저는 중국에 사는 평범한 사람입니다. 저는 IPO 로또에 당첨되는 행운을 얻었습니다 —
중국 최초의 국산 DRAM 메모리 칩 제조사인 CXMT (688825)의 주식 1,000주를 받았습니다. 비용: ¥8,660.

상장일 전에 저는 한 가지 실험을 진행했습니다.

실험 설정 (The Setup)

저는 Claude, GPT-4o, Gemini 등을 포함한 9개의 서로 다른 AI 모델에게 정확히 동일한 데이터 패킷을 제공했습니다:

• CXMT의 재무 상태 (2026년 상반기 기준 여전히 손실 중)
• 섹터 비교 (Samsung, Micron, YMTC 대비)
• IPO 메커니즘 (A-share STAR Market, 상장 후 첫 5일간 가격 제한 없음)
• 시장 심리 지표 (Market sentiment indicators)

하나의 표준화된 프롬프트(Prompt). 9개의 모델. 단 하나의 질문: 시초가 범위를 어떻게 예측하십니까?

실제로 일어난 일

적어도 2026년 하반기까지는 수익을 내지 못할 기업이 반도체 산업의 창시자 중 한 명보다 더 큰 기업 가치로 상장되었습니다.

9개의 AI 모두 이를 과소평가했습니다. 그것도 상당히 많이 말이죠.

AI가 틀린 이유

매일 AI 도구를 사용하는 사람으로서 이 부분이 진정으로 흥미롭습니다.

모델들은 기본적 분석(Fundamentals)에 대해서는 정확하게 추론했습니다:

• 손실을 기록 중인 기업 ✓
• 동종 업계 대비 높은 밸류에이션 (Valuation) ✓
• 불확실한 수요 사이클 (Demand cycle) ✓

하지만 모델들이 구현할 수 없었던 것은 다음과 같습니다:

1. 가격 동인으로서의 국가적 서사 (National narrative)

CXMT는 단순한 주식이 아닙니다. 이는 미국의 칩 금지에 대한 중국의 해답입니다. 개인 투자자들은 수익을 산 것이 아니라, 하나의 상징을 산 것이었습니다. 어떤 학습 데이터도 이를 온전히 포착할 수 없습니다.

2. 유통 물량 제로의 역학 (Zero-float dynamics)

STAR Market IPO의 경우, 첫날 거래 가능한 유통 물량(Float)이 매우 적습니다. 개인 투자자의 수요는 엄청난데 공급이 거의 제로에 가까울 때, 가격 발견(Price discovery)은 수직 상승합니다. 수학은 간단하지만 그 규모를 예측하기는 어렵습니다.

3. 최고조에 달한 군중 심리 (Crowd psychology)

AI 모델들은 대부분의 시간 동안 합리적으로 행동하는 시장을 바탕으로 학습됩니다. 이들은 기념비적인 국가적 IPO가 만들어내는 특유의 열기에 대한 제대로 된 모델을 가지고 있지 않습니다.

저는 상장 당일에 제 할당량을 전량 매도했습니다. 차트상의 S 표시는 저의 실제 매도 지점입니다. 저는 55엔에 도달하지 못했습니다. 아무도 도달하지 못하죠. 하지만 저는 수익을 내며 빠져나왔습니다.

그 돈은 제 아들의 학비로 쓰일 것입니다. 그것이 언제나 제 계획이었습니다.

실제 교훈

저는 AI를 완전히 신뢰했습니다. 제가 과소평가한 것은 인간의 광기 (human frenzy)였습니다.

이것은 투자 리서치에 AI를 사용하는 것에 반대하는 논거가 아닙니다. 저는 주식 분석을 위해 AI 도구를 광범위하게 사용합니다. AI는 재무제표 (financials)를 처리하고, 동종 기업 (peers)을 비교하며, 리스크를 식별하는 데 매우 뛰어납니다.

하지만 시장 이벤트 중에는 '얼마나 많은 사람이 무언가가 중요하다고 믿는가'가 핵심 변수인 범주가 있으며, 그것이 바로 언어 모델 (language models)이 어려움을 겪는 지점입니다.

AI를 하나의 입력값 (input)으로 사용하십시오. 신탁 (oracle)으로 사용하지 마십시오.

저는 실제 돈을 사용한 AI 실험 기록(실패 사례 포함)을 ordinarymantrying.com에 기록하고 있습니다. 평범한 중국인, 실제 판돈, 필터 없음.