Da Especulação à Infraestrutura: Como os Mercados de Previsão Estão Remodelando a Tomada de Decisões Através da Validação de Mercado em 2026

Os mercados de previsão deixaram de estar confinados ao âmbito das apostas especulativas. De acordo com a última análise da CGV Research, estas plataformas estão a passar por uma transformação fundamental, tornando-se numa infraestrutura crítica para consenso em tempo real e tomada de decisão em finanças, sistemas de IA e operações empresariais. No coração desta evolução encontra-se um conceito que distingue fundamentalmente os mercados de previsão modernos dos seus predecessores: validação de mercado—o uso de probabilidades ponderadas pelo capital como um mecanismo de verificação autoritativo para previsões, políticas e outputs algorítmicos. A análise seguinte apresenta 26 desenvolvimentos-chave que moldam a evolução dos mercados de previsão em 2026, organizados em cinco dimensões: transformação estrutural, inovação de produto, integração de IA, mudanças no modelo de negócio e evolução regulatória.

A Mudança Estrutural: Redefinir os Mercados de Previsão como Sistemas de Informação Ponderados por Capital

A narrativa fundamental em torno dos mercados de previsão sofreu uma transformação profunda. Ao longo de 2025, plataformas como Polymarket e Kalshi acumularam mais de $27 biliões em volume de negociação, catalisando a adoção mainstream por parte de instituições, meios de comunicação e plataformas tecnológicas. CNN, Bloomberg e Google Finance agora integram rotineiramente dados de mercados de previsão nas suas coberturas e algoritmos, posicionando distribuições de probabilidade como indicadores de consenso em tempo real, em vez de probabilidades de apostas.

A validação académica reforçou esta mudança. Pesquisas da Vanderbilt University e do SIGMA Lab da University of Chicago demonstram que os mercados de previsão consistentemente superam metodologias tradicionais de sondagem. O score de Brier—uma medida padrão de precisão de previsão—atingiu 0.0604 para plataformas líderes em 2025, superando significativamente o limiar de “excelente” de 0.1 e o padrão de “bom” de 0.125. Esta superioridade quantificável convenceu órgãos reguladores, incluindo a U.S. Commodity Futures Trading Commission (CFTC), a ver estes sistemas como infraestruturas de agregação de informação, em vez de locais de especulação.

A proposta de valor central dos mercados de previsão mudou drasticamente. Onde as iterações anteriores enfatizavam o potencial de lucro individual através de previsões bem-sucedidas, os mercados contemporâneos priorizam os sinais em si—a consenso ponderado por capital que serve como input para cobertura institucional, previsão macroeconómica e calibração de modelos de IA. Esta função de validação de mercado distingue os mercados de previsão das fontes tradicionais de dados, ao introduzir responsabilidade financeira no processo de previsão. Cada participante tem “pele no jogo”, criando uma estrutura de incentivos que tende à precisão.

Os mercados estão a evoluir simultaneamente de mecanismos discretos, centrados em eventos, para sistemas persistentes a nível de estado. Em vez de perguntar “quem ganhará a eleição?” ou “este jogo terminará em prolongamento?”, as plataformas agora hospedam mercados contínuos que abordam questões estruturais: “Qual é a probabilidade de recessão nos EUA em 2026?” ou “Qual faixa de preço o Bitcoin ocupará no Q2 2026?” O interesse aberto nestes mercados de longa duração aumentou de níveis mínimos no início de 2025 para vários biliões de dólares até ao final do ano, indicando uma apetência institucional genuína por preços de consenso persistentes em variáveis macroeconómicas.

De forma crítica, os mercados de previsão funcionam como camadas externas de validação da realidade para sistemas de inteligência artificial. Em 2025, testes de referência do Prophet Arena e parcerias entre Kalshi e Grok demonstraram que a precisão dos modelos de IA melhorou substancialmente quando as probabilidades de mercado restringiam e validavam outputs algorítmicos. Isto representa uma inversão fundamental: os mercados já não servem apenas para agregar o julgamento humano, mas funcionam como sistemas independentes de verificação de previsões geradas por máquinas. A natureza ponderada por capital dos preços de mercado garante que vieses algorítmicos e “alucinações” enfrentem consequências financeiras, criando um ciclo de retroalimentação que disciplina os outputs de IA através da validação de mercado.

Pela primeira vez, uma única camada de infraestrutura integra input de informação, alocação de capital e output de julgamento num sistema unificado e incentivado. Ao contrário de plataformas de redes sociais onde opiniões circulam sem verificação financeira, ou meios de comunicação onde a precisão não tem consequência financeira direta, os mercados de previsão incorporam responsabilidade diretamente na arquitetura. Esta estrutura de ciclo fechado gera externalidades que vão muito além da interface de negociação—torna-se numa fonte canónica de verdade para sistemas de tomada de decisão downstream.

A perceção dos mercados de previsão no ecossistema tecnológico está a mudar fundamentalmente. Já não vistos como uma fenómeno nicho de criptomoedas, o setor está a ser integrado na narrativa mestra de IA × Finanças × Infraestrutura de Decisão. Incumbentes financeiros tradicionais, incluindo ICE (que investiu $2 biliões na Polymarket), DraftKings e Robinhood, lançaram ou expandiram operações de mercado de previsão. Esta convergência entre finanças tradicionais e plataformas nativas de cripto sinaliza que os mercados de previsão estão a passar de uma categoria especializada para uma camada de infraestrutura fundamental, comparável a feeds de dados de mercado ou sistemas de roteamento de ordens.

Evolução do Produto: De Eventos Únicos a Camadas de Consenso Multi-Dimensionais

O panorama de produtos dos mercados de previsão está a amadurecer e diversificar-se rapidamente. Os mercados de evento único—a categoria original que inclui resultados desportivos, resultados eleitorais e divulgações macroeconómicas—entram na sua fase madura. Embora Polymarket e Kalshi tenham mantido volumes de negociação substanciais ao longo de 2025, com volume cumulativo superior a $20 biliões e $17 biliões respetivamente, as taxas de crescimento mensal desaceleraram na segunda metade do ano. Este plateau indica saturação de mercado, não declínio de interesse; pelo contrário, o foco da inovação mudou para otimizações na infraestrutura subjacente.

O modelo LiquidityTree do protocolo Azuro exemplifica esta evolução de infraestrutura, melhorando a gestão eficiente de liquidez e os mecanismos de distribuição de lucros e perdas. Estes avanços técnicos permitem que mercados de evento único suportem uma participação institucional mais profunda, sem as ineficiências de implementações anteriores. Até 2026, melhorias nesta escala estão a permitir que mercados de evento único transitem para uma fase de profundidade estável, acomodando posições institucionais de grande dimensão enquanto mantêm resiliência de preços.

Mercados multi-evento e condicionais emergem simultaneamente como categorias de produto mainstream. A funcionalidade “combos” da Kalshi, que permite apostas simultâneas em eventos relacionados (e.g., combinações de resultados ligando resultados desportivos a indicadores macroeconómicos), demonstrou tração significativa ao longo de 2025, atraindo demanda de cobertura institucional. Experimentos de mercados condicionais—que possibilitam a precificação probabilística de eventos correlacionados—aumentaram ainda mais a profundidade e precisão. Até 2026, espera-se que estas estruturas de previsão multi-dimensional dominem a alocação de liquidez, permitindo uma gestão de risco institucional mais sofisticada e uma diversificação de exposições complexa, ao mesmo tempo que expandem a profundidade geral do mercado.

Mercados de horizonte temporal longo representam uma trajetória de inovação distinta. Enquanto os primeiros designs de mercados de previsão focavam em resultados resolvidos em dias ou semanas, plataformas agora hospedam mercados para resultados a 6, 12 ou até 36 meses no futuro. Previsões de faixas de preço do Bitcoin e indicadores económicos de longo prazo atraíram interesse aberto superior a biliões de dólares até ao final de 2025, com mecanismos de empréstimo de posições desenvolvidos por várias protocolos que aliviam preocupações de bloqueio de capital. Estes horizontes temporais estendidos possibilitam uma agregação genuína de consenso estrutural de longo prazo, e o interesse aberto deve duplicar novamente em 2026, atraindo capital institucional paciente à procura de distribuições de probabilidade fiáveis e orientadas para o futuro.

Dados de mercados de previsão estão a ser cada vez mais integrados em produtos não de negociação—uma mudança crítica na acessibilidade e penetração institucional. Em vez de limitar as probabilidades de previsão às interfaces de negociação, as plataformas estão a integrar estes sinais em ferramentas de pesquisa, sistemas de controlo de risco e backends de decisão baseados em IA. Em novembro de 2025, o Google Finance integrou oficialmente dados da Kalshi e Polymarket na sua plataforma, permitindo ao Gemini AI gerar análises de probabilidade e visualizações diretamente. Bloomberg e plataformas concorrentes iniciaram integrações semelhantes, reconhecendo que os dados de probabilidade preditiva se tornaram uma camada de entrada essencial para fluxos de trabalho de pesquisa. Até dezembro de 2025, a CNN e a CNBC formalizaram parcerias plurianuais com a Kalshi para incorporar probabilidades validadas pelo mercado em programas de notícias financeiras, incluindo “Squawk Box” e “Fast Money”, bem como na reportagem de notícias. Esta mudança de uma abordagem de front-end de negociação para uma infraestrutura de pesquisa de back-end altera fundamentalmente a perceção e utilização dos mercados de previsão.

A composição de receitas e o mercado endereçável estão a mudar decisivamente de B2C (retalho) para aplicações B2B (enterprise). Ao longo de 2025, clientes institucionais aumentaram a utilização de mercados de previsão para previsão de riscos na cadeia de abastecimento, previsão de resultados de projetos e cobertura macroeconómica—aplicações onde os benchmarks de precisão internos superaram consistentemente as metodologias tradicionais. O mercado de análise da cadeia de abastecimento atingiu sozinho $9,62 mil milhões em 2025 e prevê-se que cresça a uma taxa composta anual de 16,5% até 2035. À medida que os mercados de previsão emergem como ferramentas de consenso ponderado por capital para previsão de procura e gestão de risco, a adoção empresarial acelera-se. Até 2026, espera-se que a receita B2B ultrapasse pela primeira vez o volume de negociação de retalho, reposicionando fundamentalmente os mercados de previsão como infraestrutura ao nível empresarial, em vez de locais de apostas para consumidores.

O panorama competitivo recompensa plataformas caracterizadas por moderação, em vez de estratégias agressivas de tokenomics. A Kalshi, que evitou deliberadamente emitir um token nativo, atingiu picos de volume mensal de negociação superiores a $500 milhão e capturou mais de 60% da quota de mercado endereçável em 2025. A Polymarket, embora confirme planos de lançamento do token POLY no Q1 2026, manteve características operacionais de baixa especulação ao longo de 2025, com crescimento de transações impulsionado por participação genuína de instituições e retalho, e não por especulação com tokens. Esta filosofia de design—priorizando conformidade regulatória, liquidez genuína e confiança institucional sobre especulação com tokens—está a revelar-se superior em termos de aprovação regulatória, credibilidade da plataforma e sustentabilidade a longo prazo. Até 2026, abordagens de design moderadas deverão dominar em termos de parcerias institucionais, favor regulatório e avaliação duradoura.

IA Encontra Validação de Mercado: Construção de Sistemas de Inteligência em Ciclo Fechado

A relação entre inteligência artificial e mercados de previsão está a evoluir de uma simples utilização unidirecional para uma verdadeira simbiose. Até ao final de 2025, infraestruturas como o MCP Server da RSS3 e o Olas Predict permitiram que agentes de IA monitorizassem eventos autonomamente, adquirissem dados de preços e executassem posições em plataformas incluindo Polymarket e Gnosis—com velocidades de processamento muito superiores às de traders humanos. Estes agentes recalibram continuamente as posições com base em novas informações, gerando liquidez profunda e melhorando a eficiência do mercado. Os benchmarks do Prophet Arena demonstraram que a participação de agentes aumentou significativamente a descoberta de preços e a precisão.

Os agentes de IA estão posicionados para se tornarem participantes dominantes em 2026. Em vez de representar especulação de curto prazo, a participação de agentes constitui uma participação sistemática e uma calibração contínua. Com infraestruturas maduras do ecossistema AgentFi e maior disponibilidade de interfaces de protocolos, espera-se que os agentes de IA gerem mais de 30% do volume de negociação nas principais plataformas, atuando como principais provedores de liquidez, e não como participantes parasitas. Esta magnitude de participação transforma fundamentalmente a dinâmica do mercado—de mercados que refletem principalmente o consenso humano para mercados que representam cada vez mais o consenso algorítmico.

Simultaneamente, as previsões humanas estão a passar de motores de transação para dados de treino. Os benchmarks do Prophet Arena e do SIGMA Lab demonstraram que distribuições de probabilidade geradas por mecanismos de mercado forneceram sinais de treino excecionais para modelos de linguagem de grande escala e sistemas de previsão especializados. Os volumes massivos de dados ponderados por capital gerados pelas plataformas de mercado de previsão tornaram-se conjuntos de dados de alta qualidade para otimização de aprendizagem automática. Até 2026, espera-se que esta função se aprofunde substancialmente, com o design de mercados de previsão cada vez mais otimizado para treino de modelos de IA, e a participação humana a servir principalmente como input de sinal, e não como motor comercial primário.

A teoria de jogos preditiva multi-agente representa um mecanismo emergente de geração de alpha. Projetos como o Idol.fun da Talus Network e o Olas reposicionaram os mercados de previsão como ambientes para inteligência distribuída de agentes competir e interagir. Múltiplos agentes especializados podem gerar uma precisão preditiva superior à de outputs de um único modelo; tokens condicionais do Gnosis permitem interações complexas multi-agente. Até 2026, espera-se que a teoria de jogos multi-agente se torne a abordagem dominante de geração de alpha, com mercados a evoluir para ambientes adaptativos multi-agente onde os desenvolvedores personalizam estratégias de agentes para captar vantagem.

Crucialmente, a validação de mercado começa a funcionar como um mecanismo de restrição sobre outputs de IA. Ao longo de 2025, as colaborações da Kalshi com Grok e os experimentos do Prophet Arena demonstraram que usar probabilidades de mercado ponderadas por dinheiro como âncoras externas corrige efetivamente vieses de IA e reduz alucinações. Modelos de IA testados sem validação de mercado tiveram desempenho visivelmente pior em tarefas de julgamento subjetivo. Este mecanismo de restrição deverá tornar-se padrão até 2026—os sistemas de IA irão automaticamente diminuir o peso ou ignorar outputs que “não possam ser precificados” em mercados de previsão funcionais, usando a validação de mercado como filtro de qualidade.

A capacidade da IA para raciocínio probabilístico está a impulsionar os mercados de estimativas pontuais para distribuições completas de resultados. Ao longo de 2025, plataformas incluindo Opinion e Presagio introduziram oráculos baseados em IA que fornecem distribuições de probabilidade completas, em vez de resultados binários. Os benchmarks do Prophet Arena demonstraram que previsões de distribuições oferecem precisão superior em eventos complexos e multimodais. Até 2026, espera-se que esta mudança acelere substancialmente, com plataformas líderes a suportar nativamente a descoberta de preços baseada em distribuições e APIs a default para curvas de probabilidade, em vez de pontos. Esta granularidade aprimorada permite uma precificação precisa de eventos de risco de cauda e resultados de longo prazo.

Os mercados de previsão estão a tornar-se também interfaces externas padrão para atualizações de modelos de mundo de IA. Protocolos como o MCP Server da RSS3 implementaram capacidades de streaming de contexto em tempo real, permitindo que agentes consumam probabilidades de mercado e atualizem as suas representações do estado do mundo em tempo real. Isto cria um ciclo fechado: eventos do mundo real → movimentos de preços de mercado → atualizações do modelo de mundo de IA → decisões algorítmicas refinadas → nova participação de mercado. Até 2026, espera-se que este ciclo de retroalimentação amadureça numa arquitetura padrão, com os mercados de previsão a funcionarem como a interface externa canónica para perceção e calibração de julgamento de IA.

De Taxas de Negociação a Infraestrutura de Dados: O Pivot do Modelo de Negócio

A arquitetura de receitas dos mercados de previsão está a passar por uma transformação fundamental. As taxas de transação—o mecanismo óbvio de monetização para qualquer plataforma do tipo bolsa—não parecem ser o modelo de negócio final. A Kalshi alcançou receitas significativas através de taxas de transação modestas, enquanto a Polymarket, ao manter deliberadamente estruturas de taxas baixas ou nulas, capturou uma posição dominante de mercado através da distribuição de dados e acumulação de influência. O volume de negociação cumulativo da Polymarket ultrapassou $20 biliões, atraindo investimento de incumbentes financeiros tradicionais como a ICE, precisamente devido à sua posição dominante em dados, e não pelo volume de transações.

Até 2026, licenciamento de dados e assinaturas de sinais deverão constituir mais de 50% das receitas das plataformas líderes. Instituições pagarão prémios substanciais por sinais de probabilidade em tempo real que possibilitam cobertura macroeconómica, modelação de risco corporativo e calibração de sistemas de IA. À medida que plataformas mainstream, incluindo Google Finance e CNN, integram dados preditivos nos seus fluxos de trabalho, as avaliações das plataformas irão evoluir de múltiplos de volume de transação simples para ponderação de ativos de dados—semelhante à forma como o domínio do terminal Bloomberg deriva do acesso a dados, e não de comissões de negociação.

APIs de sinais preditivos estão a emergir como produtos comerciais centrais, comparáveis aos terminais Bloomberg ou à infraestrutura de oráculos Chainlink. Ao longo de 2025, APIs unificadas como o FinFeedAPI e o Dome começaram a fornecer dados OHLCV em tempo real, informações do livro de ordens e distribuições de probabilidade de Polymarket e Kalshi a assinantes institucionais. O Google Finance integrou oficialmente APIs unificadas em novembro de 2025, permitindo consultas diretas de instituições sobre probabilidades de eventos. Até 2026, espera-se que estas APIs de sinais preditivos evoluam para produtos institucionais padrão, com plataformas líderes a dominarem através de acordos de licenciamento exclusivos. O mercado total endereçável deverá expandir-se de biliões atuais para dezenas de biliões, impulsionado pela adoção institucional nos domínios financeiro, de gestão de risco e de políticas públicas.

A criação de conteúdo e a capacidade interpretativa emergem como vantagens competitivas inesperadas. Em dezembro de 2025, a CNN formalizou uma parceria de dados com a Kalshi, focada explicitamente em explicar movimentos de probabilidade e mudanças de consenso ao público. Os meios de comunicação mainstream citam cada vez mais as mudanças de probabilidade de mercado da Polymarket e Kalshi como indicadores autoritativos de opinião pública “em tempo real”. Fornecedores de probabilidade pura, sem capacidades sofisticadas de explicação, estão a ser marginalizados em favor de plataformas que oferecem conteúdo interpretativo aprofundado—análises detalhadas da dinâmica de consenso, insights de cauda longa e narrativas visuais. Estas plataformas com capacidade de conteúdo são preferencialmente citadas por sistemas de IA, think tanks e instituições de investigação, criando efeitos de rede onde a autoridade explicativa atrai maior uso.

Os mercados de previsão estão também a emergir como infraestrutura subjacente para novas instituições de investigação. Em vez de serem apenas locais de negociação, as plataformas funcionam como motores de investigação. Até 2025, instituições como o SIGMA Lab da Universidade de Chicago usaram benchmarks de mercado de previsão para validar metodologias de previsão, demonstrando superioridade sobre abordagens tradicionais de sondagem. Com a integração no Google Finance, permitindo aos utilizadores gerar gráficos de probabilidade através do Gemini AI, os mercados de previsão começam a funcionar como terminais de investigação em tempo real, comparáveis ao papel do Bloomberg na finança tradicional. Até 2026, com uma adoção institucional mais profunda, conforme perspectivas da Vanguard e Morgan Stanley, espera-se que os mercados de previsão se tornem parte integrante de novos quadros de investigação—servindo avaliações de risco corporativo, sistemas de alerta precoce de políticas governamentais e validação de modelos de IA—uma transição fundamental de plataformas de negociação front-end para infraestruturas de decisão de back-end.

O Novo Foco Regulatório: Governação em vez de Proibição

A narrativa regulatória em torno dos mercados de previsão mudou fundamentalmente. Ao longo de 2025, a CFTC dos EUA aprovou a Kalshi e a Polymarket para operar em categorias legais específicas, incluindo resultados desportivos e eventos macroeconómicos, enquanto mercados relacionados com eleições permaneceram restritos e aplicações não financeiras receberam autorização regulatória clara. Simultaneamente, várias plataformas de previsão sob o quadro da MiCA da UE entraram em testes em sandbox regulatórios, sinalizando abertura regulatória europeia.

Até 2026, espera-se que o foco regulatório mude drasticamente do questionamento existencial de “se os mercados de previsão podem operar” para “como serão governados”. Em vez de proibições totais, os reguladores estão a desenvolver quadros que abordam regras anti-manipulação, requisitos de divulgação, limites jurisdicionais e mecanismos de vigilância de mercado. Esta evolução espelha o percurso de maturação dos mercados de derivados—de controvérsia inicial e discussões sobre proibição para quadros regulatórios abrangentes que permitam crescimento sistémico.

A expansão compatível provavelmente terá origem em aplicações não financeiras, em vez de competição direta nos mercados financeiros. A Kalshi, que evitou deliberadamente restrições a mercados políticos em 2025, enfatizou indicadores económicos e resultados desportivos, acumulando mais de $17 biliões em volume de transação cumulativo. Aplicações empresariais internas para previsão de risco na cadeia de abastecimento atingiram precisão superior em empresas como Google e Microsoft, em comparação com metodologias tradicionais. Até 2026, espera-se que plataformas compatíveis priorizem a expansão de mercados de previsão não financeiros—incluindo aplicações de avaliação de políticas, alertas de risco empresarial e previsão de eventos públicos. Estes domínios enfrentam barreiras regulatórias substancialmente menores, atraindo clientes institucionais e governamentais à procura de dados de distribuições de probabilidade validadas pelo mercado.

A hierarquia competitiva entre plataformas de previsão será determinada não pelo volume de tráfego, mas pela frequência de citação e taxa de adoção institucional. Em 2025, as probabilidades da Polymarket e Kalshi estavam profundamente integradas e eram rotineiramente citadas pelo Google Finance, terminais Bloomberg, meios de comunicação como Forbes e CNBC, e instituições de investigação académica. Esta rede de citações estabeleceu estas plataformas como fontes canónicas de consenso ponderado por capital. Até 2026, com crescimento explosivo na procura de agentes de IA e instituições de investigação, a competição irá intensificar-se em torno da frequência de invocação—sendo usadas como fontes externas de validação por sistemas incluindo o Gemini e o Claude, ou integradas em sistemas de risco institucional como os da Vanguard e Morgan Stanley. Embora o volume de transações continue importante, o efeito de rede de ser sistematicamente invocado por IA, instituições financeiras e sistemas de investigação determinará os vencedores finais, estabelecendo um status de infraestrutura comparável ao Chainlink no mercado de oráculos.

A dinâmica competitiva final no panorama dos mercados de previsão transcende a competição entre plataformas, caminhando para uma dicotomia entre alcançar o status de infraestrutura essencial ou ser marginalizado. Em 2025, gigantes financeiros tradicionais, incluindo o investimento de mais de $2 biliões da ICE na Polymarket, com TVL superior a vários biliões de dólares, e a integração em terminais financeiros mainstream indicaram posicionamento inicial de infraestrutura. O desenvolvimento de AgentFi e do protocolo MCP no final do ano estabeleceu uma arquitetura fundamental para sistemas de IA em ciclo fechado, utilizando os mercados de previsão como fontes de calibração em tempo real.

Até 2026, o sucesso competitivo dependerá fundamentalmente de atributos de infraestrutura. Os vencedores terão sucesso ao tornarem-se na interface externa em tempo real para modelos de mundo de IA, na camada de sinal padrão para terminais financeiros, e no motor de consenso subjacente para sistemas de decisão institucional. Estas plataformas alcançarão um estatuto indispensável, comparável ao Bloomberg ou Chainlink, enquanto concorrentes focados apenas em negociação correm o risco de marginalização, apesar de volumes de transação elevados. Este momento decisivo determinará se os mercados de previsão transitam de narrativas cripto para uma infraestrutura de informação global de forma abrangente.

Conclusão: De Especulação a Infraestrutura Essencial

Os mercados de previsão ultrapassaram a fase de provar viabilidade operacional. O verdadeiro momento de viragem reside na adoção da validação de mercado—se os mercados de previsão passarão de locais de negociação focados em especulação para uma infraestrutura de sinais de decisão. A transformação do papel fundamental já começou quando investigadores institucionais, meios de comunicação e modelos de IA sistemáticos citam rotineiramente probabilidades de previsão como indicadores de consenso autoritativos.

Até 2026, a competição entre plataformas de previsão não se centrará na popularidade ou volume de transações, mas na estabilidade, fiabilidade e frequência de utilização sistemática de sinais validados pelo mercado. Se os dados de previsão se tornarão uma infraestrutura de informação confiável a longo prazo—semelhante aos terminais Bloomberg, feeds de notícias ou provedores de dados de mercado—, determinará se a categoria continuará a competir por quota de mercado de forma iterativa ou se graduará para um nível de infraestrutura fundamental acessível a sistemas de IA, instituições financeiras e órgãos de política. A distinção entre infraestrutura e commodity será decisiva.

Nota: Esta análise sintetiza a investigação contínua da CGV Research sobre mercados de previsão, economia de agentes de IA, infraestruturas financeiras compatíveis e desenvolvimento de sistemas de informação. O artigo não constitui aconselhamento de investimento e é fornecido apenas para fins de análise.