인터뷰: Bitget AI 책임자 빌(Bill) - AI 거래 시대, '누워서 돈버는' 것까지 얼마나 멀리 갔습니까?

하나의 "작은 가재"가 전체 기술 업계를 소란쳤습니다. OpenClaw의 갑작스러운 등장으로 모든 사람들이 흥분했습니다. 일반 개인 컴퓨터에서 AI가 권한을 부여받아 이메일을 받아보거나 코드를 작성하거나 심지어 거래 계정을 운영할 수 있습니다. 온라인에는 "일을 하지 않아도 됩니다"라는 황홀한 사례가 즐비했습니다. 그러나 실제로 설치한 후 대부분의 사람들이 상황이 그렇지 않다는 것을 깨달았습니다.

암호 거래 분야에서는 열광적인 것에서 신중한 것으로 가는 온도차가 특히 두드러집니다. 지난 두 해 동안 거의 모든 거래 플랫폼이 자사의 "AI 에이전트"를 출시했지만 대부분은 채팅 보조 기능에 머물렀고, 질문하면 긴 분석을 해주는 정도였습니다. OpenClaw의 등장은 마치 판도라의 상자를 열어 AI가 "말하는" 것이 아니라 "행동하는" 가능성을 모두에게 보여준 것과 같았습니다.

그러나 이는 새로운 도전을 일으켰습니다. AI 거래의 최전선을 탐색하기 위해 팀을 이끄는 인물로서, Bitget AI 책임자인 빌 박사는 이에 대해 깊이 체험했습니다. 이에 대해 PANews는 빌과 깊은 인터뷰를 진행했습니다. Bitget에 합류하기 전에 빌은 여러 대형 인터넷 및 기술 기업에서 고위 직책을 맡았으며, 여러 핵심 알고리즘 및 AI 플랫폼의 대규모 지식화를 주도했으며 국제 학회 논문 수십 편과 특허 수십 편을 발표했습니다.

현재 Bitget AI 전략 및 스마트 거래 기술 개발을 전체적으로 책임지고 있는 그는 AI와 암호 자산 거래 시나리오의 심층적인 통합을 촉진하기 위해 노력하고 있습니다. 현재의 에이전트 열풍을 직면할 때, 이 선두 전문가의 판단은 매우 신중합니다: "대부분의 보통 사람들은 매니저가 되는 것에 익숙하지 않으며, 갑자기 10명의 AI 부하 직원을 갖게 되면 어떻게 지시하고, 역할을 배정하고, 평가할지, 그 자체로 예술입니다."

열정은 결국 식을 것이지만 능력은 이미 보여졌습니다. 진짜 문제는 다음과 같습니다: 누가 이 능력을 보편적으로 활용 가능한 제품으로 포장할 수 있을까요?

빌과의 대화에서 PANews는 제품 디자이너의 시각에서 AI 거래가 개념에서 현실로 나아가는 과정을 분해하려고 노력했습니다. 빌에게 따르면, Bitget은 Agent Hub와 GetClaw라는 두 가지 AI 제품을 밀집하여 출시한 것이 "남이 하는 걸 보고 우리도 하는 게 아니라" 내부 제품이 자연스럽게 외부로 넘쳐나온 과정이었습니다. "요약하면 적시의 조합입니다."

적시는 OpenClaw가 시장의 인식을 폭파했습니다. 지난 해에 출시한 AI 보조 업무원 GetAgent의 지속적인 개선으로 우리는 이미 깊이 있는 축적을 이루었으며 내부 기술 측면에서 충분한 인내와 시도가 있었습니다. '인연'은 팀 내부가 제품 가치를 검증하고 외부로 확장하는 방식으로 이미 밝혀졌습니다.

Bitget의 AI 제품 전망: GetAgent에서 GetClaw로의 3단계 아키텍처

Bitget의 AI 거래 방식을 이해하려면 먼저 세 제품 간의 관계를 명확히해야 합니다. 외부에서 보면 GetAgent, 에이전트 허브, GetClaw와 같은 이름들은 혼동스럽지만 Bill의 설명에 따르면 실제로는 명확한 진화 경로입니다.

2025년 6월, Bitget은 앱 내에서 GetAgent를 출시했습니다. 이는 채팅 봇 형태의 AI 거래 보조 도구입니다. Bill에 따르면, GetAgent는 여러 차례의 이터레이션을 거쳤습니다. 처음에는 채팅 응답에서 시작하여 일키 거래, 뉴스 요약을 차례대로 추가하고 미국 주식, 금, 은 등 모든 카테고리 거래로 확장되었습니다. 「각 이터레이션은 사용자 요구에 따라 진행되었으며 확장될수록 많아졌다.」 그러나 얼마나 확장해도 GetAgent의 본질은 여전히 「채팅 주도」입니다. 질문에 대답하고 제안을 해줄 수 있지만 사용자가 복잡한 거래 작업을 스스로 수행하는 데 도움을 줄 수는 없습니다.

전환은 OpenClaw 이후에 발생했습니다. Bill에 따르면, OpenClaw가 출시된 후 Bitget은 빠르게 내부 버전을 구축했으며, 「내부적으로 사용한 후 피드백이 매우 우수했기 때문에 당연히 'GetAgent를 대규모로 업그레이드할 수는 없을까?'라는 생각이 들었습니다.」 이러한 생각을 따라, Bitget은 내부에서 성숙한 MCP 기능을 외부에 공개하고, 올해 2월 13일에 공식적으로 에이전트 허브를 출시했습니다.

에이전트 허브는 상대적으로 높은 실행능력을 갖춘 전문가 플레이어를 대상으로 합니다.

그것은 네 가지의 단계적 능력 인터페이스를 제공합니다:

API는 원자 수준의 인터페이스 호출로, 가장 높은 문턱을 가지며 프로그래밍 및 키 관리가 필요합니다;

MCP는 외부의 AI 애플리케이션이 Bitget의 데이터를 직접 읽고 작업을 실행할 수 있게 하는 '일반화된 인터페이스'의 역할을 합니다;

CLI는 개발자를 대상으로 하며, 터미널 명령줄을 통해 모든 API를 직접 호출할 수 있습니다;

Skills는 이번 업그레이드의 핵심이며, 이는 패키지화된 '비즈니스 모듈'입니다. Skills를 통해 원래의 강건한 API 코드가 AI가 직접 호출할 수 있는 기술(예: 비율 조회, K 선 분석, 주문,盯盘)으로 변환되어 AI는 '의도 이해'에서 '행동 실행'으로 걸어간다.

빌은 USB 드라이브를 사용한 직관적인 비유를 제시했습니다. "USB 드라이브 자체는 저장, 읽기, 쓰기 기능을 갖고 있지만 작동하려면 장치에 연결하는 USB 인터페이스가 필요하며, 이는 MCP와 동등합니다. 단순히 인터페이스만 있는 것으로는 충분하지 않고, 메모리와 각종 프로토콜의 협력이 필요하며, 이러한 모든 구성 요소가 함께 하나의 Skill을 형성합니다."

하지만 Agent Hub는 일반 사용자에게 여전히 어려움이 있습니다.

그래서 3월 14일에 Bitget은 GetClaw를 출시했는데, 이는 텔레그램을 기반으로 한 AI 거래 도우미로, 설치 없이 즉시 사용할 수 있습니다. 사용자는 링크를 통해 접속하고 계정에 로그인하여 사용할 수 있으며, 플랫폼이 대규모 모델 호출 비용을 부담하므로 사용자는 전혀 인지하지 못합니다. 빌은 이를 한 마디로 요약합니다. "일반 사용자에게는 GetClaw를 추천합니다. 이미 조립이 완료되어 즉시 사용할 수 있는 도구이며, 전문가 플레이어에게는 기능을 선택하여 자신의 성궇을 만들어가며 레고 조립과 같이 자신만의 성을 만드세요."

이 세 가지 제품은 명확한 선진 구조를 형성했습니다. GetAgent가 기본 MCP 능력을 다듬고 이를 Agent Hub에 축적하여 외부에 공개하고, 이러한 능력을 GetClaw에 통합하여 사용 장벽을 최소화했습니다. 챗봇에서 개발 도구로, 그리고 원 클릭 제품으로, Bitget의 AI 제품 라인은 개발자에서 비전공자까지 모든 사용자 스펙트럼을 커버합니다.

"한 마디로 말해 판을 지켜라", AI 거래가 정말로 무엇을 바꿨는가

제품 아키텍처는 단지 골격일 뿐, 사용자를 정말로 흥분시키는 것은 AI가 구체적 상황에서 가져다주는 경험 변화입니다. 빌과의 대화에서 반복되는 핵심 단어는 "장벽"입니다.

전통적인 거래 프로세스는 긴 연쇄로, 정보 획득, 분석 결정, 주문 실행, 모니터링하여 계속됩니다. 각 단계는 인간 작업에 의존합니다. 조건부 거래나 정량적 전략을 수행하려면 사용자가 직접 API를 호출하기 위해 프로그램을 작성하거나 복잡한 매개변수를 설정해야 합니다.

빌에게 있어, 이것이 AI가 가장 가치 있는 진입점인 이유입니다. "이러한 기능은 스킬이나 GetClaw를 사용하지 않고도 구현 가능하지만, 프로그램 작성은 개발자에게는 간단하지만 일반 사용자에게는 너무 복잡합니다. 오늘날 우리가 하는 일은 사용자가 한 마디로 말하기만 하면 동일한 효과를 낼 수 있도록 하는 것입니다."

그는 구체적인 예를 들었습니다. 사용자가 말할 때 비트코인이 1분 내에 3% 하락하면 50% 레버리지 포지션을 올려주십시오라고 말한다면, 시스템은 이를 자동으로 타이머 작업으로 변환하며, 이 작업을 완료하기 위해 실제로 세 가지 일을 수행해야 합니다:

실시간으로 비트코인 가격을 모니터링

매 분마다 가격 변동을 계산

조건 충족 시 즉시 레버리지 포지션을 실행

이는 이전에는 프로그래머만 구현할 수 있었던 논리로, 이제 누구나 한 마디만 하면 완료됩니다.

GetClaw가 출시된 지 40시간도 채 되지 않았는데, 가격 대시보드 알림이 가장 활발한 사용 사례가 되었습니다. 이는 예상외의 일이 아니며 기존 플랫폼에서 가격 대시보드 경고를 설정하려면 다양한 지표 매개변수를 이해해야 했기 때문에 "반나절 정도 해도 성공하지 못할 수도 있었습니다." 그러나 지금은 심지어 MACD, CCI와 같이 여러 지표가 결합된 가격 대시보드 로직도 사용자가 자연어로 요구사항을 설명하면 시스템이 당신을 도울 수 있습니다.

그러나 Bill는 AI 대시보드의 참혹한 변화가 "할 수 있음"에만 있는 것이 아니라 "최적화할 수 있는 데"에 있다고 생각합니다. "기존 플랫폼에서 잘못 설정하면 포기해야 했지만, 지금은 '틀렸어, 어떻게 수정할지 고민해봐'라고 말하면 만족할 때까지 변경할 수 있습니다." 이러한 지속적인 상호 작용 방식은 대규모의 장기적 사용자 그룹에게 큰 만족감을 줍니다.

전통 주식 시장에서 양자 거래의 비중은 점점 높아지고 있으며, 상대적으로 성숙한 미국 시장에서는 70%를 넘을 수도 있습니다. 일반 소매 투자자가 진입하는데 직면하는 것은 밀리초마다의 기관 상대방과의 경쟁이므로 거의 승산이 없습니다. Bill는 AI 거래의 의미를 "평등"으로 요약합니다: "Bitget의 AI 분야에서의 비전은 10억 사용자가 월스트리트와 똑같이 대등한 수준으로 만들어주는 것이며, 다시 말해, 그들이 최고 수준의 트레이더의 운영 논리와 실행 능력에 도달할 수 있도록 하는 것입니다. 예전은 생각했지만 실현하지 못했지만, 지금은 생각할 수만 있다면 실현할 수 있습니다."

신뢰의 네 개의 잠금장치, AI 조작시의 보안 벽

AI가 "제안을 하는" 것에서 "대신 실행해 주는" 것으로 발전할 때, 기능의 강력함은 오히려 가장 큰 도전이 아니라 신뢰성입니다. Bill에게는 이것이 얼마나 큰 중요성인지 강조할 수 없다고 생각합니다: "일반 사용자들이 가장 우려하는 것은 '이것을 사용해도 안전한가'입니다. 이 신뢰도는 꼭 확립되어야 합니다. 안전 문제가 한두 번 발생하면 더는 사용하지 않습니다."

이 핵심 우려사항을 중심으로, Bitget은 네 가지 격리 시스템을 설계했습니다.

첫 번째 단계는 신원 분리로, 매 대화마다 사용자 신원을 정확하게 식별합니다.

두 번째 단계는 기억 분리로, 서로 다른 사용자 간 대화 기억을 완전히 격리하여 혼란을 피하고 개인 정보 유출을 방지합니다.

세 번째 계층은 권한 제어이며, 어떤 데이터 및 도구가 호출될 수 있는지는 역할에 따라 제어됩니다.

네 번째 계층은 자격 증명 및 자금 분리이며, API Key는 트리거 용도로만 제한되며, 거래는 서브 계정 샌드박스에서 실행됩니다.

서브 계정 샌드박스 메커니즘은 매우 실용적인 디자인입니다. Bill는 다음과 같은 예를 들어 설명했습니다: "예를 들어 주 계정에 1,000 달러가 있다면, 사용자는 AI 작업을 위해 서브 계정으로 50달러만 이체할 수 있으며, 이렇게 하면 리스크가 훨씬 관리됩니다." 이는 즉, AI가 판단 실수를 하더라도, 리스크 노출이 엄격하게 사용자가 설정한 범위 내에서 통제된다는 것을 의미합니다.

이러한 안전 우선 사고 방식은 Bitget의 Skills Marketplace에 대한 태도에도 반영되어 있습니다. 현재 모든 Skills는 공식적으로 개발 및 유지 관리되며, 제3자에게는 공개되어 있지 않습니다. Bill는 이에 대해 다음과 같이 설명했습니다: "만약 Skill Market을 개방하여 더 많은 사람들이 참여하도록 한다면, 불가피하게 보안 문제가 발생할 것입니다. 예를 들어 해커가 '내가 넣어줄 테니까 한 번 사용해봐'라고 말하고, 사용자가 이를 사용하면 자금을 상실하게 될 수 있으므로, 이는 적절하지 않습니다. 우리는 좋은 기회를 놓치는 것을 조금은 사양하고 싶습니다. 결국 자산 시장에서 빨리 벌어들이는 것보다 오래 살아있는 것이 중요합니다."

OpenClaw의 선례는 이러한 신중함이 합리적임을 입증했습니다. 거의 제한 없이 개인 컴퓨터에서 운영되었음에도 불구하고, 그것은 흥분을 불러일으켰으며, "랍스터를 청소해드립니다"라는 일 자체가 수익 창출 사업이 되었습니다.

대규모 모델 호출 측면에서 Bitget은 초기에 사용자가 토큰을 개별적으로 구성하는 대신에 플랫폼이 비용을 부담하도록 선택했습니다. 이는 한편으로는 안전상의 이유로, 다른 한편으로는 기술적인 이유 때문에 입니다. "우리의 Skills와 MCP는 다양한 대규모 모델과 깊은 호환성 최적화를 수행해왔습니다. 사용자가 다른 모델로 자유롭게 전환하면, 효과가 크게 감소할 것입니다." 현재 플랫폼은 각 사용자에게 하루 무료 호출 한도를 10달러로 제공하며, 후속 조정은 시장 피드백에 따라 가격 모델을 조정할 예정입니다.

80%의 일은 처리 가능하지만, 20%의 결정은 여전히 인간에게 달려 있습니다

AI 거래의 현실적인 능력 한계에 대해 이야기할 때, Bill은 현재의 전망이 낙관적이지 않다고 인정했습니다: "현재 온라인에서 AI에게 100달러를 주고 1,000달러로 벌게 하려는 시도가 있는데, 이러한 거친 방식의 운영은 자본 손실 가능성이 매우 높습니다."

AI 거래의 능력은 오늘날 여전히 사용자에게 돈을 벌어다 줄 것을 보장할 수 없습니다. Bill은 현재의 현실을 "80/20 원칙"으로 설명했습니다: 전체 거래 과정 중(100가지 일을 포함할 수 있음)에서, AI는 정보 정리, 실시간 모니터링, 조건 실행, 데이터 리플레이 등 중 80가지 복잡한 작업을 효율적으로 수행할 수 있지만, 실질적인 수익과 손실을 결정하는 20가지 핵심 결정에는 아직 AI가 미쳐하지 못합니다.

작년에 Bitget은 농담삼아 AI 트레이더 대회를 개최했으며, AI의 능력 경계를 시험했고, 결과적으로 많은 AI 전략이 손실을 입게 되었습니다. 그 이유는 단순하지만 복잡하지만, AI는 감정이 없습니다. 이는 장점으로 들리지만, "갑자기 전쟁이 발생" 등의 블랙 스완 극단적 사건에 대응할 수 없다는 것을 의미합니다. Bill은 이전에 주식 시장이 AI에게 많은 거래를 실행하도록 했을 때, 핀을 꼽는 급락과 급등과 같은 이례적인 현상이 발생했다고 언급했습니다.

"오늘날은 좀 더 고급스러운 보조 역할이 주를 이루고 있으며, 마치 L1에서 L5까지의 자율 주행이 진행되는 과정과 같습니다." Bill은 현재 AI 거래의 발전 단계를 이 비유로 설명했습니다. 추세적으로, AI의 능력은 실제로 한 가지 한 가지 남아 있는 난제를 해결하고 있지만, 장기적인 창의력과 극단적 상황에서의 공감 판단에는 기계적 제한이 여전히 있습니다.

그러나 Bill은 상대적으로 낙관적인 판단도 내놓았습니다: "기술적인 루프를 갖춘 완전 자동 거래에 대한 통합은 내년에도 기본적으로 이루어질 수 있지만, 이는 계속적인 수익을 보장할 수 있다는 것을 의미하지는 않습니다." 다시 말해, "달릴 수 있다"와 "벌 수 있다" 사이에는 꽤 긴 거리가 있다는 것입니다.

거래 도구로부터 "AI 계정 운영 체제"로, Bitget의 최종 목표

단기적으로 AI가 인간 트레이더를 완전히 대체할 수 없다면, Bitget의 AI 전략의 최종 목표는 무엇입니까? Bill은 세 가지 차원의 대답을 제시했습니다.

첫 번째 차원은 "전방위 거래"로, 이는 이전에 Bitget이 제안했던 UEX (Universal Exchange) 전략과도 부합합니다. 암호화폐뿐만 아니라 자산 토큰화의 진행에 따라 금, 은, 미국 주식 등 전통적인 금융 자산도 접속 중입니다. Bitget은 사용자가 한 플랫폼에서 전통적인 금융 상품을 포함한 모든 범주의 거래를 수행할 수 있도록 돕는 데 AI를 활용하여 "사용자가 월가 트레이더의 모든 범주 능력을 갖출 수 있도록" 희망하고 있습니다.

두 번째 차원은 글로벌 생태계 확장입니다. Bitget Wallet의 능력을 활용하여, Web3 지불 및 글로벌 비즈니스 시나리오에 AI를 도입하여 국경을 넘나들며 거래 및 지불의 운영 장벽을 낮추고 있습니다.

세 번째 차원인데, Bill가 가장 생생하게 묘사한 방향은 Bitget 기반의 "장기 계정 운영 체제"를 구축하는 것입니다. 이 개념의 핵심은 "고신뢰 자금 실행 계층"을 구축하는 것이며, 미래에는 여러 개의 에이전트가 협력하여 사용자가 다방면으로 일을 처리하는 데 도와줄 것이며, 이 모든 것을 지탱하는 것은 횡단되고 광범위한 "장기 기억 시스템"입니다.

Bill의 설명에 따르면, 이 기억 시스템은 사용자의 과거 거래 습관, 기록된 작업, 심지어 앱 내 작은 행동까지 분석하여 통합하며, 깊이 있는 개인 프로필을 형성합니다. "사용자가 다른 플랫폼이나 시나리오에서 거래 논리를 장기간 일관되게 유지할 수 있도록 하고, 단편화된 경험이 아닌 일관된 경험을 제공합니다." 이 지속적으로 학습하고 적응하는 능력은 일회성 도구와 구분되는 근본적인 특징입니다.

그는 이러한 점진적 신뢰 과정을 설명하기 위해 매우 일상적인 비유를 사용했습니다. "맨 처음 가정용 로봇을 샀을 때 그냥 바닦을 청소하게 했지만, 긴 시간이 지난 후에 그 로봇을 믿게 되면 더 많은 일을 맡기게 됩니다." AI는 먼저 작은 일에 대해 신뢰성을 증명해야 하며, 그런 다음 점차적으로 더 큰 권한과 신뢰를 얻어 "성장을 함께하고, 자산 가치 증대를 도울" 수 있도록 해야 합니다.

GetAgent에서 Agent Hub로, 그리고 GetClaw로, Bitget의 AI 제품은 1년도 채 되지 않은 기간 안에 채팅 로봇에서 작업 실행 계층으로의 발전을 이룩했습니다. 주요 거래소들의 밀집된 배치는 또한 AI 거래가 더 이상 선택 사항이 아닌 미래적인 경쟁력이라는 것을 보여줍니다.

그러나 현재의 현실을 고려할 때, AI가 주로 교역에서 치고 나가는 것은 "육체 노동"이 아닌 "두뇌 노동"입니다. 복잡한 작업의 80%는 기계에게 맡길 수 있지만, 손실 이익을 결정하는 핵심적인 20% 판단은 아마도 인간이 직접 내려야 할 것입니다. 기술은 거래 임계값을 낮출 수 있지만, 거래의 위험을 완전히 제거할 수는 없습니다.

AI는 모든 사람에게 월스트리트의 도구 상자를 제공하지만, 상자 안에 담긴 것은 기회뿐만 아니라 경외심도 있습니다.

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