Я не могу достаточно подчеркнуть, насколько сильным попутным ветром для рынков прогнозов являются достижения в области ИИ. Исторически фьючерсы и опционы всегда были значительно более ликвидными, чем рынки прогнозов, потому что ценообразование и предоставление дельта-нейтральной ликвидности намного проще. Очень просто реализовать стратегию маркет-мейкинга, которая просто хеджирует экспозицию по активу на любом ликвидном рынке. В конце концов, для ETH или BTC существует сотни источников ликвидности. Но реализовать дельта-нейтральную стратегию для арендной стоимости чипов NVDA, например, намного сложнее. Поэтому большая часть ликвидности на рынках прогнозов поступает от LP и трейдеров, которые моделируют исход конкретного контракта, а затем предоставляют ликвидность там, где, по их мнению, должна быть цена. Именно моделирование раньше было слишком ресурсоемким даже для самых активных и производительных хедж-фондов с высокочастотной торговлей. Но теперь то, что раньше требовало значительных инженерных ресурсов для создания пользовательского алгоритма машинного обучения с нуля, стало таким же простым, как подключение нескольких API данных к стратегии, работающей через передовые модели. И с новыми инновациями, такими как Jev, эти стратегии становятся все более осуществимыми в масштабе. Это область приоритетного интереса для Trueo. Мне регулярно говорят, что если мы сможем решить проблему ликвидности на нашей платформе, у нас появится возможность напрямую конкурировать с Poly и Kalshi. Я говорю о том, что эта цель никогда не была более достижимой. И мы скоро это докажем.