예측 시장을 극단적으로 활용하는 것이 새로운 뉴스 발표회인가? 최근 미국 대선에서 Polymarket는 전통적인 여론조사보다 트럼프의 당선 가능성을 더 정확하게 예측하며 대중과 언론의 주목을 받았다. 사람들은 Polymarket가 단순한 금융 도구를 넘어 정보 영역의 '균형자'로 기능하고 있음을 인식하게 되었다.
Polymarket가 주목받으면서 Vitalik은 '정보 금융(Info Finance)'이라는 새로운 개념을 제시했다. 금융 인센티브와 정보를 결합한 이 도구는 소셜 미디어, 과학 연구, 거버넌스 모델을 혁신할 수 있으며 의사 결정 효율성 향상을 위한 새로운 방향을 제시한다. AI와 블록체인의 발전과 함께 정보 금융은 새로운 전환점을 맞이하고 있다.
야심찬 새로운 분야인 정보 금융에 대해 Web3의 기술과 이념이 준비되어 있는지 살펴보고자 한다. 이 글에서는 예측 시장을 중심으로 정보 금융의 핵심 이념, 기술적 지원, 미래 가능성을 탐구할 것이다.
정보 금융: 금융 도구를 활용해 정보를 얻고 활용하기
정보 금융의 핵심은 금융 도구를 활용해 정보를 얻고 활용함으로써 의사 결정의 효율성과 정확성을 높이는 것이다. 예측 시장은 대표적인 사례로, 문제와 금융 인센티브를 연결함으로써 참여자의 정확성과 책임감을 높여 진실 추구 사용자에게 명확한 예측을 제공한다.
정교한 시장 설계인 정보 금융은 참여자들이 특정 사실이나 판단에 반응하도록 유도할 수 있으며, 탈중앙화 거버넌스, 과학 검토 등 다양한 분야에 적용된다. 또한 AI 도입으로 진입 장벽이 낮아져 미시적 의사 결정도 시장에서 효과적으로 작동할 수 있게 되면서 정보 금융의 대중화가 촉진되고 있다.
Vitalik은 향후 10년이 정보 금융 확장의 최적기라고 특별히 언급했다. 확장 가능한 블록체인은 정보 금융에 안전하고 투명하며 신뢰할 수 있는 플랫폼을 제공하고, AI 도입으로 정보 획득 효율이 높아져 더 세부적인 문제를 다룰 수 있게 되었다. 정보 금융은 기존 예측 시장의 한계를 뛰어넘어 다양한 분야의 잠재력을 발굴할 수 있다.
그러나 정보 금융이 확장됨에 따라 복잡성과 규모가 급격히 증가하고 있다. 시장은 방대한 데이터를 처리하고 실시간 의사 결정과 거래를 수행해야 하므로 효율적이고 안전한 컴퓨팅 능력에 대한 엄청난 요구가 발생한다. 또한 AI 기술의 빠른 발전은 더 많은 혁신 모델을 창출하여 계산 수요를 가중시킨다. 이러한 배경에서 안전하고 실현 가능한 후 희소성 컴퓨팅 시스템이 정보 금융의 지속 가능한 발전에 필수적인 기반이 되고 있다.
현재 지형, 누가 후 희소성 컴퓨팅 시스템인가
"후 희소성 컴퓨팅 시스템"은 아직 통일된 정의가 없지만, 핵심 목표는 전통적인 컴퓨팅 자원의 제한을 극복하고 저비용, 광범위하게 접근 가능한 컴퓨팅 능력을 실현하는 것이다. 탈중앙화, 풍부한 자원, 높은 효율성의 협업을 통해 이러한 시스템은 대규모이고 유연한 계산 작업을 지원하여 컴퓨팅 자원이 '희소하지 않은' 상태에 접근할 수 있다. 이 아키텍처에서 컴퓨팅 능력은 단일 지점에 의존하지 않으며, 사용자는 자유롭고 저렴하게 자원에 접근하고 공유할 수 있어 보편적 컴퓨팅의 확산과 지속 가능성을 촉진한다.
블록체인 맥락에서 후 희소성 컴퓨팅 시스템의 핵심 특징은 탈중앙화, 풍부한 자원, 저비용, 높은 확장성이다.
퍼블릭 체인의 고성능 경쟁
현재 주요 퍼블릭 체인들은 점점 더 복잡한 애플리케이션 요구사항을 충족하기 위해 성능 향상을 위해 치열하게 경쟁하고 있다. 현재 퍼블릭 체인 생태계의 발전 추세는 기존의 단일 스레드 모델에서 다중 스레드 병렬 컴퓨팅 모델로 전환되고 있다.
기존 고성능 퍼블릭 체인:
- 솔라나(SOL): 솔라나는 설계 초기부터 병렬 컴퓨팅 아키텍처를 채택하여 높은 처리량과 낮은 지연 시간을 달성했다. 독특한 Proof of History(PoH) 합의 메커니즘을 통해 초당 수천 건의 거래를 처리할 수 있다.
- 폴리곤(Polygon)과 BSC: 이 두 체인은 병렬 EVM 솔루션을 적극적으로 개발하여 거래 처리 능력을 높이고 있다. 예를 들어 폴리곤은 zkEVM을 도입하여 더 효율적인 거래 검증을 실현했다.
새로운 병렬 퍼블릭 체인:
- 앱토스(Aptos), 수이(Sui), 세이(Sei), 모나드(Monad): 이러한 신생 퍼블릭 체인은 데이터 저장 효율 최적화 또는 합의 알고리즘 개선을 통해 고성능을 위해 설계되었다. 예를 들어 앱토스는 Block-STM 기술을 사용하여 병렬 거래 처리를 구현했다.
- 아르텔라(Artela): 아르텔라는 EVM++ 개념을 제안하여 WebAssembly 런타임에서 네이티브 확장(Aspect)을 통해 고성능 맞춤형 애플리케이션을 실현했다. 병렬 실행과 탄력적인 블록 공간 설계를 통해 아르텔라는 EVM의 성능 병목을 효과적으로 해결하고 처리량과 확장성을 크게 향상시켰다.
성능 경쟁이 치열하지만 우열을 가리기는 어렵다. 그러나 이 치열한 경쟁 속에서 AO는 독특한 접근 방식을 제시하고 있다. AO는 독립적인 퍼블릭 체인이 아니라 아르이브(Arweave) 네트워크 위에 구축된 컴퓨팅 계층이다. 독특한 기술 아키텍처를 통해 AO는 병렬 처리 능력과 확장성을 실현했다. AO 역시 후 희소성 컴퓨팅 시스템을 향한 강력한 경쟁자로, 정보 금융의 대규모 구현을 지원할 것으로 기대된다.
정보 금융을 지원하는 AO의 구축 청사진
AO는 아르이브 네트워크 위에서 작동하는 Actor Oriented(역할 기반) 컴퓨터로, 통합된 컴퓨팅 환경과 개방형 메시징 계층을 제공한다. 분산, 모듈화된 기술 아키텍처를 통해 AO는 정보 금융의 대규모 적용과 기존 컴퓨팅 환경과의 융합을 가능하게 한다.
AO의 아키텍처는 간단하면서도 효율적이며, 핵심 구성 요소는 다음과 같다:
- 프로세스(Process)는 AO 네트워크의 기본 계산 단위이며 메시지(Message) 전달을 통해 상호 작용한다.
- 스케줄링 유닛(SUs)은 메시지 정렬 및 저장을 담당한다.
- 계산 유닛(CUs)은 상태 계산 작업을 수행한다.
- 메신저 유닛(MUs)은 메시지 전달 및 브로드캐스트를 담당한다.
모듈 간 분리 설계를 통해 AO 시스템은 뛰어난 확장성과 유연성을 갖추었으며, 다양한 규모와 복잡도의 애플리케이션 시나리오에 적응할 수 있다. 따라서 AO 시스템은 다음과 같은 핵심 장점을 가진다:
- 높은 처리량과 낮은 지연 시간의 계산 능력: AO 플랫폼의 병렬 프로세스 설계와 효율적인 메시징 메커니즘을 통해 초당 수백만 건의 거래를 처리할 수 있다. 이러한 높은 처리량 능력은 글로벌 규모의 정보 금융 네트워크를 지원하는 데 필수적이다. 또한 AO의 낮은 지연 통신 특성은 거래와 데이터 업데이트의 실시간성을 보장하여 사용자에게 유창한 경험을 제공한다.
- 무한 확장성과 모듈형 설계: AO 플랫폼은 가상 머신, 스케줄러, 메시징, 계산 유닛을 분리하는 모듈형 아키텍처를 채택하여 극도의 확장성을 실현했다. 데이터 처리량 증가나 새로운 애플리케이션 시나리오 도입에 상관없이 AO는 신속하게 적응할 수 있다. 이러한 확장 능력은 기존 블록체인의 성능 병목을 극복할 뿐만 아니라 개발자에게 복잡한 정보 금융 애플리케이션을 구축할 수 있는 유연한 환경을 제공한다.
- 대규모 계산 및 AI 통합 지원: AO 플랫폼은 이미 WebAssembly 64비트 아키텍처를 지원하여 Meta의 Llama 3와 같은 대부분의 대규모 언어 모델(LLM)을 실행할 수 있다. 이는 AI와 Web3의 깊은 융합을 위한 기술적
정보 금융의 미래: AI 주도 예측 시장
정보 금융의 차세대 예측 시장은 어떤 모습일까요? 과거를 돌아보면, 전통적인 예측 시장은 장기적으로 세 가지 주요 문제에 직면해 왔습니다: 시장 신뢰 부족, 진입 장벽 과다, 대중화 제한. 심지어 PolyMarket과 같은 Web3 스타 프로젝트도 이러한 과제를 완전히 극복하지 못했습니다. 예를 들어, 이더리움 ETF 예측 이벤트의 도전 기간이 너무 짧거나 UMA 투표권이 과도하게 집중되어 조작 위험이 있다는 지적을 받았습니다. 또한 유동성이 인기 분야에 집중되어 장기 시장 참여도가 낮습니다. 일부 국가(영국, 미국)의 규제 제한으로 인해 예측 시장의 대중화도 저해되고 있습니다.
정보 금융의 미래 발전을 위해서는 새로운 응용 프로그램이 필요합니다. AO의 뛰어난 성능은 이러한 혁신을 위한 토대를 제공하며, Outcome과 같은 예측 시장 플랫폼이 정보 금융 실험의 새로운 초점이 되고 있습니다.
Outcome은 현재 기본적인 투표 및 소셜 기능을 지원하는 초기 제품 형태를 갖추고 있습니다. 그 진정한 잠재력은 향후 AI와 깊이 결합하여, AI 에이전트를 활용해 신뢰 없는 시장 정산 메커니즘을 구축하고 사용자가 자율적으로 예측 에이전트를 생성하고 사용할 수 있게 하는 데 있습니다. 대중에게 투명하고 효율적이며 진입 장벽이 낮은 예측 도구를 제공함으로써 예측 시장의 대규모 보급이 가능해질 것입니다.
Outcome의 예를 들면, AO 기반의 예측 시장은 다음과 같은 핵심 특성을 가질 수 있습니다:
- 신뢰 없는 시장 결정: Outcome의 핵심은 자율 에이전트(Autonomous Agents)입니다. 이 에이전트는 AI 구동 방식으로 사전 정의된 규칙과 알고리즘에 따라 독립적으로 작동하여, 시장 결정 과정의 투명성과 공정성을 보장합니다. 인위적 개입이 없기 때문에 이 메커니즘은 조작 위험을 최소화하고 신뢰할 수 있는 예측 결과를 제공합니다.
- AI 기반 예측 에이전트: Outcome 플랫폼은 사용자가 AI 구동 예측 에이전트를 생성하고 사용할 수 있게 합니다. 이 에이전트는 다양한 AI 모델과 풍부한 데이터 소스를 통합하여 정확한 분석과 예측을 수행합니다. 사용자는 자신의 요구와 전략에 따라 맞춤형 예측 에이전트를 구축하고 다양한 시장 주제에서 예측 활동에 참여할 수 있습니다. 이러한 유연성은 예측의 효율성과 적용성을 크게 향상시킵니다.
- 토큰화 인센티브 메커니즘: Outcome은 혁신적인 경제 모델을 도입하여, 사용자가 시장 예측, 에이전트 서비스 구독, 데이터 소스 거래를 통해 토큰 보상을 받을 수 있습니다. 이 메커니즘은 사용자 참여 동기를 높일 뿐만 아니라 플랫폼 생태계의 건전한 발전을 지원합니다.
AI 주도 예측 시장 워크플로
Outcome은 AI 모델을 도입하여 반자동화 또는 완전 자동화 에이전트 모드를 구현함으로써, 아르위브와 AO 기반의 정보 금융 애플리케이션에 혁신적인 아이디어를 제공할 수 있습니다. 대략적인 워크플로는 다음과 같습니다:
1. 데이터 저장
- 실시간 이벤트 데이터(Real-time Event Data): 플랫폼은 실시간 데이터 소스(뉴스, 소셜 미디어, 오라클 등)를 통해 이벤트 관련 정보를 수집하고 아르위브에 저장하여 데이터의 투명성과 불변성을 보장합니다.
- 과거 이벤트 데이터(Historical Event Data): 과거 이벤트 데이터와 시장 행동 기록을 보관하여, 모델링, 검증, 분석에 활용하고 지속적인 최적화를 위한 폐쇄 루프를 형성합니다.
2. 데이터 처리 및 분석
- LLM(대규모 언어 모델): LLM은 데이터 처리와 지능형 분석의 핵심 모듈(AO 프로세스)로, 아르위브에 저장된 실시간 이벤트 데이터와 과거 데이터를 심층 처리하여 이벤트 관련 핵심 정보를 추출하고, 후속 모듈(감정 분석, 확률 계산 등)에 고품질 입력을 제공합니다.
- 이벤트 감정 분석(Event Sentiment Analysis): 사용자와 시장의 이벤트에 대한 태도(긍정/중립/부정)를 분석하여, 확률 계산과 리스크 관리에 참고 정보를 제공합니다.
- 이벤트 확률 계산(Event Probability Calculation): 감정 분석 결과와 과거 데이터를 기반으로 이벤트 발생 확률을 동적으로 계산하여, 시장 참여자의 의사 결정을 지원합니다.
- 리스크 관리(Risk Management): 시장 내 잠재적 리스크(시장 조작, 비정상적 베팅 행위 등)를 식별하고 통제하여 시장 건전성을 보장합니다.
3. 예측 실행 및 검증
- 거래 에이전트(Trading Agent): AI 구동 거래 에이전트는 분석 결과에 따라 자동으로 예측 및 베팅을 실행하여 사용자의 수동 개입이 필요 없습니다.
- 결과 검증(Outcome Verification): 시스템은 오라클 등의 메커니즘을 통해 실제 이벤트 결과를 검증하고 Historical Event Data 모듈에 저장하여, 결과의 투명성과 신뢰성을 보장합니다. 또한 과거 데이터는 향후 예측을 위한 참고 자료로 활용되어 지속적인 최적화 루프를 형성합니다.
이러한 워크플로는 AI 주도의 지능형 예측과 탈중앙화된 검증 메커니즘을 통해 효율적이고 투명하며 신뢰할 수 있는 예측 에이전트 애플리케이션을 실현합니다. 사용자 참여 장벽을 낮추고 시장 운영을 최적화하는 이 모델은 AO 기술 아키텍처를 기반으로 정보 금융을 스마트화하고 대중화하는 차세대 경제 혁신의 핵심 원형이 될 수 있습니다.
요약
미래는 복잡한 정보에서 진실을 추출할 수 있는 사람들에게 속합니다. 정보 금융은 AI의 지혜와 블록체인의 신뢰를 통해 데이터의 가치와 활용 방식을 재정의하고 있습니다. AO의 후희소성 아키텍처에서 Outcome의 지능형 에이전트에 이르기까지, 이러한 결합은 예측 시장을 단순한 확률 계산 이상으로 발전시켜 의사 결정 과학을 새롭게 탐구하고 있습니다. AI는 참여 장벽을 낮출 뿐만 아니라 방대한 데이터 처리와 동적 분석을 가능하게 하여, 정보 금융에 새로운 길을 열고 있습니다.
앨런 튜링의 말처럼, 계산은 효율성을, 지혜는 가능성을 제시합니다. AI와 함께 춤을 추며, 정보 금융은 복잡한 세계를 더 명확하게 만들고 효율성과 신뢰 사이의 새로운 균형을 모색할 수 있을 것입니다.
참고 자료
