Lindsay Walker, Hedera AI Studio 제품 관리자 – 인터뷰 시리즈

Lindsay Walker는 Hedera AI Studio의 제품 관리자로, AI 에이전트가 분산원장 기술과 상호작용할 수 있도록 도구와 인프라를 개발하고 있습니다. Starling Lab에서 일하며 저널리즘과 법률 분야에 활용되는 디지털 증거의 출처를 입증하기 위해 암호 기술을 적용한 경험이 있습니다. 이러한 배경은 에이전트 기반 상거래에 대한 그의 접근 방식에도 반영되어 있습니다. 특히 사람의 승인을 확인하고, 지출 권한을 적용하며, 에이전트의 행동에 관한 증거를 보존하는 방법에 주목합니다.

Hedera는 합의 서비스를 통해 디지털 결제, 토큰화, 스마트 계약, 검증 가능한 기록을 지원하는 분산원장 플랫폼입니다. Hedera AI Studio는 AI 애플리케이션과 에이전트를 네트워크에 연결하는 도구를 제공합니다. 이번 인터뷰에서 Walker는 결정론적 결제 통제, 소액 결제, 권한 위임, 분쟁 해결, 자율 상거래에 필요한 기술 및 상업 표준에 관해 이야기합니다.

Starling Lab에서 저널리즘과 법률 분야에 쓰이는 디지털 증거의 출처를 입증하기 위한 암호 도구를 개발하셨습니다. AI 에이전트가 무엇을 했는지만이 아니라 누가 행동을 승인했는지도 기업이 확인해야 하는 에이전트 기반 상거래에, 그 경험은 어떤 영향을 미쳤나요?

Starling Lab에서 일하면서 응용 암호학의 세계를 접하게 됐습니다. 그곳에서 인터넷 트래픽과 거래 등을 보호하기 위해 암호 정보를 적용하고 활용하는 다양한 방법을 배웠습니다.

연구소에서는 이러한 방법을 활용해 사진과 같은 디지털 미디어가 정확히 무엇인지, 누가 언제 만들었는지를 확인했습니다. AI가 이미지와 오디오, 동영상을 생성해 실제와 혼동될 수 있고, 그로 인해 경제적·정치적 결과까지 초래할 수 있는 시대에 이런 확인의 중요성은 점점 커지고 있었습니다. 암호학의 기초와 PKI, TLS 같은 단순하면서도 정교한 방식을 통해 암호학을 현실 세계에 적용하는 방법을 이해한 덕분에 에이전트 기반 상거래의 세계에 대비할 수 있었습니다.

이 일을 통해 우리가 활용할 수 있는 기술적 선택지가 얼마나 다양한지 깨달았습니다. AI와 보안, 프라이버시가 공존하는 세상은 가능합니다. 암호 기술과 분산 시스템으로 문제를 해결하는 프로젝트를 진행한 뒤, 이러한 기술이 에이전트 기반 상거래의 문제도 해결할 수 있다는 점을 빠르고 분명하게 알게 됐습니다.

에이전트 기반 상거래에서는 서로 다른 여러 당사자가 증거와 정보를 주고받게 됩니다. 누가 정보를 제공했는지 입증할 수 있어야 하며, 사후에 변경할 수 없는 데이터와 증거를 거의 실시간으로 여러 당사자가 이용할 수 있어야 합니다. AI 에이전트는 환각을 일으킬 수 있고 언제나 신뢰할 수 있는 것은 아니므로 이는 중요합니다. Starling Lab에서 사용한 방식, 즉 데이터를 비공개화하기 위한 해싱, 누가 어떤 정보를 제공했는지 입증하기 위한 정보 서명, 그리고 블록체인 및 그 밖의 추가만 가능한 무신뢰 데이터 소스의 활용은(따라서 중앙의 단일 신뢰 기관이 필요하지 않습니다) 에이전트가 무엇을 했는지뿐 아니라 누가 또는 무엇이 거래 권한을 부여했는지를 기록하는 데 매우 적합합니다.

결제를 시작하는 주체가 사람이 아니라 소프트웨어라면 무엇이 달라지나요? 기존 결제 인프라의 어떤 한계 때문에 블록체인을 도입할 만한 이유가 생기며, 기존 결제망은 에이전트를 위해 어떤 역할을 효과적으로 수행할 수 있나요?

솔직히 말해 크게 달라지는 것은 없다고 생각합니다. 거래를 시작하는 주체가 소프트웨어일 수는 있지만, 법률 및 규제상의 이유로 그 거래의 배후에는 여전히 사람이 있어야 합니다. 서비스, 상품 또는 데이터를 판매하는 사업자(‘판매자’)는 자금이 사라지거나 에이전트가 에이전트를 보낸 사람이 의도하지 않은 방식으로 행동했을 때 ‘피해를 보상’할 책임을 지지 않도록 해야 합니다. 그렇지 않으면 재정적 위험이 너무 커서 AI 에이전트에 판매하려 하지 않을 것입니다. AI 에이전트에는 관할권도 법적 지위도 없으며, 그런 지위를 부여해서도 안 됩니다. 달라지는 점은 에이전트가 누구나 신뢰할 수 있고 우회할 수 없는 증거를 갖춰야 한다는 것입니다. 단, 그 과정에서 예산과 권한을 위반해서는 안 됩니다.

에이전트 기반 상거래에 참여하는 산업계와 정부는 에이전트가 어떤 정보를 지녀야 하는지 결정해야 합니다. 다시 말해 AI 에이전트가 사람에게서 어떤 ‘허가증’을 받아야 할까요? 의류를 구매할 때 사이즈, 색상, 가격대처럼 어떤 요소를 사람이 명시적으로 승인해야 할까요? 지출 한도는 얼마로 정해야 할까요? 에이전트가 자율적으로 몇 푼을 쓰게 해야 할까요, 아니면 수천 달러까지 쓰게 해야 할까요? 마지막으로, AI 에이전트의 행동 규칙을 정하는 보편적이고 결정론적인 시스템을 구축해야 합니다.

소액 결제는 에이전트 기반 상거래에 자연스럽게 들어맞는 방식으로 자주 소개됩니다. 개별 API 호출, 데이터 조회, 컴퓨팅 리소스 구매 등 어떤 분야에서 상업적 가능성이 가장 크며, 이러한 시장이 성립하려면 총 거래 비용은 어느 정도여야 할까요?

아직 초기 단계라, 소액 결제가 어떤 상거래 분야에서 가장 먼저, 가장 널리 채택될지 내다볼 수정 구슬이 있으면 좋겠습니다. AI 시대에는 데이터가 실질적인 상품이 될 가능성이 매우 큽니다.

현재 암호화폐 데이터의 도입과 활용이 활발하지만, 이는 암호화폐 커뮤니티의 x402에 대한 열의가 불러온 일시적인 급증일 뿐이라고 생각합니다. 다만 주요 카드 네트워크들이 이 표준 개발에 참여하면서 x402의 중요성은 더욱 커질 것입니다.

개인이나 조직이 이용료를 내고 접근 권한을 얻는 전통적인 구독 모델은 AI가 최상의 정보를 빠르게 검색하고 찾아낼 수 있는 세상에서는 반드시 효과적이지는 않습니다. AI 에이전트가 웹페이지를 방문할 때는 기존과 같은 광고 수익도 발생하지 않습니다. 특정 유형의 데이터에 대한 구독 서비스가 생길 수도 있겠지만, 작가와 그 밖의 콘텐츠 제작자들은 자신의 작업으로 수익을 창출할 새로운 방법을 찾아야 할 것입니다. AI가 생성하지 않은 콘텐츠의 가치도 높아질 가능성이 큽니다.

모든 것은 누가, 그리고 어떤 용도로 AI 에이전트를 먼저 도입하느냐에 달려 있습니다. 이 초기 도입자들이 유료 데이터 시장의 첫 형태를 자연스럽게 만들어 갈 것입니다. 예를 들어 AI 에이전트가 일반적인 소매 쇼핑 플랫폼을 대체하기 시작한다고 해 보겠습니다. 이 경우 소액 결제로 제공할 수 있는 데이터 가운데 실제 사람들의 리뷰와 피드백이 가장 가치 있는 유형이 될 것입니다. 하지만 법률 업계가 먼저 도입한다면 상황은 달라집니다. 이 경우 법원 제출 서류와 법률 연구 자료가 API 호출당 또는 검색 질의당 결제하는 소액 결제 산업의 첫 분야로 자연스럽게 부상할 것입니다.

사용자의 지시를 실제로 집행할 수 있는 지출 권한으로 어떻게 바꿀 수 있을까요? 예를 들어 에이전트가 공급업체를 비교하고 가격을 협상할 만큼 충분한 재량을 주면서도, 지출 한도를 우회하려고 구매를 나누거나 다른 경로를 이용하지 못하게 하려면 어떻게 해야 할까요?

이러한 문제를 해결하기 위한 여러 표준과 접근 방식이 등장하고 있습니다. 이런 유형의 집행 방식에는 공통점이 하나 있습니다. 확률적이어서는 안 되며, 결정론적이고 안전해야 한다는 점입니다. 확률적 방식과 결정론적 방식을 말할 때는 소프트웨어의 특성을 가리킵니다. AI는 확률적입니다. 입력이 하나여도 출력은 달라지고 변동할 수 있습니다. AI 모델이나 에이전트가 특정한 결과를 내놓으리라고 100% 확신할 수는 없습니다. 하지만 중간 계층으로 결정론적 소프트웨어를 사용하면, ‘내 AI는 100달러를 초과해 지출할 수 없다’와 같은 입력을 줬을 때 에이전트가 항상 100달러 이하로 지출한다는 것을 알 수 있습니다.

예산과 기타 지출 한도는 결제망에 설정하고, 결제가 이루어지는 시스템에 프로그래밍해야 합니다. 예를 들어 Hedera에는 에이전트의 지출액을 제한하고 거래당 및 일일 지출 한도를 설정하며 에이전트가 자금을 보낼 수 있는 계정을 제한하는 결정론적 온체인 코드가 있습니다. 누구나 이 코드를 감사하고 검증할 수 있습니다. 네트워크에서 할 수 있는 다른 작업도 모두 제어할 수 있습니다.

에이전트가 무엇을 구매할 수 있는지에 관한 한도를 집행하는 문제는 이와는 별개의 문제이며, 모든 당사자가 이에 합의해야 합니다. 결제 인프라 제공업체와 가맹점은 AI가 자사 플랫폼에서 구매하도록 허용할 때 가맹점이 과도한 위험을 떠안지 않도록, 에이전트가 언제 어떻게 지출할 수 있는지를 정하는 거버넌스와 규정을 마련해야 합니다. 이러한 규칙이 정해지면 가맹점과 결제 처리업체는 AI 구매를 허용할 시점을 판단해 관련 수익 기회를 확보하는 동시에 손실과 법적 책임으로부터 스스로를 보호할 수 있습니다. AI를 이용해 거래하는 고객도 필요한 통제 장치를 에이전트의 상거래 활동에 적용해 충분한 정보를 바탕으로 행동할 수 있습니다.

변경할 수 없는 기록은 거래가 이루어졌다는 사실은 입증할 수 있지만, 구매가 적절했는지 또는 판매자가 약속한 대로 상품이나 서비스를 제공했는지까지 입증하지는 못합니다. 에이전트의 거래를 감사할 수 있게 하려면 어떤 증거가 더 필요하며, 민감한 금융 정보나 상업 정보를 노출하지 않고 그 증거를 어떻게 보존할 수 있을까요?

해결해야 할 핵심 영역이 몇 가지 있습니다.

첫째는 고지와 동의입니다. 전자상거래에는 법적 구속력이 있는 이용약관이나 개인정보 처리방침에 동의하는 것뿐 아니라 반품 및 배송 정책과 같은 여러 사항을 고지해야 하는 등 다양한 요건이 있습니다. 현재 이러한 내용은 구매 전에 사람이 확인할 웹사이트에 게시해야 합니다. 자율형 에이전트 상거래처럼 더 이상 사람이 웹사이트를 확인하지 않는다면, 다른 방법으로 해당 내용에 접근할 수 있었음을 입증해야 합니다. 어떤 방식이 적절할지는 잘 모르겠습니다. 미리 동의를 받은 뒤 사전 승인한 웹사이트에서만 에이전트가 거래하도록 허용할 수도 있습니다. 또는 구매와 가격을 보장하기 위해 자금을 예치하되, 거래를 취소할 수 있는 기간을 두고 그 기간 안에 사용자가 최종 단계를 밟도록 할 수도 있습니다. 이때 약관을 사용자에게 고지하고 확인받아야 합니다. 이 모든 과정도 기록해야 합니다. 접근 가능한 기록에 이를 남겨 두면 AI의 일탈과 기하급수적으로 확대되는 보안 문제에 대응하는 데 큰 도움이 될 것이며, 어쩌면 필수적일 수도 있습니다.

둘째는 구매별로 어떤 특성을 사전에 지정해야 하는지 정하는 일입니다. 예를 들어 의류를 구매할 때 크기와 가격만 지정하면 되는지, 아니면 고객이 가맹점에 차지백을 청구하지 못하도록 색상과 소재도 지정해야 하는지 정해야 합니다. 구매자가 미리 지정한 선택 사항은 사후에 에이전트나 다른 당사자가 변경할 수 없도록 기록으로 남겨야 합니다.

세 번째는 사람이 허가했다는 증거입니다. 언제 허가했는지, 허가의 유효 기간은 언제까지인지, 허가 범위는 어디까지인지 기록해야 합니다. 구매의 특성을 기록해야 할 뿐 아니라 사람이나 조직이 부여한 허가의 범위도 기록해야 합니다.

블록체인은 결정론적으로 작동하고 여러 당사자가 접근해 정보를 추가할 수 있으며, 사후에 AI나 악의적인 행위자가 내용을 변경할 수 없으므로 이러한 요건을 충족하는 데 적합합니다. 또한 암호화 기법을 활용하면 구체적인 세부 정보에 대한 증거를 보존하면서도 비공개 데이터를 대중에게 공개하지 않을 수 있습니다.

에이전트의 자금과 서명 권한은 어디에서 통제해야 할까요? 에이전트가 침해당했을 때 소유자가 개입하기도 전에 계좌의 자금을 모두 빼내지 못하도록 하려면 자금 보관, 위임된 권한, 긴급 권한 취소를 어떻게 설계해야 할까요?

AI 에이전트에게 자금에 대한 전적인 통제권을 절대로 맡겨서는 안 됩니다. AI 에이전트는 확률적으로 작동할 뿐 아니라 프롬프트 인젝션과 같은 보안 위협에도 취약합니다. AI의 특성상 이러한 취약점으로부터 완벽하게 보호할 수 있다고 보장할 수는 없습니다. 앱과 가맹점에 제한된 금액의 자금만 사용할 수 있도록 하는 도구가 있는 것처럼, AI도 그만큼 신뢰할 수 없는 대상으로, 어쩌면 그보다 더 신중하게 다뤄야 합니다. 이 새로운 시대의 차이점은 자율적 행동으로 얻을 수 있는 이점이 매우 크고, 자율성을 발휘하는 조건 중 일부는 우리가 통제할 수 있다는 것입니다.

사용자와 조직이 감수할 수 있는 위험 수준을 잠재적 기회와 비교해 한도를 설정할 수 있도록 하는 도구가 필요합니다. 예를 들어, 신뢰하는 플랫폼에서만 티켓을 구매할 수 있다는 점을 확인한 상태라면 월드컵 티켓을 사도록 AI 에이전트에 2000달러의 사용 권한을 부여하고 싶을 수도 있습니다. 또는 주식, 채권, 원자재의 매매를 전적으로 AI 에이전트에 맡기거나 이에 투기하도록 하면서, 큰돈을 잃거나 벌 수도 있다는 점을 알되 손실액은 절대로 500달러를 넘지 않는다고 알고 싶을 수도 있습니다.

또한 언제든 긴급하게 권한을 취소할 수 있어야 합니다.

스테이블코인은 국경 간 결제를 간소화할 수 있지만, 기업은 여전히 환전, 유동성 확보 요건, 규제 준수 의무에 직면합니다. 에이전트 기반 결제 인프라가 현실적으로 해소할 수 있는 마찰은 무엇이며, 은행이나 결제 서비스 제공업체 등 중개기관이 여전히 필요한 부분은 무엇일까요?

국경 간 결제, 토큰화, 에이전트 기반 상거래 등 새로운 기술로의 전환은 결코 한쪽만의 변화가 아니었습니다. 금융 시스템은 복잡하며, 그 안에는 나름의 이유로 존재하는 여러 조직이 있습니다. 수십 년 동안 이 분야에서 활동해 온 은행, 결제 서비스 제공업체 및 기타 중개기관과 협력하고, 이들로부터 배워야 합니다. 분산 원장 기술(DLT)은 속도, 자율성, 상호운용성 측면에서 새로운 해법을 제공하지만, 모든 것을 대체하는 만능 해결책은 아닙니다. 기존 시스템은 특정 상황에서 잘 작동하며, 수십 년, 심지어 수백 년의 경험을 바탕으로 마련된 보호 장치와 경제 안정성에 대한 고려 사항, 규제 및 거버넌스 체계를 갖추고 있습니다.

스테이블코인은 더 보편적인 접근성과 높은 자율성을 제공하지만, 은행 및 결제 인프라가 이미 대응 방법을 알고 있는 여러 문제에 직면할 것입니다. 스테이블코인이 기존의 무엇이든 통째로 대체하리라고는 생각하지 않습니다. 대신 다른 해법보다 접근성, 도달 범위, 경제성, 보안성이 뛰어난 대안을 제공할 것입니다. 궁극적으로 이러한 중개기관은 계속 필요하겠지만, 세계 경제 시스템의 효율성과 역량을 높이기 위해 이들과 협력해야 합니다.

x402 Foundation 및 Agentic AI Foundation의 상거래 관련 활동에 참여하시면서, 상호운용성 측면에서 가장 중대한 공백은 무엇이라고 보시나요? 결제를 요청하고 정산하는 방식에 합의하는 것 외에, 서로 다른 플랫폼은 에이전트의 신원과 권한, 거래 이력에 대해 무엇을 파악할 수 있어야 할까요?

제가 가장 바라는 것은 에이전트를 대신해 행동하도록 허가했거나 에이전트 뒤에서 이를 지원하는 사람 또는 조직을 식별하고, 에이전트가 그러한 허가를 받았다는 증거를 제시할 수 있는 시스템을 만드는 방법입니다. 에이전트가 자신의 신원과 허가를 부여한 주체, 허가받은 행동의 범위를 모든 가맹점이나 판매자가 알아보고 받아들일 수 있는 형식으로 제시하도록 표준화된 방식에 합의해야 합니다. 기존 해법은 존재하는 경우에도 매우 파편화되어 있습니다. 이는 기술 표준의 문제이자 소프트웨어의 문제입니다.

또한 자율형 에이전트 상거래가 자리 잡으려면 누구에게 어떤 상황에서 책임이 있는지 명확하게 규정해야 합니다. 사람이 AI 에이전트에 부여할 수 있는 표준화된 요건과 권한 체계가 마련되어야 합니다. 그래야 가맹점은 감당하기 어려울 정도의 재정적 손실이나 법적 책임을 떠안지 않고도 자율형 에이전트의 결제를 받을 수 있습니다. 이는 규제와 기술 표준 모두의 과제입니다.

이 정보를 결정론적으로 기록하고 전송할 도구와 시스템도 필요합니다. 에이전트가 개입하면 보안 취약점과 비결정성이 문제로 떠오릅니다. 거래 전에 올바른 데이터가 전달되는지 확인하고, 문제가 실제로 발생했을 때는 언제 어떻게 잘못됐는지 감사할 방법이 필요합니다.

결제의 최종성은 판매자에게 이점이 있지만, 에이전트가 잘못된 서비스를 주문하거나 제공업체가 서비스를 제공하지 못했을 때 구매자가 구제받을 방법도 필요합니다. 자율형 상거래에서 환불과 분쟁, 손실에 대한 책임은 어떻게 처리해야 하며, 스마트 계약과 상업적 계약에는 각각 어떤 보호 조치를 포함해야 할까요?

우선 에이전트가 잘못된 서비스를 주문할 가능성부터 최소화해야 합니다. 물론 그런 일은 여전히 발생하겠지만, 사용자는 자신이 감수할 위험 수준에 따라 한도를 설정할 수 있어야 합니다. 판매자에게도 해당 요건을 확인하고 준수할 경우 보호 장치가 마련되어야 하며, 에이전트를 작동시킨 사람이 위험을 감수하는 경우에는 판매자가 책임을 지지 않아야 합니다.

분쟁은 언제나 발생할 수밖에 없습니다. 다만 에이전트가 사람의 감독 없이 기계의 속도로 작업을 수행하면 분쟁은 더욱 복잡해질 것입니다. 판매자가 환불과 분쟁을 처리할 때의 복잡성과 비용을 줄이려면 가능한 부분을 자동화해야 합니다. 모든 사항을 표준화된 방식으로 자동 확인할 수 있는 것은 아니지만, 지출 예산이나 거래 한도와 같은 항목은 자동으로 검증할 수 있습니다.

이를 위해서는 전체 상거래 흐름을 기록하고 모든 당사자가 신뢰하고 검증할 수 있는 변경 불가능한 기록이 필요합니다. 모든 구매 플랫폼과 판매자 사이에 상호 검증된 공유 데이터를 구축하는 것은 현실적인 선택지가 아닙니다. 분산원장기술(DLT)을 활용해 공개적으로 검증할 수 있는 변경 불가능한 증거 기록을 유지하는 편이 훨씬 실용적입니다.

결정론적으로 처리할 수 있고 온체인에 올릴 수 있는 사항은 그렇게 해야 합니다. 스마트 계약 안에서 자동으로 확인하는 데 드는 비용은 거의 없으며, 양측은 무엇을 확인하는지 정확히 알 수 있습니다. 하지만 일부 사항은 기업 정책과 개인의 선호, 그리고 판매자가 고객에게 무엇을 제공하고자 하는지에 달려 있기도 합니다.

Hedera AI Studio에서의 경험을 바탕으로 볼 때, 어떤 에이전트 기반 상거래 활용 사례가 지속적인 상업적 도입에 가장 가까이 와 있나요? 기업이 에이전트에게 의미 있는 규모의 지출을 맡기고 있다고 확신하려면 어떤 증거가 필요할까요? 또 기업이 인프라를 선택할 때 Hedera의 어떤 특성이 중요한 역할을 할까요?

솔직히 말해, 아직은 없습니다. 일부 기업과 단체가 상용 ‘AI 어시스턴트’를 출시하고 있지만, 많은 플랫폼은 상업적 거래를 차단하는 데 그만큼 빠르게 나서고 있습니다. 일부 판매자는 AI 기반 구매를 허용하고 있지만, 이는 고립된 생태계 안에서만 가능합니다. 특정 AI 에이전트로만 구매할 수 있거나 결제 제공업체가 지원하는 제한된 네트워크 안에서만 이용할 수 있습니다. 이는 개념 증명에 가깝고, 실제로 지속 가능하며 완성된 해결책은 아닙니다. 또한 모든 단계에서 사람이 확인하고 승인하는, 이른바 ‘사람이 개입하는’ 방식의 거래만 완료할 수 있습니다.

정말 유용한 에이전트 기반 상거래가 등장하려면 에이전트가 어디서나 검색하고 거래할 수 있어야 하며, 사람인 사용자가 계속 주의를 기울이고 책임져야 하는 부담도 덜어야 합니다. 그래야만 소비자가 신기술을 받아들일 만하다고 느낄 것입니다. 특정 상황에서만 일부 물건을 구매할 수 있고 사람의 개입이 많이 필요한 절차를 거쳐야 한다면, AI 에이전트는 도입할 가치가 있는 기술이 되기보다 단순히 잡음을 더할 뿐입니다. 특히 상업적 활용에서 그렇습니다.

에이전트 기반 상거래가 제대로 작동한다고 확신하게 될 기준은 유용한 에이전트가 필요한 도구를 갖추고, 특정 산업의 상거래 구조에서 판매자와 구매자 양측 모두가 이를 도입하는 모습을 보는 것입니다.

예를 들어 과학계가 가치 있는 연구에 자금을 지원하고 기술 발전을 앞당길 방법을 찾고 있다고 가정해 보겠습니다.

과학 연구에 맞춰 설계된 출판 및 구매 플랫폼과 같은 메커니즘이나 도구에 상거래 구조 양측의 주요 기업들이 합의하고, 판매자와 구매자 모두가 의미 있는 거래를 수행할 역량을 갖춘다면 에이전트 기반 상거래는 이 산업에 가치를 창출할 수 있습니다. 여기에는 R&D 팀, 제약회사, 의료기술 기업 등이 포함됩니다. 이 시스템을 통해 실제 성과가 더 빠르게 나오기 시작하는 것이 최종적인 신호입니다. 예를 들어 의료 산업에서는 에이전트 기반 상거래로 가능해진 거래가 발전에 기여해 신약, 의료기기, 진단법이 더 빠르게 개발되는 것을 의미할 수 있습니다.

훌륭한 인터뷰에 감사드립니다. 에이전트 기반 상거래와 분산원장 인프라에 대해 더 알고 싶은 독자라면 Hedera를 방문해 보시기 바랍니다.