Prediction Market và AI Agent: Sự giao thoa tạo nên “Prediction Agent”?

Khi thị trường dự đoán không còn do con người dẫn dắt

Năm 2025, thị trường dự đoán bước vào giai đoạn mở rộng mạnh nhất từ trước đến nay. Tổng khối lượng giao dịch toàn ngành đạt khoảng 27.9 tỷ USD, tăng gần 40% so với năm 2024 theo DefiRate; trong đó riêng Polymarket đóng góp hơn 12.5 tỷ USD giao dịch lũy kế và duy trì lượng tài sản khóa quanh 216-248 triệu USD cuối năm.

Trong bức tranh trên, điều đáng chú ý không chỉ nằm ở con số tăng trưởng mà ở cách dòng tiền vận động: khoảng 40% hoạt động trên các nền tảng Prediction Market hàng đầu không chỉ đến từ người dùng, thay vào đó đến từ các tác nhân tự động, hay còn gọi là AI Agent.

Từ đây, bản chất của thị trường dự đoán cần được nhìn lại: giá không phải là con số ngẫu nhiên, mà là xác suất được biểu diễn thành thị trường. Một hợp đồng Yes/No về bầu cử, lãi suất hay giá vàng thực chất phản ánh kỳ vọng tập thể tại một thời điểm nhất định.

Trước khi AI tham gia, con người là trung tâm của chu trình này. Họ đọc tin, đánh giá dữ kiện, tự cân nhắc rủi ro rồi đặt lệnh theo hiểu biết hoặc trực giác. Nhưng khi AI Agent trở thành chủ thể giao dịch, toàn bộ chu trình được tự động hóa: mô hình có thể thu thập dữ liệu, ước tính xác suất, phát hiện sai lệch định giá và tự triển khai giao dịch mỗi khi cơ hội xuất hiện.

Nói cách khác, thay vì “con người tạo giá”, giờ đây một phần giá được hình thành bởi thuật toán, nhanh hơn, liên tục hơn và không phụ thuộc vào nhịp suy nghĩ của nhà đầu tư.

Sự dịch chuyển này đi cùng xu hướng rộng hơn khi mảng AI Agent toàn cầu được ước tính đạt 5.43 tỷ USD năm 2024, 7.92 tỷ USD năm 2025 và có thể lên tới hơn 236 tỷ USD vào 2034, với CAGR gần 46% trong giai đoạn 2025-2034. Doanh nghiệp ngày càng coi agent như “lớp tự động hóa thông minh” mới cho mọi quy trình.

AI Agent làm gì trong Prediction Market?

Để hiểu vai trò của AI Agent trong Prediction Market, cần nhìn chúng không phải như công cụ giao dịch đơn lẻ, mà như một lớp hạ tầng mới đang len vào cấu trúc vận hành của thị trường.

Sự xuất hiện của Agent không chỉ thay đổi cách lệnh được mở hay đóng, mà làm thay đổi toàn bộ quy trình: từ thu thập thông tin, xử lý dữ liệu, hình thành xác suất cho tới quản lý rủi ro và phân bổ thanh khoản. Prediction Market vốn được xây dựng để phản ánh kỳ vọng của con người; nhưng khi AI Agent tham gia, thị trường không còn đơn thuần là nơi người dự đoán mà trở thành môi trường nơi mô hình đánh giá, tự học và cạnh tranh với nhau.

Sự thay đổi này diễn ra trong bối cảnh phù hợp: lượng giao dịch tăng mạnh, số lượng thị trường mở rộng nhanh, trong khi người dùng cá nhân không thể đọc tin và phản ứng liên tục theo thời gian thực. Đây chính là những khoảng trống mà AI Agent bước vào.

Tầng tích hợp: Khi nền tảng mở cửa cho agent

Polymarket là ví dụ dễ thấy nhất cho việc một nền tảng dự đoán có thể “sẵn sàng cho AI” đến mức nào. Về hạ tầng, nền tảng này cung cấp API cùng Polymarket MCP Server cho phép agent truy vấn các lớp dữ liệu sâu như tỷ lệ cược, khối lượng, độ sâu sổ lệnh và lịch sử giao dịch. Nếu trước đây con người phải mở từng thị trường để xem thông tin, thì agent chỉ cần gửi yêu cầu, nhận dữ liệu thô và xử lý ngay lập tức để đưa ra hành động phù hợp.

Đặc biệt, với sự xuất hiện của x402 - giao thức thanh toán HTTP của Coinbase đã giúp các AI Agent có thể tự trả phí API bằng USDC trực tiếp từ ví. Điều này biến việc kết nối giữa ví on-chain, API call và lệnh giao dịch thành một vòng khép kín không cần sự can thiệp liên tục của người dùng. AI có thể “sống” như một trader thực thụ: có ví, có dòng tiền, có quyền gọi API, có quyền bấm nút Buy/Sell.

Đọc thêm: x402 là gì? Narrative mới nổi do Coinbase phát triển có gì?

Trên lớp này, các agent như Polytale hay GraphAI không chỉ dừng ở việc đọc dữ liệu thị trường, mà còn có khả năng thu thập dữ liệu tâm lý đám đông từ mạng xã hội như X, các hoạt động on-chain và các nguồn dữ liệu off-chain khác, rồi hợp nhất chúng để ra quyết định.

Phân tích đến giao dịch: AI như một trader 24/7

Thứ hai, vai trò dễ thấy nhất của AI Agent trong Prediction Market là phân tích và giao dịch tự động.

Ở tầng phân tích, agent tận dụng Machine Learning và Natural Language Processing để xử lý dữ liệu on-chain, hiệu ứng xã hội và tin tức thời gian thực.

Ví dụ như giao thức GraphAI có thể quét X để phát hiện khi tỷ lệ cược cho các sự kiện như “ra mắt token AGI” tăng vọt lên 91%, trong khi Quantrix phân tích sentiment toàn cầu cho Myriad Markets và cải thiện độ chính xác dự đoán 15-25% so với các phương pháp khảo sát truyền thống.

Hoạc một số agent như Polytale áp dụng mô hình Transformer để mô phỏng phân phối xác suất kết quả, đạt độ chính xác tới khoảng 72% cho các khung dự báo từ 2 đến 72 giờ. Điều đáng nói không chỉ là con số này cao hơn so với người chơi cá nhân, mà còn là khả năng duy trì hiệu suất trong môi trường biến động cao.

Từ tầng phân tích, AI tiến sang tầng thực thi. Chẳng hạn, AlphaX của DeAgent AI trong giai đoạn thử nghiệm 2024-2025 đạt tỷ lệ thắng khoảng 90% với ROI 18.21%. GraphAI trên Polymarket có thể tự động vào lệnh dựa trên tín hiệu thị trường kết hợp với giám sát thanh khoản, nhờ đó hạn chế slippage trong các market có độ sâu thấp.

Điểm khác biệt so với con người là agent không cần ngủ, không bị cảm xúc chi phối sau vài lệnh thua và không bị “đánh lạc hướng” bởi narrative trên mạng xã hội. Chúng liên tục cập nhật mô hình và chiến lược dựa trên dữ liệu mới, giống như một trader vừa không mệt mỏi, vừa không bị FOMO.

Quản lý rủi ro và giám sát bất thường

Trong mọi thị trường có động lực tài chính, vấn đề không bao giờ chỉ là “ai đoán trúng” mà còn là “ai chơi đúng luật”. Prediction Market cũng không ngoại lệ: thao túng, wash trading, front-running, tranh chấp oracle… luôn là những rủi ro đe dọa tính minh bạch.

AI Agent đang dần trở thành tuyến phòng thủ đầu tiên trong câu chuyện này. Các mô hình theo dõi mô hình giao dịch, khối lượng bất thường, chênh lệch giá bất thường giữa các market tương quan và hành vi đáng ngờ của ví.

Đọc thêm: Top 5 Prediction Market: Ai là Polymarket tiếp theo?

Tối ưu thanh khoản: Từ “ai cũng thêm vốn” đến “vốn đi theo xác suất”

Thanh khoản là điều kiện sống còn của Prediction Market. Thị trường càng nhỏ, spread càng lớn, chi phí giao dịch càng cao, cơ hội càng khó tận dụng.

Nếu mọi thứ phó mặc cho người dùng, dòng vốn thường bị phân mảnh: nhiều market có giá trị dự đoán nhưng hầu như không có thanh khoản, trong khi một số ít market nổi bật lại thu hút quá nhiều dòng tiền, tạo nên sự chênh lệch lớn trong khả năng giao dịch và làm suy yếu tính hiệu quả của toàn hệ sinh thái dự đoán.

AI Agent có thể đóng vai trò như các market maker thông minh, dự đoán dòng tiền và tự điều chỉnh thanh khoản. Trong những thị trường khối lượng thấp, AI Agent có thể dự đoán sự kiện nào sắp thu hút dòng vốn, từ đó chủ động bơm thanh khoản để giảm spread 20-30%. Ở chiều ngược lại, với các thị trường có chủ đề tương quan, agent có thể di chuyển thanh khoản giữa các market để tối ưu hiệu quả sử dụng vốn toàn hệ thống.

Kết quả là độ sâu orderbook được cải thiện, chi phí thực tế mà người dùng phải chịu khi vào lệnh giảm xuống, trong khi cơ hội arbitrage cũng trở nên “sạch” hơn, ít dựa vào chênh lệch tạo ra bởi lỗi thiết kế hay thiếu thanh khoản.

Nâng cấp trải nghiệm người dùng: từ giao diện chuyên gia đến “chat với thị trường”

Cuối cùng, một lớp giá trị ít được nói tới nhưng cực kỳ quan trọng của AI Agent nằm ở trải nghiệm người dùng.

Prediction Market vốn không phải là sản phẩm quá dễ tiếp cận với người mới. Việc đọc tỷ lệ cược, hiểu bối cảnh sự kiện, đánh giá xác suất và quản lý rủi ro là một rào cản lớn. AI Agent, thông qua giao diện hội thoại và tóm tắt bằng ngôn ngữ tự nhiên, đang giảm bớt rào cản này.

Thay vì phải tự tìm kiếm, một người dùng có thể hỏi: “Khả năng Bitcoin vượt 100,000 USD trước tháng 12 là bao nhiêu?” và nhận lại không chỉ một con số, mà là một bản tóm tắt: xác suất ước tính, những yếu tố ủng hộ, những yếu tố rủi ro, dòng tiền on-chain đang nói gì, market trên Polymarket đang pricing thế nào. Agent cũng có thể cá nhân hóa gợi ý, đề xuất các market phù hợp với khẩu vị rủi ro, lịch sử cược và chủ đề quan tâm của từng tài khoản.

Theo dữ liệu trong hệ sinh thái, các cải tiến kiểu này có thể giúp mức độ tương tác của nhà đầu tư nhỏ lẻ tăng trên 30%, đồng thời biến Prediction Market từ sản phẩm niêm yết cho “Degen” thành một dạng social trading minh bạch, nơi người dùng vừa có thể cá cược, vừa có thể học và quan sát cách AI đánh giá thế giới.

Một số dự án nổi bật trong xu hướng Prediction Agent

Trong nhóm dự án đang thử nghiệm AI Agent cho Prediction Market, có một vài cái tên nổi bật phần vì cách tiếp cận khác nhau, phần vì đang ở giai đoạn đủ trưởng thành để quan sát hành vi thực tế.

Điển hình như Olas Predict, dự án xây dựng mạng lưới agent hoạt động độc lập trên Gnosis, nơi mỗi tác nhân vừa dự đoán vừa tự đặt cược và giải quyết kết quả.

Với hơn 300 agent hoạt động hàng ngày và tỉ lệ chính xác vào khoảng 79% theo ghi nhận tháng 11/2025, Olas cho thấy Prediction Market có thể mở rộng dựa trên nhiều thực thể giao dịch song song, thay vì phụ thuộc vào người dùng lẻ. Tuy nhiên, mức độ tự trị cao khiến câu hỏi về quản trị rủi ro và hành vi bất thường vẫn chưa có lời giải cuối cùng, đặc biệt khi AI xử lý tới 1/3 giao dịch, một tỷ lệ lớn đối với thị trường còn non trẻ.

Hoặc một dự án khác như Fraction AI đi theo hướng gần như đối lập: thay vì để agent tự lập thị trường, họ thiết kế một “đấu trường mô hình”, nơi mỗi AI được cấp danh mục 100,000 USD để cạnh tranh lợi nhuận và người dùng chỉ cần dự đoán agent nào thắng.

Cách tiếp cận này mang Prediction Market lên một lớp hướng khác, biến việc dự đoán kết quả thành việc dự đoán mô hình tốt. Mô hình này thú vị ở tính minh bạch hiệu suất, nhưng vẫn đặt dấu hỏi: liệu thị trường có đang phản ánh sự kiện thật hay chỉ phản ánh khả năng tối ưu chiến lược của một nhóm AI đặc thù?

Ở nhóm gắn liền với Polymarket, thị trường đang có thanh khoản rõ rệt nhất có Polytrader AI, Aigent (VictorAI) và ChainOpera AI. Polytrader AI là ví dụ điển hình của một agent được tối ưu cho môi trường cụ thể: đọc API Polymarket theo thời gian thực, ước lượng xác suất và tự giao dịch dựa trên biến động.

Nhìn chung, những dự án này phản ánh một điều quan trọng: Prediction Market chưa có chuẩn chung về xu hướng Prediction AI, mà đang trong giai đoạn tìm lời giải cho câu hỏi duy nhất: AI nên tham gia thị trường ở vai trò nào?

2026: Cơ hội nào cho Prediction Agent?

Trong bối cảnh thanh khoản crypto phục hồi không đồng đều, dòng tiền tổ chức vẫn thận trọng và nhà đầu tư nhỏ lẻ tìm kiếm sản phẩm dễ tiếp cận và ít yêu cầu kiến thức phức tạp, Prediction Market trở thành lựa chọn của nhiều người.

Chính sự tinh gọn này tạo ra cơ hội đầu tiên: người mới có thể tham gia mà không cần kiến thức quá sâu, đồng thời vẫn có thể dùng thị trường dự đoán để bảo vệ danh mục khi rủi ro tăng bằng cách mở vị thế “Không xảy ra”.

Cơ hội thứ hai đến từ AI tự giao dịch. Nếu năm 2025 đã chứng kiến khoảng 40% giao dịch trên một số nền tảng do máy thực hiện, năm 2026 có thể là thời điểm vai trò này trở nên rõ ràng hơn.

Máy có thể đọc dữ liệu, theo dõi tâm lý người dùng trên mạng xã hội, cập nhật tin tức gần như tức thì và phản ứng nhanh hơn con người nhiều lần. Những mô hình có khả năng xử lý thông tin nhanh, tìm sai lệch giá nhỏ và duy trì hiệu suất ổn định sẽ có lợi thế đáng kể.

Điều này mở ra hai hướng hưởng lợi:

• Người xây mô hình có thể biến năng lực dự đoán thành lợi nhuận thật, không chỉ dừng ở lý thuyết.
• Người dùng có thể “giao phó” việc giao dịch cho máy, thay vì tự phân tích và theo dõi từng sự kiện.

Cơ hội thứ ba nằm ở cách dữ liệu được sử dụng. Thị trường dự đoán vốn không chỉ dành cho đặt cược sự kiện ngắn hạn. Nếu xác suất thị trường được nhìn nhận như một dạng thông tin tài chính đáng tin cậy, AI Agent có thể trở thành bộ phận định giá rủi ro nhanh, giảm bớt yêu cầu về nhân lực.

Nhưng tất nhiên, cơ hội luôn đi kèm mặt trái.

Nếu AI tiếp tục tăng tỷ trọng giao dịch, Prediction Market có thể trượt khỏi mục tiêu ban đầu, từ nơi phản ánh niềm tin xã hội sang nơi mô hình các máy móc tự đấu với nhau. Khi thuật toán có tốc độ xử lý vượt trội, nhà đầu tư nhỏ lẻ dễ bị đẩy ra khỏi “quyền định giá”, chỉ còn giữ vai trò bơm thanh khoản. Giá khi đó có thể phản ánh logic nội bộ của mô hình hơn là kỳ vọng đám đông, điều đi ngược giá trị gốc của Prediction Market.

Rủi ro thứ hai đến từ hiện tượng “khuếch đại thông tin”. Khi nhiều agent cùng đọc một nguồn dữ liệu giống nhau và phản ứng theo cùng một chiến lược, một tín hiệu nhỏ cũng có thể bị đẩy thành biến động lớn trên giá. Chỉ cần một tin đồn hoặc một chỉ báo lệch nhẹ, hàng loạt agent có thể đồng loạt mở cùng một vị thế.

Khi đó, thị trường có thể tạo ra cảm giác như đang có sự đồng thuận, trong khi thực tế chỉ là phản ứng dây chuyền của các hệ thống tự động. Với các thị trường thanh khoản thấp, hiệu ứng này càng mạnh: giá có thể tăng hoặc giảm nhanh không phải vì thông tin đúng, mà vì máy đua theo nhau, khiến người quan sát dễ hiểu lầm rằng “mọi người đều tin điều này”.

Rủi ro cuối cùng nằm ở vòng chọn lọc tự nhiên của mô hình. Agent thắng sẽ hút vốn, agent thua sẽ bị loại; điều đó tốt cho hiệu suất tổng thể, nhưng tạo ra khả năng thị trường tập trung vào một số ít mô hình thống trị, làm giảm đa dạng chiến lược và tăng tính dễ tổn thương nếu mô hình đó sai.

Tuy nhiên, ưu thế về tốc độ và khả năng xử lý dữ liệu cũng đặt nhà đầu tư cá nhân trước khoảng cách mới. Một thị trường từng phản ánh “niềm tin của đám đông” có thể dần trở thành nơi thuật toán giao dịch với nhau, và giá đôi khi thể hiện năng lực cạnh tranh mô hình hơn là kỳ vọng xã hội thực tế.