Multicoin: 예측 시장에는 어떤 창업 기회가 있을까요?

원문 제목：Building The Attention Economy
원문 저자： Eli Qian，Multicoin Capital
번역：Peggy，BlockBeats

편집자 주：정보 폭발의 시대에 주목 자체가 측정 가능하고 거래 가능한 자산으로 변모하고 있습니다. 본문에서는 '주목 자산'이 예측 시장과 오라클 메커니즘을 통해 금융화되는 방법을 탐구하고, '주목 영구 계약'을 구축하는 방법론을 제시합니다. 밈 가치가 주식 등 전통 자산에서 점차 드러나고 있는 가운데, 우리는 주목 경제가 주류 자산 범주가 되는 문턱에 서 있을지도 모릅니다.

다음은 원문 내용입니다：

주목 자산의 금융 잠재력

비록 지나치게 간단할 수 있지만, 자산은 대략 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다：

1. 현금 흐름 자산------주로 주식과 채권을 포함합니다. 이 자산은 현금 흐름을 생성하며, 투자자는 이를 바탕으로 가치를 평가합니다.

2. 수요 공급 자산------주로 상품과 외환에 적합합니다. 그 가격은 수요와 공급의 관계에 따라 변동합니다.

최근 암호화폐 분야에서는 주목을 가치 기반으로 하는 새로운 유형의 자산이 등장했습니다. 현재 '주목 자산'은 주로 사용자 생성 자산(UGAs)으로, NFT, 창작자 토큰 및 밈 코인 등이 포함됩니다. 이러한 자산은 문화적 주목의 '셰링 포인트'로서, 그 가격은 주목의 변동을 반영합니다.

문화적 관점에서 볼 때, 밈 코인은 흥미롭지만 금융적 관점에서는 여전히 많은 부족함이 있습니다. 효율적인 주목 자산은 시장 참여자가 특정 사물의 주목에 대한 금융 노출을 직접적으로 얻을 수 있어야 합니다. 이렇게 되면 참여자는 잘못 평가된 자산을 거래하도록 유도되며, 시장은 집단 행동을 통해 주목 예측을 반영하는 가격을 형성할 수 있습니다.

우리는 적절히 구성된다면 주목 자산이 진정한 자산 범주가 될 잠재력이 있다고 생각합니다. 이를 추진하기 위해 본문에서는 '주목 오라클'(Attention Oracles)의 개념을 제안합니다. 이는 '주목 영구 계약'(Attention Perps)을 지원하는 새로운 유형의 오라클 구조로, 거래자가 문화적 주목을 매수하거나 매도할 수 있는 새로운 금융 도구입니다.

간단히 말해, 주목 오라클은 특정 주제에 대한 이항 예측 시장을 중심으로 가격, 유동성 및 시간 차원을 활용하여 주목의 변화를 포착하기 위한 가중 집계 지수를 구축합니다. 그 효율적인 운영을 보장하기 위해, 기본 시장은 현실 세계에서 관련된 주목 입력을 대표하도록 신중하게 선택되어야 합니다. 예측 시장을 주목 오라클의 입력으로 사용하는 것은 '내재적 조작 비용'을 도입하여, 이론적으로 악의적인 조작을 줄일 수 있습니다. 왜냐하면 대립 거래자는 지수를 영향을 미치기 위해 자본 위험을 감수해야 하기 때문입니다.

왜 우리는 주목 영구 계약이 필요한가?

UGAs는 순수 투기 분야에서 제품 시장 적합점을 찾았으며, 새로운 인터넷 트렌드와 밈과 같은 제로에서 시작하는 주목을 추적하는 데 매우 능숙합니다.

UGAs가 해결하는 문제는 전통 금융 시스템이 커버할 수 없는 것들에 대한 자산을 생성하는 것입니다. 전통 자산 발행 프로세스는 느리고 비쌉니다. 또한 규제 장벽이 높아 발행 가능한 자산의 범위를 제한합니다. 반면 주목 자산은 인터넷 속도로 운영되어야 글로벌 문화 트렌드에 발맞출 수 있습니다. 허가가 필요 없는 토큰 발행 메커니즘, 바인딩 곡선과 같은 기발한 가격 책정 방식, DEX의 유동성 지원을 결합하면 거의 누구나 무료로 자산을 생성하고 유동성을 시작하여 시장에 내놓을 수 있습니다.

UGAs에 대한 한 가지 관찰은 그 가격이 일반적으로 제로에서 시작한다는 것입니다. 이는 결점이 아니라 특성입니다. 왜냐하면 만약 당신이 제로에서 새로운 밈을 창조한다면, 그것이 태어날 때의 주목은 제로이기 때문에 낮은 가격으로 시작하는 것이 합리적입니다. 이는 초기 트렌드를 발견하는 데 능숙한 사람들이 저비용 자산을 생성하여 자신의 능력을 실현할 수 있게 합니다. 그러나 이는 UGAs가 이미 많은 주목을 가진 것들에 대한 금융 노출을 제공하는 데 적합하지 않다는 것을 의미합니다.

예를 들어, 당신이 르브론 제임스의 주목을 매수하고 싶다고 가정해 보겠습니다. 당신은 밈 코인을 생성할 수 있지만, 시장에는 이미 많은 르브론 토큰이 존재합니다. 당신은 어떤 것을 사야 할까요? 게다가 새로운 르브론 밈 코인의 가격은 제로에 가까울 것이지만, 르브론은 세계에서 가장 유명한 인물 중 하나로 그의 주목은 매우 높아야 하며, 단기간에 100배로 폭등할 수는 없습니다. 마지막으로, 만약 당신이 그의 주목을 매도하고 싶다면, 밈 코인으로는 이를 실현하기가 어렵습니다.

그렇다면 이미 높은 주목을 가진 주제에 대한 자산은 어떤 모습이어야 할까요?

몇 가지 요구 사항은 다음과 같을 수 있습니다：

1. 양방향 거래 능력：자산은 매수와 매도를 지원해야 합니다.

2. 실제 세계의 주목 데이터 소스와 연결：주목을 측정할 수 있는 신뢰할 수 있는 '사실 출처'가 필요합니다.

3. 제로에서 시작하지 않아야 한다：자산은 초기 가치를 가져야 하며, 이미 존재하는 주목을 반영해야 합니다.

이러한 요구 사항을 살펴보면, 영구 선물 계약(Perps)이 매우 적합하다는 것을 금방 알 수 있습니다：그들은 양방향이며, 오라클(사실 출처)을 가지고 있으며, 파생상품으로서 제로에서 시작하지 않습니다. 진정한 난제는 '주목 영구 계약'(Attention Perps)을 위한 효과적인 오라클을 구축하는 방법입니다.

현재 Noise와 같은 몇몇 팀이 이 문제를 연구하고 있습니다. Noise 플랫폼에서는 거래자가 특정 암호 프로젝트(예: MegaETH 및 Monad)의 '마인드 쉐어'(mindshare)를 매수하거나 매도할 수 있습니다. Noise는 Kaito를 오라클로 사용하여 소셜 미디어와 뉴스 데이터를 집계하여 특정 주제의 주목 정도를 나타내는 숫자를 생성합니다.

그러나 이러한 설계는 여전히 개선의 여지가 있습니다. 주목 오라클의 목표는 주목과 관련된 데이터를 입력으로 사용하고, 이러한 데이터를 처리하기 위해 특정 함수를 적용하여 거래자가 매수 또는 매도 작업을 수행할 수 있도록 숫자를 출력하는 것입니다.

소셜 미디어를 입력으로 사용하는 한 가지 문제는 소셜 미디어가 쉽게 조작될 수 있다는 것입니다. 이는 고드하트 법칙의 변형을 나타냅니다：대립 시장에서 거래자는 가격에 영향을 미치기 위해 입력 데이터를 조작하려고 합니다. Kaito는 이 문제를 해결하기 위해 그들의 순위 및 스팸 방지 메커니즘을 재설계해야 했습니다.

또한 소셜 미디어는 주목을 완벽하게 포착하지 못합니다. 예를 들어, 오타니 쇼헤이는 전 세계 팬층을 보유하고 있으며, 다양한 소셜 미디어 애플리케이션을 사용하지만, 이러한 플랫폼이 모두 Kaito에 의해 색인화되지는 않을 수 있습니다. 만약 그가 다시 월드 시리즈에서 우승한다면 그의 스타성이 더욱 강해지겠지만, 그의 팬 수나 소셜 미디어에서의 언급 횟수는 반드시 선형적으로 증가하지 않을 수 있습니다.

주목 오라클：시장 기반 접근 방식

우리가 이전에 언급한 르브론 제임스의 예로 돌아가 보겠습니다. 만약 당신이 르브론의 주목을 거래하고 싶다면, 그를 위한 주목 오라클을 구축하는 첫 번째 단계는 르브론에 대한 여러 이항 예측 시장을 수집(또는 생성)하는 것입니다. 예를 들어：

'르브론 제임스가 이번 달 말까지 X 백만 이상의 팬을 가질 것인가?'；'르브론 제임스가 2026년에 챔피언이 될 것인가?'；'르브론 제임스가 2026년에 MVP를 받을 것인가?'

완벽한 르브론 주목 오라클은 더 많은 기본 시장을 사용할 것이지만, 예를 들기 위해 우리는 이 세 가지를 잠시 사용합니다. 지수 가격은 각 시장의 가격, 유동성, 해결 시간 및 중요성을 가중 집계하여 계산됩니다.

각 시장에 대해 우리는 가격, 유동성, 해결 시간 및 중요성 점수를 가지고 있습니다. 설명을 쉽게 하기 위해 우리는 매우 간단한 가중치 계산 공식을 사용합니다. 각 시장의 점수 범위는 1에서 10까지이며, 유동성과 시간 요소를 결합합니다：

우리가 세 시장의 점수를 각각 8, 2 및 10으로 설정한다고 가정하면, 각 시장의 가중치는 다음과 같습니다：

최종 주목 수치는 다음과 같습니다：

세 시장의 해결 시간이 각각 180일, 20일 및 180일이며, 중요성 점수가 각각 8, 2 및 10이라고 가정하면, 위의 요소를 조합하면 다음과 같은 결과가 나옵니다：

물론 주목 지표를 계산하는 데 사용할 수 있는 더 복잡한 방법도 있습니다. 예를 들어 미결제 계약(open interest)을 거래량 대신 사용하거나, 관련 이벤트를 고려하거나, 시장 깊이를 조정하거나, 변수 간의 비선형 관계를 고려하는 방법 등이 있습니다. 우리는 독자가 실시간 Kalshi 시장을 사용하여 지수를 직접 생성할 수 있도록 인터랙티브 웹사이트도 제작했습니다.

이러한 예측 시장 기반의 오라클 구조의 주요 장점은 조작 행동이 실제 비용을 수반한다는 것입니다. 만약 어떤 거래자가 르브론의 주목을 매수하고 가격을 조작하고자 한다면, 그들은 기본 이항 예측 시장 포지션을 구매해야 합니다. 기본 시장의 유동성이 충분하다면, 이는 그들이 시장이 과대 평가하고 있다고 생각하는 가격으로 포지션을 구매해야 함을 의미합니다.

우리는 이러한 시장의 발전과 함께 또 다른 매우 중요한 장점이 있다고 생각합니다：이항 예측 시장은 시장 조성자에게 헤지할 수 있는 현물 시장을 제공합니다. 만약 어떤 시장 조성자가 주목 지수에서 매도 포지션을 취한다면, 그들은 해당 지수를 구성하는 기본 예측 시장 포지션을 매수하여 위험 노출을 헤지할 수 있습니다.

Adjacent는 Kalshi의 실시간, 유동성이 좋은 시장을 사용하여 정치적 트렌드를 추적하는 지수를 생성했습니다. 예를 들어 민주당과 공화당의 통제권 경쟁, 뉴욕 시장 선거 등이 있습니다. 우리는 유사한 방법이 임의의 주제의 주목을 추적하는 데에도 사용될 수 있다고 생각합니다. 예측 시장의 발전과 함께 주목 지수를 구축하는 데 사용할 수 있는 주제 집합도 계속 확장될 것입니다.

주목 오라클의 설계 공간

우리가 제안하는 오라클 구조는 무게 중심이 없는 것은 아닙니다. 주목 오라클을 더 넓게 생각할 때, 우리는 다음 몇 가지 측면이 주요 고려 사항이라고 생각합니다：

1. 입력 데이터의 관련성은 얼마나 높은가?

2. 이러한 입력 데이터를 얻는 것은 얼마나 실현 가능한가?

3. 입력 데이터는 조작되거나 게임화되기 쉬운가?

4. 주목 수치를 계산하기 위해 입력에 어떤 함수를 적용했는가?

우리가 제안하는 오라클의 가장 명백한 균형은 입력 데이터의 확보가 어렵다는 것입니다. 만약 당신이 르브론 제임스에 대한 주목 오라클을 구축하고 싶다면, 먼저 르브론과 관련된 여러 주제에 대해 여러 유동성이 좋은 예측 시장을 생성해야 합니다. 또한 이러한 시장은 시간적으로 유동성을 유지해야 하며, 기존 시장이 해결되거나 관련성이 없어질 때 새로운 유동성 시장으로 신속하게 대체되어야 합니다. 따라서 우리는 이러한 설계가 이미 성숙한 예측 시장을 가진 고관심 주제(예: 도널드 트럼프 또는 테일러 스위프트)에 가장 적합하다고 생각합니다.

또 다른 균형은 주목이 사건 결과와 관계없이 증가할 수 있다는 것입니다. 예를 들어, 르브론이 더 이상 챔피언이 되지 않더라도, 사람들은 그의 성과에 의문을 제기하기 시작하면서 그의 주목이 여전히 증가할 수 있습니다. 그가 정말 나이가 들었는지, 상태가 하락했는지에 대한 광범위한 논의가 발생할 수 있습니다. 마찬가지로 현실 세계의 주목은 예기치 않은 사건으로 흐르는 경우가 많으며, 예측 시장은 사건 발생의 기대를 측정합니다. 만약 시장이 르브론이 MVP를 받을 것이라고 예상하지만 그가 받지 못한다면, 주목은 상승할 수 있지만 지수는 하락할 수 있습니다. 팬들과 평론가들은 그가 MVP를 '빼앗겼다'거나 선정 과정이 불공정했는지에 대해 논의할 수 있습니다.

최고의 오라클 설계는 궁극적으로 예측 시장, 소셜 미디어 데이터 및 기타 출처의 조합일 수 있습니다. Google Trends는 최근 개발자가 API를 통해 검색 트렌드 데이터에 접근할 수 있도록 하는 알파 프로젝트를 개방했습니다. 특정 주제의 인터넷 검색량은 분명히 그 주목과 높은 상관관계를 가지며, Google Trends가 중복 검색을 필터링하기 때문에 소셜 미디어 데이터보다 조작되기 어려울 수 있습니다. 또 다른 출처는 대형 언어 모델(LLM)을 사용하여 조작되기 쉬운 입력을 분석하고 쓰레기 정보를 필터링하려고 시도하는 것입니다. 예를 들어, LLM은 주류 뉴스 매체의 제목이나 X(구 Twitter)에서의 인기 게시물을 기반으로 주목을 평가할 수 있습니다.

우리는 Kalshi와 Polymarket과 같은 성숙한 거래소가 주목 영구 계약(Attention Perps)을 제공할 수 있는 가장 큰 능력을 가지고 있다고 생각합니다. 왜냐하면 그들은 이미 많은 유동성이 좋은 기본 시장을 보유하고 있으며, 새로운 시장에서 거래할 의향이 있는 사용자들이 있기 때문입니다. 그러나 우리는 주목 자산의 기회가 이러한 대형 플랫폼에만 국한되지 않는다고 생각합니다.

한 가지 구성 방식은 금고(vaults)가 예측 시장을 거래하고 특정 주제를 매수/매도 대상으로 삼는 것입니다. 예를 들어, 테일러 스위프트를 매수하는 금고는 그녀가 Top 10 싱글을 가질 것인지, 슈퍼볼 공연을 할 것인지와 같은 사건에 대한 '예' 계약을 구매할 수 있습니다. 금고 관리자가 어떤 시장이 주목 상승과 관련이 있는지를 판단합니다.

또 다른 예는 Hyperliquid의 빌더 배포 영구 계약을 사용하는 것입니다. HIP-3는 유연성을 제공하여 시장 배포자가 오라클을 사용자 정의할 수 있도록 합니다------HIP-3 시장은 Kalshi/Polymarket의 가격, 소셜 미디어 지표, Google Trends, 뉴스 제목 등의 조합을 사용할 수 있습니다.

주목을 자산 범주로서

아이러니하게도, 주목 경제의 첫 번째 성숙한 적용 사례는 주식 시장에서 나타날 수 있습니다. 주식 가격은 두 부분으로 구성됩니다：DCF 가치(즉, 내재 가치)와 밈 가치(memetic value).

역사적으로 대부분의 주식은 유의미한 밈 가치를 가지지 않았습니다. 그러나 최근 몇 년 동안 WallStreetBets 및 Robinhood와 같은 24x5 소매 거래 플랫폼 덕분에 점점 더 많은 주식이 지속적인 밈 가치를 갖기 시작했습니다.

주식 연구 분석가의 목표는 주식의 가격을 결정하는 것입니다. DCF 부분을 계산하는 데는 이미 성숙한 방법이 있지만, 밈 가치 부분은 어떻게 모델링할까요? 점점 더 많은 자산 거래가 밈 가치의 영향을 받으면서, 밈 가치를 모델링하는 방법을 개발하는 것이 필요해질 것입니다. 성숙한 투자자들은 이미 팬 수, 좋아요 수, 조회 수 등의 지표를 사용하여 시장 감정을 측정하고 있습니다. 예측 시장과 기타 오라클 구조는 주식 주목을 측정하는 유용한 도구가 되어 더 나은 거래 모델을 구축하는 데 기여할 수 있습니다.

그러나 주목 자산의 기회는 주식 가격 책정에 국한되지 않습니다. 우리는 주목을 예측하는 것 자체가 경제적 가치가 있는 활동이라고 생각합니다. 주목은 소비자 선호와 지출의 선행 지표입니다. 기업은 주목의 흐름에 따라 연구 개발, 채용 및 마케팅 예산을 할당합니다. 핵심은 이러한 흐름을 모델링하기 위한 새로운 발견적 방법을 찾는 것입니다.

주목 자산이나 관련 인프라를 구축하고 있다면, 언제든지 저희에게 연락해 주시기 바랍니다.