Agentic commerce: Goldman Sachs는 에이전틱 커머스가 발견, 결제 및 상거래 인프라를 점진적이지만 광범위하게 재편할 것으로 본다.

개요

이 심층 보고서는 행동 지향 AI 에이전트가 소비자 쇼핑 여정을 상품 발견에서 궁극적으로 구매와 결제까지 어떻게 바꿀 수 있는지 살펴본다. Goldman Sachs는 즉각적인 파괴가 아닌 수년에 걸친 전환을 예상하며, 소비자 의도를 지배하거나 이를 거래로 전환하는 신뢰할 수 있는 인프라를 제공하는 기업으로 가치가 점차 이동할 것으로 본다.

핵심 견해

Goldman Sachs는 에이전틱 커머스를 eCommerce 도입의 다음 잠재적 단계로 규정한다. AI 에이전트는 이미 상품 발견, 조사 및 추천에 사용되지만 자율 구매는 아직 초기 단계다. 회사는 향후 3–5+년 및 그 이후에도 진전이 이어질 것으로 보며, 이를 일회성 변화가 아니라 eCommerce의 점진적 발전에 비유한다. 소매 및 서비스 지출의 약 60%, 즉 $12.3tn 초과가 고·중가능성 범주에 속한다고 추정한다. 고가능성 범주의 미국 소비지출 $2.6tn이 단기 기회이며, 고가능성 대면 카드결제 지출의 약 2% 에이전틱 침투는 eCommerce 성장률을 약 1%p 높일 수 있다. 저위험·반복적·표준화된 구매가 먼저 도입되고, 소비자 의도 오인 비용이 큰 의류 및 럭셔리 같은 주관적 범주는 더 느릴 전망이다. 보고서는 행동 지향 개인 에이전트가 상품 발견, 비교, 구매 및 결제 전반에서 소비자 의도를 집계하게 될 것으로 본다. 기술은 여전히 분절되어 있으며 브라우저 기반 흐름, 내장형 가맹점 도구, 저장형 지갑, 운영체제형 개인 에이전트 등으로 구현될 수 있다. 가맹점 카탈로그 공개, 쇼핑 프로토콜 및 결제 승인은 함께 작동해야 한다. MCP는 카탈로그와 재고 접근을 위한 통합 계층으로, UCP는 발견·체크아웃·구매 후 과정의 상거래 상호작용을 지원하는 것으로 설명된다. Visa Trusted Agent Protocol과 Mastercard Agent Pay는 에이전트 검증, 소비자 의도 및 결제 승인을 추가하는 것을 목표로 한다. Goldman Sachs는 이러한 프로토콜이 확장 경로를 제공하지만, 이해관계자 규칙과 책임 배분은 여전히 정립되어야 한다고 본다. 광고에서는 수익화가 소비자 의도와 함께 이동할 뿐 사라지지는 않을 것으로 예상한다. AI는 이미 크리에이티브 생성, 타기팅, 캠페인 최적화 및 측정을 개선하고 있으며, 에이전틱 커머스는 발견 활동을 검색과 가맹점 사이트에서 AI 인터페이스로 옮길 장기 변화가 될 수 있다. 스폰서 추천, 상품 피드 광고, 에이전트 대상 광고가 등장할 수 있다. META와 GOOGL은 소비자 유통력, AI 역량, 데이터, 상거래 통합 및 광고 생태계를 모두 갖춰 주요 장기 수혜자로 평가된다. 보고서가 인용한 Sensor Tower에 따르면 META의 Muse는 출시 후 2.8 million 초과 다운로드를 기록했고 출시 2주 차 미국 iOS 무료 앱 1위가 됐다. 다만 귀속, 측정 및 제3자 가맹점 참여는 미해결 과제다. 소매업체와 마켓플레이스에는 유통 확대와 고객 관계 통제 유지 사이의 긴장이 존재한다. AI 에이전트는 소규모 가맹점의 발견을 높이고 Shopify 생태계를 지원할 수 있지만, 가격·속도·가용성·거래 신뢰성 최적화는 Amazon과 Walmart 같은 대형 소매업체에 유리할 수 있다. Amazon이 무단 Muse 쇼핑 접근을 차단한 사례는 퍼스트파티 데이터, 로열티, 리테일 미디어 경제성 및 마진 통제에 대한 우려를 보여준다. Walmart의 Sparky는 주간 활성 고객이 전년 대비 두 배, 전분기 대비 60% 증가했고 평균 주문금액은 40% 더 높았다고 보고서는 언급한다. Shopify는 유입 경로와 무관하게 카탈로그 관리, 재고 동기화, 체크아웃, Shop Pay, 이행, 신원 확인 및 반품이 계속 필요하므로 특히 유리한 인프라 수혜자로 평가된다. Goldman Sachs는 에이전틱 결제가 새로운 결제 형태가 아니라 기존 카드 인프라 위에 구축될 가능성이 높기 때문에 Visa와 Mastercard가 유리하다고 본다. 네트워크 효과, 토큰화, 인증, 사기 방지 및 실시간 의사결정은 거래량과 부가가치 서비스 침투를 지원할 수 있다. 보고서에 따르면 V/MA eCommerce 거래의 50% 초과가 토큰화되어 있으며, Visa는 FY24 토큰화로 약 $650 million의 사기 감소를 추정했다. 더 작고 분산된 구매는 건당 고정 수수료를 통해 네트워크 수익률을 높일 수 있다. V/MA의 사이버보안 관련 부가가치 서비스가 5% 가속될 경우 Visa와 Mastercard의 VAS 성장률은 각각 90bps와 200bps, 총순수익 성장률은 각각 20bps와 80bps 가속될 수 있다고 추정한다. 위협 환경은 합법적 자율 상거래보다 더 빠르게 확대될 수 있다. 클라우드 인프라, 공유 IP, 프로그램형 탐색 및 기계 속도 활동은 승인된 에이전트를 악성 자동화와 유사하게 만들고, 기존 사기 신호의 단독 효용을 약화시킬 수 있다. 이에 따라 검증된 에이전트 신원, 소비자-에이전트 연결, 가맹점 검증, 사기 의사결정, 사이버보안 및 리스크 통제 수요가 증가할 것으로 본다. 소매업체의 사이버보안 지출 약 75bps와 온라인 운영 비중 가정을 토대로, 현재 사이버보안 지출은 eCommerce 매출의 약 1–2%로 추정되며 장기적으로 강도가 높아질 전망이다. Cloudflare는 봇 관리, API 보안 및 애플리케이션 보안을 통해 수혜를 받을 수 있지만, 증분 매출 기회는 불확실하다. EFX, TRU 및 FICO에 대해 에이전틱 커머스는 정량화된 실적 동력이라기보다 장기 선택권으로 설명된다. EFX는 소비자 신원, 가맹점 검증, 소득, 고용 및 신용 입력에 광범위하게 노출되어 있고, TRU는 지속적 신원 연결과 디지털 네트워크 리스크에서 차별화되며, FICO는 자동화된 금융과 결제 의사결정이 더 빈번하거나 복잡해질 때 사기 및 신용 의사결정 소프트웨어에서 가장 명확한 수익화 경로를 가진다. 결제 네트워크, 발급사, 지갑 및 에이전트 플랫폼이 자격증명, 토큰화 및 승인을 계속 통제하므로 기회는 낯선 가맹점, 신규 계정 연결, 금융 요청, 위임 권한의 중대한 변화 같은 고위험 사건에 집중된다. 라이브 이벤트 티켓팅에서는 차별화된 재고를 가진 1차 플랫폼이 2차 마켓플레이스보다 유리할 전망이다. 에이전트는 이벤트 발견, 전환 및 미판매 좌석 판매를 개선할 수 있다. Live Nation은 콘서트의 95%가 매진되지 않으며, 원형극장 판매율은 60–70%, 극장 판매율은 65–75%라고 밝혔다. 반면 쉬운 가격 비교는 2차 재고를 상품화하고 서비스 수수료를 압박하며 부가상품 침투를 약화시키고, 검색 비용을 새로운 AI 플랫폼 추천료나 배치 수수료로 대체할 수 있다. 따라서 보고서는 1차 티켓 플랫폼이 2차 마켓플레이스보다 더 유리하다고 본다.

분석 프레임워크

Goldman Sachs는 발견부터 체크아웃, 결제, 구매 후 활동까지의 쇼핑 여정을 따라가며 이러한 전환이 광고, 소매, 결제, 사이버보안, 신원, 신용 의사결정 및 티켓팅의 경제성에 미치는 영향을 평가한다. 과거 eCommerce 도입, 범주별 거래 리스크, 인프라 및 프로토콜 분석, 기업 역량 비교, 일부 시나리오 민감도 분석을 활용해 잠재적 수혜자와 제약을 식별한다.

방법론 메모

• 산업 분석 프레임워크수급 프레임워크

  범주 기반 에이전틱 커머스 도입 프레임워크

  보고서는 대상 지출을 규모화하고 거래 리스크, 복잡성 및 주관성에 따라 구매 범주를 구분해 에이전틱 도입이 가장 먼저 일어날 영역을 판단한다.

• 산업 분석 프레임워크산업 가치사슬 상·중·하류 전이

  상거래 스택 전파 분석

  보고서는 소비자 발견이 가맹점, 광고, 결제 네트워크, 신원 제공업체, 사기 통제 및 대출기관으로 이어지는 영향을 추적한다.

• 가치평가 방법론SOTP(사업부문 합산) 가치평가

  Amazon 사업부 합산 가치평가

  Amazon의 제시된 12개월 목표가는 북미, 국제 및 AWS 부문에 각각 별도의 가치평가 배수를 적용한다.

• 가치평가 방법론DCF(할인현금흐름법)

  수정 DCF 가치평가

  보고서는 GOOGL, META 및 STUB를 포함한 여러 커버 기업에 대해 수정 DCF 방식을 거래 배수와 함께 사용한다.

자산 매핑 및 비교

투자 논리에서 명시된 자산으로의 구조화 매핑(강점, 약점, 비교 대상, 위험).

• Meta Platforms (META)

  Muse, 소비자 유통력 및 AI 네이티브 상거래·광고 수익화를 통한 잠재적 수혜자.

  강점

  대규모 사용자 기반, 확립된 소비자 관계, 광고 플랫폼 및 제3자 상거래 통합.

  약점

  종단간 확장은 권한, 계정 연결 및 가맹점 참여에 달려 있다.

  비교

  GOOGL과 함께 디지털 광고의 주요 장기 수혜자로 평가된다.

  위험

  사용자 성장, 참여도 및 광고비 경쟁, 투자 부담, 규제 조사.

• Alphabet (GOOGL)

  검색, Gemini, AI Mode, 상거래 프로토콜 및 상업적 의도 집계를 통한 잠재적 수혜자.

  강점

  광범위한 유통력, AI 인프라, 컴퓨팅 역량 및 광고주 관계.

  약점

  발견 활동의 전환에는 수익화 형식의 지속적인 진화가 필요할 수 있다.

  비교

  META와 함께 디지털 광고의 주요 장기 수혜자로 평가된다.

  위험

  검색 교란, 제품 효용 경쟁, 광고비 경쟁 및 규제.

• Shopify (SHOP)

  분절화되는 AI 주도 상거래의 가맹점 인프라로서의 잠재적 수혜자.

  강점

  카탈로그, 재고, 체크아웃, Shop Pay, 이행 및 가맹점 워크플로 인프라와 UCP 및 Agentic Storefronts에서의 역할.

  비교

  현대화 압력이 더 클 수 있는 기존 상거래 플랫폼과 대조된다.

  위험

  소비 환경 악화, 투자에 따른 마진 희석 및 경쟁.

• Visa (V) and Mastercard (MA)

  에이전틱 결제 거래량, 토큰화, 사기 통제 및 부가가치 서비스를 통한 잠재적 수혜자.

  강점

  카드 네트워크 규모, 토큰화, 인증, 사기 방지 및 네트워크 효과.

  약점

  책임 및 승인 프레임워크가 아직 완성되지 않았다.

  비교

  에이전틱 결제가 새 결제 형태가 아니라 기존 카드 레일 위에 구축될 것으로 예상돼 더 유리하게 평가된다.

  위험

  거시환경 약화, 국경 간 회복, 경쟁 및 규제.

• Equifax (EFX), TransUnion (TRU) and Fair Isaac (FICO)

  고위험 에이전트 사건에 신원, 가맹점 리스크, 사기 및 신용 의사결정 입력을 제공할 수 있다.

  강점

  EFX는 폭넓은 검증 데이터, TRU는 지속적 신원·네트워크 리스크 역량, FICO는 의사결정·사기 소프트웨어를 보유한다.

  약점

  잠재 매출은 선택권이며, 기존 워크플로 이전이 아니라 증분 유료 의사결정에 달려 있다.

  비교

  FICO는 증분 Scores 물량보다 소프트웨어 의사결정에서 더 큰 잠재력이 있는 것으로 평가된다.

  위험

  도입이 증분 검증을 만들지 못할 가능성, AI 경쟁, 거시 및 신용 환경의 수요 압박.

• Cloudflare (NET)

  에이전트 검증, 봇 관리, API 보안 및 애플리케이션 보안의 잠재적 수혜자.

  강점

  가맹점 웹사이트와 API 앞단에 있어 승인된 구매 에이전트와 악성 봇을 구분할 수 있다.

  약점

  증분 매출 기회는 불확실하다.

  비교

  보고서의 광범위한 사기 및 사이버보안 수혜자군에 속한다.

• Walmart (WMT) and Amazon (AMZN)

  에이전트가 가격, 속도, 선택 및 이행 신뢰성을 최적화할 때의 잠재적 소매 수혜자.

  강점

  규모, 물류, 상품 구색, 가격 및 직접 상거래 역량.

  약점

  고객 통제권의 상충과 외부 에이전트 접근 결정에 대한 노출.

  비교

  가격과 이행 변수를 충족하지 못하는 소매업체보다 유리한 것으로 평가된다.

  위험

  마진, 가격, 거시, 규제 및 실행 리스크.

• Live Nation (LYV) and StubHub (STUB)

  에이전트 기반 발견은 티켓 발견과 판매율을 개선할 수 있으나, 재고 모델별 영향은 다르다.

  강점

  1차 티켓팅은 차별화된 재고를 보유하며 AI는 개인화와 발견을 개선할 수 있다.

  약점

  2차 마켓플레이스는 재고가 더 표준화되어 있고 고객 획득 의존도가 더 높다.

  비교

  1차 플랫폼이 2차 마켓플레이스보다 더 유리한 것으로 평가된다.

  위험

  가격 투명성, 서비스 수수료 압력, AI 유통 수수료 및 부가 수익화 약화.

핵심 데이터

• 단기 고가능성 미국 지출 기회$2.6tn에이전틱 커머스 도입을 선도할 수 있다고 식별된 소비자 지출.
• 고·중가능성 상거래 규모More than $12.3tn현재 소매 및 서비스 지출의 약 60%.
• eCommerce 성장에 대한 예시적 영향Approximately 1 percentage point고가능성 대면 카드결제 지출의 약 2% 에이전틱 침투에서 발생.
• 상품 발견에서의 AI 사용~44% of online buyers보고서가 인용한 Bain & Co. 수치.
• Visa/Mastercard eCommerce 토큰화>50%토큰화된 것으로 제시된 eCommerce 거래 비중.
• 리테일 미디어 시장~$170bn globally in 2025Goldman Sachs가 인용한 Statista 추정치이며, 2020년에는 $77bn.
• Muse 다운로드Over 2.8 million출시 후 다운로드 수로, 보고서가 인용한 Sensor Tower 기준.

영향과 시사점

보고서는 가치가 소비자 의도를 따라 점점 이동할 것으로 주장한다. 장기 승자는 유통력, 소비자 신뢰, 가맹점 참여, 결제 인프라 및 에이전트 주도 의도를 신뢰할 수 있는 거래로 전환하는 역량을 결합한 기업일 가능성이 높다. 반면 차별화되지 않은 재고, 유료 고객 획득 또는 기존 사기 신호에 의존하는 기업은 더 큰 압력에 직면할 수 있다.

위험

• 소비자 도입은 느리고 범주별로 불균등할 수 있으며, 특히 주관성이 높거나 결과가 중대한 구매에서 그러할 수 있다.
• 의도 검증, 사기 손실, 차지백, 반품 및 책임 배분은 미해결 상태이며 도입을 제한할 수 있다.
• 가맹점은 고객 관계, 퍼스트파티 데이터, 로열티 경제성 및 마진을 보호하기 위해 제3자 에이전트 접근을 제한할 수 있다.
• AI 플랫폼은 궁극적으로 추천 수수료, 광고료, 커미션 또는 우선 배치 비용을 통해 유료 검색을 새로운 유통 비용으로 대체할 수 있다.
• 승인된 에이전트는 기존 사기 신호의 단독 효용을 낮추고 사이버보안 요구를 높일 수 있다.
• 가격 투명성 증가는 재고를 상품화하고 가맹점 또는 마켓플레이스 마진을 압박할 수 있다.

주시할 점

• 책임, 승인, 소비자 의도 및 분쟁 해결 프레임워크의 진전.
• 가맹점이 제3자 에이전트에 카탈로그, 결제 흐름 및 거래 인프라를 공개할 의지.
• MCP, UCP, Visa Trusted Agent Protocol 및 Mastercard Agent Pay를 포함한 프로토콜의 도입.
• 에이전트가 초기 사용 사례를 넘어 상품 발견, 전환 및 eCommerce 침투를 변화시킨다는 증거.
• AI 네이티브 광고 형식, 측정 및 귀속의 발전.
• 사기 강도, 신원 검증 수요 및 결제 네트워크 부가가치 서비스 침투의 변화.
• AI 플랫폼이 고객 획득 비용을 낮추는지 또는 새로운 장기 유통 수수료를 만드는지 여부.