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"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

AI 싸져도 기업 부담은 그대로…가트너 "토큰 샤용량 증가 때문"

인공지능(AI) 모델 추론 비용이 낮아져도 기업 부담까지 쉽게 줄어들지 않을 것이라는 전망이 나왔다. 30일 가트너가 공개한 분석 결과에 따르면 2030년까지 1조 파라미터 규모 AI 모델 추론 비용은 2025년 대비 90% 이상 감소할 것으로 나타났다. 동일 규모 모델 기준 비용 효율성은 2022년 대비 최대 100배 개선될 것이으로 분석횄다. 이런 변화는 반도체 성능 개선과 모델 설계 발전, 추론 특화 칩 확대, 엣지 디바이스 활용 증가 등에 따른 결과라는 평가가 이어지고 있다. 가트너는 최첨단 반도체를 사용하는 프런티어 시나리오와 기존 반도체를 혼합 사용하는 시나리오를 비교했다. 그 결과 혼합 방식은 비용 부담이 더 큰 것으로 나타났다. 가트너는 토큰 단가 하락이 곧바로 기업 비용 절감으로 이어지지는 않을 것으로 봤다. AI 에이전트 확산으로 작업당 토큰 사용량이 기존 대비 5배에서 최대 30배까지 늘어나 전체 추론 비용은 오히려 증가할 가능성이 크다는 분석이다. 특히 고급 추론 기능은 더 많은 연산 자원을 요구하는 구조로 알려졌다. 이에 기본 AI 기능은 저렴해지지만 고성능 추론을 위한 인프라와 시스템은 여전히 제한된 자원으로 남을 것이란 설명이다. 가트너는 기업 AI 경쟁력이 단일 모델이 아닌 멀티 모델 오케스트레이션 전략에 달릴 것으로 봤다. 반복 업무는 소형 모델이나 도메인 특화 모델로 처리하고, 복잡한 작업에만 고비용 프런티어 모델을 선택적으로 활용해야 한다는 의미다. 윌 소머 가트너 시니어 디렉터 애널리스트는 "기업은 범용 토큰 가격 하락을 고급 추론 역량 대중화로 오해해서는 안 된다"며 "현재 저렴한 토큰 비용으로 아키텍처 비효율을 가리는 기업은 향후 에이전트 기반 AI 확장 단계에서 한계에 직면하게 될 것"이라고 밝혔다.

2026.03.30 17:18김미정 기자

알리바바 "5년 내 AI 관련 매출 150조원으로 확대할 것"

알리바바 그룹이 향후 5년 내 인공지능(AI) 관련 연간 매출을 1000억 달러(약 148조 9000억원)로 5배 확대하겠다는 목표를 세웠다. 19일(현지시간) 블룸버그 등 외신에 따르면 에디 우 알리바바 그룹 최고경영자(CEO)는 이번 분기 실적 발표에서 “자사 AI 전략의 사업 목표는 매우 명확하다”며 “향후 5년 내 클라우드와 AI 외부 매출을 합쳐 1000억 달러를 넘기는 것이 목표”라고 밝혔다. 이같은 목표 제시를 통해 알리바바는 비용이 많이 드는 AI 사업에서 수익을 창출해야 할 필요성이 커졌음을 드러냈다. 알리바바는 이번 분기 순이익이 67% 감소하고, 매출 성장도 미미한 수준에 그쳤다. 다만, 우 CEO는 해당 목표 달성 방안에 대해 구체적인 계획을 언급하지는 않았는데 이는 연평균 최소 35% 성장해야 가능한 수준으로, 지난해 12월 분기 클라우드 부문 성장률과 비슷하다. 알리바바는 지난해 12월까지 3개월 간 매출이 전년 대비 2% 증가한 2848억 위안(약 61조 6193억원)을 기록했지만 시장 예상치에는 못 미쳤다. 순이익은 2024년 초 이후 가장 큰 폭으로 줄었으며, 이는 경쟁 심화 속에서 진행된 대규모 기획전 비용 증가의 영향이 컸다. 실적 부진은 알리바바가 방대한 AI 사업에서 수익을 창출하기 위해 대대적인 조직 개편을 추진하는 이유를 보여준다. 알리바바는 이번 주 기업 고객용 에이전트형 AI 서비스 '우쿵'을 출시했으며 클라우드 및 스토리지 서비스 가격도 최대 34% 인상했다. 알리바바는 세계 최대 클라우드 서비스 기업 중 하나로 범용 인공지능(AGI) 경쟁에서 중국 내 선두주자로 평가받는다. 투자 규모 면에서 가장 공격적인 기업으로 수년간 530억 달러(약 79조원) 이상의 AI 투자를 약속했다. 이는 중국 경쟁사보다 많지만, 내년까지 6500억 달러(약 968조원)를 투자할 예정인 미국 빅테크와 비교하면 여전히 작은 규모다. 알리바바 클라우드 사업은 그룹 내 가장 빠르게 성장하는 수익원으로 자리 잡았으며 AI 관련 제품 매출은 10개 분기 연속 세 자릿수 성장률을 기록했다. 현재 중국에서 오픈클로와 같은 에이전트형 AI에 대한 관심이 높아지면서 위챗 생태계를 보유한 텐센트가 유리한 위치를 확보했다. 텐센트는 방대한 사용자 데이터를 확보하고 있으며 위챗을 통해 다양한 앱 접근을 통제하고 있어 AI 확장에 유리하다는 평가를 받는다. 아울러, 딥시크, 문샷 AI, 미니맥스, 즈푸 등의 스타트업도 경쟁에 뛰어들고 있다. 이들은 주로 오픈소스 모델을 제공해 사용 비용이 낮아 업계 전반의 수익성을 압박하고 있다. 이와 관련해 블룸버그 인텔리전스는 알리바바의 에이전트형 AI 확대와 '토큰 허브' 구축이 단기적으로 AI 수익성 개선으로 이어지기는 어렵다고 분석하고 있다. 높은 연산 비용과 낮은 가격 구조로 인해 응용 프로그램 인터페이스(API)는 손실을 감수하는 구조이며, 클라우드 수요 증가만으로는 이커머스와 음식 배달 사업의 수익 압박을 상쇄하기 어렵다는 이유에서다. 알리바바의 AI 사업은 큐웬 모델 개발을 이끌던 핵심 인물 린쥔양의 퇴사에도 영향을 받았다. 이후 알리바바는 다시 기업용 AI 사업에 집중하며 조직 개편을 단행한 바 있다. '알리바바 토큰 허브'라는 새로운 사업부를 통해 대부분의 AI 관련 조직을 CEO 직속으로 통합했다. 게리 유 모건스탠리 애널리스트는 “강력한 토큰 사용량은 AI 수요의 폭발적 증가를 보여준다”며 “가장 큰 의미는 AI 수익화가 더욱 강화된다는 점”이라고 말했다.

2026.03.20 09:20박서린 기자

[AI는 지금] "챗GPT의 50분의 1"…딥시크 V4, AI 가격 전쟁 불 붙이나

중국 인공지능(AI) 기업 딥시크가 차세대 모델 'V4'를 초저가로 출시할 가능성이 제기되면서 기업용 AI 시장의 가격 구조가 흔들릴 수 있다는 전망이 나오고 있다. 만약 알려진 수준의 가격 정책이 실제 적용된다면, 그동안 이어져 온 '고성능 AI 모델일수록 가격이 높다'는 공식이 깨질 수 있다는 분석이다. 7일 미국 AI 분석회사 웨이브스피드AI와 외신에 따르면 딥시크 V4의 이용료는 100만 토큰당 출력 기준 약 0.25달러 수준으로 예상된다. 이는 현재 글로벌 시장에서 사용되는 대형 모델과 비교하면 매우 낮은 수준이다. 예를 들어 구글의 제미나이 3.1 프로는 약 12달러, 오픈AI의 GPT-5.2는 약 14달러 수준의 비용이 책정돼 있다. 단순 비교하면 딥시크 V4는 주요 경쟁 모델보다 수십 배 저렴한 가격이 될 가능성이 있다. 토큰은 AI가 텍스트를 이해하고 생성할 때 사용하는 최소 단위다. 일반적으로 100만 토큰은 책 약 5권 분량의 텍스트에 해당하며 기업과 개발자는 사용량에 따라 종량제로 비용을 지불한다. 이 때문에 토큰 가격은 AI 서비스 운영 비용을 결정하는 핵심 요소로 평가된다. 업계에선 딥시크가 이미 이전 모델에서도 공격적인 가격 전략을 유지해 온 만큼 V4 역시 유사한 정책을 유지할 가능성이 높다고 보고 있다. 실제로 지난해 공개된 V3.2 모델의 이용료는 100만 토큰당 약 0.28달러였다. 성능 측면에서도 V4는 대형 모델로 분류될 것으로 예상된다. 업계에서는 매개변수(파라미터)가 약 1조 개 수준으로, 기존 V3 계열(약 6850억 개)보다 크게 늘어날 것으로 보고 있다. 또 텍스트뿐 아니라 이미지, 영상, 음성 등을 동시에 처리하는 멀티모달 모델로 출시될 가능성이 거론된다. 특히 하드웨어 전략도 주목된다. 딥시크는 현재 기존 모델에서 사용하던 엔비디아 GPU 대신 화웨이와 캠브리콘 등 중국 반도체를 활용한 최적화 작업을 진행하고 있는 것으로 알려졌다. 이는 미국의 AI 반도체 수출 규제 환경에서 자체 생태계를 구축하려는 시도로 해석된다. 전문가들은 이러한 가격 전략이 AI 서비스 경쟁 구도를 바꿀 수 있는 변수가 될 것으로 보고 있다. 현재 기업용 AI 시장에서는 모델 성능뿐 아니라 운영 비용이 서비스 확산의 가장 큰 장벽으로 꼽히기 때문이다. 다만 일부 기업에서는 중국 기업이 개발한 AI 모델을 사용할 경우 데이터 보안이나 개인정보 보호 문제에 대한 우려가 제기될 수 있다는 점은 변수로 꼽힌다. 업계 관계자는 "대형 모델 성능 경쟁이 일정 수준에 올라온 상황에서 기업들이 실제로 고민하는 것은 운영 비용"이라며 "딥시크가 성능을 유지하면서도 가격을 크게 낮춘 모델을 내놓는다면 글로벌 AI 서비스 시장에서도 가격 경쟁이 본격화될 가능성이 있다"고 말했다.

2026.03.07 07:00장유미 기자

나무기술, 클라우스DX 손잡고 산업 특화 AI 사업 '가속'

나무기술이 금융·공공 등 주요 산업에서 요구되는 인공지능(AI) 도입 수요 대응과 서비스 고도화를 위해 전문기업과의 협력을 강화한다. 나무기술은 지난 25일 서울 본사에서 클라우스DX와 AI 기술을 중심으로 한 공동 사업 협력 업무협약(MOU)을 체결했다고 27일 밝혔다. 이번 협력으로 양사가 보유한 자원을 결합해 실제 서비스 적용으로 이어지는 AI 사업 기반을 마련한다는 목표다. 나무기술은 자체 개발한 '나무 AI 에이전트(NAA)'를 통해 기업·기관이 보유한 다양한 자료를 분석해 업무 처리에 활용할 수 있는 형태의 AI 서비스를 제공 중이다. 또 제조 분야에서는 경량언어모델(SLM) 기반의 AI 자율제조 기술이 정부 그래픽처리장치(GPU) 인프라 지원 사업에 선정되며 산업 맞춤형 AI 역량을 인정받은 바 있다. 이번 협약은 클라우스DX가 '토큰증권(STO) 발행·유통규율체계정비방안'에 따른 STO를 필두로 디지털 자산 시장의 확대를 도모하며 디지털 전환을 위한 매매‧감시시스템 개발과 나무기술이 보유한 AI 기술을 적용하기 위한 전략적 파트너쉽이다. 양사는 나무기술의 거대언어모델(LLM) 기반 처리 기술·데이터 활용 경험과 클라우스DX의 산업별 고객 네트워크 및 도입 환경 이해도를 결합해 공동 제안 체계를 구축하고 있다. 산업별로 AI 적용이 필요한 업무 단위를 중심으로 서비스 모델을 정리하고 있으며 이를 바탕으로 실제 사업 가능성을 단계적으로 검토 중이다. 금융·공공 분야를 우선 영역으로 삼아 기관별 운영 여건에 맞는 서비스 구성을 마련하고 이후 산업별 요구에 따라 협력 범위를 확장하는 방안을 논의할 계획이다. 나무기술 관계자는 "이번 협약으로 산업 현장에서 요구되는 기술 적용 지점을 명확하게 확인할 수 있었다"며 "클라우스DX와 함께 실제 적용 가능한 사업을 지속적으로 발굴하겠다"고 말했다. 클라우스DX 관계자는 "고객 환경에서 나타나는 요구를 기반으로 나무기술과 다양한 AI 서비스 적용을 추진할 것"이라고 밝혔다.

2025.11.27 16:27한정호 기자

앤트로픽, GPT-5 넘는 100만 토큰 시대 연다…AI 코딩 주도권 '선점'

앤트로픽이 인공지능(AI) '클로드' 코딩 모델의 경쟁력을 강화하기 위해 기업 고객이 한 번에 프롬프팅 가능한 정보량을 크게 늘렸다. 13일 테크크런치에 따르면 이 장기 문맥 기능은 '아마존 베드록'과 구글 클라우드 '버텍스 AI' 등 클라우드 파트너를 통해서도 제공된다. 이번 조치로 앤트로픽 고객은 '클로드 소넷 4' 모델에서 최대 100만 토큰의 컨텍스트 윈도우를 활용할 수 있게 됐다. 이는 약 75만 단어로, 영화 '반지의 제왕' 3부작 전체 분량을 초과하거나 7만5천 줄의 코드에 해당한다. 기존 20만 토큰 대비 5배, 오픈AI GPT-5가 제공하는 40만 토큰의 두 배가 넘는 규모다. 앤트로픽은 마이크로소프트(MS)의 깃허브 코파일럿, 윈드서프, 애니스피어 커서 등 AI 코딩 플랫폼에 클로드를 공급하며 AI 모델 개발사 중 가장 큰 엔터프라이즈 비즈니스를 구축했다. 그러나 GPT-5가 가격 경쟁력과 강력한 코딩 성능으로 추격하면서 점유율 위협이 커지고 있다. 특히 커서의 기본 모델은 GPT-5로 변경됐으며 마이클 트루엘 애니스피어 최고경영자(CEO)가 GPT-5 출시를 직접 홍보하기도 했다. 앤트로픽의 브래드 에이브럼스 클로드 플랫폼 제품 리드는 이번 업데이트가 AI 코딩 플랫폼에 큰 이점을 줄 것이라고 밝혔다. GPT-5가 클로드 사용량에 타격을 줬는지에 대한 질문에는 "클로드 비즈니스는 계속 잘 성장하고 있다"며 우려를 일축했다. 오픈AI가 소비자용 챗GPT 구독으로 매출을 올리는 것과 달리 앤트로픽은 API를 통해 기업에 AI 모델을 판매하는 데 주력해 왔다. 이는 AI 코딩 플랫폼을 핵심 고객으로 삼는 이유이자 GPT-5 등장에 맞서 장기 문맥 기능 같은 혜택을 제공하는 배경이다. 앤트로픽은 최근 대규모 AI 모델 '클로드 오퍼스 4.1'도 공개하며 코딩 역량을 지속 강화하고 있다. 에이브럼스 리드는 "장기 문맥이 AI가 수분·수시간 동안 자율적으로 문제를 해결하는 장기 코딩 작업에서 유리하고 모든 이전 작업 단계를 기억할 수 있다"며 "단순히 클로드의 문맥창을 늘리는 데 그치지 않고 '실질적 컨텍스트 윈도우'를 확장하는 데 집중했다"고 강조했다.

2025.08.13 09:07한정호 기자