AI 기반 자동 트레이딩 ‘AIAO’ 프리세일 돌입…16단계 상승 구조로 이목 집중

| 서도윤 기자

새로운 AI 코인 ‘AIAO’가 오는 분기 암호화폐 시장에 데뷔를 앞두고 주목받고 있다. 이 토큰은 인공지능 기반 트레이딩 플랫폼 알고스원(AlgosOne)의 고유 토큰으로, 체계적인 개발과 검증을 거친 실사용 기반 기술을 앞세워 프리세일에 나선다.

알고스원은 2022년 출범한 머신러닝 알고리즘 트레이딩 엔진으로, 팀은 현재 수천 명의 개인 투자자가 해당 플랫폼의 서비스를 이미 사용 중이며, 예측 수익률을 안정적으로 초과 달성해왔다고 설명한다. 무엇보다 플랫폼은 베타 테스트 단계를 넘어 실제 거래 환경에서 검증된 시스템이라는 점을 강하게 강조하고 있다.

AIAO 프리세일은 총 16단계로 구성된다. 각 라운드는 이전 단계보다 최소 50% 높은 가격으로 시작되며, 1단계 가격 $0.01(약 15원)에서 출발해 보수적으로 계산해도 16단계 진입 시 토큰 가격은 $22.08(약 3만 2,668원)까지 상승할 수 있다는 게 프로젝트 측 설명이다. 여기에 알고스원은 정식 상장 시점에 AIAO 토큰을 $1억(약 1,478억 원)어치 매입해 강력한 가격 지지선을 만들겠다는 계획도 밝혔다.

AIAO의 차별점: 배당·거버넌스·트레이딩 티어

AIAO는 단순한 투자 수단이 아닌, 플랫폼 내 다층적 유틸리티를 지닌다. 첫째, AIAO 보유자는 회사 이익에 기반한 미국 달러 배당금을 연중 정기적으로 은행 계좌로 직접 수령할 수 있다. 이는 주식 시장의 배당 구조와 유사하지만, 암호화폐에서는 드문 사례다.

둘째, 프로젝트 운영에 대한 의사결정 권한도 주어진다. AIAO 수량에 따라 플랫폼 기능, 출시 일정 등 주요 사안에 대한 투표권이 부여된다.

셋째, 보유 토큰 수에 따라 트레이딩 티어가 상승한다. 이로 인해 거래 볼륨과 수익 잠재치가 커지며, 성공 거래에 부과되는 커미션도 낮아진다. 최소 투자금은 $300(약 44만 원)이며, 투자 기간은 1개월부터 최대 36개월까지 설정 가능하다.

알고스원 측은 지난 2년간 AI의 실거래 승률이 80% 이상을 꾸준히 유지했다고 강조한다. 특히 2024년 12월에 만료된 첫 2년 투자 상품에서는 원금 대비 50~250% 수익률을 기록한 사례도 다수 등장했다고 밝혔다. 커뮤니티 성장도 눈에 띄는데, 레딧과 디스코드를 중심으로 긍정적 입소문이 확산되며 유저 수가 매년 증가하고 있는 점도 주목된다.

진짜 검증된 기술인가, 또 다른 마케팅일 뿐인가

AIAO는 현재 시장의 두 트렌드 ‘AI’와 ‘크립토’의 교차점에 뛰어든다. 특히 단순 콘셉트만 앞세운 수많은 ‘베이퍼웨어’ 프로젝트들과 달리, AIAO는 실사용 중심 기술, 커뮤니티 기반 성장, 수익 검증 이력 등을 강조하며 신뢰 요소를 쌓아오고 있다고 주장한다.

프리세일 참여는 누구나 가능한 건 아니다. KYC(신원 인증), 공식 플랫폼 가입, 최소 $300 예치가 필수 조건이다. 이는 봇·초기 매도 세력 유입을 차단하고 생태계를 질적으로 관리하기 위함이라는 게 프로젝트 팀의 설명이다.

투자자 입장에서는 AIAO가 단순 기대감이 아닌 실제 수익을 전달해 줄지, 배당과 거버넌스 구조가 실질적 혜택으로 작동할지를 따져볼 필요가 있다. 동시에 알고스원의 수익 구조, 커미션 모델, 트레이딩 성능은 모두 프로젝트 측 자체 주장에 기반한 만큼, 검증 가능한 수치와 생태계 내 실제 사용자 평가를 가늠하는 것이 중요하다.

기사요약 by TokenPost.ai

🔎 시장 해석

AI와 트레이딩을 결합한 AlgosOne 프로젝트가 기능성과 수익성을 앞세워 AIAO 토큰을 선보인다. 실사용 기반 플랫폼이라는 점은 희소성이 있으나, 팀 주장에 의존한 수익 수치에 대해 검증 여부는 향후 투자 판단의 핵심 변수다.

💡 전략 포인트

• AIAO는 배당·거버넌스·거래 티어 혜택 등 다목적 유틸리티 확보

• 프리세일 구조상 선제 진입자의 토큰 가치 상승 가능성 큼

• 실질 참여를 위한 KYC, 최소 입금 등 진입 장벽 고려 필요

📘 용어정리

• 프리세일(Presale): 거래소 상장 이전, 초기 투자자에게 순차적으로 토큰을 판매하는 단계

• 트레이딩 티어: 보유 토큰 수나 투자 기간에 따라 거래 효과가 달라지는 등급제

• 배당금: 회사 이익 중 일부를 일정 비율로 투자자에게 현금 지급하는 재정 구조

💡 더 알고 싶다면? AI가 준비한 다음 질문들

Q. AIAO 코인과 AlgosOne은 어떤 서비스이고, 둘의 관계는 무엇인가요?

A. AlgosOne은 인공지능이 자동으로 암호화폐 트레이딩을 해주는 플랫폼이고, AIAO는 이 플랫폼에서 쓰이는 자체 토큰이라고 보시면 됩니다. AlgosOne은 2022년에 시작해 이미 다수의 개인 투자자가 사용 중이라고 설명하고 있으며, 사람 대신 머신러닝 기반 프로그램이 매매 전략 수립·위험 관리·주문 실행까지 맡는 구조라고 알려져 있습니다. AIAO는 이 생태계 안에서 혜택과 권한을 주는 “회원권 겸 유틸리티 토큰” 역할을 하도록 설계됐다고 이해하시면 됩니다.

Q. 본문에서 말하는 ‘AI 자동 트레이딩’은 구체적으로 무엇을 해준다는 뜻인가요?

A. 여기서 말하는 AI 자동 트레이딩은 사용자가 직접 차트를 보거나 주문 버튼을 누르지 않아도, 인공지능이 시장 데이터를 분석해 스스로 매수·매도 시점과 비중을 결정해 주는 시스템을 뜻합니다. 일반적으로 이런 시스템은 과거 가격·거래량·변동성 등을 학습한 뒤, 통계적으로 유리하다고 판단되는 순간에 자동으로 주문을 넣도록 설계됩니다. 본문에 따르면 AlgosOne은 전략 선택, 위험 관리, 주문 실행까지 모두 자동으로 처리해 주며, 이용자는 최소 300달러만 입금하고 1개월~36개월 사이 기간을 선택해 자금을 묶어두는 방식이라고 설명하고 있습니다.

Q. AIAO 토큰이 제공한다는 ‘배당’과 ‘거버넌스’는 어떤 개념인가요?

A. 배당은 회사가 얻은 이익의 일부를 투자자에게 정기적으로 나눠주는 구조를 말하는데, 여기서는 AIAO 보유자에게 회사 이익을 기준으로 한 미국 달러 배당을 은행 계좌로 지급하겠다는 구상이라고 소개하고 있습니다. 거버넌스는 프로젝트 운영 방향에 대해 토큰 보유자가 투표로 의견을 행사하는 기능을 말하며, 예를 들어 어떤 기능을 우선 개발할지, 출시 일정을 어떻게 가져갈지 등에 대해 토큰 수량에 비례해 영향력을 갖는 구조를 의미합니다. 정리하면, AIAO는 단순 결제 수단을 넘어 “이익 분배 참여 + 의사결정 참여” 역할을 함께 하도록 설계되어 있다고 보시면 됩니다.

Q. 본문에서 강조하는 ‘트레이딩 티어’와 수익 구조는 어떻게 이해하면 되나요?

A. 트레이딩 티어는 쉽게 말해 등급제 회원 시스템으로, 등급이 높을수록 더 많은 거래를 할 수 있고, 이론적으로 더 높은 목표 수익률과 더 낮은 수수료를 제공한다는 개념입니다. 본문에 따르면 AIAO를 보유하면 자신의 트레이딩 티어가 올라가고, 그 결과 더 큰 포지션·더 많은 거래가 가능해져 잠재 수익 목표가 높아지며, 승리 거래에 부과되는 커미션 비율은 낮아지는 구조로 설계되어 있다고 설명합니다. 다만 이런 수익 구조와 과거 수익률·승률(예: 80% 승률, 24개월 동안 50~250% 수익 등)은 모두 프로젝트 측 주장에 기반한 수치이므로, 일반 독자 입장에서는 광고·마케팅 문구와 실제 성과를 구분해 이해하시는 것이 중요합니다.

Q. AIAO 프리세일 구조와 KYC 요구사항은 왜 중요한가요?

A. 프리세일은 정식 상장 전에 토큰을 단계별로 판매하는 과정이고, 여기서는 16단계에 걸쳐 매 단계 최소 50%씩 가격을 올리겠다는 판매 구조가 소개되어 있습니다. 이런 구조는 초기 참여자에게는 높은 기대 수익 서사를 만들고, 프로젝트 입장에서는 자금 조달과 동시에 가격 상승 스토리를 강조하기에 자주 사용됩니다. 동시에 본문은 프리세일 참여를 위해 KYC 인증, 플랫폼 회원가입, 최소 300달러 예치가 필요하다고 밝히며, 이는 명목상으로는 봇·초기 덤핑을 막고 커뮤니티 품질을 높이기 위한 장치라고 설명합니다. 다만 KYC와 최소 예치금은 사용자가 개인 정보 제공과 자금 잠금을 전제로 해야 한다는 뜻이기도 하므로, 독자 입장에서는 편의성뿐 아니라 개인정보·규제·자금 관리 측면을 함께 고려해 이해하시는 것이 좋습니다.

TP AI 유의사항

TokenPost.ai 기반 언어 모델을 사용하여 기사를 요약했습니다. 본문의 주요 내용이 제외되거나 사실과 다를 수 있습니다.