BlockSec × Bitget 연말 공동 보고서: AI × Trading × Security: 지능형 트레이딩 시대의 위험 진화

서문

지난 한 해 동안, AI는 Web3 세계에서 본질적인 변화를 겪었습니다: 이제 AI는 단순히 인간이 정보를 더 빠르게 이해하고 분석 결론을 생성하는 데 도움을 주는 보조 도구에 그치지 않고, 거래 효율성을 향상시키고 의사 결정 품질을 최적화하는 핵심 동력으로 발전하여 거래 개시, 실행 완료, 자금 흐름의 전 과정에 깊숙이 스며들기 시작했습니다. 대규모 언어 모델, AI 에이전트, 자동화 실행 시스템이 점점 더 성숙해짐에 따라, 거래 모델은 전통적인 '사람이 개시, 기계가 보조'에서 점차 '기계가 계획, 기계가 실행, 인간이 감독'하는 새로운 형태로 진화하고 있습니다.

동시에, Web3가 고유하게 지닌 세 가지 핵심 특성—공개 데이터, 프로토콜의 조합 가능성, 그리고 비가역적 결제—는 이러한 자동화 변화가 뚜렷한 양면성을 띠게 합니다: 전례 없는 효율성 향상 잠재력을 지니는 동시에, 가파른 위험 상승 곡선을 동반합니다.

이러한 변화는 동시에 세 가지 새로운 현실 시나리오를 만들어내고 있습니다:

첫째, 거래 시나리오의 혁신적 변화: AI는 신호 식별, 전략 생성, 실행 경로 선택 등 핵심 의사 결정 기능을 독립적으로 담당하기 시작했으며, x402와 같은 혁신적인 메커니즘을 통해 기계 간 직접 결제 및 호출을 완료하여 '기계 실행 가능 거래 시스템'의 가속화를 촉진하고 있습니다.

둘째, 위험과 공격 형태의 진화: 거래와 실행의 전 과정이 자동화되면, 취약점 이해, 공격 경로 생성, 불법 자금 세탁 또한 자동화와 규모화의 길을 걷게 되어, 위험 전파 속도가 처음으로 인적 개입의 한계를 안정적으로 초과합니다. 즉, 위험 확산 속도가 사람이 반응하고 막기에는 너무 빠르다는 뜻입니다.

셋째, 보안, 위험 관리, 규정 준수 분야의 새로운 기회: 보안, 위험 관리, 규정 준수 역량을 동일하게 엔지니어링화, 자동화, 인터페이스화하지 않으면, 지능형 거래 시스템은 효율성 향상과 동시에 통제 가능한 상태를 유지하며 지속 가능한 발전을 이룰 수 없습니다.

바로 이러한 업계 배경에서, BlockSec과 Bitget이 본 보고서를 공동으로 작성하게 되었습니다. 우리는 'AI를 사용해야 하는가'라는 기초적인 명제에 집착하기보다, 더 현실적인 핵심 문제에 초점을 맞추고자 합니다: 거래, 실행, 결제가 모두 기계 실행 가능한 방향으로 나아가기 시작할 때, Web3의 위험 구조는 어떤 심층적인 진화를 겪고 있으며, 업계는 이러한 변화에 대응하기 위해 보안, 위험 관리, 규정 준수의 기반 역량을 어떻게 재구성해야 하는가. 본문은 새로운 시나리오의 형성, 새로운 도전의 증폭, 새로운 기회의 출현이라는 세 가지 핵심 차원을 중심으로, AI×Trading×Security가 교차하는 지점에서 일어나고 있는 핵심 변화와 업계의 대응 방향을 체계적으로 정리합니다.

제1장: AI의 역량 진화와 Web3 융합 논리

AI는 단순한 보조 판단 도구에서, 계획 능력, 도구 호출 능력, 폐쇄적 실행 능력을 갖춘 에이전트 시스템으로 도약하고 있습니다. 그리고 Web3는 본질적으로 공개 데이터, 조합 가능한 프로토콜, 비가역적 결제라는 세 가지 핵심 특성을 지니고 있어, 자동화 애플리케이션의 수익률을 높이는 동시에 운영 실수와 악의적 공격의 대가도 더 커지게 만듭니다. 이러한 본질적 특성은 우리가 Web3 분야의 공격/방어와 규정 준수 문제를 논할 때, 단순히 AI 도구를 기존 프로세스에 적용하는 것이 아니라 전면적인 시스템 패러다임 전환—거래, 위험 관리, 보안 분야가 모두 동시에 기계 실행 가능 모드로 나아가고 있음을 의미합니다.

1. 금융 거래와 위험 관리에서 AI의 역량 도약: '보조 도구'에서 '자율 의사 결정 시스템'으로

금융 거래와 위험 관리 분야에서 AI의 역할 변화를 명확한 진화 사슬로 본다면, 가장 중요한 분기점은 시스템이 폐쇄적 실행 능력을 갖추고 있는지 여부입니다.

초기의 규칙 시스템은 '브레이크가 달린 자동화 도구'와 더 유사했습니다. 핵심은 전문가의 경험을 명확한 임계값 판단, 블랙/화이트리스트 관리, 고정된 위험 관리 전략으로 전환하는 것이었습니다. 이러한 모델의 장점은 논리가 설명 가능하고 관리 비용이 낮다는 점이지만, 단점도 매우 분명합니다: 새로운 비즈니스 모델과 대항적 공격 행위에 대한 반응 속도가 매우 느리며, 비즈니스 복잡성이 증가함에 따라 규칙이 계속 쌓여 결국 유지 관리하기 어려운 '전략 부채'의 산을 형성하여 시스템 유연성과 대응 효율성을 심각하게 제약합니다.

이후, 머신러닝 기술은 위험 관리 모델을 통계적 패턴 인식의 새로운 단계로 이끌었습니다: 특징 엔지니어링과 지도 학습 알고리즘을 통해 위험 점수화와 행동 분류를 구현하여 위험 식별 범위를 크게 확장했습니다. 그러나 이 모델은 역사적 라벨링 데이터와 데이터 분포 안정성에 크게 의존하며, 전형적인 '분포 변화 문제'가 존재합니다—즉, 모델 학습 시 의존했던 역사적 데이터 패턴이 실제 적용 과정에서 시장 환경 변화, 공격 수단 진화 등의 요인으로 인해 무효화되어 모델 판단 정확도가 크게 떨어지는 현상입니다(본질적으로 역사적 경험이 더 이상 적용되지 않는 것입니다). 공격자가 공격 경로를 변경하거나, 크로스체인으로 이동하거나, 자금을 더 세분화하여 분산시키면 모델은 명백한 판단 오류를 보이게 됩니다.

그리고 대규모 언어 모델과 AI 에이전트의 등장은 이 분야에 혁명적인 변화를 가져왔습니다. AI 에이전트의 핵심 장점은 단순히 '더 똑똑하다'—더 강한 인지와 추론 능력을 갖췄다는 점뿐만 아니라, '더 잘한다'—완전한 프로세스 오케스트레이션과 실행 능력을 갖췄다는 점에 있습니다. 이는 위험 처리를 기존의 단일 지점 예측에서 전 과정 폐쇄적 관리로 업그레이드하며, 구체적으로는 이상 신호 식별, 관련 증거 보완, 관련 주소 연관, 계약 행동 논리 이해, 위험 노출 판단, 맞춤형 처리 제안 생성, 제어 동작 트리거, 감사 가능 기록 생성 등 일련의 완전한 단계를 포함합니다. 달리 말해, AI는 '문제가 있을 수 있다고 알려주는' 단계에서 '문제를 실행 가능한 상태까지 처리해주는' 단계로 진화한 것입니다.

이러한 진화는 거래 측에서도 뚜렷합니다: 전통적인 사람이 리서치 리포트를 읽고, 지표를 보고, 전략을 작성하는 방식에서, AI가 다중 소스 데이터를 자동으로 수집하고, 거래 전략을 자동으로 생성하며, 주문을 자동으로 실행하고, 결과를 자동으로 복기하며 최적화하는 전 과정 자동화로 업그레이드되어, 시스템의 동작 사슬은 점점 더 '자율 의사 결정 시스템'에 가까워지고 있습니다.

그러나 경계해야 할 점은, 일단 자율 의사 결정 시스템 패러다임에 진입하면 위험도 동시에 업그레이드된다는 것입니다. 인간의 운영 실수는 일반적으로 저빈도, 비일관성의 특징을 지니지만, 기계의 실수는 고빈도, 복제 가능성, 그리고 동일 시간에 규모화되어 트리거될 수 있는 특징을 보입니다. 따라서 금융 시스템에서 AI 적용의 진정한 도전은 '할 수 있는가'가 아니라 '통제 가능한 경계 내에서 할 수 있는가'입니다: 여기서 경계에는 명확한 권한 범위, 자금 한도, 호출 가능한 계약 범위, 그리고 위험이 발생했을 때 자동으로 등급을 낮추거나 긴급 정지할 수 있는 능력이 포함됩니다. 이 문제는 Web3 분야에서 더욱 증폭되는데, 핵심 이유는 온체인 거래의 비가역성—일단 오류나 공격이 발생하면 자금 손실을 되돌리기 어렵다는 점에 있습니다.

2. Web3 기술 구조가 AI 적용에 미치는 증폭 효과: 공개성, 조합 가능성, 비가역성

AI가 '보조 도구'에서 '자율 의사 결정 시스템'으로 진화함에 따라, 핵심 질문이 제기됩니다: 이러한 진화가 Web3와 결합하면 어떤 화학 반응이 일어날까? 답은: Web3의 기술 구조는 AI의 효율성 장점과 위험 요소를 동시에 증폭시킨다는 것입니다—자동화 거래의 효율성을 기하급수적으로 향상시키는 동시에 잠재적 위험의 영향 범위와 파괴 정도도 크게 확대합니다. 이러한 증폭 효과는 Web3의 세 가지 구조적 특성—공개 데이터, 프로토콜 조합 가능성, 그리고 비가역적 결제—의 중첩에서 비롯됩니다.

장점 측면에서, Web3가 AI에 갖는 핵심 매력은 먼저 데이터 측면에서 비롯됩니다. 온체인 데이터는 본질적으로 공개적, 투명, 검증 가능, 추적 가능한 특성을 지녀, 위험 관리와 규정 준수에 전통 금융이 따라올 수 없는 투명성 장점을 제공합니다—통합 원장에서 자금의 이동 궤적, 크로스 프로토콜 상호작용 경로, 그리고 자금의 분할과 집중 과정을 명확하게 볼 수 있습니다.

그러나 동시에, 온체인 데이터는 상당한 이해 난이도도 존재합니다: 주소의 '의미적 희소성'(즉, 온체인 주소에 명확한 신원 식별자가 없어 실제 주체와 직접 연관시키기 어려움), 무효 노이즈 데이터의 양이 많음, 크로스체인 데이터의 파편화가 심각하며, 실제 비즈니스 행위와 자금 출처 혼동 행위가 서로 얽혀 있으면 단순한 규칙만으로는 효과적으로 구분하기 어렵습니다. 이로 인해 온체인 데이터 자체를 이해하는 것이 높은 비용의 엔지니어링 작업이 됩니다: 거래 시퀀스, 계약 호출 논리, 크로스체인 메시지 전달, 그리고 오프체인 정보 정보를 깊이 융합해야만 설명 가능하고 신뢰할 수 있는 결론을 도출할 수 있습니다.

더 중요한 영향은 Web3의 조합 가능성과 비가역성에서 비롯됩니다. 프로토콜의 조합 가능성은 금융 혁신 속도를 크게 높여, 하나의 거래 전략이 레고 블록처럼 대출, 탈중앙화 거래소(DEX), 파생상품, 크로스체인 브리지 등 모듈을 유연하게 조합하여 혁신적인 금융 상품과 서비스를 형성할 수 있게 합니다. 그러나 이러한 특성은 위험 전파 속도도 크게 가속시켜, 하나의 구성 요소의 작은 결함이 '공급망'을 따라 빠르게 증폭되거나, 심지어 공격자가 빠르게 재사용 가능한 공격 템플릿으로 활용될 수 있습니다(여기서 '의존 체인'보다는 '공급망'을 사용하여 위험 전달의 연관성을 대중이 더 쉽게 이해할 수 있도록 합니다).

그리고 비가역성은 사후 처리의 난이도를 급격히 높입니다. 전통 금융 시스템에서는 잘못된 거래나 사기 행위가 발생했을 때, 거래 취소, 지급 거절, 또는 기관 간 보상 메커니즘에 의존하여 손실을 만회할 수 있을지도 모릅니다. 그러나 Web3 분야에서는 자금이 일단 크로스체인을 완료하거나, 믹싱 서비스에 들어가거나, 또는 대량의 주소로 빠르게 분산되면, 자금 회수의 난이도가 기하급수적으로 상승합니다. 이러한 특성은 업계가 보안과 위험 관리의 초점을 전통적인 '사후 설명'에서 '사전 경고와 실시간 차단'으로 전방 이동시켜야만 한다는 점을 역설합니다—위험이 발생하기 전이나 발생 과정에서 개입해야만 손실을 효과적으로 줄일 수 있습니다.

3. CEX와 DeFi의 차별화된 융합 경로: 동일한 AI, 다른 제어면

Web3 기술 구조의 증폭 효과를 이해한 후, 우리는 또 하나의 현실 문제를 마주해야 합니다: 동일하게 AI 기술을 도입하더라도, 중앙화 거래소(CEX)와 탈중앙화 금융 프로토콜(DeFi)의 적용 지점은 다릅니다. 핵심 이유는 양자가 지닌 '제어면'(네트워크 공학 용어, 여기서는 자금과 프로토콜에 대한 개입 능력을 특별히 지칭)에 본질적인 차이가 있기 때문입니다.

동일하게 AI를 거래와 위험 관리 분야에 적용하더라도, CEX와 DeFi의 적용 초점은 본질적으로 다릅니다. CEX는 완전한 계정 체계와 강력한 제어면을 보유하고 있으므로, KYC(고객 신원 확인)/KYB(사업자 신원 확인)를 수행하고, 거래 한도를 설정하며, 동결 및 롤백의 프로세스화된 처리 메커니즘을 구축할 수 있습니다. CEX 시나리오에서 AI의 가치는 종종 더 효율적인 심사 프로세스, 더 시기적절한 의심스러운 거래 식별, 더 자동화된 규정 준수 문서 생성 및 감사 기록 보관으로 나타납니다.

반면, DeFi 프로토콜은 탈중앙화라는 핵심 특성으로 인해 개입 수단(즉, 제어면)이 상대적으로 제한적이며, CEX처럼 사용자 계정을 직접 동결할 수 없습니다. 이는 더욱 '약한 제어면 + 강한 조합 가능성'을 지닌 개방 환경과 유사합니다. 대부분의 DeFi 프로토콜 자체는 자금 동결 능력을 갖추고 있지 않으며, 실제 위험 통제 지점은 프론트엔드 인터페이스, 인터페이스 계층, 지갑 승인 단계, 그리고 규정 준수 중간 계층(예: 위험 관리 API, 위험 주소 목록, 온체인 모니터링 및 경고 네트워크) 등