Автор: Heretic Research, независимое исследовательское агентство, специализирующееся на пересечении Crypto и AI
От трения при расчетах до кросс-платформенной инфраструктуры: в поисках следующего альфа-фактора индустрии
Эта статья представляет собой полную версию исследовательского отчета Heretic Research №03. Исследование охватывает 282 191 урегулированный (по состоянию на 15 июля 2026 года) рынок предсказаний и отвечает на вопрос: конкуренция платформ уже сосредоточилась на трафике, лицензиях и ликвидности — где появится следующий индустриальный прирост?
Вывод приходится на слой результата — второй пул прибыли, который формируется после стандартизации и кроссплатформенного повторного использования четырех возможностей: сравнения правил, проверки доказательств, подтверждения результата и запуска выплат. Данные в статье являются точечными, источники и методология расчетов указаны по тексту.
Краткое содержание (TL;DR)
- Фронтенд рынков предсказаний становится переполненным, следующий прирост может прийти из бэкенд-инфраструктуры. Конкуренция платформ уже сосредоточилась на трафике, лицензиях и ликвидности; но каждый новый рынок по-прежнему требует объяснения правил, проверки доказательств, подтверждения результата и осуществления выплаты. Эти дублирующиеся возможности обретают условия для стандартизации и обслуживания нескольких платформ.
- Неопределенность правил и расчетов создает альфу. Регрессионная модель HR показывает, что 0.487% спорных рынков несут 8.64% объема, сохраняется постоянный спред между схожими контрактами на разных платформах; однако мелкие стаканы и издержки исполнения ограничивают вкладываемый капитал. Более масштабируемая возможность заключается в создании из сравнения правил, проверки доказательств, подтверждения результата и запуска выплат продуктов, доступных для многократного вызова.
- Слой результата вступил в коммерческую фазу. Текущая наблюдаемая годовая выручка составляет примерно 15–37 млн долларов США; если охватить все существующие рынки, соответствующая цифра — около 64–161 млн долларов; при достижении уровня монетизации зрелых проектов верхний предел годовой выручки индустрии составляет примерно 456 млн долларов.
- Формируется индустриальная возможность, слой результата все еще находится на стадии, наиболее подходящей для предварительного исследования и позиционирования. Акции платформ уже учитывают высокие ожидания роста фронтенда, HYPE и ICE пока ограниченно отражают ценность слоя результата; по-настоящему стоит отслеживать, какие ранние проекты начинают получать кросс-платформенные вызовы и превращают эти вызовы в отслеживаемый, возобновляемый доход. Идеальный актив еще не полностью сформирован, что также означает, что эта часть индустриальной ценности еще не полностью оценена рынком.
Те, кто торгуют разницей в правилах, зарабатывают лишь малую прибыль. Те, кто определяют результат, делят будущее.
Предисловие | Упущенная вторая вероятность рынков предсказаний: кто выносит вердикт, тот и переписывает цену
На рынках предсказаний цену контракта «Да» часто напрямую интерпретируют как вероятность наступления события. Такой подход упускает самую ценную переменную рынков предсказаний: после наступления факта то, признает ли его правило, в конечном счете определяет, будет ли произведена выплата по контракту.
Таким образом, один контракт содержит одновременно две вероятности:
- Вероятность наступления факта
- Вероятность того, что факт будет признан правилом как «Да»
Когда правила ясны, а доказательства согласованы, эти вероятности близки; когда возникают разногласия по срокам, источникам информации, стандартам доказательств или окончательному решению, они расходятся. Эта разница — не техническая ошибка, напротив, она меняет денежные потоки и сама по себе может считаться активом.
Поэтому в данной статье основное внимание уделяется этой «невидимой руке» рынков предсказаний, еще не увиденной консенсусом, и используется 3 определения для глубокого анализа: право интерпретации определяет, будет ли факт признан правилом, разница в правилах — это торговая альфа, возникающая, когда этот разброс признания попадает в цену, а слой результата — это инкапсуляция сравнения правил, проверки доказательств, подтверждения результата и запуска выплат в кросс-платформенные интерфейсы.
Эти три элемента образуют причинно-следственную цепь: право интерпретации — причина, разница в правилах — результат, слой результата — коммерческая форма права интерпретации.
Таким образом, тот, кто решает, будет ли факт признан правилами рынка предсказаний, и есть упущенная вторая вероятность, которая на торговой стороне проявляется как разница в правилах, а на индустриальной стороне подталкивает к инкапсуляции сравнения правил, проверки доказательств, подтверждения результата и запуска выплат в общие интерфейсы.
Одна и та же разница в правилах разделяет потоки прибыли. Тот поток, который достается слою результата, и есть второй пул прибыли, упомянутый в заголовке отчета — это распределение прибыли по индустриальным меркам, и пока ни один субъект не раскрывает его отдельно.
На основании данных и индустриального исследования, в этом отчете выявлен потенциал роста, еще не полностью оцененный рынком: слой результата, способный к кросс-платформенному копированию и формированию устойчивого дохода, станет основным индустриальным приростом следующего этапа развития рынков предсказаний.
01 | 0.487% рынков становятся спорными, на них приходится 8.64% объема: большие деньги за малой вероятностью
Если измерять по количеству рынков предсказаний, споры — это проблема низкочастотной эксплуатации. Поэтому эта метрика систематически недооценивает экономическую ценность разницы в правилах: доля мала, но экономическую ценность «разницы в правилах» определяет объем капитала, подверженного спорам.
По состоянию на 15 июля 2026 года, из закрытых рынков с итоговым номинальным объемом не менее 1000 долларов США и сохраненной историей статусов UMA, в данном отчете получено 282 191 образец для анализа спорности и регрессионного анализа. UMA — это механизм арбитража споров на блокчейне, используемый Polymarket. В этой выборке рынки, когда-либо становившиеся спорными, составляют лишь 0.487%, но на них приходится 8.64% итогового номинального объема.
Разница в правилах концентрируется на самых дорогих рынках.
1.1 Чем больше объем, тем выше концентрация риска споров
При стратификации по итоговому номинальному объему, процент спорности в выборке монотонно возрастает от 0.26% в низшей группе до 30.14% в высшей.
На основании этого в отчете используется регрессионное моделирование. Результаты регрессии показывают, что после контроля таких факторов, как год рынка, категория и срок существования, объем и спорность остаются значимо положительно коррелированы: увеличение объема на один рынок в 10 раз повышает относительную склонность рынка к переходу в спор примерно в 2.27 раза. Это указывает на явную концентрацию споров на высокоценных рынках. Однако, поскольку объем может включать сделки после возникновения спора, данный результат доказывает лишь корреляцию, но не позволяет судить о том, что является причиной: высокий объем приводит к спорам или споры привлекают больший объем. Но в любом случае это уже стало издержкой, с которой регулярно сталкиваются крупные суммы.
1.2 Высокоценные сделки требуют вынесения права интерпретации из бэкенда на фронтенд
Когда одно событие решает судьбу нескольких тысяч долларов, неясные правила могут быть разобраны операторами по ситуации; когда одно событие решает судьбу десятков миллионов долларов, неясность правил одновременно меняет выплаты, позиции маркет-мейкеров и репутацию платформы.
Поэтому высокоценные сделки требуют, чтобы четыре вещи были видны до размещения ордера: можно ли сравнить правила, проверить доказательства, подтвердить результат и запустить выплату. Отсутствие любого из этих элементов заставит маркет-мейкеров взимать плату за неопределенность через более широкие спреды, меньшие позиции или более высокий резерв капитала. Эти издержки в итоге перекладываются на трейдеров и проявляются в виде более высоких торговых издержек, меньшего исполняемого объема и худшей эффективности использования капитала.
Таким образом, важность спорности в 0.487% заключается именно в том, что она сковывает значительно больше средств, чем можно предположить по ее доле в количестве случаев. Поскольку разница в правилах концентрируется на самых дорогих рынках, реальный вопрос заключается в том, у кого находится власть менять результат выплат.
02 | Концентрация права интерпретации: несколько кошельков держат право решающего голоса в спорах
Исходные условия рынков предсказаний не могут охватить все возможные факты. В местах, не охваченных условиями, подтверждение результата превращается из исполнения правил в право интерпретации: кто выносит окончательное решение, тот и переписывает денежные потоки. Это первый источник разницы в правилах: принадлежность права интерпретации, то есть внутри платформы решает тот, у кого последнее слово; чем более сосредоточена принадлежность, тем сложнее предсказать вероятность признания правилом.
2.1 Дело Strategy: факт наступил, но это не значит, что контракт признан
Соответствующий контракт Polymarket гласил, что рынок должен быть урегулирован как «Да», если Strategy продаст биткоин до 23:59 (восточное время) 31 мая 2026 года. Strategy позже раскрыла, что продала 32 BTC в период с 26 по 31 мая.
Итоговый расчет рынка был «Нет». Ключевым моментом спора был не сам факт «продажи», а то, должна ли продажа «произойти до крайнего срока или быть публично подтвержденной до крайнего срока». Исходное правило было написано по времени наступления события, а дополнительное разъяснение от 1 июня включило время публичного подтверждения в критерии. Анализ Galaxy Research текста правил и дополнений показывает, что трейдеры столкнулись с двумя разными стандартами признания правилами.
Это не просто «цена колеблется из-за спора», а идентифицируемый шок от изменения трактовки правил: раскрытие факта подтолкнуло «Да» вверх, а дополнительное разъяснение снова опустило его. Факт не изменился, изменилась вероятность его признания правилами. Право интерпретации напрямую определяет денежный поток. В этот раз денежный поток переписали то дополнение и последующая процедура голосования.
2.2 Открытое участие не устранило концентрацию власти
Эта процедура голосования открыта для всех. Споры на Polymarket переходят в голосование UMA, и теоретически в нем может участвовать любой держатель токенов, но фактическое право решающего голоса распределено пропорционально количеству токенов.
Расследование Bloomberg о голосованиях на блокчейне показывает, что из более чем 6400 адресов, участвовавших в голосованиях по спорам за три года, всего 9 кошельков обеспечили около половины голосов. Другое исследование, упоминавшееся в СМИ (The Wall Street Journal), обнаружило, что по крайней мере у одного избирателя были позиции на соответствующем рынке в более чем 300 спорах.
Здесь не нужно доказывать манипуляции, сам конфликт интересов уже представляет риск: у небольшой группы кошельков могут быть позиции на соответствующем рынке, и при этом они могут участвовать в определении итогового результата расчета. Как только торговая выгода и право вынесения вердикта оказываются в руках одних и тех же участников, рынок должен учитывать это потенциальное влияние в цене. Чтобы оценить масштаб этого влияния, сначала нужно посмотреть на стоимость и барьеры входа в процедуру спора.
2.3 Крупные позиции повышают экономический стимул вмешиваться в процедуру спора
Порог входа в процедуру спора невысок. Согласно разъяснениям Polymarket о спорах, оспаривающей стороне обычно требуется лишь предоставить залог, соответствующий залогу инициатора, обычно в размере 750 долларов США. Для держателя крупной позиции эти затраты могут быть намного меньше средств, на которые повлияет исход спора.
Предположим, трейдер держит позицию «Да» стоимостью 100 000 долларов США. Если рынок предложено урегулировать как «Нет», эта позиция может практически полностью обесцениться. В этом случае, даже если трейдер оценивает вероятность успеха спора всего в 10%, потратить 750 долларов на передачу дела в процедуру спора все еще может быть рациональным выбором.
Пока пренебрежем дополнительными издержками, такими как исследование, комиссии Gas и т.д. Если спор выигран, трейдер возвращает позицию на 100 000 долларов и получает половину залога проигравшей стороны, то есть 375 долларов; если спор проигран, он теряет свои 750 долларов. Его ожидаемая выгода составит примерно:
10% × (100 000 + 375) − 90% × 750 = 9 362.5 доллара
В этом примере, даже при невысокой вероятности успеха, разрыв между потенциальной суммой восстановления и размером залога все еще достаточен для создания сильного стимула к оспариванию. Чем больше позиция, тем ниже минимальная требуемая вероятность успеха, при которой трейдер будет готов инициировать процедуру спора.
Таким образом, формула ожидаемой выгоды от спора:
Ожидаемая выгода от спора = q × (V + 0.5B) − (1 − q) × B − C
где V — денежный поток позиции, который можно восстановить в случае успеха спора, B — залог спора, C — издержки на исследование, Gas и упущенные возможности, q — оценка вероятности того, что выгодная интерпретация будет в итоге принята.
Отсюда условие безубыточности инициации спора:
q > (B + C) ÷ (V + 1.5B)
Это означает, что чем больше стоимость позиции, тем ниже минимальная требуемая вероятность успеха для инициации спора. 750 долларов не определяют итог голосования, но их достаточно, чтобы выгодная интерпретация попала в процедуру, решающую денежный поток.
03 | Разница в правилах уже в цене, емкость стратегии упирается в глубину стакана
В предыдущих главах мы поняли, в чьих руках право интерпретации, а теперь увидим, что стандарты интерпретации также различаются между платформами. Это второй источник разницы в правилах: различия в стандартах интерпретации. Одна и та же вторая вероятность: первый источник делает ее непредсказуемой, второй — неравной между платформами.
Разница в правилах фактически уже стала торгуемым ценовым отклонением. Трейдеру на рынке предсказаний, помимо оценки того, произойдет ли событие, сначала нужно убедиться, что два внешне одинаковых контракта используют одинаковые крайние сроки, источники информации и стандарты расчета, а также будут ли они выплачивать в одной и той же ситуации. Только при полностью идентичных условиях расчета разница в ценах может быть арбитражем; если правила разные, трейдер по сути ставит на то, правильно ли рынок оценил эти различия в правилах.
3.1 Доказательства ценообразования на кросс-платформах: семантически эквивалентные, но цены все еще различаются
Кросс-платформенное исследование 2026 года, охватившее десять основных платформ и более 100 000 событий, после ручной проверки естественно-языковых описаний, семантики подтверждения результата и временных рамок по каждому пункту, обнаружило, что некоторые события одновременно выставлялись на нескольких платформах, и между семантически эквивалентными рынками сохранялось среднее устойчивое, исполняемое ценовое отклонение в 2–4%. Исследование определяет это явление как «семантическую невзаимозаменяемость»: при отсутствии единого идентификатора события и стандарта подтверждения результата цена не может полностью сходиться.
Более близкое к текущим стаканам наблюдение дает то же направление. С 1 по 7 июля 2026 года, в контракте на достижение BTC 120 000 долларов к концу года, по которому были сделки на обеих площадках, цена «Да» на Kalshi всю неделю была примерно на 2.08 процентных пункта выше, чем на Polymarket. Наблюдение за сопоставлением идентичных тем Polymarket–Kalshi превращает концепцию «правила и структура платформы влияют на цену» в видимый спред.
Рынок не игнорирует вторую вероятность при ценообразовании, просто у него еще нет единого языка для этого. Для трейдера это как раз и есть источник альфы.
3.2 При одинаковых условиях расчета зарабатывают на спреде, при разных — на разнице в понимании
На рынках предсказаний есть классическая арбитражная торговля — кросс-платформенный арбитраж. Но для кросс-платформенной торговли сначала нужно определить, будут ли два внешне одинаковых контракта действительно выплачивать в одной и той же ситуации.
Предположим, на платформе A и платформе B есть рынок «Превысит ли биткоин 120 000 долларов к концу года». Цена «Да» на платформе A — 0.54 доллара, цена «Нет» на платформе B — 0.43 доллара, суммарно с обеих сторон требуется всего 0.97 доллара.
Если оба контракта используют абсолютно одинаковые крайние сроки, источники цены и стандарты расчета, то независимо от конечного результата одна из сторон выплатит 1 доллар. За вычетом комиссий, проскальзывания и стоимости капитала, если общие затраты все еще меньше 1 доллара, трейдер может зафиксировать спред.
Но если платформа A использует индексную цену на 23:59 UTC 31 декабря, а платформа B — цену закрытия по восточному времени, результаты расчета двух контрактов могут различаться. В этом случае покупка обеих сторон за 0.97 доллара не равна безрисковому арбитражу; трейдер фактически оценивает, недооценивает ли рынок вероятность того, что два разных набора правил приведут к разным результатам.
Таким образом, кросс-платформенную торговлю можно разделить на два типа:
- Условия расчета полностью идентичны: трейдер зарабатывает на несоответствии цен, может зафиксировать прибыль, если все затраты меньше итоговой выплаты.
- Условия расчета различаются: трейдер зарабатывает на понимании правил, доход зависит от того, насколько его понимание крайних сроков, источников информации и стандартов расчета точнее рыночного.
Для сделок второго типа реально нужно оценивать не то, произойдет ли само событие, а вероятность того, что этот контракт в итоге будет признан правилами как «Да».
Например, если цена контракта «Да» составляет 0.54 доллара, а комиссии, проскальзывание и стоимость капитала в сумме составляют 0.015 доллара, то трейдеру как минимум нужно считать, что вероятность его итогового расчета как «Да» составляет 55.5%, чтобы эта сделка имела положительное математическое ожидание.
Вероятность признания правилами для достижения безубыточности = Рыночная цена + Все затраты на один контракт
Если трейдер оценивает итоговую вероятность расчета как «Да» в 60%, что выше уровня безубыточности в 55.5%, то ожидаемая прибыль на контракт составит около 0.045 доллара; если оценка всего 53%, даже если трейдер считает, что само событие вероятно произойдет, эта сделка все равно не стоит того.
Итак, внешне одинаковое прогнозное событие не означает, что два контракта можно напрямую арбитражировать. Трейдер сначала должен определить, используют ли они одинаковые условия расчета; если условия одинаковы, зарабатывают на спреде, если разные — на разнице в понимании правил.
3.3 Спред реально арбитражируется, но емкость стратегии ограничена глубиной стакана
В предыдущем разделе объяснено, как идентифицировать и построить сделку на разнице правил, но чтобы стратегия могла принимать большие суммы, нужно ответить на два более практических вопроса: действительно ли эти спреды можно реализовать и сколько капитала можно вложить в каждую возможность.
Во-первых, спред — это не теоретическая возможность на бумаге, а уже сформировавшийся рынок стратегий. Исследование на блокчейне по урегулированным рынкам с апреля 2024 по апрель 2025 года показало, что ребалансировка внутри рынков и комбинированные сделки между рынками в совокупности принесли около 40 млн долларов реализованной арбитражной прибыли. Это говорит о том, что ошибочные цены на рынках предсказаний могут быть систематически выявлены и в итоге превращены в реальную прибыль.
Во-вторых, хотя спред существует, фактически исполняемый объем очень ограничен. Исследование, охватившее 173 матча НБА, восстановило более 75 миллионов снимков стаканов заказов и выявило 290 фрагментов комбинированного арбитража. Средняя медианная валовая доходность этих возможностей на один стакан составляла всего около 1.01%; при этом 76.9% из них были ограничены глубиной стакана, и в среднем по ограниченным возможностям можно было исполнить лишь 14.8 контрактов. Другой тип возможностей — аномалии на одном рынке — был еще менее исполняем, медианная продолжительность составляла всего 3.6 секунды.
Это означает, что если валовая доходность от арбитража составляет около 1%, теоретически на каждые вложенные 100 долларов можно заработать около 1 доллара; но если в стакане можно исполнить только около 15 контрактов стоимостью примерно по 1 доллару каждый, то фактически в эту возможность можно вложить только около 15 долларов, а валовая прибыль может составить лишь около 0.15 доллара. Доходность выглядит привлекательной, но развертываемый капитал очень ограничен, и возможность может исчезнуть за несколько секунд.
Таким образом, торговля на разнице правил — это бизнес, зависящий от исследовательских и исполнительских возможностей, а не рыночная премия с неограниченной масштабируемостью. Способность трейдера находить и использовать возможности определяется исследованием контрактов, семантическим сопоставлением, идентификацией реальных стаканов и исполнением многосторонних сделок; а глубина стакана и продолжительность возможности определяют, сколько капитала может принять эта стратегия.
Трейдер зарабатывает на разовых ошибочных ценах, каждый раз заново находя и исполняя их. По-настоящему масштабируемым по мере роста общего объема рынков предсказаний может стать не личная торговля на этих трениях, а инфраструктура, которая постоянно взимает плату за снижение неопределенности правил, улучшение подтверждения результатов и уменьшение человеческого усмотрения.
04 | Большая альфа не в стакане: превращение права интерпретации в продукт
У читателя, дошедшего до этого места, может возникнуть вопрос: почему стаканы на рынках предсказаний в основном мелкие? Одна из важных причин — неопределенность правил расчета. Маркет-мейкеры не могут точно определить, как тот или иной факт будет в итоге признан платформой, поэтому расширяют спреды, уменьшают объемы котировок, чтобы компенсировать потенциальный риск.
Эта неопределенность порождает два разных вида бизнеса. Трейдеры ищут и используют ошибочные цены, вызванные разницей в правилах, но их доход ограничен глубиной стакана и продолжительностью возможности на отдельном рынке; а слой результата пытается снизить неопределенность правил и расчетов, превращая сравнение правил, проверку доказательств, подтверждение результата и запуск выплат в услуги, доступные для многократного вызова, и взимая плату с множества рынков и платформ.
Оба направления происходят из одного и того же рыночного трения: трейдеры зарабатывают на существовании трения, слой результата — на его уменьшении.
Чтобы сделать это, слою результата сначала нужно разобрать, как «подтверждается результат». Сложность подтверждения разных событий неодинакова: такие факты, как цена, время и состояние в блокчейне, могут быть считаны машиной напрямую; события с рассеянными доказательствами, но относительно четкими правилами, могут быть обработаны с помощью ИИ для поиска и систематизации; события с неясными правилами, крупными суммами или конфликтующими доказательствами по-прежнему требуют окончательного суждения человека.
Продуктивизация слоя результата начинается именно с этого разделения труда. Каждый вид работы по подтверждению, будучи стандартизирован, добавляет еще одну возможность, которую платформы могут закупать и вызывать.
4.1 Детерминированные результаты стандартизируются
Слой результата сначала берется за продуктивизацию самых ясных и легко проверяемых событий, например, цены биткоина в определенный момент времени, завершил ли перевод адрес в блокчейне или появилось ли определенное состояние до крайнего срока. Общая черта таких результатов: если заранее четко прописать источник данных, время считывания и условия определения, система может напрямую считать данные, определить «Да» или «Нет» и запустить выплату.
На примере рынка «Будет ли цена биткоина выше определенного уровня в указанное время»: рынку нужно лишь заранее определить, какой источник цены использовать, в какой момент считывать и при каком условии считать «Да». По достижении крайнего срока система автоматически считывает данные и завершает расчет, не требуя последующего разъяснения правил.
HIP-4 от Hyperliquid как раз делает этот процесс стандартизированным продуктом. Он подключает бинарные контракты к единой торговой системе, позволяя настройку правил, торговлю, подтверждение результата и выплату осуществлять в рамках одной инфраструктуры, а шаблон — повторно использовать для следующих событий. Такой стандартный продукт уже проверен спросом; короткосрочные крипторынки на Polymarket, работающие на Chainlink, накопили объем более 34 млрд долларов.
Регулируемые платформы также используют ту же логику. Часть рынков по золоту, нефти и сельхозтоварам на Kalshi использует внешние ценовые данные от Pyth в качестве основы для результата, что показывает: подтверждение результата может превратиться из внутреннего процесса платформы в услугу, предоставляемую профессиональными поставщиками данных и вызываемую множеством рынков.
Важность детерминированных результатов не только в том, что их легче автоматизировать, но и в том, что они первыми доказывают: подтверждение результата можно разделить на стандартные интерфейсы и сделать базовым продуктом слоя результата.
4.2 Ценность ИИ — в сокращении издержек на доказательства
Детерминированные результаты позволяют напрямую считывать данные, но большинство рынков предсказаний сталкивается с другой проблемой: правила прописаны, но соответствующие доказательства разбросаны по анонсам, новостям, регуляторным документам или разным источникам информации, и даже могут конфликтовать друг с другом. В этом случае по-настоящему времязатратной часто оказывается не сама вынесение решения, а поиск материалов, отбор существенных доказательств и их систематизация для обоснования решения.
ИИ лучше всего подходит именно для этой работы. Он может ускорить поиск информации, обобщить разные источники, выявить конфликт доказательств и сформировать пакет доказательств для окончательного решения. Но может ли он напрямую заменить определение результата — вопрос, требующий проверки на практике.
Исследование спорных рынков UMA показывает, что ИИ в пост-спорной проверке может достигать 89.58% совпадения с решением, но полнота (recall) при предварительной идентификации спорных ситуаций составляет лишь 33.88%. Первое говорит о том, что при наличии полного набора данных ИИ часто может повторить итоговое решение, но это не значит, что он нашел «истинный ответ», независимый от исходного вердикта; второе показывает, что ИИ пока не может заранее выявить большинство высокорисковых рынков.
Поэтому на данный момент ИИ больше подходит для размещения в середине процесса принятия решения, а не на последнем этапе. ИИ действительно снижает издержки обработки доказательств до момента вынесения решения.
Таким образом, более реалистичное разделение труда: машина считывает четкие данные, ИИ ищет, фильтрует и систематизирует доказательства, а человек выносит окончательное решение по рынкам с неясными правилами, крупными суммами или конфликтующими доказательствами.
Когда это разделение труда стандартизировано, подтверждение результата перестает быть просто внутренним операционным процессом отдельной платформы. Сравнение правил, проверка доказательств, подтверждение результата и запуск выплаты могут быть разделены на независимые интерфейсы и предоставляться для многократного вызова множеству платформ, маркет-мейкеров, институтов и агентов.
Это и есть начало слоя результата: превращение правил, доказательств и возможностей расчета, изначально разрозненных внутри платформ, в инфраструктуру, закупаемую на кросс-платформенной основе. В следующей главе будет рассмотрено, как эти возможности, будучи многократно вызванными, формируют доход.
05 | Появились пути монетизации права интерпретации: слой результата формирует второй пул прибыли
Когда сравнение правил, проверка доказательств, подтверждение результата и запуск выплаты становятся интерфейсами, доступными для повторного использования на нескольких платформах, их доход поступает не только от итогового расчета, но и от многократного вызова этих четырех возможностей в торговой цепочке. На этом этапе право интерпретации перестает быть лишь властью управления и начинает создавать второй пул прибыли.
Но чтобы слой результата сформировал независимый доход, необходимо выполнение двух условий: один и тот же набор возможностей должен многократно использоваться на разных рынках, а не перестраиваться для каждого события; и платформы, институты или разработчики должны быть готовы платить за эти вызовы на постоянной основе.
HIP-4 первым доказал выполнение первого условия: подтверждение результата не только может выполняться автоматически, но и может копироваться на рынки разных типов.
5.1 HIP-4 отработал продуктовый цикл для активов-результатов, но объем торгов еще нестабилен
Как уже было показано, HIP-4 доказывает, что детерминированные результаты, такие как цена, могут быть считаны машиной и автоматически рассчитаны. Его дальнейшее коммерческое значение в том, что один и тот же процесс торговли и подтверждения не должен обслуживать только одно событие.
При запуске нового рынка результатов платформе не нужно заново выстраивать полную систему. Создание рынка, кодирование правил, распространение ордеров, подключение ликвидности, подтверждение результата и выплата средств могут использовать уже отработанный процесс:
Событие записывается как правило → Правило генерирует актив-результат → Рынок торгует → Машина подтверждает результат → Средства выплачиваются автоматически → Шаблон используется повторно для следующей серии событий
Эта возможность повторного использования уже подтверждена реальным объемом. За менее чем три месяца после запуска HIP-4 накопленный объем торгов составил около 2.77 млрд долларов, за последние 30 дней — около 1.82 млрд долларов. Это показывает, что пользователи действительно готовы торговать активами-результатами, подтверждаемыми и автоматически рассчитываемыми машиной, а не просто концептуально принимают такой продукт.
Структура объема также показывает, что одна и та же инфраструктура может обслуживать разные типы спроса. В этом объеме на спортивные рынки приходится около 82%, но после того, как пик объема, вызванный крупными событиями, спадает, торговая активность в основном возвращается на криптовалютные рынки. Спортивные рынки обеспечивают пики объема, вызванные событиями, криптоактивы — более частый и стабильный повседневный спрос.
Это придает слою результата черты роста программного обеспечения и инфраструктуры данных: новые рынки больше не строят процессы расчета с нуля, уже созданные четыре возможности слоя результата могут копироваться между событиями. Чем больше категорий для торговли, тем больше вызовов, тем выше предельная ценность стандартных интерфейсов. Но превратится ли спрос на вызовы в независимый доход, зависит от того, кто готов платить и по какой модели.
5.2 Вызовы, рабочие процессы и лицензирование данных: три типа доходов и миграция плательщиков
Слой результата может монетизироваться по трем направлениям: вызовы результатов и запуск выплат, институциональные данные и рабочие процессы аудита, лицензирование и распространение данных о результатах. Три направления соответствуют разным покупателям, причинам покупки и единицам оплаты.
Три типа доходов не одинаково важны: институциональные контракты могут повысить стабильность доходов, подписки и лицензирование на данные могут увеличить долю регулярных доходов и улучшить качество оценки, но масштабирование по-прежнему в основном зависит от вызовов результатов и комиссий за расчет.
Судя по четырем появившимся поставщикам, плательщики постепенно переходят от протоколов на блокчейне к регулируемым платформам и институциональным бюджетам:
- Chainlink: доказывает, что интерфейсы результатов пользуются высоким спросом на вызовы.
Короткосрочные крипторынки на Polymarket, работающие на Chainlink, накопили объем более 34 млрд долларов. Эти данные доказывают, что когда результат может быть автоматически подтвержден стандартизированными данными, один и тот же интерфейс может многократно вызываться множеством рынков.
- Azuro: доказывает, что вызовы инфраструктуры могут превращаться в реальный доход.
Azuro сгенерировал около 4.5 млн долларов совокупного дохода протокола при совокупном объеме торгов около 5.3 млрд долларов. Он предоставляет не только конечный результат, но и инфраструктуру для создания рынков, поставки данных и расчета. Это показывает, что бэкенд-возможности рынков предсказаний не обязательно должны быть лишь внутренними затратами платформ, они также могут формировать независимый доход через комиссии протокола и распределение доходов.
- Pyth: доказывает, что регулируемые платформы также закупают внешние данные о результатах.
Kalshi использует данные от Pyth на некоторых рынках по золоту, нефти и сельхозтоварам. В отличие от протоколов на блокчейне, взимающих плату за вызов, такое сотрудничество больше похоже на закупку биржей внешних рыночных данных и вводов для расчета, а логика оплаты смещается с трафика на блокчейне в сторону соответствия требованиям, надежности и разделения ответственности.
- ICE: доказывает, что данные рынков предсказаний могут стать частью информационных продуктов для институтов.
ICE подключила данные о вероятностях и настроениях с Polymarket к потокам данных в реальном времени и историческим базам данных для распространения среди институциональных клиентов. На этой стадии продается уже не просто конечный результат какого-либо рынка, а сами данные, непрерывно генерируемые рынками предсказаний. Модель оплаты также смещается в сторону подписок на данные, лицензирования и распределения доходов.
Эти четыре кейса доказывают на разных позициях, что слой результата может формировать доход: Chainlink доказывает спрос на вызовы, Azuro доказывает взимание комиссий протоколом, Pyth доказывает готовность регулируемых платформ закупать внешние вводы, а ICE доказывает, что данные о результатах могут попасть в институциональные системы распространения.
В сочетании с HIP-4 из предыдущего раздела, для коммерциализации слоя результата уже появилась достаточно полная цепочка:
Торговля продуктами-результатами → Многократный вызов интерфейсов → Платформы закупают внешние возможности → Данные о результатах попадают в институциональные рабочие процессы
Структура рынка также определяет важность разных путей получения дохода. В июне 2026 года совокупный объем торгов на Kalshi, Polymarket US и международном Polymarket составил 448 млрд долларов, что соответствует простой годовой скорости в 5.376 трлн долларов. Из них на регулируемые рынки пришлось 77.1%, на рынки на блокчейне — 22.9%.
Два типа рынков предъявляют разные требования к слою результата. Рынки на блокчейне обычно разделяют подтверждение результата между оракулами, механизмами споров и смарт-контрактами для выплат, поэтому для них больше подходит оплата по объему вызовов, количеству расчетов или доле от протокола. Регулируемые платформы сохраняют окончательную ответственность за расчет, но все равно могут закупать внешние данные, инструменты аудита и услуги институционального распространения, поэтому для них больше подходят годовые контракты, подписки на API и лицензирование данных.
Поскольку регулируемые рынки уже составляют большую часть объема, будущий больший прирост дохода для слоя результата может прийти от данных, соответствующих требованиям, инструментов аудита и институциональных рабочих процессов, а не от простого копирования модели оплаты споров с блокчейна. Однако это суждение имеет важную предпосылку: соответствующие возможности должны предоставляться независимыми поставщиками. Если биржи решат строить их самостоятельно и использовать внутренне в долгосрочной перспективе, эти возможности останутся лишь внутренними затратами платформ и не могут быть рассчитаны как внешний доход слоя результата на основе общего объема рынка.
5.3 От основания в десятки миллионов до второго пула прибыли в сотни миллионов долларов
Выше было доказано, что у слоя результата есть реальный спрос, также появились модели оплаты, такие как доля от протокола, закупка внешних данных и институциональное лицензирование. Однако отрасль пока не раскрывает «доход слоя результата» отдельно, поэтому нельзя напрямую получить полный размер рынка.
Таким образом, в этом разделе используется трехэтапная оценка:
- Исходя из уже фактически полученного дохода протоколов, оценить текущий наблюдаемый доход слоя результата;
- Предположив, что те же возможности взимания платы охватят существующие рынки предсказаний, оценить расширяемое пространство дохода;
- Ссылаясь на проекты с уже отработанными бизнес-моделями, оценить верхний предел дохода в более зрелом состоянии.
Эти три уровня — не три независимых прогноза, а три стадии на одном пути коммерциализации. Чем дальше, тем выше потенциальный доход, но и сильнее зависимость от допущений.
Текущая наблюдаемая коммерческая основа: 15–37 млн долларов США
По состоянию на 28 июля 2026 года, 33 протокола рынков предсказаний на блокчейне, собранные DefiLlama, за последний год получили совокупный доход около 146 млн долларов, за последние 30 дней — около 30.26 млн долларов.
Но не весь этот доход относится к слою результата, он также включает доход платформ, ликвидности и других звеньев протокола. Чтобы оценить долю, которая может достаться слою результата, можно обратиться к уже реализуемым Azuro правилам распределения доходов: 10% прибыли пула распределяется среди поставщиков данных (Data Providers).
Согласно этой доле:
- Доход за последний год соответствует доходу слоя результата примерно в 14.61 млн долларов;
- Простая годовая оценка по доходу за последние 30 дней соответствует примерно 36.82 млн долларов.
Округленно, текущий доход слоя результата, который можно подтвердить как публичными данными о доходах, так и фактическими правилами распределения, составляет примерно 15–37 млн долларов США.
Этот диапазон — не полный доход всей отрасли, а лишь та часть, которую в настоящее время можно подтвердить публичными данными. Он представляет собой коммерческий доход, который уже начал поступать, а не прогноз на будущее.
Охват существующих рынков: 64–161 млн долларов США
По метрике объема за июнь, приведенной выше, рынки на блокчейне соответствуют годовому объему примерно в 1.231 трлн долларов. Разделив наблюдаемую оценку дохода слоя результата на этот объем, можно получить текущую наблюдаемую ставку монетизации слоя результата:
15–37 млн долларов ÷ 1.231 трлн долларов = 1.19–2.99 б.п.
Здесь 1.19–2.99 б.п. можно понимать как: на каждые 10 000 долларов США объема торгов на рынках предсказаний в настоящее время генерируется примерно 1.19–2.99 доллара дохода слоя результата.
Если эта ставка монетизации применима не только к рынкам на блокчейне, но и ко всему текущему рынку предсказаний, соответствующая годовая выручка индустрии составит примерно 64–161 млн долларов США.
Для этого уровня не требуется предполагать дальнейший быстрый рост рынков предсказаний, нужно лишь допустить, что существующий объем будет больше использовать внешние услуги слоя результата. Но это все еще зависит от двух условий: подтверждение результатов, поставка данных и запуск выплат охватывают существующий объем торгов; регулируемые платформы постоянно передают рабочие процессы с данными, аудитом и результатами внешним поставщикам, формируя наблюдаемые контракты, счета и возобновление оплаты.
Верхний предел зрелой продуктивизации: около 456 млн долларов США
Второй уровень использовал текущую низкую ставку монетизации отрасли. Чтобы оценить уровень дохода при дальнейшем развитии бизнес-модели, можно обратиться к уже отработанной структуре оплаты Azuro.
Совокупный доход протокола Azuro составляет около 84.9 б.п. от его совокупного объема торгов. Из них около 10% распределяется среди поставщиков данных, поэтому соответствующая ставка монетизации слоя результата составляет примерно:
84.9 б.п. × 10% = 8.49 б.п.
Это означает, что на каждые 10 000 долларов объема генерируется примерно 8.49 долларов дохода слоя результата. Это не теоретический тариф, а уровень, достигнутый уже реально работающим проектом. Если весь рынок предсказаний достигнет этой ставки монетизации, соответствующий годовой доход индустрии слоя результата составит примерно 456 млн долларов США.
Это требует, чтобы слой результата не только охватывал больше рынков, но и получал более высокую долю дохода в таких звеньях, как сравнение правил, проверка доказательств, подтверждение результата и запуск выплат. Поэтому 456 млн долларов лучше рассматривать как ориентировочный верхний предел при зрелой бизнес-модели, а не как краткосрочный прогноз.
Мультипликатор 10–18 взят из сделок с данными и финансовой инфраструктурой, таких как IHS Markit, Black Knight и Adenza, и используется для оценки отраслевых доходов, имеющих регулярный характер и высокую предсказуемость.
После того как полный годовой доход слоя результата превысит 1 млрд долларов, соответствующая операционная стоимость составит 10–18 млрд долларов, и отрасль перейдет из стадии ранней проверки продукта в стадию, доступную для институционального размещения.
Спрос, оплата и распространение уже появились, но пока разбросаны по разным платформам и поставщикам: HIP-4 генерирует вызовы, Azuro формирует распределение доходов, Pyth, Chainlink и ICE занимают интерфейсы данных и распространения. Индустриальная ценность слоя результата уже можно измерить, а инвестиционная отдача теперь зависит от того, кто сможет превратить эти вызовы в устойчивый доход.
06 | Как индустриальные тренды отражаются на доступных для инвестиций активах
В предыдущих пяти главах мы вывели, почему рынку нужен слой результата, как он формируется в продукт и какой доход может генерировать. Теперь естественно возникает другой вопрос: даже если слой результата обладает индустриальной ценностью, могут ли инвесторы получить часть этой выгоды через существующие активы.
6.1 Акции прогнозных платформ включают возможности слоя результата, но это не самый прямой инвестиционный инструмент
Наиболее интуитивный способ инвестирования — владение акциями платформ рынков предсказаний. Однако оценка прогнозных платформ включает в себя не только слой результата, но также торговый трафик, лицензии, ликвидность, пользовательские каналы, бренд и ожидания роста рынков предсказаний и т.д.
В настоящее время можно наблюдать две основные точки привязки оценки: Kalshi в мае 2026 года завершила новый раунд финансирования с оценкой в 220 млрд долларов. Polymarket при инвестициях ICE в октябре 2025 года была оценена примерно в 80 млрд долларов pre-money, после чего ICE в марте 2026 года провела прямое инвестирование в размере 6 млрд долларов.
Это означает, что хотя акции платформ и обеспечивают экспозицию к росту рынков предсказаний, они не являются самым чистым инвестиционным инструментом для слоя результата. Покупая акции платформ по текущим оценкам, инвесторы платят в основном за рост торговли, лицензии и сетевые эффекты, а не за отдельно проверенный актив слоя результата.
Таким образом, наш вывод ясен: В настоящее время не стоит догонять акции платформ.
6.2 Инвестиционный порог: кросс-платформенные вызовы и отслеживаемый доход
Вокруг позиции слоя результата уже появилось четыре направления. Их вес неодинаков, ранжированный по степени прямой отнесенности дохода от высокой к низкой:
- Детерминированные данные и машинное подтверждение — Pyth и Chainlink;
- Субъективные результаты и обработка споров — механизмы арбитража споров, такие как UMA, Kleros и др.;
- Распространение приложений и точки входа в рабочие процессы — интерфейсы распространения, такие как DFlow, интерфейсы агентов и профессиональные инструменты правил, то есть то, что в данном отчете называется приложениями Builder;
- Стандартизация и распространение институциональных данных — ICE, отдельно рассмотрено в пункте 6.4.
Первые два направления напрямую владеют отнесением дохода слоя результата, третье зависит от реализации роста, а четвертое уже отражено в отчетности публичной компании.
На ранних стадиях рынка (private/venture) следует в первую очередь изучать два типа проектов: те, которые могут осуществлять кросс-платформенные вызовы, не зависящие от одной биржи; и те, которые могут превращать вызовы в ARR (годовой регулярный доход), комиссии за трафик или распределение доходов от данных. Последним шагом формирования актива является отнесение дохода. Проще всего проверить этот критерий на примере HIP-4, где есть и объем, и тарифы, и токен.
6.3 HYPE: можно купить рост платформы, но HIP-4 еще не вносит значительного вклада в комиссии
HYPE в настоящее время является одним из наиболее доступных для торговли связанных активов, но он представляет общий рост платформы Hyperliquid, а не чистый доход слоя результата. Чтобы оценить, влияет ли HIP-4 уже на HYPE, ключевым является не сам объем торгов, а доля генерируемых им комиссий в общих комиссиях Hyperliquid.
Вклад HIP-4 в комиссии = Комиссии HIP-4 ÷ Общие комиссии Hyperliquid
Исходя из объема за последние 30 дней в 1.82 млрд долларов и тарифа в 4–7 б.п., ежемесячные комиссии HIP-4 составляют примерно 72.8–127.4 тыс. долларов. Общие комиссии Hyperliquid за тот же период составляют примерно 57.5 млн долларов, доля HIP-4 — всего 0.13–0.22%.
Текущая доля показывает, что HIP-4 подтвердил продуктовый спрос, но его еще недостаточно, чтобы стать самостоятельным фактором роста оценки HYPE. При доле ниже 1% он больше похож на опцион на продукт; стабильное превышение 1% начинает делать его видимой бизнес-линией; превышение 5% может существенно повлиять на оценку стоимости HYPE.
Значение HIP-4 заключается в том, что этот путь получения комиссий уже существует. По мере увеличения количества рынков результатов и смещения объема от пиков спортивных событий к более стабильному повседневному спросу, его доход может постепенно поступать в комиссии протокола.
6.4 ICE: финансовая прозрачность, но экспозиция на слой результата слишком мала
ICE в настоящее время является наиболее легко проверяемым публичным активом, связанным с рынками предсказаний. Она владеет долей в Polymarket и уже подключила данные Polymarket к институциональным котировкам и историческим базам данных, поэтому как стоимость доли, так и ценность распространения данных от рынков предсказаний могут попасть в публичную финансовую отчетность.
По состоянию на 31 марта 2026 года балансовая стоимость привилегированных акций серий D/E Polymarket, принадлежащих ICE, составляла примерно 2 млрд долларов, что соответствует примерно 23% выпущенных акций и примерно 14% полностью разводненной доли владения. В первом квартале 2026 года ICE признала около 389 млн долларов неденежного дохода от переоценки справедливой стоимости из-за наблюдаемых изменений цены.
Преимущество ICE — прозрачность проверки, но по сравнению с общим масштабом бизнеса ICE эта экспозиция все еще слишком мала, чтобы существенно изменить прибыль и оценку компании. Поэтому ICE больше подходит в качестве окна для наблюдения за тем, вошла ли коммерциализация слоя результата в институциональные бюджеты и публичную отчетность, а не в качестве высокоэластичного инвестиционного объекта.
6.5 Ранние проекты и инфраструктурные протоколы: ближе всего к слою результата, но отнесение дохода еще не ясно
По сравнению с HYPE и ICE, оракулы, арбитраж споров, интерфейсы распространения и профессиональные Builder находятся ближе к самому слою результата. Pyth и Chainlink предоставляют детерминированные данные и машинное подтверждение, UMA и Kleros обрабатывают субъективные результаты и споры, а такие проекты, как DFlow, соединяют платформы, агентов и рабочие процессы приложений.
Преимущество таких проектов в большей фокусировке на бизнесе и более высокой вероятности прямого получения кросс-платформенных вызовов. Но у большинства проектов все еще есть одна и та же проблема: использование продукта не означает, что доход будет стабильно относиться к держателям акций или токенов. Количество партнерских платформ, поддерживаемых рынков и объем вызовов могут доказать только спрос, но не инвестиционную ценность сами по себе.
Таким образом, чтобы судить о состоятельности таких активов, необходимо продолжить наблюдение за двумя показателями: во-первых, способность выйти за рамки одной платформы и многократно вызываться разными рынками; во-вторых, способность превращать эти вызовы в ARR, комиссии за трафик или распределение доходов от данных, с четким отнесением к соответствующему активу.
В настоящее время возможности, наиболее близкие к слою результата, все еще сосредоточены в этих ранних проектах, просто полный цикл формирования дохода еще не появился. Тот, кто первым превратит кросс-платформенные вызовы в устойчивый доход, который можно отследить, и станет первым настоящим активом слоя результата.
6.6 Текущий вывод: возможности формируются, но идеальный актив еще не появился
Индустриальная логика слоя результата постепенно подтверждается, но доступные для инвестиций активы все еще находятся на ранней стадии. Оценка акций платформ слишком высока, HYPE еще не получил значительного вклада в комиссии, ICE имеет недостаточную экспозицию для высокой эластичности; а действительно близкие к слою результата ранние проекты все еще ждут подтверждения кросс-платформенных вызовов и отнесения дохода.
Это означает, что сейчас самое важное — не пытаться насильно выбрать «актив слоя результата», а отслеживать, кто первым удовлетворит двум условиям: во-первых, предоставит возможности правил, доказательств и подтверждения результатов нескольким платформам; во-вторых, превратит эти вызовы в устойчивый доход, который можно отнести к акциям или токенам.
07 | Заключение: самая ранняя альфа часто появляется до формирования актива
Быстрый рост рынков предсказаний до сих пор происходил на фронтенде: появлялось больше платформ, запускалось больше категорий, трафик, лицензии и ликвидность становились основными полями конкуренции.
Но по мере увеличения масштаба рынка, издержки, связанные с интерпретацией правил, проверкой доказательств и подтверждением результатов, также растут. Каждая платформа самостоятельно выстраивает свой процесс, что приводит не только к дублированию затрат, но и к созданию несовместимых стандартов. Поэтому эти возможности, изначально разрозненные внутри платформ, начинают обретать условия для стандартизации и совместного использования многими рынками.
Разным платформам необходимо считывать одни и те же факты, обрабатывать схожие доказательства, интерпретировать близкие правила и нести один и тот же риск ошибочного расчета. Сегодня эти возможности все еще распределены между оракулами, механизмами споров, поставщиками данных и операционными командами платформ. Будучи стандартизированными, они могут, как котировки, клиринг и платежи, стать инфраструктурой, закупаемой многими рынками.
В этом и заключается истинная ценность слоя результата для наблюдения. Ему не нужно заново бороться за каждого трейдера; он будет обслуживать уже существующий торговый спрос по мере роста количества рынков, категорий для торговли и случаев расчета. Конкуренция на фронтенде определяет, куда направляется трафик, а слой результата станет тем уровнем, который необходимо вызывать при прохождении трафика через любую платформу.
В настоящее время на этом рынке еще нет четкого лидера, а доход не стабильно относится к какому-либо типу активов. Но наиболее ценная стадия индустриальной возможности часто наступает не после того, как расстановка сил определилась, а когда спрос начинает появляться на кросс-платформенной основе, границы продукта постепенно проясняются, а отнесение дохода еще не полностью оценено рынком.
Поэтому в дальнейшем по-настоящему нужно отслеживать, кто начнет одновременно обслуживать несколько платформ, кто превратит правила, доказательства и подтверждение результатов в стандартные продукты и кто первым превратит эти вызовы в устойчивый доход.
Первый этап рынков предсказаний принадлежал экспансии торговых входных точек. А на следующем этапе ценность будет в большей степени перетекать к той инфраструктуре, которая напрямую не владеет пользователями, но определяет, как рынок завершает итоговую выплату.
Heretic Research продолжит отслеживать процесс превращения возможностей правил, доказательств и подтверждения результатов из внутренних процессов платформ в отраслевую инфраструктуру, уделяя особое внимание изменениям в кросс-платформенном использовании, моделях оплаты и отнесении дохода. Когда начнут появляться более четкая отраслевая структура и активы для инвестиций, данное исследование будет обновлено.
