ViaBTC CEO 양하이포: Nof1부터 x402까지, AI 에이전트의 응용 및 미래에 대한 간략한 논의

Nof1 AI 실시간 거래 대회와 Coinbase의 x402 프로토콜이 널리 주목을 받으면서 금융 및 결제 분야에서 AI 에이전트의 적용 시나리오는 끊임없이 확장되고 있습니다. AI 결제 프로토콜 전문가로서, x402 프로토콜과 기존 결제 프로토콜의 차이점은 무엇일까요? x402 프로토콜의 결제 시나리오는 무엇일까요? 그리고 AI 결제가 성숙해짐에 따라, 미래에 AI 에이전트는 어떤 적용 시나리오를 갖게 될까요? 이러한 질문에 답하기 위해 ViaBTC의 설립자 겸 CEO인 양하이포를 초대하여 x402 프로토콜의 실현 가능성과 AI 협업 네트워크의 미래 잠재력에 대해 심도 있는 토론을 나누었습니다.

Q: x402 프로토콜이 최근 업계의 화두가 되고 있습니다. AI 결제 문제를 해결하기 위해 토큰 결제를 활용하는 x402 프로토콜의 접근 방식에 대해 어떻게 생각하십니까?

양하이포: 사실 "AI 결제"라는 개념은 차치하고라도, 엔지니어 관점에서 x402는 비교적 간단한 프로토콜입니다. 핵심은 새로운 결제 방식을 개발하는 것이 아니라, 온체인 결제를 표준 웹 서비스로 패키징하고, 퍼실리테이터(Facilitator)를 도입하여 온체인 결제의 신뢰 및 실행 문제를 해결하는 것입니다.

많은 사람들이 x402를 기존 결제 수단과 비교하지만, 실제로는 각기 다른 대상 고객을 대상으로 합니다. 알리페이나 비자와 같은 기존 결제 시스템은 뛰어난 사용자 경험을 제공하지만, AI가 아닌 인간을 위해 설계되었습니다. AI 에이전트에게 기존 결제 시스템은 현재 두 가지 심각한 문제를 안겨줍니다. 첫째, 진입 장벽입니다. 스크립트를 사용하여 은행 계좌를 개설하고 KYC를 완료하는 것은 어렵지만, 온체인 결제가 가능한 지갑 주소를 생성하는 데는 코드 한 줄만 필요합니다. 둘째, 거래 비용이 발생합니다. AI 상호작용은 빈번하고 분산되어 있습니다. 예를 들어, 에이전트가 데이터 인터페이스를 호출하여 0.0001달러의 수수료가 발생하는 경우, 비자 네트워크를 사용할 경우 은행의 거래 수수료는 해당 금액을 초과할 수 있습니다.

따라서 x402는 토큰의 프로그래밍 가능성과 Facilitator의 미들웨어 역할을 결합하여 이러한 "자동화된 소액 결제" 시나리오의 문제를 해결합니다. 이 시나리오에서 Facilitator는 기계 세계의 "알리페이"와 같이 복잡한 온체인 확인을 직접 처리하여 AI가 밀리초 단위로 고빈도 거래를 완료할 수 있도록 합니다.

기존 온체인 결제에서는 상호작용 자체가 느리고 복잡합니다. x402의 접근 방식은 퍼실리테이터(Facilitator)가 온체인 거래의 "실행 에이전트" 역할을 하도록 하는 것입니다. 퍼실리테이터는 서명 확인, 가스비 지불, 거래 제출, 온체인 세부 정보 처리를 담당하며, 결제자는 온체인 작업을 직접 완료할 필요 없이 퍼실리테이터에게 서명만 제출하면 됩니다. 구매자와 판매자 모두 퍼실리테이터가 신뢰 및 결제 문제를 해결해 주기 때문에 결제 프로세스가 크게 간소화됩니다.

질문: x402의 개발 전망에 대해 어떻게 생각하십니까? 실제 구현 시 어떤 문제나 한계에 직면할 수 있을까요?

양하이포: 미래 전망 측면에서 x402의 가치는 최종 사용자 결제 경험보다는 에이전트 간 경제 네트워크에 주로 있다고 생각합니다. 일반 사용자에게는 결제가 완벽하게 원활해야 합니다. 미래에는 AI 에이전트가 "스캔해서 결제하세요"라고 유도하는 모습을 볼 수 없을 것입니다. "매일 오전 9시에 시장 동향을 분석해 주세요"라고 지시하면, 에이전트는 백그라운드에서 여러 서비스 제공업체의 뉴스나 소셜 미디어 데이터에 자동으로 접근합니다. 고빈도 통화와 관련된 잠재적 비용과 관련하여, 에이전트는 사람의 개입 없이 x402 프로토콜을 통해 자율적으로 요금을 지불하고 서비스를 이용할 수 있습니다. 이 모델은 기존 "구독 시스템"의 API 호출을 진정한 "종량제"로 전환할 것입니다. x402는 이러한 유형의 고빈도 분산형 기계 간 협업에 적합하기 때문입니다.

게다가 쉽게 간과되는 보안상의 이점도 있습니다. 오늘날 AI가 대신 물건을 사주기를 바란다면, 신용카드는 본질적으로 무한 책임을 수반하기 때문에 감히 비자 카드 번호를 알려주는 사람은 거의 없을 것입니다. 만약 AI가 공격을 받거나 환각을 경험한다면, 실제로 "카드 한도 초과"가 발생할 수 있습니다. 그러나 토큰 지갑을 사용하면 AI에 대해 100 USDC "지출 계좌"와 같이 승인된 한도를 설정할 수 있습니다. 이렇게 하면 AI가 오작동하더라도 손실을 감당할 수 있습니다.

하지만 x402가 매우 간단하게 설계되었다는 사실 자체가 단점을 드러내기도 합니다. 첫째, x402 프로토콜은 코인베이스와 같은 중개업체에 크게 의존합니다. 이는 개발을 간소화하지만, 단일 장애 지점을 야기합니다. 중개업체의 서버가 다운되거나 악의적인 행위를 하거나 거래를 검열하는 경우, 전체 결제 체인이 중단됩니다. 이는 중앙 집중식 위험의 전형적인 예입니다. 한편, x402의 매우 단순한 설계는 "환불"과 같은 특정 기능적 결함을 초래합니다. 현재 x402 프로토콜에는 환불 메커니즘이 내장되어 있지 않습니다. 실제 상업 결제는 불완전한 서비스나 손상된 상품과 같은 수많은 분쟁을 처리해야 하며, x402의 돌이킬 수 없는 특성으로 인해 이러한 프로세스를 구현하기가 어렵습니다.

이러한 배경에서 업계는 구글의 AP2와 같은 더욱 광범위하고 보편적인 에이전트 결제 프로토콜을 모색하고 있습니다. 이들은 기존 비자/마스터카드를 수용하고, 암호화폐를 지원하며, 환불과 같은 복잡한 비즈니스 프로세스를 고려할 수 있는 통합 표준을 구축하고자 노력하고 있습니다. 장기적으로 AP2와 같은 대규모 프로토콜이 우리가 바라는 방향은 분명하지만, 복잡한 설계와 관련된 수많은 이해관계자 때문에 아직 제대로 구현되기에는 갈 길이 멉니다. 반면 x402는 단순성이 뛰어납니다. 은행의 시스템 업그레이드를 기다릴 필요가 없으며, 지갑과 코드만 있으면 지금 바로 사용할 수 있습니다.

질문: 현재로 돌아와서, 개인적인 관찰에 따르면, AI 에이전트가 주로 어떤 분야에 구현되어 실질적인 가치를 창출하고 있나요?

양하이포: 솔직히 말해서, 현재 AI 에이전트의 가장 큰 수혜자는 개발자 자신입니다. AI 페어 프로그래밍은 많은 엔지니어에게 일상적인 일이 되었고, 커서와 같은 에이전트는 널리 채택되었습니다. 크고 복잡한 프로젝트의 경우, 개발자는 AI에 모든 책임을 맡기지 않을 것입니다. 현 단계에서는 비현실적이기 때문입니다. 그러나 코드 검토, 단위 테스트, 심지어 일부 알고리즘 로직 생성과 같이 지루하고 시간이 많이 걸리는 일부 작업의 경우, AI 에이전트는 이미 상당한 양의 작업을 처리할 수 있어 개발자의 시간을 크게 절약해 줍니다.

또 다른 주목할 만한 시나리오는 비전문가를 위한 지원입니다. 예를 들어, 최근 인기를 끈 "Vibe Coding"은 비전문가의 상상력을 자극하여 인기를 얻었습니다. 이전에는 프로그래밍 기술이 없다면 아무리 좋은 아이디어가 있어도 구현할 수 없었습니다. 하지만 이제는 자연어를 사용하여 아이디어를 에이전트에게 전달하면 에이전트가 코드를 작성해 줍니다. 물론, 현실적인 관점도 필요합니다. Vibe Coding은 "한 번의 클릭"으로 모든 기능을 구현할 수 있는 도구가 아니며, 에이전트의 결과물은 종종 반복적인 디버깅을 필요로 합니다. 또한, 빠른 배포는 가능하지만 여러 번의 반복 작업으로 코드가 복잡해지고 복잡해질 수 있으며, 이는 후속 유지 관리 및 업그레이드에 상당한 어려움을 야기합니다. 그럼에도 불구하고 현재 성공률이 30~40%에 불과하더라도, 비전문가에게 '0에서 1까지'의 혁신을 제공하는 것은 여전히 매우 가치 있는 일입니다.

실제 작업에서는 사소해 보이지만 흔히 발생하는 몇 가지 요구 사항이 있습니다. 예를 들어, 개발자는 가끔 아이콘, 버튼 스타일, 또는 간단한 인터페이스 스케치가 필요할 수 있습니다. 과거에는 디자인 동료에게만 도움을 요청할 수 있었습니다. 이제 에이전트는 "사용 가능한 초안"일지라도 아이콘이나 UI 초안을 빠르게 생성할 수 있도록 지원하여, 여러 사람과 의견을 주고받는 데 소요되는 시간을 크게 절약할 수 있습니다.

AI는 여러 면에서 완벽하지 않지만 데모나 MVP를 만들고 싶어하는 소규모 팀이나 개인 개발자에게는 충분히 적합합니다.

Q: AI 에이전트의 미래 가능성은 어떻게 보십니까? 앞으로 암호화폐 업계에서도 이와 유사한 새로운 시도가 나타날 가능성이 있을까요?

양하이포: 더 장기적인 관점에서 생각해 보면, AI 에이전트의 잠재력은 현재의 개발 및 지원 수준에만 국한되지 않는다고 생각합니다. 앞으로는 더욱 자율적인 협업과 자율적인 조달 업무 등 다양한 가능성이 열려 있습니다.

업계에는 이미 몇 가지 흥미로운 시도가 진행 중입니다. 예를 들어, Nof1의 AI 라이브 트레이딩 경진대회는 다양한 모델을 사용하는 에이전트들이 실제 시장 환경에서 전략적 역량을 시험해 볼 수 있도록 합니다. 이 경우, AI는 더 이상 단순히 정보를 제공하는 데 그치지 않고 자체적인 폐쇄 루프(closed-loop) 액션을 형성합니다.

또한, 점점 더 많은 거래소들이 MCP(편집자 주: 모델 컨텍스트 프로토콜)를 지원하기 시작했습니다. 예를 들어, 저희 생태계 내 거래소인 CoinEx는 이미 GitHub에 해당 MCP 서비스를 출시했습니다. 이러한 MCP 서비스를 통해 AI 에이전트는 거래소의 실시간 시장 데이터, 캔들스틱 차트, 뉴스 피드 및 기타 정보에 직접 접근하여 모델과 연계하여 심층 분석을 수행할 수 있습니다. 이론적으로는 사용자 선호도와 위험 매개변수를 기반으로 전략을 자동으로 생성할 수 있을 뿐만 아니라, 로컬 환경에 구축될 경우 자동으로 주문을 낼 수도 있습니다. 이 경우, AI 에이전트는 자동 거래 및 지능형 시장 조성과 같은 기능을 진정으로 갖추게 됩니다. 예를 들어, 시장 심도, 변동성 및 거래량에 대한 실시간 데이터를 수집하여 주문 가격과 수량을 동적으로 조정하여 시장 효율성과 유동성을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 기능의 등장은 에이전트가 단순히 "정보 검색 지원"에서 "의사 결정 및 실행 지원"으로 전환되었음을 의미합니다.

이 모델에서는 x402의 적용 사례도 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 에이전트 A에게 심층적인 비트코인 분석 보고서 작성을 요청했지만 관련 데이터가 없는 경우, 에이전트 A는 자동으로 다른 에이전트를 호출하여 전체 체인을 완료합니다. 즉, 온체인 데이터 모니터링을 담당하는 에이전트 B에게 온체인 보유량 및 거래 데이터를 요청하고 자동으로 결제를 진행합니다. 또한, 뉴스 집계를 담당하는 에이전트 C에게 감정 요약을 요청하고 소액 결제를 추가로 진행합니다. 결과는 단순히 "보고서 수신"으로 보이지만, 실제로는 여러 에이전트 간 소액 거래가 이면에서 이루어졌습니다.

기존 사례를 통해 Nof1은 AI가 의사결정을 내릴 수 있음을 증명하고, MCP는 AI가 데이터를 수집하고 실행하는 방식을 해결하며, x402는 AI가 다른 에이전트와 경제적으로 협업할 수 있도록 지원합니다. 따라서 저는 AI 에이전트의 잠재력이 두 가지 방향, 즉 더 강력한 자율적 의사결정과 더욱 자연스러운 경제적 협업에 있다고 생각합니다. 에이전트가 자동으로 리소스를 찾고, 서비스를 구매하고, 도구를 호출하고, 전체 작업 체인을 완료할 수 있게 되면, 우리가 보게 될 것은 더 이상 단일 모델의 역량이 아니라 여러 에이전트로 구성된 디지털 경제 시스템이 될 것입니다. 이러한 것들은 아직 초기 단계에 있을 수 있지만, 저는 AI 에이전트의 미래가 무한한 가능성을 가지고 있다고 믿습니다.