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Dev.to헤드라인2026. 05. 27. 00:31

에이전트 경제: AI가 어떻게 기업 전체를 자율적으로 운영하는가

요약

자율적인 AI 에이전트가 기업 프로세스와 협상, 결제를 제어하는 '에이전트 경제'의 도래를 분석합니다. AI가 단순 챗봇을 넘어 독립적인 에이전트로 진화하며 기업 운영 방식에 근본적인 변화를 일으키고 있습니다.

핵심 포인트

  • OpenAI의 AGI 5단계 모델 중 에이전트 단계로의 진화
  • AI 모델의 지능보다 실제 프로세스 접근 권한이 핵심 변수
  • OS World 벤치마크에서 AI가 인간의 데스크톱 작업 수행 능력을 상회
  • 내부 API 역공학을 통한 저비용·고효율 프로세스 자동화 가능성
  • Anthropic의 실험을 통해 입증된 AI 에이전트의 협상 능력

**에이전트 경제 (Agenten-Ökonomie)**는 자율적인 AI 시스템이 인간의 개입 없이 기업 프로세스 전체, 협상 및 결제를 제어하는 경제 형태를 설명합니다. 영상에서 Leonard Schmedding은 왜 이러한 변화가 OpenAI, Google DeepMind 및 Anthropic의 관점에 따라 많은 중소기업이 예상하는 것보다 더 빠르게 다가오고 있는지 설명합니다. 우리는 이것이 오늘날 기업에 어떤 결과를 초래하는지 보여줍니다.

챗봇에서 자율 기업으로

OpenAI는 2024년에 AGI (인공 일반 지능)로 가는 길의 5단계를 정의했습니다. 1단계는 ChatGPT와 같은 챗봇입니다. 2단계는 인간처럼 문제를 생각하는 추론기 (Reasoner)입니다. 3단계는 독립적으로 행동하는 에이전트 (Agent)입니다. 4단계는 스스로 새로운 것을 발명하는 AI입니다. 5단계는 조직 전체의 업무를 맡습니다.

많은 이들이 AI와 동의어로 사용하는 도구인 ChatGPT는 아직 1단계에 불과합니다. Sam Altman은 2025년 10월에 내부 목표가 2026년 9월까지 수십만 개의 GPU를 사용하는 자동화된 리서치 인턴을 구현하고, 2028년 3월까지 진정한 자동화된 AI 연구원을 만드는 것이라고 썼습니다. Google DeepMind의 공동 창립자인 Shane Legg는 이와 병행하여 Post-AGI Economics (AGI 이후의 경제학)를 연구하기 위해 시니어 경제학자를 찾고 있습니다.

로컬 맥시멈 (Local Maximum): 왜 AI가 반드시 더 똑똑해질 필요는 없는가

Replit의 CEO Amjad Masad는 중요한 지점을 제시합니다. 그는 우리가 오늘날 구축한 것이 이미 충분히 유용하고 경제적 가치가 높기 때문에 로컬 맥시멈 함정 (lokale Maximumsfalle)이 발생한다고 말합니다. 현재 단계가 대부분의 사용 사례에 충분하기 때문에, 진정한 AGI 돌파구를 마련해야 한다는 압박감이 줄어들고 있습니다.

기업들에게 이것이 의미하는 바는 다음과 같습니다: 우리가 서 있는 이 정점만으로도 근본적인 변화를 일으키기에 충분하다는 것입니다. 현재의 모델들은 지능에 의해 제한되는 것이 아니라, 실제 프로세스에 대한 접근 권한에 의해 제한됩니다. 그리고 바로 이 접근 권한이 현재 폭발적으로 증가하고 있습니다.

Internal APIs are all you need: 컴퓨터 접근 문제는 해결되었다

벤치마크인 OS World Verified는 Excel 피벗 테이블 작성, Slack 파일 업로드, 코드 커밋(Code commit) 등 369개의 실제 데스크톱 작업을 통해 AI 모델을 테스트합니다. 현재 모델들은 모든 작업의 약 **80%**를 해결합니다. 인간의 기준점(Baseline)은 **72.4%**입니다. 즉, AI는 이미 컴퓨터 작업에서 평균적인 인간보다 뛰어난 성능을 보이고 있습니다.

또한, Internal APIs are all you need 논문은 AI 모델이 임의의 소프트웨어에 있는 내부 API(Internal APIs)를 역공학(Reverse engineering)할 수 있음을 보여줍니다. 테스트된 94개의 웹사이트에서 성공률은 100%를 기록했으며, 기존의 브라우저 자동화(Browser automation) 방식보다 3.6배 빠르고, 토큰(Tokens) 사용량은 40배 적으며, 비용은 100배나 저렴했습니다. 프로세스를 자동화하려는 이들이라면 이러한 레버리지를 반드시 알아야 하며, 이는 우리가 구현 프로젝트에서 매일 목격하는 사실입니다.

Project Deal: 에이전트가 인간을 대신해 협상할 때

Anthropic은 69명의 직원을 대상으로 접이식 자전거, 스노보드, 실험실 루비, 강아지 인형, 심지어 강아지 산책 서비스와 같은 개인 소유물을 거래하게 했습니다. 각 참가자는 협상 권한을 자신만의 AI 에이전트(AI Agent)에게 위임했습니다. 절반은 Claude Opus 4.5를 사용했고, 나머지 절반은 Claude Haiku 4.5를 사용했습니다.

일주일 후, 총 186건의 거래가 성사되었습니다. 더 강력한 모델이 사용자들을 위해 일관되게 더 높은 수익을 가져다주었습니다. 동일한 접이식 자전거라도 Opus 에이전트가 Haiku 에이전트보다 훨씬 더 비싼 가격에 판매했습니다. 패배한 구매자들조차 자신들이 더 비싼 AI를 상대해 졌다는 사실을 알지 못했기 때문에, 그 거래가 공정했다고 느꼈습니다.

x402와 Augustus Bank: 기계를 위한 자금

전통적인 은행들은 KYC(Know Your Customer, 고객 확인 절차)를 통해 기계를 즉시 차단합니다. 반면, 암호화폐 지갑(Crypto-wallet)은 신분증이나 은행 없이 개인 키(Private key)만으로 생성됩니다. 이러한 계층에서 Coinbase는 2025년 Cloudflare와 함께 기계를 위한 결제 네트워크인 x402 프로토콜을 시작했습니다.

2026년 4월까지 약 **69,000개의 활성 AI 에이전트 (AI-Agenten)**가 **1억 6,500만 건 이상의 트랜잭션 (Transaktionen)**을 처리했습니다. 2026년 5월부터는 Augustus Bank가 추가되었습니다. 이는 2010년 이후 최초의 미국 국가 은행 라이선스로, 자율적인 에이전트 주도 결제를 위해 구축되었으며 24시간 내내 운영됩니다. 이 은행은 Ferdinand라는 이름의 25세 Thiel Fellow가 이끌고 있습니다.

조직도에서 미니 AGI로: Block은 어떻게 기업을 재편하는가

Jack Dorsey는 Block에서 약 4,000명의 직원을 해고했으며, 주가는 약 20% 상승했습니다. 공식적인 이유는 Block이 Sequoia Capital과 함께 발표한 에세이 *계층 구조에서 지능으로 (Von der Hierarchie zur Intelligenz)*에 명시되어 있습니다.

이 논거는 역사적입니다. 기원전 107년, 로마는 킴브리족과 테우토네스족에게 패배한 후, 한 명의 사령관이 수만 명의 군사를 직접 지휘할 수 없기 때문에 군대를 중첩된 계층 구조로 재편했습니다. 바로 이 구조가 오늘날 모든 조직도 (Organigramm)에 남아 있습니다. AI의 등장으로 이러한 근거는 사라졌습니다. Block은 조직도를 중앙 집중식 세계 모델 (Weltmodell), 즉 내부 프로세스를 위한 기업 세계 모델과 시장 및 고객별 고객 세계 모델로 대체하고 있습니다.

에이전트 경제가 오늘날 기업에 의미하는 바

에이전트 경제 (Agenten-Ökonomie)는 미래의 시나리오가 아니라 현재 진행 중인 전환입니다. 세 가지 레버 (Hebel)가 즉각적으로 중요합니다. 첫째, 각 작업에 적합한 모델을 선택하는 것입니다. 성능이 낮은 모델은 협상 능력이 눈에 띄게 떨어지기 때문입니다. 둘째, 정밀한 목적 함수 (Zielfunktionen)입니다. 합리적으로 설정된 인센티브가 아니면 원치 않는 최종 상태로 이어질 수 있기 때문입니다. 셋째, 인간뿐만 아니라 에이전트도 함께 일하는 세상을 위해 조직을 구조화하는 것입니다.

이 레버를 조기에 활용하는 자가 승리합니다. 기다리는 자는 경쟁사가 기업을 더 빠르고, 저렴하며, 24시간 내내 운영하게 될 위험에 처하게 됩니다.

자주 묻는 질문 (Häufige Fragen)

에이전트 경제란 무엇인가요?

에이전트 경제란 무엇인가요?

에이전트 경제 (Agenten-Ökonomie)는 자율적인 AI 시스템이 인간의 개입 없이 독립적으로 행동하고, 구매하고, 판매하며, 결제하고, 전체 프로세스를 제어하는 경제 형태입니다. 모델들은 더 이상 단일 작업만을 수행하는 것이 아니라, 소프트웨어, 결제, 통신을 결합하여 완전한 비즈니스 워크플로우를 구축합니다. 초기 실질적인 구성 요소로는 x402 프로토콜, Augustus Bank, 그리고 Anthropic의 Project Deal과 같은 테스트가 있습니다.

OpenAI 로드맵의 현재 단계는 어디인가요?

OpenAI는 AGI (인공 일반 지능)로 가는 길에 다섯 가지 단계를 정의했습니다. ChatGPT는 1단계에 해당합니다. Sam Altman에 따르면, 현재 우리는 3단계에서 4단계로 넘어가는 전환기에 있습니다. 3단계는 독립적으로 행동하는 에이전트 (Agents)이며, 4단계는 스스로 새로운 것을 발명하는 AI입니다. 5단계는 전체 조직의 업무를 대신 수행하는 AI가 될 것입니다. Altman은 2028년 3월까지 자동화된 AI 연구원을 목표로 하고 있습니다.

자율적인 AI 에이전트는 은행 계좌 없이 어떻게 결제하나요?

전통적인 은행들은 KYC (본인 확인 절차)가 인간을 대상으로 설계되어 있기 때문에 기계(AI)를 처리하는 데 한계가 있습니다. 반면, 암호화폐 지갑 (Crypto-Wallets)은 신분증이나 은행 없이 개인 키 (Private Key)로부터 순수하게 수학적으로 생성됩니다. Coinbase와 Cloudflare는 2025년에 x402 프로토콜을 시작했으며, 이를 통해 2026년 4월까지 약 69,000개의 에이전트가 1억 6,500만 건의 트랜잭션을 처리했습니다. 2026년 5월부터는 Augustus Bank가 정식 미국 은행 라이선스를 통해 이 네트워크를 보완하고 있습니다.

Anthropic의 Project Deal은 무엇을 보여주나요?

Anthropic은 69명의 직원이 개인 AI 에이전트를 통해 100달러의 예산과 4개의 Slack 마켓플레이스를 사용하여 개인 소지품을 거래하도록 했습니다. 일주일 후, 186건의 거래가 성사되었습니다. 더 강력한 모델인 Claude Opus 4.5는 Claude Haiku 4.5보다 사용자를 위해 지속적으로 더 나은 가격을 확보했습니다. 거래에서 손해를 본 쪽조차 거래가 공정했다고 느꼈는데, 이는 모델 간의 성능 차이를 상대방이 식별하기가 얼마나 어려운지를 보여줍니다.

Jack Dorsey는 왜 Block의 계층 구조를 해체하고 있나요?

Dorsey는 Sequoia Capital에 제출한 에세이에서 고전적인 기업 계층 구조 (Company Hierarchies)가 기원전 107년 로마 군대의 조직 구조에서 유래했다고 주장합니다. 그 이유는 한 명의 인간이 직접 관리할 수 있는 인원수에 한계가 있었기 때문입니다. AI (인공지능)를 통해 이러한 병목 현상 (Bottleneck)은 사라집니다. Block은 조직도 (Organigramm)를 내부 프로세스 및 고객 관계를 위한 중앙 집중식 세계 모델 (World Model)로 대체하고, 이에 따라 인력을 축소하고 있습니다.

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