생활비 인플레 헤지… 부테린, 온체인 예측시장·AI 결합한 맞춤 물가지수 파생상품 제안
2026/02/15

비탈릭 부테린이 온체인 예측시장과 LLM을 결합해 가계·기업이 생활비와 물가 상승을 헤지하는 '개인 맞춤형 물가연동 상품'으로 재설계하자고 제안했다. 일론 머스크의 X도 주식·코인 인앱 거래와 P2P 결제 'X 머니'를 추진하며 온체인·디지털 자산을 일상 금융 인프라로 끌어들이는 흐름이 가속화되고 있다고 전한다.

 생활비 인플레 헤지… 부테린, 온체인 예측시장·AI 결합한 '맞춤 물가지수 파생상품' 제안 / TokenPost.ai

생활비 인플레 헤지… 부테린, 온체인 예측시장·AI 결합한 '맞춤 물가지수 파생상품' 제안 / TokenPost.ai

이더리움(ETH) 공동 창업자 비탈릭 부테린이 온체인 예측시장의 방향성에 대해 우려를 표하며, 소비자가 물가 상승과 가격 변동 위험을 ‘헤지’할 수 있는 도구로 진화해야 한다고 제안했다. 단기 결과 맞히기식 ‘도박판’이 아닌, 실물 경제와 연결된 가격 안정 장치로 예측시장을 재설계하자는 주장이다.

부테린은 X(옛 트위터) 게시글에서 현재 예측시장이 단기 가격 베팅과 투기에 과도하게 쏠리고 있다며, 이 같은 흐름을 ‘건전하지 않다’고 지적했다. 정책, 선거, 자산 가격 같은 미래 사건에 대한 정보 수집과 리스크 관리라는 원래 취지보다, 단기 시세차익을 노리는 게임성 상품 위주로 재편되고 있다는 비판이다.

그는 대안으로, 온체인 예측시장과 인공지능 대형언어모델(LLM)을 결합해 소비자와 기업이 ‘가격 노출 위험’을 관리하는 ‘일반화된 헤지 메커니즘’을 만들 수 있다고 제안했다. 핵심은 예측시장을 실물 재화와 서비스 가격 지수에 직접 연결해, 일종의 ‘개인 맞춤형 물가연동 상품’으로 쓰자는 구상이다.

부테린이 그리는 구조는 이렇다. 먼저 전 세계 주요 지역과 품목을 세분화한 가격지수를 온체인으로 만들고, 각 지수별로 예측시장을 연다. 같은 상품이라도 지역에 따라 다른 카테고리로 나누어, 지역별 물가 특성이 그대로 반영되도록 설계한다.

여기에 각 사용자(개인·기업)가 자신의 소비 패턴을 이해하는 로컬 LLM을 두고, 이 AI가 사용자의 지출 구조를 분석해 ‘예상 향후 N일 지출’에 해당하는 예측시장 지분 바스켓을 추천하는 방식이다. 사용자는 달러, 원화, 비트코인(BTC) 같은 자산으로 재산을 늘리는 동시에, 별도로 ‘개인화된 예측시장 지분’을 보유해 법정화폐 인플레이션과 생활비 상승을 상쇄하는 구조를 만들 수 있다는 설명이다.

예를 들어 식료품, 주거비, 교통비 등 생활비 비중이 높은 가구라면, 해당 카테고리 물가 지수에 연동된 예측시장 포지션을 보유함으로써 향후 몇 달간 물가 급등 시 손실을 어느 정도 보전받는 형태다. 반대로 물가가 안정되면 헤지 비용만 치르는 구조지만, 예측시장을 통해 ‘생활물가 파생상품’을 대중에게까지 확장하는 셈이다.

이 같은 아이디어가 현실화되려면 온체인 예측시장이 충분한 유동성과 신뢰를 확보해야 하고, LLM이 사용자 재무 데이터를 안전하게 분석·처리하는 인프라도 필요하다. 다만 예측시장을 단순 ‘베팅 플랫폼’이 아닌, 보험·파생상품에 가까운 ‘리스크 관리 인프라’로 바라보자는 점에서 시장에 새로운 방향성을 제시했다는 평가가 나온다.

예측시장 지지자들은 오래전부터 이 시장을 ‘집단 지성’ 기반 정보 수집 도구로 봐야 한다고 주장해 왔다. 각 참가자의 이해관계가 직접 걸려 있는 만큼, 여론조사보다 결과 예측력이 높고, 기업과 투자자가 다양한 위험을 헤지하는 데 활용할 수 있다는 논리다.

러트거스대 통계학 교수 해리 크레인에 따르면, 미국 정부 내 예측시장 반대론자들은 이 같은 플랫폼이 ‘무시하기 어렵고 조작하기 힘든 정보’를 제공한다는 점을 부담스러워한다. 여론조사나 언론 보도는 특정 내러티브에 맞게 편집·프레이밍이 가능하지만, 자본이 걸린 예측시장의 가격 신호는 통제하기 어렵다는 것이다.

실제로 폴리마켓(Polymarket), 칼시(Kalshi)와 같은 예측시장은 선거 결과, 정책 결정, 거시경제 지표 등에서 기존 언론·공식 발표와는 다른 시그널을 보여주며 대체 정보원 역할을 해 왔다. 크레인은 이 같은 특성 때문에 예측시장이 ‘공공재’로 취급돼야 한다고 보고 있다.

예측시장과 AI, 온체인 인프라를 결합해 ‘개인 맞춤형 헤지 상품’으로 확장하자는 부테린의 제안은, 최근 크립토 업계의 흐름과도 맞닿아 있다. 2025년 이후 업계 안팎에서는 ‘실제 수익과 실사용 사례’에 대한 요구가 커졌고, AI 에이전트와 로봇, 기계 간 거래(머신 이코노미)를 온체인에서 처리하려는 시도도 본격화되고 있다. 예측시장을 생활비 관리와 기업 운영비 헤지에 접목한다면, 블록체인이 실물 경제와 연결되는 또 하나의 창구가 될 수 있다는 관측이 나온다.

머스크의 X, ‘스마트 캐시태그’로 주식·코인 인앱 거래 예고

한편 트럼프 대통령과 각을 세우며 빅테크 플랫폼을 비판해온 일론 머스크가 이끄는 소셜미디어 X는, 앱 안에서 바로 주식과 암호화폐를 거래할 수 있는 ‘스마트 캐시태그(Smart Cashtags)’ 기능 도입을 예고했다. 소셜 플랫폼이 예측시장·거래 기능과 접점을 넓히며, 금융 인프라로 진화하는 흐름이 가속화되는 모습이다.

X 제품 총괄 니키타 비어는 X 게시글을 통해 “수 주 내에 여러 기능을 출시할 예정이며, 여기에는 타임라인에서 바로 주식과 암호화폐를 거래할 수 있는 스마트 캐시태그가 포함된다”고 밝혔다. 올해 1월 이미지 티저 형태로 인앱 트레이딩 가능성을 암시한 데 이어, 이번에는 직접적인 기능 출시 계획을 공식화한 셈이다.

X는 2022년에도 비트코인과 이더리움(ETH)을 포함한 주요 주식·암호화폐 가격을 보여주는 기본 캐시태그 기능을 선보였지만, 이후 서비스를 중단한 바 있다. 이번에는 가격 표시를 넘어 실제 매매까지 지원하는 방향으로 한 단계 더 나아간다. 다만 구체적인 파트너 브로커나 수수료 구조, 지원 자산 목록 등은 아직 공개되지 않았다.

코인텔레그래프는 X 측에 추가 코멘트를 요청했지만, 기사 작성 시점까지 답변을 받지 못했다.

X는 이미 암호화폐 업계의 핵심 소통 플랫폼으로 자리 잡은 상태다. 머스크는 X를 중국의 ‘위챗(WeChat)’처럼 메신저, 소셜미디어, 결제 기능을 모두 품은 ‘모든 것을 하는 앱’으로 만들겠다고 공언해 왔다. 암호화폐와 주식 인앱 거래를 내장한 스마트 캐시태그는, X를 종합 금융·투자 허브로 탈바꿈시키는 교두보 역할을 할 수 있다.

X 머니, “모든 돈이 오가는 곳” 노리는 머스크

X는 결제 인프라 측면에서도 속도를 높이고 있다. 머스크는 본인이 설립한 인공지능(AI) 기업 xAI의 ‘올핸즈(All Hands)’ 발표 행사에서 P2P 결제 기능 ‘X 머니(X Money)’ 출시에 대해 업데이트를 전했다. 현재는 제한된 사용자만 참여하는 베타 테스트 단계로, 향후 두 달간 시험 운영을 거친 뒤 전 세계 론칭을 목표로 하고 있다는 설명이다.

머스크는 X 머니를 “모든 돈이 오가는 곳, 모든 금전 거래의 중심이 되는 서비스”로 만들겠다고 강조했다. 사용자가 벤모(Venmo), 캐시앱(Cash App)처럼 X 안에서 손쉽게 송금·결제를 처리할 수 있게 하겠다는 구상이다. 그는 X의 월간 평균 이용자가 약 6억 명 수준이라며 “원한다면 X 앱 안에서 삶의 대부분을 해결할 수 있는 수준까지 가고 싶다”고 덧붙였다.

X 머니가 암호화폐를 직접 지원할지, 또는 우선은 법정화폐 중심으로 출발할지에 대해서는 구체적인 계획이 공개되지 않았다. 다만 X가 AI, 결제, 인앱 거래를 동시에 추진하고 있는 만큼, 장기적으로 온체인 자산과의 연계를 시도할 것이라는 관측이 시장에서 꾸준히 제기돼 왔다.

머스크는 또 별도 AI 기업 xAI를 통해 시장 분석에 특화된 크립토 전문가를 채용하는 등, AI와 디지털 자산을 결합한 새로운 서비스 구상도 준비 중인 것으로 알려졌다. X와 xAI, 그리고 결제·거래 기능이 결합할 경우, 소셜미디어·결제·투자·정보 분석까지 한데 묶은 ‘머스크 생태계’가 구축될 수 있다는 전망도 나온다.

예측시장을 실물 경제 헤지 수단으로 확장하자는 부테린의 제안과, X가 인앱 거래·결제 기능을 통해 ‘모든 것을 하는 앱’에 다가가려는 시도는 서로 다른 축이지만, 공통적으로 온체인 인프라와 디지털 자산을 일상 경제·금융 활동 속으로 끌어들이려는 움직임이라는 점에서 맞닿아 있다. 다만 규제 환경, 소비자 보호, 데이터 프라이버시 등 넘어야 할 과제도 적지 않아, 실제 구현까지는 상당한 조정 과정이 뒤따를 것으로 보인다.

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