바이낸스 허이, 연 1억 달러 투자로 한 마디 지시만으로 비트코인(BTC) 매수하는 AI 전략 공개

연 1억 달러, 진입 기준선

바이낸스 공동창업자 허이(He Yi)는 10월 6일 화요일 열린 중국어 아마세션에서 거래소의 올인 AI 전략을 공개했다. 이 행사는 바이낸스 스마트 제품 런칭 이벤트의 일환이었다. 그녀의 프레임은 재무적 대등이었다. 업계가 이미 쓰는 분석 방법론을 온체인 분석부터 투자 리서치까지 구조화된 형태로 제시해, 투자 배경지식이 전혀 없는 이용자도 따라올 수 있게 한다는 것이다. 투자를 이해하는 사람과 그렇지 않은 사람 사이의 격차를 계속 줄이겠다는 방침이다. 전체 세션은 바이낸스 스퀘어의 중국어 AMA 다시보기로 확인할 수 있다.

허이는 금융 AI가 모델 성능과 코딩 역량만으로 결정된다는 생각을 일축했다. 보안, 독점 데이터, 지속적인 자본 투입이 동일한 무게를 갖는다는 것이다. 그녀는 자본 부분에 구체적 수치를 붙였다. 금융 분야에서는 연간 순투자 1억 달러가 진입 기준선으로 작동한다는 것이다. 공개된 코드만으로 누구나 작동하는 전략을 만들 수 있지만, 깨끗한 금융 데이터는 희소하며 바이낸스의 9년 누적 기록은 스타트업이 따라잡기 어려운 기반이라고 그녀는 말했다. 보안 실패 한 번이 모든 것을 지워버리는 업계 특성상, 콜드 월렛 보관부터 실시간 플랫폼 방어에 이르는 다층 방어체계는 그 자체로 AI 스택의 일부다.

제품 비전은 매매터미널을 넘어선다. 자산관리는 일상이고 결제는 루틴이라는 게 그녀의 설명이다. 바이낸스는 이미 매매 메뉴를 암호화폐 자산 너머로 확장해 금과 주식 연동 상품까지 올려놓았다. 그녀는 오늘날 암호화폐 인터페이스를 전등 시대의 양초 공장에 비유했다. Apple의 iPad와 TikTok을 사용장벽을 없앤 제품 사례로 들며, 금융 소프트웨어도 커스터마이즈 가능한 홈페이지와 음성 입력으로 같은 일을 해야 한다고 말했다. 고인플레이션 국가 이용자에게 스테이블코인 보유 자체가 금융 접근의 한 형태이며, 블록체인과 AI가 결합되면 5달러만으로도 주식 투자가 가능해진다는 것이다. 월스트리트를 이기겠다는 그동안의 기조는, 그녀의 말로는 전통 금융과의 수렴으로 자리를 내줬다.

대화가 주문으로 실행되는 구조

허이가 설명한 가장 구체적인 기능은 조건부 주문 실행이다. 이용자가 비트코인 가격이 자신이 정한 수준에 도달하면 정해진 수량을 매수하라고 AI에게 말하면, 시스템이 매매화면을 아무도 건드리지 않은 채 주문을 처리한다. 이 기능은 이미 작동 중이며, 지금의 우선순위는 더 매끄럽게 만드는 것이라고 그녀는 밝혔다. 음성 입력과 출력도 같은 방향의 개선이다. 타이핑은 배워야 하는 기술이고 인터페이스가 이를 요구해서는 안 된다는 논리다. 다음 단계는 조언이다. AI가 이용자가 장기 보유자인지 활동적인 트레이더인지, 적립식 매수를 선호하는지 그리드 방식을 선호하는지 판단한 뒤, 구조화된 전략을 제안하면 이용자가 한 번의 탭으로 확정하는 구조다.

개인화는 계좌 규모나 VIP 등급으로 확장되지 않는다고 그녀는 말했다. 바이낸스는 TikTok이 관심사를 태깅하는 방식처럼 이용자를 관심사와 행동 기준으로 분류할 계획이며, 기본 템플릿 대신 실제 사용 패턴에서 학습하도록 홈페이지를 직접 꾸미라고 이용자에게 권했다. 고객 포지션이 모델 학습에 쓰일 것인지 묻는 질문에는, 데이터 마이닝이 아직 그 깊이에 도달하지 않았으며 옵트아웃 설정 도입을 검토하겠다고 답했다.

신뢰가 세션 전반의 주제였다. 바이낸스는 거래 수수료로 수익을 내며 고객 포지션의 반대편에 서지 않는다는 게 그녀의 설명이다. 그녀는 자신의 게시물이나 CZ의 게시물에서 매매 신호를 읽어내려는 해석을 경계하라고도 했다. 지난 사이클의 수익 토큰들은 트윗 해석으로 움직이지 않았다는 것이다. 그녀는 2008년 투자를 시작할 때 스스로 FOMO를 쫓았음도 인정했다. 일상 결제는 언젠가 Visa의 카드 서비스처럼 노력 없이 이뤄져야 한다는 말로 결제 비전을 덧붙였다. 세션을 마무리하며 그녀는 다시 임신했음을 확인했고, 업무량은 변하지 않는다고 밝혔다.

1억 달러 수치가 이번 세션의 전략적 핵심이다. 허이는 AI 네이티브 스타트업들에게 모델 품질만으로 금융 AI에서 이길 수 없음을 말하고, 대신 자본, 9년치 독점 데이터, 보관 인프라를 해자로 지목한 것이다. 개인 이용자에게 가까운 변화는 실용적이다. 대화형 주문 입력과 선호 기반 전략 제안은 초보자를 관망자로 묶어두는 마찰을 줄인다. 최고 암호화폐 거래소 순위에서도 제품 사용성이 그 자체의 경쟁 영역으로 떠오르고 있다. AMA가 남긴 두 가지 열린 질문, 데이터 학습 옵트아웃의 출시 시점과 조건부 주문 실행의 개선 속도가 지켜볼 지점이다.