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AI 에이전트가 자율적으로 판단하고 거래까지 수행하는 시대가 빠르게 다가오고 있다. 하지만 결제와 정산, 신원 인증, 지출 통제 등 핵심 인프라는 여전히 부재한 상태다. 카이트AI(Kite AI)는 이러한 문제의식에서 출범한 프로젝트로, AI 에이전트의 결제와 정산을 핵심 기능으로 삼아 설계된 블록체인 인프라를 구축하고 있다. AI 에이전트가 직접 경제적 주체가 되어 활용할 수 있는 일종의 ‘차세대 페이팔’과 같은 결제 환경을 지향한다. 오늘 코인니스는 카이트AI 공동 설립자이자 최고경영자(CEO) 치 장(Chi Zhang)을 만나, 왜 AI가 경제 주체로 부상하고 있는지, 그리고 이를 해결하기 위해 카이트AI는 어떤 길을 걷고 있는지에 대해 이야기를 들어봤다.

(카이트AI 공동 설립자 및 CEO 치 장)

Q. 카이트AI가 익숙치 않은 코인니스 독자분들을 위해 본인 및 프로젝트 소개 간단하게 부탁드린다.

A: 만나 뵙게 되어 반갑다. 카이트AI의 공동 설립자이자 최고경영자(CEO)인 치 장이다. UC 버클리에서 머신러닝과 컴퓨터과학을 전공하며 박사 학위를 취득했고, 당시에는 기초 시스템 분야를 중심으로 연구를 진행했다. 이후 머신러닝 플랫폼 자동화를 다루는 AI 스타트업의 초기 멤버로 합류해 제품 개발에 참여했으며, 당시 해당 기업은 관련 분야에서 TOP3 안에 드는 AI 스타트업 중 하나로 평가받았다.

이후 웹2 데이터 엔지니어링 및 분석 분야의 대표 기업인 데이터브릭스(Databricks)에서 프로덕트 매니지먼트를 맡았다. 데이터브릭스는 최근 약 1,600억 달러의 기업가치를 기록하며 글로벌 시장에서 가장 가치 있는 테크 기업 가운데 하나로 자리 잡았다. AI와 결제, 에이전트가 실제로 작동하기 위해 필요한 데이터를 어떻게 처리하고 활용하는지가 오늘 우리가 논의하는 핵심이라는 점에서, 이 경험은 특히 직접적으로 연결돼 있다고 생각한다.

이러한 문제의식을 바탕으로 이후 공동 창업자 스콧과 함께 카이트AI를 공동 설립했다. 카이트AI는 AI 에이전트들의 결제에 특화된 블록체인 프로젝트다. 우리는 AI 에이전트가 본격적으로 작동하는 에이전틱 인터넷(자율적인 AI 에이전트가 중심이 되는 차세대 인터넷 환경) 시대에 필요한 차세대 인프라를 만드는 것을 목표로 하고 있다.

Q. AI 에이전트를 위한 이더리움 가상 머신(EVM) 호환 레이어1이라는 콘셉트는 어떻게 구상하게 되신건지, 배경이 궁금하다.

A: AI 에이전트(사람을 대신해 판단·실행까지 수행하는 AI)를 위한 결제 인프라가 필요하다고 느끼게 된 출발점은, 작년부터 AI 에이전트를 직접 개발하고 활용해 온 지인들과의 대화였다.

이들은 신용카드 기반 결제 방식이 에이전트 환경에는 잘 맞지 않는다고 말했다. 자율적으로 작동하는 에이전트에게 신용카드 정보를 맡기는 데 심리적인 부담이 크고, 실제로 악의적인 행위가 없어도 카드사의 리스크 관리 알고리즘에 의해 거래가 차단되는 사례가 자주 발생한다는 점을 지적했다.

또 다른 문제는 에이전트가 API 호출이나 특정 콘텐츠 접근처럼 보다 세분화된 작업을 수행할 때 드러난다. 많은 서비스가 연간 구독을 전제로 한 유료 장벽을 두고 있어, 에이전트가 단일 작업만 수행하려 해도 전체 구독을 구매해야 하는 상황이 발생한다. 예를 들어 블룸버그의 경우, 에이전트는 기사 한 편만 필요할 수 있지만 연간 구독 없이는 콘텐츠 이용이 불가능해 비효율적이다.

이러한 사례들을 통해 우리는 에이전트가 인간과는 전혀 다른 방식으로 행동한다는 점을 분명히 인식하게 됐다. 에이전트는 기계 대 기계 환경에서 기계의 속도로 여러 서비스를 넘나들며, 인간 사용자보다 훨씬 더 잦고 세밀하게 상호작용한다. 그렇기 때문에 에이전트에는 사람이 신뢰할 수 있는 결제 방식이 필요하다. 에이전트가 과도하게 지출하지 않도록 명확한 가드레일과 통제 장치를 갖춘 결제 인프라가 필요하다는 결론에 이르렀다.

이 같은 요구를 충족할 수 있는 해법으로 블록체인을 주목하게 됐다. 예를 들어 스테이블코인이라는 블록체인 기반 프로그래머블 머니로 활용하면, 결제 자동화와 지출 통제라는 두 가지 문제를 동시에 해결할 수 있다. 이 지점이 바로 에이전틱 결제(AI 에이전트가 자동으로 수행하는 결제)라는 개념이 출발한 배경이다.

그 다음으로 떠오른 질문은 왜 에이전틱 트랜잭션(AI 에이전트가 자동으로 생성·실행하는 거래)을 위해 새로운 블록체인, 혹은 맞춤형 블록체인을 직접 만들어야 하느냐는 것이었다. 이더리움, 솔라나, 베이스(Base) 등을 포함한 기존 블록체인들은 모두 범용 목적의 네트워크로 설계돼 있으며, 다양한 활용을 염두에 두고 표현력을 극대화하는 데 초점을 맞추고 있다. 이는 많은 사용 사례에서 분명한 장점이 된다.

하지만 에이전틱 트랜잭션은 전혀 다른 요구 조건을 가진다. 대표적인 예가 거래의 세분화다. AI 에이전트는 거래당 1달러 미만, 경우에 따라서는 몇 센트 수준의 초소액 결제를 처리해야 하는 경우가 많다. 문제는 기존 블록체인 환경에서 이같이 ‘잦은’ 트랜잭션이 몰리고, 네트워크 혼잡을 야기한다면 가스비가 급격히 상승할 수 있다는 점이다.

실제로 트랜잭션이 몰리는 상황에서는 가스비가 몇 달러는 물론, 수십 달러에서 수백 달러까지 치솟기도 한다. 초당 수백만 건의 에이전트 기반 트랜잭션을 처리해야 하는 미래를 고려하면, 이런 비용 구조는 전혀 현실적이지 않다. 경제성이 성립하지 않는다는 뜻이다.

이러한 관점에서 우리는 에이전틱 트랜잭션을 위해 처음부터 설계된 새로운 블록체인이 필요하다고 판단했다. 매우 낮은 가스비를 제공하면서도 대규모 트래픽을 처리할 수 있는 높은 처리량을 갖추고, AI 에이전트가 만들어내는 거래 패턴에 최적화된 네트워크여야 한다는 것이다.

여기에 더해, AI 에이전트가 잘못된 정보를 사실처럼 판단하는 현상이나 오류로 인해 과도한 지출을 하거나 예측 불가능한 행동을 하지 않도록, 암호학적으로 강제되는 가드레일과 통제 장치 역시 필요하다. 이러한 제어 장치는 에이전트의 행동을 안전하고 명확한 범위 안에 두는 데 필수적이다.

이 모든 요구 조건을 종합해 보면, 기존 블록체인은 완벽한 해답이 될 수 없다. 그래서 우리는 새로운 인프라를 직접 구축하기로 결정했다.

Q. 유사한 콘셉트의 프로젝트들이 속속 등장하고 있다. 카이트AI만의 강점은? 경쟁사는?

A: 먼저 짚고 싶은 점은, 겉으로 보기에는 우리와 유사한 콘셉트로 묶이는 프로젝트들이 실제로는 크게 두 가지, 혹은 세 가지 유형으로 나뉜다는 것이다.

첫 번째 유형은 기존 프로젝트나 체인들이 자신들의 포지션을 다시 포장하거나 재정의하는 경우다. 주로 신원(identity)과 같은 키워드를 중심으로 방향을 전환하는 사례들이 여기에 해당한다. 이 범주에 대해서는 개인적으로 크게 신경 쓰지 않는다. 솔직히 말해, 이들의 기반 인프라는 AI 에이전트가 요구하는 본질적인 행동 방식이나 거래 패턴과 잘 맞지 않는다. 에이전트 중심으로 자연스럽게 작동하기에는 구조적인 한계가 있다는 판단이다.

그다음으로 비교되는 유형이 두 가지 더 있다.

두 번째 유형은 블록체인 기반 솔루션을 활용해, 향후 에이전틱 결제와 신원 문제를 해결하려는 프로젝트들이다.

세 번째 유형은 웹2 영역에서 출발해, 보다 전통적이고 중앙화된 방식으로 에이전틱 결제를 해결하려는 기업들이다.

세 번째 유형에 대해서도 간단히 말하자면, 이 역시 큰 위협으로 보지는 않는다. 우리는 블록체인과 스테이블코인을 기반으로 한 결제 시스템이 에이전트에게 가장 적합한 해법이라고 믿고 있다. 이는 AI 에이전트가 안전하게 자동 결제를 수행하는 데 필요한 결제 구조를 기본적으로 제공하기 때문이다.

다른 접근 방식을 택한 프로젝트들 역시 동일한 문제를 풀어내고자 하지만, 서로 다른 가설이나 아키텍처에 베팅하고 있다고 본다. 우리의 관점에서는 스테이블코인과 블록체인을 기반으로 한 해법이 훨씬 더 견고하고 완성도 높은 접근 방식이다. 이것이 세 번째 범주의 경쟁사들을 바라보는 나의 시각이다.

반면, 우리에게 가장 흥미로운 비교 대상은 두 번째 범주다. 이들은 블록체인이나 스테이블코인을 활용해 결제 문제를 해결하려는 팀들이다. 시장에서는 종종 템포(Tempo), 플라즈마(Plasma) 같은 프로젝트들을 언급하며, 이들과 비교했을 때 카이트AI의 차별점이 무엇인지 묻곤 한다.

내가 보기에 가장 큰 차별점은 카이트AI가 AI 에이전트에 맞게 설계된 트랜잭션에 초점을 맞추고 있다는 점이다. 반면, 많은 프로젝트들은 여전히 인간 사용자를 중심으로 한 범용 스테이블코인 결제에 초점을 맞추고 있다.

예를 들어 템포는 매우 인상적이고 업계에서도 높은 평가를 받는 프로젝트라고 생각한다. 템포는 스트라이프라는 신뢰도 높은 웹2 기업이 출시한 프로젝트로, 결제 인프라를 사실상 제로에 가까운 가스비로 발전시키려는 점에서는 우리와 일부 문제의식을 공유하고 있다. 그런 의미에서 일정 부분 겹치는 지점이 있는 것도 사실이다.

하지만 AI 에이전트의 요구 사항을 놓고 보면 중요한 차이가 드러난다. 에이전트에게는 추적 가능하고 검증 가능한 신원 검증 절차가 필요하다. 카이트AI는 결제와 신뢰, 거버넌스가 모두 강력한 신원 인증 레이어 위에 구축돼야 한다고 보고 있으며, 이는 다수의 프로젝트들이 아직 우선적으로 다루지 않는 영역이다.

여기에 더해, 사람이 자신의 자금을 AI 에이전트에게 맡겨 사용하도록 하려면 스테이블코인이든 다른 방식이든 강력한 가드레일과 통제 장치, 그리고 거버넌스 메커니즘이 반드시 필요하다. 이 부분은 우리가 상당한 시간을 들여 집중적으로 최적화해 온 영역이기도 하다.

종합해 보면, 카이트AI의 핵심 강점은 단순한 결제를 넘어서는 신원 중심 접근 방식과 거버넌스 프레임워크에 있다고 생각한다. 이는 결제 기능 그 자체를 훨씬 넘어서는 차별화 요소다.

Q. 페이팔벤처스 등 유력 기관들로부터 $3,500만 투자를 유치했다. 성공적인 투자 유치 비결은?

A: 이번 투자 유치가 성사된 데에는 크게 두 가지 이유가 있다고 본다.

먼저 주요 기관 투자자들 상당수가 이미 AI 에이전트 기반 커머스와 결제 시장의 변화를 예상하고 있었다는 점이다. 이들은 노무라, 페이팔, 코인베이스 등과 협력해 온 경험을 바탕으로, 작년부터 관련 논의를 적극적으로 진행해 왔거나 최소한 문제의식을 공유하고 있는 상태였다.

이들 내부에서는 세상이 AI 중심으로 변화하고 있다는 투자 가설이 이미 자리 잡고 있었다. 그래서 우리가 어떤 비전을 제시해 이들을 설득했다기보다는, 그들이 이미 가지고 있던 판단에 부합하는 팀과 실행 주체를 찾는 과정에 가까웠다고 생각한다. 실제로 파트너사로부터 축적된 데이터와 시장에서 관찰된 흐름 역시 이러한 인식을 뒷받침하고 있었다. 결국 이들이 찾고 있던 것은 방향성 그 자체가 아니라, 그 흐름 속에서 함께할 적절한 팀이었다.

두 번째 이유는 팀 구성과 초기 실행력에서 차별점이 있었다는 점이다.

나는 AI와 대규모 데이터 시스템 분야에서 경험을 쌓아왔고, 공동 창업자는 탈중앙화 시스템과 인프라 엔지니어링 분야에서 커리어를 쌓아왔다. 여기에 니어(NEAR)와 솔라나 등 주요 블록체인 프로젝트에서 실무 경험을 쌓은 인력들이 핵심 멤버로 합류해 있다. 이러한 팀 구성은 AI, 블록체인, 인프라가 만나는 지점에 놓인 매우 드문 조합이라고 생각한다.

초기 단계에서의 실행 성과도 중요한 역할을 했다. 예를 들어, 이 분야에서 가장 완성도가 높고 긍정적인 평가를 받은 문서 중 하나로 꼽히는 백서를 공개했고, 명확한 아키텍처 설계와 이에 대한 외부 피드백이 실제 실행 가능성에 대한 신뢰를 높이는 데 기여했다.

마지막으로, 창업팀과 핵심 멤버들 모두 실제 운영 환경에서 대규모 시스템을 구축하고 운영한 경험을 갖고 있다. 내가 데이터브릭스에서 쌓은 경험, 공동 창업자의 우버 재직 경험, 그리고 니어와 솔라나 프로젝트에서의 팀원들의 경력이 이를 뒷받침한다. 이러한 이력은 파트너와 기관 투자자들이 이 비전이 단순한 아이디어에 그치지 않고 실제로 구현될 수 있다고 판단하는 데 중요한 근거가 됐다.

Q. 페이팔과는 PYUSD 관련 협업도 진행 중인 것으로 안다. 어떤 협업인가?

A: 카이트AI는 기본적으로 스테이블코인 기반 결제 모델에 방향성을 두고 있기 때문에, 자연스럽게 신뢰할 수 있는 스테이블코인 파트너가 필요하다.

조금 더 넓은 관점에서 보면, 스테이블코인 기업과의 협업을 검토할 때 우리가 가장 중요하게 보는 원칙은 에이전트 트랜잭션이 최대한 직접적이고 매끄럽게 이뤄져야 한다는 점이다. 이 지점에서 왜 페이팔이며, 그중에서도 왜 페이팔의 자체 스테이블코인 PYUSD인지에 대한 답이 나온다.

페이팔은 전 세계에서 가장 규모가 큰 결제 네트워크 중 하나로, 수백만 명의 사용자와 4천만 개가 넘는 가맹점을 보유하고 있다. 이미 많은 사람들이 일상적으로 페이팔 계정과 지갑을 사용하고 있으며, 그런 의미에서 페이팔은 전 세계적으로 익숙한 온램프(법정화폐를 암호화폐로 전환하는 진입 경로)와 오프램프(암호화폐를 다시 법정화폐로 전환하는 출구 경로) 역할을 사실상 수행하고 있다.

이 때문에 별도의 학습 비용이 거의 들지 않는다. 사용자는 기존과 동일하게 페이팔을 법정화폐 결제 수단으로 계속 사용할 수 있고, 그 이면에서는 달러(USD)와 PYUSD 간의 전환, 그리고 PYUSD에서 다시 달러로의 전환이 자연스럽게 백그라운드에서 처리된다. 사용자 입장에서는 이전과 동일한 사용 경험을 유지하게 되는 것이다.

이러한 구조는 마찰을 크게 줄이고, 훨씬 부드러운 온보딩 경험을 제공한다. 그 결과 페이팔의 기존 사용자들은 별도의 학습 과정 없이도 에이전틱 커머스(사람이 아니라 AI 에이전트가 주체가 되어 이루어지는 상거래)와 에이전틱 결제의 미래에 참여할 수 있게 된다.

이 때문에 우리는 PYUSD를 강력한 온·오프램프 레이어(법정화폐와 암호화폐 간 전환 계층)로 보고 있으며, 이를 AI 에이전트에 맞게 설계된 결제 흐름과 결합함으로써 전체 사용자 경험을 크게 개선할 수 있다고 판단하고 있다.

또한 페이팔 자체가 에이전틱 커머스의 미래를 적극적으로 추진하고 있다는 점 역시 중요한 요소다. 이런 점에서 양사는 향후 활용 사례를 함께 확장해 나가는 데 있어 높은 전략적 정합성과 시너지를 갖고 있다.

마지막으로 이 파트너십이 카이트AI에 특히 중요한 이유를 덧붙이자면, 현재 시장에 존재하는 많은 온·오프램프 솔루션은 주로 웹3에 익숙한 사용자를 중심으로 설계돼 있다는 점이다. 반면 페이팔은 웹2 환경에서 이미 높은 신뢰를 받고 있으며, 인지도와 사용 빈도 역시 매우 높다.

즉, 사용자 온보딩을 위해 추가적인 교육이 거의 필요 없다는 뜻이다. 이러한 친숙함은 에이전트 기반 결제와 커머스를 훨씬 더 넓은 사용자층으로 확산시키는 데 있어 매우 큰 강점이라고 생각한다.

나아가 페이팔 외에도 카이트AI는 서클에서 발행하는 미국 달러 연동 스테이블코인 USDC와도 협업을 진행 중이다. USDC는 현재 가장 크고 널리 사용되는 스테이블코인 중 하나로, 이들과의 협업은 매우 합리적인 선택이었다. 서클 역시 카이트AI의 주요 투자자이기도 해, 협력 관계 역시 자연스럽게 형성됐다.

Q. 스페이스 프레임워크를 쉽게 설명해줄 수 있나?

A: 먼저 스페이스(SPACE)가 무엇인지부터 간단히 설명하겠다.

스페이스는 우리가 차세대 결제 인프라에 반드시 필요하다고 보는 다섯 가지 핵심 요소의 앞글자를 딴 약자다.

- S는 스테이블코인을 기본 결제 수단으로 사용하는 구조(Stablecoin-native payments)를 뜻한다.

- P는 결제 과정에 적용되는 규칙과 한도를 코드로 미리 설정할 수 있는 구조(Programmable constraints)를 의미한다.

- A는 사람이 아닌 AI 에이전트를 기준으로 한 인증 방식(Agent-first authentication)을 말한다.

- C는 규제 요건을 충족할 수 있으면서도 거래 기록이 위·변조되지 않고 원본 그대로 남는 구조(Compliance-ready, immutable trails)를 의미한다.

- E는 거버넌스와 실행 규칙이 시스템 안에 미리 포함돼 자동으로 작동하는 구조(Embedded governance and execution)를 뜻한다.

이 다섯 가지를 종합하면, 우리가 왜 이런 결제 구조가 필요하다고 보는지 몇 가지 핵심 포인트로 정리할 수 있다.

첫째, 미래의 결제 시스템은 스테이블코인을 기반으로 하면서 초소액 결제를 자연스럽게 처리할 수 있어야 한다. AI 에이전트는 기계의 속도로 작동하며, 매우 작은 금액을 짧은 시간 안에 반복적으로 결제하기 때문이다.

둘째, 결제는 단순히 돈을 보내는 기능이 아니라, 어떻게 쓰일 수 있는지까지 시스템 차원에서 통제될 수 있어야 한다. 즉, 사용 한도나 목적 같은 규칙이 사후에 관리되는 것이 아니라, 처음부터 프로토콜에 내장돼 자동으로 적용돼야 한다는 의미다.

셋째, 신원 확인과 권한 부여, 규제 준수 역시 나중에 덧붙이는 요소가 아니라, 결제 시스템의 기본 구성 요소로 함께 설계돼야 한다.

정리하자면, 카이트AI가 말하는 차세대 결제 인프라는 단순히 ‘돈을 보내고 받는 기능’에 그치지 않는다. AI 에이전트가 안전하고 예측 가능한 방식으로 결제를 수행하고, 또 결제를 받을 수 있어야 한다.

이를 위해 반드시 갖춰야 할 세 가지 핵심 축은 다음과 같다. 결제와 정산을 담당하는 인프라, 신원 인증 체계, 지출을 통제하고 행동을 제한하는 거버넌스와 가드레일이다.

이러한 구조 속에서 스페이스를 지속적으로 강조하는 이유도 분명해진다. 스페이스는 단순한 명칭이 아니라, AI 에이전트를 위한 결제가 어떤 방식으로 작동해야 하는지에 대한 기본적인 사고방식을 담고 있다.

앞으로 AI 에이전트가 어떻게 행동하고, 어떤 방식으로 결제를 수행하게 될지를 떠올려 보면, 이러한 구조가 왜 필요한지도 자연스럽게 이해할 수 있다.

예를 들어 AI 에이전트가 사용자를 대신해 우버이츠(Uber Eats) 주문을 요청한다고 가정해 보자. 이때 우버의 주문·결제 시스템 입장에서는, 해당 요청을 보낸 주체가 정상적으로 작동하는 신뢰할 수 있는 AI 에이전트인지, 아니면 시스템을 악용하려는 자동화 봇인지를 먼저 구분해야 한다.

사람이 거래를 할 때 신분증이나 계정을 통해 자신을 증명하듯, AI 에이전트 역시 자신의 신원을 증명할 수 있는 기반이 필요하다. 이것이 우리가 말하는 ‘에이전트 우선 인증(agent-first authentication)’이다. 즉, 거래 상대방이 “이 에이전트는 신뢰할 수 있으며, 정상적인 거래 주체다”라고 판단할 수 있어야 한다는 의미다.

이러한 인증이 완료되면, 우버는 해당 에이전트를 신뢰 가능한 주체로 인식하고 주문을 진행할 수 있다. 이후 에이전트는 사용자를 대신해 음식 주문을 완료하고, 결제 단계로 넘어가게 된다.

이 과정에서 스테이블코인 기반 결제가 중요한 역할을 한다. 스테이블코인을 활용하면 사람의 신용카드 정보를 직접 노출하지 않고도 결제가 가능해 보안 리스크를 줄일 수 있다. 더 나아가 스테이블코인은 프로그래머블한 특성을 지니고 있어, 지출 한도나 사용 조건 같은 거버넌스와 통제 규칙을 결제 과정 자체에 직접 적용할 수 있다.

예를 들어 나는 다음과 같은 가드레일을 미리 설정할 수 있다.

“30달러를 초과하는 주문은 하지 말 것”, 또는 “치킨윙은 주문하지 말고 햄버거만 주문할 것”과 같은 규칙들이다.

이러한 규칙들은 모두 프로그래머블 가드레일(지출 한도나 사용 조건을 코드로 미리 설정해 자동으로 제한하는 규칙) 형태로 결제 로직 안에 직접 포함될 수 있다.

바로 이 지점에서 E, 즉 ‘결제 과정에 사전에 포함돼 자동으로 작동하는 거버넌스와 실행 구조(Embedded governance and execution)’가 중요해진다.

거버넌스, 제약 조건, 권한, 규제 준수는 거래가 끝난 뒤 사람이 사후적으로 확인하거나 통제하는 것이 아니다. 이들은 시스템에 미리 설정돼 있으며, AI 에이전트가 거래를 시작하는 순간 자동으로 적용된다.

그 결과 사람은 모든 행동을 일일이 승인하거나 모니터링할 필요가 없다. 정책과 규칙, 통제 장치 자체가 이미 결제 흐름의 일부로 작동하기 때문이다.

또한 결제가 완료된 이후에는, 전체 과정이 검증 가능하고 추적 가능하며 규제 요건을 충족해야 한다. 예를 들어 맥도날드를 주문했는데 KFC가 배달되는 문제가 발생했다면, 해당 거래를 규정에 맞고 감사 가능한 방식으로 이의 제기할 수 있어야 한다.

이 때문에 변경·조작이 불가능한 거래 기록과 추적 내역(immutable transaction trails)이 중요하다. 이는 분쟁 처리, 감사, 규제 준수 검증을 투명하고 신뢰할 수 있는 방식으로 가능하게 한다.

결국 신원 인증에서 시작해, 스테이블코인 결제, 프로그래머블 가드레일, 자동 실행되는 거버넌스와 규제 대응 구조까지 이어지는 전체 흐름을 보면, 대규모로 자율적인 AI 에이전트 결제를 가능하게 하려면 이러한 시스템이 필수적이라는 것이 우리의 판단이다.

그리고 이 모든 요소를 하나의 구조로 통합한 것이 바로 스페이스다.

Q. AI와 블록체인은 어떤 시너지를 낼 수 있다고 생각하는가?

A: 이 질문을 가장 간단히 설명하자면, AI는 블록체인에 생산성을 더해주고, 블록체인은 AI에 신뢰를 더해준다고 말할 수 있다. 여러 측면에서 두 기술은 동전의 양면과 같은 관계다.

AI를 내부 작동 방식이 보이지 않는 블랙박스 상태로, 매우 빠른 속도로만 운용한다면 언젠가는 문제가 발생할 수밖에 없다. 그리고 그런 상황이 닥쳤을 때 우리는 “누가 책임을 져야 하는가”, “실제로 무슨 일이 벌어진 것인가”라는 질문과 마주하게 된다.

바로 이 지점에서 블록체인의 역할이 중요해진다. 블록체인은 신뢰, 추적 가능성, 투명성과 관련된 문제를 해결하는 데 본질적인 강점을 지닌 기술이다. 모든 행동과 의사결정을 변경할 수 없는 형태로 기록함으로써, AI가 자율적으로 행동하더라도 그 과정을 점검하고 결과를 검증하며 책임 소재를 명확히 할 수 있게 해준다.

이것이 AI와 블록체인이 만들어내는 첫 번째 시너지다.

두 번째 시너지는 사회적·경제적 관점에서 나타난다.

AI는 매우 강력한 생산성 도구이지만, 동시에 부의 집중을 가속화할 가능성도 안고 있다. 별다른 통제 없이 확산될 경우, AI는 부유한 사람들을 더욱 부유하게 만드는 한편, AI 기반 생산성에 접근할 수 있는 집단과 그렇지 못한 집단 간의 격차를 더욱 벌릴 수 있다.

이는 AI의 장기적인 영향을 생각할 때 개인적으로도 깊이 우려하는 부분이다.

반면 블록체인은 보다 개방적인 접근, 공정한 가치 분배, 그리고 새로운 형태의 경제적 협력 구조를 가능하게 하도록 설계된 기술이다. 어떤 의미에서는 부의 재분배를 가능하게 하거나, 최소한 더 포용적인 경제 시스템을 구축하는 데 필요한 도구를 제공한다고 볼 수 있다.

즉, AI가 생산성을 극단적으로 끌어올린다면, 블록체인은 그로 인해 창출된 가치가 보다 투명하고 공정하게 분배되도록 뒷받침하는 역할을 할 수 있다.

그래서 나는 AI와 블록체인을 경쟁 관계에 있는 기술로 보지 않는다. 두 기술은 서로를 보완한다. AI는 효율성과 산출을 극대화하고, 블록체인은 신뢰와 책임, 그리고 공정한 가치 창출을 가능하게 하는 제도적 틀을 제공한다.

이 두 기술이 결합될 때, 인공지능이 대규모로 확장되면서도 사람들이 신뢰하고 참여할 수 있는 미래를 만들어낼 수 있다고 믿는다.

Q. 블록체인과 AI의 융합 시도는 계속되고 있지만, 뚜렷한 성공 사례도 부재한 상황이다. 무엇이 문제일까? 카이트AI는 이러한 문제를 어떻게 해결하려 하는가?

A: 이 문제의 배경에는 크게 두 가지, 혹은 세 가지 이유가 있다고 본다.

첫 번째 이유는 솔직히 말해, AI와 블록체인의 접점에서 일해 온 많은 팀들의 인센티브 구조가 잘못 맞춰져 있었다는 점이다.

이 분야에 뛰어든 상당수는 문제를 해결하기보다는 수익을 내는 것을 목적으로 접근했다. 이는 내가 보기에 블록체인 산업 전반에 걸쳐 존재하는 구조적인 문제이기도 하다. 블록체인은 본질적으로 자본과 매우 가까운 산업이고, 토큰과 투기를 통해 단기간에 수익을 만들 수 있는 환경이다 보니, AI와 블록체인의 결합은 가장 주목받는 유행 키워드 조합 중 하나가 됐다.

그 결과, 우리는 실제 효용보다는 이야기와 자금 흐름에만 의존하는 프로젝트들을 다수 보게 됐다. AI와 블록체인이 각각 주목받고 있다는 이유만으로, 두 개념을 단순히 결합하면 의미 있는 결과가 나올 것이라고 기대하는 접근이다. 즉, 유행하는 키워드를 결합하는 것만으로도 가치가 만들어질 것이라고 가정한 셈이다.

하지만 현실적으로 보면, 이런 프로젝트들 대부분은 구체적인 문제를 해결하기 위해 설계되지 않았다. 실질적인 필요나 사용성을 고민하기보다는, 인위적인 내러티브를 만들기 위해 결합을 시도한 경우가 많다.

그래서 이 분야에서 수많은 시도가 이어졌음에도 불구하고, 나는 왜 블록체인이 필요한지에 대한 근본적인 질문에 충분히 답하지 못했다고 본다. 블록체인이 AI에 어떤 구체적인 문제를 해결해 주는지, 그리고 시스템이 실제 환경에서 어떻게 작동하는지에 대한 설명이 명확하지 않은 경우가 많다.

이러한 문제는 단기적인 수익을 노린 접근에서 비롯된 경우도 있지만, 설령 문제의식 자체는 진지했던 팀이라 하더라도, 근본적인 설계와 사고가 충분히 뒷받침되지 않은 경우가 많다는 점에서 여전히 한계로 남아 있다.

이런 맥락에서 내가 보기에 업계의 가장 대표적인 실패 사례 중 하나가 바로 ‘탈중앙화 AI’라는 개념이다.

분명히 말하자면, 우리는 스스로를 탈중앙화 AI 프로젝트라고 부르지 않는다. 우리가 하고 있는 일은 블록체인을 활용해, 미래의 AI 에이전트가 실제 환경에서 반드시 마주하게 될 구체적인 병목 문제, 특히 에이전틱 인터넷과 에이전틱 커머스 환경에서 발생하는 현실적인 문제들을 해결하려는 것이다.

일반적으로 언급되는 ‘탈중앙화 AI’는 연산 자원, 데이터, 모델 학습까지 모든 요소를 탈중앙화하려는 접근을 취한다. 연산은 탈중앙화된 GPU를 활용하고, 데이터는 분산된 방식으로 수집하며, 모델 학습 역시 탈중앙화된 커뮤니티를 통해 수행하려는 시도다.

이론적으로 보면 이러한 구상은 충분히 매력적으로 들릴 수 있다. 그러나 현실적으로는, 특히 현재 AI 산업이 요구하는 수준을 고려할 때 비용 구조와 효율성 측면에서 아직 성립하기 어렵다. 비즈니스 관점에서도, 운영 측면에서도 지금 당장 실현 가능하다고 보기는 힘들다.

그래서 이러한 시도들이 흥미로울 수 있지만, 결국 중요한 질문은 하나다.

“지금 이 시점에서 상업적으로, 그리고 운영 측면에서 타당한가?”

대부분의 경우, 답은 ‘아니오’다. 이것이 두 번째 주요한 실패의 이유다.

세 번째 이유는 인식의 문제인데, 이 부분은 최근 들어 분명히 개선되고 있다고 본다.

오랫동안 블록체인은 AI 개발자나 웹2 빌더들 사이에서 부정적인 인식을 받아왔다. 하지만 이러한 분위기는 특히 지난 1년 사이 눈에 띄게 변화하기 시작했다.

미국 내 규제 환경이 보다 명확해지고, 스테이블코인이 새로운 먹거리로 부상했으며, 서클(Circle)의 기업공개(IPO) 같은 이정표가 등장하면서 실제 매출을 창출하고 실사용 사례를 보유한, 인프라 기업다운 블록체인 기업들이 점차 늘어나고 있다.

그 결과, 주류 웹2 기관과 핀테크 기업들, 나아가 AI 네이티브 팀들까지도 블록체인에 주목하기 시작했다. 이들은 이제 “블록체인의 본질적인 활용 사례는 무엇인가”, “실제로 의미 있는 사용처는 어디인가”라는 질문을 던지고 있다.

이 과정에서 스테이블코인 기반 결제는 가장 명확한 해답 중 하나로 부각되고 있다. 그리고 여기서 한 걸음 더 나아가면, AI 결제나 에이전틱 결제가 매우 자연스러운 확장이라는 점 역시 분명해진다.

그래서 나는 규제 환경의 변화와 시장의 성숙, 그리고 전반적인 산업 분위기의 개선이 AI와 블록체인의 결합에 있어 매우 긍정적인 조건을 만들고 있다고 본다.

아직은 초기 단계이고 해결해야 할 과제도 많지만, 분명 고무적인 신호들이 나타나고 있다. 여러 잡음 속에서도 의미 있는 수준의 융합이 실제로 시작되고 있다는 점은 분명하다고 느낀다.

카이트AI가 이 문제에 어떻게 접근하고 있는지에 대해서는 앞서 대부분 설명했지만, 한 가지 원칙만은 다시 강조하고 싶다.

우리에게 가장 중요한 기준은 근본 원리에서 출발하는 사고다. 우리는 내러티브나 유행어를 좇기 위해 이 분야에 있는 것이 아니다. 대신 아주 기본적인 질문들부터 던진다.

지금 AI 시스템이 실제로 겪고 있는 문제는 무엇인가?

자율적인 AI 에이전트는 어느 지점에서 현실적인 한계에 부딪혀 멈추거나 실패하는가?

그리고 블록체인은 그 문제를 구체적으로 어떻게 해결할 수 있는가?

카이트AI는 막연한 미래를 상정하기보다, 현재의 현실적인 문제 맥락 속에서 AI가 블록체인으로부터 어떤 실질적인 도움을 받을 수 있는지, 또 블록체인이 어떻게 AI를 실제로 뒷받침할 수 있는지에 집중하고 있다.

이러한 접근 방식이야말로 블록체인 기반 솔루션이 주류 사용자와 AI 개발자들로부터 신뢰와 존중을 얻을 수 있는 유일한 길이라고 생각한다.

우리는 AI라는 이름을 빌려 수익을 내기 위해 여기에 있는 것이 아니다.

AI가 실제로 직면한 문제를 해결하기 위해 이 일을 하고 있다.

이 차이는 매우 중요하다.

Q. 최근 AI 테마가 급부상하며 웹3 업계에서도 x402 프로토콜이 핫하다. 카이트는 x402를 어떻게 활용하고 있나?

A: 아주 좋은 질문이다. 먼저 짚고 넘어가고 싶은 점은, 이것이 코인베이스가 카이트AI에 투자한 핵심적인 이유 중 하나라는 사실이다.

코인베이스는 에이전트 결제에 활용되는 x402 표준의 제안 주체 중 하나다. 흥미로운 점은, 코인베이스가 올해 5월 x402 v1을 공개한 뒤 불과 한 달 만인 6월에, 카이트AI의 공동 창업자이자 최고기술책임자(CTO)가 직접 참여한 라이브 코딩 세션 영상을 공개했다는 점이다.

해당 세션에서는 카이트AI 위에서 x402를 실제로 어떻게 활용하는지, 그리고 카이트AI를 기반으로 x402를 사용하는 에이전트를 어떻게 구현할 수 있는지를 코드 레벨에서 시연했다.

이는 카이트AI가 아주 초기 단계부터 x402와의 호환성을 염두에 두고 설계돼 왔다는 것을 보여준다. 실제로 x402와의 연동은 복잡한 작업이 아니었고, 카이트AI의 구조와 자연스럽게 맞아떨어졌다.

이런 점이 가능한 이유는 카이트AI의 핵심 설계 원칙 가운데 하나가 상호운용성이기 때문이다.

카이트AI는 처음부터 주요 에이전트 표준들과 네이티브하게 호환되도록 설계됐다. 특히 결제와 신원 영역에서 사용되는 표준들과의 호환성을 중요하게 고려했다.

여기에는 x402뿐 아니라, 구글의 AI 에이전트 간 결제를 위한 ‘A2A(agent-to-agent)’ 프로토콜, 에이전트 결제 프로토콜(Agent Payment Protocols), 그리고 앤트로픽의 MCP(AI 에이전트용 표준 인터페이스 프로토콜, Model Context Protocol)가 포함된다.

이러한 표준들은 카이트AI 안에 처음부터 구조적으로 반영돼 있어, 별도의 우회 구현 없이 바로 사용할 수 있거나 문제없이 연동되는 상태다.

x402가 생태계에서 실제로 어떻게 활용되는지를 보면, 결제 과정을 매우 간결하고 직관적으로 정리해 주는 구조라는 점을 알 수 있다. x402는 AI 에이전트가 디지털 서비스와 결제 조건에 대해 소통할 수 있도록 하는 일종의 공통 언어 역할을 한다.

예를 들어 서비스 제공자는 x402를 통해 가격과 접근 조건을 미리 공개할 수 있다. 그러면 에이전트는 △어떤 서비스가 제공되는지 △어떤 가격 정책이 적용되는지 △어떤 방식의 결제가 필요한지 등 조건을 사전에 명확하게 이해할 수 있다.

이에 대해 에이전트는 “이 가격과 조건에 동의한다”는 의사를 전달한 뒤, USDC와 같은 스테이블코인을 활용해 자신이 관리하거나 통제하는 지갑에서 직접 결제를 실행한다. 이 결제는 설정에 따라 카이트AI 네트워크에서 처리되거나, 베이스와 같은 네트워크에서 정산될 수도 있다.

이러한 흐름은 업계가 자연스럽게 나아가고 있는 방향과도 맞닿아 있다.

다만 한 가지 분명히 할 점은, x402가 현재 가장 주목받는 유망한 표준 중 하나이기는 하지만, 카이트AI가 특정 표준 하나에만 의존하려는 것은 아니라는 점이다.

카이트AI는 기술적으로 완성도가 높고 잘 설계된 모든 표준과 함께 작동할 수 있는 구조를 지향한다.

여러 에이전틱 표준을 폭넓게 통합·지원함으로써, 개발자와 사용자들은 프로토콜 간 단절이나 호환성 문제를 걱정할 필요 없이 보다 매끄럽고 상호운용 가능한 결제 경험을 누릴 수 있다.

이러한 개방성과 유연성은 에이전틱 인터넷을 위한 인프라를 구축하는 데 있어 카이트AI가 중요하게 생각하는 핵심 원칙 중 하나다.

Q. 카이트AI의 자체 토큰 KITE가 업비트와 빗썸 등 국내 2대 거래소에 상장됐다. 어떤 전략이 주효했나?

A: 먼저 분명히 말하자면, 한국 시장은 우리에게 매우 중요한 시장이다. 그래서 그만큼 많은 시간과 노력을 한국에 투자해 왔다.

우리는 한국을 자주 방문하며 현지 커뮤니티와 적극적으로 교류해 왔고, 여러 해에 걸쳐 코리아 블록체인 위크(KBW)에도 꾸준히 참여해 왔다. 이렇게 지속적으로 현장에 존재해 온 것이 분명 큰 도움이 됐다. 그 과정에서 생태계 안에서 신뢰 관계를 쌓고, 많은 파트너와 인연을 만들었으며, 시장 내에서도 의미 있는 브랜드 인지도를 구축할 수 있었다.

그래서 첫 번째 핵심 요인은 단연 한국에서의 마케팅과 브랜드 존재감이라고 볼 수 있다.

여기에 더해 거래소 측 요인도 있다. 업비트와 빗썸 같은 주요 거래소에 상장된 것뿐만 아니라, 상장 초기부터 사실상 국내 주요 거래소 전반에 동시에 노출되면서 시장 심리 측면에서 강한 상승 효과가 만들어졌다.

이처럼 다수의 주요 거래소에 상장돼 있다는 사실 자체가 거래소들로 하여금 KITE를 신뢰할 수 있는 프로젝트이자 성공적인 출시가 가능한 자산으로 인식하게 만드는 데 기여했다. 이러한 신뢰와 모멘텀은 분명 중요한 역할을 했다.

그렇다면 근본적인 질문은 이것이다. 애초에 왜 거래소들이 우리를 상장하려 했을까?

이 질문은 한국거래소에만 국한되지 않고, 바이낸스나 코인베이스 같은 글로벌 거래소에도 동일하게 적용된다.

결국 답은 프로젝트의 본질, 즉 펀더멘털에 있다.

거래소들은 우리가 미래의 AI와 결제 환경에서 실제로 필요한 문제를 해결하는 방향에서, 근본적인 문제의식에 기반한 프로젝트를 구축하고 있다는 점을 보고 있다. 여기에 최상위 기관 투자자들의 참여, 그리고 관련 분야에서 경험을 쌓은 강력한 기술·제품 팀이 실행을 맡고 있다는 점이 더해진다. 솔직히 말해, 이러한 요소들은 거래소의 상장 심사 과정에서 매우 중요한 판단 기준으로 작용했다.

또한 투자자 구성에 한국을 대표하는 기관들이 포함돼 있다는 점도 큰 도움이 됐다. 삼성넥스트(Samsung Next)를 비롯한 한국계 기관 투자자들은 국내에서 높은 신뢰와 인지도를 갖고 있으며, 이러한 신뢰도는 한국 시장에서 매우 중요한 요소로 작용한다.

이와 동시에, 우리는 한국의 주요 금융기관과 대형 기술 기업들과도 AI 활용 사례를 중심으로 다양한 논의를 이어가고 있다. 이러한 논의들 역시 우리가 구축하고 있는 방향성에 대한 신뢰를 한층 더 높여주는 요소다.

종합해 보면, 이번 성과는 다음과 같은 요소들이 함께 작용한 결과라고 생각한다.

한국 내 커뮤니티와 브랜드

팀과 투자자들이 가진 배경과 신뢰도

한국 시장에서 최상위 투자자 및 대기업들과 구축한 긴밀한 네트워크

이 모든 요소들이 결합되면서, 단순한 시장 분위기나 커뮤니티 차원을 넘어 기술적 완성도와 장기적인 실행력 측면에서도 신뢰를 쌓는 데 중요한 역할을 했다고 본다.

Q. AI 에이전트가 주도하는 경제 구도에서 카이트AI가 그리는 비전은 무엇인가? 어떤 사용 사례가 대중화될 것으로 전망하나?

A: 가장 쉽게 말하면, 카이트AI는 AI 에이전트를 위한 차세대 페이팔을 만들고 있다. 에이전트끼리, 혹은 에이전트와 디지털 서비스 사이에서 발생하는 결제를 처리하는 핵심 정산 인프라가 되는 것이 목표다.

이 비전이 중요한 이유는, 앞으로 AI 에이전트가 지금보다 훨씬 더 똑똑하고 자율적으로 움직이게 될 것이기 때문이다. 에이전트는 단순히 사람을 돕는 도구를 넘어, 스스로 판단하고 일을 수행하며 자산과 부채를 축적하는 등 인터넷 경제에서 핵심적인 경제 주체로 활동하게 될 것이다.

그렇게 되면 에이전트는 사실상 자신만의 재무 상태를 갖게 된다. 최종적인 소유권과 책임은 인간에게 있지만, 실제 의사결정과 실행은 에이전트가 독립적으로 수행하는 구조다. 이는 에이전트가 오늘날 인간과 비슷한 방식으로 경제 활동에 참여하게 된다는 뜻이다.

이처럼 에이전트가 하나의 경제 주체로 움직이려면, 인간이 은행이나 신용카드, 결제 네트워크를 사용하는 것처럼 전용 결제·정산 인프라가 필요하다. 우리가 맡고자 하는 역할이 바로 그것이다. 장기적으로는, 인간 중심 상거래에서 기존 결제 네트워크가 해온 역할을 에이전트 경제에서도 수행하고자 한다.

사용 사례를 보면, 가장 먼저 일상 속에서 확산될 영역은 에이전틱 커머스다. 식료품 구매, 호텔 예약, 각종 예약 서비스처럼 반복적이고 일상적인 소비 활동을 에이전트가 대신 처리하는 형태다. 하지만 활용 가능성은 여기에 그치지 않는다.

또 다른 중요한 분야는 기업의 자재 조달이다. 예를 들어 자동차 제조사가 여러 국가에서 부품을 조달해야 하는 경우, 지금은 대부분 사람이 직접 관리하고 조정한다. 하지만 앞으로는 이런 조달 과정의 상당 부분이 AI 에이전트에 의해 자동화되거나, 최소한 부분적으로는 에이전트가 담당하게 될 것으로 보고 있다.

실제로 아시아 지역을 포함한 일부 디자인 파트너들은 이미 이러한 방식의 실험을 시작하고 있다. 이들은 AI 에이전트를 투입해 공급업체를 독립적으로 평가하고, 조건을 협상하며, 제조 조달 과정을 관리하도록 하고 있다. 이는 에이전틱 커머스의 B2B(기업 간 거래) 버전에 해당한다.

상거래를 넘어, 우리가 더 흥미롭게 보고 있는 또 하나의 사용 사례 범주는 이른바 에이전트 네이티브(AI 에이전트가 직접 수행하도록 설계된) 혹은 디지털 네이티브(태생부터 디지털 환경에서만 작동하는) 트랜잭션이다.

예를 들어, AI 에이전트가 사용자를 대신해 재무 분석을 수행하거나 투자 및 트레이딩 전략을 실행하는 상황을 떠올려 보자. 이를 효과적으로 수행하려면 에이전트는 주식 가격, 지수 데이터, 암호화폐 시세 등 실시간 시장 데이터와 다양한 금융 신호에 지속적으로 접근할 수 있어야 한다.

이러한 데이터는 보통 API 호출 통해 취득할 수 있으며, API 접근에는 요청 단위·호출 횟수 단위로 과금되는 매우 세분화된 결제 구조가 요구되는 경우가 많다. 바로 이 지점에서 마이크로 트랜잭션(micro-transactions)과 마이크로 페이먼트(micro-payments)가 중요해진다. 기존처럼 고액의 구독료를 선불로 지불하는 방식이 아니라, 에이전트가 API 호출당, 데이터 포인트당, 혹은 실제 사용량에 따라 소액을 즉시 지불하는 구조다.

이처럼 API 호출당 결제나 데이터 포인트당 결제 방식은 본질적으로 에이전트에 최적화된 사용 사례다. AI 에이전트가 등장하기 전에는 사실상 존재하지 않았던 형태지만, 에이전트가 기계의 속도로 자율적으로 작동하게 되면서 점점 더 보편화될 것이다.

이를 이해하는 데 도움이 되는 비유가 있다. 커서(Cursor)나 윈드서프(Windsurf) 같은 AI 코딩 도구를 떠올려 보면 된다. AI 이전에는 이러한 도구 자체가 존재하지 않았지만, 지금은 하나의 거대한 신규 산업 영역으로 성장하고 있다.

마찬가지로 우리는 에이전트 기반 데이터 소비, GPU 사용, 콘텐츠 접근, 연산 서비스 등을 중심으로 한 새로운 산업 영역들이 등장할 것으로 보고 있다. 이 모든 영역은 자연스럽게 에이전트 네이티브 결제 흐름을 필요로 하게 될 것이며, 자율적인 AI 에이전트의 부상과 함께 이제 막 형태를 갖추기 시작한 거대한 미래 기회라고 생각한다.

카이트AI가 구축하고자 하는 미래는 바로 이러한 모습이다. 그리고 그렇기 때문에, AI 에이전트를 위해 처음부터 설계된 결제 및 정산 레이어가 반드시 필요하다고 믿는다.

Q. 2026년 카이트AI의 최대 과제는 무엇인가? 주요 로드맵이 있다면 공유 부탁드린다.

A: 현재 카이트AI는 메인넷 출시를 앞둔 매우 중요한 단계에 있다.

내부적으로 이 단계는 GA(상용 단계, General Availability)에 도달하는 과정으로 정의하고 있다. GA는 제품이 공개적으로 제공되어, 누구나 별도의 승인이나 허가 없이 사용할 수 있는 상태를 의미한다. 그만큼 출시를 위한 준비 기준 역시 매우 높다.

이를 위해 광범위한 침투 테스트, 스트레스 테스트, 보안 감사를 포함해 다양한 안전성과 신뢰성 검증 절차가 진행되고 있다. 시스템이 공개 인프라로서 실제 운영이 가능한 수준인지를 철저히 확인하는 과정이다.

메인넷 출시는 현재 내년 1분기로 잠정 계획되어 있다. 출시 전까지는 새로운 버전을 지속적으로 배포하고, 이를 테스트하며, 발견된 문제를 개선하는 과정을 반복하게 된다. 즉, 출시–테스트–개선이 이어지는 반복적인 개발 사이클이다.

다만 카이트AI는 메인넷 공개에 보다 신중하게 접근하고 있다. 빠른 출시보다는 안정적이고 신뢰할 수 있는 메인넷 출시가 더 중요하다는 판단이다.

기술적 로드맵 외에 또 하나의 중요한 축은 도입과 시장 확장이다.

2024년 카이트AI의 가장 큰 과제는 시장 진출 전략을 실제로 성공시키는 것이었다.

보다 구체적으로 말하면, 핵심을 꿰뚫는 질문은 하나다.

어떻게 네트워크 효과의 플라이휠(한 번 작동하면 스스로 가속되는 선순환 구조)을 구현할 것인가?

점점 더 많은 에이전트들이 카이트 네트워크를 통해 서비스를 발견하고, 접근하며, 결제하는 단계에 어떻게 도달할 것인가의 문제다. 이때 서비스의 유형은 일반 디지털 서비스일 수도 있고, 에이전트 네이티브 서비스나 에이전틱(에이전트의 자율적 의사결정과 실행을 전제로 한) 서비스일 수도 있다.

동시에 서비스 제공자 측면의 확장도 필수적이다. 더 많은 디지털 서비스들이 KITE 네트워크에 참여하도록 유도하고, 이들이 에이전트에 의해 검색 가능하고, 접근 가능하며, 결제 가능한 상태가 되도록 지원해야 한다.

결국 가장 큰 과제는 시장의 양단인 수요와 공급을 동시에 조율하면서, 시장 진출 플라이휠을 지능적이고 효율적으로 실행하는 것이다.

이것이 카이트AI가 반드시 해결해야 할 가장 핵심적인 문제이며, 다음 단계로 나아가며 가장 집중하고 있는 최대 과제다.

Q. 한국 시장을 어떻게 바라보는지? 또 한국 시장에서 어떤 역할을 하고 싶은지 궁금하다.

A: 무엇보다도 한국은 매우 훌륭한 시장이다. 특히 블록체인과 AI가 결합되는 영역에서 한국은 가장 역동적이고, 중요하며, 활발한 시장 중 하나다.

잘 알려져 있듯이, 한국은 전 세계에서 규모가 크고 참여도가 높은 개인 투자자 커뮤니티를 보유하고 있다. 동시에 기관 투자자들의 존재감도 매우 강력하며, 그 비중은 지속적으로 확대되고 있다. 실제로 카이트AI는 한국의 여러 대형 기관들과 논의를 진행해 왔으며, 이들과의 잠재적인 시너지 가능성을 적극적으로 모색하고 있다. 그 과정에서 확인한 것은 AI와 블록체인의 결합에 대한 매우 강한 관심이었다.

이러한 요소들은 한국을 글로벌 차원에서 가장 중요한 시장 중 하나로 만든다. 카이트AI와 같은 프로젝트에게 한국은 단순히 진입하는 시장이 아니라, 시간을 들여 관계를 구축하고 장기적이며 의미 있는 존재감을 형성해야 하는 시장이다.

한국에서 카이트AI가 수행하고자 하는 역할 역시 상호 이익에 기반한 관계다.

한국 시장으로부터 일방적인 지원을 받는 데 그치지 않고, 기여하는 주체가 되고자 한다는 것이 우리의 입장이다. 카이트AI의 목표는 최신 기술을 한국에 소개하고, 한국의 기업과 사용자들이 에이전틱 인터넷의 미래에 더 빠르게 접근할 수 있도록 돕는 것이다. 여기에는 지능형 에이전트의 부상, 에이전트 역량의 고도화, 그리고 스테이블코인과 에이전트 네이티브 결제의 확산에서 비롯되는 다양한 기회들이 포함된다.

카이트AI는 이러한 모든 영역에서 생태계에 실질적인 가치를 제공할 수 있다고 믿고 있다.

동시에 카이트AI는 한국 시장을 외부자의 시선으로만 바라보는 데 그치지 않기를 바라고 있다. 현지 파트너들과 긴밀히 협력하며 한국 시장과 경제에 깊이 뿌리내린, 생태계의 한 구성원으로서 장기적인 역할을 수행하는 것이 목표다.

Q. 마지막으로 독자들에게 하고 싶은 말이나, 알파 소식이 있다면 공개 부탁드린다.

A: 커뮤니티는 물론, 솔직히 말해 토큰 홀더들에게도 가장 큰 투자 수익률(ROI)은 한 프로젝트가 신뢰할 수 있는 팀이라는 점을 꾸준히 보여주고, 약속한 미션과 방향을 따라 계속해서 실행해 나가는 모습을 확인하는 데서 나온다고 본다.

카이트AI가 가장 중요하게 생각하는 것도 바로 그 지점이다. 한 번 약속한 것은 반드시 지킨다는 원칙이다. 특정 시점에 메인넷 출시를 예고했다면, 그 일정에 맞춰 실제로 출시하는 데 책임을 다한다. 기업과 기관들과 긴밀히 협력해 현실적인 채택을 이끌고 의미 있는 사용 사례를 만들어가고 있다고 말해왔다면, 그 역시 말에 그치지 않고 지금도 그대로 실행하고 있다.

독자들에게 전하고 싶은 메시지는 단순하다. 카이트AI의 행보를 계속 지켜봐 달라는 것이다. 앞으로 제품과 비즈니스 양 측면에서 구체적인 업데이트와 발표가 이어질 예정이며, 추상적인 이야기보다 실제로 축적되는 성과와 진척 상황을 확인할 수 있을 것이다.

어떤 프로젝트든 결국 가장 큰 가치는 실행력에 있다고 믿는다. 비즈니스 목표와 제품 개발의 주요 단계들을 하나씩 달성해 나가고, 에이전틱 인터넷과 에이전트 네이티브, 인프라 중심 접근 방식이라는 장기적 비전을 현실로 만들어가는 과정 자체가 가장 중요한 성과다.

마지막으로 더 많은 분들이 카이트AI 커뮤니티에 함께해 주길 바란다. 한국 전용 텔레그램 커뮤니티를 운영하고 있으며, X와 링크드인에서도 활발히 소통하고 있다. 언제든 참여해 소식을 받아보고, 카이트AI가 만들어가고 있는 여정을 함께 지켜봐 주셨으면 한다.