블랙록이 《스마트 경제 백서》를 발표하다: 디지털 자산이 스마트, 비즈니스 및 컴퓨팅을 어떻게 연결하는가

저자：블랙록

편집: 가환, ChainCatcher

실행 요약

인공지능의 급속한 발전은 이 시대 가장 두드러진 기술 트렌드입니다. 동시에 디지털 자산도 부상하고 있으며, 특히 금융 인프라를 변화시킬 가능성이 있습니다.

과거에는 두 가지가 대체로 각자의 경로를 따라 발전해왔습니다. 이제 AI 시스템이 금융 및 경제 네트워크와 상호작용할 수 있는 능력이 점점 더 커짐에 따라, 이 두 경로가 교차하기 시작했습니다.

이 글에서는 두 가지의 점점 더 긴밀한 관계를 살펴보고, AI의 광범위한 응용이 왜 아직 충분히 주목받지 못한 디지털 자산 수요를 가져올 수 있는지, 디지털 자산의 용도를 확대하고 관련 응용의 성장을 촉진할 수 있는지를 설명합니다.

AI와 디지털 자산이 교차할 수 있는 이유는 두 가지가 공통의 기반을 가지고 있기 때문입니다: AI는 기계 원주율의 지능이며, 디지털 자산은 기계 원주율의 통화입니다. 대리형 AI의 부상과 함께, 이러한 적합성은 특히 중요해지고 있습니다.

대리형 AI는 외부 도구와 인프라를 호출할 수 있으며, 제한된 인간 개입 하에 설정된 목표를 중심으로 다단계 작업을 계획하고 실행할 수 있는 시스템을 의미합니다. 블록체인은 프로그래머블한 인프라를 제공하여 지능과 경제 활동을 연결합니다. 이러한 능력은 AI가 콘텐츠 생성에 국한되지 않고, 실제 세계에서 행동을 취할 수 있게 하며, 쇼핑 및 금융 거래를 포함합니다.

구체적으로 우리는 세 가지 주요 교차 영역을 탐구합니다:

• 대형 언어 모델의 분절과 블록체인의 자산 토큰화는 구조적으로 유사한 점이 있습니다. 대형 언어 모델은 인간 언어를 토큰으로 분해하고, 이를 디지털로 인코딩하여 모델이 이해하고 처리할 수 있도록 합니다.

블록체인은 경제적 가치와 관련 권리를 디지털 자산 토큰으로 표현하여 기계가 그 이전과 결제를 검증할 수 있게 합니다. 두 가지의 역할은 다르지만, 모두 현실 세계의 입력을 기계가 직접 사용할 수 있는 형식으로 변환합니다.

• 대리형 비즈니스는 기계 원주율의 결제 경로를 필요로 합니다. 대리형 AI와 기계 간 결제의 부상은 블록체인 및 기타 프로그래머블 결제 인프라에 대한 수요를 증가시킬 수 있습니다. 스테이블코인, 원주율 암호 자산 및 기타 체인 상 자산은 이러한 경로에서 기계 원주율 결제 및 정산 도구로 사용될 수 있습니다.

ACH 및 신용카드 네트워크와 같은 기존 경로는 이미 대량의 자동화 거래를 지원하고 있지만, 계좌 개설 요구사항과 정산 비용은 24시간 내내, 금액이 극히 적고 프로그램에 따라 실행해야 하는 거래에 적합하지 않을 수 있습니다. x402 및 ACP와 같은 새로운 프로토콜이 블록체인 네트워크에 배포되고 있으며, 전통적인 결제 경로의 변형과 병행하여 더 복잡한 대리형 작업 흐름을 위한 거래 및 정산 지원을 제공합니다.

• 컴퓨팅 파워는 디지털 자산의 잠재적으로 거대한 새로운 시장이 되고 있습니다. 컴퓨팅 파워는 AI 시스템을 훈련하고 운영하는 데 필요한 처리 능력으로, 점점 더 중요한 경제 자원이 되고 있습니다. 분석가들은 2030년까지 초대형 클라우드 서비스 제공업체의 클라우드 비즈니스 연간 수익이 1조 달러를 초과할 것으로 추정하고 있습니다.

AI 대리인이 더 복잡한 작업을 수행하고 지속적으로 자율적으로 운영됨에 따라, 컴퓨팅 파워 사용권을 대표하는 표준화된 권리가 디지털 자산의 중요한 용도가 되어 자금 조달 및 프로그래머블 정산에 사용될 수 있습니다.

종합적으로 볼 때, AI의 보급은 디지털 자산의 채택을 지속적으로 촉진할 수 있으며, 디지털 자산은 AI 경제를 지원할 수 있습니다: AI는 정보를 이해하고 행동 방법을 결정하며, 블록체인은 기계가 읽을 수 있는 자산과 프로그래머블 정산을 제공합니다. 이러한 연결은 아직 충분히 주목받지 못하고 있습니다. 디지털 경제가 점점 더 자율적으로 운영되는 시스템에 의해 참여하게 됨에 따라, 디지털 자산은 그 안에서 더 중요한 인프라가 될 수 있습니다.

AI와 디지털 자산의 토큰화

구조적으로 AI와 디지털 자산의 토큰화는 유사한 목적을 가지고 있습니다: 정보를 경제적 권리로 변환하여 기계가 직접 처리할 수 있는 이산적이고 표준화된 표현 형식으로 만듭니다.

AI 토큰은 정보를 담고 있으며, 디지털 자산 토큰은 특정 가치, 소유권 또는 기타 경제적 권리를 나타냅니다.

대형 언어 모델에서 분절기는 인간이 읽을 수 있는 텍스트를 더 작은 단위로 분해하며, 일반적으로 단어, 하위 단어 또는 문자로 나누고 이들에게 숫자 식별자를 할당합니다. 임베딩 레이어는 이러한 식별자를 벡터로 변환하여 모델 계산에 사용합니다.

모델은 디지털화된 토큰 ID를 생성하고, 이를 인간이 읽을 수 있는 텍스트로 디코딩합니다. 입력 텍스트를 표준화된 디지털 단위로 지속적으로 변환함으로써, 대형 언어 모델은 현대 칩이 잘 수행하는 고도로 병렬화된 계산을 활용하여 대량의 입력을 효율적으로 처리할 수 있습니다.

블록체인은 기능적으로 유사하지만 기술적 구현이 다른 방식으로 가치 저장 도구와 경제적 권리를 처리합니다. 디지털 자산의 토큰화는 현금, 펀드 권리, 증권 또는 기타 소유권과 같은 금융 자산이나 현실 세계 자산을 분산 원장에 기록된 표준화된 디지털 토큰으로 표현하는 것입니다. 스테이블코인과 같은 기존 체인 상 자산은 스마트 계약을 통해 거래를 이전할 수 있습니다.

거래 측면에서 이러한 자산은 기계가 읽을 수 있는 거래 데이터 및 적용 가능한 규칙으로 표현됩니다. 네트워크는 거래가 승인되었는지, 유효한지를 검증하며, 스마트 계약 또는 거래 스크립트는 특정 자산의 권한과 조건을 실행합니다. 이러한 메커니즘은 토큰 잔액을 이전하여 원장을 업데이트합니다. 거래가 기록되고 네트워크의 합의 규칙에 따라 충분한 최종 확인에 도달하면, 이는 네트워크의 공식 원장 상태의 일부가 됩니다.

블록체인 프로세스에서 스마트 계약은 거래 논리와 금융 자산 전용 규칙을 실행합니다. AML(자금 세탁 방지), KYC(고객 신원 확인) 및 KYA(대리인 신원 확인)와 같은 검사는 일반적으로 오프체인에서 수행되어 신원 및 규정 준수 데이터를 검증한 후, 검증 결과를 온체인으로 전달하여 거래가 조건을 충족하는지 판단합니다.

토큰화된 현실 세계 자산에 대한 이러한 통제 조치는 여전히 더 광범위한 법률 및 규제 서비스 프레임워크에 속하며, 권위 있는 오프체인 등록 시스템에 의존합니다. 동시에, 이는 폐쇄형 데이터베이스와 수작업 조정에 대한 의존도를 줄입니다.

그림 1: 대형 언어 모델과 블록체인 거래에서의 토큰화 프로세스 개요

이 두 가지 프로세스는 하나는 인간 언어의 정보를 인코딩하고, 다른 하나는 경제적 권리를 인코딩합니다. 스마트 시스템과 거래 실행이 점차 교차함에 따라, 이들의 관계는 더욱 중요해지고 있습니다.

두 가지 모두 구조화되고 기계가 읽을 수 있는 표현 형식을 사용합니다. 따라서 많은 전통 시스템과 단절된 시스템에 비해, 대형 언어 모델 기반의 AI 대리인은 블록체인 데이터를 더 직접적으로 읽을 수 있습니다. 다양한 자산 범주의 표현 방식이 더욱 표준화되어, 각 시스템에 대해 별도의 인터페이스를 개발하는 작업을 줄이고, 대리인이 여러 자산을 포함하는 복잡한 프로세스를 조정하기 쉽게 만듭니다.

프로그래머블 인터페이스를 통해 대리인은 승인된 거래를 실행하기 전에 잔액과 규칙을 확인하고, 거래 후 정산을 검증하여 수작업 프로세스에 대한 의존도를 줄일 수 있습니다.

비트코인 정책 연구소의 최근 연구는 이 프레임워크에 대한 초기 지원을 제공합니다: 통제된 시뮬레이션에서 모델의 응답은 일반적으로 일상적인 결제에 스테이블코인을 사용하고, 비트코인을 장기 저장 수단으로 사용하는 경향이 있었습니다. 이러한 발견은 시뮬레이션에서의 모델 응답을 반영하며, AI 대리인의 실제 행동에 대한 관찰이 아닙니다.

그러나 이들은 가능한 AI 원주율 통화 구조를 제시합니다: 스테이블코인은 거래에 사용되고, 비트코인은 저장에 사용됩니다. 아래에서는 이러한 공동의 기계 원주율 기반이 일부 전통 금융 경로가 효율적이고 저렴하게 완료하기 어려운 대리형 결제 시나리오를 지원할 수 있음을 논의합니다.

AI 대리인의 결제 및 정산

AI 대리인의 능력이 강화되고 현실 응용이 확장됨에 따라, 이들은 기계가 자동으로 시작하고 빠르게 거래를 완료할 수 있는 결제 및 자산 인프라를 점점 더 필요로 하고 있습니다.

암호화 원주율 블록체인 경로는 특히 24시간, 고빈도, 금액이 1센트도 안 되는 기계 간(M2M) 거래에 적합합니다. 예를 들어 API 호출, 필요에 따라 데이터 수집, 사용량에 따라 컴퓨팅 파워 비용을 지불하는 경우입니다.

동시에, 개조된 전통 결제 시스템은 여전히 중요한 역할을 하며, 기업과 기계(B2M), 소비자와 기계(C2M)의 거래 시나리오에서 대리인이 인간이 운영하는 기업 및 소비자와 연결될 수 있도록 돕습니다.

스테이블코인, 원주율 암호 자산, 토큰화된 현실 세계 자산 및 기타 프로그래머블 도구는 거래 및 자산 지분에 필요한 세분화 수준에 따라 24시간 거래 및 디지털 소유권을 지원할 수 있습니다. 자산을 담보로 사용하는 것도 포함됩니다.

더 넓게 보면, 토큰화는 다양한 자산 범주에 대해 표준화되고 기계가 읽을 수 있는 표현을 제공하여 금융 시스템 간의 개별 인터페이스 개발 작업을 줄이고, 대리인이 점점 더 복잡한 프로세스를 효율적으로 조정할 수 있도록 합니다.

많은 기존 결제 경로는 거래량이 많고 단일 금액이 낮은 대리형 거래에 적합하지 않습니다. 주요 제한 사항은 다음과 같습니다:

• 계좌 개설, 증명서 구성 및 승인 획득 등의 프로세스는 인간의 개입이 필요할 수 있습니다;

• 상점에서 결제를 수락하는 데 필요한 비용은 극소액 거래를 경제적으로 불가능하게 만들 수 있습니다;

• 정산 및 최종 확인에 제한이 있습니다. 대부분의 ACH 거래는 하루 또는 그보다 짧은 시간 내에 정산될 수 있습니다; 신용카드 승인은 거의 즉시 완료되지만, 상점 정산 및 분쟁 처리의 최종 확인은 더 긴 시간이 필요할 수 있습니다;

• 기계가 시작하는 거래량이 증가함에 따라 시스템 확장 능력이 제한될 수 있습니다.

대리형 결제 프로토콜은 MCP 및 A2A와 같은 기본 표준 위에 구축됩니다: MCP는 대리인이 외부 시스템에 연결하는 데 도움을 주고, A2A는 대리인 간의 통신을 돕습니다.

앤트로픽은 2024년 11월 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)를 출시하여 AI 응용 프로그램이 외부 데이터 및 워크플로우에 접근할 수 있는 통합 표준을 제공합니다. 구글은 2025년 4월 A2A(Agent2Agent)를 출시하여 서로 다른 플랫폼의 대리인이 통신하고 협력할 수 있도록 합니다.

MCP와 A2A를 사용하는 대리인은 여러 대리형 결제 프로토콜을 호출하여 결제를 포함한 복잡한 프로세스를 완료합니다.

코인베이스가 개발한 오픈 결제 프로토콜 x402는 HTTP 402 "지불 필요" 상태 코드를 활용하여 기계가 결제를 시작할 수 있게 합니다. 이 프로토콜은 특정 블록체인에 의존하지 않으며, USDC와 같은 스테이블코인이 초기 주요 응용 중 하나입니다. 또한 고속 기계 간 거래의 잠재적 표준이 되고 있습니다.

x402는 24시간, 거의 실시간, 검증 가능한 정산을 제공하여 자원 제공자가 거래 상대방 위험을 줄이고, 수취 확인 후 즉시 요청된 데이터나 서비스를 제공할 수 있게 합니다.

체인 상 지갑에 보관된 스테이블코인과 같은 디지털 통화를 사용함으로써, x402는 인간의 개입 없이 고빈도, 소액 거래를 지원할 수 있습니다. 거래가 허가되지 않은 네트워크에서 정산될 경우, 사용량 증가로 인해 더 많은 블록 공간과 검증자 서비스 수요가 발생할 수 있으며, 이는 원주율 암호 자산에 대한 수요를 더욱 증가시킬 수 있습니다.

그러나 이러한 수요가 궁극적으로 원주율 자산에 얼마나 큰 가치를 가져다줄지는 각 네트워크의 수수료, 스테이킹 및 거래 수수료 대납 메커니즘에 따라 달라집니다.

기타 신흥 표준은 대리형 거래를 기존 결제 경로와 연결하여 신뢰할 수 있는 금융 거래를 위한 승인 및 검증 규칙을 설정합니다.

스트라이프와 템포가 개발한 기계 결제 프로토콜 MPP는 API 및 기타 HTTP 리소스 요금을 지원하며, 스테이블코인 또는 전통 결제 방식으로 유연하게 정산할 수 있도록 합니다. 스트라이프와 오픈AI가 개발한 대리형 비즈니스 프로토콜 ACP는 대리인이 상인과 프로그램을 통해 자동으로 결제를 완료할 수 있도록 하며, 판매자가 기존의 상업 및 결제 인프라를 계속 사용할 수 있도록 합니다.

구글의 대리 결제 프로토콜 AP2는 암호학 기반의 승인 증명서와 감사 기록을 사용하여 사용자가 승인했음을 증명합니다. 비자의 신뢰할 수 있는 대리인 프로토콜 TAP는 상인이 신뢰할 수 있는 대리인을 검증하고 안전하게 결제 증명서를 수신하는 데 도움을 줍니다.

그림 2는 간소화된 대리형 결제 프로세스를 보여줍니다.

인간 사용자(1)는 지정된 예산 내에서 항공권과 호텔을 예약하도록 에이전트에게 요청합니다. 주 AI 에이전트(2)는 MCP 커넥터를 통해 사용자의 캘린더, 선호도 및 승인된 결제 정보를 접근한 후(3) A2A를 통해 데이터 수집 작업을 여행을 담당하는 AI 서브 에이전트에게 전달합니다. 서브 에이전트(4)는 유료 항공권 및 호텔 요금 API를 호출하며, 관련 비용은 x402를 통해 결제되고 블록체인에서 정산됩니다. 주 에이전트는 반환된 정보를 바탕으로(5) 항공사와 호텔의 체크아웃 시스템을 통해 예약을 완료하고, 마지막으로(6) 사용자에게 여행 일정과 영수증을 반환합니다.

그림 2: 기본 프로토콜과 금융 프로토콜의 협업 에이전트 작업 흐름 개요

다양한 디지털 자산이 에이전트 기반 비즈니스를 지원할 수 있지만, 스테이블코인은 거래에서 주요 도구가 될 가능성이 있습니다.

스테이블코인은 특정 기준 통화에 대해 안정된 가치를 유지하도록 설계된 디지털 토큰으로, 가장 일반적인 기준 통화는 미국 달러입니다. 가격의 안정성은 신뢰할 수 있는 회계 단위로 만들며, 가격 책정 및 정산의 예측 가능성을 높입니다.

스테이블코인은 규모가 가장 큰 토큰화된 현실 세계 자산 범주입니다: 2026년 9월 기준으로 유통 시가총액이 3천억 달러를 초과합니다. 조정된 스테이블코인 거래량은 2025년에 11조 달러를 초과하며, 이는 Visa와 Mastercard의 연간 거래량과 유사한 규모입니다.

그러나 이러한 지표의 통계 기준이 다르므로 직접 비교할 수 없습니다. 스테이블코인 거래량은 여전히 2025년에 ACH를 통해 이전된 93조 달러에 비해 훨씬 낮습니다; 그러나 2020년부터 2025년까지 스테이블코인 거래량의 연평균 성장률은 80%로, ACH의 약 8.5%와 비교됩니다.

규제 규칙이 점점 더 명확해지고 있으며, 미국의 GENIUS 법안, 유럽연합 MiCA, 홍콩의 스테이블코인 라이센스 제도 및 싱가포르의 스테이블코인 규제 프레임워크는 스테이블코인이 계속해서 보급되고 성장하는 데 도움이 될 것입니다.

그림 3: 스테이블코인과 주요 카드 네트워크의 거래량

디지털 자산에 대한 이러한 성장의 영향은 스테이블코인에 국한되지 않으며, 스테이블코인 발행 및 정산이 의존하는 블록체인 네트워크로도 확장됩니다.

많은 주요 스테이블코인이 여러 블록체인에서 발행되며, 시장 참여자는 비용과 기술 적합성에 따라 지원되는 정산 네트워크를 선택할 수 있습니다. 이러한 네트워크에는 이더리움과 같은 범용 비허가 네트워크와 Circle의 Arc와 같은 스테이블코인 전용 네트워크가 포함됩니다.

Arc에서는 USDC가 가스를 직접 지불하는 기본 자산으로 설계되었습니다. 비허가 네트워크에서는 ETH와 같은 기본 암호 자산이 합의 지원, 검증자 보상 및 거래 수수료 지불, 그리고 정산 완료에 사용됩니다. 스테이블코인 활동이 확대됨에 따라 블록 공간과 네트워크 서비스에 대한 수요가 증가할 수 있으며, 이는 사용량과 관련된 기본 자산 수요를 가져올 수 있습니다.

그러나 이러한 수요가 궁극적으로 기본 자산에 얼마나 큰 가치를 가져다줄지는 각 네트워크의 수수료, 스테이킹 및 거래 수수료 대납 메커니즘에 달려 있습니다. Arc는 또 다른 보완 모델을 제공합니다: 지불 활동이 증가하면 USDC가 정산 자산 및 거래 수수료 지불 도구로서의 용도가 더욱 확대될 수 있습니다.

컴퓨팅 파워 시장의 디지털 자산 기회

AI 시스템과 에이전트 운영에는 대량의 컴퓨팅 파워와 에너지가 필요합니다. 투자자들은 대개 AI 인프라 구축에 필요한 막대한 자본 지출에 주목하고 있으며, 2025년부터 2030년까지 AI 자본 지출이 누적 5조 달러를 초과할 것이라는 추정이 있습니다. 그러나 AI 배포를 지원하는 지속적인 운영 지출도 주목할 만합니다.

이 운영 지출의 상당 부분은 AI 클라우드 컴퓨팅 시장으로 흘러갑니다: 이 시장은 기존 IT 장비의 컴퓨팅 파워와 운영 장비에 필요한 전력을 제공하여 수익을 얻습니다. 시장이 확대됨에 따라 컴퓨팅 파워는 독립적이고 방대하며 점점 더 투자 속성을 가진 경제 자원으로 자리 잡고 있으며, 새로운 디지털 자산 범주를 촉발할 수 있습니다.

초대형 클라우드 서비스 제공업체의 주요 클라우드 비즈니스 부문을 대략적으로 측정하면, 분석가들은 아마존 웹 서비스, 마이크로소프트 인텔리전트 클라우드 및 구글 클라우드의 종합적인 예상 수익이 2030년까지 약 1.1조 달러에 이를 것으로 보며, 이는 2025년의 연평균 성장률이 29%에 해당합니다.

컴퓨팅 파워가 더 중요한 경제적 투입 요소가 됨에 따라, 시장은 컴퓨팅 파워의 가격 책정, 분배, 그리고 이를 위한 자금 조달 및 헤지 도구에 대한 수요도 증가할 것입니다.

역사적으로 대규모 자원 시장은 유동성과 위험 관리를 개선하기 위해 거래 인프라를 점진적으로 발전시켜 왔습니다. 우리는 AI 응용이 확대됨에 따라 컴퓨팅 파워도 유사한 경로를 걸을 수 있다고 생각합니다. 최근 시장 발전은 GPU 기반의 자금 조달 방식과 장기적으로 사용량에 연계된 컴퓨팅 수익 설계와 같은 경향을 드러내고 있습니다.

이러한 자금 조달 방식은 첨단 GPU를 확보하고 최전선 모델을 구축하기 위해 많은 초기 투자가 필요함을 반영합니다. 모델이 발전함에 따라 훈련 및 추론 수요는 지속적으로 증가할 것으로 예상됩니다. 추론은 모델 배포 후 요청을 처리하고 결과를 생성하는 계산 과정을 의미합니다.

AI의 실제 응용이 확장됨에 따라, 2030년까지 추론은 가장 큰 AI 작업 부하가 되어 데이터 센터의 전력 수요에서 차지하는 비율이 더욱 증가할 것으로 예상됩니다. 잠재적인 추론 사용자는 기업과 개인 소비자를 포함하며, 이는 고도로 집중된 훈련 시장 참여자보다 훨씬 많고 더 분산되어 있습니다.

그림 4: 전 세계 데이터 센터 전력 수요, 작업 부하별 분류

비록 이 시장이 형성되고 있지만, 표준화된 컴퓨팅 파워 제품이 규모를 달성하기 위해서는 계약 설계 및 시장 구조와 관련된 중요한 문제를 해결해야 합니다.

여기에는 서로 다른 세대의 칩 생산 효율성의 현저한 차이, 지역 간 비용 차이, 특히 에너지 가격의 분화 등을 고려해야 합니다; 또한 현금 결제 및 계약에 따라 컴퓨팅 파워를 제공하기 위한 실행 가능한 기준을 설정해야 합니다.

우리는 이러한 설계 문제가 중요하지만 궁극적으로 해결될 수 있다고 생각합니다.

성숙한 원자재 시장은 기초 거래, 차액 계약 등의 방식을 통해 자산 간의 차이와 지역 가격의 차이를 관리해 왔으며, 이러한 경험은 컴퓨팅 파워 시장에 참고할 수 있습니다; 블록체인상의 토큰화된 시장은 지역 및 하드웨어 유형에 따라 세분화된 계약을 지원하기 위해 공유 정산 인프라를 활용할 수 있습니다.

이러한 프레임워크가 성숙해짐에 따라, 거래소에서 거래되는 컴퓨팅 파워 선물과 같은 표준화된 제품이 가격 발견의 투명성을 높이고 컴퓨팅 파워 공급자와 사용자 간의 위험 헤지를 보다 효과적으로 도울 수 있을 것으로 예상됩니다.

표준화된 컴퓨팅 파워 계약은 컴퓨팅 파워 및 관련 사용 권한을 얻는 권리를 생성할 수 있습니다. 이러한 권리는 프로그래머블 인프라를 통해 표현, 양도, 담보로 사용 및 정산될 수 있습니다. 이는 더 많은 기관 투자자를 유치하여 컴퓨팅 파워가 디지털 자산 시장의 새로운 기회가 될 수 있습니다.

에이전트 기반 AI의 응용이 확대되면, 에이전트는 x402와 같은 프로그래머블 결제 채널을 통해 컴퓨팅 파워를 찾고 구성하며 최적화하고 결제하는 데 더 많이 나설 수 있으며, 이 메커니즘의 가치는 더욱 명확해질 수 있습니다.

에이전트는 실시간 시장 API를 조회하여 가격, 성능, 지연, 위치 및 하드웨어 유형에 따라 사용 가능한 컴퓨팅 파워를 비교하고, 특정 작업 부하에 가장 적합한 자원을 구성할 수 있습니다. MCP와 A2A는 에이전트가 데이터를 수집하고 서로 조정하는 데 도움을 줄 수 있으며, x402는 처리된 토큰 수 또는 작업에 따라 정산을 지원할 수 있습니다.

이 메커니즘은 컴퓨팅 파워를 필요에 따라 유연하게 즉시 접근할 수 있게 하고 인적 개입을 줄일 수 있는 가능성이 있습니다. 현재 에이전트 기반 결제 활동은 아직 초기 단계에 있지만, 자율 에이전트와 기계 원주율 결제의 구조적 적합성은 생태계 발전에서 주목할 만한 방향이 됩니다.

그림 5: 에이전트 최적화 및 필요에 따라 컴퓨팅 파워를 확보하는 작업 흐름 개요

Stripe는 2026년 8월 OpenRouter 인수를 동의했습니다. 이는 모델 라우팅 및 컴퓨팅 파워 사용 최적화가 AI를 기반으로 한 금융 인프라에 들어가기 시작했다는 초기 신호입니다.

OpenRouter는 작업 부하 요구 사항과 비용 및 성능 간의 균형을 고려하여 80개 이상의 공급자의 400개 모델 간에 작업을 분배하며, 이는 희소한 컴퓨팅 파워의 효율적 분배가 경제적 가치를 지닌다는 것을 보여줍니다.

Stripe 자체의 비즈니스 배치도 주목할 만합니다: 결제, 스테이블코인, 청구 및 에이전트 기반 비즈니스 등 여러 분야에 진출했습니다; 이 거래는 컴퓨팅 파워 조달, 사용량 기반 청구 및 프로그래머블 정산이 점차 교차할 수 있음을 보여줍니다. 우리는 미래에 에이전트가 블록체인 및 기타 프로그래머블 결제 채널을 통해 자율적으로 컴퓨팅 파워를 찾고 결제할 수 있을 것으로 생각합니다.

결론

기계가 경제 활동에서 더 큰 역할을 하게 됨에 따라, AI와 블록체인 기반 디지털 자산이 점점 더 교차하고 있습니다. 대형 언어 모델의 토큰화와 블록체인의 자산 토큰화는 구조화되고 기계가 읽을 수 있는 표현 형식을 구축하여 AI 에이전트가 프로그래머블 자산에 더 직접적으로 연결될 수 있게 합니다.

스테이블코인과 x402와 같은 프로토콜은 고빈도, 소액, 24시간 거래를 지원할 수 있습니다. 동시에 표준화되고 유동성이 있는 컴퓨팅 파워 권리 시장은 에이전트가 추론 수요가 확대될 때 컴퓨팅 파워를 찾고, 사용을 최적화하며, 자금을 조달하고 결제할 수 있게 할 것입니다.

현재 전체 생태계는 여전히 초기 단계에 있으며, 에이전트 기반 결제 활동과 컴퓨팅 파워 시장의 유동성은 제한적입니다. AI 응용이 확대되고 에이전트 시스템의 능력이 강화됨에 따라, 디지털 자산은 AI의 경제 인프라에서 점점 더 중요해지고, 스테이블코인, 토큰화된 현실 세계 자산, 그리고 블록체인 정산을 지원하는 기본 암호 자산의 용도를 확장할 수 있습니다.