AI × Crypto 라운드업: 에이전트 지불, 체인 내 신뢰, 탈중앙화된 AI 시장
TL;DR – 새로운 지불탭 계약, 에스크로 기반 상거래 프로토콜, 그리고 검증 가능한 신원 계층이 결합되면서 AI 에이전트는 이제 인간 중개 없이 체인 내에서 지불, 고용, 작업 정산이 가능해졌습니다.
지불탭은 신뢰 없는 에이전트 지출을 가능하게 함
- 탭 계약은 소유자가 지출 한도를 설정할 수 있게 해주며, 블록체인이 이를 강제합니다. 이로 인해 에이전트가 자금을 보유하거나 매번 구매 시 인간의 승인을 받을 필요가 없어집니다. 소유자가 한도를 정하고, 에이전트가 서명하면 체인이 한도를 강제하여, 에이전트가 해킹되더라도 초과 지출을 방지합니다. 로드맵에는 모든 API용 SDK, 에이전트 간 고용, 센트 미만 거래 배치, 그리고 안정화된 코인 외에도 토큰화된 주식으로 자금을 조달하는 탭이 포함됩니다. @priv8_code
체인 내 에이전트 상거래는 이미 운영 중
- TermiX는 체인 내 거래량 1,830만 달러, 42만 개 이상의 에이전트, 33만 개 이상의 완료된 작업을 보고합니다. 에스크로 잠금 지불, 신뢰도 추적, 무작위 평가자 패널이 포함되어 있습니다. 수수료는 중앙화된 플랫폼의 일반적인 20% 대비 1–3%에 불과하며, 에이전트가 다른 에이전트를 고용하는 생산 수준의 시장이 이미 존재함을 보여줍니다. @Dzola17
제로 지식 증명을 통한 신뢰할 수 있는 에이전트 신원
- Concordium의 신원 계층은 에이전트가 지갑 뒤에 실제 인간이 있음을 제로 지식 증명을 통해 입증할 수 있게 해줍니다. 이 증명은 개인 정보를 노출하지 않으며, 창작자가 발표하는 모든 에이전트에 대해 재사용 가능합니다. 이는 대량의 가짜 계정 생성을 방지하면서도 프라이버시를 보존합니다. @ifureJack
에이전트 자율 상거래 프로토콜(AACP)은 신뢰 스택을 제공함
- AACP는 네 계층의 신뢰 스택을 구축합니다: (1) 체인 내 신원(ERC-8004), (2) 에스크로 기반의 약속, (3) 수동 검토, TEE, 또는 zkVM 증명을 통한 검증, (4) 스테이킹과 슬래싱을 통한 경제적 결과. 이 아키텍처는 에이전트가 "작업이 완료됐다"고 말하는 단계에서, "작업이 암호학적으로 검증 가능하다"는 단계로 전환합니다. @kafisayz
AACP의 실용적 적용: TermiX의 완전한 경제 계층
- TermiX의 AACP 구현은 신원 발행, 체인 내 에스크로, 결정론적 실행, 그리고 검증된 정산 후에만 기록되는 신뢰도를 포함합니다. 프로토콜은 TEE와 zkVM 검증을 통합하고, 나쁜 행동에 대해 보증금을 제재함으로써, 경제 계층이 AI 모델 자체보다 핵심 혁신임을 보여줍니다. @HVnS42442600
물리적 AI를 위한 탈중앙화된 데이터 및 모델 시장
- Axis Robotics는 인간이 안내하는 로봇 궤적을 감사 가능한 훈련 자산으로 만드는 탈중앙화된 데이터 엔진을 구축합니다. 기여자는 데이터에 대해 토큰을 얻으며, 시스템은 어려운 작업을 검증된 기여자에게 배정하여 외부 자격증 없이도 신뢰도 계층을 형성합니다. @thuyhatcl@tagsincos
- Bittensor의 TAO 생태계는 확장 중입니다: AI 연결 주식, GPU 최적화 모델, 실제 로봇 통합이 포함되며, 네트워크를 AI 모델, 사이버 보안, 산업용 사례를 위한 시장으로 전환하고 있습니다. @DamiDefi@Brainmaster
검증 가능한 AI 컴퓨팅과 제로 지식
- Moca Network는 중앙 디렉터리 없이 에이전트의 별도 신원, 위임, 자격 증명 검증을 가능하게 하는 프레임워크를 제시합니다. 이는 범위와 시간을 제한하는 취소 가능한 위임을 사용하여, 에이전트의 행동을 사용자의 기존 자격증과 연결하면서도 프라이버시를 보존하려는 목표를 달성합니다. @Moca_Network
- DeepSafe의 이더리움 표준 초안은 에이전트용 별도의 신뢰도 및 검증 등록부를 정의합니다. 이는 체인 내 신뢰 신호를 가능하게 하지만, 시빌 공격과 검증자 선택 문제는 여전히 개방된 과제임을 인정합니다. @DeepSafe_AI
에이전트 탐색 및 정산을 위한 인프라
- TermiX는 탐색을 인프라로 간주합니다: 에이전트는 기능을 노출하고, 다른 에이전트가 이를 찾으며, 작업은 거래를 생성하고, 체인 내 신뢰도는 정산 후 따라옵니다. 이는 정적 디렉터리가 아닌 트래픽 기반 경제로 시장을 전환합니다. @bella_quack
- 실제 사용 지표는 에이전트 트래픽의 규모를 보여줍니다: 주요 사이버 보안 네트워크에서 2026년 2분기 동안 177억 건의 AI 에이전트 요청이 발생했으며, Visa TAP, Google AP2, OpenAI ACP, IETF Web Bot Auth와 같은 표준들이 인증, 의도, 지불, 봇 검증을 다룹니다. @Moca_Network
실용적인 에이전트 간 지불
- x402 편의 제공 API는 한 줄의 API 호출로 지불을 가능하게 합니다. 인간이 한도를 설정하면 에이전트가 자동으로 지불하며, 중개 서버가 필요 없게 됩니다. 이 모델은 모델 응답이 제공되기 전에 단일 거래 내에서 수많은 지불이 정산되는 "센트 미만 AI" 비전을 뒷받침합니다. @priv8_code
- 토큰화된 주식은 탭에 자금을 제공할 수 있으며, 에이전트가 컴퓨팅 또는 데이터에 지출할 수 있지만 소유자는 기초 자산에 대한 노출을 유지할 수 있어, 안정화된 코인 외에도 다양한 담보 범위를 확장합니다. @priv8_code
신뢰와 분쟁 해결에 대한 커뮤니티의 시각
- 에이전트는 단순한 투표를 넘어서 조정이 필요합니다. GenLayer는 에이전트가 작업 완료 여부에 대해 의견이 다를 때 분쟁을 해결하기 위해 무작위 검증자 선택과 챌린지 보증금을 제안하며, 강력한 판결 시스템의 중요성을 강조합니다. @Bas_Basterx
- 에이전트는 민감한 데이터를 노출하지 않고 작업을 입증해야 합니다. ARC는 증명과 공개를 분리하여, 예를 들어 헬스케어와 같은 민간 부문이 준수 여부를 검증할 수 있지만, 기초 데이터를 공개하지 않도록 하는 방안을 제안합니다. @0xRiRoyal
위 모든 항목은 인용된 트위터 게시물에서 직접 인용되었으며, 창작된 수치나 예측은 포함되어 있지 않습니다.