AI 에이전트 확산, 블록체인 용량 부담 우려

AI 에이전트가 온체인 거래를 반복적으로 실행하면 블록체인의 처리 용량과 수수료 구조에 부담을 줄 수 있다는 경고가 나왔다. 현재까지 AI 에이전트 확산으로 아발란체(AVAX), 이더리움(ETH), 솔라나(SOL)에서 대규모 네트워크 장애가 발생했다는 사실은 확인되지 않았다.

바트 스미스(Bart Smith) 아발란체 트레저리 컴퍼니($AVAT) CEO는 7월 9일 공개된 ‘Layer One’ 팟캐스트에서 AI 에이전트가 거래와 데이터 처리, 금융 활동에 직접 참여하면 블록 공간 경쟁이 심해질 수 있다고 말했다. 방송은 더블록(The Block)이 공개했으며, 아발란체 생태계의 확장 방식과 AI 관련 용량 문제를 다뤘다.

AI 에이전트는 사용자의 직접 조작 없이 거래나 데이터 요청을 반복할 수 있다. 에이전트가 여러 애플리케이션에서 동시에 활동하면 이용자 수보다 실제 거래 빈도와 실행 방식이 블록체인 자원 사용량을 좌우하게 된다.

하나의 공유 블록체인에서 여러 애플리케이션이 같은 블록 공간을 사용하면 특정 서비스의 활동량이 급증할 때 다른 이용자의 수수료와 처리 속도에도 영향을 줄 수 있다. 네트워크별 수수료 구조와 자원 분리 수준에 따라 부담의 크기는 달라진다.

이 문제는 AI 에이전트 수 자체보다 에이전트가 어떤 작업을 얼마나 자주 실행하는지와 관련이 깊다. 단순한 데이터 조회와 거래 승인, 금융 활동은 네트워크에 요구하는 처리 방식이 서로 다를 수 있다.

아발란체가 제시하는 대응 방식은 애플리케이션별 독립 네트워크를 구성하는 것이다. 아발란체 L1은 자체 검증자 집합과 실행 환경을 사용할 수 있는 구조로, 한 네트워크의 사용량 증가가 다른 네트워크의 성능에 직접 영향을 주는 범위를 줄이는 데 초점을 둔다.

아발란체 공식 문서는 기존 서브넷이 현재 L1 블록체인으로 전환됐다고 설명한다. 각 L1은 실행 환경과 수수료 체계, 상태 관리 방식을 네트워크별로 독립해 구성할 수 있다.

이 구조는 거래 요청이 집중될 수 있는 AI 에이전트 애플리케이션에 전용 처리 환경을 제공할 수 있다는 점에서 의미가 있다. 다만 특정 아키텍처가 AI 에이전트 증가에 따른 성능 문제를 해결하거나 아발란체 채택 확대를 보장한다는 근거는 제시되지 않았다.

AI 에이전트의 신원과 평판을 블록체인에 기록하려는 표준도 마련되고 있다. 이더리움의 ERC-8004는 에이전트 식별을 위한 신원 레지스트리와 이용자 피드백을 기록하는 평판 레지스트리, 독립 검증을 위한 검증 레지스트리를 제안한다.

ERC-8004 공식 문서는 이 구조가 서로 신뢰하지 않는 조직 간 에이전트 검색과 상호작용을 지원하도록 설계됐다고 설명한다. 에이전트의 활동 주체와 평판을 확인할 수 있는 기반을 마련하려는 접근이다.

아발란체 생태계에서 ERC-8004 기반 에이전트 활용을 소개하는 커뮤니티 게시물도 나왔지만, 이는 공식 네트워크 사용량 통계나 시장 전체의 채택률을 의미하지 않는다. 아발란체 내 ERC-8004 등록 AI 에이전트 1600개 이상, 기관용 L1 약 80개, 향후 200개 확대 목표라는 수치는 공식 자료나 SEC 공시에서 같은 값으로 확인되지 않았다.

아발란체 트레저리 컴퍼니는 6월 11일 기업결합을 마친 뒤 나스닥에서 AVAT로 거래를 시작했다. SEC 제출 자료에는 회사가 아발란체 생태계에 투자하는 디지털자산 재무회사로 기재됐으며, 6월 말 기준 약 1530만 AVAX를 보유한 것으로 적혔다(SEC 제출 자료).

회사 구조와 스미스 CEO의 발언을 함께 보면 이번 문제 제기는 AI 에이전트 확산에 대비한 블록체인 용량 배분 논의와 아발란체의 다중 L1 구조를 설명하는 데 초점이 맞춰져 있다. 그러나 해당 구조가 실제 AI 에이전트 거래량을 얼마나 수용할 수 있는지는 개별 애플리케이션의 실행 방식과 사용량에 따라 달라진다.

AI 에이전트와 블록체인의 결합은 결제와 거래 자동화 영역에서도 진행되고 있다. 앞서 AI 에이전트 결제와 정산을 위한 블록체인 실행 인프라가 소개된 사례처럼 에이전트가 자산과 온체인 규칙을 직접 다루는 구조가 확산되면 네트워크 자원 배분 문제가 함께 부각될 수 있다.

현재 확인된 것은 AI 에이전트의 반복 실행이 블록 공간 경쟁을 키울 수 있다는 문제 제기와, 이를 분리형 L1 구조로 대응하려는 아발란체의 설계다. 실제 수요와 네트워크 부담은 에이전트 거래량과 실행 방식이 구체화된 뒤 판단할 수 있다.