“이 분야는 도메인 지식이 필요합니다.” 코드를 쓰기 전에 몇백 시간 공부하라는 말처럼 들린다. 하지만 AI가 있다면 후보를 넓게 찾고, 좁히고, 실제 실험으로 배우면 되지 않을까? 작은 가격 차이를 찾는 DeFi 봇에 잘 맞는 생각이다. 문제는 다른 봇이 수익을 먼저 가져갈 수 있다는 점. 동전 줍기를 시작했는데 옆에 산업용 진공청소기가 등장했다.
1. 도메인 지식은 업계의 작동 원리를 아는 것
도메인 지식은 특정 분야의 규칙, 관행, 예외, 실패 패턴을 이해하는 능력이다. Python으로 봇을 만드는 기술과 다르다. 코딩이 '어떻게 만들까'라면 전문 지식은 '어디에 기회가 있고 왜 실패할까'를 설명한다. DeFi에서는 가격 형성, 낮은 유동성, 네트워크 비용, 체결 안정성, 경쟁 봇의 행동이 포함된다.
2. AI로 학습 순서를 뒤집기
기존 방식은 공부→가설→개발→검증이다. AI를 쓰면 아이디어를 많이 만들고→선별하고→소액으로 시험하고→경험을 축적할 수도 있다. 거래소 간 가격 차이, 청산, 상환, 브리지, 특이한 교환 경로를 살펴볼 수 있다. 다만 '수익 아이디어 100개'가 실제로 돈이 되는 100개를 뜻하지는 않는다.
3. 표시된 차익과 실현 손익은 다르다
필요 자금, 거래 수수료, 네트워크 비용, 가격 충격, 실패 비용, 체결률, 경쟁 강도를 계산한다. 순손익=가격 차익−거래 수수료−네트워크 비용−불리한 가격 변동−실패 비용. 예를 들어 한 시장의 ETH 가격이 30만 엔, 다른 곳이 31만 엔이라면 이론상 차이는 1만 엔이다. 실제 체결 시에는 가격과 비용이 달라질 수 있다.
4. MEV는 거래 순서에서 추가 가치를 얻는 현상
MEV는 블록에 포함할 거래, 제외할 거래와 순서를 조정해 추가 가치를 추출하는 개념이다. 이더리움 공식 문서는 차익거래, 대출 청산, 샌드위치 거래를 예로 든다.[1] 다른 거래보다 먼저 실행하거나, 직후의 기회를 잡거나, 큰 거래 앞뒤에 자기 거래를 배치할 수 있다. 마지막 방식은 일반 이용자의 체결 조건을 악화시킬 수 있다.
5. 다른 봇이 이겼다고 모두 MEV는 아니다
서로 다른 봇이 같은 가격 차이를 독립적으로 발견할 수도 있다. MEV 여부를 보려면 블록의 순서와 거래 기록을 확인해야 한다. 발견 순서와 체결 순서는 다를 수 있으며 경쟁 입찰이나 제출 경로 때문에 기회가 사라질 수 있다.[1] AI가 보여준 시뮬레이션의 흑자는 실제 입금이 아니다.
6. 작고 짧은 기회는 검증할 가치가 있다
유명한 차익거래는 경쟁이 치열하다. 복잡한 상환 과정이나 덜 알려진 자산에 빈틈이 있을 가능성은 있지만 수익 보장은 아니다. 소액으로 시험하고 모든 비용을 빼고 판단하며, 순이익이 사라지면 중지한다. 타인의 자산을 해치는 취약점 악용은 제외한다. AI로 탐색을 넓히고, 실제 체결로 좁히고, 그 결과를 전문 지식으로 만든다. MEV 봇이 또 앞서면 오늘의 보물찾기는 진공청소기 성능 비교가 된다.
참고 자료: [1] Ethereum.org, “Maximal extractable value (MEV)” — https://ethereum.org/en/developers/docs/mev/
