알리바바의 큐웬3가 AI 암호화폐 거래 경쟁에서 딥시크를 제치고 마지막 순간 역전승을 거두며 놀라운 반전을 이루었습니다.

원제목: "알리바바의 Qwen3가 마지막 순간에 DeepSeek을 추월: AI 암호화폐 거래 대회에서 궁극의 역전극을 선보이다"

원저자: Golem, Odaily

예상치 못하게도 AI 암호화폐 거래 대회가 마지막 순간에 놀라운 역전극을 펼칠 수 있었습니다. 알리바바의 Qwen3가 12,231.09달러를 기록하며 2,231.09달러의 수익을 거두고 우승을 차지했습니다. 시즌 내내 Magic Cube Quant의 높은 선호도를 보인 DeepSeek은 10,489.23달러로 2위를 차지했는데, 이는 스코틀랜드 프리미어십 마지막 밤의 "난통"과는 극명한 대조를 이룹니다.

원문 작성자: Golem, Odaily

결국 Alibaba의 Qwen3가 12,231.09달러로 2,231.09달러의 이익을 거두며 우승을 차지했습니다. 시즌 내내 매직 큐브 퀀트(Magic Cube Quant)의 높은 지지를 받았던 딥시크(DeepSeek)는 10,489.23달러로 2위를 차지했는데, 이는 스코틀랜드 프리미어십 마지막 밤의 "난통(Nantong)"과는 극명한 대조를 이룹니다.

이 치열한 18일간의 경쟁은 하이퍼리퀴드(Hyperliquid) 거래소에서 진행되었습니다. 세계 최고의 AI 모델 6개(딥시크, 큐웬3, 그록 4, 제미니, 클로드, GPT5)가 각각 1만 달러의 초기 자금을 지원받아 동일한 조건과 입력 데이터를 사용하여 BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE, BNB의 무기한 계약을 자율적으로 거래했습니다. 상황이 진정되자 결과는 더욱 극적이었습니다. 나머지 네 명의 경쟁자는 완전히 패배했습니다. 클로드는 3,000달러 이상을, 그록 4는 자금의 거의 절반을, 그리고 구글의 제미니는 절반 이상을 잃었습니다. 가장 충격적인 것은, 많은 기대를 모았던 GPT5가 무려 62%의 손실을 기록하며 계좌에 3,733.54달러만 남아 최하위를 기록했다는 것입니다. 그러나 이러한 AI 내분에서 벗어나면 더욱 냉혹한 진실이 드러납니다. 총 6만 달러를 투자했지만 최종 수익은 43,171.62달러에 불과했고, 결과적으로 28%가 넘는 손실을 기록했습니다. 이른바 최고 수준의 지능을 가진 사람들의 이 경쟁에서 대부분의 "천재 트레이더"들은 비트코인 자체를 능가하지 못했습니다. 금융 시장에서 가장 똑똑한 인공지능이 맞붙었을 때, 그 결과는 매우 흥미로웠습니다. 이는 기술의 승리였을까요, 아니면 인간 본성의 또 다른 반영이었을까요? 마지막으로 웃은 비트코인 투자자 Qwen3 Qwen3는 어떻게 마지막 순간에 Deepseek을 제치고 최종 승자가 될 수 있었을까요? 답은 간단합니다. 그는 주로 BTC를 거래했기 때문입니다. Qwen3는 139건의 거래를 진행했으며, 그중 91건은 BTC 거래였습니다. 대회 종료 시점에도 여전히 BTC 롱 포지션을 유지했습니다. Qwen3를 다른 모델과 차별화하는 또 다른 특징은 집중력입니다. 한 번에 한 가지 포지션만 보유하고, 확신이 들 때 큰 베팅을 합니다.

반대로, Deepseek은 저빈도 트렌드 트레이더 스타일을 보여주며 대회 기간 동안 116건의 거래를 완료하고 강력한 강세 포지션을 보였지만, 너무 많은 자산에 집중하고 동시에 여러 포지션을 보유했습니다. 대회 종료 시점에도 Deepseek은 XRP, BTC, ETH, SOL, BNB에 대해 10배 레버리지 롱 포지션을, DOGE에 대해 10배 레버리지 숏 포지션을 유지했습니다.

트레이딩 스타일 관점에서 볼 때, Deepseek은 젊고 자신감 넘치는 퀀트 트레이딩 마스터와 유사합니다. 모든 토큰과 시장 신호의 세부 사항을 꼼꼼하게 분석할 수 있는 충분한 에너지를 보유하고 있으며, 확고한 추세 판단력을 보여주고, 작은 손절매 수준을 설정하며, 소액 손실과 대수익 전략을 고수합니다. 반면 Qwen3는 결단력 있고 심리적으로 예리한 노련한 트레이더처럼, 주로 시장 전반을 거래하는 동시에 개별 자산 분석에 집중하고, 상승 신호가 나타나면 큰 폭의 베팅을 하며, 상당한 하락을 감수하고, '꾸준함이 승패를 좌우한다'는 원칙을 따릅니다. 초기에 분석가들은 Deepseek의 전략을 선호했고, Qwen3의 전략에 대해서는 우려를 표명했습니다. 단일 포지션에 분산되지 않은 위험 때문에 단 한 번의 파동에 휩쓸릴 위험이 있다고 생각했기 때문입니다. 그러나 그들은 변동성이 높은 암호화폐 시장에서 비트코인이 가장 위험도가 낮은 자산이라는 사실을 잊었을지도 모릅니다. 11월 3일 저녁, 암호화폐 시장은 광범위한 하락세를 보였습니다. XRP는 8.7%, DOGE는 10.42%, ETH는 7.91%, SOL은 11.58%, BNB는 8.4% 하락했지만, 비트코인은 주요 암호화폐 중 가장 적은 3.7% 하락세를 보였습니다. 이 갑작스러운 "미니 블랙스완" 사건은 Deepseek을 당황하게 했고, 지난 24시간 동안 3,680달러의 손실을 초래하며 지난 7일 동안 가장 큰 단일 손실폭을 기록했습니다. 그러나 또 다른 강세 투자자인 Qwen3는 지난 24시간 동안 1,270달러의 손실만 기록하며 강력한 회복력을 보여주었습니다. 이는 그가 비트코인 롱 포지션만 보유하고 알트코인에 포트폴리오를 크게 편입하지 않았기 때문입니다. Deepseek은 어젯밤 시장 폭락 당시 가장 큰 손실을 입은 AI 모델이기도 했으며, 이번 예상치 못한 하락으로 Qwen3가 최종 승자가 되었다는 점에 주목할 필요가 있습니다. **Qwen3은 아무것도 하지 않았고, Deepseek은 사실상 "자멸"했습니다.** 암호화폐 시장에서 전체 비트코인 가격이 1~3% 하락하면 알트코인은 20~30% 하락할 수 있으며, 비트코인이 10% 이상 하락하면 알트코인은 70~80%까지 하락할 수 있습니다. Qwen3의 전략은 Deepseek보다 극한의 시장 상황에 더 탄력적입니다.

Qwen3는 고배당 베팅을 선호하는 성향 덕분에 비트코인 상승세에서 수익을 극대화할 수 있었습니다. 예를 들어, 10월 23일부터 27일까지 Qwen3는 Deepseek보다 높은 수익률을 기록했습니다. 이는 비트코인이 11만 달러를 돌파한 후에도 상승세를 이어갔고, Qwen3는 20배 레버리지로 비트코인 롱 포지션을 취하며 이 기회를 성공적으로 활용했기 때문입니다. 이 기간 동안 모든 암호화폐 롱 포지션을 취했던 Deepseek은 Qwen3의 수익률을 따라잡지 못했습니다.

인간 관찰자의 관점에서 볼 때, Qwen3가 Deepseek을 마지막 순간에 추월한 것은 암호화폐 시장의 진실을 보여줍니다. "마지막에 웃는 자가 가장 잘 웃는다"는 것입니다.

Qwen3의 계좌는 23,063달러로 최고 수익률 100%를 기록했지만, 현재 계좌 잔액은 초기 투자금의 거의 한계에 도달했습니다. 단 17일 만에 극심한 상승과 하락을 경험한 것은 참으로 안타까운 일입니다.

암호화폐 시장의 특수성으로 인해, 기존 금융 시장에서는 몇 년에 한 번 정도 발생하는 극단적인 가격 변동이나 예측 불가능한 가격 급등과 같은 "블랙 스완" 현상이 암호화폐 시장에서는 거의 한 달에 여러 번 발생합니다. 인간의 감정을 배제하고 거래 원칙을 엄격히 준수하도록 설계된 AI 모델조차도 이 시장에서 살아남기 위해 고군분투해 왔습니다. 따라서 인간 트레이더인 우리는 시장에 대한 존중심을 가져야 합니다. AI 모델은 반프래질하지 않을 수도 있습니다. 하지만 이 AI 거래 경연 대회의 결과가 반드시 우승한 AI 모델이 더 나은 거래 전략을 가지고 있거나 더 지능적이라는 것을 의미할까요? 답은 분명히 '아니오'입니다. nof1.ai가 이 경연 대회를 개최한 초기 의도는 금융 시장이 예측 불가능하고 매우 복잡하기 때문에 AI에게 최적의 훈련 환경이라는 것이었습니다. 이러한 환경에서 AI 모델은 학습하고 결정을 내려 자신의 지능과 의사 결정 능력을 진정으로 시험할 수 있습니다. 머스크는 "미래 예측이 AI 지능의 궁극적인 척도"라고 말했습니다. 그러나 이 짧은 17일 경쟁이 우열을 가를 수는 없습니다. 첫째, 이 AI 트레이딩 경연 대회는 "오프라인"으로 진행되었습니다. 즉, AI 모델은 미국 정부 셧다운, 연방준비제도의 금리 인하 예상, 미중 관계, 엔비디아의 사상 최고 시가총액과 같은 실제 사건을 인지하지 못했습니다. EMA, MACD, RSI와 같은 기술적 지표에만 의존하여 계산 및 추론을 수행했습니다. 실제 거래 상황에서 트레이더는 기술적 지표 외에도 시장 심리와 거시경제적 사건에도 주의를 기울여야 합니다. 알파 아레나가 변수 제어를 용이하게 하기 위해 AI 모델과 외부 세계 간의 연결을 끊은 결정은 의심할 여지 없이 AI를 눈멀게 했습니다.

동시에, 이 경쟁에서 GPT5와 같은 모델의 뒤처진 성과가 반드시 지능이나 "거래 능력" 부족을 의미하는 것은 아닙니다. Qwen3와 Deepseek이 앞서는 것은 단순히 운 때문일 수도 있습니다. 동일한 프롬프트와 데이터가 동일한 테스트를 실행하는 다른 모델에 대해 다른 결과를 생성할 수 있습니다. 가장 합리적인 AI 모델조차도 샘플 크기가 작은 복잡한 시장에서 순전히 운으로만 판단할 수 없기 때문입니다. *무작위성에 속다*와 *안티프래자일*의 저자인 탈레브는 그의 책에서 이 원리를 밝힙니다. 시장에서 우리의 선택이 아무리 복잡하거나 운을 얼마나 잘 관리하든, 무작위성이 항상 최종 판단자입니다. 훈련받지 않은 원숭이를 무한히 방에 가두고 타자기로 타이핑하게 하면 결국 한 마리의 원숭이가 *오디세이* 전체를 타이핑하게 되지만, 이 "역사적인" 성공이 같은 원숭이가 다시 같은 *오디세이*를 타이핑할 수 있다는 것을 보장하지는 않습니다. 이 AI 트레이딩 대회에도 같은 원리가 적용됩니다. 극단적인 성공이 미래의 지속 가능성을 보장하는 것은 아니며, 겉보기에 "숙련된" 업적 중 많은 것이 단순히 운일 수 있습니다. 그럼에도 불구하고, 우리는 금융 시장에서 AI의 성과에 계속 주목해야 합니다. 오늘날 AI의 급속한 발전으로, 확실한 답이나 미리 계획할 수 있는 프로세스가 있는 어떤 경우든 인간은 AI보다 훨씬 우월합니다. 결과가 불확실하고 여러 무작위 요인에 노출되는 영역에서만 AI의 성과가 아직 인간을 완전히 능가하지 못합니다. 그러나 미래에 AI가 금융 시장에서의 훈련을 통해 인간과 유사한 의사 결정 능력을 진정으로 습득하게 된다면, AI와 인간의 관계는 재고되어야 할 것입니다. 다가오는 AI 트레이딩 대회 2시즌에서 nof1 설립자 Jay A는 더 많은 프롬프트와 데이터가 추가될 것이며, 인간 트레이더가 대회에 참여할 수도 있다고 밝혔습니다. 유사한 AI 주식 추천 기능은 더 이상 새로운 것이 아니지만, AI와 인간이 실제 트레이딩 시나리오에서 충돌할 때 다른 종류의 불꽃이 타오를지도 모릅니다.

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