예측 시장 59억 달러 돌파: AI 에이전트가 월스트리트의 예측 도구가 된 시점
2026년 초 Kalshi의 일일 거래량이 8억 1,400만 달러에 도달하며 예측 시장 점유율 66.4%를 차지했을 때, 이러한 급증을 주도한 것은 개인 투기꾼들이 아니었습니다. 바로 AI 에이전트였습니다. 자율 거래 알고리즘은 현재 예측 시장 거래량의 30% 이상을 차지하며, 인터넷상의 호기심으로 시작된 것을 월스트리트의 새로운 기관용 예측 인프라로 탈바꿈시키고 있습니다. 이 섹터의 주간 거래량은 59억 달러를 넘어 계속 상승 중이며, 이는 많은 전통적인 파생상품 시장과 견줄 만한 수준입니다. 하지만 한 가지 결정적인 차이점이 있습니다. 이 시장은 단순히 자산이 아니라 정보를 거래한다는 점입니다.
이것이 바로 블록체인 기반 예측 시장을 통한 집단 지성의 수익화, 즉 "정보 금융 (Information Finance)"입니다. 트레이더들이 OpenAI가 2030년 이전에 AGI를 달성할지 여부에 4,200만 달러를 걸거나, 다음에 상장할 회사에 1,800만 달러를 걸 때, 그들은 도박을 하는 것이 아 닙니다. 그들은 기관 투자자, 정책 입안자, 기업 전략가들이 전통적인 분석가들보다 점점 더 신뢰하는 유동적이고 거래 가능한 예측을 생성하고 있는 것입니다. 문제는 예측 시장이 예측 분야를 혁신할 것인지가 아닙니다. 기관들이 전문가의 예측을 수치로 측정 가능한 차이로 능가하는 이 시장을 얼마나 빨리 채택하느냐는 것입니다.
59억 달러의 이정표: 비주류에서 금융 인프라로
예측 시장은 2025년을 53억 달러에 육박하는 역대 최고 거래량으로 마감했으며, 이러한 궤적은 2026년 들어 더욱 가속화되었습니다. 주간 거래량은 이제 지속적으로 59억 달러를 초과하고 있으며, 주요 이벤트 기간 중 일일 최고치는 8억 1,400만 달러에 달합니다. 참고로, 이는 많은 중형주의 일일 거래량을 초과하며 특수 파생상품 시장과 맞먹는 수준입니다.
이러한 성장은 선형적이지 않고 기하급수적입니다. 2024년 예측 시장 거래량은 연간 수억 달러 수준이었습니다. 2025년에는 월간 거래량이 10억 달러를 넘어섰습니다. 2026년에는 주간 거래량이 정기적으로 59억 달러를 기록하며 연간 10배 이상의 성장을 나타내고 있습니다. 이러한 가속화는 기관들이 예측 시장을 바라보는 근본적인 시각이 '신기한 것'에서 '필수적인 것'으로 변화했음을 반영합니다.
Kalshi는 66.4%의 시장 점유율로 시장을 주도하며 기관 거 래량의 대부분을 처리하고 있습니다. 크립토 네이티브 공간에서 운영되는 Polymarket은 상당한 개인 및 글로벌 유동성을 확보하고 있습니다. 이 플랫폼들은 함께 선거, 경제, 기술 발전, 스포츠, 엔터테인먼트를 아우르는 수천 개의 시장에서 주간 수십억 달러의 거래량을 처리합니다.
이 섹터의 정당성은 NYSE의 모기업인 ICE (Intercontinental Exchange)가 예측 시장 인프라에 20억 달러를 투자하면서 입증되었습니다. 세계 최대 증권 거래소의 운영사가 이 정도 규모의 자본을 투입한다는 것은 예측 시장이 더 이상 실험적인 단계가 아니라 전략적 인프라임을 시사합니다.
AI 에이전트: 30%의 기여 요인
예측 시장 성장에서 가장 과소평가된 동력은 AI 에이전트의 참여입니다. 자율 거래 알고리즘은 현재 전체 거래량의 30% 이상을 기여하며 시장의 역학을 근본적으로 바꾸고 있습니다.
왜 AI 에이전트가 예측을 거래할까요? 세 가지 이유가 있습니다.
정보 차익 거래 (Information arbitrage): AI 에이전트는 뉴스, 소셜 미디어, 온체인 데이터, 전통 금융 시장 등 수천 개의 데이터 소스를 스캔하여 가격이 잘못 책정된 예측을 식별합니다. 시장이 이벤트 확률을 40%로 책정했지만 AI 분석이 55%를 제시할 때, 에이전트는 그 차이를 거래합니다.
유동성 공급 (Liquidity provision): 마켓 메이커가 증권 거래소에서 유동성을 공급하는 것과 마찬가지로, AI 에이전트는 예측 플랫폼에 서 양방향 시장을 제공합니다. 이는 가격 발견을 개선하고 스프레드를 줄여 모든 참여자에게 시장을 더욱 효율적으로 만듭니다.
포트폴리오 다각화 (Portfolio diversification): 기관 투자자들은 전통적이지 않은 정보 신호에 노출되기 위해 AI 에이전트를 배치합니다. 헤지 펀드는 정치적 리스크, 기술 개발 일정 또는 규제 결과와 같이 전통적인 시장에서 표현하기 어려운 리스크를 헤지하기 위해 예측 시장을 사용할 수 있습니다.
AI 에이전트 거래의 등장은 긍정적인 피드백 루프를 형성합니다. AI 참여가 많아질수록 유동성이 좋아지고, 이는 더 많은 기관 자본을 유인하며, 이는 다시 더 많은 AI 개발을 정당화합니다. 예측 시장은 복잡하고 실제적인 예측 과제를 탐색하는 법을 배우는 자율 에이전트들의 훈련장이 되고 있습니다.
Kalshi의 트레이더들은 OpenAI가 2030년 이전에 AGI를 달성할 확률을 42%로 책정하고 있으며, 이는 6개월 전의 32%에서 상승한 수치입니다. 4,200만 달러 이상의 유동성이 공급된 이 시장은 엔지니어, 벤처 캐피털리스트, 정책 전문가, 그리고 인간이 대규모로 추적할 수 없는 신호를 처리하는 AI 에이전트들이 포함된 "군중의 지혜"를 반영합니다.
Kalshi의 기관 지배력: 규제된 거래소의 이점
Kalshi의 66.4% 시장 점유율은 우연이 아니라 구조적인 결과입니다. 미국 최초의 CFTC 규제 예 측 시장 거래소로서, Kalshi는 경쟁사가 제공할 수 없는 '규제적 확실성'을 기관 투자자에게 제공합니다.
기관 자본은 규정 준수를 요구합니다. 헤지 펀드, 자산 운용사, 기업 재무팀은 법적 및 컴플라이언스 리스크를 감수하면서 규제되지 않은 플랫폼에 수십억 달러를 투입할 수 없습니다. Kalshi의 CFTC 등록은 이러한 장벽을 제거하여 기관들이 포트폴리오 내의 주식, 채권, 파생상품과 함께 예측을 거래할 수 있게 합니다.
규제된 상태는 네트워크 효과를 창출합니다. 더 많은 기관 거래량은 더 나은 유동성 공급자를 끌어들이고, 이는 스프레드를 좁혀 더 많은 트레이더를 유인합니다. Kalshi의 오더북은 이제 수백만 달러 규모의 거래가 상당한 슬리피지 없이 실행될 정도로 깊어졌으며, 이는 기능적인 시장과 실험적인 시장을 구분하는 기준이 됩니다.
Kalshi의 제품 폭 또한 중요합니다. 시장은 선거, 경제 지표, 기술 이정표, IPO 타이밍, 기업 실적 및 거시 경제 이벤트를 포괄합니다. 이러한 다양성은 기관 투자자들이 미묘한 견해를 표현할 수 있게 합니다. 기술 가치 평가에 비관적인 헤지 펀드는 유니콘 기업의 IPO에 대한 예측 시장에서 숏 포지션을 취할 수 있습니다. 규제 변화를 예상하는 정책 분석가는 의회 결과 시장에서 거래할 수 있습니다.
높은 유동성은 가격이 쉽게 조작되지 않도록 보장합니다. 수백만 달러가 걸려 있고 수천 명의 참여자가 있는 상황에서 시장 가격은 개인의 조작이 아닌 진정한 합의를 반영합니다. 이러한 "군중의 지혜"는 블라인드 테스트에서 전문가의 예측을 능가합니다. 예측 시장은 여론 조사, 분석가 전망, 전문가의 의견보다 일관되게 더 나은 성과를 보여줍니다.
Polymarket의 크립토 네이티브 대안: 탈중앙화된 도전자
Kalshi가 규제된 미국 시장을 지배하는 동안, Polymarket은 크립토 네이티브 및 국제적인 흐름을 포착합니다. 블록체인 기반 위에서 USDC 결제 방식으로 운영되는 Polymarket은 KYC나 지리적 제한, 규제적 관문 없이 허가 없는(permissionless) 접근을 제공합니다.
Polymarket의 장점은 글로벌 도달 범위입니다. Kalshi를 이용할 수 없는 관할권의 트레이더들도 자유롭게 참여할 수 있습니다. 2024년 미국 대선 기간 동안 Polymarket은 30억 달러 이상의 거래량을 처리하며, 크립토 네이티브 인프라가 기관급 규모를 감당할 수 있음을 입증했습니다.
플랫폼의 크립토 통합은 혁신적인 메커니즘을 가능하게 합니다. 스마트 컨트랙트는 오라클 데이터를 기반으로 정산을 자동으로 집행합니다. 유동성 풀은 중개자 없이 지속적으로 운영됩니다. 정산은 며칠이 아닌 몇 초 만에 이루어집니다. 이러한 장점은 디파이(DeFi) 프리미티브에 익숙한 크립토 네이티브 트레이더들에게 매력적입니다.
그러나 규제적 불확실성은 여전히 Polymarket의 과제입니다. 명확한 미국 규제 승인 없이 운영되는 것은 국내 기관 도입을 제한합니다. 개인 및 국제 사용자들은 허가 없는 접근을 환영하지만, 미국 기관들은 규제 명확성이 부족한 플랫폼을 대체로 기피합니다.
Kalshi(규제됨, 기관 중심)와 Polymarket(크립토 네이티브, 허가 없음) 간의 경쟁은 디지털 금융의 광범위한 논쟁을 투영합니다. 두 모델 모두 작동하며, 각기 다른 사용자 층에 서비스를 제공합니다. 이 분야의 성장은 각각 서로 다른 규제 및 기술적 절충안에 최적화된 여러 승자가 공존할 수 있는 공간이 있음을 시사합니다.
정보 금융: 집단 지성의 수익화
"정보 금융(Information Finance)"이라는 용어는 예측 시장의 핵심 혁신을 설명합니다. 즉, 예측을 거래 가능하고 유동적인 상품으로 변환하는 것입니다. 전통적인 예측은 정확성이 불확실한 전문가들의 점 추정치(point estimates)에 의존합니다. 예측 시장은 분산된 지식을 연속적이고 시장 가격이 책정된 확률로 집계합니다.
시장이 전문가보다 나은 이유:
책임 분담 (Skin in the game): 시장 참여자들은 자신의 예측에 자본을 겁니다. 잘못된 예측은 금전적 손실로 이어집니다. 이러한 인센티브 구조는 예측 결과에 대해 아무런 책임을 지지 않는 여론 조사나 전문가 패널보다 노이즈에서 신호를 더 잘 걸러냅니다.
지속적인 업데이트: 새로운 정보가 나타남에 따라 시장 가격은 실시간으로 조정됩니다. 전문가 예측은 다음 보고서가 나올 때까지 정적입니다. 시장은 속보, 유출, 신규 트렌드를 즉각적으로 반영하며 역동적으로 움직입니다.
집계된 지식: 시장은 다양한 전문 지식을 가진 수천 명의 참여자로부터 정보를 모읍니다. 어떤 단일 전문가도 전문적인 통찰력을 제공하는 엔지니어, 투자자, 정책 입안자 및 실무자들의 집단 지식을 따라올 수 없습니다.
투명한 확률: 시장은 예측을 명확한 신뢰 구간이 있는 확률로 표현합니다. 특정 사건의 가격을 65%로 책정하는 시장은 "대략 3분의 2의 확률"이라고 말해주며, 이는 수치화 없이 "가능성 있음"이라고 말하는 전문가보다 훨씬 유용합니다.
연구에 따르면 예측 시장은 선거, 경제, 기술 개발, 기업 성과 등 다양한 분야에서 전문가 패널, 여론 조사, 분석가 예측보다 지속적으로 우수한 성과를 보입니다. 실적이 완벽하지는 않지만, 대안들보다 측정 가능할 정도로 더 낫습니다.
금융 기관들이 이를 주목하고 있습니다. 시나리오 분석을 위해 값비싼 컨설턴트를 고용하는 대신, 기업들은 예측 시장을 참고할 수 있습니다. 의회가 올해 크립토 규제안을 통과시킬지 알고 싶으신가요? 이를 위한 시장이 존재합니다. 경쟁사가 연말 전에 IPO를 할지 궁금하신가요? 해당 예측을 거래하십시오. 지정학적 리스크를 평가하고 싶으신가요? 거기에 베팅하십시오.
기관용 유스케이스: 서비스형 예측
예측 시장은 투기적 오락에서 기관용 인프라로 전환되고 있습니다. 몇 가지 유스케이스가 도입을 주도합니다:
리스크 관리: 기업들은 전통적인 파생상품으로 표현하기 어려운 리스크를 헤지하기 위해 예측 시장을 사용합니다. 항만 파업을 걱정하는 공급망 관리자는 노사 협상에 대한 예측 시장을 거래할 수 있습니다. 금리를 우려하는 CFO는 연준(Fed) 예측 시장과 채권 선물을 교차 참조할 수 있습니다.
전략적 기획: 기업들은 예측을 바탕으로 수십억 달러 규모의 결정을 내립니다. AI 규제가 통과될 것인가? 기술 플랫폼이 반독점 조치에 직면할 것인가? 경쟁사가 제품을 출시할 것인가? 예측 시장은 실제 자본이 위험에 처한 상태에서 확률적인 답변을 제공합니다.
투자 리서치: 헤지 펀드와 자산 운용사들은 예측 시장을 대체 데이터 소스로 사용합니다. 기술적 이정표, 규제 결과 또는 거시적 사건에 대한 시장 가격은 포트폴리오 포지셔닝에 정보를 제공합니다. 일부 펀드는 예측 시장을 알파 소스로 직접 거래하기도 합니다.
정책 분석: 정부와 싱크탱크는 여론 조사를 넘어선 대중의 의견을 확인하기 위해 예측 시장을 참고합니다. 시장은 진정한 신념과 미덕 과시(virtue signaling)를 구분해 줍니다. 자신의 돈을 거는 참여자들은 사회적으로 바람직한 답변이 아닌 진정한 기대를 드러냅니다.
ICE의 20억 달러 투자는 전통 거래소들이 예측 시장을 새로운 자산군으로 보고 있다는 신호입니다. 1970년대에 리스크 관리를 수익화하기 위해 파생상품 시장이 등장했듯이, 2020년대에는 예측을 수익화하기 위해 예측 시장이 부상하고 있습니다.
AI 에이전트 - 시장 피드백 루프
예측 시장에 참여하는 AI 에이전트는 두 기술의 발전을 가속화하는 피드백 루프를 생성합니다 :
시장 데이터를 통한 더 나은 AI : AI 모델은 예측 시장의 결과를 학습하여 예측 능력을 향상시킵니다. 기술 IPO 타이밍을 예측하는 모델은 Kalshi 의 과거 데이터를 기반으로 백테스팅을 수행하여 개선됩니다. 이는 AI 연구소들이 예측 중심의 모델을 구축하도록 하는 인센티브를 제공합니다.
AI 참여를 통한 더 나은 시장 : AI 에이전트는 유동성을 공급하고, 가격 오차를 이용해 아비트라지를 수행하며, 가격 발견 기능을 개선합니다. 인간 트레이더는 더 좁아진 스프레드와 더 나은 정보 취합의 혜택을 누립니다. AI 참여가 증가함에 따라 시장은 더욱 효율적으로 변합니다.
기관의 AI 도입 : 예측 시장에 AI 에이전트를 배치하는 기관은 리스크가 상대적으로 낮은 환경에서 자율 트레이딩 시스템에 대한 경험을 쌓을 수 있습니다. 여기서 얻은 교훈은 주식, 외환 및 파생상품 거래로 전이됩니다.
30 % 이상의 AI 거래량 기여도는 상한선이 아니라 하한선입니다. AI 역량이 향상되고 기관 도입이 증가함에 따라, 에이전트 참여율은 몇 년 내에 50 - 70 % 에 도달할 수 있습니다. 이는 인간의 판단을 대체하는 것이 아니라 보완하는 것입니다. 인간은 전략을 설정하고, AI 에이전트는 수동으로는 불가능한 규모와 속도로 이를 실행합니다.
기술 스택이 서로 수렴하고 있습니다. AI 연구소는 예측 시장 플랫폼과 파트너십을 맺습니다. 거래소는 알고리즘 트레이딩을 위한 API 를 구축합니다. 기관은 예측 시장 전략을 위한 독점적인 AI 를 개발합니다. 이러한 융합은 예측 시장을 차세대 자율 금융 에이전트의 테스트베드로 자리매김하게 합니다.
도전 과제와 회의론
성장세에도 불구하고 예측 시장은 다음과 같은 타당한 과제에 직면해 있습니다 :
조작 리스크 : 높은 유동성이 조작 가능성을 줄여주지만, 거래량이 적은 시장은 여전히 취약합니다. 자본력을 갖춘 특정 주체가 틈새 시장의 가격을 일시적으로 왜곡할 수 있습니다. 플랫폼은 유동성 요구 사항과 조작 탐지 시스템으로 이에 대응하고 있지만, 리스크는 여전히 존재합니다.
오라클 의존성 : 예측 시장은 결과를 결정하는 신뢰할 수 있는 주체인 오라클을 필요로 합니다. 오라클의 오류나 부정 부패는 잘못된 정산을 초래할 수 있습니다. 블록체인 기반 시장은 탈중앙화된 오라클 네트워크를 통해 이를 최소화하지만, 전통적인 시장은 중앙 집중식 해결 방식에 의존합니다.
규제 불확실성 : Kalshi 가 CFTC 의 규제를 받고 있음에도 불구하고, 더 넓은 범위의 규제 프레임워크는 여전히 불투명합니다. 더 많은 예측 시장이 승인을 받을 수 있을까요 ? 국제 시장이 규제에 직면하게 될까요 ? 규제의 진화는 성장을 억제하거나 예기치 않게 가속화할 수 있습니다.
유동성 집중 : 대부분의 거래량은 선거, 주요 기술 이벤트 등 세간의 이목이 쏠리는 시장에 집중됩니다. 틈새 시장은 유동성이 부족하여 전문적인 예측 도구로서의 유용성이 제한됩니다. 이를 해결하기 위해서는 마켓 메이킹 인센티브나 AI 에이전트를 통한 유동성 공급이 필요합니다.
윤리적 우려 : 정치적 폭력, 사망, 재난과 같은 민감한 주제에 대한 시장이 존재해야 할까요 ? 비판론자들은 비극적인 사건을 수익화하는 것이 비윤리적이라고 주장합니다. 옹호론자들은 그러한 시장에서 얻은 정보가 오히려 피해를 예방하는 데 도움이 된다고 반박합니다. 이 논쟁은 플랫폼이 허용하는 시장의 종류를 결정짓게 될 것입니다.
2026 - 2030 년의 궤적
2026 년 초에 주간 거래량이 59 억 달러에 달한다면, 이 섹터는 어디로 향하게 될까요 ?
최근의 가속도를 고려할 때 보수적인 수치인 연간 50 % 의 완만한 성장을 가정하더라도, 예측 시장 거래량은 2028 년까지 연간 500 억 달러를 초과하고 2030 년까지 1,500 억 달러에 이를 수 있습니다. 이는 이 섹터가 중급 규모의 파생상품 시장과 견줄만한 수준으로 성장함을 의미합니다.
ICE 가 NYSE 에서 예측 시장을 출시하거나, 주요 은행이 예측 상품을 제공하고, 더 다양한 시장 유형에 대한 규제 승인이 이루어지는 등의 공격적인 시나리오에서는 2030 년까지 거래량이 5,000 억 달러 이상으로 치솟을 수 있습니다. 그 정도 규모가 되면 예측 시장은 기관 포트폴리오에서 별도의 자산 클래스로 자리 잡게 됩니다.
기술적 원동력은 이미 갖춰져 있습니다 : 블록체인 결제, AI 에이전트, 규제 프레임워크, 기관 의 관심, 그리고 전통적인 예측치를 능가하는 입증된 실적 등이 그것입니다. 이제 남은 것은 수용 곡선의 역학 관계, 즉 기관들이 얼마나 빨리 예측 시장을 의사 결정 프로세스에 통합하느냐 하는 점입니다.
"지엽적인 투기" 에서 "기관의 예측 도구" 로의 전환은 이미 순조롭게 진행 중입니다. ICE 가 20 억 달러를 투자하고, AI 에이전트가 거래량의 30 % 를 차지하며, Kalshi 의 일일 거래량이 8 억 1,400 만 달러에 달하는 지금, 담론은 영구적으로 변했습니다. 예측 시장은 단순한 호기심의 대상이 아닙니다. 이는 기관들이 불확실성을 정량화하고 정보 리스크를 헤지하는 미래의 방식입니다.