AI 트레이딩 에이전트, 암호화폐 거래의 '두뇌'가 되다

암호화폐 시장에서는 실시간 정보가 넘쳐나고, 초 단위 가격 변동부터 고래 지갑 추적, 소셜미디어의 감정 변화까지 투자자를 끊임없이 압박한다. 특히 직장인 투자자들은 일과 후 전문적인 대시보드를 해석해야만 시장을 따라잡을 수 있다. 이는 단순한 기관 투자자의 등장보다 AI 트레이딩 에이전트의 필요성을 부각시키는 핵심 요인이다.

AI 트레이딩 에이전트는 방대한 데이터를 압축해 사용자가 이해할 수 있는 행동 지침 하나로 요약해 준다. 예컨대 사용자가 “비트코인(BTC)이 5% 하락하면 수익을 확정하라”고 설정해두면, 에이전트는 자동으로 이를 실행하고 포지션을 재조정한다. 인간이 잠든 사이에도 시장에 능동적으로 대응하는 것이다.

블랙록과 스탠다드차타드를 비롯한 대형 금융기관이 암호화폐 현물 시장에 진입하면서 신뢰도는 높아졌지만, 이들의 역할은 자금 유입·출입 경로를 제공하는데 그친다. 반면, AI 에이전트는 암호화폐 거래 자체를 더 지능적이고 지속 가능하게 만들어 유저 이탈을 막는 핵심 인프라가 될 수 있다.

JPMorgan이 2025년을 겨냥해 진행한 'e-Trading Edit' 설문조사에 따르면 응답자의 61%가 향후 3년간 시장에 가장 큰 영향을 미칠 기술로 AI를 지목했다. 이는 블록체인 기술이나 API 통합보다도 높은 수치다. 소매 사용자 역시 큰 차이를 보이지 않는다. 7명 중 1명은 자신의 전체 암호화폐 포트폴리오를 알고리즘에 맡겨도 좋다고 밝혔다.

중요한 점은 AI 트레이딩 에이전트와 일반 거래 봇의 차이를 명확히 구분하는 데 있다. 봇은 단순 반복 매매에 초점을 맞춘 자동화 도구지만, 에이전트는 감정 분석, 지갑 흐름, 개별 위험 감내도까지 반영해 전략을 수시로 재설계한다. 사용자들은 이제 “사고팔기”보다 한 단계 복잡한 명령, 예컨대 “다음 한 달간 리스크를 줄여줘” 같은 전략적 요청을 AI에 맡긴다.

다만, 거래의 자율성을 소프트웨어에 위임하는 행위에 대해 우려의 목소리도 있다. 일부 학자들은 여러 AI 에이전트가 동일한 신호에 반응하면서 꼬리위험(저확률 고충격 사건)이 증폭될 수 있다고 경고한다. 또한 AI의 결정 과정이 블랙박스처럼 불투명해 규제 당국의 알고리즘 감시 기준에 충돌되리란 시각도 있다. 하지만 회로차단기, 킬 스위치, 감사 로그 같은 안전 장치를 갖추면, 결국 시장은 생산성 향상을 이유로 이 기술을 수용하게 될 가능성이 높다.

향후 거래소들은 AI 에이전트 운영을 위한 orchestration 기능을 도입하지 않는다면 사용자와 거래량이 더 역동적인 플랫폼으로 이동할 리스크를 안게 된다. 이미 벤처캐피털과 인수합병 자금은 이 인프라에 몰리고 있으며, 클릭 한 번으로 트레이딩이 가능한 구조, 즉 에이전트 친화적 API를 가진 거래소가 새 게임의 승자가 될 전망이다.

AI 에이전트의 시장 참여가 확대되면서 시장 반응 속도는 인간이 따라잡기 어려울 정도로 빨라질 것이다. 이에 따라 유동성 공급자들의 스프레드는 좁아지고, 가격 발견은 일종의 AI 주도 경쟁으로 진화할 수 있다. 기관 투자자들 역시 예외가 아니다. 감지 가능한 결정 로그를 남기는 에이전트일수록 더 많은 거래 흐름이 유입될 것이며, 이는 기존 주식시장의 ‘속도 경쟁’이 암호화폐 시장의 ‘지능 경쟁’으로 전환되는 신호탄이 될 수 있다.

의회가 AI 기반 거래를 전면 금지할 가능성은 낮다. 과거 알고리즘 기반 주식 거래도 금지 대신 책임 추적성 강화 방안을 도입했던 사례를 따라갈 수 있다. 따라서 에이전트 구조 내에 암호화 기술 기반 로그 시스템을 구축하는 거래소가 규제 대응을 전략적 무기로 삼을 수 있다.

결국 거래소 입장에서 선택지는 두 가지다. 사용자를 "훈련"시킬 것인가, 아니면 "탑재"할 것인가. 이미 사용자들은 전문가 수준의 터미널 대신 자신을 대변해주는 개인 트레이딩 도우미를 원하고 있다. 이를 가능케 하려면 실시간 데이터 수집, 고성능 언어모델, 인간이 설정한 경계 내에서 움직이는 거버넌스 계층이 유기적으로 작동해야 한다.

규제 완화는 문을 열지만, 누가 그 문을 통과할지는 AI의 실행 능력이 결정하게 될 것이다.