原文作者：Danny @IOSG

原文來源：IOSG Ventures

TLDR;

鏈上預測市場爆發，預言機是最好的infra 相關機會，預言機作為結算機制核心，決定了預測市場能支持什麼主題，能否正確、高效運作；

目前Polymarket 預言機以UMA 為主導，支持佔80% 市場規模的主觀預測市場，Chainlink 被引入結算剩餘20% 的價格市場。 Pyth被引入解決Kalshi預測市場數據上鍊問題，其他Oracle 方案主要關注AI；

作為唯一主觀結算解決方案，UMA 在產品和營運經驗層面，建立了較好障礙。但仍有結算時間長、大戶操縱的問題，本質上限制了Polymarket 等預測市場開拓新的市場類型。這為新的解決方案提供空間，包括引入AI agent、解決操縱問題、連續/組合市場預言機、無許可/長尾市場預言機、預測市場事件驅動的defi 整合等；

背景

Crypto 進入應用時代，上個時代的infra 項目由賦能應用帶動爆發，Memecoin 帶動了Dex infra，AI agent 帶動了Tee infra，Yield 帶動了Defi infra，而勢頭正猛的預測市場可能帶動的則是預言機Oracle infra。

預測市場成為Crypto 新的成長引擎。 2024-2025 年經歷了從小眾實驗到主流pmf 應用的質變：

• 2024 年美國大選期間，Polymarket 交易量從7,300 萬美元暴漲至26.3 億美元（48 倍成長），Kalshi 達到19.7 億美元（10 倍成長）。
• 預測市場整體已達157 億美元累計交易量。紐交所母公司ICE 向Polymarket 投資20 億美元，許多知名的對沖基金已經進入預測市場交易或正在探索參與的方式。
• 監管方面，CFTC 批准Kalshi 選舉合約，同時Polymarket 透過對QCEX 收購，將以mobile app 的形式重新合規進入美國市場。 Polymarket 數次暗示其代幣和Crypto 生態的可能性。

種種因素都將成為催化劑，預測市場的爆發毋庸置疑。

預測市場具體分兩類，一是主觀類議題，多關注政治、文化、經濟、體育等新聞類事件，如總統選舉，世界盃奪冠等。透過自然語言對題幹和結果進行定義，部分結論存在一定主觀性，如“澤連斯基是否穿著西服” - 什麼樣的衣服算做西服。

另一類是價格市場，類似加密貨幣/股票的二元期權產品，但更簡單易懂的模式。如“BTC 的價格在某一時刻能否達到$XXX”

目前UMA 及其樂觀預言機，是唯一主觀市場結算提供者。對於任何去中心化、非結構化資料或需要主觀裁決的市場，目前並沒有其他解決方案。 UMA透過類似optimistic rollup 的樂觀方案（及提出結果，若無爭議則默認通過，若有爭議則進一步裁決懲罰）解決這一問題。

結構化資料預言機服務，以價格資料市場為首。這些市場如「BTC 的價格在某一時刻達到$XXX」則可以較好的透過價格預言機如Chainlink 直接解決。事實上在UMA 先前的解決爭議的escalation manager 中就已經存在chainlink 對於價格爭議的解決路由。 Polymarket 與chainlink 的直接合作讓這一點更快速解決。

目前預測市場預言機仍有許多機制與使用者體驗的改進。包括結算時間、激勵模式、連續性資料、無許可結算等等。預測市場將帶來全新的預言機產品和架構創新機會。

為什麼預言機重要

結算分中心化和去中心化兩類。絕大部分早期預測市場都採取中心化方案。去中心化方案成本高，執行難。但為了保持預測市場不受單點控制，讓預測市場的「真理媒體」價值被認可，則需要去中心化結算方案，這又依賴預言機。

這項卡脖子的技術決定了一個鏈上預測市場能否持續獨立運作、承載大體量市場。這也是為什麼BSC 想做預測市場專案要先解決預言機問題。

同時，要讓預測市場的數據產生價值，並在鏈上流通，也需要預言機的幫助。預言機可以將預測市場中的結果作為資料來源，供鏈上使用。 Kalshi 和Pyth 的合作就主要圍繞著這一點。

預測市場數據作為原語，鏈上應用開發者可以依此創造出全新產品。 Pyth 官方舉的例子包括：

• 基於現實世界事件開發期貨市場。這些協議可以使用Kalshi 的即時賠率作為基礎參考，隨著來源市場的變動自動調整價格。
• DeFi 協議可以建立對現實世界機率做出反應的條件性產品。
• 與政治結果掛鉤的保險產品；
• 基於選舉結果演化的NFT 系列；
• 在特定事件發生時解鎖獎金池的遊戲錦標賽。

目前的預測市場預言機

理解目前UMA 的壟斷地位，可以透過預測市場中的TVS 來衡量。 TVS（total value secured）衡量預言機保障的價值總量，目前主要是Polymarket 的80% 的市場份額，Chainlink 用於剩餘的20% 價格市場。

▲ source: Defilamma

在商業模式上，Stable 採取近期優先擴張市場佔有率，收入次之的策略，利用免Gas 費的USDT 支付來贏得用戶並建立支付流量。長期來看，獲利將主要來自其消費者應用程式內部，並輔以部分精選的鏈上機制。

除了USDT，Stable 還看到了其他穩定幣帶來的重大機會。隨著PayPal Ventures 在2025 年9 月底對Stable 進行投資，作為交易的一部分，Stable 將原生支援PayPal 的穩定幣PYUSD，並推動其分發，讓PayPal 用戶能夠「直接使用PYUSD」進行支付，且Gas 費同樣以PYUSD 支付。這意味著PYUSD 在Stable 鏈上也將是免Gas 費的——這將把吸引PSP 的USDT 支付軌道的操作簡易性，同樣擴展到PYUSD 之上。

UMA

Polymarket 目前使用UMA 的MOOV2 (Managed Optimistic Oracle V2 ) 來結算市場。市場到期需要結算時，市場先關閉，提議者會提交結果。此結果在爭議窗口期內未被質疑時被視為正確結果。如果受到質疑，UMA 的去中心化裁決機制將介入以做出裁決。

UMA 樂觀預言機經歷四個版本，從一開始專注於合成資產到不斷進化適配預測市場：

目前Polymarket 支援MOOV2 合約。此變更是在UMA 於8 月6 日通過UMIP-189 治理提案之後進行的。在此之前，OOV2 的一個問題是許多提案被過早且在缺乏經驗的情況下提交，這常常導致出現爭議，使得市場結算延遲長達數天。

UMA 背後的實體Risk Labs 公佈了一個包含37 個地址的初始白名單，白名單包括Risk Labs 和Polymarket 的員工，以及擁有超過20 個提案且準確率超過95% 的用戶。這是目前UMA「精英」治理的原型。

作為被使用最多的預言機，UMA 多個版本的迭代也體現出其建立起了對預測市場use case 的深刻理解與健壯的生態和基礎設施。但目前UMA 的表現並非完美，問題主要來自於兩個面向：

1. 大戶操弄風險
2. 結果敲定時間長

在操縱風險方面，UMA 的DVM（Data Verification Mechanism）依靠代幣持有者投票決定數據結果。雖然設有最低投票量（GAT，約500 萬UMA）和投票一致性門檻（SPAT，65% 一致）來確保安全。

但由於代幣市值較低，分佈高度集中，大戶可輕易影響投票結果。 2024 年Polymarket 平台上，一場關於“烏克蘭是否會與美國簽署礦產協議”的市場被UMA 裁定為“YES”，儘管現實世界真實情況並非如此。

鏈上數據顯示，單一大戶透過多個地址投下約500 萬枚UMA，佔總投票量約25%；僅兩名大戶便掌握超過一半有效投票權。這種集中結構讓小額投票者傾向「跟隨大戶」以避免懲罰。 UMA 對錯誤投票的懲罰比例僅約0.1%，成本極低，使得大戶操縱的實際風險大幅上升。目前UMA 的MC 為100m，但其支持的polymarket 市場OI 為>200m，這反映出經濟關係的不對稱，給予惡意操縱者空間。

其次，在結果確認速度方面，UMA 的爭議處理流程較冗長。任何資料請求在提交後需經過“活躍期”，若無人挑戰才可自動確認；若被挑戰，則進入DVM 投票階段，通常持續48 至96 小時。如未達閾值，還需開啟新一輪投票，導致結算可能延長至數天。

在預測市場、槓桿產品等需要快速結算的場景中，這個延遲問題尤其明顯。用戶資金被鎖定且無法復用，同時增加了資訊延遲帶來的套利空間。

UMA 在去中心化與抗審查方面具有優勢，但代幣集中度高與結算週期長的問題，使其存在操縱風險和效率瓶頸。若要在更廣泛的預測情境中承擔主流資料預言機角色，UMA 需要進一步優化。

UMA目前也正在探索新的顛覆式架構，正在與EigenLayer 合作，研究並有探索利用Eigenlayer 的質押系統開發下一代預言機，同時其也在AI 方面做一些新的嘗試，Optimistic Truth Bot 是一個預測市場中的提案者代理。它監聽Polymarket 的問題，7/24 地第一時間提出問題的最有可能的答案並等待挑戰，大幅減少結算時間。可以透過@OOTruthBot 推特帳號找到看到具體市場。

Chainlink

Chainlink 是老牌defi 預言機服務供應商，其產品能力是主動從多個來源獲取並聚合鏈外資料（例如價格），透過節點網路將其傳遞到鏈上。目前Polymarket 和Chainlink 合作，服務於價格數據預測市場。

在先前UMA 的Escalation manager 爭議升級系統中，已涉及到chainlink 的路由。這意味著Polymarket 其實早就是chainlink 的使用者，而目前和chainlink 的結合讓這一點更直接。

Pyth

pyth 目前和Kalshi 合作，主要是將Kalshi 的資料傳導出去。 Kalshi 數據受CFTC 監管，因此其價值在於將合規數據，主要包括體育、經濟數據作為數據來源傳導出去。這類似於合規賭場出售自己的體育賽事即時數據給下游。

新玩家

絕大部分聚焦在透過AI 提供驗證服務。目前Agent 的角色更偏於提交解決意向，不過由於AI 可以24 小時在線，因此可以保證任何市場，尤其是一些無許可創建的高頻市場能夠得到有效結算。前文提到了UAM 透過OO AGENT 正在探索AI 參與結果所提出的方案。

類似來自Solana 的XO market 就是一個比較好的例子。其使用AI 模型從可信任API（即時新聞、體育資料來源等）提取分析資料透過模式識別快速解析Yes/No 問題，優化到了比較高的成功率。 CZ 最近提到的BSC 上的某些預言機計畫也在探索這個方向。

預言機還有什麼機會

預測市場的爆發對預言機的支持範圍、智慧化、即時性和激勵設計提出了更高要求。目前主流預言機仍存在瓶頸：UMA 的結算時間為24-48 小時、平均爭議解決週期數天，結算爭議率高，大戶表決權集中... 仍存在對中心化與效率的優化，且其能夠支持的市場類型仍受其架構限制，或許是影響Polymarket 在市場類型創新上的最大阻礙。

AI 輔助

AI 能夠理解自然語言，這在政治、體育或社會事件等市場非常適合。以前人為判決情況下，會出現非常多語意差異與主觀因素，導致爭議頻繁。 AI Oracle 透過多源驗證、中立的語言模型等可顯著改善此問題。

反操縱

UMA 的代幣持有者既是投票者又是利益相關方，形成結構性衝突。大戶僅憑500 萬UMA 即可左右投票結果。在代幣設計層面，如何確保有足夠的經濟安全，在代幣設計之外，如何建立反操縱的機制（如即時標記惡意地址，檢測群體惡意行為等）

多階段與主觀預測、即時數據與連續價格源

預測市場長期關註二元結算，導致預測市場極為資訊降維。未來的社會感知型預言機，需要取得更多資料來源，並對於不同的資料採取動態的模型以綜合評估。在和Polymarket 相關的defi 專案交流下來，意識到在市場進行中的動態結算資料也有非常大的設計空間。支持更持續的預測市場如體育賽事的即時動態賽中交易等，在連續價格市場或組合性市場如parlay 等模式有非常大的機會但是目前預言機並不支持。

無許可擴展與長尾市場

未來無許可的預測市場將達到pumpfun 類似的資產創建速率，大量的市場結算需求將使得UMA 目前的人工審核升級模式無法運作。如何快速解決長尾市場的創建、結算、流動性分散問題，或可以從預言機的角度至上解決。

事件驅動的defi 集成

預測市場與DeFi 結合後，事件機率上鍊可直接影響借貸和衍生性商品定價。例如，當「升息機率> 90%」時自動降低借貸槓桿等。或許能夠透過預言機+ 預測市場帶來Defi 領域的創新。