포커에서 인간을 이긴 AI를 개발했던 세 명의 전 DeepMind 연구원들이 이제 동일한 기술을 주식 거래에 적용했으며, 이 도박은 성공적인 결과로 이어지고 있는 것으로 보입니다. TechCrunch가 파악한 바에 따르면, 이들의 프라하 기반 AI 연구소인 EquiLibre Technologies는 비공개 금액의 시리즈 A (Series A) 투자를 유치한 후 현재 기업 가치가 5억 달러로 평가되었습니다.

이번 라운드는 Creandum이 주도했으며, 해당 VC(Venture Capital)는 투자 규모를 공개하기를 거부했으나, 부사장 Cameron Sellers는 TechCrunch와의 인터뷰에서 이번 투자가 해당 회사가 "한 번에 특정 기업에 단행한 가장 큰 규모의 투자"였다고 확인했습니다.

포커와 월스트리트(Wall Street)의 공통점은 두 분야 모두 강화학습 (Reinforcement Learning)에 매우 적합하다는 점입니다. 강화학습은 자기 학습 모델이 보상 (Rewards)을 통해 동기 부여를 받는 AI 훈련 기법입니다. EquiLibre의 CEO인 Martin Schmid에 따르면, "트레이딩과 시장의 좋은 점은 점수 산정이 매우 단순하다는 것입니다. 즉, 에이전트 (Agent)가 돈을 얼마나 벌었는가 하는 점이죠."

이것은 단순한 게임 머니가 아닙니다. 퀀트(Quant) 기업인 Tower Research Capital과의 파트너십을 통해, EquiLibre의 알고리즘은 S&P 500과 Nasdaq 전반에 걸쳐 매일 수십억 달러 규모의 거래량을 처리해 왔습니다. 이 스타트업은 자사의 에이전트들이 2025년 암호화폐 시장에 출시된 이후, 현재 주식 시장에서도 잘 작동하고 있다고 주장하며, "설립 이후 마이너스 수익을 기록한 달이 단 한 번도 없는 완벽한 기록"을 보유하고 있다고 밝혔습니다. 이는 매달 투자가 전체적으로 상승하며 마무리되었음을 의미합니다.

자사의 AI를 퀀트 헤지펀드에 적용함으로써, 이 스타트업은 자동화가 보편화되어 있고 성공할 경우 개선 사항이 빠르게 현금으로 전환될 수 있는 분야에 진입했습니다. Sellers는 바로 이 점이 스타트업을 Creandum에게 매력적으로 만들었다고 말했습니다.

Sellers는 "금융 시장 트레이딩의 잠재적 총 유효 시장 (Total Addressable Market, TAM)은 지구상에서 가장 큰 시장 중 하나이며, 지난 수년간 대부분의 벤처 지원 성공 사례들을 작아 보이게 만들 정도의 막대한 이익을 창출해 온 수많은 펀드들이 존재합니다"라고 말했습니다. 하지만 그는 EquiLibre가 스스로를 "금융 회사가 아닌, 우선적으로 연구소 (Lab)"라고 명확히 정의하고 있다는 점을 언급했습니다.

Schmid와 그의 공동 창업자 2인 — CTO Rudolf Kadlec과 CSO Matej Moravcik —는 금융 분야의 배경을 가지고 있지 않으며, 그것이 그들을 움직이는 동력도 아니라고 그는 TechCrunch에 말했습니다. "제가 시장을 효율적으로 만드는 것에 흥분해서 이 일을 하는 것이 아닙니다. 우리 모두는 이전에 만들어진 적이 없는 새로운 것들을 만드는 것에 흥분하고 있으며, 이것을 만드는 과정이 매우 즐겁기 때문에 이 일을 하고 있습니다."라고 Schmid는 말했습니다.

DeepMind 출신들이 만드는 프런티어 AI (Frontier AI)의 전망은 벤처 캐피털 (VC)들이 열렬히 추구하는 분야이기도 합니다. 최근의 또 다른 사례로는 최근 11억 달러를 유치한 Ineffable Intelligence가 있습니다. 이들 중 대부분은 영국에 기반을 두고 있지만, EquiLibre를 포함하여 주목할 만한 예외들도 존재합니다.