Від спекуляцій до інфраструктури: як ринки прогнозів змінюють процес прийняття рішень через ринкову валідацію у 2026 році

Ринкові прогнози більше не обмежуються сферою спекулятивних ставок. За останнім аналізом CGV Research, ці платформи зазнають фундаментальної трансформації у критичну інфраструктуру для реального часу узгодження та прийняття рішень у сферах фінансів, систем штучного інтелекту та корпоративних операцій. У центрі цієї еволюції лежить концепція, яка кардинально відрізняє сучасні ринки прогнозів від їхніх попередників: валідація ринку — використання ймовірностей, зважених за капіталом, як авторитетного механізму перевірки прогнозів, політик та алгоритмічних результатів. Наступний аналіз представляє 26 ключових подій, що формують еволюцію prediction market у 2026 році, організованих за п’ятьма вимірами: структурна трансформація, інновації у продуктах, інтеграція AI, зміни у бізнес-моделях та регуляторна еволюція.

Структурна зміна: переосмислення prediction markets як капітально-зважених інформаційних систем

Фундаментальний нарратив навколо prediction markets зазнав глибоких змін. Протягом 2025 року платформи, такі як Polymarket та Kalshi, накопичили понад $27 мільярдів у торговому обсязі, сприяючи масовому впровадженню серед інституцій, медіа та технологічних платформ. CNN, Bloomberg і Google Finance тепер регулярно інтегрують дані prediction market у свої матеріали та алгоритми, позиціонуючи ймовірнісні розподіли як індикатори реального часу узгодженості, а не як азартні коефіцієнти.

Академічна валідація підтвердила цю зміну. Дослідження Vanderbilt University та SIGMA Lab університету Чикаго показують, що prediction markets стабільно перевищують традиційні методи опитування. Стандартна міра точності прогнозів — Brier score — у 2025 році для провідних платформ досягла 0.0604, значно перевищуючи поріг «відмінно» (0.1) та «добре» (0.125). Ця кількісна перевага переконала регуляторів, зокрема CFTC (Комісію з товарних ф’ючерсів США), розглядати ці системи як інфраструктуру для агрегації інформації, а не як спекулятивні майданчики.

Основна цінність prediction markets зазнала кардинальних змін. Там, де раніше акцент робився на можливості отримання прибутку через успішні прогнози, сучасні ринки орієнтовані на сигнали — капітально-зважений консенсус, що слугує входом для хеджування інституцій, макроекономічних прогнозів та калібрування моделей AI. Ця функція валідації відрізняє prediction markets від традиційних джерел даних, вводячи фінансову відповідальність у процес прогнозування. Кожен учасник має «шкіру у грі», створюючи стимул до підвищення точності.

Ринки одночасно еволюціонують від дискретних, подієцентричних механізмів до сталих, систем рівня стану. Замість запитань «хто виграє вибори?» або «чи закінчиться матч у овертаймі?», платформи тепер підтримують безперервні ринки, що відповідають структурним питанням: «Яка ймовірність рецесії США у 2026 році?» або «Який ціновий діапазон займе Bitcoin у Q2 2026?» Інтерес до цих довгострокових ринків зріс із мінімальних рівнів на початку 2025 до кількох мільярдів доларів до кінця року, що свідчить про справжній інституційний попит на сталу ціну узгодженості щодо макроекономічних змінних.

Критично важливо, що prediction markets функціонують як зовнішні шари валідації реальності для систем штучного інтелекту. У 2025 році бенчмарки Prophet Arena та партнерства між Kalshi і Grok показали, що точність моделей AI значно покращується, коли ймовірності ринку обмежують і валідовують алгоритмічні результати. Це означає фундаментальну інверсію: ринки вже не служать лише для агрегації людської думки, а виступають незалежними системами перевірки машинних прогнозів. Ймовірнісна природа цін ринку гарантує, що алгоритмічні упередження і «галюцинації» матимуть фінансові наслідки, створюючи зворотний зв’язок, що дисциплінує AI через валідацію ринку.

Вперше одна інфраструктурна лінія інтегрує введення інформації, розгортання капіталу та вихід суджень у єдину, стимульовану систему. На відміну від соцмереж, де думки циркулюють без фінансової перевірки, або новинних агентств, де точність не має прямого фінансового наслідку, prediction markets закладають відповідальність безпосередньо у архітектуру. Ця замкнута структура створює зовнішні ефекти, що виходять далеко за межі торгового інтерфейсу — вона стає канонічним джерелом істини для систем прийняття рішень.

Уявлення про prediction markets у ширшій технологічній екосистемі кардинально змінюється. Вони вже не сприймаються як нішевий феномен криптовалют, а інтегруються у головний нарратив AI × Фінанси × Інфраструктура прийняття рішень. Традиційні фінансові гіганти, такі як ICE (інвестиції понад (мільярдів у Polymarket), DraftKings і Robinhood, запустили або розширюють операції prediction market. Це конвергенція традиційних фінансів і платформ, що виникли з крипто-середовища, сигналізує про перехід prediction markets із спеціалізованої категорії у базовий рівень інфраструктури, подібний до потоків даних ринку або систем маршрутизації ордерів.

Еволюція продукту: від одиночних подій до багатовимірних шарів узгодженості

Продуктовий ландшафт prediction markets швидко зріє та диверсифікується. Одиночні ринки — початкова категорія, що охоплює спортивні результати, результати виборів і макроекономічні релізи — увійшли у зрілу фазу. Хоча Polymarket і Kalshi підтримували значний торговий обсяг у 2025 році, з сумарним обсягом понад )мільярдів і (мільярдів відповідно, темпи місячного зростання сповільнилися у другій половині року. Це сигнал насиченості ринку, а не зниження інтересу; натомість фокус інновацій змістився на оптимізацію базової інфраструктури.

Модель LiquidityTree протоколу Azuro є прикладом цієї еволюції, покращуючи ефективне управління ліквідністю та механізми розподілу прибутків і збитків. Ці технічні досягнення дозволяють одиночним ринкам підтримувати глибше інституційне залучення без недоліків попередніх реалізацій. До 2026 року такі оновлення інфраструктури дозволять цим ринкам перейти у стабільну фазу глибини, підтримуючи великі інституційні позиції та зберігаючи цінову стійкість.

Одночасно з’являються багатовимірні та умовні ринки. Функція «комбо» Kalshi, що дозволяє одночасно ставити на пов’язані події (наприклад, комбінації результатів, що поєднують спортивні результати з макроекономічними індикаторами), продемонструвала значний прорив у 2025 році, залучаючи інституційний попит на хеджування. Умовні ринки — що дозволяють цінувати ймовірності корельованих подій — ще більше підвищують глибину та точність. До 2026 року ці багатовимірні структури прогнозів, ймовірно, домінуватимуть у розподілі ліквідності, дозволяючи складне управління ризиками та диверсифікацію експозицій, одночасно розширюючи глибину ринку.

Довгострокові ринки — це окрема траєкторія інновацій. Якщо раніше дизайн prediction markets зосереджувався на результатах, що вирішуються за кілька днів або тижнів, то тепер платформи підтримують ринки для результатів через 6, 12 або навіть 36 місяців. Прогнози цін Bitcoin і довгострокові економічні індикатори залучили відкритий інтерес понад мільярд доларів наприкінці 2025 року, а механізми позичання позицій, розроблені різними протоколами, зменшують проблеми з блокуванням капіталу. Ці довгі горизонти дозволяють справжню довгострокову узгодженість структурних прогнозів, і відкритий інтерес, за прогнозами, подвоїться у 2026 році, залучаючи терплячий інституційний капітал, що шукає надійні прогнозні ймовірності.

Дані prediction market все частіше інтегруються у нефінансові продукти — важливий крок у доступності та проникненні інституцій. Замість обмеження ймовірностей прогнозів торговими інтерфейсами, платформи інтегрують ці сигнали у дослідницькі інструменти, системи управління ризиками та бекенд-решення на базі AI. У листопаді 2025 року Google Finance офіційно інтегрувала дані Kalshi і Polymarket у свою платформу, дозволяючи Gemini AI генерувати аналіз ймовірностей та візуалізації безпосередньо. Bloomberg і конкуренти почали подібні інтеграції, визнаючи, що дані прогнозних ймовірностей стали важливим рівнем для дослідницьких робочих процесів. До грудня 2025 року CNN і CNBC уклали багаторічні партнерства з Kalshi для вбудовування валідаційних прогнозів у фінансові новинні програми, зокрема у шоу «Squawk Box» і «Fast Money», а також у новинні репортажі. Цей перехід від фронт-енд торгівлі до бек-енд дослідницької інфраструктури кардинально змінює сприйняття та використання prediction markets.

Розподіл доходів і цільовий ринок стрімко змінюються від B2C $2 роздрібного) сегмента до B2B $20 корпоративних$17 застосувань. Протягом 2025 року інституційні клієнти все активніше використовують prediction markets для прогнозування ризиків у ланцюгах постачання, оцінки проектів і макроекономічного хеджування — застосувань, де внутрішні критерії точності постійно перевищують традиційні методи прогнозування. Ринок аналітики ланцюгів постачання лише у 2025 році досяг $9.62 мільярдів і, за прогнозами, зростатиме на 16.5% щорічно до 2035 року. Оскільки prediction markets стають капітально-зваженими інструментами узгодження попиту та управління ризиками, корпоративне впровадження прискорюється. До 2026 року доходи B2B вперше перевищать обсяг роздрібної торгівлі, що кардинально змінить роль prediction markets із сфери ставок для споживачів на інфраструктуру рівня підприємств.

Конкурентний ландшафт віддає перевагу платформам із стриманим підходом, а не агресивною токеномікою. Kalshi, яка навмисне уникала випуску власного токена, досягла пікових місячних обсягів торгів понад (мільйон і захопила понад 60% цільового ринку до 2025 року. Polymarket, підтверджуючи плани запуску POLY у Q1 2026, зберігав низький рівень спекулятивної активності протягом 2025 року, зростання транзакцій забезпечувалося справжнім інституційним і роздрібним залученням, а не спекуляціями на токенах. Ця філософія — пріоритет регуляторної відповідності, справжньої ліквідності та інституційної довіри понад токен-спекуляції — доводить свою перевагу у довгостроковій перспективі. До 2026 року стримані підходи у дизайні, ймовірно, домінуватимуть у партнерствах з інституціями, регуляторній підтримці та стабільній оцінці.

AI і валідація ринку: побудова закритих систем інтелекту

Взаємовідносини між штучним інтелектом і prediction markets поступово переходять від одностороннього споживання до справжньої симбіозу. Наприкінці 2025 року інфраструктура, така як MCP Server від RSS3 та Olas Predict, дозволила AI-агентам автономно слідкувати за подіями, отримувати цінові дані та виконувати позиції на платформах, зокрема Polymarket і Gnosis, — з швидкостями, що значно перевищують людських трейдерів. Ці агенти постійно переналаштовують позиції на основі нової інформації, створюючи глибоку ліквідність і підвищуючи ефективність ринків. Бенчмарки Prophet Arena показали, що участь агентів суттєво покращує відкриття цін і точність.

У 2026 році агенти AI мають стати домінуючими учасниками ринку. Замість короткострокової спекуляції, участь агентів становитиме систематичну участь і безперервну калібровку. За умови розвитку інфраструктури AgentFi та розширення протоколів, очікується, що AI-агенти забезпечать понад 30% обсягу торгів на провідних платформах, виступаючи як основні постачальники ліквідності, а не паразитичні учасники. Така участь радикально змінює динаміку ринків — від відображення людського консенсусу до все більш алгоритмічного.

Одночасно людські прогнози переходять від драйверів транзакцій до навчальних даних. Бенчмарки Prophet Arena і SIGMA Lab показали, що розподіли ймовірностей, створені через механізми ринку, є високоякісними сигналами для тренування великих мовних моделей і спеціалізованих систем прогнозування. Масиви капітально-зважених даних, що генеруються prediction markets, стають цінними наборами даних для машинного навчання. До 2026 року ця функція суттєво поглибиться: дизайн prediction markets все більше оптимізується для тренування AI, а участь людей — переважно як сигнальний вхід, а не як основний комерційний драйвер.

Мультиагентна теорія ігор прогнозів — це новий механізм генерації альфачасу. Проекти, такі як Idol.fun від Talus Network і Olas, переосмислюють prediction markets як середовища для розподіленого агентного інтелекту, що змагається та взаємодіє. Багато спеціалізованих агентів можуть забезпечити вищу точність прогнозів порівняно з однорідними моделями; умовні токени Gnosis дозволяють складні багатогравцеві взаємодії. До 2026 року очікується, що мультиагентна теорія ігор стане домінуючим підходом до генерації альфачасу, а ринки перетворяться у адаптивні багатогравцеві середовища, де розробники налаштовують стратегії агентів для отримання переваги.

Критично важливо, що валідація ринку починає функціонувати як механізм обмеження для AI-виходів. Протягом 2025 року співпраця Kalshi з Grok і експерименти Prophet Arena показали, що використання ймовірностей ринку, зважених за гроші, як зовнішніх орієнтирів, ефективно коригує упередження AI і зменшує галюцинації. Моделі AI без валідації ринку демонстрували гірші результати у суб’єктивних задачах. Очікується, що цей механізм обмеження стане стандартним до 2026 року — системи AI автоматично зменшуватимуть вагу або ігноруватимуть результати, які «не можна оцінити у ціновому діапазоні» у функціональних prediction markets, використовуючи валідацію ринку як фільтр якості.

Ймовірнісне мислення AI сприяє переходу ринків від окремих точкових оцінок до повних розподілів результатів. У 2025 році платформи, такі як Opinion і Presagio, запустили AI-орієнтовані оракули, що видають повні ймовірнісні розподіли, а не бінарні результати. Бенчмарки Prophet Arena показали, що розподільчі прогнози забезпечують вищу точність для складних, мультимодальних подій. До 2026 року цей перехід прискориться: провідні платформи нативно підтримуватимуть розподільчі цінові відкриття, а API за замовчуванням використовуватимуть криві ймовірностей замість точкових оцінок. Це дозволить точно цінувати ризики хвостових подій і довгострокові результати.

Prediction markets одночасно стають стандартним зовнішнім інтерфейсом для оновлень моделей світу AI. Протоколи, такі як MCP Server від RSS3, реалізували можливості потокової передачі контексту у реальному часі, що дозволяє агентам споживати ймовірності ринку та оновлювати свої уявлення про стан світу. Це створює замкнутий цикл: реальні події → рух цін ринку → оновлення моделей світу AI → покращення алгоритмічного прийняття рішень → нова участь у ринку. До 2026 року цей зворотний зв’язок має стати стандартною архітектурою, а prediction markets — канонічним зовнішнім інтерфейсом для сприйняття та калібрування суджень AI.

Від торгових комісій до інфраструктури даних: зміщення бізнес-моделі

Фінансова модель prediction markets зазнає фундаментальної трансформації. Транзакційні збори — очевидний механізм монетизації будь-якої біржової платформи — не виглядають кінцевою моделлю бізнесу. Kalshi досягла значних доходів за рахунок скромних транзакційних зборів, тоді як Polymarket, навмисно зберігаючи низькі або нульові збори, захопила домінуючу позицію через поширення даних і вплив. Сумарний торговий обсяг Polymarket перевищив )мільярдів, залучаючи інвестиції від традиційних фінансових гігантів, таких як ICE, саме через домінуючу позицію у даних, а не через обсяг транзакцій.

До 2026 року ліцензування даних і підписки на сигнали, ймовірно, складуть понад 50% доходів провідних платформ. Інституції платитимуть значні премії за сигнали у реальному часі, що дозволяють макроекономічне хеджування, корпоративне управління ризиками та калібрування AI-систем. У міру інтеграції таких платформ, як Google Finance і CNN, у свої робочі процеси, оцінка платформи зсуватиметься від простих множників обсягу транзакцій до ваги активів даних — подібно до того, як домінування Bloomberg базується на доступі до даних, а не на комісіях за торгівлю.

API прогнозних сигналів стає ключовим комерційним продуктом, порівнянним із терміналами Bloomberg або інфраструктурою Chainlink. У 2025 році об’єднані API, такі як FinFeedAPI і Dome, почали доставляти дані OHLCV у реальному часі, інформацію про книги ордерів і розподіли ймовірностей з Polymarket і Kalshi для інституційних підписників. У листопаді 2025 року Google Finance офіційно інтегрувала ці API, дозволяючи безпосередньо запитувати ймовірності подій. До 2026 року прогнозні API, ймовірно, стануть стандартним інструментом для інституцій, а провідні платформи — домінуватимуть через ексклюзивні ліцензійні угоди. Загальний цільовий ринок зростатиме з мільярдів до десятків мільярдів доларів, стимулюваний інституційним впровадженням у фінанси, управління ризиками і політику.

Створення контенту і здатність до інтерпретації стають несподіваними конкурентними перевагами. У грудні 2025 року CNN уклала партнерство з Kalshi, зосереджене на поясненні руху ймовірностей і зсувів консенсусу для аудиторії. Масмедіа дедалі частіше цитують зміни ймовірностей з Polymarket і Kalshi як авторитетні «індикатори громадської думки у реальному часі». Чисті провайдери ймовірностей без складних механізмів пояснення поступаються платформам із глибоким інтерпретативним контентом — детальним аналізом динаміки консенсусу, довгого хвоста та візуальними наративами. Ці платформи з контентом переважно цитуються AI-системами, аналітичними центрами і дослідницькими інститутами, створюючи мережеві ефекти, де авторитет у поясненнях приваблює додаткове використання.

Prediction markets одночасно стають базовою інфраструктурою для нових дослідницьких інституцій. Замість того, щоб бути переважно торговими майданчиками, платформи перетворюються на дослідницькі рушії. До 2025 року інституції, такі як SIGMA Lab університету Чикаго, використовували prediction markets для валідизації методологій прогнозування, демонструючи переваги над традиційними опитуваннями. Інтеграція у Google Finance дозволяє користувачам генерувати графіки ймовірностей через Gemini AI, і prediction markets починають функціонувати як реальні дослідницькі термінали, подібно до ролі Bloomberg у традиційних фінансах. До 2026 року, з поглибленням інституційного впровадження, prediction markets стануть частиною нових дослідницьких рамок — для оцінки ризиків корпорацій, систем раннього попередження урядів і валідації моделей AI, кардинально змінюючи роль від фронт-енд платформ для торгівлі до бек-енд систем прийняття рішень.

Новий фокус регулювання: управління замість заборон

Регуляторний нарратив навколо prediction markets зазнав кардинальних змін. Протягом 2025 року CFTC США дозволила Kalshi і Polymarket працювати у визначених правових категоріях, зокрема щодо спортивних результатів і макроекономічних подій, тоді як ринки, пов’язані з виборами, залишалися обмеженими, а нефінансові застосування отримували чітке регуляторне схвалення. Одночасно кілька prediction платформ, що працюють у рамках EU MiCA, проходили тестування у регуляторних пісочницях, сигналізуючи про відкритість європейського регулювання.

До 2026 року фокус регулювання, ймовірно, зміститься з питання «чи можуть prediction markets працювати» до «як їх регулюватимуть». Замість заборон регулятори розроблятимуть рамки, що охоплюють правила протидії маніпуляціям, вимоги до розкриття інформації, межі між юрисдикціями і механізми нагляду за ринками. Ця еволюція відповідає шляхам розвитку деривативних ринків — від початкових суперечок і заборон до комплексних регуляторних структур, що забезпечують системний ріст.

Відповідний розвиток, ймовірно, походить не від фінансових застосувань, а від нефінансових. Kalshi успішно обійшла обмеження політичних ринків у 2025 році, наголошуючи на економічних індикаторах і спортивних результатах, накопичивши понад (мільярдів у сумарному обсязі транзакцій. Внутрішні корпоративні застосування для прогнозування ризиків у ланцюгах постачання показали вищу точність у компаніях, таких як Google і Microsoft, порівняно з традиційними методами. До 2026 року очікується, що відповідальні платформи зосередяться на розширенні нефінансових prediction markets — включаючи застосування для оцінки політики, попередження ризиків і прогнозування публічних подій. Ці сфери мають нижчі регуляторні бар’єри і приваблюють інституційних і урядових клієнтів, що шукають ринково валідовані дані ймовірностей.

Конкурентна ієрархія prediction market визначатиметься не обсягом трафіку, а частотою цитування і рівнем інституційного впровадження. До 2025 року ймовірності Polymarket і Kalshi були глибоко інтегровані і регулярно цитувалися Google Finance, Bloomberg, Forbes, CNBC та дослідницькими інститутами. Ця мережа цитувань закріпила ці платформи як канонічні джерела капітально-зваженого консенсусу. До 2026 року, з урахуванням зростання попиту з боку AI-агентів і дослідницьких інституцій, конкуренція зосередиться навколо частоти використання — як зовнішніх джерел для валідації системами Gemini і Claude, або як частина систем управління ризиками, наприклад у Vanguard і Morgan Stanley. Хоча обсяг транзакцій залишається важливим, мережевий ефект систематичного залучення AI, фінансових і дослідницьких систем визначатиме кінцевих переможців, закріплюючи статус інфраструктури, подібний до Chainlink на ринку оракулів.

Кінцева конкуренція у prediction market виходить за межі міжплатформенного змагання і перетворюється у двобій за статус необхідної інфраструктури або маргіналізацію. До 2025 року традиційні фінансові гіганти, такі як інвестиції ICE у Polymarket понад )мільярдів, TVL понад кілька мільярдів доларів і інтеграція у головні фінансові термінали, вже вказували на початкову позиціювання інфраструктури. Розробки AgentFi і MCP наприкінці року заклали основу для закритих систем AI, що використовують prediction markets як джерело реального часу для калібрування.

До 2026 року суть успіху у конкуренції визначатиметься характеристиками інфраструктури. Переможцями стануть платформи, що стануть реальним зовнішнім інтерфейсом для моделей світу AI, стандартним сигналом для фінансових терміналів і базовим механізмом узгодження для систем прийняття рішень інституцій. Ці платформи досягнуть статусу, порівнянного з Bloomberg або Chainlink, тоді як чисті торгові конкуренти ризикують маргіналізацією, незважаючи на значний обсяг транзакцій. Цей перелом визначить, чи prediction markets перейдуть від крипто-нарративів до глобальної інформаційної інфраструктури.

Висновок: від спекуляцій до необхідної інфраструктури

Prediction markets вже переступили етап доведення операційної життєздатності. Справжнім переломним моментом є впровадження валідації ринку — чи перейдуть prediction markets від спекулятивних майданчиків до сигналів для прийняття рішень. Кардинальна трансформація ролі вже почалася, коли інституційні дослідники, медіа і системи AI регулярно цитують ймовірності прогнозів як авторитетні індикатори узгодженості.

До 2026 року конкуренція prediction market зосереджуватиметься не на популярності або обсязі транзакцій, а на стабільності, надійності та систематичності використання ринково валідованих сигналів. Чи стане prediction market довгостроковою, надійною інформаційною інфраструктурою — подібно до Bloomberg, новинних стрічок або постачальників ринкових даних — визначить, чи ця категорія продовжить змагання за частки ринку або перейде у статус базової інфраструктури, доступної системам AI, фінансовим інституціям і політичним органам. Відмінність між інфраструктурою і товаром стане вирішальною.

Примітка: Цей аналіз синтезує поточні дослідження CGV Research щодо prediction markets, економіки AI-агентів, compliant finance infrastructure та розвитку інформаційних систем. Стаття не є інвестиційною порадою і надається виключно для аналітичних цілей.