일론 머스크의 GROK 4.2, 주식시장을 시험 무대로 올리다

비공개 실험 모델이 보여준 수익률, 무엇이 다른가

퇴근 후 뉴스를 켜니 AI가 2주 만에 수익률 12%를 찍었다는 이야기가 들리면 대부분은 이벤트성 해프닝으로 넘기기 쉽습니다. 그런데 그 모델이 일론 머스크의 실험용 GROK 4.2이고, 다른 거대 모델들이 모두 손실을 내는 같은 조건에서 혼자 이익을 냈다면 얘기가 달라집니다.

동일한 데이터, 다른 판단력

이번에 공개된 내용의 핵심은 구조입니다. 여러 AI 모델이 동일한 시장 데이터와 뉴스, 기업 정보, 포지션 현황을 같은 프롬프트 형식으로 입력받았습니다. 누구는 구글, 누구는 오픈AI, 또 누구는 중국계 모델, 그리고 이름을 숨긴 '미스터리 모델'이 같은 경기장에서 같은 공을 받고 뛰었다는 뜻입니다. 그 결과가 흥미롭습니다. 나스닥이 3% 남짓 오르고, 엔비디아는 오히려 몇 퍼센트 빠지던 구간에서 대부분의 모델은 손실을 냈습니다. 반면 미스터리 모델은 네 가지 서로 다른 운용 조건, 보수적인 모드부터 최대 레버리지 모드까지 모두에서 원금을 지켰고, 합산하면 12% 안팎의 수익을 냈습니다. 단순히 강세장을 타고 같이 떠오른 결과라고 보기 어려운 지점입니다.

블록체인 로그가 가진 의미

거래 내역이 온체인으로 기록된 점도 중요합니다. 주문 시간, 종목, 레버리지, 포지션 방향이 실시간으로 블록체인에 남습니다. 사후에 "사실 그때 이렇게 했었다"라고 스토리를 조작하기 어려운 구조입니다. 여기서 많이들 놓치는 부분이 있습니다. 이 구조는 단순히 "수익이 났다"는 홍보용 스크린샷이 아니라, 앞으로 연구자와 트레이더가 동일한 로그를 두고 모델의 판단을 해부할 수 있는 데이터셋이 된다는 점입니다. 제 기준에서는 이 부분이 단기 수익률보다 훨씬 큰 사건입니다.

AI가 시장에 들어올 때 진짜로 벌어지는 일

많은 투자자들이 떠올리는 첫 질문은 간단합니다. "이게 계속 먹히면 시장은 어떻게 되나?" 입니다. 여기서부터 이야기가 투자 기술이 아니라 구조 변화로 넘어갑니다.

'더 효율적인 시장'인가, '더 불공평한 시장'인가

낙관적인 시나리오는 익숙합니다. 더 뛰어난 알고리즘이 가격을 빠르게 조정합니다. 정보 비대칭이 줄어들고, 시장이 효율적으로 바뀝니다. 이론적으로는 맞습니다. 다만 전제가 하나 숨어 있습니다. 비슷한 수준의 AI를 많은 참여자가 쓸 수 있어야 합니다. 현실은 다르게 흘러가기 쉽습니다. 처음에는 소수만 비공개 모델을 쓰고, 서버와 데이터, 개발 인력을 감당할 수 있는 자본 역시 제한적입니다. 이런 구간에서는 '시장 효율화'보다 '지속적인 알파 독점'이 더 자연스러운 그림에 가깝습니다. 저라면 이 시기를 "시장 전체의 진보"보다 "일부 집단의 초과 수익 회수 구간"으로 보는 편이 더 현실적입니다.

한국 투자자에게 닥칠 수 있는 두 가지 함정

국내 환경에서는 두 가지 착시가 생기기 쉽습니다. 첫째, 해외에서 이런 사례가 나오면 곧바로 한국 증시에서도 비슷한 마법 같은 전략이 등장할 것이라는 기대입니다. 실제로는 데이터 접근, 규제, 거래 비용 구조가 달라 AI 트레이딩의 유효성이 시장별로 크게 갈립니다. 둘째, 개인이 구독형 AI 서비스 몇 개를 묶어 쓰면 비슷한 수준의 성능을 낼 수 있다고 착각하는 경우입니다. 모델 내부에 어떤 전용 데이터와 파인튜닝이 들어갔는지 모르는 상태에서는 겉모양만 비슷해질 뿐입니다. 과장된 마케팅이 들어오기 가장 좋은 타이밍이 바로 이런 과도기입니다. "AI가 굴리는 포트폴리오"라는 말만 보고 따라가면, 정작 쓰는 쪽은 평범한 모델에 얇은 규칙만 덧입힌 경우가 많습니다.

이 기술이 맞는 사람, 지금은 거리를 두어야 할 사람

누구에게나 AI 트레이딩이 기회가 되는 것은 아닙니다. 지금 시점에서는 특히 그렇습니다. 기술 성숙도가 아니라 제도와 분배 구조가 더 느리게 따라오기 때문입니다.

누가 먼저 이득을 보는가

현재 구도에서 이득을 보는 쪽은 비교적 분명합니다. 자체 모델을 돌릴 수 있는 빅테크와 헤지펀드, 그리고 이들과 직접 협력하는 소수의 팀입니다. 자본 규모가 크고, 이미 알고리즘 트레이딩 인프라를 갖춘 곳입니다. 이들은 모델 성능이 완벽히 검증되지 않아도 "연구 겸 소규모 실거래"를 병행할 수 있습니다. 작은 금액으로도 시장에서 피드백을 얻고, 그 데이터를 다시 모델 개선에 투입합니다. 이런 순환이 쌓이면 격차는 더 벌어집니다. 반대로, 소액으로 국내외 주식을 적립식으로 사 모으는 투자자에게는 당장은 큰 변화가 아닐 수 있습니다. 인덱스를 장기 보유하는 전략은 여전히 인간이 설계한 가장 단순한 메타 전략입니다. AI 트레이딩이 일시적으로 시장을 더 요동치게 만들 수 있지만, 장기 평균에 수렴시키는 힘 역시 동시에 존재하기 때문입니다.

지금 개인이 취할 수 있는 첫 행동

현실적으로 지금 개인이 할 수 있는 가장 유효한 행동은 직접 AI로 시장을 이기려 들기보다, AI의 움직임을 전제로 자신의 투자 원칙을 점검하는 일입니다. 예를 들어 단기 변동성 확대를 감수할 것인지, AI가 결정을 내리는 속도를 따라가지 않고 오히려 거래 빈도를 줄일 것인지 같은 선택입니다. 또 하나의 첫 행동은, 이런 실험 플랫폼에서 공개하는 프롬프트와 체인 오브 소트를 학습 자료로 보는 태도입니다. "어떤 데이터와 논리를 기반으로 포지션을 잡는지"를 인간이 읽을 수 있는 형태로 보여주는 사례는 흔치 않습니다. 국내 직장인 투자자에게는 이 부분이 가장 값싼 교육 재료입니다. 그대로 따라 매매하기보다, 자신의 리서치 프로세스를 재설계하는 참고서로 활용하는 편이 낫습니다. 앞으로 몇 달, 이 실험이 계속된다면 수익률 숫자보다 프롬프트와 로그의 축적 속도를 먼저 보는 것이 좋겠습니다.

출처 및 참고 :