암호화폐 기업들이 FOMO에 떨고 있습니다. 거래소부터 보안 업체까지 AI 관련 서비스를 출시하고 있는데 이들이 왜 지금 이런 움직임을 보이는지 알아보겠습니다.
Key Takeaways
거래소, 보안, 결제, 리서치 등 암호화폐 기업들이 동시다발적 AI 서비스를 제공하기 시작
과거에는 마케팅 문구에 가까웠지만, 지금은 코인베이스(Coinbase), 바이낸스(Binance) 등 수익 구조가 잡힌 기업들이 주도. 내러티브가 아닌 필수 요건으로 전환
도입 동기는 분야마다 다르다. 거래소는 유저 이탈 방지, 보안 기업은 감사 사각지대 보완, 결제 인프라는 에이전트 경제 선점
다만 기능이 있다는 것과 실제로 쓰인다는 것은 다른 문제. AI 포모(FOMO)와 경쟁 압박이 도입 속도를 앞당기고 있는 측면도 존재
실질적 필요와 경쟁 압박이 동시에 작용하는 상황. 어떤 도입이 실제 가치를 만들고, 어떤 도입이 타이틀에 그치는지 구분이 필요
1. 크립토 기업들도 AI 서비스를 제공하기 시작했다.
AI는 현재 글로벌 시장에서 가장 관심이 집중된 산업이다. 챗지피티(ChatGPT), 클로드(Claude)와 같은 범용 AI가 일상에 들어왔고, 오픈클로(OpenClaw) 같은 도구가 에이전트 구축의 문턱까지 낮췄다.
암호화폐 산업도 이 흐름에 늦었지만 모든 영역에서 AI를 도입하고 있다.
이들은 어떤 AI 서비스를 제공하고 있을까? 그리고 왜 이 시장으로 나아가고 있을까?
2. 크립토 기업들은 AI를 어떻게 도입하고 있는가
2.1. 리서치
암호화폐 리서치에는 고질적인 문제가 있다. 온체인 데이터, 소셜 센티먼트 등 핵심 지표들이 제각각 다른 플랫폼에 흩어져 있고, 데이터 검증도 어렵다. 이 때문에 일반 목적의 AI에 물어보면 틀린 답이 나오는 일이 잦다.
서프(Surf)와 같은 프로젝트가 대표적이다. 크립토에 집중하여, 전용 AI 서비스를 내놓으며 편리한 리서치 환경을 제공하고 있다. 사용자 입장에서 여러 영역 중에 가장 쉽게 사용해 볼 수 있는 영역이다.
리서치 분야는 AI가 크립토 시장에 가장 먼저, 가장 넓게 스며든 영역이다. 코딩이나 트레이딩처럼 별도의 기술 지식 없이도 바로 써볼 수 있어, 일반 사용자 입장에서 진입 장벽이 가장 낮다.
2.2. 트레이딩
주로 거래소들이 트레이딩을 돕는 AI 서비스를 도입하고 있다.
방식은 거래소마다 다르다. 자사의 트레이딩 데이터를 유저에게 직접 열어주는 곳이 있고, AI 에이전트에게 자연어로 명령하면 분석부터 실제 거래 체결까지 한 번에 처리해주는 곳도 있다.
사실 거래소들은 이전부터 API를 제공해 왔다. 달라진 점은 그 API 위에 한 단계를 더 얹었다는 것이다. MCP나 AI Skills 같은 인터페이스를 추가해, 코딩을 모르는 사람도 AI 에이전트를 통해 거래소 기능을 활용할 수 있게 만들었다. 쉽게 말하면, 이전에는 개발자만 쓸 수 있던 도구를 누구나 자연어로 쓸 수 있도록 문턱을 낮춘 것이다.
이 흐름은 시장 분위기와도 맞닿아 있다. 실제로 커뮤니티에서는 AI 에이전트로 자동매매를 직접 구성하는 비개발자 유저가 늘고 있다. 코드를 한 줄도 작성하지 않아도, AI에게 전략을 설명하면 알고리즘을 짜고 트레이딩을 자동으로 돌릴 수 있게 됐다.
거래소 입장에서 이 현상은 기회이자 위협이다. AI를 활용하는 유저가 많아질수록, 굳이 특정 거래소를 고집할 이유가 줄어든다. 에이전트만 연결하면 어디서든 거래를 실행할 수 있기 때문이다. 결국 거래소가 AI 서비스를 도입하는 이유는 단순하다. 유저를 빠르게 자사 플랫폼으로 끌어들이고, 그 안에서 계속 활동하게 만드는 것이다.
트레이딩 분야는 AI가 실제 자산 운용과 맞닿는 영역인 만큼, 리서치보다 한층 높은 수준의 판단과 책임이 요구된다. 그러나 진입 장벽이 낮아지면서, 이 영역 역시 점차 일반 사용자에게 열리고 있다.
2.3. 보안/감사
스마트 컨트랙트 감사는 전통적으로 사람이 코드를 한 줄씩 읽으며 취약점을 찾는 작업이었다. 시간이 오래 걸리고 비용도 높은 데다, 감사자마다 놓치는 부분이 달랐다. 여기에 AI를 접목해, AI가 먼저 코드를 훑고 사람이 정밀하게 검토하는 구조로 바뀌고 있다. 감사 속도와 커버리지가 동시에 올라가는 방식으로, 감사자를 대체하는 것이 아니라 감사의 효율을 높이는 방향이다.
써틱(CertiK)은 블록체인 감사를 오랜 시간 수행해 온 대표적인 기업이다. 과거에는 써틱이 감사한 프로젝트가 이후 해킹을 당하면서 비판을 받기도 했다. 하지만 이는 감사 범위 밖에서 벌어진 일이다. 감사는 특정 시점의 코드를 점검하는 작업이지, 감사 이후 프로젝트를 지속적으로 모니터링하는 것까지 포함하지 않기 때문이다.
써틱은 이 한계를 AI로 보완했다. 감사 이후에도 프로젝트를 실시간으로 모니터링하는 기능을 추가하고, 이를 대시보드 형태로 제공했다. 대규모 인력을 투입한 것이 아니라 AI로 커버리지를 넓힌 구조여서, 감사를 수행하는 써틱과 감사를 받는 프로젝트 양쪽 모두에게 효율적이다.
보안 분야에서 AI 도입은 기존 서비스를 뒤엎는 것이 아니라, 사람이 하던 일의 범위를 확장하는 역할에 가깝다. 감사 시점의 정밀도를 높이고, 감사 이후의 사각지대까지 채워준다. 블록체인 보안 기업 입장에서 AI는 새로운 사업이 아니라, 기존 사업의 약점을 메우는 도구다.
2.4. 결제 인프라
AI 에이전트가 경제 활동을 하려면 결제 수단이 필요하다. API 비용을 내고, 데이터를 사고, 다른 에이전트의 서비스를 구매해야 한다. 에이전트에게 가장 자연스러운 결제 수단은 온체인 지갑과 스테이블코인이다.
현재 두 가지 방식이 등장하고 있다. 하나는 HTTP 요청 안에 결제를 심는 범용 프로토콜로, 에이전트가 유료 API에 접속하는 순간 별도 절차 없이 온체인 결제가 자동으로 완결된다. 다른 하나는 에이전트 전용 결제 플러그인으로, 인간이 미리 설정한 권한과 한도 안에서만 에이전트가 결제를 실행하는 구조다.
결제 인프라는 스테이블코인과 가장 밀접하게 맞닿은 영역이다. 다만 결제 주체가 사람이 아닌 AI 에이전트라는 점에서, 지금 당장 완전히 구동되는 모델은 아니다.
특히 USDC 발행사인 써클(Circle) 역시 주목받고 있다. 써클은 자사 결제 인프라 Gateway를 x402 프로토콜과 연결하는 제안서를 공개하고, 개발자와 연구자들에게 리뷰와 기여를 요청했다.
완성된 시장은 아니다. 하지만 시장은 이미 이 흐름을 가격에 반영하기 시작했다. 써클의 주가를 끌어올린 핵심 동력 중 하나가 바로 AI 에이전트 결제 내러티브였다. 결제 인프라는 위에서 소개한 분야들보다 현실화까지 시간이 걸리겠지만, 지금 시장에서 가장 주목받는 빅테마 중 하나로 자리잡았다.
3. 왜 암호화폐 기업들이 AI 서비스를 제공하기 시작하는가?
2022년 11월 챗GPT가 처음 나왔을 때, AI 산업과 크립토 산업 모두 준비가 되어 있지 않았다. AI는 모델 성능이 인상적이었지만 실제로 무언가를 ‘시킬 수 있는’ 수준은 아니었고, 크립토는 FTX 붕괴 직후 산업 전체가 신뢰를 잃은 상태였다.
하지만 AI는 크게 발전했다. 불과 1년 전 모든 모델이 고도화되며, 실질적인 유용성을 쌓아갔다. 반면 크립토는 같은 기간 AI를 “이용”하는 데 그쳤다. AI 기술의 이름을 빌린 밈코인, 작동하지 않는 AI 에이전트, 마케팅 수단에 머물렀고, 탈중앙화 AI 인프라를 표방하는 프로젝트들이 계속 나왔지만 동일 AI 산업 내 서비스와 냉정하게 비교하면 완성도 면에서 뚜렷한 한계가 있었다.
지금은 그 간격이 더욱 벌어지고 있다. AI 산업에서는 에이전트가 외부 도구를 직접 호출할 수 있는 MCP, 코딩 없이도 에이전트를 구축할 수 있는 오픈클로(OpenClaw) 같은 인프라가 본격적으로 등장하며 에이전트 시대가 가시화되기 시작했다. 그리고 암호화폐 기업들은 이제서야 움직이고 있다.
다른 점은 새로운 스타트업이 AI를 내세우는 것이 아니라 이미 수익 구조가 검증된 기업들이 직접 나서고 있다는 것이다. 코인베이스(Coinbase), 바이낸스(Binance), 비트겟(Bitget)는 마케팅 문구로 AI 서비스를 출시할 이유가 없다. 이들이 원하는 것은 오늘의 수익이 아니다. 오히려 지금 움직이지 않으면 뒤처진다는 위기감, 즉 FOMO다.
그 위기감이 어느 정도인지는 코인베이스 CEO 브라이언 암스트롱(Brian Armstrong)의 행동이 잘 보여준다. 그는 전사 엔지니어에게 AI 코딩 도구를 일주일 안에 온보딩하도록 강제 명령을 내렸고, 이를 따르지 않은 일부 직원은 해고했다.
하지만 냉정하게 볼 필요도 있다. 트레이딩 자동화를 예로 들면, 에이전트가 시세를 조회하고 전략을 제시하는 건 가능하다. 그런데 실제로 돈을 맡기고 매매까지 시킬 사용자가 얼마나 될까? 그리고 x402는 현실에서 적용되고 있을까?
결국 지금 암호화폐 산업의 AI 도입은 트렌드를 쫓는 것이 아니다. AI 시대가 가시화된 현재, 주도권을 잃지 않기 위해 움직이는 것이다. 기능이 있다는 것과 실제로 쓰인다는 것은 여전히 다른 문제다. 하지만 누가 움직이느냐는 이야기가 다르다.
AI 산업이라는 수영장에 물이 차오르고 있다고 생각해 보자. 과거에 이 수영장에 뛰어들었던 사람들은 수영을 배운 척만 했다. 지금 뛰어드는 건 서핑 국가대표 출신들이다. 물이 어디까지 차오를지, 수영장이 바다가 될지는 아무도 모른다. 다만 종목은 다르지만 암호화폐가 그 한가운데서 익사하지 않을 것임은 분명하다.
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