Prediksi Pasar 2026: 7 Strategi Diferensiasi untuk Pendatang Baru dalam Persaingan Sengit

marsbitDipublikasikan tanggal 2026-02-12Terakhir diperbarui pada 2026-02-12

Abstrak

Oleh Jake Nyquist, Pendiri Hook Protocol Pada tahun 2026, pasar prediksi keuangan diperkirakan akan semakin kompetitif dengan banyak lembaga baru yang meluncurkan platform mereka. Pelajaran dari persaingan NFT dan bursa perdagangan berkelanjutan menunjukkan bahwa diferensiasi produk adalah kunci merebut pangsa pasar. Platform lama memiliki keunggulan likuiditas dan regulasi, namun terbebani oleh utang teknis yang menghambat inovasi. Artikel ini menguraikan tujuh strategi diferensiasi utama bagi pendatang baru: 1. **Kualitas Produk:** Fokus pada pengalaman pengguna, stabilitas API, dan struktur pasar yang lebih baik. 2. **Jenis Aset dan Pasar:** Menawarkan pasar eksklusif yang tidak tersedia di platform lain. 3. **Efisiensi Modal:** Meningkatkan utilitas collateral melalui produk penghasil bunga dan mekanisme margin yang inovatif. 4. **Oracle dan Penyelesaian:** Meningkatkan keandalan oracle dan menerapkan mekanisme baru seperti AI atau zero-knowledge proofs. 5. **Penyediaan Likuiditas:** Menarik likuiditas melalui insentif bagi market maker dan model agregasi seperti HLP. 6. **Kepatuhan Regulasi:** Memanfaatkan kerangka peraturan yang berbeda untuk mengakses basis pengguna ritel yang lebih luas. 7. **Strategi Vertikal vs Horizontal:** Memilih antara membangun infrastruktur inti untuk developer (horizontal) atau mengontrol seluruh pengalaman pengguna secara langsung (vertical). Kesimpulannya, kesuksesan dalam pasar yang semakin ramai ini akan ditentukan oleh kemampu...

Penulis: Jake Nyquist, Pendiri Hook Protocol

Disusun oleh: Blockchain Knight

Pada tahun 2026, berbagai institusi besar meluncurkan pasar prediksi baru.

Dari persaingan sengit selama lima tahun terakhir antara NFT dan bursa perdagangan berkelanjutan, kita telah memahami: produk yang memiliki diferensiasi dapat merebut pangsa pasar dengan cepat.

Meskipun platform unggulan yang ada memiliki keunggulan likuiditas dan regulasi, mereka terbebani oleh utang teknis produk yang berat, sehingga sulit untuk merespons secara fleksibel gempuran dari pemain baru.

Lalu, bagaimana para pendatang baru harus bersaing? Menurut saya, persaingan diferensiasi di pasar prediksi berpusat pada tujuh dimensi utama:

1. Kualitas Produk

Tim pendiri dapat menciptakan diferensiasi dalam dimensi seperti pengalaman pengguna antarmuka, stabilitas API, dokumentasi pengembangan, struktur pasar, dan mekanisme biaya.

Saat ini, banyak platform lama memiliki kelemahan yang jelas: pengaturan lot yang tidak rasional, aturan biaya yang tidak transparan, API yang lambat dan tidak stabil, serta jenis pesanan yang terbatas.

Pengalaman produk yang berkualitas, terutama layanan untuk trader terprogram API,本身就是 keunggulan inti yang bertahan lama, bahkan ketika menghadapi pesaing dengan kemampuan saluran yang lebih kuat.

2. Jenis Aset dan Pemilihan Pasar

Saat ini, volume perdagangan pasar prediksi terutama terkonsentrasi pada taruhan olahraga dan pasar asli kripto.

Bursa baru dapat meluncurkan pasar eksklusif yang tidak dapat disediakan oleh platform lain. Keunggulan ini akan semakin diperkuat jika dipadukan dengan strategi vertikal (poin ke-7).

3. Efisiensi Modal

Efisiensi modal menentukan efektivitas penggunaan jaminan oleh trader. Saat ini ada dua inti utama:

Pertama, jaminan berbunga: tidak membiarkan dana menganggur hanya mendapatkan hasil treasury, tetapi menawarkan hasil yang lebih tinggi, mirip dengan Lighter yang mendukung setoran LP sebagai jaminan, atau mode kontrak berkelanjutan margin USDE HyENA.

Kedua, mekanisme margin. Karena risiko gap, pasar普遍 meremehkan nilai leverage di pasar prediksi, tetapi platform dapat menawarkan leverage terbatas untuk pasar berkelanjutan, atau menerapkan margin portofolio untuk posisi lindung nilai.

Bursa juga dapat mensubsidi pool pinjaman, atau bertindak sebagai pihak pembuat pasar untuk menginternalisasi risiko gap, alih-alih membebankan kerugian kepada pengguna.

4. Oracle dan Penyelesaian Pasar

Keandalan oracle仍然是 kelemahan sistemik industri. Keterlambatan penyelesaian dan hasil yang salah dapat secara signifikan memperbesar risiko perdagangan.

Selain meningkatkan stabilitas, platform dapat menerapkan mekanisme oracle inovatif: sistem hybrid manusia-mesin, solusi berbasis zero-knowledge proof, oracle berbasis AI seperti context, dll., untuk membuka pasar baru yang tidak dapat didukung oleh oracle tradisional.

5. Penyediaan Likuiditas

Kelangsungan hidup bursa tidak terlepas dari likuiditas. Jalur yang可行 termasuk: membayar untuk memasukkan market maker profesional, menggunakan token untuk memberi insentif kepada pengguna biasa menyediakan likuiditas, mengadopsi model likuiditas agregat HLP Hyperliquid.

Beberapa platform juga dapat menginternalisasi likuiditas sepenuhnya, meniru model FTX yang mengandalkan Alameda sebagai tim trading internal.

6. Kepatuhan Regulasi

Kalshi, dengan kualifikasi kepatuhan AS, telah mencapai distribusi tertanam dengan Robinhood dan Coinbase, merebut lalu lintas ritel yang tidak dapat dijangkau oleh Polymarket.

Saat ini masih banyak yurisdiksi dan kerangka regulasi yang dapat dimanfaatkan. Pasar prediksi yang mematuhi peraturan dapat membuka saluran serupa, misalnya dengan menyesuaikan aturan regulasi perjudian di berbagai negara bagian AS.

7. Strategi Vertikal vs. Strategi Horizontal

Strategi Horizontal: Mirip dengan Hyperliquid di bidang kontrak berkelanjutan, fokus pada pembangunan infrastruktur trading dasar terbaik, mengundang pihak ketiga untuk membangun antarmuka dan skenario vertikal, mendorong pembangun ekosistem melalui proposal untuk menambah pasar baru, dan mengembangkan antarmuka penghasil pendapatan (seperti phantom).

Strategi Vertikal: Diwakili oleh Lighter, mengendalikan antarmuka secara mandiri, meluncurkan aplikasi seluler, menciptakan pengalaman pengguna yang terintegrasi penuh, menekankan pada pengalaman terpadu dan koneksi langsung dengan pengguna.

Penolakan Polymarket terhadap kerja sama tertanam yang mendalam, dibandingkan dengan sikap terbuka Kalshi,正是 perwujudan直观 dari pilihan strategi这两种.

Pertanyaan Terkait

QMenurut artikel, apa saja 7 dimensi inti yang menjadi fokus persaingan diferensiasi di pasar prediksi?

ATujuh dimensi inti tersebut adalah: 1) Kualitas Produk, 2) Kelas Aset dan Pemilihan Pasar, 3) Efisiensi Modal, 4) Oracle dan Penyelesaian Pasar, 5) Penyediaan Likuiditas, 6) Kepatuhan Regulasi, dan 7) Strategi Vertikal vs Strategi Horizontal.

QApa keunggulan kompetitif yang dimiliki oleh platform baru dibandingkan dengan platform lama yang mapan menurut penulis?

APlatform baru dapat menawarkan pasar eksklusif yang tidak tersedia di platform lain, memiliki teknologi yang lebih fleksibel tanpa hutang teknis yang berat, dan dapat berinovasi dalam hal pengalaman pengguna, efisiensi modal, serta mekanisme oracle.

QBagaimana artikel tersebut mendefinisikan 'efisiensi modal' dan apa dua cara utama untuk meningkatkannya?

AEfisiensi modal menentukan seberapa efektif pedagang dapat menggunakan collateral mereka. Dua cara utamanya adalah: 1) Collateral yang menghasilkan bunga (seperti deposit LP atau mode margin USDE), dan 2) Mekanisme margin (seperti leverage terbatas atau margin portofolio untuk posisi lindung nilai).

QApa perbedaan utama antara strategi horizontal dan strategi vertikal yang disebutkan dalam artikel?

AStrategi Horizontal: Fokus pada infrastruktur perdagangan inti yang terdepan dan mengundang pihak ketiga untuk membangun front-end dan skenario vertikal. Strategi Vertikal: Mengontrol front-end secara mandiri (seperti aplikasi seluler) untuk menciptakan pengalaman pengguna yang terintegrasi penuh dan terhubung langsung dengan pengguna.

QApa peran penting oracle dalam pasar prediksi dan inovasi apa yang dapat diterapkan menurut artikel?

AKeandalan oracle masih menjadi kelemahan sistemik industri. Inovasi yang dapat diterapkan termasuk sistem hybrid manusia-mesin, skema berbasis zero-knowledge proof, dan oracle berbasis AI untuk membuka pasar baru yang tidak dapat didukung oleh oracle tradisional.

Bacaan Terkait

Tagihan AI Inference Melonjak, Shopify dan Roblox Peringatkan: Uang yang Dihasilkan dari PHK Tak Cukup Bayar Biaya Chip

Judul: Tagihan AI Meningkat Tajam, Shopify & Roblox Peringatkan: Penghematan dari PHK Tak Cukup Bayar Biaya Chip Musim laporan keuangan Q1 2026 mengungkap paradoks baru: sementara AI membantu membekukan perekrutan dan mengurangi posisi kerja, konsumsi Token dan depresiasi GPU-nya justru menggerus margin laba. Shopify mengakui biaya LLM menekan margin langganannya, sementara sekitar seperempat penurunan panduan margin tahunan Roblox langsung disebabkan oleh investasi AI tambahan. Empat raksasa teknologi (Amazon, Meta, Microsoft, Google) diproyeksikan menghabiskan $725 miliar untuk belanja modal AI tahun 2026, naik 77%. Shopify melaporkan bahwa AI kini menangani >50% penulisan kode, tetapi biaya infrastruktur cloud (termasuk penggunaan AI) meningkat $22 juta. Penggunaan asisten AI Sidekick meledak, mendorong tagihan inferensi. Sementara itu, Roblox menjalankan >400 model AI dan mengalokasikan peningkatan biaya untuk AI. Mereka berencana mengenakan biaya untuk fitur AI canggih seperti "Roblox Reality". Analis membandingkan pengeluaran besar ini dengan penghematan upah. Misalnya, penghematan dari PHK 8.000 karyawan Meta (~$2,4 miliar) hanya dapat mengimbangi sekitar 12% dari beban depresiasi AI tahun 2026. Penyelarasannya sulit: setiap $1 tekanan finansial dari pengeluaran komputasi AI membutuhkan penghematan biaya tenaga kerja hampir $10. Pemain di lapisan aplikasi seperti SaaS kini terjepit: pendapatan terkait intensitas penggunaan AI, tetapi biaya ditentukan harga model upstream. Meski biaya inferensi model tunggal turun, harga model terdepan stabil atau naik. Shopify dan Roblox merespons dengan mengikat biaya AI lebih dalam ke pengguna/platform atau membuat fitur AI premium berbayar. Kesimpulannya, mengandalkan penghematan PHK saja untuk menutupi tagihan komputasi AI secara matematis tidak mungkin.

marsbit12m yang lalu

Tagihan AI Inference Melonjak, Shopify dan Roblox Peringatkan: Uang yang Dihasilkan dari PHK Tak Cukup Bayar Biaya Chip

marsbit12m yang lalu

Hook Summer Benar-Benar Tiba? sato, Lo0p, FLOOD Meledakkan Narasi Baru Uniswap v4

Berdasarkan artikel dari Odaily Planet Daily, kebangkitan token berbasis Hook Uniswap v4 seperti sato, Lo0p, dan FLOOD telah memicu narasi baru di pasar kripto. Token-token ini memanfaatkan mekanisme "Hook" Uniswap v4, yang berfungsi sebagai kontrak pintar plug-in yang memungkinkan logika kustom disuntikkan ke dalam pool likuiditas. Proyek-proyek awal ini menawarkan berbagai pendekatan inovatif: sato menggunakan mekanisme cetak dan bakar yang terkait dengan kurva, Lo0p mengintegrasikan protokol pinjaman AMM untuk meningkatkan efisiensi modal, dan FLOOD secara otomatis menyetorkan aset cadangan ke Aave untuk menghasilkan pendapatan. Meskipun antusiasme pasar telah mendorong kapitalisasi pasar beberapa token ini ke puluhan juta dolar, volatilitasnya tinggi dan beberapa proyek seperti sat1 telah mengalami penurunan signifikan. Keberadaan mereka dianggap sebagai katalis jangka panjang bagi ekosistem Uniswap dan token UNI, karena dapat menarik lebih banyak likuiditas dan pengguna ke V4. Namun, dalam jangka pendek, dampak langsung pada harga UNI diperkirakan terbatas. Adoption Uniswap v4 masih dalam tahap awal, dengan TVL yang saat ini lebih rendah daripada versi sebelumnya. Artikel ini menekankan bahwa token-token ini adalah produk eksperimental awal dan membawa risiko yang tidak diketahui, termasuk potensi bug. Pembaca disarankan untuk berhati-hati dan melakukan penelitian mereka sendiri.

Odaily星球日报33m yang lalu

Hook Summer Benar-Benar Tiba? sato, Lo0p, FLOOD Meledakkan Narasi Baru Uniswap v4

Odaily星球日报33m yang lalu

Panduan Penggunaan AI dari CEO Y-Combinator: Masa Depan Milik Mereka yang Membangun Sistem Berbunga Majemuk

Panduan Penggunaan AI dari CEO Y Combinator: Masa Depan Milik Mereka yang Membangun Sistem Majemuk Ketika banyak orang masih melihat AI sebagai alat obrolan yang lebih pintar, CEO Y Combinator Garry Tan telah mengubahnya menjadi sistem operasi pribadi. Inti produktivitas di era AI telah berubah: model hanyalah mesin, yang benar-benar menghasilkan pertumbuhan majemuk adalah sistem menyeluruh yang dibangun di sekitar pengetahuan, alur kerja, konteks, dan penilaian pribadi. Dalam sistem seperti ini, setiap pertemuan, buku, email, dan koneksi tidak lagi menjadi informasi terisolasi, melainkan terus dimasukkan ke dalam "otak kedua" yang terstruktur. Setiap tugas berulang tidak lagi bergantung pada prompt sementara, tetapi diabstraksi menjadi *skill* yang dapat digunakan kembali dan terus disempurnakan. AI tidak hanya membantu menyelesaikan tugas, tetapi membantu memproduktifkan, mensistemasi, dan menginfrastrukturkan cara kerja pribadi. Kompetisi masa depan mungkin bukan milik mereka yang hanya bisa menggunakan AI, tetapi milik mereka yang dapat melatih sistem AI majemuk di sekitar kehidupan dan pekerjaan nyata mereka. Sistem AI pribadi akan mengingat latar belakang Anda, memahami konteks Anda, mewarisi penilaian Anda, dan menjadi lebih kuat dengan setiap penggunaan. Nilai AI tidak terletak pada apa yang dihasilkan sekali, tetapi pada kemampuannya untuk menjadi sistem saraf yang terus mengakumulasi, menghubungkan, dan meningkatkan. Bagi individu, inilah awal sebenarnya dari "cara kerja asli AI." Tan membagikan contoh konkret: sistem "book mirror" yang menganalisis dan memetakan isi buku ke konteks hidupnya, serta persiapan rapat otomatis yang memanfaatkan basis pengetahuan pribadi berisi 100.000 halaman. Sistem ini dibangun dengan arsitektur "harness tipis, skill tebal, kode tebal," terdiri dari banyak *skill* yang dapat dikombinasikan dan *skill* meta yang dapat membuat *skill* baru. Intinya: masa depan milik individu yang dapat membangun sistem AI majemuk, bukan hanya pengguna alat AI terpusat. Perbedaannya seperti antara menulis buku harian dan memiliki sistem saraf. Semua alat dan kerangka kerja yang dijelaskan telah diopen-source-kan, mengundang siapa saja untuk mulai membangun sistem mereka sendiri.

marsbit48m yang lalu

Panduan Penggunaan AI dari CEO Y-Combinator: Masa Depan Milik Mereka yang Membangun Sistem Berbunga Majemuk

marsbit48m yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片