Tiger Research: 암호화폐 회사들은 어떤 AI 서비스를 제공하나요?

본 보고서는 Tiger Research 가 작성하였으며, 암호화폐 기업들은 보편적으로 'FOMO'(놓칠까 봐 두려운 심리)를 겪고 있습니다. 거래소부터 보안 회사까지, 모두가 인공지능(AI) 기반 서비스를 선보이기 위해 경쟁하고 있습니다. 우리는 그들이 왜 지금 이 시점에 행동에 나서는지 살펴볼 것입니다.

요점 정리

• 거래소, 보안, 결제, 리서치 등 다양한 분야의 암호화폐 기업들이 동시다발적으로 AI 서비스를 출시하고 있습니다.
• 과거 사이클과 달리, Coinbase와 Binance처럼 수익성을 입증한 기업들이 선두에 서고 있습니다. AI는 이론에서 실질적인 운영 필수 요소로 변모했습니다.
• 각 산업별 도입 동기는 다릅니다: 거래소는 사용자 이탈을 방지하려 하고, 보안 회사는 감사(오디팅)의 사각지대를 메우려 하며, 결제 인프라는 신흥 에이전트 경제를 노립니다.
• 기능을 보유하는 것과 실제로 사용하는 것은 별개의 문제입니다. AI 분야의 'FOMO'와 경쟁 압력은 실제 수요를 훨씬 뛰어넘어 그 적용을 가속화하고 있습니다.
• 실제 수요와 경쟁 불안이 모두 작용하고 있습니다. 가치를 창출하는 도입과 단순한 라벨링(꼬리표 붙이기)을 구분하는 것이 핵심 문제입니다.

1. 암호화폐 기업들이 AI 서비스를 제공하고 있습니다

인공지능(AI)은 현재 글로벌 시장에서 가장 주목받는 분야입니다. ChatGPT나 Claude와 같은 범용 도구들은 이미 일상에 스며들었으며, OpenClaw 같은 플랫폼들은 에이전트(지능체) 구축의 진입 장벽을 낮추었습니다.

암호화폐 산업은 이 물결을 놓쳤지만, 이제 다양한 수직 분야에서 AI를 통합하고 있습니다.

이 기업들은 어떤 AI 서비스를 제공하나요? 그들은 왜 이 시장에 진입하나요?

2. 암호화폐 기업들의 AI 기술 도입 방식

2.1 리서치(연구)

암호화폐 리서치에는 구조적 문제가 있습니다: 온체인 데이터, 소셜 정서, 핵심 지표들이 여러 플랫폼에 분산되어 있고 검증이 어렵습니다. 범용 AI는 암호화폐 관련 질문에 대해 종종 부정확한 답변을 내놓습니다.

Surf 같은 프로젝트들은 이러한 문제를 해결하기 위해 분산된 데이터 소스를 통합할 수 있는 암호화폐 전용 AI 연구 도구를 제공합니다. 모든 암호화폐 AI 적용 사례 중에서, 리서치는 일반 사용자에게 가장 낮은 진입 장벽을 제공하며, 프로그래밍이나 트레이딩에 대한 전문 지식이 필요하지 않습니다.

2.3 트레이딩(거래)

거래소들이 트레이딩 분야에서 AI 적용을 주도하고 있습니다.

방법은 다양합니다. 일부는 사용자에게 독점 트레이딩 데이터를 직접 공개하고, 다른 일부는 사용자가 AI 에이전트에게 자연어 명령을 내리면 AI 에이전트가 분석부터 실행까지의 전체 과정을 한 단계로 완료하도록 합니다.

거래소들은 수년간 API를 제공해 왔습니다. 오늘날의 차이점은 새로운 계층이 추가되었다는 점입니다: MCP나 AI Skills와 같은 인터페이스들은 비개발자들도 AI 에이전트를 통해 거래소 기능에 접근할 수 있게 합니다. 한때 개발자들에게만 제한되었던 도구들이 이제 자연어를 통해 접근 가능해졌습니다.

이는 더 넓은 커뮤니티의 변화 추세와 일치합니다. 비개발자 사용자들이 점점 더 AI 에이전트를 통해 코드 한 줄 작성 없이 자동화된 트레이딩 전략을 구축하고 있습니다. 그들은 전략을 설명하기만 하면, 에이전트가 알고리즘을 구축하고 실행합니다.

거래소들에게 이것은 기회이자 도전입니다. AI 사용자가 증가함에 따라, 사용자의 단일 거래소에 대한 충성도는 낮아질 수 있습니다. 왜냐하면 트레이더들은 어디서든 거래를 실행할 수 있기 때문입니다. 거래소들이 AI를 도입하는 이유는 간단합니다: 빠르게 사용자를 유치하고 플랫폼에 머물게 하기 위해서입니다.

트레이딩은 실제 자산 관리를 수반하므로, 리서치보다 더 높은 판단력과 책임감이 필요합니다. 하지만 진입 장벽이 낮아짐에 따라, 이 분야도 일반 사용자에게 열리고 있습니다.

2.3 보안/감사(오디팅)

전통적인 스마트 계약 감사는 수동적인 코드 라인별 검토에 의존해 왔는데, 이 방법은 느리고 비용이 많이 들며, 감사자마다 검토 기준이 다릅니다. 이제 AI가 워크플로우에 통합되고 있습니다: AI가 먼저 코드를 스캔한 다음, 인간 감사자가 표적화된 심층 검토를 진행합니다. 이는 감사자를 대체하지 않으면서도 속도와 커버리지를 향상시킵니다.

CertiK가 전형적인 예시입니다. 이 회사는 과거에 감사한 프로젝트가 나중에 악용된 사례들로 인해 비판을 받았습니다. 그러나 이러한 사건들은 감사 범위를 벗어난 곳에서 발생했습니다. 감사는 특정 시점의 코드를 검사하는 것이지, 지속적인 모니터링을 포함하지는 않습니다.

CertiK는 AI를 활용해 이러한 격차를 메웠습니다. 실시간 사후 감사 모니터링 기능을 추가하고, 공개 대시보드를 통해 모니터링 결과를 발표합니다. 확장된 모니터링 범위가 인간이 아닌 AI에 의해 구동되므로, CertiK와 그들이 감사한 프로젝트 모두 혜택을 봅니다.

보안 분야에서 AI의 적용은 기존 서비스를 뒤엎는 것이 아니라, 인간 작업의 범위를 확장하는 것입니다: 감사 시 정확도를 높이고, 감사 후의 사각지대를 메우는 것입니다. 블록체인 보안 회사들에게 AI는 새로운 사업 영역이 아니라, 기존 보안 취약점을 해결하기 위한 도구입니다.

2.4 결제 인프라

AI 에이전트는 경제 활동에 참여하기 위해 결제 채널이 필요합니다: 예를 들어 API 요금 지불, 데이터 구매, 다른 에이전트로부터 서비스 구매 등입니다. 에이전트에게 가장 자연스러운 결제 방식은 온체인 지갑에 스테이블코인을 결합하는 것입니다.

두 가지 모델이 떠오르고 있습니다. 첫 번째는 범용 프로토콜으로, 결제를 HTTP 요청에 내장하여 에이전트가 유료 API에 접근할 때 자동으로 온체인 결제가 이루어지게 합니다. 두 번째는 특정 에이전트 전용 결제 플러그인으로, 에이전트는 인간이 사전에 설정한 권한과 한도 내에서만 결제를 실행할 수 있습니다.

결제 인프라는 스테이블코인과 가장 밀접하게 연결된 분야입니다. 그러나 결제 주체가 인간이 아닌 AI 에이전트이기 때문에, 아직 완전히 작동 가능한 모델은 등장하지 않았습니다.

USDC 발행사인 Circle도 주목받고 있습니다. 이 회사는 자사의 Gateway 결제 인프라를 x402 프로토콜과 연결하려는 제안서를 발표하고, 개발자와 연구자들의 검토와 기여를 요청했습니다.

이것은 성숙한 시장은 아니지만, 시장은 이미 이러한 발전 추세를 소화하기 시작했습니다. Circle 주가 상승의 주요 동인 중 하나는 그들의 AI 에이전트 결제 모델입니다. 결제 인프라의 구현 속도는 위의 다른 분야들보다 느리겠지만, 현재 시장에서 가장 두드러진 거시적 테마 중 하나가 되었습니다.

3. 암호화폐 기업들이 지금 AI 분야에 진입하는 이유

ChatGPT가 2022년 11월 출시되었을 당시, AI와 암호화폐 모두 성숙하지 못한 상태였습니다. AI 모델들은 인상적이었지만, 작업을 신뢰성 있게 수행할 수는 없었습니다. 암호화폐 산업은 FTX 붕괴와 전면적인 신뢰 위기로 큰 타격을 받고 있었습니다.

그 이후로 AI는 급속도로 발전했습니다. 지난 한 해 동안, 모든 주류 모델들의 기능성과 실용성이 크게 향상되었습니다. 이에 비해, 암호화폐는 같은 기간 동안 AI를 단지 '이용'했을 뿐입니다: AI 라벨이 붙은 '밈 코인', 제대로 작동하지 않는 AI 에이전트, 마케팅 주도의 선전으로 가득 찼습니다. 분산형 AI 인프라 프로젝트들은 계속해서 등장하고 있지만, 동등한 수준의 네이티브 AI 서비스와 객관적으로 비교한다면 그들의 질은 확실히 뒤떨어집니다.

오늘날, 그 격차는 더욱 벌어지고 있습니다. AI 산업에서는 MCP(에이전트가 외부 도구를 직접 호출할 수 있게 함)나 OpenClaw (노코드 에이전트 구축 지원) 같은 인프라들이 이미 에이전트 시대를 현실로 만들었습니다. 반면 암호화폐 기업들은 이제야 움직이기 시작했습니다.

이번의 차이점은 행위자가 누구인가에 있습니다. 더 이상 AI를 내세운 신생 스타트업들이 아니라, 성숙한 수익 모델을 가진 기업들입니다: Coinbase, Binance, Bitget. 이 기업들이 AI 서비스를 출시하는 것은 마케팅 목적이 아닙니다. 그들을 움직이는 것은 당장의 수익이 아니라, 뒤처질까 두려운 심리, 즉 FOMO입니다.

Coinbase CEO 브라이언 암스트롱의 행동은 이러한 긴박감을 잘 보여줍니다. 그는 회사 전체 엔지니어들에게 불과 일주일 만에 AI 코딩 도구를 출시하라는 지시를 내렸고, 이를 따르지 않은 직원들을 해고했습니다.

하지만 냉정한 판단을 유지하는 것도 매우 중요합니다. 트레이딩 자동화를 예로 들면, 에이전트가 가격을 확인하고 전략을 제안할 수는 있지만, 얼마나 많은 사용자가 실제로 에이전트를 신뢰하고 실시간 트레이딩을 위해 자금을 맡기겠습니까? 그리고 x402 프로토콜은 현실 세계에서 실제로 적용되고 있나요?

결국, 암호화폐 분야의 AI 도입은 유행을 좇는 것이 아닙니다. AI 시대가 도래함에 따라, 각 기업들은 시장 지위를 잃지 않기 위해 적극적으로 행동하고 있습니다. 기능을 보유하는 것과 실제로 그 기능을 활용하는 것은 여전히 별개의 문제입니다. 하지만 누가 행동하는지가 중요합니다.

AI 산업을 물이 채워지고 있는 수영장이라고 상상해 보세요. 이전에 뛰어든 사람들은 그저 수영하는 척만 했습니다. 지금 뛰어드는 사람들은 전 국가대표 서퍼들입니다. 수위가 얼마나 높아질지, 이 수영장이 바다가 될지 아무도 모릅니다. 하지만 암호화폐는 그 홍수 속에 잠기지는 않을 것입니다.