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Jahrelang arbeiteten Krypto-Entwickler in den Vereinigten Staaten unter einer ungeschriebenen Regel: Erregen Sie nicht die Aufmerksamkeit der Aufsichtsbehörden. Die Commodity Futures Trading Commission setzte erst Maßnahmen durch und stellte später Fragen – oder stellte sie gar nicht. Am 24. März 2026 änderte sich diese Dynamik. Der CFTC-Vorsitzende Michael Selig rief formell die Innovation Task Force ins Leben, ein spezielles Gremium, das Entwicklern, Börsen und Protokoll-Teams einen direkten Draht zum Regelsetzungsprozess für drei der folgenreichsten Technologiekategorien im Finanzwesen bieten soll: Kryptowährungen, künstliche Intelligenz und Prognosemärkte.

Es ist das erste Mal, dass eine große US-Finanzaufsichtsbehörde einen ständigen Mechanismus explizit für Entwickler neuer Technologien geschaffen hat, um Compliance-Rahmenbedingungen auszuhandeln – anstatt auf Vorladungen zu warten.

Am 17. März 2026 tat die Generalstaatsanwältin von Arizona, Kris Mayes, etwas, das noch kein staatlicher Beamter zuvor getan hat: Sie erhob Strafanzeige gegen einen Prognosemarkt. Zwanzig Anklagepunkte wegen Vergehen trafen Kalshi, die von der CFTC regulierte Plattform, auf der jeden Monat Milliarden von Dollar den Besitzer wechseln – bei allem von Zinsentscheidungen der Federal Reserve bis hin zu Präsidentschaftswahlen. Die Botschaft war unmissverständlich – was die Wall Street „Ereigniskontrakte“ nennt und das Silicon Valley als „Informationsfinanzierung“ bezeichnet, nennt Arizona illegales Glücksspiel.

Die Anklage erfolgte genau zu dem Zeitpunkt, als die Prognosemarkt-Branche ihre spektakulärste Wachstumsphase aller Zeiten feierte – und dieser Zeitpunkt ist kein Zufall.

Innerhalb einer einzigen Woche Ende Februar 2026 platzierten sechs neu erstellte Polymarket-Wallets Wetten auf den Zeitpunkt von US-Angriffen gegen den Iran – und strichen insgesamt 1,2 Millionen $an Gewinnen ein. Ein Händler, der unter dem Pseudonym „Magamyman“ agierte, sackte allein 553.000$ ein, indem er Anteile für etwa zehn Cent pro Stück kaufte, nur wenige Stunden bevor Explosionen den Himmel über Teheran erhellten. Bis der Kongress Wind von den Ereignissen bekam, hatten Prognosemärkte bereits 529 Millionen $ an iranbezogenen Einsätzen verarbeitet.

Nun streben die beiden Unternehmen, die diese Trades ermöglichten – Polymarket und Kalshi – in neuen Finanzierungsrunden jeweils Bewertungen von 20 Milliarden $ an. Der Zusammenstoß zwischen dem explosiven Wachstum der Prognosemärkte und dem eskalierenden harten Durchgreifen Washingtons zeichnet sich als einer der prägenden Regulierungskämpfe des Jahres 2026 ab.

Vom Nischenexperiment zur Milliarden-Dollar-Maschine​

Noch vor zwei Jahren waren Prognosemärkte eine Kuriosität. Heute sind sie eine Finanzmacht. Polymarket und Kalshi verzeichneten im Jahr 2025 zusammen ein Handelsvolumen von 40 Milliarden $, und 2026 schickt sich an, diesen Rekord zu brechen. In der Woche bis zum 1. März stieg allein das wöchentliche Volumen von Polymarket auf 2,4 Milliarden$ – ein Sprung von 31,9 %, der den stärksten wöchentlichen Auftritt seit Januar markierte. Bis zum 9. März lag das wöchentliche Volumen bei 1,93 Milliarden $und überholte damit zum ersten Mal die 1,87 Milliarden$ von Kalshi.

Das Gesamtergebnis von Polymarket für Februar 2026 überstieg 7 Milliarden $, was einer atemberaubenden 7,5-fachen Steigerung gegenüber dem Vorjahresmonat entspricht. Allein am 28. Februar verzeichnete die Plattform ein Handelsvolumen von 425 Millionen$ an einem einzigen Tag und übertraf damit den bisherigen Rekord von 371 Millionen $, der am Wahltag 2024 aufgestellt wurde.

Kalshi, das von der CFTC regulierte Gegenstück, überschritt kürzlich eine Umsatz-Run-Rate von 1 Milliarde $– Quellen deuten darauf hin, dass sie sogar auf 1,5 Milliarden$ gestiegen sein könnte. Das Open Interest liegt bei über 400 Millionen $für Kalshi und 360 Millionen$ für Polymarket. Beide Plattformen haben sich weit über Wahlmärkte hinaus in die Bereiche Sport, Geopolitik, Wirtschaft und Popkultur entwickelt.

Als das Wall Street Journal am 7. März berichtete, dass beide Firmen Finanzierungen bei Bewertungen von 20 Milliarden $prüften, erschienen die Zahlen kühn – aber nicht unvernünftig. Kalshi wurde zuletzt mit 11 Milliarden$ bewertet (nach einer Milliarde-Dollar-Runde im Dezember 2025) und Polymarket mit 9 Milliarden $(nach einer 2-Milliarden-Dollar-Runde mit Unterstützung der NYSE im Oktober 2025). Das kombinierte Ziel von 40 Milliarden$ würde Prognosemärkte zu einem der am schnellsten wachsenden Verticals im gesamten Fintech-Sektor machen.

Die Iran-Krise: Wenn Prognosemärkte zu „Todesmärkten“ werden​

Der Auslöser für das Eingreifen Washingtons war keine abstrakte politische Sorge – es war die unmittelbare Realität von Händlern, die in Echtzeit vom Krieg profitierten.

Als die USA und Israel am 28. Februar Angriffe gegen den Iran starteten, bei denen der Oberste Führer Ayatollah Ali Khamenei und hochrangige Militärführer getötet wurden, explodierten die Geopolitik-Märkte von Polymarket. Innerhalb weniger Tage flossen über eine halbe Milliarde Dollar durch Verträge mit Iran-Bezug. Der verdächtige Zeitpunkt bestimmter Trades – frisch erstellte Wallets, die hochkonzentrierte Wetten Stunden vor den Angriffen platzierten – löste sofort Vergleiche mit Insiderhandel aus.

Dies war nicht das erste Mal, dass solche Bedenken aufkamen. Im Januar 2026 klagten die israelischen Behörden zwei Personen an, die klassifizierte militärische Informationen genutzt hatten, um auf Polymarket Wetten über bevorstehende Angriffe während eines 12-tägigen Konflikts im vergangenen Juni zu platzieren. Die Anklagen bestätigten, was Kritiker längst befürchtet hatten: Dass Prognosemärkte für geopolitische Ereignisse finanzielle Anreize für das Durchsickern von Geheiminformationen schaffen.

Senator Chris Murphy (D-Conn.) brachte die Stimmung auf dem Capitol Hill auf den Punkt: „Es ist wahnsinnig, dass dies legal ist. Leute im Umfeld von Trump profitieren von Krieg und Tod.“ Die politische Optik verschlechterte sich weiter, als bekannt wurde, dass Donald Trump Jr. als Berater für Polymarket fungiert und seine Risikokapitalgesellschaft 1789 Capital Millionen in die Plattform investiert hat. Das Weiße Haus dementierte, dass mit der Regierung verbundene Personen hinter den lukrativen Trades steckten, aber der Schaden für das öffentliche Image der Prognosemärkte war bereits angerichtet.

Der Kongress reagiert: Der DEATH BETS Act und ein legislativer Angriff an mehreren Fronten​

Die Reaktion Washingtons erfolgte schnell und breit gefächert.

Der DEATH BETS Act (10. März 2026): Der Abgeordnete Mike Levin und Senator Adam Schiff brachten den „Discouraging Exploitative Assassination, Tragedy, and Harm Betting in Event Trading Systems Act“ ein. Der Gesetzentwurf würde es jeder bei der CFTC registrierten Börse untersagen, Verträge anzubieten, die Terrorismus, Attentate, Krieg oder den Tod von Einzelpersonen betreffen. Entscheidend ist, dass er sich auch auf Verträge erstreckt, die so „ausgelegt werden könnten, dass sie eng mit dem Tod einer Person korrelieren“ – ein weit gefasster Standard, der viel mehr Märkte erfassen könnte, als seine Sponsoren beabsichtigen.

Der DEATH BETS Act stellt einen philosophischen Wandel dar: Anstelle des derzeitigen permissiven Rahmens, in dem Verträge existieren, sofern die CFTC nicht widerspricht, legt er ein absolutes Verbot für ganze Kategorien von Ereignissen fest.

Der Moore-Carbajal-Gesetzentwurf: Die Abgeordneten Blake Moore (R-Utah) und Salud Carbajal (D-Calif.) brachten eine überparteiliche Gesetzgebung ein, die Prognosemärkten das Angebot von Verträgen über Krieg und Sport untersagt – zwei der volumenstärksten Kategorien, die das Wachstum vorantreiben.

Der Blumenthal-Kim-Gesetzentwurf (12. März 2026): Dies ist vielleicht das strukturell bedeutendste Gesetz. Es stellt explizit fest, dass Prognosemärkte nicht vom Landesrecht befreit sind – ein direkter Gegenentwurf zur Position der CFTC, dass sie die exklusive Regulierungshoheit innehat. Falls es verabschiedet wird, würde es die Tür für alle 50 Bundesstaaten öffnen, Aktivitäten auf Prognosemärkten zu regulieren oder zu verbieten.

Handelsverbot für Regierungsbeamte: Senatoren schlugen Gesetze vor, die es US-Regierungsbeamten untersagen, auf Prognosemärkten zu handeln – eine gezielte Reaktion auf Bedenken, dass Insiderwissen auf Plattformen wie Polymarket zu Geld gemacht wird.

Der Druck auf bundesstaatlicher Ebene​

Während der Kongress über Maßnahmen auf Bundesebene debattiert, warten die Bundesstaaten nicht ab. Der Streit darüber, ob Prognosemärkte Glücksspiel oder Finanzinstrumente darstellen, wird in Gerichtssälen und Landesparlamenten im ganzen Land ausgetragen.

Die Legislative von Utah hat einen Gesetzentwurf verabschiedet, der das Glücksspielverbot auf Wetten ausweitet, die an Ereignisse während Sportwettkämpfen gebunden sind. Gouverneur Spencer Cox hat signalisiert, dass er diesen unterzeichnen wird. In Nevada und Massachusetts haben Richter Urteile erlassen, die es den Staaten erlauben, Kalshi und Polymarket daran zu hindern, sportbezogene Märkte anzubieten. Gerichte in New Jersey und Tennessee haben jedoch zugunsten von Kalshi entschieden, was ein Flickenteppich aus widersprüchlichen Präzedenzfällen schafft.

Die grundlegende Rechtsfrage bleibt ungeklärt: Hat die Aufsicht der CFTC über Prognosemärkte als Derivate Vorrang vor den Glücksspielgesetzen der Bundesstaaten ? Die CFTC der Trump-Ära hat sich klar auf die Seite der Plattformen gestellt und eine exklusive Bundeszuständigkeit geltend gemacht. Doch der Blumenthal-Kim-Gesetzentwurf und die Urteile der Bundesstaatengerichte deuten darauf hin, dass diese Position möglicherweise keinen Bestand hat.

Der ehemalige Haushaltsdirektor des Weißen Hauses, Mick Mulvaney, brachte das Spannungsverhältnis auf den Punkt: Die Regulierung von Prognosemärkten gehöre in die Hände der Bundesstaaten, nicht der Bundesregierung — eine Position, die Prognosemarkt-Unternehmen entschieden ablehnen, da sie wissen, dass die Einhaltung von Vorschriften in jedem einzelnen Bundesstaat operativ verheerend wäre.

Die $ 20 Milliarden-Frage: Kann das Wachstum der Regulierung davonlaufen ?​

Die gegensätzlichen Trajektorien — exponentielles Wachstum gegenüber steigendem regulatorischem Druck — schaffen ein Paradoxon im Kern der Bewertungsgeschichte von Prognosemärkten.

Das Bullen-Szenario: Kalshi und Polymarket haben den Product-Market-Fit in großem Maßstab bewiesen. Umsatz-Run-Rates in Milliardenhöhe, Open Interest in dreistelliger Millionenhöhe und wöchentliche Volumina, die mit etablierten Derivatebörsen konkurrieren, deuten darauf hin, dass dies keine spekulativen Wetten auf ein Nischenprodukt sind. Das Format der Prognosemärkte hat seinen Nutzen für die Preisfindung in den Bereichen Wahlen, Wirtschaft, Sport und Geopolitik unter Beweis gestellt. Das institutionelle Interesse wächst — die NYSE unterstützte die Serie B von Polymarket, und Akteure aus der traditionellen Finanzwelt untersuchen Integrationsmöglichkeiten.

Das Bären-Szenario: Der regulatorische Überhang ist gravierend. Kriegsbezogene Verträge — die einige der spektakulärsten Volumina generierten — drohen mit vollständigen Verboten. Sportmärkte, eine weitere wachstumsstarke Kategorie, sehen sich bundesstaatlichen Glücksspielbeschränkungen gegenüber. Die Insiderhandels-Kontroverse hat die Aufmerksamkeit von Gesetzgebern auf sich gezogen, die zuvor keine Meinung zu Prognosemärkten hatten. Und die freundliche Haltung der CFTC unter der Führung der Trump-Ära könnte sich mit jedem Regierungswechsel ändern.

Die Bewertungen von $ 20 Milliarden setzen voraus, dass Prognosemärkte ihren Wachstumskurs beibehalten können, während sie durch diesen Gegenwind navigieren. Das ist an sich schon eine Wette.

Was als Nächstes kommt​

Mehrere Entwicklungen werden das regulatorische Schicksal der Prognosemärkte in den kommenden Monaten bestimmen:

• Ausschussmaßnahmen zum DEATH BETS Act: Ob der Gesetzentwurf den Ausschuss passiert, wird signalisieren, wie groß die Bereitschaft des Kongresses ist, Ereigniskategorien einzuschränken. Die weit gefasste Formulierung bezüglich Verträgen, die "als eng korrelierend" mit dem Tod ausgelegt werden, könnte einen bedeutenden Präzedenzfall schaffen.

• Konsolidierung der bundesstaatlichen Rechtsprechung: Die widersprüchlichen Urteile in den verschiedenen Bundesstaaten werden wahrscheinlich eine Klärung durch ein Bundesberufungsgericht — oder eine parlamentarische Lösung durch den Blumenthal-Kim-Gesetzentwurf — erfordern.

• Durchsetzungshaltung der CFTC: Die Bereitschaft ( oder Zurückhaltung ) der Kommission, die Handelsanomalien im Zusammenhang mit dem Iran zu untersuchen, wird signalisieren, ob die freundliche regulatorische Haltung der öffentlichen Prüfung standhalten kann.

• Ergebnisse der Fundraising-Runden: Ob Polymarket und Kalshi tatsächlich mit $ 20 Milliarden bewertet werden, wird als Marktreferendum über das regulatorische Risiko des Sektors dienen. Investoren, die diese Bewertungen einpreisen, wetten implizit darauf, dass Prognosemärkte ihre aktuelle politische Krise unbeschadet überstehen.

Das Gesamtbild​

Prognosemärkte befinden sich an einer unbequemen Schnittstelle zwischen Innovation und Ethik. Ihr zentrales Wertversprechen — die Aggregation verstreuter Informationen zu genauen Wahrscheinlichkeitsschätzungen — ist leistungsstark. Akademische Forschung zeigt konsistent, dass Prognosemärkte Umfragen, Experten und Modelle bei Vorhersagen übertreffen. Während der Wahlen 2024 zog die Genauigkeit von Polymarket die Aufmerksamkeit der Mainstream-Medien auf sich und legitimierte das Format.

Doch die Iran-Krise deckte ein grundlegendes Spannungsfeld auf: Dasselbe Marktdesign, das Prognosemärkte effektiv bei der Preisfindung macht, schafft auch finanzielle Anreize für Ereignisse, bei denen solche Anreize moralisch unvertretbar erscheinen. Es gibt einen bedeutenden Unterschied zwischen einer Wette darauf, ob die Fed die Zinsen senkt, und einer Wette darauf, wann ein ausländischer Staatschef ermordet wird.

Die Herausforderung der Branche ist existenzieller, nicht operativer Natur. Polymarket und Kalshi müssen Regulierungsbehörden und die Öffentlichkeit davon überzeugen, dass Prognosemärkte die "Informationsmärkte" sein können, die ihre Befürworter beschreiben — ohne zu den "Todesmärkten" zu werden, die ihre Kritiker fürchten. Bei kombinierten Zielbewertungen von $ 40 Milliarden stand noch nie so viel auf dem Spiel.

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Jemand verdiente 553.000 $mit Wetten auf den Tod eines Staatsführers – nur Stunden bevor die Bomben fielen. Jetzt will der Kongress dem ein Ende setzen. Der DEATH BETS Act, der diese Woche von Senator Adam Schiff und dem Abgeordneten Mike Levin eingebracht wurde, würde Prognosemarktkontrakte (Prediction Markets), die mit Krieg, Terrorismus, Attentaten und dem Tod von Einzelpersonen in Zusammenhang stehen, dauerhaft verbieten. Der Gesetzentwurf erscheint in einem Moment, in dem die Prognosemarkt-Branche explodiert – mit einem wöchentlichen Volumen von 5,9 Milliarden$ und Bewertungen von 20 Milliarden $ – und wirft eine grundlegende Frage auf: Wo endet die Informationsgewinnung und wo beginnt das moralische Risiko?

Von der Nischen-Kuriosität zur 64-Milliarden-Dollar-Branche​

Prognosemärkte waren noch vor zwei Jahren ein Randexperiment. Das monatliche Handelsvolumen Anfang 2024 lag bei unter 100 Millionen $. Bis Dezember 2025 war diese Zahl auf über 13 Milliarden$ pro Monat angestiegen, wobei das globale Jahresvolumen fast 64 Milliarden $ erreichte – ein Anstieg von 400 % gegenüber 2024.

Zwei Plattformen dominieren den Sektor. Kalshi, ein in den USA regulierter, designierter Kontraktmarkt (Designated Contract Market), verzeichnete im Jahr 2025 ein Handelsvolumen von 17,1 Milliarden $und überschritt kürzlich eine annualisierte Umsatzrate von 1,5 Milliarden$. Polymarket, eine Krypto-native Plattform, die weitgehend außerhalb der US-Gerichtsbarkeit operiert, wickelte im Jahr 2025 21,5 Milliarden $ab. Zusammen beherrschen sie 85–90$ an.

Das Wachstum wurde durch Sportwetten (die mittlerweile den Großteil der Handelsaktivitäten ausmachen) und hochkarätige politische Ereignisse beschleunigt. Doch es sind die geopolitischen Kontrakte – Wetten auf Kriege, Angriffe und Regimewechsel – die die schärfste Kritik hervorgerufen haben.

529 Millionen $ auf den Iran: Der Katalysator​

Der unmittelbare Katalysator für den DEATH BETS Act war die Explosion der Wetteinsätze rund um den US-Militärfeldzug gegen den Iran Anfang 2026. Laut Berichten von TechCrunch wurden 529 Millionen $ über Polymarket-Kontrakte gehandelt, die an den Zeitpunkt und den Umfang des Angriffs gekoppelt waren – was ihn zu einem der größten Märkte der Plattform überhaupt machte.

Die Zahlen waren schwindelerregend, aber die Details waren schlimmer. Das Krypto-Analyseunternehmen Bubblemaps identifizierte sechs neu erstellte Polymarket-Konten, die zusammen 1,2 Millionen $ verdienten, indem sie korrekt darauf wetteten, dass die USA den Iran bis zum 28. Februar angreifen würden. Die Konten wurden alle im Februar erstellt und hatten zuvor ausschließlich Wetten auf den Zeitpunkt des Angriffs platziert. Einige kauften Anteile für etwa zehn Cent pro Stück, nur wenige Stunden bevor die ersten Explosionen in Teheran gemeldet wurden.

Ein Konto, das unter dem Benutzernamen „Magamyman“ handelte, machte mehr als 553.000 $ mit Wetten auf den Iran und seinen obersten Führer, Ayatollah Ali Khamenei, kurz bevor ein israelischer Angriff ihn tötete. Im Februar verhafteten und klagten israelische Behörden einen Zivilisten und einen Militärreservisten an, die im Verdacht standen, geheime Informationen für Wetten auf der Plattform genutzt zu haben.

Das Muster warf eine offensichtliche Frage auf: Profitierten Personen mit Zugang zu militärischen Geheimdienstinformationen von ihrem Vorwissen über Angriffe? Während die Ermittler nicht bestätigen konnten, dass die Händler Insider-Verbindungen hatten, reichten die Indizien aus, um einen parteiübergreifenden Aufschrei auszulösen.

Was der DEATH BETS Act bewirken würde​

Der vollständige Name des Gesetzes – der Discouraging Exploitative Assassination, Tragedy, and Harm Betting in Event Trading Systems Act – lässt wenig Zweifel an seiner Absicht. Die Gesetzgebung würde den Commodity Exchange Act dahingehend ändern, dass ein kategorisches Verbot für alle bei der CFTC registrierten Börsen eingeführt wird, Kontrakte zu listen, die Folgendes beinhalten:

• Terrorismus oder terroristische Handlungen
• Attentate auf Einzelpersonen
• Krieg oder bewaffnete Konflikte
• Der Tod einer Einzelperson

Derzeit verfügt die CFTC über die diskretionäre Befugnis, Ereigniskontrakte zu blockieren, die sie als „dem öffentlichen Interesse zuwiderlaufend“ erachtet. Der DEATH BETS Act würde diesen Ermessensspielraum aufheben und durch ein klares Verbot ersetzen. Keine Einzelfallprüfung. Keine Abwägung des Informationswerts gegen moralische Kosten. Diese Kategorien wären für regulierte Plattformen dauerhaft tabu.

„Wetten auf Krieg und Tod schaffen ein Umfeld, in dem Insider von geheimen Informationen profitieren können, unsere nationale Sicherheit gefährdet wird und Gewalt gefördert wird“, erklärte Senator Schiff in der Ankündigung des Gesetzentwurfs. Der Abgeordnete Levin führte die über 500 Millionen $, die auf den Zeitpunkt des Iran-Angriffs gesetzt wurden, als Beweis dafür an, dass der derzeitige Rahmen unzureichend sei.

Die Verteidigung der Informationsgewinnung​

Befürworter von Prognosemärkten argumentieren, dass diese Kontrakte eine lebenswichtige Funktion erfüllen: die Aggregation verstreuter Informationen zu genauen Wahrscheinlichkeitsschätzungen. Akademische Forschung zeigt durchweg, dass Prognosemärkte Umfragen, Expertenprognosen und Fachgremien bei der Vorhersage von Ergebnissen übertreffen – von Wahlen bis hin zu Wirtschaftsindikatoren.

Die Verteidigung erstreckt sich auch auf geopolitische Ereignisse. Wenn ein Prognosemarkt die Wahrscheinlichkeit eines Militärschlags mit 85 % bewertet, synthetisiert er Tausende von individuellen Einschätzungen öffentlich zugänglicher Geheimdienstinformationen, diplomatischer Signale und historischer Muster. Diese Informationen haben einen echten Wert für Unternehmen, die Lieferkettenrisiken verwalten, Investoren, die Portfolios absichern, und Journalisten, die komplexe Situationen interpretieren.

Verfechter des Ersten Verfassungszusatzes (First Amendment) fügen eine verfassungsrechtliche Dimension hinzu. Wenn Prognosemärkte eine Form der Meinungsäußerung sind – Teilnehmer kommunizieren ihre Überzeugungen über zukünftige Ereignisse durch Finanztransaktionen –, dann unterliegen kategorische Verbote für bestimmte Themen einer verschärften gerichtlichen Prüfung. Das Argument hat besondere Kraft, wenn die verbotenen Themen von Natur aus politisch sind.

Das Moral-Hazard-Gegenargument​

Kritiker entgegnen, dass geopolitische Prognosemärkte perverse Anreize schaffen, die durch keinen noch so hohen Informationswert zu rechtfertigen sind. Die Kernsorge ist simpel: Wenn Menschen von Tod und Zerstörung profitieren können, werden einige dazu motiviert sein, diese Ergebnisse herbeizuführen oder zu begünstigen.

Die Dimension des Insiderhandels verstärkt diese Besorgnis. An militärischen Operationen sind Tausende von Mitarbeitern mit unterschiedlichem Zugang zu Geheiminformationen beteiligt. Wenn auch nur ein Bruchteil dieser Personen sein Wissen über anonyme, kryptobasierte Prognosemärkte monetarisieren kann, wird die Integrität nationaler Sicherheitsoperationen gefährdet. Die Verhaftungen in Israel haben gezeigt, dass dies keine theoretische Sorge ist.

Es stellt sich auch die Frage des Anstands und der öffentlichen Moral. Polymarket hostete Kontrakte darüber, ob bestimmte Staats- und Regierungschefs getötet würden – und Händler feierten profitable Ergebnisse in Echtzeit. Für viele Beobachter überschreitet das Spektakel von Finanzmärkten, die den Tod bejubeln, eine Grenze, die durch kein Effizienzargument gerechtfertigt werden kann.

Die Regulierungslandschaft: Ein Tauziehen an drei Fronten​

Der DEATH BETS Act tritt in ein Regulierungsumfeld ein, das sich bereits im Wandel befindet. Drei konkurrierende Kräfte prägen derzeit die Aufsicht über Prognosemärkte:

1. CFTC-Regelsetzung

Am 12. März 2026 leitete die CFTC ein formelles Regelsetzungsverfahren für Prognosemärkte ein – ihre bisher bedeutendste Regulierungsmaßnahme in diesem Bereich. Die sechsseitige Empfehlung bekräftigte die Bundesautorität über Ereigniskontrakte und eröffnete ein 45-tägiges Zeitfenster für öffentliche Stellungnahmen. Der Vorsitzende Michael Selig hat eine Agenda skizziert, die Leitlinien dazu enthält, welche Kontrakte zulässig sind und wie zugelassene Börsen (Designated Contract Markets) neue Produkte abwickeln sollten.

Der Ansatz der CFTC bevorzugt eine prinzipienbasierte Regulierung: Kontrakte dürfen nicht „leicht manipulierbar“ sein und dürfen nicht „dem öffentlichen Interesse zuwiderlaufen“. Dieser Rahmen bewahrt die regulatorische Flexibilität, lässt aber erhebliche Grauzonen offen.

2. Herausforderungen auf Bundesstaatsebene

Mehrere Bundesstaaten haben Plattformen für Prognosemärkte verklagt mit dem Argument, dass Ereigniskontrakte nach staatlichem Recht Glücksspiel darstellen. Es wird allgemein erwartet, dass die Zuständigkeitsfrage – ob der Vorrang des Bundesrechts der CFTC die staatliche Glücksspielaufsicht außer Kraft setzt – den Obersten Gerichtshof erreichen wird. Die Empfehlung der CFTC vom März betonte ausdrücklich den Vorrang des Bundesrechts und bereitete damit den Boden für eine direkte Kollision mit den Regulierungsbehörden der Bundesstaaten.

3. Die Offshore-Realität

Die vielleicht größte Herausforderung ist die Durchsetzung. Polymarket, die Plattform, auf der die umstrittensten Wetten auf den Iran stattfanden, operiert außerhalb der US-Regulierungshoheit. Amerikanische Nutzer greifen über VPNs und Kryptowährungen auf die Plattform zu – beides kann der DEATH BETS Act nur schwer unterbinden. Ein Verbot, das sich nur auf bei der CFTC registrierte Börsen beschränkt, würde umstrittene Kontrakte auf Offshore-Plattformen verdrängen, während die zugrunde liegende Nachfrage bestehen bleibt.

Wird es verabschiedet? Das politische Kalkül​

Die ehrliche Einschätzung: wahrscheinlich nicht in seiner jetzigen Form. Die Republikaner kontrollieren die Mehrheit im Senat mindestens bis Ende 2026. Die Trump-Administration hat Prognosemärkte weitgehend unterstützt, und die CFTC unter dem Vorsitzenden Selig hat eine Präferenz für die Regelsetzung gegenüber gesetzlichen Verboten signalisiert. Sogar einige Demokraten räumen unter vier Augen ein, dass ein kategorisches Verbot ein zu stumpfes Instrument sein könnte.

Doch die Wirkung des Gesetzentwurfs hängt möglicherweise nicht von seiner Verabschiedung ab. Indem er eine öffentliche Debatte über die Ethik von Todes- und Kriegskontrakten erzwingt, setzt der DEATH BETS Act die CFTC unter Druck, diese Kategorien in ihrer laufenden Regelsetzung zu berücksichtigen. Er schafft zudem eine gesetzliche Vorlage, die wiederbelebt werden könnte, falls ein zukünftiger Vorfall – etwa ein bestätigter Insiderhandel bei einer militärischen Operation – genügend öffentliche Empörung auslöst.

Die Prognosemarkt-Branche selbst scheint die Zeichen der Zeit zu erkennen. Kalshi, die in den USA regulierte Plattform, verzichtet bereits freiwillig auf Kontrakte zu Attentaten, Krieg und Terrorismus. Ihre Wettbewerbsstrategie betont zunehmend die Einhaltung regulatorischer Vorschriften als Differenzierungsmerkmal gegenüber Offshore-Rivalen. Der DEATH BETS Act könnte paradoxerweise die Marktposition von Kalshi stärken, indem er Beschränkungen festschreibt, die das Unternehmen bereits befolgt.

Was dies für den 9-Milliarden-Dollar-Sektor bedeutet​

Die Prognosemarkt-Branche steht vor einem entscheidenden Moment. Mit einem kombinierten wöchentlichen Volumen von über 5,9 Milliarden $und den beiden führenden Plattformen, die Bewertungen von 20 Milliarden$ anstreben, steht finanziell enorm viel auf dem Spiel. Die langfristige Tragfähigkeit des Sektors hängt jedoch davon ab, das Spannungsverhältnis zwischen Informationswert und moralischen Grenzen zu bewältigen.

Drei Szenarien sind am wahrscheinlichsten:

Szenario 1: Selektives Verbot. Das Regelsetzungsverfahren der CFTC führt zu klaren Verboten von Kontrakten auf Tod, Attentate und Terrorismus, während andere geopolitische Ereignisse zugelassen bleiben. Dies fragmentiert den Markt, bewahrt aber den Großteil des Wachstumskurses der Branche.

Szenario 2: Selbstregulierung. Branchenführer führen freiwillig Beschränkungen für die umstrittensten Kategorien ein und kommen so gesetzgeberischen Maßnahmen zuvor. Dies geschieht bereits in gewissem Maße durch den Ansatz von Kalshi.

Szenario 3: Abwanderung ins Offshore-Geschäft. Regulatorischer Druck auf in den USA registrierte Plattformen drängt umstrittene Kontrakte vollständig auf Offshore-Plattformen ab, die nativ auf Kryptowährungen basieren und außerhalb der Reichweite der Behörden liegen – das schlechteste Ergebnis für diejenigen, die über Insiderhandel und Marktintegrität besorgt sind.

Das wahrscheinlichste Ergebnis ist eine Kombination aus den ersten beiden: CFTC-Regeln, die bestehende Branchennormen formalisieren, kombiniert mit anhaltenden Herausforderungen bei der Durchsetzung gegenüber Offshore-Plattformen. Der DEATH BETS Act wird vielleicht nie Gesetz, aber er hat die Diskussion bereits grundlegend verändert.

Die tiefer gehende Frage​

Über die politische Debatte hinaus erzwingt der DEATH BETS Act eine Auseinandersetzung mit einer Frage, die Enthusiasten von Prognosemärkten weitgehend gemieden haben: Beinhaltet das Recht, auf alles zu wetten, auch das Recht, auf den Tod von jemandem zu wetten?

Das Argument der Informationsgewinnung ist abstrakt betrachtet überzeugend. In der Praxis wirft die Beobachtung anonymer Händler, die Gewinne feiern, welche zeitlich mit Raketeneinschlägen zusammenfallen, Fragen auf, die Effizienzkennzahlen nicht beantworten können. Der 64 - Milliarden - Dollar - Moment der Wahrheit der Prognosemarktbranche dreht sich nicht wirklich um Regulierung. Es geht darum, ob eine Branche, die auf der Prämisse basiert, dass Märkte alles am besten wissen, anerkennen kann, dass manche Erkenntnisse einen zu hohen Preis haben.

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Da sich Blockchain - basierte Prognosemärkte und DeFi - Plattformen unter sich ändernden regulatorischen Rahmenbedingungen ständig weiterentwickeln, ist eine zuverlässige Infrastruktur für Entwickler, die sich in diesem Bereich bewegen, unerlässlich. BlockEden.xyz bietet RPC - und API - Dienste der Enterprise - Klasse über alle wichtigen Chains hinweg und hilft Entwicklern dabei, konforme und widerstandsfähige Anwendungen auf Fundamenten zu erstellen, die für die institutionelle Ära konzipiert sind.

Was wäre, wenn Sie nicht nur darauf wetten könnten, was in der Welt passiert, sondern auch darauf, was die Menschen darüber denken? Im März 2026 führten Polymarket und Kaito AI genau das ein – „Attention Markets“ (Aufmerksamkeitsmärkte), eine neue Kategorie von Prognosemärkten, bei denen Nutzer auf Internet-Trends, Markenpopularität und soziale Stimmung wetten, anstatt auf traditionelle Ereignisse aus der realen Welt. Die Partnerschaft verschmilzt die KI-quantifizierten Aufmerksamkeitsdaten von Kaito mit der 21,5 Milliarden $ schweren Infrastruktur für Prognosemärkte von Polymarket und schafft handelbare Instrumente aus etwas, das noch nie zuvor On-Chain bepreist wurde: kollektive menschliche Aufmerksamkeit.

Das Timing ist kein Zufall. Es erfolgt nur wenige Wochen, nachdem Kaitos Flaggschiff-Produkt Yaps durch das Durchgreifen von X gegen die APIs von InfoFi-Apps eingestellt wurde – und in einem Moment, in dem für Prognosemärkte bis zum Jahresende ein jährliches Volumen von 1,3 Billionen $ prognostiziert wird.

Wenn Sie Ihre Meinung auf X (Twitter) posten, kostet es Sie nichts, falsch zu liegen. Wenn Sie 10.000 $auf einem Prognosemarkt wetten, kostet Sie das Falschliegen 10.000$. Dieser eine Unterschied – die Kosten des Irrtums – ist das grundlegende Primitiv hinter einem aufstrebenden 381-Millionen-Dollar-Sektor, der im Stillen neu verdrahtet, wie die Menschheit Wahrheit bewertet.

Information Finance (InfoFi) ist Vitalik Buterins Begriff für „eine Disziplin, bei der man von einer Tatsache ausgeht, die man wissen möchte, und dann bewusst einen Markt entwirft, um diese Information optimal von den Marktteilnehmern zu entlocken.“ Im Gegensatz zum traditionellen Finanzwesen, das Vermögenswerte bewertet, bewertet InfoFi Erwartungen – und transformiert epistemische Unsicherheit in handelbare Signale. Der Sektor umfasst mittlerweile Prognosemärkte, die jährlich 40 Milliarden $verarbeiten, Aufmerksamkeitsmärkte, die 116 Millionen$ an Content-Ersteller verteilen, und Glaubwürdigkeitsnetzwerke, die 33 Millionen verifizierte Nutzer sichern.

Doch hinter den Marketing-Narrativen basiert jedes InfoFi-System auf fünf technischen Primitiven, die entscheiden, ob Informationen genau bewertet oder im Rauschen untergehen. Das Verständnis dieser Primitive ist der Unterschied zwischen dem Aufbau eines robusten Informationsmarktes und einer teuren Spam-Maschine.

Primitiv 1: Kostenpflichtige Signalübermittlung​

Die zentrale Erkenntnis von InfoFi ist täuschend einfach: Meinungen sind billig, Verpflichtungen sind teuer. Jedes gut gestaltete InfoFi-System zwingt die Teilnehmer, reale Kosten zu tragen, wenn sie Informationen einreichen, wodurch die Reibung entsteht, die das Signal vom Rauschen trennt.

In Prognosemärkten geschieht dies in Form von Kapital, das auf Überzeugungen gesetzt wird. Polymarket verarbeitete im Jahr 2025 95 Millionen Trades und erreichte ein jährliches Volumen von 21,5 Milliarden $. Die Plattform migrierte von Automated Market Makern zu einem Central Limit Order Book (CLOB) – demselben Mechanismus, der von institutionellen Börsen verwendet wird – mit Off-Chain-Order-Matching und On-Chain-Settlement über Smart Contracts auf Polygon. Jeder Trade ist eine kostenpflichtige Verpflichtung: Teilnehmer verlieren Geld, wenn sie falsch liegen, was einen unerbittlichen Anreizdruck zur genauen Wahrscheinlichkeitseinschätzung erzeugt.

Ethos Network, das im Januar 2025 auf Base startete, wendet dieses Primitiv auf die soziale Reputation an. Wenn Sie die Vertrauenswürdigkeit eines anderen Nutzers bestätigen, staken Sie ETH. Diese ETH sind gefährdet, wenn sich die von Ihnen bestätigte Person schlecht verhält. Das Ergebnis: Reputationsbestätigungen enthalten reale Informationen, gerade weil sie teuer in der Erteilung sind.

Das Intuition Protocol verfolgt den explizitesten Ansatz und startete sein Mainnet im Oktober 2025 mit 8,5 Millionen $ Unterstützung von Superscrypt, Shima, F-Prime (der Venture-Arm von Fidelity), ConsenSys und Polygon. Seine Architektur behandelt Informationen als Asset-Klasse:

• Atome: Kanonische Identifikatoren für jede diskrete Behauptung (eine Identität, ein Konzept oder ein Informationsteil)
• Tripel: Subjekt-Prädikat-Objekt-Aussagen – z. B. „Protokoll X hat Schwachstelle Y“ oder „Alice ist vertrauenswürdig“

Auf beide kann über Bonding Curves gesetzt werden. Das Erstellen von qualitativ minderwertigen Atomen kostet Sie Token; das Kuratieren von qualitativ hochwertigen bringt Gebühren ein.

Der gemeinsame Nenner: Fehlerkosten erzeugen einen Rauschfilter. Beiläufige Behauptungen mit geringem Vertrauen werden durch die Reibung der Verpflichtung unterdrückt.

Primitiv 2: Proper Scoring Rules und Anreizkompatibilität​

Kostenpflichtigkeit allein reicht nicht aus – die Struktur der Auszahlung muss sicherstellen, dass die wahrheitsgemäße Berichterstattung die optimale Strategie ist. Dies ist die mathematische Domäne der Proper Scoring Rules: Mechanismen, bei denen ein Teilnehmer seine erwartete Belohnung maximiert, indem er seine wahren Überzeugungen meldet.

Die Logarithmic Market Scoring Rule (LMSR), erfunden vom Ökonomen Robin Hanson, war der grundlegende Mechanismus für frühe Prognosemärkte. Ihre Kostenfunktion – C(q) = b × ln(Σ exp(qᵢ/b)) – löst das Bootstrapping-Problem, indem sie sicherstellt, dass der Automated Market Maker immer über Liquidität verfügt, noch bevor Trader eintreffen. Der Parameter b steuert den Kompromiss zwischen Liquiditätstiefe und dem maximalen potenziellen Verlust des Market Makers. Historische Trades sind im aktuellen Preis eingebettet und bieten eine natürliche Dämpfung gegen Noise Trader.

Die Einschränkung von LMSR ist die Kapitalineffizienz: Es bietet die gleiche Liquiditätstiefe unabhängig davon, wo die Preise liegen, und verschwendet Kapital in der Nähe extremer Wahrscheinlichkeitswerte (wie bei einem Markt mit 95 % Konfidenz). Ein Paper von Paradigm vom November 2024 führte einen prognosemarktspezifischen AMM (pm-AMM) ein, der Ergebnispreise so behandelt, als würden sie einer Brownschen Bewegung folgen – demselben mathematischen Rahmen, der der Black-Scholes-Optionspreisgestaltung zugrunde liegt – und die Liquiditätstiefe im Laufe der Zeit dynamisch anpasst, um konstante Loss-Versus-Rebalancing-Raten für Liquiditätsanbieter aufrechtzuerhalten.

Dieselbe mathematische Eigenschaft – Anreizkompatibilität – taucht in nicht-finanziellen Systemen auf. Der Vouching-Mechanismus von Ethos Network ist anreizkompatibel: Wenn Sie ETH staken, um jemanden zu bestätigen, der später Nutzer betrügt, ist Ihr ETH gefährdet. Die optimale Strategie besteht darin, nur Personen zu bestätigen, von denen Sie wirklich glauben, dass sie vertrauenswürdig sind. Die Token Curated Registries von Intuition funktionieren ähnlich: Staker profitieren, wenn ihre kuratierten Informationen als qualitativ hochwertig beurteilt werden, und verlieren Token, wenn sie minderwertig sind.

Primitive 3: Graph-basierte Vertrauensweitergabe​

Statische Reputations-Scores sind manipulierbar. Wenn ein Score aus einfachen Zählungen (Follower, Rezensionen, Transaktionen) berechnet wird, kann ein finanzstarker Angreifer die Inputs schlichtweg kaufen. Die Lösung ist die graph-basierte Vertrauensweitergabe: Vertrauen wird nicht absolut zugewiesen, sondern pflanzt sich über den sozialen Graphen fort, wodurch Kontext und Beziehungen zentral für die Score-Berechnung werden.

EigenTrust, ursprünglich entwickelt, um bösartige Knoten in Peer-to-Peer-Netzwerken zu identifizieren, ist der führende Algorithmus für diesen Zweck. OpenRank (von Karma3 Labs, unterstützt von Galaxy und IDEO CoLab) wendet EigenTrust auf die Social-Graph-Daten von Farcaster und Lens Protocol an. Anstatt ein „Follow“ von einem neuen Account und ein „Follow“ von einem hochgradig vertrauenswürdigen Account als gleichwertig zu behandeln, gewichtet EigenTrust Interaktionen nach der Reputation des Akteurs. Der Algorithmus konvergiert zu einer stabilen Vertrauenszuweisung, bei der Ihre Reputation davon abhängt, wer Ihnen vertraut und wie sehr diesen Personen selbst vertraut wird.

Das Ergebnis ist ein personalisierter Vertrauensgraph — Ihre Reputation im Verhältnis zu einer bestimmten Community spiegelt die spezifischen sozialen Verbindungen innerhalb dieser Community wider. OpenRank nutzt dies, um die „For You“-Feeds von Farcaster, Kanal-Rankings und Frame-Personalisierungen zu steuern. Ein Nutzer, der tief in der DeFi-Community verwurzelt ist, erhält für verschiedene Kontexte andere Reputations-Scores als ein Nutzer, der in der NFT-Kunst-Community eingebettet ist.

Das YAP-Scoring-System von Kaito wendet dieselbe Logik auf Aufmerksamkeitsmärkte an. Engagement von einem Account mit hohem YAP (hohe Reputation) ist exponentiell mehr wert als das Engagement eines Accounts mit niedrigem YAP. Dies ist PageRank angewandt auf soziales Kapital: Links von Knoten mit hoher Autorität übertragen mehr Autorität als Links von Knoten mit geringer Autorität. Kaito verarbeitet dies über etwa 200.000 monatlich aktive Creator hinweg und berechnet den Mindshare — den Prozentsatz der gesamten Krypto-Twitter-Aufmerksamkeit, den ein bestimmtes Projekt auf sich zieht — mittels gewichteter Social-Graph-Traversierung.

Ethos geht bei der Graph-Weitergabe mit seinem System, das nur auf Einladungen basiert, noch weiter. Der Wert Ihres Accounts hängt nicht nur davon ab, wer für Sie gebürgt hat, sondern von der gesamten Kette, wer wen eingeladen hat. Ein neuer Account, der von einem gut vernetzten Ethos-Mitglied eingeladen wurde, erbt einen Teil der Glaubwürdigkeit dieses Mitglieds — eine strukturelle Durchsetzung des Prinzips „Vertrauen durch vertrauenswürdige Personen“.

Primitive 4: Mehrschichtige Sybil-Resistenz​

Sybil-Angriffe — das Überfluten eines Systems mit gefälschten Identitäten, um Scores zu manipulieren, Belohnungen abzugreifen oder Märkte zu verzerren — sind die existenzielle Bedrohung für jedes InfoFi-Primitiv. Wenn gefälschte Identitäten billig zu erstellen sind, können kostenpflichtige Signale mit koordinierten Bots manipuliert, Reputations-Graphen künstlich aufgebläht und die Auflösungen von Prognosemärkten beeinflusst werden.

Der InfoFi-Sektor hat sich auf einen mehrschichtigen Verteidigungs-Stack geeinigt:

Ebene 0 — Biometrische Verifizierung: World (ehemals Worldcoin) verwendet Iris-Scanner-Orbs, um World-IDs auf der Worldchain auszustellen. Zero-Knowledge-Proofs ermöglichen es Nutzern, ihre Menschlichkeit zu beweisen, ohne preiszugeben, welche Iris gescannt wurde, was ein anwendungsübergreifendes Tracking verhindert. Mit 7.500 Orbs, die bis 2025 in den USA im Einsatz sein sollen, strebt diese Ebene 200 Millionen Proof-of-Humanity-Verifizierungen an.

Ebene 1 — Einladungs- und Social-Graph-Beschränkungen: Ethos (nur auf Einladung), Farcaster (Telefonverifizierung) und Lens Protocol (Wallet-beschränkte Profilerstellung) erlegen der Identitätserstellung strukturelle Reibung auf. Gefälschte Identitäten benötigen echte soziale Verbindungen, um zu starten.

Ebene 2 — Stake-gewichtetes Vertrauen: EigenTrust-basierte Systeme gewichten Vertrauen nach Stake oder etablierter Reputation. Koordinationsangriffe erfordern das Sammeln von echtem Vertrauen bestehender Mitglieder — was teuer zu fälschen ist.

Ebene 3 — Verhaltensanalyse: Der Algorithmus von Kaito wurde 2025 nach Kritik aktualisiert, dass er KOL-Content-Farming (Key Opinion Leader) gegenüber echten Analysen belohnte. Die Updates führten KI-Filter ein, die gekaufte Follower, bot-ähnliche Posting-Muster und Inhalte erkennen, die Rankings erwähnen, ohne Erkenntnisse zu liefern. Antworten zählen nicht mehr für die Leaderboard-Rankings; Posts, die nur Belohnungen diskutieren, ohne Informationen hinzuzufügen, werden von den Mindshare-Berechnungen ausgeschlossen.

Ebene 4 — ZK-Credential-Aggregation: Human Passport (ehemals Gitcoin Passport, 2025 von der Holonym Foundation übernommen) aggregiert Credentials aus mehreren Quellen — soziale Verifizierung, On-Chain-Historie, Biometrie — zu einem einzigen Sybil-Resistenz-Score unter Verwendung von Zero-Knowledge-Proofs. Mit 2 Millionen Nutzern und 34 Millionen ausgestellten Credentials ermöglicht es Anwendungen, einen Mindest-Sybil-Resistenz-Score zu verlangen, ohne zu erfahren, welche spezifischen Verifizierungen ein Nutzer besitzt.

Galxe kombiniert diese Ebenen in großem Stil: 33 Millionen Nutzer von über 7.000 Marken besitzen durch ZK-Proofs verifizierte Credentials, wobei der Galxe-Score On-Chain-Aktivitäten über Ethereum, Solana, TON, Sui und andere Chains hinweg in einer mehrdimensionalen Reputationsmetrik zusammenfasst.

Primitive 5: Kontinuierliche Preisgestaltung über Bonding Curves​

Binäre Scores („vertrauenswürdig“ oder „nicht vertrauenswürdig“, „verifiziert“ oder „unverifiziert“) sind für Informationsmärkte unzureichend, da sie den Grad an Vertrauen, Reputation oder Aufmerksamkeit nicht darstellen können. InfoFi-Systeme nutzen Bonding Curves — kontinuierliche mathematische Funktionen, die den Preis basierend auf der nachgefragten Menge bestimmen —, um Märkte zu schaffen, die Informationen auf einem Spektrum bepreisen.

Die Kostenfunktion von LMSR ist eine Bonding Curve für Anteile an Prognosemärkten: Je mehr Anteile eines bestimmten Ergebnisses gekauft werden, desto mehr steigt deren Preis kontinuierlich an. Dies macht den Marktpreis zu einem Echtzeit-Indikator für die kollektive Zuversicht.

Die Reputationsmarkt-Ebene von Ethos erstellt Bonding Curves für individuelle Glaubwürdigkeit: „Trust-Tickets“ und „Distrust-Tickets“, die mit spezifischen Nutzerprofilen verknüpft sind, werden kontinuierlich basierend auf der Nachfrage bepreist. Wenn die Community glaubt, dass die Vertrauenswürdigkeit eines Nutzers zunimmt, steigen die Preise für Trust-Tickets. Dies transformiert die Reputationsbewertung von einem statischen Badge in einen lebendigen Markt mit kontinuierlicher Preisfindung.

Cookie.fun führte das Price-to-Mindshare (P/M)-Verhältnis als kontinuierliche Bewertungskennzahl für KI-Agenten ein: Marktkapitalisierung geteilt durch den Mindshare-Prozentsatz, analog zum Kurs-Gewinn-Verhältnis an Aktienmärkten. Ein niedriges P/M impliziert eine unterbewertete Aufmerksamkeit im Verhältnis zur Marktkapitalisierung; ein hohes P/M impliziert das Gegenteil. Dies ist das InfoFi-Äquivalent zur Fundamentalanalyse — die Übersetzung von Aufmerksamkeitsmetriken in kontinuierliche Investitionssignale.

Die Vault-Architektur von Intuition nutzt Bonding Curves, um zu bestimmen, wie sich Staking auf die Glaubwürdigkeit und den Relevanz-Score jedes Atoms und Triples auswirkt. Staking in einen Vault, der genaue, häufig zitierte Informationen enthält, ist profitabel; Staking in einen Vault mit qualitativ minderwertigen Informationen führt zu Verlusten, wenn andere den Vault verlassen. Der kontinuierliche Preismechanismus richtet die Anreize der Kuratoren im Laufe der Zeit an der Informationsqualität aus.

Die Architektur , die Wahrheit bepreist​

Diese fünf Primitiven sind keine unabhängigen Systeme — sie fügen sich zu einer einheitlichen Architektur zusammen . Kostentragende Signale sind nur dann wertvoll , wenn sie als korrekte Bewertungsregeln ( Proper Scoring Rules ) strukturiert sind ( damit eine wahrheitsgetreue Berichterstattung optimal ist ) , über Graphenpropagation aggregiert werden ( damit der Kontext den Wert beeinflusst ) , durch Sybil-Resistenz verteidigt werden ( damit gefälschte Signale teuer sind ) und über eine kontinuierliche Preisgestaltung ausgedrückt werden ( damit Vertrauensgrade erfasst werden ) .

Das jährliche Volumen von 40 Milliarden $in Prognosemärkten , die 116 Millionen$ , die an Teilnehmer von Aufmerksamkeitsmärkten verteilt wurden , und die 33 Millionen beglaubigten Identitäten in Web3 sind frühe Beweise dafür , dass diese Mechanismen funktionieren . Die Zahl der monatlich aktiven Trader bei Polymarket stieg zwischen 2024 und 2025 von 45.000 auf 19 Millionen — ein 421-facher Anstieg , der nicht durch Spekulation getrieben wurde , sondern dadurch , dass Nutzer entdeckten , dass Prognosemärkte präzisere Einschätzungen von Ereigniswahrscheinlichkeiten liefern als traditionelle Medien .

Die nächste Welle von InfoFi-Anwendungen wird wahrscheinlich von KI-Agenten ausgehen , die diese Märkte als Datenfeeds nutzen . Kalshi berichtet bereits , dass algorithmische Bots die primären Teilnehmer auf seiner CFTC-regulierten Plattform sind , wobei KI-Systeme Wahrscheinlichkeitsverschiebungen in Prognosemärkten als Auslöser für Trades in korrelierten traditionellen Märkten behandeln . Wenn KI-Agenten Informationen in großem Umfang konsumieren und produzieren , bestimmt die Qualität der zugrunde liegenden Preismechanismen die Qualität der darauf aufgebauten KI-Systeme .

Was Vitalik als „ Infofinanz “ bezeichnete , wird zum Rohrleitungssystem der Informationsökonomie : die Schicht , die bestimmt , was wahr ist , wer vertrauenswürdig ist und was Aufmerksamkeit verdient — mit kapitalgestützten Anreizen , die traditionelle Informationssysteme nie hatten .

BlockEden.xyz bietet Infrastruktur für Entwickler auf Sui , Aptos , Ethereum und über 20 weiteren Blockchain-Netzwerken . Entwickler , die Informationsmärkte , Reputationssysteme und On-Chain-Analysen erstellen , können auf produktionsreife Node-Services und Daten-APIs unter BlockEden.xyz zugreifen .

Als die globale Datensphäre von 33 Zettabyte im Jahr 2018 auf prognostizierte 175 Zettabyte bis 2025 – und voraussichtlich 394 Zettabyte bis 2028 – explodierte, entstand ein Paradoxon: Mehr Informationen führten nicht zu besseren Entscheidungen. Stattdessen entstand ein überwältigendes Noise-to-Signal-Problem, das herkömmliche Plattformen nicht lösen konnten. Hier kommt Information Finance (InfoFi) ins Spiel, ein bahnbrechendes Framework, das die Art und Weise transformiert, wie wir Urteilsvermögen bewerten, handeln und monetarisieren. Während Prognosemärkte ein wöchentliches Volumen von über 5 Milliarden $ verarbeiten und Plattformen wie Kaito und Cookie DAO Pionierarbeit bei Attention-Scoring-Systemen leisten, erleben wir die Geburtsstunde einer neuen Asset-Klasse, in der Glaubwürdigkeit, Einfluss und analytisches Geschick zu handelbaren Rohstoffen werden.

Das Paradoxon der Informationsexplosion​

Die Zahlen sind atemberaubend. Die Forschung von IDC zeigt, dass die Datenmenge weltweit von nur 33 Zettabyte im Jahr 2018 auf 175 Zettabyte bis 2025 angewachsen ist – eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate von 61 %. Um dies zu verdeutlichen: Würde man 175 ZB auf Blu-Ray-Discs speichern, würde der Stapel 23 Mal bis zum Mond reichen. Bis 2028 werden voraussichtlich 394 Zettabyte erreicht, was fast einer Verdoppelung in nur drei Jahren entspricht.

Trotz dieses Überflusses stagnierte die Qualität der Entscheidungsfindung. Das Problem ist nicht der Mangel an Informationen, sondern die Unfähigkeit, Signale im großen Stil aus dem Rauschen herauszufiltern. Im Web2 wurde Aufmerksamkeit zum Rohstoff, den Plattformen durch Engagement Farming und algorithmische Feeds extrahierten. Nutzer produzierten Daten; Plattformen schöpften den Wert ab. Aber was wäre, wenn die Fähigkeit selbst, durch diese Datenflut zu navigieren – genaue Vorhersagen zu treffen, aufkommende Trends zu identifizieren oder wertvolle Erkenntnisse zu kuratieren – zu einem Vermögenswert werden könnte?

Dies ist die Kernthese von Information Finance: Die Umwandlung des Urteilsvermögens von einem unbezahlten sozialen Akt in eine messbare, handelbare und finanziell belohnte Fähigkeit.

Kaito: Preisgestaltung von Einfluss durch die Assetisierung von Reputation​

Kaito AI repräsentiert die Vorhut dieser Transformation. Im Gegensatz zu traditionellen sozialen Plattformen, die bloßes Volumen belohnen – mehr Posts, mehr Engagement, mehr Rauschen –, hat Kaito Pionierarbeit bei einem System geleistet, das die Qualität des Urteilsvermögens selbst bepreist.

Am 4. Januar 2026 kündigte Kaito einen Paradigmenwechsel an: den Übergang von der "Aufmerksamkeitsverteilung" zur "Reputations-Assetisierung". Die Plattform hat die Gewichtung von Einfluss grundlegend neu strukturiert, indem sie Reputationsdaten und On-Chain-Bestände als Kernmetriken einführte. Dies war nicht nur ein technisches Upgrade, sondern eine philosophische Neupositionierung. Das System beantwortet nun die Frage: "Welche Art der Teilnahme verdient es, langfristig wertgeschätzt zu werden?"

Der Mechanismus ist elegant. Die KI von Kaito analysiert das Nutzerverhalten auf Plattformen wie X (ehemals Twitter), um "Yaps" zu generieren – einen tokenisierten Score, der qualitatives Engagement widerspiegelt. Diese Yaps fließen in das Yapper-Leaderboard ein und schaffen ein transparentes, datengestütztes Rankingsystem, in dem Einfluss quantifizierbar und, was entscheidend ist, verifizierbar wird.

Aber Kaito blieb nicht beim Scoring stehen. Anfang März 2026 ging das Unternehmen eine Partnerschaft mit Polymarket ein, um "Attention Markets" zu starten – Kontrakte, mit denen Trader auf die Aufmerksamkeit in den sozialen Medien wetten können, wobei Kaito AI-Daten zur Abwicklung der Ergebnisse verwendet werden. Die ersten Märkte gingen sofort live: Einer verfolgt die Entwicklung des Mindshares von Polymarket selbst, ein anderer wettet darauf, ob im ersten Quartal 2026 ein Allzeithoch beim Mindshare erreicht wird.

Hier wird Information Finance revolutionär. Attention Markets messen nicht nur Engagement – sie schaffen einen Finanzmechanismus, um es zu bepreisen. Wenn Sie glauben, dass ein Thema, ein Projekt oder ein Meme nächste Woche 15 % des Mindshares auf X erobern wird, können Sie nun eine Position zu dieser Überzeugung einnehmen. Wenn das Urteil richtig ist, wird es belohnt. Wenn es falsch ist, fließt Kapital an diejenigen mit überlegenen analytischen Fähigkeiten.

Die Auswirkungen sind tiefgreifend: Kostengünstiges Rauschen wird marginalisiert, da es ein finanzielles Risiko birgt, während Beiträge mit hohem Signalanteil wirtschaftlich bevorteilt werden.

Cookie DAO: Der AI-Agent-Intelligence-Layer​

Während sich Kaito auf das Scoring von menschlichem Einfluss konzentriert, widmet sich Cookie DAO einer parallelen Herausforderung: der Verfolgung und Preisgestaltung der Leistung von KI-Agenten selbst.

Cookie DAO fungiert als dezentrale Datenaggregationsschicht und indexiert die Aktivitäten von KI-Agenten, die über Blockchains und soziale Plattformen hinweg agieren. Das Dashboard bietet Echtzeit-Analysen zur Marktkapitalisierung, zum sozialen Engagement, zum Wachstum der Token-Holder und – was entscheidend ist – "Mindshare"-Rankings, die den Einfluss jedes Agenten quantifizieren.

Die Plattform nutzt 7 Terabyte an Echtzeit-On-Chain- und Social-Data-Feeds und überwacht Konversationen in allen Krypto-Sektoren. Ein herausragendes Merkmal ist die "Mindshare"-Metrik, die Erwähnungen nicht nur zählt, sondern sie nach Glaubwürdigkeit, Kontext und Wirkung gewichtet.

Die Roadmap 2026 von Cookie DAO offenbart ehrgeizige Pläne:

• Token-Gated Data Access (Q1 2026): Exklusive Analysen für KI-Agenten für $COOKIE-Inhaber, was einen direkten Monetarisierungspfad für die Kuratierung von Informationen schafft.
• Cookie Deep Research Terminal (2026): KI-gestützte Analysen, die für die institutionelle Einführung konzipiert sind und Cookie DAO als das Bloomberg Terminal für KI-Agenten-Intelligenz positionieren.
• Snaps Incentives Partnership (2026): Eine Zusammenarbeit mit dem Ziel, die Belohnungen für Ersteller durch datengestützte Leistungsmetriken neu zu definieren.

Was Cookie DAO besonders bedeutsam macht, ist seine Rolle in einer Zukunft, in der KI-Agenten zu autonomen wirtschaftlichen Akteuren werden. Da diese Agenten handeln, kuratieren und Entscheidungen treffen, werden ihre Glaubwürdigkeit und ihre Erfolgsbilanz zu kritischen Inputs für andere Agenten und menschliche Nutzer. Cookie DAO baut die Vertrauensinfrastruktur auf, die diese Glaubwürdigkeit bepreist.

Die Token-Ökonomik zeigt bereits eine Marktvalidierung: $COOKIE hält ab Februar 2026 eine Marktkapitalisierung von 12,8 Millionen$ und ein tägliches Handelsvolumen von 2,57 Millionen $. Wichtiger ist jedoch, dass sich die Plattform als die "KI-Version von Chainlink" positioniert – sie liefert dezentrale, verifizierbare Daten über die wichtigste neue Klasse von Marktteilnehmern: die KI-Agenten selbst.

Das InfoFi-Ökosystem: Von Prognosemärkten bis zur Datenmonetarisierung​

Kaito und Cookie DAO agieren nicht isoliert. Sie sind Teil einer breiteren InfoFi-Bewegung, die neu definiert, wie Informationen finanziellen Wert schaffen.

Prognosemärkte stellen das am weitesten entwickelte Segment dar. Seit dem 1. Februar 2026 haben sich diese Plattformen von bloßen „Wettbüros“ zur „Quelle der Wahrheit“ für globale Finanzsysteme entwickelt. Die Zahlen sprechen für sich:

• 5,23 Milliarden $ kombiniertes wöchentliches Handelsvolumen (Rekordwert von Anfang Februar 2026)
• 701,7 Millionen $ tägliches Volumen am 12. Januar 2026 – ein historischer Rekord an einem einzelnen Tag
• Über 50 Milliarden $ jährliche Liquidität auf den wichtigsten Plattformen

Der Geschwindigkeitsvorteil ist enorm. Als ein Kongress-Memo Informationen über einen möglichen Government Shutdown (Regierungsstillstand) durchsickern ließ, spiegelte der Prognosemarkt von Kalshi innerhalb von 400 Millisekunden eine Wahrscheinlichkeitsverschiebung von 4 % wider. Traditionelle Nachrichtenagenturen benötigten fast drei Minuten, um dieselbe Information zu melden. Für Trader, institutionelle Investoren und Risikomanager stellt diese Lücke von 179,6 Sekunden den Unterschied zwischen Gewinn und Verlust dar.

Dies ist das Kernwertversprechen von InfoFi: Märkte preisen Informationen schneller und genauer ein als jeder andere Mechanismus, da die Teilnehmer Kapital riskieren. Es geht nicht um Klicks oder Likes – es geht darum, dass Geld der Überzeugung folgt.

Die institutionelle Akzeptanz bestätigt diese These:

• Polymarket liefert nun über eine Partnerschaft mit News Corp Echtzeit-Prognosedaten für das Wall Street Journal und Barron's.
• Coinbase hat Feeds von Prognosemärkten in seine „Everything Exchange“ integriert, sodass Privatanleger Ereigniskontrakte neben Kryptowährungen handeln können.
• Intercontinental Exchange (ICE) investierte 2 Milliarden $ in Polymarket, was die Anerkennung der Wall Street signalisiert, dass Prognosemärkte eine kritische Finanzinfrastruktur sind.

Über Prognosemärkte hinaus umfasst InfoFi mehrere aufstrebende vertikale Bereiche:

1. Aufmerksamkeitsmärkte (Kaito, Cookie DAO): Bepreisung von Mindshare und Einfluss
2. Reputationssysteme (Proof of Humanity, Lens Protocol, Ethos Network): Glaubwürdigkeitsbewertung als Sicherheit (Collateral)
3. Datenmärkte (Ocean Protocol, LazAI): Monetarisierung von KI-Trainingsdaten und nutzergenerierten Erkenntnissen

Jedes Segment adressiert dasselbe grundlegende Problem: Wie bewerten wir Urteilsvermögen, Glaubwürdigkeit und Informationsqualität in einer Welt, die in Daten ertrinkt?

Der Mechanismus: Wie kostengünstiges Rauschen marginalisiert wird​

Traditionelle Social-Media-Plattformen leiden unter einem fatalen Fehler: Sie belohnen Engagement, nicht Genauigkeit. Eine sensationelle Lüge verbreitet sich schneller als eine differenzierte Wahrheit, da die Viralität und nicht der Wahrheitsgehalt die algorithmische Verteilung steuert.

Information Finance kehrt diese Anreizstruktur durch kapitalgebundene Urteile um. So funktioniert es:

1. Skin in the Game Wenn Sie eine Vorhersage treffen, einen KI-Agenten bewerten oder Einfluss einstufen, äußern Sie nicht nur eine Meinung – Sie gehen eine finanzielle Position ein. Wenn Sie wiederholt falsch liegen, verlieren Sie Kapital. Wenn Sie richtig liegen, bauen Sie Vermögen und Reputation auf.

2. Transparente Erfolgsbilanzen (Track Records) Blockchain-basierte Systeme erstellen unveränderliche Historien von Vorhersagen und Bewertungen. Man kann vergangene Fehler nicht löschen oder nachträglich behaupten, man hätte es vorhergesehen. Ihre Glaubwürdigkeit wird überprüfbar und plattformübergreifend portabel.

3. Marktbasiertes Filtern In Prognosemärkten verlieren falsche Vorhersagen Geld. In Aufmerksamkeitsmärkten bedeutet die Überschätzung des Mindshares eines Trends, dass Ihre Position an Wert verliert. In Reputationssystemen schädigen falsche Empfehlungen Ihren Glaubwürdigkeits-Score. Der Markt filtert minderwertige Informationen mechanisch heraus.

4. Glaubwürdigkeit als Sicherheit Mit zunehmender Reife der Plattformen erhalten Akteure mit hoher Reputation Zugang zu Premium-Funktionen, größeren Positionsgrößen oder Token-geschützten Daten. Teilnehmer mit geringer Reputation sehen sich höheren Kosten oder eingeschränktem Zugang gegenüber. Dies schafft einen positiven Kreislauf, in dem die Aufrechterhaltung der Genauigkeit wirtschaftlich essenziell wird.

Die Entwicklung von Kaito verdeutlicht dies. Durch die Gewichtung von Reputationsdaten und On-Chain-Beständen stellt die Plattform sicher, dass Einfluss nicht nur von der Anzahl der Follower oder dem Post-Volumen abhängt. Ein Account mit 100.000 Followern, aber einer schrecklichen Vorhersagegenauigkeit, hat weniger Gewicht als ein kleinerer Account mit konsistenten, verifizierbaren Erkenntnissen.

Die Mindshare-Metriken von Cookie DAO unterscheiden ähnlich zwischen viral-aber-falsch und präzise-aber-Nische. Ein KI-Agent, der massives soziales Engagement erzeugt, aber schlechte Handelssignale liefert, wird niedriger eingestuft als ein Agent mit bescheidener Aufmerksamkeit, aber überlegener Performance.

Die Herausforderung der Datenexplosion​

Die Dringlichkeit von InfoFi wird deutlicher, wenn man die Datentrajektorie betrachtet:

• 2010: 2 Zettabyte an globalen Daten
• 2018: 33 Zettabyte
• 2025: 175 Zettabyte (IDC-Prognose)
• 2028: 394 Zettabyte (Statista-Prognose)

Dieses 20-fache Wachstum in weniger als zwei Jahrzehnten ist nicht nur quantitativ – es stellt einen qualitativen Wandel dar. Bis 2025 werden 49 % der Daten in öffentlichen Cloud-Umgebungen liegen. Allein IoT-Geräte werden bis 2025 etwa 90 Zettabyte erzeugen. Die Datensphäre wird zunehmend verteilt, erfolgt in Echtzeit und ist heterogen.

Traditionelle Informationsvermittler – Nachrichtenorganisationen, Forschungsunternehmen, Analysten – können nicht skalieren, um mit diesem Wachstum Schritt zu halten. Sie sind durch menschliche Redaktionskapazitäten und zentralisierte Vertrauensmodelle begrenzt. InfoFi bietet eine Alternative: dezentrale, marktbasierte Kuratierung, bei der sich Glaubwürdigkeit durch verifizierbare Erfolgsbilanzen summiert.

Das ist nicht theoretisch. Der Boom der Prognosemärkte 2025–2026 zeigt, dass Märkte zu außergewöhnlich effizienten Entdeckungsmechanismen werden, wenn finanzielle Anreize mit der Informationsgenauigkeit in Einklang stehen. Die Preisanpassung von 400 Millisekunden auf Kalshi geschah nicht, weil die Trader das Memo schneller gelesen haben – sondern weil die Marktstruktur dazu anreizt, sofort und präzise auf Informationen zu reagieren.

Der $ 381 Millionen Sektor und was als Nächstes kommt​

Der InfoFi-Sektor ist nicht ohne Herausforderungen. Im Januar 2026 erlebten wichtige InfoFi-Token erhebliche Korrekturen. X (ehemals Twitter) sperrte mehrere Apps für Engagement-Belohnungen, was dazu führte, dass KAITO um 18 % und COOKIE um 20 % fielen. Die Marktkapitalisierung des Sektors ist zwar wachsend, bleibt aber mit etwa $ 381 Millionen bescheiden.

Diese Rückschläge könnten jedoch eher klärend als katastrophal sein. Die erste Welle von InfoFi-Projekten konzentrierte sich auf einfache Engagement-Belohnungen – im Wesentlichen Web2-Aufmerksamkeitsökonomie mit Token-Anreizen. Das Verbot von Apps für Engagement-Belohnungen zwang den Markt zu einer systemweiten Entwicklung hin zu anspruchsvolleren Modellen.

Kaitos Schwenk von „Bezahlen für Beiträge“ hin zur „Bepreisung von Glaubwürdigkeit“ verdeutlicht diese Reifung. Die Ausrichtung von Cookie DAO auf Analysen für institutionelle Ansprüche signalisiert eine ähnliche strategische Klarheit. Die Überlebenden bauen keine besseren Social-Media-Plattformen – sie bauen Finanzinfrastruktur für die Bepreisung von Informationen selbst auf.

Der Fahrplan für die Zukunft umfasst mehrere kritische Entwicklungen:

Plattformübergreifende Interoperabilität Derzeit sind Reputation und Glaubwürdigkeit isoliert. Ihr Kaito Yapper-Score lässt sich nicht in Polymarket-Gewinnraten oder Cookie DAO Mindshare-Metriken übersetzen. Zukünftige InfoFi-Systeme benötigen Reputations-Portabilität – kryptografisch verifizierbare Erfolgsbilanzen, die über verschiedene Ökosysteme hinweg funktionieren.

Integration von KI-Agenten Da KI-Agenten zu autonomen wirtschaftlichen Akteuren werden, müssen sie die Glaubwürdigkeit von Datenquellen, anderen Agenten und menschlichen Gegenparteien bewerten. InfoFi-Plattformen wie Cookie DAO werden zur unverzichtbaren Infrastruktur für diese Vertrauensebene.

Institutionelle Akzeptanz Prognosemärkte haben diese Schwelle bereits mit der $ 2 Milliarden Investition von ICE in Polymarket und der Datenpartnerschaft mit News Corp überschritten. Aufmerksamkeitsmärkte und Reputationssysteme werden folgen, da das traditionelle Finanzwesen erkennt, dass die Bepreisung der Informationsqualität eine Billionen-Dollar-Chance darstellt.

Regulatorische Klarheit Die Regulierung von Kalshi durch die CFTC und die laufenden Verhandlungen über die Ausweitung von Prognosemärkten signalisieren, dass die Regulierungsbehörden InfoFi als legitime Finanzinfrastruktur und nicht als Glücksspiel betrachten. Diese Klarheit wird institutionelles Kapital freisetzen, das derzeit noch an der Seitenlinie steht.

Aufbau auf zuverlässiger Infrastruktur​

Die Explosion der On-Chain-Aktivitäten – von Prognosemärkten, die wöchentlich Milliarden an Volumen verarbeiten, bis hin zu KI-Agenten, die Echtzeit-Datenfeeds benötigen – erfordert eine Infrastruktur, die unter der Nachfrage nicht zusammenbricht. Wenn Millisekunden über die Rentabilität entscheiden, ist API-Zuverlässigkeit keine Option, sondern ein Muss.

Hier wird spezialisierte Blockchain-Infrastruktur entscheidend. Plattformen, die InfoFi-Anwendungen entwickeln, benötigen konsistenten Zugriff auf historische Daten, Mempool-Analysen und Hochdurchsatz-APIs, die mit der Marktvolatilität skalieren. Ein einziger Ausfall während der Abrechnung eines Prognosemarktes oder eines Snapshots eines Aufmerksamkeitsmarktes kann das Vertrauen der Nutzer irreversibel zerstören.

Für Entwickler, die in den InfoFi-Bereich einsteigen, bietet BlockEden.xyz API-Infrastruktur auf Unternehmensniveau für die wichtigsten Blockchains. So wird sichergestellt, dass Ihre Aufmerksamkeitsmarkt-Verträge, Reputationssysteme oder Prognoseplattformen die Betriebszeit beibehalten, wenn es am wichtigsten ist. Entdecken Sie unsere Dienstleistungen, die für die Anforderungen von Echtzeit-Finanzanwendungen entwickelt wurden.

Fazit: Urteilsvermögen als die ultimative knappe Ressource​

Wir erleben einen grundlegenden Wandel in der Art und Weise, wie Informationen Wert schaffen. In der Web2-Ära war Aufmerksamkeit die Handelsware – von Plattformen erfasst, von Nutzern extrahiert. Die Web3-InfoFi-Bewegung schlägt etwas Anspruchsvolleres vor: das Urteilsvermögen selbst als Anlageklasse.

Kaitos Monetarisierung von Reputation verwandelt sozialen Einfluss von Popularität in verifizierbare Vorhersagefähigkeiten. Die KI-Agenten-Analytik von Cookie DAO schafft transparente Leistungsmetriken für autonome wirtschaftliche Akteure. Prognosemärkte wie Polymarket und Kalshi zeigen, dass kapitalgedeckte Urteile traditionelle Informationsvermittler in Bezug auf Geschwindigkeit und Genauigkeit übertreffen.

Während die Datensphäre von 175 Zettabyte auf 394 Zettabyte und darüber hinaus anwächst, ist der Flaschenhals nicht die Verfügbarkeit von Informationen – sondern die Fähigkeit, diese Informationen korrekt zu filtern, zu synthetisieren und darauf zu reagieren. InfoFi-Plattformen schaffen wirtschaftliche Anreize, die Genauigkeit belohnen und Rauschen marginalisieren.

Der Mechanismus ist elegant: Wenn das Urteilsvermögen finanzielle Konsequenzen hat, wird kostengünstiges Rauschen teuer und signalstarke Analysen profitabel. Märkte übernehmen die Filterung, die Algorithmen nicht leisten können und menschliche Redakteure nicht in entsprechendem Maße skalieren würden.

Für Krypto-Natives stellt dies eine Chance dar, am Aufbau der Vertrauensinfrastruktur für das Informationszeitalter mitzuwirken. Für das traditionelle Finanzwesen ist es die Erkenntnis, dass die Bepreisung von Unsicherheit und Glaubwürdigkeit ein grundlegender finanzieller Primitivtyp ist. Für die Gesellschaft im Allgemeinen ist es eine potenzielle Lösung für die Desinformationskrise – nicht durch Zensur oder Faktenprüfung, sondern durch Märkte, die Wahrheit profitabel und Lügen kostspielig machen.

Die Aufmerksamkeitsökonomie entwickelt sich zu etwas weitaus Mächtigerem: Einer Wirtschaft, in der Ihr Urteilsvermögen, Ihre Glaubwürdigkeit und Ihre Analysefähigkeit nicht nur wertvoll sind – sie sind eigenständige, handelbare Vermögenswerte.

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Quellen:

• The Bet On InfoFi Is Changing — From Paying For Posts To Pricing Credibility - Benzinga
• Polymarket, Kaito AI Launch 'Attention Markets' That Let Traders Bet On Social Hype - Benzinga
• What Is Kaito the AI InfoFi Platform, and How Does Its Yappers System Work? - BingX
• 2026 Kaito Marketing Guide - Odaily
• Kaito and Polymarket Unveil 'Attention Markets' - The Defiant
• Ultimate Guide to Cookie.fun and Cookie DAO - DappRadar
• Cookie DAO launches platform to track performance of AI agents - CryptoSlate
• AI version of Chainlink, why did COOKIE surge by 300%? - ChainCatcher
• What to expect for digital assets in 2026 - World Economic Forum
• The InfoFi Revolution: How Prediction Markets Became the World's Fastest Financial Data Feed - FinancialContent
• The 2026 Volume War: Polymarket and Kalshi Battle for the Future of 'InfoFi' - FinancialContent
• IDC: Expect 175 zettabytes of data worldwide by 2025 - Network World
• Data growth worldwide 2010-2028 - Statista
• Global DataSphere to Hit 175 Zettabytes by 2025, IDC Says - BigDATAwire
• Global Datasphere From 33ZB in 2018 to 175ZB by 2025 - StorageNewsletter

Als Kalshis tägliches Handelsvolumen Anfang 2026 814 Mio. $erreichte und 66,4$ und steigend – konkurriert mit vielen traditionellen Derivatemärkten, mit einem entscheidenden Unterschied: Diese Märkte handeln mit Informationen, nicht nur mit Vermögenswerten.

Dies ist „Information Finance“ – die Monetarisierung kollektiver Intelligenz durch Blockchain-basierte Prognosemärkte. Wenn Händler 42 Mio. $darauf wetten, ob OpenAI vor 2030 AGI erreichen wird, oder 18 Mio.$, welches Unternehmen als nächstes an die Börse geht, spielen sie nicht. Sie erstellen liquide, handelbare Prognosen, denen institutionelle Anleger, politische Entscheidungsträger und Unternehmensstrategen zunehmend mehr vertrauen als traditionellen Analysten. Die Frage ist nicht, ob Prognosemärkte das Vorhersagewesen revolutionieren werden. Es ist die Frage, wie schnell Institutionen Märkte einführen werden, die Expertenprognosen um messbare Margen übertreffen.

Der 5,9-Mrd.-$-Meilenstein: Vom Nischendasein zur Finanzinfrastruktur​

Prognosemärkte beendeten das Jahr 2025 mit Rekord-Allzeithochs beim Volumen von nahezu 5,3 Mrd. $, eine Entwicklung, die sich bis 2026 beschleunigte. Die wöchentlichen Volumina übersteigen nun beständig 5,9 Mrd.$, wobei die täglichen Spitzenwerte während Großereignissen 814 Mio. $ erreichen. Zum Vergleich: Dies übersteigt das tägliche Handelsvolumen vieler Mid-Cap-Aktien und konkurriert mit spezialisierten Derivatemärkten.

Das Wachstum verläuft nicht linear – es ist exponentiell. Die Volumina auf den Prognosemärkten im Jahr 2024 wurden jährlich in Hunderten von Millionen gemessen. Bis 2025 überstiegen die monatlichen Volumina 1 Mrd. $. Im Jahr 2026 erreichten die wöchentlichen Volumina routinemäßig 5,9 Mrd.$, was einem jährlichen Wachstum von über dem 10-fachen entspricht. Diese Beschleunigung spiegelt grundlegende Veränderungen in der Sichtweise von Institutionen auf Prognosemärkte wider: vom Kuriosum zur Notwendigkeit.

Kalshi dominiert mit einem Marktanteil von 66,4 % und wickelt den Großteil des institutionellen Volumens ab. Polymarket, das im Krypto-nativen Bereich tätig ist, erfasst einen erheblichen Anteil des Retail- und internationalen Flows. Zusammen verarbeiten diese Plattformen wöchentlich Milliarden an Volumen in Tausenden von Märkten, die Wahlen, Wirtschaft, technologische Entwicklungen, Sport und Unterhaltung abdecken.

Die Legitimität des Sektors wurde durch die Validierung der ICE (Intercontinental Exchange) bestätigt, als die Muttergesellschaft der NYSE 2 Mrd. $ in die Infrastruktur von Prognosemärkten investierte. Wenn der Betreiber der weltweit größten Börse Kapital in dieser Größenordnung einsetzt, signalisiert dies, dass Prognosemärkte nicht mehr experimentell sind – sie sind eine strategische Infrastruktur.

KI-Agenten: Der 30 %-Beitragsfaktor​

Der am meisten unterschätzte Treiber für das Wachstum der Prognosemärkte ist die Beteiligung von KI-Agenten. Autonome Handelsalgorithmen tragen mittlerweile über 30 % zum Gesamtvolumen bei und verändern die Marktdynamik grundlegend.

Warum handeln KI-Agenten mit Prognosen? Drei Gründe:

Informationsarbitrage: KI-Agenten scannen Tausende von Datenquellen – Nachrichten, soziale Medien, On-Chain-Daten, traditionelle Finanzmärkte –, um falsch bewertete Prognosen zu identifizieren. Wenn ein Markt die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses mit 40 % bewertet, die KI-Analyse jedoch 55 % nahelegt, handeln die Agenten den Spread.

Liquiditätsbereitstellung: Genau wie Market-Maker an Aktienbörsen Liquidität bereitstellen, bieten KI-Agenten zweiseitige Märkte auf Prognoseplattformen an. Dies verbessert die Preisbildung und reduziert die Spreads, wodurch die Märkte für alle Teilnehmer effizienter werden.

Portfolio-Diversifizierung: Institutionelle Anleger setzen KI-Agenten ein, um Zugang zu nicht-traditionellen Informationssignalen zu erhalten. Ein Hedgefonds könnte Prognosemärkte nutzen, um politische Risiken, Zeitpläne für technologische Entwicklungen oder regulatorische Ergebnisse abzusichern – Risiken, die in traditionellen Märkten schwer auszudrücken sind.

Die Entstehung des Handels durch KI-Agenten schafft einen positiven Rückkopplungseffekt. Mehr KI-Beteiligung bedeutet bessere Liquidität, was mehr institutionelles Kapital anzieht, was wiederum mehr KI-Entwicklung rechtfertigt. Prognosemärkte entwickeln sich zu einem Trainingsfeld für autonome Agenten, die lernen, komplexe, reale Prognoseherausforderungen zu bewältigen.

Händler auf Kalshi bewerten die Wahrscheinlichkeit, dass OpenAI vor 2030 AGI erreicht, mit 42 % – ein Anstieg gegenüber 32 % sechs Monate zuvor. Dieser Markt mit über 42 Mio. $ Liquidität spiegelt die „Schwarmintelligenz“ wider, die Ingenieure, Risikokapitalgeber, Politikexperten und zunehmend KI-Agenten umfasst, die Signale verarbeiten, die Menschen nicht in diesem Umfang verfolgen können.

Kalshis institutionelle Dominanz: Der Vorteil der regulierten Börse​

Kalshis Marktanteil von 66,4 % ist kein Zufall – er ist strukturell bedingt. Als erste CFTC-regulierte Prognosemarktbörse in den USA bietet Kalshi institutionellen Anlegern etwas, das Wettbewerber nicht können: regulatorische Sicherheit.

Institutionelles Kapital erfordert Compliance. Hedgefonds, Vermögensverwalter und Unternehmen können keine Milliarden in unregulierte Plattformen investieren, ohne rechtliche und Compliance-Risiken einzugehen. Die CFTC-Registrierung von Kalshi beseitigt diese Barriere und ermöglicht es Institutionen, Prognosen neben Aktien, Anleihen und Derivaten in ihren Portfolios zu handeln.

Der regulierte Status schafft Netzwerkeffekte. Mehr institutionelles Volumen zieht bessere Liquiditätsanbieter an, was die Spreads verengt, was wiederum mehr Händler anzieht. Die Orderbücher von Kalshi sind mittlerweile so tief, dass Multi-Millionen-Dollar-Trades ohne nennenswerte Slippage ausgeführt werden – eine Schwelle, die funktionierende Märkte von experimentellen unterscheidet.

Auch die Produktbreite von Kalshi ist von Bedeutung. Die Märkte umfassen Wahlen, Wirtschaftsindikatoren, technologische Meilensteine, IPO-Zeitpunkte, Unternehmensgewinne und makroökonomische Ereignisse. Diese Vielfalt ermöglicht es institutionellen Anlegern, nuancierte Ansichten auszudrücken. Ein Hedgefonds, der bei Tech-Bewertungen bearish eingestellt ist, kann Prognosemärkte für Unicorn-Börsengänge shorten. Ein Politikanalyst, der regulatorische Änderungen erwartet, kann auf Märkten für Kongressergebnisse handeln.

Die hohe Liquidität stellt sicher, dass Preise nicht leicht manipuliert werden können. Bei Einsätzen in Millionenhöhe und Tausenden von Teilnehmern spiegeln die Marktpreise einen echten Konsens wider und keine individuelle Manipulation. Diese „Schwarmintelligenz“ schlägt Expertenprognosen in Blindtests – Prognosemärkte übertreffen konsistent Umfragen, Analystenprognosen und Expertenmeinungen.

Polymarkets krypto-native Alternative: Der dezentrale Herausforderer​

Während Kalshi die regulierten US-Märkte dominiert, fängt Polymarket krypto-native und internationale Zuflüsse ab. Polymarket operiert auf Blockchain-Infrastrukturen mit USDC-Abrechnung und bietet erlaubnisfreien Zugang – ohne KYC, ohne geografische Beschränkungen und ohne regulatorische Zugangskontrolle.

Der Vorteil von Polymarket ist die globale Reichweite. Händler aus Jurisdiktionen, in denen Kalshi nicht zugänglich ist, können frei teilnehmen. Während der US-Wahlen 2024 verarbeitete Polymarket ein Volumen von über 3 Milliarden $, was beweist, dass krypto-native Infrastruktur institutionelle Größenordnungen bewältigen kann.

Die Krypto-Integration der Plattform ermöglicht neuartige Mechanismen. Smart Contracts erzwingen die Abrechnung automatisch auf der Grundlage von Orakel-Daten. Liquiditätspools arbeiten kontinuierlich ohne Zwischenhändler. Die Abrechnung erfolgt in Sekunden statt in Tagen. Diese Vorteile sprechen krypto-native Händler an, die mit DeFi-Primitiven vertraut sind.

Dennoch bleibt die regulatorische Unsicherheit die Herausforderung für Polymarket. Der Betrieb ohne ausdrückliche regulatorische Genehmigung in den USA schränkt die institutionelle Akzeptanz im Inland ein. Während Privatkunden und internationale Nutzer den erlaubnisfreien Zugang begrüßen, meiden US-Institutionen weitgehend Plattformen, denen es an regulatorischer Klarheit mangelt.

Der Wettbewerb zwischen Kalshi (reguliert, institutionell) und Polymarket (krypto-nativ, erlaubnisfrei) spiegelt breitere Debatten im digitalen Finanzwesen wider. Beide Modelle funktionieren. Beide bedienen unterschiedliche Nutzergruppen. Das Wachstum des Sektors deutet darauf hin, dass Platz für mehrere Gewinner ist, die jeweils für unterschiedliche regulatorische und technologische Kompromisse optimiert sind.

Information Finance: Kollektive Intelligenz monetarisieren​

Der Begriff „Information Finance“ beschreibt die Kerninnovation von Prognosemärkten: die Umwandlung von Vorhersagen in handelbare, liquide Instrumente. Traditionelle Prognosen stützen sich auf Experten, die Punktschätzungen mit ungewisser Genauigkeit abgeben. Prognosemärkte aggregieren verteiltes Wissen in kontinuierliche, marktgepreiste Wahrscheinlichkeiten.

Warum Märkte Experten schlagen:

Skin in the game: Marktteilnehmer riskieren Kapital bei ihren Prognosen. Schlechte Vorhersagen führen zu Geldverlusten. Diese Anreizstruktur filtert Rauschen besser aus Signalen heraus als Meinungsumfragen oder Expertenrunden, in denen die Teilnehmer keine Konsequenzen für Fehlprognosen tragen.

Kontinuierliche Aktualisierung: Marktpreise passen sich in Echtzeit an, wenn neue Informationen auftauchen. Expertenprognosen sind statisch bis zum nächsten Bericht. Märkte sind dynamisch und beziehen aktuelle Nachrichten, Leaks und aufkommende Trends sofort mit ein.

Aggregiertes Wissen: Märkte bündeln Informationen von Tausenden von Teilnehmern mit unterschiedlichem Fachwissen. Kein einzelner Experte kann mit dem kollektiven Wissen von Ingenieuren, Investoren, politischen Entscheidungsträgern und Betreibern mithalten, die jeweils spezialisierte Einblicke beisteuern.

Transparente Wahrscheinlichkeit: Märkte drücken Prognosen als Wahrscheinlichkeiten mit klaren Konfidenzintervallen aus. Ein Markt, der ein Ereignis mit 65 % bewertet, sagt „etwa zwei Drittel Chance“ aus – nützlicher als ein Experte, der ohne Quantifizierung „wahrscheinlich“ sagt.

Untersuchungen zeigen durchweg, dass Prognosemärkte Expertenrunden, Umfragen und Analystenprognosen in verschiedenen Bereichen übertreffen – bei Wahlen, in der Wirtschaft, bei technologischen Entwicklungen und Unternehmensergebnissen. Die Erfolgsbilanz ist nicht perfekt, aber messbar besser als die Alternativen.

Finanzinstitute werden aufmerksam. Anstatt teure Berater für Szenarioanalysen zu engagieren, können Unternehmen Prognosemärkte konsultieren. Möchten Sie wissen, ob der Kongress in diesem Jahr Krypto-Regulierungen verabschieden wird? Dafür gibt es einen Markt. Fragen Sie sich, ob ein Konkurrent vor Jahresende an die Börse geht? Handeln Sie diese Prognose. Geopolitisches Risiko einschätzen? Setzen Sie darauf.

Der institutionelle Anwendungsfall: Forecasting as a Service​

Prognosemärkte wandeln sich von spekulativer Unterhaltung zu institutioneller Infrastruktur. Mehrere Anwendungsfälle treiben die Akzeptanz voran:

Risikomanagement: Unternehmen nutzen Prognosemärkte zur Absicherung von Risiken, die in traditionellen Derivaten schwer auszudrücken sind. Ein Supply-Chain-Manager, der sich über Hafenstreiks sorgt, kann auf Prognosemärkten für Tarifverhandlungen handeln. Ein CFO, der über Zinssätze besorgt ist, kann Fed-Prognosemärkte mit Anleihe-Futures abgleichen.

Strategische Planung: Unternehmen treffen Milliardenentscheidungen auf der Grundlage von Prognosen. Wird eine KI-Regulierung verabschiedet? Wird eine Technologieplattform mit Kartellklagen konfrontiert? Wird ein Konkurrent ein Produkt auf den Markt bringen? Prognosemärkte liefern probabilistische Antworten mit echtem Risikokapital.

Investment-Research: Hedgefonds und Vermögensverwalter nutzen Prognosemärkte als alternative Datenquellen. Marktpreise für technologische Meilensteine, regulatorische Ergebnisse oder makroökonomische Ereignisse fließen in die Portfoliopositionierung ein. Einige Fonds handeln Prognosemärkte direkt als Alpha-Quellen.

Politikanalyse: Regierungen und Denkfabriken ziehen Prognosemärkte heran, um die öffentliche Meinung jenseits von Umfragen zu erfassen. Märkte filtern echte Überzeugungen von „Virtue Signaling“ heraus – Teilnehmer, die ihr Geld setzen, offenbaren wahre Erwartungen und keine sozial erwünschten Antworten.

Die Investition der ICE in Höhe von 2 Milliarden $ signalisiert, dass traditionelle Börsen Prognosemärkte als neue Anlageklasse betrachten. So wie in den 1970er Jahren Derivatemärkte entstanden, um das Risikomanagement zu monetarisieren, entstehen in den 2020er Jahren Prognosemärkte, um Vorhersagen zu monetarisieren.

Die Feedback-Schleife zwischen KI-Agenten und Märkten​

KI-Agenten , die an Prognosemärkten teilnehmen , schaffen eine Feedback-Schleife , die beide Technologien beschleunigt :

Bessere KI durch Marktdaten : KI-Modelle trainieren auf den Ergebnissen von Prognosemärkten , um Vorhersagen zu verbessern . Ein Modell , das den Zeitpunkt von Tech-IPOs vorhersagt , verbessert sich durch Backtesting gegen historische Daten von Kalshi . Dies schafft Anreize für KI-Labore , vorhersageorientierte Modelle zu entwickeln .

Bessere Märkte durch KI-Teilnahme : KI-Agenten stellen Liquidität bereit , arbitrieren Fehlbewertungen und verbessern die Preisfindung . Menschliche Händler profitieren von engeren Spreads und einer besseren Informationsaggregation . Märkte werden effizienter , wenn die KI-Beteiligung zunimmt .

Institutionelle KI-Adoption : Institutionen , die KI-Agenten in Prognosemärkten einsetzen , sammeln Erfahrungen mit autonomen Handelssystemen in Umgebungen mit geringerem Risiko . Die daraus gewonnenen Erkenntnisse lassen sich auf den Handel mit Aktien , Devisen und Derivaten übertragen .

Der KI-Anteil von über 30 % am Volumen ist keine Obergrenze – sondern eine Basis . Mit der Verbesserung der KI-Fähigkeiten und der zunehmenden institutionellen Akzeptanz könnte die Beteiligung von Agenten innerhalb weniger Jahre 50–70 % erreichen . Dies ersetzt nicht das menschliche Urteilsvermögen – es ergänzt es . Menschen legen Strategien fest , KI-Agenten führen sie in einem Umfang und einer Geschwindigkeit aus , die manuell unmöglich wäre .

Die Technologie-Stacks konvergieren . KI-Labore gehen Partnerschaften mit Prognosemarkt-Plattformen ein . Börsen bauen APIs für den algorithmischen Handel . Institutionen entwickeln proprietäre KI für Prognosemarkt-Strategien . Diese Konvergenz positioniert Prognosemärkte als Testfeld für die nächste Generation autonomer Finanzagenten .

Herausforderungen und Skepsis​

Trotz des Wachstums stehen Prognosemärkte vor legitimen Herausforderungen :

Manipulationsrisiko : Während hohe Liquidität Manipulationen erschwert , bleiben Märkte mit geringem Volumen anfällig . Ein motivierter Akteur mit Kapital kann die Preise in Nischenmärkten vorübergehend verzerren . Plattformen bekämpfen dies mit Liquiditätsanforderungen und Manipulationserkennung , aber das Risiko bleibt bestehen .

Orakel-Abhängigkeit : Prognosemärkte benötigen Orakel – vertrauenswürdige Instanzen , die Ergebnisse feststellen . Fehler oder Korruption bei Orakeln können zu falschen Abrechnungen führen . Blockchain-basierte Märkte minimieren dies durch dezentrale Orakel-Netzwerke , während traditionelle Märkte auf zentralisierte Lösungen setzen .

Regulatorische Unsicherheit : Während Kalshi CFTC-reguliert ist , bleiben breitere regulatorische Rahmenbedingungen unklar . Werden mehr Prognosemärkte eine Zulassung erhalten ? Werden internationale Märkte mit Beschränkungen konfrontiert ? Die regulatorische Entwicklung könnte das Wachstum unvorhersehbar hemmen oder beschleunigen .

Liquiditätskonzentration : Der Großteil des Volumens konzentriert sich auf hochkarätige Märkte (Wahlen , große Tech-Events) . Nischenmärkten fehlt es an Liquidität , was ihren Nutzen für spezialisierte Prognosen einschränkt . Die Lösung erfordert entweder Market-Making-Anreize oder die Bereitstellung von Liquidität durch KI-Agenten .

Ethische Bedenken : Sollten Märkte zu sensiblen Themen existieren – politische Gewalt , Todesfälle , Katastrophen ? Kritiker argumentieren , dass die Monetarisierung tragischer Ereignisse unethisch ist . Befürworter halten dagegen , dass Informationen aus solchen Märkten helfen , Schaden zu verhindern . Diese Debatte wird prägen , welche Märkte Plattformen zulassen .

Der Pfad für 2026–2030​

Wenn das wöchentliche Volumen Anfang 2026 5,9 Milliarden $ erreicht , wohin entwickelt sich der Sektor ?

Bei moderatem Wachstum (50 % jährlich – konservativ angesichts der jüngsten Beschleunigung) könnte das Volumen der Prognosemärkte bis 2028 jährlich 50 Milliarden $ und bis 2030 150 Milliarden $ überschreiten . Dies würde den Sektor mit mittelgroßen Derivatemärkten vergleichbar machen .

Aggressivere Szenarien – etwa die Einführung von Prognosemärkten an der NYSE durch die ICE , das Angebot von Prognoseinstrumenten durch Großbanken oder die regulatorische Genehmigung für weitere Markttypen – könnten das Volumen bis 2030 in Richtung 500 Milliarden $ + treiben . In diesem Maßstab werden Prognosemärkte zu einer eigenständigen Assetklasse in institutionellen Portfolios .

Die technologischen Wegbereiter sind vorhanden : Blockchain-Abrechnung , KI-Agenten , regulatorische Rahmenbedingungen , institutionelles Interesse und eine nachgewiesene Erfolgsbilanz , die traditionelle Prognosen übertrifft . Was bleibt , ist die Dynamik der Adoptionskurve – wie schnell Institutionen Prognosemärkte in ihre Entscheidungsprozesse integrieren .

Der Wandel von der „Randspekulation“ zum „institutionellen Prognosewerkzeug“ ist in vollem Gange . Wenn die ICE 2 Milliarden $ investiert , wenn KI-Agenten 30 % des Volumens beisteuern , wenn das tägliche Volumen von Kalshi 814 Millionen $ erreicht , hat sich das Narrativ dauerhaft verändert . Prognosemärkte sind keine Kuriosität . Sie sind die Zukunft der Art und Weise , wie Institutionen Unsicherheit quantifizieren und Informationsrisiken absichern .

Quellen​

• Prognosemärkte verzeichnen Allzeithoch von 5,3 Mrd. $ Volumen bis Ende 2025
• Der große Prognosekrieg von 2026: Polymarket und Kalshi kämpfen um die Vorherrschaft
• Das Rennen zur Singularität: Warum Kalshi-Trader groß darauf wetten, dass OpenAI vor 2030 AGI erreicht
• Kalshi - Prognosemarkt für den Handel mit der Zukunft

Als Intercontinental Exchange – die Muttergesellschaft der New Yorker Börse – 2025 mit einer 2-Milliarden-Dollar-Investition in Polymarket einstieg, sendete die Wall Street ein klares Signal: Information selbst ist zu einem handelbaren Finanzwert geworden. Dies war nicht nur eine weitere Krypto-Investition. Es war die Akzeptanz der traditionellen Finanzwelt von InfoFi (Information Finance), einem Paradigmenwechsel, bei dem Wissen, Aufmerksamkeit, Datenglaubwürdigkeit und Prognosesignale in monetarisierbare On-Chain-Assets transformiert werden.

Die Zahlen erzählen eine überzeugende Geschichte. Der InfoFi-Markt erreichte bis Ende 2025 eine Bewertung von 649 Millionen Dollar, wobei allein die Prognosemärkte zwischen Januar und Oktober ein Handelsvolumen von über 27,9 Milliarden Dollar generierten. Gleichzeitig überschritt die Stablecoin-Zirkulation 300 Milliarden Dollar und verarbeitete in den ersten sieben Monaten des Jahres 2025 4 Billionen Dollar – ein Anstieg von 83 % gegenüber dem Vorjahr. Dies sind keine isolierten Trends. Sie konvergieren zu einer fundamentalen Neugestaltung der Art und Weise, wie Informationen fließen, wie Vertrauen aufgebaut wird und wie Wert in der digitalen Wirtschaft ausgetauscht wird.

Die Geburt der Informationsfinanzierung​

InfoFi entstand aus einer einfachen, aber mächtigen Beobachtung: In der Aufmerksamkeitsökonomie hat Information einen messbaren Wert, doch der größte Teil dieses Wertes wird von zentralisierten Plattformen erfasst und nicht von den Personen, die ihn erstellen, kuratieren oder verifizieren. Ethereum-Mitbegründer Vitalik Buterin popularisierte das Konzept in einem Blogpost von 2024 und skizzierte InfoFis „Potenzial, bessere Implementierungen von sozialen Medien, Wissenschaft, Nachrichten, Governance und anderen Bereichen zu schaffen."

Die Kerninnovation liegt in der Transformation immaterieller Informationsflüsse in greifbare Finanzinstrumente. Durch die Nutzung der Transparenz der Blockchain, der Analysekraft der KI und der Skalierbarkeit von Big Data weist InfoFi Informationen, die zuvor schwer zu monetarisieren waren, einen Marktwert zu. Dazu gehört alles von Prognosesignalen und Datenglaubwürdigkeit bis hin zu Nutzeraufmerksamkeit und Reputationsbewertungen.

Der InfoFi-Markt segmentiert sich derzeit in sechs Schlüsselkategorien:

1. Prognosemärkte: Plattformen wie Polymarket ermöglichen es Nutzern, Anteile an den Ergebnissen zukünftiger Ereignisse zu kaufen. Der Preis schwankt basierend auf der kollektiven Marktüberzeugung und verwandelt Wissen effektiv in einen handelbaren Finanzwert. Polymarket verzeichnete im Laufe der Jahre 2024 und 2025 ein Handelsvolumen von über 18 Milliarden Dollar und prognostizierte bekanntlich die US-Präsidentschaftswahl 2024 mit 95 % Genauigkeit – mehrere Stunden bevor die Associated Press die offizielle Mitteilung machte.

2. Yap-to-Earn: Soziale Plattformen, die nutzergenerierte Inhalte und Engagement direkt durch Token-Ökonomie monetarisieren und den Aufmerksamkeitswert an die Ersteller umverteilen, anstatt ihn bei den Plattformaktionären zu zentralisieren.

3. Datenanalyse und Erkenntnisse: Kaito ist die führende Plattform in diesem Bereich und generiert 33 Millionen Dollar an jährlichen Einnahmen durch seine fortschrittliche Datenanalyseplattform. Gegründet von dem ehemaligen Citadel-Portfoliomanager Yu Hu, hat Kaito Finanzierungen in Höhe von 10,8 Millionen Dollar von Dragonfly, Sequoia Capital China und der Spartan Group angezogen.

4. Aufmerksamkeitsmärkte: Tokenisierung und Handel von Nutzeraufmerksamkeit als knappe Ressource, die es Werbetreibenden und Content-Erstellern ermöglicht, Engagement direkt zu kaufen.

5. Reputationsmärkte: On-Chain-Reputationssysteme, in denen Glaubwürdigkeit selbst zu einer handelbaren Ware wird, wobei finanzielle Anreize auf Genauigkeit und Vertrauenswürdigkeit ausgerichtet sind.

6. Bezahlinhalte: Dezentralisierte Content-Plattformen, auf denen Informationen selbst tokenisiert und direkt an Verbraucher verkauft werden, ohne dass zwischengeschaltete Plattformen massive Anteile einbehalten.

Prognosemärkte: Die „Wahrheitsmaschine" von Web3​

Wenn es bei InfoFi darum geht, Information in Assets zu verwandeln, stellen Prognosemärkte ihre reinste Form dar. Diese Plattformen nutzen Blockchain und Smart Contracts, um Nutzern den Handel mit den Ergebnissen realer Ereignisse zu ermöglichen – Wahlen, Sport, Wirtschaftsindikatoren, sogar Kryptopreise. Der Mechanismus ist elegant: Wenn Sie glauben, dass ein Ereignis eintreten wird, kaufen Sie Anteile. Wenn es eintritt, profitieren Sie. Wenn nicht, verlieren Sie Ihren Einsatz.

Polymarkets Leistung bei der US-Präsidentschaftswahl 2024 demonstrierte die Kraft aggregierter Marktintelligenz. Die Plattform sagte nicht nur das Rennergebnis Stunden vor den traditionellen Medien voraus, sondern prognostizierte auch die Ergebnisse in Swing States wie Arizona, Georgia, North Carolina und Nevada genauer als Umfrageaggregatoren. Das war kein Glück – es war die Weisheit der Massen, finanziell incentiviert und kryptografisch gesichert.

Der Vertrauensmechanismus ist dabei entscheidend. Polymarket läuft auf der Polygon-Blockchain und bietet niedrige Transaktionsgebühren und schnelle Abrechnungszeiten. Es ist non-custodial, was bedeutet, dass die Plattform keine Nutzergelder hält. Operationen sind transparent und via Blockchain automatisiert, was das System zensurresistent und vertrauenslos macht. Smart Contracts führen automatisch Auszahlungen durch, wenn Ereignisse abgeschlossen sind, und eliminieren die Notwendigkeit vertrauenswürdiger Vermittler.

Allerdings ist das Modell nicht ohne Herausforderungen. Chaos Labs, ein Krypto-Risikomanagement-Unternehmen, schätzte, dass Wash Trading – bei dem Händler gleichzeitig dasselbe Asset kaufen und verkaufen, um das Volumen künstlich aufzublähen – während der Präsidentschaftskampagne 2024 bis zu einem Drittel von Polymarkets Handelsaktivität ausmachen könnte. Dies verdeutlicht eine anhaltende Spannung in InfoFi: Die wirtschaftlichen Anreize, die diese Märkte mächtig machen, können sie auch anfällig für Manipulation machen.

Regulatorische Klarheit kam 2025, als das US-Justizministerium und die Commodity Futures Trading Commission (CFTC) Ermittlungen gegen Polymarket offiziell einstellten, ohne neue Anklagen zu erheben. Kurz darauf erwarb Polymarket QCEX, eine CFTC-lizenzierte Derivatebörse und Clearinghouse, für 112 Millionen Dollar, was den legalen Betrieb in den Vereinigten Staaten unter regulatorischer Konformität ermöglicht. Bis Februar 2026 erreichte Polymarkets Bewertung 9 Milliarden Dollar.

Im Januar 2026 wurde der Public Integrity in Financial Prediction Markets Act (H.R. 7004) eingebracht, um Bundesbeamten den Handel mit nicht-öffentlichen Informationen zu verbieten und die „Reinheit der Daten" in diesen Märkten zu gewährleisten. Dieser legislative Rahmen unterstreicht eine wichtige Realität: Prognosemärkte sind nicht nur Krypto-Experimente – sie werden zur anerkannten Infrastruktur für Informationsentdeckung.

Stablecoins: Die Schienen, die Web3-Zahlungen antreiben​

Während InfoFi das Was darstellt – handelbare Informations-Assets –, liefern Stablecoins das Wie: die Zahlungsinfrastruktur, die sofortige, kostengünstige, globale Transaktionen ermöglicht. Die Entwicklung des Stablecoin-Marktes von der krypto-nativen Abwicklung zur allgemeinen Zahlungsinfrastruktur spiegelt InfoFis Verlauf vom Nischenexperiment zur institutionellen Übernahme wider.

Das Stablecoin-Transaktionsvolumen überschritt 2025 jährlich 27 Billionen Dollar, wobei USDT (Tether) und USDC (Circle) 94 % des Marktes kontrollierten und 99 % des Zahlungsvolumens ausmachten. Die monatlichen Zahlungsströme überschritten 10 Milliarden Dollar, wobei Geschäftstransaktionen 63 % des Gesamtvolumens ausmachten. Diese Verschiebung vom spekulativen Handel zum realen wirtschaftlichen Nutzen markiert eine fundamentale Reifung der Technologie.

Mastercards Integration veranschaulicht den Infrastrukturausbau. Der Zahlungsriese ermöglicht nun Stablecoin-Ausgaben an mehr als 150 Millionen Händlerstandorten über sein bestehendes Kartennetzwerk. Nutzer verknüpfen ihre Stablecoin-Guthaben mit virtuellen oder physischen Mastercard-Karten, mit automatischer Umrechnung am Point of Sale. Diese nahtlose Brücke zwischen Krypto und traditionellem Finanzwesen war noch vor zwei Jahren undenkbar.

Das Circle Payments Network hat sich als kritische Infrastruktur etabliert und verbindet Finanzinstitute, digitale Challenger-Banken, Zahlungsunternehmen und digitale Wallets, um Zahlungen sofort über Währungen und Märkte hinweg zu verarbeiten. Circle berichtet von über 100 Finanzinstituten in der Pipeline, mit Produkten wie Circle Gateway für Cross-Chain-Liquidität und Arc, einer Blockchain, die speziell für Enterprise-Grade-Stablecoin-Zahlungen konzipiert ist.

Der GENIUS Act, der 2025 in Kraft trat, lieferte den ersten föderalen Rahmen für US-Zahlungsstablecoins. Er etablierte klare Standards für Lizenzierung, Reserven, Verbraucherschutz und laufende Aufsicht – regulatorische Sicherheit, die institutionelles Kapital und Engineering-Ressourcen freigesetzt hat.

Zu den primären Netzwerken für Stablecoin-Transfers gehören Ethereum, Tron, Binance Smart Chain (BSC), Solana und Base. Diese Multi-Chain-Infrastruktur gewährleistet Redundanz, Spezialisierung (z.B. Solana für hochfrequente, niedrigwertige Transaktionen; Ethereum für hochwertige, sicherheitskritische Transfers) und Wettbewerbsdynamiken, die die Kosten senken.

Oracle-Netzwerke: Die Brücke zwischen den Welten​

Damit InfoFi und Web3-Zahlungen skalieren können, benötigen Blockchain-Anwendungen zuverlässigen Zugang zu Daten aus der realen Welt. Oracle-Netzwerke stellen diese kritische Infrastruktur bereit und fungieren als Brücken zwischen On-Chain-Smart-Contracts und Off-Chain-Informationsquellen.

Chainlinks Runtime Environment (CRE), das im November 2025 angekündigt wurde, stellt einen Wendepunkt dar. Diese All-in-One-Orchestrierungsschicht erschließt institutionelle Smart Contracts für On-Chain-Finanzen. Führende Finanzinstitute, darunter Swift, Euroclear, UBS, Kinexys von J.P. Morgan, Mastercard, AWS, Google Cloud, Aaves Horizon und Ondo, setzen CRE ein, um das zu erfassen, was die Boston Consulting Group als 867-Billionen-Dollar-Tokenisierungsmöglichkeit schätzt.

Die Dimensionen sind atemberaubend: Das Weltwirtschaftsforum prognostiziert, dass bis 2030 10 % des globalen BIP auf der Blockchain gespeichert werden, wobei tokenisierte illiquide Vermögenswerte etwa 16 Billionen Dollar erreichen. Diese Prognosen setzen eine robuste Oracle-Infrastruktur voraus, die zuverlässig Daten zu Asset-Preisen, Identitätsverifizierung, regulatorischer Konformität und Ereignisergebnissen in Smart Contracts einspeisen kann.

Die Oracle-Technologie entwickelt sich auch über die statische Datenlieferung hinaus. Moderne Oracles wie Chainlink nutzen jetzt KI, um prädiktive Daten statt nur historischer Momentaufnahmen zu liefern. Der APRO (AT) Token, der am 5. November 2025 offiziell gelistet wurde, repräsentiert diese nächste Generation: Infrastruktur, die darauf abzielt, zuverlässige reale Daten mit Blockchain-gestützten Anwendungen über DeFi, KI, RWAs (Real World Assets) und Prognosemärkte hinweg zu verbinden.

Angesichts der 867 Billionen Dollar an Finanzanlagen, die tokenisiert werden könnten (laut Schätzungen des Weltwirtschaftsforums), sind Oracle-Netzwerke nicht nur Infrastruktur – sie sind das Nervensystem der entstehenden tokenisierten Wirtschaft. Ohne zuverlässige Daten-Feeds können Smart Contracts nicht funktionieren. Mit ihnen kann potenziell das gesamte globale Finanzsystem on-chain migrieren.

Die Konvergenz: Daten, Finanzen und Vertrauen​

Die eigentliche Innovation ist nicht InfoFi allein, oder Stablecoins allein, oder Oracles allein. Es ist die Konvergenz dieser Technologien zu einem kohärenten System, in dem Informationen frei fließen, Werte sofort abgewickelt werden und Vertrauen kryptografisch durchgesetzt wird, statt institutionell vermittelt.

Betrachten Sie ein Zukunftsszenario: Ein Prognosemarkt (InfoFi-Schicht) verwendet Oracle-Daten-Feeds (Datenschicht), um Ergebnisse abzuwickeln, wobei Auszahlungen in USDC über das Circle Payments Network (Zahlungsschicht) verarbeitet werden, automatisch in lokale Währung über Mastercard (Brückenschicht) an 150 Millionen globalen Händlern umgerechnet. Der Nutzer erlebt sofortige, vertrauenslose, kostengünstige Abwicklung. Das System arbeitet 24/7 ohne Vermittler.

Dies ist keine Spekulation. Die Infrastruktur ist live und skaliert. Die regulatorischen Rahmenbedingungen werden geschaffen. Das institutionelle Kapital ist gebunden. Jahre des Experimentierens mit Blockchain-basierten Transaktionen weichen konkreter Infrastruktur, regulatorischen Rahmenbedingungen und institutionellem Engagement, das Web3-Zahlungen bis 2026 in den Alltagshandel bringen könnte.

Branchenanalysten erwarten, dass 2026 den Wendepunkt markiert, mit historischen Ereignissen wie dem Start des ersten grenzüberschreitenden tokenisierten Wertpapier-Abwicklungsnetzwerks unter Führung einer großen Wall-Street-Bank. Bis 2026 wird das Internet automatisch denken, verifizieren und Geld bewegen – durch ein gemeinsames System, in dem KI Entscheidungen trifft, Blockchains sie beweisen und Zahlungen sie sofort ohne menschliche Vermittler durchsetzen.

Der Weg nach vorn: Herausforderungen und Chancen​

Trotz des Momentums bleiben erhebliche Herausforderungen. Wash Trading und Marktmanipulation bestehen in Prognosemärkten fort. Die Stablecoin-Infrastruktur kämpft in vielen Rechtsordnungen noch mit Bankzugangsproblemen. Oracle-Netzwerke sind potenzielle Single Points of Failure – kritische Infrastruktur, die bei Kompromittierung Ausfälle über vernetzte Smart Contracts kaskadieren könnte.

Regulatorische Unsicherheit besteht außerhalb der USA fort, wobei verschiedene Rechtsordnungen sehr unterschiedliche Ansätze zur Krypto-Klassifizierung, Stablecoin-Ausgabe und Legalität von Prognosemärkten verfolgen. Die MiCA-Verordnung (Markets in Crypto-Assets) der Europäischen Union, die Stablecoin-Rahmenvorschläge des Vereinigten Königreichs und der fragmentierte Ansatz im asiatisch-pazifischen Raum schaffen eine komplexe globale Landschaft.

Die Nutzererfahrung bleibt ein Hindernis für die Mainstream-Übernahme. Trotz Verbesserungen der Infrastruktur finden die meisten Nutzer Wallet-Management, Private-Key-Sicherheit und Cross-Chain-Operationen nach wie vor einschüchternd. Diese Komplexität zu abstrahieren, ohne Sicherheit oder Dezentralisierung zu opfern, ist eine fortlaufende Design-Herausforderung.

Doch die Richtung ist unverkennbar. Information wird liquide. Zahlungen werden sofort und global. Vertrauen wird algorithmisch durchgesetzt. Der 649-Millionen-Dollar-InfoFi-Markt ist erst der Anfang – ein Machbarkeitsnachweis für eine viel größere Transformation.

Wenn die Muttergesellschaft der New Yorker Börse 2 Milliarden Dollar in einen Prognosemarkt investiert, wettet sie nicht auf Spekulation. Sie wettet auf Infrastruktur. Sie erkennt an, dass Information, richtig strukturiert und incentiviert, nicht nur wertvoll ist – sie ist handelbar, verifizierbar und grundlegend für die nächste Iteration des globalen Finanzwesens.

Die Web3-Zahlungsrevolution kommt nicht. Sie ist hier. Und sie wird auf dem Fundament von Information als Anlageklasse gebaut.

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Quellen:

• InfoFi | Ledger
• InfoFi Explained: Transforming Information into Financial Assets | OKX
• The Rise of InfoFi: How Prediction Markets Became the World's 'Truth Machine'
• Why Web3 Payments Could Finally Go Mainstream In 2026 - Benzinga
• Polymarket - Wikipedia
• Prediction markets explode in 2025: Inside the Kalshi-Polymarket duopoly and challengers | The Block
• How stablecoins took on cross-border payments: 2025 in data
• Chainlink Runtime Environment Goes Live, Unlocking Institutional Tokenization at Scale
• The LINK Between Worlds | Grayscale
• 2026 Stablecoin Predictions: From Crypto Plumbing to Payments Infrastructure - FinTech Weekly