Мало? Два гиганта рынка прогнозов нацелились на платежи и ИИ

marsbitОпубликовано 2026-03-16Обновлено 2026-03-16

Введение

Прогнозные рынки набирают обороты: Kalshi и Polymarket, два ключевых игрока, осваивают новые направления — платежные системы и AI-агентов. По данным отчета Paradigm, уже 36% американских избирателей используют прогнозные рынки для ставок или получения информации. Основная аудитория — мужчины и люди до 50 лет. Kalshi, побив рекорд по количеству сделок (20 млн за неделю), интегрировалась с Cash App (59 млн пользователей), чтобы упростить пополнение счетов и привлечь новую аудиторию. Polymarket, с оборотом $750 млн и $11,2 млн комиссий, сделал ставку на AI-агентов: благодаря партнерству с Alchemy и внедрению AgentCard, теперь AI-агенты могут торговать на платформе 24/7. Обе платформы активно расширяют влияние, конкурируя с традиционными букмекерами и осваивая новые технологические ниши. Война за пользователей и инновации в прогнозных рынках только начинается.

Автор|Odaily Planet Daily(@OdailyChina)

Автор|Wenser(@wenser 2010)

Времени для традиционных букмекерских компаний осталось мало – возможно, это новый консенсус в индустрии рынков прогнозов.

На только что завершившейся церемонии вручения премии «Оскар» общий объем ставок на Kalshi и Polymarket впервые превысил 100 миллионов долларов, тогда как в прошлом году эта цифра составляла менее 10 миллионов. С другой стороны, Kalshi объединилась с Cash APP для подключения пользовательских платежных каналов; Polymarket, выпустив CLI-приложение AI Agent, теперь поддерживает торговлю ИИ-агентами 24/7 с помощью AgentCard от Alchemy. В 2026 году, богатом на исторические события «году прогнозов», две доминирующие компании на рынке прогнозов своими методами борются за новых пользователей с традиционными букмекерами, интернет-платформами, традиционными СМИ и финансовым сектором. На этот раз они выбрали реальных пользователей платежных каналов и неспящих ИИ-агентов.

Новые победы гигантов рынка прогнозов: пользователи платежных каналов и ИИ-агенты

На прошлой неделе известная инвестиционная компания Paradigm опубликовала свой первый в этом году отчет об опросе общественного мнения, который также стал первым отчетом компании о платформах прогнозных рынков.

Результаты опроса показали, что более трети (около 36%) американских избирателей уже использовали рынки прогнозов: либо делали ставки, либо просматривали рынки для получения информации.

С точки зрения структуры пользователей, доля группы рынков прогнозов в возрасте до 50 лет достигает 66%, при этом доля людей в возрасте 18–34 лет составляет 20%, а в возрасте 35–49 лет – 27%; использование рынков прогнозов среди избирателей небелой расы немного выше, чем среди белых, а использование среди мужчин значительно выше, чем среди женщин (46% против 31%).

Таким образом, на американском рынке рынки прогнозов давно перестали быть «нишевым направлением», а стали «источником информации», «торговой платформой» и «информационным пулом», тесно связанным с миллионами семей.

Конечно, как ведущий инвестор в последнем раунде финансирования Kalshi на 10 миллиардов долларов, Paradigm, без сомнения, «рекламирует свой пакет» (продвигает свой инвестиционный проект), что понятно, но за этим опросом скрывается новая проблема – как два доминирующих игрока на рынке прогнозов, Kalshi и Polymarket, проникнуть к оставшимся 64% американских избирателей и даже ко всем американским гражданам?

Ответ, естественно, таков: либо объявить войну старым силам; либо искать новый прирост.

Новый метод прироста Kalshi: подключение платежных каналов, поощрение пользователей к пополнению счета

На неделе со 2 по 8 марта количество сделок на Kalshi впервые превысило 20 миллионов, установив рекорд平台ы по количеству сделок за неделю с момента ее основания. При постоянно растущих объемах и количестве сделок, если хочется добиться еще большего, то поиск существующей пользовательской базы, несомненно, является эффективной тактикой.

Вероятно, именно поэтому на прошлой неделе Kalshi объявила о партнерстве с платежным приложением Cash APP от Block. Официальные представители Kalshi выразились еще более прямо – «с помощью Cash App Pay пополнение счета Kalshi стало проще» (make funding your Kalshi account easier with Cash App Pay). В своих словах они чуть ли не написали на лице: «Быстрее пополняйте через Cash App Pay и начинайте делать ставки».

В конце концов, даже если всего один процент из 59 миллионов ежемесячно активных пользователей Cash App конвертируется, это принесет Kalshi почти 600 000 пользователей, что эквивалентно двум-трем годам упорной работы по привлечению пользователей. Что еще важнее, это полностью «дополнительный пирог».

Метод расширения рынка Polymarket: целевые пользователи – не только люди, но и ИИ-агенты

С другой стороны рынка прогнозов, другой доминирующий игрок, Polymarket, также демонстрирует впечатляющие результаты.

С момента возобновления работы в США в ноябре прошлого года, по состоянию на 14 марта, номинальный объем торгов на американской платформе Polymarket превысил 750 миллионов долларов, а количество сделок – 5 миллионов. Ранее открытый интерес на платформе一度 достигал 2,6 миллиона долларов, но в последнее время снизился до примерно 1 миллиона долларов.

Кроме того, согласно данным Dune, с 6 января, когда началось взимание комиссии за сделки на некоторых рынках (включая рынки NCAA и колебаний криптовалют), Polymarket накопил доход от комиссий в размере более 11,2 миллиона долларов. Другими словами, Polymarket уже полностью подтвердила свою способность к самоокупаемости.

Поэтому амбициозный Polymarket уже не удовлетворяется существующим рынком пользователей-людей и даже начинает делать ставку на поддержку торговли ИИ-агентами 24/7.

На прошлых выходных платежная криптоплатформа Alchemy официально запустила платформу для оплаты ИИ-агентов AgentCard. Помимо обычных функций оплаты, таких как заказ еды и подписки на ИИ-приложения, особо подчеркивалось, что «ИИ-агенты пользователей теперь могут торговать на Polymarket круглосуточно 24/7»; впоследствии эта новость была подтверждена официальным репостом Polymarket.

На фоне бума популярности OpenClaw «Lobster», а также поддержки платежей для ИИ-агентов в x402, ERC8004, ERC8183, в сочетании с ранее разработанным Polymarket CLI для ИИ-агентов, постепенно формируется платформа прогнозных рынков, поддерживающая запросы данных прогнозных рынков, исполнение ордеров, управление позициями и взаимодействие с смарт-контрактами.

Подобно Circle, которая превратилась из «эмитента стейблкоинов» в «инфраструктуру финансовых услуг эпохи ИИ», Polymarket уже抢先 заняла важную экологическую нишу «платформы прогнозных рынков для ИИ-агентов». Как сказал основатель NVIDIA Дженисен Хуанг на CES в прошлом году, индустрия ИИ-агентов, как и индустрия робототехники, станет направлением с рыночной капитализацией в триллионы долларов, и ИИ-агенты, работающие 24/7 без перерыва, возможно,首先 проявят себя именно на рынках прогнозов.

Заключение: Новая война на рынках прогнозов уже началась

Несомненно, новая война за платформы прогнозных рынков уже тихо началась. Она включает в себя как глубокую активацию существующих пользователей, постоянное стимулирование активных пользователей и постоянное привлечение новых пользователей; так и расширение границ событий для ставок, диалог с регулирующими органами и даже футуристическое развитие, ориентированное на «потенциальных активных пользователей», таких как ИИ-агенты.

Ранее основатель Predict.fun, платформы прогнозных рынков экосистемы BSC, Dingaling, также планировал выпустить продукт, сочетающий рынок прогнозов и DeFi, предлагая пользователям доход от процентов на средства на счетах, что можно считать своего рода «доходным продуктом PayFi», и это довольно многообещающе.

Независимо от того, как будет развиваться рынок прогнозов, на пути к привлечению финансирования в 20 миллиардов долларов или более, Kalshi и Polymarket уже запустили новые рычаги роста.

Трендовые криптовалюты

Связанные с этим вопросы

QКакие две основные платформы прогнозных рынков упоминаются в статье и как они привлекают новых пользователей?

AВ статье упоминаются Kalshi и Polymarket. Kalshi привлекает новых пользователей, интегрируясь с платежным приложением Cash App для упрощения пополнения счетов, а Polymarket ориентируется на AI Agent, позволяя им торговать 24/7 через партнерство с Alchemy's AgentCard.

QКакой процент американских избирателей, согласно отчету Paradigm, уже использовал прогнозные рынки?

AСогласно отчету Paradigm, около 36% американских избирателей уже использовали прогнозные рынки для ставок или получения информации.

QКакое ключевое партнерство объявила Kalshi для расширения своей пользовательской базы?

AKalshi объявила о партнерстве с платежным приложением Cash App от Block, чтобы упростить процесс пополнения счетов и привлечь его 59 миллионов активных пользователей.

QКак Polymarket интегрирует искусственный интеллект в свою платформу?

APolymarket интегрирует AI через CLI-приложение для агентов и партнерство с Alchemy's AgentCard, что позволяет AI Agent торговать на платформе круглосуточно.

QКакой финансовый показатель подтверждает устойчивость бизнес-модели Polymarket?

AС января 2026 года Polymarket собрал более 11,2 миллиона долларов США в виде комиссий за транзакции, подтверждая жизнеспособность своей бизнес-модели.

Похожее

Сильные урезания в Rubin Ultra: Nvidia тоже не справляется с ростом цен на память?

Прошлые выходные стали поводом для бурных обсуждений в индустрии ИИ после публикации отчета аналитической компании SemiAnalysis. Согласно данным отчета, NVIDIA значительно изменила спецификации своего флагманского чипа Rubin Ultra, ключевой модели, анонсированной на GTC 2026. Вместо ожидавшегося увеличения вычислительной мощности и объема памяти, компания, судя по всему, пошла по пути оптимизации затрат. Основные изменения в спецификациях Rubin Ultra по сравнению с более ранними ожиданиями и базовой моделью Rubin: * **Теоретическая пиковая производительность (35 PFLOPs) осталась на уровне обычного Rubin.** * **Объем памяти HBM серьезно сокращен** — до 192 ГБ (8-Hi), что даже меньше, чем 288 ГБ (12-Hi) у Rubin. * **Пропускная способность памяти увеличена незначительно** (всего на 1 ТБ/с). * **Энергопотребление осталось высоким**, а максимальное даже возросло. * **Главным улучшением стал масштаб межсоединений (Scale-up)**: поддержка объединения до 576 GPU в единый логический узел через NVLink (против 72 GPU у Rubin). Аналитики SemiAnalysis связывают такое решение с резким ростом цен на высокоскоростную память HBM, которая является ключевым и самым дорогим компонентом современных ИИ-ускорителей. Стоимость HBM3 с 2025 года выросла в несколько раз. Первоначальный дизайн Rubin Ultra приводил к тому, что стоимость памяти в системе приближалась к 40% от общей стоимости материалов (BOM). После пересмотра спецификаций эта доля упала до 28%, что позволило снизить общую расчетную стоимость стойки с чипами примерно с 8 до 6.4 млн долларов. Таким образом, NVIDIA, по мнению аналитиков, смещает акцент с "наращивания компонентов" в отдельном чипе на создание более масштабируемых и, возможно, экономически эффективных систем на уровне кластера. Новый дизайн Rubin Ultra фокусируется на способности объединять огромное количество GPU, компенсируя изменения в характеристиках отдельных чипов. Новость оказала давление на котировки ведущих производителей памяти. Акции SK Hynix и Samsung, основных поставщиков HBM, упали примерно на 8%, что отражает опасения рынка: если крупнейший покупатель HBM начинает оптимизировать свои чипы для снижения зависимости от дорогой памяти, это может ограничить потенциал дальнейшего роста цен и спроса для производителей памяти. Эпоха безудержного наращивания ресурсов в ИИ-инфраструктуре, судя по всему, подходит к концу.

Odaily星球日报11 мин. назад

Сильные урезания в Rubin Ultra: Nvidia тоже не справляется с ростом цен на память?

Odaily星球日报11 мин. назад

Может ли модель генерации обучаться end-to-end? В основе — простой цикл for

В статье представлен новый подход к обучению генеративных моделей под названием Explorative Modeling (XM), который позволяет осуществлять сквозное (end-to-end) обучение. Традиционные генеративные модели, такие как диффузионные или авторегрессионные, страдают от «смешения мод» (mode blurring), когда модель усредняет множество возможных правильных ответов, что приводит к размытым или нереалистичным результатам. Это также вызывает «смещение экспозиции» (exposure bias), когда ошибки накапливаются во время вывода. Ключевая идея XM проста: на каждом шаге обучения модель генерирует K кандидатов, а для обратного распространения градиента выбирает только того кандидата, который наиболее близок к реальным данным. Этот цикл, реализованный в несколько строк кода, повышает «генеративную выразительность» модели, позволяя ей охватывать несколько мод распределения данных, а не усреднять их. Авторы показывают, что «исследование» (exploration) становится третьей осью масштабирования наряду с увеличением параметров и данных. Эксперименты с изображениями, видео и текстом демонстрируют монотонное улучшение качества: при увеличении масштаба данных выгода от исследования возрастает с 7% до 36%, а эффективность использования вычислений (FLOP) повышается в 4.1 раза. В задачах управления роботами сквозная модель XM с одним проходом вперед достигает результатов, сравнимых с диффузионными моделями, требующими сотни проходов. Таким образом, Explorative Modeling предлагает путь к truly end-to-end генеративным моделям, перенося сложность с этапа вывода на этап обучения, что открывает потенциал для более эффективных и мощных систем.

marsbit1 ч. назад

Может ли модель генерации обучаться end-to-end? В основе — простой цикл for

marsbit1 ч. назад

Upbit проводит ребалансировку 864 млрд SHIB при перемещении между внутренними кошельками

Корейская биржа Upbit провела внутреннюю ребалансировку 864 миллиардов токенов SHIB между своими кошельками. Движение активов на сумму около 4 миллионов долларов произошло после роста стоимости SHIB на 36%, что привлекло внимание трейдеров. Однако анализ помеченных адресов показывает, что это была стандартная операция по перераспределению средств между "горячими" и другими внутренними кошельками биржи, а не вывод средств или подготовка к продаже. Общий объем перемещений включал 384 миллиарда SHIB, отправленных с основного горячего кошелька, и 480 миллиардов SHIB, возвращенных обратно. Этот случай подчеркивает важность проверки контекста и меток кошельков при интерпретации крупных ончейн-транзакций, чтобы избежать ошибочных выводов о продаже или давлении на рынок.

bitcoinist1 ч. назад

Upbit проводит ребалансировку 864 млрд SHIB при перемещении между внутренними кошельками

bitcoinist1 ч. назад

Максимум 20 статей на человека? Исследователи DeepMind «просят» снять ограничения ICLR

Новая политика конференции ICLR 2027 ограничивает количество подаваемых одним автором работ до 20. По мнению организаторов, это необходимо для снижения нагрузки на рецензентов, учитывая рекордный рост числа заявок — на 68% за год. В ответ на это исследователь Google DeepMind Дэн Рой иронично запустил «петицию» против лимита, заявив, что он замедлит прогресс в ИИ, особенно в эпоху, когда агенты ИИ могут генерировать множество статей, а рецензии часто пишутся с помощью больших языковых моделей (по некоторым данным, до 21% рецензий на ICLR 2026 могли быть полностью сгенерированы ИИ). Его сатирический пост поднимает серьёзный вопрос о целесообразности простого ограничения количества работ вместо решения системных проблем, связанных с массовым производством статей и автоматизацией рецензирования в современной академической среде.

marsbit1 ч. назад

Максимум 20 статей на человека? Исследователи DeepMind «просят» снять ограничения ICLR

marsbit1 ч. назад

Уязвимость Coldcard привела к краже $89 млн и вызвала самую масштабную миграцию средств в блокчейне после краха FTX

Уязвимость в аппаратном кошельке Coldcard привела к краже 1367,05 BTC (около 89 млн долларов) с 4585 адресов. Инцидент, связанный с ошибкой в генерации сид-фраз в определенной прошивке, вызвал массовую миграцию средств пользователей на новые безопасные адреса. Это привело к аномальному всплеску активности в сети Биткоин, исказив ключевые ончейн-индикаторы, такие как активность долгосрочных держателей и объем мелких транзакций. Активность и рыночные настроения достигли уровня, сравнимого с периодом после краха FTX. Расследование столкнулось с трудностями из-за ограничений коммерческих ИИ-моделей (например, в США), которые блокируют анализ вредоносных данных даже для целей защиты. Следователи были вынуждены использовать открытые модели, такие как китайский GLM 5.2, для отслеживания украденных средств. Этот случай высветил проблему асимметрии: злоумышленники используют неограниченные ИИ-инструменты, в то время как защитники сталкиваются с барьерами коммерческих систем безопасности, что критично в сфере криптовалют, где скорость отслеживания средств крайне важна.

marsbit1 ч. назад

Уязвимость Coldcard привела к краже $89 млн и вызвала самую масштабную миграцию средств в блокчейне после краха FTX

marsbit1 ч. назад

Торговля

Спот

Популярные статьи

Неделя обучения по популярным токенам (2): 2026 может стать годом приложений реального времени, сектор AI продолжает оставаться в тренде

2025 год — год институциональных инвесторов, в будущем он будет доминировать в приложениях реального времени.

1.9k просмотров всегоОпубликовано 2025.12.16Обновлено 2025.12.16

Неделя обучения по популярным токенам (2): 2026 может стать годом приложений реального времени, сектор AI продолжает оставаться в тренде

Обсуждения

Добро пожаловать в Сообщество HTX. Здесь вы сможете быть в курсе последних новостей о развитии платформы и получить доступ к профессиональной аналитической информации о рынке. Мнения пользователей о цене на AI (AI) представлены ниже.

活动图片