InfoFi-Marktlandschaft: Über Prognosemärkte hinaus zu Daten als Infrastruktur
Prognosemärkte überschritten Anfang Februar 2026 ein wöchentliches Volumen von 6,32 Mrd. $, wobei Kalshi einen Marktanteil von 51 % und Polymarket von 47 % hielt. Doch Information Finance (InfoFi) reicht weit über binäre Wetten hinaus. Datentokenisierungsmärkte, Data DAOs und Information-as-Asset-Infrastruktur schaffen ein aufstrebendes Ökosystem, in dem Informationen programmierbar, handelbar und verifizierbar werden.
Die InfoFi-These: Informationen haben Wert, Märkte finden Preise, Blockchain ermöglicht Infrastruktur. Dieser Artikel skizziert die Landschaft — von Polymarkets Prognose-Engine bis zur Datentokenisierung von Ocean Protocol, von Data DAOs bis hin zu KI-gesteuerten Wahrheitsmärkten.
Die Basis der Prognosemärkte
Prognosemärkte verankern das InfoFi-Ökosystem und liefern Preissignale für unsichere zukünftige Ereignisse.
Das Kalshi-Polymarket-Duopol
Der Markt teilte sich fast 51/49 zwischen Kalshi und Polymarket auf, aber die Zusammensetzung unterscheidet sich grundlegend.
Kalshi: Wickelte im Jahr 2025 über 43,1 Mrd. $ ab, stark gewichtet in Richtung Sportwetten. CFTC-lizenziert, auf Dollar lautend, integriert in US-Einzelhandelsbrokerage. Robinhoods „Prediction Markets Hub“ leitet Milliarden an Kontrakten durch die Kalshi-Infrastruktur.
Polymarket: Verarbeitete im Jahr 2025 33,4 Mrd. -Übernahme von QCEX ab für den Wiedereintritt in den US-Markt via CFTC-Lizenzierung.
Der Wettbewerb treibt Innovationen voran: Kalshi gewinnt bei Privatkunden und institutioneller Compliance, Polymarket führt bei Krypto-nativer Komponierbarkeit und internationalem Zugang.
Jenseits von Wetten: Informations-Oracles
Prognosemärkte entwickelten sich von Spekulationswerkzeugen zu Informations-Oracles für KI-Systeme. Markt-Wahrscheinlichkeiten dienen als „externe Anker“, die KI-Halluzinationen begrenzen — viele KI-Systeme gewichten Behauptungen nun niedriger, auf die in Prognosemärkten nicht gewettet werden kann.
Dies schafft Rückkopplungsschleifen: KI-Agenten handeln auf Prognosemärkten, Marktpreise informieren KI-Ergebnisse, KI-generierte Prognosen beeinflussen den menschlichen Handel. Das Ergebnis: Informationsmärkte werden zur Infrastruktur für die algorithmische Wahrheitsfindung.
Datentokenisierung: Das Modell von Ocean Protocol
Während Prognosemärkte zukünftige Ereignisse bewerten, tokenisiert Ocean Protocol bestehende Datensätze und schafft so Märkte für KI-Trainingsdaten, Forschungsdatensätze und proprietäre Informationen.
Die Datatoken-Architektur
Das Modell von Ocean: Jeder Datatoken repräsentiert eine Unterlizenz der ursprünglichen Eigentümer des geistigen Eigentums, die es Nutzern ermöglicht, auf zugehörige Datensätze zuzugreifen und diese zu nutzen. Datatokens sind ERC20-konform, was sie handelbar, mit DeFi kombinierbar und über Smart Contracts programmierbar macht.
Der dreistufige Stack:
Data NFTs: Repräsentieren das Eigentum an zugrunde liegenden Datensätzen. Ersteller prägen NFTs, um Provenienz und Kontrollrechte festzulegen.
Datatokens: Zugriffskontroll-Token. Das Halten von Datatokens gewährt temporäre Nutzungsrechte, ohne das Eigentum zu übertragen. Trennt den Datenzugriff vom Dateneigentum.
Ocean Marketplace: Dezentrale Börse für Datatokens. Datenanbieter monetarisieren Assets, Konsumenten erwerben Zugang, Spekulanten handeln mit Token.
Diese Architektur löst kritische Probleme: Datenanbieter monetarisieren, ohne die Kontrolle zu verlieren, Konsumenten greifen zu, ohne volle Anschaffungskosten zu tragen, und Märkte ermitteln faire Preise für den Informationswert.
Anwendungsfälle jenseits des Handels
KI-Trainingsmärkte: Modellentwickler erwerben Zugriff auf Datensätze für das Training. Die Ökonomie von Datatoken richtet Anreize aus — wertvolle Daten erzielen höhere Preise, Ersteller verdienen fortlaufende Einnahmen aus KI-Modell-Trainingsaktivitäten.
Teilen von Forschungsdaten: Akademische und wissenschaftliche Datensätze werden für eine kontrollierte Verteilung tokenisiert. Forscher verifizieren die Herkunft, verfolgen die Nutzung und entschädigen Datenerzeuger durch automatisierte Lizenzgebührenverteilung.
Datenzusammenarbeit in Unternehmen: Unternehmen teilen proprietäre Datensätze durch tokenisierten Zugriff statt durch vollständige Übertragung. Die Vertraulichkeit bleibt gewahrt, während kollaborative Analysen und Modellentwicklungen ermöglicht werden.
Monetarisierung persönlicher Daten: Einzelpersonen tokenisieren Gesundheitsakten, Verhaltensdaten oder Verbraucherpräferenzen. Sie verkaufen den Zugriff direkt, anstatt dass Plattformen den Wert ohne Entschädigung abschöpfen.
Ocean ermöglicht Ethereum-Komponierbarkeit für Daten-DAOs als Datenkooperativen, wodurch eine Infrastruktur geschaffen wird, in der Daten zu programmierbaren Finanzanlagen werden.
Daten-DAOs: Kollektives Informationseigentum
Daten-DAOs fungieren als dezentrale autonome Organisationen, die Datenbestände verwalten, und ermöglichen kollektives Eigentum, Governance und Monetarisierung.
Das Modell der Datenunion
Mitglieder tragen gemeinsam Daten bei, die DAO verwaltet Zugriffsrichtlinien und Preisgestaltung, Einnahmen werden automatisch über Smart Contracts verteilt, und Governance-Rechte skalieren mit dem Datenbeitrag.
Neu entstehende Beispiele:
Datenunionen im Gesundheitswesen: Patienten bündeln Gesundheitsakten und wahren dabei ihre individuelle Privatsphäre durch kryptografische Nachweise. Forscher erwerben aggregierten Zugriff, und die Einnahmen fließen an die Mitwirkenden zurück. Die Daten bleiben unter der Kontrolle der Patienten und nicht bei zentralisierten Gesundheitssystemen.
Neurowissenschaftliche Forschungs-DAOs: Akademische Einrichtungen und Forscher tragen Bildgebungsdatensätze des Gehirns, genetische Informationen und klinische Ergebnisse bei. Der kollektive Datensatz wird wertvoller als einzelne Beiträge, was die Forschung beschleunigt und gleichzeitig die Datenlieferanten entschädigt.
Ökologische / GIS-Projekte: Umweltsensoren, Satellitenbilder und geografische Daten werden von Gemeinschaften gebündelt. DAOs verwalten den Datenzugriff für Klimamodellierung, Stadtplanung und Naturschutz, während sichergestellt wird, dass lokale Gemeinschaften von den in ihren Regionen generierten Daten profitieren.
Daten-DAOs lösen Koordinationsprobleme: Einzelpersonen mangelt es an Verhandlungsmacht, Plattformen schöpfen Monopolrenten ab und Daten bleiben isoliert. Kollektives Eigentum ermöglicht eine faire Vergütung und demokratische Governance.
Informationen als digitale Vermögenswerte
Das Konzept betrachtet Datenbestände als digitale Vermögenswerte und nutzt eine ursprünglich für Kryptowährungen entwickelte Blockchain-Infrastruktur, um Informationseigentum, Transfer und Bewertung zu verwalten.
Diese architektonische Entscheidung schafft eine leistungsstarke Komponierbarkeit: Datenbestände lassen sich in DeFi-Protokolle integrieren, nehmen an automatisierten Market Makern teil, dienen als Sicherheiten für Kredite und ermöglichen eine programmierbare Umsatzbeteiligung.
Der Infrastruktur-Stack
Identitätsebene: Kryptografischer Nachweis von Dateneigentum und -beitrag. Verhindert Plagiate, etabliert die Herkunft und ermöglicht die Zuordnung.
Zugriffskontrolle: Smart Contracts, die regeln, wer unter welchen Bedingungen auf Daten zugreifen kann. Programmierbare Lizenzierung ersetzt manuelle Vertragsverhandlungen.
Preismechanismen: Automatisierte Market Maker, die den fairen Wert für Datensätze ermitteln. Angebots- und Nachfragedynamik statt willkürlicher institutioneller Preisgestaltung.
Umsatzverteilung: Smart Contracts teilen die Erlöse automatisch zwischen Mitwirkenden, Kuratoren und Plattformbetreibern auf. Eliminiert Zahlungszwischenhändler und Verzögerungen.
Komponierbarkeit: Datenbestände lassen sich in das breitere Web3-Ökosystem integrieren. Nutzen Sie Datensätze als Sicherheiten, erstellen Sie Derivate oder bündeln Sie diese zu Verbundprodukten.
Bis Mitte 2025 erreichten die On-Chain-RWA-Märkte (einschließlich Daten) 23 Milliarden US-Dollar, was das institutionelle Interesse an tokenisierten Vermögenswerten jenseits spekulativer Kryptowährungen unterstreicht.
KI beschränkt InfoFi: Die Verifizierungsschleife
KI-Systeme verlassen sich zunehmend auf InfoFi-Infrastrukturen zur Wahrheitsverifizierung.
Prognosemärkte schränken KI-Halluzinationen ein: Händler riskieren echtes Geld, Markt-Wahrscheinlichkeiten dienen als externe Anker, und KI-Systeme gewichten Behauptungen niedriger, auf die nicht gewettet werden kann.
Dies schafft Qualitätsfilter: Verifizierbare Behauptungen werden auf Prognosemärkten gehandelt, unverifizierbare Behauptungen erhalten ein geringeres KI-Vertrauen, Marktpreise liefern kontinuierliche Wahrscheinlichkeitsaktualisierungen und KI-Ergebnisse werden stärker in der ökonomischen Realität verankert.
Die Rückkopplungsschleife funktioniert in beide Richtungen: KI-Agenten generieren Vorhersagen, welche die Markteffizienz verbessern; Marktpreise geben Aufschluss über die Qualität der KI-Trainingsdaten; hochwertige Vorhersagen treiben Datenerfassungsbemühungen voran; Informationsmärkte optimieren auf Signale statt auf Rauschen.
Die InfoFi-Ökosystem-Karte 2026
Die Landschaft umfasst mehrere miteinander verbundene Schichten:
Layer 1: Wahrheitsfindung (Truth Discovery)
- Prognosemärkte (Kalshi, Polymarket)
- Vorhersageplattformen
- Reputationssysteme
- Verifizierungsprotokolle
Layer 2: Datenmonetarisierung
- Ocean Protocol Datatokens
- Marktplätze für Datensätze
- API-Zugriffstoken
- Plattformen für Informationslizenzen
Layer 3: Kollektives Eigentum
- Daten-DAOs
- Forschungskooperationen
- Daten-Gewerkschaften (Data Unions)
- Community-Informationspools
Layer 4: KI-Integration
- Märkte für Modelltraining
- Inferenz-Verifizierung
- Output-Attestierung
- Halluzinationsbeschränkungen
Layer 5: Finanzinfrastruktur
- Informationsderivate
- Daten als Sicherheiten (Data Collateral)
- Automatisierte Market Maker (AMM)
- Protokolle zur Umsatzverteilung
Jede Schicht baut auf den anderen auf: Prognosemärkte etablieren Preissignale, Datenmärkte monetarisieren Informationen, DAOs ermöglichen kollektives Handeln, KI erzeugt Nachfrage, die Finanzinfrastruktur stellt Liquidität bereit.
Was das Jahr 2026 offenbart
InfoFi wandelt sich vom experimentellen Stadium zur Infrastruktur.
Institutionelle Validierung: Große Plattformen integrieren Prognosemärkte. Die Wall Street nutzt InfoFi-Signale. Regulatorische Rahmenbedingungen für die Behandlung von Informationen als Vermögenswerte entstehen.
Reifung der Infrastruktur: Standards für die Tokenisierung von Daten festigen sich. DAO-Governance-Muster haben sich in großem Maßstab bewährt. Die KI-Blockchain-Integration wird nahtlos.
Marktwachstum: 6,32 Milliarden USD wöchentliches Volumen auf Prognosemärkten, 23 Milliarden USD an On-Chain-Datenwerten, beschleunigte Akzeptanz über verschiedene Sektoren hinweg.
Erweiterung der Anwendungsfälle: Über Spekulation hinaus zu Forschung, Unternehmenskooperationen, KI-Entwicklung und Koordination öffentlicher Güter.
Die Frage ist nicht, ob Informationen zu einer Anlageklasse werden – sondern wie schnell die Infrastruktur skaliert und welche Modelle dominieren. Prognosemärkte haben zuerst die Aufmerksamkeit gewonnen, aber Daten-DAOs und Tokenisierungsprotokolle könnten letztlich größere Wertströme vorantreiben.
Die InfoFi-Landschaft im Jahr 2026: etabliertes Fundament, bewährte Anwendungsfälle, beginnende institutionelle Akzeptanz, reifende Infrastruktur. Die nächste Phase: Integration in Mainstream-Informationssysteme, Ersetzung herkömmlicher Datenmarktplätze und Entwicklung zur Standardinfrastruktur für den Informationsaustausch.
BlockEden.xyz bietet erstklassige Infrastruktur für Web3-Anwendungen und ermöglicht zuverlässigen, hochperformanten RPC-Zugriff auf wichtige Blockchain-Ökosysteme. Entdecken Sie unsere Services für InfoFi-Infrastruktur und die Unterstützung von Datenmärkten.
Quellen:
- The Great Prediction War: Polymarket and Kalshi Battle for Information Finance
- Web3 Prediction Markets in 2026: The Rise of Information Finance
- Ocean Protocol: Tokenized AI & Data
- Ocean Protocol Datatokens
- Data NFTs and Datatokens
- Ocean Protocol: Data Exchanges and Next-Gen Intellectual Property
- Ocean Protocol: Bridging Web 3.0 and Data Science
- Data Assets as Digital Assets in Web3
- Web3 Development Trends 2026-2030
- The 2026 Volume War: Polymarket and Kalshi Battle for InfoFi