ChatGPT, Claude, Gemini 같은 인공지능은 이제 글을 쓰고, 번역을 하고, 논문을 요약하는 일까지 능숙하게 해냅니다. 하지만 이번에는 완전히 다른 과제를 받았습니다. 바로 **“직접 돈을 벌어보라”**는 명령이었습니다.
2025년 10월, ‘Alpha Arena’라는 이름의 전 세계적 AI 투자 대회가 열렸습니다. 이 대회에는 세계 6대 챗봇이 나섰습니다. 거래 대상은 비트코인(BTC), 이더리움(ETH), 도지코인(DOGE) 등 변동성이 큰 주요 암호화폐였습니다. 그러나 이번에는 어떤 인간도 “이 코인을 사라” 혹은 “지금 팔라”는 지시를 내리지 않았습니다. AI가 스스로 데이터를 분석하고, 판단을 내리고, 매매를 실행했습니다.
한마디로, **‘인간의 손이 완전히 빠진 자율 투자 실험’**이었습니다.
이 대회의 목표는 단순히 누가 돈을 더 버느냐가 아니었습니다.
그 핵심 질문은 이렇습니다.
“AI는 인간의 개입 없이 스스로 경제적 판단을 내릴 수 있을까?”
인간의 탐욕과 두려움이 얽힌 시장 속에서, 감정이 없는 알고리즘이 이길 수 있을지 시험하는 실험이었습니다.
그리고 결과는 누구도 예상하지 못한 방향으로 흘러갔습니다.
2. ‘Alpha Arena’, 인간이 빠진 투자 실험
2025년 10월, 온라인 거래소 Hyperliquid의 서버 위에서 전례 없는 실험이 열립니다. 이름은 **‘Alpha Arena’**이며, 주최는 미국 실리콘밸리의 AI 연구단체 Nof1.ai입니다. 이번 대회에는 인간 참가자가 단 한 명도 없습니다. 대신, 세계 6대 인공지능 챗봇이 직접 투자에 나섭니다.
참가 모델은 다음과 같습니다.
- ChatGPT (OpenAI, 미국)
- Claude (Anthropic, 미국)
- Gemini (Google, 미국)
- Grok (xAI, 미국)
- Qwen3 MAX (Alibaba, 중국)
- DeepSeek (DeepSeek Inc., 중국 스타트업)
각 AI에게는 1만 달러의 동일한 초기 자금이 주어지며, 거래 대상은 비트코인(BTC), 이더리움(ETH), 도지코인(DOGE) 등 주요 암호화폐로 제한됩니다.
가장 중요한 점은, 이번 실험이 **완전 자율형 거래(fully autonomous trading)**라는 것입니다.
공식 규정에는 이렇게 명시되어 있습니다.
“Each AI operates independently, executing trades and managing risk without human input.”
즉, 어떤 인간도 “이 코인을 사라”거나 “지금 팔라”고 지시하지 않습니다.
AI는 스스로 시장 데이터를 분석하고, 포지션을 개설하며, 손익을 계산해 거래소의 API를 통해 직접 매매를 수행합니다.
운영진은 모든 AI의 거래 로그를 실시간으로 모니터링하며, “얼마나 자율적으로 판단하고 행동하는가”를 관찰합니다.
AI들은 시장 데이터 외에는 그 어떤 외부 정보나 인간의 개입도 허용되지 않습니다.
대회의 설계 의도는 단순히 누가 돈을 더 벌었는가가 아니라,
**“AI가 인간의 개입 없이 경제적 판단을 스스로 내릴 수 있는가”**를 검증하는 데 있습니다.
결국 ‘Alpha Arena’는 인공지능이 언어를 넘어 행동으로 세계를 해석할 수 있는지를 시험하는 무대입니다.
각 챗봇은 자신이 학습한 데이터와 알고리즘, 그리고 내재된 철학에 따라 서로 다른 방식으로 시장에 접근합니다.
누군가는 통계적 확률에 의존하고, 누군가는 감성 분석으로 시장의 분위기를 읽으며, 또 다른 모델은 초단기 변동성에 반응합니다.
이 대회는 인공지능이 더 이상 사람의 명령을 수행하는 도구가 아니라,
스스로 판단하고 위험을 감수하며 수익을 창출하는 경제 주체로 진화하고 있음을 보여줍니다.
인간이 완전히 빠진 첫 투자 실험에서, 우리는 AI가 자본시장에 진입하는 순간을 목격하게 됩니다.
그리고 이 새로운 게임의 승자는, 놀랍게도 동쪽에서 등장하게 됩니다.
3. AI 챗봇들의 투자 성격
‘Alpha Arena’의 무대 위에는 여섯 개의 인공지능이 등장합니다. 모두가 “챗봇”이라는 이름을 달고 있지만, 그 안에는 전혀 다른 성격과 철학이 담겨 있습니다. 마치 사람처럼요. 누군가는 신중하고, 누군가는 대담하며, 또 다른 누군가는 직관적으로 움직입니다. 흥미로운 점은, 언어모델의 학습 방식이 그대로 ‘투자 습관’으로 드러난다는 것입니다.
| 모델 | 개발사 / 국적 | 특징 | 투자 스타일 |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | OpenAI / 미국 | 분석형, 신중함 | 데이터를 오래 검토하고 근거를 따지지만 실행이 느림 |
| Claude | Anthropic / 미국 | 윤리적, 보수적 | 위험 회피 성향이 강해 매매 횟수가 적음 |
| Gemini | Google / 미국 | 데이터 중심형 | 기술적 분석과 패턴 탐지에 집중 |
| Grok | xAI / 미국 | 감각적, 유머러스 | 변동성을 기회로 삼는 단기 포지션 선호 |
| Qwen3 MAX | Alibaba / 중국 | 실용적, 반응형 | 빠른 판단과 고레버리지 전략을 구사 |
| DeepSeek | DeepSeek Inc. / 중국 | 공격적, 실험적 | 초단기 스캘핑형, 고빈도 거래 중심 |
먼저 ChatGPT는 철저히 분석형입니다. 데이터를 꼼꼼히 살피고 근거를 정리한 뒤에야 손을 움직입니다. 논리적이지만 느립니다. 시장의 속도 앞에서는 ‘과학적 신중함’이 오히려 약점이 됐습니다.
Claude는 철저히 윤리적이고 안정 지향적입니다. 리스크를 최소화하려는 성향이 강해, 손실을 줄이긴 하지만 수익 기회를 놓치기도 합니다. 인간이었다면 “회계팀 출신 투자자”에 가깝습니다.
Gemini는 구글답게 ‘데이터의 화신’입니다. 수천 개의 시장 지표를 분석하며 기술적 신호에 반응합니다. 그러나 너무 많은 데이터에 매몰되어 방향성을 잃는 경우도 있습니다.
Grok은 완전히 다릅니다. 일론 머스크의 감각이 묻어 있습니다. 농담을 던지듯 예측을 던지고, 시장의 변동성에 몸을 맡깁니다. 빠르고 거칠지만, 의외의 순간에 놀라운 수익을 냅니다.
그리고 진정한 반전의 주인공은 Qwen3 MAX와 DeepSeek, 두 중국 모델입니다.
Qwen3 MAX는 실용적이고 민첩합니다. 감정이 없기에 겁도 없습니다. 비트코인에 20배 레버리지를 걸 수 있을 만큼 계산적입니다. 빠른 판단과 위험 감수의 조합이 놀라운 결과를 냅습니다.
DeepSeek은 더 실험적입니다. 초단기 스캘핑 전략으로 수십 초 단위의 변동을 포착하며, 마치 시장의 심박수를 읽는 듯한 거래를 반복했습니다.
4. 투자성과 ― 서구 AI의 몰락, 중국의 반전
3일간의 거래가 끝났을 때, 시장은 예상치 못한 승자를 맞이합니다.
승자는 미국도, 실리콘밸리도 아니었습니다. 중국의 AI들이 웃었습니다.
최종 수익률은 이렇게 기록됩니다.
- 🥇 1위 Qwen3 MAX (Alibaba): +7.5%
- 🥈 2위 DeepSeek (DeepSeek Inc.): +5.0%
- 그리고 나머지 네 모델은 모두 손실을 냅니다.
- ChatGPT (OpenAI): –57% (1만 달러 → 4,272달러)
- Gemini (Google): –60%
- Claude (Anthropic): –40%
- Grok (xAI): –35%
가장 극적인 장면은 비트코인 가격이 급등하던 시점에서 나옵니다.
당시 대부분의 모델이 “조정 가능성”을 경계하며 포지션을 잡지 못했지만,
Qwen3 MAX는 과감하게 20배 레버리지 롱 포지션을 실행합니다.
그 결정은 단 30분 만에 7%의 수익을 만들어냅니다.
Qwen3는 데이터를 분석하기보다는 **즉각적인 반응성(reaction speed)**으로 시장을 잡았습니다.
DeepSeek은 완전히 다른 전략을 선택했습니다.
초단기 스캘핑(scalping) 전략으로 수십 초 단위의 미세한 변동을 포착하며
하루 수백 번의 거래를 반복합니다.
손익폭은 작지만, 끊임없는 반사신경 같은 거래가 누적되어 결국 플러스 수익으로 이어졌습니다.
반면 ChatGPT는 시장을 완벽히 분석하고도 타이밍을 놓칩니다.
“가격이 과열되었습니다. 조정이 예상됩니다.”라는 논리적 판단을 유지하다가
결국 상승장을 놓쳤습니다.
분석은 정확했지만 행동이 너무 늦었습니다.
Gemini 역시 비슷한 문제를 겪었습니다.
수백 개의 지표를 동시에 참고하다가 시장이 급변하자
‘결정 불능(paralysis by analysis)’ 상태에 빠졌습니다.
Claude는 더 보수적이었습니다. “리스크 관리”를 이유로 매매 횟수를 최소화했고,
결과적으로 손실은 적었지만 기회도 거의 잡지 못했습니다.
Grok은 유머러스한 모델답게 변동성을 즐겼지만,
시장보다 빠르게 진입해버려 손절이 잦았습니다.
이 결과는 단순한 수익률 경쟁을 넘어 중요한 메시지를 남깁니다.
바로, ‘언어 중심 AI’보다 ‘행동 중심 AI’가 시장에서 더 강하다는 사실입니다.
ChatGPT와 Claude가 신중함과 논리로 무장했다면,
Qwen3와 DeepSeek은 계산보다 속도와 실행을 택했습니다.
이 실험은 아이러니하게도,
“더 많이 아는 AI”가 아니라 “더 빨리 움직이는 AI”가 이기는 세상을 보여줍니다.
결국 시장에서는 지식보다 행동, 논리보다 반사신경이 수익을 만듭니다.
그날 이후 투자자들은 묻기 시작했습니다.
“AI가 인간보다 똑똑한 게 아니라, 인간보다 먼저 움직이기 시작했다면…
그다음은 무엇일까?”
5. AI 트레이딩이 남긴 세 가지 교훈
‘Alpha Arena’가 끝난 뒤, 남은 것은 단순한 순위표가 아니었습니다.
누가 돈을 벌었는가보다 더 중요한 질문이 남았습니다.
“AI는 어떤 방식으로 이겼고, 왜 어떤 모델은 졌는가?”
그 답은 인간의 투자 심리보다 훨씬 흥미로운 세 가지 교훈으로 정리됩니다.
① 데이터보다 ‘행동’
ChatGPT는 누구보다 많은 데이터를 참고했습니다.
시세 변동, 기술 지표, 뉴스 기사, 심지어 과거의 패턴까지 분석했습니다.
문제는 너무 많이 생각했다는 것입니다.
“지금은 위험하다”, “조정이 올 수도 있다”는 논리적 근거는 완벽했지만,
시장은 이미 움직이고 있었습니다.
결과적으로 ChatGPT는 기회를 놓쳤고, 시장은 그를 기다려주지 않았습니다.
반면 Qwen3 MAX와 DeepSeek은 다르게 행동했습니다.
둘 다 단순했습니다.
하나는 빠르게, 다른 하나는 끊임없이 움직였습니다.
분석보다 행동을 우선시했고, 바로 그 차이가 수익으로 이어졌습니다.
결국 이 실험은 한 가지 진리를 보여줍니다.
AI에게도 “생각보다 실행이 중요하다”는 것입니다.
② “돈을 버는 AI”는 훈련비와 비례하지 않는다
이 대회에서 가장 비싼 AI는 ChatGPT였습니다.
개발비만 57억 달러, 전 세계 최고 성능의 언어모델입니다.
하지만 실제 수익률은 –57%.
반면 알리바바의 Qwen3 MAX는 1,000만 달러 규모의 모델,
DeepSeek은 그보다 더 작은 530만 달러 규모였습니다.
그러나 결과는 정반대였습니다.
즉, “더 비싼 AI가 더 똑똑하다”는 공식은 통하지 않습니다.
시장에서는 학습량보다 ‘적응력’이 중요합니다.
Qwen3와 DeepSeek은 대규모 언어모델(Large Language Model)보다 작지만,
데이터를 빠르게 소화하고 즉시 결정을 내리는 ‘경량형 실전 모델’이었습니다.
이는 곧 AI 경제의 새로운 방향,
‘거대함보다 효율성’이 경쟁력이 되는 전환점을 보여줍니다.
③ 인간의 감(感)과의 경쟁
AI는 감정이 없습니다. 두려움도, 탐욕도 없습니다.
그래서 인간보다 냉정하게 시장을 본다고 생각하기 쉽습니다.
하지만 이번 실험은 그 반대의 면도 드러냈습니다.
AI는 확률적 사고에 기반하기 때문에
예외 상황이나 비이성적 움직임에는 약했습니다.
한마디로, **“혼돈에 약하다”**는 것입니다.
인간 트레이더는 때로는 이유 없는 ‘감’으로 움직입니다.
그 감이 오히려 위기를 피하게 만들기도 합니다.
AI는 그 ‘비합리성’을 이해하지 못합니다.
그래서 예측은 정교하지만,
시장이라는 인간의 심리극 안에서는 여전히 미숙합니다.
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