상위 수익 지갑의 70%는 봇이지만, AI는 아직 예측 시장을 장악하지 못했다.
저자: Jeff, IOSG
요약
예측 시장 봇 공포의 핵심 데이터는 상당히 직관적이다. Polymarket에서 봇으로 분류된 지갑이 전체 지갑 중 단 5%에 불과하지만, 플랫폼 전체 거래량의 75%를 차지한다. 2025년 1월 이후 823개 지갑이 각각 순이익 10만 달러 이상을 기록했으며, 이들 지갑이 Polymarket에서 인출한 총 이익은 1.31억 달러에 달한다. 수익 순위 상위 20개 지갑 중 14개가 봇으로 분류되었다(Stacy Muur 리더보드 검토 결과). 토론토 대학의 연구(2022년 이후 240만 명의 사용자, 총 670억 달러 거래량을 분석)에 따르면, 전체 사용자의 68.8%가 손실을 기록했고, 상위 1% 사용자들이 전체 이익의 76.5%를 차지했다.
이로부터 도출되는 주된 서사는 다음과 같다: 예측 시장은 부의 이전 기계이며, 봇은 그 조작자다. 데이터 자체는 정확하지만, 해석 프레임워크에는 절반 정도의 편향이 존재한다.
핵심 관점
첫째, 봇 서사의 핵심 결함은 ‘거래량 집중도’를 ‘자본 착취’와 동일시하는 데 있다. Polymarket에서 5%의 지갑이 전체 거래량의 75%를 차지한다는 사실은 단지 계정 활동도의 분포를 보여줄 뿐, 일반 투자자 자금이 봇에 의해 유출되었다는 직접적인 근거가 되지 않는다.
둘째, 집단 수준의 데이터가 더 설득력 있다. AI 에이전트 지갑의 수익률은 약 37%인 반면, 인간 지갑은 7–13%에 불과하다. 집단 수준에서 3–4배에 달하는 격차는 봇의 구조적 우위를 입증하는 실질적 증거이다. 반면 수익 순위 상위 20개 지갑 중 14개가 봇으로 분류된다는 사실(Stacy Muur 리더보드 검토 결과)은 해당 분포의 오른쪽 꼬리에 해당하며, 독립적 근거라 보기 어렵다.
셋째, 봇의 우위는 판단 차원이 아니라 구조적 차원에서 발생한다. 봇이 주도하는 세 가지 시장 유형—가격 피드 지연 arbitrage, 실시간 스포츠 경기 상태 자동화, 다중 플랫폼 간 포트폴리오 arbitrage—은 모두 실제 세계 사건 자체에 대한 주관적 판단 없이도 작동 가능하다는 공통점을 갖는다. 그러나 시장 결과가 다중 출처 정보의 종합적 처리에 의존하게 되면, 봇의 우위는 체계적으로 약화된다.
넷째, Polymarket의 카테고리 구조는 지난 12개월간 ‘정치 42%’에서 ‘스포츠 50%’로 전환되었으며, 성장 속도가 가장 빠른 카테고리는 바로 봇의 구조적 우위가 미미한 장기 이벤트 시장이다. 이는 플랫폼 전체의 일반 투자자 중심화 추세를 명확히 보여준다.
다섯째, 전망: 봇 배포 비용 감소에 따라 봇 비중은 계속해서 증가할 것이지만, 봇이 인간 계좌에서 흡수하는 자본 규모는 봇 비중 정점보다 먼저 도달할 것이다. 이유는 봇 간 상호 흡수 속도가 봇과 인간 간 흡수 속도보다 빠르기 때문이다.
여섯째, 투자 전략: 플랫폼 레이어(Kalshi + Polymarket 합산 97%+ 점유율)의 지분 기회는 사실상 사라졌다. 가치 있는 기회는 L2 에이전트 인프라 레이어(Olas / Valory 모델) 및 벤처-무관(venue-agnostic) 중간 레이어로 이동하고 있으며, C단 봇 제품 및 L3 데이터/가격 책정 레이어는 벤처 투자 적합성이 낮다.
1. 봇 공포보다 더 큰 시장 규모
본 보고서의 논의 범위를 정의하는 세 가지 정량적 기준점이 있다.
첫째, 버너스타인(Bernstein)은 2026년 4월 14일 예측 시장 산업 규모 전망치를 2026E 기준 2400억 달러로 수정했으며, 2030년까지 1조 달러에 도달하는 경로는 금융시장의 매도 측(sell-side)에서 이미 공통된 인식이다.
둘째, Kalshi와 Polymarket의 올해 누적 거래량(YTD)은 2026년 4월 중순 기준 600억 달러를 돌파했으며, 이는 산업 전체 2025년 연간 거래량 510억 달러를 이미 초과한 수치다.
셋째, 로빈후드(Robinhood)는 1,000개 이상의 Kalshi 계약을 상장했으며, 플랫폼 내 100만 명 이상의 고객이 총 90억 건의 계약을 거래했다. 로빈후드의 예측 시장 사업 ARR은 약 3.5억 달러이며, 2025년 연간 실적은 1.5억 달러, 2026E 전망치는 5.86억 달러로, 이는 회사 내 가장 빠르게 성장하는 제품 라인이다.
상기 데이터는 모두 하나의 결론을 가리킨다: 예측 시장은 더 이상 암호화폐 원생(encrypt-native) 전용 산업이 아니며, 전통 금융(TradFi)의 유통 문제에 더 가깝다. 봇 서사에서 가정된 ‘일반 투자자에 의한 자본 착취’ 대상은 암호화폐 사용자가 아니라, 전통 증권사 채널을 통해 진입한 소매 투자자들이다.
따라서 봇 공포의 맥락적 편향성을 도출할 수 있다: 산업은 자동화에 의해 가치가 흡수되는 것이 아니라, 자동화가 가능한 최대 속도보다 훨씬 빠른 속도로 주류 금융 시장으로부터 유입되는 트래픽에 의해 가치가 주입되고 있다.
2. 진정으로 중요한 데이터: 37% vs. 10%
봇 서사에서 가장 자주 인용되는 데이터는 표본 선택 편향을 갖고 있다.
‘수익 순위 상위 20명 중 14명이 봇’이라는 주장의 근거는 이미 수익 기준으로 정렬된 소규모 표본에 기반한다. 이 표본은 봇이 분포의 오른쪽 꼬리 영역을 얼마나 차지하는지를 보여줄 뿐, 집단 수준의 우열 관계를 추론하기 위한 근거가 될 수 없다.
집단 수준 데이터(출처: Polystrat / Valory 공개 자료 및 여러 Polymarket 체인상 분석 자료와의 교차 검증):
집단 수준에서 3–4배에 달하는 승률 차이는 봇의 구조적 우위를 실제로 반영한다. 수익 순위 14/20 통계는 이러한 승률 분포의 하류 표현으로 이해해야 하며, 독립적인 인과 근거가 아니다.
3. 봇이 우위를 점하는 시장 유형
봇의 자본 흡수 규모는 다음 세 가지 시장 유형에 고도로 집중되어 있다. 이 세 유형의 공통점은 실제 세계 결과에 대한 주관적 판단 없이도 작동 가능하며, 플랫폼 매칭 엔진과 관련된 지연 또는 가격 우위에 의존한다는 점이다.
가격 피드 지연 arbitrage
대표 사례: 지갑 0x8dxd는 2026년 1월 BTC 가격 등락 계약을 15분간 거래하여 313달러를 437,600달러로 증가시켰으며, 승률은 98%였다.
전략 원리: 바이낸스(Binance)와 코인베이스(Coinbase) 현물 가격을 모니터링하며, Polymarket의 가격 제시가 CEX에 비해 지연될 때 포지션을 취한다. Polymarket은 2026년 1월 7일 15분 암호화폐 계약에 대해 taker fee(50% 확률 근처에서 피크 약 3%)를 도입하여 해당 전략을 타깃으로 중화시켰다. 이 지갑의 누적 승률은 현재 54.7%로 하락했다.
결론: 봇은 피드 기반 시장에서 실질적인 우위를 가지나, 그 우위는 매우 좁은 시간 창에 국한되며, 플랫폼이 마찰 비용(friction cost)을 도입함에 따라 급격히 축소된다.
실시간 스포츠 경기 상태 자동화
데이터 출처: cancun2026 팀의 Polymarket 지갑 분류(Dune query 6648075, https://dune.com/queries/6648075, 최근 7일간, 2026-05-11 기준).
우위 근거: 봇은 경기 상황에 대한 반응 속도가 라이브 스트림(30초 지연)을 사용하는 일반 투자자보다 훨씬 빠르다. 또한 Kreo, PolyCop 등의 거래 터미널은 copy-trade 및 자동 팔로우 기능을 통해 이 우위를 프로그래머가 아닌 일반 사용자에게도 개방한다. 따라서 측정된 봇 점유율에는 봇 라우팅을 통해 흘러간 인간 자금도 포함된다.
다중 플랫폼 간 포트폴리오 arbitrage
데이터 출처: IMDEA Networks 논문 〈Unravelling the Probabilistic Forest: Arbitrage in Prediction Markets〉(AFT 2025, dspace.networks.imdea.org/handle/20.500.12761/1941).
이 연구는 2024년 4월부터 2025년 4월까지 Polymarket에서 약 4,000만 달러 규모의 arbitrage 수익을 분석했는데, 주로 두 가지 형태로 구성된다: 첫째, 동일 시장 내 YES/NO 지분의 재균형; 둘째, 다중 플랫폼 간 조합 거래(Polymarket에서 YES를 매수하고 Kalshi에서 NO를 매수하는 식으로, 두 은닉 확률의 합이 1달러 미만일 때 진입). 이 모델은 다중 플랫폼 인프라에 대한 강한 의존성을 가지며, 각 플랫폼 매칭 엔진의 수렴에 따라 점차 축소된다.
4. 인간 계좌가 우위를 점하는 영역 및 그 제한 조건
봇 점유율이 가장 낮은 카테고리는 ‘일반 투자자가 더 정확한 판단을 내린다’는 의미가 아니라, ‘해당 시장의 수익 여부가 다중 출처의 실제 세계 정보를 종합적으로 처리하는 능력에 달려 있다’는 것을 의미한다. 이는 자동화가 인간에 대해 지속적으로 구조적 열위에 처하는 분야이다.
두 편의 독립적 연구가 이 판단을 입증한다.
샌디에이고 대학(University of San Diego)의 조슈아 델라 베도바(Joshua Della Vedova)가 수행한 체인상 행동 연구(jdellavedova.com)에 따르면, 일반 투자자가 승리한 결과를 맞춘 빈도가 봇보다 높았다. 봇의 우위는 실행(execution)에 있었다. 즉, 일반 투자자가 YES를 0.72달러에 매수할 때, 봇은 이미 0.55달러에서 진입하여 주당 0.17달러의 미실현 이익을 확보한 것이다.
토론토 대학 / HEC 몬트리올 / ESSEC 공동 워킹페이퍼(Akey 등, SSRN 6443103, 2026년 3월 18일)는 손실을 기록한 사용자의 56%가 극단 구간(< 10¢ 또는 > 90¢)에서 주문을 넣었음을 밝혔다. 반면 수익 상위 0.1% 사용자 중 극단 구간 주문 비율은 28%에 불과했다. 손실 사용자의 전형적 행동은 “5¢로 소확률 이벤트에 20배 배팅” 혹은 “95¢로 종료 직전의 확정성에 베팅”이며, 수익 사용자의 전형적 행동은 확률 곡선 중간 구간에서 포지션을 취하는 것이다.
이 두 연구는 모두 일반 투자자의 판단 능력이 일반적으로 과소평가되고 있으나, 실행 타이밍 및 주문 구조는 체계적으로 약하다는 점을 지적한다.
5. 전망 경로: 봇과 인간의 역학 관계를 결정짓는 네 가지 힘
향후 12–24개월의 핵심 변수는 현재의 봇/인간 점유율이 아니라, 그 진화 방향이다. 본 보고서는 방향이 서로 다른 네 가지 작용력을 확인하였다.
봇 배포 비용의 추가적 붕괴
클로드 코드(Claude Code), 코덱스(Codex) 등 코딩 에이전트, 헤르메스(Hermes) 등 오픈소스 프레임워크, 그리고 Polymarket이 MIT 라이선스로 공개한 Polymarket Agents 프레임워크 등이 함께 0x8dxd 유형 전략의 공학적 진입 장벽을 ‘진지한 프로젝트’ 수준에서 ‘주말 프로토타입’ 수준으로 낮추었다. copy-trade 서비스는 인간 자금을 봇 인프라에 연결함으로써 측정된 봇 점유율을 기계적으로 확대시킨다.
봇 단일 수익률의 동종 간 흡수
수익을 기록한 823개 봇 지갑은 더 큰 규모의 손실 봇 집단의 오른쪽 꼬리에 불과하다. 동일 전략을 채택한 지갑 수가 증가함에 따라, 각 봇의 수익 가능 창은 좁아진다. 0x8dxd의 98% 승률은 구조적으로 복제 불가능하다. 그 이유는 시장 비효율성 소멸이 아니라 동종 경쟁과 플랫폼 수수료 조정 때문이다. 봇이 인간 계좌에서 흡수하는 자본 규모는 봇 점유율 정점보다 먼저 도달할 가능성이 크다.
플랫폼 카테고리 구조의 일반 투자자 중심화
Polymarket의 2026년 4월 카테고리 구성: 스포츠 50%, 암호화폐 24%, 정치 16%, 기타 10%. 2025년 동기 구성: 스포츠 29%, 암호화폐 12%, 정치 42%.
스포츠 거래량은 전년 대비 절대값 기준 11배 증가했다. 신규 거래량은 주로 장기 이벤트 시장에 집중되었으며, 여기서 일반 투자자가 절대적 우위를 점한다. 버너스타인은 스포츠가 산업 전체 거래량에서 차지하는 비중이 현재 62%에서 2030년에는 31%로 하락할 것으로 전망하며, 이는 경제, 정치, 기업 이벤트 계약에 의해 채워질 것이라고 예측했다. 이러한 구조적 이동은 봇이 우위를 점하지 못하는 카테고리 노출을 더욱 확대시킬 것이다.
플랫폼별 카테고리 자연 분산
하이퍼리퀴드(Hyperliquid)는 2026년 5월 2일 HIP-4를 출시하여 일일 BTC 이진 계약, 제로 개설 수수료, USDH 담보, 영구/현물 통합, 검증자 슬래싱 가능 시장 배포 메커니즘(각 슬롯 100만 HYPE, 현재 가격 기준 약 4,276만 달러)을 제공한다.
이는 전형적인 봇 우위 시장 유형이 독립적으로 분리되어 출시된 사례이다. 런칭 첫날 거래량은 주로 arbitrage 자금에서 유입되었으며, BTC 이진 계약의 역사적 분포와 일치한다. HIP-4가 향후 스포츠·정치 시장으로 확장되고 신뢰할 수 있는 오라클에 연결되면, 그 봇 점유율은 Polymarket 수준으로 수렴할 수 있다. 그러나 현재 단계에서는 봇 친화적 트래픽을 독립 플랫폼으로 격리함으로써 Polymarket의 카테고리 구조가 일반 투자자 쪽으로 더욱 이동하게 된다.
6. 플랫폼 구조 및 평가 현황(2026년 중반)
▲ 출처: 버너스타인 노트(2026년 4월 14일), Polymarket / Kalshi 공개 자료, HIP-4 출시 공고
결론: Kalshi + Polymarket의 합산 점유율은 97% 이상이며, 플랫폼 레이어 지분 기회는 벤처 투자 규모(venture check size) 측면에서 사실상 사라졌다. 투자 가치는 플랫폼 레이어 상위(거래 터미널, 양적 전략 서비스, 에이전트 인프라) 및 하위(자금 효율성, 중재, 오라클)로 이동하고 있다.
7. 리스크 경고
리스크 1: 규제 후행 리스크. 쉬프(Schiff) 의원이 제출한 세 가지 법안(DEATH BETS Act, Public Integrity Act, Prediction Markets Are Gambling Act), 네바다주가 Kalshi에 대해 발부한 임시 금지 명령(TRO), 애리조나주가 2026년 3월에 제기한 형사 고발은 연방정부와 주정부 간의 줄다리기를 구성한다. Kalshi의 스포츠 수익 중 89%가 집중되어 있어, 스포츠 또는 전쟁/사망 관련 계약은 전 카테고리 금지라는 후행 시나리오에 노출되어 있으며, 이는 현실적인 가능성이다.
리스크 2: 오라클 및 중재 실패 리스크. Polymarket은 2025년부터 가격 관련 시장에 체인링크(Chainlink)를 도입했으나, 주관적 시장은 여전히 UMA에 의존한다. UMA의 현재 토큰 경제는 연간 약 60만 달러의 경제적 유동성만 창출하며, 이는 FDV 3,700만 달러에 해당한다. MOOV2 이후 proposer 보상은 약 37개 화이트리스트 주소로 제한되었으며, 대부분 Polymarket 관련 당사자들이다. 논란이 있는 고노출 중재 결정이 한 차례라도 발생하면, 전체 산업에 대한 신뢰도 재평가가 촉발될 수 있다.
리스크 3: 스포츠 점유율 반전 리스크. Polymarket의 2026년 스포츠 사업 성장은 계절성(NBA, NFL 슈퍼볼 등)에 크게 의존한다. 만약 스포츠 점유율이 감소한다면, ‘봇 점유율 상승 + 일반 투자자 확장’이라는 전체 역학 관계가 반전될 수 있다.
8. 구축자 및 투자자에게 주는 함의
봇 논쟁의 본질은 하나의 질문이다: 버너스타인이 예측한 2026년 2,400억 달러 규모의 시장에서 어느 레이어가 가치를 포착할 것인가? 네 가지 레이어 구조가 존재하며, 각 레이어의 가치 밀도는 다르다.
L1 — 에이전트 거래 제품. 전략적 우위는 약화되고 있으며, C단 자동화 거래는 규제 리스크를 안고 있다. 이 레이어는 별도 투자를 권장하지 않는다.
L2 — 에이전트 인프라(Olas / Valory 모델). 어떤 에이전트가 승리하든 관계없이 수수료를 받는 ‘통행료’ 경제 모델이다. 이 레이어는 가장 깨끗한 투자 대상이다.
L3 — AI 원생 데이터, 가격 책정, 시장 생성. 대부분 플랫폼 내부 팀이 흡수하거나 기존 웹2 기업(Kensho, Bloomberg, Dataminr)이 선점한다. 남은 투자 창구는 매우 좁다.
L4 — 중재 및 해결. 현재 경제적 유동성은 실재하지만 규모가 작다. Tier 1 벤처 투자 대상이 되기 위해서는 토큰 모델을 재설계해야 하는데, 이는 현재 공개 로드맵에 포함되어 있지 않다.
관찰해볼 만한 주변 레이어 방향:
- PM-DeFi 가변성(Morpho에서 PM 포지션 담보, 현재 2배 레버리지, 로드맵상 4–5배, 자금 효율성에 영향)
- 거래 터미널 및 copy-trade 서비스(Kreo 등)
- PM 전용 양적 기관
- 신규 시장 원시 요소(impact markets, futarchy, conditional markets)
결론: 봇은 카테고리를 이기고, 인간은 시장을 이기며, 플랫폼은 구조를 이긴다
봇은 예측 시장을 장악하지 않았다. 봇은 특정 시장 유형에만 포화되어 있을 뿐이며, 어떤 플랫폼에서든 봇과 인간의 거래량 비율은 사실상 그 플랫폼의 시장 유형 구성에 따른 하류 결과일 뿐이다. ‘5% 지갑 / 75% 거래량’이라는 헤드라인 데이터는 거래량 집중과 자본 착취를 혼동한다. Polymarket의 2026년 성장 주체는 봇의 구조적 우위가 미미한 스포츠 시장이며, 1.31억 달러의 봇 수익은 일반 투자자 참여도가 낮은 단기 암호화폐 시장에서 주로 발생했다.
향후 성공할 플랫폼은 세 가지 역량을 갖춰야 한다: 신뢰할 수 있는 중재 조건 하에서 다양한 유형의 시장을 수용할 수 있어야 하고, 봇과 인간 트래픽을 적절한 비율로 수용해야 하며, 다양한 카테고리 사용자에 대한 유지 능력을 가져야 한다. 현재 Polymarket이 이 위치를 차지하고 있다. 비트겟(Bitget)의 2026년 1분기 연구에 따르면, 다중 카테고리 사용자는 유기적으로 증가하고 있으며, 단일 사용자의 카테고리 수는 1.45개에서 2.34개로, 활성화 일수는 2.5일에서 9.9일로 증가했다.
봇은 구조적 우위를 가지는 영역에 머무르고, 봇을 운영하는 인간 자본은 지속적으로 다음 이벤트로 이동할 것이다. 결국 승리하는 플랫폼은 최대한 많은 시장 유형에서, 적절한 비율로 두 유형의 트래픽을 수용할 수 있는 플랫폼이다.
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