2026 AI 에이전트 경제 전망: AI 정체성과 네트워크 가치 흐름 재구성

作者： @BlazingKevin_ ，Movemaker의 연구원

서론: 생성적 AI에서 "Agent 행동"으로의 구조적 도약

2026년, 인공지능 분야는 "생성적 능력"에서 "Agent 행동력"으로의 구조적 도약을 경험할 것입니다. 2023-2024년이 대규모 언어 모델의 놀라운 언어 생성 능력에 관한 시기였다면, 2026년은 "AI Agent 경제"의 공식적인 확립을 의미합니다.

우리는 a16z Crypto 연구팀의 예측과 분석을 바탕으로 2026년이 AI라는 생산성 도구와 Crypto라는 가치 분배 층이 깊이 융합되는 해가 될 것임을 발견했습니다.

AI는 더 이상 인간의 지시에 반응하는 수동적인 도구가 아니라, 추론, 계획, 거래 및 자율 발견 능력을 갖춘 능동적인 참여자가 됩니다.

a16z Crypto의 전망 보고서에 따르면, 2026년 AI+Crypto의 구도를 재편할 세 가지 핵심 트렌드는 다음과 같습니다:

1. 연구의 새로운 패러다임: 단일 Agent에서 "Agent-Wrapping-Agent"로의 전환.
2. 금융 인프라 혁명: KYC에서 KYA(Agent를 아는 것)로의 전환.
3. 경제 모델 재구성: 납부와 프로그래머블 IP를 통해 개방형 네트워크가 직면한 "보이지 않는 세금" 위기를 해결.

이 세 가지 트렌드는 고립되어 존재하지 않습니다: 연구 패러다임의 변화는 Agent 간의 고급 협력에 의존하며; 고급 협력은 Agent가 검증 가능한 신원을 갖추도록 요구합니다(KYA); 신원을 가진 Agent는 데이터를 획득할 때 새로운 가치 교환 프로토콜을 따라야 합니다.

1. 새로운 박사 시대: 고급 연구에서의 "Agent-Wrapping-Agent" 구조

올해부터 "AI 보조 연구"의 정의는 질적으로 도약할 것입니다.

우리는 단순한 문헌 검색이나 텍스트 요약에 대해 이야기하지 않고, 실질적인 추론, 가설 생성, 심지어 박사 수준의 문제를 자율적으로 해결할 수 있는 AI 시스템을 목격하게 될 것입니다.

이 변혁의 핵심 동력은 단일 모델의 선형 프롬프트 엔지니어링에서 복잡하고 재귀적인 AWA 작업 흐름으로의 전환입니다.

1.1 추론 능력의 돌파: 패턴 매칭의 경계를 넘다

a16z의 Scott Kominers는 AI 모델이 단순히 지시를 이해하는 것에서 진화하여, 추상적인 지시(박사 과정 학생을 지도하는 것과 유사)를 수용하고 새롭고 올바른 답변을 반환할 수 있게 되었다고 지적합니다. 최신 기술 발전은 AI 모델이 "무작위 앵무새"의 한계를 넘어 인간의 "시스템" 사고와 유사한 느리고 깊이 있는 추론 능력을 보여주고 있음을 나타냅니다.

1.1.1 "유용한 환상"

추론 능력이 향상됨에 따라 새로운 "박사" 연구 스타일이 형성되고 있습니다. Scott은 이 스타일을 "AI를 활용하여 학문 간 경계를 넘고, 위상수학과 경제학, 생물학과 재료 과학 간의 깊은 연관성을 추측하는 것"으로 설명합니다.

대규모 모델이 비판받는 "환상" 특성은 과학적 발견의 맥락에서 "생성적 탐색" 메커니즘으로 재구성되고 있습니다:

• 단백질 설계 사례: 워싱턴 대학교의 연구자들은 "전체 가족 환상"을 이용하여 자연계에 존재하지 않는 100만 가지 이상의 독특한 단백질 구조를 생성했습니다. 이 중筛选된 새로운 형광 효소는 촉매 활성에서 자연 효소와 유사하지만, 더 높은 기질 특이성을 가지고 있습니다.
• 유체 역학 발견: 물리 정보 신경망(PINNs)을 통해 연구자들은 나비-스토크스 방정식에서 새로운 불안정한 특이점을 발견했습니다. 이 특이점은 유체 운동에서 이전에 알려지지 않았던 패턴을 드러냅니다.

이 연구 스타일의 핵심은: 모델이 추상 공간에서 "헛소리"를 하여 높은 엔트로피의 추측을 생성하도록 허용하고, 이후 엄격한 논리 검증기를 통해 추측을 선별하는 것입니다.

1.2 AWA 구조 상세 설명

이러한 강력한 추론 및 생성 능력을 다루기 위해, 연구 작업 흐름은 평면화에서 계층화로 전환되고 있습니다. AWA는 단순히 여러 Agent 간의 대화를 의미하는 것이 아니라, 재귀적이고 계층적인 제어 구조를 의미합니다.

1.2.1 조정자-실행자 모델

현재 가장 주류인 AWA 구현 모델입니다. "수석 연구원" Agent가 전체 맥락과 연구 목표를 유지하고, 작업을 분해하여 전문 "실행자" Agent 그룹에 배포합니다.

• 구조적 장점: Anthropic의 데이터에 따르면, Claude Opus가 주도하는 Agent와 Claude Sonnet이 하위 Agent로 구성된 다중 에이전트 시스템은 복잡한 연구 작업에서 단일 Claude Opus Agent보다 90.2% 더 높은 성능을 보였습니다.

  이러한 성능 향상은 맥락의 격리 덕분입니다. 주도 Agent는 각 하위 작업의 중복 정보를 처리할 필요가 없으므로 추론의 명확성을 유지합니다.

1.2.2 재귀적 자기 개선 및 MOSAIC 프레임워크

AWA 구조의 또 다른 핵심 특징은 반사(Reflexion) 루프의 도입입니다. 하위 Agent가 작업을 수행하는 데 실패하면, 오류 정보가 "비평가" Agent에게 피드백되어 분석 및 수정됩니다.

MOSAIC 프레임워크(Multi-Agent System for AI-driven Code generation)는 전문 "자기 반성 Agent"와 "원리 생성 Agent"를 도입하여 검증 테스트 케이스에 의존하지 않고 과학 코드 생성의 정확성을 크게 향상시킵니다. 이러한 "시도-반성-재시도"의 폐쇄 루프는 인간 과학자가 실험 실패에 직면했을 때의 사고 과정을 모방합니다.

1.3 사례 연구: Sakana AI의 "AI 과학자"

2025년 가장 주목할 만한 AWA 응용 사례는 Sakana AI가 발표한 "AI Scientist" 시스템입니다. 이는 과학 발견의 전체 생애 주기를 자동으로 수행하는 것을 목표로 하는 시스템입니다.

1.3.1 완전 자동화된 연구 폐쇄 루프 프로세스

1. 아이디어 생성: 시스템은 초기 코드 템플릿(예: NanoGPT)을 기반으로 LLM을 "돌연변이 연산자"로 활용하여 다양한 연구 방향을 브레인스토밍하고, Semantic Scholar API를 호출하여 문헌을 검색하여 참신성을 확보합니다.
2. 실험 반복: "실험자" Agent가 코드를 작성하고 실행합니다. 실험이 실패하면, 시스템은 Aider 도구를 통해 오류 로그를 캡처하고 코드를 자율적으로 수정하여 시각화된 차트를 얻을 때까지 반복합니다.
3. 논문 작성: "작가" Agent가 LaTeX를 사용하여 초록, 방법, 실험 결과를 포함한 완전한 과학 논문을 작성하고, 자율적으로 인용 문헌을 찾아 BibTeX를 생성합니다.
4. 자동화된 동료 평가: 생성된 논문은 모의 "평가자" Agent에게 제출되며, 이 Agent는 최고 회의(예: NeurIPS)의 기준에 따라 점수를 매깁니다. 시스템은 평가 의견에 따라 여러 차례 수정을 수행할 수 있습니다.

1.3.2 경제적 효율성과 품질

"AI 과학자" 시스템의 경제적 효율성은 놀랍습니다: 완전한 연구 논문을 생성하는 계산 비용은 약 15달러에 불과합니다. 이 시스템이 생성한 논문 《Compositional Regularization》은 ICLR 워크숍의 동료 평가를 성공적으로 통과했습니다. 현재 인용 환상과 논리적 결함 등의 한계가 있지만, 이 사례는 AI가 연구를 보조할 뿐만 아니라 완전한 연구 프로세스를 수행할 수 있는 능력을 갖추었다는 것을 증명합니다.

2. 신원의 명령: KYC에서 KYA로

Agent가 작업 수행 및 거래 권한을 부여받으면서, 디지털 경제는 전례 없는 신원 위기에 직면하고 있습니다. Sean Neville(Catena Labs CEO)는 금융 서비스 분야의 "비인간 신원" 수가 인간 직원 수의 96배에 달하며, 일부 통계에서는 100:1에 이를 수 있다고 경고합니다. 이러한 Agent는 은행 계좌도 없고, 실명 인증도 없으며, 기계 속도로 운영되며, 거대한 규제의 블랙홀입니다. 업계는 전통적인 KYC에서 긴급하게 KYA(Agent를 아는 것)로 전환하고 있습니다.

2.1 비인간 신원(NHI)의 폭발과 위험

2.1.1 "그림자 AI"와 96:1의 불균형

45%의 금융 서비스 기관은 내부에 승인되지 않은 "그림자 AI Agent"가 존재한다고 인정합니다. 이러한 Agent는 공식적인 거버넌스 프레임워크 외부에서 "신원 섬"을 생성했습니다.

• 위험 시나리오: 클라우드 자원 최적화를 위한 테스트 Agent가 인적 개입 없이 비싼 예약 인스턴스를 자율적으로 구매할 수 있습니다; 또는 거래 로봇이 시장 변동 시 잘못된 매도 지시를 트리거할 수 있습니다.
• 귀속 문제: Agent가 위반할 경우, 누가 책임을 집니까? 그것을 개발한 엔지니어? 배포한 관리자? 아니면 기본 모델을 제공한 공급업체? KYA가 없으면 이러한 책임을 정의할 수 없습니다.

2.2 KYA 프레임워크: 기계 경제의 신뢰 기반

KYA는 단순히 신분증을 발급하는 것이 아니라, 주체, 증명서, 권한 및 신뢰를 포함하는 완전한 디지털 신원 시스템을 구축하는 것입니다.

2.2.1 KYA의 세 가지 기둥

1. 주체: Agent에 대해 법적 책임을 지는 실체. Agent는 KYC/KYB 검증을 받은 인간 또는 기업 계좌에 암호화 수단으로 연결되어야 합니다.
2. Agent 신원: 탈중앙화 식별자를 기반으로 한 유일한 디지털 신원. DID는 암호화로 생성되며, 변경할 수 없고, 플랫폼 간에 이동할 수 있습니다.
3. 위임(위임/위임): 검증 가능한 증명서(Verifiable Credentials, VCs)를 통해 발급된 권한 선언. 예를 들어, VC는 "이 Agent는 Alice를 대신하여 아마존에서 소비할 수 있는 권한이 있으며, 한도는 500달러입니다"라고 선언할 수 있습니다.

2.2.2 암호학적 바인딩과 신뢰 체인

Agent가 거래를 시작할 때, VC를 제시합니다. 검증자는 Agent 자체를 신뢰할 필요가 없으며, VC의 디지털 서명이 신뢰할 수 있는 발행자로부터 왔는지만 검증하면 됩니다. 이 메커니즘은 "신뢰 체인"을 생성합니다: 은행은 기업을 신뢰합니다 -> 기업은 Agent에게 VC를 발급합니다 -> 상인은 VC를 검증합니다 -> 거래가 승인됩니다.

2.3 프로토콜 스택 전쟁: Agent 신원의 표준화

2.3.1 Skyfire와 KYAPay 프로토콜

Skyfire는 KYAPay 개방 표준을 출시했으며, 그 핵심 혁신은 복합 토큰입니다:

• kya token: 신원 정보(예: "검증된 기업 Agent")를 포함합니다.
• pay token: 지불 능력(예: "10 USDC의 사전 승인")을 포함합니다.
• kya+pay token: 신원과 지불을 패키징하여 Agent가 인적 개입 없이 "방문자 체크아웃"을 완료할 수 있도록 합니다.

2.3.2 Catena Labs와 ACK(Agent Commerce Kit)

USDC 아키텍트 Sean이 설립한 Catena Labs는 "Agent 상업의 HTTP"를 구축하기 위해 ACK를 출시했습니다. ACK는 W3C DID 표준과 계좌 추상화를 활용하여 Agent가 체인 상의 스마트 계약 지갑을 직접 제어할 수 있도록 하여 API 키보다 더 강력한 보안을 실현합니다.

2.3.3 Google AP2와 x402 확장

Google이 출시한 Agent Payments Protocol (AP2)는 "위임장"을 사용하여 권한을 관리하며, Coinbase와 협력하여 AP2 x402 확장을 개발하여 암호화 지불 표준을 프로토콜에 직접 통합했습니다.

2.4 Agent 신용 점수 및 위험 관리

KYA는 신뢰 시스템의 시작에 불과합니다.

• 체인 상의 신뢰(ERC-7007): ERC-7007(검증 가능한 AI 생성 콘텐츠 토큰 표준)을 통해 Agent의 각 성공적인 상호작용(예: 제때 지불, 고품질 코드 생성)은 체인에 기록되어 검증 가능한 이력을 형성할 수 있습니다.
• 실시간 차단: 금융 기관은 AI 게이트웨이를 배포하고 있으며, 거래 Agent의 행동이 기준(예: 고빈도 비정상 거래)에서 벗어날 경우, 시스템은 즉시 해당 VC를 철회하고 "디지털 억제"를 촉발할 수 있습니다.

3. 경제 재구성: 개방형 네트워크의 "보이지 않는 세금" 해결

a16z의 Liz는 AI Agent가 개방형 네트워크에 "보이지 않는 세금"을 부과하고 있다고 지적합니다: Agent는 사용자에게 서비스를 제공하기 위해 콘텐츠 웹사이트의 데이터를 대규모로 착취하지만, 이러한 콘텐츠 생산을 지원하는 광고 및 구독 모델을 체계적으로 우회하고 있습니다. 이러한 기생 관계가 해결되지 않으면 콘텐츠 생태계는 고갈될 것입니다.

3.1 "대탈퇴": 제로 클릭 경제의 전면 도래

2025년, 디지털 출판 산업은 "대탈퇴"를 목격했습니다: 검색량은 증가했지만, 웹사이트로의 클릭량은 급격히 감소했습니다.

3.1.1 트래픽 침식의 잔혹한 데이터

• 제로 클릭률 급증: a16z는 2026년까지 전통 검색 엔진 트래픽이 25% 감소할 것이라고 예측합니다. Similarweb 데이터에 따르면, 2025년 제로 클릭 검색률은 65%에 달했습니다.
• 클릭률(CTR) 붕괴: DMG Media 보고서에 따르면, AI 개요가 검색 결과 상단에 나타날 때, 해당 콘텐츠의 클릭률은 89% 급락했습니다. 심지어 1위 검색 결과조차 AI 요약 앞에서 34.5%의 클릭량을 잃었습니다.

3.2 정적 라이센스 탈피: 사용량 기반 지불의 새로운 모델

이 위기에 대응하기 위해, 업계는 정적인 연간 데이터 라이센스(예: Reddit와 OpenAI의 거래)에서 사용량 기반 보상으로 전환하고 있습니다.

3.2.1 Perplexity의 Comet Plus 모델

Perplexity AI가 출시한 Comet Plus 계획은 전형적인 초기 시도입니다:

• 메커니즘: 초기 4250만 달러의 수익 풀을 설정합니다. AI Agent가 답변에서 출판사 콘텐츠를 인용하거나 사용자를 대신하여 페이지에 접근할 때, 수익 분배가 촉발됩니다.
• 수익 분배: 출판사는 관련 수익 풀에서 최대 80%의 수익을 얻을 수 있습니다. 이는 "기계 접근"의 상업적 가치를 인정하는 것입니다.

3.3 기술 표준: 납부와 미세 귀속

보상을 전 네트워크로 확장하기 위해, 일련의 개방 기술 표준이 시행되고 있습니다.

3.3.1 납부와 x402 프로토콜

HTTP 402 상태 코드가 마침내 활성화되었습니다. x402 프로토콜은 "기계 원주율 지불" 표준을 제정했습니다.

• 작업 흐름: Agent가 자원을 요청합니다 -> 서버가 402 Payment Required 및 가격(예: 0.001 USDC)을 반환합니다 -> Agent가 L2 블록체인(예: Base, Solana) 또는 라이트닝 네트워크를 통해 자동으로 서명하여 지불합니다 -> 서버가 검증 후 데이터를 제공합니다.
• 경제성: 전통적인 지불 게이트웨이는 몇 센트의 거래를 처리할 수 없지만, x402는 저비용 체인과 결합하여 비용을 무시할 수 있는 수준으로 낮추어 납부를 가능하게 합니다.

3.3.2 기계 가독 권리: TDMRep와 C2PA

• TDMRep(텍스트 데이터 마이닝 예약 프로토콜): W3C 커뮤니티 표준으로, 웹사이트가 robots.txt 또는 HTTP 헤더에서 "TDM 권리를 보유하며, 요금/라이센스가 필요하다"고 선언할 수 있도록 허용합니다. 이는 Agent에게 명확한 이진 신호를 제공합니다.
• C2PA(콘텐츠 출처 및 진위 연합): 방지 가능한 "콘텐츠 증명서"를 삽입하여 콘텐츠의 원래 출처를 증명합니다. 콘텐츠가 AI에 의해 수집되더라도, C2PA가 제공하는 암호화 서명은 귀속 링크가 끊어지지 않도록 보장하여 로열티 분배의 근거를 제공합니다.

3.4 체인 상의 IP 귀속: Story Protocol

더 급진적인 변화는 지식 재산 자체를 토큰화하는 것입니다. Story Protocol은 "프로그래머블 IP" 층을 구축하는 데 전념하고 있습니다.

• 메커니즘: 창작자는 자신의 작품을 Story Network의 "IP 자산"으로 등록합니다.
• 자동화된 라이센스: 자산에는 "프로그래머블 IP 라이센스"가 첨부됩니다. AI Agent가 해당 데이터를 사용할 때, 스마트 계약은 자동으로 라이센스 조건(예: "상업적 사용 시 5% 로열티 지급")을 실행하고 수익을 자동으로 분배합니다. 이는 변호사의 개입 없이 높은 유동성의 IP 시장을 창출합니다.

3.5 전망: SEO에서 AEO로

2026년까지 마케팅의 초점은 SEO에서 AEO 또는 GEO로 이동할 것입니다.

• 목표: 더 이상 "검색 순위 1위"를 추구하지 않고, AI에 의해 "인용"되거나 그推론 과정에서 "선호 데이터 소스"가 되는 것을 추구합니다.
• 맥락 주입: 미래의 광고 모델은 "맥락 주입"이 될 것입니다. 브랜드는 여행 Agent가 여행 계획을 세울 때 특정 호텔이 최선의 선택임을 "기억"하도록 경매에 참여합니다.

4. 결론

2026년의 기술 경관은 인간 중심의 인터넷 인프라와 기계 중심의 수요 간의 마찰이 디지털 세계의 완전한 재건을 강요하고 있음을 명확히 보여줍니다.

1. 연구 패러다임: AI는 보조에서 자율로 이동하며, AWA 구조는 AI가 저렴한 비용으로 과학 발견을 대량 생산하도록 하여 "환상"을 창의력으로 전환합니다.
2. 신원 시스템: KYA는 금융 규제의 새로운 최전선이 되어 수십억 AI Agent에 합법적인 경제 신원을 부여하여 안전하게 가치 네트워크를 누비게 합니다.
3. 경제 모델: 네트워크 경제는 주의 기반 광고 모델에서 가치 기반의 납부 및 프로그래머블 IP 모델로 전환됩니다. x402, TDMRep 및 Story Protocol은 새로운 경제의 철도를 구성하여 "보이지 않는 세금" 문제를 해결하고, 데이터 생산자가 제로 클릭 시대에도 여전히 이익을 얻을 수 있도록 보장합니다.

우리는 Agent 경제의 탄생을 목격하고 있습니다. 이 경제체에서 소프트웨어는 단순히 우리의 작업을 돕는 것이 아니라, 스스로 생산자, 소비자 및 거래자가 됩니다.

Movemaker에 대하여

Movemaker는 Aptos 재단의 허가를 받아 Ankaa와 BlockBooster가 공동으로 시작한 첫 번째 공식 커뮤니티 조직으로, Aptos의 중국어 지역 생태계 구축 및 발전을 촉진하는 데 중점을 두고 있습니다. Aptos의 중국어 지역 공식 대표로서, Movemaker는 개발자, 사용자, 자본 및 다양한 생태계 파트너를 연결하여 다원적이고 개방적이며 번영하는 Aptos 생태계를 구축하는 데 헌신하고 있습니다.

면책 조항:

이 문서/블로그는 참고용으로만 제공되며, 저자의 개인적인 견해를 나타내며 Movemaker의 입장을 대변하지 않습니다. 이 문서는 (i) 투자 조언 또는 투자 추천을 제공할 의도가 없으며; (ii) 디지털 자산의 구매, 판매 또는 보유에 대한 제안이나 유인; 또는 (iii) 재무, 회계, 법률 또는 세무 조언을 제공할 의도가 없습니다. 디지털 자산, 특히 스테이블코인 및 NFT의 보유는 매우 높은 위험을 동반하며, 가격 변동성이 크고 심지어 무가치해질 수 있습니다. 귀하는 자신의 재정 상황에 따라 거래 또는 디지털 자산 보유가 적합한지 신중하게 고려해야 합니다. 특정 상황에 대한 질문이 있는 경우, 법률, 세무 또는 투자 고문에게 상담하십시오. 이 문서에 제공된 정보(시장 데이터 및 통계 정보 포함, 있을 경우)는 일반적인 참고용입니다. 이러한 데이터 및 차트를 작성할 때 합리적인 주의를 기울였지만, 그 안에 표현된 사실적 오류나 누락에 대해서는 책임을 지지 않습니다.