導讀：
預測市場，正在從「交易工具」轉變為被反覆引用的決策信號層。隨著 Polymarket、Kalshi 等平台的資料被主流媒體、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追蹤，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。
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，給出 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 等平台累計交易量已超過 2,700 億美元，主流媒體如 CNN、Bloomberg 和 Google Finance 廣泛整合其機率資料，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，預測市場在政治和總體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 並分發其資料給全球機構，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」的範式轉變。
2. 預測市場的核心價值不在「賭對」，而在「信號」
市場最終買單的是：提前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。並且隨著成交量上升，預測更準，Brier 分數更優。到 2026 年，隨著機構對沖需求爆發 (如使用機率信號對沖總體風險)，平台資料將被更多嵌入金融終端，信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. 預測市場會從「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) 從年初低位升至超數十億美元；Kalshi 的總體指標市場占比快速上升。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 不再只參考資料，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
這是預測市場區別於社群媒體與新聞平台的根本。2025 年，Polymarket 資料被 Bloomberg 和 Google Finance 整合，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，這一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 2,700 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 2,700 億美元，其中 Polymarket 貢獻超 2,000 億美元，Kalshi 超 1,700 億美元，單一事件市場 (如體育賽事、總體指標和政治事件) 占據主導，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推動單一事件市場進入穩定深度階段，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聯合定價。2025 年，Kalshi 的「combos」多腿交易功能廣受歡迎，支援組合體育結果與總體事件，顯著吸引機構對沖；條件市場實驗 (如事件聯動機率) 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) 從年初低位升至超數十億美元；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，開放興趣有望進一步翻倍，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 資料，支援 Gemini AI 生成機率分析和圖表；Bloomberg 等終端跟進探討信號接入。到 2026 年，這一嵌入趨勢預計全面深化，預測機率將成為總體研究、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，將機率資料嵌入財經節目 (如「Squawk Box」和「Fast Money」) 及新聞報導。
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；隨著機構對總體和體育事件的對沖需求爆發，B2B 場景交易占比顯著上升。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，推動賽道向企業級基礎設施轉型。2025 年供應鏈分析市場規模達 96.2 億美元，預計以 16.5% CAGR 增長至 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 億美元峰值交易並占據超 60% 份額；Polymarket 雖確認 2026 年 Q1 推出 POLY 代幣，但全年低投機營運仍主導增長。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占據優勢。
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介面，AI Agent 預計貢獻 30% 以上交易量，通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
預測市場開始服務於模型，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，準確率提升明顯；平台生成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，人類下注更多作為信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
預測市場本身變成一個多智慧體博弈場。2025 年，Talus Network 的 Idol.fun 和 Olas 等專案已將預測市場視為 Agent 集體智慧戰場，多 Agent 通過競爭博弈產生超出單一模型的預測精度；Gnosis 條件令牌支援複雜互動。到 2026 年，多 Agent 博弈預計成為主要 Alpha 生成機制，市場將演變為自適應多智慧體環境，吸引開發者構建專屬 Agent 策略。
16. 預測市場會反向約束 AI 的幻覺問題
「沒法下注的判斷」，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，這一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 等協議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介面，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. 交易手續費不是預測市場的終局模式
真正的價值在資料、信號與影響力。2025 年，Kalshi 通過交易手續費實現顯著收入，但 Polymarket 堅持低 / 零手續費策略，卻通過資料分發和影響力捕獲主導地位——其累計交易量超 2,000 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資料，到 2026 年，資料授權和信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信號，進行總體對沖和風險建模，平台估值將從交易量轉向資料資產權重，推動可持續商業進化。
20. 預測信號 API 會成為核心商業產品
尤其在金融、風控、政策與總體領域。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信號，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、政策模擬和對沖聯準會決策等，市場規模預計從當前數十億美元，擴展至千億美元級別，頭部平台通過獨家授權將占據主導。
21. 內容化能力將成為預測市場的重要護城河
解釋預測結果，比預測本身更重要。2025 年 12 月，CNN 與 Kalshi 簽署資料合作，將機率嵌入報導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，形成網路效應；影響力變現將超越交易，類似於傳統媒體如何通過解讀資料構建權威。
22. 預測市場將成為新型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，預測市場資料已被芝加哥大學 SIGMA Lab 等用於基準測試，優於傳統民調的準確率推動其進入總體研究；Google Finance 整合後，用戶通過 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，作為即時決策引擎——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」，類似於資料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轉型。
五、監管與格局判斷
23. 2026 年監管關注點將從「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、總體經濟事件) 下合法營運，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，轉向經濟指標和體育市場，實現累計交易量超 1,700 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，但引用網路效應將決定勝者，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 世界模型的即時介面、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資訊基礎設施。
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信號，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發生了變化。
到 2026 年，預測市場的競爭重點將不再是熱度和流量，而是信號的穩定性、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。
