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AI 모델이 실제 돈으로 암호화폐를 거래하는 실시간 실험

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작성자 xtalfi
작성일 2025.10.21 15:12
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

6개의 주요 인공지능 모델이 전례 없는 실제 암호화폐 거래 실험에서 경쟁하고 있으며, DeepSeek Chat V3.1이 단 이틀간의 거래 만에 초기 1만 달러를 1만 3,739달러로 전환하며 현재 선두를 달리고 있습니다.

AI 연구소 Nof1이 주최하고 "Alpha Arena"라고 명명된 이 대회는 10월 18일에 시작되었으며, 실시간 금융 시장에서 AI 거래 능력을 테스트하는 최초의 대규모 공개 실험을 나타냅니다. GPT-5, Claude Sonnet 4.5, Grok 4, Gemini 2.5 Pro, DeepSeek V3.1, Qwen3 Max를 포함한 각 모델은 동일한 1만 달러의 초기 자본과 균일한 거래 프롬프트를 받아 Hyperliquid 탈중앙화 거래소에서 경쟁합니다.

 

DeepSeek, 공격적인 롱 전략으로 지배하다

 

DeepSeek이 37.4%의 수익률로 확실한 선두주자로 부상했으며, Elon Musk의 Grok 4가 $13,342로 근소한 차이로 뒤를 이었고, Anthropic의 Claude Sonnet 4.5가 $12,383를 기록했습니다. 중국에서 개발된 이 모델은 비트코인, 이더리움, 솔라나에 대한 레버리지 롱 포지션을 통해 주로 수익을 달성했으며, 일부 포지션은 최대 15배의 레버리지를 사용했습니다.​

DeepSeek의 성공은 부분적으로 중국의 퀀트 트레이딩 회사인 High-Flyer Capital Management의 지원에서 비롯되며, 이는 전문화된 금융 전문지식이 학습 데이터에 영향을 미쳤을 수 있음을 시사합니다. 이 모델의 가장 큰 수익 거래는 15배 레버리지 이더리움 포지션으로 $889의 수익을 창출했습니다.​

한편, OpenAI의 GPT-5와 Google의 Gemini 2.5 Pro는 상당한 어려움을 겪고 있으며, 두 모델 모두 계좌가 $7,500 아래로 떨어져 25%를 초과하는 손실을 나타냈습니다. Gemini는 특히 변동성이 컸으며, 단 3건의 거래만 완료한 Claude와 같은 보수적인 모델들에 비해 44건의 거래를 실행했습니다.

 

업계 리더들, 공유 AI 전략의 효과성에 의문 제기

 

이 실험은 바이낸스 공동 창립자 창펑 자오(CZ)의 관심을 끌었으며, 그는 공유된 AI 거래 전략의 지속 가능성에 대해 의문을 제기했습니다. "거래 전략은 다른 사람들보다 우수한 고유한 전략을 가지고 있고, 다른 누구도 그것을 가지고 있지 않을 때 가장 잘 작동한다고 생각했습니다. 그렇지 않으면 다른 사람들과 동시에 사고파는 것일 뿐입니다"라고 자오는 X에 게시했습니다.​

자오는 동일한 AI 모델의 광범위한 채택이 가격을 어느 방향으로든 움직이는 "집합적 구매력"을 통해 시장 왜곡을 만들어 전략의 효과성을 잠재적으로 약화시킬 수 있다고 제안했습니다. 이러한 우려에도 불구하고, 그는 이 실험이 AI 거래에 대한 더 많은 연구를 장려하고 더 높은 거래량을 촉진할 것이라고 예측했습니다.​

경쟁은 2025년 11월 3일까지 진행되며, 투명성을 위해 모든 거래와 모델 의사결정 과정이 공개적으로 표시됩니다. 이 실험은 AI가 금융 시장을 어떻게 재편할 수 있는지 이해하기 위한 중요한 단계를 나타내며, 초기 결과는 전문화된 훈련 데이터와 공격적인 위험 감수가 변동성이 큰 암호화폐 시장에서 경쟁 우위를 제공할 수 있음을 시사합니다.

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(퍼플렉시티가정리한기사)Oracle은Amazon,Microsoft,Google과함께네번째주요하이퍼스케일러로적극적으로자리매김하고있으며,BankofAmerica애널리스트들은AI중심클라우드인프라구축을위해2030년까지3,000억달러이상의자본투자가이루어질것으로전망하고있습니다.이데이터베이스거대기업의AI인프라강자로의변신은이번주OpenAI와의파트너십에서위스콘신에새로운데이터센터캠퍼스건설발표를포함한새로운진전으로탄력을받았습니다.대규모인프라투자가애널리스트낙관론을이끌다BankofAmericaSecurities의애널리스트BradSills는Oracle에대해목표주가368달러로매수등급을유지하며,전략적AI투자를통해회사가"네번째주요하이퍼스케일러"로부상하고있다고강조했습니다.Oracle의누적자본지출은2030회계연도까지3,000억달러를초과할것으로예상되며,이는주로9월의180억달러채권발행과이번주계획된또다른380억달러발행을포함한저비용부채를통해조달될예정입니다.​투자전략은성과를거두고있는것으로보이며,Oracle은잔여이행의무가전년대비359%증가한4,550억달러를기록했다고보고했습니다.이러한계약수익잔고를통해CEOSafraCatz는OracleCloudInfrastructure가이번회계연도에77%성장하여2030회계연도까지잠재적으로1,440억달러에도달할것으로전망했습니다.​Sills는Oracle의체계적인계약접근방식을강조하며,회사가AI컴퓨팅계약을"취소불가능한테이크오어페이계약으로구조화하여안정적이고예측가능한현금흐름과비용가시성을보장하며,이는투기적용량을구축하는경쟁하이퍼스케일러들과는다르다"고언급했습니다.애널리스트는2026회계연도매출을676억6,000만달러,주당순이익을6.85달러로예상하고있습니다.​스타게이트파트너십,새로운위스콘신시설로확장오라클과OpenAI의프로젝트스타게이트협력이계속확대되고있으며,두회사는VantageDataCenters가개발하는위스콘신주포트워싱턴에데이터센터캠퍼스를건설할계획을발표했습니다."라이트하우스"캠퍼스는거의1기가와트에달하는AI용량을제공하는4개의데이터센터건물로구성되며,건설은2028년완공예정입니다.​이위스콘신시설은오라클과OpenAI가최대4.5기가와트의추가스타게이트용량에투자하는광범위한파트너십의일부로,두회사간5년에걸쳐3,000억달러이상을투자하는규모입니다.이파트너십은이미미국내5개의새로운부지를발표했으며,전체계획된스타게이트용량은거의7기가와트에달하고투자액은4,000억달러이상입니다.​클라우드거인들에맞서입지를넓히다오라클의공격적인AI인프라추진은기존클라우드선두기업들에대한시장점유율확보에도움이되고있습니다.Jefferies애널리스트들에따르면,오라클은현재글로벌하이퍼스케일러클라우드시장의약5%를차지하고있으며,2030회계연도까지17%로성장할가능성이있는것으로전망됩니다.이는현재아마존44%,마이크로소프트30%,구글21%의시장점유율과비교됩니다.​오라클의잔여이행의무액4,550억달러는현재마이크로소프트(3,680억달러),아마존(1,950억달러),구글(1,080억달러)에대한추정치를초과합니다.오라클은전세계적으로23개의멀티클라우드데이터센터를운영하고있으며,증가하는수요를수용하기위해내년이내에47개의추가센터를설립할계획입니다.​오라클의주가는연초대비거의45%급등했으며,최근발표된파트너십이애널리스트들이소프트웨어업계에서가장중요한분기별변화중하나로묘사하는것에기여하고있습니다.전통적인데이터베이스서비스에서AI인프라로의오라클의전환은Bernstein애널리스트MarkMoerdler가"잠재적인클라우드및하이퍼스케일러경쟁자에서AI훈련및추론분야의중요한플레이어로의진화"라고표현한것을나타냅니다.
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2025.10.29 등록
(퍼플렉시티가정리한기사)PayPal은월요일에AgenticCommerceServices를공개하며,AI플랫폼결제를위한AgentReady와채팅인터페이스전반에걸친제품가시성을위한StoreSync를도입했습니다.이는결제대기업이OpenAI의ChatGPT즉시결제기능과함께AI기반쇼핑의최전선에자리매김하는것을의미합니다.​이번출시는AI에이전트가대화형인터페이스내에서발견부터구매완료까지쇼핑작업을처리하는에이전틱커머스의중요한이정표를나타냅니다.PayPal의StoreSync는PayPal.ai에서즉시이용가능하며,Perplexity통합은2025년말이전에계획되어있고,AgentReady는2026년초에출시될예정입니다.​주요기업들이AI쇼핑시장선점경쟁에나서다OpenAI의ChatGPT즉시결제는9월29일에출시되어미국사용자들이채팅인터페이스를벗어나지않고Etsy판매자와백만개이상의Shopify판매자로부터직접구매할수있도록합니다.이기능은Stripe과공동개발한오픈소스표준인AgenticCommerceProtocol을통해작동하며,AI에이전트와판매자간의안전한거래를가능하게합니다.​McKinsey연구에따르면"우리는AI에이전트가단순히보조하는것이아니라결정을내리는시대에진입하고있습니다"라고하며,2030년까지미국B2C소매시장에서에이전트커머스를통한조율된수익이최대1조달러에이를것으로전망합니다.글로벌기회는3조달러에서5조달러에이르며,조기구매의도를감지하고자동으로거래를실행할수있는AI에이전트가이를주도할것입니다.​Walmart은10월14일ChatGPT쇼핑경험을가능하게하기위해OpenAI와의파트너십을발표했으며,Salesforce는같은날AgenticCommerceProtocol지원을발표했습니다.PayPal은또한10월27일에발표된Mastercard와의파트너십을통해AgentPay를PayPal의디지털지갑과통합하여입지를강화했습니다.​소비자 채택이 빠르게 가속화되다AI쇼핑에대한소비자수용도가급증하고있으며,AI브라우저와채팅서비스를통한미국소매사이트트래픽이2025년7월전년동기대비4,700%증가했다.AI쇼핑이용자중46%는쇼핑할때"대부분또는매번"AI를사용하며,80%는미래에AI에더많이의존할것으로예상한다고답했다.​AI는검색엔진에이어두번째로영향력있는쇼핑정보원이되었으며,소매업체웹사이트나심지어친구와가족의추천을능가하고있다.에이전틱커머스시장은2025년5억4,730만달러에도달했으며,2033년까지52억달러로성장할것으로예상되어연평균복합성장률32.5%를반영하고있다.​그러나신뢰는여전히과제로남아있으며,소비자중46%만이AI추천을완전히신뢰하고89%는구매전에여전히AI정보를재확인하고있다.이러한신중함에도불구하고,쇼핑객의거의90%는AI가다른방법으로는찾지못했을제품을발견하는데도움이된다고말한다.
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2025.10.29 등록
(퍼플렉시티가정리한기사)듀크대학교의연구원들은훈련된인간전문가와동일한정밀도로2차원재료를분석할수있는인공지능현미경시스템을개발했으며,이는자율과학연구에서중요한돌파구를의미합니다.ATOMIC(AutonomousTechnologyforOpticalMicroscopy&IntelligentCharacterization)이라고불리는이시스템은재료결함및층구조를식별하는데최대99.4%의정확도를달성했습니다.​기초모델의혁신적통합10월2일ACSNano에발표된이획기적인연구는공개적으로이용가능한AI기반모델들—특히OpenAI의ChatGPT와Meta의SegmentAnythingModel(SAM)—을자율실험실장비에성공적으로통합한최초의사례를나타냅니다.DukeUniversity전기및컴퓨터공학과의수석연구원Haozhe"Harry"Wang은이시스템이단순히지시를따르는것이아니라이해할수있는능력을갖추고있다고설명했습니다.​"ATOMIC은샘플을평가하고,스스로결정을내리며,인간전문가만큼우수한결과를생성할수있습니다"라고Wang은설명했습니다.이시스템은시판되는광학현미경을이러한AI모델들에연결하여,샘플이동,이미지초점조정,조명조절을자율적으로제어하는동시에미세한특징들을분석할수있습니다.​중요한연구병목현상해결이개발은재료과학연구의주요병목현상을해결하는데,2차원물질—원자한개또는몇개두께의결정—을특성화하는작업은전통적으로수개월또는수년간의전문교육을필요로했습니다.이러한물질들은차세대반도체,센서및양자장치에대한가능성을보여주지만,제조결함이그들의뛰어난전기적특성을손상시킬수있습니다.​연구의제1저자인박사과정학생Jingyun"Jolene"Yang은"이모델은인간이쉽게볼수없는규모에서결정립계를감지할수있었다"고언급했습니다.이시스템은과다노출,초점불량또는낮은조명을포함한최적이아닌이미징조건에서도높은정확도를유지했으며,일부경우에는인간관찰자에게보이지않는결함을식별했습니다.​광범위한과학적변혁ATOMIC시스템은AI가발견과정의모든단계에점점더참여하고있는과학연구의광범위한변화를반영합니다.KAIST,드렉셀대학교,노스웨스턴대학교팀이ACSNano에발표한최근연구는AI가이제초기발견부터최적화까지재료연구전반에걸쳐기능한다는것을보여줍니다.한편,다른최근개발사례로는LilaSciences의AI기반연구공장과같은자율실험실플랫폼의출시와완전한실험워크플로우가가능한AI시스템의도입이있습니다.​OpenAI의SamAltman이최근예측한바와같이,AI는2년내에주요과학적발견을할수있으며,이는연구에서인공지능의가속화되는역할을강조합니다.Wang의팀은AI가인간의전문성을증폭시키지만,결과를해석하고그중요성을결정하는데는연구자들이여전히필수적이라는점을강조하면서이러한광범위한추세속에그들의연구를위치시켰습니다.
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2025.10.29 등록
(퍼플렉시티가정리한기사)중국AI스타트업MiniMax는월요일에M2언어모델을출시하여ArtificialAnalysis의IntelligenceIndex에서오픈소스모델중최고점수를달성했으며,OpenAI와Anthropic의독점시스템에대한강력한경쟁자로자리매김했습니다.​이모델은종합벤치마크에서61점을기록하여GPT-5,Grok4,ClaudeSonnet4.5에이어전세계5위를차지했습니다.MiniMaxM2는60점을기록한GoogleDeepMind의Gemini2.5Pro를앞질렀으며,이는중국오픈소스AI생태계에있어중요한성과입니다.​효율적인아키텍처가성능을강화합니다MiniMaxM2는총2,300억개의매개변수를가진Mixture-of-Experts(MoE)아키텍처를채택하지만,추론시에는100억개만활성화하여탁월한효율성을제공합니다.ArtificialAnalysis에따르면"매개변수의일부만사용함으로써모델이대규모에서효율적으로작동할수있게되었습니다".이는370억개의활성매개변수를사용하는DeepSeek의V3.2및320억개를사용하는MoonshotAI의KimiK2와같은경쟁모델들과비교해유리합니다.​이러한희소설계는FP8정밀도로단4개의NVIDIAH100GPU만으로배포를가능하게하여중견조직들도접근할수있게합니다.컴팩트한활성풋프린트에도불구하고,M2는초당약100개의토큰이라는추론속도를제공하며—이는ClaudeSonnet4.5와같은경쟁모델의약두배에해당합니다.​코딩과에이전트작업이탁월함을이끕니다MiniMaxM2는특히에이전트워크플로우와코딩애플리케이션에서뛰어난성능을보이며,이는기업들이점점더우선시하는영역입니다.이모델은전문벤치마크에서주목할만한점수를달성했습니다:실제코딩작업을위한SWE-benchVerified에서69.4점,도구사용을위한τ²-Bench에서77.2점,웹연구능력을위한BrowseComp에서44.0점을기록했습니다.​ArtificialAnalysis는"모델의강점은도구사용과지시사항따르기를포함한다"고언급하며,M2가일반화된작업보다실용적인애플리케이션에중점을둔다는점을강조했습니다.개발자들의독립적인테스트에서M2는혼합작업에서약95%의정확도를달성한반면,GPT-4o는90%,Claude3.5는88-89%를기록했습니다.​독일트리어대학교의박사과정학생이자오픈모델전문가인FlorianBrand는"그들의진전에정말감명받았다"고언급하며,MiniMax의이전M1모델대비상당한개선을강조했습니다.​MiniMax는입력토큰백만개당$0.3,출력토큰백만개당$1.2로모델을제공하여경쟁력있는성능을유지하면서도ClaudeSonnet4.5비용의단8%에해당합니다.이모델은HuggingFace와GitHub에서MIT라이선스로제공되며,API액세스는현재제한된기간동안무료로이용할수있습니다.
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2025.10.29 등록
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