FutureSearch
미래에 관한 어떤 질문이든 확률, 수치, 날짜로 변환해주는 예측 플랫폼으로, 실제 시장과 벤치마크에서의 공개된 트랙 레코드가 신뢰성을 뒷받침합니다.
커뮤니티:
제품 개요
FutureSearch이란 무엇인가요?
FutureSearch는 전직 Metaculus 및 Google Waymo 엔지니어들이 설립한 Varuna AI가 만든 예측 엔진으로, 모호한 추측 대신 확률, 수치 범위, 또는 날짜 형태로 미래 사건에 관한 열린 질문에 답합니다. 모든 예측은 웹 리서치와 함께, 해당 도메인 내 질문이 쌓일수록 정확도가 누적 향상되는 지속형 '월드 모델'에 기반합니다. 이 플랫폼은 자신의 예측 보정 능력을 공개적으로 증명합니다: Kalshi, Polymarket에서 실거래를 진행하고 S&P 500 포지션을 추적하며, 모든 거래와 그 근거가 되는 리서치를 공개하고, 현재 Metaculus의 실시간 FutureEval 토너먼트에서 199개 봇 중 1위를 기록하고 있습니다. 단일 질문 예측을 넘어 FutureSearch는 Agent Map 도구를 통해 구조화된 리서치 영역으로도 확장하는데, 이는 데이터셋의 각 행마다 전담 리서치 Agent를 배치해 누락된 열을 채우는 방식이며, Python SDK, REST API, Claude Code용 MCP 서버를 통해 기존 워크플로우와 연동됩니다.
주요 기능
확률적 예측
미래 사건에 관한 어떤 질문이든 던지면 근거가 되는 리서치와 추론 과정을 함께 보여주는 확률, 수치, 또는 날짜 형태의 답변을 받을 수 있으며, 비용은 난이도에 따라 질문당 0.15달러부터 수 달러까지 다양합니다.
공개된 트랙 레코드
Kalshi, Polymarket에서의 실거래 포지션과 모의 S&P 500 콜 예측이 손실 거래를 포함해 모든 리서치 리포트와 함께 공개되며, ForecastBench나 Metaculus FutureEval 같은 독립 벤치마크에서의 순위도 함께 공개됩니다.
Agent Map 데이터셋 리서치
스프레드시트나 데이터셋의 각 행마다 전담 웹 리서치 Agent를 배정해 가격 등급이나 직무 분류 같은 누락된 값을 조사하며, 비용은 행당 약 1~11센트 수준입니다.
의사결정 예측
'내가 X를 하면 Y를 달성할 수 있을까'와 같은 조건부 질의를 처리하며, 단순한 예/아니오 확률을 넘어 실제 의사결정 상황을 지원합니다.
누적 학습형 월드 모델
미래에 대한 잠재 표현을 지속적으로 유지하며, 사용자나 팀이 같은 도메인 내에서 예측 질문을 더 많이 할수록 정확도가 향상됩니다.
개발자 통합
Python SDK, API 액세스, Claude Code용 MCP 커넥터를 제공하며, Google Sheets와 Microsoft Excel 연동도 지원해 기존 업무 도구에 예측 결과를 손쉽게 결합할 수 있습니다.
사용 사례
- 투자 리서치 : 애널리스트와 퀀트 팀은 FutureSearch를 활용해 정량적 스크리닝, 주가 전망 추정, 관세 영향과 같은 시장을 움직이는 이벤트 예측을 수행합니다.
- 스타트업 및 시장 분석 : 창업자와 프로덕트 스튜디오는 FutureSearch의 딥 리서치 기능을 이용해 산업을 조사하고 창업 아이디어를 검증합니다.
- 스프레드시트 데이터 보강 : 운영 및 성장 팀은 SaaS 가격 조회나 벤더 분류처럼 누락된 데이터셋 항목을 수작업 없이 대규모로 채워 넣습니다.
- 예측 시장 트레이딩 : 트레이더들은 FutureSearch가 공개한 Kalshi 및 Polymarket 포지션과 그 근거를 참고해 자신의 베팅 판단에 활용합니다.
- 정책 및 지정학적 예측 : 연구 기관들은 AI 2027 리포트에서처럼 AI 발전 추이나 지정학적 타임라인 관련 보고서를 작성할 때 FutureSearch의 예측 결과를 활용합니다.
- 전문 의사결정 지원 : 로펌과 연구 비영리단체들은 검증된 확률 추정치를 전략 기획과 리스크 평가에 적용합니다.
자주 묻는 질문
FutureSearch 대안
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