预测市场热度蛰伏期,Polymarket为追上Kaishi准备杀招

Odaily星球日报Pubblicato 2026-08-12Pubblicato ultima volta 2026-08-12

Introduzione

近期热门体育赛事休赛,预测市场平台Polymarket交易热度有所下降。平台正进行密集调整,为即将到来的体育赛事和美国中期选举做准备。 人事方面,引入Travis VanderZanden担任首席增长官,并新增多名来自Robinhood、Coinbase等机构的高管,加强合规、风控等领域。 Polymarket正积极重返美国市场。其通过收购持牌交易所为回归铺路,并于今年5月向美国iOS用户全面开放,近日网页版也已上线。数据显示,Polymarket US的交易量增长迅速,7月已达到国际版交易量的62%。 然而,平台营销体系此前曾因推广争议受到调查,目前仍在整改中。新任首席增长官需在扩大用户规模的同时,确保营销合规。 在美国预测市场,Polymarket仍需追赶领先者Kalshi。后者7月交易量约为377亿美元,远超Polymarket两个平台的总和。随着秋季体育赛事和政治事件临近,美国合规市场成为竞争关键。Polymarket近期的团队调整效果,将在接下来几个月面临考验。

原创 | Odaily 星球日报(@OdailyChina)

作者 | Asher(@Asher_ 0210)

世界杯结束后,其他热门体育赛事近期也大多处于休赛期,Polymarket 的交易热情有所下降。平台在近日对管理层、市场方向、推广策略进行了一轮密集调整,为即将到来的热门体育赛事,以及 11 月美国中期选举提前做准备。

人事方面,共享电动滑板车公司 Bird 创始人、前 Uber 和 Lyft 高管 Travis VanderZanden 加入 Polymarket,出任首席增长官,并负责公司的营销体系。与此同时,Polymarket 还从 Robinhood、Coinbase、Nasdaq 以及 FBI 等机构引入多名高管,覆盖合规、监管、调查与风险管理等岗位。

此外,Polymarket 在重返美国市场方面持续发力,接下来一系列体育赛事和政治事件,也有望进一步推高其美国业务的交易热度。

重返美国一年,Polymarket US 进入增长期

从收购持牌交易所到上线网页版,Polymarket US 加速落地

2022 年,Polymarket 因未注册衍生品交易业务与 CFTC 达成和解,并退出美国市场。

直到 2025 年 7 月,Polymarket 以 1.12 亿美元收购 CFTC 持牌衍生品交易所和清算机构 QCEX,为重返美国铺路。随后 QCX LLC 以 Polymarket US 名义运营,并在当年 11 月获得 CFTC 修订后的指定令,进一步完善其在美国开展受监管交易的基础。

同年 12 月,Polymarket US 开始向候补名单用户开放;今年 5 月,Polymarket US 正式向美国 iOS 用户全面开放。再到昨日,社区成员反馈 Polymarket US 已上线网页版,开放给美国用户的渠道仍在继续扩展。

Polymarket US 交易量持续增长,正逐步接近 Polymarket International

今年 5 月,伴随美国用户入口逐步开放,Polymarket US 的交易量开始明显增长。

根据 Dune 数据,5 月 Polymarket US 交易量为 17.69 亿美元,同期 Polymarket International 交易量为 70.77 亿美元,US 交易量约为 International 的 25%。到了 6 月,Polymarket US 交易量快速升至 40.41 亿美元,较 5 月增长超过一倍,同期 International 交易量为 107.73 亿美元,两者比例提高至约 38%。

7 月,这一差距进一步缩小。Polymarket US 单月交易量达到约 50 亿美元,继续刷新新高,而 International 7 月交易量仅为 80.44 亿美元,US 交易量相当于 International 的 62%,而两个月前这一比例还只有 25%。

用户入口在增加,交易规模也在持续上升,接下来 Polymarket 不仅需要进一步获取美国用户,还要面对营销、合规、风险管理等一系列更具体的问题。因此,增长、营销、合规和风控也成为这轮团队调整最集中的几个方向。

增长与合规同时补人,但首先要处理此前的营销问题

共享电动滑板车公司 Bird 创始人、前 Uber 和 Lyft 高管 Travis VanderZanden 接手营销业务后,首先要处理的就是此前留下的推广争议。

此前,《华尔街日报》调查发现,Polymarket 曾通过推广合作方让内容创作者展示模拟交易。一些视频使用与真实 Polymarket 高度相似的网站界面,让观众误以为创作者正在进行真实交易并获得盈利。相关调查称,超过 1100 条相关视频中展示的约 190 万美元下注均为模拟交易。此后,CFTC 又对 Polymarket 相关营销行为展开调查。

Polymarket 随后开始整改营销体系,包括重组营销部门、更新推广合作方规则,并对员工进行相关培训。公司还聘请咨询机构 AlixPartners,对合作伙伴发布的内容进行审核,检查是否符合新的推广规范。

因此,VanderZanden 此次加入 Polymarket,任务并不只是继续扩大用户规模。他接手的是一套仍在调整中的营销体系。Polymarket US 目前还在持续扩大用户入口,交易量也处于增长阶段。接下来体育赛事和政治事件增多,平台希望进一步吸引美国用户、提高交易活跃度,但此前的监管调查也意味着,过去一些偏激进的推广方式已经很难继续沿用。

秋季才是真正的大考,Polymarket 还要追赶 Kalshi

在美国预测市场,Kalshi 仍显著领先于 Polymarket US。7 月,Kalshi 月交易量约 377 亿美元,Polymarket US 约 50 亿美元,Polymarket International 同期约 80 亿美元——两个平台合计约 130 亿美元,不足 Kalshi 的三分之一。更何况,Kalshi 的业务几乎全部集中在美国市场。

这种差距也体现在资本市场的定价上。6 月底,Kalshi 正洽谈新一轮融资,目标估值约 400 亿美元;就在一个月前,公司刚完成 10 亿美元融资,当时估值为 220 亿美元。相比之下,Polymarket 2025 年 10 月估值约为 90 亿美元,今年 4 月完成约 10 亿美元融资后估值升至 150 亿美元,进入 8 月又开始寻求新一轮约 10 亿美元融资,目标估值超过 200 亿美元。

9 月之后,一系列热门体育赛事和 11 月美国中期选举将陆续到来。美国合规预测市场是 Kalshi 的立身之本,也正在成为 Polymarket 最重要的增长引擎。对 Polymarket 来说,接下来几个月将是 US 进一步扩大交易规模的关键窗口,这轮团队调整究竟能带来多少效果,也很快会得到检验。

Crypto di tendenza

Domande pertinenti

QPolymarket US 在 2025 年为了重返美国市场,采取了哪项关键举措?

APolymarket 在 2025 年 7 月,以 1.12 亿美元收购了 CFTC 持牌的衍生品交易所和清算机构 QCEX,为其重返美国市场铺平了道路。随后以 Polymarket US 的名义运营该平台。

Q根据文章数据,2026年5月至7月,Polymarket US 交易量相对 Polymarket International 的比例有何变化?

A比例显著提高。2026年5月,Polymarket US 交易量约为 International 的 25%;到6月,这一比例提升至约 38%;到了7月,US 交易量已达到 International 的 62%,差距迅速缩小。

Q新加入 Polymarket 出任首席增长官的 Travis VanderZanden,其首要任务是什么?

A他的首要任务是接手并处理此前因推广争议而正处于调整中的营销体系,确保未来的用户增长和营销活动符合监管规范,避免再次出现使用模拟交易进行误导性宣传的问题。

Q文章指出,在美国预测市场中,Polymarket 目前的主要竞争对手是谁?两者在2026年7月的交易量差距如何?

A主要竞争对手是 Kalshi。2026年7月,Kalshi 的月交易量约为 377 亿美元,而 Polymarket US 约为 50 亿美元,Polymarket International 约为 80 亿美元,两者合计约 130 亿美元,不到 Kalshi 的三分之一。

QPolymarket 预计接下来几个月哪些事件将是其美国业务增长的关键窗口?

A预计2026年秋季开始的一系列热门体育赛事(如美式足球、篮球新赛季)以及11月的美国中期选举,将是其美国业务(Polymarket US)扩大交易规模、追赶竞争对手的关键增长窗口期。

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Utilità del Token: SPERO,$$s$ utilizza il proprio token di criptovaluta, progettato per servire varie funzioni all'interno dell'ecosistema. Questi token abilitano transazioni, premi e la facilitazione dei servizi offerti sulla piattaforma, migliorando l'impegno e l'utilità complessivi. Architettura Stratificata: L'architettura tecnica di SPERO,$$s$ supporta la modularità e la scalabilità, consentendo un'integrazione fluida di funzionalità e applicazioni aggiuntive man mano che il progetto evolve. Questa adattabilità è fondamentale per mantenere la rilevanza nel panorama crypto in continua evoluzione. Coinvolgimento della Comunità: Il progetto enfatizza iniziative guidate dalla comunità, impiegando meccanismi che incentivano la collaborazione e il feedback. Nutrendo una comunità forte, SPERO,$$s$ può affrontare meglio le esigenze degli utenti e adattarsi alle tendenze di mercato. 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368 Totale visualizzazioniPubblicato il 2024.12.17Aggiornato il 2024.12.17

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Agent S si presenta come un innovativo framework agentico aperto, progettato specificamente per affrontare tre sfide fondamentali nell'automazione dei compiti informatici: Acquisizione di Conoscenze Specifiche del Dominio: Il framework apprende in modo intelligente da varie fonti di conoscenza esterne ed esperienze interne. Questo approccio duale gli consente di costruire un ricco repository di conoscenze specifiche del dominio, migliorando le sue prestazioni nell'esecuzione dei compiti. Pianificazione su Lungo Orizzonte di Compiti: Agent S impiega una pianificazione gerarchica potenziata dall'esperienza, un approccio strategico che facilita la suddivisione e l'esecuzione efficiente di compiti complessi. Questa caratteristica migliora significativamente la sua capacità di gestire più sottocompiti in modo efficiente ed efficace. Gestione di Interfacce Dinamiche e Non Uniformi: Il progetto introduce l'Interfaccia Agente-Computer (ACI), una soluzione innovativa che migliora l'interazione tra agenti e utenti. Utilizzando Modelli Linguistici Multimodali di Grandi Dimensioni (MLLM), Agent S può navigare e manipolare senza sforzo diverse interfacce grafiche utente. Attraverso queste caratteristiche pionieristiche, Agent S fornisce un framework robusto che affronta le complessità coinvolte nell'automazione dell'interazione umana con le macchine, preparando il terreno per innumerevoli applicazioni nell'AI e oltre. Chi è il Creatore di Agent S? Sebbene il concetto di Agent S sia fondamentalmente innovativo, informazioni specifiche sul suo creatore rimangono elusive. Il creatore è attualmente sconosciuto, il che evidenzia sia la fase embrionale del progetto sia la scelta strategica di mantenere i membri fondatori sotto anonimato. Indipendentemente dall'anonimato, l'attenzione rimane sulle capacità e sul potenziale del framework. Chi sono gli Investitori di Agent S? Poiché Agent S è relativamente nuovo nell'ecosistema crittografico, informazioni dettagliate riguardanti i suoi investitori e sostenitori finanziari non sono documentate esplicitamente. La mancanza di approfondimenti pubblicamente disponibili sulle fondazioni di investimento o sulle organizzazioni che supportano il progetto solleva interrogativi sulla sua struttura di finanziamento e sulla roadmap di sviluppo. Comprendere il supporto è cruciale per valutare la sostenibilità del progetto e il suo potenziale impatto sul mercato. Come Funziona Agent S? Al centro di Agent S si trova una tecnologia all'avanguardia che gli consente di funzionare efficacemente in contesti diversi. Il suo modello operativo è costruito attorno a diverse caratteristiche chiave: Interazione Uomo-Computer Simile a Quella Umana: Il framework offre una pianificazione AI avanzata, cercando di rendere le interazioni con i computer più intuitive. Mimando il comportamento umano nell'esecuzione dei compiti, promette di elevare le esperienze degli utenti. Memoria Narrativa: Utilizzata per sfruttare esperienze di alto livello, Agent S utilizza la memoria narrativa per tenere traccia delle storie dei compiti, migliorando così i suoi processi decisionali. Memoria Episodica: Questa caratteristica fornisce agli utenti una guida passo-passo, consentendo al framework di offrire supporto contestuale mentre i compiti si sviluppano. Supporto per OpenACI: Con la capacità di funzionare localmente, Agent S consente agli utenti di mantenere il controllo sulle proprie interazioni e flussi di lavoro, allineandosi con l'etica decentralizzata di Web3. Facile Integrazione con API Esterne: La sua versatilità e compatibilità con varie piattaforme AI garantiscono che Agent S possa adattarsi senza problemi agli ecosistemi tecnologici esistenti, rendendolo una scelta attraente per sviluppatori e organizzazioni. Queste funzionalità contribuiscono collettivamente alla posizione unica di Agent S all'interno dello spazio crittografico, poiché automatizza compiti complessi e multi-fase con un intervento umano minimo. Man mano che il progetto evolve, le sue potenziali applicazioni in Web3 potrebbero ridefinire il modo in cui si svolgono le interazioni digitali. Cronologia di Agent S Lo sviluppo e le tappe di Agent S possono essere riassunti in una cronologia che evidenzia i suoi eventi significativi: 27 Settembre 2024: Il concetto di Agent S è stato lanciato in un documento di ricerca completo intitolato “Un Framework Agentico Aperto che Usa i Computer Come un Umano”, mostrando le basi per il progetto. 10 Ottobre 2024: Il documento di ricerca è stato reso pubblicamente disponibile su arXiv, offrendo un'esplorazione approfondita del framework e della sua valutazione delle prestazioni basata sul benchmark OSWorld. 12 Ottobre 2024: È stata rilasciata una presentazione video, fornendo un'idea visiva delle capacità e delle caratteristiche di Agent S, coinvolgendo ulteriormente potenziali utenti e investitori. Questi indicatori nella cronologia non solo illustrano i progressi di Agent S, ma indicano anche il suo impegno per la trasparenza e il coinvolgimento della comunità. Punti Chiave su Agent S Man mano che il framework Agent S continua a evolversi, diversi attributi chiave si distinguono, sottolineando la sua natura innovativa e il potenziale: Framework Innovativo: Progettato per fornire un uso intuitivo dei computer simile all'interazione umana, Agent S porta un approccio nuovo all'automazione dei compiti. Interazione Autonoma: La capacità di interagire autonomamente con i computer attraverso GUI segna un passo avanti verso soluzioni informatiche più intelligenti ed efficienti. Automazione di Compiti Complessi: Con la sua metodologia robusta, può automatizzare compiti complessi e multi-fase, rendendo i processi più veloci e meno soggetti a errori. Miglioramento Continuo: I meccanismi di apprendimento consentono ad Agent S di migliorare dalle esperienze passate, migliorando continuamente le sue prestazioni e la sua efficacia. 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