Tren Masa Depan dan Persaingan Ekosistem pada Pasar Prediksi

I. Mengapa Prediction Markets Memasuki Fase Baru pada 2024–2025?

Prediction markets bukanlah konsep baru, tetapi selama bertahun-tahun tetap menjadi eksperimen yang bersifat niche. Perubahan signifikan dimulai setelah 2024—saat prediction markets secara bersamaan memenuhi tiga syarat utama: kegunaan, kebutuhan, dan skalabilitas.

Pertama, kegunaan: Solusi Layer 2 yang semakin matang dan biaya transaksi on-chain yang lebih rendah membuat pembuatan dan perdagangan event prediksi menjadi jauh lebih efisien. Kedua, kebutuhan: Dalam lingkungan global yang semakin tidak pasti, pelaku pasar kini lebih membutuhkan “penilaian probabilistik” daripada “narasi kepastian.” Terakhir, skalabilitas: Prediction markets tidak lagi terbatas pada politik atau hiburan—sekarang merambah ke sektor keuangan, teknologi, dan perilaku on-chain.

Kombinasi faktor-faktor tersebut telah mengubah prediction markets dari “eksperimen menarik” menjadi modul keuangan dengan potensi sebagai infrastruktur.

II. EventFi: Dari “Prediction” Menuju “Event Financialization”

1. Dari Prediction Market ke EventFi

Pada dasarnya, prediction market menjawab pertanyaan: Berapa probabilitas suatu peristiwa terjadi? EventFi berupaya menjawab: Berapa banyak ekspresi keuangan yang dapat dibangun di sekitar suatu peristiwa?

Dari sudut pandang EventFi, prediction markets hanyalah lapisan dasar—mereka menyediakan jangkar probabilitas, bukan produk akhir.

2. Struktur Lanjutan dalam EventFi

Berdasarkan prediction markets, beberapa bentuk baru dapat muncul:

• Pasar event bersyarat: Contoh, “Jika A terjadi, apakah B juga akan terjadi?”
• Pasar event komposit: Menggabungkan dan memisahkan probabilitas dari beberapa event
• Indeks event: Probabilitas berbobot untuk sekelompok event yang saling terkait
• Alat lindung nilai event: Terhubung dengan spot, opsi, dan kontrak perpetual

Hal ini menunjukkan prediction markets kemungkinan tidak lagi berdiri sendiri sebagai produk, melainkan menjadi lapisan probabilitas dalam ekosistem derivatif yang lebih luas.

III. AI × Prediction Markets: Dari Penilaian Manusia Menuju Konsensus Manusia-Mesin

1. Peran Sebenarnya AI dalam Prediction Markets

Salah satu kesalahpahaman umum adalah: “Jika AI menjadi sangat kuat, apakah prediction markets masih relevan?” Faktanya, prediction markets dan AI menangani jenis ketidakpastian yang berbeda.

• AI unggul dalam memproses data historis dan informasi terstruktur.
• Prediction markets unggul dalam mengagregasi kognisi tersebar, penilaian subjektif, dan sinyal tidak terstruktur.

Oleh karena itu, AI lebih berperan sebagai penguat prediction markets daripada pengganti.

2. Area Kunci di Mana AI Dapat Diintegrasikan

Dalam praktiknya, AI dapat berperan dalam:

• Pemilihan event: Mengidentifikasi event yang layak dimarketkan
• Deteksi anomali: Mendeteksi manipulasi, wash trading, atau aktivitas perdagangan irasional
• Perbandingan probabilitas: Menganalisis deviasi antara prediksi model dan harga pasar

Ketika prediksi AI dan probabilitas pasar terus-menerus berbeda, hal tersebut menjadi sinyal perdagangan atau riset tersendiri.

IV. Privasi dan Kepatuhan: Jalur Potensial untuk ZK Prediction Markets

1. “Compliance Ceiling” dalam Prediction Markets

Prediction markets secara inheren bersinggungan dengan beberapa batas sensitif:

• Peristiwa di masa depan
• Insentif moneter
• Asimetri informasi

Akibatnya, prediction markets sering kali berada di area abu-abu hukum di sebagian besar yurisdiksi. Bagi institusi, hambatan terbesar bukan teknologi—melainkan ketidakmampuan merekonsiliasi kepatuhan dan privasi.

2. Terobosan Struktural yang Dimungkinkan oleh ZK

Zero-knowledge proof menawarkan jalur baru untuk menyeimbangkan prediction markets:

• Identitas pengguna dapat diverifikasi tanpa dipublikasikan secara terbuka.
• Aktivitas perdagangan dapat diaudit tanpa membuka strategi pengguna.
• Penyelesaian hasil tetap dapat dipercaya sambil menjaga kerahasiaan proses.

Dengan model ini, prediction markets dapat berevolusi dari “aplikasi berisiko tinggi” menjadi alat institusional yang terkontrol dan dapat diaudit.

V. Kompetisi Platform dan Diferensiasi Model Bisnis

1. Prediction Markets Berbasis Trafik

• Menggunakan event populer untuk mendorong pertumbuhan pengguna
• Menekankan kemudahan penggunaan dan keterlibatan
• Mirip dengan platform konten dan informasi

Risiko yang muncul antara lain:

• Siklus hidup event yang singkat membuat retensi pengguna menjadi tantangan.

2. Prediction Markets Profesional

• Fokus pada efisiensi modal dan kedalaman pasar
• Melayani trader profesional dan institusi riset
• Mekanisme kompleks namun menghasilkan sinyal berkualitas tinggi

Platform-platform ini lebih berpeluang menjadi “Probability Bloomberg.”

3. Prediction Markets Berbasis Alat

• Tidak menggunakan volume perdagangan sebagai KPI inti
• Menyediakan dukungan pengambilan keputusan untuk DAO, dana, dan tim riset
• Berfungsi sebagai alat internal, bukan produk publik

Ke depannya, ketiga model ini kemungkinan akan hidup berdampingan, bukan saling menggantikan.

VI. Tantangan Struktural dalam Prediction Markets

Bahkan dengan visi jangka panjang, prediction markets tetap menghadapi tantangan yang berkelanjutan:

• Likuiditas sangat terkonsentrasi: Mayoritas dana hanya berfokus pada sedikit event.
• Biaya penciptaan event yang tinggi: Event berkualitas jauh lebih langka dibandingkan antarmuka perdagangan berkualitas.
• Kurva edukasi pengguna yang curam: Pola pikir probabilistik tidak mudah diakses secara intuitif.
• Ketidakpastian regulasi yang berkelanjutan

Keterbatasan ini membuat prediction markets kecil kemungkinan mengalami pertumbuhan eksplosif seperti Meme coin atau DeFi. Sebaliknya, sektor ini cenderung bergerak secara gradual.

VII. Bentuk Ultimate Prediction Markets: Probabilitas sebagai Infrastruktur

Dari perspektif makro, nilai utama prediction markets bisa jadi bukan pada pendapatan perdagangan, melainkan pada informasi yang mereka hasilkan untuk seluruh sistem.

Ketika harga prediction markets:

• Dirujuk oleh institusi riset
• Digunakan sebagai referensi governance protokol
• Menjadi input bagi model AI
• Dipakai sebagai sinyal dalam pengambilan keputusan makro

Prediction markets tidak lagi sekadar aplikasi—melainkan menjadi infrastruktur probabilitas.