在 Polymarket 之外,DeAgent AI 如何成为预测赛道的价值中枢?

深潮Publicado em 2025-11-10Última atualização em 2025-11-11

DeAgent AI 选择了一条从 AI 预言机和智能体基础设施切入预测市场的路。

撰文:ChandlerZ,Foresight News

如果说人类社会自古就存在对未来的好奇与押注,那么加密原生的预测市场正在把这种古老需求,转化为可计价、可清算、可复用的公共品。过去十年,信息的民主化由互联网完成;而在 Web3 和加密领域,价值与信念也在被代币化与价格化,形成一种更可验证、更具激励相容性的价值民主化。AI 的加入,让预测的边界从简单的喂价走向更复杂的判断与裁决,让预测具备基础设施的意味,排除掉投机性理解,预测市场更是治理、对冲与资源配置的底层信息基石。谷歌在 2025 年 11 月开始将 Polymarket 与 Kalshi 的市场概率接入 Google Finance 场景,标志预测数据正在进入亿级用户入口的公网层,这既是行业的背书,更是增量需求的信号。

为什么说预测市场是 Web3 的必争之地

预测市场的本质,是把分散在个体头脑中的暗知识用价格聚合为公共概率。这一思想可追溯到 Robin Hanson 的 Futarchy(以赌定政),即在价值目标由投票决定、事实判断交由市场定价的体制中,预测市场被设定为信息聚合的首要机制。学术界亦有研究显示,预测市场在诸多场景中对事件结果的刻画优于单纯民调,尤其在动态更新与激励约束上具备优势。

而如果把视角从理论推理拉回到真实市场,你会发现这种用价格聚合认知的机制,正在 2024–2025 年被资金与用户用脚投票。以 Polymarket、Kalshi 为代表的预测平台,日交易量多次逼近甚至突破 1 亿美元,累计成交额已经跃升至数百亿美元级别,标志着预测市场正从小众试验走向全面爆发。数据显示,Polymarket 在 10 月的月活跃交易者数达到 477,850 的历史新高,超过此前 1 月创下的 462,600 纪录。其月交易量也在上月反弹至创纪录的 30.2 亿美元,此前从 2 月到 8 月一直在 10 亿美元左右或以下。该平台 10 月新开市场数量达到 38,270 个,几乎是 8 月的三倍。Polymarket 10 月交易量、活跃交易者数量和新开市场数量均创历史新高。Kalshi 在 10 月份的交易额甚至超过 Polymarket,达到 44 亿美元。

除此之外,在美国监管转向与并购受监管实体后,其合规回归美国的路径也日渐清晰。这一系列事件共同说明,以预测为核心的信息衍生品市场已具备真实、强劲且被主流入口认可的需求。

从应用外溢看,预测市场可以算是一种通用的风险对冲与治理模块,企业可以对政策落地概率对冲经营风险,DAO 可以用条件市场绑定提案与 KPI,媒体与平台可以把概率叙事作为新的信息展示层。谷歌、Perplexity 等信息入口与预测平台的打通,正加速这种概率即接口的时代。

赛道繁荣下的投资者困境,可用而不可投

当一个赛道进入早期爆发,普通投资者通常会问两个问题。一是需求是否真实,二是如何分享成长。前者我们已经看到答案;而后者在预测赛道却长期陷入一个尴尬现实,头部产品可用不可投。

以 Polymarket 为例,其官方一度表示项目并无代币,未宣布任何空投或 TGE 计划。尽管近期 Polymarket 首席营销官 Matthew Modabber 确认 POLY 代币和空投计划。10 月早些时候,该公司创始人 Shayne Coplan 曾也透露将推出 POLY 代币。但这依旧意味着,也就意味着,对没有在早期深度参与 Polymarket 的投资者来说,最丰厚、最不对称的那段原始红利期,实际上已经被提前消耗掉了。而今除非你亲自参与每一个事件市场,否则很难获得赛道级的贝塔暴露与长期收益对齐。对于希望以指数方式持有赛道增长的投资者而言,标的极其稀缺。

更广义看,Kalshi 等受监管事件合约平台同样没有加密原生代币;而链上其他预测应用或工具,要么体量与网络效应尚不足以扮演行业指数,要么更像单一功能型工具,难以承载赛道级的价值归因。结果就是需求在应用层猛烈绽放,投资层却出现无币可投的结构性缺口。

从 Pump.fun 与 Virtuals,看 Polymarket 与 DeAgent AI

复盘 2024 年的 Meme 赛道,最具代表性的现象之一就是 Pump.fun 的出圈,极致低门槛、标准化曲线发行机制,点燃了链上创生的零到一。在其早期狂飙阶段,平台本身并无原生代币,用户只能通过参与每一枚 meme 的个股式博弈分享繁荣。随后,市场出现了能把这个生态级热度指数化的通证载体 Virtuals(VIRTUAL)。VIRTUAL 通过把生态内的创建、交易、LP 配对等关键路径与平台代币绑定,使得持有 VIRTUAL 近似于持有整个 Agent/Meme 生态的增长索引,从而在叙事与基本面上承接了 Pump.fun 所释放的溢价。

Pump.fun 在 2025 年中后期推出了平台代币 PUMP,但时间点更偏后,且其价值捕获逻辑与前期生态爆发错位。历史经验告诉我们,当应用层先爆发而缺少指数资产时,最先提供既有产品又有代币的基础设施项目,往往在价值重估中跑赢赛道平均。

放回到正在成型的预测市场赛道,DeAgent AI 正是这样一个基础设施型的角色。DeAgentAI 是覆盖 Sui、BSC 和 BTC 生态系统的 AI 代理基础设施,赋能人工智能代理在链上实现无需信任的自主决策能力。其旨在解决分布式环境中 AI 面临的三大挑战:身份认证、持续性保障与共识机制,构建值得信赖的 AI 代理生态系统。

DeAgent AI 围绕预测市场和 DeFi 场景,构建了一套以 AI 预言机和多智能体执行网络为核心的底层协议。一端对接真实世界与链上数据,把复杂的判断、裁决和信号生产标准化为可验证的预言机输出,另一端通过智能体网络把这些输出接入交易、治理和衍生品设计,从而成为整个赛道的信息与价值中枢。

也正因为如此,这套镜像今天正在预测市场赛道重演。Polymarket 对应了当年的 Pump.fun(产品龙头但长期缺位可投资代币),而 DeAgent AI(AIA)则扮演了类 Virtuals 的价值容器角色。它既提供了预测市场所缺的关键基建模块(AI 预言机与智能体执行网络),又提供了公开可交易的代币 AIA 作为赛道指数化的锚点,使得投资者可以通过持有 AIA 间接分享整个预测赛道的中长期成长。

DeAgent AI 如何成为预测赛道的价值容器

DeAgentAI 的技术框架,核心在于解决去中心化 AI 智能体在链上运行面临的连续性、同一性与共识性三大根本性挑战。通过热记忆与长期记忆相结合的状态系统,以及链上状态快照,Agent 在多链多任务中不会被重置,行为与决策有完整、可追溯的生命周期;用链上唯一身份 + DID 和分层授权机制,确保每个 Agent 身份不可伪造;再用最小熵决策(Minimum Entropy Decision)和验证者共识,把多模型杂乱的输出收敛成可结算的确定性结果。在此基础上,A2A 协议负责 Agent 之间的标准化协作,MPC 执行层保障敏感操作的隐私与安全,最终把身份、安全、决策与协作整合成一套可验证、可扩展的去中心化 AI Agent 基础设施。

AlphaX 与 CorrAI 的双轮落地

在应用层,AlphaX 和 CorrAI 是这套基础设施最直观的兑现。AlphaX 是其社区孵化的首个基于 DeAgentAI 反馈训练机制开发的 AI 模型,采用了 Transformer 架构、Mixture-of-Experts(MoE)技术以及人类反馈强化学习(RHF)机制,专注于提升加密货币价格预测的准确性。AlphaX 针对 2–72 小时加密价格趋势进行预测,给出的准确率为 72.3%,并在 2024 年 12 月和 2025 年 1 月的实盘模拟中取得了 +18.21% 和 +16.00% 的 ROI,且胜率在 90% 左右,证明了 AI 预测在真实交易环境下具备可观的实用性。

CorrAI 则更像是 DeFi/ 量化用户的无代码 Copilot,帮助用户选择策略模板、调整参数、做回测并下达链上指令,把看见信号 和执行策略 串成闭环,也顺便把更多真实资金与行为引入到 DeAgent AI 的 Agent 网络之中。

在生态侧,AlphaX 已经在 Sui、BNB 等公链上通过活动和集成积累了可观的用户与交互,配合多条链和多类应用场景,DeAgent AI 整体网络已形成数以亿计链上交互、数千万级用户的生产关系,不再是停留在白皮书里的实验项目,而是一个真实在跑、持续被调用的基础设施。

从价格喂价到主观判断的 AI 预言机

传统预言机主要处理 BTC/USD 这类客观数值,靠多节点冗余和数据源聚合达成共识;一旦问题变成主观 / 非确定性判断(例如「本周末 ETH 更大概率上涨还是下跌?」),节点各自调用大模型,给出的答案往往并不一致,也难以证明确实按约定调用了某个模型并得到这个结果,安全与信任都开始失效。

DeAgent AI 从一开始就针对这类主观问题设计了 DeAgentAI Oracle。用户以选择题形式提交问题并支付服务费,网络中多个 AI Agent 基于检索 + 推理独立判断后投票,由链上合约汇总票数,选出最终结果并记录上链。这样一来,原本发散的 AI 输出被压缩成可结算的确定性结果,信不信某个节点被替换成验证一套公开的投票与记录过程,让 AI 做判断这件事第一次变成了可以在链上反复调用的公共服务,非常适配预测市场、治理裁决和 InfoFi 等场景。目前该组件正在内部测试中。

以具体案例来看,DeAgent AI 的 Agents 已经被用于围绕真实世界事件给出判断。近期美国联邦政府停摆期间,团队在 10 月底基于 Kalshi、Polymarket 等平台的市场定价,结合历史停摆时长、两党博弈结构与关键时间节点,构建出一套决策树模型,最终给出的结论是本轮停摆最有可能在 11 月 12-15 日区间(或与之接近的 11 月 13-20 日范围)被迫结束,而非市场情绪中常见的无限拉扯叙事。

同期,围绕「比特币是否已经进入熊市」这一争议话题,DeAgent AI 通过整合链上数据、ETF 资金流、宏观政策转向以及技术指标背离等信号,判断当前阶段更接近「熊市早期的深度调整」,而不是一轮尚未结束的加速牛市,并据此给出关键价位与风险监控框架。

这类围绕具体议题的预测与研判,一方面展示了 DeAgent AI 预言机在主观、复杂问题上的拆解与集成能力,另一方面也说明其输出已经能够直接转化为预测市场与交易决策可用的信号,而不仅仅停留在演示层面。

AIA 如何把赛道增长指数化

回到投资者的视角,AIA 的价值捕获逻辑在于,它既是 DeAgentAI Oracle 和 Agent 网络的支付与结算媒介,也是节点和验证者的质押资产与治理凭证。随着更多预测应用、治理模块和 DeFi 策略接入这套网络,请求次数、调用频率和安全需求都会转化为对 AIA 的实际需求,使其价值与整个赛道的使用量天然绑定,而不是只依附于一次性的叙事热度。

更关键的是,这条价值链本身是闭环且可推演的。Polymarket 等预测应用在扩展市场品类、引入更复杂的主观问题时,需要依赖 AI 预言机来做复杂判断;这些调用会直接体现在对 DeAgent AI 这类 AI 预言机基础设施的需求增长上;而当 Oracle/Agent 网络的使用量提升,与之绑定的功能代币 AIA 作为支付、结算和质押资产,其需求与价值也会随之水涨船高。换句话说,如果你相信预测市场会继续扩张,就很难不同时相信对 AI 预言机的需求会扩大,而这最终会在 AIA 的长期定价中得到体现。

从资产属性上看,AIA 同时满足「功能」与「可投」这两个条件。一方面,它背后对应的是面向主观问题的 AI 预言机和智能体基础设施,直接对接预测市场的核心痛点;另一方面,它本身是一个可在公开市场配置的代币资产。对比来看,Kalshi、Polymarket 等预测平台至今没有原生代币可投,传统价格预言机虽有代币,但服务的是客观喂价赛道,与 AI 主导的主观预言机并非同一条价值链。在 AI 预言机 + 可交易代币这一细分上,AIA 是当前少有甚至唯一能同时满足可用和可投的标的,也因此有机会成为预测赛道增长最直接的指数化载体。

预测赛道,应该怎么参与?

当下的预测赛道,很明显已经进入应用故事讲在台前、价值慢慢沉到台下的阶段。Polymarket、Kalshi 用真实交易量证明了赛道存在,而真正能长期被定价的,很可能是支撑这些应用运转的那一层,即负责判断与结算的 AI 预言机、智能体网络,以及与之绑定的功能代币。

随着预测类应用尝试承载更复杂、更主观的判断,它们势必会对 AI 预言机产生更高、更频繁的调用需求;这类需求最终会沉淀为对 DeAgent AI 这类基础设施的持续使用;而与该基础设施的支付、结算和质押紧密绑定的功能代币也将在这一过程中承接相应的价值。那么接下来真正需要思考的,就不再是要不要参与这条赛道,而是以什么方式、在怎样的层级参与这条赛道。

一个相对清晰的做法是,应用层用参与度,基础设施层用仓位。应用层上,用户可以继续把 Polymarket 等平台当作获取 Alpha 的工具,用仓位去押注具体事件;基础设施层上,则用适度配置 AIA 的方式,去对齐 AI 预言机成为预测市场标配这一更长期的命题。前者回答这一局能不能赚到钱,后者回答这条赛道做大时,有没有跟底层一起被抬上去。

当然,AIA 也只是组合里的一个因子,而不是可以替代风控的答案本身。更稳妥的打开方式,是把它视作预测赛道基础设施指数的一部分,在自己的风险预算内,给这条长期逻辑一个位置和时间,让市场去验证对这个叙事的判断。

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No seu whitepaper, o DUOLINGO AI menciona a formação de colaborações com “plataformas de educação blockchain” não especificadas, com o objetivo de enriquecer a sua oferta de cursos. Embora parcerias específicas ainda não tenham sido divulgadas, estes esforços colaborativos sugerem uma estratégia para misturar inovação em blockchain com iniciativas educativas, expandindo o acesso e o envolvimento dos utilizadores em diversas vias de aprendizagem. Arquitetura Tecnológica Integração de IA O DUOLINGO AI incorpora dois componentes principais impulsionados por IA para melhorar as suas ofertas educativas: Motor de Aprendizagem Adaptativa: Este motor sofisticado aprende a partir das interações dos utilizadores, semelhante a modelos proprietários de grandes plataformas educativas. Ele ajusta dinamicamente a dificuldade das lições para abordar desafios específicos dos alunos, reforçando áreas fracas através de exercícios direcionados. Agentes Conversacionais: Ao empregar chatbots alimentados por GPT-4, o DUOLINGO AI oferece uma plataforma para os utilizadores se envolverem em conversas simuladas, promovendo uma experiência de aprendizagem de línguas mais interativa e prática. Infraestrutura Blockchain Construído na blockchain Solana, o $DUOLINGO AI utiliza uma estrutura tecnológica abrangente que inclui: Contratos Inteligentes de Verificação de Habilidades: Esta funcionalidade atribui automaticamente tokens aos utilizadores que passam com sucesso em testes de proficiência, reforçando a estrutura de incentivos para resultados de aprendizagem genuínos. Emblemas NFT: Estes tokens digitais significam vários marcos que os alunos alcançam, como completar uma seção do seu curso ou dominar habilidades específicas, permitindo-lhes negociar ou exibir as suas conquistas digitalmente. Governança DAO: Membros da comunidade com tokens podem participar na governança votando em propostas-chave, facilitando uma cultura participativa que incentiva a inovação nas ofertas de cursos e funcionalidades da plataforma. Cronologia Histórica 2022–2023: Conceituação O trabalho preliminar para o DUOLINGO AI começa com a criação de um whitepaper, destacando a sinergia entre os avanços em IA na aprendizagem de línguas e o potencial descentralizado da tecnologia blockchain. 2024: Lançamento Beta Um lançamento beta limitado introduz ofertas em línguas populares, recompensando os primeiros utilizadores com incentivos em tokens como parte da estratégia de envolvimento comunitário do projeto. 2025: Transição para DAO Em abril, ocorre um lançamento completo da mainnet com a circulação de tokens, promovendo discussões comunitárias sobre possíveis expansões para línguas asiáticas e outros desenvolvimentos de cursos. Desafios e Direções Futuras Obstáculos Técnicos Apesar dos seus objetivos ambiciosos, o DUOLINGO AI enfrenta desafios significativos. A escalabilidade continua a ser uma preocupação constante, particularmente no equilíbrio dos custos associados ao processamento de IA e à manutenção de uma rede descentralizada responsiva. Além disso, garantir a criação e moderação de conteúdo de qualidade num ambiente descentralizado apresenta complexidades na manutenção dos padrões educativos. Oportunidades Estratégicas Olhando para o futuro, o DUOLINGO AI tem o potencial de aproveitar parcerias de micro-certificação com instituições académicas, proporcionando validações verificadas em blockchain das habilidades linguísticas. Além disso, a expansão cross-chain poderia permitir que o projeto acedesse a bases de utilizadores mais amplas e a ecossistemas de blockchain adicionais, melhorando a sua interoperabilidade e alcance. Conclusão DUOLINGO AI representa uma fusão inovadora de inteligência artificial e tecnologia blockchain, apresentando uma alternativa focada na comunidade aos sistemas tradicionais de aprendizagem de línguas. Embora o seu desenvolvimento pseudónimo e o modelo económico emergente tragam certos riscos, o compromisso do projeto com a aprendizagem gamificada, educação personalizada e governança descentralizada ilumina um caminho a seguir para a tecnologia educativa no domínio do Web3. À medida que a IA continua a avançar e o ecossistema blockchain evolui, iniciativas como o DUOLINGO AI poderão redefinir a forma como os utilizadores interagem com a educação linguística, empoderando comunidades e recompensando o envolvimento através de mecanismos de aprendizagem inovadores.

475 Visualizações TotaisPublicado em {updateTime}Atualizado em 2025.04.11

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