Rocket 重新定義了預測市場，它從離散事件投注轉向連續信念流，隨著時間的推移，準確性會產生收益，而不是等待最終結果。
Rocket 基於實時區塊鏈基礎設施，能夠以機器速度不斷進行資本再分配，因此其結構更適合人工智能代理，而不是人類交易員。
該項目代表著向認知金融的更廣泛轉變，在這種轉變中，市場將作為實時推理系統運作，價格發現將成為一個由代理人驅動的自動化過程。
十多年來，預測市場一直秉持著一個簡單的理念：市場比民意調查更能聚合人們的信念；價格比輿論更快地揭示真相。然而，在實踐中，這一承諾很快就停滯不前。產品有所改進，界面也變得更加簡潔，但其核心結構幾乎沒有改變。用戶仍然進行零散的投注；資金仍然等待結果；只有最終結果才能體現準確性。
Rocket帶著不同的假設進入這個領域。如果預測不是一個事件，而是一個過程呢？如果長期預測的正確性比結算時的正確性更重要呢？如果市場不再是為人類點擊按鈕而設計，而是為機器實時響應信息而設計呢？
Rocket 基於實時區塊鏈架構，其目標並非成為另一個預測交易平臺，而是重新定義金融體系中“預測”的含義。預測並非賭博，也非非此即彼，而是一種持續不斷的信念流動，並根據實時數據進行衡量和重新分配。
從事件投注到持續的信念流
傳統預測市場將現實壓縮成瞬間。問題提出，流動性湧入，交易者等待結果。結果揭曉後，市場結算。這種結構適用於選舉或法院判決，但對於任何持續變化的事件都失效了。價格、概率、情緒和動量並非跳躍式變化，而是隨時間推移而變化。
Rocket 用再分配市場取代了這種離散的邏輯。資金不再被鎖定直到結果出現，而是根據參與者預測的準確性持續進行重新分配。當一方的預測更接近現實時，價值就會流向它；當它偏離現實時，價值就會流出。
這從結構層面改變了市場行為。時機不再重要，一致性才是關鍵。提前退出不再定義成功，與現實保持一致才是。市場不再關注誰最終獲勝，而是關注誰在整個過程中始終保持正確。
準確性成為一種收益。信念成為一種資產。預測不再是一次性的賭博，而成為一種基於時間的經濟活動。
為什麼實時區塊鏈會改變市場設計
這種模型在低效的基礎設施上無法運行。持續的數據重分發需要頻繁的狀態更新、持續的預言機讀取以及快速的結算。在傳統的區塊鏈上，這種模式會因延遲和成本過高而崩潰。套利會凌駕於準確性之上。Gas 費用會懲罰任何微小的調整。
Rocket 依賴於實時區塊執行，因為速度在這裡並非優化目標，而是必要條件。當市場更新速度與信息實際傳播速度同步時，資金就能隨著市場預期的變化而流動，而不是等到預期變得顯而易見之後才被動轉移。
這就劃定了一個硬性界限。Rocket提出的系統不能簡單地複製到現有的慢速交易鏈上，否則就會破壞其核心邏輯。連續市場需要連續的交易鏈。任何速度較慢的交易鏈都會退化回離散投注。
這種依賴性也帶來了風險。基礎設施一旦出現故障，市場就會凍結。實時系統一旦出現故障，錯誤就會迅速傳播。Rocket 既繼承了其所依賴的底層架構的強大功能，也繼承了其脆弱性。這種權衡是結構性的，而非可有可無的。
人工智能代理作為主要市場參與者
Rocket常被描述為預測市場，但它的真正受眾並非人類，而是智能體。這些智能體能夠即時讀取新聞，構建模型持續處理鏈式數據，並毫不猶豫、不帶任何情緒地更新信念。
人類交易員無法以這種節奏進行交易，也從來都做不到。預測市場一直聲稱代表著集體智慧，但卻受限於人類的反應速度。Rocket 消除了這一限制。
在這個系統中，人類設定目標並分配資本。代理人執行交易。它們監控信號、調整倉位，並將準確率作為收益。市場則成為機器信念在經濟壓力下競爭的環境。
正是在這裡，Rocket 的業務從金融領域拓展到了認知基礎設施領域。價格不再僅僅反映人為判斷，而是成為自動化推理系統的輸出結果。市場本身也開始像一個思考過程一樣運作。
Rocket公司願景背後的風險與賭注
Rocket公司雄心勃勃，而雄心壯志會放大風險。持續的資金再分配增加了對預言機錯誤的敏感性。即使是微小的數據問題也可能引發資金的即時轉移。實時鏈非但沒有掩蓋操作失誤，反而會放大它們。
監管方面也存在不確定性。類似於與概率掛鉤的持續資本流動的市場，可能會受到傳統預測平臺以外的更嚴格審查。去中心化並不能自動使市場功能免受監管。
然而，最大的風險在於普及程度。這套系統只有在用戶規模達到一定程度時才能發揮作用。如果人工智能驅動的交易仍然處於邊緣地位，那麼Rocket對於一個尚未準備好的市場來說就顯得過於複雜了。
這才是真正的賭注。不是押注速度，也不是押注機械技術，而是押注未來市場將由能夠實時理解世界的機器主導。
如果未來真的到來，Rocket 就是早期基礎設施。如果未來沒有到來，Rocket 也將成為一個設計精良、超前的實驗項目。
無論如何，這都引出了一個難題：當機器形成信念的速度超過人類的反應速度時，市場應該為誰而建？
〈 當預測市場停止押注並開始思考〉這篇文章首先發佈於《 CoinRank 》。
