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예측시장은 원래 ‘집단지성’으로 미래를 맞히려는 실험에서 출발했지만, 최근 시장의 신호를 만들어내는 주체가 사람에서 ‘머신’으로 빠르게 이동하고 있다. 특히 리테일 투자자가 자동화된 거래 환경에서 살아남으려면, 예측시장에 최적화된 「자율형 AI 에이전트」가 사실상 필수 도구가 될 수 있다는 관측이 나온다.
스위스 기반 밸로리(Valory AG)의 공동창업자 겸 CEO 데이비드 미나르슈(David Minarsch)는 자사 크립토-AI 프로토콜 「올라스(Olas)」를 중심으로 예측시장에 특화된 AI 에이전트 생태계를 구축 중이라고 밝혔다. 밸로리는 블록체인과 「다중 에이전트 시스템(MAS)」의 접점에서 제품을 설계해 왔으며, 올라스(구 오토놈올라스)는 블록체인 위에서 서비스 실행과 스마트컨트랙트 상호작용, 에이전트 간 협업을 수행한 뒤 「암호화폐 보상」을 얻도록 만든 ‘자율 소프트웨어 에이전트 인프라’로 포지셔닝된다.
미나르슈가 제시하는 큰 그림은 이른바 「에이전트 이코노미」다. 중앙화된 플랫폼이 가치를 독점하는 구조가 아니라, 분산형 환경에서 AI 에이전트가 유용한 작업을 수행하고 그 성과가 이용자에게 귀속되는 모델을 뜻한다. 이 구상에서 대표적인 실험으로 거론되는 것이 2026년 2월 예측시장 플랫폼 폴리마켓(Polymarket)에 출시된 AI 에이전트 「폴리스트랫(Polystrat)」이다. 이용자가 self-custody(본인 지갑 직접 보관) 방식으로 에이전트를 소유하고, 에이전트는 24시간 전략을 실행하며 매매를 수행한다.
미나르슈는 “폴리스트랫은 인간 이용자를 대신해 폴리마켓에서 24시간 거래하는 자율형 AI 에이전트”라며 “사람이 자거나 일하거나 집중력을 잃는 동안에도 에이전트는 계속 거래한다”고 설명했다.
예측시장은 선거 결과, 경제지표, 스포츠 경기 등 현실 세계의 결과에 연동된 계약을 거래하는 플랫폼이다. 한때는 일부 마니아층의 도구로 여겨졌지만, 최근 몇 년 사이 핀테크의 성장 분야로 부상했다. 업계의 분기점은 2024년 미국 대선이었다. 거래량이 급증하며 대중적 인지도가 높아졌고, 이후 스포츠·경제·크립토 관련 베팅으로 빠르게 확장됐다.
2025년에는 주요 플랫폼의 총 명목 거래량이 440억달러(약 65조 9,560억 원)를 넘어섰고, 월간 거래가 최대 130억달러(약 19조 4,870억 원)까지 치솟는 피크 구간도 나타났다. 시장은 칼시(Kalshi)와 폴리마켓 중심으로 고도로 집중돼 있다. 칼시는 미국 상품선물거래위원회(CFTC) 감독을 받는 규제 기반 이벤트 계약 거래소로 알려졌고, 폴리마켓은 글로벌 이용자를 대상으로 더 다양한 종목을 제공하는 크립토 네이티브 플랫폼으로 자리 잡았다. 두 곳이 업계 거래량의 약 85~97%를 차지하며, 선거와 중앙은행 정책부터 스포츠·문화 이벤트까지 연간 수십억달러 단위의 베팅을 처리하고 있다는 분석이 나온다.
「AI 기반 거래」가 빠르게 확산되는 배경에는 간단한 문제의식이 있다. 최신 AI 모델에 내장된 ‘지능’이 아직 금융시장, 특히 예측시장에서는 충분히 수익화되지 않았다는 판단이다. 밸로리 팀은 2023년부터 올라스 위에서 AI 에이전트가 예측 도구와 데이터 파이프라인을 활용해 결과를 추정하고, 거래까지 수행하는 ‘예측시장 이코노미’를 구축하기 시작했다고 설명한다.
예측시장의 본질은 결국 「확률 예측」이다. 아무런 체계 없이 던진 전망은 동전 던지기와 다를 바 없지만, 구조화된 데이터 분석과 규율 있는 매매 전략이 결합되면 승률은 달라질 수 있다. 미나르슈는 “시중 모델에 시장 정보만 던져 프롬프트를 돌리면 결과는 동전 던지기 수준을 벗어나기 어렵다”면서도 “최신 AI 모델을 맞춤형 워크플로와 결합한 「예측 도구」는 역사적으로 최대 70% 이상 정확도를 보인 사례가 있다”고 말했다.
성과 데이터는 사람에게 불리한 구도를 더 분명히 시사한다. 외부 데이터에 따르면 예측시장에서 플러스 성과를 내는 인간 트레이더는 전체의 약 7~13%에 그치고 다수는 손실을 본다. 반면 AI 참여는 눈에 띄게 늘고 있다. 분석 플랫폼 레이어허브(LayerHub)에 따르면 폴리마켓 지갑의 30% 이상이 이미 AI 에이전트를 활용하는 것으로 집계됐다. 미나르슈는 “인간 참여자 옆에 많은 머신이 함께 있다. 사람은 자신도 모르는 사이 머신과 싸우고 있다”고 진단하며, 감정에 휘둘리지 않고 전략을 일관되게 실행하는 점이 AI의 구조적 강점이라고 강조했다.
폴리스트랫의 초기 성과도 시장의 관심을 끌 만했다. 밸로리 측이 공유한 데이터에 따르면, 출시 후 약 한 달 동안 폴리스트랫은 폴리마켓에서 4,200건 이상 거래를 집행했고 단일 거래 기준 최대 376% 수익률을 기록한 사례도 있었다. 미나르슈는 “에이전트가 사람보다 더 잘하는 경향이 있다”며 “폴리마켓에서 폴리스트랫 AI 에이전트의 37% 이상이 플러스 손익(P&L)을 기록했는데, 이는 인간 참여자의 성과보다 유의미하게 높다”고 밝혔다. 이용자가 전략 성향, 데이터 소스, 리스크 허용도에 맞춰 ‘자신만의 에이전트’를 설정할 수 있다는 점도 확산 배경으로 거론된다.
미나르슈는 AI 에이전트가 단순히 수익률 경쟁을 넘어 예측시장의 「롱테일」을 활성화할 수 있다고 본다. 현재 예측시장은 대형 글로벌 이슈, 선거, 거시경제 지표, 유명 스포츠 이벤트에 거래가 쏠리는 경향이 강하지만, 실제로는 정보가 흩어져 있고 규모가 작은 시장이 훨씬 많다. 그는 “사람은 정보를 파고드는 수고를 하지 않는 경우가 많다. 애초에 할 마음이 안 든다”며 “AI 에이전트는 작은 시장을 동시에 대량으로 분석할 수 있다”고 말했다. 이 관점에서 예측시장은 기업과 정책결정자에게도 유용한 데이터 수집 도구로 확장될 여지가 있다. 전통적 설문이나 모델이 놓칠 수 있는 분산된 지식을 가격 신호로 끌어올릴 수 있기 때문이다.
다만 자동화가 빨라지더라도 인간이 완전히 배제되지는 않을 것이라는 시각도 있다. 미나르슈는 “사람은 급하게 판단해 오히려 손해가 될 수 있다”며 “AI 에이전트는 사람이 의존할 수 있는 장치가 될 수 있다”고 말했다. 앞으로는 이용자가 자신의 전문 지식이나 독점 데이터셋을 에이전트에 연결해, 인간보다 더 ‘원칙적’으로 거래하도록 만드는 수요도 커지고 있다는 설명이다. 밸로리 측은 예측 모델과 데이터 파이프라인이 고도화되면서 범용 대형언어모델(LLM)과 결합할 때 지속적인 초과성과(알파)를 노릴 수 있는 단계로 진입하고 있다고 덧붙인다.
성장하는 예측시장에는 윤리·규제 이슈도 따라붙는다. 전쟁, 사망, 재난처럼 비극적 사건을 다루는 시장이 조작 유인을 만들거나 유해한 사건에서 이익을 얻는 구조로 비칠 수 있다는 비판이 대표적이다. 미나르슈도 “어떤 종류의 예측시장이 존재해야 하는지에 대한 규제가 필요하다”고 인정했다. 동시에 그는 AI 에이전트가 의심스러운 패턴을 탐지해 조작 가능성을 포착하고, 문제 시장을 차단하는 데 도움을 줄 수 있다고 주장했다.
밸로리가 내세우는 목표는 더 정교한 매매 기술 자체라기보다, 자동화된 디지털 경제에서 개인이 소외되지 않도록 하는 구조를 만드는 데 가깝다. AI 시스템이 경제 활동의 상당 부분을 수행하는 미래가 도래할수록, 기술을 중앙화 플랫폼이 독점하면 개인은 가치 배분에서 밀려날 수 있다. 미나르슈는 올라스가 “사람이 AI 에이전트를 통해 ‘권한을 부여받는(empowered)’ 세계를 만들고 싶다”며 「사용자 소유」 에이전트를 늘리는 방향을 강조했다.
예측시장은 그 출발점일 뿐이다. 이용자가 소유한 「자율 소프트웨어」가 시장과 서비스 전반에서 가치를 창출하는 모델이 자리 잡을 경우, AI 에이전트를 둘러싼 경쟁은 ‘기술’ 그 자체를 넘어 「소유와 배분」의 문제로 확장될 가능성도 있다.
評論：예측시장이 커질수록 ‘정보 우위’는 사람의 직관보다 자동화된 데이터 파이프라인과 실행력으로 이동하고 있다. 다만 AI 에이전트가 늘어날수록 수익 기회는 더 빨리 소진될 수 있고, 시장 조작·윤리 논란에 대한 규제 강도도 함께 높아질 가능성이 크다. 결국 향후 경쟁력은 단순히 더 똑똑한 모델이 아니라, 어떤 데이터와 실행 구조를 갖춘 「사용자 소유 에이전트」를 구축하느냐에 달릴 수 있다.
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