최신 AI 모델인 GPT-5가 암호화폐 자동 거래 대회에서 실망스러운 성적을 거두며 총 손실 6,367달러를 기록해 출전 모델 중 최하위를 차지하게 되었다. 이는 시장 예측 능력에 대한 커다란 의문을 제기하며, 이 모델이 실전 거래 상황에서는 효과적이지 않음을 보여준다. GPT-5는 약 -64.22%의 손실률을 기록하며, 경쟁 모델인 그록(Grok)이나 딥시크(DeepSeek)와는 명확한 성적 차이를 드러냈다. 두 모델은 각각 +3%, +64%의 수익률을 기록했다.
이렇듯 GPT-5의 성과는 대형 언어모델이 텍스트 생성, 문맥 이해 및 문제 해결에서는 뛰어난 성능을 보이지만 고빈도 데이터 해석과 빠른 시장 대응 능력에 있어서는 미흡하다는 점을 입증하고 있다. 특히 암호화폐와 같이 극심한 변동성을 보이는 시장에서는 정적 학습 데이터에 의존하는 AI가 적절한 시장 분석과 주문 제어, 리스크 관리에서 어려움을 겪을 수밖에 없다는 분석이 이어진다.
전문가들은 GPT-5와 같은 일반 언어모델이 금융 시장의 전문가가 아니라 도박꾼에 가까운 성격을 띠고 있다고 강조하고 있다. 반면, 헤지펀드와 대형 자산운용사들은 실시간 데이터 학습과 특정 전략에 맞춘 도메인 특화 AI를 사용하여 보다 효과적인 거래 성과를 내고 있다. 이러한 점에서 금융업계에서도 GPT-5와 같은 기술을 실질 거래에 활용하기엔 많은 인내와 연구가 필요하다는 목소리가 높다.
AI 트레이더의 성과에 대한 불안 요소로는 ‘무작위 결과’라는 우려도 제기되고 있다. 일정한 환경에서는 일시적으로 수익을 올릴 수 있으나, 이는 단기 변동성에 의한 착시일 뿐, 지속가능한 전략이나 실적에 기반한 성공이라고 보기 어렵다는 시각이다. 과도한 패턴에 따른 추종으로 인해 잘못된 방향성을 판단하면 손실은 기하급수적으로 늘어날 수 있다.
결국, GPT-5와 같은 대형 언어모델에 암호화폐 지갑이나 실제 거래를 맡기는 데 있어서는 높은 주의가 필요하다는 결론에 도달하고 있다. AI는 텍스트 분석이나 정보 요약에서 효율적일 수 있으나, 시장 예측과 리스크 통제에서는 여전히 사람의 능력에 미치지 못한다고 평가되고 있다. 따라서, 고성능 기술이 시장의 일원으로 자리매김하기 위해서는 여전히 많은 도전과제가 남아 있다는 점이 주목할 필요가 있다.
