Bitget AI 책임자 빌(Bill)과의 인터뷰: AI 거래 시대, 우리는 과연 ‘쉬어만 있어도 수익을 얻는’ 시대에 얼마나 가까워졌을까?
저자: Frank, PANews
한 마리 ‘새우’가 전 세계 기술 업계를 뒤흔들었다. OpenClaw의 등장은 모든 이들을 흥분시켰다. 일반 개인용 컴퓨터 한 대만으로도 AI에게 작업 수행 권한을 부여해 이메일 수신, 코드 작성, 심지어 거래 계좌 조작까지 가능하게 만든 것이다. 인터넷에는 이런 사례들이 넘쳐났고, 그 설명은 매우 신비롭게 들렸다. “이제 당신은 더 이상 일할 필요가 없다.” 그러나 실제로 설치해보면 대부분의 사람들은 상황이 그렇게 단순하지 않다는 것을 깨닫는다.
암호화폐 거래 분야에서는 이러한 열광에서 냉정함으로의 급격한 온도 변화가 특히 두드러진다. 지난 2년간 거의 모든 거래소가 자체 ‘AI 에이전트(AI Agent)’를 출시했지만, 대부분은 챗봇 보조 수준에 머물러 있었다. 사용자가 질문하면 분석 내용을 길게 제공하는 정도였다. 반면 OpenClaw의 등장은 파나마의 상자(Pandora’s Box)를 열어젖힌 것처럼, AI가 ‘말하기’가 아니라 ‘일하기’ 시작할 수 있다는 가능성을 모두에게 보여주었다.
그러나 바로 이 점에서 새로운 도전 과제가 발생한다. AI 거래 최전선을 탐구하는 팀을 이끄는 선구자인 Bitget AI 책임자 빌(Bill) 박사는 이에 대해 깊은 체험을 하고 있다. PANews는 이와 관련해 빌 박사와 심층 인터뷰를 진행했다. Bitget 입사 전, 빌 박사는 여러 주요 인터넷 및 기술 기업에서 고위직을 역임하며 핵심 알고리즘 및 AI 플랫폼의 규모화 적용을 주도했으며, 국제 정상급 학술대회 논문 수십 편과 특허 수십 건을 발표했다.
현재 Bitget의 AI 전략 수립 및 지능형 거래 기술 개발을 총괄하는 그는 AI와 암호화 자산 거래 시나리오 간의 심층 융합을 추진 중이다. 현재 한창 불타오르는 에이전트 열풍 속에서 이 선구적 전문가의 판단은 극도로 냉정하다. “대부분의 일반인은 관리자 역할에 익숙하지 않다. 갑자기 10명의 AI 부하를 주면 이를 어떻게 지휘하고, 분담하며, 평가할 것인가—그 자체가 하나의 예술이다.”
열정은 언젠가 식게 마련이지만, 능력은 이미 세상에 드러났다. 진짜 문제는 이제 ‘누가 이 능력을 일반인이 실제로 사용할 수 있는 제품으로 포장할 수 있을까?’이다.
빌 박사와의 대화 속에서 PANews는 제품 설계자의 관점에서 AI 거래가 개념에서 현실로 나아가는 실제 경로를 해부해보고자 했다. 빌 박사에 따르면, Bitget이 최근 집중적으로 출시한 Agent Hub와 GetClaw 두 가지 AI 제품은 “남이 하니까 우리도 따라 하는” 것이 아니라 내부 제품이 자연스럽게 외부로 확장된 결과물이다. “요약하자면 천시(天時), 지리(地利), 인화(人和)가 모두 갖춰진 것이다.”
천시란 OpenClaw가 시장 인식을 폭발적으로 촉발시킨 점이며, 지리는 작년에 출시한 AI 어시스턴트 GetAgent에 대한 지속적인 반복 개선을 통해 이미 풍부한 경험과 내부 기술적 축적을 확보한 점이다. 인화는 팀 내부에서 제품 가치가 검증되었고, 이를 바탕으로 자연스럽게 외부에 공개하게 된 점이다.
Bitget의 AI 제품 전체상: GetAgent에서 GetClaw까지의 3단계 아키텍처
Bitget의 AI 거래 전략을 이해하려면 먼저 세 가지 제품 간 관계를 명확히 해야 한다. 외부에서는 GetAgent, Agent Hub, GetClaw라는 이름들이 혼란스럽게 느껴질 수 있지만, 빌 박사의 설명에 따르면 이는 명확한 진화 경로를 따르고 있다.
2025년 6월, Bitget은 앱 내에서 챗봇 형태의 AI 거래 어시스턴트인 GetAgent를 출시했다. 빌 박사에 따르면 GetAgent는 다수 차례의 반복 개선을 거쳤다. 초기 단순 챗 응답에서 시작해, 일클릭 주문, 뉴스 및 정보 요약 기능을 추가했으며, 이후 미국 주식, 금, 은 등 전 분야 거래까지 확장되었다. “모든 반복 개선은 사용자 수요에 의해 이끌렸고, 점점 더 범위가 넓어졌다.” 그러나 어떤 방향으로 확장되더라도 GetAgent의 본질은 여전히 ‘채팅 기반’이다. 질문에 답하거나 조언을 줄 수는 있지만, 복잡한 거래 작업을 사용자 대신 자율적으로 실행할 수는 없다.
전환점은 OpenClaw 출시 후에 찾아왔다. 빌 박사에 따르면, OpenClaw 출시 직후 Bitget은 내부적으로 자체 버전을 신속히 구축했다. “내부에서 사용해본 후 피드백이 매우 좋았고, 자연스럽게 ‘GetAgent도 대규모 업그레이드를 시도해볼 수 없을까?’라는 아이디어가 떠올랐다.” 이 사고방식을 바탕으로 Bitget은 내부에서 성숙하게 개발된 MCP(Multi-Channel Protocol) 기능을 패키징하여 외부에 공개했고, 올해 2월 13일 공식적으로 Agent Hub를 출시했다.
Agent Hub는 ‘실제로 손을 대고 조작할 수 있는 능력이 비교적 뛰어난’ 전문 사용자를 대상으로 한다.
이는 난이도가 점진적으로 높아지는 네 단계의 기능 인터페이스를 제공한다:
API는 원자 단위의 인터페이스 호출로, 가장 높은 진입 장벽을 요구하며 프로그래밍 능력과 API 키 관리가 필요하다;
MCP는 ‘범용 인터페이스’ 역할을 하며, 외부 AI 애플리케이션이 Bitget의 데이터를 직접 읽고 작업을 실행할 수 있도록 허용한다;
CLI(Command-Line Interface)는 개발자를 대상으로 하며, 터미널 명령어를 통해 전체 API를 직접 호출할 수 있게 지원한다;
Skills는 이번 업그레이드의 핵심으로, 미리 패키징된 ‘비즈니스 모듈’에 해당한다. Skills를 통해 생소하고 난해한 API 코드가 AI가 바로 호출 가능한 기능(예: 수수료 조회, K-라인 분석, 실시간 가격 감시, 주문 실행 등)으로 전환되며, AI는 ‘의도 인식’에서 ‘행동 실행’으로의 비약을 달성한다.
빌 박사는 USB 메모리를 이용한 매우 직관적인 비유를 제시했다. “USB 메모리는 저장, 읽기, 쓰기라는 기본 저장 기능을 갖추고 있지만, 이를 활용하려면 장치와 연결하기 위한 USB 인터페이스가 필요하다. 이것이 바로 MCP에 해당한다. 그런데 인터페이스만 있으면 충분하지 않다. 완전한 상호작용을 위해 저장 매체와 다양한 프로토콜이 함께 작동해야 하며, 이 모든 조합이 하나의 Skill을 구성한다.”
그러나 Agent Hub 역시 일반 사용자에게는 여전히 진입 장벽이 존재한다.
따라서 3월 14일, Bitget은 Telegram 기반의 AI 거래 어시스턴트인 GetClaw를 출시했다. 설치 없이 즉시 사용 가능한 제품으로, 링크만 클릭해 계정에 로그인하면 바로 사용할 수 있다. 대규모 언어모델(Large Language Model) 호출 비용은 플랫폼이 부담하며, 사용자는 전혀 느끼지 못한다. 빌 박사는 이를 다음과 같이 요약한다. “일반 사용자에게는 GetClaw를 추천한다. 이는 이미 조립 완료되어 즉시 사용 가능한 도구다. 전문 사용자에게는 Agent Hub를 추천한다. 자신에게 맞는 Skills를 선택해 레고처럼 조립하며 자신의 ‘성채’를 만들어가면 된다.”
이 세 가지 제품은 명확한 단계적 관계를 형성한다. GetAgent가 기반 MCP 기능을 다듬고, 이를 Agent Hub로 외부에 공개한 후, 다시 이 기능들을 GetClaw에 내재시켜 사용 장벽을 최저 수준으로 낮춘 것이다. 챗봇에서 개발자 도구, 그리고 원클릭 제품에 이르기까지 Bitget의 AI 제품군은 극단적 기술 애호가부터 초보자까지 모든 사용자 계층을 아우른다.
‘한 마디만 하면 실시간 가격 감시가 가능하다’—AI 거래가 진정으로 바꾼 것
제품 아키텍처는 단지 골격일 뿐, 사용자들을 진정으로 흥분시키는 것은 구체적인 시나리오에서 AI가 가져온 체험의 변화다. 빌 박사와의 대화에서 반복적으로 등장하는 핵심 용어는 바로 ‘장벽’(barrier)이다.
기존 거래 프로세스는 긴 사슬이다: 정보 획득 → 분석 및 의사결정 → 주문 실행 → 실시간 감시 → 복기 및 종합. 각 단계는 모두 수작업에 의존한다. 조건부 거래나 양적 거래 전략을 수행하려면, 사용자는 직접 프로그램을 작성해 API를 호출하거나, 플랫폼 내에서 복잡한 매개변수를 수십 가지나 설정해야 한다.
빌 박사에 따르면, 바로 여기가 AI의 가장 큰 가치가 발휘되는 접점이다. “이러한 기능은 Skills나 GetClaw 없이도 프로그래밍으로 구현 가능하다. 하지만 문제는 프로그래밍이 개발자에게는 쉬워도 일반 사용자에게는 너무 높은 장벽이라는 점이다. 우리가 지금 하는 일은 사용자가 한 마디만 말하면 동일한 효과를 얻을 수 있도록 만드는 것이다.”
그는 구체적인 사례를 들어 설명한다. 사용자가 “비트코인이 1분 이내에 3% 하락하면 50% 추가 매수해줘”라고 말하면, 뒷단 시스템은 자동으로 이를 주기적 작업으로 변환한다. 이 작업은 사실 세 가지 일을 동시에 수행해야 한다:
- 비트코인 실시간 가격 감시
- 매분 가격 차이 계산
- 조건 충족 시 즉각 추가 매수 실행
이런 논리는 이전에는 오직 프로그래머만 구현할 수 있었지만, 지금은 누구나 한 마디만 말하면 가능해졌다.
GetClaw 출시 후 40시간도 채 안 되는 시간 동안, 실시간 가격 감시 알림 기능이 가장 빠르게 확산된 사용 사례가 되었다. 이는 전혀 놀랍지 않다. 기존 플랫폼에서 실시간 감시 경고를 설정하려면 다양한 지표와 매개변수를 이해해야 하며, “반나절을 설정해도 성공하지 못할 수도 있다.” 그러나 지금은 MACD, CCI 등 다중 지표 복합 감시 로직조차도 자연어로 요구사항을 설명하면 시스템이 자동으로 구현해준다.
그러나 빌 박사는 AI 감시의 진정한 혁신은 단순히 ‘가능하다’는 점에 있지 않고, 오히려 ‘최적화 가능하다’는 점에 있다고 강조한다. “기존 플랫폼에서는 설정이 잘 안 되면 그냥 포기해버리지만, 지금은 ‘틀렸어. 어떻게 고쳐야 할지 스스로 반성해봐’라고 말하면, 원하는 만큼 계속 수정해나갈 수 있다.” 이런 지속적인 반복 학습 및 조정이 가능한 상호작용 방식은 광범위한 장기적 사용자 계층에게 커다란 만족감을 준다.
전통 주식 시장에서는 양적 거래 비중이 점차 증가하고 있으며, 상대적으로 성숙한 미국 시장에서는 그 비중이 70%를 넘기도 한다. 일반 소매 투자자들은 마이크로초 단위 경쟁을 벌이는 기관 투자자들과 맞서야 하며, 사실상 승산이 거의 없다. 빌 박사는 AI 거래의 의미를 ‘평등화(equity)’라고 요약한다. “Bitget의 AI 비전은 1억 명의 사용자가 월스트리트와 어깨를 나란히 하도록 만드는 것이다.” 즉, 최고 수준의 트레이더와 동일한 거래 논리와 실행 능력을 일반 사용자에게 제공한다는 것이다. 과거에는 ‘생각은 했지만 실행할 수 없었고’, 오늘날에는 ‘생각만 하면 바로 실행할 수 있다.’
신뢰의 네 가지 잠금장치—AI가 실제 자금을 조작할 때의 안전 경계선
AI가 단순 ‘조언 제공자’에서 ‘대행 실행자’로 진화하면서, 기능의 강력함보다 더 큰 도전은 바로 ‘신뢰’다. 빌 박사에 따르면, 이 점은 아무리 강조해도 지나치지 않다. “일반 사용자가 가장 걱정하는 것은 ‘이걸 써도 정말 안전한가?’라는 점이다. 반드시 이 신뢰도를 확고히 구축해야 한다. 한두 차례의 보안 문제가 발생하면, 사용자는 바로 떠나버릴 것이다.”
이 핵심 우려를 해결하기 위해 Bitget은 네 단계의 격리 체계를 설계했다.
- 첫 번째는 신원 격리로, 매 대화 시 사용자 신원을 정확히 식별한다.
- 두 번째는 기억 격리로, 서로 다른 사용자 간 대화 기록을 완전히 분리하여 개인정보 유출을 방지한다.
- 세 번째는 권한 제어로, 어떤 데이터와 도구를 호출할 수 있는지를 역할 기반으로 통제한다.
- 네 번째는 인증서 및 자금 격리로, API 키는 트리거 용도로만 제한되며, 실제 거래는 서브계좌 샌드박스 환경에서 실행된다.
서브계좌 샌드박스 메커니즘은 매우 현실적인 설계다. 빌 박사는 예를 들어 설명한다. “예를 들어 메인 계좌에 1,000달러가 있다면, 사용자는 AI 작업용으로 50달러만 서브계좌로 이체할 수 있다. 이렇게 하면 위험이 훨씬 더 잘 통제된다.” 이는 AI의 판단 착오가 발생하더라도 리스크 노출이 사용자가 사전에 설정한 범위 내에서 엄격히 제한됨을 의미한다.
이런 ‘안전 우선’ 사고방식은 Bitget의 Skills 마켓에 대한 태도에도 반영된다. 현재 모든 Skills는 공식적으로 개발·유지보수되며, 제3자에게는 개방되지 않는다. 빌 박사의 설명은 매우 직설적이다. “Skills 마켓을 개방해 더 많은 사람이 참여하도록 하면, 불가피하게 보안 문제가 발생할 수 있다. 예를 들어 해커가 ‘나도 하나 넣어줄게’라고 하면서 악성 Skills를 삽입하고, 사용자가 이를 사용해 자금 손실을 입는다면, 이는 결코 받아들일 수 없는 일이다. 우리는 ‘무엇이든 일단 개방하자’가 아니라 ‘없는 게 낫다’는 원칙을 따른다. 돈을 잃고 끝나는 상황은 절대 피해야 한다. 자산 시장에서는 ‘빨리 벌기보다 오래 살아남는 것’이 더 중요하다.”
OpenClaw의 전례는 이러한 신중함의 타당성을 입증한다. OpenClaw은 거의 제한 없이 개인용 컴퓨터에서 작동하며, 흥분을 유발하지만 동시에 기묘한 신산업도 낳았다. “새우를 깔끔하게 제거해주는 서비스” 자체가 하나의 수익 사업이 된 것이다.
대규모 언어모델(Large Language Model) 호출 측면에서도 Bitget은 초기 단계에서 사용자가 직접 토큰을 설정하는 방식 대신, 플랫폼이 비용을 부담하는 방식을 채택했다. 이는 보안 측면뿐 아니라 기술적 이유도 있다. “우리의 Skills와 MCP는 내장된 다양한 대규모 언어모델과 심층적으로 최적화되어 있다. 만약 사용자가 임의로 다른 모델로 교체하면, 성능이 크게 저하될 수 있다.” 현재 플랫폼은 사용자당 하루 10달러 상당의 무료 호출 한도를 제공하며, 향후 시장 반응에 따라 가격 정책을 조정할 예정이다.
80%의 일은 가능하지만, 20%의 결정은 여전히 인간의 몫
AI 거래의 현실적 능력 한계에 대해 이야기할 때, 빌 박사는 현실을 낙관하지 않는다. “지금 인터넷에서는 누군가 AI에게 100달러를 주고 1,000달러를 벌어오라고 하는데, 그런 무분별한 운영은 대부분 자금을 전부 잃는 결과를 낳는다.”
현 시점에서 AI 거래는 사용자에게 수익을 보장할 수 없다. 빌 박사는 현재 상황을 ‘80:20 법칙’으로 요약한다. 완전한 거래 프로세스(가령 100가지 작업을 포함할 수 있음)에서 AI는 정보 정리, 실시간 감시, 조건부 실행, 데이터 복기 등 80가지 복잡한 작업을 효율적으로 처리할 수 있다. 그러나 수익 또는 손실을 결정짓는 핵심 20가지 의사결정은 여전히 AI가 할 수 없다.
작년 Bitget은 AI 트레이더 경진대회를 개최해 AI의 능력 한계를 실험했는데, 그 결과는 매우 생생한 참고 자료가 되었다. 많은 AI 전략이 결국 손실로 끝났다. 그 이유는 단순하다. AI는 감정이 없기에, 이론상 장점처럼 보이지만, ‘갑작스러운 전쟁 발발’ 같은 블랙스완(Black Swan) 극단 상황에는 반응할 수 없다는 것이다. 빌 박사는 이전 미국 주식시장에서 AI를 대량으로 거래에 활용했을 때도, 급격한 폭락·폭등과 같은 이상 현상이 나타났던 사례를 언급했다.
“지금은 고도의 보조 기능에 가깝다. 자율주행의 L1에서 L5로 진화하는 과정과 유사하다.” 빌 박사는 이 비유를 통해 현재 AI 거래의 발전 단계를 정의한다. 추세상 AI는 남은 과제들을 하나씩 해결해가고 있지만, 장기적 창의성이나 극단 상황에서의 공감적 판단과 같은 영역에서는 여전히 명백한 한계가 있다.
그러나 빌 박사는 다소 낙관적인 전망도 제시한다. “완전 자동화 거래의 기술적 사이클은 내년쯤 기본적으로 완성될 수 있을 것이다. 하지만 그것이 지속적인 수익을 보장한다는 의미는 아니다.” 즉, “돌아간다”는 것과 “돈을 번다”는 것 사이에는 아직 짧지 않은 거리가 남아 있다.
거래 도구에서 ‘AI 계좌 운영체제’로—Bitget의 궁극적 비전
단기간 내 AI가 인간 트레이더를 완전히 대체할 수 없다면, Bitget의 AI 전략의 종착점은 어디인가? 빌 박사는 세 가지 차원에서 답변을 제시한다.
첫 번째 차원은 ‘전방위 거래(Universal Trading)’로, 이는 Bitget이 이전에 제시한 UEX(Universal Exchange) 전략과도 일맥상통한다. 암호화폐뿐 아니라 자산의 토큰화가 진전되면서 금, 은, 미국 주식 등 전통 금융 상품도 연계되고 있다. Bitget은 AI를 통해 사용자가 하나의 플랫폼에서 모든 자산 클래스의 거래를 완료할 수 있도록 하려 한다. “사용자가 월스트리트 트레이더 수준의 전방위 자산 거래 능력을 갖추도록 돕는 것”이 목표다.
두 번째 차원은 글로벌 생태계 확장이다. Bitget 월렛(Bitget Wallet)의 기능과 결합해 Web3 결제 및 글로벌 상업 시나리오에 AI를 도입함으로써, 국경을 넘는 거래 및 결제의 조작 장벽을 낮추는 것이다.
세 번째 차원, 그리고 빌 박사가 가장 생생한 이미지를 제시한 방향은 Bitget 기반의 ‘장기 계좌 운영체제(Long-term Account Operating System)’ 구축이다. 이 개념의 핵심은 ‘높은 신뢰도를 갖춘 자금 실행 계층(High-trust Fund Execution Layer)’을 구축하는 것으로, 미래에는 여러 에이전트가 협업해 사용자의 다양한 요구를 처리하게 될 것이며, 이를 뒷받침하는 기반은 단말기와 시나리오를 넘나드는 ‘장기 기억 시스템(Long-term Memory System)’이다.
빌 박사의 설명에 따르면, 이 기억 시스템은 사용자의 과거 거래 습관, 역사적 조작 이력, 심지어 앱 내에서의 사소한 행동까지 분석·통합해 심층적인 개인 프로파일을 생성한다. “사용자가 다양한 플랫폼과 시나리오에서 거래 논리의 일관성을 장기간 유지할 수 있도록 보장하며, 단절된 조각화된 체험을 방지한다.” 이러한 지속적인 학습 및 적응 능력은 일회성 도구와 근본적으로 구분되는 핵심이다.
그는 매우 일상적인 비유로 이런 점진적 신뢰 형성 과정을 설명한다. “처음에는 가정용 로봇 청소기를 단순히 바닥 청소용으로만 사용하다가, 오랜 시간 사용하며 신뢰를 쌓은 후에야 더 많은 일을 맡기게 된다.” AI는 먼저 사소한 일에서 신뢰를 입증한 후, 점차 더 큰 권한과 신뢰를 얻게 되며, 궁극적인 목표는 ‘당신과 함께 성장하며, 당신의 자산 증가를 동반하는 것’이다.
GetAgent에서 Agent Hub, 그리고 GetClaw에 이르기까지, Bitget의 AI 제품은 1년도 채 안 되는 짧은 기간에 챗봇에서 작업 실행 계층으로의 도약을 완료했다. 주요 거래소들의 집중적 배치 역시 AI 거래가 더 이상 선택 사항이 아니라 미래 경쟁의 필수 역량임을 분명히 보여준다.
그러나 현재의 현실을 고려할 때, AI는 거래에서 ‘육체노동’을 대신하는 데는 능숙하지만, ‘정신노동’을 대신하는 데는 여전히 미흡하다. 80%의 복잡한 작업은 기계에 맡길 수 있지만, 수익 또는 손실을 결정짓는 핵심 20%의 판단은 여전히 인간이 직접 내려야 한다. 기술은 거래의 진입 장벽을 낮출 수 있지만, 거래 위험을 완전히 제거할 수는 없다.
AI는 누구나 월스트리트의 도구상자를 손에 넣게 해주지만, 그 도구상자 안에는 기회뿐 아니라 경외심도 담겨 있다.
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