預測市場是下一個字節跳動嗎？佈局方式？千億市值模型拆解

目前 Polymarket 和 Kalshi 分別是150億和120億的估值，Kalshi 年收入預計6000萬美金，達到200倍 PS

為啥VC會給這麼高的倍數？本文試圖給出一些答案

我從 1 年多前就開始關注預測市場，也很好奇這個問題，做了一些研究，試圖回答一下這個問題，以及這兩家現在在什麼階段，還有多大的發展空間，以及跟字節跳動做一個對比：

一開始 VC 看不上「新聞 App」的價值，基本都 Pass 了「字節跳動」；最後「字節跳動」變成了「推薦引擎」的故事，用「推薦」這把利器幾乎把互聯網所有業務都重新做了一遍，達到了 5000 億美金市值

Polymarket 和 Kalshi 有可能用「預測」這個能力，把其他行業做一遍嗎？可以有哪些參與和佈局的方式？
另外建議先看這篇文章 https://x.com/starzq/status/1993486485170143499?s=20

【目錄】

1. 五種最終形態，對應的估值

2. Polymarket / Kalshi 在 A/B/C/D/E 裡各處在哪一檔？

3. Polymarket vs 字節跳動：融資與估值對比，它現在大致相當於字節的哪個階段？

4. 彩蛋：佈局方式

聲明：本文所有討論都不是投資建議，只是一個估值思路的記錄。 另外本文由我和 ChatGPT 一起完成。

1. 五種最終形態，對應的估值

在我看來，預測市場的終局形態，大致可以分成五個層級：

• A：事件衍生品交易所（Event Derivatives Exchange）

• B：參數化保險基礎設施（Parametric Insurance Infra）

• C：決策 \& 治理「真相層」（Truth / Probability Layer）

• D：AI 概率數據 \& 世界預測 OS（World Prediction OS for AI \& Agents）

• E：預測原生社交媒體（Prediction-native Social Media）

越往上，敘事越抽象，估值的想像空間也越大。
下面我們逐層拆。

1.1 形態 A：事件衍生品交易所

關鍵詞：YES/NO 合約、Fed、CPI、選舉 估值想像：幾十億到一兩百億美金
這層的故事最容易理解：

• 把「是否加息」「CPI 超不過 3% 嗎」「誰會贏大選」這類問題，變成可交易的標準化合約；

• 每個事件對應一對 YES / NO 份額，結算時要麼拿 1 美金，要麼歸零；

• 價格 = 機率，0.32 ≈ 32%。

站在這層，預測市場就是一個「新資產類別的 CME / Binance 分支」：

• 用戶 / 對沖基金 /做市商：用事件合約來對沖宏觀風險（Fed、通脹、失業率），或者純投機；

• 交易所：靠手續費、清算費、撮合費賺錢。

一個非常粗暴的估值邏輯：

• 假設做到 年成交量 1000--3000 億美金；

• 手續費率（含隱性收入） 0.1--0.2%；

• 年收入 = 1--6 億美金；

• 以「高增速交易所 / 金融基礎設施」給 10--15x PS 比較容易被市場接受；

→ 對應估值上限 = 10--90 億美金。
如果你再樂觀一點，認為它能做到：

• 5000 億以上年成交量

• 年收入 5--10 億美金；

那麼單純 A 這一層，可以支撐一個 50--200 億美金 的天花板，已經和主流加密交易所以及部分中型 CBOE / CME 業務線處在一個數量級。

1.2 形態 B：參數化保險基礎設施

關鍵詞：風災 / 洪水 / 農業 / 業務中斷 估值想像：在 A 基礎上再疊加一個「50--200 億美金」的層B 層把「投機 / 對沖」再往前推半步，開始直接對標傳統保險行業。參數化保險（Parametric Insurance）的邏輯是：

• 你不是對「損失金額」投保，而是對一個「可觀測的 trigger」投保：颱風風速 > 80 mph（ 之前分享到的這個 case 很生動 ） 降雨量 > 某閾值 某指數跌幅 > X%
• 一旦條件觸發，就自動賠付；否則一分錢沒有。

而預測市場的 YES / NO 合約，本質上就是一個「參數化 trigger」，只是換了個表達方式。如果一個平台在 B 層跑通了：

• 對上游：連接保險公司 / 再保險公司 / 企業風險管理部門；
• 對下游：用事件合約抽象各種自然災害 / 氣候 / 業務中斷風險；
• 自己收的，不是全額保費，而是基礎設施 / 清算 / 數據使用費；

那它就會變成：「全球參數化風險的路由層 + 再保撮合平台」，而不再只是個「賭盤」。估值上怎麼想？

• 全球 P\&C / Cat / 專項險保費是 萬億美金 級別；
• 其中一小部分（比如 1--3%）可以被參數化抽象出來；
• 再其中的一部分，通過 Polymarket / Kalshi 之類的平台來定價和撮合。

這一層給平台帶來的，是額外的幾個億美金級別收入的潛力：

• 保守：每年多 1--3 億美金 infra fee；
• 激進：做到 5--10 億美金。

疊加 A 層事件交易所的那部分，A+B 合體的天花板就有機會來到 100--300 億美金。

1.3 形態 C：決策 \& 治理「真相層」

關鍵詞：真相價格、政策沙盤、企業預測市場估值想像：再疊一層「Bloomberg / MSCI 式」溢價，300--800 億美金區間
如果預測市場的價格，長期證明比：

• 民調

• 媒體

• 專家訪談

更接近真實機率，那麼它很容易變成各種決策流程裡的「機率儀表盤」：

• 政府：在出台某項政策前，看一下相關事件的隱含機率怎麼變化；

• 企業：內部做預算，開員工預測盤，收集組織內部的「集體智慧」；

• 投資機構：把事件價格直接整合進策略（比如超額加息/不加息的機率）。

到了 C 層，平台賣的東西不再只是「合約」，而是：

• 機率數據 API；

• 決策 \& 治理工具；

• 各類「事件指數」「風險因子」和配套的指數授權。

這就有點像：Bloomberg + MSCI + 一點點 Palantir。
如果 A+B 已經能貢獻每年 5--10 億美金收入，那麼 C 層完全有可能再：

• 貢獻幾億到十幾億美金的數據 / 工具 / 指數授權收入；

• 形成一個綜合 10--20 億美金 / 年收入 的「事件 \& 機率基礎設施」。

用「高粘性數據基礎設施 + 金融基建」的邏輯給 15--25x PS，估值就會自然滑入 300--500+ 億美金 的區間。
這應該也是紐交所背後的母公司 $ICE 將對 Polymarket 進行 20 億美元的戰略投資的核心原因

1.4 形態D：AI 機率數據 \& 世界預測 OS

關鍵詞：世界模型訓練、帶反饋數據集估值想像：往「千億美金」那一檔去推的關鍵層
D 層是最抽象，但也是這兩年最容易被認真討論的一層：
預測市場 = 一套「帶金錢損益、帶時間戳、帶結果反饋」的世界機率數據集。
對 AI 來說，這和普通文本有本質差別：

• 文本：只能學「人類怎麼說」「情緒如何」；

• 預測市場：能學「人在不同信息集下，如何給事件賦予機率」； 每個樣本都有「事後真相」可以對比； 天然適合做世界模型校準和強化學習。

如果某一個平台，真的在 D 層做成了：

• 面向 AI 模型開放的預測任務 API；

• 專門為 agent 提供「不斷下注 / 被打臉 / 被獎勵」的環境；

• 對人類和 AI 的預測能力，用統一的指標做評估和排序；

那它在 AI 生態裡扮演的角色，會接近：
"機率版的數據 OpenAI + Kaggle +金融沙盤"。
這時，A/B/C 帶來的是「穩態現金流」，而 D 帶來的是：

• 「高估值、高溢價」那一層故事 ------

• 也是把整個故事從幾百億拉向千億的關鍵。

1.5 形態 E：預測原生社交媒體

關鍵詞：觀點 + 倉位 + 時間線估值想像：給整個故事加上一層「字節式 Attention 溢價」
最後一層，是想像力最大的一件事：新型社交媒體。
傳統社交媒體圍繞的是：

• 人：你關注誰；
• 內容：你刷什麼；
• 互動：點贊 / 評論 / 轉發。

在預測原生的社交媒體形態裡，多了一條維度： 「你對這件事下注了多少籌碼？」
同一條「話題卡片」可以同時承載：

• 事件：比如「特朗普能不能贏」「NVDA 明年還能不能翻倍」；
• 價格：Polymarket / Kalshi 當前隱含機率；
• 觀點：長文分析、短評、梗圖；
• 倉位：誰站在哪一邊，過去預測戰績如何。

用戶的行為路徑也會從： 看到話題 → 點贊 / 吃瓜
變成： 看到話題 → 看賠率 → 看 KOL 倉位 → 順手下下一個小單。
這裡面最大的變數，也是最讓我興奮的點是，整個內容分發系統將會重構，從過去的「流量模式」，轉換到「交易模式」：

• 流量模式下，獎勵「流行」而不是「真相」，往往會編小故事的人滿天飛，而有真知灼見的人拿不到流量；
• 交易模式下，由於「押注真相」可以帶來預測成功的獎勵，會同時吸引資金和流量，構建了新的飛輪：流量不一定能帶來交易，但好的交易一定會帶來流量。

帶交易的內容會成為新的內容增量，甚至有機會構建出原生的新型社交媒體。
同時，預測平台的「變現手段」從 A--D 的：

• 交易費
• 保險費
• 數據服務費

擴展到：

• 廣告 / 品牌預算；
• 內容訂閱 / 打賞；
• 面向高淨值人群的工具 / 報告 / 服務；
• 各種「圍繞預測話題的商業化入口」（贊助市場、聯名活動、線下會議等）。

如果：

• A+B+C+D 把平台收入推到 10--20 億美金 / 年；
• E 再貢獻 幾億到十幾億美金 的廣告 / 訂閱 / 服務；

那整個故事在收入端就有機會摸到 二三十億美金 / 年。
在「金融 + 數據 + 社交 + AI」四重疊加的語境下，500--1000 億美金估值就不再是完全拍腦袋的數字，而是一種可以嚴肅討論的「樂觀 scenario」。
也正因為如此：
當 A--E 至少有三層成型、另外兩層有明確路徑時，「千億市值」是可以達成的事情。

2. Polymarket / Kalshi 在 A/B/C/D/E 裡各處在哪一檔？

有了這五層樓，我們就能更冷靜地定位一下： Polymarket / Kalshi 現在各自在 A--E 上走到了哪一步？

2.1 Kalshi：A 做得最正，C/E 是剛起勢的影子，B/D 還幾乎是空白

A：事件衍生品交易所（✓✓✓）

• 完整的 CFTC 牌照，定位就是一間「受監管的事件期貨交易所」；

• 合約設計高度金融化：CPI、非農、失業率、失業金申領等宏觀數據； 大選、國會控制權等政治事件； 現在還加上了體育、娛樂等題材。

• 和多家券商（Robinhood、Webull 等）打通入口，把事件合約裝進傳統交易界面。

這條線可以說已經跑出了個明確雛形：小號 CME + CBOE 的混合體。
B：參數化保險（× / 未見成型）

• 暫時沒看到 Kalshi 把事件合約直接和「保險 / 再保險」結構綁定起來；

• 更像是把「保險公司原本用衍生品做的對沖」搬到了自己的盤上，但沒真正重做保險產品本身。

C：決策 \& 數據層（✓ / 萌芽期）

• 宏觀交易員和媒體已經在用 Kalshi 價格當「民調增強版」；

• 但離「政府和企業把它寫進決策流程」「形成標準化 API 和指數」還比較遠。

D：AI 世界 OS（× / 完全是故事）

• 至少現在看不到公開產品線專門為 AI 模型做世界預測數據 / 訓練環境；

• 目前這一層完全是 story，更多停留在投研圈的想像裡。

E：預測原生社交媒體（✓- / 產品上有苗頭，估值裡未必被充分定價）

• Kalshi 自己的前端 UI，在「話題卡片 + 機率 + 新聞」整合上比傳統券商好很多；

• 但它還沒有像 X、TikTok 那樣建一個完整的內容與社交生態，更偏工具，不偏媒體。

結論：Kalshi = A 做得最扎實，C/E 有一點雛形，B/D 基本是白紙。它現在被給到 120 億這一檔估值，本質上是一個「新資產類別的 CME 雛形 + 部分數據故事」的價格。

2.2 Polymarket：A 很猛，C/E 被寄予厚望，B/D 還在 story 區

A：事件衍生品交易所（✓✓✓）

• 採用鏈上結算 + 鏈下 CLOB 訂單簿的混合架構，深度和交易體驗已經很接近成熟加密交易所；

• 在政治、體育、宏觀這幾個板塊，Polymarket 的體感活躍度是整個預測市場賽道裡最強的一批；

• 2024 大選周期，單一賽道就已經打出數十億美金的累積成交，在 crypto 圈算是頭部應用。

B：參數化保險（× / 尚未跑通）

• 目前公開可見的市場，仍然以政治 / 體育 / 宏觀為主；

• 沒有看到系統性的天氣險、氣候險、供應鏈中斷險被抽象成「保險 / 再保」業務；

• 這一部分更多還是停留在「以後可以做」的 PPT 頁上。

C：決策 \& 數據層（✓✓ / 路徑最清晰的一塊期權）
這裡 Polymarket 在過去 12 個月做了兩件非常關鍵的事：

1. 和 X（Twitter）合作，成為官方預測數據來源之一；

2. 和紐交所母公司 ICE 達成戰略投資 + 數據分發協議：ICE 投最多 20 億美金，給出約 80 億投前估值； 同時約定由 ICE 向全球機構客戶分發 Polymarket 的事件數據。

這兩步，本質上是在抓：

• Web2 流量入口（X）；

• TradFi 付費數據入口（ICE）。

如果合作能持續推進，Polymarket 在 C 層的故事就會變成：
「為個人和機構提供全球事件機率數據和指標的基礎設施。」
D：AI 世界 OS（× / 概念存在，產品還沒上桌）

• 官方和媒體都有在講「預測市場對 AI 訓練世界模型的價值」；

• 但還沒看到類似「面向 LLM / Agent 的預測 API / Benchmark 平台」。

這塊更多是「和 AI 一起出現在 pitch 裡的那一頁」，離真正的商業化還有距離。
E：預測原生社交媒體（✓ / 可能是 Polymarket 相比 Kalshi 的一張獨特牌）

• 產品形態上，Polymarket 更接近於一個「預測版 Reddit + TradingView」：每個市場下方有長評論區、圖標、價格走勢； 社區氛圍更 Crypto Native，meme、分析、下注混在一起；

• 和 X 的合作，如果未來真的往深度集成走（比如直接把賠率嵌進 Tweet 卡片），那就是在 E 層打出一條和 Kalshi 完全不同的路徑------「圍繞預測構建社交時間線」。

結論：Polymarket = A 目前已經跑出來，C/E 有很具體的抓手，B/D 還是高度抽象的期權。在 150 億估值這個檔位，本質是：市場已經默認它是「這一輪 Crypto 預測市場裡最有機會佔據 A+C+E 的那一家」。

3. Polymarket vs 字節跳動：融資與估值對比，它現在大致相當於字節的哪個階段？

另外一件有趣的事情，我前幾天分享了一個目前我看到對【預測市場】理解最深的訪談，嘉賓是 Jeff Yass，SIG 的創始人，美國最大的期權做市商，目前也是Kalshi的主要做市商
SIG 對亞洲用戶更熟悉的是，2012 年對字節跳動 500 萬美金的投資，目前收益達十幾億美金，堪稱大滿貫。
熟悉字節跳動的朋友應該知道，一開始 VC 們看不上「新聞 App」的價值，基本都 Pass 了；最後字節跳動變成了「推薦引擎」的故事，用「推薦」這把利器幾乎把互聯網所有業務都重新做了一遍，達到了 5000 億美金市值。
（推上也有不少字節的早期員工，應該 10 年前也沒有想到自己曾經的期權可以值那麼多錢哈哈）
Polymarket 和 Kalshi 有沒有可能用「預測」這個能力，從社交媒體開始，把其他行業再做一遍？
我覺得比較有意思的一個角度是，如果 Polymarket 未來真的有機會做成「預測版字節跳動」，那它現在大致相當於字節的哪個階段？

3.1 字節跳動：從 5 億到 5000 億的曲線

根據公開資料，字節跳動的估值大致是這樣一個過程：

• 2014 年 C 輪：融資 1 億美金； 估值約 5 億美金，彼時今日頭條剛證明內容推薦模型有效；

• 2016 年 D 輪：融資 10 億美金； 估值約 110 億美金；

• 2017 年 E 輪：General Atlantic 領投 20 億美金； 估值約 222 億美金；

• 2018 年 SoftBank 3 億美金 E+ 輪：估值直接拉到 750 億美金，成為當時全球最貴獨角獸之一；

• 2020 年左右：新一輪融資 + 股權回購，估值約 1800 億美金；

• 2024--2025 年：員工回購和場外交易中，估值主流區間在 3000-5000 億美金左右。

可以 簡單地總結為：

• 5 億：今日頭條剛起步；

• 110--220 億：信息流廣告模式驗證完畢，抖音開始爆發；

• 750-1800 億：TikTok + 抖音雙引擎，開始定義新一代「Attention OS」；

• 3000-5000 億：全球級超級平台 + 多業務矩陣。

3.2 Polymarket：從幾千萬到「百億」的加速

再看 Polymarket：

• 2020--2022 年：幾輪種子 + A 輪，融資幾百萬到幾千萬美金，估值在幾千萬到一億級別；

• 2024 年：有報導提到一輪估值 超過 10 億美金 的融資（"獨角獸"起點）；

• 2025 年 6 月：Founders Fund 等進入，市場傳出估值在 10--12 億美金 區間；

• 2025 年 10 月 ICE 入股：最多 20 億美金投資，按協議條款給出約 80 億美金投前估值，部分媒體按投後寫到 90 億。

• 一部分二級交易和傳聞：已經有不少 source, 稱 Polymaket 在以 「150 億估值」 洽談下一輪融資

單看數字的話：Polymarket 當前 80--150 億 的估值區間，和字節在 2016--2017 年那一段（110--220 億） 是在同一個數量級。

3.3 但從「業務成熟度」看，Polymarket 還遠沒到字節 2016--2017

關鍵區別在這裡：

• 字節 2016--2017 年：今日頭條已經是中國信息流廣告的頭部，廣告業務現金流非常厚實； 抖音剛起飛，短視頻這條 S 曲線剛拉開； 估值裡既有「穩態現金流」，也有「抖音期權」。

• Polymarket 2025 年： 產品：證明了事件預測有強需求，大選周期爆量，X/ICE 合作打開了兩個重要入口； 收入：仍然主要處在「補貼流動性、做市獎勵 + 初期收費實驗」階段，很多 GMV 還沒有變成穩定的、高質量收入； 監管：剛剛通過 DOJ/CFTC 的審查，靠收購持牌交易所重返美國，這是 12 個月內才發生的事。

如果用一個二維坐標來畫（純主觀）：

• X 軸 = 業務成熟度 / 收入確定性；

• Y 軸 = 估值規模；

大致會放成這樣：

• 字節 2013--2014：業務剛跑出來，估值 5 億；

• 字節 2016--2017：業務和現金流高度確定，估值 110--220 億；

• Polymarket 2025：業務確定性 ≈ 字節 2013--2014，估值卻已經跳到 2016--2017 那一檔。

市場已經在用「A 層幾乎默認成功 + C/E 層有明確路徑」的視角來定價 Polymarket。同時，提前為 B（保險）和 D（AI）付了一部分「期權費」。

4. 彩蛋：佈局方式

TL:DR 4 類佈局方式

• 交互市面上的預測市場，特別是未 TGE 的，如 @Polymarket , @opinionlabsxyz ， @42space ( @Kalshi 只對美國用戶開放)

• Yap：Polymarket 也會獎勵內容創作者，請速度去官網綁定你的 X 賬號

• 一級投資：估計很多人都不知道，Pre-IPO 平台 Jarsy 上了 Polymarket 和 Kalshi 的 Pre-IPO 股權，分別是 178 億美金和 138 億美金估值，不算便宜，特別看好的朋友可以去研究下。文末附上我們之前對 Jarsy Founder 的訪談。另外還可以考慮佈局 xAI, 如果預測市場可以變成新型社交媒體，我覺得巨頭裡面最有可能受益的是 X、Robinhood, Coinbase, Reddit 和 Meta（Facebook）, 相當於都找到了新的商業增量。X 現在已經屬於 xAI, 也是馬斯克非常重視的公司，目前估值 171B，可以在 @PreStocks 上買到。Jarsy 上也有 xAI, 但因為平台機制不一樣，估值更貴一些。

• 二級投資：按照上面的邏輯，預測市場可以變成新型社交媒體，未來極有可能會成為 Robinhood, Coinbase, Reddit 和 Meta 的一個重要增量，特別是對於 Robinhood 和 Coinbase, 目前都是千億市值。Robinhood 和 Coinbase 都已經和 Kalshi 合作上了，Reddit 和 Meta 因為業務更多元，我覺得可以到有跡象切入預測市場的時候再做決策。

最後用 1confirmation 的 Founder 的一條推來收尾，在幣圈充滿負 EV 的當下，他認為預測市場會在 10 年內帶來正 EV. https://x.com/NTmoney/status/1993473872914751758?s=20

一邊是交易，一邊是社交，越來越多的玩家進入其中，繼續對這個賽道保持關注。

再聲明一次：本文所有討論都只提供信息，不是投資建議，DYOR
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