AI 트레이딩의 진화
월스트리트 트레이딩 영역은 역사적으로 막대한 자원을 가진 소수의 엘리트 기업들이 독점적인 AI 시스템, 즉 비밀리에 개발된 값비싼 알고리즘을 통해 지배해 왔습니다. 이러한 기관들은 전통적으로 상당한 재정적 자원, 전문 인력, 그리고 첨단 컴퓨팅 인프라를 활용하여 우위를 유지해 왔습니다. 최근 업계 분석에 따르면 정교한 AI 트레이딩 모델을 개발하려면 인재 유지 및 인프라 유지 보수 비용을 제외하고도 50만 달러에서 100만 달러 이상의 투자가 필요합니다.
AI의 트레이딩 통합은 1980년대로 거슬러 올라갑니다. 당시 기업들은 자동화된 트레이딩을 위해 간단한 규칙 기반 시스템을 처음 사용했습니다. 진정한 변화는 1990년대 후반과 2000년대 초반에 머신 러닝 알고리즘이 그 시대의 퀀트 트레이딩 전략을 주도하면서 발생했습니다. Renaissance Technologies 및 D.E. Shaw와 같은 저명한 기업들은 복잡한 AI 모델을 사용하여 시장 패턴을 파악하고 전례 없는 속도로 거래를 실행하는 데 앞장섰습니다. 2010년대까지 AI 기반 고빈도 매매(HFT)는 시장 운영의 기본 요소가 되었으며, 가장 큰 기업들은 경쟁 우위를 유지하기 위해 컴퓨팅 인프라와 인재에 수억 달러를 할당했습니다.
알고리즘 고빈도 매매는 월스트리트 거래량의 약 절반을 차지하는 것으로 추정됩니다.
DeepSeek 및 유사한 오픈 소스 AI 이니셔티브는 개발에 대한 협업적 접근 방식을 통해 이러한 기존 모델을 혁신하고 있습니다. 이러한 플랫폼은 알고리즘을 잠그고 키를 유지하는 대신 기술을 지속적으로 개선하고 향상시키는 글로벌 개발자 커뮤니티의 집단 지성을 활용합니다.
그러나 이 기술을 수용하는 것은 단순히 오픈 소스 코드를 다운로드하는 것만큼 간단하지 않습니다. 이러한 새로운 도구는 특정 진입 장벽을 낮추지만 자동으로 공평한 경쟁의 장을 만들지는 않습니다. 기존 트레이딩 시스템은 시장 운영에 깊이 뿌리박혀 있으며 수년간의 실제 검증을 통해 지원됩니다. 오픈 소스 대안의 과제는 기존 시스템의 고급 기능과 일치할 뿐만 아니라 까다로운 실시간 트레이딩 환경에서 안정적으로 수행할 수 있는 능력을 입증하는 것입니다.
또한 오픈 소스 AI 시스템을 채택하는 기업은 여전히 적절한 운영 프레임워크를 구축하고, 규정 준수를 보장하며, 이러한 도구를 효과적으로 배포하는 데 필요한 인프라를 구축해야 합니다. 결과적으로 오픈 소스 AI는 정교한 트레이딩 기술 비용을 낮출 수 있는 잠재력이 있지만 가까운 미래에 오픈 소스 메모 앱과 같은 용이성으로 오픈 소스 AI 트레이딩 플랫폼을 다운로드할 가능성은 낮습니다.
비용 및 접근성
오픈 소스 AI의 가장 매력적인 측면 중 하나는 초기 비용을 크게 줄일 수 있는 잠재력입니다. 기존의 독점 시스템은 상당한 라이선스 비용과 맞춤형 소프트웨어에 대한 투자가 필요합니다. 예를 들어 Citadel LLC와 Alphabet Inc.의 지속적인 협력은 백만 개 이상의 가상 프로세서를 활용하여 복잡한 계산 시간을 몇 시간에서 몇 초로 단축하지만, 이는 막대한 지속적인 인프라 투자를 수반합니다.
DeepSeek의 오픈 소스 접근 방식은 극명한 대조를 이룹니다. V3 및 R1 모델은 자유롭게 액세스할 수 있으며 MIT 라이선스에 따라 운영되므로 상업적 목적으로 수정 및 활용할 수 있습니다. 소프트웨어 자체는 무료일 수 있지만, Mamaysky가 강조했듯이 효과적인 구현을 위해서는 다음 영역에 상당한 투자가 필요합니다.
- 컴퓨팅 인프라 및 하드웨어: AI 기반 트레이딩의 집중적인 처리 요구를 처리하려면 강력한 컴퓨팅 성능이 필수적입니다.
- 고품질 시장 데이터 획득: 효과적인 트레이딩 모델을 훈련하고 배포하려면 실시간의 정확한 시장 데이터에 대한 액세스가 중요합니다.
- 보안 조치 및 규정 준수 시스템: 민감한 데이터를 보호하고 규제 요구 사항을 준수하려면 엄격한 보안 프로토콜 및 규정 준수 시스템이 필요합니다.
- 지속적인 유지 관리 및 업데이트: 시스템의 최적 성능을 보장하고 변화하는 시장 상황에 적응하려면 지속적인 유지 관리 및 업데이트가 필수적입니다.
- 배포 및 최적화를 위한 전문 지식: 특정 트레이딩 전략에 맞게 AI 모델을 배포, 구성 및 최적화하려면 숙련된 전문가가 필요합니다.
DeepSeek의 최신 모델에 쉽게 액세스하고 코드를 무료로 다운로드할 수 있지만, HFT 환경에서 성공적으로 배포하려면 그 이상의 것이 필요합니다.
투명성 및 책임
오픈 소스 AI의 자주 언급되는 장점은 고유한 투명성입니다. 소스 코드가 공개되어 있으므로 이해 관계자는 알고리즘을 감사하고, 의사 결정 프로세스를 확인하고, 규정을 준수하거나 특정 요구 사항을 충족하도록 수정할 수 있습니다. 대표적인 예는 International Business Machines Corporation의 AI Fairness 360으로, AI 모델의 편향을 감사하고 완화하도록 설계된 오픈 소스 도구 모음입니다. 또한 Meta의 Lllama 3 및 3.1 모델에 대한 아키텍처 세부 정보와 훈련 데이터는 공개적으로 사용할 수 있습니다. 이를 통해 개발자는 저작권, 규제 및 윤리적 표준 준수를 평가할 수 있습니다. 이러한 수준의 개방성은 독점 시스템의 ‘블랙박스’ 특성과 대조됩니다. 독점 시스템에서는 내부 작동이 숨겨져 있어 시스템 제작자조차도 풀기 어려울 수 있는 불투명한 결정으로 이어지는 경우가 있습니다.
그러나 모든 독점 트레이딩 시스템을 뚫을 수 없는 블랙박스로 묘사하는 것은 정확하지 않습니다. 주요 금융 기관들은 규제 압력(예: 유럽 연합의 AI Act 및 진화하는 미국 지침)과 내부 위험 관리 명령에 힘입어 AI 모델의 투명성을 향상시키는 데 상당한 진전을 이루었습니다. 핵심적인 차이점은 독점 시스템은 투명성 도구를 내부적으로 개발하는 반면, 오픈 소스 모델은 커뮤니티 주도의 감사 및 검증의 이점을 누리며 종종 문제 해결 프로세스를 가속화한다는 것입니다.
혁신 격차
DeepSeek의 R1 모델 혁신은 업계 리더들의 주목을 받았습니다. OpenAI의 Sam Altman조차도 2025년 초에 오픈 소스 모델과 관련하여 ‘역사의 잘못된 편에 서 있었다’고 인정하면서 업계가 협업 개발을 인식하는 방식에 잠재적인 패러다임 전환이 있을 수 있음을 암시했습니다.
그럼에도 불구하고 Mamaysky는 오픈 소스 AI로의 전환 가능성을 실현하는 데 있어 진정한 과제는 하드웨어 인프라 확장, 고품질 금융 데이터 확보, 일반 모델을 특정 트레이딩 애플리케이션에 맞게 조정하는 세 가지 핵심 영역에 있다고 주장했습니다. 결과적으로 그는 자원이 풍부한 기업의 이점이 곧 사라질 것으로 예상하지 않습니다. 그는 “오픈 소스 AI는 그 자체로 경쟁자에게 위험을 초래하지 않는다고 생각합니다. 수익 모델은 데이터 센터, 데이터, 훈련 및 프로세스 견고성입니다.”라고 말했습니다.
AI 경쟁은 지정학적 고려 사항으로 인해 더욱 복잡해졌습니다. 전 Google CEO인 Eric Schmidt는 미국과 유럽이 오픈 소스 AI 모델 개발에 대한 집중을 강화하지 않으면 이 영역에서 중국에 뒤처질 위험이 있다고 경고했습니다. 이는 금융 AI의 미래가 기술적 능력뿐만 아니라 트레이딩 기술이 개발되고 배포되는 방식에 대한 광범위한 전략적 결정에 달려 있을 수 있음을 시사합니다.
DeepSeek와 같은 오픈 소스 AI 플랫폼의 등장은 금융 기술의 잠재적 변화를 의미하지만 현재 월스트리트의 기존 계층 구조에 즉각적인 위협을 가하지는 않습니다. 이러한 도구는 소프트웨어 라이선스 비용을 획기적으로 줄이고 투명성을 향상시키지만 Mamaysky는 “모델을 오픈 소스로 만드는 것은 아마도 이러한 기업에게 최우선 문제가 아닐 것입니다.”라고 경고했습니다.
오픈 소스 및 독점 시스템을 결합한 하이브리드 미래가 더 예측 가능합니다. 따라서 중요한 질문은 오픈 소스 AI가 기존 월스트리트 시스템을 대체할 것인지 여부가 아니라 기존 프레임워크에 어떻게 통합될 것인지입니다.
오픈 소스 운동은 많은 분야에서 소프트웨어가 구축되고 공유되는 방식을 변화시키고 있습니다. 금융 분야에서는 새로운 도구와 협업 플랫폼을 통해 소규모 기업과 개인 투자자가 AI 기반 트레이딩 전략을 더 쉽게 사용할 수 있게 될 가능성이 있습니다.
금융 분야에서 AI의 미래는 오픈 소스와 폐쇄적인 독점 시스템이 혼합된 형태가 될 가능성이 높습니다. 가장 큰 문제는 이러한 다양한 접근 방식이 얼마나 잘 협력하여 기존 기업이 커뮤니티 주도 혁신의 강점을 활용하면서 오랫동안 최고를 유지할 수 있게 해준 특화된 이점을 유지할 수 있도록 하는 것입니다.
금융 분야에서 AI의 궤적은 단순한 기술적 문제가 아니라 규제 환경, 지정학적 역학 및 금융 시장 구조 자체와 깊이 얽혀 있는 전략적 문제입니다. 앞으로 몇 년 동안 이러한 힘이 어떻게 상호 작용하여 트레이딩 및 투자의 미래를 형성하는지 알 수 있을 것입니다.
트레이딩에서 오픈 소스 AI의 부상은 중요한 발전입니다. 월스트리트를 어떻게 변화시키고 모든 사람이 고급 트레이딩 도구를 더 쉽게 사용할 수 있게 할지 지켜보는 것은 흥미로울 것입니다. 이 이야기는 여전히 전개되고 있으며 마지막 장은 아직 쓰여지지 않았습니다. 협업과 경쟁, 투명성과 독점적 이점의 조화가 오픈 소스 AI가 금융 세계에 미치는 궁극적인 영향을 결정할 것입니다.