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FutureSearch

미래에 관한 어떤 질문이든 확률, 수치, 날짜로 변환해주는 예측 플랫폼으로, 실제 시장과 벤치마크에서의 공개된 트랙 레코드가 신뢰성을 뒷받침합니다.

커뮤니티:

제품 개요

FutureSearch이란 무엇인가요?

FutureSearch preview

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

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