Будущие тенденции и конкуренция экосистем в рынках прогнозирования

I. Почему рынки прогнозов переходят в новый этап в 2024–2025 годах?

Рынки прогнозов существуют давно, однако долгое время оставались нишевыми экспериментами. Перелом произошёл после 2024 года, когда одновременно были выполнены три ключевых условия: удобство, востребованность и масштабируемость.

Первое — удобство: развитие Layer 2-решений и снижение ончейн-издержек сделали создание и торговлю прогнозами намного дешевле. Второе — востребованность: в условиях растущей неопределённости участникам рынка гораздо нужнее «вероятностные оценки», чем «нарративы определённости». Третье — масштабируемость: рынки прогнозов больше не ограничиваются политикой или развлечениями, они выходят на финансы, технологии и ончейн-поведение.

В совокупности эти факторы превратили рынки прогнозов из «интересных экспериментов» в финансовые модули с инфраструктурным потенциалом.

II. EventFi: от «прогноза» к «финансализации событий»

1. От рынка прогнозов к EventFi

В основе рынка прогнозов лежит вопрос: какова вероятность наступления события? EventFi отвечает на вопрос: сколько финансовых инструментов можно построить вокруг события?

С точки зрения EventFi, рынки прогнозов — это базовый слой, который создаёт вероятностные ориентиры, но не конечный продукт.

2. Продвинутые структуры в EventFi

На базе рынков прогнозов могут появиться новые форматы:

• Условные рынки событий: например, «Если произойдёт A, будет ли B?»
• Композитные рынки событий: объединение и разделение вероятностей нескольких событий
• Индексы событий: взвешенные вероятности для группы связанных событий
• Инструменты хеджирования событий: связаны со спотовыми, опционными и бессрочными контрактами

Это означает, что рынки прогнозов могут перестать быть отдельными продуктами и стать вероятностным слоем в экосистеме деривативов.

III. ИИ × рынки прогнозов: от человеческого суждения к консенсусу человек–машина

1. Истинная роль ИИ в рынках прогнозов

Распространено заблуждение: «Если ИИ станет достаточно мощным, нужны ли рынки прогнозов?» На самом деле ИИ и рынки прогнозов решают разные типы неопределённости.

• ИИ хорошо работает с историческими данными и структурированной информацией.
• Рынки прогнозов агрегируют рассеянное мышление, субъективные оценки и неструктурированные сигналы.

Поэтому ИИ скорее будет усиливать рынки прогнозов, а не заменять их.

2. Ключевые области внедрения ИИ

На практике ИИ может использоваться для:

• Выбора событий: определение, какие события стоит токенизировать
• Обнаружения аномалий: выявление манипуляций, фиктивных сделок или нерациональной торговли
• Сравнения вероятностей: анализ различий между прогнозами моделей и рыночными ценами

Если прогнозы ИИ и рыночные вероятности систематически расходятся, это становится торговым или исследовательским сигналом.

IV. Конфиденциальность и соответствие требованиям: возможные пути для ZK-рынков прогнозов

1. «Потолок соответствия требованиям» для рынков прогнозов

Рынки прогнозов по своей природе затрагивают несколько чувствительных границ:

• Будущие события
• Денежные стимулы
• Асимметрия информации

Поэтому они часто находятся в правовой «серой зоне» в большинстве стран. Для институтов главная проблема — не технология, а невозможность совместить соответствие требованиям и конфиденциальность.

2. Структурные прорывы с помощью ZK

Zero-knowledge proofs открывают новый путь к балансу на рынках прогнозов:

• Идентификация пользователя подтверждается без публичного раскрытия.
• Торговая активность может быть проверена без раскрытия стратегий.
• Расчёт результатов прозрачен, а процессы остаются приватными.

С такой моделью рынки прогнозов могут перейти от «высокорискованных приложений» к контролируемым, проверяемым институциональным инструментам.

V. Конкуренция платформ и дифференциация бизнес-моделей

1. Рынки прогнозов, ориентированные на трафик

• Используют популярные события для роста пользовательской базы
• Делают упор на простоту и вовлечённость
• Похожи на платформы контента и информации

Риски:

• Короткий жизненный цикл событий затрудняет удержание пользователей.

2. Профессиональные рынки прогнозов

• Сосредоточены на эффективности капитала и глубине рынка
• Ориентированы на профессиональных трейдеров и исследовательские институты
• Сложные механики, но высокое качество сигналов

Такие платформы скорее станут «Probability Bloomberg».

3. Инструментальные рынки прогнозов

• Не используют торговый объём как основной KPI
• Предоставляют поддержку принятия решений для DAO, фондов и исследовательских команд
• Используются как внутренние инструменты, а не публичные продукты

В будущем эти три модели могут сосуществовать, а не вытеснять друг друга.

VI. Структурные вызовы рынков прогнозов

Даже с долгосрочным горизонтом рынки прогнозов сталкиваются с постоянными трудностями:

• Высокая концентрация ликвидности: большая часть средств сосредоточена на небольшом числе событий.
• Высокие затраты на создание событий: качественных событий гораздо меньше, чем качественных торговых интерфейсов.
• Крутая кривая обучения пользователей: вероятностное мышление не воспринимается интуитивно.
• Постоянная регуляторная неопределённость

Эти ограничения означают, что рынки прогнозов вряд ли будут расти взрывными темпами, как Meme coins или DeFi. Скорее, это медленно развивающийся сектор.

VII. Финальная форма рынков прогнозов: вероятность как инфраструктура

С макроэкономической точки зрения конечная ценность рынков прогнозов заключается не в торговых доходах, а в информации, которую они предоставляют всей системе.

Когда цены на рынках прогнозов:

• Цитируются исследовательскими институтами
• Используются для управления протоколами
• Подаются на вход ИИ-моделям
• Служат сигналами для макроэкономических решений

Они перестают быть просто приложениями — становятся вероятностной инфраструктурой.