Changpeng Zhao hat gerade Predict.Fun auf der BNB-Chain gestartet, ein nativer Vorhersagemarkt, der das Problem der immobilisierten Gelder löst. Er verspricht eine Lösung für eine der größten Ineffizienzen in der Branche.
On-chain Prognosemärkte verzeichnen seit mehreren Monaten ein exponentielles Wachstum, leiden jedoch unter einem strukturellen Grundproblem. Wenn ein Nutzer auf ein zukünftiges Ereignis wettet, bleiben seine Mittel bis zur Auflösung des Marktes blockiert, manchmal mehrere Wochen oder Monate. Diese Kapitalbindung stellt erhebliche Opportunitätskosten dar, insbesondere in einem Krypto-Umfeld, in dem DeFi-Protokolle attraktive Renditen auf Stablecoins und andere Vermögenswerte bieten.
Predict.Fun innoviert durch die direkte Integration eines Yield-Generierungsmechanismus auf die eingesetzten Mittel. Konkret bleiben die Tokens eines Nutzers nicht einfach in einem inaktiven Smart Contract gesperrt, wenn er eine Position auf ein Ereignis platziert. Die Plattform setzt diese Mittel automatisch in optimierte Renditestrategien ein, sodass die Teilnehmer während der gesamten Dauer ihrer Wette weiterhin Gewinne erzielen können.
Dieser Ansatz verändert grundlegend die wirtschaftliche Gleichung der Prognosemärkte. Anstatt zwischen einer Wette auf ein Ereignis oder der Erzielung von Renditen wählen zu müssen, können Nutzer nun beides gleichzeitig tun. Die Auswirkungen auf den Markt könnten erheblich sein, insbesondere durch die Anziehung von Großkapitalinhabern, die zuvor angesichts dieser Ineffizienz zögerten.
Die Wahl der BNB Chain als native Blockchain ist nicht zufällig. Mit über 1,5 Millionen täglich aktiven Nutzern bietet das BNB-Ökosystem eine massive Nutzerbasis, die bereits mit dezentralen Anwendungen vertraut ist. Die reduzierten Transaktionsgebühren stellen ebenfalls einen Wettbewerbsvorteil gegenüber auf Ethereum eingesetzten Lösungen dar, wo die Gaskosten schnell die Gewinne bei Positionen kleinerer Größe aufzehren können.
Die Verwendung von BNB als nativer Token für Wetten schafft eine direkte Synergie mit dem gesamten Binance-Ökosystem. Nutzer können ihre Mittel einfach von der zentralisierten Exchange zur Prognoseplattform übertragen, wodurch Reibungen und Umtauschkosten reduziert werden. Diese Fluidität stellt einen großen Vorteil für die Adoption dar, insbesondere bei aktiven Tradern, die regelmäßig zwischen verschiedenen Strategien jonglieren.
Die Plattform bietet eine übersichtliche Benutzeroberfläche, die es ermöglicht, Märkte für eine Vielzahl von Ereignissen zu erstellen oder daran teilzunehmen: Sportergebnisse, Preisbewegungen von Krypto-Assets, politische Ereignisse oder sogar ausgefallenere Vorhersagen. Die Liquidität jedes Marktes hängt natürlich vom Interesse der Nutzer ab, aber die BNB Chain-Infrastruktur garantiert eine schnelle Transaktionsausführung.
Predict.Fun betritt einen Markt, der bereits von etablierten Akteuren wie Polymarket auf Polygon oder Augur auf Ethereum besetzt ist. Der wesentliche Unterschied liegt in dieser integrierten Yield-Farming-Mechanik, die zum Industriestandard werden könnte. Wenn die technische Umsetzung solide ist, könnte diese Innovation konkurrierende Plattformen zwingen, ähnliche Mechanismen zu übernehmen, um nicht an Wettbewerbsfähigkeit zu verlieren.
Der Zeitpunkt des Launches fällt in eine Phase hoher Aktivität auf den Prognosemärkten, insbesondere angesichts der Wahlzyklen und des wachsenden Interesses an der Tokenisierung realer Ereignisse. Die On-chain-Transparenz und die Unmöglichkeit der Manipulation von Ergebnissen sind gewichtige Argumente gegenüber traditionellen Buchmachern, auch wenn die Regulierung dieser Aktivitäten in vielen Jurisdiktionen eine Grauzone bleibt.
Die Ankündigung von CZ bleibt vorerst knapp, und viele technische Details müssen noch geklärt werden: Welche DeFi-Protokolle werden zur Renditeerzielung eingesetzt, welche Orakel werden für die Auflösung der Ereignisse verwendet und wie wird die Governance des Protokolls strukturiert sein. Die Krypto-Community wartet nun auf präzisere Informationen zum Startdatum und den genauen Funktionen der Plattform.
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