대화 AIUSD 공동창립자: 수조 달러 자금의 다년간 실전 전략에서 AGI 시장 경제까지, AI를 위해 처음으로 설계된 '화폐'
글: TechFlow
말이 진주인지 당나귀인지, 끌어내서 산책시켜보면 알게 된다.
지난 수십 년간 암호화 업계는 "백서 위에서 전쟁을 상상하는" 시대에서 벗어나 "체인 상의 실적을 통해 말하는" 시대로 완전히 전환되었으며, 시장은 구체적인 실행에서 더욱 뛰어난 성과를 거둔 프로젝트를 선호하고 있다.
2025년 11월 19일, 처음 탄생했을 때부터 실전 거래 중심으로 설계된 Agentic AI 통화 플랫폼이 수천만 달러 규모의 프리시드 라운드 투자를 성공적으로 마쳤다. 지원 기관에는 Anthropic 등 유명 프로젝트의 초기 기관 투자자, Sequoia 미국 Scout 펀드, a16z Scout 펀드 및 Tesla FSD AI 리더십을 포함한 여러 실리콘밸리 최정상급 투자 기관들이 포함된다.
바로 AIUSD이다. 사람이나 AI 모두 자연어로 "돈에 말을 걸 수 있도록" 하며, 시스템이 사용자의 의도를 이해하고 작업을 분해하여 모든 주류 퍼블릭 체인, 중앙화 거래소, 그리고 주요 스테이블코인 사이에서 자산 관리, 라우팅 및 거래 정산을 자동으로 수행함으로써 블록체인의 진정한 "포용성"을 실현하고 글로벌 금융을 진정한 "지능형" 시대로 이끌고자 한다.
이번 투자 발표를 계기로 TechFlow는 AIUSD 팀의 공동 창립자인 Yao Meng와 Bill Sun과 심층 대담을 나누었다.
AI가 금융, 더 세밀하게는 암호화 업계에서의 역할에 대해 논의하면서, 최근 세계 6대 최정상 AI 모델 간의 거래 경연도 이번 대담의 화제 중 하나였다. 이 경연에 대해 두 패널은 경연에서 'AI가 완전한 실행 환경을 갖추지 못했다'는 근본적인 문제점을 날카롭게 지적하며, AIUSD가 경연에 참여한다면 충분히 경쟁할 수 있을 것이라고 밝혔다. Yao는 이렇게 언급했다.
AIUSD의 에이전트는 단순히 의견을 제시하는 것이 아니라 실제 유동성, 자금 비용, 다중 거래소 간 실행 경로 및 정산 시스템에 직접 연결되어 있다. 만약 이러한 경연이 앞으로 실전 거래를 허용한다면, 우리는 매우 적극적으로 참여하고 싶다.
AIUSD의 실전 운영에 대한 자신감은 다양한 요인에서 비롯된다. Bill은 현재가 AIUSD를 시장에 성공적으로 내놓을 수 있는 드문 '황금기'라고 기대에 차서 말했다.
한편, AI는 이제 단순히 "대화하기"에서 벗어나 "실행 가능"한 단계로 넘어오고 있으며, 동시에 크립토 인프라는 본격적으로 성숙기에 접어들고 있다.
다른 한편으로, AIUSD의 핵심 자금 비용 엔진, 미세 구조 실행 엔진, 다중 시나리오 라우팅 시스템은 내부 실전 거래 환경에서 이미 2년 이상 연속 운용되었으며, 연간 거래 규모는 1조 달러에 달한다. 핵심 전략의 평균 연간 수익률은 20%를 넘고, 샤프 지수(Sharpe)는 약 22 수준이며, 단 한 번도 월별 손실이 발생하지 않았다. 또한 리스크 관리, 컴플라이언스 프레임워크, 자동화된 보안 감시 시스템 등을 모두 구축하여 이 시스템이 실제로 자금을 안정적으로 처리할 수 있음을 입증했다.
AIUSD가 잠재력을 본격적으로 발휘하려는 시점에서 Yao는 보다 명확한 계획을 공유했다.
AIUSD는 이미 0에서 1까지의 단계를 성공적으로 지나왔다. 여기서 0은 기술적으로 이것이 가능한지를 증명한 것이고, 1은 누구나 쉽게 사용할 수 있는 계좌 레이어를 만든 것이다. 즉, 사용자가 말하면 시스템이 스스로 라우팅과 정산을 수행하는 형태다. 현재 AIUSD는 1에서 10으로 가는 전환점에 있으며, 앞으로 동일한 인프라를 보다 광범위한 C 라인 고객 및 개발자 생태계에 안정적으로 제공하는 데 집중할 예정이다.
이번 콘텐츠를 통해 두 명의 월스트리트/암호화 OG의 이야기를 따라, AGI 이후(Post-AGI) 금융의 구체적인 형태와 'AI 기반 금융 지능'이라는 핵심 비전 아래 AIUSD의 핵심 경쟁 우위 및 구체적인 진화 경로를 살펴보자.
AIUSD: 사람과 AI 모두가 쉽게 이해하고 사용할 수 있는 '돈'
TechFlow: 시간을 내 주셔서 감사합니다. 먼저 간단한 자기소개 부탁드립니다.
Yao:
안녕하세요, 저는 Yao입니다. 여러분과 대화하게 되어 매우 기쁩니다.
저는 2011년에 암호화폐 세계에 들어왔는데, 당시 대학생이었고, 처음에는 채굴에 참여했으며, 이후 다양한 블록체인 프로젝트와 초기 거래소 건설에도 점차 참여하게 되었습니다. 지난 수십 년간 Mt.Gox 청산, FTX 붕괴, 그리고 최근의 10.11 포지션 강제청산까지 산업의 변동과 발전을 온몸으로 경험했습니다. 예를 들어 2021년 5.19 대규모 강제청산 당시 하루 아침에 5,000만 달러의 포지션을 일괄 청산당했고, 많은 투자자들이 완전히 청산당했습니다. 또 지난달의 10.11 강제청산에서는 우리 회사가 세계적으로 큰 기관 중 가장 먼저 대규모 매도를 시작한 기관이었습니다. 작년 말 대선 당시 저는 도지코인(Dogecoin)에 무겁게 투자했는데, 당시 시장 전체 도지코인 보유량의 20%가 우리 회사의 자체 수익 확보 전략에 의해 보유된 것이었고, 한때 연 수익률이 200%에 달했습니다. 이는 델타-중립(delta-neutral) 전략에서 보기 드문 수치였습니다.
이 수십 년간 저는 계속해서 트레이딩 관련 일을 해왔으며, 차익거래, 고빈도 시스템, 기관 위탁 및 양적 전략에 이르기까지 이제 AIUSD를 출시함으로써 우리가 오랜 기간 축적해온 시스템 능력을 재패키징하여 AI와 인간 모두가 자연스럽게 사용할 수 있는 스테이블코인 인프라를 구축하고자 합니다.
Bill Sun:
안녕하세요, 저는 Bill(Qingyun) Sun입니다. 대화하게 되어 기쁩니다.
저는 학사 및 박사 과정 모두 스탠포드에서 수학을 전공했습니다. 2014년 박사 과정을 시작했을 때 딥러닝이 막 부상하기 시작했고, 저는 매우 집요한 생각을 가지고 있었죠. 바로 이런 모델들의 배후 수학 구조가 무엇인지 반드시 알아내야 하며, 그것들이 금융처럼 현실적이면서 복잡한 환경에서 실제로 견고하게 버틸 수 있는지를 확인해야 한다는 것이었습니다. 그래서 연구 초반부터 두 가지를 동시에 추구했습니다. 딥러닝의 기본 원리와 금융에서의 실제 응용 시나리오 모두를 말입니다.
2016년 Google Brain에서 NLP를 연구했을 때는 Transformer라는 이름이 아직 나오기 전이었습니다. 우리는 어텐션 구조 하에서 독해 및 질문 답변 실험을 진행하며 모델 구조를 수정하고 다양한 작업을 시도했습니다. 당시 우리가 수행했던 작업들은 나중에 외부에서 Transformer로 요약되고 명명되었으며, 저는 사실상 이 연구 방향의 초기 탐색자 중 한 명이었습니다.
또한 이 시기에 제가 처음으로 체계적으로 관찰한 현상들이 있었습니다. 첫째, 서로 다른 작업 간에 동일한 어텐션 구조를 공유할 수 있다는 점, 일반화 능력이 예상보다 강하다는 점; 둘째, 모델과 데이터 규모가 커질수록 성능이 거의 로그 형태로 향상되는 경향이 있다는 점인데, 후에 Scaling Law라고 알려진 개념들이 당시 수많은 실험을 통해 서서히 발견되었습니다.
스탠포드로 돌아온 후에도 저는 두 명의 지도 교수와 함께 딥러닝의 수학적 구조를 계속 연구했습니다. 한 명은 David Donoho로, 미국 양원사원이자 가우스상 수상자로서 고차원 통계 및 압축 센싱 분야의 대표 학자이며, 다른 한 명은 Stephen Boyd로, 미국 공학 아카데미 회원이자 최적화 분야의 상징적 학자이자 BlackRock AI Lab의 설립자이자 책임자입니다. 두 지도 교수 모두 순수 이론뿐 아니라 양적 금융 산업계에도 깊이 관여하고 있습니다. David Donoho는 르네상스 테크놀로지스(Renaissance Technologies)에서 연구했으며, Stephen Boyd는 BlackRock에서 AI Lab을 설립하고 이끌었습니다. 그들과 함께 일하면서 나는 어떤 문제가 실제 시장에서 진짜 중요한지, 어떤 모델 특성이 논문 밖에서도 살아남을 수 있는지를 비교적 일찍부터 이해하게 되었습니다.
박사 과정 중에는 Citadel과 Point72 Cubist에서 Quant Research를 수행하며 딥러닝 및 강화학습 아이디어를 주식 및 선물 거래에 적용해보았습니다. 졸업 후 월스트리트의 Millennium WorldQuant에서 펀드 매니저로 일하며 글로벌 주식을 거래하고 규모가 큰 미국 주식 통계적 차익거래 포트폴리오를 운용했습니다.
크립토(Crypto)와도 비교적 일찍 접촉했으며, 약 2015년부터 시작했습니다. 당시 스탠포드에서 Dan Boneh의 암호학 수업을 들었고, 스탠포드 비트코인 랩에서 Balaji와 Lily Liu와 함께 프로젝트를 진행하며 Lightning 네트워크 마이크로 결제, 이더리움 스마트계약 초기 설계, Zcash 및 Monero의 개인정보 보호 메커니즘 등을 연구했습니다. 개인적으로도 비트코인 수수료 최적화, 체인 상 대출을 통한 스테이블코인 생성 등의 초기 시도를 했습니다.
저는 크립토가 AI 내에서 활용될 때 가장 믿는 것은 에이전트 기반 경제(agentic economy)라고 생각합니다. 작년부터는 PIN AI의 공동창립자이자 수석과학자로서 소비자 데이터 자율성과 AI 맞춤형 음성+추천 측면에서 agentic economy를 구축하려 노력하며, 인간의 의도를 AI의 행동으로 전환하는 시도를 하고 있습니다.
이 10년 동안 점점 강하게 느끼는 바는 AI, 크립토 및 전통 금융 간의 경계가 빠르게 사라지고 있다는 점입니다. 전통 금융은 성숙한 효율성과 리스크 관리 체계를 제공하고, 크립토는 기반 인프라를 재구성하며, AI는 이 모든 것을 진정한 "지능형" 시스템으로 전환시키고 있습니다. 이 세 가지가 결합되면서 본질적으로 글로벌 금융의 기초 논리를 다시 쓰고 있는 것입니다.
AIUSD는 바로 이러한 배경과 장기적인 사고 속에서 탄생했습니다. 저는 '돈'을 만들고 싶습니다. 사람이 사용하기에 자연스러울 뿐 아니라, 에이전트가 원래부터 이해하고 호출할 수 있는 형태의 통화를 말입니다. 이 통화는 다중 체인, 다중 시장 환경에서 자동으로 라우팅, 정산 및 리스크 관리를 수행할 수 있어야 합니다. 간단히 말해, 이러한 새로운 형태의 통화를 통해 글로벌 금융을 '자동화' 단계에서 진정한 '지능형' 단계로 추진하는 것입니다.
TechFlow: 두 분 모두 크립토 업계의 초창기 참가자이신데, 왜 AI x 크립토 프로젝트인 AIUSD를 창업하게 되셨는지, 그리고 이 프로젝트가 해결하고자 하는 문제는 무엇인지 말씀해주실 수 있나요?
Yao:
저는 14년간 이 업계에 몸담아왔고, 가장 크게 느낀 점은 다음과 같습니다. 블록체인은 거대한 부의 효과를 창출했지만, 여전히 진정한 '포용성'을 실현하지 못했습니다.
이 산업의 사용 장벽이 너무 높습니다. 저는 돈이 부족하지 않아서 모두가 디지털 통화를 사용할 수 있기를 바랍니다. 이것이 저의 유산이라면 매우 기쁠 것입니다. 하지만 10여 년이 지났음에도 불구하고, 체인 상에서 진정으로 활발하게 활동하는 사용자들은 주로 에어드랍을 노리는 사람들과 도박꾼들이며, 기술의 혜택을 대중에게 돌릴 수 있는 애플리케이션 계층 사용자는 많지 않습니다. 제가 항상 고민하는 문제는 어떻게 일반인, 예를 들어 50세의 부모님이 암호화폐를 사용할 수 있게 할 것인가입니다. 그들은 위챗이나 타오바오를 사용하는 데 전혀 장애가 없습니다.
저는 지갑에서부터 시작하여 전체 암호화 거래 경험을 재구성해야 한다고 생각합니다. 하지만 유감스럽게도 저는 14년 동안 이 업계에 있었지만, 시장에는 아직 다중 체인, 원클릭 거래 지갑이 존재하지 않습니다. 이것은 정말 안타까운 일입니다. 그 이유는 사실 매우 간단합니다. 암호화 커뮤니티에서는 기본적으로 거래소만이 수익을 내는 사업 모델이므로 모든 자원이 거래소 쪽으로 흘러갔기 때문입니다. 반면, 가장 큰 입구인 지갑은 오히려 좋은 제품이 없게 되었습니다.
예를 들어 BSC에서 토큰을 사고 싶지만 자금은 Solana에 있다고 가정해 봅시다. 먼저 SOL을 교환하여 가스를 지불하고, 또 BNB를 교환하여 다른 체인의 가스를 지불해야 하며, 크로스체인 송금, 자산 브릿지, 슬리피지 계산 등을 해야 합니다. 이 모든 과정에서 지갑을 전환하고, 확인을 기다리며, 수수료를 처리해야 하므로 일반 사용자에게는 거의 '사용 불가능'한 수준입니다. 당신의 사용자가 스탠포드 박사나 석사가 아니라 택시기사라면, 왜 이렇게 복잡한 과정을 거쳐야 합니까? 이 때문에 제품이 사람들의 삶에 진정으로 스며들기 어렵습니다.
AI의 등장은 전환점이 되었습니다. AI는 본질적으로 의도를 이해하고, 결정을 내리며, 복잡한 프로세스를 자동화하는 데 매우 능숙합니다. AIUSD는 바로 이러한 번거로운 작업들을 모두 추상화하여 크로스체인, 라우팅, 정산, 수익 분배를 모두 자동으로 완료합니다.
즉, AIUSD의 핵심은 통합된 지갑 레이어로서, AI 또는 인간 사용자가 가스 비용 없이, 크로스체인 장벽 없이 자금 조작을 완료할 수 있도록 하는 것입니다.
우리는 또한 AI가 차세대 주요 상호작용 방식이 될 것이라고 믿습니다. 미래의 돈은 더 이상 '사람이 수동으로 클릭하는' 것이 아니라, AI가 당신이 무엇을 원하는지 이해하고, 자동으로 최적의 경로를 찾아 정산하고 수익을 창출하며 리스크 관리까지 수행하는 것입니다. 따라서 AIUSD가 해결하고자 하는 문제는 결국 '돈을 AI 네이티브하게 만드는 것'입니다. 당신은 10개의 체인, 20개의 토큰 표준을 이해할 필요가 없습니다. 단지 AI에게 "친구에게 1,000달러를 보내줘", "BTC를 좀 사서 안정적인 수익에 넣어줘"라는 지시만 하면, AI가 자동으로 라우팅, 거래, 정산을 완료합니다.
우리는 종종 AIUSD가 'One AI to rule them all'이 되기를 원한다고 말합니다. 모든 사람이 그리고 모든 에이전트가 자연스럽게 자금을 사용할 수 있는 통합 인프라를 의미합니다.
모든 사람이 블록체인 전문가가 될 필요는 없습니다. 사용자는 한마디만 하면 시스템이 모든 것을 처리해 줍니다. 이것이 우리가 처음부터 믿어온 방향입니다. 복잡한 금융 시스템을 자연어 한 문장으로 호출할 수 있는 명령어로 추상화하는 것입니다.
이 프로젝트는 우리가 계속해온 일을 이어가는 것입니다. 자본 운용을 프로그래밍 가능하고, 검증 가능하며, 재사용 가능한 것으로 만드는 것입니다. 예전에는 HFT 로봇이었고, 지금은 AI 에이전트입니다. 핵심 논리는 같지만, 더 지능적이고 더 추상화된 형태일 뿐입니다.
Bill Sun:
저는 2015년에 크립토 세계에 들어왔으며, 지난 10년간 개념 중심기에서 인프라가 형성되는 전 과정을 경험했습니다. 이 길을 걸어오며 저는 두 가지 매우 직관적인 판단을 하게 되었습니다.
첫째, 스테이블코인과 RWA(Real World Assets)가 현실 세계의 유동성이 진정으로 체인 상으로 진입하는 핵심 관문이 될 것이라고 생각합니다. 시장이 어떻게 변동하든, 이 두 자산의 수요는 가장 안정적이며, 현실 경제 활동과 가장 근접합니다.
둘째, 체인 상의 돈을 진정으로 유용하게 만들기 위해서는 체인 상 조작의 복잡성을 완전히 추상화해야 한다고 생각합니다. 일반 사용자와 기관들에게 주소 관리, 체인 선택, RPC 변경은 사용 장벽이 되어서는 안 됩니다.
저는 항상 스테이블코인이 궁극적으로 블록체인 세계의 일등시민(First-Class Citizen)이 될 것이라고 생각합니다. 오늘날 스테이블코인은 여전히 ERC-20 등의 자산 아래에 위치한 '국민'이며, ETH, SOL, BNB 같은 가스 토큰이 일등시민입니다. 그러나 미래에는 반대로 되어야 합니다. 사용자가 USDC나 USDT를 들고 있으면서 어느 체인에 있는지 알 필요가 없어야 합니다. Chase, Interactive Brokers 또는 Robinhood 사이에서 달러를 송금할 때마다 누가 하위 시스템이 어떻게 작동하는지 신경 쓰겠습니까?
현재의 다중 체인 구조는 마치 여러 종교 국가들이 각각 독립되고 폐쇄적인 상태인 것과 같습니다. 크로스체인 브릿지는 복잡하고 위험합니다. 우리가 AIUSD를 만드는 중요한 목표 중 하나는 이러한 분열감을 추상화하여 '돈 사용'이 현실 세계처럼 자연스럽게 이루어지도록 하는 것입니다.
AI 관점에서 보면, 저는 산업이 진정한 머신 네이티브(Machine-Native) 통화를 결여하고 있다고 생각합니다. 그것은 마이크로 페이먼트가 가능해야 하며, API 또는 함수 호출을 통해 정밀하게 실행될 수 있어야 하며, 가능하면 모델이 직접 결정적인 DSL을 생성하여 자금 흐름을 코드 수준에서 통합적으로 표현할 수 있어야 합니다. 그래서 우리는 두 가지를 결합했습니다.
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크립토 레이어에서 다중 체인, 다중 풀, 다중 자산을 '돈'의 경험으로 통합한다.
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AI 레이어에서 돈이 기계가 직접 이해하고 호출할 수 있는 객체가 되도록 한다.
궁극적으로 저는 AIUSD가 단순한 M0 형태의 스테이블코인이 아니라, M2 특성을 갖춘 스마트 자산 시스템이 되기를 원합니다. 사용하지 않을 때는 머니마켓처럼 이자를 받고, 필요할 때는 레버리지, 헷징 또는 스팟 교환을 할 수 있으며, Interactive Brokers와 머니마켓펀드 같은 전통 도구의 핵심 기능을 스테이블코인 백엔드에 패키징합니다. 이렇게 함으로써 인간에게도 친숙하고, 에이전트에게도 친숙하게 만들어 다음 세대 금융 시스템의 기반 자산으로 자연스럽게 자리매김할 수 있습니다.
현재는 AIUSD가 C 라인으로 나아가는 드문 창출기
TechFlow: AIUSD에는 크립토, AI, 스테이블코인이라는 세 가지 핵심 키워드가 있습니다. 두 분은 월스트리트 최전선에 있으시는데, 현재 월스트리트를 대표하는 전통 기관들은 이 세 분야의 잠재력을 어떻게 보고 있나요?
Yao:
솔직히 말해, 월스트리트는 현재 이 세 방향에 대해 매우 계층화된 태도를 취하고 있습니다.
크립토의 기반 인프라, 예를 들어 위탁, 정산, 스테이블코인 정산 네트워크는 더 이상 "반항적인 장난감"으로 여겨지지 않으며, 새로운 세대의 금융 파이프라인이 되었습니다. 점점 더 많은 펀드들이 "자신들의 자금 운용 효율을 체인 상의 속도에 얼마나 가깝게 만들 수 있는지"를 연구하고 있습니다.
AI는 또 다른 차원입니다. 월스트리트의 양적거래와 리스크관리는 이미 고도로 AI화되어 있으며, 특히 전략 생성, 데이터 정제 및 감정 인식 분야에서 그렇습니다. 그러나 사람들은 AI가 분석은 할 수 있지만 직접 자금 조작을 수행할 수 없다는 큰 격차를 발견했습니다.
스테이블코인은 두 가지를 연결하는 다리입니다. 그것은 AI가 거래를 수행하는 데 필요한 에너지이자, 크립토 세계의 정산 단위입니다. 지난 5년 동안 USDT, USDC는 '체인 상 달러'의 존재 가치를 입증했습니다. 다음 5년 동안 시장이 필요로 하는 것은 '더 스마트한 돈'입니다. 그것은 전략, 수익, 리스크를 이해하고, 편집될 수 있어야 합니다.
따라서 월스트리트의 베테랑 관점에서 보면, 이 세 분야는 독립적이지 않고 하나의 진화 사슬입니다. AI는 수요 측, 크립토는 인프라, 스테이블코인은 중간 계층입니다. AIUSD가 하고자 하는 것은 바로 이 세 계층을 하나로 통합하는 것입니다.
Bill Sun:
WorldQuant, Citadel, Point72 Cubist 및 Millennium에서의 경험을 통해 저는 전통적인 투자기관(buyside)의 '컴플라이언스 우선' 문화에 매우 익숙합니다. 지난 2년간, 비트코인과 이더리움 ETF 출시에서 안정권법(예: Genius Act) 추진에 이르기까지, 이는 매우 명확한 신호를 보내고 있습니다. 즉, 전통 기관이 진입할 수 있다는 것입니다.
한 번 기관이 진정으로 진입하게 되면, 기하급수적으로 새로운 유동성을 유도하게 되며, 이는 크립토 시장 구조에서 쉽게 간과되기 쉬우나 영향력이 매우 깊은 일입니다.
이러한 맥락에서 스테이블코인과 컴플라이언스 기반 위탁 시스템(예: Coinbase Custody; 오프쇼어 측은 CEFFU)은所谓的 '체인 상 달러'를 신뢰할 수 있고, 규제 가능한 정산 계층으로 변화시키고 있습니다. 저는 앞으로 기관 수준의 스테이블코인이 등장할 것이라고 판단하며, 이는 대형 인터넷 기업, 결제 그룹, 또는 오프쇼어 거래소에서 나올 수 있습니다. 스테이블코인은 현재 소수 기업이 주도하는 구조에서 다수 주체 간 경쟁과 협력의 단계로 점차 전환될 것입니다. 이러한 변화는 체인 상 달러를 더 열린 결제 네트워크처럼 만들며, 단지 몇몇 기업의 제품에 머무르지 않게 할 것입니다.
AI의 거래 분야 응용에 있어서, 현재 월스트리트는 여전히 '인간의 거래 및 연구 효율을 보조하는' 단계에 머물러 있습니다. 저는 2023년 창업 전 작은 실험을 했습니다. 저는 AI 분석 시스템 하나를 들고 AI, 핀테크, 크립토 관련 주식에만 집중하여 1년간 운용했고, 수익률은 약 880%였습니다. 물론 이는 고변동성 전략이지만, 한 가지 사실을 입증했습니다. AI가 딥 리서치를 수행하고 인간이 PM 판단을 하는 조합의 효율은 제가 처음 생각했던 것보다 훨씬 높다는 점입니다.
이러한 실험 덕분에 저는 이 능력을 제품으로 만들어 일반 소액 투자자들도 기관 수준의 리서치 및 의사결정 도구를 사용할 수 있게 해야겠다고 진지하게 고민하기 시작했습니다.
규제 측면의 변화는 또 다른 일을 추진하고 있습니다. 바로 토큰화 주식(Tokenized Stock)의 개방입니다. 미국 주식 거래는 점점 '부분적인 연장 거래 시간'에서 진정한 7×24 거래로 나아가고 있으며, 비미국 투자자들의 주식 거래는 점차 증권사 시스템에서 체인 상으로 흘러갈 것입니다. 토큰화 주식은 합법적인 커넥터가 되어 전통 금융 시장과 체인 상 세계를 연결하게 될 것입니다.
TechFlow: 팀은 LLM Trading Agent 분야에서 오랜 기간 깊이 연구해왔으며, AIUSD를 공식 출시하기 전에도 긴 개발 기간을 거쳤습니다. 현재가 AIUSD를 시장에 내놓기 위한 최적의 시기라고 보시나요? AIUSD를 시장에 더 잘 소개하기 위해 팀은 어떤 준비를 해왔나요?
Yao:
저는 현재가 매우 좋은 창출기라고 생각하며, 이 순간을 위해 실제로 수년간 준비해왔습니다.
AIUSD의 전략 엔진, 거래 시스템, 리스크 관리 프레임워크는 모두 과거의 고빈도 거래 및 차익거래 기반 스택에서 비롯됩니다. 지난 2년간 우리는 내부에서 AIUSD 프로토타입을 운영하였으며, 외부에 공개하지 않은 상태에서 연간 거래량이 이미 1조 달러를 초과했습니다. 또한 우리는 Binance 생태계의 CEFFU와 깊이 협력하여 기관 위탁 및 MirrorX 수익 채널을 연결했습니다. 더불어 자금 흐름 모니터링에서 멀티사인 및 한도 관리까지 기관 수준의 완전한 리스크, 컴플라이언스 및 보안 감시 메커니즘을 구축했습니다.
그래서 우리는 자신감을 갖고 있습니다. 지금이야말로 AIUSD가 진정으로 C 라인 사용자와 에이전트 기반 경제로 나아갈 수 있는 시기입니다.
Bill Sun:
네, 지금은 정말 드문 창출기입니다.
한편으로 AI는 '대화하기'에서 '실행 가능'으로 나아가고 있습니다. 점점 더 많은 에이전트가 계정을 자율적으로 조정하고, 주문을 내며, 결제하고, 정산할 필요가 있지만, 산업계에는 아직 통합적이고 확장 가능하며 충분히 안전한 계정 및 정산 인프라가 없습니다. AIUSD는 바로 이 공백을 메울 수 있습니다.
다른 한편으로 크립토 인프라는 진정으로 성숙기에 접어들었습니다. 스테이블코인 정산은 표준화되고 있으며, 크로스체인 라우팅은 점점 더 신뢰할 수 있게 되었고, 기관 위탁 시스템은 완벽해졌으며, 유동성 시장도 점점 더 깊어지고 있습니다. 이러한 환경에서 우리는 안전성, 효율성, 컴플라이언스를 동시에 달성할 수 있으며, 세 가지 중 하나만 선택하는 상황은 피할 수 있습니다.
우리는 10년간 양적 거래와 리스크 관리 기술 스택을 다시 한번 번역하여 장벽 없는 계정 레이어로 만들었습니다. Yao가 언급했듯이, 우리 핵심 자금비용 엔진, 미세 구조 실행 엔진, 다중 시나리오 라우팅 시스템은 내부 실전 환경에서 이미 2년 이상 연속 운용되었으며, 연간 거래 규모는 1조 달러에 달합니다. 또한 리스크 관리, 컴플라이언스 프레임워크, 보안 자동화 등을 모두 구축하여 이 시스템이 데모가 아니라 실제로 자금을 운용할 수 있는 진정한 시스템임을 보장했습니다.
한마디로 요약하자면, 우리는 단순히 모델을 '거래소에 연결한' 것이 아니라, '거래소 수준의 실행 및 정산 능력'을 사람과 AI가 직접 사용할 수 있는 계정 레이어로 포장한 것입니다.
실전 중심 설계: AI 기반 '의도 → 전략 → 실행'의 폐쇄 루프
TechFlow: C 라인 사용자를 위한 핵심 제품으로서 AIUSD는 다른 AI 거래 플랫폼 제품과 비교해 어떤 차별화된 장점이 있으며, C 라인 사용자를 가장 끌어당기는 특징은 무엇이라고 보시나요?
Yao:
가장 큰 차이는 AIUSD가 전략 플랫폼이 아니라 계정 레이어라는 점입니다.
많은所谓 AI 거래 플랫폼은 사실 사용자가 모델과 전략을 선택하고 주문을 내는 것에 불과하며, 기반은 여전히 중앙화된 매칭이고, 자금은 분리되어 있으며, AI는 단지 조언자에 불과합니다.
AIUSD는 반대입니다. 우리는 '계정 추상화 + 스마트 정산' 레이어를 만들고 있습니다. 사용자가 AIUSD를 한 번만 보유하면 현물, 선물, 스테이킹, 크로스체인 결제 등 모든 유동성과 수익 라우팅이 자동으로 완료됩니다.
AIUSD는 '더 똑똑한 거래 플랫폼'을 만들려는 것이 아니라, 모든 플랫폼이 이를 통해 더 똑똑하게 정산하고 유동화되도록 하려는 것입니다.
Bill Sun:
네, 여기서 우리가 실제로 무엇을 하고 있는지 설명하기 위해 몇 가지 구체적인 예를 들 수 있습니다.
첫째, AIUSD에서는 자연어가 바로 명령어입니다. 사용자가 버튼을 누르거나 체인을 전환하거나 가스를 계산할 필요가 없습니다. 예를 들어 사용자가 "1,000 AIUSD로 ETH를 조금 사고, 나머지는 안정적인 수익에 넣어줘"라고 말하면, 시스템은 이 문장을 자동으로 일련의 거래, 라우팅 및 정산 작업으로 분해하여 백그라운드에서 실행을 완료합니다. 사용자에게는 한마디에 불과하지만, 시스템에게는 완전한 미세 구조 수준의 작업입니다.
둘째, AIUSD는 수익과 보안을 동시에 보장합니다. AIUSD 본체는 USDT와 1:1 앵커되어 있으며, 수익은 sAIUSD 레이어에서 발생하며, 출처는 델타-중립 자금비용 전략입니다. 이 전략은 내부 실전 환경에서 2년 반 동안 운영되었으며, 월별 수준의 손실이 발생하지 않았습니다. 이 구조는 안정성과 수익성 간의 배타성을 해소합니다.
또 다른 매우 중요한 점은 AIUSD가 진정한 통합 지갑 경험을 제공한다는 것입니다. 사용자는 어느 체인에 있는지, 지갑을 전환해야 하는지, 브릿지를 사용해야 하는지, 크로스체인 문법을 배워야 하는지 걱정할 필요가 없습니다. 크로스체인, 현물, 퍼페츄얼, 결제는 모두 통합 계정 의미론 안에서 완료됩니다. 이것이 우리가 항상 강조하는 머신 네이티브(Machine-Native) 기반 구조입니다. 돈은 통일되고, 실행은 통일되며, 경험은 자연스럽게 통일됩니다.
이러한 모델 하에서 우리의 사용자는 단순히 '전략을 선택하는' 수동적 존재가 아니라, 생각하고, 실행하고, 관리하는 '돈'을 가진 존재입니다. 그 뒤에는 전담 AI 금융팀이 항상 따라다닙니다. 심층 리서치를 담당하는 애널리스트, 주문 및 미세 구조 실행을 담당하는 실행 트레이더, 포지션 관리 및 구성 담당 웰스 매니저로 구성됩니다.
우리는 이러한 경험을 Vibe Trader 또는 Vibe Coding이라고 부릅니다. 간단히 말해, 사용자가 의미와 느낌으로 자신의 의도를 표현하면, AI가 '의도 → 전략 → 실행'의 완전한 폐쇄 루프를 실현하여 전체 프로세스를 매우 자연스러운 금융 상호작용 방식으로 만드는 것입니다.
TechFlow: 'AI가 사용할 수 있는 스테이블코인'은 AIUSD 제품의 중요한 개념입니다. 왜 AI 기반의 스테이블코인 거래를 실현하는 것이 중요하며, 이는 체인 상 금융에 어떤 혁신을 가져올 수 있을까요?
Yao:
왜냐하면 차세대 금융 활동의 실행자는 반드시 인간일 필요는 없기 때문입니다.
AI 에이전트는 자산을 보유하고, 거래하고, 수익을 정산하며, 재투자할 것입니다. 그러나 오늘날의 스테이블코인 시스템은 인간을 위해 설계되었지, 스마트 에이전트를 위해 설계되지 않았습니다. AIUSD가 하고자 하는 것은 바로 스테이블코인을 'AI 네이티브 머니'로 업그레이드하는 것입니다.
Bill Sun:
우리는 이것이 몇 가지 새로운 가능성을 가져올 것이라고 생각합니다.
첫째, AI가 자금 흐름을 능동적으로 관리할 수 있습니다. 예를 들어 시장 변동에 따라 AIUSD에서 sAIUSD로 자동 전환하거나 다시 유동성 계정으로 전환할 수 있습니다.
둘째, 스마트 에이전트 간에 자율적인 금융 네트워크를 형성할 수 있습니다. 예를 들어 하나의 AI가 다른 AI를 고용하여 데이터 분석을 하고 보수를 지불하는 전 과정이 체인 상에서 발생할 수 있습니다.
셋째, 금융이 '사람이 주문하는' 단계에서 '의도 실행' 단계로 진입하게 됩니다. 사용자는 목표만 표현하면 되고, AI가 AIUSD를 통해 경로 탐색, 실행 및 정산을 완료합니다.
장기적으로 보면, AIUSD는 단순
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