Kalshi가 인공지능의 연산 파워를 어떻게 금융 시장의 새로운 게임 체인저로 활용하는가

Kalshi 플랫폼이 인공지능의 연산 자원 가치를 토대로 새로운 금융 시장을 어떻게 개척하는지 알아보세요.

최근 몇 년간 인공지능(AI)의 급격한 성장으로 인해 금융 시장에서는 이전에는 잘 알려지지 않았던 새로운 자원, 즉 연산 능력(컴퓨트, compute)에 대한 수요가 생겨났습니다. 이 개념은 현대 AI 모델의 학습과 운영에 필요한 데이터 처리의 양과 품질을 포괄합니다. Kalshi 플랫폼은 연산 자원의 가치를 본격적인 금융 상품으로 전환하려는 시도를 하며, AI 분야에서 활동하는 트레이더와 기업들에게 새로운 기회를 열어주고 있습니다. 연산 능력, 새로운 금융 자산으로 전통적으로 예측 시장(prediction markets)은 정치, 경제, 스포츠 이벤트에 초점을 맞췄습니다. 하지만 Kalshi는 그 한계를 넘어, 인공지능의 핵심 장비인 Nvidia 그래픽카드의 시간 단위 임대와 연계된 계약을 제공합니다. 이는 거래 가능한 이벤트의 범위를 넓힐 뿐만 아니라, AI 경제를 둘러싼 금융 인프라의 형성에도 기여합니다. Kalshi의 공동 창업자이자 CEO인 타렉 만수르는 뉴욕타임스와의 인터뷰에서 연산 능력 시장이 회사에 있어 가장 흥미로운 분야 중 하나라고 강조했습니다. 그의 말에 따르면, compute는 석유와 비견될 만한 상품이 되고 있으며, 비즈니스에는 이 자원과 관련된 미래 위험을 평가하고 이전할 수 있는 메커니즘이 필요하다고 합니다. 하지만 석유가 품종, 산지, 공급 조건에 따라 표준화되어 있는 것과 달리, 연산 자원은 훨씬 더 이질적입니다. 그 가치는 칩 모델, 장비 구성, 데이터센터 위치, 소프트웨어, 가용성, 계약 조건 등에 따라 달라집니다. 따라서 compute 시장의 표준화는 여전히 매우 어려운 과제로 남아 있습니다. 연산 능력이란 무엇이며, 어떻게 측정되는가 AI 맥락에서 ‘compute’란 주로 그래픽 처리 장치(GPU)와 관련 데이터센터 인프라에 대한 접근을 의미합니다. 연산 능력은 두 가지 주요 과정에 필요합니다: 트레이닝(학습, training) — AI 모델이 대량의 데이터에서 패턴을 학습하는 과정 인퍼런스(inference) — 학습된 모델을 사용해 새로운 요청에 따라 답변을 생성하거나 작업을 수행하는 과정 두 과정 모두 상당한 연산 자원이 필요하지만, 그 부담과 비용 구조는 다릅니다. GPU는 원래 컴퓨터 그래픽 처리를 위해 개발되었으나, 다수의 병렬 연산 유닛 구조 덕분에 AI 작업에 이상적입니다. Nvidia는 GPU가 동시에 많은 연산을 처리하고 대규모 연산 시스템으로 확장될 수 있어 현대 AI 모델에 필수적이라고 강조합니다. 연산 비용은 종종 GPU-시간(GPU-hour) 단위로 표현됩니다. 이는 특정 GPU 한 대를 한 시간 임대하는 것을 의미합니다. 하지만 GPU-시간은 단순히 양을 나타내는 단위일 뿐, 경제적 가치가 동일하지는 않습니다. 예를 들어, Nvidia A100에서의 1시간과 H200 또는 B200에서의 1시간은 성능과 가격이 다릅니다. 임대 비용에는 AI 연구소의 수요, 신형 칩의 등장, 전력 및 데이터센터 용량 제한, 지역별 가용성, 수출 규제, 더 효율적인 장비 도입 등이 영향을 미칩니다. 또한 연산 능력은 ‘소멸성’ 자원입니다. 사용하지 않은 GPU-시간은 저장하거나 나중에 판매할 수 없으므로, 가동률이 떨어지면 공급업체는 가격을 인하할 수밖에 없습니다. Kalshi의 연산 능력 시장 구조 현재 Kalshi는 Nvidia A100, H100, H200, B200, RTX 5090 임대 가격에 연동된 계약을 제공합니다. 이 계약들은 시간 단위뿐 아니라 월간 또는 장기 평균 가격도 포함합니다. 이는 이벤트에 대한 바이너리(양방향) 계약입니다. 트레이더는 연산 능력을 직접 구매하거나 GPU를 예약하는 것이 아니라, 특정 가격 지수가 만기 시점에 기준을 초과할지에 대해 ‘예’ 또는 ‘아니오’ 계약을 매수합니다. 예시: 한 계약이 “8월 말까지 H200 임대 시간당 가격이 $4.50을 초과할 것인가?”를 묻습니다. 계약 규칙에 따라 공식 수치가 $4.50을 넘으면 ‘예’ 계약은 $1을 지급하고, 그렇지 않으면 $0을 지급합니다. ‘아니오’ 계약은 반대로 작동합니다. 결과 확인에는 Ornn Compute Price Index(OCPI)라는 지수가 사용됩니다. 이 지수는 실제 GPU 임대 거래를 기반으로, GPU-시간당 달러로 산출됩니다. 클라우드 공급업체의 광고 가격이 아니라 실제 체결된 거래만 반영합니다. Kalshi의 각 계약에는 산출 규칙, 관찰 기간, 만기 시간이 명확히 명시되어 있습니다. 즉, 트레이더는 대형 클라우드 플랫폼에서 한 가지 가격을 볼 수 있고, Ornn 지수는 또 다른 가격을 보여줄 수 있습니다. 이는 서로 다른 시장 세그먼트를 반영하기 때문입니다. 계약은 항상 자체 규칙에 따라 산출되며, 트레이더가 어떤 가격을 더 ‘시장 가격’으로 느끼든 상관없이 적용됩니다. Kalshi 바이너리 계약의 간단한 구조: 관심 있는 칩을 선택 (예: Nvidia H200) 조건을 설정 (예: “8월 31일까지 시간당 가격이 $4.50 초과”) 트레이더가 ‘예’ 또는 ‘아니오’ 계약을 매수 만기 시점에 공식 지수와 기준값을 비교 예측이 맞으면 $1, 틀리면 $0 지급 연산 능력의 forward curve란? 7월, Kalshi는 Nvidia B200, H200, A100에 대한 forward curve(선도 곡선)를 선보였습니다. 선도 곡선은 특정 GPU 임대의 미래 가격에 대한 시장의 기대를 보여주는 그래프입니다. 즉, 트레이더들이 GPU-시간이 일주일, 한 달, 연말에 얼마가 될지 예측하는 것입니다. 이 곡선은 만기일과 가격 기준이 다른 여러 바이너리 계약에 내재된 확률을 바탕으로 만들어집니다. 여러 계약의 가격 초과 확률을 알면, 이를 종합해 기대 가격 분포를 추정하고 특정 날짜의 평균 기대 가격을 산출할 수 있습니다. 중요한 점은, 이 곡선 자체가 거래 상품이 아니라는 것입니다. 단지 시장의 현재 기대를 보여주는 분석 지표일 뿐입니다. forward curve의 신뢰도는 유동성, 참여자 정보력, 계약 산출 규칙의 품질에 달려 있습니다. 7월 Kalshi Research의 연구에 따르면, B200 곡선은 backwardation(하락 추세) 상태였으며, 시간이 지날수록 기대 가격이 낮아졌습니다. 구형 칩의 곡선은 비교적 평평했습니다. 이는 B200의 초기 부족 이후 공급 증가에 대한 기대를 반영한 결과입니다. 하지만 forward curve는 확정된 예측이 아니라, 현재 시장 기대의 단면일 뿐입니다. forward curve 구축 예시: 서로 다른 날짜(예: 9월, 10월, 11월)와 가격 기준의 바이너리 계약을 선택 이 계약들의 실행 확률로 기대 가격 분포를 산출 완성된 곡선은 미래 GPU-시간 임대 가격의 시장 전망을 보여줌 다른 플레이어: MNX와 AI 파생상품 시장의 형성 Kalshi만이 인공지능 인프라 거래 시장을 만드는 것은 아닙니다. Manifold Markets의 공동 창업자인 스티븐 그루젯과 이안 필립스가 설립한 스타트업 MNX는 AI에 특화된 탈중앙화 선물 거래소를 개발 중입니다. MNX의 모델은 Kalshi와 다릅니다. Kalshi가 고정 만기와 결과가 있는 규제된 바이너리 계약을 제공하는 반면, MNX는 H100 임대료 등 만기일이 없는 perpetual-contract(영구 파생상품)와 레버리지를 도입할 계획입니다. 또한 MNX는 비상장 AI 기업의 가치, 상장 AI 기업 주식, 모델 성능 벤치마크에 연동된 상품도 상장할 예정입니다. 스티븐 그루젯은 AI 경제에는 가치 사슬 전반의 위험을 거래하거나 헤지할 수 있는 통합 플랫폼이 부족하다고 지적합니다. 연산 능력은 칩 제조사, 클라우드 플랫폼, 데이터센터, AI 연구소, 최종 사용자까지 연결하는 핵심 고리입니다. 가장 큰 문제 — 유동성 경제적으로 연산 능력 파생상품의 등장은 논리적입니다. AI 연구소는 예측 가능한 비용을 원하고, 인프라 공급업체는 안정적인 수익을, 대출기관은 장비와 장기 계약 평가를 위한 기준 가격을 필요로 합니다. 하지만 핵심은, 이런 시장이 충분한 매수자, 매도자, 투기자를 끌어들여 신뢰할 만한 가격을 형성할 수 있느냐는 점입니다. 연산 능력은 여전히 이질적이며, 글로벌 지수는 특정 지역, 특정 기업의 실제 비용을 반영하지 못할 수 있습니다. 유동성이 낮으면 주문장(book)이 얇아지고, 스프레드는 넓어지며, 계약 실행 확률도 불안정해집니다. 이 분야의 경쟁은 치열해지고 있습니다. Kalshi와 MNX 외에도 전통적 파생상품 거래소, 전문 지수 제공업체들이 진입하고 있습니다. 아직 어느 플랫폼도 에너지나 금융 선물 시장처럼 깊이와 안정성을 확보하지 못했습니다. 그럼에도 불구하고, 이러한 시장의 형성은 AI 경제 발전의 중요한 단계입니다. 새로운 칩과 데이터센터뿐 아니라, 위험 관리를 위한 금융 상품도 등장하고 있습니다. 트레이더에게 Kalshi 계약은 GPU 임대 가격 변동에 대한 의견을 표현할 수 있는 쉬운 방법입니다. 시장 전체로 보면, 이 계약들은 디지털 경제의 핵심 자원 중 하나에 대한 예비적 forward 가격 형성에 기여합니다. 표: Kalshi의 GPU 임대 계약 GPU 모델 계약 유형 기간 기준값 산출 지수 Nvidia A100 바이너리 시간/월/장기 계약에 명시 Ornn Compute Price Index Nvidia H100 바이너리 시간/월/장기 계약에 명시 Ornn Compute Price Index Nvidia H200 바이너리 시간/월/장기 계약에 명시 Ornn Compute Price Index Nvidia B200 바이너리 시간/월/장기 계약에 명시 Ornn Compute Price Index RTX 5090 바이너리 시간/월/장기 계약에 명시 Ornn Compute Price Index 예측 시장 참여의 위험 및 법적 측면 예측 시장 거래는 위험을 수반하며, 모든 이에게 적합하지 않습니다. 최고의 플랫폼조차도 의사결정 도구만 제공할 뿐, 결과를 보장하지 않습니다. 사용자는 감당할 수 있는 범위 내에서만 위험을 감수해야 하며, 항상 책임감 있는 거래 원칙을 지켜야 합니다. 또한, 플랫폼의 접근성과 법적 지위는 지역에 따라 다릅니다. 참여 전에는 반드시 현지 법률을 직접 확인하고, 선택한 플랫폼 사용의 합법성을 스스로 점검해야 합니다. PPPoker 클럽 플레이어에게 의미하는 바 PPPoker 클럽 회원들에게 연산 능력 시장의 등장은 현대 기술과 금융 상품이 다양한 분야로 확산되는 생생한 예시입니다. 포커와 마찬가지로, 이 시장에서도 분석, 확률 평가, 위험 관리가 중요합니다. 새로운 시장을 탐구하면서 플레이어는 트레이딩과 포커 테이블에서 모두 유용한 역량을 키울 수 있습니다. 두 번째로 중요한 점은, 새로운 트렌드와 도구를 지속적으로 모니터링해야 한다는 것입니다. 새로운 시장이나 거래 방식이 등장하면, 주의 깊은 플레이어는 상품 구조와 산출 방식에 대한 더 나은 이해를 바탕으로 우위를 점할 수 있습니다. 이는 금융뿐 아니라, 포커 포맷에서도 마찬가지로, 혁신을 먼저 익힌 이들이 추가 이익을 얻는 경우가 많습니다. 마지막으로, 예측 시장에서의 거래 경험은 PPPoker 플레이어가 확률적 사고와 자금 관리(bankroll management)의 원리를 더 깊이 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 위험에 대한 책임감 있는 접근, 정보 분석, 변화에 신속히 대응하는 능력은 성공적인 트레이딩과 포커 클럽 승리 모두에 필수적인 핵심 역량입니다.