시장 예측 머신: 현황과 기회

TLDR;

체인 예측 시장 폭발, 예언 머신이 최고입니다.

현재 폴리마켓 예언 머신은 주관적 예측 시장의 80%를 지원하는 UMA가 주도하고 있습니다. 나머지 20%의 가격 시장을 정산하기 위해 체인링크가 도입되었고, 칼시 예측 시장 데이터 온체인 문제를 해결하기 위해 파이스가 도입되었으며, 다른 오라클 솔루션은 AI에 집중하고 있습니다.

유일한 주관적 정산 솔루션인 UMA는 제품 및 운영 경험 수준에서 더 나은 장벽을 구축했습니다. 그러나 여전히 긴 정산 시간과 대규모 계좌 조작으로 인해 폴리마켓과 같은 예측 시장이 새로운 시장 유형을 개척하는 데 한계가 있습니다. 이는 AI 에이전트 도입, 조작 문제 해결, 연속/결합 시장예측자, 비인가/롱테일 시장예측자, 예측 시장을 위한 이벤트 중심 디파이 통합 등 새로운 솔루션의 여지를 제공합니다.

배경

암호는 애플리케이션 시대에 접어들고, 마지막 시대의 인프라 프로젝트는 애플리케이션의 폭발적인 성장에 의해 주도되고, Memecoin은 Dex 인프라를 주도하고, AI 에이전트는 다음을 주도합니다. 멤코인은 덱스 인프라, AI 에이전트는 티 인프라, 수익률은 디파이 인프라, 예측 시장의 모멘텀은 예언 기계 오라클 인프라가 주도할 수 있습니다.

예측 시장은 Crypto의 새로운 성장 동력이 되었습니다. 2024-2025년은 틈새 실험에서 주류 예측 시장 채택으로 질적 전환을 경험했습니다.

• 2024년 미국 대선 기간 동안, 예측 시장에서는 폴리마켓 거래액은 7,300만 달러에서 26억 3,000만 달러(48배 성장)로 급증했고, 칼시는 19억 7,000만 달러(10배 성장)에 달했습니다.

• 시장 전체 누적 거래량은 157억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. NYSE의 모기업인 ICE는 폴리마켓에 20억 달러를 투자했으며, 다수의 유명 헤지펀드가 예측 시장에서 거래했거나 참여 방법을 모색하고 있습니다.

• 규제 측면에서는 CFTC가 칼시 선거 계약을 승인했고, 폴리마켓은 QCEX 인수를 통해 모바일 앱 형태로 미국 시장에 다시 진입할 예정입니다. 폴리마켓은 토큰과 암호화폐 생태계의 가능성에 대해 여러 차례 암시한 바 있습니다.

이 모든 요인이 촉매제 역할을 하여 시장의 폭발적인 성장을 예측할 수 있습니다.

예측 시장은 두 가지 특정 카테고리로 나뉘는데, 하나는 주관적인 유형의 질문으로 주로 대통령 선거, 월드컵 우승 등과 같은 정치, 문화, 경제, 스포츠 및 기타 뉴스 유형의 이벤트에 초점을 맞추는 질문입니다. 질문과 결과는 자연어로 정의되며, "젤렌스키가 정장을 입고 있는지 여부"(어떤 종류의 옷을 정장으로 간주하는지)와 같이 일부 결론은 주관적입니다.

또 다른 카테고리는 가격 시장으로, 암호화폐/주식 바이너리 옵션 상품과 유사하지만 더 간단하고 이해하기 쉬운 모델입니다. 예를 들어, "BTC 가격이 특정 시점에 $XXX에 도달할 것인가"

현재 UMA와 낙관적 예언 머신은 유일한 주관적 시장 정산 제공업체입니다. 현재 탈중앙화되어 있거나, 비정형 데이터가 있거나, 주관적인 판단이 필요한 시장에 대한 다른 솔루션은 없으며, UMA는 낙관적 롤업과 유사한 낙관적 방식(결과를 제시하고 이의가 없으면 기본적으로 통과시키고 이의가 있으면 추가 심사를 통해 페널티를 주는 방식)을 통해 이를 해결합니다.

구조화된 데이터 예측 머신 서비스, 가격 데이터 시장이 주도하고 있습니다. "특정 시점에 비트코인 가격이 XX달러에 도달한다"와 같은 시장은 체인링크와 같은 가격 예측 머신을 통해 직접적으로 더 잘 해결할 수 있습니다. 실제로 체인링크의 가격 분쟁 라우팅 기능은 이미 UMA의 기존 분쟁 해결을 위한 에스컬레이션 매니저에 존재했으며, 폴리마켓이 체인링크와 직접 협력함으로써 더욱 빠르게 분쟁을 해결할 수 있게 되었습니다.

예측 시장 예측기에는 아직 개선해야 할 메커니즘과 사용자 환경이 많이 남아 있습니다. 여기에는 정산 시간, 인센티브 모델, 연속성 데이터, 라이선스 없는 정산 등이 포함됩니다. 예측 시장은 예측 머신 제품 및 아키텍처 혁신을 위한 새로운 기회로 이어질 것입니다.

예측 머신이 중요한 이유

정산에는 중앙 집중식과 탈중앙화의 두 가지 유형이 있습니다. 대부분의 초기 예측 시장은 중앙화된 방식을 채택하고 있습니다. 탈중앙화 방식은 비용이 많이 들고 구현하기 어렵습니다. 그러나 예측 시장을 단일 통제 지점에서 벗어나게 하고 예측 시장의 가치를 '진실 미디어'로 인정받기 위해서는 예측 머신에 의존하는 탈중앙화된 정산 체계가 필요합니다.

이 초크 포인트는 온체인 예측 시장이 계속해서 독립적으로 운영되고 대규모 시장을 유지할 수 있는지 여부를 결정합니다. 그렇기 때문에 BSC가 예측 시장 프로젝트를 진행하려면 먼저 예언 머신 문제를 해결해야 합니다.

동시에 BSC의 예측 시장 프로젝트는 예측 머신 문제도 해결해야 합니다. "">동시에 예측 시장의 데이터를 가치 있게 만들고 체인에서 순환시키기 위해서는 예측 기계의 도움이 필요합니다. 예측 머신은 예측 시장의 결과를 체인에서 사용할 데이터 소스로 사용할 수 있으며, 칼시와 파이스의 협력은 이를 중심으로 이루어집니다.

예측 시장 데이터는 온체인 앱 개발자들이 완전히 새로운 제품을 개발하기 위한 기본 언어로 사용될 수 있습니다. Pyth의 공식 작업의 예는 다음과 같습니다:

• 실세계 이벤트를 기반으로 한 선물 시장 개발. 이러한 프로토콜은 칼시의 실시간 배당률을 기본 참조로 사용하여 원천 시장의 움직임에 따라 가격을 자동으로 조정할 수 있습니다.

• DeFi 프로토콜은 실제 확률에 반응하는 조건부 상품을 구축할 수 있습니다.

• 정치적 결과에 연동된 보험 상품

• 정치적 결과에 기반한 보험 상품

• 보험 상품을 만들 수 있습니다. "">선거 결과에 따라 진화하는 NFT 시리즈;

• 특정 이벤트 발생 시 상금을 획득할 수 있는 게임 토너먼트.

현재 예측 시장 예언 머신

예측 시장에서 현재 UMA의 독과점 현황은 TVS로 측정할 수 있습니다. TVS(총 확보 가치)는 예측 머신이 확보한 총 가치를 측정하는 것으로, 현재 폴리마켓이 80%의 시장 점유율로 독주하고 있는 상황입니다. 나머지 20%의 가격 시장에는 체인링크가 사용됩니다.

▲ 출처: Defilamma

비즈니스 모델 측면에서 Stable은 시장 점유율 확대를 단기적 우선순위로 삼고 있습니다. 스테이블은 비즈니스 모델 측면에서 단기적으로는 시장 점유율 확대에 우선순위를 두고 있으며, 그 다음으로는 가스 없는 USDT 결제를 통해 사용자를 확보하고 결제 트래픽을 늘려 수익 성장을 목표로 하고 있습니다. 장기적으로 수익성은 주로 소비자 앱 내에서 발생하며, 일부 온체인 메커니즘으로 보완될 것입니다.

스테이블은 USDT 외에도 다른 스테이블코인에서도 상당한 기회를 보고 있습니다. 2025년 9월 말 페이팔 벤처스가 스테이블에 투자하면서, 이 계약의 일환으로 스테이블은 기본적으로 페이팔의 스테이블코인인 PYUSD를 지원하며 페이팔 사용자가 "PYUSD로 직접" 결제할 수 있도록 유통을 촉진하고 가스 수수료도 PYUSD로 청구할 예정입니다! 그리고 가스 수수료도 PYUSD로 지불됩니다. 즉,  PYUSD는 스테이블 체인에서도 가스가 필요 없게 되며PSP를 USDT로 끌어들인 것과 동일한 사용 편의성을 스테이블 체인에도 제공할 수 있게 될 것입니다. 이는 PSP의 USDT 결제 트랙을 끌어들인 것과 동일한 사용 편의성을 PYUSD로 확장할 것입니다.

< span leaf="">UMA

폴리마켓은 현재 UMA의 MOOV2(Managed Optimistic Oracle V2 )를 사용하여 시장을 안정화시키고 있습니다. 마켓이 만료되어 정산해야 하는 경우, 마켓이 먼저 마켓이 만료되어 정산이 필요한 경우, 먼저 마켓이 마감되고 제안자가 결과를 제출합니다. 이 결과는 분쟁 기간 동안 이의를 제기하지 않으면 올바른 것으로 간주됩니다. 이의를 제기하면 UMA의 탈중앙화된 심판 메커니즘이 개입하여 결정을 내립니다.

합성 자산에 초점을 맞춘 초기 버전부터 예측 시장에 맞게 진화한 버전까지 네 가지 버전을 거쳤습니다.

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폴리마켓은 이제 MOOV2 계약을 지원합니다. 이번 변경은 8월 6일 UMA가 UMIP-189 거버넌스 제안을 채택한 데 따른 것입니다. 이전에는 MOOV2의 문제점 중 하나가 많은 제안이 경험 없이 조기에 제출되어 분쟁이 발생하고 시장 정산이 최대 며칠 지연되는 경우가 많았습니다.

UMA의 개발사인 리스크 랩스는 리스크 랩스 및 폴리마켓 직원과 제안서 20건 이상, 정확도 95% 이상의 가입자를 포함한 37개 주소의 초기 화이트리스트를 발표했습니다. 20개 이상의 제안과 95% 이상의 정확도를 가진 구독자들로 구성되었습니다. 이것은 현재 UMA "엘리트" 거버넌스의 프로토타입입니다.

가장 많이 사용되는 예측 머신으로서 UMA는 여러 번의 반복을 통해 예측 시장의 사용 사례에 대한 깊은 이해와 강력한 에코시스템 및 인프라를 입증해 왔습니다. 하지만 현재 UMA의 성능은 완벽하지 않으며, 두 가지 주요 영역에서 문제가 발생합니다.

1. 대형 투자자에 의한 조작 위험

2. 결과 확정까지 오랜 시간 소요

조작 위험 측면에서, UMA의 DVM. (데이터 검증 메커니즘)은 토큰 보유자의 투표에 의존하여 데이터 결과를 결정합니다. 보안을 보장하기 위해 최소 투표 규모(GAT, 최대 500만 UMA)와 투표 일관성 임계값(SPAT, 65% 일관성)이 있습니다.

하지만 토큰의 낮은 시가총액과 고도로 집중된 분포로 인해 대형 플레이어가 투표 결과에 쉽게 영향을 미칠 수 있습니다. 2024년 폴리마켓 플랫폼에서 "우크라이나가 미국과 광물 협정을 체결할 것인가?"에 대한 마켓이 열렸습니다. 2024년 폴리마켓 플랫폼에서 "우크라이나가 미국과 광물 협정을 체결할 것인가"에 대한 마켓은 현실 세계에서는 그렇지 않음에도 불구하고 UMA에 의해 "예"로 판정되었습니다.

온체인 데이터에 따르면 한 대형 플레이어가 여러 주소에서 전체 투표의 약 25%인 약 500만 개의 UMA를 투표했으며, 단 두 명의 대형 플레이어가 활성 투표의 절반 이상을 보유하고 있는 것으로 나타났습니다. 이러한 집중된 구조로 인해 소규모 투표자들은 페널티를 피하기 위해 대형 플레이어를 따라가는 경향이 있으며, 부정 투표에 대한 UMA의 페널티는 약 0.1%에 불과해 비용이 매우 낮고 대형 플레이어의 실제 조작 위험은 크게 증가합니다. 현재 UMA의 MC는 100m이지만, 지원하는 폴리마켓의 OI는 200m로 경제 관계의 비대칭성을 반영하여 악의적인 조작자가 개입할 수 있는 여지를 제공합니다.

둘째, 결과 확인 속도 측면에서 UMA의 분쟁 처리 프로세스가 길다는 점입니다. 제출된 모든 데이터 요청은 이의를 제기하지 않으면 자동으로 확인되는 '활성 기간'을 거치고, 이의를 제기하면 일반적으로 48시간에서 96시간 동안 지속되는 DVM 투표 단계로 들어갑니다. 임계값을 충족하지 못하면 또 다른 투표가 시작되며, 이 경우 정산이 며칠까지 연장될 수 있습니다.

이 지연 시간은 예측 시장이나 레버리지 상품과 같이 빠른 정산이 필요한 시나리오에서 특히 문제가 됩니다. 사용자 자금이 동결되어 재사용할 수 없고 정보 지연으로 인해 차익거래가 발생할 여지가 커집니다.

UMA는 탈중앙화와 검열 저항성 측면에서 장점이 있지만 높은 토큰 집중도와 긴 결제 주기로 인해 조작 위험과 효율성 병목현상이 발생할 수 있습니다. UMA가 더 광범위한 예측 시나리오에서 주류 데이터 예측 머신의 역할을 수행하려면 더 많은 최적화가 필요합니다.

UMA는 또한 새로운 파괴적 아키텍처를 모색하고 있으며, EigenLayer와 협력하여 Eigenlayer의 서약 시스템을 사용한 차세대 예후 예측기 개발을 연구하고 있습니다. 옵티미스틱 트루스 봇은 예측 시장의 제안자 에이전트입니다. 폴리마켓의 질문을 듣고 가장 가능성이 높은 답을 먼저 제안하고 24시간 내내 도전을 기다리면서 합의 시간을 획기적으로 단축합니다. 특정 시장은 @OOTruthBot 트위터 계정에서 확인할 수 있습니다.

< span leaf="">체인링크

체인링크는 노드 네트워크를 통해 여러 소스(예: 가격)의 오프체인 데이터를 선제적으로 수집하고 집계하는 제품 기능을 갖춘 베테랑 디파이 예언 서비스 제공업체입니다. 여러 소스에서 오프체인 데이터(예: 가격)를 수집하고 노드 네트워크를 통해 체인에 전달합니다. 폴리마켓은 현재 체인링크와 파트너십을 맺고 가격 데이터 예측 시장에 서비스를 제공하고 있습니다.

체인링크의 라우팅은 UMA의 에스컬레이션 매니저 분쟁 에스컬레이션 시스템에 관여하고 있습니다. 이는 폴리마켓이 오랫동안 체인링크의 사용자였으며, 현재 체인링크와의 결합으로 더욱 즉각적인 서비스를 제공할 수 있게 되었다는 것을 의미합니다.

Pyth

Pyth는 현재 여러 체인링크의 통합을 위해 Kalshi와 협력하고 있습니다. 현재 칼시는 CFTC의 규제를 받는 칼시 데이터를 채널링하기 위해 칼시와 협력하고 있으며, 주로 스포츠 및 경제 데이터와 같은 규정을 준수하는 데이터를 데이터 소스로 제공하는 데 가치를 두고 있습니다. 이는 규정을 준수하는 카지노가 스포츠 이벤트에 대한 자체 실시간 데이터를 다운스트림에 판매하는 것과 유사합니다.

신규 플레이어

과도하게 집중된 분야 AI를 통한 인증 서비스 제공. 현재 에이전트의 역할은 정산 오퍼를 제출하는 것에 더 맞춰져 있지만, AI는 24시간 온라인 상태가 가능하기 때문에 모든 마켓플레이스, 특히 라이선스 없이 생성된 일부 빈도가 높은 마켓플레이스의 정산을 효율적으로 처리할 수 있습니다. 앞서 UAM은 OO 에이전트를 통해 AI 참여의 결과로 제안된 솔루션을 모색하고 있다고 언급했습니다.

솔라나의 XO 마켓과 같은 것이 더 좋은 예입니다. AI 모델을 사용하여 신뢰할 수 있는 API(실시간 뉴스, 스포츠 데이터 피드 등)에서 분석을 추출하고 패턴 인식을 통해 예/아니오 질문을 빠르게 파싱하여 비교적 높은 성공률에 최적화되어 있습니다. 최근 CZ가 언급한 BSC의 예측 머신 프로젝트 중 일부도 이러한 방향을 모색하고 있습니다.

예측 머신의 가능성은 얼마나 될까요

예측 시장의 폭발적인 성장으로 예측 머신의 지원 범위, 인텔리전스, 실시간 및 인센티브 설계에 대한 요구가 높아지고 있습니다. 현재 주류 예측 머신에는 여전히 병목 현상이 존재합니다: UMA의 경우 24-48시간의 합의 시간, 평균 분쟁 해결 주기 일수, 높은 합의 분쟁률, 대규모의 의결권 집중.... 중앙화 및 효율성을 위한 최적화 작업은 여전히 진행 중이며, 폴리마켓의 시장 유형 혁신에 가장 큰 걸림돌인 아키텍처로 인해 지원할 수 있는 시장 유형이 여전히 제한되어 있습니다.

AI 지원

AI가 이해할 수 있는 것은 자연어를 이해할 수 있어 정치, 스포츠 또는 사교 이벤트와 같은 시장에 매우 적합합니다. AI Oracle은 다중 소스 유효성 검사, 중립 언어 모델 등을 통해 이 문제를 크게 개선할 수 있습니다.

조작 방지

UMA의 토큰 보유자는 유권자이자 이해관계자이기 때문에 구조적인 갈등이 발생합니다. 대규모 투자자는 단 5백만 개의 UMA로 투표 결과에 영향을 미칠 수 있습니다. 토큰 설계 수준에서 충분한 경제적 보안을 보장하는 방법과 조작 방지 메커니즘을 구축하는 방법(예: 악성 주소의 실시간 플래그 지정, 악성 그룹 행동 탐지 등)

다단계 대 주관적 예측, 실시간 데이터 대 연속 가격 피드

다단계 대 주관적 예측, 실시간 데이터 대 연속 가격 피드