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구글, AI 에이전트 결제용 암호화폐 기반 프로토콜 공개

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작성자 xtalfi
작성일 2025.09.16 23:43
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

Google은 화요일 Agent Payments Protocol(AP2)을 공개하며, 통합된 스테이블코인 지원을 통한 AI 에이전트 기반 상거래를 위한 표준화된 인프라 구축에 대한 주요한 추진을 발표했다. 이 오픈소스 프로토콜은 이미 Coinbase, Mastercard, PayPal, American Express, 그리고 Salesforce를 포함한 60개 이상의 조직으로부터 지원을 확보했다.


이 프로토콜은 AI 에이전트가 점점 더 자율적인 구매 결정을 처리함에 따라 중요한 인프라 개발을 나타낸다. 인간이 개시하는 거래를 위해 설계된 전통적인 전자상거래 시스템과 달리, AP2는 AI 에이전트가 검증 가능한 승인 체인과 거래 책임을 유지하면서 안전하게 결제를 개시할 수 있는 프레임워크를 생성한다.


암호화폐 통합이 에이전트 상거래를 강화하다


이 프로토콜의 가장 중요한 혁신은 Coinbase 및 이더리움 재단과 협력하여 개발된 암호화폐 통합에 있습니다. Google Cloud의 Web3 책임자인 James Tromans는 이 시스템이 “기존 결제 레일의 역량과 헤리티지뿐만 아니라 스테이블코인과 같은 앞으로 도입될 기능까지 모두 반영하도록 처음부터 구축되었다”고 말했습니다.


Coinbase의 파트너십은 자체 AI 및 암호화폐 결제 인프라와의 상호운용성을 보장하며, 이 협업은 MetaMask 등 다른 암호화폐 업체로도 확장됩니다. Coinbase 개발자 플랫폼의 엔지니어링 책임자 Erik Reppel은 그들의 공통 목표를 강조하며 “우리는 모두 AI가 서로에게 가치를 전송할 수 있는 방법을 찾기 위해 노력하고 있다”고 밝혔습니다. 이 통합에는 또한 암호화폐 지갑에서 AI 기반 구매를 가능하게 하는 x402 프로토콜 지원도 포함됩니다.


이중 명령 보안 아키텍처


AP2는 암호화 서명이 된 디지털 위임장을 사용하여 에이전트 거래를 승인하는 정교한 보안 모델을 적용합니다. 시스템은 두 가지 별도의 승인을 요구합니다. 첫 번째는 에이전트가 특정 제품을 검색하고 판매자와 협상하는 것을 승인하는 “의향 위임장(intent mandate)”, 두 번째는 상품이 확인된 후 최종 구매를 승인하는 “장바구니 위임장(cart mandate)“입니다.


완전 자동화된 구매의 경우, 이 프로토콜은 에이전트가 장바구니 위임장을 자동으로 생성할 수 있도록 허용하지만, 가격 한도, 시간 제약, 참여 조건 등 더 상세하게 명시된 의향 위임장이 요구됩니다. 이러한 이중 위임장 시스템을 통해 사용자 제어를 유지하면서 에이전트 활동에 대한 추적 가능한 감사 경로를 제공하여 사기 방지를 보장합니다.


기존 구글 프로토콜을 기반으로 구축하기


AP2는 4월에 출시된 Google의 기존 Agent2Agent(A2A) 프로토콜을 확장하는 것으로, 이는 다양한 플랫폼과 공급업체 간의 AI 에이전트 간 통신을 표준화했습니다. 결제 확장 기능은 또한 Anthropic의 Model Context Protocol(MCP)과 통합되어, 에이전트 간 상호작용과 거래를 위한 포괄적인 프레임워크를 만듭니다.


Google은 GitHub에서 완전한 기술 사양을 제공하고, 표준화 기구를 통한 지속적인 협업을 통해 개방형 개발에 대한 의지를 강조했습니다. 회사 임원들은 더 넓은 결제 및 기술 커뮤니티가 참여하는 “개방적이고 협력적인 과정”을 통해 이 인프라를 구축하겠다는 헌신을 강조했습니다.

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KBS가 만든 다큐 'AI 시대, 인간의 일'모든 산업에 AI가 혁명적으로 도입되는 지금, 일자리 우려가 많습니다.한번 볼만한 내용입니다.요약- AI 도입이 빠르게 확산: 자동차 공장과 물류창고 등 생산현장에 AI 기반 로봇과 휴머노이드가 투입되어, 인간의 일자리가 줄어들고 있음.- AI는 인간 능력의 '증폭기': 한 사람이 AI를 활용해 여러 업무(시장조사, 코딩, 광고제작 등)를 동시에 처리할 수 있게 되면서 직급, 부서의 의미가 약해지고 신입채용도 감소.- AI의 문제해결 능력: 의료영상 판독, 축산·물류관리 등 데이터가 충분한 분야에서 AI가 빠르고 정확한 해법을 제시. 생성형 AI는 영상 제작 등 창작 과정 자체를 혁신.- 일자리 위기와 해법도 AI: AI 활용 능력이 곧 생존력이 되면서, AI를 잘 활용하는 개인과 기업만이 살아남음. 국가 차원에서도 'AI 주권'과 세계 2위 전략의 필요성 강조.
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2025.09.10 등록
Anthropic의 Claude AI가 채팅창에서 직접 PDF, 파워포인트 슬라이드, 엑셀 스프레드시트, 워드 문서를 생성하고 편집할 수 있는 새로운 기능을 9일 출시했다.이 기능은 사용자가 필요한 파일을 설명하고 관련 데이터를 업로드하면 Claude가 개인용 컴퓨터 환경에서 코드를 작성해 즉시 사용 가능한 파일을 생성해준다. 파일 생성 기능은 현재 Max(월 100달러, 약 13만 8,500원), Team, Enterprise 플랜 사용자에게 프리뷰로 제공되며, Pro 사용자는 몇 주 내에 접근할 수 있게 된다. PDF 보고서를 파워포인트 슬라이드로 변환하거나 원시 데이터를 차트와 통계 분석이 포함된 완성된 문서로 변환하는 등 포맷 간 작업도 지원한다.사용자는 설정에서 "업그레이드된 파일 생성 및 분석" 기능을 활성화한 후 완성된 문서를 다운로드하거나 구글 드라이브에 직접 저장할 수 있다.
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2025.09.10 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)과학기술정보통신부가 9일 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트 착수식을 개최하며, 한국형 인공지능(AI) 개발 경쟁의 신호탄을 쏘아 올렸다. 네이버클라우드, 업스테이지, SK텔레콤, NC AI, LG AI연구원 등 5개 정예팀이 ‘K-AI’ 명칭을 공식 부여받고 2000억원 규모의 정부 지원을 받아 글로벌 수준의 AI 모델 개발에 나선다.이재명 정부의 ‘AI 3대 강국’ 비전을 실현하기 위한 핵심 프로젝트로, 6개월 이내 출시된 글로벌 AI 모델의 95% 이상 성능을 목표로 설정했다. 앞으로 2027년까지 단계별 평가를 통해 최종 2개팀이 ‘K-AI 모델’을 출시할 예정이다.5개 정예팀, AI 주권 확립 의지 다져이날 착수식에는 배경훈 과기정통부 장관을 비롯해 정보통신산업진흥원 박윤규 원장, 5개 정예팀 대표들이 참석해 도전 의지를 다졌다.배 장관은 격려사를 통해 “대한민국 AI 강국 도약을 위한 사명감을 갖고 글로벌 파급력 있는 AI 모델 개발을 목표로 정예팀이 하나가 돼 역량을 집중하길 바란다”고 밝혔다. 그는 또한 “‘모두의 AI’ 생태계 확산을 위한 더 큰 도전에 임해달라”고 당부했다.5개 정예팀 대표들도 각각의 비전을 제시했다. 김유원 네이버클라우드 대표는 “AI 주권 확립이라는 사명감으로 대한민국의 사회·문화적 맥락을 가장 잘 이해하는 AI를 만들겠다”고 말했다. 김성훈 업스테이지 대표는 “글로벌에서 인정받은 기술력과 실행력을 바탕으로 한국 AI 기술 주도권을 확보하겠다”고 강조했다.K-AI 앰블럼 수여와 단계별 평가 체계착수식에서는 ‘K-AI’ 앰블럼 수여식도 진행됐다. 정예팀 주관기관뿐 아니라 참여기관 모두 ‘K-AI’ 앰블럼을 자율적으로 활용할 수 있게 됐다. 정부는 이를 통해 중소기업·스타트업의 자긍심 고취와 생태계 확장을 지원한다는 계획을 밝혔다.올해 말에는 5개팀을 4개팀으로 압축하는 1차 단계평가가 예정돼 있다. 평가에는 국민·전문가 심사, 벤치마크 검증, 파생 AI 모델 수 평가 등이 포함되며, 12월 말에는 대국민 컨테스트도 개최된다. 정부는 단계평가의 공정성과 전문성을 위해 평가 1개월 전 세부 추진방안을 공개할 계획이다.정부는 GPU 대여에 1500억원, 데이터 확보에 620억원, 인재 영입 비용에 250억원 등 총 2000억원이 넘는 예산을 지원한다. 각 팀에는 단계별로 엔비디아 H100 1000장 또는 B200 500~2000장이 제공된다.
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2025.09.09 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)플로리다 대학교의 연구진은 전기 대신 빛을 이용해 인공지능 작업을 수행하는 광자 컴퓨터 칩을 개발했으며, 이는 기존 전자 프로세서보다 최대 100배 더 높은 에너지 효율을 달성했습니다. 이 획기적인 발전은 머신 러닝 모델이 점점 더 많은 전력을 소모하면서 전 세계 전력망에 부담을 주고 있는 AI 컴퓨팅의 에너지 위기를 해결하는 데에 기여합니다.이 칩은 AI 시스템이 이미지, 동영상, 텍스트에서 패턴을 인식할 수 있게 하는 기본 계산인 합성곱 연산을, 실리콘 위에 직접 각인된 레이저 빛과 미세 렌즈를 활용해 수행합니다. 테스트에서 프로토타입은 손으로 쓴 숫자를 98% 정확도로 분류하는 데 성공했으며, 기존 전자 칩과 성능이 동일한 수준임에도 불구하고 에너지 소비는 현저히 감소했습니다.혁신적인 광학 구조“거의 제로 에너지로 핵심 머신러닝 연산을 수행한다는 것은 미래 AI 시스템을 위한 혁신적인 도약입니다.”라고 플로리다대학교 반도체 광전자공학 Rhines 기금 교수이자 수석 연구원인 Volker J. Sorger가 말했습니다. “이것은 앞으로 AI의 역량을 지속적으로 확대해 나가기 위해 매우 중요합니다.”이 칩은 표준 반도체 공정을 통해 제조된 두 세트의 소형 프레넬 렌즈를 통합하고 있습니다. 이 렌즈는 등대에 사용되는 것과 동일한 유형이지만 인간 머리카락보다 더 얇게 축소되었습니다. 머신러닝 데이터는 칩 위에서 레이저 빛으로 변환되어 이러한 렌즈를 통해 수학적 변환을 거친 뒤, 다시 디지털 신호로 변환됩니다.“이러한 형태의 광학 계산을 칩에 적용하고 AI 신경망에 활용한 것은 이번이 최초입니다.”라고 Sorger 교수 연구실의 연구 부교수이자 이번 연구의 공동 저자인 Hangbo Yang은 밝혔습니다. 해당 논문은 9월 8일 Advanced Photonics에 발표되었습니다.파장 다중화의 장점광자 방식은 파장 다중화(wavelength multiplexing)를 통해 추가적인 이점을 제공합니다. 이를 통해 서로 다른 색상의 레이저를 사용하여 여러 데이터 스트림을 동시에 처리할 수 있습니다. 양(Yang)은 “우리는 동시에 여러 파장, 즉 색상의 빛이 렌즈를 통과하게 할 수 있습니다.”라고 설명했습니다. “이것이 바로 광자 기술의 주요 이점입니다.”이러한 역량은 훈련 시 소규모 도시 수준의 전기를 소비하는 현대 AI 시스템의 막대한 계산 요구를 해결합니다. 데이터 센터는 이미 상당한 글로벌 에너지 소비를 차지하며, 이 중 상당 부분은 전자 서버를 냉각하는 데만 사용되고 있습니다.산업 통합 경로상업적 도입에 적합한 시점으로 보입니다. 주요 반도체 제조업체인 엔비디아를 포함해 이미 AI 시스템에 광학 요소를 도입하고 있습니다. 엔비디아는 2025년 3월, 차세대 네트워킹 스위치에 실리콘 포토닉스 및 코-패키지드 옵틱스를 사용할 예정이며, 2026년 배포를 계획하고 있다고 발표했습니다.플로리다 대학교의 연구는 플로리다 반도체 연구소, UCLA, 조지 워싱턴 대학교와 협력하여 해군 연구실의 지원을 받았습니다. 소르거는 "가까운 미래에 칩 기반 광학이 우리가 일상적으로 사용하는 모든 AI 칩의 핵심 요소가 될 것입니다"라고 예측했습니다. "그리고 광학 기반 AI 컴퓨팅이 그 다음입니다."
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2025.09.09 등록
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