포커 AI로 프로를 꺾은 DeepMind 출신 3인, 퀀트 헤지펀드로 5억 달러 가치 달성
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포커 AI 'DeepStack'으로 사상 최초로 프로 포커 플레이어를 꺾으며 학계를 뒤흔들었던 DeepMind 출신 연구원 세 명이 창업한 EquiLibre Technologies가 시리즈A 라운드를 마감하며 기업 가치 5억 달러(약 6,900억 원)를 기록했다. 6월 30일(현지시간) 테크크런치가 단독 보도한 이번 라운드는 북유럽 대표 벤처캐피털 Creandum 역사상 단일 최대 투자로 기록됐다.
프라하에 본사를 둔 EquiLibre Technologies의 핵심 기술은 불완전 정보 게임(imperfect-information game)에서 내시 균형(Nash equilibrium)을 실시간으로 근사하는 강화학습 알고리즘이다. 포커에서 상대의 패를 모른 채 최적 전략을 도출하는 것과 마찬가지로, 주식과 암호화폐 시장에서도 불완전한 정보 속에서 최적의 매매 의사결정을 내리는 데 같은 게임 이론 프레임워크를 적용한다. 이 접근법은 전통적인 퀀트 펀드가 주로 의존하는 통계적 차익거래나 모멘텀 전략과는 근본적으로 다른 패러다임이다.
회사 측은 트레이딩 시스템 가동 이후 단 한 달도 손실을 기록하지 않았다고 주장한다. 구체적인 수익률은 공개되지 않았으나, 이 같은 실적이 Creandum의 역대급 베팅을 이끌어낸 것으로 보인다. 퀀트 업계에서는 시장 변동성이 극심했던 최근 수개월간 무손실 기록을 유지했다는 점 자체가 알고리즘의 강건성을 방증한다는 평가가 나온다.
창업팀 세 명은 모두 구글 DeepMind 출신으로, 2017년 발표된 DeepStack 프로젝트의 핵심 연구진이었다. DeepStack은 텍사스 홀덤 노리밋 변형에서 프로 포커 플레이어를 상대로 통계적으로 유의미한 승률을 거두며 AI 역사에 이정표를 세웠다. 당시 이들이 증명한 것은 단순한 게임 실력이 아니라, 불확실성 하에서의 의사결정 알고리즘이 인간 전문가를 넘어설 수 있다는 원리였다. EquiLibre는 이 원리를 금융 시장이라는 '궁극의 불완전 정보 게임'에 이식한 셈이다.
AI 기반 퀀트 트레이딩 시장은 이미 치열한 경쟁이 벌어지고 있다. 르네상스 테크놀로지스, 투시그마, 시타델 등 전통 강자들이 수십 년간 시장을 지배해왔고, 최근에는 대형언어모델(LLM)을 활용한 새로운 트레이딩 전략도 속속 등장하고 있다. 그러나 EquiLibre의 차별점은 LLM이나 예측 모델이 아닌, 게임 이론에 기반한 전략적 의사결정 엔진이라는 점이다. 상대방(시장 참여자)의 행동을 모델링하고 그에 대한 최적 대응을 계산하는 방식은 기존 퀀트 접근법과 질적으로 다르다.
다만 업계 일각에서는 신중한 시각도 존재한다. 무손실 기록이라는 주장은 아직 제3자 감사를 거치지 않았고, 운용 기간이 비교적 짧아 다양한 시장 국면에서의 검증이 필요하다는 지적이다. 그럼에도 포커 AI에서 금융 시장으로의 기술 이전이라는 서사와 Creandum의 확신에 찬 투자는, 게임 이론 기반 트레이딩이 퀀트 업계의 새로운 축으로 부상할 가능성을 시사한다.
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