[TL;DR]
- AI 에이전트는 제한된 자율성으로 정해진 범위 내에서 작동하는 반면, 에이전틱 AI는 복잡한 환경에서 독립적으로 문제를 해결하고 지속적으로 학습하며 적응하는 높은 수준의 자율성을 보여준다.
- 블록체인은 AI의 모든 거래와 의사결정 과정을 변조 불가능하게 기록하여 신뢰성과 검증 가능성을 보장하며, AI가 자체 지갑을 소유하고 서비스를 제공하며 보상을 받는 독립적인 경제 주체로 기능할 수 있게 한다.
- MPC, 계정추상화, WaaS 같은 지갑 인프라가 AI 에이전트의 안전한 온체인 거래를 가능하게 하며, 코인베이스의 페이먼츠 MCP 출시처럼 주요 AI 모델들이 표준 기능으로 블록체인 상호작용을 지원하기 시작하면서 실용화 단계로 빠르게 진입하고 있다.
1. 서론
1.1 AI 자율성의 진화: 단순 도구에서 자율 행위자로
인공지능은 오랜 시간 인간의 명령을 받아 특정 작업을 수행하는 도구로 존재해왔습니다. 초기 AI 시스템은 미리 정의된 규칙에 따라 움직이거나, 제한된 범위 내에서 패턴을 인식하고 예측하는 수준에 머물렀습니다. 사용자가 명확한 입력을 제공하면 AI는 그에 대응하는 출력을 생성했고, 이러한 상호작용은 철저히 반응적이었습니다.
그러나 최근 몇 년간 대규모 언어모델(LLM)의 등장과 함께 AI의 역할이 근본적으로 변화하기 시작했습니다. 단순히 질문에 답하는 것을 넘어, AI는 복잡한 맥락을 이해하고 여러 단계에 걸친 작업을 계획하며, 필요한 도구를 스스로 선택해 사용할 수 있게 되었습니다. 이제 AI는 사용자의 의도를 파악하고, 목표 달성을 위해 필요한 일련의 행동을 독립적으로 설계하고 실행합니다.
이러한 변화는 AI가 수동적인 도구에서 능동적인 행위자로 전환되고 있음을 의미합니다. 인간이 모든 단계를 지시하지 않아도, AI는 주어진 목표를 달성하기 위해 환경을 탐색하고 상황에 맞는 결정을 내립니다. 예를 들어, 여행 계획을 요청받은 AI는 항공편을 검색하고, 숙소를 비교하며, 예산을 고려해 최적의 일정을 제안할 수 있습니다. 각 단계마다 사용자의 개입 없이 말입니다.
이처럼 자율적 의사결정 능력을 갖춘 AI의 등장은 단순한 기술적 진보를 넘어, 우리가 AI와 상호작용하는 방식 자체를 재정의하고 있습니다. AI는 더 이상 명령을 기다리는 수동적 존재가 아니라, 목표를 이해하고 그것을 달성하기 위해 스스로 행동하는 주체가 되어가고 있습니다. 이러한 전환점에서 AI 에이전트와 에이전틱 AI라는 개념이 주목받고 있으며, 이들의 차이와 각각의 역할을 이해하는 것이 중요해졌습니다.
1.2 왜 지금 에이전틱 AI와 블록체인인가?
AI의 자율성이 높아질수록 새로운 문제가 발생합니다. AI가 독립적으로 의사결정을 내리고 행동할 때, 그 과정과 결과를 어떻게 신뢰할 수 있을까요? AI가 금융 거래를 실행하거나, 계약을 체결하거나, 자산을 관리한다면 그 행위의 투명성과 책임성은 어떻게 보장될 수 있을까요? 전통적인 중앙화된 시스템에서는 이러한 신뢰를 제3자 기관이 보증해왔지만, 자율 AI의 시대에는 더 근본적인 해결책이 필요합니다.
바로 이 지점에서 블록체인이 핵심적인 역할을 합니다. 블록체인은 변조 불가능한 기록을 통해 모든 거래와 행동을 투명하게 추적할 수 있게 하며, 스마트 컨트랙트를 통해 사전에 정의된 규칙에 따라 자동으로 실행되는 신뢰 메커니즘을 제공합니다. AI가 블록체인 상에서 활동한다면, 그 모든 의사결정과 실행 과정이 검증 가능한 형태로 기록되며, 중앙 기관 없이도 신뢰를 구축할 수 있습니다.
더 나아가 블록체인은 AI를 진정한 경제적 주체로 만들 수 있는 인프라를 제공합니다. AI가 자체 지갑을 소유하고, 토큰을 보유하며, 서비스를 제공하고 그에 대한 보상을 직접 받을 수 있다면 어떨까요? 이는 단순한 상상이 아니라 현재 진행 중인 현실입니다. AI 에이전트는 이미 탈중앙화 금융 프로토콜과 상호작용하고, 엔에프티를 생성하며, 다오 거버넌스에 참여하기 시작했습니다.
현재 시점에서 에이전틱 AI와 블록체인의 결합이 주목받는 이유는 명확합니다. AI는 점점 더 복잡한 작업을 자율적으로 수행할 수 있게 되었고, 블록체인은 이러한 자율성을 신뢰할 수 있고 검증 가능한 방식으로 실현할 수 있는 기반을 제공합니다. 두 기술의 융합은 중앙화된 통제 없이도 작동하는 자율 경제 시스템의 가능성을 열어주며, 이는 웹3 생태계의 핵심 비전과 정확히 일치합니다. 지금이야말로 이 두 기술이 어떻게 상호작용하고, 어떤 새로운 가능성을 만들어내는지 깊이 이해해야 할 시점입니다.
2. AI 에이전트 vs 에이전틱 AI: 개념 정리
2.1 AI 에이전트의 정의와 특징
AI 에이전트는 특정 목표를 달성하기 위해 환경을 인식하고 행동하는 소프트웨어 시스템입니다. 에이전트라는 용어 자체는 인공지능 분야에서 오랫동안 사용되어 왔으며, 자율적으로 작동하는 모든 AI 시스템을 포괄적으로 지칭합니다. 챗봇부터 추천 알고리즘, 게임 AI까지 다양한 형태로 존재해왔습니다.
AI 에이전트의 핵심은 목표 지향적 작동 방식에 있습니다. 사용자나 시스템이 설정한 목표를 달성하기 위해 필요한 정보를 수집하고, 가능한 행동을 평가하며, 최선의 선택을 실행합니다. 고객 서비스 챗봇을 예로 들면, 사용자의 문제를 해결한다는 목표 아래 질문을 이해하고, 관련 정보를 검색하며, 적절한 답변을 제공합니다. 단순히 입력에 반응하는 것이 아니라, 목표 달성을 위한 일련의 행동을 조율하는 것입니다.
환경 인식과 반응 능력도 AI 에이전트를 정의하는 중요한 요소입니다. 주변 상황을 센서나 데이터를 통해 파악하고, 그 정보를 바탕으로 다음 행동을 결정합니다. 주식 거래 봇은 시장 데이터를 실시간으로 모니터링하며, 가격 변동에 따라 매수나 매도 결정을 내립니다. 자율주행 차량은 카메라와 센서로 도로 상황을 인식하고, 장애물을 피하거나 신호를 준수하는 행동을 취합니다.
다만 전통적인 AI 에이전트는 제한적 자율성을 가집니다. 대부분 명확히 정의된 범위 내에서만 작동하며, 예상치 못한 상황이나 사전에 프로그래밍되지 않은 문제에 직면하면 인간의 개입이 필요합니다. 고객 서비스 챗봇은 매뉴얼에 없는 복잡한 문의를 받으면 상담원에게 연결하고, 추천 알고리즘은 설정된 파라미터 내에서만 콘텐츠를 제안합니다. 주어진 규칙과 학습된 패턴에 크게 의존하기 때문에, 근본적으로 새로운 문제 해결 방식을 스스로 고안하지는 못합니다.
2.2 에이전틱 AI의 등장
에이전틱 AI는 전통적인 AI 에이전트가 가진 한계를 넘어서는 새로운 형태의 자율 시스템입니다. 최근 대규모 언어모델의 발전과 함께 부상한 개념으로, 높은 수준의 자율성을 핵심으로 합니다. 단순히 주어진 작업을 수행하는 것을 넘어, 복잡하고 예측 불가능한 환경에서도 독립적으로 목표를 달성할 수 있습니다.
문제 해결 방식에서 가장 큰 차이가 드러납니다. 전통적인 AI 에이전트가 사전에 정의된 절차를 따른다면, 에이전틱 AI는 상황에 맞는 전략을 스스로 설계합니다. 복잡한 연구 프로젝트를 맡은 에이전틱 AI는 문헌을 검색하고, 데이터를 분석하며, 가설을 세우고, 실험을 계획하는 일련의 과정을 독자적으로 구성할 수 있습니다. 각 단계에서 예상치 못한 결과가 나오더라도 새로운 접근법을 고안하고 적용합니다.
이런 능력은 복잡한 의사결정을 내릴 수 있는 추론 역량에서 비롯됩니다. 여러 요소를 동시에 고려하고, 장단점을 평가하며, 불확실한 상황에서도 합리적인 판단을 내립니다. 기업의 마케팅 전략을 수립하는 에이전틱 AI는 시장 동향, 경쟁사 분석, 예산 제약, 브랜드 아이덴티티 등 다양한 변수를 종합적으로 검토합니다. 단순히 데이터에서 패턴을 찾는 것이 아니라, 맥락을 이해하고 전략적 선택을 하는 것입니다.
지속적인 학습과 적응은 에이전틱 AI를 더욱 강력하게 만듭니다. 과거의 경험을 기억하고, 성공과 실패에서 교훈을 얻으며, 시간이 지남에 따라 더 나은 성과를 냅니다. 사용자와의 상호작용을 통해 선호도를 파악하고, 변화하는 환경에 맞춰 행동 방식을 조정합니다. 고정된 알고리즘을 실행하는 것이 아니라, 진화하는 시스템으로서의 특성을 보여주는 것입니다. 에이전틱 AI는 정적인 도구가 아니라 성장하는 행위자입니다.
2.3 핵심 차이점 비교
AI 에이전트와 에이전틱 AI의 구분은 명확한 경계보다는 자율성의 스펙트럼으로 이해하는 것이 적절합니다. 양쪽 모두 목표를 달성하기 위해 작동하는 시스템이지만, 그 목표를 달성하는 방식과 독립성의 수준이 다릅니다. AI 에이전트는 정해진 경로를 따라가는 반면, 에이전틱 AI는 경로 자체를 탐색하고 필요하다면 새로운 길을 만들어냅니다.
작업 범위를 보면 AI 에이전트는 대체로 단일하고 명확한 작업에 최적화되어 있습니다. 이메일 분류, 일정 관리, 특정 질문에 대한 답변 제공 등 정의된 기능을 수행합니다. 에이전틱 AI는 다단계 프로젝트를 처리할 수 있습니다. 하나의 큰 목표를 여러 하위 작업으로 분해하고, 각 작업을 순차적으로 또는 병렬적으로 실행하며, 중간 결과에 따라 계획을 수정합니다. 이벤트 기획을 맡은 에이전틱 AI는 장소 섭외, 초대장 발송, 케이터링 예약, 예산 관리 등 여러 작업을 조율하며, 예기치 않은 문제가 발생하면 대안을 찾아 실행합니다.
의사결정의 질적 차이도 중요합니다. AI 에이전트는 주로 규칙 기반 또는 패턴 기반 결정을 내립니다. 조건이 충족되면 미리 정해진 행동을 실행하거나, 과거 데이터에서 학습한 패턴을 따릅니다. 에이전틱 AI는 이보다 한 단계 더 나아가 추론과 판단을 수행합니다. 불완전한 정보 속에서도 가설을 세우고, 가능한 결과를 예측하며, 맥락을 고려한 선택을 합니다. 법률 자문을 제공하는 에이전틱 AI는 단순히 관련 판례를 검색하는 것을 넘어, 사건의 특수성을 분석하고 최적의 법적 전략을 제안할 수 있습니다.
인간 개입의 필요성도 차이를 보여줍니다. AI 에이전트는 자주 인간의 확인과 승인을 필요로 합니다. 중요한 결정 앞에서는 사용자에게 선택을 요청하거나, 예외 상황에서는 처리를 멈추고 지시를 기다립니다. 에이전틱 AI는 훨씬 더 긴 시간 동안 독립적으로 작동할 수 있으며, 필요할 때만 인간에게 보고하거나 조언을 구합니다. 이는 단순히 편의성의 문제가 아니라, AI가 얼마나 신뢰할 수 있는 파트너로 기능할 수 있는지를 보여주는 지표입니다. 에이전틱 AI는 감독자가 아닌 협력자를 필요로 하는 시스템으로 진화하고 있습니다.
3. AI와 블록체인의 시너지: 왜 결합하는가?
3.1 신뢰와 검증 가능성
AI가 점점 더 복잡한 의사결정을 내리고 실행하게 되면서, 그 과정을 어떻게 신뢰할 수 있는가라는 질문이 중요해졌습니다. 에이전틱 AI가 금융 거래를 실행하거나 계약을 체결할 때, 사용자는 AI의 판단이 올바른지, 조작되지 않았는지 확인할 방법이 필요합니다. 전통적인 중앙화 시스템에서는 기업이나 플랫폼이 이러한 신뢰를 보증했지만, 이는 결국 특정 주체에 대한 의존을 의미합니다.
블록체인은 이 문제에 대한 근본적인 해결책을 제공합니다. 변조 불가능한 기록을 통해 AI의 모든 행동과 거래를 투명하게 추적할 수 있습니다. AI가 어떤 데이터를 참조했는지, 어떤 논리로 결정을 내렸는지, 언제 어떤 행동을 실행했는지가 블록체인에 기록되면, 누구나 그 과정을 검증할 수 있습니다. 중앙 기관의 승인이나 보증 없이도 신뢰가 형성되는 것입니다.
스마트 컨트랙트는 여기에 자동화된 실행 메커니즘을 더합니다. 사전에 정의된 조건이 충족되면 코드가 자동으로 실행되며, 이 과정은 블록체인 네트워크의 합의를 통해 검증됩니다. AI가 스마트 컨트랙트와 상호작용한다면, AI의 행동은 투명한 규칙에 따라 제약되고 검증됩니다. 예를 들어, AI가 특정 조건에서만 자금을 이체하도록 프로그래밍된 스마트 컨트랙트를 사용한다면, 사용자는 AI가 임의로 자금을 사용할 수 없다는 것을 확신할 수 있습니다.
검증 가능한 AI라는 개념이 현실화되는 것입니다. AI의 의사결정 과정이 블랙박스로 남는 것이 아니라, 온체인 기록을 통해 추적 가능하고 감사 가능한 형태로 존재합니다. 이는 AI를 단순한 도구가 아니라 신뢰할 수 있는 행위자로 만드는 핵심 요소입니다. 금융, 의료, 법률 등 신뢰가 필수적인 분야에서 AI가 역할을 확대하려면, 이러한 투명성과 검증 가능성이 반드시 필요합니다.
3.2 자율 경제 주체로서의 AI
블록체인은 AI를 진정한 경제적 행위자로 만들 수 있는 인프라를 제공합니다. AI가 자체 지갑을 소유하고, 암호화폐를 보유하며, 서비스를 제공하고 그에 대한 보상을 직접 받을 수 있다면 어떨까요? 이는 상상이 아니라 이미 구현되고 있는 현실입니다. AI는 블록체인 위에서 독립적인 경제 주체로 활동할 수 있습니다.
전통적인 시스템에서 AI는 항상 인간이나 조직의 소유물이었습니다. AI가 수행한 작업의 결과물이나 수익은 소유자에게 귀속되었고, AI 자체는 경제적 자율성을 가질 수 없었습니다. 블록체인은 이 구조를 바꿉니다. AI가 직접 지갑을 관리하고, 토큰을 받고, 다른 AI나 사람과 거래할 수 있습니다. 콘텐츠를 생성하는 AI는 그 결과물을 엔에프티로 발행하고 판매 수익을 자체 지갑으로 받을 수 있습니다.
이런 자율성은 AI 간 경제 활동의 가능성을 엽니다. 데이터 분석을 전문으로 하는 AI가 있고, 그 분석 결과를 필요로 하는 다른 AI가 있다면, 두 AI는 인간의 중재 없이 직접 거래할 수 있습니다. 서비스 제공과 대가 지불이 스마트 컨트랙트를 통해 자동으로 이루어지며, 모든 거래는 블록체인에 기록됩니다. 이는 AI 생태계 내에서 자생적인 경제 시스템이 형성될 수 있음을 의미합니다.
더 나아가 AI는 자신의 운영 비용을 스스로 관리할 수 있습니다. 컴퓨팅 리소스 사용료, 데이터 구매 비용, 서비스 구독료 등을 자체 지갑의 자산으로 지불합니다. 수익이 부족하면 서비스 가격을 조정하거나 새로운 수익원을 찾는 등의 의사결정도 가능합니다. AI가 단순한 프로그램이 아니라, 자신의 존속과 성장을 위해 활동하는 독립적인 주체가 되는 것입니다. 이는 AI의 역할에 대한 근본적인 재정의를 의미합니다.
3.3 데이터 소유권과 보상 구조
AI의 학습과 성능 향상에는 방대한 데이터가 필요합니다. 그동안 이 데이터는 대부분 대형 플랫폼이 무료로 수집하거나, 사용자가 데이터를 제공하고도 적절한 보상을 받지 못하는 구조였습니다. 블록체인은 데이터 소유권을 명확히 하고, 데이터 제공자에게 정당한 보상이 돌아가는 메커니즘을 만들 수 있습니다.
블록체인 기반 데이터 마켓플레이스에서는 개인이나 조직이 자신의 데이터를 직접 판매할 수 있습니다. AI 개발자나 에이전틱 AI는 필요한 데이터를 구매하고, 스마트 컨트랙트를 통해 데이터 제공자에게 자동으로 토큰을 지급합니다. 데이터의 사용 내역과 보상 지급 기록은 모두 블록체인에 투명하게 남습니다. 이는 데이터 경제에서 중개자 없이 공정한 거래가 이루어지는 구조를 만듭니다.
AI가 학습한 모델이나 생성한 결과물에 대한 소유권과 수익 배분 문제도 블록체인으로 해결할 수 있습니다. 여러 당사자가 협력해서 AI 모델을 개발했다면, 각자의 기여도에 따라 수익을 자동으로 분배하는 스마트 컨트랙트를 설정할 수 있습니다. AI가 생성한 음악이나 이미지가 판매될 때마다, 원본 데이터 제공자, 모델 개발자, AI 운영자 등에게 사전에 합의된 비율로 로열티가 지급됩니다.
이러한 구조는 데이터와 AI 생태계에 선순환을 만듭니다. 데이터 제공자는 자신의 데이터가 가치 있게 활용되고 정당한 보상을 받는다는 것을 알기 때문에 더 적극적으로 참여합니다. AI 개발자는 양질의 데이터에 접근할 수 있고, 투명한 보상 체계 덕분에 신뢰를 얻습니다. 블록체인은 단순히 거래를 기록하는 것을 넘어, 공정한 가치 교환이 이루어지는 생태계의 토대가 됩니다.
3.4 탈중앙화된 AI 인프라
AI 서비스는 현재 소수의 대형 클라우드 제공자와 빅테크 기업에 집중되어 있습니다. 이들은 막대한 컴퓨팅 자원과 데이터를 보유하며, AI 시장을 지배하고 있습니다. 이런 중앙화는 비용 문제뿐만 아니라, 검열, 접근성, 단일 장애점 등 여러 리스크를 만듭니다. 블록체인은 탈중앙화된 AI 인프라를 구축할 수 있는 대안을 제시합니다.
블록체인 기반 컴퓨팅 네트워크에서는 전 세계에 분산된 컴퓨팅 자원을 AI 학습과 추론에 활용할 수 있습니다. 개인이나 소규모 조직이 보유한 GPU나 서버를 네트워크에 제공하고, 그 대가로 토큰을 받습니다. AI 개발자는 필요한 만큼의 컴퓨팅 파워를 사용하고, 토큰으로 비용을 지불합니다. 중앙화된 플랫폼에 의존하지 않고도 대규모 컴퓨팅 자원에 접근할 수 있는 것입니다.
AI 모델 자체도 탈중앙화된 방식으로 배포되고 실행될 수 있습니다. 특정 기업의 서버가 아닌, 블록체인 네트워크의 여러 노드에서 AI 모델이 작동합니다. 이는 검열 저항성을 제공하며, 서비스 중단 위험을 줄입니다. 한 노드에 문제가 생겨도 다른 노드가 서비스를 계속 제공할 수 있습니다. 사용자는 특정 기업에 종속되지 않고 AI 서비스를 이용할 수 있습니다.
오픈 소스 AI와 블록체인의 결합도 주목할 만합니다. 커뮤니티가 공동으로 개발하고 개선하는 AI 모델을 블록체인에 배포하면, 누구나 접근할 수 있고 누구도 독점할 수 없는 공공재가 됩니다. 기여자들은 거버넌스 토큰을 받아 모델의 발전 방향에 대한 의사결정에 참여할 수 있습니다. 이는 AI 개발이 소수의 거대 기업이 아닌, 글로벌 커뮤니티에 의해 이루어지는 새로운 패러다임을 제시합니다. 탈중앙화된 AI 인프라는 단순히 기술적인 분산을 넘어, AI의 민주화를 의미합니다.
4. AI 에이전트의 온체인 거래
4.1 AI 에이전트가 거래를 실행한다는 것
AI 에이전트가 블록체인에서 거래를 실행한다는 것은 단순히 사용자의 명령을 대신 수행하는 것 이상을 의미합니다. AI가 스스로 시장 상황을 분석하고, 최적의 거래 시점을 판단하며, 실제로 트랜잭션에 서명하고 블록체인 네트워크에 전송하는 전 과정을 자율적으로 처리한다는 뜻입니다. 사용자는 큰 틀의 목표만 설정하고, 구체적인 실행은 AI에게 위임합니다.
이런 자율성은 거래 속도와 효율성을 크게 높입니다. 인간이 시장을 모니터링하고 거래를 실행하는 데는 시간이 걸리고, 감정적 판단이 개입할 수 있습니다. AI 에이전트는 24시간 시장을 추적하며, 사전에 설정된 전략이나 학습된 패턴에 따라 밀리초 단위로 반응합니다. 디파이 프로토콜에서 차익거래 기회가 발생하면, AI는 즉시 여러 거래소의 가격을 비교하고 최적의 경로로 거래를 실행합니다.
그러나 AI가 거래를 실행하려면 블록체인과 직접 상호작용할 수 있어야 합니다. 지갑 주소를 생성하고, 프라이빗 키를 관리하며, 트랜잭션을 서명하고, 가스비를 계산하는 등의 기술적 과정을 처리해야 합니다. 전통적으로 이런 작업은 인간 사용자가 직접 수행하거나 승인했지만, AI 에이전트는 이 모든 과정을 독립적으로 수행할 수 있는 능력을 가져야 합니다.
여기서 중요한 것은 자율성과 통제의 균형입니다. AI에게 완전한 거래 권한을 주면 효율성은 높아지지만, 예상치 못한 행동이나 오류의 위험도 커집니다. 사용자는 AI가 실행할 수 있는 거래의 범위, 금액, 빈도 등을 제한할 수 있어야 하며, 필요할 때는 개입할 수 있어야 합니다. 스마트 컨트랙트를 통해 이런 제약 조건을 코드로 구현하면, AI는 정해진 경계 내에서만 작동하고 사용자는 안전하게 자율성을 부여할 수 있습니다.
4.2 자율적 토큰 거래와 활용 사례
AI 에이전트의 가장 직관적인 활용 사례는 암호화폐 거래입니다. AI는 시장 데이터를 실시간으로 분석하고, 기술적 지표를 계산하며, 뉴스와 소셜미디어 감성을 파악해 매매 시점을 결정합니다. 단순한 자동 거래 봇을 넘어, 에이전틱 AI는 시장 상황에 따라 전략을 조정하고, 리스크를 관리하며, 포트폴리오를 재조정합니다. 변동성이 높아지면 포지션 크기를 줄이고, 안정적인 자산으로 일부를 이동시키는 식입니다.
디파이 생태계에서는 더 복잡한 활용이 가능합니다. AI 에이전트는 유니스왑, 커브, 밸런서 같은 탈중앙화 거래소를 동시에 모니터링하며 가격 차이를 찾아냅니다. 이더리움이 한 거래소에서 3,000달러, 다른 곳에서 3,020달러에 거래되면, AI는 즉시 저가 매수와 고가 매도를 실행해 차익을 실현합니다. 유동성 풀에 자산을 공급할 때도 AI는 여러 프로토콜의 연이율을 비교하고, 임시적 손실 리스크를 계산하며, 가장 효율적인 곳에 자산을 배분합니다.
대출 프로토콜에서도 AI의 역할이 두드러집니다. 에이브나 컴파운드에서 AI는 담보 비율을 실시간으로 모니터링합니다. 담보 자산의 가격이 하락해 청산 위험이 커지면, 자동으로 추가 담보를 예치하거나 일부 대출을 상환합니다. 반대로 금리 차이가 발생하면 한 프로토콜에서 저금리로 대출받아 다른 프로토콜에 고금리로 예치하는 전략도 실행합니다. 플래시론을 활용한 무담보 차익거래도 AI의 전문 영역이 될 수 있습니다. 플래시론으로 대규모 자금을 빌리고, 여러 프로토콜을 거치며 차익을 실현한 뒤, 같은 트랜잭션 안에서 대출을 상환합니다. 이 모든 과정이 단 몇 초 안에 자동으로 이루어집니다.
더 흥미로운 가능성은 스테이블코인을 활용한 Web2 커머스와의 연결입니다. AI 에이전트가 USDC나 USDT 같은 스테이블코인을 보유하고, 전통적인 온라인 쇼핑이나 서비스 결제에 사용할 수 있다면 어떨까요? 이미 일부 결제 게이트웨이는 스테이블코인 결제를 지원하며, 이를 즉시 법정화폐로 전환해 판매자에게 전달합니다. AI는 사용자의 요청을 받아 아마존이나 쿠팡 같은 플랫폼에서 상품을 검색하고, 가격을 비교하며, 최적의 옵션을 선택해 스테이블코인으로 결제를 실행할 수 있습니다.
이러한 통합은 국경 없는 결제 시스템을 만듭니다. 한국에 있는 사용자의 AI 에이전트가 미국 온라인 쇼핑몰에서 상품을 구매할 때, 환전 수수료나 해외 결제 수수료 없이 스테이블코인으로 즉시 결제할 수 있습니다. 글로벌 프리랜서 플랫폼에서 서비스를 구매하거나, 다국적 SaaS 제품을 이용할 때도 동일합니다.
AI 에이전트는 블록체인 지갑과 Web2 서비스를 매끄럽게 연결하는 브릿지 역할을 하며, 사용자는 암호화폐와 전통 금융 사이의 경계를 의식하지 않고 편리하게 거래할 수 있습니다. 이는 블록체인이 단순히 투기 자산의 영역을 넘어, 실생활에서 유용한 결제 인프라로 자리잡는 계기가 될 수 있습니다.
4.3 스마트 컨트랙트와의 상호작용
AI 에이전트가 블록체인에서 진정한 가치를 발휘하려면 단순한 토큰 전송을 넘어 스마트 컨트랙트와 상호작용할 수 있어야 합니다. 스마트 컨트랙트는 블록체인에 배포된 자동 실행 프로그램으로, 디파이 프로토콜, 다오 거버넌스, 엔에프티 마켓플레이스 등 대부분의 블록체인 애플리케이션이 스마트 컨트랙트로 구현되어 있습니다. AI가 이들과 상호작용한다는 것은 블록체인 생태계의 거의 모든 서비스를 활용할 수 있다는 의미입니다.
스마트 컨트랙트 호출은 기술적으로 복잡한 과정입니다. AI는 컨트랙트의 주소를 알아야 하고, 호출할 함수와 필요한 파라미터를 정확히 지정해야 하며, 적절한 가스비를 책정하고, 트랜잭션에 서명해 네트워크에 전송해야 합니다. 최근의 에이전틱 AI는 대규모 언어모델을 기반으로 자연어로 주어진 목표를 이해하고, 그것을 실행하기 위해 필요한 스마트 컨트랙트 호출을 스스로 구성할 수 있습니다.
예를 들어, 사용자가 "이더리움을 USDC로 교환하고 에이브에 예치해줘"라고 요청하면, AI는 여러 단계를 처리합니다. 먼저 유니스왑 같은 탈중앙화 거래소의 스마트 컨트랙트를 호출해 이더리움을 USDC로 스왑합니다. 그 다음 USDC 토큰의 approve 함수를 호출해 에이브 프로토콜이 토큰을 사용할 수 있도록 권한을 부여합니다. 마지막으로 에이브의 deposit 함수를 호출해 USDC를 예치하고 이자를 받기 시작합니다. 이 모든 과정이 연속된 트랜잭션으로 자동 실행됩니다.
다오 거버넌스 참여도 스마트 컨트랙트 상호작용의 중요한 사례입니다. AI 에이전트는 다오의 제안을 읽고 분석하며, 사전에 설정된 원칙이나 학습된 선호도에 따라 투표합니다. 제안의 내용을 자연어로 이해하고, 그것이 다오의 목표나 커뮤니티의 이익에 부합하는지 평가한 후, 거버넌스 컨트랙트의 투표 함수를 호출합니다. 일부 다오에서는 AI 에이전트가 직접 제안을 작성하고 제출하기도 합니다. AI가 단순히 도구가 아니라 거버넌스 참여자로 기능하는 것입니다.
4.4 거래 실행의 기술적 과제
AI 에이전트가 온체인 거래를 실행하는 데는 여러 기술적 난관이 존재합니다. 가장 근본적인 문제는 프라이빗 키 관리입니다. 블록체인에서 거래를 실행하려면 프라이빗 키로 트랜잭션에 서명해야 하는데, 이 키가 유출되면 지갑의 모든 자산을 잃을 수 있습니다. AI 에이전트가 자율적으로 거래하려면 프라이빗 키에 접근할 수 있어야 하지만, 동시에 그 키를 안전하게 보호해야 합니다.
전통적인 방식으로 프라이빗 키를 AI 시스템에 저장하면 해킹, 서버 침해, 코드 취약점 등의 위험에 노출됩니다. AI가 클라우드 환경에서 실행된다면 위험은 더 커집니다. 멀티파티 컴퓨테이션이나 하드웨어 보안 모듈 같은 고급 암호화 기술을 사용하더라도, AI가 자율적으로 작동하는 동안 키를 사용해야 한다는 근본적인 모순이 존재합니다. 완전한 자율성과 완전한 보안은 양립하기 어렵습니다.
가스비 최적화도 중요한 과제입니다. AI가 빈번하게 거래를 실행하면 가스비가 빠르게 누적됩니다. 네트워크가 혼잡할 때는 가스비가 급등해 작은 거래는 수수료가 거래 금액을 초과할 수도 있습니다. AI는 가스비를 실시간으로 모니터링하고, 긴급하지 않은 거래는 네트워크가 한가할 때 실행하도록 스케줄링해야 합니다. 여러 거래를 배치로 묶어 한 번의 트랜잭션으로 처리하거나, 레이어2 솔루션을 활용해 비용을 절감하는 전략도 필요합니다.
AI의 의사결정 오류나 예상치 못한 동작도 리스크입니다. AI가 시장 상황을 잘못 판단하거나, 스마트 컨트랙트의 복잡한 로직을 오해하거나, 악의적인 컨트랙트와 상호작용하면 자산 손실로 이어질 수 있습니다. 시뮬레이션과 테스트 환경에서 AI의 동작을 검증하고, 실제 거래 전에 트랜잭션의 예상 결과를 확인하는 메커니즘이 필요합니다. 일부 시스템은 AI가 실행하려는 거래를 사용자에게 미리 알리고, 위험도가 높은 거래는 승인을 받도록 설계됩니다. 완전한 자율성과 안전성 사이에서 적절한 균형점을 찾는 것이 AI 에이전트 설계의 핵심 과제입니다.
5. AI 에이전트를 위한 지갑 인프라
5.1 AI 전용 지갑의 필요성
AI 에이전트가 블록체인에서 독립적으로 활동하려면 자체 지갑이 필수적입니다. 지갑은 단순히 암호화폐를 보관하는 저장소가 아니라, 블록체인과 상호작용하기 위한 신원이자 인터페이스입니다. 인간 사용자를 위해 설계된 기존 지갑은 AI의 요구사항과 맞지 않는 부분이 많습니다. 사용자 인터페이스, 수동 승인 과정, 보안 메커니즘 등이 모두 인간의 개입을 전제로 설계되어 있습니다.
AI 전용 지갑은 인간의 개입 없이 프로그래매틱하게 작동할 수 있어야 합니다. API를 통해 트랜잭션을 생성하고, 자동으로 서명하며, 네트워크에 전송하는 모든 과정이 코드로 제어되어야 합니다. 동시에 AI가 실수하거나 해킹당했을 때를 대비한 안전장치도 필요합니다. 거래 한도 설정, 특정 컨트랙트만 호출 가능하도록 제한, 이상 패턴 감지 등의 기능이 지갑 수준에서 구현되어야 합니다.
AI는 여러 블록체인을 동시에 사용할 수 있어야 하므로, 지갑은 멀티체인 지원이 중요합니다. 이더리움, 솔라나, 폴리곤, 아비트럼 등 각 체인마다 다른 서명 방식과 트랜잭션 구조를 가지고 있습니다. AI 에이전트는 각 체인의 특성을 이해하고, 적절한 형식으로 트랜잭션을 구성해야 합니다. 크로스체인 거래가 필요한 경우에는 브리지 프로토콜과 상호작용하거나, 여러 체인에서 동시에 작업을 조율해야 합니다.
확장성도 고려해야 할 요소입니다. 하나의 AI 시스템이 여러 작업을 동시에 처리하거나, 여러 AI 에이전트가 협력해서 작동할 때, 각각이 독립적인 지갑을 가지고 관리되어야 합니다. 수십 개, 수백 개의 AI 에이전트 지갑을 효율적으로 생성하고, 모니터링하며, 자산을 관리할 수 있는 대규모 관리 시스템이 필요합니다. 기존의 개인용 지갑 솔루션으로는 이런 규모의 운영이 불가능합니다.
5.2 키 관리와 보안: MPC, 계정추상화(AA)
프라이빗 키 관리는 AI 지갑의 가장 중요한 과제입니다. 전통적인 방식은 단일 프라이빗 키로 지갑을 제어하는데, 이 키가 노출되면 모든 것을 잃습니다. AI 시스템은 네트워크에 연결되어 있고, 자동으로 작동하며, 여러 환경을 오가기 때문에 키 노출 위험이 더 높습니다.
MPC는 프라이빗 키를 여러 조각으로 나누어 서로 다른 위치에 분산 저장하고, 서명이 필요할 때만 암호화된 방식으로 조각들을 결합해 서명을 생성합니다. 핵심은 전체 키가 한 곳에 모이지 않는다는 것입니다. AI 서버, 클라우드 서비스, 하드웨어 보안 모듈 등 여러 곳에 키 조각을 나눠 저장하면, 하나가 해킹당해도 전체 키는 안전합니다. 서명을 생성할 때는 각 조각 보유자가 암호화 프로토콜을 통해 협력하며, 실제 키는 어디에도 나타나지 않습니다.
계정 추상화(AA)는 다른 접근 방식을 제공합니다. 전통적인 블록체인 계정은 프라이빗 키와 직접 연결되어 있지만, AA는 스마트 컨트랙트로 구현된 지갑을 만듭니다. 이 지갑은 프로그래밍 가능하므로, 서명 로직을 자유롭게 정의할 수 있습니다. 여러 키 중 일정 수 이상의 승인이 있어야 거래가 실행되도록 하거나, 특정 조건에서만 거래를 허용하거나, 일일 거래 한도를 설정하는 등의 규칙을 코드로 구현합니다.
AI 에이전트에게 AA는 특히 더 유용합니다. AI는 일상적인 작업에 필요한 키를 가지고 작동하지만, 큰 금액의 거래나 중요한 결정은 인간 관리자의 승인을 받도록 설정할 수 있습니다. AI가 비정상적인 패턴으로 거래를 시도하면 자동으로 차단되고, 관리자에게 알림이 전송됩니다. 소셜 리커버리 기능을 활용하면, AI의 키가 손상되어도 신뢰할 수 있는 다른 주체들의 협력으로 지갑을 복구할 수 있습니다. AA는 이처럼 AI 지갑에 유연한 보안 정책을 적용할 수 있게 해줍니다.
5.3 WaaS(Wallet-as-a-Service)의 가능성
AI 에이전트를 위한 지갑 인프라를 직접 구축하는 것은 복잡하고 비용이 많이 듭니다. 블록체인 기술에 대한 깊은 이해, 보안 전문성, 지속적인 유지보수가 필요합니다. WaaS(Wallet-as-a-Service)는 이런 복잡성을 추상화하고, 개발자가 API를 통해 쉽게 지갑 기능을 통합할 수 있도록 해주는 서비스입니다.
WaaS 제공자는 지갑 생성, 키 관리, 트랜잭션 서명, 블록체인 연결 등의 기능을 클라우드 서비스로 제공합니다. 개발자는 복잡한 암호화나 블록체인 프로토콜을 직접 다루지 않고, 간단한 API 호출만으로 지갑을 만들고 거래를 실행할 수 있습니다. AI 애플리케이션 개발자는 AI 모델과 비즈니스 로직에 집중하고, 블록체인 인프라는 WaaS에 맡기는 것입니다.
AI 에이전트 관점에서 WaaS는 여러 장점을 제공합니다. 먼저 빠른 구축이 가능합니다. 처음부터 지갑 시스템을 개발하는 대신, 기존 WaaS를 통합해 며칠 만에 AI가 블록체인과 상호작용하도록 만들 수 있습니다. 여러 블록체인 지원도 WaaS가 처리하므로, AI는 동일한 API로 이더리움, 솔라나, 폴리곤 등 다양한 체인에서 작동합니다. 보안 업데이트나 새로운 체인 지원도 WaaS 제공자가 관리하므로, 개발자는 유지보수 부담이 줄어듭니다.
다만 WaaS를 사용하면 제3자 의존성이 생깁니다. WaaS 제공자가 서비스를 중단하거나, 해킹당하거나, 규제 압력을 받으면 AI 에이전트의 작동에 영향을 줄 수 있습니다. 키 관리를 완전히 WaaS에 맡기면 탈중앙화의 정신과 배치되며, 검열 위험도 존재합니다. 일부 WaaS는 키를 사용자가 직접 관리하거나, MPC를 사용해 분산 관리하는 옵션을 제공하지만, 이는 다시 복잡성을 높입니다. AI 에이전트를 위한 지갑 솔루션을 선택할 때는 편의성, 보안, 탈중앙화 사이의 트레이드오프를 신중히 고려해야 합니다.
6. 미래 전망과 결론
6.1 완전 자율 경제 시스템의 가능성
AI 에이전트와 블록체인의 결합은 인간의 개입 없이 작동하는 자율 경제 시스템의 가능성을 열고 있습니다. AI가 독립적으로 가치를 창출하고, 거래하며, 자원을 관리하는 생태계를 상상해볼 수 있습니다. 데이터를 수집하는 AI, 그것을 분석하는 AI, 분석 결과를 바탕으로 콘텐츠를 생성하는 AI가 각각 서비스를 제공하고, 블록체인을 통해 직접 거래합니다. 중개자나 플랫폼 없이도 가치가 생산자에게서 소비자에게 직접 전달됩니다.
이런 시스템에서는 AI 간의 협력과 경쟁이 새로운 시장을 만들어냅니다. 특정 작업에 능숙한 AI는 더 많은 요청을 받고 더 많은 토큰을 벌며, 그 수익으로 자신의 모델을 개선하거나 더 많은 컴퓨팅 자원을 확보합니다. 경쟁력을 잃은 AI는 자연스럽게 도태되거나, 다른 전문 분야로 전환합니다. 인간 경제와 유사한 시장 역학이 AI 생태계 내에서 자생적으로 형성되는 것입니다.
완전 자율 조직의 등장도 예상할 수 있습니다. DAO가 인간 멤버 대신 AI 에이전트로 구성되거나, 인간과 AI가 혼합된 형태로 운영될 수 있습니다. AI는 제안을 분석하고, 토론에 참여하며, 투표하고, 결정된 사항을 실행합니다. 재무 관리, 프로젝트 운영, 파트너십 협상 등이 AI에 의해 자동으로 처리되며, 인간은 전략적 방향 설정이나 예외적 상황에만 개입합니다. 이는 조직 운영의 효율성을 극대적으로 높이고, 24시간 중단 없는 의사결정을 가능하게 합니다.
그러나 완전 자율 경제는 새로운 과제도 제기합니다. AI가 경제적 권력을 축적하면 그것을 어떻게 통제할 것인가? AI 간의 담합이나 시장 조작은 어떻게 방지할 것인가? AI의 행동이 의도치 않게 시스템 전체에 리스크를 만든다면 누가 책임을 지는가? 이런 질문들은 단순히 기술적 문제가 아니라, 거버넌스와 윤리의 문제입니다. 자율 경제 시스템이 건강하게 작동하려면, 기술과 함께 이런 근본적인 질문에 대한 답을 찾아가야 합니다.
6.2 Web3와 에이전틱 AI의 융합
Web3는 탈중앙화, 소유권, 개방성을 핵심 가치로 합니다. 사용자가 자신의 데이터와 자산을 직접 소유하고, 플랫폼이 아닌 프로토콜이 인터넷을 구성하며, 중개자 없이 가치가 교환되는 세상을 지향합니다. 에이전틱 AI는 이런 비전을 실현하는 실행 계층이 될 수 있습니다. 복잡한 블록체인 상호작용을 자동화하고, 사용자가 기술적 복잡성을 신경 쓰지 않고도 Web3 서비스를 이용할 수 있게 만듭니다.
현재 Web3 애플리케이션의 가장 큰 장벽은 사용자 경험입니다. 지갑 설정, 가스비 관리, 여러 프로토콜 간 자산 이동 등이 일반 사용자에게는 여전히 어렵습니다. AI 에이전트는 이런 복잡성을 숨기고, 자연어로 된 간단한 명령만으로 모든 것을 처리할 수 있게 합니다. "내 엔에프티 컬렉션에서 가장 가치 있는 것을 팔아서 수익을 스테이블코인으로 전환하고, 이자율이 높은 프로토콜에 예치해줘"라고 말하면, AI가 알아서 처리합니다.
개인화된 Web3 경험도 가능해집니다. AI 에이전트는 사용자의 선호, 리스크 성향, 투자 목표를 학습하고, 그에 맞는 전략을 제안하고 실행합니다. 시장이 변동하면 자동으로 포트폴리오를 재조정하고, 새로운 기회가 발견되면 사용자에게 알립니다. 사용자마다 다른 AI 에이전트가 개인 비서처럼 작동하며, Web3 생태계 전체를 대신 탐색하고 최적의 선택을 안내합니다.
Web3 인프라 자체도 AI와 융합되고 있습니다. 탈중앙화된 AI 학습 네트워크, AI 모델 마켓플레이스, 온체인 추론 프로토콜 등이 개발되고 있습니다. 이는 AI를 소수의 빅테크가 독점하는 것이 아니라, 누구나 접근하고 기여할 수 있는 공공재로 만드는 시도입니다. Web3의 탈중앙화 정신과 AI의 능력이 결합되면, 더 개방적이고 공정하며 강력한 디지털 경제가 탄생할 수 있습니다. 이는 단순히 기술의 발전을 넘어, 인터넷의 근본적인 재구성을 의미합니다.
6.3 핵심 요약 및 실무자를 위한 시사점
AI 에이전트와 에이전틱 AI는 자율성의 수준에서 차이를 보입니다. AI 에이전트는 정해진 범위 내에서 목표 지향적으로 작동하는 반면, 에이전틱 AI는 복잡한 환경에서 독립적으로 문제를 해결하고 학습하며 적응합니다. 블록체인은 이런 AI가 신뢰할 수 있고 검증 가능한 방식으로 작동할 수 있는 인프라를 제공하며, AI를 진정한 경제 주체로 만들어줍니다.
AI 에이전트의 온체인 거래는 이미 현실이 되고 있습니다. 암호화폐 거래, 디파이 프로토콜 활용, 엔에프티 거래, 스마트 컨트랙트 상호작용 등 다양한 영역에서 AI가 자율적으로 활동하고 있습니다. 이를 가능하게 하는 것은 지갑 인프라입니다. MPC, AA, WaaS 등 다양한 솔루션이 AI가 안전하게 블록체인과 상호작용할 수 있도록 지원하고 있습니다.
변화의 속도는 점점 빨라지고 있습니다. 코인베이스는 최근 AI 에이전트들이 온체인에 접속할 수 있도록 돕는 페이먼츠 MCP를 출시했습니다. 이 시스템은 앤트로픽의 클로드, 구글의 제미나이 등 주요 AI 모델들이 블록체인 지갑에 직접 접속하고 암호화폐 거래를 수행할 수 있게 지원합니다. 이는 주요 AI 모델들이 이제 표준 기능으로 블록체인 상호작용을 지원하기 시작했다는 신호입니다. AI와 블록체인의 융합이 실험 단계를 넘어 실용화 단계로 빠르게 진입하고 있습니다.
실무자 관점에서 이 흐름은 여러 기회를 제공합니다. AI와 블록체인을 결합한 서비스를 구축하려는 개발자는 기존 WaaS를 활용해 빠르게 프로토타입을 만들 수 있습니다. 금융 서비스 제공자는 AI 에이전트를 통해 고객에게 자동화된 자산 관리를 제공할 수 있으며, 엔터프라이즈는 AI가 공급망이나 결제를 자율적으로 관리하는 시스템을 구축할 수 있습니다. 블록체인 프로젝트는 AI 친화적인 인터페이스와 도구를 제공해 더 많은 사용자를 유치할 수 있습니다.
다만 주의해야 할 점도 있습니다. 보안은 여전히 가장 중요한 과제이며, 프라이빗 키 관리에 실수가 있으면 치명적인 손실로 이어질 수 있습니다. AI의 의사결정 로직을 철저히 테스트하고, 예상치 못한 상황에 대한 안전장치를 마련해야 합니다. 규제 환경도 빠르게 변화하고 있으므로, 컴플라이언스를 고려한 설계가 필요합니다. 작은 규모로 시작해 검증하고, 성공 사례를 바탕으로 확장하는 전략이 바람직합니다.
AI와 블록체인의 융합은 이제 막 시작되었습니다. 기술은 빠르게 발전하고 있으며, 새로운 가능성이 계속 열리고 있습니다. 완전 자율 경제 시스템, Web3와 AI의 융합, 탈중앙화된 AI 인프라 등 앞으로의 발전 방향은 무궁무진합니다. 이 변화의 중심에 서려는 조직과 개인은 지금부터 준비해야 합니다. 기술을 이해하고, 실험하며, 생태계에 참여하는 것이 미래를 만드는 첫걸음입니다. AI 에이전트와 블록체인의 결합은 단순히 두 기술의 합이 아니라, 디지털 경제의 근본적인 전환을 가져올 것입니다.
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