数据注水?Polymarket百亿估值的真正逻辑是…

比推Xuất bản vào 2025-11-12Cập nhật gần nhất vào 2025-11-12

最近,哥伦比亚大学的一篇研究论文让风口上的“预测市场(Prediction Markets)”陷入争议。

image.png

研究团队分析了区块链平台 Polymarket 的两年历史数据,发现约 25% 的成交量可能属于清洗交易(wash trading)——即同一主体在自己账户之间对倒买卖,制造虚假活跃度。在某些热点事件周,比如美国大选或体育总决赛,这一比例甚至飙升至 60%。

image.png

image.png

研究虽未正式同行评审,但足以撕开预测市场狂热表象的一角。因为过去半年,这个赛道的热度几乎肉眼可见监管放宽、巨头加持、资本狂飙、政治加码——预测市场,正在成为2025年最受瞩目的金融新物种

从“边缘博彩”到“金融新物种”

预测市场的玩法并不复杂:你可以押注“特朗普能否赢得选举”“美联储是否会降息”“下一届诺奖得主是哪国人”等事件,平台根据交易双方的价格形成“市场概率”,被视作“群体智慧”的体现。

2025年,这种“用钱投票”的方式迎来了三重爆发契机:

监管松绑
今年5月,美国商品期货交易委员会(CFTC)撤回了对 Kalshi 的诉讼,正式承认预测合约可以在“特定框架下合法交易”。
9月,CFTC 又向 Polymarket 发出“不执法函”(No-Action Letter),允许其重新开放美国市场。

这意味着预测市场从“灰色地带”走向“监管可视”,为资本介入扫清最大障碍。

资本+政治下注
紧接着,资金蜂拥而至:

8月,Polymarket 获得特朗普长子 Donald Trump Jr. 参股的 1789 Capital 投资;

image.png

然后,继9月纽约证券交易所母公司ICE以20亿美元投资将Polymarket估值推高至80亿美元,以及10月竞争对手Kalshi在a16z与红杉资本领投下估值达到50亿美元后,市场热情仍在急剧升温。

据彭博社最新消息,Polymarket正寻求以120亿至150亿美元的更高估值进行新一轮融资,而Kalshi的估值据信也已突破100亿美元大关。

在这场资本狂飙的背后,政治力量的深度介入不容忽视。

特朗普政府上台后营造的“市场友好型”监管氛围,为预测市场的爆发铺平了道路。CFTC的态度转变、ICE的巨额投资,均被市场解读为明确的政策信号。

更值得注意的是特朗普家族的亲身参与:Donald Trump Jr.不仅通过1789 Capital投资Polymarket,还出任Kalshi的顾问职务;

image.png

ICE首席执行官Jeff Sprecher—他也是美国前小企业管理局局长Kelly Loeffler的丈夫–亲自主导了对Polymarket的投资;

而特朗普旗下社交平台Truth Social也宣布将推出自有加密预测平台“Truth Predict”。

资本、政策与家族影响力的多重合力,正推动预测市场从边缘试验走向主流金融舞台。

巨头助推主流化
10月,谷歌(Google)宣布将在 Google Finance 搜索结果中整合 Polymarket 和 Kalshi 的实时预测数据,比如,当用户搜索“2028年总统是谁”或“美联储降息概率”时,结果下方会出现预测市场的实时数据图。

image.png这意味着,预测市场第一次被“嵌入”到全球最大的信息入口中,成为公共信息流的一部分。

谷歌没有披露与两家公司的具体合作模式,但对于市场来说,这一动作堪称“主流化里程碑”:预测市场从“币圈玩家的对赌工具”,变成了普通用户可见、媒体可引用的数据产品。

结果很明显:10 月 Polymarket 的交易量创下历史新高,单月交易额超过30亿美元,用户数较9月份增长了93.7%。

image.png

哥大质疑的“假成交”,究竟有多严重?

回到哥大论文的研究数据:Polymarket 在 2024-2025 年间有大约四分之一的成交存在可疑模式:账户之间频繁对倒、成交时间间隔极短、几乎不持仓结算。这些特征与过去 NFT 市场的“刷量”极为相似。

报告作者推测,预测市场 wash trading 动机主要有三种:
① 为争夺未来代币空投或激励积分;
② 为制造市场热度吸引新用户;
③ 个别做市商通过“假成交”稳定价格区间。

换句话说,有人可能为了刷活跃度、抢积分、获得未来代币奖励,而反复在市场里“假下单”。这在加密领域并不陌生:从NFT到DeFi,几乎每一轮创新都伴随“刷数据”行为,但即便如此,预测市场的“水分”并非行业最高。对比来看:

未受监管的比特币交易所早期“假量”曾高达 70% 以上(来自 Bitwise 2019 年的报告)。

image.png

在 NFT 市场,市场火热时期的 washing trading 比例也在 20%—50% 之间。

image.png

相较之下,Polymarket 的平均 25% 属于“中等偏高”水平。再加上 Kalshi 的合规性更强、KYC 严格,整个行业的“真实度”其实已远超早期的币圈,因此,从行业维度看,预测市场的“注水并非灾难性问题。

此外,针对哥大研究的结论,业内也出现了不同的声音。

AWS 前工程师 yassinelanda.eth 在审阅该论文后提出了几点反驳

他认为,这项研究在方法上存在局限——其结论建立在单一的链上数据模型之上,而像 Polymarket 这样的平台实际拥有更复杂的信号系统来识别真实用户并公平分发奖励。此外,研究的结论对分析时设置的参数非常敏感,其揭示的问题严重性可能并不稳定。

他进一步指出了预测市场的一个关键特性:在这个领域,有价值的信号远比原始交易量重要。单纯的“左手倒右手”刷量循环无法产生真正的利润(PNL)。如今,先进的链上监控和推荐系统已经能够有效区分有信息的真实交易流与来自做市商、机器人及自成交的市场噪音,并在推荐和奖励中降低后者的权重。

在他看来,评判一个预测市场的核心标准不应是“总交易量”这个易掺水的表面数据,而应是:

  • 预测准确度:市场的结果准不准。

  • 校准度:预测概率与实际发生频率是否匹配。

  • 买卖价差与市场深度:市场流动性好不好,交易成本高不高。

  • 新闻事件时的滑点:在有新消息时,价格能否迅速、平稳地反应,而不是剧烈波动。

这些关于市场质量和信息效率的指标,才是衡量预测市场价值的真正核心。

赌性回潮:当“下注”成为时代情绪

正如芝加哥大学社会学者莉迪亚·格兰特所观察到的:“预测市场在某种意义上延续了美国的信仰体系—它让人们在巨大的不确定性中,依然能通过‘下注’这个动作,获得一种虚幻的掌控感。”

这句话,精准捕捉了当下美国的社会脉搏。面对高通胀、政治撕裂与阶层固化的现实,一种“赌徒心态”正悄然成为普遍的情绪出口,从体育博彩到加密货币,再到如今的预测市场,越来越多的美国人开始将命运交给概率,把焦虑释放在盘口之间。

而当华尔街巨头也投身其中,这一趋势更获得了资本与制度的双重认证。 ICE等机构的巨额投资表明,主流金融界正将预测市场视为下一代“事件驱动型”风险定价的基础设施,而不再仅仅是边缘的博彩游戏。

正如 SynFutures 首席执行官 Rachel Lin 所指出的:“预测市场的真正价值,在于能量化传统金融无法定价的东西,比如政策决策、技术突破和地缘政治风险。”

与此同时,Polymarket 推出 POLY 代币等动作为生态发展注入了新燃料。研究机构 Delphi Digital 认为,未来融合多市场数据与AI分析的预测“终端”,很可能开启一个类似meme币热潮的新交易赛道。

当然,挑战依然存在。 美国监管机构仍在为“衍生品”还是“赌博”的定义争论不休,这层未散去的政策阴云,仍是预测市场走向完全主流化的最后一道关卡。

但资本、技术与社会情绪合流的大势已不可逆。人们以为自己在预测未来,却没意识到,这场全民下注的热潮,本身就成了这个时代最真实的写照。

作者:Bootly


Twitter:https://twitter.com/BitpushNewsCN

比推 TG 交流群:https://t.me/BitPushCommunity

比推 TG 订阅: https://t.me/bitpush

说明: 比推所有文章只代表作者观点,不构成投资建议

Nội dung Liên quan

Cả mạng mắng Claude ngu đi, Anthropic chính thức lên tiếng: Lỗi không phải ở mô hình

Dạo gần đây, nhiều người dùng phàn nàn Claude Code trở nên "ngu ngốc", nhưng Anthropic đã chính thức lên tiếng: vấn đề không nằm ở mô hình (Model), mà ở cài đặt "Mức độ nỗ lực" (Effort). Tháng 3, để giảm độ trễ, Anthropic đã âm thầm hạ mặc định Effort từ "cao" xuống "trung bình", khiến Claude trở nên thiếu chủ động: bỏ qua file, không chạy test, và liên tục yêu cầu thêm thông tin. Sự cố này khiến cộng đồng nhầm tưởng model bị làm yếu đi. Bài viết của Anthropic làm rõ sự khác biệt: - **Model (Mô hình)**: Thay đổi "bộ não" - kiến thức và khả năng cố định từ khi huấn luyện. Nó quyết định AI *"biết làm"* cái gì. Đổi model là đổi bộ quyền số, giải quyết vấn đề *"không biết làm"*. - **Effort (Nỗ lực)**: Thay đổi "thái độ" làm việc. Nó kiểm soát mức độ chủ động: đọc bao nhiêu file, có chạy kiểm tra không, có theo đuổi nhiệm vụ phức tạp đến cùng không. Effort cao đồng nghĩa với nhiều token hơn (có thể gấp 7 lần) được dùng cho việc xử lý kỹ lưỡng. **Kết luận then chốt**: Một model nhỏ (như Sonnet) với Effort cao hoàn toàn có thể vượt hiệu suất một model lớn (như Opus) với Effort thấp trong nhiều tác vụ. **Hướng dẫn xử lý khi Claude làm sai**: 1. Kiểm tra lại ngữ cảnh (prompt, công cụ, file hướng dẫn). 2. Nếu Claude *thiếu chủ động* (bỏ qua bước, không đọc kỹ) -> **Tăng Effort**. 3. Nếu Claude *đã cố gắng nhưng vẫn sai* kiến thức -> **Đổi Model mạnh hơn**. Bài học cho thấy kỷ nguyên chỉ so sánh model đang kết thúc. Kỹ năng quan trọng bây giờ là **"điều phối"** thông minh: biết giao việc đúng model và đặt mức Effort phù hợp để đạt hiệu quả cao nhất với chi phí tối ưu.

marsbit27 phút trước

Cả mạng mắng Claude ngu đi, Anthropic chính thức lên tiếng: Lỗi không phải ở mô hình

marsbit27 phút trước

Quỹ Ethereum Có Thể Biến Thành "Linh Vật"? Các Tổ Chức Đa Dạng Hóa Đang Chia Sẻ Chức Năng Của Nó

Tổ chức Ethereum Foundation (EF) đã chính thức giải tán nhóm hỗ trợ giao thức, đánh dấu đợt cắt giảm nhân sự lớn nhất với 20% thành viên. Sự kiện này đi kèm với việc nhiều nhân sự cấp cao rời đi, bao gồm Giám đốc điều hành Wang Xiaowei. Các tổ chức độc lập, phi lợi nhuận mới như ETHLabs và Ethereum Institutional đang nổi lên, tiếp quản nhiều chức năng phát triển và thúc đẩy áp dụng thể chế cho Ethereum. Mặt khác, EF đang ứng dụng AI trong bảo mật, sử dụng các tác nhân AI để kiểm tra lỗ hổng, như đã phát hiện ra lỗ hổng trong libp2p gossipsub. Dù EF khẳng định AI không thay thế nhà nghiên cứu, nhưng nó thay đổi cách làm việc và có thể dẫn đến tinh giản hơn nữa. Những thay đổi này diễn ra trong bối cảnh EF bị chỉ trích về cơ cấu cứng nhắc và ETH vật lộn tìm lập luận định giá mới. Người sáng lập Vitalik Buterin trước đó đã bày tỏ quan điểm rằng EF nên chuyển hướng sang mô hình nhỏ gọn và lâu dài. Với sự phát triển của các tổ chức độc lập bên ngoài, vai trò của EF trong tương lai có thể bị thu hẹp, trở thành một hình thức "linh vật" cho hệ sinh thái hơn là trung tâm lãnh đạo trực tiếp.

marsbit53 phút trước

Quỹ Ethereum Có Thể Biến Thành "Linh Vật"? Các Tổ Chức Đa Dạng Hóa Đang Chia Sẻ Chức Năng Của Nó

marsbit53 phút trước

Khoản đốt 42 triệu USD của LIT có đủ sức kích hoạt đợt tăng giá lớn tiếp theo của altcoin này không?

Lighter (LIT) đã tăng 3,68% trong 24 giờ qua, với khối lượng giao dịch tăng 13,52%. Tuần trước, token này tăng 18%. AMBCrypto trước đó cảnh báo LIT có thể đã mua quá mức và có thể điều chỉnh về mức 2 USD. Sau đó, LIT giảm khoảng 13% xuống 2,3 USD nhưng đã phục hồi lên 2,60 USD. Ngày 10 tháng 7, Lighter thông báo đã đốt hơn 15,6 triệu token LIT, trị giá hơn 42 triệu USD, tương đương 6,3% nguồn cung lưu hành. Hành động này có thể tạo động lực tăng giá ngắn hạn, mở đường cho khả năng chạm mốc 3 USD. Tuy nhiên, biểu đồ 1 ngày cho thấy sự phân kỳ giảm giá (bearish divergence) khi RSI tạo đỉnh thấp hơn trong khi giá tạo đỉnh cao hơn, cảnh báo khả năng điều chỉnh giảm. Mức thoái lui Fibonacci 23,6% ở 2,30 USD là ngưỡng quan trọng; nếu vỡ dưới mức này, giá có thể tiếp tục giảm sâu. Trên khung 4 giờ, LIT đang hình thành vùng dao động giữa 2,31 USD và 2,68 USD. Nhà giao dịch có thể chờ đợi phá vỡ tăng trên 2,70 USD để mua vào với mục tiêu 3,06-3,21 USD, hoặc theo dõi sự phá vỡ giảm dưới 2,31 USD để xác nhận đợt điều chỉnh. Tóm lại, động lực tăng và nhu cầu mua vẫn mạnh bất chấp tín hiệu phân kỳ giảm. Hướng đi tiếp theo sẽ phụ thuộc vào việc giá phá vỡ khỏi vùng dao động ngắn hạn hiện tại.

ambcrypto3 giờ trước

Khoản đốt 42 triệu USD của LIT có đủ sức kích hoạt đợt tăng giá lớn tiếp theo của altcoin này không?

ambcrypto3 giờ trước

Gần 100 người chơi đổ bộ vào lĩnh vực dữ liệu thể sinh: Huy động 4.47 tỷ NDT trong một năm, ai thực sự có thể kiếm tiền bằng cách 'bán dữ liệu'?

Hơn 90 công ty đang hoạt động trong lĩnh vực dữ liệu thể thân (embodied data) để huấn luyện robot, bao gồm 70 công ty thu thập dữ liệu và 27 công ty làm hạ tầng dữ liệu. Ngành này đã thu hút khoảng 4,47 tỷ NDT (44,7 tỷ) vốn đầu tư trong một năm qua. Mười điểm nổi bật của ngành: 1. Có bốn phương pháp thu thập dữ liệu chính: điều khiển robot từ xa, thu thập không cần robot (con người đeo cảm biến), mô phỏng và trích xuất từ video internet. Nhiều công ty kết hợp nhiều phương pháp. 2. Phương pháp điều khiển robot từ xa thu hút nhiều công ty nhất, đặc biệt là các nền tảng dữ liệu nhà nước và công ty robot. 3. Nhà cung cấp dịch vụ dữ liệu độc lập là nhóm lớn nhất (40%), chứng tỏ đây đã là một lĩnh vực riêng biệt. 4. Khoảng 2/3 công ty được thành lập chuyên cho lĩnh vực này ("bản địa"), 1/3 chuyển đổi từ các ngành khác như gán nhãn dữ liệu AI. 5. Công suất thu thập hiện tại ước tính 1,6-1,8 triệu giờ dữ liệu mỗi năm. Mục tiêu ngắn hạn là tăng gấp 15-20 lần. 6. Các cơ sở thu thập dữ liệu đã có mặt tại 20 tỉnh thành, tập trung nhiều nhất ở khu vực Trường Giang. 7. 15 công ty dịch vụ dữ liệu độc lập đã huy động được ~4,47 tỷ NDT, chủ yếu tập trung vào quý 2/2026. Tuy nhiên, con số này nhỏ hơn nhiều so với tổng vốn đầu tư vào lĩnh vực trí tuệ thể thân. 8. Các công ty dịch vụ dữ liệu độc lập phân hóa rõ rệt thành ba nhóm, với một công ty dẫn đầu (Quang Luân) chiếm tới ~70% tổng vốn huy động. 9. Có 69 tổ chức đầu tư tham gia, nhưng không có tổ chức nào dám "đặt cược lớn", cho thấy sự thận trọng. 10. Hơn một nửa số công ty dịch vụ dữ liệu độc lập thành lập chưa đầy một năm, chứng tỏ ngành vẫn còn rất sớm. Chưa có mô hình kinh doanh "bán dữ liệu" thuần túy nào được chứng minh là sinh lời rõ ràng. Tóm lại, lĩnh vực dữ liệu thể thân đã trở thành một tuyến đầu tư độc lập và tạo ra việc làm mới, nhưng vẫn trong giai đoạn phát triển ban đầu với nhiều bất định. Thái độ thận trọng của các nhà đầu tư phản ánh thách thức trong việc chứng minh đây là một mô hình kinh doanh bền vững. Một đến hai năm tới sẽ là giai đoạn then chốt để kiểm chứng điều này.

marsbit3 giờ trước

Gần 100 người chơi đổ bộ vào lĩnh vực dữ liệu thể sinh: Huy động 4.47 tỷ NDT trong một năm, ai thực sự có thể kiếm tiền bằng cách 'bán dữ liệu'?

marsbit3 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片