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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.

2006 년 아마존 (Amazon) 이 AWS 를 출시했을 때, 이 온라인 서점의 내부 서버 인프라가 인터넷의 중추가 될 것이라고 생각한 사람은 아무도 없었습니다. 거의 20 년이 지난 지금, 크립토 세계에서도 비슷한 이야기가 펼쳐지고 있을지도 모릅니다. 코인베이스 (Coinbase) 의 베이스 (Base) 네트워크는 2025 년 모든 이더리움 레이어 2 (Layer 2) 수익의 62% 를 차지했으며, L2 DeFi TVL 의 46% 를 장악하고 모든 L2 스테이블코인 전송의 대부분을 처리했습니다. 이 모든 것이 거버넌스 토큰 없이 이루어졌습니다. 이제 질문은 베이스가 L2 전쟁에서 승리하고 있느냐가 아닙니다. 코인베이스가 조용히 온체인 경제의 AWS 가 되고 있느냐는 것입니다.

전 세계에 흩어진 70명의 낯선 이들이 소비자용 GPU와 가정용 인터넷 연결만을 이용해, 메타(Meta)의 LLaMA-2-70B를 능가하는 720억 매개변수 언어 모델을 공동으로 학습시켰을 때, AI 내러티브에 변화가 일어났습니다. 기업의 화이트리스트도, 1억 달러 규모의 데이터 센터도, 배후에서 조종하는 중앙 집중식 연구소도 없었습니다. 오직 비트텐서(Bittensor)의 서브넷 3, 크립토 경제적 인센티브 시스템, 그리고 이를 가능케 한 스파스로코(SparseLoCo)라는 기술적 기교만이 있었을 뿐입니다.

2026년 초, AI 업계는 최첨단 품질의 모델을 만드는 데 오픈AI(OpenAI) 수준의 예산이 필요하지 않다는 딥시크(DeepSeek)의 증명에 열광했습니다. 비트텐서 커뮤니티는 2026년 3월 10일에 일어난 사건을 자신들만의 "딥시크 모먼트(DeepSeek moment)"라고 부릅니다. 이는 거대 언어 모델이 이제 중앙 집중식 기관 밖에서도 완전히 탄생할 수 있다는 증거입니다. 여기서 던져야 할 질문은 이것입니다. 비트텐서가 진정으로 글로벌 AI 인프라의 두 번째 축을 구축하고 있는 것일까요, 아니면 우아하지만 취약한 실험을 둘러싼 매혹적인 이야기에 불과할까요?

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.

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

향후 10년 동안 가장 중대한 인프라 구축이 기업의 회의실이나 정부의 입찰을 통해 이루어지는 것이 아니라, 토큰 인센티브를 통해 조정되고 코드에 의해 관리되는 수백만 개의 독립적인 장치 전반에서 일어난다면 어떨까요? 이것이 바로 탈중앙화 물리적 인프라 네트워크(Decentralized Physical Infrastructure Networks), 즉 DePIN 의 전제입니다. 그리고 2026년, 그 약속은 증거로 입증되고 있습니다. 650개 이상의 활성 프로젝트, 160억 달러의 합산 시가총액, 그리고 가장 중요한 것은 실제 서비스에 대해 실제 고객이 지불하는 약 1억 5,000만 달러의 진정한 월간 기업 매출입니다.

세계경제포럼(World Economic Forum)의 DePIN 이 2028년까지 3.5조 달러에 달할 수 있다는 전망은 그 궤적을 확인하기 전까지는 터무니없게 들릴 수 있습니다. 이것은 투기적인 토큰노믹스가 아닙니다. 블록체인으로 조정되는 하드웨어 네트워크가 어떻게 전통적인 인프라 시장의 밑바닥부터 잠식하기 시작했는지에 대한 이야기입니다.

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.