Полное раскрытие трех путей прогнозных рынков: почему инвесторы все спешат?

Введение

Сегодня я общался с другом, и он задал очень интересный вопрос: «Если в будущем 10 лет Crypto × Fintech действительно создаст прирост, кто станет крупнейшими победителями? Другими словами, кто войдет в ‘Mag7’ этого сектора?»

Revolut, Robinhood, Coinbase, Stripe… — эти названия очевидно будут первыми, кто придет на ум. За последние десять лет они доказали свою способность переосмыслить отдельные части традиционных финансов.

Но, говоря об этом, я вдруг понял: моя предыдущая модель мышления содержит ошибку. Я постоянно задаю вопрос — «В каких частях традиционных финансов еще есть нерешенные или не переработанные сегменты?» — и этот подход по сути ищет пустоты на старой карте.

На самом деле правильный вопрос — какие компании создают полностью новый финансовый рынок, а не просто оцифровывают старые финансы?

В рамках этого подхода практически автоматически всплывает название — Polymarket. Не потому, что оно быстро растет или потому, что его часто цитируют в СМИ, а потому, что оно делает совсем другое: оно не трансформирует банки или платежи, а трансформирует сами «события». Оно превращает события в активы, а вероятность — в цену.

И как раз в прошлом году прогнозные рынки снова стали популярными. Поэтому мы естественно задаемся еще одним более важным вопросом: почему к 2024–2025 годам прогнозные рынки вдруг станут «одним из самых интересных направлений для изучения»? И какую роль в этом возрождении играют Polymarket, Kalshi, Opinion?

2. Почему прогнозные рынки снова набирают обороты в 2024–2025?

Объяснить этот всплеск только «президентскими выборами в США» или «знаменитыми событиями» — недостаточно. За последние годы было множество горячих тем, но прогнозные рынки не достигали такого уровня. Сейчас ситуация иная. За этим стоит ряд более глубоких структурных изменений.

1) ИИ делает «вероятность» вновь важной

Раньше крупные модели давали ответы в виде утверждений. Сейчас все больше сценариев начинают выводить вероятности. Прогноз по инфляции, снижение ставок, корпоративные новости, политические тренды — после появления вероятностей возникает естественный спрос: вероятности нужны в ценах, а цены — в рынках. Таким образом, прогнозные рынки впервые становятся частью AI-рабочего процесса. А не инструментом для спекуляций. Влияние этого будет гораздо больше, чем мы сейчас можем предположить.

2) СМИ воспринимают их как «индикатор текущих настроений»

За последний год наблюдается явное изменение: все больше крупных медиа начинают цитировать Polymarket. Почему? Потому что он быстрее, чем опросы, и прозрачнее, чем экспертные оценки. Цитирование СМИ → рост аудитории → расширение рынка — это простой, но эффективный цикл. Раньше прогнозные рынки были мало заметны, потому что не входили в мейнстрим. Сейчас — вошли.

3) Высокая плотность событий, но отсутствуют «соответствующие инструменты»

Мир 2024–2025 годов характеризуется более высокой информационной плотностью, чем за последние десять лет: выборы, геополитика, макроэкономика, регулирование технологий, корпоративные события (особенно AI) — все эти события оказывают большое влияние, но для них нет соответствующих финансовых инструментов для торговли.

Вы можете покупать золото, американские акции или облигации, но не можете торговать «вероятностью снижения ставки ФРС в декабре», «отставкой какого-то CEO в квартале», «внедрением какого-то регулятора» — прогнозные рынки заполняют именно этот пробел. По сути, они создают новый тип активов — событийные активы.

4) Изменение отношения регуляторов

CFTC раньше штрафовала Polymarket, но вместе с тем Kalshi получила лицензию CFTC. Это очень важный сигнал: часть прогнозных рынков может быть легально разрешена, часть — пройти по пути нормативного соответствия, и границы начинают делиться. Для институциональных инвесторов «понижение уровня неопределенности» — знак роста.

5) Изменение пользовательской структуры

Раньше: доминировали развлекательные пользователи, ликвидность была разбросана, продукты больше напоминали «информационные приложения». Сейчас ситуация кардинально изменилась: увеличилось число институциональных счетов, появились профессиональные игроки, делающие прогнозы по индикаторам, фонды, использующие их для хеджирования, AI-компании, использующие платформу как референс — и когда структура аудитории переходит от «зрителей» к «торговцам», качество рынка резко возрастает.

Итог

Прогнозные рынки не внезапно стали популярными. Это результат сочетания спроса на AI, цитирования в СМИ, макроэкономической среды, изменения пользовательской структуры и постепенного уточнения регуляторной границы. Этот рост — не краткосрочное событие, а структурный подъем, впервые позволяющий прогнозным рынкам стать «используемой в эпоху» технологией.

3. Три совершенно разных пути: Polymarket, Kalshi, Opinion

Эти три компании работают в области прогнозных рынков, но их стратегии полностью отличаются. Они решают разные задачи, ориентированы на разные категории пользователей. Рассмотрев их вместе, можно понять возможную структуру сегмента в будущем.

1) Polymarket: превращение событий в активы

Стратегия Polymarket очень простая: превращать события в активы, а вероятность — в цену. Это не классический «прогнозный инструмент», скорее — своего рода «экран цен на события в реальном времени». Чем больше внимания обществе привлекает событие, чем выше его плотность, чем чаще его цитируют СМИ — тем быстрее реагирует рынок. Легкий для понимания пользователями, эмоционально мотивированный — вот почему он растет так быстро. Преимущество — скорость; сложность — регуляция. Одним предложением: вход в событийное активирование.

2) Kalshi: регуляторный рынок производных по событиям

Kalshi — самый финансово ориентированный путь. Он создает регулируемые контракты на события, которые могут быть интегрированы в модели: CPI, безработица, доходность, решения FOMC. Он привлекает другую аудиторию — макро-трейдеров, хедж-фонды, квантовые команды. Это объясняет, почему его структура торговли более стабильна и масштабируема, чем у Polymarket.

Обратите внимание, что политические рынки на Kalshi — это лишь один из видов регулируемых событий, а не вся его стратегия роста. Одним предложением: рынок деривативов по событиям — финансовая инфраструктура прогнозных рынков.

3) Opinion Labs: модельный слой согласия в эпоху AI

Opinion идет по третьему пути: он не ориентирован на массовые торговые операции и не обслуживает институциональных трейдеров. Он создает «слой вероятностного согласия» для AI-моделей: чтобы разные модели могли объединяться, цитировать и выставлять цену на вероятности. Его целевая аудитория — не человек, а модели. Не «заставить пользователя делать ставки», а «дать моделям понятный и торгуемый интерфейс вероятностей».

Этот путь более долгосрочный и более ранний по стадии развития. В сравнении с двумя предыдущими, Opinion находится на наиболее начальной стадии.

У него уже есть торговый интерфейс (opinion.trade), но он ограничен в доступе для США, Китая и других регионов, поэтому опыт доступа в разных сетях разный. Открытых данных мало, основной внешний контакт — Twitter. Технологическая база активно развивается, бренд и сайт — не приоритет.

Это не «незрелый сайт», а типичный статус ранних инфраструктурных проектов: сначала наладить базовые механизмы, затем идти к стабильности и внешней готовности.

Одним предложением: Opinion уже есть продукт, но он все еще находится на очень ранней стадии, скорее — базовая платформа для будущей AI-экосистемы, а не конкурент текущему пользовательскому масштабу.

Polymarket, Kalshi и Opinion кажутся схожими — все делают прогнозные рынки, — но их направления, продуктовые структуры, регуляторные пути и будущие позиции совершенно разные: Polymarket фокусируется на «внимании и настроениях», Kalshi — на «рисках и моделях ценообразования», Opinion — на «понимании будущего через AI».

Эти три направления отражают три уровня прогнозных рынков: массовый, финансовый и модельный. И именно их одновременное появление превращает нынешний рынок в нечто большее, чем просто всплеск популярности — в формирующуюся индустрию.

4. Мои наблюдения за этим сектором: AI создает шум, Web3 помогает его разграничивать

Я не хочу делать прогнозы о «том, каким станет будущее» этого сектора, потому что не глубоко его изучал. Но за последний год в разных проектах и продуктах я неоднократно замечал одну тенденцию: интеграция AI и Web3 движется быстрее, чем мы думали, и очень четко по направлению.

Потенциал AI — в «генерации»: текста, оценок, прогнозов. Но с ростом объема сгенерированного контента возникает новая проблема — AI создает шум. Оценки, интерпретации, вероятности, выводы — все растет экспоненциально. Объем информации увеличивается → шум возрастает → издержки растут.

Роль Web3 в этой ситуации — в разграничении шума. Она не предоставляет «содержание», а создает: неизменяемые, расчетные, проверяемые, с выравненными стимулированиями, способные формировать цены.

Объединение этих двух — со временем — станет естественным в финансовых рынках:

• AI генерирует взгляды на будущее;
• Web3 помогает встроить эти взгляды в рынки, обеспечивая их оценку по цене, времени и стимулированию.

Пример прогнозных рынков — очень наглядный. Он превращает «AI-вероятности» в «финансово используемые цены». С этой точки зрения — это скорее интерфейс, чем приложение. Не уверен, каким станет этот сектор в будущем, но вижу, что AI делает будущее более размытым, а Web3 — более проверяемым. А в финансовых рынках эти два компонента по сути взаимозависимы.