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title: "AI와 크립토의 만남 — 이제 어떻게 될 것인가?"
description: "AI와 크립토가 빠르게 융합되고 있습니다 — 블록체인 분석부터 스테이블코인을 사용하는 AI 에이전트까지. 현재 무엇이 구축되고 있고 어떤 위험이 따르는지, 그리고 누가 이를 우려하고 있는지 살펴봅니다."
language: ko
published: 2026-04-11
author: Netts
topic: "Insights"
canonical: https://netts.io/blog/ai-and-crypto-found-each-other-so-what-now?lang=ko
languages: [en, ru, es, zh, th, fr, uk, tr, hi, fa, ar, ha, pt, vi, ko, ja, id, de, tl]
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# AI와 크립토의 만남 — 이제 어떻게 될 것인가?

AI와 크립토가 빠르게 융합되고 있습니다 — 블록체인 분석부터 스테이블코인을 사용하는 AI 에이전트까지. 현재 무엇이 구축되고 있고 어떤 위험이 따르는지, 그리고 누가 이를 우려하고 있는지 살펴봅니다.

아마도 필연적이었을 것입니다. 최근까지 글로벌 금융을 뒤흔들고, 정부를 자극하며, 광신적인 추종을 불러일으키는 동시에 기득권을 공포에 떨게 했던 두 기술이 이제 서로를 만났습니다. 이전까지는 평행하게 등장한 두 개의 개별적인 파괴적 혁신 서사였던 인공지능(AI)과 암호화폐가 이제 가치가 어떻게 이동하는지, 누가 그것을 통제하는지, 그리고 과연 '누구'라는 단어가 여전히 적절한 표현인지에 대한 미래의 거대한 하나의 이야기로 통합되고 있습니다.

이러한 융합은 이론에 그치지 않습니다. 이는 실제 시장과 벤처 캐피털의 이사회, 브뤼셀과 워싱턴의 의회에서 일어나고 있습니다. 또한 여러분이 들어본 적은 없지만 그들의 선택이 차세대 인터넷의 모습을 결정짓게 될 기업들의 서버 팜에서도 진행 중입니다. AI와 암호화폐의 결합은 이전에는 존재하지 않았던 것들을 만들어내고 있으며, 현재 그 누구도 충분한 해답을 내놓지 못한 법적, 윤리적, 경제적 질문들을 던지고 있습니다.

짐작하시겠지만, 대중의 반응은 맹목적인 열광부터 본능적인 반감에 이르기까지 다양하며 그 중간의 미묘한 지점은 그리 많지 않습니다. 이미 암호화폐를 경계하던 이들은 걱정해야 할 이유를 더 많이 찾았습니다. 다만 이러한 새로운 차원의 경고가 이미 AI에 대해 불안감을 느끼는 사람들에게 또 다른 공포가 되지 않도록 해야 할 것입니다. 그리고 그 사이 어딘가에서, 기술적 융합의 다른 모든 사례를 추진해 온 것과 동일한 논리에 의해 실제적인 통합이 진행되고 있습니다. 즉, 기술은 연결되고, 그곳에는 벌어들일 돈이 있으며, 이를 실행하는 이들은 허락을 구하기 위해 기다리지 않는다는 논리입니다.

## 암호화폐가 이미 AI를 위해 하고 있는 일 — 그리고 그 반대의 경우

더 어려운 질문들을 다루기에 앞서, 현장에서 실제적인 통합이 어떤 모습으로 나타나고 있는지 파악하는 것이 유용합니다.

AI와 암호화폐의 융합은 단일한 현상이 아니기 때문입니다. 이는 기술 스택의 다양한 계층에서 동시에 일어나는 여러 현상의 집합입니다.

하지만 한편으로, 블록체인 데이터에 AI를 적용하는 것은 다른 대규모 데이터셋의 경우와 유사합니다. 즉, 패턴을 찾고, 이상 징후를 감지하며, 실행 가능한 인텔리전스를 생성하는 것입니다. 블록체인 분석 기업들은 의심스러운 거래를 식별하고, 알려진 범죄 행위자와 연관된 지갑 클러스터를 감지하며, 체인 간 자금 흐름을 실시간으로 추적하기 위해 머신러닝을 플랫폼에 통합해 왔습니다. 이는 수사 기관이 불법 암호화폐 활동을 추적하는 방식에 있어 필수적인 요소가 되었습니다. 블록체인을 범죄자들에게 유용하게 만드는 바로 그 '불변의 장부'라는 특성은, 동시에 AI 학습을 위한 매우 풍부한 데이터 소스가 되기도 합니다. 모든 거래가 영구적으로 기록되고, 모든 주소가 서로 연결될 수 있으며, 다른 어떤 데이터셋도 제공할 수 없는 영구적이고 완전한 금융 이력을 제공하기 때문입니다.

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또 다른 측면에서, AI는 암호화폐의 인프라 자체로 스며들고 있습니다. 비텐서(Bittensor)는 AI 모델들이 함께 학습하고 기여도에 따른 품질에 대해 토큰으로 보상을 받는 탈중앙화 머신러닝 네트워크입니다. 현재 128개 이상의 활성 서브넷을 지원하며, 온체인에서 대규모 언어 모델(LLM) 학습을 완전히 마쳤습니다. 이는 불과 몇 년 전만 해도 불가능하다고 여겨졌던 성과입니다. 렌더 네트워크(Render Network)는 전 세계의 분산된 GPU 자원을 크리에이터 및 개발자와 연결하며, 블록체인 시스템을 통해 이러한 공유를 조율함으로써 AI 구동에 필요한 연산 비용을 기존보다 수십 배 이상 절감할 수 있게 해줍니다.

오션 프로토콜(Ocean Protocol)은 데이터 소유자가 원천 데이터에 대한 통제권을 잃지 않으면서도 AI 개발자에게 데이터셋을 판매하여 수익을 창출할 수 있게 해줍니다. 즉, 데이터를 알고리즘으로 이동시키는 것이 아니라 알고리즘이 데이터로 찾아가는 방식입니다.

이들은 거창한 백서만 내놓고 실질적인 유틸리티는 없는 베이퍼웨어(vapourware) 프로젝트가 아닙니다. 실제로 작동하며 상당한 자본을 끌어들이고 있는 생태계에 대한 개념 증명(PoC)입니다. 2025년까지 크립토 벤처 캐피털 투자액은 전년 대비 44% 증가한 79억 달러에 달했으며, 그중 약 40%가 AI 통합 블록체인 프로젝트에 집중되었습니다. 사람들이 이러한 융합에 자금을 투입하는 이유는 이 현상이 실재하며 지속될 것이라고 믿기 때문입니다. 주요 크립토 분석 기업인 난센(Nansen)이 온체인 데이터를 해석하고 질문에 답하며 자연어로 시의적절한 시장 통찰력을 제공하는 AI 기반 에이전트를 도입했을 때, 이는 단순히 보여주기 위한 것이 아니었습니다. 이는 더 심오한 점을 시사합니다. 즉, AI가 이전에는 데이터를 읽을 줄 몰랐던 대중들도 블록체인 데이터를 읽고, 접근하고, 활용할 수 있게 만든다는 것입니다.

이러한 결합은 선순환 구조를 만듭니다. 블록체인은 AI 시스템이 활용할 수 있는 고유한 구조의 영구적이고 검증 가능한 데이터베이스를 생성하고, AI 시스템은 블록체인 데이터를 인간 의사 결정자가 해석하고 실행에 옮길 수 있는 형태로 변환합니다. 또한 AI 시스템은 단순히 분석 도구로 사용되는 것을 넘어, 블록체인 경제 자체의 참여자가 되어가고 있습니다. 이 마지막 발전 단계부터 상황은 정말 기묘해지기 시작합니다.

## 머신 이코노미: AI가 돈을 쓰는 시대

여기 그 구도를 근본적으로 재편하는 아이디어가 있습니다. 위에서 언급한 모든 사례는 AI를 도구, 즉 인간이 지식 습득이나 블록체인과의 상호작용을 위해 사용하는 수단으로 활용합니다.

다음 단계는 근본적으로 다릅니다. AI가 그 자체로 독립적인 경제적 주체, 즉 단순히 거래를 분석하는 데 그치지 않고 스스로 거래를 승인하고 실행하는 존재가 되는 것입니다.

이것이 바로 'AI 에이전트'라고 알려진 개념의 배경입니다. AI 에이전트란 인간이 매 단계마다 지시를 내리지 않아도 브라우징, 구매, API 활용, 서비스 예약 및 과업 수행 등 세상 속에서 직접 행동할 수 있는 소프트웨어 시스템을 의미합니다. 시장 조사가 필요한 에이전트는 독점 데이터셋을 구매해야 할 수도 있습니다. 예를 들어 웹 서비스를 운영한다면 컴퓨팅 자원 비용을 지불해야 할 것입니다. 워크플로우 관리를 맡은 에이전트는 작업 중간에 외부 API에 접속하기 위해 수수료를 내야 할 수도 있습니다. 이 모든 경우에 에이전트는 인간의 개입 없이 실시간으로 돈을 지불해야 합니다. 거래당 금액은 1센트 미만에서 몇 달러에 이를 수 있으며, 이러한 거래는 한 시간에도 수천 번씩 발생할 수 있습니다.

문제는 기존의 모든 결제 인프라가 인간을 위해 구축되었다는 점입니다. 신용카드에는 청구 주소와 카드 이용 약관이 따릅니다. 은행 송금을 하려면 계좌 보유자의 신원 확인 서류가 필요합니다. 구독 서비스는 우선 사용자의 마우스 클릭이 필요합니다. 이러한 모든 메커니즘에는 의도적으로 '마찰(friction)'이 설계되어 있습니다. 이 마찰이 사기와 오류를 방지하는 보호 장치 역할을 하기 때문입니다. 하지만 이러한 방식은 다른 과업을 수행하기 위해 매초 수만 건의 소액 결제를 처리하는 소프트웨어의 동작 방식과는 전혀 맞지 않습니다.

스테이블코인, 특히 USDT 전송 및 기타 온체인 이동을 뒷받침하는 인프라는 기존의 어떤 결제망도 제공할 수 없는 서비스를 제공합니다. 스테이블코인 거래에는 카드 이용 약관도, 기존의 은행 관계도 필요 없으며, 지갑 주소 외에 신원을 오인할 여지도 없습니다. 결제는 몇 초 만에 완료됩니다. 또한 은행 수수료로 인해 전액 잠식될 수 있는 소액 결제에도 매우 효율적입니다.

트론(TRON)과 같은 효율적인 네트워크에서의 USDT 결제는 수수료가 거의 발생하지 않으며, 이는 단 한 건의 거래에도 수수료를 부과하고 수천 건의 거래에는 가늠조차 하기 힘든 비용을 요구하는 기존 결제 처리업체들과는 차원이 다른 수준입니다. 이러한 경제적 구조는 신용카드 네트워크, ACH 송금, 또는 페이팔(PayPal) 연동이 머신 스케일(machine scale)에서 도저히 구현할 수 없는 방식입니다.

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이러한 논리는 지난 한 해 동안 가장 중대한 인프라 발표 중 하나로 꼽힐 만한 소식의 기저에 깔려 있습니다. 코인베이스(Coinbase)와 클라우드플레어(Cloudflare)는 공동으로 x402 재단(x402 Foundation)을 설립했다고 발표했습니다. 이 재단은 마이크로소프트, 구글, 아마존 웹 서비스(AWS), 아메리칸 익스프레스, 스트라이프(Stripe), 서클(Circle)을 비롯해 솔라나 재단(Solana Foundation) 등이 초기 멤버로 참여하여 시작되었습니다. 이들의 목표는 웹 정보 교환의 표준 단위인 HTTP에 스테이블코인 결제를 네이티브하게 통합하는 'x402'라는 오픈 프로토콜을 관리하는 것입니다. 데이터 페이월(paywall)에 부딪힌 AI 에이전트는 인간의 개입 없이도 단순히 USDC로 결제하고 동일한 상호작용 내에서 작업을 완료할 수 있습니다. USDT 토큰 전송(또는 그에 상응하는 USDC 전송)은 별도의 시스템에서 처리되는 별개의 단계가 아니라, 웹 요청 자체의 네이티브한 일부가 됩니다.

이러한 인프라를 구축하기 위한 경쟁은 이미 치열합니다. 최근에는 클라우드플레어가 AI 에이전트 간의 자금 교환을 위해 자체적인 달러 연동 'NET Dollar'를 구축하겠다고 나섰습니다. 이에 맞서는 경쟁 표준인 '머신 페이먼트 프로토콜(Machine Payments Protocol)'은 스트라이프에 의해 도입되었으며, 가상자산 벤처 캐피털인 패러다임(Paradigm)과 함께 스테이블코인 결제를 중심으로 구축된 전용 체인인 '템포(Tempo)'도 함께 선보였습니다.

아직 완전히 존재하지는 않지만, 모든 주요 기술 기업들이 실현될 것이라 확신하며 베팅하고 있는 '기계 간 경제(machine-to-machine economy)'의 기본 결제 레이어를 선점하기 위한 경쟁이 본격화되었습니다.

샘 올트먼의 신원 프로젝트인 '월드(World)'는 코인베이스 및 x402 생태계와 협력하여, 이 과정에서 발생하는 가장 까다로운 문제 중 하나인 'AI 에이전트의 활동 배후에 실제 인간이 있음을 어떻게 증명할 것인가?'를 해결하기 위해 노력하고 있습니다. 그들이 구축 중인 솔루션은 에이전트의 트랜잭션과 함께 이동할 수 있는 인간 신원의 암호학적 증명을 포함합니다. 이는 책임 소재를 추적하는 것이 거의 불가능하도록 설계된 시스템 내에서 책임성을 유지하려는 시도입니다.

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이러한 책임 소재의 문제는 단순히 학술적인 논의에 그치지 않습니다. 버추얼스 프로토콜(Virtuals Protocol)은 온체인 경제를 갖춘 AI 에이전트를 배포하는 가장 활발한 프로토콜 중 하나로, 18,000개 이상의 에이전트가 배포되었으며 누적 에이전트 기반 경제 활동 규모는 4억 7,000만 달러를 넘어섰습니다. 또한 해당 토큰 가격이 역대 최고가 대비 80% 이상 하락하기도 했는데, 이는 AI 에이전트의 하입 사이클(hype cycle)이 이전의 다른 크립토 하입 사이클과 동일한 전개를 따르고 있음을 상기시켜 주는 중요한 대목입니다. 그리고 2026년, 한 AI 트레이딩 에이전트의 9년 된 취약점으로 인해 4,500만 달러 이상의 보안 사고가 발생했을 때, 금융 시스템 내에서 독자적으로 행동하는 AI 에이전트가 얼마나 실질적이고 신속하며 대규모의 피해를 입힐 수 있는지 여실히 드러났습니다. 이러한 위험은 결코 가설이 아닙니다.

## 규제 당국의 본격적인 행보

이러한 융합을 지켜보는 정부들 또한 가만히 있지는 않았지만, 그들의 대응은 문제를 해결할 준비가 얼마나 잘 되어 있는지보다는 이 문제가 얼마나 까다로운지를 더 잘 보여줍니다.

AI 분야에서 유럽연합(EU)은 현재까지 가장 포괄적인 AI 규제안인 'EU AI 법(EU AI Act)'을 통해 가장 앞서 나가고 있습니다.

해당 법안에 따라 인간과 상호작용하는 모든 시스템은 해당 시스템이 AI임을 공개해야 합니다. 또한 딥페이크 콘텐츠에 대한 라벨링을 요구합니다. 신용 평가, 채용 및 교육 평가에 사용되는 AI를 포함하는 '고위험'군으로 분류된 시스템의 경우, 엄격한 투명성 및 인간의 감독 조항이 포함됩니다. 위반 시 벌금은 최대 3,500만 유로(또는 전 세계 매출액의 7%)에 달할 수 있으며, 이는 해당 규제를 GDPR과 유사한 수준으로 격상시킵니다. 가장 위험도가 높은 AI 카테고리에 대한 금지 조치는 2025년 초에 시행되었으며, 고위험 시스템에 대한 요구 사항은 2026년까지 단계적으로 도입될 예정입니다.

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미국에는 통합된 AI 법안이 마련되어 있지 않지만, 기존 프레임워크를 통해 집행이 이루어지고 있습니다. 사용자를 속이거나 오도하기 위해 이러한 기술을 사용하는 것은 소비자 보호법에 따라 불공정 관행으로 규정함으로써 AI에 대해서도 이를 적용해 왔습니다. 알고리즘 책임법(Algorithmic Accountability Act)은 여전히 입법 논의 단계에 있습니다. 개별 위반 시 5만 달러의 벌금이 부과되며, 민사 책임으로 인해 노출액이 수배로 늘어날 수 있습니다. 러시아는 사용자가 AI와 상호작용할 때마다 이를 공개하고, 프로세스에 인간이 개입하지 않고 결정이 내려질 때 이를 통지하며, 개인이 AI와의 상호작용을 거부할 수 있도록 의무화하는 AI 법안 초안을 추진하고 있습니다. 이 모든 사항은 책임자가 "알았거나 알았어야 했을" 때마다 적용되는 행정 및 형사 책임에 따릅니다.

이러한 모든 프레임워크의 공통점은 인간과 AI의 상호작용을 중심으로 구축되었다는 점입니다. 이들은 교환의 적어도 한쪽에 정보를 알고 보호받거나 거부할 권한을 가진 인간이 있다는 것을 당연하게 여깁니다. 하지만 거래의 양측이 모두 AI 에이전트일 경우 이러한 전제는 완전히 무너집니다.

트론(TRON) 네트워크에서 소프트웨어 에이전트가 API 액세스 비용을 지불하기 위해 다른 에이전트에게 USDT를 전송하는 경우, 통지할 대상인 사람이 존재하지 않습니다. 고지 의무는 무의미해집니다. 거래소들이 수년에 걸쳐 공들여 구축한 '고객 확인 제도(KYC)' 인프라는 사진이 부착된 신분증을 가진 고객을 전제로 합니다. 이 중 그 어떤 것도 기계 간 상거래(M2M)에 깔끔하게 적용되지 않습니다.

## 이로 인해 발생하는 법적 질문들은 결코 가볍지 않습니다:

1. 구매자와 판매자의 에이전트가 자율적으로 거래할 때, 법적 거래 상대방은 누구입니까?

2. 에이전트가 금전적 손실을 초래할 경우, 그 책임은 누구에게 있습니까? 에이전트를 배포한 사용자입니까, 이를 개발한 기업입니까, 아니면 이를 호스팅한 플랫폼입니까?

3. 금융 규제에서 거래 상대방의 신원 확인을 요구하는 것과 동일한 방식으로 알고리즘의 '신원을 확인'할 수 있습니까?

4. 법적 인격도 없고 거주 관할권도 없는 에이전트로부터 발생하는 USDT 수수료에 대해 자금세탁방지(AML) 규정은 어떤 시사점을 가집니까?

이는 기계 커머스를 둘러싼 미해결 질문들이며, 누구도 이에 대한 답을 내놓기 전에 새로운 인프라가 구축되고 있습니다. GENIUS 법안은 스테이블코인의 최종 사용자가 '사용자'조차 아닌 경우에 발생할 파장에 대한 논의 없이 스테이블코인 발행사에게 컴플라이언스 요구사항을 부과했습니다. EU AI 법의 투명성 의무는 정보를 전달받을 수 있는 '사람'의 존재를 전제로 하며, 정보를 전달받을 수 없는 '프로토콜'을 대상으로 하지 않습니다. 오늘날의 규제들은 이미 구식이 되어가는 세상을 위해 만들어졌습니다.

## 러다이트들도 반대했다

AI와 크립토 융합에 대한 반발은 익숙한 궤적을 따르고 있으며, 이는 역사적 관점에서 한 걸음 물러나서 볼 때 더욱 명확하게 인식됩니다.

크립토 회의론자들은 오랫동안 크립토가 주로 투기, 사기 및 범죄 활동의 수단이라고 주장해 왔습니다.

AI 비판론자들은 AI가 일자리를 빼앗고, 소수의 지배적인 기업에 권력을 집중시키며, 대규모 허위 정보를 생성하고, 개발자들이 충분히 심각하게 다루지 않는 위험을 수반한다고 비난해 왔습니다. 두 가지 우려 모두 근거 없는 것은 아닙니다. 두 기술의 문서화된 피해는 실재하며 결코 가볍지 않습니다. 하지만 이 둘을 통합하는 것은 단순히 우려를 두 배로 늘리는 데 그치지 않습니다. 이는 새로운 종류의 반대를 불러일으킵니다. 즉, 이미 의심스러운 두 가지가 결합하는 것을 모든 것이 돌이킬 수 없을 정도로 궤도를 벗어나고 있다는 증거로 해석하는 일종의 도덕적 공황입니다.

AI와 암호화폐의 결합을 둘러싼 특정한 공포는 타당합니다. AI 시스템이 암호화폐 시장을 교란할 위험, 즉 조직적인 펌프 앤 덤프(pump-and-dump) 작전 개시, 선행 매매(front-running), 체결 전 취소되는 주문을 통한 허수 수요 창출, 또는 군중 심리를 자극하여 가격 폭락을 유도하는 행위 등은 추측이 아닌 기록된 사실입니다. 서킷 브레이커가 없는 24시간 연중무휴 시장과 기계적인 속도로 작동하는 AI 에이전트가 같은 공간에서 맞물리면 어떤 일이 벌어질까요? 인간의 속도에 맞춘 거래를 위해 설계된 규제 당국은 이러한 상황을 관리할 수 있는 즉각적인 도구를 갖추고 있지 않습니다. 코인베이스(Coinbase), 클라우드플레어(Cloudflare), 구글, 마이크로소프트, 아마존과 같은 소수의 거대 플랫폼에 AI 결제 인프라가 집중되는 현상은 기계 상거래의 기반(rails)을 궁극적으로 누가 소유하는지, 그리고 그 그룹에 포함되지 않은 이들에게 그것이 무엇을 의미하는지에 대한 정당한 의문을 제기합니다.

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그러나 그러한 반대의 상당 부분은 훨씬 더 오래되고 분석적으로는 덜 흥미로운 무언가와 닮아 있습니다. 19세기 초, 영국의 섬유 노동자들인 러다이트(Luddites)는 자신들의 생계를 앗아갈 것을 우려하여 기계를 파괴했습니다. 그들의 경제적 불만은 실재했습니다. 산업화의 격변은 매우 불균등하게 닥친 거대한 충격이었습니다. 하지만 기술로 인한 중단은 일어나지 않았습니다. 기술은 지속되고 확산되었으며, 세계 경제를 재편했고, 궁극적으로는 파괴한 것보다 더 많은 경제 활동과 더 다양한 종류의 일자리를 창출했습니다. 물론 그 전환 과정에서 엄청난 고통이 수반되지 않은 것은 아닙니다. "러다이트(Luddite)"라는 단어는 성공적인 저항 운동을 묘사하는 용어가 아니라, 진보에 대한 무력한 반대를 뜻하는 대명사로 언어 속에 남게 되었습니다.

그 이후로 이 패턴은 놀라울 정도로 일관되게 반복되었습니다. 인쇄기 비판론자들은 인쇄기가 이단을 퍼뜨리고 사회적 위계질서를 무너뜨릴 것이라고 예견했습니다. 그들은 혼란에 대해서는 맞혔지만, 인쇄기를 멈출 방법이 있다고 생각한 것은 어리석었습니다. 반대론자들은 정보가 인간의 판단력이 감당하기에 너무 빠르게 이동할 것이라고 우려했습니다. 자동차 비판론자들은 자동차가 결코 말을 대체하지 못할 것이라고 말했습니다. 인터넷 반대론자들은 인터넷이 범죄, 사기, 사회적 붕괴에 이용될 것이라고 경고했으며—나름의 타당한 근거가 있었습니다—그 모든 점에서는 옳았지만 순효과(net effect)에 대해서는 크게 틀렸습니다. 가상자산(Crypto) 역시 마찬가지였습니다. 저명한 인사들이 가상자산은 금지될 것이며, 붕괴할 것이며, 폰지 사기일 뿐이며, 아무도 진지하게 받아들이지 않을 것이라고 수년간 확신에 찬 예측을 내놓았습니다. 그러다 블랙록(BlackRock)이 비트코인 ETF를 신청하고 국가들이 이를 예비 자산으로 추가하기 시작하면서 오버턴의 창(Overton window)이 이동했습니다.

AI와 가상자산의 융합 또한 아마도 비슷한 궤적을 따를 것입니다. 규제 당국이 아직 규칙을 확립하지 못했거나, 비판론자들이 특정 위험에 대해 타당한 우려를 제기하거나, 혹은 에이전트 관련 보안 사고로 인한 4,500만 달러 상당의 피해와 같은 몇몇 대형 실패 사례로 인해 기술이 취약해 보인다고 해서 이러한 통합이 멈추지는 않을 것입니다. 자본이 유입되고, 프로토콜이 개발되고 있으며, 주요 플랫폼들이 합류하고 있습니다. 그리고 제1원칙의 논리는 명확하게 작용합니다. 자율 시스템이 거래를 수행하려면 그 방법이 필요하며, 블록체인은 현재 이용 가능한 그 어떤 옵션보다 이를 더 잘 제공합니다. 규제는—비록 불완전할지라도—결국 따라잡을 것입니다. 아무도 예상하지 못한 시점에 새로운 문제들이 불거질 것입니다. 그리고 20년 후, 이 시대의 기우는 전신(telegraph)에 대한 우려만큼이나 선견지명이 없었던 것으로 보일 것입니다.

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이미 스테이블코인 생태계에서 활동 중인 TRON 네트워크 사용자들에게 가장 실질적인 질문은 아마도 위에서 언급한 그 어떤 것보다 더 간단하고 즉각적일 것입니다. 바로 USDT 이체에 실제로 드는 비용은 얼마이며, 그 비용을 어떻게 최소화할 수 있는가 하는 점입니다. Netts(netts.io)는 모든 TRC20 이체에 필요한 정확한 에너지(Energy)와 대역폭(Bandwidth)을 자동으로 계산해 주는 USDT 이체 계산기를 제공하며, TRX를 소각할지 아니면 에너지를 임대할지를 사전에 보여줍니다. 수치를 살펴보면, 기본적으로 TRX를 소각할 경우 이미 USDT를 보유한 주소로 이체할 때는 13.84 TRX가 소요되고, 해당 코인의 잔액이 0인 주소로 이체할 때는 27.70 TRX가 소요됩니다. 반면 에너지를 임대하면 이 수치는 2~5 TRX로 줄어들어 평균 80% 이상의 비용을 절감할 수 있습니다. 상당한 규모로 USDT를 전송하는 이들에게 이러한 내용을 미리 파악해 두는 것은 합리적인 비즈니스 판단입니다.