AI 에이전트 결제 시장 경쟁 심화…스테이블 코인 도약 기회로 주목

AI 에이전트 결제 과정에서 오류가 발생했을 때 책임 소재가 불분명하다는 지적이 제기되고 있습니다. 현재까지 이러한 책임 문제를 명확하게 규정한 국제적인 규제가 미비한 상황입니다. 미국 캘리포니아주에서는 AI가 자율성을 주장하며 책임을 회피하는 것을 금지하는 AB 316 법안이 발의되었고, 영국 경쟁시장청(CMA)은 제3자 에이전트가 일으킨 문제에 대해서도 사업자가 책임을 져야 한다는 입장을 3월 9일 밝혔습니다.

AI 에이전트 결제 시스템의 책임 소재 논란은 자율주행차가 처음 등장했을 때 운전자와 제조사 중 누가 책임져야 하는지를 논의했던 상황과 유사합니다. 현재 산업 간 역할 구분이 명확하지 않고 표준화가 이루어지지 않아, 시장 테스트 과정을 거치며 점차 책임 규정을 만들어 나가는 단계에 있습니다. 이는 새로운 기술이 도입될 때마다 겪는 일반적인 초기 성장통으로 해석될 수 있습니다.

AI 에이전트 결제 시대가 도래하면서 마케팅의 대상이 기존의 사람에서 기계로 변화하고 있습니다. 아무리 좋은 콘텐츠나 제품이라도 AI가 50점 이하로 평가하면 소비자에게 도달하기 어렵기 때문에, 마케팅 예산도 AI를 설득하는 방향으로 전환되고 있습니다. 실제로 어도비는 'AI 콘텐츠 가시성 체커'를 개발하여 AI가 콘텐츠를 얼마나 잘 인식하는지 확인할 수 있도록 지원하고 있으며, 이는 AI가 읽지 못하는 콘텐츠는 사실상 존재하지 않는 것과 다름없다는 인식이 확산되고 있음을 보여줍니다.

비자와 마스터카드를 중심으로 전 세계 30개국 이상에서 AI 에이전트 결제에 대한 실거래 및 파일럿 테스트가 활발하게 진행되고 있습니다. 한국, 미국, 스페인, 호주, 싱가포르 등 다양한 국가들이 참여하고 있으며, 기존 결제망을 활용하면서도 AI 에이전트 환경에서의 통제 가능성을 확인하는 데 중점을 두고 있습니다. 이는 글로벌 결제 인프라를 장악하고 있는 기업들이 선제적으로 AI 결제 시장에 대응하고 있음을 시사합니다.

AI 에이전트 결제 시장은 크게 세 가지 핵심 축을 중심으로 경쟁 구도가 형성되고 있습니다. 첫 번째는 구글과 같은 대형 테크 기업이 제공하는 AI 인프라로, 이들이 결제의 게이트웨이 역할을 수행합니다. 두 번째는 비자와 마스터카드처럼 기존 결제망을 가진 전통 강자들이 AI 기술을 접목하여 인프라를 강화하는 형태입니다. 세 번째는 코인베이스 등 가상자산 업계가 스테이블 코인을 활용하여 에이전트 간의 초소액 결제를 지원하는 방식입니다. 특히 AI 에이전트들이 서로 대화하며 발생하는 15원과 같은 초소액 결제에는 기존 결제망으로는 처리하기 어렵기 때문에 스테이블 코인이 주목받고 있습니다. 스테이블 코인은 디지털 자산 간의 빠르고 효율적인 거래를 가능하게 하여 AI 에이전트 결제 시스템에서 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다.

AI 에이전트 결제 시장에서는 기업 간의 경쟁과 동시에 협력하는 이중 구조가 나타나고 있습니다. 일례로 리스 재단(X402)이 출범하면서 비자, 마스터카드, 리플과 같은 경쟁사들이 한자리에 모였습니다. 이는 스테이블 코인 오픈 표준을 선점하고 시장을 확대하기 위한 전략적 연합으로 풀이됩니다. 현재 140여 개의 기업이 스테이블 코인 오픈 표준에 동참하고 있으며, 주요 플레이어들은 여러 프로젝트에 분산 투자하는 '올림픽 모델'을 통해 글로벌 표준을 선점하기 위한 치열한 격전을 벌이고 있습니다.

AI 에이전트 결제 시스템에서 표준의 중요성은 AI의 공통 언어에 비유될 수 있습니다. 만약 AI 에이전트 간에 공통 표준이 없다면 서로 다른 AI들이 정보를 교환하고 소통하는 것이 불가능해집니다. 따라서 AI 에이전트 결제 표준은 다양한 AI 서비스와 플랫폼이 원활하게 상호작용하고, 실질적인 소통을 가능하게 하는 핵심적인 기반 역할을 합니다.

현재 AI 에이전트 결제를 위한 여러 주요 표준이 존재하며 각기 다른 특성을 보입니다. UCP(Universal Commerce Protocol)는 가맹점 채택률이 가장 높은 표준으로, 최근 6개월간 11,000개 이상의 가맹점으로 확대되었습니다. AP2(API Payment Protocol 2)는 구글이 개발한 후 피더 얼라이언스로 이관되어 중립성을 확보한 표준이며, X40는 리스 재단이 주도하는 표준으로 주로 정산 시스템에 활용되고 있습니다. 이러한 표준들은 AI 에이전트 생태계의 기반을 다지는 데 중요한 역할을 합니다.

표준화가 중요한 이유는 'N 곱하기 N' 문제 때문입니다. 예를 들어, 100만 개의 가맹점이 각각 10개의 결제망과 개별적으로 연동해야 한다면 총 1,000만 개의 연동 작업이 필요하게 됩니다. 이는 표준화가 없을 경우 시스템의 복잡성이 기하급수적으로 증가하며 막대한 비용과 시간이 소요됨을 의미합니다. 과거 인도네시아의 포스(POS) 단말기 연동 사례에서 나타났듯이, 표준화는 불필요한 복잡성을 줄이고 효율성을 높이는 핵심 요소입니다.

AI 에이전트가 작동하는 과정에서 발생하는 수많은 초소액 결제와 사용자가 잠든 사이에 특정 조건에 따라 자동으로 수행되는 결제들을 처리하기 위해서는 스테이블 코인이 절대적으로 유리한 구조를 가지고 있습니다. 기존의 광고 기반 데이터 소비 방식에서 벗어나, 극소액 단위로 정보를 구매하는 방식으로 전환될 수 있습니다. 스테이블 코인은 디지털 프로그래밍이 용이하여 AI의 자율적인 결제 수행에 적합하며, 글로벌 초소액 결제 및 자동화 거래에 최적화된 인프라를 제공할 수 있습니다.

글로벌 스테이블 코인 시장은 현재 미국 달러 기반 자산이 99%를 점유하고 있는 독점적인 구도를 보입니다. 이러한 상황에서 원화 스테이블 코인이 글로벌 경쟁력을 확보하기는 현실적으로 어렵습니다. 한국은 스테이블 코인에 대한 법제화가 미비하여 경쟁력 저하가 우려되며, 달러 대비 원화의 신뢰도 격차를 극복하는 것이 중요한 과제로 남아 있습니다.

대한민국은 AI 에이전트 결제 관련 기술 수준이 세계적인 수준에 도달해 있습니다. 카카오페이가 리스 재단에 참여하는 등 기술적 준비는 이미 완료된 상태입니다. 그러나 신용정보법 등 결제 탐색을 제한하는 국내 규제들이 여전히 많아 기술 발전에 발목을 잡고 있는 실정입니다. 글로벌 오픈 인프라와 경쟁하기 위해서는 시대에 맞는 법제도 정비가 시급하며, 이는 한국이 AI 에이전트 결제 시장에서 선도적인 역할을 할 수 있는 중요한 전제 조건입니다.

AI 에이전트 결제 산업은 API(Application Programming Interface) 연동을 통해 빠르게 확산될 전망입니다. 아마존 웹서비스(AWS)는 '베드록의 에이전트 코어 페이먼츠'를 코인베이스 및 스트라이프와 함께 프리뷰로 출시했으며, 클라우드플레어도 '에이전트 지갑'을 내놓았습니다. 이러한 API 기반 서비스는 여행 산업과 같이 표준화된 앱 환경에서 특히 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다.

AI 에이전트 결제는 금융이나 디지털 콘텐츠와 같은 산업 분야에서 특히 높은 효율성을 보입니다. 이는 AI가 정보를 습득하고 판단하여 실행하는 전 과정이 전적으로 디지털 세상에서 이루어지기 때문입니다. 금융 산업은 이미 표준화가 잘 되어 있고 유동성이 한 곳에 집중되어 있으며, 모든 절차가 디지털 상에서 완결될 수 있어 AI 적용에 매우 적합합니다. 반면, 오프라인 상품의 경우 수령 후 만족도 확인 등 절차상 제약이 존재하여 AI 결제 적용에 한계가 있습니다.

유통 업계에서는 AI 쇼핑 에이전트 도입을 통해 가시적인 성과를 내고 있습니다. 네이버는 올해 2월 네이버 AI 에이전트를 개발하여 네이버 쇼핑의 네이버 플러스 스토어에 출시했습니다. 그 결과, 6월 일평균 이용자는 출시 직후인 3월 대비 50% 증가했으며, 거래액은 같은 기간 2.7배 상승했습니다. 컬리 역시 식품 분야에서 AI 에이전트를 통한 비교 서비스를 시범 운영 중이며 좋은 성과를 바탕으로 식품 품목을 확대할 계획입니다. 지마켓 등 다른 유통사들도 AI 에이전트 도입을 적극적으로 추진하고 있습니다.

AI 에이전트 결제 시대에는 '데이터 싸움'이 될 것이며, 얼마나 데이터가 잘 구조화되어 있고 정확한 가격, 재고 정보를 갖췄는지, 그리고 가시성을 높이는지가 기업의 핵심 경쟁력이 될 것입니다. 물류 재고를 직접 확보한 사업자가 경쟁 우위를 가질 수 있습니다. AI 에이전트는 데이터의 투명성과 AI가 읽기 좋은 데이터 구성, 그리고 특정 제품이나 서비스가 왜 좋은지에 대한 정확한 답을 요구하는 새로운 인프라 데이터 형태를 필요로 합니다. 이는 단순히 플랫폼 자체의 신뢰보다는 데이터 기반의 객관적인 판단이 중요해지는 시대가 오고 있음을 의미합니다.

AI 에이전트 결제의 보안 및 리스크 관리에는 결제 한도를 설정하는 것이 중요합니다. 한 조사에 따르면, 소비자들은 AI 에이전트를 통한 결제 한도를 평균 177파운드(약 35만 원) 정도로 설정하려는 경향을 보였습니다. 이와 더불어, AI 에이전트는 비정상적인 판매처나 이상 거래 패턴을 실시간으로 감지하여 능동적으로 사용자를 보호할 수 있는 장치들을 구축할 수 있습니다. 이는 보안 사고 발생 시 책임 소재를 명확히 하고 능동적인 보호 체계를 강화하는 데 기여할 것입니다.

AI 에이전트 생태계에서 투자할 만한 포인트는 크게 두 가지입니다. 첫째, 카드망을 구축하거나 스테이블 코인을 발행하는 회사들은 고속도로를 깔고 통행료를 받는 것과 유사하게 수익을 창출할 것입니다. 둘째, 신원 및 신뢰를 검증하는 솔루션을 제공하는 기업들이 유망합니다. 특히 표준 프로토콜을 선점하는 기업은 고수익을 기대할 수 있으며, 기술적으로 복잡한 과정을 쉽게 만들어주거나 신원 인증 솔루션을 제공하는 미들웨어 영역은 중위험으로 비교적 안정적인 수익을 가져갈 수 있는 분야로 평가됩니다.