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변화의 속도가 인간의 적응력을 압도하는 인공지능(AI) 시대, 많은 이들이 자신의 기술이 도태될까 불안해한다. 그러나 변화의 파도를 두려워하는 대신, 파도 자체의 메커니즘을 파악하고 그 위에 올라타는 청년이 있다. 포항공과대학교 산업경영공학과 3학년에 재학 중인 안종선 씨(22)가 그 주인공이다.

어린 시절 발명 영재로 시작해 스물두 살에 완전 무인 알고리즘 트레이딩 시스템을 구축하고, 현재 삼성화재 본사 AI 관련 조직에서 현장실습생으로 실무 경험을 쌓고 있는 안 씨. 그는 코드를 한 줄씩 타이핑하는 개발자이기보다 시스템 전체를 설계하고 최적화하는 쪽에 자신의 역할을 둔다. 실패를 자산으로 전환하고, 기술적 고집 대신 유연함을 선택한 그의 성장 궤적은 AI 시대를 살아가는 차세대 인재의 명확한 기준을 제시하고 있다.

◇무에서 유를 만들던 아이, '시스템' 전체를 바라보다

안종선 씨의 창의적 실행력은 유년 시절부터 남달랐다. 초등학교 5학년 때부터 발명 영재 과정을 밟으며 직접 아이디어를 내고 특허를 출원했던 경험은 그에게 '없던 것을 만들어내는 즐거움'을 알게 해주었다. 대한민국학생창의력챔피언대회 팀장으로서 매년 지역 1위를 차지하고 전국 무대에 올랐던 경험은, 머릿속 구상을 구체적인 실체로 구현해내는 협업의 가치를 일깨웠다.

이러한 개척자적 태도의 바탕에는 세계 최초 유일무이한 화법으로 독창적인 예술 세계를 구축해 온 안길원 화백의 영향이 컸다. 한곳에 안주하지 않고 끊임없이 새로운 표현 기법을 시도하는 아버지의 삶을 곁에서 지켜보며, 그는 눈앞의 단기적 성과보다 시대의 흐름을 읽는 먼 미래의 시선을 자연스럽게 체득했다.

"하나의 특정 기술에만 매달리면 그 기술이 저물 때 함께 저물 수밖에 없다. 저는 기술 자체보다 그 기술이 놓이는 전체 판과 시스템을 이해하고 싶었다"

이러한 철학은 포항공과대학교 산업경영공학과 진학으로 이어졌다. 사람과 기계, 자본이 복합적으로 맞물린 시스템 전체를 최적화하는 학문적 기반 위에 경제금융을 융합부전공으로 더했다. '기술을 만드는 법'과 '자본을 굴리는 법'을 동시에 익혀, 기술과 산업의 교차점에서 문제를 정의하겠다는 계산이었다.

◇시련을 자산으로 바꾼 회복탄력성

목표를 향해 탄탄대로만 걸어온 것은 아니다. 과학고등학교 입시 당시 마지막 면접에서 컨디션 난조로 고배를 마셨던 경험은 어린 그에게 깊은 아쉬움과 좌절을 남겼다. 그러나 그는 이 시련에 매몰되는 대신, '결과만큼이나 과정과 자기 관리를 통제하는 법'을 배우는 소중한 계기로 전환했다.

이때 다져진 강력한 회복탄력성은 훗날 불확실성이 지배하는 가상자산 시장과 AI 개발 현장에서 흔들리지 않는 냉정함을 유지하는 원동력이 되었다. 원하는 결과를 얻지 못했을 때 자책하기보다, 프로세스상의 오차를 객관적으로 점검하고 즉시 수정하는 습관이 몸에 밴 것이다.

◇6,000시간의 고찰, 인간의 한계를 시스템으로 넘어서다

2024년 11월부터 안 씨는 하루도 빠짐없이 차트 앞에 앉아 총 6,000시간이 넘는 시간을 시장 분석에 몰두했다. 그 끝에서 그가 도출한 결론은 역설적이게도 '인간 판단의 한계'였다. 컨디션과 감정에 따라 달라지는 매매 판단, 잠든 사이 변동하는 시장의 제약을 극복하기 위해 그는 인간의 주관적 판단을 엄격한 '규칙'으로 바꾸고, 이를 '코드'로 옮기기로 했다. 2026년 2월, 완전 무인 알고리즘 트레이딩 시스템 구축에 본격적으로 착수했다.

백서 분량만 73페이지에 달하는 이 시스템은 비트코인 무기한 선물을 대상으로 성격이 완전히 다른 두 가지 전략을 동시에 가동한다. 시장 참여자들의 쏠림 현상을 역이용하는 전략과 변동성 분출 순간의 추세를 추종하는 전략이 함께 돌아간다. 상승장과 하락장 어느 국면에서도 기회를 찾을 수 있도록 한 구성이다. 특히 최후의 방어선을 자신의 서버가 아닌 거래소 자체 엔진에 두는 등 '수익'보다 '방어와 자산 보존'을 최우선으로 두는 공학적 엄밀함을 보여주었다.

◇'바이브 코딩'과 글로벌 학술 무대에서 확인한 좌표

시스템 구축 과정에서 그가 보여준 또 다른 혁신은 개발 방식에 있다. 안 씨는 코드를 한 줄씩 직접 타이핑하는 전통적 방식 대신, 거대언어모델(LLM)과 협업하는 이른바 '바이브 코딩(Vibe Coding)' 기법을 전면 도입했다.

그는 "AI를 잘 쓰려면 오히려 시스템 전체 구조를 깊이 이해해야 한다. 구조를 모르면 질문조차 던질 수 없고 AI가 내놓은 답의 오류를 가려낼 수도 없다"고 강조한다. 손이 하는 단순 노동을 AI에게 맡기는 대신, 인간 본연의 역할인 문제 정의와 검증, 설계 밀도를 극대화한 것이다.

그의 학문적·실무적 깊이는 글로벌 무대에서도 입증됐다. 2026년 1월, 학부 2학년이던 그는 대학의 지원을 받아 미국 필라델피아에서 열린 세계 최대 규모의 경제·금융 학술대회인 'ASSA 연례총회'에 참가해 전 세계 석학들이 논의하는 변동성 계량화 및 자산 분류 체계를 현장에서 확인했다. 귀국 후 고빈도 데이터 환경에서의 변동성 군집 분석 연구에 착수하는 등 실무와 학문의 경계를 넘나드는 행보를 이어가고 있다. 이러한 성과는 글로벌 가상자산 거래소들의 파트너십 제안과 국내외 퀀트 운용사들의 채용 논의로 이어지고 있다.

◇"개발은 도구일 뿐… 고집을 버려야 산업이 보인다"

안종선 씨가 강조하는 개발자의 가장 중요한 덕목은 '유연함'과 '산업에 대한 이해'다. 오늘 정답이었던 기술이 내일은 구시대의 유물이 되는 AI 환경에서, 특정 언어나 도구에 집착하는 고집은 발전을 막는 가장 큰 장애물이라는 것이다.

"개발 기술은 결국 세상을 바꾸기 위한 도구에 불과하다. 진짜 중요한 것은 그 도구가 쓰이는 산업의 맥락과 가치를 읽어내는 시야다. 기술에 대한 고집을 버릴 때 비로소 산업이 보인다"

그가 바라보는 다음 목표는 'AI 에이전트'와의 협업을 통해, 지금까지 사람의 직관과 감각에 의존해 오던 산업 현장의 불확실한 판단 영역들을 신뢰할 수 있는 시스템으로 전환하는 일이다. 누군가가 만들어놓은 기존의 틀을 답습하기보다, 아직 아무도 도달하지 못한 새로운 시스템의 기준을 세우겠다는 그의 유연하고도 단단한 여정은 이미 시작되었다.

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