預測市場的未來發展趨勢及生態系統間的競爭

一、預測市場為何在 2024–2025 年進入新階段？

預測市場並非新興概念，長期以來一直屬於小眾實驗。真正的轉捩點始於 2024 年之後——預測市場在易用性、必要性及可擴展性三方面同步取得突破。

首先，在易用性層面，Layer 2 技術日益成熟，加上鏈上交易成本降低，使預測事件的建立與交易成本明顯下降。其次，在必要性方面，全球不確定性加劇，市場參與者對「機率判斷」的需求遠高於「確定性敘事」。最後，於可擴展性方面，預測市場已從政治與娛樂領域擴展至金融、科技及鏈上行為等多元場景。

這些因素共同推動預測市場從「有趣的實驗」升級為具備基礎設施潛力的金融模組。

二、EventFi：從「預測」到「事件金融化」

1. 從預測市場到 EventFi

預測市場的核心在於回答事件發生的機率，而 EventFi 則關注圍繞事件能夠建構多少金融表達方式。

在 EventFi 的架構下，預測市場僅屬基礎層——僅提供機率錨點，並非最終產品。

2. EventFi 的進階結構

基於預測市場，可能衍生出多種新型模式：

• 條件事件市場：如「如果 A 發生，B 是否也會發生？」
• 複合事件市場：多事件機率的打包與拆分
• 事件指數：為相關事件賦予加權機率
• 事件避險工具：與現貨、期權及永續合約連動

這意味著預測市場將不再是獨立產品，而是更廣泛衍生品生態中的機率層。

三、AI × 預測市場：從人類判斷到人機共識

1. AI 在預測市場中的真正作用

常見誤區為：「如果 AI 足夠強大，預測市場還有價值嗎？」事實上，預測市場與 AI 解決的是不同類型的不確定性。

• AI 擅長處理歷史資料與結構化資訊。
• 預測市場則聚合分散認知、主觀判斷與非結構化訊號。

因此，AI 更可能成為預測市場的助力，而非替代者。

2. AI 可嵌入的關鍵領域

在實際應用中，AI 可發揮以下作用：

• 事件篩選：辨識值得市場化的事件
• 異常偵測：發現操縱、灌水或非理性交易
• 機率對比：分析模型預測與市場價格的偏差

當 AI 預測與市場機率長期分歧時，正成為交易或研究的信號。

四、隱私與合規：ZK 預測市場的潛在路徑

1. 預測市場的「合規天花板」

預測市場本質上觸及多項敏感界線：

• 未來事件
• 貨幣激勵
• 資訊不對稱

因此，在多數司法管轄區內，預測市場常處於法律灰色地帶。對機構而言，最大障礙並非技術，而是合規與隱私難以兼容。

2. ZK 帶來的結構性突破

零知識證明為預測市場帶來全新平衡路徑：

• 用戶身分可驗證但無需公開揭露
• 交易行為可稽核但策略不外洩
• 結果結算可信且流程保密

基於此模式，預測市場有望從「高風險應用」轉型為可控、可稽核的機構級工具。

五、平台競爭與商業模式分化

1. 流量驅動型預測市場

• 藉由熱門事件帶動用戶成長
• 強調易用性與互動體驗
• 定位近似內容與資訊平台

主要風險：

• 事件生命週期短，用戶留存難度高。

2. 專業型預測市場

• 注重資金效率與深度
• 服務專業交易員與研究機構
• 機制複雜但訊號品質高

此類平台更有可能成為「機率版 Bloomberg」。

3. 工具型預測市場

• 不以交易量為核心 KPI
• 為 DAO、基金及研究團隊提供決策支持
• 作為內部工具而非面向大眾的產品

未來，這三種模式可能並存，而非互相取代。

六、預測市場的結構性挑戰

即使從長期角度來看，預測市場仍面臨持續挑戰：

• 流動性高度集中：大部分資金集中於極少數事件。
• 事件建立成本高：優質事件遠少於優質交易介面。
• 用戶教育曲線陡峭：機率思維並非直觀易懂。
• 監管不確定性持續存在

上述限制導致預測市場難以如 Meme 幣或 DeFi 般爆發式成長，而是呈現緩慢發展態勢。

七、預測市場的終極形態：機率成為基礎設施

從宏觀角度來看，預測市場的終極價值未必在於交易收益，而在於為整個系統提供資訊。

當預測市場價格被：

• 研究機構採納
• 用作協議治理參考
• 作為 AI 模型輸入
• 為宏觀決策提供信號

預測市場將不再只是應用，而是成為機率基礎設施。