1kx 分析师:概述预测市场新玩家及发展趋势

深潮Xuất bản vào 2024-08-13Cập nhật gần nhất vào 2024-08-13

人工智能代理是预测市场的下一个重要机遇。

撰文:mikey,1kx 分析师

编译:Luffy,Foresight News

预测市场出现了许多新的建设者,因此有必要对这个垂直领域进行一次全面的概述。本文将简要总结预测市场类别、GTM(进入市场)策略、产品更新、机制以及当前的发展方向。

GTM

预测市场 GTM 大致有两种方法:非体育和体育。前者是一个相对未开发的领域,包括几个目标领域:加密货币、政治、文化活动。Polymarket 显然是非体育领域的领导者,其 GTM 主要关注政治事件。

如果比较专注体育赛事的预测市场今年以来的交易量,你会发现 Azuro 和 SX Network 与 Polymarket 的差距更大。

新上线的竞争者包括 EVM 上的 Limitless (其中一些市场支持 ETH 交易),以及 Solana 上的 Hedgehog。此外还有竞争者产品尚未上线,包括:Drift Exchange、xMarkets、Inertia Social、Doxa 和 Contro。

新玩家们普遍聚焦于两个共同主题:

  • 无需许可的市场:开放市场创建和激励层

  • 解决方案:依靠人工智能进行市场结算,或创建更高效的系统

这正是 Polymarket 用户一直期盼的。

鉴于体育类预测市场受欢迎程度和赛事规律性,它们在 Web2 中具有明显的吸引力。很难让用户转移到 Web3,因为大多数用户看重品牌和用户体验。此外,Web2 体育博彩在营销资金上具有优势,至少有 5 家体育博彩公司每年花费 1 亿美元以上。

美国人在单场超级碗上的投注金额(约 230 亿美元)是加密货币预测市场总投注额(约 20 亿美元)的 10 倍。甚至单个州的投注金额就远远超过了 20 亿美元。

链上资金越多 = 链上体育博彩越多,就像互联网博彩公司被手机设备统治一样。预测市场的限制因素之一是缺乏资金。在非体育方面,LogX 将支持 TRUMP 永续产品,类似于 2020 年的 FTX。Doxa 也在研究 lev。这两个项目的交易对手都是流动性池。清算和坏账是潜在的问题。

我希望 Polymarket 更多地探索复式投注模式。从技术上讲,「特朗普和拜登赢得提名」市场是一种杠杆投注,因为它需要猜测两个不同的事件。

我很想看到诸如「a、b、c 和 d 会发生吗」这样的市场,我不认为初始流动性会成为问题,LP 不会错过这样的机会。

在体育预测市场方面,已有多个协议允许通过所谓的 parlays 进行杠杆操作,只有当用户正确猜出多个不相关事件时才会赢得奖金。SX Bet、Azuro 和 Overtime 已经支持这种功能。

机制

预测市场的工作机制大致有两种类型:Web2.5 和 Web3。Web2.5 模式通常将加密货币用作支付渠道,例如 Stake/Rollbit。用户可以使用加密货币下注,但交易对手是应用程序背后的团队,并且产品在链上交互。

Web3 模式的部分产品逻辑会放在链上,无论是 NFT 头寸,还是通过智能合约执行的赌注。通常有两种方式来匹配链上赌注,要么是依赖被动 LP 的 AMM,要么是平台充当交易所的订单簿。

在 Web3 中,Memecoins 本身已经成为预测市,$TRUMP 和 $BODEN 就是典型的代表,持有者可以从两方面获利:1)方向正确;2)吸引注意力。Memecoins 允许你推测其他人的投机行为,无论你是对是错。

一个新的协议叫做 Swaye,尝试结合预测市场和 Memecoins 的优势,早期进入市场的用户不仅押注特定结果,而且有动力吸引注意力,因为任何一方的投注活动都有助于增加 P 损益。

盈利模式

预测市场协议如何盈利呢?有几种方法:

  1. 交易费

  2. 交易者收益的一部分(Web2 模型遵循这条路径)

  3. 交易对手的损益(Web2 喜欢服务亏损的客户)

大多数协议要么采用方法 1,要么采用方法 3。Polymarket 目前不收取任何费用。

下一步

下一步是什么?人工智能代理是预测市场的下一个大机遇,因为它们可以对新闻做出快速反应。它们能够管理订单和下注,它们还可以计算结果的预期值并承担计算出的风险。有几个团队正在研究这一领域。

在未来几年,至少会有 1 个协议与 Polymarket 的交易量正面竞争。考虑到 Polymarket 目前对其市场的激励程度,竞争者可能需要大量使用积分、代币或 USDC 等激励措施。

每个人都在问美国大选后交易量能否持续,到目前为止,Polymarket 上的非选举交易量自今年年初以来一直保持稳定。

Nội dung Liên quan

Sâu Sắc: Điện Toán Phi Tập Trung Không Phải là Cơn Sốt, Mà Là Cuộc Đua Then Chốt Để AI Vượt Qua Sự Độc Quyền Tập Trung

Báo cáo sâu sắc: Đây không phải là sự cường điệu hóa mà là chìa khóa để AI thoát khỏi sự độc quyền tập trung. Bài viết phân tích tầm quan trọng của **suy luận phi tập trung (decentralized inference)** như một giải pháp đối phó với kiểm duyệt và phá vỡ sự độc quyền của các thực thể tập trung trong AI. Tác giả đưa ra một kịch bản giả định vào năm 2026, nơi một mô hình AI tiên tiến bị cấm bởi các nhà cung cấp đám mây tập trung, từ đó nhấn mạnh tính tất yếu của các mạng lưới phi tập trung để đảm bảo khả năng tiếp cận không bị kiểm duyệt. Bài viết chỉ ra **bốn thách thức chính** mà lĩnh vực này phải giải quyết: 1. **Chạy các mô hình khổng lồ** trên nhiều GPU tiêu dùng thông qua kỹ thuật phân mảnh (sharding) và giải mã suy đoán (speculative decoding) để đạt tốc độ khả dụng. 2. **Chứng minh tính xác thực của đầu ra**, tức đảm bảo người dùng nhận được kết quả từ đúng mô hình họ yêu cầu, thông qua các phương pháp như xác minh xác suất, chứng minh gian lận (fraud-proof) hoặc bằng chứng trọng số trực tiếp (live-weight proofs). 3. **Bảo vệ quyền riêng tư của prompt**, một vấn đề phức tạp mà các giải pháp thực sự cần đến Môi trường Thực thi Tin cậy (TEE) hoặc Mã hóa Đồng hình Đầy đủ (FHE). 4. **Xây dựng thị trường hai chiều bền vững**, tìm kiếm khách hàng mục tiêu thực sự (như các công ty khởi nghiệp tích hợp AI hoặc agent tự trị) thay vì chỉ dựa vào động cơ đầu cơ token. Bài viết điểm qua một số dự án tiêu biểu như Dolphin Network (nổi bật với live-weight proofs), Inference.net, Morpheus (sử dụng TEE), c0mpute và Darkbloom, đồng thời phân tích ưu thế của mô hình phi tập trung trong các tác vụ ưu tiên **thông lượng (throughput)** như tạo dữ liệu tổng hợp, xử lý hàng loạt, chứ không phải các tác vụ đòi hỏi **độ trễ (latency)** cực thấp. Cuối cùng, tác giả đưa ra một bảng câu hỏi thẩm định và nhận định rằng giá trị lâu dài nằm ở **vòng lặp dữ liệu khép kín**: suy luận phi tập trung tạo ra dữ liệu có giá trị (vết agent, đánh giá...) để huấn luyện các mô hình mới, sau đó các mô hình này lại được đưa trở lại phục vụ trong mạng lưới suy luận.

Foresight News10 phút trước

Sâu Sắc: Điện Toán Phi Tập Trung Không Phải là Cơn Sốt, Mà Là Cuộc Đua Then Chốt Để AI Vượt Qua Sự Độc Quyền Tập Trung

Foresight News10 phút trước

Lần đầu tiên Warsh chủ trì FOMC: Fed hạn chế định hướng lãi suất, trái phiếu Mỹ sẽ còn đắt hơn?

Chủ tịch mới của Fed, Kevin Warsh, đã chủ trì cuộc họp FOMC đầu tiên vào giữa tháng 6 và đưa ra thay đổi đáng chú ý trong cách thức truyền thông: giảm bớt chỉ dẫn về lãi suất tương lai trong tuyên bố và bản thân ông không nộp dự báo "biểu đồ chấm". Điều này đánh dấu sự dịch chuyển từ một Fed minh bạch, có xu hướng dẫn dắt thị trường, sang một Fed muốn giữ không gian linh hoạt chính sách nhiều hơn. Thị trường trái phiếu phản ứng ngay lập tức, với lợi suất trái phiếu kho bạc kỳ hạn 2 năm tăng lên mức cao nhất trong hơn một năm. Các nhà đầu tư lo ngại rằng việc thiếu các tín hiệu chỉ đường rõ ràng từ Fed sẽ khiến họ phải gánh chịu rủi ro cao hơn khi đánh giá chính sách, và đòi hỏi mức bù đắp rủi ro cao hơn thông qua lợi suất, từ đó có thể đẩy chi phí vay của chính phủ, doanh nghiệp và người dân Mỹ tăng lên. Warsh từ lâu đã chỉ trích "biểu đồ chấm" và chỉ dẫn tiền tệ tạo ra một "buồng vang" giữa Fed và thị trường, khiến giá cả tài sản xoay quanh tín hiệu của ngân hàng trung ương thay vì phản ánh đánh giá độc lập về nền kinh tế. Một số nhà đầu tư đồng tình, cho rằng điều này có thể giúp giảm bớt đầu cơ và siết chặt điều kiện tài chính. Tuy nhiên, các định chế lớn như Pimco cảnh báo rằng sự mơ hồ trong truyền thông sẽ khiến thị trường dễ biến động hơn. Các công cụ truyền thông như "biểu đồ chấm" ra đời trong thời kỳ khủng hoảng để kéo dài kỳ vọng lãi suất thấp. Trong bối cảnh lãi suất cao và rủi ro lạm phát vẫn còn hiện hữu, Warsh dường như đang xem xét lại tính phù hợp của chúng. Mức độ ảnh hưởng lâu dài đến thị trường trái phiếu sẽ phụ thuộc vào việc nhóm công tác của Fed sẽ đẩy mạnh cải cách truyền thông này đến đâu.

marsbit17 phút trước

Lần đầu tiên Warsh chủ trì FOMC: Fed hạn chế định hướng lãi suất, trái phiếu Mỹ sẽ còn đắt hơn?

marsbit17 phút trước

Mảnh ghép cuối cùng trong tham vọng tiền mã hóa của Franklin Templeton

Ngày 22 tháng 6, Franklin Templeton công bố hoàn tất việc mua lại 250 Digital và chính thức thành lập bộ phận quản lý tiền mã hóa Franklin Crypto, tập trung vào các chiến lược tiền mã hóa được quản lý chủ động cho các nhà đầu tư tổ chức. Đây được coi là mảnh ghép cuối cùng trong tham vọng tiền mã hóa của tập đoàn quản lý tài sản truyền thống này. Franklin Templeton bắt đầu tiếp cận lĩnh vực tiền mã hóa từ năm 2018. Đến nay, danh mục sản phẩm tiền mã hóa của họ đã phát triển toàn diện trên ba trụ cột chính: 1) Quỹ được mã hóa (tokenized fund), tiêu biểu là quỹ thị trường tiền tệ chuỗi khối BENJI; 2) Một loạt sản phẩm ETF tiền mã hóa thụ động, bao gồm ETF Bitcoin (EZBC), ETF Ethereum (EZET), ETF XRP (XRPZ), ETF Solana (SOEZ) và ETF chỉ số tiền mã hóa (EZPZ); và 3) Các chiến lược quản lý chủ động mới được hình thành thông qua Franklin Crypto. Ngoài ra, công ty còn mở rộng hệ sinh thái thông qua các khoản đầu tư vào các giao thức như Ethena, Crossmint và hợp tác với các blockchain như Aptos và Sui. Tính đến cuối tháng 5 năm 2026, tổng tài sản được quản lý (AUM) của Franklin Templeton là khoảng 1,78 nghìn tỷ USD, trong đó bộ phận tài sản kỹ thuật số quản lý khoảng 1,8 tỷ USD. Con đường tiếp cận tiền mã hóa của Franklin Templeton, với trọng tâm là phát triển sản phẩm và mua lại, khác với cách tiếp cận tập trung vào xây dựng cơ sở hạ tầng cốt lõi như tự lưu ký của đối thủ Fidelity Investments. Tuy nhiên, cả hai đều phản ánh xu hướng mở rộng sâu rộng của các công ty quản lý tài sản truyền thống vào thị trường tiền mã hóa.

Foresight News36 phút trước

Mảnh ghép cuối cùng trong tham vọng tiền mã hóa của Franklin Templeton

Foresight News36 phút trước

Đối thủ lớn nhất của Unitree, tại sao lại chia tách thêm lần nữa?

Ngành công nghiệp trí tuệ thể hiện (Embodied AI) đang đối mặt với tình trạng "đói dữ liệu" trầm trọng. Mi Phong Technology, một công ty con tách ra từ đối thủ chính của Unitree là Zhiyuan, vừa huy động thành công hàng trăm triệu tệ để tập trung giải quyết vấn đề này. Thay vì chỉ dựa vào robot thật, Mi Phong giới thiệu giải pháp thu thập dữ liệu không cần robot (như kẹp gắp và thiết bị đeo đầu), nhằm mục tiêu giảm chi phí và mở rộng quy mô, với 60-70% sản lượng dữ liệu vào năm 2026 dự kiến đến từ phương pháp này. Công ty cũng phát triển công cụ xử lý dữ liệu tự động và xây dựng một nền tảng thương mại hóa dữ liệu, hy vọng biến dữ liệu thành một tài nguyên có thể giao dịch tiêu chuẩn hóa cho toàn ngành. Tuy nhiên, thách thức lớn nhất của Mi Phong là chứng minh tính trung lập và xây dựng lòng tin với các đối thủ của công ty mẹ Zhiyuan, trong bối cảnh nhiều đại gia như JD.com cũng đang cạnh tranh trong lĩnh vực hạ tầng dữ liệu này. Sự thành công của mô hình kinh doanh này sẽ phụ thuộc vào việc liệu các công ty robot khác có sẵn sàng tin tưởng và sử dụng dịch vụ của Mi Phong hay không.

marsbit37 phút trước

Đối thủ lớn nhất của Unitree, tại sao lại chia tách thêm lần nữa?

marsbit37 phút trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai
活动图片