[블록미디어 강태정 기자] 예측시장(Prediction Markets)이 대중적 인지도와 자본 유입 측면에서 새로운 국면에 들어섰다. 한때 온체인(Onchain) 기반의 틈새 투기 상품으로 여겨졌던 예측시장은 최근 금융 시장에서 성장 속도가 빠른 섹터 중 하나로 진화하고 있다. 본 기사는 갤럭시 리서치(Galaxy Research)의 보고서 ‘The Shape of Prediction Markets to Come’를 기반으로 작성했다.
폴리마켓(Polymarket)의 성장세와 칼시(Kalshi)의 확장은 예측시장이 추구해온 시장 적합성(Product-Market Fit·PMF)이 현실에서 확인되고 있음을 보여준다는 평가가 나온다. 폴리마켓은 일일 거래량 기록을 경신하며 시장 존재감을 키웠고, 90억달러 수준의 밸류에이션과 전통 금융(Traditional Finance·TradFi) 관점의 검증 사례가 거론된다. 칼시는 미국 iOS 앱스토어 금융 카테고리 1위에 오르며 사용자 기반을 확대했다.
예측시장의 기원은 최소 1500년대까지 거슬러 올라간다. 르네상스 시대에는 교황 선거 결과에 돈을 거는 형태의 베팅이 존재했다. 현대적 의미에서 예측시장은 조지메이슨대학교(George Mason University) 경제학자 로빈 핸슨(Robin Hanson)의 아이디어에서 출발한다. 핸슨은 정보 시장(Information Markets)과 퓨타키(Futarchy) 개념을 통해 금융 인센티브를 활용하면 여론조사나 전망치, 전문가 위원회보다 더 효율적으로 분산된 정보를 집계할 수 있다고 주장했다. 이는 예측시장이 단순한 베팅 상품이 아니라 확률적 가격 발견(Probabilistic Price Discovery) 도구로 기능할 수 있다는 개념적 기반이 됐다. 칼시와 폴리마켓이 스스로를 도박이 아닌 확률을 가격으로 나타내는 도구로 설명하는 배경이기도 하다.
예측시장을 두고 ‘도박이 아니라 예측’이라는 주장도 제기된다. 다만 시장 확장 과정에서 이를 둘러싼 논쟁은 계속될 전망이다.
예측시장 경쟁 구도는 빠르게 넓어지고 있다. 새로운 진입자들이 등장하면서 상품 설계와 유동성 인센티브 측면에서 실험이 가속화되는 흐름이다. 디파이(Decentralized Finance·DeFi) 프로토콜들도 예측 기반 자산의 통합 가능성을 검토하는 상황이다. 이론적으로 이분형 결과(Yes/No) 지분은 예측시장 밖에서도 조합 가능한 금융 상품으로 기능할 수 있다. 예를 들어 선거에서 특정 후보가 승리할 것인지에 대한 ‘Yes’ 지분은 탈중앙화 거래소(Decentralized Exchange·DEX)에서 비트코인(Bitcoin·BTC) 롱 포지션을 잡을 때 담보로 활용될 수 있다는 구상도 제시된다. 이후 비트코인은 비트코인으로 표기한다.
미국에서는 이벤트 계약(Event Contracts)에 대한 규제 명확성이 확보되면서 규제 준수 플랫폼이 온체인 기반 시장과 나란히 확장할 수 있는 경로도 열리고 있다. 폴리마켓의 미국 규제 모바일 앱 출시가 그 예다. 다만 현재는 스포츠 베팅만 지원하는 것으로 알려졌다.
2024년 미국 대선 이후 예측시장은 정보 발견(Information Discovery)과 온체인 금융의 주요 화두로 부상했다. 점점 더 많은 기업들이 자체 예측시장 제품을 출시하고 있으며 자본 유입도 늘고 있다. 예측시장 섹터는 변화를 앞두고 있으며, 본 보고서는 예측시장이 현재 어디까지 왔는지와 진화를 이끄는 핵심 혁신, 그리고 다음 단계에서 이벤트 시장과 파생상품의 경계가 흐려질 가능성을 정리한다.
예측시장에서 과소평가된 활용 사례 중 하나로 ‘토큰 출시 전(Pre-launch) 헤징’이 거론된다. 토큰이 출시된 뒤 일정 시점의 완전 희석 가치(Fully Diluted Valuation·FDV)를 기준으로 결산되는 예측시장 상품이 존재하기 때문이다. 폴리마켓에는 “모나드(Monad) 토큰이 출시 하루 후 FDV는 얼마일까”와 같은 시장이 개설된 바 있다.
이런 상품은 MON 할당량이 있거나 프리마켓 노출이 있는 트레이더에게 헤지 수단이 될 수 있다는 평가다. 하이퍼리퀴드(Hyperliquid)에서 거래되는 프리마켓 무기한 선물(Perpetual Futures·Perps)로 방향성 레버리지 노출을 잡는 방식보다 구조가 단순하고, 숏 스퀴즈(Short Squeeze) 리스크를 줄일 수 있다는 이유다.
갤럭시 리서치(Galaxy Research)는 프리마켓 무기한 선물이 토큰 출시 전 레버리지 기반 방향성 포지션을 가능하게 하지만 청산(Liquidation) 위험이 존재한다고 지적한 바 있다. 방향성이 맞더라도 특정 집단이 스퀴즈를 유발할 경우 토큰 출시나 상장 이전에 강제 청산이 발생할 수 있다는 설명이다.
반면 폴리마켓의 프리마켓은 레버리지나 청산 메커니즘이 없어 동일한 실패 양상이 나타나지 않는다는 점이 강조된다. 자본 손실은 결산 시점에 조건이 충족되지 않는 경우에만 발생하며, 결산 기준을 만족하면 지급되고 그렇지 않으면 지급되지 않는 구조다. 리스크 관리 관점에서 폴리마켓 프리마켓은 연속형 파생상품보다는 이분형 옵션(Binary Options)에 가깝다는 해석도 나온다.
예를 들어 라이터(Lighter) 에어드롭 수령자가 메인넷 출시 시점에 토큰을 받을 것으로 예상하면서 첫 거래일 하락을 헤지하고 싶다고 가정하면, “출시 하루 후 LIT의 FDV” 기준으로 결산되는 폴리마켓 시장이 활용될 수 있다는 분석이 제시된다. 단기 가격 움직임이나 숏 스퀴즈로 인해 포지션이 무너지는 구조가 아니기 때문이다. 참가자가 헤지하려는 리스크가 특정 시점의 특정 가치에 수렴하는 형태라면, 이런 결산형 구조가 목적에 맞게 정렬될 수 있다는 설명이다.
다만 폴리마켓 프리마켓도 무위험 상품은 아니다. 결산 조건을 정확히 이해해야 하며, 주문장(Order Book) 유동성이 충분한지 확인할 필요가 있다. 그럼에도 일반적으로 디지털 자산 프리마켓은 다수 트레이더가 참여할 만큼의 유동성을 제공한다는 평가가 나온다.
폴리마켓·칼시 양강 구도와 규제 기반 확장
예측시장은 온체인 기반의 니치한 영역에서 디지털 자산 시장 내 성장 섹터로 이동하고 있다. 아직 잠재력의 일부만 현실화된 수준이지만 확장 가능성을 뒷받침하는 기반은 쌓이고 있다는 진단이다.
로빈 핸슨은 예측시장의 현주소에 대해 “1990년대에 상상했던 세계에 비하면 아직 초기 단계”라고 언급한 바 있다. 그는 베팅 문화에 대한 반발, 내부자 우위 논란, 셀럽 중심 시장에 대한 규제·문화적 역풍이 발생할 경우 성장 궤적이 멈추거나 지연될 수 있다고 경고했다. 갤럭시 리서치는 2026년 예측시장에서 내부자 거래에 대한 연방 조사(Federal Investigation)가 발생할 가능성을 제기하기도 했다.
내부자 거래 논쟁을 둘러싼 시각은 엇갈린다. 일부에서는 내부자 문제를 핵심 리스크로 지목하지만, 예측시장 지지자들은 내부자 거래가 시장의 정보 반영 기능을 강화할 수 있다는 입장도 제시한다. 가치 있는 비공개 정보를 가진 참여자가 해당 정보를 가격에 반영하도록 유도하는 경제적 인센티브가 될 수 있다는 논리다. 실제로 기업들이 직원이 제품 출시 시점에 베팅하는 내부 예측시장을 실험한 사례도 언급된다. 상사가 듣고 싶어하는 답변이 아니라 실제 일정과 가능성을 끌어내기 위한 목적이라는 설명이다.
현재 예측시장은 폴리마켓과 칼시가 양강 구도를 형성하고 있다. 바이낸스(Binance) 창업자 자오창펑(Changpeng Zhao)이 설립한 YZi 랩스(YZi Labs)의 지원을 받는 오피니언(Opinion) 등 다른 프로젝트도 존재하지만 시장 영향력은 두 플랫폼에 집중돼 있다는 평가다.
폴리마켓은 이벤트 계약이 소비자 규모(Consumer Scale)로 확장될 수 있음을 입증한 대표 사례로 꼽힌다. 단순한 거래 플랫폼을 넘어 실시간 확률형 뉴스피드(Real-time Probabilistic Newsfeed)처럼 작동한다는 분석도 나온다. 사건 전망을 논할 때 “폴리마켓을 확인해보라”는 말이 자연스럽게 등장한다는 설명이다.
2024년 미국 대선 사이클 이후 폴리마켓 성장에는 두 가지 요인이 작용한 것으로 분석된다. 정치·거시경제 등 현실 기반 고관심 사건 중심의 시그널 마켓(Signal Markets)이 형성되며 확률 바로미터로 자리 잡았고, 스포츠와 디지털 자산 네이티브 사건 등 비정치 카테고리가 확대되며 거래 가능한 인벤토리(Surface Area)가 늘어난 점도 영향을 줬다는 평가다. 예측시장은 사건이 상장되고 결산되는 주기(Cadence)에 제약을 받는 구조인 만큼, 시장이 더 자주 개설되고 결산돼 재순환될수록 플랫폼은 유동성이 머무는 시간(Liquidity Hours)을 누적할 수 있다는 설명도 뒤따른다.
폴리마켓은 디지털 자산 네이티브 예측시장에서 글로벌 리더로 평가된다. 일일 명목 거래량은 정치·거시경제 이벤트 시기에 수천만달러 수준까지 정기적으로 도달하는 것으로 알려졌다. 플랫폼은 트레이더뿐 아니라 관찰자에게도 정보 피드 역할을 수행하고 있으며, 가격 자체가 사건 확률을 나타내는 기준값으로 활용되는 흐름이 나타나고 있다.
폴리마켓 데이터 활용 가능성도 주목받고 있다. ICE(Intercontinental Exchange)는 최대 20억달러 규모 전략적 투자의 일부로 폴리마켓 데이터 수익화 가능성을 검토하겠다고 언급한 바 있다. 이에 따라 폴리마켓의 가격 지표로서 위상도 강화됐다는 평가가 나온다. 일부 시장에서는 90억달러 수준 밸류에이션을 근거로 해당 투자 논의가 창업자 셰인 코플란(Shayne Coplan)의 자산 가치에도 영향을 미쳤다는 관측이 제기됐다.
지난 12월 폴리마켓은 미국 상품선물거래위원회(Commodity Futures Trading Commission·CFTC) 승인을 받아 중개형(Intermediated) 연방 규제 이벤트 계약 플랫폼으로 운영할 수 있게 됐다고 전해졌다. 이에 따라 미국 내 실거래 모바일 앱을 출시했으며 초기에는 미국 사용자 대상 스포츠 시장만 지원하고 iOS에서 웨이트리스트 방식으로 배포 중이다. 안드로이드 지원도 예정돼 있다. 미국 사업이 스포츠에 제한돼 있지만 폴리마켓은 규제가 진화함에 따라 향후 프로포지션(Proposition) 시장이나 선거 시장으로 확대할 계획이라고 밝혔다. 이는 2022년 CFTC 합의 이후 미국인 대상 영업이 제한된 상황에서 미국 시장으로 복귀하려는 움직임으로 해석된다.
칼시는 크립토 네이티브 사용자들이 온체인 기반이 아니라는 이유로 평가절하하는 경우도 있지만, 전략은 이념보다는 실용주의에 가깝다는 분석이 제기된다. 칼시 팀은 온체인에서 투명한 결산과 조합성(Composability)을 구현하는 방향을 고려했지만, 미국 내 규제 불확실성이 큰 상황에서 코어 비즈니스가 위험해질 수 있다고 판단해 완전 오프체인(Offchain) 아키텍처를 택했다는 설명이다. 이후 필요 시 온체인 통합을 추가할 수 있다는 판단도 함께 제시됐다.
이 같은 장기적 개방성은 최근 칼시와 디지털 자산 제품 간 브리지형 통합이 증가하며 주목받고 있다. 통합 사례로는 △디플로우(DFlow) 토큰화 △팬텀(Phantom) 지갑 통합 △주피터(Jupiter) 예측시장 통합 △코인베이스(Coinbase) 통합 등이 거론된다. 이런 방식은 규제 거래소 전체를 블록체인으로 옮기지 않으면서도 온체인 유동성과 개발자 실험을 칼시로 유입시키는 경로가 될 수 있다는 평가다.
갤럭시 리서치는 칼시 팀과의 대화를 통해 칼시가 유동성을 절대적 병목으로 인식한다는 점이 인상적이었다고 언급한 바 있다. 칼시는 앱스토어 1위를 기록할 정도로 메인스트림 제품이지만, 대부분의 시장은 헤지펀드 등 정교한 자본이 대규모로 진입할 만큼 유동성이 충분하지 않다는 지적도 나온다. 다만 일부 시장은 월가 기반 대형 마켓메이커인 서스퀘해나 인터내셔널 그룹(Susquehanna International Group·SIG)이 유동성을 제공하는 예외 사례로 거론된다.
칼시는 다음 성장 단계가 완전히 새로운 제품 출시가 아니라 핵심 시장 전반의 기본 유동성 수준을 끌어올리는 것이라고 보고 있다. 이는 거래량 확대 시 실행 품질(Execution Quality) 개선 계획과도 연결되는 방향이다. 스포츠 비중이 높은 것도 유동성 관점에서 설명된다. 스포츠는 이벤트 재고(Inventory)가 크고 빈도도 높으며 결산 기준도 상대적으로 명확하다는 평가를 받는다. 비슷한 수준의 인벤토리와 관심도를 가진 카테고리가 제한적인 상황에서 스포츠는 유동성 유입을 이끄는 축이 된다는 분석이다.
스포츠를 제외한 비스포츠 주간 거래량만 보면 정치·거시경제 영역에서는 폴리마켓이 더 강력하다는 분석도 제시된다. 비스포츠 거래량은 예측시장의 시그널 마켓 경쟁력을 비교하는 지표가 될 수 있으며, 이 영역은 단순 엔터테인먼트가 아니라 금융 프리미티브로 확장되는 가능성을 내포한다는 평가다.
칼시는 분배(Distribution)와 사용자경험(User Experience·UX)을 또 다른 핵심 축으로 강조하고 있다. 소매 사용자 흐름(Retail Flow)이 해자 역할을 할 수 있으며, 소비자를 지속적으로 확보하고 유지할 수 있다면 온체인 주문장이 얇거나 오프쇼어(Offshore) 중심 거래소보다 더 강한 방식으로 유동성을 축적할 수 있다는 인식을 갖고 있다는 분석이다. 칼시는 팬듀얼(FanDuel), 드래프트킹스(DraftKings) 등 스포츠 베팅 업체의 마케팅 방식을 참고하며 제품 개선에 투자를 확대하고 있다. 현재 대규모 UX 개편도 진행 중이며 사용자 숙련도에 따라 초급·중급·고급 인터페이스를 구분하는 방안을 검토하고 있다.
칼시는 거래가 쉬워질수록 시장이 유용해지고 유동성이 늘어나며 가격이 의미를 갖게 된다는 관점을 유지하고 있다. 로드맵은 예측시장 생태계를 모듈형(Modular)으로 바라보는 시각도 포함한다. 네이티브 앱, 터미널(Terminal), 텔레그램(Telegram) 봇, 특화 인터페이스가 서로 다른 사용자 세그먼트를 겨냥하며 생태계를 성숙시키는 방향으로 이어질 수 있다는 설명이다.
예측시장 성장 국면에서 크립토 커뮤니티 내 확산 방식도 달라지고 있다. 크립토 트위터(Crypto Twitter) 주요 인플루언서들이 칼시나 폴리마켓 배지를 달고 활동하는 사례가 늘었고, 관련 기업들이 홍보를 위해 영향력 있는 계정에 비용을 지출하는 흐름도 나타났다. 시장 내에서는 크립토 트레이더가 밈코인(Memecoin)에서 예측시장으로 이동한다는 내러티브가 확산되고 있다. 다만 예측시장은 밈코인과 같은 급격한 단기 수익 구조를 기대하기 어려운 상품이라는 점도 함께 언급된다.
DFlow·곤도르·스페이스 등 실험 확산…AI·임팩트 마켓도 부상
오프체인 예측시장을 디파이로 직접 확장하는 시도도 등장했다. 디플로우는 예측시장 응용 프로그래밍 인터페이스(API)를 제공하는 인프라 프로토콜로, 칼시의 규제 이벤트 계약을 SPL 토큰(Solana Program Library Token) 형태로 래핑하는 구조를 제시했다. 이를 통해 칼시 포지션이 온체인 애플리케이션에서 거래되고 통합될 수 있도록 하면서, 오프체인 결산과 규제 준수는 유지하는 방식이다.
디플로우 구조에서는 칼시 포지션이 온체인에서 조합 가능한 자산으로 전환된다. 사용자는 솔라나(Solana·SOL)에서 주문을 제출하고, 오프체인 유동성 공급자(Liquidity Provider·LP)가 이를 체결하며, 프로토콜은 해당 결과에 대한 예측시장 노출을 표현하는 토큰을 민팅(Mint)·소각(Burn)한다. 시장이 결산되면 정산은 동시 유동성 프로그램(Concurrent Liquidity Program·CLP)을 통해 다시 흐르고, 승리 토큰은 스테이블코인(Stablecoin)으로 상환되는 방식이다.
폴리마켓 위에 신용 레이어(Credit Layer)를 구축하는 프로젝트도 등장했다. 곤도르(Gondor)는 폴리마켓 포지션을 담보로 활용할 수 있는 대출 구조를 제시했다. 폴리마켓 포지션은 ERC-1155 토큰 형태로 발행되며 결과가 맞으면 1 USDC로 상환되는 구조다. 곤도르는 이 포지션을 담보로 예치할 수 있도록 설계했고, 모포(Morpho) 기반 대출 볼트(Vault)에 예치하도록 구성했다. 모포는 수십억달러 예치금과 감사 이력을 보유한 대출 프로토콜로 알려져 있다.
트레이더는 담보 가치의 최대 50%까지 USDC를 빌릴 수 있으며, 차입 자금은 폴리마켓으로 라우팅(Routing)돼 플랫폼 내 현금 잔고(Cash Balance)로 반영되는 방식이다. 이는 이익 중인 포지션의 유휴 자본을 활용해 노출을 유지하면서도 추가 거래로 자본을 재배치할 수 있도록 하는 구조다.
곤도르는 모든 시장을 지원하지 않고 유동성이 충분한 시장을 중심으로 지원 대상을 수동으로 큐레이션(Curation)한다. 한쪽 결과만 지원하는 구조도 가능하다고 설명된다. 반대 결과가 비유동적일 경우 조작이나 표적 청산 위험이 커질 수 있기 때문이다. 화이트리스트(Whitelist) 선정 기준에는 주문장 깊이, 결산 기준의 명확성, 결산까지 남은 시간 등이 포함된다고 소개됐다. 시장별로 별도 볼트와 리스크 프로필(Risk Profile)을 적용하며 담보인정비율(Loan to Value·LTV)과 대출 한도도 다르게 설정된다.
곤도르가 제시한 파라미터는 최대 50% LTV, 청산 임계값 약 77% LTV다. 최대 대출로 진입한 포지션은 담보 가치가 약 35% 하락하면 청산 구간에 도달하는 구조로 설명됐다. 예시로 “오픈AI(OpenAI)가 12월 19일까지 소비자 하드웨어 제품을 출시할까” 시장에서 Yes 지분 1000개를 개당 0.60달러에 보유한 경우, 가격이 0.39달러까지 하락하면 LTV가 임계값에 도달해 청산이 발생할 수 있다고 설명된다.
곤도르 설계에서 청산 방식도 쟁점으로 제시된다. LTV가 임계값을 넘으면 담보를 즉시 압류해 매도하지 않고, 먼저 폴리마켓에서 반대 결과를 매수해 헤지를 수행하는 구조다. 폴리마켓 주문장이 오프체인에서 작동하는 만큼, 담보를 먼저 압류한 뒤 헤지하면 지연과 실행 리스크가 발생할 수 있다는 점을 고려한 방식으로 소개됐다. 헤지가 완료되면 곤도르는 담보의 77%를 압류해 Yes·No 포지션을 페어링(Pairing)하고, 이를 1 USDC로 상환 가능한 형태로 병합(Merge)한다. 남은 23% 담보는 대출 종료 후 차입자가 인출할 수 있도록 설계됐다고 설명된다. 현재는 중앙화된 청산 엔진을 운영하고 있으며, 향후 유동성이 깊어지면 외부 참여자에게 청산을 개방할 계획도 언급했다.
리스크 요인도 함께 제시된다. 곤도르는 반대 포지션을 시장이 급격히 재평가되는 순간에 매수해야 하는 구조이며, 결산이 가까워질수록 주문장이 얇아지고 스프레드(Spread)가 확대될 수 있다. 이 과정에서 불리한 가격 체결이 발생하거나 프런트런(Front-run)·샌드위치(Sandwich) 공격 위험이 커질 수 있다는 분석도 나온다. 이에 따라 비유동성 시장을 피하고 결산이 가까워질수록 노출을 줄이거나 조기 종료하는 방식으로 위험을 완화할 필요가 있다는 평가도 제기된다.
그럼에도 곤도르는 예측시장이 담보 자산군으로 확장되는 방향을 보여주는 사례로 거론된다. 곤도르 팀은 캐슬아일랜드 벤처스(Castle Island Ventures), 메이븐 11(Maven 11), 프렐류드(Prelude) 등이 참여한 프리시드(Pre-seed) 라운드에서 250만달러를 유치한 것으로 알려졌다. 이는 예측시장 지분이 표준화된 담보 자산군으로 자리잡을 수 있다는 시장 기대를 반영한 투자로 해석된다.
레버리지 기반 예측시장도 등장하고 있다. 솔라나 기반 프로토콜 스페이스(Space)는 이벤트 결과에 대해 최대 10배 레버리지 노출을 제공하는 구조를 제시했다. 스페이스 문서의 예시는 “미국 정부가 연말까지 셧다운(Shutdown)할까” 시장이다. Yes 지분 가격이 0.15달러인 경우 1000개를 매수하려면 150달러가 필요하지만, 5배 레버리지에서는 30달러의 마진(Margin)만으로 포지션을 구축할 수 있다고 설명한다. 확률이 30%로 상승하면 포지션 가치는 300달러가 되며 마진 기준 수익률이 확대되는 구조다. 반대로 확률이 13.33% 수준까지 하락하면 청산돼 마진을 잃게 된다.
레버리지는 가격이 한계 정보(Marginal Information)에 더 민감하게 반응하도록 만들 수 있다는 평가가 나온다. 스페이스는 다중 결과(Multi-outcome) 시장 통합도 구현했다고 설명했다. 같은 질문의 모든 결과가 하나의 유동성 풀을 공유하는 구조로, 슬리피지(Slippage)를 줄이고 복잡한 이벤트에서 가격 책정을 효율화할 수 있다는 주장이다. 다만 청산 연쇄, 결산 직전 경로 의존적 변동성 등 파생상품 시장에서 익숙한 리스크가 유입될 수 있다는 지적도 함께 제기된다. 얇은 유동성과 이분형 결과 공간에서는 이런 역학이 신호뿐 아니라 잡음을 증폭시킬 수 있다는 관측이다.
인공지능(Artificial Intelligence·AI)과 예측시장 결합 가능성도 제기됐다. 이더리움(Ethereum) 창시자 비탈릭 부테린(Vitalik Buterin)은 2024년 인포 파이낸스(Info Finance) 에세이에서 AI가 예측시장의 설계 공간을 크게 확장할 수 있다고 언급한 바 있다. 숙련된 인간 트레이더가 주목하기 어려운 마이크로 마켓(Micro-market)에서도 AI가 저비용으로 참여해 가격 효율화를 수행할 수 있다는 설명이다. 주문장이 얇아 소규모 거래만으로 확률이 크게 움직이는 시장은 인간 참여 유인이 낮지만, AI 에이전트(Agent)가 과제 평가, 점수화, 심사 성향 분석 등을 통해 지속적으로 가격을 업데이트할 수 있다는 논리다. AI 운영 인센티브가 트레이딩 수익일 필요는 없고, 정보 자체를 가치 있게 여기는 조직이나 개인이 에이전트를 후원할 수 있다는 관점도 제시됐다.
AI가 예측시장 거래의 인터페이스 레이어(Interface Layer)로 작동할 수 있다는 분석도 포함됐다. 사용자가 어떤 시장을 거래해야 하는지, 규모를 어떻게 정해야 하는지, 관련 시장을 어떻게 조합해야 하는지 판단 부담이 커지는 상황에서, AI가 자연어 형태의 관점을 적절한 시장 노출로 전환할 수 있다는 설명이다. 특정 관점이 폴리마켓 이벤트 계약으로 존재하는지, 칼시 가격이 더 유리한지, 레버리지 예측시장이나 다른 파생상품이 더 적합한지, 유동성 상황과 리스크 성향에 따른 사이징까지 함께 판단하는 구조가 거론된다. 다만 예측시장이 의미를 갖기 위해서는 주문장 유동성이 뒷받침돼야 하며, 유동성이 얕으면 가격 조작 가능성이 커지고 확률 신뢰도가 떨어질 수 있다는 지적도 이어진다.
예측시장 확장 방향으로 임팩트 마켓(Impact Market), 디시전 마켓(Decision Market), 오피니언 마켓(Opinion Market)도 거론된다. 임팩트 마켓은 사건 발생 확률뿐 아니라 사건이 발생했을 때 자산이 어느 가격에 형성될지를 조건부로 가격화하려는 시도다. 예측시장이 사건 발생 여부를 집계한다면, 임팩트 마켓은 사건이 자산과 기업 가치에 미치는 영향을 가격으로 제시하는 구조로 소개된다. 디시전 마켓은 이런 조건부 가격 메커니즘을 거버넌스(Governance) 자동화로 확장해 조직의 의사결정이 시장 가격에 따라 실행되도록 설계하는 방식이다. 오피니언 마켓은 객관적 결산이 어려운 내러티브와 심리를 가격화하는 시장으로 제시되며, 결정론적 오라클(Oracle) 결산 규칙 대신 시점별 심리 지표처럼 작동한다는 설명이 포함됐다.
리스크 항목으로는 유동성 부족, 시장 설계와 결산 로직의 불명확성, 오라클 신뢰성, 규제 역풍이 제시됐다. 다수 시장은 주문장이 얇고 스프레드가 넓어 소규모 자금 유입으로 가격이 크게 변할 수 있고, 이 경우 확률 왜곡과 조작 위험이 커질 수 있다는 분석이다. 제목과 결산 기준 불일치로 신호 품질이 저하될 수 있다는 지적도 포함됐으며, 오라클 메커니즘의 신뢰성과 거버넌스는 추가 위험 요인으로 언급됐다. 스포츠 외 영역으로 확장될수록 정책 리스크가 커질 수 있다는 관측도 뒤따른다.
전망에서는 예측시장이 틈새 투기 상품에서 기초 금융 인프라로 전환되는 과정에 있다는 평가가 제시됐다. 이벤트 연동 계약이 파생상품, 헤지, 담보, 정보 프리미티브처럼 작동하는 방향으로 확장되고 있으며, 단기적으로는 새로운 시장 설계보다 유동성 형성이 핵심 변수로 제시된다. 중기적으로는 레버리지 예측시장, 신용 레이어, 옵션형 구조가 이벤트 트레이딩의 자본 효율성을 높일 수 있지만, 파생상품 특유의 리스크도 함께 유입될 수 있다는 시각이 포함됐다. 규제 준수 플랫폼, 온체인 프로토콜, 래퍼(Wrapper), 터미널, 봇, AI 기반 인터페이스가 각기 다른 사용자와 리스크 성향에 맞춰 공존하는 모듈형 생태계로 수렴할 가능성이 높다는 전망도 제시됐다.
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