AI 트레이딩봇의 함정…클로드·GPT 토큰값 폭탄에 개미들 줄줄이 '백기' - 디지털투데이

[디지털투데이 홍진주 기자] 개인 투자자들이 생성형 인공지능(AI)으로 만든 암호화폐 트레이딩 봇을 빠르게 포기하는 가장 큰 원인으로 대형언어모델(LLM)의 높은 추론 비용이 지목됐다. 전략 자체보다 이를 계속 실행하는 데 드는 토큰 비용이 수익성을 갉아먹고 있다는 분석이다. 29일(현지시간) 블록체인 매체 크립토폴리탄에 따르면, 상당수 개인 트레이더는 맞춤형 AI 거래 봇을 시작한 뒤 약 2주 안에 운영을 중단하고 있다. 가장 큰 이유는 지속적인 API 호출과 추론 과정에서 발생하는 비용 부담이다. 이번 분석은 오픈클로(OpenClaw) 기반 관리형 호스팅 기업 에이전트37(Agent37)을 운영하는 기고자의 경험을 바탕으로 작성됐다. 그는 수백 건의 자율형 AI 에이전트 배포 사례를 지켜보며, 실제 개인 투자자들이 높은 유지 비용 문제에 부딪히고 있다고 설명했다. 현재 유튜브와 온라인 커뮤니티에서는 클로드(Claude) 등을 활용해 몇 분 만에 솔라나 거래 봇을 만드는 방법이 빠르게 확산하고 있다. 하지만 실제 운용 단계에서는 상황이 달라진다는 주장이다. 핵심은 전략을 설계하는 비용과 이를 계속 실행하는 비용이 완전히 다르다는 점이다. 기고자는 LLM 덕분에 모멘텀 지표나 매매 규칙을 만드는 일 자체는 거의 무료에 가까워졌지만, AI 봇이 24시간 시장 데이터를 읽고 분석하며 거래 결정을 내리도록 유지하는 과정에서는 지속적인 비용이 발생한다고 설명했다. 그는 이를 '추론세'(inference tax)라고 표현했다. 특히 개인 투자자에게는 이 구조가 치명적으로 작용할 수 있다는 분석이다. 예를 들어 AI 봇이 5분마다 차트와 시장 심리를 분석하고, 솔라나 스왑 실행 여부를 판단하도록 설정할 경우 토큰 사용량은 계속 누적된다. 많은 이용자가 GPT-5.4나 클로드 오퍼스(Opus) 같은 상위 모델을 선택하지만, 이런 모델은 장시간 연속 실행 시 비용이 급격히 증가한다. 일부 사례에서는 하루 API 비용으로 10달러를 지출했지만 실제 거래 수익은 2달러 수준에 그치는 경우도 있다고 기고자는 전했다. 그는 "지능의 비용이 거래 가치보다 커지는 상황"이라고 평가했다. AI 암호화폐 시장에서 퍼진 인식 자체도 문제로 지적됐다. 단순 거래 전략을 실행하는 데도 최고 수준의 범용 AI 모델이 필요하다고 여겨지지만, 실제로는 그렇지 않다는 것이다. 그는 "솔라나가 5% 하락했을 때 매수하는 전략에 필요한 것은 천재급 AI가 아니라 엄격한 시스템 프롬프트와 결합한 빠르고 저렴한 모델"이라고 설명했다. 대안으로는 큐웬(Qwen) 3.5 플래시 같은 저비용 오픈웨이트 모델이 제시됐다. 특정 거래 전략에 맞춰 시스템 프롬프트를 조정하면 범용 AI 대신 특정 작업에 특화된 모델처럼 활용할 수 있고, 이 경우 추론 비용을 거의 제로에 가깝게 낮출 수 있다는 주장이다. 다만 현실적인 진입장벽도 존재한다. 저비용 모델을 로컬 환경이나 자체 서버에 구축하려면 상당한 기술 지식이 필요하기 때문이다. 기고자는 이를 '새로운 물류 병목'이라고 표현했다. 대부분 개인 투자자는 데브옵스 엔지니어가 아니기 때문에 복잡한 서버 구축과 배포 과정을 감당하지 못하고, 결국 다시 비싼 API 기반 모델로 돌아간 뒤 비용 부담 때문에 봇 운영을 포기하게 된다는 설명이다. 이에 따라 앞으로 AI 트레이딩 시장의 경쟁력은 단순히 더 뛰어난 프롬프트 설계보다 인프라를 얼마나 간편하게 만들 수 있느냐에 달려 있다는 전망도 나왔다. 사용자가 전략만 입력하면 시스템이 자동으로 저비용 모델에 작업을 분산하고, 격리된 환경에서 실행하도록 만드는 플랫폼이 필요하다는 것이다. 기고자는 "인프라가 사용자를 방해하지 않아야 한다"고 강조했다. 시장에서는 이번 사례가 개인용 알고리즘 트레이딩의 진입장벽이 과거의 코딩 능력에서 이제는 호스팅과 추론 비용 문제로 이동하고 있음을 보여준다는 분석도 나온다. AI 자동매매 시장이 대중화되기 위해서는 높은 추론 비용과 복잡한 배포 환경부터 해결돼야 한다는 점이 핵심 과제로 떠오르고 있다.