예측 시장 플랫폼 경쟁 속에서 인프라가 VC의 진정한 기회다
저자:Oliver B
번역: TechFlow
예측 시장의 골드러시가 이미 시작되었다. 모든 암호화폐 분야의 창업자, 핀테크 기업가, 반대파 사고를 가진 이들은 자신들이 성공의 열쇠를 이미 찾았다고 확신한다. 그들은 Polymarket와 Kalshi를 능가할 수 있는 예측 시장 플랫폼을 자신들이 보유하고 있다고 굳게 믿는다. 자금을 조달하고 팀을 구성하며 화려한 인터페이스를 출시하고, 더 나은 사용자 경험, 빠른 정산 속도 또는 기존 거물들이 간과한 니치 마켓을 제공하겠다고 약속한다.
그러나 대부분은 실패할 운명이다.
이것은 비관론이 아니라 수학적 결과다. 예측 시장에서는 네트워크 효과가 엄청나게 강력하다. 거래자를 유치하려면 유동성이 필요하지만, 반대로 유동성을 만들기 위해선 또 거래자가 필요하다. 암호화네이티브 시장에서는 Polymarket가 규모에서 우위를 점하고 있으며, 미국 상장 이벤트 시장에서는 Kalshi가 규제 측면에서 독보적인 위치를 차지하고 있다. 이 두 플레이어의 지위를 흔들기란 어마어마하게 비용이 든다. 마케팅부터 규제 대응, 사용자 유치에 이르기까지 비용은 급속히 누적된다. 새로운 진입자가 어느 정도 성공을 거둔다 해도, 이는 이미 얇은 마켓을 더욱 분산시킬 뿐이다. 주문북 깊이에 의존해 생존하는 플랫폼들에게 이것은 무효 선고와 다름없다.
실패한 예측 시장들의 ‘무덤’은 이를 명확히 보여준다. 2024년 선거주기 이후 등장했던 여섯 개 정도의 시장을 기억하는가? 그렇다. 거의 아무도 기억하지 못한다.
그러나 벤처투자자들이 진정으로 주목해야 할 핵심은 바로 예측 시장의 실제 수익이 시장을 운영하는 데 있지 않고, 오히려 그 시장을 움직이는 인프라에 있다는 점이다.
왜 인프라가 더 나은 투자 선택인지
금융시장의 발전사를 되돌아보면, 주식시장의 부는 증권거래소 전체가 만든 것은 아니다. 일부는 맞지만 말이다. 진짜 부는 데이터 공급업체, 결제기관, 거래 인프라 공급업체, 시장 감시 시스템, 심층 분석 플랫폼에서 나왔다. 예를 들어, 블룸버그(Bloomberg)는 뉴욕증권거래소(NYSE)와 경쟁해서 수십억 달러를 번 것이 아니라, 필수불가결한 인프라가 됨으로써 그것을 달성했다.
예측 시장 또한 동일한 궤적을 따르고 있지만 수십 년 뒤쳐져 있다. 현재 그 인프라 계층은 초기 단계이며 산재되어 있고 비효율적이며, 바로 여기에 진정한 기회가 숨어 있다.
다음은 벤처투자자들이 집중적으로 주목해야 할 구체적인 영역들이다:
데이터 및 오라클(Oracle) 인프라
예측 시장의 핵심은 “진실된 데이터”다. 누가 후보로 당선되었는지, 실제 GDP 수치는 얼마인지, 특정 회사가 목표를 달성했는지 등의 핵심 정보를 제공하기 위해 권위 있는 데이터 소스가 필요하다. 단순해 보이지만 실상은 복잡하다. 서로 다른 시장은 서로 다른 데이터 소스를 요구하며, 동시에 데이터 조작을 방지하기 위한 다양한 검증 및 정산 메커니즘이 필요하다.
예측 시장을 위해 특별히 설계된 오라클 네트워크는 매우 중요하다. 이러한 기업들은 데이터를 집계하고 암호화 증명을 제공하며 분쟁을 해결한다. 시장이 확장됨에 따라 산발적인 오라클 생태계는 더 이상 지속 가능하지 않다. 최종 승자는 모든 플랫폼—경쟁자조차도—의존하지 않을 수 없는 인프라 제공자가 될 것이다.
크로스마켓 인프라 및 집합화
현재 유동성은 여러 플랫폼 사이에 분산되어 있다. 영리한 트레이더는 Polymarket, Kalshi 및 기타 세 개의 플랫폼 사이에서 아비트리지를 원할 수 있지만, 현재로서는 이를 원활하게 수행할 방법이 없다. 모든 시장에서 주문북을 확인할 수 있게 해주는 인프라를 구축한다면 이는 막대한 가치를 창출할 것이다. 이 시스템을 통해 트레이더는 헷징 작업을 동시에 실행하고 여러 장소에서 리스크를 관리할 수 있으며, 이는 엄청난 잠재 가치를 해방시킨다. 이것이 바로 예측 시장에서의 '블룸버그 터미널' 기회다: 모든 참여자가 혜택을 받으며, 더 효율적인 크로스마켓 운영은 더 작은 스프레드와 더 깊은 유동성을 의미한다.
분석 및 역사적 데이터
예측 시장이 점차 성숙함에 따라 연구원, 양적분석가(퀀트), 기관들은 역사적 예측 데이터를 심층적으로 분석하길 원할 것이다. 그들은 패턴을 찾고, 시장이 다양한 시기에 사건을 어떻게 가격 책정하는지를 이해하려 할 것이다. 누군가는 권위 있는 예측 시장 데이터 저장소를 구축할 것이다. 이 데이터는 정제되고 표준화되며 조회 가능할 것이다. 이는 학술 연구, 기관 분석 및 모델 구축을 위한 기준 데이터셋이 되어 고수익이면서도 방어력이 강한 비즈니스가 될 것이다.
처리 및 정산
예측 시장이 확장되고 복잡해짐에 따라 백엔드 시스템도 동기화하여 업그레이드되어야 한다. 더 효율적인 정산 메커니즘, 더 빠른 데이터 처리 능력, 더 완벽한 시장 인프라는 모두 중요하다. 미들웨어 구축에 집중하는 기업들은 큰 가치를 지닐 것이다. 이들은 시장을 청산 시스템에 연결하고 정산 프로세스를 자동화하며 운영 리스크를 줄인다. 이를 현대 시장을 제대로 작동하게 하는 '배관 시스템'이라 생각하면 된다.
규제 준수 및 리스크관리 인프라
예측 시장이 점차 주류화되며 더 많은 규제 명확성을 얻을수록 복잡성도 함께 증가한다. 규제 보고서를 관리하는 인프라는 필수불가결해질 것이다. 동시에 대규모 KYC/AML(고객확인/자금세탁방지) 능력이 반드시 필요해진다. 또한 시장 조작 행위를 탐지하고 사법관할권 전반에 걸쳐 규제를 준수하는 것도 중요하다.이런 종류의 인프라는 아마도 "지루해 보일" 수 있으나, 실제로는 방어력이 매우 높고 강한 접착성을 지닌 영역이다. 한 번 시장 시스템에 내장되면 거의 대체 불가능해진다.
트레이더 중심 인프라 구축
예측 시장의 또 다른 핵심 요소는 전문 트레이더에게 제공되는 인프라 지원이다.
현재 예측 시장의 사용자층은 주로 소매 투자자와 취미 위주다.하지만 시장이 성숙함에 따라 기관 자본, 양적 거래자, 알고리즘 트레이더를 유치하게 되면 수요는 크게 변화할 것이다. 이러한 전문 트레이더들은 시장 진입 통로뿐만 아니라 기관 금융권에서 당연시되는 일련의 도구들을 요구한다.
알고리즘 거래 및 트레이딩 봇 인프라
전문 트레이더들은 여러 시장에서 전략을 자동화하기를 원할 것이다. 이를 위해서는 예측 시장을 위해 특별히 설계된 API, 실행 인프라, 트레이딩 봇 프레임워크가 필요하다. 미래에는 예측 시장 분야의 'Zapier' 혹은 'Make.com' 같은 플랫폼이 등장해 전문 사용자가 복잡한 거래 전략을 쉽게 만들 수 있게 될지도 모른다. 이런 도구를 통해 코드 작성 없이도 헷징과 리스크 관리를 수행할 수 있다. 더 나아가, 전문 양적 거래자를 위한 인프라를 개발하는 기업도 등장할 수 있으며, 이들은 이러한 기능을 효율적으로 구현할 수 있게 될 것이다.
포트폴리오 및 리스크 관리 도구
트레이더가 여러 예측 시장과 플랫폼에서 포지션을 축적함에 따라 운영을 지원할 더 정교한 도구가 필요해진다. 그들은 자신의 리스크 노출을 추적하고 관리하며 이해해야 한다. 예를 들어, 정치 이벤트에 대한 순노출은 얼마인가? 이 포지션들 간의 상관관계는 어떤가? 최적의 헷징 전략은 무엇인가? 이러한 질문들은 소매 트레이더를 괴롭히지 않을 수 있지만, 수백만 달러의 예측 시장 자본을 운용하는 기관들에게는 핵심적인 요구사항이 된다. 기관급 포트폴리오 분석 도구를 처음으로 제공하는 플랫폼은 심각한 자금의 상당한 시장 점유율을 확보할 기회를 갖게 될 것이다.
백테스팅 및 연구 프레임워크
자본을 투입하기 전에 기관 트레이더들은 역사적 예측 시장 데이터를 기반으로 전략의 백테스팅을 하고자 한다. 그러나 현재 이 데이터는 백테스팅에 적합한 형식으로 정리되지 않았으며, 이를 지원하는 도구도 없다. 따라서 강력한 백테스팅 프레임워크를 구축하고, 명확한 역사적 데이터와 시장 마이크로스트럭처의 현실적인 시뮬레이션을 제공하는 기업이 필요하다. 동시에 이러한 도구들은 기존의 연구 도구에 쉽게 통합될 수 있어야 한다. 이러한 인프라는 양적 거래 커뮤니티가 예측 시장에 진입하는 데 중요한 기둥이 될 것이다.
시장 마이크로스트럭처 및 정보 도구
전문 트레이더들은 시장이 단지 결과를 올바르게 예측하는 것뿐 아니라 유동성에 대한 심층적인 이해임을 잘 알고 있다.
그들은 시장 비효율성을 식별하고, 정보의 흐름을 탐지하며, 진입과 이탈 타이밍을 정확히 파악해야 한다. 예측 시장이 성숙함에 따라 실시간 시장 정보 도구에 대한 수요는 급격히 증가할 것이다. 마이크로스트럭처 분석 도구는 특히 중요해질 것이며, '스마트 머니'의 흐름을 보여주는 히트맵, 비정상 활동에 대한 실시간 알림, 잘못 가격 설정된 기회를 발견하는 도구 등이 포함된다. 이러한 기능은 전통 금융시장에서 블룸버그 터미널이 수행하는 역할과 유사하지만, 예측 시장을 위해 특별히 제작된 것이다.
실시간 집합 및 원클릭 거래: 기관 자금의 필수 기반
전문 트레이더에게는 여러 플랫폼에서 동시에 거래하는 것이 기본 요구사항이다. 미래에는 Polymarket, Kalshi 및 기타 예측 시장의 주문북을 실시간으로 집합하는 플랫폼이 등장할 것이다. 이러한 플랫폼을 통해 트레이더는 하나의 인터페이스에서 모든 시장의 유동성을 확인하고, 원클릭으로 크로스플랫폼 거래를 수행할 수 있다. 이는 마켓메이커의 꿈일 뿐 아니라, 전체 예측 시장 생태계가 효율화되는 데 필요한 핵심 인프라다.
이러한 트레이더 중심 인프라는 시장단 인프라와 동등하게 중요하다. 이 도구들은 '선택 사항'이 아니며, 기관 진입을 위한 필수 전제조건이다. 기관 자금이 예측 시장으로 몰려들면서 이러한 도구들은 필수적인 핵심 요소가 될 것이다. 이러한 인프라 계층을 구축하는 기업들이 포착하는 가치는 시장 운영사들과는 본질적으로 다르다. 이 가치는 고도로 방어적이며, 어느 정도는 더 큰 확장성까지 가능하다.
최후의 평가: 예측 시장은 얼마나 더 성장할 수 있는가?
최근 예측 시장의 두 거물의 펀딩 소식이 큰 관심을 끌었다. Kalshi는 최근 50억 달러의 기업가치를 달성했으며, Polymarket은 뉴욕증권거래소 모회사인 ICE(Intercontinental Exchange)의 투자를 받아 포스트머니 기업가치 90억 달러를 기록했다.
이건 소폭 성장이 아니다. 단 몇 달 전만 해도 Kalshi의 기업가치는 20억 달러였으며, Polymarket은 2025년 초에 12억 달러였다. 짧은 수개월 만에 이 기업가치는 2.5배에서 7배까지 급등했다.
이제 벤처투자자들을 불안하게 만드는 질문이 생긴다: 예측 시장은 앞으로 얼마나 더 성장할 여지가 있는가?
현재 이 두 기업은 이미 충분히 높은 기업가치에 도달해, 향후 엑싯 배수가 제한되고 있다. Kalshi나 Polymarket이 언젠가 500억~1000억 달러의 기업가치에 도달한다고 하더라도, 현재 50억~90억 달러의 기준에서 보면 이는 분명히 인상적이지만 놀랍지는 않은 수익률이다.
더욱 중요한 것은, 이 플랫폼들이 점점 전통 금융 거물들의 잠재적 인수 대상이 되고 있다는 점이다. 거래소, 브로커리지, 금융기관들이 큰 관심을 보이고 있다. ICE, CME, 기타 대형 브로커리지에 현재 기업가치의 2~4배 수준에서 매각하는 것은 충분히 가능하다. 하지만 이건 벤처투자자들이 추구하는 100배 수익을 내는 '멱함수 법칙(power law)' 투자가 아니다.
이와 비교해 인프라 분야 투자는 전혀 다른 수익 곡선을 보여준다. 오라클 제공업체, 분석 플랫폼, 크로스마켓 실행 계층 등은 일단 예측 시장 생태계의 핵심 인프라가 되면, 그 수익은 모든 플랫폼, 모든 트레이더, 모든 기관에 걸쳐 확산된다.
이러한 인프라의 초기 기업가치는 일반적으로 낮지만, 확장 가능성은 거의 무한하다.
비대칭적 리스크
치열한 플랫폼 경쟁에서 벤처캐피탈은 종종 여러 프로젝트에 베팅하며 그 중 하나가 다음 Polymarket이 되기를 바란다. 이는 전형적인 '멱함수 법칙' 베팅이다: 대부분의 프로젝트는 실패하며, 성공하더라도 마켓의 분산화와 유동성 분할로 인해 큰 가치를 창출하기 어렵다.
반면 인프라 분야 투자의 리스크 곡선은 근본적으로 다르다. 예를 들어, 오라클 제공업체는 트레이더가 A 플랫폼을 쓰든 B 플랫폼을 쓰든 신경 쓰지 않는다—어느 쪽이 승리하든 이득을 본다. 분석 플랫폼의 가치는 시장 수가 증가함에 따라 감소하는 게 아니라 증가한다. 인프라 분야는 승자를 선택할 필요 없이 모든 플랫폼에 유용성을 제공하면 된다.
또한 인프라는 일반적으로 데이터 우위, 네트워크 효과 또는 기술 장벽을 통해 강력한 방어력을 형성한다. 이것은 단순한 '돈 태우기' 경쟁이 아니라, 기술적 깊이와 생태계 접착성의 겨루기다.
투자자와 창업자에게 주는 의미는?
새로운 예측 시장 플랫폼 구축을 위한 사업계획을 평가하고 있다면, 더 나은 사용자 경험(UX)을 강점으로 내세우든, 아직 개척되지 않은 니치 시장을 겨냥하든, 더 날카로운 질문을 해야 한다:
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유동성 문제를 어떻게 해결할 것인가?
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기존 거물들의 경쟁 압박 속에서 어떻게 수익을 낼 것인가?
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수많은 경쟁 플랫폼 속에서 실제로 몇 개나 성공할 수 있을 것인가?
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더욱 중요한 것은, 성공한다 해도 1억 달러 이상의 투자 기반에서 엑싯 배수의 실제 가능성은 어느 정도인가?
인프라 분야의 기회에 주목하고 있다면, 당신은 완전히 다른 리스크와 수익 모델을 마주하게 된다. 데이터 계층을 구축하고, 크로스마켓 도구를 개발하고, 정산 메커니즘을 설계하고, 트레이더 분석 도구를 만들고, 스마트 정보 플랫폼을 구축하라. 이러한 비즈니스는 전체 시장의 확장과 함께 성장하며, 단일 경쟁자와의 경쟁이 아니다. 시장의 번영에서 이익을 얻으며, 시장의 분산화로 피해를 입지 않는다. 이는 벤처투자가 진정으로 추구하는 무제한 성장 잠재력을 제공한다.
예측 시장 생태계는 여전히 초기 단계이며, 이는 막대한 기회가 존재함을 의미한다. 그러나 진정한 기회는 Polymarket이 이미 한 일을 복제하는 데 있지 않고, 생태계 전체가 더 효율적으로 작동하도록 만드는 기반 계층을 구축하는 데 있다.
플랫폼은 서로를 죽이겠지만, 인프라는 계속 확장될 것이다.
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