预测市场是下一个字节跳动吗？布局方式？千亿市值模型拆解

原文作者：Star@Day1Gobal Podcast（X：starzq）

目前 Polymarket 和 Kalshi 分别是 150 亿和 120 亿的估值，Kalshi 年收入预计 6000 万美金，达到 200 倍 PS

为啥 VC 会给这么高的倍数？本文试图给出一些答案

我从 1 年多前就开始关注预测市场，也很好奇这个问题，做了一些研究，试图回答一下这个问题，以及这两家现在在什么阶段，还有多大的发展空间，以及跟字节跳动做一个对比：

一开始 VC 看不上「新闻 App」的价值，基本都 Pass 了「字节跳动」；最后「字节跳动」变成了「推荐引擎」的故事，用「推荐」这把利器几乎把互联网所有业务都重新做了一遍，达到了 5000 亿美金市值

Polymarket 和 Kalshi 有可能用「预测」这个能力，把其他行业做一遍吗？可以有哪些参与和布局的方式？

另外建议先看这篇文章 https://x.com/starzq/status/1993486485170143499?s=20

【目录】

1. 五种最终形态，对应的估值
2. Polymarket / Kalshi 在 A/B/C/D/E 里各处在哪一档？
3. Polymarket vs 字节跳动：融资与估值对比，它现在大致相当于字节的哪个阶段？
4. 彩蛋：布局方式

声明：本文所有讨论都不是投资建议，只是一个估值思路的记录。 另外本文由我和 ChatGPT 一起完成。

1. 五种最终形态，对应的估值

在我看来，预测市场的终局形态，大致可以分成五个层级：

• A：事件衍生品交易所（Event Derivatives Exchange）
• B：参数化保险基础设施（Parametric Insurance Infra）
• C：决策 & 治理「真相层」（Truth / Probability Layer）
• D：AI 概率数据 & 世界预测 OS（World Prediction OS for AI & Agents）
• E：预测原生社交媒体（Prediction-native Social Media）

越往上，叙事越抽象，估值的想象空间也越大。

下面我们逐层拆。

1.1 形态 A：事件衍生品交易所

关键词：YES/NO 合约、Fed、CPI、选举 估值想象：几十亿到一两百亿美金

这层的故事最容易理解：

• 把「是否加息」「CPI 超不过 3% 吗」「谁会赢大选」这类问题，变成可交易的标准化合约；
• 每个事件对应一对 YES / NO 份额，结算时要么拿 1 美金，要么归零；
• 价格 = 概率，0.32 ≈ 32%。

站在这层，预测市场就是一个「新资产类别的 CME / Binance 分支」：

• 用户 / 对冲基金 /做市商：用事件合约来对冲宏观风险（Fed、通胀、失业率），或者纯投机；
• 交易所：靠手续费、清算费、撮合费赚钱。

一个非常粗暴的估值逻辑：

• 假设做到年成交量 1000–3000 亿美金；
• 手续费率（含隐性收入） 0.1–0.2%；
• 年收入 = 1–6 亿美金；
• 以「高增速交易所 / 金融基础设施」给 10–15x PS 比较容易被市场接受；

→ 对应估值上限 = 10–90 亿美金。

如果你再乐观一点，认为它能做到：

• 5000 亿以上年成交量
• 年收入 5–10 亿美金；

那么单纯 A 这一层，可以支撑一个 50–200 亿美金的天花板，已经和主流加密交易所以及部分中型 CBOE / CME 业务线处在一个数量级。

1.2 形态 B：参数化保险基础设施

关键词：风灾 / 洪水 / 农业 / 业务中断 估值想象：在 A 基础上再叠加一个「50–200 亿美金」的层

B 层把「投机 / 对冲」再往前推半步，开始直接对标传统保险行业。

参数化保险（Parametric Insurance） 的逻辑是：

• 你不是对「损失金额」投保，而是对一个「可观测的 trigger」投保：台风风速 > 80 mph（之前分享到的这个 case 很生动） 降雨量 > 某阈值 某指数跌幅 > X%
• 一旦条件触发，就自动赔付；否则一分钱没有。

而预测市场的 YES / NO 合约，本质上就是一个「参数化 trigger」，只是换了一个表达方式。如果一个平台在 B 层跑通了：

• 对上游：连接保险公司 / 再保险公司 / 企业风险管理部门；
• 对下游：用事件合约抽象各种自然灾害 / 气候 / 业务中断风险；
• 自己收的，不是全额保费，而是基础设施 / 清算 / 数据使用费；

那它就会变成：

「全球参数化风险的路由层 + 再保撮合平台」，而不再只是一个「赌盘」。

估值上怎么想？

• 全球 P&C / Cat / 专项险保费是万亿美金级别；
• 其中一小部分（比如 1–3%）可以被参数化抽象出来；
• 再其中的一部分，通过 Polymarket / Kalshi 之类的平台来定价和撮合。

这一层给平台带来的，是额外的几个亿美金级别收入的潜力：

• 保守：每年多 1–3 亿美金 infra fee；
• 激进：做到 5–10 亿美金。

叠加 A 层事件交易所的那部分，A+B 合体的天花板就有机会来到 100–300 亿美金。

1.3 形态 C：决策 & 治理「真相层」

关键词：真相价格、政策沙盘、企业预测市场估值想象：再叠一层「Bloomberg / MSCI 式」溢价，300–800 亿美金区间

如果预测市场的价格，长期证明比：

• 民调
• 媒体
• 专家访谈

更接近真实概率，那么它很容易变成各种决策流程里的「概率仪表盘」：

• 政府：在出台某项政策前，看一下相关事件的隐含概率怎么变化；
• 企业：内部做预算，开员工预测盘，收集组织内部的「集体智慧」；
• 投资机构：把事件价格直接整合进策略（比如超额加息/不加息的概率）。

到了 C 层，平台卖的东西不再只是「合约」，而是：

• 概率数据 API；
• 决策 & 治理工具；
• 各类「事件指数」「风险因子」和配套的指数授权。

这就有点像：Bloomberg + MSCI + 一点点 Palantir。

如果 A+B 已经能贡献每年 5–10 亿美金收入，那么 C 层完全有可能再：

• 贡献几亿到十几亿美金的数据 / 工具 / 指数授权收入；
• 形成一个综合 10–20 亿美金 / 年收入 的「事件 & 概率基础设施」。

用「高粘性数据基础设施 + 金融基建」的逻辑给 15–25x PS，估值就会自然滑入 300–500+ 亿美金的区间。

这应该也是纽交所背后的母公司 $ICE 将对 Polymarket 进行 20 亿美元的战略投资的核心原因

1.4 形态 D：AI 概率数据 & 世界预测 OS

关键词：世界模型训练、带反馈数据集估值想象：往「千亿美金」那一档去推的关键层

D 层是最抽象，但也是这两年最容易被认真讨论的一层：

预测市场 = 一套「带金钱损益、带时间戳、带结果反馈」的世界概率数据集。

对 AI 来说，这和普通文本有本质差别：

• 文本：只能学「人类怎么说」「情绪如何」；
• 预测市场：能学「人在不同信息集下，如何给事件赋予概率」； 每个样本都有「事后真相」可以对比； 天然适合做世界模型校准和强化学习。

如果某一个平台，真的在 D 层做成了：

• 面向 AI 模型开放的预测任务 API；
• 专门为 agent 提供「不断下注 / 被打脸 / 被奖励」的环境；
• 对人类和 AI 的预测能力，用统一的指标做评估和排序；

那它在 AI 生态里扮演的角色，会接近：

“概率版的数据 OpenAI + Kaggle +金融沙盘”。

这时，A/B/C 带来的是「稳态现金流」，而 D 带来的是：

• 「高估值、高溢价」那一层故事 ——
• 也是把整个故事从几百亿拉向千亿的关键。

1.5 形态 E：预测原生社交媒体

关键词：观点 + 仓位 + 时间线估值想象：给整个故事加上一层「字节式 Attention 溢价」

最后一层，是想象力最大的一件事：新型社交媒体。

传统社交媒体围绕的是：

• 人：你关注谁；
• 内容：你刷什么；
• 互动：点赞 / 评论 / 转发。

在预测原生的社交媒体形态里，多了一条维度：

「你对这件事下注了多少筹码？」

同一条「话题卡片」可以同时承载：

• 事件：比如「特朗普能不能赢」「NVDA 明年还能不能翻倍」；
• 价格：Polymarket / Kalshi 当前隐含概率；
• 观点：长文分析、短评、梗图；
• 仓位：谁站在哪一边，过去预测战绩如何。

用户的行为路径也会从：

看到话题 → 点赞 / 吃瓜

变成：

看到话题 → 看赔率 → 看 KOL 仓位 → 顺手下一个小单。

这里面最大的变量，也是最让我兴奋的点是，整个内容分发系统将会重构，从过去的「流量模式」，转换到「交易模式」：

• 流量模式下，奖励「流行」而不是「真相」，往往会编小故事的人满天飞，而有真知灼见的人拿不到流量；
• 交易模式下，由于「押注真相」可以带来预测成功的奖励，会同时吸引资金和流量，构建了新的飞轮：流量不一定能带来交易，但好的交易一定会带来流量。

带交易的内容会成为新的内容增量，甚至有机会构建出原生的新型社交媒体。

同时，预测平台的「变现手段」从 A–D 的：

• 交易费
• 保险费
• 数据服务费

扩展到：

• 广告 / 品牌预算；
• 内容订阅 / 打赏；
• 面向高净值人群的工具 / 报告 / 服务；
• 各种「围绕预测话题的商业化入口」（赞助市场、联名活动、线下会议等）。

如果：

• A+B+C+D 把平台收入推到 10–20 亿美金 / 年；
• E 再贡献几亿到十几亿美金的广告 / 订阅 / 服务；

那整个故事在收入端就有机会摸到 二三十亿美金 / 年。

在「金融 + 数据 + 社交 + AI」四重叠加的语境下，500–1000 亿美金估值就不再是完全拍脑袋的数字，而是一种可以严肃讨论的「乐观 scenario」。

也正因为如此：

当 A–E 至少有三层成型、另外两层有明确路径时，「千亿市值」是可以达成的事情。

2. Polymarket / Kalshi 在 A/B/C/D/E 里各处在哪一档？

有了这五层楼，我们就能更冷静地定位一下：

Polymarket / Kalshi 现在各自在 A–E 上走到了哪一步？

2.1 Kalshi：A 做得最正，C/E 是刚起势的影子，B/D 还几乎是空白

A：事件衍生品交易所（✓✓✓）

• 完整的 CFTC 牌照，定位就是一间「受监管的事件期货交易所」；
• 合约设计高度金融化：CPI、非农、失业率、失业金申领等宏观数据； 大选、国会控制权等政治事件； 现在还加上了体育、娱乐等题材。
• 和多家券商（Robinhood、Webull 等）打通入口，把事件合约装进传统交易界面。

这条线可以说已经跑出了一个明确雏形：小号 CME + CBOE 的混合体。

B：参数化保险（× / 未见成型）

• 暂时没看到 Kalshi 把事件合约直接和「保险 / 再保险」结构绑定起来；
• 更像是把「保险公司原本用衍生品做的对冲」搬到了自己的盘上，但没真正重做保险产品本身。

C：决策 & 数据层（✓ / 萌芽期）

• 宏观交易员和媒体已经在用 Kalshi 价格当「民调增强版」；
• 但离「政府和企业把它写进决策流程」「形成标准化 API 和指数」还比较远。

D：AI 世界 OS（× / 完全是故事）

• 至少现在看不到公开产品线专门为 AI 模型做世界预测数据 / 训练环境；
• 目前这一层完全是 story，更多停留在投研圈的想象里。

E：预测原生社交媒体（✓- / 产品上有苗头，估值里未必被充分定价）

• Kalshi 自己的前端 UI，在「话题卡片 + 概率 + 新闻」整合上比传统券商好很多；
• 但它还没有像 X、TikTok 那样建一个完整的内容与社交生态，更偏工具，不偏媒体。

结论：Kalshi = A 做得最扎实，C/E 有一点雏形，B/D 基本是白纸。它现在被给到 120 亿这一档估值，本质上是一个「新资产类别的 CME 雏形 + 部分数据故事」的价格。

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

A：事件衍生品交易所（✓✓✓）

• 采用链上结算 + 链下 CLOB 订单簿的混合架构，深度和交易体验已经很接近成熟加密交易所；
• 在政治、体育、宏观这几个板块，Polymarket 的体感活跃度是整个预测市场赛道里最强的一批；
• 2024 大选周期，单一赛道就已经打出数十亿美金的累积成交，在 crypto 圈算是头部应用。

B：参数化保险（× / 尚未跑通）

• 目前公开可见的市场，仍然以政治 / 体育 / 宏观为主；
• 没有看到系统性的天气险、气候险、供应链中断险被抽象成「保险 / 再保」业务；
• 这一部分更多还是停留在「以后可以做」的 PPT 页上。

C：决策 & 数据层（✓✓ / 路径最清晰的一块期权）

这里 Polymarket 在过去 12 个月做了两件非常关键的事：

1. 和 X（Twitter）合作，成为官方预测数据来源之一；
2. 和纽交所母公司 ICE 达成战略投资 + 数据分发协议：ICE 投最多 20 亿美金，给出约 80 亿投前估值； 同时约定由 ICE 向全球机构客户分发 Polymarket 的事件数据。

这两步，本质上是在抓：

• Web2 流量入口（X）；
• TradFi 付费数据入口（ICE）。

如果合作能持续推进，Polymarket 在 C 层的故事就会变成：

「为个人和机构提供全球事件概率数据和指标的基础设施。」

D：AI 世界 OS（× / 概念存在，产品还没上桌）

• 官方和媒体都有在讲「预测市场对 AI 训练世界模型的价值」；
• 但还没看到类似「面向 LLM / Agent 的预测 API / Benchmark 平台」。

这块更多是「和 AI 一起出现在 pitch 里的那一页」，离真正的商业化还有距离。

E：预测原生社交媒体（✓ / 可能是 Polymarket 相比 Kalshi 的一张独特牌）

• 产品形态上，Polymarket 更接近于一个「预测版 Reddit + TradingView」：每个市场下方有长评论区、图标、价格走势； 社区氛围更 Crypto Native，meme、分析、下注混在一起；
• 和 X 的合作，如果未来真的往深度集成走（比如直接把赔率嵌进 Tweet 卡片），那就是在 E 层打出一条和 Kalshi 完全不同的路径——「围绕预测构建社交时间线」。

结论：Polymarket = A 目前已经跑出来，C/E 有很具体的抓手，B/D 还是高度抽象的期权。在 150 亿估值这个档位，本质是：市场已经默认它是「这一轮 Crypto 预测市场里最有机会占据 A+C+E 的那一家」。

3. Polymarket vs 字节跳动：融资与估值对比，它现在大致相当于字节的哪个阶段？

另外一件有趣的事情，我前几天分享了一个目前我看到对【预测市场】理解最深的访谈，嘉宾是 Jeff Yass，SIG 的创始人，美国最大的期权做市商，目前也是 Kalshi 的主要做市商

SIG 对亚洲用户更熟悉的是，2012 年对字节跳动 500 万美金的投资，目前收益达十几亿美金，堪称大满贯。

熟悉字节跳动的朋友应该知道，一开始 VC 们看不上「新闻 App」的价值，基本都 Pass 了；最后字节跳动变成了「推荐引擎」的故事，用「推荐」这把利器几乎把互联网所有业务都重新做了一遍，达到了 5000 亿美金市值。

（推上也有不少字节的早期员工，应该 10 年前也没有想到自己曾经的期权可以值那么多钱哈哈）

Polymarket 和 Kalshi 有没有可能用「预测」这个能力，从社交媒体开始，把其他行业再做一遍？

我觉得比较有意思的一个角度是，如果 Polymarket 未来真的有机会做成「预测版字节跳动」，那它现在大致相当于字节的哪个阶段？

3.1 字节跳动：从 5 亿到 5000 亿的曲线

根据公开资料，字节跳动的估值大致是这样一个过程：

• 2014 年 C 轮：融资 1 亿美金； 估值约 5 亿美金，彼时今日头条刚证明内容推荐模型有效；
• 2016 年 D 轮：融资 10 亿美金； 估值约 110 亿美金；
• 2017 年 E 轮：General Atlantic 领投 20 亿美金； 估值约 222 亿美金；
• 2018 年 SoftBank 3 亿美金 E+ 轮：估值直接拉到 750 亿美金，成为当时全球最贵独角兽之一；
• 2020 年左右：新一轮融资 + 股权回购，估值约 1800 亿美金；
• 2024–2025 年：员工回购和场外交易中，估值主流区间在 3000-5000 亿美金左右。

可以 简单地总结为：

• 5 亿：今日头条刚起步；
• 110–220 亿：信息流广告模式验证完毕，抖音开始爆发；
• 750-1800 亿：TikTok + 抖音双引擎，开始定义新一代「Attention OS」；
• 3000-5000 亿：全球级超级平台 + 多业务矩阵。

3.2 Polymarket：从几千万到「百亿」的加速

再看 Polymarket：

• 2020–2022 年：几轮种子 + A 轮，融资几百万到几千万美金，估值在几千万到一亿级别；
• 2024 年：有报道提到一轮估值超过 10 亿美金的融资（“独角兽”起点）；
• 2025 年 6 月：Founders Fund 等进入，市场传出估值在 10–12 亿美金区间；
• 2025 年 10 月 ICE 入股：最多 20 亿美金投资，按协议条款给出约 80 亿美金投前估值，部分媒体按投后写到 90 亿。
• 一部分二级交易和传闻：已经有不少 source, 称 Polymaket 在以 「150 亿估值」 洽谈下一轮融资

单看数字的话：Polymarket 当前 80–150 亿 的估值区间，和字节在 2016–2017 年那一段（110–220 亿） 是在同一个数量级。

3.3 但从「业务成熟度」看，Polymarket 还远没到字节 2016–2017

关键区别在这里：

• 字节 2016–2017 年：今日头条已经是中国信息流广告的头部，广告业务现金流非常厚实； 抖音刚起飞，短视频这条 S 曲线刚拉开； 估值里既有「稳态现金流」，也有「抖音期权」。
• Polymarket 2025 年： 产品：证明了事件预测有强需求，大选周期爆量，X/ICE 合作打开了两个重要入口； 收入：仍然主要处在「补贴流动性、做市奖励 + 初期收费实验」阶段，很多 GMV 还没有变成稳定的、高质量收入； 监管：刚刚通过 DOJ/CFTC 的审查，靠收购持牌交易所重返美国，这是 12 个月内才发生的事。

如果用一个二维坐标来画（纯主观）：

• X 轴 = 业务成熟度 / 收入确定性；
• Y 轴 = 估值规模；

大致会放成这样：

• 字节 2013–2014：业务刚跑出来，估值 5 亿；
• 字节 2016–2017：业务和现金流高度确定，估值 110–220 亿；
• Polymarket 2025：业务确定性 ≈ 字节 2013–2014，估值却已经跳到 2016–2017 那一档。

市场已经在用「A 层几乎默认成功 + C/E 层有明确路径」的视角来定价 Polymarket。同时，提前为 B（保险）和 D（AI）付了一部分「期权费」。

4. 彩蛋：布局方式

TL:DR 4 类布局方式

• 交互市面上的预测市场，特别是未 TGE 的，如 @Polymarket , @opinionlabsxyz ， @42space (@Kalshi只对美国用户开放)
• Yap：Polymarket 也会奖励内容创作者，请速度去官网绑定你的 X 账号
• 一级投资：估计很多人都不知道，Pre-IPO 平台 Jarsy 上了 Polymarket 和 Kalshi 的 Pre-IPO 股权，分别是 178 亿美金和 138 亿美金估值，不算便宜，特别看好的朋友可以去研究下。文末附上我们之前对 Jarsy Founder 的访谈。另外还可以考虑布局 xAI, 如果预测市场可以变成新型社交媒体，我觉得巨头里面最有可能受益的是 X、Robinhood, Coinbase, Reddit 和 Meta（Facebook）, 相当于都找到了新的商业增量。X 现在已经属于 xAI, 也是马斯克非常重视的公司，目前估值 171B，可以在 @PreStocks 上买到。Jarsy 上也有 xAI, 但因为平台机制不一样，估值更贵一些。
• 二级投资：按照上面的逻辑，预测市场可以变成新型社交媒体，未来极有可能会成为 Robinhood, Coinbase, Reddit 和 Meta 的一个重要增量，特别是对于 Robinhood 和 Coinbase, 目前都是千亿市值。Robinhood 和 Coinbase 都已经和 Kalshi 合作上了，Reddit 和 Meta 因为业务更多元，我觉得可以到有迹象切入预测市场的时候再做决策。

最后用 1confirmation 的 Founder 的一条推来收尾，在币圈充满负 EV 的当下，他认为预测市场会在 10 年内带来正 EV. https://x.com/NTmoney/status/1993473872914751758?s=20

一边是交易，一边是社交，越来越多的玩家进入其中，继续对这个赛道保持关注。

再声明一次：本文所有讨论都只提供信息，不是投资建议，DYOR

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