#预测市场 En voyant l’évolution des données sur le marché de prédiction AI de Kalshi, je me suis soudain souvenu de la vague de marchés de prédiction dans la crypto en 2017. À l’époque, tout le monde misait sur diverses plateformes de prédiction, avec une confiance totale dans l’avenir de différents projets. Aujourd’hui, dix ans plus tard, peu de projets ont survécu et continuent à évoluer.

Cette fois, Gemini est passé de 30% au début de l’année à 86% aujourd’hui, ce qui reflète ce qui se passe dans l’évaluation en temps réel des performances des modèles AI sur le marché. Un volume de transactions dépassant 10 millions de dollars montre que les participants ne parlent pas en l’air, mais votent avec leur argent réel. Ce qui est intéressant, c’est qu’à cette époque l’année dernière, ChatGPT était encore le leader incontesté, mais en seulement un an, les attentes du marché ont complètement changé — cette fluctuation dramatique des probabilités nous rappelle que la compétition dans le domaine technologique est bien plus fragile qu’on ne le pense.

En regardant les cycles historiques, chaque fois ce sont les vagues précédentes qui se font repousser par les suivantes. J’ai déjà vu trop de projets qui se proclamaient "toujours premiers" disparaître dans l’oubli. Les marchés de prédiction, utilisant des classements objectifs comme LM Arena pour le règlement, sont au moins beaucoup plus honnêtes que les opinions subjectives. Mais c’est aussi un piège — le consensus du marché peut basculer brutalement à un point critique. Il reste encore plus d’un mois avant la fin de l’année, et dans cette fenêtre temporelle, une sortie de produit majeure ou une avancée de performance pourrait tout changer.

Plutôt que de suivre la tendance en augmentant la reconnaissance, il vaut mieux comprendre la logique d’évolution technologique derrière tout cela. La montée de Gemini ne vient pas de nulle part, c’est le résultat d’années d’accumulation et d’investissements continus de Google. Ce marché finira par enseigner aux participants une leçon simple : dans un domaine en rapide évolution, la position de leader d’hier ne garantit pas celle de demain.