코인베이스, ‘에이전틱 월렛’ 공개…AI가 스스로 결제·재분배하는 ‘머신 이코노미’ 가속
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코인베이스, ‘에이전틱 월렛’ 출시…AI 지갑 인프라 공개
글로벌 가상자산 거래소 코인베이스(Coinbase)가 **AI 에이전트 전용 지갑 인프라 ‘에이전틱 월렛(Agentic Wallets)’**을 선보이며, 사람이 상시 개입하지 않아도 AI가 자율적으로 경제 활동을 수행하는 ‘기계 경제(Machine Economy)’ 구현에 속도를 내고 있다.
이번 발표의 핵심은 **“어떤 AI 에이전트에도 즉시 지갑 기능을 붙일 수 있는 플러그 앤 플레이(Plug-and-Play) 구조”**와, 오남용을 막는 보안 가드레일에 있다.
에이전트에 ‘지갑을 꽂는’ 시대…플러그 앤 플레이로 확장성 강화
코인베이스가 소개한 에이전틱 월렛은 AI 에이전트가 결제·거래·자산 이동 같은 행위를 직접 수행할 수 있도록 돕는 지갑 인프라다. 기존에 코인베이스가 공개했던 에이전트 개발 도구가 “생성 단계에서 지갑을 내장”하는 방식이었다면, 이번 구조는 이미 존재하는 다양한 에이전트에 지갑 기능을 즉시 추가할 수 있도록 설계된 것이 특징이다. 결과적으로 개발자와 서비스 운영자는 특정 프레임워크에 묶이지 않고, 필요 시점에 지갑 기능을 연결해 서비스 출시 속도와 확장성을 끌어올릴 수 있다.
x402 기반 ‘자율 결제’…AI 경제 활동의 표준을 노린다
에이전틱 월렛은 x402 프로토콜을 기반으로 ‘인간의 개입 없이도 동작하는 결제 흐름’을 지원한다. x402는 기존 인터넷 환경에서 상징적으로만 존재하던 “결제가 필요함(402)” 개념을, 블록체인 결제와 결합해 실제로 작동하는 표준 흐름으로 연결하려는 시도로 알려져 있다.
이 인프라가 자리를 잡으면 AI 에이전트는 단순히 지시를 수행하는 수준을 넘어, 상황과 규칙에 맞춰 자율적으로 비용을 지불하고 서비스를 이용할 수 있다. 예를 들어 데이터 분석, API 호출, 자동화 서비스 사용료 등을 스테이블코인 기반 결제로 처리하는 형태가 가능해진다.
AI가 스스로 포트폴리오 조정? ‘자율 자산 재분배’ 시나리오
코인베이스가 제시한 활용 방향은 명확하다. 지갑을 연결한 AI 에이전트가 다음과 같은 작업을 자동으로 수행할 수 있다는 것이다.
자율적 자산 재분배: 미리 설정한 규칙(리스크, 수익률, 변동성 등)에 따라 자산 비중 조정
M2M 결제(기계 간 결제): AI-서비스 간 비용 정산 자동화
거래 비용 부담 완화: 네트워크/구조에 따라 수수료 효율을 높인 상시 온체인 활동 지원
즉, 사용자가 자는 시간이나 자리를 비운 상황에서도 에이전트가 정책에 맞게 움직이며 ‘24시간 운용’이 가능한 자동화 지갑에 가까운 그림이다.
‘AI에게 지갑을 맡겨도 되나’…가드레일·키 관리로 리스크 최소화
AI 지갑에서 가장 민감한 쟁점은 보안이다. 코인베이스는 이를 의식해 **제어 장치(가드레일)**와 키 격리 보관을 전면에 내세웠다.
지출 한도 설정: 1회 결제 한도, 일정 기간 총지출 한도 등 정책 기반 제한
거래 횟수/세션 제한: 세션별 실행 가능한 트랜잭션 수 제한으로 폭주 방지
개인 키 격리 보관: 민감한 키를 일반적인 실행 환경과 분리해 외부 노출 가능성을 낮추는 구조
핵심은 “AI가 마음대로 쓰는 지갑”이 아니라, 사람이 설계한 정책과 제한 안에서만 움직이는 통제 가능한 자율성을 제공하겠다는 방향이다.
베이스(Base) 생태계와 결합…‘상시 온체인’ 자동화에 무게
코인베이스는 자사 레이어2 네트워크인 베이스(Base) 생태계와의 결합도 강조한다. AI 에이전트가 빈번하게 결제·정산·거래를 수행하려면 낮은 수수료와 빠른 처리가 중요하기 때문이다. 베이스처럼 거래 비용 부담을 낮추는 인프라가 뒷받침되면, AI 에이전트는 단발성 실행이 아니라 상시적으로 온체인 활동을 이어가는 운영 모델을 만들 수 있다.
‘머신 이코노미’ 전략의 연장선…AI 결제 인프라 경쟁 본격화
코인베이스가 최근 강조해온 메시지는 일관된다. AI 에이전트는 전통 금융 레일을 그대로 쓰기 어렵고, 프로그래밍 가능한 결제 인프라가 필요하다는 관점이다. 이 흐름에서 에이전틱 월렛은 “AI가 결제망에 접속”하는 단계를 넘어, 접속한 이후 독립적으로 활동할 수 있는 실행 기반을 제공하려는 시도로 해석된다.