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알리바바의 Qwen3, AI 암호화폐 거래 테스트에서 22% 수익 달성 주장

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.05 16:34
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


알리바바의 Qwen3-Max AI 모델이 Alpha Arena 암호화폐 거래 경쟁 첫 시즌에서 우승을 차지했으며, 2025년 11월 3일에 종료된 2주간의 자율 거래 동안 10,000달러 투자에 대해 22.32%의 수익률을 기록했습니다.

미국 연구 기관 Nof1이 주최한 이 경쟁은 Hyperliquid 탈중앙화 거래소의 실제 시장 조건에서 6개의 주요 AI 모델을 서로 대결시켰습니다. 중국의 Qwen3-Max와 DeepSeek V3.1 Chat만이 수익을 올렸으며, 미국에서 개발된 4개 모델은 모두 큰 손실을 기록했습니다.​


중국 모델들이 경쟁을 장악하다

DeepSeek의 V3.1 Chat 모델은 4.89%의 수익률로 2위를 차지했으며, 초기 투자금 $10,000에서 $10,489로 마감했습니다. 서구 경쟁사들과의 극명한 대조가 두드러졌습니다: OpenAI의 GPT-5는 최악의 성과를 보이며 자본의 62.66%를 잃어 약 $3,733로 마감했습니다.​

Google DeepMind의 Gemini 2.5 Pro, Anthropic의 Claude 4.5 Sonnet, 그리고 Elon Musk의 xAI Grok 4 역시 상당한 손실을 기록했으며, Gemini는 초기 자본의 약 57%를 잃었습니다.​

"Qwen 3 MAX가 막판에 앞서 나가 우승을 확보했습니다"라고 Nof1 설립자 Jay A. Zhang이 소셜 미디어 플랫폼 X에서 발표했습니다. 이 대회는 10월 18일부터 11월 3일까지 진행되었으며, 각 AI 모델은 인간의 개입 없이 자율적으로 암호화폐 무기한 계약을 거래했습니다.​


시장 변동성이 AI 거래 기술을 시험하다

이 대회는 암호화폐 시장의 변동성이 큰 시기에 진행되었으며, 비트코인은 약 104,000달러에서 108,000달러 사이에서 거래되었고, 이달 초 더 높은 수준에서 하락한 상태였다. AI 모델들은 오직 정량적 시장 데이터만 제공받았고 뉴스나 외부 정보에 대한 접근은 차단되어, 순수하게 수치 분석만을 기반으로 시장 상황을 헤쳐나가는 능력을 시험받았다.​

Qwen3-Max는 소식통들이 규율 있는 "올인 BTC 전략"이라고 묘사한 방식으로 두각을 나타냈으며, 평균 가격 105,800달러에 비트코인을 보유하면서 시장 변동성 동안 하락폭을 최소화했다. 한편, DeepSeek는 도지코인에 대한 숏 포지션으로 헤지를 시도했지만, 결국 큰 롱 익스포저로 인해 수익이 감소했다.​

Nof1은 블로그 게시물에서 초기 결과가 "운의 결과일 수 있다"고 경고하며, 향후 시즌에서는 대회에 "더 많은 통계적 엄격성"을 도입할 것이라고 언급했다. 이 연구 기관은 이 실험이 전통적인 벤치마크가 아닌 "결과가 중요한 현실적인 환경"에서 AI 모델을 테스트하는 것을 목표로 한다고 강조했다.

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Google은 NotebookLM 리서치 도구와 Gemini 챗봇 간의 통합 기능을 롤아웃하기 시작했으며, 이를 통해 사용자는 전체 노트북을 대화에 직접 첨부하여 출처 기반 분석을 수행할 수 있게 되었다.이 기능은 주말 동안 매우 제한된 방식으로 배포되는 과정에서 포착되었으며, 사용자가 Gemini의 첨부 메뉴에서 노트북을 선택해 챗봇의 추론 모델을 활용하는 동안 인용을 유지하고, Sources 버튼을 통해 전체 NotebookLM 작업 공간으로 다시 이동할 수 있도록 해준다.이번 통합은 연구자 및 지식 노동자들의 핵심 워크플로 병목을 해소하기 위한 것으로, Google이 Microsoft Copilot과 OpenAI의 ChatGPT 다중 파일 기능과 경쟁하는 가운데, 환각 현상을 줄이도록 설계된 NotebookLM의 문서 중심 접근 방식과 Gemini의 대화형 AI를 결합한다.
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2025.12.16 등록
'트랜스포머' 논문의 제1 저자인 아시시 바스와니 박사가 설립한 에센셜 AI가 80억개 매개변수(8B)를 가진 첫 오픈 소스 모델 'Rnj-1'을 출시했습니다. 이 모델은 저명한 수학자의 이름을 땄으며, 동급 오픈 소스 중 최고 수준의 성능을 목표로 '젬마 3' 아키텍처를 기반으로 구축되었습니다.에이전트 코딩 및 STEM에 최적화된 'Rnj-1-인스트럭트'는 'MBPP+'와 '휴먼이벨' 등 광범위한 코딩 벤치마크에서 비슷한 크기의 중국 모델보다 우수하거나 동등한 성적을 거두었습니다. 특히 수학 능력 테스트인 'AIME 2025'에서 43.3점을 기록하며 더 큰 모델에 근소하게 뒤졌을 뿐, 다른 유사 크기 모델들을 크게 앞질렀습니다.에센셜 AI는 모델 자체 역량 강화를 위해 강화 학습보다는 사전 훈련에 집중하는 개발 철학을 밝혔으며, 이로 인해 기업의 미세조정에 더 유리한 모델을 제공하고자 합니다. 회사는 소수 기업의 AI 기술 통제가 교육이나 의료 등 사람에게 이로운 분야의 발전을 저해해서는 안 된다고 강조하며 오픈 소스 정책을 고수할 것을 밝혔습니다.
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2025.12.15 등록
• Rodney Brooks, 70세의 전 MIT 연구소 소장이자 Roomba의 공동 개발자는, 휴머노이드 로봇이 최소 15년 동안은 안전하게 가정에 도입되지 않을 것이라고 경고하며, Tesla [TSLA +2.71%]와 Figure AI 같은 회사들이 비용을 정당화하는 데 필요한 정교함을 달성하지 못해 수십억 달러가 사라질 것이라고 예측했다.[nytimes +1]• Brooks는 인간 비디오의 시각 데이터를 사용하는 현재의 훈련 방식이 근본적으로 결함이 있다고 주장하는데, 이는 인간이 조작을 위해 의존하는 필수적인 촉각 및 힘 감지 데이터가 부족하기 때문이며, Figure AI의 전 제품 안전 책임자가 11월에 회사의 로봇이 인간에게 위험을 초래할 수 있다고 경고했다가 해고되었다며 부당 해고 소송을 제기한 이후 안전 우려가 증폭되었다.[nytimes +1]• Brooks의 회의론에도 불구하고, 벤처 캐피탈리스트들과 기술 기업들은 휴머노이드 로봇 공학에 계속해서 수십억 달러를 쏟아붓고 있으며, Figure AI는 390억 달러 가치 평가로 10억 달러 이상을 모금했고, Elon Musk는 Tesla의 Optimus 로봇을 연속 작동으로 인간 생산성의 5배를 달성할 수 있는 “무한 돈 버그”라고 칭했다.[nytimes]
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2025.12.15 등록
OpenAI의 코딩 에이전트 Codex의 제품 개발을 이끌고 있는 Alexander Embiricos는 일요일에 공개된 Lenny’s Podcast에서 인간의 타이핑 속도와 프롬프트를 지속적으로 작성하고 AI 작업을 검증해야 하는 필요성이 인공 일반 지능을 달성하는 데 있어 “현재 과소평가되고 있는 제한 요인”이라고 말했다.Codex는 8월 출시 이후 20배 성장했으며 현재 매주 수조 개의 토큰을 처리하고 있다. Embiricos는 시스템이 AI 에이전트가 지속적인 인간의 감독 없이 기본적으로 작동할 수 있도록 하면 생산성 향상이 가속화될 것이라고 주장했다.Embiricos는 얼리 어답터들이 2026년부터 극적인 생산성 증가를 경험할 것이며, AGI는 이러한 초기 성과와 주요 기업들이 AI 에이전트를 통해 완전한 자동화를 달성하는 시점 사이 어딘가에 도래할 것이라고 예측했다.
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2025.12.15 등록
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