Ставки на штучний інтелект: як ставки перетворюють AI-моделі на «скакових коней»

Ставки на штучний інтелект
Фото: WSJ

Prediction-ринок, який традиційно використовувався для ставок на вибори чи спорт, тепер активно освоює сегмент штучного інтелекту. На платформах Kalshi та Polymarket зростає кількість ставок на те, яка компанія випустить найпотужнішу AI-модель, які рейтинги вона отримає чи коли відбудеться реліз.

За даними Wall Street Journal, у серпні 2025 року обсяг торгів у цьому сегменті сягнув 20 млн доларів.

Як заробляють на прогнозах

Учасники ринку відстежують технічні звіти, обговорення в соцмережах і форуми, щоб швидше реагувати на появу сигналів. Наприклад, трейдер Фостер Маккой у 2025 році зробив ставок на $3,2 млн і заробив $170 тис. прибутку.

«У цьому ринку головне — інформаційна перевага. Хто першим дізнався про витік чи реліз, той і виграв», — коментують експерти.

Kalshi отримує оцінку $2 млрд

Паралельно з бумом ставок платформа Kalshi оголосила про новий раунд фінансування — $185 млн, який очолила венчурна компанія Paradigm. У результаті ринкова оцінка Kalshi зросла до $2 млрд.

Серед інвесторів — Sequoia Capital, Multicoin Capital та Peng Zhao, CEO Citadel Securities.

У 2025 році спортивні ринки склали 79% усіх торгів на Kalshi, але AI-ставки демонструють найдинамічніше зростання.


Телеграм double.newsТелеграм double.news

Схожі Новини
Google

Google визнала стрімкий занепад відкритого інтернету

Попри тривалу інформаційну кампанію про здоров’я онлайн-екосистеми, Google нещодавно офіційно визнала, що відкритий інтернет перебуває у фазі швидкого занепаду. Така заява міститься у судовому поданні компанії, що різко контрастує з її попередніми публічними твердженнями.
Детальніше
WhatsApp

У WhatsApp виявлено серйозні проблеми з кібербезпекою

Meta знову опинилася в центрі скандалу — цього разу через гучний позов, поданий колишнім співробітником, який звинувачує компанію в ігноруванні серйозних кіберзагроз у сервісі WhatsApp. За його словами, вразливості потенційно дозволяють несанкціонований доступ до персональних даних мільйонів користувачів.
Детальніше
Годинника

Штучний інтелект не вміє визначати час за аналоговим годинником: нове дослідження виявило слабкість нейромереж

Попри стрімкий розвиток штучного інтелекту, виявлено сферу, з якою нейромережі досі не справляються — це зчитування часу зі звичайних стрілочних годинників. У тесті ClockBench сучасні мовні моделі продемонстрували вкрай низьку точність, показавши результати, які суттєво відстають від людських можливостей.
Детальніше