От спекуляций к инфраструктуре: как рынки предсказаний меняют процесс принятия решений через рыночную валидацию в 2026 году

Рынки предсказаний больше не ограничиваются сферой спекулятивных ставок. Согласно последнему анализу CGV Research, эти платформы претерпевают фундаментальную трансформацию в критическую инфраструктуру для обмена мнениями в реальном времени и принятия решений в области финансов, систем ИИ и корпоративных операций. В основе этого развития лежит концепция, которая кардинально отличает современные рынки предсказаний от их предшественников: валидация рынка — использование вероятностей, взвешенных по капиталу, в качестве авторитетного механизма проверки прогнозов, политик и алгоритмических результатов. Следующий анализ представляет 26 ключевых событий, формирующих эволюцию рынков предсказаний в 2026 году, организованных по пяти измерениям: структурные изменения, продуктовые инновации, интеграция ИИ, изменения бизнес-моделей и регуляторная эволюция.

Структурные изменения: переосмысление prediction markets как систем информации, взвешенных по капиталу

Фундаментальный нарратив вокруг рынков предсказаний претерпел глубокие изменения. В течение 2025 года платформы вроде Polymarket и Kalshi накопили свыше $27 миллиардов в торговом объеме, что способствовало их массовому внедрению среди институтов, СМИ и технологических платформ. CNN, Bloomberg и Google Finance теперь регулярно интегрируют данные рынков предсказаний в свои материалы и алгоритмы, позиционируя распределения вероятностей как индикаторы реального времени, а не как ставки на азартные игры.

Академическая валидация укрепила этот сдвиг. Исследования Университета Вандербильта и SIGMA Lab при Чикагском университете показывают, что рынки предсказаний стабильно превосходят традиционные методы опросов. Стандартная метрика точности прогнозов — балл Бриера — достигла 0.0604 для ведущих платформ в 2025 году, значительно превысив порог «отлично» в 0.1 и стандарт «хорошо» в 0.125. Эта количественная превосходство убедило регуляторов, включая Комиссию по торговле товарными фьючерсами США (CFTC), рассматривать эти системы как инфраструктуру агрегирования информации, а не как спекулятивные площадки.

Основное ценностное предложение рынков предсказаний кардинально изменилось. Если ранее акцент делался на возможность получения прибыли за счет успешных прогнозов, то сегодня рынки ставят во главу угла сами сигналы — капиталом взвешенное консенсусное мнение, служащее входом для институциональных хеджей, макроэкономического прогнозирования и калибровки моделей ИИ. Эта функция валидации рынка отличает их от традиционных источников данных, вводя финансовую ответственность в процесс прогнозирования. Каждый участник «имеет свою долю», создавая стимулы к повышению точности.

Параллельно рынки эволюционируют от дискретных, событийно-центричных механизмов к устойчивым, на уровне состояний системам. Вместо вопроса «кто выиграет выборы?» или «закончится ли матч в овертайме?», платформы теперь проводят непрерывные рынки, отвечающие на структурные вопросы: «Какова вероятность рецессии в США в 2026?» или «В каком диапазоне будет торговаться Bitcoin во 2 квартале 2026?» Открытый интерес в этих долгосрочных рынках вырос с минимальных уровней в начале 2025 года до нескольких миллиардов долларов к концу года, что свидетельствует о реальном институциональном интересе к постоянной консенсусной оценке макроэкономических переменных.

Критически важно, что рынки предсказаний функционируют как внешние слои валидации реальности для систем искусственного интеллекта. В 2025 году тесты Prophet Arena и партнерства Kalshi с Grok показали, что точность моделей ИИ значительно повышается, когда рыночные вероятности ограничивают и валидируют алгоритмические результаты. Это представляет собой принципиальный переворот: рынки больше не служат только для агрегирования человеческого мнения, а выступают как независимые системы проверки машинных прогнозов. Взвешенность цен рынка обеспечивает, что алгоритмические предубеждения и «галлюцинации» несут финансовые последствия, создавая обратную связь, которая дисциплинирует выходы ИИ через валидацию рынка.

Впервые одна инфраструктурная слой объединяет ввод информации, развертывание капитала и выдачу суждений в единую, стимулируемую систему. В отличие от соцсетей, где мнения циркулируют без финансовой проверки, или новостных ресурсов, где точность не имеет прямых финансовых последствий, prediction markets встроены в архитектуру ответственности. Эта замкнутая цепочка порождает внешние эффекты, выходящие далеко за пределы торгового интерфейса — она становится каноническим источником истины для систем принятия решений.

Восприятие prediction markets в широкой технологической экосистеме кардинально меняется. Уже не рассматриваемые как нишевое явление криптовалют, сектор интегрируется в основную нарративу ИИ × Финансы × Инфраструктура принятия решений. Традиционные финансовые гиганты, такие как ICE (которые инвестировали $2 миллиардов в Polymarket), DraftKings и Robinhood, запустили или расширяют операции prediction markets. Эта конвергенция традиционных финансов и крипто-нативных платформ свидетельствует о том, что prediction markets переходят из узкоспециализированной категории в базовую инфраструктуру, сопоставимую с потоками рыночных данных или системами маршрутизации ордеров.

Эволюция продукта: от одиночных событий к многомерным слоям консенсуса

Продуктовая карта prediction markets быстро созревает и диверсифицируется. Одиночные рынки — исходы спортивных событий, результаты выборов, макроэкономические релизы — достигли зрелой стадии. Несмотря на то, что Polymarket и Kalshi сохраняли значительный торговый объем в 2025 году, с совокупным объемом свыше $20 миллиардов и $17 миллиардов соответственно, темпы роста в месяцах замедлились во второй половине года. Этот плато скорее свидетельствует о насыщении рынка, чем о снижении интереса; фокус инноваций сместился на оптимизацию инфраструктуры.

Примером этого является модель LiquidityTree протокола Azuro, которая улучшает управление ликвидностью и механизмы распределения прибыли и убытков. Эти технические достижения позволяют рынкам одиночных событий поддерживать более глубокое участие институтов без недостатков ранних решений. К 2026 году такие обновления инфраструктуры позволяют рынкам переходить в стадию стабильной глубины, обеспечивая крупные институциональные позиции при сохранении ценовой устойчивости.

Параллельно появляются мульти-событийные и условные рынки как основные продуктовые категории. Функция «комбо» Kalshi, позволяющая одновременно делать ставки на связанные события (например, сочетания исходов, связывающих спортивные результаты с макроэкономическими индикаторами), продемонстрировала значительный рост в 2025 году, привлекая спрос институциональных хеджеров. Условные рынки — с возможностью вероятностной оценки связанных событий — дополнительно повышают глубину и точность. К 2026 году эти многомерные структуры предсказаний, вероятно, займут доминирующее положение в распределении ликвидности, позволяя сложным управлять рисками и диверсифицировать экспозицию, расширяя общую глубину рынка.

Долгосрочные рынки представляют собой отдельную траекторию инноваций. В то время как ранние модели prediction markets фокусировались на результатах, разрешающихся в течение дней или недель, платформы теперь предлагают рынки для событий, которые произойдут через 6, 12 или даже 36 месяцев. Прогнозы цен Bitcoin и долгосрочные макроэкономические индикаторы привлекли открытый интерес свыше миллиардов долларов к концу 2025 года, а механизмы кредитования позиций, разработанные различными протоколами, снизили опасения блокировки капитала. Эти расширенные горизонты позволяют осуществлять подлинный долгосрочный сбор структурного консенсуса, а открытый интерес, по прогнозам, удвоится в 2026 году, привлекая терпеливый институциональный капитал, ищущий надежные вероятностные распределения на будущее.

Данные prediction markets все активнее интегрируются в нефункциональные продукты — важный сдвиг в доступности и проникновении в институциональный сектор. Вместо ограничения вероятностей прогнозов торговыми интерфейсами платформы внедряют эти сигналы в исследовательские инструменты, системы управления рисками и системы принятия решений на базе ИИ. В ноябре 2025 года Google Finance официально интегрировала данные Kalshi и Polymarket, позволяя Gemini AI генерировать анализ вероятностей и визуализации напрямую. Bloomberg и конкурирующие платформы начали аналогичные интеграции, признавая, что данные о вероятностях стали важнейшим входным слоем для исследовательских процессов. К декабрю 2025 года CNN и CNBC заключили многолетние партнерства с Kalshi для внедрения рыночных вероятностей в финансовые новости, включая шоу «Squawk Box» и «Fast Money», а также в новостные программы. Этот сдвиг от фронтальной торговли к бэкенд-инфраструктуре фундаментально меняет восприятие и использование prediction markets.

Доходная структура и адресный рынок кардинально меняются в сторону B2B (предприятий). В течение 2025 года институциональные клиенты все активнее используют prediction markets для прогнозирования рисков цепочек поставок, оценки результатов проектов и макроэкономического хеджирования — приложений, где внутренние показатели точности постоянно превосходили традиционные методы. Рынок аналитики цепочек поставок в 2025 году достиг $9.62 млрд и, по прогнозам, будет расти со сложным среднегодовым темпом 16.5% до 2035 года. По мере того как prediction markets становятся капиталом взвешенными инструментами для спроса и управления рисками, корпоративное внедрение ускоряется. К 2026 году доходы B2B, вероятно, впервые превзойдут объем розничных торгов, что кардинально переопределит роль prediction markets как инфраструктуры для предприятий, а не как площадок для ставок потребителей.

Конкурентный ландшафт отдаст предпочтение платформам, характеризующимся сдержанностью, а не агрессивной токеномикой. Kalshi, сознательно избегая выпуска собственного токена, достигла пиковых месячных объемов свыше (миллиона и захватила более 60% адресуемой доли рынка к 2025 году. Polymarket, подтверждая планы запуска POLY токена в Q1 2026, сохранял низкоспекулятивные характеристики работы в 2025 году, а рост транзакций был обусловлен реальным участием институтов и розницы, а не спекуляциями на токенах. Такой подход — приоритет регуляторного соответствия, подлинной ликвидности и доверия институтов — показывает преимущества в вопросах одобрения регуляторов, доверия платформы и долгосрочной устойчивости. К 2026 году сдержанный дизайн, вероятно, станет доминирующим в партнерствах с институтами, регуляторной поддержке и оценке стоимости.

ИИ и валидация рынка: создание систем закрытого цикла интеллекта

Отношения между искусственным интеллектом и prediction markets развиваются от одностороннего потребления к подлинной симбиозе. К концу 2025 года инфраструктура, включая MCP Server от RSS3 и Olas Predict, позволила агентам ИИ автономно отслеживать события, получать ценовые данные и осуществлять позиции на платформах, таких как Polymarket и Gnosis, — с processing speed, значительно превосходящим человеческих трейдеров. Эти агенты постоянно перенастраивают позиции на основе новых данных, создавая глубокую ликвидность и повышая эффективность рынка. Тесты Prophet Arena показали, что участие агентов значительно улучшает обнаружение цен и точность.

Агенты ИИ в 2026 году станут доминирующими участниками рынка. Вместо краткосрочной спекуляции участие агентов станет систематическим и непрерывным. Благодаря развитию инфраструктуры AgentFi и расширению интерфейсов протоколов ожидается, что агенты ИИ будут обеспечивать более 30% торгового объема на ведущих платформах, выступая в роли основных поставщиков ликвидности, а не паразитирующих участников. Такой масштаб участия кардинально изменит динамику рынка — от отражения человеческого консенсуса к все более алгоритмическому.

Параллельно человеческие прогнозы переходят от драйверов транзакций к обучающим данным. Тесты Prophet Arena и SIGMA Lab показали, что распределения вероятностей, генерируемые через механизмы рынка, служат отличными сигналами для обучения больших языковых моделей и специализированных систем прогнозирования. Огромные объемы данных, взвешенных по капиталу, превращаются в высококачественные датасеты для машинного обучения. К 2026 году эта функция значительно углубится: дизайн prediction markets все больше будет оптимизирован под обучение ИИ, а участие человека — скорее как источник сигнала, а не как основной коммерческий драйвер.

Мультиагентная теория предсказательных игр — это новая механика генерации альфы. Проекты, такие как Idol.fun от Talus Network и Olas, переосмыслили prediction markets как среды для распределенного взаимодействия и конкуренции агентов. Несколько специализированных агентов могут достигать более высокой точности прогнозов, чем единичные модели; условные токены Gnosis позволяют сложные взаимодействия между агентами. К 2026 году теория мультиагентных игр станет доминирующим подходом к генерации альфы, а рынки превратятся в адаптивные среды, где разработчики смогут настраивать стратегии агентов для получения преимущества.

Критически важно, что валидация рынка начинает функционировать как механизм ограничения для выходов ИИ. В течение 2025 года совместные эксперименты Kalshi с Grok и Prophet Arena показали, что использование рыночных вероятностей, взвешенных по деньгам, в качестве внешних якорей эффективно корректирует предвзятости ИИ и снижает галлюцинации. Модели ИИ без валидации рынка показывали худшие результаты в субъективных задачах. Этот механизм ограничения, по прогнозам, станет стандартным к 2026 году — системы ИИ автоматически будут снижать вес или игнорировать результаты, которые «нельзя оценить в цене» в функциональных prediction markets, используя валидацию рынка как фильтр качества.

Способность ИИ к вероятностному рассуждению ведет рынки от оценки одной точки вероятности к полным распределениям исходов. В течение 2025 года платформы, такие как Opinion и Presagio, внедрили ИИ-оракулы, выдающие полные распределения вероятностей вместо бинарных исходов. Тесты Prophet Arena показали, что распределения обеспечивают более высокую точность при прогнозировании сложных, мультимодальных событий. К 2026 году этот сдвиг значительно ускорится: ведущие платформы будут нативно поддерживать распределения цен и API по умолчанию — вместо точечных оценок, — что позволит точно оценивать хвостовые риски и долгосрочные сценарии.

Параллельно prediction markets становятся стандартным внешним интерфейсом для обновлений моделей мира ИИ. Протоколы, такие как MCP Server от RSS3, реализовали возможности потоковой передачи контекста в реальном времени, позволяя агентам потреблять рыночные вероятности и обновлять свои представления о состоянии мира. Это создает замкнутую цепочку: реальные события → рыночные движения → обновление модели мира ИИ → уточнение алгоритмических решений → новое участие в рынке. К 2026 году эта обратная связь, вероятно, станет стандартной архитектурой, а prediction markets — каноническим внешним интерфейсом для восприятия и калибровки суждений ИИ.

От торговых сборов к инфраструктуре данных: смена бизнес-модели

Доходная архитектура prediction markets претерпевает фундаментальные изменения. Транзакционные сборы — очевидный механизм монетизации любой платформы, похожей на биржу — не выглядят конечной бизнес-моделью. Kalshi достигла значительных доходов за счет умеренных сборов, в то время как Polymarket, сознательно сохраняя низкие или нулевые комиссии, заняла доминирующую позицию за счет распространения данных и аккумулирования влияния. Совокупный торговый объем Polymarket превысил )миллиардов, привлекая инвестиции традиционных финансовых гигантов вроде ICE именно благодаря своему доминирующему положению в данных, а не в транзакциях.

К 2026 году лицензирование данных и подписки на сигналы, вероятно, составят более 50% доходов ведущих платформ. Институты будут платить значительные премии за сигналы вероятностей в реальном времени, позволяющие хеджировать макроэкономические риски, моделировать корпоративные риски и калибровать системы ИИ. По мере интеграции таких платформ, как Google Finance и CNN, в рабочие процессы, их оценка будет смещаться от простых мультипликаторов транзакционного объема к оценке активов данных — аналогично тому, как доминирование Bloomberg определяется доступом к данным, а не комиссиями за торговлю.

API предиктивных сигналов начинают становиться ключевыми коммерческими продуктами, сопоставимыми с терминалами Bloomberg или инфраструктурой оракулов Chainlink. В течение 2025 года унифицированные API, такие как FinFeedAPI и Dome, начали предоставлять данные OHLCV, информацию о книге ордеров и распределения вероятностей с Polymarket и Kalshi для институциональных подписчиков. В ноябре 2025 года Google Finance официально внедрила эти API, позволяя институциональным пользователям напрямую запрашивать вероятности событий. К 2026 году API предиктивных сигналов, вероятно, станут стандартными продуктами для институтов, а ведущие платформы займут доминирующие позиции через эксклюзивные лицензионные соглашения. Общий адресуемый рынок, по прогнозам, вырастет с текущих миллиардов до десятков миллиардов долларов за счет институционального внедрения в финансы, управление рисками и государственное регулирование.

Создание контента и интерпретативные возможности начинают становиться неожиданными конкурентными преимуществами. В декабре 2025 года CNN заключила партнерство с Kalshi, специально ориентированное на объяснение движений вероятностей и сдвигов консенсуса для аудитории. Мейнстримовые СМИ все чаще ссылаются на изменения рыночных вероятностей Polymarket и Kalshi как на авторитетные «индикаторы общественного мнения в реальном времени». Чистые провайдеры вероятностей без развитых объяснительных возможностей оказываются на обочине, уступая платформам, предлагающим глубокий интерпретативный контент — детальный анализ динамики консенсуса, инсайты с длинным хвостом и визуальные нарративы. Эти платформы с расширенными возможностями по созданию контента получают предпочтение у ИИ-систем, аналитических центров и исследовательских институтов, создавая сетевые эффекты, где авторитетность объяснений привлекает дальнейшее использование.

Prediction markets одновременно начинают выступать в качестве базовой инфраструктуры для новых исследовательских институтов. Вместо того чтобы быть только торговыми площадками, платформы превращаются в исследовательские движки. К 2025 году такие институты, как SIGMA Lab при Чикагском университете, использовали benchmark prediction markets для проверки методов прогнозирования, показывая превосходство над традиционными опросами. Интеграция с Google Finance позволяет пользователям генерировать графики вероятностей через Gemini AI, а prediction markets начинают функционировать как реальные исследовательские терминалы, сопоставимые с ролью Bloomberg в традиционных финансах. К 2026 году, при более глубокой институциональной интеграции, как ожидается, prediction markets войдут в новые исследовательские рамки — для оценки корпоративных рисков, систем раннего предупреждения правительственных решений и валидации моделей ИИ — кардинально переходя от фронтальных платформ к бэкенд-инфраструктуре принятия решений.

Новое направление регуляции: управление вместо запрета

Регуляторный нарратив вокруг prediction markets кардинально изменился. В течение 2025 года CFTC США одобрила Kalshi и Polymarket для работы в определенных легальных категориях, включая спортивные исходы и макроэкономические события, в то время как рынки, связанные с выборами, оставались ограниченными, а нефинансовые приложения получили четкое разрешение. Одновременно несколько платформ, работающих в рамках европейского регуляторного режима MiCA, прошли тестирование в регуляторных песочницах, что свидетельствует о более открытом отношении Европы.

К 2026 году регуляторный фокус, скорее всего, сместится с вопроса «может ли prediction market функционировать» к вопросу «как ими управлять». Вместо полного запрета регуляторы разрабатывают рамки, включающие правила против манипуляций, требования к раскрытию информации, границы по юрисдикциям и механизмы надзора за рынками. Этот путь развития аналогичен эволюции деривативных рынков — от начальных споров и запретов к комплексным регуляторным рамкам, позволяющим системный рост.

Наиболее вероятным источником расширения соответствия станут нефинансовые приложения, а не прямое соперничество с финансовыми рынками. Kalshi успешно обходила ограничения на политические рынки в 2025 году, делая акцент на экономических индикаторах и спортивных исходах, накопив свыше (миллиардов в совокупных транзакциях. Внутренние корпоративные приложения для прогнозирования рисков цепочек поставок достигли заметно более высокой точности у таких компаний, как Google и Microsoft, по сравнению с традиционными методами. К 2026 году ожидается, что платформы, соблюдающие регуляции, сосредоточатся на расширении в нефинансовых сферах — политических оценках, корпоративных рисках и прогнозах публичных событий. Эти области сталкиваются с существенно меньшими регуляторными барьерами и привлекают институциональных и государственных клиентов, ищущих рыночные вероятностные распределения.

Конкурентная иерархия платформ prediction markets будет определяться не объемом трафика, а частотой цитирования и уровнем институционного внедрения. К 2025 году вероятности Polymarket и Kalshi были глубоко интегрированы и регулярно цитировались Google Finance, терминалами Bloomberg, крупными СМИ, такими как Forbes и CNBC, а также академическими институтами. Эта сеть цитирований закрепила эти платформы как канонические источники капиталом взвешенного консенсуса. К 2026 году, при взрывном росте спроса со стороны ИИ-агентов и исследовательских институтов, конкуренция усилится вокруг частоты использования — в качестве внешних источников валидации системами вроде Gemini и Claude или встроенных в системы управления рисками, такие как платформы Vanguard и Morgan Stanley. Хотя транзакционный объем остается важным, системный эффект вызова системами ИИ, финансами и исследованиями определит окончательных победителей, закрепляя статус инфраструктуры, сопоставимый с Chainlink на рынке оракулов.

Ключевая конкуренция в prediction markets выйдет за рамки межплатформенного противостояния и перейдет к выбору между достижением статуса необходимой инфраструктуры или маргинализацией. К 2025 году крупные традиционные финансовые игроки, такие как инвестиции ICE в Polymarket, с TVL, превышающим несколько миллиардов долларов, и интеграция в основные финансовые терминалы, указывали на раннюю позицию в инфраструктуре. Разработка AgentFi и MCP в конце года заложила основы для замкнутых систем ИИ, использующих prediction markets как источники реального времени для калибровки.

К 2026 году успех в конкуренции будет определяться инфраструктурными характеристиками. Победители станут теми, кто сможет выступать в роли реального внешнего интерфейса для моделей мира ИИ, стандартного сигнального слоя для финансовых терминалов и базового механизма консенсуса для систем принятия решений в институтах. Эти платформы достигнут статуса, сопоставимого с Bloomberg или Chainlink, тогда как платформы, ориентированные только на торговлю, рискуют маргинализацией несмотря на значительный транзакционный объем. Этот переломный момент определит, перейдут ли prediction markets полностью от крипто-нарративов к глобальной информационной инфраструктуре.

Итог: от спекуляций к необходимой инфраструктуре

Prediction markets уже вышли из стадии доказательства операционной осуществимости. Истинный переломный момент — это внедрение валидации рынка — переход prediction markets от спекулятивных площадок к инфраструктуре сигналов для принятия решений. Кардинальное изменение роли уже началось, когда институциональные исследователи, СМИ и системные модели ИИ регулярно ссылаются на вероятности как на авторитетные индикаторы консенсуса.

К 2026 году конкуренция между платформами prediction markets сосредоточится не на популярности или транзакционном объеме, а на стабильности, надежности и систематической частоте использования рыночных валидационных сигналов. Будет ли data prediction market стать долгосрочной, надежной информационной инфраструктурой — сопоставимой с терминалами Bloomberg, новостными лентами или поставщиками рыночных данных — в конечном итоге определит, продолжит ли категория конкурировать за долю рынка или перейдет к статусу базовой инфраструктуры, доступной системам ИИ, финансовым институтам и органам власти. Различие между инфраструктурой и товаром окажется решающим.

Примечание: данный анализ синтезирует текущие исследования CGV Research в области prediction markets, экономики ИИ-агентов, compliant finance infrastructure и развития информационных систем. Статья не является инвестиционной рекомендацией и предоставляется исключительно для аналитических целей.