AI 주식 파티가 계속되는 동안, 기술 혁명에도 한계가 있다는 실증적 증거가 나타나기 시작했습니다. 현재 시장은 최상의 시나리오를 가격에 반영하고 있습니다. 하지만 위험은 점점 커지고 있습니다. AI에 투자하고 있다면, 이에 대비해야 합니다.
모든 사람이 투자의 미래는 인공지능이 결정할 것이라고 확신합니다. 새로운 모델은 더 나은 결정을 내리고 지속적으로 수익을 창출할 것을 약속합니다. 그러나 최근 실험은 정말 놀라운 결과를 보여주었습니다.
작년 말, 모든 금융 신문의 1면을 장식했어야 하지만 거의 주목받지 못한 실험이 진행되었고, 그 결론은 이제서야 진지하게 논의되기 시작했습니다. "Nof1"이라는 연구소가 "Alpha Arena"를 조직했습니다. 세계에서 가장 진보된 6개의 AI 모델(ChatGPT, Gemini, Claude, Grok, DeepSeek, Qwen)에 각각 10,000달러의 실제 자본을 주고 2주 동안 암호화폐 시장에서 단독으로 운영하게 한 것입니다. 인간의 개입은 없었습니다. 모든 운영은 공개되고 감사 가능했습니다.
결과: 6개 중 4개가 손실을 냈습니다. OpenAI의 대표 모델인 GPT-5는 자본의 60% 이상을 잃었습니다. Google의 모델인 Gemini는 절반 이상을 잃었습니다. 모든 모델의 성공률은 25%에서 30% 사이에 머물렀고, 손실의 상당 부분은 매우 인간적인 것, 즉 과도한 거래, 과도한 수수료 지불, 위험 통제 없는 레버리지 사용에서 비롯되었습니다.
그렇다면 승리한 두 모델은 어땠을까요? 여기서 가장 흥미로운 세부 사항이 나옵니다. 몇 주 후 테슬라, 엔비디아, 마이크로소프트와 같은 미국 주식으로 실험을 반복했을 때, 1라운드 승자들은 성공을 재현하지 못했습니다. 다른 모든 모델과 마찬가지로 적자를 기록했습니다. 통계학에서는 이것을 '운'이라고 부릅니다. 한 라운드에서 이긴 사람이 다음 라운드에서 성공을 반복하지 못한다면, 측정하는 것은 실력이 아니라 운이기 때문입니다.
한편, 소셜 네트워크 X에는 "누구누구가 ChatGPT로 5분 만에 봇을 만들어서 수백만 달러를 벌고 있다"는 계정이 넘쳐납니다. 하지만 데이터는 그렇지 않다고 말하며, 그 이유를 이해하는 것이 시장에서 가장 뜨거운 섹터의 주식에 어떤 일이 일어날지 생각하는 핵심 중 하나입니다.
트레이딩에 AI를 적용한다는 암묵적인 약속은 이것이었습니다. 어떤 인간보다 더 많은 정보를 처리하는 기계는 인간이 보지 못하는 기회를 찾을 수 있어야 한다는 것입니다. 실험은 적어도 현재로서는 그런 일이 일어나지 않고 있음을 시사합니다.
보이지 않는 장벽: 정보는 판단이 아니다
왜 실패할까요? 여기에 가장 흥미로운 발견이 있으며, 이는 다른 연구에서 나온 것입니다. 프린스턴 대학과 다른 대학들의 연구팀이 CryptoBench를 만들었습니다. 이는 전문 분석가들이 실제 시장에서 이러한 모델이 얼마나 잘 작동하는지 측정하기 위해 설계한 시험입니다. 그들은 작업을 두 그룹으로 나누었습니다. "정보 검색"(X의 가격은 얼마인가?, 그 프로토콜의 자본은 얼마인가?)과 "예측"(이것에 무슨 일이 일어날까?)입니다.
대비는 극명합니다. GPT-5는 정보 검색 질문 10개 중 거의 6개를 맞췄습니다. 예측 질문에서는 10개 중 1개 미만을 맞췄습니다. 데이터를 찾는 데 뛰어난 동일한 모델이 불확실성 속에서 결정을 내려야 할 때는 무너집니다.
그것이 보이지 않는 장벽입니다. 언어 모델은 이미 존재하는 정보를 검색, 요약, 정리하는 데 탁월합니다. 하지만 투자는 정보의 문제가 아닙니다. '판단'의 문제입니다. 데이터가 모호할 때 얼마나 위험을 감수할지 결정하고, 과도하게 거래하지 않으며, 무슨 일이 일어날지 모른다는 것을 받아들이고 그에 따라 포지션을 조정하는 것입니다. 전문 투자자들이 위험 관리라고 부르는 것, 즉 투자자와 도박꾼을 구분하는 것이 바로 모델이 실패한 부분입니다.
"하지만 이번에는 수익이 있다"
여기서 우리는 여러분의 포트폴리오에 중요한 질문과 연결됩니다. 기술 섹터의 밸류에이션을 정당화하기 위해 가장 자주 반복되는 주장은 "이것은 닷컴 버블이 아니다. 지금은 실제 수익이 있기 때문이다"입니다. 그리고 그것은 사실이지만, 부분적으로만 그렇습니다. 그 수익이 어디서 오는지 살펴볼 가치가 있습니다.
그 중 상당 부분은 기술 거대 기업들의 자본 지출(CAPEX)에서 비롯됩니다. Microsoft, Amazon, Google, Meta는 2025년 약 3,800억 달러에서 2026년에는 6,000억 달러 이상을 AI 인프라에 투자할 계획입니다. 관점을 위해 말씀드리자면, 이는 아르헨티나의 GDP에 맞먹는 금액을 단 1년 동안 주로 데이터 센터와 칩에 지출하는 것입니다.
그리고 두 번째 세부 사항이 있습니다. 그 돈의 상당 부분은 폐쇄 회로에서 순환합니다. NVIDIA는 OpenAI에 수억 달러의 투자를 약속합니다. OpenAI는 Oracle과 계약을 체결하여 데이터 센터를 사용합니다. 그리고 Oracle은 그 데이터 센터를 NVIDIA 칩으로 채웁니다. 같은 돈이 같은 플레이어들 사이를 돌고, 돌 때마다 누군가의 수익으로 기록됩니다. 전문 용어로는 'AI 순환 경제'라고 불리며, 점점 더 많은 분석가들이 이 사슬의 한 고리가 끊어지면 어떻게 될지 궁금해하고 있습니다.
요점은 수익이 가짜라는 것이 아닙니다. 그것은 거대 기업들이 이 속도로 계속 지출하는 데 달려 있다는 것입니다. 그리고 여기서 우리가 위에서 본 내용이 등장합니다. 그 지출은 AI가 모든 것을 변화시킬 것이라는 기대에 의해 정당화됩니다. 정보 처리에는 뛰어나지만 판단에는 약하다는 이러한 실험에서 보여준 한계가 시장의 인식으로 굳어지면, 그 기업들의 이사회는 주주들로부터 자본 지출을 완화하라는 압력에 직면할 것입니다. 그리고 자본 지출이 완화되면, 오늘날 섹터의 밸류에이션을 지탱하는 수익 사슬은 빠르게 약화될 것입니다.
이것으로 무엇을 해야 할까?
세 가지 구체적인 아이디어가 있습니다. 첫째, 포트폴리오의 상당 부분이 미국 기술주에 집중되어 있다면(그리고 S&P 500에 투자한다면 그럴 것입니다. 소수의 기업이 지수의 상당 부분을 설명하기 때문입니다), 지금이 그 집중도를 검토하기 좋은 시기입니다.
둘째, 주시해야 할 지표는 NVIDIA의 가격이 아닙니다. 각 실적 발표에서 Microsoft, Amazon, Google, Meta의 '자본 지출 가이던스'입니다. 이들 중 하나라도 투자 계획을 완화하는 날, 시장은 즉시 그 메시지를 읽을 것입니다. 그것이 사이클 변화를 예고하는 데이터이지, 확인하는 데이터가 아닙니다.
셋째, AI로 자동 수익을 약속하는 어떤 제품도 신뢰하지 마십시오. 최고 수준의 연구팀이 뒤에 있는 지구상에서 가장 진보된 모델들이 단독 운영으로 돈을 잃는다면, 텔레그램에서 판매하는 봇이 예외가 될 리 없습니다. 기술은 정보를 처리하는 훌륭한 도구가 될 수 있습니다. 판단은 현재로서는 여전히 여러분이나 전문가가 제공합니다.
결론적으로, 트레이딩 분야에 적용된 실험은 점점 더 명백해지는 무언가의 구체적인 예입니다. 바로 인공지능의 한계입니다. 매일 사용하는 우리는 비판적 사고가 필요한 모든 작업에 대해 인간이 가진 '판단력'과 '창의성'이 AI에 부족하다는 것을 느낍니다.
기술 혁명은 현실이며, 오늘날 수동으로 수행되는 많은 작업이 자동화될 것입니다.
하지만 아마도, 결국, AI가 우리 모두를 대체하는 날은 우리가 생각하는 것보다 더 멀리 있을지도 모릅니다. 그리고 중요한 것은 시장이 그 시나리오를 가격에 반영하고 있지 않다는 것입니다.
@InversoresClub에 게시됨: https://clubdeinversores.com/se-viene-la-noche-para-la-ia-lo-que-un-experimento-con-plata-real-revelo-sobre-sus-limites/
