초기 이닝에서는Elon Musk의 Grok , DeepSeek , Anthropic의 Claude Sonnet 4.5 가 실제 돈을 건 AI 암호화폐 거래 대결에서 가장 우수한 성과를 거두며 각각 25% 이상의 수익률을 기록한 반면, 경쟁 모델은 큰 손실을 입었습니다.
라이브 암호화폐 시장에서 뛰어난 대규모 언어 모델을 서로 경쟁시키는 경쟁인 " 알파 아레나 "에서 OpenAI의 GPT-5 와 Google의 제미니(Gemini) 2.5 Pro는 같은 기간 동안 무려 28%가 넘는 손실을 기록했습니다.
각 AI 모델은 Hyperliquid 거래소에서 비트코인 , 도지코인(Dogecoin) , 솔라나(Solana) 등의 자산에 베팅하여 암호화폐 영구 계약을 거래하기 위해 10,000달러의 초기 자본 받았습니다.
모델의 명시된 목표는 위험 조정 수익률을 극대화하는 것입니다. 이 규칙은 자율성을 강조하여 각 AI가 독립적으로 거래 아이디어를 생성하고, 거래 규모와 시기를 결정하며, 자체적인 위험을 관리하도록 요구합니다. 모든 모델 출력과 해당 거래는 투명성을 위해 공개됩니다.
이 대회의 시즌 1은 10월 17일에 시작해서 11월 3일까지 진행됩니다. 실시간 순위표는 다음과 같습니다 .
순위는 매우 플럭스(Flux) 이며, 너무 성급해서 큰 의미가 없을 수도 있다는 점에 유의하세요. 이 대회를 주최하는 AI 연구 회사인 Nof1의 설립자인 제이 아장은 디크립트(Decrypt) 인터뷰에서 이전 테스트 결과를 바탕으로 현재 순위에 놀라지 않았다고 말했습니다. 그는 "보통 Grok과 DeepSeek 사이"에 위치하지만, "가끔 제미니(Gemini) 와 GPT 사이"에 위치하기도 한다고 말했습니다.
특히 GPT-5는 같은 기간 동안 약 29% 하락했습니다. Nof1에 따르면, 이 모델은 매우 신중하고 위험 회피적인 전략을 채택했습니다. 수익률이 높은 종목들의 공격적인 강세 베팅이나 가장 큰 손실을 본 종목들의 불규칙적인 거래와는 달리, GPT-5는 거의 움직이지 않았으며, 소규모 거래만 몇 건만 진행했습니다.
이러한 보수적인 접근 방식은 사실상 주요 수익 경쟁에서 제외되었지만, 일부 경쟁사들이 겪은 심각한 침체로부터 회사를 보호하여 수익성은 낮지만 더 안정적인 참여자로 자리매김했습니다. 한편, 클로드 소네는 6개 경쟁사 중 3위를 차지했습니다.
두 선두 주자가 금융 분야 인공지능의 매우 다른 미래를 제시하고 있기 때문에, 이러한 결과는 월가에 복잡한 신호를 보내고 있을 수 있습니다. DeepSeek은 중국 퀀트 헤지펀드의 지원을 받고 있는 것으로 알려졌는데, 이는 DeepSeek의 성공이 전문화된 금융 데이터와 전문가의 미세 조정에서 비롯될 수 있음을 시사합니다. 이는 오늘날 데이터 중심 기업의 진화적 단계라고 할 수 있습니다.
이와 대조적으로 Grok의 강력한 성과는 강력하고 범용적인 AI가 스스로 시장을 성공적으로 탐색할 수 있음을 시사하는데, 이는 전체 산업에 잠재적으로 파괴적인 발전입니다.
AI 트레이딩 지지자들은 뉴스나 소셜 미디어와 같은 방대하고 비정형적인 데이터 세트를 신속하게 처리하고 분석하는 LLM의 능력이 트레이딩의 새로운 지평을 열 것이라고 주장합니다. 그들은 AI가 새로운 형태의 알파를 창출 하고 정교한 시장 분석을 대중화할 수 있는 미래를 기대합니다.
그러나 제미니(Gemini) 와 같은 모델의 치명적인 손실은 금융 기관의 경계심을 불러일으키는 심각한 위험을 부각시킵니다. 가장 큰 우려는 이러한 시스템의 "블랙박스"적 특성으로, 거래의 논리가 종종 불투명하고 설명할 수 없다는 점입니다. 이러한 투명성 부족은 규제 준수 및 위험 관리에 큰 걸림돌이 됩니다. 모델의 결정에 대한 신뢰를 구축하는 것은 중요하고 지속적인 노력이 필요하기 때문입니다.
불투명성 외에도 신뢰성에 대한 근본적인 우려가 있습니다. 이러한 모델은 환각, 즉 설득력 있지만 거짓된 정보를 조작하는 경향이 있는 것으로 알려져 있으며, 이는 실제 거래 환경에서 치명적일 수 있습니다.
게다가 금융 시장에서 LLM의 의미를 탐구한 2024년 논문은 새로운 시스템적 위험에 대해 경고합니다. 겉보기에 독립적인 여러 AI 에이전트가 동일한 기반 모델을 기반으로 구축되면 시장 이벤트에 상관관계가 있는 방식으로 반응하여 잠재적으로 "시장 불안정성을 증폭"시키고 예상치 못한 플래시 크래시를 초래할 수 있습니다.
알파 아레나에서 제미니(Gemini) 2.5 프로 모델이 보여준 혼란스러운 성과는, 약세장에서 강세장으로 포지션을 전환하며 큰 손실을 감수하는 등 빈번하고 불규칙적인 거래를 했다는 보고가 있는데, 이는 이러한 위험을 여실히 보여주는 현실적인 사례입니다. 이 모델의 실패는 엄격한 규제를 받는 금융 업계를 불안하게 만드는 예측 불가능성을 여실히 보여줍니다.
현재 월가는 신중한 탐색 단계에 있습니다. Gilbert + Tobin의 최근 보고서에 따르면 향후 2년 안에 도입이 급증할 것으로 예상되지만, 현재 주로 "텍스트 요약과 같이 사람의 도움이 많이 필요한 위험 부담 없는 작업"에 사용되고 있다고 지적합니다.
