신용 카드가 경쟁하기 시작합니까? Visa는 AI 에이전트가 새로운 결제 시스템이 필요하다는 것을 인정합니다.

일러스트레이션. (사진: Unsplash)

인공 지능(AI)은 계속해서 매우 빠르게 발전하고 있습니다. 이전에 AI는 질문에 답하거나 콘텐츠를 만드는 데 도움이되는 채팅봇으로 더 잘 알려져 있었지만, 이제는 결정을 내리고, 작업을 수행하고, 심지어 독립적으로 거래를 수행 할 수있는 AI 에이전트(AI Agent)의 출현을 통해 새로운 단계에 진입했습니다.

이러한 변화는 글로벌 기술 및 금융 기업의 관심을 끌기 시작했습니다. 2026년 7월에 아르테미스와 공동으로 발표한 최신 보고서에서 Visa는 신용 카드를 포함한 전통적인 결제 시스템이 AI가 자동으로 수행하는 경제 활동을 지원하도록 설계되지 않았기 때문에 어려움에 직면하기 시작했다고 밝혔습니다. 이러한 변화의 한가운데, 많은 투자자들은 여전히 비트코인 가격을 새로운 세대의 디지털 결제 혁신의 기초가 된 블록체인 산업의 발전을 나타내는 지표 중 하나로 여전히 사용하고 있습니다.

비자에 따르면 이러한 장벽은 신용 카드가 곧 사라질 것이라는 것을 의미하지는 않습니다. 그러나 AI 에이전트의 사용 증가는 자동으로 수백만 개의 마이크로 트랜잭션을 처리할 수 있고 더 빠르고 저렴한 새로운 지불 인프라에 대한 필요성을 창출할 것으로 예상됩니다.

그렇다면 AI 에이전트란 무엇입니까? 왜이 기술은 디지털 거래 방식을 변화시킬 수 있다고 여겨지기 시작했습니까? 그리고 왜 안정적인 동전이 가장 적합한 해결책 중 하나라고 말하는가? 다음은 완전한 설명입니다.

AI 에이전트란 무엇입니까?

비자가 현재 지불 시스템이 진화해야한다고 생각하는 이유를 논의하기 전에, AI 에이전트가 무엇을 의미하는지 먼저 이해하는 것이 중요합니다.

간단히 말해, AI 에이전트(AI Agent)는 채팅봇과 같은 답변을 제공할 수 있을 뿐만 아니라 상태를 관찰하고 결정을 내리고 행동을 계획하고 특정 목표를 달성하기 위해 독립적으로 실행할 수 있는 인공 지능 시스템입니다.

일반적으로 각 단계마다 사용자 지침을 기다리는 기존의 AI와는 달리, AI 에이전트는 인간이 지속적으로 지시하지 않아도 자동으로 일련의 프로세스를 실행할 수 있습니다.

예를 들어, 누군가가 일반 챗봇에게 최고의 노트북 가격을 찾도록 요청하면 챗봇이 권장 목록을 표시합니다. 그러나 AI 에이전트에서 프로세스는 훨씬 더 복잡 할 수 있습니다. AI는 다양한 상점을 검색하고, 사양을 비교하고, 배송 비용을 계산하고, 최상의 제안을 선택하고, 사용자로부터 허가를 얻은 경우 주문을 수행 할 수 있습니다.

이러한 기능은 AI 에이전트가 인공 지능 발전의 다음 단계로 간주되기 시작하는 이유입니다.

AI 에이전트는 어떻게 작동합니까?

복잡해 보이지만, AI 에이전트의 작동 방식은 실제로 매우 체계적인 주기와 일치합니다. 각 단계는 서로 연결되어 있어서 AI는 처음부터 끝까지 작업을 수행 할 수있는 디지털 비서처럼 행동 할 수 있습니다.

일반적으로,이 과정은 5 가지 주요 단계로 구성됩니다.

1. 환경 관찰 (Observe)

첫 번째 단계는 웹 사이트, API, 데이터베이스, 센서 및 기타 애플리케이션과 같은 다양한 소스에서 정보를 수집하는 것입니다.

예를 들어, 가장 저렴한 항공권을 찾으라고 요청하면 AI 에이전트는 실시간으로 가격, 일정, 좌석 가용성 데이터를 얻기 위해 다양한 예약 서비스에 액세스합니다.

2. 정보 분석 (이유)

데이터가 수집되면 AI는 대규모 언어 모델(Large Language Model/LLM), 논리 규칙 및 의사 결정 알고리즘을 사용하여 모든 정보를 평가하기 시작합니다.

이 단계에서 AI는 데이터를 이해할뿐만 아니라 사용자가 제공 한 목표에 따라 다양한 최선의 가능성을 고려합니다.

3. 계획을 수립하십시오 (계획)

그 다음, AI 에이전트는 작업을 효율적으로 완료하기위한 전략을 만듭니다.

예를 들어, 서비스 가격이 너무 비싸면 AI는 비슷한 품질을 갖춘 다른 대안을 찾지만 비용이 더 저렴합니다.

이 계획 단계는 AI가 다음 단계를 독립적으로 결정할 수 있기 때문에 일반 챗봇과 AI 에이전트를 구별합니다.

4. 행동 수행

결정을 내린 후, AI는 필요한 권한을 가지고 있다면 이메일을 보내고 클라우드 서비스를 주문하고 데이터를 구매하고 예약하고 결제하는 등 다양한 작업을 수행하기 시작합니다.

실질적인 행동을 취할 수 있는 능력은 비자 보고서의 주요 초점입니다.

5. 결과에서 배우기 (학습)

작업이 완료되면 AI는 작업 성능을 향상시키기 위해 작업 결과를 평가할 수 있습니다.

경험이 많을수록 미래에 대한 결정을 내리는 AI 에이전트의 능력도 더 좋습니다.

이 사이클을 통해 AI 에이전트는 더 이상 도구가 아니라 다양한 서비스와 자동으로 상호 작용할 수 있는 디지털 경제 주체로서 역할을하기 시작합니다.

2026년에 왜 AI 에이전트가 논의되고 있습니까?

AI 에이전트의 인기는 점점 더 향상된 기능뿐만 아니라 지원 환경이 매우 빠르게 발전하기 때문에 급격히 증가하고 있습니다.

다양한 기술 회사는 이제 AI가 애플리케이션 간 작업을 수행할 수 있도록 플랫폼을 구축하기 위해 경쟁하고 있습니다. AI는 더 이상 텍스트 또는 이미지를 생성하는 데 사용되는 것이 아니라 비즈니스 운영을 관리하고 데이터 분석을 수행하고 고객 서비스를 지원하고 관리 프로세스를 자동화하는 데 사용되기 시작했습니다.

이러한 발전은 또한 API를 이해하고 다양한 디지털 서비스와 상호 작용하며 복잡한 워크플로를 관리하는 AI의 능력이 향상됨에 따라 촉진되었습니다.

Visa와 Artemis의 보고서에서 AI 에이전트는 2025년 중반 이후 진화의 중요한 지점을 넘어섰습니다. AI는 이제 알려지지 않은 API를 찾아 다양한 서비스 제공 업체의 가격을 비교하고 필요한 경우 독립적으로 지불을 결정할 수 있습니다.

이러한 능력은 인간뿐만 아니라 경제 활동을 독립적으로 수행 할 수있는 기계를 포함하는 경제 생태계 인 자율 AI 경제로 알려지기 시작한 새로운 개념의 탄생의 기초가되었습니다.

그러나 AI 에이전트의 능력이 향상됨에 따라 새로운 도전이 발생합니다. 수백만 명의 AI가 매일 작은 거래를 시작하면, 인간이 사용하는 지불 시스템이 실제로 그것을 지원할 준비가 되어 있는지에 대한 큰 질문이 제기됩니다.

왜 비자는 신용 카드가 더 이상 충분하지 않다고 생각합니까?

AI 에이전트의 작동 방식을 이해한 후 다음 질문은 왜 Visa가 전통적인 지불 시스템이 한계에 직면하기 시작했다고 결론 내렸는지입니다.

그 이유는 신용 카드 사용이 감소하거나 곧 대체 될 것이기 때문이 아닙니다. 대신, 비자는 거래를하는 사람들에게 큰 변화가 있다고 보고 있습니다.

수십 년 동안 결제 시스템은 거래가 인간에 의해 수행된다는 가정하에 설계되었습니다. 가게에서 쇼핑을 하거나 청구서를 지불하거나 디지털 서비스를 구독하는 것에서부터 거의 모든 것이 인간의 결정과 상대적으로 제한된 거래 수를 포함합니다.

그러나 AI 에이전트가 독립적으로 행동할 수 있게 되면 패턴이 바뀌기 시작합니다.

Visa는 Artemis와의 공동 보고서에서 AI 에이전트가 이제 디지털 서비스를 스스로 찾아 가격을 비교하고 최선의 공급 업체를 선택하고 인간의 개입없이 모든 단계에서 지불을 수행 할 수 있다고 설명했습니다. 이러한 활동은 매일 수백만 건의 작은 트랜잭션을 생성할 수 있으며 이는 전통적인 결제 시스템의 주요 초점이 아니 었습니다.

즉, 가장 큰 도전은 거래 가치가 아니라 빈도와 속도에 있습니다.

이것이 비자가 기계가 시작하는 디지털 경제를 지원할 수 있도록 지불 인프라가 진화해야한다고 생각하는 이유입니다.

인간의 쇼핑에서 기계 쇼핑으로

이러한 변화를 이해하려면 인간과 AI 에이전트가 거래를하는 방식을 상상해보십시오.

사용자는 보통 하루에 식사, 교통비 지불 또는 스트리밍 서비스 구독 등 몇 가지 결제만 수행합니다.

대신에 한 명의 AI 에이전트가 동시에 수십에서 수천 개의 작은 트랜잭션을 수행할 수 있습니다.

예를 들어, 온라인 상점을 자동으로 관리하는 AI 에이전트는 몇 분 안에 다음과 같은 다양한 작업을 수행 할 수 있습니다.

상품 재고를 확인하기 위해 API 액세스를 구입하십시오. 자동 번역 서비스를 지불하십시오. 몇 초 동안 클라우드 컴퓨팅을 임대하십시오. 최신 시장 데이터를 구입하십시오. 사이버 보안 서비스를 지불하십시오. 특정 작업을 완료하기 위해 프리미엄 AI 모델에 액세스하십시오.

각각의 트랜잭션은 몇 센트 혹은 1센트 미만의 가치일 수 있습니다. 하지만 전 세계 수백만 명의 AI 에이전트가 수백만 번 수행하면 볼륨이 매우 커집니다.

이것이 많은 분석가들이 직접적인 인간 상호 작용 없이 디지털 시스템 간에 수행되는 경제 활동 인 기계 상거래라고 부르기 시작한 것입니다.

이러한 변화는 많은 기술 회사가 기계 요구 사항을 위해 설계된 지불 인프라를 개발하기 시작한 이유 중 하나입니다.

기계 간 결제란 무엇입니까?

AI 에이전트 토론에서 더 자주 등장하는 용어 중 하나는 기계 간 결제 (M2M 결제)입니다.

간단히 말해, 기계 간 지불은 두 시스템 또는 장치 사이에 인간이 결제 버튼을 누르지 않고 자동으로 수행되는 거래입니다.

예를 들어, 디지털 마케팅 캠페인을 관리하는 AI 에이전트가 있다고 가정 해 보겠습니다.

최신 검색 트렌드 데이터가 필요할 때, AI 에이전트는 자동으로 특정 데이터 제공 업체에 대한 액세스 권한을 구입할 수 있습니다. 데이터가 수신되면 AI는 정보를 분석하기 위해 컴퓨팅 서비스를 지불합니다. 프로모션 이미지가 필요하면 AI는 AI 기반 이미지 제작 서비스에서 크레딧을 다시 구입할 수 있습니다.

이러한 모든 프로세스는 몇 초 안에 수행 될 수 있습니다.

인간은 목적만 결정하고, 모든 트랜잭션 시리즈는 AI가 수행합니다.

이 개념은 AI 에이전트 기반의 디지털 경제가 발전하는 기초가 됩니다.

왜 마이크로 지불이 도전이 되었습니까?

자동 거래가 증가함에 따라 매우 작은 금액 또는 마이크로 지불을 처리할 수있는 시스템의 존재도 중요합니다.

마이크로 지불은 매우 낮은 금액으로 거래를 의미합니다. 예를 들어, 몇 센트 또는 심지어 센트의 일부만입니다.

인간에게는 이러한 유형의 지불이 너무 일반적이지 않을 수 있습니다. 그러나 AI 에이전트에게는 마이크로 지불이 주요 활동이 될 수 있습니다.

예를 들어, AI 에이전트는 작업 세트에서 다음과 같이 비용을 지출할 수 있습니다.

활동

비용 예제

날씨 API 호출

0.001 달러

프리미엄 AI 모델 액세스

0.003 달러

번역 서비스 사용

0.002 달러

클라우드에 임시 데이터 저장

0.001 달러

시장 데이터 가져오기

0.004 달러

그것은 정말 작은 가치입니다.

하지만 AI 에이전트가 매일 수천 건의 이러한 트랜잭션을 수행하면 전통적인 결제 시스템을 사용하는 경우 구매한 서비스 가치보다 더 큰 트랜잭션 비용이 발생할 수 있습니다.

이것이 비자가 해결해야 할 장애물을 보는 곳입니다.

왜 신용 카드가 마이크로 결제에 적합하지 않습니까?

신용 카드가 미래에 역할을하지 않는다는 것을 의미하지는 않습니다. 그러나 비자에 따르면 현재 사용되는 메커니즘은 매우 많은 수의 자동 거래가 아닌 인간 거래 패턴을 위해 설계되었습니다.

강조된 몇 가지 도전 과제는 다음과 같습니다.

1. 비교적 높은 거래 비용

카드를 사용한 모든 결제에는 일반적으로 상인, 지불 프로세서, 카드 네트워크, 발행 은행에 이르기까지 다양한 당사자가 포함됩니다.

이 과정은 큰 가치의 거래에 여전히 합리적인 비용을 발생시키지만, 거래가 단지 몇 센트의 가치가 있는 경우 효율성이 떨어집니다.

2. 거래 완료에는 시간이 걸립니다.

카드 결제는 사용자에게 즉각적으로 느껴지지만, 화면 뒤의 결제 프로세스는 여전히 ​​특정 시간이 필요합니다.

한편, AI 에이전트는 종종 거의 즉각적으로 지불해야 다음 과정을 방해받지 않고 계속할 수 있습니다.

3. 기계 트랜잭션을 위해 설계되지 않았습니다.

카드 시스템은 각각의 트랜잭션이 인증, ID 검증 및 결제 승인을 수행하는 사용자를 포함한다는 가정하에 개발되었습니다.

대신, AI 에이전트는 트랜잭션이 자동으로 진행되도록 허용하는 메커니즘이 필요하지만 소유자에 의해 정의된 규칙에 따라 여전히 안전해야 합니다.

4. 매우 높은 거래량

수백만 명의 AI 에이전트가 매 초마다 작은 지불을 수행하면 지불 인프라가 현재 인간 지불 패턴보다 훨씬 큰 거래량을 처리할 수 있어야합니다.

이것이 바로 Visa가 AI 기반 경제가 계속 성장함에 따라 지불 인프라의 진화가 피할 수없는 필요성이라고 평가하는 이유입니다.

안정적인 동전은 AI 에이전트에 더 적합하다고 평가

보고서에서 Visa와 Artemis는 안정적인 통화가 신용 카드를 완전히 대체할 것이라고 결론 내리지 않았습니다. 대신, 두 회사는 다양한 지불 방법이 필요에 따라 서로를 보완할 수 있는 기회를 보았습니다.

낮은 비용, 빠른 결제, 자동 프로그래밍이 가능한 기계 간 거래를 위해, 스테이블 코인은 많은 장점이 있다고 평가됩니다.

첫째, 스테이블 코인은 전통적인 결제 시스템과 같은 긴 트랜잭션 완료 프로세스를 따르지 않고도 비교적 짧은 시간에 블록 체인 네트워크를 통해 전송될 수 있습니다.

두 번째로, 일부 블록체인 네트워크의 트랜잭션 비용은 더 낮아져서 마이크로 지불 요구 사항에 더 적합합니다.

세 번째, 스테이블 코인은 프로그래밍 가능하며, 이는 지불이 특정 규칙에 따라 스마트 계약 또는 사전 정의 된 시스템을 통해 자동으로 실행될 수 있음을 의미합니다.

네 번째로, 블록체인 기반 결제는 사용되는 블록체인의 특성에 따라 모든 트랜잭션이 공개 네트워크에서 검증될 수 있기 때문에 투명성을 제공합니다.

비자는 결제의 미래가 단일 시스템에 의해 지배되지 않을 것이라고 평가했습니다. 대신, 결제 카드, 안정 동전 및 다양한 기계 결제 프로토콜은 각각의 요구 사항에 따라 나란히 실행될 것으로 예상됩니다.

이 관점은 AI 에이전트의 발전이 인공 지능 분야의 혁신을 촉진할뿐만 아니라 디지털 지불 시스템의 진화에 새로운 장을 열어주고 있다는 것을 보여줍니다.

AI 에이전트 지불을 지원하기 시작한 기술 예제

자동 결제 개념이 여전히 ​​새롭지만, 일부 회사는 실제로 이러한 요구를 지원할 수있는 기술을 개발하기 시작했습니다.

비자와 아르테미스 보고서에서 강조된 사례 중 하나는 x402로, 인터넷에서 자동 거래를 용이하게하기 위해 코인베이스가 개발한 결제 프로토콜입니다.

이 프로토콜을 통해 애플리케이션 또는 AI 에이전트는 특정 디지털 서비스에 액세스 할 때 직접 지불 할 수 있습니다. 예를 들어, 날씨 데이터, 프리미엄 AI 모델 액세스 또는 시장 분석 서비스가 필요한 AI 에이전트는 일반적으로 인간이 수행하는 것처럼 체크 아웃 과정을 거치지 않고 서비스 제공자에게 직접 지불 할 수 있습니다.

보고서에 따르면 2025년 5월 출시 이후 x402는 약 1,500만 달러의 조정된 거래량으로 1억 9,000만 건 이상의 거래를 처리했습니다. 이러한 성장은 아직 초기 단계이긴 하지만 기계에 대한 특정 지불 시스템에 대한 필요성이 증가하고 있다는 것을 보여줍니다.

x402 외에도 보고서는 Tempo가 개발한 머신 지불 프로토콜 (MPP)을 강조했습니다.

기존의 결제 시스템과는 달리, MPP는 블록체인 기반 결제와 화폐 결제를 동일한 프레임 워크를 통해 연결하도록 설계되었습니다. 비자는 심지어 카드 기반 결제를 이러한 생태계에 통합하는 데 사용할 수 있도록 카드 사양 SDK를 개발했습니다.

이러한 다양한 혁신의 출현은 지불 산업이 더 이상 인간 간 거래에만 초점을 맞추지 않고 AI 에이전트가 사용할 수있는 인프라를 준비하기 시작했다는 것을 보여줍니다.

AI 에이전트가 신용 카드를 대체 할 것인가?

이러한 발전을 보면 일부 사람들은 신용 카드가 미래에 역할을 잃을 것인지 궁금해 할 것입니다.

답은 아니에요.

같은 보고서에서 비자는 결제의 미래를 다양한 결제 방법이 필요에 따라 보완하는 하이브리드 생태계로 묘사했습니다.

예를 들어, 신용 카드는 현재 기존 상인 네트워크에서 사람들이 구매하는 거래, 예를 들어 상점에서 쇼핑, 호텔 예약 또는 여행 티켓 구매를 위해 여전히 주요 선택으로 추정됩니다.

한편, 안정적인 코인은 저렴한 비용, 빠른 결제, 자동 프로그래밍이 가능한 기계 간 자동 지불에 더 적합하다고 여겨집니다.

즉, 신용 카드와 스테이블 코인 사이에 경쟁이 일어나는 것이 아니라, 각각의 특성에 따라 역할 분담이 일어난다는 것이다.

이러한 접근 방식을 통해 AI 에이전트는 실행된 트랜잭션의 맥락에 따라 다양한 지불 방법을 계속 사용할 수 있습니다.

블록체인 및 암호화폐 산업에 어떤 영향을 미칠까?

AI 에이전트의 발전은 인공 지능 산업에 영향을 미치는 것 외에도 일상 생활에서 블록 체인 기술의 채택을 가속화 할 수 있습니다.

지금까지 블록체인은 암호화폐 자산이나 디지털 투자와 더 흔히 연관되어 왔습니다. 그러나 최근 몇 년 동안 이 기술은 자산 토큰화, 디지털 ID, 국경 간 지불 시스템을 포함한 다양한 새로운 서비스의 기초로 사용되기 시작했습니다.

AI 에이전트가 실제로 글로벌 경제 활동의 일부가 된다면, 빠르고 투명하며 프로그래밍 가능한 지불에 대한 필요성은 더욱 증가할 것입니다.

이것이 블록체인이 기계 간 자동 거래를 지원하는 인프라 역할을 할 수있는 큰 기회가 있다는 것입니다.

안타깝게도 스테이블 코인은 AI 결제의 미래에 관한 다양한 토론에서 가장 자주 언급되는 디지털 자산 중 하나입니다. 다른 암호 자산에 비해 상대적으로 안정적인 특성 때문에 스테이블 코인은 투자 수단보다 거래 매체로 더 적합하다고 평가됩니다.

그럼에도 불구하고, 이러한 발전은 여전히 초기 단계에 있으며, 규제, 기술 준비, 산업 참여자의 채택 수준에 이르기까지 다양한 요인에 의해 크게 영향을 받을 것입니다.

왜 AI 에이전트 주제를 이해하기 시작해야합니까?

기술 발전은 종종 삶의 일부가되기 전에 보통 단순한 것에서 시작됩니다.

인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 스마트 폰까지도 같은 단계를 경험했습니다.

현재 많은 전문가들은 AI 에이전트를 이러한 패턴을 따를 수있는 잠재적 인 혁신 중 하나로 보았습니다.

AI가 인간을 완전히 대체할 것이기 때문이 아니라, AI가 반복적이고 행정적이며 많은 디지털 서비스와 동시에 상호 작용해야 하는 다양한 작업을 수행할 수 있기 때문입니다.

이러한 예측이 실현된다면, AI 에이전트에 대한 이해는 더 이상 기술 개발자에게만 관련이 있을뿐만 아니라 디지털 경제의 발전을 추적하고자하는 투자자, 사업주, 일반 대중에게도 관련이 있습니다.

따라서 AI, 블록체인, 스테이블코인, 현대 지불 시스템 간의 관계를 이해하는 것은 점점 더 중요한 자산이됩니다. 블록체인 기술, 디지털 자산 및 기타 기본 개념에 대한 이해를 심화하려면 더 강력한 지식 기반을 구축하기 위해 신뢰할 수있는 교육 소스를 통해 암호를 배우기 시작할 수 있습니다.

결론

AI 에이전트의 출현은 기술이 디지털 세계와 상호 작용하는 방식에 큰 변화를 가져왔습니다. 이전에는 AI가 인간의 지시를 기다리는 도구로서만 작동했지만, 이제 AI 에이전트는 환경을 관찰하고 결정을 내리고 독립적으로 행동을 수행하기 시작했습니다.

비자와 아르테미스의 최신 보고서에 따르면 이러한 발전은 전통적인 지불 시스템에 새로운 도전을 가져왔습니다. 인간 거래를 위해 설계된 기존 인프라는 기계가 수행하는 대규모 자동 지불 요구 사항을 완전히 지원할 수 없다고 평가됩니다.

그럼에도 불구하고 이것은 신용 카드가 가까운 장래에 대체 될 것이라는 것을 의미하지는 않습니다. 대신, Visa는 지불의 미래를 카드, 안정 동전 및 기계 간 지불 프로토콜이 각각의 요구 사항에 따라 나란히 실행될 수있는 다양한 기술의 조합으로 보았습니다.

블록체인 및 디지털 자산 산업에 있어서 이러한 발전은 블록체인 기술의 역할이 더 이상 암호화폐의 기초로 제한되지 않고 점점 더 자동화되는 디지털 경제의 중추가 될 수도 있다는 신호입니다.

FAQ1. AI 에이전트란 무엇입니까?

AI 에이전트는 상태를 관찰하고, 결정을 내리고, 계획을 세우고, 각 단계마다 지시를받지 않고도 특정 목표를 달성하기 위해 독립적으로 작업을 수행 할 수있는 인공 지능 시스템입니다.

2. AI 에이전트와 챗봇의 차이점은 무엇입니까?

일반적으로 챗봇은 사용자 질문에 따라 응답을 제공합니다. 한편, AI 에이전트는 정보를 검색하고 서비스를 비교하고 승인을 얻은 경우 거래를 수행하는 등의 일련의 작업을 자동으로 수행 할 수 있습니다.

3. 왜 비자는 오래된 지불 시스템이 발전해야 한다고 말합니까?

비자와 아르테미스의 보고서에 따르면 전통적인 결제 시스템은 비교적 낮은 빈도로 인간 거래를 위해 설계되었습니다. 한편, AI 에이전트는 자동으로 수백만 개의 마이크로 트랜잭션을 수행하여보다 효율적인 인프라가 필요할 것으로 예상됩니다.

4. 마이크로 결제란 무엇입니까?

마이크로 지불은 매우 작은 금액으로 거래되며 1 달러 미만의 가치가있을 수 있습니다. 이 유형의 거래는 디지털 서비스를 구매하거나 API에 액세스 할 때 AI 에이전트가 더 널리 사용될 것으로 예상됩니다.

5. 왜 안정적인 동전이 AI 에이전트에게 적합하다고 생각됩니까?

스테이블 코인은 비교적 낮은 거래 비용, 특정 네트워크에서 더 빠른 결제 처리, 그리고 스마트 계약을 통해 프로그래밍 가능합니다. 이러한 특성은 자동 기계 간 지불을 지원하는 데 더 적합하다고 평가됩니다.

6. AI 에이전트가 신용 카드를 대체할 것인가?

아니요. Visa는 신용 카드와 안정적인 동전이 서로 보완할 것이라고 예측합니다. 신용 카드는 인간 거래에 여전히 사용될 것으로 예상되지만 안정적인 동전은 AI 에이전트가 수행하는 자동 지불에 더 적합합니다.

7. 기계 간 결제란 무엇입니까?

기계간 지불은 인간의 직접적인 상호 작용을 필요로하지 않고 장치 또는 응용 프로그램 간에 자동으로 수행되는 지불 시스템입니다. 이 개념은 AI 에이전트 기반 경제 발전의 기초 중 하나가되었습니다.

8. AI 에이전트와 블록 체인의 관계는 무엇입니까?

블록체인은 디지털 트랜잭션을 지원하기 위해 투명하고 프로그래밍 가능한 인프라를 제공합니다. 스테이블 코인과 스마트 계약과 결합하면, 이 기술은 미래의 AI 에이전트가 수행하는 자동 지불 요구 사항을 지원할 수 있다고 평가됩니다.