Leseprobe: Prognosemärkte befinden sich im Wandel vom „Handelsinstrument“ hin zur wiederholt zitierten Entscheidungssignalschicht. Während die Datenplattformen wie Polymarket, Kalshi usw. kontinuierlich von Mainstream-Medien, Finanzterminalen und KI-Systemen genutzt werden, liegt das Marktinteresse nicht mehr nur auf einzelnen Wetten, sondern auf dem kollektiven Konsens, gewichtet nach Kapital. Basierend auf der langfristigen Beobachtung von CGV Research zu Prognosemärkten, AI Agents, reguliertem Finanzwesen und Informationsinfrastruktur, werden in diesem Artikel aus den fünf Dimensionen Struktur, Produkt, KI, Geschäftsmodell und Regulierung 26 zentrale Prognosen für die Entwicklung der Prognosemärkte bis 2026 vorgestellt.
Autor: Shigeru & Cynic, CGV Research
Heutzutage entwickeln sich Prognosemärkte (Prediction Market) vom „Randfinanzexperiment“ hin zur fundamentalen Schicht für Information, Kapital und Entscheidungssysteme. 2024–2025 erleben wir eine Explosion bei Plattformen wie Polymarket und Kalshi; für 2026 steht die systemische Evolution der Prognosemärkte als „neue Art von Informationsinfrastruktur“ im Fokus.
Basierend auf den letzten zwei Jahren kontinuierlicher Forschung zu Prognosemärkten, AI Agents, Krypto-Finanzierungen und regulatorischen Trends, präsentiert CGV 26 Prognosen für 2026.
I. Strukturelle Trendprognosen
1. Prognosemärkte werden 2026 nicht mehr als „Wetten“ oder „Derivate“ definiert
Sie werden neu als dezentrale Informationsaggregations- und Preissysteme verstanden. 2025 haben Plattformen wie Polymarket und Kalshi ein kumuliertes Handelsvolumen von über 270 Milliarden US-Dollar erreicht. Mainstream-Medien wie CNN, Bloomberg und Google Finance integrieren ihre Wahrscheinlichkeitsdaten breit und verwenden sie als Echtzeit-Konsensindikatoren, nicht mehr als Glücksspielquoten; akademische Studien (z.B. von Vanderbilt University und der University of Chicago) zeigen, dass Prognosemärkte bei politischen und makroökonomischen Ereignissen eine höhere Genauigkeit aufweisen als traditionelle Meinungsumfragen. Bis 2026 werden traditionelle Finanzgiganten wie ICE in Polymarket investieren und Daten an globale Institutionen verteilen. Regulierungsbehörden (wie die CFTC) werden sie zunehmend als Informationsaggregationsinstrument ansehen und den Paradigmenwechsel von „Wett-Label“ zu „dezentralem Preissystem“ vorantreiben.
2. Der Kernwert von Prognosemärkten liegt nicht im „richtigen Wetten“, sondern im „Signal“
Das letztendliche Kaufargument ist die Fähigkeit, Veränderungen im kollektiven Konsens frühzeitig widerzuspiegeln. 2025 zeigen Plattformen wie Polymarket und Kalshi bei Entscheidungen der Federal Reserve und bei Sportereignissen eine Wahrscheinlichkeitsänderung, die 1–2 Wochen vor Mainstream-Ökonomen und Umfragen liegt; Berichte belegen, dass ihre Brier-Score-Werte deutlich besser sind als bei Meinungsumfragen und Expertenprognosen, mit einem Wert von 0.0604, was deutlich besser ist als die Standardwerte von 0.125 (gut) und 0.1 (exzellent). Mit steigendem Handelsvolumen verbessert sich die Prognosegenauigkeit und der Brier-Score. Bis 2026 werden institutionelle Absicherungsbedarfe (z.B. durch Wahrscheinlichkeits-„Signals“ zur Absicherung makroökonomischer Risiken) zunehmen, Plattformdaten werden in Finanzterminals eingebettet, und die Signalfunktion wird den Handelsrenditen weit überlegen sein, sodass sie zu einem Echtzeit-„Meinungsbarometer“ für Medien und Institutionen werden.
3. Prognosemärkte entwickeln sich vom „Ereignis-“ zum „Zustandsniveau“
Nicht nur „Wer gewinnt“, sondern „In welchem Zustand befindet sich die Welt“. 2025 haben Plattformen bereits kontinuierliche Zustandsmärkte eingeführt, z.B. „Bitcoin-Preisspanne 2026“ oder „Wahrscheinlichkeit einer Rezession“, mit offenen Positionen (OI), die von Jahresbeginn an auf mehrere Milliarden US-Dollar steigen; der Anteil makroökonomischer Indikator-Märkte bei Kalshi wächst rasant. Für 2026 wird erwartet, dass langfristige Zustandsmärkte die Liquidität dominieren, strukturelle Konsense aggregieren und eine kontinuierliche Preisbildung für den Weltzustand bieten, anstatt nur einzelne Ereignisse zu bewerten.
4. Prognosemärkte werden zur „externen Realitätsüberprüfung“ für KI-Systeme
KI bezieht sich nicht mehr nur auf Daten, sondern auf „gewichtete Urteile“. 2025 zeigt der Benchmark Prophet Arena, dass die Genauigkeit von KI-Modellen bei der Vorhersage realer Ereignisse mit Prognosemärkten vergleichbar ist; Kooperationen wie Kalshi mit Grok sowie die Generierung von KI-Zusammenfassungen durch Polymarket nutzen kapitalgewichtete Wahrscheinlichkeiten zur Validierung und Reduktion von KI-„Halluzinationen“. Bis Ende 2025 werden Protokolle wie RSS3 MCP reifen, und Prognosewahrscheinlichkeiten werden breit in die Aktualisierung von KI-Weltmodellen eingebunden, um einen Realitäts-Markt-Modell-Feedback-Loop zu schaffen und die Zuverlässigkeit KI-generierter Ausgaben zu erhöhen.
5. Information, Kapital und Urteil werden erstmals in einem System geschlossen
Dies ist der fundamentale Unterschied zu sozialen Medien und Nachrichtenplattformen. 2025 werden Daten von Polymarket in Bloomberg und Google Finance integriert, was einen effizienten Kreislauf schafft: Informationseingang → Kapitalpreisbildung → Urteilsausgabe. Im Gegensatz zu unmotivierten Meinungen auf Twitter sorgt der Kapitalmechanismus für die Wahrheitsfindung. Bis 2026 wird erwartet, dass dieser Kreislauf auf Unternehmensrisikomanagement und politische Bewertung ausgeweitet wird, um externe Wertschöpfung zu generieren. Prognosemärkte werden so zu einer neuen Entscheidungsinfrastruktur.
6. Prognosemärkte sind kein Nischenbereich mehr im Krypto-Sektor
Sie werden in die größere Erzählung von KI × Finanzen × Entscheidungsinfrastruktur eingebettet. 2025 investiert ICE 2 Milliarden USD in Polymarket, Kalshi wird auf 11 Milliarden USD geschätzt, und traditionelle Akteure wie DraftKings und Robinhood bringen Prognoseprodukte auf den Markt; das kumulierte Handelsvolumen übersteigt 270 Milliarden USD, Daten werden in Mainstream-Terminals genutzt. Bis 2026 wird die Integration institutioneller Akteure und KI-gestützter Anwendungen Prognosemärkte vom Nischenprodukt zum Kern der KI × Finanz- und Entscheidungsinfrastruktur machen, ähnlich wie Chainlink im Orakelbereich.
II. Produktformate
7. Einzelereignis-Prognosemärkte werden 2026 reifen
Innovation liegt nicht im UI, sondern in der Struktur. 2025 beträgt das Gesamtvolumen der Prognosemärkte ca. 270 Milliarden USD, wobei Polymarket mit über 200 Milliarden und Kalshi mit 170 Milliarden dominieren. Einzelereignis-Märkte (z.B. Sport, makroökonomische Indikatoren, politische Ereignisse) sind führend, aber das Wachstum verlangsamt sich gegen Ende des Jahres. Der Fokus verschiebt sich auf die zugrunde liegende Infrastruktur, z.B. Azuros LiquidityTree, das effizientes Liquiditätsmanagement und Gewinnverteilung optimiert. Bis 2026 wird erwartet, dass solche Infrastruktur-Upgrades die Stabilität und Tiefe einzelner Ereignismärkte erhöhen und größere institutionelle Beteiligung ermöglichen.
8. Multi-Event-Kombinationsmärkte werden zum Mainstream
Prognosen werden nicht mehr nur als Einzelpunkt, sondern als gemeinsame Bewertung mehrerer Variablen gesehen. 2025 ist die „Combos“-Funktion von Kalshi, die Mehrfachtickets für Sport- und Makroereignisse unterstützt, sehr beliebt und zieht institutionelle Absicherer an; auch bedingte Märkte (z.B. Ereignisabhängige Wahrscheinlichkeiten) verbessern die Preisfindung. Für 2026 wird erwartet, dass regulatorische Klarheit und institutionelle Kapitalflüsse Multi-Event-Kombinationsmärkte zum Standard machen, um komplexe Risiken zu managen und Diversifikation zu ermöglichen, was die Handelsdichte deutlich erhöht.
9. „Langfristige Märkte“ (Long-horizon Markets) entstehen
Prognosen für 6 Monate, 1 Jahr oder sogar 3 Jahre im Voraus. 2025 erweitern Plattformen wie Polymarket und Kalshi ihre Angebote um mehrjährige Märkte, z.B. Bitcoin-Preisspannen oder Wirtschaftsindikatoren, mit offenen Positionen, die auf mehrere Milliarden USD steigen; Protokolle wie Azuro führen Leihmechanismen ein, um Kapitalbindung zu verringern. Für 2026 werden langfristige Märkte voraussichtlich einen bedeutenden Anteil an der Liquidität halten, strukturelle Konsense aggregieren und das Interesse an langfristigem Hedging deutlich steigern.
10. Prognosemärkte werden in immer mehr nicht-Trade-Produkte eingebettet
Sie werden zu Werkzeugen für Forschung, Risikomanagement und Entscheidungsfindung, nicht nur für den Handel. 2025 integriert Google Finance Kalshi- und Polymarket-Daten tief in seine Plattform, z.B. für KI-generierte Wahrscheinlichkeitsanalysen und Diagramme; auch Bloomberg prüft Signalzugänge. Bis 2026 wird diese Einbettung weiter zunehmen, und Prognosewahrscheinlichkeiten werden Standard für makroökonomische Analysen, Unternehmensrisikobewertungen und Entscheidungsprozesse. Medien wie CNN und CNBC haben im Dezember 2025 Partnerschaften mit Kalshi geschlossen, um Wahrscheinlichkeitsdaten in Finanzsendungen (z.B. „Squawk Box“, „Fast Money“) und Berichte einzubinden.
11. B2B-Prognosemärkte werden erstmals wertvoller als B2C
Unternehmen und Institutionen brauchen „Konsenspreise“ mehr als Einzelpersonen. 2025 zeigen interne Anwendungsfälle (z.B. in Supply Chain und Projektmanagement), dass die Prognosegenauigkeit besser ist als bei traditionellen Methoden; mit steigender Absicherungsnachfrage bei makroökonomischen und Sportereignissen wächst der Anteil der B2B-Transaktionen. Für 2026 wird erwartet, dass B2B erstmals den B2C-Markt übertrifft, und Prognosemärkte als zentrale Tools für kollektive Preisbildung in Unternehmen etabliert werden. 2025 beträgt die Marktgröße für Supply-Chain-Analysen 9,62 Milliarden USD, mit einer CAGR von 16,5 % bis 2035. Prognosemärkte als „Konsenspreis-Tools“ werden in KI-gestützte Nachfrage- und Risikomanagementsysteme eingebunden.
12. Prognosemärkte ohne Token-Emission und mit geringem Spekulationsgrad werden nachhaltiger
2026 werden Plattformen für Zurückhaltung bei Design und Token-Emission belohnt. 2025 erzielt Kalshi ohne native Token monatliche Spitzenvolumina von über 500 Millionen USD und hält über 60 % Marktanteil; Polymarket kündigt für Q1 2026 die Einführung des POLY-Tokens an, bleibt aber im Jahr 2026 spekulationsarm. Bis 2026 wird erwartet, dass zurückhaltende Designs in regulatorisch freundlichen Umfeldern, mit echter Liquidität und Vertrauen bei Institutionen, langfristig erfolgreicher sind, da sie nachhaltiger wachsen.
III. KI × Prognosemärkte
13. KI-Agenten werden zu den wichtigsten Akteuren in Prognosemärkten
Nicht nur Spekulation, sondern kontinuierliche Teilnahme und automatische Kalibrierung. Ende 2025 unterstützen Infrastruktur wie RSS3 MCP Server und Olas Predict KI-Agenten auf Plattformen wie Polymarket und Gnosis, die eigenständig Ereignisse scannen, Daten einkaufen und Wetten platzieren – deutlich schneller als Menschen; Tests im Prophet Arena zeigen, dass die Beteiligung der Agenten die Markteffizienz deutlich erhöht. Bis 2026 wird erwartet, dass mit der Reife des AgentFi-Ökosystems und offener Schnittstellen mehr Protokolle, KI-Agenten mehr als 30 % des Handelsvolumens beitragen, durch kontinuierliche Kalibrierung und niedrige Latenzzeiten zu den Hauptliquiditätsanbietern werden und so die Spekulation reduzieren.
14. Menschliche Prognosen werden mehr zu „Trainingsdaten“ als zu Handelsakteuren
Prognosemärkte dienen zunehmend der Modellierung, nicht mehr nur Menschen. 2025 zeigen Benchmark-Tests wie Prophet Arena und SIGMA Lab, dass menschliche Urteile in Marktwahrscheinlichkeiten für das Training und die Validierung großer Modelle genutzt werden, mit deutlicher Steigerung der Genauigkeit; die riesigen, kapitalgewichteten Datenmengen der Plattformen werden zu hochwertigen Trainingssets. Für 2026 wird erwartet, dass diese Entwicklung sich vertieft: Prognosemärkte priorisieren die Optimierung von KI-Modellen, menschliche Wetten dienen vor allem als Signaleingaben, und Plattformdesigns entwickeln sich entsprechend weiter.
15. Multi-Agenten-Prognosewettbewerbe werden zu einer neuen Alpha-Quelle
Prognosemärkte verwandeln sich in Multi-Intelligenz-Agenten-„Spielwiesen“. 2025 haben Projekte wie Talus Network mit Idol.fun und Olas Prognosemärkte als Arena für kollektive Agentenintelligenz erkannt, bei der durch Wettbewerb und Kooperation bessere Vorhersagen erzielt werden; Gnosis Conditional Tokens unterstützen komplexe Interaktionen. Bis 2026 werden Multi-Agenten-Wettbewerbe voraussichtlich die Hauptquelle für Alpha werden, die Märkte zu adaptiven Multi-Agenten-Umgebungen entwickeln und Entwickler anziehen, eigene Agentenstrategien zu bauen.
16. Prognosemärkte werden gegen KI-Halluzinationen vorgehen
„Nicht-wettbare Urteile“ werden als geringe Vertrauenswürdigkeit gewertet. 2025 zeigen Kooperationen wie Kalshi mit Grok und Tests im Prophet Arena, dass kapitalgewichtete Wahrscheinlichkeiten als externe Anker die KI-Bias reduzieren; Modelle ohne Marktabgleichung liefern schlechtere Ergebnisse. Bis 2026 wird erwartet, dass diese Mechanismen standardisiert werden: „Urteile, die in Prognosemärkten nicht gewettet werden können“, werden von KI-Systemen automatisch abgewertet, was die Zuverlässigkeit und Halluzinationsresistenz erhöht.
17. KI wird Prognosemärkte vom „Wahrscheinlichkeits“- zum „Verteilungs“-Ansatz führen
Nicht nur eine Zahl, sondern eine ganze Ergebnisverteilung. 2025 führen Plattformen wie Opinion und Presagio KI-gesteuerte Orakel ein, die vollständige Wahrscheinlichkeitsverteilungen statt einzelner Werte ausgeben; in komplexen Ereignissen sind Verteilungsprognosen deutlich präziser. Bis 2026 werden KI-Modelle mit Verteilungs-Outputs in die Märkte integriert, um feinere Ergebnisprofile zu liefern, die Preisbildung bei Long-Tail-Ereignissen zu verbessern, und die UI sowie APIs werden standardmäßig Verteilungsansichten unterstützen.
18. Prognosemärkte werden zu externen Schnittstellen für Weltmodelle (World Models)
Reale Veränderungen → Marktpreisbildung → Modellaktualisierung, ein geschlossener Kreislauf. 2025 sind Protokolle wie RSS3 MCP in der Lage, Echtzeit-Kontextströme zu liefern, die Agenten bei der Aktualisierung von Weltmodellen aus Marktwahrscheinlichkeiten unterstützen; Prophet Arena zeigt erste Feedback-Schleifen. Bis 2026 wird erwartet, dass dieser Kreislauf reift: Prognosemärkte werden die Standard-externen Schnittstellen für KI-Weltmodelle, schnelle Reaktion auf Ereignisse und dynamische Modell-Iterationen ermöglichen, was die KI-Interpretation der Welt beschleunigt.
IV. Finanz- und Geschäftsmodell-Prognosen
19. Handelsgebühren sind nicht das Endziel von Prognosemärkten
Der eigentliche Wert liegt in Daten, Signalen und Einfluss. 2025 erzielt Kalshi durch Handelsgebühren bedeutende Einnahmen, während Polymarket mit niedrigen oder null Gebühren durch Datenverteilung und Einflussnahme dominiert – mit über 200 Milliarden USD kumuliertem Volumen und Investitionen von ICE & Co. Mit der Integration von Prognosedaten in Mainstream-Plattformen wie Google Finance und CNN wird bis 2026 die Datenlizenzierung und Signalkonzept-Subscription voraussichtlich mehr als 50 % der Plattform-Einnahmen ausmachen; Institutionen werden für Echtzeit-Wahrscheinlichkeitsdaten zahlen, um makroökonomische Absicherungen und Risikomodelle zu betreiben. Der Wert der Plattform verschiebt sich vom Handelsvolumen hin zu Datenvermögen, was eine nachhaltige Geschäftsstrategie fördert.
20. Prognose-Signal-APIs werden Kernprodukte im Business
Insbesondere im Finanz-, Risiko- und Politikbereich. 2025 bieten Plattformen wie FinFeedAPI und Dome standardisierte APIs mit Echtzeit-OHLCV-Daten und Orderbüchern für Polymarket und Kalshi; Google Finance integriert im November Wahrscheinlichkeitsdaten direkt. Bis 2026 wird erwartet, dass diese APIs zum Standard werden, ähnlich wie Bloomberg, und von Institutionen für automatisiertes Risikomanagement, politische Simulationen und Absicherungen genutzt werden. Das Marktvolumen wächst auf mehrere Milliarden USD, führende Anbieter sichern sich durch exklusive Lizenzen ab.
21. Content- und Erklärungsfähigkeit wird zum entscheidenden Schutzschild
Erklärung der Prognoseergebnisse ist wichtiger als die Prognose selbst. 2025 kooperiert CNN mit Kalshi, um Wahrscheinlichkeiten in Berichte einzubetten und Marktschwankungen zu erklären; Mainstream-Medien zitieren häufig Polymarket und Kalshi als „Echtzeit-Meinungsbarometer“. Bis 2026 werden reine Wahrscheinlichkeitsanbieter marginalisiert, erklärende Inhalte (z.B. tiefgehende Analysen, Visualisierungen, langfristige Einblicke) zum entscheidenden Differenzierungsmerkmal. Plattformen mit starken Erklärfähigkeiten werden von KI, Think Tanks und Institutionen bevorzugt genutzt, was Netzwerkeffekte schafft; Monetarisierung der Einflussnahme wird wichtiger als der Handel, ähnlich wie traditionelle Medien durch Dateninterpretation Autorität aufbauen.
22. Prognosemärkte werden zu fundamentalen Werkzeugen für neue Forschungsinstitute
Prognosemärkte sind keine Medien, sondern Forschungs-Engines. 2025 werden Marktdaten in Institutionen wie der SIGMA Lab der University of Chicago für Benchmark-Tests genutzt, die bessere Genauigkeit als traditionelle Umfragen zeigen; Google Finance integriert Prognosedaten für KI-gestützte Visualisierungen. Bis 2026 werden sie in neue Forschungsrahmen eingebunden, als Echtzeit-Entscheidungs-Engines für Unternehmen, Regierungen und KI-Modelle, z.B. für Risikoanalysen, Frühwarnsysteme und Modell-Validierung. Sie entwickeln sich zu „Forschungsinfrastruktur“, ähnlich wie Daten-Terminals im Finanzsektor, und treiben den Übergang von Frontend-Handel zu Backend-Tools voran.
V. Regulatorische und Struktur-Prognosen
23. 2026 wird der regulatorische Fokus von „Ob“ auf „Wie“ verschieben
Nicht mehr Verbote, sondern Nutzungs- und Grenzfragen. 2025 hat die US-CFTC Kalshi und Polymarket in bestimmten Kategorien (z.B. Sport, makroökonomische Ereignisse) legalisiert; Wahlmärkte sind noch eingeschränkt, aber nicht-finanzielle Ereignisse werden klar geregelt. In der EU wird das MiCA-Framework für Prognoseplattformen getestet. Für 2026 wird erwartet, dass mit zunehmender institutioneller Kapitalflüsse und breiter Mediennutzung (z.B. CNN, Bloomberg) der Fokus auf Nutzungsregeln liegt – z.B. Manipulationsschutz, Informationspflichten, grenzüberschreitende Regeln – anstelle von Verbots. Dieser Weg ähnelt der Entwicklung des Derivate-Marktes und wird die globale Compliance-Landschaft prägen.
24. Regulierte Prognosemärkte werden eher für „nicht-finanzielle“ Anwendungen genutzt
z.B. politische Bewertungen, Lieferketten, Frühwarnsysteme. 2025 hat Kalshi erfolgreich regulatorische Hürden bei politischen Ereignissen umgangen und sich auf Wirtschafts- und Sportmärkte konzentriert, mit über 170 Milliarden USD kumuliertem Volumen; interne Anwendungen (z.B. in Supply Chain) zeigen höhere Genauigkeit. Für 2026 wird erwartet, dass regulatorisch konforme Plattformen vor allem in nicht-finanziellen Bereichen expandieren, z.B. bei Klimawahrscheinlichkeiten, Unternehmensrisikobewertungen und öffentlichen Ereignissen (z.B. Olympiamedaillen). Diese Felder sind weniger reguliert, bieten aber Zugang zu Institutionen und Regierungen; regulatorische Trends werden den Mainstream öffnen und das Label „Wetten“ vermeiden.
25. Top-Prognosemärkte gewinnen nicht durch Traffic, sondern durch „Zitation“
Wer von KI, Institutionen und Forschungssystemen genutzt wird, gewinnt. 2025 sind Polymarket und Kalshi mit Wahrscheinlichkeiten in Google Finance, Bloomberg und Medien (Forbes, CNBC) integriert und als Echtzeit-Konsensindikatoren anerkannt; akademische Benchmarks wie SIGMA Lab stärken ihre Autorität. Bis 2026 wird der Wettbewerb um die „häufige Nutzung“ zunehmen: Plattformen, die von KI-Modellen wie Gemini oder Claude als externe Validierungsquellen genutzt werden, oder von Institutionen wie Vanguard oder Morgan Stanley in Risikosysteme eingebunden werden, gewinnen an Bedeutung. Der Traffic ist wichtig, aber die Zitiernetzwerke entscheiden über den Erfolg, ähnlich wie bei Chainlink im Orakelbereich.
26. Der entscheidende Wettkampf bei Prognosemärkten liegt darin, ob sie zur Infrastruktur werden
Nach 2026 wird es zwei Wege geben: Entweder werden Prognosemärkte zu „Wasser, Strom, Gas“ – unverzichtbar – oder sie werden marginalisiert. 2025 investiert ICE Milliarden in Polymarket, Daten fließen in Mainstream-Terminals; AgentFi und MCP-Protokolle legen die Grundlage für KI-Feedback-Schleifen. Bis 2026 verschiebt sich der Wettbewerb auf die Infrastruktur-Qualitäten: Werden Prognosemärkte zu den Echtzeit-Interfaces für KI-Weltmodelle, Standard-Signalleitungen für Finanzterminals und fundamentale Entscheidungssysteme? Die Gewinner werden unentbehrlich wie Bloomberg oder Chainlink, während reine Handelsplattformen marginalisiert werden. Dieser Wendepunkt entscheidet, ob die Erzählung von Krypto zu einer globalen Informationsinfrastruktur wird.
Schlusswort
Prognosemärkte brauchen nicht mehr den Beweis ihrer Machbarkeit; der eigentliche Meilenstein ist, ob sie als Entscheidungssignal genutzt werden – und nicht nur als Handelsinstrument. Wenn Preise von Forschern, Institutionen und systemischen Modellen wiederholt zitiert werden, hat sich die Rolle der Prognosemärkte bereits gewandelt.
Bis 2026 wird der Wettbewerb nicht mehr um Popularität und Traffic gehen, sondern um die Stabilität, Vertrauenswürdigkeit und Nutzungshäufigkeit der Signale. Ob sie zur langfristigen Basisinfrastruktur werden, entscheidet, ob sie die nächste Entwicklungsphase erreichen oder in zyklischen Narrativen verharren.
Hinweis: Dieser Artikel ist ein CGV-Research-Bericht und stellt keine Anlageberatung dar, sondern dient nur der Information.
