1. Présentation
En discutant avec un ami aujourd’hui, il a soulevé une question intéressante : « Si Crypto × Fintech crée réellement des gains dans les 10 prochaines années, qui en seront les plus grands gagnants ? En d’autres termes, qui seront les entreprises « Mag7 » dans ce domaine ?
Revolut, Robinhood, Coinbase, Stripe… ce sont évidemment les premiers noms qui seront évoqués. Au cours de la dernière décennie, ils ont prouvé leur capacité à réinventer certains pans de la finance traditionnelle.
Mais en discutant, j’ai soudain réalisé : il y avait en fait un malentendu dans mon cadre de pensée précédent.Je demande toujours…« Quels aspects de la finance traditionnelle n’ont pas été refaits ? » Cette logique recherche encore essentiellement les lacunes de l’ancienne carte.
Mais ce que vous devriez vraiment demander, c’est :Quelles entreprises ne numérisent pas l’ancienne finance mais créent un tout nouveau marché financier ?
Dans ce cadre, il existe un nom qui est presque celui par défaut :Polymarché.Non pas parce qu’il se développe rapidement, ou parce qu’il a été fréquemment cité par les médias récemment, mais parce qu’il a un effet complètement différent :Cela ne transforme pas les banques, ni les paiements. Ce qu’elle transforme, c’est « l’événement » lui-même. Il transforme les événements en actifs et les probabilités en prix.
Et par coïncidence, les marchés de prédiction ont de nouveau explosé au cours de l’année écoulée.Nous avons donc naturellement posé une autre question plus importante :Pourquoi les marchés de prédiction deviendront-ils soudainement « l’une des pistes de recherche les plus intéressantes » en 2024-2025 ?Dans ce cycle de renaissance, quelles voies représentent Polymarket, Kalshi et Opinion ?
2. Pourquoi le marché des prédictions va-t-il à nouveau se réchauffer en 2024-2025 ?
Si l’on utilise uniquement les « élections américaines » et les « incidents impliquant des célébrités » pour expliquer cette vague de popularité, cela ne tient pas la route.Il y a eu de nombreux points chauds ces dernières années, mais le marché des prédictions n’a pas atteint un niveau aussi élevé. Cette fois, c’est différent. Derrière cela se cache plusieurs changements structurels plus profonds.
1) L’IA redonne de l’importance à la « probabilité »
Dans le passé, les réponses données par les grands modèles étaient des phrases de jugement ;maintenant, de plus en plus de scénarios commencent à apparaîtreProbabilité. En prévoyant le CP, en prédisant les baisses de taux d’intérêt, en prédisant les événements de l’entreprise et en prédisant les tendances politiques, une fois la probabilité apparue, une demande surgira naturellement :La probabilité requiert le prix, et le prix requiert le marché.Ainsi, pour la première fois, les marchés de prédiction sont devenusUne partie du flux de travail de l’IA.plutôt qu’un « instrument spéculatif »« .L’impact de ce point dépassera de loin le débat auquel nous assistons actuellement.
2) Il est considéré par les médias comme un « indicateur de sentiment en temps réel »
Au cours de l’année écoulée, un changement est devenu évident : Polymarket a été cité dans de plus en plus de médias grand public. Pourquoi ? Parce que c’est plus rapide que les sondages et plus transparent que le jugement des experts. Citations dans les médias → Croissance des utilisateurs → Profondeur accrue du marché Il s’agit d’un volant d’inertie simple mais efficace. Dans le passé, le marché de la prédiction n’était pas assez grand car il n’entrait pas dans le discours dominant ; maintenant c’est le cas.
3) La densité des événements est élevée, mais le marché manque d’« outils correspondants »
Dans le monde de 2024-2025, la densité de l’information est plus élevée qu’à tout autre moment au cours de la dernière décennie : élections, géographie, politique macro, réglementation technologique, événements d’entreprise (en particulier l’IA).La question est :Ces événements ont un impact énorme, mais il n’existe aucun instrument financier correspondant pouvant être négocié.
Vous pouvez acheter de l’or, des actions américaines et des bons du Trésor, mais vous ne pouvez pas acheter : « Changements dans la probabilité que la Réserve fédérale réduise les taux d’intérêt en décembre ». « Qu’un certain PDG démissionne ce trimestre » et « si une certaine réglementation sera mise en œuvre », le marché des prédictions vient de combler cette lacune. Essentiellement, cela crée un nouveau type d’actif :actifs de l’événement.
4) Des changements mineurs mais importants dans les attitudes réglementaires
La CFTC a déjà infligé une amende à Polymarket, mais en même temps, Kalshi a obtenu une licence CFTC.Il s’agit d’un signal très réaliste : une partie du marché de la prédiction peut être autorisée à suivre la voie de la conformité, et la zone grise commence à se diviser. Pour les investisseurs institutionnels, « l’incertitude est réduite » est un signe de croissance.
5) La structure des utilisateurs a changé
Dans le passé : principalement des utilisateurs de divertissement, les liquidités étaient dispersées et les produits ressemblaient davantage à des « applications d’information ».Cette vague est évidemment différente : il y a plus de comptes institutionnels, des acteurs professionnels qui font des prédictions d’indicateurs sont entrés, les fonds l’utilisant comme couverture ont commencé à augmenter et les sociétés d’IA l’ont utilisé comme référence. Lorsque la structure des utilisateurs passera de « manger des melons » à « commercialiser », la qualité du marché subira un changement qualitatif..
Résumé
Les marchés de prédiction ne sont pas devenus populaires d’un coup.Il s’agit d’une hausse structurelle formée par la demande d’IA, les citations dans les médias, la promotion macro-environnementale, les changements dans la structure des utilisateurs et la clarification progressive des frontières réglementaires. Cette vague n’est pas motivée par des événements à court terme.C’est plutôt la première fois que les marchés de prédiction obtiennent des « scénarios d’utilisation de l’époque ».
3. Trois parcours complètement différents : Polymarket, Kalshi, Opinion
Ils font également des marchés de prédiction, mais ces trois sociétés empruntent des voies complètement différentes. Ils ne résolvent pas le même problème et ne font pas face au même type d’utilisateurs.En les regardant ensemble, nous pouvons voir la possible future structure en couches de cette piste..
1) Polymarket : Transformez l’événement en lui-même en un atout
La démarche de Polymarket est très simple : transformer les événements en actifs et les probabilités en prix.Il ne s’agit pas d’un « outil de prédiction » au sens traditionnel du terme, mais plutôt d’un écran de prix d’événements en temps réel.Plus l’attention sociale est élevée, plus la densité des événements est grande et plus les médias sont fréquemment cités, plus la réaction du marché sera rapide.Le faible seuil de compréhension des utilisateurs et la forte poussée émotionnelle sont les raisons de sa croissance la plus rapide. L’avantage est la rapidité ; le défi est la réglementation. En une phrase :Entrée à la capitalisation événementielle
2) Kalshi : une bourse de produits dérivés événementielle réglementée
Kalshi est la voie la plus financière.Il s’agit d’un contrat événementiel qui peut être défini par la réglementation et capturé par des modèles : IPC, taux de chômage, rendement, FOMC, etc.Il attire un autre type d’utilisateurs : macro traders, hedge funds, équipes quantitatives.Cela détermine que sa structure commerciale est plus stable et évolutive que celle de Polymarket.
Le marché politique que vous voyez sur Kalshi ne signifie pas qu’il s’agit du même type de produit que Polymarket – la politique n’est qu’une des catégories d’événements réglementés et ne supporte pas la logique de croissance.En une phrase :bourse de produits dérivés événementielle,Infrastructure financière pour les marchés de prédiction.
3) Opinion Labs : modéliser la couche de consensus à l’ère de l’IA
L’opinion emprunte la troisième voie, sans négocier pour le public ni au service des traders institutionnels. Il tente de construire une « couche de consensus probabiliste » pour les modèles d’IA : afin que les probabilités produites par différents modèles puissent être agrégées, cotées et finalement tarifées par le marché.Ses utilisateurs cibles ne sont pas des personnes, mais des modèles.Non pas « laisser les utilisateurs placer des paris », mais « laisser le modèle avoir une interface probabiliste lisible et échangeable ».
Cette voie s’étend sur une échelle de temps plus longue et est plus prospective.Par rapport aux deux premières sociétés, Opinion en est évidemment aux premiers stades de développement.
Il dispose déjà d’une interface de trading (opinion.trade), mais elle limitera l’accès aux États-Unis, à la Chine et à d’autres régions, de sorte que l’expérience d’accès est incohérente dans les différents environnements réseau.Il n’y a pas beaucoup d’informations publiques et le principal point de contact externe reste Twitter.La couche inférieure fait encore l’objet d’itérations rapides, et la marque et le site officiel ne sont pas des priorités.
Il ne s’agit pas d’une « expérience de site Web immature », mais d’un état typique des premiers projets d’infrastructure : passer d’abord par le mécanisme sous-jacent, puis progressivement vers une stabilisation externe.
En une phrase : Opinion a déjà des produits, mais ils en sont encore à leurs débuts.Ils ressemblent davantage à un élément de base du futur écosystème de l’IA qu’à un membre de la concurrence actuelle pour l’échelle des utilisateurs.
Polymarket, Kalshi et Opinion semblent tous faire des marchés de prédiction, mais leurs orientations, structures de produits, voies de conformité et positionnement futur sont complètement différents :PolymarchéCe qui est capturé, c’est « l’attention et l’émotion ».KalshiCe qui est capturé, c’est le « modèle de risque et de tarification ».AvisCapture « comment l’IA comprend l’avenir ».
Ils correspondent à la structure à trois niveaux du marché de la prédiction :Couche publique, couche financière, couche modèle.C’est précisément parce que ces trois voies sont apparues en même temps que ce cycle de marché prédictif n’est pas comme le passé – ce n’est pas qu’un produit est soudainement devenu populaire, mais qu’un marché est en train de prendre forme.
4. Mon observation sur cette piste : l’IA fait du bruit, et le Web3 distingue le bruit
Je ne veux pas tirer de conclusion sur « ce qui se passera dans le futur » sur le marché des prédictions, car je n’ai pas fait de recherches approfondies sur cette piste.Mais au cours de la dernière année, dans différents projets et différentes formes de produits, j’ai vu une chose à plusieurs reprises :La combinaison de l’IA et du Web3 se produit plus rapidement que nous le pensions et la direction est très claire.
La capacité de l’IA réside dans la « génération » : générer du texte, générer des jugements et générer des prédictions.Mais à mesure qu’il génère de plus en plus de contenu, un nouveau problème devient de plus en plus évident :L’IA fait du bruit.Jugement, explication, probabilité, inférence, chacun croît de façon exponentielle.La quantité d’informations devient plus → le bruit devient plus fort → le coût devient plus élevé.
Le rôle du Web3 se situe juste derrière le bruit :Web3 distingue le bruit.Ce qu’il fournit n’est pas du « contenu », mais : il ne peut pas être altéré, peut être réglé, peut être vérifié, les incitations peuvent être alignées et les prix peuvent être formés.
La combinaison des deux deviendra progressivement naturelle sur le marché financier :
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L’IA est chargée de générer des visions de l’avenir ;
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Web3 est chargé de mettre ces avis sur le marché et de les soumettre à l’épreuve du prix, du temps et des incitations.
Les marchés de prédiction ne sont qu’un exemple très intuitif.Il transforme les « probabilités générées par l’IA » en « prix que la finance peut utiliser ». De ce point de vue, il s’agit plus d’une interface que d’une application.Je ne sais pas à quoi ressemblera cette piste au final, mais ce que je peux voir c’est :L’IA rend l’avenir plus ambigu et le Web3 rend l’avenir plus vérifiable.Sur les marchés financiers, les deux ont naturellement besoin l’un de l’autre.
jakiro
