암호화폐 시장에서 고래 투자자들의 움직임을 미리 파악하는 것은 트레이더들에게 중요한 경쟁력을 제공한다. 예를 들어, 2025년 8월에 한 비트코인(BTC) 고래가 24,000 BTC를 매도하면서 약 27억 달러(약 3조 7,530억 원)의 거래가 이루어졌고, 이로 인해 시장에서 5억 달러(약 6,950억 원) 이상의 레버리지 포지션이 청산되는 사태가 발생했다. 만약 이러한 매도 시점을 사전에 인식했다면, 많은 트레이더들은 손실을 줄이거나 예기치 않은 수익을 창출할 기회를 가졌을 것이다.

이러한 신속한 의사결정이 필요한 시점에서 인공지능(AI)의 가능성이 점점 더 부각되고 있다. AI는 방대한 온체인 데이터를 실시간으로 분석하여 비정상적인 거래나 대규모 지갑의 이동을 감지하고, 이러한 데이터를 바탕으로 고래들의 패턴을 식별한다. 이는 단순히 차트를 분석하는 것을 넘어서, 실제 거래의 실체를 추적하는 데 중점을 둔다.

AI를 활용한 고래 탐지는 정교한 필터링 시스템으로부터 시작된다. 예를 들어, 이더리움(ETH)에서 100만 달러(약 13억 9,000만 원) 이상의 대규모 거래가 발생하면, 블록체인 API를 통해 이를 실시간으로 추적할 수 있다. 이 과정에서 알케미(Alchemy)나 인퓨라(Infura)와 같은 데이터 제공업체에 연결하여 특정 금액 이상의 거래를 자동으로 감지하고 분석 대상 지갑을 정밀하게 추적한다. 그 결과, 최종 사용자는 의미 있는 거래만을 특정 지갑에 대한 맞춤형 피드를 받을 수 있게 된다.

하지만 고래의 움직임은 언제나 명확하지 않다. 고래들은 수십 개의 지갑을 동시에 사용하거나, 자산을 분할 이전하여 자신의 거래 의도를 숨기는 복잡한 전략을 채택한다. 이에 AI는 더욱 정교한 행동 분석 알고리즘을 활용해 수천 개의 지갑 간의 상관관계를 그래프 구조로 묶어 네트워크를 구성하며, 유사한 행동을 보이는 지갑끼리 클러스터 단위로 묶는다. 예를 들어, 대형 지갑이 자주 동일한 소규모 지갑으로 송금한다면, 이러한 소규모 지갑들은 같은 실체에서 파생된 것일 가능성이 높다.

이후 클러스터링 기법을 통해 각 지갑을 행동 패턴에 따라 자동으로 분류하고 라벨링한다. 이는 장기 보유, 점진적 분배, 거래소 유입 등 다양한 유형으로 카테고라이즈 되어 의미 있는 매매 시그널을 생성한다. 이 정보를 기반으로 트레이더나 2차 AI 모델이 실제적으로 해석 작업을 수행하게 되며, 이를 통해 단순한 데이터 이상의 정보와 통찰력을 얻게 된다.

AI를 활용한 접근법은 평면적인 대응을 넘어서 단계적인 접근을 필요로 한다. 실시간 감지, 데이터 정제, 행동 패턴 분석, 실행 전략으로 이어지는 체계를 구축하면, 시장 반응 이전에 보다 신속하고 유연하게 대응할 수 있다. 특히 고래의 움직임에 따른 예측 모델은 향후 알파(Alpha) 창출의 핵심 도구가 될 가능성이 크다.

인공지능은 앞으로도 투자에서의 불확실성을 줄이는 중요한 역할을 할 것으로 보인다. 많은 트레이더가 느끼고 있는 것처럼, 차트 분석에 그치는 것이 아니라 데이터 해석을 통해 미래의 흐름을 파악하는 능력이 요구되는 시대가 다가오고 있다. AI를 통해 고래의 일거수일투족을 읽어내는 능력은 이제 선택이 아닌 필수가 되었음을 강조할 수 있다.