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

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】

五种最终形态，对应的估值
Polymarket / Kalshi 在 A/B/C/D/E 里各处在哪一档？
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？
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：

和 X（Twitter）合作，成为官方预测数据来源之一；
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

Disclaimer: Investing carries risk. This is not financial advice. The above content should not be regarded as an offer, recommendation, or solicitation on acquiring or disposing of any financial products, any associated discussions, comments, or posts by author or other users should not be considered as such either. It is solely for general information purpose only, which does not consider your own investment objectives, financial situations or needs. TTM assumes no responsibility or warranty for the accuracy and completeness of the information, investors should do their own research and may seek professional advice before investing.

Tiger Brokers