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기계가 기계에게 돈을 보내는 시대가 온다
경제AI 분석

기계가 기계에게 돈을 보내는 시대가 온다

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블록체인 기반 M2M 결제가 전력망처럼 새로운 디지털 경제의 인프라가 되고 있다. 마이크로 거래와 자율 결제 시스템이 만들어낼 변화를 살펴본다.

공장의 기계가 전력을 실시간으로 구매하고, 센서가 데이터를 초 단위로 판매하며, 물류 시스템이 인간의 개입 없이 운송비를 지불하는 세상. SF 같은 이야기지만, 블록체인 기반의 기계 간 결제(M2M) 시스템이 이를 현실로 만들고 있다.

코인데스크애나벨 황 애널리스트는 최근 칼럼에서 "연속적인 M2M 결제가 새로운 전력이라면, 블록체인은 새로운 전력망"이라고 주장했다. 전력이 대량생산을 가능하게 했듯, 마이크로 거래가 완전 자동화 경제를 실현할 것이라는 분석이다.

결제의 전기화 혁명

현재 결제 시스템은 전기가 도입되기 전 공장과 닮아있다. 당시 공장들은 증기기관이나 물레방아에 의존했고, 생산 위치와 규모가 제약을 받았다. 전력이 표준화되고 항상 사용 가능해지면서 생산의 기반이 된 것처럼, 결제도 에피소드적이고 배치 처리되는 현재 방식에서 벗어나야 한다는 것이다.

기존 디지털 결제도 여전히 송장, 정산, 청구 주기 등 개별적 이벤트에 의존한다. 하지만 M2M 결제와 마이크로 거래가 결합되면 가치 교환이 주변 환경처럼 자연스러워진다. 기계들이 결제를 위해 멈추는 대신, 자원을 소비하거나 서비스를 제공하면서 연속적으로 가치를 교환할 수 있게 된다.

인터넷 초기부터 마이크로 거래에 대한 논의가 있었지만, 기존 은행 시스템으로는 불가능했다. 블록체인 기술이 전 세계로 거의 무료에 가까운 비용으로 즉시 가치를 전송할 수 있게 하면서 상황이 바뀌었다.

자율 경제의 현실적 제약

현재 기계들은 기술적으로는 자율적이지만 경제적으로는 제약을 받는다. AI 에이전트가 의사결정을 내리고 트래픽을 라우팅하며 물류를 최적화할 수 있지만, 실시간으로 컴퓨팅 자원에 대한 비용을 지불할 수는 없다. 경제적 마찰이 독립적인 시스템에 인간의 개입을 강제하는 셈이다.

M2M 결제와 마이크로 거래가 결합되면 전력이 지속적인 기계적 동력을 제공하는 것처럼 지속적인 경제적 동력을 제공할 수 있다. 이는 완전히 새로운 산업의 등장을 가능하게 한다.

자율 공급망에서 기계들이 지속적으로 구매와 물류를 조정하거나, AI 서비스가 밀리초 단위의 추론 시간을 반영한 가격 모델을 갖는 것이 가능해진다. 글로벌 데이터 시장에서 바이트당 지불하는 방식이나, 도로와 충전소 같은 인프라가 접근 권한을 지속적으로 자동 가격 책정하는 것도 현실이 될 수 있다.

인프라가 먼저다

전기화 초기에는 발전기 개발에 집중했지만, 가장 중요한 기술 혁신은 송전이었다. 전력을 어디든 저렴하고 예측 가능하게 전달할 수 있게 된 후에야 산업과 사회가 재편됐다.

M2M 결제도 마찬가지다. 특정 M2M 결제 애플리케이션보다 결제가 이뤄지는 블록체인 레일이 훨씬 중요하다. 거의 제로에 가까운 수수료, 매우 낮은 지연시간, 예측 가능한 성능을 갖춘 최고의 블록체인을 구축하는 것이 우선이다.

기계 결제에 사용되는 블록체인은 중립적 인프라로 인식돼야 한다. 벤더, 관할권, 기계 간 상호 운용이 가능해야 한다. 가전제품이 전압 표준을 협상할 수 없는 것처럼, 기계들도 맞춤형 결제 시스템을 협상할 수 없기 때문이다.

이런 맥락에서 탈중앙화가 기계 경제 성장에 중요한 역할을 할 수 있다. 퍼블릭 블록체인이 프라이빗 대안보다 유리할 가능성이 있다는 뜻이다.

한국 기업들의 기회와 도전

한국 기업들에게 이런 변화는 기회이자 도전이다. 삼성전자의 반도체와 스마트 기기, 현대자동차의 자율주행 기술, 네이버카카오의 플랫폼 서비스 모두 M2M 결제 생태계와 연결될 수 있다.

특히 한국의 제조업 강점을 고려하면, 스마트 팩토리와 자율 공급망 분야에서 선두를 차지할 가능성이 크다. 하지만 블록체인 인프라와 관련 규제 환경에서는 여전히 과제가 남아있다.

정부의 디지털 뉴딜과 K-디지털 플랫폼 정책도 이런 변화에 대응해야 할 것이다. 단순히 기술 도입을 넘어 새로운 경제 모델에 맞는 법적, 제도적 기반을 마련하는 것이 중요하다.

본 콘텐츠는 AI가 원문 기사를 기반으로 요약 및 분석한 것입니다. 정확성을 위해 노력하지만 오류가 있을 수 있으며, 원문 확인을 권장합니다.

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