챗GPT·딥시크·제미나이 AI 투자 대결을 비교해 보고, 1만 달러 수익률 비교·편향·미래 전망 아래와 같이총정리합니다.
TL;DR 한눈에 보기
- 동일 조건(초기 자본 1만 달러·같은 시장 데이터)에서 AI 모델들이 실제로 투자 성적을 겨루는 ‘알파 아레나’ 실험이 진행 중입니다.
- 딥시크는 플러스 수익을 기록하며 상위권을 달리는 반면, 챗GPT·제미나이·그록 등 상당수 모델은 계좌가 크게 깎인 상태입니다.
- AI 투자 엔진은 벌써 증권사·대기업이 도입 중이지만, 편향·거래 스타일을 이해하고 사람의 리스크 관리와 함께 쓰는 것이 핵심입니다.
“주식(또는 코인) 투자 전 과정을 AI에게 전적으로 맡긴다면 성적은 어떨까?” 최근 챗GPT, 구글 제미나이, 중국 딥시크 같은 대표 AI 모델들을 상대로, 똑같이 1만 달러를 입금해 자동으로 투자하게 만드는 실험이 진행되면서 투자자들의 관심이 뜨겁습니다.
국내 방송·기사에서는 이 대결을 ‘알파 아레나(Alpha Arena)’라는 이름의 경기장에 비유하며, 각 AI가 얼마를 벌고 또 얼마나 잃었는지, 그리고 어떤 편향성을 보였는지 집중 조명하고 있습니다. 이 글에서는 그 내용을 블로그용으로 보기 쉽게 정리하고, 개인 투자자가 AI를 어떻게 활용하면 좋을지까지 한 번에 정리해 봅니다. 아래 내용은 TV보도 내용을 알기 쉽게 정리하였습니다.
1. ‘알파 아레나’란? ─ AI에게 1만 달러를 맡긴 자동 투자 리그
국내 보도에 따르면, 미국의 한 AI 연구기업이 ‘알파 아레나(Alpha Arena)’라는 이름으로 AI 투자 대결을 진행하고 있습니다. 조건은 간단합니다.
- 초기 자본: 모든 AI에 동일하게 1만 달러 지급
- 정보 조건: 같은 시장 데이터(가격, 뉴스, 지표 등)를 제공
- 전략: 매수·매도·보유 등 모든 판단을 AI가 스스로 수행
- 자산: 기사에 따라 주식 또는 비트코인·이더리움 등 주요 코인까지 포함한 금융 상품 자동매매 실험
우리 눈에는 “챗GPT가 종목을 골라준다” 정도로 보일 수 있지만, 실제 실험은 훨씬 더 고도화된 형태입니다. 데이터 수집 → 시그널 생성 → 포지션 결정 → 리스크 관리 → 포지션 청산까지 전 과정을 AI가 완전 자율 시스템으로 수행하는 구조죠.
지금까지의 로보어드바이저가 “사람이 짠 전략을 AI가 보조”하는 수준이었다면, 알파 아레나는 “AI가 전략까지 직접 짜서 운용하는 자율 트레이더 실험”에 가깝습니다.
2. 1만 달러 맡겼더니? 챗GPT·딥시크·제미나이 성적 비교
국내 TV 보도에서는 “21일 오후 2시 기준, 딥시크가 약 1,400달러 수익으로 1위”라고 전했습니다. 이는 1만 달러 대비 약 +14% 수익에 해당하는 수치입니다.
이후 IT 전문 매체에서 공개한 10월 23일 기준 중간 집계에 따르면 상황은 조금 달라졌습니다. 계좌 잔액(=1만 달러에서 손익 반영)은 대략 아래와 같습니다.
AI 1만 달러 자동투자 성적표 (중간 집계 기준)
| AI 모델 | 구분 | 계좌 잔액 (USD) | 손익률 |
|---|---|---|---|
| 챗GPT-5 | 상용 (OpenAI) | 약 3,295달러 | 약 −67% |
| 제미나이 2.5 Pro | 상용 (Google) | 약 4,664달러 | 약 −53% |
| 딥시크 챗 3.1 | 오픈소스 (중국) | 약 10,384달러 | 약 +3.1% |
| 클로드 소넷 4.5 | 상용 (Anthropic) | 약 8,200달러 | 약 −18% |
| 그록 4 | 상용 (xAI) | 약 8,600달러 | 약 −14% |
| 큐엔(Qwen) 3 Max | 상용 (알리바바) | 약 9,800달러 | 약 −2% |
*딥시크·챗GPT·제미나이 계좌 잔액(3,295·4,664·10,384달러)은 국내 IT 매체가 보도한 중간 집계 수치를 인용했으며, 나머지 모델은 보도된 손익률(−18%, −14%, −2%)을 1만 달러에 단순 적용한 대략적인 값입니다.
가장 유명한 상용 모델들이지만, 이번 실험에서는 변동성이 큰 시장에서 리스크 관리에 실패한 모습입니다.
여러 기사에서 유일하게 플러스 수익을 유지하는 AI로 언급되며, 단기 급등 구간 이후에도 수익을 방어하는 모습이 인상적입니다.
클로드·그록·큐엔 등은 손실 구간이지만, 계좌가 반토막까지 나지는 않은 상태라 보수적인 운용으로 해석되기도 합니다.
3. 왜 이렇게 성적이 갈렸나? ─ AI 편향·투자 스타일의 차이
국내 연구진이 비슷한 주제로 AI 투자 성향을 분석한 결과, 모델마다 뚜렷한 편향과 스타일이 확인됐습니다.
- 오픈소스(Llama·딥시크 등) → 매수·매도 결정을 쉽게 바꾸지 않고, 포지션 유지 시간이 상대적으로 길다는 결과가 나왔습니다.
- 상용 모델(GPT·제미나이 등) → 사용자에게 ‘친화적인 답변’을 제공하도록 설계된 탓인지, 시장 소식에 더 민감하게 반응하며 포지션을 자주 바꾸는 경향이 관찰됐습니다.
- 공통점 모든 모델이 대형주·기술주(또는 대표 코인) 쏠림을 보이며, 잘 알려진 자산 위주로 거래를 집중하는 모습을 보였습니다.
쉽게 말해, 모델마다 투자 성격이 다르다는 뜻입니다. 누군가는 공격형 단타 투자자처럼 움직이고, 또 다른 모델은 소극적인 장기 보유형 투자자처럼 행동합니다. 이 차이를 이해하지 못한 채 “그냥 성적 좋은 AI만 쓰면 되겠지”라고 접근하면, 우리가 원치 않는 리스크 프로파일을 떠안게 될 수 있습니다.
4. 증권사·대기업이 노리는 ‘완전 자율 AI 투자 엔진’
국내 한 대기업은 이미 데이터 수집 → 분석 → 추론 → 주가 흐름 예측까지 AI가 전 과정을 수행하는 시범 서비스를 선보였습니다. 가격·뉴스·재무제표·거시 변수까지를 통합해 “지금 이 종목이 왜 이렇게 움직이는지”를 설명하는 식입니다.
증권사 입장에서는, 이런 AI가 잘만 작동한다면
- 리포트 작성 자동화 (종목 스크리닝·밸류에이션·뉴스 요약)
- 고객별 맞춤 포트폴리오 제안 (위험 성향·나이·소득에 따라)
- 실시간 리밸런싱 제안, 손절·익절 알림 자동화
- ETF·랩어카운트·AI 펀드 등 새로운 수수료 비즈니스
즉, 이번 알파 아레나 같은 실험은 단순한 이벤트가 아니라 “증권사와 빅테크가 어떤 AI 투자 엔진을 선택할지 가늠하는 시험대”에 가깝습니다.
5. 개인 투자자가 챗GPT·AI를 쓸 때 꼭 기억할 5가지
그렇다면 개인 투자자는 이 실험에서 무엇을 배워야 할까요? 핵심은 꽤 단순합니다. “AI는 도구이지, 계좌를 맡길 대체인간이 아니다”라는 점입니다.
- AI 답변 = 참고 자료일 뿐, 매수·매도 버튼은 본인 책임
수익률 경쟁에서조차 계좌가 반토막 나는 모델이 많다는 사실을 기억해야 합니다. - 프롬프트에 ‘조건’과 ‘리스크’를 먼저 적어라
예: “월 5% 손실 이상은 허용하지 않는 보수적 전략으로, 코스피 대형주 중심의 분산 포트폴리오 아이디어를 3개 제안해줘.” - 데이터 출처·시점을 꼭 확인
“이 분석은 어느 날짜 기준인가?”, “실제 재무제표 링크도 같이 알려줘.”를 함께 물어보는 습관이 필요합니다. - 직접 백테스트해 보기
AI가 만들어준 전략을 과거 데이터에 적용해, 실제 수익률 곡선을 직접 확인해야 합니다. - 내 성향과 맞는지 끝까지 점검
아무리 수익률이 높다고 해도, 밤에 잠 못 잘 정도로 변동성이 크다면 그 전략은 당신에게는 ‘나쁜 전략’입니다.
투자 유의 문구
AI가 제시하는 종목·전략은 투자 권유나 보장된 수익이 아니며, 모든 투자 판단과 결과에 대한 책임은 투자자 본인에게 있습니다. 특히 레버리지·파생 상품·가상자산 투자는 원금 전액 손실 가능성이 매우 크니 신중하게 판단하시기 바랍니다.
6. 마무리: 곧 ‘AI 선수’들이 시장에 본격 등장한다
알파 아레나의 결과는 우리에게 두 가지 메시지를 줍니다. 하나, AI라고 해서 항상 사람보다 잘하는 것은 아니다. 둘, 그렇다고 해서 AI 투자가 일시적인 유행에 그치지도 않을 것이라는 점입니다.
편향과 한계를 이해하고, 그 특성을 조율해가는 과정이 충분히 쌓인다면 머지않아 실제 주식·코인 시장에서도 “AI 트레이더”가 본격적으로 등장할 가능성이 큽니다. 개인 투자자에게 중요한 것은, 이 흐름을 무조건 따라가느냐 마느냐가 아니라, 어떤 방식으로 나의 투자 루틴에 녹여 넣을 것인지를 지금부터 고민하는 일입니다.
결국, AI는 ‘강력한 계산기’이자 ‘냉정한 보조 분석가’입니다. 이 도구를 어떻게 쓰느냐에 따라, 내 계좌는 딥시크처럼 플러스로 남을 수도 있고 챗GPT·제미나이처럼 큰 손실을 기록할 수도 있습니다.
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