A Decade in the Making: Is the Prediction Market's Next Star About to Take the Stage?

比推Publicado em 2025-12-08Última atualização em 2025-12-08

Resumo

The evolution of the crypto prediction market is a notable case of a once-dismissed sector achieving product-market fit after a decade. Early platforms like Gnosis (2015) and Augur (2018) struggled due to high transaction costs, poor user experience, regulatory pressure (e.g., CFTC classifying them as gambling), and immature oracles. By 2020, platforms like Polymarket remained niche, with low trading volumes and TVL. The turning point came in 2024, driven largely by the U.S. presidential election. Polymarket’s election prediction market saw over $2.7 billion in volume, with monthly trading surging from $62 million to $2.1 billion. Key factors for this breakthrough include: improved scalability and lower fees via L2 solutions like Polygon and Base; regulatory shifts, such as CFTC approving platforms like Kalshi; and broader market narratives emphasizing real-world utility over speculation. Prediction markets have evolved from being perceived as gambling to providing real-time probabilistic signals, attracting institutional investment and mainstream media attention. The sector’s growth underscores that early "failure" in crypto may stem from immature infrastructure rather than lack of demand, suggesting other dismissed sectors like crypto gaming or DePIN could similarly rebound under improved conditions.

The evolution of the crypto prediction market is fascinating because it was once categorized as a "disproven" track. It took a full decade to achieve PMF (Product-Market Fit), and its development has surpassed market expectations. Sometimes, in the crypto space, drawing conclusions too early might not be appropriate.

The concept of prediction markets itself isn't new; it has existed in the crypto field for a long time. In 2015, the Gnosis project began development; in 2018, Augur officially launched. It was a decentralized prediction market platform built on Ethereum, allowing users to create and bet on future events, with settlements made using cryptocurrency.

In 2020, Polymarket (based on Polygon) also launched, but it remained on the fringes. Coupled with regulatory factors, it struggled along. Polymarket's initial monthly trading volume was only in the millions of dollars; Augur's TVL plummeted nearly 80% after the 2020 election, sliding from its peak to just a few million dollars. The entire industry's peak TVL hovered around $7 million, with monthly trading volumes under $100 million. Regulatory pressure (e.g., the CFTC viewing it as "gambling") and imperfect oracles (prone to manipulation) further stifled growth.

The real explosion of the entire prediction market only began in 2024. Particularly, the 2024 US election became a turning point. Polymarket's election prediction market trading volume exceeded $2.7 billion, and the platform's monthly trading volume soared from $62 million in May to $2.1 billion in October, a growth of over 30 times. The annual nominal trading volume reached $16.3 billion, far exceeding the sum of all previous years.

Why did it take ten years to achieve PMF?

First, early crypto faced technical and user experience barriers. The prediction market concept was good, and the demand seemed significant, but the actual user experience excluded the vast majority. For example, early Augur was built on Ethereum L1, with extremely high transaction costs—gas fees were frighteningly high back then, and confirmation speeds were slow. Additionally, ordinary users had to master wallets and complex interfaces, which involved a steep learning curve. These high barriers corresponded to insufficient liquidity and user concerns about manipulation.

Second, regulatory pressure was constant. The US CFTC (Commodity Futures Trading Commission) categorized prediction markets as "gambling" or derivatives and increased scrutiny after 2018. During this period, Augur was fined for betting on sensitive events; Polymarket paid a $1.4 million fine in 2022 and exited the US mainland. Its founder, Shayne Coplan (born in 1998), even had his New York apartment raided by the FBI, who confiscated his electronic devices (though he wasn't arrested). Regulatory ambiguity prevented institutional funds from entering. This pressure made it very difficult to build liquidity.

Third, the market narrative shifted. From 2016-2018, most crypto users were more focused on speculation than utility tools; the 2020-2023 DeFi/NFT frenzy diverted attention, with prediction market TVL stuck at just $7 million. The lack of major event drivers made it hard to accumulate liquidity.

Fourth, oracles were immature and easily manipulated.

2024 was the turning point. As mentioned, the 2024 US election was a catalyst, but it was far more than that.

From 2024 to now, prediction markets have truly taken off. Besides Polymarket, the centralized prediction platform Kalshi has emerged. In 2025, prediction market trading volume reached $27.9 billion (a 210% year-on-year increase), with a weekly peak of $2.3 billion. The combined TVL of Polymarket and Kalshi exceeded $20 billion. Both are valued at the tens of billions of dollars level. Prediction markets have suddenly become the market's darling.

So, what are the driving factors?

In contrast to the obstacles faced between 2015-2024, these barriers have been removed one by one, leading to a qualitative improvement in user experience and other aspects.

First, changes in technical barriers/user experience. Polygon, Base L2 networks, and others have reduced gas fees to just cents and increased transaction speeds by 10 times. Platforms like Polymarket have optimized UIs, supporting one-click betting with stablecoins, attracting non-crypto natives. Furthermore, DeFi has developed immensely, providing deep liquidity. For users, participating in prediction markets has become very convenient. Kalshi, being a centralized prediction platform integrated with Robinhood and others, offers even easier participation.

Second, regulatory changes. After the 2024 US election, regulators pushed crypto-friendly policies. The CFTC approved regulated platforms like Kalshi in 2025. The SEC/CFTC clarified the legality of "spot commodity crypto," and stablecoin legislation passed Congress. Overseas, places like Switzerland, despite having blacklists, show an overall environment shifting from hostile to supportive, with institutional funds pouring in (e.g., ICE investing $2 billion).

Third, market narrative change. This cycle lacks a particularly dominant narrative. Real utility has become a focus. Coupled with the catalyst of the '24 election predictions, Polymarket expanded into sports, economics, tech, and other fields. Media push (e.g., reports by CNN/Bloomberg) and social network dissemination fueled the prediction market boom.

Fourth, both institutions and communities are driving growth. a16z is actively participating, creating a narrative around "event-driven financial infrastructure." Community users are also actively participating, pushing up TVL.

Fifth, prediction markets are gradually evolving from "gambling" into a new signal type, akin to providing real-time probability signals.

From the decade-long evolution of prediction markets, an interesting conclusion emerges: not all "disproven" tracks necessarily lack PMF. Sometimes, the conditions just aren't ripe yet. This phenomenon is especially evident in the crypto field. Due to the underdeveloped infrastructure in the first decade (expensive/slow/poor user experience...), many attempts couldn't successfully reach ordinary users. Perhaps future Crypto Game/social/AI agent/DePIN/digital identity... and other tracks, some parts might be over, but some sectors might still have a chance to prove themselves again.

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Original link:https://www.bitpush.news/articles/7593865

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QWhy did it take nearly a decade for crypto prediction markets to achieve Product-Market Fit (PMF)?

AEarly crypto prediction markets faced significant barriers including high transaction costs and slow speeds on Ethereum L1, complex user interfaces requiring wallet management, regulatory pressure from entities like the CFTC which viewed them as gambling, immature oracles prone to manipulation, and a market narrative focused on speculation and other trends like DeFi and NFTs rather than utility. These factors combined to create high user barriers and insufficient liquidity.

QWhat was the key catalyst that led to the explosive growth of prediction markets in 2024?

AThe 2024 U.S. presidential election served as the major catalyst. It drove massive engagement, with Polymarket's election prediction market alone seeing over $2.7 billion in trading volume. This event demonstrated the utility and demand for prediction markets, leading to a surge in platform usage and mainstream media attention.

QHow did improvements in infrastructure contribute to the rise of prediction markets?

AThe adoption of Layer 2 scaling solutions like Polygon and Base drastically reduced gas fees to just a few cents and increased transaction speeds by 10x. Platforms like Polymarket also optimized their user interfaces, integrated stablecoins for easy betting, and leveraged deeper DeFi liquidity. This made participation much cheaper, faster, and more accessible to both crypto-native and non-crypto users.

QHow did the regulatory landscape for prediction markets change around 2024-2025?

AThe regulatory environment shifted from hostile to more supportive. Following the 2024 election, U.S. regulators like the CFTC approved regulated platforms such as Kalshi. The SEC and CFTC provided clearer guidance, clarifying the legality of 'spot commodity crypto,' and stablecoin legislation was passed by Congress. This newfound regulatory clarity allowed institutional capital to flow into the space.

QBesides elections, what other factors are driving the new narrative for prediction markets?

AThe narrative has evolved from pure speculation or 'gambling' to being seen as a source of valuable 'real-time probability signals' for events in sports, economics, and technology. This utility, combined with a lack of a dominant speculative narrative in the crypto cycle, media coverage from major outlets like CNN and Bloomberg, and active promotion by venture firms like a16z as 'event-driven financial infrastructure,' has driven widespread adoption.

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Agent S: O Futuro da Interação Autónoma no Web3 Introdução No panorama em constante evolução do Web3 e das criptomoedas, as inovações estão constantemente a redefinir a forma como os indivíduos interagem com plataformas digitais. Um projeto pioneiro, o Agent S, promete revolucionar a interação humano-computador através do seu framework aberto e agente. Ao abrir caminho para interações autónomas, o Agent S visa simplificar tarefas complexas, oferecendo aplicações transformadoras em inteligência artificial (IA). Esta exploração detalhada irá aprofundar-se nas complexidades do projeto, nas suas características únicas e nas implicações para o domínio das criptomoedas. O que é o Agent S? O Agent S é um framework aberto e agente, especificamente concebido para abordar três desafios fundamentais na automação de tarefas computacionais: Aquisição de Conhecimento Específico de Domínio: O framework aprende inteligentemente a partir de várias fontes de conhecimento externas e experiências internas. Esta abordagem dupla capacita-o a construir um rico repositório de conhecimento específico de domínio, melhorando o seu desempenho na execução de tarefas. Planeamento ao Longo de Longos Horizontes de Tarefas: O Agent S emprega planeamento hierárquico aumentado por experiência, uma abordagem estratégica que facilita a decomposição e execução eficientes de tarefas intrincadas. Esta característica melhora significativamente a sua capacidade de gerir múltiplas subtarefas de forma eficiente e eficaz. Gestão de Interfaces Dinâmicas e Não Uniformes: O projeto introduz a Interface Agente-Computador (ACI), uma solução inovadora que melhora a interação entre agentes e utilizadores. 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Como o Agent S é relativamente novo no ecossistema criptográfico, informações detalhadas sobre os seus investidores e financiadores não estão explicitamente documentadas. A falta de informações disponíveis publicamente sobre as fundações de investimento ou organizações que apoiam o projeto levanta questões sobre a sua estrutura de financiamento e roteiro de desenvolvimento. Compreender o apoio é crucial para avaliar a sustentabilidade do projeto e o seu impacto potencial no mercado. Como Funciona o Agent S? No núcleo do Agent S reside uma tecnologia de ponta que lhe permite funcionar eficazmente em diversos ambientes. O seu modelo operacional é construído em torno de várias características-chave: Interação Humano-Computador Semelhante: O framework oferece planeamento avançado em IA, esforçando-se para tornar as interações com computadores mais intuitivas. Ao imitar o comportamento humano na execução de tarefas, promete elevar as experiências dos utilizadores. Memória Narrativa: Utilizada para aproveitar experiências de alto nível, o Agent S utiliza memória narrativa para acompanhar os históricos de tarefas, melhorando assim os seus processos de tomada de decisão. Memória Episódica: Esta característica fornece aos utilizadores orientações passo a passo, permitindo que o framework ofereça suporte contextual à medida que as tarefas se desenrolam. Suporte para OpenACI: Com a capacidade de funcionar localmente, o Agent S permite que os utilizadores mantenham o controlo sobre as suas interações e fluxos de trabalho, alinhando-se com a ética descentralizada do Web3. Fácil Integração com APIs Externas: A sua versatilidade e compatibilidade com várias plataformas de IA garantem que o Agent S possa integrar-se perfeitamente em ecossistemas tecnológicos existentes, tornando-o uma escolha apelativa para desenvolvedores e organizações. 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Pontos-Chave Sobre o Agent S À medida que o framework Agent S continua a evoluir, várias características-chave destacam-se, sublinhando a sua natureza inovadora e potencial: Framework Inovador: Concebido para proporcionar um uso intuitivo de computadores semelhante à interação humana, o Agent S traz uma abordagem nova à automação de tarefas. Interação Autónoma: A capacidade de interagir autonomamente com computadores através de GUI significa um avanço em direção a soluções computacionais mais inteligentes e eficientes. Automação de Tarefas Complexas: Com a sua metodologia robusta, pode automatizar tarefas complexas e em múltiplos passos, tornando os processos mais rápidos e menos propensos a erros. Melhoria Contínua: Os mecanismos de aprendizagem permitem que o Agent S melhore a partir de experiências passadas, aprimorando continuamente o seu desempenho e eficácia. 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À medida que avançamos mais profundamente nos domínios das criptomoedas e da descentralização, projetos como o Agent S desempenharão, sem dúvida, um papel crucial na formação do futuro da tecnologia e da colaboração humano-computador.

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