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'마이크로페이먼트'통합검색 결과 입니다. (2건)

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"SW 용역 대가 체계, AI 시대 맞춰 바꿔야"

국내 소프트웨어(SW) 산업의 대가 체계는 여전히 '1인 1개월 기준 용역 단가(M/M)'를 중심으로 한다. 발주자는 투입 인월로 견적을 계산하고, 공급사는 과학기술정보통신부·한국소프트웨어산업협회가 매년 고시하는 단가표를 근거로 제안서를 작성한다. 하지만 인공지능(AI)이 개발 생태계의 전제를 바꾸고 있는 지금, 이 구조의 혁신적 변화가 필요하다. M/M 중심 구조의 현실과 한계 현재 SW 기술자 단가는 매년 조사·공표되는 평균임금표에 근거한다. 인력 등급과 직무는 자격·경력·학력 등 형식적 기준 중심으로 설정되며, 실제 역량이나 성과는 거의 반영되지 않는다. 결국 대부분의 용역 계약은 '고급 N명×N개월'과 같은 단순 산식으로 산정된다. 이 방식은 행정과 감사 측면에서는 편리하지만, 현장의 생산성과 품질, 그리고 개발자의 실력을 제대로 평가하지 못한다. 일정이 지연되거나 품질이 낮아도, 인월만 채워지면 동일한 비용이 지급되기 때문이다. 공급자 입장에서는 빨리 끝내면 손해를 보는 구조다. 반대로 AI 기반 개발 도구와 자동화를 활용해 생산성을 2배 높여도, M/M 단가 체계에서는 오히려 매출이 줄어드는 모순이 발생한다. AI가 무너뜨린 “시간=가치”의 등식 생성형 AI와 자동화 기술이 빠르게 확산되면서, 과거 인력 중심의 비용 계산식은 현실성을 잃고 있다. 코드 생성, 테스트 자동화, 운영 자동화 등의 도입으로, 과거 수십 인월이 필요하던 업무가 이제는 소수 인력과 AI 조합으로 가능해졌다. 이 변화는 성과가 투입 시간과 비례하지 않는다는 새로운 경제 구조를 의미한다. 핵심은 “정비 리드타임을 얼마나 줄였는지, 작전 가용일수를 얼마나 늘렸는지” 같은 실질적인 성과가 계약 구조의 중심에 있다는 점이다. 이런 계약에서는 공급사가 높은 성과를 낼수록 더 큰 보상을 받고, 성과가 미흡하면 보수가 줄어들거나 재협상이 이뤄진다. 공급자에게는 AI와 SW를 최대한 잘 활용해 효과를 극대화할수록 이익이 커지는 명확한 인센티브가 주어지고, 발주자는 실제 효과가 날 때만 더 지불하는 구조를 갖게 된다. 이 구조를 도입하면 발주자는 성과 검증이 가능해지고, 공급자는 성취에 따른 실질 보상을 기대할 수 있다. AI 및 자동화 활용 기업이 더 높은 수익을 얻을 수 있어 시장의 효율성도 개선된다. 미래의 대가 체계: 페이파이 AI가 개발 방식을 바꿨다면, 블록체인과 스테이블코인은 대가 지급 방식을 바꾸게 될 것이다. 앞으로 스테이블코인 기반 마이크로페이먼트 인프라가 보편화되면, SW 대가 역시 성과 완료 시 일괄 지급을 넘어 진도·기여도·시간 단위 지급으로 실시간화될 가능성이 크다. 블록체인 기반 실시간 결제 계층이 활성화되면 다음과 같은 변화가 가능해진다. 프로젝트 진행률이 50%에 도달하면, 스마트컨트랙트가 자동으로 중간 대금을 송금 기여도가 높은 개발자에게 1시간 단위로 대가가 전송되는 구조 (예: 1시간 단위 자동 결제 스트림) 성과 KPI 달성률에 따라 잔여 금액이 비례 지급 성과 데이터를 온체인에 기록해 투명하고 변경 불가능한 정산 기록 확보 이 방식은 성과 연동 계약과 실시간 지급 인프라가 결합된 형태다. 공급자에게는 즉각적인 보상과 유동성을, 발주자에게는 투명한 정산과 실시간 리스크 모니터링을 제공한다. 제도적 정비와 문화적 전환이 병행되어야 과거처럼 '고시 단가 준수'만으로 평가하는 제도는 이런 변화를 수용하기 어렵다. 과학기술정보통신부와 관련 기관이 공표하는 SW 기술자 평균임금은 최소 인건비 참고 자료로 한정하고, 반드시 M/M 산정에만 사용하는 관행은 완화할 필요가 있다. 공공 SW 사업 가이드라인에는 '성과 기반', '실시간·마이크로 단위 지급' 방식을 명시적으로 허용·권장하는 내용이 포함되어야 한다. 발주자와 공급자 모두 사람 수가 아니라 성과와 실시간 데이터를 중심으로 계약을 설계하는 역량을 갖추는 것이 중요하다. 문화적 전환도 필수적이다. 기획자는 기능 목록이 아니라 달성 목표를 정의해야 하고, 개발자는 투입 대비 결과를 관리하는 데 익숙해져야 한다. 발주자는 KPI 설계와 실시간 성과 측정을 계약의 일부로 포함시키고, 중간 데이터에 따라 구조를 조정하는 유연성을 가져야 한다. *본 칼럼 내용은 본지 편집방향과 다를 수 있습니다. • 2025 ~ 현재: Noone21 대표이사, 포항공대 CCBR(Center for Cryptocurrency & Blockchain Research) 부센터장 • 2023 ~ 현재: 수호아이오 사업 및 전략 고문 • 2018 ~ 2023: 람다256 대표이사 • 2016 ~ 2018: SK텔레콤 전무이사 (서비스 플랫폼) • 2008 ~ 2016: 삼성전자 무선사업부 상무이사 (삼성페이, 챗온)

2026.04.20 12:28박재현 컬럼니스트

"AI가 '지갑 속 노는 코인' 운용하는 시대"

지난 2월 글로벌 가상자산 거래소 코인베이스는 인공지능(AI) 에이전트 전용 지갑 인프라 에인전틱 월렛(Agentic Wallet)을 공개하며, “조언만 하던 에이전트에서, 실제로 행동하는 에이전트로 넘어가는 시대”를 선언했다. 이제 에이전트는 스스로 자금을 보유하고, 토큰을 사고팔며, 애플리케이션프로그래밍인터페이스(API)나 컴퓨트 비용을 온체인으로 결제할 수 있다. 사람 대신 소프트웨어가 서로에게 청구서를 보내고, 그 자리에서 정산하는 머신 이코노미의 초입이 열린 것이다. 에이전트의 지갑 안에서는 무슨 일이 벌어질까 에이전틱 월렛과 이를 감싸는 에이전틱 키트는 에이전트에게 인증, 펀드, 송금, 거래 등의 온체인 스킬을 통째로 제공한다. 개발자가 이 모듈만 붙이면 에이전트가 스스로 스왑·송금·이자 수취를 할 수 있는 구조다. 이 구조가 정착되면 에이전트 지갑 안의 스테이블코인과 토큰은 '기본값이 예치 상태'가 된다. 더 이상 잔고가 놀지 않는다. 에이전트는 가스비·리스크를 동시에 계산해, 항상 더 나은 이자·보상 구조 쪽으로 자산을 흘려보낸다. 페이파이: 결제가 곧 금융상품이 되는 순간 여기서 페이파이(PayFi)가 중요해진다. PayFi는 말 그대로 결제가 금융이 되는 현상이다. 결제 행위가 끝난 뒤에 따로 예적금을 고민하는 것이 아니라, 결제와 동시에 자금이 금융상품으로 흘러들어가 이자를 발생시키도록 설계하는 것이다. 페이파이 솔루션 티클리(Tikkly)는 이 아이디어를 상업 서비스로 구현한 사례다. 티클리는 여러 회사에 흩어진 포인트를 모아 스테이블코인, 비트코인 등으로 즉시 전환하고, 파트너사와의 정산을 블록체인 스마트컨트랙트로 짧은 주기로 처리한다. 또 전환된 자산을 디파이 프로토콜에 자동 예치해 결제 직후부터 이자를 붙이는 구조를 만든다. AI 에이전틱 페이파이: 에이전트가 만드는 24시간 스마트 수익 엔진 지갑을 가진 AI 에이전트와, 결제 즉시 자산을 운용하는 페이파이를 겹쳐보자. 이미 코인베이스의 에이전트키트는 오픈AI 에이전트 개발키트(SDK)와 바로 붙는 툴킷을 제공해, “에이전트에 지갑을 붙이는 일”을 10분 만에 끝내도록 만들었다. 에이전트는 이 지갑으로 사용자의 구독료, 광고비, 데이터 판매 수익 등을 스테이블코인 형태로 수취하고, 동시에 클라우드 컴퓨트·API·데이터 구매에 필요한 비용을 자동으로 지출할 수 있다. 결과적으로 AI 에이전트는 자기 지갑과 자기 운용정책을 가진 작은 금융기관처럼 행동한다. 사람은 수익률, 변동성, 손실 한도와 윤리·규제 경계를 지정하고, 그 안에서 에이전트는 24시간 자율적으로 경제 활동을 한다. 이미 시장에는 에이전트 빌더를 위한 지갑·결제 SDK 레퍼런스가 쌓이고 있다. 코인베이스 에이전트 키트는 에이전트 프레임워크에 바로 불러 쓸 수 있는 지갑 모듈로, 오픈AI 에이전트 SDK와의 통합을 공식 지원한다. 크립토닷컴의 AI 에이전트SDK는 자연어로 “이 토큰 보내줘, 잔고 보여줘”라고 말하면, 내부적으로 지갑 API와 디파이 플랫폼을 호출하는 구조를 제공한다. 책임 소재·보안 등의 리스크도 다만, 상용화 과정에서 법적·운영적·책임적 장애물이 산적해 있다. 아래는 주요 이슈를 더 날카롭게 정리한 것이다. 1. 책임 소재 불명확 에이전트가 디파이에서 손실을 내거나, 해킹·스마트컨트랙트 익스플로잇에 휘말리면 누가 책임져야 할까. 앤트로픽 연구처럼 AI 에이전트가 스스로 취약점을 찾아 익스플로잇하는 사례도 이미 관찰됐다. 더욱 위험한 것은 프롬프트 인젝션과 도구 사용 오남용이다. “최대 수익률로 투자해”라는 단순 지시가 에이전트에게 “레버리지 100배 포지션 잡아”로 해석되는 경우가 현실적으로 발생할 수 있다. 2. 보안·오남용 리스크 에이전틱 월렛이 퍼지면 에이전트 간 “자원 도둑질”, 무한 루프 거래(머니 러닝), 또는 거대언어모델(LLM) 환각으로 인한 고위험 베팅이 대규모로 발생할 위험이 크다. 실제 개념검증(PoC) 단계에서 가장 먼저 현실화될 가능성이 높은 시나리오는 에이전트간 공격과 프롬프트 기반 정책 우회다. 3. 한국 시장 특화 과제 한국에서는 글로벌 비전과 국내 규제 간 괴리가 더 크다. 가상자산 이용자 보호법 개정안에서 AI 에이전트의 자율 거래 행위를 '이용자 대리 행위'로 규정할 가능성이 높다. 또 금융위원회가 준비 중인 '지능형 AI 에이전트 금융 행위 가이드라인'에서는 인간 감독 의무, 비상정지 장치 필수화, 손실 발생 시 배상 책임 등이 논의되고 있다. 해외 지갑 사용 시 외국환거래법 위반 이슈(무인가 해외 송금)와 자금세탁방지(AML) 규제가 걸림돌이 될 수 있다. 이러한 리스크를 극복하지 않으면, 에이전트 경제는 “자율성의 환상”으로 끝날 수 있다. 다만, 코인베이스, 티클리 같은 플레이어들이 속도를 내고 있는 만큼, 머지 않아 실제 PoC가 나올 가능성은 높아 보인다. *본 칼럼 내용은 본지 편집방향과 다를 수 있습니다. • 2025 ~ 현재: Noone21 대표이사, 포항공대 CCBR(Center for Cryptocurrency & Blockchain Research) 부센터장 • 2023 ~ 현재: 수호아이오 사업 및 전략 고문 • 2018 ~ 2023: 람다256 대표이사 • 2016 ~ 2018: SK텔레콤 전무이사 (서비스 플랫폼) • 2008 ~ 2016: 삼성전자 무선사업부 상무이사 (삼성페이, 챗온)

2026.04.07 14:24박재현 컬럼니스트

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