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1990년대 초 HTTP가 설계되었을 때, 시대를 앞서간 듯한 상태 코드 하나가 포함되었습니다: 402 "Payment Required(결제 필요)." 30년이 넘는 시간 동안 이 코드는 인터넷이 아직 준비되지 않았던 소액 결제(micropayments) 비전의 자리표시자(placeholder)로 남아 있었습니다. 2025년, 그 비전은 마침내 그 가치를 증명할 순간을 맞이했습니다.

2025년 9월 Coinbase와 Cloudflare가 공동 출시한 x402 프로토콜은 잊혀졌던 이 HTTP 상태 코드를 자율 AI 에이전트 결제의 근간으로 탈바꿈시켰습니다. 2026년 2월까지 이 프로토콜은 연간 6억 달러 규모의 결제량을 처리하고 있으며, Google Cloud, AWS, Anthropic, Visa, Circle 등으로부터 기업 후원을 이끌어내며 기계 간 결제(machine-to-machine payments)가 실험을 넘어 인프라로 자리 잡았음을 알렸습니다.

이것은 단순한 또 하나의 결제 프로토콜이 아닙니다. AI 에이전트가 인간의 지갑, 은행 계좌 또는 승인 절차 없이 자율적으로 협상하고, 지불하고, 거래하는 신흥 경제를 위한 배관(plumbing) 역할을 합니다.

6억 달러의 변곡점​

출시 이후 x402는 1억 건 이상의 트랜잭션을 처리했으며, Solana가 에이전트 결제에 가장 활발한 블록체인으로 부상하여 일부 기간 동안 주간 700%의 성장률을 기록했습니다. 프로토콜은 처음에 Base(Coinbase의 레이어 2)에서 출시되었지만, Solana의 1초 미만 확정성(finality)과 낮은 수수료 덕분에 고빈도 에이전트 간 거래의 선호되는 결제 레이어가 되었습니다.

숫자는 급격한 기업 도입의 이야기를 보여줍니다:

• 2025년 여름 이후 Solana에서만 3,500만 건 이상의 트랜잭션 발생
• 첫 6개월 이내에 1,000만 달러 이상의 누적 거래량 달성
• 현재 거래량의 절반 이상이 주요 촉진자(facilitator)인 Coinbase를 통해 라우팅됨
• 2025년 10월 말 기준 전체 시가총액이 8억 3,200만 달러를 초과하는 x402 에코시스템 내 44개 토큰 존재

의미 있는 규모에 도달하는 데 수년이 걸리는 전통적인 결제 인프라와 달리, x402는 수개월 만에 프로덕션 수준의 거래량을 달성했습니다. 그 이유는 무엇일까요? AI 에이전트를 대규모로 배포하는 기업들에게 존재론적 문제가 되고 있었던 과제를 해결했기 때문입니다.

기업에 x402가 필요했던 이유​

x402 이전의 기업들은 근본적인 불일치 문제에 직면해 있었습니다. AI 에이전트는 자율적인 결정을 내릴 수 있을 만큼 정교해지고 있었지만, 소비하는 리소스에 대해 비용을 지불할 표준화된 방법이 없었습니다.

현대 기업용 AI 에이전트의 워크플로우를 고려해 보십시오:

1. 실시간 데이터를 위해 외부 API를 쿼리해야 함
2. 추론을 위해 클라우드 제공업체의 컴퓨팅 리소스가 필요함
3. 유료 서비스를 통해 서드파티 모델에 액세스해야 함
4. 분산형 스토리지 네트워크에 결과를 저장해야 함

이러한 각 단계는 전통적으로 다음을 요구했습니다:

• 사전 설정된 계정 및 API 키
• 구독 계약 또는 선불 크레딧
• 지출 한도에 대한 수동 감독
• 각 공급업체의 결제 시스템과의 복잡한 통합

단일 에이전트의 경우 이는 관리 가능합니다. 하지만 수많은 팀과 사용 사례에 걸쳐 수백 또는 수천 개의 에이전트를 운영하는 기업에게는 실행 불가능한 일이 됩니다. 에이전트는 인터넷상의 사람들처럼 서비스를 검색하고, 온디맨드로 지불하고, 이동해야 하며, 이 모든 과정에서 사람이 각 트랜잭션을 승인할 필요가 없어야 합니다.

이 지점에서 x402의 HTTP 네이티브 설계가 혁신적인 힘을 발휘합니다.

HTTP 402의 부활: 웹 프리미티브로서의 결제​

x402의 천재성은 결제가 웹의 기존 작동 방식의 자연스러운 확장처럼 느껴지게 만든 데 있습니다. 클라이언트(인간 또는 AI 에이전트)가 서버에 리소스를 요청할 때, 교환은 간단한 패턴을 따릅니다:

1. 클라이언트 리소스 요청 → 서버가 HTTP 402 및 결제 세부 정보로 응답
2. 클라이언트 결제 → 결제 증명(블록체인 트랜잭션 해시) 생성
3. 클라이언트가 증명과 함께 요청 재시도 → 서버가 검증 후 리소스 전달

이 3단계 핸드셰이크는 계정, 세션, 커스텀 인증이 필요하지 않습니다. 결제 증명은 온체인에서 암호학적으로 검증 가능하므로 신뢰가 필요 없고(trustless) 즉각적입니다.

개발자 관점에서 x402 통합은 다음과 같이 간단합니다:

// 서버 측: 결제 요청
if (!paymentReceived) {
  return res.status(402).json({
    paymentRequired: true,
    amount: "0.01",
    currency: "USDC",
    recipient: "0x..."
  });
}

// 클라이언트 측: 결제 및 재시도
const proof = await wallet.pay(paymentDetails);
const response = await fetch(url, {
  headers: { "X-Payment-Proof": proof }
});

이러한 단순함 덕분에 Coinbase는 촉진자 서비스를 통해 월 1,000건의 트랜잭션을 무료 티어로 제공할 수 있었고, 개발자들이 에이전트 결제를 실험하는 데 있어 진입 장벽을 낮추었습니다.

기업 컨소시엄: 누가 무엇을 구축하고 있는가​

Coinbase와 Cloudflare가 공동 설립한 x402 재단(x402 Foundation)은 자율 결제 인프라의 각 부분을 기여하는 인상적인 기업 파트너 목록을 구성했습니다.

Google Cloud: AP2 통합​

Google은 2025년 1월 **에이전트 결제 프로토콜 2.0(Agent Payment Protocol 2.0, AP2)**을 발표하여 AI 에이전트 결제를 위한 체계적인 구현 프레임워크를 갖춘 최초의 하이퍼스케일러가 되었습니다. AP2는 다음을 지원합니다:

• Google Cloud Marketplace를 통한 파트너 구축 솔루션의 자율 조달
• 실시간 사용량을 기반으로 한 동적 소프트웨어 라이선스 확장
• 인간의 승인 워크플로우 없는 B2B 거래 자동화

Google에게 x402는 에이전트 커머스의 '콜드 스타트(cold-start)' 문제를 해결해 줍니다: 고객이 각 에이전트에 대해 수동으로 결제를 설정할 필요 없이, 어떻게 고객의 AI 에이전트가 서비스를 구매하게 할 것인가에 대한 해답을 제시합니다.

AWS: 기계 중심 워크플로우​

AWS는 서비스 카탈로그 전반에서 기계 간 (machine-to-machine) 워크플로우를 지원하기 위해 x402를 통합했습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:

• 에이전트가 컴퓨팅 (EC2, Lambda) 비용을 온디맨드로 지불
• 자동화된 데이터 파이프라인 결제 (S3, Redshift 액세스 수수료)
• 프로그래밍 방식의 정산을 통한 교차 계정 리소스 공유

주요 혁신 사항: 에이전트는 백그라운드에서 결제가 이루어지는 동안 리소스를 생성 및 해제 (spin up and tear down) 할 수 있으며, 사전 할당된 예산이나 수동 승인 체인이 필요하지 않습니다.

Anthropic: 대규모 모델 액세스​

Anthropic의 통합은 AI 연구소가 직면한 특정 과제인, 모든 개발자가 API 키와 구독 티어를 관리하도록 강제하지 않고 추론을 수익화하는 방법을 해결합니다. x402를 통해 에이전트는 다음을 수행할 수 있습니다:

• 레지스트리를 통해 Anthropic의 모델 발견
• USDC 소액 결제로 추론 호출당 비용 지불
• 실행에 대한 암호화 증명과 함께 모델 출력 수신

이를 통해 에이전트가 특정 작업에 가장 적합한 모델로 요청을 라우팅하고, 사용한 만큼만 지불하며, 여러 벤더 관계를 관리하는 오버헤드 없이 구성 가능한 (composable) AI 서비스의 문을 엽니다.

Visa 및 Circle: 정산 인프라​

기술 기업들이 애플리케이션 레이어에 집중하는 동안, Visa와 Circle은 정산 레일 (settlement rails)을 구축하고 있습니다.

• Visa의 신뢰할 수 있는 에이전트 프로토콜 (TAP) 은 상인이 정당한 AI 에이전트와 악성 봇을 구분할 수 있도록 도와주며, 자동화된 결제에서 발생하는 사기 및 차지백 (chargeback) 문제를 해결합니다.
• Circle의 USDC 통합은 스테이블코인 인프라를 제공하며, Base 및 Solana에서 2초 미만의 빠른 정산을 지원합니다.

두 기업은 자율 에이전트가 인간이 시작하는 신용카드 결제와 동일한 보안 보장을 받으며 거래할 수 있는 결제 네트워크를 구축하고 있습니다.

에이전트형 지갑: 인간에서 기계 제어로의 전환​

전통적인 암호화폐 지갑은 시드 구문, 하드웨어 보안 모듈 (HSM), 멀티시그 설정 등 인간을 위해 설계되었습니다. 하지만 AI 에이전트는 비밀번호를 입력할 손가락이나 보안을 유지할 물리적 장치가 없습니다.

2025년 말 Coinbase가 "AI 에이전트를 위해 특별히 설계된 최초의 지갑 인프라"로 소개한 에이전트형 지갑 (Agentic Wallets) 이 등장했습니다. 이 지갑은 신뢰 실행 환경 (TEEs) 내에서 실행됩니다. 이는 클라우드 서버 내의 보안 엔클레이브로, 클라우드 제공업체조차 에이전트의 개인 키에 액세스할 수 없도록 보장합니다.

이 아키텍처는 다음을 제공합니다:

• 비수탁형 (Non-custodial) 보안: 에이전트가 자신의 자금을 직접 통제
• 프로그래밍 가능한 가드레일: 거래 한도, 작업 화이트리스트 (allowlists), 이상 징후 탐지
• 실시간 알림: 고액 거래에 대한 다자간 승인
• 감사 로그: 규정 준수를 위한 완전한 투명성

이 설계는 전통적인 모델을 뒤집습니다. 인간이 에이전트에게 대리 권한을 부여하는 대신, 에이전트가 미리 정의된 경계 내에서 자율적으로 작동합니다. 이는 용돈을 요청하는 어린이라기보다 기업 법인 카드를 가진 직원과 더 비슷합니다.

그 영향은 심대합니다. 에이전트가 인간의 개입 없이 수익을 창출하고, 지출하고, 거래할 수 있게 되면 그 자체로 경제 주체가 됩니다. 이들은 시장에 참여하고, 가격을 협상하며, 자신의 성능을 향상시키는 리소스에 투자할 수도 있습니다.

기계 경제: 3,500만 건 이상의 거래량​

모든 결제 프로토콜의 진정한 시험대는 사람 (또는 이 경우 기계)이 실제로 이를 사용하는지 여부입니다. 초기 데이터에 따르면 x402는 그 시험을 통과하고 있습니다:

• 솔라나의 주간 700% 성장은 에이전트들이 저비용 고속 체인을 선호함을 보여줍니다.
• 모든 체인에 걸친 총 거래량 1억 건 이상은 파일럿 프로젝트 이상의 활용도를 보여줍니다.
• 연간 6억 달러의 거래액은 기업들이 실제 예산을 에이전트 결제로 이동시키고 있음을 시사합니다.

산업 전반에서 사용 사례가 나타나고 있습니다:

클라우드 컴퓨팅​

에이전트는 워크로드에 따라 컴퓨팅 자원을 동적으로 할당하며, 유휴 용량을 유지하는 대신 AWS/Google/Azure에 초당 비용을 지불합니다.

데이터 서비스​

연구 에이전트는 구독 방식에 얽매이지 않고 프리미엄 데이터 세트, API 호출 및 실시간 피드에 대해 온디맨드로 비용을 지불합니다.

DeFi 통합​

트레이딩 에이전트는 오라클 데이터 비용을 지불하고, DEX 전반에서 스왑을 실행하며, 유동성 포지션을 관리합니다. 이 모든 과정이 즉시 정산됩니다.

콘텐츠 및 미디어​

AI 생성 콘텐츠 크리에이터는 스톡 이미지, 음악 라이선스 및 호스팅 비용을 지불하며, 소액 결제를 통해 세밀한 권리 관리가 가능해집니다.

통일된 테마는 월간 청구 주기 대신 초 단위로 정산이 이루어지는, 기계 속도의 온디맨드 리소스 할당입니다.

프로토콜 거버넌스 과제​

6억 달러의 거래액과 기업의 지원을 바탕으로 x402는 중요한 분기점에 서 있습니다. 글로벌 기업의 규정 준수 및 보안 요구 사항을 충족하면서 어떻게 개방형 표준 상태를 유지할 것인가 하는 문제입니다.

x402 재단은 다음과 같은 다중 이해관계자 거버넌스 모델을 채택했습니다:

• 프로토콜 표준은 오픈 소스 저장소 (Coinbase의 GitHub)에서 개발됩니다.
• 촉진 서비스 (facilitator services) (결제 처리업체)는 기능, 수수료 및 SLA를 기반으로 경쟁합니다.
• 체인 지원은 블록체인 불가지론적 (blockchain-agnostic) 상태를 유지합니다 (Base, Solana 지원 중이며 Ethereum 등 개발 중).

이는 HTTP 자체의 진화와 유사합니다. 프로토콜은 개방되어 있지만 구현체 (웹 서버, 브라우저)는 경쟁합니다. 핵심은 어떤 단일 기업도 결제 레이어에 대한 접근을 독점 (gatekeep)할 수 없도록 보장하는 것입니다.

그러나 다음과 같은 규제 질문이 남아 있습니다:

• 에이전트가 사기성 구매를 했을 때 누가 책임을 지는가?
• 자율 거래에 대한 차지백은 어떻게 작동하는가?
• 에이전트 간 결제에는 어떠한 자금 세탁 방지 (AML) 규칙이 적용되는가?

Visa의 신뢰할 수 있는 에이전트 프로토콜은 에이전트 신원 확인 및 사기 탐지를 위한 프레임워크를 생성하여 이러한 문제 중 일부를 해결하려고 시도합니다. 그러나 모든 신기술과 마찬가지로 규제는 도입 속도보다 뒤처져 있습니다.

블록체인 인프라에 미치는 영향​

블록체인 제공업체에게 x402는 분야를 정의하는 중요한 기회를 의미합니다. 이 프로토콜은 블록체인에 구애받지 않지만(blockchain-agnostic), 모든 체인이 에이전트 결제에 동일하게 적합한 것은 아닙니다.

승리하는 체인은 다음과 같은 특징을 갖게 될 것입니다:

1. 초 미만의 완결성 (Sub-second finality): 에이전트는 이더리움의 확정까지 15초를 기다리지 않을 것입니다.
2. 낮은 수수료: $0.01 미만의 소액 결제(Micropayment)에는 1센트 미만의 아주 적은 수수료가 필요합니다.
3. 높은 처리량: 수개월 만에 3,500만 건의 트랜잭션을 처리했으며, 수십억 건을 향해 나아가고 있습니다.
4. USDC / USDT 유동성: 스테이블코인은 에이전트 상거래의 회계 단위입니다.

이것이 바로 솔라나(Solana)가 초기 채택을 주도하고 있는 이유입니다. 솔라나의 400ms 블록 시간과 $0.00025의 트랜잭션 수수료는 고빈도 에이전트 간(agent-to-agent) 결제에 이상적입니다. 베이스(Base, 코인베이스의 L2)는 네이티브 코인베이스 통합과 기관의 신뢰를 바탕으로 이점을 누리고 있으며, 이더리움의 L2들(Arbitrum, Optimism)은 수수료를 낮추고 완결성을 개선하기 위해 경쟁하고 있습니다.

인프라 제공업체에게 질문은 "x402가 성공할 것인가?"가 아니라 "얼마나 빨리 통합할 수 있는가?"입니다.

BlockEden.xyz는 x402 에이전트 결제를 선도하는 체인인 솔라나, 베이스, 이더리움을 위한 프로덕션급 API 인프라를 제공합니다. 서비스 둘러보기를 통해 자율 경제를 구동하는 네트워크 위에서 개발을 시작하세요.

1조 건의 에이전트 트랜잭션을 향한 여정​

현재의 성장 궤적이 유지된다면, x402는 2026년에 10억 건 이상의 트랜잭션을 처리할 수 있습니다. 이것이 중요한 이유는 다음과 같습니다:

네트워크 효과의 본격화​

더 많은 에이전트가 x402를 사용 → 더 많은 서비스가 x402를 수락 → 더 많은 개발자가 에이전트 우선(agent-first) 제품을 개발 → 더 많은 기업이 에이전트를 배포합니다.

프로토콜 간 결합성 (Cross-Protocol Composability)​

x402가 표준이 됨에 따라 에이전트는 이전에 고립되었던 플랫폼 간에 원활하게 상호작용할 수 있습니다. 예를 들어 Google 에이전트가 AWS에 저장된 데이터를 처리하기 위해 Anthropic 모델에 비용을 지불하는 방식입니다.

새로운 비즈니스 모델의 등장​

앱 스토어가 새로운 소프트웨어 카테고리를 만든 것처럼, x402는 개발자가 전문 에이전트를 만들고 다른 사람들이 이를 유료로 사용할 수 있는 서비스형 에이전트(agent-as-a-service) 비즈니스를 가능하게 합니다.

기업의 오버헤드 감소​

수동 조달, 송장 대조 및 예산 승인은 AI 배포를 늦춥니다. 에이전트 결제는 이러한 마찰을 제거합니다.

궁극적인 비전: 기계가 인간처럼 자유롭게 거래하고, 결제는 배경에서 보이지 않게 즉각적이며 신뢰가 필요 없는(trustless) 방식으로 이루어지는 인터넷입니다.

앞으로의 과제​

이러한 모멘텀에도 불구하고 x402는 실질적인 장애물에 직면해 있습니다:

규제 불확실성​

정부들은 자율 AI 결제는 커녕 AI를 규제하는 방법조차 여전히 고민 중입니다. 단 한 건의 세간의 주목을 끄는 사기 사건만으로도 제한적인 규제가 촉발될 수 있습니다.

기존 결제 수단과의 경쟁​

마스터카드(Mastercard)와 파이서브(Fiserv)는 기존 결제망을 사용하여 AI 상거래를 위한 자체 "에이전트 스위트(Agent Suite)"를 구축하고 있습니다. 이들의 강점은 기존 가맹점 관계와 컴플라이언스 인프라입니다.

블록체인 확장성​

연간 6억 달러의 거래 규모는 이제 시작에 불과합니다. 에이전트 결제가 전 세계 전자상거래의 1%($2025년 기준 5.9조 달러)에만 도달하더라도, 블록체인은 거의 제로에 가까운 수수료로 초당 10만 건 이상의 트랜잭션을 처리해야 합니다.

보안 리스크​

TEE 기반 지갑도 무적은 아닙니다. Intel SGX나 AMD SEV의 취약점은 수백만 에이전트의 개인 키를 노출시킬 수 있습니다.

사용자 경험​

기술적인 정교함에도 불구하고, 에이전트 결제 경험은 여전히 개발자가 지갑을 관리하고 에이전트에 자금을 조달하며 지출을 모니터링해야 합니다. 이러한 온보딩 과정을 단순화하는 것이 대중화의 핵심입니다.

더 큰 그림: 경제적 프리미티브로서의 에이전트​

x402는 단순한 결제 프로토콜이 아닙니다. 이는 거대한 변화의 신호입니다. 우리는 인간이 도구를 사용하는 세상에서 도구가 자율적으로 행동하는 세상으로 이동하고 있습니다.

이러한 변화는 역사적 사례와 평행을 이룹니다:

• **법인(Corporation)**은 1800년대에 재산을 소유하고 계약을 체결할 수 있는 법적 실체로 등장하여, 개인을 넘어선 경제적 주체성을 확장했습니다.
• **알고리즘(Algorithm)**은 2000년대에 거래를 실행하고 포트폴리오를 관리할 수 있는 의사결정 실체로 등장하여, 인간을 넘어선 시장 참여를 확장했습니다.
• **AI 에이전트(AI agent)**는 2020년대에 수익을 창출하고 지출하며 거래할 수 있는 자율적 행위자로 등장하여, 법적 실체를 넘어선 경제적 참여를 확장하고 있습니다.

x402는 이러한 전환을 위한 금융 인프라를 제공합니다. Google, AWS, Anthropic, Visa의 초기 관심이 증명하듯, 기계 경제는 더 이상 먼 미래가 아닙니다. 이는 지금 이 순간에도 한 번에 한 건의 트랜잭션씩 실제로 구축되고 있습니다.

핵심 요약​

• x402는 HTTP 402 "Payment Required" 코드를 부활시켜 웹상에서 즉각적이고 자율적인 스테이블코인 결제를 가능하게 합니다.
• 1억 건 이상의 트랜잭션을 통해 달성한 연간 6억 달러의 거래 규모는 6개월 미만의 기간 만에 기업 수준의 채택이 이루어졌음을 보여줍니다.
• Google, AWS, Anthropic, Visa, Circle은 기계 간(machine-to-machine) 워크플로우를 위해 x402를 통합하고 있습니다.
• 솔라나가 채택을 주도하고 있으며, 초 미만의 완결성과 초저가 수수료 덕분에 에이전트 결제 분야에서 주간 700%의 성장률을 기록하고 있습니다.
• TEE 내부의 에이전트 지갑은 프로그래밍 가능한 보안 가드레일을 통해 AI 에이전트에게 자금에 대한 비수탁(non-custodial) 제어권을 부여합니다.
• 사용 사례는 클라우드 컴퓨팅, 데이터 서비스, DeFi, 콘텐츠 라이선싱 등 기계가 온디맨드 리소스 액세스가 필요한 모든 분야에 걸쳐 있습니다.
• 규제 및 확장성 과제가 남아 있지만, 프로토콜의 개방형 표준과 멀티 체인 접근 방식은 장기적인 성장을 위한 유리한 위치에 있습니다.

자율 에이전트 결제의 시대는 오고 있는 것이 아니라, 이미 여기 와 있습니다. 그리고 x402는 향후 수십 년 동안 기계들이 거래하게 될 프로토콜을 써 내려가고 있습니다.

AI 에이전트가 여러분의 암호화폐 포트폴리오를 관리하거나 스마트 컨트랙트 트랜잭션을 실행할 때, 그 결정이 재현 가능하고 검증 가능하다고 신뢰할 수 있을까요? 최근까지 그 대답은 단호하게 "아니요"였습니다.

블록체인의 결정론적 아키텍처와 AI의 확률적 특성 사이의 근본적인 긴장은 6억 8천만 달러 규모의 문제를 야기했습니다. 자율 에이전트가 고가치 금융 운영을 점점 더 많이 제어함에 따라 이 수치는 2034년까지 43억 달러로 급증할 것으로 예상됩니다. 업계 전문가들이 Web3에서 "가장 위험한 시스템 과제"라고 부르는 문제를 해결하기 위해 2026년 초에 출시된 EigenAI의 엔드 투 엔드 추론 솔루션을 소개합니다.

결정론의 역설: AI와 블록체인이 어울리지 않는 이유​

블록체인 기술의 핵심은 절대적인 결정론에 의존합니다. 이더리움 가상 머신(EVM)은 언제 어디서 실행되든 모든 트랜잭션이 동일한 결과를 생성하도록 보장하여 분산 네트워크 전체에서 신뢰가 필요 없는(trustless) 검증을 가능하게 합니다. 동일한 입력을 처리하는 스마트 컨트랙트는 항상 동일한 출력을 생성합니다. 이러한 불변성은 2.5조 달러에 달하는 블록체인 자산을 가능하게 하는 기반입니다.

AI 시스템, 특히 거대 언어 모델(LLM)은 반대 원칙으로 작동합니다. LLM 출력은 샘플링 절차와 확률적 토큰 선택으로 인해 동일한 입력이라도 실행 시마다 결과가 달라지는 본질적으로 확률적인 특성을 가집니다. 온도를 0으로 설정하더라도 부동 소수점 연산의 미세한 수치 변동으로 인해 다른 출력이 발생할 수 있습니다. 이러한 비결정론은 AI 에이전트가 되돌릴 수 없는 온체인 결정을 내릴 때 치명적입니다. 블록체인에 기록된 오류는 되돌릴 수 없으며, 이러한 특성으로 인해 스마트 컨트랙트 취약점으로 인한 수십억 달러의 손실이 발생해 왔습니다.

그 위험성은 매우 큽니다. 2026년까지 AI 에이전트는 기업 시스템 전반에서 지속적으로 운영되어 실제 자산을 관리하고 5,000만 상점에 걸쳐 2,900만 달러에 달하는 자율 결제를 실행할 것으로 예상됩니다. 하지만 이러한 에이전트의 의사 결정 과정이 동일한 질문에 대해 서로 다른 답변을 내놓는 블랙박스라면 어떻게 신뢰할 수 있을까요?

GPU 재현성 위기​

기술적 과제는 대다수가 인식하는 것보다 더 깊습니다. AI 추론의 중추인 현대의 GPU는 병렬 작업이 서로 다른 순서로 완료되기 때문에 본질적으로 비결정론적입니다. 2025년에 발표된 연구에 따르면 부동 소수점 연산과 결합된 배치 크기 가변성이 재현성 문제를 일으키는 것으로 나타났습니다.

FP32 정밀도는 거의 완벽한 결정론을 제공하지만, FP16은 중간 정도의 안정성만 제공하며, 프로덕션 시스템에서 가장 흔히 사용되는 형식인 BF16은 상당한 편차를 보입니다. 근본적인 원인은 토큰 선택 시 경쟁하는 로짓(logits) 사이의 미세한 차이로 인해 출력이 미세한 수치 변동에 취약해지기 때문입니다. 합의를 위해 바이트 단위의 정확한 재현성이 요구되는 블록체인 통합의 경우, 이는 용납될 수 없습니다.

영지식 머신러닝(zkML)은 암호화 증명을 통해 검증 문제를 해결하려 하지만 나름의 난관에 봉착해 있습니다. 고전적인 ZK 증명기는 완벽하게 결정론적인 산술 제약 조건에 의존합니다. 결정론이 없다면 증명은 재현할 수 없는 추적(trace)을 검증하게 됩니다. zkML이 발전하고 있지만(2026년의 구현체는 단순히 "GPU에서 실행되는" 것이 아니라 "GPU에 최적화된" 수준입니다), 대규모 모델이나 실시간 애플리케이션에 적용하기에는 연산 오버헤드가 여전히 비실용적입니다.

EigenAI의 3계층 솔루션​

이더리움의 EigenLayer 리스테이킹 생태계를 기반으로 구축된 EigenAI의 접근 방식은 세 가지 통합 구성 요소를 통해 결정론 문제를 해결합니다.

1. 결정론적 추론 엔진​

EigenAI는 프로덕션 GPU에서 비트 단위로 정확한 결정론적 추론을 달성하며, 2% 미만의 성능 오버헤드로 10,000회 테스트 실행에서 100% 재현성을 보장합니다. 이 시스템은 LayerCast 및 배치 불변(batch-invariant) 커널을 사용하여 메모리 효율성을 유지하면서 비결정론의 주요 원인을 제거합니다. 이것은 이론이 아니라 조작되지 않은 프롬프트를 조작되지 않은 모델로 처리하여 조작되지 않은 응답을 생성할 것을 약속하는 프로덕션급 인프라입니다.

모델 버전, 프롬프트 처리 또는 결과 조작에 대해 알 수 없는 기존 AI API와 달리 EigenAI는 완전한 감사 가능성을 제공합니다. 모든 추론 결과는 특정 모델 가중치와 입력으로 추적될 수 있으므로 개발자는 AI 에이전트가 숨겨진 수정이나 검열 없이 주장한 것과 정확히 일치하는 모델을 사용했는지 확인할 수 있습니다.

2. 낙관적 재실행 프로토콜​

두 번째 계층은 블록체인 확장의 낙관적 롤업(optimistic rollups) 모델을 AI 추론으로 확장합니다. 결과는 기본적으로 수용되지만 재실행을 통해 도전을 받을 수 있으며, 부정직한 운영자는 EigenLayer의 암호경제적 보안을 통해 경제적 처벌(slashing)을 받게 됩니다.

모든 추론에 대해 완전한 영지식 증명을 생성하는 것은 연산 비용이 많이 들기 때문에 이는 매우 중요합니다. 대신 EigenAI는 낙관적 접근 방식을 사용합니다. 즉, 정직함을 가정하되 누구나 검증하고 도전할 수 있도록 합니다. 추론이 결정론적이기 때문에 분쟁은 전체 합의나 증명 생성이 필요 없이 단순한 바이트 일치 확인으로 해결됩니다. 도전자가 동일한 입력을 재현했지만 다른 출력을 얻은 경우, 원래 운영자의 부정직함이 입증되어 슬래싱을 당하게 됩니다.

3. EigenLayer AVS 보안 모델​

검증 레이어인 EigenVerify는 EigenLayer의 AVS(Autonomous Verifiable Services) 프레임워크와 리스테이킹된 밸리데이터 풀을 활용하여 슬래싱(slashing)을 위한 보증 자본을 제공합니다. 이는 AI 추론을 보호하기 위해 EigenLayer의 110억 달러 규모의 리스테이킹된 ETH를 확장하여, 공격 비용을 매우 비싸게 만드는 경제적 인센티브를 창출합니다.

신뢰 모델은 명쾌합니다. 밸리데이터는 자본을 스테이킹하고, 챌린지가 발생할 때 추론을 실행하며, 정직한 검증에 대한 수수료를 받습니다. 만약 거짓 결과를 인증하면 그들의 스테이킹 자산은 슬래싱됩니다. 이러한 암호경제적 보안은 검증되는 작업의 가치에 따라 확장됩니다. 고가치 DeFi 트랜잭션은 더 큰 스테이킹 규모를 요구할 수 있고, 저위험 작업은 더 가벼운 검증을 사용합니다.

2026년 로드맵: 이론에서 프로덕션으로​

EigenCloud의 2026년 1분기 로드맵은 본격적인 프로덕션 야심을 보여줍니다. 플랫폼은 AI 에이전트가 여러 생태계에서 작동할 것임을 인식하고 Base 및 Solana와 같은 이더리움 L2로 멀티 체인 검증을 확장하고 있습니다. EigenAI는 슬래싱 메커니즘을 통해 암호경제적으로 보호되는 API 형태의 검증 서비스를 제공하며 일반 사용(General Availability) 단계로 나아가고 있습니다.

실제 도입 사례도 이미 나타나고 있습니다. ElizaOS는 EigenCloud의 인프라를 사용하여 암호학적으로 검증 가능한 에이전트를 구축했으며, 이는 개발자가 몇 달간의 커스텀 인프라 작업 없이도 검증 가능한 AI를 통합할 수 있음을 입증했습니다. 이는 AI 에이전트가 고립된 도구가 아니라 엔터프라이즈 시스템 전반에서 지속적으로 작동하는 "에이전트 인트라넷(agentic intranet)" 단계가 2026년 내내 펼쳐질 것으로 예상되기 때문에 매우 중요합니다.

중앙 집중식 AI 추론에서 탈중앙화되고 검증 가능한 컴퓨팅으로의 전환이 탄력을 받고 있습니다. DecentralGPT와 같은 플랫폼은 2026년을 "AI 추론의 해"로 규정하고 있으며, 여기서 검증 가능한 컴퓨팅은 연구 프로토타입에서 프로덕션 필수 요소로 이동합니다. 블록체인-AI 부문의 예상 연평균 성장률(CAGR) 22.9%는 이러한 이론적 가능성에서 인프라 요구 사항으로의 전환을 반영합니다.

광범위한 탈중앙화 추론 환경​

EigenAI는 고립되어 운영되지 않습니다. 업계 전반에서 대규모 LLM 모델을 작은 부분으로 나누어 P2P 네트워크의 이기종 장치에 분산시키는 이중 레이어 아키텍처가 등장하고 있습니다. PolyLink 및 Wavefy Network와 같은 프로젝트는 실행을 중앙 집중식 클러스터에서 분산형 메시(mesh)로 전환하는 탈중앙화 추론 플랫폼을 구축하고 있습니다.

그러나 대부분의 탈중앙화 추론 솔루션은 여전히 검증 문제로 어려움을 겪고 있습니다. 노드 전체에 컴퓨팅을 분산시키는 것과 결과가 올바르다는 것을 암호학적으로 증명하는 것은 별개의 문제입니다. 여기서 EigenAI의 결정론적 접근 방식은 구조적 이점을 제공합니다. 재현성이 보장되기 때문에 검증이 가능해집니다.

통합의 과제는 기술적 검증을 넘어 경제적 인센티브까지 확장됩니다. 분산된 추론 제공자에게 어떻게 공정하게 보상할 것인가? 단일 운영자가 여러 밸리데이터인 척하는 시빌 공격(Sybil attacks)을 어떻게 방지할 것인가? 이미 110억 달러의 리스테이킹 자산을 보호하고 있는 EigenLayer의 기존 암호경제적 프레임워크가 그 답을 제시합니다.

인프라 질문: 블록체인 RPC는 어디에 적합한가?​

온체인에서 자율적인 의사결정을 내리는 AI 에이전트에게 결정론은 방정식의 절반일 뿐입니다. 나머지 절반은 블록체인 상태에 대한 신뢰할 수 있는 액세스입니다.

DeFi 포트폴리오를 관리하는 AI 에이전트를 생각해 보십시오. 재현 가능한 결정을 내리기 위해서는 결정론적 추론이 필요하지만, 현재의 블록체인 상태, 트랜잭션 내역 및 스마트 컨트랙트 데이터에 대한 신뢰할 수 있는 저지연 액세스도 필요합니다. 단일 노드 RPC에 대한 의존성은 시스템적 리스크를 초래합니다. 만약 노드가 다운되거나, 오래된 데이터를 반환하거나, 속도 제한이 걸리면 추론 엔진이 아무리 결정론적이라 하더라도 AI 에이전트의 결정은 신뢰할 수 없게 됩니다.

이러한 맥락에서 분산형 RPC 인프라는 매우 중요해집니다. 자동 페일오버(failover) 기능을 갖춘 멀티 제공자 API 액세스는 개별 노드에 문제가 발생하더라도 AI 에이전트가 지속적으로 운영될 수 있도록 보장합니다. 실제 자산을 관리하는 프로덕션 AI 시스템에 있어 이는 선택 사항이 아닌 필수 기초 요소입니다.

BlockEden.xyz는 프로덕션 AI 에이전트 및 자율 시스템을 위해 설계된 엔터프라이즈급 멀티 체인 RPC 인프라를 제공합니다. 대규모의 결정론적 의사결정을 지원하는 신뢰할 수 있는 기반 위에 구축하려면 우리의 API 마켓플레이스를 살펴보세요.

개발자에게 의미하는 바​

Web3 빌더들에게 시사하는 바는 상당합니다. 지금까지 AI 에이전트를 스마트 컨트랙트와 통합하는 것은 불투명한 모델 실행, 재현 불가능한 결과, 검증 메커니즘의 부재로 인해 위험 부담이 큰 일이었습니다. EigenAI의 인프라는 이 계산법을 바꿉니다.

개발자는 이제 다음과 같은 AI 에이전트를 구축할 수 있습니다.

• 암호학적 보증과 함께 검증 가능한 추론 실행
• 온체인 규칙에 책임을 지면서 자율적으로 운영
• 재현 가능한 로직으로 고가치 금융 의사결정 수행
• 의사결정 프로세스에 대한 공개 감사 수행
• 일관된 검증을 통해 여러 체인에 걸쳐 통합

2026년에 등장하는 "하이브리드 아키텍처" 접근 방식은 특히 유망합니다. 속도를 위해 옵티미스틱(optimistic) 실행을 사용하고, 챌린지가 발생할 때만 영지식 증명(ZKP)을 생성하며, 부정직한 행위를 저지하기 위해 경제적 슬래싱에 의존합니다. 결정론적 추론, 옵티미스틱 검증, 암호경제적 보안이라는 이 3개 레이어 접근 방식은 신뢰할 수 있는 AI-블록체인 통합의 표준 아키텍처가 되고 있습니다.

미래의 경로: 블랙박스에서 글래스 박스로​

자율적이고 비결정적인 AI와 불변의 고가치 금융 네트워크의 결합이 "독특하게 위험하다"라고 불리는 데에는 그만한 이유가 있습니다. 전통적인 소프트웨어의 오류는 패치할 수 있지만, AI가 제어하는 스마트 컨트랙트의 오류는 영구적이며 되돌릴 수 없는 자산 손실을 초래할 수 있습니다.

EigenAI의 결정론적 추론(deterministic inference) 솔루션은 불투명한 AI 서비스를 신뢰하는 것에서 투명한 AI 연산을 검증하는 것으로의 근본적인 전환을 의미합니다. 모든 추론을 재현하고, 의심스러운 결과에 이의를 제기하며, 정직하지 않은 운영자에게 경제적 페널티를 부과할 수 있는 능력은 AI를 '블랙박스'에서 '글래스 박스'로 변화시킵니다.

블록체인-AI 섹터가 2025년 6억 8,000만 달러에서 2034년 예상치인 43억 달러로 성장함에 따라, 신뢰할 수 있는 자율 에이전트를 가능하게 하는 인프라는 에이전트 자체만큼이나 중요해질 것입니다. 한때 극복 불가능해 보였던 결정론의 역설은 비트 단위의 정확한 재현성, 낙관적 검증(optimistic verification), 그리고 암호경제학적 인센티브가 조화롭게 작동하는 정교한 엔지니어링에 자리를 내주고 있습니다.

처음으로 우리는 처음에 던졌던 질문에 진정으로 답할 수 있게 되었습니다. 네, 당신의 암호화폐 포트폴리오를 관리하는 AI 에이전트를 신뢰할 수 있습니다. 이는 AI가 결함이 없어서가 아니라, 그 결정이 재현 가능하고 검증 가능하며 경제적으로 보장되기 때문입니다. 이것은 단순한 기술적 성취가 아니라 차세대 자율형 블록체인 애플리케이션의 토대입니다.

엔드 투 엔드 추론 솔루션은 단지 오늘날의 결정론 문제를 해결하는 것에 그치지 않고, 미래의 에이전트 경제(agentic economy)를 위한 궤도를 구축하고 있습니다.

배송 드론이 자신의 충전 비용을 직접 협상할 수 있다면 어떨까요? 또는 창고 로봇이 자율적으로 보관 계약 입찰에 참여할 수 있다면요? 이것은 공상 과학 소설이 아닙니다. 바로 머신 이코노미(Machine Economy)이며, 2026년에 실제로 운영되고 있는 현실입니다.

암호화폐 업계가 수년 동안 AI 챗봇과 알고리즘 트레이딩에 집착하는 동안, 조용한 혁명이 전개되고 있었습니다. 로봇과 자율 주행 기기들이 블록체인 지갑, 온체인 ID를 보유하고 인간의 개입 없이 수익을 창출하고, 지출하며, 결제를 처리하는 독립적인 경제 주체가 되고 있는 것입니다.

세 가지 플랫폼이 이러한 변화를 주도하고 있습니다. 판테라(Pantera), 세쿼이아(Sequoia), 코인베이스(Coinbase)로부터 2,000만 달러의 투자를 유치한 OpenMind의 탈중앙화 로봇 운영 체제, 25조 달러 규모의 육체 노동 경제를 위한 Konnex의 마켓플레이스, 그리고 22개 산업에 걸쳐 60개 이상의 DePIN 애플리케이션을 호스팅하는 peaq의 레이어 1 블록체인이 그 주인공입니다. 이들은 기계가 일급 경제 시민으로서 일하고, 돈을 벌고, 거래할 수 있는 인프라를 함께 구축하고 있습니다.

도구에서 경제 주체로​

2026년에 일어나고 있는 근본적인 변화는 기계가 수동적인 자산에서 경제의 능동적인 참여자로 전환되고 있다는 점입니다. 역사적으로 로봇은 자본 지출 항목이었습니다. 즉, 로봇을 구매하고 운영하며 모든 유지보수 비용을 소유주가 감당했습니다. 하지만 블록체인 인프라는 이러한 패러다임을 완전히 바꾸고 있습니다.

OpenMind의 FABRIC 네트워크는 모든 장치에 대한 암호화 신원(Cryptographic Identity)이라는 혁신적인 개념을 도입했습니다. 각 로봇은 위치 증명(where it is), 작업 부하 증명(what it's doing), 수탁 증명(who it's working with)을 보유합니다. 이러한 데이터는 단순한 기술적 사양이 아니라, 경제적 거래에서 기계의 신뢰성을 보장하는 토대입니다.

2026년 초 Circle과 OpenMind의 파트너십을 통해 이 개념은 구체화되었습니다. 이제 로봇은 블록체인 네트워크에서 USDC 스테이블코인을 사용하여 직접 금융 거래를 실행할 수 있습니다. 배송 드론은 자동화된 스테이션에서 배터리 충전 비용을 지불하고, 배송 완료에 대한 대금을 받으며, 각 거래에 대해 인간의 승인 없이도 계정 정산을 마칠 수 있습니다.

Circle과 OpenMind의 파트너십은 기계 결제가 이론에서 실무로 넘어간 순간을 상징합니다. 자율 시스템이 가치를 보유하고, 조건을 협상하며, 자산을 이전할 수 있게 되면 기계는 단순한 도구가 아닌 경제 주체가 됩니다.

25조 달러의 기회​

육체 노동은 전 세계에서 가장 큰 경제 부문 중 하나임에도 불구하고, 여전히 아날로그 방식과 중앙 집중화된 구조에 머물러 있습니다. Konnex가 최근 유치한 1,500만 달러의 투자는 바로 이러한 비효율성을 목표로 합니다.

글로벌 육체 노동 시장의 가치는 연간 25조 달러에 달하지만, 그 가치는 폐쇄형 시스템에 갇혀 있습니다. A 회사 소속의 배송 로봇은 B 회사의 업무를 원활하게 수락할 수 없습니다. 산업용 로봇은 유휴 시간에도 이를 대여할 수 있는 마켓플레이스가 없기 때문에 가동을 멈춘 채 방치됩니다. 창고 자동화 시스템은 광범위한 API 통합 작업 없이는 외부 물류 업체와 협력할 수 없습니다.

Konnex의 혁신은 물리적 작업 증명(PoPW)에 있습니다. 이는 배송 드론부터 산업용 로봇 팔에 이르기까지 자율 로봇이 현실 세계의 작업을 온체인에서 검증할 수 있게 해주는 합의 메커니즘입니다. 이를 통해 플랫폼 중개자 없이도 로봇이 계약을 맺고, 실행하며, 노동력을 수익화할 수 있는 허가 없는 마켓플레이스가 가능해집니다.

그 파급 효과를 고려해 보십시오. 현재 전 세계적으로 460만 대 이상의 로봇이 운영되고 있으며, 로봇 시장은 2030년까지 1,100억 달러를 넘어설 것으로 예상됩니다. 이 기계들 중 아주 일부라도 탈중앙화된 노동 마켓플레이스에 참여할 수 있다면, 공략 가능한 시장 규모는 엄청납니다.

Konnex는 로보틱스, AI, 블록체인을 통합하여 육체 노동을 탈중앙화된 자산 클래스로 전환합니다. 이는 본질적으로 자율 시스템을 위한 GDP를 구축하는 것과 같습니다. 로봇은 독립적인 에이전트로서 업무를 협상하고, 작업을 실행하며, 스테이블코인으로 정산하는 동시에 검증 가능한 온체인 평판을 쌓아갑니다.

기계를 위해 특화된 블록체인​

이더리움과 같은 범용 블록체인도 이론적으로는 기계 거래를 지원할 수 있지만, 물리적 인프라 네트워크의 특정 요구 사항을 충족하도록 설계되지는 않았습니다. 여기서 peaq 네트워크가 등장합니다.

peaq는 레이어 1 블록체인으로, 탈중앙화 물리적 인프라 네트워크(DePIN)와 실물 자산(RWA)을 위해 특별히 설계되었습니다. 2026년 2월 현재, peaq 생태계는 22개 산업 분야에서 60개 이상의 DePIN을 호스팅하고 있으며, 실제 세계의 확장을 위해 설계된 고성능 인프라를 통해 수백만 대의 기기와 장치를 온체인에서 보호하고 있습니다.

배포된 애플리케이션들은 블록체인 인프라가 기계에 맞게 구축되었을 때 무엇이 가능한지 보여줍니다.

• Silencio: 120만 명 이상의 사용자를 보유한 소음 공해 모니터링 네트워크로, AI 모델 학습을 위한 음향 데이터 수집에 참여하는 대가로 보상을 제공합니다.
• DeNet: 1,500만 개의 파일을 보호하며 600만 명 이상의 스토리지 사용자 및 왓처 노드를 보유하고 있으며, 9페타바이트 규모의 실물 자산 스토리지를 운영합니다.
• MapMetrics: 167개국 이상에서 20만 명 이상의 운전자가 플랫폼을 사용하며, 매일 12만 건 이상의 교통 정보를 업데이트합니다.
• Teneo: 190개국 600만 명 이상의 사람들이 커뮤니티 노드를 실행하여 소셜 미디어 데이터를 크라우드 소싱합니다.

이들은 시범 프로젝트나 개념 증명이 아닙니다. 매일 온체인에서 수백만 명의 사용자와 기기가 가치를 거래하는 실제 운영 시스템입니다.

VARA(가상자산 규제국)의 지원을 받는 두바이의 peaq "머신 이코노미 자유 구역"은 2025년에 실물 자산 토큰화의 주요 허브가 되었습니다. Mastercard 및 Bosch와의 대규모 통합을 통해 플랫폼의 엔터프라이즈급 보안을 입증했으며, 2026년에 예정된 "보편적 기본 소유권(Universal Basic Ownership)" 출시는 기계에서 생성된 경제적 이익을 이해관계자에게 직접 환원하는 혁신적인 실험이 될 것입니다.

기술적 토대: 온체인 신원 및 자율 지갑​

머신 이코노미(machine economy)를 가능하게 하는 것은 단순한 블록체인 결제뿐만이 아닙니다. 이는 2025-2026년에 동시에 성숙해진 여러 기술 혁신의 융합 덕분입니다.

ERC-8004 신원 표준: BNB 체인의 ERC-8004 지원은 자율 에이전트에게 있어 중대한 분수령이 되었습니다. 이 온체인 신원 표준은 AI 에이전트와 로봇에게 플랫폼 전반에서 검증 가능하고 이동 가능한 신원을 부여합니다. 에이전트는 서로 다른 시스템을 이동하면서도 영구적인 신원을 유지할 수 있으며, 이를 통해 다른 에이전트, 서비스 및 사용자가 정당성을 검증하고 과거 성과를 추적할 수 있습니다.

ERC-8004 이전에는 각 플랫폼마다 별도의 신원 확인이 필요했습니다. 플랫폼 A에서 작업하는 로봇은 자신의 평판을 플랫폼 B로 가져갈 수 없었습니다. 이제 표준화된 온체인 신원을 통해 머신은 전체 생태계에서 자신을 따라다니는 이동 가능한 평판을 쌓을 수 있습니다.

자율 지갑: "봇이 API 키를 보유하는 것"에서 "봇이 지갑을 보유하는 것"으로의 전환은 머신의 자율성을 근본적으로 변화시킵니다. 디파이(DeFi), 스마트 컨트랙트 및 기계 판독 가능 API에 대한 접근 권한을 통해, 지갑은 머신이 충전소, 서비스 제공업체 및 동료 기계와 조건을 협상할 수 있는 진정한 자율성을 열어줍니다.

머신은 단순한 도구에서 그 자체로 경제 참여자로 진화합니다. 머신은 자신만의 암호화 지갑을 소유하고, 블록체인 기반 스마트 컨트랙트 내에서 자율적으로 트랜잭션을 실행하며, 검증 가능한 과거 성과 증명을 통해 온체인 평판을 구축할 수 있습니다.

물리적 작업 증명 시스템: OpenMind의 3계층 증명 시스템 — 위치 증명(proof-of-location), 작업량 증명(proof-of-workload), 보관 증명(proof-of-custody) — 은 디지털 트랜잭션을 물리적 현실과 연결하는 근본적인 과제를 해결합니다. 이러한 암호화 증명은 자본 시장과 엔지니어 모두가 중요하게 여기는 요소입니다. 즉, 특정 장소에서 특정 머신에 의해 실제로 작업이 수행되었다는 검증 가능한 증거입니다.

시장 검증 및 성장 궤적​

머신 이코노미는 기술적으로 흥미로울 뿐만 아니라, 상당한 자본을 끌어들이고 실제 수익을 입증하고 있습니다.

벤처 투자: 이 분야는 2026년 초에 주목할 만한 자금 조달 모멘텀을 보였습니다:

• OpenMind: Pantera Capital, Sequoia China, Coinbase Ventures로부터 2,000만 달러 유치
• Konnex: Cogitent Ventures, Leland Ventures, Liquid Capital 등이 주도하여 ,1500만 달러 유치
• 전체 DePIN 시가총액: 1년 전 52억 달러에서 증가하여 2025년 9월 기준 192억 달러 달성

매출 성장: 여전히 투기에 의해 움직이는 많은 암호화폐 분야와 달리, DePIN 네트워크는 실제 비즈니스 견인력을 보여주고 있습니다. DePIN 매출은 2023년에서 2024년 사이에 32.3배 증가했으며, 여러 프로젝트가 수백만 달러의 연간 반복 매출(ARR)을 달성하고 있습니다.

시장 전망: 세계경제포럼(WEF)은 DePIN 시장이 현재 200억 달러 규모에서 2028년까지 3.5조 달러로 폭발적으로 성장할 것으로 전망하고 있습니다. 이는 6,000%에 달하는 증가 수치입니다. 이러한 수치는 신중하게 받아들여야 하지만, 그 방향성의 규모는 물리적 인프라가 블록체인 조정 기능과 만났을 때의 거대한 잠재 시장을 반영합니다.

기업 검증: 암호화폐 네이티브 펀딩 외에도 전통적인 기업들이 주목하고 있습니다. Mastercard 및 Bosch와 peaq의 통합 사례는 기성 기업들이 기계 간(M2M) 블록체인 결제를 단순한 투기적 실험이 아닌, 구축할 가치가 있는 인프라로 보고 있음을 증명합니다.

알고리즘 통화 정책의 과제​

머신이 자율적인 경제 행위자가 됨에 따라 흥미로운 질문이 제기됩니다. 주요 경제 참여자가 인간이 아닌 알고리즘 에이전트일 때 통화 정책은 어떤 모습일까요?

2024년 말부터 2025년까지의 기간은 자율 경제 에이전트(AEA)의 배치와 역량이 비약적으로 가속화된 시기였습니다. 이러한 AI 기반 시스템은 이제 포트폴리오 관리, 공급망 최적화, 서비스 계약 협상 등 복잡한 작업을 인간의 개입을 최소화하며 수행합니다.

에이전트가 초당 수천 건의 마이크로 트랜잭션을 실행할 수 있게 되면, "소비자 심리"나 "인플레이션 기대치"와 같은 전통적인 개념은 적용하기 어려워집니다. 에이전트는 인플레이션을 심리적으로 경험하지 않습니다. 그들은 단순히 가격 신호에 따라 최적의 전략을 재계산할 뿐입니다.

이는 머신 이코노미 플랫폼의 토큰 이코노믹스에 독특한 과제를 부여합니다:

유통 속도 대 안정성: 머신은 인간보다 훨씬 빠르게 거래할 수 있으며, 이는 잠재적으로 가치를 불안정하게 만드는 극단적인 토큰 유통 속도를 초래할 수 있습니다. 스테이블코인 통합(예: Circle의 OpenMind와의 USDC 파트너십)은 예측 가능한 가치를 지닌 결제 자산을 제공함으로써 이 문제를 해결합니다.

담보로서의 평판: 전통적인 금융에서 신용은 인간의 평판과 관계를 바탕으로 확장됩니다. 머신 이코노미에서 온체인 평판은 검증 가능한 담보가 됩니다. 입증된 인도 실적이 있는 로봇은 검증되지 않은 로봇보다 더 나은 조건으로 서비스를 이용할 수 있습니다. 하지만 이를 위해서는 조작이 불가능하고 플랫폼 간 이동이 가능한 정교한 평판 프로토콜이 필요합니다.

프로그래밍 가능한 경제 규칙: 인센티브에 반응하는 인간 참여자와 달리, 머신은 명시적인 경제 규칙으로 프로그래밍될 수 있습니다. 이를 통해 새로운 조정 메커니즘이 가능해지지만, 에이전트가 의도하지 않은 결과에 최적화될 경우 위험이 발생할 수도 있습니다.

실체화되고 있는 실생활 응용 사례​

인프라 레이어를 넘어, 특정 사용 사례들은 머신 이코노미(machine economy)가 실제로 무엇을 가능하게 하는지 보여주고 있습니다:

자율 물류: 배송 완료 시 토큰을 획득하고, 충전 및 유지보수 서비스 비용을 지불하며, 정시 배송 실적을 바탕으로 평판 점수를 쌓는 배송 드론입니다. 인간 관제사가 필요하지 않으며, 실시간 마켓플레이스에서 에이전트의 입찰을 기반으로 작업이 할당됩니다.

탈중앙화 제조: 유휴 시간 동안 여러 고객에게 가동 능력을 임대하는 산업용 로봇으로, 스마트 컨트랙트가 검증, 결제 및 분쟁 해결을 처리합니다. 독일의 스탬핑 프레스는 제조업체들이 서로를 알지 못해도 일본의 구매자로부터 작업을 수락할 수 있습니다.

협업 센싱 네트워크: 데이터 기여에 대해 보상을 받는 환경 모니터링 장치(공기질, 교통, 소음)입니다. Silencio의 120만 명의 사용자가 수집하는 음향 데이터는 블록체인 인센티브를 기반으로 구축된 가장 큰 협업 센싱 네트워크 중 하나를 나타냅니다.

공유 모빌리티 인프라: 수요에 따라 에너지 가격을 동적으로 책정하고, 호환되는 모든 차량으로부터 암호화폐 결제를 수락하며, 중앙 집중식 관리 플랫폼 없이 수익을 최적화하는 전기차 충전소입니다.

농업 자동화: 여러 농지에서 심기, 물 주기, 수확을 조율하는 농업 로봇으로, 토지 소유자는 로봇 소유 비용이 아닌 실제 수행된 작업에 대해 비용을 지불합니다. 이는 농업을 자본 집약적 산업에서 서비스 기반 산업으로 전환시킵니다.

여전히 부족한 인프라​

놀라운 진전에도 불구하고, 머신 이코노미가 주류로 채택되기 위해 해결해야 할 실질적인 인프라 격차가 존재합니다:

데이터 교환 표준: ERC-8004가 신원(identity)을 제공하지만, 로봇이 능력 정보를 교환하기 위한 보편적인 표준은 없습니다. 배송 드론은 적재 용량, 범위, 가용성을 요청자가 해석할 수 있는 머신 판독 가능 형식으로 통신해야 합니다.

책임 프레임워크: 자율 로봇이 피해를 입히거나 배송에 실패했을 때 누구에게 책임이 있을까요? 로봇 소유자, 소프트웨어 개발자, 블록체인 프로토콜, 아니면 탈중앙화 네트워크일까요? 알고리즘 책임에 대한 법적 프레임워크는 여전히 미비한 상태입니다.

물리적 의사결정을 위한 합의: 탈중앙화된 합의를 통해 로봇의 의사결정을 조율하는 것은 여전히 어려운 과제입니다. 다섯 대의 로봇이 창고 작업에서 협력해야 한다면, 중앙 집중식 조정 없이 어떻게 전략에 대한 합의에 도달할까요? 금융 거래를 위해 설계된 비잔틴 장애 허용(BFT) 알고리즘은 물리적 협업에 그대로 적용하기 어려울 수 있습니다.

에너지 및 트랜잭션 비용: 소액 결제(Microtransactions)는 트랜잭션 비용이 무시할 수 있을 정도로 낮을 때만 경제적으로 실행 가능합니다. 레이어 2 솔루션이 블록체인 수수료를 극적으로 낮추었지만, 저가치 작업을 수행하는 소형 로봇의 에너지 비용은 여전히 해당 작업으로 얻는 수익을 초과할 수 있습니다.

개인정보 보호 및 경쟁 정보: 로봇이 독점적인 업무를 수행할 때 투명한 블록체인은 문제를 야기합니다. 공장 운영이나 배송 경로에 대한 경쟁 정보를 노출하지 않고 온체인에서 작업 완료를 어떻게 증명할 수 있을까요? 영지식 증명(Zero-knowledge proofs)과 기밀 컴퓨팅(Confidential computing)이 부분적인 해결책이 될 수 있지만, 복잡성과 비용이 추가됩니다.

블록체인 인프라에 미치는 영향​

머신 이코노미의 부상은 블록체인 인프라 제공업체와 개발자에게 중요한 시사점을 제공합니다:

특화된 레이어 1: 범용 블록체인은 높은 트랜잭션 처리량, 낮은 지연 시간, IoT 장치와의 통합 등 물리적 인프라 네트워크의 특정 요구사항을 충족하는 데 어려움을 겪습니다. 이것이 peaq의 성공 이유입니다. 특정 사용 사례에 맞게 구축된 전용 인프라는 개조된 범용 체인보다 우수한 성능을 발휘합니다.

오라클 요구사항: 온체인 트랜잭션을 실제 상황과 연결하려면 강력한 오라클 인프라가 필요합니다. 위치, 환경 조건, 장비 상태 등 물리적 데이터 피드로 확장하는 Chainlink의 행보는 머신 이코노미를 위한 핵심 인프라가 됩니다.

신원 및 평판: 온체인 신원은 이제 더 이상 인간만을 위한 것이 아닙니다. 기계의 능력을 인증하고, 성능 이력을 추적하며, 이식 가능한 평판을 가능하게 하는 프로토콜은 필수적인 미들웨어가 될 것입니다.

소액 결제 최적화: 기계들이 끊임없이 거래할 때, 인간 규모의 거래를 위해 설계된 수수료 구조는 무너집니다. 레이어 2 솔루션, 상태 채널(State channels), 결제 배칭(Payment batching)은 선택이 아닌 필수적인 최적화 요소가 됩니다.

실물 자산 통합: 머신 이코노미는 근본적으로 디지털 토큰과 물리적 자산을 연결하는 것입니다. 기계 자체를 토큰화하고, 자율 운영을 보험에 가입시키며, 물리적 보관을 검증하기 위한 인프라에 대한 수요가 높을 것입니다.

이 분야에서 애플리케이션을 구축하는 개발자에게 신뢰할 수 있는 블록체인 인프라는 필수적입니다. BlockEden.xyz는 신생 DePIN 프로토콜에 대한 지원을 포함하여 여러 체인에 걸쳐 기업급 RPC 액세스를 제공하며, 노드 인프라를 직접 관리할 필요 없이 원활한 통합을 가능하게 합니다.

나아가야 할 길​

2026년의 머신 이코노미(Machine Economy)는 더 이상 추측에 근거한 미래주의가 아닙니다. 이는 수백만 대의 장치, 수십억 달러의 거래량, 그리고 명확한 수익 모델을 갖춘 운영 인프라입니다. 하지만 우리는 여전히 매우 초기 단계에 머물러 있습니다.

다음 12 ~ 24개월 동안 세 가지 트렌드가 가속화될 것으로 보입니다.

상호운용성 표준: HTTP와 TCP / IP가 인터넷을 가능하게 했던 것처럼, 머신 이코노미에는 로봇 간 통신, 역량 협상, 그리고 크로스 플랫폼 평판을 위한 표준화된 프로토콜이 필요할 것입니다. ERC-8004의 성공은 업계가 이러한 필요성을 인식하고 있음을 시사합니다.

규제 명확성: 정부들이 머신 이코노미를 본격적으로 다루기 시작했습니다. 두바이의 머신 이코노미 자유 구역(Machine Economy Free Zone)은 규제 실험을 대표하며, 미국과 EU는 알고리즘 책임 및 자율 상업 에이전트에 대한 프레임워크를 검토하고 있습니다. 여기서의 명확성은 기관 자본의 유입을 촉발할 것입니다.

AI와 로봇의 통합: 거대 언어 모델(LLM)과 물리적 로봇의 융합은 자연어 작업 위임의 기회를 창출합니다. 평이한 영어로 작업을 설명하면, AI 에이전트가 이를 하위 작업으로 분해한 다음, 로봇 군단을 자동으로 조정하여 실행하고, 이 모든 과정이 온체인에서 정산되는 모습을 상상해 보십시오.

가장 중요한 질문은 머신 이코노미가 이전 크립토 내러티브의 경로 — 초기 열광 이후의 환멸 — 를 따를 것인지, 아니면 이번에는 인프라, 애플리케이션, 시장 수요가 일치하여 지속적인 성장을 만들어낼 것인지입니다.

초기 지표들은 후자를 시사합니다. 사용 사례를 찾아 헤매는 금융 상품에 머물러 있는 많은 크립토 부문과 달리, 머신 이코노미는 명확한 문제(비싼 유휴 자본, 파편화된 로봇 운영, 불투명한 유지 보수 비용)를 측정 가능한 솔루션으로 해결합니다. Konnex가 25조 달러 규모의 시장을 목표로 한다고 주장할 때, 그것은 크립토 투기가 아닙니다. 탈중앙화된 조정을 통해 이익을 얻을 수 있는 실제 물리적 노동 시장의 규모입니다.

기계들이 다가왔습니다. 기계들은 지갑과 신원을 가지고 있으며 자율적으로 거래할 수 있는 능력을 갖췄습니다. 인프라는 가동 중입니다. 이제 남은 유일한 질문은 전통 경제가 이 새로운 패러다임에 얼마나 빨리 적응하느냐, 아니면 이로 인해 와해되느냐 하는 것입니다.

출처​

• OpenMind, 탈중앙화 로봇 OS 개발을 위해 2,000만 달러 투자 유치
• Circle과 OpenMind, USDC를 활용한 AI 로봇 결제 출시
• 실전에서의 2026년 로보틱스 경쟁
• 새로운 머신 이코노미의 구조
• Konnex, 물리적 노동 경제 혁신을 위해 1,500만 달러 투자 유치
• Konnex, 자율 로보틱스를 위해 1,500만 달러 확보
• Konnex, 자율 로봇 노동의 탈중앙화 추진
• Peaq 네트워크란 무엇인가?
• 머신 이코노미의 부상: 2026년의 peaq
• 알고리즘 주권: 2026년 머신 이코노미 통화 정책
• BNB Chain, 자율 AI 에이전트의 검증 가능한 신원을 위해 ERC-8004 지원 발표
• 봇에게도 지갑이 있다: 머신 이코노미의 도래
• 블록체인과 AI 에이전트: 온체인 경제 구축
• 현실 세계: DePIN이 크립토와 물리적 시스템을 연결하는 방법
• DePIN: AI 에이전트를 위한 인프라

수년 동안 비트코인 채굴은 운영자를 특정 업체 생태계에 종속시키고, 중요한 운영 데이터를 가리며, 인위적인 진입 장벽을 만드는 독점 소프트웨어에 얽매여 왔습니다. 2026년 2월 2일, 테더 (Tether) 는 타사 의존성 없이 개인용 리그에서 기가와트급 팜까지 확장 가능한 Apache 2.0 라이선스 기반의 완전 오픈 소스 운영 체제인 MiningOS를 출시하며 이 모델을 타파했습니다.

이것은 단순한 또 하나의 오픈 소스 프로젝트가 아닙니다. 이는 연간 172억 달러 를 창출하며, 전 세계 암호화폐 채굴 시장이 2025년 27.7억 달러에서 2035년까지 91.8억 달러 로 성장할 것으로 예상되는 이 산업을 지배해 온 중앙 집중식 구조에 대한 정면 공격입니다. MiningOS는 채굴 인프라를 독점적인 지적 재산이 아닌 공공재로 취급하는 최초의 산업용 대안을 제시합니다.

블랙박스 문제: 독점 채굴 소프트웨어가 탈중앙화에 실패한 이유​

전통적인 비트코인 채굴 설정은 폐쇄적인 정원 (walled gardens) 처럼 운영됩니다. 채굴자는 운영 데이터를 중앙 집중식 클라우드 서비스로 라우팅하고, 펌웨어 제한을 강제하며, 모니터링 도구를 독점 플랫폼에 결합하는 벤더별 관리 소프트웨어가 포함된 ASIC 하드웨어를 구매합니다. 그 결과, 채굴자는 자신의 인프라를 진정으로 소유하지 못하게 됩니다.

테더의 발표 는 하드웨어와 관리 계층이 불투명하고 제조사에 의해 통제되는 이러한 "블랙박스" 구조를 명확히 겨냥하고 있습니다. 집에서 소수의 ASIC을 가동하는 소규모 운영자에게 이는 기본 모니터링을 위해 외부 플랫폼에 의존해야 함을 의미합니다. 여러 지역에 걸쳐 수십만 대의 기계를 관리하는 산업용 채굴 팜의 경우, 이는 재앙적인 규모의 벤더 종속 (vendor lock-in) 으로 이어집니다.

시점이 매우 중요합니다. 2025년에 Iris Energy, Riot Blockchain, Marathon Digital, Core Scientific, Cipher Mining 등 5개 주요 채굴 회사의 합산 가치는 45억 8,000만 달러에서 125억 8,000만 달러 사이를 기록했습니다. 이 거대 기업들은 규모의 경제를 누리고 있지만, 소규모 운영자들을 괴롭히는 동일한 독점 소프트웨어의 제약에 똑같이 취약합니다. MiningOS는 양쪽 모두에게 동일한 자체 호스팅 및 벤더 독립적 인프라를 제공함으로써 기술적 경쟁의 장을 평준화합니다.

피어 투 피어 (P2P) 아키텍처: Holepunch 기반​

MiningOS는 Holepunch P2P 프로토콜 을 기반으로 구축되었습니다. 이는 테더와 비트파이넥스 (Bitfinex) 가 2022년 검열 저항적인 애플리케이션 구축을 위해 출시한 것과 동일한 암호화 통신 스택입니다. 중앙 집중식 서버를 통해 데이터를 전송하는 기존의 채굴 관리 플랫폼과 달리, MiningOS는 채굴 장치가 통합된 P2P 네트워크를 통해 직접 통신하는 자체 호스팅 아키텍처를 통해 작동합니다.

이것은 이론적인 탈중앙화가 아니라 운영의 주권 (operational sovereignty) 입니다. 운영자는 외부 클라우드 서비스로 데이터를 라우팅하지 않고 로컬에서 채굴 활동을 관리합니다. 이 시스템은 분산형 홀펀칭 (DHT) 및 암호화 키 쌍을 사용하여 장치 간의 직접 연결을 설정하고, 타사 인프라와 독립적으로 작동하는 채굴 스웜 (swarms) 을 생성합니다.

회복 탄력성에 대한 시사점은 매우 큽니다. 중앙 집중식 채굴 플랫폼은 단일 장애점 (single point of failure) 을 나타냅니다. 벤더의 서버가 다운되면 운영이 중단됩니다. 벤더가 가격 모델을 변경하면 운영자는 더 많은 비용을 지불해야 합니다. 규제 압력이 벤더를 겨냥하면 채굴자는 규제 준수의 불확실성에 직면합니다. MiningOS는 설계 단계부터 이러한 의존성을 제거합니다. 테더 CEO 파올로 아르도이노 (Paolo Ardoino) 가 언급했듯이, 이 시스템은 "운영자를 타사 플랫폼에 종속시키지 않고도 개별 기계에서 여러 지역에 걸쳐 분산된 산업용 사이트까지 확장할 수 있습니다."

모듈식 및 하드웨어 불가지론: 제약 없는 확장​

MiningOS는 현대 비트코인 채굴을 뒷받침하는 ASIC 채굴기, 전력 분배 시스템, 냉각 인프라 및 물리적 시설의 복잡한 조합을 조정하는 모듈식 하드웨어 불가지론적 (hardware-agnostic) 시스템으로 설계되었습니다. The Block의 보고 에 따르면, 이 운영 체제는 "소규모 운영을 위한 경량 하드웨어에서 실행되거나 전체 사이트 배포 전반에 걸쳐 수십만 대의 채굴 장치를 모니터링하고 관리하도록 확장할 수 있습니다."

이러한 모듈성은 외관상의 것이 아니라 아키텍처 자체의 특징입니다. 이 시스템은 장치 통합을 운영 관리와 분리하여, 채굴자가 전체 소프트웨어 스택을 재구성하지 않고도 하드웨어 벤더를 교체할 수 있도록 합니다. 운영자가 비트메인 (Bitmain) 의 앤트마이너 (Antminer), 마이크로BT (MicroBT) 의 왓츠마이너 (Whatsminer) 또는 새롭게 등장하는 ASIC 모델을 사용하든 상관없이, MiningOS는 통합된 관리 계층을 제공합니다.

MiningOS와 함께 발표되었으며 향후 몇 달 내에 오픈 소스 커뮤니티와의 협력을 통해 완료될 예정인 Mining SDK는 이러한 모듈성을 개발자에게까지 확장합니다. 개발자는 장치 통합을 처음부터 구축하는 대신 미리 빌드된 워커 (workers), API 및 UI 구성 요소를 사용하여 맞춤형 채굴 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 이를 통해 MiningOS는 단일 운영 체제에서 채굴 인프라 혁신을 위한 플랫폼으로 거듭납니다.

산업용 운영자에게 이는 이종 하드웨어 환경 전반에 걸친 신속한 배포를 의미합니다. 소규모 채굴자에게는 기업용 수준의 비용 없이 동일한 기업용 도구를 사용하는 것을 의미합니다. Apache 2.0 라이선스 는 수정 및 맞춤형 빌드를 자유롭게 배포할 수 있음을 보장하여, 독점 포크 (proprietary forks) 의 재등장을 방지합니다.

거인들에 대한 도전: 스테이블코인을 넘어선 테더의 전략적 행보​

MiningOS는 테더(Tether)가 비트코인 인프라 분야로 진출하는 가장 공격적인 행보를 보여주며, 이는 결코 고립된 실험이 아닙니다. 이 회사는 막대한 스테이블코인 예치금에서 발생하는 이자 수익에 힘입어 2025년에 100억 달러 이상의 순이익을 기록했다고 보고했습니다. 테더는 이러한 자본력을 바탕으로 채굴, 결제, 인프라 전반에 걸쳐 입지를 다지며, 스테이블코인 발행사에서 풀스택 비트코인 서비스 기업으로 변모하고 있습니다.

경쟁 구도는 이미 요동치고 있습니다. 잭 도시(Jack Dorsey)의 블록(Block)은 탈중앙화 채굴 툴링과 오픈 소스 ASIC 설계 노력을 지원하며, 독점적인 채굴 생태계에 반대하는 기업 연합을 형성하고 있습니다. MiningOS는 실험적인 프로토타입이 아닌 즉시 생산에 투입 가능한 소프트웨어를 제공함으로써 이러한 추세를 가속화합니다.

독점 소프트웨어 공급업체들은 전략적 딜레마에 직면해 있습니다. 연간 100억 달러의 이익을 내는 기업이 지원하는 오픈 소스 프로젝트와 소프트웨어 기능으로 경쟁하거나, 비즈니스 모델을 서비스 및 지원 중심으로 전환해야 합니다. 가능성 높은 결과는 독점 플랫폼이 프리미엄 기업용 계층으로 후퇴하는 반면, 오픈 소스 대안이 대중 시장을 점유하는 이분화 현상입니다.

이는 2000년대에 독점 유닉스(Unix) 시스템을 몰아냈던 엔터프라이즈 리눅스(Linux)의 전략과 유사합니다. 레드햇(Red Hat)은 리눅스를 폐쇄적으로 유지해서 승리한 것이 아니라, 오픈 소스 인프라에 대한 기업용 지원과 인증을 제공함으로써 승리했습니다. 빠르게 적응하는 채굴 업체들은 살아남겠지만, 독점적 락인(lock-in)을 고수하는 업체들은 마진 압박에 직면할 것입니다.

차고 채굴자에서 기가와트 농장까지: 민주화 논제​

"채굴의 민주화"라는 수사는 종종 권력의 집중을 가립니다. 결국 비트코인 채굴은 자본 집약적인 산업입니다. 저렴한 전기와 대량의 하드웨어 조달 능력을 갖춘 산업형 채굴장이 해시레이트를 장악하고 있습니다. 그렇다면 오픈 소스 소프트웨어가 어떻게 이 방정식을 바꿀 수 있을까요?

답은 운영 효율성과 지식 이전에 있습니다. 독점 소프트웨어를 사용하는 소규모 채굴자들은 가파른 학습 곡선과 공급업체가 강요하는 비효율성에 직면합니다. 그들은 대형 운영업체가 전력 관리를 최적화하거나, 장치 모니터링을 자동화하거나, 대규모 하드웨어 장애를 해결하는 방식을 알 수 없습니다. MiningOS는 산업 수준의 운영 기법을 검토하고 복제 가능하게 만듦으로써 이를 변화시킵니다.

전력 관리를 예로 들어보겠습니다. 산업형 채굴자들은 가변 전기 요금을 협상하고, 가격 급등 시 수익성을 극대화하기 위해 ASIC 스로틀링(throttling)을 자동화합니다. 독점 소프트웨어는 이러한 최적화 기능을 공급업체 대시보드 뒤에 숨기지만, 오픈 소스 코드는 이를 투명하게 공개합니다. 텍사스의 소규모 채굴자가 파라과이의 기가와트급 채굴장이 전력 자동화를 어떻게 구성하는지 검토하고, 동일한 로직을 로컬에서 구현할 수 있게 되는 것입니다.

이것은 자본의 민주화가 아닌 지식의 민주화입니다. 소규모 운영자들이 125억 8천만 달러의 시가총액을 가진 마라톤 디지털(Marathon Digital)과 갑자기 경쟁하게 되지는 않겠지만, 동일한 수준의 정교한 소프트웨어를 사용하여 운영하게 될 것입니다. 시간이 지남에 따라 이는 대형 채굴자와 소규모 채굴자 간의 운영 격차를 줄여, 채굴 수익성이 소프트웨어 공급업체와의 관계보다는 전기 비용과 하드웨어 조달 능력에 더 좌우되게 만들 것입니다.

환경적 영향 또한 중요합니다. 테더는 재생 에너지와 운영 효율성을 우선시하는 채굴 프로젝트를 명시적으로 지원합니다. 오픈 소스 소프트웨어는 투명한 에너지 회계를 가능하게 하여, 채굴자가 테라해시당 전력 소비를 검증하고 다양한 하드웨어 구성 간의 효율성 지표를 비교할 수 있게 합니다. 이러한 투명성은 업계가 저탄소 운영을 지향하도록 압박하는 동시에 그린워싱(greenwashing)이 지속되기 어렵게 만듭니다.

인프라 전쟁: 91억 8천만 달러 시장에서의 오픈 소스 vs 독점 소프트웨어​

전 세계 암호화폐 채굴 시장이 2035년까지 91억 8천만 달러 규모로 성장 (연평균 성장률 12.73%)할 것으로 예상됨에 따라, 소프트웨어 플랫폼을 둘러싼 수십억 달러 규모의 격전지가 형성되고 있습니다. 비트코인 채굴 하드웨어 자체만으로도 2025년 6억 4,562만 달러에서 2035년 22억 5천만 달러로 성장 할 것으로 보이며, 소프트웨어 및 관리 플랫폼은 중요한 인접 수익원이 될 것입니다.

MiningOS는 라이선스를 통해 직접적인 수익을 창출하지는 않지만, 테더가 마이닝 풀 통합, 에너지 차익거래 서비스, ASIC 판매 파트너십, 인프라 금융 등 인접 시장의 가치를 선점할 수 있도록 전략적 위치를 확보해 줍니다. 무료 오픈 소스 운영 소프트웨어를 제공함으로써, 테더는 자사의 다른 채굴 관련 서비스들을 필수 불가결하게 만드는 네트워크 효과를 구축할 수 있습니다.

이를 소프트웨어 라이선스와 SaaS 구독에 전적으로 의존하는 독점 공급업체들과 비교해 보십시오. MiningOS가 널리 채택된다면, 이 업체들은 채굴자들이 오픈 소스 대안으로 전환하는 것과 개발자들이 마이닝 SDK를 기반으로 경쟁 도구를 구축하는 것, 이 두 가지 방향에서 수익 침식에 직면하게 될 것입니다. 네트워크 효과는 반대로 작용하여, 더 많은 채굴자가 오픈 소스 코드베이스에 기여할수록 독점 대안들의 기능적 경쟁력은 상대적으로 약화될 것입니다.

전 세계 채굴 시장 점유율의 44.1%를 차지하는 북미 시장 은 특히 오픈 소스의 파급력에 취약합니다. 미국 채굴자들은 공급업체 의존성과 데이터 주권을 점점 더 엄격하게 검토하는 규제 환경에서 운영되고 있습니다. 자체 호스팅이 가능한 P2P 방식의 채굴 관리 방식은 클라우드 기반의 독점 플랫폼보다 이러한 규제 선호도에 더 잘 부합합니다.

향후 전망: 채굴 SDK와 커뮤니티 개발​

테더(Tether)의 채굴 SDK 발표는 MiningOS가 단지 시작일 뿐이라는 신호입니다. 이 SDK를 통해 개발자들은 장치 통합이나 운영 프리미티브(operational primitives)를 처음부터 다시 만들지 않고도 채굴 애플리케이션을 구축할 수 있게 됩니다. 이것이 바로 오픈 소스 모델의 효과가 진정으로 배가되는 지점입니다. SDK를 기반으로 구축하는 모든 개발자는 상호 운용 가능한 채굴 도구의 성장하는 생태계에 기여하게 됩니다.

잠재적인 사용 사례는 다음과 같습니다:

• 실시간 전기 요금에 따라 ASIC 스로틀링을 자동화하는 에너지 시장 차익 거래 도구
• 머신 러닝을 사용하여 하드웨어 고장이 발생하기 전에 감지하는 예측 유지보수 시스템
• 수익성 지표에 따라 채굴 대상을 동적으로 전환하는 크로스 풀 최적화 엔진
• ASIC에서 추가적인 성능을 끌어내는 커뮤니티 주도형 펌웨어 대안

"오픈 소스 커뮤니티와의 협업"을 통한 SDK의 완성은 테더가 MiningOS를 단순한 제품이 아닌 플랫폼으로 포지셔닝하고 있음을 시사합니다. 이는 리눅스(Linux)를 기업용 인프라의 지배자로 만든 전략과 동일합니다. 즉, 견고한 커널을 제공하고 커뮤니티의 혁신을 장려하며, 수천 명의 개발자가 개별 기업이 예측할 수 없는 방향으로 생태계를 확장하도록 하는 것입니다.

채굴자들에게 이는 MiningOS의 기능 세트가 내부 개발 주기에 갇힌 폐쇄형 대안들보다 더 빠르게 진화할 것임을 의미합니다. 비트코인 네트워크 측면에서는 채굴 인프라가 더욱 탄력적이고 투명하며 접근하기 쉬워짐을 뜻하며, 이는 그동안 폐쇄형 소프트웨어가 조용히 훼손해 온 탈중앙화 정신을 강화하는 결과로 이어집니다.

오픈 소스의 대전환​

테더의 MiningOS는 비트코인 채굴 산업에 있어 명확한 전환점입니다. 지난 10년 넘게 업계는 폐쇄형 소프트웨어를 필요한 타협으로 받아들여 왔으며, 편의를 대가로 벤더 종속(vendor lock-in)과 중앙 집중식 관리를 수용해 왔습니다. MiningOS는 그러한 타협이 결코 필수적이지 않았음을 증명합니다.

피어 투 피어(P2P) 아키텍처는 제3자 의존성을 제거합니다. 모듈식 설계는 하드웨어의 유연성을 보장합니다. Apache 2.0 라이선스는 다시 중앙화되는 것을 방지합니다. 그리고 채굴 SDK는 정적인 소프트웨어를 지속적인 혁신을 위한 플랫폼으로 탈바꿈시킵니다. 이는 점진적인 개선이 아니라 폐쇄형 모델에 대한 구조적인 대안입니다.

기존 벤더들의 대응에 따라 MiningOS가 업계 표준이 될지 아니면 틈새 프로젝트로 남을지가 결정될 것입니다. 하지만 궤적은 분명합니다. 2035년까지 약 100억 달러 규모에 이를 것으로 예상되는 시장에서, 오픈 소스 인프라는 그 어떤 폐쇄형 대안보다 비트코인의 탈중앙화 원칙과 더 잘 부합합니다.

차고에서 5대의 ASIC을 가동하는 채굴자이든, 여러 대륙에 걸쳐 5만 대의 기기를 운영하는 채굴자이든, 이제 문제는 오픈 소스 채굴 소프트웨어가 실행 가능한지가 아닙니다. 블랙박스 소프트웨어에 계속 의존하는 위험을 감당할 수 있는가의 문제입니다.

출처​

• Tether Open-Sources the Next Generation of Bitcoin Mining Infrastructure with MOS, Mining OS, Mining SDK
• Tether launches open-source Bitcoin mining OS to challenge proprietary software | The Block
• Tether Launches Open-Source Bitcoin Mining Operating System
• MiningOS From Tether Challenges Closed Systems And Centralised Mining
• Bitcoin news: Miners get an open-source alternative as Tether launches MiningOS
• MiningOS | The Sovereign OS for Bitcoin Mining
• Tether released MiningOS, an open-source Bitcoin mining operating system under Apache 2.0 license
• Cryptocurrency Mining Market Size 2026 To 2035
• Bitcoin Mining Hardware Market Size | Global Forecast To 2035
• Top Bitcoin Mining Firms in 2025: Market Cap and Hash Rate Leaders
• 2026 Bitcoin Mining Outlook | The Block
• Tether Open-Sources Bitcoin Mining OS, Targeting Home Rigs to Global Industrial Farms
• Tether releases open-source mining software for Bitcoin
• Holepunch

2026년 2월 11일, 코인베이스(Coinbase)가 에이전틱 월렛(Agentic Wallets)을 발표했을 때, 그것은 단순한 제품 출시가 아니었습니다. 이는 하나의 전환점이 되었습니다. AI 에이전트는 단일 작업을 수행하는 고립된 도구에서 복잡한 워크플로우를 조정하고, 가상자산(crypto assets)을 관리하며, 인간의 개입 없이 거래할 수 있는 자율적인 경제 주체로 진화했습니다. 멀티 에이전트 AI 시스템의 시대가 도래한 것입니다.

모놀리식 LLM에서 협업 에이전트 생태계로​

수년 동안 AI 개발은 더 크고 더 유능한 언어 모델을 구축하는 데 집중해 왔습니다. GPT-4, Claude 및 그 후속 모델들은 놀라운 능력을 보여주었지만, 인간의 지시를 기다리는 강력한 도구로서 고립되어 작동했습니다. 그 패러다임이 이제 무너지고 있습니다.

2026년에는 합의점이 이동했습니다. 미래는 모놀리식 초지능(monolithic superintelligence)이 아니라, 복잡한 문제를 해결하기 위해 협업하는 전문화된 AI 에이전트들의 네트워크화된 생태계에 있다는 것입니다. 가트너(Gartner)에 따르면, 2025년 5% 미만이었던 기업용 애플리케이션 중 40%가 올해 말까지 특정 작업용 AI 에이전트를 탑재할 것으로 예상되며, 이는 비약적인 도약입니다.

메인프레임 컴퓨터에서 클라우드 마이크로서비스로의 전환과 같이 생각하면 됩니다. 모든 것을 처리하려는 하나의 거대한 모델 대신, 현대의 AI 시스템은 청구, 물류, 고객 서비스 또는 리스크 관리와 같은 특정 기능에 최적화된 수십 개의 전문 에이전트를 배치하여 표준화된 프로토콜을 통해 함께 작동합니다.

에이전트 조정을 구동하는 프로토콜들​

이러한 변화는 우연히 일어난 것이 아닙니다. 2025년에 등장한 두 가지 핵심 인프라 표준이 2026년 현재 프로덕션 규모의 멀티 에이전트 시스템을 가능하게 하고 있습니다. 바로 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP)과 에이전트 대 에이전트 프로토콜(Agent-to-Agent Protocol, A2A)입니다.

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP): 2024년 11월 앤스로픽(Anthropic)이 발표한 MCP는 AI 애플리케이션의 USB-C 포트처럼 작동합니다. USB-C가 장치 연결을 표준화한 것처럼, MCP는 AI 에이전트가 데이터 시스템, 콘텐츠 저장소, 비즈니스 도구 및 개발 환경에 연결하는 방식을 표준화합니다. 이 프로토콜은 언어 서버 프로토콜(LSP)의 검증된 메시징 패턴을 재사용하며 JSON-RPC 2.0 기반으로 실행됩니다.

2026년 초까지 앤스로픽, OpenAI, 구글(Google)을 포함한 주요 기업들은 MCP를 기반으로 구축하여 사실상의 상호운용성 표준으로 확립했습니다. MCP는 컨텍스트 통신, 메모리 관리 및 작업 계획을 처리하여 에이전트가 복잡한 워크플로우 전반에서 일관된 상태를 유지할 수 있도록 합니다.

에이전트 대 에이전트 프로토콜(A2A): 2025년 4월 구글이 Atlassian, Box, PayPal, Salesforce, SAP, ServiceNow를 포함한 50개 이상의 기술 파트너의 지원을 받아 도입한 A2A는 에이전트 간의 직접적인 통신을 가능하게 합니다. crewAI나 LangChain과 같은 프레임워크가 자체 생태계 내에서 멀티 에이전트 워크플로우를 자동화하는 반면, A2A는 서로 다른 공급업체와 플랫폼의 에이전트가 원활하게 조정할 수 있도록 하는 범용 메시징 레이어 역할을 합니다.

2026년에 나타난 프로토콜 스택의 합의는 명확합니다. **도구 통합을 위한 MCP, 에이전트 통신을 위한 A2A, 그리고 상거래를 위한 AP2(Agent Payments Protocol)**입니다. 이 표준들은 함께 "보이지 않는 경제(invisible economy)"를 가능하게 합니다. 즉, 자율 시스템이 배경에서 작동하며 작업을 조정하고 인간의 개입 없이 거래를 정산하는 것입니다.

가속화되는 실제 기업 도입​

멀티 에이전트 오케스트레이션은 개념 증명(PoC) 단계를 넘어섰습니다. 의료 분야에서 AI 에이전트는 이제 환자 접수, 보험금 청구 처리 및 규정 준수 감사를 조정하여 환자 참여도와 지불자의 효율성을 모두 개선하고 있습니다. 공급망 관리에서는 여러 에이전트가 여러 분야와 지리적 경계를 넘어 협업하며, 실시간으로 배송 경로를 변경하고 리스크를 표시하며 배송 예상 시간을 조정합니다.

IT 서비스 제공업체인 제트로닉스(Getronics)는 ServiceNow와 같은 플랫폼 간의 통합을 통해 연간 100만 건 이상의 IT 티켓을 자동화하기 위해 멀티 에이전트 시스템을 활용했습니다. 소매업에서 에이전틱 시스템은 초개인화된 프로모션과 수요에 따라 적응하는 가격 책정 전략을 가능하게 합니다.

최근 기업 설문 조사에 따르면, 2028년까지 조직의 38%가 AI 에이전트를 인간 팀 내의 정규 팀원으로 받아들일 것으로 예상하고 있습니다. AI 에이전트가 제안하고 실행하는 동안 인간이 감독하고 거버넌스를 수행하는 혼합 팀 모델(blended team model)이 새로운 운영 표준이 되고 있습니다.

블록체인 브리지: 자율적 경제 주체​

아마도 가장 혁신적인 발전은 멀티 에이전트 AI와 블록체인 기술의 융합일 것입니다. 이는 에이전트가 독립적인 경제 참여자로 기능하는 새로운 디지털 상거래 계층을 창출합니다.

코인베이스의 에이전틱 월렛은 자율 에이전트를 위해 특별히 제작된 암호화 인프라를 제공하여, 에이전트가 디지털 자산을 스스로 관리하고 거래를 실행하며 스테이블코인 레일을 사용하여 결제를 정산할 수 있도록 합니다. 솔라나(Solana)의 AI 추론 기능을 암호화 화폐 지갑에 직접 통합한 것 또한 또 다른 주요 이정표입니다.

그 영향은 수치로 나타납니다. AI 에이전트는 2025년 말까지 탈중앙화 금융(DeFi) 거래량의 15~20%를 주도할 수 있으며, 2026년 초 데이터에 따르면 이 전망치를 초과할 것으로 보입니다. 예측 시장 플랫폼인 폴리마켓(Polymarket)에서 AI 에이전트는 이미 거래 활동의 30% 이상을 차지하고 있습니다.

이더리움의 ERC-8004 표준("신뢰가 필요 없는 에이전트(Trustless Agents)")은 온체인 등록소, 에이전트용 NFT 기반 휴대용 ID, 신뢰 점수를 구축하기 위한 검증 가능한 피드백 메커니즘 및 출력에 대한 플러그형 증명을 통해 자율 시스템에 내재된 신뢰 문제를 해결합니다. 코인베이스, 이더리움 재단, 메타마스크(MetaMask) 및 기타 주요 조직 간의 협력을 통해 에이전트 기반 암호화 결제를 위한 A2A x402 확장 기능이 개발되었으며, 현재 실제 운영 중입니다.

500억 달러 규모의 시장 기회​

재무적 이해관계는 엄청납니다. 글로벌 AI 에이전트 시장은 2024년에 51억 달러에 도달했으며, 2030년까지 471억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 특히 암호화폐 분야 내에서 AI 에이전트 토큰은 폭발적인 성장을 경험했으며, 해당 섹터는 1년 만에 230억 달러에서 500억 달러 이상으로 확장되었습니다.

주요 프로젝트로는 높은 처리량과 빠른 최종성(fast finality)으로 AI 에이전트 기반 애플리케이션을 끌어들이며 강화된 니어 프로토콜(NEAR Protocol), 탈중앙화 머신러닝을 구동하는 비텐서(Bittensor, TAO), 자율 경제 에이전트를 가능하게 하는 페치 에이아이(Fetch.ai, FET), 그리고 2024년 말 가격이 850% 급등하며 시가총액 8억 달러에 육박한 버추얼스 프로토콜(Virtuals Protocol, VIRTUAL) 등이 있습니다.

벤처 캐피털은 에이전트 간(agent-to-agent) 상거래 인프라로 몰려들고 있습니다. 전체 블록체인 시장은 2027년까지 1,628억 4,000만 달러로 예측되며, 멀티 에이전트 AI 시스템은 중요한 성장 동력이 될 것입니다.

두 가지 아키텍처 모델의 등장​

멀티 에이전트 시스템은 일반적으로 두 가지 설계 패턴 중 하나를 따르며, 각 패턴은 뚜렷한 장단점을 가지고 있습니다.

계층형 아키텍처 (Hierarchical Architecture): 주도 에이전트가 전문화된 하위 에이전트들을 조율하여 협업과 조정을 최적화합니다. 이 모델은 중앙 집중식 제어 및 감독 지점을 도입하므로 명확한 거버넌스와 책임이 필요한 기업에 매력적입니다. 인간 감독자는 주로 주도 에이전트와 상호 작용하며, 주도 에이전트는 전문가들에게 작업을 위임합니다.

피어 투 피어 아키텍처 (Peer-to-Peer Architecture): 에이전트들이 중앙 컨트롤러 없이 직접 협업하며, 강력한 통신 프로토콜이 필요하지만 더 큰 회복 탄력성과 탈중앙화를 제공합니다. 이 모델은 조직 간 공급망이나 탈중앙화 금융 시스템과 같이 단일 에이전트가 완전한 가시성이나 권한을 갖지 않는 시나리오에서 탁월합니다.

이러한 모델 간의 선택은 사용 사례에 따라 달라집니다. 기업 IT 및 헬스케어 분야는 규제 준수 및 감사 가능성을 위해 계층형 시스템을 선호하는 경향이 있는 반면, DeFi 및 블록체인 상거래는 탈중앙화 원칙에 부합하는 피어 투 피어 모델을 선호합니다.

신뢰 격차와 인간의 감독​

빠른 기술적 진보에도 불구하고 신뢰는 여전히 중요한 병목 현상으로 남아 있습니다. 2024년에는 경영진의 43%가 완전 자율형 AI 에이전트에 대한 신뢰를 표명했습니다. 2025년까지 그 수치는 22%로 떨어졌으며, 60%는 에이전트가 감독 없이 작업을 관리하는 것을 완전히 신뢰하지 않습니다.

이것은 퇴보가 아니라 성숙의 과정입니다. 조직이 운영 환경에 에이전트를 배치함에 따라 예외 상황(edge cases), 조정 실패, 그리고 때로는 엄청난 실수를 경험하게 되었습니다. 업계는 자율성을 줄이는 것이 아니라 감독 체계를 재설계함으로써 대응하고 있습니다.

새롭게 부상하는 모델은 AI 에이전트를 의사 결정자가 아닌 제안된 실행자로 취급합니다. 에이전트는 데이터를 분석하고, 행동을 권고하며, 사전 승인된 워크플로우를 실행하는 반면, 인간은 가이드라인(guardrails)을 설정하고, 결과를 감사하며, 예외 상황이 발생할 때 개입합니다. 감독은 사후 고려 사항이 아니라 설계 원칙이 되고 있습니다.

Forrester에 따르면, 현재 고객 경험 리더의 75%는 AI를 대체 수단이 아닌 인간의 증폭기로 보고 있으며, 조직의 61%는 적절하게 거버넌스가 이루어질 때 에이전트형 AI가 혁신적인 잠재력을 가진다고 믿습니다.

향후 전망: 멀티모달 코디네이션 및 역량 확장​

멀티 에이전트 시스템을 위한 2026년 로드맵에는 상당한 역량 확장이 포함되어 있습니다. MCP는 이미지, 비디오, 오디오 및 기타 미디어 유형을 지원하도록 진화하고 있습니다. 이는 에이전트가 단지 읽고 쓰는 것뿐만 아니라 보고 듣고, 잠재적으로 시청하게 될 것임을 의미합니다.

2025년 말에는 서명, 출처 및 검증을 위해 블록체인 기술과의 통합이 증가하여 준수 및 책임에 중요한 에이전트 행동에 대한 불변의 로그를 제공했습니다. 이러한 추세는 기업들이 감사 가능한 AI를 요구함에 따라 2026년에 가속화되고 있습니다.

멀티 에이전트 오케스트레이션은 실험적 단계에서 필수 인프라로 전환되고 있습니다. 2026년 말까지 이는 선도적인 기업이 운영되는 방식의 중추가 될 것이며, 단순한 기능이 아니라 비즈니스 운영의 기초 레이어로 내장될 것입니다.

모든 것을 바꾸는 인프라 계층​

멀티 에이전트 AI 시스템은 점진적인 개선 그 이상을 의미하며, 지능형 시스템을 구축하는 방식의 패러다임 전환입니다. MCP 및 A2A를 통한 통신 표준화, 신뢰와 결제를 위한 블록체인 통합, 그리고 핵심 설계 원칙으로 인간의 감독을 내장함으로써 업계는 자율 경제를 위한 인프라를 구축하고 있습니다.

AI 에이전트는 더 이상 인간의 명령을 기다리는 수동적인 도구가 아닙니다. 그들은 자산을 관리하고, 워크플로우를 조정하며, 복잡한 다단계 프로세스를 실행하는 디지털 상거래의 적극적인 참여자입니다. 이제 문제는 멀티 에이전트 시스템이 기업 운영과 디지털 금융을 변화시킬 것인지 여부가 아니라, 조직이 새로운 현실에 얼마나 빨리 적응할 수 있는지입니다.

블록체인 인프라를 기반으로 구축하는 개발자에게 멀티 에이전트 AI와 크립토 레일(crypto rails)의 융합은 전례 없는 기회를 창출합니다. 에이전트는 대규모로 운영되기 위해 안정적이고 고성능인 블록체인 인프라가 필요합니다.

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출처​

• MCP 및 멀티 에이전트 AI : 협업 지능 구축 2026
• MCP vs A2A : 멀티 에이전트 협업을 위한 프로토콜 2026
• 모델 컨텍스트 프로토콜 (Model Context Protocol) - 위키백과
• 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP) 이란 무엇인가?
• 멀티 에이전트 AI 시스템을 위한 모델 컨텍스트 프로토콜 아키텍처 패턴
• Agent2Agent 프로토콜 (A2A) 발표
• Agent2Agent (A2A) 프로토콜이란 무엇인가? | IBM
• AI 에이전트 프로토콜 2026 : AI 통신 표준화에 대한 완벽 가이드
• 에이전트 결제 프로토콜 (AP2) 발표 | Google Cloud 블로그
• 시가총액 기준 상위 AI 에이전트 토큰 | CoinMarketCap
• 2026년에 구매해야 할 상위 10가지 AI 에이전트 암호화폐
• 2026년 최고의 AI 암호화폐 코인 9선 (시가총액 기준)
• 가트너, 2026년까지 기업용 앱의 40 % 에 작업 특화형 AI 에이전트가 탑재될 것으로 예측
• 기업용 AI 에이전트 2026 : 주요 활용 사례, ROI 및 비즈니스 영향
• 2026년 멀티 에이전트 시스템의 가치 실현 | Computer Weekly
• 2026년 AI 에이전트 트렌드 : 주목해야 할 7가지 변화
• 코인베이스, 자율형 AI 에이전트를 위한 에이전틱 월렛 출시
• DeFi 의 에이전틱 AI : 자율형 온체인 금융의 새벽
• 코인베이스, AI 에이전트용 암호화폐 지갑 출시
• 자율 경제의 부상 : AI 에이전트와 블록체인의 융합
• 에이전틱 표준이 2026년을 변화시킴에 따라 이더리움의 탈중앙화 AI 혁명 가속화

ChatGPT, Claude 또는 Gemini를 쿼리할 때마다 사용자는 보이지 않는 블랙박스를 신뢰하게 됩니다. 모델 버전은? 알 수 없습니다. 정확한 가중치(weights)는? 비공개입니다. 출력이 사용자가 생각하는 모델에 의해 생성되었는지, 아니면 조용히 업데이트된 변형인지 여부? 확인이 불가능합니다. 레시피나 상식을 묻는 일반 사용자에게 이러한 불투명함은 단순히 짜증 나는 일일 뿐입니다. 하지만 금융 거래 알고리즘, 의료 진단, 법률 계약 분석과 같은 고위험 AI 의사 결정에 있어 이는 근본적인 신뢰의 위기입니다.

2025년 말에 출시되어 2026년에 본격적인 운영을 시작하는 Gensyn's Judge는 혁신적인 대안을 제시합니다. 모든 추론을 비트 단위까지 재현할 수 있는 암호학적으로 검증 가능한 AI 평가입니다. OpenAI나 Anthropic이 올바른 모델을 제공한다고 믿는 대신, Judge는 특정하고 사전에 합의된 AI 모델이 실제 데이터에 대해 결정론적으로 실행되었음을 누구나 확인할 수 있게 하며, 암호화 증명을 통해 결과가 조작되지 않았음을 보장합니다.

기술적 돌파구는 AI 재현성의 골칫거리인 부동 소수점 비결정성 (floating-point nondeterminism)을 제거하는 Gensyn의 검증 시스템인 Verde입니다. Verde는 기기 간에 비트 단위로 정확한 연산을 강제함으로써, 런던의 NVIDIA A100과 도쿄의 AMD MI250에서 동일한 모델을 실행했을 때 온체인에서 증명 가능한 동일한 결과를 얻을 수 있도록 보장합니다. 이는 탈중앙화 금융 (DeFi), 자율 에이전트 및 투명성이 선택이 아닌 생존의 문제인 모든 애플리케이션에 검증 가능한 AI를 가능하게 합니다.

불투명한 API 문제: 검증 없는 신뢰​

AI 산업은 API를 기반으로 운영됩니다. 개발자는 REST 엔드포인트를 통해 OpenAI의 GPT-4, Anthropic의 Claude 또는 Google의 Gemini를 통합하여 프롬프트를 보내고 응답을 받습니다. 하지만 이러한 API는 근본적으로 불투명합니다.

버전 불확실성: gpt-4를 호출할 때 정확히 어떤 버전을 사용하고 있습니까? GPT-4-0314인가요? GPT-4-0613인가요? 아니면 조용히 업데이트된 변형인가요? 제공업체는 공개 발표 없이 패치를 자주 배포하여 하룻밤 사이에 모델 동작을 변경합니다.

감사 추적 부재: API 응답에는 어떤 모델이 이를 생성했는지에 대한 암호화 증명이 포함되어 있지 않습니다. 만약 OpenAI가 특정 지역이나 고객에게 검열되거나 편향된 변형을 제공하더라도 사용자는 이를 감지할 방법이 없습니다.

조용한 성능 저하: 제공업체는 비용을 절감하기 위해 모델을 "로보토마이즈 (lobotomize)"하여 동일한 API 계약을 유지하면서 추론 품질을 낮출 수 있습니다. 사용자들은 GPT-4가 시간이 지남에 따라 "멍청해졌다"고 보고하지만, 투명한 버전 관리가 없으면 이러한 주장은 일화적인 수준에 머뭅니다.

비결정론적 출력: 온도 설정, 배치 처리 또는 하드웨어 수준의 부동 소수점 반올림 오류로 인해 동일한 입력으로 동일한 모델을 두 번 쿼리해도 다른 결과가 나올 수 있습니다. 이는 감사를 불가능하게 만듭니다. 출력이 재현 가능하지 않은데 어떻게 정확성을 검증할 수 있습니까?

일반적인 애플리케이션의 경우 이러한 문제는 불편함에 불과합니다. 하지만 고위험 의사 결정에서는 치명적인 장애물입니다. 다음을 고려해 보십시오.

알고리즘 트레이딩: 헤지 펀드가 DeFi 포지션에서 5,000만 달러를 관리하는 AI 에이전트를 배치합니다. 에이전트는 X (구 트위터) 게시물에서 시장 심리를 분석하기 위해 GPT-4에 의존합니다. 거래 세션 도중 모델이 조용히 업데이트되면 심리 점수가 예기치 않게 바뀌어 의도치 않은 청산이 발생할 수 있습니다. 펀드는 모델이 오작동했다는 증거가 없으며, OpenAI의 로그는 공개적으로 감사할 수 없습니다.

의료 진단: 병원에서 암 치료법을 추천하기 위해 AI 모델을 사용합니다. 규정에 따라 의사는 의사 결정 과정을 문서화해야 합니다. 그러나 AI 모델 버전을 확인할 수 없다면 감사 추적은 불완전합니다. 의료 과실 소송은 어떤 모델이 추천을 생성했는지 입증하는 데 달려 있을 수 있지만, 불투명한 API로는 불가능합니다.

DAO 거버넌스: 탈중앙화 자율 조직이 금고 제안에 투표하기 위해 AI 에이전트를 사용합니다. 커뮤니티 구성원들은 에이전트가 특정 결과에 유리하도록 조작된 변형이 아니라 승인된 모델을 사용했다는 증거를 요구합니다. 암호화 검증이 없으면 투표는 정당성을 잃게 됩니다.

이것이 바로 Gensyn이 목표로 하는 신뢰의 간극입니다. AI가 중요한 의사 결정에 내장됨에 따라 모델의 진위와 동작을 확인할 수 없는 능력은 "고위험 환경에서 에이전틱 (agentic) AI를 배포하는 데 근본적인 차단 요소"가 됩니다.

Judge: 검증 가능한 AI 평가 프로토콜​

Judge는 사전에 합의된 결정론적 AI 모델을 실제 입력에 대해 실행하고 그 결과를 누구나 이의를 제기할 수 있는 블록체인에 기록함으로써 불투명성 문제를 해결합니다. 프로토콜의 작동 방식은 다음과 같습니다.

1. 모델 커밋 (Model commitment): 참여자들은 AI 모델의 아키텍처, 가중치 및 추론 구성에 합의합니다. 이 모델은 해싱되어 온체인에 기록됩니다. 해시는 암호학적 지문 역할을 합니다. 합의된 모델에서 조금이라도 벗어나면 다른 해시가 생성됩니다.

2. 결정론적 실행 (Deterministic execution): Judge는 기기 간에 비트 단위로 정확한 재현성을 보장하는 Gensyn's Reproducible Runtime을 사용하여 모델을 실행합니다. 이는 잠시 후에 살펴볼 중요한 혁신인 부동 소수점 비결정성을 제거합니다.

3. 공개 커밋 (Public commitment): 추론 후, Judge는 출력물 (또는 그 해시)을 온체인에 게시합니다. 이는 특정 입력에 대해 모델이 생성한 결과에 대한 영구적이고 감사 가능한 기록을 생성합니다.

4. 이의 제기 기간 (Challenge period): 누구나 모델을 독립적으로 다시 실행하여 결과에 이의를 제기할 수 있습니다. 출력이 다를 경우 사기 증명 (fraud proof)을 제출합니다. Verde의 심판 위임 메커니즘 (refereed delegation mechanism)은 결과가 갈라지는 연산 그래프상의 정확한 연산자를 찾아냅니다.

5. 사기에 대한 슬래싱 (Slashing for fraud): 이의 제기자가 Judge가 잘못된 결과를 생성했음을 증명하면, 원래 실행자는 처벌을 받습니다 (스테이킹된 토큰 슬래싱). 이는 경제적 인센티브를 일치시킵니다. 실행자는 모델을 올바르게 실행함으로써 수익을 극대화합니다.

Judge는 AI 평가를 "API 제공업체를 신뢰하라"에서 "암호화 증명을 검증하라"로 전환합니다. 모델의 동작은 공개적이고 감사 가능하며 집행 가능해지며, 더 이상 독점적인 엔드포인트 뒤에 숨겨지지 않습니다.

Verde : 부동 소수점 비결정론 제거​

검증 가능한 AI 의 핵심 기술적 과제는 결정론 (determinism) 입니다. 신경망은 추론 과정에서 수십억 개의 부동 소수점 연산을 수행합니다. 현대적인 GPU 에서 이러한 연산은 완벽하게 재현되지 않습니다.

비결합성 (Non-associativity) : 부동 소수점 덧셈은 결합 법칙이 성립하지 않습니다. 반올림 오차로 인해 (a + b) + c 는 a + (b + c) 와 다른 결과를 낼 수 있습니다. GPU 는 수천 개의 코어에서 부분 합을 병렬로 처리하며, 부분 합이 누적되는 순서는 하드웨어 및 드라이버 버전에 따라 달라집니다.

커널 스케줄링 변동성 (Kernel scheduling variability) : GPU 커널 (행렬 곱셈이나 어텐션 등) 은 작업 부하, 드라이버 최적화 또는 하드웨어 아키텍처에 따라 다른 순서로 실행될 수 있습니다. 동일한 모델을 동일한 GPU 에서 두 번 실행하더라도 커널 스케줄링이 다르면 다른 결과가 나올 수 있습니다.

배치 크기 의존성 (Batch-size dependency) : 연구에 따르면 LLM 추론은 시스템 수준에서 비결정론적 인데, 이는 출력이 배치 크기에 따라 달라지기 때문입니다. 많은 커널 (matmul, RMSNorm, 어텐션) 은 얼마나 많은 샘플이 함께 처리되는지에 따라 수치 출력을 변경합니다. 배치 크기 1 로 추론하면 배치 크기 8 로 처리된 동일한 입력과는 다른 값이 생성됩니다.

이러한 문제들로 인해 표준 AI 모델은 블록체인 검증에 적합하지 않습니다. 두 명의 검증자가 동일한 추론을 다시 실행하여 약간 다른 출력을 얻는다면, 누구의 말이 맞을까요? 결정론이 없다면 합의는 불가능합니다.

Verde 는 모든 장치에서 부동 소수점 연산의 순서를 제어하여 하드웨어 비결정론을 제거하는 라이브러리인 RepOps (Reproducible Operators, 재현 가능한 연산자) 를 통해 이 문제를 해결합니다. 작동 방식은 다음과 같습니다.

정형화된 리덕션 순서 (Canonical reduction orders) : RepOps 는 행렬 곱셈과 같은 연산에서 부분 결과를 합산할 때 결정론적인 순서를 강제합니다. GPU 스케줄러가 결정하게 두는 대신, RepOps 는 모든 하드웨어에서 "0번 열을 더하고, 그다음 1번 열, 그다음 2번 열..." 과 같이 명시적으로 순서를 지정합니다. 이를 통해 (a + b) + c 가 항상 동일한 시퀀스로 계산되도록 보장합니다.

커스텀 CUDA 커널 (Custom CUDA kernels) : Gensyn 은 순수 속도보다 재현성을 우선시하는 최적화된 커널을 개발했습니다. RepOps 행렬 곱셈은 표준 cuBLAS 에 비해 오버헤드가 30% 미만 인데, 이는 결정론을 위한 합리적인 절충안입니다.

드라이버 및 버전 고정 (Driver and version pinning) : Verde 는 버전이 고정된 GPU 드라이버와 정형화된 구성을 사용하여, 서로 다른 하드웨어에서 실행되는 동일한 모델이 비트 단위까지 동일한 출력을 생성하도록 보장합니다. 한 데이터 센터의 NVIDIA A100 에서 실행되는 모델의 출력은 다른 데이터 센터의 AMD MI250 에서 나오는 출력과 비트 단위로 일치합니다.

이것이 Judge 의 검증을 가능하게 하는 획기적인 기술입니다. 비트 단위로 정확한 재현성 은 검증자가 실행자를 신뢰하지 않고도 독립적으로 결과를 확인할 수 있음을 의미합니다. 해시가 일치하면 추론은 올바른 것이며, 이는 수학적으로 증명 가능합니다.

중재된 위임 (Refereed Delegation) : 전체 재계산 없는 효율적인 검증​

결정론적 실행이 가능하더라도, AI 추론을 그대로 검증하는 것은 비용이 많이 듭니다. 700억 개의 파라미터를 가진 모델이 1,000개의 토큰을 생성하는 데 10 GPU 시간이 걸릴 수 있습니다. 검증자가 정확성을 확인하기 위해 모든 추론을 다시 실행해야 한다면, 검증 비용이 실행 비용과 같아져 탈중앙화의 목적이 퇴색됩니다.

Verde 의 중재된 위임 메커니즘 (refereed delegation mechanism) 은 검증 비용을 기하급수적으로 낮춥니다.

여러 명의 신뢰할 수 없는 실행자 : 하나의 실행자 대신, Judge 는 여러 독립적인 제공자에게 작업을 할당합니다. 각 제공자는 동일한 추론을 실행하고 결과를 제출합니다.

불일치 시 조사 시작 : 모든 실행자가 동의하면 결과가 수락되며 추가 검증은 필요하지 않습니다. 출력이 다를 경우 Verde 는 챌린지 게임 (challenge game) 을 시작합니다.

계산 그래프에 대한 이진 탐색 : Verde 는 전체 추론을 다시 실행하지 않습니다. 대신 모델의 계산 그래프에 대해 이진 탐색을 수행하여 결과가 갈라지는 첫 번째 연산자를 찾습니다. 이를 통해 불일치를 일으키는 정확한 레이어 (예 : "어텐션 레이어 47, 헤드 8") 를 핀포인트로 찾아냅니다.

최소한의 중재자 계산 : 중재자 (제한된 컴퓨팅 파워를 가진 스마트 컨트랙트 또는 검증자일 수 있음) 는 전체 순전파가 아닌 논란이 된 연산자만 확인합니다. 80개 레이어가 있는 70B 파라미터 모델의 경우, 최악의 상황에서도 약 7개 레이어 (log₂ 80) 만 확인하면 됩니다.

이 접근 방식은 단순 복제 방식보다 1,350% 이상 더 효율적 입니다 (모든 검증자가 모든 것을 다시 실행하는 경우 대비). Gensyn 은 암호화 증명, 게임 이론 및 최적화된 프로세스를 결합하여 중복 계산 없이 올바른 실행을 보장합니다.

그 결과, Judge 는 AI 워크로드를 대규모로 검증할 수 있으며, 수천 개의 신뢰할 수 없는 노드가 컴퓨팅에 기여하고 정직하지 않은 실행자는 적발되어 처벌받는 탈중앙화 추론 네트워크를 가능하게 합니다.

중요한 AI 의사결정 : 투명성이 중요한 이유​

Judge 의 타겟 시장은 일반적인 챗봇이 아닙니다. 검증 가능성이 '있으면 좋은 것' 이 아니라 규제적 또는 경제적 요구 사항인 애플리케이션입니다. 불투명한 API 가 치명적으로 실패하는 시나리오는 다음과 같습니다.

탈중앙화 금융 (DeFi) : 자율 거래 에이전트는 수십억 달러의 자산을 관리합니다. 에이전트가 포트폴리오 리밸런싱 시점을 결정하기 위해 AI 모델을 사용하는 경우, 사용자는 모델이 조작되지 않았다는 증거가 필요합니다. Judge 는 온체인 검증을 지원합니다. 에이전트는 특정 모델 해시를 약속하고, 그 출력에 따라 거래를 실행하며, 누구나 결정 로직에 이의를 제기할 수 있습니다. 이러한 투명성은 악의적인 에이전트가 증거 없이 "AI 가 청산하라고 했다" 고 주장하며 자금을 탈취하는 (rug pull) 것을 방지합니다.

규제 준수 : 신용 점수 산정, 사기 탐지 또는 자금 세탁 방지 (AML) 를 위해 AI 를 도입하는 금융 기관은 감사를 받습니다. 규제 기관은 "모델이 왜 이 거래를 의심스러운 것으로 표시했는가?" 에 대한 설명을 요구합니다. 불투명한 API 는 감사 추적을 제공하지 않습니다. Judge 는 모델 버전, 입력 및 출력에 대한 불변의 기록을 생성하여 규제 요구 사항을 충족합니다.

알고리즘 거버넌스 : 탈중앙화 자율 조직 (DAO) 은 AI 에이전트를 사용하여 거버넌스 결정을 제안하거나 투표합니다. 커뮤니티 구성원은 에이전트가 해킹된 변종이 아닌 승인된 모델을 사용했는지 확인해야 합니다. Judge 를 사용하면 DAO 는 스마트 컨트랙트에 모델 해시를 인코딩하고, 모든 결정에 정확성에 대한 암호화 증명을 포함할 수 있습니다.

의료 및 법률 AI : 의료 및 법률 시스템은 책임 소재를 명확히 해야 합니다. AI 의 도움을 받아 암을 진단하는 의사는 사용된 정확한 모델 버전을 문서화해야 합니다. AI 로 계약서를 작성하는 변호사는 출력이 검증되고 편향되지 않은 모델에서 나왔음을 증명해야 합니다. Judge 의 온체인 감사 추적은 이러한 증거를 제공합니다.

예측 시장 및 오라클 : Polymarket 과 같은 프로젝트는 베팅 결과 (예 : "이 이벤트가 발생할 것인가?") 를 결정하기 위해 AI 를 사용합니다. 결정이 뉴스 기사를 분석하는 AI 모델에 달려 있다면, 참여자들은 모델이 조작되지 않았다는 증거가 필요합니다. Judge 는 오라클의 AI 추론을 검증하여 분쟁을 방지합니다.

각 사례의 공통된 주제는 투명성 없는 신뢰는 불충분하다 는 것입니다. VeritasChain 이 언급했듯이, AI 시스템에는 분쟁 발생 시 어떤 일이 일어났는지 증명하는 불변의 로그 인 "암호화된 비행 기록 장치 (cryptographic flight recorders)" 가 필요합니다.

영지식 증명 대안: Verde와 ZKML의 비교​

Judge는 검증 가능한 AI를 위한 유일한 접근 방식이 아닙니다. 영지식 기계 학습 (ZKML)은 입력을 공개하거나 가중치를 밝히지 않고도 계산이 올바르게 수행되었음을 증명하는 암호학적 증명인 zk-SNARKs를 사용하여 유사한 목표를 달성합니다.

Verde는 ZKML과 어떻게 비교될까요?

검증 비용: ZKML은 증명을 생성하기 위해 원래 추론보다 약 1,000배 더 많은 계산이 필요합니다 (연구 추정치). 추론에 10 GPU 시간이 필요한 700억 개 파라미터 모델을 증명하려면 10,000 GPU 시간이 필요할 수 있습니다. Verde의 중재된 위임 (refereed delegation)은 로그 (logarithmic) 방식입니다. 80개 레이어 대신 약 7개 레이어를 확인하는 것은 1,000배가 아닌 10배의 감소를 의미합니다.

증명자 복잡성: ZKML은 증명을 효율적으로 생성하기 위해 특수 하드웨어 (예: zk-SNARK 회로용 맞춤형 ASIC)를 요구합니다. Verde는 일반 소매용 GPU에서 작동하므로, 게이밍 PC를 가진 채굴자라면 누구나 참여할 수 있습니다.

프라이버시 트레이드오프: ZKML의 강점은 프라이버시입니다. 증명은 입력값이나 모델 가중치에 대해 아무것도 드러내지 않습니다. Verde의 결정론적 실행은 투명합니다. 입력과 출력은 공개됩니다 (가중치는 암호화될 수 있음). 중대한 의사결정의 경우 투명성이 선호되는 경우가 많습니다. 재고 할당에 대해 투표하는 DAO는 숨겨진 증명이 아니라 공개된 감사 추적을 원합니다.

증명 범위: ZKML은 현재의 계산 비용으로 인해 학습을 증명하는 것이 불가능하므로 실질적으로 추론에 국한됩니다. Verde는 추론과 학습 검증을 모두 지원합니다 (Gensyn의 더 넓은 프로토콜은 분산 학습을 검증합니다).

실제 도입: Modulus Labs와 같은 ZKML 프로젝트는 온체인에서 1,800만 개 파라미터 모델을 검증하는 등 획기적인 성과를 거두었지만, 여전히 소규모 모델에 국한되어 있습니다. Verde의 결정론적 런타임은 실제 운영 환경에서 700억 개 이상의 파라미터 모델을 처리합니다.

ZKML은 홍채 스캔을 노출하지 않고 생체 인식 인증을 확인하는 것 (Worldcoin)과 같이 프라이버시가 가장 중요한 분야에서 탁월합니다. Verde는 특정 공개 모델이 올바르게 실행되었음을 증명하는 것과 같이 투명성이 목표인 분야에서 탁월합니다. 두 접근 방식은 서로 경쟁하는 것이 아니라 상호 보완적입니다.

Gensyn 생태계: Judge에서 탈중앙화 학습까지​

Judge는 머신러닝 컴퓨팅을 위한 탈중앙화 네트워크인 Gensyn의 원대한 비전의 한 구성 요소입니다. 이 프로토콜에는 다음이 포함됩니다:

실행 레이어: 다양한 이기종 하드웨어 (소비자용 GPU, 기업용 클러스터, 엣지 디바이스)에서 일관된 ML 실행을 제공합니다. Gensyn은 추론 및 학습 워크로드를 표준화하여 호환성을 보장합니다.

검증 레이어 (Verde): 중재된 위임을 사용한 무신뢰 검증입니다. 정직하지 않은 실행자는 감지되고 처벌받습니다.

P2P 통신: 중앙 집중식 조정 없이 디바이스 간에 워크로드를 분산합니다. 채굴자는 작업을 수신하고 실행하며 증명을 블록체인에 직접 제출합니다.

탈중앙화된 조율: 이더리움 롤업상의 스마트 컨트랙트가 참여자를 식별하고, 작업을 할당하며, 허가 없이 결제를 처리합니다.

Gensyn의 공개 테스트넷은 2025년 3월에 출시되었으며, 메인넷은 2026년으로 예정되어 있습니다. $AI 토큰 공개 판매는 2025년 12월에 이루어져 채굴자와 검증인을 위한 경제적 인센티브를 구축했습니다.

Judge는 이 생태계에서 평가 레이어로 적합합니다. Gensyn의 핵심 프로토콜이 학습과 추론을 처리하는 동안, Judge는 해당 출력이 검증 가능하도록 보장합니다. 이는 다음과 같은 플라이휠을 생성합니다:

개발자는 Gensyn의 탈중앙화 네트워크에서 모델을 학습시킵니다 (활용되지 않는 소비자용 GPU가 컴퓨팅을 제공하므로 AWS보다 저렴함).

모델은 Judge와 함께 배포되어 평가 무결성을 보장받습니다. 애플리케이션은 Gensyn의 API를 통해 추론을 사용하지만, OpenAI와 달리 모든 출력에는 암호학적 증명이 포함됩니다.

검증인은 증명을 확인하고 사기를 적발하여 수수료를 벌며, 경제적 인센티브를 네트워크 보안과 일치시킵니다.

신뢰는 확장됩니다. 더 많은 애플리케이션이 검증 가능한 AI를 채택함에 따라 중앙 집중식 제공업체에 대한 의존도가 낮아집니다.

최종 목표는 거대 IT 기업뿐만 아니라 누구나 접근할 수 있고, 증명 가능하며, 올바르고 탈중앙화된 AI 학습 및 추론 환경을 만드는 것입니다.

과제 및 남은 과제들​

Judge의 접근 방식은 혁신적이지만 몇 가지 과제가 남아 있습니다:

성능 오버헤드: RepOps의 30% 속도 저하는 검증을 위해서는 수용 가능하지만, 모든 추론이 결정론적으로 실행되어야 한다면 지연 시간에 민감한 애플리케이션 (실시간 거래, 자율 주행 차량)은 더 빠르고 검증 불가능한 대안을 선호할 수 있습니다. Gensyn의 로드맵에는 RepOps를 더욱 최적화하는 것이 포함될 가능성이 높지만, 속도와 결정론 사이에는 근본적인 트레이드오프가 존재합니다.

드라이버 버전 파편화: Verde는 특정 버전으로 고정된 드라이버를 가정하지만, GPU 제조업체는 지속적으로 업데이트를 출시합니다. 일부 채굴자가 CUDA 12.4를 사용하고 다른 채굴자가 12.5를 사용하면 비트 단위 재현성이 깨집니다. Gensyn은 엄격한 버전 관리를 강제해야 하며, 이는 채굴자 온보딩을 복잡하게 만들 수 있습니다.

모델 가중치 비밀성: Judge의 투명성은 공개 모델에는 장점이지만 독점 모델에는 단점입니다. 헤지펀드가 가치 있는 거래 모델을 학습시키고 Judge에 배포하면 온체인 약속 (commitment)을 통해 경쟁자에게 가중치가 노출됩니다. 비밀 모델의 경우 ZKML 기반 대안이 선호될 수 있으며, 이는 Judge가 공개 또는 반공개 AI 애플리케이션을 타겟팅함을 시사합니다.

분쟁 해결 지연 시간: 도전자 (challenger)가 사기를 주장하는 경우, 이진 탐색을 통해 분쟁을 해결하려면 여러 번의 온체인 트랜잭션이 필요합니다 (각 라운드는 탐색 범위를 좁힙니다). 고빈도 애플리케이션은 최종 확정성 (finality)을 위해 몇 시간을 기다릴 수 없습니다. Gensyn은 지연 시간을 줄이기 위해 낙관적 검증 (일정 기간 내에 도전받지 않는 한 올바른 것으로 간주)을 도입할 수 있습니다.

중재된 위임의 시빌 저항성 (Sybil resistance): 여러 실행자가 합의해야 하는 경우, 단일 주체가 시빌 신원을 통해 모든 실행자를 통제하는 것을 어떻게 방지할 수 있을까요? Gensyn은 공모를 막기 위해 슬래싱 (slashing)과 함께 스테이킹 기반 선택 (평판이 높은 검증인이 우선적으로 선택됨)을 사용할 가능성이 높지만, 경제적 임계값을 신중하게 조정해야 합니다.

이것들은 해결 불가능한 문제가 아니라 엔지니어링 과제입니다. 핵심 혁신 (결정론적 AI + 암호학적 검증)은 견고합니다. 테스트넷이 메인넷으로 전환됨에 따라 실행 세부 사항은 더욱 성숙해질 것입니다.

검증 가능한 AI로 가는 길: 채택 경로와 시장 적합성​

Judge의 성공은 채택에 달려 있습니다. 어떤 애플리케이션이 검증 가능한 AI를 가장 먼저 배포하게 될까요?

자율 에이전트가 포함된 DeFi 프로토콜: Aave, Compound 또는 Uniswap DAO는 재무 관리를 위해 Judge로 검증된 에이전트를 통합할 수 있습니다. 커뮤니티는 모델 해시를 승인하기 위해 투표하고, 모든 에이전트의 결정에는 증명이 포함됩니다. 이러한 투명성은 DeFi의 정당성에 중요한 신뢰를 구축합니다.

예측 시장 및 오라클: Polymarket이나 Chainlink와 같은 플랫폼은 Judge를 사용하여 베팅을 해결하거나 가격 피드를 제공할 수 있습니다. 감정, 뉴스 또는 온체인 활동을 분석하는 AI 모델은 검증 가능한 출력을 생성하여 오라클 조작에 대한 분쟁을 제거합니다.

탈중앙화 신원 증명 및 KYC: AI 기반 신원 확인 (셀카를 통한 연령 추정, 문서 진위 확인 등)이 필요한 프로젝트는 Judge의 감사 추적 (audit trail)의 이점을 누릴 수 있습니다. 규제 기관은 중앙화된 신원 제공자를 신뢰하지 않고도 규정 준수에 대한 암호학적 증명을 수용할 수 있습니다.

소셜 미디어를 위한 콘텐츠 중재: 탈중앙화 소셜 네트워크 (Farcaster, Lens Protocol)는 Judge로 검증된 AI 모더레이터를 배치할 수 있습니다. 커뮤니티 구성원은 중재 모델이 편향되거나 검열되지 않았음을 확인하여 플랫폼의 중립성을 보장할 수 있습니다.

AI-as-a-Service 플랫폼: AI 애플리케이션을 구축하는 개발자는 "검증 가능한 추론 (verifiable inference)"을 프리미엄 기능으로 제공할 수 있습니다. 사용자는 증명을 위해 추가 비용을 지불함으로써 불투명한 대안들과 서비스를 차별화합니다.

공통점: 규제, 탈중앙화 또는 높은 이해관계로 인해 신뢰 비용이 많이 들고, 확실성의 가치에 비해 검증 비용이 수용 가능한 애플리케이션들입니다.

Judge는 소비자용 챗봇에서 OpenAI를 대체하지는 않을 것입니다 — 사용자는 요리 레시피 아이디어를 물어볼 때 GPT-4가 검증 가능한지 여부에 신경 쓰지 않기 때문입니다. 하지만 금융 알고리즘, 의료 도구 및 거버넌스 시스템에 있어 검증 가능한 AI는 미래입니다.

새로운 표준으로서의 검증 가능성​

Gensyn의 Judge는 패러다임의 전환을 의미합니다. AI 평가는 "제공자를 신뢰하는 것"에서 "증명을 검증하는 것"으로 이동하고 있습니다. Verde를 통한 비트 단위의 정확한 재현성 (bitwise-exact reproducibility), 심판된 위임 (refereed delegation)을 통한 효율적인 검증, 그리고 온체인 감사 추적이라는 기술적 토대는 이 전환을 단순한 열망이 아닌 현실로 만듭니다.

그 영향은 Gensyn을 훨씬 넘어 파급됩니다. 검증 가능한 AI가 표준이 된다면, 중앙화된 제공자들은 그들의 해자 (moat)를 잃게 됩니다. OpenAI의 가치 제안은 단순히 GPT-4의 성능만이 아니라, 인프라를 관리하지 않아도 되는 '편의성'에 있습니다. 하지만 Gensyn이 탈중앙화 AI가 중앙화된 성능에 '추가적인 검증 가능성'까지 갖출 수 있음을 증명한다면, 개발자들은 독점 API에 갇힐 이유가 없습니다.

경쟁은 시작되었습니다. ZKML 프로젝트 (Modulus Labs, Worldcoin의 생체 인식 시스템)는 영지식 증명 (zero-knowledge proofs)에 베팅하고 있습니다. 결정론적 런타임 (Gensyn의 Verde, EigenAI)은 재현성에 베팅하고 있습니다. 낙관적 접근 방식 (블록체인 AI 오라클)은 사기 증명 (fraud proofs)에 베팅하고 있습니다. 각 경로마다 트레이드오프가 있지만, 목적지는 동일합니다: 결과물이 단순히 그럴듯한 것이 아니라 증명 가능한 AI 시스템입니다.

높은 이해관계가 걸린 의사 결정에서 이것은 선택 사항이 아닙니다. 규제 기관은 금융, 의료 또는 법률 애플리케이션에서 AI 제공자의 "우리를 믿으라"는 말을 받아들이지 않을 것입니다. DAO는 재무 관리를 블랙박스 에이전트에게 위임하지 않을 것입니다. 그리고 자율 AI 시스템이 더욱 강력해짐에 따라 대중은 투명성을 요구할 것입니다.

Judge는 이러한 약속을 이행하는 최초의 프로덕션 준비 완료 시스템입니다. 테스트넷이 운영 중입니다. 암호학적 기반은 견고합니다. 270억 달러 규모의 AI 에이전트 암호화폐 시장, 알고리즘으로 관리되는 수십억 달러의 DeFi 자산, 그리고 거세지는 규제 압박 등 시장은 이미 준비되어 있습니다.

불투명한 AI API의 시대가 저물고 있습니다. 검증 가능한 지능의 시대가 시작되고 있습니다. 그리고 Gensyn의 Judge가 그 길을 밝히고 있습니다.

출처:

• Introducing Judge | Gensyn Blog
• Gensyn launches verifiable AI evaluation system Judge | Bitget News
• Verde Verification System In Production | Gensyn
• Verde: a verification system for machine learning over untrusted nodes | Gensyn
• Verde: Verification via Refereed Delegation for Machine Learning Programs | arXiv
• EigenAI: Deterministic Inference, Verifiable Results | arXiv
• Deterministic Verification Architecture for AI Systems | Medium
• The Gensyn Protocol | Gensyn Docs
• Gensyn | the network for machine intelligence
• Gensyn Public Testnet | Gensyn Docs
• ZKML: Verifiable Machine Learning using Zero-Knowledge Proof | Kudelski Security
• The Verification Imperative: Why AI Trading Systems Need Cryptographic Flight Recorders | Medium
• Verifiable AI Agents: A Cryptographic Approach to Creating a Transparent Financial Ecosystem | CoinCentral
• A Framework for Cryptographic Verifiability of End-to-End AI Pipelines | arXiv

2026년 2월 2일, AI 에이전트 경제는 중요한 진전을 이루었습니다. Nillion은 블록체인의 가장 시급한 과제 중 하나인 '한 번도 만난 적 없는 AI 에이전트를 어떻게 신뢰할 것인가?'를 해결하기 위해 ERC-8004 표준을 구현한 검증 레이어인 Blacklight를 출시했습니다.

그 해답은 단순한 평판 점수나 중앙화된 등록 기관이 아닙니다. 암호학적 증명, 프로그래밍 가능한 감사, 그리고 커뮤니티가 운영하는 노드 네트워크에 의해 뒷받침되는 5단계 검증 프로세스입니다. 자율형 에이전트가 거래를 실행하고, 자산을 관리하며, 크로스 체인 활동을 조율하는 사례가 늘어남에 따라, Blacklight는 대규모의 신뢰가 필요 없는(trustless) AI 조율을 가능하게 하는 인프라를 상징합니다.

AI 에이전트가 스스로 해결할 수 없는 신뢰 문제​

수치가 상황을 대변합니다. AI 에이전트는 현재 Polymarket 거래량의 30%를 차지하고 있으며, 여러 프로토콜에 걸쳐 DeFi 수익 전략을 처리하고 자율적으로 복잡한 워크플로우를 실행하고 있습니다. 하지만 근본적인 병목 현상이 존재합니다. 에이전트들이 사전 관계 없이 어떻게 서로의 신뢰성을 확인할 수 있을까요?

기존 시스템은 자격 증명을 발급하는 중앙 집중식 권한 기관에 의존합니다. Web3의 약속은 다릅니다 — 암호화와 합의를 통한 신뢰가 필요 없는 검증입니다. 하지만 ERC-8004 이전에는 에이전트가 자신의 진위성을 증명하거나, 행동을 추적하거나, 온체인에서 의사 결정 로직을 검증할 수 있는 표준화된 방법이 없었습니다.

이는 단순히 이론적인 문제가 아닙니다. Davide Crapis가 설명했듯이, "ERC-8004는 탈중앙화된 AI 에이전트 상호작용을 가능하게 하고, 신뢰가 필요 없는 상거래를 구축하며, 이더리움의 평판 시스템을 강화합니다." 이것이 없다면 에이전트 간 상거래는 폐쇄적인 환경(walled gardens)에 갇히거나 수동적인 감독이 필요하게 되어, 자율성의 목적을 퇴색시킵니다.

ERC-8004: 3대 레지스트리 신뢰 인프라​

2026년 1월 29일 이더리움 메인넷에 출시된 ERC-8004 표준은 세 가지 온체인 레지스트리를 통해 모듈형 신뢰 레이어를 구축합니다.

신원 레지스트리 (Identity Registry): ERC-721을 사용하여 이식 가능한 에이전트 식별자를 제공합니다. 각 에이전트는 고유한 온체인 신원을 나타내는 NFT를 부여받아, 플랫폼 간 인식을 가능하게 하고 신원 도용을 방지합니다.

평판 레지스트리 (Reputation Registry): 표준화된 피드백과 평가를 수집합니다. 중앙화된 리뷰 시스템과 달리, 피드백은 암호화 서명과 함께 온체인에 기록되어 변하지 않는 감사 추적(audit trail)을 생성합니다. 누구나 이 이력을 크롤링하여 맞춤형 평판 알고리즘을 구축할 수 있습니다.

검증 레지스트리 (Validation Registry): 에이전트 작업의 암호학적 및 경제적 검증을 지원합니다. 이곳에서 프로그래밍 가능한 감사가 이루어집니다. 검증자는 계산을 재실행하거나, 영지식 증명을 확인하거나, 신뢰 실행 환경(TEE)을 활용하여 에이전트가 올바르게 작동했음을 확인할 수 있습니다.

ERC-8004의 탁월함은 특정 방식에 얽매이지 않는 설계에 있습니다. 기술 사양에서 언급했듯이, 이 표준은 다양한 검증 기술을 지원합니다: "스테이크 기반의 작업 재실행(EigenLayer와 같은 시스템에서 영감을 받음), 영지식 머신러닝(zkML) 증명 검증, 신뢰 실행 환경(TEE)의 증명 등."

이러한 유연성은 매우 중요합니다. DeFi 차익 거래 에이전트는 알파(alpha)를 노출하지 않고도 zkML 증명을 사용하여 거래 로직을 검증할 수 있습니다. 공급망 에이전트는 TEE 증명을 사용하여 실제 데이터에 올바르게 접근했음을 증명할 수 있습니다. 크로스 체인 브릿지 에이전트는 정직한 실행을 보장하기 위해 슬래싱(slashing)이 포함된 암호 경제적 검증에 의존할 수 있습니다.

Blacklight의 5단계 검증 프로세스​

Nillion의 Blacklight 내 ERC-8004 구현은 커뮤니티 운영 검증 노드라는 중요한 레이어를 추가합니다. 프로세스는 다음과 같습니다.

1. 에이전트 등록: 에이전트는 신원 레지스트리에 자신의 신원을 등록하고 ERC-721 NFT를 받습니다. 이는 에이전트의 공개 키와 연결된 고유한 온체인 식별자를 생성합니다.

2. 검증 요청 시작: 에이전트가 검증이 필요한 작업(예: 거래 실행, 자금 이체, 상태 업데이트)을 수행할 때 Blacklight에 검증 요청을 제출합니다.

3. 위원회 배정: Blacklight 프로토콜은 요청을 감사할 검증 노드 위원회를 무작위로 배정합니다. 이 노드들은 네트워크의 무결성을 위해 70,000 NIL 토큰을 스테이킹한 커뮤니티 구성원들에 의해 운영됩니다.

4. 노드 확인: 위원회 구성원들은 계산을 재실행하거나 암호학적 증명을 검증합니다. 검증자가 잘못된 동작을 감지하면, 에이전트의 스테이크를 슬래싱하거나(암호 경제적 검증을 사용하는 시스템의 경우) 평판 레지스트리에 해당 신원을 표시할 수 있습니다.

5. 온체인 보고: 결과는 온체인에 게시됩니다. 검증 레지스트리는 에이전트의 작업이 검증되었는지 기록하여 실행에 대한 영구적인 증명을 생성합니다. 평판 레지스트리는 이에 따라 업데이트됩니다.

이 프로세스는 비동기적이며 비차단(non-blocking) 방식으로 진행되므로, 에이전트는 일상적인 작업을 위해 검증이 완료될 때까지 기다리지 않습니다. 하지만 위험도가 높은 작업(거액 이체, 크로스 체인 작업)은 사전 검증을 요구할 수 있습니다.

프로그래밍 가능한 감사: 이진 신뢰를 넘어서​

Blacklight의 가장 야심 찬 기능은 '프로그래밍 가능한 검증(programmable verification)'입니다. 이는 에이전트가 수행한 '결과'뿐만 아니라 의사 결정을 내리는 '과정'을 감사할 수 있는 기능입니다.

트레저리를 관리하는 DeFi 에이전트를 예로 들어보겠습니다. 전통적인 감사는 자금이 올바르게 이동했는지만 확인합니다. 프로그래밍 가능한 감사는 다음을 검증합니다:

• 의사 결정 로직의 일관성: 에이전트가 명시된 투자 전략을 따랐는지, 아니면 이탈했는지 여부.
• 다단계 워크플로우 실행: 에이전트가 세 개의 체인에 걸쳐 포트폴리오를 재조정하기로 되어 있었다면, 모든 단계를 완료했는지 여부.
• 보안 제약 조건: 에이전트가 가스 한도, 슬리피지 허용 오차 및 노출 캡을 준수했는지 여부.

ERC-8004의 Validation Registry(검증 레지스트리)가 임의의 증명 시스템을 지원하기 때문에 이것이 가능합니다. 에이전트는 온체인에서 의사 결정 알고리즘(예: 신경망 가중치의 해시 또는 로직을 나타내는 zk-SNARK 회로)을 커밋한 다음, 고유한 세부 정보를 공개하지 않고도 각 작업이 해당 알고리즘을 준수함을 증명할 수 있습니다.

Nillion의 로드맵은 이러한 유스케이스를 명시적으로 겨냥하고 있습니다: "Nillion은 Blacklight의 기능을 '프로그래밍 가능한 검증'으로 확장하여 에이전트 의사 결정 로직의 일관성, 다단계 워크플로우 실행, 보안 제약 조건과 같은 복잡한 행동에 대한 탈중앙화 감사를 가능하게 할 계획입니다."

이것은 검증의 패러다임을 사후 대응(발생한 오류 포착)에서 선제적 대응(설계에 의한 올바른 행동 강제)으로 전환합니다.

블라인드 연산: 프라이버시와 검증의 만남​

Nillion의 기반 기술인 NMC(Nil Message Compute)는 에이전트 검증에 프라이버시 차원을 더합니다. 모든 데이터가 공개되는 전통적인 블록체인과 달리, Nillion의 "블라인드 연산(blind computation)"은 복호화 없이 암호화된 데이터에 대한 작업을 가능하게 합니다.

에이전트에게 이것이 중요한 이유는 다음과 같습니다: AI 에이전트는 경쟁자에게 알파(수익 전략)를 노출하지 않고 거래 전략을 검증해야 할 수도 있습니다. 또는 환자 데이터를 노출하지 않고 기밀 의료 기록에 올바르게 액세스했음을 증명하거나, 독점적인 비즈니스 로직을 공개하지 않고 규제 제약 준수를 입증해야 할 수도 있습니다.

Nillion의 NMC는 MPC(다자간 연산)를 통해 이를 달성하며, 노드들이 협력하여 데이터를 암호화하는 데 사용되는 상관 관계가 있는 무작위성인 '블라인딩 팩터(blinding factors)'를 생성합니다. DAIC Capital이 설명하듯, "노드들은 데이터를 처리하는 데 필요한 핵심 네트워크 리소스인 블라인딩 팩터를 생성하며, 각 노드는 블라인딩 팩터의 점유분을 안전하게 저장하여 양자 보안 방식으로 네트워크 전체에 신뢰를 분산합니다."

이 아키텍처는 설계 단계부터 양자 내성(quantum-resistant)을 갖추고 있습니다. 양자 컴퓨터가 오늘날의 타원 곡선 암호학을 해독하더라도, 개별 노드가 데이터를 복호화할 만큼 충분한 정보를 보유하지 않기 때문에 분산된 블라인딩 팩터는 안전하게 유지됩니다.

AI 에이전트에게 이는 검증을 위해 기밀성을 희생할 필요가 없음을 의미합니다. 에이전트는 자신의 방법론, 데이터 소스, 의사 결정 로직을 비공개로 유지하면서도 작업을 올바르게 수행했음을 증명할 수 있습니다.

43억 달러 규모의 에이전트 경제 인프라 전략​

Blacklight의 출시는 블록체인-AI 부문이 초고속 성장기에 진입하는 시점에 이루어졌습니다. 시장은 2025년 6억 8천만 달러에서 2034년 43억 달러로 연평균 성장률(CAGR) 22.9%로 성장할 것으로 예상되며, 광범위한 기밀 컴퓨팅 시장은 2032년까지 3,500억 달러에 달할 전망입니다.

하지만 Nillion은 단순한 시장 확장에 베팅하는 것이 아니라 스스로를 핵심 인프라로 포지셔닝하고 있습니다. 에이전트 경제의 병목 현상은 연산이나 저장 장치가 아니라 *대규모 신뢰(trust at scale)*입니다. KuCoin의 2026년 전망에 따르면, 세 가지 주요 트렌드가 AI 아이덴티티와 가치 흐름을 재편하고 있습니다:

에이전트 래핑 에이전트(Agent-Wrapping-Agent) 시스템: 복잡한 다단계 작업을 실행하기 위해 다른 에이전트와 협력하는 에이전트. 이를 위해서는 표준화된 아이덴티티와 검증이 필요하며, 이것이 바로 ERC-8004가 제공하는 것입니다.

KYA (Know Your Agent): 에이전트 자격 증명을 요구하는 금융 인프라. 규제 기관은 올바른 동작에 대한 증명 없이 자율 에이전트가 자금을 관리하는 것을 승인하지 않을 것입니다. Blacklight의 프로그래밍 가능한 감사가 이를 직접 해결합니다.

나노 결제(Nano-payments): 에이전트는 소액 결제를 효율적으로 처리해야 합니다. 2026년 1월에 2,000만 건 이상의 트랜잭션을 처리한 x402 결제 프로토콜은 Blacklight가 신뢰를 처리하는 동안 정산을 처리함으로써 ERC-8004를 보완합니다.

이러한 표준들은 서로 몇 주 간격으로 상용화 준비를 마쳤으며, 이는 인프라 성숙을 알리는 중대한 협력적 돌파구입니다.

이더리움의 에이전트 중심 미래​

ERC-8004의 채택은 Nillion을 훨씬 넘어 확장되고 있습니다. 2026년 초 현재, 여러 프로젝트가 이 표준을 통합했습니다:

• Oasis Network: TEE 기반 검증을 갖춘 기밀 컴퓨팅을 위해 ERC-8004 구현
• The Graph: 탈중앙화 인덱싱에서 검증 가능한 에이전트 상호작용을 지원하기 위해 ERC-8004 및 x402 지원
• MetaMask: ERC-8004 아이덴티티가 내장된 에이전트 지갑 탐색 중
• Coinbase: 기관용 에이전트 커스터디 솔루션을 위해 ERC-8004 통합

이러한 빠른 채택은 이더리움 로드맵의 광범위한 변화를 반영합니다. 비탈릭 부테린은 블록체인의 역할이 AI 에이전트를 위한 "단순한 배관(plumbing)"이 되고 있다고 반복해서 강조해 왔습니다. 즉, 블록체인은 소비자 접점 레이어가 아니라 자율적인 협력을 가능하게 하는 신뢰 인프라가 된다는 것입니다.

Nillion의 Blacklight는 검증을 프로그래밍 가능하고 프라이버시를 보존하며 탈중앙화된 방식으로 구현함으로써 이러한 비전을 가속화합니다. 중앙 집중식 오라클이나 인간 검토자에 의존하는 대신, 에이전트는 암호학적으로 자신의 정당성을 스스로 증명할 수 있습니다.

향후 계획 : 메인넷 통합 및 생태계 확장​

Nillion의 2026 로드맵은 이더리움 호환성과 지속 가능한 탈중앙화를 최우선 과제로 삼고 있습니다. 2026년 2월 이더리움 브리지가 활성화되었으며, 이후 스테이킹과 프라이빗 연산을 위한 네이티브 스마트 컨트랙트가 도입되었습니다.

70,000 NIL 토큰을 스테이킹하는 커뮤니티 구성원은 Blacklight 검증 노드를 운영하여 네트워크 무결성을 유지하면서 보상을 받을 수 있습니다. 이 설계는 이더리움의 검증인 경제 모델을 반영하면서도 검증 특화 역할을 추가한 형태입니다.

다음 주요 마일스톤은 다음과 같습니다 :

• 확장된 zkML 지원 : Modulus Labs와 같은 프로젝트와 통합하여 온체인 AI 추론 검증
• 크로스 체인 검증 : Blacklight가 이더리움, Cosmos, Solana에서 작동하는 에이전트를 검증할 수 있도록 지원
• 기관 파트너십 : 기업용 에이전트 배포를 위해 Coinbase 및 Alibaba Cloud와 협력
• 규제 준수 도구 : 금융 서비스 도입을 위한 KYA 프레임워크 구축

아마도 가장 중요한 점은, Nillion이 완전한 프라이빗 AI 챗봇인 nilGPT를 개발하고 있다는 것입니다. 이는 블라인드 연산(blind computation)이 어떻게 기밀 에이전트 상호작용을 가능하게 하는지 보여줍니다. 이것은 단순한 데모가 아닙니다. 의료, 금융, 정부 분야에서 민감한 데이터를 처리하는 에이전트를 위한 청사진입니다.

신뢰가 필요 없는 협업의 최종 단계 (The Trustless Coordination Endgame)​

Blacklight의 출시는 에이전트 경제의 전환점이 되었습니다. ERC-8004 이전의 에이전트들은 개별적으로 운영되었습니다. 자체 생태계 내에서는 신뢰받았지만, 인간 중개자 없이는 플랫폼 간 협업이 불가능했습니다. ERC-8004 이후, 에이전트들은 서로의 신원을 확인하고 행동을 감사하며 자율적으로 결제를 정산할 수 있게 되었습니다.

이는 완전히 새로운 카테고리의 애플리케이션을 가능하게 합니다 :

• 탈중앙화 헤지펀드 : 검증 가능한 투자 전략과 투명한 성과 감사를 바탕으로 여러 체인에서 포트폴리오를 관리하는 에이전트
• 자율 공급망 : 중앙 집중식 감독 없이 물류, 결제 및 규제 준수를 조율하는 에이전트
• AI 기반 DAO : 암호학적으로 검증된 의사 결정 로직에 따라 투표하고 제안하며 실행하는 에이전트에 의해 운영되는 조직
• 크로스 프로토콜 유동성 관리 : 프로그래밍 가능한 리스크 제약 조건 하에서 여러 DeFi 프로토콜에 걸쳐 자산을 재조정하는 에이전트

이들의 공통점은 무엇일까요? 모두 신뢰가 필요 없는 협업(trustless coordination), 즉 기존 관계나 중앙 집중식 신뢰 거점 없이도 에이전트들이 함께 일할 수 있는 능력이 필요하다는 것입니다.

Nillion의 Blacklight는 바로 이를 제공합니다. ERC-8004의 신원 및 평판 인프라를 프로그래밍 가능한 검증 및 블라인드 연산과 결합함으로써, 다가올 조 단위 에이전트 경제에 걸맞은 확장 가능한 신뢰 계층을 구축합니다.

블록체인이 AI 에이전트와 글로벌 금융의 토대가 됨에 따라, 검증 인프라의 필요 여부는 더 이상 질문의 대상이 아닙니다. 중요한 것은 누가 이를 구축하느냐, 그리고 그것이 탈중앙화되어 있느냐 아니면 소수의 관리자에 의해 통제되느냐 하는 것입니다. Blacklight의 커뮤니티 운영 노드와 개방형 표준은 전자의 필요성을 입증합니다.

온체인 자율 액터의 시대가 도래했습니다. 인프라는 준비되었습니다. 이제 남은 질문은 그 위에 무엇이 구축될 것인가 하는 점입니다.

출처 :

• Nillion Launches ERC-8004 Verification on Blacklight | Phemex News
• ERC-8004: Trustless Agents | Ethereum Improvement Proposals
• ERC-8004: Infrastructure for Autonomous AI Agents | QuillAudits
• Davide Crapis: ERC 8004 enables decentralized AI agent interactions | Unchained
• Nillion's Blind Computer Fixes the Internet | Nillion
• Nillion (NIL): Humanity's First Blind Computation Network | DAIC Capital
• 2026 AI Agent Economy Outlook | KuCoin
• The Graph Backs x402 and ERC-8004 Standards for AI Agent Economy | Blockchain News
• ‍ERC-8004: A Standard for Trustless Agents | Oasis Network
• Nillion 2.0 Goes Live on Ethereum | MEXC News
• Nillion: Blind Compute Broke Out in 2025 | Medium
• 2026: When Blockchain Becomes Just the Plumbing for AI Agents | Blockmanity

2026년 1월 29일, 이더리움은 AI 소프트웨어 에이전트에게 영구적인 온체인 신원을 부여하는 표준인 ERC-8004를 출시했습니다. 며칠 만에 24,549개 이상의 에이전트가 등록되었으며, BNB Chain은 해당 프로토콜에 대한 지원을 발표했습니다. 이것은 단순한 기술적 진보가 아닙니다. 인간의 중개 없이 스스로 거래하고, 협업하며, 평판을 쌓을 수 있는 자율적 경제 주체들을 위한 인프라입니다.

AI 에이전트가 존재하기 위해 블록체인이 필수적인 것은 아닙니다. 하지만 에이전트들이 서로 협업하기 위해서는 블록체인이 필요합니다. 조직의 경계를 넘어 신뢰가 필요 없는(Trustless) 거래를 수행하기 위해서, 검증 가능한 평판을 구축하기 위해서, 자율적으로 결제를 정산하기 위해서, 그리고 중앙화된 중개자 없이 실행 결과를 증명하기 위해서 블록체인은 반드시 필요합니다.

두 기술의 결합이 가속화되는 이유는 서로의 결정적인 약점을 해결해주기 때문입니다. AI는 지능과 자동화를 제공하고, 블록체인은 신뢰와 경제적 인프라를 제공합니다. 이들은 결합을 통해 어느 한 쪽도 단독으로는 달성할 수 없는 결과물을 만들어냅니다. 즉, 사전 신뢰 관계 없이도 개방된 시장에 참여할 수 있는 자율 시스템을 구축하는 것입니다.

본 기사에서는 신원 표준부터 경제 프로토콜, 탈중앙화 모델 실행에 이르기까지 AI × Web3 융합을 필연적으로 만드는 인프라를 살펴봅니다. 이제 문제는 AI 에이전트가 블록체인에서 작동할지 여부가 아니라, 수백만 개의 자율적 경제 주체를 지원하기 위해 인프라가 얼마나 빠르게 확장될 것인가 하는 점입니다.

ERC-8004: AI 에이전트를 위한 신원 인프라​

ERC-8004는 2026년 1월 29일 이더리움 메인넷에 출시되어, 에이전트의 신원, 평판 및 검증을 위한 표준화되고 허가가 필요 없는(Permissionless) 메커니즘을 구축했습니다.

이 프로토콜은 근본적인 문제를 해결합니다. 즉, 사전 신뢰 관계 없이 조직의 경계를 넘어 에이전트를 검색하고, 선택하고, 상호작용하는 방법에 대한 것입니다. 신원 인프라가 없다면 모든 에이전트의 상호작용에는 마켓플레이스 플랫폼, 검증 서비스, 분쟁 해결 계층과 같은 중앙화된 중개가 필요합니다. ERC-8004는 이러한 과정을 신뢰가 필요 없으며 결합 가능한(Composable) 방식으로 만듭니다.

세 가지 핵심 레지스트리:

ID 레지스트리(Identity Registry): URIStorage 확장이 포함된 ERC-721 기반의 최소한의 온체인 핸들로, 에이전트의 등록 파일로 연결됩니다. 모든 에이전트는 이식 가능하고 검열 저항성이 있는 식별자를 갖게 됩니다. 어떤 중앙 기관도 에이전트 신원 생성이나 이를 인식하는 플랫폼을 통제할 수 없습니다.

평판 레지스트리(Reputation Registry): 피드백 신호를 게시하고 가져오기 위한 표준화된 인터페이스입니다. 에이전트는 온체인 거래 내역, 완료된 작업 및 상대방의 리뷰를 통해 평판을 쌓습니다. 평판은 개별 마켓플레이스에 고립되지 않고 플랫폼 간에 이식될 수 있습니다.

검증 레지스트리(Validation Registry): 독립적인 검증인 확인을 요청하고 기록하기 위한 범용 훅(Hook)입니다. 여기에는 작업을 재실행하는 스테이커, 실행을 확인하는 zkML 검증기, 연산을 증명하는 TEE 오라클, 분쟁을 해결하는 신뢰할 수 있는 판사 등이 포함됩니다. 검증 메커니즘은 플랫폼별 구현이 필요 없이 모듈식으로 연결됩니다.

이 아키텍처는 개방형 에이전트 시장을 위한 조건을 조성합니다. AI 에이전트를 위한 업워크(Upwork) 대신, 에이전트가 서로를 발견하고, 조건을 협상하며, 작업을 수행하고, 결제를 정산하는 허가가 필요 없는 프로토콜이 등장하게 됩니다. 이 모든 과정에서 중앙화된 플랫폼의 게이트키핑은 필요하지 않습니다.

BNB Chain의 신속한 지원 발표는 이 표준이 크로스체인 채택으로 나아가고 있음을 시사합니다. 멀티체인 에이전트 신원을 통해 에이전트는 통합된 평판 및 검증 시스템을 유지하면서 여러 블록체인 생태계에서 활동할 수 있습니다.

DeMCP: 모델 컨텍스트 프로토콜과 탈중앙화의 만남​

DeMCP는 TEE(신뢰 실행 환경)와 블록체인을 통해 신뢰 및 보안 문제를 해결하며 최초의 탈중앙화 모델 컨텍스트 프로토콜 네트워크로 출시되었습니다.

앤스로픽(Anthropic)이 개발한 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 애플리케이션이 대규모 언어 모델(LLM)에 컨텍스트를 제공하는 방식을 표준화합니다. AI 애플리케이션을 위한 USB-C라고 생각하면 됩니다. 모든 데이터 소스에 대해 맞춤형 통합을 수행하는 대신, MCP는 범용 인터페이스 표준을 제공합니다.

DeMCP는 이를 Web3로 확장합니다. 온디맨드 MCP 인스턴스를 통해 GPT-4 및 Claude와 같은 주요 LLM에 대한 원활한 종량제 접근 방식을 제공하며, 모든 비용은 스테이블코인(USDT/USDC)으로 결제되고 수익 공유 모델에 의해 관리됩니다.

이 아키텍처는 세 가지 중요한 문제를 해결합니다:

접근성: 기존 AI 모델 API는 중앙화된 계정, 결제 인프라 및 플랫폼 전용 SDK가 필요합니다. DeMCP는 자율 에이전트가 인간이 관리하는 API 키나 신용카드 없이 암호화폐로 결제하며 표준화된 프로토콜을 통해 LLM에 접근할 수 있게 합니다.

신뢰: 중앙화된 MCP 서비스는 단일 장애점(Single Point of Failure)이자 감시의 대상이 될 수 있습니다. DeMCP의 TEE 보안 노드는 검증 가능한 실행을 제공합니다. 에이전트는 모델이 변조 없이 특정 프롬프트를 실행했음을 확인할 수 있으며, 이는 금융 결정이나 규제 준수에 있어 매우 중요합니다.

결합성: MCP 및 A2A(Agent-to-Agent) 프로토콜을 기반으로 한 새로운 세대의 AI 에이전트 인프라가 등장하고 있습니다. 이는 Web3 시나리오에 특화되어 설계되었으며, 에이전트가 멀티체인 데이터에 접근하고 DeFi 프로토콜과 네이티브하게 상호작용할 수 있도록 합니다.

결과적으로 MCP는 AI를 Web3의 일류 시민으로 만듭니다. 블록체인은 신뢰, 조율 및 경제적 기반을 공급합니다. 두 기술은 함께 에이전트가 상호 운용 가능한 프로토콜 전반에서 추론하고, 협력하며, 행동하는 탈중앙화 운영 체제를 형성합니다.

2026년에 주목해야 할 주요 MCP 암호화폐 프로젝트에는 에이전트 조율 계층을 구축하는 인프라 제공업체, 탈중앙화 모델 실행 네트워크, 그리고 에이전트가 Web3 생태계 전반에서 자율적으로 운영될 수 있도록 하는 프로토콜 수준의 통합 서비스 등이 포함됩니다.

Polymarket의 170개 이상의 에이전트 도구 : 인프라의 실제 활용​

Polymarket의 생태계는 19개 카테고리에 걸쳐 170개 이상의 제3자 도구로 성장했으며, 이는 예측 시장 거래에 진지하게 임하는 모든 이들에게 필수적인 인프라가 되었습니다.

도구 카테고리는 에이전트 워크플로우 전체를 아우릅니다 :

자율 거래 : AI 기반 에이전트가 자동으로 전략을 발견하고 최적화하며, 예측 시장을 이자 농사(yield farming) 및 DeFi 프로토콜과 통합합니다. 일부 에이전트는 단기 예측에서 98%의 정확도를 달성하기도 합니다.

아비트라지(차익거래) 시스템 : Polymarket과 다른 예측 플랫폼 또는 전통적인 베팅 시장 간의 가격 차이를 식별하는 자동화된 봇으로, 인간 운영자보다 빠르게 거래를 실행합니다.

고래 추적 : 대규모 포지션 이동을 모니터링하여, 에이전트가 과거 성과 상관관계에 기반해 기관의 활동을 추종하거나 반대 포지션을 취할 수 있도록 지원하는 도구입니다.

카피 트레이딩 인프라 : 에이전트가 상위 성과자의 전략을 복제할 수 있게 해주는 플랫폼으로, 온체인 성과 증명을 통해 가짜 수익률 주장을 방지합니다.

분석 및 데이터 피드 : 에이전트에게 시장 깊이, 유동성 분석, 과거 확률 분포 및 이벤트 결과 상관관계를 제공하는 기관급 분석 도구입니다.

리스크 관리 : 자동화된 포지션 사이징, 노출 제한 및 스톱로스(손절매) 메커니즘이 에이전트 거래 로직에 직접 통합됩니다.

이 생태계는 AI × Web3 융합 테제를 입증합니다. Polymarket은 에이전트 개발을 위한 전용 GitHub 리포지토리와 SDK를 제공하며, 자율적 행위자를 서비스 약관 위반이나 예외 케이스가 아닌 플랫폼의 일등 시민(first-class participants)으로 대우합니다.

2026년 전망에는 거버넌스, 수수료 구조 및 생태계 인센티브에 새로운 역학을 창출할 $POLY 토큰 출시 가능성이 포함되어 있습니다. Shayne Coplan CEO는 이것이 2026년 최대 규모의 TGE(토큰 생성 이벤트) 중 하나가 될 수 있음을 시사했습니다. 또한, (Hyperliquid 모델을 따른) Polymarket의 자체 블록체인 출시 가능성은 수십억 달러의 자금이 조달됨에 따라 앱체인(appchain)으로의 자연스러운 진화와 함께 인프라를 근본적으로 재편할 수 있습니다.

인프라 스택 : AI × Web3의 계층​

블록체인에서 작동하는 자율 에이전트는 여러 계층에 걸친 조정된 인프라가 필요합니다 :

계층 1 : 신원 및 평판

• 에이전트 식별을 위한 ERC-8004 레지스트리
• 성과를 추적하는 온체인 평판 시스템
• 에이전트 소유권 및 권한에 대한 암호학적 증명
• 다중 생태계 운영을 위한 크로스체인 신원 브리징

계층 2 : 접근 및 실행

• 탈중앙화된 LLM 접근을 위한 DeMCP
• 비공개 에이전트 로직을 위한 TEE 보안 연산
• 검증 가능한 추론을 위한 zkML (영지식 머신러닝)
• 모델 실행을 분산시키는 탈중앙화 추론 네트워크

계층 3 : 조율 및 통신

• 직접 협상을 위한 A2A (에이전트 간) 프로토콜
• 에이전트 간 통신을 위한 표준화된 메시징 형식
• 특정 기능을 가진 에이전트를 찾기 위한 발견(discovery) 메커니즘
• 자율 계약을 위한 에스크로 및 분쟁 해결

계층 4 : 경제적 인프라

• 국경 없는 정산을 위한 스테이블코인 결제 레일
• 에이전트 생성 자산을 위한 자동화된 마켓 메이커 (AMM)
• 프로그래밍 가능한 수수료 구조 및 수익 공유
• 토큰 기반 인센티브 정렬

계층 5 : 애플리케이션 프로토콜

• 자율적 수익 최적화를 위한 DeFi 통합
• 정보 거래를 위한 예측 시장 API
• 에이전트 생성 콘텐츠를 위한 NFT 마켓플레이스
• DAO 거버넌스 참여 프레임워크

이 스택은 단순 자동화(스마트 컨트랙트 실행), 반응형 에이전트(온체인 이벤트에 대응), 능동형 에이전트(추론에 기반한 전략 시작), 그리고 조정 에이전트(다른 자율 행위자와 협상)와 같이 점진적으로 복잡한 에이전트 행동을 가능하게 합니다.

이 인프라는 단순히 AI 에이전트가 블록체인을 사용하도록 허용하는 것이 아니라, 블록체인을 자율적 경제 활동을 위한 자연스러운 운영 환경으로 만듭니다.

AI에 블록체인이 필요한 이유 : 신뢰 문제​

AI 에이전트는 중앙 집중식 아키텍처로는 해결할 수 없는 근본적인 신뢰 문제에 직면해 있습니다 :

검증 : AI 에이전트가 조작 없이 특정 로직을 실행했음을 어떻게 증명합니까? 전통적인 API는 어떠한 보장도 제공하지 않습니다. zkML 또는 TEE 인증이 결합된 블록체인은 검증 가능한 연산, 즉 특정 모델이 특정 입력을 처리하여 특정 출력을 생성했다는 암호학적 증명을 생성합니다.

평판 : 에이전트가 조직의 경계를 넘어 어떻게 신뢰도를 쌓을 수 있습니까? 중앙 집중식 플랫폼은 폐쇄적인 생태계를 만듭니다. Upwork에서 얻은 평판은 Fiverr로 이전되지 않습니다. 온체인 평판은 휴대 가능하고 검증 가능하며, 시빌 공격(Sybil attacks)을 통한 조작에 강합니다.

정산 : 자율 에이전트가 인간의 중개 없이 어떻게 결제를 처리합니까? 전통적인 은행 업무는 계좌, KYC, 그리고 각 거래에 대한 인간의 승인이 필요합니다. 스테이블코인과 스마트 컨트랙트는 관료적 보안이 아닌 암호학적 보안을 통해 프로그래밍 가능하고 즉각적인 정산을 가능하게 합니다.

조율 : 서로 다른 조직의 에이전트들이 신뢰할 수 있는 중개자 없이 어떻게 협상합니까? 전통적인 비즈니스에는 계약서, 변호사, 집행 메커니즘이 필요합니다. 스마트 컨트랙트는 무신뢰(trustless) 합의 실행을 가능하게 합니다. 즉, 코드가 검증 가능한 조건에 따라 자동으로 약관을 집행합니다.

귀속(Attribution) : 특정 출력을 어떤 에이전트가 생성했는지 어떻게 증명합니까? AI 콘텐츠의 출처(provenance)는 저작권, 책임 소재 및 수익 분배에 있어 매우 중요해집니다. 온체인 인증은 생성, 수정 및 소유권에 대한 변조 방지 기록을 제공합니다.

블록체인은 단순히 이러한 기능을 가능하게 하는 것이 아니라, 중앙 집중식 신뢰 가정을 다시 도입하지 않고도 이를 실현할 수 있는 유일한 아키텍처입니다. 이러한 융합은 투기적 내러티브가 아닌 기술적 필요성에 의해 발생합니다.

블록체인이 AI 를 필요로 하는 이유: 지능 문제​

블록체인은 AI 가 해결할 수 있는 근본적인 한계에 직면해 있습니다:

복잡성 추상화: 블록체인의 사용자 경험(UX)은 시드 구문, 가스비, 트랜잭션 서명 등 여전히 매우 불편합니다. AI 에이전트는 이러한 복잡성을 추상화하여, 기술적 구현 세부 사항을 노출하지 않고 사용자의 의도를 실행하는 지능형 매개체 역할을 할 수 있습니다.

정보 처리: 블록체인은 데이터를 제공하지만 이를 해석할 지능이 부족합니다. AI 에이전트는 온체인 활동 패턴을 분석하고, 차익 거래 기회를 식별하며, 시장 움직임을 예측하고, 인간이 불가능한 속도와 규모로 전략을 최적화합니다.

자동화: 스마트 컨트랙트는 로직을 실행하지만 명시적인 프로그래밍 없이는 변화하는 조건에 적응할 수 없습니다. AI 에이전트는 결과로부터 학습하고 모든 매개변수 변경에 대해 거버넌스 제안을 요구하지 않고도 전략을 조정하는 동적인 의사 결정을 제공합니다.

발견 가능성: DeFi 프로토콜은 파편화로 인해 어려움을 겪고 있습니다. 사용자는 수백 개의 플랫폼에서 기회를 수동으로 찾아야 합니다. AI 에이전트는 정교한 다변수 최적화를 기반으로 활동을 지속적으로 스캔, 평가 및 최적의 프로토콜로 라우팅합니다.

리스크 관리: 인간 트레이더는 규율, 감정 및 주의력의 한계로 인해 어려움을 겪습니다. AI 에이전트는 미리 정의된 리스크 매개변수를 강제하고, 주저 없이 손절매를 실행하며, 여러 체인에 걸쳐 포지션을 연중무휴 24시간 모니터링합니다.

이 관계는 공생 관계가 됩니다. 블록체인은 AI 조정을 가능하게 하는 신뢰 인프라를 제공하고, AI 는 블록체인 인프라를 복잡한 경제 활동에 사용할 수 있게 만드는 지능을 제공합니다.

신흥 에이전트 경제​

인프라 스택은 새로운 경제 모델을 가능하게 합니다:

서비스형 에이전트 (Agent-as-a-Service): 자율 에이전트는 수요와 공급에 따라 동적으로 가격을 책정하여 필요에 따라 자신의 기능을 임대합니다. 플랫폼이나 중개자 없이 에이전트 간 직접 서비스 시장이 형성됩니다.

협업 지능: 에이전트들은 복잡한 작업을 위해 전문 지식을 결합하며, 기여도에 따라 수익을 자동으로 분배하는 스마트 컨트랙트를 통해 협업합니다. 개별 에이전트의 능력을 넘어서는 문제를 해결하는 다중 에이전트 시스템입니다.

예측 증강: 에이전트는 정보 흐름을 지속적으로 모니터링하고, 확률 추정치를 업데이트하며, 인간이 읽을 수 있는 뉴스보다 먼저 통찰력을 바탕으로 거래합니다. 정보 금융(InfoFi)은 알고리즘화되어 에이전트가 가격 발견을 주도하게 됩니다.

자율 조직: 인간의 투표 대신 검증 가능한 추론을 통해 의사 결정을 내리고 토큰 보유자를 대신하여 실행하는 AI 에이전트에 의해 전적으로 관리되는 DAO 입니다. 암호학적 책임성을 바탕으로 기계의 속도로 운영되는 조직입니다.

콘텐츠 경제: AI 생성 콘텐츠에 온체인 출처(provenance)를 부여하여 자동화된 라이선싱, 로열티 분배 및 파생 저작물 생성 권리가 가능해집니다. 에이전트는 사용 조건을 협상하고 스마트 컨트랙트를 통해 속성(attribution)을 강제합니다.

이것들은 가설이 아닙니다. 초기 버전은 이미 작동하고 있습니다. 문제는 수백만 명의 자율 경제 행위자를 지원하기 위해 인프라가 얼마나 빨리 확장되느냐입니다.

남아있는 기술적 과제​

급격한 발전에도 불구하고 상당한 장애물이 남아 있습니다:

확장성: 현재 블록체인은 처리량 문제로 어려움을 겪고 있습니다. 지속적인 마이크로 트랜잭션을 실행하는 수백만 개의 에이전트에는 레이어 2 솔루션, 옵티미스틱 롤업 또는 에이전트 전용 체인이 필요합니다.

프라이버시: 많은 에이전트 작업에는 기밀 로직이나 데이터가 필요합니다. TEE 는 부분적인 솔루션을 제공하지만, 완전 동형 암호 (FHE) 및 고급 암호화 기술은 아직 상용화 규모로 사용하기에는 너무 비용이 많이 듭니다.

규제: 자율 경제 행위자는 기존 법적 프레임워크에 도전합니다. 에이전트가 피해를 입혔을 때 누가 책임을 집니까? KYC / AML 요구 사항은 어떻게 적용됩니까? 규제 명확성은 기술적 능력보다 뒤처져 있습니다.

모델 비용: LLM 추론 비용은 여전히 높습니다. 탈중앙화 네트워크는 검증 오버헤드를 추가하면서도 중앙화된 API 가격과 경쟁해야 합니다. 경제적 생존 가능성을 위해서는 모델 효율성의 지속적인 개선이 필요합니다.

오라클 문제: 에이전트에게는 신뢰할 수 있는 현실 세계 데이터가 필요합니다. 기존 오라클 솔루션은 신뢰 가정과 지연 시간을 도입합니다. 온체인 로직과 오프체인 정보 사이의 더 나은 브릿지가 여전히 중요합니다.

이러한 과제들은 극복 불가능한 것이 아니며, 명확한 해결 경로가 있는 엔지니어링 문제입니다. 인프라의 궤적은 12-24개월 이내에 해결될 것임을 시사합니다.

2026년의 변곡점​

2026년에는 여러 촉매제가 수렴됩니다:

표준의 성숙: 주요 체인에서 ERC-8004 가 채택되면서 상호 운용 가능한 신원 인프라가 구축됩니다. 에이전트는 이더리움 (Ethereum), BNB 체인 및 신흥 생태계 전반에서 원활하게 작동합니다.

모델 효율성: 더 작고 전문화된 모델이 특정 작업에 대한 성능을 유지하면서 추론 비용을 10-100배 절감합니다. 경제적 타당성이 크게 향상됩니다.

규제 명확성: 첫 번째 관할 구역에서 자율 에이전트를 위한 프레임워크를 수립하여 기관 도입을 위한 법적 확실성을 제공합니다.

애플리케이션의 돌파구: 예측 시장, DeFi 최적화 및 콘텐츠 제작 분야에서 에이전트가 인간 운영자보다 명확한 우위를 점하며 크립토 네이티브 사용자를 넘어 채택을 가속화합니다.

인프라 경쟁: 탈중앙화 추론, 에이전트 조정 프로토콜 및 특화된 체인을 구축하는 여러 팀이 경쟁적인 압력을 만들어 개발을 가속화합니다.

융합은 실험 단계에서 인프라 단계로 전환됩니다. 얼리 어답터는 우위를 점하고, 플랫폼은 에이전트 지원을 기본으로 통합하며, 경제 활동은 점차 자율 매개체를 통해 흐르게 될 것입니다.

Web3 개발에 주는 시사점​

Web3의 다음 단계를 준비하는 개발자들은 다음 사항을 우선순위에 두어야 합니다:

에이전트 우선 설계 (Agent-First Design): 자율적 행위자를 예외 사례가 아닌 주요 사용자로 취급해야 합니다. 에이전트가 활동의 주류를 이룬다는 가정하에 API, 수수료 구조, 거버넌스 메커니즘을 설계하십시오.

결합성 (Composability): 에이전트가 쉽게 통합하고, 서로 협력하며, 확장할 수 있는 프로토콜을 구축해야 합니다. 독점적인 구현보다는 표준화된 인터페이스가 더 중요합니다.

검증 가능성 (Verification): 단순히 실행 결과만 제공하는 것이 아니라 실행에 대한 암호학적 증명을 제공해야 합니다. 에이전트가 신뢰 사슬을 구축하기 위해서는 검증 가능한 연산이 필요합니다.

경제적 효율성 (Economic Efficiency): 마이크로 트랜잭션, 지속적인 정산, 동적 수수료 시장에 최적화해야 합니다. 전통적인 배치 처리나 수동 개입은 에이전트 활동의 규모를 감당할 수 없습니다.

프라이버시 옵션 (Privacy Options): 투명한 에이전트 운영과 기밀 에이전트 운영을 모두 지원해야 합니다. 사용 사례에 따라 서로 다른 프라이버시 보장이 필요합니다.

인프라는 이미 존재합니다. 표준이 정립되고 있으며, 경제적 인센티브도 일치하고 있습니다. AI × Web3 융합은 다가올 미래가 아니라 이미 시작되었습니다. 이제 남은 질문은 이것입니다. 향후 10년 동안 자율적 경제 활동의 토대가 될 인프라를 누가 구축할 것인가?

BlockEden.xyz는 Web3 애플리케이션을 위한 엔터프라이즈급 인프라를 제공하며, 주요 블록체인 생태계 전반에 걸쳐 신뢰할 수 있는 고성능 RPC 액세스를 지원합니다. AI 에이전트 인프라 및 자율 시스템 지원을 위한 당사의 서비스를 확인해 보세요.

출처:

• ERC-8004: 신뢰가 필요 없는 에이전트
• ERC-8004란 무엇인가? 신뢰가 필요 없는 AI 에이전트를 가능하게 하는 이더리움 표준
• ERC 8004를 통한 탈중앙화 AI 에이전트 상호작용 가능
• 이더리움, ERC-8004 출시
• BNB 체인, ERC-8004 지원 발표
• DeMCP: 탈중앙화 모델 컨텍스트 프로토콜
• 새로운 API로서 탈중앙화 컨텍스트에 대한 흥미로운 논지
• MCP: 차세대 Web3 AI 에이전트를 구동하는 핵심 엔진
• MCP 해석: 차세대 Web3 AI 에이전트를 구동하는 핵심 엔진
• Endless AI의 모델 컨텍스트 프로토콜
• 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)의 이해: 주목해야 할 상위 5개 MCP 암호화 프로젝트
• 폴리마켓 생태계 가이드: 170개 이상의 도구
• 폴리마켓용 AI 에이전트 구축 방법
• 폴리마켓 생태계 최종 가이드
• 폴리마켓 생태계 파노라마: 170개 이상의 도구
• AI 에이전트를 사용한 폴리마켓 자율 거래

예측 시장의 주간 거래량이 2026년 2월 초에 63억 2천만 달러를 돌파했으며, Kalshi가 51%의 시장 점유율을 차지하고 Polymarket이 47%를 기록했습니다. 하지만 정보 금융 (InfoFi)은 단순한 이진 베팅을 훨씬 뛰어넘는 개념입니다. 데이터 토큰화 시장, 데이터 DAO, 그리고 자산으로서의 정보 인프라는 정보가 프로그래밍 가능하고, 거래 가능하며, 검증 가능한 신흥 생태계를 구축하고 있습니다.

InfoFi의 논지: 정보는 가치를 지니고, 시장은 가격을 발견하며, 블록체인은 인프라를 가능하게 합니다. 이 기사에서는 Polymarket의 예측 엔진부터 Ocean Protocol의 데이터 토큰화, 데이터 DAO에서 AI가 제약하는 진실 시장에 이르기까지 그 지형을 살펴봅니다.

예측 시장의 토대​

예측 시장은 불확실한 미래 사건에 대한 가격 신호를 제공함으로써 InfoFi 생태계의 닻 역할을 합니다.

Kalshi-Polymarket의 양대 독점 체제​

Kalshi와 Polymarket 사이에서 시장이 거의 51대 49로 나뉘었지만, 그 구성은 근본적으로 다릅니다.

Kalshi: 2025년에 431억 달러 이상의 거래를 처리했으며, 스포츠 베팅에 큰 비중을 두고 있습니다. CFTC 라이선스를 보유하고 달러화로 표시되며, 미국 리테일 증권사와 통합되어 있습니다. Robinhood의 "예측 시장 허브(Prediction Markets Hub)"는 Kalshi 인프라를 통해 수십억 달러 규모의 계약을 유입시킵니다.

Polymarket: 2025년에 334억 달러를 처리했으며, 지정학, 거시 경제, 과학적 돌파구와 같은 "고신호(high-signal)" 이벤트에 집중합니다. 크립토 네이티브하며 전 세계적으로 참여가 가능하고 DeFi와 결합이 가능합니다. 2025년 말에 CFTC 라이선스를 통한 미국 시장 재진입을 위해 1억 1,200만 달러 규모의 QCEX 인수를 완료했습니다.

이러한 경쟁은 혁신을 주도합니다. Kalshi가 리테일 및 기관의 규제 준수를 확보하는 반면, Polymarket은 크립토 네이티브 결합성과 국제적 접근성을 선도합니다.

베팅을 넘어: 정보 오라클​

예측 시장은 단순한 투기 도구에서 AI 시스템을 위한 정보 오라클로 진화했습니다. 시장의 확률은 AI 환각(hallucination)을 억제하는 "외부 앵커" 역할을 하며, 현재 많은 AI 시스템은 예측 시장에서 거래될 수 없는 주장의 가중치를 낮게 평가합니다.

이는 피드백 루프를 생성합니다. AI 에이전트가 예측 시장에서 거래하고, 시장 가격은 AI 출력에 정보를 제공하며, AI가 생성한 예측은 인간의 거래에 영향을 미칩니다. 결과적으로 정보 시장은 알고리즘 진실 발견을 위한 인프라가 됩니다.

데이터 토큰화: Ocean Protocol 모델​

예측 시장이 미래의 사건에 가격을 매기는 동안, Ocean Protocol은 기존 데이터 세트를 토큰화하여 AI 학습 데이터, 연구 데이터 세트 및 독점 정보를 위한 시장을 만듭니다.

데이터토큰(Datatoken) 아키텍처​

Ocean의 모델: 각 데이터토큰은 기본 지적 재산권 소유자의 서브 라이선스를 나타내며, 사용자가 관련 데이터 세트에 액세스하고 사용할 수 있도록 합니다. 데이터토큰은 ERC20 표준을 준수하므로 거래가 가능하고, DeFi와 결합할 수 있으며, 스마트 컨트랙트를 통해 프로그래밍할 수 있습니다.

3계층 스택:

데이터 NFT(Data NFTs): 기초 데이터 세트의 소유권을 나타냅니다. 제작자는 출처와 제어 권한을 설정하는 NFT를 발행(민팅)합니다.

데이터토큰(Datatokens): 액세스 제어 토큰입니다. 데이터토큰을 보유하면 소유권 이전 없이 일시적인 사용 권한을 부여받습니다. 데이터 액세스와 데이터 소유권을 분리합니다.

Ocean 마켓플레이스(Ocean Marketplace): 데이터토큰을 위한 탈중앙화 거래소입니다. 데이터 제공자는 자산을 수익화하고, 소비자는 액세스 권한을 구매하며, 투기자는 토큰을 거래합니다.

이 아키텍처는 중요한 문제를 해결합니다. 데이터 제공업체는 통제력을 잃지 않고 수익을 창출하고, 소비자는 전체 구매 비용 없이 액세스할 수 있으며, 시장은 정보 가치에 대한 공정한 가격을 발견합니다.

거래를 넘어선 사용 사례​

AI 학습 시장: 모델 개발자는 학습을 위해 데이터세트 액세스 권한을 구매합니다. 데이터토큰 경제는 인센티브를 일치시킵니다 — 가치 있는 데이터는 더 높은 가격을 형성하며, 제작자는 모델 학습 활동을 통해 지속적인 수익을 얻습니다.

연구 데이터 공유: 통제된 배포를 위해 학술 및 과학 데이터세트가 토큰화됩니다. 연구자는 출처를 확인하고 사용량을 추적하며, 자동화된 로열티 배포를 통해 데이터 생성자에게 보상합니다.

기업 데이터 협업: 기업은 전체 전송 대신 토큰화된 액세스를 통해 독점 데이터세트를 공유합니다. 기밀성을 유지하면서 협업 분석 및 모델 개발을 가능하게 합니다.

개인 데이터 수익화: 개인은 건강 기록, 행동 데이터 또는 소비자 선호도를 토큰화합니다. 플랫폼이 보상 없이 가치를 추출하도록 두는 대신 액세스 권한을 직접 판매합니다.

Ocean은 데이터 DAO가 데이터 협동조합으로서 이더리움 결합성을 갖도록 지원하며, 데이터가 프로그래밍 가능한 금융 자산이 되는 인프라를 구축합니다.

데이터 DAO: 집단 정보 소유권​

데이터 DAO는 데이터 자산을 관리하는 탈중앙화 자율 조직으로 기능하며, 공동 소유, 거버넌스 및 수익화를 가능하게 합니다.

데이터 연합 모델​

멤버들은 집단적으로 데이터를 기여하고, DAO는 액세스 정책과 가격을 관리하며, 수익은 스마트 컨트랙트를 통해 자동으로 배분되고, 거버넌스 권한은 데이터 기여도에 따라 확장됩니다.

새롭게 등장하는 사례:

헬스케어 데이터 연합: 환자들은 암호화 증명을 통해 개인의 프라이버시를 유지하면서 건강 기록을 풀(pool)에 모읍니다. 연구자는 집계된 액세스 권한을 구매하고 수익은 기여자에게 돌아갑니다. 데이터는 중앙 집중식 의료 시스템이 아닌 환자가 직접 제어합니다.

신경과학 연구 DAO: 학술 기관과 연구자들은 뇌 영상 데이터세트, 유전 정보 및 임상 결과를 기여합니다. 집단 데이터세트는 개별 기여보다 더 큰 가치를 지니게 되어 연구를 가속화하는 동시에 데이터 제공자에게 보상합니다.

생태/GIS 프로젝트: 환경 센서, 위성 이미지 및 지리 데이터가 커뮤니티에 의해 통합됩니다. DAO는 기후 모델링, 도시 계획 및 보존을 위한 데이터 액세스를 관리하는 동시에, 해당 지역에서 생성된 데이터로부터 지역 커뮤니티가 혜택을 받을 수 있도록 보장합니다.

데이터 DAO는 조정 문제를 해결합니다: 개인은 협상력이 부족하고, 플랫폼은 독점 이윤을 추출하며, 데이터는 고립되어 있습니다. 공동 소유권은 공정한 보상과 민주적인 거버넌스를 가능하게 합니다.

디지털 자산으로서의 정보​

이 개념은 데이터 자산을 디지털 자산으로 취급하며, 원래 암호화폐를 위해 설계된 블록체인 인프라를 사용하여 정보 소유권, 전송 및 가치 평가를 관리합니다.

이러한 아키텍처적 선택은 강력한 결합성을 생성합니다: 데이터 자산은 DeFi 프로토콜과 통합되고, 자동 시장 조성자(AMM)에 참여하며, 대출 담보로 사용되거나 프로그래밍 가능한 수익 공유를 가능하게 합니다.

인프라 스택​

신원 계층: 데이터 소유권 및 기여에 대한 암호화 증명입니다. 표절을 방지하고 출처를 확립하며 저작자 표시를 가능하게 합니다.

액세스 제어: 어떤 조건 하에서 누가 데이터에 액세스할 수 있는지 관리하는 스마트 컨트랙트입니다. 수동 계약 협상을 대체하는 프로그래밍 가능한 라이선스입니다.

가격 책정 메커니즘: 데이터세트의 공정 가치를 발견하는 자동 시장 조성자입니다. 임의적인 기관 가격 책정 대신 수요와 공급의 역학에 따릅니다.

수익 배분: 기여자, 큐레이터 및 플랫폼 운영자 간에 수익을 자동으로 나누는 스마트 컨트랙트입니다. 결제 중개자와 지연을 제거합니다.

결합성: 데이터 자산이 더 넓은 Web3 생태계와 통합됩니다. 데이터세트를 담보로 사용하거나 파생 상품을 만들거나 복합 상품으로 묶을 수 있습니다.

2025년 중반까지 온체인 RWA 시장(데이터 포함) 규모는 230억 달러에 달했으며, 이는 투기성 암호화폐를 넘어 토큰화된 자산에 대한 기관의 수요를 입증합니다.

AI를 제약하는 InfoFi: 검증 루프​

AI 시스템은 진실 검증을 위해 InfoFi 인프라에 점점 더 의존하고 있습니다.

예측 시장은 AI 환각을 억제합니다: 거래자는 실제 자금을 위험에 노출시키고, 시장 확률은 외부 지표 역할을 하며, AI 시스템은 베팅할 수 없는 주장에 대해서는 가중치를 낮춥니다.

이는 품질 필터를 생성합니다: 검증 가능한 주장은 예측 시장에서 거래되고, 검증 불가능한 주장은 낮은 AI 신뢰도를 받으며, 시장 가격은 지속적인 확률 업데이트를 제공하고, AI 결과물은 경제적 현실에 더 근거하게 됩니다.

피드백 루프는 양방향으로 작동합니다: AI 에이전트는 시장 효율성을 개선하는 예측을 생성하고, 시장 가격은 AI 학습 데이터 품질에 정보를 제공하며, 고가치 예측은 데이터 수집 노력을 촉진하고, 정보 시장은 노이즈보다 신호에 최적화됩니다.

2026 InfoFi 생태계 지도​

이 환경은 상호 연결된 여러 계층으로 구성됩니다 :

Layer 1 : 진실 발견 (Truth Discovery)

• 예측 시장 (Kalshi, Polymarket)
• 전망 플랫폼
• 평판 시스템
• 검증 프로토콜

Layer 2 : 데이터 수익화 (Data Monetization)

• Ocean Protocol 데이터 토큰
• 데이터 세트 마켓플레이스
• API 액세스 토큰
• 정보 라이선싱 플랫폼

Layer 3 : 공동 소유권 (Collective Ownership)

• 데이터 DAO (Data DAOs)
• 연구 협업
• 데이터 유니온
• 커뮤니티 정보 풀

Layer 4 : AI 통합 (AI Integration)

• 모델 학습 시장
• 추론 검증
• 출력 증명 (Output attestation)
• 환각 (Hallucination) 제약

Layer 5 : 금융 인프라 (Financial Infrastructure)

• 정보 파생상품
• 데이터 담보
• 자동 마켓 메이커 (AMM)
• 수익 분배 프로토콜

각 계층은 서로를 기반으로 구축됩니다 : 예측 시장은 가격 신호를 설정하고, 데이터 시장은 정보를 수익화하며, DAO는 공동 행동을 가능하게 하고, AI는 수요를 창출하며, 금융 인프라는 유동성을 제공합니다.

2026년이 보여주는 것​

InfoFi는 실험적 단계에서 인프라 단계로 전환됩니다.

기관의 검증 : 주요 플랫폼이 예측 시장을 통합하고 있습니다. 월스트리트가 InfoFi 신호를 활용하고 있습니다. 정보를 자산으로 취급하기 위한 규제 프레임워크가 등장하고 있습니다.

인프라 성숙 : 데이터 토큰화 표준이 공고해지고 있습니다. DAO 거버넌스 패턴이 대규모로 입증되었습니다. AI와 블록체인의 통합이 원활해지고 있습니다.

시장 성장 : 주간 예측 시장 거래량 63억 2천만 달러, 230억 달러 규모의 온체인 데이터 자산 등 전 분야에서 도입이 가속화되고 있습니다.

유즈케이스 확장 : 단순 투기를 넘어 연구, 기업 협업, AI 개발 및 공공재 조율로 확장되고 있습니다.

문제는 정보가 자산 클래스가 될 것인지가 아니라, 인프라가 얼마나 빠르게 확장되고 어떤 모델이 주도권을 잡을 것인가 하는 점입니다. 예측 시장이 먼저 대중의 관심을 사로잡았지만, 궁극적으로는 데이터 DAO와 토큰화 프로토콜이 더 큰 가치 흐름을 주도할 수 있습니다.

2026년의 InfoFi 환경 : 확립된 기반, 입증된 유즈케이스, 기관 도입 시작, 성숙해가는 인프라. 다음 단계는 주류 정보 시스템으로의 통합, 기존 데이터 마켓플레이스 대체, 정보 교환을 위한 기본 인프라로의 자리매김입니다.

BlockEden.xyz는 Web3 애플리케이션을 위한 엔터프라이즈급 인프라를 제공하며, 주요 블록체인 생태계 전반에 걸쳐 안정적이고 고성능의 RPC 액세스를 지원합니다. InfoFi 인프라 및 데이터 시장 지원을 위한 서비스를 살펴보세요 .

출처 :

• The Great Prediction War: Polymarket and Kalshi Battle for Information Finance
• Web3 Prediction Markets in 2026: The Rise of Information Finance
• Ocean Protocol: Tokenized AI & Data
• Ocean Protocol Datatokens
• Data NFTs and Datatokens
• Ocean Protocol: Data Exchanges and Next-Gen Intellectual Property
• Ocean Protocol: Bridging Web 3.0 and Data Science
• Data Assets as Digital Assets in Web3
• Web3 Development Trends 2026-2030
• The 2026 Volume War: Polymarket and Kalshi Battle for InfoFi