위챗페이는 AI 전용 카드의 연동 대상으로 DeepSeek Harness와 OpenClaw 두 앱을 새로 추가했다고 발표했다. 이 카드는 이미 WorkBuddy, QClaw와도 연결돼 있다. 사용자가 인증하고 카드를 연결하면, 대화창에서 요구사항을 말하는 것만으로 AI가 추천부터 주문, 결제까지 전 과정을 대신 처리한다.
현재 이 카드로 결제할 수 있는 대상은 Skillhub에 등록된 700여 개의 Pay Skill이다.
메인 계정과 분리된 카드 한 장
이 설계의 핵심은 계정 구조에 있다. AI 전용 카드는 위챗페이 메인 계정과 완전히 분리돼 있으며, 카드 한도는 사용자가 직접 정하고 언제든 넣고 뺄 수 있다. AI가 움직일 수 있는 돈은 이 카드 안에 있는 금액뿐이다. 결제 건마다 사용자의 2차 확인을 거쳐야 완료된다.
공식 이용 절차는 네 단계다. 설치 명령어 복사, 인증 및 카드 연결, AI의 Pay Skill 호출, 사용자의 결제 확인. 공개된 보도에서는 이런 비유가 인용됐다. “어릴 때 어른이 담배 사 오라고 돈을 쥐여준 것과 비슷하다.” 어른이 건네는 건 정해진 액수일 뿐, 지갑 자체는 어른 손에 그대로 있다는 것이다.
이를 리스크 관리 언어로 옮기면, 상한선이 있는 샌드박스 계정에 사람의 승인 절차를 하나 더 얹은 구조다. AI 에이전트가 결제를 대신해도 되는지는 지난 1년간 계속 논쟁거리였고, 걸림돌은 늘 신뢰였다. 분리 계정은 결제 시스템 자체를 뜯어고칠 필요도, 모델에 메인 계정 권한을 열어줄 필요도 없는, 현재로선 가장 비용이 적게 드는 해법이다.
공급을 책임지는 700개의 Pay Skill
결제가 뚫렸다는 건 절반의 이야기일 뿐, 나머지 절반은 살 것이 있느냐다. Skillhub의 700여 개 Pay Skill이 바로 그 공급 물량이다. 이 스킬들은 그 자체로 유료이며, AI가 이를 호출할 때마다 전용 카드에서 돈이 빠져나간다.
이는 기존 이커머스의 논리와는 다르다. 예전 결제가 연결한 것이 상품이었다면, 이번에 연결되는 것은 능력이다. API 호출 한 번, 영상 렌더링 한 건, 데이터 조회 한 건처럼 단가는 대체로 낮지만 빈도는 높을 수 있다. 단가가 낮고 빈도가 높은 상황이야말로 2차 확인이 가장 부담스러운 지점이다. 몇백 원 쓸 때마다 팝업이 뜨면 경험은 무너진다.
그래서 한도를 설정하는 단계가 보기보다 중요하다. 사용자가 미리 일정 금액을 카드에 넣어두는 것은 사실상 승인이라는 행위를 앞당겨 처리하는 셈이다. 그 이후의 매 확인은 부정 결제를 막기 위해서라기보다, 모델이 폭주하는 것을 막기 위한 장치에 가깝다.
잘못 산 건 누구 책임인가
모델이 주문을 넣었을 때 책임 소재는 아직 명확하지 않다. 결제 버튼을 누른 건 사용자이므로 법적으로는 사용자 본인의 의사표시로 본다. 하지만 사용자가 확인하는 건 모델이 제시한 방안이고, 그 방안에 환각이 섞여 있는지, 유도된 결과인지는 사용자가 판단하기 어렵다.
해외에서는 Visa가 이미 결제 네트워크를 ChatGPT에 연결했는데, 한도와 인증을 미들웨어 계층으로 만드는 비슷한 방식을 택했다. 국내와 해외의 이번 움직임이 시기적으로 가깝게 맞물린다는 건, “AI가 돈을 다뤄도 되는가”라는 질문에 대한 첫 번째 답이 다들 비슷하다는 뜻이다. 우선은 소액이고 언제든 비울 수 있는 카드부터 내놓는 것이다.
진짜 시험대는 규모가 커진 뒤에 온다. 모델이 발생시키는 소액 거래가 하루 수십만 건씩 돌아가게 되면, 민원과 환불, 분쟁 처리 절차도 전부 다시 짜야 한다. 지금 이 분리 계정 설계는 리스크를 카드 한 장의 한도 안으로 가둬두고 있다는 점에서 가장 영리한 대목이다.
참고 출처: 위챗페이 공식 발표, CocoLoop, IT之家; 전용 카드의 한도 분리 구조, 2차 확인 절차, Skillhub에서 호출 가능한 Pay Skill 수는 확인을 거쳤다.