AI × 크립토 요약: 에이전트 결제, 분산 컴퓨팅, 검증 가능한 AI

현재 가장 실질적인 AI × 크립토 활동은 세 가지 영역에서 일어나고 있습니다: 에이전트가 거래할 수 있게 해주는 결제 레일(x402 및 그 주변의 신원 및 에스크로 레이어), 에이전트 뒤에 누가 있는지 답하는 온체인 신원 및 평판 시스템, 그리고 실제 수익을 보고하는 분산 컴퓨팅 네트워크입니다. 검증 가능한 AI와 물리적 세계 데이터 캡처는 더 초기 단계이지만, 계산이나 데이터셋이 주장하는 바대로인지 증명하는 방법이라는 동일한 질문으로 수렴하고 있습니다.

에이전트 결제: 데모에서 실시간 레일로 전환 중

x402 결제 프로토콜은 에이전트 결제가 서사가 아닌 측정 가능한 인프라가 되고 있음을 보여주는 가장 명확한 예입니다. 한 게시물은 x402가 30일 동안 7,541만 건의 트랜잭션을 처리했으며, Quant가 x402 재단의 회원으로서 Fusion 레이어가 70개 이상의 네트워크에서 x402 결제를 지원한다고 보도했습니다 @MSBIntel. 다른 게시물은 Base에서 x402를 통해 1억 3,800만 건의 AI 에이전트 결제가 발생했고 총 거래량이 5,000만 달러를 초과했으며, XRP Ledger에서도 1,340만 건 이상의 에이전트 트랜잭션이 발생해 전체 네트워크 활동의 약 4분의 1을 차지한다고 보도했습니다 @MaisonCypher. 이 수치들은 서로 다른 게시물에서 나온 것으로 직접 비교할 수 없습니다.

라스베이거스에서 열린 Money20/20 USA에서 한 참석자는 세 가지 발전에 주목했습니다: Proof와 Circle이 x401 신원 검증과 x402 USDC 결제를 공동 데모에서 결합한 것, Visa, BILL, Billtrust가 에이전트가 구매자 승인을 받은 공급업체 인보이스 결제를 완료할 수 있는 파일럿을 시작한 것, 그리고 Evervault가 에이전트가 기초 카드 정보를 보지 않고도 구매를 완료할 수 있게 하는 Browser Tokens를 출시한 것입니다 @GoKiteAI.

Cardano가 x402 SDK에 합류하여 AI 에이전트가 ADA 또는 USDM과 같은 Cardano 토큰으로 요청당 결제할 수 있게 되었으며 메인넷이 활성화되었습니다 @WhaleFactor. CoinMarketCap 데이터는 이제 REST, DEX Data, MCP, x402 및 AI Agent Tools를 통해 접근할 수 있으며, 각각 다른 사용 사례를 대상으로 합니다 @coinbureau.

Celestia는 에이전트 상거래를 위한 실험적 EVM 호환 체인으로 설명되는 Eden을 출시했으며, 데이터 가용성에 Celestia를 사용하고 기본 가스 토큰으로 TIA를 사용합니다 @MjB38@BSCNWire@gandreou007. Eden의 첫 번째 실험인 Botfun은 AI 에이전트가 다른 에이전트가 생성한 내러티브를 기반으로 토큰을 만들고 거래할 수 있게 했으며, AI 모델에 대한 요청은 x402를 사용하여 온체인에서 지불되었습니다. 게시물은 Eden이 트랜잭션 수 기준으로 잠시 가장 큰 x402 네트워크 중 하나에 포함되었지만, 독립적으로 검증된 트랜잭션 수치는 확립되지 않았고 Eden은 여전히 실험적이라는 점을 경고합니다 @MjB38.

진지하게 받아들일 가치가 있는 반론은 Eric Seufert의 주장으로, 그는 Walmart의 MCP 서버가 일반적으로 오해되고 있으며 에이전트 상거래가 신기루라는 생각을 더욱 뒷받침한다고 말합니다. 그의 해석에 따르면, Walmart는 제3자 에이전트가 자체 플랫폼 에이전트인 Sparky에 연결할 수 있게 허용하면서도(에이전트 간 게이트웨이) 소비자 데이터와 일대일 관계를 유지하고, Walmart의 조건 하에서만 자율 체크아웃을 허용하며, 소비자가 Walmart에 직접 인증하고 Walmart가 집행하는 지출 한도를 설정합니다. 그는 Walmart의 약관을 인용하여 에이전트가 대량 스크래핑, 허용된 목적을 넘어선 데이터 보유, 모델 훈련이나 광고 생성을 위한 데이터 사용, 또는 데이터 재판매를 제한한다고 말합니다:

에이전트 또는 그 배포자는 다음을 수행해서는 안 됩니다: (a) Walmart 독점 데이터의 체계적 또는 대량 스크래핑, 수집, 저장 또는 기타 사용; (b) 허용된 목적이 합리적으로 요구하는 범위를 넘어 Walmart 독점 데이터를 보유; (c) Walmart 독점 데이터를 사용하여 콘텐츠 생성, 타겟 광고, 합성 데이터 생성, 모델 훈련, 또는 상업적 분석, 보고, 데이터 라이선싱 제품 생산; 또는 (d) Walmart 독점 데이터를 제3자에게 라이선스, 재판매, 신디케이트 또는 재배포. @eric_seufert

에이전트 신원 및 평판: 주장에서 실적 기록으로

Concordium의 Agent Registry는 에이전트 책임 인프라가 얼마나 빠르게 성장하고 있는지 보여줍니다. 2026년 10월 20일 기준으로 레지스트리에는 7월의 1,131개에서 증가한 3,828개의 에이전트가 있었으며, Concordium의 에이전트 관련 트랜잭션은 7월 15,663건에서 10월 614,472건으로 증가했습니다. 에이전트를 신뢰하기 전에 레지스트리를 확인하는 6개 플랫폼은 XDC AI, TippingService, NewsAgents, DOTDOTDOT, AITECH의 Agent Forge, 8004scan입니다. 등록된 각 에이전트는 검증된 신원에 연결됩니다. 소유자 문서는 온체인에 배치되지 않으며, Verified by Concordium 배지는 Ethereum, Solana 및 Base를 포함한 200개 이상의 다른 체인에서 운영되는 에이전트에 부착될 수 있습니다. XDC AI의 에이전트는 소유자가 설정한 지출 한도가 있는 비수탁 지갑을 사용하며 x402를 통해 USDC로 서비스 비용을 지불할 수 있습니다. XDC 공동 창립자 Atul Khekade가 게시물에서 말했듯이, 기관은 실제 돈을 맡기기 전에 에이전트 뒤에 누가 있는지 알아야 합니다 @ChiomaChukwura2.

TermiX는 에이전트 상거래를 중심으로 유사한 스택을 구축하고 있습니다. 설명된 레이어에는 에이전트 신원 및 평판을 위한 ERC-8004, HTTP를 통한 스테이블코인 결제를 위한 x402, 구조화된 작업, 에스크로 및 작업 평가를 위한 ERC-8183, 발견 및 상거래를 위한 마켓플레이스가 포함됩니다 @JannatSariha. 명시된 목표는 에이전트의 경제적 이력을 신원의 일부로 만드는 것입니다 — 완료된 작업, 결제된 금액, 제기된 이의, 평판 — 그래서 질문이 에이전트가 할 수 있다고 주장하는 것에서 실제로 수행한 것으로 이동합니다 @Big_Rancho@Big_Rancho. 자율 상거래 프로토콜 아래에서 동일한 에이전트 신원이 구매자와 판매자 모두로 작동할 수 있으므로, 연구 작업에 대해 지불받은 에이전트는 온체인 분석 및 보안 검토를 다른 에이전트에게 하도급할 수 있습니다 @LeonWgmii.

한 게시물은 경제성을 날카롭게 설명합니다: 전통적인 프리랜서 플랫폼은 티켓 크기가 수백 달러이기 때문에 작동하지만, 새로운 에이전트 경제는 약 50달러의 마이크로 인수물로 운영되며, 작업별 순차적 USDC 에스크로는 가스비와 묶인 운전 자본이 마진을 잠식하게 할 것입니다. 제안된 해결책은 프로토콜 수준의 영구 볼트 잔액 처리, ERC-8004에 따른 슬래시 가능한 평판, zkVM 증명과 TEE 하드웨어를 사용한 이중 검증입니다 @0xHebee. TermiX 마켓플레이스의 목록에는 이미 구체적인 서비스와 가격이 포함되어 있으며, 예를 들어 AI 프로모션 비디오가 15달러부터, 스마트 계약 보안 스캔이 19.90달러부터 광고되고 있으며, 평판, 완료된 작업, 배송 예상 시간 및 통과율도 함께 표시됩니다 @Dhanielfx1.

관련 아이디어는 Agentic Credit에서 나옵니다. 이는 에이전트의 온체인 거래 성과를 자금 조달이 열릴 때 신뢰성을 평가하는 데 사용할 수 있는 실적 기록으로 전환하는 것을 목표로 합니다 — 단일 수익성 있는 거래가 아니라 시간에 따른 성과 이력입니다 @MadMagicSOL.

에이전트 결제의 개인정보 보호와 보안도 다루어지고 있습니다. Gloam은 Raeto와 통합하여 사용자가 어떤 에이전트에 자금을 지원했는지 온체인에 공개하지 않고 개인 잔액에서 에이전트에 자금을 지원할 수 있게 했으며, Agent Wormhole과 통합하여 지출 전에 결제 요청에서 숨겨진 지침이나 악성 프롬프트를 검사합니다. 통합은 Gloam MCP 서버에서 활성화되어 있습니다 @zoelaenskai_.

분산 AI 컴퓨팅: 서사가 아닌 수익 보고

Bittensor에는 128개의 서브넷이 활성화되어 있으며, 가장 큰 16개(약 60%의 자금)에 대한 분석은 구체적인 지표를 나열합니다: lium(SN51)는 주문형 GPU를 임대하며 30일 동안 140만 달러의 GPU 지출과 1,379명의 유료 고객이 있습니다; Targon(SN4)는 밀봉된 엔클레이브 기밀 컴퓨팅을 제공하며 30일 동안 58만 2,600달러의 플랫폼 수익을 기록했습니다; engy(SN53)는 모델이 실제로 실행되었음을 증명하는 추론을 제공하며 하루에 약 500억 개의 토큰을 처리합니다; Chutes(SN64)는 서버리스 모델 호스팅을 하며 소비자 하드웨어에서 오픈소스 AI 랩을 발표했습니다; Teutonic(SN3)는 왕중왕 분산 사전 훈련을 실행합니다; iota(SN9)는 5배 빠른 병합과 약 20% 저렴한 훈련을 보고합니다; Actual(SN95)는 Engine E가 단일 DGX Station에서 초당 8,000개 이상의 토큰을 달성했다고 보고합니다; BitMind(SN34)는 자동 모델 라우터인 Yugos로 전환했습니다 @0xchainink.

Lium은 225개의 NVIDIA B300을 포함한 3천만 달러 이상의 하드웨어를 호스팅하며 공급의 91%가 임대된 것으로 보고됩니다 @MSBIntel, 고객의 약 70%가 에이전트입니다 @jollygreenmoney. Targon은 10월 1일부터 22일까지 GPU 클라우드 수익에서 589,163.32달러라는 기록을 세웠으며, 이는 최고 기록이었던 8월 전체 달의 566,901.58달러를 넘어서고 하루 평균 26,780달러 이상입니다 @MSBIntel. 한 추정에 따르면 Bittensor 컴퓨팅 서브넷은 총 ARR 2천만 달러 이상이며, Targon이 1,040만 달러, Lium이 530만 달러, Chutes가 430만 달러입니다 @Wealthqueen.

다른 곳에서는 io.net이 1조 개의 토큰을 처리했으며, 3월의 일일 5억 개에서 200억 개 이상의 일일 토큰으로 성장했다고 보고했습니다 @moizcr. Bittensor의 Chutes는 Parallax 시스템을 사용하여 13개국에 걸친 240개의 RTX 5090에서 8B 모델을 약 6,500달러에 훈련시켰고, Gensyn은 공개된 훈련 단계가 있는 오픈 1B 언어 모델을 출시하여 누구나 재생하고 감사할 수 있습니다 @WhaleFactor. 별도의 게시물에 따르면 Bittensor의 Null Consensus 업그레이드 후 서브넷 참가자 한도가 256에서 2,500으로 증가했으며, Venice는 하루에 5,000억 개 이상의 토큰을 처리하고 Surplus는 3,000억 개를 처리합니다 @MaisonCypher.

기관 접근 측면에서 Grayscale은 10월 23일 Grayscale Bittensor Trust의 등록 명세서에 대한 수정 제2호를 제출했습니다. 효력이 발생하고 주식이 NYSE Arca에 상장되면 Grayscale은 이를 티커 GTAO로 Grayscale Bittensor ETF로 이름을 바꿀 계획이며, BitGo 및 Coinbase 보관으로 실제 TAO를 보유하고 현물 및 현금 창출과 상환을 모두 지원합니다. 게시물은 이것이 승인이나 출시 날짜가 아니며, 주식이 이미 GTAO로 장외 거래되고 있으며, 스테이킹은 현재 금지되어 있음을 명시적으로 언급합니다 @2xnmore.

검증 가능한 AI: ZKML, zkTLS, 추론 증명

영지식 머신 러닝이 더 많은 기술적 관심을 받고 있습니다. DC Builder와의 논의는 암호화 증명이 전체 프로세스를 반복하지 않고 AI 계산을 검증할 수 있는 방법을 다루며, Modulus Labs, Giza 및 EZKL의 작업과 추론 증명 및 확장 가능한 AI 검증에 대한 연구를 강조합니다 @0xBlockwire@eliasselborg.

Quip Network는 Aglais 테스트넷에서 QVM을 출시하여 개발자가 양자 및 클래식 하드웨어에서 실행되는 단일 프로그램을 작성할 수 있게 했으며, 가스 기반 가격 책정과 결과의 암호화 검증을 제공합니다. 같은 게시물에서 ARCTERMINAL은 하드웨어 증명, 모델 무결성 및 서명된 증명을 결합하여 사용자가 AI 결과가 어떻게 생성되었는지 확인할 수 있는 검증 가능한 AI를 작업 중인 것으로 설명됩니다 @a12321xyz. ARCTERMINAL에 대한 별도의 게시물은 기업 신뢰의 기초로 제로 커스터디와 데이터 출처를 강조하며, 설득력 있는 답변이 자동으로 신뢰할 수 있는 답변은 아니라고 주장합니다 @CryptoOpener.

Primus Labs는 두 가지 기술을 중심으로 구축하고 있습니다. zkTLS 작업은 데이터 자체를 공개하지 않고 웹사이트의 데이터가 진짜임을 증명하는 것을 목표로 하며, 팀은 기존 대안보다 10배 이상 빠른 속도와 ChatGPT 대화를 포함한 많은 양의 콘텐츠 증명 지원을 보고합니다. zkFHE 작업은 개인정보 보호 컴퓨팅을 위해 영지식 증명과 완전 동형 암호화를 결합하며, 기밀 투표, 비공개 경매 및 FHE 롤업에 적용할 수 있습니다 @INNOCENT000001@Emyfee_niks_@Iam_T_HUY@SRJALIVE.

다른 개인정보 보호 중심 노력으로는 Midnight가 있으며, 이를 데이터를 노출하는 대신 사실을 검증하는 것을 목표로 합니다 — 예를 들어 생일을 공개하지 않고 18세 이상임을 증명하는 것입니다 @nobodytosumbody — 그리고 DNA Protocol의 zkBallot는 XRPL 테스트넷에서 활성화되어 영지식 신원 검증, 암호화된 투표, 분산 암호화 보관, 독립적으로 검증 가능한 결과 및 XRP Ledger에 감사 증거를 앵커링하는 기능을 갖추고 있다고 보고됩니다 @pumpius. World Network에서의 DC Builder의 분산 신원 및 사람 검증( Semaphore 및 개인정보 보호 시스템 포함) 작업도 같은 계열에 속합니다 @0xBlockwire.

물리적 세계 데이터: 에이전트가 실제 세계 캡처를 주문

일련의 게시물은 스마트폰을 주문형 지상 3D 데이터 캡처를 위한 분산 네트워크로 전환하는 Vangrid를 설명합니다. AI 에이전트는 단일 API 호출을 통해 무엇을 캡처할지, USDC로 얼마를 지불할지, 마감일을 지정하여 현상금을 게시할 수 있습니다. API는 402 결제 필요 응답을 반환하고, 에이전트는 x402를 통해 Base(또는 Arc)에서 USDC 전송에 서명하고 재시도하며, 계정이나 API 키 없이 현상금이 활성화됩니다. 근처의 기여자는 전화로 위치를 캡처하고, 캡처 증명이 온체인에 기록되며, 구매자는 3D 모델을 받고, 요청자가 제출을 수락할 때까지 지불은 에스크로에 보관되며 수락된 결과가 없으면 자금이 반환됩니다 @Dan1umma@syIFeth@Kevihaiceth@Rizvi_On_X@nexaTwosay@NeonVoid01.

가격은 공간 쿼리당 0.01달러, 관찰당 0.005달러, 출처 검증 무료로 나열되며, 에이전트가 지출 한도 내에서 지갑에서 직접 지불할 수 있는 오픈소스 bounty-mcp 서버가 있습니다 @Rizvi_On_X. 출처는 각 캡처에 고유한 지문을 부여하고, 지문을 Merkle 루트로 그룹화하고 EAS를 통해 Base에 기록하여, 파일이 나중에 이전에 기록된 지문과 대조될 수 있도록 작동합니다 @0xmim9@binz1104. 개인정보 보호 처리는 데이터가 전송되기 전에 기기에서 얼굴과 번호판을 흐리게 처리합니다 @deekay_btc@KaiBGR.

보고된 네트워크 통계는 게시물마다 다릅니다: 한 Grid 업데이트는 1,250,000개 이상의 캡처, 450,000명 이상의 사용자, 4,700개 이상의 증명, 600,000달러 이상의 USDC 정산을 인용합니다 @DeFiShakil; 다른 하나는 1,024,000개 이상의 캡처, 423,000개 이상의 활성 에지 노드, 311,000달러 이상의 정산된 USDC 현상금을 인용합니다 @0xUpkibaVn; 세 번째는 네트워크가 7월부터 운영되어 Base에 500,000개 이상의 캡처가 앵커링되었다고 말합니다 @carte_free.

열린 질문은 같은 게시물에서 명확하게 언급됩니다. 한 게시물은 AI 에이전트가 모든 결과를 사람이 확인하지 않고 3D 모델 품질을 안정적으로 판단하고 결제를 스스로 해제할 수 있는지 묻습니다 @NeonVoid01. 다른 게시물은 기여자에게 지불하는 것이 트랜잭션이 발생했음을 증명하지만 그 자체로 결과 모델이 로봇 공학이나 물리적 AI에 적합하다는 것을 증명하지 않으며, 자금이 지원된 요청이 누군가가 위치에 도달하고, 필요한 모든 각도를 캡처하고, 구매자의 기대를 충족할 수 있다는 것을 보장하지 않는다고 지적합니다 @nguyenvann6_24.

관련 데이터 출처 노력으로 DATA가 Story의 광범위한 IP 야망에서 AI 훈련 데이터로 이동하고 있으며, Trace는 출처, 제출 세부 정보 및 관련 권리를 포함한 데이터 기여 기록을 구축하고 Walrus를 저장에, Seal을 접근 제어에 사용하는 Sui로의 마이그레이션을 진행 중입니다. 게시물은 수백만 건의 등록된 기여가 자동으로 수백만 건의 유료 데이터 판매를 의미하지 않는다는 점을 구분합니다 @Adetolaluv090. Grass도 Multicoin Capital의 지원을 받아 AI 모델에 실시간 웹 데이터를 공급하는 데이터 레이어로 자리 잡았습니다 @WhaleFactor.

에이전트 네이티브 정산을 위한 체인 포지셔닝

Kaspa는 2026년 6월 30일 Toccata를 활성화하여 EVM이 아닌 UTXO 모델 내에서 레이어 1에 네이티브 코버넌트와 영지식 증명 검사를 추가했으며, Kasplex zkEVM 롤업도 함께 도입했습니다 @BSCNdecoded. Kaspa 핵심 개발자 Michael Sutton은 Argent를 구축 중이며, 이는 감사 가능한 SilverScript로 컴파일되어 별도의 VM이나 신뢰할 수 있는 브리지 없이 Kaspa의 BlockDAG에서 네이티브로 실행되는 액터 기반 언어 및 컴파일러로, 인간과 AI 에이전트 모두 계약을 작성하고 결제를 정산할 수 있도록 설계되었습니다. 게시물에서 Sutton이 인용한 바와 같이, 에이전트에게 깨끗한 언어 모델을 제공하는 것이 사용과 비사용의 차이입니다 @KaspaKing1.

0G Labs는 AI 네이티브 블록체인 시스템을 위한 데이터 가용성과 처리량에 집중하고 있으며, 창립자는 처리량이 왜 수십 배로 증가해야 하는지, 브로드캐스트 병목 현상과 분산 저장이 데이터 수집 및 검색에 어떤 영향을 미치는지, 0G가 Celestia, Avail 및 EigenDA와 어떻게 비교되는지 논의합니다 @0xBlockwire@0xBlockwire. Starknet은 ZK-STARK 확장, Cairo 언어, DeFi 확장 및 BTCFi를 중심으로 포지셔닝되며, 개발자 트랙션과 지속 가능한 수요가 궁극적으로 결과를 결정한다는 전제가 있습니다 @kleaweb3. NEAR는 Top Level Accounts와 Recovery Keys를 도입하여 사람과 AI 에이전트가 제어하고 복구할 수 있는 읽기 가능한 계정을 제공하며 @WhaleFactor, Intents를 에이전트가 자율적으로 서비스를 찾고, 지불하고, 받을 수 있는 "시장의 시장"으로 재구축 중입니다 @MaisonCypher. Nosana의 MCP 서버는 AI 비서가 일반 언어로 가격을 확인하고, 워크로드를 시작하고, GPU 배포를 관리할 수 있게 하며, Claude, Cursor 및 VS Code를 지원합니다 @WhaleFactor.

같은 기간의 다른 출시 항목으로는 Sahara가 Tools as a Service 및 Agent as a Service를 출시하고, Yuma가 Bittensor 검증자에 스테이킹된 2억 달러 이상의 TAO 및 서브넷 토큰을 보고하고, Virtuals가 Base에서 Occupy를 출시하여 각 토큰이 토큰화된 주식과 짝을 이루고 수수료의 40%가 보유자가 선출한 AI 상원이 운영하는 재무부를 위해 해당 주식을 구매하며, Bittensor Exploit Summit이 9월 28~29일 몬트리올에서 400명의 참석자와 70개 이상의 서브넷 팀을 끌어모은 것이 포함됩니다 @WhaleFactor.

여전히 입증되지 않은 것

인프라와 채택 사이의 간극이 반복되는 주제입니다. Eric Seufert의 Walmart 에이전트 게이트웨이 해석은 외부 에이전트가 유통 인터페이스로 전락하는 반면 Walmart는 일대일 소비자 관계와 광고 경제를 유지한다는 것입니다 — 제3자 에이전트 상거래의 전략적 수용이 아닙니다 @eric_seufert. Celestia의 Eden은 명백히 실험적이며, 초기 Botfun 활동은 광범위한 상업적 채택이나 의미 있는 반복 수요를 확립하지 못합니다 @MjB38. Vangrid의 모델은 디지털 수요가 물리적 데이터 수집을 촉발하는 방법을 만들지만, 장기적 유용성은 구매자가 필요로 하는 특정 공간 정보를 일관되게 제공하는지에 달려 있습니다 @nguyenvann6_24. DATA의 Trace도 같은 시험에 직면합니다: 등록 수를 세는 대신 실제 트랜잭션에서 출처를 유용하게 만드는 것입니다 @Adetolaluv090.

자본 흐름에 관해 한 요약은 DWF Labs가 시장이 AI와 암호화폐의 시너지를 완전히 인식하지 못했으며 최첨단 자본이 암호화 인프라가 아닌 우주, 로봇 공학 및 AI 자체로 흐르고 있다고 언급한 것을 인용합니다. 또한 Raoul Pal이 자금이 암호화폐에서 AI 주식으로 이동함에 따라 조정을 설명하고, AI 랠리가 멈추면 반대 시나리오를 보며, 2027년까지 250억 개의 AI 에이전트를 예측한다고 인용합니다 — 그중 1%만 암호화폐 지갑을 가져도 2억 5천만 명의 새로운 참가자가 된다는 것입니다 @MaisonCypher. BitGo는 마이크로결제, 즉시 정산 및 자산 보호를 포괄하는 AI 경제 금융 인프라를 위해 BitGo Labs를 출시했으며, CEO Mike Belshe는 에이전트가 스테이블코인을 기본 통화로 사용할 것이라고 말했습니다 @MaisonCypher.