imdea.org - 頭部盈利錢包 70% 是 Bot，但 AI 還沒接管預測市場
作者：Jeff，頭部IOSG
摘要
預測市場 bot 恐慌的盈利預測核心數據相當直觀：Polymarket上 5% 看似 bot 的錢包，貢獻了平臺 75% 的錢包交易量。823 個錢包自 2025 年 1 月以來各自凈賺超過 10 萬美元，還沒合計從 Polymarket 提取 1.31 億美元利潤。接管利潤榜前 20 的市場錢包中，14 個被歸類為 bot（Stacy Muur leaderboard inspection）。頭部多倫多大學研究（覆蓋 240 萬用戶，盈利預測自 2022 年起 670 億美元交易量）發現 68.8% 的錢包用戶處于虧損狀態，前 1% 的還沒用戶獲取了全部盈利的 76.5%。
由此推導出的接管敘事是：預測市場是一臺財富轉移機器，而 bot 是市場其操作者。數據無誤，頭部但框架存在一半偏差。盈利預測
核心觀點
一、bot 敘事的核心瑕疵在于將“交易量集中度”等同于“資本掠奪”。Polymarket 上 5% 的錢包貢獻 75% 的交易量，僅說明賬戶活躍度的分布，并不能直接推出散戶的資金被 bot 提取。
二、群體層面的數據更具說服力。AI agent錢包正收益率約 37%，人類錢包僅 7%-13%，3-4 倍的群體級差距是結構性優勢的真實證據；而利潤榜前 20 中 bot 占 14 個（Stacy Muur leaderboard inspection），屬于該分布的右尾投影，并非獨立證據。
三、bot 的優勢在結構性維度，而非判斷維度。bot 主導的三類市場——價格延遲套利、實時體育的博弈狀態自動化、跨平臺組合套利——共同點是無須對真實世界事件本身做出判斷。一旦市場結果依賴多源信息的綜合處理，bot 的優勢便系統性弱化。
四、Polymarket 的品類結構在過去 12 個月內由“政治 42%”切換至“體育 50%”，增速最快的品類恰好是 bot 結構性不占優的長周期事件市場，平臺整體散戶化趨勢明確。
五、前瞻判斷：bot 占比將隨著部署成本下降繼續提升，但 bot 對人類的資本提取規模會先于 bot 占比見頂——因為 bot 之間的相互蠶食速度，快于其對人類賬戶的蠶食速度。
六、投資策略：平臺層（Kalshi + Polymarket 合計 97%+ 份額）的股權機會已基本關閉；價值機會向 L2 agent 基礎設施層（Olas / Valory 模型）以及 venue-agnostic 中間層遷移，C 端 bot 產品與 L3 數據 / 定價層不具備 venture-fit。
一、賽道規模高于 bot 恐慌
三個量化錨點界定本報告的討論范圍。
第一，Bernstein 于 2026 年 4 月 14 日修正預測市場賽道 2026E 規模至 2400 億美元，2030 年通往 1 萬億美元的路徑在 sell-side 已成共識。
第二，Kalshi與 Polymarket 合計 YTD 交易量于 2026 年 4 月中突破 600 億美元，已超過賽道 2025 全年 510 億美元的總量。
第三，Robinhood上線 1,000+ Kalshi 合約，平臺 100 萬 + 客戶累計交易 90 億張合約。Robinhood 預測市場業務 ARR約 3.5 億美元，2025 全年 1.5 億美元，2026E 5.86 億美元，是公司增速最快的產品線。
上述數據共同指向一個結論：預測市場已不再是單一的加密原生賽道，其屬性更接近一個 TradFi 分發問題。bot 敘事中假定的“散戶被掠奪”群體，主體并非加密用戶，而是通過傳統券商通道入場的零售投資者。
由此可以推出 bot 恐慌的語境性偏差：賽道并非被自動化抽離價值，而是被主流金融以遠超任何自動化提取速度的節奏注入流量。
二、真正重要的數據：37% vs. 10%
bot 敘事中被引用最多的數據點存在樣本選擇偏差。
“利潤榜前 20 中 14 個 bot”的來源數據，前提是已按盈利排序的小樣本。該樣本僅能反映 bot 在分布右尾的占據情況，不能用于推斷群體層面的優劣關系。
群體層面的數據（來源：Polystrat / Valory 披露，與多家 Polymarket 鏈上分析數據交叉驗證）：
群體層面 3-4 倍的勝率差異，是 bot 結構性優勢的真實體現。利潤榜 14/20 的統計，應被理解為該勝率分布的下游表現，而非獨立的因果證據。
三、bot 在哪些市場勝出
bot 的提取規模高度集中于以下三類市場。這三類的共同點在于無須對真實世界結果做主觀判斷，所依賴的是與平臺撮合引擎相關的延遲或定價優勢。
價格喂價的延遲套利
代表案例：錢包 0x8dxd，2026 年 1 月將 313 美元做至 437,600 美元，僅交易 15 分鐘 BTC 漲跌合約，勝率 98%。
策略原理：監控 Binance 與 Coinbase 現貨價格，在 Polymarket 報價滯后于 CEX 時建倉。Polymarket 已于 2026 年 1 月 7 日對 15 分鐘加密合約引入 taker fee（50% 概率附近峰值約 3%），針對性中和該策略。該錢包累計勝率已回落至 54.7%。
結論：bot 在喂價類市場的優勢真實存在，但限定在極窄時間窗口內，并隨平臺引入摩擦成本而顯著壓縮。
實時體育的博弈狀態自動化
數據來源：cancun2026 團隊的 Polymarket 錢包分類（Dune query 6648075，https://dune.com/queries/6648075，過去 7 天，截至 2026-05-11）。
優勢來源：bot 對賽場事件的反應速度顯著快于使用直播流（30 秒延遲）的散戶。此外，Kreo、PolyCop 等交易終端通過 copy-trade 和自動跟單功能，將該優勢開放給非程序員用戶，因此測得的 bot 份額中包含 bot 路由的人類資金。
跨平臺組合套利
數據來源：IMDEA Networks 論文《Unravelling the Probabilistic Forest: Arbitrage in Prediction Markets》（AFT 2025，dspace.networks.imdea.org/handle/20.500.12761/1941）。
研究覆蓋 2024 年 4 月至 2025 年 4 月間，Polymarket 上約 4,000 萬美元的套利提取規模，主要由兩種模式構成：一是同一市場內 YES / NO 份額的再平衡；二是跨平臺組合交易（在 Polymarket 買 YES、Kalshi 買 NO，兩者隱含概率之和小于 1 美元時入場）。該模式對多平臺基礎設施有剛性要求，且隨各平臺撮合引擎收斂而壓縮。
四、人類賬戶的勝出的領域及其限制條件
bot 占比最低的品類并非“散戶挑得更準”，而是“該類市場的盈利取決于綜合多源真實世界信息的能力”，這是自動化對人類持續處于結構性劣勢的環節。
兩份獨立研究印證這一判斷。
Joshua Della Vedova（University of San Diego）的鏈上行為研究（jdellavedova.com）指出：散戶挑中勝出結果的頻率高于 bot；bot 的優勢在執行——在散戶以 0.72 美元買入 YES 時，bot 已在 0.55 美元入場，每股浮盈 0.17 美元。
多倫多大學 / HEC Montréal / ESSEC 工作論文（Akey 等，SSRN 6443103，2026 年 3 月 18 日）則指出：虧損用戶 56% 的下單價格落在極端區間（< 10￠ 或 > 90￠），盈利榜前 0.1% 的用戶僅 28% 在極端區間下單。虧損用戶的典型行為是"5 美分追小概率搏 20 倍"或"95 美分追末段確定性"，盈利用戶的典型行為是在概率曲線中段建倉。
兩項研究共同指向：散戶的判斷能力被普遍低估，但執行時機與下單結構系統性偏弱。
五、前瞻路徑：四股力量決定 bot/人格局走向
未來 12-24 個月的關鍵變量不是當下的 bot/人占比，而是其演化方向。本報告識別出四股作用力，方向并不一致。
bot 部署成本進一步崩塌
Claude Code、Codex 等 coding agent，Hermes 等開源框架，以及 Polymarket 自身以 MIT 協議開源的 Polymarket Agents 框架，共同將 0x8dxd 類策略的工程門檻由“嚴肅項目”壓低至“周末原型”。Copy-trade 服務進一步將人類資金接入 bot 基礎設施，機械性放大測得的 bot 份額。
bot 單體收益率被同業蠶食
823 個盈利 bot 錢包是更大規模虧損 bot 群體的右尾。同類策略的錢包數量上升，意味著每個 bot 的可獲利窗口收窄。0x8dxd 的 98% 勝率在結構上不可復制，原因不是低效消失，而是同類競爭 + 平臺 fee 調整。bot 對人類的資本提取規模，大概率早于 bot 占比見頂。
平臺品類結構向散戶傾斜
Polymarket 2026 年 4 月品類構成：體育 50%、加密 24%、政治 16%、其他 10%。 2025 年同期構成：體育 29%、加密 12%、政治 42%。
體育交易量絕對值同比增長 11 倍。新增量主要落在長周期事件市場，散戶占絕對優勢。Bernstein 預計體育在賽道交易量中的占比將由當前 62% 回落至 2030 年 31%，由經濟、政治、公司事件合約填補——該結構性遷移將進一步擴大 bot 不占優的品類敞口。
不同平臺按品類自然分流
Hyperliquid 的 HIP-4 于 2026 年 5 月 2 日上線，提供日級 BTC 二元合約、零開倉費、USDH 抵押與永續 / 現貨統一、validator-slashable 市場部署機制（每個 slot 100 萬 HYPE，按當前價約 4,276 萬美元）。
這是典型的 bot 優勢市場類型被單獨剝離上線。Day-1 交易量主要來自套利資金，符合 BTC 二元合約的歷史分布。若 HIP-4 后續擴展至體育、政治市場并接入可信預言機，其 bot 份額可能收斂至 Polymarket 水平；當前階段，其作用是將 bot 友好流量隔離至獨立平臺，使 Polymarket 的品類結構進一步向散戶漂移。
六、平臺格局與估值快照（2026 年中）
▲ Source: Bernstein note (April 14, 2026), Polymarket / Kalshi 公開披露, HIP-4 上線公告
結論：Kalshi + Polymarket 合計份額 97%+，平臺層股權機會對 venture check size 而言基本關閉。可投價值向平臺層之上（trading terminal、量化策略服務、agent infra）與之下（資金效率、仲裁、預言機）的兩側遷移。
七、風險提示
風險一：監管尾部風險。Schiff 提交的三項法案（DEATH BETS Act、Public Integrity Act、Prediction Markets Are Gambling Act）、內華達州對 Kalshi 的 TRO、亞利桑那州 2026 年 3 月的刑事指控，構成聯邦與各州之間的拉鋸。Kalshi 89% 的體育營收集中度為暴露最大的業務線，體育或戰爭 / 死亡類合約面臨全品類禁令的尾部場景具有現實概率。
風險二：預言機與仲裁失敗風險。Polymarket 已于 2025 年接入 Chainlink 處理價格類市場，但主觀類市場仍依賴 UMA。UMA 當前 token 經濟每年僅產生約 60 萬美元經濟流量，對應 FDV 3,700 萬美元；MOOV2 之后，proposer 獎勵被收窄至約 37 個白名單地址，其中多數為 Polymarket 關聯方。任何一次有爭議的高曝光裁決，均可能引發對整個賽道信任度的重估。
風險三：體育占比反轉風險。Polymarket 2026 年體育業務的增長存在季節性（NBA、NFL 超級碗驅動）。若體育份額回撤，“bot 份額上升 + 散戶擴張”的整體動態可能發生反轉。
八、對建設者與投資人的含義
bot 之爭實質上是一個問題：在 Bernstein 預測的 2,400 億美元 2026 賽道中，哪一層捕獲價值。四層結構，價值密度不一。
L1 — Agent 交易產品。 策略優勢衰減，C 端自動化交易承擔合規風險。該層不建議單獨下注。
L2 — Agent 基礎設施（Olas / Valory 模型）。收過路費的經濟模型，無論哪個 agent 勝出均可吃 fee。該層是最干凈的可投選項。
L3 — AI 原生數據、定價、市場創建。 大部分被平臺內部團隊消化，或被既有 Web2 incumbent（Kensho、Bloomberg、Dataminr）拿走。剩余可投窗口窄。
L4 — 仲裁與解決。 當前經濟流量真實但規模小。要成為 Tier 1 venture 標的，需要 token 模型重新設計，而該設計目前不在公開 roadmap 上。
邊緣層值得跟蹤的方向：
PM-DeFi 可組合性（Morpho 抵押 PM 倉位，當前 2x 杠桿，路線圖 4-5x，影響資金效率）
交易終端與 copy-trade 服務（Kreo 等）
PM-native 量化機構
新型市場原語（impact markets、futarchy、conditional markets）
結論：bot 贏品類，人贏市場，平臺贏結構
bot 并未接管預測市場。bot 飽和的是特定市場類型，任何平臺 bot 與人類的交易量比例，本質上是該平臺市場類型構成的下游結果?！?% 錢包 / 75% 交易量”的頭條數據混淆了交易量集中與資本掠奪。Polymarket 2026 年的增長主體來自 bot 結構性不占優的體育市場，1.31 億美元 bot 提取額則主要發生在散戶本身參與度低的短窗口加密市場。
未來勝出的平臺需具備三項能力：可信仲裁條件下承載多類型市場、對 bot 與人類流量按合適比例進行容納、跨品類用戶的留存能力。Polymarket 目前占據該位置：Bitget 2026 Q1 研究顯示，多品類用戶呈有機增長趨勢，單用戶品類數由 1.45 升至 2.34，活躍天數由 2.5 升至 9.9。
bot 留在其結構性優勢區間；運行 bot 的人類資本將持續向下一個事件遷徙；最終勝出的是能在最多市場類型上、按合適比例承載兩類流量的平臺。
This detailed match analysis covers key moments, player performances, and tactical insights.
Key Statistics
Possession: 55% - 45%
Shots on target: 6 - 3
Pass accuracy: 88% - 82%
Corners: 5 - 2
Player Ratings
- Home MVP: John Doe (9.2)
- Away MVP: James Smith (8.7)
Post-Match Analysis
The manager praised the team's resilience after coming from behind. "We showed great character," he said.
This win moves them to the top of the league table with 45 points.