從投機到基礎設施：預測市場如何通過市場驗證在2026年重塑決策過程

預測市場已不再僅限於投機性賭博的範疇。根據 CGV Research 最新分析，這些平台正進行根本性轉型，成為金融、AI 系統與企業運營中即時共識與決策的關鍵基礎設施。在這一演變的核心，存在一個根本區別現代預測市場與前輩的概念：市場驗證——以資本加權概率作為預測、政策與算法輸出的權威驗證機制。以下分析呈現 2026 年塑造預測市場演進的 26 項關鍵發展，分為五個維度：結構轉型、產品創新、AI 整合、商業模式轉變與監管演進。

結構轉變：重新定義預測市場為資本加權資訊系統

圍繞預測市場的基本敘事已經經歷深刻轉變。2025 年，Polymarket 和 Kalshi 等平台的交易量累計超過 $27 十億美元，促使其被主流機構、媒體與科技平台採用。CNN、彭博、Google Finance 現在已經將預測市場數據融入其報導與算法中，將概率分佈定位為即時共識指標，而非賭博賠率。

學術驗證進一步鞏固了這一轉變。范德比爾特大學與芝加哥大學 SIGMA 實驗室的研究顯示，預測市場的表現持續優於傳統民意調查方法。2025 年，主要平台的 Brier 分數（預測準確度的標準衡量）達到 0.0604，遠優於 0.1 的“優秀”門檻與 0.125 的“良好”標準。這一量化優勢說服了包括美國商品期貨交易委員會（CFTC）在內的監管機構，將這些系統視為資訊聚合基礎設施，而非投機場所。

預測市場的核心價值主張也發生巨大轉變。過去強調透過成功預測獲利的潛力，當代市場則更重視信號本身——資本加權的共識，作為機構對沖、宏觀經濟預測與 AI 模型校準的輸入。這一市場驗證功能，將金融責任引入預測過程，將預測市場與傳統資料來源區隔開來，並引入財務問責制。每個參與者都“有皮膚在遊戲裡”，形成一個以準確性為導向的激勵結構。

市場同時從離散、事件中心的機制演變為持續存在的狀態層級系統。平台不再只問“誰會贏得選舉？”或“這場比賽會加時嗎？”，而是持續運作結構性問題的市場：“2026 年美國經濟衰退的概率是多少？”或“2026 年第二季比特幣將處於何種價格範圍？”這些長期市場的未平倉合約在 2025 年初的低水位迅速擴增至數十億美元，顯示機構對宏觀經濟變數持續共識定價的真實需求。

更重要的是，預測市場正作為外部現實驗證層，支援人工智慧系統。2025 年，Prophet Arena 的基準測試與 Kalshi 與 Grok 的合作證明，當市場概率約束並驗證算法輸出時，AI 模型的準確性顯著提升。這代表一個根本逆轉：市場不再僅是聚合人類判斷，而是成為機器預測的獨立驗證系統。資本加權的市場價格確保算法偏差與“幻覺”面臨財務後果，形成一個通過市場驗證來約束 AI 輸出的反饋循環。

首次，一個單一的基礎設施層將資訊輸入、資金部署與判斷輸出整合為一個統一且激勵的系統。不同於社群媒體意見流通卻缺乏財務驗證，或新聞媒體中缺乏直接財務後果的報導，預測市場將問責性直接嵌入架構中。這個閉環結構產生的外部性遠超交易界面——它成為下游決策系統的權威真實來源。

在更廣泛的科技生態系中，預測市場的角色正進行根本性轉變。不再被視為一個小眾的加密貨幣現象，而是被整合進 AI × 金融 × 決策基礎設施的主流敘事。傳統金融巨頭如 ICE（在 Polymarket 投資超過 (十億美元）、DraftKings 和 Robinhood 已經啟動或擴展預測市場業務。傳統金融與加密原生平台的融合，標誌著預測市場正從專門類別逐步轉型為類似市場資料串流或訂單路由的基礎設施層。

產品演進：從單一事件到多維共識層

預測市場的產品格局正快速成熟與多元化。單一事件市場——涵蓋體育賽事、選舉結果與宏觀經濟數據的原始類別——已進入成熟階段。儘管 Polymarket 和 Kalshi 在 2025 年持續維持大量交易量，累計交易額分別超過 )十億美元，且月增率在下半年放緩，但這並非需求下降，而是市場飽和的信號；焦點已轉向底層基礎設施的優化。

Azuro 協議的 LiquidityTree 模型展現了這一基礎設施的演進，提升了流動性管理與盈虧分配的效率。這些技術進步使單一事件市場能支持更深層次的機構參與，並克服早期實作的低效率。到 2026 年，這類基礎設施升級正使單一事件市場進入穩定深度階段，能容納大型機構頭寸，同時保持價格韌性。

多事件與條件市場也同步成為主流產品類別。Kalshi 的“組合”功能，允許同時押注相關事件（例如，將體育結果與宏觀經濟指標連結的組合），在 2025 年展現出顯著吸引力，吸引機構對沖需求。條件市場實驗——允許對相關事件進行概率定價——進一步提升深度與準確性。預計到 2026 年，這些多維預測結構將主導流動性配置，支援複雜的機構風險管理與多元化敞口，同時擴大整體市場深度。

長期市場則代表另一條創新路徑。早期預測市場多聚焦於幾天或幾週內解決的結果，現今平台已開始推出 6、12 甚至 36 個月未來的結果市場。比特幣價格範圍預測與長期經濟指標在 2025 年末吸引超過數十億美元的未平倉合約，並由多個協議開發的借貸機制緩解資金鎖定問題。這些延長的時間範圍促成真正的長期結構共識聚合，預計 2026 年未平倉合約將再翻一番，吸引尋求可靠前瞻概率分佈的耐心機構資金。

預測市場數據正越來越多地嵌入非交易產品中——這是可及性與機構滲透的關鍵轉變。平台不再僅將預測概率限制於交易界面，而是將這些信號整合到研究工具、風險控制系統與 AI 驅動的決策後端。2025 年 11 月，Google Finance 正式將 Kalshi 與 Polymarket 的數據整合進其平台，使 Gemini AI 能直接產生概率分析與視覺化。彭博與其他競爭平台也開始類似整合，認識到預測概率數據已成為研究流程的重要輸入層。到 2025 年 12 月，CNN 與 CNBC 與 Kalshi 簽訂多年度合作，將市場驗證的概率融入財經新聞節目（如《Squawk Box》《Fast Money》）與新聞報導中。這種由前端交易轉向後端研究基礎設施的轉變，徹底改變了對預測市場的認知與應用。

收入結構與可觸及市場也正從 B2C（零售）明確轉向 B2B（企業）應用。2025 年，機構客戶越來越多地利用預測市場進行供應鏈風險預測、專案管理結果預測與宏觀經濟對沖——這些應用的內部準確度標準持續超越傳統預測方法。僅供應鏈分析市場，2025 年即達到 96.2 億美元，預計到 2035 年將以 16.5% 複合年增率成長。隨著預測市場逐漸成為資本加權共識工具，用於需求預測與風險管理，企業採用速度加快。預計到 2026 年，B2B 收入將首次超越零售交易量，將預測市場從消費者賭博場所轉型為企業級基礎設施。

競爭格局將以克制而非激進的代幣經濟為特徵。Kalshi 有意避免發行原生代幣，至 2025 年其月交易量曾超過 (百萬美元，並佔據超過 60% 的可觸及市場份額。Polymarket 雖然確認 2026 年 Q1 發行 POLY 代幣計畫，但在 2025 年始終保持低投機性運營特性，交易增長主要來自真實的機構與零售參與，而非代幣投機。這種以合規、真實流動性與機構信任為優先的設計理念，在監管批准、平台信譽與長期可持續性方面展現優勢。預計到 2026 年，克制的設計策略將在機構合作、監管支持與價值穩定性方面佔優。

AI 與市場驗證：構建閉環智慧系統

人工智慧與預測市場的關係正從單向消費逐步演變為真正的共生關係。到 2025 年底，RSS3 的 MCP Server 與 Olas Predict 等基礎設施，使 AI 代理能自主監控事件、獲取價格數據，並在 Polymarket 與 Gnosis 等平台上執行頭寸——速度遠超人類交易者。這些代理根據新資訊持續調整頭寸，產生深層流動性並提升市場效率。Prophet Arena 的基準測試證明，代理參與顯著改善價格發現與準確性。

預計到 2026 年，AI 代理將成為主要市場參與者。它們不再僅是短期投機工具，而是系統性參與與持續校準的代表。隨著 AgentFi 生態系統基礎設施成熟與協議介面擴展，預計 AI 代理將在主要平台產生超過 30% 的交易量，成為主要流動性提供者，而非寄生參與者。這一規模的參與將根本改變市場動態——由主要反映人類共識的市場，轉向越來越多代表算法共識的市場。

同時，人類預測正從交易驅動轉向訓練數據。Prophet Arena 與 SIGMA Lab 的基準測試證明，通過市場機制產生的概率分佈，能提供優質的訓練信號，用於大型語言模型與專業預測系統。預測市場平台產生的資本加權數據已成為機器學習優化的高品質資料集。預計到 2026 年，這一功能將大幅深化，預測市場設計將越來越偏向 AI 模型訓練，而人類參與則主要作為信號輸入而非商業驅動。

多代理預測博弈理論正逐步成為新興的阿爾法產生機制。包括 Talus Network 的 Idol.fun 與 Olas 在內的項目，將預測市場重新定位為分散代理智能競爭與互動的環境。多個專門化代理能產生比單一模型更優的預測準確性；Gnosis 的條件代幣支持複雜的多代理交互。預計到 2026 年，多代理博弈理論將成為主流阿爾法產生方式，市場將演變為適應性多代理環境，開發者可自訂代理策略以捕捉優勢。

關鍵的是，市場驗證正開始作為 AI 輸出的約束機制。2025 年，Kalshi 與 Grok 及 Prophet Arena 的合作實驗證明，將資金加權的市場概率作為外部錨點，有效校正 AI 偏差並降低幻覺。未經市場驗證的 AI 模型在主觀判斷任務上的表現較差。預計到 2026 年，這一約束機制將成為標準——AI 系統將自動降低或忽略“無法定價”的輸出，利用市場驗證作為品質篩選。

AI 在概率推理方面的能力，正推動市場從單點概率估計向完整結果分佈演進。2025 年，Opinion 與 Presagio 等平台推出了輸出完整概率分佈的 AI 驅動預言機，而非二元結果。Prophet Arena 的基準測試證明，分佈預測在複雜、多模態事件中提供更佳的準確性。預計到 2026 年，這一轉變將大幅加速，領先平台將原生支持基於分佈的價格發現與 API，預設使用概率曲線而非點估計。這種細緻度使得尾端風險事件與長期結果的定價更為精確。

預測市場同時正逐步成為 AI 世界模型更新的標準外部介面。包括 RSS3 MCP Server 在內的協議實現了即時上下文串流，使代理能消費市場概率並即時更新其世界狀態表示。形成一個閉環：現實事件→市場價格變動→AI 世界模型更新→優化決策→新市場參與。預計到 2026 年，這一反饋循環將成熟為標準架構，預測市場成為 AI 感知與判斷校準的權威外部介面。

從交易手續費到資料基礎設施：商業模式轉型

預測市場的收入架構正進行根本性轉變。交易手續費——任何交易所類平台的明顯變現機制——似乎已非終局商業模式。Kalshi 透過適度的交易手續費獲得可觀收入，而 Polymarket 故意維持低至零的手續費結構，卻透過資料分發與影響力累積取得主導市場地位。Polymarket 的累計交易額超過 $2 十億美元，吸引傳統金融巨頭如 ICE 投資，正是因為其在資料上的優勢而非交易量。

預計到 2026 年，資料授權與信號訂閱將佔據主要平台收入的超過 50%。機構將支付高額費用，以獲取即時概率信號，用於宏觀經濟對沖、企業風險建模與 AI 系統校準。隨著 Google Finance、CNN 等主流平台將預測數據整合進工作流程，平台估值正從單純的交易量倍數轉向資料資產權重——類似 Bloomberg 終端的資料存取優勢。

預測信號 API 正逐步成為核心商業產品，媲美 Bloomberg 終端或 Chainlink 預言機基礎設施。2025 年，FinFeedAPI 與 Dome 等統一 API 開始提供來自 Polymarket 與 Kalshi 的即時 OHLCV 資料、訂單簿資訊與概率分佈，供機構訂閱。Google Finance 於 2025 年 11 月正式整合統一 API，使機構能直接查詢事件概率。預計到 2026 年，預測信號 API 將演變為標準機構產品，並由獨家授權平台主導。整體可觸及市場規模將由目前的數十億美元擴展至數百億美元，推動金融、風險管理與政策領域的機構採用。

內容創作與解釋能力也逐漸成為意想不到的競爭優勢。2025 年 12 月，CNN 與 Kalshi 正式建立資料合作，專注於向觀眾解釋概率變動與共識轉變。主流媒體越來越引用 Polymarket 與 Kalshi 的市場概率變化，作為權威的“即時公共意見指標”。缺乏深度解釋能力的純概率提供者正逐漸被邊緣化，取而代之的是提供深入解讀——如共識動態、長尾洞察與視覺敘事的平台。這些具備內容能力的平台，受到 AI 系統、智庫與研究機構的偏好引用，形成一個網絡效應，解釋權威吸引更多使用。

預測市場也逐步成為新型研究機構的底層基礎設施。它們不再僅是交易場所，而是研究引擎。2025 年，芝加哥大學 SIGMA Lab 等機構已利用預測市場基準驗證預測方法，證明其優於傳統民意調查。隨著 Google Finance 與 Gemini AI 的整合，使用戶能產生概率圖表，預測市場正開始扮演類似 Bloomberg 在傳統金融中的角色，成為實時研究終端。預計到 2026 年，隨著 Vanguard 和 Morgan Stanley 等機構的深度採用，預測市場將嵌入新研究框架——用於企業風險評估、政府政策預警與 AI 模型驗證，從前端交易平台轉向後端決策基礎設施。

監管新焦點：治理優先於禁令

預測市場的監管敘事已經徹底轉變。2025 年，美國 CFTC 批准 Kalshi 與 Polymarket 在特定法律範疇（如體育賽事與宏觀經濟事件）運作，而選舉相關市場仍受限制，非金融應用則獲得明確監管授權。同時，數個在歐盟 MiCA 框架下運作的預測平台進入監管沙盒測試，顯示歐洲監管的開放態度。

預計到 2026 年，監管焦點將從“預測市場能否運作”這一存亡問題，轉向“如何治理”。監管者不再追求 outright 禁令，而是制定反操縱規則、資訊披露要求、跨境界限與市場監控機制的框架。這一演進類似於衍生品市場的成熟路徑——從初期爭議與禁令討論，到全面監管框架，促進系統性成長。

合規擴展最可能源自非金融應用，而非直接金融市場競爭。Kalshi 在 2025 年成功避開政治市場限制，強調經濟指標與體育賽事，累計交易額超過 )十億美元。企業內部應用於供應鏈風險預測，在 Google、Microsoft 等公司中已展現出明顯高於傳統方法的準確性。預計到 2026 年，合規平台將優先擴展非金融預測市場，包括政策評估、企業風險預警與公共事件預測，這些領域的監管壁壘較低，且能吸引追求市場驗證概率分佈的機構與政府客戶。

預測平台的競爭層級將不再由流量決定，而是由引用頻率與機構採用率。2025 年，Polymarket 與 Kalshi 的概率已深度整合並被 Google Finance、彭博終端、Forbes、CNBC 及學術研究機構頻繁引用，建立了資本加權共識的權威來源。預計到 2026 年，隨著 AI 代理與研究機構需求爆炸性增長，競爭將圍繞引用頻次展開——被系統（如 Gemini、Claude）用作外部驗證，或嵌入機構風險系統（如 Vanguard、Morgan Stanley）。雖然交易量仍重要，但系統性被 AI、金融與研究系統調用的網絡效應，將決定最終的競爭勝者，並建立類似 Chainlink 在預言機市場的基礎設施地位。

預測市場的終極競爭動態，超越平台間的較量，轉向是否能成為關鍵基礎設施或被邊緣化。2025 年，傳統金融巨頭如 ICE 投資超過 $20 十億美元於 Polymarket，TVL 超過數十億美元，並整合入主流金融終端，已展現早期的基礎設施布局。AgentFi 與 MCP 協議在年末的發展，奠定了利用預測市場作為實時校準源的閉環 AI 系統的架構基礎。

到 2026 年，競爭成功的核心將在於基礎設施屬性。贏家將成為 AI 世界模型的實時外部介面、金融終端的標準信號層，以及機構決策系統的底層共識引擎。這些平台將達到 Bloomberg 或 Chainlink 那樣的不可或缺地位，而純粹交易導向的競爭者，儘管交易量龐大，仍有可能被邊緣化。這一轉折點將決定預測市場是否能從加密敘事全面轉型為全球資訊基礎設施。

結論：從投機到關鍵基礎設施

預測市場已超越證明運作可行的階段。真正的分水嶺在於市場驗證的採用——預測市場是否能從投機性交易場所，轉變為決策信號基礎設施。角色的根本轉變已經開始，機構研究者、媒體與系統性 AI 模型，已經將預測概率作為權威共識指標引用。

到 2026 年，預測平台的競爭將不再集中於人氣或交易量，而是關乎市場驗證信號的穩定性、可靠性與系統性使用頻率。預測市場數據是否能成為長期可靠的資訊基礎設施——類似 Bloomberg 終端、新聞資訊或市場資料供應商——，最終將決定該類別是持續迭代市場份額競爭，或是晉升為 AI 系統、金融機構與政策制定者皆可存取的基礎設施。基礎設施與商品的區別，將成為決定性因素。

註：本分析綜合 CGV Research 持續進行的預測市場、AI 代理經濟、合規金融基礎設施與資訊系統發展研究。本文不構成投資建議，僅供分析參考。