인공지능 및 머신러닝 애플리케이션
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Polygon의 공동 창립자는 낯선 사람들이 자신과 실제로 Zoom 통화 중인지 묻는 연락을 받기 시작했습니다. BTC Prague의 주최자는 유명한 암호화폐 CEO의 정교한 AI 생성 복제본이 화면에 나타나 "빠른 오디오 수정"을 실행해달라고 요청하는 것을 목격했습니다. 한 AI 스타트업 창립자는 Google Meet 사용을 고집하여 감염을 피했고, 공격자들은 즉시 사라졌습니다. 이것은 사이버펑크 스릴러의 한 장면이 아닙니다. 2026년 초에 실제로 일어난 일들이며, 이들은 모두 하나의 공통된 실마리를 공유하고 있습니다. 바로 북한의 급격히 진화하는 딥페이크 사회공학적 기법(Social Engineering) 머신입니다.
"몇 년 안에 AI는 운영체제처럼 보편화될 것입니다." NEAR Protocol의 공동 창립자인 일리아 폴로수킨(Illia Polosukhin)은 오늘날 블록체인 기술에서 일어나고 있는 가장 심오한 변화를 이 문장으로 요약했습니다. 그의 예측은 단순하면서도 혁신적입니다. 바로 인간이 아닌 AI 에이전트가 블록체인의 주요 사용자가 될 것이라는 점입니다.
이것은 먼 미래의 공상 과학 시나리오가 아닙니다. 2026년 3월 현재, 수십 개의 블록체인에서 수십억 건의 트랜잭션이 자율 AI 에이전트에 의해 실행되고 있습니다. 여전히 인간 사용자가 주요 통계의 헤드라인을 장식하고 있지만, 오늘날 구축되고 있는 인프라는 블록체인이 AI 중심 상호작용의 보이지 않는 백엔드가 되는 미래를 보여줍니다.
폴로수킨의 비전은 이미 많은 인프라 구축자들이 알고 있는 사실을 명확히 하고 있습니다. "AI가 프론트엔드가 되고, 블록체인이 백엔드가 될 것입니다." 이러한 역할의 반전은 블록체인을 직접적인 사용자 인터페이스에서 자율 시스템을 위한 조정 레이어로 변화시킵니다.
수치들이 이러한 궤적을 뒷받침합니다. 2026년 말까지 기업용 애플리케이션의 40%가 특정 작업용 AI 에이전트를 내장할 것으로 예상되는데, 이는 2025년의 5% 미만에서 크게 증가한 수치입니다. 한편, 폴리마켓(Polymarket)과 같은 예측 시장에서는 이미 AI 에이전트가 거래량의 30% 이상을 기여하고 있으며, 이는 자율 시스템이 단순한 이론에 그치지 않고 활발한 시장 참여자임을 증명합니다.
2026년 2월 NEAR가 출시한 Near.com은 이러한 변화를 잘 보여줍니다. 이 슈퍼 앱은 크립토와 AI의 교차점에 위치하며, 폴로수킨은 이를 AI 시스템이 단순히 답변을 제공하는 것을 넘어 사용자를 대신해 행동을 취하는 "에이전트 시대(agentic era)"의 일부라고 설명합니다.
AI 에이전트가 주요 블록체인 사용자로 등장하기 위해서는 지갑, 실행 레이어, 결제 프로토콜 전반에 걸친 근본적인 인프라 혁신이 필요했습니다.
2026년 2월, 코인베이스(Coinbase)는 AI 에이전트를 위해 특별히 설계된 최초의 지갑 인프라인 에이전틱 월렛(Agentic Wallets)을 출시했습니다. 이 지갑을 통해 AI 시스템은 자금을 보유하고 정의된 한도 내에서 온체인 트랜잭션을 독립적으로 실행할 수 있으며, 기업 수준의 보안을 유지하면서 자율적으로 소비, 수익 창출 및 거래를 할 수 있는 권한을 갖게 됩니다.
보안 아키텍처는 매우 중요합니다. 에이전틱 월렛에는 사용자가 세션 캡 및 트랜잭션 한도를 설정할 수 있는 프로그래밍 가능한 가드레일이 포함되어 있어, AI 에이전트가 지출할 수 있는 금액과 상황을 정의할 수 있습니다. 추가 제어 기능에는 작업 허용 목록(allowlist), 이상 징후 감지, 실시간 알림, 다자간 승인(multi-party approvals) 및 상세 감사 로그가 포함되며, 이 모든 기능은 API를 통해 구성 가능합니다.
OKX는 2026 년 3월 초에 자율 크립토 트레이딩 에이전트를 위한 인프라로 OnchainOS 개발자 플랫폼을 AI 중심으로 업그레이드하며 그 뒤를 이었습니다. 이 플랫폼은 통합 지갑 인프라, 유동성 라우팅 및 온체인 데이터 피드를 제공하여 에이전트가 60개 이상의 블록체인과 500개 이상의 탈중앙화 거래소에서 고수준 트레이딩 지침을 실행할 수 있도록 합니다. 이 시스템은 이미 일일 12억 건의 API 호출과 약 3억 달러의 거래량을 처리하고 있습니다.
서클(Circle)의 AI 에이전트용 블록체인 인프라 통합은 스테이블코인 기반 자율 결제를 강조하는 한편, x402 프로토콜은 5,000만 건 이상의 트랜잭션을 통해 실전 검증을 마쳤으며, 인간의 개입 없이 기계 간(M2M) 결제, API 유료화 벽(paywalls) 및 프로그래밍 방식의 리소스 접근을 가능하게 합니다.
아마도 가장 혁신적인 발전은 자연어 처리와 블록체인 실행의 통합일 것입니다. 2026년까지 대부분의 주요 크립토 지갑은 자연어 인텐트(의도) 기반 트랜잭션 실행 기능을 도입하고 있습니다. 사용자는 "Aave, Compound, Morpho에서 내 수익을 극대화해줘"라고 말하기만 하면 에이전트가 전략을 자율적으로 실행합니다.
명시적인 트랜잭션 서명에서 선언적 인텐트로의 이러한 전환은 블록체인 상호작용 패턴의 근본적인 변화를 의미합니다. 트랜잭션 인텐트(Transaction Intent)는 사용자가 원하는 결과("무엇")를 고수준의 선언적 표현으로 나타내는 것을 말하며, 이는 하나 이상의 구체적인 체인별 트랜잭션("어떻게")으로 컴파일됩니다.
AI 에이전트 레이어는 다음과 같은 몇 가지 중요한 기능을 수행합니다. 사용자 의도를 파싱하기 위한 자연어 이해, 대화의 연속성을 위한 컨텍스트 유지, 복잡한 작업을 실행 가능한 단계로 분해하기 위한 계획 및 추론, 유해하거나 의도하지 않은 행동을 방지하기 위한 안전성 검증, 그리고 외부 시스템과의 상호작용을 조정하기 위한 도구 오케스트레이션입니다.
AI 에이전트는 "Uniswap에서 1 ETH를 USDC로 스왑해줘"와 같은 자연어 지침을 파싱하여 스마트 컨트랙트와 상호작용하는 구조화된 작업으로 변환합니다. 에이전트를 인텐트 중심 시스템과 통합함으로써 사용자가 자신의 데이터와 자산을 완전히 제어할 수 있도록 보장하는 동시에, 일반화된 인텐트를 통해 에이전트가 복잡한 다단계 작업 및 크로스체인 트랜잭션을 포함한 모든 사용자 요청을 해결할 수 있게 합니다.
이러한 인프라 발전을 통해 가능해진 애플리케이션은 이미 측정 가능한 경제 활동을 창출하고 있습니다.
자율형 DeFi 애플리케이션을 통해 에이전트는 프로토콜 전반의 수익률을 모니터링하고, Base에서 거래를 실행하며, 연중무휴 24시간 유동성 포지션을 관리할 수 있습니다. 에이전트는 승인 없이도 더 나은 수익 기회를 감지하면 자동으로 리밸런싱을 수행할 수 있습니다. 프로그래밍 가능한 안전장치를 갖춘 AI 에이전트는 DeFi 수익률을 모니터링하고, 포트폴리오를 자동으로 리밸런싱하며, API 또는 컴퓨팅 자원에 대한 비용을 지불하고, 직접적인 인간의 확인 없이 디지털 경제에 참여합니다.
이는 AI 에이전트가 단순히 자문 도구에 그치지 않고 블록체인 생태계에서 능동적인 금융 참여자가 되는 중요한 변화를 의미합니다.
급격한 발전에도 불구하고, AI 역량과 블록체인 툴링 요구 사항 사이에는 여전히 상당한 인프라 격차가 존재합니다.
AI 워크로드는 무거운 반면, 블록체인 네트워크는 종종 처리량이 제한적입니다. AI 에이전트와 블록체인의 통합은 합의 메커니즘의 연산 오버헤드와 트랜잭션 검증 지연이 실시간 운영에 영향을 미치면서 심각한 확장성 및 성능 제한에 직면해 있습니다.
AI의 결정은 빠른 응답을 필요로 하지만, 퍼블릭 블록체인은 지연을 초래할 수 있으며 온체인 연산은 비용이 많이 들 수 있습니다. 이러한 긴장 관계로 인해 무거운 연산은 오프체인에서 수행되고 검증 및 정산은 온체인에서 이루어지는 하이브리드 아키텍처가 등장하게 되었습니다. 독특한 "오프체인 서비스(Offchain Service)" 아키텍처를 통해 에이전트는 무거운 머신러닝 모델을 오프체인에서 실행하면서도 그 결과를 온체인에서 검증할 수 있습니다.
연구를 통해 중대한 격차를 식별하고 이를 2026년 연구 로드맵으로 정리하였으며, 누락된 인터페이스 레이어, 검증 가능한 정책 집행 및 재현 가능한 평가 관행을 우선순위로 두었습니다. 연구 로드맵은 두 가지 인터페이스 추상화에 집중합니다: 이식 가능한 목표 사양을 위한 '트랜잭션 의도 스키마(Transaction Intent Schema)'와 감사 가능한 정책 집행을 위한 '정책 결정 기록(Policy Decision Record)'입니다.
주요 과제는 투명성과 개인정보 보호 사이의 균형을 맞추는 것입니다. 보안이 확보된 온체인 및 오프체인 데이터 전송 프로토콜 구축과 더불어 자연어 상호작용에 적합한 고급 개인정보 보호 메커니즘을 개발하는 것이 필수적입니다.
이더리움은 보안 문제를 해결하기 위해 EIP-7702를 도입하여, 인간 사용자가 AI 에이전트에게 일시적이고 매우 제한적인 권한을 부여하는 단일 트랜잭션에 대해 표준 계정이 스마트 컨트랙트 역할을 수행할 수 있도록 했습니다.
AI 에이전트는 기존 결제 처리업체가 제공할 수 없는 결제 인프라를 필요로 합니다. 단일 에이전트 대화가 1센트 미만의 비용이 드는 수백 개의 미세 활동을 트리거할 때, 레거시 시스템은 경제적으로 실행 불가능해집니다.
블록체인 처리량은 2025년 말 기준 초당 25건의 트랜잭션에서 3,400 TPS로 5년 만에 이미 100배 증가했습니다. 이더리움 L2의 트랜잭션 비용은 24달러에서 1센트 미만으로 떨어졌으며, 이는 AI 에이전트의 소액 결제 및 자율 거래에 필수적인 고빈도 트랜잭션을 가능하게 합니다.
스테이블코인 거래량은 전년 대비 106% 증가한 연간 46조 달러에 달했으며, 조정된 거래량(자동화된 거래 제외)은 전년 대비 87% 성장한 9조 달러에 도달했습니다.
미래 예측치를 살펴보면 이러한 변화의 규모는 엄청납니다.
Gartner는 AI '머신 고객(machine customers)'이 2030년까지 연간 구매액의 최대 30조 달러에 영향을 미치거나 이를 통제할 수 있다고 추정하며, McKinsey 연구에 따르면 에이전트 기반 상거래는 2030년까지 전 세계적으로 3조에서 5조 달러를 창출할 수 있다고 제안합니다.
특정 블록체인 활용 사례를 보면 소비자 행동에서 상당한 차이가 나타납니다. 소비자의 70%는 AI 에이전트가 독립적으로 항공편을 예약하도록 허용할 의향이 있으며, 65%는 호텔 선택에 있어 AI 에이전트를 신뢰합니다. 또한 미국 소비자의 81%는 쇼핑을 위해 에이전트형 AI를 사용할 것으로 예상하며, 이는 모든 온라인 구매의 절반 이상에 영향을 미칠 것입니다.
그러나 현재의 현실은 더 신중합니다. 소비자의 24%만이 자신을 대신해 일상적인 구매를 하는 AI를 신뢰하며, 이는 소비자 대상 서비스보다는 B2B 채택이 초기 트랜잭션 규모를 주도할 것임을 시사합니다.
기업의 궤적 또한 이러한 평가를 뒷받침합니다. 2026년 말까지 암호화폐 지갑의 60%가 포트폴리오 관리, 트랜잭션 추적 및 보안 개선을 위해 에이전트형 AI를 사용할 것으로 예상됩니 다.
AI와 블록체인의 융합은 우연이 아닙니다. 이는 자율형 에이전트 경제를 위한 아키텍처적 필연성입니다.
블록체인은 AI 에이전트가 필요로 하는 세 가지 핵심 역량을 제공합니다:
신뢰가 필요 없는 조정: 대규모 언어 모델의 발전으로 추론, 계획 및 외부 도구와의 상호 작용을 통해 다단계 워크플로우를 실행할 수 있는 에이전트형 AI 시스템이 가능해졌으며, 동시에 퍼블릭 블록체인은 가치 이전, 액세스 제어 및 검증 가능한 상태 전환을 위한 프로그래밍 가능한 기판으로 진화했습니다. 서로 다른 제공업체의 에이전트가 거래해야 할 때, 블록체인은 중립적인 결제 인프라를 제공합니다.
검증 가능한 상태: AI 에이전트는 중앙 집중식 중개자를 신뢰하지 않고도 자산, 권한 및 약속의 상태를 검증해야 합니다. 블록체인의 투명성은 이러한 검증을 대규모로 가능하게 합니다.
프로그래밍 가능한 화폐: 자율형 에이전트에게는 조건부 로직, 타임락(time-locks) 및 다자간 결제를 실행할 수 있는 프로그래밍 가능한 결제 레일이 필요하며, 이는 정확히 스마트 컨트랙트가 제공하는 기능입니다.
이러한 아키텍처는 왜 Polosukhin이 AI를 프론트엔드로, 블록체인을 백엔드로 규정하는지를 설명합니다. 사용자는 자연어와 사용자 목표를 이해하는 지능형 인터페이스와 상호 작용하고, 블록체인은 보이지 않는 곳에서 조정, 결제 및 검증 레이어를 처리합니다.
AI 에이전트 인프라의 급격한 발전은 이러한 융합의 미래 방향에 대해 깊은 질문을 던집니다.
2026년 말까지, 우리는 크립토 AI가 메인스트림 AI와 필수적인 기본 요소로 통합될지, 아니면 병렬적인 생태계로 갈라질지 알게 될 것입니다. 이는 자율형 에이전트 경제가 수조 달러 규모의 시장이 될지, 아니면 야심 찬 실험으로 남을지를 결정할 것입니다.
자본 제약, 확장성 격차 및 규제 불확실성은 크립토 AI를 니치(niche) 사용 사례로 전락시킬 위험이 있습니다. 과연 블록체인 인프라가 기하급수적으로 성장하는 AI 역량에 맞춰 충분히 빠르게 확장될 수 있느냐가 관건 입니다.
규제 프레임워크는 여전히 정의되지 않은 상태입니다. 정부는 재정적 자율성을 가진 자율형 에이전트를 어떻게 대우할까요? AI 에이전트가 유해한 거래를 했을 때 어떤 책임 구조가 적용될까요? 2026년 3월 현재 이 질문들에 대한 명확한 답변은 아직 없습니다.
개발자와 인프라 제공업체에게 시사하는 바는 명확합니다. 차세대 블록체인 인프라는 인간보다 자율형 에이전트를 우선적으로 고려하여 설계되어야 합니다.
이는 다음을 의미합니다:
2025년에 43억 달러의 가치로 펀딩을 받은 282개의 크립토×AI 프로젝트는 이 인프라 레이어에 대한 초기 베팅을 의미합니다. 확장성, 프라이버시, 상호운용성이라는 실제적인 과제를 해결하는 프로젝트만이 살아남을 것입니다.
신뢰할 수 있는 고성능 블록체인 인프라가 필요한 AI 에이전트 애플리케이션을 구축하는 개발자를 위해, BlockEden.xyz는 NEAR, Ethereum, Solana 및 10개 이상의 체인에서 기업용 API 액세스를 제공하여 자율형 에이전트가 요구하는 멀티체인 조정을 가능하게 합니다.
"블록체인이 백엔드가 될 것"이라는 Polosukhin의 예측은 블록체인 기술이 너무나 보편화되어 의식적인 인식에서 사라지는 미래를 암시합니다. 이는 마치 사용자가 패킷 라우팅을 생각하지 않고도 인터넷을 사용하는 TCP/IP 프로토콜과 같습니다.
이것이 블록체인의 궁극적인 성공 지표입니다. 직접적인 사용자 인터페이스를 통한 대중적인 채택이 아니라, 자율형 AI 시스템을 위한 조정 레이어로서의 투명성을 확보하는 것입니다.
2026년에 구축되고 있는 인프라는 수동으로 트랜잭션에 서명하고 가스비를 모니터링하는 오늘날의 크립토 사용자를 위한 것이 아닙니다. 이는 인간의 개입 없이 체인, 프로토콜, 관할 구역을 넘어 경제 활동을 조정하며 매일 수십억 건의 트랜잭션을 실행할 미래의 AI 에이전트를 위한 것입니다.
질문은 AI 에이전트가 블록체인의 주요 사용자가 될 것인지가 아닙니다. 그들은 이미 예측 시장이나 DeFi 수익 최적화와 같은 특정 버티컬에서 주요 사용자입니다. 질문은 인프라가 다음 세 단계의 기하급수적 성장을 지원하기 위해 얼마나 빨리 확장될 수 있느냐입니다.
기업용 애플리케이션이 AI 에이전트를 기하급수적인 속도로 도입하고 블록체인 처리량이 100배 성장 궤도를 지속함에 따라, 2026년은 에이전트 경제가 실험에서 인프라로 전환되는 변곡점이 될 것입니다.
Polosukhin의 비전은 현실이 되고 있습니다. 프론트엔드에는 AI, 백엔드에는 블록체인이 자리 잡고, 인간은 그 아래의 복잡성을 보지 않고도 그 혜택을 누리게 될 것입니다.
2026년 가장 높은 수익을 올리는 세 개의 DePIN 프로젝트는 한 가지 공통점을 공유합니다. 바로 AI 기업에 GPU 연산력을 판매한다는 점입니다. 스토리지가 아닙니다. 무선 대역폭도 아닙니다. 센서 데이터도 아닙니다. 연산(Compute) — 글로벌 기술 스택에서 가장 제약이 심한 단일 리소스입니다.
이 사실 하나만으로도 수년간 제품-시장 적합성(product-market fit)을 찾아 헤매던 탈중앙화 물리적 인프라 네트워크(DePIN)가 어디에 도달했는지 모든 것을 말해줍니다. 한때 토큰 인센티브와 투기적인 플라이휠 경제로 운영되던 이 분야는 이제 기술 분야에서 가장 까다로운 구매자들로부터 실제 수익을 창출하고 있습니다. 바로 지금 당장 GPU가 필요한 AI 모델 개발자들입니다.
2026년 2월은 인공지능이 그 어떤 인간 트레이더보다 더 빠르게 시장을 파괴할 수 있음을 증명한 달로 기억될 것입니다. 현재 "2월의 윅 (February Wick)"이라고 불리는 차트상의 단 하나의 격렬한 캔들스틱 하나로, 단 3초 만에 4억 달러의 유동성이 사라졌습니다. 범인은 변덕스러운 고래도, 해킹도 아니었습니다. 바로 똑같은 플레이북을 읽고, 똑같은 전략을 실행하며, 정확히 똑같은 블록에서 움직인 15,000개의 AI 트레이딩 에이전트들이었습니다.
이런 일이 일어나서는 안 되었습니다. AI 에이전트는 디파이 (DeFi)를 더 스마트하고, 효율적이며, 회복력 있게 만들 것으로 기대되었습니다. 하지만 그 대신, 우리가 자율 금융 인프라를 구축하는 방식의 근본적인 결함을 드러냈습니다. 기계들이 완벽하게 동기화되어 거래할 때, 그들은 위험을 분산시키는 것이 아니라 단 하나의 치명적인 실패 지점으로 위험을 집중시킵니다.
2월의 윅은 갑자기 나타난 것이 아닙니다. 이는 위험할 정도로 동질화된 시장이 낳은 필연적인 결과였습니다. 전개 과정은 다음과 같습니다.
블록 1,234,567 (00:00:00): 주요 거시 경제 뉴스 이벤트가 발생하며 여러 DeFAI 프로토콜에서 수천 개의 자율 에이전트가 사용하는 오픈 소스 트레이딩 모델에 "매도" 신호를 보냅니다. 백테스팅 수익률 덕분에 널리 채택된 이 모델은 AI 기반 이자 농사 (Yield Farming) 및 포트폴리오 관리의 사실상 표준이 되어 있었습니다.
블록 1,234,568 (00:00:01): 5,000개의 에이전트로 구성된 1차 파동이 솔라나 (Solana)의 인기 유동성 풀에서 동시에 포지션 종료를 시도합니다. 아비트라지 (Arbitrage) 봇이 리밸런싱을 수행하는 속도보다 풀의 예치금이 더 빠르게 고갈되면서 슬리피지 (Slippage)가 쌓이기 시작합니다.
블록 1,234,569 (00:00:02): 가격 영향으로 인해 디파이 프로토콜 전반의 레버리지 포지션 청산 임계값이 활성화됩니다. 자동화된 청산 엔진이 가동되면서 10,000개의 에이전트 주도 매도 주문이 대기열에 추가됩니다. 주문 흐름이 완전히 일방향으로 쏠리면서 유동성 풀의 자동화 마켓 메이커 (AMM) 알고리즘은 자산 가격을 정확하게 책정하는 데 어려움을 겪습니다.
블록 1,234,570 (00:00:03): 시장의 완전한 실패. 유동성 풀의 예치금이 임계치 아래로 떨어지며 서로 연결된 디파이 프로토콜 전반에 걸쳐 연쇄적인 실패가 발생합니다. 에이브 (Aave)의 자동 청산 시스템은 1억 8,000만 달러의 담보 청산을 불량 채권 없이 처리하며 프로토콜의 회복력을 입증했지만, 이미 피해는 발생한 뒤였습니다. 인간 트레이더들이 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하기도 전에 시장은 이미 폭락했다가 부분적으로 회복되었으며, 차트에는 특징적인 "윅 (wick)"과 4억 달러의 가치 소멸만이 남았습니다.
이 3초의 창은 전통적인 금융 시장이 수십 년 전에 배운 교훈을 보여주었습니다. 다양성 없는 속도는 위장된 취약성에 불과하다는 것입니다.
2월의 윅은 버그나 해킹으로 인해 발생한 것이 아닙니다. 그것은 성공으로 인해 발생했습니다. 이 사건의 중심에 있었던 오픈 소스 트레이딩 모델은 수개월 간의 백테스팅과 실전 거래를 통해 그 효과가 입증되었습니다. 성과 지표는 뛰어났고, 리스크 관리도 건전해 보였습니다. 그리고 오픈 소스였기에 DeFAI 생태계 전반으로 빠르게 퍼져 나갔습니다.
2026년 2월까지 약 15,000 ~ 20,000개의 자율 에이전트가 동일한 핵심 전략의 변형을 실행하고 있었던 것으로 추정됩니다. 주요 뉴스 이벤트가 모델의 매도 조건을 발동시켰을 때, 그들은 모두 정확히 같은 시간에 동일하게 반응했습니다.
이것이 바로 동질화 문제이며, 이는 전통적인 시장 역학과는 근본적으로 다릅니다. 인간 트레이더들이 유사한 전략을 사용할 때는 타이밍, 위험 허용 범위, 유동성 선호도 등에 차이가 있어 실행에 편차가 생깁니다. 이러한 자연스러운 다양성이 시장의 깊이를 만듭니다. 하지만 AI 에이전트, 특히 동일한 오픈 소스 코드베이스에서 파생된 에이전트들은 그러한 편차를 없애버립니다. 그들은 기계적인 정밀함으로 실행하며, 연구자들이 이제 "동기화된 유동성 회수 (synchronized liquidity withdrawal)"라고 부르는 현상을 만들어냅니다. 이는 며칠이 아닌 몇 초 만에 압축된 디파이 버전의 뱅크런과 같습니다.
그 결과는 개별적인 거래 손실에 그치지 않습니다. 여러 프로토콜이 유사한 모델을 기반으로 한 AI 시스템을 배포할 때, 생태계 전체가 조정된 충격에 취약해집니다. 단 한 번의 트리거가 상호 연결된 프로토콜 전체로 번져나가며 변동성을 완화하기보다 증폭시킬 수 있습니다.
2월의 윅이 왜 그렇게 파괴적이었는지 이해하려면 현대 디파이 프로토콜이 어떻게 상호작용하는지 이해해야 합니다. 서킷 브레이커와 거래 정지 기능이 있는 전통적 시장과 달리, 디파이는 활동을 일시 중단할 수 있는 중앙 권한 없이 24시간 내내 지속적으로 운영됩니다.
첫 번째 AI 에이전트 파동이 유동성 풀에서 빠져나가기 시작했을 때, 다음과 같은 여러 상호 연결된 메커니즘이 작동했습니다.
자동화된 청산 (Automated Liquidations): 에이브 (Aave)와 같은 디파이 대출 프로토콜은 지불 능력을 유지하기 위해 자동 청산 시스템을 사용합니다. 담보 가치가 특정 임계값 아래로 떨어지면 스마트 컨트랙트가 자동으로 포지션을 매각하여 부채를 충당합니다. 2월의 윅 동안 이 시스템은 10초 미만의 시간 동안 1억 8,000만 달러의 청산을 처리했습니다. 이는 그 어떤 중앙화 거래소보다 빨랐지만, 마켓 메이커가 반대 유동성을 제공하는 속도보다도 빨랐습니다.
오라클 가격 피드 (Oracle Price Feeds): 디파이 프로토콜은 자산 가치를 결정하기 위해 가격 오라클에 의존합니다. 15,000개의 에이전트가 동시에 자산을 던졌을 때, 급격한 가격 변동은 실시간 시장 상황과 오라클 업데이트 사이에 시차를 발생시켰습니다. 이 시차로 인해 프로토콜이 약간 오래된 가격 데이터로 작동하면서 추가적인 청산이 발생했습니다.
프로토콜 간 전염 (Cross-Protocol Contagion): 많은 디파이 프로토콜은 깊게 상호 연결되어 있습니다. 한 플랫폼의 유동성 공급자는 종종 LP 토큰을 다른 플랫폼의 담보로 사용합니다. 2월의 윅이 원래 풀의 가치를 파괴했을 때, 이는 여러 프로토콜에서 동시에 마진콜을 유발하여 강제 매도의 피드백 루프를 생성했습니다.
MEV 추출 (MEV Extraction): MEV (최대 추출 가능 가치) 봇은 대규모 이탈을 감지하고 청산 거래를 선행 매매 (front-run)하여 곤경에 처한 트레이더로부터 추가 가치를 추출했습니다. 이는 매도 압력을 한 층 더 가중시켰고, 탈출을 시도하는 AI 에이전트들의 실행 가격을 더욱 악화시켰습니다.
그 결과는 완벽한 폭풍이었습니다. 개별 프로토콜을 보호하기 위해 설계된 자동화 시스템들이 동시에 활성화되면서 의도치 않게 시스템 전체의 리스크를 증폭시켰습니다. 한 디파이 연구자가 언급했듯이, "우리는 프로토콜이 개별적으로 탄력적일 수 있도록 구축했지만, 그것들이 모두 동일한 충격에 동시에 반응할 때 어떤 일이 일어날지는 모델링하지 못했습니다."
전통적인 금융 시장에서 서킷 브레이커(극심한 가격 변동에 의해 트리거되는 자동 거래 중단)는 플래시 크래시에 대응하는 표준적인 방어 기제입니다. 뉴욕 증권거래소는 S&P 500 지수가 하루 만에 7 %, 13 % 또는 20 % 하락할 경우 거래를 중단합니다. 이러한 일시 정지는 인간 의사 결정권자들에게 상황을 평가하고 공포로 인한 연쇄 반응을 방지할 시간을 제공합니다.
그러나 DeFi는 이 모델과 근본적인 불일치에 직면해 있습니다. 2025년 10월에 발생한 $ 190억 규모의 청산 이벤트 이후 한 유명 DeFi 개발자가 언급했듯이, DeFi에는 개인이나 단체가 네트워크와 자산에 대해 일방적인 통제권을 행사할 수 있도록 허용하는 "오프 버튼(off button)"이 존재하지 않습니다.
철학적 저항은 매우 깊습니다. DeFi는 멈출 수 없고 무허가적인 금융 원칙 위에 세워졌습니다. 서킷 브레이커를 도입하려면 거래를 중단할 권한을 가진 누군가 혹은 무언가가 필요합니다. 하지만 그게 누구여야 할까요? DAO 투표는 너무 느립니다. 중앙 집중식 운영자는 DeFi의 핵심 가치와 상충합니다. 자동화된 스마트 컨트랙트는 악용되거나 공격받을 위험이 있습니다.
또한, 연구에 따르면 서킷 브레이커가 탈중앙화 시스템에서는 상황을 더 악화시킬 수 있다고 합니다. 'Review of Finance'에 발표된 연구에 따르면, 제대로 설계되지 않은 거래 중단은 변동성을 증폭시킬 수 있습니다. 거래가 중단되면 투자자들은 새로운 정보에 대응하여 포지션을 재조정할 수 없는 상태로 포지션을 유지해야만 합니다. 이러한 불확실성은 거래가 재개될 때 해당 자산을 보유하려는 의지를 크게 감소시켜, 잠재적으로 더 큰 매도세를 유발할 수 있습니다.
DeFi 프로토콜은 서킷 브레이커가 없었기 때문에 오히려 '2월의 윅(February Wick)' 기간 동안 놀라운 회복력을 보여주었습니다. 유니스왑(Uniswap), 에이브(Aave) 및 기타 주요 프로토콜은 위기 내내 중단 없이 작동했습니다. 에이브의 청산 시스템은 악성 부채 없이 $ 1.8억 규모의 담보를 처리했는데, 이는 유사한 부하 상황에서 동결되거나 다운될 수 있는 중앙 집중식 시스템에서는 재현하기 어려운 성과입니다.
문제는 DeFi가 전통적인 서킷 브레이커를 도입해야 하는가가 아닙니다. 통제권을 중앙 집중화하지 않으면서도 변동성을 완화할 수 있는 탈중앙화된 대안이 있는가 하는 점입니다.
2월의 윅 사건은 DeFi 커뮤니티가 불편한 진실을 직면하게 했습니다. AI 에이전트는 단순히 인간 트레이더의 빠른 버전이 아니라는 점입니다. 그들은 새로운 보호 메커니즘을 요구하는 근본적으로 다른 리스크 프로필을 나타냅니다.
현재 몇 가지 접근 방식이 등장하고 있습니다:
에이전트 다양성 요구 사항: 일부 프로토콜은 거래 전략의 집중도를 제한하는 규칙을 실험하고 있습니다. 프로토콜이 거래량의 큰 부분이 유사한 모델을 사용하는 에이전트로부터 발생한다는 것을 감지하면, 전략의 다양성을 장려하기 위해 수수료 구조를 자동으로 조정할 수 있습니다. 이는 전통적인 거래소가 주문 흐름을 지배하는 고빈도 매매(HFT)에 대해 속도를 늦추거나 더 높은 수수료를 부과하는 방식과 유사합니다.
시간적 실행 무작위화: 모든 에이전트가 동시에 실행되도록 허용하는 대신, 일부 DeFAI 프로토콜은 밀리초 단위가 아닌 블록 단위로 측정되는 무작위 실행 지연을 도입하고 있습니다. 에이전트가 트랜잭션 요청을 제출하더라도, 실행은 다음 3-5개 블록 내에서 무작위로 발생할 수 있습니다. 이는 자율적인 전략을 위해 합리적인 실행 속도를 유지하면서도 완벽한 동기화를 깨뜨리는 역할을 합니다.
프로토콜 간 협업 레이어: DeFi 프로토콜이 시스템적 스트레스에 대해 통신할 수 있도록 하는 새로운 인프라가 개발되고 있습니다. 여러 프로토콜이 비정상적인 AI 에이전트 활동을 동시에 감지하면, 담보 요건 상향, 스프레드 허용 오차 확대, 또는 특정 트랜잭션 유형의 일시적 제한 등 리스크 매개변수를 공동으로 조정할 수 있습니다. 결정적으로, 이러한 조정은 인간의 개입 없이 자동화되고 탈중앙화된 방식으로 이루어집니 다.
AI 에이전트 신원 표준: 2026년 초에 채택된 AI 에이전트 신원을 위한 ERC-8004 표준은 프로토콜이 특정 에이전트 유형에 대한 노출을 추적하고 제한할 수 있는 프레임워크를 제공합니다. 프로토콜이 유사한 모델을 사용하는 에이전트로부터 집중된 리스크를 감지하면, 자동으로 포지션 한도를 조정하거나 추가 담보를 요구할 수 있습니다.
경쟁적 청산인 생태계: 2월의 윅 기간 동안 DeFi가 실제로 중앙 집중식 시스템보다 뛰어난 성능을 보였던 분야 중 하나는 청산 처리였습니다. 에이브와 같은 플랫폼은 누구나 봇을 실행하여 담보 부족 포지션을 정리할 수 있는 분산형 청산인 네트워크를 사용합니다. 이 방식은 중앙 집중식 거래소의 병목 현상보다 10-15배 빠르게 청산을 처리합니다. 이러한 경쟁적인 청산인 시스템을 확장하고 개선하면 미래의 충격을 흡수하는 데 도움이 될 수 있습니다.
패턴 감지를 위한 머신러닝: 역설적이게도 AI가 해결책의 일부가 될 수도 있습니다. 고급 모니터링 시스템은 실시간 온체인 행동을 분석하여 청산 연쇄 반응에 앞서 나타나는 비정상적인 패턴을 감지할 수 있습니다. 시스템이 유사한 트랜잭션 패턴을 가진 수천 개의 에이전트가 포지션을 축적하는 것을 감지하면, 해당 집중 리스크가 임계점에 도달하기 전에 경고를 보낼 수 있습니다.
2월의 윅 (February Wick)은 DeFi에서 자율 거래 시스템을 구축하거나 배포하는 모든 이들에게 몇 가지 중요한 교훈을 제공합니다.
다양성은 버그가 아니라 기능입니다: 오픈 소스 모델은 혁신을 가속화하지만, 수정 없이 널리 채택될 경우 시스템적 리스크를 초래하기도 합니다. AI 에이전트를 구축하는 프로젝트는 개별 성능이 약간 저하되더라도 전략 구현에 의도적으로 변화를 주어야 합니다.
속도가 전부는 아닙니다: 더 빠른 블록 타임과 낮은 지연 시간을 달성하려는 경쟁(예: 솔라나의 400ms 블록)은 AI 에이전트가 시장 안정화 메커니즘보다 더 빠른 속도로 실행될 수 있는 환경을 조성합니다. 인프라 구축업체는 어느 정도의 의도적인 마찰이 시스템 안정성을 개선할 수 있을지 고려해야 합니다.
동기화된 실패에 대한 테스트: 전통적인 스트레스 테스트는 개별 프로토콜의 탄력성에 집중합니다. DeFi에는 여러 프로토콜이 동일한 AI 주도 충격에 동시에 직면했을 때 어떤 일이 발생하는지 모델링하는 새로운 테스트 프레너워크가 필요합니다. 이는 현재 부족한 업계 전반의 조율을 필요로 합니다.
투명성 대 경쟁: 대부분의 DeFi 개발을 주도하는 오픈 소스 정신은 긴장을 유발합니다. 성공적인 거래 전략을 공개하면 생태계 성장은 가속화되지만, 위험한 동질화 또한 가능해집니다. 일부 프로젝트는 핵심 인프라는 공개하되 특정 전략 구현은 독점적으로 유지하는 "오픈 코어 (open core)" 모델을 탐색하고 있습니다.
거버넌스는 알고리즘만으로 이루어질 수 없습니다: 2월의 윅은 DAO 거버넌스가 대응하기에 너무 빠르게 전개되었습니다. 제안서가 작성되고 토론 및 투표 가 이루어질 때쯤에는 이미 위기가 지나간 후였습니다. 프로토콜에는 탈중앙화된 가드레일에 의해 통제되면서도 기계적인 속도로 작동할 수 있는 사전 승인된 비상 대응 메커니즘이 필요합니다.
인프라의 중요성: 2월의 윅을 가장 잘 견뎌낸 프로토콜은 검증된 인프라에 막대한 투자를 한 곳들이었습니다. 수년간의 실제 스트레스를 통해 정제된 Aave의 청산 시스템은 위기를 완벽하게 처리했습니다. 이는 AI 에이전트가 더 보편화됨에 따라 기본 프로토콜 인프라의 품질이 더욱 중요해진다는 점을 시사합니다.
2026년 중반까지 AI 에이전트는 DeFi 프로토콜 전체에서 수조 달러의 총 예치 자산 (TVL)을 관리할 것으로 예상됩니다. 이들은 이미 폴리마켓 (Polymarket)과 같은 플랫폼에서 거래량의 30% 이상을 차지하고 있습니다. ElizaOS는 "에이전트를 위한 워드프레스"가 되어 개발자가 몇 분 만에 정교한 자율 거래 시스템을 배포할 수 있게 해주었습니다. 400ms의 블록 타임과 파이어댄서 (Firedancer) 업그레이드를 갖춘 솔라나는 AI 간 거래를 위한 주요 실험실로 자리 잡았습니다.
이러한 흐름은 피할 수 없습니다. 많은 시나리오에서 AI 에이전트는 인간보다 전략을 더 잘 수행합니다. 잠을 자지 않고, 패닉에 빠지지 않으며, 정보를 더 빨리 처리하고, 여러 체인과 프로토콜에 걸쳐 복잡성을 동시에 관리할 수 있기 때문입니다.
하지만 2월의 윅은 시스템적 안전장치 없는 속도와 효율성이 취약성을 만든다는 것을 보여주었습니다. 차세대 DeFi 인프라의 과제는 AI 에이전트의 속도를 늦추거나 채택을 막는 것이 아닙니다. AI가 만들어내는 고유한 리스크를 견딜 수 있는 시스템을 구축하는 것입니다.
전통 금융은 수십 년에 걸쳐 이러한 교훈을 배웠습니다. 포트폴리오 보험 알고리즘이 부분적인 원인이 되었던 1987년 "블랙 먼데이 (Black Monday)" 폭락은 서킷 브레이커 도입으로 이어졌습니다. 알고리즘 거래로 인해 발생한 2010년 "플래시 크래시 (Flash Crash)"는 시장 구조 규칙의 업데이트로 이어졌습니다. 차이점은 전통적인 시장은 점진적으로 적응할 수 있는 수십 년의 시간이 있었던 반면, DeFi는 그 학습 과정을 몇 달로 압축하고 있다는 점입니다.
2월의 윅에 대응하여 등장하는 프로토콜, 도구 및 거버넌스 프레임워크는 AI 에이전트가 확산됨에 따라 DeFi가 더 회복 탄력성을 갖게 될지 아니면 더 취약해질지를 결정할 것입니다. 그 해답은 전통 금융의 플레이북을 복제하는 것(서킷 브레이커와 중앙 집중식 통제는 탈중앙화 시스템에 맞지 않음)에서 나오지 않을 것입니다. 대신, AI의 고유한 리스크 프로필을 인정하면서 DeFi의 핵심 가치를 수용하는 혁신에서 나올 것입니다.
2월의 윅은 경종을 울렸습니다. 문제는 DeFi 생태계가 구축 중인 기술에 걸맞은 솔루션으로 응답할 것인지, 아니면 다음번 3초간의 폭락이 더 심각해질 것인지입니다.
2026년 3월 3일, 대부분의 거래소들이 고객 지원에 챗봇을 추가하는 방법을 고민하고 있을 때, OKX는 근본적으로 다른 것을 출시했습니다. 바로 자율형 AI 에이전트를 위한 전체 운영 체제입니다. OnchainOS AI Toolkit은 인간의 거래를 더 빠르게 만드는 것이 아니라, 기계가 거래를 할 수 있도록 만드는 데 목적이 있습니다.
매일 12억 건의 API 호출과 3억 달러의 거래량을 처리하는 인프라를 바탕으로, OKX는 단순한 거래소에서 에이전트 경제를 향한 가장 야심 찬 도전으로 탈바꿈했습니다. 이제 질문은 AI 에이전트가 암호화폐를 자율적으로 거래할 것인지가 아닙니다. 에이전트가 거래를 시작할 때 어떤 인프라가 시장을 지배할 것인가입니다.
전통적인 암호화폐 거래소는 차트, 오더북, 버튼 등 인간의 의사결정에 최적화되어 있습니다. OKX의 OnchainOS는 이를 완전히 뒤바꿉니다. 인간이 인터페이스를 클릭하는 대신, AI 에이전트가 자연어 명령을 내리면 60개 이상의 블록체인과 500개 이상의 DEX에서 동 시에 실행됩니다.
이러한 아키텍처의 변화는 업계 전반의 대전환을 반영합니다. 코인베이스(Coinbase)는 2026년 2월 11일 자율 지출을 위한 x402 프로토콜과 함께 에이전틱 월렛(Agentic Wallets)을 발표했습니다. 바이낸스(Binance)의 CZ는 AI 에이전트를 위한 "바이낸스 수준의 두뇌"를 약속했습니다. 비트겟(Bitget)조차 비수탁형 지갑에 자율 의사결정 기능을 보강하고 있습니다.
하지만 OKX의 접근 방식은 인프라에 뚜렷하게 집중되어 있습니다. 에이전트의 성격이나 거래 전략을 직접 구축하는 대신, 모든 AI 모델이 액세스할 수 있는 단일 프레임워크로 지갑 기능, 유동성 라우팅, 시장 데이터를 통합하는 운영 체제 계층을 구축했습니다.
OnchainOS는 개발자에게 서로 다른 사용 사례를 타겟팅하는 세 가지 통합 방법을 제공합니다.
AI Skills는 에이전트가 라우팅 작동 방식을 몰라도 "가장 적절한 DEX에서 100 USDC를 ETH로 스왑해줘"라고 말할 수 있는 자연어 인터페이스를 제공합니다. 대화형 에이전트나 고객 응대 봇을 개발하는 개발자에게 이는 API의 복잡성을 완전히 제거해 줍니다.
Model Context Protocol (MCP) 통합은 OnchainOS가 Claude, Cursor, OpenClaw와 같은 LLM 프레임워크에 직접 연결됨을 의미합니다. 이제 AI 코딩 어시스턴트는 별도의 커스텀 통합 없이도 일반적인 추론 루프의 일부로 블록체인 상태와 자율적으로 상호 작용하고, 거래를 실행하며, 온체인 데이터를 검증할 수 있습니다.
REST APIs는 프로그래밍 방식의 전략을 구축하는 기존 개발자들에게 스크립트 제어 권한을 부여합니다. 자연어 명령보다는 덜 혁신적일 수 있지만, 이는 기존 거래 인프라와의 하위 호환성을 보장하고 에이전트 기반 시스템으로의 점진적인 전환을 가능하게 합니다.
실질적인 시사점은 다음과 같습니다. 완전히 자율적인 트레이딩 봇을 구축하든, 기존 AI 어시스턴트에 암호화폐 기능을 강화하든, 지능형 라우팅이 포함된 API 액세스를 원하든, OnchainOS는 적절한 추상화 계층을 제공합니다.
수치는 이것이 파일럿 프로그램이 아닌 실제 생산 규모의 배포임을 보여줍니다. 100ms 미만의 응답 시간과 99.9%의 가동률로 매일 12억 건의 API 호출을 처리하려면 대부분의 거래소가 단기간에 복제할 수 없는 인프라가 필요합니다.
500개 이상의 DEX에서 제공되는 OKX의 유동성 통합은 인간이 수동으로 따라올 수 없는 경제적 이점을 에이전트에게 제공합니다. 에이전트가 대규모 스왑을 실행해야 할 때 시스템은 자동으로 다음을 수행합니다.
이 모든 과정은 수 밀리초 내에 이루어집니다. 인간 트레이더에게 이러한 수준의 교차 DEX 최적화는 여러 인터페이스를 동시에 실행하고, 수동으로 환율을 비교하며, 5개의 옵션을 확인하는 동안 가격이 변동하는 것을 감수해야 함을 의미합니다.
OnchainOS를 통해 처리되는 일일 3억 달러의 거래량은 의미 있는 초기 채택을 시사합니다. 더욱 중요한 것은, 이 거래량이 월간 1,200만 명 이상의 지갑 사용자를 지원하는 인프라를 통해 실행된다는 점입니다. 즉, 에이전트 계층이 실제 사용자 자금을 처리하는 검증된 시스템 위에 구축되어 있음을 의미합니다.
코인베이스의 에이전틱 월렛은 목적에 맞게 구축된 방식을 취합니다. 즉, 보안 가드레일이 내장된 자율 지출용으로 설계된 지갑입니다. 반면 OKX는 정반대 방향을 선택했습니다. 이미 60개 이상의 체인을 지원하는 기존 지갑 인프라에 에이전트 기능을 통합한 것입니다.
여기에는 아키텍처상의 절충안이 존재합니다. 목적에 맞게 구축된 에이전트 지갑은 인간의 감독 없이 의사결정을 내리는 기계를 위해 설계된 지출 한도, 위험 매개변수 및 복구 메커니즘을 갖추고 초기부터 자율 운영에 최적화될 수 있습니다. 통합 인프라는 다양한 체인과 사용 사례를 지원하는 데서 오는 복잡성을 수반하지만, 더 넓은 도달 범위와 검증된 보안을 제공합니다.
OKX는 에이전트가 샌드박스 환경이 아니라 전체 암호화폐 생태계에 접근해야 한다고 믿고 있습니다. 자율 에이전트가 DAO의 재고를 관리하거나, 체인 간 차익 거래를 수행하거나, 포트폴리오를 동적으로 재조정하려면 3개의 체인에서만 작동하는 특수 지갑이 아니라 유동성이 존재하는 모든 곳에 대한 네이티브 액세스가 필요합니다.
시장은 아직 어떤 방식이 승리할지 결정하지 않았습니다. 분명한 것은 OKX와 코인베이스 모두 동일한 변화를 인식하고 있다는 점입니다. 자율 에이전트에게는 인간의 도구를 개조한 것이 아니라, 그들을 위해 설계된 인프라가 필요합니다.
거래 결정에는 데이터가 필요합니다. AI 에이전트를 위해 OnchainOS는 지원되는 모든 네트워크에서 토큰, 전송, 거래 및 계정 상태를 아우르는 실시간 피드를 제공합니다.
이는 멀티체인 애플리케이션을 구축하는 사람이라면 누구나 잘 알고 있는 문제를 해결합니다. 수십 개의 네트워크에서 블록체인 상태를 쿼리하는 것은 느리고, 각 체인마다 인프라를 운영해야 하며, 노드가 다운되거나 지연될 때 장애 지점이 발생합니다.
OnchainOS는 이를 완전히 추상화합니다. 에이전트가 "네트워크 Y와 Z에서 토큰 X에 대한 모든 최근 거래 가져오기"를 쿼리하면, 어떤 RPC 엔드포인트를 호출해야 하는지 또는 서로 다른 체인이 트랜잭션 로그를 어떻게 구성하는지 알 필요 없이 표준화된 실시간 데이터를 받게 됩니다.
경쟁 우위는 단순히 편의성에만 있는 것이 아닙니다. 1초 미만의 거래 결정을 내리는 에이전트에게는 밀리초 단위로 측정되는 데이터 지연 시간이 필요합니다. 유사한 성능을 달성하기 위해 60개의 블록체인에 대해 자체 노드를 운영하는 것은 대부분의 개발자가 감당하기 어려운 인프라 투자를 요구합니다. 클라우드 RPC 제공업체는 지연 시간과 비용을 추가하여 고빈도(High-Frequency) 에이전트 전략의 경제성을 떨어뜨립니다.
데이터 피드를 플랫폼의 일부로 통합함으로써, OKX는 인프라 비용을 분산된 공유 자원으로 전환하여 막대한 자본을 가진 기업뿐만 아니라 독립 개발자들도 정교한 에이전트 전략을 사용할 수 있게 합니다.
자율 결제는 x402 종량제(Pay-per-use) 프로토콜에서 실행되며, 이는 에이전트 경제의 근본적인 문제인 '수동 개입 없이 기계가 서로에게 어떻게 지불할 것인가?'를 해결합니다.
AI 에이전트가 유료 API에 액세스하거나, 데이터를 구매하거나, 서비스에 대해 다른 에이전트에게 보상해야 할 때 x402는 자동 정산을 가능하게 합니다. OKX의 X Layer에서 제공되는 제로 가스 트랜잭션과 결합하면, 에이전트는 경 제적으로 소액 결제를 수행할 수 있습니다. 이는 각 결제에 서비스 자체보다 더 많은 가스비가 드는 환경에서는 불가능했던 일입니다.
이는 에이전트 간의 상호작용이 증가함에 따라 더욱 중요해집니다. 단일 고수준 에이전트 작업에는 다음과 같은 과정이 포함될 수 있습니다:
각 단계마다 수동 승인이 필요하거나 전송되는 가치보다 가스비가 더 많이 든다면, 에이전트 경제는 인간이 감독하는 운영 수준을 넘어 확장될 수 없습니다. x402와 제로 가스 실행은 이러한 마찰 지점들을 제거합니다.
AI와 크립토의 융합이 가속화되면서 OnchainOS가 등장했습니다. 블록체인 AI 시장은 2024년 60억 달러에서 2030년 500억 달러 규모로 성장할 것으로 예상됩니다. 보다 즉각적으로는, 2025년에 282개의 크립토 × AI 프로젝트가 벤처 자금을 확보했으며, 2026년에도 강력한 모멘텀을 보이고 있습니다.
Virtuals Protocol의 보고에 따르면 2026년 2월 기준 23,514개의 활성 지갑이 4억 7,900만 달러의 AI 생성 GDP(aGDP)를 창출하고 있습니다. 이는 이론적 인 지표가 아니라, 가치를 능동적으로 관리하고 거래를 실행하며 온체인 경제에 참여하는 에이전트들을 나타냅니다.
트랜잭션 인프라는 근본적으로 개선되었습니다. 블록체인 처리량은 5년 만에 25 TPS에서 3,400 TPS로 100배 증가했습니다. 이더리움 L2 트랜잭션 비용은 24달러에서 1센트 미만으로 떨어졌습니다. 2023년에는 경제적으로 불가능했던 고빈도 에이전트 전략이 이제는 일상이 되었습니다.
스테이블코인은 지난해 46조 달러의 거래량(조정 수치 9조 달러)을 처리했으며, 전망에 따르면 AI "기계 고객"이 2030년까지 연간 구매액의 최대 30조 달러를 통제할 것으로 보입니다. 기계가 주요 거래 주체가 됨에 따라, 자율 운영에 최적화된 인프라가 필요합니다.
OnchainOS는 첫 AI 에이전트를 배포하려는 빌더들을 대상으로 포괄적인 문서와 스타터 가이드를 갖추고 출시되었습니다. 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol) 통합은 특히 전략적입니다. 개발자가 이미 사용 중인 프레임워크(Claude, Cursor)에 연결함으로써, OKX는 "새로운 플랫폼을 배워야 하는" 장벽을 제거합니다.
이미 트레이딩 봇이나 자동화 스크립트를 구축 중인 개발자에게는 REST API가 마이그레이션 경로를 제공합니다. 자율 에이전트를 실험하는 AI 연구자들에게는 자연어 스킬(Skills)이 온체인 기능을 확보하는 가장 빠른 경로를 제공합니다.
OKX가 제공하지 않는 것들이 있습니다: 독점적인 에이전트 개성, 사전 구 축된 트레이딩 전략, 또는 "클릭 한 번으로 자율 거래"와 같은 소비자용 제품입니다. 이것은 최종 사용자 애플리케이션이 아닌 인프라입니다. 전문화된 에이전트를 구축하는 수천 명의 개발자가 OKX가 단일 에이전트 트레이딩 제품을 만드는 것보다 더 많은 가치를 창출할 것이라는 데 베팅한 것입니다.
이는 다른 시장의 성공적인 플랫폼 전략과 유사합니다. AWS는 모든 애플리케이션을 직접 만들려 하지 않았습니다. 대신 수백만 명의 개발자가 다양한 애플리케이션을 구축하는 데 사용할 수 있는 컴퓨팅, 스토리지 및 네트워킹 프리미티브(Primitives)를 제공했습니다. OnchainOS는 OKX를 에이전트 인프라의 AWS로 포지셔닝합니다.
거래소 산업은 양분되고 있습니다. 전통적인 거래소는 버튼을 클릭하는 개인 트레이더와 규제된 운영을 수행하는 기관에 최적화되어 있습니다. 에이전트 우선(Agent-first) 거래소는 파편화된 유동성 전반에서 프로그래밍 방식의 전략을 실행하는 자율 시스템에 최적화됩니다.
코인베이스(Coinbase)의 접근 방식은 규제 준수를 고려한 목적 기반 에이전트 지갑을 강조합니다. OKX는 60개 이상의 체인, 500개 이상의 DEX, 방대한 기존 사용자 기반이라는 확장성을 강조합니다. 바이낸스(Binance)는 AI를 약속하지만 아직 인프라를 출시하지 않았습니다. 소규모 거래소들은 이 정도 규모의 인프라에서 경쟁할 자원이 부족합니다.
네트워크 효과는 선점 자에게 유리합니다. OnchainOS가 개발자들이 트레이딩 에이전트를 구축하는 표준 방식이 된다면, 에이전트들이 그곳에 있기 때문에 유동성도 그곳으로 집중됩니다. 더 많은 유동성은 더 많은 에이전트를 끌어들입니다. 이는 기술적 한계에도 불구하고 개발자들이 이미 그곳에 있었기 때문에 이더리움이 기본 스마트 컨트랙트 플랫폼이 된 것과 동일한 역학입니다.
하지만 아직 초기 단계입니다. 코인베이스는 규제 준수 에이전트 배포에 중요한 규제 관계와 기관의 신뢰를 보유하고 있습니다. 탈중앙화 프로토콜은 거래소 의존성 없는 에이전트 인프라를 제공할 수도 있습니다. 시장은 사용 사례에 따라 세분화될 수 있습니다. 기관용 에이전트는 코인베이스, DeFi 네이티브 운영은 OKX, 고빈도 전략은 솔라나 생태계로 나뉠 수 있습니다.
OnchainOS 출시는 "에이전트 우선" 인프라가 실제로 무엇을 필요로 하는지 명확히 보여줍니다 :
자연어 인터페이스 를 통해 전문 개발자가 아니더라도 복잡한 블록체인 API를 배우지 않고도 에이전트를 구축할 수 있습니다.
통합된 크로스체인 액세스 를 제공합니다. 에이전트는 특정 체인에 얽매이지 않고, 유동성이 존재하는 곳이라면 어디든 실행 품질을 최적화하기 때문입니다.
인프라 운 영이 필요 없는 쿼리 가능한 피드 형태의 실시간 데이터 애그리게이션 (Aggregation) 을 제공합니다.
에이전트가 서로 경제적으로 거래할 수 있게 해주는 자율 결제 레일 (Autonomous payment rails) 을 지원합니다.
자율적인 결정을 내리는 에이전트는 느린 API 응답을 기다릴 수 없으므로, 밀리초 단위의 지연 시간과 높은 가동 시간을 보장하는 프로덕션 규모의 인프라 가 필요합니다.
여기서 주목할 점은 무엇이 빠졌는가입니다. OKX는 AI 모델을 직접 만들거나, 전문 트레이딩 에이전트를 학습시키거나, 소비자용 "자율 트레이딩" 제품을 만들지 않았습니다. 그들은 그 모든 것의 아래에 있는 계층 (Layer)을 구축했습니다.
이는 에이전트 경제가 소수의 지배적인 트레이딩 봇이 아니라, 다양한 개발자가 다양한 전략을 위해 구축한 수많은 전문 에이전트로 구성될 것이라는 확신을 시사합니다. 이러한 미래를 믿는다면, 인프라를 선점하는 것은 전략적으로 매우 타당합니다.
여전히 몇 가지 불확실성이 남아 있습니다. 자율 트레이딩 시스템에 대한 규제 처리는 아직 해결되지 않았습니다. 에이전트가 시장 조작 규칙을 위반하는 거래를 실행할 경우, 개발자, 거래소, 모델 제공자 중 누가 책임을 져야 할까요?
보안 리스크의 규모도 다릅니다. 사람이 사용하는 트레이딩 인터페이스의 버그는 해당 버튼을 클릭한 사용 자에게만 영향을 미치지만, 에이전트 API의 버그는 수천 개의 에이전트에서 동시에 연쇄적인 자율 장애를 일으킬 수 있습니다.
중앙화 문제도 지속됩니다. OnchainOS는 OKX가 제어하는 인프라입니다. 에이전트가 핵심 기능을 이 플랫폼에 의존하게 된다면, OKX는 에이전트 경제에 대해 막대한 영향력을 갖게 됩니다. 이는 암호화폐가 해결하고자 했던 의존성 문제와 정확히 일치합니다.
기술적 리스크에는 에이전트의 예측 불가능성이 포함됩니다. LLM은 확률적인 결정을 내립니다. 이자 농사 (Yield farming)에 최적화된 에이전트가 예상치 못한 프롬프트 해석을 통해 운영자가 의도하지 않은 전략을 실행할 수도 있습니다. 해당 에이전트가 상당한 자본을 통제할 때, 이러한 예측 불가능성은 시스템적 리스크가 됩니다.
시장 채택 여부도 초기 지표 외에는 아직 검증되지 않았습니다. 12억 건의 API 호출은 인상적이지만, 광범위한 개발자 채택보다는 소수의 고빈도 매매 봇에 의한 결과일 수 있습니다. 일일 거래량 3억 달러는 의미가 있지만, 중앙화 거래소의 전체 거래량에 비하면 미미한 수준입니다.
OKX의 OnchainOS는 암호화폐의 진화에 대한 구체적인 가설을 대변합니다. 즉, 자율 에이전트가 블록체인 인프라의 주요 사용자가 될 것이며, 최적의 에이전트 도구를 제공하는 거래소가 가치의 상당 부분을 점유할 것이라는 점입니다.
이 가설은 선견지명이 있거나 혹은 너무 앞서나간 것일 수 있습니다. 만약 에이전트가 실제로 지배적인 블록체인 사용자가 된다면, 2026년 초에 이 인프라를 구축하는 것은 경쟁 구도가 고착되기 전에 OKX를 선택받는 플랫폼으로 포지셔닝하는 것입니다. 반대로 채택이 늦어지거나 다른 형태로 나타난다면, 대규모로 실현되지 않을 시장을 지원하기 위해 상당한 엔지니어링 리소스가 낭비될 것입니다.
분명한 것은 OKX가 결과를 기다리고만 있지 않다는 점입니다. 수십억 건의 API 호출과 수억 달러의 거래량을 처리하는 프로덕션 인프라를 출시함으로써, 그들은 비전을 제시하는 데 그치지 않고 플랫폼을 실제로 배포하여 실제 사용 사례로부터 배우고 있습니다.
2028년에 승자로 떠오를 거래소는 아마도 인간을 위한 최고의 트레이딩 인터페이스를 가진 곳이 아닐 것입니다. 자율 에이전트가 머신-투-머신 (Machine-to-Machine) 암호화폐 경제를 실제로 작동하게 만드는 인프라를 발견한 곳이 될 것입니다.
OnchainOS는 결국 인프라가 승리할 것이라는 OKX의 베팅입니다. 향후 12~24개월은 에이전트 경제가 그러한 확신을 정당화할 만큼 빠르게 성장할지 여부를 보여줄 것입니다.
단 60일 만에, 한 오픈 소스 프로젝트가 주말 실험 프로젝트에서 React의 10년 넘는 우위를 뛰어넘어 GitHub에서 가장 많은 스타를 받은 저장소로 변모했습니다. 로컬에서 실행되며 블록체인 인프라와 원활하게 통합되는 AI 에이전트 프레임워크인 OpenClaw는 250,000개의 GitHub 스타를 달성하는 동시에, Web3 시대에 자율형 AI 비서가 성취할 수 있는 것에 대한 기대를 재정립했습니다.
하지만 이러한 폭발적인 성장 뒤에는 더 흥미로운 이야기가 숨겨져 있습니다. OpenClaw는 개발자들이 탈중앙화 생태계에서 자율형 에이전트를 위한 인프라 계층을 구축하는 방식의 근본적인 변화를 나타냅니다. 한 개발자의 주말 해킹 프로젝트로 시작된 것이 블록체인 통합, 로컬 우선 아키텍처, 그리고 AI 자율성이 수렴하여 기존의 중앙 집중식 AI 비서가 해결할 수 없는 문제들을 해결하는 커뮤니티 주도 플랫폼으로 진화했습니다.
Peter Steinberger는 2025년 11월에 Clawdbot의 첫 번째 버전을 주말 해킹 프로젝트로 공개했습니다. 3개월 만에 개인적인 실험으로 시작된 이 프로젝트는 GitHub 역사상 가장 빠르게 성장하는 저장소가 되었으며, 초기 14일 동안 190,000개의 스타를 획득했습니다.
이 프로젝트는 Anthropic의 상표권 이의 제기에 따라 2026년 1월 27일에 "Moltbot"으로 이름이 변경되었으며, 3일 후 다시 "OpenClaw"로 변경되었습니다.
1월 말까지 이 프로젝트는 입소문을 탔으며, 2월 중순에 Steinberger는 OpenAI에 합류했고 Clawdbot 코드베이스는 독립적인 재단으로 이전되었습니다. 개인 개발자 프로젝트에서 커뮤니티 관리 인프라로의 이러한 전환은 중앙 집중식 혁신에서 탈중앙화된 유지 보수로 이어지는 성공적인 블록체인 프로토콜의 진화 패턴을 거울처럼 보여줍니다.
수치가 이야기의 일부를 말해줍니다. OpenClaw는 2026년 1월 말 출시 후 일주일 만에 100,000개의 GitHub 스타를 달성하여 역사상 가장 빠르게 성장하는 오픈 소스 AI 프로젝트 중 하나가 되었습니다. 출시 후 단 며칠 만에 36,000개 이상의 에이전트가 모였습니다.
하지만 이 성장을 주목하게 만드는 것은 단순히 속도뿐만이 아닙니다. 커뮤니티가 완전히 새로운 카테고리의 블록체인 통합 AI 인프라를 구축할 수 있게 한 아키텍처적 결정 때문입니다.
대부분의 AI 비서가 클라우드 인프라와 중앙 집중식 제어에 의존하는 반면, OpenClaw의 아키텍처는 근본적으로 다른 패러다임을 위해 설계되었습니다. 그 핵심에서 OpenClaw는 모듈형 플러그인 우선 디자인을 따르며, 모델 제공자조차 동적으로 로드되는 외부 패키지이므로 2026년 리팩토링 이후 핵심 코어는 약 8MB로 가볍게 유지됩니다.
이 모듈식 접근 방식은 다섯 가지 핵심 구성 요소로 이루어져 있습니다:
게이트웨이 계층 (The Gateway Layer): 모든 채널로부터 입력을 받는 상주형 WebSocket 서버(기본값: localhost:18789)로, 기존 인터페이스를 통해 WhatsApp, Telegram, Discord 및 기타 플랫폼에 연결하는 헤드리스 아키텍처를 가능하게 합니다.
로컬 우선 메모리 (Local-First Memory): 메모리를 벡터 공간으로 추상화하는 기존 LLM 도구와 달리, OpenClaw는 장기 메모리를 로컬 파일 시스템에 다시 배치합니다. 에이전트의 메모리는 숨겨져 있지 않으며, 추상적인 표현이 아닌 요약, 로그, 사용자 프로필이 모두 구조화된 텍스트 형태의 Markdown 파일로 디스크에 저장되어 명확하게 확인할 수 있습니다.
스킬 시스템 (The Skills System): 5,700개 이상의 커뮤니티 구축 스킬을 호스팅하는 ClawHub 레지스트리를 통해, OpenClaw의 확장성은 중앙 개발 팀이 지시하는 것이 아니라 커뮤니티에서 블록체인 특정 기능이 유기적으로 나타날 수 있도록 합니다.
멀티 모델 지원 (Multi-Model Support): OpenClaw는 Claude, GPT-4o, DeepSeek, Gemini 및 Ollama를 통한 로컬 모델을 지원하며, 전체 데이터 주권을 보장하면서 사용자의 하드웨어에서 전적으로 실행됩니다. 이는 개인 키와 민감한 블록체인 트랜잭션을 관리하는 사용자에게 중요한 기능입니다.
가상 장치 인터페이스 (Virtual Device Interface, VDI): OpenClaw는 시스템 호출을 정규화하는 Windows, Linux, macOS용 어댑터를 통해 하드웨어 및 OS 독립성을 달성하며, 통신 프로토콜은 ProtocolAdapter 인터페이스를 통해 표준화되어 베어 메탈, Docker 또는 Cloudflare Moltworker와 같은 서버리스 환경에서도 유연하게 배포할 수 있습니다.
이 아키텍처는 블록체인 통합에 독보적으로 적합한 환경을 조성합니다. Base 플랫폼에서, Bankr/Clanker/XMTP와 같은 인프라를 중심으로 "OpenClaw × 블록체인" 생태계가 형성되고 있으며, 이는 SNS, 구인 시장, 런치패드, 트레이딩, 게임 등으로 확장되고 있습니다.
버전 2026.2.2에는 25명의 기여자로부터 169개의 커밋이 포함되어 있으며, 이는 OpenClaw의 정의적인 특징이 된 활발한 커뮤니티 참여를 보여줍니다.
이것은 유기적인 성장만은 아니었습니다. 전략적인 커뮤니티 육성이 도입을 가속화했습니다.
BNB Chain은 'Good Vibes Hackathon: The OpenClaw Edition'을 개최했습니다. 2주간의 스프린트 동안 600명 이상의 해커로부터 거의 300개의 프로젝트 제출이 있었습니다. 결과는 블록체인 통합의 약속과 현재의 한계를 동시에 보여줍니다. 4claw, lobchanai, starkbotai와 같은 여러 커뮤니티 프로젝트는 자율적으로 블록체인 트랜잭션을 시작하고 관리할 수 있는 에이전트를 실험하고 있습니다.
소셜 미디어에 공유된 사용자 사례에 따르면, OpenClaw는 지갑 활동 모니터링 및 에어드랍 관련 워크플로우 자동화와 같은 작업에 사용되고 있습니다. 커뮤니티는 오픈 소스 AI 에이전트 프레임워크 중 가장 포괄적인 온체인 거래 자동화 중 일부를 구축하여, 자신의 포지션을 자연어로 제어하고자 하는 암호화폐 트레이더에게 강력한 옵션을 제공합니다.
하지만 잠재력과 현실 사이의 격차는 여전히 큽니다. 토큰과 에이전트 브랜드 실험이 확산되고 있음에도 불구하고, 심층적이고 네이티브한 암호화폐 상호작용은 여전히 상 대적으로 적으며, 대부분의 에이전트는 복잡한 DeFi 포지션을 능동적으로 관리하거나 지속적인 온체인 현금 흐름을 생성하지 못하고 있습니다.
OpenClaw 2026.3.1 릴리스는 실험적 도구에서 프로덕션 급 인프라로의 중요한 전환을 의미합니다. 업데이트 내용은 다음과 같습니다:
더욱 중요한 것은, 2월의 2026.2.19 릴리스가 40개 이상의 보안 강화, 인증 인프라 및 관찰 가능성(Observability) 업그레이드를 통해 성숙도의 변곡점을 나타냈다는 점입니다.
이전 릴리스들이 기능 확장에 집중했다면, 이번 릴리스는 프로덕션 준비 상태를 우선시했습니다.
블록체인 애플리케이션에 있어 이러한 진화는 중요합니다. 개인 키 관리, 스마트 컨트랙트 상호작용 실행 및 금융 트랜잭션 처리는 단순한 기능뿐만 아니라 보안 보장이 필요하기 때문입니다.
Cisco 및 BitSight와 같은 보안 기업들은 OpenClaw가 프롬프트 인젝션 및 침해된 기술(skills)로 인해 위험을 초래할 수 있다고 경고하며 사용자에게 Docker나 가상 머신과 같은 격리된 환경에서 실행할 것을 권고하고 있지만, 이 프로젝트는 실험적 도구와 기관급 인프라 사이의 간극을 빠르게 좁히고 있습니다.
2026년의 AI 에이전트 환경은 혼잡하지만, OpenClaw는 개발자가 소프트웨어를 작성, 이해 및 유지 관리하는 데에만 집중하는 Anthropic의 터미널 기반 코딩 에이전트인 Claude Code와 같은 대안과 비교할 때 독특한 위치를 차지합니다.
Claude Code는 샌드박스 환경에서 운영되며 권한이 명시적이고 세밀 하며, 전용 보안 인프라와 정기적인 감사를 갖추고 있습니다. Opus 4.6의 추론 능력과 컨텍스트 압축(Context Compaction)을 결합하여 코드 손상 가능성을 최소화하면서 복잡한 코드 리팩토링에 탁월합니다.
반면, OpenClaw는 표준 메시징 앱을 통해 소통하는 항상 켜져 있는 24/7 개인 비서로 설계되었습니다.
Claude Code가 코딩 작업에서 승리한다면, OpenClaw는 수많은 도구 및 플랫폼과의 통합 덕분에 일상적인 자동화에서 우위를 점합니다.
이 두 도구는 경쟁 관계가 아니라 상호 보완적입니다. Claude Code는 코드베이스를 처리하고, OpenClaw는 삶을 처리합니다. 그러나 블록체인 개발자와 Web3 사용자에게 OpenClaw는 Claude Code가 제공할 수 없는 것, 즉 자율적인 AI 의사 결정을 온체인 작업, 지갑 관리 및 탈중앙화 프로토콜 상호작용과 통합하는 기능을 제공합니다.
빠른 기술적 진보에도 불구하고, OpenClaw의 블록체인 통합은 AI와 암호화폐의 융합에서 발생하는 근본적인 긴장감을 드러냅니다. 기술 표준이 등장하고 있습니다. ERC-8004, x402, L2 및 스테이블코인은 에이전트 ID, 권한, 자격 증명, 평가 및 결제에 적합합니다.
OpenClaw를 중심으로 한 Base 플랫폼 생태계는 무엇이 가능한지 보여줍니다. Bankr와 같은 인프라 구성 요소는 금융 레일을 처리하고, Clanker는 토큰 운영을 관리하며, XMTP는 탈중앙화 메시징을 가능하게 합니다. 전체 스택이 조립되고 있습니다.
그럼에도 불구하고 인프라 역량과 애플리케이션 현실 사이의 격차는 지속되고 있습니다. 대부분의 OpenClaw 블록체인 실험은 모니터링, 단순한 지갑 운영 및 에어드랍 자동화에 집중되어 있습니다. 에이전트가 자율적으로 복잡한 DeFi 포지션을 관리하거나, 정교한 거래 전략을 실행하거나, 멀티 프로토콜 상호작용을 조정하는 비전은 여전히 대부분 실현되지 않은 상태입니다.
이것은 OpenClaw 아키텍처의 실패가 아니라, AI와 블록체인 융합의 광범위한 도전 과제를 반영하는 것입니다:
신뢰와 검증: 에이전트가 자율적으로 작동할 때 AI 에이전트의 온체인 작업이 사용자의 의도와 일치하는지 어떻게 검증합니까? 전통적인 권한 시스템은 DeFi 전략에 필요한 미묘한 의사 결정과 깔끔하게 매칭되지 않습니다.
경제적 인센티브: 현재의 대부분의 통합은 실험적입니다. 에이전트는 아직 참신함 이상의 존재 가치를 정당화할 수 있는 지속적인 온체인 현금 흐름을 생성하지 못하고 있습니다.
보안 트레이드오프: 일반적인 자동화를 위해 OpenClaw를 강력하게 만드는 로컬 우선의 '항상 켜져 있는' 아키텍처는 개인 키를 관리하고 금융 트랜잭션을 실행할 때 공격 표면을 생성합니다.
커뮤니티는 이러한 한계를 인지하고 있습니다. Web3의 UX 문제를 해결했다는 성급한 주장 대신, 생태계는 AI 의사 결정과 통합된 지갑, 에이전트 상호작용을 위해 설계된 프로토콜, 자율성과 사용자 제어의 균형을 맞추는 보안 프레임워크 등 인프라 계층을 체계적으로 구축하고 있습니다.
OpenClaw의 등장은 Web3 인프라가 구축되는 방식에 있어 몇 가지 중요한 변화를 시사합니다:
중앙 집중형 AI에서 로컬 우선 에이전트로: OpenClaw 아키텍처의 성공은 데이터를 중앙 집중식 서버로 전송하지 않는 AI 어시스턴트에 대한 수요를 입증합니다. 특히 이러한 대화에 개인 키, 트랜잭션 전략 및 금융 정보가 포함될 때 이는 매우 중요합니다.
커뮤니티 주도 vs 기업 주도: Anthropic이나 OpenAI와 같은 기업들이 AI 어시스턴트 로드맵을 통제하는 반면, OpenClaw는 25명의 기여자가 169개의 커밋을 배포하고 커뮤니티가 어떤 기능이 중요한지 결정하는 대안 모델을 보여줍니다. 이는 성공적인 블록체인 프로토콜의 거버넌스 진화와 맥을 같이 합니다.
조합 가능한 프리미티브로서의 스킬: 5,700개 이상의 스킬을 보유한 ClawHub 레지스트리는 혼합하고 매칭할 수 있는 기능의 시장을 창출합니다. 이러한 조합성(Composability)은 작은 구성 요소들이 결합되어 복잡한 기능을 만들어내는 DeFi 프로토콜의 레고 블록 방식과 유사합니다.
AI × 블록체인을 위한 개방형 표준: 에이전트 신원을 위한 ERC-8004, 에이전트 결제를 위한 x402, 그리고 표준화된 지갑 통합의 등장은 업계가 파편화된 독점 솔루션보다는 공유 인프라로 수렴하고 있음을 시사합니다.
OpenClaw에 토큰, 암호화폐, 블록체인 구성 요소가 없다는 사실은 아마도 블록체인 분야에서 이 프로젝트가 가진 가장 큰 강점일 것입니다. 이 프로젝트와 관련이 있다고 주장하는 모든 토큰은 스캠입니다. 이러한 명확성은 금융화가 기술 개발을 변질시키는 것을 방지하며, 경제적 인센티브가 생태계를 형성하기 전에 인프라가 성숙할 수 있도록 합니다.
2026년 3월은 블록체인 생태계 내 OpenClaw에 있어 중요한 순간입니다. 프로덕션 레벨의 보안, 쿠버네티스(Kubernetes) 배포, 기업급 관찰 가능성(Observability) 등 기술적 기반이 공고해지고 있습니다. 25명의 활성 기여자, 300개의 해커톤 제출물, 5,700개 이상의 스킬 등 커뮤니티 인프라도 성장하고 있습니다.
하지만 가장 중요한 발전은 아직 일어나지 않은 것들입니다. Web3에서 AI 에이전트의 킬러 애플리케이션은 단순한 지갑 모니터링이나 에어드랍 파밍이 아닙니다. 이들은 아마도 우리가 아직 완전히 상상하지 못한 유즈케이스에서 등장할 것입니다. 예를 들어, 크로스체인 유동성 공급을 조정하거나, DAO의 금고를 자율적으로 관리하거나, 여러 프로토콜에 걸쳐 정교한 MEV 전략을 실행하는 에이전트 등이 될 수 있습니다.
이러한 애플리케이션이 등장하기 위해서는 인프라 계층이 먼저 성숙해야 합니다. OpenClaw의 커뮤니티 주도 개발 모델, 로컬 우선 아키텍처 및 블록체인 네이티브 설계는 다음 단계를 위한 기초 인프라가 될 강력한 후보로 만듭니다.
문제는 AI 에이전트가 우리가 블록체인 프로토콜과 상호작용하는 방식을 변화시킬지 여부가 아닙니다. 문제는 OpenClaw의 접근 방식으로 대표되는 오늘날 구축되는 인프라가 복잡성을 처리할 만큼 견고한지, 실제 금융 가치를 관리할 만큼 안전한지, 그리고 우리가 아직 예측할 수 없는 혁신을 가능하게 할 만큼 유연한지 여부입니다.
2026년 3월에 확인된 아키텍처 결정, 커뮤니티 모멘텀 및 기술적 궤적을 바탕으로 OpenClaw는 그러한 미래를 가능하게 하는 인프라 계층으로 자리매김하고 있습니다. 성공 여부는 단순히 코드 품질이나 GitHub 스타 수에 달려 있는 것이 아니라, 자율성과 보안, 탈중앙화와 사용성, 혁신과 안정성 사이의 복잡한 절중안을 헤쳐나가는 커뮤니티의 능력에 달려 있습니다.
블록체인 개발자와 Web3 인프라 팀에게 OpenClaw는 AI 에이전트 아키텍처가 중앙 집중식 패러다임을 답습하는 대신 탈중앙화 시스템을 위한 제1원칙부터 설계될 때 무엇이 가능한지에 대한 통찰을 제공합니다. 이는 주목할 가치가 있습니다. 모든 문제를 해결했기 때문이 아니라, 포스트 클라우드, 로컬 우선, 커뮤니티 거버넌스 세계에서 자율 에이전트가 블록체인 인프라와 어떻게 통합되어야 하는지에 대해 올바른 질문을 던지고 있기 때문입니다.
이번 주 폴리곤(Polygon)이 자율형 AI 프로그램이 온체인에서 전적으로 거래하고 자금을 관리하며 평판을 쌓을 수 있도록 지원하는 포괄적인 툴킷인 에이전트 CLI(Agent CLI)를 출시하면서, AI 에이전트를 위한 기본 블록체인이 되려는 경쟁이 더욱 치열해졌습니다. 하루 전에는 네트워크의 리소보(Lisovo) 하드포크를 통해 AI 에이전트 결제를 위해 특별히 할당된 100만 달러 규모의 가스 보조금이 활성화되었습니다. 이는 분석가들이 수십억 달러 규모의 시장으로 전망하는 이 분야를 선점하기 위한 조율된 인프라 전략입니다.
하지만 폴리곤만 달리는 것은 아닙니다. BNB 체인은 이미 "암호화폐 자동화를 위한 모국어"라고 부르는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 통합을 완료했습니다. 한편, 2026년 1월에 출시된 이더리움 표준인 ERC-8004를 사용하여 2만 개 이상의 AI 에이전트가 신원을 등록했습니다. 니어(NEAR)의 공동 창립자 일리아 폴로수킨(Illia Polosukhin)은 AI 에이전트가 주요 블록체인 사용자가 되는 것은 피할 수 없는 일이라고 말합니다. 이제 문제는 AI 에이전트가 사용자가 될 것인가가 아니라, 어떤 네트워크가 이 신흥 인프라 레이어를 차지할 것인가입니다.
2026년 3월 5일에 발표된 폴리곤 에이전트 CLI는 이전에는 5~6개의 개별 통합이 필요했던 작업을 단 한 번의 npm 설치로 통합했습니다. 이 툴킷은 블록체인 상의 AI 에이전트 운영 전체 라이프사이클을 다룹니다.
사람의 감독을 위해 설계된 전통적인 블록체인 지갑과 달리, 폴리곤의 시스템은 설정 가능한 매개변수가 있는 세션 범위 지갑을 생성합니다. 개발자는 지출 한도를 설정하고, 승인된 컨트랙트를 정의하며, 허용 한도를 지정할 수 있습니다. 이는 AI 에이전트가 실제 자금을 제어할 때 중요한 안전장치입니다. 이러한 가드레일은 인프라 수준에서 프롬프트 인젝션 공격을 완화하여 자율 시스템의 가장 위험한 취약점 중 하나를 해결합니다.
이 아키텍처를 통해 에이전트는 사용자가 각 거래에 수동으로 서명할 필요 없이 체인 간 잔액 확인, 토큰 전송, 스왑 수행 및 자산 브리징을 수행할 수 있습니다. 이것이 바로 자율 금융의 핵심 약속입니다. 인간이 경계를 정의하는 동안 에이전트는 복잡한 다단계 전략을 실행합니다.
모든 상호 작용은 스테이블코인으로 결제되므로 에이전트가 가스 토큰을 관리할 필요가 없습니다. 이러한 설계 선택은 복잡성을 줄여줍니다. 에이전트는 ETH나 MATIC 잔액을 모니터링하거나, 가스 가격을 계산하거나, 수수료 부족으로 인한 거래 실패에 대비한 폴백(fallback) 로직을 구현할 필요가 없습니다.
CLI 출시 하루 전에 활성화된 리소보(Lisovo) 하드포크는 PIP-82를 통해 에이전트 간 결제에 대한 가스 비용을 지원합니다. 이 100만 달러 규모의 보조금은 부트스트랩 단계 동안 폴리곤을 AI 에이전트가 무료로 사용할 수 있게 하여, 에이전트가 네이티브 토큰을 직접 확보해야 하는 다른 네트워크에 비해 도입 장벽을 낮춥니다.
폴리곤 에이전트 CLI는 MetaMask, 이더리움 재단, 구글, 코인베이스가 공동 작성한 신뢰할 수 없는(trustless) 에이전트를 위한 이더리움 표준인 ERC-8004를 통합합니다. 이 표준은 세 가지 중요한 블록체인 레지스트리를 제공합니다.
신원 레지스트리 (Identity Registry) - 에이전트의 등록 파일로 연결되는 ERC-721 기반의 검열 저항적 핸들로, 모든 에 이전트에게 네트워크 간 이동이 가능한 식별자를 부여합니다.
평판 레지스트리 (Reputation Registry) - 피드백 신호를 게시하고 가져오기 위한 인터페이스입니다. 점수 산정은 온체인(결합성 목적)과 오프체인(정교한 알고리즘 목적) 모두에서 이루어지며, 감사 네트워크 및 보험 풀의 생태계를 가능하게 합니다.
검증 레지스트리 (Validation Registry) - 독립적인 검증인 체크를 요청하고 기록하기 위한 일반적인 훅(hooks)으로, 중앙 집중식 게이트키퍼 없이 제3자가 에이전트의 행동을 인증할 수 있도록 합니다.
ERC-8004를 네이티브로 통합함으로써 폴리곤은 에이전트가 단순히 거래만 하는 곳이 아니라 검증 가능한 실적을 쌓는 네트워크로 자리매김하고 있습니다. 평판은 이동 가능한 담보가 됩니다. 폴리곤에서 높은 점수를 받은 에이전트는 다른 ERC-8004 호환 체인에서도 해당 평판을 활용할 수 있습니다.
이 CLI는 LangChain, CrewAI 및 Claude와 즉시 통합됩니다. 대부분의 AI 에이전트 개발이 이러한 프레임워크에서 이루어지기 때문에 이는 중요합니다. 개발자가 직접 블록체인 어댑터를 작성하도록 강요하는 대신 네이티브 툴링을 제공함으로써 폴리곤은 시장 출시 기간을 몇 주에서 몇 시간으로 단축합니다.
이 프로젝트는 GitHub의 0xPolygon/polygon-agent-cli에서 확인할 수 있으며, 현재 베타 버전으로 중대한 변경 사항(breaking changes)이 발생할 수 있다는 경고가 포함되어 있습니 다.
폴리곤이 엔드 투 엔드 툴킷을 구축한 반면, BNB 체인은 "AI를 위한 USB 포트"가 되는 것을 목표로 하는 개방형 표준인 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 구현하는 다른 접근 방식을 취했습니다. 원래 Anthropic에서 개발한 MCP는 AI 모델이 외부 기능에 연결되는 방식을 표준화합니다.
BNB 체인의 구현은 블록체인 작업을 AI 에이전트가 검색하고 호출할 수 있는 표준화된 인터페이스로 변환하는 MCP 준수 "도구 제공자(tool provider)"를 제공합니다. BNB 체인의 MCP 서버에 연결된 AI 에이전트는 폴리곤의 특정 API를 배우는 대신 자연어로 표현된 요청을 수행할 수 있습니다.
이 시스템은 MCP 인터페이스를 통해 find_largest_tx, get_token_balance, get_gas_price, broadcast_transaction과 같은 기능을 노출합니다. AI 에이전트는 커스텀 코드 없이도 Cursor, Claude Desktop, OpenClaw와 같은 플랫폼에서 온체인 데이터를 읽고, 실제 거래를 수행하며, 지갑을 관리할 수 있습니다.
BNB Chain의 MCP 서버는 BSC, opBNB, Greenfield 및 기타 EVM 호환 네트워크를 지원합니다. 이러한 멀티 체인 접근 방식은 폴리곤(Polygon)의 단일 네트워크 중심과는 다릅니다. BNB Chain은 독점성을 위해 경쟁하기보다 AI와 더 넓은 블록체인 생태계 사이의 가교 역할을 자처합니다.
구현에는 다음과 같은 포괄적인 모듈이 포함됩니다:
BNB Chain은 더 광범위한 "AI First" 전략의 일환으로 MCP를 공개했으며, 네트워크는 이를 "Web3 내에서 플러그 앤 플레이 AI 에이전트 통합을 가능하게 하는 중요한 진전"이라고 부릅니다. 이 프로젝트는 GitHub의 bnb-chain/bnbchain-mcp에서 확인할 수 있습니다.
독점적인 툴을 구축하는 대신 MCP를 채택함으로써, BNB Chain은 폐쇄적인 방식보다는 표준화를 선택했습니다. 만약 MCP가 AI와 블록체인 간 상호작용의 지배적인 프로토콜이 된다면, BNB Chain의 초기 구현은 에이전트 들이 이미 기본 지원을 받는 네트워크로서 입지를 굳히게 될 것입니다.
두 네트워크 모두 2026년 1월 29일 이더리움 메인넷에 출시된 신원 및 평판 표준인 ERC-8004를 통합합니다. 2025년 8월 13일에 제안된 ERC-8004는 Marco De Rossi (MetaMask), Davide Crapis (이더리움 재단), Jordan Ellis (Google), Erik Reppel (Coinbase)의 협업 결과물입니다.
출시 후 2주 이내에 20,000개 이상의 AI 에이전트가 여러 블록체인에 배포되었습니다. Base, Taiko, Polygon, Avalanche, BNB Chain을 포함한 주요 플랫폼들이 공식 ERC-8004 레지스트리를 배포했습니다.
기존의 블록체인 트랜잭션은 신원 증명으로 암호화 서명에 의존하지만, 서명 뒤에 있는 주체에 대해서는 아무것도 드러내지 않습니다. 인간의 경우 평판은 사회적 메커니즘을 통해 시간이 지나면서 구축됩니다. 금융 트랜잭션을 실행하는 AI 에이전트의 경우, 잘 테스트되고 감사(audit)받은 에이전트와 새로 배포된 잠재적으로 악의적인 에이전트를 구별할 내재적인 방법이 없습니다.
ERC-8004는 자율 에이전트가 서로를 발견하고, 검증 가능한 평판을 쌓으며, 안전하게 협업할 수 있도록 하는 경량 온체인 레지스트리를 생성함으로써 이 문제를 해결합니다. 이는 에이전트 경제에 매우 중요합니다. 평판이 없다면 모든 상호작용에 수동적인 인간의 감독이 필요하게 되어 자동화의 효율성 이점을 상쇄하기 때문입니다.
에이전트-블록체인 상호운용성에 대한 3,000개 이상의 초기 기록을 분석한 2026년 연구 로드맵은 중요한 과제를 식별했습니다. 그것은 에이전트가 온체인 상태를 관찰하고 사용자를 허용할 수 없는 보안, 거버넌스 또는 경제적 위험에 노출시키지 않으면서 실행을 승인할 수 있도록 하는 표준화되고 상호운용 가능한 보안 인터페이스를 설계하는 것입니다.
ERC-8004 및 MCP 외에도 여러 표준이 등장하고 있습니다:
ERC-7521은 의도 기반(intent-based) 트랜잭션을 위한 스마트 컨트랙트 지갑을 구축하여, 에이전트가 복잡한 트랜잭션 코드를 작성하는 대신 원하는 결과를 선언할 수 있도록 합니다.
EIP-7702는 임시 세션 권한을 부여하여 사용자가 마스터 키를 안전하게 유지하면서 단일 트랜잭션에 대해 범위가 지정된 작업을 승인할 수 있도록 합니다.
**Visa의 신뢰할 수 있는 에이전트 프로토콜 (Trusted Agent Protocol)**은 결제 환경에서 승인된 AI 에이전트를 인식하고 거래하기 위한 암호화 표준을 제공합니다.
**PayPal의 에이전트 결제 프로토콜 (Agent Checkout Protocol)**은 OpenAI와 협력하여 AI를 통한 즉시 결제를 가능하게 합니다.
경쟁 표준의 확산은 상호운용성 문제를 야기합니다. Polygon Agent CLI에 최적화된 AI 에이전트는 번역 레이어 없이는 BNB Chain의 MCP에서 자동으로 작동할 수 없습니다. Base의 ERC-8004 레지스트리에서 평판을 쌓은 에이전트가 다른 구현체로 이동할 때는 신뢰를 다시 쌓아야 합니다.
이러한 파편화는 ERC-20이 사실상의 대체 가능 토큰 인터페이스가 되기 전, 여러 표준이 경쟁하던 블록체인 초창기 모습과 닮아 있습니다. 최종적으로 지배적인 표준이 되는 표준을 따르는 네트워크는 엄청난 선점 효과를 얻게 됩니다.
이 경쟁의 가치는 개발자 편의성 을 넘어섭니다. AI 에이전트 인프라 레이어를 장악하는 쪽은 잠재적으로 수조 달러 규모의 자율 트랜잭션을 통제하게 됩니다.
Web3 AI 에이전트 부문은 2025년에 282개의 프로젝트가 펀딩을 받았으며, 시장 규모는 2028년까지 4,500억 달러의 경제적 가치에 도달할 것으로 예상됩니다. 분석가들은 AI 에이전트가 DeFi 수익 최적화부터 국가 간 결제, 기계 간 상거래에 이르는 작업들을 처리하며 블록체인의 주요 사용자가 될 것이라고 예측합니다.
인프라 레이어는 극심한 승자 독식 역학을 보여줍니다. 개발자들이 특정 툴킷을 표준으로 삼으면 전환 비용이 매우 높아집니다. 만약 Polygon Agent CLI가 블록체인에서 AI 에이전트를 구축하는 기본 방식이 된다면, 개발자들은 다른 네트워크가 기술적 장점을 제공하더라도 기본적으로 폴리곤에 배포하게 될 것입니다.
반대로 MCP가 보편적인 표준이 된다면, 자체 MCP 지원이 없는 네트워크는 지연 시간, 복잡성 및 오류 발생 지점을 추가하는 번역 레이어를 요구하게 될 것입니다.
현재의 경쟁은 이더리움이 DeFi 패권을 장악하던 과정과 닮아 있습니다. 이더리움이 승리한 이유는 가장 빠르거나 저렴한 블록체인이었기 때문이 아니라, 개발자들이 ERC-20 위에서 결합 가능한 머니 레고(Money Legos)를 구축했고, 그 결합성이 네트워크 효과를 창출했기 때문입니다. 더 빠른 체인들이 등장했을 때쯤에는 전체 생태계를 다시 구축하는 비용이 너무 커져서 마이그레이션이 비실용적이게 되었습니다.
AI 에이전트는 결합성의 다음 물결을 상징합니다. 에이전트가 다른 에이전트와 함께 원활하게 발견하고, 거래하며, 평판을 쌓을 수 있는 네트워크는 신흥 자율 경제의 기본 인프라 계층이 될 것입니다.
폴리곤(Polygon)이나 BNB 체인(BNB Chain) 중 어느 누구도 아직 이 경쟁에서 승리하지 못했습니다. 폴리곤의 엔드 투 엔드 툴킷은 개발자 편의성과 통합된 인프라 전략(CLI + 가스비 보조 + ERC-8004)을 제공합니다. BNB 체인의 MCP 전략은 표준화와 멀티 체인 지원에 승부를 걸어, 스스로를 목적지가 아닌 가교(Bridge)로 포지셔닝하고 있습니다.
독자적인 툴킷과 개방형 표준 중 무엇이 지배할 것인가? 폴리곤의 통합적 접근 방식과 BNB 체인의 MCP 채택은 근본적인 전략적 차이를 보여줍니다.
AI 에이전트에게 네트워크 효과의 고착화(Lock-in)가 중요한가? 인간 사용자와 달리, AI 에이전트는 인지적 부하 없이 여러 체인에서 동시에 작동할 수 있습니다. 이는 승자 독식 구조를 완화할 수 있습니다.
평판의 이동이 실제로 가능한가? 만약 ERC-8004 구현이 파편화된다면, 에이전트는 각 네트워크마다 평판을 새로 구축해야 할 수도 있으며, 이는 조기 채택의 가치를 떨어뜨릴 것입니다.
누가 개발자 관계를 점유하는가? 이 부트스트래핑 단계에서 개발자의 마음을 사로잡는 네트워크가 에이전트 배포의 대부분을 차지하게 될 것입니다.
2026년 내내 더 많은 네트워크가 AI 에이전트 툴킷과 MCP 구현을 출시할 것으로 예상됩니다. 이더리움은 ERC-8004를 넘어선 네이티브 에이전트 지원을 도입할 가능성이 높습니다. 높은 처리량과 낮은 지연 시간을 갖춘 솔라나(Solana)는 고빈도 에이전트 운영을 위한 유력한 대안이 될 것입니다.
진정한 시험대는 에이전트가 DeFi 차익 거래, 동적 트레저리 리밸런싱, 크로스 체인 유동성 공급과 같은 복잡한 다단계 전략을 자율적으로 실행하기 시작할 때 찾아올 것입니다. 초기 개발자 포지셔닝에 관계없이, 속도, 비용, 신뢰성의 최적 조합으로 이러한 운영을 처리하는 네트워크가 시장 점유율을 차지하게 될 것입니다.
현재는 인프라가 구축되고 있는 단계입니다. 표준화 전쟁은 이제 막 시작되었습니다.
AI 에이전트를 위한 블록체인 인프라 구축에는 신뢰할 수 있고 확장 가능한 RPC 액세스가 필요합니다. BlockEden.xyz는 폴리곤, BNB 체인 및 10개 이상의 네트워크에 대해 엔터프라이즈급 API 인프라를 제공하여, 개발자가 자율 시스템이 요구하는 신뢰성과 성능으로 AI 에이전트를 배포할 수 있도록 지원합니다.
가장 공격적인 암호화폐 벤처 캐피털 회사 중 하나가 펀드 규모를 절반으로 줄이면 시장은 주목하게 됩니다. Andreessen Horowitz의 암호화폐 부문인 a16z crypto는 다섯 번째 펀드로 약 20억 달러를 목표로 하고 있으며, 이는 2022년에 조성한 45억 달러 규모의 메가 펀드에서 55%나 대폭 감소한 수치입니다. 이러한 규모 축소는 고립된 사건이 아닙니다. 이는 블록체인 기술이 실제로 구축할 가치가 무엇인지에 대한 근본적인 가격 재산정과 전략적 전환, 그리고 "대량 멸종" 경고가 뒤섞인 암호화폐 벤처 캐피털 전반의 광범위한 결산의 일부입니다.
질문은 암호화폐 VC가 위축되고 있느냐가 아닙니다. 그 결과로 나타날 모습이 더 강해질 것인지, 아니면 그저 작아질 것인지입니다.
먼저 가공되지 않은 데이터부터 살펴보겠습니다.
지난 강세장의 여운이 남아 있던 2022년, 암호화폐 벤처 기업들은 329개 펀드를 통해 총 860억 달러 이상을 공동으로 조달했습니다. 2023년까지 그 수치는 112억 달러로 급락했습니다. 2024년에는 겨우 79억 5,000만 달러를 기록했습니다.
전체 암호화폐 시가총액 자체도 10월 초 4.4조 달러로 정점을 찍은 후 2조 달러 이상의 가치가 증발했습니다.
a16z crypto의 규모 축소는 이러한 퇴각을 반영합니다. 이 회사는 암호화폐의 급격한 트렌드 변화를 활용하기 위해 더 짧은 자금 조달 주기에 베팅하며 2026년 상반기 말까지 다섯 번째 펀드를 마감할 계획입니다.
AI와 로봇공학으로 확장 중인 Paradigm과 달리, a16z crypto의 다섯 번째 펀드는 블록체인 투자에 100% 집중하고 있습니다. 이는 비록 훨씬 더 보수적인 자본 배치를 보이고 있긴 하지만, 해당 섹터에 대한 신뢰의 표현입니다.
하지만 여기서 미묘한 차이가 있습니다. 2025년 전체 자금 조달액은 실제로 340억 달러 이상으로 회복되었으며, 이는 2024년의 170억 달러보다 두 배나 증가한 수치입니다. 2025년 1분기에만 48억 달러가 조달되었는데, 이는 2024년에 투입된 전체 VC 자본의 60%에 해당합니다.
문제는 무엇일까요? 딜(Deal) 건수가 전년 대비 약 60% 급감했다는 점입니다. 자금은 소수의 대규모 베팅으로 흘러갔고, 초기 단계의 창업자들은 수년 만에 가장 혹독한 자금 조달 환경에 직면하게 되었습니다.
인프라 프로젝트가 주도권을 잡았으며, 2024년에 610개 이상의 딜을 통해 55억 달러를 유치하여 전년 대비 57% 증가했습니다. 반면, Layer-2 펀딩은 급격한 확산과 시장 포화의 희생양이 되어 2025년에 1억 6,200만 달러로 72% 폭락했습니다.
메시지는 분명합니다. VC들은 투기적인 서사가 아니라 검증된 인프라에 비용을 지불하고 있습니다.
a16z가 블록체인에 집중하는 사이, 127억 달러의 자산을 운용하는 세계 최대 암호화폐 전용 벤처 캐피털 중 하나인 Paradigm은 2026년 2월 말에 발표된 15억 달러 규모의 펀드를 통해 인공지능, 로봇공학 및 "프런티어 기술"로 영역을 확장하고 있습니다.
공동 설립자이자 매니징 파트너인 Matt Huang은 이것이 암호화폐에서 벗어나는 전환이 아니라 인접 생태계로의 확장이라고 강조합니다. Huang은 AI의 의사 결정과 블록체인의 정산에 의존하는 자율 에이전트 결제를 예로 들며 "생태계 간에 강력한 중첩이 존재한다"고 설명했습니다.
이번 달 초, Paradigm은 OpenAI와 협력하여 머신러닝 모델이 스마트 컨트랙트 취약점을 식별하고 패치할 수 있는지 테스트하는 벤치마크인 EVMbench를 출시했습니다.
타이밍이 전략적입니다. 2025년 글로벌 VC 펀딩의 61%(약 2,587억 달러)가 AI 섹터로 유입되었습니다. Paradigm의 이러한 움직임은 AI가 기하급수적으로 더 많은 기관 자본을 끌어들이는 시장에서 암호화폐 인프라만으로는 벤처 규모의 수익을 유지하기 어려울 수 있다는 점을 인정하는 것입니다.
이것은 포기가 아니라 인정입니다.
블록체인의 가장 가치 있는 애플리케이션은 고립된 상태가 아니라 AI, 로봇공학, 암호화폐의 교차점에서 나타날 수 있습니다. Paradigm은 헤징을 하고 있으며, 벤처 캐피털에서 헤징은 종종 전략적 전환의 전조가 됩니다.
다른 기업들이 규모를 줄이거나 다각화하는 동안, Dragonfly Capital은 2026년 2월에 초기 목표액인 5억 달러를 초과한 6억 5,000만 달러 규모의 네 번째 펀드를 마감했습니다.
매니징 파트너인 Haseeb Qureshi는 현 상황을 이렇게 정의했습니다. "사기는 저하되었고, 공포는 극에 달했으며, 약세장의 우울함이 자리 잡았다." 제너럴 파트너인 Rob Hadick은 한 걸음 더 나아가 현재의 환경을 암호화폐 벤처 캐피털의 "대량 멸종 사건"이라고 명명했습니다.
그럼에도 불구하고 Dragonfly의 실적은 하락장에서 더욱 빛을 발합니다. 이 회사는 2018년 ICO 붕괴 당시와 2022년 테라(Terra) 붕괴 직전에 자금을 조달했으며, 이 시기의 펀드들은 최고의 성과를 낸 빈티지가 되었습니다.
전략은 무엇일까요? 스테이블코인, 탈중앙화 금융(DeFi), 온체인 결제, 예측 시장 등 수요가 입증된 금융 유스케이스에 집중하는 것입니다.
Qureshi는 직설적으로 말했습니다. "비금융 암호화폐는 실패했다." Dragonfly는 블록체인을 투기적 애플리케이션을 위한 플랫폼이 아닌 금융 인프라로 보고 베팅하고 있습니다.
신용카드와 유사한 서비스, 머니마켓 스타일의 펀드, 그리고 주식이나 사모 신용과 같은 실물 자산과 연계된 토큰이 포트폴리오를 주도하고 있습니다. 이 회사는 막연한 성공을 기대하는 프로젝트가 아니라 규제를 준수하고 수익을 창출하는 제품을 구축하고 있습니다.
이것이 암호화폐 VC의 새로운 플레이북입니다. 더 높은 확신, 더 적은 베팅, 그리고 내러티브 중심의 투기보다는 금융 프리미티브(Financial Primitives)에 집중하는 것입니다.
수년 동안 암호화폐 벤처 캐피털은 단순한 논리에 따라 운영되었습니다. 인프라를 구축하면 애플리케이션이 뒤따를 것이라는 생각입니다. Layer-1 블록체인, Layer-2 롤업, 크로스 체인 브릿지, 지갑 등 기초적인 스택에 수십억 달러가 쏟아졌습니다.
인프라가 성숙해지면 소비자 채택이 폭발적으로 일어날 것이라는 가정이었습니다.
하지만 그렇지 않았습니다. 적어도 충분히 빠르지는 않았습니다.
2026년에 접어들며 인프라에서 애플리케이션으로의 전환은 결산을 강요하고 있습니다. VC들은 이제 "초기 트랙션은 있지만 수익 가시성이 제한적인 프로젝트"보다 "지속 가능한 수익 모델, 유기적인 사용자 지표, 강력한 제품-시장 적합성(PMF)"을 우선시합니다.
시드 단계 금융은 18% 감소한 반면 시리즈 B 펀딩은 90% 증가했는데, 이는 경제성이 입증된 성숙한 프로젝트를 선호한다는 신호입 니다.
실물 자산(RWA) 토큰화는 2025년에 360억 달러를 넘어섰으며, 국채를 넘어 사모 신용과 원자재로 확장되었습니다. 스테이블코인은 지난해 약 46조 달러의 거래량을 기록했는데, 이는 PayPal 거래량의 20배가 넘고 Visa 거래량의 거의 3배에 달하는 수치입니다.
이것들은 투기적인 내러티브가 아닙니다. 측정 가능하고 반복적인 수익을 창출하는 프로덕션 규모의 금융 인프라입니다.
BlackRock, JPMorgan, Franklin Templeton은 "파일럿 단계에서 대규모의 생산 준비가 된 제품"으로 이동하고 있습니다. 스테이블코인 레일은 암호화폐 펀딩에서 가장 큰 비중을 차지했습니다.
2026년에도 투명성, 수익형 스테이블코인에 대한 규제 명확성, 기업 재무 워크플로우 및 국경 간 결제에서의 예금 토큰 사용 확대에 초점이 맞춰져 있습니다.
이러한 변화는 미묘하지 않습니다. 암호화폐는 애플리케이션 플랫폼이 아니라 인프라로서 가격이 재산정되고 있습니다.
가치는 혁명적인 처리량을 약속하는 최신 Layer-1이 아니라, 정산 레이어, 규제 준수 도구, 그리고 토큰화된 자산 배분 채널로 축적되고 있습니다.
암호화폐 벤처 캐피털은 2025년 1월부터 11월까지 545억 달러를 조달했으며, 이는 2024년 전체 총액보다 124% 증가한 수치입니다. 하지만 딜(deal) 건수는 감소한 반면 평균 딜 규모는 증가했습니다.
이는 회복으로 위장된 통합 과정입니다.
창업자들에게 시사하는 바는 분명합니다.
초기 단계 펀딩은 여전히 가혹합니다. VC들은 2026년에도 엄격한 투자 규율이 유지될 것으로 예상하며, 신규 투자에 대한 기준을 더 높게 잡고 있습니다. 대부분의 암호화폐 투자자들은 초기 단계 펀딩이 완만하게 개선될 것으로 보지만, 이전 사이클 수준에는 훨씬 못 미칠 것으로 예상합니다.
2026년에 프로젝트를 빌딩하고 있다면, 단순한 백서와 내러티브를 넘어 개념 증명(PoC), 실제 사용자 또는 설득력 있는 수익 모델이 필요합니다.
집중 분야가 자본 배분을 주도합니다. 인프라, RWA(실물 자산) 토큰화, 스테이블코인/결제 시스템이 기관 자본을 끌어들이고 있습니다. 그 외의 모든 분야는 험난한 싸움을 앞두고 있습니다.
DeFi 인프라, 컴플라이언스(준법 감시) 도구, AI 인접 시스템이 새로운 승자로 떠오르고 있습니다. 명확한 수익화 모델이 없는 투기성 레이어 1(Layer-1)이나 소비자 애플리케이션은 외면받고 있습니다.
메가 라운드는 후기 단계 플레이에 집중됩니다. CeDeFi(중앙화-탈중앙화 금융), RWA, 스테이블코인/결제, 그리고 규제된 정보 시장이 후기 단계에 몰려 있습니다.
초기 단계 펀딩은 AI, 영지식 증명(ZKP), 탈중앙화 물리적 인프라 네트워크(DePIN), 차세대 인프라에 계속 씨를 뿌리고 있지만, 훨씬 더 엄격한 검증을 거칩니다.
수익이 새로운 내러티브입니다. 비전만으로 5,000만 달러를 조달하던 시대는 끝났습니다. Dragonfly의 "비금융 암호화폐는 실패했다"는 논지는 독특한 의견이 아니라 이제 업계의 합의(consensus)입니다.
프로젝트가 12~18개월 내에 수익을 창출하거나 신뢰할 수 있는 수익 전망을 제시하지 못한다면, 시장의 회의적인 시각을 각오해야 합니다.
암호화폐 VC 시장의 옥석 가리기는 고통스럽게 느껴집니다. 실제로 그렇기 때문입니다. 2021~2022년에 자금을 조달한 창업자들은 다운 라운드(기존보다 낮은 기업 가치로 투자받음)나 폐업 위기에 처해 있습니다.
영구적인 펀드레이징 사이클에 의존했던 프로젝트들은 자본이 무한하지 않다는 사실을 뼈저리게 배우고 있습니다.
하지만 옥석 가리기는 회복 탄력성을 키웁니다. 2018년 ICO 붕괴는 수천 개의 프로젝트를 고사시켰지만, 이더리움, 체인링크, 유니스왑과 같은 생존자들은 오늘날 생태계의 기초가 되었습니다. 2022년 테라 붕괴는 리스크 관리와 투명성 개선을 강제했고, 이는 DeFi가 기관의 요구에 더 부합하도록 만들었습니다.
이번 조정은 암호화폐가 "블록체인이 실제로 어디에 유용한가?"라는 근본적인 질문에 답하도록 강요하고 있습니다. 그 답은 메타버스나 토큰 기반 커뮤니티, P2E(Play-to-Earn) 게임이 아니라 정산, 결제, 자산 토큰화, 프로그래밍 가능한 컴플라이언스와 같은 금융 인프라로 점점 더 좁혀지고 있습니다.
a16z의 20억 달러 펀드는 전통적인 VC 기준으로 봐도 작지 않 습니다. 이는 절제된 투자 전략을 의미합니다. Paradigm의 AI 확장은 후퇴가 아닙니다. 블록체인의 킬러 앱이 머신 인텔리전스를 필요로 할 수 있다는 점을 인식한 결과입니다. Dragonfly가 "대멸종 사건" 속에서 6억 5,000만 달러를 조달한 것은 역발상이 아닙니다. 블록체인 위에서 구축된 금융 프리미티브(primitives)가 하이프 사이클보다 오래 지속될 것이라는 확신입니다.
암호화폐 벤처 캐피털 시장은 폭은 좁아지고 있지만 집중도는 깊어지고 있습니다. 펀딩을 받는 프로젝트 수는 줄어들 것입니다. 더 많은 프로젝트가 실제 비즈니스 모델을 갖춰야 할 것입니다. 지난 5년 동안 구축된 인프라는 마침내 수익 창출 애플리케이션을 통해 스트레스 테스트를 받게 될 것입니다.
생존자들에게 기회는 엄청납니다. 연간 46조 달러를 처리하는 스테이블코인, 2030년까지 30조 달러 규모를 목표로 하는 RWA 토큰화, 블록체인 기반의 기관 정산 시스템. 이것들은 더 이상 꿈이 아니라 기관 자본을 끌어들이고 있는 실제 운영 시스템입니다.
2026년의 핵심 질문은 암호화폐 VC 규모가 860억 달러로 회복되느냐가 아닙니다. 투입되는 340억 달러가 얼마나 더 똑똑하게 운용되느냐는 것입니다. Dragonfly의 하락장 빈티지(vintages)가 가르쳐 준 것이 있다면, 가장 좋은 투자는 종종 "기운이 빠지고, 공포가 극에 달하며, 하락장의 우울함이 자리 잡았을 때" 일어난다는 점입니다.
하이프 사이클의 반대편에 오신 것을 환영합니다. 이곳이 바로 진짜 비즈니스가 만들어지는 곳입니다.
출처:
2026년 월스트리트에 새로운 우려가 나타났습니다. 바로 AI 붐이 실질적인 수요가 아닌 금융 공학(financial engineering)에 기반을 두고 있을지 모른다는 점입니다. 8,000억 달러가 넘는 "순환 금융(circular financing)" 구조 — 칩 제조사와 클라우드 제공업체가 AI 스타트업에 투자하고, 그 스타트업이 즉시 그 자금으로 자사 제품을 구매하는 방식 — 로 인해 분석가들은 우리가 목도하고 있는 것이 혁신인지 아니면 회계상의 연금술인지 자문하고 있습니다.
수치는 경이적입니다. 엔비디아(NVIDIA)는 오픈AI(OpenAI)와 1,000억 달러 규모의 파트너십을 발표했습니다. AMD는 고객사들에게 10%의 주식매수청구권(equity warrants)을 넘기며 2,000억 달러 규모의 계약을 체결했습니다. 오라클(Oracle)은 3,000억 달러 규모의 클라우드 인프라를 약속했습니다. 하지만 여기에 함정이 있습니다. 이 벤더들은 동시에 자사 제품을 구매하는 AI 기업의 주요 투자자이기도 하며, 이 는 닷컴 시대의 벤더 금융 재앙을 기묘하게 연상시키는 자기 강화 루프(self-reinforcing loop)를 형성하고 있습니다.
이 금융 생태계의 중심에는 AI의 잠재력을 상징하는 동시에 금융 지속 가능성에 대한 경고이기도 한 오픈AI가 있습니다. 이 회사는 2029년까지 1,000억 달러의 매출을 예상하고 있음에도 불구하고, 2026년에만 140억 달러의 손실을 기록할 것으로 전망되는데, 이는 2025년 손실의 거의 세 배에 달하는 수치입니다.
오픈AI의 인프라 약정은 전례 없는 지출 규모를 보여줍니다. 2025년에서 2035년 사이 7개의 주요 벤더에 걸쳐 총 1조 1,500억 달러가 할당되었습니다. 브로드컴(Broadcom)이 3,500억 달러로 가장 많고, 오라클(3,000억 달러), 마이크로소프트(2,500억 달러), 엔비디아(1,000억 달러), AMD(900억 달러), 아마존 AWS(380억 달러), 코어위브(CoreWeave, 220억 달러)가 그 뒤를 잇습니다.
이는 전통적인 구매 방식이 아닙니다. 자본이 폐쇄된 루프 안에서 흐르는 순환 구조입니다. 투자자가 AI 스타트업에 자금을 대면, 스타트업은 그 투자자로부터 인프라를 구매하고, 그 '매출'은 진정한 비즈니스 성장으로 보고됩니다.
엔비디아와 오픈AI의 관계는 이러한 계약이 얼마나 빨리 무너질 수 있는지를 보여줍니다. 2025년 9월, 엔비디아는 최소 10기가와트(GW) 규모의 엔비디아 시스템 구축과 연계하여 오픈AI에 최대 1,000억 달러를 투자하겠다는 의향서(LOI)를 발표했습니다. 엔비디아 베라 루빈(Vera Rubin) 플랫폼에서 2026년 하반기로 예정된 첫 1기가와트 구축이 첫 자본 투입의 트리거가 될 예정이었습니다.
2025년 11월까지 엔비디아는 분기 보고서를 통해 이 거래가 "결실을 맺지 못할 수도 있다"고 공개했습니다. 월스트리트 저널(WSJ)은 2026년 1월 이 합의가 "보류 상태(on ice)"라고 보도했습니다. 젠슨 황(Jensen Huang) CEO는 2026년 3월 투자자들에게 오픈AI에 대한 300억 달러 투자가 "마지막"이 될 수 있으며, 1,000억 달러 투자 기회는 "고려 대상이 아니다"라고 말했습니다.
엔비디아 주가를 압박하는 우려는 무엇일까요? 비평가들은 이러한 거래를 노텔(Nortel)과 같은 광섬유 기업들이 "벤더 금융"을 제공했다가 나중에 파산하며 시장 전체를 무너뜨렸던 닷컴 붕괴에 비유하고 있습니다.
AMD는 구매 약정의 대가로 지분을 제공함으로써 순환 금융을 한 단계 더 발전시켰습니다. 이 칩 제조사는 메타(Meta) 및 오픈AI와 두 건의 대규모 계약을 체결했습니다. 각 계약에는 고객사가 주당 0.01달러에 약 1억 6,000만 주의 AMD 주식을 취득할 수 있는 워런트(주식매수청구권)가 포함되어 있으며, 이는 회사 지분의 약 10%에 해당합니다.
최대 6기가와트 규모의 인스팅트(Instinct) GPU를 위해 1,000억 달러 이상의 가치가 있는 메타와의 계약은 마일스톤에 따라 권리가 확정(vesting)되는 구조입니다. 1GW가 인도될 때 첫 번째 트랜치가 확정되고, 구매 규모가 6GW로 확대됨에 따라 추가 트랜치가 확정되며, 최종 확정은 AMD 주가가 현재 수준의 4배 이상인 600달러에 도달해야 가능합니다.
오픈AI-AMD 합의도 동일한 패턴을 따릅니다. 수십억 달러 상당의 칩이 지분과 교환되며, 구축 규모와 주가 벤치마크에 따라 권리 확정 일정이 결정됩니다. 회의론자들은 이를 버블의 메커니즘으로 봅니다. 공급업체가 자사 장비를 구매하는 고객에게 투자하고, 가치 평가가 용량을 뒷받침하며, 용량이 다시 가치 평가를 정당화하는 구조이기 때문입니다. 반면 지지자들은 제품 텔레메트리, 기업 계약 및 API 사용량에서 수요가 가시적으로 확인된다고 반박합니다.
그러나 근본적인 의문은 여전히 남아 있습니다. 이것이 지속 가능한 고객 확보 전략인가, 아니면 수요 불확실성을 가리기 위한 금융 공학인가?
오픈AI에 대한 오라클의 약속은 역사상 최대 규모의 클라우드 계약 중 하나입니다. 5년간 3,000억 달러 규모(연간 약 600억 달러)의 이 합의에 따라 오라클은 4.5기가와트의 컴퓨팅 용량을 제공해야 합니다. 이는 미국 400만 가구가 소비하는 전력량 또는 후버 댐 두 개 이상의 발전량과 맞먹는 수준입니다.
이 프로젝트는 2027년부터 오라클의 연간 매출에 300억 달러를 기여할 것으로 예상되지만, 인프라는 아직 초기 구축 단계에 불과합니다. 이러한 확장을 위해 래리 엘리슨(Larry Ellison) 오라클 회장은 2026년에 450억 ~ 500억 달러를 조달할 계획을 밝혔으며, 자본 지출(CapEx)은 이전 추정치보다 150억 달러 더 늘어날 것으로 보입니다.
오픈AI에게 오라클 계약은 막대한 손실을 감수하면서 현재 연간 반복 매출(ARR)인 100억 달러를 훨씬 초과하는 거액을 매년 조달해야 하는 인프라 퍼즐의 한 조각일 뿐입니다.
1990년대 후반의 인터넷 붐과의 비교는 피할 수 없습니다. 당시 광섬유 네트워크는 벤더 금융(통신 사업자가 근본적인 경제 상황이 악화되는 중에도 막대한 투자를 유지할 수 있도록 하는 대출 및 지원)에 힘입어 끊임없는 성장을 약속하며 확장되었습니다.
오늘날의 역학 관계는 놀라울 정도로 유사합니다.
2001년 노텔이 붕괴했을 때, 벤더 금융이 어떻게 지속 불 가능한 성장을 떠받쳐 왔는지가 드러났습니다. 서류상으로는 견고해 보였던 장비 매출은 벤더 스스로가 자금을 제공했기 때문에 정작 고객이 대금을 지불할 수 없게 되자 순식간에 사라졌습니다.
OpenAI의 내부 전망에 따르면, 2023년부터 2028년 말까지 총 440억 달러의 누적 손실이 예상되며, 2029년이 되어서야 140억 달러의 수익으로 전환될 것으로 보입니다. 이는 2025년 약 40억 달러로 추정되는 매출이 2029년에는 1,000억 달러로 성장할 것이라는 가정을 전제로 하며, 이는 4년 만에 25배 성장을 의미합니다.
참고로, AI 붐을 타고 기록적인 성장을 거둔 NVIDIA조차 이와 유사한 배수의 성장을 이루는 데 수년이 걸렸습니다. OpenAI는 단순히 그 규모에 도달하는 것뿐만 아니라, 70% 이상의 손실률에서 수익성으로 전환할 수 있을 만큼 단위 경제성(unit economics)을 근본적으로 변화시켜야 합니다.
이 회사의 자금 소진율(burn rate)은 역사상 그 어떤 스타트업보다도 빠릅니다. 만약 8,300억 달러에 육박하는 기업 가치로 최대 1,000억 달러 규모의 추가 펀딩 라운드를 확보하지 못한다면, 이르면 2027년에 자금이 바닥날 수 있습니다.
순환 금 융(circular financing) 모델은 지속적인 자본 유입에 의존합니다. 투자자들이 AI의 변혁적 잠재력을 믿고 손실을 감수하며 자금을 지원하는 한, 이 생태계는 작동합니다. 하지만 다음과 같은 몇 가지 압박 요인이 이 고리를 끊을 수 있습니다.
2026년 중반까지, 2024~2025년에 AI 솔루션을 도입한 기업들은 측정 가능한 ROI(투자 대비 수익)를 입증해야 할 것입니다. 만약 생산성 향상, 비용 절감 또는 매출 증대가 실현되지 않는다면 기업의 AI 예산은 축소될 것입니다. 기업 고객은 ChatGPT 개인 구독 모델을 넘어선 OpenAI의 핵심 성장 동력이므로, 실망스러운 기업 실적은 전체 논거를 뒤흔들 수 있습니다.
OpenAI는 2026년에 140억 달러의 손실을 예상하면서도 8,300억 달러의 기업 가치로 펀딩 라운드를 추진하고 있습니다. 어느 시점에서는 자금력이 풍부한 투자자라도 영원한 기하급수적 성장을 가정하지 않는 수익 실현 경로를 요구하게 될 것입니다. 2026년 2월 예정된 1,100억 달러 규모의 펀딩 라운드—Amazon (500억 달러), NVIDIA (300억 달러), SoftBank (300억 달러) 참여—는 투자자들의 의지를 보여주기도 하지만, 동시에 막대한 자본 집약도에 대한 우려를 자아냅니다.
2026년 1분기까지 투자자들은 내부 보조금이나 순환 구조에 얽히지 않은 "클린(clean)" 매출 지표를 요구할 것입니다. 기업이 성장을 보고할 때, 주주들은 그 성장이 정상적인 제3자 거래(arm's-length transactions)에서 온 것인지, 아니면 벤더 금융(vendor-financed) 거래를 통한 것인지 알고 싶어 할 것입니다. 이러한 정밀 조사는 매출의 질에 관한 불편한 공개를 강요할 수 있습니다.
자본력이 충분한 여러 AI 연구소들이 기업 고객을 선점하기 위해 가격 경쟁을 벌인다면, 업계 전반의 마진은 압착될 것입니다. OpenAI, Anthropic, Google DeepMind 등은 모두 유사한 성능으로 비슷한 고객층을 쫓고 있습니다. 막대한 고정비가 들어가는 자본 집약적 사업에서의 가격 경쟁은 장기적인 손실로 이어지는 지름길입니다.
순환 금융을 옹호하는 측에서는 현재 상황이 닷컴 버블 당시의 과잉과는 근본적으로 다르다고 주장합니다.
가 시적인 수요: API 사용량, ChatGPT의 주간 활성 사용자 3억 명 돌파, 그리고 기업용 배포 사례들은 진정한 채택이 일어나고 있음을 보여줍니다. 이는 "만들면 올 것이다"라는 막연한 기대가 아니라, 고객들이 이미 제품을 사용하고 있다는 증거입니다.
인프라의 필수성: AI 모델 학습과 추론에는 대규모 연산 자원이 필요합니다. 이러한 투자는 투기적인 것이 아니라, 고객들이 실질적으로 원하는 서비스를 제공하기 위한 필수 전제 조건입니다.
전략적 포지셔닝: NVIDIA, AMD, Oracle과 같은 벤더들에게 AI 리더에 대한 투자는 장기 고객을 확보하는 동시에 생태계의 방향성에 대한 전략적 영향력을 얻는 수단입니다. 일부 투자가 회수되지 않더라도 AI 인프라 시장을 선점하는 것은 그만한 가치가 있습니다.
다양한 수익원: OpenAI는 단순히 ChatGPT 구독 서비스만 판매하는 것이 아닙니다. API 접근권, 기업용 라이선스, 맞춤형 모델, 그리고 산업 전반에 걸친 파트너십을 통해 수익을 창출합니다. 다각화된 수익 구조는 단일 실패 지점(single-point-of-failure)의 위험을 줄여줍니다.
블록체인 인프라 제공업체들에게 이러한 AI 순환 금융 현상은 경고와 기회를 동시에 제공합니다. AI 워크로드를 처리하려는 탈중앙화 연산 네트워크(decentralized compute networks)는 토큰 인센티브를 넘어선 진정한 경제적 우위—중앙화된 제공업체가 제공할 수 없는 비용 절감, 검열 저항성 또는 검증 가능성—를 입증해야 합니다.
중앙화된 AI 인프라를 혁신하겠다고 주장하는 프로젝트들 역시 동일한 질문에 직면해 있습니다. 즉, 수요가 실제하는가, 아니면 토큰 인센티브가 인위적인 트래픽을 만들어내고 있는가 하는 점입니다. OpenAI의 매출 품질이 받고 있는 엄격한 조사는 결국 크립토 네이티브 AI 프로젝트들에게도 들이닥칠 것입니다.
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AI 순환 금융 고리는 다음 세 가지 시나리오 중 하나로 귀결될 것입니다.
시나리오 1: 실제 수요가 투자의 정당성을 입증 기업의 AI 도입이 가속화되고 매출 성장이 실현되어, OpenAI가 계획대로 2029년까지 수익성을 달성합니다. 순환 금융은 파괴적인 기술 전환기에 이루어진 전략적 포지셔닝으로 평가받게 됩니다. 초기에 투자한 벤더들은 AI 시대의 지배적인 인프라 제공업체로 자리매김합니다.
시나리오 2: 점진적 합리화 성장은 계속되지만 기하급수적 인 전망치에는 미치지 못합니다. 기업들은 구조조정을 단행하고, 기업 가치는 하향 조정되며, 일부 플레이어는 퇴출되고 업계는 지속 가능한 비즈니스 모델을 중심으로 재편됩니다. 이는 거품 붕괴가 아닌, 승자와 패자를 가르는 시장의 교정 과정이 됩니다.
시나리오 3: 고리의 붕괴 기업용 ROI가 실망스러운 수준에 머물고 자본 시장이 AI 투자에 대해 냉담해지면서 순환 금융 고리가 급격히 풀립니다. 벤더 금융으로 부풀려진 매출이 사라지고 생태계 전반에서 자산 가치 상각이 강제됩니다. 닷컴 버블 당시의 벤더 금융 사례가 비유가 아닌 현실이 되는 순간입니다.
AI 인프라 붐을 뒷받침하는 8,000억 달러 규모의 순환 금융 루프(circular financing loop)는 비전 있는 생태계 구축이거나, 수요의 불확실성을 위장한 재무 공학의 결과물일 것입니다. 그 답은 아마도 양극단 사이 어딘가에 있을 것입니다. 즉, AI의 잠재력에 대한 진정한 열광과 단기적 경제 현실을 초과했을 가능성이 있는 금융 약정들이 뒤섞여 있는 상태입니다.
OpenAI의 2026년 예상 손실액 140억 달러는 단순한 재무 통계 그 이상입니다. 이는 프런티어 AI 비즈니스 모델 전체에 대한 스트레스 테스트입니다. 만약 이 기업들과 그 동료들이 향후 18~24개월 내에 지속 가능한 단위 경제성(unit economics)과 진정한 기업 수요를 증명할 수 있다면, 순환 금융은 공격적이지만 정당화된 초기 단계 투자로 기억될 것입니다.
그렇지 않다면, 2026년은 월스트리트가 AI 붐이 벤더 금융 수익(vendor-financed revenue)이라는 자기 참조적 루프 위에 세워졌음을 깨닫게 된 해로 기억될 수 있습니다. 역사적으로 볼 때 이러한 패턴의 결말은 좋지 않았습니다.
투자자, 기업 및 인프라 제공업체에게 중요한 질문은 AI가 산업을 변화시킬지 여부가 아닙니다. 그것은 거의 확실하기 때문입니다. 핵심은 오늘날의 구축을 뒷받침하는 금융 약정들이 그 변화가 실현되는 것을 볼 수 있을 만큼 충분히 오랫동안 유지될 수 있느냐 하는 것입니다.