원저자: ChandlerZ, Foresight News

인간 사회가 항상 호기심과 미래에 대한 갈망을 품어왔다면, 암호화폐 기반 예측 시장은 이러한 오래된 요구를 정량화, 유동화, 재사용 가능한 공공재로 탈바꿈시키고 있습니다. 지난 10년 동안 인터넷은 정보의 민주화를 달성했습니다. 웹3와 암호화폐 분야에서는 가치와 신념 또한 토큰화되고 가격이 매겨지며, 더욱 검증 가능하고 인센티브와 호환되는 가치 민주화의 형태를 형성하고 있습니다. AI의 통합은 예측을 단순한 가격 정보 제공에서 더욱 복잡한 판단과 의사 결정으로 격상시켜 인프라와 같은 품질을 제공합니다. 추측적인 해석을 제외하면 예측 시장은 거버넌스, 헤지, 자원 배분을 위한 기반 정보 기반 역할을 합니다. 구글이 2025년 11월 폴리마켓과 칼시의 시장 확률을 구글 파이낸스에 통합하기로 결정한 것은 예측 데이터가 수억 명의 사용자에게 접근 가능한 퍼블릭 네트워크 계층으로 진입하고 있음을 의미합니다. 이는 업계에 대한 지지이자 수요 증가의 신호입니다.

예측 시장이 Web3의 중요한 전장인 이유는 무엇입니까?

예측 시장의 본질은 개인의 마음속에 흩어져 있는 암묵적 지식을 가격을 통해 공적 확률로 통합하는 것입니다. 이러한 아이디어는 로빈 핸슨의 퓨타키(Futarchy)에서 유래되었는데, 퓨타키에서는 가치 목표가 투표로 결정되고 사실 판단은 시장 가격에 맡겨지는 시스템에서 예측 시장이 정보 수집의 주요 메커니즘으로 설정됩니다. 학계 연구에 따르면 예측 시장은 여러 시나리오에서 이벤트 결과를 묘사하는 데 있어 단순 여론조사보다 성능이 뛰어나며, 특히 동적 업데이트와 인센티브 제약 측면에서 더욱 그렇습니다.

그러나 이론적 추론에서 실제 시장으로 관점을 돌려보면, 가격을 통해 지식을 모으는 이 메커니즘이 2024~2025년에 자본과 사용자들의 투표를 통해 결정된다는 것을 알 수 있습니다. Polymarket과 Kalshi와 같은 예측 플랫폼은 일일 거래량이 1억 달러에 근접하거나 초과하는 것을 반복적으로 목격했으며, 누적 거래량은 수백억 달러로 급증하여 예측 시장이 틈새 실험에서 본격적인 폭발로 전환되었음을 보여줍니다. 데이터에 따르면 Polymarket의 월간 활성 트레이더는 10월에 477,850명으로 사상 최고치를 기록하며 1월에 세운 이전 최고 기록인 462,600명을 넘어섰습니다. 월간 거래량 또한 2월부터 8월까지 10억 달러 안팎을 맴돌다가 지난달에는 30억 2천만 달러라는 사상 최고치를 기록했습니다. 이 플랫폼은 10월에 38,270개의 새로운 시장을 개설했는데, 이는 8월의 거의 세 배에 달하는 수치입니다. Polymarket의 거래량, 활성 트레이더 수, 그리고 신규 시장 수는 모두 10월에 사상 최고치를 기록했습니다. Kalshi의 거래량은 10월에 Polymarket을 넘어 44억 달러에 달했습니다.

더욱이, 미국 규제의 변화와 규제 대상 기관의 인수 이후, 미국으로의 규제 회귀 경로가 점점 더 명확해지고 있습니다. 이러한 사건들은 예측 중심의 정보 파생상품 시장이 진정하고 탄탄하며 주류에서 인정받는 수요를 가지고 있음을 보여줍니다.

애플리케이션 스필오버 관점에서 예측 시장은 보편적인 위험 헤지 및 거버넌스 모듈로 간주될 수 있습니다. 기업은 정책 실행 확률을 평가하여 운영 위험을 헤지할 수 있고, DAO는 조건부 시장을 사용하여 제안을 KPI와 연결할 수 있으며, 미디어와 플랫폼은 확률적 내러티브를 정보 표현의 새로운 계층으로 활용할 수 있습니다. Google과 Perplexity와 같은 정보 포털과 예측 플랫폼의 통합은 확률이 인터페이스인 이 시대를 가속화하고 있습니다.

호황을 누리는 부문 속에서 투자자는 자산은 있지만 투자할 수 없는 딜레마에 직면합니다.

어떤 분야가 폭발적인 성장의 초기 단계에 접어들면 일반 투자자들은 대개 두 가지 질문을 던집니다. 첫째, 수요가 진짜인가? 둘째, 어떻게 성장의 혜택을 누릴 수 있는가? 전자에 대한 답은 이미 살펴보았지만, 후자는 오랫동안 분야 예측에 있어 난해한 현실을 제시해 왔습니다. 최고 실적의 상품은 있지만 반드시 투자 가능한 것은 아니기 때문입니다.

Polymarket을 예로 들어 보겠습니다. Polymarket의 공식 성명은 당초 프로젝트에 토큰이 없으며 에어드랍이나 TGE 계획도 없다고 밝혔습니다. Polymarket의 최고마케팅책임자(CMO)인 매튜 모다버는 최근 POLY 토큰과 에어드랍 계획을 확정했고, 설립자 셰인 코플란 또한 10월 초 POLY 토큰 출시 계획을 공개했지만, 이는 Polymarket 초기 단계에 적극적으로 참여하지 않았던 투자자들에게는 가장 수익성이 높고 비대칭적인 초기 수익 기간이 이미 소진되었음을 의미합니다. 모든 이벤트 마켓에 직접 참여하지 않는 한, 섹터 수준의 베타 익스포저와 장기 수익률을 달성하기는 어렵습니다. 섹터의 기하급수적인 성장을 기대하는 투자자들에게는 그러한 목표가 매우 드뭅니다.

더 광범위하게, Kalshi와 같은 규제된 이벤트 계약 플랫폼 역시 네이티브 암호 토큰이 부족합니다. 반면, 다른 온체인 예측 애플리케이션이나 도구는 산업 지표 역할을 할 만큼의 규모와 네트워크 효과가 부족하거나, 단일 기능 도구에 가깝기 때문에 특정 분야의 가치 평가를 감당할 수 없습니다. 결과적으로 애플리케이션 계층에서는 수요가 급증하는 반면, 투자 계층에서는 투자 가능한 토큰이 없는 구조적 공백이 발생합니다.

Pump.fun과 Virtuals에서 Polymarket과 DeAgent AI를 살펴보겠습니다.

2024년 밈(meme) 분야를 돌아보면, 가장 대표적인 현상 중 하나는 Pump.fun의 획기적인 성공이었습니다. 매우 낮은 진입 장벽과 표준화된 곡선 발행 메커니즘은 온체인 토큰의 0대 1 생성을 촉발했습니다. 초기의 급속한 성장기에는 플랫폼 자체에 자체 토큰이 없었기 때문에, 사용자들은 각 밈으로 개별 주식형 게임에 참여함으로써만 번영을 공유할 수 있었습니다. 이후, 이러한 생태계 수준의 인기를 기하급수적으로 정량화할 수 있는 토큰화된 캐리어인 Virtuals(VIRTUAL)가 시장에 등장했습니다. VIRTUAL은 생태계 내에서 생성, 거래, LP 페어링과 같은 주요 경로를 플랫폼 토큰에 연결함으로써 VIRTUAL을 보유하는 것을 전체 에이전트/밈 생태계의 성장 지수를 보유하는 것과 거의 동일하게 만들었습니다. 이를 통해 Pump.fun이 내러티브와 펀더멘털 측면에서 창출한 프리미엄을 흡수할 수 있었습니다.

Pump.fun은 2025년 중후반에 플랫폼 토큰인 PUMP를 출시했지만, 출시 시점이 늦었고 가치 획득 논리가 초기 생태계 붐과 맞지 않았습니다. 과거 경험에 비추어 볼 때, 애플리케이션 계층이 먼저 폭발적으로 성장하고 인덱스 자산이 부족할 때, 상품과 토큰을 모두 먼저 제공하는 인프라 프로젝트가 가치 재평가에서 업계 평균을 상회하는 경우가 많습니다.

새롭게 부상하는 예측 시장 분야로 돌아와서, DeAgent AI는 바로 이러한 인프라 역할을 수행합니다. DeAgentAI는 Sui, BSC, BTC 생태계를 아우르는 AI 에이전트 인프라로, AI 에이전트가 온체인에서 신뢰할 수 있는 자율 의사 결정을 수행할 수 있도록 지원합니다. DeAgentAI는 분산 환경에서 AI가 직면한 세 가지 주요 과제인 신원 인증, 연속성 보장, 합의 메커니즘을 해결하여 신뢰할 수 있는 AI 에이전트 생태계를 구축하는 것을 목표로 합니다.

DeAgent AI는 AI 오라클과 다중 에이전트 실행 네트워크를 중심으로 예측 시장 및 DeFi 시나리오를 중심으로 핵심 프로토콜을 구축했습니다. 한쪽 끝은 실제 데이터와 온체인 데이터에 연결되어 복잡한 판단, 의사 결정 및 신호 생성을 검증 가능한 오라클 출력으로 표준화합니다. 다른 쪽 끝은 에이전트 네트워크를 통해 이러한 출력을 거래, 거버넌스 및 파생상품 설계에 연결하여 전체 산업의 정보 및 가치 허브 역할을 수행합니다.

바로 이러한 거울상이 오늘날 예측 시장 부문에서 재현되고 있는 이유입니다. Polymarket은 과거의 Pump.fun(선도적인 상품이지만 오랫동안 투자 가능한 토큰이 부족했던)에 해당하는 반면, DeAgent AI(AIA)는 가상 화폐와 같은 가치 저장고 역할을 합니다. 예측 시장에서 부족한 핵심 인프라 모듈(AI 오라클 및 에이전트 실행 네트워크)을 제공하고, 공개적으로 거래 가능한 토큰인 AIA를 해당 부문의 인덱스화를 위한 앵커로 활용하여 투자자들이 AIA를 보유함으로써 전체 예측 부문의 중장기적 성장에 간접적으로 참여할 수 있도록 합니다.

DeAgent AI가 트랙 예측을 위한 가치 컨테이너가 되는 방법

DeAgentAI 기술 프레임워크의 핵심은 블록체인에서 실행되는 탈중앙화 AI 에이전트가 직면하는 연속성, 신원, 합의라는 세 가지 근본적인 과제를 해결하는 데 있습니다. 핫 메모리와 장기 메모리, 그리고 온체인 상태 스냅샷을 결합한 상태 시스템을 통해 에이전트는 여러 체인과 작업에 걸쳐 재설정되지 않으므로, 에이전트의 행동과 의사 결정에 대한 완전하고 추적 가능한 라이프사이클을 보장합니다. 온체인 고유 신원 + DID 및 계층적 권한 부여 메커니즘은 각 에이전트의 신원 위조를 불가능하게 보장합니다. 또한, 최소 엔트로피 의사 결정 및 검증자 합의는 여러 모델의 혼란스러운 출력을 결정론적이고 확장 가능한 결과로 수렴합니다. 이를 기반으로 A2A 프로토콜은 에이전트 간의 표준화된 협업을 처리하고, MPC 실행 계층은 민감한 작업의 개인정보 보호 및 보안을 보호합니다. 궁극적으로 신원, 보안, 의사 결정, 협업은 검증 가능하고 확장 가능한 탈중앙화 AI 에이전트 인프라에 통합됩니다.

AlphaX와 CorrAI의 듀얼 트랙 배포

애플리케이션 계층에서 AlphaX와 CorrAI는 이러한 인프라를 가장 확실하게 보여줍니다. DeAgentAI 피드백 학습 메커니즘을 기반으로 커뮤니티에서 개발한 최초의 AI 모델인 AlphaX는 Transformer 아키텍처, 전문가 혼합(MoE) 기술, 그리고 인간 피드백 강화 학습(RHF) 메커니즘을 활용하여 암호화폐 가격 예측의 정확도 향상에 중점을 두고 있습니다. AlphaX는 2~72시간 동안 72.3%의 정확도로 암호화폐 가격 추세를 예측하며, 2024년 12월과 2025년 1월 라이브 거래 시뮬레이션에서 각각 +18.21%와 +16.00%의 투자 수익률(ROI)을 달성했습니다. 승률은 약 90%에 달하며, 이는 실제 거래 환경에서 AI 예측의 상당한 실용성을 보여줍니다.

CorrAI는 DeFi/양적 사용자를 위한 노코드 조종사와 같습니다. 사용자가 전략 템플릿을 선택하고, 매개변수를 조정하고, 백테스팅을 수행하고, 체인상 지침을 발행하도록 돕고, 관찰된 신호와 전략 실행을 폐쇄 루프로 연결하며, 더 많은 실제 자금과 행동을 DeAgent AI의 에이전트 네트워크로 가져옵니다.

생태계 측면에서 AlphaX는 Sui 및 BNB와 같은 퍼블릭 체인에서 다양한 활동과 연동을 통해 상당한 수의 사용자와 상호작용을 축적했습니다. 여러 체인과 다양한 애플리케이션 시나리오의 지원을 통해 DeAgent AI 네트워크는 수억 건의 온체인 상호작용과 수천만 명의 사용자를 보유한 프로덕션 관계를 구축했습니다. 이는 더 이상 백서에만 국한된 실험적 프로젝트가 아니라, 실제로 실행되고 지속적으로 활용되는 인프라입니다.

가격 피드에서 주관적 판단까지: AI 오라클

기존 오라클은 BTC/USD와 같은 객관적인 값을 주로 처리하며, 다중 노드 중복성과 데이터 소스 집계를 통해 합의를 도출합니다. 그러나 질문이 주관적/결정론적 판단(예: "이번 주말 ETH가 상승할 가능성이 더 높을까요, 하락할 가능성이 더 높을까요?")으로 변하면 각 노드는 대규모 모델을 호출하고, 제공되는 답변은 종종 일관성이 없습니다. 또한 특정 모델이 합의에 따라 호출되었고 그 결과가 도출되었는지 증명하기도 어려워 보안과 신뢰가 약화되기 시작합니다.

DeAgent AI는 이러한 주관적인 질문들을 해결하기 위해 DeAgentAI Oracle을 기반으로 처음부터 설계되었습니다. 사용자는 객관식 형식으로 질문을 제출하고 서비스 이용료를 지불합니다. 네트워크 내 여러 AI 에이전트는 검색 및 추론을 기반으로 독립적으로 판단하고 투표합니다. 온체인 계약은 투표를 집계하고 최종 결과를 선정하여 블록체인에 기록합니다. 이를 통해 이전에 분산되었던 AI 출력값을 확정적이고 결정론적인 결과로 압축합니다. 특정 노드를 신뢰할지 여부에 대한 질문은 공개적으로 이용 가능한 투표 및 기록 프로세스를 검증하는 방식으로 대체됩니다. AI의 판단은 처음으로 온체인에서 반복적으로 호출할 수 있는 공공 서비스가 되어 예측 시장, 거버넌스 결정, InfoFi와 같은 시나리오에 매우 적합합니다. 이 구성 요소는 현재 내부 테스트 중입니다.

특정 사례에서 DeAgent AI의 에이전트는 이미 실제 사건에 대한 판단을 내리는 데 사용되었습니다. 최근 미국 연방 정부 셧다운 당시, 연구팀은 Kalshi와 Polymarket과 같은 플랫폼의 시장 가격, 과거 셧다운 기간, 양당 게임 구조, 그리고 주요 시간 노드를 종합적으로 고려하여 10월 말 의사결정 트리 모델을 구축했습니다. 최종 결론은 이번 셧다운이 시장 심리에서 흔히 볼 수 있는 끝없는 예측과 달리, 11월 12일에서 15일(또는 11월 13일에서 20일 근처) 사이에 종료될 가능성이 가장 높다는 것이었습니다.

동시에, "비트코인이 하락장세에 진입했는지"라는 논란의 여지가 있는 주제에 대해, DeAgent AI는 온체인 데이터, ETF 자금 흐름, 거시경제 정책 변화, 기술적 지표 차이 등의 신호를 통합하여 현재 단계가 아직 끝나지 않은 가속화된 상승장보다는 "하락장 초기 단계의 심각한 조정"에 더 가깝다고 판단하고, 이를 바탕으로 주요 가격 수준과 위험 모니터링 프레임워크를 제공했습니다.

특정 문제에 초점을 맞춘 이러한 예측 및 분석은 DeAgent AI 오라클이 주관적이고 복잡한 문제를 분해하고 통합하는 능력을 보여줍니다. 또한, 그 출력이 단순히 시연 수준에 머무르지 않고 시장 예측 및 거래 결정에 사용할 수 있는 신호로 직접 변환될 수 있음을 보여줍니다.

AIA가 트랙 성장을 기하급수적으로 증가시키는 방법

투자자 관점에서 AIA의 가치 확보 논리는 DeAgentAI 오라클과 에이전트 네트워크의 결제 및 정산 수단이자 노드와 검증인의 스테이킹 자산 및 거버넌스 자격 증명 역할을 한다는 사실에 있습니다. 더 많은 예측 애플리케이션, 거버넌스 모듈, 그리고 DeFi 전략이 이 네트워크에 연결됨에 따라, 요청 수, 호출 빈도, 그리고 보안 요구 사항은 AIA에 대한 실제 수요로 전환될 것이며, 이는 일회성 홍보에만 의존하는 것이 아니라 자연스럽게 업계 전반의 사용에 AIA의 가치를 반영하게 될 것입니다.

더 중요한 것은 이 가치 사슬이 폐쇄 루프이며 예측 가능하다는 것입니다. Polymarket과 같은 예측 애플리케이션이 시장 범주를 확장하고 더욱 복잡한 주관적 질문을 도입함에 따라, 복잡한 판단을 내리기 위해 AI 오라클에 의존하게 됩니다. 이러한 판단은 DeAgent AI와 같은 AI 오라클 인프라에 대한 수요 증가를 직접적으로 반영합니다. 또한 Oracle/Agent 네트워크 사용이 증가함에 따라 결제, 정산 및 스테이킹 자산으로서 관련 토큰인 AIA의 수요와 가치 또한 그에 따라 상승할 것입니다. 다시 말해, 예측 시장이 지속적으로 확장될 것이라고 믿는다면 AI 오라클에 대한 수요도 동시에 증가할 것이라고 확신할 수밖에 없으며, 이는 궁극적으로 AIA의 장기적인 가격에 반영될 것입니다.

자산 관점에서 AIA는 "기능성"과 "투자 가능성"이라는 기준을 동시에 충족합니다. 한편으로는 AI 오라클과 지능형 에이전트 인프라를 통해 주관적인 문제를 해결하고 예측 시장의 핵심적인 문제점을 직접적으로 해결합니다. 다른 한편으로는 공개 시장에서 배분 가능한 토큰 자산이기도 합니다. 반면, Kalshi나 Polymarket과 같은 예측 플랫폼은 현재 투자용 네이티브 토큰이 부족하며, 기존 가격 오라클에도 토큰이 있지만 AI 기반 주관적 오라클과 동일한 가치 사슬에 속하지 않고 객관적인 가격 피드 트랙을 제공합니다. AI 오라클과 거래 가능한 토큰이라는 틈새 시장에서 AIA는 현재 유용성과 투자 가능성을 동시에 충족하는 몇 안 되는, 아니 어쩌면 유일한 자산 중 하나이며, 예측 부문의 성장을 위한 가장 직접적인 인덱싱 수단이 될 잠재력을 가지고 있습니다.

시장 추세를 예측하는 데 어떻게 참여해야 합니까?

현재 예측 시장은 애플리케이션 스토리가 전면에 드러나는 반면, 가치는 이면에서 서서히 자리를 잡아가는 단계에 분명히 접어들었습니다. Polymarket과 Kalshi는 실제 거래량을 통해 이러한 시장의 존재를 입증했습니다. 장기적으로 진정으로 가격을 책정할 수 있는 것은 이러한 애플리케이션의 운영을 지원하는 계층, 즉 판단과 결제를 담당하는 AI 오라클과 지능형 에이전트 네트워크, 그리고 이와 연결된 기능 토큰일 것입니다.

예측 애플리케이션이 더욱 복잡하고 주관적인 판단을 처리하려고 시도함에 따라, AI 오라클에 대한 수요는 필연적으로 더 높고 빈번해질 것입니다. 이러한 수요는 궁극적으로 DeAgent AI와 같은 인프라의 지속적인 사용으로 이어질 것입니다. 결제, 정산, 스테이킹을 위해 이러한 인프라와 밀접하게 연결된 기능 토큰 또한 이 과정에서 상응하는 가치를 흡수하게 될 것입니다. 따라서 이제 진정한 질문은 더 이상 이 분야에 참여할지 여부가 아니라, 어떻게 그리고 어떤 수준으로 참여할 것인가입니다.

비교적 명확한 접근 방식은 애플리케이션 계층에서는 참여도를, 인프라 계층에서는 포지션 규모를 활용하는 것입니다. 애플리케이션 계층에서는 사용자가 Polymarket과 같은 플랫폼을 알파 획득 도구로 계속 사용할 수 있으며, 포지션 규모를 활용하여 특정 이벤트에 베팅할 수 있습니다. 인프라 계층에서는 AI 오라클이 예측 시장의 표준 기능이 된다는 장기적인 목표에 맞춰 AIA(AI 오라클 알고리즘)를 적정 수준으로 배분합니다. 전자는 특정 상황에서 수익성이 있는지 여부를, 후자는 시장이 성장함에 따라 기반 인프라의 이점을 누릴 수 있는지 여부를 결정합니다.

물론 AIA는 포트폴리오의 한 요소일 뿐, 위험 관리 자체를 대체하는 것은 아닙니다. 더 신중한 접근 방식은 AIA를 해당 부문의 인프라 지수 예측의 일부로 간주하고, 이러한 장기 논리를 자신의 위험 예산 범위 내에서 적절한 위치에 적용하며, 시장이 이러한 예측에 대한 판단을 검증하도록 하는 것입니다.