Saya tidak dapat menekankan cukup betapa besar manfaat kemajuan AI terhadap pasaran ramalan. Secara sejarah, niaga hadapan dan pilihan sentiasa jauh lebih cair daripada pasaran ramalan kerana menentukan harganya dan menyediakan likuiditi delta-neutral jauh lebih mudah. Sangat mudah untuk menjalankan strategi pembuat pasaran yang hanya menghedging eksposur terhadap aset di mana-mana tempat yang cair. Selepas semua, terdapat ratusan sumber likuiditi untuk ETH atau BTC. Tetapi jauh lebih sukar untuk menjalankan strategi delta-neutral bagi kos sewa cip NVDA, contohnya. Inilah sebabnya kebanyakan likuiditi pasaran ramalan datang daripada LP dan pedagang yang memodelkan kesudahan kontrak tertentu, kemudian menyediakan likuiditi di tempat yang mereka anggap harga sepatutnya berada. Bahagian pemodelan inilah yang dahulu terlalu berat bahkan untuk kedai perdagangan frekuensi tinggi yang paling aktif dan berprestasi tinggi. Tetapi sekarang, apa yang dahulu memerlukan sumber kejuruteraan yang besar untuk membina algoritma pembelajaran mesin tersuai dari awal, kini sebegitu mudahnya—hanya dengan menyambungkan beberapa API data kepada strategi yang berjalan melalui model terkini. Dan dengan inovasi baharu seperti Jev, strategi-strategi ini menjadi semakin mungkin pada skala besar. Ini adalah bidang kepentingan utama Trueo. Saya sering diberitahu bahawa jika kami dapat menyelesaikan masalah likuiditi di platform kami, kami mempunyai peluang untuk bersaing secara langsung dengan Poly dan Kalshi. Apa yang saya katakan ialah, matlamat ini belum pernah lebih boleh dicapai sebelum ini. Dan kami akan membuktikannya dalam masa yang sangat dekat.