2026년 6월 10일, Netomi의 CEO Puneet Mehta는 암호화폐 업계가 수년 동안 논의해 온 가설에 대해 구체적인 수치를 제시했습니다. 만약 기업용 AI 고객 경험(Customer Experience) 시장이 현재 약 5,000억 달러에서 2030년까지 5조 달러로 성장한다면, 스테이블코인(Stablecoins)은 AI 기반 상거래를 지속시키는 메커니즘의 일부가 될 수 있다는 것입니다.

CoinDesk가 보도한 이 주장은 일반적인 '암호화폐 대 AI'라는 구도 이상의 의미를 갖습니다. Mehta는 단순한 밈 사이클(meme-cycle)의 순환을 제안하는 것이 아닙니다. 그는 자율적인 기업용 소프트웨어가 소프트웨어의 속도로 작동하는 자금 이동 수단이 필요할 것이라고 말하고 있습니다. 저는 그 채택 경로가 암호화폐 낙관론자들이 원하는 것보다 더 느리고 혼란스러울지라도, 그 방향성에 대해서는 옳다고 생각합니다.

6월 10일: Mehta, AI 고객 경험을 스테이블코인 가설로 전환하다

Mehta의 주장은 단순한 확장 이야기에서 시작됩니다. CoinDesk 보고서에 따르면, 기업들은 고객 경험 관련 지식 노동에 연간 약 5,000억 달러를 지출합니다. AI가 영업(Sales), 전환(Conversion), 업셀링(Upselling) 및 교차 판매(Cross-selling) 분야로 더 깊숙이 침투함에 따라, 그는 이 기회가 2030년까지 10배로 성장할 것으로 예상합니다.

이것이 중요한 이유는 고객 경험이 더 이상 단순한 지원 대기열(support queue)이 아니기 때문입니다. Mehta의 관점에서 현재의 구조는 파편화되어 있습니다.

"오늘날의 고객 경험은 사일로(Silo) 형태로 구조화되어 있습니다."라고 Mehta는 말했습니다. "기술과 인력의 계층이 기업 내의 모든 시스템 및 모든 프로세스와 자율적으로 완전히 소통하지 못하고 있습니다. 일단 그런 일이 일어나기 시작하면, 훨씬 더 큰 카테고리가 열릴 것입니다."

스테이블코인(Stablecoins)의 관점은 그러한 자율성으로부터 도출됩니다. AI 시스템이 기업 전반에 걸쳐 더 많이 활동하게 된다면, 결국 결제 흐름(payment flows)에 닿게 됩니다. Mehta의 주장은 전통적인 은행 시스템이 연중무휴로 작동하는 자본 레일(capital rails)이 필요한 자율 에이전트(autonomous agents)와는 잘 맞지 않는다는 것입니다.

이 지점에서 의견이 더욱 날카로워집니다. 스테이블코인 (Stablecoin) 수요의 가장 큰 미래 원천은 개인 투자자 (retail traders)가 아닐 수도 있다는 점입니다. 대신, 은행 영업시간의 결제 (settlement)를 기다리지 않고 AI 기반 운영을 실행하려는 기업 (enterprises)이 될 수 있습니다.

시리즈 C 이후: Netomi의 자체적인 입지가 이 주장을 무시하기 어렵게 만든다

Mehta는 방관자로서 말하는 것이 아닙니다. Netomi는 최근 Accenture Ventures와 Adobe Ventures의 지원을 받아 시리즈 C (Series C) 라운드에서 1억 1,000만 달러를 조달했으며, 총 펀딩 금액은 1억 6,800만 달러에 달합니다. 그는 기업 가치를 공개하기를 거부했으나, 회사가 유니콘 (unicorn) 지위에 근접하고 있다고 밝혔습니다.

이 회사의 고객 명단에는 Delta, United Airlines, MetLife, ESPN, 그리고 ATB Financial이 포함되어 있습니다. 이는 이 논거가 암호화폐 네이티브 (crypto-native) 기업들에게만 해당되는 것이 아니라는 점에서 중요합니다. 이 주장은 실제 운영상의 복잡성을 가진 기업 구매자들을 겨냥하고 있습니다.

Mehta의 배경 또한 이 가설에 더 큰 무게를 실어줍니다. CoinDesk는 그가 이전에 IBM에서 엔지니어 및 데이터 사이언티스트 (data scientist)로 근무했으며, 이후 JPMorgan, Citi, Merrill Lynch에서 유사한 역할을 수행했다고 언급했습니다. 이것이 그가 자동으로 옳다는 뜻은 아닙니다. 다만, 그는 기업용 소프트웨어의 야망과 금융 인프라 (financial infrastructure)의 현실 사이의 간극을 이해하고 있다는 것을 의미합니다.

AI 대 암호화폐 내러티브에 대한 그의 가장 명확한 반박은 그대로 인용할 가치가 있습니다:

“AI가 단순히 암호화폐로부터 자본을 빨아들이고 있다는 생각은 기술이 어디로 향하고 있는지에 대한 근본적인 오해입니다.”라고 Mehta는 말했습니다. “우리는 벤처 자금을 두고 벌이는 제로섬 (zero-sum) 게임을 하고 있는 것이 아닙니다.”

그것이 올바른 프레임입니다. 소프트웨어가 자산을 이동시키기 시작할 때, AI와 스테이블코인 (stablecoins)은 경쟁 카테고리가 아닙니다. 이들은 동일한 운영 스택 (operating stack) 내에서 인접한 계층이 됩니다.

2030년까지, 시장 규모 주장은 결제에 관한 논거가 된다

정확한 5조 달러라는 수치는 헤드라인을 장식할 것입니다. 하지만 이를 절대적인 진리로 취급해서는 안 됩니다. 이처럼 거대한 예측은 방향성을 제시하는 신호이지, 미래에 대한 확정된 사실이 아닙니다.

하지만 그 규모가 결제(payment) 문제를 변화시킵니다. 기업이 고객 대응 및 수익 창출 워크플로(workflows)에 AI를 더 많이 통합한다면, 돈, 자산, 신용 또는 결제(settlement)가 포함된 모든 워크플로는 트랜잭션 인프라(transaction infrastructure)에 대한 수요를 창출합니다. Mehta는 특히 기업용 소프트웨어의 다음 단계가 금융 트랜잭션을 포함하여 점점 더 복잡해지는 비즈니스 기능을 처리할 수 있는 자율형 AI 에이전트(autonomous AI agents)에 의존하게 될 것이라고 주장합니다.

기존 시스템(legacy systems)에 대한 그의 비판은 직설적입니다:

“AI 에이전트는 기존 기업들이 따라갈 수 있는 속도보다 더 빠르게 돈과 자산을 이동시키고 있습니다,”라고 그는 말했습니다. “자율형 에이전트는 수동 서류 작업을 통해 트랜잭션을 결제하는 데 며칠이 걸리는 전통적인 은행 시스템에 의존할 수 없습니다.”

이 문장이 스테이블코인(stablecoin) 논지의 핵심입니다. 가격 투기가 아닙니다. 이데올로기도 아닙니다. 바로 결제 불일치(Settlement mismatch)입니다.

이것이 바로 우리가 이전에 다루었던 토큰화 및 ETF 논쟁에 진입하는 AI 에이전트에 대한 보도가 여기서 중요한 이유이기도 합니다. 소프트웨어가 단순히 권장하는 것을 넘어 행동하기 시작하면, 금융 계층(financial layer)은 제품의 일부가 됩니다.

현재 진행 중인 상황: 스테이블코인이 기업용 인프라로 끌려가고 있다

CoinDesk는 Mehta의 견해가 암호화폐 경영진들의 더 넓은 주장과 일치한다고 보도했습니다. 즉, 자율형 소프트웨어가 스테이블코인(stablecoin) 채택의 주요 동력이 될 수 있다는 것입니다. Consensus 2026에서 Bridge와 Deus X Capital의 경영진들은 법정화폐 연동 암호화폐가 새로운 채택 단계에 진입하고 있다고 말했습니다. 대기업들은 국경 간 재무 흐름(cross-border treasury flows)을 위해 이를 사용하는 한편, AI 에이전트들은 자율 결제를 위해 블록체인 레일(blockchain rails)을 사용하기 시작하고 있습니다.

해당 소식통은 또한 Chainalysis를 인용하며, 4월에 스테이블코인(stablecoins)이 글로벌 금융의 기초 계층(foundational layer)이 될 궤도에 올라 있으며, 조정된 거래량(adjusted transaction volumes)이 2035년까지 719조 달러에 달할 것으로 전망한다고 밝혔습니다.

그 수치는 엄청납니다. 더 중요한 핵심은 좀 더 구체적입니다. 스테이블코인이 단순한 거래 담보(trading collateral)를 넘어, 점점 더 인프라(infrastructure)로서 논의되고 있다는 점입니다.

Mehta가 주장하는 가장 강력한 논거는 모든 기업이 AI 결제를 온체인(onchain)으로 옮기기 위해 서두를 것이라는 점이 아닙니다. 오히려 AI 고객 경험 플랫폼이 기존 결제 시스템이 자동화된 워크플로(workflows)를 어떻게 저해하는지를 드러내게 될 것이라는 점입니다. 만약 AI 시스템이 의도를 분류하고, 행동을 추천하며, 내부 승인을 트리거하고, 실시간으로 기록을 업데이트할 수 있다면, 자본 이동을 기다리는 시간이 병목 현상(bottleneck)이 됩니다.

동일한 병목 현상은 Blockchain's Wall Street Takeover Hits the ERP Wall에 대한 우리의 보도에서도 나타납니다. 온체인 금융은 단순히 독립적으로 더 빠르다는 이유만으로 승리할 수 없습니다. 기업이 자금, 리스크, 회계 및 고객 운영을 관리하기 위해 이미 사용 중인 기업용 시스템(enterprise systems)에 부합해야 합니다.

가장 강력한 반론: 기업은 열정만으로 크립토 레일(crypto rails)을 채택하지 않는다

회의론자들의 단기적 논거가 더 설득력이 있습니다. CoinDesk에 따르면, 많은 기업용 소프트웨어 기업들은 여전히 전통적인 결제 제공업체와 뱅킹 네트워크에 의존하고 있습니다. 해당 보고서는 블록체인 기반 결제 시스템이 AI 주도 커머스(AI-driven commerce)의 표준 구성 요소로 얼마나 빨리 자리 잡을지는 여전히 불분명하다고 명시하고 있습니다.

그러한 불확실성은 단순한 각주가 아닙니다. 그것이 바로 채택의 장벽(adoption barrier)입니다.

기업들은 단순히 스테이블코인이 24시간 내내 결제된다는 이유만으로 의미 있는 결제 기능을 블록체인 시스템에 넘겨주지 않을 것입니다. 그들은 누가 수탁(custody)을 제어하는지, 누가 운영 리스크(operational risk)를 부담하는지, 컴플라이언스(compliance)는 어떻게 처리되는지, 재무 팀이 활동을 어떻게 대조(reconcile)하는지, 그리고 시스템이 기존 거버넌스(governance)에 부합하는지를 물을 것입니다. 해당 소식통은 이러한 질문들에 대한 해답을 제시하지 않으며, 그 어떤 진지한 구매자도 이를 무시하지 않을 것입니다.

그럼에도 불구하고, 그러한 리스크들이 가설 자체를 무너뜨리지는 않습니다. 대신 그 리스크들이 선택 프로세스를 정의하게 됩니다. 기업용 도입 (Enterprise adoption)은 블록체인 레일 (blockchain rails)이 암호화폐 제품처럼 느껴지기보다 통제된 인프라 (controlled infrastructure)처럼 느껴지게 만들 수 있는 스테이블코인 발행사, 소프트웨어 벤더, 그리고 금융 파트너들에게 유리하게 작용할 것입니다.

이것이 바로 정책 계층 (policy layer) 또한 중요한 이유입니다. Hill Says Crypto Bill Needs Law, Not Regulator Mercy에서 보고했듯이, 업계는 계속해서 동일한 근본적인 문제에 직면하고 있습니다. 즉, 지속 가능한 도입을 위해서는 규제 기관의 일시적인 자비가 아니라, 구매자가 계획을 세울 수 있는 명확한 규칙이 필요하다는 점입니다.

다음 결정 지점은 AI 고객 경험 스택 내부에 있습니다

다음 경쟁 계층이 반드시 화려한 소비자용 지갑이 되리라는 법은 없습니다. 그것은 AI 고객 경험 (AI customer experience) 소프트웨어 내부에 존재하는 보이지 않는 결제 레일 (payment rail)이 될 수도 있습니다.

Mehta는 Netomi가 단절된 도구들이 아닌 통합된 AI 플랫폼을 구축하고 있다고 말합니다. 개별 솔루션 (point solutions)에 대한 그의 비판은 직설적입니다:

"대부분의 기업이 개별 솔루션 (point solutions)을 구축하고 있습니다."라고 Mehta는 말했습니다. "그들은 한 번에 하나의 문제만을 해결하고 있습니다. 우리는 미래가 AI 시스템이 고립된 상태(silos)로 운영되는 것이 아니라, 조직 전체에 걸쳐 함께 작동하는 연결된 기업 (connected enterprise)이 될 것이라고 믿습니다."

만약 이러한 연결된 기업 모델이 발전한다면, 결제는 분리된 상태로 남아 있을 수 없습니다. AI 시스템이 더 많은 부서에 걸쳐 작동할수록, 기업들은 금융 거래를 기존의 레거시 프로세스 (legacy processes)를 통해 라우팅할 것인지, 아니면 상시 가동되는 레일 (always-on rails)로 이동시킬 것인지를 결정해야 할 필요성이 커질 것입니다.

경영진을 위한 실질적인 움직임은 단순히 "암호화폐로 전환하는 것(go crypto)"이 아닙니다. 그러한 프레임은 진부합니다. 핵심은 AI 시스템이 궁극적으로 자금 이동 (money movement)에 접촉하게 될 지점을 파악한 다음, 에이전트 (agents)가 대규모로 운영 결정을 내리기 시작하기 전에 어떤 통제, 권한, 감사 프로세스 (audit processes), 그리고 결제 옵션 (settlement options)이 수용 가능한지를 결정하는 것입니다.

법무, 재무, 컴플라이언스 (compliance), 제품, 그리고 고객 경험 팀 모두가 그 논의의 자리에 참여해야 합니다. 만약 AI 워크플로 (workflows)가 이미 내재화될 때까지 기다린다면, 결제 아키텍처 (payment architecture)는 압박 속에서 선택될 수밖에 없을 것입니다.

AI는 고객과의 대화를 자동화할 수 있습니다. 승리하는 기업들은 그 이면에 있는 자금 이동 (money movement) 방식 또한 현대화할 것입니다.

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핵심 요약 (The Bottom Line)

• 기업용 AI (Enterprise AI)는 오늘날 5,000억 달러 규모인 고객 경험 (customer experience) 시장을 2030년까지 5조 달러 규모로 확장할 수 있습니다.
• 자율 AI 에이전트 (Autonomous AI agents)는 지속적으로 작동하며 소프트웨어 속도로 구동되는 결제 시스템에 대한 수요를 증가시킬 수 있습니다.
• 스테이블코인 (Stablecoin) 채택은 개인의 암호화폐 거래보다는 기업의 워크플로 (workflows)에 의해 더 많이 주도될 수 있습니다.

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