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2025년 12월은 암호화폐 산업뿐만 아니라 글로벌 디지털 산업 전체에 중요한 시점이 되었습니다. 탈중앙화 플랫폼 Aster가 선물 거래 실험적 경쟁 '인간 대 AI: Battle for the Futures' 실험적 경쟁을 완료한 후, 70명의 인간 트레이더와 30개의 인공지능 모델이 실제 시장 조건에서 거래한 결과, 인간 암호화폐 트레이더들에게 기계가 위협이 될 수 있는지에 대한 의문이 제기되었습니다.
최종 결과는 일부 커뮤니티에 예상치 못한 것이었습니다. 인간 팀의 총합 결과는 약 −32.21% ROI로 기록된 반면, 인공지능 알고리즘은 약 −4.48%의 손실로 대회를 마쳤습니다. 비록 개인전에서는 ProMint라는 가명의 사람이 약 13,650달러를 벌어 개인전 우승을 차지했지만, 전체 통계는 기계 전략의 더 높은 안정성을 보여주었습니다.
전문가들의 특별한 관심을 끈 것은 개별 AI 모델들의 결과였습니다. 특히 Claude Sonnet 4.5 Aggressive는 봇들 중 최고의 성과를 보이며 전문가들의 관심을 끌었습니다. 분석가들은 이를 엄격하게 설정된 리스크 관리 알고리즘, 높은 의사 결정 빈도, 그리고 감정적 요인의 완전한 부재가 결합된 결과라고 설명합니다. 공격적인 모드는 모델이 단기 변동성에 신속하게 대응하여 이익을 실현하거나 손실을 제한할 수 있게 했으며, 이른바 '회복 시도'를 하지 않았습니다.
또한 일부 AI 에이전트는 선물 상품에 최적화되어 있었는데, 이들은 가격 움직임의 통계적 패턴, 알고리즘적 스탑 전략, 기술적 지표를 활용했습니다. 반면 적응력이 떨어지는 모델들은 더 나쁘고 약한 결과를 보였습니다. 이는 기계들 사이에서도 효율성이 아키텍처뿐만 아니라 설정에도 크게 좌우된다는 점을 다시 한번 강조했습니다.
‘인간 대 AI: 선물 시장을 위한 전투’ 토너먼트의 중요한 제한 사항으로는 인공 지능이 외부 네트워크에 접근하거나 실시간으로 자체 학습할 수 없다는 규칙이 있었습니다. 인공 지능의 모든 결정은 시장 데이터와 기술적 지표만을 기반으로 이루어졌습니다. 따라서 AI는 인간에 비해 정보적 우위를 차지하지 못했으며, 이는 알고리즘 전략의 효율성 측면에서 상대적으로 우수한 AI의 성과를 더욱 의미 있게 만듭니다.
인간 트레이더들에게는 심리학이 핵심 요인이 되었다. 일부 참가자들은 알고리즘을 빠르게 앞지르려 시도하며 고위험 모드로 행동했고, 이는 일련의 충동적인 결정과 손실 누적으로 이어졌다. 손실에 대한 두려움과 포지션을 '만회'하려는 욕구는 인간에게 전형적인 함정이 되었다.
전문가들은 보수적인 전략과 규율 있는 리스크 관리를 고수한 일부 트레이더들이 긍정적인 재무 성과를 낼 수 있었다고 지적합니다. 이는 인간 트레이딩이 여전히 유효하지만, 인공지능이 트레이딩 효율성의 기준을 점점 더 적극적으로 제시하는 환경에서 접근 방식을 재고해야 함을 시사합니다.
