미국 경제지 포브스는 최근 “VCs Are Throwing Money At Recent College Grads To Build Prediction Markets”라는 제목의 기사에서 벤처캐피털이 20대 대학 졸업생 창업자들에게 대규모 자금을 쏟아붓고 있는 현상을 조명했다. 기사에 따르면 2025년 한 해 동안 예측시장(prediction market) 분야에 유입된 신규 투자금은 37억 달러에 달했고, 대표 플랫폼인 Kalshi와 Polymarket의 기업가치는 각각 110억 달러와 90억 달러 수준으로 평가받고 있다. 두 플랫폼에서 지난해 거래된 금액은 400억 달러를 넘어섰으며, 올해 1월 한 달 동안만 100억 달러 이상이 오갔다. 단순한 스타트업 열풍으로 보기엔 자금의 규모와 속도가 이례적이다.

흥미로운 지점은 그 중심에 선 창업자들이 대부분 20대 초·중반의 최근 대학 졸업생이라는 사실이다. 하버드, USC, UC버클리, 일리노이대 등에서 공부한 이들은 전통 금융권의 경력을 거친 인물들이 아니다. 상당수는 인턴십 경험을 통해 트레이딩 구조와 알고리즘 설계를 익혔고, 이를 곧바로 창업으로 연결했다. 이들이 구축한 플랫폼은 단순한 ‘예·아니오’ 베팅을 넘어 정치 이벤트, 스포츠 경기, 인공지능 모델의 성과, 인터넷 트렌드의 관심도까지 거래 대상으로 확장되고 있다. 강의실에서의 성취가 아니라 실시간 시장에서의 실행력이 창업의 기반이 된 셈이다. 이 현상은 단순한 청년 창업 성공담으로 읽히지 않는다. 예측시장은 도박과 금융, 보험과 투자 사이의 경계를 허물며 빠르게 팽창하고 있다. 일부 투자자들은 이를 차세대 헤지 수단이자 대안적 보험 모델로 평가하지만, 시장 조작 가능성과 소비자 보호 문제를 우려하는 시각도 공존한다. 그럼에도 자본은 움직이고 있다. VC가 이들에게 거액을 맡긴 이유는 무엇인가. 학점이나 학위가 아니라, 시장에서의 실험과 검증이 더 빠르고 냉정한 평가 기준이 되었기 때문이다. 이제 질문은 자연스럽게 대학으로 향한다. 대학은 이들을 길러낸 주체인가, 아니면 그저 배경이었을 뿐인가.

예측시장이 주목받는 또 다른 이유는 이 공간이 인공지능 모델의 성능을 시험하는 실험장이 되고 있기 때문이다. 포브스 보도에 따르면, 샌프란시스코 기반 스타트업 Arcada Labs는 Grok, Claude, Gemini, ChatGPT 등 여러 AI 모델을 실제 예측시장에 투입해 거래 성과를 비교했다. 인간의 개입 없이 알고리즘이 직접 베팅을 수행하도록 설계한 것이다. 그 결과 일부 모델은 손실을 기록한 반면, 특정 모델은 날씨나 실업률과 같은 비교적 안정적인 지표에서 꾸준한 수익을 냈다. 연구실의 벤치마크 점수가 아니라, 실제 자금이 오가는 시장에서의 수익률이 평가 기준이 된 셈이다.

이 실험은 단순한 기술 테스트를 넘어선다. 예측시장은 ‘정보를 얼마나 정확하게 읽어내는가’를 곧바로 금전적 결과로 환산하는 구조를 갖고 있다. 알고리즘이 잘못 판단하면 즉시 손실로 이어지고, 정확한 판단은 수익으로 보상된다. 대학에서의 AI 평가는 논문, 모델 정확도, 공개 벤치마크 점수 중심이지만, 시장은 다른 언어로 말한다. 여기서의 성능은 곧 수익률이며, 이는 가장 냉정한 평가 방식이다. 이런 구조 속에서 AI는 더 이상 과제 제출용 코드가 아니라, 자본이 신뢰할 수 있는 판단 주체로 시험받는다.

이 지점에서 ‘예측시장 세대’의 특징이 드러난다. 이들에게 기술은 이론적 성취가 아니라 실행력이다. 인턴십을 통해 익힌 거래 구조와 데이터 분석 역량은 곧바로 실전 플랫폼 설계로 이어졌고, AI는 그 위에서 작동하는 도구가 되었다. VC가 거액을 맡긴 이유도 여기에 있다. 이들은 기술을 설명하는 대신, 작동하는 시스템을 보여주었다. 강의실의 성적표보다 시장의 결과가 더 빠르게, 더 분명하게 평가를 내리고 있기 때문이다.

초기 예측시장은 특정 사건의 발생 여부를 묻는 이분법적 구조가 중심이었다. 선거 결과, 금리 인상 여부, 스포츠 경기 승패처럼 일정 시점에 ‘예’ 또는 ‘아니오’로 결론이 나는 질문이 거래 대상이었다. 그러나 최근 등장한 플랫폼들은 이 틀을 벗어나고 있다. 포브스 보도에 따르면 뉴욕 기반 스타트업 Noise는 인터넷 트렌드와 브랜드, 아이디어의 ‘관심도(mindshare)’를 거래 대상으로 삼는다. 이용자는 특정 현상에 대해 상승에 베팅할 수도 있고, 하락에 베팅할 수도 있다. 단순한 이벤트 예측이 아니라, 흐름과 주목도의 변화를 금융 상품처럼 다루는 구조다.

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이 변화는 예측시장을 더 이상 ‘결과 맞히기 게임’으로만 보기 어렵게 만든다. 트렌드의 부상과 쇠퇴, 인공지능 모델 간의 경쟁 구도, 특정 기술의 확산 가능성까지 거래 대상이 되면서 시장은 일종의 실시간 집단 판단 시스템으로 작동한다. 플랫폼 운영자들은 이를 “모든 것에 대한 시장(markets on everything)”이라는 표현으로 설명한다. 여기서 거래되는 것은 단순한 사건의 결과가 아니라 정보의 방향성, 대중의 기대, 데이터가 보여주는 신호다.

그러나 확장의 속도가 빠를수록 경계는 흐려진다. 예측시장이 보험적 헤지 수단으로 기능할 수 있다는 주장과 동시에, 투기적 성격이 강하다는 비판도 함께 제기된다. 도박, 게임화된 금융, 소비자 금융의 경계가 모호해졌다는 지적도 나온다. 실제로 일부 투자자들조차 “어디까지를 혁신으로 보고, 어디부터를 과열로 봐야 하는가”라는 질문을 던지고 있다. 그럼에도 자본은 물러서지 않는다. 기술과 데이터, 그리고 집단 지성을 결합한 이 시장이 새로운 금융 인프라로 자리 잡을 가능성을 보고 있기 때문이다.

예측시장을 둘러싼 논쟁의 핵심은 단순하다. 이것은 금융 혁신인가, 아니면 정교해진 도박인가. 일부 투자자들은 예측시장이 전통 보험과 헤지 시장을 보완할 수 있다고 본다. 예컨대 허리케인 위험 지역에 거주하는 사람이 보험료를 지불하는 대신, 허리케인 발생 가능성에 베팅함으로써 손실을 상쇄할 수 있다는 논리다. 특정 원자재 가격, 정책 변화, 기술 확산 가능성에 대한 시장 가격은 참여자들의 집단적 판단을 반영하며, 이는 정보 집약적 신호로 기능할 수 있다. 이 관점에서 예측시장은 단순한 ‘베팅 플랫폼’이 아니라 위험을 가격화하는 또 하나의 금융 장치다.

그러나 반대편에서는 구조적 취약성을 지적한다. 시장 조작 가능성, 정보 비대칭, 소비자 보호 장치의 미비 등은 여전히 해결되지 않은 문제다. 특히 정치·연예·스포츠 이슈까지 거래 대상이 확대되면서 투기적 성격이 강해졌다는 비판도 적지 않다. 일부 벤처투자자조차 “도박, 게임화된 금융, 소비자 금융의 경계가 그 어느 때보다 흐려졌다”고 인정한다. 결국 이 시장은 혁신과 과열, 금융과 오락 사이를 동시에 걷고 있다.

그럼에도 불구하고 자본이 이 분야로 몰리는 이유는 분명하다. 예측시장은 기술, 데이터, 집단 판단을 결합해 ‘불확실성’을 거래 가능한 자산으로 바꾸는 시도이기 때문이다. 그리고 그 전면에 선 이들이 20대 초·중반의 최근 대학 졸업생이라는 사실은 또 다른 질문을 던진다. 이들은 대학에서 무엇을 배웠는가. 더 정확히 말하면, 대학은 이들을 길러냈는가.

많은 창업자들의 공통점은 화려한 학점이나 논문 이력이 아니라, 인턴십과 실전 프로젝트 경험이었다. 여름 인턴으로 트레이딩 시스템을 접했고, 알고리즘을 시장에 적용하는 경험을 했다. 그 과정에서 배운 것은 이론의 완성도가 아니라 실행의 속도였다. 시장은 즉각적으로 피드백을 준다. 잘못된 판단은 손실로, 정확한 판단은 수익으로 돌아온다. 평가가 느리고 간접적인 강의실과 달리, 시장은 빠르고 냉혹하다. VC는 이 속도에 반응하고 있다.

여기서 스포트라이트는 자연스럽게 대학으로 이동한다. 오늘날 대학은 여전히 시험과 학점, 논문과 평가 지표를 중심으로 성취를 측정한다. 그러나 예측시장 세대는 다른 환경에서 성장하고 있다. 그들은 코드가 실제로 작동하는지, 알고리즘이 실제 수익을 내는지, 플랫폼이 실제 사용자와 자본을 끌어모으는지를 기준으로 평가받는다. 이 차이는 단순한 교육 방식의 차이가 아니라, 검증 방식의 차이다. 대학이 지식의 전달자라면, 시장은 실행의 심판이다.

미국 VC가 대학 졸업생에게 거액을 맡긴 이유는 결국 여기에 있다. 학위 자체가 아니라, 시장에서 작동하는 역량을 확인했기 때문이다. 그리고 이 현상은 한국 대학에도 같은 질문을 던진다. 우리는 여전히 강의실 안에서 인재를 평가하고 있지만, 자본은 이미 강의실 밖에서 움직이고 있다. 대학은 이 변화를 어떻게 읽고 있는가. 그리고 우리는 어떤 기준으로 다음 세대를 길러내고 있는가.

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