Polymarket 외부에서 DeAgent AI는 어떻게 예측 트랙의 가치 중심이 될 수 있을까요?

작성자: ChandlerZ, Foresight News

인간 사회가 고대부터 미래에 대한 호기심과 베팅이 존재해왔다면, 암호화폐 원주율의 예측 시장은 이러한 고대의 수요를 가치를 매길 수 있고, 청산 가능하며, 재사용 가능한 공공재로 전환하고 있다. 지난 10년 동안 정보의 민주화는 인터넷에 의해 이루어졌고, Web3와 암호화폐 분야에서는 가치와 신념이 토큰화되고 가격화되면서 더 검증 가능하고, 더 많은 인센티브 호환성을 가진 가치 민주화가 형성되고 있다. AI의 참여는 예측의 경계를 단순한 가격 제공에서 더 복잡한 판단과 판결로 확장시켜 예측이 인프라의 의미를 갖게 하며, 투기적 이해를 배제하고 예측 시장은 거버넌스, 헤지 및 자원 배분의 기본 정보 기초가 된다. 구글은 2025년 11월부터 Polymarket과 Kalshi의 시장 확률을 Google Finance에 통합하기 시작하며, 예측 데이터가 억 단위 사용자 진입의 공공 네트워크 층에 들어가고 있음을 나타내고 있다. 이는 업계의 보증일 뿐만 아니라 증가하는 수요의 신호이기도 하다.

왜 예측 시장이 Web3의 필수 경쟁지인가

예측 시장의 본질은 개인의 머릿속에 분산된 암묵적 지식을 가격으로 집계하여 공공 확률로 만드는 것이다. 이 사상은 로빈 핸슨의 Futarchy(도박으로 정치 결정하기)로 거슬러 올라가며, 가치 목표가 투표로 결정되고 사실 판단이 시장 가격으로 정해지는 체제에서 예측 시장은 정보 집계의 주요 메커니즘으로 설정된다. 학계에서도 연구 결과가 나타나고 있으며, 예측 시장이 여러 상황에서 사건 결과를 묘사하는 데 있어 단순한 여론 조사보다 우수하다는 것을 보여준다. 특히 동적 업데이트와 인센티브 제약에서 장점을 가지고 있다.

이론적 추론에서 실제 시장으로 시각을 돌리면, 이러한 가격 집계 인식 메커니즘이 2024-2025년에 자금과 사용자에 의해 투표되고 있음을 발견할 수 있다. Polymarket, Kalshi를 대표로 하는 예측 플랫폼은 일일 거래량이 여러 차례 1억 달러에 근접하거나 이를 초과했으며, 누적 거래액은 수백억 달러 수준으로 증가하여 예측 시장이 소수의 실험에서 전면적인 폭발로 나아가고 있음을 나타낸다. 데이터에 따르면, Polymarket은 10월에 월간 활성 거래자 수가 477,850으로 역사적 최고치를 기록했으며, 이는 이전 1월의 462,600 기록을 초과한 수치이다. 월간 거래량도 지난달에 30.2억 달러로 반등하여 기록을 세웠으며, 이전 2월부터 8월까지는 10억 달러 수준이거나 그 이하였다. 해당 플랫폼은 10월에 새로 개설된 시장 수가 38,270개로, 이는 8월의 거의 세 배에 해당한다. Polymarket의 10월 거래량, 활성 거래자 수 및 새로 개설된 시장 수는 모두 역사적 최고치를 기록했다. Kalshi의 10월 거래액은 Polymarket을 초과하여 44억 달러에 달했다.

이 외에도 미국의 규제 전환과 인수합병이 규제된 실체로 돌아오면서 그 합법적인 경로가 점점 더 명확해지고 있다. 이러한 일련의 사건들은 예측을 중심으로 한 정보 파생상품 시장이 실제로 강력하고 주류 진입점에서 인정받는 수요를 갖추고 있음을 보여준다.

응용 외부성을 보면, 예측 시장은 일반적인 위험 헤지 및 거버넌스 모듈로 간주될 수 있으며, 기업은 정책 실행 확률로 운영 위험을 헤지할 수 있고, DAO는 조건 시장을 통해 제안 및 KPI를 결합할 수 있으며, 미디어 및 플랫폼은 확률 서사를 새로운 정보 표시층으로 사용할 수 있다. 구글, Perplexity와 같은 정보 진입점과 예측 플랫폼의 통합은 이러한 확률이 인터페이스가 되는 시대를 가속화하고 있다.

트랙의 번영 속 투자자의 딜레마, 사용할 수는 있지만 투자할 수는 없다

어떤 트랙이 초기 폭발기에 접어들면, 일반 투자자는 보통 두 가지 질문을 하게 된다. 첫째는 수요가 진짜인지, 둘째는 어떻게 성장에 참여할 수 있는지이다. 전자는 이미 답을 보았다; 후자는 예측 트랙에서 오랫동안 애매한 현실에 빠져 있으며, 주요 제품은 사용할 수는 있지만 투자할 수는 없다.

Polymarket을 예로 들면, 공식적으로 프로젝트에 토큰이 없으며, 어떤 에어드롭이나 TGE 계획도 발표하지 않았다고 밝혔다. 최근 Polymarket의 최고 마케팅 책임자 매튜 모다버가 POLY 토큰과 에어드롭 계획을 확인했다. 10월 초, 회사의 창립자 셰인 코플란은 POLY 토큰을 출시할 것이라고도 밝혔다. 그러나 이는 여전히 초기 단계에서 Polymarket에 깊이 참여하지 않은 투자자에게는 가장 풍부하고 비대칭적인 원시 보너스 기간이 실제로 미리 소모되었음을 의미한다. 이제 각 사건 시장에 직접 참여하지 않는 한, 트랙 수준의 베타 노출과 장기 수익을 얻기 어렵다. 지수 방식으로 트랙 성장을 보유하고자 하는 투자자에게는 대상이 극히 희귀하다.

더 넓은 관점에서 보면, Kalshi와 같은 규제된 사건 계약 플랫폼도 암호화폐 원주율 토큰이 없다; 다른 체인 기반 예측 응용 프로그램이나 도구는 규모와 네트워크 효과가 부족하여 산업 지수를 수행할 수 없거나, 단일 기능 도구에 더 가깝고 트랙 수준의 가치 귀속을 수용하기 어렵다. 결과적으로 수요는 응용 계층에서 격렬하게 폭발하지만, 투자 계층에서는 투자할 수 있는 자산이 없는 구조적 격차가 발생하고 있다.

Pump.fun과 Virtuals에서 Polymarket과 DeAgent AI 보기

2024년의 Meme 트랙을 되돌아보면, 가장 대표적인 현상 중 하나는 Pump.fun의 외부 진출이다. 극도로 낮은 진입 장벽과 표준화된 곡선 발행 메커니즘은 체인 상에서 창조의 제로에서 일로 이어졌다. 초기 폭발 단계에서 플랫폼 자체는 원주율 토큰이 없었고, 사용자는 각 meme의 개별 주식식 도박에 참여하여 번영을 공유할 수 있었다. 이후, 이 생태계의 열기를 지수화할 수 있는 통증 매개체 Virtuals(VIRTUAL)가 등장했다. VIRTUAL은 생태계 내의 생성, 거래, LP 페어링 등의 주요 경로를 플랫폼 토큰과 결합하여 VIRTUAL을 보유하는 것이 전체 Agent/Meme 생태계의 성장 지수를 보유하는 것과 유사하게 만들어, 서사와 기본면에서 Pump.fun이 방출한 프리미엄을 수용하게 되었다.

Pump.fun은 2025년 중반에 플랫폼 토큰 PUMP를 출시했지만, 시점이 더 늦어졌고, 그 가치 포착 논리는 초기 생태계 폭발과 불일치한다. 역사적 경험은 응용 계층이 먼저 폭발하고 지수 자산이 부족할 때, 기존 제품과 토큰을 모두 제공하는 인프라 프로젝트가 종종 가치 재평가에서 트랙 평균을 초과하는 성과를 내는 것을 보여준다.

형성되고 있는 예측 시장 트랙으로 돌아가면, DeAgent AI는 바로 이러한 인프라 역할을 하고 있다. DeAgent AI는 Sui, BSC 및 BTC 생태계를 포괄하는 AI 에이전트 인프라로, 인공지능 에이전트가 체인 상에서 신뢰할 필요 없이 자율 결정을 내릴 수 있도록 지원한다. 이는 분산 환경에서 AI가 직면하는 세 가지 주요 도전 과제를 해결하는 것을 목표로 하며: 신원 인증, 지속성 보장 및 합의 메커니즘을 통해 신뢰할 수 있는 AI 에이전트 생태계를 구축한다.

DeAgent AI는 예측 시장과 DeFi 시나리오를 중심으로 AI 예언자와 다중 에이전트 실행 네트워크를 핵심으로 하는 기본 프로토콜을 구축했다. 한쪽 끝은 실제 세계와 체인 상 데이터에 연결되어 복잡한 판단, 판결 및 신호 생산을 검증 가능한 예언자 출력으로 표준화하고, 다른 쪽 끝은 스마트 에이전트 네트워크를 통해 이러한 출력을 거래, 거버넌스 및 파생상품 설계에 연결하여 전체 트랙의 정보 및 가치 중심이 된다.

이러한 이유로, 이 세트는 오늘날 예측 시장 트랙에서 재현되고 있다. Polymarket은 당시의 Pump.fun(제품 선두주자지만 장기적으로 투자할 수 있는 토큰이 결여됨)에 해당하고, DeAgent AI(AIA)는 Virtuals와 유사한 가치 용기 역할을 한다. 이는 예측 시장에 필요한 핵심 인프라 모듈(AI 예언자 및 스마트 에이전트 실행 네트워크)을 제공할 뿐만 아니라, 공개적으로 거래 가능한 토큰 AIA를 트랙 지수화의 기준점으로 제공하여 투자자가 AIA를 보유함으로써 전체 예측 트랙의 중장기 성장을 간접적으로 공유할 수 있게 한다.

DeAgent AI가 예측 트랙의 가치 용기가 되는 방법

DeAgent AI의 기술 프레임워크는 분산형 AI 에이전트가 체인 상에서 운영할 때 직면하는 연속성, 동일성 및 합의성의 세 가지 근본적인 도전을 해결하는 데 핵심이 있다. 열 기억과 장기 기억을 결합한 상태 시스템과 체인 상 상태 스냅샷을 통해 에이전트는 다중 체인 다중 작업에서 리셋되지 않으며, 행동과 결정은 완전하고 추적 가능한 생애 주기를 가진다; 체인 상의 고유 신원 + DID 및 계층적 권한 부여 메커니즘을 사용하여 각 에이전트의 신원을 위조할 수 없도록 보장한다; 최소 엔트로피 결정(Minimum Entropy Decision) 및 검증자 합의를 통해 다중 모델의 혼란스러운 출력을 수렴하여 결제 가능한 결정적 결과로 만든다. 이러한 기반 위에 A2A 프로토콜은 에이전트 간의 표준화된 협력을 책임지고, MPC 실행 계층은 민감한 작업의 프라이버시와 보안을 보장하며, 최종적으로 신원, 보안, 결정 및 협력을 통합하여 검증 가능하고 확장 가능한 분산형 AI 에이전트 인프라를 구축한다.

AlphaX와 CorrAI의 이중 실현

응용 계층에서 AlphaX와 CorrAI는 이 인프라의 가장 직관적인 실현이다. AlphaX는 DeAgent AI 피드백 훈련 메커니즘을 기반으로 커뮤니티에서 인큐베이팅한 첫 번째 AI 모델로, Transformer 아키텍처, Mixture-of-Experts(MoE) 기술 및 인간 피드백 강화 학습(RHF) 메커니즘을 채택하여 암호화폐 가격 예측의 정확성을 높이는 데 집중하고 있다. AlphaX는 2-72시간 암호화 가격 추세를 예측하며, 제공하는 정확도는 72.3%로, 2024년 12월과 2025년 1월의 실거래 시뮬레이션에서 +18.21% 및 +16.00%의 ROI를 달성했으며, 승률은 약 90%로, AI 예측이 실제 거래 환경에서 상당한 실용성을 갖추고 있음을 증명했다.

CorrAI는 DeFi/양적 사용자들을 위한 코드 없는 Copilot과 유사하며, 사용자가 전략 템플릿을 선택하고, 매개변수를 조정하고, 백테스트를 수행하며, 체인 상 명령을 내리는 데 도움을 주어 신호를 보고 전략을 실행하는 것을 연결하는 폐쇄 루프를 형성하며, 더 많은 실제 자금과 행동을 DeAgent AI의 에이전트 네트워크로 유입시킨다.

생태계 측면에서 AlphaX는 Sui, BNB 등 공공 체인에서 활동과 통합을 통해 상당한 사용자와 상호작용을 축적했으며, 여러 체인과 다양한 응용 시나리오와 결합하여 DeAgent AI 전체 네트워크는 수억 건의 체인 상 상호작용과 수천만 사용자 간의 생산 관계를 형성하여 더 이상 백서에만 머무는 실험 프로젝트가 아니라 실제로 운영되고 지속적으로 호출되는 인프라가 되었다.

가격 제공에서 주관적 판단의 AI 예언자로

전통적인 예언자는 주로 BTC/USD와 같은 객관적 수치를 처리하며, 다수의 노드 중복 및 데이터 소스 집계를 통해 합의를 이룬다; 문제가 주관적/비결정적 판단(예: "이번 주말 ETH가 더 오를 가능성이 높은가, 떨어질 가능성이 높은가?")으로 바뀌면, 각 노드는 대형 모델을 호출하여 제공하는 답변이 일치하지 않으며, 실제로 특정 모델을 호출하여 이 결과를 얻었다는 것을 증명하기도 어렵고, 안전성과 신뢰가 무너진다.

DeAgent AI는 처음부터 이러한 주관적 문제를 위해 DeAgent AI Oracle을 설계했다. 사용자는 선택형 질문으로 문제를 제출하고 서비스 요금을 지불하며, 네트워크 내 여러 AI 에이전트가 검색 + 추론을 기반으로 독립적으로 판단한 후 투표를 하며, 체인 상 계약이 투표 수를 집계하여 최종 결과를 선택하고 이를 기록한다. 이렇게 하면 원래 분산된 AI 출력이 결제 가능한 결정적 결과로 압축되며, 특정 노드가 교체되는 것이 아니라 공개된 투표 및 기록 과정을 검증하는 것으로 바뀌어 AI가 판단하는 것이 처음으로 체인 상에서 반복 호출 가능한 공공 서비스가 되며, 예측 시장, 거버넌스 판결 및 InfoFi와 같은 시나리오에 매우 적합하다. 현재 이 구성 요소는 내부 테스트 중이다.

구체적인 사례로 보면, DeAgent AI의 에이전트는 실제 세계 사건에 대한 판단을 제공하는 데 사용되었다. 최근 미국 연방 정부의 셧다운 기간 동안, 팀은 10월 말에 Kalshi, Polymarket 등의 플랫폼 시장 가격을 기반으로 역사적 셧다운 기간, 양당 간의 갈등 구조 및 주요 시간 노드를 결합하여 결정 트리 모델을 구축했으며, 최종적으로 이번 셧다운이 11월 12-15일 사이(또는 그와 유사한 11월 13-20일 범위)에서 강제로 종료될 가능성이 가장 높다는 결론을 내렸다. 이는 시장 감정에서 흔히 볼 수 있는 무한한 끌어당김 서사와는 다르다.

동시에 "비트코인이 이미 약세장에 들어섰는가"라는 논란의 주제에 대해, DeAgent AI는 체인 상 데이터, ETF 자금 흐름, 거시 정책 전환 및 기술 지표의 이탈 신호를 통합하여 현재 단계가 "약세장 초기의 깊은 조정"에 더 가깝다고 판단했으며, 이는 아직 끝나지 않은 가속 강세장과는 다르며, 이에 따라 주요 가격 수준 및 위험 모니터링 프레임워크를 제시했다.

이러한 구체적인 주제에 대한 예측 및 판단은 한편으로는 DeAgent AI 예언자가 주관적이고 복잡한 문제를 분해하고 통합하는 능력을 보여주며, 다른 한편으로는 그 출력이 예측 시장 및 거래 결정에 직접적으로 활용 가능한 신호로 전환될 수 있음을 나타내며, 단순히 시연 수준에 그치지 않는다.

AIA가 트랙 성장을 지수화하는 방법

투자자의 관점으로 돌아가면, AIA의 가치 포착 논리는 그것이 DeAgent AI Oracle 및 에이전트 네트워크의 지불 및 결제 매개체일 뿐만 아니라, 노드 및 검증자의 스테이킹 자산 및 거버넌스 증명서 역할을 한다는 점에 있다. 더 많은 예측 응용 프로그램, 거버넌스 모듈 및 DeFi 전략이 이 네트워크에 접속함에 따라 요청 횟수, 호출 빈도 및 보안 요구는 AIA에 대한 실제 수요로 전환되어 그 가치는 전체 트랙의 사용량과 자연스럽게 연결되며, 단순히 일회성 서사 열기에 의존하지 않게 된다.

더 중요한 것은, 이 가치 사슬 자체가 폐쇄 루프이며 추론 가능하다는 점이다. Polymarket과 같은 예측 응용 프로그램이 시장 품목을 확장하고 더 복잡한 주관적 문제를 도입할 때, AI 예언자에게 복잡한 판단을 의존해야 하며; 이러한 호출은 DeAgent AI와 같은 AI 예언자 인프라에 대한 수요 증가로 직접적으로 나타날 것이다; 그리고 Oracle/Agent 네트워크의 사용량이 증가함에 따라, 그에 연결된 기능 토큰 AIA는 지불, 결제 및 스테이킹 자산으로서의 수요와 가치도 함께 상승할 것이다. 다시 말해, 예측 시장이 계속 확장될 것이라고 믿는다면, AI 예언자에 대한 수요도 확대될 것이라고 믿지 않을 수 없으며, 이는 궁극적으로 AIA의 장기 가격 책정에 반영될 것이다.

자산 속성 측면에서 AIA는 "기능"과 "투자 가능성"이라는 두 가지 조건을 모두 충족한다. 한편으로는 주관적 문제를 위한 AI 예언자 및 스마트 에이전트 인프라와 직접 연결되어 예측 시장의 핵심 문제를 해결하고 있으며; 다른 한편으로는 공개 시장에서 배치할 수 있는 토큰 자산이다. 비교해보면, Kalshi, Polymarket과 같은 예측 플랫폼은 현재까지 원주율 토큰이 없고, 전통적인 가격 예언자는 토큰이 있지만 객관적 가격 제공 트랙을 서비스하고 있어 AI 주도 주관적 예언자와는 동일한 가치 사슬이 아니다. AI 예언자 + 거래 가능한 토큰이라는 세분화된 측면에서 AIA는 현재 사용 가능성과 투자 가능성을 동시에 충족할 수 있는 드문 자산이며, 따라서 예측 트랙 성장의 가장 직접적인 지수화 매개체가 될 기회를 가진다.

예측 트랙에 어떻게 참여해야 할까?

현재의 예측 트랙은 분명히 응용 이야기들이 전면에 나서고, 가치는 서서히 뒷면으로 가라앉는 단계에 접어들었다. Polymarket, Kalshi는 실제 거래량으로 트랙의 존재를 증명했으며, 실제로 장기적으로 가격이 매겨질 수 있는 것은 이러한 응용 프로그램을 운영하는 그 층, 즉 판단 및 결제를 담당하는 AI 예언자, 스마트 에이전트 네트워크 및 이에 연결된 기능 토큰일 가능성이 높다.

예측 응용 프로그램이 더 복잡하고 주관적인 판단을 수용하려고 시도함에 따라, 이들은 필연적으로 AI 예언자에 대한 더 높은 빈도의 호출 수요를 발생시킬 것이다; 이러한 수요는 궁극적으로 DeAgent AI와 같은 인프라의 지속적인 사용으로 정착될 것이며; 이 인프라의 지불, 결제 및 스테이킹과 밀접하게 연결된 기능 토큰도 이 과정에서 해당 가치를 수용하게 될 것이다. 그러므로 다음에 진정으로 생각해야 할 것은 이 트랙에 참여할 것인가가 아니라, 어떤 방식으로, 어떤 수준에서 이 트랙에 참여할 것인가이다.

상대적으로 명확한 접근 방식은 응용 계층에서는 참여도를, 인프라 계층에서는 포지션을 사용하는 것이다. 응용 계층에서는 사용자가 Polymarket과 같은 플랫폼을 Alpha를 얻는 도구로 계속 사용할 수 있으며, 포지션을 통해 특정 사건에 베팅할 수 있다; 인프라 계층에서는 적절한 비율로 AIA를 배치하여 AI 예언자가 예측 시장의 표준이 되는 더 장기적인 명제를 정렬할 수 있다. 전자는 이 국면에서 돈을 벌 수 있는지를 답하고, 후자는 이 트랙이 커질 때, 바닥과 함께 올라갈 수 있는지를 답한다.

물론, AIA는 조합의 하나의 요소일 뿐이며, 위험 관리를 대체할 수 있는 답이 아니다. 더 안전한 접근 방식은 이를 예측 트랙 인프라 지수의 일부로 보고, 자신의 위험 예산 내에서 이 장기 논리에 위치와 시간을 부여하여 시장이 이 서사에 대한 판단을 검증하도록 하는 것이다.