투자 지혜를 코드처럼 호출할 수 있게 하다, Questflow가 AI 금융 에이전트에 베팅하다

저자: momo, ChainCatcher

지난 몇 년 동안 금융 평등을 실현하는 방법은 금융 기술에서 가장 중요한 서사 중 하나였으며, 많은 영향력 있는 회사와 제품이 탄생했습니다. 예를 들어, Robinhood는 계좌 개설 프로세스를 몇 분으로 단축시켰고, Hyperliquid는 체인 상의 영구 계약이 더 이상 기관 플레이어의 장난감이 아니게 만들었습니다. AI 에이전트 시대에 접어들면서, 모니터링, 주문, 포트폴리오 조정과 같은 힘든 작업도 Bot에게 자동으로 맡길 수 있게 되었습니다. 진입 장벽이 계속 낮아져 많은 사람들이 금융 투자가 드디어 모두에게 평등해졌다고 느끼고 있습니다.

하지만 현실은 다릅니다. 일반 투자자는 여전히 복잡한 투자 환경에서 가장 취약한 집단입니다. 문제는, 첫 세 가지 물결이 해방한 것은 당신의 "손"으로, 더 빠르게 계좌를 개설하고 주문할 수 있게 했지만, "무엇을 사야 하는지, 왜 사야 하는지, 얼마나 손실이 나면 도망가야 하는지"와 같은 판단력은 여전히 최고 투자자의 머릿속에 숨겨져 있으며, 진정으로 평등화된 적이 없습니다.

최근 우리는 이 점을 바꾸려는 흥미로운 프로젝트를 주목하게 되었습니다. Questflow는 이전에 다수의 AI 지능체 조정 플랫폼으로 Google, Circle, Coinbase 등 Web2 및 Web3 최고의 플랫폼과 협력하여 신뢰를 얻었습니다. 최근에는 브랜드 업그레이드를 시작하여 자신을 AI 금융 에이전트로定位하고 금융 버전의 Codex가 되기를 목표로 하고 있습니다.

다시 말해, Questflow가 하고자 하는 것은 최고 투자자의 판단력을 일반인도 사용할 수 있는 금융 전략으로 변환하는 것입니다. 그것은 사용자가 운영 장벽을 낮추는 AI 거래 Bot이 아니라, 일반 투자자가 자금 통제권을 유지한 채로 검증된 투자 프레임워크를 투자 보조 도구처럼 사용할 수 있도록 하려는 것입니다.

1. Questflow의 차별화된 경로는 무엇인가요?

현재로서는 AI가 금융 분야에서 실현되는 것이 매우 제한적이고 일면적입니다.

구체적으로 말하자면, 시장의 플레이어들은 기본적으로 두 가지 경로를 따릅니다. 하나는 실행 도구를 만들어 계좌 개설, 주문, 포트폴리오 조정 등의 프로세스를 자동화하는 것입니다. 이러한 경로는 운영 장벽을 낮추지만, 투자자가 더 관심을 가지는 의사결정 문제에 대해서는 큰 도움이 되지 않습니다.

따라서 또 다른 경로가 생겨났습니다. 이들은 AI 투자 제안 도구로 자리 잡고, 대형 모델을 통해 투자자에게 연구 보고서, 신호 및 제안을 생성하여 의사결정을 보조하지만, 이러한 경로도 실천에 옮기면 효과가 만족스럽지 않습니다.

문제는 어디에 있을까요? Questflow에 따르면, 고통점은 세 가지로 요약될 수 있습니다.

첫째, 좋은 투자 판단력은 비구조적입니다. 그것은 펀드 매니저의 경험, 대화 및 노트에 숨겨져 있으며, 사실 흩어져 있는 단일 정보만으로는 일반 대형 모델의 통합 능력을 활용하여 좋은 투자 제안을 생성하기가 어렵습니다.

브리지워터 어소시에이츠와 Thinking Machines Lab의 최근 연구도 이를 뒷받침합니다. 그들은 전문가 데이터를 사용하여 훈련된 맞춤형 모델이 금융 정보 필터링 작업에서 84.7%의 정확도를 달성했으며, 이는 일반 대형 모델의 78.2%보다 현저히 높고, 추론 비용은 후자의 1/13에 불과했습니다. 이는 금융 분야에서 전문가의 판단력이 모델 자체보다 더 중요하다는 것을 보여주지만, 문제는 이러한 판단력이 지금까지 제품화되어 축적되지 않았다는 것입니다.

둘째, 데이터, 모델 및 거래소가 서로 분리되어 있습니다. AI가 제안을 제공한 후, 사용자는 여전히 거래소를 열고 수동으로 작업해야 하며, 전체 프로세스가 단절되어 있습니다.

또한, 시장에는 신뢰할 수 있는 참여 메커니즘이 부족합니다. 전통적인 복사 거래는 신호만 있을 뿐 논리가 없으며, 사용자는 전략이 왜 사야 하는지, 언제 팔아야 하는지, 얼마나 손실을 감당할 수 있는지 알지 못하고, 맹목적으로 따라갈 수밖에 없습니다.

전문 전략 제공자에게도 어려움은 분명합니다. 그들은 검증된 투자 프레임워크와 위험 규율을 가지고 있지만, 이러한 비구조적 경험을 대규모로 배포할 수 있는 인프라가 부족합니다. 기존의 방법은 소셜 미디어 신호를 발송하거나 비공식적으로 거래를 유도하는 것인데, 이는 지속적으로 수익을 창출할 수 없고 장기적인 신뢰를 구축할 수 없습니다.

일반 투자자와 전문 전략 제공자의 각기 다른 고통점을 겨냥하여, Questflow는 차별화된 경로를 선택하여 양면 시장을 구축했습니다. 한편으로는 최고 투자자의 판단력을 대규모로 배포할 수 있게 하고, 다른 한편으로는 일반 투자자가 투명하고 통제 가능한 방식으로 이를 얻을 수 있도록 합니다.

다시 말해, Questflow의 핵심定位은 일반 AI를 사용하여 시장을 예측하는 것이 아니라, 최고 투자자의 시장 판단, 즉 투자 논리, 전략 프레임워크, 위험 관리 규율 및 퇴출 메커니즘을 AI를 통해 구조화하여 이해할 수 있고 구독할 수 있으며 시장 간 실행이 가능한 지능체로 변환하는 것입니다. Alpha의 출처는 여전히 사람이며, AI는 이러한 판단력을 복제 가능하고 모니터링 가능하며 실행 가능하게 만드는 역할을 합니다.

또한, Questflow는 "시장을 이해하는 것"과 "실제로 실행하는 것" 두 가지를 연결하여 일반 투자자가 AI를 통해 최고 수준의 판단력을 얻고, 거래자의 손을 가질 수 있도록 합니다.

2. Questflow는 어떻게 "금융 분야의 Codex"를 구축하여 금융 평등을 실현할까요?

Questflow가 구축한 양면 시장은 겨냥한 고통점이 매우 명확하고, 모델도 매우 분명합니다. 하지만 핵심은 어떻게 실현할 것인가입니다. 여기에는 세 가지 핵심 질문이 있습니다. 첫째, 최고 전략을 전문가의 머리에서 "옮기는" 방법은 무엇인가요? 둘째, 공급 측과 수요 측을 어떻게 매칭할 것인가? 마지막으로, 사용자의 자금 안전을 어떻게 보장할 것인가? 하나씩 분석해 보겠습니다.

1. 어떻게 판단력을 전문가의 머리에서 "옮길" 수 있을까요?

앞서 언급했듯이, 최고 투자자의 머릿속에 있는 것은 본질적으로 비구조적인 경험의 집합입니다. 언제 진입해야 하는지, 어떤 지표를 봐야 하는지, 손실이 얼마나 나면 포지션을 줄여야 하는지 등의 정보는 그들의 노트, 대화 및 직관에 흩어져 있어 다른 사람에게 직접 복사할 수 없습니다. Questflow가 하고자 하는 첫 번째 일은 이 숨겨진 판단력을 명시화하는 것이며, 이를 위해 능력 층을 만들었습니다.

그들이 선택한 방법은 처음부터 슈퍼 모델을 만드는 것이 아니라 금융 조정 시스템을 구축하는 것입니다. 모델 층에서 Questflow는 시장에서 주류인 대형 모델과 연결되어 사용자가 다양한 작업에 따라 자유롭게 전환할 수 있도록 하여 AI가 분석, 연구 또는 거래 실행 시 가장 적합한 기본 능력을 호출할 수 있게 합니다. 플랫폼은 또한 벤치마크를 만들어 주요 금융 모델이 실제 금융 상황에서의 성과를 비교할 수 있도록 하여 사용자가 모델을 선택할 때 마음속에 기준을 가질 수 있게 합니다.

하지만 브리지워터 어소시에이츠와 Thinking Machines Lab의 연구는 또 다른 문제를 보여줍니다. 대형 모델이 중요하긴 하지만, 모델이 만능이라면 투자에 적합하지 않습니다. 투자는 전문 인력이 필요합니다.

따라서 Questflow는 기술 층을 만들어 AI에 금융 분야의 전문 규범을 장착했습니다. 사용자는 공식적으로 포장된 투자 방법론을 직접 설치하거나 자신의 거래 시스템과 연구 프레임워크를 업로드하여 AI가 일반 논리가 아닌 자신의 논리에 따라 시장을 분석하도록 할 수 있습니다. 뉴스, 시장 데이터, 체인 상 데이터, 소셜 미디어 등 실시간 정보 소스를 플러그인으로 연결하면 AI는 시장 변화에 대한 지속적인 감각을 가질 수 있습니다.

마지막으로 실행 계좌를 통해 실제 거래소, 증권사 및 지갑과 연결하여 AI가 종이 위에서의 논의를 넘어 실제로 읽고 쓰고 실행할 수 있게 합니다. 다시 말해, 투자자의 머릿속에 있는 완전한 투자 프로세스가 모델 인식, 방법 규범, 데이터 인식 및 거래 실행이라는 네 개의 재조립 가능한 단계로 분해되어, 누구나 자신의 필요에 따라 구성할 수 있습니다.

2. 좋은 전략은 어떻게 추종자를 찾고, 일반 투자자는 어떻게 좋은 전략을 찾을까요?

전략이 구조화된 후 다음 문제는 전문 전략 제공자가 왜 제공하려고 하고, 수요자가 어떻게 적합한 전략을 찾을 수 있는가입니다. Questflow는 공급과 수요 양측을 자극하기 위해 배포 및 인센티브 메커니즘을 설계했습니다.

전문 전략 제공자의 관점에서 핵심 고통점은 판단력이 대규모로 수익화될 수 없다는 것입니다. 소셜 미디어 신호를 발송하는 것은 약간의 트래픽만 얻을 수 있고, 비공식적으로 거래를 유도하는 것은 지속적이지도 않으며 장기적인 신뢰를 구축할 수 없습니다.

Questflow의 접근 방식은 그들에게 수익화 경로를 제공하는 것입니다. 검증된 전략을 Funds(플랫폼 내부 전략 조합, 비규제 펀드)로 게시하고, 관리 규모와 성과에 따라 요금을 부과합니다. 추종자가 많고 성과가 좋을수록 수익이 높아집니다. 이는 전문 전략 제공자가 전략을 지속적으로 최적화하고 성과를 투명하게 공개하도록 강제합니다.

일반 투자자의 관점에서 핵심 고통점은 신뢰할 수 있는 추종 방법을 찾을 수 없다는 것입니다. 시장의 신호 그룹과 소셜 복사 거래는 전략 논리가 블랙박스이며, 위험 경계가 모호하여 따라가는 사람은 자신이 무엇을 따라가고 있는지 전혀 알지 못합니다. Questflow의 접근 방식은 그들이 마치 펀드 슈퍼마켓을 돌아다니듯 시장, 자산 유형, 전략 유형, 위험 프로필에 따라 Funds를 필터링할 수 있게 하여 투자 논리를 이해한 후 구독하고 추종할 수 있도록 하며, 자금 배분 및 위험 한도를 자율적으로 설정할 수 있게 합니다.

양측이 각자의 필요를 충족시키며, 공급 측은 지속적으로 수익화할 동기를 가지게 되고, 수요 측은 투명하고 통제 가능한 선택을 하게 되어 완전한 인센티브 폐쇄 루프를 형성합니다.

3. 사용자는 어떻게 AI에게 자신의 돈을 맡길 수 있을까요?

앞서 언급한 모든 단계가 통과되더라도, 가장 기본적인 문제는 해결되지 않았습니다. 사용자는 어떻게 AI에게 자신의 돈을 맡길 수 있을까요? 투자자에게 이는 기본적인 문제로, 자금 통제권이 자신에게 없으면 대부분의 사람들은 주저할 것입니다.

Questflow의 대응은 매우 직접적입니다. 플랫폼은 뇌 역할만 하고 금고 역할은 하지 않습니다. Questflow의 통제 층은 사용자가 항상 자금, 권한 및 위험 경계를 유지하도록 하며, AI는 사용자가 명확히 설정한 권한, 포지션 한도, 손절 조건 및 승인 방식 내에서만 행동합니다. 사용자는 금액, 포지션 규모, 위험 한도 및 실행 권한을 정의할 수 있습니다. 최종적으로 방향키는 항상 사용자에게 있으며, AI는 그려진 차선 내에서만 운전합니다.

3. Questflow는 "금융 버전 Codex"가 될 수 있을까요?

Questflow가 해결하고자 하는 고통점과 해결책을 이해하면, 왜 그것이 "금융 버전 Codex"가 되기를 목표로 하는지 더 잘 이해할 수 있습니다.

Codex라는 용어는 원래 법전과 문서를 의미하지만, OpenAI는 이를 재정의했습니다. OpenAI는 Codex를 사용하여 코딩 에이전트에 대해 "하네스"를 제공하여 AI가 코드 생성, 디버깅, 인터페이스 호출 등의 작업을 원활하게 수행할 수 있도록 지원하는 프레임워크입니다. Questflow가 하고자 하는 것은 동일한 논리를 금융 분야로 옮기는 것입니다. 그들은 금융 상황에 맞춘 전용 "하네스"를 독자적으로 개발하여, 이 프레임워크를 통해 AI는 투자자의 지시를 이해할 수 있을 뿐만 아니라 금융 비즈니스의 규범에 따라 분석, 의사결정 및 행동할 수 있게 하여 금융 분야에 새로운 패러다임을 제공합니다.

이 비전은 매우 크며, 미래의 경주에서 천장도 매우 높습니다. Questflow는 현재 Crypto, 영구 계약 및 예측 시장과 같은 24시간 운영되는 카테고리에서 시작하기로 선택했습니다. 이러한 시장은 정보 밀도가 매우 높고 변동성이 크며, 인력으로 모니터링하는 비용이 비현실적일 정도로 크기 때문에 에이전트가 개입해야 할 가장 필요한 장면입니다. 여기서 "판단력 제품화"의 폐쇄 루프를 검증할 수 있다면, 다른 전통 금융 시장으로 확장하는 것은 논리적으로 순조롭습니다.

하지만 실제로 성공할 수 있을지는 기본적인 면으로 돌아가야 합니다. Questflow는 처음에 다수의 AI 지능체 조정 플랫폼으로 시작하여 Circle, Coinbase, Google, Near, CoinGecko 등 Web2 및 Web3 최고의 플랫폼과 전략적 협력을 차례로 체결했습니다.

또한, Questflow는 CyberFund(리도 공동 창립자 소속 기관), Delphi Labs, Systemic Ventures(이더리움 공동 창립자 Joseph Lubin 지원), Animoca Brands, HashKey Capital, ElizaOS 등 유명 투자 기관으로부터 자금을 조달받아 AI 지능체에 일정한 축적이 있음을 보여줍니다. 미래의 핵심은 이들이 금융 투자 분야에서 이러한 핵심 능력을 효과적으로 재사용하고 반복할 수 있는 방법입니다.

경주 구도에서 기회는 명확합니다. 거래 기반 시설은 이미 충분히 성숙해 있으며, API 생태계와 유동성도 부족하지 않지만, 시장의 대부분 AI 금융 프로젝트는 여전히 도구 수준에 머물러 있습니다. 일부는 거래 로봇을 만들어 시장을 예측하려 하고, 일부는 블랙박스 신호를 판매하며, 일부는 순수 복사 거래를 하고 있습니다. "판단력과 실행"의 폐쇄 루프 제품은 거의 공백입니다.

Questflow가 이 폐쇄 루프를 통과할 수 있다면, 전 세계 투자자가 전문 금융 판단력을 호출할 수 있는 기반 시설이 될 가능성이 있으며, 최고 투자자의 시장 지혜가 코드 라이브러리처럼 색인화되고 호출되며 조합될 수 있습니다. 비록 더 어려운 길을 선택했지만, 만약 성공한다면 장벽도 더 깊어질 것입니다.