OKX Ventures 연구 보고서: "예측 시장"의 환경 이해

2025년, 규제가 점점 더 명확해지고 기관 자금 유입이 가속화됨에 따라 암호화폐 예측 시장은 단순한 실험에서 벗어나 정보 가격 결정의 핵심 도구로 진화하고 있습니다. 이는 온체인 기반의 집단 지성을 통해 미래의 불확실성에 대한 실시간 상황 분석 및 위험 관리를 반영합니다. 거시경제 지표부터 기술 혁신에 이르기까지, 이전에는 단일 채널에 의존했던 확률적 판단은 이제 온체인 펀드를 통해 빠르고 정확하게 재평가될 수 있습니다. 이러한 변화는 정보와 시장 신호를 이해하는 방식에 영향을 미치고 있습니다.

쉽게 말해, 암호화폐 업계의 예측 시장은 암호화폐를 사용하여 미래 이벤트에 베팅하는 플랫폼입니다. 예를 들어, 코인 가격 상승 또는 하락을 예측하거나 경쟁에서 누가 이길지 예측하는 것과 같습니다. 예측이 맞으면 돈을 벌고, 틀리면 돈을 잃습니다.

OKX Ventures는 이 분야를 지속적으로 모니터링하고 "예측 시장"의 전반적인 상황을 분석할 것입니다. 당사의 리서치 보고서는 학습 및 소통 목적으로만 제공되며, 투자 자문으로 간주되지 않습니다.

I. 시장의 기원과 발전 예측

"집단적 지혜"를 모으는 정보 메커니즘으로서의 예측 시장은 Web3 기술에 힘입어 새로운 국면에 접어들고 있습니다. 2000년 이후 이 산업은 학문적 혁신, 규제 준수 경쟁, 그리고 기술 패러다임의 전환을 통해 발전해 왔으며, 2025년까지 급속한 성장과 구조적 변혁의 새로운 지평을 열 것입니다.

현대 예측 시장 모델은 1988년 아이오와 전자 시장(IEM)에서 유래했습니다. IEM은 "확률로서의 가격"이라는 개념을 처음 제안했으며, 금융 계약 거래를 통해 사건 결과에 대한 참가자들의 다양한 판단을 종합했습니다. 1988년 미국 대선에서 IEM은 소규모 운영을 통해 정확한 예측을 달성했습니다. 이후 연구에 따르면 1988년부터 2004년까지 IEM의 선거 예측 정확도는 여론조사의 74%보다 높았으며, 선거 최대 100일 전까지 예측 우위를 보였습니다. 1993년, 상품선물거래위원회(CFTC)는 IEM에 대한 면제를 통해 사건 기반 계약 시장의 정책 기반을 마련했고, 이를 통해 학계 실험을 상업적으로 시험할 수 있게 되었습니다.

2000년대 이후 예측 시장의 상업화는 급증했지만, 도박 및 금융 규제로 인해 여러 어려움에 직면했습니다. Betfair와 Intrade와 같은 대표적인 플랫폼은 빠르게 성장했지만, 도박의 특성과 규정 준수의 어려움으로 인해 제한을 받거나 심지어 폐쇄되기도 했습니다. PredictIt은 초기에 "무조치 통지서"를 받았음에도 불구하고 이후 철회되었고 소송에 휘말리면서 외부 규정 준수 시장을 제도화하는 데 얼마나 많은 어려움이 있는지를 여실히 보여주었습니다. 이와 대조적으로 Inkling과 같은 내부 예측 시장은 규제를 우회하여 기업 의사 결정의 중요한 도구로 자리 잡았습니다.

2020년대에는 업계에 두 가지 주요 구조적 변화가 있었습니다. 첫째, 칼시는 CFTC로부터 규정을 준수하는 "이벤트 기반 계약" 거래소로 승인을 받아 공식적인 규제 인정을 받았습니다. 그러나 2023년 선거 시장 사례는 주제의 민감성과 규제의 한계를 여전히 드러냈습니다. 둘째, 웹 3.0 기술의 도입으로 예측 시장은 블록체인 스마트 계약을 통해 신뢰할 수 없는 청산 및 결제를 구현할 수 있게 되었으며, 검열 저항성이 크게 향상되고 규정 준수 운영의 기준이 낮아졌습니다. 2025년 10월, 뉴욕증권거래소(NYSE)의 모회사인 ICE는 탈중앙화 플랫폼인 폴리마켓(Polymarket)에 약 20억 달러를 투자할 계획이었습니다. 업계는 이러한 움직임을 최상위 금융 인프라가 웹 3.0 모델을 인정한 것으로 간주했으며, 이는 업계 전체의 패러다임 전환을 예고했습니다.

예측 시장(정보 시장, 의사 결정 시장, 이벤트 파생상품)은 시장 가격이 이벤트 발생 확률에 직접적으로 매핑되는 방식으로 참여자들이 베팅할 수 있도록 합니다. 예측 시장의 이론적 토대는 효율적 시장 가설과 집단 지성 원리를 포함합니다. 효율적 시장 가설은 시장 가격을 확률로 근사할 수 있다고 가정하는 반면, 집단 지성 원리는 다양하고 독립적이며 분산된 참여 메커니즘 하에서 집단 시장 의사 결정이 개별 의사 결정보다 우월함을 강조합니다.

이자율 인하 가능성을 예로 들어 전문가 데이터와 시장 예측을 비교해 보겠습니다.

CME FedWatch와 같은 도구는 파생상품 가격에서 확률을 도출하여 기관 투자자들의 기대치를 반영하지만, 도구 설계 및 자금 조달 구조의 영향을 받습니다. 반면, Polymarket이나 Kalshi와 같은 공개 예측 시장은 모든 참여자의 베팅을 통해 확률을 직접 결정하여 이론적으로 더 높은 투명성과 민주성을 제공합니다. 플랫폼 활동이 활발할수록 더 포괄적인 정보를 얻을 수 있습니다.

요약하자면, 아이오와 전자시장(IEM)이 1988년 가격을 확률로 검증한 이후, 예측 시장은 오랜 규제 혼란을 겪어 왔습니다. 2020년까지 Kalshi 준수 및 Web3 기술이 도입되고, 마침내 ICE 투자 의향이 나타나면서 제도화와 탈중앙화라는 패러다임의 전환이 시작되었습니다. Web3와 기존 금융 기관 간의 시너지 효과에 힘입어 예측 시장은 현재 산업 폭발과 메커니즘 진화의 기회의 창구에 놓여 있습니다. 탈중앙화와 제도화의 병행 발전은 글로벌 금융 정보 수집 및 가격 발견 시스템을 재편할 것입니다.

II. 시장 성장 및 플랫폼 전략 분석

(I) 거시경제 시장 개요: 이중 상단 패턴 및 자본 유입

2024년 미국 대선과 기관 자본 유입에 힘입어 예측 시장은 2025년에 구조적 호황을 경험했습니다. 시장은 단일 이벤트에 의해 주도되던 것에서 지속적인 금융 거래 활동으로 전환되었고, 자본 깊이와 사용자 기반이 모두 사상 최고치를 기록했습니다.

거래량 정점 추이: 시장은 두 번의 중요한 정점을 경험했습니다. 첫 번째는 2024년 10월-11월 미국 대선으로 인해 주간 거래량이 20억 달러에 육박했습니다. 두 번째 급등은 2025년 7월에 시작되어 2025년 10월에 사상 최고치를 기록했으며, 주간 거래량은 25억 달러를 돌파하며 선거 기간의 최고치를 넘어섰습니다.

사용자 증가: 시장 활동은 거래량과 높은 양의 상관관계를 보입니다. 2025년 10월, 전체 시장의 주간 활성 사용자 수는 225,000명을 돌파했으며, 이는 신규 사용자의 지속적이고 실질적인 유입을 시사합니다.

미결제약정( OI): OI는 시장에 실제로 예치된 자본을 나타냅니다. 2024년 선거 기간 동안 시장 전체 OI는 약 8억 달러로 정점을 찍었지만, 정산으로 인해 하락했습니다. 2025년 하반기에는 시장 전체 OI가 5억 달러에서 6억 달러 사이에서 꾸준히 회복 및 안정화되었습니다. 이는 시장이 단순한 단기 투기에서 벗어나 기관 및 장기 투자자로 구성된 자금 기반을 구축했음을 시사합니다.

경쟁 환경: 시장은 Polymarket과 Kalshi가 과점하고 있습니다. 2024년 Polymarket은 약 90%의 절대적인 시장 지배력을 행사했습니다. 그러나 2025년 10월에는 규제 준수 플랫폼인 Kalshi의 시장 점유율이 거의 60%까지 상승하여 총 거래량에서 Polymarket을 추월했습니다. 이러한 상위 플랫폼의 집중에도 불구하고, Opinion, Limitless, Myriad와 같은 2선 플랫폼들이 여전히 시장 점유율을 확보하고 특정 기간(예: 토큰 발행 기간) 동안 안정적인 유동성을 확보했습니다.

(II) 주요 플랫폼의 데이터 분해

1. 폴리마켓: 선거 보너스부터 다양한 카테고리의 유지까지.

분산형 예측 시장의 선두주자인 Polymarket의 데이터는 강력한 "이벤트 폭발력"을 보였으며, 제품 카테고리를 확장하여 선거 이후에도 높은 사용자 유지율을 유지했습니다.

사용자 데이터 측면에서 활성 지갑은 2024년 말에 거의 8만 개로 사상 최고치를 기록했습니다. 선거 이후 감소했지만, 2025년 10월까지 6만 개 이상으로 안정적으로 유지되어 2024년 초에 비해 크게 개선되었습니다. 월간 활성 트레이더(MAU)는 2025년 1월 45만 명으로 정점을 찍었고, 선거 열풍이 가라앉은 후에도 26만 명 이상의 활성 사용자를 유지하며 플랫폼의 강력한 롱테일 유지력을 입증했습니다. 일일 활성 사용자(DAU)는 2025년 10월 19일 5만 8천 명으로 하루 최고치를 기록하여 1만 명에서 5만 8천 명으로 거의 6배 증가했습니다.

거래량 측면에서 역사적 누적 거래량은 181억 달러를 넘어섰고, 월별 최고치는 2024년 11월 선거 때인 26억 3천만 달러에 달해 2020년 12월 이전 데이터에 비해 약 1,000배 증가했습니다. 선거 후 월별 거래량은 약 19억 달러로 약 30~40% 감소했지만 2023년 수준보다 훨씬 높습니다. 성장률 측면에서 전년 동기의 낮은 기저 효과로 인해 2024년 7월의 연간 성장률은 5,270%에 도달했고 2025년 10월에는 최고 26,000%에 도달했습니다. 월별 기준으로 2024년 10월부터 11월까지의 거래량도 약 750%의 폭발적인 성장을 이루었습니다.

시장 구조 및 범주 측면에서 볼 때, 2024년 선거가 절정에 달했을 당시 "정치/경제" 거래가 60% 이상을 차지했으며, 주간 거래량은 한때 10억 달러를 돌파했습니다. 2025년에는 거래의 초점이 점차 "스포츠"와 "암호화폐 자산"으로 옮겨가면서 슈퍼볼 관련 계약의 거래량은 약 11억 달러에 달했고, "2025년 비트코인 가격"과 같은 비트코인 예측 시장은 거래량이 1,550만 달러를 돌파했습니다. 동시에 시장 공급량도 확대되어 2025년 4월에만 7,000개가 넘는 새로운 예측 시장이 개설되어 신기록을 세웠습니다.

2. Kalshi: 규정 준수 채널로 인한 기하급수적 성장

칼시는 2025년에 가장 강력한 성장세를 보였으며, 규정 준수의 이점을 활용해 Web2 채널을 개설했고, 모든 핵심 지표가 몇 배로 성장했습니다.

거래량 및 규모 측면에서 Kalshi는 2024년 말부터 2025년 초까지 거래량과 거래 건수 모두에서 폭발적인 성장을 경험했으며, 누적 거래액은 100억 달러를 돌파하고 누적 거래량은 4천만 건을 돌파했습니다. 평균 주문 금액은 건당 약 250~300달러로, 소매 사용자 중심의 특성을 명확히 보여주었습니다. 주간 실적 측면에서는 주간 명목 거래액이 2024년 4분기 1억 5천만 달러에서 2억 달러로 급증했고, 2025년 2분기와 3분기에는 8억 5천만 달러 이상으로 증가했습니다.

시장 점유율 및 순위 측면에서, 2025년 10월 기준 Kalshi의 주간 거래량은 전체 시장의 55~60%를 차지하며 Polymarket을 제치고 가장 유동적인 예측 시장 플랫폼으로 자리매김했습니다. 총 기여도 측면에서, 2025년 9월부터 10월까지 업계 주간 거래량은 15억 달러를 돌파했으며, Kalshi는 단 한 주에 8억 달러에서 9억 달러에 달하는 거래량을 기록하며 2024년 대비 5배 이상 증가했습니다.

미결제약정 및 사용자 구조 측면에서 미결제약정은 2024년 말 5천만 달러 미만에서 2025년 3분기 2억 달러 이상으로 급증했습니다. 월간 활성 사용자(MAU) 또한 2024년 말 8만~10만 명에서 2025년 중후반 40만 명 이상으로 확대되었습니다. 시장 구조는 매우 집중되어 있으며, 스포츠가 약 45%, 정치가 약 30%를 차지합니다. 이 두 분야가 미결제약정의 75% 이상을 차지하는 반면, 경제는 약 10%를 차지합니다. 공급 측면에서는 유효 시장 수가 약 300개에서 2025년 10월까지 1,200개 이상으로 확대되었습니다.

(III) 신규/수직 플랫폼의 데이터 성능

두 거대 기업 외에도 Opinion Lab, Myriad, Limitless와 같은 플랫폼도 특정 인센티브나 수직 시나리오에서 주목할 만한 데이터를 생성했습니다.

1. 오피니언랩: 메인넷 출시 붐

오피니언의 일일 거래 수수료는 10월 25일 급등하여 단 하루 만에 20만 달러를 돌파했고, 누적 거래 수수료는 거의 0에 가까웠던 수준에서 약 32만 달러로 급등했습니다. 11월에는 누적 거래 수수료가 60만 달러를 넘어섰습니다. 출시일(10월 25일, 메인넷 인센티브 출시일)에는 명목 거래량, 거래 건수, 사용자 수 모두 일일 최고치를 기록했습니다. 그날 오피니언은 시장 전체 명목 거래량의 약 15~20%를 차지했습니다. 자금 측면에서 플랫폼의 총 잠금 가치(TVL)는 10월 30일 5천만 달러로 정점을 찍었는데, 이는 인센티브 캠페인 이후에도 일시적으로 많은 자금이 남아 있었음을 나타냅니다.

2. Myriad: 미디어 트래픽 전환 및 유지

사용자 전환율 측면에서 등록 사용자는 513,000명이 넘지만, 활성 거래 사용자(USDC 트레이더)는 30,000명에 불과하여 등록 사용자 대 거래 사용자 비율은 약 17:1입니다. 이는 콘텐츠 독자에서 금융 트레이더로의 전환 경로를 반영하며, 누적 활성 지갑 수는 약 30,000개입니다. 거래량 측면에서는 누적 거래량이 1,200만 달러(USDC)에 달했습니다. 2025년 9월-10월 최고 거래량은 일일 거래량이 200만 달러에 육박했으며, 주간 최고 거래량은 600만 달러를 넘어섰습니다. 자금 유지율 측면에서는 10월 중순에 총 잠금 잔액(TVL)이 80만 달러에 육박하여 8월 이후 전체적으로 약 300% 증가했습니다. 미결제약정(OI)은 10월 초 50만 달러로 정점을 찍었으며, 이는 전월 대비 약 2.5배 증가한 수치입니다. 수익 창출 측면에서 누적 수수료 수입은 약 40만 달러에 달했고, 최대 일일 수수료 수입은 약 6,000달러에 달했습니다.

3. Limitless: 고주파 여기 하의 데이터 변동

거래량 측면에서는 2025년 8월부터 9월까지 급증하여 거래량이 약 25배 증가했습니다. 10월 중순에는 불과 보름 만에 거래량이 1억 달러를 돌파하여 누적 거래량이 5억 달러를 넘어섰습니다. 인센티브 프로그램의 첫 번째 시즌에는 약 3만 4천 명의 활성 트레이더가 참여하여 75만 건의 거래를 완료했습니다. 누적 거래량이 5억 달러에 도달했음에도 불구하고, 최대 총 잠금 가치(TVL)는 100만 달러를 약간 넘는 수준에 그쳤으며, 매우 낮은 TVL/Volume 비율은 사용자들이 주로 초단기 고빈도 거래에 참여했음을 시사합니다. 에어드랍 종료 후 24시간 거래량은 34.7% 감소한 756만 달러를 기록했으며, 이후 데이터는 점차 정상 수준으로 돌아왔습니다.

(iv) 핵심데이터의 수평적 비교표

다양한 지표에서

GTM의 관점에서

GTM 전략으로 인한 성장 품질은 명확한 계층 구조를 보입니다 . 채널 통합(예: Kalshi)으로 인한 구조적 성장 품질이 가장 높고, 그 다음으로 이벤트 중심(예: Polymarket)으로 인한 순환적 폭발이 뒤따릅니다. 그 다음으로 콘텐츠 전환(예: Myriad)으로 인한 높은 마찰 성장이 뒤따릅니다. 반면 트래픽 증가를 통한 에어드롭 기대로 인한 성장은 비교적 빠르게 감소합니다.

규정 준수는 성장의 "근본적인 닻"입니다. Polymarket의 진화(이벤트 중심 → 규정 준수의 어려움 → 제도적 규정 준수)가 이를 증명합니다. 2024년 선거(45만 MAU)로 폭발적인 성장을 이루었음에도 불구하고, 초기 규정 준수 부족으로 인해 3년 동안 미국 시장에서 발을 뗐습니다. ICE의 2025년 투자 제안과 라이선스를 취득한 거래소 인수는 선도적인 기업조차도 결국 "규정 준수"의 길로 돌아가야 함을 시사합니다.

III. 산업구조 분석

(a) 트랙 매핑

1. 인프라는 점차 모듈화되고 있으며, 통합 플랫폼(예: 초기 Augur)은 "결합 가능한 레고 모듈"로 진화하고 있습니다.

Azuro, UMA, Gnosis Omen과 같은 인프라 프로토콜은 신규 프로젝트의 기술 장벽을 크게 낮추고, 멀티체인 구축 및 플러그형 프런트엔드를 지원하며, 전반적인 환경을 풍부하게 하고, 기업가들에게 플러그 앤 플레이 방식의 제품 기반을 제공하며, AI 기반 및 커뮤니티 기반 게임플레이와 같은 롱테일 혁신 시나리오를 촉진합니다. Gnosis(Omen)/CTF는 업계 표준 자산 발행 프레임워크를 제공하고, Azuro Protocol은 플러그 앤 플레이 방식의 베팅 미들웨어를 제공하여 신규 프로젝트가 자체 유동성 풀이나 배당률 엔진을 구축할 필요 없이 프런트엔드 경험에 집중할 수 있도록 지원합니다.

이러한 모듈성은 새로운 애플리케이션의 진입 장벽을 크게 낮추어 스포츠와 게임화를 포함한 많은 틈새 시장의 번영을 촉진하고, 전체 예측 시장 생태계에 보다 혁신적이고 다양한 개발 가능성을 제공합니다.

2. 수직적 부문에서의 수많은 기회: 스포츠와 크리에이터 경제가 성장 동력이 되고 있습니다.

범용 및 선도적인 플랫폼을 넘어 스포츠, 음악, 상장 전 플랫폼, 지식 검증, 소셜 게임, AI 예측, 텔레그램 봇 등 다양한 분야의 프로젝트가 빠르게 부상하고 있습니다. 소셜 미디어/UGC, 크리에이터 수익 공유, 커뮤니티 상호작용과 같은 바이럴 성장 메커니즘이 이러한 새로운 프로젝트들의 공통적인 특징으로 자리 잡고 있으며, 사용자 참여도와 확산 속도를 높이고 있습니다.

범용 플랫폼의 기회는 점점 줄어들고 있으며, 새로운 프로젝트의 기회는 점점 더 수직 시장에 집중되고 있습니다. 데이터에 따르면 스포츠 베팅과 크리에이터/소셜 경제는 현재 가장 빠르게 성장하는 수직 시장입니다. 스포츠 베팅은 별도의 분야로서 SX Network와 같은 전용 퍼블릭 체인, Azuro와 같은 미들웨어, Overtime과 같은 독점 프로토콜, 심지어 단 2주 만에 TVL(총 수익) 1,000만 달러를 달성한 놀라운 애플리케이션 Football.fun까지 탄생했습니다.

크리에이터 및 사회적 경제 분야에서 프로젝트 모델은 더 이상 "자체 시장 창출"이 아니라 "KOL 역량 강화"를 통한 성장 촉진에 중점을 두고 있습니다. Melee와 같은 플랫폼은 크리에이터에게 20%의 수익 배분을 제공하고, Index.fun은 크리에이터 수익의 30%를 제공합니다. 이러한 플랫폼들은 예측 시장을 단순한 정보 제공 도구에서 크리에이터와 오피니언 리더들이 영향력을 통해 수익을 창출할 수 있는 도구로 탈바꿈시켜 생태계의 다양성과 적용 사례를 더욱 확대하고 있습니다.

3. AI는 신규 프로젝트의 표준 기능으로, 생성 및 결제를 자동화합니다.

AI는 시장 창출, 이벤트 분석, 콘텐츠 제작, 결제, 도박, 위험 관리 등의 시나리오에서 엄청난 잠재력을 보여주었습니다. AI 에이전트 또는 Copilot과 결합하면 정보 보관, 자동화된 시장 설정, 심지어 예측 분석까지 지원하여 사용자 경험과 운영 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 인공지능은 일부 새로운 플랫폼의 보조 도구에서 핵심 제품 포지셔닝으로 전환되고 있으며, 비용 및 효율성 측면에서 기존 예측 시장의 근본적인 문제점을 해결하고 있습니다. 예를 들어, OpinionLabs와 BuzzingApp은 모두 "AI 에이전트"를 핵심으로 사용하여 AI를 통해 무비용 생성, 무제한 공급, 자동 결제를 달성합니다. 이는 UMA에 의존하는 Polymarket과 인간의 순응에 의존하는 Kalshi에게 근본적인 기술적 혁신을 의미합니다.

4. 상호작용 계층 재구조화: "봇"과 "애그리게이터"가 핵심 진입점이 됨

프런트엔드 도구와 텔레그램 봇은 기본 프로토콜 수준에서 사용자 경험 마찰을 크게 줄여 상호작용 계층에 대한 새로운 기회를 창출하고 있습니다. 예를 들어, Flipr과 Noise와 같은 봇은 복잡한 예측 거래 작업을 복잡한 웹 인터페이스에서 트윗이나 그룹 채팅 내 원클릭 주문까지 간소화하여 소셜 기반 시장에 도달하기 위한 핵심 GTM 전략으로 자리 잡았습니다. 한편, Flipr과 XO Market과 같은 애그리게이터는 주요 플랫폼(Polymarket, Kalshi)의 유동성 파편화 문제를 해결하고, 기존 플랫폼에서는 제공되지 않는 레버리지, 손절매 및 이익실현 주문 등의 향상된 기능을 추가하여 전문 트레이더의 요구를 정확히 충족했습니다.

5. 예측 시장은 DeFi 레고의 일부가 됨: 구성 가능한 인프라

예측 시장은 점차 고립된 플랫폼에서 진정한 "DeFi 레고"로 진화하고 있습니다. 한편, Index.fun과 같은 일부 프로젝트는 Gnosis CTF 표준을 기반으로 다양한 예측 결과를 거래 가능한 "크리에이터 인덱스"로 패키징하기 시작했습니다. 다른 한편, 이러한 데이터(예: Kalshi와 Pyth의 통합)는 오라클을 통해 다른 DeFi 프로토콜(예: Gondor)에 제공되어 온체인 파생상품, 보험 또는 대출 프로토콜을 위한 새로운 데이터 소스가 되고 있습니다.

6. 예측 시장은 금융 파생상품으로 볼 수 있습니다. 즉, "이벤트 예측"에서 "고빈도 거래"로의 융합입니다.

제품 설계는 "이벤트 예측"에서 "금융 파생상품"으로 빠르게 융합되고 있습니다. 예를 들어, Limitless의 30분 초고빈도 계약은 변동성 거래 도구로 사용되고, Flipr의 5배 레버리지는 이를 선물로 전환하며, Touchmarket의 가격 범위 예측은 구조화 옵션으로 발전했습니다. 이는 전체 시장이 초기 정보 수집 목적에서 고빈도 DeFi 파생상품 거래라는 새로운 분야로 빠르게 진화하고 있음을 시사합니다.

7. 데이터 처리 및 크로스체인 기능 등 미들웨어 분야의 기회는 주목할 만합니다.

미들웨어와 데이터 도구는 완벽한 예측 시장 인프라를 구축하여 거래 효율성과 사용자 경험을 크게 향상시키고 있습니다. 예를 들어, Polysights는 Polymarket, Kalshi, Limitless와 같은 플랫폼의 분산형 데이터를 수집하여 스마트 자금 이동을 추적하고 고급 차익거래 신호를 생성하는 "예측 시장 Bloomberg 터미널"과 유사한 서비스를 제공합니다. 베팅 및 스포츠 분야에서 Azuro는 유동성 풀, 배당률 엔진, 스포츠 데이터 오라클(Chainlink)을 패키징하는 프로토콜을 통해 "서비스형 백엔드(Backend as a Service)"의 가능성을 입증했으며, 이를 통해 새로운 프로젝트가 사용자 경험과 GTM 홍보에 집중할 수 있도록 지원합니다.

한편, 크로스체인 유동성과 주문 집계가 핵심이 되고 있으며, 시장은 Base(Limitless), Polygon(Polymarket), Solana(Melee)에 분산되어 있습니다. Flipr은 주문 흐름을 집계하고, 배당률을 전달하며, 크로스체인 결제를 처리하여 "예측 시장의 1인치" 역할을 합니다. 또한, GTM 및 상호작용 계층 미들웨어의 기회는 Flipr과 Noise와 같은 임베디드 툴에 있습니다. 이러한 툴은 원클릭 주문 및 레버리지와 같은 거래 기능을 텔레그램 봇, X 플랫폼 트윗 또는 콘텐츠 지갑에 삽입하여 사용자가 거래 의도를 생성하는 순간 트래픽과 거래 행동을 직접 포착합니다.

(II) 주요 프로젝트 비교

(III) 트랙 투자의 지역 분석

1. 북미 시장: 규정 준수 및 데이터 중심

• 칼시: 칼시는 CFTC 라이선스를 통해 미국 금융 시장을 독점하며 경제 지표 및 연방준비제도(Fed) 금리 결정과 같은 규제 대상 거시경제 데이터의 거래를 독점하고 있습니다. 칼시의 시장 점유율은 한때 폴리마켓(Polymarket)을 60% 상회했습니다.
• 정치적 및 이벤트 분리(이중 독점): 주요 정치 이벤트는 폴리마켓(글로벌 펀드)과 칼시(미국 호환 펀드)가 주도하며, 지역 및 자금 조달 속성에 따라 명확한 구분이 형성됩니다.
• 플랫폼 경쟁을 피하세요(GTM이 매우 높음): 선도적인 플랫폼의 진입 장벽은 이미 존재합니다. 무턱대고 새로운 거래소를 설립하는 것은 비용과 위험이 너무 큽니다. Kalshi/Polymarket에 직접 도전하는 아이디어는 폐기해야 합니다.
• "지원 계층"(도구 기회) 채굴: 실제 기회는 Robinhood/Kalshi 채널(Polysights 모델)을 위한 프런트엔드 분석 도구를 개발하거나 기관 규정 준수 데이터 배포자가 되는 등 거대 기업에 서비스를 제공하는 데 있습니다.

2. 글로벌/해외 시장: 스포츠용품 필수 수요 및 제품 부족

• 스포츠는 기본적인 필수품입니다(가장 큰 수직 카테고리): 스포츠는 전 세계적으로 가장 확실한 성장 궤도입니다. Kalshi의 최근 성장 중 92%는 스포츠에서 비롯됩니다. Azuro/Overtime과 같은 온체인 프로토콜의 높은 TVL은 Kalshi의 해외 필수품 속성을 입증합니다.
• 미들웨어 전략(삽 사업): Azuro와 같은 유동성 및 배당률 미들웨어에 투자하는 것이 가장 좋은 전략입니다. 이러한 미들웨어는 모든 프런트엔드 스포츠 베팅 앱에 대한 기본 인프라를 제공하여 "플러그 앤 플레이"를 가능하게 합니다.
• "누락된 부분" 문제 해결: 주요 플랫폼들은 규정 준수 및 위험 회피를 위해 "팔레이(Parlay)" 기능을 제공하지 않습니다. 이 기능을 분산형으로 구현할 수 있는 플랫폼은 참여도가 높은 게임 사용자에게 막대한 수익을 창출할 수 있습니다.
• 암호화폐 기반 무제한 단기 거래: DeFi 거래자를 위한 고주파 암호화폐 가격 변동 예측(예: 무제한 모드)은 단기 투기 수요를 충족시키는 강력한 수요가 있는 또 다른 틈새 시장입니다.

3. 아시아 시장: 소셜 공유 및 롱테일 마이크로 마켓

• 모바일 우선 및 소셜 중심(시장 특성): 아시아 시장은 아직 개척되지 않은 맹점으로, 사용자들은 모바일 운영, 소셜 공유, 고빈도 상호작용을 선호하는데, 이는 유럽과 미국의 제도화된 스타일과 매우 다릅니다.
• 대규모 정치적 서사를 버리세요(현지화): 아시아 사용자들은 유럽과 미국의 거시적 정치 문제에 관심이 적고 민감하기 때문에 Polymarket의 정치적 베팅을 모방하는 전략은 완전히 포기해야 합니다.
• 텔레그램 봇은 왕이다(최고의 진입점): 텔레그램 봇(예: Flipr 및 okbet)을 활용하여 가벼운 진입점을 구축하면 진입 장벽이 크게 낮아지고 아시아 사용자의 소셜 및 지불 습관에 완벽하게 부합합니다.
• 마이크로 엔터테인먼트 주제 선택(롱테일 전략): e스포츠, KOL 가십, 밈 가격 책정과 같은 롱테일 마이크로 이벤트에 집중하고, Melee 스타일의 "크리에이터 수익 공유" 메커니즘을 활용하여 KOL의 자체 홍보와 바이러스성 성장을 자극합니다.

IV. 규제기관 현황 분석

(I) 미국 규제 시스템의 현재 상태

연방 규제의 현재 상태는 다음 다이어그램에서 확인할 수 있습니다.

주 및 지역 규제 상태

1. 미국에서 가장 치열한 전쟁터인 "연방 대 주" 관할권 분쟁. 그 결과는 업계에 결정적인 영향을 미칠 것입니다.

칼시와 상품선물거래위원회(CFTC)는 상품거래법이 연방의 독점적 관할권을 가진다고 주장하며, 자신들의 "이벤트 계약"은 금융 파생상품이므로 주법보다 우선해야 한다고 주장합니다. 그러나 뉴욕주를 포함한 최소 8개 주의 게임 위원회는 이는 단순한 규제 차익거래, 즉 주 차원의 게임 라이선스와 세금을 우회하기 위한 "백도어"라고 주장합니다. 이러한 논란은 법 조항의 해석에 대한 논쟁일 뿐만 아니라 규제 권한과 재정적 이해관계 사이의 갈등이기도 합니다. 칼시 사건은 분수령이 될 것입니다. 칼시의 승소는 연방 금융 규제의 가장 큰 장애물을 제거하는 것이지만, 패소할 경우 모든 예측 시장이 51개 주가 주도하는 분산된 게임 규제를 수용해야 할 수 있으며, 이로 인해 상상할 수 없을 정도로 높은 규제 준수 비용이 발생할 수 있습니다.

2. 사례 연구: Kalshi 대 NYGC 소송

칼시와 뉴욕주 게임위원회 간의 갈등은 상품거래법(연방법)과 주 도박법 간의 근본적인 법적 모순에서 비롯되었습니다. 이 사건은 뉴욕주 게임위원회가 칼시에게 무면허 스포츠 베팅을 제공했다는 이유로 중지명령서를 발송하면서 시작되었습니다. 칼시는 이후 연방법원에 소송을 제기하여, 자사의 이벤트 계약에 대한 연방법의 배타적 관할권을 주장하며 "51개의 서로 상충되는 주법"으로 인한 규제 혼란을 피하기 위해 연방 관할권이 주 도박법보다 우선해야 한다고 강조했습니다. 칼시의 파트너인 로빈후드가 관련된 부족 소송으로 사건은 더욱 복잡해졌습니다. 캘리포니아 부족들 또한 인디언 게임 규제법(IGRA)을 근거로 소송을 제기하여 관할권 문제가 연방, 주, 부족 차원으로 확대되면서 사건의 법적 및 규제적 불확실성이 크게 증가했습니다.

각국의 규제 현황

예측 시장(특히 DeFi 플랫폼)이 의존하는 "국경 없는" 또는 "탈중앙화" 특성은 규제 기관에 의해 비효율적이라고 여겨집니다. 여러 국가의 규제 기관은 자국 관할권을 강화하기 위해 지역 차단, 결제 채널 차단, 인터넷 서비스 제공업체(ISP) 금지 등을 적극적으로 활용하고 있습니다.

예측 시장에 대한 전 세계(미국 제외) 규제 추세가 분명히 강화되고 있습니다. 규제 기관들은 예측 시장의 "혁신"을 외면하는 것이 아니라, 기존 두 가지 규제 체계( 금융 또는 게임 )에 예측 시장을 빠르게 통합하고 있으며, 국내 라이선스를 우회하려는 해외 사업자들을 단호히 거부하고 있습니다.

솔직히 말해서, 현재의 규제 환경은 극도로 혼란스럽고 단기적으로 통합하는 것은 사실상 불가능합니다. 분류가 다르면 규정 준수 요건과 법적 결과도 크게 달라질 것입니다. 첫째, 상품이나 파생상품으로 분류될 경우, 규제 기관은 연방 차원의 상품선물거래위원회(CFTC)입니다. 시장이 미래 사건(금리 및 정치적 사건 등)의 위험을 헤지하는 데 사용되며, 선물과 유사하게 가격 발견 및 위험 관리 기능을 수행한다는 논리입니다. Kalshi 플랫폼은 이러한 방향으로 발전하기 위해 노력하고 있으며 이미 CFTC의 승인을 받았습니다.

둘째, 도박이나 베팅으로 분류될 경우, 규제 기관에는 주 베팅 위원회(예: 뉴욕주 베팅 위원회)와 국제 베팅 기관(예: 프랑스의 ANJ, 영국의 UKGC)이 포함됩니다. 이러한 논리는 시장이 미래 사건의 결과에 "베팅"하는 데 사용되며, 주된 목적은 경제적 위험 관리가 아니라 오락이라는 것입니다. 실제 사례로는 뉴욕주가 Kalshi가 무면허 스포츠 베팅을 제공했다고 비난한 것과 벨기에를 비롯한 여러 국가에서 Polymarket을 직접 금지한 것이 있습니다.

마지막으로, 증권으로 분류될 경우, 규제 기관은 연방 차원의 증권거래위원회(SEC)이며, 주로 DeFi 플랫폼을 대상으로 합니다. 플랫폼의 수익 기대치가 핵심 팀의 지속적인 노력에 달려 있거나 기초 자산이 주가와 연동되는 경우, Howey 테스트를 거쳐 투자 계약으로 간주될 수 있습니다. 실제 사례에 따르면 SEC는 DeFi 예측 시장에서 토큰 발행을 지속적으로 면밀히 검토하고 있습니다.

(II) 메커니즘 분석: 비즈니스 모델, 거래 메커니즘 및 오라클

1. 비즈니스 모델 분석

예측 시장은 단순히 B2C 거래 수수료를 수익화하는 것에서 데이터 가치를 채굴하는 B2B DaaS 모델로 진화하고 있으며, 결국에는 고객 획득 비용을 최소화하기 위해 미디어 및 크리에이터 생태계에 내장된 하이브리드 모델로 이동하게 될 것입니다.

• 칼시의 규정 준수 수익 전략: 이 플랫폼은 규제 라이선스를 강점으로 삼고 높은 수수료의 중앙 집중식 모델을 채택하여 B2C 거래 수익을 직접 확보함으로써 기관과 보수적인 거래자가 신뢰하는 규정 준수 금융 시장을 장악하는 것을 목표로 합니다.
• Polymarket의 시장 점유율 우선 전략: 프로젝트는 자본 지원을 활용하여 매우 낮은 가격을 유지함으로써 시장 점유율과 데이터 자산을 우선시하고, 네트워크 효과를 통해 장벽을 구축하며, B2B DaaS의 장기적 데이터 가치를 발굴하는 데 전념합니다.
• Limitless의 프로토콜 가치 전략: 이 플랫폼은 수수료 기반 토큰 매입의 경제적 플라이휠을 사용하여 DeFi 기본 모델을 채택하여 프로토콜 토큰에 플랫폼 가치를 직접 부여하고, 토큰 인센티브 메커니즘을 활용하여 암호화폐 공간에서 고빈도 유동성을 놓고 경쟁합니다.
• Cultivate Labs의 강력한 B2B 전략: 이 모델은 투기적 시장을 피하고 대기업과 정부의 의사 결정을 지원하는 SaaS 솔루션 제공에 중점을 두고, 강력한 고객 관계를 통해 예측 가능한 반복적 수익을 확보합니다.
• 하이브리드 모델의 잠재력과 과제: Melee와 Myriad로 대표되는 임베디드 모델은 광범위한 인터넷 사용자에게 도달하여 가장 큰 잠재 시장 규모를 가지고 있지만, 엔터테인먼트 중심의 예측을 지속 가능한 경제 모델로 전환하는 과제는 여전히 해결해야 할 과제입니다.

2. 거래 메커니즘 분석: 유동성, 매칭 및 자본 효율성

이 논문에서는 이론적 모델(CLOB, LMSR)부터 특정 플랫폼 구현(Polymarket, Kalshi 등)까지 매칭 메커니즘, 아키텍처, 포지션 크기 조정 메커니즘, 자본 효율성, 위험 특성의 차이점을 체계적으로 비교합니다.

• "효율성"과 "분권화" 사이에서 균형을 맞추는 방법
• 자본 효율성(CEX의 강점): CLOB(주문장)와 같은 모델은 자본 효율성이 매우 높아 낮은 슬리피지와 풍부한 유동성을 제공합니다. 이는 전문 트레이더를 유치하고 높은 거래량을 확보하는 데 필수적입니다.
• 탈중앙화(DeFi의 핵심): AMM과 같은 모델은 허가가 필요 없고 검열에 강합니다. 이것이 "글로벌 정보 시장"으로서 예측 시장의 핵심 가치입니다.
• 현재 시장 선도 기업 중 어느 누구도 두 가지 목표를 완벽하게 달성할 수 없습니다. 그들은 모두 타협을 했습니다.
• 칼시: 효율성 100%, 분산화 0%. (규제와 중앙집중화를 완전히 수용)
• 영지주의/오멘: 100% 분산화, 비효율성 0%. (LMSR은 너무 비효율적이어서 아무도 사용하지 않음.)
• 폴리마켓: 하이브리드 형태의 타협안입니다. (오프체인 매칭을 위해 효율성을 희생하지만, 일부 탈중앙화는 희생되고 규제 위험도 존재합니다.)
• Limitless: 기술적 타협. (L2 속도를 활용하여 온체인 CLOB 구현을 강제로 시도하고 있지만, 여전히 전문 마켓 메이커에 의존하고 있습니다.)
• 업계의 성배는 CLOB의 효율성과 AMM의 수동성 및 분산화를 결합한 모델을 찾는 것입니다.
• 기존 AMM의 "어색함"은 유동성을 0%에서 100%까지 전체 범위에 걸쳐 균일하게 분배한다는 점입니다. 그 결과 50/50 시장에서 자금의 90%가 "휴면 상태"가 되어 매우 비효율적입니다.
• "중앙화된 유동성"(Uni v3의 핵심 개념)은 이러한 모순을 해결하기 위한 성배로, 유동성 공급자(LP)가 40%-60%와 같은 높은 확률의 거래 범위에 자금의 100%를 "스마트하게" 집중할 수 있도록 합니다.
• 이 새로운 모델은 두 가지 주요 장점을 완벽하게 결합했습니다. CLOB의 자본 효율성과 낮은 슬리피지를 달성하는 동시에 허가 없이 수동적으로 "설정하고 잊어버리는" AMM의 분산형 정신을 유지합니다.
• 따라서 시장의 미래는 예측 시장을 위해 특별히 설계된 "스마트 AMM"이며, 핵심에는 "중앙화된 유동성"이 있고, Uni v4의 "Hooks"를 사용하여 동적 수수료와 같은 고급 기능을 추가할 수 있습니다.

3. 오라클 메커니즘: 결과 판정에서의 신뢰, 보안 및 정산 효율성

• 권위주의적 인식론: 중앙집중화된 규제 모델(칼시)
• 메커니즘: 플랫폼은 법적 규칙에 따라 단일 권위 있는 데이터 소스(예: 노동부 보고서)를 지정하여 판결을 내립니다.
• 신뢰의 원천: 법적 계약과 CFTC 규정.
• 장점: 법적 확실성이 높고 기관에 적합합니다.
• 제한 사항: 이 판결의 범위는 규제 승인(예: 정치적 예측에 대한 이전의 금지)에 따라 제한됩니다.
• 합의 인식론: 분산형 셸링 포인트 모델(Augur, UMA)
• 메커니즘: 셸링 포인트 원리를 활용하여 토큰 보유자는 결과에 투표하도록 인센티브를 받습니다.
• Augur: REP 토큰 보유자가 투표를 실시하고, 분쟁이 발생할 경우 포크가 발생합니다(매우 느리고 비용이 많이 듭니다).
• UMA(폴리마켓): 낙관적 오라클 모드. 이의가 없으면 기본적으로 통과되지만, 이의가 제기되면 DVM 투표로 전환됩니다.
• 보안 가정: 부패 비용(CoC) > 부패 혜택(PfC).
• 한계: 거버넌스 공격 위험. 2025년 우크라이나 시장에서 고래에 의해 조작된 UMA 사건은 토큰 투표가 참여율이 낮은 공격에 취약함을 보여줍니다.
• 사법 인식론: 분산형 중재 재판소(클레로스)
• 메커니즘: 무작위로 선정된 배심원들이 온라인 법원과 유사하게 복잡하고 주관적인 분쟁을 판결합니다.
• 장점: 표현력이 풍부하고 모호하거나 구조화되지 않은 분쟁을 처리할 수 있는 능력이 있습니다.
• 제한 사항: 비용이 많이 들고 속도가 느립니다.
• 새로운 메커니즘의 진화
• Pyth Network(풀 모델): 최상위 기관이 블록체인에 직접 서명하며, 빈도가 높고 비용이 저렴하며 객관적인 가격 데이터(예: Limitless)에 적합합니다.
• AI + TEE(의견/버징): AI 에이전트가 데이터를 자동으로 수집하고 판단하고, TEE 하드웨어가 프로세스의 안정성을 보장하며, 커뮤니티가 안전망을 제공합니다. 이를 통해 롱테일 시장의 판단 비용을 해결할 수 있습니다.
• AVS 공유 보안(EigenLayer): 많은 지분을 보유한 ETH를 활용하여 경제적 보안을 제공하고, 단일 오라클 토큰의 시가총액 부족으로 인한 공격 위험을 해결합니다.
• Melee(제작자가 오라클 역할을 함): 제작자들이 규칙을 사용자 정의하고 결정을 내릴 수 있도록 하여 소셜/엔터테인먼트 롱테일 시장에 적응할 수 있습니다.

• 프로토콜 개발자를 위한 안내: "전능한 신탁"을 거부하고 특수화를 수용하세요.
• 금융/가격 시장: 최고의 성능과 신뢰성을 추구하기 위해 Pyth 또는 Chainlink와 같은 자체 데이터 소스 모델을 선택하세요. 고빈도 가격을 결정하기 위해 투표 메커니즘을 사용하지 마세요.
• 객관적/이진 이벤트: EigenLayer AVS를 기반으로 한 낙관적 모델을 채택하여 "부패의 비용"이 항상 "부패의 이점"보다 높도록 보장합니다.
• 주관적/모호한 사건: Kleros와 같은 분산형 중재 시스템을 통합하거나 Kalshi의 중앙 집중식 "규칙집" 모델을 수용합니다.
• 롱테일/소셜 마켓: Melee의 "크리에이터는 오라클이다" 모델을 채택하고 이를 소셜 엔터테인먼트 제품으로 명확하게 포지셔닝합니다.
• 베터와 투자자의 경우 오라클 리스크를 충분히 고려해야 합니다.
• 주요 위험 관리: 거래하기 전에 시장의 의사 결정 메커니즘을 읽고 완전히 이해해야 합니다.
• 베팅을 정의하세요. "이벤트 결과에 베팅하는 건가요, 아니면 익명의 토큰 보유자 그룹의 투표 행동에 베팅하는 건가요?"라고 자문해 보세요. 2025년 폴리마켓 공격은 이 둘이 완전히 반대될 수 있음을 보여주었습니다.
• 위험 가격 책정: 암호경제적 합의에 의존하는 시장의 경우, 오라클이 조작될 위험을 핵심 요소로 승률 및 포지션 모델에 반영해야 합니다.
• "진실 기계"에서 "검증 가능한 자동화"로
• 시장 오라클의 발전은 이상주의에서 실용주의로, 그리고 전문화와 모듈화로 옮겨가는 역사입니다.
• 최초의 "진실 기계"(예: Augur)는 복잡성과 비효율성으로 인해 실패했습니다.
• 좀 더 실용적인 "낙관적 모델"(UMA 등)은 고립된 경제적 안보에 치명적인 결함이 있어 무너졌습니다.
• 규제된 "권위 있는 모델"(칼시 등)은 기술적으로 견고하지만, 그 적용은 심각하게 제한됩니다.
• 미래는 완전히 중앙집중화되지도 않고 완전히 분산화되지도 않을 것이며, 오히려 하이브리드와 전문화된 접근 방식이 결합될 것입니다.
• 하이브리드: AI 자동화(효율성 향상), 인간 감독(보안 보장), 공유 경제의 보안(경제적 취약성 해결)을 통합하여 "인간-기계 루프"의 복합 시스템을 형성합니다.
• 전문화: 보편성을 희생함으로써 핵심 가치를 달성하는 Pyth(가격에 특화) 및 Melee(소셜에 특화)와 같은 전문화 모델을 채택합니다.

궁극적으로 "오라클 문제"는 단일 메커니즘으로 "해결"되는 것이 아니라, 여러 메커니즘으로 구성된 진화하는 생태계에 의해 "관리"될 것입니다. 이 생태계는 보안, 속도, 비용, 표현 가능성이라는 네 가지 차원을 기반으로 다양한 유형의 "진실"에 대해 서로 다른 균형을 제공할 것입니다.

V. 규정 준수는 성장의 닻입니다

2025년은 예측 시장의 패러다임이 주변부 실험에서 금융 인프라로 전환되는 시기입니다. 자본과 규제의 영향으로 예측 시장은 Kalshi(준법 금융)와 Polymarket(해외 DeFi)이라는 두 거대 시장을 형성했으며, 비즈니스 논리는 단일 거래 수수료에서 B2B 데이터 배포 및 임베디드 트래픽 수익화로 전환되고 있습니다.

규정 준수는 성장의 핵심이 되었으며, 규제 특성이 시장 상한선을 결정할 것입니다. 업계는 라이선스 기반 제도화된 경로와 코드 기반 검열 방지 경로로 점차 차별화되고 있습니다. 인프라 또한 전문적으로 발전하고 있으며, 자본 효율성 향상을 위해 AMM에서 CLOB로 매칭 메커니즘이 진화하고 있습니다. 오라클은 거버넌스 공격 위험에 대응하기 위해 단순한 토큰 투표 방식에서 "AI 자동화 + AVS 공유 보안"의 하이브리드 방어 시스템으로 업그레이드하고 있습니다.

앞으로 범용 플랫폼의 기회는 이미 닫혔고, 성장은 수직화와 소셜화라는 두 축으로 확장될 것입니다. 하나는 스포츠와 거시 파생상품의 심층적인 제도화이고, 다른 하나는 크리에이터 경제와 결합된 "관심의 금융화"입니다. 이 경쟁의 최종 결과는 고빈도 데이터 흐름과 롱테일 소셜 게임의 공존이 될 것입니다.

부인 성명

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