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거대 기업들이 초점을 바꾸고 있습니다. Coinbase와 Google이 새로운 예측 시장 분야에 많은 투자를 하는 이유는 무엇일까요?

Wenser
Odaily资深作者
@wenser2010
2025-11-19 10:09
이 기사는 약 2612자로, 전체를 읽는 데 약 4분이 소요됩니다
데이터가 말해주듯, 10월 명목 거래량은 87억 달러에 달했는데, 이는 시장이 새로운 블루오션이 되었다는 것을 보여줍니다.

원문 기사는 Odaily Planet Daily( @OdailyChina ) 에서 발췌했습니다.

저자|웬서 ( @wenser2010 )

오늘 아침 6시, 기술 블로거 @wongmjane 은 코인베이스가 칼시(Kalshi)와 협력하여 예측 시장을 개발하고 있다고 밝혔습니다. 구글 또한 최근 폴리마켓(Polymarket)과 칼시(Kalshi)의 예측 데이터를 구글 파이낸스(Google Finance)에 통합하여 사용자들이 이벤트 결과에 영향을 미치는 "집단 지성"을 실시간으로 추적할 수 있도록 할 것이라고 발표했습니다. 갑자기 웹 2.0과 웹 3.0 거대 기업들이 예측 시장에 막대한 투자를 하고 있습니다. 이러한 현상의 배경에는 어떤 트렌드 신호가 있을까요? 이 거대 기업들은 왜 움직이고 있을까요? 예측 시장은 향후 제품의 표준 기능이 될까요? Odaily Planet Daily에서 이 문제를 한 편의 기사로 안내합니다.

기술 거대 기업이 예측 시장에 눈을 돌릴 때: 새로운 길, 새로운 기회, 새로운 기회.

코인베이스가 칼시(Kalshi)와 협력하여 예측 시장을 개발한다는 소식은 기술 블로거 @wongmjane 에 의해 처음 공개되었습니다. 첨부된 이미지에서 코인베이스의 예측 시장 페이지는 폴리마켓(Polymarket)의 인터페이스와 유사하며, "트렌드", "최신", "암호화폐" 등의 섹션으로 구분되어 사용자가 해당 토큰을 사고팔 수 있음을 명확히 알 수 있습니다. 또한, 예측 시장 페이지에는 사용자가 플랫폼 기능을 빠르게 익히고 거래를 시작할 수 있도록 다양한 Q&A가 포함되어 있습니다.

스크린샷의 오른쪽 하단 모서리에서 우리는 예측 시장이 Coinbase에서 Kalshi 통합을 사용하여 개발 및 구축되었다는 것을 명확히 볼 수 있습니다.

고발한 블로거가 전직 메타 직원으로, 역엔지니어링을 통해 소셜 미디어 플랫폼에서 출시되지 않은 기능을 발견해 주목을 받았다는 점은 주목할 만합니다.

코인베이스 외에도 이달 초 구글 파이낸스가 칼시(Kalshi)와 폴리마켓(Polymarket)을 통합한다는 계획을 발표하면서 암호화폐 시장의 예측 시장에 대한 관심이 높아졌습니다. 그리고 이 두 기업이 예측 시장에 투자하는 유일한 거대 기업은 아닙니다.

올해 10월 싱가포르에서 열린 토큰2049 행사에서 로빈후드 CEO 블라드 테네프는 언론에 예측 시장이 기존 스포츠 복권, 액티브 트레이딩, 그리고 기존 미디어 뉴스와 유사한 주요 혁신이라고 언급했습니다 . 하지만 이 세 가지 중 하나만이 아니라, 혼합된 개념이라고 할 수 있습니다. 반대로 예측 시장은 이 세 가지 거대 산업을 혁신할 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. 로빈후드는 작년 대선 이전에 예측 시장 사업을 시작했으며, 현재 예측 시장 사업은 로빈후드에서 가장 빠르게 성장하는 분야 중 하나이며, 연간 매출 1억 달러 이상을 창출하는 9개 사업 부문 중 하나입니다. 로빈후드의 장기적인 비전은 사용자 자산의 보금자리가 되는 최고의 금융 애플리케이션을 만드는 것입니다.

이 모든 것의 근원은 시장 예측이 "시장 성장"의 몇 안 되는 원천 중 하나라는 사실에 있습니다.

이번 달 초, 데이터 분석가 Dash는 10월이 예측 시장 역사상 가장 활동적인 달이었다는 기사를 발표했습니다 . 그 내용은 다음과 같습니다.

  • 전체 이용자 수는 524,200명에 달했으며, 이 중 40.4%가 신규 이용자였습니다.
  • 거래 건수는 3,000만 건에 달했습니다.
  • 명목 거래 규모는 87억 달러에 달했습니다.
  • Odaily Planet Daily 참고: 다른 데이터에 따르면 Kalshi의 거래량은 10월에 44억 달러에 달했고, Polymarket의 거래량은 10월에 30억 달러였으며, 후자의 월간 활성 사용자 수는 477,000명을 넘어 새로운 기록을 세웠습니다.

또한, 칼시는 거래량과 거래 건수 모두에서 선두를 달리고 있으며, 시장 점유율은 45~55%(사용자 수 제외)입니다. 폴리마켓이 그 뒤를 바짝 쫓고 있으며, 다른 소규모 프로젝트들은 약 7~10% 정도만 차지하고 있습니다.

미국 최대 국내 예측 시장인 칼시(Kalshi)가 거래 수수료로 수익을 창출한다는 점을 고려하면, 1~2%의 수수료율은 이미 연간 최소 수십억 달러의 매출을 기록하고 있으며, 거래량 또한 빠르게 증가하고 있음을 시사합니다. 이러한 이유로 폴리마켓(Polymarket)과 칼시(Kalshi)는 막대한 자본 투자를 유치했습니다.

최근 폴리마켓(Polymarket)은 뉴욕증권거래소(NYSE) 모회사인 인터콘티넨탈 익스체인지(ICE)로부터 20억 달러의 투자를 유치하여 기업 가치를 약 90억 달러로 평가받았습니다. 반면 칼시는 세쿼이아 캐피털(Sequoia Capital)과 A16z 등의 투자자로부터 3억 달러를 투자받아 기업 가치를 50억 달러로 평가받았습니다. 10월 보고서 에 따르면, 칼시는 최대 120억 달러에 달하는 기업 가치를 지닌 벤처캐피털 제안을 받았으며, 이는 2주도 채 되지 않아 기업 가치가 두 배 이상 상승한 것입니다.

미래에 베팅하는 데 있어서 자본 기관은 결코 자금을 아끼지 않는다는 점을 언급해야겠습니다.

시장의 미래 방향 예측: 인터넷 제품의 표준 기능 대 거대 기업 간의 유동성 경쟁.

현재 상황을 판단해 볼 때, 거대 기업들이 예측 시장에 베팅하는 주된 목적은 '유동성'을 놓고 경쟁하는 것입니다.

뉴스 이벤트, 금융 거래, 베팅 기능을 결합한 예측 시장은 사용자가 베팅을 통해 수익을 창출할 수 있는 온라인 플랫폼 역할을 할 뿐만 아니라, 어느 정도 "이벤트 예측 머신" 역할도 수행합니다. 이는 작년 미국 대선에서 트럼프가 승리한 것에서도 이미 분명하게 드러났습니다.

"모든 것에 베팅할 수 있는" 이벤트 예측 분야에서 Polymarket이나 Kalshi와 같은 예측 시장은 기존 스포츠 복권 및 도박 플랫폼보다 훨씬 더 많은 베팅 이벤트를 수용할 수 있습니다. 어느 정도 예측 시장의 등장은 기존 베팅 플랫폼에 치명적인 타격을 입혔습니다.

인터넷 제품 개발이 일정 수준에 도달하면서, AI와 블록체인은 인터넷 거대 기업들의 눈에는 의심할 여지 없이 "점진적인 시장"으로 자리 잡았습니다. AI 보급률이 점차 증가함에 따라, 스테이블코인, 페이팔, ETF 등 다양한 수단과 더불어 블록체인 기술이 대규모로 도입될 수 있는 또 다른 새로운 방법은 예측 시장을 통한 것입니다.

결국, 우리가 이전 기사 "중국 지역 '폴리마켓' 1인자와의 오데일리 인터뷰: 25일 동안 225회 왕복하는 여정"에서 언급했듯이, 시장을 예측하는 것이 지식을 수익화하는 가장 짧은 길입니다.

최근 "솔로몬 모금 베팅 사건"을 예로 들어보겠습니다. 솔로몬 랩스가 메타다오(MetaDao) 상장을 통해 마지막 순간에 1억 달러를 모금하면서, 현재까지 메타다오에서 UmbraPrivacy에 이어 두 번째로 많은 자금을 유치한 프로젝트가 되었습니다. 폴리마켓(Polymarket) 사용자 중 솔로몬의 모금액을 2천만 달러, 4천만 달러, 그리고 1억 달러 사이로 예측했던 사용자들은 모두 "실패"(손실)를 기록했습니다. 한편, 내부자 의심 주소 "킴볼 데이비스"는 이 사건의 모든 베팅에서 확률이 낮은 "예"를 선택하여 50만 달러 이상의 수익을 올렸습니다.

"CZ가 트럼프로부터 사면을 받는다"는 이전 베팅 역시 지식을 돈벌이로 활용한 대표적인 사례입니다. 내부 정보가 있을 수도 있지만, 사실 어떤 사람들은 정확한 결과에 베팅하여 이득을 얻었습니다.

이는 실제 돈을 건 후에 "집단적 지혜"가 어떻게 입증될 수 있는지를 보여주는 예 중 하나이기도 합니다.

가까운 미래에는 사용자 관심 또는 기타 고려 사항을 확보하기 위한 경쟁으로 인해 예측 시장이 AI 비서나 음성 채팅처럼 많은 인터넷 정보 플랫폼의 표준 기능이 될 수 있습니다. 경쟁사들이 예측 시장을 도입하는 동안 예측 시장을 도입하지 않으면 사용자들이 자연스럽게 의견을 달리하게 되고, 트래픽 및 기타 데이터에도 영향을 미치게 될 것입니다.

일반 사용자의 경우, 가능한 한 일찍 참여하고 적응하는 것이 더 나은 해결책이 될 수 있습니다.

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