서론: 예측 시장은 단순한 "거래 도구"를 넘어 의사 결정에 있어 중요한 신호로 자리매김하고 있습니다. 폴리마켓(Polymarket)이나 칼시(Kalshi)와 같은 플랫폼의 데이터가 주류 언론, 금융 단말기, 인공지능(AI) 시스템에서 점점 더 많이 활용됨에 따라, 시장의 초점은 개별 베팅의 승패에서 자본 가중치를 반영한 ​​시장 합의 자체로 옮겨가고 있습니다. CGV 리서치의 예측 시장, AI 에이전트, 규제 준수 금융, 정보 인프라에 대한 장기 추적 연구를 바탕으로, 본 논문은 구조, 상품, AI, 비즈니스 모델, 규제라는 다섯 가지 차원에서 2026년까지 예측 시장 발전에 대한 26가지 핵심 예측을 제시합니다.

저자: 시게루 & 시닉, CGV 리서치

오늘날 예측 시장은 점차 "변두리 금융 실험"에서 정보, 자본 및 의사 결정 시스템의 기반이 되는 핵심 요소로 변모하고 있습니다. 2024~2025년에는 폴리마켓(Polymarket)과 칼시(Kalshi) 같은 플랫폼이 폭발적인 성장을 보였으며, 2026년에는 예측 시장이 "새로운 유형의 정보 인프라"로서 체계적인 진화를 이룰 것으로 예상됩니다.

CGV 연구팀은 예측 시장, AI 에이전트, 암호화폐 금융 및 규제 동향에 대한 2년간의 지속적인 연구를 바탕으로 2026년에 대한 26가지 예측을 제시했습니다.

I. 구조적 추세 판단

1. 2026년부터 예측 시장은 더 이상 "도박" 또는 "파생상품"으로 정의되지 않을 것입니다.

이는 분산형 정보 집계 및 가격 책정 시스템으로 재정의될 것입니다. 2025년까지 폴리마켓(Polymarket)과 칼시(Kalshi) 같은 플랫폼은 270억 달러 이상의 거래량을 기록했습니다. CNN, 블룸버그, 구글 파이낸스(Google Finance)와 같은 주요 언론 매체는 이러한 플랫폼의 확률 데이터를 도박 배당률이 아닌 실시간 합의 지표로 인용하며 광범위하게 활용했습니다. 밴더빌트 대학교와 시카고 대학교의 분석과 같은 학술 연구에 따르면 시장 움직임 예측은 정치 및 거시경제 사건 예측에 있어 기존 여론조사보다 더 정확한 것으로 나타났습니다. 2026년까지 ICE와 같은 전통적인 금융 대기업들이 폴리마켓에 투자하고 데이터를 글로벌 기관에 배포함에 따라, CFTC와 같은 규제 기관은 이를 정보 집계 도구로 더욱 인식하게 될 것이며, 이는 "도박"이라는 꼬리표에서 "분산형 가격 책정 시스템"으로의 패러다임 전환을 주도할 것으로 예상됩니다.

2. 시장 예측의 핵심 가치는 "정확하게 베팅하는 것"에 있는 것이 아니라 "신호"에 있다.

궁극적으로 시장은 시장 합의의 변화를 예측하는 능력에 대한 대가를 치르게 됩니다. 2025년, 폴리마켓(Polymarket)과 칼시(Kalshi)는 주류 경제학자나 여론조사보다 1~2주 앞서 연준 결정과 스포츠 경기 결과의 확률 변화를 예측했습니다. 관련 보고서에 따르면 이들의 브라이어(Brier) 점수는 여론조사 및 전문가 예측을 크게 앞섰으며, 0.0604라는 브라이어 점수는 '양호' 기준인 0.125와 '우수' 기준인 0.1을 훨씬 상회했습니다. 더욱이 거래량이 증가하고 예측 정확도가 높아짐에 따라 브라이어 점수도 향상되었습니다. 2026년에는 기관 투자자들의 헤지 수요(예: 거시경제 위험을 헤지하기 위해 확률 신호를 활용하는 것)가 급증함에 따라 플랫폼 데이터가 금융 단말기에 더욱 널리 통합될 것이며, 이러한 신호의 가치는 거래 수익을 훨씬 뛰어넘어 기관 투자자와 언론을 위한 실시간 '여론 지표'가 될 것입니다.

3. 시장이 "사건 중심"에서 "상태 중심"으로 전환될 것이라고 예측함

단순히 "누가 이길 것인가"의 문제가 아니라 "세계가 어떤 상태에 있는가"의 문제입니다. 2025년, 이 플랫폼은 "2026년 비트코인 ​​가격 범위"나 "경기 침체 확률"과 같은 지속적인 상태 시장을 출시했고, 미결제 약정(OI)은 연초 최저치에서 수십억 달러 이상으로 급증했습니다. 칼쉬의 거시 지표 시장 점유율도 빠르게 상승했습니다. 2026년까지 장기 상태 시장은 유동성을 주도하고, 구조적 합의를 집약하며, 단일 사건에 의해 좌우되는 것이 아니라 세계 상태에 대한 지속적인 가격 책정을 제공할 것으로 예상됩니다.

4. 예측 시장은 AI 시스템을 위한 "외부 현실 검증 계층" 역할을 할 것입니다.

AI는 더 이상 단순히 데이터를 참조하는 데 그치지 않고, "자본 가중 판단"까지 활용합니다. 2025년, 프로펫 아레나(Prophet Arena)에서 진행된 벤치마크 테스트 결과, AI 모델이 실제 사건 예측에서 예측 시장과 유사한 정확도를 달성한 것으로 나타났습니다. 칼시(Kalshi)와 그록(Grok)은 협력하여 폴리마켓(Polymarket)과 함께 자본 가중 확률을 검증 기준으로 삼아 AI의 허상을 줄이는 AI 요약 보고서를 생성했습니다. 2026년 말까지 RSS3 MCP와 같은 프로토콜이 성숙해짐에 따라, 예측 시장 확률은 AI 세계 모델 업데이트에 널리 활용되어 현실-시장-모델의 폐쇄 루프를 형성하고 AI 결과물의 신뢰도를 높일 것입니다.

5. 처음으로 정보, 자금, 판단이 동일 시스템 내의 폐쇄 루프에 통합될 것입니다.

이것이 바로 예측 시장과 소셜 미디어 및 뉴스 플랫폼의 근본적인 차이점입니다. 2025년에는 폴리마켓(Polymarket) 데이터가 블룸버그(Bloomberg) 및 구글 파이낸스(Google Finance)와 통합되어 정보 입력 → 가격 책정 → 판단 출력이라는 효율적인 순환 고리를 형성할 것입니다. 트위터처럼 인센티브 없이 의견을 제시하는 방식과는 달리, 자금 지원 메커니즘을 통해 판단의 신뢰성을 보장합니다. 2026년까지 이러한 폐쇄형 순환 고리는 기업 위험 관리 및 정책 평가까지 확장되어 외부 가치를 창출할 것으로 예상됩니다. 단순한 콘텐츠 플랫폼과는 차별화된 예측 시장은 새로운 유형의 의사결정 인프라로 자리매김할 것입니다.

6. 예측 시장은 더 이상 암호화폐 업계의 틈새 시장이 아닙니다.

이는 AI × 금융 × 의사결정 인프라라는 더 큰 흐름에 통합될 것입니다. 2025년까지 ICE의 폴리마켓(Polymarket)에 대한 20억 달러 투자와 칼시(Kalshi)의 110억 달러 기업 가치는 상당한 의미를 지닐 것이며, 드래프트킹스(DraftKings)와 로빈후드(Robinhood) 같은 전통적인 거대 기업들이 예측 상품을 출시할 것입니다. 총 거래량은 270억 달러를 넘어설 것이고, 데이터 스트림은 주요 결제 단말기에 내장될 것입니다. 2026년까지 기관 투자자들의 도입과 AI 통합이 가속화됨에 따라 예측 시장은 암호화폐 틈새시장에서 체인링크(Chainlink)가 오라클 분야에서 차지하는 위치와 유사하게 AI × 금융 × 의사결정의 핵심 요소로 자리 잡을 것으로 예상됩니다.

II. 제품 형태 판단

7. 단일 이벤트 예측 시장은 2026년에 성숙기에 접어들 것입니다.

혁신의 여지는 사용자 인터페이스(UI)가 아니라 구조에 있습니다. 2025년에는 예측 시장의 전체 거래량이 약 270억 달러에 달할 것으로 예상되며, 이 중 폴리마켓(Polymarket)이 200억 달러 이상, 칼시(Kalshi)가 170억 달러 이상을 차지할 것으로 전망됩니다. 스포츠 경기, 거시경제 지표, 정치 이벤트 등 단일 이벤트 시장이 주를 이루었지만, 연말 정점을 찍은 후 월별 성장률은 둔화되었고 조정이 발생했습니다. 혁신의 초점은 이제 기본 구조로 옮겨가고 있습니다. 예를 들어, 아주로(Azuro) 프로토콜의 유동성 트리(LiquidityTree) 모델은 효율적인 유동성 관리와 손익 분배를 지속적으로 최적화하고 있습니다. 이러한 인프라 개선을 통해 2026년까지 단일 이벤트 시장은 안정적인 심층 거래 단계로 진입하여 더 큰 규모의 기관 투자 참여를 지원할 것으로 예상됩니다.

8. 다양한 이벤트가 발생하는 시장이 주류가 될 것이다.

예측은 더 이상 단일 지점이 아니라, 연관된 변수들의 집합에 대한 공동 가격 책정으로 이루어집니다. 2025년에는 Kalshi의 "콤보" 다중 레그 트레이딩 기능이 스포츠 경기 결과와 거시경제 사건을 결합하여 기관 투자자들의 헤징을 크게 유치하며 인기를 얻었습니다. 조건부 시장 실험(예: 사건 상관 확률)은 가격 책정 정확도와 거래 깊이를 더욱 향상시켰습니다. 2026년에는 더욱 명확해진 규제와 기관 자금 유입 가속화로 다중 사건 조합이 주류 접근 방식으로 자리 잡을 것으로 예상되며, 복잡한 위험 관리와 분산된 노출을 가능하게 하고 전반적인 거래 깊이를 크게 확대할 것입니다.

9. "장기 시장"이 등장하기 시작했다.

6개월, 1년, 심지어 3년 후의 구조적 결과를 예측합니다. 2025년에는 Polymarket과 Kalshi가 연말 시장 전망에 비트코인 ​​가격 범위와 경제 지표를 포함시켰으며, 미결제약정(OI)은 연초 최저치에서 수십억 달러 이상으로 증가했습니다. 유사한 프로토콜들은 자본 묶임을 완화하기 위해 포지션 대출 메커니즘을 도입했습니다. 2026년에는 장기 사이클 시장이 유동성의 일부를 장악하여 더욱 신뢰할 수 있는 구조적 합의 집계를 제공할 것으로 예상되며, 미결제약정은 다시 두 배로 증가하여 장기 기관 헤징을 유치할 것으로 전망됩니다.

10. 예측 시장은 거래 외 상품에도 더욱 많이 도입될 것입니다.

거래 중심의 프론트엔드 시스템보다는 연구 도구, 위험 관리 시스템, 그리고 의사결정 백엔드 시스템에 활용될 것으로 예상됩니다. 2025년 11월, 구글 파이낸스는 칼시(Kalshi)와 폴리마켓(Polymarket) 데이터를 심층적으로 통합하여 제미니 AI(Gemini AI)가 확률 분석 및 차트를 생성할 수 있도록 지원했습니다. 블룸버그를 비롯한 다른 플랫폼들도 신호 통합을 모색하며 뒤를 따랐습니다. 2026년까지 이러한 데이터 통합 ​​추세는 더욱 심화될 것으로 예상되며, 예측 확률은 거시 경제 연구, 기업 위험 관리, 그리고 의사결정 백엔드 시스템의 표준 입력 레이어가 되어 거래 중심의 프론트엔드 시스템에서 기관 투자자 수준의 도구로 전환될 것입니다. CNN과 CNBC 또한 2025년 12월 칼시와 다년간의 협력 계약을 체결하여 금융 프로그램("스쿼크 박스", "패스트 머니")과 뉴스 보도에 확률 데이터를 포함시키기로 했습니다.

11. B2B 예측 시장 규모가 B2C 시장 규모를 처음으로 넘어설 것입니다.

개인 투자자보다 기업과 기관이 '합의 가격'을 더욱 필요로 합니다. 2025년에도 공급망 및 프로젝트 관리 예측과 같은 기업 내부 애플리케이션의 정확도는 기존 방식을 능가했습니다. 거시 경제 및 스포츠 이벤트에 대한 기관의 헤지 수요가 급증하면서 B2B 거래 비중이 크게 증가했습니다. 2026년에는 B2B 시장 규모가 처음으로 소매 B2C 시장을 넘어설 것으로 예상되며, 기관들은 예측 시장을 핵심 합의 가격 결정 도구로 활용하여 해당 분야를 기업 수준의 인프라로 전환할 것입니다. 공급망 분석 시장 규모는 2025년 96억 2천만 달러에 달했으며, 2035년까지 연평균 16.5% 성장할 것으로 전망됩니다. '합의 가격 결정 도구'로서 예측 시장은 AI 기반 수요 예측 및 위험 관리 시스템에 통합될 수 있습니다.

12. "암호화폐를 발행하지 않고 투기성이 낮은" 예측 시장은 더욱 성장할 것입니다.

2026년에는 절제된 디자인이 시장에 더 큰 보상을 가져다줄 것입니다. 2025년, 자체 토큰이 없는 Kalshi는 월간 거래량 5억 달러 이상을 기록하며 시장 점유율 60% 이상을 차지했습니다. Polymarket은 2026년 1분기에 POLY 토큰 출시를 확정했지만, 그 해 내내 투기성이 낮은 운영 방식이 성장을 주도했습니다. 2026년에는 규제 친화성, 진정한 유동성, 그리고 기관 투자자의 신뢰 측면에서 절제된 디자인이 우위를 점할 것으로 예상되며, 투기성이 낮은 플랫폼이 장기적인 가치 평가와 지속 가능성 측면에서 유리할 것입니다.

III. AI × 예측 시장

13. AI 에이전트는 예측 시장의 주요 주체 중 하나가 될 것입니다.

이는 단순한 추측이 아니라, 지속적인 참여와 자동 보정을 기반으로 합니다. 2025년 말까지 RSS3의 MCP 서버 및 Olas Predict와 같은 인프라는 AI 에이전트가 자율적으로 이벤트를 스캔하고, 데이터를 구매하며, Polymarket 및 Gnosis와 같은 플랫폼에서 베팅을 할 수 있도록 지원할 것이며, 처리 속도는 인간을 훨씬 능가할 것입니다. Prophet Arena 테스트 결과, 에이전트 참여가 시장 효율성을 크게 향상시키는 것으로 나타났습니다. 2026년에는 AgentFi 생태계가 성숙해지고 더 많은 프로토콜 인터페이스가 개방됨에 따라, AI 에이전트가 지속적인 보정과 낮은 지연 시간 응답을 통해 단기 투기꾼이 아닌 주요 유동성 공급자로서 거래량의 30% 이상을 차지할 것으로 예상됩니다.

14. 인간의 예측은 거래의 기반이 되기보다는 점점 더 "학습 데이터"로 활용될 것입니다.

예측 시장은 이제 인간이 아닌 모델을 중심으로 움직이기 시작했습니다. 2025년 Prophet Arena와 SIGMA Lab의 벤치마크 결과에 따르면, 인간 참여가 포함된 시장 확률 데이터가 대규모 모델 학습 및 검증에 널리 사용되어 정확도가 크게 향상된 것으로 나타났습니다. 이러한 플랫폼에서 생성된 막대한 양의 금액 가중 데이터는 고품질 학습 데이터셋으로 활용되고 있습니다. 2026년까지 이러한 추세는 더욱 심화될 것으로 예상되며, 예측 시장은 AI 모델 최적화를 우선시하고, 인간의 베팅은 핵심 동력보다는 신호 입력값으로 더 많이 사용되며, 플랫폼 설계는 모델 요구 사항을 중심으로 진화할 것입니다.

15. 다중 에이전트 예측 게임 이론은 새로운 알파 수익원이 될 것입니다.

예측 시장은 다중 에이전트 게임 영역으로 변모하고 있습니다. 2025년까지 Talus Network의 Idol.fun이나 Olas와 같은 프로젝트들은 예측 시장을 집단 에이전트 지능의 경쟁 무대로 보고 있으며, 이곳에서는 여러 에이전트가 경쟁하여 단일 모델보다 높은 예측 정확도를 달성합니다. Gnosis의 조건부 토큰은 이러한 복잡한 상호작용을 지원합니다. 2026년에는 다중 에이전트 게임 이론이 주요 알파 생성 메커니즘으로 자리 잡을 것으로 예상되며, 시장은 적응형 다중 에이전트 환경으로 발전하여 개발자들이 맞춤형 에이전트 전략을 구축하도록 유도할 것입니다.

16. 예측 시장이 역으로 인공지능을 제약할 것이라는 착각

'배치할 수 없음'으로 판단되는 결과는 신뢰도가 낮은 출력으로 간주됩니다. 2025년, Kalshi는 Grok과 협력하여 Prophet Arena에서 자금 가중 시장 확률을 외부 기준점으로 활용하여 AI 편향을 효과적으로 보정하는 테스트를 진행했습니다. 그 결과, 관련 모델들은 시장 검증이 없는 출력에서 ​​저조한 성능을 보였습니다. 2026년까지 이러한 제약 메커니즘이 표준화되어 '예측 시장에 배치할 수 없음'으로 판단되는 결과는 AI 시스템에 의해 자동으로 가중치가 낮아지면서 전반적인 출력 신뢰도와 착각 방지 기능이 향상될 것으로 예상됩니다.

17. AI는 예측 시장을 "확률"에서 "분포"로 전환시킬 것입니다.

단순한 숫자가 아니라, 전체적인 결과 곡선입니다. 2025년에는 Opinion과 Presagio 같은 플랫폼들이 AI 기반 오라클을 도입하여 단일 숫자가 아닌 완전한 확률 분포를 출력했습니다. Prophet Arena는 복잡한 이벤트에서 분포 예측의 정확도가 더 높다는 것을 보여주었습니다. 2026년까지 AI 모델의 분포 출력은 시장에 더욱 깊이 통합되어 세밀한 결과 곡선을 제공하고, 장기적인 변동성이 큰 이벤트의 가격 책정 정확도를 크게 향상시킬 것이며, 플랫폼 UI와 API는 기본적으로 분포 보기 기능을 지원할 것입니다.

18. 예측 시장은 세계 모델에 대한 외부 인터페이스가 될 것입니다.

실제 변화 → 시장 가격 → 모델 업데이트는 폐쇄 루프를 형성합니다. 2025년 말까지 RSS3 MCP 서버와 같은 프로토콜은 실시간 컨텍스트 스트리밍을 구현하여 에이전트가 시장 확률로부터 세계 모델을 업데이트할 수 있도록 지원할 것이며, Prophet Arena는 초기 피드백 루프를 구축했습니다. 2026년까지 이 폐쇄 루프는 더욱 성숙해져 예측 시장이 AI 세계 모델의 표준 외부 인터페이스가 될 것으로 예상됩니다. 실제 사건은 가격에 빠르게 반영되어 모델 반복을 촉진하고 AI가 역동적인 세상을 이해하고 적응하는 속도를 가속화할 것입니다.

IV. 재무 및 사업 모델 판단

19. 거래 수수료는 시장의 최종 모델을 예측하는 지표가 아닙니다.

진정한 가치는 데이터, 신호, 그리고 영향력에 있습니다. 2025년 Kalshi는 거래 수수료를 통해 상당한 수익을 올렸지만, 저수수료/무수수료 전략을 고수한 Polymarket은 데이터 배포와 영향력을 통해 시장을 장악했습니다. 누적 거래량이 200억 달러를 돌파하며 ICE와 같은 전통적인 거대 투자자들의 투자를 유치했습니다. Google Finance와 CNN 같은 주류 플랫폼들이 2025년까지 예측 데이터를 통합함에 따라, 데이터 라이선스와 신호 구독은 2026년까지 플랫폼 수익의 50% 이상을 차지하는 주요 수익원이 될 것으로 예상됩니다. 기관 투자자들은 거시 경제 헤징 및 위험 모델링을 위한 실시간 확률 신호에 비용을 지불할 것이며, 플랫폼 가치 평가는 거래량에서 데이터 자산 가중치로 전환되어 지속 가능한 비즈니스 성장을 견인할 것입니다.

20. 예측 신호 API는 핵심 상용 제품이 될 것입니다.

특히 금융, 위험 관리, 정책 및 거시경제 분야에서 이러한 추세가 두드러질 것으로 예상됩니다. 2025년에는 FinFeedAPI와 Dome 같은 통합 API가 기관에 서비스를 제공하기 시작하여 Polymarket과 Kalshi의 실시간 OHLCV 및 주문장 데이터를 제공할 예정입니다. Google Finance는 11월에 두 플랫폼의 확률 신호를 공식 통합하여 사용자가 이벤트 예측을 직접 조회할 수 있도록 했습니다. Grayscale과 Coinbase의 전망에서 강조된 규제 명확성으로 인해 기관의 도입이 가속화됨에 따라, 2026년까지 예측 신호 API는 Bloomberg 터미널을 보완하는 표준 제품으로 발전할 것입니다. 자동화된 위험 관리, 정책 시뮬레이션, 연준 결정에 대한 헤지 등을 위한 기관 유료 구독 서비스가 등장할 것으로 예상됩니다. 시장 규모는 현재 수십억 달러에서 수백억 달러로 확대될 것으로 전망되며, 주요 플랫폼들이 독점 라이선스를 통해 시장을 주도할 것으로 보입니다.

21. 콘텐츠 제작 능력은 예측 시장에서 중요한 경쟁 우위 요소가 될 것입니다.

예측 자체보다 예측을 설명하는 것이 더 중요합니다. 2025년 12월, CNN은 Kalshi와 데이터 파트너십을 체결하여 보도에 확률을 접목하고 시장 변동을 설명하는 데 플랫폼을 활용했습니다. 주류 언론은 Polymarket과 Kalshi의 합의 변화를 "실시간 여론 지표"로 자주 인용했습니다. 2026년에는 순수 확률 제공업체는 소외되고 콘텐츠 기반 설명(예: 시장 이면에 있는 합의 역학에 대한 심층 분석, 장기적인 통찰력, 시각적 내러티브)이 핵심 경쟁 우위 요소가 될 것입니다. 강력한 설명 능력을 갖춘 플랫폼은 AI 시스템, 싱크탱크, 기관에서 우선시되어 네트워크 효과를 형성할 것입니다. 전통적인 미디어가 데이터 해석을 통해 권위를 구축하는 방식과 유사하게, 영향력의 수익화가 거래를 넘어설 것입니다.

22. 예측 시장은 새로운 연구 기관의 기본 도구가 될 것입니다.

예측 시장은 미디어가 아니라 연구 엔진입니다. 2025년까지 시카고 대학교 SIGMA Lab과 같은 기관에서 예측 시장 데이터를 벤치마킹에 활용하고, 기존 설문조사보다 뛰어난 정확도를 바탕으로 거시경제 연구에 진출할 것입니다. 구글 파이낸스와 통합되면 사용자는 Gemini AI를 이용해 확률 차트와 분석 자료를 생성할 수 있습니다. 2026년까지 뱅가드와 모건 스탠리의 전망에서 강조되는 자본 가중 컨센서스와 같은 기관들의 활용이 더욱 확대됨에 따라, 예측 시장은 기업 위험 평가, 정부 정책 조기 경보, AI 모델 검증 등을 위한 실시간 의사결정 엔진으로서 새로운 연구 프레임워크에 통합될 것입니다. 금융 부문의 데이터 단말기와 유사한 역할을 하는 "연구 인프라"로 진화하여, 프런트엔드 거래에서 백엔드 도구로의 전면적인 전환을 주도할 것입니다.

V. 규제 및 상황 평가

23. 2026년에는 규제의 초점이 "실현 가능 여부"에서 "어떻게 활용될 것인가"로 바뀔 것입니다.

이제 규제가 아닌 사용 및 경계 설정에 초점이 맞춰지고 있습니다. 2025년 미국 상품선물거래위원회(CFTC)는 Kalshi와 Polymarket이 특정 범주(스포츠 및 거시경제 이벤트 등)에서 합법적으로 운영할 수 있도록 승인했습니다. 선거 관련 시장은 여전히 ​​제한적이지만, 비금융 이벤트 시장은 명확한 승인을 받았습니다. EU의 MiCA 프레임워크에 따라 여러 예측 플랫폼이 규제 샌드박스에 참여하여 테스트를 진행했습니다. 2026년까지 기관 투자 유입이 가속화되고 CNN과 블룸버그와 같은 주류 언론에서 확률을 표준 지표로 널리 인용함에 따라 규제의 초점은 존재 자체를 금지하는 것보다는 조작 방지 규칙, 공시 요건, 관할권 간 경계 설정과 같은 사용 규제로 옮겨갈 것으로 예상됩니다. 이러한 변화는 파생상품 시장의 성숙 과정과 유사하게 전 세계적으로 규제 준수 플랫폼의 확산을 촉진할 것입니다.

24. 규정 준수 예측 시장은 "비재무적 용도"에서 출발할 가능성이 더 높습니다.

예시로는 정책 평가, 공급망 분석, 위험 경고 등이 있습니다. 2025년, Kalshi는 정치적 제약을 성공적으로 우회하여 경제 지표와 스포츠 시장으로 사업 영역을 확장하고 누적 거래액 170억 달러 이상을 달성했습니다. 공급망 위험 예측과 같은 기업 내부 애플리케이션은 Google, Microsoft와 같은 기업에서 높은 정확도를 입증했습니다. 2026년까지 규제 준수 플랫폼은 비금융 분야, 즉 정책 평가(기후 변화 발생 확률 예측 등), 기업 위험 경고, 공공 행사(올림픽 메달 배분 등)로의 확장을 우선시할 것으로 예상됩니다. 이러한 분야는 규제 장벽이 가장 낮으면서도 기관 및 정부 고객을 유치할 수 있습니다. CFTC와 EU의 규제 동향은 이러한 진입점이 도박이라는 낙인을 피하면서 주류 시장으로 진출할 수 있는 길을 열어줄 것임을 시사합니다.

25. 주요 예측 회사들은 트래픽이 아니라 "인용" 횟수를 기준으로 승부를 가릴 것입니다.

인공지능, 기관, 연구 시스템에서 가장 많이 호출되는 플랫폼이 승자가 될 것입니다. 2025년까지 폴리마켓(Polymarket)과 칼시(Kalshi)의 확률은 구글 파이낸스, 블룸버그 터미널, 포브스, CNBC와 같은 주요 언론 매체에 널리 통합되고 인용되어 기존 여론조사보다 우수한 실시간 합의 지표 역할을 할 것이며, 시그마 랩(SIGMA Lab)과 같은 학술 벤치마크는 그 권위를 더욱 강화할 것입니다. 2026년에는 AI 에이전트와 연구 기관의 수요가 폭발적으로 증가함에 따라, 주요 플랫폼 간의 경쟁은 호출 빈도로 전환될 것입니다. 제미니(Gemini)와 클로드(Claude) 같은 모델의 외부 검증 소스로 사용되거나 뱅가드(Vanguard)와 모건 스탠리(Morgan Stanley) 같은 기관의 위험 관리 시스템에 내장되는 등, 트래픽도 중요하지만 호출의 네트워크 효과가 승자를 결정짓게 될 것이며, 체인링크(Chainlink) 오라클과 유사한 인프라 지위를 형성할 것입니다.

26. 예측 시장에서의 궁극적인 경쟁은 시장 간의 경쟁이 아니라, 어느 시장이 인프라로 자리매김하느냐에 달려 있다.

2026년 이후 예측 시장은 물, 전기, 가스처럼 필수적인 요소가 되거나, 아니면 그 중요성이 크게 떨어질 것입니다. 2025년에는 ICE와 같은 전통적인 금융 대기업들이 수십억 달러 규모의 TVL을 달성한 Polymarket에 투자했고, 데이터 스트림이 주요 금융 단말기에 통합되기 시작했습니다. AgentFi와 MCP 프로토콜은 연말까지 AI 기반 폐쇄 루프 시스템의 토대를 마련했습니다. 2026년에는 경쟁의 핵심이 인프라 속성으로 옮겨갈 것입니다. AI 세계 모델을 위한 실시간 인터페이스, 금융 단말기를 위한 표준 신호 계층, 그리고 의사결정 시스템을 위한 기본 합의 엔진 등 어떤 인프라가 경쟁의 중심이 될지 주목됩니다. 성공적인 기업들은 블룸버그나 체인링크처럼 없어서는 안 될 존재가 될 것이며, 순수 거래 플랫폼은 그 중요성이 떨어질 수 있습니다. 이러한 전환점은 암호화폐 담론에서 글로벌 정보 인프라 담론으로의 완전한 전환을 결정짓게 될 것입니다.

결론

예측 시장은 더 이상 "실현 가능성"을 입증할 필요가 없습니다. 진정한 전환점은 예측 시장이 단순한 거래 도구가 아닌 의사 결정 신호로 활용되기 시작하는 시점에 달려 있습니다. 연구자, 기관, 그리고 시스템적 모델들이 가격을 반복적으로 인용하기 시작했다는 사실 자체가 이미 예측 시장의 역할 변화를 보여줍니다.

2026년까지 예측 시장 경쟁의 초점은 더 이상 인기와 트래픽이 아니라 신호 사용의 안정성, 신뢰성 및 빈도에 맞춰질 것입니다. 신호가 장기적으로 활용 가능한 정보 인프라로 자리 잡을 수 있느냐가 다음 단계로 나아갈지, 아니면 주기적인 흐름에 머무르게 될지를 결정할 것입니다.

참고: 본 문서는 CGV 연구 보고서이며 투자 조언을 구성하지 않습니다. 참고용으로만 활용하시기 바랍니다.