For decades, the internet operated on a foundational assumption: the primary actor was a human sitting in front of a screen, browsing, filling forms, clicking, and ultimately, making decisions. This assumption is now breaking. “The internet economy is becoming more autonomous,” Emily explains. “Sometimes the human is still totally in control, but they’re interacting through an AI interface. Sometimes the agent is acting on their behalf. And then sometimes software now is just out interacting directly with other software.”

This shift isn’t merely about AI improving existing services like search or coding; it’s about the introduction of a fundamentally new type of participant. These agents, over time, are expected to become the predominant actors on the internet, necessitating an evolution at every layer of the digital stack. For Stripe, this means not only becoming “agent ready” itself but also empowering businesses to navigate this new landscape. The questions are profound: How are products discovered and bought? What should developer tools look like? And crucially for Stripe, what is the underlying economic infrastructure — payments, billing, fraud detection, identity — needed in a world where actors are no longer just humans?

One of the most immediate and striking impacts of the agent economy is the radical redefinition of fraud. Historically, payment fraud involved stealing money or card credentials. Today, “fraudsters are stealing compute,” Emily reveals. This is a very different problem with existential implications for many AI businesses.

In traditional SaaS models, a free tier or trial cost the provider very little. Stealing access to a basic software seat wasn’t particularly valuable for fraudsters. However, in the AI world, every prompt, every image generated, every API request has a very real, often substantial, cost attached. Compute is expensive, and “free compute is kind of the new CAC” (Customer Acquisition Cost) for many AI companies, serving as a major lever for growth through free trials and credits. This high-value, high-cost resource has opened up three primary fraud vectors:

1. Multi-Account Abuse: Bad actors sign up repeatedly with new identities and email addresses to claim new user credits, staying ahead of detection. Stripe data shows that across AI companies using their platform, about 7% of sign-ups are these multi-account users – a non-trivial share.
2. Free Trial Abuse: This is often the most urgent issue due to its rapid impact on unit economics. Emily shares a startling anecdote: one large AI company saw only 4% of its free trials convert to paid, with each trial costing $25 in LLM spend. This meant they were effectively spending $625 per payer before a single dollar of revenue came in. The vast majority of these “trial users” were abusers with no intent to pay. This vector has seen exponential growth, quadrupling in the last six months. For one large AI user on Stripe, an astonishing 250,000 fraudulent free trials are blocked per week.
3. Non-Payment Abuse: Customers consume thousands or even tens of thousands of dollars in compute over a month, day, or even an hour, only to fail payment when billed. By the time payment fails, the loss has already occurred, leaving AI companies holding the bag.

This shift means fraud is no longer a transaction-level problem occurring solely at checkout. “Fraud used to be a transaction thing. Now it is a customer thing. It is a full-funnel thing,” Emily emphasizes. It starts at sign-up, extends through credit allocation and free trials, and continues with overage management. The cost of having compute stolen is, for many, an existential risk.

The rise of AI-powered fraud has ignited an “arms race” between fraudsters and those building defenses. Fraudsters now leverage AI to their advantage, but so do detection systems. Stripe, processing 2% of global GDP and growing rapidly, possesses a unique advantage: vast amounts of data. “Luckily not only do we have AI on our side just like they do, but we also have data on our side,” Emily notes.

Stripe’s fraud protection product, Radar, has evolved dramatically. It’s moved beyond just card transactions to encompass all payment methods, including crypto, and has extended its capabilities to the Radar API, allowing businesses to screen transactions even if they aren’t processed directly on Stripe. The company views fraud mitigation as a “public good,” investing disproportionately to protect the internet economy. While new, creative fraud vectors constantly emerge, AI agents on Stripe’s network can now identify anomalous patterns across processors, payment methods, and merchants, burning down threats quickly. Emily remains “overall bullish, but certainly not complacent.”

Beyond fraud, Stripe’s vantage point reveals other striking trends in the AI economy. These new AI companies are growing at an unprecedented pace. Looking at the top 100 AI companies on Stripe, those that reach $30 million in Annual Recurring Revenue (ARR) do so in about 18 months – three times faster than the top 100 SaaS companies from 2018. This rapid scaling is evident even at earlier stages, like reaching $1 million or $5 million ARR.

Initially, much of this AI growth represented “net new spend being pumped into the economy.” It wasn’t directly substituting traditional SaaS or headcount because AI was starting near zero, and organizations were slow to drop existing contracts. However, the dynamics are changing. Emily predicts that going forward, some AI spend will substitute for traditional SaaS, especially as existing SaaS companies reinvent themselves with AI-first solutions. Moreover, companies will inevitably start to view AI spend as a substitute for headcount opex. If an engineer’s true cost now includes $30,000 in LLM spend, budget decisions will adjust accordingly.

Interestingly, while the overall category of AI tools (e.g., AI dev tools, AI coding assistants) shows higher retention rates than traditional SaaS, individual provider retention can be slightly lower. This is intuitive: once a user adopts an AI coding assistant, they love it and won’t stop using such a tool. However, they are highly likely to “iterate across providers” as new models emerge or quality varies, reflecting a “high percentage of curious travelers hopping from one thing to the next within a category.”

The rapid iteration isn’t limited to product features; it’s fundamentally reshaping monetization. Traditional SaaS relied heavily on fixed monthly subscriptions and seat-based usage, which made sense when marginal costs were near zero and humans were the primary users. Now, with very real inference costs, usage-based billing has become paramount. Companies are metering tokens, API calls, workflows, and even outcomes, charging with high precision based on units that reflect both customer value and cost structure.

Hybrid models are prevalent: subscriptions with usage overages, prepaid credits that burn down, or real-time top-ups. Stripe’s “token billing” solution directly addresses the volatility of underlying model costs. For “wrapper” companies built on top of LLMs, if their pricing doesn’t keep pace with changing model costs, margins can quickly disappear. Token billing allows businesses to track and price to underlying token costs in real-time, with a set markup, ensuring profitability.

Looking ahead, Emily foresees a significant shift away from seat-based pricing, particularly in the enterprise context. While consumers might prefer fixed monthly fees, businesses will increasingly demand outcome-based pricing for vertical AI solutions. For example, a customer service AI platform might charge per resolved case, aligning revenue with the value delivered and holding the provider accountable for ROI. “I just have a hard time imagining, you know, a year from now most vertical providers are literally charging on tokens,” Emily states, predicting a move towards complex objective functions that measure quality, complexity, and even customer satisfaction for resolved outcomes. The concept of charging per developer seat for a tool that makes developers 10x more productive will likely become “silly.”

Stripe’s own product development reflects this profound shift. The traditional notion of “developer experience” focused on making it easier for human engineers at a keyboard. While clear APIs, better docs, and less setup still matter, the “developer” persona has broadened to include non-technical founders, coding assistants, and agents provisioning infrastructure on a human’s behalf.

A telling metric: LLM traffic to Stripe docs is up 10x year-over-year. This isn’t just a substitution for human use (which remains flat to climbing); it signifies that machines are becoming direct users of developer infrastructure, including Stripe’s. Humans still sanity-check, but agents are integrating.

To address the growing friction in provisioning modern software stacks, Stripe launched “Stripe Projects.” This initiative allows users and their agents to create and manage parts of their software stack directly from the command line, automating account creation, credential management, and setup across multiple services. The overwhelming interest from over a hundred companies immediately after launch underscores the real need for tools that ease the setup process, even as coding becomes easier with AI.

The term “agentic commerce” can be misleading, often conjuring images of extreme, fully autonomous systems. Emily prefers to view it as a spectrum, starting with AI simply removing friction from existing internet commerce. This includes AI assisting with research, comparisons, and form filling, where the human still makes the final decision. The next stage involves descriptive search, where users articulate complex needs (e.g., “I need a summer camp for my kids within this budget and driving radius”). Real delegation, where the system makes purchases based on constraints, marks the “minimum viable bar” for agentic commerce. The furthest, most futuristic end of the spectrum is “ambient commerce,” where the system anticipates needs without explicit prompts.

Regardless of where an interaction falls on this spectrum, the underlying economic infrastructure needs to change. The old model — humans creating accounts, choosing plans, filling forms, and entering card details — is no longer universally applicable. Agent-assisted buying, where discovery, checkout, and payment occur within AI interfaces like Gemini or ChatGPT, rather than on a merchant’s website, requires a redesign of payment flows. The AI agent needs to understand merchant products, prices, and checkout flows to act on behalf of the consumer, and new trust mechanisms are paramount.

The internet is no longer just a marketplace for humans; it’s rapidly evolving into an autonomous economic ecosystem where AI agents play an increasingly central role. Stripe, with its unique position at the heart of internet payments, is not just observing this transformation but actively building the foundational infrastructure that will enable the next wave of digital commerce. The agent economy is here, and its implications are reshaping everything from how businesses grow to how fraud is fought, and how we all interact with the digital world.

At its core, the initiative seeks to impose a 5% tax on the net worth of any billionaire who was a California resident as of January 1st of this year. The revenue generated, estimated to affect roughly 200 individuals (though some experts believe the number could be higher), would be channeled into a special state fund, with 90% specifically earmarked for healthcare services.

What makes this proposal particularly unusual, and a source of much of the controversy, are two key structural elements:

1. Taxing Assets, Not Income: Unlike traditional taxation, which typically targets income, this measure would tax an individual’s accumulated assets. This includes a wide array of wealth, from stocks and investment portfolios to luxury items like jewelry, cars, and even valuable paintings. Notably, it specifically exempts residential property, a curious carve-out in a state grappling with a housing crisis.
2. A Dedicated Healthcare Fund: Rather than funneling the tax revenue into the state’s general fund, where elected officials have discretion over its allocation, 90% of the billionaire tax proceeds would be statutorily dedicated to healthcare. This specific allocation is intended to offset massive funding cuts to Medicaid and Obamacare subsidies made by the federal government, which supporters argue are essential to “keep hospitals open, to keep emergency rooms operating, and to keep the healthcare system that Californians rely on operating.”

The driving force behind this unprecedented tax proposal is the Service Employees International Union United Healthcare Workers West (SEIU-UHW). This union, representing a broad spectrum of hospital workers from janitors to healthcare technicians, is deeply concerned about the ramifications of federal Medicaid cuts. Their fear is that these cuts will lead to widespread closures of emergency rooms and hospitals, directly impacting their members and the communities they serve.

The union’s leader, Dave Regan, is described as a “maverick operator” with a long history of utilizing ballot initiatives as leverage in labor negotiations. He conceived of the billionaire tax, collaborating with respected economists to craft the proposal largely on his own. Despite starting without a massive coalition, SEIU-UHW began pouring millions into a signature-gathering campaign, training volunteers who became a common sight at farmers markets and grocery stores across California. The initiative also gained significant momentum with the public backing of Senator Bernie Sanders, who flew to Los Angeles to lead a well-attended rally in support of the measure.

The prospect of a wealth tax sent shockwaves through California’s ultra-wealthy circles. The January 1st residency deadline spurred a flurry of activity, with some high-profile billionaires making immediate moves to change their official residency. Among them were Google co-founders Sergey Brin, who relocated to the Nevada side of Lake Tahoe, and Larry Page, who left for Florida. Influential tech investors like David Sacks moved to Texas, and Peter Thiel to Miami. While wealthy individuals often threaten to leave in the face of tax increases, in this instance, a notable handful followed through, at least officially, despite often retaining multiple properties in the Golden State.

For those determined to remain in California, the focus shifted to mitigating potential tax liabilities. A revealing anecdote from a conference in Orange County highlighted the lengths to which wealth managers and tax advisors were going, offering sessions on “how to help your clients reduce their net worth.” Suggestions included physically relocating valuable assets – “move your Picasso out of your house in Beverly Hills to your house in Aspen” – or even reducing insurance policies on high-value items like jewelry, as the tax would be based on actual worth.

However, not all billionaires are uniformly opposed. Some acknowledge the state’s role in their prosperity, expressing a willingness to contribute more. Yet, the broader opposition is rooted in deeper concerns than mere financial loss.

Opponents of the tax are not simply arguing against paying more; they are “drilling into the specifics of the way that it’s structured,” raising fundamental objections:

• Structural Objections to Asset Taxation: Critics contend that the very concept of taxing assets, rather than income, is inherently flawed and “wrong.” They argue that requiring every billionaire to declare the value of all their property and assets is an intrusive and unprecedented demand.
• Constitutional Concerns: The retroactive nature of the tax, applying to residents as of January 1st, is being challenged as potentially unconstitutional.
• Economic Devastation and Innovation Flight: Perhaps the most potent argument from Silicon Valley and business leaders is that the tax would “absolutely devastate California’s ability to continue dominating in the world of innovation.” They warn that the state stands to lose far more than just the tax revenue from billionaires; it risks losing the entrepreneurial spirit and the broader economic ecosystem that these individuals foster.
• Loss of Income Tax Revenue: Opponents highlight that the ultra-wealthy already contribute significantly through income taxes, which fund a vast array of essential state services like schools, public safety, and infrastructure. Governor Gavin Newsom, a vocal opponent, expresses concern that a “short-term bump in tax revenue from the billionaire tax” could lead to a “long-term loss from that ongoing loss of income taxes from people who leave.”

The most surprising element of this debate is the significant opposition and hesitancy from within the Democratic Party and influential unions, groups typically aligned with progressive policies aimed at wealth redistribution.

• Governor Gavin Newsom’s Tightrope Walk: Newsom finds himself in a precarious position. As a potential 2028 presidential contender, he cannot afford to alienate billionaires, yet he must also avoid appearing anti-populist in an era of potent economic discontent. He attempts to “thread a needle,” vocally opposing a state-specific wealth tax while simultaneously stating, “We ought to have a conversation about a national wealth tax.” He also emphasizes California’s already progressive income tax structure, arguing the state already levies significant taxes on its wealthiest earners. This stance allows him to agree with the “moral argument to tax the rich” while opposing the current iteration of the proposal.
• Union Reservations: Even some of the state’s most influential unions, including the teachers’ union and the umbrella group for SEIU, have not publicly endorsed the measure. Privately, they express concerns about the “special box” nature of the fund, worrying that locking up money for a single purpose might divert funds from other critical programs that most tax dollars typically support.
• Democratic Candidates’ Hesitancy: Many Democratic candidates running for governor have also voiced reservations, even while affirming the general principle that the wealthy should pay more. Their concerns, much like Newsom’s, often hinge on the “particularities of how this bill came about and who specifically benefits from it,” particularly the ring-fencing of funds for healthcare.

This stands in stark contrast to figures like Bernie Sanders, who advocates for a more straightforward approach: “Don’t let the perfect be the enemy of the good here. Taxing billionaires is good… overall, we support this concept.” For Sanders, deeply invested in fighting oligarchy, the specific structural “particulars are of less concern.”

The future of California’s billionaire tax is far from certain. The state’s unique ballot initiative system often serves as leverage, allowing political actors to negotiate outcomes outside of a direct vote. There is a possibility of “backroom negotiations” in the coming months, potentially involving Governor Newsom, to try and get the measure off the ballot. Sergey Brin, for instance, has funded committees supporting other ballot measures that could effectively negate the billionaire tax, which could be used as bargaining chips.

Alternatively, all proposed measures could proceed to the ballot, leading to an “expensive campaign season where voters are subjected to conflicting ballot measures on these tax issues.” This scenario opens the door for a “strange bedfellows kind of coalition” to emerge, where billionaires could align with unexpected allies – perhaps unions concerned about the special fund, or even fiscally conservative Democrats – to defeat the tax.

The California billionaire tax fight offers several profound lessons for other states and the nation as a whole:

1. Popularity vs. Practicality: The idea of “sticking it to the rich is very popular,” reflecting widespread anxiety about economic inequality. However, translating that popularity into policy is “still really hard to pass and get across the finish line,” largely due to complex structural particulars and the immense influence of the billionaire class.
2. The Power of Wealth: The swift and coordinated response from billionaires, including actual relocations and sophisticated mitigation strategies, underscores the formidable power of wealth in shaping policy debates.
3. The Need for Broad Consensus: For such a transformative policy to succeed, it requires “a really broad base of support to push it across the finish line,” extending beyond initial public enthusiasm to a more robust and unified political coalition.

Ultimately, this measure represents an “existential threat” for many billionaires, as it “would set a precedent of going after the wealth that people have earned and taxing their possessions in a way that really has never been done before.” For proponents, it’s an opportunity to “shift the paradigm” in how government taxes wealth and how the wealthy contribute to society, especially in an era where many have utilized various accounts for tax avoidance.

California’s billionaire tax proposal is more than just a local tax debate; it’s a microcosm of a larger national reckoning. It is “forcing a lot of people into the uncomfortable territory of reckoning with the moment we’re in,” pushing the “anxiety about the billionaire class and economic inequality right to the forefront” of public discourse. The outcome in the Golden State will undoubtedly reverberate far beyond its borders, offering a blueprint – or a cautionary tale – for how societies might attempt to address the widening chasm of wealth.

인터넷은 지금껏 우리가 경험했던 것과는 전혀 다른 새로운 종류의 행위자를 맞이하고 있습니다. 스트라이프(Stripe)의 데이터 및 AI 총괄 에밀리 시너(Emily Shiner)는 “시간이 지남에 따라 이러한 행위자, 즉 에이전트(agents)가 인터넷의 주요 행위자가 될 것”이라고 단언합니다. 이는 단순히 검색이 더 나아지거나 코딩이 더 쉬워지는 수준을 넘어, 인터넷 경제의 근본적인 구조가 변화하고 있음을 의미합니다.

과거 인터넷 경제는 ‘인간’이라는 극도로 단순한 가정을 기반으로 구축되었습니다. 사람은 스크린 앞에 앉아 웹사이트를 탐색하고, 양식을 작성하며, 결제 버튼을 클릭했습니다. 하지만 이제 이러한 가정은 무너지기 시작했습니다. 인간이 AI 인터페이스를 통해 상호작용하거나, 에이전트가 인간을 대신해 행동하며, 심지어 소프트웨어가 다른 소프트웨어와 직접 상호작용하는 시대가 도래한 것입니다.

에밀리 시너는 “이러한 변화가 모든 계층에서 발생하기 시작하면서, 많은 것들을 재고해야 한다”고 말합니다. 제품이 어떻게 발견되고 구매되는지부터 개발 도구의 모습, 그리고 결제, 청구, 사기 탐지, 신원 확인 등 스트라이프가 담당하는 근본적인 경제 인프라에 이르기까지 모든 것이 진화해야 한다는 것입니다. 스트라이프에게는 ‘에이전트 레디(agent ready)‘가 되는 것, 그리고 다른 기업들이 에이전트 레디가 되도록 돕는 것이 핵심 과제가 되었습니다.

에이전트 경제의 부상은 새로운 기회와 함께 전에 없던 위험도 가져왔습니다. 특히 사기(fraud) 분야에서 그 변화는 더욱 극명합니다. 에밀리 시너는 “AI는 매우 다른 사기 문제를 야기한다”고 지적하며, 과거의 사기가 ‘결제 사기’ 즉 돈이나 카드 정보를 훔치는 행위였다면, 이제는 ‘컴퓨트 절도(compute theft)‘가 주요 문제가 되고 있다고 설명합니다.

AI 시대의 컴퓨트는 새로운 고객 확보 비용(CAC, Customer Acquisition Cost)과 같습니다. 기존 SaaS 모델에서는 무료 계층(free tier)을 제공하는 것이 큰 비용이 들지 않았지만, AI에서는 모든 프롬프트, 이미지 생성, API 요청에 실제 비용이 발생합니다. 따라서 무료 크레딧, 프리미엄 서비스, 무료 체험 등을 도둑맞는 것은 AI 기업에게 실존적인 위험이 됩니다.

스트라이프는 이러한 컴퓨트 절도 사기를 세 가지 주요 유형으로 분류합니다:

1. 다중 계정 악용(Multi-account Abuse): 악성 행위자가 여러 개의 가짜 신원을 만들어 무료 크레딧을 반복적으로 획득하는 경우입니다. 스트라이프에서 운영되는 AI 기업들의 가입 중 약 7%가 이러한 다중 계정 사용자에게서 발생합니다.
2. 무료 체험 악용(Free Trial Abuse): 무료 체험 기간 동안 서비스를 악용하고 결제 의사 없이 컴퓨트를 훔치는 경우입니다. 한 대형 AI 기업의 경우, 무료 체험 사용자의 4%만이 유료로 전환되었고, 각 무료 체험에 25달러의 LLM 사용 비용이 발생하여 유료 고객 한 명을 확보하는 데 625달러가 소요되었습니다. 이들 중 대다수는 실제 서비스 사용자가 아닌 사기꾼이었습니다. 지난 6개월 동안 무료 체험 악용은 4배 증가했으며, 스트라이프의 한 대형 AI 고객사의 경우 매주 25만 건의 사기성 무료 체험을 차단하고 있습니다.
3. 미지불 악용(Non-payment Abuse): 서비스 과다 사용(overage) 후 청구서를 지불하지 않는 경우입니다. 고객이 한 달 또는 하루, 심지어 한 시간 만에 수천, 수만 달러 상당의 컴퓨트를 사용하고 결제에 실패하면, AI 기업은 막대한 손실을 떠안게 됩니다.

이러한 변화에 따라 사기 탐지는 단순히 거래 시점이 아닌, 고객 생애 주기 전체에 걸친 ‘풀 퍼널(full-funnel)’ 문제로 진화했습니다. 스트라이프의 사기 방지 제품인 레이더(Radar)는 과거 결제 시점에만 작동했지만, 이제는 가입 시점부터 통합되어 고객의 신용도를 판단하고, 과다 사용 시 서비스 제한 여부를 결정하는 데까지 관여합니다.

사기꾼들 또한 AI를 활용하기 시작하면서, ‘AI 무장 사기꾼’과의 군비 경쟁이 심화되고 있습니다. 하지만 스트라이프는 전 세계 GDP의 2%에 달하는 방대한 거래 데이터를 기반으로 AI 탐지 모델을 고도화하며 이 경쟁에서 앞서나가고 있습니다. 에밀리 시너는 “사기 방지 및 완화는 공공재와 같다”며, 인터넷 경제의 성장을 위해 사기 방지에 막대한 투자를 아끼지 않고 있다고 강조합니다.

스트라이프가 목격하는 또 다른 중요한 트렌드는 AI 기업들의 폭발적인 성장 속도와 수익 모델의 급진적인 변화입니다. 에밀리 시너는 “AI 기업들은 우리가 지금까지 본 어떤 이전 코호트(cohort)보다도 빠른 속도로 매출을 성장시키고 있다”고 말합니다.

스트라이프 상위 100개 AI 기업을 분석한 결과, 연간 반복 매출(ARR, Annual Recurring Revenue) 3천만 달러에 도달하는 데 평균 18개월이 소요되었습니다. 이는 2018년 상위 100개 SaaS 기업보다 3배나 빠른 속도입니다. 1백만 달러 또는 5백만 달러 ARR 도달 속도 또한 훨씬 빠릅니다.

이러한 초고속 성장을 뒷받침하는 것은 수익화 모델의 빠른 실험과 진화입니다.

• 사용량 기반 청구(Usage-based Billing)의 부상: 기존 SaaS가 좌석 수(seat-based)나 고정 월정액에 기반했다면, AI 기업들은 토큰(tokens), API 호출, 워크플로우(workflows), 심지어 결과물(outcomes) 등 고객 가치와 실제 비용 구조를 가장 잘 반영하는 단위를 기준으로 과금합니다.
• 하이브리드 수익 모델: 구독(subscription) 모델이 사라진 것은 아니지만, 사용량 초과에 따른 추가 요금, 선불 크레딧 소진 방식, 실시간 충전(real-time top-ups) 등 다양한 하이브리드 형태로 진화하고 있습니다.
• 토큰 빌링(Token Billing): 하위 LLM 모델 비용이 실시간으로 변동하는 상황에서, 래퍼(wrapper) 또는 수직 AI 솔루션 제공업체가 마진을 보호하기 위해 도입한 방식입니다. 기본 토큰 비용에 비즈니스에서 설정한 마크업을 더해 실시간으로 추적하고 가격을 책정합니다.

미래의 가격 모델: 좌석 수에서 결과물로

에밀리 시너는 미래의 가격 모델에 대해 흥미로운 통찰을 제시합니다. 모델 제공업체(예: OpenAI, Claude)는 계속해서 토큰 사용량을 기준으로 과금하겠지만, 수직 AI 솔루션(vertical AI solutions)의 경우 궁극적으로 ‘결과물(outcomes)‘을 기준으로 과금하게 될 것이라는 예측입니다. 고객 서비스 플랫폼 Finn이나 Intercom이 해결된 티켓 수에 따라 과금하는 것처럼, AI 솔루션은 고객에게 제공하는 실제 ROI에 기반하여 비용을 청구하게 될 것이라는 설명입니다.

더 나아가, 에밀리 시너는 기업 환경에서 ‘좌석 기반(seat-based)’ 라이선스가 사라질 것이라는 과감한 예측을 내놓습니다. AI 에이전트가 개발자의 생산성을 10배 높일 수 있다면, 왜 개발자 수에 수익을 고정해야 하는가에 대한 의문이 제기된다는 것입니다. 물론 개인 소비자 시장에서는 고정 월정액 모델이 선호될 수 있지만, 기업 시장에서는 6개월 안에 좌석 기반 라이선스가 절반으로 줄어들 수도 있다고 전망합니다.

성장 동력의 변화: 신규 지출에서 대체 지출로

AI 성장의 초기 단계에서는 대부분 ‘순수 신규 지출(net new spend)‘이 경제에 투입되었습니다. AI가 거의 제로에서 시작했기 때문에, 전통적인 SaaS나 인건비(headcount opex)를 대체하기보다는 새로운 영역에 대한 투자가 주를 이루었습니다.

그러나 앞으로는 변화가 예상됩니다.

• 전통 SaaS 대체: AI 퍼스트 전략을 채택한 SaaS 기업들이 기존 SaaS 시장의 일부를 잠식할 것입니다.
• 인건비 대체: 기업들이 LLM에 상당한 예산을 지출하기 시작하면서, 인건비 예산과 ROI 결정에 영향을 미치게 될 것입니다.
• AI 기업 간 대체: AI 도구 도메인 자체에 대한 사용자 유지율은 높지만, 개별 AI 제공업체 간의 전환율은 더 낮아질 것입니다. 사용자는 항상 새로운 모델을 시도하고 더 나은 솔루션을 찾아 이동하기 때문입니다.

전반적으로 AI 기업의 가치는 여전히 긍정적으로 평가되지만, 일부 혼잡한 영역에서는 경쟁이 심화될 것으로 예상됩니다.

에이전트 경제는 스트라이프의 제품 철학에도 근본적인 변화를 요구하고 있습니다. 스트라이프는 전통적으로 ‘개발자 경험(Developer Experience, DX)‘에 집중해 왔습니다. 하지만 이제 개발자의 정의는 확장되었습니다. 코딩 도우미, 비기술적 창업자, 인간을 대신해 인프라를 프로비저닝하는 에이전트까지 포함하는 개념이 된 것입니다.

이러한 변화의 증거는 스트라이프 내부 데이터에서도 나타납니다. 스트라이프 문서(Stripe Docs)에 대한 LLM 트래픽은 전년 대비 10배 증가했습니다. 이는 기계 또한 스트라이프의 개발자 인프라를 포함한 개발자 인프라의 사용자가 되고 있음을 보여주는 유용한 신호입니다.

스트라이프는 이러한 변화에 맞춰 다음과 같은 노력을 기울이고 있습니다.

• Stripe Projects: 코딩은 쉬워지지만, 여전히 수동적인 ‘설정(setup)’ 과정의 어려움을 해결하기 위한 프로젝트입니다. 개발자나 에이전트가 명령줄(command line)에서 소프트웨어 스택의 일부를 생성하고 관리할 수 있도록 하여, 계정 생성, 자격 증명 관리, 대시보드 전환 등의 번거로움을 줄여줍니다.
• 에이전트 커머스(Agentic Commerce)의 스펙트럼: 에이전트 커머스는 단순히 AI가 모든 것을 알아서 구매하는 극단적인 시나리오만을 의미하지 않습니다. 에밀리 시너는 이를 스펙트럼으로 설명합니다.
  1. 마찰 제거(Friction Removal): AI가 정보 검색, 옵션 비교, 양식 작성 등을 도와 인간의 결정을 용이하게 합니다.
  2. 서술적 검색(Descriptive Search): 사용자가 자연어로 복잡한 요구사항을 설명하면 AI가 이에 맞는 결과를 찾아줍니다.
  3. 실질적 위임(Real Delegation): 사용자가 제약 조건을 설정하면 AI가 이를 기반으로 직접 구매를 실행합니다.
  4. 앰비언트(Ambient): AI가 사용자의 필요를 예측하고 능동적으로 구매를 제안하거나 실행합니다.

이러한 스펙트럼의 어느 단계에 있든, 근본적인 경제 인프라의 재설계가 필요합니다. 과거 인간이 브라우저에서 계정을 만들고, 플랜을 선택하고, 양식을 채우고, 카드 정보를 입력하던 방식은 더 이상 유효하지 않습니다. AI 에이전트가 상인(merchant)의 제품, 가격, 결제 흐름을 이해하고 소비자를 대신해 행동해야 하며, 이 과정에서 ‘신뢰’는 더욱 중요해집니다.

이를 위해 스트라이프는 ‘공유 결제 토큰(shared payment token)‘이라는 새로운 기본 요소를 설계했습니다. 이는 에이전트가 구매자의 신용 정보를 판매자에게 안전하게 전달할 수 있도록 하며, 이 과정에서 레이더 사기 점수(Radar fraud score)도 함께 전달되어 판매자가 적절히 대응할 수 있도록 돕습니다.

에이전트 경제의 도래는 인터넷의 근간을 흔드는 거대한 변화입니다. AI 기업의 폭발적인 성장과 수익 모델의 혁신, 그리고 컴퓨트 절도와 같은 새로운 유형의 사기는 이 변화가 이미 현실이 되었음을 보여줍니다. 스트라이프는 이러한 흐름의 최전선에서, 인간 중심의 경제 인프라를 에이전트 중심의 ‘자율적인 인터넷 경제(autonomous internet economy)‘에 적합하도록 재구축하고 있습니다.

개발자 경험을 에이전트 경험으로 확장하고, 신종 사기에 대응하며, 새로운 수익 모델을 지원하는 스트라이프의 노력은 인터넷 경제의 미래를 형성하는 데 결정적인 역할을 할 것입니다. 에밀리 시너의 말처럼, 에이전트가 인터넷의 주요 행위자가 될 미래에 대비하여 스트라이프는 ‘인터넷의 GDP를 증가시키는’ 본연의 미션을 지속적으로 수행해 나갈 것입니다.

최근 캘리포니아에서는 억만장자 자산세(wealth tax) 도입을 위한 주민 발의안(ballot initiative)이 투표에 부쳐질 만큼 충분한 서명을 확보하며 중대한 전환점을 맞았습니다. 이 세금은 올해 1월 1일 기준 캘리포니아 거주 억만장자의 순자산(net worth)에 5%를 일회성으로 부과하자는 내용을 담고 있습니다. 징수된 세금은 주 정부의 특별 기금(special fund)으로 귀속되어 의료 서비스에 90%가 사용되도록 명시되어 있습니다.

이 제안이 주목받는 이유는 그 구조의 비정상성 때문입니다. 일반적으로 세금은 소득에 부과되지만, 이 세금은 주식, 보석, 자동차, 미술품 등 개인의 총자산에 부과된다는 점에서 매우 이례적입니다. 다만, 주거용 부동산은 과세 대상에서 제외됩니다. 또한, 대부분의 세금이 주 정부의 일반 기금(general fund)으로 들어가 선출직 지도자들이 재량껏 사용되는 것과 달리, 이 세금은 특정 목적(의료 서비스)에만 사용되도록 제한되어 있습니다.

지지자들은 이 세금이 약 200여 명의 억만장자에게 영향을 미칠 것이라 예상합니다. 이들은 트럼프 행정부의 메디케이드(Medicaid) 및 오바마케어(Obamacare subsidies) 지원금 삭감으로 인한 의료 시스템의 위기를 막고, 불평등한 시스템을 바로잡기 위해 필수적이라고 주장합니다. 병원과 응급실을 유지하고 캘리포니아 주민들이 의존하는 의료 시스템을 지키기 위한 중요한 자금이라는 것입니다.

이 억만장자세 제안은 150만 명의 서명을 받았을 정도로 대중의 폭넓은 지지를 받고 있습니다. 여론조사 결과에 따르면 유권자의 절반 이상, 민주당 지지자의 70% 이상이 이 세금에 찬성하는 것으로 나타났습니다. “부자들에게 세금을 매기자”는 단순한 구호는 공원이나 슈퍼마켓 앞에서 서명 운동을 하는 사람들에게 많은 공감을 얻었습니다.

이 제안은 ‘서비스 노동자 국제 연합 통합 의료 노동자 서부 지부(SEIU-UHW)‘라는 특정 노동조합의 주도로 시작되었습니다. 병원 청소부, 요리사, 의료 기술자 등 병원 노동자들을 대표하는 이 노조는 트럼프 대통령의 메디케이드 삭감이 병원 및 응급실 폐쇄로 이어질 것을 심각하게 우려했습니다. 노조 지도자 데이브 리건(Dave Regan)은 주민 발의안을 노동 협상 과정에서 활용하는 오랜 이력을 가진 인물로, 저명한 경제학자들과 협력하여 이 억만장자세 제안을 독자적으로 추진했습니다. 초기에는 광범위한 연합 없이 독자적으로 시작되었으나, 버니 샌더스(Bernie Sanders) 상원의원이 LA 집회에 참석하여 지지를 표명하는 등 점차 지지 기반을 확장해 나갔습니다.

하지만 이러한 대중의 지지와는 별개로, 억만장자들의 반발은 거셌습니다. 이들은 수천만 달러를 들여 세금 도입을 막기 위한 싸움을 벌이고 있습니다.

이 세금 제안이 본격화되자 억만장자들은 패닉에 빠졌습니다. 특히 1월 1일 기준 캘리포니아 거주자에게 세금이 부과된다는 조항 때문에, 작년 말부터 일부 고액 자산가들은 캘리포니아를 떠나는 움직임을 보였습니다. 구글 공동 창업자 세르게이 브린(Sergey Brin)은 네바다주 타호 호수 인근으로, 래리 페이지(Larry Page)는 플로리다로 거주지를 옮겼습니다. 기술 투자계의 거물인 데이비드 색스(David Sacks)는 텍사스로, 피터 틸(Peter Thiel)은 마이애미로 이주했습니다. 부유층이 세금 인상 위협에 주를 떠나겠다고 공언하는 경우는 많지만, 실제로 행동에 옮긴 사례는 이례적입니다.

캘리포니아에 남기로 한 억만장자들은 세금 부담을 줄이기 위한 방안을 모색하고 있습니다. 세무 자문가와 자산 관리자들은 고객들에게 “비벌리힐스 저택의 피카소 그림을 아스펜 별장으로 옮기거나, 고가 다이아몬드 목걸이의 보험 가액을 실제 가치로 줄이라”는 등의 조언을 하고 있습니다. 이는 자산세를 회피하기 위한 구체적인 전략들입니다.

이들이 이 세금에 반대하는 주장은 단순히 “내 돈을 가져가지 말라”는 수준을 넘어섭니다.

• 자산세의 본질적 문제: 자산을 평가하고 과세하는 방식 자체가 문제라고 지적합니다. 모든 납세자가 자신의 모든 자산 가치를 신고해야 하는 것은 부당하다는 것입니다.
• 소급 적용의 위헌성: 1월 1일 기준으로 소급 적용되는 것이 위헌적이라고 주장합니다.
• 혁신 경제에 미칠 치명적 영향: 실리콘밸리에서는 이 세금이 캘리포니아의 혁신 주도 능력을 심각하게 훼손할 것이라고 경고합니다. 억만장자들이 떠나면 주(州)가 잃을 것이 많다는 논리입니다.
• 장기적 세수 손실 우려: 현재 억만장자들이 내는 막대한 소득세는 캘리포니아의 학교, 공공 안전, 도로 등 대부분의 공공 서비스를 지탱하고 있습니다. 일회성 자산세로 인한 단기적인 세수 증가는 억만장자들의 이탈로 인한 장기적인 소득세 손실로 이어져 주 재정에 더 큰 타격을 줄 수 있다는 우려입니다.

이러한 우려는 억만장자들만의 전유물이 아닙니다. 민주당 내부에서도 이 자산세에 대한 회의적인 시각이 존재합니다.

개빈 뉴섬(Gavin Newsom) 캘리포니아 주지사는 이 세금에 대해 공개적으로 반대 의사를 표명했습니다. 그는 “단기적인 세수 증가보다는 장기적인 소득세 손실”을 우려하며, 캘리포니아에만 적용되는 자산세는 주를 불리하게 만들 것이라고 주장합니다. 대신 그는 “전국적인 자산세 논의”의 필요성을 언급하며, 캘리포니아가 이미 매우 진보적인 소득세 구조를 가지고 있어 부유층에게 많은 세금을 부과하고 있음을 강조합니다. 그는 부유층 과세라는 도덕적 주장에 동의하면서도, 캘리포니아의 이익을 해치지 않는 선에서 접근하려는 ‘줄타기(threading a needle)’ 전략을 구사하고 있습니다.

주요 노동조합인 교사 노조와 SEIU 산하 단체들도 이 세금에 대해 공개적인 입장을 표명하지 않고 있습니다. 이들은 세금이 특정 목적(의료)에만 사용되는 특별 기금으로 묶여 학교, 공공 안전, 도로 등 다른 중요한 프로그램에 자금이 지원되지 않는 것에 대해 우려하고 있습니다.

결과적으로 이 주민 발의안은 ‘이상한 동맹(strange bedfellows coalition)‘을 형성할 가능성이 있습니다. 억만장자들이 자신들의 이해관계를 대변하는 다른 집단들과 연합하여 유권자들에게 더 설득력 있는 주장을 펼칠 수 있다는 것입니다. 또한, 주민 발의안이 투표에 부쳐지기 전 몇 달 동안 막후 협상을 통해 발의안 자체를 철회시키려는 시도가 있을 수도 있습니다. 주지사가 개입하여 협상을 중재할 가능성도 제기됩니다. 그렇지 않으면, 유권자들은 상충하는 여러 세금 관련 발의안들 사이에서 혼란스러운 선택을 해야 하는 값비싼 선거전을 목격하게 될 것입니다.

반면, 버니 샌더스 같은 민주당의 진보적 인사들은 “좋은 것의 적이 완벽함이 되게 하지 말라”며 억만장자 과세 자체를 지지합니다. 그들에게는 세금의 세부 사항보다는 부유층에게 세금을 부과하여 소외된 계층을 돕는다는 큰 그림이 더 중요합니다.

첫째, ‘부자들에게 세금을 매기자’는 아이디어는 매우 인기가 많습니다. 경제적 불평등에 대한 불안감과 반(反)트럼프 정서가 결합되어 대중의 감정적 지지를 쉽게 얻을 수 있습니다. 둘째, 그럼에도 불구하고 이러한 정책을 실제로 통과시키고 실행에 옮기는 것은 매우 어렵습니다. 복잡한 세금 구조 문제와 억만장자 계층의 막대한 영향력 때문입니다. 셋째, 성공적인 통과를 위해서는 광범위하고 강력한 지지 기반이 필수적입니다. 단순히 대중적 인기에만 의존해서는 강력한 반대 세력을 이겨내기 어렵습니다.

억만장자들이 이 자산세를 “실존적 위협(existential threat)“으로 여기는 이유는 단순히 5%의 일회성 세금을 내기 싫어서가 아닙니다. 그들은 이 세금이 미래에 부의 과세에 대한 선례를 만들고, 사람들이 힘들게 번 재산과 소유물에 세금을 부과하는 새로운 패러다임을 제시할까 봐 두려워합니다. 이는 많은 부유층이 조세 회피를 위해 자산을 다양한 계좌로 옮겨놓은 상황에서, 정부가 실제 부(富)에 접근하여 사회에 더 많은 기여를 요구하는 새로운 방식이 될 수 있기 때문입니다.

캘리포니아의 이 실험은 우리 사회가 직면한 억만장자 계층과 경제적 불평등에 대한 불편한 진실을 정면으로 마주하게 합니다. 이 논쟁은 단순히 세금 문제에 그치지 않고, 부의 재분배, 사회적 책임, 그리고 정부의 역할에 대한 근본적인 질문을 던지며 미국 전역의 경제적 불평등 논의를 수면 위로 끌어올리고 있습니다. 캘리포니아의 선택이 앞으로 미국 사회에 어떤 변화를 가져올지 귀추가 주목됩니다.