導讀：預測市場，正在從「交易工具」轉變為被重複引用的決策訊號層。隨著Polymarket、Kalshi 等平台的數據被主流媒體、金融終端與AI 系統持續調用，市場關注的已不再是單次下注輸贏，而是資金加權後的共識本身。本文基於CGV Research 對預測市場、AI Agent、合規金融與資訊基礎設施的長期跟踪，從結構、產品、AI、商業模式與監管五個維度，提出2026 年預測市場發展的26 個關鍵判斷。
作者：Shigeru & Cynic，CGV Research
如今，預測市場（Prediction Market）正在從一個“邊緣金融實驗”，逐漸轉變為資訊、資本與決策系統的基礎層。 2024–2025 年，市場看到的是Polymarket、 Kalshi等平台的爆發；接下來的2026 年，市場要面對的，可能是預測市場作為「新型資訊基礎設施」的系統性進化。
CGV 研究團隊基於過去兩年對預測市場、AI Agent、加密金融與合規趨勢的持續研究，給予2026 年的26 個判斷。
一、結構性趨勢判斷
1. 預測市場在2026 年不再被定義為“博彩”或“衍生品”
它將被重新定義為：去中心化資訊聚合與定價系統。 2025 年，Polymarket 和Kalshi 等平台累積交易量已超過270 億美元，主流媒體如CNN、Bloomberg 和Google Finance 廣泛整合其機率數據，將其作為即時共識指標而非賭博賠率引用；學術研究（如Vanderbilt University 和芝加哥大學相關分析）顯示，預測市場在政治和宏觀事件中準確率優於傳統民調。到2026 年，隨著ICE 等傳統金融巨頭投資Polymarket 並分發其數據給全球機構，監管機構（如CFTC）預計進一步將其視為資訊聚合工具，推動從「博彩標籤」向「去中心化定價系統」的範式轉移。
2. 預測市場的核心價值不在“賭對”，而是在“信號”
市場最終買單的是：事先反映共識變化的能力。 2025 年，Polymarket 和Kalshi 在聯準會決策和體育賽事中機率變化領先主流經濟學家和民調1-2 週；相關報告顯示，其Brier 分數顯著優於民調和專家預測，0.0604的Brier 分數顯著優於0.125的良好標準與0.1的優秀標準。且隨著成交量上升，預測更準，Brier分數更優。到2026 年，隨著機構對沖需求爆發（如使用機率訊號對沖宏觀風險），平台資料將被更多嵌入金融終端，訊號價值將遠超交易回報，成為機構和媒體的即時「民意指標」。
3. 預測市場將從“事件級”走向“狀態級”
不只是“誰會贏”，而是“世界正處於什麼狀態”。 2025 年，平台已推出持續狀態市場，如“2026 年比特幣價格區間”或“經濟衰退機率”，開放興趣（OI）從年初低點升至超數十億美元；Kalshi 的宏觀指標市場佔比快速上升。到2026 年，長週期狀態市場預計主導流動性，聚合結構性共識，提供對世界狀態的持續定價，而非單一事件驅動。
4. 預測市場會成為AI 系統的“外部現實校驗層”
AI 不再只參考數據，而是參考「帶資金權重的判斷」。 2025 年，Prophet Arena 基準測試顯示，AI 模型在真實事件預測中準確率與預測市場相當；Kalshi 與Grok 合作、Polymarket 生成AI 摘要，資金加權機率作為校驗減少AI 幻覺。到2026 年，隨著RSS3 MCP 等協議於年末成熟，預測市場機率將廣泛服務AI 世界模型更新，形成現實-市場-模型閉環，提升AI 輸出可信度。
5. 資訊、資金、判斷三者將第一次在同一系統中閉環
這是預測市場有別於社群媒體與新聞平台的根本。 2025 年，Polymarket 數據被Bloomberg 和Google Finance 集成，形成資訊輸入→ 資金定價→ 判斷輸出的高效循環；不同於Twitter 的無激勵意見，資金機制確保判斷真實性。到2026 年，這項閉環預計擴展到企業風控和政策評估，產生外部性價值，區別於單純內容平台的預測市場將成為新型決策基礎設施。
6. 預測市場不再是加密產業的“小眾賽道”
它會被納入更大的AI × 金融× 決策基礎設施敘事。 2025 年，ICE 對Polymarket 的20 億美元投資、Kalshi 估值達110 億美元，傳統巨頭如DraftKings 和Robinhood 推出預測產品；總交易量超270 億美元，資料流嵌入主流終端。到2026 年，隨著機構採用和AI 整合加速，預測市場預計從加密小眾轉向AI × 金融× 決策的核心敘事，類似於Chainlink 在oracle 領域的地位。
二、產品形態判斷
7. 單一事件型預測市場在2026 年進入成熟期
創新空間不在UI，而在結構。 2025 年，預測市場整體交易量已達約270 億美元，其中Polymarket 貢獻超200 億美元，Kalshi 超170 億美元，單一事件市場（如體育賽事、宏觀指標和政治事件）佔據主導，但後期月增長率趨緩，年底峰值後出現調整。創新焦點轉向底層結構，例如Azuro 協議的LiquidityTree 模型持續優化高效流動性管理和盈虧分配，到2026 年，此類基礎設施升級預計將推動單一事件市場進入穩定深度階段，並支持更大規模機構參與。
8. 多事件組合型市場將成為主流形態
預測不再是單點，而是一組相關變數的共同定價。 2025 年，Kalshi 的「combos」多腿交易功能廣受歡迎，支援組合體育結果與宏觀事件，顯著吸引機構對沖；條件市場實驗（如事件連動機率）進一步提升定價精度和深度。到2026 年，隨著監管清晰和機構資金加速流入，多事件組合預計成為主流形態，實現複雜風險管理和多元化暴露，整體交易深度將大幅擴展。
9. 「長期市場」（Long-horizon Market）開始出現
預測6 個月、1 年甚至3 年後的結構性結果。 2025 年，Polymarket 和Kalshi 擴展多項跨年市場，如比特幣價格區間和經濟指標預測，開放興趣（OI）從年初低點升至超數十億美元；類似協議引入倉位借貸機制緩解資本鎖倉。到2026 年，長週期市場預計主導部分流動性，提供更可靠的結構性共識聚合，開放興趣可望進一步翻倍，吸引長期機構對沖。
10. 預測市場將嵌入更多非交易型產品中
研究工具、風控系統、決策後台，而非前台交易。 2025 年11 月，Google Finance 深度整合Kalshi 和Polymarket 數據，支援Gemini AI 生成機率分析和圖表；Bloomberg 等終端跟進探討訊號存取。到2026 年，這一嵌入趨勢預計將全面深化，預測機率將成為宏觀研究、企業風控和決策後台的標準輸入層，從交易前端轉向機構級工具。 CNN和CNBC也在2025年12月與Kalshi簽署多年合作協議，將機率數據嵌入財經節目（如”Squawk Box”和”Fast Money”）及新聞報道。
11. B2B 預測市場的價值將首次超過B2C
企業和機構比散戶更需要「共識定價」。 2025 年，企業內部應用案例（如供應鏈和專案管理預測）準確率持續優於傳統方法；隨著機構對宏觀和體育事件的對沖需求爆發，B2B 場景交易佔比顯著上升。到2026 年，B2B 價值預計首次超越零售B2C，機構將把預測市場視為核心共識定價工具，推動賽道轉型為企業級基礎設施。 2025年供應鏈分析市場規模達96.2億美元，預計以16.5% CAGR成長至2035年。預測市場作為”共識定價工具”，可嵌入AI驅動的需求預測和風險管理系統。
12. 「不發幣、低投機」的預測市場會跑得更遠
2026 年，市場會獎勵克制設計。 2025 年，Kalshi 無原生代幣卻實現月度超5 億美元峰值交易並佔據超60% 份額；Polymarket 雖確認2026 年Q1 推出POLY 代幣，但全年低投機運營仍主導增長。到2026 年，克制設計預計在監管友好、真實流動性和機構信任上勝出，低投機平台將在長期估值和可持續性上佔據優勢。
三、AI × 預測市場
13. AI Agent 將成為預測市場的主要參與者之一
不是投機，而是持續參與、自動校準。 2025 年末，RSS3 的MCP Server 和Olas Predict 等基礎設施已支援AI Agent 在Polymarket、Gnosis 等平台上自主掃描事件、採購資料並下注，處理速度遠超人類；Prophet Arena 測試顯示Agent 參與顯著提升市場效率。到2026 年，隨著AgentFi 生態成熟和更多協議開放接口，AI Agent 預計貢獻30% 以上交易量，透過持續校準和低延遲響應成為主要流動性提供者，而非短期投機者。
14. 人類預測將更多變成「訓練資料」而非交易主體
預測市場開始服務模型，而非人。 2025 年，Prophet Arena 和SIGMA Lab 基準顯示，人類參與的市場機率被廣泛用於訓練和校驗大模型，準確率提昇明顯；平台產生的海量資金加權資料已成為高品質訓練集。到2026 年，這一趨勢預計深化，預測市場將優先服務AI 模型優化，人類下注更多作為訊號輸入而非核心主體，平台設計將圍繞模型需求演進。
15. 多Agent 預測博弈將成為新的Alpha 來源
預測市場本身變成多智能體博弈場。 2025年，Talus Network 的Idol.fun 和Olas 等項目已將預測市場視為Agent 集體智慧戰場，多Agent 透過競爭博弈產生超出單一模型的預測精度；Gnosis 條件代幣支援複雜交互。到2026 年，多Agent 博弈預計將成為主要Alpha 生成機制，市場將演變為自適應多智能體環境，吸引開發者建構專屬Agent 策略。
16. 預測市場會反向約束AI 的幻覺問題
“沒辦法下注的判斷”，會被視為低可信度輸出。 2025 年，Kalshi 與Grok 合作以及Prophet Arena 測試中，資金加權市場機率作為外部錨點，有效校正AI 偏差；相關模型在無市場驗證的輸出上表現較差。到2026 年，這項約束機制預計標準化，「無法在預測市場下注的判斷」將被AI 系統自動降權，提升整體輸出可靠性和抗幻覺能力。
17. AI 將推動預測市場從“機率”走向“分佈”
不只是一個數字，而是一整條結果曲線。 2025 年，Opinion 和Presagio 等平台引入AI 驅動oracle，輸出完整機率分佈而非單一數字；Prophet Arena 顯示，分佈預測在複雜事件中精度更高。到2026 年，AI 模型的分佈輸出將與市場深度整合，提供細粒度結果曲線，長尾事件定價精度顯著提升，平台UI 和API 將預設支援分佈視圖。
18. 預測市場會成為世界模型（World Model）的外部介面
現實變化→市場定價→模型更新，形成閉環。 2025 年末，RSS3 MCP Server 等協定已實現即時上下文流，支援Agent 從市場機率更新世界模型；Prophet Arena 形成初步回饋循環。到2026 年，這一閉環預計成熟，預測市場將成為AI 世界模型的標準外部接口，現實事件迅速反映到定價中，反向驅動模型迭代，加速AI 對動態世界的理解和適應。
四、金融與商業模式判斷
19. 交易手續費並非預測市場的終局模式
真正的價值在數據、訊號與影響。 2025 年，Kalshi 透過交易手續費實現顯著收入，但Polymarket 堅持低/零手續費策略，卻透過數據分發和影響力捕獲主導地位——其累計交易量超200 億美元，吸引ICE 等傳統巨頭投資。隨著2025 年Google Finance 和CNN 等主流平台整合預測數據，到2026 年，數據授權和訊號訂閱預計將成為主要收入來源，貢獻平台收入的50% 以上；機構將付費使用即時機率訊號，進行宏觀對沖和風險建模，平台估值將從交易量轉向數據資產權重，推動永續商業進化。
20. 預測訊號API 會成為核心商業產品
尤其在金融、風控、政策與宏觀領域。 2025 年，FinFeedAPI、Dome 等統一API 已開始服務機構，提供Polymarket 和Kalshi 的即時OHLCV 和訂單簿資料；Google Finance 於11 月正式整合兩者機率訊號，用戶可直接查詢事件預測。到2026 年，隨著機構採用加速（如Grayscale 和Coinbase 展望中強調的監管清晰），預測信號API 將演變為標配產品，類似於Bloomberg 終端的補充——機構付費訂閱用於自動化風控、政策模擬和對沖美聯儲決策等，市場規模預計從當前數十億美元，擴展至百億美元平台通過獨家授權將佔據主導。
21. 內容化能力將成為預測市場的重要護城
解釋預測結果，比預測本身更重要。 2025 年12 月，CNN 與Kalshi 簽署數據合作，將機率嵌入報道並依賴平台解釋市場波動；主流媒體頻繁引用Polymarket 和Kalshi 的共識變化作為「即時民意指標」。到2026 年，單純機率提供者將被邊緣化，內容化解釋（如深度分析市場背後的共識動態、長尾洞察和視覺化敘事）將成為關鍵護城河——解釋能力強的平台將被AI 系統、智庫和機構優先調用，形成網絡效應；影響力變現將超越交易，類似於傳統媒體如何通過解釋媒體通過權威媒體。
22. 預測市場將成為新型態研究機構的底層工具
預測市場不是媒體，而是研究引擎。 2025 年，預測市場數據已被芝加哥大學SIGMA Lab 等用於基準測試，優於傳統民調的準確率推動其進入宏觀研究；Google Finance 整合後，用戶透過Gemini AI 生成機率圖表和分析。到2026 年，隨著機構採用深化（如Vanguard 和Morgan Stanley 等展望中強調的資金加權共識），預測市場將嵌入新型研究框架，作為實時決策引擎——服務於企業風險評估、政府政策預警和AI 模型校驗，演變為“研究基礎設施”，類似於終端在金融領域的地位，驅動從前台交易向後台工具的全面交易向後台工具。
五、監理與格局判斷
23. 2026 年監理關注點將從“能不能做”轉向“怎麼用”
重點不再是禁止，而是用途與邊界。 2025 年，美國CFTC 已批准Kalshi 和Polymarket 在特定類別（如體育、宏觀經濟事件）下合法運營，選舉類市場雖仍受限，但非金融事件獲得明確綠燈；歐盟MiCA 框架下多項預測平台進入監管沙盒測試。到2026 年，隨著機構資金流入加速和主流媒體廣泛引用（如CNN、Bloomberg 將機率作為標準指標），監管焦點預計轉向用途規範——例如反操縱規則、資訊揭露要求和跨轄區分界，而非存在性禁令；這一轉變將類似於衍生性商品市場的成熟路徑，推動全球合規平台規模化。
24. 合規預測市場更可能從「非金融用途」切入
如政策評估、供應鏈、風險預警。 2025 年，Kalshi 成功避開政治事件限制，轉向經濟指標和運動市場，實現累積交易量超170 億美元；企業內部應用（如供應鏈風險預測）已在Google、Microsoft 等公司證明更高準確率。到2026 年，合規平台預計優先從非金融用途擴張——政策評估（如氣候事件機率）、企業風險預警和公共事件（如奧運獎牌分佈），這些領域監管阻力最小，卻能吸引機構和政府客戶；CFTC 和歐盟監管趨勢顯示，此切入點將打開主流大門，避免博彩標籤。
25. 頭部預測市場不會贏在流量，而是贏在“被引用”
誰被AI、機構、研究系統調用，誰才是贏家。 2025 年，Polymarket 和Kalshi 的機率已被Google Finance、Bloomberg 終端和主流媒體（如Forbes、CNBC）廣泛整合並引用，作為即時共識指標優於傳統民調；SIGMA Lab 等學術基準測試進一步提升其權威性。到2026 年，隨著AI Agent 和研究機構需求爆發，頭部平台競爭將轉向被調用頻率——被Gemini、Claude 等模型作為外部校驗源，或被Vanguard、Morgan Stanley 等機構嵌入風控系統；流量雖重要，但引用網絡效應將決定勝者，形成類似Chainlink oracle 的基礎設施地位。
26. 預測市場的終極競爭，不在市場之間，而在是否成為基礎設施
2026 年之後，預測市場要麼成為“水電煤”，要麼被邊緣化。 2025 年，ICE 等傳統金融巨頭投資Polymarket，TVL 已超數十億美元，資料流開始嵌入主流終端；AgentFi 和MCP 協議於年末奠定AI 閉環基礎。到2026 年，競爭本質將轉向基礎設施屬性——是否成為AI 世界模型的實時接口、金融終端的標準信號層和決策系統的底層共識引擎；成功者將如Bloomberg 或Chainlink 般不可或缺，而純交易平台可能被邊緣化；這一分水嶺將決定賽道從加密敘事徹底邁向全球信息基礎設施。
結語
預測市場已經不需要再證明“是否可行”，真正的分水嶺在於：它是否開始被當作決策訊號，而不只是交易工具。當價格被研究者、機構和系統性模型反覆引用時，預測市場的角色就已經改變了。
到2026 年，預測市場的競爭重點將不再是熱度和流量，而是訊號的穩定性、可信度以及被調用的頻率。能否成為長期被使用的資訊基礎設施，將決定它是走向下一階段，還是停留在一次週期性敘事中。
注意：本文系CGV 研究報告，不構成任何投資建議，僅供參考。
