포커 AI를 구축한 DeepMind의 3인은 이제 퀀트 헤지 펀드에서 수익을 창출하고 있습니다.

EquiLibre Technologies의 세 설립자 중 누구도 오늘날 시장에서 수십억을 움직이는 알고리즘을 만들기 전에 금융 분야에서 일한 적이 없었습니다. 그러나 2025년부터 지금까지 그들의 AI는 한 달도 손실을 보지 않았습니다. CEO인 Martin Schmid가 말하는 것처럼 마이너스 달이 0개월인 기록입니다. 월스트리트에서 승리하려면 네트워크, 내부 정보, 늑대 같은 정신이 필요하다는 것이 일반적인 믿음입니다. 하지만 EquiLibre는 완전히 다른 세계, 즉 학술 연구와 온라인 포커 게임에서 왔습니다. 상황을 뒤바꾸는 논리는 다음과 같습니다. 더 이상 대형 시장을 이기기 위해 필요한 기술은 금융계의 상어들이 가진 것이 아니라, 기계가 스스로 학습하는 방법을 가르칠 수 있는 과학자들의 기술입니다. 강화 학습이라고 불리는 이 시스템은 경험을 쌓고, 실수하고, 보상을 받고, 적응합니다. 인간의 지능과 똑같이, 하지만 놀라운 속도로 말이죠. 이 세 사람은 누구일까요? 마틴 슈미드, 루돌프 카들렉, 마테이 모라브치크: 세 사람은 캐나다 에드먼턴에 있는 DeepMind 사무소에서 방문 박사 과정 학생이었던 시절에 노 리미트 포커인 텍사스 홀덤의 챔피언을 이길 수 있는 최초의 AI인 DeepStack을 만들었습니다. 적어도 처음에는 그들 중 누구도 금융 분야에서 경력을 쌓고 싶어하지 않았습니다. 슈미드는 이렇게 분명히 말합니다. “저는 시장을 더 효율적으로 만들기 위해 이 일을 하는 것이 아닙니다. 아직 존재하지 않는 것을 만드는 것이 재미있기 때문에 하는 일입니다.” DeepMind 이후, 그들은 친구 및 동료 그룹(그들 중 많은 사람들이 Google의 체코 디아스포라의 일부)과 함께 프라하로 돌아와 EquiLibre를 설립했습니다. 그들은 실리콘 밸리에서 멀리 떨어진 그곳에 머무르기로 결정했습니다. 슈미드의 말에 따르면 "여기서는 인재를 유지하기가 더 쉽습니다. 두 달에 한 번씩 인재를 빼가려는 새로운 멋진 스타트업이 없으니까요." 현재는 25명에 불과하지만 Tower Research Capital과 파트너십을 맺고 S&P 500 및 나스닥에서 거래하는 알고리즘을 관리하며, 매일 엄청난 거래량을 기록하고 있습니다. EquiLibre의 이야기는 또한 타이밍의 문제이기도 합니다. 그들이 시작했을 때 강화 학습은 회의적인 시각으로 바라보았지만, 지금은 표준이 되었습니다. 심지어 양적 거래의 세계적인 거대 기업 중 하나인 Jane Street도 고급 언어 모델 및 수만 개의 GPU와 함께 강화 학습을 사용한다고 밝혔습니다. 그러나 훨씬 더 제한된 자원을 가진 EquiLibre는 효율성에 모든 것을 집중합니다. "우리는 더 적은 자원으로 더 많은 것을 해야 합니다."라고 Schmid는 말합니다. 역설이란? 자동화가 소수의 승자와 많은 패자로 이어질 것으로 예상되는 분야에서 슈미드는 또 다른 가능성을 봅니다. “이것은 승자가 모든 것을 가져가는 게임이 아닙니다.” 그리고 놀라운 점은 EquiLibre가 스스로를 금융 회사라고 정의하지 않는다는 것입니다. 그들은 우연히 알고리즘으로 돈을 찍어내는 방법을 발견한 연구소라고 생각합니다. 상상해보세요. 거의 향수에 이끌려 집으로 돌아온 세 명의 전 인공지능 연구원이 세계 시장에서 거래를 시작했고, 4년 만에 5억 달러 이상의 가치를 지닙니다. 그러나 진짜 요점은 오늘날 엔지니어링 창의성이 재정적 교활함보다 더 중요하다는 것입니다. 월스트리트의 미래가 골드만 삭스의 전 트레이더들에 의해 결정된다고 생각한다면, 아마도 지금이 그 판단을 재고할 때일 것입니다. 이제부터는 정장 차림의 상어들이 아니라 강화 학습의 괴짜들이 누가 이길지 결정할 수 있습니다. 과학과 알고리즘에 대한 이 이야기가 당신에게 새로운 시각을 열어주었다면, Lara Notes에서 I'm In을 표시할 수 있습니다. 이것은 '좋아요'가 아니라, '이 아이디어는 이제 내 것이다'라는 표현입니다. 그리고 내일 누군가에게 이 이야기를 하게 된다면 — 아마도 카드 한 벌이나 주식 시장 모니터 앞에서 — Lara Notes에서 Shared Offline으로 그곳에 있던 사람들을 태그할 수 있습니다. 그러면 그 대화는 계속 이어집니다. 이 모든 것은 TechCrunch에서 제공하며, 1분의 시간을 절약할 수 있습니다.