Paano naging sentro ng halaga ng prediction track ang DeAgent AI bukod sa Polymarket?

Pinili ng DeAgent AI ang landas ng pagpasok sa prediction market mula sa AI oracle at agent infrastructure.

May-akda: ChandlerZ, Foresight News

Kung ang pagkamausisa at pagtaya sa hinaharap ay likas na bahagi ng lipunang pantao mula pa noon, ang crypto-native prediction market ay ginagawang isang nasusukat, nalilinis, at nare-reuse na pampublikong produkto ang sinaunang pangangailangang ito. Sa nakaraang dekada, ang demokratikasyon ng impormasyon ay natapos ng internet; sa Web3 at crypto, ang halaga at paniniwala ay tinutokenize at pinapresyohan, na bumubuo ng mas nabe-verify at mas incentive-compatible na value democratization. Ang pagpasok ng AI ay nagpalawak ng hangganan ng prediction mula sa simpleng price feed patungo sa mas komplikadong paghatol at arbitrasyon, ginagawang prediction bilang isang uri ng infrastructure, inaalis ang spekulatibong interpretasyon, at ginagawang prediction market bilang pundasyon ng impormasyon para sa governance, hedging, at resource allocation. Noong Nobyembre 2025, sinimulan ng Google na isama ang market probabilities ng Polymarket at Kalshi sa Google Finance, na nagpapahiwatig na ang prediction data ay pumapasok na sa public network layer na may daan-daang milyong user—isang industry endorsement at signal ng lumalaking demand.

Bakit Prediction Market ang Dapat Pag-agawan sa Web3

Ang esensya ng prediction market ay ang pagsasama-sama ng tacit knowledge na nakakalat sa mga indibidwal gamit ang presyo upang maging pampublikong probability. Ang ideyang ito ay maaaring i-trace pabalik kay Robin Hanson at sa Futarchy, kung saan ang value goals ay tinutukoy sa pamamagitan ng pagboto, at ang factual judgment ay ipinapaubaya sa market pricing—ginagawang prediction market bilang pangunahing mekanismo ng information aggregation. May mga pag-aaral din mula sa akademya na nagpapakita na ang prediction market ay mas mahusay maglarawan ng event outcomes kaysa sa simpleng survey, lalo na sa dynamic updating at incentive alignment.

Kung ibabalik natin ang perspektibo mula sa teorya patungo sa aktwal na merkado, makikita natin na ang mekanismong ito ng price-aggregated cognition ay aktibong pinipili ng pondo at user noong 2024–2025. Ang mga prediction platform tulad ng Polymarket at Kalshi ay maraming beses nang lumapit o lumampas sa $100 million na daily trading volume, at ang kabuuang turnover ay umabot na sa daan-daang bilyong dolyar, na nagpapakita na ang prediction market ay lumalabas na mula sa niche experiment patungo sa mass adoption. Ayon sa datos, ang Polymarket ay umabot sa all-time high na 477,850 monthly active traders noong Oktubre, na lumampas sa dating record na 462,600 noong Enero. Ang monthly trading volume nito ay bumalik sa record high na $3.02 billion noong nakaraang buwan, matapos manatili sa o mas mababa sa $1 billion mula Pebrero hanggang Agosto. Noong Oktubre, 38,270 bagong market ang binuksan sa platform, halos triple ng Agosto. Ang Polymarket ay nagtala ng all-time high sa trading volume, active traders, at new markets noong Oktubre. Ang Kalshi naman ay lumampas pa sa Polymarket sa trading volume noong Oktubre, na umabot sa $4.4 billion.

Dagdag pa rito, matapos ang regulatory shift at acquisition ng regulated entities sa US, mas malinaw na ang landas ng compliance pabalik sa US. Ang mga pangyayaring ito ay nagpapakita na ang information derivatives market na nakasentro sa prediction ay may tunay, malakas, at kinikilalang demand mula sa mainstream entry points.

Mula sa application spillover, ang prediction market ay maaaring ituring na isang general-purpose risk hedging at governance module: maaaring gamitin ng mga kumpanya para i-hedge ang business risk batay sa probability ng policy implementation, maaaring gamitin ng DAO ang conditional market para i-bind ang proposals at KPI, at maaaring gamitin ng media at platforms ang probability narrative bilang bagong information display layer. Ang integration ng Google, Perplexity, at iba pang information entry points sa prediction platforms ay nagpapabilis sa panahon ng "probability as interface".

Investor Dilemma sa Gitna ng Boom ng Track: Magagamit Pero Hindi Mapag-investan

Kapag ang isang track ay pumapasok sa early-stage boom, dalawang tanong ang madalas itanong ng ordinaryong investor: Una, totoo ba ang demand? Pangalawa, paano makikibahagi sa paglago? Ang una ay nasagot na natin; ang pangalawa ay matagal nang may awkward reality sa prediction track—ang mga top product ay magagamit pero hindi mapag-investan.

Halimbawa, ang Polymarket ay dating nagsabi na walang token ang project at walang in-announce na airdrop o TGE plan. Bagamat kamakailan ay kinumpirma ng Polymarket CMO na si Matthew Modabber ang POLY token at airdrop plan. Noong unang bahagi ng Oktubre, sinabi rin ng founder na si Shayne Coplan na maglalabas sila ng POLY token. Ngunit ito ay nangangahulugan na para sa mga investor na hindi malalim na nakilahok sa Polymarket sa early stage, ang pinaka-malaki at pinaka-asymmetric na original dividend period ay naubos na. Maliban na lang kung personal kang sasali sa bawat event market, mahirap makuha ang track-level beta exposure at long-term alignment ng returns. Para sa mga investor na gustong mag-hold ng track growth sa index form, napaka-kaunti ng available na options.

Sa mas malawak na perspektibo, ang Kalshi at iba pang regulated event contract platforms ay wala ring crypto-native token; ang iba pang on-chain prediction apps o tools ay kulang pa sa scale at network effect para maging industry index, o di kaya ay parang single-function tools na hindi kayang magdala ng track-level value attribution. Ang resulta: sumasabog ang demand sa application layer, pero may structural gap sa investment layer dahil walang token na mapag-investan.

Mula Pump.fun at Virtuals, Tingnan ang Polymarket at DeAgent AI

Sa pag-recap ng Meme track noong 2024, isa sa pinaka-representative na phenomena ay ang paglabas ng Pump.fun—isang ultra-low threshold, standardized curve issuance mechanism na nagpasiklab ng zero-to-one on-chain creation. Sa early explosive stage nito, walang native token ang platform, at ang user ay kailangang makibahagi sa bawat meme bilang individual stock-style bet para makibahagi sa boom. Pagkatapos, lumitaw ang Virtuals (VIRTUAL) bilang token carrier na nag-index ng ecosystem-level heat. Sa pamamagitan ng pag-bind ng key paths tulad ng creation, trading, at LP pairing sa platform token, ang pag-hold ng VIRTUAL ay parang pag-hold ng buong Agent/Meme ecosystem growth index, kaya naipapasa ng VIRTUAL ang premium na nilikha ng Pump.fun sa narrative at fundamentals.

Noong mid-to-late 2025, naglabas ang Pump.fun ng platform token na PUMP, pero huli na ito at hindi tumugma ang value capture logic sa early ecosystem boom. Ipinapakita ng kasaysayan na kapag ang application layer ay unang sumabog pero kulang sa index asset, ang unang infrastructure project na may product at token ay kadalasang nag-o-outperform sa value revaluation.

Sa prediction market track na kasalukuyang nabubuo, ang DeAgent AI ay isang infrastructure-type na player. Ang DeAgentAI ay isang AI agent infrastructure na sumasaklaw sa Sui, BSC, at BTC ecosystems, na nagbibigay-kakayahan sa AI agents na magsagawa ng trustless autonomous decision-making on-chain. Layunin nitong lutasin ang tatlong pangunahing hamon ng AI sa distributed environment: identity authentication, continuity assurance, at consensus mechanism, upang bumuo ng mapagkakatiwalaang AI agent ecosystem.

Ang DeAgent AI ay bumuo ng isang core protocol na nakasentro sa AI oracle at multi-agent execution network para sa prediction market at DeFi scenarios. Sa isang dulo, kinokonekta nito ang real-world at on-chain data, na ginagawang standardized at verifiable oracle output ang complex judgment, arbitration, at signal production; sa kabilang dulo, ginagamit ng agent network ang outputs na ito para sa trading, governance, at derivative design, kaya nagiging information at value hub ng buong track.

Dahil dito, ang pattern na ito ay muling nangyayari sa prediction market track ngayon. Ang Polymarket ay katumbas ng Pump.fun noon (product leader pero matagal na walang investable token), habang ang DeAgent AI (AIA) ay gumaganap bilang value container na katulad ng Virtuals. Nagbibigay ito ng missing key infrastructure modules (AI oracle at agent execution network) at ng publicly tradable token na AIA bilang index anchor ng track, kaya maaaring makibahagi ang investors sa mid-to-long-term growth ng buong prediction track sa pamamagitan ng pag-hold ng AIA.

Paano Nagiging Value Container ng Prediction Track ang DeAgent AI

Ang technical framework ng DeAgentAI ay nakatuon sa paglutas ng tatlong pangunahing hamon ng decentralized AI agents sa on-chain operation: continuity, identity, at consensus. Sa pamamagitan ng state system na pinagsasama ang hot memory at long-term memory, at on-chain state snapshots, hindi nare-reset ang Agent sa multi-chain multi-tasking, at ang behavior at decisions ay may complete, traceable lifecycle; gamit ang on-chain unique identity + DID at hierarchical authorization, tinitiyak na hindi mapeke ang bawat Agent identity; gamit ang Minimum Entropy Decision at validator consensus, pinagsasama-sama ang magulong outputs ng multi-models sa isang deterministikong resulta na pwedeng i-settle. Sa basehang ito, ang A2A protocol ay responsable sa standardized collaboration ng Agents, ang MPC execution layer ay nagpoprotekta ng privacy at security ng sensitive operations, at sa huli, pinagsasama ang identity, security, decision, at collaboration sa isang verifiable, scalable decentralized AI Agent infrastructure.

AlphaX at CorrAI: Dalawang Haligi ng Pagpapatupad

Sa application layer, ang AlphaX at CorrAI ang pinaka-direktang implementasyon ng infrastructure na ito. Ang AlphaX ay ang unang AI model na in-incubate ng komunidad gamit ang DeAgentAI feedback training mechanism, na gumagamit ng Transformer architecture, Mixture-of-Experts (MoE) technology, at Reinforcement Learning from Human Feedback (RHF), na nakatuon sa pagpapabuti ng accuracy ng crypto price prediction. Ang AlphaX ay nagpe-predict ng 2–72 oras na crypto price trends, na may accuracy rate na 72.3%, at nakakuha ng +18.21% at +16.00% ROI sa live simulation noong Disyembre 2024 at Enero 2025, na may win rate na halos 90%, na nagpapatunay na may practical utility ang AI prediction sa totoong trading environment.

Ang CorrAI ay parang no-code Copilot para sa DeFi/quantitative users, tumutulong sa pagpili ng strategy template, pag-adjust ng parameters, pag-backtest, at pag-execute ng on-chain instructions, na nag-uugnay ng signal detection at strategy execution sa isang closed loop, at nagdadala ng mas maraming tunay na pondo at behavior sa Agent network ng DeAgent AI.

Sa ecosystem side, ang AlphaX ay nakapag-ipon na ng maraming user at interaction sa Sui, BNB, at iba pang public chains sa pamamagitan ng events at integration. Sa multi-chain at multi-application scenarios, ang DeAgent AI network ay nakabuo na ng production relationships na may daan-daang milyong on-chain interactions at sampu-sampung milyong user, hindi na ito experimental project sa whitepaper kundi isang tunay na tumatakbo at patuloy na ginagamit na infrastructure.

Mula Price Feed Patungo sa Subjective Judgment na AI Oracle

Ang tradisyonal na oracle ay pangunahing nagpoproseso ng BTC/USD at iba pang objective values, na gumagamit ng multi-node redundancy at data source aggregation para sa consensus; ngunit kapag naging subjective o non-deterministic ang tanong (halimbawa, "Mas malamang bang tumaas o bumaba ang ETH ngayong weekend?"), ang bawat node ay tatawag ng large model at magbibigay ng magkakaibang sagot, at mahirap patunayan na ginamit talaga ang partikular na model at nakuha ang resultang iyon—nawawala ang security at trust.

Mula pa sa simula, idinisenyo ng DeAgent AI ang DeAgentAI Oracle para sa ganitong mga subjective na tanong. Ang user ay magpapasa ng tanong sa multiple choice format at magbabayad ng service fee, pagkatapos ay magbibigay ng independent judgment ang maraming AI Agent sa network gamit ang retrieval + reasoning, magbo-boto, at ang on-chain contract ang magbibilang ng boto, pipili ng final result, at magre-record sa chain. Sa ganitong paraan, ang dispersed AI outputs ay nagiging deterministikong resulta na pwedeng i-settle, at ang trust sa node ay napapalitan ng public voting at recording process, kaya ang AI judgment ay naging public service na pwedeng paulit-ulit gamitin on-chain—napaka-angkop para sa prediction market, governance arbitration, at InfoFi scenarios. Ang component na ito ay kasalukuyang nasa internal testing.

Sa isang konkretong halimbawa, ang Agents ng DeAgent AI ay nagamit na para magbigay ng judgment sa mga totoong world events. Noong kamakailan, sa panahon ng US federal government shutdown, ang team ay gumamit ng market pricing mula sa Kalshi, Polymarket, at iba pa, isinama ang historical shutdown duration, party dynamics, at key time nodes, at bumuo ng decision tree model. Ang naging konklusyon: ang shutdown ay malamang na mapipilitang matapos sa pagitan ng Nobyembre 12-15 (o malapit dito, Nobyembre 13-20), sa halip na walang katapusang standoff na karaniwan sa market sentiment.

Kasabay nito, sa kontrobersyal na tanong na "Bitcoin ba ay pumasok na sa bear market?", ginamit ng DeAgent AI ang on-chain data, ETF fund flows, macro policy shifts, at technical indicator divergences para hatulan na ang kasalukuyang yugto ay mas malapit sa "early deep adjustment ng bear market" kaysa sa isang hindi pa tapos na bull run, at nagbigay ng key price levels at risk monitoring framework.

Ang ganitong mga prediction at analysis sa specific topics ay nagpapakita ng kakayahan ng DeAgent AI oracle sa pag-dissect at pag-integrate ng subjective at complex na problema, at pinapatunayan na ang outputs nito ay maaaring direktang gawing signal para sa prediction market at trading decisions, hindi lang pang-demo.

Paano Ginagawang Index ng Track Growth ang AIA

Mula sa pananaw ng investor, ang value capture logic ng AIA ay nakasalalay sa pagiging payment at settlement medium ng DeAgentAI Oracle at Agent network, at bilang staking asset at governance credential ng nodes at validators. Habang mas maraming prediction apps, governance modules, at DeFi strategies ang sumasali sa network na ito, ang request count, call frequency, at security demand ay magta-translate sa aktwal na demand para sa AIA, kaya ang value nito ay natural na naka-bind sa usage ng buong track, hindi lang sa one-time narrative hype.

Mas mahalaga, ang value chain na ito ay closed loop at predictable. Kapag ang Polymarket at iba pang prediction apps ay nag-e-expand ng market categories at nag-iintroduce ng mas complex subjective questions, kailangan nilang umasa sa AI oracle para sa complex judgment; ang mga calls na ito ay direktang magpapataas ng demand para sa AI oracle infrastructure tulad ng DeAgent AI; at kapag tumaas ang usage ng Oracle/Agent network, ang function token na AIA bilang payment, settlement, at staking asset ay tataas din ang demand at value. Sa madaling salita, kung naniniwala kang lalago pa ang prediction market, mahirap hindi maniwala na lalaki rin ang demand para sa AI oracle, at ito ay makikita sa long-term pricing ng AIA.

Bilang asset, natutugunan ng AIA ang parehong "functionality" at "investability". Sa isang banda, ito ay AI oracle at agent infrastructure para sa subjective problems, direktang tumutugon sa core pain point ng prediction market; sa kabilang banda, ito ay publicly tradable token asset. Sa paghahambing, ang Kalshi, Polymarket, at iba pang prediction platforms ay wala pa ring native token na mapag-investan, at ang traditional price oracles ay may token pero para sa objective price feed track, hindi sa AI-driven subjective oracle value chain. Sa AI oracle + tradable token niche, ang AIA ay kakaunti o baka nag-iisang asset na parehong magagamit at mapag-investan, kaya may pagkakataon itong maging pinaka-direktang index carrier ng prediction track growth.

Paano Dapat Makilahok sa Prediction Track?

Sa kasalukuyan, malinaw na ang prediction track ay nasa yugto na kung saan ang application story ay nasa harap at ang value ay dahan-dahang lumulubog sa ilalim. Pinatunayan ng Polymarket at Kalshi sa pamamagitan ng tunay na trading volume na may track, ngunit ang tunay na maaaring ma-price nang pangmatagalan ay malamang na ang layer na sumusuporta sa pagpapatakbo ng mga application na ito—ang AI oracle, agent network, at ang function token na naka-bind dito.

Habang sinusubukan ng prediction apps na magdala ng mas complex at subjective na judgment, tiyak na tataas ang demand para sa AI oracle; ang demand na ito ay magpapalalim ng paggamit ng infrastructure tulad ng DeAgent AI; at ang function token na mahigpit na naka-bind sa payment, settlement, at staking ng infrastructure na ito ay magdadala ng kaukulang value. Kaya ang tunay na tanong ay hindi na kung sasali ka ba sa track na ito, kundi kung paano at sa anong layer ka sasali.

Isang malinaw na paraan ay: application layer gamit ang participation, infrastructure layer gamit ang position. Sa application layer, maaaring gamitin ng user ang Polymarket at iba pang platforms bilang Alpha tool, tumaya sa specific events gamit ang position; sa infrastructure layer, maaaring mag-allocate ng AIA upang i-align sa long-term thesis na magiging standard ang AI oracle sa prediction market. Ang una ay sumasagot kung kikita ka ngayon, ang ikalawa ay sumasagot kung makikinabang ka kapag lumaki ang track.

Siyempre, ang AIA ay isa lang sa mga factor ng portfolio, hindi ito kapalit ng risk control. Ang mas maingat na approach ay ituring ito bilang bahagi ng prediction track infrastructure index, maglaan ng posisyon at panahon ayon sa risk budget, at hayaang ang market ang mag-validate ng narrative na ito.