IOSG: 최고 실적 지갑의 70%는 봇이지만, AI가 예측 시장을 완전히 장악하지는 못했습니다.

저자:제프 , IOSG

요약

예측 시장 봇에 대한 공포와 관련된 핵심 데이터는 매우 의미심장합니다. 폴리마켓(Polymarket)에서 봇으로 추정되는 지갑 5%가 플랫폼 거래량의 75%를 차지했습니다. 2025년 1월 이후 823개의 지갑이 각각 10만 달러 이상의 수익을 올렸으며, 폴리마켓에서 총 1억 3,100만 달러의 이익을 창출했습니다. 가장 수익성이 높은 상위 20개 지갑 중 14개가 봇으로 분류되었습니다(Stacy Muur의 리더보드 분석). 토론토 대학교의 연구(2022년 이후 240만 명의 사용자와 670억 달러의 거래량을 분석)에 따르면 사용자의 68.8%가 손실을 보고 있으며, 상위 1%가 전체 수익의 76.5%를 차지하는 것으로 나타났습니다.

결과적으로 예측 시장은 부의 이전을 위한 기계이며, 봇이 그 운영자라는 이야기가 만들어집니다. 데이터는 정확하지만, 그 틀 자체가 반쯤 편향되어 있습니다.

핵심 사항

첫째, 봇 관련 주장의 핵심적인 오류는 "거래량 집중"을 "자본 약탈"과 동일시하는 데 있습니다. 폴리마켓에서 전체 거래량의 75%를 차지하는 지갑이 5%에 불과하다는 사실은 계정 활동의 분포를 보여줄 뿐이며, 개인 투자자의 자금이 봇에 의해 빼돌려지고 있다는 것을 직접적으로 증명하는 것은 아닙니다.

둘째, 그룹 수준 데이터가 더 설득력이 있습니다. AI 에이전트 지갑의 긍정적인 수익률은 약 37%인 반면, 사람이 관리하는 지갑은 7~13%에 불과합니다. 이러한 3~4배에 달하는 그룹 수준 격차는 구조적 우위를 보여주는 확실한 증거입니다. 그러나 수익 순위 상위 20개 중 14개가 봇이라는 점(Stacy Muur의 리더보드 분석 결과)은 이러한 분포의 우측 꼬리 투영일 뿐 독립적인 증거는 아닙니다.

셋째, 봇의 이점은 판단 차원이 아니라 구조적 차원에 있다. 봇이 지배하는 세 가지 유형의 시장, 즉 가격 지연 차익거래, 실시간 스포츠 경기 상황 자동화, 그리고 플랫폼 간 결합 차익거래는 모두 현실 세계 사건 자체에 대한 판단을 요구하지 않는다는 공통점을 가지고 있다. 시장 결과가 다양한 출처의 정보를 종합적으로 처리하는 것에 의존하게 되면, 봇의 이점은 체계적으로 약화된다.

넷째, 폴리마켓의 카테고리 구조는 지난 12개월 동안 "정치 42%"에서 "스포츠 50%"로 변화했습니다. 가장 빠르게 성장하는 카테고리는 바로 봇이 구조적으로 불리한 장기 이벤트 시장이며, 플랫폼이 더욱 소매 중심적으로 변모하는 전반적인 추세가 분명합니다.

V. 미래 전망 : 배포 비용이 감소함에 따라 봇의 비중은 계속 증가하겠지만, 봇이 인간으로부터 자본을 추출하는 규모는 봇의 비중이 한계에 도달하기 전에 정점에 이를 것입니다. 왜냐하면 봇들이 서로를 잠식하는 속도가 인간 계정을 잠식하는 속도보다 빠르기 때문입니다.

VI. 투자 전략 : 플랫폼 계층(Kalshi + Polymarket 합산 97% 이상 점유율)의 지분 투자 기회는 대부분 마감되었으며, 가치 투자 기회는 L2 에이전트 인프라 계층(Olas/Valory 모델)과 장소에 구애받지 않는 미들웨어 계층으로 이동하고 있습니다. C-엔드 봇 제품과 L3 데이터/가격 책정 계층은 벤처 투자에 적합하지 않습니다.

I. 트랙의 규모가 봇의 규모보다 커서 공황 상태를 유발합니다.

이 보고서의 범위는 세 가지 정량적 기준으로 정의됩니다.

첫째, 2026년 4월 14일 번스타인은 2026년 시장 규모 전망치를 2400억 달러로 수정했으며, 2030년까지 1조 달러 규모 달성은 매도세에 달려 있다는 것이 일반적인 견해입니다.

둘째, Kalshi와 Polymarket의 연간 누적 거래량은 2026년 4월 중순에 600억 달러를 넘어섰으며, 이는 2025년 전체 거래량인 510억 달러를 초과하는 수치입니다.

셋째, 로빈후드는 1,000개 이상의 칼시(Kalshi) 계약을 출시했으며, 100만 명이 넘는 고객이 총 90억 건의 계약을 거래했습니다. 로빈후드의 예측 시장 사업은 연간 반복 매출(ARR)이 약 3억 5천만 달러에 달하며, 2025년에는 1억 5천만 달러, 2026년에는 5억 8천 6백만 달러에 이를 것으로 예상되어 회사에서 가장 빠르게 성장하는 제품 라인입니다.

위의 모든 데이터는 한 가지 결론을 시사합니다. 예측 시장은 더 이상 순전히 암호화폐 시장에만 국한된 분야가 아니며, 그 특성은 트레이드파이(TradeFi)의 유통 문제와 더 유사합니다. 봇 관련 이야기에서 언급되는 "개인 투자자 약탈" 집단은 주로 암호화폐 사용자가 아니라, 전통적인 증권 거래소를 통해 시장에 진입한 개인 투자자로 구성되어 있습니다.

이는 봇 패닉의 맥락적 편향으로 이어집니다. 즉, 해당 트랙의 가치가 자동으로 하락하는 것이 아니라, 주류 금융 시장에서 유입되는 트래픽이 자동화된 추출 속도를 훨씬 능가하는 속도로 증가하고 있다는 것입니다.

II. 진정으로 중요한 데이터: 37% 대 10%

봇 관련 주장에서 가장 자주 인용되는 데이터는 표본 선택 편향을 보여줍니다.

"수익 순위 상위 20위 안에 봇 14개가 포함되었다"는 데이터는 이미 수익 순으로 정렬된 소규모 표본을 기반으로 합니다. 따라서 이 표본은 분포의 오른쪽 꼬리 부분에 있는 봇의 점유율만 반영할 뿐, 그룹 수준에서의 우월성 또는 열등성 관계를 추론하는 데 사용할 수 없습니다.

그룹 수준 데이터(출처: Polystrat/Valory 공시 자료, Polymarket의 여러 온체인 분석 데이터와 교차 검증):

그룹 수준에서 3~4배에 달하는 승률 차이는 봇의 구조적 이점을 여실히 보여줍니다. 14/20 수익률 순위는 이러한 승률 분포의 결과로 나타나는 성과이지, 독립적인 인과관계를 나타내는 증거는 아닙니다.

III. 봇은 어떤 시장에서 성공을 거두었습니까?

봇 추출은 다음 세 가지 시장 부문에 집중되어 있습니다. 이 세 부문의 공통점은 실제 결과에 대한 주관적인 판단이 필요하지 않고, 플랫폼의 매칭 엔진과 관련된 지연 시간이나 가격적 이점에 의존한다는 것입니다.

가격 피드 차익거래

대표적인 사례: 지갑 0x8dxd는 2026년 1월, 단 15분 만에 비트코인(BTC) 계약을 사고파는 방식으로 313달러에서 437,600달러로 자산이 증가했으며, 승률은 98%에 달했습니다.

전략 원칙: 바이낸스와 코인베이스의 현물 가격을 모니터링하고, 폴리마켓의 호가가 중앙거래소(CEX) 가격보다 뒤처질 때 포지션을 구축합니다. 폴리마켓은 2026년 1월 7일 15분 단위 암호화폐 계약에 대해 테이커 수수료(최대 약 3%, 발생 확률 50%)를 도입하여 이 전략을 무력화시켰습니다. 이후 해당 지갑의 누적 승률은 54.7%로 떨어졌습니다.

결론: 봇은 가격 조작 시장에서 이점을 가지고 있지만, 그 이점은 매우 짧은 기간에만 한정되며 플랫폼에 마찰 비용이 도입됨에 따라 크게 감소합니다.

실시간 스포츠 게임 상태 자동화

데이터 출처: 칸쿤2026 팀의 폴리마켓 지갑 카테고리(Dune 쿼리 6648075, https://dune.com/queries/6648075, 2026년 5월 11일 기준 지난 7일간).

봇의 이점은 라이브 스트림을 사용하는 개인 투자자(30초 지연 발생)보다 이벤트에 훨씬 빠르게 반응한다는 사실에서 비롯됩니다. 더욱이 Kreo 및 PolyCop과 같은 거래 터미널은 카피 트레이드 및 자동 복사 기능을 통해 프로그래밍 지식이 없는 사용자에게도 이러한 이점을 제공하므로 측정된 봇 점유율에는 봇을 통해 거래된 개인 자금도 포함됩니다.

크로스 플랫폼 조합 차익거래

데이터 출처: IMDEA Networks 논문 "확률적 포레스트 해부: 예측 시장에서의 차익거래"(AFT 2025, dspace.networks.imdea.org/handle/20.500.12761/1941).

본 연구는 2024년 4월부터 2025년 4월까지 폴리마켓(Polymarket)에서 발생한 약 4천만 달러 규모의 차익거래 인출을 분석하며, 주로 두 가지 모델을 사용합니다. 첫째, 동일 시장 내에서 YES/NO 주식을 재조정하는 모델이고, 둘째, 플랫폼 간 포트폴리오 거래 모델입니다(폴리마켓에서 YES를 매수하고 칼시(Kalshi)에서 NO를 매수할 확률의 합이 1달러 미만일 때 시장 진입). 이 모델은 다중 플랫폼 인프라에 대한 엄격한 요구 조건을 가지며, 각 플랫폼의 매칭 엔진이 수렴함에 따라 분석 기간이 단축됩니다.

IV. 인간의 설명이 우위를 점하는 영역과 그 한계

봇 시장 점유율이 가장 낮은 카테고리는 "개별 소비자가 더 정확한 선택을 하기 때문"이 아니라 "이 시장의 수익성은 다양한 출처의 실제 정보를 통합하는 능력에 달려 있기 때문"입니다. 이는 자동화가 인간에게 구조적으로 불리한 영역입니다.

두 건의 독립적인 연구가 이러한 평가를 뒷받침합니다.

샌디에이고 대학교의 조슈아 델라 베도바(jdellavedova.com)의 온체인 행동 연구에 따르면 개인 투자자가 봇보다 더 나은 결과를 낼 가능성이 높습니다. 봇의 이점은 실행력에 있습니다. 개인 투자자가 YES 주식을 0.72달러에 매수할 때, 봇은 이미 0.55달러에 시장에 진입하여 주당 0.17달러의 이익을 확보한 상태입니다.

토론토 대학교/HEC 몬트리올/ESSEC의 연구 논문( Akey 외, SSRN 6443103, 2026년 3월 18일)에 따르면 손실을 본 사용자 중 56%가 극단적인 가격(<10센트 또는 >90센트)에서 주문을 낸 반면, 수익을 낸 상위 0.1% 사용자 중에서는 28%만이 극단적인 가격에서 주문을 낸 것으로 나타났습니다. 손실을 본 사용자의 전형적인 행동은 "5센트에서 20배의 수익을 낼 확률이 낮은 것을 쫓거나" "95센트에서 높은 수익을 낼 수 있는 포지션을 쫓는" 것이며, 수익을 낸 사용자의 전형적인 행동은 확률 곡선의 중간에서 포지션을 구축하는 것입니다.

두 연구 모두 개인 투자자의 판단력이 일반적으로 과소평가되고 있다는 점을 지적하지만, 그들의 거래 시점과 주문 구조는 체계적으로 취약합니다.

V. 미래지향적 방향: 봇/인간 생태계의 미래를 결정하는 네 가지 요소

향후 12~24개월 동안 핵심 변수는 현재의 봇/인간 비율이 아니라 그 비율이 어떤 방향으로 진화할 것인가입니다. 이 보고서는 서로 일치하지 않는 네 가지 요인을 분석합니다.

봇 배포 비용이 더욱 하락하고 있습니다.

클로드 코드(Claude Code)와 코덱스(Codex) 같은 코딩 에이전트, 헤르메스(Hermes) 같은 오픈 소스 프레임워크, 그리고 폴리마켓(Polymarket) 자체의 폴리마켓 에이전트 프레임워크(MIT 라이선스 하에 오픈 소스로 공개)는 0x8dxd와 같은 전략의 엔지니어링 진입 장벽을 "진지한 프로젝트"에서 "주말 프로토타입" 수준으로 낮췄습니다. 카피 트레이딩 서비스는 인간 자금을 봇 인프라에 더욱 통합하여 측정된 봇 점유율을 기계적으로 증폭시킵니다.

BOT의 개별 수익률은 동종 업계 기업들의 영향으로 하락하고 있습니다.

수익을 내는 823개의 봇 지갑은 손실을 보는 훨씬 더 큰 그룹의 극히 일부분에 불과합니다. 유사한 전략을 사용하는 지갑 수가 증가한다는 것은 각 봇의 수익 창출 가능 범위가 좁아지고 있음을 의미합니다. 0x8dxd의 98% 승률은 구조적으로 재현 불가능한데, 이는 비효율성이 사라졌기 때문이 아니라 유사한 봇과의 경쟁 및 플랫폼 수수료 조정 때문입니다. 봇이 인간으로부터 자본을 빼내는 규모는 전체 봇 시장 점유율이 정점에 달하기 전에 정점을 찍을 가능성이 높습니다.

이 플랫폼의 제품 카테고리 구조는 개인 사용자에게 유리하게 설계되어 있습니다.

2026년 4월 폴리마켓의 카테고리 구성은 스포츠 50%, 암호화폐 24%, 정치 16%, 기타 10%입니다. 2025년 같은 기간의 구성은 스포츠 29%, 암호화폐 12%, 정치 42%입니다.

스포츠 거래량은 절대적인 수치로 전년 대비 11배 증가했습니다. 이러한 새로운 성장은 주로 개인 투자자들이 주도적인 역할을 하는 장기 이벤트 시장에서 나타났습니다. 번스타인은 스포츠 부문 거래량 비중이 현재 62%에서 2030년에는 31%로 감소할 것으로 예측하며, 경제, 정치 및 기업 이벤트 계약이 그 자리를 채울 것으로 전망합니다. 이러한 구조적 변화는 봇넷(BOT)이 지배적이지 않은 분야에서 투자 노출을 더욱 확대할 것입니다.

각 플랫폼은 제품 카테고리에 따라 자연스럽게 트래픽을 분산시킵니다.

Hyperliquid의 HIP-4는 2026년 5월 2일에 출시되었으며, 일일 BTC 바이너리 계약, 무료 진입 수수료, USDH 담보, 무기한/현물 통합, 검증자 슬래싱 가능한 시장 배포 메커니즘(슬롯당 100만 HYPE, 현재 가격 기준 약 4,276만 달러)을 제공합니다.

이는 봇이 지배하는 시장 유형을 분리하여 별도로 상장한 전형적인 사례입니다. 첫날 거래량은 주로 차익거래 펀드에서 발생했으며, 이는 비트코인 바이너리 옵션 계약의 과거 분포와 일치합니다. HIP-4가 향후 스포츠 및 정치 시장으로 확장하고 신뢰할 수 있는 오라클을 통합한다면, 봇 비중은 폴리마켓 수준으로 수렴할 수 있습니다. 현재 단계에서는 봇 친화적인 트래픽을 독립적인 플랫폼으로 분리하여 폴리마켓의 시장 구조를 개인 투자자 중심으로 전환하는 역할을 하고 있습니다.

VI. 플랫폼 현황 및 가치 평가 개요 (2026년 중반)

▲ 출처: 번스타인 보고서(2026년 4월 14일), 폴리마켓/칼시 공개, HIP-4 출시 발표

결론: Kalshi와 Polymarket을 합치면 시장 점유율이 97%를 넘습니다. 이는 플랫폼 수준의 지분 투자 기회가 벤처 투자 규모로는 사실상 제한적이라는 것을 의미합니다. 투자 가치는 플랫폼 계층의 양쪽, 즉 상위 계층(거래 터미널, 양적 전략 서비스, 에이전트 인프라)과 하위 계층(자본 효율성, 차익거래, 오라클)으로 이동하고 있습니다.

VII. 위험 경고

위험 요소 1: 규제 관련 극단적 위험 . Schiff 의원이 제출한 세 가지 법안(사망 베팅 금지법, 공공 청렴성법, 예측 시장은 도박이다 법안), 네바다 주 정부의 Kalshi에 대한 임시 금지 명령, 그리고 2026년 3월 애리조나 주 정부의 형사 고발은 연방 정부와 여러 주 정부 간의 힘겨루기를 보여줍니다. Kalshi의 사업 수익 중 89%가 스포츠 베팅에 집중되어 있어 가장 취약한 사업 부문이며, 스포츠 베팅이나 전쟁/사망 관련 계약이 완전히 금지될 가능성이 매우 높습니다.

위험 2: 오라클 및 중재 실패 위험. 폴리마켓은 가격 기반 시장 처리를 위해 2025년에 체인링크와 통합했지만, 주관적 시장에서는 여전히 UMA에 의존하고 있습니다. 현재 UMA 토큰 경제는 연간 약 60만 달러의 경제적 흐름만을 창출하고 있으며, 이는 FDV(예상 거래 가치) 3,700만 달러에 해당합니다. MOOV2 판결 이후 제안자 보상은 약 37개의 화이트리스트 주소로 제한되었으며, 이들 대부분은 폴리마켓 계열사입니다. 논란이 되는 중요한 판결이 나올 경우 전체 업계에 대한 신뢰도가 재평가될 수 있습니다.

위험 요소 3: 스포츠 시장 점유율 역전 가능성. 폴리마켓의 2026년 스포츠 사업 성장은 계절적 요인(NBA 및 NFL 슈퍼볼)에 의해 좌우됩니다. 스포츠 시장 점유율이 하락할 경우, "온라인 시장 점유율 증가 + 오프라인 매장 확장"이라는 전반적인 성장 동력이 역전될 수 있습니다.

VIII. 건설업체와 투자자를 위한 의미

BOT 논쟁은 본질적으로 한 가지 질문으로 귀결됩니다. 번스타인이 예측한 2026년 2,400억 달러 규모의 시장에서 어떤 계층이 가치를 포착하는가? 4단계 구조는 각각 가치 밀도가 다릅니다.

L1 — 에이전트 거래 상품. 이 단계에서는 전략의 이점이 줄어들고, 소비자 측 자동 거래는 규정 준수 위험을 수반합니다. 따라서 이 단계에서는 개인 베팅을 권장하지 않습니다.

L2 — 에이전트 인프라(Olas/Valory 모델). 어떤 에이전트가 이기든 수수료를 받는 경제 모델입니다. 이 계층은 투자하기에 가장 깔끔한 옵션입니다.

L3 — AI 기반 데이터, 가격 책정 및 시장 창출. 이 부분은 대부분 내부 플랫폼 팀에서 처리하거나 기존 웹2.0 기업(Kensho, Bloomberg, Dataminr)이 장악하고 있습니다. 투자 기회는 얼마 남지 않았습니다.

L4 — 중재 및 해결. 현재의 경제 흐름은 실질적이지만 규모가 작습니다. 1등급 벤처로 성장하려면 토큰 모델을 재설계해야 하는데, 이는 현재 공개 로드맵에 포함되어 있지 않습니다.

경계층에서 추적할 가치가 있는 방향:

PM-DeFi 구성 가능성 (Morpho 담보 PM 포지션, 현재 2배 레버리지, 로드맵상 4~5배, 자본 효율성에 영향)
거래 단말기 및 카피 트레이딩 서비스(Kreo 등)
PM-네이티브 양적 연구
새로운 시장 원시 요소(임팩트 시장, 미래주의, 조건부 시장)

결론: 봇은 제품 카테고리에서 승리하고, 사람은 시장에서 승리하며, 플랫폼은 구조적인 측면에서 승리한다.

봇이 예측 시장을 장악한 것은 아닙니다. 봇 포화 현상은 특정 시장 유형에서 발생하며, 어떤 플랫폼에서든 봇과 사람의 거래량 비율은 본질적으로 해당 플랫폼의 시장 구조의 결과입니다. "지갑 5% / 거래량 75%"와 같은 헤드라인 데이터는 거래량 집중을 자본 착취로 오해하는 것입니다. 폴리마켓의 2026년 성장은 주로 봇에게 구조적으로 불리한 스포츠 시장에서 비롯되었으며, 1억 3,100만 달러에 달하는 봇 인출은 주로 개인 투자자 참여가 낮은 단기 암호화폐 시장에서 발생했습니다.

미래의 성공적인 플랫폼은 세 가지 역량을 갖춰야 합니다. 신뢰할 수 있는 중재를 통해 다양한 시장 유형을 지원하고, 봇 트래픽과 실제 사용자 트래픽을 적절한 비율로 수용하며, 다양한 카테고리에 걸쳐 사용자를 유지할 수 있어야 합니다. 현재 Polymarket은 이러한 조건을 충족하고 있습니다. Bitget의 2026년 1분기 연구에 따르면, Polymarket의 다중 카테고리 사용자는 자연스러운 성장을 경험하고 있으며, 사용자당 카테고리 수는 1.45개에서 2.34개로, 활성 이용일수는 2.5일에서 9.9일로 증가했습니다.

봇은 구조적 우위를 점하고 있으며, 봇 운영에 투입되는 인력은 다음 이벤트로 이동할 것입니다. 궁극적인 승자는 가장 다양한 시장 유형에서 두 가지 유형의 트래픽을 적절한 비율로 처리할 수 있는 플랫폼이 될 것입니다.