AIの進歩が予測市場にもたらす追い風の大きさを、いくら強調してもしすぎることはない。 歴史的に見ると、価格設定やデルタニュートラルな流動性を提供することがはるかに容易であるため、先物とオプションは常に予測市場よりもはるかに流動性が高かった。 どの流動性の高い取引所でも、資産への曝露をヘッジするマーケットメイキング戦略を実行するのは非常に単純だ。というのも、ETHやBTCには数百もの流動性供給源が存在するからである。 しかし、たとえばNVDAのチップの賃貸コストに対してデルタニュートラルな戦略を実行するのは、はるかに困難である。 そのため、予測市場の大部分の流動性は、特定の契約の結果をモデル化し、価格が適切だと考える場所に流動性を提供するLPやトレーダーから来ている。 かつては、最も活発で高性能なヒートフリーキングショップですら、このモデル化部分が過剰な負荷だった。 しかし今や、カスタムの機械学習アルゴリズムをゼロから構築するために多大なエンジニアリングリソースを要していたことが、複数のデータAPIをフロンティアモデルを通じて動作する戦略に接続するだけの簡単な作業となった。 Jevのような新規イノベーションにより、こうした戦略はスケールしてもますます実現可能になっている。 これはTrueoにとって優先的な関心分野である。 私たちは、当プラットフォームで流動性の課題を解決できれば、PolyやKalshiと直接競合する機会があると頻繁に指摘されている。 私が言いたいのは、この目標がこれまでで最も現実的になったということだ。 そして、まもなくそれを証明する。