크라켄, 평이한 영어를 거래 전략으로 변환하는 이스라엘 AI 기업 인수

자연어 혁명: 크라켄의 최신 인수가 트레이딩 민주화에 가져올 엄청난 변화

샌프란시스코 — 암호화폐 거래소 크라켄(Kraken)이 복잡한 프로그래밍 코드 대신 평이한 영어 명령을 사용하여 트레이더가 자동화된 전략을 생성할 수 있도록 지원하는 이스라엘 인공지능 기업 캐피탈라이즈.ai(Capitalise.ai)의 자산과 기술을 인수했다.

이번 인수를 통해 캐피탈라이즈.ai의 공동 창립자인 아미르 쉬오비치(Amir Shiovich) 최고경영자(CEO)와 샤하르 라빈(Shahar Rabin) 최고제품책임자(CPO)는 물론, 크라켄의 프로(Pro) 사업부에 통합될 핵심 제품 및 엔지니어링 인력이 합류한다. 2015년에 설립된 캐피탈라이즈.ai는 머신러닝 모델과 빅데이터 인프라를 기반으로 하는 독점적인 자연어 플랫폼을 개발했으며, 이는 주식, 암호화폐, 외환, 선물, 옵션 등 다양한 자산군의 실시간 및 과거 시장 정보를 처리할 수 있다.

이 기술은 일상적인 텍스트를 실행 가능한 트레이딩 전략으로 변환하여 사용자가 코드를 작성하거나 복잡한 프로그래밍 언어를 이해할 필요를 없앤다. 캐피탈라이즈.ai의 플랫폼은 이미 기존 금융 브로커 및 거래소에서 사용되어 실제 거래 환경에서 상업적 생존 가능성을 입증했다.

**자연어 처리(NLP)**는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 해석할 수 있도록 하는 AI 분야이다. 금융 및 트레이딩 분야에서 이 기술은 뉴스, 보고서 및 소셜 미디어 감성을 분석하여 시장 통찰력을 얻고 투자 전략을 수립하는 데 사용된다.

크라켄 거래소 책임자인 섀넌 커타스(Shannon Kurtas)는 "이번 인수를 통해 크라켄 프로(Kraken Pro) 고객들은 아이디어를 실시간으로 실행하고, 맞춤형 전략을 전례 없는 속도와 확신으로 테스트하고 최적화하며 실행할 수 있는 강력한 새로운 방법을 얻게 될 것"이라고 말했다. 이번 통합은 고급 트레이딩 도구가 접근 가능해지는 방식의 근본적인 변화를 의미하며, 역사적으로 정교한 자동화를 프로그래밍 리소스를 갖춘 기관 투자자에게만 제한했던 기술적 장벽을 허물고 있다.

크라켄은 올해 말부터 프로 플랫폼 내에서 캐피탈라이즈.ai의 기능을 단계적으로 출시할 계획이며, 이를 통해 사용자들은 기술 전문 지식 없이도 디지털 및 기존 자산군 전반에 걸쳐 복잡한 전략을 자동화할 수 있게 된다. 이러한 기술 통합은 정교함과 함께 접근성을 우선시하는 인공지능 기반 트레이딩 솔루션을 향한 광범위한 산업 모멘텀을 반영한다.

거래소 전반에 걸쳐 펼쳐지는 조용한 혁명

크라켄의 이번 행보는 인공지능과 노코드(no-code) 플랫폼이 필수적인 경쟁 무기가 되고 있는 금융 기술 환경 전반에 걸쳐 확산되는 광범위한 변화를 반영한다. 이번 인수는 지난 한 해 동안 급격히 가속화된 전략적 통합의 흐름을 따른다.

시장 정보에 따르면, 체이널리시스(Chainalysis)는 최근 AI 사기 탐지 회사인 알테리아(Alterya)를 약 1억 5천만 달러에 인수했으며, 모바일 플랫폼 엑스포털(xPortal)은 AI 기반 인터페이스 강화를 위해 알파링크(Alphalink)를 매입했다. 아마도 가장 중요하게는 테더(Tether)와 럼블(Rumble)이 노던 데이터(Northern Data)에 11억 7천만 달러 규모의 입찰을 공동으로 추진하여 AI 역량에 대한 막대한 인프라 투자를 시사했다.

AI 및 핀테크 분야의 최근 주요 인수합병 사례, '흡수를 통한 혁신' 경향을 보여줌.

인수 기업	피인수 기업	인수 가치
테더/럼블	노던 데이터	약 11.7억 달러
체이널리시스	알테리아	약 1.5억 달러
크라켄	닌자트레이더	15억 달러

이러한 인수 물결은 한 고위 산업 분석가가 "내부 연구 개발보다는 흡수를 통한 혁신"이라고 설명하는 것을 대변한다. 기업들은 점점 더 혼잡해지는 시장에서 경쟁사를 뛰어넘기 위해 속도, 인재 및 입증된 기술 스택을 구매하고 있다.

특히 크라켄의 경우, 이번 캐피탈라이즈.ai 인수는 2025년 3월 닌자트레이더(NinjaTrader)를 15억 달러에 인수한 것에 기반하여 포괄적인 다중 자산 거래 생태계를 구축한다. 선물 중심의 전문 터미널과 자연어 처리 자동화를 결합하여 전통 및 디지털 자산군 전반에 걸쳐 통일된 사용자 경험을 창출하려는 크라켄의 더 광범위한 야망을 고려할 때 전략적 시너지가 분명해진다.

기술적 경이로움 그 이상: 시장 역학의 작용

이러한 인수 시점은 AI 기반 트레이딩 자동화를 매력적일 뿐만 아니라 경쟁 생존을 위해 필수적으로 만드는 여러 수렴하는 시장 요인을 반영한다. 거래소 전반의 거래 수수료 압박은 수익 모델을 근본적으로 변화시켰으며, 기능 중심의 고객 유지와 자동화된 자산 증가는 지속 가능한 성장을 위해 중요해졌다.

지난 10년간 주요 거래소의 거래 수수료 압박 추세 예시.

연도	거래소/산업 표준	메이커 수수료 범위 (%)	테이커 수수료 범위 (%)	비고
2015	크라켄	0.00 - 0.16	0.10 - 0.26	크라켄은 유동성 증진을 위해 새로운 메이커-테이커 수수료 모델을 도입했다.
2018	비트스탬프	최대 0.5	최대 0.5	수수료는 30일 거래량 기준이며, 거래량이 적은 계정은 더 높은 비율을 지불했다.
2020	산업 평균 (글로벌)	~0.10 - 0.15	~0.10 - 0.15	미국과 유럽 거래소의 수수료는 종종 더 높았으며, 때로는 0.5%에 달하기도 했다.
2025	코인베이스	0.00 - 0.40	0.05 - 0.60	수수료는 30일 거래량에 따라 계층화된다.
2025	크라켄	0.00 - 0.25	0.10 - 0.40	수수료 구조는 계속해서 30일 거래량을 기준으로 한다.
2025	비트스탬프	0.00 - 0.30	0.03 - 0.40	고액 거래자에게는 수수료가 훨씬 낮다.

동시에 대규모 언어 모델(LLM)은 신뢰성 변곡점에 도달하여, 아키텍처가 거래 실행 전에 자연어를 확정적 실행 스크립트로 컴파일하는 경우, 제한된 의도 파싱이 금융 애플리케이션에 실현 가능해졌다.

유럽의 암호자산 시장(MiCA) 프레임워크에 따른 규제 명확성은 자동화된 트레이딩 서비스에 더 예측 가능한 운영 환경을 조성했지만, 미국에서는 유사한 명확성이 여러 규제 기관에 걸쳐 여전히 분산되어 있다.

암호자산 시장(MiCA) 규제는 유럽 연합의 포괄적인 법적 프레임워크로, 디지털 자산 공간을 감독하기 위해 고안되었다. 이는 암호자산 발행자와 서비스 제공업체에 대한 명확한 규칙을 수립하여 투자자를 보호하고, 시장 무결성을 보장하며, 금융 안정성을 증진하는 것을 목표로 한다.

캐피탈라이즈.ai의 기반 기술 스택은 개인 및 기관 트레이딩의 근본적인 과제인 전략적 사고와 기술적 실행 간의 격차를 해결한다. 전통적인 알고리즘 트레이딩은 프로그래밍 전문 지식, 수학적 모델링 기술 및 시장 미세구조에 대한 깊은 이해를 필요로 한다. 자연어 인터페이스는 이러한 장벽을 허물어 트레이더가 평이한 영어로 복잡한 전략을 표현하고 이를 자동으로 실행 가능한 코드로 변환할 수 있도록 약속한다.

업계 관찰자들은 캐피탈라이즈.ai의 기술이 기존 금융 브로커 및 거래소와의 배포를 통해 이미 상업적 생존 가능성을 입증했으며, 실험실 조건을 넘어 실제 성능을 보여주었다고 언급한다. 이러한 운영 실적은 통합 일정과 사용자 채택 곡선의 위험을 크게 줄인다.

자동화를 중심으로 재편되는 경쟁 구도

자연어 트레이딩 자동화의 등장은 금융 서비스 생태계 전반에 걸쳐 새로운 경쟁 역학을 창출하고 있다. 로빈후드(Robinhood)의 AI 연구 기업 플루토(Pluto) 인수는 개인 브로커리지가 개인화된 전략 생성으로 움직이고 있음을 시사하며, 이토로(eToro)는 소셜 트레이딩 기능과 결합된 AI 분석가 역량을 계속 개발하고 있다.

바이낸스(Binance)는 대규모 카피 트레이딩을 통해 다른 접근 방식을 추구하며, 정교한 전략에 대한 접근성을 높이는 동일한 근본적인 사용자 요구를 해결하고 있다. 반면 코인베이스(Coinbase)는 고급 API 제공을 통해 개발자 우선 자동화에 중점을 두어 왔다.

이러한 단편화는 시장이 여전히 초기 단계에 있으며, 여러 실행 가능한 접근 방식이 지배력을 위해 경쟁하고 있음을 시사한다. 그러나 업계의 합의는 API 키 관리를 요구하고 추가적인 보안 취약점을 생성하는 독립형 서드파티 애플리케이션보다는 기존 거래소 내 내장형 솔루션을 중심으로 수렴하는 것으로 보인다.

거래소 자체 자동화로의 전환은 세간의 이목을 끄는 API 키 유출을 포함하여 서드파티 트레이딩 봇을 괴롭혔던 지속적인 보안 우려를 해결하여 외부 자동화 서비스에 대한 사용자 신뢰를 손상시켰던 문제를 해소한다.

위험 요소 및 구현 과제

혁신적인 잠재력에도 불구하고, 자연어 트레이딩 자동화는 거래소와 사용자가 신중하게 다루어야 할 새로운 위험 범주를 도입한다. 사용자 지시의 의미론적 모호성은 의도치 않은 거래 실행으로 이어질 수 있으며, 모델 해석 오류는 위기 상황에서 시장 변동성을 증폭시킬 수 있다.

인수된 회사와 모회사 간의 통합 과제는 특히 개별 기술 스택과 조직 문화를 통합하려 할 때 제품 로드맵을 자주 탈선시킨다. 인수 후 인재 유지는 또 다른 중요한 위험 요소인데, 핵심 인력의 이탈은 기관 지식과 개발 속도를 저해할 수 있기 때문이다.

자동화된 트레이딩이 개인 사용자들 사이에서 더 널리 보급됨에 따라 규제 감시가 강화될 수 있다. 미국 증권거래위원회(SEC)의 제안된 예측 분석 충돌 규칙은 사용자 인터페이스 디자인 및 개인화 기능에 영향을 미칠 수 있으며, 유럽 당국은 알고리즘 트레이딩 감독 프레임워크를 계속해서 개선하고 있다.

기술적 관점에서 볼 때, 백테스팅 시뮬레이션과 실제 실행 환경 간의 동등성을 유지하려면 정교한 시장 미세구조 모델링과 실시간 위험 관리 시스템이 필요하다. 예상 성능과 실제 성능 간의 의미 있는 차이는 사용자 신뢰와 규제 준수를 저해할 수 있다.

투자 시사점 및 시장 궤적

인공지능과 자동화된 트레이딩 플랫폼의 융합은 금융 서비스 가치가 창출되고 확보되는 방식에 있어 상당한 변화를 시사할 수 있다. 자연어 인터페이스를 강력한 실행 인프라와 성공적으로 통합하는 기업은 사용자 전환 비용과 자산 고착성을 통해 의미 있는 경쟁 우위(진입 장벽)를 구축할 수 있다.

시장 분석가들은 고급 자동화 기능을 통합하는 거래소와 브로커가 더 높은 고객 생애 가치와 운용 자산 증가를 통해 단위 경제를 개선할 수 있다고 제안한다. 그러나 상당한 기술 통합 비용과 규제 준수 요구 사항은 단기 수익성 지표에 압력을 가할 수 있다.

이러한 추세에 대한 노출을 평가하는 투자자의 경우, 자동화 생태계를 지원하는 인프라 제공업체가 직접적인 플랫폼 투자보다 더 매력적인 위험 조정 수익률을 제시할 수 있다. 확정적 컴파일러, 실시간 위험 관리 시스템 및 규제 준수 도구를 개발하는 기업은 소비자 대면 플랫폼에 대한 직접적인 경쟁 노출 없이 광범위한 채택으로부터 이점을 얻을 수 있다.

자연어 트레이딩 자동화 분야는 향후 24개월 동안 상당한 확장을 보일 것으로 예상되며, 업계 관찰자들은 최소 두 개 이상의 최상위 거래소가 유사한 기능을 출시하거나 인수할 것으로 전망한다. 전략 템플릿 마켓플레이스와 커뮤니티 기반 자동화 도구가 인접한 기회로 부상할 수 있지만, 규제 프레임워크가 이들의 개발 궤도에 영향을 미칠 가능성이 크다.

향후 5년간 핀테크 AI 시장의 예상 성장률.

시장 부문	예측 기간	예상 시장 규모	연평균 성장률 (CAGR)
핀테크 AI 시장	2025-2033	977억 달러	19.90%
AI 트레이딩 플랫폼 시장	2025-2034	699.5억 달러	20.04%
핀테크 시장	2025-2032	1조 1,266.4억 달러	16.2%

투자 면책 조항: 이 분석은 현재 시장 데이터 및 확립된 경제 지표를 기반으로 합니다. 예측은 추측이 아닌 정보에 입각한 분석으로 간주되어야 하며, 과거 실적이 미래 결과를 보장하지 않습니다. 시장 참여자는 특정 상황 및 위험 감수 수준에 적합한 맞춤형 투자 가이드를 위해 자격을 갖춘 재정 고문과 상담해야 합니다.

자연어 인터페이스를 통한 트레이딩의 변화는 기술 발전을 넘어선다. 이는 누가 참여하고 글로벌 경제를 통해 가치가 어떻게 흐르는지 재편할 수 있는 금융 시장의 근본적인 민주화를 구현한다. 이러한 비전이 그 약속을 이행할 수 있을지는 복잡한 기술 통합의 성공적인 실행과 진화하는 규제 환경의 탐색에 크게 좌우될 것이다.