"에이전트 결제 실행·보안·대출 지원…XRPL로 싸고 빠르게"[인터뷰]

[이데일리 이정훈 기자] “우리 t54.ai(이하 t54)는 인공지능(AI) 에이전트의 신원과 사용자 위임, 거래 맥락과 위험을 평가하는 의사결정부터 결제에 위험이나 다른 의도의 결제가 실행되지 않도록 하는 보안, 정해진 한도 내에서 유동성을 제공하는 일까지를 원스톱으로 지원하고 있습니다.”

챈들러 팡 t54 창업주 겸 CEO가 서대문 KG타워에서 가진 이데일리와의 인터뷰에서 발언하고 있다. (사진= t54 제공)

리플(Ripple)이 전략적 투자자로 참여하면서 XRP 생태계 파트너로 공식 지원하고 있는 AI 에이전트 지급결제 인프라를 만드는 스타트업인 t54의 챈들러 팡 공동 창업주 겸 최고경영자(CEO)는 최근 ‘XRP서울 2026’ 참석차 방한해 서울 서대문 KG타워에서 가진 이데일리와의 인터뷰에서 회사의 주요 제품 라인을 소개하면서 이 같이 회사의 정체성을 설명했다.

그러면서 XRP 네트워크가 다른 체인들에 비해 가지는 에이전트 지급결제 차별성을 수수료와 거래처리 속도로 꼽았다. 실제 AI에이전트 결제는 초소액이면서도 초고빈도로 발생되는 만큼, 건당 수수료가 얼마나 낮은지, 거래 처리 속도는 얼마나 빠른지에 따라 경쟁력이 갈리는 분야다. 팡 CEO는 “우리가 XRP레저(XRPL) 상에서 거래를 실행할 때 들어가는 수수료는 코인베이스의 베이스(Base)에 비해 100배 정도 저렴하다”고 말했다. 또 “XRPL은 설계 자체가 비용 효율성이 매우 높고, 빠르며, 처리량도 높다”며 강점을 부각시켰다.

그는 회사 성장을 위해 “우선 결제회사, 금융기관과 에이전트 플랫폼이 우리 솔루션을 쉽게 도입할 수 있도록 새로운 에이전트 결제 표준을 지원하고 신원과 위임 증거, 거래 단위 위험 판단을 강화할 것”이라고 했다. 또 수요가 분명한 유료 API와 디지털 서비스 결제에서 출발해, 통제된 현실세계 커머스와 기관 업무로 확장하는 한편 에이전트 전용 신용(=대출)과 거래 결과에 따라 발전하는 위험 모델을 고도화하겠다고 약속했다.

한국시장에 대해서는 “한국은 정교한 결제 인프라와 높은 신기술 수용성, 활발한 XRP 커뮤니티를 동시에 갖춘 시장”이라며 “아직 구체적인 기업명을 공개하긴 어렵지만, 현재 한국 내 결제, 핀테크, 커머스 등 기술 기업들과 에이전트 신원, 위임 권한, 사전 거래 위험 통제를 어떤 영역에서 검증할 수 있을지 논의하고 있다”고 말했다. 또 “기술 워크숍과 통제된 개념증명(PoC)을 통해 신뢰할 수 있는 로컬 사용 사례를 만들고, 에이전트 결제 표준 논의에도 기여할 것”이라고 덧붙였다.

다음은 챈들러 팡 t54 창업주 겸 CEO와의 인터뷰 일문일답 전문.

-과거 JP모건과 리플을 거쳐 t54를 창업했다. 간략하게 회사를 소개해 달라.

△t54는 지난해 샌프란시스코에서 설립된 금융 인프라 기업이다. 인공지능(AI) 에이전트가 사람이나 기업을 대신해 결제와 금융업무를 수행하는 시대에 필요한 신뢰 레이어를 만들고 있다. 개인적으로 JP모건과 리플을 거치면서 새로운 금융 기술이 실제 서비스로 자리 잡으려면 신원, 위험 통제, 책임 소재가 처음부터 설계돼야 한다는 점을 배웠다. t54는 AI가 돈을 움직이기 전에 어떤 에이전트가 누구의 권한으로 행동하는지, 거래가 위임 범위와 일치하는지, 위험을 수용할 수 있는지를 판단하는 인프라라고 할 수 있다.

-트러스트라인(Trustline), x402 시큐어(x402 Secure), 클로 크레딧(Claw Credit)라는 대표 제품을 가지고 있다. 이들이 각각 어떤 문제를 해결하는가. 예를 들어 AI 에이전트가 사용자를 대신해 호텔을 예약한다면 t54의 서비스는 어느 단계에 개입하는가.

△트러스트라인은 에이전트의 신원, 사용자 위임, 거래 맥락과 위험을 평가하는 의사결정 레이어다. x402 시큐어는 이 판단을 x402 결제에 적용해 위험하거나 의도와 다른 결제가 실행되지 않도록 한다. 클로 크레딧은 검증된 신원과 행동, 거래 이력을 바탕으로 정해진 한도 내에서 에이전트에 유동성을 제공한다. 호텔 예약을 예로 들면 결제 전에 트러스트라인이 에이전트의 권한과 호텔, 금액, 일정, 예약 조건이 사용자의 지시와 일치하는지 확인하고, 승인이 나면 연결된 결제망이 거래를 실행하고, 위임 범위를 벗어나거나 조작 가능성이 있으면 거절하거나 추가 증거를 요청한다. 결제가 x402를 사용한다면 x402 시큐어가 트러스트라인의 판단을 해당 결제 흐름에 적용한다. 클로 크레딧은 모든 예약에 자동으로 개입하는 것이 아니라, 신용 이용이 승인된 에이전트와 구매 건에 한해 결제 유동성을 제공할 수 있다.

-여러 체인을 지원하면서도 XRPL에서는 x402 퍼실리테이터를 직접 운영하고 있다. 에이전트 결제에서 XRPL과 리플 스테이블코인 RLUSD가 가진 강점은 무엇인가.

△XRPL은 결제를 중심으로 설계된 네트워크로 빠른 정산, 낮은 거래비용, 다양한 발행 자산 지원이라는 장점이 있다. 이는 기존 결제수단의 최소 수수료나 사람의 건별 승인이 맞지 않는 고빈도 소액 거래에 유리하다. RLUSD는 일상 결제에서 가격 변동을 피하고 싶은 에이전트와 기업에 안정적인 결제 단위를 제공한다. XRP는 네트워크 수수료와 유동성, 국경 간 정산에서 역할을 할 수 있다. 핵심은 모든 에이전트에 하나의 자산을 강요하는 것이 아니라 상황에 적합한 자산을 명확한 통제 아래 사용할 수 있게 하는 것이다.

-리플이 t54에 전략적 투자자로 참여했다. 리플과의 협력은, 리플이 그리는 AI 커머스 전략 내에서의 역할은.

△리플은 t54의 전략적 투자자이자 긴밀한 생태계 파트너다. 현재 양사 협력은 크게 세 가지 영역에서 진행되고 있다. 첫째, XRPL 생태계에서 AI 에이전트가 결제와 금융서비스에 접근할 수 있도록 에이전트 커머스 인프라를 구축하고 있다. 둘째, RLUSD가 에이전트 경제에서도 안전하게 사용될 수 있도록 에이전틱 위험을 관리하고 관련 인프라를 에이전트 친화적으로 발전시키고 있다. t54는 RLUSD를 지원하는 프로덕션 수준의 x402 퍼실리테이터를 운영하며, x402 기반으로 600만건 이상의 거래를 정산했다. 셋째, XRP와 RLUSD 보유자가 에이전트 경제에 직접 참여할 수 있도록 XRPL 기반 에이전트 커머스와 에이전틱 월렛 역량을 제공하고 있다. 이와 별도로 Ripple Payments와 Ripple Treasury 등 리플 내부 제품과도 자금 이동 및 위험관리 프로세스를 더욱 견고하게 만들기 위한 협력 가능성을 논의하고 있다. 에버노스는 대규모 XRP를 보유하고 관리하는 세계적인 XRP 트레저리 기업이다. 자율적인 트레저리 운영을 확대하기 위해서는 견고한 위험관리 인프라가 핵심이다. t54의 Trustline은 XRPL 기반 자율 트레저리 운영에 필요한 에이전틱 금융 위험관리 인프라를 제공할 수 있다. 양 사는 더 견고한 위험관리 체계를 구축하고 XRP 보유자에게 더욱 안전한 금융 경험을 제공하는 방향으로 협력하고 있다.

-t54가 많은 에이전트 결제를 처리했다고 했는데, 대부분 고빈도·소액 거래일 것이다. 그렇다면 수수료와 처리 속도가 중요할 텐데.

△구체적인 숫자로 얘기할 수 있다. AI 에이전트가 XRPL을 통해 1000건의 거래를 실행할 경우 비용은 0.014달러다. 1000건에 0.014달러다. 코인베이스의 베이스(Base)의 경우 1000건당 약 1달러, 정확히는 1.08달러 정도다. 그러니까 약 100배 저렴하다. 이것이 가장 큰 차이다. XRPL은 설계 자체가 비용 효율성이 매우 높고, 빠르며, 처리량도 높다. 동시에 여러 거래를 처리할 수 있고 TPS도 높다. 특히 저희가 다루는 활용 사례의 대부분은 소액결제다. 데이터를 구매하거나 컴퓨팅 자원을 구매하는 작은 규모의 거래다. 이런 경우 XRPL이 상당히 저렴하다. 대부분의 체인들이 처리 속도는 빠르다. 다만 XRPL은 처리량이 높기 때문에 예를 들어 1000건의 거래를 처리할 경우 전체 처리 시간이 다른 네트워크보다 빠르다.

-현재 x402 관련 활동의 상당 부분이 다른 체인과 USDC에서 이뤄지는 것 같다. t54 전체 거래 가운데 XRPL이나 RLUSD가 차지하는 비중은 어느 정도인가. 리플이 전략적 투자자인데 다른 체인의 고객들과 일할 때 어떻게 중립성을 유지하나.

△아주 좋은 질문이다. 먼저 우리는 체인 애그노스틱(chain agnostic)이다. 여러 체인을 지원한다. 그래서 장점은 각 업무에 가장 적합한 체인을 선택할 수 있다는 것이다. 예를 들어 한국 안에서 이동할 때는 기차를 탈 수 있고, 전 세계를 이동할 때는 비행기를 탈 수 있으며, 동네를 돌아다닐 때는 자전거를 탈 수 있다. 에이전트 거래도 마찬가지다. 고빈도·소액 거래이면서 실시간 결제가 중요한 경우에는 XRPL을 사용할 수 있다. 반면 가맹점이 “나는 USDC를 받고 싶다. XRP나 RLUSD는 가지고 있지 않다”고 한다면 베이스에서 USDC를 받을 수 있도록 도울 수 있다. 또 다른 예로 KOL(Key Opinion Leader)이 마케팅이나 소셜미디어 분석을 하고 싶다고 한다면, 그런 경우에는 솔라나가 더 유리할 수 있다. 그러면 거래량을 솔라나로 라우팅할 수도 있다.

-마스터카드 에이전트 페이 포 머신(Mastercard Agent Pay for Machines) 생태계 연결과 베라파이어블 인텐트(Verifiable Intent) 표준 적용 등 최근 성과가 많다. 앞으로 1~2년간 가장 중요한 실행 계획은.

△첫 번째 과제는 결제회사, 금융기관과 에이전트 플랫폼이 트러스트라인을 쉽게 도입하도록 만드는 것이다. 이를 위해 새로운 에이전트 결제 표준을 지원하고 신원과 위임 증거, 거래 단위 위험 판단을 강화하고 있다. 두 번째는 현재 수요가 분명한 유료 API와 디지털 서비스 결제에서 출발해, 통제된 현실세계 커머스와 기관 업무로 확장하는 것이다.세 번째는 에이전트 전용 신용과 거래 결과에 따라 발전하는 위험 모델을 고도화하는 것이다. 목표는 제한 없는 자율성이 아니라 명확한 권한과 통제, 책임을 갖춘 확장 가능한 자율성이다.

-클로 크레딧을 통해 에이전트에 신용과 유동성을 제공한다고 했다. 법적으로는 실제 대출이 AI 에이전트 뒤에 있는 사용자나 기업에 이뤄지는 것인가. 상환하지 않으면 어떻게 돈을 회수하나.

△먼저 돈을 돌려받지 못하는 경우도 있다. 모든 사용자를 고객확인(KYC)을 하도록 강제하지 않기 때문이다. 예를 들어 데이빗이 클로 크레딧에 자신의 에이전트를 만들고 금융 관련 신원정보를 제공하고 싶지 않다고 할 수 있다. 자신의 정보를 공개하고 싶지 않다는 것이다. 그런 경우 우리는 5달러 정도의 작은 신용한도만 제공할 수 있다. 그가 갚지 않기로 한다면 그것은 우리 손실이다. 하지만 에이전트가 2달러, 3달러를 사용한 뒤 “커피도 사고 싶고 장난감도 사고 싶고 더 많이 쓰고 싶으니 신용한도를 늘리고 싶다”고 할 수 있다. 그 경우 두 가지 방법이 있다. 첫 번째는 KYC를 하는 것이다. 디지털 신분증을 보여주면서 “나는 실제 데이빗이고 AI 에이전트가 발생시키는 손실을 부담할 의사가 있다”고 확인하는 것이다. 두 번째는 에이전트에게 더 많은 업무를 맡겨 더 많은 거래 이력을 쌓는 것이다. 그러면 우리가 그 에이전트에 대해 더 많은 정보를 갖게 되고 신용한도를 높일 수 있다. 우리의 기본 철학은 진입 장벽을 최대한 낮추는 것이다. 5달러 정도는 우리가 부담한다. 갚지 않아도 괜찮다. 일종의 프로모션처럼 시험해볼 수 있는 것이다. 하지만 이후 정말 더 많이 사용하고 싶다면 KYC를 하거나, 에이전트를 계속 사용하면서 제때 상환해 신뢰점수를 쌓아야 한다.

-“5년 뒤 하루 거래의 30%가 AI 에이전트로 이뤄질 수 있다”고 전망했다. 그 근거는.

△개인적으로 언급했던 30%는 정확한 결과를 보장하는 수치라기보다 시장 방향을 설명하는 하나의 시나리오다. 사람의 구매 한 건을 처리하기 위해 에이전트는 데이터, AI 모델, API, 물류와 정산 서비스에 여러 번 비용을 지불할 수 있다. 따라서 기계 간 거래는 사람의 구매 건수보다 훨씬 빠르게 늘어날 수 있으며, 사람이 일일이 승인할 수 없는 고빈도 마이크로 결제는 이미 나타나고 있다. 공개된 초기 지표도 이러한 방향성을 보여준다. AWS AgentCore 연동 사례에서는 t54의 신뢰 레이어를 거친 에이전트 주도 마이크로결제가 2000만건 이상 처리됐다. 다만 이 수치는 전체 결제시장의 점유율 전망을 입증하는 자료라기보다, 기계 간 거래가 사람의 구매 건수보다 빠르게 증가할 수 있다는 가능성을 보여주는 사례다. 가장 큰 걸림돌은 AI 성능보다 신뢰다. 누가 에이전트에 권한을 부여했는지, 어떤 한도가 적용되는지, 자격증명은 안전한지, 사고와 분쟁의 책임은 누구에게 있는지 입증해야 한다. 규제와 기존 금융 인프라도 소프트웨어 행위자와 호환되는 방향으로 발전해야 한다.

챈들러 팡 t54 창업주 겸 CEO가 서대문 KG타워에서 가진 이데일리와의 인터뷰에서 발언하고 있다. (사진= t54 제공)

-에이전트 결제가 커지면 RLUSD 발행량과 XRP 수요에도 영향을 주는가.

△에이전트 결제 증가는 RLUSD 같은 스테이블코인의 실제 사용을 늘리고, 경우에 따라 XRP의 네트워크 수수료, 유동성 또는 정산 자산 수요로 이어질 수 있다. 그러나 네트워크 사용량과 토큰 가격은 같은 개념이 아니며 t54는 가격을 전망하지 않는다. 지속적인 경제적 수요가 생기려면 에이전트가 구매할 실제 서비스가 존재하고, 가맹점과 기관이 해당 자산을 받아들이며, 충분한 유동성과 비용 또는 정산 상의 이점이 있어야 한다. 단순 거래 건수보다 가맹점 채택과 유용한 사용 사례가 중요하다.

-올 2월 500만달러 규모 시드 라운드를 마감했다. 프랭클린템플턴 같은 전통 자산운용사가 공동 리드했다. 어떤 의미이고, 다음 시리즈 투자 계획은.

△프랭클린템플턴의 참여는 자율 시스템의 신뢰 문제가 가상자산 투자자뿐 아니라 실제 자산과 규제된 업무를 다루는 전통 금융기관에도 중요하다는 의미로 볼 수 있다. 이번 투자를 통해 단기 지표보다 장기 인프라와 제품 개발, 기관 도입에 집중할 수 있는 기반을 확보했다. 현재 다음 투자 라운드의 일정은 발표하지 않았다. 지금의 우선순위는 제품 도입을 확대하고 기관 사용 사례를 입증하며 지속 가능한 인프라를 구축하는 것이다. 향후 투자 결정은 이러한 사업 성과를 바탕으로 판단할 것이다.

-은행과 카드사 같은 전통 금융권이 AI 에이전트 결제를 도입할 때 가장 우려하는 점은.

△은행과 카드사는 에이전트가 기술적으로 결제할 수 있는지보다 위임 권한과 책임 소재를 우려하고 있다. 에이전트가 실제 고객을 대신했는지, 위임 범위를 지켰는지, 명령이 조작되지 않았는지, 사기나 오류 및 분쟁이 발생했을 때 누가 손실을 부담하는지가 핵심이다. 개인정보 보호, 감사 가능성, 권한 철회와 기존 위험관리 시스템과의 호환성도 필요하다. t54는 기존 결제망이나 금융사의 이상거래탐지시스템을 대체하지 않는다. 결제 실행 전에 에이전트 신원, 사용자 의도, 정책 한도와 에이전트 고유 위험 신호를 평가하는 통제 레이어를 추가하고, 금융사는 그 결과를 바탕으로 기존 인프라에서 결제를 실행한다.

-은행과 카드사가 사고 발행시 책임 소재를 우려한다고 했다. 그렇다면 트러스트라인으로 처리된 거래에서 사기나 오류가 발생하면 회사는 어떤 책임을 지나. 안전장치가 있나.

△물론이다. 우리는 두 종류의 제품과 솔루션을 가지고 있다. 하나는 데이터 레벨의 솔루션이고, 두 번째는 보호 및 보험 서비스에 가까운 솔루션이다. 먼저 데이터 서비스의 경우 거래가 실패했을 때 구매자, 가맹점, 발행사, 결제 게이트웨이, 신용카드사 등 여러 당사자 가운데 누가 어느 정도의 위험을 부담해야 하는지를 판단하도록 돕는다. 누구의 잘못인지, 내 잘못인지, 다른 사람의 잘못인지 판단할 수 있도록 하는 것이다. 우리는 그런 의사결정을 가능하게 하는 데이터 오케스트레이션 레이어를 제공한다. 그 위에 또 다른 서비스가 있다. 예를 들어 커피숍 같은 가맹점이 AI 에이전트로부터 결제를 받고 싶지만 위험을 어떻게 관리해야할지 모르겠다고 할 수 있다. 그런 경우 우리의 보호 상품을 이용할 수 있다. t54가 이 거래가 안전하다고 판단했는데 문제가 생기면, t54가 손실을 보전하는 데 도움을 주는 방식이다. 다만 엄밀히 말하면 이것은 보험은 아니다. 보험은 여러 당사자가 하나의 공통 풀에 돈을 넣고 문제가 발생하면 그 풀에서 돈을 꺼내 보상하는 구조다. 우리의 경우에는 특정 개별 거래에 대한 보증 또는 커버리지에 가깝다. 트러스트라인을 거쳐 우리가 저위험 거래라고 판단한 경우 해당 거래 하나에 대해 보호 또는 커버리지를 제공하는 것이다.

-한국에서는 카카오페이, 갤럭시아머니트리, 헥토파이낸셜이 x402 재단에 참여하고, 신한카드가 국내 첫 에이전트 결제 실거래에 성공했다. 한국에서의 협업이나 목표는.

△한국은 정교한 결제 인프라와 높은 신기술 수용성, 활발한 XRP 커뮤니티를 동시에 갖춘 시장이다. AI서밋 서울 이후 국내 결제, 핀테크, 커머스와 기술 기업들과 에이전트 신원, 위임 권한, 사전 거래 위험 통제를 어떤 영역에서 검증할 수 있을지 논의하고 있다. 다만 아직 공개하기 어려운 협의도 있어 확정되지 않은 기업명이나 프로젝트는 언급하지 않으려 한다. 한국에서는 기술 워크숍과 통제된 PoC를 통해 신뢰할 수 있는 로컬 사용 사례를 만들고, 에이전트 결제 표준 논의에도 기여하고자 한다. 장기적으로는 에이전트가 디지털 서비스뿐 아니라 현실세계 커머스에도 기관 수준의 안전장치 아래 접근할 수 있는 시장을 만드는 것이 목표다.

-플랫폼에서는 KYC를 위해 분산신원증명(DID)을 주로 사용하나.

△그렇다. 이번 방한에서도 나이스(NICE), 라온시큐어와 관련된 대화를 나눴다. 두 회사 모두 DID와 관련된 사업을 하고 있다. 한국 이용자들을 위해 적극적으로 검토하고 있는 부분이다.

-비자, 마스터, 스트라이프, 구글 등 AI 에이전트 결제 경쟁이 뜨겁다. 대형 결제회사들이 자체적인 신뢰 레이어를 구축한다면 t54 같은 독립 인프라 업체는 어떤 역할을 할까.

△좋은 질문이다. 우리 철학은 리스크 관리는 매우 전문화된 분야라는 것이다. 전문가와 AI 에이전트를 어떻게 다뤄야 하는지에 대한 지식이 필요하다. 비자나 마스터카드도 자체 리스크 부서를 가지고 있다. 우리는 이들과 직접 이야기를 하고 있고 같이 일하고 있다. 하지만 이들은 아직 AI 에이전트에 매우 익숙한 것은 아니다. 새롭고 혁신적인 분야이기 때문이다. 그래서 우리가 많은 전문지식을 제공하고 있고, 저희 제품을 그들의 시스템에 통합하고 있다. 또 하나는 모든 금융기관이 기본적으로 자신의 고객 데이터만 볼 수 있다는 점이다. 비자는 마스터카드의 데이터를 볼 수 없고, 마스터는 JP모건의 데이터를 볼 수 없다. JP모건 역시 다른 금융회사의 데이터를 볼 수 없다. 반면 우리는 여러 회사와 함께 일하는 중립적인 당사자이기 때문에 훨씬 많은 데이터를 볼 수 있다. 그 과정에서 AI 에이전트가 어떻게 행동하는지, 신원은 어떻게 구성되는지, 어떤 리스크 신호가 있는지를 더 많이 배울 수 있다. 그래서 자기 회사의 데이터만 볼 수 있는 개별 금융회사들보다 우리가 오히려 더 큰 장점을 가질 수 있다.

-신한카드가 최근 기존 카드망을 이용해 한국 최초의 에이전트 결제 서비스를 내놨다. 한국에서 카드 기반 에이전트 결제와 스테이블코인 기반 결제 가운데 어느 쪽에서 먼저 기회를 보고 있나.

△먼저 미국 시장을 보면 AI 에이전트들이 활용 사례나 목적에 따라 스테이블코인과 법정화폐를 모두 사용하고 있다. 그래서 에이전트가 법정화폐만 사용하거나 스테이블코인만 사용하는 상황이 되지는 않을 것이라고 생각한다.한국으로 돌아가 보면 한국은 올해 말이나 내년 초에 새로운 스테이블코인 규제를 도입하려고 하는 것으로 알고 있다. 그 전까지 한국의 스테이블코인은 파일럿이나 개념증명(POC) 정도에 머물러 있는 것으로 알고 있다. 반면 미국에서는 이미 일부 AI 에이전트가 신용카드 거래를 활용하고 있다. 따라서 한국에서도 규제가 나오기 전에는 전통적인 신용카드나 디지털결제부터 시작할 수 있다고 생각한다. 카카오페이, 네이버페이, 신한 같은 큰 금융회사들이 에이전트 분야에 진출할 기회가 있을 수 있다. 그리고 스테이블코인 규제가 나오면 시장이 나뉘기 시작할 것이다. 커피를 사는 경우에는 원화를 사용할 수 있다. 반면 데이터, 컴퓨팅 자원, 디지털 상품을 구매할 때는 스테이블코인을 사용할 수 있다. 스테이블코인은 매우 효율적이고 비용도 낮으며 동시에 잘 보호될 수 있기 때문이다. 개인적으로 그것이 앞으로의 방향이라고 본다.

-한국에서는 이미 신용카드와 여러 결제망이 잘 갖춰져 있기 때문에 스테이블코인이 필요 없다고 말하는 사람들도 많다. 어떻게 보나.

△항상 70 대 30 정도로 생각한다. 기본적으로 전체 거래의 70% 정도는 여전히 기존 결제망을 통해 이뤄질 것이라고 생각한다. 한쪽이 다른 쪽을 대체하는 것이 아니다. 그런 일은 일어나지 않는다. 단지 선택지가 하나 더 생기는 것이다. 예를 들어 온라인 쇼핑을 하면 결제 페이지에 여러 선택지가 있다. 신용카드, 애플페이, 삼성페이, 카카오페이, 위챗페이, 알리페이 등이 있다. 앞으로는 스테이블코인페이도 생길 수 있다. XRPL이나 리플 또는 다른 방식이 될 수도 있다. 이것들은 모두 결제수단이다. 서로 다른 채널일 뿐이다. 다른 방식으로 설명하면 두 도시 사이에 고속도로도 있고 항공편도 있고 기차도 있는 것과 같다. 항공사 입장에선 “비행기가 있는데 왜 기차가 필요하냐, 자동차로 갈 수도 있는데 왜 기차가 필요하냐”고 말할 수 있다. 하지만 기차가 생기면 실제로 기차를 이용하는 사람들이 있다. 결제수단도 마찬가지다. 각 결제수단마다 강점이 있고 단점도 있다. 우리의 목표는 고객과 가맹점에 가능한 한 많은 선택지를 제공하고 그들이 가장 좋은 경험을 선택할 수 있도록 하는 것이다. 저는 외국인인데, 신용카드를 사용할 수도 있고 애플페이나 위챗페이를 사용할 수도 있다. 하지만 카카오페이는 안 된다. 카카오에 가입할 수 있는 신분증도 없다. 그런 상황에서는 다른 결제 옵션이 가치가 있다. 또 AI 에이전트가 대규모 언어모델의 컴퓨팅 자원을 구매하거나 추론을 구매하는 경우 스테이블코인 사용이 매우 간단히다. 실시간으로 구매해야 하고 결과에 따라 비용을 지급하기 때문에 매우 빠르고 저렴히다. 기존 결제망으로도 가능하지만 몇 초가 걸리고 필요하지 않은 규제·컴플라이언스 절차가 적용될 수도 있다. 그래서 스테이블코인이 등장하더라도 각각 자신만의 시장점유율을 갖게 될 것이라고 생각한다.

-결국 거래 빈도나 거래금액에 따라 결제수단이 달라지겠다.

△그렇다. 몇 가지 요소가 있다. 첫번째는 채택(adoption)이다. 수요 측과 공급 측 모두 중요하다. 누가 스테이블코인을 사용하고, 누가 받아야 하며, 누가 스테이블코인으로 지급해야 하는지가 중요히다. 두번째는 비용, 세번째는 속도다. 마지막으로 중요한 것이 커버리지와 해당 결제수단에 적용되는 규제·컴플라이언스다.

-에이전트 결제가 검색, 비교, 추천을 넘어 실제 결제로까지 확대되는 것 같다. 하지만 한국 기업들은 상대적으로 폐쇄적이고 결제 규제도 강합니다. 한국에서도 에이전트 결제가 크게 성장할 수 있을까.

△좋은 질문이다. 미국의 규제가 상대적으로 더 느슨하다는 데에는 동의하다. 한국에 와 보니 사람들이 가장 많이 이야기하는 단어가 규제였다. 확실히 규제가 더 강한 것 같긴 하다. 하지만 에이전트 결제를 이야기할 때 활용 사례를 쇼핑에만 한정하고 싶지는 않다. 넓게 보면 에이전트 금융(agentic finance)에는 세 가지 카테고리가 있다. 쇼핑 또는 커머스, 결제, 그리고 트레이딩이다. 쇼핑이 가장 어렵다. 가장 복잡합니다. 가치는 있지만 매우 복잡하다. 반면 결제와 트레이딩에는 상대적으로 쉽게 먼저 적용할 수 있는 분야가 있다. 결제에서 기회는 기업과 개인간(B2C)이나 개인간(C2C) 거래만이 아니다. 기업 내부의 결제다. 금융회사나 조직 안에서 부서와 지역 사이에 돈이 어떻게 이동하는가 하는 문제다. 예를 들어 금융회사가 한국에도 지점이 있고 싱가포르에도 지점이 있다고 하면, 본사가 싱가포르에 얼마나 많은 돈과 예산을 배정할지 결정할 수 있다. 더 작은 단위에서는 싱가포르 팀이 행사를 열기 위해 200달러 예산을 신청할 수도 있다. 이 과정은 본사의 승인을 받아야 한다. 사람이 모든 세부 사항을 검토하고 회사가 어디에 있는지, 정책은 무엇인지, 규제는 어떤지를 하나하나 확인하는 대신 AI 에이전트가 전체 내용을 검토할 수 있다. 그러면 더 똑똑하고 정교한 의사결정을 할 수 있다. 이 경우 돈은 조직 내부에서만 이동한다. 조직 밖으로 나가지 않는다. 엄밀히 말하면 자금세탁방지나 제재 같은 규제가 동일하게 적용되지 않을 수도 있다. 회사가 내부적으로 자금을 어디로 이동시킬지를 결정하는 문제이기 때문이다. 우리는 이를 B2B 트레저리 관리 활용 사례라고 부른다. 미국에서는 이미 실제로 일어나고 있다. 한국 기업들도 적극적으로 생각해볼 필요가 있다고 본다. 결제분야에서는 이것이 먼저 적용하기 쉬운 영역이다. 트레이딩에도 기회가 있다. 실제 주식이나 가상자산을 원화로 거래하는 것은 매우 어렵다. 하지만 탈중앙화 금융(디파이)에선 많은 AI 에이전트들이 DeFi 프로토콜을 이용해 거래 결정을 내리고 있다. 금융산업이 매우 강하게 규제돼 있다는 점에는 완전히 동의한다. 혁신이 실제로 자리잡는 데 몇 년이 아니라 10년, 20년이 걸릴 수도 있다. 상대적으로 천천히 움직일 것이다. 하지만 금융은 매우 큰 영역이다. 그 안에는 분명히 먼저 기회를 찾을 수 있는 작은 분야들이 있다. 아까 언급한 B2B 내부 거래와 온체인 트레이딩이 먼저 접근하기 좋은 두 분야라고 생각한다.

-한국에서는 쿠팡, 롯데, SSG 같은 기업들이 외부 기업에 API를 잘 공개하지 않는데, 미국은 어떤가.

△관련 뉴스를 보면 미국에서도 아마존은 막았고, 쇼피파이도 고민하고 있다. 부킹닷컴이나 익스피디아 같은 회사들도 각자 결정을 하고 있다. 이런 산업의 기업들은 모두 함께 장벽을 만들려고 한다. 이것을 일종의 독점, 즉 시장을 통제하려는 움직임이라고 말하고 싶다. 장벽 밖에 있는 신규 사업자나 경쟁자는 들어올 수 없다. 기존 기업들이 방어하고 있기 때문이다. 예를 들어 쿠팡 같은 회사들이 외부에 API를 전혀 공개하지 않는다고 하자. 그런데 AI 에이전트가 “API가 필요하다. 나에게 API 서비스를 제공하면 실제 매출의 2%를 가져다줄 수 있다”고 한다고 해보자. 처음 쿠팡은 “그 정도는 작은 시장이니 막겠다”고 할 수 있다. 하지만 다른 누군가는 API를 제공할 수 있다. 스타트업일 수도 있고 다른 회사일 수도 있다. “나는 API를 공개하겠다”고 할 수 있다. 그러면 그 API를 AI 에이전트가 사용하게 된다. 이 활용 사례가 가치가 있다면 처음 2%였던 시장이 5%가 되고, 2년 뒤 10%, 5년 뒤 20%가 될 수 있다. 그러면 API를 공개하지 않은 회사는 자신의 시장점유율이 줄어드는 것을 보게 될 것이다. 결국 기존 연합이 무너질 수 있다. 누군가는 “API를 열어서 그 시장점유율을 가져오겠다”고 말하게 된다. 이것이 산업의 역동성이다. 우리 관점에서는 작은 틈을 찾아 들어가면 된다. 거기에 충분히 강한 가치가 있다는 것을 보여줄 수 있다면 결국 기존 장벽은 무너지게 된다. 다만 시간은 걸릴 것이다.

-예전엔 항공권도 여행사에 전화해서 샀지만 지금은 스마트폰으로 직접 구매한다. 비슷한 의미로 봐도 되나.

△그렇다. 우리가 어렸을 때 항공권을 사려면 여행사에 전화를 했다. 예를 들어 베이징에서 서울로 가는 비행기를 예약하고 싶다고 하면 여행사가 컴퓨터로 확인해 가격을 알려줬다. 그 다음 여행사에 가서 현금이나 수표를 주고 구매했다. 그러나 지금은 모두 스마트폰을 쓴다. 스마트폰이 항공사 API에 직접 연결돼 있기 때문이다. 더 이상 여행사가 통제하지 않는다. 같은 상황이다. 산업 전체는 계속 더 효율적으로 변한다. AI는 24시간 일하고 AI 에이전트는 어디에나 있게 될 것이다. 충분히 많은 사용자가 생긴다면 누구도 돈을 거부하지 않을 것이다. 지금 기업들이 AI 에이전트를 거부하는 것은 에이전트가 아직 기존의 독점 구조를 포기할 만큼 충분한 돈을 만들어주지 못하기 때문이다.