Kalshi y Polymarket dominan el 97,5% del mercado de predicciones en 2025

Autor: MetaHub Research

Introducción: Redefinir los límites de los mercados de predicción

Los mercados predictivos son mercados que permiten a los participantes operar sobre los resultados de eventos futuros inciertos, cuyos precios de contrato reflejan el juicio consensuado del mercado sobre la probabilidad de que ocurra dicho evento. Han demostrado una precisión significativamente superior a las predicciones de expertos y las encuestas en áreas como elecciones políticas, macroeconomía, eventos deportivos, activos criptográficos y eventos corporativos.

Los mercados de predicción son herramientas esenciales de "financierización de la información": el precio es probabilidad. En áreas de alta incertidumbre y fuerte juicio subjetivo, los mercados de predicción tienen ventajas significativas.

Se estima que el volumen total de operaciones del mercado global de predicción en 2025 será de aproximadamente 50,250 millones de dólares estadounidenses. Si se define la madurez por el volumen de operaciones en lugar de por la narrativa, los mercados de predicción realmente completarán su transición de una [curiosidad a corto plazo impulsada por eventos] a un [mercado sostenido] en 2025.

Kalshi ha demostrado que la industria no solo "tiene volumen de operaciones", sino que comienza a mostrar capacidad comercial: su informe afirma haber generado aproximadamente 260 millones de dólares en ingresos por comisiones. Sin embargo, los mercados de predicción aún no han entrado realmente en una fase de crecimiento; en comparación con el volumen anual de miles de millones de dólares de los mercados futuros financieros maduros a nivel mundial, hoy se parecen más a los futuros financieros de 1982 que a las criptomonedas de 2020.

A diferencia de la mayoría de las innovaciones financieras, los mercados de predicción no han experimentado una competencia de cola larga, sino que se han consolidado rápidamente en dos plataformas: Kalshi y Polymarket, que juntas representan más del 97,5% del mercado; el volumen de todas las demás plataformas combinadas es de solo aproximadamente 1.250 millones de dólares, lo que las convierte en un ecosistema marginal.

I. La naturaleza de los mercados predictivos: mecanismo de producción de información más allá de la economía de la atención

Los mercados predictivos ya no son simplemente una innovación en formas de negociación, sino que están evolucionando hacia un mecanismo de producción de información fuera de la economía de la atención.

La diferencia fundamental con la economía tradicional de la atención es:

• El valor no depende de los clics, el tráfico o la popularidad

• Los activos clave son el conocimiento y la calidad de la información

Los participantes del mercado buscan juicios verificables, negociables y referenciables, y no exposición de atención a corto plazo.

Bajo esta lógica, los competidores del mercado predictivo también han cambiado:

• Sistema de investigación de corredores de bolsa

• Sistema de evaluación de consultoría

• Derecho de narrativa mediática

• Salida de probabilidad después del entrenamiento de IA

En otras palabras, es un mercado que precifica el conocimiento futuro.

El verdadero punto de inflexión en la industria en esta etapa no está en la tecnología, sino en tres cosas: si se puede generar fluidez informativa sostenida; si se entra en la "zona de regulación débil tolerable" en lugar de la zona de arbitraje gris; y si es considerado por las instituciones como una entrada para la toma de decisiones, y no como una herramienta de entretenimiento para pequeños inversores. Una vez que estos tres puntos se cumplan, la forma del mercado predictivo se asemejará más a una mezcla de Bloomberg + intercambio + institución de encuestas, y no a una aplicación Web3.

Right to define the problem: A severely undervalued core asset

La mayoría de las personas subestiman el activo más fundamental del mercado predictivo: no es la liquidez, sino la capacidad de definir problemas.

Quien controle la definición del problema, controla: el acceso a la información, el contexto de la operación y el derecho a interpretar las probabilidades. Esto es altamente similar a la estructura de poder de las empresas de índices (como MSCI). Una pregunta de mercado bien diseñada es, en esencia: un marco cognitivo negociable.

¿Por qué se revaluó repentinamente el valor de los mercados de predicción en el ciclo 2024–2026?

El año 2025 no es casualmente un punto de inflexión, sino el resultado de la superposición de tres factores estructurales.

2.1 Esperanza de clarificación regulatoria

• En 2024, varios estados de EE. UU. y la CFTC han adoptado una postura más clara respecto a la regulación de contratos de eventos

• La vía legal de Kalshi abre la puerta a los fondos institucionales tradicionales, lo que provoca un aumento repentino en el volumen de operaciones institucionales

• Los inversores tradicionales comienzan a ver la predicción de mercados como una "herramienta de trading de eventos con alpha", y no como un juego de azar.

2.2 Consolidación del volumen de operaciones + suministro continuo de eventos

• Anteriormente, los mercados predictivos se centraban principalmente en eventos políticos o eventos únicos, con ciclos de negociación cortos y alta volatilidad

• En 2025, se producirán eventos de alta frecuencia (deportivos, KPI corporativos, eventos del mercado cripto), y el mercado podrá absorber fondos de forma sostenida

• Los eventos continuos generan un ciclo de auto-refuerzo de liquidez: la liquidez aporta profundidad de información → atrae más comercio → señales de precios más precisas

2.3 Ampliación marginal de la demanda de información

• Aunque en la era de la IA los datos son abundantes, la "probabilidad de confiabilidad" se convierte en un activo escaso

• Los fondos cuantitativos, los fondos de cobertura y los departamentos de toma de decisiones corporativas comienzan a considerar la predicción de los precios de mercado como una fuente real de señales.

Lógica central: no es el crecimiento de usuarios por tráfico, sino la concentración de liquidez desencadenada por la demanda de capital e información: este es el verdadero punto de inflexión del mercado predictivo.

2.4 Superposición de tres fuerzas estructurales

Fuerza uno: El límite de ineficacia del sistema de investigación tradicional está manifestándose

Durante la última década, la investigación de venta ha mostrado un retraso significativo en la predicción de puntos de inflexión macroeconómicos; los compradores han comenzado a considerar la "velocidad de formación del consenso" como una fuente de alfa; los modelos de expertos se parecen cada vez más a la ingeniería de narrativas que a la descubrimiento probabilístico.

Los mercados predictivos ofrecen un paradigma diferente: no se trata de "quién es más inteligente", sino de "quién está dispuesto a pagar por su juicio". La exposición de capital se convierte en un filtro de información.

Fuerza dos: Después del auge de la IA, la sociedad humana necesita aún más "fuentes de señal reales"

Los modelos grandes pueden generar juicios, pero no pueden asumir riesgos. La singularidad de los mercados predictivos radica en sus ventajas mecanísticas irremplazables:

Por lo tanto, se convierte en uno de los pocos sistemas en la era de la IA que posee un mecanismo de anclaje de hechos, lo que explica por qué cada vez más fondos cuantitativos comienzan a tratar la predicción de los precios de mercado como una variable exógena.

Fuerza tres: Web3 resuelve una restricción clave: la confiabilidad del asentamiento

El mayor problema de los mercados de predicción tempranos no era la falta de predicciones, sino: ¿quién actuaría como operador? ¿Cómo evitar impagos? ¿Cómo permitir la participación global? El cálculo en cadena reduce la confianza de "confiar en el operador" a "confiar en la ejecución del código", permitiendo por primera vez que los mercados de predicción tengan capacidad de expansión transfronteriza.

Tres: Comparación de la escala de las principales plataformas (volumen real en 2025)

① Kalshi — Centro de liquidez actual

• Volumen de negociación nominal de aproximadamente 23.8 mil millones de dólares en 2025, un aumento superior al 1100% interanual

• Alcanzó hasta el 55%-60% del volumen semanal del sector, convirtiéndose en el mercado más líquido

• En ciertos períodos de estadística, la cuota de mercado global aumentó al 62,2%

• El volumen de operaciones mensual alcanzó niveles de 1.300 millones de dólares

• El impulso de crecimiento proviene principalmente de la apertura de rutas regulatorias que permiten el ingreso de capital tradicional, y no del crecimiento de usuarios de criptomonedas.

Kalshi eligió una estrategia completamente diferente: ingresar activamente en el marco regulatorio, definiendo los mercados de predicción como "intercambios de contratos de evento", intentando replicar la vía de legitimidad del mercado de futuros. El crecimiento a corto plazo es lento, pero si tiene éxito, abrirá la compuerta para la asignación de fondos de pensiones/RIA/institucionales.

② Polymarket — centro de liquidez nativo de criptomonedas

• Volumen de operaciones total de 2025 de aproximadamente 22 mil millones de dólares estadounidenses

• Mantiene un volumen mensual de operaciones de miles de millones de dólares en algunos meses

Polymarket sigue la ruta de liquidez sin permiso a nivel global: genera rápidamente densidad de cobertura de eventos, utiliza la cadena para reducir la fricción de participación y sustituye la profundidad regulatoria por actividad de trading.

Su verdadero valor no es el volumen de operaciones, sino la creación de la primera "curva de probabilidad política en tiempo real" del mundo: este tipo de datos nunca existió en los sistemas tradicionales.

③ Plataformas del segundo grupo (representan una proporción mínima del total, pero indican la dirección futura de la diferenciación)

A pesar de la alta concentración del mercado, han surgido varias plataformas exploratorias, como Azuro y TrendleFi. Estas plataformas en conjunto generan solo aproximadamente $1.25 mil millones en volumen de operaciones, lo que indica que la industria aún no ha entrado en una fase de "floración", sino que sigue en la etapa de definición de infraestructura.

Augur representa las limitaciones de la primera generación de experimentos descentralizados: excesivo énfasis en "sin confianza", ignorando la experiencia de los operadores reales y sin resolver la distribución de problemas y la obtención de liquidez. Esto demuestra que los mercados de predicción no son un problema puramente técnico, sino un problema de diseño de mercado.

Conclusión lógica: La ventaja competitiva central de los mercados predictivos no es la tecnología, sino la combinación de liquidez y capacidad de diseño de eventos. Las plataformas con baja liquidez tienen dificultades para competir y triunfar mediante la descentralización.

Cuatro: ¿Por qué la mayoría de los mercados de predicción fracasan?

Las plataformas que han fallado en la historia no perdieron por la tecnología, sino por la estructura micro del mercado.

4.1 Trata los mercados predictivos como un "casino de eventos"

Este error causa que el ruido de alta frecuencia ahogue a los operadores informativos, impidiendo que el capital de market making se mantenga a largo plazo y haciendo que el ratio Sharpe sea insostenible. Un mercado predictivo exitoso debe otorgar una ventaja estructural a los operadores informativos.

4.2 Desajuste de fuentes de liquidez

Los mercados predictivos no necesitan minoristas, sino: operadores macro, investigadores de políticas, expertos de la industria y gestores de riesgo. Lo que aportan son flujos de operaciones impulsados por información, no flujos de operaciones de tipo apuesta.

4.3 Error en el diseño de la frecuencia de liquidación

Si el ciclo de liquidación del mercado es demasiado corto, se degenera en juego de azar; si es demasiado largo, se pierde eficiencia de capital. El intervalo óptimo suele ser eventos con una vida media de información de dos semanas a seis meses, lo que coincide exactamente con la ventana de tiempo en el mundo real donde "puede surgir divergencia pero aún es verificable".

V. Análisis de sectores verticales: Cuatro subsectores de alto crecimiento

A medida que el período de apertura del mercado predictivo general se cierra gradualmente, las oportunidades del sector se concentran en direcciones verticales. El deporte, la economía de creadores, las predicciones de IA y la interacción con bots sociales se han convertido en los cuatro subsectores de crecimiento más rápido actualmente.

5.1 Pista deportiva

Lógica clave

Los eventos deportivos tienen inherentemente un calendario frecuente y resultados claros, lo que facilita la predicción cuantificable y genera una base de usuarios altamente leal. La plataforma puede implementar rápidamente mercados de apuestas y sistemas de cuotas mediante middleware (como Azuro Protocol), reduciendo la barrera técnica.

Proyecto representativo

• Football.fun: TVL a corto plazo supera los 10 millones de dólares, con alta actividad de usuarios

• Horas extras: Integrar la interacción comunitaria con el comercio de derivados para formar un ecosistema cerrado

• SX Network, Azuro Protocol: Proporcionan soporte de cadena pública y middleware para predicciones deportivas

Características del comportamiento del usuario

• Participación frecuente, apuestas en tiempo real y operaciones activas围绕赛事

• Las operaciones de los usuarios son fácilmente influenciadas por recomendaciones de la comunidad

• Prefieren herramientas de apalancamiento y contratos de corto plazo, buscando retroalimentación rápida

Tendencias y oportunidades

En los próximos 1 a 3 años, el sector deportivo se profesionalizará aún más: los derivados de alta frecuencia, el trading con apalancamiento y la agregación entre cadenas se convertirán en configuraciones estándar, generando un modelo de crecimiento compuesto a través de comunidades y ecosistemas de eventos: "predicción deportiva + economía comunitaria".

5.2 Sector de la economía de creadores

Lógica clave

La integración de los mercados predictivos con la economía de creadores capacita directamente a los KOL para generar mercados y distribuir ingresos. Al participar en predicciones, los usuarios también se convierten en productores de contenido comunitario, creando un ecosistema cerrado impulsado por incentivos de participación para creadores, con un efecto de crecimiento viral notable.

Proyecto representativo

• Melee: ofrece un 20% de participación a creadores para incentivar a los KOL a impulsar la generación de mercado

• Index.fun: 30% de ingresos para creadores, empaquetando los resultados de predicción en "índices de creadores" para aumentar la reventa y la participación de la comunidad

Tendencias y oportunidades

El futuro de la categoría de creadores se dirigirá hacia la indexación y la plataforma: las plataformas pueden convertir la influencia de los creadores en activos negociables mediante índices predictivos, mecanismos de incentivo NFT y sistemas de participación.

5.3 Pista de predicción de IA

Lógica clave

La IA está pasando de ser una herramienta de apoyo a convertirse en un producto central, asumiendo funciones de generación de mercado, análisis de eventos, producción de contenido y liquidación. A través de agentes inteligentes y Copilot, la plataforma logra creación sin costo, suministro ilimitado y liquidación automatizada, reduciendo significativamente los costos operativos.

Proyecto representativo

• OpinionLabs: Agentes de IA generan mercados de eventos con liquidación automática de resultados predictivos

• BuzzingApp: Impulsado por IA, operación sin intervención humana, con soporte para iteraciones y liquidación rápidas de eventos

Tendencias y oportunidades

En los próximos 1 a 3 años, la IA se convertirá en un estándar para la predicción de mercados: la automatización de la generación de mercados, el cálculo inteligente, el análisis de eventos y la digitalización completa de la gestión de riesgos impulsarán la aparición de productos de alta frecuencia y alta inteligencia, atraerán a operadores cuantitativos profesionales.

5.4 Carrera de interacción con bots sociales

Lógica clave

La simplificación del frontend y la integración social reducen la barrera de entrada para los usuarios, integrando directamente las operaciones predictivas en tweets de Telegram o X, o en billeteras de contenido, creando un ciclo cerrado de "social como trading".

Proyecto representativo

• Flipr, Noise: Bot de Telegram para ordenar con un solo clic, simplificando operaciones de trading complejas

• XO Market: Agrupa órdenes de múltiples plataformas y ofrece funciones de apalancamiento y órdenes de toma de ganancias y pérdida, satisfaciendo las necesidades de usuarios profesionales.

Tendencias y oportunidades

El futuro de la categoría de bots sociales integrará profundamente agregadores de plataformas y herramientas de apalancamiento, logrando la integración de liquidez entre cadenas y ampliando aún más la cobertura de usuarios mediante incorporación social, convirtiéndose en el "motor de crecimiento" de los mercados de predicción.

Resumen: El auge de los nichos verticales refleja la evolución de los mercados de predicción hacia una dirección caracterizada por "derivatización + conversión en servicios de datos + integración de IA + ecosistema de creadores y redes sociales". Cada nicho ha formado una cadena lógica completa: impulso del mercado → comportamiento del usuario → soporte tecnológico → oportunidades de inversión.

Seis: El punto de ruptura para los mercados de predicción pequeños

A pesar de la alta concentración del sector, las pequeñas plataformas aún tienen varias "aguas azules" en las que pueden ingresar:

6.1 Verticalización / Mercados de nicho

• Eventos deportivos profesionales, e-sports, KPI del sector

• Mercados de predicción internos de la empresa, eventos de asociaciones profesionales

• Eventos de políticas específicas de la industria o región

Lógica: Los eventos profundos o especializados que las plataformas principales no cubren pueden formar mercados de alto valor pero bajo volumen de operaciones.

6.2 Productización de datos + Integración B2B

• No realizar operaciones directas, sino vender señales de precios como API o productos de índice a fondos o empresas

• La ventaja principal es el bajo riesgo regulatorio + un modelo de negocio sostenible

6.3 Diferenciación de la experiencia / Valor añadido de la información

• Ofrece herramientas de análisis previo a la predicción y mecanismos de consenso comunitario

• Convierte las predicciones en "valor cognitivo más allá de la simple operación" para aumentar la fidelización de los usuarios

Lógica central: Las plataformas pequeñas deben evitar la competencia directa en liquidez y centrarse en escenarios de alto valor y baja escala + modelos de negocio basados en la generación de datos.

Siete: Perspectiva de inversión: La infraestructura estructural es la verdadera dirección de apuesta

Los posibles direcciones de alto valor futuros incluyen:

• API de datos de mercados predictivos (para fondos cuantitativos)

• SaaS de mercados de toma de decisiones empresariales

• Market making y intermediación de riesgo

• Producto de índice de probabilidad (índice de expectativas futuras similar al VIX)

El verdadero foso de defensa pertenecerá a quienes controlen la distribución de probabilidades, no a quienes emparejen operaciones.

7.1 Panorama de las direcciones reales de inversión de VC

7.2 Interpretación de las señales de financiación clave

The Clearing Company ha completado una ronda de financiación de aproximadamente 15 millones de dólares, con inversores como Union Square Ventures, Coinbase Ventures, Haun Ventures y Variant. Esta es una señal muy significativa: el capital está comenzando a tratar los mercados de predicción como una categoría de activos formal que requiere una clearinghouse.

La valoración de Kalshi ha aumentado a 5 mil millones de dólares; FanDuel y CME también están preparando productos de mercados de predicción para competir; para 2025, el capital institucional representa aproximadamente el 55% del capital de los mercados de predicción. Esto significa que está experimentando una evolución similar a la ruta tecnológica: DEX en 2017 → DeFi en 2021 → mercados de predicción en 2024.

Ocho. Tendencias futuras y direcciones de evolución

8.1 Evolución del mecanismo: profundización de la derivatización

El mercado se prevé que evolucione gradualmente desde "predicción de resultados de eventos" hacia el trading de alta frecuencia, opciones estructuradas y contratos con apalancamiento. Ruta típica:

• Contratos de eventos de corto plazo (como el contrato de 30 minutos de Limitless) → Herramientas de trading de volatilidad de alta frecuencia

• Trading apalancado (Flipr 5x) → Integración con protocolos de apalancamiento DeFi para formar un ecosistema de derivados en cadena

• Predicción de rango, arbitraje de diferencial → evolucionan gradualmente hacia opciones estructuradas e instrumentos financieros derivados

Al mismo tiempo, la integración de liquidez entre cadenas y plataformas se convierte en una ventaja competitiva clave. Los agregadores combinan los libros de órdenes de diferentes plataformas para ofrecer los mejores precios y soluciones de liquidación, similares a "Predictive Market 1inch".

8.2 Evolución del producto: Servicios de datos + Integración de IA

El precio del mercado predicho ya refleja la "probabilidad del evento" y se convertirá en una fuente de datos central para la cuantificación institucional, la asignación de activos y la gestión de riesgos. Las formas de producto incluirán:

• Suscripción a datos: proporciona probabilidades de mercado en tiempo real, comportamiento de cuentas principales y oportunidades de arbitraje

• Indexación: Combinar diferentes resultados de predicción en un "índice de creadores" o "índice de eventos", facilitando su reintercambio o integración en DeFi

• Terminal visual: "Terminal Bloomberg de mercados predictivos" al estilo Polysights, que proporciona señales de estrategia directamente

Al mismo tiempo, la IA participará en la generación de mercados, liquidación automática, análisis de contenido y gestión de riesgos: generación automática de mercados de eventos (sin intervención humana), liquidación inteligente y ajuste de cuotas, con la participación de Agentes/Copilotos de IA en la predicción de operaciones.

8.3 Evolución de la infraestructura: modularidad y componibilidad

El mercado predictivo será como bloques de DeFi: módulos modularizados para generación de mercado, liquidación, liquidez, oráculos, agentes de IA, etc., que permiten integración plug-and-play, reduciendo la barrera técnica y admitiendo despliegue multi-cadena.

• Gnosis CTF → Emisión estandarizada de activos

• Azuro Protocol → Middleware de apuestas

• Polymarket/Kalshi → Capa de liquidación principal

La implementación multicanal y la agregación de órdenes entre cadenas se convierten en estándar: cadenas como Base, Polygon y Solana sirven como base para sectores verticales.

8.4 Evolución de la experiencia de usuario

La interacción frontal evoluciona hacia lo social, ligero e inmediato: Bot (Telegram/plataformas sociales), orden de un solo clic y operaciones con apalancamiento integradas en el ecosistema de contenido. AI + oráculos inteligentes reducen la operación manual y los costos, mientras que la liquidación automatizada y el análisis inteligente de eventos mejoran la escalabilidad de la plataforma.

En los próximos 1 a 3 años, se prevé que el mercado experimente un crecimiento acelerado impulsado por cuatro pilares: "derivatización, servicios de datos, integración de IA e infraestructura componible". Evolucionará desde una herramienta de agregación de información hacia un综合体 que integra mercados de productos derivados, servicios de datos, ecosistema de IA e integración de creadores y nichos verticales. El valor de inversión se concentrará en los módulos de infraestructura, servicios de datos, aplicaciones de nichos verticales e innovaciones en la capa de IA e interacción.

Conclusión: Una nueva infraestructura social

Los mercados predictivos no son una innovación periférica en finanzas, sino un intento de resolver un problema extremadamente básico:

¿Cómo los humanos forman consensos ejecutables ante la incertidumbre?

La importancia de este mecanismo acaba de comenzar a manifestarse cuando ocurren simultáneamente la sobrecarga de información, la generalización de la IA y el fracaso de los expertos.

It is more like a new social infrastructure than an asset class.