The practical takeaway is a future where developers can “polish” AI-generated code by simply talking to and interacting with a live website, making the feedback loop feel instant and intuitive. This involves a mode switch for different levels of automation (instant, smart, or manual) and a continuous stream of evidence (screenshots, DOM data, drawing annotations) to the agent. A key nuance is balancing the desire for a comprehensive, multi-repository solution with the need for clear separation of concerns, potentially leading to a new “Compound Work” plugin for non-engineers.

Imagine a world where you don’t just build software, you talk it into existence. Where refining a user interface or debugging a feature is as simple and intuitive as having a conversation with a highly intelligent, ever-present assistant. This isn’t a distant sci-fi fantasy; it’s the cutting edge of what’s being explored right now at Every, the innovative platform dedicated to staying at the forefront of AI. Kieran, a key figure at Every, recently offered a live glimpse into his experimental journey to integrate OpenAI’s live voice capabilities directly into his development workflow, promising a future where our digital creations respond to our spoken word in real-time.

The traditional software development cycle, even with advanced AI tools, often involves a significant “signal-to-noise” challenge. How do you extract truly valuable, “golden information” from a user’s interaction or a developer’s insight? How do you capture the nuanced feedback that makes a product exceptional? Kieran’s experiment aims to drastically reduce this friction by creating an immediate, conversational feedback loop.

The catalyst for this ambitious project is OpenAI’s recently released live audio feature. Having already leveraged it for a breathwork coaching app, Kieran recognized its immense potential to transform how developers interact with their projects. “How can I bring like maybe looking at a website, responding to it, clicking on it, maybe drawing in real time and that the agent immediately starts working on it?” he pondered during his live stream. The vision is clear: an AI agent that doesn’t just passively analyze, but actively participates in the development process, responding to spoken commands and visual cues as quickly as a human collaborator.

At the heart of this real-time development paradigm lies the “Compound Engineering” plugin, a sophisticated tool designed to enhance and automate various aspects of software creation. A new version of this plugin has just been launched, packed with “goodies” like prototype annotation features and more flexible “slop fighter” capabilities. Within Compound Engineering, a crucial command is “Polish.” As Kieran explains, “Polish is really this thing you do where you take something that the AI generated and go in and actually raise the bar, make it really good, make it yours.”

This “Polish” phase, often the most subjective and detail-oriented part of development, is precisely where live voice integration promises to shine. Kieran envisions a “live mode” for the polish command. Imagine this: you’re reviewing a website, perhaps a new feature the AI has drafted. Instead of typing out bug reports or design tweaks, you simply open the site, activate live mode, and start talking. “Hey, move this. Make this better. Can you iterate some versions here?” you might say, while simultaneously clicking on elements or even drawing directly onto the screen. In the background, the AI agent, powered by OpenAI’s live voice API and Compound Engineering, would be listening, interpreting, and immediately implementing those changes.

This isn’t just about speed; it’s about shifting the interaction paradigm. It transforms development from a series of discrete commands into an ongoing, fluid conversation, mimicking the natural way humans interact with each other.

To enable this seamless conversational workflow, the AI agent needs rich, contextual data about the user’s interaction. This is where Kieran’s existing library, “Riffre,” comes into play. Originally designed as a React package to capture user behavior—screen recordings, clicks, DOM elements—Riffre would package this information into a zip file for later analysis. The challenge for the live mode, however, is real-time processing.

The experiment involves evolving Riffre from a batch-oriented capture tool to a streaming one. Instead of a bulky zip file, user interactions would be streamed directly to the agent. Kieran meticulously considers the “evidence” required: “Definitely screenshots. We should take screenshots once in a while. And… we should do some experiments also to see if adding things or removing things are better or worse.” The goal is to provide the agent with enough visual and structural data—event data, DOM data—to clearly understand the user’s intent without overwhelming it with massive video streams. For visual annotations, tools like TL Draw or its underlying “perfect freehand” SDK are being considered to allow users to draw directly on the web page, adding another layer of intuitive feedback.

This shift from static capture to dynamic streaming is crucial. It means the AI isn’t just reacting to past events but actively participating in the present moment, making the development process feel truly instant and optimistic.

A significant part of Kieran’s brainstorming revolves around how the AI agent should act upon receiving live feedback. Should it instantly implement every spoken command, or should it collect feedback in batches and then act? This isn’t a trivial decision, as it impacts the user experience and the integrity of the codebase.

He envisions different “modes” for the agent:

• Instant Mode: The agent immediately attempts to fix or analyze issues as they are voiced or clicked. Ideal for minor design tweaks or quick iterations.
• Smart Mode: The agent intelligently decides when to act, perhaps collecting a few related pieces of feedback before implementing changes, or waiting for a natural pause in the conversation.
• Never Do Anything Mode: A manual mode where the user explicitly triggers actions, similar to current annotation tools where you “send to agent.”

This flexibility is key. As Kieran elaborates, “If you’re in the polishing phase and you’re doing design things, I don’t care. Like you can do all kinds of things. But if it’s a bigger thing or refactor that might bite each other, you can just manually go in a different mode.” This foresight highlights a critical understanding: AI-driven development needs to be adaptable, empowering the developer with control over the AI’s autonomy depending on the complexity and risk of the task at hand.

While the live voice integration into Compound Engineering is a groundbreaking step for developers, Kieran is simultaneously exploring an even broader vision: “Compound Work.” This initiative aims to extract and formalize his unique “way of working” for knowledge-based tasks, making it accessible to non-engineers.

“I’m actively working on seeing if I can bring Compound Engineering to people that are not engineers,” he states. Recognizing that knowledge work, while distinct from engineering, also benefits from structured, AI-assisted processes, Compound Work is conceived as a standalone framework. It’s designed to be experimental, allowing users to “figure things out” in a structured yet flexible manner.

The beauty of Compound Work lies in its modularity. It can operate independently, or it can be used in conjunction with Compound Engineering. Kieran notes how various colleagues at Every have their “own flavor” of working, inspiring the idea of a framework that can accommodate diverse approaches. Proposed “skills” for Compound Work include:

• Capture: Processing raw transcripts, meeting notes, or monologue entries.
• Dream: Summarizing and synthesizing information.
• Experiment & Review: Facilitating iterative learning and evaluation.
• Compound: Integrating learned knowledge into a growing base of understanding.

This parallel development underscores a larger philosophy: AI isn’t just for coding; it’s for amplifying human cognition and streamlining any complex knowledge-based endeavor.

Kieran’s personal workflow provides a fascinating insight into how these advanced AI concepts are brought to life. He regularly uses “Monologue.app” on his Apple Watch and iPhone to “brain dump everything” – capturing fleeting thoughts and insights, even during a hike. This raw input then feeds into his development environment.

His IDE of choice, “Cursor,” receives high praise, especially for its “projects” feature. “Cursor projects are amazing. They really took something from the Grokbot philosophy and put it in Cursor,” he enthuses. The power of Cursor, for Kieran, lies in its seamless integration of “always-on cloud but also local.” This hybrid approach means his AI agents have access to all his source code across multiple repositories, running on both his local Mac Mini and cloud workers. This connected, omnipresent environment is crucial for AI agents to operate effectively, allowing them to “look anywhere” to find relevant information and execute tasks.

Beyond the technical implementation, Kieran delves into profound questions about the future of product development and user feedback. When building with AI, how do you choose who to test with? How do you ensure the feedback is valuable?

He acknowledges the challenge: “Not everyone has good design taste or product taste.” His current thinking leans towards leveraging “people you trust, or like internal people, or people that are power users, or people that are on the most paying plan.” These individuals, deeply familiar with the product, possess the “taste” and contextual understanding necessary to provide meaningful input.

Ultimately, Kieran envisions a world where this real-time, AI-assisted feedback loop becomes a new form of “open source.” While traditional open source is engineering-heavy, this vision extends to users: “This is more like, hey, if you’re a user and you know how to use a product, this is kind of a version of that where it’s open for you to build and do things with.” It’s about empowering users not just to report issues, but to actively participate in the product’s evolution, shaping it with their voice and actions.

The journey to conversational code is just beginning. What Kieran is building at Every is more than just a tool; it’s a blueprint for a future where the barrier between thought and creation is dissolved, and our digital world responds to us with unprecedented fluidity and intelligence. The promise of talking your website into perfection is not just a technological leap, but a fundamental shift in how we interact with, and ultimately define, the very act of creation.

The practical takeaway is that these platforms are lowering the barrier to entry for gambling by leveraging social media and appealing to women’s perceived expertise in pop culture or reality TV. However, this “empowering” marketing often downplays the real financial risks, as evidenced by the low margins on accurately predicted cultural events and recent controversies involving figures like George Santos and Bill Simmons, underscoring the serious consequences of what can feel like “fun” ephemeral bets.

The clinking of champagne glasses and the murmur of wedding guests usually signal celebration, not political horse-trading. Yet, for one guest, a casual chat about a specific political candidate quickly turned into a disclosure: “Oh, I got $80 on this person winning their election in whatever state.” It’s a scene that encapsulates a growing, sometimes unsettling, trend: prediction markets are no longer just for sports fanatics or stockbrokers. They’re expanding their reach, subtly infiltrating everyday conversations and, increasingly, targeting a demographic traditionally overlooked: women.

“It would be sort of dystopian if the thing that got people really invested in American democracy in the midterms was their Kelshi bets,” muses Britney Loose, host of NPR’s It’s Been a Minute. This summer, prediction markets, which are essentially re-imagined betting systems where wagers can be placed on anything from sports outcomes to reality TV finales, exploded into the public consciousness. While sports still dominate, a noticeable advertising shift has begun, aiming squarely at women. To unpack this phenomenon, we delve into conversations with Nancy Walliki, staff writer at The Atlantic, and Lauren McCarthy, business reporter at The New York Times, exploring how these platforms are specifically catering to a new category of consumers.

Lauren McCarthy describes the past summer as “explosive” for prediction markets. It kicked off with the NBA finals, flowed into the FIFA Women’s World Cup, and concluded with the US Open, with prediction markets woven into every step. Their marketing wasn’t always overt; often, it felt “organic,” leveraging social media creators and viral moments. “There was a Jaylen Brunson lookalike contest in a park in New York City… Poly Market then collaborated with him, paid him an undisclosed amount of money to then put on this,” McCarthy explains. This integration into the “fun” around major events made betting feel like an extension of the zeitgeist.

Nancy Walliki, however, confesses to being “less of a sports fan,” admitting her primary encounter with prediction markets was through a different cultural touchstone: “My big moment… The thing I was hearing about it more, I was hearing more about prediction markets in terms of Love Island.” She notes the immense engagement of reality TV audiences, who already vote and interact daily with shows. Companies like Kelshi capitalized on this, running significant campaigns around Love Island, transforming casual viewership into betting opportunities.

The host, Britney Loose, recounts her own experience: “I had never gotten that sort of like insidious sort of marketing that like I was like I would get super into a video… and then I look in the little corner and I, you know, at Kelshi sponsored by…” This targeted advertising, particularly the “Love Island like targeted couch ads,” marked a distinct shift from previous summers.

A key factor in this summer’s unique landscape was the FIFA Women’s World Cup. McCarthy highlights two primary reasons for its impact: “The World Cup games actually came on like during times where I, as an American, was actually awake. So that was a big improvement.” Secondly, the tournament featured an expanded format, almost doubling the number of games, which in turn “doubles the amount of chances to bet.” This provided a prolonged, immersive experience for new users.

McCarthy shares a compelling anecdote: a woman downloaded Kelshi for the World Cup, placing small “beer money” bets of $10-$20 on minute details, like the total number of corner kicks in a game. At one match in LA, she rallied fellow fans, even opposing ones, to count corner kicks with her. “It was like how she connected with other fans, opposing fans, how she connected with the game, how she like drew her attention into watching the game,” McCarthy elaborates. This illustrates how prediction markets can transform passive viewing into an active, social, and deeply engaging experience, even for those not traditionally “huge soccer fans.”

The marketing push toward women is unmistakably deliberate. Nancy Walliki observes a distinct use of “internet kind of girl meme girl boss language.” She cites an ad that resonated with many: “Girl math says if I make $10 predicting real life stuff then that coffee was technically free. Like if I’m already scrolling through pop culture anyway, I might as well turn my hot takes into free iced coffee.” This narrative emphasizes smaller, low-risk wagers, often framed around everyday expenses, making betting seem like a clever financial hack rather than a gamble.

The social aspect is also highlighted, positioning betting on shows like Dancing with the Stars or Love Island as an activity to do “with your friends.” Furthermore, the placement of ads on popular female-centric podcasts like Call Her Daddy (hosted by Alex Cooper) signals a direct strategic move.

Loose points out another intriguing advertising angle: the “connect on the couch” theme, suggesting betting as a way for women to bond with their male partners over sports. The implied scenario: “If your male partner loves sports and he’s betting on it, one way you can connect with him while you’re watching the game is that you also put 20 bucks on it. And then now this is an activity that you’re doing together.” This storytelling, while potentially effective, raised eyebrows for its somewhat forced and traditional portrayal of couple dynamics.

In stark contrast, marketing to men often emphasizes “larger monetary wagers and the actual risk involved,” as Walliki notes. An example cited was a “fake text exchange” where one man declares, “Bro, I’m going to bet my paycheck that Donald Trump is going to win… maybe I’ll buy a cyber truck with the winnings.” The distinction is clear: women are invited to play small and socially, men are encouraged to go big and risky.

Why this aggressive pivot towards women? “It can’t hurt. More users is more users,” McCarthy states simply. Women represent half the population, an untapped market for an industry traditionally dominated by men.

However, a more critical reason emerges: legal defense. Many states are suing prediction market companies for operating as illegal sportsbooks. Their counter-argument is that they are financial markets, akin to stock exchanges, not mere gambling platforms. To bolster this claim, they need to demonstrate a diverse range of betting topics beyond sports. “They have a vested interest in getting users to bet on topics besides sports so that then they can say, ‘Look, no, we’re not a sports book,’” McCarthy explains.

Despite the marketing efforts, the reality check from investment firm Paradigm reveals a significant imbalance: in the past six months, 66% of trades on Kelshi were sports-related, while “culture trades” accounted for a mere 0.2%. This underscores the challenge these companies face in diversifying their offerings to support their legal arguments.

The scale difference between cultural and sports markets is staggering. While the Love Island winner market on Kelshi saw a respectable $23.9 million in wagers, the World Cup winner market dwarfed it at $1.89 billion. This illustrates the uphill battle to shift perceptions and betting habits.

The push for broader engagement, however, recently crossed a significant ethical boundary. An ad, read by podcast host Amanda Hirs of Not Skinny but Not Fat, encouraged listeners to consider betting on the Lindsey Clancy trial. Clancy is a mother who faced trial for the killing of her three children after seeking medical help for psychosis. The ad sparked outrage and was swiftly taken down, followed by an apology from Hirs.

“Whoa, whoa, whoa, whoa,” Loose reacted to the ad, highlighting the profound discomfort it caused. Walliki echoed this sentiment: “I mean I think there is… just a certain darkness in what if we financialize everything, right? Like what if we financialize when certain bombs will be dropped in Iran or something like that?” Applying this to women’s mental health and a tragic family case felt “distasteful.”

McCarthy notes that Poly Market did offer markets on the Clancy trial, with one reaching nearly $600,000 in volume, betting on the date of a potential conviction. However, this pales in comparison to the Love Island market’s $23 million, suggesting public reluctance to engage with such sensitive topics. Kelshi, notably, did not offer any markets on the trial.

This incident highlights the ongoing “tug-of-war between the federal government and the states over who gets to regulate these markets.” The legal debate often hinges on whether these “event contracts” are “swaps,” a type of financial derivative with specific rules. States argue that for them to be considered swaps, they must meet a “certain bar of economic interest and economic value.” Betting on a criminal trial, as McCarthy points out, raises questions about what “economic interest or value” it provides or what “risk” it hedges.

Despite the ethical concerns, people are participating. Walliki suggests that prediction markets have “lowered the barrier to entry,” allowing individuals to “bet on whatever it is you feel like you know best.” She jokes about her own moment of realization: “I would hear about, you know, that you could bet on where Taylor Swift’s wedding was going to be, and I really felt like, wow, I actually really I know I know it’s finally, I can make my coffee money.”

For women, the marketing frames betting as an “empowering financial tool,” encouraging them to use their “competitive advantage and their knowledge of how these things typically go on reality TV.” The implication is: “the day trader bro knows a lot about the stock market… but girl, you know how The Bachelor goes.”

McCarthy adds that native advertising on social media has been highly effective. Many young women she spoke with downloaded apps after seeing ads “over and over and over again” and finally “swiped up.” This “organic” feel makes it easy to try.

However, Loose points out the “sneaky” nature of this “gender essentialist or traditional idea of like what women can be knowledgeable about.” Walliki agrees, finding it “infantilizing” to use “empowerment language” while simultaneously pigeonholing women’s interests. Ironically, betting on reality TV often yields low returns due to the market’s accurate predictions, making it less an “edge market” for significant profit.

The summer of prediction markets wasn’t without its sobering moments. Disgraced former representative George Santos was hit with a lifetime ban from Kelshi amid an investigation into trades tied to a market about State of the Union attendance. Sports personality Bill Simmons also came under investigation for admitting on his podcast that he had his daughter’s boyfriend, who lives in Massachusetts (where sports betting is legal), place bets for him while Simmons resides in California (where it’s not). These incidents serve as “a stark reminder that like, oh, we’re playing with real money here,” Loose observes, dispelling the “ephemeral and fake and just like fun” illusion.

Looking ahead, the expansion into political betting, particularly with the upcoming midterm elections, raises serious questions. The wedding anecdote about betting on a political candidate underscores a potential “dystopian” future where financial gain, rather than civic duty, drives engagement with democracy.

Prediction markets are constantly “reading the room,” monitoring “what we think about anything… what we become really interested in and what we don’t.” Walliki wonders if bets will become “more and more minute,” even down to daily weather predictions. She also highlights a fascinating duality: while feeling like “surveillance,” these markets are also presented as a source of “collective wisdom,” where the aggregated knowledge of many bettors predicts the future more accurately.

Loose frames this as a “constant vibe check that people are putting their money behind,” leading to a scenario where “you’re kind of paying to give your opinion.” This monetization of “hot takes” and passionate online discussions is an inherent feature of internet culture.

The ultimate endpoint remains unclear, but the potential for harm, particularly for women who are encouraged to participate with a “financial platform for you that’s empowering” narrative, is real. “I mean, women could start to really lose their money on these on these platforms,” Walliki warns. As these markets become more ubiquitous, cited by CNN pundits and displayed during events like the Golden Globes, it becomes “easier and easier to forget that this is in fact something that you can lose money on.”

McCarthy concludes by noting that for many, betting offers a way of “paying to care,” drawing their attention and feeling closer to an outcome by having “skin in the game.” This consumer desire, however, will inevitably prompt public health experts to “weigh in on whether or not that is good for society.”

The summer of prediction markets has revealed a new frontier in monetizing human interest and opinion, wrapped in a veneer of empowerment and social connection. As the lines between entertainment, finance, and ethics continue to blur, the question isn’t just what we’re willing to bet on, but what we’re willing to lose.

This means everyday Americans face higher borrowing costs for mortgages, car loans, and student debt, a trend that may not be temporary. The host notes that a 10-year Treasury yield of 5% is historically “normal,” suggesting the past 20 years of ultra-low rates were the “aberration.” Therefore, rather than expecting a return to low rates, individuals should prepare for a potentially permanent era of higher borrowing costs, exacerbating the existing affordability crisis.

For months, headlines have hinted at a storm brewing in an obscure corner of the financial world: the bond market. For many, these reports have been a source of confusion, perhaps even alarm, with talk of “turbulence” and “dangers to our economy.” But what exactly is the bond market, why is it “flipping out,” and why should any of us care? The answers reveal a powerful, often overlooked force that directly impacts everything from your retirement savings to the cost of your next mortgage.

Ben Casselman, chief economics correspondent for The New York Times, was recently tasked with the “impossible”: demystifying this complex realm for a general audience. He readily confessed the challenge, admitting, “pretty much all day I was sitting here waiting for a message from you or somebody on the team being like, ‘You know what? We can’t do it. Never mind. Too hard.’” Yet, the conversation that followed laid bare why the bond market, though less discussed than its flashier cousin, the stock market, is arguably “the most important market on Earth.”

Your financial life, whether you realize it or not, is deeply intertwined with the bond market. For starters, if you have a 401K, an IRA, or a pension, chances are a portion of your retirement portfolio is invested in bonds. Even if you’ve never consciously chosen to buy a bond, they’re likely a quiet component of your long-term savings strategy.

But the bond market’s influence extends far beyond investment portfolios. Its yields—a term we’ll unpack shortly, but which essentially refers to the interest rates paid on bonds—are the bedrock upon which all other borrowing costs in the financial system are built. Planning to buy a house? The interest rate on your mortgage is determined by the bond market. Looking for a car loan, student loans, or capital to open a new business? All these interest rates are ultimately pegged to the opaque, often hard-to-understand movements of this market.

Casselman puts it simply: “It basically decides how much it costs to borrow money everywhere else in the financial system.” Understanding its dynamics, therefore, isn’t just for financial professionals; it’s crucial for anyone navigating the modern economy.

So, what exactly is a bond? Forget the intricate financial jargon for a moment. At its core, “a bond is just an IOU.”

When an entity—be it a national, state, or city government, or even a private company—needs to borrow money, they issue bonds to investors. These investors can range from individuals like you and me to massive pension funds, hedge funds, or even other governments. When you buy a bond, you’re essentially lending that entity a sum of money—say, $1,000. In return, the issuer promises to pay you back your principal ($1,000) after a set period, which could be a few months, a few years, or even 30 years.

Crucially, you’re not just giving them your money for free. The issuer also agrees to pay you a fixed rate of interest periodically until the bond matures. This interest rate, expressed as a percentage of the bond’s face value, is what’s technically known as the bond’s yield. The higher the yield, the more interest the issuer pays you for lending them your money.

While the bond market encompasses a vast array of government and corporate borrowing, there’s one dominant player: the U.S. federal government. Its bonds, known as U.S. Treasuries, constitute a staggering $30 trillion market, with about a trillion dollars worth of these IOUs changing hands every single day. When experts discuss the interest rates that influence everything else, they are primarily referring to the yields on U.S. Treasuries.

Among Treasuries, the 10-year Treasury note holds a special significance. It serves as the “benchmark for everything else in the world.” For decades, the U.S. government has been considered the safest, most reliable borrower globally. This pristine credit rating means it can borrow money at the lowest possible interest rates. Consequently, the yield on the 10-year Treasury becomes the foundation for all other lending rates. If you’re willing to lend the government money for 2%, a bank lending to you, a slightly riskier proposition, might charge 3% on top of that, making your effective interest rate 5%. It’s the baseline against which all other risk is measured.

For years, the yield on the 10-year Treasury hovered around 2% to 2.5%. But recently, it’s been on a sharp upward trajectory, briefly touching 5%—a level not seen in 30 years. This dramatic increase is precisely why the bond market is “flipping out” and why it’s generating so much concern. It has both immediate consequences and raises alarms about long-term economic stability.

So, why are these yields, and by extension, borrowing costs, going up? The answer, as Casselman explains, isn’t simple. “There are a lot of reasons,” he says, which can broadly be categorized into three main buckets: inflation, economic optimism, and fiscal concerns.

The most straightforward reason for rising bond yields is inflation. If you lend the government $1,000 today, and they promise to return it in 10 years, you know that $1,000 will be worth less then due to inflation. To “make you whole” and entice you to part with your money, the government must offer an interest rate that at least compensates for the expected erosion of your purchasing power. If investors anticipate 2% inflation annually, they’ll demand at least 2% interest just to break even, plus a little extra for their trouble.

When inflation rises, and crucially, when investors fear it will stay high, they demand even greater compensation. Recent data, particularly driven by surging oil prices (with diesel hitting a record $6 a gallon), has fueled these fears. Investors are getting nervous that the inflation problem, which surged post-pandemic and then eased slightly, is picking up again and might stick around, requiring higher yields to offset future losses.

Paradoxically, some of the rise in yields can be attributed to good news. If there are abundant opportunities elsewhere in the economy—think of the current AI boom, with companies like Nvidia and Anthropic—investors have more attractive options for their capital. Why lend money to the “safe but boring” federal government for a modest return when you could potentially invest in a rapidly growing startup and turn $1,000 into a fortune?

In this environment, if the government wants to borrow money, it has to compete. It must offer a more impressive return to convince investors to choose its bonds over other potentially lucrative ventures. This argument, often put forth by the White House and some economists, suggests that rising yields are a sign of a vibrant, growing economy with plenty of investment opportunities. It’s a signal that the U.S. economy is doing well, even if it makes government borrowing more expensive.

While economic optimism plays a role, “hardly anyone that I talk to thinks that’s the whole story,” Casselman notes. The darker explanation revolves around concerns about the U.S. government’s fiscal health—specifically, its growing debt and deficits.

The U.S. government consistently spends more money than it takes in through taxes. This year, for example, it’s projected to spend $7.5 trillion on everything from defense to Social Security and infrastructure, while only bringing in $5.5 trillion in tax revenue. That $2 trillion gap is covered by selling bonds. The problem is, these deficits accumulate year after year, causing the national debt to grow faster than the economy itself.

Currently, the U.S. government pays a staggering $1 trillion annually just in interest on its debt—more than it spends on defense, and second only to Social Security and Medicare. This mounting interest burden, combined with persistent deficits, is making some investors nervous. They’re starting to question the U.S. government’s long-term ability or willingness to manage its financial obligations.

Casselman uses a relatable analogy: if you come to a lender for a loan, they’ll assess your financial responsibility. If you’re “blowing it all at the bar every night,” you’re a riskier bet and will pay a higher interest rate than a diligent, responsible borrower. The concern is that investors are starting to view the U.S. federal government as being “a little more like that person hitting the bar every night.”

If the U.S. is seen as a riskier borrower, it must pay a higher interest rate. This creates a dangerous “ratchet effect”: higher interest rates lead to even higher interest payments, which further inflate the national debt, making investors even more nervous, leading to even higher interest rates. It’s a vicious cycle that could spiral out of control.

Which explanation predominates? This is the subject of intense debate among economists and bond investors. The reality is likely a complex interplay of all three factors: persistent inflation worries, genuine optimism about certain sectors of the U.S. economy, and growing unease about the federal government’s fiscal sustainability. This inherent uncertainty itself contributes to market volatility, as investors “never love uncertainty.”

The surge in bond yields poses a significant problem for the White House, both fiscally and politically. It drives up the cost of government borrowing, adding to the national debt, and it makes everyday life more expensive for Americans, fueling the affordability crisis. A few weeks prior to the podcast, Treasury Secretary Scott Bessent attempted to intervene, announcing a plan for the Treasury to buy billions of dollars worth of long-term government bonds from investors, aiming to “ease the market and bring down yields.”

The intervention worked for “like a few hours.” Then, bond investors quickly saw through it, and yields began to rise again. The reason for its failure, according to Casselman, comes down to simple supply and demand, and the sheer scale of the bond market. While the Treasury’s move was intended to increase demand for bonds, thereby pushing down yields, the U.S. Treasury market is simply too vast—a trillion dollars changes hands daily. The Treasury Department, as powerful as it is, “doesn’t have the firepower to really move that market.” Its billions were a “drop in the bucket.”

Investors, once they digested the news, concluded, “You’re a paper tiger. You don’t have the juice.” A prominent critique came from Stanley Druckenmiller, a legendary investor and Bessent’s former boss, who argued in the Wall Street Journal that the Treasury’s actions were merely “papering over” the fundamental problem. The only sustainable way to bring down bond yields in the long term, Druckenmiller asserted, is for the U.S. government to get its “fiscal house in order” by cutting spending, raising taxes, or a combination of both.

This brings us to a critical question: Is the current environment of high interest rates just a temporary blip, or are we entering a new, perhaps permanent, era?

The 10-year Treasury yield, currently around 5%, is indeed a significant increase from its pandemic low of half a percent, and even from the 2-2.5% range of recent years. However, Casselman points out a crucial historical context: “If you go back to way back to before the global financial crisis and the Great Recession of 2008, the 10-year Treasury was around 5%.”

This suggests that what we’re witnessing might not be an anomaly, but rather a return to a historical norm. “In some ways,” Casselman contends, “what it may well be is that interest rates are actually getting back to normal on some level. That really what has been abnormal has been these 20 years of really low interest rates.”

This perspective is jarring for many who have grown up in an environment of historically low borrowing costs. Yet, for older generations, high interest rates are not a foreign concept. Rachel Abrams shared that her parents, who bought their first house in the mid-1980s, faced mortgage rates as high as 11% with a variable rate that touched 18%. The difference, however, is that houses back then cost significantly less.

“On some level, we’ve sort of built this world around low interest rates,” Casselman explains. Now, society is grappling with a double whammy: high prices for essentials like housing, coupled with high interest rates. This combination exacerbates the ongoing affordability crisis, making it harder for people to buy homes, cars, or even start businesses.

While we might hope for oil prices to drop and inflation to ease, the cost of borrowing money—a fundamental component of the affordability crisis—“doesn’t seem like it’s going to get better anytime soon. And it’s quite possible it’s going to get worse.”

As investors look towards the Federal Reserve’s upcoming decisions on short-term interest rates, the broader message from the bond market is clear: the financial landscape is undergoing a profound and potentially lasting transformation. The era of cheap money, for many, may be over, ushering in a new reality where borrowing costs are significantly higher, fundamentally reshaping economic decisions for individuals, businesses, and governments alike.

이러한 실시간 피드백 및 AI 기반 수정 시스템은 특히 ‘폴리시’ 단계와 같이 AI가 생성한 결과물을 사용자가 직접 다듬고 개선하는 작업에서 큰 효과를 발휘할 수 있다. 화자는 “AI를 사용자에게 최대한 가깝게 가져가고 싶다”고 강조하며, 이를 통해 개발자가 아닌 일반 사용자나 파워 유저도 제품 개선 과정에 쉽게 참여할 수 있는 새로운 형태의 오픈 소스(Open Source)를 제안한다. 이는 사용자의 경험을 최우선으로 하여 AI 에이전트가 즉각적인 반응을 제공함으로써, 마치 로컬에서 작업하는 것처럼 빠르고 만족스러운 사용자 경험을 제공할 수 있다는 시사점을 준다. 또한, 화자는 ‘컴파운드 워크(Compound Work)‘라는 별도의 플러그인을 통해 비엔지니어 직군도 AI를 활용한 지식 작업 및 실험을 수행할 수 있는 프레임워크를 구상 중이라고 밝혀, AI의 활용 범위를 개발 영역을 넘어 다양한 지식 노동으로 확장하려는 비전을 제시한다.

최근 인공지능(AI) 기술은 개발 프로세스 전반에 걸쳐 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다. 특히 OpenAI의 라이브 보이스 API와 같은 실시간 상호작용 기능은 개발자가 AI와 협업하는 방식을 근본적으로 바꾸고 있습니다. 에브리(Every)의 Geller는 이 가능성을 탐색하며, 자신이 개발한 ‘Compound Engineering’ 플러그인에 실시간 음성 기반 피드백 시스템을 통합하는 실험을 진행했습니다. 이 과정은 단순한 코드 작성을 넘어, 아이디어 구상부터 실제 구현에 이르는 전반적인 워크플로우를 AI와 함께 최적화하는 여정을 보여줍니다.

Geller가 개발 중인 ‘Compound Engineering’ 플러그인은 개발자들이 AI의 도움을 받아 더 효율적으로 작업할 수 있도록 설계된 도구입니다. 이 플러그인은 코드 어노테이션(annotation)을 통해 자동으로 작업을 수행하거나, 유연하고 작은 ‘슬롭 파이터(slop fighter)’ 팩을 제공하는 등 다양한 고급 기능을 포함하고 있습니다. 특히 ‘Polish’ 명령어는 AI가 생성한 결과물을 개발자가 직접 다듬고 개선하는 데 사용됩니다. Geller는 이 ‘Polish’ 명령어를 확장하여, 사용자가 웹사이트를 보면서 실시간으로 음성 피드백을 주면 AI가 즉시 반영하는 ‘라이브 모드(Live Mode)‘를 추가하고자 합니다.

Geller는 이 아이디어를 구상하며 “AI가 모든 작업을 수행한 후, 사용자가 직접 개입하여 더 나은 결과물을 만들고, 자신만의 것으로 만드는 과정이 바로 ‘Polish’ 명령어의 핵심”이라고 강조합니다. 여기에 OpenAI의 실시간 음성 API를 결합하면, 마치 사람과 대화하듯 AI에게 “이것을 움직여줘”, “이것을 더 좋게 만들어줘”, “다른 버전으로 반복해줘”와 같은 지시를 내릴 수 있게 됩니다. 이는 기존의 정적인 피드백 방식으로는 불가능했던 즉각적인 디자인 및 기능 개선을 가능하게 할 것입니다.

Geller는 OpenAI의 최신 라이브 오디오 기능을 활용하여 실시간 음성 상호작용의 잠재력을 탐색하고 있습니다. 그는 이전에 개발했던 호흡 코치(breath work coach) 앱에 이 기능을 적용하면서 그 가능성을 확인했으며, 이를 ‘Compound Engineering’의 ‘Polish’ 명령어로 확장하는 방안을 모색 중입니다.

핵심 아이디어는 다음과 같습니다. 사용자가 웹사이트를 보면서 음성으로 지시를 내리고, 클릭하거나, 실시간으로 그림을 그리면, AI 에이전트가 즉시 이를 파악하고 작업에 착수하는 것입니다. Geller는 이를 ‘Codex’와 같은 환경에서 구현할 수 있을 것이라고 생각합니다. ‘Codex’는 라이브 모드와 WebRTC와 같은 기술을 지원하기 때문입니다. 특히 ‘Polish’ 명령어가 실행될 때, 라이브 모드를 선택하면 서버가 시작되고 웹사이트가 열리며, 사용자는 AI와 대화하며 실시간으로 피드백을 줄 수 있게 됩니다. AI는 이 피드백을 백그라운드에서 즉시 처리하여 웹사이트에 반영합니다. 이는 마치 사람 디자이너와 실시간으로 협업하는 것과 같은 경험을 제공할 것으로 기대됩니다.

AI 에이전트가 효과적으로 작동하기 위해서는 사용자의 의도를 정확히 파악할 수 있는 충분한 ‘증거(evidence)‘가 필요합니다. Geller는 이를 위해 자신이 만든 ‘Riffre’ 라이브러리를 활용할 계획입니다. ‘Riffre’는 원래 사용자의 화면을 녹화하고, 클릭 이벤트, DOM 요소 정보 등 다양한 상호작용 데이터를 수집하여 ZIP 파일 형태로 저장하는 React 패키지입니다.

하지만 실시간 피드백 시스템에서는 데이터 스트리밍이 필수적입니다. Geller는 ‘Riffre’를 개선하여 ZIP 파일 대신 실시간 스트리밍 방식으로 데이터를 전송하고, 이를 통해 AI 에이전트가 즉각적으로 사용자의 행동을 인지할 수 있도록 할 계획입니다. 또한, AI가 사용자의 의도를 명확히 이해할 수 있도록 스크린샷, 구조화된 이벤트 데이터, DOM 데이터 등 가능한 한 많은 증거를 수집하는 것이 중요하다고 강조합니다. 비록 실시간 비디오는 데이터 용량이 너무 크지만, 스크린샷이나 드로잉 레이어 정보는 필수적이라고 설명합니다.

드로잉 레이어 구현에 대해서는 ‘TLdraw’의 SDK 사용을 고려했지만, 패키지 내 오버레이에 대한 권장 사항과 라이선스 문제를 고려하여 ‘TLdraw’의 저자가 만든 ‘Perfect Freehand’와 같은 얇은 커스텀 레이어를 사용하는 방안을 검토하고 있습니다. 이는 AI 에이전트가 사용자의 시각적 피드백(예: 웹사이트 위에 그림을 그리는 행위)을 정확히 해석하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

Geller는 이번 실험을 위해 ‘Cursor’ IDE를 적극적으로 활용하고 있습니다. 그는 ‘Cursor Projects’ 기능에 대해 극찬하며, “Grockbot 철학을 계승하여 항상 클라우드에 연결되어 있으면서도 로컬 환경에서 작업할 수 있는 아이디어를 완벽하게 구현했다”고 평가합니다. ‘Cursor Projects’는 개발자가 여러 저장소(multi-repo)에 걸쳐 작업을 수행할 수 있도록 지원하며, AI 에이전트가 로컬 머신과 클라우드의 모든 소스 코드에 접근할 수 있게 합니다. 이는 AI가 전체 프로젝트 맥락을 이해하고 필요한 정보를 찾아 작업을 수행하는 데 결정적인 이점을 제공합니다.

Geller는 ‘Cursor Projects’를 통해 이전보다 훨씬 많은 AI 토큰(tokens)을 사용하고 있지만, 이는 긍정적인 신호라고 말합니다. AI가 더 많은 정보를 처리하며 복잡한 작업을 수행할 수 있게 되었음을 의미하기 때문입니다. 그는 ‘Cursor Projects’의 이러한 유연성과 강력한 AI 통합 기능이 이번 실시간 피드백 시스템 구현에 필수적인 도구라고 설명합니다.

Geller는 AI 에이전트의 작동 방식에 대해 몇 가지 중요한 질문을 던지고 스스로 답을 찾아나갑니다.

• 에이전트와의 대화 주체: 초기 버전에서는 ‘Compound Engineering’ 사용자, 즉 개발자를 대상으로 합니다.
• 에이전트의 처리 방식: 사용자가 “이것의 색깔을 바꿔줘”라고 말할 때, AI가 즉시 수정해야 할까요, 아니면 분석하거나, 사용자가 ‘보내기’ 버튼을 클릭할 때까지 기다려야 할까요? Geller는 두 가지 방식 모두 장점이 있다고 봅니다. 즉각적인 피드백을 위한 ‘라이브 보드’와 같이 빠르게 반응하는 방식과, 적절한 경계나 대량 작업 시 코딩 에이전트가 개입하는 방식을 모두 원합니다. 이는 ‘프런트 에이전트(front agent)‘가 전송 시점을 결정하는 도구 호출(tool call) 방식을 통해 구현될 수 있습니다.
• 에이전트 모드: 사용자는 UI에서 ‘즉시 모드(instant mode)’, ‘스마트 모드(smart mode)’, ‘아무것도 하지 않는 모드(never do anything mode)’ 중 하나를 선택할 수 있게 될 것입니다. 디자인 작업과 같이 즉각적인 변경이 필요한 경우에는 ‘즉시 모드’를, 더 크거나 복잡한 리팩토링(refactoring) 작업에는 수동 모드를 선택할 수 있도록 하여 유연성을 제공합니다.
• 데이터 전송 방식: 웹사이트에서 코딩 에이전트로 정보를 가져오는 방식은 ‘폴링(polling)‘이 아닌, ‘Compound Engineering’ 프로토타입 스킬에서 사용하는 서버/리스너 패턴과 유사한 ‘스트리밍’ 방식을 고려하고 있습니다. 터널링을 통한 원격 머신에서의 작동도 지원해야 함을 강조합니다.

이러한 세부적인 구상은 AI 에이전트가 단순히 코드를 생성하는 것을 넘어, 개발자의 의도를 정확히 이해하고 상황에 맞춰 유연하게 반응하는 지능적인 파트너가 되도록 하기 위함입니다.

Geller는 ‘Compound Engineering’의 개념을 엔지니어가 아닌 일반 지식 노동자(knowledge worker)에게 확장하는 아이디어인 ‘Compound Work’에 대해서도 논의합니다. 그는 에브리의 동료들이 각자의 독특한 작업 방식을 가지고 있음을 관찰하며, 이를 통합할 수 있는 프레임워크의 필요성을 느꼈습니다.

‘Compound Work’는 ‘Compound Engineering’과 독립적인 플러그인으로 개발될 예정입니다. 비록 함께 사용할 수도 있지만, 엔지니어링 작업과 지식 작업의 형태가 매우 다르기 때문에 별도의 플러그인이 더 적합하다고 판단했습니다. 이 플러그인은 ‘Compound Writing’(Katie가 개발한 작문 관련 플러그인)처럼 ‘KW Knowledge Work’와 같은 이름으로 불릴 수 있을 것입니다.

‘Compound Work’ 플러그인에 포함될 것으로 예상되는 주요 스킬(skill)은 다음과 같습니다.

• Capture (캡처): 회의록, 모놀로그(Monologue) 앱에서 얻은 원시 기록 등 다양한 정보를 처리하여 적절한 위치에 정리합니다.
• Dream (드림): 정보를 요약하고 인사이트를 도출합니다.
• Compound (컴파운드): ‘Dream’이나 ‘Review’ 스킬을 통해 얻은 지식을 통합하고, 학습된 내용이나 놓친 부분이 없는지 확인합니다. 이는 ‘Compound Engineering’의 ‘Ideate’ 스킬과 유사하게 ‘Compound Work’에 필요한 스킬을 찾아내는 데도 활용될 수 있습니다.

Geller는 ‘Compound Work’가 ‘Compound Engineering’과 완전히 독립적으로 작동하면서도, 동시에 서로 보완적인 역할을 할 수 있도록 설계되어야 한다고 말합니다. 이는 AI를 활용한 작업 방식이 코딩에만 국한되지 않고, 모든 종류의 지식 작업으로 확장될 수 있음을 시사합니다.

Geller의 라이브스트림은 단순히 새로운 기능을 개발하는 과정을 넘어, AI 시대의 개발 워크플로우와 인간-AI 협업의 미래에 대한 깊은 성찰을 담고 있습니다. 그는 아이디어 구상 단계에서 AI 에이전트의 도움을 받는 것이 시간을 절약하고 잘못된 방향으로 가는 것을 방지한다고 강조합니다. 명확하고 상세하게 구상된 아이디어는 AI 에이전트가 한 번에 작업을 완료하도록 하여, 반복적인 시행착오를 크게 줄일 수 있습니다.

또한, 그는 제품 피드백과 관련하여 “모든 사람의 피드백이 가치 있는 것은 아니며, 좋은 디자인 감각이나 제품 감각을 가진 사람들의 피드백이 중요하다”고 말합니다. 따라서 파워 유저나 제품을 오랫동안 깊이 이해하고 사용하는 사람들이 AI 기반 피드백 시스템의 가장 좋은 사용자가 될 것이라고 덧붙입니다. 이는 AI가 단순히 도구가 아니라, 사용자의 ‘감각’과 ‘경험’을 학습하고 반영하여 제품을 개선하는 파트너가 될 수 있음을 의미합니다.

Geller는 이번 실험을 “오픈소스의 새로운 버전”이라고 부릅니다. 기존의 오픈소스가 엔지니어링 중심이었다면, 이 새로운 방식은 사용자가 직접 제품에 피드백을 주고, AI가 이를 해결하는 방식으로 제품 구축에 참여할 수 있게 합니다. 이는 미래에 AI가 사용자 경험을 기반으로 스스로 진화하고 개선되는 ‘자율적인 제품’의 가능성을 엿보게 합니다.

Geller의 이번 라이브스트림은 AI 기술이 개발자의 일상적인 작업을 어떻게 변화시키고, 인간과 AI가 더욱 긴밀하게 협력하며 새로운 가치를 창출할 수 있는지를 보여주는 중요한 사례입니다. ‘Compound Engineering’의 ‘Polish’ 명령어에 실시간 음성 피드백이 통합되고, ‘Compound Work’가 지식 노동자들에게 확장됨에 따라, 우리는 AI가 주도하는 새로운 작업 시대의 문턱에 서 있음을 실감하게 됩니다.

이러한 예측 시장의 확장은 단순한 오락을 넘어 사회적, 윤리적 논쟁을 불러일으키고 있다. 특히 린지 클랜시(Lindsey Clancy) 재판과 같은 민감한 사건에 대한 베팅 시장이 개설되면서, 모든 것을 금융화하는 것이 과연 합당한지에 대한 의문이 제기되었다. 규제 당국은 이러한 이벤트 계약이 경제적 가치나 위험 헤지(Hedging)의 목적을 충족하는 ‘스왑(Swaps)‘으로 볼 수 있는지 여부를 두고 주 정부와 연방 정부 간의 줄다리기를 벌이고 있다. 따라서 예측 시장 참여를 고려하는 개인은 단순히 ‘재미’나 ‘쉬운 돈벌이’로 접근하기보다는, 베팅 대상의 윤리적 문제와 잠재적인 재정적 위험, 그리고 해당 시장의 규제 현황을 면밀히 검토하고 신중하게 판단해야 할 것이다.

주말 결혼식에서 정치 후보에 대한 의견을 묻는 대화가 오고 갔다. 상대방은 특정 후보의 당선에 80달러를 걸었다고 말했다. 농담처럼 시작된 이 대화는 사실 오늘날 미국 사회에 깊숙이 침투한 예측 시장(Prediction Markets)의 단면을 보여준다. 과거 남성 중심의 스포츠 베팅 영역으로 여겨졌던 예측 시장이 이제는 여성 소비자를 적극적으로 유혹하며 문화, 심지어는 사회적 이슈 전반으로 그 영역을 확장하고 있다. NPR의 ‘It’s Been a Minute’ 방송에서 애틀랜틱(The Atlantic)의 낸시 월리키(Nancy Walliki) 기자와 뉴욕타임스(The New York Times)의 로렌 매카시(Lauren McCarthy) 기자는 예측 시장이 여성들을 어떻게 공략하고 있으며, 이러한 변화가 가져오는 사회적, 윤리적 함의에 대해 심층적으로 논의했다.

2023년 여름은 예측 시장에게 가히 폭발적인 시기였다. NBA 결승, 월드컵, US 오픈 등 주요 스포츠 이벤트마다 예측 시장 앱(Kalshi, Polymarket 등)들은 활발하게 움직였다. 특히 눈에 띄는 것은 이들의 영리한 마케팅 전략이었다. 이들은 유명 인플루언서와 크리에이터들에게 거액을 지불하고, 스포츠 이벤트와 관련된 바이럴(viral) 콘텐츠에 자연스럽게 녹아들어 유기적인 마케팅 효과를 창출했다. 뉴욕시 공원에서 열린 제일런 브런슨(Jaylen Brunson) 닮은꼴 대회처럼 재미있고 화제성 있는 이벤트에 협력하여 앱을 홍보하는 식이었다.

하지만 예측 시장의 확장은 스포츠에만 머무르지 않았다. 로렌 기자는 월드컵이 예측 시장 활성화에 큰 역할을 했다고 강조했다. 경기가 미국 시청자들에게 적합한 시간대에 편성되었고, 토너먼트 형식 자체가 확장되어 베팅 기회가 두 배로 늘었다는 것이다. 한 여성은 월드컵을 계기로 칼시(Kalshi) 앱을 처음 다운로드했고, 10~20달러의 소액을 걸며 경기에 몰입했다고 전했다. 그녀는 승패가 아닌 코너킥 횟수 같은 사소한 것에 베팅하며, 심지어는 주변의 다른 팀 팬들과 함께 코너킥을 세는 등 새로운 방식으로 경기를 즐겼다. 이는 예측 시장이 단순한 도박이 아니라, 스포츠를 즐기는 새로운 몰입형 방식이자 사회적 연결고리가 될 수 있음을 보여주는 사례였다.

낸시 기자가 주목한 것은 ‘러브 아일랜드(Love Island)‘와 같은 리얼리티 쇼였다. 스포츠 팬이 아닌 그녀에게 예측 시장은 ‘러브 아일랜드’ 우승자 예측을 통해 다가왔다. 출연진의 일거수일투족을 매일 지켜보고 투표하는 리얼리티 쇼의 특성상, 시청자들은 이미 높은 참여도를 가지고 있었고, 예측 시장은 이러한 참여를 베팅으로 전환하는 데 성공했다. 문화 콘텐츠를 통한 마케팅은 스포츠에 관심 없는 새로운 소비자층, 특히 여성들을 끌어들이는 중요한 통로가 되었다.

예측 시장 앱들은 여성 사용자들을 유치하기 위해 매우 정교하고 타겟팅된 마케팅 전략을 구사하고 있다. 진행자 브리트니 루스(Britney Loose)는 자신이 받는 광고들이 “친구야, 예측 시장에 뛰어들어봐!”라고 말하는 듯한 느낌을 받았다고 전했다.

낸시 기자는 이들이 소위 ‘걸매스(Girl Math)‘나 ‘걸 보스(Girl Boss)‘와 같은 인터넷 밈(meme)과 언어를 사용한다고 설명했다. 한 광고에서는 여성이 “걸매스에 따르면, 현실 세계를 예측해서 10달러를 벌면 커피는 공짜나 마찬가지야. 어차피 팝 문화를 스크롤하고 있다면, 내 ‘핫테이크(hot take)‘를 공짜 아이스커피로 바꿀 수도 있지”라고 말한다. 이는 작고 소액의 베팅을 강조하며, 재정적 이득을 얻는 ‘재미있는’ 방법으로 포장한다. ‘댄싱 위드 더 스타(Dancing with the Stars)‘나 ‘러브 아일랜드’처럼 친구들과 함께 즐기는 사회적 활동으로 베팅을 묘사하기도 한다. 인기 팟캐스트 ‘콜 허 대디(Call Her Daddy)‘에 폴리마켓(Polymarket) 광고가 등장한 것은 여성 청취자들을 직접적으로 공략하려는 의도를 분명히 보여준다.

더 나아가, 예측 시장은 “소파 연결(connect on the couch)“이라는 마케팅 문구를 통해 남성 파트너와의 관계 개선 도구로 포지셔닝하기도 한다. 남성이 스포츠에 베팅할 때, 여성도 20달러를 걸면 “이제 당신의 관심사가 아닌, 함께 하는 활동”이 되어 파트너와 유대감을 형성할 수 있다는 논리다. 이는 여성의 관심사를 남성의 취미에 맞춰 ‘연결’시키는 다소 전통적이면서도 교묘한 접근 방식이다.

반면, 남성들을 대상으로 한 마케팅은 확연히 달랐다. 낸시 기자는 남성 타겟 광고가 “수천 달러에 달하는 월급을 도널드 트럼프의 당선에 걸겠다”는 식의 대규모 베팅과 실제 금전적 위험을 강조한다고 지적했다. 이는 사이버트럭(Cybertruck) 구매와 같은 큰 보상을 제시하며, 위험을 감수하는 재미에 초점을 맞춘다.

예측 시장이 이처럼 여성들에게 적극적으로 다가가는 이유는 무엇일까? 로렌 기자는 “더 많은 사용자는 곧 더 많은 사용자”라고 단순 명쾌하게 답한다. 여성은 인구의 50%를 차지하며, 전통적인 스포츠 베팅 시장이 공략하지 못했던 거대한 잠재 고객층이다.

더 중요한 이유는 법적 문제와 관련이 있다. 현재 많은 주(州)들이 예측 시장을 불법적인 스포츠 도박 사이트로 간주하고 소송을 제기하고 있다. 이에 대해 기업들은 자신들이 “금융 시장(financial markets)“이며, 스포츠뿐만 아니라 문화, 선거, 심지어 연준(Fed)의 결정 등 다양한 주제에 대한 베팅을 제공한다고 주장한다. 즉, “우리는 스포츠 도박 사이트가 아니다”라고 말하기 위해 스포츠 외 다른 주제에 베팅하는 사용자가 절실히 필요한 것이다.

하지만 현실은 아직 갈 길이 멀다. 투자 회사 패러다임(Paradigm)의 데이터에 따르면, 지난 6개월간 칼시(Kalshi) 거래의 약 66%가 스포츠 관련이었던 반면, 문화 관련 거래는 0.2%에 불과했다. ‘러브 아일랜드’ 우승자 시장이 2,390만 달러 규모였던 반면, 월드컵 우승자 시장은 18억 9천만 달러에 달했다. 이는 예측 시장이 “우리는 모든 것을 금융화하는 금융 시장”이라고 주장하려면 스포츠 외 시장의 규모를 훨씬 더 키워야 함을 보여준다.

예측 시장의 확장은 단순한 문화적 변화를 넘어 심각한 윤리적 질문을 던진다. 브리트니 진행자는 팟캐스트 진행자 아만다 허쉬(Amanda Hirs)가 ‘낫 스키니 벗 낫 팻(Not Skinny but Not Fat)‘이라는 팟캐스트에서 ‘린지 클랜시(Lindsey Clancy)’ 재판에 대한 베팅을 독려하는 광고를 읽은 사건을 언급했다. 린지 클랜시는 산후 정신병으로 세 자녀를 살해한 혐의로 기소된 어머니로, 이 사건은 미국 사회에 큰 충격을 주었다. 해당 광고는 대중의 분노로 인해 곧 삭제되었고, 아만다 허쉬는 사과문을 발표했다.

이 사건은 “거의 모든 것에 베팅할 수 있는가?”라는 근본적인 질문을 제기한다. 한 개인의 비극적인 재판 결과에 돈을 거는 행위는 노골적으로 불쾌하며, 사회적 공감대를 무너뜨린다. 폴리마켓에는 린지 클랜시 재판과 관련된 3개의 시장이 열렸고, 그중 하나는 50만 달러 이상의 거래량을 기록했다. 하지만 이는 ‘러브 아일랜드’ 우승자 시장의 2,390만 달러에 비하면 턱없이 작은 규모로, 대중이 이러한 시장에 참여하기를 꺼린다는 것을 시사한다.

예측 시장을 둘러싼 주 정부와 연방 정부 간의 규제 전쟁도 치열하다. 미네소타주는 시장을 금지하려 했고, 워싱턴주는 초기 소송에서 승소하여 예비 금지 명령을 받아냈다. 핵심 쟁점은 예측 시장이 제공하는 ‘이벤트 계약(event contracts)‘이 특정 유형의 금융 파생상품인 ‘스왑(swaps)‘으로 간주될 수 있는지 여부다. 주 정부는 스왑으로 인정받으려면 ‘경제적 이해관계(economic interest)‘나 ‘경제적 가치(economic value)‘라는 기준을 충족해야 한다고 주장한다. 린지 클랜시 재판처럼, 특정 사건의 결과에 베팅하는 것이 어떤 경제적 가치를 가지는지, 누가 어떤 위험을 회피하는 데 도움이 되는지 명확하지 않다는 것이다. 이는 예측 시장의 윤리적 경계를 설정하는 데 중요한 법적 근거가 된다.

예측 시장은 “가장 잘 안다고 생각하는 것에 베팅할 수 있다”는 점에서 진입 장벽을 낮췄다. 테일러 스위프트(Taylor Swift)의 결혼식 장소를 예측하는 것처럼, 자신이 가진 지식을 활용하여 돈을 벌 수 있다는 점은 매력적이다. 특히 여성들에게는 리얼리티 TV 쇼에 대한 지식이나 경쟁 우위를 활용하여 돈을 버는 ‘금융 도구’처럼 마케팅된다. “데이 트레이더(day trader)가 주식 시장을 잘 알듯, 당신은 ‘더 배첼러(The Bachelor)‘가 어떻게 흘러갈지 알잖아?”라는 식의 논리다. 이는 여성을 ‘강화(empowering)‘하는 동시에 ‘유아화(infantilizing)‘하는 이중적인 모습이다.

소셜 미디어를 통한 ‘네이티브 광고(Native Advertising)’ 역시 큰 성공을 거두었다. 젊은 여성들은 소셜 미디어에서 반복적으로 광고를 접한 후 앱을 다운로드하게 된다. 이는 마치 “어차피 온라인에서 계속 논쟁하고 ‘핫테이크’를 쏟아내는데, 이제 ‘증명해봐. 네 입으로 뱉은 말에 돈을 걸어봐’라고 말하는 것과 같다”고 브리트니는 말한다.

이러한 예측 시장은 끊임없이 대중의 관심사, 트렌드, 정서적 반응을 ‘감시(surveil)‘하고 있다. 마치 끊임없는 ‘바이브 체크(vibe check)‘와 같으며, 사람들은 자신의 의견을 표명하기 위해 돈을 내는 셈이다. 이처럼 집단 지성으로 형성된 ‘벌집 지성(hive mind)‘은 미래에 다른 마케터들에게 매우 귀중한 정보가 될 수 있다.

하지만 예측 시장의 ‘재미’ 뒤에는 실제 금전적 손실이라는 심각한 결과가 도사리고 있다. 전 하원의원 조지 산토스(George Santos)는 국정연설 참석자에 대한 칼시 시장 거래와 관련하여 평생 금지 처분을 받았고, 스포츠 평론가 빌 시몬스(Bill Simmons)는 불법 스포츠 베팅을 한 혐의로 조사를 받고 있다. 이는 예측 시장이 단순한 오락이 아니라 실제 돈과 법적 책임이 걸린 행위임을 상기시킨다.

미국은 다가오는 중간선거에서 처음으로 모든 선거 관련 사항에 베팅할 수 있는 시대를 맞이할 것이다. 결혼식에서 특정 정치 후보에 80달러를 건 사람의 이야기는, “미국 민주주의에 진정으로 투자하게 만드는 것이 칼시 베팅이 된다면 디스토피아적일 것”이라는 우려를 현실로 만들고 있다. 예측 시장이 점점 더 보편화되고 ‘진실의 원천’처럼 인식될수록, 이것이 결국 돈을 잃을 수 있는 도박이라는 사실을 쉽게 잊게 될 것이라는 경고는 섬뜩하게 다가온다.

결국 예측 시장은 사람들에게 ‘돈을 내고 관심 갖기(paying to care)‘라는 새로운 형태의 참여를 제공한다. 베팅을 통해 이전에 무관심했던 것에 주의를 기울이고, 결과에 더 가까이 다가가며, 더 깊이 몰입하게 되는 것이다. 하지만 이러한 몰입의 대가가 사회 전체에 어떤 영향을 미칠지는 미지수다. 윤리적 경계가 모호해지고, 금전적 손실의 위험이 상존하는 예측 시장의 미래는 우리의 지속적인 관심과 숙고를 요구한다.

이러한 고금리 환경은 단순히 일시적인 현상이 아닐 수 있으며, 지난 20년간의 저금리 시대가 오히려 예외적인 시기였을 가능성이 높다는 시사점을 던진다. 즉, 현재의 5%대 금리가 과거 금융 위기 이전의 ‘정상’ 수준으로 회귀하는 것일 수 있다. 이는 주택, 자동차 등 고가 상품 구매를 계획하는 개인에게는 차입 비용 증가로 인한 부담이 장기화될 수 있음을 의미한다. 스탠리 드러켄밀러 같은 저명한 투자자들도 재무부가 단기적인 시장 개입으로는 채권 수익률을 낮출 수 없으며, 정부가 재정 건전성을 확보해야만 장기적인 해결이 가능하다고 주장한다. 따라서 시청자들은 현재의 고금리 상황을 단순한 일시적 불편함이 아닌, 새로운 경제 환경의 시작으로 인식하고 재정 계획을 재조정할 필요가 있다.

최근 몇 달간 채권 시장의 격동에 대한 헤드라인을 접하며 혼란스럽고 심지어 불안감을 느끼셨을지도 모릅니다. ‘채권’이라는 단어는 어렵고 멀게 느껴지지만, 사실 우리 경제와 개인의 재정 생활에 지대한 영향을 미치는 핵심 요소입니다. 뉴욕타임스(The New York Times)의 경제 전문 기자 벤 캐슬먼(Ben Casselman)은 이러한 채권 시장의 복잡한 움직임 뒤에 숨겨진 의미와 우리 삶에 미치는 영향을 명쾌하게 설명합니다.

많은 사람들이 주식 시장에 비해 채권 시장에 덜 관심을 갖지만, 캐슬먼 기자는 채권 시장이 “지구상에서 가장 중요한 시장”이라고 단언합니다. 왜냐하면 채권 시장은 우리 개개인의 재정 생활과 깊이 연결되어 있기 때문입니다.

1. 당신의 은퇴 자산: 401K나 IRA와 같은 은퇴 연금 포트폴리오에는 당신이 인지하지 못하는 사이에 채권이 포함되어 있을 가능성이 큽니다. 연금(pension) 또한 대부분 채권에 투자되어 있습니다. 따라서 채권 시장의 변동은 당신의 은퇴 자산 가치에 직접적인 영향을 미칩니다.

2. 돈을 빌리는 비용: 채권 수익률(bond yields)은 금융 시스템 전반의 차입 비용을 결정하는 기준이 됩니다. 주택 구입을 위한 주택담보대출(mortgage) 금리, 자동차 할부, 학자금 대출, 심지어 새로운 사업을 시작하기 위한 대출 금리까지 모두 채권 시장의 움직임에 따라 변동합니다. 즉, 당신이 돈을 빌려야 할 때 얼마나 많은 이자를 내야 하는지는 채권 시장에 달려 있다는 뜻입니다.

채권(Bond)은 쉽게 말해 ‘차용증(IOU)‘입니다. 국가 정부, 주 정부, 도시, 또는 기업과 같은 주체가 돈을 빌리고 싶을 때 투자자들에게 채권을 판매합니다. 투자자는 개인, 연기금, 헤지펀드, 다른 정부 등이 될 수 있습니다.

당신이 채권을 구매한다는 것은 채권을 판매하는 주체에게 돈(예: 1,000달러)을 빌려주는 것입니다. 채권을 판매한 주체는 약속된 기간(몇 달, 몇 년, 10년, 20년, 30년 등) 후에 당신에게 원금을 돌려주겠다고 약속합니다. 하지만 투자자는 단순히 돈만 빌려주고 끝내지 않습니다. 채권을 구매하는 시점에 고정된 이자율(interest rate)에 합의하고, 채권이 만기 되어 원금을 돌려받을 때까지 매년 이자를 받게 됩니다. 이 이자율을 우리는 보통 채권의 ‘수익률(yield)‘이라고 부릅니다.

채권 시장에서 가장 중요한 ‘큰형님(big kahuna)‘은 바로 미국 연방 정부가 발행하는 채권, 즉 미국 국채(US Treasuries)입니다. 이는 30조 달러 규모에 달하는 거대한 시장이며, 매일 약 1조 달러 상당의 미국 국채가 거래됩니다.

미국 정부는 지금까지 세계에서 가장 안전하고 신뢰할 수 있는 차입자로 여겨져 왔습니다. 따라서 미국 정부가 차입하는 금리, 즉 10년 만기 국채 수익률은 전 세계 모든 금리의 기준점(benchmark)이 됩니다. 예를 들어, 미국 정부에 2%로 돈을 빌려줄 의향이 있다면, 은행은 미국 정부보다 위험도가 높다고 판단되는 개인에게는 2%보다 조금 더 높은 금리를 요구할 것입니다. 이처럼 10년 만기 미국 국채 수익률은 모든 금융 상품의 금리 결정에 기초가 되는 중요한 지표입니다.

지난 몇 년간 10년 만기 미국 국채 수익률은 점진적으로 상승해왔으며, 최근 몇 달 동안은 매우 가파르게 올랐습니다. 심지어 한때 5%에 육박하며 3년 만에 최고치를 기록하기도 했습니다. 이러한 금리 인상은 직접적인 경제적 파급 효과를 가져올 뿐만 아니라, 장기적인 문제에 대한 우려를 증폭시키고 있습니다. 그렇다면 왜 채권 수익률이 이렇게 오르고 있을까요? 캐슬먼 기자는 여러 가지 복합적인 이유를 제시합니다.

가장 이해하기 쉬운 이유는 바로 인플레이션입니다. 만약 당신이 정부에 1,000달러를 빌려주고 10년 뒤에 1,000달러를 돌려받는다고 가정해봅시다. 우리는 10년 뒤의 1,000달러가 지금의 1,000달러보다 가치가 떨어질 것이라는 사실을 알고 있습니다. 이것이 바로 인플레이션의 의미입니다.

따라서 투자자는 최소한 인플레이션으로 인한 화폐 가치 하락분을 보전받을 수 있는 수준의 이자를 요구합니다. 만약 연간 인플레이션이 2%로 예상된다면, 최소한 2%의 이자를 받아야 원금의 실질 가치를 유지할 수 있습니다. 그런데 인플레이션이 상승하거나 인플레이션이 오랫동안 높은 수준을 유지할 것이라는 우려가 커지면, 투자자들은 더 많은 이자를 요구하게 됩니다. 최근 유가 상승과 같은 요인으로 인플레이션이 다시 고개를 들면서, 투자자들은 앞으로도 물가 상승 압력이 지속될 것을 우려하여 더 높은 채권 수익률을 요구하고 있습니다.

채권 수익률 상승을 긍정적인 신호로 해석하는 견해도 있습니다. 바로 경제 성장과 활발한 투자 기회 때문입니다. 만약 주식 시장이 활황이고 인공지능(AI) 붐처럼 매력적인 투자처가 많다면, 투자자들은 상대적으로 수익률이 낮은 안전자산인 국채 대신 더 높은 수익을 기대할 수 있는 곳으로 자금을 옮기려 할 것입니다.

이러한 상황에서 정부가 돈을 빌리려면, 투자자들에게 다른 매력적인 투자처에 버금가는 수익률을 제시해야 합니다. 즉, 정부가 투자자들의 돈을 유치하기 위해 경쟁해야 하므로 채권 수익률이 올라간다는 설명입니다. 백악관과 일부 경제학자들은 이를 미국 경제가 더 빠르게 성장하고 더 많은 기회를 창출하고 있다는 긍정적인 신호로 해석합니다. 이는 정부에게는 차입 비용 증가라는 부담이 될 수 있지만, 경제 전반에는 좋은 소식이라는 주장입니다.

하지만 모든 전문가가 채권 수익률 상승을 긍정적으로만 보지는 않습니다. 오히려 ‘나쁜 소식’일 수 있다는 우려도 큽니다. 이는 바로 미국 정부의 재정 건전성 악화에 대한 투자자들의 불안감에서 비롯됩니다.

미국 정부는 매년 벌어들이는 세금보다 더 많은 돈을 지출하며 재정 적자(deficit)를 기록하고 있습니다. 그리고 이 적자를 메우기 위해 채권을 발행하여 돈을 빌립니다. 문제는 이러한 적자가 매년 누적되어 국가 부채(national debt)가 눈덩이처럼 불어나고 있으며, 이는 경제 성장 속도보다 빠르게 증가하고 있다는 점입니다.

현재 미국 정부는 국가 부채에 대한 이자 비용으로 연간 1조 달러를 지출하고 있습니다. 이는 국방 예산보다 많으며, 사회보장 및 메디케어를 제외하면 가장 큰 지출 항목입니다. 정부가 더 많은 돈을 빌릴수록 더 많은 이자를 내야 하고, 이는 다시 부채를 증가시키는 악순환(ratchet effect)으로 이어집니다.

투자자들은 미국 정부가 과연 이 막대한 빚을 갚을 의지와 능력이 있는지에 대해 점차 회의적인 시선을 보내기 시작합니다. 마치 신용 등급이 낮은 사람에게 더 높은 이자를 요구하듯이 말입니다. 미국 정부가 과거처럼 ‘세계에서 가장 안전하고 신뢰할 수 있는 차입자’가 아닐 수도 있다는 인식이 확산되면서, 투자자들은 더 높은 위험 프리미엄을 요구하게 되고, 이는 채권 수익률 상승으로 이어집니다.

채권 수익률 상승의 원인에 대한 이러한 상반된 해석은 현재 경제학자들과 채권 투자자들 사이에서 치열한 논쟁의 대상입니다. 캐슬먼 기자는 “이러한 모든 요인의 복합적인 작용일 가능성이 높다”고 말합니다. 투자자들은 인플레이션을 우려하고, 미국 경제의 일부 성장 기회에 대해 낙관적이지만, 동시에 미국 정부의 재정 지속 가능성에 대해서는 불안감을 느끼고 있다는 것입니다.

하지만 이 중 어떤 요인이 가장 중요하고, 각각의 비중이 얼마나 되는지는 명확하게 답하기 어려운 문제입니다. 그리고 이러한 ‘불확실성(uncertainty)’ 자체가 시장에 좋지 않은 영향을 미칩니다.

채권 수익률 상승은 백악관에게도 큰 문제입니다. 정부의 차입 비용이 증가할 뿐만 아니라, 주택담보대출 금리 상승 등으로 일반 국민들의 부담이 커지면서 정치적인 문제로 비화될 수 있기 때문입니다.

이에 스콧 베센트(Scott Bessent) 재무장관은 몇 주 전, 시장을 진정시키기 위한 계획을 발표했습니다. 재무부가 수십억 달러 규모의 장기 국채를 투자자들로부터 매입하겠다는 것이었습니다. 이는 시장에 새로운 수요를 창출하여 채권 수익률을 낮추려는 의도였습니다.

하지만 이러한 재무부의 개입은 단 몇 시간 동안만 효과를 보였을 뿐, 채권 수익률은 다시 상승하기 시작했습니다. 그 이유는 무엇일까요? 이는 ‘수요와 공급의 원리’에 기반한 것이었지만, 하루에 1조 달러 규모의 거래가 이루어지는 거대한 채권 시장에서 재무부가 투입할 수 있는 수십억 달러는 ‘새 발의 피(a drop in the bucket)‘에 불과했습니다. 투자자들은 재무부가 시장을 움직일 만한 ‘화력(firepower)‘이 없다고 판단했고, 결국 재무부의 개입은 ‘종이 호랑이(paper tiger)‘에 불과했다는 인식이 확산되었습니다.

유명 투자자이자 과거 스콧 베센트 장관의 상사였던 스탠리 드러켄밀러(Stanley Druckenmiller)는 월스트리트저널(Wall Street Journal)에 기고한 글에서 이러한 재무부의 시도는 근본적인 문제를 덮으려는 것에 불과하다고 비판했습니다. 그는 미국이 채권 수익률을 장기적으로 낮출 수 있는 유일한 방법은 세출 삭감 또는 증세와 같은 재정 건전성 회복 노력, 즉 ‘재정 질서를 바로잡는 것(get its fiscal house in order)‘뿐이라고 강조했습니다.

결국 가장 중요한 질문은 현재의 고금리 환경이 일시적인 현상인지, 아니면 새로운 시대의 시작을 알리는 영구적인 변화인지 여부입니다. 캐슬먼 기자는 바로 이 질문이 핵심이라고 말합니다.

현재 10년 만기 미국 국채 수익률은 약 5% 수준으로, 몇 년 전 팬데믹 시기의 0.5%나 수년간 유지되었던 2~2.5% 수준에 비해 훨씬 높습니다. 하지만 시계를 2008년 글로벌 금융위기 이전으로 되돌려보면, 10년 만기 국채 수익률은 5%대였습니다. 즉, 어떤 면에서는 현재의 금리가 오히려 ‘정상’으로 돌아가고 있는 것이며, 지난 20년간의 저금리 시대가 오히려 ‘변칙(aberration)‘이었을 가능성이 있다는 것입니다.

만약 그렇다면, 우리는 가까운 미래에 금리가 다시 과거의 낮은 수준으로 돌아갈 것이라고 기대해서는 안 됩니다. 이는 주택 구매와 같은 고액 투자는 물론, 자동차 할부, 학자금 대출 등 우리의 일상적인 삶에 필요한 자금 조달 비용이 전반적으로 상승할 수 있다는 의미입니다. 현재 미국은 주택 가격은 이미 높아진 상태에서 금리까지 치솟는 ‘이중고’에 시달리고 있으며, 이는 방송에서 자주 다루는 ‘감당할 수 없는 주거 비용 위기(affordability crisis)‘와도 깊이 연결됩니다.

유가가 하락하고 인플레이션이 개선되기를 바라지만, 돈을 빌리는 비용과 관련된 이러한 ‘감당할 수 없는 위기’는 당분간 나아질 기미가 보이지 않으며, 오히려 악화될 가능성도 배제할 수 없습니다.

채권 시장의 움직임은 단순히 금융 전문가들의 영역에 머무는 것이 아닙니다. 이는 인플레이션, 경제 성장, 국가 부채, 그리고 궁극적으로는 우리 모두의 삶의 질과 직결되는 문제입니다. 연방준비제도(Fed)가 단기 금리 인상 여부를 결정하겠지만, 장기 채권 수익률은 연준의 결정만으로는 통제하기 어려운 복합적인 요인들에 의해 움직이며, 당분간 높은 수준을 유지할 가능성이 큽니다. 따라서 우리는 앞으로도 채권 시장의 경고음에 귀 기울여야 할 이유가 여기에 있습니다.