Rynki predykcyjne zaczynają wychodzić poza swoje korzenie jako spekulacyjne platformy do obstawiania i zmierzają w kierunku stania się podstawową infrastrukturą dla informacji i zautomatyzowanego handlu, twierdzi Gianluca P., założyciel platformy rynku predykcyjnego Predik.
Zamiast konkurować nowinkami czy ekspansją regionalną, nowsze platformy coraz bardziej koncentrują się na projektowaniu płynności, standaryzacji i uczestnictwie sterowanym przez maszyny.
Gianluca argumentował, że wczesny wzrost natywnych dla krypto rynków predykcyjnych był w dużej mierze napędzany dostępnością.
Onboarding oparty na portfelach usuwał wiele barier obecnych w tradycyjnych platformach bukmacherskich czy finansowych, pozwalając użytkownikom uczestniczyć natychmiast, bez długotrwałych procesów zatwierdzania.
Ta łatwość dostępu, jak mówi, wyjaśnia, dlaczego modele oparte na krypto skalowały się globalnie szybciej niż regulowane alternatywy, nawet gdy takie platformy jak Kalshi stawiały na podejście „najpierw zgodność z przepisami”.
„Polymarket pokazał, że jeśli postawisz najpierw na krypto, możesz sięgnąć praktycznie po całą planetę” – powiedział Gianluca, wskazując dostęp przez portfel jako przewagę strukturalną nad platformami ograniczonymi wymogami identyfikacji.
Fragmentacja płynności pozostaje głównym ograniczeniem
Pomimo rosnącego zainteresowania, Gianluca wskazał fragmentację płynności jako najbardziej uporczywą słabość strukturalną branży.
Główne platformy działają w oparciu o odizolowane pule kapitału, co ogranicza efektywność odkrywania cen i uniemożliwia rynkom zbieganie do jednego, wiarygodnego sygnału prawdopodobieństwa.
Zauważył, że choć regulacje często dominują w debacie publicznej, w praktyce ważniejszy jest projekt płynności. Bez wystarczającej głębokości i powtarzalnego udziału, nawet dobrze zaprojektowane rynki mają trudności z utrzymaniem znaczenia poza dużymi wydarzeniami, takimi jak wybory czy nagłośnione wyniki polityczne.
Agenci AI mogą zdefiniować udział w rynku na nowo
Najbardziej przyszłościową zmianą, zdaniem Gianluki, będzie przesunięcie w stronę automatyzacji, a nie wzrostu detalicznego.
Also Read: This Invisible Force Destroyed $2.5B In Minutes, Pushing Strategy’s Bitcoin Holdings Into Loss
Oczekuje on, że agenci AI staną się coraz bardziej aktywnymi uczestnikami rynków predykcyjnych, wykonując transakcje, arbitrażując rozbieżności cenowe i zapewniając ciągłą płynność na różnych platformach.
„Jeśli pozwolisz agentom wchodzić w bezpośrednią interakcję z rynkami przez API, odblokowujesz zupełnie inną skalę wolumenu” – powiedział.
Taka transformacja zmieniłaby rolę rynków predykcyjnych z produktów konsumenckich w programowalne warstwy prawdopodobieństwa, które inne systemy mogą konsumować, podobnie jak wyceny czy sygnały ryzyka w tradycyjnych finansach.
Standardy i rozliczanie zadecydują o długoterminowym zaufaniu
W miarę skalowania się rynków i wzrostu poziomu automatyzacji, niejednoznaczność pytań rynkowych i kryteriów rozstrzygania staje się coraz trudniejsza do tolerowania.
Gianluca podkreślił, że źle zdefiniowane wyniki podkopują zaufanie, szczególnie gdy pojawiają się spory dotyczące rozliczenia.
Jasne zasady rozstrzygania, spójne standardy czasowe i przejrzyste mechanizmy sporów, jak argumentował, będą konieczne, by rynki predykcyjne mogły dojrzeć do roli wiarygodnych narzędzi prognostycznych, a nie epizodycznych aren handlu.
Bez tej podstawy rosnący wolumen może zwiększać skalę sporów zamiast poprawiać dokładność.
Read Next: Can An AI Agent Actually Sue You? Moltbook's Autonomous Agents Are Testing Legal Boundaries