Xu hướng phát triển trong tương lai và cạnh tranh giữa các hệ sinh thái trên thị trường dự đoán

I. Vì sao thị trường dự đoán bước vào giai đoạn mới năm 2024–2025?

Thị trường dự đoán vốn không mới, nhưng suốt thời gian dài chỉ là các thử nghiệm ngách. Sự chuyển mình thực sự diễn ra sau năm 2024—khi thị trường dự đoán đồng thời hội tụ ba điều kiện then chốt: dễ sử dụng, thiết yếu và có thể mở rộng.

Đầu tiên là tính dễ sử dụng: Các giải pháp Layer 2 đã trưởng thành và chi phí giao dịch on-chain giảm giúp việc tạo lập, giao dịch các sự kiện dự đoán trở nên rẻ hơn nhiều. Thứ hai, sự thiết yếu: Trong môi trường toàn cầu ngày càng bất định, nhu cầu về “phán đoán xác suất” vượt xa “câu chuyện chắc chắn”. Cuối cùng là khả năng mở rộng: Thị trường dự đoán không còn bó hẹp trong chính trị hay giải trí—mà đang mở rộng sang tài chính, công nghệ và hành vi on-chain.

Sự kết hợp các yếu tố này đã biến thị trường dự đoán từ “thử nghiệm thú vị” thành mô-đun tài chính có tiềm năng trở thành hạ tầng.

II. EventFi: Từ “dự đoán” đến “tài chính hóa sự kiện”

1. Từ thị trường dự đoán đến EventFi

Bản chất của thị trường dự đoán là trả lời: Xác suất một sự kiện xảy ra là bao nhiêu? EventFi lại hướng đến câu hỏi: Có thể xây dựng bao nhiêu sản phẩm tài chính xoay quanh một sự kiện?

Ở góc nhìn EventFi, thị trường dự đoán chỉ là lớp nền tảng—cung cấp điểm tựa xác suất chứ không phải sản phẩm cuối cùng.

2. Các cấu trúc nâng cao trong EventFi

Dựa trên thị trường dự đoán, nhiều hình thức mới có thể xuất hiện:

• Thị trường sự kiện điều kiện: Ví dụ, “Nếu A xảy ra thì B có diễn ra không?”
• Thị trường sự kiện tổng hợp: Gộp và tách xác suất của nhiều sự kiện
• Chỉ số sự kiện: Xác suất có trọng số cho một nhóm sự kiện liên quan
• Công cụ phòng ngừa sự kiện: Kết nối với giao dịch giao ngay, quyền chọn, hợp đồng vĩnh viễn

Điều này cho thấy thị trường dự đoán có thể không còn là sản phẩm độc lập, mà trở thành lớp xác suất trong hệ sinh thái phái sinh rộng lớn hơn.

III. AI × Thị trường dự đoán: Từ phán đoán con người đến đồng thuận người-máy

1. Vai trò thực sự của AI trong thị trường dự đoán

Một quan niệm sai lầm phổ biến: “Nếu AI đủ mạnh, thị trường dự đoán còn cần thiết không?” Thực tế, AI và thị trường dự đoán xử lý các loại bất định khác nhau.

• AI mạnh về xử lý dữ liệu lịch sử, thông tin có cấu trúc.
• Thị trường dự đoán mạnh về tổng hợp nhận thức phân tán, phán đoán chủ quan, tín hiệu phi cấu trúc.

Vì vậy, AI có khả năng khuếch đại sức mạnh cho thị trường dự đoán chứ không thay thế hoàn toàn.

2. Các lĩnh vực trọng điểm tích hợp AI

Trong thực tiễn, AI có thể tham gia vào các khâu:

• Lựa chọn sự kiện: Xác định sự kiện nào nên được thị trường hóa
• Phát hiện bất thường: Phát hiện thao túng, giao dịch thao túng, giao dịch phi lý trí
• So sánh xác suất: Phân tích sự lệch pha giữa dự báo mô hình và giá thị trường

Khi dự báo AI và xác suất thị trường liên tục chênh lệch, đó chính là tín hiệu giao dịch hoặc nghiên cứu.

IV. Quyền riêng tư và tuân thủ: Đường đi tiềm năng cho thị trường dự đoán ZK

1. “Trần tuân thủ” của thị trường dự đoán

Bản chất thị trường dự đoán chạm đến nhiều ranh giới nhạy cảm:

• Sự kiện tương lai
• Động lực tài chính
• Bất cân xứng thông tin

Vì vậy, chúng thường nằm trong vùng xám pháp lý ở phần lớn các khu vực pháp lý. Đối với tổ chức, rào cản lớn nhất không phải công nghệ—mà là không dung hòa được tuân thủ và quyền riêng tư.

2. Đột phá cấu trúc nhờ ZK

Zero-knowledge proofs mở ra hướng cân bằng mới cho thị trường dự đoán:

• Danh tính người dùng có thể xác minh mà không công khai.
• Hoạt động giao dịch có thể kiểm toán mà không lộ chiến lược.
• Kết quả giao dịch được đảm bảo tin cậy trong khi quy trình vẫn riêng tư.

Với mô hình này, thị trường dự đoán có thể chuyển từ “ứng dụng rủi ro cao” sang công cụ cấp tổ chức có thể kiểm soát, kiểm toán.

V. Cạnh tranh nền tảng và phân hóa mô hình kinh doanh

1. Thị trường dự đoán dựa vào lưu lượng

• Khai thác sự kiện nổi bật để tăng trưởng người dùng
• Nhấn mạnh sự tiện lợi và tính tương tác
• Gần giống nền tảng nội dung, thông tin

Rủi ro bao gồm:

• Vòng đời sự kiện ngắn khiến khó giữ chân người dùng.

2. Thị trường dự đoán chuyên nghiệp

• Tập trung vào hiệu quả vốn, độ sâu thị trường
• Phục vụ nhà giao dịch chuyên nghiệp, tổ chức nghiên cứu
• Cơ chế phức tạp, tín hiệu chất lượng cao

Các nền tảng này có khả năng trở thành “Bloomberg xác suất”.

3. Thị trường dự đoán dựa trên công cụ

• Không lấy khối lượng giao dịch làm chỉ số cốt lõi
• Hỗ trợ quyết định cho DAO, quỹ, nhóm nghiên cứu
• Đóng vai trò công cụ nội bộ thay vì sản phẩm đại chúng

Tương lai, ba mô hình này có thể cùng tồn tại thay vì thay thế lẫn nhau.

VI. Thách thức cấu trúc trong thị trường dự đoán

Dù nhìn dài hạn, thị trường dự đoán vẫn đối mặt nhiều thách thức:

• Thanh khoản tập trung cao: Phần lớn vốn chỉ vào rất ít sự kiện.
• Chi phí tạo sự kiện cao: Sự kiện chất lượng hiếm hơn giao diện giao dịch chất lượng.
• Đường cong giáo dục người dùng dốc: Tư duy xác suất không dễ tiếp cận.
• Bất định pháp lý kéo dài

Những hạn chế này khiến thị trường dự đoán khó bùng nổ như Meme coin hoặc DeFi. Thay vào đó, lĩnh vực này tăng trưởng chậm.

VII. Hình thái tối thượng của thị trường dự đoán: Xác suất trở thành hạ tầng

Ở tầm vĩ mô, giá trị lớn nhất của thị trường dự đoán không nằm ở doanh thu giao dịch mà ở thông tin cung cấp cho toàn hệ thống.

Khi giá thị trường dự đoán được:

• Trích dẫn bởi tổ chức nghiên cứu
• Làm tham chiếu cho quản trị giao thức
• Đưa làm dữ liệu đầu vào cho AI
• Dùng làm tín hiệu quyết sách vĩ mô

Lúc này, chúng không chỉ là ứng dụng—mà trở thành hạ tầng xác suất.