2025년 11월, 전 세계 AI 모델들이 동일 조건에서 암호화폐 실전투자를 겨루는 사상 첫 ‘AI 가상자산 거래대회’가 열렸습니다. 중국의 큐원3(QWEN3)과 딥시크(DeepSeek)가 선전한 반면, 미국의 챗GPT는 57%라는 충격적인 손실을 기록하며 성능 격차를 드러냈습니다. 본문에서는 이번 대회 결과를 통해 본 중국과 미국 AI 기술력의 실전 투자 차이, AI 트레이딩 기술의 현주소, 그리고 투자자에게 주는 시사점을 분석합니다.
큐원3 vs 챗GPT: 실전 투자에서 갈린 AI 성능
2025년 11월 5일, 탈중앙화 거래소 하이퍼리퀴드(Hyperliquid)가 주관한 ‘AI 가상자산 거래대회’의 결과가 공개되며, AI 업계는 물론 투자자들 사이에서도 큰 반향을 일으켰습니다. 총 1만 달러의 가상자금을 동일하게 지급받은 글로벌 AI 모델들은, 약 2주간 비트코인·이더리움·도지코인 등을 자율적으로 거래하며 수익률을 겨뤘습니다.
놀랍게도 최종 승자는 미국 오픈AI의 챗GPT가 아닌, 중국 알리바바의 ‘큐원3(QWEN3)’였습니다. 큐원3는 7.5%의 수익률을 기록하며 유일한 ‘플러스 수익’을 달성했고, 중국 딥시크(DeepSeek)는 2위를 차지하며 미국 모델들을 모두 제쳤습니다. 반면, 챗GPT는 57%의 손실을 기록하며 초기자금 1만 달러가 4,272달러로 줄어드는 결과를 보여주었습니다.
이는 단순히 실적이 나쁜 것이 아닌, AI 모델이 실제 고변동성 시장에서 얼마나 민첩하게 대응할 수 있는지를 가늠하는 지표로 작용했습니다. 고도화된 연산 능력을 갖춘 챗GPT가 기대 이하의 성과를 낸 반면, 비교적 가볍고 실용적인 중국 모델들이 성능에서 앞선 점은 AI 트레이딩의 방향성과 한계를 동시에 보여준 사례였습니다.
저비용 경량형 AI의 반란: 딥시크와 큐원3의 전략
이번 대회에서 상위권을 차지한 중국 AI 모델들의 또 다른 공통점은 바로 ‘경량형’ 저비용 구조입니다. 오픈AI는 2025년 상반기에만 무려 57억 달러(약 7조 8천억 원)의 연구개발 비용을 투입한 반면, 큐원3는 약 2,000만 달러, 딥시크는 약 530만 달러 수준에서 훈련된 모델입니다.
기존에는 연산력이 높고 매개변수가 많은 대형 모델이 우세할 것이라는 인식이 지배적이었으나, 이번 대회를 통해 경량형 AI가 시장의 실시간 변화에 더욱 민첩하게 반응하고 효율적인 전략 수행이 가능하다는 것이 입증된 셈입니다.
특히 큐원3는 고위험 전략인 비트코인 20배 레버리지 롱 포지션을 유지하며 정교한 청산 조건까지 자동 조절해 수익을 극대화했습니다. 단순한 예측 알고리즘이 아니라, 실시간 포지션 유지, 청산 타이밍 조정, 리스크 관리 등 복합적인 트레이딩 전략을 수행한 점이 큰 차이를 만든 것입니다.
이처럼 고가의 슈퍼컴퓨팅 자원을 쓰지 않더라도, 시장의 속성과 투자 환경에 최적화된 경량형 AI가 실전 성능에서 오히려 강점을 가질 수 있다는 평가가 확산되고 있습니다.
AI 트레이딩의 진화: 국가 기술력 경쟁의 새 전장
전문가들은 이번 대회를 단순한 기술 비교를 넘어, 국가 간 AI 경쟁의 실전 무대로 평가하고 있습니다. 미국이 주도해온 대형 AI 모델 개발 구도에서, 중국은 실제 성과 중심의 ‘실전형 AI’를 앞세워 새로운 지형을 개척하고 있는 모습입니다.
AI는 이제 텍스트 생성이나 요약을 넘어, 자산운용과 실시간 투자 판단까지 영역을 확장하고 있습니다. 이번 대회는 AI가 ‘사람을 보조하는 도구’에서 ‘투자 결정을 주도하는 주체’로 진화하고 있다는 것을 보여줍니다.
중국은 이번 결과를 계기로 글로벌 AI 트레이딩 시장에서의 입지를 더욱 확장할 가능성이 있으며, 미국 역시 실전 대응력 강화에 집중할 필요가 있다는 분석이 나옵니다. 특히 한국을 포함한 아시아권 투자자들에게도 AI 투자도구 선택 시 실전 성능 기반의 검증이 중요하다는 교훈을 남겼습니다.
결론: AI 트레이딩 시대, 기술보다 전략이 중요하다
2025년 AI 암호화폐 실전투자대회는 기술력의 크기보다 전략의 효율이 더욱 중요하다는 점을 입증했습니다. 중국의 큐원3와 딥시크는 고비용 대형 모델을 제치고 실전에서 앞선 성과를 거두었고, 이는 경량형 AI의 가능성을 전 세계에 보여준 상징적 사건이 되었습니다. 이제 AI 트레이딩 시대는 현실이 되었고, 투자자들은 기술의 명성보다 시장 적응력과 전략 수행 능력에 기반한 AI 선택이 필요한 시점입니다.