스트라이프 컨퍼런스에서 저는 AI 경제의 미래를 보았습니다

저자：Gao fei

편집: 가환, ChainCatcher
1987년, 경제학자 로버트 솔로우(Robert Solow)의 한 마디가 널리 퍼졌다: "당신은 컴퓨터 시대의 흔적을 어디서나 볼 수 있지만, 생산성 통계에서는 찾을 수 없다."

이 말은 경제학자들을 거의 10년 동안 괴롭혔다. 1990년대 중반이 되어서야 컴퓨터가 생산성에 기여한 바가 데이터에서 드러나기 시작했다.

2026년 오늘, 같은 혼란이 AI를 둘러싸고 있다. 거품론이 끊임없이 제기되고 있다. 학계에서는 논란이 끊이지 않는다. 기업들은 주저하고 있다. 거시 경제 데이터가 전달하는 신호는 여전히 모호하다.

하지만 한 곳에서는 AI가 경제에 미치는 영향이 논란의 여지가 없다.

그곳은 바로 Stripe이다.

지난 며칠 동안, 나는 샌프란시스코에서 Stripe Sessions 회의에 참석했다. Stripe가 처리하는 거래량은 전 세계 GDP의 거의 2%에 해당하며, 연간 결제량은 1.9조 달러에 달하고, 플랫폼에는 500만 개 이상의 기업이 있다.

《포브스》 AI 50 목록에서 86%의 회사가 Stripe를 사용하고 있다. 만약 AI 경제가 태어난 아기라면, Stripe는 분만실의 심전도 모니터와 같다. 그것은 거의 모든 사람보다 더 일찍, 더 정확하게 이 아기의 심장 박동을 기록하고 있다.

세인트루이스 연방준비은행이 2026년 초 발표한 연구에 따르면, AI와 관련된 투자는 미국의 한계 GDP 성장에 거의 40%를 기여했으며, 이는 인터넷 거품 시기의 기술 산업의 정점 기여를 초과했다. 그리고 이러한 투자가 수익으로 전환될 때, 상당 부분의 결제가 Stripe에서 이루어진다.

더 중요한 것은, Stripe가 AI 경제의 심장 박동을 기록하는 것뿐만 아니라는 점이다.

올해 회의에서, Stripe는 새로운 경제 형태인 에이전트 상업(Agent commerce)을 추진할 것이라고 발표했다. 즉, 에이전트가 거래의 주체가 되는 것이다.

미디어 그룹 인터뷰에서, Stripe의 공동 창립자이자 사장인 존 콜리슨(John Collison)은 상업 거래의 구매자로서 에이전트가 12개월에서 18개월 내에 주류가 될 것이라고 예상한다고 말했다.

이틀 동안. 288개의 제품과 기능이 발표되었다. 1만 명 이상의 참석자. 하나의 정의적 용어: 에이전트 상업. 다음은 내가 2026년 Stripe 회의에서 목격한 것과 나의 몇 가지 생각이다.

AI 경제 발전은 얼마나 빠른가?

에이전트 상업에 대해 논의하기 전에, AI 경제의 전체 윤곽을 살펴볼 필요가 있다. 솔로우는 1987년에 통계 데이터에서 컴퓨터의 흔적을 찾을 수 없다고 말했다. 거의 40년 후, AI는 Stripe의 데이터에서 명확하게 드러나고 있다.

회의 첫날 오전, CEO 패트릭 콜리슨(Patrick Collison)은 일련의 데이터를 보여주었다. 팬데믹 이후, Stripe에서 매달 새로 생성되는 기업 수는 높은 수준을 유지하고 있지만, 곡선은 상대적으로 완만하다. 2026년 초부터 이 곡선은 거의 수직 상승세를 보이고 있다.

가장 직접적인 이유는 AI 프로그래밍 도구가 창업 장벽을 낮추었기 때문이다. 많은 개발자들이 이제는 바이브 코딩(vibe coding)을 통해 며칠 만에 유료 제품을 구축할 수 있다.

패트릭은 이를 더 큰 개념으로 정의하며, 전체 경제가 AI를 중심으로 플랫폼 재구성을 하고 있다고 말했다.

Stripe의 AI 비즈니스를 담당하는 최고 수익 책임자 마이아 호세바흐빌리(Maia Josebachvili)는 외부 비교 데이터를 추가했다: 2024년 이전, iOS 앱 스토어의 앱 출시 수는 계속 감소하고 있었다. 그러나 AI 프로그래밍 도구가 등장한 후, 앱 출시 수는 전월 대비 24% 급증했다.

이러한 변화는 수량적인 것뿐만 아니라 질적인 변화이기도 하다. Stripe Atlas는 기업가들이 미국에서 회사를 등록하는 가장 편리한 방법 중 하나이다.

지난 주, 그것은 10만 번째 회사의 탄생을 축하했다. 회의에서 나는 놀라운 숫자를 들었다: 생애 주기의 동일한 단계에서, 2025년 Atlas를 통해 등록된 회사가 창출한 수익은 2024년의 두 배였다. 그리고 2026년의 이 회사들은 몇 달 전에 설립되었지만, 그 수익은 이미 지난해 동기 대비 다섯 배에 달하고 있다.

첫날 오후의 AI 경제 보고서에서, 마이아 호세바흐빌리는 AI 경제의 부상을 이끄는 몇몇 회사의 이름을 나열했다.

Lovable은 8개월 만에 1억 달러의 수익을 달성했으며, 이후 8개월 동안 4억 달러에 도달했다. Cursor는 2년이 채 안 되는 시간 안에 10억 달러의 연간 수익을 달성했고, 3개월 후에는 20억 달러로 두 배가 되었다.

Stripe에서 선도적인 AI 네이티브 회사들은 2025년에 120% 성장했다. 2026년에는 현재의 성장률이 575%에 달하고 있다.

소비자 측의 성장도 마찬가지로 빠르다. 소비가 가장 많은 집단은 AI 제품에 매달 371달러를 지출하며, 이는 일반 미국인이 매달 인터넷, 스트리밍 서비스 및 휴대전화 요금에 지출하는 총합보다 더 많다. 나는 대략적으로 내 매달의 토큰 지출을 계산해 보았다. 그것은 이미 내 휴대전화 요금을 초과했다.

패트릭은 또 다른 비교를 했다: Stripe에서 기업의 성장 속도는 세계 경제 성장 속도의 17배이다.

둘째 날, 존 콜리슨은 솔로우의 역설을 직접 언급하며 역사적 유비를 사용했다.

1882년, 에디슨은 맨해튼에서 첫 고객의 전등을 켰다. 그러나 전기화 이후 30년 동안 생산성은 거의 향상되지 않았다. 그 이유는 전기가 쓸모가 없어서가 아니라, 당시 공장의 설계가 증기 기관을 중심으로 이루어졌기 때문이다. 전체 공장이 재건축될 때까지 생산성 향상이 나타나지 않았다.

존의 판단은 AI가 유사한 단계에 있다는 것이다. 변화는 이미 일어났지만, 구식 모델이 이를 흡수할 시간이 없었다. "하지만," 그는 말했다, "AI는 30년이 걸릴 필요가 없다고 생각한다."

Stripe의 데이터는 그의 낙관적인 태도를 뒷받침하는 것처럼 보인다. 그 플랫폼에서 AI 경제는 이미 폭발하고 있다. 내가 접촉한 거의 모든 전통 기업의 최고 경영진은 AI 배치를 강한 긴박감으로 추진하고 있다.

태어날 때부터 글로벌화

속도 외에도, 이러한 AI 회사들은 내가 깊은 인상을 받은 또 다른 특징이 있다: 그들은 첫날부터 글로벌화되었다. Stripe는 이를 "기본적으로 글로벌화(default global)"라고 표현한다.

AI 블로거가 된 이후, 나는 자주 이런 경험을 한다. AI 콘텐츠 제작은 시차가 없다. 태평양 건너편의 AI 뉴스는 현지 뉴스와 동등하게 중요하다.

AI 제품의 작동 방식도 유사하다. 대형 언어 모델은 전통 소프트웨어가 의존했던 인터페이스 언어와 상호작용 습관을 모호하게 만들었다. 하나의 통합된 채팅 창은 전 세계 사용자들이 자연어를 통해 제품을 사용할 수 있게 한다. 이런 의미에서 대형 언어 모델은 처음으로 통합된 글로벌 소프트웨어 시장을 가능하게 했다.

회의에서의 데이터는 이 관찰을 확인해준다. 초기 물결에서 가장 빠르게 성장한 SaaS 회사는 첫 해에 약 25개 국가를 커버했으며, 세 번째 해에는 50개 국가에 도달했다.

AI 회사의 발전 속도는 완전히 다르다: 첫 해에 42개 국가에 도달하고, 세 번째 해에는 120개 국가로 확대되었다.

마이아는 카자흐스탄이 이제 많은 AI 회사의 시장 목록에 등장하고 있다고 말했다. 둘째 날의 "지수 경제" 세션에서, Stripe는 중위수 데이터를 제공했다: 상위 100개 AI 스타트업은 첫 해에 이미 55개 국가에 제품을 판매했다.

한 회사는 구체적인 예를 제공했다. Emergent Labs는 2024년에 미국에서 설립되었지만, 그 수익의 거의 70%가 해외에서 발생했다. 최소 16개 국가가 각각 1% 이상의 수익을 기여했다.

선도적인 AI 회사 중 48%의 수익이 본토 시장 외부에서 발생하고 있다. 3년 전, 이 숫자는 33%에 불과했다. 글로벌 수익은 더 이상 보충적이지 않다. 그것은 기본적인 기반이 되었다.

속도와 글로벌화는 AI 경제의 두 가지 핵심 특징이며, 두 가지 모두 Stripe와 직접적인 연관이 있다. AI 회사는 신속하게 결제 능력을 구축해야 한다. 그들은 설립 첫 주 내에 40개 국가와 지역에서 결제를 받아야 한다. 이는 Stripe가 창립 이래로 해온 일이다.

여기서 우리는 Stripe의 창립 배경을 잠시 되짚어볼 필요가 있다.

Stripe의 창립자 패트릭 콜리슨과 그의 형 존 콜리슨은 모두 아일랜드인이다. 그들은 본래 다국적 기업가였다.

회의에서 나는 아일랜드 동료를 만났고, 그는 아일랜드의 AI 기업가들에게 이 두 형제가 영웅이라고 말했다. 미국에 도착한 후, 두 형제는 온라인 결제가 극도로 어렵다는 것을 발견했다. 결제 시스템에 접속하려면 은행과 계약을 체결하고, PCI 준수 검토를 받아야 하며, 여러 중개업체와 통합해야 했다. 이 전체 과정은 몇 주 또는 몇 달이 걸릴 수 있었다.

따라서 2010년, 20세가 된 두 젊은이는 학교를 중퇴하고 샌프란시스코로 이사하여, 개발자가 결제를 받을 수 있도록 하는 솔루션을 단 7줄의 코드로 작성했다.

이 7줄의 코드의 탄생은 모바일 인터넷과 SaaS가 급성장하던 시기와 맞물렸다. Shopify는 수백만 상인이 결제를 받을 수 있도록 도와야 했다. Uber는 승객이 마찰 없는 결제를 할 수 있도록 해야 했다. Salesforce는 전 세계 구독 서비스를 처리해야 했다.

그들은 모두 Stripe를 선택했다. Stripe는 이러한 글로벌 고객과 함께 성장하면서 46개 국가에 현지화 능력을 구축하고, 195개 시장을 커버하며, 125종의 현지 결제 방식을 지원하게 되었다.

소비자에게 Stripe는 주목받는 회사가 아니다.

그것은 Shopify의 결제 페이지, OpenAI의 구독 확인 이메일, Uber의 요금 알림 뒤에 숨겨져 있다. 그러나 이러한 보이지 않는 존재가 인터넷 경제의 기반 금융 파이프라인이 되는 것을 막지 않았다.

AI 시대에, 이러한 글로벌 금융 인프라는 Stripe가 AI 회사의 해외 진출을 지원하는 데 있어 선두주자가 되도록 했다.

올해 회의에서, 나는 Stripe의 글로벌 제품 책임자 아비 티와리(Abhi Tiwari)를 만났다.

그는 3개월 전에 이 직책을 맡고 싱가포르로 이사했다. Stripe는 샌프란시스코, 더블린, 싱가포르에 엔지니어링 센터를 두고 있으며, 상파울루에 라틴 아메리카 사무소를 설립했다. 아비는 많은 AI 회사들이 Stripe에 접근할 때의 첫 마디가 비슷하다고 말했다: "우리는 기본적으로 글로벌화되어 있습니다. 우리의 사용자가 어디에 있는지는 중요하지 않습니다."

과거 본사에서 제품을 개발한 후 전 세계로 출시하는 구식 모델은 목표 시장에서 현지 팀이 직접 개발하는 방식으로 대체되고 있다.

전 세계 사용자에게 도달하는 것은 한 가지 일이다. 그들에게 돈을 받는 것은 또 다른 일이다. 후자는 상당히 복잡하다. 각 시장마다 고유한 통화와 결제 습관이 있기 때문이다.

여기서 Stripe는 AI 회사 및 많은 다른 고객을 돕기 위해 주로 두 가지 방법을 사용한다: 현지 통화로 가격 책정하고 현지 결제 방식을 접속하는 것이다.

전자는 브라질 사용자가 상품 가격을 달러가 아닌 브라질 레알로 볼 수 있게 하여, 국경 간 수익을 18% 증가시켰다. 후자는 인도 사용자가 UPI로 결제할 수 있게 하고, 브라질 사용자가 Pix로 결제할 수 있게 하여, 7% 이상의 전환율 향상을 가져왔다.

AI 데모 도구 Gamma가 인도에서 UPI 결제를 추가한 후, 그 달 인도에서의 수익이 22% 급증했다. 전시 부스에서 나는 중국 회사 MiniMax의 모습을 보았다. 내가 알기로, 많은 해외 진출 중국 회사들이 해외 법인을 통해 Stripe의 금융 서비스를 사용하고 있다.

이러한 AI 네이티브 회사들은 또 다른 공통점이 있다: 인원이 극히 적다. 많은 경우 독립 창립자들이다. 한두 명과 여러 에이전트가 실제 수익을 내는 글로벌 회사를 운영할 수 있다.

둘째 날의 연설에서, 에밀리(Emily)는 다음과 같은 데이터를 제공했다: Atlas에서 독립 창립자의 밀도가 백만 명당 5000명에 가까워졌으며, 그들 중 점점 더 많은 사람들이 연간 수익 10만 달러를 초과하고 있다.

에밀리가 사용한 용어는 솔로프레너(solo entrepreneur): 1인 회사이다. 존은 로널드 코스의 "기업 이론"을 사용하여 이 현상을 설명했다. 기업이 존재하는 이유는 내부 조정 비용이 시장 거래 비용보다 낮기 때문이다.

하지만 AI는 이 논리를 뒤집을 수 있다. 에이전트가 당신이 서비스를 발견하고 소프트웨어를 통합하며 결제를 처리하는 데 도움을 줄 수 있다면, 외부 조정 비용은 급격히 감소할 것이다. 당신은 더 이상 전체 부서가 처리해야 했던 일을 수행하기 위해 수많은 직원을 필요로 하지 않게 된다.

인간 경제에서 에이전트 경제로

위에서 설명한 AI 경제는 얼마나 빠르게 발전하든, 얼마나 글로벌화되든, 거래의 주체는 여전히 인간이다. 인간이 AI 제품을 구매하고, 인간이 AI 도구를 사용하여 창업한다.

하지만 올해 Sessions 회의에서 내가 가장 강하게 느낀 신호는 Stripe의 다음 주요 초점이 또 다른 전환, 즉 에이전트가 시장 참여자가 되는 경제 형태인 에이전트 상업(Agent commerce)이라는 것이다.

이러한 전환은 Stripe 자체의 데이터에서 조용히 드러나고 있다.

Stripe의 제품 및 비즈니스 사장 윌 게이브릭(Will Gaybrick)은 일련의 데이터를 보여주었다. 수년 동안 Stripe의 명령줄 인터페이스(CLI)는 소수의 기술적으로 숙련된 사용자들에 의해 사용되었고, 사용량은 거의 변동이 없었다.

하지만 2026년이 시작되면서 사용량이 갑자기 급증했다. 그 이유는 에이전트가 정교한 그래픽 인터페이스를 필요로 하지 않기 때문이다. 간결한 CLI는 일반적으로 더 실용적이다.

마이아의 데이터에 따르면, 2025년 에이전트가 Stripe 문서를 읽는 트래픽은 약 10배 증가했다.

이러한 추세가 계속된다면, 올해 말까지 에이전트가 Stripe 문서를 읽는 수는 인간을 초과할 것이다. Stripe가 10년 이상 다듬어온 API 문서는 가장 충성스러운 새로운 독자들을 찾고 있다.

에이전트가 돈을 쓰는 개념이 여전히 낯설게 들린다면, 두 가지 실제 사례를 살펴보자.

첫 번째는 쇼핑 인터페이스가 모델 채팅 창으로 이동했을 가능성이다. 소비자는 이제 일반적으로 ChatGPT, Gemini 또는 Instagram을 사용하여 상품을 검색한다. 검색과 거래 간의 거리는 단일 인터페이스로 압축되고 있다. 중국에서도 관련 사례가 있으며, 현재 모두가 잘 알고 있는 AI 애플리케이션에서 밀크티를 구매하는 이야기가 그 예이다.

미디어 그룹 인터뷰에서, 존 콜리슨은 여행용 전원 어댑터를 구매한 경험을 통해 왜 이러한 압축이 되돌릴 수 없는지 설명했다.

만약 에이전트가 검색에서 주문까지의 전체 과정을 완료하고 며칠 후 제품이 그의 집으로 배달된다면, 그는 더 이상 다른 웹사이트로 가서 개인 정보를 처음부터 다시 입력하지 않을 것이다. 비록 그 웹사이트의 제품이 조금 더 나을 수 있더라도. 쇼핑 에이전트가 검색 과정을 완료한 후, 다음 단계는 결제하는 것이 자연스럽다.

두 번째 예는 더 흥미롭다: OpenClaw. "클로우(claw)" 열풍을 주목해온 사람들은 그것이 현재 가장 인기 있는 오픈 소스 자율 에이전트 프레임워크 중 하나라는 것을 알고 있다.

사용자는 Feishu, Telegram 및 WhatsApp과 같은 메시지 애플리케이션을 통해 에이전트에게 명령을 내리며, 에이전트는 자율적으로 작업을 수행한다.

핵심은 OpenClaw가 하루 만에 수백 원 또는 수백 달러의 토큰 비용을 소모할 수 있다는 것이다. 그것은 토큰의 소모와 사용을 스스로 관리한다. 많은 경우 여전히 인간의 승인이 필요하지만, 궁극적으로 토큰을 소모하는 것은 에이전트이다. 그리고 토큰은 직접적으로 돈으로 환산될 수 있다.

에이전트가 토큰 소모를 관리하는 것에서 에이전트가 직접 돈을 쓰는 것까지는 한 걸음 차이다. 올해 회의에서 Stripe의 데모는 이 선을 넘었다.

에이전트 거래

둘째 날의 주요 무대에서, 한 데모가 큰 박수를 받았다.

존 콜리슨은 무대에서 에이전트에게 간단한 지시를 내렸다: AI 수요가 에너지 시장에 미치는 영향을 조사하라. 에이전트는 검색을 시작하여 Alpha Vantage에서 필요한 에너지 시장 데이터 세트를 발견했고, 가격은 4센트였다.

에이전트는 가격이 예산 범위 내에 있다고 판단한 후, Tempo CLI에서 스테이블코인 지갑을 사용하여 자율적으로 데이터를 구매하고 다운로드했다. 왜냐하면 4센트 거래를 위해 신용카드를 사용하는 것은 분명히 비합리적이기 때문이다.

그 후, 에이전트는 완전한 분석 보고서를 생성했다. 이 단계만으로도 이미 놀라웠다. 그러나 존은 에이전트에게 말했다: "이 보고서를 게시하고 판매하라. 당신이 합리적이라고 생각하는 가격을 설정하고, 다른 에이전트들이 이를 찾아 구매할 수 있도록 하라."

에이전트는 Alpha Vantage 데이터 세트의 라이센스 조건을 확인하고 상업화를 허용한 후, 웹사이트를 만들고 보고서를 게시하며, 다른 에이전트가 단일 요청을 통해 해당 데이터를 구매할 수 있도록 지시 파일을 생성했다.

몇 분 안에, 한 에이전트가 전체 체인 작업을 완료했다: 연구, 구매, 생산, 규정 준수 검토, 게시, 가격 책정 및 판매. 그것은 구매자이자 판매자였다. 데모가 끝난 후, 존은 한 마디를 했다: "에이전트 상업이 도래했다."

첫날의 다른 두 데모도 마찬가지로 주목을 끌었다. 윌 게이브릭은 API 코드 검토 애플리케이션을 구축하여 에이전트가 사용자 대신 검토 서비스를 받도록 했다. 전체 과정에서 그는 에이전트에게 결제에 대한 정보를 전혀 제공하지 않았다.

작업을 수행하는 동안, 에이전트는 해당 애플리케이션이 머신 페이먼트 프로토콜(MPP)을 사용하고 있음을 자동으로 발견하고, 2달러의 결제를 독립적으로 완료했다. 인간이 한 일은 단지 지문을 눌러 승인을 하는 것이었다. 이러한 제로 구성 발견 결제 능력은 MPP 프로토콜의 핵심 설계이다. 개발자는 에이전트를 위해 별도의 결제 로직을 작성할 필요가 없다. 에이전트는 스스로 찾아낼 수 있다.

이어 게이브릭은 실시간 청구 엔진 Metronome, 결제를 위해 설계된 블록체인 Tempo 및 스테이블코인을 결합하여 흐름 결제(서비스 소비에 따라 자금을 무수히 작은 금액으로 나누어 실시간으로 동기화하는 결제 방식)를 시연했다.

하나의 애플리케이션은 AI의 토큰 소비에 따라 실시간으로 청구되며, 가격은 백만 토큰당 3달러이다. 여러 에이전트가 동시에 작동한다. 왼쪽의 대시보드는 토큰 소비량이 계속 증가하는 반면, 오른쪽의 스테이블코인은 동기화되어 유입된다.

Tempo 블록체인 브라우저를 열면, 3.30달러의 총 결제가 수천 건의 1센트 미만의 마이크로 결제로 구성되어 있음을 확인할 수 있다. 각 거래는 1센트의 3000분의 1에 해당한다.

신용카드는 이것을 할 수 없다. ACH 청산도 할 수 없다. UPI와 Pix도 마찬가지이다. 게이브릭은 무대에서 이것이 세계 최초의 흐름 결제 비즈니스라고 발표했다.

마이크로 결제의 귀환과 소비의 새로운 논리

채팅 창에서 쇼핑과 OpenClaw는 에이전트가 인간을 대신하여 소비하는 예이다. 그러나 그룹 인터뷰에서 콜리슨은 더 거대한 판단을 내렸다: 에이전트는 아마도 전혀 새로운 수요를 창출할 것이다.

그는 에이전트가 수년 동안 논의되었지만 실제로 성공하지 못했던 비즈니스 모델을 부활시킬 수 있다고 믿고 있다: 마이크로 결제. 인간은 매우 미세한 소비 결정을 내리는 데 서툴다. Spotify가 매달 9.99달러의 구독료로 단일 곡 결제를 대체한 이유는 아무도 재생 버튼을 누를 때마다 한 곡이 15센트의 가치가 있는지 고민하고 싶지 않기 때문이다.

에이전트는 이러한 인지 부담이 없다. 만약 이 판단이 맞다면, 인간의 인지 저항으로 인해 실패했던 비즈니스 모델의 전체 범주가 에이전트 앞에서 갑자기 실행 가능해질 수 있다.

마이아는 나와의 일대일 대화에서도 유사한 관점을 표현했다. 그녀는 최근 수십 명의 AI 창립자와 대화했으며, 그들이 에이전트 상업에 대해 논의할 때 가격 책정이 가장 자주 등장하는 주제라고 말했다.

모든 거래에는 두 당사자가 있다: 구매자와 판매자. 만약 구매자가 에이전트가 된다면, 상인은 어떻게 해야 할까?

한 인터뷰에서, 나는 Stripe 제품 책임자 제프 와인스타인(Jeff Weinstein)에게 질문했다: 인간은 "고객이 곧 신"이라고 말한다. 상인은 소비자를 기쁘게 해야 한다. 그렇다면 그들은 에이전트를 어떻게 기쁘게 해야 할까?

제프의 대답은 에이전트를 당신이 아는 가장 뛰어난 프로그래머로 상상하라는 것이다. 그것은 완벽한 정보, 구조화된 형식, 빠른 가독성 및 의사결정에 필요한 모든 배경 정보를 원한다.

인간 소비자는 정교한 이미지와 매끄러운 애니메이션을 좋아한다. 에이전트는 원시 구조화된 데이터, 정확한 물류 정보, 그리고 가능한 적은 단계로 거래를 완료하기를 원한다.

또 다른 대화에서, 메타 제품 부사장 진저 베이커(Ginger Baker)는 이러한 전환을 더 급진적으로 요약했다: 결제가 "순간"에서 "전략"으로 변할 것이다.

인간 소비자의 구매는 이산적이다.

당신은 계산대에 가서 지갑을 꺼내고, 카드를 긁고, 거래가 완료된다.

에이전트 소비는 연속적이다.

당신은 "이번 주에 생필품에 50달러 이상 지출하지 않기" 또는 "항상 이 카드를 우선 사용하기" 또는 "500달러 이상의 거래는 자동 승인하지 않기"와 같은 규칙 세트를 설정한다. 그러면 에이전트는 당신이 설정한 승인 프레임 내에서 지속적으로 자율 소비를 진행할 것이다.

컴퓨팅 파워는 새로운 현금이다

만약 에이전트가 정말로 새로운 유형의 소비자가 된다면, 그들은 새로운 위험을 가져올 것이다. 이러한 위험은 전통적인 SaaS 거래 위험과 본질적으로 다르며, 인간 소비자가 직면하는 위험과도 전혀 다르다.

Sessions 회의 기간 동안, 나는 이 주제에 특별히 주목하고 몇몇 Stripe 고위 경영진과 관련 문제에 대해 논의했다.

Stripe 데이터 및 AI 책임자 에밀리 글래스버그 샌즈(Emily Glassberg Sands)는 세 가지 빠르게 성장하는 사기 패턴을 설명했다. 첫 번째는 다중 계정 남용이다. 같은 사람이 반복적으로 다른 계정을 등록하여 각 계정에서 무료 한도를 얻는 것이다.

Stripe의 네트워크 데이터에 따르면, AI 회사 등록 중 6개 중 1개가 이러한 남용과 관련이 있다. 두 번째는 무료 체험 기간 동안의 악의적 소비이다. 이는 AI 회사에 특히 치명적이다. 왜냐하면 매번 체험이 실제로 비용을 소모하기 때문이다.

그녀는 한 예를 들었다: 한 협력 회사의 경우, 유료 고객을 확보하는 데 드는 토큰 비용이 500달러를 초과하며, 고객을 전환하는 데 25회의 무료 체험이 필요하고, 그 중 19회의 체험이 사기 행위였다.

세 번째 패턴은 "먹튀"라고 그녀는 부르며, 고객이 많은 토큰을 소비한 후 월말에 결제를 거부하는 것이다. 에밀리는 "컴퓨팅 파워는 새로운 현금이다"라는 말을 인용했다. 전통적인 SaaS가 남용될 때, 한계 비용은 거의 제로에 가깝다. 그러나 AI 회사의 각 추론 호출은 실제 비용이다. 토큰을 훔치는 것은 돈을 훔치는 것이다.

하지만 이 가운데 나를 특히 곤란하게 만드는 딜레마가 있다. 많은 AI 창립자들은 남용에 대응하는 방법으로 무료 체험을 직접 종료하는 것이다.

에밀리는 이 문제를 "해결"했다고 주장하는 사람들에게 어떻게 했는지 물어보았고, 그들의 해결책이 단순히 무료 계층을 종료하는 것이라는 것을 발견했다. 그러나 제프는 이것이 또 다른 문제를 일으킬 것이라고 생각한다.

에이전트는 점점 새로운 서비스를 발견하는 주요 경로가 되고 있다. 만약 에이전트가 스스로 어떤 서비스를 체험할 수 없다면, 그것은 바로 다른 링크로 넘어갈 것이다.

에밀리는 에이전트에게 제공되는 유도 옵션이 "대기자 명단에 가입" 또는 "판매에 연락"이라면, 에이전트는 즉시 떠날 것이라고 덧붙였다. 사기를 방지하기 위해 자가 등록을 종료하는 것은 가장 중요한 성장 경로를 경쟁자에게 넘겨주는 것을 의미할 수 있다.

Stripe는 이 딜레마에 대한 해결책으로 사기 예방 시스템인 레이더(Radar)를 사용한다. 레이더의 논리는 쉽게 설명할 수 있다: Stripe에서 거래가 완료될 때마다 레이더는 학습한다.

500만 개 기업의 거래 데이터는 공유된 위험 식별 네트워크로 유입된다. 만약 한 회사가 특정 사기 패턴에 직면한다면, 모든 회사가 그로부터 이익을 얻을 수 있다. 지난달, 레이더는 8개의 고성장 AI 회사에서 330만 건 이상의 고위험 무료 체험 등록을 차단했다.

제프는 또한 직관에 반하는 관점을 제시했다: 에이전트 쇼핑은 결국 인간이 웹사이트에서 쇼핑하는 것보다 더 안전할 수 있다. 인간의 웹사이트 쇼핑에서 신뢰 검증은 추론에 의존한다: 사용자가 웹사이트에 얼마나 오래 머물렀는지, 클릭 경로가 정상적으로 보이는지 등.

그러나 에이전트 거래는 프로그램을 통해 신원을 검증할 수 있다. Stripe의 공유 결제 토큰은 결제 증명을 토큰화 처리하므로, 에이전트는 원래 신용카드 번호에 결코 접근하지 않는다. 사용자는 생체 인식을 통해 승인을 하고, 거래 한도, 시간 창 및 상인 화이트리스트를 설정할 수 있다.

신뢰 메커니즘이 추론에서 확인으로 전환될 때, 보안 기준이 오히려 높아질 수 있다.

생태계, 프로토콜 및 역사

이제 당신은 에이전트 상업의 실현이 잘 작동하는 생태계에 의존한다는 것을 잘 알 것이다. 2026년 Stripe Sessions에서, 나는 식품 산업에 종사하는 한 사람을 만났다. 그는 에이전트 상업이 그의 회사에 새로운 기회가 될 수 있는지 알고 싶어 참석했다고 말했다. 이것은 판매자의 관점이다.

따라서 이것은 Stripe 혼자서는 완수할 수 없다. 그것은 생태계를 필요로 한다.

Sessions 전시장에서 이틀 동안 돌아다니며, 나는 금융 산업 체인의 각 단계에 걸쳐 많은 회사의 부스를 보았다.

Stripe는 또한 생태계의 각 부분을 연결하기 위해 상하류 파트너와 함께 일련의 프로토콜을 출시하거나 가입했다: 구매자와 판매자, 인간과 기계, 그리고 기계와 기계. 머신 페이먼트 프로토콜(MPP)은 에이전트가 HTTP를 통해 결제를 발견하고 완료할 수 있게 한다.

에이전트 상업 키트는 소비자가 Google, Meta, OpenAI 및 Microsoft의 AI 애플리케이션 내에서 직접 구매를 완료할 수 있게 한다. 범용 상업 프로토콜(UCP)은 Shopify가 주도하고 Meta, 아마존, Salesforce 및 Microsoft가 공동으로 참여하는 크로스 플랫폼 상업 프로토콜이다. Stripe는 UCP의 총무 위원회에 가입했다.

협력자이자 경쟁자인 여러 회사가 공유 프로토콜에서 협력하기로 합의한 것은, 파편화가 에이전트가 플랫폼 간 원활하게 소비하는 것을 어렵게 만들기 때문이다. 이는 누구에게도 좋지 않다.

프로토콜에 대해 이야기하자면, 나는 전시장에서 특별한 Stripe 파트너인 Visa를 보았다. 내 생각에 Visa는 본질적으로 프로토콜 플랫폼이다.

Visa를 보니, 나는 오랫동안 좋아했던 책이 떠올랐다: Visa의 창립자 디이 호크(Dee Hock)가 쓴 《혼돈: 새로운 시대의 이질적 비즈니스 조직을 창조하고 관리하기》.

이 책의 주제 중 하나는 전자 시대에 은행, 통화 및 신용카드가 어떻게 재정의될 수 있는가이다. 통화는 더 이상 동전과 지폐일 필요가 없다. 그것은 기관 보증, 네트워크 기록 및 전 세계적으로 흐르는 데이터일 수 있다.

1960년대 말, 미국 은행이 발행한 미국 카드가 전국으로 확장되었다. 많은 주간 소비자들이 몰려들었고, 구 시스템은 붕괴되었다. 호크는 문제가 조직 구조에 있다는 것을 깨달았다. 수십 개의 서로 경쟁하는 은행이 인프라를 공유해야 했지만, 기존의 어떤 조직 형태도 경쟁하면서 협력하는 것을 허용하지 않았다.

그는 탈중앙화 설계 원칙을 활용하여 모든 은행이 새로운 조직의 평등한 구성원이 되도록 하였고, 미국 은행은 해당 시스템에 대한 독점적 통제를 포기했다. 그 조직은 나중에 Visa로 이름이 변경되었다.

따라서 두 시대의 두 회사가 유사한 일을 하고 있다. 그들 사이에 어떤 계승이 존재할까?

모든 에이전트의 도움을 통해, 그 답은 쉽게 찾을 수 있다. 패트릭 콜리슨은 호크에게 공개적으로 경의를 표한 적이 있다. 2022년 호크가 세상을 떠난 후, 패트릭은 그를 "심각하게 과소평가된 혁신가"라고 부르며, 호크가 자신과 그의 형제에게 영감을 주었다고 말했다.

그의 영향을 받은 더 명백한 징후는 한 채용 결정이다: Visa의 권위 있는 학술 역사 저자 데이비드 스턴스(David Stearns)가 나중에 Stripe에 합류했다.

또한 결제 역사에 익숙한 사람이라면 누구나 미소를 지을 수 있는 세부 사항이 있다. 무대에서 Tempo 블록체인의 최고 기술 책임자 조지오스 콘스탄토풀로스(Georgios Konstantopoulos)는 검증자 목록을 보여주었다. 그 중 하나의 이름은 Visa였다.

호크가 설립한 기관 Visa는 이제 Stripe가 육성한 블록체인 네트워크의 참여 노드가 되었다. 학생들이 새로운 네트워크를 구축하고, 교사가 그 중 하나의 노드가 되었다.

패트릭이 회의 개막식에서 Stripe의 사상적 기원을 추적할 때, 그는 자신이 처음에 Lisp 언어로 코드를 작성하는 프로그래머였다고 말했다. Lisp의 핵심 개념 중 하나는 "코드는 데이터다"이다.

그는 이 개념을 Stripe의 고유 용어로 변환했다: "Stripe의 기본 개념은 돈이 데이터라는 것이다. 우리가 2011년에 Stripe를 출시했을 때, 이는 업계의 주류 관점이 아니었다."

호크는 조직 이론의 관점에서 돈의 본질을 탐구하며, 결론을 내렸다: 돈은 단지 "가치 교환의 보증"일 뿐이다. 그것을 담고 있는 매개체는 무엇이든 될 수 있다. 콜리슨은 프로그래밍 언어의 관점에서 출발하여, 직접적으로 돈을 데이터와 동일시했다: 프로그래밍 가능하고 API 호출 가능하며 에이전트가 조작할 수 있는 데이터.

두 사람은 서로 다른 언어로 같은 의미를 표현했다. 같은 날의 무대에서, 진저 베이커는 더 직설적으로 말했다: "돈은 또 다른 형태의 디지털 콘텐츠가 아닐까?"

만약 돈이 데이터라면, 데이터의 소비자는 자연스럽게 돈의 소비자가 될 것이다.

Stripe의 콘텐츠 유전자

여기까지 오면 AI 경제에 대한 이야기는 거의 끝이 났다. 하지만 우리는 잠시 돌아서 보자. Stripe는 거의 콘텐츠 작업자의 동료로 간주될 수 있다.

이 회사는 금융 서비스뿐만 아니라 콘텐츠 제품에서도 뛰어나다. 그 출판 부서인 Stripe Press는 뛰어난 취향을 가지고 있다. 많은 사람들이 그것이 《가난한 찰리의 지혜》를 출판한 덕분에 잘 알고 있다.

그들의 팟캐스트 《A Cheeky Pint》도 독특하며, 폭넓은 청중을 가지고 있다. 구글 CEO 순다르 피차이, 앤트로픽 CEO 다리오 아모디, a16z 공동 창립자 마크 안드레센이 모두 그들의 손님이었다.

Sessions 기간 동안, 나는 Stripe Press의 수석 편집자 태미 윈터(Tammy Winter)와 디자이너 파블로 델칸(Pablo Delcan)을 만났다. 태미는 농담으로 말했다: "Stripe는 수십억 달러 가치의 회사를 가진 출판사다."

파블로 델칸은 그의 취향에 대한 이해를 이야기했다. 그는 취향은 시간이 지남에 따라 발전하고 침착함이 필요한 것이라고 말했다. 디자인 트렌드 측면에서, 그는 단순한 개념과 명확한 표현을 포기하지 않으면서 새로운 문제는 어떻게 세부 사항과 정확성을 통해 일정한 복잡성을 추가할 것인가라고 생각한다.

책에 대한 이야기가 나오자, 태미는 Stripe Press 내부에서 창립자와 구축자를 위해 출판되는 시리즈가 "터펜틴(Turpentine)" 시리즈라고 말했다.

이 책들은 운영 지식, 도구, 기술, 유지 관리 및 작업을 원활하게 진행하는 실용적인 내용을 중점적으로 다룬다. 그것들은 추상적인 이론이 아니다. 그것들은 독자가 구체적인 운영 문제를 해결하는 데 도움을 주기 위해 설계되었다.

이 이름은 피카소에 관한 이야기에서 유래되었다고 한다: 예술 평론가들이 모이면 그들은 형태, 구조 및 의미에 대해 이야기하고; 예술가들이 모이면 그들은 어디서 저렴한 터펜틴을 살 수 있는지에 대해 이야기한다.

이 시리즈가 하고자 하는 것은 창립자 손에 쥐어진 저렴한 터펜틴이 되는 것이다. 곰곰이 생각해보면, 해외 진출 AI 회사에게 Stripe의 금융 서비스는 또 다른 형태의 터펜틴이다. 당신은 결제, 규정 준수 또는 외환에 대해 걱정할 필요가 없다. 당신은 제품을 만드는 데 집중할 수 있다.

이 에피소드는 주제와는 관련이 없어 보이지만, 실제로는 잠재적인 연결고리가 있다.

Stripe는 《진행 중인 작업》(Works in Progress)이라는 잡지를 가지고 있으며, 그 핵심 주제는 경제가 어떻게 성장하는가이다. 그들의 팟캐스트는 AI 경제의 선두 인물들을 인터뷰한다. Sessions 자체는 어느 정도 경제학 강의와 같다.

둘째 날 오전, 존 콜리슨은 경제 데이터, 코스의 기업 이론 및 솔로우의 역설에 대해 한 시간 동안 이야기했다. 나는 금융 서비스 회사가 경제학에 그렇게 관심을 가지는 이유는 경제 구조의 변화를 이해하는 것이 다음 제품 기회를 발견하는 방법이기 때문이라고 추측한다.

나는 팟캐스트 애호가로서, 회의 첫날 존 콜리슨을 만났을 때 가장 궁금했던 질문은 금융에 대한 것이 아니라 팟캐스트에 대한 것이었다. 나는 그에게 그렇게 많은 다양한 사람들을 인터뷰한 후, 모든 대화에 관통하는 근본적인 질문이 있는지 물었다.

그는 잠시 생각한 후, 그가 진정으로 관심 있는 것은 이 사람들의 회사가 실제로 어떻게 운영되는지, 그들이 어떤 경쟁 균형에 있는지, 그리고 그들이 자신의 비즈니스를 어떻게 이해하는지라고 말했다.

우연히도, 첫날이 끝날 무렵 작은 에피소드가 발생했다. 마지막 화상 대화는 패트릭이 OpenAI 공동 창립자 그렉 브록먼(Greg Brockman)을 인터뷰하는 것으로 예정되어 있었다. 그러나 무대에 오르기 직전에 손님이 샘 알트만(Sam Altman)으로 바뀌었다. 패트릭은 "AI는 빠르게 발전하는 분야"라고 설명했다.

그래서 놀라움은 축제로 변했다. 모든 사람이 환호했다.

두 사람은 거의 19년을 알고 지냈다. 알트만은 Stripe의 가장 초기 엔젤 투자자 중 한 명이며, 그가 투자했을 때 콜리슨 형제는 20세가 되지 않았다. 그래서 알트만은 전체 대화 과정에서 매우 편안해 보였다.

마지막에 패트릭은 개인적인 질문을 했다: 왜 알트만은 두 명의 10대 청년에게 투자했는가? 알트만은 그들이 만들고자 하는 제품이 그들 스스로가 겪었던 문제를 해결하고 있으며, 많은 다른 사람들이 동일한 것을 필요로 한다는 기회를 보았다고 말했다.

나는 그가 팟캐스트에 대한 답변과 투자에 대한 답변이 동일한 것을 가리킨다고 생각한다: 진정한 수요를 찾고, 진정한 문제를 해결하는 것이다.

대화 중 알트만은 OpenAI의 전환을 세 단계로 나누었다: 연구 실험실에서 제품 회사로, 그리고 세계에 지능을 제공하는 "토큰 공장"으로. 각 단계는 다른 사명을 가지고 있다.

Stripe도 마찬가지이다.

2010년, 두 아일랜드 소년이 해결하고자 했던 문제는 온라인 결제가 너무 어렵다는 것이었다. 그들은 500만 사용자에게 동일한 문제를 해결해주었고, 2026년에는 그들이 발견한 새로운 문제는 이러한 기업의 고객이 곧 인간이 아닐 수도 있다는 것이다.

한 손으로 팟캐스트를 만들고, 다른 손으로 출판을 하며, 무대에서는 코스 이론과 솔로우의 역설에 대해 논의하고, 전시장은 프로토콜과 API로 가득 차 있다. Stripe는 단순히 AI 경제를 창출하는 것이 아니다. 그것은 AI 경제를 기록하고 있다.

회의에서 나는 한 가지 미친 생각이 떠올랐다: Stripe는 전 세계 GDP의 거의 2%에 해당하는 거래 데이터를 보유하고 있다. 그것은 AI 수익의 모든 돈이 어디서 오는지, 어디로 가는지, 그리고 성장 속도가 얼마나 빠른지를 볼 수 있다.

만약 그 당시 솔로우가 이러한 심전도 모니터를 가지고 있었다면, 아마 그는 통계 데이터에서 컴퓨터의 흔적을 찾기 위해 10년을 기다릴 필요가 없었을 것이다.

어쩌면 언젠가 Stripe는 AI 경제를 위한 모델을 제공할 수 있을 것이다. 대형 언어 모델이 아니라, 노벨상 수준의 경제 모델. 누가 그것이 불가능하다고 말할 수 있을까? DeepMind 창립자 데미스 하사비스(Demis Hassabis)가 노벨상을 수상하기 몇 년 전, 누가 그 장면을 예측할 수 있었을까?