Yung prediction markets, dati ay parang maliit lang na eksperimento, ngayon ay naging importanteng mga financial instrument na. Dito sa platforms na ito, nag-trade ang mga tao base sa kung ano magiging resulta ng mga future events. Nakuha nito ang interes ng maraming tao dahil mas accurate sila kumpara sa traditional na mga polls at commentators, lalo na sa mga kritikal na political at economic na outcomes. Tumataas ang interes sa mga market na ito dahil gusto ng mga tao na gamitin ang kanilang knowledge para kumita at sa broader na obsession ng kultura sa real-time na data at future outcomes. Dahil dito, weekly na pumapasok ang hundreds of millions, minsan billions, na dolyar sa mga market na ito.
Patunay sa tagumpay nitong industriya ang multi-bilyong dolyar na demand. Kasalukuyang ang environment ay nakatutok sa isang duopoly, Kalshi at Polymarket. Bagamat parang sila ay magka-kumpetisyon mismo, iba ang approach nila sa parehong market. Kalshi ay parang isang regulated exchange, habang ang Polymarket ay nangungunang decentralized, crypto-native marketplace. May bagong kalaban, Rain, na kaka-launch lang din. Iba ang architecture nito at nakatuon na solusyonan ang mga limitasyon ng mga naunang platform.
Tinututukan natin ang tatlong kilalang platforms na ito, Kalshi, Polymarket, at Rain, at titingnan ang apat na importanteng aspeto: scalability at liquidity, outcome resolution at tiwala, user experience at accessibility, at ang fundamental na tension sa pagitan ng decentralization at centralization.
Pinaka-Challenge: Paglikha ng Liquidity sa Market
Bagamat madalas na focus ng prediction market industry ang metrics tulad ng trading volume at active users, ang totoong hadlang sa massive growth ay ang structural bottleneck na tinatawag na “Market-Creation Liquidity”. Ito ay pumapatungkol sa bilis, gastos, at accessibility para sa sinuman na gustong mag-create ng bagong market na pwedeng i-trade. Ang mga kasalukuyang modelo tulad ng Kalshi at Polymarket ay nag-ooperate sa ilalim ng “publisher” model, kung saan sila ang gatekeeper, na naglilimita sa kanilang abilidad na mag-scale nang full.
Kalshi: Problema sa mga Regulasyon
Yung market position ng Kalshi ay nakabase sa compliance-first approach. Bilang isang centralized, US-based na platform, fully regulated ito ng CFTC bilang isang Designated Contract Market. Ang regulatory clarity na ito ay nagbibigay-daan na ma-access ito ng traditional financial institutions, institutional hedgers, at mga fiat-based na retail users na mas prioritizes ang certainty.
Pero, dahil sa regulatory framework na ito, may tinatawag na “Regulatory Bottleneck” dito. Ang proseso ng pag-list ng bagong market types ay hindi lang simpleng engineering task, ito ay nangangailangan din ng mahabang legal process dahil ang model nito ay permissioned ng regulators. Ang halimbawa dito ay yung initial na denial ng CFTC sa proposal ng Kalshi para sa election-based contracts, na tinawag nilang “gaming”. Dahil dito, napilitang mag-file ng mahal na lawsuit ang Kalshi laban sa kanilang regulator para makapaglist din ng markets.
Dahil dito, limitado ang Kalshi sa pag-list ng maliit na bilang ng high-volume, mass-market events, ang tinatawag na “head” ng demand curve. Ang focus nito ay sa mga markets na sapat ang kita para masagot yung malaking gastos sa legal at lobbying tulad ng major sports o economic data. Ang growth ng platform ay parang nasa brake dahil sa bagal ng court system, lalo’t nilalabanan nito ang kasalukuyang legal battles sa sports contracts nito sa iba’t ibang U.S. states. Halos zero rin ang Market-Creation Liquidity nito dahil permissioned by law.
Polymarket: Tao ang Nakakaantala?
Yung Polymarket, na embody yung decentralized ethos, ay ang pinakamalaking crypto-native prediction market sa mundo. Kilala ito sa on-chain transparency, self-custody ng funds, at malalaking volume sa political, cultural, at crypto events.
Kahit na may decentralized branding ito at on-chain mechanics, technically “permissioned service” ito, hindi talaga fully permissionless protocol. Sa official documents nito, pinapakita na ang markets ay ginagawa ng internal team base sa community input, so merong “Human Bottleneck”. Ang success nito ay nakasalalay sa editorial judgment, so parang media company din ito mag-operate.
Ang model na ito ay inherently unscalable; kapag nag-scale ang number ng markets, kailangan din mag-scale nang katumbas na dami ng curation staff. Habang impressive ang volume, tulad ng 38,270 new markets sa isang peak month, ito ay isang statistical fraction lang ng potential ng tunay na user-generated, permissionless system. Ang Market-Creation Liquidity ng Polymarket ay mababa at curated, dahil permissioned ito ng team.
Rain: Ang Diskarteng Permissionless Platform
Ang Rain, na dinisenyo para sa scalability gamit ang automated market-maker (AMM) design at cross-chain primitives, ay isang mas bagong protocol na sadyang ginawa para i-address ang “Market-Creation Liquidity Crisis”. Ang architecture nito ay shift mula sa “publisher” papunta sa isang tunay na “platform” model.
Ang Rain ay kilala dahil sa permissionless primitive nito: sinumang user ay pwedeng magcreate ng market. Sinusubukan nitong makuha ang “Long Tail of Probability,” kung saan ang kabuuang halaga ng milyon-milyong niche, low-demand products ay katumbas o higit pa sa halaga ng iilan “hits”. Habang ang mga incumbent ay nakikipag-agawan sa “head” (e.g., presidential elections, major sports), ang Rain ay target ang napakalawak na mga niche events na mahalaga sa specific na communities o businesses, gaya ng project deadlines, GitHub issues, o internal DAO votes. Ang halaga ng platform ay nagmumula sa kabuuang trading volume ng maraming niche markets na imposible i-create sa incumbent platforms.
Ang architecture din na ito ay nag-iintroduce ng dalawang magkaibang uri ng market: Public Markets (visible sa lahat) at Private Markets (kailangan ng code para pumasok). Ang Private Market capability na ito ay tinuturing na bagong product category, ginagawa ang prediction markets bilang isang active, corporate coordination tool. Halimbawa, pwede gumawa ang isang CEO ng private, financially-backed incentive market para sa isang engineering team’s product shipment deadline, isang B2B market na hindi kayang maserbisyuhan ng Kalshi at Polymarket.
Tiwala at Solusyon sa Resulta
Ang outcome resolution, o yung proseso ng pagtukoy sa totoong resulta, ay ang pinakamahalagang trust variable para sa prediction markets.
Centralized Adjudication ng Kalshi
Umasa ang Kalshi sa tradisyunal na centralized adjudication, na consistent sa exchange rules at regulatory oversight. Ang internal team nito, na nakatali sa CFTC rules, ang tumatayo bilang “centralized arbiter” o oracle. Ang approach na ito ay nag-ooffer ng clarity, bilis, at legal recourse para sa users.
Ang pangunahing panganib, gayunpaman, ay ang mapaminsalang “single point of failure”. Ang kapangyarihan sa pinal na desisyon ay nasa operator at mga regulatory counterparties. Hindi lang ito technical risk kundi political risk din, dahil ang authority ng platform ay delegated ng CFTC at maaaring ma-revoke ng bagong political administration o court ruling, na posibleng mag-freeze ng capital. Para sa mga institutional users, minsan katanggap-tanggap ang trade-off na ito, pero para sa iba, ito ay nagdudulot ng takot sa centralized entity na abuso. Dagdag pa, ang human-in-the-loop model na ito ay pinapalakas ang constraints ng platform at hindi scalable para sa “long tail” ng markets.
Decentralized Oracles gamit ang Polymarket
Ginagamit ng Polymarket ang blockchain transparency, decentralized oracles, at dispute protocols para gawing auditable ang outcomes. Ang core resolution mechanism nito ay nakarely sa UMA’s Optimistic Oracle, isang “trust-by-default” model kung saan ang isang sagot ay ipinap propose at inaakalang totoo maliban na lang kung may mag-dispute. Ang system na ito ay nagpapabawas ng opacity pero kailangan ng maayos na oracle design at naapektuhan na nang manipulation sa low-liquidity scenarios.
Sa isang high-profile na insidente, isang butas ang nabunyag kung saan isang attacker na may malaking hawak ng $UMA tokens ang nagmanipula ng governance vote para magkaroon ng maling resulta. Ipinakita ng insidenteng ito ang conflict of interest kung saan ang mga token-holder na bumoboto ay puwede ring maging market participants o bettors. Dahil dito, nagdesisyon ang UMA na lumipat sa bagong modelo at talikuran ang permissionless resolution. Sa halip, mag-create sila ng “whitelist of experienced proposers” na nagpu- push sa kanilang resolution mechanism pabalik sa centralization. Ang hakbang na ito ay nag-trade ng governance attack vector para sa bagong risk ng centralization at collusion.
AI-Augmented Hybrid (Rain)
Ang model ng Rain ay naglalayong pagsamahin ang transparency at bilis sa pamamagitan ng pagtanggal ng human gatekeepers. Gumagamit ito ng AI para sa dagdag na transparency habang nananatili pa rin ang decentralization. Ang sistema ay nakatutok sa automated, on-chain resolution na pinagtitibay ng algorithmic oracles na isang consensus system ng iba’t ibang AI models.
Ang multi-stage hybrid system ng Rain ay dinisenyo para sa scalability at security.
- Initial Resolution. Para sa Public Markets, puwedeng pumili sa pagitan ng creator o AI Oracle bilang pauunang resolver. Ang AI Oracle ay ginawa para maging low-cost, impartial, at data-driven. Sa Private Markets naman, ang creator ang nagre-resolve ng outcome (halimbawa, ang CEO na nagre-resolve ng kanilang internal company market).
- Dispute Mechanism. Pagkatapos ng initial resolution, magbubukas ang “Dispute Window”. Sinumang participant ay puwedeng mag-file ng dispute sa pamamagitan ng pag-post ng collateral, na isang economic stake para maiwasan ang abuso. Susuriin ng AI judge ang dispute at puwedeng baguhin ang resolution. Kung ipagpapatuloy pa ng natalo ang dispute, susuriin ito ng “decentralized human oracles” para sa final at binding na desisyon.
Itong architecture ay nagbibigay ng scalable at automated na paraan para ma-resolve ang milyon-milyong public “long tail” markets gamit ang AI oracle. Ang dispute system ay nagsisilbing economic backstop, na parang optimistic system pero may robust at decentralized human backstop, imbes na token-vote na kayang i-game.
Konklusyon
Ang prediction market industry ay kinilala ng “Old Guard” ng Kalshi at Polymarket, na nagpapatunay na may multi-billion dollar demand, sabay sa pag-expose ng kanilang structural ceilings. Nag-ooperate sila bilang services at publishers na may mga legal at human gatekeepers na constraint. Ang growth potential na 1000x sa industriya na ito ay hindi makikita sa pag-aagawan ng iilang “head” markets. Hanapin ito sa permissionless innovation ng “Long Tail of Probability.” Nasa tunay na value ang pagbabago ng sampung milyon na project deadlines, supply chain arrivals, at community votes na bumubuo sa hindi pa natutuklasang “long tail” ng ekonomiya. Ang pag-capture sa future na ito ay nangangailangan ng protocol na nakasandig sa tatlong haligi: permissionless creation, scalable resolution gamit ang mga mekanismo tulad ng AI-augmented oracles, at long-tail-native features gaya ng private markets. Ang pag-usbong sa space na ito ay marka ng paglipat sa pagkakaroon ng hindi na lamang trading venue kundi platformization ng prediction mismo.
