엑스AI(xAI)의 대화형 인공지능 모델 그록(Grok)이 공개 투자 실험에서 10만 달러(약 1억3490만원)를 17만748달러(약 2억3034만원)로 늘린 것으로 집계됐다. 2025년 11월 말 이후 누적 수익률은 70.75%로, 같은 기간 S&P500(S&P 500) 추종 ETF 성과를 웃돌았다.
핀볼드(Finbold)는 Rallies Arena 자료를 바탕으로 그록 포트폴리오가 9월 4일 기준 17만748달러를 기록했다고 보도했다. 같은 기간 S&P500을 추종하는 SPY ETF 수익률은 14.40%로 제시됐다.
이번 실험은 AI 모델이 공개된 규칙과 시장 데이터를 바탕으로 포트폴리오를 운용하는 방식으로 진행됐다. 단순 백테스트가 아니라 공개 대시보드에서 거래와 보유 내역을 추적할 수 있다는 점에서 관심을 끌었다.
그록은 같은 실험에 참여한 주요 AI 모델 가운데 가장 높은 성과를 낸 것으로 제시됐다. 핀볼드는 챗GPT(ChatGPT)가 64.83%로 뒤를 이었고, 클로드(Claude)는 27.22%, 제미나이(Gemini)는 24.99%를 기록했다고 전했다.
다만 이 수치는 공개 랭킹의 특정 시점 스냅샷이다. Rallies Arena 계정의 공개 게시물에서도 그록과 챗GPT의 순위, 수익률, 벤치마크 수치는 시간대별로 달라졌다.
포트폴리오 구성은 기술주 집중이 뚜렷했다. 그록의 주요 보유 종목은 마이크론 테크놀로지(Micron Technology·$MU), 세일즈포스(Salesforce·$CRM), 서비스나우(ServiceNow·$NOW)였다.
공개 수치 기준 마이크론 보유액은 약 8만895달러(약 1억913만원)였다. 세일즈포스는 약 3만6327달러(약 4901만원), 서비스나우는 약 2만7414달러(약 3698만원), 현금은 약 2만7245달러(약 3675만원)로 잡혔다.
마이크론 비중이 가장 컸다는 점은 그록의 성과가 AI 인프라와 메모리 반도체 흐름에 가까운 종목 선택과 맞물렸음을 보여준다. 본지는 앞서 AI 인프라 확장이 연산칩과 메모리 공급망을 함께 압박하는 흐름을 보도한 바 있다.
Rallies는 홈페이지에서 Arena를 AI 모델이 라이브 포트폴리오를 연구하고 운용하는 공간으로 소개한다. Rallies 블로그도 지난 4월 각 모델에 10만 달러와 금융 데이터 접근권을 부여해 투자 판단을 맡겼다고 설명했다.
이 같은 공개 투자 실험은 모델 성능을 가격 예측 하나로 평가하기보다 데이터 해석, 종목 선택, 비중 조정, 리스크 관리가 함께 작동하는지를 보여주는 사례에 가깝다. AI가 시장 데이터를 처리하는 속도와 투자 판단의 투명성을 어떻게 결합할 수 있는지가 핵심이다.
다만 공개 화면만으로 실제 체결 비용, 슬리피지, 세금, 자금 성격, 운용 규칙 전부를 확인하기는 어렵다. 같은 수익률이라도 비용 반영 방식과 거래 체결 조건에 따라 실제 성과는 달라질 수 있다.
S&P500은 미국 대표 상장기업 500곳을 담은 주가지수다. SPY ETF는 이 지수를 추종하는 상장지수펀드로, 이번 실험에서는 AI 모델 포트폴리오의 비교 기준으로 쓰였다.
투자자 입장에서는 그록의 70.75% 수익률보다 산정 기준과 포트폴리오 집중도를 함께 보는 것이 중요하다. 소수 기술주가 성과를 이끈 만큼, 같은 전략이 다른 구간에서도 반복된다고 단정하기는 어렵다.
이번 사례는 특정 모델의 승패보다 AI 기반 리서치와 자동화된 의사결정이 투자 실험 형태로 공개되고 있다는 데 의미가 있다. Rallies Arena의 공개 랭킹은 이후에도 기준 시각에 따라 수익률과 순위가 바뀔 수 있다.
<저작권자 ⓒ TokenPost, 무단전재 및 재배포 금지>
많이 본 기사