AI 단일문화 문제: 동일한 리스크 모델이 DeFi의 다음 연쇄 청산을 촉발할 수 있는 이유
2026년 2월, 약 15,000 개의 AI 에이전트가 3초라는 짧은 시간 안에 동일한 유동성 풀에서 빠져나가려고 시도했습니다. 그 결과, 단 한 명의 인간 리스크 관리자가 키보드에 손을 대기도 전에 4억 달러 규모의 강제 청산이 발생했습니다. 에이전트들이 공모한 것이 아니었습니다. 단지 거의 동일한 리스크 모델을 실행하고 있었고, 동시에 같은 결론에 도달했을 뿐입니다.
DeFi의 단일 배양 (Monoculture) 문제에 오신 것을 환영합니다. 이는 탈중앙화를 위해 설계된 생태계가 리스크 관리를 위해 소수의 AI 아키텍처로 수렴할 때 발생하는 새로운 시스템적 리스크입니다.
2026년 AI 기반 DeFi의 규모
수치는 급 격한 변화를 보여줍니다. 현재 모든 온체인 트랜잭션의 약 40 % 가 자율형 AI 에이전트에 의해 시작됩니다. 이들은 인간의 개입 없이 유동성을 관리하고, 포트폴리오를 재조정하며, 청산을 실행합니다. DeFi의 총 예치 자산 (TVL) 은 4조 달러를 넘어섰으며, 그 자본의 상당 부분은 분석가가 아닌 알고리즘에 의해 관리되고 있습니다.
이것이 본질적으로 위험한 것은 아닙니다. AI 에이전트는 그 어떤 인간 팀보다 빠르고 일관되게 시장 신호를 처리하고, 담보 비율을 조정하며, 거래를 실행할 수 있습니다. 문제는 이러한 에이전트의 속도나 정교함이 아니라, 그들의 유사성 에서 발생합니다.
탈중앙화 금융과 인공지능의 결합인 DeFAI 섹터는 2024년 이후 폭발적으로 성장했습니다. 이제 프로토콜들은 누가 가장 진보된 AI 리스크 엔진을 보유하고 있는지를 두고 경쟁하지만, 내부를 들여다보면 이러한 엔진 중 상당수가 공통된 기원을 공유하고 있습니다. 즉, 동일한 오픈 소스 모델 아키텍처, 중복되는 온체인 기록에서 추출된 유사한 훈련 데이터셋, 그리고 동일한 변동성 벤치마크를 기준으로 보정된 거의 동일한 리스크 파라미터입니다.
모델 수렴이 연쇄 반응을 일으키는 방식
전통 금융은 이 교훈을 뼈저리게 배웠습니다. 2010년 플래시 크래시 (Flash Crash) 당시, 고주파 매매 알고리즘이 서로의 매도 신호를 증폭시키면서 다우 존 스 지수가 단 몇 분 만에 1,000 포인트 가까이 폭락했습니다. 하지만 DeFAI 시대는 플래시 크래시조차 느긋해 보일 정도의 규모와 속도로 작동합니다.
그 메커니즘은 다음과 같습니다. 수천 개의 AI 에이전트가 유사한 과거 데이터로 훈련된 모델을 사용할 때, 그들은 유사한 "사각지대" 를 갖게 됩니다. 즉, 한 번도 본 적 없는 동일한 엣지 케이스 (edge cases), 과소평가하는 동일한 스트레스 시나리오, 그리고 결정적으로 방어적 조치를 취하도록 학습된 동일한 청산 임계값입니다.
일반적인 시장 상황에서 이러한 수렴은 눈에 보이지 않습니다. 에이전트들은 우연히 일치하는 독립적인 결정을 내리는 것처럼 보입니다. AI가 리스크를 효과적으로 관리하고 있기 때문에 시장은 안정적으로 보입니다. 하지만 지정학적 충격, 프로토콜 취약점 공격, 또는 거시 경제적 이변과 같이 진정으로 새로운 사건이 발생하면 모델들은 한꺼번에 실패합니다.
영란은행 (Bank of England) 은 2025년 4월 금융 안정 보고서에서 바로 이 리스크를 식별했으며, AI 기반 시장 참여자들이 "점점 더 상관관계가 높은 포지션" 을 취함으로써 스트레스 기간 동안 "충격을 증폭" 시킬 수 있다고 경고했습니다. 중앙은행은 소수의 오픈 소스 또는 공급업체 제공 모델의 광범위한 사용을 잠재적인 쏠림 현상 (herding behavior) 의 주요 원인으로 지목했습니다.
국제통화기금 (IMF) 도 이러한 우려를 같이했습니다. AI 모델 수렴으로 인한 쏠림 현상은 2025년 자본 시장에서의 생성형 AI 도입 위험에 대해 금융 시장 이해관계자들을 대상으로 실시한 조사에서 언급된 최우선 리스크였습니다.
AI 기반 청산 소용돌이의 해부
동기화된 AI 행동이 특히 DeFi에서 왜 그렇게 위험한지 이해하려면, 청산 연쇄 반응이 어떻게 전개되는지 살펴보십시오.
- 트리거 이벤트: 갑작스러운 가격 변동이 여러 프로토콜의 리스크 임계값을 동시에 위반합니다.
- 동기화된 감지: 유사한 모델을 실행하는 수천 개의 에이전트가 수 밀리초 내에 동일한 신호를 감지합니다.
- 상관관계가 있는 대응: 에이전트들이 담보 매도, 유동성 회수 또는 포지션 종료와 같은 동일한 방어 조치를 시작합니다.
- 유동성 공백: 동기화된 매도가 가용 매수측 유동성을 압도하여 가격이 급락하게 만듭니다.
- 2차 연쇄 반응: 가격 하락이 추가적인 청산 임계값을 자극하여 피드백 루프를 생성합니다.
- 교차 프로토콜 전염: 에이전트가 여러 프로토콜과 체인에 걸쳐 활동하기 때문에, 연쇄 반응은 몇 초 내에 전체 DeFi 생태계로 수평적으로 확산됩니다.
인간 중심의 패닉과 결정적인 차이점은 속도입니다. 인간의 공포는 몇 분 또는 몇 시간에 걸쳐 전개되므로 시장 조성자가 개입하여 유동성을 공급할 시간을 줍니다. AI 기반의 쏠림 현상은 이 타임라인을 몇 초로 압축합니다. 2025년 10월의 암호화폐 청산 연쇄 반응은 36시간 만에 190억 달러의 미결제 약정을 소멸시켰으며, 이는 주로 인간에 의해 주도된 것이었 습니다. AI로 동기화된 동등한 사건은 동일한 피해를 단 몇 분 만에 집중시킬 수 있습니다.
부재하는 조율 레이어
오늘날 DeFAI 인프라에서 가장 위험한 격차 중 하나는 시스템 수준의 조율 레이어 (coordination layer) 가 없다는 것입니다. 개별 AI 에이전트는 실행 수준에서 매우 정교하여 수익률을 최적화하고, 담보를 관리하며, 복잡한 다단계 전략을 실행할 수 있습니다. 그러나 이러한 에이전트들이 집단적 행동을 조율할 수 있는 프로토콜 수준의 메커니즘은 존재하지 않습니다.
전통 금융과 대조해 보십시오. 중앙 청산소는 극심한 변동성 기간 동안 서킷 브레이커 (circuit breakers) 역할을 하여 연쇄 반응을 방지하기 위해 거래를 중단합니다. 시장 조성자는 스트레스 상황에서도 유동성을 제공할 계약적 의무가 있습니다. 규제 프레임워크는 동기화를 방지하기 위해 시차를 둔 포지션 한도와 마진 콜을 요구합니다.
DeFi에는 AI 참여자를 위해 설계된 이러한 메커니즘이 전혀 없습니다. 에이전트의 행동이 너무 높은 상관관계를 보일 때 활성화되는 서킷 브레이커가 없습니다. 에이전트가 리스크 대응을 시차를 두고 수행해야 한다는 요구 사항도 없습니다. 시스템 전체의 에이전트 행동을 기반으로 청산 임계값이나 담보 인정 비율 (LTV) 을 동적으로 조정할 수 있는 "컨트롤 플레인 (control plane)" 도 존재하지 않습니다.
이러한 아키텍처적 격차는 단지 이론적인 것이 아닙니다. 연구자들은 현재 세대의 DeFi AI 에이전트가 거의 전적으로 실행 레이어에서만 작동하며, 언제 그리고 왜 조율된 행동이 일어나야 하는지 혹은 일어나지 말아야 하는지에 대한 시스템 수준의 의사결정 메커니즘이 부족하다는 점을 문서화했습니다.
규제 대응의 구체화
규제 당국은 이러한 영향에 대처하기 시작했습니다. 미국 소비자금융보호국(CFPB)의 "에이전트 동등성(Agentic Equivalence)" 규정은 금융 고문 역할을 하는 AI 에이전트의 등록을 의무화하며, 자율적인 오류에 대해 모기업에 엄격한 책임을 묻습니다. GENIUS 법안의 책임 프레임워크는 이를 AI 트레이딩 에이전트 배포자에게까지 확장합니다. 만약 자율 에이전트가 가장 매매(wash trades)를 실행하면, 배포자는 시장 조작 혐의를 받게 됩니다.
영국 중앙은행(Bank of England)은 2026년 3월, AI를 장기적인 생산성 이슈로 취급하던 것에서 벗어나 단기적인 금융 안정성 리스크로 인식하며, 금융 스트레스 테스트에 AI 충격 시나리오를 포함하겠다고 발표했습니다. 또한 중앙은행은 운영자가 상관관계가 있는 AI 행동과 관련된 실제 시나리오를 테스트할 수 있도록 "동기화 연구소(synchronization lab)"를 계획하고 있습니다.
유럽은 MiCA와 AI 법(AI Act)을 통해 계층화된 준수 프레임워크를 구축하고 있으며, 아시아의 신흥 표준은 "고객 에이전트 확인(Know Your Agent, KYA)" 검증에 집중하여 자율 트레이딩 에이전트의 식별 및 감사 가능성을 요구하고 있습니다.
이러한 규제 노력은 필요하지만 충분하지는 않습니다. AI 에이전트가 작동하는 속도는 규제 대응이 시작될 즈음에는 이미 연쇄적인 피해가 발생한 후임을 의미합니다.
회복탄력성 구축: 다음 단계
DeFi 커뮤니티는 가만히 있지 않습니다. 동기화된 AI 리스크를 완화하기 위한 몇 가지 접근 방식이 등장하고 있습니다:
모델 다양성 요구 사항: 일부 프로토콜은 리스크 관리 에이전트가 다양한 아키텍처(다른 모델 제품군 사용, 다른 데이터 하위 집합 학습, 또는 다른 리스크 프레임워크 채택)를 입증하도록 요구하기 시작했습니다. 이는 유전적 다양성을 가진 생태계가 질병에 더 강하다는 생물 다양성 원리를 반영합니다.
온체인 서킷 브레이커: 에이전트의 행동이 비정상적으로 상관관계를 가질 때 이를 감지하고 일시적인 냉각기, 점진적인 수수료 인상, 또는 무작위 실행 지연과 같은 마찰을 자동으로 도입하여 동기화된 매도 패턴을 끊어내는 프로토콜 수준의 메커니즘입니다.
적대적 스트레스 테스트: AI 에이전트가 이미 학습한 과거 시나리오 대신, 모델의 사각지대를 드러내도록 설계된 합성 시나리오를 사용하여 적대적 테스트를 수행하는 방안을 모색하고 있습니다. 뉴로모픽 및 양자 머신러닝 접근 방식은 통제된 시뮬레이션에서 연쇄 사건을 최대 91%까지 줄이는 가능성을 보여주었습니다.
계층적 청산 아키텍처: 이진법 적인 청산 임계값 대신, 청산 압력을 시간에 따라 분산시켜 동기화된 에이전트 반응을 유발하는 "절벽 끝(cliff edge)" 현상을 방지하는 단계적 대응을 구현하고 있습니다.
프로토콜 간 리스크 신호 전달: 에이전트가 자신의 리스크 상태를 공유 오라클 레이어에 방송하여, 집단적인 에이전트 행동이 위험한 수준의 상관관계에 도달할 때 시스템 수준의 가시성을 확보할 수 있도록 하는 새로운 표준입니다.
지능형 리스크 관리의 역설
DeFi는 역설에 직면해 있습니다. 리스크를 더 지능적으로 관리하기 위해 도입한 바로 그 도구들이, 생태계가 이전에 겪었던 그 어떤 것보다 감지하기 어렵고 빠르게 현실화되는 새로운 범주의 시스템적 리스크를 생성하고 있을 수 있습니다.
해결책은 AI 기반 리스크 관리에서 물러나는 것이 아닙니다. 이미 변화의 흐름은 시작되었으며, 자율 에이전트의 이점은 포기하기에 너무나 큽니다. 대신 수천 개의 AI 에이전트가 동기화된 군집으로 수렴하지 않고 공존할 수 있도록 조정 레이어, 다양성 요구 사항 및 서킷 브레이커를 구축하는 것이 과제입니다.
금융 시스템은 항상 사용하는 도구에 의해 형성되어 왔습니다. 전신 거래 시대에는 공황이 전선을 타고 퍼졌습니다. 전자 거래 시대에는 플래시 크래시가 몇 분 단위로 압축되었습니다. 자율 AI 에이전트 시대에는 다음 연쇄 반응이 단 몇 초 만에 전개될 수 있습니다. DeFi가 다 음 스트레스 테스트가 예고 없이 찾아오기 전에 필요한 면역 체계를 구축하지 않는다면 말입니다.
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