Tiger Research: AI Agent Wallet Infrastructure, the Underlying Engine for a 7-Fold Revenue Leap

본 보고서는 Tiger Research가 작성했습니다. 뉴스 헤드라인은 늘 AI 에이전트가 스스로 거래하고 결제를 처리하는 이야기를 전합니다. 하지만 실제로는 암호화폐 지갑 업계가 이미 조용히 기반을 다져왔습니다. 현재 10개 이상의 회사가 AI 에이전트 전용 지갑을 개발 중입니다. 이들이 진정으로 원하는 것은 무엇이며, 잠재적 수익은 얼마나 클까요?

핵심 요점

• AI 에이전트가 인간을 대신해 웹을 탐색하고, 상품이나 정보를 구매할 때, 수백, 수천 건의 소액 결제(수 센트 혹은 그 이하)를 발생시킵니다. 기존 카드 결제 시스템은 이러한 규모를 감당할 수 없기 때문에, 사전에 설정된 조건에 따라 자동으로 자금을 분할하고 송금할 수 있는 지갑이 필요합니다.
• 단기적으로는 수익이 거의 없음에도 불구하고, Coinbase, Binance 등 주요 기업들은 AI 지갑 인프라 구축에 박차를 가하고 있습니다. 그 이유는 간단합니다. 에이전트가 본격적인 거래를 시작하기 전에 미래 사용자 기반을 선점하기 위해서입니다. 현재 단계는 실제 수요가 폭발하기 전에 주도권을 잡는 시기입니다.
• Coinbase의 데이터를 기준으로 추산하면, AI 에이전트 사용량이 증가함에 따라 수익이 현재의 약 7배까지 증가할 수 있습니다.
• 지갑에 축적된 결제 내역은 특정 AI 에이전트가 수익을 창출하고 있는지 여부를 직관적으로 보여줍니다. 이는 마치 중소기업의 카드 매출 내역을 기반으로 신용을 제공하는 것처럼, 미래 수익을 기반으로 한 대출의 가능성을 열어줍니다.
• 그러나 이러한 모든 가능성은 아직 검증된 사실이 아닌 잠재력 단계에 머물러 있습니다. AI 에이전트는 여전히 오류를 범하고 잘못된 결제를 실행할 수 있으며, 국가별, 기업별 규정이 상이하고, 에이전트의 법적 지위도 명확히 확립되지 않았습니다. 따라서 현재의 경쟁은 오늘의 수익을 창출하는 것이 아니라, 형성될 것으로 예상되는 시장에 몇 년 앞서 자리 잡는 데 초점이 맞춰져 있습니다.

AI 에이전트의 전방위적 활약

올해 초, 예측 시장 Polymarket에서 주목받는 실험이 진행되었습니다. AI 에이전트에게 50달러의 초기 자금을 주고 자율적으로 거래하도록 한 것인데, 조건은 API 및 서버 비용을 충당하지 못하면 '소멸'된다는 것이었습니다. 결과적으로 이 에이전트는 거래에 성공했습니다. 이후에도 유사한 방식으로 거래하는 다수의 에이전트들이 등장하기 시작했습니다.

AI 에이전트는 아직 일상생활에 완전히 들어오지 않았지만, 가까운 미래에 대규모로 사용될 것이라는 점은 분명해 보입니다.

모든 에이전트 거래는 지갑에서 시작된다

현재 AI 에이전트는 일상적인 결제 시나리오에 진입하지 못했습니다. 가장 활발하게 사용되는 분야는 여전히 암호화폐 생태계 내의 트레이딩 봇으로, 기존 결제 레일과는 독립적으로 암호화폐 거래에 집중하고 있습니다.

미래에는 결제가 현재는 상상하기 어려운 영역으로 확장될 것입니다. 이전 보고서에서 지적했듯이, AI는 결제의 본질을 변화시키고 있습니다. 에이전트가 인간을 대신해 네트워크에서 직접 활동하게 되면, 단일 결제 금액은 급격히 낮아집니다. 한 번의 API 호출이나 데이터 쿼리 비용은 0.001달러까지 낮아질 수 있으며, 극단적인 경우 0.00001달러에 불과할 수도 있습니다.

현재 지갑 사용 방식을 넘어, 이렇게 소액이고 사전 조건에 따라 자동으로 분할되며 인간의 개입이 필요 없는 결제를 실현하려면 프로그래밍 가능한 결제 시스템이 필수적입니다. 이것이 바로 x402 결제 레일이 등장한 배경이며, 지갑은 이 레일이 작동하는 기반이 됩니다.

그러나 기존의 결제 레일은 '인간'을 거래의 주체로 설계되었습니다.

카드는 특정 카드 소지자에게 발급되며, 차지백(chargeback) 메커니즘을 사용합니다. 문제 발생 시 인간이 이의를 제기하고 거래를 취소할 수 있으며, 각 거래당 수십 센트의 고정 수수료가 부과됩니다. 사람이 가끔 20달러짜리 물건을 살 때는 이러한 요소들이 문제가 되지 않습니다. 그러나 에이전트가 초당 수천 건의 결제를 시작하고, 각 API 호출에 0.001달러, 각 데이터 레코드에 0.00001달러가 부과되는 상황에서는 이 결제 모델이 경제적으로 완전히 성립 불가능해집니다.

핵심 문제는 바로 이것입니다: '돈' 자체가 프로그래밍 가능한가?

카드는 결제 정보를 자동으로 입력할 수는 있지만, 조건에 따라 자금을 분할하거나, 스트리밍 지불을 하거나, 자금 흐름을 즉시 결제하도록 프로그래밍될 수 없습니다. 반면, 지갑이 작동하는 레일은 기본적으로 이러한 기능을 갖추고 있습니다. 결제 정보를 카드에 저장하는 것은 기껏해야 인간을 대신해 '인간 규모'의 거래를 실행하는 것에 불과합니다. 경제가 기계 대 기계 직접 거래로 전환되면, 지갑은 유일한 가능한 출발점이 됩니다.

에이전트, 500억 달러 규모의 사업이 될 수도

관련 표에서 볼 수 있듯이, 지갑 제공업체는 거래소부터 스테이블코인 발행사까지 매우 다양합니다. 왜 이렇게 다양한 유형의 플레이어들이 단기적으로 수익성이 거의 없는 에이전트 지갑 인프라에 진출하는 것일까요?

정답은 오늘의 수익이 아닌 미래의 수익과 비즈니스를 위한 포석이라는 점입니다. 지금 지갑에 에이전트 기능을 추가하는 것은 즉각적인 수익 창출을 위한 것이 아니라, 미리 처리 능력을 구축하여 에이전트 활동이 대규모화될 때 엄청난 거래량을 흡수하기 위함입니다.

핵심은 AI 에이전트가 결국 브라우저 없는 환경에서 인간의 개입 없이 24시간 운영될 것이라는 점입니다. 사용자가 에이전트에게 리서치 보고서 작성을 지시한다고 상상해보세요. 에이전트가 정보를 수집하는 과정에서 다양한 플랫폼에서 유료 데이터를 가져올 때마다 소액 결제가 실행됩니다. 사용자의 단일 지시가 순식간에 20~30건 또는 그 이상의 결제를 촉발할 수 있습니다.

인간에게는 단순한 작업처럼 보이는 요청이라도, AI 에이전트를 거치면 엄청난 양의 결제 거래로 변환됩니다.

이러한 결제 환경의 변화가 기업 수익에 어떤 영향을 미칠까요? Coinbase가 공개한 데이터를 사용하여 추정해 볼 수 있습니다. 추정 기준은 Coinbase의 총 등록 사용자 약 1억 2천만 명이 아닌, 920만 명의 월간 활성 거래 사용자(MTU)를 기준으로 합니다.

채택률, 사용자당 에이전트 수, 일일 호출 빈도라는 세 가지 변수를 결합하여 다음과 같은 시나리오를 도출했습니다:

• 보수적 시나리오 (채택률 10%, 사용자당 에이전트 1개, 일일 호출 50회): 연간 수익 약 8400만 달러 증가, 증가율 1.2%.
• 중립적 시나리오 (채택률 50%, 사용자당 에이전트 2개, 일일 호출 200회): 추가 수익이 약 33.6억 달러로 크게 증가, 증가율 46.8%.
• 공격적 시나리오 (채택률 100%, 사용자당 에이전트 3개, 일일 호출 1000회): 연간 수익 약 503.7억 달러로, 이는 Coinbase 현재 총 수익의 약 7배에 해당합니다.

이 비교에서 가장 두드러지는 점은 세 시나리오 간의 차이가 단순 합산이 아니라 기하급수적으로 확대된다는 것입니다. 채택률이 10%에서 100%로 10배 증가하는 동안, 수익 격차는 약 600배(8400만 달러에서 503.7억 달러)로 확대됩니다.

이는 채택률, 사용자당 에이전트 수, 일일 호출량이라는 세 변수가 곱셈 관계에 있기 때문에, 어느 하나의 작은 증가라도 전체 규모의 기하급수적 성장을 초래하기 때문입니다. 따라서 에이전트가 대규모로 채택되고 사용자 수가 급증하면, 이로 인해 창출되는 수익 흐름은 현재 총 수익의 약 7배에 달할 수 있습니다.

이것이 바로 Coinbase가 오늘날 관련 수익이 거의 없음에도 불구하고 에이전트 지갑 인프라를 적극적으로 홍보하는 이유입니다. 에이전트 시대에 예상되는 수익 몫을 미리 확보하기 위해서입니다.

에이전트 신(新) 은행을 향하여

지갑 인프라를 통해 축적된 거래 데이터는 단순한 기록 이상의 의미를 갖습니다. 이는 새로운 비즈니스 모델의 기반을 제공합니다. 지갑에 저장된 결제 내역은 AI 에이전트의 재정 상태와 성과를 평가하는 신용 기준이 될 수 있습니다.

이러한 데이터 기반 신용 평가 시스템이 구축되면, 지갑 제공업체는 자연스럽게 에이전트 전용 수익 기반 파이낸싱(Revenue-Based Financing, RBF)과 같은 차세대 금융 서비스로 확장할 수 있습니다.

Stripe Capital은 대표적인 사례입니다. Stripe은 기존 결제 데이터 위에 새로운 금융 비즈니스를 성공적으로 구축했습니다. 2019년 9월 Stripe이 대출 서비스 Stripe Capital을 출시했을 때, 외부 신용 평가 기관에 의존하거나 복잡한 대출 서류를 요구하지 않고, 자체 결제 네트워크 내 각 가맹점의 실시간 판매 데이터를 직접 활용하여 대출 자격과 한도를 평가했습니다.

Stripe의 사례는 기업이 기존 운영 데이터 파이프라인 위에 추가적인 판매 네트워크나 마케팅 투자 없이도 고부가가치 금융 비즈니스를 구축할 수 있음을 보여줍니다.

에이전트 지갑 제공업체들도 유사한 확장 경로를 따를 가능성이 높습니다. 지갑을 통해 에이전트의 수익 데이터를 지속적으로 축적함으로써, RBF를 통해 운영 자금을 제공하고 에이전트 중심 금융 플랫폼으로서 수익을 창출할 수 있는 기반을 마련할 수 있습니다.

그러나 이 새로운 비즈니스 라인을 실제로 구축하기 위한 전제 조건이 있습니다. AI 에이전트가 단순한 결제 실행자에서 벗어나 스스로 수익을 창출할 수 있는 자산 보유 주체로 진화하여, 대출금을 상환할 수 있을 만큼 실질적인 수입을 벌어들여야 한다는 것입니다.

이러한 성장은 아직 검증되지 않았다

위에서 언급한 Coinbase 수익 최대 7배 증가 및 RBF 확장에 대한 설명은 모두 에이전트 결제가 광범위하게 보급된 이후의 낙관적인 시나리오를 가정한 것입니다. 이러한 가능성을 현실 경제에 실제로 적용하려면 여전히 상당한 장애물이 존재합니다.

첫째, AI 에이전트의 실제 구매 전환율과 결제 신뢰성은 여전히 중대한 의문점으로 남아 있습니다. 에이전트는 자율 주문 과정에서 여전히 '환각(hallucination)' 오류를 범하여 잘못된 결제를 실행할 수 있으며, 때로는 카드 발급사의 사기 방지 시스템(FDS)에 의해 직접 차단되기도 합니다. 따라서 실제 결제 완료율은 여전히 낮은 수준입니다.

또한, x402, AP2, MPP 등의 결제 프로토콜은 아직 파편화된 상태로, 단일 표준으로 수렴되지 않았습니다. AI 에이전트는 법적 주체가 아니며 명확한 KYC(신원 확인) 및 금융 규제 체계가 부재하여 시장 확장을 더욱 어렵게 만듭니다.

따라서 지갑 제공업체의 현재 목표는 단기적인 거래 수수료 수익이 아닙니다. Apple의 App Store가 연간 100억 달러 규모의 수수료 시장을 구축하는 데 15년이 걸렸고, WeChat Pay가 방대한 미니 프로그램 생태계를 구축하는 데 7년이 걸렸습니다. 에이전트 지갑도 마찬가지로 긴 시간표 위에서 움직이고 있습니다. 즉, 즉각적인 수익을 위한 경쟁이 아니라 생태계를 구축하는 과정입니다.

현재의 경쟁은 오늘날의 한계 수익을 위한 것이 아니라, 향후 5~10년 내에 에이전트 경제가 완전히 형성되었을 때 자금 흐름 데이터를 장악할 수 있는 기업이 어디가 될 것인지 결정짓는 싸움입니다.