Polymarket vs Kalshi：预测市场估值解析，能否复制字节跳动的成功路径？

在近些年来，预测市场吸引了巨量的关注，有不少人心里好奇，它是不是能够去复制字节跳动所走过的成功路径，达成千亿市值的那种突破呢！

预测市场的核心价值

将用户针对事件结果所进行的资金投注，通过它形成一套带有时间标记以及结果反馈的概率数据集，这便是预测市场。这种数据有别于传统调研或者专家意见，其能够反映群体对于未来的真实预期。比如说在农业领域，农民能够借助市场针对洪水或者风灾发生概率的预测，以此提前去调整种植计划，进而减少自然灾害所带来的损失。

业务模式创新

以参数化合约之形式呈现的预测市场，把复杂事件简化成了是或否的二元问题。这样的设计，降低了参与的门槛，使得非专业用户也能够轻松地进行交易。在实际的应用当中，保险公司可借助这些合约来对冲巨灾风险，企业则能够针对业务中断风险开展套期保值，这创造出了传统金融工具所无法提供的那种灵活性。

数据层价值想象

对训练世界模型有着独特价值的预测市场去产生的带有时间戳以及资金损益的数据，把人类群体于利益驱动之下的真实判断给记录了下来，从而为AI系统供给了高质量的训练素材。如同字节跳动借助推荐引擎来积累用户行为数据那样，预测市场也正在构建自身的数据壁垒。

社交与交易融合

带有预测性质的市场正试着把社交方面的功能跟交易功能相融合，进而打造出新型的互动样式，用户不但能够表达自身的观点，而且还能够凭借持仓来展现自己的判断能力，以此构想出基于预测能力的社交图谱，这样的设计存在着重构内容分发逻辑的可能性，也就是从流量导向转变为交易导向。

估值逻辑分析

当下市场赋予处于领先地位、能够预测市场的企业大概120亿美元的估值，这体现出投资者对它成为新型资产类别交易所的期望，此估值水准已然涵盖了对它数据业务以及社交业务的初步认同，然而距千亿美元目标仍存在较大的发展空间 。

发展阶段对比

倘若把预测市场企业和字节跳动的发展进程加以对比，当下大致等同于字节跳动二零一四年前后的阶段，在这个时期，字节跳动才刚刚证实推荐算法的价值，进而开始向横向拓展业务范围。预测市场同样得证明其核心模式具备可扩展性，才能够达成估值实现跨越式增长 。

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