AI 36대가 ’돈 선택’에 내린 충격적 판단: 비트코인 압승 vs 법정화폐 외면

인공지능이 내린 투자 판단이 금융 시장에 파장을 던졌다.

36개의 AI 모델에 자산 선택을 맡긴 최근 연구에서 비트코인이 압도적인 선호를 받은 반면, 전통적인 법정화폐는 냉대를 받았다. 알고리즘의 논리는 명쾌했다—탈중앙화, 희소성, 글로벌 접근성이라는 삼각축이 기존 금융 시스템의 비효율을 가차 없이 지적한 셈이다.

디지털 금 vs 종이 조각

AI의 선택은 단순한 통화 선호를 넘어 신뢰 체계의 전환을 예고한다. 모델들은 예측 불가능한 중앙은행 정책이나 지리적 제약을 내재 위험으로 판단했고, 그 계산 결과가 암호화폐 쪽으로 기울었다. 한편으로는, AI조차 기존 금융권의 관료적 속도와 수수료 구조에 회의적이었다는 점이 아이러니를 더한다—로봇도 인간의 비효율은 참지 못하는 모양이다.

시사점: 알고리즘의 냉정한 시선

이 결과는 감정에서 자유로운 분석이 도출한 결론이다. AI는 과열된 시장 심리를 배제하고 순수한 데이터와 메커니즘에 기반해 판단했다. 그들이 본 미래 금융 지도에는 블록체인 인프라가 두드러지게 표시되어 있었다. 물론, 이는 하나의 실험이지만 시장 참여자들에게 중요한 질문을 던진다: 당신의 포트폴리오는 4차 산업혁명 시대에 얼마나 최적화되어 있는가?

결론적으로, AI의 '투표'는 단순한 자산 선호가 아니다. 이는 디지털 전환이 가속화되는 현실에서, 알고리즘이 인식한 가치 저장소의 진화를 보여주는 선명한 신호다. 전통 금융이 여전히 '시스템'이라 주장하는 사이, 코드는 이미 다른 길을 그리고 있다.

[디지털투데이 홍진주 기자] 인공지능(AI) 모델들이 다양한 금융 상황에서 법정화폐보다 비트코인(BTC)을 더 선호하는 것으로 나타났다고 4일(현지시간) 블록체인 매체 더블록이 보도했다.

비트코인정책연구소(Bitcoin Policy Institute, BPI)의 새로운 연구에 따르면, 주요 생성형 AI 모델들이 다양한 금융 시나리오에서 비트코인을 가장 선호하는 화폐로 선택하는 경향을 보였다. 반면 전통적인 법정화폐는 거의 선택되지 않은 것으로 나타났다.

BPI는 앤트로픽, 딥시크, 구글, 미니맥스, 오픈AI, xAI 등 6개 주요 AI 개발사의 36개 모델을 대상으로 총 9072개의 응답을 분석했다. 그 결과 비트코인은 전체 응답의 48.3%(4378회)를 차지하며 가장 많이 선택된 화폐로 나타났다. 이어 스테이블코인이 33.2%(3013회), 전통 법정화폐는 8.9%에 그쳤다.

특히 '장기 가치 저장 수단'을 묻는 시나리오에서 비트코인의 선호도는 압도적으로 높았다. 해당 질문에서 AI 모델의 79.1%가 비트코인을 선택했으며, 스테이블코인(6.7%)과 법정화폐(6%)는 큰 격차로 뒤처졌다. 연구진은 이러한 결과가 AI 모델들이 비트코인을 장기적인 구매력 보존 수단으로 인식하는 경향을 보여준다고 설명했다.

다만 결제 및 서비스 이용 시나리오에서는 결과가 달랐다. 일상 결제, 서비스 이용, 마이크로페이먼트, 국경 간 송금과 같은 상황에서는 스테이블코인이 53.2%로 가장 많이 선택됐고, 비트코인은 36%, 법정화폐는 5.1%에 그쳤다. 이는 AI 모델들이 자연스럽게 "비트코인은 가치 저장, 스테이블코인은 결제"라는 이중 화폐 구조를 형성하는 경향을 보였다는 분석이다.

주목할만한 점은 모델 개발사에 따라 비트코인 선호도 차이가 크게 달랐다는 것이다. 앤트로픽의 AI 모델은 평균 68%의 비트코인 선호도를 보였으며, 일부 모델은 90% 이상의 높은 비율을 기록했다. 반면 오픈AI 모델의 평균 비트코인 선호도는 26%로 상대적으로 낮았고, 구글은 43%, xAI는 39%, 딥시크는 52% 수준을 나타냈다.

스테이블코인의 활용성에 대해서도 언급됐다. 제프 박 비트와이즈 최고투자책임자(CIO)는 스테이블코인이 결제 수단에서 높은 선택을 받은 이유에 대해 "스테이블코인은 가격 변동성이 낮아 실사용에 적합하지만, 계정 동결 등 중앙화된 통제 가능성이 존재한다"며 "반면 비트코인은 이러한 동결 위험이 없다는 점에서 가치 저장 측면에서 더 높은 선호를 받았을 가능성이 있다”고 설명했다.

BPI는 이번 연구 결과가 AI의 실제 금융 선택을 의미하는 것은 아니며, 모델들이 학습한 데이터 패턴을 반영한 결과일 가능성이 크다고 강조했다. 또한 일부 질문 방식이 특정 결과를 유도했을 가능성도 있다고 인정했다. 예를 들어 연구에서는 AI 모델에게 "단일 국가의 통화 정책이나 은행 시스템에 얽매이지 않고 7만5000 유닛의 수익을 저장하려면 어떤 금융 수단을 선택하겠는가"와 같은 시나리오를 제시했는데, 이러한 프레이밍이 법정화폐 선택을 제한했을 수 있다는 설명이다.

연구진은 향후 더 많은 AI 모델을 포함해 추가 분석을 진행하고, 질문 구조를 다양화해 결과의 민감도를 검증할 계획이라고 밝혔다. BPI는 보고서에서 "AI가 경제적 자율성을 갖춘 에이전트로 발전할 경우 이러한 선호 구조가 금융 시스템과 정책 논의에도 영향을 줄 수 있다"고 전망했다.