 차원을 추가합니다. "다음 사용자 및 빌더 물결이 올" 라고스와 방갈로르와 같은 신흥 시장에 초점을 맞추는 것입니다. 이는 Ryze가 아프리카의 모바일 결제와 유사하게 선진 시장을 건너뛰는 지역에서 AI 동반자 채택을 포착할 수 있도록 합니다. "로어(lore)"와 문화 현상에 대한 그의 강조는 AI 동반자 채택이 순수한 기술적 장점보다는 사회적 역학을 따른다는 이해를 시사합니다. "인터넷 밈과 로어와 같은 문화 현상에 비유... 인터넷 로어와 문화는 시간과 공간을 넘어 움직임을 시너지 효과를 낼 수 있습니다."

2023년 싱가포르를 비롯한 토큰 2049 행사에서 그레이엄은 이 비전을 전 세계 청중에게 설명했습니다. 그의 블룸버그 인터뷰는 AI를 스테이블코인 이후 "암호화폐의 세 번째 막"으로 포지셔닝했으며, The Scoop 팟캐스트 참여는 "암호화폐, AI, 로봇 공학이 미래 경제로 어떻게 수렴하는지"를 탐구했습니다. 공통점은 다음과 같습니다. AI 에이전트는 신뢰할 수 있는 상호 작용을 위한 신원 시스템, 자율 운영을 위한 소유권 메커니즘, 경제 활동을 위한 거래 레일이 필요하며, 이는 바로 블록체인 기술이 제공하는 것입니다.

탈중앙화 신원, 주요 프로토콜 운영으로 생산 규모에 도달​

토큰화된 신원은 백서 개념에서 수십억 달러 가치를 관리하는 생산 인프라로 발전했습니다. 기술 스택은 세 가지 기초 레이어로 구성됩니다. 중앙 집중식 권한이 필요 없는 W3C 표준화된 전역 고유 식별자인 탈중앙화 식별자(DID); 발급자, 보유자, 검증자 간의 신뢰 삼각형을 형성하는 암호화 방식으로 보호되고 즉시 검증 가능한 자격 증명인 검증 가능한 자격 증명(VC); 그리고 평판, 성과, 소속을 나타내는 양도 불가능한 NFT인 **소울바운드 토큰(SBT)**입니다. SBT는 2022년 5월 비탈릭 부테린(Vitalik Buterin)이 제안했으며, 현재 바이낸스의 Account Bound 토큰 및 옵티미즘의 Citizens' House 거버넌스와 같은 시스템에 배포되어 있습니다.

주요 프로토콜은 2025년 10월까지 상당한 규모를 달성했습니다. 이더리움 네임 서비스(ENS)는 200만 개 이상의 .eth 도메인 등록, 6억 6,700만8억 8,500만 달러의 시가총액, 그리고 80-90%의 가스 수수료 절감을 예상하는 "네임체인(Namechain)" L2로의 임박한 마이그레이션으로 선두를 달리고 있습니다. 렌즈 프로토콜(Lens Protocol)은 탈중앙화 소셜 그래프에 65만 개 이상의 사용자 프로필과 2,800만 개의 소셜 연결을 구축했으며, 최근 4,600만 달러의 자금을 확보하고 zkSync 기반 렌즈 네트워크(Lens Network)의 렌즈 v3로 전환하고 있습니다. 월드코인(Worldcoin, "월드"로 리브랜딩)은 홍채 스캔 오브(Orbs)를 통해 25개국 이상에서 1,200만1,600만 명의 사용자를 검증했지만, 스페인, 포르투갈, 필리핀의 중단 명령을 포함한 규제 문제에 직면해 있습니다. 폴리곤 ID(Polygon ID)는 2022년 중반에 최초의 ZK 기반 신원 솔루션을 배포했으며, 2025년 10월 릴리스 6에서는 동적 자격 증명과 고유성 비공개 증명을 도입했습니다. 시빅(Civic)은 규정 준수 중심의 블록체인 신원 확인을 제공하며, DApp의 KYC/활성도 확인을 가능하게 하는 Civic Pass 시스템을 통해 연간 480만 달러의 수익을 창출하고 있습니다.

기술 아키텍처는 여러 암호화 방식을 통해 프라이버시 보호 검증을 가능하게 합니다. **영지식 증명(Zero-knowledge proofs)**은 기본 데이터를 공개하지 않고 속성(나이, 국적, 계정 잔액 임계값)을 증명할 수 있도록 합니다. **선택적 공개(Selective disclosure)**는 사용자가 전체 자격 증명 대신 각 상호 작용에 필요한 정보만 공유할 수 있도록 합니다. **오프체인 저장(Off-chain storage)**은 민감한 개인 데이터를 공개 블록체인 외부에 보관하고, 온체인에는 해시와 증명만 기록합니다. 이 설계는 블록체인 투명성과 신원 프라이버시 사이의 명백한 모순을 해결합니다. 이는 그레이엄의 포트폴리오 회사인 Amiko가 클라우드 의존성 대신 로컬 처리를 통해 명시적으로 다루는 중요한 과제입니다.

현재 구현은 다양한 부문에 걸쳐 실제 유용성을 보여줍니다. 금융 서비스는 재사용 가능한 KYC 자격 증명을 사용하여 온보딩 비용을 60% 절감하며, 유니스왑 v4(Uniswap v4)와 아베(Aave)는 검증된 유동성 공급자와 SBT 신용 기록 기반의 무담보 대출을 위해 폴리곤 ID를 통합하고 있습니다. 헬스케어 애플리케이션은 휴대 가능한 의료 기록과 HIPAA 준수 처방전 확인을 가능하게 합니다. 검증 가능한 졸업 증명서로서의 교육 자격 증명은 즉각적인 고용주 확인을 허용합니다. 정부 서비스에는 TSA 국내 항공 여행에 허용되는 모바일 운전면허증(mDL)과 2026년까지 모든 회원국에 대한 EU의 의무적인 EUDI 지갑 출시가 포함됩니다. DAO 거버넌스는 1인 1표 메커니즘과 시빌 공격 저항을 위해 SBT를 사용하며, 옵티미즘의 Citizens' House가 이 접근 방식을 개척했습니다.

규제 환경은 예상보다 빠르게 구체화되고 있습니다. 유럽의 eIDAS 2.0 (EU 규정 2024/1183)은 2024년 4월 11일에 통과되었으며, 모든 EU 회원국이 2026년까지 EUDI 지갑을 제공하고 2027년까지 교차 부문 수용을 의무화하여 탈중앙화 신원을 인정하는 최초의 포괄적인 법적 프레임워크를 만들었습니다. ISO 18013 표준은 미국 모바일 운전면허증을 EU 시스템과 정렬하여 대륙 간 상호 운용성을 가능하게 합니다. 블록체인 불변성에 대한 GDPR 우려는 오프체인 저장 및 사용자 제어 데이터 최소화를 통해 해결됩니다. 미국에서는 바이든의 사이버 보안 행정 명령이 mDL 채택에 자금을 지원하고, 국내 항공 여행에 대한 TSA 승인, 그리고 루이지애나의 선구적인 배포를 시작으로 주 차원의 구현이 확산되고 있습니다.

토큰화된 신원 주변의 경제 모델은 여러 가치 포착 메커니즘을 보여줍니다. ENS 거버넌스 토큰은 프로토콜 변경에 대한 투표권을 부여합니다. 시빅의 CVC 유틸리티 토큰은 신원 확인 서비스를 구매합니다. 월드코인(Worldcoin)의 WLD는 검증된 인간에게 보편적 기본 소득 분배를 목표로 합니다. 더 넓은 웹3 신원 시장은 210억 달러(2023년)에서 2032년까지 770억 달러로 예상되며, 14-16%의 CAGR을 보입니다. 반면 전체 웹3 시장은 21억 8천만 달러(2023년)에서 491억 8천만 달러(2025년)로 성장하여 44.9%의 폭발적인 연평균 성장을 나타냅니다. 투자 하이라이트에는 렌즈 프로토콜의 4,600만 달러 투자 유치, 안드레센 호로위츠(Andreessen Horowitz)로부터 월드코인의 2억 5천만 달러, 그리고 2023년 1분기에만 108개 웹3 회사로 유입된 8억 1,400만 달러가 포함됩니다.

AI 동반자, 2억 2천만 다운로드 달성하며 시장 역학이 수익화로 전환​

AI 동반자 부문은 2025년 7월까지 337개의 활성 수익 창출 앱이 누적 소비자 지출 2억 2,100만 달러를 기록하며 주류 소비자 규모를 달성했습니다. 시장은 2024년에 281억 9천만 달러에 도달했으며, 정서적 지원 수요, 정신 건강 애플리케이션, 엔터테인먼트 사용 사례에 힘입어 2030년까지 1,407억 5천만 달러로 예상됩니다. 이는 30.8%의 CAGR을 나타냅니다. 이러한 성장 궤적은 AI 동반자를 가장 빠르게 확장하는 AI 부문 중 하나로 자리매김하며, 2025년 상반기에만 전년 대비 88% 증가한 6천만 다운로드를 기록했습니다.

플랫폼 선두 주자들은 차별화된 접근 방식을 통해 지배적인 위치를 확립했습니다. Character.AI는 2천만~2천8백만 명의 월간 활성 사용자와 1천8백만 개 이상의 사용자 생성 챗봇을 보유하고 있으며, 평균 일일 사용 시간 2시간, 월간 100억 개의 메시지를 기록하여 기존 소셜 미디어보다 48% 높은 유지율을 보입니다. 이 플랫폼의 강점은 역할극과 캐릭터 상호 작용에 있으며, 젊은 인구 통계(18-24세 53%)와 거의 동일한 성별 분포를 가진 사용자를 유치합니다. 구글의 27억 달러 투자에 이어 Character.AI는 2024년에 3,220만 달러의 수익만 창출했음에도 불구하고 100억 달러의 가치를 달성하여 장기적인 수익화 잠재력에 대한 투자자 신뢰를 반영합니다. Replika는 1천만 명 이상의 사용자를 대상으로 개인화된 정서적 지원에 중점을 두며, 3D 아바타 맞춤화, 음성/AR 상호 작용, 그리고 월 19.99달러 또는 연간 69.99달러의 친구/연인/멘토 관계 모드를 제공합니다. Inflection AI의 Pi는 시각적 캐릭터 표현 없이 여러 플랫폼(iOS, 웹, 메시징 앱)에서 공감 대화를 강조하며, 수백만 명의 사용자를 구축하면서 무료로 유지됩니다. Friend는 하드웨어 개척지를 대표합니다. 클로드 3.5(Claude 3.5) 기반의 항상 듣는 동반자 관계를 제공하는 99-129달러짜리 웨어러블 AI 목걸이로, 지속적인 오디오 모니터링에 대한 논란을 일으키지만 물리적 AI 동반자 장치를 개척하고 있습니다.

기술적 능력은 크게 발전했지만 근본적인 한계에 의해 여전히 제한됩니다. 현재 시스템은 대화 전반에 걸친 맥락 유지, 시간 경과에 따른 사용자 선호도 학습을 통한 개인화, 텍스트/음성/이미지/비디오를 결합한 다중 모드 통합, 그리고 IoT 장치 및 생산성 도구와의 플랫폼 연결성에서 탁월합니다. 고급 정서 지능은 감성 분석과 공감적 반응을 가능하게 하며, 기억 시스템은 상호 작용 전반에 걸쳐 연속성을 만듭니다. 그러나 중요한 한계는 지속됩니다. 진정한 의식이나 진정한 정서적 이해(느껴지는 공감보다는 시뮬레이션된 공감)가 없고, 환각 및 조작된 정보에 대한 경향이 있으며, 고급 기능을 위한 인터넷 연결 의존성, 복잡한 추론 및 미묘한 사회적 상황에 대한 어려움, 그리고 훈련 데이터에서 상속된 편향 등이 있습니다.

사용 사례는 개인, 전문, 헬스케어 및 교육 애플리케이션에 걸쳐 있으며, 고유한 가치 제안을 제공합니다. 개인/소비자 애플리케이션은 43.4%의 시장 점유율로 지배적이며, 24/7 정서적 지원, 역할극 엔터테인먼트(판타지/SF에서 51%의 상호 작용), 가상 연애 관계(앱의 17%가 명시적으로 "AI 여자친구"로 마케팅)를 통해 외로움 전염병(젊은 미국 성인의 61%가 심각한 외로움을 보고)을 해결합니다. Z세대 사용자의 65% 이상이 AI 캐릭터와 정서적 연결을 보고합니다. 전문 애플리케이션에는 직장 생산성(Zoom AI Companion 2.0), 고객 서비스 자동화(상호 작용의 80%가 AI 처리 가능), 그리고 아마존의 루퍼스(Rufus) 쇼핑 동반자와 같은 영업/마케팅 개인화가 포함됩니다. 헬스케어 구현은 약 복용 알림, 증상 확인, 고립된 노인의 우울증을 줄이는 노인 동반자 관계, 그리고 치료 세션 사이의 접근 가능한 정신 건강 지원을 제공합니다. 교육 애플리케이션은 개인화된 튜터링, 언어 학습 연습, 그리고 구글의 "Learn About" AI 학습 동반자를 제공합니다.

비즈니스 모델의 진화는 실험에서 지속 가능한 수익화로의 성숙을 반영합니다. 프리미엄/구독 모델이 현재 지배적이며, Character.AI Plus는 월 9.99달러, Replika Pro는 월 19.99달러로 우선 접근, 더 빠른 응답, 음성 통화, 고급 맞춤화를 제공합니다. 다운로드당 수익은 2024년 0.52달러에서 2025년 1.18달러로 127% 증가하여 전환율 개선을 시사합니다. 소비 기반 가격 책정은 지속 가능한 모델로 부상하고 있습니다. 정액 구독 대신 상호 작용, 토큰 또는 메시지당 지불하는 방식으로, 비용을 사용량에 더 잘 맞춥니다. 광고 통합은 AI 추론 비용이 감소함에 따라 예상되는 미래를 나타냅니다. ARK Invest는 시간당 수익이 현재 0.03달러에서 0.16달러(소셜 미디어와 유사)로 증가하여 2030년까지 기본 및 낙관적 시나리오에서 700억~1,500억 달러를 잠재적으로 창출할 것으로 예측합니다. 아바타 맞춤화, 프리미엄 캐릭터 접근, 특별한 경험을 위한 가상 상품 및 소액 결제는 게임 서비스와 수익화 동등성을 달성할 것으로 예상됩니다.

윤리적 우려는 문서화된 피해에 따라 규제 조치를 촉발했습니다. Character.AI는 챗봇 상호 작용과 관련된 십대 자살 이후 2024년 소송에 직면했으며, 디즈니는 저작권이 있는 캐릭터 사용에 대해 중단 명령을 내렸습니다. FTC는 2025년 9월에 7개 회사에 아동 안전 조치 보고를 명령하는 조사를 시작했습니다. 캘리포니아 상원의원 스티브 파딜라(Steve Padilla)는 안전 장치를 요구하는 법안을 발의했으며, 하원의원 레베카 바우어-카한(Rebecca Bauer-Kahan)은 16세 미만 AI 동반자 금지를 제안했습니다. 주요 윤리적 문제에는 특히 취약 계층(십대, 노인, 고립된 개인)에게 우려되는 정서적 의존성 위험, AI가 감정을 시뮬레이션하지만 진정으로 느끼지 않는 진정성과 기만, 불분명한 보존 정책을 가진 광범위한 개인 데이터 수집을 통한 프라이버시 및 감시, AI의 환각 경향으로 인한 안전 및 유해한 조언, 그리고 과도한 의존이 인간의 사회적 능력을 저하시키는 "사회적 기술 저하"가 포함됩니다.

전문가 예측은 사회적 영향에 대한 다양한 견해와 함께 지속적인 빠른 발전에 수렴합니다. 샘 알트만(Sam Altman)은 5년 내 AGI를 예상하며 GPT-5가 "박사 수준" 추론을 달성할 것(2025년 8월 출시)이라고 예측합니다. 일론 머스크(Elon Musk)는 2026년까지 가장 똑똑한 인간보다 더 똑똑한 AI를 예상하며, 옵티머스(Optimus) 로봇이 2만~3만 달러 가격으로 상업 생산될 것이라고 말합니다. 다리오 아모데이(Dario Amodei)는 2026년까지 특이점을 제안합니다. 단기 궤적(2025-2027)은 챗봇에서 자율 작업 완료 에이전트로 전환하는 에이전트 AI 시스템, 더 긴 컨텍스트 창을 통한 향상된 추론 및 기억, 주류 비디오 생성을 통한 다중 모드 진화, 그리고 웨어러블 및 물리적 로봇 공학을 통한 하드웨어 통합을 강조합니다. 합의는 다음과 같습니다. AI 동반자는 엄청난 성장을 앞두고 계속 존재할 것이지만, 접근 가능한 정신 건강 지원을 강조하는 지지자들과 부적절한 안전 장치로 정서적 지원 역할에 준비되지 않은 기술에 대해 경고하는 비판자들 사이에서 사회적 영향은 여전히 뜨거운 논쟁거리입니다.

기술 융합은 블록체인 인프라를 통해 소유 가능하고 휴대 가능하며 사적인 AI 동반자를 가능하게 한다​

토큰화된 신원과 AI 동반자의 교차점은 두 기술 모두를 괴롭히는 근본적인 문제를 해결합니다. AI 동반자는 진정한 소유권과 휴대성이 부족하고, 블록체인은 열악한 사용자 경험과 제한된 유용성으로 어려움을 겪습니다. 암호화 신원 시스템을 통해 결합되면, 사용자는 자신의 AI 관계를 디지털 자산으로 진정으로 소유하고, 동반자의 기억과 성격을 플랫폼 간에 이식하며, 기업 감시가 아닌 영지식 증명을 통해 비공개로 상호 작용할 수 있습니다.

기술 아키텍처는 2024-2025년에 배포된 여러 획기적인 혁신에 기반합니다. 0G Labs가 제안한 ERC-7857은 AI 에이전트 전용 최초의 NFT 표준으로 비공개 메타데이터를 제공합니다. 이는 신경망, 기억, 캐릭터 특성을 온체인에 암호화하여 저장할 수 있도록 하며, 오라클과 소유권 변경 시 재암호화하는 암호화 시스템을 사용하여 안전한 전송 프로토콜을 제공합니다. 전송 프로세스는 진위 증명으로 메타데이터 해시를 생성하고, TEE(신뢰 실행 환경)에서 해독하며, 새 소유자의 키로 재암호화하고, 스마트 계약 실행 전에 서명 확인을 요구합니다. 기존 NFT 표준(ERC-721/1155)은 정적이고 공개적인 메타데이터를 가지며 안전한 전송 메커니즘이나 동적 학습 지원이 없었기 때문에 AI에 실패했습니다. ERC-7857은 이러한 한계를 해결합니다.

팔라 네트워크(Phala Network)는 30,000개 이상의 장치로 전 세계적으로 가장 큰 TEE 인프라를 배포하여 AI 연산을 위한 하드웨어 수준 보안을 제공합니다. TEE는 연산이 외부 위협으로부터 보호되고 원격 증명이 비간섭의 암호화 증명을 제공하는 보안 격리를 가능하게 합니다. 이는 민감한 작업을 실행하는 디지털 자산에 대한 진정한 독점 소유권을 달성하는 유일한 방법입니다. 팔라는 2023년에 849,000개의 오프체인 쿼리를 처리하여(이더리움의 온체인 110만 개 대비) 생산 규모를 시연했습니다. 그들의 AI 에이전트 계약은 Agent Wars와 같은 애플리케이션을 위해 TEE에서 TypeScript/JavaScript 실행을 허용합니다. Agent Wars는 스테이킹 기반 DAO 거버넌스를 사용하는 토큰화된 에이전트가 있는 라이브 게임으로, "키"는 사용 권한과 투표권을 부여하는 지분으로 기능합니다.

프라이버시 보호 아키텍처는 포괄적인 보호를 위해 여러 암호화 방식을 계층화합니다. 완전 동형 암호화(FHE)는 데이터를 완전히 암호화된 상태로 유지하면서 처리할 수 있도록 합니다. AI 에이전트는 평문 데이터에 절대 접근하지 않으며, NIST 승인 격자 암호화(2024년)를 통해 양자 후 보안을 제공합니다. 사용 사례에는 보유 자산을 노출하지 않는 비공개 디파이 포트폴리오 조언, 데이터를 공개하지 않는 암호화된 의료 기록의 헬스케어 분석, 암호화된 입력을 집계하는 예측 시장이 포함됩니다. 마인드네트워크(MindNetwork)와 페닉스(Fhenix)는 암호화된 웹3 및 디지털 주권을 위한 FHE 네이티브 플랫폼을 구축하고 있습니다. 영지식 증명은 TEE 및 FHE를 보완하여 비공개 인증(생년월일 공개 없이 나이 증명), 데이터 노출 없이 로직을 실행하는 기밀 스마트 계약, 입력 공개 없이 작업 완료를 증명하는 검증 가능한 AI 작업, 그리고 보안 상호 운용성을 위한 크로스체인 프라이버시를 가능하게 합니다. ZK 자이라(Zyra) + 이스폴링크(Ispolink)는 AI 기반 웹3 게임을 위한 생산 영지식 증명을 시연합니다.

블록체인 토큰을 사용한 소유권 모델은 상당한 시장 규모를 달성했습니다. **버추얼스 프로토콜(Virtuals Protocol)**은 7억 달러 이상의 시가총액으로 선두를 달리고 있으며, 20억 달러 이상의 AI 에이전트 시가총액을 관리하고, 마켓플레이스 활동의 85%를 차지하며, 2024년 12월까지 6천만 달러의 프로토콜 수익을 창출했습니다. 사용자는 에이전트 지분을 나타내는 토큰을 구매하여 완전한 거래, 전송 및 수익 공유 권한을 가진 공동 소유권을 가능하게 합니다. 센트AI(SentrAI)는 프로그래밍 가능한 온체인 자산으로서 거래 가능한 AI 페르소나에 중점을 두며, 시각적 기능을 위해 스테빌리티 월드 AI(Stability World AI)와 파트너십을 맺고 교차 플랫폼 수익화 가능한 경험을 가진 소셜-AI 경제를 창출합니다. 그록 애니 컴패니언(Grok Ani Companion)은 ANI 토큰이 0.03달러(시가총액 3천만 달러)로 주류 채택을 시연하며, 상호 작용을 보호하는 스마트 계약과 온체인 메타데이터 저장을 통해 일일 2,700만~3,600만 달러의 거래량을 생성합니다.

NFT 기반 소유권은 대체 불가능성보다 고유성을 강조하는 대체 모델을 제공합니다. 이더리움의 푸로(FURO)는 학습하고 기억하며 진화하는 3D AI 동반자를 10달러 NFT와 $FURO 토큰으로 제공하며, 사용자 스타일에 맞춰 개인화되고 감정을 반영합니다. 물리적 장난감 통합을 계획하고 있습니다. AXYC(액시코인)는 AI를 게임파이(GameFi) 및 에듀테크(EdTech)와 통합하여 AR 토큰 수집, NFT 마켓플레이스, 그리고 AI 펫이 언어, STEM, 인지 훈련을 위한 튜터로 기능하며 장기 개발을 장려하는 마일스톤 보상을 제공하는 교육 모듈을 제공합니다.

데이터 휴대성과 상호 운용성은 여전히 진행 중이며 중요한 주의 사항이 있습니다. 작동하는 구현에는 여러 인증자로부터 "스탬프"를 받는 깃코인 패스포트(Gitcoin Passport)의 교차 플랫폼 신원, DApp/디파이/NFT 전반에 걸친 시빅 패스(Civic Pass) 온체인 신원 관리, 그리고 1,000개 이상의 신원 기술을 집계하는 T3id(트라이던트3)가 포함됩니다. 온체인 메타데이터는 선호도, 기억, 마일스톤을 불변하게 저장하며, 세라믹(Ceramic) 및 킬트 프로토콜(KILT Protocol)을 통한 블록체인 증명은 AI 모델 상태를 신원에 연결합니다. 그러나 현재 한계에는 아직 보편적인 SSI 합의가 없고, 특정 생태계로 제한된 휴대성, 진화하는 규제 프레임워크(GDPR, DMA, 데이터 법안), 그리고 원활한 교차 플랫폼 마이그레이션이 현실이 되기 전에 생태계 전반의 채택이 필요하다는 점이 포함됩니다. 103개 이상의 실험적인 DID 방법은 파편화를 생성하며, 가트너(Gartner)는 SSI 채택의 70%가 2027년까지 교차 플랫폼 호환성 달성에 달려 있다고 예측합니다.

교차점에서의 수익화 기회는 완전히 새로운 경제 모델을 가능하게 합니다. 사용량 기반 가격 책정은 API 호출, 토큰, 작업 또는 컴퓨팅 시간당 요금을 부과합니다. 허깅 페이스 추론 엔드포인트(Hugging Face Inference Endpoints)는 이 모델로 45억 달러의 가치(2023년)를 달성했습니다. 구독 모델은 예측 가능한 수익을 제공하며, 코그니지(Cognigy)는 2,800만 달러 ARR의 60%를 구독에서 파생합니다. 성과 기반 가격 책정은 젠데스크(Zendesk), 인터콤(Intercom), 차지플로우(Chargeflow)에서 시연된 바와 같이 결과(생성된 리드, 해결된 티켓, 절약된 시간)를 기준으로 지불을 정렬합니다. **에이전트-애즈-어-서비스(Agent-as-a-Service)**는 AI를 월별 요금을 받는 "디지털 직원"으로 포지셔닝합니다. 하비(Harvey), 11x, 비분(Vivun)은 엔터프라이즈급 AI 인력을 개척합니다. 거래 수수료는 에이전트가 촉진하는 상거래의 일정 비율을 차지하며, 생존 가능성을 위해 높은 볼륨이 필요한 에이전트 플랫폼에서 부상하고 있습니다.

블록체인 특정 수익 모델은 생태계 성장과 함께 가치가 상승하고, 스테이킹 보상이 서비스 제공자에게 보상하며, 거버넌스 권한이 보유자에게 프리미엄 기능을 제공하고, NFT 로열티가 2차 시장 수익을 창출하는 토큰 경제학을 생성합니다. 에이전트-투-에이전트 경제는 AI 에이전트가 서클(Circle)의 프로그래밍 가능한 지갑을 통해 USDC를 사용하여 서로에게 보상하고, 마켓플레이스 플랫폼이 에이전트 간 거래의 일정 비율을 차지하며, 스마트 계약이 검증된 완료 작업을 기반으로 결제를 자동화하는 자율 결제를 가능하게 합니다. AI 에이전트 시장은 2024년 53억 달러에서 2030년 471억 달러로 예상되며, 44.8%의 CAGR을 보이고, 2035년에는 2,160억 달러에 도달할 가능성이 있으며, 웹3 AI는 2024년 3분기에만 암호화폐 VC로부터 2억 1,300만 달러를 유치했습니다.

투자 환경은 융합 논지가 기관 검증을 얻고 있음을 보여준다​

토큰화된 신원과 AI 동반자에 걸친 자본 배치는 2024-2025년에 기관 투자자들이 융합 기회를 인식하면서 극적으로 가속화되었습니다. AI는 2024년에 1,000억 달러 이상의 벤처 자금을 유치했으며, 이는 전 세계 VC 투자의 33%를 차지하고 2023년 556억 달러에서 80% 증가한 수치입니다. 생성형 AI는 특히 450억 달러를 유치하여 2023년 240억 달러에서 거의 두 배 증가했으며, 후기 단계 생성형 AI 거래는 2023년 4,800만 달러에 비해 평균 3억 2,700만 달러를 기록했습니다. 이러한 자본 집중은 AI가 주기적인 과대광고가 아닌 장기적인 기술 변화를 나타낸다는 투자자 확신을 반영합니다.

웹3 및 탈중앙화 신원 자금 조달도 병행 궤적을 따랐습니다. 웹3 시장은 2023년 21억 8천만 달러에서 2025년 491억 8천만 달러로 성장했으며(44.9%의 연평균 성장률), 거래의 85%가 시드 또는 시리즈 A 단계에서 이루어져 인프라 구축 단계를 시사합니다. 토큰화된 실물 자산(RWA)은 2025년에 240억 달러에 도달하여 3년 동안 308% 증가했으며, 전 세계적으로 4,120억 달러로 예상됩니다. 탈중앙화 신원은 특히 2021년 1억 5,680만 달러에서 2031년까지 예상 778억 달러로 확장되며, 87.9%의 CAGR을 보입니다. 사모 신용 토큰화는 2025년 상반기 토큰화된 RWA 흐름의 58%를 주도했으며, 토큰화된 국채 및 머니마켓 펀드는 74억 달러에 도달하여 전년 대비 80% 증가했습니다.

매튜 그레이엄의 Ryze Labs는 체계적인 포트폴리오 구성을 통해 융합 투자 논지를 예시합니다. 이 회사는 휴대용 하드웨어(킥 장치), 가정 기반 허브(브레인), 로컬 추론, 구조화된 기억, 조정된 에이전트, 그리고 엘리자(Eliza) 캐릭터를 포함한 감정 인식 AI를 결합한 개인 AI 플랫폼인 Amiko를 인큐베이팅했습니다. Amiko의 포지셔닝은 프라이버시 우선 로컬 처리를 통해 "단순한 단어가 아닌 행동을 포착하는 고충실도 디지털 트윈"을 강조하며, 그레이엄의 신원 인프라 논지를 직접적으로 다룹니다. Ryze는 또한 Eliza Wakes Up을 인큐베이팅하여, 5피트 10인치 휴머노이드에 실리콘 애니메트로닉 얼굴, 감성 지능, 물리적 작업 및 블록체인 거래 수행 능력을 갖춘 엘리자OS(ElizaOS) 기반의 휴머노이드 로봇 공학을 통해 AI 에이전트에 생명을 불어넣었으며, 42만 달러의 선주문을 받았습니다. 그레이엄은 이 프로젝트를 자문하며 "실험실 밖에서 본 가장 진보된 휴머노이드 로봇"이자 "소피아 로봇 이후 가장 야심찬" 프로젝트라고 부릅니다.

전략적 인프라 투자는 2025년 4월 EdgeX Labs 지원을 통해 이루어졌습니다. EdgeX Labs는 전 세계적으로 10,000개 이상의 라이브 노드가 배포된 탈중앙화 엣지 컴퓨팅으로, 다중 에이전트 조정 및 로컬 추론을 위한 기반을 제공합니다. AI Combinator 프로그램은 2024/2025년에 Shaw(Eliza Labs) 및 a16z와 파트너십을 맺고 AI/암호화폐 교차점의 10-12개 프로젝트에 500만 달러를 지원하며 시작되었습니다. 그레이엄은 이를 "디파이 이후 업계에서 가장 중요한 발전"으로서 "AI 에이전트 혁명의 캄브리아기 폭발"을 목표로 한다고 설명했습니다. 기술 파트너로는 폴리헤드라 네트워크(Polyhedra Network, 검증 가능한 컴퓨팅)와 팔라 네트워크(Phala Network, 무신뢰 컴퓨팅)가 있으며, TON 벤처스(TON Ventures)와 같은 생태계 파트너는 여러 레이어 1 블록체인에 AI 에이전트를 도입하고 있습니다.

주요 VC들은 명시적인 암호화폐+AI 투자 논지를 발표했습니다. 코인베이스 벤처스(Coinbase Ventures)는 "암호화폐 및 블록체인 기반 시스템은 생성형 AI의 자연스러운 보완재"이며, 이 "두 가지 장기적인 기술이 DNA 이중 나선처럼 얽혀 우리의 디지털 삶을 위한 비계를 만들 것"이라고 명확히 밝혔습니다. 포트폴리오 회사에는 스카이파이어(Skyfire)와 페이맨(Payman)이 포함됩니다. a16z, 패러다임(Paradigm), 델파이 벤처스(Delphi Ventures), 드래곤플라이 캐피탈(Dragonfly Capital, 2025년에 5억 달러 펀드 조성)은 에이전트 인프라에 적극적으로 투자하고 있습니다. 새로운 전용 펀드가 등장했습니다. 게이트 벤처스(Gate Ventures) + 무브먼트 랩스(Movement Labs, 2천만 달러 웹3 펀드), 게이트 벤처스 + UAE(1억 달러 펀드), 아발란체(Avalanche) + 애시르(Aethir, AI 에이전트 중심 1억 달러), 그리고 엘프 벤처스(aelf Ventures, 5천만 달러 전용 펀드)입니다.

기관 채택은 전통 금융 거대 기업들이 생산 시스템을 배포하면서 토큰화 서사를 검증합니다. 블랙록(BlackRock)의 BUIDL은 25억 달러의 운용 자산(AUM)으로 가장 큰 토큰화된 사모 펀드가 되었으며, 래리 핑크(Larry Fink) CEO는 "모든 자산은 토큰화될 수 있다... 이는 투자를 혁신할 것"이라고 선언했습니다. 프랭클린 템플턴(Franklin Templeton)의 FOBXX는 7억 8백만 달러의 AUM에 도달했으며, 서클(Circle)/해시노트(Hashnote)의 USYC는 4억 8천8백만 달러에 달했습니다. 골드만삭스(Goldman Sachs)는 1년 이상 DAP 엔드투엔드 토큰화 자산 인프라를 운영하고 있습니다. JP 모건(J.P. Morgan)의 키넥시스(Kinexys) 플랫폼은 웹3에 디지털 신원을 블록체인 신원 확인과 통합합니다. HSBC는 오리온(Orion) 토큰화 채권 발행 플랫폼을 출시했습니다. 뱅크 오브 아메리카(Bank of America)는 승인 대기 중인 스테이블코인 시장 진입을 계획하고 있으며, 3조 2,600억 달러의 자산을 디지털 결제 혁신을 위해 포지셔닝하고 있습니다.

지역 역학은 중동이 웹3 자본 허브로 부상하고 있음을 보여줍니다. 게이트 벤처스는 1억 달러 규모의 UAE 펀드를 출시했으며, 아부다비는 바이낸스에 20억 달러를 투자했습니다. 컨퍼런스는 산업 성숙을 반영합니다. 토큰2049 싱가포르(TOKEN2049 Singapore)는 160개국 이상에서 25,000명의 참석자(70%가 C-레벨)를 유치했으며, 이더덴버 2025(ETHDenver 2025)는 "과대광고에서 영향으로: 웹3, 가치 중심이 되다"라는 주제로 25,000명을 유치했습니다. 투자 전략은 "공격적인 자금 조달 및 빠른 확장"에서 수익성과 지속 가능한 성장을 강조하는 "규율 있고 전략적인 접근 방식"으로 전환되어, 투기에서 운영 중심으로의 전환을 시사합니다.

도전 과제는 여전히 존재하지만 프라이버시, 확장성, 상호 운용성 전반에 걸쳐 기술 솔루션이 등장한다​

인상적인 진전에도 불구하고, 토큰화된 신원과 AI 동반자가 주류 통합을 달성하기 전에 해결해야 할 중요한 기술 및 채택 과제가 남아 있습니다. 이러한 장애물은 개발 타임라인을 형성하고 어떤 프로젝트가 지속 가능한 사용자 기반을 구축하는 데 성공할지 결정합니다.

프라이버시 대 투명성 트레이드오프는 근본적인 긴장을 나타냅니다. 블록체인 투명성은 민감한 개인 데이터 및 친밀한 대화를 처리해야 하는 AI의 프라이버시 요구 사항과 충돌합니다. 다층 암호화 방식을 통해 솔루션이 등장했습니다. TEE 격리는 하드웨어 수준 프라이버시를 제공하고(팔라의 30,000개 이상의 장치 운영 중), FHE 연산은 평문 노출을 제거하는 암호화된 처리를 양자 후 보안과 함께 가능하게 하며, ZKP 검증은 데이터를 공개하지 않고 정확성을 증명하고, 하이브리드 아키텍처는 온체인 거버넌스와 오프체인 비공개 연산을 결합합니다. 이러한 기술은 생산 준비가 완료되었지만 생태계 전반의 채택이 필요합니다.

연산 확장성 문제는 AI 추론 비용과 블록체인의 제한된 처리량에서 발생합니다. 레이어-2 확장 솔루션은 zkSync, 스타크넷(StarkNet), 아비트럼(Arbitrum)을 통해 온체인 검증으로 오프체인 연산을 처리하여 이를 해결합니다. 폴카닷(Polkadot)의 XCM을 사용하는 모듈형 아키텍처는 메인넷 혼잡 없이 크로스체인 조정을 가능하게 합니다. 팔라가 개척한 오프체인 연산은 에이전트가 오프체인에서 실행하면서 온체인에서 정산할 수 있도록 합니다. 목적 기반 체인은 일반 연산이 아닌 AI 작업에 특화되어 최적화됩니다. 현재 평균 공개 체인 처리량인 17,000 TPS는 병목 현상을 생성하므로, 소비자 규모 애플리케이션에는 L2 마이그레이션이 필수적입니다.

데이터 소유권 및 라이선스 복잡성은 기본 모델, 미세 조정 데이터 및 AI 출력 전반에 걸쳐 불분명한 지적 재산권에서 비롯됩니다. 스마트 계약 라이선싱은 사용 조건을 토큰에 직접 삽입하여 자동화된 시행을 가능하게 합니다. 세라믹(Ceramic) 및 킬트 프로토콜(KILT Protocol)을 통한 출처 추적은 모델 상태를 신원에 연결하여 감사 추적을 생성합니다. ERC-7857을 통한 NFT 소유권은 명확한 전송 메커니즘과 보관 규칙을 제공합니다. 스마트 계약을 통한 자동화된 로열티 분배는 적절한 가치 포착을 보장합니다. 그러나 법적 프레임워크는 기술에 뒤처져 있으며, 규제 불확실성은 기관 채택을 저해합니다. 탈중앙화 자격 증명이 실패할 때 누가 책임을 지는가? 글로벌 상호 운용성 표준이 등장할 수 있을까, 아니면 지역화가 우세할까?

103개 이상의 DID 방법과 다른 생태계/신원 표준/AI 프레임워크로 인한 상호 운용성 파편화는 폐쇄형 생태계를 생성합니다. 폴카닷 XCM(Polkadot XCM) 및 코스모스 IBC(Cosmos IBC)와 같은 크로스체인 메시징 프로토콜은 개발 중입니다. W3C DID 및 DIF 사양을 통한 보편적 표준은 합의 구축을 요구하며 느리게 진행됩니다. 프로그래밍 가능한 권한을 가진 세이프 스마트 계정(Safe smart accounts)과 같은 다중 체인 지갑은 일부 휴대성을 가능하게 합니다. MIT의 NANDA 프로젝트와 같은 추상화 레이어는 에이전트 웹 인덱스를 구축하여 생태계 연결을 시도합니다. 가트너는 SSI 채택의 70%가 2027년까지 교차 플랫폼 호환성 달성에 달려 있다고 예측하며, 상호 운용성을 중요한 경로 의존성으로 만듭니다.

사용자 경험 복잡성은 여전히 주요 채택 장벽입니다. 지갑 설정 시 시드 문구 생성 과정에서 68%의 사용자가 이탈합니다. 키 관리는 실존적 위험을 생성합니다. 개인 키 분실은 복구 메커니즘 없이 신원 영구 분실을 의미합니다. 보안과 복구 가능성 사이의 균형은 파악하기 어렵습니다. 소셜 복구 시스템은 자기 보관 원칙을 유지하면서 복잡성을 추가합니다. 블록체인 개념, 지갑, 가스 수수료, DID를 이해하는 데서 오는 인지 부하는 비기술 사용자를 압도합니다. 이는 기관 B2B 채택이 소비자 B2C보다 빠르게 진행되는 이유를 설명합니다. 기업은 복잡성 비용을 흡수할 수 있지만, 소비자는 원활한 경험을 요구합니다.

경제적 지속 가능성 문제는 AI 작업에 필요한 높은 인프라 비용(GPU, 스토리지, 컴퓨팅)에서 발생합니다. 탈중앙화 컴퓨팅 네트워크는 여러 제공업체에 비용을 분산시켜 가격 경쟁을 유도합니다. 1,170개 이상의 프로젝트를 가진 DePIN(탈중앙화 물리적 인프라 네트워크)은 자원 조달 부담을 분산시킵니다. 사용량 기반 모델은 비용을 제공된 가치와 일치시킵니다. 스테이킹 경제학은 자원 제공을 위한 토큰 인센티브를 제공합니다. 그러나 VC 지원 성장 전략은 종종 지속 불가능한 단위 경제학으로 사용자 확보를 보조금 지급합니다. 2025년 투자 전략에서 수익성으로의 전환은 비즈니스 모델 검증이 순수 사용자 성장보다 중요하다는 인식을 반영합니다.

신뢰 및 검증 문제는 AI 에이전트가 조작이나 표류 없이 의도한 대로 작동하는지 확인하는 데 중점을 둡니다. TEE의 원격 증명은 실행 무결성의 암호화 증명을 발행합니다. 온체인 감사 추적은 모든 작업의 투명한 기록을 생성합니다. ZKP를 통한 암호화 증명은 연산 정확성을 검증합니다. DAO 거버넌스는 토큰 가중 투표를 통해 커뮤니티 감독을 가능하게 합니다. 그러나 LLM 불투명성을 고려할 때 AI 의사 결정 프로세스 검증은 여전히 어렵습니다. 올바른 실행의 암호화 증명이 있더라도 AI 에이전트가 특정 선택을 한 이유를 이해하는 것은 어렵습니다.

규제 환경은 기회와 위험을 모두 제시합니다. 유럽의 eIDAS 2.0 의무 디지털 지갑은 2026년까지 거대한 유통 채널을 생성하며, 2025년 미국의 친암호화폐 정책 전환은 마찰을 제거합니다. 그러나 여러 관할권에서 월드코인(Worldcoin) 금지는 생체 데이터 수집 및 중앙 집중화 위험에 대한 정부 우려를 보여줍니다. GDPR "잊힐 권리"는 오프체인 저장 우회책에도 불구하고 블록체인 불변성과 충돌합니다. AI 에이전트 법적 인격 및 책임 프레임워크는 정의되지 않은 상태입니다. AI 에이전트가 재산을 소유하고, 계약에 서명하거나, 피해에 대한 책임을 질 수 있는가? 이러한 질문들은 2025년 10월 현재 명확한 답변이 부족합니다.

앞으로: 단기 인프라 구축은 중기 소비자 채택을 가능하게 한다​

산업 전문가, 시장 분석가 및 기술 평가의 타임라인 예측은 다단계 출시를 중심으로 수렴합니다. **단기(2025-2026년)**에는 미국 친암호화폐 정책에서 규제 명확성이 제공되고, 주요 기관들이 대규모 RWA 토큰화에 진입하며, W3C 및 DIF 융합을 통해 보편적 신원 표준이 등장하고, 여러 프로젝트가 테스트넷에서 메인넷으로 이동합니다. 사하라 AI(Sahara AI) 메인넷은 2025년 2분기~3분기에 출시되고, ENS 네임체인(Namechain) 마이그레이션은 2025년 4분기에 80-90%의 가스 절감과 함께 완료되며, zkSync의 렌즈 v3(Lens v3)가 배포되고, 로닌(Ronin) AI 에이전트 SDK가 공개 출시됩니다. 투자 활동은 85%가 초기 단계(시드/시리즈 A) 인프라 투자에 집중되어 있으며, 2024년 3분기에만 암호화폐 VC로부터 AI 프로젝트로 2억 1,300만 달러가 유입되어 지속적인 자본 약속을 시사합니다.

**중기(2027-2030년)**에는 AI 에이전트 시장이 2024년 53억 달러에서 2030년 471억 달러로 성장할 것으로 예상되며(44.8%의 CAGR), 상호 운용성 프로토콜이 성숙함에 따라 크로스체인 AI 에이전트가 표준이 됩니다. 자율 거래가 확장됨에 따라 에이전트-투-에이전트 경제는 측정 가능한 GDP 기여를 생성합니다. 포괄적인 글로벌 규제는 AI 에이전트 운영 및 책임에 대한 법적 프레임워크를 확립합니다. 탈중앙화 신원은 2025년 48억 9천만 달러에서 2030년 417억 3천만 달러에 도달하여(53.48%의 CAGR), 금융, 헬스케어 및 정부 서비스에서 주류 채택을 이룹니다. 추상화 레이어를 통한 사용자 경험 개선은 블록체인 복잡성을 최종 사용자에게 보이지 않게 만듭니다.

**장기(2030-2035년)**에는 AI 에이전트 시장이 2035년까지 2,160억 달러에 도달할 수 있으며, 진정한 크로스 플랫폼 AI 동반자 마이그레이션은 사용자가 AI 관계를 어디든 가져갈 수 있도록 합니다. 잠재적인 AGI 통합은 현재의 좁은 AI 애플리케이션을 넘어 기능을 변화시킵니다. AI 에이전트는 상호 작용 레이어로서 앱과 웹사이트를 대체하는 주요 디지털 경제 인터페이스가 될 수 있습니다. 탈중앙화 신원 시장은 2031년에 778억 달러를 기록하여 디지털 상호 작용의 기본이 됩니다. 그러나 이러한 예측은 상당한 불확실성을 내포합니다. 이는 지속적인 기술 발전, 유리한 규제 진화, 그리고 UX 문제의 성공적인 해결에 대한 가정을 전제로 합니다.

현실적인 비전과 투기적인 비전을 구분하는 것은 무엇일까요? 현재 운영 중이며 생산 준비가 완료된 것은 다음과 같습니다. 팔라의 30,000개 이상의 TEE 장치가 실제 작업 부하를 처리하고, ERC-7857 표준이 공식적으로 제안되었고 구현이 진행 중이며, 버추얼스 프로토콜이 20억 달러 이상의 AI 에이전트 시가총액을 관리하고, 여러 AI 에이전트 마켓플레이스(버추얼스, 홀로월드)가 운영 중이며, 디파이 AI 에이전트가 활발하게 거래되고(페치.ai, AIXBT), 에이전트 워즈(Agent Wars) 게임과 같은 작동하는 제품, 푸로(FURO)/AXYC NFT 동반자, 일일 2,700만~3,600만 달러의 거래량을 가진 그록 애니(Grok Ani), 그리고 입증된 기술(TEE, ZKP, FHE, 스마트 계약 자동화)입니다.

여전히 투기적이며 아직 실현되지 않은 것은 다음과 같습니다. 모든 플랫폼에 걸친 보편적인 AI 동반자 휴대성, 상당한 부를 감독 없이 관리하는 완전 자율 에이전트, 글로벌 GDP의 주요 비율을 차지하는 에이전트-투-에이전트 경제, AI 에이전트 권리에 대한 완전한 규제 프레임워크, 탈중앙화 신원과 AGI 통합, 대규모 Web2-Web3 신원 원활한 연결, 양자 저항 구현이 광범위하게 배포되는 것, 그리고 대중을 위한 주요 인터넷 인터페이스로서의 AI 에이전트입니다. 시장 예측(2030년까지 470억 달러, 2035년까지 2,160억 달러)은 현재 추세를 외삽하지만, 규제 명확성, 기술적 돌파구, 그리고 여전히 불확실한 주류 채택률에 대한 가정에 의존합니다.

매튜 그레이엄의 포지셔닝은 이러한 미묘한 관점을 반영합니다. 오늘날 생산 인프라(EdgeX Labs, 팔라 네트워크 파트너십)에 자본을 배치하면서, 기본 인프라가 확장됨에 따라 성숙할 소비자 애플리케이션(Amiko, Eliza Wakes Up)을 인큐베이팅합니다. 신흥 시장(라고스, 방갈로르)에 대한 그의 강조는 선진 시장 규제 명확성에 대한 인내심을 가지면서 규제 부담이 적은 지역에서 성장을 포착하려는 의도를 시사합니다. "와이푸 인프라 레이어"라는 언급은 신원을 있으면 좋은 기능이 아니라 기초 요구 사항으로 포지셔닝하며, 소비자 규모 AI 동반자 휴대성이 현실이 되기 전에 수년간의 구축이 필요함을 암시합니다.

산업 합의는 기술적 타당성이 높다는 데 중점을 둡니다(7-8/10). TEE, FHE, ZKP 기술은 입증되고 배포되었으며, 여러 작동하는 구현이 존재하고, 레이어-2를 통해 확장성이 해결되었으며, 표준이 활발히 진행 중입니다. 경제적 타당성은 중간-높음(6-7/10)으로 평가되며, 명확한 수익화 모델이 등장하고, 일관된 VC 자금 흐름, 감소하는 인프라 비용, 그리고 검증된 시장 수요가 있습니다. 규제 타당성은 중간(5-6/10)으로 유지됩니다. 미국은 친암호화폐로 전환하지만 EU는 프레임워크를 느리게 개발하고, 프라이버시 규정은 적응이 필요하며, AI 에이전트 IP 권리는 불분명합니다. 채택 타당성은 중간(5/10)에 머무릅니다. 초기 채택자들은 참여했지만, UX 문제는 지속되고, 현재 상호 운용성이 제한적이며, 상당한 교육/신뢰 구축이 필요합니다.

토큰화된 신원과 AI 동반자의 융합은 투기적 허구가 아니라 실제 인프라, 운영 중인 마켓플레이스, 입증된 기술, 그리고 상당한 자본 투자를 가진 활발히 발전하는 부문을 나타냅니다. 생산 현실은 20억 달러 이상의 관리 자산, 30,000개 이상의 배포된 TEE 장치, 버추얼스(Virtuals)에서만 6천만 달러의 프로토콜 수익, 그리고 수천만 달러의 일일 거래량을 보여줍니다. 개발 상태에는 제안된 표준(ERC-7857), 배포된 기술(TEE/FHE/ZKP), 그리고 운영 프레임워크(버추얼스, 팔라, 페치.ai)가 포함됩니다.

이 융합이 작동하는 이유는 블록체인이 AI의 소유권 문제(누가 에이전트, 그 기억, 그 경제적 가치를 소유하는가?)를 해결하는 반면, AI는 사용자가 복잡한 암호화 시스템과 상호 작용하는 방법에 대한 블록체인의 UX 문제를 해결하기 때문입니다. 프라이버시 기술(TEE/FHE/ZKP)은 사용자 주권을 희생하지 않고 이 융합을 가능하게 합니다. 이는 명확한 기술 경로, 입증된 경제 모델, 그리고 성장하는 생태계 채택을 가진 신흥하지만 실제 시장입니다. 성공은 UX 개선, 규제 명확성, 상호 운용성 표준, 그리고 지속적인 인프라 개발에 달려 있으며, 이 모든 것은 2025년 이후에도 활발히 진행 중입니다. 매튜 그레이엄의 체계적인 인프라 투자는 Ryze Labs가 "디파이 여름 이후 가장 중요한 혁신의 물결"이 기술 구축에서 대규모 소비자 채택으로 이동함에 따라 가치를 포착하도록 포지셔닝합니다.

"스테이블코인 특이점"은 Frax Finance를 스테이블코인 프로토콜에서 "암호화폐의 탈중앙화된 중앙은행"으로 전환하려는 Sam Kazemian의 대담한 계획을 나타냅니다. GENIUS는 Frax의 기술 시스템이 아니라, 2025년 7월 18일 법으로 제정된 획기적인 미국 연방 법안 (미국 스테이블코인 혁신 지침 및 확립 법안, Guiding and Establishing National Innovation for U.S. Stablecoins Act)으로, 스테이블코인에 대해 100% 준비금 담보와 포괄적인 소비자 보호를 요구합니다. Kazemian이 이 법안 초안 작성에 참여하면서 Frax는 주요 수혜자로 자리매김했으며, 법안 통과 후 FXS는 100% 이상 급등했습니다. "GENIUS 이후"는 frxUSD (규제 준수 스테이블코인), FraxNet (뱅킹 인터페이스), Fraxtal (L1으로 진화 중), 그리고 추론 증명 (Proof of Inference) 합의를 사용하는 혁신적인 AIVM 기술—세계 최초의 AI 기반 블록체인 검증 메커니즘—을 결합한 수직 통합 금융 인프라로의 Frax의 전환을 의미합니다. 이 비전은 2026년까지 1,000억 달러의 TVL을 목표로 하며, 규제 준수, 기관 파트너십 (BlackRock, Securitize), 최첨단 AI-블록체인 융합을 통합하는 야심찬 로드맵을 통해 Frax를 "21세기 가장 중요한 자산"의 발행자로 포지셔닝합니다.

스테이블코인 특이점 개념 이해​

"스테이블코인 특이점"은 2024년 3월에 Frax Finance의 모든 프로토콜 측면을 단일 비전으로 통합하는 포괄적인 전략 로드맵으로 등장했습니다. FIP-341을 통해 발표되고 2024년 4월 커뮤니티 투표로 승인된 이 개념은 Frax가 실험적인 스테이블코인 프로토콜에서 포괄적인 DeFi 인프라 제공업체로 전환하는 수렴점을 나타냅니다.

특이점은 조화롭게 작동하는 다섯 가지 핵심 구성 요소를 포함합니다. 첫째, FRAX의 100% 담보화 달성은 "특이점 이후 시대"를 알렸는데, Frax는 수년간의 부분-알고리즘 실험 끝에 완전한 담보화를 위해 4,500만 달러를 생성했습니다. 둘째, Fraxtal L2 블록체인은 "Frax 생태계를 가능하게 하는 기반"으로 출시되었으며, 주권 인프라를 제공하는 "Frax의 운영 체제"로 묘사됩니다. 셋째, FXS 특이점 토크노믹스는 모든 가치 포착을 통합했으며, Sam Kazemian은 "모든 길은 FXS로 통하며, FXS는 Frax 생태계의 궁극적인 수혜자"라고 선언하며, 수익의 50%를 veFXS 보유자에게, 50%를 바이백을 위한 FXS 유동성 엔진에 할당했습니다. 넷째, FPIS 토큰의 FXS로의 합병은 거버넌스 구조를 단순화하여 "전체 Frax 커뮤니티가 FXS 뒤에 단일하게 정렬되도록" 보장했습니다. 다섯째, 1년 이내에 23개의 레이어 3 체인을 목표로 하는 프랙탈 스케일링 로드맵은 더 넓은 Frax 네트워크 국가 내에서 "프랙탈처럼" 하위 커뮤니티를 생성합니다.

전략적 목표는 엄청납니다. 출시 당시 1,320만 달러였던 Fraxtal의 TVL을 2026년 말까지 1,000억 달러로 늘리는 것입니다. Kazemian은 다음과 같이 말했습니다. "이론적인 새로운 시장을 고민하고 백서를 작성하기보다는, Frax는 항상 라이브 제품을 출시하고 다른 사람들이 존재조차 알기 전에 시장을 선점해 왔습니다. 이러한 속도와 안전성은 우리가 지금까지 구축한 기반을 통해 가능할 것입니다. Frax의 특이점 단계는 지금 시작됩니다."

이 비전은 단순한 프로토콜 성장을 넘어섭니다. Fraxtal은 "Frax Nation 및 Fraxtal 네트워크 국가의 본거지"를 나타내며, 블록체인을 커뮤니티를 위한 "주권적인 본거지, 문화 및 디지털 공간"을 제공하는 것으로 개념화합니다. L3 체인은 "자신만의 독특한 정체성과 문화를 가지지만 전체 Frax 네트워크 국가의 일부인 하위 커뮤니티"로 기능하며, 네트워크 국가 철학을 DeFi 인프라에 도입합니다.

GENIUS 법안의 맥락과 Frax의 전략적 포지셔닝​

GENIUS는 Frax 프로토콜 기능이 아니라 2025년 7월 18일 법으로 제정된 연방 스테이블코인 법안입니다. 미국 스테이블코인 혁신 지침 및 확립 법안 (Guiding and Establishing National Innovation for U.S. Stablecoins Act)은 결제 스테이블코인에 대한 최초의 포괄적인 연방 규제 프레임워크를 수립했으며, 5월 20일 상원에서 68대 30으로, 7월 17일 하원에서 308대 122로 통과되었습니다.

이 법안은 허용된 자산 (미국 달러, 국채, 환매 조건부 채권, 머니 마켓 펀드, 중앙은행 준비금)을 사용하여 100% 준비금 담보를 의무화합니다. 500억 달러를 초과하는 발행자에 대해 월별 공개 준비금 공개와 감사된 연간 보고서를 요구합니다. 이중 연방/주 규제 구조는 100억 달러 이상의 비은행 발행자에 대한 OCC의 감독을 부여하고, 주 규제 기관은 소규모 발행자를 처리합니다. 소비자 보호는 파산 시 모든 다른 채권자보다 스테이블코인 보유자를 우선시합니다. 결정적으로, 발행자는 법적으로 요구될 때 결제 스테이블코인을 압류, 동결 또는 소각할 수 있는 기술적 역량을 보유해야 하며, 보유자에게 이자를 지급하거나 정부 지원에 대한 오해의 소지가 있는 주장을 할 수 없습니다.

Sam Kazemian의 참여는 전략적으로 중요합니다. 여러 소식통에 따르면 그는 "업계 내부자로서 GENIUS 법안 논의 및 초안 작성에 깊이 관여"했으며, 워싱턴 D.C.에서 Cynthia Lummis 상원의원을 포함한 암호화폐 친화적인 의원들과 자주 사진을 찍었습니다. 이러한 내부자 위치는 규제 요구 사항에 대한 사전 지식을 제공하여 Frax가 법 제정 전에 규제 준수 인프라를 구축할 수 있도록 했습니다. 시장의 인식은 빠르게 나타났습니다. 상원 통과 후 FXS는 잠시 4.4 USDT를 넘어섰고, 그 달에 100% 이상의 상승률을 기록했습니다. 한 분석은 다음과 같이 언급했습니다. "법안의 초안 작성자이자 참여자로서 Sam은 'GENIUS 법안'에 대해 더 깊이 이해하고 있으며, 자신의 프로젝트를 요구 사항에 더 쉽게 맞출 수 있습니다."

Frax의 GENIUS 법안 준수를 위한 전략적 포지셔닝은 법안 통과 훨씬 이전에 시작되었습니다. 프로토콜은 Luna UST 붕괴가 시스템적 위험을 보여준 후 "알고리즘적 안정성"을 포기하고, 하이브리드 알고리즘 스테이블코인 FRAX에서 법정 화폐를 담보로 사용하는 완전히 담보화된 frxUSD로 전환했습니다. GENIUS가 법으로 제정되기 5개월 전인 2025년 2월까지 Frax는 예상되는 규제 요구 사항을 준수하도록 처음부터 설계된 법정 화폐 상환 가능, 완전 담보 스테이블코인인 frxUSD를 출시했습니다.

이러한 규제적 선견지명은 상당한 경쟁 우위를 창출합니다. 시장 분석은 다음과 같이 결론 내렸습니다. "전체 로드맵은 최초의 라이선스 법정 화폐 담보 스테이블코인이 되는 것을 목표로 했습니다." Frax는 수직 통합 생태계를 구축하여 독특하게 포지셔닝했습니다. frxUSD는 USD에 1:1로 고정된 규제 준수 스테이블코인, FraxNet은 TradFi와 DeFi를 연결하는 은행 인터페이스, Fraxtal은 잠재적으로 L1으로 전환될 L2 실행 레이어입니다. 이러한 풀스택 접근 방식은 탈중앙화된 거버넌스와 기술 혁신을 유지하면서 규제 준수를 가능하게 하며, 이는 경쟁자들이 복제하기 어려운 조합입니다.

Sam Kazemian의 철학적 틀: 스테이블코인 맥시멀리즘​

Sam Kazemian은 ETHDenver 2024에서 "Why It's Stablecoins All The Way Down"이라는 제목의 프레젠테이션에서 자신의 핵심 논지를 명확히 밝혔습니다. 그는 **"DeFi의 모든 것은, 알든 모르든, 스테이블코인이 되거나 구조적으로 스테이블코인과 유사하게 될 것입니다"**라고 선언했습니다. 이러한 "스테이블코인 맥시멀리즘"은 Frax 핵심 팀이 가진 근본적인 세계관으로, 대부분의 암호화폐 프로토콜이 장기적으로 스테이블코인 발행자로 수렴하거나 스테이블코인이 그들의 존재에 핵심이 될 것이라는 믿음입니다.

이 프레임워크는 모든 성공적인 스테이블코인의 기반이 되는 보편적인 구조를 식별하는 데 기반을 둡니다. Kazemian은 규모가 커지면 모든 스테이블코인이 두 가지 필수 구성 요소로 수렴한다고 주장합니다. 시스템 내에서 가장 낮은 위험 장소에서 담보 자산으로부터 수익을 창출하는 무위험 수익 (RFY) 메커니즘과, 높은 유동성으로 스테이블코인을 참조 페그로 상환할 수 있는 스왑 시설입니다. 그는 다양한 사례를 통해 이를 입증했습니다. USDC는 국채 (RFY)와 현금 (스왑 시설)을 결합합니다. stETH는 PoS 검증자 (RFY)와 LDO 인센티브를 통한 Curve stETH-ETH 풀 (스왑 시설)을 사용합니다. Frax의 frxETH는 frxETH가 ETH 고정 스테이블코인으로 기능하고 sfrxETH가 네이티브 스테이킹 수익을 얻는 두 토큰 시스템을 구현하며, 유통량의 9.5%가 수익 없이 다양한 프로토콜에서 사용되어 중요한 "화폐 프리미엄"을 생성합니다.

이 화폐 프리미엄 개념은 Kazemian이 스테이블코인 성공의 "가장 강력한 가시적 측정치"로 간주하는 것으로, 브랜드 이름과 명성조차 능가합니다. 화폐 프리미엄은 "발행자로부터 이자율, 인센티브 지급 또는 기타 유틸리티에 대한 기대 없이 순전히 유용성 때문에 발행자의 스테이블코인을 보유하려는 수요"를 측정합니다. Kazemian은 이 두 가지 구조를 채택하지 못하는 스테이블코인은 "수조 달러 규모로 확장할 수 없을 것"이며 시간이 지남에 따라 시장 점유율을 잃을 것이라고 대담하게 예측합니다.

이 철학은 전통적인 스테이블코인을 넘어섭니다. Kazemian은 도발적으로 **"모든 브릿지는 스테이블코인 발행자"**라고 주장합니다. 이더리움 이외의 네트워크에서 Wrapped DAI와 같은 브릿지된 자산에 대한 지속적인 화폐 프리미엄이 존재한다면, 브릿지 운영자는 자연스럽게 DAI Savings Rate 모듈과 같은 수익 창출 메커니즘에 기초 자산을 예치하려고 할 것입니다. 심지어 WBTC도 본질적으로 "BTC 담보 스테이블코인"으로 기능합니다. 이러한 광범위한 정의는 스테이블코인을 제품 범주가 아니라 모든 DeFi의 근본적인 수렴점으로 드러냅니다.

Kazemian의 장기적인 확신은 DeFi 여름 훨씬 이전인 2019년으로 거슬러 올라갑니다. "저는 2019년 초부터 사람들에게 알고리즘 스테이블코인에 대해 이야기해 왔습니다... 수년 동안 저는 친구들과 동료들에게 알고리즘 스테이블코인이 암호화폐에서 가장 큰 것 중 하나가 될 수 있다고 말해 왔고, 이제 모든 사람이 그것을 믿는 것 같습니다." 그의 가장 야심찬 주장은 Frax를 이더리움 자체와 대립시킵니다. "어떤 프로토콜이든 블록체인의 네이티브 자산보다 더 커질 수 있는 최고의 기회는 알고리즘 스테이블코인 프로토콜이라고 생각합니다. 따라서 ETH에서 ETH 자체보다 더 가치 있게 될 가능성이 있는 것이 있다면, 그것은 FRAX+FXS의 결합된 시가총액이라고 믿습니다."

철학적으로 이것은 이념적 순수성보다는 실용적인 진화를 나타냅니다. 한 분석은 다음과 같이 언급했습니다. "부분 담보화에서 완전 담보화로 진화하려는 의지는 금융 인프라를 구축하는 데 이념이 실용성을 결코 압도해서는 안 된다는 것을 증명했습니다." 그러나 Kazemian은 탈중앙화 원칙을 유지합니다. "이러한 알고리즘 스테이블코인—Frax가 가장 큰 것—의 전체 아이디어는 비트코인만큼 탈중앙화되고 유용한 것을 만들 수 있지만, 미국 달러의 안정성을 가질 수 있다는 것입니다."

GENIUS 이후의 Frax: 2025년 비전과 그 너머​

"GENIUS 이후"는 Frax가 스테이블코인 프로토콜에서 주류 채택을 위한 포괄적인 금융 인프라로 전환하는 것을 의미합니다. 2024년 12월 "DeFi의 미래" 로드맵은 이러한 규제 이후의 환경 비전을 제시하며, Sam Kazemian은 "Frax는 금융의 미래에 발맞추는 것을 넘어, 미래를 만들어가고 있습니다"라고 선언했습니다.

가장 중요한 혁신은 **AIVM (인공지능 가상 머신)**입니다. 이는 "세계 최초" 메커니즘으로 묘사되는 추론 증명 (Proof of Inference) 합의를 사용하는 Fraxtal 내의 혁명적인 병렬 블록체인입니다. IQ의 Agent Tokenization Platform과 함께 개발된 AIVM은 전통적인 합의 메커니즘 대신 AI 및 머신러닝 모델을 사용하여 블록체인 트랜잭션을 검증합니다. 이는 단일 제어 지점이 없는 완전히 자율적인 AI 에이전트를 가능하게 하며, 토큰 보유자가 소유하고 독립적으로 작동할 수 있습니다. IQ의 CTO는 다음과 같이 말했습니다. "IQ ATP를 통해 Fraxtal의 AIVM에 토큰화된 AI 에이전트를 출시하는 것은 다른 어떤 출시 플랫폼과도 다를 것입니다... 토큰 보유자가 소유하는 주권적인 온체인 에이전트는 암호화폐와 AI에 있어 0에서 1로 가는 순간입니다." 이는 Frax를 "현재 전 세계에서 가장 주목받는 두 산업"—인공지능과 스테이블코인—의 교차점에 위치시킵니다.

North Star 하드포크는 Frax의 토큰 경제를 근본적으로 재구성합니다. Fraxtal이 L1 상태로 진화함에 따라 FXS는 Fraxtal의 가스 토큰인 FRAX가 되고, 원래 FRAX 스테이블코인은 frxUSD가 됩니다. 거버넌스 토큰은 veFXS에서 veFRAX로 전환되어 수익 공유 및 투표권을 유지하면서 생태계의 가치 포착을 명확히 합니다. 이 리브랜딩은 연간 8%의 인플레이션으로 시작하여 매년 1%씩 감소하여 3%의 하한선에 도달하는 테일 발행 일정을 구현하며, 커뮤니티 이니셔티브, 생태계 성장, 팀 및 DAO 재무에 할당됩니다. 동시에 **Frax 소각 엔진 (FBE)**은 FNS Registrar 및 Fraxtal EIP1559 기본 수수료를 통해 FRAX를 영구적으로 소각하여 인플레이션 발행과 균형을 이루는 디플레이션 압력을 생성합니다.

FraxUSD는 2025년 1월 기관 등급 담보를 통해 출시되었으며, Frax의 규제 전략의 성숙을 나타냅니다. Securitize와 협력하여 **BlackRock의 USD 기관 디지털 유동성 펀드 (BUIDL)**에 접근함으로써 Kazemian은 "스테이블코인의 새로운 표준을 제시하고 있다"고 말했습니다. 이 스테이블코인은 BlackRock, Superstate (USTB, USCC), FinresPBC, WisdomTree (WTGXX)를 포함한 거버넌스 승인 수탁 기관과 하이브리드 모델을 사용합니다. 준비금 구성은 현금, 미국 국채, 환매 조건부 채권 및 머니 마켓 펀드를 포함하며, GENIUS 법안 요구 사항과 정확히 일치합니다. 결정적으로, frxUSD는 이러한 수탁 기관을 통해 1:1 패리티로 직접 법정 화폐 상환 기능을 제공하여 TradFi와 DeFi를 원활하게 연결합니다.

FraxNet은 전통적인 금융 시스템과 탈중앙화된 인프라를 연결하는 뱅킹 인터페이스 레이어를 제공합니다. 사용자는 frxUSD를 발행 및 상환하고, 안정적인 수익을 얻으며, 수익 스트리밍 기능을 갖춘 프로그래밍 가능한 계정에 접근할 수 있습니다. 이는 Frax를 완전한 금융 인프라를 제공하는 것으로 포지셔닝합니다. frxUSD (화폐 레이어), FraxNet (뱅킹 인터페이스), Fraxtal (실행 레이어)—Kazemian이 "스테이블코인 운영 체제"라고 부르는 것입니다.

Fraxtal의 진화는 L2 로드맵을 잠재적인 L1 전환으로 확장합니다. 이 플랫폼은 Sei 및 Monad와 비교할 수 있는 초고속 처리를 위한 실시간 블록을 구현하여 고처리량 애플리케이션에 적합하게 포지셔닝합니다. 프랙탈 스케일링 전략은 1년 이내에 23개의 레이어 3 체인을 목표로 하며, Ankr 및 Asphere와의 파트너십을 통해 맞춤형 앱 체인을 생성합니다. 각 L3는 Fraxtal 네트워크 국가 내에서 별개의 하위 커뮤니티로 기능하며, Kazemian의 디지털 주권 비전을 반영합니다.

**암호화폐 전략적 준비금 (CSR)**은 Frax를 "DeFi의 MicroStrategy"로 포지셔닝합니다. BTC 및 ETH로 표시된 온체인 준비금을 구축하여 "DeFi에서 가장 큰 대차대조표 중 하나"가 될 것입니다. 이 준비금은 Fraxtal에 상주하며, veFRAX 스테이커가 관리하여 TVL 성장에 기여하고 프로토콜 재무 관리와 토큰 보유자 이익 간의 정렬을 생성합니다.

Frax 범용 인터페이스 (FUI) 재설계는 주류 채택을 위한 DeFi 접근을 단순화합니다. Halliday를 통한 글로벌 법정 화폐 온램핑은 신규 사용자의 마찰을 줄이고, Odos 통합을 통한 최적화된 라우팅은 효율적인 크로스체인 자산 이동을 가능하게 합니다. 모바일 지갑 개발 및 AI 기반 개선은 "다음 10억 명의 암호화폐 사용자"를 위한 플랫폼을 준비합니다.

2025년 이후를 내다보며, Kazemian은 Frax가 주요 블록체인 자산의 frx 접두사 버전—frxBTC, frxNEAR, frxTIA, frxPOL, frxMETIS—을 발행하여 "21세기 가장 중요한 자산의 최대 발행자"가 될 것으로 예상합니다. 각 자산은 Frax의 입증된 유동성 스테이킹 파생상품 모델을 새로운 생태계에 적용하여 수익을 창출하고 향상된 유틸리티를 제공합니다. 특히 frxBTC의 야망은 두드러집니다. WBTC와 달리 완전히 탈중앙화된, 다중 연산 임계값 상환 시스템을 사용하여 DeFi에서 비트코인의 "최대 발행자"를 만드는 것입니다.

수익 창출은 비례적으로 확장됩니다. 2024년 3월 현재, Frax는 DeFiLlama에 따르면 Fraxtal 체인 수수료 및 Fraxlend AMO를 제외하고 연간 4천만 달러 이상의 수익을 창출했습니다. 수수료 스위치 활성화는 veFXS 수익률을 15배 (0.20-0.80%에서 3-12% APR로) 증가시켰으며, 프로토콜 수익의 50%는 veFXS 보유자에게, 50%는 바이백을 위한 FXS 유동성 엔진에 분배됩니다. 이는 토큰 발행과 무관하게 지속 가능한 가치 축적을 생성합니다.

궁극적인 비전은 Frax를 "미국 디지털 달러"—세계에서 가장 혁신적인 탈중앙화 스테이블코인 인프라—로 포지셔닝합니다. Kazemian의 열망은 연방 준비 은행 마스터 계정으로 확장되어, Frax가 자신의 스테이블코인 맥시멀리즘 프레임워크에 맞는 무위험 수익 구성 요소로 국채 및 역환매 조건부 채권을 배포할 수 있도록 합니다. 이는 탈중앙화 프로토콜과 기관 등급 담보, 규제 준수 및 연준 수준의 금융 인프라 접근을 결합하여 수렴을 완성할 것입니다.

비전을 뒷받침하는 기술 혁신​

Frax의 기술 로드맵은 놀라운 혁신 속도를 보여주며, 더 넓은 DeFi 설계 패턴에 영향을 미치는 새로운 메커니즘을 구현합니다. FLOX (Fraxtal 블록스페이스 인센티브) 시스템은 가스를 사용하는 사용자와 계약을 배포하는 개발자가 동시에 보상을 얻는 최초의 메커니즘을 나타냅니다. 정해진 스냅샷 시간이 있는 전통적인 에어드롭과 달리, FLOX는 데이터 가용성의 무작위 샘플링을 사용하여 부정적인 파밍 행동을 방지합니다. 매 에포크 (초기 7일)마다 Flox 알고리즘은 가스 사용량 및 계약 상호작용을 기반으로 FXTL 포인트를 분배하며, 전체 트랜잭션 추적을 통해 관련된 모든 계약—라우터, 풀, 토큰 계약—에 보상합니다. 사용자는 사용한 가스보다 더 많은 것을 얻을 수 있고 개발자는 자신의 dApp 사용량으로부터 수익을 얻을 수 있어 생태계 전반에 걸쳐 인센티브를 정렬합니다.

AIVM 아키텍처는 블록체인 합의의 패러다임 전환을 의미합니다. 추론 증명을 사용하여 AI 및 머신러닝 모델이 전통적인 PoW/PoS 메커니즘 대신 트랜잭션을 검증합니다. 이는 자율적인 AI 에이전트가 블록체인 검증자 및 트랜잭션 처리기로 작동할 수 있도록 하여, 에이전트가 토큰화된 소유권을 가지고 독립적으로 전략을 실행하는 AI 기반 경제를 위한 인프라를 생성합니다. IQ의 Agent Tokenization Platform과의 파트너십은 주권적인 온체인 AI 에이전트를 배포하기 위한 도구를 제공하여, Fraxtal을 AI-블록체인 융합을 위한 최고의 플랫폼으로 포지셔닝합니다.

FrxETH v2는 유동성 스테이킹 파생상품을 검증자를 위한 동적 대출 시장으로 전환합니다. 핵심 팀이 모든 노드를 운영하는 대신, 시스템은 사용자가 ETH를 대출 계약에 예치하고 검증자가 자신의 검증자를 위해 이를 빌리는 Fraxlend 스타일의 대출 시장을 구현합니다. 이는 운영 중앙화를 제거하면서 유동성 리스테이킹 토큰 (LRT)에 근접하거나 이를 능가하는 더 높은 APR을 달성할 수 있습니다. EigenLayer와의 통합은 직접 리스테이킹 포드 및 EigenLayer 예치를 가능하게 하여 sfrxETH가 LSD 및 LRT 모두로 기능하도록 합니다. Fraxtal AVS (능동 검증 서비스)는 FXS 및 sfrxETH 리스테이킹을 모두 사용하여 추가 보안 계층 및 수익 기회를 생성합니다.

**BAMM (본드 자동화 시장 조성자)**은 AMM과 대출 기능을 경쟁자가 없는 새로운 프로토콜로 결합합니다. Sam은 열정적으로 다음과 같이 설명했습니다. "모든 사람은 Uniswap 페어를 사용하는 대신, 또는 중앙화된 거래소에서 유동성을 구축하고 Chainlink 오라클을 얻고 Aave 또는 Compound 거버넌스 투표를 통과시키려고 노력하는 대신, 자신의 프로젝트나 밈 코인 등에 BAMM 페어를 출시할 것입니다." BAMM 페어는 외부 오라클 요구 사항을 제거하고 높은 변동성 동안 자동 솔벤시 보호를 유지합니다. Fraxtal에 기본적으로 통합되어 "FRAX 유동성 및 사용에 가장 큰 영향"을 미칠 것으로 예상됩니다.

**AMO (알고리즘 시장 운영)**는 Frax의 가장 영향력 있는 혁신으로, DeFi 프로토콜 전반에 걸쳐 복제되었습니다. AMO는 담보를 관리하고 자율적인 통화 정책 운영을 통해 수익을 창출하는 스마트 계약입니다. 예를 들어, 13억 달러 이상의 FRAX3CRV 풀을 관리하는 Curve AMO (99.9% 프로토콜 소유)는 2021년 10월 이후 7,500만 달러 이상의 수익을 창출했으며, 유휴 USDC를 Aave, Compound, Yearn에 배포하는 Collateral Investor AMO는 6,340만 달러의 수익을 창출했습니다. 이들은 Messari가 "DeFi 2.0 스테이블코인 이론"이라고 묘사한 것을 생성합니다. 이는 수동적인 담보 예치/발행 모델이 아닌 공개 시장에서 환율을 목표로 합니다. 발행을 통한 유동성 임대에서 AMO를 통한 유동성 소유로의 이러한 전환은 DeFi 지속 가능성 모델을 근본적으로 변화시켰으며, Olympus DAO, Tokemak 및 수많은 다른 프로토콜에 영향을 미쳤습니다.

Fraxtal의 모듈형 L2 아키텍처는 실행 환경에 Optimism 스택을 사용하면서 데이터 가용성, 정산 및 합의 계층 선택에 대한 유연성을 통합합니다. 영지식 기술의 전략적 통합은 여러 체인에 걸쳐 유효성 증명을 집계할 수 있게 하며, Kazemian은 Fraxtal을 "연결된 체인 상태의 중앙 참조 지점"으로 구상하여, 참여하는 모든 체인에 구축된 애플리케이션이 전체 '우주'에 걸쳐 원자적으로 기능할 수 있도록 합니다. 이러한 상호운용성 비전은 이더리움을 넘어 코스모스, 솔라나, 셀레스티아, 니어로 확장되며, Fraxtal을 사일로화된 앱 체인이 아닌 보편적인 정산 계층으로 포지셔닝합니다.

2024년에 배포된 **FrxGov (Frax 거버넌스 2.0)**는 이중 거버너 계약 시스템을 구현합니다. 주요 제어를 위한 높은 정족수를 가진 **Governor Alpha (GovAlpha)**와 더 빠른 결정을 위한 낮은 정족수를 가진 **Governor Omega (GovOmega)**입니다. 이는 긴급 프로토콜 조정을 위한 유연성을 유지하면서 거버넌스 결정을 완전히 온체인으로 전환하여 탈중앙화를 강화했습니다. 모든 주요 결정은 Compound/OpenZeppelin Governor 계약을 통해 Gnosis Safes를 제어하는 veFRAX (이전 veFXS) 보유자를 통해 이루어집니다.

이러한 기술 혁신은 각기 다른 문제를 해결합니다. AIVM은 자율적인 AI 에이전트를 가능하게 합니다. frxETH v2는 검증자 중앙화를 제거하면서 수익을 극대화합니다. BAMM은 오라클 의존성을 제거하고 자동 위험 관리를 제공합니다. AMO는 안정성을 희생하지 않고 자본 효율성을 달성합니다. Fraxtal은 주권적인 인프라를 제공합니다. FrxGov는 탈중앙화된 제어를 보장합니다. 총체적으로, 이들은 Frax의 철학을 보여줍니다. "이론적인 새로운 시장을 고민하고 백서를 작성하기보다는, Frax는 항상 라이브 제품을 출시하고 다른 사람들이 존재조차 알기 전에 시장을 선점해 왔습니다."

생태계 적합성 및 광범위한 DeFi 함의​

Frax는 2,520억 달러 규모의 스테이블코인 시장에서 중앙화된 법정 화폐 담보 (USDC, USDT가 약 80% 지배) 및 탈중앙화된 암호화폐 담보 (DAI가 탈중앙화 시장 점유율의 71%)와 함께 세 번째 패러다임을 대표하는 독특한 위치를 차지합니다. 부분-알고리즘 하이브리드 접근 방식—이제 AMO 인프라를 유지하면서 100% 담보화로 진화—은 스테이블코인이 극단적인 선택을 할 필요 없이 시장 상황에 적응하는 동적 시스템을 만들 수 있음을 보여줍니다.

제3자 분석은 Frax의 혁신을 입증합니다. Messari의 2022년 2월 보고서는 다음과 같이 명시했습니다. "Frax는 완전히 담보화된 스테이블코인과 완전히 알고리즘적인 스테이블코인 모두의 설계 원칙을 구현하여 새롭고 확장 가능하며 신뢰할 수 있는 안정적인 온체인 화폐를 만든 최초의 스테이블코인 프로토콜입니다." Coinmonks는 2025년 9월에 다음과 같이 언급했습니다. "혁명적인 AMO 시스템을 통해 Frax는 페그를 유지하면서 복잡한 시장 운영을 수행하는 자율적인 통화 정책 도구를 만들었습니다... 이 프로토콜은 때로는 최선의 해결책이 극단적인 선택이 아니라 적응할 수 있는 동적 시스템을 만드는 것임을 보여주었습니다." Bankless는 Frax의 접근 방식이 "DeFi 공간에서 상당한 주목을 빠르게 끌었으며 많은 관련 프로젝트에 영감을 주었다"고 묘사했습니다.

DeFi 삼위일체 개념은 Frax를 필수 금융 기본 요소 전반에 걸쳐 완전한 수직 통합을 갖춘 유일한 프로토콜로 포지셔닝합니다. Kazemian은 성공적인 DeFi 생태계는 세 가지 구성 요소가 필요하다고 주장합니다. 스테이블코인 (유동성 계정 단위), AMM/거래소 (유동성 공급), 대출 시장 (부채 발생)입니다. MakerDAO는 대출과 스테이블코인을 가지고 있지만 네이티브 AMM이 부족합니다. Aave는 GHO 스테이블코인을 출시했으며 결국 AMM이 필요할 것입니다. Curve는 crvUSD를 출시했으며 대출 인프라가 필요합니다. Frax만이 FRAX/frxUSD (스테이블코인), Fraxswap (시간 가중 평균 시장 조성자를 갖춘 AMM), Fraxlend (무허가 대출)를 통해 이 세 가지 요소를 모두 보유하고 있으며, frxETH (유동성 스테이킹), Fraxtal (L2 블록체인), FXB (채권)와 같은 추가 레이어도 있습니다. 이러한 완전성은 "Frax는 전략적으로 새로운 하위 프로토콜과 Frax 자산을 추가하고 있지만, 필요한 모든 빌딩 블록은 이제 제자리에 있습니다"라는 설명으로 이어졌습니다.

Frax의 산업 동향에 대한 포지셔닝은 정렬과 전략적 차이를 모두 보여줍니다. 주요 동향에는 규제 명확성 (GENIUS 법안 프레임워크), 기관 채택 (금융 기관의 90%가 스테이블코인 조치 취함), 실물 자산 통합 (16조 달러 이상의 토큰화 기회), 수익 창출 스테이블코인 (PYUSD, sFRAX의 수동 소득 제공), 멀티체인 미래, AI-암호화폐 융합이 포함됩니다. Frax는 규제 준비 (GENIUS 이전 100% 담보화), 기관 인프라 구축 (BlackRock 파트너십), 멀티체인 전략 (Fraxtal 및 크로스체인 배포), AI 통합 (AIVM)에 강력하게 부합합니다. 그러나 복잡성과 단순성 동향에서는 차이를 보이며, 평균 사용자에게 장벽이 되는 정교한 AMO 시스템과 거버넌스 메커니즘을 유지합니다.

비판적인 관점은 진정한 도전을 식별합니다. USDC 의존성은 여전히 문제가 됩니다. 92%의 담보는 단일 실패 지점 위험을 생성하며, 2023년 3월 SVB 위기 동안 Circle의 33억 달러가 실리콘밸리 은행에 묶여 USDC 디페깅이 FRAX를 0.885달러로 떨어뜨린 사례에서 입증되었습니다. 거버넌스 집중은 2024년 말 한 지갑이 FXS 공급량의 33% 이상을 보유하여 DAO 구조에도 불구하고 중앙화 우려를 낳습니다. 복잡성 장벽은 접근성을 제한합니다. AMO, 동적 담보 비율, 다중 토큰 시스템을 이해하는 것은 간단한 USDC나 심지어 DAI에 비해 평균 사용자에게 어렵기 때문에 접근성이 떨어집니다. 경쟁 압력은 Aave가 GHO를 출시하고, Curve가 crvUSD를 배포하며, PayPal (PYUSD)과 잠재적인 은행 발행 스테이블코인과 같은 전통 금융 플레이어들이 막대한 자원과 확립된 사용자 기반을 가지고 시장에 진입하면서 심화됩니다.

비교 분석은 Frax의 틈새시장을 드러냅니다. USDC와 비교하면: USDC는 규제 명확성, 유동성, 단순성 및 기관 지원을 제공하지만, Frax는 우수한 자본 효율성, 토큰 보유자에 대한 가치 축적, 혁신 및 탈중앙화된 거버넌스를 제공합니다. DAI와 비교하면: DAI는 가장 긴 트랙 레코드를 통해 탈중앙화 및 검열 저항을 극대화하지만, Frax는 DAI의 160% 초과 담보화에 비해 AMO를 통해 더 높은 자본 효율성을 달성하고, AMO를 통해 수익을 창출하며, 통합된 DeFi 스택을 제공합니다. 실패한 TerraUST와 비교하면: UST의 순수 알고리즘 설계는 담보 하한선이 없어 죽음의 나선 취약점을 생성했지만, Frax의 담보 지원, 동적 담보 비율 및 보수적인 진화를 통한 하이브리드 접근 방식은 LUNA 붕괴 동안 탄력성을 입증했습니다.

철학적 함의는 Frax를 넘어섭니다. 이 프로토콜은 탈중앙화 금융이 이념적 순수성보다는 실용적인 진화를 요구한다는 것을 보여줍니다. 시장 상황이 요구할 때 부분 담보화에서 완전 담보화로 전환하려는 의지는 자본 효율성을 위한 정교한 AMO 인프라를 유지하면서도 그러했습니다. 이는 암호화폐가 TradFi를 완전히 대체하거나 완전히 통합해야 한다는 잘못된 이분법에 도전하는 "지능적인 연결"입니다. 담보를 자동으로 조정하고, 자본을 생산적으로 배포하며, 시장 운영을 통해 안정성을 유지하고, 이해관계자에게 가치를 분배하는 프로그래밍 가능한 화폐 개념은 근본적으로 새로운 금융 기본 요소입니다.

Frax의 영향력은 DeFi의 진화 전반에 걸쳐 나타납니다. AMO 모델은 생태계 전반의 프로토콜 소유 유동성 전략에 영감을 주었습니다. 스테이블코인이 무위험 수익과 스왑 시설 구조로 자연스럽게 수렴한다는 인식은 프로토콜이 안정성 메커니즘을 설계하는 방식에 영향을 미쳤습니다. 알고리즘 및 담보화 접근 방식이 성공적으로 하이브리드화될 수 있음을 입증한 것은 이분법적 선택이 필요하지 않음을 보여주었습니다. Coinmonks는 다음과 같이 결론 내렸습니다. "Frax의 혁신—특히 AMO와 프로그래밍 가능한 통화 정책—은 프로토콜 자체를 넘어 확장되어, 산업이 탈중앙화 금융 인프라에 대해 생각하는 방식에 영향을 미치고 효율성, 안정성 및 탈중앙화의 균형을 추구하는 미래 프로토콜을 위한 청사진 역할을 합니다."

Sam Kazemian의 최근 공개 활동​

Sam Kazemian은 2024-2025년 내내 다양한 미디어 채널을 통해 탁월한 가시성을 유지했으며, 그의 출연은 기술 프로토콜 창립자에서 정책 영향력자 및 업계 사상가로의 진화를 보여주었습니다. 그의 가장 최근 Bankless 팟캐스트 "이더리움의 가장 큰 실수 (그리고 해결 방법)" (2025년 10월 초)는 Frax를 넘어선 확장된 초점을 보여주며, 이더리움이 ETH 자산과 이더리움 기술을 분리하여 비트코인에 대한 ETH의 가치 평가를 침식했다고 주장했습니다. 그는 EIP-1559 및 지분 증명 이후 ETH가 "디지털 상품"에서 소각 수익을 기반으로 한 "할인된 현금 흐름" 자산으로 전환되어 주권적인 가치 저장 수단이 아닌 주식처럼 기능하게 되었다고 주장합니다. 그가 제안한 해결책은 이더리움의 개방적인 기술 정신을 유지하면서 ETH를 강력한 희소성 내러티브 (비트코인의 2,100만 개 상한선과 유사)를 가진 상품과 같은 자산으로 재구성하는 내부 사회적 합의를 재건하는 것입니다.

2025년 1월 Defiant 팟캐스트는 frxUSD 및 스테이블코인 선물에 초점을 맞춰 BlackRock 및 SuperState 수탁 기관을 통한 상환 가능성, 다각화된 전략을 통한 경쟁력 있는 수익률, 그리고 플래그십 스테이블코인과 Fraxtal을 중심으로 디지털 경제를 구축하려는 Frax의 광범위한 비전을 설명했습니다. 챕터 주제에는 창립 이야기 차별화, 탈중앙화 스테이블코인 비전, frxUSD의 "두 세계의 장점" 설계, 스테이블코인의 미래, 수익 전략, 실물 및 온체인 사용, 암호화폐 게이트웨이로서의 스테이블코인, Frax의 로드맵이 포함되었습니다.

Aave 창립자 Stani Kulechov와의 Rollup 팟캐스트 대화 (2025년 중반)는 GENIUS 법안에 대한 포괄적인 논의를 제공했으며, Kazemian은 다음과 같이 말했습니다. "저는 제 흥분을 억제하기 위해 열심히 노력해 왔으며, 현재 상황은 저를 엄청나게 흥분시킵니다. 스테이블코인의 발전이 오늘날 이 정도까지 도달할 것이라고는 예상하지 못했습니다. 현재 전 세계에서 가장 주목받는 두 산업은 인공지능과 스테이블코인입니다." 그는 GENIUS 법안이 은행 독점을 어떻게 깨뜨리는지 설명했습니다. "과거에는 달러 발행이 은행에 의해 독점되었고, 인가된 은행만이 달러를 발행할 수 있었습니다... 그러나 Genius 법안을 통해 규제가 강화되었지만, 실제로는 이 독점을 깨뜨려 [스테이블코인 발행] 권한을 확장했습니다."

Flywheel DeFi의 광범위한 보도는 Kazemian의 사고의 여러 측면을 포착했습니다. 2023년 12월 3주년 기념 Twitter Spaces의 "Sam Kazemian, 2024년 이후 Frax 계획 공개"에서 그는 다음과 같이 명확히 밝혔습니다. "Frax 비전은 본질적으로 21세기 가장 중요한 자산의 최대 발행자가 되는 것입니다." PayPal의 PYUSD에 대해: "달러로 표시된 결제가 실제로 PYUSD가 되어 계좌 간에 이동하는 스위치를 켜는 순간, 사람들은 스테이블코인이 일반적인 이름이 되었다는 것을 깨닫게 될 것이라고 생각합니다." "Fraxtal에 대해 새로 알게 된 7가지" 기사는 WBTC와 달리 다중 연산 임계값 상환 시스템을 사용하여 완전히 탈중앙화된, DeFi에서 "가장 큰 발행자—가장 널리 사용되는 비트코인"이 되는 것을 목표로 하는 frxBTC 계획을 공개했습니다.

ETHDenver에서 만원 관중 앞에서 진행된 "Why It's Stablecoins All The Way Down" 프레젠테이션은 스테이블코인 맥시멀리즘을 포괄적으로 설명했습니다. Kazemian은 USDC, stETH, frxETH, 심지어 브릿지 랩핑된 자산까지 모두 동일한 구조, 즉 무위험 수익 메커니즘과 높은 유동성을 가진 스왑 시설로 수렴한다는 것을 보여주었습니다. 그는 이 구조를 채택하지 못하는 스테이블코인은 "수조 달러 규모로 확장할 수 없을 것"이며 시장 점유율을 잃을 것이라고 대담하게 예측했습니다. 이 프레젠테이션은 브랜드나 명성을 넘어선 성공의 가장 강력한 측정치로, 이자 기대 없이 순전히 유용성 때문에 스테이블코인을 보유하려는 수요인 화폐 프리미엄을 제시했습니다.

서면 인터뷰는 개인적인 맥락을 제공했습니다. Countere Magazine 프로필은 Sam이 이란계 미국인 UCLA 졸업생이자 전 파워리프터 (스쿼트 455lb, 벤치프레스 385lb, 데드리프트 550lb)로, 2019년 중반 Travis Moore 및 Kedar Iyer와 함께 Frax를 시작했음을 밝혔습니다. 창립 이야기는 Robert Sams의 2014년 Seigniorage Shares 백서와 Tether의 부분 담보 공개가 100% 담보 없이도 스테이블코인이 화폐 프리미엄을 가질 수 있음을 보여주었다는 점에서 영감을 받았으며, 이는 이 프리미엄을 투명하게 측정하는 Frax의 혁명적인 부분-알고리즘 메커니즘으로 이어졌습니다. Cointelegraph 규제 인터뷰는 그의 철학을 포착했습니다. "우리 할아버지 세대가 어렸을 때인 1930년대에 만들어진 증권법을 탈중앙화 금융과 자동화된 시장 조성자의 시대에 적용할 수는 없습니다."

컨퍼런스 출연에는 TOKEN2049 싱가포르 (2025년 10월 1일, TON 스테이지 15분 기조연설), RESTAKING 2049 사이드 이벤트 (2024년 9월 16일, EigenLayer, Curve, Puffer, Pendle, Lido와 함께하는 비공개 초대 전용 이벤트), ETHDenver의 unStable Summit 2024 (2024년 2월 28일, Coinbase Institutional, Centrifuge, Nic Carter와 함께하는 종일 기술 컨퍼런스), 그리고 ETHDenver 본 행사 (2024년 2월 29일-3월 3일, 주요 연사)가 포함되었습니다.

The Optimist의 "Fraxtal Masterclass"와 같은 Twitter Spaces (2024년 2월 23일)는 모듈형 세계의 구성 가능성 문제, zk-Rollups를 포함한 고급 기술, 2024년 3월 13일에 출시되는 Flox 메커니즘, 그리고 "Fraxtal이 연결된 체인 상태의 중앙 참조 지점이 되어, 참여하는 모든 체인에 구축된 애플리케이션이 전체 '우주'에 걸쳐 원자적으로 기능할 수 있도록 하는" 보편적 상호운용성 비전을 탐구했습니다.

이러한 출연 전반에 걸친 사고의 진화는 뚜렷한 단계를 보여줍니다. 2020-2021년은 알고리즘 메커니즘과 부분 담보화 혁신에 초점을 맞췄습니다. 2022년 UST 붕괴 이후에는 탄력성과 적절한 담보화가 강조되었습니다. 2023년에는 100% 담보화와 frxETH 확대로 전환되었습니다. 2024년에는 Fraxtal 출시와 규제 준수 초점이 중심이었습니다. 2025년에는 GENIUS 법안 포지셔닝, FraxNet 뱅킹 인터페이스, L1 전환이 강조되었습니다. 이 모든 과정에서 반복되는 주제는 지속됩니다. DeFi 삼위일체 개념 (스테이블코인 + AMM + 대출 시장), Frax 운영에 대한 중앙은행 비유, 스테이블코인 맥시멀리즘 철학, 저항에서 적극적인 정책 형성으로 진화하는 규제 실용주의, 그리고 "21세기 가장 중요한 자산의 발행자"가 되겠다는 장기 비전입니다.

전략적 함의 및 미래 전망​

Sam Kazemian의 Frax Finance에 대한 비전은 탈중앙화 금융에서 가장 포괄적이고 철학적으로 일관된 프로젝트 중 하나를 대표하며, 알고리즘 실험에서 최초의 라이선스 DeFi 스테이블코인 잠재적 창조로 진화하고 있습니다. 이러한 전략적 전환은 탈중앙화 원칙을 유지하면서 규제 현실에 대한 실용적인 적응을 보여주며, 이는 경쟁자들이 달성하기 어려운 균형입니다.

GENIUS 이후의 궤적은 Frax를 여러 경쟁 차원에 걸쳐 포지셔닝합니다. GENIUS 법안 초안 작성에 깊이 관여함으로써 얻은 규제 준비는 규제 준수에서 선점자 우위를 창출하여 frxUSD가 경쟁자들보다 먼저 라이선스 상태를 확보할 수 있도록 합니다. 스테이블코인, 유동성 스테이킹 파생상품, L2 블록체인, 대출 시장 및 DEX를 결합한 유일한 프로토콜인 수직 통합은 제품 전반의 네트워크 효과를 통해 지속 가능한 경쟁 해자를 제공합니다. veFXS 보유자에게 흐르는 연간 4천만 달러 이상의 수익 창출은 투기적인 토큰 역학과 무관하게 실질적인 가치 축적을 생성합니다. FLOX 메커니즘, BAMM, frxETH v2, 특히 AIVM을 통한 기술 혁신은 Frax를 블록체인 개발의 최첨단에 위치시킵니다. BlackRock 및 SuperState 수탁 기관을 통한 frxUSD의 실물 통합은 순수 암호화폐 기반 또는 순수 TradFi 접근 방식보다 기관 금융과 탈중앙화 인프라를 더 효과적으로 연결합니다.

중요한 도전 과제는 여전히 상당합니다. 92% 담보의 USDC 의존성은 SVB 위기 동안 USDC 디페깅으로 인해 FRAX가 0.885달러로 떨어졌을 때 입증된 바와 같이 시스템적 위험을 생성합니다. 여러 수탁 기관 (BlackRock, Superstate, WisdomTree, FinresPBC)에 걸쳐 담보를 다각화하는 것은 집중 위험을 완화하지만 완전히 제거하지는 못합니다. 복잡성 장벽은 주류 채택을 제한합니다. AMO, 동적 담보 비율, 다중 토큰 시스템을 이해하는 것은 간단한 USDC나 심지어 DAI에 비해 평균 사용자에게 어렵기 때문에 접근성이 떨어집니다. 단일 지갑에 33% 이상의 FXS가 집중된 거버넌스 집중은 탈중앙화 메시지와 모순되는 중앙화 우려를 낳습니다. Aave가 GHO를 출시하고, Curve가 crvUSD를 배포하며, PayPal (PYUSD)과 잠재적인 은행 발행 스테이블코인과 같은 전통 금융 플레이어들이 막대한 자원과 확립된 사용자 기반을 가지고 시장에 진입하면서 경쟁 압력은 심화됩니다.

2026년 말까지 Fraxtal의 1,000억 달러 TVL 목표는 1,320만 달러의 출시 TVL에서 약 7,500배 성장을 요구합니다. 이는 암호화폐의 고성장 환경에서도 엄청나게 야심찬 목표입니다. 이를 달성하려면 여러 복잡한 차원에서 지속적인 견인력이 필요합니다. Fraxtal은 Frax 자체 제품을 넘어 상당한 dApp 배포를 유치해야 하고, L3 생태계는 허영 지표가 아닌 진정한 사용과 함께 실현되어야 하며, frxUSD는 USDT/USDC 지배력에 맞서 상당한 시장 점유율을 확보해야 하며, 기관 파트너십은 파일럿에서 확장된 배포로 전환되어야 합니다. 기술 인프라와 규제 포지셔닝이 이러한 궤적을 뒷받침하지만, 실행 위험은 여전히 높습니다.

AIVM을 통한 AI 통합은 진정으로 새로운 영역을 나타냅니다. AI 모델 검증을 통한 추론 증명 합의는 대규모로 전례가 없습니다. 성공한다면, 이는 경쟁자들이 기회를 인식하기 전에 Frax를 AI와 암호화폐의 융합점에 위치시킬 것입니다. 이는 "다른 사람들이 존재조차 알기 전에 시장을 선점하는" Kazemian의 철학과 일치합니다. 그러나 AI 결정론, 합의에서의 모델 편향, AI 기반 검증의 보안 취약성과 관련된 기술적 과제는 생산 배포 전에 해결되어야 합니다. IQ의 Agent Tokenization Platform과의 파트너십은 전문 지식을 제공하지만, 이 개념은 아직 입증되지 않았습니다.

철학적 기여는 Frax의 성공 또는 실패를 넘어 확장됩니다. 알고리즘 및 담보화 접근 방식이 성공적으로 하이브리드화될 수 있음을 입증한 것은 산업 설계 패턴에 영향을 미쳤습니다. AMO는 DeFi 프로토콜 전반에 걸쳐 나타나고, 용병 유동성 채굴보다 프로토콜 소유 유동성 전략이 지배적이며, 스테이블코인이 무위험 수익과 스왑 시설 구조로 수렴한다는 인식은 새로운 프로토콜 설계를 형성합니다. 시장 상황이 요구할 때 부분 담보화에서 완전 담보화로 진화하려는 의지는 금융 인프라에 필요한 이념보다 실용주의를 확립했습니다. 이는 Terra 생태계가 비극적으로 배우지 못한 교훈입니다.

가장 가능성 있는 결과: Frax는 단순성보다 자본 효율성, 탈중앙화 및 혁신을 우선시하는 고급 사용자의 가치 있는 틈새 시장을 서비스하는 선도적인 정교한 DeFi 스테이블코인 인프라 제공업체가 될 것입니다. 총 거래량은 USDT/USDC 지배력 (네트워크 효과, 규제 명확성 및 기관 지원의 혜택을 받음)에 도전할 가능성은 낮지만, Frax는 기술 리더십과 산업 설계 패턴에 대한 영향력을 유지할 것입니다. 프로토콜의 가치는 시장 점유율보다는 인프라 제공에서 파생될 것입니다. 즉, Chainlink가 네이티브 LINK 채택과 무관하게 생태계 전반에 걸쳐 오라클 인프라를 제공하는 방식과 유사하게 다른 프로토콜이 구축하는 기반이 되는 것입니다.

"스테이블코인 특이점" 비전—스테이블코인, 인프라, AI 및 거버넌스를 포괄적인 금융 운영 체제로 통합하는 것—은 야심차지만 일관된 경로를 제시합니다. 성공은 규제 탐색, 기술 구현 (특히 AIVM), 기관 파트너십 전환, 사용자 경험 단순화, 지속적인 혁신 속도 등 여러 복잡한 차원에서의 실행에 달려 있습니다. Frax는 이러한 비전의 상당 부분을 달성할 수 있는 기술 기반, 규제 포지셔닝 및 철학적 명확성을 갖추고 있습니다. 1,000억 달러 TVL 규모로 확장하여 "암호화폐의 탈중앙화된 중앙은행"이 될지, 아니면 정교한 DeFi 사용자를 위한 지속 가능한 100억~200억 달러 규모의 생태계를 구축할지는 아직 지켜봐야 합니다. 어떤 결과든 대부분의 스테이블코인 실험이 비극적으로 실패한 산업에서 상당한 성과를 나타낼 것입니다.

궁극적인 통찰: Sam Kazemian의 비전은 탈중앙화 금융의 미래가 전통 금융을 대체하는 것이 아니라 두 세계를 지능적으로 연결하는 데 있다는 것을 보여줍니다. 즉, 기관 등급 담보 및 규제 준수를 온체인 투명성, 탈중앙화 거버넌스, 그리고 AMO를 통한 자율적인 통화 정책 및 AIVM을 통한 AI 기반 합의와 같은 새로운 메커니즘과 결합하는 것입니다. 이 이분법적인 대립이 아닌 이러한 통합이 주류 채택을 위한 지속 가능한 탈중앙화 금융 인프라를 향한 실용적인 길을 나타냅니다.

1. Web3 컨텍스트에서 MCP의 정의 및 기원​

** MCP (Model Context Protocol) **는 AI 어시스턴트 (대형 언어 모델과 같은)를 외부 데이터 소스, 도구 및 환경에 연결하는 공개 표준입니다. Universal Plug-and-Play Nature로 인해 AI의 USB-C 포트 "로 종종 MCP는 2024 년 11 월 말에 처음으로 소개되었으며 데이터베이스 및 API에서 개발 환경 및 블록 화장에 이르기까지 *“데이터가 생기는 시스템”을 단단히 브리지함으로써 AI 모델을 분리하여 분리하는 솔루션으로 등장했습니다.

원래 Anthropic의 실험적 측면 프로젝트 인 MCP는 신속하게 견인력을 얻었습니다. 20124 년 중반, 오픈 소스 참조 구현이 나타 났으며 2025 년 초까지는 AI Labs (Openai, Google Deepmind, Meta AI)가 기본적으로 채택하면서 에이전트 AI 통합 **의 사실상 표준이되었습니다. 이 빠른 흡수는 특히 ** web3 커뮤니티 **에서 주목할 만했습니다. 블록 체인 개발자는 MCP를 AI 기능을 분산 된 응용 프로그램에 주입하는 방법으로 보았으며, 온쇄 데이터 및 서비스를위한 커뮤니티 구축 MCP 커넥터가 확산되었습니다. 실제로, 일부 분석가들은 MCP가 자연어 인터페이스를 사용하여 사용자에게 권한을 부여함으로써 블록 체인보다 더 실용적인 방법으로 분산 된 사용자 중심 인터넷에 대한 Web3의 원래 비전을 충족시킬 수 있다고 주장합니다.

요약하면, MCP는 ** 블록 체인이나 토큰 **이 아니라 AI 세계에서 태어난 개방형 프로토콜은 AI 에이전트와 분산 된 데이터 소스 사이의 브리지로 Web3 생태계 내에서 빠르게 수용 된 공개 프로토콜입니다. 인위적인 개방형 표준 (초기 Github 사양 및 SDK 포함)을 개방하고 주변에 열린 커뮤니티를 재배했습니다. 이 커뮤니티 중심의 접근 방식은 MCP가 Web3에 통합되는 단계를 설정했으며, 현재 AI 지원 분산 응용 프로그램의 기초 인프라로 간주됩니다.

2. 기술 아키텍처 및 핵심 프로토콜​

MCP는 세 가지 주요 역할을 가진 경량 ** 클라이언트 - 서버 아키텍처 **에서 운영됩니다.

• ** MCP 호스트 : ** AI 응용 프로그램 또는 에이전트 자체가 요청을 조율합니다. 이것은 챗봇 (Claude, Chatgpt) 또는 외부 데이터가 필요한 AI 구동 앱일 수 있습니다. 호스트는 MCP를 통해 도구 나 정보를 요구하는 상호 작용을 시작합니다.
• ** MCP 클라이언트 : ** 호스트가 서버와 통신하기 위해 사용하는 커넥터 구성 요소. 클라이언트는 연결을 유지하고 요청/응답 메시징을 관리하며 여러 서버를 병렬로 처리 할 수 ​​있습니다. 예를 들어, Cursor 또는 VS Code의 에이전트 모드와 같은 개발자 도구는 다양한 MCP 서버로 로컬 AI 환경을 연결하는 MCP 클라이언트 역할을 할 수 있습니다.
• ** MCP 서버 : ** 일부 상황 데이터 또는 기능을 AI에 노출시키는 서비스. 서버는 ** 도구 **, ** 리소스 ** 또는 ** 프롬프트 **를 제공합니다. 실제로 MCP 서버는 데이터베이스, 클라우드 앱 또는 블록 체인 노드와 인터페이스하고 AI에 표준화 된 작업 세트를 제시 할 수 있습니다. 각 클라이언트-서버 쌍은 자체 채널을 통해 통신하므로 AI 에이전트는 여러 서버를 동시에 탭하여 다양한 요구에 맞게 할 수 있습니다.

** 핵심 프리미티브 : ** MCP는 AI-Tool 상호 작용을 구성하는 표준 메시지 유형과 프리미티브 세트를 정의합니다. 세 가지 기본 원시는 다음과 같습니다.

• ** 도구 : ** 개별 작업 또는 기능 AI가 서버에서 호출 할 수 있습니다. 예를 들어, "SearchDocuments"도구 또는 "Eth_Call"도구입니다. 도구는 API 쿼리, 계산 수행 또는 스마트 계약 기능을 호출하는 것과 같은 작업을 캡슐화합니다. MCP 클라이언트는 서버에서 사용 가능한 도구 목록을 요청하여 필요에 따라 호출 할 수 있습니다.
• ** 리소스 : ** AI가 서버를 통해 읽거나 때로는 쓸 수있는 데이터 엔드 포인트. 파일, 데이터베이스 항목, 블록 체인 상태 (블록, 트랜잭션) 또는 상황 데이터 일 수 있습니다. AI는 표준 MCP 메시지 (예 :listresources '및readResource'요청)를 통해 리소스를 나열하고 컨텐츠를 검색 할 수 있습니다.
• ** 프롬프트 : ** 서버가 AI의 추론을 안내하기 위해 서버가 제공 할 수있는 구조화 된 프롬프트 템플릿 또는 지침. 예를 들어 서버는 서식 템플릿 또는 사전 정의 된 쿼리 프롬프트를 제공 할 수 있습니다. AI는 프롬프트 템플릿 목록을 요청하여 해당 서버와 상호 작용하는 방식의 일관성을 유지하기 위해이를 사용할 수 있습니다.

후드에서 MCP 통신은 일반적으로 JSON 기반이며 RPC와 유사한 요청-응답 패턴 (원격 프로 시저 호출)을 따릅니다. 이 프로토콜의 사양은earnitizerequest,ListTools,`CallTool ','listresources '등과 같은 메시지를 정의하여 MCP 호환 클라이언트가 모든 MCP 서버와 균일 한 방식으로 대화 할 수 있도록합니다. 이 표준화는 AI 에이전트가 할 수있는 일을 * 발견 할 수있는 것입니다. 새로운 서버에 연결하면“어떤 도구와 데이터를 제공합니까?”를 문의 할 수 있습니다. 그런 다음 사용 방법을 동적으로 결정하십시오.

** 보안 및 실행 모델 : ** MCP는 안전하고 제어 된 상호 작용을 염두에두고 설계되었습니다. AI 모델 자체는 임의의 코드를 실행하지 않습니다. 클라이언트를 통해 높은 수준의 의도를 서버로 보낸 다음 실제 작업 (예 : 데이터 가져 오기 또는 API 호출)을 수행하고 결과를 반환합니다. 이 분리는 민감한 조치 (블록 체인 트랜잭션 또는 데이터베이스 쓰기)를 의미합니다. 샌드 박스 또는 명시적인 사용자 승인이 필요할 수 있습니다. 예를 들어,`Ping '(연결을 유지하기 위해)과 같은 메시지와'CreatemesSagerequest '와 같은 메시지가 있습니다. 이는 MCP 서버가 클라이언트의 AI에 일반적으로 사용자 확인에 의해 게이트 된 하위 응답을 생성하도록 요청할 수 있습니다. 인증, 액세스 제어 및 감사 로깅과 같은 기능은 MCP를 엔터프라이즈 및 분산 환경에서 안전하게 사용할 수 있도록 적극적으로 개발되고 있습니다 (로드맵 섹션의 자세한 내용).

요약하면 MCP의 아키텍처는 AI 에이전트 (호스트)를 도구, 데이터 및 작업을 제공하는 유연한 서버에 연결하는 ** 표준화 된 메시지 프로토콜 ** (JSON-RPC 스타일 호출)에 의존합니다. 이 개방형 아키텍처는 ** Model-Agnostic ** 및 ** Platform-Agnostic **-모든 AI 에이전트는 MCP를 사용하여 모든 리소스와 대화 할 수 있으며 모든 개발자는 AI의 핵심 코드를 수정할 필요없이 데이터 소스 용 새 MCP 서버를 만들 수 있습니다. 이 플러그 앤 플레이 확장성은 Web3에서 MCP를 강력하게 만드는 이유입니다. 블록 체인 노드, 스마트 계약, 지갑 또는 오라클을위한 서버를 구축 할 수 있으며 AI 에이전트가 해당 기능을 Web2 API와 완벽하게 통합하도록합니다.

3. Web3에서 MCP의 사례 및 응용 프로그램​

MCP는 AI 중심 애플리케이션이 블록 체인 데이터에 액세스하고 안전하고 높은 수준의 방식으로 온 체인 또는 오프 체인 동작을 실행할 수 있도록하여 광범위한 ** 사용 사례 **를 잠금 해제합니다. 다음은 Web3 도메인에서 해결하는 데 도움이되는 몇 가지 주요 응용 프로그램과 문제입니다.

-** 온 체인 데이터 분석 및 쿼리 : ** AI 에이전트는 실시간으로 라이브 블록 체인 상태를 쿼리하여 통찰력 또는 트리거 작업을 제공 할 수 있습니다. 예를 들어, 이더 리움 노드에 연결된 MCP 서버를 사용하면 AI가 계정 잔액을 가져 오거나 스마트 계약 저장을 읽거나 트레이스 트랜잭션을 추적하거나 이벤트 로그를 검색 할 수 있습니다. 이것은 챗봇 또는 코딩 어시스턴트를 블록 체인 탐색기로 바꿉니다. 개발자는 "Uniswap Pool X의 현재 유동성은 무엇입니까?"와 같은 AI 보조 질문을 할 수 있습니다. 또는 "이 이더 리움 거래의 가스 비용을 시뮬레이션"하면 AI는 MCP 도구를 사용하여 RPC 노드를 호출하고 라이브 체인에서 답을 얻습니다. 이것은 AI의 교육 데이터 또는 정적 스냅 샷에 의존하는 것보다 훨씬 강력합니다.

• ** 자동 DEFI 포트폴리오 관리 : ** 데이터 액세스 및 작업 도구를 결합하여 AI 에이전트는 Crypto 포트폴리오 또는 Defi 위치를 관리 할 수 ​​있습니다. 예를 들어, ** "AI Vault Optimizer"**는 수확량 농장에서 사용자의 위치를 ​​모니터링하고 실시간 시장 조건에 따라 재조정 전략을 자동으로 제안하거나 실행할 수 있습니다. 마찬가지로 AI는 위험 또는 요금이 변경 될 때 프로토콜 간의 할당을 조정하여 ** Defi Portfolio Manager ** 역할을 할 수 있습니다. MCP는 AI가 온 체인 메트릭 (가격, 유동성, 담보 비율)을 읽을 수있는 표준 인터페이스를 제공 한 다음 허용 된 경우 펀드 이동 또는 교환 자산과 같은 거래를 실행하도록 도구를 호출합니다. 이를 통해 사용자는 수율을 최대화하거나 수동으로 수행하기 어려운 방식으로 24/7의 위험을 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• ** 트랜잭션 용 AI 기반 사용자 에이전트 : ** 사용자의 블록 체인 상호 작용을 처리 할 수있는 개인 AI 어시스턴트를 생각하십시오. MCP를 사용하면 이러한 에이전트가 지갑 및 DAPP와 통합하여 자연어 명령을 통해 작업을 수행 할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자는 "AI, 내 지갑에서 Alice로 0.5 ETH를 보내십시오"또는 "가장 높은 요법 수영장에서 토큰을 스테이크"라고 말할 수 있습니다. AI는 MCP를 통해 ** 보안 지갑 서버 ** (사용자의 개인 키를 보유)를 사용하여 트랜잭션을 생성하고 서명하고 블록 체인 MCP 서버를 사용하여 브로드 캐스트합니다. 이 시나리오는 복잡한 명령 줄 또는 메타 마스크 상호 작용을 대화 경험으로 바꿉니다. 보안 지갑 MCP 서버가 여기에서 사용되어 권한과 확인을 시행하는 것이 중요하지만 최종 결과는 AI 지원을 통해 온쇄 거래를 간소화하는 것이 중요합니다. -** 개발자 어시스턴트 및 스마트 계약 디버깅 : ** Web3 개발자는 블록 체인 인프라의 상황을 인식하는 MCP 기반 AI 어시스턴트를 활용할 수 있습니다. 예를 들어, ** ** Chainstack의 EVM 및 Solana 용 MCP 서버 ** ** AI 코딩은 개발자의 블록 체인 환경에 대한 깊은 가시성을 제공합니다. AI 어시스턴트 (vs Code 또는 IDE)를 사용하는 스마트 계약 엔지니어는 AI가 TestNet에서 계약의 현재 상태를 가져 오거나 트랜잭션 시뮬레이션을 실행하거나 로컬 블록 체인 노드에 대한 MCP 통화를 통해 로그를 확인할 수 있습니다. 이는 계약 디버깅 및 테스트에 도움이됩니다. AI는 더 이상 "맹목적으로"코딩하지 않습니다. 실제로 코드가 실시간으로 체인 동작 방식을 확인할 수 있습니다. 이 사용 사례는 AI가 문서 MCP 서버를 통해 최신 문서를 지속적으로 섭취하고 블록 체인을 직접 쿼리하여 환각을 줄이고 제안을 훨씬 정확하게 만들어 주요 진통 점을 해결합니다.
• ** 크로스 프로콜 코콜 조정 : ** MCP는 통합 인터페이스이기 때문에 단일 AI 에이전트는 여러 프로토콜과 서비스를 동시에 조정할 수 있습니다. Web3의 상호 연결된 환경에서 매우 강력합니다. 중재를위한 다양한 디피 플랫폼을 모니터링하는 ** 자율 거래 에이전트 **를 상상해보십시오. MCP를 통해 한 에이전트는 AAVE의 대출 시장, Layerzero 크로스 체인 브리지 및 MEV (Miner Extractable Value) 분석 서비스와 동시에 일관된 인터페이스를 통해 인터페이스 할 수 있습니다. AI는 하나의 "사고 프로세스"에서 Ethereum (Ethereum 노드의 MCP 서버를 통해)에서 유동성 데이터를 수집하고 가격 정보 또는 Oracle 데이터 (다른 서버를 통해)를 얻고 브리징 또는 교환 작업을 호출 할 수 있습니다. 이전에는 이러한 다중 플랫폼 조정에는 복잡한 맞춤형 코드 봇이 필요하지만 MCP는 AI가 전체 Web3 생태계를 하나의 빅 데이터/리소스 풀인 것처럼 탐색 할 수있는 일반화 가능한 방법을 제공합니다. 이를 통해 크로스 체인 수익률 최적화 또는 자동 청산 보호와 같은 고급 사용 사례는 AI가 자산을 사전에 이동하거나 담보로 이동하여 사전에 사전으로 이동할 수 있습니다.
• ** AI Advisory and Support Bots : ** 다른 카테고리는 암호화 응용 프로그램의 사용자 대상 고문입니다. 예를 들어, ** defi help chatbot ** Uniswap 또는 Compound와 같은 플랫폼에 통합되면 MCP를 사용하여 사용자의 실시간 정보를 가져올 수 있습니다. 사용자가“내 입장을 헤지하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?”라고 묻는 경우 AI는 MCP를 통해 현재 요금, 변동성 데이터 및 사용자의 포트폴리오 세부 정보를 가져올 수 있다면 컨텍스트 인식 답변을 제공 할 수 있습니다. 플랫폼은 ** AI 구동 조수 ** 지갑이나 DAPP에 내장되어 있으며 사용자가 복잡한 거래를 통해 사용자를 안내하고 위험을 설명하며 승인을 통해 일련의 단계를 실행할 수 있습니다. 이 AI 에이전트는 MCP를 사용하여 필요에 따라 쿼리하고 명령하여 사용자 경험을 단순화합니다.
• ** Web3 이상- 멀티 도메인 워크 플로 : ** 초점은 Web3이지만 MCP의 사용 사례는 AI가 외부 데이터가 필요한 모든 도메인으로 확장되는 것이 좋습니다. AI를 Google Drive, Slack, Github, Figma 등과 같은 것들에 연결하는 데 이미 사용되고 있습니다. 실제로, 단일 AI 에이전트는 Web3 및 Web2를 스팅 할 수 있습니다. 예를 들어, Google 드라이브에서 Excel 재무 모델을 분석 한 다음 해당 분석을 기반으로 한 쇄 트레이드를 하나의 워크 플로우로 제안합니다. MCP의 유연성을 통해 블록 체인 동작을 일상적인 도구와 혼합하는 크로스 도메인 자동화 (예 : "DAO 투표가 통과되면 회의 일정을 잡고 결과를 이메일로 보내십시오").

** 해결 된 문제 : ** 가장 중요한 문제 MCP 주소는 ** AI가 라이브 데이터 및 서비스와 상호 작용할 수있는 통합 인터페이스가 부족하다는 것입니다. **. MCP 이전에 AI가 새로운 서비스를 사용하려는 경우 해당 특정 서비스의 API에 대한 플러그인 또는 통합을 직접 코딩 해야하는 경우가 많았습니다. Web3에서 이것은 특히 번거 롭습니다. 모든 블록 체인이나 프로토콜에는 자체 인터페이스가 있으며 AI는 모두 지원할 수 없습니다. MCP는 AI가 원하는 것을 설명하는 방법 (자연 언어 맵핑)과 서비스가 제공하는 내용을 설명하는 방법을 표준화하여이를 해결합니다. 이것은 통합 작업을 크게 줄입니다. 예를 들어, 각 Defi 프로토콜에 대한 사용자 정의 플러그인을 작성하는 대신 개발자는 해당 프로토콜에 대해 하나의 MCP 서버를 작성할 수 있습니다 (본질적으로 자연 언어로 기능을 주석을 달았습니다). 그런 다음 모든 MCP 지원 AI (Claude, Chatgpt 또는 Open-Source 모델)가 즉시 활용할 수 있습니다. 이렇게하면 ai ** 확장 가능 **는 플러그 앤 플레이 방식으로 사용됩니다. 범용 포트를 통해 새 장치를 추가하는 것이 새 인터페이스 카드를 설치하는 것보다 쉽습니다.

요컨대, Web3의 MCP는 ** AI 에이전트가 블록 체인 월드의 일류 시민이 될 수있게합니다. 이것은 더 자율적 인 DAPP, 더 똑똑한 사용자 에이전트 및 온쇄 및 오프 체인 지능의 원활한 통합의 문을 열어줍니다.

4. 토 케노 믹스 및 거버넌스 모델​

일반적인 Web3 프로토콜과 달리 ** MCP에는 기본 토큰 또는 암호 화폐가 없습니다. ** 이는 자체적으로 블록 체인 또는 분산 된 네트워크가 아니라 오히려 개방형 프로토콜 사양 (HTTP 또는 JSON-RPC와 더 비슷합니다). 따라서 MCP 사용에 내재 된 토큰 발급, 스테이 킹 또는 수수료 모델과 같은 내장 토큰 유전학이 없습니다. AI 응용 프로그램 및 서버는 암호 화폐없이 MCP를 통해 통신합니다. 예를 들어, MCP를 통해 블록 체인을 호출하는 AI는 블록 체인 거래에 대한 가스 수수료를 지불 할 수 있지만 MCP 자체는 추가 토큰 수수료를 추가하지 않습니다. 이 디자인은 AI 커뮤니티에서 MCP의 기원을 반영합니다. 토큰 화 된 프로젝트가 아니라 AI-Tool 상호 작용을 개선하기위한 기술 표준으로 도입되었습니다.

** MCP의 거버넌스 **는 오픈 소스의 커뮤니티 중심 방식으로 수행됩니다. MCP를 개방 표준으로 발표 한 후, 무차별은 협업 개발에 대한 약속을 알렸다. 광범위한 ** 운영위원회 ** 및 실무 그룹은 프로토콜의 진화를 목자로 만들었습니다. 특히 20125 년 중반까지 Microsoft 및 Github와 같은 주요 이해 관계자는 MCP 운영위원회에 합류했습니다. 이것은 Microsoft Build 2025에서 발표되었으며, MCP의 로드맵 및 표준 결정을 안내하는 업계 플레이어의 연합을 나타냅니다. 위원회와 관리자는 공개 거버넌스 프로세스를 통해 일합니다. MCP 변경 또는 확장 제안은 일반적으로 공개적으로 논의됩니다 (예 : GitHub 문제 및“SEP” - 표준 향상 제안 - 가이드 라인). 또한 ** MCP 레지스트리 워킹 그룹 ** (블록, PulsEMCP, GitHub 및 Anthropic과 같은 회사의 관리자와 함께)는 다자간 거버넌스를 보여줍니다. 2025 년 초, 적어도 9 개의 다른 조직의 기고자들은 발견을위한 통합 MCP 서버 레지스트리를 구축하기 위해 협력하여 한 엔티티가 통제하기보다는 커뮤니티 구성원 간의 개발 방법을 보여줍니다.

토큰이 없기 때문에 ** 거버넌스 인센티브 **는 모든 사람의 프로토콜을 개선하기 위해 이해 관계자 (AI 회사, 클라우드 제공 업체, 블록 체인 개발자 등)의 공통 이익에 의존합니다. 이는 W3C 또는 IETF 표준이 어떻게 관리되는지와 다소 유사하지만 Github 중심 프로세스가 빠릅니다. 예를 들어, Microsoft와 Anthropic은 MCP (Oauth 및 Single Sign-on과 같은 것을 통합)에 대한 개선 된 승인 사양을 설계하기 위해 함께 일했으며 Github는 사용 가능한 서버 목록을 위해 공식 MCP 레지스트리 서비스에서 협력했습니다. 이러한 개선 사항은 모든 사람의 이익을 위해 MCP 사양에 기여했습니다.

MCP 자체는 토큰 화되지 않았지만 MCP 위에 경제 인센티브와 탈 중앙화 **에 대한 미래 지향적 인 아이디어가 있습니다. Web3의 일부 연구원과 사고 리더는 **“MCP 네트워크”**의 출현을 예상합니다-본질적으로 블록 체인과 같은 메커니즘을 사용하여 발견, 신뢰 및 보상을 사용하는 MCP 서버 및 에이전트의 분산 된 네트워크. 이러한 시나리오에서, 토큰이 고품질 MCP 서버를 실행하는 사람들에게 보상하는 데 사용되는 것을 상상할 수 있습니다 (광부 또는 노드 연산자가 인센티브를받는 방법과 유사합니다). ** 평판 등급, 검증 가능한 계산 및 노드 발견 **와 같은 기능은 스마트 계약이나 블록 체인에 의해 촉진 될 수 있으며, 토큰은 정직한 행동을 주도합니다. 이것은 여전히 ​​개념적이지만 MIT의 NAMDA (나중에 논의)와 같은 프로젝트는 MCP를 사용하는 AI 에이전트 네트워크에 대한 토큰 기반 인센티브 메커니즘을 실험하고 있습니다. 이러한 아이디어가 성숙하면 MCP는 온쇄 토큰 유전학과 더 직접적으로 교차 할 수 있지만 2025 년 현재 핵심 MCP 표준은 토큰이없는 상태로 남아 있습니다.

요약하면, MCP의 "거버넌스 모델"은 개방형 기술 표준의 것입니다 : 체인 거버넌스 토큰이없는 커뮤니티 및 전문가의 운영위원회가 공동으로 유지 관리합니다. 결정은 코인 가중 투표보다는 기술적 인 장점과 광범위한 합의에 의해 이어집니다. 이것은 많은 Web3 프로토콜과 MCP를 구별합니다. 이는 독점적 인 블록 체인 또는 토큰을 통한 개방형 소프트웨어 및 표준을 통해 Web3의 이상 (분권화, 상호 운용성, 사용자 권한 부여)을 충족하는 것을 목표로합니다. 하나의 분석의 말에 따르면, *“Web3의 약속은 마침내 블록 체인과 암호 화폐를 통해가 아니라 자연 언어와 AI 요원을 통해 실현 될 수 있습니다. 즉, MCP 네트워크가 성장함에 따라 블록 체인 기반 거버넌스 또는 인센티브 메커니즘이 생태계를 강화하는 하이브리드 모델을 볼 수 있습니다.

5. 커뮤니티 및 생태계​

MCP 생태계는 AI 개발자, 오픈 소스 기고자, Web3 엔지니어 및 주요 기술 회사에 걸쳐 짧은 시간에 폭발적으로 성장했습니다. ** 주요 기고자 및 파트너십 **을 포함한 활기찬 커뮤니티 노력입니다.

• ** Anthropic : ** 제작자로서 MCP 사양과 여러 참조 서버 (Google Drive, Slack, Github 등)를 개방하여 생태계를 시드했습니다. Anthropic은 계속해서 개발을 이끌고 있습니다 (예 : Theodora Chu와 같은 직원은 MCP 제품 관리자 역할을하며 Anthropic의 팀은 사양 업데이트 및 커뮤니티 지원에 크게 기여합니다). Anthropic의 개방성은 다른 사람들이 단일 회사 도구로 보지 않고 MCP를 구축하도록 유치했습니다.

• ** 얼리 어답터 (Block, Apollo, Zed, Replit, Codeium, SourceGraph) : ** 릴리스 후 첫 달에 얼리 어답터의 물결이 제품에서 MCP를 구현했습니다. ** Block (이전의 Square) ** 통합 MCP는 Fintech의 AI 에이전트 시스템을 탐색하기위한 통합 된 MCP-Block의 CTO는 AI를 실제 응용 프로그램에 연결하는 열린 교량으로 MCP를 칭찬했습니다. ** Apollo ** (아마도 Apollo GraphQL)는 MCP를 통합하여 AI 내부 데이터에 대한 액세스를 허용했습니다. ** Zed (Code Editor) **, ** Replit (Cloud IDE) **, ** Codeium (AI Coding Assistant) ** 및 ** SourceGraph (Code Search) **와 같은 개발자 도구 회사는 각각 MCP 지원을 추가하기 위해 노력했습니다. 예를 들어, SourceGraph는 MCP를 사용하므로 AI 코딩 어시스턴트는 질문에 대한 응답으로 저장소에서 관련 코드를 검색 할 수 있으며 REPLIT의 IDE 에이전트는 프로젝트 별 컨텍스트를 가져올 수 있습니다. 이 얼리 어답터는 MCP에게 신뢰성과 가시성을 제공했습니다.

• ** 대형 기술 보증 - OpenAi, Microsoft, Google : ** 주목할만한 경쟁 업체 인 회사는 MCP에 정렬되었습니다. ** OpenAi의 CEO Sam Altman CEO는 2025 년 3 월 OpenAI가 제품 (Chatgpt의 데스크탑 앱 포함)에서 MCP 지원을 추가 할 것이라고 공개적으로 발표했다. 이는 OpenAI의 에이전트 API 및 ChatGpt 플러그인이 MCP를 사용하여 상호 운용성을 보장한다는 의미입니다. 몇 주 후, ** Google Deepmind의 CEO 인 Demis Hassabis **는 Google의 다가오는 Gemini 모델과 도구가 MCP를 지원하여이를“AI 에이전트 시대”에 대한 훌륭한 프로토콜과 개방형 표준이라고 불렀습니다. ** Microsoft ** 스티어링위원회에 합류했을뿐만 아니라 Anthropic과 파트너 관계를 맺고 MCP가 Enterprise Developer Community에 서비스를 제공하기위한 공식 C# SDK를 구축했습니다. Microsoft의 Github 장치는 MCP를 ** Github Copilot (VS Code의 'Copilot Labs/Agent'모드)에 통합하여 Copilot이 저장소 검색 및 실행 테스트 케이스와 같은 제품에 MCP 서버를 사용할 수있게했습니다. 또한 Microsoft는 MCP 서버로서 Windows 11이 특정 OS 기능 (예 : 파일 시스템 액세스)을 노출시켜 AI 에이전트가 운영 체제와 안전하게 상호 작용할 수 있다고 발표했습니다. OpenAI, Microsoft, Google 및 Anthropic 간의 공동 작업 (MCP를 중심으로하는 모든 랠리)은 특별 하며이 표준의 커뮤니티와 경쟁 정신을 강조합니다.

• ** Web3 Developer Community : ** 많은 블록 체인 개발자와 신생 기업이 MCP를 수용했습니다. 몇몇 ** 커뮤니티 중심의 MCP 서버 **는 블록 체인 사용 사례를 제공하기 위해 만들어졌습니다.

• ** ALCHEMY ** (주요 블록 체인 인프라 제공 업체)의 팀은 MCP를 통해 주문형 블록 체인 분석 도구를 제공하는 ** Alchemy MCP 서버 **를 구축했습니다. 이를 통해 자연 언어를 사용하여 연금술의 API를 통해 AI가 역사적 거래, 주소 활동)를 얻을 수 있습니다.

  • 기고자들은 비트 코인 노드 및 번개 결제 네트워크와 상호 작용하기 위해 ** 비트 코인 및 번개 네트워크 MCP 서버 **를 개발하여 AI 에이전트가 비트 코인 블록 데이터를 읽거나 표준 도구를 통해 번개 송장을 만들 수 있습니다. -Crypto Media and Education Group ** Bankless **는 ** Onchain MCP 서버 **를 만들었습니다.
  • ** Rollup.codes ** (이더 리움 레이어 2S의 지식 기반)와 같은 프로젝트는 롤업 생태계 정보 **를위한 ** MCP 서버를 만들었으므로 AI는이 서버를 쿼리하여 롤업에 대한 기술적 질문에 대답 할 수 있습니다.
  • ** 블록 체인 노드 제공 업체 인 Chainstack **는 문서화, EVM 체인 데이터 및 Solana 용 MCP 서버 (이전에 다루는) 제품군을 출시하여 Web3 Builders의 "블록 체인 스테로이드에 AI를 넣는"것으로 명시 적으로 마케팅했습니다.

또한 Web3 중심 커뮤니티가 MCP 주변에서 생겨났습니다. 예를 들어, ** pulsemcp ** 및 ** goose **는 MCP 레지스트리 구축을 돕는 것으로 언급 된 커뮤니티 이니셔티브입니다. 우리는 또한 AI 에이전트 프레임 워크와의 교차 수분을보고 있습니다. Langchain 커뮤니티 통합 어댑터는 모든 MCP 서버가 Langchain 기반 에이전트의 도구로 사용할 수 있도록하고, Hugging Face TGI (Text Generation-Inference)와 같은 오픈 소스 AI 플랫폼이 MCP 호환성을 탐색하고 있습니다. 결과적으로 새로운 MCP 서버가 거의 매일 발표되는 풍부한 생태계로 데이터베이스에서 IoT 장치에 이르기까지 모든 것을 제공합니다.

• ** 채택 규모 : ** 트랙션은 어느 정도 정량화 될 수 있습니다. 2025 년 2 월 - 출시 후 거의 3 개월 후 - ** 1,000 개 이상의 MCP 서버/커넥터 **가 지역 사회에서 구축되었습니다. 이 숫자는 성장하여 산업 전반에 걸쳐 수천 건의 통합을 나타냅니다. Mike Krieger (Anthropic의 최고 제품 책임자)는 2025 년 봄에 MCP가“수천 가지 통합과 성장으로 번성하는 개방형 표준”**이 지적했다. 공식 MCP 레지스트리 (2025 년 9 월 미리보기에서 시작)는 공개적으로 사용 가능한 서버를 카탈로그로 만들어 도구를보다 쉽게 ​​발견 할 수 있습니다. 레지스트리의 Open API를 통해 누구나 "Ethereum"또는 "Notion"을 검색하고 관련 MCP 커넥터를 찾을 수 있습니다. 이것은 새로운 참가자의 장벽을 낮추고 더 많은 성장에 연료를 공급합니다.

• ** 파트너십 : ** 우리는 많은 암시 적 파트너십 (Microsoft 등의 안트로 등)을 다루었습니다. 몇 가지를 더 강조하려면 :

• ** Anthropic & Slack ** : Anthropic은 Slack과 파트너 관계를 맺고 Claude를 MCP를 통해 Slack의 데이터와 통합하여 공식 MCP 서버가있어 AI가 슬랙 메시지 또는 게시물 알림을 검색 할 수있게합니다).

  • ** 클라우드 제공 업체 ** : Amazon (AWS) 및 Google Cloud는 Anthropic과 함께 호스트 Claude와 협력했으며 이러한 환경에서 MCP를 지원할 수 있습니다 (예 : AWS 기반은 엔터프라이즈 데이터를위한 MCP 커넥터를 허용 할 수 있습니다). 인용에 명시 적으로는 아니지만 이러한 클라우드 파트너십은 엔터프라이즈 채택에 중요합니다.
  • ** Academic Collaborations ** : MIT 및 IBM Research Project NAMDA (다음에 논의)는 학계와 산업 간의 파트너십을 나타내며 MCP의 한도를 분산 된 환경에서 추진합니다.
  • ** Github & vs Code ** : 개발자 경험을 향상시키기위한 파트너십 - 예를 들어, VS Code 팀이 MCP에 적극적으로 기여했습니다 (레지스트리 관리자 중 하나는 VS 코드 팀의 것입니다).
  • ** 수많은 신생 기업 ** : 많은 AI 스타트 업 (에이전트 스타트 업, 워크 플로우 자동화 스타트 업)이 휠을 재창조하는 대신 MCP를 구축하고 있습니다. 여기에는“AI를 DAO”또는 자율 경제 요원을 제공하려는 신흥 웹 3 AI 스타트 업이 포함됩니다.

전반적으로 ** MCP 커뮤니티는 다양하고 빠르게 확장됩니다 **. 여기에는 핵심 기술 회사 (표준 및 기본 툴링), Web3 전문가 (블록 체인 지식 및 사용 사례를 가져 오기) 및 독립 개발자 (종종 좋아하는 앱 또는 프로토콜에 대한 커넥터에 기여)가 포함됩니다. 정신은 협력 적입니다. 예를 들어, 타사 MCP 서버에 대한 보안 문제로 인해 모범 사례에 대한 커뮤니티 토론 및 기여 (예 : MCP 서버 용 보안 도구 작업을하는 Stacklok 기고자)가 촉발되었습니다. 커뮤니티의 신속하게 반복 할 수있는 능력 (MCP는 몇 달 안에 여러 사양 업그레이드를 보았으며 스트리밍 응답 및 더 나은 인증과 같은 기능을 추가)는 광범위한 참여에 대한 증거입니다.

Web3 생태계에서 구체적으로 MCP는 “ai + web3” 프로젝트의 미니 에코 시스템을 육성했습니다. 사용하는 것은 단지 프로토콜이 아닙니다. AI 중심 DAO, AI 분석에 의해 보조 된 체인 거버넌스 및 교차 도메인 자동화 (AI를 통해 온쇄 이벤트를 연결)와 같은 새로운 아이디어를 촉진하고 있습니다. 주요 Web3 그림의 존재 - 예를 들어, ** Limechain의 Zhivko Todorov **“MCP는 AI와 Blockchain의 피할 수없는 통합을 나타냅니다. AI와 블록 체인 회사 간의 파트너십 (예 : Anthropic과 Block, 또는 Microsoft의 Azure Cloud 사이의 파트너십은 MCP가 블록 체인 서비스와 함께 배포하기 쉬운 MCP를 쉽게 배포 할 수 있습니다).

MCP가 Web3 개발자 커뮤니티와 AI 개발자 커뮤니티의 첫 번째 진정한 수렴을 불 태웠다 고 말할 수 있습니다. Hackathons 및 Meetups에는 이제 MCP 트랙이 있습니다. 2025 년 중반, ** Openai, Google 및 Anthropic-대부분의 고급 AI 모델을 대표하는 MCP ** 및 다른 한편으로는 ** 주요 블록 체인 인프라 제공 업체 (Alchemy, Chainstack), Crypto Companies (블록 훅 등) 및 소멸 된 프로젝트를 구축하는 McProlized Projects를 대표합니다. 이 양면 네트워크 효과는 MCP가 지속적인 표준이되기에 잘 어울립니다.

6. 로드맵 및 개발 이정표​

MCP의 개발은 빠르게 진행되었습니다. 여기서 우리는 지금까지 ** 주요 이정표를 간략하게 설명하고 로드맵은 공식 출처 및 커뮤니티 업데이트에서 얻은대로 다음과 같습니다.

• ** 2024 년 말- 초기 릴리스 : ** on ** 2024 년 11 월 25 일 **, Anthropic은 공식적으로 MCP를 발표하고 사양 및 초기 SDK를 오픈 소싱했습니다. 이 사양과 함께 공통 도구 (Google Drive, Slack, Github 등)에 대한 소수의 MCP 서버 구현을 출시하고 Claude AI Assistant (Claude Desktop App)에 지원을 추가하여 로컬 MCP 서버에 연결했습니다. 이것은 MCP의 1.0 런칭으로 표시되었습니다. Anthropic의 초기 개념 증명 통합 통합은 Claude가 MCP를 사용하여 파일을 읽거나 자연어로 SQL 데이터베이스를 쿼리하여 개념을 검증하는 방법을 보여주었습니다.
• ** Q1 2025 - 빠른 채택 및 반복 : ** 2025 년 첫 몇 달 동안 MCP는 ** 널리 퍼져있는 산업 채택 **을 보았습니다. ** 2025 년 3 월 **, OpenAi 및 기타 AI 제공 업체는 위에서 설명한대로 지원을 발표했습니다. 이 기간에는 ** Spec Evolution **을 보았습니다 : ** 스트리밍 기능 ** (큰 결과 또는 연속 데이터 스트림을 점진적으로 전송할 수 있도록). 이 업데이트는 2025 년 4 월 C# SDK 뉴스와 함께 기록되었으며, MCP는 이제 청크 응답 또는 실시간 피드 통합과 같은 기능을 지원했습니다. 커뮤니티는 또한 Anthropic의 SDK를 넘어 다양한 언어 (Python, JavaScript 등)로 ** 참조 구현 **을 구축하여 Polyglot 지원을 보장합니다.
• ** Q2 2025 - 생태계 툴링 및 거버넌스 : ** 2025 년 5 월 **에서 Microsoft와 Github가 노력에 합류하면서 거버넌스를 공식화하고 보안을 강화해야했습니다. Build 2025에서 Microsoft는 ** Windows 11 MCP 통합 **에 대한 계획을 공개했으며 ** MCP **의 승인 흐름을 개선하기위한 협업을 자세히 설명했습니다. 동시에 ** MCP 레지스트리 **라는 아이디어가 이용 가능한 서버에 소개되었습니다 (최초 브레인 스토밍은 2025 년 3 월 레지스트리 블로그에 따라 시작되었습니다). “표준 트랙” 프로세스 (SEP - 표준 향상 제안)는 Ethereum의 EIPS 또는 Python의 PEPS와 유사하게 GitHub에서 정연한 방식으로 기여를 관리했습니다. 커뮤니티 전화 및 실무 그룹 (보안, 레지스트리, SDKS)이 소집을 시작했습니다.
• ** 2025 년 중반- 기능 확장 : ** 20125 년 중반까지 로드맵은 몇 가지 주요 개선 사항을 우선시했습니다.
  • ** 비동기식 및 장기 실행 작업 지원 : ** MCP가 연결을 차단하지 않고 긴 작업을 처리 할 수 ​​있도록 계획합니다. 예를 들어, AI가 몇 분이 걸리는 클라우드 작업을 트리거하는 경우 MCP 프로토콜은 결과를 가져 오기 위해 비동기 응답 또는 재 연결을 지원합니다. -** 인증 및 세분화 된 보안 : ** 개발 ** 미세한 승인 ** 민감한 행동을위한 메커니즘. 여기에는 OAUTH 흐름, API 키 및 엔터프라이즈 SSO를 MCP 서버에 통합하여 AI 액세스를 안전하게 관리 할 수 ​​있습니다. 20125 년 중반까지 AI가 강력한 도구를 호출 할 수있는 보안 위험을 감안할 때 MCP 보안에 대한 가이드 및 모범 사례가 진행되었습니다. 예를 들어, AI가 MCP를 통해 사용자의 개인 데이터베이스에 액세스하려는 경우 개방형 엔드 포인트가 아닌 보안 승인 흐름 (사용자 동의서)을 따라야한다는 것입니다.
• ** 검증 및 규정 준수 테스트 : ** 신뢰성의 필요성을 인식하는 커뮤니티의 우선 순위를 정하는 건물 ** 준수 테스트 스위트 ** 및 ** 참조 구현 **. 모든 MCP 클라이언트/서버가 SPEC (자동 테스트를 통해)을 준수하도록함으로써 조각화를 방지하는 것을 목표로했습니다. AI로 전체 MCP 사용을 보여주는 참조 클라이언트 응용 프로그램과 마찬가지로 참조 서버 (원격 배포 및 인증에 대한 모범 사례가있는 예)가 로드맵에있었습니다.
  • ** 멀티 분류 지원 : ** 텍스트를 넘어 MCP를 확장하여 ** 이미지, 오디오, 비디오 데이터 **와 같은 양식을 지원합니다. 예를 들어, AI는 MCP 서버 (예 : 설계 자산 또는 다이어그램)의 이미지를 요청하거나 이미지를 출력 할 수 있습니다. 사양 토론에는 큰 멀티미디어 컨텐츠를 대화식으로 처리하기 위해 * 스트리밍 및 청크 메시지 *에 대한 지원 추가가 포함되었습니다. "MCP 스트리밍"에 대한 초기 작업은 이미 진행 중입니다 (라이브 오디오 피드 또는 연속 센서 데이터와 같은 것들을 지원하기 위해 AI에 대한 연속 센서 데이터).
  • ** Central Registry & Discovery : ** Central ** MCP Registry ** 서버 검색 서비스를 구현하려는 계획은 20125 년 중반에 실행되었습니다. 2025 년 9 월 **까지 공식 MCP 레지스트리는 미리보기에서 시작되었습니다. 이 레지스트리는 공개적으로 사용 가능한 MCP 서버를위한 ** 단일 진실 소스 **를 제공하므로 클라이언트는 이름, 카테고리 또는 기능으로 서버를 찾을 수 있습니다. 본질적으로 AI 도구 용 App Store (Open)와 같습니다. 이 디자인은 공유 API를 통해 상호 운용 가능한 공개 레지스트리 (글로벌 인덱스) 및 개인 지수 (Enterprise-Specific)를 허용합니다. 레지스트리는 또한 품질을 유지하기 위해 커뮤니티 중재 모델을 사용하여 악의적 인 서버를 플래그하거나 유도하기위한 ** 중재 메커니즘 **를 도입했습니다.
• ** 2025 년 후반 - 분산 된 MCP 네트워크를 향해 : ** "공식적인"로드맵 항목은 아니지만 궤적은 더 많은 분권화 및 Web3 Synergy **를 향해 지적합니다.
• 연구원들은 ** 분산 된 발견, 명성 및 인센티브 레이어를 MCP에 추가하는 방법을 적극적으로 탐색하고 있습니다. ** MCP 네트워크 ** (또는 "MCP 엔드 포인트의 시장")의 개념이 배양되고 있습니다. 여기에는 스마트 계약 기반 레지스트리 (따라서 서버 목록에 대한 단일 실패 지점이 없음), 서버/클라이언트가 좋은 동작에 대한 체인 아이덴티티와 스테이크를 보유한 평판 시스템, 그리고 ** 신뢰할 수있는 MCP 노드를 실행할 수있는 토큰 보상 **가 포함될 수 있습니다.
  • ** 2024 년에 시작된 MIT의 NAMDA **는이 방향으로 구체적인 단계입니다. 2025 년까지 NAMDA는 Dynamic Node Discovery, 에이전트 클러스터 간로드 밸런싱 및 블록 체인 기술을 사용한 분산 된 레지스트리와 같은 기능을 포함하여 MCP 기초에 프로토 타입 분산 에이전트 프레임 워크를 구축했습니다. 그들은 심지어 다중 에이전트 협력을위한 실험 토큰 기반 인센티브 및 출처 추적도 가지고 있습니다. NAMDA의 이정표에 따르면 신뢰할 수없는 조정으로 많은 기계를 가로 질러 MCP 에이전트 네트워크를 실행하는 것이 가능하다는 것을 보여줍니다. NAMDA의 개념이 채택되면 MCP가 이러한 아이디어 중 일부를 통합하기 위해 진화하는 것을 볼 수 있습니다 (아마도 옵션 확장 또는 별도의 프로토콜을 통해).
  • ** Enterprise Hardening : ** Enterprise 측에서 2025 년 후반까지 MCP가 주요 엔터프라이즈 소프트웨어 제품에 통합 될 것으로 예상합니다 (Microsoft의 Windows 및 Azure 포함은 한 예입니다). 로드맵에는 MCP 서버를위한 ** SSO 통합 ** 및 강력한 액세스 컨트롤과 같은 엔터프라이즈 친화적 인 기능이 포함되어 있습니다. MCP 레지스트리 및 툴킷의 일반적인 가용성은 MCP를 규모로 배포 할 수 있습니다 (예 : 회사 네트워크 내)는 2025 년 말까지 가능합니다.

지금까지의 주요 ** 개발 이정표를 요약하려면 ** (명확성을위한 타임 라인 형식) :

• ** 2024 년 11 월 : ** MCP 1.0 릴리스 (인류).
• ** 2024 년 12 월 - 2025 년 1 월 : ** 커뮤니티 구축 MCP 서버의 첫 번째 물결; MCP 지원으로 Claude 데스크탑을 출시합니다. 블록, 아폴로 등의 소규모 조종사
• ** 2025 년 2 월 : ** 1000+ 커뮤니티 MCP 커넥터 달성; 인류는 워크샵을 개최합니다 (예 : AI 정상 회담에서 교육 운전).
• ** 2025 년 3 월 : ** OpenAi 발표 지원 (ChatGpt Agents SDK).
• ** 4 월 2025 : ** Google Deepmind는 지원을 발표합니다 (Gemini는 MCP를 지원할 것입니다); Microsoft는 C# SDK의 미리보기를 릴리스합니다.
• ** 2025 년 5 월 : ** 운영위원회 확장 (Microsoft/Github); 2025 데모 (Windows MCP 통합)를 구축하십시오.
• ** 2025 년 6 월 : ** Chainstack은 공공 사용을 위해 Web3 MCP 서버 (EVM/Solana)를 시작합니다.
• ** 2025 년 7 월 : ** MCP 사양 버전 업데이트 (스트리밍, 인증 개선); MCP 사이트에 게시 된 공식 로드맵.
• ** 2025 년 9 월 : ** MCP 레지스트리 (미리보기) 출시; 아마도 MCP는 더 많은 제품에서 일반 가용성을 강타 할 가능성이 높습니다 (일을위한 Claude 등).
• ** 2025 년 후반 (예상) : ** 레지스트리 v1.0 라이브; 보안 베스트 실행 안내서가 출시되었습니다. 분산 된 발견을 통한 초기 실험 (NAMDA 결과).

** Vision Forward **는 MCP가 HTTP 또는 JSON처럼 보편적이고 보이지 않는 것입니다. 이는 많은 앱이 후드 아래에서 사용하는 일반적인 레이어입니다. Web3의 경우 로드맵은 더 깊은 융합을 제안합니다. AI 에이전트가 Web3 (블록 체인)이 정보의 소스 또는 싱크로 사용 할뿐만 아니라 Web3 인프라 자체가 AI 에이전트 (MCP를 통해)를 운영의 일부로 통합하기 시작할 수 있습니다 (예 : DAO는 특정 작업을 관리하기 위해 MCP 호환 AI를 실행할 수 있습니다. 검증 가능성 및 인증과 같은 것들에 대한 로드맵의 강조는 라인을 아래로 내려 놓는다. 이러한 가능성은 AI와 블록 체인 네트워크 사이의 선을 흐리게하며 MCP는 그 수렴의 핵심입니다.

결론적으로 MCP의 개발은 매우 역동적입니다. 그것은 주요 초기 이정표 (출시 1 년 이내에 광범위한 채택 및 표준화)에 도달했으며 ** 보안, 확장 성 및 발견 **을 강조하는 명확한 로드맵으로 빠르게 발전하고 있습니다. 달성 및 계획된 이정표는 MCP가 척도로 강력하게 유지됩니다. 장기 실행 작업, 안전한 권한 및 수천 가지 도구의 깎아 지른 결과와 같은 문제를 해결합니다. 이 순방향 운동량은 MCP가 정적 사양이 아니라 성장하는 표준이라는 것을 나타냅니다. 이러한 요구가 발생할 때 더 많은 Web3 풍향 기능 (서버의 분산 거버넌스, 인센티브 정렬)을 통합 할 가능성이 높습니다. 커뮤니티는 핵심 약속을 주시하면서 새로운 사용 사례 (멀티 모달 AI, IoT 등)에 MCP를 적용 할 준비가되어 있습니다. Web3 시대에 AI **를보다 연결하고, 상황을 인식하고, 사용자를 제외하고 **.

7. 유사한 Web3 프로젝트 또는 프로토콜과 비교​

MCP의 AI와 연결성의 고유 한 혼합 및 연결성은 직접 사과 대 사과에 해당하는 것이 많지 않지만 Web3 및 AI의 교차점 또는 유사한 목표와 다른 프로젝트와 비교하는 것이 밝혀졌습니다.

• ** Singularitynet (AGI/X) **-*분산 AI 시장 :*Singularitynet, 2017 년 Ben Goertzel 박사와 다른 사람들이 출시 한 AI 서비스의 블록 체인 기반 시장입니다. 이를 통해 개발자는 AI 알고리즘을 서비스 및 사용자가 서비스를 소비 할 수 있도록 해당 서비스를 소비 할 수 있습니다. 모두 지불 및 거버넌스에 사용되는 토큰 (AGIX)이 촉진합니다. 본질적으로, Singularitynet은 AI 모델의 ** 공급을 분산 시키려고 노력하고 있습니다. 이것은 근본적으로 MCP와 다릅니다. MCP는 AI 모델을 호스팅하거나 수익하지 않습니다. 대신, 데이터/도구 **에 액세스하기 위해 AI (어디에서나 실행중인 경우)에 대한 ** 표준 인터페이스를 제공합니다. MCP를 사용하여 AI를 SingularityNet에 나열된 서비스에 연결하는 것을 상상할 수는 있지만 SingularityNet 자체는 경제 계층 (AI 서비스를 제공하고 지불 방법)에 중점을 둡니다. 또 다른 주요 차이점 : ** 거버넌스 **-Singularitynet은 플랫폼을 발전시키기 위해 온 체인 거버넌스 (SNEPS (SingularityNet Enhancement Proposals) ** 및 AGIX 토큰 투표를 통해 온 체인 거버넌스를 가지고 있습니다. 대조적으로 MCP의 거버넌스는 토큰이없는 체인과 협력 적입니다. 요약하면, Singularitynet과 MCP는 모두 더 개방 된 AI 생태계를 위해 노력하지만 Singularitynet은 ** 토큰 화 된 AI 알고리즘 네트워크 **에 관한 반면 MCP는 AI-Tool Interoperability **에 대한 ** 프로토콜 표준에 관한 것입니다. 예를 들어, SingularityNet의 AI는 MCP를 사용하여 필요한 외부 데이터를 가져올 수 있습니다. 그러나 Singularitynet은 도구 사용을 표준화하려고 시도하지 않습니다. 블록 체인을 사용하여 AI 서비스를 조정하는 반면 MCP는 소프트웨어 표준을 사용하여 AI가 모든 서비스와 함께 작동하도록합니다.
• ** fetch.ai (FET) **-에이전트 기반 분산 플랫폼 :fetch.ai는 AI 및 블록 체인을 혼합하는 또 다른 프로젝트입니다. 작업을 수행하고 분산 된 네트워크에서 상호 작용하는 자율 에이전트 **를 구축하기위한 자체 스테이크 블록 체인 및 프레임 워크를 시작했습니다. Fetch의 비전에서 수백만의 "소프트웨어 에이전트"(사람, 장치 또는 조직을 대표)는 거래에 FET 토큰을 사용하여 가치를 협상하고 교환 할 수 있습니다. Fetch.ai는 원장의 에이전트와 통신을위한 에이전트 프레임 워크 (Uagents)와 인프라를 제공합니다. 예를 들어, 페치 에이전트는 주차 및 운송을 위해 다른 에이전트와 상호 작용하여 도시의 트래픽을 최적화하거나 공급망 워크 플로를 자율적으로 관리 할 수 ​​있습니다. 이것은 MCP와 어떻게 비교됩니까? 둘 다 에이전트의 개념을 다루지 만 Fetch.ai의 에이전트는 블록 체인 및 토큰 경제와 밀접한 관련이 있습니다. 이들은 Fetch Network **에 살고 체인 논리를 사용합니다. MCP 에이전트 (AI 호스트)는 모델 중심 (LLM과 같은)이며 단일 네트워크와 관련이 없습니다. MCP는 블록 체인없이 인터넷이나 클라우드 설정 내에서 작동하는 내용입니다. Fetch.ai는 접지에서 새로운 분산 된 AI 경제를 구축하려고 시도하지만 (신뢰 및 거래를위한 자체 원장) MCP는 ** 레이어-공감 **-기존 네트워크 (필요한 경우, 블록 체인 위에 사용될 수 있음)입니다. Fetch는 ** 자율 경제 에이전트 ** 및 MCP ** 스마트 도구 사용 에이전트 **에 관한 것이라고 말할 수 있습니다. 흥미롭게도, 이들은 교차 할 수 있습니다. fetch.ai의 자율 에이전트는 MCP를 사용하여 오프 체인 자원 또는 기타 블록 체인과 인터페이스 할 수 있습니다. 반대로, MCP를 사용하여 다른 블록 체인을 활용하는 다중 에이전트 시스템을 구축 할 수 있습니다 (하나만이 아닙니다). 실제로 MCP는 자체 네트워크가 필요하지 않기 때문에 더 빠른 채택을 보았습니다. 이는 이더 리움, Solana, Web2 API 등과 함께 작동합니다. Fetch.ai의 접근 방식은 더 헤비급이어서 참가자가 사용하려면 참여 해야하는 전체 생태계를 만듭니다. 요약하면, ** fetch.ai vs mcp ** : Fetch는 AI 에이전트를위한 자체 토큰/블록 체인이있는플랫폼이며, 상호 운용성 및 에이전트 간의 경제 교환에 중점을 두는 반면, MCP는 AI 에이전트 (모든 환경에서)가 도구 및 데이터에 연결하는 데 사용할 수있는프로토콜입니다. 그들의 목표는 AI 구동 자동화를 가능하게하는 데 겹치지 만, 스택의 다른 층을 다루고 매우 다른 건축 철학을 가지고 있습니다 (폐쇄 생태계 대 공개 표준).
• ** 체인 링크 및 분산 된 oracles -블록 체인 연결 오프 체인 데이터에 연결 :ChainLink는 AI 프로젝트가 아니지만 Web3 프로토콜과 매우 관련이 있습니다. ChainLink는 신뢰 모방 된 방식으로 스마트 계약에 오프 ​​체인 데이터를 가져오고 확인하고 전달하는 분산 된 노드 (Oracles) 네트워크입니다. 예를 들어, ChainLink Oracles는 ChainLink 기능을 통해 스마트 계약을 대신하여 Defi 프로토콜 또는 외부 API를 호출하는 가격 피드를 제공합니다. 이에 비해 MCP는 ** AI 모델 **을 외부 데이터/도구 (일부 블록 체인 일 수 있음)에 연결합니다. ** ChainLink는 데이터를 블록 체인으로 가져 오는 반면 MCP는 데이터를 AI **로 가져옵니다. 개념적 평행이 있습니다. 둘 다 미사 시스템 사이에 브리지를 설정합니다. ChainLink는 데이터를 공급하는 데이터의 신뢰성, 탈 중앙화 및 보안에 중점을 둡니다 (단일 고장 지점의 "Oracle 문제"). MCP는 AI가 데이터에 액세스 할 수있는 방법의 유연성과 표준화에 중점을 둡니다 (AI 에이전트의 "통합 문제 해결"). 그들은 다른 도메인 (Smart Contracts vs AI Assistant)에서 작동하지만 MCP 서버를 Oracles와 비교할 수 있습니다. 가격 데이터를위한 MCP 서버는 동일한 API를 체인 링크 노드로 호출 할 수 있습니다. 차이점은 ** 소비자 **-MCP의 경우 소비자는 결정 론적 스마트 계약이 아니라 AI 또는 사용자를 향한 보조원입니다. 또한 MCP는 본질적으로 체인 링크가 수행한다는 신뢰 보증을 제공하지 않습니다 (MCP 서버는 애플리케이션 수준에서 신뢰를 관리하면서 MCP 서버가 중앙 집중화되거나 커뮤니티 운영 될 수 있음). 그러나 앞에서 언급했듯이 MCP 네트워크를 분산시키는 아이디어는 Oracle Networks에서 빌릴 수 있습니다. 예를 들어, 여러 MCP 서버를 쿼리하고 결과를 교차 확인하여 AI가 잘못된 데이터를 공급받지 않도록하여 여러 체인 링크 노드가 가격을 집계하는 방식과 유사합니다. 요컨대, ** ChainLink vs MCP ** : ChainLink는Web3 Middleware입니다. 블록 체인은 외부 데이터를 소비 할 수있는 블록 체인을위한 Web3 Middleware입니다. MCP는*AI Middleware입니다 (블록 체인 데이터를 포함 할 수 있음). 그들은 다른 영역에서 유사한 요구를 해결하고 보완 할 수도 있습니다. MCP를 사용하는 AI는 체인 링크 제공 데이터 피드를 신뢰할 수있는 리소스로 가져올 수 있으며, AI는 체인 링크 Oracle이 체인을 묶는 분석 소스 역할을 할 수 있습니다 (후자 시나리오는 검증 가능성에 대한 질문을 제기 할 수 있습니다).
• ** ChatGpt 플러그인 / OpenAi 기능 대 MCP ** -*AI 도구 통합 접근 방식 :*Web3 프로젝트가 아니지만 ChatGpt 플러그인 및 OpenAi의 기능 호출 기능도 외부 도구에 연결하기 때문에 빠른 비교가 필요합니다. ChatGpt 플러그인은 서비스가 제공하는 OpenAPI 사양을 사용하며 모델은 사양에 따라 해당 API를 호출 할 수 있습니다. 제한 사항은 폐쇄 된 생태계 (OpenAI 서버에서 실행되는 OpenAI 승인 플러그인)이며 각 플러그인은 사일드 통합입니다. OpenAi의 새로운 * "에이전트" * SDK는 개념적으로 MCP에 더 가깝기 때문에 개발자는 AI가 사용할 수있는 도구/기능을 정의 할 수 있지만 처음에는 OpenAI의 생태계에 따라 다릅니다. ** Langchain ** 마찬가지로 LLMS 도구를 코드로 제공하는 프레임 워크를 제공했습니다. MCP는 ** 개방형 모델 공유 표준 **를 제공함으로써 다릅니다. 한 가지 분석이 말하면 Langchain은 도구 용 개발자를 향한 표준 (Python 인터페이스)을 만들었고 MCP는 * 모델을 향한 표준 *을 생성합니다-AI 에이전트는 사용자 지정 코드없이 런타임에서 MCP 정의 도구를 검색하고 사용할 수 있습니다. 실질적으로, MCP의 서버 생태계는 몇 달 안에 Chatgpt 플러그인 저장소보다 더 크고 다양 해졌습니다. 그리고 각 모델이 자체 플러그인 형식을 갖는 대신 (OpenAi는 자신의 플러그인 형식을 가졌고, 다른 모델은 다른 것을 가지고 있음) 많은 사람들이 MCP 주위에 합쳐지고 있습니다. OpenAI 자체는 MCP에 대한 지원을 신호하며 본질적으로 기능 접근법을 더 넓은 표준과 정렬했습니다. 따라서 ** OpenAI 플러그인을 MCP **와 비교하는 것은 큐 레이트 된 중앙 집중식 접근 방식이며 MCP는 분산 된 커뮤니티 중심의 접근 방식입니다. Web3 사고 방식에서 MCP는 "오픈 소스 및 허가없는"반면 독점 플러그인 생태계는 더 닫힙니다. 이로 인해 블록 체인이 아니더라도 MCP는 Web3의 정신과 유사하게 만듭니다. 상호 운용성 및 사용자 제어를 가능하게합니다 (모든 AI 제공 업체에 제공하는 대신 데이터 용 MCP 서버를 실행할 수 있음). 이 비교는 많은 사람들이 MCP를 장기적인 잠재력을 가진 것으로 간주하는 이유를 보여줍니다. 하나의 공급 업체 나 하나의 모델에 잠겨 있지 않습니다.
• ** 프로젝트 NAMDA 및 분산 된 에이전트 프레임 워크 : ** NAMDA는 MCP를 Web3 개념과 명시 적으로 결합하기 때문에 별도의 메모가 필요합니다. 앞에서 설명한 바와 같이, NAMDA (Networked Agent Modular Distributed Architection)는 2024 년 MIT/IBM 이니셔티브로 MCP를 통신 계층으로 사용하여 MCP를 사용하여 AI 에이전트의 ** 분산 된 분산 네트워크를 구축하기 위해 시작된 MIT/IBM 이니셔티브입니다. MCP를 메시징 백본으로 취급합니다 (MCP는 표준 JSON-RPC와 유사한 메시지를 사용하므로 Agent 간 통신에 적합) 한 다음 Blockchain에서 영감을받은 기술을 사용하여 ** 동적 발견, 결함 공차 및 검증 가능한 ID **에 대한 레이어를 추가합니다. NAMDA의 에이전트는 어디서나 (클라우드, 에지 장치 등) 일 수 있지만 분산 된 레지스트리 (DHT 또는 블록 체인과 비슷한)는 변조 방지 방식으로 이와 기능을 추적합니다. 그들은 심지어 협력이나 자원 공유를 장려하기 위해 에이전트 토큰을 탐구합니다. 본질적으로, NAMDA는 ** "Web3 버전의 MCP"**의 실험입니다. 아직 널리 배포 된 프로젝트는 아니지만 정신에서 가장 가까운“유사한 프로토콜”중 하나입니다. NAMDA vs MCP를 보면 NAMDA는 MCP를 사용하므로 경쟁 표준이 아닙니다. 그러나 신뢰 대기 방식으로 여러 에이전트를 네트워킹하고 조정하는 프로토콜로 확장합니다. 암호화 커뮤니티가 본 ** Autonolas 또는 MAS (Multi-Agent Systems)와 같은 프레임 워크와 NAMDA를 비교할 수는 있지만 강력한 AI 구성 요소 나 일반적인 프로토콜이 부족했습니다. NAMDA + MCP는 함께 분산 된 에이전트 네트워크가 어떻게 작동 할 수 있는지, ** 신원, 명성 및 토큰 인센티브 ** 및 ** 에이전트 커뮤니케이션 및 도구 사용 **을 제공하는 블록 체인을 제공합니다.

요약하면, ** MCP는 대부분의 이전 Web3 프로젝트와는 별다른 곳입니다. Crypto 프로젝트로 시작하지는 않았지만 보완적인 문제를 해결하기 때문에 Web3과 빠르게 교차합니다. Singularitynet 및 Fetch.ai와 같은 프로젝트는 블록 체인을 사용하여 AI 컴퓨팅 또는 서비스를 분산시키는 것을 목표로했습니다. 대신 MCP는 AI와의 AI 통합을 표준화하여 플랫폼 잠금을 피함으로써 분산을 향상시킬 수 있습니다. 체인 링크와 같은 Oracle 네트워크는 블록 체인으로 데이터 전달을 해결했습니다. MCP는 AI (블록 체인 데이터 포함)로 데이터 전달을 해결합니다. Web3의 핵심 이상이 분산, 상호 운용성 및 사용자 권한 부여라면 MCP는 AI 영역에서 상호 운용성 부분을 공격하고 있습니다. 예를 들어,이 오래된 프로젝트에도 영향을 미치고 있습니다. 예를 들어, Singularitynet이 MCP 서버를 통해 AI 서비스를 제공하지 못하거나 에이전트가 MCP를 사용하여 외부 시스템과 대화하는 것을 막는 것이 아무것도 없습니다. 토큰 중심의 AI 네트워크가 MCP를 링구아 프랑카 *로 사용하여 MCP의 유연성으로 Web3의 인센티브 구조와 결혼하는 수렴이 잘 보입니다.

마지막으로, 우리가 ** 시장 인식 **을 고려한다면 : MCP는 종종 Web3가 인터넷을 위해하고자하는 일을 AI에 대해 선전합니다 - Silos와 사용자에게 권한을 부여합니다. 이로 인해 일부는 비공식적으로 "AI 용 Web3"(블록 체인이 관련이 없더라도)로 비공식적으로 별명을 불러 일으켰습니다. 그러나 MCP는 프로토콜 표준임을 인식하는 것이 중요하지만 대부분의 Web3 프로젝트는 경제 계층이있는 풀 스택 플랫폼입니다. 이에 비해 MCP는 일반적으로보다 가볍고 보편적 인 솔루션으로 나오는 반면 블록 체인 프로젝트는 더 무겁고 전문화 된 솔루션입니다. 사용 사례에 따라 엄격하게 경쟁하기보다는 보완 할 수 있습니다. 생태계가 성숙함에 따라, 우리는 MCP가 많은 Web3 프로젝트에 모듈 (HTTP 또는 JSON의 유비쿼터스 방식과 마찬가지로)으로 통합 될 수 있습니다.

8. 대중의 인식, 시장 견인 및 미디어 보도​

MCP에 대한 대중의 감정은 AI와 Web3 커뮤니티 모두에서 압도적으로 긍정적이었으며, 종종 열정에 국경적입니다. 많은 사람들은 그것을 조용히 도착했지만 산업을 폭풍으로 가져간 ** 게임 체인저 **로 본다. 인식, 견인 및 주목할만한 미디어 이야기를 세분화합시다.

** 시장 견인 및 채택 메트릭 : ** 20125 년 중반에 MCP는 새로운 프로토콜을 위해 드문 수준을 달성했습니다. 사실상 모든 주요 AI 모델 제공 업체 (Anthropic, OpenAi, Google, Meta)가 뒷받침하고 앞에서 설명한대로 Big Tech 인프라 (Microsoft, Github, AWS 등)가 지원합니다. 이 단독만으로는 MCP가 여기에있을 가능성이 높다는 신호입니다 (광범위한 백업이 인터넷 초기에 TCP/IP 또는 HTTP를 추진 한 방법과 유사합니다). Web3 측면에서 *트랙션은 개발자 동작에서 분명합니다. *: Hackathons는 MCP 프로젝트를 특징으로하기 시작했으며 많은 블록 체인 개발 도구는 이제 MCP 통합을 판매 지점으로 언급했습니다. “몇 달 만에 1000 개 이상의 커넥터”와 Mike Krieger의“수천 개의 통합”인용문은 종종 MCP가 얼마나 빠르게 잡힌지를 설명하기 위해 인용됩니다. 이것은 강력한 네트워크 효과를 제안합니다. VCS와 애널리스트들은 MCP가 1 년 안에 초기“AI 상호 운용성”시도가 몇 년에 걸쳐 타이밍 (AI 에이전트에 대한 관심의 물결을 타기)과 오픈 소스로 인해 발생하지 않았다고 언급했다. Web3 Media에서 트랙션은 때때로 개발자 마인드 쉐어 및 프로젝트 통합 측면에서 측정되며 MCP는 현재 두 점수로 높아집니다.

** AI 및 Web3 커뮤니티의 대중의 인식 : ** 처음에 MCP는 처음 발표되었을 때 레이더 아래로 날아 갔다 (2024 년 후반). 그러나 2025 년 초, 성공 사례가 등장함에 따라 인식은 흥분으로 바뀌었다. AI 실무자들은 MCP를 AI 요원을 장난감 예제보다 진정으로 유용하게 만들기위한“누락 된 퍼즐 조각”으로 보았습니다. 반면에 Web3 Builders는 그것을 분산화를 버리지 않고 AI를 DAPP에 마침내 통합하는 다리로 보았습니다. ** 사고 지도자 *는 칭찬을 노래하고 있습니다. 예를 들어, 예수 로드리게스 (예수 로드리게스) (저명한 웹 3 AI 작가)는 Coindesk에서 MCP가“AI 시대에 가장 혁신적인 프로토콜 중 하나이며 Web3 Architectures에 큰 적합한 것”*라고 썼습니다. 주목할만한 캐피탈 블로그의 Rares Crisan은 MCP가 인터넷을보다 사용자 중심적이고 자연스럽게 만들어서 블록 체인만이 어려움을 겪는 Web3의 약속을 전달할 수 있다고 주장했다. 이 이야기는 MCP를 혁명적이지만 실용적이라고 생각합니다.

공정하게 말하면, ** 모든 논평이 비판적 이는 것은 아닙니다. **. Reddit과 같은 포럼의 일부 AI 개발자는 MCP가“모든 것을 수행하지는 않는다”고 지적했습니다. 이는 상자 외의 에이전트 나 추론 엔진이 아닌 커뮤니케이션 프로토콜입니다. 예를 들어, "MCP는 막 다른 트랩"이라는 제목의 Reddit 토론이 MCP 자체가 에이전트인지를 관리하지 않거나 품질을 보장하지 않는다고 주장했습니다. 여전히 우수한 에이전트 설계 및 안전 제어가 필요합니다. 이 견해는 MCP가은 총알로 과장 될 수 있음을 시사합니다. 그러나 이러한 비판은 MCP의 유용성을 거부하는 것보다 기대를 완화시키는 것입니다. 그들은 MCP가 도구 연결을 해결하지만 여전히 강력한 에이전트 로직을 구축해야한다는 점을 강조합니다 (즉, MCP는 지능형 에이전트를 마술처럼 생성하지 않으며 도구를 사용합니다). ** 컨센서스는 MCP가 신중한 목소리 중에서도 큰 발전 **이라는 것입니다. Hugging Face의 커뮤니티 블로그는 MCP가 해결책이 아니지만 통합, 상황을 인식하는 AI의 주요 인 에이 블러이며 개발자가 그 이유 때문에 그 주위를 모으고 있다고 지적했습니다.

** 미디어 커버리지 : ** MCP는 주류 기술 미디어 및 틈새 블록 체인 미디어에서 상당한 커버리지를 받았습니다.

• ** TechCrunch **는 여러 이야기를 실행했습니다. 그들은 2024 년에 출시 된 초기 개념 (“의인화 제안 데이터를 AI 챗봇에 연결하는 새로운 방법”)을 다루었습니다. 2025 년 TechCrunch는 각각의 큰 채택 순간을 강조했습니다 : Openai의 지원, Google의 포옹, Microsoft/Github의 참여. 이 기사들은 종종 MCP 주변의 산업 단결을 강조합니다. 예를 들어, TechCrunch는 Sam Altman의 승인을 인용하고 경쟁 표준에서 MCP로 빠른 전환을 언급했습니다. 그렇게함으로써, 그들은 MCP를 90 년대에 인터넷 프로토콜에서 벗어나기를 원하지 않는 방법과 비슷한 새로운 표준으로 묘사했습니다. 저명한 아울렛의 이러한 보도는 광범위한 기술 세계에 MCP가 프린지 오픈 소스 프로젝트가 아니라 중요하고 실제적이라는 신호를 보냈습니다.
• ** Coindesk ** 및 기타 암호화 간행물이 ** web3 각도 **에 걸렸습니다. 로드리게스 (Rodriguez) (2025 년 7 월)의 코인 데스크의 의견은 종종 인용됩니다. 모든 블록 체인이 MCP 서버가 될 수 있고 새로운 MCP 네트워크가 블록 체인에서 실행될 수있는 미래의 그림을 그렸습니다. 그것은 MCP를 분산화 된 정체성, 인증 및 검증과 같은 개념에 연결했습니다 - 블록 체인 잠재 고객의 언어를 말하고 MCP가 분산 된 프레임 워크로 AI를 진정으로 녹일 수있는 프로토콜이 될 수 있습니다. Cointelegraph, Bankless 등은 "AI 에이전트 및 Defi"및 유사한 주제와 관련하여 MCP를 논의했습니다. 일반적으로 가능성에 대한 낙관적입니다 (예 : Bankless는 AI가 ON 체인 거래를 관리하고 자체 MCP 서버를위한 How-to를 포함시킬 수 있도록 MCP를 사용했습니다.
• ** 주목할만한 VC 블로그 / 분석가 보고서 : ** 주목할만한 자본 블로그 게시물 (2025 년 7 월)은 MCP와 웹 프로토콜의 진화 사이의 유사점을 그리는 벤처 분석의 예입니다. 본질적으로 MCP는 Web3에 대해 Web1에 대해 할 수 있다고 주장합니다. Web1에 대해 HTTP가 한 일 - 기본 인프라를 대체하지는 않지만 사용할 수있는 새로운 인터페이스 계층 (자연 언어 인터페이스)을 제공합니다. 이런 종류의 이야기는 설득력이 있으며 패널과 팟 캐스트에서 반향되었습니다. MCP는 블록 체인과 경쟁하는 것이 아니라 다음의 추상화 계층으로서 정상적인 사용자 (AI를 통해)가 블록 체인 및 웹 서비스를 쉽게 활용할 수있게합니다.
• ** 개발자 커뮤니티 버즈 : ** 공식적인 기사 외부에서 MCP의 Rise는 개발자 담론 - 회의 대화, YouTube 채널, 뉴스 레터에 존재함으로써 얻을 수 있습니다. 예를 들어,“MCP : Agentic AI의 누락 된 링크?”와 같은 인기있는 블로그 게시물이 있습니다. Runtime.news 및 뉴스 레터 (예 : AI 연구원 Nathan Lambert)와 같은 사이트에서 MCP와의 실제 실험 및 기타 공구 사용 프레임 워크와의 비교 방법에 대해 논의합니다. 일반적인 톤은 호기심과 흥분입니다. 개발자는 AI를 홈 자동화 또는 암호화 지갑에 연결하는 데모를 공유합니다. 이 풀뿌리 흥분은 MCP가 기업 승인을 넘어서 마인드 샤인을 가지고 있기 때문에 중요합니다.
• ** 엔터프라이즈 관점 : ** Enterprise AI에 중점을 둔 미디어 및 분석가들도 MCP를 주요 개발로 기록합니다. 예를 들어, * 새 스택 *은 엔터프라이즈 사용을 위해 Claude의 원격 MCP 서버에 대한 인류가 추가 된 방법을 다루었습니다. 여기서 각도는 기업이 MCP를 사용하여 내부 지식 기반과 시스템을 AI에 안전하게 연결할 수 있다는 것입니다. 많은 블록 체인 회사가 기업 자체이며 내부적으로 MCP를 활용할 수 있기 때문에 Web3에도 중요합니다 (예 : 암호화 교환은 MCP를 사용하여 AI가 사기 탐지를 위해 내부 트랜잭션 로그를 분석 할 수 있습니다).

** 주목할만한 인용문 및 반응 : ** 일부는 대중의 인식을 캡슐화하는 것으로 강조 할 가치가 있습니다.

• *“HTTP 혁명 웹 통신과 마찬가지로 MCP는 단편화 된 통합을 단일 프로토콜로 대체하는 범용 프레임 워크를 제공합니다.” * - Coindesk. 이 HTTP와의 비교는 강력합니다. MCP를 인프라 수준 혁신으로 프레임합니다.
• *“MCP는 수천 개의 통합과 성장으로 번성하는 개방형 표준이되었습니다. LLM은 이미 가지고있는 데이터에 연결할 때 가장 유용합니다 ...” * - Mike Krieger (Mike Krieger) (Anthropic). 이것은 소셜 미디어에서 널리 공유 된 트랙션과 핵심 가치 제안에 대한 공식적인 확인입니다.
• *“Web3의 약속 ... 마침내 자연 언어와 AI 요원을 통해 실현 될 수 있습니다. 이 대담한 진술은 암호화의 느린 UX 개선으로 인해 좌절 된 사람들과 공명합니다. AI는 복잡성을 추상화하여 주류 채택 코드를 깨뜨릴 수 있음을 시사합니다.

** 도전과 회의론 : ** 열정이 높지만 미디어는 도전에 대해 논의했습니다.

• ** 보안 문제 : ** 새로운 스택 또는 보안 블로그와 같은 아울렛은 AI가 도구를 실행할 수있게하는 것이 샌드 박스가 아닌 경우 위험 할 수 있다고 생각했습니다. 악의적 인 MCP 서버가 AI가 유해한 행동을 수행하려고 시도하면 어떻게됩니까? Limechain 블로그는 커뮤니티 개발 된 MCP 서버 (예 : 개인 키를 처리하는 서버는 매우 안전해야 함)와 함께 * "중요한 보안 위험" 에 대해 명시 적으로 경고합니다. 이러한 우려는 토론에서 반영되었습니다. 본질적으로 MCP는 AI의 기능을 확장하지만 전력으로 위험이 발생합니다. 커뮤니티의 반응 (가이드, 인증 메커니즘)도 다루어졌으며 일반적으로 완화가 구축되고 있음을 안심시킵니다. 그럼에도 불구하고, MCP의 유명한 오용 (예 : 의도하지 않은 암호 전송을 유발 한 AI)은 인식에 영향을 미칠 것이므로 미디어는이 전선에서 조심 스럽습니다. -* 성능 및 비용 : ** 일부 분석가는 도구를 사용하여 AI 에이전트를 사용하는 것이 API를 직접 호출하는 것보다 느리거나 비용이 많이들 수 있다고 지적합니다 (AI는 필요한 것을 얻기 위해 여러 단계가 필요할 수 있기 때문입니다). 고주파 거래 또는 체인 실행 컨텍스트에서는 대기 시간이 문제가 될 수 있습니다. 현재로서는 거래 차단기보다는 더 나은 에이전트 설계 또는 스트리밍을 통해 최적화하기위한 기술적 장애물로 간주됩니다.
• ** Hype Management : ** 모든 트렌드 기술과 마찬가지로 약간의 과대 광고가 있습니다. 몇 가지 목소리는 MCP를 모든 것에 대한 솔루션을 선언하지 않도록주의합니다. 예를 들어, Hugging Face 기사는“MCP가은 총알입니까?”라고 묻습니다. 그리고 답변 - 개발자는 여전히 컨텍스트 관리를 처리해야하며 MCP는 좋은 프롬프트 및 메모리 전략과 함께 가장 잘 작동합니다. 그러한 균형 잡힌 테이크는 담론에서 건강합니다.

** 전반적인 미디어 감정 : ** 등장하는 이야기는 크게 희망적이고 미래 지향적입니다.

-MCP는 현재 실질적인 개선 사항을 제공하는 실용적인 도구로 여겨지며 (증기가 아닌), 미디어는 작업 예를 인용하여 미디어를 강조합니다 : 클로드 읽기 파일, VScode에서 MCP를 사용한 Copilot, 데모에서 Solana 트랜잭션을 완료하는 AI 등

• 또한 AI와 Web3의 미래를위한 전략적 린치 핀으로 묘사되어 있습니다. 미디어는 종종 MCP 또는 같은 것들이 "분산 된 AI"또는 "Web4"또는 차세대 웹에 사용하는 용어에 필수적이라고 결론지었습니다. MCP가 문을 열었고 이제는 NAMDA의 분산 대리인이든 레거시 시스템을 AI에 연결하든, 많은 미래의 스토리 라인이 MCP의 소개로 거슬러 올라가는 혁신이 진행되고 있다는 의미가 있습니다.

시장에서는 MCP 생태계 주변의 스타트 업 및 자금 조달에 의해 트랙션을 측정 할 수 있습니다. 실제로, "MCP 시장"에 중점을 둔 신생 기업에 대한 소문/보고서가 있습니다. 또는 자금을 조달하는 MCP 플랫폼 (이에 대한 자본 작성은 VC 관심을 암시합니다). 우리는 미디어가 접선 적으로 다루기 시작할 것으로 예상 할 수 있습니다. 예를 들어, "시작 X는 MCP를 사용하여 AI가 암호화 포트폴리오를 관리 할 수 ​​있습니다.

** 인식의 결론 : ** 2025 년 후반에 MCP는 기술을 가능하게하는 획기적인 기술로 명성을 얻습니다. 그것은 AI와 암호화 모두에서 영향력있는 인물들로부터 강한 옹호를 가지고 있습니다. 대중의 이야기는 *“여기에 깔끔한 도구가 있습니다” *에서 *“이것은 다음 웹의 기초가 될 수 있습니다” *로 진화했습니다. 한편, 실질적인 적용 범위는 그것이 작동하고 채택되고 있음을 확인하며, 대출 신뢰성을 확인합니다. 커뮤니티가 도전 과제 (보안, 거버넌스 규모)를 계속 해결하고 주요 재난이 발생하지 않으면 MCP의 공개 이미지는 "AI와 Web3가 함께 놀리는 프로토콜"으로 긍정적 인 상태를 유지하거나 상징적이 될 가능성이 높습니다.

미디어는 다음을 계속 주시 할 것입니다.

• 성공 사례 (예 : 주요 DAO가 MCP를 통해 AI 재무를 구현하거나 정부가 Open Data AI 시스템에 MCP를 사용하는 경우).
• 보안 사고 (위험 평가).
• MCP 네트워크의 진화와 토큰 또는 블록 체인 구성 요소가 공식적으로 사진을 입력하는지 여부 (이것은 AI와 암호화를 더욱 단단히 연결하는 큰 뉴스 일 것입니다).

그러나 현재로서는 Coindesk의 한 줄에 의해 적용 범위를 요약 할 수 있습니다. *“Web3와 MCP의 조합은 분산 된 AI의 새로운 기초 일 수 있습니다.” * - 대중의 눈에서 MCP를 둘러싼 약속과 흥분을 모두 포착하는 감정.

** 참조 : **

• 인간 뉴스 : * "모델 컨텍스트 프로토콜 소개" * 11 월 2024 년
• limechain 블로그 : * "MCP는 무엇이며 블록 체인에 어떻게 적용됩니까?" * 2025 년 5 월
• Chainstack 블로그 : * "Web3 Builders 용 MCP : Solana, EVM 및 Documentation," * 2025 년 6 월 -Coindesk op-ed : * "에이전트의 프로토콜 : Web3 's MCP 잠재력", * 7 월 2025 년 7 월
• 주목할만한 자본 : * "MCP가 실제 Web3 기회를 대표하는 이유" * 7 월 2025 년
• TechCrunch : * "Openai는 Anthropic의 표준을 채택합니다…", * 2025 년 3 월 26 일
• TechCrunch : * "Google, Anthropic의 표준을 받아들이는 Google…", * 4 월 9 일, 2025 년 -TechCrunch : * "Github, Microsoft Embrace… (MCP 운영위원회)", * 2025 년 5 월 19 일
• Microsoft Dev 블로그 : * "MCP 용 공식 C# SDK" * 4 월 2025 년 -Hehgging Face 블로그 : * "#14 : MCP 란 무엇이며 왜 모두가 그것에 대해 이야기하고 있습니까?" * 3 월 2025 년
• 메사리 연구 : * "Fetch.ai 프로파일", * 2023
• 중간 (nu fintimes) : * "Singularitynet의 공개", 2024 년 3 월

구글의 **에이전트 결제 프로토콜(AP2)**은 사용자를 대신해 AI 에이전트가 시작하는 안전하고 신뢰할 수 있는 거래를 가능하게 하도록 설계된 새로 발표된 개방형 표준입니다. 60개 이상의 결제 및 기술 조직(주요 결제 네트워크, 은행, 핀테크, Web3 회사 포함)과의 협력으로 개발된 AP2는 "에이전트 결제"를 위한 공통 언어를 구축합니다 - 즉, 자율 에이전트(AI 어시스턴트나 LLM 기반 에이전트 등)가 사용자를 위해 수행할 수 있는 구매 및 금융 거래입니다. AP2의 창조는 근본적인 변화에 의해 추진됩니다: 전통적으로 온라인 결제 시스템은 인간이 직접 "구매"를 클릭한다고 가정했지만, 사용자 지시에 따라 행동하는 AI 에이전트의 부상이 이 가정을 깨뜨립니다. AP2는 기존 결제 인프라와 호환성을 유지하면서 AI 주도 상거래에서 권한 부여, 신뢰성, 책임 소재의 문제를 해결합니다. 이 보고서는 AP2의 기술 아키텍처, 목적과 사용 사례, AI 에이전트 및 결제 제공업체와의 통합, 보안 및 규정 준수 고려사항, 기존 프로토콜과의 비교, Web3/분산 시스템에 대한 함의, 업계 도입/로드맵을 검토합니다.

기술 아키텍처: AP2의 작동 방식​

AP2의 핵심은 검증 가능한 디지털 자격 증명(VDCs)을 기반으로 한 암호학적으로 안전한 거래 프레임워크를 도입합니다 - 본질적으로 사용자가 승인한 내용의 디지털 "계약" 역할을 하는 변조 방지 서명 데이터 객체입니다. AP2 용어에서 이러한 계약을 위임장이라고 하며, 각 거래에 대한 감사 가능한 증거 체인을 형성합니다. AP2 아키텍처에는 세 가지 주요 유형의 위임장이 있습니다:

• 의도 위임장: 특히 "사람이 없는" 시나리오(에이전트가 사용자가 온라인에 없을 때 나중에 행동할 것)에서 구매에 대한 사용자의 초기 지시나 조건을 캡처합니다. 사용자가 에이전트에게 부여하는 권한 범위를 정의합니다 - 예를 들어, "콘서트 티켓이 $200 아래로 떨어지면 최대 2장까지 구매". 이 위임장은 사용자가 미리 암호학적으로 서명하며 특정 한도 내에서 동의의 검증 가능한 증명 역할을 합니다.
• 장바구니 위임장: 사용자가 승인한 최종 거래 세부사항을 나타내며, "사람이 있는" 시나리오나 체크아웃 순간에 사용됩니다. 정확한 품목이나 서비스, 가격, 구매의 기타 세부사항을 포함합니다. 에이전트가 거래를 완료할 준비가 되면(예: 장바구니를 채운 후), 판매자가 먼저 장바구니 내용을 암호학적으로 서명하고(주문 세부사항과 가격을 보장), 그 다음 사용자가(기기나 에이전트 인터페이스를 통해) 서명하여 장바구니 위임장을 생성합니다. 이는 보이는 것이 지불하는 것을 보장하여 사용자에게 제시된 최종 주문을 정확히 고정합니다.
• 결제 위임장: AI 에이전트가 거래에 관여했음을 알리기 위해 결제 네트워크(예: 카드 네트워크나 은행)에 전송되는 별도의 자격 증명입니다. 결제 위임장에는 승인 중 사용자가 있었는지 여부와 같은 메타데이터가 포함되며 위험 관리 시스템의 플래그 역할을 합니다. 매입 은행과 발행 은행에 사용자 의도의 암호학적으로 검증 가능한 증거를 제공함으로써, 이 위임장은 컨텍스트를 평가하고(예: 에이전트가 시작한 구매와 일반적인 사기를 구별) 그에 따라 규정 준수나 책임을 관리하는 데 도움을 줍니다.

모든 위임장은 관련 당사자의 키(사용자, 판매자 등)로 서명된 검증 가능한 자격 증명으로 구현되어 모든 에이전트 주도 거래에 대한 부인 불가능한 감사 추적을 생성합니다. 실제로 AP2는 역할 기반 아키텍처를 사용하여 민감한 정보를 보호합니다 - 예를 들어, 에이전트는 원시 결제 세부사항을 전혀 보지 않고 의도 위임장을 처리할 수 있으며, 이러한 세부사항은 필요할 때만 통제된 방식으로 공개되어 개인정보를 보호합니다. 사용자 의도 → 판매자 약속 → 결제 승인의 암호학적 체인은 거래가 사용자의 진정한 지시를 반영하고 에이전트와 판매자 모두가 그러한 지시를 준수했다는 모든 당사자 간의 신뢰를 구축합니다.

거래 흐름: AP2가 어떻게 종단 간 작동하는지 설명하기 위해, 사람이 참여하는 간단한 구매 시나리오를 고려해보겠습니다:

1. 사용자 요청: 사용자가 AI 에이전트에게 특정 품목이나 서비스를 구매하도록 요청합니다(예: "내 사이즈로 이 신발을 주문해줘").
2. 장바구니 구성: 에이전트가 판매자 시스템과 통신하여(표준 API 사용 또는 에이전트 간 상호작용을 통해) 지정된 품목을 주어진 가격으로 장바구니에 구성합니다.
3. 판매자 보장: 사용자에게 장바구니를 제시하기 전에, 판매자 측에서 장바구니 세부사항(품목, 수량, 가격 등)을 암호학적으로 서명합니다. 이 단계는 정확한 조건을 보장하는 판매자 서명 제안을 생성합니다(숨겨진 변경이나 가격 조작을 방지).
4. 사용자 승인: 에이전트가 사용자에게 최종 장바구니를 보여줍니다. 사용자가 구매를 확인하면, 이 승인이 사용자 측에서 두 개의 암호학적 서명을 트리거합니다: 하나는 장바구니 위임장에(판매자의 장바구니를 그대로 수락), 다른 하나는 결제 위임장에(선택된 결제 제공업체를 통한 결제 승인). 이러한 서명된 위임장은 그 다음 각각 판매자와 결제 네트워크에 공유됩니다.
5. 실행: 장바구니 위임장과 결제 위임장을 갖추고, 판매자와 결제 제공업체는 거래를 안전하게 실행합니다. 예를 들어, 판매자는 사용자 승인 증명과 함께 결제 네트워크(카드 네트워크, 은행 등)에 결제 요청을 제출하며, 결제 네트워크는 결제 위임장을 검증할 수 있습니다. 결과는 사용자 의도를 최종 결제와 연결하는 암호학적 감사 추적을 가진 완료된 구매 거래입니다.

이 흐름은 AP2가 AI 주도 구매의 각 단계에서 신뢰를 구축하는 방법을 보여줍니다. 판매자는 사용자가 어떤 가격에 무엇을 구매하기로 동의했는지에 대한 암호학적 증명을 가지고 있고, 발행자/은행은 AI 에이전트가 프로세스를 촉진했음에도 불구하고 사용자가 그 결제를 승인했다는 증명을 가지고 있습니다. 분쟁이나 오류가 발생한 경우, 서명된 위임장이 명확한 증거 역할을 하여 책임 소재를 결정하는 데 도움을 줍니다(예: 에이전트가 지시에서 벗어났거나 청구가 사용자가 승인한 것이 아닌 경우). 본질적으로, AP2의 아키텍처는 에이전트 행동에 대한 신뢰가 아닌 검증 가능한 사용자 의도가 거래의 기초가 되도록 보장하여 모호함을 크게 줄입니다.

AP2의 목적과 사용 사례​

AP2가 필요한 이유: AP2의 주된 목적은 AI 에이전트가 사용자를 대신하여 돈을 쓸 수 있을 때 발생하는 새로운 신뢰 및 보안 문제를 해결하는 것입니다. 구글과 그 파트너들은 자율 에이전트가 루프에 있을 때 오늘날의 결제 인프라가 적절히 답할 수 없는 몇 가지 핵심 질문을 식별했습니다:

• 권한 부여: 사용자가 실제로 에이전트에게 특정 구매를 할 권한을 부여했다는 것을 어떻게 증명할 것인가? (즉, 에이전트가 사용자의 정보에 입각한 동의 없이 물건을 사지 않도록 보장)
• 진정성: 판매자가 에이전트의 구매 요청이 진짜이고 실수나 AI 환각이 아닌 사용자의 진정한 의도를 반영한다는 것을 어떻게 알 수 있는가?
• 책임 소재: 에이전트를 통해 사기나 잘못된 거래가 발생하면 누가 책임져야 하는가 - 사용자, 판매자, 결제 제공업체, 아니면 AI 에이전트의 제작자?

해결책이 없으면, 이러한 불확실성은 에이전트 주도 상거래 주변에 "신뢰 위기"를 만듭니다. AP2의 사명은 안전한 에이전트 거래를 위한 통일된 프로토콜을 구축하여 해결책을 제공하는 것입니다. 표준화된 위임장과 의도 증명을 도입함으로써, AP2는 각 회사가 자체적인 임시 에이전트 결제 방법을 발명하는 파편화된 생태계를 방지합니다. 대신, 규정을 준수하는 AI 에이전트는 공통 규칙과 검증 세트 하에서 규정을 준수하는 판매자/결제 제공업체와 상호작용할 수 있습니다. 이러한 일관성은 사용자와 판매자의 혼란을 피할 뿐만 아니라 금융기관이 독점적 접근법의 패치워크를 다루는 대신 에이전트가 시작한 결제에 대한 위험을 관리하는 명확한 방법을 제공합니다. 간단히 말해서, AP2의 목적은 결제 생태계를 깨뜨리지 않고 "에이전트 경제"가 성장할 수 있게 하는 기초 신뢰 계층이 되는 것입니다.

의도된 사용 사례: 위의 문제들을 해결함으로써, AP2는 인간이 수동으로 구매를 클릭하는 것으로 가능한 것을 넘어서는 새로운 상거래 경험과 사용 사례의 문을 열어줍니다. AP2가 지원하는 에이전트 활성화 상거래의 몇 가지 예시는 다음과 같습니다:

• 더 스마트한 쇼핑: 고객이 에이전트에게 지시할 수 있습니다. "녹색 겨울 재킷을 원하는데, 현재 가격보다 20% 높은 가격까지 지불할 의향이 있어". 이러한 조건을 인코딩한 의도 위임장으로 무장한 에이전트는 소매업체 웹사이트나 데이터베이스를 지속적으로 모니터링합니다. 재킷이 녹색으로 이용 가능해지는 순간(그리고 가격 임계값 내에서), 에이전트는 자동으로 안전하고 서명된 거래로 구매를 실행합니다 - 그렇지 않으면 놓쳤을 판매를 포착합니다. 사용자의 초기 요청부터 자동 체크아웃까지의 전체 상호작용은 에이전트가 승인된 정확한 내용만 구매하도록 보장하는 AP2 위임장에 의해 관리됩니다.
• 개인화된 제안: 사용자가 에이전트에게 다가오는 여행을 위해 특정 판매자로부터 특정 제품(예: 새 자전거)을 찾고 있다고 말합니다. 에이전트는 여행 날짜와 같은 관련 맥락을 포함하여 이러한 관심을 (의도 위임장의 경계 내에서) 판매자 자체 AI 에이전트와 공유할 수 있습니다. 사용자의 의도와 맥락을 알고 있는 판매자 에이전트는 맞춤 번들이나 할인으로 응답할 수 있습니다 - 예를 들어, "자전거 + 헬멧 + 여행용 랙을 15% 할인으로, 다음 48시간 동안 이용 가능". AP2를 사용하여, 사용자의 에이전트는 이 맞춤 제안을 안전하게 수락하고 완료할 수 있어, 간단한 질의를 판매자에게 더 가치 있는 판매로 전환합니다.
• 조정된 작업: 복잡한 작업(예: 주말 여행)을 계획하는 사용자가 완전히 위임합니다: "이 날짜에 항공편과 호텔을 예약해줘, 총 예산 $700". 에이전트는 여러 서비스 제공업체의 에이전트들과 상호작용할 수 있습니다 - 항공사, 호텔, 여행 플랫폼 - 예산에 맞는 조합을 찾기 위해. 적절한 항공편-호텔 패키지가 식별되면, 에이전트는 AP2를 사용하여 한 번에 여러 예약을 실행하며, 각각 암호학적으로 서명됩니다(예: 항공사와 호텔에 대해 별도의 장바구니 위임장을 발행하되, 모두 사용자의 의도 위임장 하에 승인됨). AP2는 이 조정된 거래의 모든 부분이 승인된 대로 발생하도록 보장하며, 심지어 동시 실행을 허용하여 티켓과 예약이 중간에 한 부분이 실패할 위험 없이 함께 예약되도록 합니다.

이러한 시나리오들은 AP2의 의도된 사용 사례의 일부만을 보여줍니다. 더 광범위하게 말하면, AP2의 유연한 설계는 기존 전자상거래 흐름과 완전히 새로운 상거래 모델을 모두 지원합니다. 예를 들어, AP2는 구독 유사 서비스(조건이 충족될 때 구매하여 필수품을 계속 비축하는 에이전트), 이벤트 기반 구매(트리거 이벤트가 발생하는 즉시 티켓이나 품목 구매), 그룹 에이전트 협상(여러 사용자의 에이전트가 위임장을 모아 그룹 거래를 협상), 그리고 많은 다른 새로운 패턴을 촉진할 수 있습니다. 모든 경우에 공통점은 AP2가 신뢰 프레임워크 - 명확한 사용자 승인과 암호학적 감사 가능성 - 를 제공하여 이러한 에이전트 주도 거래가 안전하게 발생할 수 있게 한다는 것입니다. 신뢰와 검증 계층을 처리함으로써, AP2는 개발자와 기업이 결제 보안을 처음부터 다시 발명하지 않고 새로운 AI 상거래 경험 혁신에 집중할 수 있게 합니다.

에이전트, LLM, 결제 제공업체와의 통합​

AP2는 AI 에이전트 프레임워크와 기존 결제 시스템과 원활하게 통합되도록 명시적으로 설계되어 둘 사이의 브리지 역할을 합니다. 구글은 AP2를 에이전트 간(A2A) 프로토콜과 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 표준의 확장으로 포지셔닝했습니다. 즉, A2A가 에이전트가 작업을 소통하는 일반적인 언어를 제공하고 MCP가 AI 모델이 컨텍스트/도구를 통합하는 방법을 표준화한다면, AP2는 상거래를 위한 거래 계층을 상단에 추가합니다. 프로토콜들은 상호 보완적입니다: A2A는 에이전트 간 통신(예: 쇼핑 에이전트가 판매자의 에이전트와 대화할 수 있게 함)을 처리하고, AP2는 그러한 상호작용 내에서 에이전트 대 판매자 결제 승인을 처리합니다. AP2가 개방적이고 비독점적이기 때문에, 프레임워크에 구애받지 않습니다: 개발자들은 구글 자체의 에이전트 개발 키트(ADK)나 어떤 AI 에이전트 라이브러리와 함께 사용할 수 있고, 마찬가지로 LLM을 포함한 다양한 AI 모델과 함께 작동할 수 있습니다. 예를 들어, LLM 기반 에이전트는 자유 형식 텍스트 대신 (AP2 사양의 지침에 따라) 필요한 위임장 페이로드를 생성하고 교환함으로써 AP2를 사용할 수 있습니다. 구조화된 프로토콜을 강제함으로써, AP2는 AI 에이전트의 고수준 의도(LLM의 추론에서 나올 수 있는)를 구체적이고 안전한 거래로 변환하는 데 도움을 줍니다.

결제 측면에서, AP2는 찢어서 교체하는 시스템이 아닌 전통적인 결제 제공업체와 표준과 협력하여 구축되었습니다. 프로토콜은 결제 방법에 구애받지 않습니다, 즉 자금을 이동하는 기본 방법으로 신용/직불 카드 네트워크부터 은행 송금 및 디지털 지갑까지 다양한 결제 레일을 지원할 수 있습니다. 초기 버전에서 AP2는 온라인 상거래에서 가장 일반적인 카드 결제와의 호환성을 강조합니다. AP2 결제 위임장은 기존 카드 처리 흐름에 플러그인하도록 설계되었습니다: 결제 네트워크(예: Visa, Mastercard, Amex)와 발행 은행에 AI 에이전트가 관여했고 사용자가 있었는지 여부에 대한 추가 데이터를 제공하여 기존 사기 탐지 및 승인 검사를 보완합니다. 본질적으로, AP2는 결제 자체를 처리하지 않습니다; 사용자 의도의 암호학적 증명으로 결제 요청을 보강합니다. 이를 통해 결제 제공업체는 에이전트가 시작한 거래를 적절한 주의나 속도로 처리할 수 있습니다(예: 발행자가 사용자가 미리 승인했다는 것을 증명하는 유효한 AP2 위임장을 보면 비정상적으로 보이는 구매를 승인할 수 있습니다). 주목할 점은 구글과 파트너들이 실시간 은행 송금(인도의 UPI나 브라질의 PIX 시스템 같은)과 기타 신흥 디지털 결제 유형과 같은 "푸시" 결제 방법도 지원하도록 AP2를 발전시킬 계획이라는 것입니다. 이는 AP2의 통합이 카드를 넘어 전 세계 현대 결제 트렌드와 일치하여 확장될 것임을 나타냅니다.

판매자와 결제 처리업체에게 AP2 통합은 추가 프로토콜 메시지(위임장) 지원과 서명 검증을 의미합니다. 많은 대형 결제 플랫폼이 이미 AP2 형성에 참여하고 있어, 그들이 이에 대한 지원을 구축할 것으로 예상할 수 있습니다. 예를 들어, Adyen, Worldpay, PayPal, Stripe(명시적으로 언급되지 않았지만 아마 관심 있을) 등의 회사들이 AP2를 체크아웃 API나 SDK에 통합하여 에이전트가 표준화된 방식으로 결제를 시작할 수 있게 할 수 있습니다. AP2가 참조 구현이 있는 GitHub의 개방형 사양이기 때문에, 결제 제공업체와 기술 플랫폼은 즉시 실험을 시작할 수 있습니다. 구글은 또한 제3자 에이전트가 나열될 수 있는 AI 에이전트 마켓플레이스를 언급했습니다 - 이러한 에이전트들은 모든 거래 기능에 대해 AP2를 지원할 것으로 예상됩니다. 실제로, AI 영업 어시스턴트나 조달 에이전트를 구축하는 기업은 이를 이 마켓플레이스에 나열할 수 있고, AP2 덕분에 그 에이전트는 구매나 주문을 안정적으로 실행할 수 있습니다.

마지막으로, AP2의 통합 스토리는 광범위한 업계 지원의 혜택을 받습니다. 주요 금융기관과 기술 회사들과 프로토콜을 공동 개발함으로써, 구글은 AP2가 기존 업계 규칙과 규정 준수 요구사항과 일치하도록 보장했습니다. 결제 네트워크(예: Mastercard, UnionPay), 발행자(예: American Express), 핀테크(예: Revolut, PayPal), 전자상거래 플레이어(예: Etsy), 심지어 신원/보안 제공업체(예: Okta, Cloudflare)와의 협력은 AP2가 최소한의 마찰로 실제 시스템에 슬롯을 차지하도록 설계되고 있음을 시사합니다. 이러한 이해관계자들은 KYC(고객 알기 규정), 사기 방지, 데이터 개인정보보호와 같은 분야의 전문지식을 제공하여 AP2가 즉시 사용 가능하도록 이러한 요구사항을 해결하는 데 도움을 줍니다. 요약하면, AP2는 에이전트 친화적이고 결제 제공업체 친화적으로 구축되었습니다: 기존 AI 에이전트 프로토콜을 확장하여 거래를 처리하고, 기존 결제 네트워크 위에 계층을 만들어 그들의 인프라를 활용하면서 필요한 신뢰 보장을 추가합니다.

보안, 규정 준수, 상호 운용성 고려사항​

보안과 신뢰는 AP2 설계의 핵심입니다. 프로토콜의 암호학 사용(위임장의 디지털 서명)은 에이전트 거래에서 모든 중요한 작업이 검증 가능하고 추적 가능하도록 보장합니다. 이러한 부인 불가능성은 중요합니다: 사용자나 판매자 모두 나중에 승인되고 합의된 내용을 부인할 수 없습니다. 위임장이 안전한 기록 역할을 하기 때문입니다. 직접적인 혜택은 사기 방지와 분쟁 해결에 있습니다 - AP2를 사용하면, 악의적이거나 버그가 있는 에이전트가 무단 구매를 시도하는 경우, 유효한 사용자 서명 위임장의 부재가 명백할 것이고, 거래가 거절되거나 취소될 수 있습니다. 반대로, 사용자가 "이 구매를 승인한 적이 없다"고 주장하지만, 그들의 암호학적 서명이 있는 장바구니 위임장이 존재한다면, 판매자와 발행자는 청구를 지지하는 강력한 증거를 가지고 있습니다. 이러한 책임 소재의 명확성은 결제 업계의 주요 규정 준수 우려를 답합니다.

권한 부여 및 개인정보보호: AP2는 에이전트 주도 거래에 대한 명시적 권한 부여 단계를 강제하며, 이는 강력한 고객 인증과 같은 규제 트렌드와 일치합니다. AP2에 내장된 사용자 제어 원칙은 사용자(또는 사용자가 위임한 사람)가 그렇게 하라는 검증 가능한 지시를 제공하지 않는 한 에이전트가 자금을 쓸 수 없음을 의미합니다. 완전히 자율적인 시나리오에서도, 사용자는 의도 위임장을 통해 규칙을 미리 정의합니다. 이 접근법은 에이전트에게 특정 거래에 대한 권한 위임장을 주는 것과 유사하다고 볼 수 있지만, 디지털 서명되고 세밀한 방식으로 이루어집니다. 개인정보보호 관점에서, AP2는 데이터 공유에 주의를 기울입니다: 프로토콜은 역할 기반 데이터 아키텍처를 사용하여 민감한 정보(결제 자격 증명이나 개인 세부사항 같은)가 절대적으로 필요한 당사자와만 공유되도록 보장합니다. 예를 들어, 에이전트는 품목과 가격 정보를 포함하는 장바구니 위임장을 판매자에게 보낼 수 있지만, 사용자의 실제 카드 번호는 결제 위임장을 통해 결제 처리업체와만 공유되고 에이전트나 판매자와는 공유되지 않을 수 있습니다. 이는 데이터의 불필요한 노출을 최소화하여 개인정보보호법과 결제 데이터 처리를 위한 PCI-DSS 규칙 준수에 도움을 줍니다.

규정 준수 및 표준: AP2가 기존 금융 기관들의 입력으로 개발되었기 때문에, 결제 분야의 기존 규정 준수 표준을 충족하거나 보완하도록 설계되었습니다. 프로토콜은 일반적인 결제 승인 흐름을 우회하지 않습니다 - 대신 추가 증거와 플래그로 이를 보강합니다. 이는 AP2 거래가 여전히 사기 탐지 시스템, 3-D 보안 검사, 또는 필요한 모든 규제 검사를 활용할 수 있음을 의미하며, AP2의 위임장은 추가 인증 요소나 컨텍스트 단서 역할을 합니다. 예를 들어, 은행은 결제 위임장을 거래에 대한 고객의 디지털 서명과 유사하게 취급할 수 있어, 사용자 동의 요구사항에 대한 규정 준수를 잠재적으로 간소화할 수 있습니다. 또한, AP2의 설계자들은 "업계 규칙과 표준과 협력하여" 작업한다고 명시적으로 언급합니다. AP2가 발전하면서 전 세계 금융 표준과 일치하도록 공식 표준 기구(W3C, EMVCo, ISO 등)에 가져갈 수 있다고 추론할 수 있습니다. 구글은 표준 조직을 통해 AP2의 개방적이고 협력적인 발전에 대한 약속을 표명했습니다. 이러한 개방적 프로세스는 모든 규제 우려를 해결하고 광범위한 수용을 달성하는 데 도움이 될 것이며, 이전 결제 표준(EMV 칩 카드, 3-D 보안 등)이 업계 전반의 협력을 거쳐온 것과 유사합니다.

상호 운용성: 분산화 방지는 AP2의 핵심 목표입니다. 이를 위해 프로토콜은 공개적으로 발표되고 누구나 구현하거나 통합할 수 있습니다. 구글 클라우드 서비스에 묶여있지 않습니다 - 실제로, AP2는 **오픈소스(Apache-2 라이선스)**이며 사양과 참조 코드가 공개 GitHub 저장소에 있습니다. 이는 여러 공급업체가 AP2를 채택하고 여전히 그들의 시스템이 함께 작동할 수 있기 때문에 상호 운용성을 장려합니다. 이미 상호 운용성 원칙이 강조되고 있습니다: AP2는 기존 개방형 프로토콜(A2A, MCP)의 확장이며 비독점적입니다. 즉, 단일 공급업체 솔루션이 아닌 구현의 경쟁 생태계를 촉진합니다. 실제로, 회사 A가 구축한 AI 에이전트는 두 회사 모두 AP2를 따른다면 회사 B의 판매자 시스템과 거래를 시작할 수 있습니다 - 어느 쪽도 하나의 플랫폼에 묶이지 않습니다.

가능한 우려 중 하나는 일관된 채택을 보장하는 것입니다: 일부 주요 플레이어가 다른 프로토콜이나 폐쇄적 접근 방식을 선택한다면, 분산화가 여전히 발생할 수 있습니다. 하지만 AP2 뒤의 광범위한 연합을 고려할 때, 사실상 표준이 될 준비가 되어 있는 것으로 보입니다. AP2 생태계에 많은 신원 및 보안 중심 회사들(예: Okta, Cloudflare, Ping Identity)이 포함된 것 그림: 금융, 기술, 암호화폐 분야의 60개 이상 회사가 AP2에서 협력하고 있습니다(파트너의 부분 목록). 은 상호 운용성과 보안이 공동으로 해결되고 있음을 시사합니다. 이러한 파트너들은 AP2를 신원 확인 워크플로우와 사기 방지 도구에 통합하는 데 도움을 줄 수 있어, AP2 거래가 시스템 간에 신뢰될 수 있도록 보장합니다.

기술적 관점에서, AP2의 널리 받아들여지는 암호학적 기술(JSON-LD나 JWT 기반 검증 가능한 자격 증명, 공개키 서명 등일 가능성) 사용은 기존 보안 인프라와 호환 가능하게 만듭니다. 조직들은 기존 PKI(공개키 인프라)를 사용하여 위임장 서명을 위한 키를 관리할 수 있습니다. AP2는 또한 분산 신원 시스템과의 통합을 예상하는 것으로 보입니다: 구글은 AP2가 에이전트 승인을 위한 분산 신원과 같은 분야에서 혁신할 기회를 만든다고 언급합니다. 이는 미래에 AP2가 신뢰할 수 있는 방식으로 에이전트와 사용자를 식별하기 위해 DID(분산 식별자) 표준이나 분산 식별자 검증을 활용할 수 있음을 의미합니다. 이러한 접근법은 단일 신원 제공업체에 의존하지 않음으로써 상호 운용성을 더욱 향상시킬 것입니다. 요약하면, AP2는 암호학과 명확한 책임 소재를 통해 보안을 강조하고, 설계상 규정 준수를 준비하는 것을 목표로 하며, 개방형 표준 특성과 광범위한 업계 지원을 통해 상호 운용성을 촉진합니다.

기존 프로토콜과의 비교​

AP2는 기존 결제 및 에이전트 프레임워크가 다루지 않은 공백을 해결하는 새로운 프로토콜입니다: 자율 에이전트가 안전하고 표준화된 방식으로 결제를 수행할 수 있게 하는 것입니다. 에이전트 통신 프로토콜 측면에서, AP2는 에이전트 간(A2A) 프로토콜과 같은 이전 작업을 기반으로 합니다. A2A(2025년 초 오픈소스화)는 기본 프레임워크에 관계없이 서로 다른 AI 에이전트가 서로 대화할 수 있게 합니다. 하지만 A2A 자체는 에이전트가 거래나 결제를 어떻게 수행해야 하는지 정의하지 않습니다 - 작업 협상과 데이터 교환에 더 관련이 있습니다. AP2는 대화가 구매로 이어질 때 모든 에이전트가 사용할 수 있는 거래 계층을 추가하여 이 영역을 확장합니다. 본질적으로, AP2는 겹치는 것이 아닌 A2A와 MCP의 보완으로 볼 수 있습니다: A2A는 통신과 협력 측면을 다루고, MCP는 외부 도구/API 사용을 다루며, AP2는 결제와 상거래를 다룹니다. 그들은 함께 미래 "에이전트 경제"를 위한 표준 스택을 형성합니다. 이러한 모듈식 접근법은 인터넷 프로토콜과 다소 유사합니다: 예를 들어, 데이터 통신을 위한 HTTP와 보안을 위한 SSL/TLS - 여기서 A2A는 에이전트의 HTTP와 같을 수 있고, AP2는 상거래를 위한 상단의 보안 거래 계층입니다.

AP2를 전통적인 결제 프로토콜과 표준과 비교할 때, 유사점과 차이점이 모두 있습니다. 전통적인 온라인 결제(신용카드 체크아웃, PayPal 거래 등)는 일반적으로 보안 전송을 위한 HTTPS와 같은 프로토콜, 카드 데이터 처리를 위한 PCI DSS와 같은 표준, 그리고 추가 사용자 인증을 위한 3-D 보안을 포함합니다. 이들은 사용자 주도 흐름(사용자가 클릭하고 아마도 일회용 코드를 입력)을 가정합니다. 반면 AP2는 보안을 훼손하지 않고 제3자(에이전트)가 흐름에 참여하는 방법을 도입합니다. AP2의 위임장 개념을 OAuth 스타일의 위임된 권한의 확장과 비교할 수 있지만 결제에 적용됩니다. OAuth에서 사용자는 토큰을 통해 애플리케이션에 계정에 대한 제한된 접근을 허용할 수 있습니다; AP2에서도 유사하게 사용자는 위임장을 통해 특정 조건 하에서 에이전트에게 지출 권한을 부여합니다. 핵심 차이점은 AP2의 "토큰"(위임장)이 금융 거래에 대한 구체적이고 서명된 지시라는 것으로, 기존 결제 승인보다 더 세밀합니다.

또 다른 비교점은 AP2가 기존 전자상거래 체크아웃 흐름과 어떻게 관련되는지입니다. 예를 들어, 많은 전자상거래 사이트는 W3C 결제 요청 API나 플랫폼별 SDK와 같은 프로토콜을 사용하여 결제를 간소화합니다. 이들은 주로 브라우저나 앱이 사용자로부터 결제 정보를 수집하는 방법을 표준화하는 반면, AP2는 에이전트가 판매자와 결제 처리업체에 사용자 의도를 증명하는 방법을 표준화합니다. AP2의 검증 가능한 의도와 부인 불가능성에 대한 초점은 더 간단한 결제 API와 차별화됩니다. 결제 네트워크 위에 추가적인 신뢰 계층을 추가하는 것입니다. AP2는 결제 네트워크(Visa, ACH, 블록체인 등)를 대체하는 것이 아니라 증강하는 것이라고 할 수 있습니다. 프로토콜은 모든 유형의 결제 방법(암호화폐 포함)을 명시적으로 지원하므로, 처음부터 새로운 결제 레일을 만드는 것이 아니라 에이전트와 이러한 시스템의 상호작용을 표준화하는 것에 더 관련이 있습니다.

보안 및 인증 프로토콜 영역에서, AP2는 EMV 칩 카드의 디지털 서명이나 디지털 계약의 공증과 같은 것들과 일부 정신을 공유합니다. 예를 들어, EMV 칩 카드 거래는 카드가 있었다는 것을 증명하기 위해 암호그램을 생성합니다; AP2는 사용자의 에이전트가 승인되었다는 암호학적 증명을 생성합니다. 둘 다 사기를 방지하는 것을 목표로 하지만, AP2의 범위는 기존 결제 표준이 다루지 않는 에이전트-사용자 관계와 에이전트-판매자 메시징입니다. 또 다른 새로운 비교는 사용자가 특정 자동화된 거래(스마트 계약을 통한 구독 자동 지불 같은)를 승인할 수 있는 **암호화폐의 계정 추상화(예: ERC-4337)**입니다. 암호화폐 지갑은 특정 자동화된 거래를 허용하도록 설정될 수 있지만, 이들은 일반적으로 하나의 블록체인 환경에 국한됩니다. 반면 AP2는 크로스 플랫폼을 목표로 합니다 - 일부 결제에 블록체인을 활용할 수 있지만(확장을 통해) 전통적인 은행과도 작동합니다.

주류 결제 업계에는 아직 AP2에 대한 직접적인 "경쟁자" 프로토콜이 없습니다 - AI 에이전트 결제를 위한 개방형 표준의 첫 번째 협력적 노력으로 보입니다. 독점적 시도가 나타날 수 있지만(또는 개별 회사 내에서 이미 진행 중일 수 있지만), AP2의 광범위한 지원은 그 표준이 되는 데 우위를 제공합니다. IBM과 다른 회사들이 에이전트 상호 운용성을 위한 **에이전트 통신 프로토콜(ACP)**과 유사한 이니셔티브를 가지고 있다는 점은 주목할 가치가 있지만, 이들은 AP2가 하는 포괄적인 방식으로 결제 측면을 다루지 않습니다. 어떤 것이든, AP2는 그러한 노력들과 통합하거나 활용할 수 있습니다(예: IBM의 에이전트 프레임워크가 모든 상거래 작업에 대해 AP2를 구현할 수 있습니다).

요약하면, AP2는 AI와 결제의 독특한 교차점을 대상으로 함으로써 자신을 차별화합니다: 오래된 결제 프로토콜이 인간 사용자를 가정했다면, AP2는 AI 중개자를 가정하고 그로 인한 신뢰 공백을 채웁니다. 기존 결제 프로세스와 충돌하는 것이 아니라 확장하며, A2A와 같은 기존 에이전트 프로토콜을 보완합니다. 앞으로는 AP2가 기존 표준과 함께 사용되는 것을 볼 수 있을 것입니다 - 예를 들어, AP2 장바구니 위임장이 전통적인 결제 게이트웨이 API 호출과 함께 작동하거나, AP2 결제 위임장이 은행업의 ISO 8583 메시지에 첨부될 수 있습니다. AP2의 개방적 특성은 또한 대안적 접근법이 나타나면, AP2가 커뮤니티 협력을 통해 잠재적으로 이들을 흡수하거나 정렬할 수 있음을 의미합니다. 이 단계에서 AP2는 이전에 존재하지 않았던 기준선을 설정하고 있으며, 효과적으로 AI와 결제 스택에서 새로운 프로토콜 계층을 개척하고 있습니다.

Web3 및 분산 시스템에 대한 함의​

처음부터 AP2는 Web3와 암호화폐 기반 결제를 포함하도록 설계되었습니다. 프로토콜은 미래 상거래가 전통적인 명목화폐 채널과 분산 블록체인 네트워크에 걸쳐 있을 것임을 인식합니다. 앞서 언급했듯이, AP2는 신용카드와 은행 송금부터 스테이블코인과 암호화폐까지의 결제 유형을 지원합니다. 실제로, AP2 출시와 함께 구글은 A2A x402라는 암호화폐 결제 전용 확장을 발표했습니다. Coinbase, 이더리움 재단, MetaMask와 같은 암호화폐 업계 플레이어들과 협력하여 개발된 이 확장은 "에이전트 기반 암호화폐 결제를 위한 프로덕션 준비 솔루션"입니다. "x402"라는 이름은 웹에서 널리 사용되지 않았던 HTTP 402 "결제 필요" 상태 코드에 대한 오마주입니다 - AP2의 암호화폐 확장은 효과적으로 온체인에서 서로 비용을 청구하거나 지불하려는 분산 에이전트를 위해 HTTP 402의 정신을 되살립니다. 실제로 x402 확장은 AP2의 위임장 개념을 블록체인 거래에 적응시킵니다. 예를 들어, 에이전트는 사용자로부터 서명된 의도 위임장을 보유하고 조건이 충족되면 온체인 결제(스테이블코인 전송 등)를 실행하면서 위임장 증명을 해당 온체인 거래에 첨부할 수 있습니다. 이는 AP2의 오프체인 신뢰 프레임워크를 블록체인의 무신뢰 특성과 결합하여 양쪽 세계의 장점을 제공합니다: *오프체인 당사자들(사용자, 판매자)*이 사용자가 승인했다고 신뢰할 수 있는 온체인 결제.

AP2와 Web3 간의 시너지는 협력자 목록에서 명백합니다. 암호화폐 거래소(Coinbase), 블록체인 재단(이더리움 재단), 암호화폐 지갑(MetaMask), Web3 스타트업(예: Sui의 Mysten Labs, 라이트닝 네트워크의 Lightspark)이 AP2 개발에 참여하고 있습니다. 그들의 참여는 AP2가 분산 금융에 경쟁적이 아닌 보완적인 것으로 여겨진다는 것을 시사합니다. AI 에이전트가 암호화폐 결제와 상호작용하는 표준 방법을 만들어, AP2는 AI 주도 애플리케이션에서 암호화폐의 더 많은 사용을 유도할 수 있습니다. 예를 들어, AI 에이전트는 AP2를 사용하여 사용자 선호도나 판매자 수용도에 따라 신용카드나 스테이블코인으로 결제하는 것 사이를 원활하게 전환할 수 있습니다. A2A x402 확장은 특히 에이전트가 온체인 수단을 통해 서비스를 수익화하거나 지불할 수 있게 하며, 이는 미래의 분산 마켓플레이스에서 중요할 수 있습니다. 이는 에이전트가 블록체인에서 자율적인 경제 행위자로 운영되는 것(일부가 DAC나 DAO라고 부르는 개념)이 서비스에 필요한 결제(다른 에이전트에게 정보에 대한 소액 수수료 지불 등)를 처리할 수 있음을 암시합니다. AP2는 그러한 거래를 위한 공통 언어를 제공할 수 있어, 분산 네트워크에서도 에이전트가 자신의 행동에 대한 증명 가능한 위임장을 가지도록 보장합니다.

경쟁 측면에서, 순수하게 분산된 솔루션이 AP2를 불필요하게 만드는지, 또는 그 반대인지 질문할 수 있습니다. AP2는 계층화된 접근법에서 Web3 솔루션과 공존할 가능성이 높습니다. 분산 금융은 무신뢰 실행(스마트 계약 등)을 제공하지만, "AI가 인간으로부터 이것을 할 권한을 가졌는가?"라는 문제를 본질적으로 해결하지는 않습니다. AP2는 결제 자체가 온체인에 있더라도 여전히 중요한 바로 그 인간 대 AI 신뢰 링크를 다룹니다. 블록체인 프로토콜과 경쟁하는 대신, AP2는 이들을 오프체인 세계와 연결하는 것으로 볼 수 있습니다. 예를 들어, 스마트 계약은 유효한 AP2 위임장 서명에 대한 참조를 포함하는 경우에만 특정 거래를 수락할 수 있습니다 - 이는 오프체인 의도 증명과 온체인 강제를 결합하도록 구현될 수 있습니다. 반대로, 암호화폐 네이티브 에이전트 프레임워크(일부 블록체인 프로젝트가 암호화폐 자금으로 운영되는 자율 에이전트를 탐구)가 있다면, 그들은 승인을 위한 자체 방법을 개발할 수 있습니다. 하지만 AP2의 광범위한 업계 지원은 그러한 프로젝트들조차 일관성을 위해 AP2를 채택하거나 통합하도록 유도할 수 있습니다.

또 다른 각도는 분산 신원과 자격 증명입니다. AP2의 검증 가능한 자격 증명 사용은 Web3의 신원 접근법(예: W3C가 표준화한 DID와 VC)과 매우 일치합니다. 이는 AP2가 분산 신원 시스템에 플러그인할 수 있음을 의미합니다 - 예를 들어, 사용자의 DID를 사용하여 AP2 위임장에 서명할 수 있고, 판매자는 블록체인이나 신원 허브에 대해 이를 검증할 수 있습니다. 에이전트 승인을 위한 분산 신원 탐구에 대한 언급은 AP2가 중앙화된 권한에만 의존하는 대신 분산된 방식으로 에이전트와 사용자 신원을 검증하기 위해 Web3 신원 혁신을 활용할 수 있음을 강화합니다. 이는 AP2와 Web3 모두 사용자에게 더 많은 제어와 자신의 행동에 대한 암호학적 증명을 제공하는 것을 목표로 하기 때문에 시너지 포인트입니다.

잠재적 갈등은 큰 중개자들의 역할이 없는 완전히 분산된 상거래 생태계를 상상하는 경우에만 발생할 수 있습니다 - 그런 시나리오에서 AP2(처음에 구글과 파트너들이 추진)가 너무 중앙화되거나 전통적 플레이어들에 의해 관리될 수 있을까요? AP2가 오픈소스이고 표준화를 목표로 한다는 점을 주목하는 것이 중요합니다. 따라서 구글의 독점이 아닙니다. 이는 개방형 프로토콜을 중시하는 Web3 커뮤니티에게 더 수용 가능하게 만듭니다. AP2가 널리 채택되면, 에이전트를 위한 별도의 Web3 전용 결제 프로토콜의 필요성을 줄여 노력을 통합할 수 있습니다. 반면, 일부 블록체인 프로젝트는 특히 중앙화된 권한이 없는 무신뢰 환경에서 에이전트 거래를 위한 순수하게 온체인 승인 메커니즘(다중 서명 지갑이나 온체인 에스크로 로직 등)을 선호할 수 있습니다. 이들은 대안적 접근법으로 볼 수 있지만, 오프체인 시스템과 상호작용할 수 없다면 여전히 틈새시장으로 남을 것입니다. AP2는 양쪽 세계를 다룸으로써 실제로 암호화폐를 AI 에이전트가 원활하게 사용할 수 있는 또 다른 결제 방법으로 만들어 Web3 채택을 가속화할 수 있습니다. 실제로, 한 파트너는 *"스테이블코인은 레거시 인프라를 가진 [에이전트] 시스템의 확장 문제에 대한 명백한 해결책을 제공한다"*고 언급하여, 암호화폐가 규모나 국경 간 시나리오를 처리하는 데 AP2를 보완할 수 있음을 강조했습니다. 한편, Coinbase의 엔지니어링 리드는 x402 암호화폐 확장을 AP2에 도입하는 것이 *"합리적이었다 - 에이전트들의 천연 놀이터다... 에이전트들이 서로 지불하는 것이 AI 커뮤니티와 공명하는 것을 보는 것이 흥미롭다"*고 말했습니다. 이는 AI 에이전트가 암호화폐 네트워크를 통해 거래하는 비전이 단순한 이론적 아이디어가 아니라 예상되는 결과이며, AP2가 촉매 역할을 한다는 것을 의미합니다.

요약하면, AP2는 Web3와 매우 관련이 있습니다: 암호화폐 결제를 일급 시민으로 통합하고 분산 신원 및 자격 증명 표준과 일치합니다. 분산 결제 프로토콜과 정면으로 경쟁하기보다는, AP2는 이들과 상호 운용할 가능성이 높습니다 - 분산 시스템이 가치 이전을 처리하는 동안 승인 계층을 제공합니다. 전통적인 금융과 암호화폐 사이의 경계가 흐려지면서(스테이블코인, CBDC 등), AP2와 같은 통합된 프로토콜은 AI 에이전트와 중앙화되거나 분산된 모든 형태의 화폐 사이의 범용 어댑터로 역할할 수 있습니다.

업계 채택, 파트너십, 로드맵​

AP2의 가장 큰 강점 중 하나는 이 초기 단계에서도 광범위한 업계 지원입니다. 구글 클라우드는 AP2에서 *"60개 이상 조직의 다양한 그룹과 협력"*한다고 발표했습니다. 여기에는 주요 신용카드 네트워크(예: Mastercard, American Express, JCB, UnionPay), 선도적인 핀테크 및 결제 처리업체(PayPal, Worldpay, Adyen, Checkout.com, Stripe의 경쟁사들), 전자상거래 및 온라인 마켓플레이스(Etsy, Shopify(Stripe 등 파트너를 통해), Lazada, Zalora), 엔터프라이즈 기술 회사(Salesforce, ServiceNow, Oracle(파트너를 통해), Dell, Red Hat), 신원 및 보안 회사(Okta, Ping Identity, Cloudflare), 컨설팅 회사(Deloitte, Accenture), 암호화폐/Web3 조직(Coinbase, 이더리움 재단, MetaMask, Mysten Labs, Lightspark) 등이 포함됩니다. 이러한 광범위한 참가자 배열은 업계 관심과 채택 가능성의 강력한 지표입니다. 이러한 파트너들 중 많은 수가 공개적으로 지지를 표명했습니다. 예를 들어, Adyen의 공동 CEO는 에이전트 상거래를 위한 "공통 규칙서"의 필요성을 강조하고 AP2를 새로운 결제 구성 요소로 판매자를 지원하는 사명의 자연스러운 확장으로 봅니다. American Express의 EVP는 AP2가 신뢰와 책임이 중요한 *"차세대 디지털 결제"*에 중요하다고 말했습니다. 언급된 바와 같이, Coinbase 팀은 암호화폐 결제를 AP2에 통합하는 것에 대해 흥미를 보였습니다. 이러한 지지의 합창은 업계의 많은 사람들이 AP2를 AI 주도 결제의 가능성 있는 표준으로 보고 있으며, 그들의 요구사항을 충족하도록 형성하는 데 열심이라는 것을 보여줍니다.

채택 관점에서, AP2는 현재 사양 및 초기 구현 단계에 있습니다(2025년 9월 발표). 완전한 기술 사양, 문서, 일부 참조 구현(Python 등의 언어)이 개발자들이 실험할 수 있도록 프로젝트의 GitHub에서 이용 가능합니다. 구글은 또한 AP2가 에이전트를 위한 제품과 서비스에 통합될 것이라고 표시했습니다. 주목할 만한 예는 앞서 언급된 AI 에이전트 마켓플레이스입니다: 이는 제3자 AI 에이전트가 사용자에게 제공될 수 있는 플랫폼입니다(구글의 생성 AI 생태계의 일부일 가능성). 구글은 에이전트를 구축하는 많은 파트너들이 "AP2에 의해 가능해진 새로운 거래 가능한 경험"을 가진 마켓플레이스에서 이용 가능하게 만들 것이라고 말합니다. 이는 마켓플레이스가 출시되거나 성장함에 따라 AP2가 거래를 수행해야 하는 모든 에이전트의 백본이 될 것임을 의미하며, 구글 클라우드 마켓플레이스에서 자율적으로 소프트웨어를 구매하든 사용자를 위해 상품/서비스를 구매하는 에이전트든 상관없습니다. 자율 조달(한 에이전트가 회사를 대신하여 다른 에이전트로부터 구매)과 자동 라이선스 확장과 같은 엔터프라이즈 사용 사례가 AP2가 곧 촉진할 수 있는 영역으로 특별히 언급되었습니다.

로드맵 측면에서, AP2 문서와 구글의 발표는 몇 가지 명확한 지시를 제공합니다:

• 단기: 커뮤니티 입력과 함께 프로토콜의 개방적 개발을 계속합니다. GitHub 저장소는 실제 테스트가 진행됨에 따라 추가 참조 구현과 개선사항으로 업데이트될 것입니다. 라이브러리/SDK가 나타나 AP2를 에이전트 애플리케이션에 통합하는 것을 더 쉽게 만들 것으로 예상됩니다. 또한, 파트너 회사들이 초기 파일럿 프로그램이나 개념 증명을 수행할 수 있습니다. 많은 대형 결제 회사들이 참여하고 있다는 점을 고려할 때, 그들은 통제된 환경에서 AP2를 시험할 수 있습니다(예: 소규모 사용자 베타에서 AP2 지원 체크아웃 옵션).
• 표준 및 거버넌스: 구글은 AP2를 개방형 거버넌스 모델로 이동시킬 것을 약속했으며, 아마도 표준 기구를 통해서일 것입니다. 이는 Linux 재단(A2A 프로토콜과 같이)과 같은 조직에 AP2를 제출하거나 이를 유지하기 위한 컨소시엄을 형성하는 것을 의미할 수 있습니다. Linux 재단, W3C, 심지어 ISO/TC68(금융 서비스)과 같은 기구들이 AP2를 공식화하는 카드에 있을 수 있습니다. 개방형 거버넌스는 업계에 AP2가 단일 회사 통제 하에 있지 않으며 중립적이고 포용적으로 남을 것임을 보장합니다.
• 기능 확장: 기술적으로, 로드맵은 더 많은 결제 유형과 사용 사례에 대한 지원 확장을 포함합니다. 사양에서 언급된 바와 같이, 카드 이후에는 "은행 송금과 지역 실시간 결제 방식, 디지털 통화"와 같은 "푸시" 결제로 초점이 이동할 것입니다. 이는 AP2가 예를 들어 직접 은행 송금이나 암호화폐 지갑 송금에 대해 의도/장바구니/결제 위임장이 어떻게 작동하는지 개요를 제시할 것임을 의미하며, 여기서 흐름은 카드 당김과 약간 다릅니다. A2A x402 확장은 암호화폐를 위한 그러한 확장 중 하나입니다; 유사하게, 오픈 뱅킹 API를 위한 확장이나 B2B 인보이싱 시나리오를 위한 확장을 볼 수 있습니다.
• 보안 및 규정 준수 개선: 실제 거래가 AP2를 통해 흐르기 시작하면서, 규제 당국과 보안 연구자들의 조사를 받을 것입니다. 개방형 프로세스는 위임장을 더욱 견고하게 만드는 방향으로 반복할 것입니다(예: 위임장 형식이 표준화되도록 보장, 가능하면 W3C 검증 가능한 자격 증명 형식 사용 등). 신원 솔루션과의 통합(위임장 서명을 위한 생체 인식 활용이나 위임장을 디지털 신원 지갑에 연결하는 것)이 신뢰를 향상시키기 위한 로드맵의 일부가 될 수 있습니다.
• 생태계 도구: 새로운 생태계가 가능합니다. 이미 스타트업들이 공백을 인식하고 있습니다 - 예를 들어, Vellum.ai 분석은 AI 서비스의 복잡한 가격 책정을 처리하기 위해 Stripe 위에 "AI를 위한 청구 인프라"를 본질적으로 구축하는 Autumn이라는 스타트업을 언급합니다. AP2가 견인력을 얻으면서, 에이전트 중심의 결제 게이트웨이, 위임장 관리 대시보드, 에이전트 신원 확인 서비스 등과 같은 더 많은 도구들이 나타날 것으로 예상할 수 있습니다. 구글의 참여는 AP2가 클라우드 제품에도 통합될 수 있음을 의미합니다 - Dialogflow나 Vertex AI 에이전트 도구에서 AP2 지원을 상상해보면, 에이전트가 거래를 처리하는 것을 원클릭으로 가능하게 합니다(구글 클라우드에서 관리되는 모든 필요한 키와 인증서와 함께).

전반적으로, AP2의 궤적은 다른 주요 업계 표준을 연상시킵니다: 강력한 후원자(구글)와의 초기 출시, 광범위한 업계 연합, 오픈소스 참조 코드, 그 다음 반복적 개선과 실제 제품에서의 점진적 채택. AP2가 모든 플레이어를 "우리와 함께 이 미래를 구축하자"고 초대한다는 사실은 로드맵이 협력에 관한 것임을 강조합니다. 모멘텀이 계속된다면, AP2는 몇 년 안에 OAuth나 OpenID Connect가 오늘날 그들의 영역에서 그런 것처럼 일반적이 될 수 있습니다 - 보이지 않지만 서비스 간 기능을 가능하게 하는 중요한 계층.

결론​

AP2(에이전트/에이전트 결제 프로토콜)는 AI 에이전트가 인간만큼 안정적이고 안전하게 거래할 수 있는 미래를 향한 중요한 단계를 나타냅니다. 기술적으로, 이는 에이전트 주도 거래에 신뢰를 주입하는 검증 가능한 위임장과 자격 증명의 영리한 메커니즘을 도입하여 사용자 의도가 명시적이고 강제 가능하도록 보장합니다. 개방적이고 확장 가능한 아키텍처는 신흥 AI 에이전트 프레임워크와 기존 금융 인프라 모두와 통합될 수 있게 합니다. 승인, 진정성, 책임 소재의 핵심 우려를 다룸으로써, AP2는 보안이나 사용자 제어를 희생하지 않고 AI 주도 상거래가 번영할 수 있는 기반을 마련합니다.

AP2의 도입은 초기 인터넷 프로토콜이 웹을 가능하게 한 것처럼 새로운 기반을 마련하는 것으로 볼 수 있습니다 - 일부가 "에이전트 경제"라고 부르는 것을 위해. 이는 개인 쇼핑 에이전트, 자동 거래 발견 봇, 자율 공급망 에이전트 등 모두 공통 신뢰 프레임워크 하에서 운영되는 수많은 혁신의 길을 열어줍니다. 중요하게도, AP2의 포용적 설계(신용카드부터 암호화폐까지 모든 것을 포용)는 이를 전통적인 금융과 Web3의 교차점에 위치시켜, 공통 에이전트 중재 프로토콜을 통해 이러한 세계들을 잠재적으로 연결합니다.

지금까지의 업계 반응은 매우 긍정적이었으며, 광범위한 연합이 AP2가 널리 채택되는 표준이 될 가능성이 높다는 신호를 보내고 있습니다. AP2의 성공은 지속적인 협력과 실제 테스트에 달려있지만, 이것이 해결하는 명확한 필요성을 고려할 때 전망은 밝습니다. 더 넓은 의미에서, AP2는 기술이 어떻게 발전하는지를 예시합니다: 새로운 능력(AI 에이전트)이 나타나 오래된 가정을 깨뜨렸고, 해결책은 그 능력을 수용하기 위한 새로운 개방형 표준을 개발하는 것이었습니다. 지금 개방적이고 보안 우선 프로토콜에 투자함으로써, 구글과 그 파트너들은 효과적으로 상거래의 다음 시대에 필요한 신뢰 아키텍처를 구축하고 있습니다. 속담에 따르면, "미래를 예측하는 가장 좋은 방법은 그것을 구축하는 것"입니다 - AP2는 AI 에이전트가 우리를 위해 거래를 원활하게 처리하는 미래에 대한 베팅이며, 그 미래를 실현 가능하게 만드는 데 필요한 신뢰와 규칙을 적극적으로 구축하고 있습니다.

출처:

• 구글 클라우드 블로그 – "새로운 에이전트 결제 프로토콜(AP2)로 AI 상거래에 동력을 공급" (2025년 9월 16일)
• AP2 GitHub 문서 – "에이전트 결제 프로토콜 사양 및 개요"
• Vellum AI 블로그 – "구글의 AP2: AI 에이전트 결제를 위한 새로운 프로토콜" (분석)
• Medium 기사 – "구글 에이전트 결제 프로토콜(AP2)" (Tahir의 요약, 2025년 9월)
• AP2에 대한 파트너 인용문 (구글 클라우드 블로그)
• A2A x402 확장 (AP2 암호화폐 결제 확장) – GitHub README

대부분의 DeFi 사용자들은 단일 수익 전략을 완료하기 위해 여전히 5개의 브라우저 탭을 열어둡니다 — Aave에서 이율을 확인하고, Stargate에서 자산을 브리징하고, Curve에 예치하며, 가스비가 급등하지 않기를 기도합니다. 하지만 조용한 혁명이 진행 중입니다. 이제 자율형 AI 에이전트가 여러분이 잠든 사이 여러 블록체인에서 이 모든 과정을 동시에 조용히 수행하고 있습니다.

2025년, 블록체인상의 AI 에이전트 활동은 86% 급증했습니다. Fetch.ai 에이전트들만 해도 Hyperliquid 파생상품에서 10억 달러 이상의 자산을 관리하며, 100배 레버리지 거래를 자율적으로 실행하고 있습니다. Yearn의 AI 기반 볼트(vault)는 인간의 개입 없이 수익 풀 전반에 걸쳐 50억 달러를 최적화합니다. 또한 XION 및 Particle Network와 같은 플랫폼은 최종 사용자에게 이 모든 과정을 보이지 않게 만드는 추상화 계층을 구축하고 있습니다. 이제 질문은 AI 에이전트가 멀티체인 DeFi를 조율할 수 있느냐가 아니라, 인프라가 얼마나 빨리 성숙해질 것인지, 그리고 그것이 개인 사용자부터 기관 데스크까지 모두에게 어떤 의미를 갖느냐 하는 것입니다.

AI 산업은 역설에 직면해 있습니다. 전 세계 데이터 생성량은 2025년까지 33 제타바이트에서 175 제타바이트로 폭발적으로 증가하지만, AI 모델의 품질은 정체되어 있습니다. 문제는 데이터 부족이 아니라 데이터 제공자가 자신의 기여로부터 가치를 창출할 방법이 없다는 점입니다. Ocean Protocol, LazAI, ZENi와 같은 블록체인 기반 데이터 시장이 등장하여 AI 학습 데이터를 무료 리소스에서 2034년까지 231.8억 달러 규모의 수익화 가능한 자산 클래스로 변화시키고 있습니다.

230억 달러 규모의 데이터 가격 책정 문제​

AI 학습 비용은 2023년에서 2025년 사이 89 % 급증했으며, 데이터 수집 및 어노테이션이 머신러닝 프로젝트 예산의 최대 80 % 를 차지하고 있습니다. 그러나 검색 쿼리, 소셜 미디어 상호작용, 행동 패턴을 생성하는 개인인 데이터 제작자는 아무런 보상도 받지 못하는 반면, 거대 기술 기업들은 수십억 달러의 가치를 거두어들이고 있습니다.

AI 학습 데이터셋 시장은 이러한 불균형을 잘 보여줍니다. 2025년 35.9억 달러 가치로 평가되는 이 시장은 22.9 % 의 연평균 성장률 (CAGR) 을 기록하며 2034년까지 231.8억 달러에 도달할 것으로 예상됩니다. 또 다른 예측에 따르면 2026년 74.8억 달러에서 시작해 2035년에는 524.1억 달러에 이를 것이며, 연간 성장률은 24.16 % 에 달할 전망입니다.

하지만 이 가치는 누가 차지할까요? 현재는 중앙 집중식 플랫폼이 이익을 독점하는 반면, 데이터 제작자는 보상을 전혀 받지 못합니다. 라벨 노이즈, 일관성 없는 태깅, 맥락 결여 등이 비용을 상승시키지만, 기여자가 품질을 개선할 인센티브는 부족합니다. 데이터 개인정보 보호 문제는 기업의 28 % 에 영향을 미치며, AI가 다양하고 고품질의 입력을 필요로 하는 시점에 데이터셋 접근성을 제한하고 있습니다.

Ocean Protocol: 1억 달러 규모의 데이터 경제 토큰화​

Ocean Protocol은 데이터 제공자가 데이터셋을 토큰화하고 제어권을 포기하지 않고도 AI 학습에 사용할 수 있도록 하여 소유권 문제를 해결합니다. 2024년 8월 Ocean Node를 출시한 이후, 이 네트워크는 70개국 이상에서 140만 개 이상의 노드로 성장했으며, 35,000개 이상의 데이터셋을 온보딩하고 1억 달러 이상의 AI 관련 데이터 거래를 촉진했습니다.

2025년 제품 로드맵에는 세 가지 핵심 구성 요소가 포함됩니다:

추론 파이프라인 (Inference Pipelines) 은 Ocean의 인프라에서 직접 엔드투엔드 AI 모델 학습 및 배포를 가능하게 합니다. 데이터 제공자는 독점 데이터셋을 토큰화하고 가격을 책정하며, AI 모델이 학습이나 추론을 위해 데이터를 소비할 때마다 수익을 창출합니다.

Ocean Enterprise Onboarding 은 생태계 비즈니스를 시범 운영에서 실제 생산 단계로 이동시킵니다. 2025년 3분기에 출시될 Ocean Enterprise v1은 감사 가능하고 개인정보를 보호하는 데이터 교환이 필요한 기관 고객을 대상으로 규정을 준수하는 생산 준비형 데이터 플랫폼을 제공합니다.

노드 분석 (Node Analytics) 은 성능, 사용량 및 ROI를 추적하는 대시보드를 도입합니다. NetMind와 같은 파트너는 2,000개의 GPU를 제공하고, Aethir는 대규모 AI 워크로드를 지원하기 위해 Ocean Node 확장을 도와 AI 학습을 위한 탈중앙화 컴퓨팅 레이어를 구축합니다.

Ocean의 수익 공유 메커니즘은 스마트 컨트랙트를 통해 작동합니다. 데이터 제공자가 액세스 조건을 설정하면 AI 개발자가 사용량에 따라 비용을 지불하고, 블록체인이 모든 기여자에게 자동으로 대금을 분배합니다. 이는 데이터를 일회성 판매가 아니라 모델 성능과 연계된 지속적인 수익원으로 변화시킵니다.

LazAI: Metis 상의 검증 가능한 AI 상호작용 데이터​

LazAI는 정적 데이터셋뿐만 아니라 AI 상호작용 데이터를 수익화하는 근본적으로 다른 접근 방식을 도입합니다. LazAI의 주요 에이전트 (Lazbubu, SoulTarot) 와의 모든 대화는 데이터 앵커링 토큰 (Data Anchoring Tokens, DAT) 을 생성하며, 이는 AI 생성 결과물의 추적 가능하고 검증 가능한 기록 역할을 합니다.

알파 메인넷은 2025년 12월, QBFT 합의 알고리즘과 $METIS 기반 정산 방식을 사용하는 엔터프라이즈급 인프라 기반의 Metis에서 출시되었습니다. DAT는 투명한 소유권과 수익 배분이 보장되는 검증 가능한 자산으로서 AI 데이터셋과 모델을 토큰화하고 수익화합니다.

이것이 왜 중요할까요? 전통적인 AI 학습은 수집 시점에 고정된 정적 데이터셋을 사용합니다. LazAI는 사용자 쿼리, 모델 응답, 미세 조정 루프와 같은 동적 상호작용 데이터를 캡처하여 실제 사용 패턴을 반영하는 학습 데이터셋을 생성합니다. 이 데이터는 대화 흐름에 내재된 인간의 피드백 신호를 포함하고 있어 모델 미세 조정에 훨씬 더 가치가 높습니다.

시스템에는 세 가지 주요 혁신이 포함됩니다:

지분 증명 (PoS) 검증인 스테이킹 은 AI 데이터 파이프라인을 보호합니다. 검증인은 토큰을 스테이킹하여 데이터 무결성을 검증하며, 정확한 검증에 대해서는 보상을 받고 허위 데이터를 승인할 경우 페널티를 받습니다.

수익 공유를 통한 DAT 민팅 은 가치 있는 상호작용 데이터를 생성하는 사용자가 자신의 기여를 나타내는 DAT를 민팅할 수 있도록 합니다. AI 기업이 모델 학습을 위해 이러한 데이터셋을 구매하면, 수익은 기여도에 따라 모든 DAT 보유자에게 자동으로 분배됩니다.

iDAO 거버넌스 는 데이터 기여자가 온체인 투표를 통해 데이터셋 큐레이션, 가격 책정 전략, 품질 표준을 집단적으로 관리하는 탈중앙화 AI 연합을 구축합니다.

2026년 로드맵에는 영지식 증명 (ZK) 기반 개인정보 보호 (개인 정보 노출 없이 상호작용 데이터 수익화), 탈중앙화 컴퓨팅 시장 (중앙 집중식 클라우드가 아닌 분산 인프라에서의 학습), 텍스트를 넘어선 멀티모달 데이터 평가 (비디오, 오디오, 이미지 상호작용) 가 추가될 예정입니다.

ZENi: AI 에이전트를 위한 인텔리전스 데이터 레이어​

ZENi는 AI 기반 인텔리전스를 통해 전통적인 상거래와 블록체인 기반 상거래를 연결하는 탈중앙화 네트워크인 "InfoFi 경제"를 가동하며 Web3와 AI의 교차점에서 운영됩니다. 이 회사는 Waterdrip Capital과 Mindfulness Capital이 주도한 150만 달러 규모의 시드 투자 유치에 성공했습니다.

그 중심에는 X/Twitter, Telegram, Discord 및 온체인 활동 전반에서 일일 100만 개 이상의 시그널을 처리하는 고처리량 행동 인텔리전스 엔진인 InfoFi 데이터 레이어가 있습니다. ZENi는 사용자 행동 패턴, 심리 변화 및 커뮤니티 참여도를 식별하며, 이는 AI 에이전트 학습에 중요하지만 대규모로 수집하기 어려운 데이터입니다.

플랫폼은 세 부분으로 구성된 시스템으로 운영됩니다.

**AI 데이터 분석 에이전트(AI Data Analytic Agent)**는 소셜 그래프, 온체인 트랜잭션 및 참여 지표를 분석하여 의도가 높은 오디언스와 영향력 있는 클러스터를 식별합니다. 이를 통해 사용자가 무엇을 하는지뿐만 아니라 왜 결정을 내리는지를 보여주는 행동 데이터셋을 생성합니다.

AIGC(AI 생성 콘텐츠) 에이전트는 데이터 레이어의 인사이트를 활용하여 개인화된 캠페인을 제작합니다. 사용자 선호도와 커뮤니티 역동성을 이해함으로써 특정 오디언스 세그먼트에 최적화된 콘텐츠를 생성합니다.

**AI 실행 에이전트(AI Execution Agent)**는 ZENi dApp을 통해 홍보 활동을 활성화하여 데이터 수집에서 수익화에 이르는 루프를 완성합니다. 사용자는 자신의 행동 데이터가 성공적인 캠페인에 기여할 때 보상을 받습니다.

ZENi는 이미 이커머스, 게임 및 Web3 분야의 파트너들에게 서비스를 제공하고 있으며, 48만 명의 등록 사용자와 8만 명의 일일 활성 사용자(DAU)를 보유하고 있습니다. 비즈니스 모델은 행동 인텔리전스를 수익화하는 구조입니다. 기업은 ZENi의 AI 처리 데이터셋에 액세스하기 위해 비용을 지불하고, 수익은 해당 인사이트를 생성한 데이터의 주인인 사용자에게 돌아갑니다.

데이터 시장에서 블록체인의 경쟁 우위​

데이터 수익화에서 블록체인이 중요한 이유는 무엇일까요? 세 가지 기술적 역량이 탈중앙화 데이터 시장을 중앙집중식 대안보다 우수하게 만듭니다.

세밀한 수익 귀속(Granular Revenue Attribution) 스마트 컨트랙트를 통해 AI 모델에 기여한 여러 참여자가 사용량에 따라 비례적인 보상을 자동으로 받는 정교한 수익 공유가 가능해집니다. 단일 학습 데이터셋은 10,000명의 사용자로부터 입력을 모을 수 있으며, 블록체인은 각 기여를 추적하고 모델 추론당 마이크로 페이먼트(소액 결제)를 분배합니다.

기존 시스템은 이러한 복잡성을 처리할 수 없습니다. 결제 처리업체는 마이크로 페이먼트에 적합하지 않은 고정 수수료(2-3%)를 부과하며, 중앙집중식 플랫폼은 누가 무엇을 기여했는지에 대한 투명성이 부족합니다. 블록체인은 레이어 2(Layer 2) 솔루션을 통한 제로에 가까운 트랜잭션 비용과 온체인 출처 증명을 통한 불변의 귀속이라는 두 가지 문제를 모두 해결합니다.

검증 가능한 데이터 출처(Verifiable Data Provenance) LazAI의 데이터 앵커링 토큰(Data Anchoring Tokens)은 기본 콘텐츠를 노출하지 않고도 데이터의 출처를 증명합니다. 모델을 학습시키는 AI 기업은 법적 근거가 불분명한 웹 스크래핑 콘텐츠 대신 라이선스가 있는 고품질 데이터를 사용하고 있음을 확인할 수 있습니다.

이는 중요한 리스크를 해결합니다. 데이터 프라이버시 규제는 기업의 28%에 영향을 미쳐 데이터셋 접근성을 제한합니다. 블록체인 기반 데이터 시장은 개인 정보를 공개하지 않고도 데이터 품질과 라이선스를 증명하는 프라이버시 보존형 검증을 구현합니다.

탈중앙화 AI 학습(Decentralized AI Training) 오션 프로토콜(Ocean Protocol)의 노드 네트워크는 분산형 인프라가 어떻게 비용을 절감하는지 보여줍니다. 클라우드 제공업체에 GPU 시간당 2-5달러를 지불하는 대신, 탈중앙화 네트워크는 미사용 컴퓨팅 자원(게이밍 PC, 유휴 용량이 있는 데이터 센터)을 AI 학습 수요와 연결하여 50-85%의 비용 절감을 실현합니다.

블록체인은 작업 할당, 결제 분배 및 품질 검증을 관리하는 스마트 컨트랙트를 통해 이러한 복잡성을 조정합니다. 참여자는 참여를 위해 토큰을 스테이킹하고, 정직한 연산에 대해 보상을 받으며, 잘못된 결과를 제공할 경우 슬래싱(Slashing) 페널티를 받게 됩니다.

520억 달러를 향한 여정: 채택을 촉진하는 시장 동력​

세 가지 수렴 트렌드가 블록체인 데이터 시장의 성장을 2035년 예상치인 524억 1,000만 달러를 향해 가속화하고 있습니다.

AI 모델의 다양화 인터넷의 모든 텍스트를 학습한 거대 기본 모델(GPT-4, Claude, Gemini)의 시대가 저물고 있습니다. 의료, 금융, 법률 서비스 및 수직적 애플리케이션을 위한 전문 모델에는 중앙집중식 플랫폼이 큐레이션하지 않는 도메인별 데이터셋이 필요합니다.

블록체인 데이터 시장은 틈새 데이터셋에 탁월합니다. 의료 영상 제공업체는 진단 주석이 달린 방사선 스캔 데이터를 토큰화하고, 환자 동의가 필요한 사용 조건을 설정하며, 자신의 데이터로 학습된 모든 AI 모델로부터 수익을 창출할 수 있습니다. 이는 세밀한 액세스 제어와 귀속 기능이 부족한 중앙집중식 플랫폼으로는 구현하기 불가능합니다.

규제 압박 데이터 프라이버시 규제(GDPR, CCPA, 중국의 개인정보보호법)는 동의 기반의 데이터 수집을 의무화합니다. 블록체인 기반 시장은 동의를 프로그래밍 가능한 로직으로 구현합니다. 사용자는 암호화 방식으로 권한에 서명하고, 데이터는 명시된 조건 하에서만 액세스할 수 있으며, 스마트 컨트랙트가 규정 준수를 자동으로 강제합니다.

오션 엔터프라이즈(Ocean Enterprise) v1의 규정 준수 중심 접근 방식은 이 문제를 직접적으로 해결합니다. 금융 기관과 의료 제공업체는 모델 학습에 사용된 모든 데이터셋에 적절한 라이선스가 있음을 증명하는 감사 가능한 데이터 이력이 필요합니다. 블록체인은 규제 요구 사항을 충족하는 불변의 감사 추적을 제공합니다.

양보다 질 최근 연구에 따르면 시스템이 생물학적 뇌와 더 유사해질 때 AI는 끝없는 학습 데이터를 필요로 하지 않습니다. 이는 인센티브를 최대 데이터 수집에서 최고 품질의 입력값 큐레이션으로 전환시킵니다.

탈중앙화 데이터 시장은 인센티브를 적절하게 정렬합니다. 데이터 제작자는 고품질 기여에 대해 더 많은 수익을 얻습니다. 모델이 성능을 향상시키는 데이터셋에 프리미엄 가격을 지불하기 때문입니다. LazAI의 상호작용 데이터는 정적 데이터셋이 놓치는 인간의 피드백 시그널(어떤 쿼리가 수정되는지, 어떤 응답이 사용자를 만족시키는지)을 캡처하여 바이트당 가치를 본질적으로 더 높입니다.

과제: 프라이버시, 가격 책정 및 프로토콜 전쟁​

이러한 모멘텀에도 불구하고 블록체인 데이터 시장은 구조적인 과제에 직면해 있습니다.

프라이버시 패러독스 AI를 학습시키려면 데이터의 투명성(모델이 실제 콘텐츠에 접근해야 함)이 필요하지만, 프라이버시 규정은 데이터 최소화를 요구합니다. 연합 학습(암호화된 데이터로 학습)과 같은 현재의 솔루션은 중앙 집중식 학습에 비해 비용이 3~5배 증가합니다.

영지식 증명(Zero-knowledge proofs)은 콘텐츠를 노출하지 않고 데이터 품질을 증명할 수 있는 경로를 제시하지만, 계산 오버헤드가 추가됩니다. LazAI의 2026년 ZK 로드맵은 이를 해결하고자 하지만, 실제 서비스에 적용 가능한 구현은 여전히 12~18개월 정도 남았습니다.

가격 발견 소셜 미디어 상호작용의 가치는 얼마일까요? 진단 주석이 달린 의료 영상은요? 블록체인 시장에는 새로운 데이터 유형에 대해 확립된 가격 책정 메커니즘이 부족합니다.

제공자가 가격을 설정하고 시장의 역동성에 따라 가치가 결정되도록 하는 오션 프로토콜(Ocean Protocol)의 방식은 범용 데이터셋에는 효과적이지만, 독특한 독점 데이터에는 어려움을 겪습니다. 예측 시장이나 AI 기반 동적 가격 책정이 이를 해결할 수 있지만, 두 방식 모두 탈중앙화를 저해할 수 있는 오라클 의존성(외부 가격 피드)을 도입하게 됩니다.

상호운용성 파편화 오션 프로토콜은 Ethereum에서, LazAI는 Metis에서 실행되며, ZENi는 여러 체인과 통합됩니다. 한 플랫폼에서 토큰화된 데이터는 다른 플랫폼으로 쉽게 이동할 수 없어 유동성이 파편화됩니다.

크로스체인 브릿지와 유니버설 데이터 표준(데이터셋을 위한 탈중앙화 식별자 등)이 이를 해결할 수 있지만, 생태계는 아직 초기 단계에 머물러 있습니다. 2025년 6억 8,089만 달러에서 2034년 43억 3,800만 달러로 성장할 것으로 예상되는 블록체인 AI 시장의 규모를 고려할 때, 승리한 프로토콜을 중심으로 한 통합은 몇 년 더 걸릴 것으로 보입니다.

개발자에게 미치는 의미​

AI 애플리케이션을 구축하는 팀에게 블록체인 데이터 시장은 세 가지 즉각적인 이점을 제공합니다.

독점 데이터셋에 대한 접근 오션 프로토콜의 35,000개 이상의 데이터셋에는 전통적인 채널을 통해 얻을 수 없는 독점 학습 데이터가 포함되어 있습니다. 의료 영상, 금융 거래, Web3 애플리케이션의 행동 분석 등 중앙 집중식 플랫폼이 큐레이팅하지 않는 전문화된 데이터셋을 활용할 수 있습니다.

규제 준수 지원 인프라 오션 엔터프라이즈(Ocean Enterprise) v1의 내장된 라이선스, 동의 관리 및 감사 추적 기능은 규제 문제를 해결해 줍니다. 개발자는 맞춤형 데이터 거버넌스 시스템을 구축하는 대신, 데이터 사용 약관을 실행하는 스마트 컨트랙트를 통해 설계 단계부터 규제 준수 환경을 상속받게 됩니다.

비용 절감 탈중앙화 컴퓨팅 네트워크는 배치 학습 작업에 대해 클라우드 제공업체보다 50~85% 낮은 비용을 제시합니다. 오션과 NetMind(2,000개 GPU) 및 Aethir의 파트너십은 토큰화된 GPU 마켓플레이스가 어떻게 AWS/GCP/Azure보다 저렴한 비용으로 수요와 공급을 일치시키는지 보여줍니다.

BlockEden.xyz는 블록체인 기반 AI 애플리케이션을 위한 엔터프라이즈급 RPC 인프라를 제공합니다. Ethereum(오션 프로토콜), Metis(LazAI) 또는 멀티체인 플랫폼 중 무엇을 기반으로 구축하든, 당사의 신뢰할 수 있는 노드 서비스는 귀하의 AI 데이터 파이프라인이 온라인 상태를 유지하고 성능을 발휘할 수 있도록 보장합니다. API 마켓플레이스 탐색하기를 통해 귀하의 AI 시스템을 대규모 확장을 위해 구축된 블록체인 네트워크와 연결하세요.

2026년의 변곡점​

세 가지 촉매제가 2026년을 블록체인 데이터 시장의 변곡점으로 만듭니다.

오션 엔터프라이즈 v1 정식 출시 (2025년 3분기) 최초의 규제 준수형 기관급 데이터 마켓플레이스가 가동됩니다. 오션이 2026년 74억 8,000만 달러 규모의 AI 학습 데이터셋 시장의 5%만 점유하더라도, 3억 7,400만 달러 규모의 데이터 거래가 블록체인 기반 인프라를 통해 흐르게 됩니다.

LazAI ZK 프라이버시 구현 (2026년) 영지식 증명을 통해 사용자는 프라이버시 침해 없이 상호작용 데이터를 수익화할 수 있습니다. 이는 수억 명의 소셜 미디어 사용자, 검색 엔진 쿼리 및 이커머스 세션이 DAT를 통해 수익화되는 소비자 규모의 채택을 촉발할 것입니다.

연합 학습 통합 AI 연합 학습을 사용하면 데이터를 중앙 집중화하지 않고도 모델을 학습시킬 수 있습니다. 블록체인은 여기에 가치 귀속 기능을 추가합니다. 구글이 안드로이드 사용자 데이터로 보상 없이 모델을 학습시키는 대신, 블록체인에서 실행되는 연합 시스템은 모든 데이터 기여자에게 수익을 배분합니다.

이러한 융합은 AI 학습이 "모든 데이터를 수집하고 중앙에서 학습하며 아무것도 지불하지 않는" 방식에서 "분산된 데이터로 학습하고 기여자에게 보상하며 출처를 검증하는" 방식으로 전환됨을 의미합니다. 블록체인은 단순히 이 전환을 가능하게 하는 것이 아니라, 자동 수익 배분과 암호화 검증을 통해 수백만 명의 데이터 제공자를 조율할 수 있는 유일한 기술 스택입니다.

결론: 데이터가 프로그래밍 가능해지다​

AI 학습 데이터 시장이 2025년 35억 9,000만 달러에서 2034년 230억~520억 달러로 성장하는 것은 단순한 시장 확장을 넘어 정보의 가치를 평가하는 방식의 근본적인 변화를 나타냅니다.

오션 프로토콜은 데이터가 제공자의 통제권을 유지하면서 금융 자산처럼 토큰화되고 가격이 매겨지며 거래될 수 있음을 증명합니다. LazAI는 이전에는 일시적인 것으로 치부되어 버려졌던 AI 상호작용 데이터가 적절하게 캡처되고 검증될 때 가치 있는 학습 입력값이 된다는 것을 보여줍니다. ZENi는 행동 지능이 추출되고 AI에 의해 처리되며 탈중앙화 시장을 통해 수익화될 수 있음을 보여줍니다.

이 플랫폼들은 함께 협력하여 데이터를 거대 기술 기업이 추출하는 원재료에서 창작자가 가치를 포착하는 프로그래밍 가능한 자산 클래스로 변모시킵니다. 전 세계 데이터 폭증이 33에서 175 제타바이트로 늘어나는 것은 품질이 수량을 이길 때만 의미가 있으며, 블록체인 기반 시장은 품질이 높은 기여에 보상을 제공하도록 인센티브를 정렬합니다.

데이터 창작자가 자신의 기여도에 비례하는 수익을 올리고, AI 기업이 양질의 입력 데이터에 대해 공정한 가격을 지불하며, 스마트 컨트랙트가 수백만 명의 참여자에 대한 가치 귀속을 자동화할 때, 우리는 단순히 데이터 가격 책정 문제를 해결하는 데 그치지 않습니다. 우리는 정보가 내재적 가치를 지니고, 출처를 검증할 수 있으며, 기여자가 마침내 자신의 데이터가 생성하는 부를 포착하는 경제를 구축하게 됩니다.

이것은 단순한 시장 트렌드가 아닙니다. 패러다임의 전환이며, 이미 체인 위에서 실시간으로 일어나고 있습니다.

블록체인 산업은 프라이버시가 더 이상 이분법적 선택이 아닌 갈림길에 서 있습니다. 크립토 초창기에는 "어떤 대가를 치르더라도 절대적인 프라이버시를 사수하고, 필요할 때만 투명성을 보장하며, 모든 형태의 감시에 저항한다"는 서사가 지배적이었습니다. 하지만 2026년, 심오한 변화가 일어나고 있습니다. 탈중앙화된 실용적 AI (DePAI) 인프라의 부상은 규제 준수 친화적인 프라이버시 도구가 단순히 용인되는 것을 넘어 표준이 되어가는 새로운 시대를 예고하고 있습니다.

이것은 프라이버시 원칙으로부터의 후퇴가 아닙니다. 프라이버시와 규제 준수가 공존할 수 있으며, 실제로 블록체인과 AI가 대규모 기관 도입을 달성하기 위해서는 반드시 공존해야 한다는 보다 정교한 이해로의 진화입니다.

"어떤 대가를 치르더라도 프라이버시" 시대의 종말​

수년간 프라이버시 지상주의 (privacy maximalism)가 블록체인 담론을 지배해 왔습니다. 모네로 (Monero)와 같은 프로젝트와 초기의 프라이버시 중심 프로토콜들은 절대적인 익명성을 옹호했습니다. 그 철학은 명확했습니다. 사용자는 완전한 금융 프라이버시를 누릴 권리가 있으며, 어떠한 타협도 크립토의 창립 원칙을 저버리는 것이라는 점이었습니다.

하지만 이러한 절대주의적 입장은 중대한 문제를 야기했습니다. 프라이버시가 정직한 사용자를 감시와 선행 매매 (front-running)로부터 보호하는 데 필수적이지만, 불법 활동의 방패막이가 되기도 했기 때문입니다. 전 세계 규제 당국은 프라이버시 코인을 의심의 눈초리로 바라보기 시작했고, 이는 주요 거래소에서의 상장 폐지와 여러 국가에서의 전면적인 금지로 이어졌습니다.

코인텔레그래프 (Cointelegraph)의 보고에 따르면, 2026년은 실용적 프라이버시가 본격적으로 도약하는 해로, 기관을 위한 규제 준수형 프라이버시를 다루는 새로운 프로젝트들이 등장하고 지캐시 (Zcash)와 같은 기존 프라이버시 코인에 대한 관심이 다시 높아지고 있습니다. 핵심 통찰은 프라이버시가 이분법적인 것이 아니다라는 점입니다. 완전한 투명성도, 절대적인 프라이버시도 현실 세계에서는 작동하기 어렵습니다. 프라이버시는 정직한 사용자에게는 필수적이지만, 범죄자들이 법망을 피하는 데 사용될 수도 있기 때문입니다.

사람들은 프로토콜을 위협에 더 강하게 만들기 위해 제한적인 맥락에서 프라이버시를 축소하는 절충안을 받아들이기 시작했습니다. 이는 프라이버시에 대한 블록체인 커뮤니티의 접근 방식에서 근본적인 변화를 의미합니다.

실용적 프라이버시의 정의​

그렇다면 정확히 실용적 프라이버시란 무엇일까요? Anaptyss에 따르면, 실용적 프라이버시는 규제 요건을 위반하지 않으면서 사용자 및 비즈니스 데이터를 보호하여 금융 운영의 보안과 규제 준수를 모두 보장하는 전략적인 프라이버시 조치 구현을 의미합니다.

이 접근 방식은 블록체인 생태계의 각 참여자가 서로 다른 프라이버시 요구 사항을 가지고 있음을 인정합니다:

• 개인 사용자는 대규모 감시와 데이터 수집으로부터의 보호가 필요합니다.
• 기관 투자자는 자신의 거래 전략이 선행 매매되는 것을 방지하기 위해 기밀 유지가 필요합니다.
• 기업은 민감한 비즈니스 정보를 보호하면서 엄격한 AML/KYC 규정을 충족해야 합니다.
• AI 에이전트는 고유 알고리즘이나 학습 데이터를 노출하지 않으면서 검증 가능한 연산이 필요합니다.

해결책은 프라이버시와 규제 준수 중 하나를 선택하는 것이 아니라, 두 가지를 동시에 가능하게 하는 인프라를 구축하는 데 있습니다.

zkKYC: 프라이버시 보호형 신원 확인​

실용적 프라이버시 분야에서 가장 유망한 발전 중 하나는 영지식 고객확인절차 (zkKYC) 솔루션의 등장입니다. 기존의 KYC 프로세스는 사용자가 민감한 개인 서류를 여러 플랫폼에 반복적으로 제출해야 하므로, 유출에 취약한 수많은 개인 데이터의 "허니팟 (honeypots)"을 생성하게 됩니다.

zkKYC는 이 모델을 뒤집습니다. zkMe의 설명처럼, 그들의 zkKYC 서비스는 영지식 증명 (ZKP) 기술과 완전한 FATF (국제자금세탁방지기구) 규제 준수를 결합합니다. 규제를 받는 KYC 제공업체가 표준 AML 및 신원 확인 절차에 따라 오프체인에서 사용자를 확인하지만, 프로토콜은 신원 데이터를 수집하지 않습니다. 대신 암호학적으로 규제 준수 여부만을 확인합니다.

그 매커니즘은 매우 정교합니다. 스마트 컨트랙트는 특정 서비스에 대한 액세스를 허용하거나 대규모 거래를 처리하기 전에 영지식 증명을 자동으로 확인합니다. 사용자는 실제 신원 데이터를 프로토콜이나 다른 사용자에게 공개하지 않고도 연령, 거주지, 제재 대상 여부와 같은 규제 준수 요건을 충족함을 증명합니다.

Studio AM에 따르면, 이는 이미 일부 블록체인 생태계에서 일어나고 있습니다. 사용자는 특정 탈중앙화 금융 (DeFi) 서비스에 액세스하기 전에 ZKP로 연령이나 거주지를 증명합니다. 주요 금융 기관들도 이를 주목하고 있습니다. 도이치은행 (Deutsche Bank)과 프리바도 ID (Privado ID)는 영지식 자격 증명을 사용한 블록체인 기반 신원 확인 시연을 통해 개념 증명 (PoC)을 수행했습니다.

무엇보다 중요한 점은, 2025년 7월 구글이 독일 스파르카세 (Sparkasse) 그룹과의 협력 이후 영지식 증명 라이브러리를 오픈 소스로 공개하며 프라이버시 보호형 신원 인프라에 대한 기관의 투자가 증가하고 있음을 시사했다는 사실입니다.

zkTLS: 웹을 검증 가능하게 만들기​

zkKYC 가 신원 확인 문제를 해결하는 동안, 또 다른 기술이 그만큼 중요한 문제를 해결하고 있습니다. 바로 프라이버시나 보안을 타협하지 않고 검증 가능한 Web2 데이터를 블록체인 시스템으로 가져오는 방법입니다. 바로 zkTLS (Zero-Knowledge Transport Layer Security) 가 그 주인공입니다.

전통적인 TLS — 모든 HTTPS 연결을 보호하는 암호화 기술 — 는 결정적인 한계가 있습니다. 바로 기밀성은 제공하지만 검증 가능성은 제공하지 않는다는 점입니다. 즉, TLS 는 전송 중에 정보가 암호화되도록 보장하지만, 암호화된 상호작용이 독립적으로 검증될 수 있는 방식으로 발생했다는 증거를 생성하지는 않습니다.

zkTLS 는 영지식 증명을 TLS 암호화 시스템과 통합하여 이 문제를 해결합니다. MPC-TLS 및 영지식 기술을 사용하여 zkTLS 는 클라이언트가 실제 HTTPS 세션에 대한 암호학적으로 검증 가능한 증명 및 어테스테이션 (attestations) 을 생성할 수 있도록 합니다.

zkPass 가 설명하는 것처럼, zkTLS 는 세션 키나 평문 데이터를 노출하지 않고도 특정 서버 (공개 키와 도메인으로 식별됨) 에서 정당한 TLS 세션을 통해 데이터를 가져왔음을 확인하는 영지식 증명 (예: zk-SNARK) 을 생성합니다.

이것이 시사하는 바는 매우 큽니다. 전통적인 API 는 쉽게 비활성화되거나 검열될 수 있지만, zkTLS 는 사용자가 HTTPS 연결을 유지하는 한 데이터에 계속 액세스할 수 있도록 보장합니다. 이를 통해 사실상 모든 Web2 데이터를 검증 가능하고 허가가 필요 없는 (permissionless) 방식으로 블록체인에서 사용할 수 있게 됩니다.

최근의 구현 사례들은 이 기술의 성숙도를 보여줍니다. Brevis 의 zkTLS 코프로세서 (Coprocessor) 는 웹 소스에서 데이터를 가져올 때, 해당 콘텐츠가 실제 도메인의 진정한 TLS 세션을 통해 검색되었으며 데이터가 조작되지 않았음을 증명합니다.

FOSDEM 2026 에서 TLSNotary 프로젝트는 zkTLS 를 통한 사용자 데이터 해방에 대해 발표하며, 사용자가 기본 정보를 노출하지 않고도 은행 잔고, 신용 점수, 거래 내역과 같은 개인 데이터에 대한 사실을 증명할 수 있는 방법을 시연했습니다.

검증 가능한 AI 연산: 기관 채택을 위한 마지막 퍼즐 조각​

프라이버시를 보존하는 신원 및 데이터 검증이 무대를 마련했다면, DePAI 인프라에서 가장 혁신적인 요소는 검증 가능한 AI 연산입니다. AI 에이전트가 블록체인 생태계에서 경제적으로 활동하는 참여자가 됨에 따라, 질문은 "AI 가 이것을 할 수 있는가?" 에서 "AI 가 이것을 올바르게 수행했음을 증명할 수 있는가?" 로 바뀝니다.

이러한 검증 요구 사항은 학술적인 수준에 그치지 않습니다. DecentralGPT 에 따르면, AI 가 금융, 자동화 및 에이전트 워크플로우의 일부가 됨에 따라 성능만으로는 충분하지 않습니다. Web3 에서 중요한 것은 "무슨 일이 일어났는지 증명할 수 있는가?" 입니다. 2025년 12월 말, Cysic 과 Inference Labs 는 분산형 컴퓨팅과 실제 사용 사례를 위해 설계된 검증 프레임워크를 결합하여 검증 가능한 AI 애플리케이션을 위한 확장 가능한 인프라를 구축하기 위해 파트너십을 맺었습니다.

검증 가능한 연산에 대한 기관의 요구는 명확합니다. Alexis M. Adams 의 분석 에서 언급되었듯이, 결정론적 AI 인프라로의 전환은 조직이 EU AI 법 (EU AI Act), 미국 주 단위의 프런티어 법률, 그리고 높아지는 사이버 보험 시장의 기대치를 충족할 수 있는 유일한 실행 가능한 경로입니다.

글로벌 AI 거버넌스 시장은 이러한 시급성을 반영합니다. 동일한 분석에 따르면 2026년 약 4억 2,980만 달러 규모로 평가되는 이 시장은 2033년까지 42억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

하지만 검증 분야에는 결정적인 공백이 존재합니다. Keyrus 가 파악한 바에 따르면, AI 배포에는 디지털 신원에 대한 신뢰가 필요하지만 기업은 누가, 또는 무엇이 실제로 AI 시스템을 운영하고 있는지 검증할 수 없습니다. 조직이 합법적인 AI 에이전트와 공격자가 제어하는 사칭자를 신뢰성 있게 구분할 수 없으면, AI 시스템에 민감한 데이터에 대한 접근 권한이나 의사 결정 권한을 자신 있게 부여할 수 없습니다.

이 지점에서 zkKYC, zkTLS, 그리고 검증 가능한 연산의 결합이 완벽한 솔루션을 만들어냅니다. AI 에이전트는 민감한 비즈니스 로직이나 학습 데이터를 노출하지 않고도 자신의 신원을 증명하고 (zkKYC), 권한이 있는 소스로부터 데이터를 올바르게 가져왔음을 증명하며 (zkTLS), 결과를 올바르게 연산했음을 증명할 수 있습니다 (검증 가능한 연산).

규제 준수를 향한 기관의 움직임​

이러한 기술들은 공백 상태에서 나타나는 것이 아닙니다. 규제 압력과 비즈니스적 필요에 의해 규제를 준수하는 프라이버시 인프라에 대한 기관의 수요가 가속화되고 있습니다.

대형 금융 기관들은 프라이버시 없이는 그들의 블록체인 전략이 중단될 것이라는 점을 인식하고 있습니다. WEEX Crypto News 에 따르면, 기관 투자자들은 자신의 전략이 선행 매매 (front-running) 되는 것을 방지하기 위해 기밀성을 요구하면서도 엄격한 AML/KYC 의무를 충족해야 합니다. 영지식 증명은 기관이 민감한 기본 데이터를 공개 블록체인에 노출하지 않고도 규제 준수를 증명할 수 있게 해주는 해결책으로 주목받고 있습니다.

2026년의 규제 환경은 모호함을 허용하지 않습니다. SecurePrivacy.ai 에 따르면 EU AI 법은 2026년에 전면 시행되며, 각국의 규제 당국은 단순한 정책이 아닌 문서화된 거버넌스 프로그램을 기대하고 있습니다. 핵심 인프라, 교육, 고용, 필수 서비스 및 법 집행에 사용되는 고위험 AI 시스템에 대해 완전한 집행이 적용됩니다.

미국에서는 2025년 말까지 19개 주에서 포괄적인 프라이버시법을 시행했으며, 2026년에는 여러 새로운 법령이 발효되어 다주간 프라이버시 준수 의무가 더욱 복잡해질 전망입니다. Nixon Peabody 의 보고에 따르면 콜로라도와 캘리포니아는 "신경 데이터 (neural data)" 를, 콜로라도는 "생물학적 데이터 (biological data)" 를 "민감한" 데이터 정의에 추가했습니다.

이러한 규제의 수렴은 강력한 동기를 부여합니다. 규제를 준수하고 검증 가능한 인프라를 기반으로 구축하는 조직은 경쟁 우위를 점하게 되는 반면, 프라이버시 지상주의 (privacy maximalism) 를 고수하는 조직은 기관 시장에서 소외될 것입니다.

AI를 위한 운영체제로서의 데이터 무결성​

규제 준수를 넘어, 검증 가능한 연산은 더욱 근본적인 것, 즉 책임감 있는 AI를 위한 운영체제로서의 데이터 무결성을 가능하게 합니다.

Precisely가 언급했듯이, 2026년의 거버넌스는 배포 후 조직이 덧붙이는 레이어가 아니라, 처음부터 데이터가 구조화되고 해석되며 모니터링되는 방식에 내장될 것입니다. 데이터 무결성은 책임감 있는 AI를 위한 운영체제 역할을 할 것입니다. 의미론적 명확성과 설명 가능성부터 규제 준수, 감사 가능성, AI 생성 데이터에 대한 통제에 이르기까지, 무결성은 AI가 안전하게 확장되고 지속적인 가치를 제공할 수 있는지 여부를 결정할 것입니다.

이러한 변화는 AI 에이전트가 블록체인 네트워크에서 작동하는 방식에 중대한 영향을 미칩니다. AI 시스템은 불투명한 블랙박스가 아니라 설계 단계부터 감사 가능하고, 검증 가능하며, 거버넌스가 가능한 시스템이 됩니다. 스마트 컨트랙트는 AI 동작에 제약을 가하고, 연산의 정확성을 검증하며, 불변의 감사 추적을 생성하는 동시에 고유 알고리즘과 학습 데이터의 프라이버시를 보호할 수 있습니다.

MIT 슬론 매니지먼트 리뷰(MIT Sloan Management Review)는 이를 2026년 AI 및 데이터 과학의 5가지 주요 트렌드 중 하나로 꼽으며, 신뢰할 수 있는 AI에는 검증 가능한 출처와 설명 가능한 의사 결정 프로세스가 필요하다고 지적했습니다.

탈중앙화 신원 증명: 기초 레이어​

이러한 기술의 근저에는 탈중앙화 신원 증명(Decentralized Identity)과 검증 가능한 자격 증명(Verifiable Credentials)으로의 광범위한 변화가 자리 잡고 있습니다. Indicio가 설명하듯이, 탈중앙화 신원 증명은 패러다임을 바꿉니다. 중앙 집중식 위치에서 개인 데이터를 검증하는 대신, 개인이 자신의 데이터를 보유하고 암호학적으로 독립적인 검증이 가능한 동의 하에 데이터를 공유합니다.

이 모델은 전통적인 신원 시스템을 뒤집습니다. 데이터베이스 곳곳에 흩어져 있는 수많은 신분증 사본을 만드는 대신, 사용자는 단일한 검증 가능한 자격 증명을 유지하고 각 상호 작용에 필요한 특정 속성만 선택적으로 공개합니다.

AI 에이전트의 경우, 이 모델은 인간의 신원을 넘어 확장됩니다. 에이전트는 학습 출처, 운영 파라미터, 감사 기록 및 권한 범위를 증명하는 검증 가능한 자격 증명을 가질 수 있습니다. 이는 에이전트가 자율적으로 상호 작용하면서도 책임을 유지할 수 있는 신뢰 프레임워크를 구축합니다.

실험에서 배포로​

2026년의 핵심적인 변화는 이론적 프레임워크에서 실제 프로덕션 배포로의 전환입니다. XT Exchange의 분석에 따르면, 2026년까지 탈중앙화 AI는 실험 단계를 넘어 실제 배포 단계로 이동하고 있습니다. 그러나 AI 워크로드 확장, 데이터 프라이버시 보존, 개방형 AI 시스템의 거버넌스와 같은 주요 제약 사항은 여전히 남아 있습니다.

이러한 제약 사항은 바로 DePAI 인프라가 해결하고자 하는 과제입니다. 신원 확인을 위한 zkKYC, 데이터 검증을 위한 zkTLS, AI 운영을 위한 검증 가능한 연산을 결합함으로써, 이 인프라는 다음과 같은 특성을 동시에 갖춘 AI 에이전트 배포를 위한 완전한 스택을 구축합니다:

• 사용자 및 기업을 위한 프라이버시 보호
• 규제 요구 사항 준수
• 설계 단계부터 검증 및 감사 가능
• 기관급 워크로드를 위한 확장성

향후 전망: 조합 가능한 프라이버시 구축​

DePAI 퍼즐의 마지막 조각은 조합성(Composability)입니다. Blockmanity의 보도에 따르면, 2026년은 블록체인이 AI 에이전트와 글로벌 금융을 위한 "단순한 배관"이 되는 시점입니다. 인프라는 모듈식이고 상호 운용이 가능해야 하며, 최종 사용자에게는 보이지 않아야 합니다.

실용적인 프라이버시 도구는 조합성 면에서 뛰어납니다. AI 에이전트는 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다:

1. zkKYC 자격 증명을 사용한 인증
2. zkTLS를 통한 검증된 외부 데이터 가져오기
3. 검증 가능한 추론을 통한 연산 수행
4. 정확성에 대한 영지식 증명과 함께 결과를 온체인에 제출
5. 민감한 로직을 노출하지 않고 감사 추적 유지

각 레이어는 독립적으로 작동하므로 개발자는 특정 요구 사항에 따라 프라이버시 보호 기술을 믹스앤매치할 수 있습니다. DeFi 프로토콜은 사용자 온보딩을 위해 zkKYC를, 가격 피드를 가져오기 위해 zkTLS를, 복잡한 금융 계산을 위해 검증 가능한 연산을 필요로 할 수 있으며, 이 모든 것이 원활하게 함께 작동합니다.

이러한 조합성은 체인 간에도 확장됩니다. 상호 운용성 표준으로 구축된 프라이버시 인프라는 Ethereum, Solana, Sui, Aptos 및 기타 블록체인 네트워크에서 작동하며, 규제를 준수하고 프라이빗하며 검증 가능한 연산을 위한 범용 레이어를 생성할 수 있습니다.

빌더들에게 이것이 중요한 이유​

차세대 블록체인 애플리케이션을 구축하는 개발자들에게 DePAI 인프라는 기회이자 필수 요건입니다.

기회: 기관들이 실제로 사용하고 싶어 하는 애플리케이션을 구축하는 데 있어 선점자 우위를 점할 수 있습니다. 금융 기관, 의료 서비스 제공자, 정부 기관 및 기업은 모두 블록체인 솔루션을 필요로 하지만, 규제 준수나 프라이버시를 타협할 수는 없습니다. 실용적인 프라이버시 인프라를 기반으로 구축된 애플리케이션은 이러한 시장 공략이 가능합니다.

필수 요건: 규제 환경이 검증 가능하고 거버넌스가 가능한 AI 시스템에 대한 의무화로 수렴하고 있습니다. 규제 준수, 감사 가능성 및 사용자 프라이버시 보호를 입증할 수 없는 애플리케이션은 규제 대상 시장에서 제외될 것입니다.

기술적 역량은 빠르게 성숙하고 있습니다. 주요 금융 기관들이 파일럿 프로젝트를 진행하면서 zkKYC 솔루션은 프로덕션 준비를 마쳤습니다. zkTLS 구현체들은 실제 데이터를 처리하고 있습니다. 검증 가능한 연산 프레임워크는 기관급 워크로드를 처리할 수 있을 만큼 확장되고 있습니다.

지금 필요한 것은 개발자들의 채택입니다. 실험적인 프라이버시 도구에서 프로덕션 인프라로 전환하려면 빌더들이 이러한 기술을 애플리케이션에 통합하고, 실제 시나리오에서 테스트하며, 인프라 팀에 피드백을 제공해야 합니다.

BlockEden.xyz는 프라이버시 보호 기술을 구현하는 블록체인 네트워크를 위해 엔터프라이즈급 RPC 인프라를 제공합니다. 서비스 둘러보기를 통해 DePAI 시대를 위해 설계된 기반 위에서 구축을 시작해 보세요.

결론: 프라이버시의 실용적인 미래​

2026 년의 DePAI 폭발적 성장은 기술적 진보 그 이상을 의미합니다. 이는 프라이버시, 규제 준수, 그리고 기관 채택과 블록체인 간 관계의 성숙을 예고합니다.

업계는 이제 프라이버시 극대주의자와 투명성 절대주의자 사이의 이념적 논쟁을 넘어서고 있습니다. 실용적인 프라이버시는 상황에 따라 서로 다른 수준의 프라이버시 보장이 필요하다는 점과, 신중한 암호학적 설계를 통해 규제 준수와 사용자 프라이버시가 공존할 수 있다는 사실을 인정합니다.

zkKYC 는 신원을 노출하지 않고도 신원을 증명합니다. zkTLS 는 중개자를 신뢰할 필요 없이 데이터를 검증합니다. 검증 가능한 연산 (Verifiable computation) 은 알고리즘을 공개하지 않고도 결과의 정확성을 증명합니다. 이러한 기술들이 모여 AI 에이전트가 자율적으로 작동하고, 기업이 확신을 가지고 블록체인을 도입하며, 사용자가 자신의 데이터에 대한 통제권을 유지할 수 있는 인프라 계층을 형성합니다.

이것은 프라이버시 원칙에 대한 타협이 아닙니다. 프라이버시가 진정한 의미를 갖기 위해서는 글로벌 금융의 규제 및 비즈니스 현실 속에서 지속 가능해야 한다는 점을 인식한 결과입니다. 금지되거나 상장 폐지되고, 기관의 사용에서 배제되는 절대적인 프라이버시는 그 누구도 보호하지 못합니다. 기밀성과 규제 준수를 모두 가능하게 하는 실용적인 프라이버시야말로 블록체인의 약속을 실제로 실현합니다.

이러한 변화를 인식하고 오늘날 DePAI 인프라 위에서 개발하는 빌더들이 탈중앙화 애플리케이션의 다음 시대를 정의할 것입니다. 도구는 준비되었습니다. 기관의 수요는 명확합니다. 규제 환경은 구체화되고 있습니다. 2026 년은 실용적인 프라이버시가 이론에서 배포로 나아가는 해가 될 것이며, 이를 통해 블록체인 산업은 더욱 강력해질 것입니다.

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출처​

• 2026 is the year of pragmatic privacy in crypto: Canton, Zcash and more
• 5 Strategic Crypto & Blockchain AML Trends Defining 2026
• zkMe Unveils zkKYC: A Fully Decentralized and Privacy-First KYC Solution
• ZK-KYC: The Future of Institutional Compliance in Decentralized Finance
• zkTLS: Building A Verifiable and Private Web
• zkTLS — The Cornerstone of Verifiable Internet
• FOSDEM 2026 - Liberate Your User Data with zkTLS
• Brevis and APRO: Trust-Free Oracles and Trader Privacy
• 2026 Is the Year of AI Inference — Why Decentralized, Verifiable Compute Makes DecentralGPT More Relevant
• Analysis of Deterministic AI Infrastructure and the 2026 Global Regulatory Landscape
• AI in 2026: How to Build Trustworthy, Governed & Safe AI Systems
• The Rise of Pragmatic Privacy in Crypto: Navigating New Frontiers in 2026
• AI Risk & Compliance 2026: Enterprise Governance Overview
• Data Privacy, Cybersecurity, AI developments shaping 2026
• 2026 AI Predictions: Why Data Integrity Matters More Than Ever
• Five Trends in AI and Data Science for 2026
• Decentralized Identity In 2026: Paving The Way For Progress
• Top Five AI-Crypto Projects Leading Decentralized AI in 2026
• 2026: When Blockchain Becomes Just the Plumbing for AI Agents

대중보다 먼저 떠오르는 크립토 트렌드를 포착하는 능력이 돈이 된다면 어떨까요? "아는 것이 힘이다"라는 막연한 의미가 아니라, 여러분의 통찰력에 토큰 가격이 매겨지고 시장이 이를 입찰할 준비가 되어 있는 문자 그대로의 의미로 말이죠.

이것이 바로 정보 금융 (Information Finance), 즉 InfoFi의 약속입니다. 비탈릭 부테린 (Vitalik Buterin)이 2024년 11월 에세이 "예측 시장에서 정보 금융으로 (From prediction markets to info finance)"에서 정립한 개념인 InfoFi는 금융 메커니즘을 사용하여 정보를 공공재로 추출, 집계 및 가격을 책정하는 프로토콜 클래스를 설명합니다. 2025년 초까지 이 섹터는 시가총액 3억 8,100만 달러 규모로 성장했으며, 2025년 말에는 Web3에서 가장 치열한 격전지 중 하나가 되었습니다.

하지만 InfoFi는 단일한 개념이 아닙니다. 이 포괄적인 용어 아래에는 각기 다른 메커니즘, 주요 플레이어 및 경쟁 역학을 가진 네 가지 별개의 버티컬 (Vertical)이 존재합니다. 이 공간을 지능적으로 탐색하려는 사람에게는 각 버티컬이 어디에 위치하는지, 그리고 그 경계가 어디에서 모호해지는지 이해하는 것이 필수적입니다.

2026 년까지 DeFi 플랫폼의 평균적인 사용자는 화면 앞에 앉아 있는 인간이 아닐 것입니다 . 스스로 암호화폐 지갑을 제어하고 , 온체인 자산 ( treasuries ) 을 관리하며 , 커피 브레이크나 감정적인 거래 결정 없이 24 / 7 내내 수익률 전략을 실행하는 자율형 AI 에이전트가 그 자리를 대신할 것입니다 . DeFAI 의 시대에 오신 것을 환영합니다 .

수치는 놀라운 이야기를 들려줍니다 . 스테이블코인에 집중하는 AI 에이전트들은 이미 Base 체인에서만 2,000 만 달러 이상의 총 예치 자산 ( TVL ) 을 확보했습니다 . 광범위한 DeFAI 시장은 10 억 달러 규모에서 2025 년 말까지 100 억 달러로 성장할 것으로 예상되며 , 이는 단 12 개월 만에 10 배 증가한 수치입니다 . 그리고 이것은 시작에 불과합니다 .

DeFAI 란 정확히 무엇인가요 ?​

DeFAI — 탈중앙화 금융과 인공지능의 융합 — 는 단순한 암호화폐 유행어 그 이상을 의미합니다 . 이는 금융 프로토콜이 작동하는 방식과 이를 사용하는 주체 ( 또는 대상 ) 에 대한 근본적인 변화입니다 .

핵심적으로 DeFAI 는 상호 연결된 세 가지 혁신을 포함합니다 .

자율 거래 에이전트 ( Autonomous Trading Agents ): 인간의 개입 없이 시장 데이터를 분석하고 거래를 실행하며 포트폴리오를 관리하는 AI 시스템입니다 . 이러한 에이전트는 초당 수천 개의 데이터 포인트를 처리하여 인간 트레이더가 놓칠 수 있는 아비트라지 ( 차익 거래 ) 기회와 수익률 최적화를 식별할 수 있습니다 .

추상화 레이어 ( Abstraction Layers ): 누구나 간단한 명령을 통해 복잡한 DeFi 프로토콜과 상호 작용할 수 있게 해주는 자연어 인터페이스입니다 . 여러 dApp 을 탐색하고 기술적인 파라미터를 이해하는 대신 , 사용자는 단순히 AI 에이전트에게 " 내 USDC 를 수익률이 가장 높은 스테이블코인 풀로 옮겨줘 " 라고 말할 수 있습니다 .

AI 기반 dApp ( AI-Powered dApps ): 시장 상황에 따라 전략을 조정하고 , 가스 비용을 최적화하며 , 잠재적인 취약점이 발생하기 전에 이를 예측할 수 있는 지능형 기능이 내장된 탈중앙화 애플리케이션입니다 .

알고리즘 고래의 등장​

DeFAI 의 가장 매혹적인 측면 중 하나는 업계 관찰자들이 " 알고리즘 고래 ( algorithmic whales ) " 라고 부르는 주체들의 등장입니다 . 이들은 상당한 규모의 온체인 자본을 통제하고 수학적 정밀도로 전략을 실행하는 AI 에이전트입니다 .

2025 년 4 월 Base 에서 출시된 Fungi 에이전트는 이러한 새로운 종의 전형적인 예입니다 . 이 에이전트들은 오직 USDC 에만 집중하며 Aave , Morpho , Moonwell , 0xFluid 와 같은 플랫폼 전반에 자금을 할당합니다 . 이들의 전략은 가스 효율성에 최적화된 고빈도 리밸런싱으로 , DeFi 생태계 전반에서 최고의 위험 조정 수익률을 지속적으로 추적합니다 .

AI 에이전트 관리 하의 자본은 2026 년까지 전통적인 헤지펀드를 넘어설 것으로 예상됩니다 . 인간 펀드 매니저와 달리 이 에이전트들은 지속적으로 작동하며 모든 시장 움직임에 실시간으로 대응합니다 . 이들은 하락장에서 패닉 셀을 하거나 고점에서 FOMO 매수를 하지 않으며 , 흔들림 없는 원칙으로 수학적 모델을 따릅니다 .

Fetch.ai 의 연구에 따르면 , 대규모 언어 모델과 블록체인 API 가 통합된 AI 에이전트는 인간 분석가가 평가하는 데 몇 시간씩 걸릴 수익률 곡선 , 신용 조건 , 크로스 프로토콜 기회를 바탕으로 전략을 최적화할 수 있습니다 .

DeFi 자동화를 재편하는 주요 플레이어​

DeFAI 분야에서는 여러 프로젝트가 리더로 부상했으며 , 각 프로젝트는 고유한 역량을 제공하고 있습니다 .

Griffain : 자연어 게이트웨이​

Solana 핵심 개발자인 Tony Plasencia 가 구축한 Griffain 은 4 억 5,000 만 달러의 기업 가치를 기록했으며 , 이는 분기 대비 135 % 증가한 수치입니다 . 이 플랫폼의 강력한 강점은 사용자가 단순하고 인간적인 명령을 통해 DeFi 와 상호 작용할 수 있게 해주는 자연어 처리에 있습니다 .

5 개의 프로토콜에 걸쳐 포트폴리오를 리밸런싱하고 싶으신가요 ? 그냥 요청하세요 . 자동 복리 기능이 있는 복잡한 이자 농사 전략을 설정해야 하나요 ? 평이한 언어로 설명하세요 . Griffain 은 귀하의 의도를 정확한 온체인 작업으로 번역합니다 .

HeyAnon : DeFi 의 복잡성 단순화​

DeFi 개발자 Daniele Sesta 가 만들고 DWF Labs 로부터 2,000 만 달러를 지원받은 HeyAnon 은 실시간 프로젝트 데이터를 집계하고 대화형 인터페이스를 통해 복잡한 작업을 실행합니다 . 이 프로토콜은 최근 Sonic 에서 출시되었으며 IOTA 재단과 파트너십을 맺고 AUTOMATE TypeScript 프레임워크를 출시하여 , 전통적인 개발 도구와 DeFAI 역량을 연결하고 있습니다 .

Orbit : 멀티체인 어시스턴트​

117 개의 체인과 약 200 개의 프로토콜에 걸쳐 통합된 Orbit 은 현재까지 가장 야심 찬 크로스체인 DeFAI 구현을 보여줍니다 . 모회사인 SphereOne 을 통해 Coinbase , Google , Alliance DAO 의 지원을 받는 Orbit 은 사용자가 단일 AI 에이전트 인터페이스를 통해 서로 다른 생태계에서 작업을 실행할 수 있도록 합니다 .

Ritual Network : 인프라 레이어​

대부분의 DeFAI 프로젝트가 사용자 대면 애플리케이션에 집중하는 반면 , Ritual 은 근본적인 인프라를 구축하고 있습니다 . 이들의 주력 제품인 Infernet 은 오프체인 AI 연산을 온체인 스마트 컨트랙트와 연결합니다 . Ritual Virtual Machine ( EVM++ ) 은 AI 작업을 실행 레이어에 직접 내장하여 , 스마트 컨트랙트 자체 내에서 최고 수준의 AI 지원을 가능하게 합니다 .

2,500 만 달러 규모의 시리즈 A 투자를 유치한 Ritual 은 스스로를 Web3 를 위한 주권적 AI 실행 레이어 — 즉 다른 DeFAI 프로젝트가 구축할 수 있는 기초 인프라 — 로 포지셔닝하고 있습니다 .

보안의 양날의 검​

DeFAI가 진정으로 우려되는 지점은 바로 여기입니다. 효율적인 수익률 최적화를 가능하게 하는 동일한 AI 기능이 전례 없는 보안 리스크를 동시에 창출하고 있습니다.

Anthropic의 연구에 따르면 놀라운 통계가 밝혀졌습니다. AI 에이전트가 스마트 컨트랙트 취약점을 악용하는 비율은 불과 1년 만에 2%에서 55.88%로 급증했습니다. AI 기반 공격을 통한 잠재적 익스플로잇 수익은 1.3개월마다 두 배씩 증가하고 있습니다. 이제 AI 에이전트가 컨트랙트의 취약점을 철저하게 스캔하는 데 드는 비용은 평균 1.22 달러에 불과합니다.

알려진 취약점이 없는 최근 배포된 2,849개의 컨트랙트를 대상으로 테스트한 결과, 고급 AI 에이전트는 두 개의 새로운 제로데이 익스플로잇을 발견하고 실제 작동하는 공격 코드를 생성해 냈습니다. 이는 수익성 있는 실제 환경에서의 자율적 익스플로잇이 단순한 이론적 가설이 아니라 실제로 가능하다는 점을 입증합니다.

이러한 보안 환경은 "Know Your Agent" (KYA) 표준의 등장을 촉발했습니다. 이 프레임워크에 따라 기관 유동성 풀이나 토큰화된 실물 자산과 상호작용하는 모든 AI 에이전트는 그 출처를 검증하고 생성자 또는 법적 소유자의 신원을 공개해야 합니다.

시장 역학 및 투자 흐름​

DeFAI 시장의 성장은 암호화폐와 인공지능 분야 전반의 광범위한 트렌드를 반영합니다.

• 전체 AI 에이전트 토큰 시가총액: 정점 기준 170억 달러 (CoinGecko)
• DeFAI 부문 가치 산정: 2025년 1월 기준 169.3억 달러로, 전체 암호화폐 AI 시장의 34.7% 차지
• 자동 복리 금고 (Auto-compounding vaults): 51억 달러 예치 (2025년)
• 스테이킹된 스테이블코인 풀: 117억 달러, 특히 시장 변동성이 큰 시기에 인기
• 유동성 수익 토큰화 (Liquid yield tokenization): Pendle 및 Ether.fi 전반에 걸쳐 23억 달러 이상

Virtuals가 개발한 AI 기반 시장 인텔리전스 플랫폼인 AIXBT는 AI 에이전트 토큰에 대한 전체 관심도의 33% 이상을 점유하고 있으며, Griffain 및 HeyAnon과 같은 새로운 에이전트들이 빠르게 추격하고 있습니다.

장기 DeFi 사용자의 60% 이상이 현재 매월 스테이킹 또는 유동성 채굴에 참여하고 있으며, 많은 사용자가 전략 최적화를 위해 AI 에이전트에 점점 더 의존하고 있습니다.

수익률 최적화 혁명​

전통적인 이자 농사(Yield farming)는 매우 복잡한 것으로 악명이 높습니다. APY는 끊임없이 변동하고, 프로토콜은 새로운 인센티브를 도입하며, 모든 유동성 공급에는 비영구적 손실의 위험이 도사리고 있습니다. AI 에이전트는 이러한 복잡성을 관리 가능한 자동화로 전환합니다.

현대적인 DeFAI 에이전트는 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

• 실시간 프로토콜 평가: 수백 개의 풀에서 위험 조정 수익률을 동시에 비교
• 최적의 진입 및 진출 시점 계산: 가스 비용, 슬리피지 및 타이밍 반영
• 자산의 동적 재배분: 수동 개입 없이 수익을 쫓아 자본 이동
• 비영구적 손실 최소화: 정교한 헤징 전략 및 타이밍 최적화 활용

AI 기반 로보 트레저리 (Robo-treasury) 에이전트는 대출 데스크, 자동화된 마켓 메이킹 (AMM) 풀, 심지어 토큰화된 국채 사이에서 유동성을 재배분하는 효율성 계층으로 등장했습니다. 이 모든 과정은 변화하는 수익률 곡선과 신용 조건에 대응하여 이루어집니다.

규제 현실과 과제​

DeFAI가 성장함에 따라 규제 기관도 이를 주목하고 있습니다. Know Your Agent (KYA) 프레임워크는 자율 금융 에이전트에 대한 감독을 도입하려는 최초의 중요한 시도를 나타냅니다.

새로운 KYA 표준의 핵심 요구 사항은 다음과 같습니다.

• 에이전트의 출처 및 소유권 검증
• 기관과의 상호작용을 위한 알고리즘 전략 공개
• 에이전트가 실행한 거래에 대한 감사 추적 (Audit trail)
• 에이전트 오작동 또는 익스플로잇에 대한 책임 프레임워크

이러한 규제는 암호화폐 커뮤니티 내에서 긴장을 조성합니다. 일부는 신원 공개 요구가 DeFi의 근본 원칙인 익명성과 무허가성을 훼손한다고 주장합니다. 반면, 일정한 프레임워크 없이는 AI 에이전트가 시장 조작, 자금 세탁 또는 시스템적 리스크의 통로가 될 수 있다고 반박하는 이들도 있습니다.

향후 전망: 2026년의 풍경​

다가오는 해에는 다음과 같은 몇 가지 트렌드가 DeFAI의 진화를 정의할 것입니다.

크로스체인 에이전트 오케스트레이션: 미래의 에이전트는 여러 블록체인 네트워크에서 원활하게 작동하며 Ethereum, Solana 및 신흥 L2 생태계를 동시에 아우르는 전략을 최적화할 것입니다.

에이전트 간 상거래 (Agent-to-Agent Commerce): 우리는 이미 AI 에이전트들이 인간의 중개 없이 컴퓨팅 자원을 구매하고, 전략을 거래하며, 유동성을 조정하는 초기 징후를 목격하고 있습니다.

기관 통합: KYA 표준이 성숙해짐에 따라 전통 금융 기관은 DeFAI 인프라와 점점 더 많이 상호작용하게 될 것입니다. 토큰화된 실물 자산의 통합은 AI가 관리하는 DeFi 포트폴리오와 전통 금융 사이의 자연스러운 가교 역할을 합니다.

강화된 보안 군비 경쟁: 취약점을 찾는 AI 에이전트와 프로토콜을 보호하는 AI 에이전트 간의 경쟁이 격화될 것입니다. 스마트 컨트랙트 감사는 점점 더 자동화될 것이며, 그 필요성 또한 더욱 커질 것입니다.

개발자와 사용자를 위한 시사점​

개발자에게 DeFAI는 기회이자 필수 과제입니다. 사용자든 잠재적 공격자든 AI 에이전트의 상호작용을 고려하지 않는 프로토콜은 불리한 위치에 처하게 될 것입니다. AI 네이티브 인프라를 구축하는 것은 이제 선택이 아닌 경쟁력 있는 DeFi 프로토콜을 위한 필수 조건이 되고 있습니다.

사용자에게 주는 메시지는 미묘합니다. AI 에이전트는 진정으로 수익률을 최적화하고 DeFi의 복잡성을 단순화할 수 있습니다. 하지만 이는 새로운 신뢰 가정을 도입하기도 합니다. AI 에이전트에게 금융적 의사결정을 위임할 때, 여러분은 프로토콜의 스마트 컨트랙트뿐만 아니라 에이전트의 학습 데이터, 최적화 목표, 그리고 운영자의 의도까지 신뢰하게 되는 것입니다.

2026년에 가장 정교한 DeFi 사용자는 가장 많이 거래하는 사람이 아니라, AI 에이전트를 활용하는 동시에 그들이 도입하는 고유한 리스크를 가장 잘 관리하는 사람이 될 것입니다.

DeFAI는 탈중앙화 금융에서 인간의 참여를 대체하는 것이 아닙니다. 그것은 여러분의 가장 유능한 거래 상대방이 심장 박동을 가지고 있지 않을 때, 참여가 무엇을 의미하는지 재정의하는 과정입니다.