포커 챔피언 AI, 월스트리트를 정복하다: 딥마인드 출신들이 만들어가는 금융의 미래
Published Jul 1, 2026
인공지능(AI)이 인간 지능의 한계를 넘어설 수 있다고 믿으시나요? 특히 고도로 복잡하고 예측 불가능한 영역인 금융 시장에서는 어떨까요? 불과 몇 년 전만 해도 SF 영화에서나 나올 법했던 이야기가 현실이 되고 있습니다. 전 딥마인드(DeepMind) 연구원들이 모여 설립한 AI 연구소 ‘이퀴리브레 테크놀로지스(EquiLibre Technologies)‘의 이야기는 바로 이러한 질문에 대한 강력한 답변을 제시합니다. 프라하에 기반을 둔 이 회사는 인간을 상대로 포커에서 승리했던 AI 기술을 이제 주식 거래에 적용하여 놀라운 성공을 거두고 있으며, 최근 시리즈 A 투자를 통해 5억 달러(약 6,900억 원) 이상의 기업 가치를 인정받으며 업계의 뜨거운 주목을 받고 있습니다.
포커 챔피언 AI, 월스트리트의 새 바람을 불어넣다
이퀴리브레 테크놀로지스의 공동 창업자들은 구글 소유의 딥마인드에서 방문 박사 과정 학생으로 재직하며 ‘딥스택(DeepStack)‘이라는 AI 프로그램을 개발했습니다. 딥스택은 텍사스 홀덤과 같은 무제한 포커 게임에서 프로 선수들을 물리친 최초의 AI로 역사에 기록되었죠. 포커는 단순히 확률 계산을 넘어 상대방의 심리를 읽고 불확실성 속에서 최적의 의사결정을 내려야 하는 매우 복잡한 게임입니다. 이러한 복잡성을 다루는 데 핵심적인 역할을 한 것이 바로 강화 학습(Reinforcement Learning, RL) 기술입니다. 강화 학습은 AI 모델이 환경과 상호작용하며 시행착오를 통해 스스로 학습하고, 보상을 극대화하는 방향으로 행동을 최적화하는 훈련 기법입니다.
이퀴리브레의 CEO인 마틴 슈미드(Martin Schmid)는 포커와 월스트리트 사이의 공통점을 정확히 짚어냈습니다. 그는 “트레이딩과 시장의 좋은 점은 점수 계산이 매우 간단하다는 것입니다. 에이전트가 얼마나 많은 돈을 벌었는가?”라고 말합니다. 솔직히 말해서, 돈을 버는 것이 명확한 목표인 시장이야말로 강화 학습이 빛을 발할 수 있는 완벽한 환경이 아닐까요? 딥스택의 성공 경험을 바탕으로 이퀴리브레는 자사의 알고리즘을 금융 시장에 적용했고, 그 결과는 실로 놀랍습니다. 퀀트 투자 회사인 타워 리서치 캐피탈(Tower Research Capital)과의 파트너십을 통해 이퀴리브레의 AI 알고리즘은 S&P 500과 나스닥에서 매일 수십억 달러 규모의 거래량을 처리하고 있습니다. 이들은 2025년 암호화폐 시장에 처음 적용된 이후, 그리고 현재 주식 시장에 이르기까지 “설립 이후 마이너스(-) 월이 한 번도 없는 완벽한 기록”을 자랑하며 매달 투자를 통해 꾸준히 수익을 올리고 있다고 주장합니다.
단순한 금융 회사가 아닌 ‘AI 연구소’의 비전
크랜덤(Creandum)의 부사장 카메론 셀러스(Cameron Sellers)는 이퀴리브레에 대한 투자가 자사 역사상 가장 큰 단일 투자였다고 밝혔습니다. 그들은 왜 이 스타트업에 이토록 큰 베팅을 했을까요? 금융 시장의 **총 잠재 시장 규모(Total Addressable Market, TAM)**는 지구상에서 가장 거대하며, 수많은 펀드가 벤처 투자 성공 사례들을 왜소하게 만들 만큼 막대한 수익을 창출해왔기 때문입니다. 하지만 셀러스 부사장은 이퀴리브레가 자신들을 “금융 회사가 아닌 연구소”로 명확히 정의한다는 점에 주목합니다.
슈미드 CEO를 비롯한 공동 창업자 루돌프 카드렉(Rudolf Kadlec, CTO), 마테이 모라브치크(Matej Moravcik, CSO)는 금융 분야의 배경 지식이 전혀 없다고 합니다. 그들을 움직이는 동기는 돈이나 시장의 효율성이 아니었죠. 슈미드 CEO는 “시장을 효율적으로 만드는 것에 흥분해서 이 일을 하는 것이 아닙니다. 우리는 모두 이전에 만들어진 적 없는 새로운 것을 만드는 것에 흥분하고, 이것은 정말 재미있는 일입니다”라고 강조했습니다. 이 부분에서 주목할 점은, 단순히 돈을 쫓는 것이 아니라 기술적 도전과 혁신 자체에 몰두하는 순수한 연구자 정신이 오히려 장기적인 성공의 강력한 기반이 될 수 있다는 것입니다. 이런 접근 방식은 최근 11억 달러를 유치한 인에퍼블 인텔리전스(Ineffable Intelligence)와 같이 딥마인드 동문들이 설립한 다른 프론티어 AI 스타트업에서도 공통적으로 나타나는 현상입니다.
이퀴리브레 창업자들은 사업 시작을 위해 고향인 체코로 돌아가는 결정을 내렸습니다. 샌프란시스코와 같은 거대 기술 허브에 비해, 프라하는 “두 달마다 새로운 섹시한 AI 기술이 터지는 곳이 아니기 때문에 좋은 인재를 유지하기 훨씬 쉽다”는 것이 슈미드 CEO의 설명입니다. 실제로 이들은 2022년 초기 팀을 꾸리는 데 고향의 인맥이 큰 도움이 되었고, 현재 25명의 인재를 확보할 수 있었다고 합니다. 안정적인 인재 확보는 장기적인 기술 개발에 있어 엄청난 이점이며, 이는 실리콘밸리가 아닌 지역에서 성공적인 AI 연구소를 설립하는 전략적 우위가 될 수 있음을 시사합니다.
강화 학습의 부상과 치열한 경쟁 속 AI 연구소의 미래
이퀴리브레의 성공은 금융 시장에서 **강화 학습(RL)**의 위상이 어떻게 변했는지 보여주는 단적인 예입니다. 슈미드 CEO는 “우리가 시작할 때 사람들은 회의적이었습니다”라고 회고했습니다. 하지만 이제 강화 학습은 금융 트레이딩 분야에서 표준으로 자리 잡고 있으며, 4년 전부터 이 분야를 개척해온 이퀴리브레는 스스로가 “앞서나가고 있다”고 믿고 있습니다.
개인적으로는 이들의 전략이 매우 흥미롭다고 생각합니다. 단순히 트레이딩 봇을 만들어 판매하는 것을 넘어, 최첨단 AI 연구 역량을 금융 시장이라는 거대한 실험실에서 증명하고 있는 셈이죠. 이는 AI가 단순한 도구가 아니라, 인간의 지적 영역을 확장하고 새로운 가치를 창출하는 ‘지능의 동반자’가 될 수 있음을 보여줍니다. 금융 시장의 복잡성, 불확실성, 그리고 엄청난 규모의 데이터를 다루는 AI의 능력은 앞으로 헬스케어, 물류, 제조 등 다른 산업에도 지대한 영향을 미칠 가능성이 높습니다.
물론, 이퀴리브레가 경쟁자들에게 추월당할 위험이 없는 것은 아닙니다. 예를 들어, 대형 트레이딩 회사인 제인 스트리트(Jane Street)는 이미 LLM(대규모 언어 모델)과 강화 학습을 함께 사용하고 있으며, “수만 개의 고성능 GPU”를 보유하고 있다고 주장합니다. 반면 이퀴리브레는 훨씬 적은 수의 칩으로 더 많은 컴퓨팅 성능을 짜내어 “더 적은 자원으로 더 많은 것을 얻겠다(get more from less)“는 전략을 펼치고 있습니다. 이는 기술적 난이도가 상당하지만, 성공한다면 엄청난 효율성과 확장성을 확보할 수 있겠죠.
제인 스트리트의 엄청난 수익성을 고려할 때, 이퀴리브레가 “트레이딩 분야의 AI 연구소”로 확실히 자리매김하기 위해서는 카드를 잘 활용해야 할 것입니다. 하지만 슈미드 CEO는 “이것은 승자 독식 시장이 아니다”라고 말합니다. 금융 시장은 워낙 거대하기 때문에 여러 플레이어가 혁신적인 AI 기술을 통해 각자의 영역에서 성공할 여지가 충분하다는 의미일까요? 저는 이 발언이 단순히 시장의 규모를 넘어, AI가 복잡한 시스템에 적용될 때 다양한 접근 방식과 전문성이 공존하며 전체 생태계를 더욱 풍요롭게 만들 수 있다는 철학을 담고 있다고 해석하고 싶습니다.
결론적으로, 이퀴리브레 테크놀로지스의 성공은 딥마인드 출신 연구원들의 뛰어난 역량과 강화 학습이라는 강력한 AI 기술, 그리고 기존의 틀을 깨는 혁신적인 비전이 결합될 때 어떤 결과가 나타날 수 있는지를 명확히 보여줍니다. 프라하라는 예상치 못한 장소에서 탄생한 이 AI 연구소가 금융 시장을 넘어 더 넓은 AI 기술의 미래에 어떤 영향을 미칠지, 앞으로 그들의 행보를 주의 깊게 지켜볼 필요가 있습니다.
출처
- 원문 제목: The DeepMind trio who built a poker AI are now making money for quant hedge funds
- 출처: AI News & Artificial Intelligence | TechCrunch
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